JPH0390915A - Travel controller for unmanned mobile object - Google Patents

Abstract

PURPOSE:To drive an unmanned mobile object along a smooth curve with high efficiency by controlling the speed and the steering angle of the mobile object with a prescribed fuzzy inference carried out based on the outputs of a position attitude measuring means, a target point information setting means, a distance measuring means, and a pseudo setting means. CONSTITUTION:The speed and the steering angle of an unmanned mobile object are controlled with a prescribed fuzzy inference carried out based on the outputs of the position attitude measuring means 10, the target point information setting means 40, the distance measuring means 20, and the pseudo setting means 90. Then a fuzzy control means 80 is provided so as to drive the mobile object up to an object point via 1st and 2nd tentative object points while evading the obstacles and the virtual obstacles. That is, since the travel of the mobile object is controlled together with evasion of obstacles with the use of a fuzzy inference, the routes of the mobile object can be selected with the decision of the situations approximate to the human sense. Thus, the mobile object can travel along a smooth curve.

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は移動ロボット等の無人移動体の走行制御に関
し、特にファジー推論を用いて無人移動体の周囲状態を
把握し、障害物を好適に回避しながら目的地まで走行さ
せる無人移動体の走行制御装置において、目的地の位置
だけでなくその停正方向まで指定される場合における走
行技術に関する。[Detailed Description of the Invention] [Field of Industrial Application] The present invention relates to the travel control of unmanned moving bodies such as mobile robots, and in particular uses fuzzy inference to grasp the surrounding state of unmanned moving bodies and to appropriately avoid obstacles. The present invention relates to a traveling technique for a traveling control device for an unmanned moving object that travels to a destination while avoiding the destination, in which not only the location of the destination but also the direction in which it stops is specified.

〔従来の技術〕[Conventional technology]

障害物回避の技術としては、従来コンフィギユレーショ
ン空間による数理計画法あるいはヒユーリスティク探索
等があり、これら従来技術では最適な回避ルートあるい
は理想曲線を求め、該ルートまたは曲線に沿って移動ロ
ボットを走行させるようにしていた。かかる従来技術で
は、算出した経路を移動ロボットが逸脱する度に、操舵
制御がなされるため、ロボットの動きがぎくしゃくし、
効率良い走行ができないという問題がある。また、前記
従来の技術℃は、人間が車を運転するときのような直観
的なルート選びができないので、ロボットを滑らかな曲
線に沿って効率良く走行させることができないという問
題もある。Conventional obstacle avoidance techniques include mathematical programming using configuration space and heuristic search.In these conventional techniques, an optimal avoidance route or an ideal curve is determined, and a mobile robot moves along the route or curve. I was trying to run it. In such conventional technology, each time the mobile robot deviates from the calculated route, steering control is performed, resulting in jerky movement of the robot.
There is a problem that it is not possible to drive efficiently. Further, the conventional technology C. cannot select a route intuitively like a human driving a car, so there is also a problem that the robot cannot efficiently travel along a smooth curve.

ところで、無人移動体を走行制御する場合においては、
目標地点の位置だけでなく該目標地点における移動体の
停止方向も指定され乞場合がある。By the way, when controlling the movement of an unmanned moving object,
In some cases, not only the position of the target point but also the direction in which the moving body should stop at the target point may be specified.

かかる場合、従来は、出発点における車両の位置および
方向と目標地点の位置および方向とを考慮して、これら
２点間で急な舵角制御の必要ない無理のない走行をする
ことができる理想曲線を予め設定し、この経路に沿うよ
う車両の速度および舵角を制御するようにしていた。In such cases, conventionally, it has been ideal to consider the position and direction of the vehicle at the starting point and the position and direction of the target point, and to be able to drive smoothly between these two points without the need for sudden steering angle control. A curve was set in advance, and the speed and steering angle of the vehicle were controlled to follow this route.

〔発明が解決しようとする課題〕[Problem to be solved by the invention]

かかる従来方法では、目標点が変化すると、その度に経
路を新たに求めなくてはならず、計算負荷が大きく、効
率が悪いという問題がある。In such a conventional method, a new route must be determined each time the target point changes, resulting in a large calculation load and poor efficiency.

また、上記理想曲線による方法では、経路中に障害物が
存在してきた場合には、障害物の位置を予め検出し、該
障害物の位置を考慮しながら無理のない走行ができる経
路を計算しなければならず、３１算が一層複雑になると
いう不都合がある。In addition, in the method using the ideal curve described above, if an obstacle exists on the route, the position of the obstacle is detected in advance and a route that can be easily traveled is calculated while taking the position of the obstacle into account. This has the disadvantage that 31 arithmetic becomes even more complicated.

結局、出発点から目標点までの経路というのは、−意に
定めるべきものではなく、車両が走行しながらその都度
の状況に応じて自由に決定できる人間による走行と同じ
ようにした方が好ましい。In the end, the route from the starting point to the destination point is not something that should be decided arbitrarily, but it is better to do it in the same way as a human being, who can freely decide the route from the starting point to the destination point depending on the situation each time the vehicle is moving. .

この発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、目
標地点の位置および該目標地点における停止方向が指定
された場合、無人移動体の周りの状態を的確に理解し、
人間の直感によるのと同じようなルート選びを行なうこ
とにより、無人移動体を滑らかな曲線に沿って効率良く
走行させる無人移動体の走行制御装置を提供しようとす
るものである。This invention was made in view of the above circumstances, and it is possible to accurately understand the surrounding state of an unmanned moving body when the position of a target point and the stopping direction at the target point are specified.
The purpose of the present invention is to provide a travel control device for an unmanned moving body that efficiently runs the unmanned moving body along a smooth curve by selecting a route similar to human intuition.

〔課題を解決するための手段〕[Means to solve the problem]

この発明では、無人移動体の現在位置および姿勢を逐次
５１測する位置姿勢計測手段と、目標地点の位置および
該目標地点における無人移動体の停止方向を設定する目
標地点情報設定手段と、無人移動体の周りに存在する障
害物までの距離を所定角度間隔て全方位にわたって逐次
計測する距離計測手段と、前記設定された停止方向に応
じて前記目標地点を通って停止方向に延びる直線上に第
１、第２の仮の目標地点を選定し、さらに前記目標地点
とこの目標地点に近い側の第２の仮の目標地点とを結ぶ
線分の両側に仮想障害物を擬似的に自動設定する擬似設
定手段と、これら位置姿勢計測手段、目標地点情報設定
手段、距離計、１ｐｒ手段および擬似設定手段の出力に
基づく所定のファジー推論によって無人移動体の車速お
よび舵角制御を行なうことにより障害物および前記仮想
障害物を回避しながら第１の仮の目標地点、第２の仮の
目標地点を経由して無人移動体を前記目標地点まで走行
させるファジー制御手段とを具えるようにする。The present invention includes a position and orientation measuring means for sequentially measuring the current position and orientation of an unmanned moving body, a target point information setting means for setting the position of a target point and a stopping direction of the unmanned moving body at the target point, and an unmanned moving body. distance measuring means for sequentially measuring distances to obstacles existing around the body in all directions at predetermined angular intervals; 1. Select a second temporary target point, and automatically set virtual obstacles on both sides of a line segment connecting the target point and a second temporary target point on the side closer to this target point. The vehicle speed and steering angle of the unmanned vehicle are controlled by predetermined fuzzy inference based on the outputs of the pseudo setting means, the position/orientation measuring means, the target point information setting means, the distance meter, the 1pr means, and the pseudo setting means. and fuzzy control means for driving the unmanned vehicle to the target point via the first temporary target point and the second temporary target point while avoiding the virtual obstacles.

〔作用〕[Effect]

この発明では、ファジー推論を用いて、走行制御を行な
う。そして、目標地点に関する情報としては、位置たけ
でなく停止方向も指定される。In this invention, travel control is performed using fuzzy inference. As information regarding the target point, not only the position but also the stopping direction is specified.

無人移動体は、走行が開始されると、まず、目標地点を
通って指定された停止方向に延びる直線上に第１．第２
の仮の目標地点を選定し、さらに目標地点とこの目標地
点に近い側の第２の仮の目標地点とを結ぶ線分の両側に
仮想障害物を自動設定する。そして最初、前記設定した
２つの仮の目標地点のうち目標地点（真のゴール）から
遠い方の第１の仮の目標地点を目的地として無人移動体
を走行させる。When the unmanned moving object starts traveling, it first moves along a straight line that passes through the target point and extends in the specified stopping direction. Second
A temporary target point is selected, and virtual obstacles are automatically set on both sides of a line segment connecting the target point and a second temporary target point closer to the target point. First, the unmanned vehicle is driven to the first temporary target point which is farther from the target point (true goal) among the two set temporary target points.

そして、障害物を回避して第１の仮の目標地点に無人移
動体が到達したとすると、無人移動体は今度は真のゴー
ルに近い側の第２の仮の目標地点を目的地として走行す
る。Then, if the unmanned moving object avoids obstacles and reaches the first temporary target point, the unmanned moving object will now move toward the second temporary target point, which is closer to the real goal. do.

さらに第２の仮の目標地点に無人移動体が到達したとす
ると、今度は設定された目標地点（真のゴール）を目的
地として無人移動体を走行させる。Further, when the unmanned moving object reaches the second temporary target point, the unmanned moving object is then driven to the set target point (true goal) as the destination.

そして、無人移動体がゴールから所定距離以内に接近す
ると、移動体停止のための減速制御か開始される。これ
により、移動体は設定された目標地点に、設定された停
止方向をもって確実に停止する。When the unmanned moving object approaches within a predetermined distance from the goal, deceleration control to stop the moving object is started. This ensures that the moving body stops at the set target point in the set stopping direction.

以上の制御では、車速およびステアリング制御のための
ファジー規ｆｉｌは出発点から目的地までの全ての走行
において共用される。In the above control, the fuzzy rule fil for vehicle speed and steering control is shared throughout all travel from the starting point to the destination.

〔実施例〕〔Example〕

以下、この発明の一実施例を添付図面に従って説明する
。An embodiment of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.

この実施例は移動ロボットに本発明を適用したものてあ
り、移動ロボット１−は、第２図に示すように、左右一
対の駆動輪２および４個のキャスタ３を有し、左右駆動
輪２か駆動されることにより、走行される。これら駆動
輪２は、第１図に示すよう、に、モータ６によってそれ
ぞれ駆動される。各モータ６の回転軸には、パルスエン
コーダ５が夫々設けられており、これらパルスエンコー
ダ５の出力パルスは、現在位置計測部１０に入力されて
いる。In this embodiment, the present invention is applied to a mobile robot, and the mobile robot 1- has a pair of left and right drive wheels 2 and four casters 3, as shown in FIG. It travels by being driven. These drive wheels 2 are each driven by a motor 6, as shown in FIG. A pulse encoder 5 is provided on the rotating shaft of each motor 6, and the output pulses of these pulse encoders 5 are input to the current position measuring section 10.

現在（立置計測部１０は、各パルスエンコーダ５の出力
から左右駆動輪２の回転数を算出し、これら回転数に基
づきロボット１の絶対座標系における現在位置（Ｘ、Ｙ
）および姿勢角φを逐次演算出力する。この場合、この
演算には、周知の推測航法を用いるようにしている。The current (vertical measuring unit 10 calculates the rotational speed of the left and right drive wheels 2 from the output of each pulse encoder 5, and based on these rotational speeds, the current position of the robot 1 in the absolute coordinate system (X, Y
) and attitude angle φ are sequentially calculated and output. In this case, the well-known dead reckoning navigation is used for this calculation.

ロボット本体上部には、障害物データ計測部２０として
のレンジファインダが設けられている。A range finder serving as an obstacle data measuring section 20 is provided at the top of the robot body.

レンジファインダ２０は第３図に示すように構成されて
いる。The range finder 20 is constructed as shown in FIG.

すなわち、レーザ発振器２１からのレーザ光はミラー２
２によって反射され、外部へ出力される。That is, the laser beam from the laser oscillator 21 is transmitted to the mirror 2.
2 and output to the outside.

ミラー２２はモータ２３によって輔２４を中心に回転さ
れているので、レーザ光は全方位３６０゜方向に出射さ
れる。パルスエンコーダ２５は、モータ２５の回転に対
応したパルスを出力し、このパルスをカウンタ２６に人
力している。カウンタ２６は、このパルスをカウントす
ることにより、ミラー２４の回転角度、すなわちレーザ
投光方向を示すレーザ投光角度信号θを算出し、この角
度信号θを演算器３０に人力する。このレーザ投光角度
信号θは、移動ロボット１の向いている方向を基準方位
とし、該基準方位とレーザ投光方向とのなす角度を示す
信号である。Since the mirror 22 is rotated by the motor 23 about the support 24, the laser beam is emitted in all directions of 360 degrees. The pulse encoder 25 outputs pulses corresponding to the rotation of the motor 25 and inputs these pulses to the counter 26 manually. By counting these pulses, the counter 26 calculates a laser projection angle signal θ indicating the rotation angle of the mirror 24, that is, the laser projection direction, and inputs this angle signal θ to the calculator 30. This laser projection angle signal θ is a signal that takes the direction in which the mobile robot 1 is facing as a reference azimuth and indicates the angle formed between the reference azimuth and the laser projection direction.

一方、発射されたレーザ光の障害物からの反射光は光学
系２７を介してＰＳＤ２８　（半導体装置検出装置）で
受光される。ＰＳＤ２８は、その透光位置を示す信号ａ
をＡ／Ｄ変換器２つを介して演算器３０に入力する。On the other hand, reflected light of the emitted laser light from an obstacle is received by a PSD 28 (semiconductor device detection device) via an optical system 27. The PSD 28 receives a signal a indicating its transparent position.
is input to the arithmetic unit 30 via two A/D converters.

演算器３０では、人力された受光位置信号ａおよびレー
ザ投光角度信号θに基づき当該移動ロボットと障害物と
の距離ｒを全方位に亘って逐次算出し、その演算結果を
、該距離ｒとレーザ投光角度信号θとを組合わせた（ｒ
、　　θ）信号として出力する。The calculator 30 sequentially calculates the distance r between the mobile robot and the obstacle in all directions based on the manually input light receiving position signal a and the laser projection angle signal θ, and calculates the calculation result as the distance r. (r
, θ) output as a signal.

なお、上記距離ｒを求めるための演算内容については、
本発明と直接には関係しないので、説明を省略するが、
木出廓人が昭和６３年８月１０日に出願した特願昭６３
−１９９３１５号、「移動体の障害物検出装置」に記載
の技術を用いるようにしている。Regarding the calculation details for calculating the above distance r,
Since it is not directly related to the present invention, the explanation will be omitted, but
Patent application filed on August 10, 1988 by Kide Kakuto
199315, "Obstacle Detection Device for Mobile Object" is used.

ところで、上記レンジファインダ２０は全方位に亘って
の距離データｒが出力されるものであるが、この実施例
ではレンジファインダ２０から５°間隔で全方位の距離
データを出力させるようにしている。すなわち、レンジ
ファインダ２０が１回転されると、レンジファインダ２
０からは第４図に示すように７２個の距離データ（ｒ。Incidentally, the range finder 20 outputs distance data r in all directions, but in this embodiment, the range finder 20 outputs distance data in all directions at intervals of 5 degrees. That is, when the range finder 20 is rotated once, the range finder 2
From 0 to 72 distance data (r.

θ、）（ｉ−０〜７１）が出力される。ロボットの進行
方向のデータは、θ。−０″であり、後は４を時計方向
に５６回転角が進む毎にｉは＋１ずつ増大してゆく。た
だし、この場合、θはロボットの進行方向を基準方向と
して、正負の符号を付けており、θ　〜θ　〉０．θ３
６〜θ７ｔ＜Ｏであ３５ る。すなわち、θ　−１７５°、θ３４−１７０゜５ ・・・　・・・　θ　−５°、θ−０°、θ７１−”。θ, )(i-0 to 71) are output. The data on the robot's direction of movement is θ. -0'', and after that, i increases by +1 every time 56 rotation angles move clockwise from 4. However, in this case, θ is given a positive or negative sign with the robot's direction of movement as the reference direction. and θ ~ θ 〉0.θ3
6 to θ7t<O. That is, θ-175°, θ34-170°5... θ-5°, θ-0°, θ71-".

０ θ　−−１０°、・・・・・・θ３７−−１７５’、　
　θ３６−０ 一１８０°とする。0 θ −−10°, θ37−−175′,
θ36-0 - 180°.

また、このレンジファインダ２０においては、計δｌｌ
ｊ距離ｒに限界があるため、ｒ−ｒ（例えばｒ　　−６
ｍ）以内にある障害物の距離しか測定できず、障害物ま
での距離がｒ　より大きいとき、または障害物が存在し
ないときには、レンジファインダ２０からはｒ−ｏｏ　
（無限大）が出力される。In addition, in this range finder 20, a total of δll
Since there is a limit to j distance r, r−r (e.g. r −6
m), and when the distance to the obstacle is greater than r, or when there is no obstacle, the range finder 20 can measure r-oo.
(infinity) is output.

この場合、レンジファインダ２０は車体上方に取り付け
ているので、障害物の高さがｈ＞ｈ’であるものしか検
知できないが（第２図参照）、レンジファインダ２０を
車体前部の低い位置に取り付けることで、より低い高さ
の障害物検知をなし得る。In this case, since the range finder 20 is installed above the vehicle body, it can only detect obstacles whose height is h >h' (see Figure 2). By installing it, it is possible to detect obstacles at a lower height.

次に、第１図において、目標位置設定部４０は目標点Ｇ
の絶対座標（ｘ、ｙ）および停止方ＣＣ 向φ　が設定されるもので、この目標位置および停止方
向Ｇ（Ｘ、Ｙ、　　φ　）はオペレータにＣＣＣ よって走行する前に人力設定される。すなわち、目標点
に関する情報としては、位置ばかりでなく停止方向も指
定される。Next, in FIG. 1, the target position setting section 40
The absolute coordinates (x, y) and the direction of stop CC (φ) are set, and the target position and stop direction G (X, Y, φ) are manually set by the operator before traveling by CCC. That is, as information regarding the target point, not only the position but also the stopping direction is specified.

本装置は、これら障害物データ（ｒ、θ）、ロボットの
現在位置・姿勢データ（Ｘ、Ｙ、　　φ）および目標位
置・停止方向データ（Ｘ、Ｙ。This device collects the obstacle data (r, θ), the robot's current position/posture data (X, Y, φ), and the target position/stop direction data (X, Y.

ＣＣ φ　）に基づき移動ロボットの速度データＶおよび角速
度データβを算出し、これをモータ駆動装置３５に人力
することで、モータ駆動装置３５が各モータ６を駆動制
御し、障害物を避けながら移動ロボットを目標点まで走
行させるとともに、目標点において指定された停止方向
にロボットを停止させるようロボットを走行させるもの
であるが、本装置においては擬似データ設定部９０．通
過可能判定部５０、通過領域選択部６０および走行制御
部７０によって次のような処理をそれぞれ施すことで走
行制御部７０から最終出力データ■、βを出力するよう
にしている。By calculating velocity data V and angular velocity data β of the mobile robot based on CC φ) and manually inputting these to the motor drive device 35, the motor drive device 35 drives and controls each motor 6, and moves while avoiding obstacles. The purpose of this device is to run the robot to a target point and to stop the robot in a designated stopping direction at the target point.In this device, the pseudo data setting section 90. The passability determining section 50, passing area selecting section 60, and traveling control section 70 perform the following processes, respectively, so that the traveling control section 70 outputs final output data (2) and (3).

・擬似データ設定部９０ （Ｘ、Ｙ、　　φＣ）データが人力され、停Ｃ 正方向φ　の指定が有るときには、仮のゴールＧＳ＋　
　（Ｘ＋、Ｙｌ）、ＧＳ２　　（Ｘ２゜Ｙ２）を２つ擬
似的に自動設定するとともに、真のゴール近傍に車匝の
ごとき仮想障害物を自動的に擬似設定する。以下、これ
ら仮ゴールの位置データ（Ｘ＋、Ｙｌ）、（Ｘ２Ｙ２）
および仮想障害物に関するデータ（位置１幅等）をまと
めて擬似設定データといつ。- Pseudo data setting unit 90 (X, Y, φC) data is manually input and when there is a specification of stop C in the positive direction φ, a temporary goal GS+
(X+, Yl) and GS2 (X2°Y2) are automatically set in a pseudo manner, and a virtual obstacle such as a car box is automatically set in a pseudo manner in the vicinity of the true goal. Below, the position data of these temporary goals (X+, Yl), (X2Y2)
And data about virtual obstacles (position 1 width, etc.) are summarized as pseudo setting data.

・通過可能判定部５０ （「、θ）データおよび（Ｘ、Ｙ、φ）データが人力さ
れ、これらデータに基づき走行領域の領域区分を行ない
、これら区分けした各領域が通過可能か通過不可能かを
それぞれ決定する。また、前記仮想障害物についても、
同様の通過可能判定処理を行なう。- Passability determination unit 50 (', θ) data and (X, Y, φ) data are manually input, and based on these data, the driving area is divided into areas, and whether each of these divided areas is passable or not. are determined respectively. Also, regarding the virtual obstacles,
A similar passability determination process is performed.

・通過領域選択部６０ （ｒ、　　θ）データ、（Ｘ、Ｙ、　　φ）データ（Ｘ
、Ｙ、　　φ　）データおよび前記擬似ＣＣＣ 設定データが人力され、複数の通過可能閉域が有るとき
、前記入力データに基づき最適な通過可能領域を１つ選
択する。- Passage area selection unit 60 (r, θ) data, (X, Y, φ) data (X
, Y, φ) data and the pseudo CCC setting data are manually input, and when there are multiple passable closed areas, one optimal passable area is selected based on the input data.

・走行制御部７０ （ｒ、　　θ）データ、（Ｘ、Ｙ、　　φ）データおよ
び（Ｘ、Ｙ、　φ　）データおよび前記ＣＣＣ 擬似設定データが人力され、選択された通過可能領域、
仮ゴールＧＳＩ、ＧＳ２、および真のゴールＧへ移動ロ
ボットを走行させる走行操舵制御を行なう。- Traveling control unit 70 (r, θ) data, (X, Y, φ) data, (X, Y, φ) data and the CCC pseudo setting data are manually input, and the selected passable area is
Travel steering control is performed to cause the mobile robot to travel to the temporary goals GSI, GS2, and the true goal G.

ただし、通過領域選択部６０および走行制御部７０での
演算処理には、ファジー推論部８ｏが用いられ、これら
の演算処理はファジー推論によって実行される。However, the fuzzy inference unit 8o is used for the calculation processing in the passing area selection unit 60 and the travel control unit 70, and these calculation processes are executed by fuzzy inference.

以下、これら構成要素５０，６０，７０．９０による演
算処理をさらに具体的に説明していく。The arithmetic processing performed by these components 50, 60, 70, and 90 will be explained in more detail below.

擬似データ設定部９０では、人力された目標地点の位置
および停止方向データ（ｘ、ｙ。In the pseudo data setting section 90, the position and stop direction data of the target point manually entered (x, y.

ＣＣ φ　）に、停止方向φ　が指定されている場合にＣ は、第５図に示すように、ゴール位置Ｇを通って指定さ
れた停止方向φ　に延びる線分Ｅ上に２つの擬１以的な
サブゴールＧＳ）（Ｘ＋、Ｙ＋）ＧＳ２　　（Ｘ２．Ｙ
２）を設定するとともに、ゴールＧとサブゴールＧＳ２
とを結ぶ線分の両側に重重のごとき仮想障害物４ａ、４
ｂを擬似的に設定する。第５図に示した仮想障害物４ａ
、４ｂとは、あくまで概念的なもので、実際には、サブ
ゴールＧＳ＋及びゴールＧが真中にくるような輻ｗｂの
通過可能領域、別言すれば、ゲートを設げたということ
である。When a stop direction φ is specified in CC φ), C is a line segment E that passes through the goal position G and extends in the specified stop direction φ, and as shown in FIG. subgoal GS) (X+, Y+) GS2 (X2.Y
2), and also set goal G and subgoal GS2.
Virtual obstacles 4a, 4, such as heavy objects, are placed on both sides of the line segment connecting
Set b in a pseudo manner. Virtual obstacle 4a shown in Fig. 5
, 4b are only conceptual; in reality, they are a region in which the subgoal GS+ and the goal G can pass through, such that the goal G is in the middle, or in other words, a gate is provided.

サブゴールＧＳＩ、ＧＳ２の位置は指定された停止方向
φ　に応じて決定される。すなわち、この場合は図示の
ような停止方向φ　であるので、進入方向ｆ、ｆｂのう
ち、ｆａ側を選択する必要かあるので、ｆ　側にサブゴ
ールＧＳ１．ＧＳ２を設定する。もし、停止方向φ　が
１８０°反対側であるときは、逆のｆｂ側にサブゴール
ＧＳ１、ＧＳ２を設定する。The positions of the subgoals GSI and GS2 are determined according to the specified stopping direction φ. That is, in this case, since the stopping direction φ is as shown in the figure, it is necessary to select the fa side among the approach directions f and fb, so the subgoal GS1. Set up GS2. If the stopping direction φ is on the opposite side by 180°, subgoals GS1 and GS2 are set on the opposite fb side.

具体的には、擬似データ設定部９０では、停止方向φ　
に応じてｆ　側およびｆｂ側のいずれかＣａ に、ゴール位置Ｇ（Ｘ、Ｙ）から予め設定しＣＣ た所定距離Ｌ　　、Ｌｂ離れた線分Ｅ上の点にサブゴー
ルＧＳ１．ＧＳ２を設定する。なお、サブゴールＧＳ＋
は、ロボット１をｆａＳ　ｆｂのいずれから進入させる
かをロボットに識別させるために設けたものである。ま
た、仮想障害物４ａ、４ｂは、サブゴールＧＳ＋が真中
にくるよう線分Ｅから等距離離れた位置に設定する。Specifically, in the pseudo data setting section 90, the stop direction φ
A sub-goal GS1. Set up GS2. In addition, sub-goal GS+
is provided to allow the robot to identify from which of faS fb the robot 1 should enter. Further, the virtual obstacles 4a and 4b are set at positions equidistant from the line segment E so that the subgoal GS+ is located in the middle.

そして、擬似データ設定部９０は、これらサブゴールＧ
Ｓ１．ＧＳ２の位置データ（Ｘｌ、Ｙｌ）（Ｘ２．Ｙ２
）と、前記仮想障害物４ａ、４ｂの幅データＷ５を擬似
設定データとして、通過可能判定部５０、通過領域選択
部６０および走行制御部７０に人力する。Then, the pseudo data setting unit 90 sets these subgoals G
S1. GS2 position data (Xl, Yl) (X2.Y2
) and the width data W5 of the virtual obstacles 4a, 4b as pseudo setting data, which are manually input to the passability determination section 50, the passable area selection section 60, and the travel control section 70.

ところで、本走行制御においては、停止方向φ　が指定
された場合には、まず最初はサブゴルＧＳ＋を目的地と
した走行を行ない、このサブゴールＧＳ１に移動体が到
達した後は次にサブゴールＧＳ２を目的地とした走行を
行ない、このサブゴールＧＳ２に移動体１が到達した後
は、真のゴールＧを目的地とした走行を行なう。このこ
とか、本走行制御を行なう上での大きな前提条件である
。By the way, in this travel control, when the stop direction φ is specified, the moving object first travels with the subgoal GS+ as the destination, and after the mobile object reaches the subgoal GS1, the next destination is the subgoal GS2. After the moving body 1 reaches this subgoal GS2, it runs with the true goal G as its destination. This is a major prerequisite for carrying out this driving control.

すなわち、本走行制御では、走行の手順を（１）スター
ト点→サブゴールＧＳ＋（２）サブゴールＧＳ１→サブ
ゴールＧ５２（３）サブゴールＧＳ２→ゴールＧ１の３
手順に分けるようにしている。以下、第６図のメインフ
ローチャートを参照しなから各構成要素の詳細を説明す
る。That is, in this running control, the running procedure is (1) start point → subgoal GS + (2) subgoal GS1 → subgoal G52 (3) subgoal GS2 → goal G1.
I try to break it down into steps. The details of each component will be explained below with reference to the main flowchart in FIG.

Ｋ・手順（１）】 すなわち、ゴールＧにおける停止方向φ　の指定がなさ
れた場合には（第６図ステップ３００）まず最初にサブ
ゴールＧＳ＋を目的地として走行制御を行なう（ステッ
プ３１０）。通常、スタト点からサブゴールＧＳ＋まて
は障害物が存？′［シ、このステップ３１０においては
、障害物を避けながらサブゴールＧＳ＋に向っての走行
制御を行なうことになる。K. Procedure (1)] That is, when the stopping direction φ at the goal G is specified (step 300 in FIG. 6), travel control is first performed with the subgoal GS+ as the destination (step 310). Normally, from the stat point to the subgoal GS + or is there an obstacle? '[S] In step 310, the vehicle is controlled to travel toward the subgoal GS+ while avoiding obstacles.

通過可能判定部５０での処理 ・領域区分 通過可能１１１定部５０は、レンジファインダ２０の出
力データ（ｒｌ、θＩ）（ｉ−０〜７１）を使ってロボ
ット１を中心とした全方位３６０°方向の領域の領域区
分を以下のようにして行なう。Processing/area classification in passable determination unit 50 The passable 111 determination unit 50 uses the output data (rl, θI) (i-0 to 71) of the range finder 20 to determine the robot 1 in all directions 360°. The region in the direction is segmented as follows.

すなわち、下記条件判定式■ ｒ１＋１−Δｒ＜ｒ、＜ｒ、１＋Δ「 （ｉ−０〜７０） ｒ　−Δｒ＜ｒｉ＜ｒｏ＋Δｒ（ｉ−７１）（ただし、
Δｒ：設定値） ・・・■ か成立すれば、（ｒ、、θ　）と”Ｄｉ’１ θ、　）とは同一領域であると判定し、上記判定＋＋１ 式のが成立しないときは（ｒ、、θ、）とｌ　　　　　
　　】 （ｒ、　、θ、　）とが別領域であると判定する。In other words, the following conditional judgment formula ■ r1+1-Δr<r, <r, 1+Δ" (i-0~70) r-Δr<ri<ro+Δr(i-71) (however,
Δr: set value)...■ If it holds true, it is determined that (r,, θ) and "Di'1 θ, ) are in the same area, and if the above judgment ++1 does not hold, then (r ,,θ,) and l
] (r, , θ, ) are determined to be different areas.

１＋１　　　　　　＋＋ま ただし、１−７１のときに上式■の下の式が成立したと
きには、（ｒ　　、　　θ　）と（ｒ　　、　　θ。）
７１　　　　７１　　　　　　　　０ とが同じ領域であるとｉ′１１定する。1+1 ++However, when the equation below the above equation (■) holds true at 1-71, (r, θ) and (r, θ.)
71 71 0 is the same area as i'11.

つまり、上記ｆ’１１定式■は、隣接する計測点の距離
データ’ｌ、’ｉ＋１間にΔｒより大きな差がない限り
、これら測定点は同一領域であると判定する。かかる領
域区分によれば、例えば第７図のような障害物４が存在
する場合、ＢＫ、ＢＫ１ＢＫ２の３領域に分割される。In other words, the above f'11 formula (2) determines that these measurement points are in the same area unless there is a difference greater than Δr between the distance data 'l, 'i+1 of adjacent measurement points. According to this area division, when an obstacle 4 as shown in FIG. 7 exists, for example, the area is divided into three areas: BK, BK1, and BK2.

ところで、前記■式による領域分割では、例えば第８図
のように、領域ＢＫｏと領域ＢＫ２との間に通過できそ
うな領域ＢＫ１があるにもかかわらず、該領域ＢＫ１を
別領域として利別することができない。By the way, in the region division according to the above formula (2), even though there is a region BK1 that can be passed between the region BKo and the region BK2, as shown in FIG. 8, the region BK1 is divided as a separate region. I can't.

そこで、前記条件式のに対して下記条件式■をさらに追
加するようにする。Therefore, the following conditional expression (2) is further added to the above conditional expression.

すなわち、 ’　ｌ＋１−Δｒ≧ｒ、又はｒ、　　＋Δｒ≦ｒ。That is, ’　l+1−Δr≧r, or r, +Δr≦r.

１＋＋ｌ　　　　　　　　　　　Ｉ （ただし、’　Ｉ１１≠ω ｒ　　≠閃　；　　ｉ　−０〜７０） ｒ　−△ｒ≧ｒ、又はｒＯ＋Δｒ≦ｒ　＋ｌ （ただし’　ｆｉ１≠（１） ｒ　、　≠■　・　　ｉ−７１） ・・■ が成立すれば、（ｒ、、θ、）と（ｒｉ＋１］　　　　
　　　１ θ、　）との２計測点を前後の領域から分離し、＋＋１ これら２計測点のみて形成される１つの領域を発生させ
るようにする。かかる判定式■による判定を加えること
で、第８図のような場合でも、領域ＢＫ　　と領域ＢＫ
　　との間て領域ＢＫ１を識別て２ きるようにする。1++l I (However, 'I11≠ω r ≠ flash; i -0~70) r -△r≧r, or rO+Δr≦r +l (However, ' fi1≠(1) r, ≠■ ・i-71) ・・■ If holds, (r,, θ,) and (ri+1]
The two measurement points 1 θ, ) are separated from the previous and subsequent regions, and one region formed only by these two measurement points is generated. By adding the judgment based on the judgment formula (■), even in the case shown in FIG.
The area BK1 can be identified between the two areas.

以上、条件式の、■を用いた領域分割処理か終了すると
、これら分割した領域のそれぞれについて、領域の始ま
りを示すスタート点および領域の終了を示すエンド点を
抽出し、スタート点の障害物データを（ｒＳ［ｊ］、θ
ｓ［ｊ］）と、エンド点の障害物データを（ｒｅ［ｊｌ
’　　θ。［ｊコ）と表わすようにする。ただし、ｊ−
０〜ｎ−１−であり、ｎは領域分割数とする。Once the area division process using conditional expression ■ is completed, the start point indicating the beginning of the area and the end point indicating the end of the area are extracted for each of these divided areas, and the obstacle data at the starting point is extracted. (rS[j], θ
s[j]) and the obstacle data at the end point as (re[jl
'θ. Let it be expressed as [j ko). However, j−
0 to n-1-, where n is the number of area divisions.

・通過可能判定 以上の領域区分処理が終了すると、通過可能’Ｉ’ｌｌ
定部５０は、上記分割した各領域が通過可能であるか否
かを判定する。以下、その判定アルゴリズムを第９図の
フローチャート等を参照して説明する。・When the area division processing beyond the passable judgment is completed, the passable 'I'll
The determining section 50 determines whether each of the divided regions is passable. The determination algorithm will be explained below with reference to the flowchart of FIG. 9 and the like.

まず、ｊ−０の分割領域から通過可能か否かの判定処理
を行なう（ステップ１００）。First, a process is performed to determine whether it is possible to pass from the divided area j-0 (step 100).

ここで、この装置においては、ロボット１は前方領域に
進むことを前提としており、後方領域と判定された領域
に対してはロボット１を走行させない。Here, in this device, the robot 1 is assumed to proceed to the front area, and the robot 1 is not allowed to travel to an area determined to be the rear area.

そこで、通過可能判定部５０では、当該ｊ−０の分割領
域が前方領域に属するか、後方領域に属するのかを判定
する（ステップ１１０）。この前方、後方の領域判定に
おいては、束体の向いている方向の左右９０°、すなわ
ち−９０°≦θ≦９０６を「前方」とし、前記分割した
各領域のうち該「前方」の角度範囲にその領域の一部が
全く入っていない分割領域を後方領域に属するものと判
定し、それ以外は全て前方領域に属すると判定する。Therefore, the passability determining unit 50 determines whether the j-0 divided area belongs to the front area or the rear area (step 110). In this front and rear region determination, 90 degrees to the left and right of the direction in which the bundle is facing, that is, -90°≦θ≦906, is defined as the "front", and the angular range of the "front" of each of the divided regions is defined as the "front". A divided area in which no part of the area is included is determined to belong to the rear area, and all other areas are determined to belong to the front area.

したがって、第１０図（ａ）のような場合は、分割領域
ＢＫ　　−ＢＫ　　のうち、ＢＫ、ＢＫ。Therefore, in the case shown in FIG. 10(a), BK and BK out of the divided areas BK -BK.

０　　　　　　５　　　　　　　　　　　　０ＢＫ　　
、およびＢＫ５か前方領域に属し、Ｂ　Ｋ２Ｓ およびＢＫ４は後方領域に属していると判定する。0 5 0BK
, and BK5 belong to the front region, and BK2S and BK4 belong to the rear region.

また、第１０図（ｂ）のような場合は、分割領域ＢＫ　
　−ＢＫ３の全てが前方領域に属していると判定する。In addition, in a case like FIG. 10(b), the divided area BK
- It is determined that all of BK3 belongs to the front area.

そして、この判定によって、後方領域と判定された分割
領域については通行不可能とし、この後方領域に向けて
はロボットを走行させない（ステップ１６０）。Then, as a result of this determination, the divided area determined to be the rear area is made impassable, and the robot is not allowed to travel toward this rear area (step 160).

当該分割領域が前方領域に属すると判定された場合、通
過可能判定部５０は、当該分割領域の障害物距離データ
ｒ、に基づき当該分割領域に障害物か在住するか否かを
判定する（ステップ］２０）。すなわち、このステップ
１２０ては、前１；己条件式■か成立しない分割領域で
あって、かっ当該分割領域の全てのｒが囚でない場合に
、当該分割領域は障害物エリアたと判定し、当該分割領
域を通過不可能とする（ステップ１６０）。When it is determined that the divided area belongs to the front area, the passability determination unit 50 determines whether or not there is an obstacle in the divided area based on the obstacle distance data r of the divided area (step ]20). That is, in this step 120, if the previous 1; self-conditional formula (■) is not satisfied, and all r of the divided area is not a prisoner, the divided area is determined to be an obstacle area, and the divided area is determined to be an obstacle area. The divided area is made impassable (step 160).

前記ステップ１２０て、当該分割領域が障害物エリアで
はないと判定された場合１次に通過可能判定部５０は当
該分割領域が側面壁エリアであるか否かを判定する（ス
テップ１３０）。すなわち、第１１図（ａ）および（ｂ
）のように、ロボット１の左右に壁のような障害物５１
があるような場合には、前記条件式■が成立してしまい
、側面壁を第８図に示したような隙間領域ＢＫ１とをｄ
同してしまうので、下式■、■による判定によって側面
壁領域を抽出するようにしている。If it is determined in step 120 that the divided area is not an obstacle area, the primary passability determining unit 50 determines whether the divided area is a side wall area (step 130). That is, FIGS. 11(a) and (b)
), there are obstacles 51 like walls on the left and right of the robot 1.
In such a case, the above-mentioned conditional expression (2) will hold true, and the side wall will be separated from the gap area BK1 as shown in FIG. 8 by d.
Therefore, the side wall area is extracted by judgment using the following formulas (1) and (2).

’　　ｓ［ｊｌ　　　　ｅ［ｊｌ０　と　き〉　ｒ ’　ｓ［ｊｌの右隣りの”　’　ｓ［ｊｌかつ ’ｓ［ｊｌの左隣りのｒ＜ｒ。［ｊｌ ・・・■ ｒＳ［ｊｌｅ［ｊ］′）とき くｒ ’　ｓ［ｊｌ”右隣り′）ｒ＜ｒｓ［ｊｌかつ 「。［ｊｌの左隣りの「〉ｒｅ［Ｊコ ・・・■ すなわち、前記■または■式が成立すれば、この分割領
域は側面壁領域であると判定し、通過不可能とする（ス
テップ１６０）。なお、■式は左側壁の検出用であり、
■式は右側壁の検出用である。' s[jl e[jl0 then> r 's[jl's right neighbor "' s[jl and 's[jl's left neighbor r<r. [jl ...■ rS[jle[j]' ) Tokiku r's[jl''rightneighbor')r<rs[jl and ``. It is determined that the divided area is a side wall area, and it is made impossible to pass through (step 160).Equation (2) is for detecting the left side wall.
The formula (■) is for detecting the right side wall.

以上のステップ１１０〜１３０の判定処理で通過不可能
と判定されなかった分割領域（ｒｓ［ｊ］’θ　　）〜
（ｒｏ［ｊｌ、　。［ｊｌ）は、結果的に、第ｓ［ｊｌ
　　　　　　　　　　　　　　　０１２図のようにｒが
全てωの領域か、あるいは第１３図のように前記条件式
■にょって障害物間の隙間領域と判定された領域であり
、通過可能判定部５０ではこのような領域に対して以下
「領域拡張」という処理を実行する（ステップ１４ｏ）
。Divided areas (rs[j]'θ) that were not determined to be impassable in the determination processing of steps 110 to 130 above
(ro[jl, .[jl) results in the sth[jl
As shown in FIG. 012, r is a region where all of the obstacles are ω, or as shown in FIG. Execute a process called "region expansion" on the region (step 14o)
.

この領域拡張処理は、当該領域の幅間隔Ｚをある程度正
確に把握するために行なう作業であり、具体的には障害
物領域ではないと判定した分割領域のスタート点ｓ［ｊ
ｌとエンド点ｅ［：ｊｌとを左右に拡げていく作業であ
る。This area expansion process is performed in order to grasp the width interval Z of the area with some degree of accuracy, and specifically, the starting point s[j
This is the work of expanding l and end point e[:jl to the left and right.

この領域拡張に際して、第１２図のように当該分割領域
のｒの値が全て■であるときは、まず、当該分割領域の
エンド点ｅ［ｊｌおよびスタート点ｓ［ｊｌとをそれぞ
れ左右に１区画（５６）拡張する。すなわち、該拡張し
た領域のスタート点とエンド点の添字をｓ’［ｊｌ　、
　ｅ’［ｊｌとすればｓ　　［ｊｌ　　−ｓ［ｊコー　
１ ｅ　［ｊｌ　−ｅ［ｊ］＋　ま ただし ｓ［ｊ］＝−１ならばｓ’［ｊｌ　−７１ｅ　［ｊコー
プ２ならばｅ’［ｊ）−〇とする。When expanding this area, if all the values of r in the divided area are ■ as shown in FIG. (56) Expand. That is, the subscripts of the start point and end point of the expanded area are s'[jl,
If e'[jl, then s[jl -s[j code
1 e [jl -e[j]+ If s[j]=-1, then s'[jl -71e [jIf Coop 2, e'[j)-〇.

また、第１３図のように当該分割領域のｒの値がωでな
いときは、最初は領域拡張を行なわず、ｓ’［ｊｌ　−
ｓ［ｊｌ ａ’ｃｊＥ　−ｅ［ｊｌ と仮に設定しておく。Further, as shown in FIG. 13, when the value of r of the divided region is not ω, no region expansion is performed at first, and s'[jl −
It is temporarily set as s[jl a'cjE -e[jl.

そして、以下第１４図に示す領域拡張アルゴリズムに従
って領域拡張処理を実行する。Then, the region expansion process is executed according to the region expansion algorithm shown in FIG. 14 below.

通過ｉり態判定部５０ては、まず最初の’ｓ’［ｊｌと
ｒ。、［ｊｌとを比較しくステップ２００）’ｓ’［ｊ
ｌ　　　。’［ｊｌである場合はに−０“［ｊｌとし≦
　ｒ （ステップ２１０）、ｒＳ、［ｊｌ　　。、［ｊｌであ
る〉　ｒ 場合はＫ　−ｓ’［ｊｌとする（ステップ２５０）。The passing state determination unit 50 first determines the first 's' [jl and r. , [jl. Step 200)'s'[j
l. '[If jl, -0'' [jl ≦
r (step 210), rS, [jl. , [jl> r, then set K −s'[jl (step 250).

すなわち、’ｓ’［ｊｌ　　　。、［ｊｌとのうち大き
い方とｒ を選択し、該選択した側のみを以下の処理によって領域
拡張していく。’ｅ’［ｊｌ　　　ｓ・［ｊｌであるｒ ときは、次に ｒ　ｋｌ、＞　ｒ　ｋ または くｒ ’　ｋＬ＜ｒｓ’［、ｔｌ　　　　ｋ ｒｋＬ；ｒｋの左隣りのｒ値 ・・・■ が成立するか否かが調べられ（ステップ２２ｏ）、この
式が成立しないときはｋが＋１されることにより領域が
１区画左側に拡張され（ステップ２４０）、その後再び
上記■式が成立するか否かが検索される（ステップ２２
０）。そして、これ以降、上記■式が成立するまで、ｋ
が＋１ずつされることにより領域が１区画ずつ左側に拡
張されていく。That is, 's'[jl. , [jl and r are selected, and only the selected side is expanded by the following process. 'e'[jl s・[When r is jl, then r kl, > r k or r 'kL<rs' [, tl k rkL; r value of the left neighbor of rk...■ holds true. It is checked whether or not the equation holds true (step 22o), and if this formula does not hold, k is incremented by 1 to extend the area to the left by one section (step 240), and then whether or not the above formula (2) holds true again. is searched (step 22
0). From this point on, until the above equation (■) holds true, k
By adding +1 to each area, the area is expanded to the left one section at a time.

そして、■式が成立したときのｋが最終的な拡張ａｃ’
［ｊｌとされ（ステップ２３０）、処理が終了する。Then, k when the formula ■ holds is the final expansion ac'
[jl (step 230), and the process ends.

’ｓ’［ｊｌ　　　。、［ｊｌであるときは、上記と逆
〉　ｒ であり ｒ　ｋＲ＞　ｒ　ｋまたは くｒ ’　ｋＲ＜ｒｅ’［ｊｌ　　　　ｋ ’ｋＲ”ｋの右隣りのｒ値 ・・・■ が成立するまで、スタート点ｓ’［ｊｌが−１されるこ
とにより領域が左側に１区画ずつ拡張されてゆく　。's' [jl. , [When jl, the above is reversed> r and r kR> r k or r'kR<re' [jl k 'kR'' r value of the right neighbor of k...■ Until it holds, By incrementing the starting point s'[jl by -1, the area is expanded one section at a time to the left.

すなわち、かかる領域拡張処理においては、とｒ　　　
のうち短いｒ値を持つ方に他’　　ｓ’［ｊｌ　　　　
　　ｅ’［ｊコ方のｒ値がほぼ等しくなるまで他方の領
域を拡げるようにしており、これにより、ある程度正確
な幅間隔Ｚが得られるようにしている。因みに、第１．
２図においては、最終的に左に２区画、右に１区画領域
が拡張され、また第１３図においては左に３区画領域が
拡張されている。That is, in such area expansion processing, and r
Among them, the one with the short r value has the other 's' [jl
The other area is expanded until the r values of e'[j are approximately equal, thereby making it possible to obtain a somewhat accurate width interval Z. By the way, No. 1.
In FIG. 2, two sections are finally expanded to the left and one section is expanded to the right, and in FIG. 13, three sections are expanded to the left.

通過可能判定部５０では、以上の領域拡張処理を行なっ
た後、その領域の角度範囲を調べ（第９図、ステップ１
４１）、該角度範囲〉１８０°であるときは領域幅を求
めようがないのでそのまま通過可能であるとしくステッ
プ１７０）、角度範囲≦１８０°であるときはその領域
の幅Ｚを計算する（第９図、ステップ１４２）。この幅
Ｚは、余弦定理を用いて、以下のように計算する（第１
２図、第１３図参照）。After performing the above region expansion processing, the passability determination unit 50 examines the angular range of the region (FIG. 9, step 1).
41), when the angle range > 180°, there is no way to calculate the area width, so it is assumed that the area can pass through as is (step 170), and when the angular range ≦ 180°, the width Z of the area is calculated ( FIG. 9, step 142). This width Z is calculated as follows using the cosine law (first
(See Figures 2 and 13).

２　−　２　−　２ Ｚ　　−ｏ　ａ　　　　＋　ｏ　ａ　２一２ｏａ　　　
ｏａ２　ｃｏｓａ 一（・。、［ｊｌ）＋（・ｓ’［ｊｌ　）２）（ｒ　　
　） ２　（ｒ　Ｓｏ［ｊｌ　　　　　　　ｅ’［ｊｌ００８
　（θｅ’［ｊｌ　　　ｓ’［ｊｌ　）−〇 ２−（ココ− ・・・■ 次に、通過可能判定部５０は該計算した領域幅２を移動
ロボット１の幅Ｌ（既知）と比較しくステップ１５０）
、 Ｚ＞Ｌならば通過可能 Ｚ≦Ｌならば通行不可能 とする（ステップ１６０，１７０）。2 - 2 - 2 Z -o a + o a 2-2oa
oa2 cosa 1(・., [jl)+(・s'[jl)2)(r
) 2 (r So[jl e'[jl008
(θe'[jl s'[jl)-〇2-(here-...■ Next, the passability determining unit 50 compares the calculated area width 2 with the width L (known) of the mobile robot 1 and performs step 150)
, If Z>L, it is passable; if Z≦L, it is impassable (steps 160, 170).

このようにして、ｊ−０についての通過可能判定処理が
終了すると、通過可能判定部５０では次にｊを＋１しく
ステップ１８０）、次の分割領域について、前述と同様
の通過可能判定処理を実行する。以下同様にｎ個の分割
領域について全て通過可能か否かを判定する。When the passability determination process for j-0 is completed in this way, the passability determination unit 50 next increments j by +1 (step 180), and executes the same passability determination process as described above for the next divided area. do. Thereafter, it is similarly determined whether or not all of the n divided areas can be passed through.

通過領域選択部６０での処理 ・通過領域選択 通過可能判定部５０による前述した処理によって通過可
能な領域がｍ側木ったとすると、拡張前の領域のスター
ト点、エンド点の障害物データと拡張後の同様障害物デ
ータがそれぞれｍ個ずつ揃うことになる。Processing and Passage Area Selection in Passage Area Selection Unit 60 Assuming that the passable area has been reduced to m sides by the above-described processing by the passability determination unit 50, obstacle data at the start point and end point of the area before expansion and the expansion In the same manner as described later, m pieces of obstacle data will be collected.

通過領域選択部６０では、これらｍ個の通過可能領域の
うちのいずれにロボット１を走行させるかを選、択する
。この選択処理には、ファジー推論部８０を用いている
。The passing area selection unit 60 selects which of these m passable areas the robot 1 should travel to. A fuzzy inference unit 80 is used for this selection process.

すなわち、人間が目標点まで車を運転する際、途中障害
物がいくつか存在している場合を考えると、ある通過可
能領域の向こうに目標点が見える場合には、その領域へ
車を走行させればよいが、そうでなければ通過可能領域
の幅が“広い“からとか領域までの距離が“近い”から
とか、目標点に“近い“とかによって直観的に判断して
１つの通過可能領域を決定するであろう。このように幅
が“広い”とか距離が“近い”とかいう表現はあいまい
さを持つ表現であり、この発明では最適な通過可能領域
を選択する手段としてファジー推論を使うようにして人
間の直感による選択と同様の制御を行なうようにする。In other words, when a person drives a car to a target point and there are several obstacles along the way, if the target point is visible beyond a certain traversable area, the driver should drive the car to that area. However, if this is not the case, intuitive judgment should be made based on whether the passable area is wide, the distance to the area is close, or the target point is close. will decide. In this way, expressions such as "wide" or "close" are ambiguous expressions, and in this invention, fuzzy reasoning is used as a means of selecting the optimal passable area, so that the selection is based on human intuition. Perform the same control as .

ここで、第１５図に示すように、ロボット１を中心にし
た局所座標を考え、ロボット１の中心を０、ロボットの
向きをＦ１サブゴール位置ＧＳの方向をＧＳＩ’　とし
、さらに方向Ｆに対する方向ＧＳ＋’　の角度を０８と
する。なお、この第１５図では、ロボット１が出発点か
らサブゴールＧＳ１まで走行する場合を想定している。Here, as shown in FIG. 15, considering the local coordinates centered on the robot 1, the center of the robot 1 is 0, the direction of the robot is F1, the direction of the subgoal position GS is GSI', and the direction GS+ with respect to the direction F. The angle of ' is 08. Note that FIG. 15 assumes that the robot 1 travels from the starting point to the subgoal GS1.

また、この第１５図ではロボット１の右前方にサブゴー
ル方向ＧＳＩ’がある場合も図示している。そして、サ
ブゴール方向ＧＳＩ’が通過可能領域からどの程度ずれ
ているかを表わす指標として以下の角度ｅ、を定義する
。FIG. 15 also shows a case where the sub-goal direction GSI' is in the right front of the robot 1. Then, the following angle e is defined as an index representing how much the subgoal direction GSI' deviates from the passable area.

θ　くθ　　又はθ　〉θ　　ならば ｇ　　　ｓ［ｋ］ｇ　　　ｅ［ｋｌ ｅ　　＝ｍｉｎ（ｌθ　　−θ ｋ　　　　　　　　ｓ［ｋｌ　　　ｇ θ。［ｋｌ−０ｇ　ｌ） θ３［＜θ　くθ　　ならば ｋｌ　　　ｇ　　　ｅ［ｋｌ ｅｋ−。If θ　kuθ　　or θ〉θ　 g s[k] g e[kl e = min(lθ −θ k s [kl g θ. [kl-0g l) If θ3 [< θ × θ kl g e[kl ek-.

・・・■ なお、ｍｉｎ　（Ａ、Ｂ）は、Ａ、Ｂのうち小さい方の
値を選択するという意味である。...■ Note that min (A, B) means that the smaller value of A and B is selected.

上記■式によれば、拡張前の通過可能領域の角度範囲内
にサブゴール方向ＧＳ＋　’が入っていれば、ｅｋ−ｏ
となり、この場合には最優先にこの領域を選択する。こ
れは、通過可能領域の角度範囲にサブゴール方向ＧＳ＋
’が入っているならば、その領域の幅が多少狭かろうと
またその領域までの距離が離れていても、その領域に向
かうほうがサブゴール点ＧＳＴまでの距離が最短になる
という発想に基づく。According to the above equation (■), if the subgoal direction GS+' is within the angular range of the passable region before expansion, then ek
In this case, this area is selected with the highest priority. This is the subgoal direction GS+ in the angular range of the passable area.
It is based on the idea that if ' is entered, the distance to the sub-goal point GST will be the shortest if you go to that area, no matter how narrow the width of that area is or even if the distance to that area is far.

一方、ｅ、≠Ｏの場合はファジー推論により゛通過領域
を決定する。すなわち、人間は車を運転しているとき、
その領域の幅が広いから、あるいはその領域までの距離
が近いから、あるいはゴール方向により近いとかいうよ
うな直観的な判断・推測で最もよいと思われる領域を選
択するようにしており、このような人間の思考のあいま
いさを数量化し、このような推論を行なう手段としてフ
ァジー推論を利用するようにしている。そして、このフ
ァジー推論により各通過可能領域についての通過可能優
先度α、なる値を計算し、このα、値の最も大きい領域
を選択するようにしている。On the other hand, if e,≠O, the passing region is determined by fuzzy inference. In other words, when a person is driving a car,
We try to select the area that seems best based on intuitive judgment and guessing, such as because the width of the area is wide, or because the distance to the area is short, or because it is closer to the goal direction. Fuzzy reasoning is used as a means of quantifying the ambiguity of human thinking and making such inferences. Then, using this fuzzy inference, the passability priority α for each passable area is calculated, and the area with the largest α value is selected.

ここで、通過可能判定部５０による先の領域拡張処理で
求めた各領域の幅間隔をＺｈ（第１５図ではＺ　ｋ−ａ
　ｏ　ａ　ｔ　）とする。また、ａ　ｏ　ａ　１の中点
をＭとし、ロボット１から通過可能領域までの距離ｊ！
、−ＯＭと定義する。Here, the width interval of each area obtained in the previous area expansion process by the passability determination unit 50 is defined as Zh (Z k-a in FIG. 15).
o at ). Also, let the midpoint of a o a 1 be M, and the distance from the robot 1 to the passable area j!
, -OM.

そして、これらｅ、ｆ、Ｚｋを人カフアジｋ −変数としα、を出力ファジー変数として、以下に示す
８つのファジー規則を設定する。Then, the following eight fuzzy rules are set, with e, f, and Zk as k-variables and α as an output fuzzy variable.

（１）　　Ｉｒｅｋｉｓ　ＳＭＡＬＬ　ａｎｄ　　、Ｒ
ｋｉｓ　ＮＥＡＲａｎｄ　Ｚ　ｋＩｓ　ＷＩＤＥ ｔｈｅｎ　ａ　ｋｉｓ　ＶＨ Ｈｅｋｉｓ　ＳＭＡＬＬ　ａｎｄ ａｎｄ　Ｚ　ｈ　ｉｓ　ＮＡＲＲＯＷ ｔｈｅｎ　ａ　ｋｉｓ　Ｈ １［’　ｅ　ｋＩｓ　ＳＭＡＩ−Ｌ　ａｎｄａｎｄ　Ｚ
　ｋｉｓ　ＷＩＤＥ ｔｈｅｎ　ａ　ｋＩｓ　Ｉｔ Ｉｆ　０ｋｉｓ　ＳＭＡＬＬ　ａｎｄ ａｎｄ　　Ｚ　ｋ　　ｉｓ　　ＮＡＲＲＯＷｔｈｅｎ　
ａ　ｋｉｓ　Ｍ Ｉｆ’　ｅ　　ｉｓ　ＢＩＧ　ａｎｄ　　ｗｋａｎｄ　
ｚｋＩｓ　ｗｌｌ）Ｅ ｔｈｅｎ　ａ　ｋｌｓ　Ｍ Ｉｆ’　ｅ　　ｉｓ　ＢＩＧ　ａｎｄ　　１ｋａｎｄ　
Ｚ　ｋｉｓ　ＮＡＲＲＯＷ ｔｈｅｎ　ｃｔ　ｋｉｓ　Ｌ Ｉｒｅ　　Ｉｓ　ＢＩＧ　ａｎｄ　　Ａｋａｎｄ　Ｚ　
ｋＩｓ　ＷＩＤＥ ｔｈｅｎ　ａ　ｋｉｓ　Ｌ ｒｅ　　１ｓＢＩＧａｎｄ　　１１ｋ ｊ！ｋｉｓ　ＦＡＲ 、、ｆ！　ｋ　ｉｓ　ＦＡＲ ｊ！　ｋＩｓ　ＮＥＡＲ ｉｓ ｉｓ ｉｓ ｉｓ ＮＥＡＲ ＮＥＡＲ ＦＡＲ ＦＡＲ ａｎｄ　　Ｚ　ｋＩｓ　ＮＡＲＲＯＷ ｔｈｅｎ　ａ　ｋｉｓ　ＶＬ なお、ｅ、ｊ！、Ｚｋ、　　αにの各ファジー変ｋ 数の評価は以下のとおりである。(1) Irekis SMALL and ,R
kis NEARand Z kIs WIDE then a kis VH Hekis SMALL and and Z h is NARROW then a kis H 1 [' e kIs SMAI-L and and Z
kis WIDE then a kIs It If 0kis SMALL and and Z k is NARROW then
a kis M If' e is BIG and wkand
zkIs wll) E then a kls M If' e is BIG and 1kand
Z kis NARROW then ct kis L Ire Is BIG and Akand Z
kIs WIDE then a kis L re 1sBIGand 11k j! kis FAR,, f! k is FAR j! kIs NEAR is is is is is NEAR NEAR FAR FAR and Z kIs NARROW then a kis VL In addition, e, j! , Zk, and α, the evaluation of each fuzzy variable k number is as follows.

ｅ　ｋ：　ＳＭＡＬＬ　−・・小さい ＢＩＧ・・・大きい ｆｋ：ＮＥＡＲ・・・近い ＦＡＩ？・・・遠い Ｚ　ｋ：　ＮＡＲＲＯＷ・・・狭い ＷＩＤＥ・・・広い ａ　ｋ：　Ｖｌｌ（ｖｅｒｙ　Ｉｌｌｇｈ）　−非常に
高い１１（Ｉｌｉｇｈ）・・・高い Ｍ（ＭｅｄｊｕＩｌｌ）　−中ぐらい Ｌ（Ｌｏｖ）・・・低い ｖＬ（Ｖｅｒｙ　ｉ、ｏｗ）・・・非常に低いまた、第
１６図（ａ）〜（ｄ）にファジー変数ｅｋ、ｊ！、Ｚ、
　　αにのメンバシップ関数を示ｋ す。e k: SMALL -...Small BIG...Large fk: NEAR...Near FAI? ...Far Z k: NARROW...Narrow WIDE...Wide a k: Vll (very Illgh) -Very high 11 (Ilight)...High M (MedjuIll) -Medium L (Lov)...・Low vL (Very i, ow)...Very low In addition, fuzzy variables ek, j! are shown in FIGS. 16(a) to (d). ,Z,
Let k denote the membership function for α.

ファジー推論部８０は、これらファジー現１１１１（′
Ｌ）〜（８）　およびメンバシップ関数を用いて各分割
領域の通過可能優先度α、を求め、最も大きいα、値を
もつ分割領域を通過領域として選択する。ファジー推論
の方法としては、塚本弥へ部氏等が提唱する間接法、Ｅ
、Ｍ、Ｍａｍｄａｎｉ等が提唱する直接法等、各種有る
が、任意の方法を用いるようにすればよい。The fuzzy inference unit 80 uses these fuzzy expressions 1111 ('
L) to (8) and the membership function are used to determine the passability priority α of each divided region, and the divided region having the largest α value is selected as the passable region. Fuzzy inference methods include the indirect method proposed by Yahebe Tsukamoto et al.
There are various methods such as the direct method proposed by , M., Mamdani, etc., but any method may be used.

走行制御部７０での処理 ・走行制御 通過領域選択部６０によるファジー推論によって通過さ
せる最適領域が決定されたならば、次に走行制御部７０
は該決定した領域に対してロボットを走行させる制御を
行なう。さらに、障害物を回避した後は、サブゴールＧ
Ｓ１まで走行させる走行制御を行なう。この走行制御に
もファジー推、滝部８０を用いる。Processing and Travel Control in Travel Control Unit 70 Once the optimal area to pass through has been determined by fuzzy reasoning by the passage area selection unit 60, next the travel control unit 70
controls the robot to travel to the determined area. Furthermore, after avoiding obstacles, subgoal G
Travel control is performed to make the vehicle travel up to S1. The fuzzy thruster and waterfall section 80 are also used for this traveling control.

すなわち、人間が車を運転する場合を考えると、例えば
車の舵角が通過領域からかなり左にずれており、またそ
の領域までの距離が長いときは、車の舵角をゆっくり右
に向けてやればよいというように、車の速度、操舵制御
を、経験・１１１断により行なっている。よって、移動
ロボットの走行制御も、人間の思考のあいまいさを数量
化したファジー推論により行なえば、人間の運転に近い
走行ができる。In other words, if we consider the case of a human driving a car, for example, if the steering angle of the car is far to the left from the passing area and the distance to that area is long, the steering angle of the car should be slowly turned to the right. The speed and steering control of the car is controlled based on experience and 111 knowledge. Therefore, if the driving control of a mobile robot is performed using fuzzy reasoning that quantifies the ambiguity of human thinking, it will be possible to drive a mobile robot similar to that of a human.

手順（Ｌ）の走行制御では、走行状態を次の３つのケー
スに分け、各ケース毎に異なる走行制御を行なう。In the driving control of step (L), the driving state is divided into the following three cases, and different driving control is performed for each case.

（ｉ）　　　θ８［、］−θＳ［、］く１８０゜（Ｎ）
　　θ。［ｋ］−〇ｓ［ｋ］≧１８０°でかつｅ−。(i) θ8[,]-θS[,]ku180°(N)
θ. [k]-〇s[k]≧180° and e-.

（ＩｉＤ　θ。［ｋ］−〇ｓ［ｋコミ１８０″でかつＯ
≠０（ｉ）の走行制御では、ファジー人力変数として、
前述した通過領域までの距離１　、通過領域の幅に 間隔Ｚ　の他に角度ψＨを用いる。角度ψ９は、第１５
図に示したように、ＯＭに対するロボットの向きの角度
であり、通過領域の真中方向からロボットがどの程度ず
れているかを示す指標である。(IiD θ.[k]-〇s[kcomi 180″ and O
In travel control where ≠0(i), as a fuzzy human variable,
In addition to the distance 1 to the passage area described above and the interval Z for the width of the passage area, the angle ψH is used. The angle ψ9 is the 15th
As shown in the figure, it is the angle of the robot's orientation with respect to the OM, and is an index indicating how far the robot deviates from the center of the passing area.

また、ファジー出力変数としては、ロボットの速度Ｖと
角速度βを用いる。Furthermore, the robot's velocity V and angular velocity β are used as fuzzy output variables.

速度・操舵制御におけるファジー規Ｉｌｌは以下のとお
りである。The fuzzy rule Ill in speed/steering control is as follows.

Ｉｆ　ｊ！　ｋＩｓ　ＦＡＲ ｔｈｅｎ　　ｖ　　ｉｓ　　ＦＡＳＴ ｉｆｉｋｉｓ　ＮＥＡＲａｎｄ Ｚ　ｋｉｓ　ＷＩＤＥ ｔｈｅｎ　　ｖ　　ｉｓ　　ＦＡＳＴ ｉｒＪｔ　ｋｉｓ　ＮＥＡＲａｎｄ Ｚ　ｋｉｓ　ＮＡＲＲＯＷ ｔｈｅｎ　　ｖ　　ｉｓ　　５ＬＯＷ ｉｆ　ｊ２　ｋＩｓ　ＦＡＲａｎｄ ψＭｉｓ　ＬＬＥＦＴ ｔｈｅｎ　　β　ｉｓ　　ＲＩＧＩＩＴｉｆ　１　ｋＩ
ｓ　ＦＡＲａｎｄ ψＭＩｓ　ＬＥＦＴ ｔｈｅｎ　　β　Ｉｓ　　ＲＩＧＩＩＴｉｆ’　、Ｒｋ
ｉｓ　ＦＡＲａｎｄ ψＭＩＳＭ ｔｈｅｎ　　β　ｉｓ　　Ｍ Ｉｆ　ｊ！　ｋｉｓ　ＦＡＲａｎｄ ψＭ＋ｓ　ＲＩＧＩＩＴ ｔｈｅｎ　　β　ｉｓ　　ＬＥＦＴ （１０）’ （１１）’ （１２）’ （１３）’ （１４）’ １ｒＪ２　ｋ＋Ｓ　ＦＡＩ？　ａｎｄ ψＭｒｓ　　ＲＲＩＧＩＩＴ ｔｈｅｎ　　β　ｉｓ　　ＬＥＦＴ ｉｆ’　１　ｋｉｓ　ＮＥＡＲａｎｄ ψＭｉｓ　ＬＬＥＰＴ ｔｈｅｎ　　β　ｉｓ　　ＲＲＩＧＩＩＴｉｆ　ｊ！　
ｋＩｓ　ＮＥＡＲａｎｄ ψＭｉｓ　ＬＥＦＴ ｔｈｅｎ　　β　ｉｓ　　　ＲＩＧＩＩＴＩｆ　Ｊｌ　
ｋｉｓ　ＮＥＡＲａｎｄ ψＨＩｓ　Ｍ ｔｈｅｎ　　β　ｉｓ　　Ｍ ｉｆ　１　ｋ　ｉｓ　ＮＥＡＲａｎｄ ψＭｉｓ　　ＲＩＧＩＩＴ ｔｈｅｎ　　／３　　Ｉｓ　　ＬＥＦＴｉｆ　Ｊｌ　ｋ
　ｉｓ　ＮＩＥＡＲａｎｄψＭ　Ｉ’ｓ　ＲＲＩＧＩＩ
Ｔ ｔｈｅｎ　　β　ｉｓ　　ＬＬＩＥＦＴｉｆ’　　ｍｉ
ｎ　　Ｒｉｓ　　５ＩＩＯＲＴｔｈｅｎ　　／３　　ｉ
ｓ　　ＬＥＦＴ（１５）’　　　　　　ｉｒ　ｍｉｎ　
　Ｌ　　　　ｉｓ　　５ＩＩＯＲＴｒ ｔｈｅｎ　　β　ｉｓ　　ＲＩＧＩＩＴ（１６）’　　
　　　　ｉｆ　　ｍｉｎ　　Ｒｉｓ　　５ｔｌＯＲＴ「
Ｖ ｔｈｅｎ　　ｖ　　ｉｓ　　５ＬＯＷ （１７）’　　　　　　ｉｒ　ｍｉｎ　　Ｌ　　　　ｉ
ｓ　　５ＩＩＯＲＴｖ ｔｈｅｎ　　ｖ　　ｉｓ　　５ＬＯＷ なお、各ファジー変数１　、Ｚ　、ψＭ、Ｖ。If j! kIs FAR then v is FAST ifikis NEARand Z kis WIDE then v is FAST irJt kis NEARand Z kis NARROW then v is 5LOW if j2 kIs FARand ψMis LLEFT then β is RIGITif 1 kI
s FARand ψMIs LEFT then β Is RIGITif', Rk
is FARand ψMISM then β is M If j! kis FARand ψM+s RIGIIT then β is LEFT (10)'(11)'(12)'(13)'(14)' 1rJ2 k+S FAI? and ψMrs RRIGIIT then β is LEFT if' 1 kis NEARand ψMis LLEPT then β is RRIGIITif j!
kIs NEARand ψMis LEFT then β is RIGITIf Jl
kis NEARand ψHIs M then β is M if 1 k is NEARand ψMis RIGIIT then /3 Is LEFTif Jl k
is NIEARandψM I's RRIGII
T then β is LLIEFTif' mi
n Ris 5IIORTthen /3 i
s LEFT(15)'ir min
L is 5IIORTr then β is RIGIIT(16)'
if min Ris 5tlORT
V then v is 5LOW (17)' ir min Li
s 5IIORTv then v is 5LOW Note that each fuzzy variable 1, Z, ψM, V.

ｋ β、　ｍｉｎ　Ｒ、ｍｉｎ　Ｌ　　、　ｍｉｎ　Ｒｖお
よびｍｔｎｒ　　　　　　　　　　　　ｒ　　　　　　
　　　　　　ｒＬ　υの評価は以下のとおりである。k β, min R, min L, min Rv and mtnr r
The evaluation of rL υ is as follows.

、ｊ　　：ＮＥＡＲ・・・近い ＰＡＲ・・・遠い Ｚ　　：　ＮＡＲＲＯＷ・・・狭い ＷＩＤＩＥ・・・広い ψに：　ＬＬＥＩ’Ｔ・・・かなり左にずれているＬ　
Ｅ　Ｐ　Ｔ・・・左にずれている Ｍ・・・中くらい １？ＩＧＩＩＴ・・・右にずれている １？ＲＩＧＩＩＴ・・・かなり右にずれているＶ　　：
ＦＡＳＴ・・・速い ５ＬＯＷ・・・遅い β　、　ＬＬ［Ｅｒ’Ｔ・・・はやく左に向けるＬＥＦ
Ｔ・・・左に向ける Ｈ　・・・操舵なし ＲＩＧＩＩＴ・・・右に向ける １？ＲＩＣＩＩＴ・・・はやく右に向けるｍｉｎ　Ｒ−
ｍｉｎ　　（ｒ、　） 「　　　　　　　　　　　　　　１ ！−５４〜７１　　　　β決定用 ｍｉｎ　Ｌ　　−＋＋＋Ｉｎ　　（Ｒ，）ｉ　−１−１
８β決定用 ｍｉｎ　Ｒ−ｍｉｎ　　（ｒ、　） ｒＶ　　　　　　　　　　　　　　　　　１ｉ＝５４〜
７１　　　　ｖ決定用 ｎ＋Ｉｎ　Ｌ　　　−ｍｉｎ　　（ｒ、　）ｒＶ　　　
　　　　　　　　　　　　　　１ｉ＝Ｌ”１８　　　　
ｖ決定用 また、これらファジー変数ψ　、ｊ２．Ｚｋ。, j: NEAR...close PAR...far Z: NARROW...narrow WIDIE...wide ψ: LLEI'T...L shifted considerably to the left
E P T...shifted to the left M...middle 1? IGIIT... 1 off to the right? RIGIIT...V shifted considerably to the right:
FAST...Fast 5LOW...Slow β, LL[Er'T...LEF to quickly turn left
T...Turn left H...No steering RIGIIT...Turn right 1? RICIIT... quickly turn to the right min R-
min (r, ) "1!-54~71 β determination min L -+++In (R,)i -1-1
8β determination min R-min (r, ) rV 1i=54~
71 n+In L −min (r, )rV for v determination
1i=L”18
Also for determining v, these fuzzy variables ψ, j2. Zk.

ｋ ■およびβのグレード値を示すメンバシップ関数を第１
７図（ａ）〜（ｉ）にそれぞれ示す。The membership functions that indicate the grade values of k ■ and β are
7 (a) to (i) respectively.

すなわち、走行制御においてもファジー推論部８０は、
ファジー規則（１）′　〜（１７）’　および第１−７
図のメンバーシップ関数を用いてファジー推論によって
速度Ｖ、角速度βを逐次求め、これら求めたＶ、βを走
行制御部７０からモータ駆動装置３５に入力することに
よりロボットを速度およびステアリング制御する。That is, even in driving control, the fuzzy inference unit 80
Fuzzy rules (1)' to (17)' and 1-7
The velocity V and angular velocity β are sequentially determined by fuzzy inference using the membership functions shown in the figure, and the velocity and steering of the robot are controlled by inputting these determined V and β from the travel control unit 70 to the motor drive device 35.

以上説明したファジー規則　（１）′〜（１３）’によ
る移動ロボットの走行制御（＋）というのは、直線ＯＭ
に沿ってロボットを走行させようとしているのではなく
、通過領域の中央点Ｍに向ってロボットを走行させよう
としているものである（第１５図参照）。The traveling control (+) of a mobile robot according to the fuzzy rules (1)' to (13)' explained above is based on the straight line OM
The robot is not trying to run along the path, but is trying to run the robot toward the center point M of the passing area (see FIG. 15).

そして、速度制御に関しては、点Ｍまでの距離が長いと
きはロボットを高速に走行させ、また通過領域が狭い場
合や、点Ｍまでの距離が短くなった場合には、車速を落
とし低速走行させようにしている。Regarding speed control, when the distance to point M is long, the robot travels at high speed, and when the passage area is narrow or the distance to point M becomes short, the vehicle speed is reduced and the robot travels at low speed. That's what I do.

また、操舵制御に関しては、例えば点Ｍまでの距離が長
くて、ロボットがかなり左を向いている場合は、舵角を
ゆっくり右に向けるようにし、また点Ｍまでの距離が短
くてロボットがかなり左を向いている場合は、舵角を速
く右に向けるように制御する。Regarding steering control, for example, if the distance to point M is long and the robot is facing considerably to the left, the steering angle should be slowly turned to the right, or if the distance to point M is short and the robot is facing considerably to the left. If the vehicle is facing left, control the steering angle so that it quickly points to the right.

なお、前記ファジー規則（１）′　〜（１７）’　のう
ち規則（１４）’　〜（１７）’　は第１８図に示すよ
うな場合に対処するためのものである。Note that among the fuzzy rules (1)' to (17)', rules (14)' to (17)' are for dealing with the case as shown in FIG.

すなわち、この場合はロボット１はＯＭ方向に対して左
にψＨたけずれた方向を向いているので、先の（（）′
〜（１３）’の規則による走行制御によればロボット１
は右にψＨだけ舵角制御されることになり、右の障害物
４の左下角に衝突する可能性がでてくる。In other words, in this case, the robot 1 is facing in a direction ψH to the left with respect to the OM direction, so the previous (()'
According to the traveling control according to the rule ~(13)', robot 1
The steering angle will be controlled to the right by ψH, and there is a possibility that the vehicle will collide with the lower left corner of the right obstacle 4.

したがって、ファジー人力変数ｍｉｎ　Ｒｒ、　ｍ１ｎ
Ｌ　　１ｍ　’　ｎ　Ｒｒ　ｖおよびｍ１ｎＬｒｖと、
ファジー規ｎす（１４）’　〜（１７）’を用意し、こ
れらによって第１８図に示すような場合の衝突を回避さ
せるようにする。なお、ｍｉｎ　Ｒおよびｍｉｎ　Ｌ　
　は舵角βを制ｒ 御するためのもので、ｍｉｎ　Ｒおよびｍｉｎ　Ｌ　　
はｒｖ　　　　　　　　　　　　　　ｒｖ速度Ｖを制御
するためのものである。　ｍ１ｎＲ。Therefore, the fuzzy human variables min Rr, m1n
L 1m ' n Rr v and m1nLrv,
Fuzzy rules (14)' to (17)' are prepared to avoid collisions in the case shown in FIG. 18. In addition, min R and min L
is for controlling the steering angle β, min R and min L
is for controlling the rv rv speed V. m1nR.

ｍｉｎ　Ｌ　　、　ｍｉｎ　Ｒおよびｍ１ｎＬ　　の評
価はＳｌ＋ｒ　　　　　　　　　　　　ｒｖ　　　　　
　　　　　　　　　　　　　ｒｖＯＩ？Ｔ　　（短い）
しかなく、これらのグレード値を示すちのとして先の第
１７図（ｒ）〜（ｉ）に示すようなメンバシップ関数を
定義する。　すなわち、ｍｉｎＲおよびｍｉｎ　Ｒは移
動ロボット１の右前方「　　　　　　　　　　　　　　
　　　ｒｖすなわち１＝５４〜７１（−９０’≦θく０
°）の距離データｒ、のなかの最小値を選択するという
意味であり、またｍｉｎ　Ｌ　　、　ｍｉｎ　Ｌ　　は
ロボッｒ　　　　　　　　　　　　ｒｖ ト１の左前方すなわちｉ−１，〜１８　（０’くθ≦９
０°）の距離データｒ、のなかの最小値を選択するとい
う意味である。The evaluation of min L, min R and m1nL is Sl+r rv
rvOI? T (short)
Therefore, membership functions as shown in FIGS. 17(r) to (i) are defined to represent these grade values. That is, minR and minR are the right front of the mobile robot 1.
rv i.e. 1=54~71(-90'≦θku0
The meaning is to select the minimum value among the distance data r of
This means selecting the minimum value among the distance data r of 0°).

かかるファジー制御によれば、移動ロボットと何前方障
害物との距離が短かければ、速度を落してから、舵角を
左に向け、また移動ロボットと左前方障害物との距離が
短かければ、速度を落してから、舵角を右に向けるよう
にしており、これにより障害物との接触・衝突を避ける
ようにしている。According to such fuzzy control, if the distance between the mobile robot and the obstacle in front of it is short, the speed will be reduced and the steering angle will be turned to the left; After slowing down, the steering angle is turned to the right to avoid collisions with obstacles.

次に（Ｉｉ）の走行制御であるが、この走行制御。［ｋ
ｌ　　　ｓ［ｋ］≧１８０°の場合であってかっはθ　
　−θ ｅ　−Ｏｌすなわちθ　　方向とθ　　方向とでｋ　　
　　　　　　　ｓ［ｋｌ　　　　　ｅ［ｋｌ挾まれた通
過領域内にサブゴール方向Ｇｓ１′が存在する場合のも
のである。Next is the traveling control (Ii). [k
If l s[k]≧180°, then θ
−θ e −Ol, that is, k in the θ direction and the θ direction
s[kl e[kl This is the case where the subgoal direction Gs1' exists within the sandwiched passing region.

すなわち、この場合は、（ｉ）の走行制御をしようにも
、領域間隔はＺｋは求めていないのて、（１）の走行制
御はできない（第１９図参照）。したがって、この場合
は、第１９図に示すように、サブゴール位置ＧＳ＋　　
（Ｘ＋、Ｙｌ）とロボット位置Ｏとの距離を先のファジ
ー規則の入力変数ｌ　とし、また人力変数Ｚ、は任意の
大きな定に 数値で代用し、また人力変数ψ８は−０２で代用する。That is, in this case, even if the traveling control of (i) is attempted, the traveling control of (1) cannot be performed because the region interval Zk has not been determined (see FIG. 19). Therefore, in this case, as shown in FIG. 19, the subgoal position GS+
The distance between (X+, Yl) and the robot position O is used as the input variable l of the fuzzy rule, and the human power variable Z is substituted with a numerical value for an arbitrarily large constant, and -02 is substituted for the human power variable ψ8.

すなわち ｊ！　ｋ−０−Ｇ　Ｓ　１ Ｚ、−任意の大きな定数値 ψＭ＝−θｇ とし、これらをファジー人力変数として前記ファジー規
則（１）′〜（１７）’　にしたがって、速度・操舵制
御を行なうようにする。i.e. j! k−0−G S 1 Z, −Arbitrarily large constant value ψM=−θg, and use these as fuzzy human variables to perform speed/steering control according to the fuzzy rules (1)′ to (17)′. do.

かかる（Ｉｉ）の走行制御によれば、ロボット１は通過
領域の真中方向に向ってではなく、ザブゴールＧＳ＋に
向って走行することになる。また、Ｚ、を大きな値に設
定したので、ロボットエはサブゴールＧＳ１に向かって
高速走行する。According to the travel control (Ii), the robot 1 travels not toward the middle of the passing area but toward the subgoal GS+. Also, since Z is set to a large value, the robot moves at high speed toward the subgoal GS1.

次に（ｊｆｌ）の走行制御であるが、この走行制御は例
えば第２０図に示すように、θ　　−θｅ［ｋｌ　　　
ｓ［ｋｌ ≧１８０°の場合であって、かっｅ≠０、すなわち当該
通過領域内には、サブゴール方向ＧＳＩ’が存在しない
場合のものである。Next is the travel control of (jfl), and this travel control is, for example, as shown in FIG.
This is the case where s[kl ≧180° and e≠0, that is, the subgoal direction GSI' does not exist within the passing region.

この場合は、前記（ｉｔ）の走行制御同様領域の間隔Ｚ
、を求めていないので、（１）の走行制御を行なうこと
はできないし、またゴール方向に障害物があるので（ｉ
ｉ）の走行制御のようにもできない。In this case, the interval Z of the area similar to the travel control described above (it)
, it is not possible to carry out the travel control in (1), and since there are obstacles in the direction of the goal, (i
It is also not possible to do the driving control in i).

そこでこのような場合には、障害物の左傍か右傍を通過
させるようにする。Therefore, in such a case, the vehicle should be passed to the left or right of the obstacle.

具体的には、下式 ％式％ か成立したならば、左傍を通過した方がよりゴールに近
いと判断し、左傍を通過させる。Specifically, if the following formula % holds true, it is determined that passing through the left side is closer to the goal, and the path is passed through the left side.

すなわち、領域拡張した後のスタート点ａ１の左方に、
仮想点Ｃ８を設け、この点Ｃ６を通過頭載の仮想的な端
点とし、点ａ１と点Ｃ８とて挾まれた領域の中心Ｍ１に
向ってロボット１を走行させるようにする。That is, to the left of the starting point a1 after area expansion,
A virtual point C8 is provided, this point C6 is used as a virtual end point of the passing head, and the robot 1 is made to run toward the center M1 of the area sandwiched between the point a1 and the point C8.

仮想点Ｃ８は例えば を満足する点とする。For example, the virtual point C8 is A point that satisfies the following.

そして、ファジー人力変数Ｊ！　　、Ｚｋ、　　ψ９を
に 、Ｆｋ−ＯＭｌ Ｚｋ−Ｃｏａｌｏｅ ψＭ−−θＭＬ とし、これらファジー人力変数を用いて前記ファジー規
則（（）′〜（１７）’　に従って速度・操舵制御を行
なう。And fuzzy human variable J! .

一方、前記■式と反対に １θ　　−θ　ｌ＞ｌθ　　−θ ｓ［ｋｌ　　　ｇ　　　　　ｅ［ｋｌ　　　ｇ・・［株
］ が成立したならば、右傍を通過させた方がよりコールに
近いと判断し、右傍を通過させる。On the other hand, if 1θ −θ l>lθ −θ s[kl g e[kl g...[stock] holds true, contrary to the formula (■) above, it is determined that passing the right side is closer to a call. , pass by the right side.

すなわち、領域拡張した後のスタート点ａ２の右方に、
前記同様仮想点Ｃ１を設け、この点Ｃ１を通過領域の仮
想的な端点とし、点ａ２と点０．１とで挾まれた領域の
中心Ｍ２に向ってロボット１を走行させるようにする。In other words, to the right of the starting point a2 after area expansion,
Similarly to the above, a virtual point C1 is provided, this point C1 is used as a virtual end point of the passing area, and the robot 1 is made to run toward the center M2 of the area sandwiched between point a2 and point 0.1.

仮想点Ｃ１は前記同様例えば Ｃ，ａ２−ｅ （ただしｅ＞ｊ！　　：ｊ！　　ロボット幅）ｄ Ｏａ２−ＱＣ。As above, the virtual point C1 is, for example, C,a2-e (However, e>j!:j! robot width) d Oa2-QC.

を満足する点とする。A point that satisfies the following.

そして、ファジー人力変数、Ｎ　　、Ｚ　　、　　ψ　
をｋＭ 、Ｎｋ−０Ｍ２ Ｚｋ冒Ｃ（ａ２■ｅ ψＭ−−θＭ２ とし、これらファジー人力変数を用いて前記ファジー規
則（１）′〜（１７）’に従って速度・操舵制御を行な
う。And the fuzzy human variables, N , Z , ψ
are kM, Nk-0M2Zk ΔC(a2■e ψM--θM2), and speed/steering control is performed using these fuzzy human variables according to the fuzzy rules (1)' to (17)'.

以上の ■、領域分割 ■１分割した領域の通過可能性判定 ■９通過可能な領域が複数有る場合の領域選択■、走行
制御 の処理を繰り返し行なうことで、スタート点からサブゴ
ールＧＳ＋までの走行において人間に近い状況判断およ
び走行制御をもって障害物を避けながら滑らかにかつ効
率良く走行する。By repeating the above ■, Area division ■1 Determining the passability of the divided areas ■9 Area selection when there are multiple passable areas ■, and Travel control processing, the process of traveling from the start point to the subgoal GS+ To drive smoothly and efficiently while avoiding obstacles with situational judgment and driving control similar to those of humans.

また、この場合、障害物を通り抜けた後ロボットは、先
の（１１〉の走行制御（第１９図）に従がって、走行が
行なわれるわけであるが、この実施例では、ファジー規
則（１）′〜（１７）−のファジー人力変数として用い
る幅データＺｋを大きな値に設定するようにしたので、
ファジー推論によって導かれる車速Ｖは、障害物を通り
抜けた後、サブゴールＧＳ＋に到達するまでは、大きな
値となり、この期間中ロボットを高速走行させることが
できる。すなわち、サブゴールＧＳ１は停止方向φＣに
応じてロボットをｆ、ｆｂのうちのとちら側から進入さ
せるかを識別させるために設けたものであり、ロボット
はこのザブゴールＧ　Ｓ　を上を単に通過するだけでよ
く、速度をおとす必要はないのである。Furthermore, in this case, after passing through the obstacle, the robot travels according to the travel control described in (11) (Fig. 19), but in this embodiment, the fuzzy rule ( 1) Since we set the width data Zk used as the fuzzy human variable for '~(17)- to a large value,
The vehicle speed V derived by fuzzy inference has a large value after passing through the obstacle until reaching the subgoal GS+, and the robot can run at high speed during this period. That is, the subgoal GS1 is provided to identify whether the robot should approach from f or fb depending on the stop direction φC, and the robot simply passes over this subgoal GS1. There is no need to slow down.

（・手順（２）Σ 以上の走行制御によって、ロボット１がサブゴールＧＳ
１に到達したとすると、走行制御部７０では、現在位置
計測部１０からの人力データ（Ｘ。(・Step (2) Σ Through the above travel control, the robot 1 reaches the subgoal GS.
1, the travel control unit 70 receives the human power data (X.

Ｙ、φ）とサブゴールＧＳ１の位置データ（Ｘｌ。Y, φ) and the position data of subgoal GS1 (Xl.

Ｙ＋）との比較によりこれを検知しく第６図ステップ３
２０）、該検知後は手順（２）のサブゴールＧＳ２を目
的地とした走行制御を行ない、ロボット１をサブゴール
ＧＳ＋からサブゴールＧＳ２まで走行させる（ステップ
３３０）。Step 3 in Figure 6 to detect this by comparing with Y+)
20) After the detection, the robot 1 is controlled to run with the subgoal GS2 as the destination in step (2), and the robot 1 is made to run from the subgoal GS+ to the subgoal GS2 (step 330).

通過可能判定部５０での処理 通過可能ｆｉｌ定部５０では、レンジフライダ２０の出
力（ｒ＋　　θ）および前記仮想障害物４ａ。Processing in the passability determination unit 50 The passability fil determination unit 50 determines the output (r+θ) of the range flyer 20 and the virtual obstacle 4a.

４ｂの幅データＷｂ及びサブゴールＧＳ２の位置データ
に基づき領域区分および通過可能判定処理を前記同様に
して行ない、複数の分割領域が通過可能か否かを判定す
る。尚、通常はゴール付近には障害物は存在しないので
、上記領域区分および通過可能判定処理は、擬似データ
設定部９０による擬似設定データのみに基づき行なわれ
る。Based on the width data Wb of 4b and the position data of sub-goal GS2, area division and passability determination processing is performed in the same manner as described above, and it is determined whether or not a plurality of divided areas are passable. Note that since there are usually no obstacles near the goal, the above-mentioned area classification and passability determination processing is performed based only on the pseudo setting data by the pseudo data setting section 90.

通過領域選択部６０での処理 通過可能領域がｍ個求まったとすると、通過領域選択部
６０では、前述したファジー規則（１）〜（８）を用い
てロボット１を走行させるべき通過頭載を選択する。Processing in the Passage Area Selection Unit 60 Assuming that m passable areas have been found, the Passage Area Selection Unit 60 selects the passing head area through which the robot 1 should travel using the aforementioned fuzzy rules (1) to (8). do.

ただし、この場合は、先のファジー規則（１）〜（８）
で用いたファジー人力変数ｅｋ　（■式）を求めるため
のθ　（第１５図参照）は、第２１図に示すように、ロ
ボットの向きＦに対するサブゴールＧＳ２の方向ＧＳ２
’　の角度とする。またファジー人力変数の幅間隔Ｚ　
−Ｗｂとし、また距離ｆ！に−ＯＭとする。メンバーシ
ップ関数としては第１６図に示したものを用いる。この
ようにして、前記同様にして通過可能優先度α５を求め
、最も大きいα１値をもつ領域を通過可能領域として選
択する。以上のようなファジー制御が行なわれるが、こ
の場合、サブゴール方向ＧＳ２は仮想障害物４ａ、４ｂ
の真中に設定されているので、前記■式のｅ、値−〇と
なり、仮想障害物４ａ、４ｂの間の領域か通過領域とし
て確実に選択される。However, in this case, the previous fuzzy rules (1) to (8)
θ (see Figure 15) for determining the fuzzy human power variable ek (Formula ■) used in is the direction GS2 of the subgoal GS2 with respect to the robot's orientation F, as shown in Figure 21.
' be the angle. Also, the width interval Z of the fuzzy human variable
−Wb, and the distance f! -OM. The membership function shown in FIG. 16 is used. In this way, the passable priority α5 is determined in the same manner as described above, and the area with the largest α1 value is selected as the passable area. Fuzzy control as described above is performed, but in this case, the subgoal direction GS2 is determined by the virtual obstacles 4a and 4b.
Since it is set in the middle of , the value of e in the equation (2) becomes -0, and the area between the virtual obstacles 4a and 4b is definitely selected as the passing area.

走行制御部７０ての処理 走行制御部７０では、前述した（Ｈのファジー走行制御
を行なうことでロボット１をサブゴールＧＳ＋からサブ
ゴールＧＳ２まで走行させる。この場合、前述したファ
ジー規則（１）′　〜（１３）’では、ファジー人力変
数として１　、Ｚ　、ψ　をｋＭ 用いるようにしたが、この場合はこれらファジー人力変
数を以下のように変換して用いるようにする（第２１図
参照）。Processing by the travel control unit 70 The travel control unit 70 causes the robot 1 to travel from the subgoal GS+ to the subgoal GS2 by performing the above-mentioned (H) fuzzy travel control.In this case, the above-mentioned fuzzy rules (1)' to ( In 13)', 1, Z, and ψ were used as kM as fuzzy human variables, but in this case, these fuzzy human variables are converted and used as follows (see FIG. 21).

、Ｎｋ−ＯＭ Ｚ　ｋ””　Ｗ　ｂ ψ□−−０８ このようにして、ロボット１を仮想障害物４ａ。, Nk-OM Z　k””　W　b ψ□−−08 In this way, the robot 1 can be moved around the virtual obstacle 4a.

４ｂの中点Ｍ、すなわちサブゴールＧＳ２に向けて走行
させる。4b, that is, the subgoal GS2.

Ｋ・手順（３）】 以上の手順（２）の走行制御によって、ロボット］がサ
ブゴールＧＳ２に到達したとすると、走行制御部７０で
は、現在位置計測部１−０からの人力データ（Ｘ、Ｙ、
　　φ）とサブゴールＧＳ２の位置データ（Ｘ２　、　
Ｙ２　）との比較によりこれを検知しく第６図ステップ
３４０）、該検知後は手順（３）の真のゴールＧを目的
地とした走行制御を行ない、ロボット１をサブゴールＧ
Ｓ２からゴールＧまで走行させる（ステップ３５０）。K/Procedure (3)] Assuming that the robot reaches the subgoal GS2 through the travel control in step (2) above, the travel control unit 70 collects the human power data (X, Y ,
φ) and the position data of subgoal GS2 (X2,
This is detected by comparison with Y2) (step 340 in Figure 6). After this detection, the robot 1 is controlled with the true goal G as the destination in step (3), and the robot 1 is moved to the subgoal G.
The vehicle runs from S2 to goal G (step 350).

通過可能判定部５０および通過領域選択部６０では、前
述と同様、領域区分、通過可能判定および通過領域選択
処理を行なうが、この場合、ロボット１は既にサブゴー
ルＧＳ２まで到達しているので、通過領域としては仮想
障害物４ａ、４ｂ間の領域が確実に選択される。The passability determination unit 50 and the passable area selection unit 60 perform area classification, passability determination, and passable area selection processing as described above, but in this case, since the robot 1 has already reached the subgoal GS2, the passable area selection unit 60 Therefore, the area between the virtual obstacles 4a and 4b is surely selected.

走行制御部７０では、前記同様（ｉ）のファジー走行制
御を行なうことでロボット１をサブゴールＧＳ２から真
のゴールＧまで走行させる。この場合、前述したファジ
ー規則（ｔ）′〜（１３）’では、ファジー人力変数と
してｆ！、Ｚｋ、　　ψＭを用いるようにしたが、この
場合も前記手順（２）と同様これらファジー人力変数を
以下のように変換して用いるようにする（第２２図参照
）。The travel control unit 70 causes the robot 1 to travel from the subgoal GS2 to the true goal G by performing fuzzy travel control as described in (i) above. In this case, in the above-mentioned fuzzy rules (t)' to (13)', f! is the fuzzy human variable. .

ｊ！に−ＯＭ ｋ−ｗｂ ψＭ−−θｇ このようにして、ロボット１をサブゴールＧＳ２から仮
想障害物４ａ、４ｂの中点Ｍ、すなわち真のゴールＧに
向けて走行させる。j! -OM k-wb ψM--θg In this way, the robot 1 is caused to run from the subgoal GS2 toward the midpoint M between the virtual obstacles 4a and 4b, that is, the true goal G.

一方、走行制御部７０では、ロボット１がゴールＧから
所定距離以内に近づいたことを検知すると（第６図ステ
ップ３６０）、これ以後、停止のための減速を開始し、
車速を徐々に低下させ、ゴールＧ上でロボット１を確実
に停止させるようにする。On the other hand, when the travel control unit 70 detects that the robot 1 has approached within a predetermined distance from the goal G (step 360 in FIG. 6), it thereafter starts decelerating to stop.
The vehicle speed is gradually reduced to ensure that the robot 1 stops on the goal G.

このように、この実施例は、仮想的なサブゴールＧＳ１
およびＧＳ２を設定するとともに、サブゴールＧＳ２と
真のゴールＧの両側に所定幅の通過ゲートを設け、ロボ
ット１をサブゴールＧＳ＋。In this way, in this embodiment, the virtual subgoal GS1
and GS2, and provide passage gates with a predetermined width on both sides of the subgoal GS2 and the true goal G, and move the robot 1 to the subgoal GS+.

ＧＳ２を経由させて真のゴールＧに走行させることによ
り、指定された停屯方向φ　に沿ってロボット１を確実
に停止させるようにしたものである。By causing the robot 1 to travel to the true goal G via GS2, the robot 1 is reliably stopped along the designated parking direction φ.

尚、ゲート幅Ｗ、は、車幅等を考慮して予め適当に定め
ればよいのであるが、Ｗｂは狭めに設定した方が望まし
い。なぜならば、前記のファジー規ｎｌＪ　（２）’　
　（３）’によれば、通過領域の幅Ｚ、が広い場合には
車速■を速く、また幅Ｚｋが狭い場合には車速Ｖを遅く
なるようファジー制御しているので、Ｗｂは狭く設定す
ると、サブゴールＧＳ２付近では車速が自然に低下して
くれるからである。すなわち、サブゴールＧＳ２付近で
は、車速がある程度落ちていた方が停止方向φ　に沿っ
てロボット１を正確に停止させるための舵角の微調整を
行なう上で都合がよいのである。Note that the gate width W may be appropriately determined in advance in consideration of the vehicle width, etc., but it is preferable to set Wb narrower. This is because the fuzzy rule nlJ (2)'
According to (3)', fuzzy control is performed so that when the width Z of the passing area is wide, the vehicle speed ■ is increased, and when the width Zk is narrow, the vehicle speed V is decreased, so Wb is set narrowly. This is because the vehicle speed naturally decreases near the subgoal GS2. That is, near the subgoal GS2, it is convenient for the vehicle speed to decrease to some extent in order to finely adjust the steering angle to accurately stop the robot 1 along the stopping direction φ.

一方、サブゴールＧＳ＋については、前述したように、
ファジー規則　（（）′　〜（１７）’　のファジー人
力変数として用いる幅データＺ、を広く設定する。こう
することにより、ファジー推論によって導かれる車速Ｖ
はサブゴールＧＳ１に到達するまでは大きな値となり、
ロボット１はサブゴールＧＳ１に至るまでは高速走行す
ることになる。On the other hand, regarding the subgoal GS+, as mentioned above,
The fuzzy rule (width data Z used as the fuzzy manual variable in ()' to (17)') is set wide. By doing this, the vehicle speed V derived by fuzzy inference
becomes a large value until subgoal GS1 is reached,
The robot 1 will run at high speed until it reaches the subgoal GS1.

すなわち、サブゴールＧＳ＋は停止方向θ。That is, the subgoal GS+ is the stopping direction θ.

に応じてロボットをｆａ、ｆｂのうちのどちら側から進
入させるかを識別させるために設けたちのであり、ロボ
ットはこのサブゴールＧＳ１上を単に通過するたけてよ
く、速度を落とす必要はないのである。This is provided to identify which side of fa or fb the robot should approach from, depending on the subgoal, and the robot can simply pass over this subgoal GS1, and there is no need to reduce its speed.

なお、このサブゴールＧＳ＋についての幅ｚｋは仮想障
害物４ａ、４ｂの幅のように障害物を実際に設定したこ
とによるものではなく、ファジー規則（Ｌ）′　〜（１
７）’の入力変数として用いるＺｋ値を計算上大きな値
に設定しただけのものである。Note that the width zk for this subgoal GS+ is not due to the actual setting of the obstacles like the widths of the virtual obstacles 4a and 4b, but is based on the fuzzy rule (L)' ~ (1
7)' The Zk value used as the input variable is simply set to a large value for calculation purposes.

第２３図乃至第２５図は、それぞれ実施例装置によるシ
ュミレーション結果を示すものであり、円で示す移動ロ
ボット１の位置は等時間間隔でプロットするようにして
いる。これらの図によれば、移動ロボットはサブゴール
ＧＳ＋を通った後、かつゴールＧＳ２へと進行しようと
する時に徐々に速度が落ちていっているのがわかる。そ
してサブゴールＧＳ２から目標点Ｇまでの走行によって
指定された停止方向に向くように舵角が制御されている
。またこの際、速度が落ちているので、舵角を制御して
いる時にそれほどハンチングが発生上ではいない。FIGS. 23 to 25 each show simulation results using the embodiment apparatus, and the positions of the mobile robot 1 indicated by circles are plotted at equal time intervals. According to these figures, it can be seen that the speed of the mobile robot gradually decreases after passing through the subgoal GS+ and as it attempts to proceed to the goal GS2. The steering angle is controlled so that the vehicle travels from the subgoal GS2 to the target point G in a designated stopping direction. Also, at this time, since the speed is reduced, hunting does not occur as much when controlling the steering angle.

なお、前記実施例では、移動ロボットから障害物までの
距離を全方位にわたって計測する手段として、第３図に
示したようなレンジファインダを用いるようにしたが、
これに限らず、光を用いた他の構成、さらには超音波を
用いた構成などを採用するようにしてもよい。In the above embodiment, a range finder as shown in FIG. 3 is used as a means for measuring the distance from the mobile robot to the obstacle in all directions.
The present invention is not limited to this, and other configurations using light, or even configurations using ultrasonic waves, etc. may be adopted.

また、上記実施例では、サブゴールＧＳ１から真のゴー
ルＧまでの間も仮想障害物４ａ、４ｂ以外にも障害物が
あると仮定して、通過可能判定部５０及び通過領域選択
部６０による機能′を動かせるようにしたが、サブゴー
ルＧＳ１から真のゴールＧまての領域に真の障害物が７
Ｙ在しない場合は、上記動作は無駄となるので、前期手
順（２）及び（３）においては、通過可能判定部５０及
び通過領域選択部６０の動作を停止させ、走行制御部７
０のみによるファジー走行制御によってロボット１を車
速および操舵制御するようにしてもよい。Further, in the above embodiment, it is assumed that there are obstacles in addition to the virtual obstacles 4a and 4b between the subgoal GS1 and the true goal G, and the function of the passability determining unit 50 and the passing area selecting unit 60 is However, there are 7 true obstacles in the area from subgoal GS1 to true goal G.
If Y does not exist, the above operation is useless, so in the first step (2) and (3), the operation of the passability determination unit 50 and the passable area selection unit 60 is stopped, and the travel control unit 7
The vehicle speed and steering of the robot 1 may be controlled by fuzzy travel control using only 0.

〔発明の効果〕〔Effect of the invention〕

以上反明したようにこの発明によれば、ファジー推論を
用いて無人移動体の障害物回避制御および走行制御を行
なうようにしたので、人間の感覚に近い状況判断によっ
て移動体の経路選択をなし得るとともに、人間による運
転に近い感じで移動体を滑らかな曲線に沿って走行させ
ることができる。さらに、擬似設定した２つのサブゴー
ルを経由させて真のゴールまで走行させるようにしたの
で、指定された停止方向にロボットを確実に停止４二さ
せることができる。また、本ファジー制御では、全ての
走行に共通のファジー規則を用いることができる。As explained above, according to the present invention, the obstacle avoidance control and travel control of an unmanned moving object are performed using fuzzy inference, so that the moving object's route can be selected by judging the situation close to human senses. At the same time, the vehicle can be driven along a smooth curve with a feeling similar to human driving. Furthermore, since the robot travels to the true goal via two pseudo-set subgoals, the robot can be reliably stopped in the designated stopping direction. Further, in this fuzzy control, a common fuzzy rule can be used for all runs.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第１図はこの発明の一実施例について制御系の構成例を
示すブロック図、第２図は移動ロボッＩ・の構成例を示
す側面図、第３図はレンジファインダの構成例を示すブ
ロック図、第４図はレンジファインダの出力データを説
明する説明図、第５図は擬似設定したサブゴールおよび
仮想障害物を示す図、第６図は本実施例のメインフロー
チャートを示す図、第７図および第８図は領域区分の一
例を示す説明図、第９図は通過可能判定処理の一例を示
すフローチャート、第１０図（ａ）、（ｂ）はそれぞれ
前方領域と後方領域との判別の概念を説明するに用いた
図、第１１図（ａ）、（ｂ）は側壁領域の判別態様を説
明するに用いた図、第１２図および第１３図は領域拡張
の一例を示す説明図、第１４図は領域拡張処理の一例を
示すフローチャート、第１５図はファジー推論で用いる
変数を説明する説明図、第１６図は通過領域選択につい
てのファジー推論で用いるメンバーシップ関数の一例を
示すグラフ、第１７図は走行制御についてのファジー推
論で用いるメンバーシップ関数の一例を示すグラフ、第
１８図乃至第２２図はそれぞれ本実施例で用いる走行制
御を説明するに用いた図、第２３図乃至第２５図はそれ
ぞれ本実施例による移動ロボットの走行例を示す図であ
る。 １・・・移動ロボット、４・・障害物、１０・・・現在
位置計測部、 ２０・・・障害物データ計測部（レンジファインダ〕４
０・・・目標位置設定部、５０・・・通過可能’Ｉ’ｌ
ｌ定部、６０・・・通過可能領域選択部、７０・・走行
制御部、８ ０・・・ファジー推論部、 Ｏ・・・擬似データ設定部。 第 ！ 図 第 図 ｒ３６　”１ 第４図 第３図 第 ５ 図 第 図 第 図 （ａ） 一１８０’ （ｂ） 第７０ 図 （σノ （ｂ） 第 ｊ 図 第１２図 第１３図 第１４図 Ｆ（ロポ“ットの苗で）５θＯ （ａ） （ｂ） （Ｃ） （ｄ） 第１９図 第２０図 第２ｊ図 第２２図 第２３図Fig. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a control system in an embodiment of the present invention, Fig. 2 is a side view showing an example of the configuration of a mobile robot I, and Fig. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of a range finder. , FIG. 4 is an explanatory diagram explaining the output data of the range finder, FIG. 5 is a diagram showing pseudo-set subgoals and virtual obstacles, FIG. 6 is a diagram showing the main flowchart of this embodiment, and FIGS. FIG. 8 is an explanatory diagram showing an example of area classification, FIG. 9 is a flowchart showing an example of passability determination processing, and FIGS. The diagrams used for explanation, FIGS. 11(a) and 11(b) are diagrams used for explaining the discrimination mode of the side wall region, FIGS. 12 and 13 are explanatory diagrams showing an example of region expansion, and FIG. 14 Figure 15 is a flowchart showing an example of region expansion processing, Figure 15 is an explanatory diagram explaining variables used in fuzzy inference, Figure 16 is a graph showing an example of membership functions used in fuzzy inference regarding passage area selection, and Figure 17 The figure is a graph showing an example of the membership function used in fuzzy inference regarding travel control, Figures 18 to 22 are diagrams used to explain the travel control used in this example, and Figures 23 to 25. 2A and 2B are diagrams each showing an example of the movement of the mobile robot according to the present embodiment. 1... Mobile robot, 4... Obstacle, 10... Current position measurement section, 20... Obstacle data measurement section (range finder) 4
0...Target position setting section, 50...Passable 'I'l
l constant part, 60... Passable area selection part, 70... Travel control part, 80... Fuzzy inference part, O... Pseudo data setting part. No.! Figure r36 ``1 Figure 4 Figure 3 Figure 5 Figure (a) -180' (b) Figure 70 (σ (b) j Figure 12 Figure 13 Figure 14 F (For seedlings in robot pots) 5θO (a) (b) (C) (d) Figure 19 Figure 20 Figure 2j Figure 22 Figure 23

Claims (1)

【特許請求の範囲】 障害物を避けながら無人移動体を目標地点まで自律走行
させるとともに、該目標地点において指定した方向に無
人移動体を停止させる無人移動体の走行制御装置におい
て、 無人移動体の現在位置および姿勢を逐次計測する位置姿
勢計測手段と、 目標地点の位置および該目標地点における無人移動体の
停止方向を設定する目標地点情報設定手段と、 無人移動体の周りに存在する障害物までの距離を所定角
度間隔で全方位にわたって逐次計測する距離計測手段と
、 前記設定された停止方向に応じて前記目標地点を通って
停止方向に延びる直線上に第１、第２の仮の目標地点を
選定し、さらに前記目標地点とこの目標地点に近い側の
第２の仮の目標地点とを結ぶ線分の両側に仮想障害物を
擬似的に自動設定する擬似設定手段と、 これら位置姿勢計測手段、目標地点情報設定手段、距離
計測手段および擬似設定手段の出力に基づく所定のファ
ジー推論によって無人移動体の車速および舵角制御を行
なうことにより障害物および前記仮想障害物を回避しな
がら第１の仮の目標地点、第２の仮の目標地点を経由し
て無人移動体を前記目標地点まで走行させるファジー制
御手段と、 を具える無人移動体の走行制御装置。[Scope of Claims] A traveling control device for an unmanned moving body that autonomously travels the unmanned moving body to a target point while avoiding obstacles and stops the unmanned moving body in a specified direction at the target point, comprising: A position/orientation measuring means for sequentially measuring the current position and orientation; a target point information setting means for setting the position of a target point and a stopping direction of the unmanned moving object at the target point; and obstacles existing around the unmanned moving object. distance measuring means for sequentially measuring distances in all directions at predetermined angular intervals; first and second temporary target points on a straight line extending in the stopping direction through the target point according to the set stopping direction; a pseudo setting means for automatically setting virtual obstacles on both sides of a line segment connecting the target point and a second temporary target point closer to the target point; The vehicle speed and steering angle of the unmanned vehicle are controlled by a predetermined fuzzy inference based on the outputs of the means, the target point information setting means, the distance measuring means, and the pseudo setting means, thereby avoiding obstacles and the virtual obstacle. A travel control device for an unmanned mobile object, comprising: a temporary target point of , and a fuzzy control means for causing the unmanned mobile object to travel to the target point via a second temporary target point.