JP7147142B2 - 制御装置、および制御方法、プログラム、並びに移動体 - Google Patents
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Description
1.本開示の概要
2.第1の実施の形態
3.第2の実施の形態
4.第3の実施の形態
5.第4の実施の形態
6.ソフトウェアにより実行させる例
次に、図2を参照して、行動計画処理部32の構成の概要について説明する。
<本開示の移動体を制御する移動体制御システムの構成例>
上述した機能を実現させるための移動体11を制御する移動体制御システムについて説明する。
次に、図4を参照して、図3の移動体制御システム100のうち、行動計画処理部32に対応する行動計画処理部122を実現する計画部134の具体的な構成例について説明する。
次に、図5のフローチャートを参照して、図3の自律移動制御部110による自律移動制御処理について説明する。
次に、図6のフローチャートを参照して、図4の計画部134による行動計画決定処理について説明する。
以上においては、自己位置が不明であり、複数の自己位置の候補が検出される場合に、複数の自己位置の候補毎にルートが設定され、設定されたそれぞれのルートに対して行動計画候補が生成され、生成された行動計画候補のそれぞれに評価値が設定されて、評価値が最高値(または、最低値)の行動計画候補が行動計画として設定される例について説明してきた。しかしながら、複数の行動計画候補のいずれかが選択されるように行動計画が決定されると、複数の行動計画候補が全く異なったものであった場合、選択を誤ったときのダメージが大きくなる可能性がある。そこで、複数の行動計画候補がある場合、それらを評価値に基づいて融合して行動計画が決定されるようにしてもよい。
次に、図9のフローチャートを参照して、図7の計画部134による行動計画決定処理について説明する。
以上においては、複数の行動計画候補を評価値に基づいて融合して行動計画を決定する例について説明してきたが、行動計画候補のそれぞれが完全に乖離した経路などである場合、融合すると、全く異なる経路となってしまう恐れがある。
+b×(y1-y2)2
+c×(z1-z2)2
・・・(1)
+b×(y1/L1-y2/L2)2
+c×(z1/L1-z2/L2)2
・・・(2)
・・・(3)
・・・(4)
次に、図12のフローチャートを参照して、図10の計画部134による行動計画決定処理について説明する。
以上においては、複数の行動計画候補が計画されるとき、乖離度に応じて、選択型行動計画決定処理、または、融合型行動計画決定処理がなされる例について説明してきたが、例えば、自己位置の候補数が増えるような場合、新たに行動計画候補を生成する行動計画候補生成部201が起動することになる。このとき、それまでに、行動計画候補を生成し続けていた行動計画候補生成部201-xと、新たに、行動計画候補を計画し始める行動計画候補生成部201-yとが存在することになる。
次に、図15のフローチャートを参照して、図13の計画部134による行動計画決定処理について説明する。
ところで、上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。
生成された前記複数の行動計画候補にそれぞれ評価値を付与する行動計画候補評価部と、
前記複数の行動計画候補、およびそれぞれの前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を利用して、前記行動計画を決定する行動計画決定部と
を含む制御装置。
<2> 前記行動計画候補生成部は、前記周辺の状況に基づいて推定される自己位置の候補となる位置毎に、前記行動計画の候補となる行動計画候補を生成する
<1>に記載の制御装置。
<3> 前記行動計画候補評価部は、前記周辺の状況に基づいて推定される自己位置の候補となる位置の確度に基づいて、生成された前記複数の行動計画候補にそれぞれ評価値を付与する
<1>または<2>に記載の制御装置。
<4> 前記周辺の状況に基づいて推定される自己位置は、カメラ画像からの特徴点と事前知識との合致により推定され、
前記位置の確度は合致した特徴点数である
<3>に記載の制御装置。
<5> 前記行動計画決定部は、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補のいずれかを選択する選択部をさらに含み、
前記選択部により選択された行動計画候補を前記行動計画に決定する
<1>に記載の制御装置。
<6> 前記選択部は、前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補のうち、前記評価値が最良値となる行動計画候補を選択し、
前記行動計画決定部は、前記選択部により選択された行動計画候補を前記行動計画に決定する
<5>に記載の制御装置。
<7> 前記行動計画決定部は、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を融合する融合部をさらに含み、
前記融合部により前記複数の行動計画候補が融合されたものを、前記行動計画に決定する
<1>に記載の制御装置。
<8> 前記融合部は、前記複数の行動計画候補を構成する経路の通過点同士の座標の各要素に、前記評価値による重みを付加した重心位置からなる、新規の通過点を経路とする新たな行動計画候補を生成することで、前記複数の行動計画候補を融合し、
前記行動計画決定部は、前記融合部により前記複数の行動計画候補が融合されたものを前記行動計画に決定する
<7>に記載の制御装置。
<9> 前記行動計画決定部は、前記複数の行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を利用して、前記行動計画を決定する
<1>に記載の制御装置。
<10> 前記行動計画決定部は、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補のいずれかを選択する選択部と、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を融合する融合部と、
前記複数の行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、前記選択部により、前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補のいずれかを選択することで、前記行動計画を決定するか、または、前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を融合することで、前記行動計画を決定するかを判定する乖離度判定部とをさらに含む
<9>に記載の制御装置。
<11> 前記乖離度判定部は、前記複数の行動計画候補がベクトルで表現される場合、重み付きベクトル差を前記乖離度として算出する
<10>に記載の制御装置。
<12> 前記乖離度判定部は、前記複数の行動計画候補を表現するベクトルの大きさを正規化した上で、前記重み付きベクトル差を前記乖離度として算出する
<11>に記載の制御装置。
<13> 前記乖離度判定部は、前記複数の行動計画候補が複数の通過点を経由することで形成される経路である場合、前記通過点間でベクトルを構成し、構成した前記ベクトルを用いた重み付きベクトル差を前記乖離度として算出する
<10>に記載の制御装置。
<14> 前記乖離度判定部は、前記複数の行動計画候補が複数の通過点を経由することで形成される経路である場合、前記通過点間の距離の差の総和を前記乖離度として算出する
<10>に記載の制御装置。
<15> 前記行動計画決定部は、
前記複数の行動計画候補のうち、所定の条件を満たす有効な行動計画候補を判定する有効行動計画候補判定部をさらに含み、
前記乖離度判定部は、前記複数の行動計画候補のうち、前記有効な行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、前記選択部により、前記評価値に基づいて、前記複数の有効な行動計画候補のいずれかを選択することで、前記行動計画を決定するか、または、前記評価値に基づいて、前記複数の有効な行動計画候補を融合することで、前記行動計画を決定するかを判定する
<10>に記載の制御装置。
<16> 前記有効行動計画候補判定部は、前記複数の行動計画候補のうち、前記行動計画候補の生成を開始してから所定の時間が経過した前記行動計画候補生成部により生成された行動計画候補を、所定の条件を満たす有効な行動計画候補として判定する
<15>に記載の制御装置。
<17> 前記有効行動計画候補判定部は、前記複数の行動計画候補のうち、所定の確度を有する行動計画候補を、前記所定の条件を満たす有効な行動計画候補として判定する
<15>に記載の制御装置。
<18> 前記周辺の状況に基づいて、自己位置の候補となる位置毎に、目的地までのルート計画を生成するルート計画生成部をさらに含み、
前記行動計画候補生成部は、前記自己位置の候補となる位置毎に生成される前記ルート計画に基づいて、前記行動計画の候補となる行動計画候補を生成する
<1>乃至<17>のいずれかに記載の制御装置。
<19> 周辺の状況に基づいて、行動計画の候補となる複数の行動計画候補を生成する行動計画候補生成処理と、
生成された前記複数の行動計画候補にそれぞれ評価値を付与する行動計画候補評価処理と、
前記複数の行動計画候補、およびそれぞれの前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を利用して、前記行動計画を決定する行動計画決定処理と
を含む制御方法。
<20> 周辺の状況に基づいて、行動計画の候補となる複数の行動計画候補を生成する行動計画候補生成処理と、
生成された前記複数の行動計画候補にそれぞれ評価値を付与する行動計画候補評価処理と、
前記複数の行動計画候補、およびそれぞれの前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を利用して、前記行動計画を決定する行動計画決定処理と
してコンピュータを機能させるプログラム。
<21> 周辺の状況に基づいて、行動計画の候補となる複数の行動計画候補を生成する行動計画候補生成部と、
生成された前記複数の行動計画候補にそれぞれ評価値を付与する行動計画候補評価部と、
前記複数の行動計画候補、およびそれぞれの前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を利用して、前記行動計画を決定する行動計画決定部と、
前記行動計画決定部により決定された行動計画に基づいて移動体の動作を制御する制御部と
を含む移動体。
Claims (14)
- 複数の自己位置候補から自己位置が一つに定まる場合は一つの前記自己位置を取得し、前記自己位置が一つに定まらない場合に前記複数の自己位置候補を取得する自己位置取得部と、
周辺の状況に基づいて、行動計画の候補となる複数の行動計画候補を前記複数の自己位置候補毎に生成する行動計画候補生成部と、
生成された前記複数の行動計画候補のそれぞれに事前地図情報と周辺環境の関連性に基づいた評価値を付与する行動計画候補評価部と、
前記複数の行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、それぞれの前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を利用して、前記行動計画を決定する行動計画決定部とを含み、
前記行動計画決定部は、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補のいずれかを選択する選択部と、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を融合する融合部と、
前記複数の行動計画候補のうち、前記行動計画候補の生成を開始してから所定の時間が経過した前記行動計画候補生成部により生成された行動計画候補を、有効な行動計画候補として判定する有効行動計画候補判定部と、
前記複数の行動計画候補のうち、前記有効な行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、前記選択部により、前記評価値に基づいて、複数の有効な行動計画候補のいずれかを選択することで、前記行動計画を決定するか、または、前記評価値に基づいて、前記複数の有効な行動計画候補を融合することで、前記行動計画を決定するかを判定する乖離度判定部とを含む
制御装置。 - 前記行動計画候補評価部は、前記周辺の状況に基づいて推定される自己位置候補となる位置の確度に基づいて、生成された前記複数の行動計画候補のそれぞれに評価値を付与する
請求項1に記載の制御装置。 - 前記周辺の状況に基づいて推定される前記自己位置候補は、カメラ画像からの特徴点と事前知識との合致により推定され、
前記位置の確度は合致した特徴点数である
請求項2に記載の制御装置。 - 前記選択部は、前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補のうち、前記評価値が最良値となる行動計画候補を選択する
請求項1に記載の制御装置。 - 前記融合部は、前記複数の行動計画候補を構成する経路の通過点同士の座標の各要素に、前記評価値による重みを付加した重心位置からなる、新規の通過点を経路とする新たな行動計画候補を生成することで、前記複数の行動計画候補を融合する
請求項1に記載の制御装置。 - 前記乖離度判定部は、前記複数の行動計画候補がベクトルで表現される場合、重み付きベクトル差を前記乖離度として算出する
請求項1に記載の制御装置。 - 前記乖離度判定部は、前記複数の行動計画候補を表現するベクトルの大きさを正規化した上で、前記重み付きベクトル差を前記乖離度として算出する
請求項6に記載の制御装置。 - 前記乖離度判定部は、前記複数の行動計画候補が複数の通過点を経由することで形成される経路である場合、前記通過点間でベクトルを構成し、構成した前記ベクトルを用いた重み付きベクトル差を前記乖離度として算出する
請求項1に記載の制御装置。 - 前記乖離度判定部は、前記複数の行動計画候補が複数の通過点を経由することで形成される経路である場合、前記通過点間の距離の差の総和を前記乖離度として算出する
請求項1に記載の制御装置。 - 前記有効行動計画候補判定部は、前記複数の行動計画候補のうち、前記所定の時間が経過して、かつ、所定の確度を有する行動計画候補を、前記有効な行動計画候補として判定する
請求項1に記載の制御装置。 - 前記自己位置取得部は、前記周辺の状況に基づいて、取得した前記複数の自己位置候補毎に、目的地までのルート計画を生成し、
前記行動計画候補生成部は、前記自己位置候補となる位置毎に生成される前記ルート計画に基づいて、前記行動計画の候補となる行動計画候補を生成する
請求項1に記載の制御装置。 - 複数の自己位置候補から自己位置が一つに定まる場合に、一つの前記自己位置を取得し、前記自己位置が一つに定まらない場合に、前記複数の自己位置候補を取得する自己位置取得処理と、
周辺の状況に基づいて、行動計画の候補となる複数の行動計画候補を前記複数の自己位置候補毎に生成する行動計画候補生成処理と、
生成された前記複数の行動計画候補のそれぞれに事前地図情報と周辺環境の関連性に基づいた評価値を付与する行動計画候補評価処理と、
前記複数の行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、それぞれの前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を利用して、前記行動計画を決定する行動計画決定処理とを含み、
前記行動計画決定処理は、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補のいずれかを選択する選択処理と、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を融合する融合処理と、
前記複数の行動計画候補のうち、前記行動計画候補の生成を開始してから所定の時間が経過した前記行動計画候補生成処理により生成された行動計画候補を、有効な行動計画候補として判定する有効行動計画候補判定処理と、
前記複数の行動計画候補のうち、前記有効な行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、前記選択処理により、前記評価値に基づいて、複数の有効な行動計画候補のいずれかを選択することで、前記行動計画を決定するか、または、前記評価値に基づいて、前記複数の有効な行動計画候補を融合することで、前記行動計画を決定するかを判定する乖離度判定処理とを含む
制御方法。 - 複数の自己位置候補から自己位置が一つに定まる場合は一つの前記自己位置を取得し、前記自己位置が一つに定まらない場合に前記複数の自己位置候補を取得する自己位置取得部と、
周辺の状況に基づいて、行動計画の候補となる複数の行動計画候補を前記複数の自己位置候補毎に生成する行動計画候補生成部と、
生成された前記複数の行動計画候補のそれぞれに事前地図情報と周辺環境の関連性に基づいた評価値を付与する行動計画候補評価部と、
前記複数の行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、それぞれの前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を利用して、前記行動計画を決定する行動計画決定部としてコンピュータを機能させ、
前記行動計画決定部は、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補のいずれかを選択する選択部と、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を融合する融合部と、
前記複数の行動計画候補のうち、前記行動計画候補の生成を開始してから所定の時間が経過した前記行動計画候補生成部により生成された行動計画候補を、有効な行動計画候補として判定する有効行動計画候補判定部と、
前記複数の行動計画候補のうち、前記有効な行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、前記選択部により、前記評価値に基づいて、複数の有効な行動計画候補のいずれかを選択することで、前記行動計画を決定するか、または、前記評価値に基づいて、前記複数の有効な行動計画候補を融合することで、前記行動計画を決定するかを判定する乖離度判定部とを含む
プログラム。 - 複数の自己位置候補から自己位置が一つに定まる場合は一つの前記自己位置を取得し、前記自己位置が一つに定まらない場合に前記複数の自己位置候補を取得する自己位置取得部と、
周辺の状況に基づいて、行動計画の候補となる複数の行動計画候補を前記複数の自己位置候補毎に生成する行動計画候補生成部と、
生成された前記複数の行動計画候補のそれぞれに事前地図情報と周辺環境の関連性に基づいた評価値を付与する行動計画候補評価部と、
前記複数の行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、それぞれの前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を利用して、前記行動計画を決定する行動計画決定部と、
前記行動計画決定部により決定された行動計画に基づいて移動体の動作を制御する制御部とを含み、
前記行動計画決定部は、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補のいずれかを選択する選択部と、
前記評価値に基づいて、前記複数の行動計画候補を融合する融合部と、
前記複数の行動計画候補のうち、前記行動計画候補の生成を開始してから所定の時間が経過した前記行動計画候補生成部により生成された行動計画候補を、有効な行動計画候補として判定する有効行動計画候補判定部と、
前記複数の行動計画候補のうち、前記有効な行動計画候補間の乖離度を算出し、前記乖離度に応じて、前記選択部により、前記評価値に基づいて、複数の有効な行動計画候補のいずれかを選択することで、前記行動計画を決定するか、または、前記評価値に基づいて、前記複数の有効な行動計画候補を融合することで、前記行動計画を決定するかを判定する乖離度判定部とを含む
移動体。
Priority Applications (5)
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Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2008158868A (ja) | 2006-12-25 | 2008-07-10 | Toyota Motor Corp | 移動体、及びその制御方法 |
JP2014123306A (ja) | 2012-12-21 | 2014-07-03 | Secom Co Ltd | 自律飛行ロボット |
US20140278095A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Applied Minds, Llc | Method and apparatus for two-stage planning |
JP2016218673A (ja) | 2015-05-19 | 2016-12-22 | トヨタ自動車株式会社 | 経路計画装置、及び経路計画方法 |
US20170147003A1 (en) | 2002-12-17 | 2017-05-25 | Irobot Corporation | Systems and methods for using multiple hypotheses in a visual simultaneous localization and mapping system |
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Family Cites Families (13)
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---|---|---|---|---|
JPH06180235A (ja) * | 1992-12-14 | 1994-06-28 | Pioneer Electron Corp | ナビゲーション装置 |
US20060212188A1 (en) * | 2003-02-27 | 2006-09-21 | Joel Kickbusch | Method and apparatus for automatic selection of alternative routing through congested areas using congestion prediction metrics |
US20050075921A1 (en) * | 2003-10-03 | 2005-04-07 | Frederick Hayes-Roth | Open community model for exchanging information in dynamic environments |
US20080183506A1 (en) * | 2007-01-25 | 2008-07-31 | Jeffrey Mamorsky | Method for quantifying risk for use in underwriting and insuring such risk and method for measuring the adequacy of the security required under the fiduciary prudence and prohibited transaction provisions of the employee retirement security act of 1974 |
US7689311B2 (en) * | 2007-05-29 | 2010-03-30 | Palo Alto Research Center Incorporated | Model-based planning using query-based component executable instructions |
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CN103576686B (zh) * | 2013-11-21 | 2017-01-18 | 中国科学技术大学 | 一种机器人自主导引及避障的方法 |
JP6174523B2 (ja) | 2014-06-25 | 2017-08-02 | 日本電信電話株式会社 | 行動制御システム、その方法及びプログラム |
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Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20170147003A1 (en) | 2002-12-17 | 2017-05-25 | Irobot Corporation | Systems and methods for using multiple hypotheses in a visual simultaneous localization and mapping system |
JP2008158868A (ja) | 2006-12-25 | 2008-07-10 | Toyota Motor Corp | 移動体、及びその制御方法 |
JP2014123306A (ja) | 2012-12-21 | 2014-07-03 | Secom Co Ltd | 自律飛行ロボット |
US20140278095A1 (en) | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Applied Minds, Llc | Method and apparatus for two-stage planning |
JP2016218673A (ja) | 2015-05-19 | 2016-12-22 | トヨタ自動車株式会社 | 経路計画装置、及び経路計画方法 |
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