JP7063066B2 - 経路計画装置、経路計画方法及びプログラム - Google Patents

経路計画装置、経路計画方法及びプログラム Download PDF

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Description

本発明は、移動体の移動経路を計画する経路計画装置、経路計画方法及びプログラムに関する。
検出手段の検出結果を基づいて環境地図を更新し、環境地図を参照して移動体の移動経路を計画する経路計画装置が知られている(例えば、特許文献1参照)。
特開2009-178782号公報
例えば、検出した障害物を回避するような移動経路が設定され、その障害物の位置データが消去されずに記憶保持された場合、記憶量が増加するという問題が生じる。一方で、障害物の位置データが全く記憶されなかった場合、移動経路が更新される際に以前に検出された障害物が存在しないことを前提に移動経路が設定される。設定された移動経路上に以前に検出した障害物が存在する場合、再度、移動経路が変更される必要があり、移動体による移動の無駄が発生する虞がある。
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであり、記憶量の増加を抑制しつつ、移動体による移動の無駄を抑制できる経路計画装置、経路計画方法及びプログラムを提供することを目的とする。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
移動体周囲の障害物の位置データを取得するデータ取得手段と、
前記データ取得手段により取得された前記移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶する記憶手段と、
前記移動体の環境地図と、前記データ取得手段により取得された障害物の位置データと、前記記憶手段に記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新する経路設定手段と、
を備える経路計画装置であって、
前記経路設定手段は、前記移動体の目標位置までの第1移動経路を設定した後、前記データ取得手段により取得された障害物が前記第1移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの移動経路上に障害物が位置しない第2移動経路を設定し、
前記記憶手段は、前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記データ取得手段により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶する、
ことを特徴とする経路計画装置
である。
この一態様において、前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する分類手段を更に備え、前記記憶手段は、前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記分類手段により分類された障害物の種類に基づいて、前記データ取得手段により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶してもよい。
この一態様において、前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、移動する動的障害物と、移動しない静的障害物と、に分類し、前記記憶手段は、前記分類手段により分類された静的障害物の位置データを記憶し、前記分類手段により分類された動的障害物の位置データを記憶しなくてもよい。
この一態様において、前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する分類手段を更に備え、前記経路設定手段は、前記記憶手段に記憶された障害物の位置データに基づいて、前記第2移動経路を設定できないと判断した場合、前記分類手段により分類された障害物の種類に基づいて、前記記憶手段の障害物の位置データを消去して前記移動経路を設定してもよい。
この一態様において、前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、移動する動的障害物と、移動しない静的障害物と、に分類し、前記障害物の位置データを消去する際の前記動的障害物の優先順位は、前記静的障害物の優先順位よりも高く設定されており、前記経路設定手段は、前記第2移動経路を設定できないと判断した場合、前記分類手段により分類された障害物の種類の優先順位に従がって、前記記憶手段の障害物の位置データを1つずつ消去して前記移動経路を設定してもよい。
この一態様において、前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、前記動的障害物と、前記静的障害物と、前記動的障害物及び静的障害物に特定できない不明障害物と、に分類し、前記優先順位は、前記動的障害物、前記不明障害物、及び前記静的障害物の順で高く設定されており、前記経路設定手段は、前記第2移動経路を設定できないと判断した場合、前記優先順位が高い障害物から、該障害物の位置データを1つずつ消去して前記移動経路を設定してもよい。
この一態様において、前記データ取得手段は、前記移動体周囲の障害物の位置データを取得する複数の異なるセンサを有しており、前記分類手段は、前記各センサが前記障害物を検知できるか否かを判定することで、前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類してもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
移動体周囲の障害物の位置データを取得するステップと、
前記取得された移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶するステップと、
前記移動体の環境地図と、前記取得された移動体の位置データと、前記記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新するステップと、
を含む経路計画方法であって、
前記移動体の目標位置までの第1移動経路を設定した後、前記取得された障害物が前記第1移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの経路上に障害物が位置しない第2移動経路を設定し、
前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶する、
ことを特徴とする経路計画方法
であってもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、
移動体周囲の障害物の位置データを取得する処理と、
前記取得された移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶する処理と、
前記移動体の環境地図と、前記取得された障害物の位置データと、前記記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記移動体の目標位置までの第1移動経路を設定した後、前記取得された障害物が前記第1移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの経路上に障害物が位置しない第2移動経路を設定する処理と、
前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶する処理と、
をコンピュータに実行させるプログラム
であってもよい。
本発明によれば、記憶量の増加を抑制しつつ、移動体による移動の無駄を抑制できる経路計画装置、経路計画方法及びプログラムを提供することができる。
ロボットの構成を模式的に示す外観図である。 本発明の実施形態1に係る経路計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。 前回設定された移動経路と今回設定された移動経路との領域を示す図である。 各頂点のインデックスを表した図である。 本発明の実施形態1に係る経路計画装置の処理フローを示すフローチャートである。 本発明の実施形態2に係る経路計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。 障害物分類部に分類した障害物のカテゴリの一例を示す図である。 本発明の実施形態3に係る経路計画装置の処理フローを示すフローチャートである。 目標位置までの最短の移動経路を示す図である。 目標位置までの経路上に障害物が位置しない移動経路を示す図である。 移動経路で囲まれた領域を示す図である。 レーザレンジファインダ及びデプスセンサの両方が人を検知したことを示す図である。 分類された人のカテゴリと、その人の位置データと、を対応付けて記憶したことを示す図である。 ロボットが再設定された移動経路に従がって移動することを示す図である。 テーブルがセンサユニットの計測領域内に入り移動経路が再設定されたことを示す図である。 移動経路で囲まれた領域を示す図である。 デプスセンサのみがテーブルを検知したことを示す図である。 分類されたテーブルのカテゴリと、そのテーブルの位置データと、を対応付けて記憶したことを示す図である。 ロボットが再設定された移動経路に従がって移動することを示す図である。 段ボール箱がセンサユニットの計測領域内に入ったことを示す図である。 レーザレンジファインダのみが段ボール箱を検知したことを示す図である。 分類された段ボール箱のカテゴリと、その段ボール箱の位置データと、を対応付けて記憶したことを示す図である。 カテゴリAの人の位置データを消去したことを示す図である。 ロボットが再設定された移動経路に従がって移動することを示す図である。 ロボットが右側通路を通過し目標位置に到達することを示す図である。 経路設定部、記憶部、及び経路判定部がサーバに設けられる構成を示す図である。
実施形態1
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。但し、本発明が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載及び図面は、適宜、簡略化されている。
まず、本発明に係る移動体の一例であるロボットの構成について、図1を用いて説明する。図1はロボット10の構成を模式的に示す外観図である。本実施形態1では、ロボット10が、自律移動する移動ロボットとして説明する。ロボット10は、車輪11と、筐体12と、センサユニット13と、を備えている。筐体12の内部には、車輪11を駆動するモータ、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。ロボット10は、モータを駆動し車輪11を回転させることで移動する。ロボット10は、例えば、人間の歩行速度と同程度の速度で移動する。センサユニット13は、筐体12に設けられている。センサユニット13は、データ取得手段の一具体例である。
ロボット10には、本発明の実施形態1に係る経路計画装置1が設けられている。経路計画装置1は、CPU(Central Processing Unit)、ROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)などのメモリ、通信用のインタフェイス(I/F)などを有する演算処理装置として構成されている。経路計画装置1は、着脱可能なHDD、光ディスク、光磁気ディスク等を有していてもよい。経路計画装置1は、物理的に一つの構成に限られるものではない。
経路計画装置1は、ロボット10が移動する移動経路を計画する。ロボット10は、その計画された移動経路に沿って移動するように、モータを制御する。もちろん、ロボット10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体でもよい。ロボット10は自己位置推定を行なって移動する移動体であってもよい。
図2は、本実施形態1に係る経路計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態1に係る経路計画装置1は、センサユニット13と、目標位置までの移動経路を設定する経路設定部2と、環境地図などを記憶する記憶部3と、迂回経路の判定を行う経路判定部4と、を備えている。
センサユニット13は、レーザレンジファインダ131及びデプスセンサ132を有している。レーザレンジファインダ131は、例えば、筐体12に設けられている。レーザレンジファインダ131は、レーザを障害物などに照射することで、ロボット10周囲の障害物の位置データを取得する。デプスセンサ132は、例えば、筐体12に設けられている。デプスセンサ132は、例えば、一対のカメラを有し、各カメラにより撮影された画像間のマッチングを行うことで、ロボット10周囲の障害物の位置データを取得する。
経路設定部2は、経路設定手段の一具体例である。経路設定部2は、ロボット10の環境地図に基づいてロボット10の現在位置から目標位置までの移動経路を設定する。経路設定部2は、例えば、ロボット10の現在位置から目標位置までの最短の移動経路を設定する。経路設定部2は、例えば、所定周期毎に、設定した移動経路を定期的に更新する。経路設定部2は、センサユニット13により取得された障害物の位置データに基づいて、設定された移動経路上に障害物が存在すると判断した場合、その障害物を迂回する迂回経路を、新たな移動経路として設定する。
環境地図は、ロボット10が移動する環境(静的な障害物の位置など)を記した地図であり、予め記憶部3に記憶されている。
ところで、検出した障害物を回避するような移動経路が設定され、その障害物の位置データが消去されず記憶保持された場合、記憶量が増加するという問題が生じる。一方で、障害物の位置データが全く記憶されなかった場合、移動経路が更新される際に以前に検出した障害物が存在しないことを前提に移動経路が設定される。設定された移動経路上に以前に検出した障害物が存在する場合、再度、移動経路が変更される必要があり、ロボットによる移動の無駄が発生する虞がある。
これに対し、本実施形態1において、経路設定部2は、ロボット10の目標位置までの第1移動経路を設定した後、センサユニット13により取得された障害物が第1移動経路上に位置すると判断した場合、目標位置までの経路上に障害物が位置しない第2移動経路を設定する。記憶部3は、第2移動経路の移動に伴う負荷が第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、センサユニット13により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶する。
第2移動経路の移動に伴う負荷が第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、第1移動経路上の障害物の位置データを記憶されていないと、移動経路が定期的に更新された際に、移動負荷の小さい第1移動経路が再設定される可能性がある。上記本実施形態1においては、記憶部3は、第2移動経路の移動に伴う負荷が第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、センサユニット13により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶する。この第1移動経路上の障害物の位置データによって、第1移動経路が再度移動経路として設定される可能性を低減できる。すなわち、設定された移動経路上に以前に検出した障害物が存在し、再度、移動経路を変更するというような事象を抑制でき、ロボット10による移動の無駄を抑制できる。
一方で、第2移動経路の移動に伴う負荷が第1移動経路の移動に伴う負荷よりも小さい場合、そもそも、移動経路が定期的に更新された際に、第2移動経路よりも大きい移動負荷の第1移動経路が再設定される可能性は低い。したがって、センサユニット13により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶しなくても、ロボット10による移動の無駄が発生する可能性は低い。したがって、記憶部3は、第2移動経路の移動に伴う負荷が第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きくない場合、センサユニット13により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶しない。これにより、記憶量の増加を抑制できる。すなわち、本実施形態1によれば、記憶量の増加を抑制しつつ、ロボット10による移動の無駄を抑制できる。
ここで、上述した移動経路の移動負荷の判定方法について詳細に説明する。
経路判定部4は、経路設定部2により設定された移動経路が移動負荷の高い迂回経路であるか否かを判定する。迂回経路とは、例えば、前回設定された移動経路上の障害物を回避するために、新たに今回設定された移動負荷がより高い(移動距離が長い)移動経路を指す。
経路判定部4は、前回設定された移動経路と、今回設定された移動経路と、で囲まれた領域の面積Sと、閾値と、を比較することで、今回設定された移動経路が迂回経路であるか否かを判定する。
経路判定部4は、例えば、図3に示す如く、前回設定された移動経路と、今回設定された移動経路と、を複数の直線で近似する。経路判定部4は、その囲まれた領域を頂点L個の多角形として、その領域の面積Sを算出する。
このとき、前回設定された移動経路の経路点数をM個、今回設定された移動経路の経路点数をN個とすると、頂点Lの数は下記式で求めることができる。下記式において、始点と終点が2回重複してカウントされているため、2の減算が行われている。
L=M+N-2
各頂点のインデックスを図4に示す如く表すと、領域の面積Sは、下記式により算出することができる。
Figure 0007063066000001
経路判定部4は、上記式を用いて算出した領域の面積Sが閾値以上であると判定した場合に、今回設定された移動経路が迂回経路である判定する。閾値は、例えば、ロボット10の大きさ(上方からの投影面積)に基づいて最適値が算出され、記憶部3に予め設定されている。なお、閾値は、実環境におけるロボット10の動作性を考慮して設定されてもよい。
経路設定部2は、ロボット10の目標位置までの第1移動経路を設定した後、センサユニット13により取得された障害物が第1移動経路上に位置すると判断した場合、目標位置までの経路上に障害物が位置しない第2移動経路を設定する。
経路判定部4は、上述の如く、経路設定部2により設定された第2移動経路が迂回経路であるか否かを判定する。経路判定部4は、経路設定部2により設定された第2移動経路が迂回経路であると判定した場合、センサユニット13により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶部3に送信する。記憶部3は、経路判定部4からの障害物の位置データを記憶する。
図5は、本実施形態1に係る経路計画装置の処理フローを示すフローチャートである。図5に示す処理は所定時間毎に繰返し実行される。センサユニット13は、ロボット10周囲の障害物の位置データを取得し、取得した障害物の位置データを経路設定部2に出力する(ステップS101)。
経路設定部2は、センサユニット13からの障害物の位置データと、記憶部3の環境地図および障害物の位置データと、に基づいて、第1移動経路を設定する(ステップS102)。
経路設定部2は、センサユニット13からの障害物の位置データに基づいて、第1移動経路上に障害物が存在すると判断した場合、その障害物を迂回する第2移動経路を設定する(ステップS103)。
経路判定部4は、設定された第1移動経路と第2移動経路とで囲まれた領域の面積Sを算出する(ステップS104)。経路判定部4は、算出した領域の面積Sが記憶部3の閾値以上であるか否かを判定することで、設定された第2移動経路が迂回経路であるか否かを判定する(ステップS105)。
経路判定部4は、設定された第2移動経路が迂回経路であると判定した場合(ステップS105のYES)、記憶部3は、第1移動経路上の障害物の位置データを記憶する(ステップS106)。一方、経路判定部4は、設定された第2移動経路が迂回経路でないと判定した場合(ステップS105のNO)、記憶部3は、第1移動経路上の障害物の位置データを記憶しない(ステップS107)。
以上、本実施形態1において、ロボット10の目標位置までの第1移動経路を設定した後、センサユニット13により取得された障害物が第1移動経路上に位置すると判断した場合、目標位置までの経路上に障害物が位置しない第2移動経路を設定する。記憶部3は、第2移動経路の移動に伴う負荷が第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、センサユニット13により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶する。
これにより、記憶部3に記憶された第1移動経路上の障害物の位置データによって、第1移動経路が再度、移動経路として設定される可能性を低減できる。したがって、設定された移動経路上に以前に検出した障害物が存在し、再度、移動経路を変更するというような事象を抑制でき、ロボット10による移動の無駄を抑制できる。さらに、記憶部3は、第2移動経路の移動に伴う負荷が第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きくない場合、センサユニット13により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶しない。これにより、記憶量の増加を抑制できる。すなわち、本実施形態1によれば、記憶量の増加を抑制しつつ、ロボット10による移動の無駄を抑制できる。
実施形態2
図6は、本発明の実施形態2に係る経路計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施形態2に係る経路計画装置20は、センサユニット13により取得された障害物を、予め設定された複数の種類に分類する障害物分類部5を更に備えている。障害物分類部5は分類手段の一具体例である。障害物分類部5は、例えば、一定時間後、その場から移動する可能性が高い、人、動物、ドアなどの、移動する動的障害物と、その場から移動する可能性が低い机、椅子、家電製品、棚、などの、移動しない静的障害物と、に障害物を分類する。
経路判定部4は、設定された第2移動経路が迂回経路であると判定した場合、記憶部3は、障害物分類部5により分類された障害物の種類に基づいて、第1移動経路上の障害物の位置データを記憶する。
障害物分類部5が、例えば、第1移動経路上の障害物を動的障害物に分類した場合、記憶部3はその動的障害物の位置データを記憶しない。移動経路更新の際に、第1移動経路が再設定される可能性がある。しかし、この場合でも、以前存在した動的障害物は現在第1移動経路上に存在しない可能性が高いため、ロボット10はその第1移動経路を移動することができる。
このように、障害物の種類を詳細に分類し、必要な位置データだけを記憶させることで、記憶量の増加をより抑制できる。なお、本実施形態2において、上記実施形態1と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。
実施形態3
本発明の実施形態3において、障害物分類部5は、センサユニット13により取得された障害物を、予め設定された複数の種類に分類する。経路設定部2は、記憶部3に記憶された環境地図及び障害物の位置データと、センサユニット13により取得された障害物の位置データと、に基づいて、目標位置までの移動経路を設定する。
このとき、経路設定部2は、記憶部3に記憶された障害物の位置データに基づいて移動経路を設定できないと判断した場合、障害物分類部5により分類された障害物の種類に基づいて記憶部3の障害物の位置データを消去して、移動経路を再設定する。これにより、障害物の種類に応じてその位置データを消去して移動経路を効率的に設定できる。
障害物分類部5は、センサユニット13により取得された障害物を、動的障害物と、静的障害物と、に分類する。そして、上記障害物の位置データを消去する際の動的障害物の優先順位は、静的障害物の優先順位よりも高く設定されている。これにより、移動経路を再設定する際に、移動している可能性の高い動的障害物を、移動している可能性の低い静的障害物よりも優先的に消去することで、移動可能な移動経路を高い確率で設定できる。したがって、移動経路の再設定を効率的に行うことができる。
次に、障害物の分類方法について具体的に説明する。
障害物分類部5は、例えば、センサユニット13により取得された障害物をカテゴリA~Dに分類する。
センサユニット13のレーザレンジファインダ(LRF)131及びデプスセンサ(Depth)132は、障害物の位置データとして、障害物の点群データを取得し、取得した点群データを障害物分類部5に出力する。障害物分類部5は、センサユニット13からの点群データに対しクラスタリングを行ってもよい。
障害物分類部5は、センサユニット13のレーザレンジファインダ131及びデプスセンサ132の点群データの重なり方に基づいて、障害物をカテゴリA~Dに分類する。
図7は、障害物分類部5に分類した障害物のカテゴリの一例を示す図である。例えば、障害物分類部5は、センサユニット13からの点群データに基づいて、レーザレンジファインダ131及びデプスセンサ132の両方が障害物を検知していると判断した場合、その障害物をカテゴリAに分類する。カテゴリAに分類される障害物は、例えば、人やドアなどの動的障害物である。1番目にカテゴリAに分類された障害物をAと表記し、n番目にカテゴリAに分類された障害物をAと表記する。以下、カテゴリB~Dについても同様に表記する。
障害物分類部5は、センサユニット13からの点群データに基づいて、デプスセンサ132のみが障害物を検知し、かつその点群データが上方に存在していると判断した場合、その障害物をカテゴリBに分類する。カテゴリBに分類される障害物は、例えば、机や椅子などの静的障害物である。
障害物分類部5は、センサユニット13からの点群データに基づいて、デプスセンサ132のみが障害物を検知し、かつその点群データが下方に存在していると判断した場合、その障害物をカテゴリCに分類する。カテゴリCに分類される障害物は、例えば、路面に置かれた背の低い家具や家電製品などの静的障害物である。
障害物分類部5は、センサユニット13からの点群データに基づいて、レーザレンジファインダ131のみが障害物を検知していると判断した場合、その障害物をカテゴリDに分類する。カテゴリDに分類される障害物は、例えば、遠方に存在する物体などであり、動的障害物及び静的障害物のいずれにも特定できない不明障害物である。
上述の如く、障害物分類部5は、各センサが障害物を検知できるか否かを判定することで、センサユニット13により取得された障害物を各カテゴリに分類する。これにより、障害物の特性を考慮して障害物を容易に分類することができる。
障害物のカテゴリA~Dには、経路設定部2が、記憶部3に記憶された障害物に基づいて移動経路を設定できないと判断した場合に記憶部3の障害物の位置データを消去する際の条件(以下、消去条件)が設定されている。
消去条件には、記憶部3の障害物の位置データを消去する際の優先順位が設定されている。動的障害物、不明障害物、及び静的障害物の優先順位は、この順で高く設定されている。このように、優先順位を設定する理由として、まず、上述の如く、移動経路を再設定する際に、移動している可能性の高い動的障害物の優先順位を、移動している可能性の低い静的障害物の優先順位よりも高く設定する。
さらに、不明障害物は、動的障害物より移動する可能性が低く、静的障害物より移動する可能性が高いと推定できる。したがって、不明障害物の優先順位を動的障害物及び静的障害物の優先順位の間に設定している。このように動的障害物、不明障害物、及び静的障害物の優先順位を設定しこの優先順位に従がって、障害物の位置データを1つずつ消去して移動経路を設定することで、移動可能な移動経路を簡易かつ効率的に設定できる。
次にカテゴリA~Dの消去条件について具体的に説明する。
カテゴリAには、次のような消去条件が設定されている。経路設定部2は、記憶部3に記憶されたカテゴリAの障害物の位置データを1つずつ消去しつつ移動経路の再設定を行う。カテゴリDの不明障害物の優先順位は、カテゴリAの動的障害物の優先順位よりも低い。このため、経路設定部2は、カテゴリDの不明障害物の位置データよりも先にカテゴリAの動的障害物の位置データを先に消去する。
記憶部3に記憶されたカテゴリAの障害物の位置データが複数存在する場合、経路設定部2は、複数のカテゴリAの障害物の位置データの中から、ランダムにあるいは所定のルールに従って、1つずつ選択し、選択した障害物の位置データを消去しつつ移動経路の再設定を行う。所定ルールとして、例えば、人や動物を、人や動物以外の物体よりも先に選択するなどが考えられる。
さらに、障害物分類部5は、分類された複数のカテゴリAの動的障害物に優先順位を設定してもよい。例えば、カテゴリAの動的障害物が複数の人を含む場合、障害物分類部5は、カメラにより取得された各人の画像に基づいて、パターンマッチングなどを行い、その人の特徴情報(年齢、身体的特徴、性別など)を推定してもよい。障害物分類部5は、推定した人の特徴情報に基づいて、その人に優先順位を設定する。例えば、年齢が低い子供は、年齢が高い高齢者より移動し易い。このため、障害物分類部5は、年齢が低い子供の優先順位を、年齢が高い高齢者の優先順位よりも高く設定する。
カテゴリB及びCには、それぞれ、次のような消去条件が設定されている。カテゴリB及びCの静的障害物の優先順位は最も低い。このため、経路設定部2は、記憶部3に記憶されたカテゴリB及びC静的障害物の位置データを消去せずに移動経路の再設定を行う。
なお、経路設定部2は、記憶部3に記憶されたカテゴリAの動的障害物及びDの不明障害物の位置データを消去しても、移動経路を再設定できなかった場合、カテゴリB及びCの静的障害物の位置データを消去して移動経路の再設定を行ってもよい。
この場合、障害物分類部5は、分類された複数のカテゴリC及びDの静的障害物に優先順位を設定してもよい。障害物分類部5は、移動する可能性がより低い静的障害物の優先順位をより低く設定する。
カテゴリDには、次のような消去条件が設定されている。経路設定部2は、記憶部3に記憶されたカテゴリDの障害物の位置データを1つずつ消去しつつ移動経路の再設定を行う。カテゴリDの不明障害物の優先順位は、カテゴリAの動的障害物の優先順位よりも低い。このため、経路設定部2は、カテゴリAの動的障害物の位置データよりも後にカテゴリDの不明障害物の位置データを先に消去する。
上述した障害物のカテゴリA~Dに設定された消去条件は、例えば、記憶部3に予め設定されている。経路設定部2は、記憶部3に記憶された障害物の位置データに基づいて移動経路を設定できないと判断した場合、記憶部3の消去条件に基づいて、記憶部3の障害物の位置データを消去して、移動経路を再設定する。
図8は、本実施形態3に係る経路計画装置の処理フローを示すフローチャートである。図8に示す処理は、例えば、ロボット10が目標位置に到達するまで所定時間毎に繰返し実行される。
センサユニット13は、ロボット10周囲の障害物の位置データを取得し、取得した障害物の位置データを経路設定部2に出力する(ステップS101)。経路設定部2は、センサユニット13からの障害物の位置データと、記憶部3の環境地図および障害物の位置データと、に基づいて、第1移動経路を設定する(ステップS102)。
経路設定部2は、センサユニット13からの障害物の位置データに基づいて、第1移動経路上に障害物が存在すると判断した場合、その障害物を迂回する第2移動経路を設定できるか否かを判定する(ステップS103)。
経路設定部2は、第2移動経路を設定できると判定した場合(ステップS103のYES)、第1移動経路と第2移動経路とで囲まれた領域の面積Sが閾値以上であるか否かを判定することで、第2移動経路が迂回経路であるか否かを判定する(ステップS104)。
経路判定部4は、第2移動経路が迂回経路であると判定した場合(ステップS104のYES)、障害物分類部5は第1移動経路上の障害物のカテゴリA~Dを分類する(ステップS105)。一方、経路判定部4は、第2移動経路が迂回経路でないと判定した場合(ステップS104のNO)、本処理を終了する。
記憶部3は、分類された障害物のカテゴリA~Dと、その障害物の位置データと、を対応付けて記憶し(ステップS106)、本処理を終了する。
経路設定部2は、第2移動経路を設定できないと判定した場合(ステップS103のNO)、記憶部3の消去条件に基づいて、記憶部3の障害物の位置データを消去して、第2移動経路を再設定する(ステップS107)。
次に、図9乃至図25を用いて、経路計画装置の経路設定処理フローをより具体的に説明する。経路設定部2は、センサユニット13により取得された障害物の位置データと、記憶部3の環境地図及び障害物の位置データと、に基づいて、図9に示す如く、目標位置Gまでの最短の移動経路R1を設定する。ロボット10は、経路設定部2により設定された移動経路R1に従がって移動する。
ここで、図10に示す如く、ロボット10の周囲に人が出現した場合、経路設定部2は、センサユニット13により取得された人の位置データに基づいて、目標位置Gまでの経路上に障害物が位置しない移動経路R2を設定する。この場合、経路設定部2は、中央通路を通過する移動経路R2を設定する。
経路設定部2は、図11に示す如く、移動経路R1及びR2で囲まれた領域の面積S(斜線部)が閾値以上であると判定し、移動経路R2が迂回経路であると判定する。障害物分類部5は、センサユニット13からの点群データに基づいて、図12に示す如く、レーザレンジファインダ131及びデプスセンサ132の両方が人を検知していると判断し、その人をカテゴリAに分類する。
記憶部3は、図13に示す如く、障害物分類部5により分類された人のカテゴリAと、その人の位置データと、を対応付けて記憶する。ロボット10は、図14に示す如く、経路設定部2により再設定された移動経路R2に従がって移動する。
図15に示す如く、中央通路に設置されているテーブルが、ロボット10のセンサユニット13の計測領域内に入る。経路設定部2は、センサユニット13により取得されたテーブルの位置データと、記憶部3の環境地図及び障害物の位置データと、に基づいて、目標位置Gまでの最短の移動経路R3を再設定する。
経路設定部2は、図16に示す如く、移動経路R2及びR3で囲まれた領域の面積S(斜線部)が閾値以上であると判定し、移動経路R3が迂回経路であると判定する。障害物分類部5は、センサユニット13からの点群データに基づいて、図17に示す如く、デプスセンサ132のみがテーブルを検知していると判断し、そのテーブルをカテゴリBに分類する。
記憶部3は、図18に示す如く、障害物分類部5により分類されたテーブルのカテゴリBと、そのテーブルの位置データと、を対応付けて記憶する。ロボット10は、図19に示す如く、経路設定部2により再設定された移動経路R3に従がって移動する。
図20に示す如く、左側通路に設置されている段ボール箱が、ロボット10のセンサユニット13の計測領域内に入る。障害物分類部5は、センサユニット13からの点群データに基づいて、図21に示す如く、レーザレンジファインダ131のみが段ボール箱を検知していると判断し、その段ボール箱をカテゴリCに分類する。
記憶部3は、図22に示す如く、障害物分類部5により分類された段ボール箱のカテゴリCと、その段ボール箱の位置データと、を対応付けて記憶する。経路設定部2は、センサユニット13により取得されたテーブルの段ボール箱の位置データと、記憶部3の環境地図及び障害物(人及びテーブル)の位置データと、に基づいて、目標位置Gまでの最短の移動経路を再設定することを試みる。しかし、この場合、経路設定部2は障害物(段ボール箱、テーブル、及び人)によって移動経路を再設定できないと判断する。
経路設定部2は、記憶部3の消去条件に基づいて、記憶部3の障害物の位置データを消去して、移動経路を再設定する。消去条件には、例えば、上述の如く、カテゴリAの障害物を1つずつ消去しつつ移動経路の再設定を試み、続いて、カテゴリDの障害物を1つずつ消去しつつ移動経路の再設定を試みる、という条件が設定されている。
経路設定部2は、上記消去条件に従がって、図23に示す如く、記憶部3のカテゴリAの人の位置データを消去する。経路設定部2は、図24に示す如く、センサユニット13により取得された障害物の位置データと、記憶部3の環境地図及び障害物(テーブル、段ボール箱)の位置データと、に基づいて、目標位置Gまでの最短の移動経路R4を再設定する。
ロボット10は、図25に示す如く、経路設定部2により再設定された移動経路R4に従がって移動し、人がいない右側通路を通過し、目標位置Gに到達することができる。なお、本実施形態3において、上記実施形態1及び2と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他のさまざまな形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
上記実施形態において、センサユニット13は、レーザレンジファインダ131及びデプスセンサ132を有する構成であるが、これに限定されず、障害物の種類を分類できれば任意の距離センサを有する構成であってもよい。例えば、センサユニット13は、レーザレンジファインダ131及びカメラを有する構成であってもよく、性能の異なる複数のデプスセンサを有する構成であってもよい。障害物分類部5は、センサユニット13からのデータに基づいて、障害物を複数のカテゴリに分類する。
上記実施形態において、経路設定部2、記憶部3、経路判定部4、及び障害物分類部5は、ロボット10に設けられる構成であるが、これに限定されない。経路設定部2、記憶部3、経路判定部4及び障害物分類部5の少なくとも1つがロボット10に設けられ、それ以外がロボット10以外の外部装置などに設けられる構成であってもよい。経路設定部2、記憶部3、経路判定部4、及び障害物分類部5の少なくとも1つをロボット10の外部に設けることで、ロボット10を小型軽量化することができる。
例えば、図26に示す如く、経路設定部2、記憶部3、経路判定部4及び障害物分類部5は、サーバ100に設けられ、センサユニット13のみがロボット10に設けられてもよい。サーバは、ロボット10とWifi(登録商標)、Bluetooth(登録商標)などの無線あるいは有線で通信接続されている。ロボットのセンサユニット13は、取得した障害物の位置データを、無線などを介してサーバに送信する。
本発明は、例えば、図5及び図8に示す処理を、CPUにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。
プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体(例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ)、光磁気記録媒体(例えば光磁気ディスク)、CD-ROM(Read Only Memory)、CD-R、CD-R/W、半導体メモリ(例えば、マスクROM、PROM(Programmable ROM)、EPROM(Erasable PROM)、フラッシュROM、RAM(random access memory))を含む。
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
1 経路計画装置、2 経路設定部、3 記憶部、4 経路判定部、5 障害物分類部、10 ロボット、11 車輪、12 筐体、13 センサユニット、20 経路計画装置、100 サーバ、131 レーザレンジファインダ、132 デプスセンサ

Claims (9)

  1. 移動体周囲の障害物の位置データを取得するデータ取得手段と、
    前記データ取得手段により取得された前記移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶する記憶手段と、
    前記移動体の環境地図と、前記データ取得手段により取得された障害物の位置データと、前記記憶手段に記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新する経路設定手段と、
    を備える経路計画装置であって、
    前記経路設定手段は、前記移動体の目標位置までの第1移動経路を設定した後、前記データ取得手段により取得された障害物が前記第1移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの移動経路上に障害物が位置しない第2移動経路を設定し、
    前記記憶手段は、前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記データ取得手段により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶し、前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも小さい場合、前記データ取得手段により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶しない、
    ことを特徴とする経路計画装置。
  2. 請求項1記載の経路計画装置であって、
    前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する分類手段を更に備え、
    前記記憶手段は、前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記分類手段により分類された障害物の種類に基づいて、前記データ取得手段により取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶する、
    ことを特徴とする経路計画装置。
  3. 請求項2記載の経路計画装置であって、
    前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、移動する動的障害物と、移動しない静的障害物と、に分類し、
    前記記憶手段は、前記分類手段により分類された静的障害物の位置データを記憶し、前記分類手段により分類された動的障害物の位置データを記憶しない、
    ことを特徴とする経路計画装置。
  4. 請求項1記載の経路計画装置であって、
    前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する分類手段を更に備え、
    前記経路設定手段は、前記記憶手段に記憶された障害物の位置データに基づいて、前記第2移動経路を設定できないと判断した場合、前記分類手段により分類された障害物の種類に基づいて、前記記憶手段の障害物の位置データを消去して前記移動経路を設定する、
    ことを特徴とする経路計画装置。
  5. 請求項4記載の経路計画装置であって、
    前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、移動する動的障害物と、移動しない静的障害物と、に分類し、
    前記障害物の位置データを消去する際の前記動的障害物の優先順位は、前記静的障害物の優先順位よりも高く設定されており、
    前記経路設定手段は、前記第2移動経路を設定できないと判断した場合、前記分類手段により分類された障害物の種類の優先順位に従がって、前記記憶手段の障害物の位置データを1つずつ消去して前記移動経路を設定する、
    ことを特徴とする経路計画装置。
  6. 請求項5記載の経路計画装置であって、
    前記分類手段は、前記データ取得手段により取得された障害物を、前記動的障害物と、前記静的障害物と、前記動的障害物及び静的障害物に特定できない不明障害物と、に分類し、
    前記優先順位は、前記動的障害物、前記不明障害物、及び前記静的障害物の順で高く設定されており、
    前記経路設定手段は、前記第2移動経路を設定できないと判断した場合、前記優先順位が高い障害物から、該障害物の位置データを1つずつ消去して前記移動経路を設定する、
    ことを特徴とする経路計画装置。
  7. 請求項2乃至6のうちのいずれか1項記載の経路計画装置であって、
    前記データ取得手段は、前記移動体周囲の障害物の位置データを取得する複数の異なるセンサを有しており、
    前記分類手段は、前記各センサが前記障害物を検知できるか否かを判定することで、前記データ取得手段により取得された障害物を、予め設定された複数種類に分類する、
    ことを特徴とする経路計画装置。
  8. 移動体周囲の障害物の位置データを取得するステップと、
    前記取得された移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶するステップと、
    前記移動体の環境地図と、前記取得された移動体の位置データと、前記記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新するステップと、
    を含む経路計画方法であって、
    前記移動体の目標位置までの第1移動経路を設定した後、前記取得された障害物が前記第1移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの経路上に障害物が位置しない第2移動経路を設定し、
    前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶し、前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも小さい場合、前記取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶しない、
    ことを特徴とする経路計画方法。
  9. 移動体周囲の障害物の位置データを取得する処理と、
    前記取得された移動体の移動経路上の障害物の位置データを記憶する処理と、
    前記移動体の環境地図と、前記取得された障害物の位置データと、前記記憶された障害物の位置データと、に基づいて、前記移動体の目標位置までの移動経路を設定し、該設定した移動経路を定期的に更新する処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    前記移動体の目標位置までの第1移動経路を設定した後、前記取得された障害物が前記第1移動経路上に位置すると判断した場合、前記目標位置までの経路上に障害物が位置しない第2移動経路を設定する処理と、
    前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも大きい場合、前記取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶し、前記第2移動経路の移動に伴う負荷が前記第1移動経路の移動に伴う負荷よりも小さい場合、前記取得された第1移動経路上の障害物の位置データを記憶しない処理と、
    をコンピュータに実行させるプログラム。
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