JP5079602B2 - 自律移動ロボットの動作計画装置、方法、プログラム及び記録媒体並びに自律移動ロボットの動作制御装置及び方法 - Google Patents
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Description
まず、この発明の技術的意義を把握するための基礎知識である強化学習(Reinforcement Learning)におけるマルコフ決定過程(Markov decision Process)の概略を説明する。
Pa ss’=Pr{st+1=s’|st=s,at=a}
により表す。このとき環境から行動主体へ報酬rが確率的に与えられるが、その期待値を
Ra ss’=E{rt|st=s,at=a,st+1=s’}
とする。
自律移動ロボットの動作計画装置及び方法の実施形態について説明する。
第一状態遷移確率計算部10(図1)は、想定される流速よりも速い流速の下で、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取った場合に各状態に遷移する第一状態遷移確率を計算する(ステップS1)。すなわち、状態s、行動a及び遷移先の状態s’の各組合せについての第一状態遷移確率Pa ss’を計算する。計算された第一状態遷移確率Pa ss’は、第一動的計算部12に送られる。
第一状態遷移確率計算部10の目標速度計算部101は、自律移動ロボットが各状態sにおいてある各行動aを取ったときの目標速度を決定する(ステップS11)。目標速度は、変位量計算部102に送られる。例えば、各行動aについて、下記の式に従って自律移動ロボットの旋回速度ψ’ τ(t)と前後方向の速度vxwτ(t)を自律移動ロボットの目標速度として定める。(b1,b2)はマルコフ状態遷移モデルの各状態sにおける行動aに対応する二次元ベクトル、αは予め定められた旋回加速度αであり、βは予め定められた前後方向の加速度であり、tは各行動aの開始時からの経過時間、ψ’τ0は行動aの開始時における自律移動ロボットの旋回速度、vx0は行動aの開始時における自律移動ロボットの旋回速度である。
変位量計算部102は、各状態sにある自律移動ロボットが、想定される流速よりも速い流速の下において、各行動aに従って移動した場合の、自律移動ロボットの世界座標系における水平面内位置のX座標,Y座標,方位角ψ及び旋回速度ψ’がそれぞれどれくらい変位するのか計算する(ステップS12)。計算された変位量は確率計算部103に送られる。
確率計算部103は、自律移動ロボットの水平面内位置のX座標の変位量DX(ψ0,a)、Y座標の変位量DY(ψ0,a)、方位角ψの変位量Dψ(ψ0,a)及び旋回速度ψ’の変位量Dψ’(ψ0,a)に基づいて、第一状態遷移確率Pa ss’を計算する(ステップS13)。
第一報酬決定部11(図1)は、各状態sにある自律移動ロボットが各行動aを取り各状態s’に遷移する場合に得られる第一報酬Ra ss’を、障害物を含む状態s’に遷移する場合に得られる第一報酬Ra ss’が障害物を含まない状態s’に遷移する場合に得られる第一報酬Ra ss’よりも高くなるように定める(ステップS2)。定められた第一報酬Ra ss’は、第一動的計画部12に送られる。
地形モデル保存部13には、各状態sが障害物を含むかどうかの情報を含む地形モデルが記憶されている。第一報酬決定部11は、地形モデル保存部13に記憶された地形モデルを参照して、遷移先の状態s’が障害物を含むかどうかを判断する。
この方法では、図3に例示するように、第一報酬決定部11は、傾斜角差計算部111、登坂角度計算部112及び障害物判断部113を含む。また、地形モデル保存部13には、位置(X,Y)と方位角ψの各組合せについての傾斜角データが記憶されている。
第一動的計画部12は、第一状態遷移確率Pa ss’及び第一報酬Ra ss’を用いて、マルコフ決定過程における動的計画法に基づき、自律移動ロボットの障害物へのぶつかりやすさを表す第一指標を状態ごとに求める(ステップS3)。求まった第一指標は、第二報酬決定部15に送られる。この例では、第一指標として、状態価値関数Vπ(s)を用いる。
第二状態遷移確率計算部14は、想定される流速の下で、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取った場合に各状態に遷移する第二状態遷移確率Pa ss’を計算する。すなわち、状態s、行動a及び遷移先の状態s’の各組合せについての第二状態遷移確率Pa ss’を計算する。計算された第二状態遷移確率Pa ss’は、第二動的計算部16に送られる。
第二報酬決定部15は、各状態sにある上記自律移動ロボットが各行動aを取り各状態s’に遷移する場合に得られる第二報酬Ra ss’を、遷移先の状態s’についての第一指標に応じて定めると共に、到達点を含む状態に遷移する場合に得られる第二報酬が最も高くなるように定める(ステップS5)。定められた報酬は、第二動的計画部16に送られる。
Ra ss’=−Vπ(s’) …(1)
また、到達点を含む状態s’に遷移する場合に得られる第二報酬Ra ss’を1とする。
第二動的計画部16は、第二状態遷移確率Pa ss’及び第二報酬Ra ss’を用いて、マルコフ決定過程における動的計画法に基づき、自律移動ロボットの到達点への到達しやすさを表す第二指標を計算する(ステップS6)。求まった第二指標は、第二指標記憶部17に格納される。この例では、第二指標として、状態価値関数Vπ(s)を用いる。
以上が、自律移動ロボットの動作計画装置及び方法の実施形態について説明である。
以下、図9及び図10を参照して、自律移動ロボットの動作制御装置及び方法の実施形態について説明する。
流速差取得部21(図9)は、動作計画時に予想した流速である想定される流速と、流速の実測値との差である流速差を求める(ステップS21)。求まった流速差は、遷移先予測部22に送られる。想定される流速のX成分をfx、Y成分をfyとし、実際の流速のX成分をfxa、Y成分をfyaとすると、流速差dfx,dfyは、それぞれ下記のように表される。
dfy=fy−fya
遷移先予測部22は、自律移動ロボットが各行動を取った場合の遷移先の状態s’を、自律移動ロボットの位置を流速差dfx,dfyの分だけ移動させることにより求める(ステップS22)。求まった遷移先の状態s’は、行動決定部23に送られる。
流速差dfxを考慮したときの自律移動ロボットのX軸方向の位置の変位量DXa(ψ0,a)と、流速差dfyを考慮したときの自律移動ロボットのY軸方向の位置の変位量DYa(ψ0,a)とは、それぞれ以下のように示される。
行動決定部23は、遷移先予測部22が求めた、状態sにおいて取り得る各行動aに従って移動した場合の遷移先の状態s’についての第二指標を比較して、到達点に最も到達しやすい行動aを決定する(ステップS23)。決定された行動aは、制御部24に送られる。
制御部24は、決定された行動aに従って移動するように、自律移動ロボットを制御する(ステップS24)。具体的には、行動aに対応する目標速度を維持することができるように、自律移動ロボットの主推進器3及び舵2を制御する。
出発点と到達点との間に障害物があり、出発点から到達点に向かう方向における流速が想定される流速よりも速い場合には、障害物との衝突が起こりやすい。想定される流速と流速の実測値との流速差の分だけ、自律ロボットが障害物に近づいてしまうためである。一方、出発点から到達点に向かう方向とは反対側の方向(到達点から出発点に向かう方向)における流速が速い場合には、障害物との衝突が起こりづらい。想定される流速と流速の実測値との流速差の分だけ、自律ロボットは障害物から遠ざかるためである。
単調増加関数fを用いて、第二報酬を第一指標に応じて定めてもよい。上記(1)式に代えて、下記式を用いる。
また、上記(2)式に代えて、下記式を用いる。
上記実施形態では、第二報酬決定部15(図1)のステップS5(図8)の処理において、到達点を含む状態に遷移する場合に得られる第二報酬Ra ss’が最も高くなるように第二報酬Ra ss’を定めるたが、到達点を含む状態に遷移する場合に得られる第二報酬Ra ss’が最も低くなるように第二報酬Ra ss’を定めてもよい。この場合、第二動的計画部16が求める第二指標は、その値が小さければ小さい程、その状態に位置する自律移動ロボットは到達点へ到達しやすいことを意味する。したがって、行動決定部23(図9)はステップS24(図10)の処理において、第二指標を最も小さくする行動を選択すればよい。
11 第一報酬決定部
12 第一動的計画部
13 地形モデル保存部
14 第二状態遷移確率計算部
15 第二報酬決定部
16 第二動的計画部
17 第二指標記憶部
21 流速差取得部
22 遷移先予測部
23 行動決定部
24 制御部
25 位置計測部
111 傾斜角差計算部
112 登坂角度計算部
113 障害物判断部
Claims (10)
- 不定の流速の流れがある流体の中で出発点に位置する自律移動ロボットを到達点に到達させるための動作計画を行う自律移動ロボットの動作計画装置において、
想定される流速よりも速い流速の下で、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取った場合に各状態に遷移する第一状態遷移確率を計算する第一状態遷移確率計算部と、
各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取り各状態に遷移する場合に得られる第一報酬を、障害物を含む状態に遷移する場合に得られる第一報酬が障害物を含まない状態に遷移する場合に得られる第一報酬よりも低く又は高くなるように定める第一報酬決定部と、
上記第一状態遷移確率及び上記第一報酬を用いて、マルコフ決定過程における動的計画法に基づき、上記自律移動ロボットの障害物へのぶつかりやすさを表す第一指標を状態ごとに求める第一動的計画部と、
上記想定される流速の下で、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取った場合に各状態に遷移する第二状態遷移確率を計算する第二状態遷移確率計算部と、
各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取り上記到達点を含む状態に遷移する場合に得られる第二報酬が最も高くなるように定めると共に、障害物を含む状態に遷移する場合に得られる上記第一報酬が、障害物を含まない状態に遷移する場合に得られる上記第一報酬よりも高くなるように定められている場合には、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取り各状態に遷移する場合に得られる第二報酬を、遷移先の状態についての上記第一指標の値の大小を反転した値に応じて定め、障害物を含む状態に遷移する場合に得られる上記第一報酬が、障害物を含まない状態に遷移する場合に得られる上記第一報酬よりも低くなるように定められている場合には、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取り各状態に遷移する場合に得られる上記第二報酬を、遷移先の状態についての上記第一指標の値の大小に応じて定める第二報酬決定部と、
上記第二状態遷移確率及び上記第二報酬を用いて、マルコフ決定過程における動的計画法に基づき、上記自律移動ロボットの上記到達点への到達しやすさを表す第二指標を状態ごとに求める第二動的計画部と、
を含む自律移動ロボットの動作計画装置。 - 請求項1に記載の自律移動ロボットの動作計画装置において、
地形モデルを参照して、ある状態における地形の傾斜角と、その状態においてある行動を選択した後の遷移先の状態における地形の傾斜角との差の絶対値を計算する傾斜角差計算部と、
想定される流速よりも速い流速の下で、上記ある状態から上記遷移先の状態に遷移するときの、上記自律移動ロボットの最大登坂角度を計算する登坂角度計算部と、
上記傾斜角の差の絶対値と上記最大登坂角度とを比較して、上記傾斜角の差の絶対値が大きければ、その遷移先の状態は障害物を含むと判断する障害物判断部と、
を更に含むことを特徴とする自律移動ロボットの動作計画装置。 - 請求項1又は2に記載の自律移動ロボットの動作計画装置において、
上記想定される流速よりも速い流速は、上記想定される流速の中で最も速い流速である、ことを特徴とする自律移動ロボットの動作計画装置。 - 請求項1から3の何れかに記載の自律移動ロボットの動作計画装置において、
上記想定される流速よりも速い流速は、上記出発点から上記到達点に向かう方向において、上記想定される流速よりも速い、
ことを特徴とする自律移動ロボットの動作計画装置。 - 請求項1から4の何れかに記載の自律移動ロボットの動作計画装置で決まった動作計画に基づき、不定の流速の下で上記出発点に位置する上記自律移動ロボットを上記到達点に到達するように制御する自律移動ロボットの動作制御装置において、
上記想定される流速と、流速の実測値との差である流速差を求める流速差取得部と、
上記自律移動ロボットが各行動を取った場合の遷移先の状態を、上記自律移動ロボットの位置を上記流速差の分だけ移動させることにより求める遷移先予測部と、
上記遷移先予測部が求めた遷移先の状態についての上記第二指標を互いに比較して、上記到達点に最も到達しやすい行動を決定する行動決定部と、
上記自律移動ロボットが上記決定された行動に従って移動するように、上記自律移動ロボットを制御する制御部と、
を含む自律移動ロボットの動作制御装置。 - 不定の流速の流れがある流体の中で出発点に位置する自律移動ロボットを到達点に到達させるための動作計画を行う自律移動ロボットの動作計画方法において、
第一状態遷移確率計算部が、想定される流速よりも速い流速の下で、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取った場合に各状態に遷移する第一状態遷移確率を計算する第一状態遷移確率計算ステップと、
第一報酬決定部が、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取り各状態に遷移する場合に得られる第一報酬を、障害物を含む状態に遷移する場合に得られる第一報酬が障害物を含まない状態に遷移する場合に得られる第一報酬よりも低く又は高くなるように定める第一報酬決定ステップと、
第一動的計画部が、上記第一状態遷移確率及び上記第一報酬を用いて、マルコフ決定過程における動的計画法に基づき、上記自律移動ロボットの障害物へのぶつかりやすさを表す第一指標を状態ごとに求める第一動的計画ステップと、
第二状態遷移確率計算部が、上記想定される流速の下で、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取った場合に各状態に遷移する第二状態遷移確率を計算する第二状態遷移確率計算ステップと、
第二報酬決定部が、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取り上記到達点を含む状態に遷移する場合に得られる第二報酬が最も高くなるように定めると共に、障害物を含む状態に遷移する場合に得られる上記第一報酬が、障害物を含まない状態に遷移する場合に得られる上記第一報酬よりも高くなるように定められている場合には、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取り各状態に遷移する場合に得られる第二報酬を、遷移先の状態についての上記第一指標の値の大小を反転した値に応じて定め、障害物を含む状態に遷移する場合に得られる上記第一報酬が、障害物を含まない状態に遷移する場合に得られる上記第一報酬よりも低くなるように定められている場合には、各状態にある上記自律移動ロボットが各行動を取り各状態に遷移する場合に得られる上記第二報酬を、遷移先の状態についての上記第一指標の値の大小に応じて定める第二報酬決定ステップと、
第二動的計画部が、上記第二状態遷移確率及び上記第二報酬を用いて、マルコフ決定過程における動的計画法に基づき、上記自律移動ロボットの上記到達点への到達しやすさを表す第二指標を状態ごとに求める第二動的計画ステップと、
を含む自律移動ロボットの動作計画方法。 - 請求項6に記載の自律移動ロボットの動作計画方法において、
傾斜角差計算部が、地形モデルを参照して、ある状態における地形の傾斜角と、その状態においてある行動を選択した後の遷移先の状態における地形の傾斜角との差の絶対値を計算する傾斜角差計算ステップと、
登坂角度計算部が、想定される流速よりも速い流速の下で、上記ある状態から上記遷移先の状態に遷移するときの、上記自律移動ロボットの最大登坂角度を計算する登坂角度計算ステップと、
障害物判断部が、上記傾斜角の差の絶対値と上記最大登坂角度とを比較して、上記傾斜角の差の絶対値が大きければ、その遷移先の状態は障害物を含むと判断する障害物判断ステップと、
を更に含むことを特徴とする自律移動ロボットの動作計画方法。 - 請求項6又は7に記載の自律移動ロボットの動作計画方法で決まった動作計画に基づき、不定の流速の下で上記出発点に位置する上記自律移動ロボットを上記到達点に到達するように制御する自律移動ロボットの動作制御方法において、
流速差取得部が、上記想定される流速と、流速の実測値との差である流速差を求める流速差取得ステップと、
遷移先予測部が、上記自律移動ロボットが各行動を取った場合の遷移先の状態を、上記自律移動ロボットの位置を上記流速差の分だけ移動させることにより求める遷移先予測ステップと、
行動決定部が、上記遷移先予測部が求めた遷移先の状態についての上記第二指標を互いに比較して、上記到達点に最も到達しやすい行動を決定する行動決定ステップと、
制御部が、上記自律移動ロボットが上記決定された行動に従って移動するように、上記自律移動ロボットを制御する制御ステップと、
を含む自律移動ロボットの動作制御方法。 - 請求項1から5の何れかに記載の自律移動ロボットの動作計画装置の各部をコンピュータに実行させるための自律移動ロボットの動作計画プログラム。
- 請求項9記載の自律移動ロボットの動作計画プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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