JP3869108B2 - 無人車両の干渉予測装置および無人車両の誘導走行方法 - Google Patents
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Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、無人移動体の干渉予測装置および誘導走行方法に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
鉱山においては、苦渋労働からの解放、生産コストの引き下げ、燃費の低減などを図るため、無人オフロードダンプトラック(以下、無人ダンプと略称する)が広く実用化されつつある。
【0003】
上記無人ダンプは、推測航法やGPSなどを用いてその走行位置を計測する位置計測装置と、コースデータを記憶する記憶装置と、上記走行位置およびコースデータに基づいて無人ダンプの走行を制御する制御装置とを搭載して走行の自動化を図ったものである。
【0004】
コースデータを生成する手法としては、例えば、無人ダンプを実際に走行させて、その走行位置を記録するティーチング方式が広く利用されている。
【0005】
上記コースデータは、実際に無人ダンプを走行させながら時々刻々の該ダンプの位置を記録するティーチング方式によって形成するのが一般的である。
【0006】
上記ティーチング方式によって作成されたコースデータは、実際の車両が走行した状態を示している。したがって、その内容には、その場のコースの状態に応じ車両が実際に走行可能な走行速度、加減速度、横加速度を満足した位置データが含まれている。さらには、進行方向のカーブを予想した適切な減速や、上り坂を予想した加速など、自動的な計算では求めることの困難な要素も加味されている。加えて、単に車両を走行させるだけで良いため、オペレータの理解の容易さもある。
【0007】
このような理由から、ティーチング方式によってコースデータを作成する手法は広く使われている。
【0008】
一方、コースの複雑さに応じて、コンピュータ上でコースを作成するオフライン方式と、ティーチング方式とを組み合わせた技術も提案されている(特開平8−101712号)。
【0009】
これは、直線部分などの単純な部分はオフラインでティーチングし、干渉の可能性の高い複雑な部分は実写でティーチングするものである。
【0010】
【発明が解決しようとする課題】
上記ティーチングによって作成されたコースデータは、実際に無人ダンプが走行できた経路を示している。
【0011】
しかしながら、実際に走行す車両は、位置計測の誤差と、その計測された位置を用いて車両を制御するときの誤差により、必ずしもティーチングされたコースと同一のコースを走行しない。
【0012】
このため、ティーチングのために走行したときには、コースエリア内を走行していたものが、実際の走行を繰り返す内にコースエリア外を走行して、事故につながる虞れがある。
【0013】
そこで、ティーチングするとき、オペレータは上記誤差を見込んで車両を走行させるが、万全とは言えなかった。更に、対向車とすれ違う場合や走行エリアが狭い場合などに、走行時の誤差を見込んでコースエリア外や対向車との干渉を避け得るティーチングを行うのは困難な作業であった。
【0014】
本発明の課題は、かかる状況に鑑み、ティーチング等によって作成されたコースデータによって無人車両を走行させた場合の該車両の干渉を予測することができる無人車両の干渉予測装置を提供することにある。
【0015】
【課題を解決するための手段および作用・効果】
第1の発明は、計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内で無人車両を誘導走行させる場合に適用され、
前記コースエリアの形状を入力する入力手段と、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示するコースデータ教示手段と、
教示されたコースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する誤差推定手段と、
前記推定された誤差、前記コースデータおよび前記無人車両の車幅に基づいて前記無人車両の存在範囲を推定し、この存在範囲内に前記コースエリアの縁が存在することを判定することで、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する干渉予測手段と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する処理手段と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる手段と
を備えることを特徴とする。
【0016】
この第1の発明によれば、コースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定し、この誤差に基づいて、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する。
また、無人車両の存在範囲を推定し、この存在範囲を基準にして干渉の判断がなされる。
【0017】
したがって、作成されたコースデータに従って実際に無人車両を走行させる前に、無人車両とコースエリア外との干渉を予測することができ、これによって、無人車両の実際の干渉を回避する処置、例えば、コースデータの変更や再ティーチングなどの処置を講ずることが可能になる。
【0018】
第2の発明は、計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内の異なる車線で無人車両をそれぞれ誘導走行させる場合に適用され、
前記コースエリアの形状を入力する入力手段と、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示するコースデータ教示手段と、
教示された自車両のコースデータに従って該自車両が走行したときの走行位置の誤差を推定するとともに、教示された他車両のコースデータに従って該他車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する誤差推定手段と、
前記推定された各誤差、前記自車両および他車両のコースデータおよび前記自車両および他車両の車幅に基づいて、前記自車両および他車両の存在範囲をそれぞれ推定し、自車両の存在範囲内に前記コースエリアの縁が存在することを判定し、かつ前記各存在範囲相互の干渉を判定することで、前記自車両と前記コースエリア外との干渉および前記自車両と他車両との干渉を予測する干渉予測手段と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する処理手段と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる手段と
を備えることを特徴とする。
【0019】
この第2の発明によれば、コースエリア内で複数の無人車両が同時に走行する場合に、自車両と前記コースエリア外との干渉だけでなく該自車両と他車両との干渉をも予測可能である。
また、自車両と他車両の存在範囲がそれぞれ推定され、自車両の存在範囲に基づいてコースエリアの縁と自車両との干渉が予測されるとともに、上記各存在範囲に基づいて自車両と他車両の干渉が予測される。
【0020】
第3の発明は、計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内で無人車両を誘導走行させる場合に適用され、
前記コースエリアの形状を入力する入力手段と、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示するコースデータ教示手段と、
教示されたコースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する誤差推定手段と、
前記推定された誤差、前記コースエリアおよび前記無人車両の車幅に基づいて、前記コースエリア内に前記コースデータ上の位置が存在してはならない範囲を設定し、この範囲内に前記コースデータ上の位置が存在することを判定することで、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する干渉予測手段と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する処理手段と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる手段と
を備えることを特徴とする。
【0021】
この第3発明によれば、コースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定し、この誤差に基づいて、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する。
また、前記自車両の存在範囲に代えて、コースエリア内に前記コースデータ上の位置が存在してはならない範囲が設定され、この範囲内に前記コースデータ情の位置が存在する場合にコースエリアの縁と自車両との干渉を予測する。
したがって、作成されたコースデータに従って実際に無人車両を走行させる前に、無人車両とコースエリア外との干渉を予測することができ、これによって、無人車両の実際の干渉を回避する処置、例えば、コースデータの変更や再ティーチングなどの処置を講ずることが可能になる。
【0022】
第4の発明は、計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内の異なる車線で無人車両をそれぞれ誘導走行させる場合に適用され、
前記コースエリアの形状を入力する入力手段と、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示するコースデータ教示手段と、
教示された自車両のコースデータに従って該自車両が走行したときの走行位置の誤差を推定するとともに、教示された他車両のコースデータに従って該他車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する誤差推定手段と、
前記推定された各誤差、前記コースエリア、該コースエリアの中心位置、前記自車両および他車両の車幅に基づいて、前記コースエリア内に前記自車両のコースデータ上の位置が存在してはならない範囲および他車両のコースデータ上の位置が存在してはならない範囲をそれぞれ設定し、これらの範囲内に対応するコースデータ上の位置が存在することを判定することで、前記自車両と前記コースエリア外との干渉および前記自車両と他車両との干渉を予測する干渉予測手段と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する処理手段と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる手段と
を備えることを特徴とする。
【0023】
この第4の発明によれば、コースエリア内で複数の無人車両が同時に走行する場合に、自車両と前記コースエリア外との干渉だけでなく該自車両と他車両との干渉をも予測可能である。
また、コースエリア内に自車両および他車両のコースデータ上の位置が存在してはならない範囲が設定され、これらの範囲内に対応するコースデータ上の位置が存在した場合に干渉が予測される。
【0024】
第5発明は、第1発明または第2発明または第3発明または第4発明において、前記干渉予測手段によって干渉が予測されたときに、前記コースデータを干渉を回避することができるコースデータに変更する手段を付加したことを特徴とする。
【0025】
この第5発明によれば、作成されたコースデータが無人車両の干渉を予測させるものであった場合に、このコースデータが干渉を回避することができるコースデータに変更される。
【0026】
第6の発明は、第1発明または第2発明または第3発明または第4発明において、前記コースデータ教示手段は、前記無人車両をオペレータが実際に走行させた際の該車両の位置を記録するティーチング式の手段であることを特徴とする。
【0027】
ティーチング方式によって作成されたコースデータは、実際の車両が走行した状態を示している。したがって、その内容には、その場のコースの状態に応じ車両が実際に走行可能な走行速度、加減速度、増加速度を満足した位置データが含まれ、さらには、進行方向のカーブを予想した適切な減速や、上り坂を予想した加速など、自動的な計算では求めることの困難な要素が加味されている。
【0028】
それゆえ、このティーチング方式によって作成されたコースデータを用いれば、第1または第2または第3または第4の発明における誤差の推定を行う上で有利となる。
【0029】
第7の発明は、計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内で無人車両を誘導走行させる場合に適用され、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示する行程と、
教示されたコースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する行程と、
前記推定された誤差、前記コースデータおよび前記無人車両の車幅に基づいて前記無人車両の存在範囲を推定し、この存在範囲内に前記コースエリアの縁が存在することを判定することで、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する行程と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する行程と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる行程と
を含むことを特徴とする。
この第7の発明は、第1の発明に対応する方法の発明である。
【0030】
第8の発明は、計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内の異なる車線で無人車両をそれぞれ誘導走行させる場合に適用され、無人車両を走行させることによってコースデータを教示する行程と、
教示された自車両のコースデータに従って該自車両が走行したときの走行位置の誤差を推定するとともに、教示された他車両のコースデータに従って該他車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する行程と、
前記推定された各誤差、前記自車両および他車両のコースデータおよび前記自車両および他車両の車幅に基づいて、前記自車両および他車両の存在範囲をそれぞれ推定し、自車両の存在範囲内に前記コースエリアの縁が存在することを判定し、かつ前記各存在範囲相互の干渉を判定することで、前記自車両と前記コースエリア外との干渉および前記自車両と他車両との干渉を予測する行程と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する行程と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる行程と
を備えることを特徴とする。
この第8発明は、第2の発明に対応する方法の発明である。
【0031】
第9の発明は、計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内で無人車両を誘導走行させる場合に適用され、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示する行程と、
教示されたコースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する行程と、
前記推定された誤差、前記コースエリアおよび前記無人車両の車幅に基づいて、前記コースエリア内に前記コースデータ上の位置が存在してはならない範囲を設定し、この範囲内に前記コースデータ上の位置が存在することを判定することで、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する行程と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する行程と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる行程と
を含むことを特徴とする。
第9発明は、第3の発明に対応する方法の発明である。
【0032】
第10発明は、計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内の異なる車線で無人車両をそれぞれ誘導走行させる場合に適用され、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示する行程と、
教示された自車両のコースデータに従って該自車両が走行したときの走行位置の誤差を推定するとともに、教示された他車両のコースデータに従って該他車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する行程と、
前記推定された各誤差、前記コースエリア、該コースエリアの中心位置、前記自車両および他車両の車幅に基づいて、前記コースエリア内に前記自車両のコースデータ上の位置が存在してはならない範囲および他車両のコースデータ上の位置が存在してはならない範囲をそれぞれ設定し、これらの範囲内に対応するコースデータ上の位置が存在することを判定することで、前記自車両と前記コースエリア外との干渉および前記自車両と他車両との干渉を予測する行程と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する行程と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる行程と
を備えることを特徴とする。
第10の発明は、第4の発明に対応する方法の発明である。
【0033】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
【0034】
図3に示す無人オフロードダンプトラック10(以下、無人車両という)は、鉱山における積み込みエリアと排土エリアとの間で鉱石を運搬するものであり、図1に示すように、位置計測部11、後述のコースデータを記憶する記憶部12、後述のコースエリアの形状を記憶させる記憶部13、コースデータと自己位置とに基づいて無人車両10の走行を制御する走行制御部14、および、障害物センサ15等を備えている。
【0035】
上記位置計測部11は、図示していないが、GPS(Global positioning system )、走行距離を計測するためのタイヤ回転量検出センサ、および、方位検出のための光ファイバジャイロを備え、これらによって無人車両10の位置を計測する。
【0036】
無人車両10は、走行した位置を記憶するティーチングモードを有し、このモードでは、オペレータが手動で車両を運転して、その走行軌跡を記憶する。
【0037】
すなわち、図3に例示した誘導コース路20において、オペレータが実際に車両10を運転し、その走行軌跡を点列の位置のデータ(コースデータ)として上記記憶部12に記憶する。
【0038】
一方、無人車両10は、作業モードを有し、この作業モードでは、コースデータとして記憶されたXYZの座標と速度に現在の無人車両10の座標軸が一致するように、上記走行制御部14がステアリング角度とアクセル、ブレーキをコントロールする。
【0039】
〔無人車両の位置計測誤差、走行制御誤差の発生要因〕
本実施例では、GPSを利用した絶対位置計測と、タイヤの回転量と光ファイバジャイロによって位置を推定する推測航法とを組み合わせて位置計測を行っている。
【0040】
GPSは、原子時計を搭載したGPS衛星から送信される電波の到着時間差をもって、空間上の絶対位置を計測するものである。
【0041】
このGPSによれば、地球上の受信機が衛星と同等の原子時計を保持しているとき、xyzの自由度を求める3つの衛星があれば位置の計測が可能である。しかし、実際は受信機が精密な時間を計測する時計を保持していないので、xyzと時間tの4つの自由度を求める4つ以上の衛星からの電波を受信することによって位置を求めている。
【0042】
なお、米軍の利用が計画されているGPS衛星からの信号には、その精度を故意に悪化させる誤差信号が含まれている(選択利用性)。また、GPS衛星から送信される電波の速度は、電離層や対流圏の状態によって変化し、したがって、その到達時間も変動する。
【0043】
そこで、これらの影響を防ぐために、位置の確定している地上に固定局と呼ばれるGPS地上局を設け、この固定局で計測されたデータを移動局へ伝達するD−Gps(Differential-GPS)と呼ばれる方式が用いられている。
【0044】
位置計測精度を向上するためには、より多くの衛星を捕らえるべく、衛星信号受信用のGPSアンテナの設置位置を高く設定すれば良いが、このアンテナの設置位置が高いほど車体が傾いたときの受信位置の変化量が大きくなる。そこで、重力の方向を利用して車体の傾きを検出するセンサを設け、このセンサの出力を用いて上記車体の傾きに起因した計測誤差を補正するようにしている。
【0045】
GPSによる位置計測の誤差の要因としては、上記固定局から移動局への信号の伝達に遅れがあること、捕えられる衛星の数が少ないこと、衛星の位置が一個所にまとまっていること、地上の構造物やその他の物体などによる衛星からの電波のマルチパスが発生すること、などがある。また、上記センサによる車両の傾き計測の誤差もある。
【0046】
GPSの計測精度は、計測に使用する衛星数や、その衛星の配置が悪いときに悪化する。衛星数や、衛星の位置などは、その精度を評価する指数として位置情報とともにGPS装置から出力される。
【0047】
なお、GPSは、一定周期で位置計測を行なうので、GPSが計測を行っていない間は上記推測航法によって位置を計測する。
【0048】
推測航法におけるタイヤの回転量は、車両の進行方向の移動量を求めるために使用される。タイヤと地面との間には、スリップがあり、そのスリップは誤差の要因になる。加減速時、とくに、ブレーキを動作させたときスリップ量は増加する
推測航法に用いられる光ファイバジャイロは、多重に巻いた光ファイバの両端からレーザ光を照射し、この光ファイバから出力される左右回転の光の位相差を計測することによって、回転角速度を計測するものである。
【0049】
車両の回転角度は、上記角速度を時間積分することによって求められる。この角度には、位相差を計測する光学および電子回路の誤差や回転角度を計測するための積分誤差がある。
【0050】
一方、走行制御時には、ティーチングされた予定コースと位置計測部11で計測される現走行位置との偏差か少なくなるように車両のステアリングが制御されるが、このとき、路面の傾き、ステアリングのガタなどの外乱、コースのカーブなどにおいて生じる制御指令値の大きな変化に対するステアリングの追従遅れなどによる制御誤差を生じる。
【0051】
〔無人車両の位置検出誤差、走行制御誤差の計測〕
上記走行制御の誤差は、走行時の位置計測データと、コースデータとを比較することによって容易にわかる。
【0052】
位置計測の誤差を判定するためには、別の高精度かつ高速な位置計測システムが必要になる。
【0053】
走行中の横方向の位置ずれが他の物体との干渉、つまり、衝突事故につながるため、横方向の精度を判定できれば良い。そこで、本実施例では、車両に反射リフレクタを取り付けるとともに、図3に示すように、誘導コース20に沿ってレーザ距離計測装置30を等間隔で並べ、これらにによって、全体としての走行時の横方向のずれを計測している。
【0054】
上記距離計測装置は、細いビーム幅のレーザーパルスを照射し、その照射時点からレーザーパルスの反射波が受波される時点までの時間に基づいて対象物までの距離を計測するものである。
【0055】
位置計測の誤差は、距離計測装置による計測結果から該計測器の計測地点と同一の地点における走行制御誤差を引くことによって知られる。
【0056】
そして、以上のような誤差計測を、上り/下り坂、カーブ、積載量、および、走行速度の水準をを変えながら繰り返し実施する。
【0057】
〔無人車両の位置検出誤差、走行制御誤差の推定〕
上記誤差計測によって得られるデータに基づき、エラーの水準は次のように推定できる。
【0058】
err level =f(tilt,R,weight,v) …(1)
ここで、tilt: 坂の角度
R : カーブにおける車両の旋回半径
weight: 車両の重量(車体重量+積載量)
v: 車両の走行速度
f: 4つの引数と計測結果の表に基づき
誤差量を求める関数
なお、err level は、推定される誤差量の標準偏差の3倍に余裕の為の距離を足したものとして設定される。
【0059】
図3は、コースデータの作成手順を例示している。
【0060】
この手順では、まず、コースエリアの形状が入力される(ステップ100)。無人車両10は、コースエリア形状入力モードを持ち、上記コースエリアの形状の入力は、このモードが設定されている状態でティーチングモード時と同様に車両を走行させながら実行する。
【0061】
すなわち、車両の走行中に位置計側部11で計測される現在位置を記憶する。ただし、その場合に記憶させる位置は、無人車両10を図3に示したコース20のエリアの縁20aに沿って走行させたときの車両前部の右端位置であり、またエリアの縁20bに沿って走行させたときの車両前部の左端位置である。
【0062】
なお、上記左端および右端の位置を計測するためには、GPSの計測位置を上記左端および右端の位置に置き換える演算を実行するか、GPSアンテナの取り付け位置を上記左端および右端の位置にマニュアルまたは自動で変更し得るようにしておけば良い。
【0063】
また、コースエリア内に走行できない領域(例えば、大きな岩石が存在する領域)がある場合には、車両10をその領域まで移動させ、その位置からの相対的な範囲をマニュアル操作で入力する。
【0064】
図1に示した処理部16は、上記入力されたコースエリアの形状を該エリアを示すライン上の点列の位置データ(コースエリアデータ)として図1に示した記憶部13に記憶させる。
【0065】
上記コースエリア形状の入力が終了すると、前記ティーチングモードが設定されて、誘導コースがティーチングされる。つまり、誘導コース20上で実際に車両を走行させ、その時々刻々の走行位置を座標点列からなるコースデータとして記憶部12に記憶させる(ステップ101)。
【0066】
次に、処理部16は、ティーチングによって得られたコースデータの各点における無人車両10の位置計測誤差、走行制御誤差を前記(1)式に基づいて推定する(ステップ102)。
【0067】
すなわち、坂の角度および旋回半径を、上記コースデータから算出するとともに(坂の角度は、GPSのZ方向情報から算出可能)、車重を油圧式サスペンジョンの油圧を検出することによって得るか、あるいは、車両の進行方向に基づいて推定し、さらに、車速をコースデータに含まれた車速データから得る。
【0068】
そして、これらと前記(1)とに基づいて誤差量の推定値を得る。なお、図3に示した誘導コース20は、鉱山における積み込みエリアと排土エリアとを結ぶものであるから、車両10は空荷状態で積み込みエリアに向かい、鉱石を満載した状態で排土エリアに向かうことになる。それゆえ、上記車重は、車両10の進行方向に基づいて推定することが可能である。
【0069】
次ぎに処理部16は、上記コースデータに上記誤差量の推定値(err revel )と(車幅/2)を足して、このコースデータで規定される位置を基準とした無人車両10の車幅方向の存在範囲を定め(ステップ103)、その範囲内にコースエリアの縁が入るか否かを、つまり、無人車両10とコースエリアの縁とが干渉するか否かを判断する(ステップ104)。
【0070】
ところで、図4に示すように、コースエリア内において無人車両10A,10Bがすれ違い走行するようなコースの場合、つまり、コースエリア内において複数の無人車両10A,10Bが同時に走行するようなコースの場合には、自車10Aのみならず他車10Bのコースデータに対しても、該コースデータの位置を基準とする無人車両10Bの車幅方向の存在範囲を推定する。
【0071】
つまり、この場合、図示していない通信装置等を介して他車のコースデータを入手するとともに、ステップ104で他車10Bの車幅方向の存在範囲も推定する。
【0072】
そして、自車10Aと他車10Bの存在範囲が干渉するか否か、つまり、双方の車両10A,10Bが干渉するか否かをステップ104で判断する。
【0073】
なお、図4は、無人車両10A,10Bの干渉がない例を、また、図5は、双方の無人車両10の干渉がある例をそれぞれ示している。
【0074】
もし、ステップ104で上記存在範囲内にコースエリアの縁が入ると判断された場合には、あるいは、図5の例に示すように、相手車両の存在範囲が自車の存在範囲内に入ると判断された場合には、以下に示すコースデータの再構成処理を実行する(ステップ105)。
【0075】
a) 一定周期で記憶されたコースデータに基づき、コース上での干渉が予想される点をコースの進行方向に直交する方向に干渉した量だけ干渉回避側にシフトさせる。
【0076】
b) そして、上記コースデータに基づき、上記干渉が予想される点から所定距離前後に離れた各点を決定し、それらの点と上記シフトした点との間をそれぞれスプライン曲線で結ぶ。
【0077】
c) 前記所定距離前後に離れた各点間での元の教示点を前記スプライン曲線上に投影し、その投影点を元の教示点に代わる新たな教示点とする。そして、この新たな教示点に基づいて、上記コースデータを再度構成する。このとき、上記新たな教示点における車両の角度は、スプライン曲線におけるそれらの教示点での接線の傾きから設定する。
【0078】
ステップ104で干渉を生じないと判断されたコースデータ、あるいは、ステップ105で再構成されたコースデータは、実際の誘導走行に供される。すなわち、車両10は、このコースデータと位置計測部11で計測された該車両10の走行位置とに基づき、該コースデータで規定される誘導コース上を走行するように操舵される。そして、その際、車両10とコースエリア外との干渉は確実に回避される。
【0079】
なお、図2には示していないが、上記シフト量が大きすぎる場合には、つまり干渉量が大き過ぎる場合には、元のコースデータが不良であると考えらる。そこで、この場合には、再度ティーチング操作を行い、それによって得られたコースデータに対して上記の干渉チェックを実行する。
【0080】
上記実施例においては、車両の存在する範囲をコースデータから算定し、この範囲に基づいて該車両とコースエリアの干渉を判定している。しかし、逆に、コースエリアデータに基づき、路肩であるこのコースエリアの各縁から〔前記誤差の推定値+(車幅/2)〕分だけ内側に寄った干渉判定ラインをそれぞれ設定し、これらの判定ラインによって挾まれた範囲にコースデータに基づく走行位置が存在する場合に車両とコースエリアが干渉すると判定しても良い。
【0081】
もちろん、この手法は、車両がすれ違い走行する図6に示すようなコースにも適用可能である。
【0082】
この場合には、路肩であるコースエリアの一方の縁22および他方の縁23から〔前記誤差の推定値+(車幅/2)〕分だけそれぞれ内側に寄った干渉判定ライン24および25をそれぞれ設定するとともに、コースの中心ライン26から〔誤差の推定値+(車幅/2)〕分だけ一側および他側に寄った干渉判定ライン27,27を設定する。
【0083】
そして、一方の車両10Aのコースデータで規定される誘導コースがライン22,24で挾まれた範囲E1内に存在する場合に、該車両10Aがコースエリアの一方の縁22と干渉すると判定し、双方の車両10A,10Bのコースデータに基づく誘導コースがライン27,28で挾まれた範囲E2内に存在する場合に、両車両10A,10Bが干渉すると判定する。
【0084】
さらに、他方の車両10Bのコースデータで規定される誘導コースがライン23,25で挾まれた範囲E3内に存在する場合に、該車両10Bがコースエリアの他方の縁23と干渉すると判定する。
【0085】
一方、上記実施例では、(1)式で示したように、誤差量を推定するための要素としてコースデータで規定された誘導コースの坂の角度、カーブの旋回半径を採用しているが、コースエリアの縁がコースの路肩である場合には、このコースエリアの縁の坂の角度とカーブを上記要素として採用しても良い。
【図面の簡単な説明】
【図1】無人車両の干渉予測機能を有した誘導制御装置のブロック図。
【図2】車両の干渉を予測するための手順を例示したフローチャート。
【図3】誘導コースの一例を示した概念図。
【図4】誘導コースの他の例を示した概念図。
【図5】図5は、干渉がある場合の誘導コースの設定態様を示した概念図。
【図6】干渉チェックの他の実施態様を示した概念図。
【符号の説明】
10,10A,10B 無人車両
11 走行位置計測部
12 記憶部
13 記憶部
14 走行制御部
16 処理部
17 ステアリング制御部
18 速度制御部
20 誘導コース
41 往路の車線
42 復路の車線
50 監視局
Claims (10)
- 計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内で無人車両を誘導走行させる場合に適用され、
前記コースエリアの形状を入力する入力手段と、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示するコースデータ教示手段と、
教示されたコースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する誤差推定手段と、
前記推定された誤差、前記コースデータおよび前記無人車両の車幅に基づいて前記無人車両の存在範囲を推定し、この存在範囲内に前記コースエリアの縁が存在することを判定することで、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する干渉予測手段と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する処理手段と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる手段と
を備えることを特徴とする無人車両の干渉予測装置。 - 計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内の異なる車線で無人車両をそれぞれ誘導走行させる場合に適用され、
前記コースエリアの形状を入力する入力手段と、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示するコースデータ教示手段と、
教示された自車両のコースデータに従って該自車両が走行したときの走行位置の誤差を推定するとともに、教示された他車両のコースデータに従って該他車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する誤差推定手段と、
前記推定された各誤差、前記自車両および他車両のコースデータおよび前記自車両および他車両の車幅に基づいて、前記自車両および他車両の存在範囲をそれぞれ推定し、自車両の存在範囲内に前記コースエリアの縁が存在することを判定し、かつ前記各存在範囲相互の干渉を判定することで、前記自車両と前記コースエリア外との干渉および前記自車両と他車両との干渉を予測する干渉予測手段と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する処理手段と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる手段と
を備えることを特徴とする無人車両の干渉予測装置。 - 計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内で無人車両を誘導走行させる場合に適用され、
前記コースエリアの形状を入力する入力手段と、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示するコースデータ教示手段と、
教示されたコースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する誤差推定手段と、
前記推定された誤差、前記コースエリアおよび前記無人車両の車幅に基づいて、前記コースエリア内に前記コースデータ上の位置が存在してはならない範囲を設定し、この範囲内に前記コースデータ上の位置が存在することを判定することで、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する干渉予測手段と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する処理手段と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる手段と
を備えることを特徴とする無人車両の干渉予測装置。 - 計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内の異なる車線で無人車両をそれぞれ誘導走行させる場合に適用され、
前記コースエリアの形状を入力する入力手段と、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示するコースデータ教示手段と、
教示された自車両のコースデータに従って該自車両が走行したときの走行位置の誤差を推定するとともに、教示された他車両のコースデータに従って該他車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する誤差推定手段と、
前記推定された各誤差、前記コースエリア、該コースエリアの中心位置、前記自車両および他車両の車幅に基づいて、前記コースエリア内に前記自車両のコースデータ上の位置が存在してはならない範囲および他車両のコースデータ上の位置が存在してはならない範囲をそれぞれ設定し、これらの範囲内に対応するコースデータ上の位置が存在することを判定することで、前記自車両と前記コースエリア外との干渉および前記自車両と他車両との干渉を予測する干渉予測手段と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する処理手段と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる手段と
を備えることを特徴とする無人車両の干渉予測装置。 - 前記干渉予測手段によって干渉が予測されたときに、前記コースデータを干渉を回避することができるコースデータに変更する手段を付加したことを特徴とする請求項1または2または3または4記載の無人車両の干渉予測装置。
- 前記コースデータ教示手段は、前記無人車両をオペレータが実際に走行させた際の該車両の位置を記録するティーチング式の手段である請求項1または2または3または4記載の無人車両の干渉予測装置。
- 計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内で無人車両を誘導走行させる場合に適用され、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示する行程と、
教示されたコースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する行程と、
前記推定された誤差、前記コースデータおよび前記無人車両の車幅に基づいて前記無人車両の存在範囲を推定し、この存在範囲内に前記コースエリアの縁が存在することを判定することで、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する行程と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する行程と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる行程と
を含むことを特徴とする無人車両の誘導走行方法。 - 計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内の異なる車線で無人車両をそれぞれ誘導走行させる場合に適用され、無人車両を走行させることによってコースデータを教示する行程と、
教示された自車両のコースデータに従って該自車両が走行したときの走行位置の誤差を推定するとともに、教示された他車両のコースデータに従って該他車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する行程と、
前記推定された各誤差、前記自車両および他車両のコースデータおよび前記自車両および他車両の車幅に基づいて、前記自車両および他車両の存在範囲をそれぞれ推定し、自車両の存在範囲内に前記コースエリアの縁が存在することを判定し、かつ前記各存在範囲相互の干渉を判定することで、前記自車両と前記コースエリア外との干渉および前記自車両と他車両との干渉を予測する行程と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する行程と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる行程と
を備えることを特徴とする無人車両の誘導走行方法。 - 計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内で無人車両を誘導走行させる場合に適用され、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示する行程と、
教示されたコースデータに従って無人車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する行程と、
前記推定された誤差、前記コースエリアおよび前記無人車両の車幅に基づいて、前記コースエリア内に前記コースデータ上の位置が存在してはならない範囲を設定し、この範囲内に前記コースデータ上の位置が存在することを判定することで、前記無人車両と前記コースエリア外との干渉を予測する行程と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する行程と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる行程と
を含むことを特徴とする無人車両の誘導走行方法。 - 計測された走行位置と教示された各走行位置からなるコースデータとに基づいてコースエリア内の異なる車線で無人車両をそれぞれ誘導走行させる場合に適用され、
無人車両を走行させることによってコースデータを教示する行程と、
教示された自車両のコースデータに従って該自車両が走行したときの走行位置の誤差を推定するとともに、教示された他車両のコースデータに従って該他車両が走行したときの走行位置の誤差を推定する行程と、
前記推定された各誤差、前記コースエリア、該コースエリアの中心位置、前記自車両および他車両の車幅に基づいて、前記コースエリア内に前記自車両のコースデータ上の位置が存在してはならない範囲および他車両のコースデータ上の位置が存在してはならない範囲をそれぞれ設定し、これらの範囲内に対応するコースデータ上の位置が存在することを判定することで、前記自車両と前記コースエリア外との干渉および前記自車両と他車両との干渉を予測する行程と、
干渉が予測された場合には、コースデータの再構成処理を実行する行程と、
干渉を生じないと予測された場合には、教示されたコースデータを用いて、あるいは、干渉が予測された場合には、再構成されたコースデータを用いて、無人車両を誘導走行させる行程と
を備えることを特徴とする無人車両の誘導走行方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200104907A (ko) | 2018-02-19 | 2020-09-04 | 미츠비시 쥬고 기카이 시스템 가부시키가이샤 | 위치 오차 예측 장치, 예측 모델 생성 장치, 위치 오차 예측 방법, 예측 모델 생성 방법, 및 프로그램 |
Families Citing this family (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
PT1065579E (pt) * | 1999-11-17 | 2003-01-31 | Bail Gmbh | Viatura automovel |
JP3478386B2 (ja) * | 2000-05-26 | 2003-12-15 | 村田機械株式会社 | 搬送車システム |
JP4229358B2 (ja) * | 2001-01-22 | 2009-02-25 | 株式会社小松製作所 | 無人車両の走行制御装置 |
AU2003213754A1 (en) * | 2002-03-07 | 2003-09-22 | Lance G. Taylor | Intelligent selectively-targeted communications systems and methods |
JP2004157934A (ja) * | 2002-11-08 | 2004-06-03 | Komatsu Ltd | 車両の走行制御装置 |
US8483895B1 (en) | 2009-02-25 | 2013-07-09 | James J. Beregi | Transportation system, system components and process |
JP6219731B2 (ja) * | 2014-01-21 | 2017-10-25 | 日立建機株式会社 | 車両管制システム |
US20150316387A1 (en) | 2014-04-30 | 2015-11-05 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Detailed map format for autonomous driving |
US20150316386A1 (en) * | 2014-04-30 | 2015-11-05 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Detailed map format for autonomous driving |
US9802620B2 (en) * | 2015-12-18 | 2017-10-31 | GM Global Technology Operations LLC | Position error estimate and implementation for autonomous driving |
JP7133298B2 (ja) * | 2017-08-10 | 2022-09-08 | 株式会社小松製作所 | 運搬車両の管制システム及び運搬車両の管理方法 |
US10719705B2 (en) | 2018-01-03 | 2020-07-21 | Qualcomm Incorporated | Adjustable object avoidance proximity threshold based on predictability of the environment |
US10717435B2 (en) | 2018-01-03 | 2020-07-21 | Qualcomm Incorporated | Adjustable object avoidance proximity threshold based on classification of detected objects |
US10636314B2 (en) | 2018-01-03 | 2020-04-28 | Qualcomm Incorporated | Adjusting flight parameters of an aerial robotic vehicle based on presence of propeller guard(s) |
US10803759B2 (en) | 2018-01-03 | 2020-10-13 | Qualcomm Incorporated | Adjustable object avoidance proximity threshold based on presence of propeller guard(s) |
US10720070B2 (en) * | 2018-01-03 | 2020-07-21 | Qualcomm Incorporated | Adjustable object avoidance proximity threshold of a robotic vehicle based on presence of detected payload(s) |
CN108445501B (zh) * | 2018-04-02 | 2023-12-29 | 北醒(北京)光子科技有限公司 | 一种基于slam技术的多雷达防串扰***及方法 |
WO2020237609A1 (zh) * | 2019-05-31 | 2020-12-03 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 可移动平台的控制方法、控制终端及可移动平台 |
US20230030815A1 (en) * | 2021-07-29 | 2023-02-02 | Argo AI, LLC | Complementary control system for an autonomous vehicle |
Family Cites Families (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4809178A (en) * | 1986-05-22 | 1989-02-28 | Kabushiki Kaisha Toyota Chuo Kenkyusho | Obstacle data processing system for unmanned vehicle |
US4722410A (en) * | 1986-06-26 | 1988-02-02 | Caterpillar Industrial Inc. | Obstacle detection apparatus |
JP2712157B2 (ja) * | 1986-12-16 | 1998-02-10 | 神鋼電機株式会社 | 自立型無人車システムにおける衝突回避方法 |
US5377106A (en) * | 1987-03-24 | 1994-12-27 | Fraunhofer Gesellschaft Zur Foerderung Der Angewandten Forschung E.V. | Process for navigating an unmanned vehicle and a vehicle for the same |
JP2540855B2 (ja) * | 1987-04-28 | 1996-10-09 | 株式会社豊田自動織機製作所 | 走行コ−ス作成装置 |
US5002145A (en) * | 1988-01-29 | 1991-03-26 | Nec Corporation | Method and apparatus for controlling automated guided vehicle |
DE3879923D1 (de) * | 1988-01-30 | 1993-05-06 | Mayser Gmbh & Co | Verfahren zum orten eines hindernisses. |
JP2757435B2 (ja) * | 1989-03-14 | 1998-05-25 | トヨタ自動車株式会社 | 車両用自動操縦制御装置 |
JP2669074B2 (ja) * | 1989-09-27 | 1997-10-27 | 日産自動車株式会社 | 自律走行車両の車速感応操舵制御装置 |
US5528888A (en) * | 1993-12-27 | 1996-06-25 | Fuji Jukogyo Kabushiki Kaisha | Autonomous mowing vehicle and apparatus for detecting boundary of mowed field |
JPH08101712A (ja) * | 1994-09-30 | 1996-04-16 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 無人搬送車通行経路のオンラインティーチング装置 |
JP3266747B2 (ja) * | 1994-11-10 | 2002-03-18 | 株式会社小松製作所 | 車両の誘導走行制御装置 |
JP3598597B2 (ja) * | 1995-07-27 | 2004-12-08 | 神鋼電機株式会社 | 無人車の走行制御装置 |
-
1998
- 1998-02-23 JP JP04058698A patent/JP3869108B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1999
- 1999-02-22 US US09/253,937 patent/US6253128B1/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200104907A (ko) | 2018-02-19 | 2020-09-04 | 미츠비시 쥬고 기카이 시스템 가부시키가이샤 | 위치 오차 예측 장치, 예측 모델 생성 장치, 위치 오차 예측 방법, 예측 모델 생성 방법, 및 프로그램 |
US11740365B2 (en) | 2018-02-19 | 2023-08-29 | Mitsubishi Heavy Industries Machinery Systems, Ltd. | Positional error prediction device, prediction model generation device, positional error prediction method, prediction model generation method, and program |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US6253128B1 (en) | 2001-06-26 |
JPH11237916A (ja) | 1999-08-31 |
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