JP6919307B2 - 自律移動体 - Google Patents

Description

本発明は、自律移動体に関する。

移動体が、障害物を含む移動環境において、移動始点から移動終点までの経路を検索する経路探索方法が広く知られている。経路検索法では、移動環境を複数のグリッドで分割し、グリッドで表された領域に含まれる移動始点から移動終点までの経路のうち、コストの総和が最小になるものを選択する。特許文献１には、移動体の経路検索法において、障害物のグリッドで最大になり、障害物から離れるに従って減少する粘性抵抗係数分布を仮想的に設定する技術が開示されている。

特開平５−２９７９３７号公報

上述の特許文献１に記載の技術では、移動体の経路の検索において、移動環境における各グリッドに粘性抵抗係数を仮想的に設定し、障害物との距離が近くなるほどグリッドのコストが高くなるようにしている。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、障害物と障害物とで挟まれた道幅の狭い通路上にあるグリッドではコストが高くなるので、移動体がその通路を通過することが十分に可能であっても、その通路を含む経路は選択されず、その通路を含む経路よりも遠回りした経路が選択されてしまうという問題があった。これに対し、障害物に近い位置にあるグリッドに付与されるコストを一律に下げると、道幅が十分に広い通路を通過する場合であっても、障害物に近いグリッドを含む経路が選択されてしまい、移動体が障害物に衝突するリスクが高まるという問題があった。

本発明は、以上の背景に鑑みなされたものであり、移動経路の選択をより適切に行うことができる自律移動体を提供することを目的とする。

本発明は、移動環境に含まれる移動始点から移動終点までの取り得る経路の中から移動経路を選択し、かつ、選択した前記移動経路に従って移動するように制御する制御部を備えた自律移動体であって、前記制御部は、前記移動環境を複数のグリッドで分割し、各グリッドに対して、最寄の障害物との距離が近いほど高い値とするポテンシャルコストを割り当て、前記移動環境における障害物領域に挟まれて道幅が所定の長さよりも狭い狭所にあると判断されたグリッドの場合には、当該グリッドが狭所にはないと判断された場合よりもポテンシャルコストを低く割り当て、前記制御部は、前記取り得る経路において、それぞれ、経路に含まれるグリッドにおけるポテンシャルコストの総和と、経路の距離が長いほど高い値とする距離コストと、の合計であるコストの総和を算出し、前記コストの総和が最小の経路を前記移動経路として選択するものである。

本発明によれば、移動経路の選択をより適切に行うことができる。

本実施の形態にかかる自律移動体の構成を模式的に示す外観図である。 環境地図の一例について模式的に示す図である。 既存の開発機における、環境地図上のグリッドに割り当てるポテンシャルコストと、当該グリッドと最寄の障害物グリッドとの距離と、の関係について示す模式図である。 既存の開発機における、ポテンシャル地図上の各グリッドにポテンシャルコストを割り当てする方法により生成したポテンシャル地図の一例を示す模式図である。 既存の開発機における、図４に示すポテンシャル地図に基づいて選択された移動経路を示す模式図である。 本実施の形態にかかる自律移動体の制御部が、環境地図上の各グリッドにポテンシャルコストを割り当てる処理の流れを示すフローチャートである。 本実施の形態にかかる自律移動体において、環境地図上のグリッドに割り当てるポテンシャルコストと、当該グリッドと最寄の障害物グリッドとの距離と、の関係について示す模式図である。 本実施の形態にかかる自律移動体の制御部において、環境地図における現グリッドが、狭所であるか否かを判断する方法について説明する模式図である。 本実施の形態にかかる自律移動体の制御部において、環境地図における現グリッドが、狭所であるか否かを判断する方法について説明する模式図である。 本実施の形態にかかる自律移動体の制御部において、環境地図における現グリッドが、狭所であるか否かを判断する方法について説明する模式図である。 本実施の形態にかかる自律移動体において、上述の、ポテンシャル地図上の各グリッドにポテンシャルコストを割り当てる方法により生成したポテンシャル地図の一例を示す模式図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。
まず、図１を参照して本実施の形態にかかる自律移動体１００の概略構成について説明する。図１は、自律移動体１００の構成を模式的に示す外観図である。自律移動体１００は、車輪２と、筐体３と、センサ５と、を備えている。そして、筐体３の内部には、車輪２と接続されたモータ、及びモータを駆動するためのバッテリなどが設けられている。このモータが自律移動体１００を駆動するための駆動機構となる。モータを駆動することによって、車輪２が回転して、自律移動体１００が移動する。自律移動体１００は、例えば、人間の歩行速度と同程度の速度で移動する。自律移動体１００には、ＣＣＤカメラやレーザセンサなどを有するセンサ５が設けられている。センサ５は自律移動体１００に周囲に存在する障害物や人間などを検知する。なお、自律移動体１００は車輪型の移動ロボットに限らず、歩行型やその他の移動ロボットでもよい。

自律移動体１００には、制御部１１０が設けられている。制御部１１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、通信用のインタフェイスなどを有する演算処理装置である。また、制御部１１０は、着脱可能なＨＤＤ、光ディスク、光磁気ディスク等を有し、各種プログラムや制御パラメータなどを記憶し、そのプログラムやデータを必要に応じてメモリ等に供給する。なお、制御部１１０は、物理的に一つの構成に限られるものではない。制御部１１０は、後述する環境地図から生成したポテンシャル地図に基づいて自律移動体１００が移動するための移動経路を決定する。そして、選定した移動経路に沿って自律移動体１００が移動するよう、車輪２を駆動するためのモータ等を制御する。すなわち、制御部１１０は、移動始点から移動終点までの移動経路を探索する経路探索システムとして機能する。

図２は、環境地図の一例について模式的に示す図である。図２に示すように、環境地図は、移動環境を、障害物領域と障害物以外の領域である移動可能領域とに分けて表された地図情報である。環境地図は、移動環境を複数のグリッドで分割したもので、グリッドごとに障害物の有無が割り当てられている。以下、障害物があるグリッドを障害物グリッドという。

図１に示す制御部１１０は、上述した環境地図からポテンシャル地図を生成する。ポテンシャル地図は、環境地図における各グリッドに対して、それぞれ、ポテンシャルコストを割り付けしたものである。すなわち、ポテンシャル地図における各グリッドは、環境地図における各グリッドと一対一で対応する。ポテンシャル地図の生成にあたり、制御部１１０は、まず、環境地図上に、障害物領域を基準とする、障害物領域からの距離の近さに応じたポテンシャル場を計算する。そして、ポテンシャル地図における各グリッドに対し、環境地図のポテンシャル場に応じたポテンシャルコストを割り当てる。

制御部１１０は、移動始点から移動終点までの理論上取り得る経路に対して、それぞれ、コストの総和を算出し、コストの総和が最小の経路を移動経路とする。ここで、移動始点から移動終点までの経路におけるコストの総和は、移動始点から移動終点までの経路に含まれるグリッドにおけるポテンシャルコストの総和と、当該経路の距離コストと、を合計した値である。ここで、距離コストは、移動始点から移動終点までの経路の距離に応じて算出される。すなわち、移動始点から移動終点までの経路の距離が、相対的に長ければ距離コストは高い値、相対的に短ければ距離コストは低い値として算出される。ポテンシャルコストは、環境地図上のポテンシャル場に応じて算出される。環境地図上における基準となる障害物グリッドは、ポテンシャルが最も高い。よって、障害物グリッドには、ポテンシャルコストとして最大値が割り当てられる。また、障害物グリッド以外のグリッドのポテンシャルは、障害物領域からの距離が相対的に近いときに相対的に高く、障害物領域からの距離が相対的に遠いときに相対的に低い。よって、障害物グリッド以外のグリッドのポテンシャルも、障害物領域からの距離が相対的に近いときに相対的に高く、障害物領域からの距離が相対的に遠いときに相対的に低くなるように割り当てられる。

ここで、既存の開発機における、ポテンシャル地図上の各グリッドにポテンシャルコストを割り当てする方法の問題点について説明する。
環境地図上の障害物グリッドには、ポテンシャルコストとして最大値Ｃｍａｘが割り当てられる。図３は、既存の開発機における、環境地図上のグリッドに割り当てるポテンシャルコストと、当該グリッドと最寄の障害物グリッドとの距離と、の関係について示す模式図である。ここで、縦軸はポテンシャルコスト、横軸は最寄の障害物グリッドからの距離を表す。

図３に示すように、ポテンシャル環境地図上のグリッドに対し、最寄の障害物グリッドからの距離の増加に対してポテンシャルコストが単調減少するようにポテンシャルコストを割り当てる。すなわち、障害物グリッドからの距離が、相対的に近いグリッドではポテンシャルコストは相対的に高い値、相対的に遠いグリッドではポテンシャルコストは相対的に低い値が割り当てられる。なお、図３において、最寄の障害物グリッドからの距離が０である場合、そのグリッドは障害物グリッド自身であるので、当該グリッドにはポテンシャルコストとして最大値Ｃｍａｘが割り当てられる。障害物グリッドからの距離が、所定の距離Ｌｂ以下のグリッドでは、相対的に高い所定のポテンシャルコストＣｂ以上の値が割り当てられる。

図４は、既存の開発機における、ポテンシャル地図上の各グリッドにポテンシャルコストを割り当てする方法により生成したポテンシャル地図の一例を示す模式図である。ここでは、所定の距離Ｌｂをグリッド二つ分の距離とする。図４に示すように、斜線を付したグリッドでは、ポテンシャルコストが、相対的に高い所定のポテンシャルコストＣｂ以上の値に割り当てられる。すなわち、２つの障害物領域に挟まれた道幅の狭い箇所のグリッドでは、ポテンシャルコストが所定のポテンシャルコストＣｂ以上になる。ポテンシャルコストがＣｂ以上のグリッドを含む経路は移動経路として選択されにくい。

図５は、既存の開発機における、図４に示すポテンシャル地図に基づいて選択された移動経路を示す模式図である。図５に示すように、移動始点から移動終点までの経路のうち、破線で示す経路が最短経路である。最短経路は、２つの障害物領域に挟まれ、かつ、道幅の狭い箇所を通過する経路であり、ポテンシャルコストがＣｂ以上に割り当てられたグリッドを含む。このため、最短経路における２つの障害物領域に挟まれた道幅の狭い箇所は、自律移動体が通過することが十分に可能であるにもかかわらず、経路の選択において、最短経路は選択されず、二点鎖線で示す迂回経路が選択される。

障害物領域に挟まれ、かつ、道幅が十分に広い箇所を通過する場合には、余裕を持って障害物を回避するため、障害物から十分に離れた位置にあるグリッドを結ぶ経路が選択されるべきである。しかしながら、移動始点から移動終点までのある経路の一部に、障害物領域に挟まれ、かつ、道幅が狭い箇所を含んでいたとしても、その経路が、自律移動体の通過が十分に可能であり、他の経路に対して距離が短いのであれば、その経路が選択されるべきである。

次に、本実施の形態にかかる自律移動体１００において、ポテンシャル地図上の各グリッドにポテンシャルコストを割り当てる方法について以下で説明する。
図６は、自律移動体１００の制御部１１０が、環境地図上の各グリッドにポテンシャルコストを割り当てる処理の流れを示すフローチャートである。図６に示すように、まず、環境地図の端から順にグリッドの走査を開始する（ステップＳ１）。例えば、図２に示す環境地図において、左上の端から右下の端まで順にグリッドの走査を行う。

ステップＳ１に続いて、現在、走査しているグリッド（現グリッド）が障害物上にあるか否かを判断する（ステップＳ２）。ステップＳ２において、現グリッドが障害物上にあると判断された場合（ＹＥＳの場合）、ポテンシャル地図における、環境地図の現グリッドに対応する位置のグリッドに対してポテンシャルコストとして最大コストを付与する（ステップＳ３）。ステップＳ３に続いて、環境地図の全グリッドに対して走査が終了したか否かを判断する（ステップＳ８）。ステップＳ８において、環境地図の全グリッドに対して走査が終了したと判断された場合（ＹＥＳの場合）は、処理を終了する。ステップＳ８において、環境地図の全グリッドに対して走査が終了していないと判断された場合（ＮＯの場合）、処理をステップＳ２に戻す。

ステップＳ２において、現グリッドが障害物上にはないと判断された場合（ＮＯの場合）、現グリッドに対する最寄の障害物グリッドを検索する（ステップＳ４）。続いて、最寄の障害物グリッドと他の障害物グリッドとの位置関係から、現グリッドが狭所にあるか否かを判定する（ステップＳ５）。ここで、狭所は、移動環境における障害物領域に挟まれ、道幅が所定の長さよりも狭い箇所である。

ステップＳ５において、現グリッドが狭所ではないと判断された場合（ＮＯの場合）、ポテンシャル地図における、環境地図の現グリッドに対応する位置のグリッドに対して、現グリッドと最寄の障害物グリッドとの距離に応じたポテンシャルコストを割り当てる（ステップＳ６）。ここで、現グリッドと最寄の障害物グリッドとの距離に応じてポテンシャルコストを割り当てる、とは、具体的には、現グリッドと最寄の障害物グリッドとの距離が、相対的に長いときにポテンシャルコストを相対的に高く、相対的に短いときにポテンシャルコストを相対的に低く割り当てることを意味する。ステップＳ６に続いて、処理を上述のステップＳ８に進める。

ステップＳ５において、現グリッドが狭所であると判断された場合（ＹＥＳの場合）、環境地図の現グリッドに対応する位置のグリッドに対して、現グリッドと最寄の障害物グリッドとの距離に応じた、かつ、現グリッドが狭所でない場合よりも低いポテンシャルコストを割り当てる（ステップＳ７）。ステップＳ７に続いて、処理を上述のステップＳ８に進める。

図７は、本実施の形態にかかる自律移動体１００において、環境地図上のグリッドに割り当てるポテンシャルコストと、当該グリッドと最寄の障害物グリッドとの距離と、の関係について示す模式図である。ここで、縦軸はポテンシャルコスト、横軸は最寄の障害物グリッドからの距離を表す。また、狭所にないグリッドの場合を二点鎖線Ｌ１、狭所にあるグリッドの場合を破線Ｌ２で表す。

図７に示すように、狭所にないグリッドの場合、狭所にあるグリッドの場合、のいずれにおいても、ポテンシャル地図上のグリッドに対し、最寄の障害物グリッドからの距離の増加に対してポテンシャルコストが単調減少するようにポテンシャルコストが割り当てられる。すなわち、障害物グリッドからの距離が、相対的に近いグリッドではポテンシャルコストは相対的に高い値、相対的に遠いグリッドではポテンシャルコストは相対的に低い値が割り当てられる。さらに、狭所にあるグリッドの場合、狭所にないグリッドの場合よりも低いポテンシャルコストが割り当てられる。つまり、狭所にあるグリッドの場合Ｌ２の傾きは、狭所にないグリッドの場合のＬ１の傾きに対して勾配が大きくなっている。

例えば、障害物グリッドからの距離が所定の距離Ｌｂのとき、狭所にないグリッドの場合（Ｌ１）のポテンシャルコストはＣｂ、狭所にあるグリッドの場合（Ｌ２）のポテンシャルコストはＣｂよりも低いＣｄである。また、狭所にないグリッドの場合（Ｌ１）には、障害物グリッドからの距離が、所定の距離Ｌｂ以下のグリッドにおいて、相対的に高い、所定のポテンシャルコストＣｂ以上の値が割り当てられる。一方、狭所にあるグリッドの場合（Ｌ２）には、障害物グリッドからの距離が、所定の距離Ｌｂよりも短いＬｄ以下のグリッドにおいて、相対的に高い、所定のポテンシャルコストＣｂ以上の値が割り当てられる。

次に、図６のステップＳ５において、制御部１１０において、環境地図における現グリッドが、狭所であるか否かを判断する方法について以下で説明する。
図８〜１０は、制御部１１０において、環境地図における現グリッドが、狭所であるか否かを判断する方法について説明する模式図である。

図６のステップＳ２において、環境地図における現グリッドが障害物上にないと判断された場合、制御部１１０は図８に示すように、現グリッドに最寄の障害物グリッドを検索する。具体的には、図８に示すように、現グリッドを中心とする半径Ｒの円で囲まれた範囲内に含まれるグリッドに障害物グリッドがあるか否かを判定する。障害物グリッドがあると判定された場合、現グリッドを中心とする半径Ｒの円で囲まれた範囲内にある障害物グリッドのうち、現グリッドに最も近い障害物グリッド（最寄の障害物グリッド）を検索する。障害物グリッドがないと判定された場合、現グリッドは狭所にはないと判断する。

現グリッドを中心とする半径Ｒの円で囲まれた範囲内に含まれるグリッドに障害物グリッドがあると判断された場合、さらに、狭所判定領域を設定する。図９に示すように、狭所判定領域は、最寄の障害物グリッドを中心とする半径Ｒの円の範囲内で、かつ、最寄の障害物グリッドと現グリッドとを結ぶ線ｌｓを、プラス側およびマイナス側に所定の角度θ（θ＞０）だけ回転させた範囲内の領域である。この狭所判定領域に、最寄の障害物グリッド以外の障害物グリッドが含まれている場合、現グリッドは狭所にあると判断し、最寄の障害物グリッド以外の障害物グリッドが含まれていない場合、現グリッドは狭所にはないと判断する。以上より、環境地図における現グリッドが、狭所であるか否かを判断することができる。

図１０に示すように、最寄の障害物グリッド以外で狭所判定領域に含まれる障害物グリッドのうち、最寄の障害物グリッドとの距離が最も近い障害物グリッドを特定障害物グリッドとする。最寄の障害物グリッドと特定障害物グリッドとの距離ｒは、現グリッドがある狭所の狭さ表す指標とすることができる。なお、距離ｒに何らかの重み付けをした値を狭さレベルとし、この狭さレベルを、狭さを表す指標としてもよい。上記狭さを表す指標を、図７における、狭所にあるグリッドの場合における、最寄の障害物グリッドとの距離と、ポテンシャルコストと、の関係を示すＬ２の勾配の決定に用いてもよい。

以上のように、本実施の形態にかかる自律移動体１００では、障害物領域に挟まれ、かつ、道幅が十分に広い箇所を通過する場合には、余裕を持って障害物を回避するため、障害物から十分に離れた位置にあるグリッドを結ぶ経路が選択される。一方、移動始点から移動終点までのある経路の一部に、障害物領域に挟まれ、かつ、道幅が所定の長さより狭い箇所を含まれる場合、その経路が、自律移動体の通過が十分に可能であり、かつ、他の経路に対して距離が短いのであれば、その経路が選択される。このように、本実施の形態にかかる自律移動体１００によれば、移動経路の選択をより適切に行うことができる。

図１１は、本実施の形態にかかる自律移動体１００において、上述の、ポテンシャル地図上の各グリッドにポテンシャルコストを割り当てる方法により生成したポテンシャル地図の一例を示す模式図である。ここでは、図７に示す、Ｌｄの値がＬｂの値の半分になるように、Ｌ２の勾配を設定したとする。図１１に示すように、斜線を付したグリッドでは、ポテンシャルコストが、相対的に高いＣｂ以上の値に割り当てられる。ポテンシャルコストがＣｂ以上のグリッドを含む経路は移動経路として選択されない。

移動始点から移動終点までの経路のうち、破線で示す経路が最短経路である。最短経路は、２つの障害物領域に挟まれ、かつ、道幅の狭い狭所（図１１において一点鎖線で囲まれた領域）を通過する経路であるが、この経路にはポテンシャルコストがＣｂ以上のグリッドは含まれない。よって、最短経路を移動経路として選択することができる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

２ 車輪
３ 筐体
５ センサ
１００ 自律移動体
１１０ 制御部

Claims (1)

1. 移動環境に含まれる移動始点から移動終点までの取り得る経路の中から移動経路を選択し、かつ、選択した前記移動経路に従って移動するように制御する制御部を備えた自律移動体であって、
   前記制御部は、前記移動環境を複数のグリッドで分割し、各グリッドに対して、最寄の障害物との距離が近いほど高い値とするポテンシャルコストを割り当て、前記移動環境における障害物領域に挟まれて道幅が所定の長さよりも狭い狭所にあると判断されたグリッドの場合には、狭所にあるグリッドの場合の障害物からの距離に対するポテンシャルコストの下がり具合を示す勾配が、狭所にないグリッドの場合の障害物からの距離に対するポテンシャルコストの下がり具合を示す勾配よりも大きくなるように、狭所にあると判断されたグリッドに、最寄の障害物との距離が近いほど高い値とするポテンシャルコストを割り当てることによって、当該グリッドが狭所にはないと判断された場合よりもポテンシャルコストを低く割り当て、
   前記制御部は、前記取り得る経路において、それぞれ、経路に含まれるグリッドにおけるポテンシャルコストの総和と、経路の距離が長いほど高い値とする距離コストと、の合計であるコストの総和を算出し、前記コストの総和が最小の経路を前記移動経路として選択する、自律移動体。

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