JPH0573143A - 移動ロボツトシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 衝突の発生防止を早期に行い、渋滞やデッ
ドロックを防止する。 【構成】 衝突あるいは衝突が起り易い状態になった
のを検知し、その原因となった各移動ロボットの配置状
態および進行状態を検出する原因検出手段と、前記原因
検出手段によって検出された原因を抑止情報として記憶
する抑止情報記憶手段と、前記抑止情報に基づいて前記
移動ロボットの移動を制限し、前記移動ロボットの移動
制御を行う制御手段とを設けた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、複数の移動ロボット
と、これらの移動ロボットを制御する制御局とから構成
される移動ロボットシステムに関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、ＦＡ（ファクトリ・オートメーシ
ョン）の発達に伴い、この種のシステムが各種開発さ
れ、実用化されている。この移動ロボットシステムにお
いて、制御局は各移動ロボットへ無線または有線によっ
て行先およびその行先において行う作業を指示する。制
御局から指示を受けた移動ロボットは、指示された場所
へ自動走行して到達し、その場所で指示された作業を行
い、作業が終了した時はその場で次の指示を待つ。

【０００３】さて、この種のシステムにおいては、自動
走行するロボット同士の衝突をいかに防ぐかが大きな問
題である。この問題を解決する１つの方法として、１台
のロボットが走行している時に他のロボットを停止させ
ることが考えられる。しかし、この方法の場合、衝突の
可能性は非常に少なくなるが、ロボットの走行効率が極
端に悪くなってしまい、複数のロボットを走行させる意
味がない。そこで、各ロボットに走行の予約を行わせ、
各ロボット同士の衝突を回避するようにした移動ロボッ
トシステムが提案されるに致った。以下、この移動ロボ
ットシステムの概略を説明する。このシステムにおい
て、各移動ロボットが走行する走行路の各拠点にはノー
ドが設定されている。各ロボットはメモリを内蔵してお
り、このメモリには、以下に示すように走行路について
記述した地図データが記憶されている。 ND-ENTRY: ノードの定義 NETWORK:ノードに関するデータ。ノードの座標，タイ
プ（ｅｘ．スピンターン可能，移載），他のノードとの
接続関係などを記述する。 SCENE:ノード間のデータ。両端のノード，距離，走行
方向（一方通行か両方向可能か），走行姿勢（前後進，
横行）といったデータからなる。 COLLISION:ロボット同志の衝突防止用のテーブル。あ
るノードにロボットがいるとき、他のロボットが他のあ
るノードにきたら衝突してしまうようなノード（干渉ノ
ード）を、ロボットの形状とノードの座標から予め求め
ておき、このテーブルにセットしておく。 ロボットは、出発ノードと目標ノードが与えられると、
下記（１）式によって示される評価関数により、隣接す
る各ノードの評価を行い、該評価結果に従って、次に進
むべきノードを順次決定していく。 Ｈ＝Ｗa Ａ（Ｖj ）＋Ｗc Ｃ（Ｖi ，Ｖj ） （１） ここで、Ｖi が探索中において現在着目しているノード
で、Ｖj は次の候補ノードである。また、ＷaおよびＷc
は各々評価係数であり、Ｗa ＝１，Ｗc ＝０．５となっ
ている。また、Ａ（Ｖj ）は、Ｖj と目標ノードとの正
規化距離であり、Ｃ（Ｖi ，Ｖj ）はノードＶi とノー
ドＶj との間の正規化距離である。以上のようにして、
経路の探索を行った後、ロボットは、一定距離Ｘm を越
えた最初の分岐ノードまでの走行を制御局Ｃに予約要求
し、この要求が許可されることを以て、許可されたノー
ドまで走行するという動作を繰り返し、目標ノードまで
進む。ここでＸm は、ロボットの速度やサイズから一意
的に決まるパラメータである。一方、制御局は、予約要
求された分岐ノードまでの経路に属する各ノードについ
て、それらが他のロボットによって予約（干渉ノードも
含む）されているか否かを判断し、すべてのノードにつ
いて予約がされていなければ、予約許可を与える。他の
ロボットが予約していれば、その手前までしか許可しな
い。ロボットは、要求したノードをすべて予約できなか
った場合は、予約できた最後のノードまで行って、そこ
で一旦停止し、他のロボットが通りすぎるのを待った
り、迂回路を捜すといった処理を行なう。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した従
来の移動ロボットシステムは、各時点において、その直
後に起り得る衝突を予測し、それを回避することが可能
であったが、衝突が起り易い状態、例えば多くのロボッ
トが狭い領域に密集した渋滞状態になるのを防ぐことが
できなかった。このため、特にロボットの数が多くなる
と、頻繁に走行路が渋滞状態となり、各ロボットが衝突
回避のための動作を行う回数が多くなり、システムの効
率が悪化するという問題があった。

【０００５】この発明は上述した事情に鑑みてなされた
ものであり、走行路が衝突の発生し易い状態になるのが
未然に防止され、効率的の改善された移動ロボットシス
テムを提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】この発明は、衝突あるい
は衝突が起り易い状態になったのを検知し、その原因と
なった各移動ロボットの配置状態および進行状態を検出
する原因検出手段と、前記原因検出手段によって検出さ
れた原因を抑止情報として記憶する抑止情報記憶手段
と、前記抑止情報に基づいて前記移動ロボットの移動を
制限し、前記移動ロボットの移動制御を行う制御手段と
を具備することを特徴とする。

【０００７】

【作用】上記構成によれば、衝突あるいは衝突が起り易
い状態になると、その原因が検出され、抑止情報として
記憶される。そして、以後、同じ原因によって衝突ある
いは衝突が起り易い状態にならないように移動ロボット
の制御が行われる。

【０００８】

【実施例】以下、図面を参照し、この発明の実施例を説
明する。

【０００９】＜第１実施例＞ １．移動ロボットシステムの概要 図１はこの発明の第１実施例による移動ロボットシステ
ムの構成を示すブロック図である。第１図において、点
線で囲んだ部分、すなわち、制御局Ｃ、移動ロボット
Ｒ、走行路Ｌが、本実施例による移動ロボットシステム
に係る部分である。制御局Ｃに、ホストコンピュータＨ
などから搬送要求（以下、ジョブという）が入力され
る。制御局Ｃは、これまでに未配車のジョブのうち適当
なジョブを選択して、待機中のロボットＲ、Ｒ、…から
最適なロボットを選んで、ジョブを割り付ける（配車割
付）。各ロボットは、内蔵のメモリに走行路Ｈを記述し
た地図データを記憶している。配車割付されたロボット
Ｒは、走行路Ｌを規定する地図データをもとに、目的地
までの経路を決め、それに従って他のロボットと衝突し
ないように走行する。以下、本システムの各部の構成お
よび動作を順に説明する。 ２．走行路 ロボットが停止できるノード（白丸）を基本に、走行可
能なノード間をつなげて（線）、走行路Ｌが構成され
る。走行路の形態は大きく分け、図２（ａ）に示すよう
な梯子型走行路と図２（ｂ）に示すようなループ型走行
路に分類される。以下にこれらの各走行路の特徴を列挙
する。 ［梯子型走行路］ 走行路の両側に装置が配置され、そ
の間が非常に狭い場合に、梯子型が良く採用される。２
台がスレ違うだけの幅しかないため、走行路は必然的
に、両方向になる。したがって、右からくるロボットと
左からくるロボットが向かい合うといった、ロボット間
の干渉が頻繁に起こり、搬送効率からみればループ型に
劣る。 ［ループ型走行路］ 一方、搬送スペースが比較的広い
場合は、一方通行のメインループを基本としたループ型
になる。ステーションで移載作業（以下、作業という）
中に、メインループ上の走行路を塞がないように、メイ
ンループから枝が出ていて、その先端の葉の位置で作業
をする。したがって、枝の部分は両方向である。 ３．ロボット 配車割付の行われたロボットは、現在位置するノードか
ら制御局Ｃによって指示された目標ノードに致る経路を
探索する。上述した従来の移動ロボットシステムと異な
り、各ロボットは予め走行路をペトリネットを用いてネ
ットワーク表現したモデルを地図データとして記憶して
いる。ノード間を結ぶアークには、ノード間の移動コス
トに相当する数値がセットされる。基本的には、このネ
ットワーク上で最短経路アルゴリズムを用いて、出発ノ
ードから他の全てのノードへの最短（コスト最小）経路
を探索する。この経路探索は、以下の３種類の方法が状
況に応じて選択された用いられる。 最適経路探索：制御局から行き先を指示されて、動き
出す前に行なう経路探索であり、他のロボットの位置や
状態は考えない。上述した経路探索に相当するものであ
る。 準最適経路探索：走行中、他のロボットと干渉して、
自分が経路変更する場合の経路探索で、邪魔なロボット
のいるノード（およびその干渉ノード；以下、同様）と
自分を邪魔としているロボットのいるノードをネットワ
ークから除いて、探索する。コスト的には、最初予定し
ていた経路より劣る経路が得られる。 待避経路探索：自分が作業を持っていなくて、あるノ
ードで待機中に、他のロボットの邪魔となり、待避する
経路を捜す場合である。相手ロボットの経路の邪魔とな
らないようなノードを選択するという条件が加わる。準
最適経路探索において、干渉するロボットのノードを除
くため、経路が求まらないことが良くある。現行の経路
探索アルゴリズムが、とにかく経路を見つけていたのに
比べ、デッドロックに陥り易い。これは、「渋滞箇所で
じたばたするより、一旦は諦めて、次回からはこのよう
な状態にならないようにしよう」とするために、渋滞箇
所をデッドロックにより見つけたいという発想からきて
いる。 ４．制御局 移動ロボットシステムの抱える現在の大きな問題点は、
複数のロボットが特定の領域に密集し、互いに邪魔しあ
って動きづらくなること（渋滞）および動けなくなるこ
と（デッドロック）である。クリーンルームでは面積あ
たりのコストが高いため、搬送スペースを広くとれず梯
子型走行路になる場合が多い。このため、従来は、一本
の経路上で互いに向き合う状況が頻繁に生じ、その都度
適当なロボットが制御局Ｃと通信しながら経路変更を行
なっていた。このような衝突を回避する動作は時間を要
し、その最中に新たなロボットがやってきて、さらに問
題を複雑にすることがあり、ひどい渋滞を招いてしま
う。最悪の場合、デッドロックを引き起こしていた。従
って、なるべく渋滞を少なくすることが望ましい。この
移動ロボットシステムは、制御局が行う経路予約処理に
おいて、制御局が周囲の状況を見て、渋滞の発生が予測
される場合、経路予約を拒否するようにしたものであ
る。以下、その具体的な説明を行う。最初に経路予約の
難しさについて言及し、経路予約条件の自動獲得機構の
必要性を指摘する。次に、自動獲得機構実現のための主
要な構成要素について説明していく。 （１）経路予約の難しさ 上述したように、ロボットＲは制御局Ｃに経路上のノー
ドを要求し、許可されたノードについては、進入可能と
みて突き進む。ここで、制御局Ｃが、周囲の混雑度を考
慮しないで、他のロボットがノードを予約しているか否
かだけの判断に基づいて許可を出すと、渋滞、あるいは
最悪の場合デッドロックに致る。この問題を解決するた
めには、制御局Ｃが周囲の状況を判断し、要求された走
行を許可することによって渋滞しそうな場合は予約の許
可を出さないようにする必要がある。ところが、周囲の
状況というのは、以下の要因が複雑に絡み合ったもので
ある。 走行路の形状−周りが十字路，三叉路，行き止まりと
いった場合で、見るべき範囲が違うと考えられる。 ロボットの台数−３台ではほとんど渋滞しない場合で
も、４台になると渋滞するというように、台数が増える
と混雑度は著しく増えていく。 搬送要求−特定のノードでの作業指示が集中すると、
必然的にひどい渋滞を招く。 さらに移動ロボットシステムは、千差万別の顧客ニーズ
に対応しなければならない。したがって、人間が予め渋
滞状況を予測し、渋滞を引き起こさないような経路予約
を、与えるのは不可能である。このため、個々の移動ロ
ボットシステムの特性に応じて、経路予約処理の適切な
判断条件を自動的に獲得する機構が必要である。 （２）経路予約状況のペトリネットによるモデル化 経路予約処理のための判断条件を得るための自動獲得機
能を実現するため、本実施例では、経路予約状況のペト
リネットによるモデル化を行っている。「ノードが予約
されている」という状態を、プレースに対応付ける。走
行路の方向性を考慮して、ノード間をトランジションで
結べば、トランジションの入出力プレースの数は常に１
になる。したがって、経路予約状況はペトリネットのサ
ブクラスである状態マシン（State Machine:ＳＭ）によ
って自然に表現できる。また、上述した干渉ノードを表
現するために、抑止アークを取り入れる。干渉ノード
は、ノードの座標およびロボットの形状といった幾何的
要因によって決まるので、幾何抑止アークと名付ける。
ここで、簡単な例で、ペトリネットを用いてどのように
モデル化されるか説明する。 例１：図３の走行路において、ノード１，２，３，４か
らなるループは一方向（時計回り）でノード３と５の間
は両方向とする。これに対応するペトリネットは、図４
のようになる。図４におけるプレースｐｉ（ｉ＝１〜
５）は、図５におけるノードにｉに対応する。ノード３
と５の間が両方向のため、トランジションｔ5 とｔ6 が
加わる。ロボットがノード１にいて、ノード５まで（経
路：１→２→３→５）を要求した場合、制御局は発火す
べき系列｛ｔ1 ，ｔ2 ，ｔ6 ｝が順次発火可能か調べる
ことになる。 例２：図５の走行路において、ノード２と３は近すぎ
て、ロボットが２台同時に入れないとする（ノード２と
３は、干渉ノード）。また、走行路はすべて両方向とす
る。このとき、対応するペトリネットは、図６のように
なる。ここで、図６におけるプレースＰｉは図５におけ
るノードｉに対応している。また、図６におけるトラン
ジションｔｉｊは図５におけるノードｉからノードｊへ
の遷移を意味する。トランジションｔ12からプレースｐ
3 、ｔ43とｔ63からｐ2 へ幾何抑止アークＩＮＨが出て
いる。プレースはノードと一対一対応するので、以下で
はプレースをノードと同一視し、ノードと呼ぶこともあ
る。 （３）経路予約処理 制御局Ｃは、ロボットＲから経路要求がくると、上述の
例１のように、経路要求を発火すべきトランジションの
系列に変換する。この系列は、すでに発火した系列（既
発火系列）とまだ発火していない系列（未発火系列）に
分けられる。既発火系列は既に予約したノード列に、未
発火系列はこれから予約したいノード列に関連する。ペ
トリネットのプレースには、プレースに相当するノード
にロボットがいれば黒丸（黒トークン）、ロボットによ
って予約されていれば白丸（白トークン）が置かれる。
したがってペトリネットのマーキングは、ノードの予約
状況を表わしている。制御局Ｃは、このペトリネット上
で、未発火系列のトランジションを順次取り出し、発火
可能条件を満たせば、発火させる。発火できなければ、
そこで予約処理は終る。発火によって、新たに白丸が現
われたノードを、予約ノードとしてロボットに返す。実
際は、分岐ノードまでを一括して予約するのが、説明の
便宜上省略する。 ａ．発火可能条件：トランジションは以下の条件を全て
満たすとき、発火可能であるという。 入力プレースに（黒または白）トークンがある。 出力プレースにトークンがない。 幾何条件：全ての幾何抑止アーク先にトークンがな
い。 経路条件：全ての経路抑止条件を満たさない。（これ
については、後述する。） ｂ．発火処理：発火可能なトランジションは、瞬時発火
して、出力プレースに白トークンが現われる。 実システムにおけるロボットの移動によって、ペトリネ
ット上のマーキングも当然変わるが、経路予約処理に関
係ないので、説明を省く。 （４）渋滞回避処理 以上の方式にしたがって制御し、デッドロックが発生し
たら、その要因を推測し、今後のデッドロックが生じな
いような経路抑止アークを、ペトリネット上に追加して
いく。説明にはいる前に、言葉の定義をしておく。 Ｒ：ロボットの集合 集合Ｒに含まれる各ロボットｒiは、以下のデータを持
つ。 Ｐlace（ｒi ）：ｒi のいるノード Ｇoal （ｒi ）：ｒi の目的ノード Ｐath （ｒi ）：目的ノードへ至る途中の経路上のノー
ド列 Ｏbstacle （ｒi ）：ｒi が邪魔とするロボット 一方、制御局Ｃは、各ロボットについて、以下のデータ
を記憶している。 ＬＦＴ（ｒi ）：ｒi の最後に発火したトランジション ＴＦＴ（ｒi ）：ＬＦＴ（ｒi ）が発火した時刻 Ｏld- Ｐath （ｒi ）：ＬＦＴ（ｒi ）が発火した時点
で、ｒi が持っていた目的ノードまでのノード列 ａ．デッドロック検出方法 以下の二つの場合をデッドロックとして検出する。 デッドロックＤＬ１：準最適経路探索したが、経路が見
つからない。 デッドロックＤＬ２：ｎ台のロボット｛ｒ1 ，ｒ2 ，・
・・，ｒn ｝が、以下の状態で止まっている。ただし、
ｎ≧２。 （１）ｒi+1 ＝Ｏbstacle （ｒi ） （１≦ｉ＜ｎ） （２）ｒ1 ＝Ｏbstacle （ｒn ） （１），（２）を満たす｛ｒ1 ，ｒ2 ，・・・，ｒn ｝
を、核の競合ロボット集合（ＮＣＳ）と呼ぶ。ｎ＝２の
ときはお見合いで、ｎ＝３のときは三竦みに該当する。 ｂ．渋滞回避アルゴリズム デッドロックを検出したら、以下の手順により渋滞回避
のための経路抑止アークをつける。 （Ａ）競合ロボット集合（ＣＳ）の決定 核の競合ロボット集合（ＮＣＳ）を求める。 ＣＳを、以下の手順により求める。 Ｉ．ＣＳ←ＮＣＳとおく。 II．Ｒに含まれるｒのうち次の条件を満たすｒを求め
る。ｒがＣＳに含まれておらず、かつＯbstacle （ｒ）
がＣＳに含まれる。 III.もし、ｒがなければ、終了。さもなければ、ｒをＣ
Ｓに加えて、IIへ戻る。 （Ｂ）渋滞原因の推定 ＣＳに含まれる各ｒiについて、ＴＦＴ（ｒi ）を相
互に比較し、最後に発火したトランジションＬＦＴ
（ｒ）を見つける。 ｒにとって邪魔なロボットの集合ＣＳ（ｒ）を、以下
の手順により求める。 Ｉ．Ｏld- Ｐath （ｒ）から、順次ノードｐを取り出
す。 II．ＣＳに含まれるｒｊのうち次の条件を満たすｒj が
あればIII へ進み、さもなければＩへ戻る。 ｐ＝Ｐlace（ｒj ） III.ＣＳ（ｒ）＝｛ｒj ｝とおく。 IV. ＣＳに含まれるｒkのうち次の条件を満たすｒk が
あればＶへ進み、さもなければ終了。 １）ｒk ≠ｒ ２）ｒk がＣＳ（ｒ）に含まれない ３）ｒk ＝Ｏbstacle （ｒi ）or ｒi ＝Ｏbstacle
（ｒk ），ｒi はＣＳに含まれる Ｖ．ＣＳ（ｒ）にｒk を追加して、IVへ戻る。 （Ｃ）経路抑止アークの追加 トランジションＬＦＴ（ｒ）に、次の経路抑止アークを
つける。 主経路抑止アーク：Ｐlace（ｒj ）へ、実線の抑止アー
クをつける。 副経路抑止アーク：全てのＰlace（ｒk ）へ、点線の抑
止アークをつける。 このようにして得られる主経路抑止アークおよび副経路
抑止アークをまとめて、一つの経路抑止条件（図７参
照）とする。制御局が経路予約処理を行なうとき、その
ロボットの経路は知っている。経路抑止アークの意味す
るところは、制御局があるノードの予約処理を行なうと
き、すなわち対応するトランジションが発火可能かどう
か決定する際に、主経路抑止アーク先のノードを通ると
きには、そのノードが予約されていてかつ副経路抑止ア
ーク先の全てのノードも予約されているならば、渋滞を
引き起こすため、発火を抑止する。点である。したがっ
て、上述の発火可能条件における経路抑止条件は以下の
ようになる。 ［経路抑止条件］ ロボットが経路抑止アークの主経路抑止アーク先のノー
ドを通る かつ主経路抑止アーク先のノードが予約されている かつ副経路抑止アーク先の全てのノードも予約されてい
る ５． 制御局の詳細な構成 制御局Ｃは、走行路Ｌを記述したペトリネットモデルを
記憶しており、このペトリネットモデルを用い、以上述
べたようにして渋滞の原因となるものを検出し、渋滞の
再発を防止するための経路抑止条件（経路抑止アーク）
を発生し、ペトリネットモデルに追加する機能を有して
いる。そして、システムの稼働時は、ロボットＲから予
約要求があった場合に制御局Ｃによってペトリネットモ
デルを用いたシミュレーションが行われる。そして、こ
のシミュレーションの結果に従って移動ロボットからの
走行要求に対する許可の制限が行われ、渋滞の未然防止
が行われる。経路抑止条件の発生およびペトリネットモ
デルへの追加を行う方法としては、次の２通りが可能で
ある。 方法１：移動ロボットシステムの稼働前に、種々の条件
でシミュレーションを行って渋滞を検出し、その渋滞を
防止するための経路抑止条件をペトリネットモデルに追
加する。そして、実際の稼働時は、経路抑止条件の追加
されたペトリネットモデルを用いて、ロボットからの走
行要求を許可した場合のシステムの状態の遷移をシミュ
レーションし、該シミュレーション結果に従って走行要
求に対する許可を制限する。 方法２：移動ロボットシステムの稼働中に各移動ロボッ
トを監視する。そして、渋滞が検知された時点で、その
渋滞を防止するための経路抑止条件を求め、蓄積する。
そして、以後は蓄積された経路抑止条件に従い、ロボッ
トからの走行要求に対する許可を制限する。 方法１による渋滞防止を行う場合について説明する。渋
滞は、Symbolics(Common Lisp)上に作成されたシミュレ
ータによってシミュレーションされる。このシミュレー
タの構成を、図８に示す。主な振舞いは、以下の通りで
ある。 地図（走行路の形状）・ロボットの台数・搬送マップ
（積み−卸しステーションとその要求頻度）といった、
搬送システムを定義するデータを入力として、外部環境
・制御局・移動ロボットモデルを作る。 ペトリネットモデルによって、経路予約状況とノード
予約の判断条件を、構造的かつ視覚的に表現する。 搬送マップにしたがって、搬送要求を生成し、制御局
モデルの配車割付処理へ送る。制御局は、搬送要求の積
みステーションを目標ノードとして、各ロボットへ経路
探索指示を出す。ロボットは、現在地から目標ノードま
での経路を探し、その評価値を制御局に返す。制御局
は、評価値の最も良いロボットに配車を割り付ける。 配車割付されたロボットは、予定していた経路にした
がって、制御局に経路要求を出しながら走行する。これ
まで説明したように、途中で他のロボットと干渉した場
合、経路を変えることもある。提案方式では、経路探索
を含めた複数台制御アルゴリズム（渋滞解消機能）を、
実機よりも簡単にし、ちょっと複雑な渋滞に対して解消
不能（デッドロック）になるようにする。 シミュレーション中は常に、ロボットの状態を監視
し、デッドロックが生じたらその時点でシミュレーショ
ンを中断する。そして、上述した渋滞回避方法によっ
て、そのデッドロックを次回からは防ぐような経路抑止
アークを、ペトリネットモデルに加える。 再び、最初からシミュレーションを行い、〜の処
理を何回も繰り返す。 以上により、最終的には渋滞をほとんど起こさないよう
な経路予約処理の構造が、ペトリネットモデル上に構築
される。 ［シミュレーション例］梯子型とループ型に対して、図
９と図１１のような走行路を例に、シミュレーション実
験を行なった。搬送要求はそれぞれ図１０と図１２であ
る。シミュレーション中にデッドロックを検出したら、
上述の渋滞回避方法に従って、経路抑止アークをペトリ
ネット上に付加した後、再度最初からシミュレーション
を行なう。全ての搬送要求を処理できるようになるま
で、これを何回も繰り返す。図９の場合について、経路
抑止アークの獲得例を説明する。 「例１」（図１３および図１４参照） ◇抑止アークの状態 経路抑止アークはどこにもついてない（初期状態）。 ◇デッドロックの状況 ロボット０はロボット３を邪魔とし、ロボット３はロボ
ット１を邪魔とし、ロボット１はロボット２を邪魔と
し、ロボット２はロボット０を邪魔とし、４台すくみの
デッドロックを検出する。 ◇抑止アークの追加 現ノードを最後に予約したロボット探す。この場合、ロ
ボット０が最後にノード３を予約したとすると、トラン
ジション５が最後に発火したので、トランジション５か
ら、ロボット０が邪魔としているロボット３の現ノード
５へ主経路抑止アーク、ロボット３が邪魔としているロ
ボット１の現ノード１５とロボット１が邪魔としている
ロボット２の現ノード１２へ副経路抑止アークがつく。
これにより、トランジション５を発火したいとき、ノー
ド５とノード１５とノード１２が予約されていて、ノー
ド５の方へ進みたいときはトランジション５を発火でき
なくなる。同じ配車要求で再びシミュレーションを行な
うとロボット０はノード２で止まり、デッドロックは生
じない。 「例２」（図１５および図１６参照） ◇抑止アークの状態 トランジション１４からノード１２へ主経路抑止アー
ク、ノード３へ副経路抑止アークがついている。（初期
状態） ◇デッドロックの状況 ロボット０はトランジション１４の抑止アークのために
ロボット２を邪魔とし、ロボット２はロボット３を邪魔
とし、ロボット３はロボット０を邪魔とし、３台すくみ
のデッドロックを検出する。 ◇抑止アークの追加 現ノードを最後に予約したロボットを探す。この場合、
ロボット２が最後にノード１２を予約したとすると、ト
ランジション３２が最後に発火したので、トランジショ
ン３２からロボット２が邪魔としているロボット３の現
ノード３へ主経路抑止アーク、ロボット３が邪魔として
いるロボット０の現ノード５へ副経路抑止アークがつ
く。これにより、トランジション３２を発火したいと
き、ノード３とノード５が予約されていて、ノード３の
方へ進みたいとき、トランジション３２を発火すること
はできなくなる。同じ配車要求で再びシミュレーション
を行なうと、ロボット２はトランジション３２についた
抑止アークのためにノード１５で止まるが、さらにデッ
ドロックがおこる。その結果は次の通りである。 「例２の続き」（図１７および図１８） ◇抑止アークの状態 トランジション１４からノード１２へ主経路抑止アー
ク、ノード３へ副経路抑止アークがついている。トラン
ジション３２からノード３へ主経路抑止アーク、ノード
５へ副経路抑止アークがついている。（初期状態） ◇デッドロックの状況 ロボット０はロボット２を邪魔とし、ロボット２はトラ
ンジション３２の抑止アークのためにロボット３を邪魔
とし、ロボット３はロボット０を邪魔とし、３台すくみ
のデッドロックを検出する。 ◇抑止アークの追加 現ノードを最後に予約したロボットを探す。この場合、
ロボット２が最後にノード１５を予約したとすると、ト
ランジション３９が最後に発火したので、トランジショ
ン３９から、ロボット２が邪魔としているロボット３の
現ノード３へ主経路抑止アーク、ロボット３が邪魔とし
ているロボット０の現ノード５へ副経路抑止アークがつ
く。これにより、トランジション３９を発火したいと
き、ノード３とノード５が予約されていて、ノード３の
方へ進みたいとき、トランジション３９を発火すること
はできない。同じ配車要求で再びシミュレーションを行
なうと、ロボット２はノード１６で止まり、デッドロッ
クは生じない。いまの場合のデッドロックは前ページと
２回の学習によって解決できることになる。 「例３」（図１９および図２０） ◇抑止アークの状態 経路抑止アークはどこにもついていない。（初期状態） ◇デッドロックの状況 ロボット０はノード１１で作業を終えて、ノード６へ行
きたい。しかし、両側をはさまれて準最適経路が見つか
らない。ロボット１は目的ノードが１１なので準最適経
路が見つからない。ロボット２も目的ノードが１１なの
で準最適経路が見つからない。 ◇抑止アークの追加 現ノードを最後に予約したロボットを探す。この場合、
ロボット２が最後にノード１０を予約したとすると、ト
ランジション６が最後に発火したので、トランジション
６から、ロボット２が邪魔としているロボット０の現ノ
ード１１へ主経路抑止アーク、ロボット０が邪魔として
いるロボット１の現ノード１２へ副経路抑止アークがつ
く。これにより、トランジション６を発火したいとき、
ノード１とノード１２が予約されていて、ノード１１の
方へ進みたいときはトランジション６を発火できなくな
る。同じ配車要求で再びシミュレーションを行なうとロ
ボット２はノード２で止まり、デッドロックは生じな
い。次に図９の走行路と図１０の搬送要求に従って、シ
ミュレーションを行なった結果を述べる。ロボットの台
数が変わると経路抑止アークのつく結果も変わると思わ
れたのでロボットの台数を３台と４台で実験を行なっ
た。ロボットを３台走らせた結果は図２１および図２２
である。経路抑止アークは全部で６個ついている。４台
すくみが起こることはないので、副抑止アークが２つつ
いていることはない。ロボットを４台走らせた結果は図
２３および図２４である。経路抑止アークは全部で９個
付いている。トランジション９と３２には３台走らせた
ときと同じ抑止アークがついている。トランジション１
１と１６と４１には３台のときも４台のときも抑止アー
クがついているが、抑止アークがついているノードが異
なっている。また、４台すくみがおこっているので副経
路抑止アークが２つついているトランジションがある。
走行路、搬送要求が同じでも、ロボットの台数が変わる
と状況が変わってくるので、違った結果になったと思わ
れる。次に図１１の走行路と図１２の搬送要求に従っ
て、シミュレーション結果を行なった結果を述べる。ロ
ボットの台数が変わると経路抑止アークのつく結果も変
わると思われたのでロボットの台数を３台と４台と５台
で実験を行なった。ロボットを３台走らせた結果は図２
５および図２６である。経路抑止アークは全部で１３個
ついている。副経路抑止アークがないところは袋小路ノ
ードすなわち作業ノードの入口での競合である。トラン
ジション５，７，９には同じ抑止アークがついている。
これはノード７と２１で競合がおこっているところにノ
ード６に第三者のロボットがきて３台の競合となり、第
三者の経路上に３つの抑止アークがついた結果である。
ロボットを４台走らせた結果が図２７および図２８であ
る。経路抑止アークは全部で７個ついている。どの抑止
アークも副経路抑止アークがない。つまり、袋小路ノー
ドの入口でしか競合がおこっていない。ロボットを５台
走らせた結果は図２９および図３０である。経路抑止ア
ークは全部で１１個ついている。副経路抑止アークがあ
るトランジションもあり、袋小路ノード以外でも競合が
おこなっていることがわかる。梯子型に比べて競合が少
ないので、違いがよくわかりにくいが、ループ型でも同
じ走行路、搬送要求においてロボットの台数が変わると
経路抑止アークの結果は変わるといえると思われる。 ［評価］シミュレーション実験を通して得られた知見を
述べる。シミュレーション実験した結果、渋滞解消アル
ゴリズムは、基本的に当初想定していたとおりの振舞い
を示し、最初は渋滞を引き起こしていたのが、“学習”
を進めるにしたがって次第にスムーズに走るようにな
り、最後には渋滞を引き起こさず全ての搬送要求を処理
することが可能となった。梯子型，ループ型の走行路
共、規模が小さく、この上で４〜５台のロボットを走ら
せるという条件設定は、狭い領域にロボットが密集し易
いため、かなり厳しい。このような条件の下で、渋滞を
招かないような制御構造をペトリネット上に構築できた
ことは、提案した方式の有効性示す一つの証左と考えら
れる。このような認識にたって、経路予約方式を提案
し、シミュレーション実験した結果、渋滞解消アルゴリ
ズムは、基本的に当初想定していたとおりの振舞いを示
し、最初は渋滞を引き起こしていたのが、“学習”を進
めるにしたがって次第にスムーズに走るようになり、最
後には渋滞を引き起こさず全ての搬送要求を処理するこ
とが可能となった。したがって、提案方式は有効である
と結論づけられる。

【００１０】＜第２実施例＞本実施例は、移動ロボット
システムにおいて、搬送路を記述した地図データを、ペ
トリネットＰＮ＝（Ｐ，Ｔ，Ｉ，Ｏ，ＧＩ，ＰＩ，Ｍ）
でモデル化するものである。走行路を予約処理ロジック
と関連付けて構造的に表現するため、上記第１実施例と
同様なぺトリネットを応用したモデルを用いる。本モデ
ルは、プレース、トランジション、アークからなる。こ
れらの定義および用法は上記第１実施例に準ずる。ま
た、プレースからトランジションへ向かうアークを入力
アーク、トランジションからプレースへ向かうアークを
出力アークと呼ぶ。また、入力アークのプレースを入力
プレース、出力アークのそれを出力プレースと呼ぶ。こ
のモデルでは、トランジションの入力アーク，出力アー
クは共に１としている。また、上記第１実施例と同様、
幾何抑止アーク、経路抑止アーク、トークンを用いる。
黒トークン、白トークンの定義も上記第１実施例と同じ
である。したがって、ペトリネットＰＮは ＰＮ＝（Ｐ，Ｔ，Ｉ，Ｏ，ＧＩ，ＰＩ，Ｍ） ここで、Ｐ＝｛ｐ1 ，ｐ2 ，・・・ｐm ｝ ；プレース
の有限集合 Ｔ＝｛ｔ1 ，ｔ2 ，・・・ｔn ｝ ；トランジションの
有限集合 ＩはＰ×Ｔの部分集合であって入力アークの集合 ＯはＴ×Ｐの部分集合であって出力アークの集合 ＧＩ ；幾何抑止アークの
集合 ＰＩ ；経路抑止アークの
集合 Ｍ：Ｐ→｛０，１，２｝ ；マーキング関数 である。Ｍは、各プレースを、０（＝トークンなし），
１（＝白トークンあり），２（＝黒トークンあり）とい
った状態に割り付ける関数である。さて、地図データで
記述されている走行路データから、上で述べたモデルを
使って、ペトリネット構造Ｃ Ｃ＝（Ｐ，Ｔ，Ｉ，Ｏ，ＧＩ，ＰＩ） を生成するのが、図３１のペトリネット生成機構であ
る。以下、ペトリネット生成機構による構造Ｃの作成手
順を説明する。 プレース集合Ｐの作成 地図データから、ノードを順に取り出し、ノードとプレ
ースを一対一対応させて、プレースｐ1 ，ｐ2 ，・・
・，ｐm を順に作る。 トランジション集合Ｔ，入出力アーク集合Ｉ，Ｏの作
成 地図データに記述されてあるノード間の走行可能データ
から、始点ノードと終点ノードの組み合わせて全て取り
出して、始点ノード，終点ノードに対応するプレース
を、それぞれ入力プレース，出力プレースとするトラン
ジションｔ1 ，ｔ2 ，・・・，ｔn を順次作り出す。こ
のとき同時に、入力アークの集合，出力アークの集合も
作成される。 幾何抑止アーク集合ＧＩの作成 ノード同士が接近しすぎていて、それぞれのノードにロ
ボットが同時に入ると衝突してしまう場合がある。この
ようなノードを干渉ノードという。干渉ノードは、ノー
ドの座標とロボットの形状から幾何学的に算出できる。
このような干渉ノードを算出して、ノードに対応するプ
レースを出力プレースとするトランジションから、干渉
ノードに対応するプレースへ幾何抑止アークを付ける。 経路抑止アーク集合ＰＩの作成 走行路の形状によっては、ロボットの経路上に他のロボ
ットがいるにも関わらず、次のノードに行くと、ロボッ
ト同士が邪魔し合ってなかなか動けなくなる場合があ
る。このような場合、次のノードに対応するプレースを
出力プレースとするトランジションから、ここにロボッ
トがいたら邪魔となるであろうノードに対応するプレー
スへ経路抑止アークを付ける。以下、地図を例に、構造
Ｃがどのように作成されるかを説明する。 ［例１］前述した図３の走行路において、ノード１，
２，３，４からなるループは一方向、ノード３と５の間
は両方向とする。この走行路では、干渉ノードは無いと
する。上述の作成手順にしたがって、次のように構造Ｃ
が作成される。 プレース集合Ｐの作成 ノード１，２，３，４，５に対応させて、プレースｐ1
，ｐ2 ，ｐ3 ，ｐ4 ，ｐ5 を作って、 Ｐ＝｛ｐ1 ，ｐ2 ，ｐ3 ，ｐ4 ，ｐ5 ｝ とする。 トランジション集合Ｔ，入出力アーク集合Ｉ，Ｏの作
成 始点ノードと終点ノードの組合せは、次のようになる。 ｛（1,2), (2,3),(3,5),(3,4),(4,1),(5,3) ｝ したがって、これに対応する入力プレースと出力プレー
スの組合せは、 ｛（ｐ1,ｐ2),(ｐ2,ｐ3),(ｐ3,ｐ5),(ｐ3,ｐ4),(ｐ4,ｐ
1),(ｐ5,ｐ3)｝ のようになる。この組合せ一つ一つにトランジションを
対応させると、 Ｔ＝｛（ｔ12，ｔ23，ｔ35，ｔ34，ｔ41，ｔ53｝ のように求まる。以上から、入力アークの集合は Ｉ＝｛(p1,t12),(p2,t23),(p3,t35),(p3,t34),(p4,t4
1),(p5,t53）｝ となり、出力アークの集合は Ｏ＝｛(t12,p2),(t23,p3),(t35,p5),(t34,p4,),(t41,p
1),(t53,p3)｝ となる。 幾何抑止アーク集合ＧＩの作成 干渉ノードが無いので、幾何抑止アークも無い。 経路抑止アーク集合ＰＩ作成 ノード５にロボットがいるときに、そこへ行こうとする
他のロボットがノード２を経由して３まで来たとする
と、３と５でロボット同士が向かい合うことになる。ノ
ード５にいるロボットは動けないので、ノード３にいる
ロボットが一旦ノード４へ行って道を譲った後、再びノ
ード１，２，３を通ってノード５へ行かなければならな
い。これは、非常に無駄である。このような場合は、ノ
ード２で待たせればよい。これを実現するために、ｔ23
からｐ5 へ、主経路抑止アークを付ける。以上を図示す
れば、図３２のようになる。 ［例２］前述した図５の走行路は、ノード数７で、線で
結ばれた隣接ノード間は両方向である。そして、ノード
２と３は接近し過ぎて干渉し合うとする。また、経路抑
止アークはこの場合考えないとする。構造Ｃは次のよう
に作成される。 プレース集合Ｐの作成 ノード１，２，３，４，５，６，７に対応して、 Ｐ＝｛ｐ1 ，ｐ2 ，ｐ3 ，ｐ4 ，ｐ5 ，ｐ6，ｐ7 ｝ が作成される。 トランジション集合Ｔ，入出力アーク集合Ｉ，Ｏの作
成 始点ノードと終点ノードの組合せは、次のようになる。 ｛（1,2), (2,1),(2,3),(3,2),(3,4),(3,6),(4,3),(5,
6),(6,3),(6,5) (6,7),(7,6)｝ したがって、これに対応する入力プレースと出力プレー
スの組合せは、 ｛(p1,p2),(p2,p1),(p2,p3),(p3,p2),(p3,p4),(p3,p6),
(p4,p3),(p5,p6),(p6,p3),(p6,p5),(p6,p7),(p7,p6)｝ のようになる。この組合せ一つ一つにトランジションを
対応させると、 Ｔ＝｛(t12,t21,t23,t32,t34,t36,t43,t56,t63,t65,t6
7,t76｝ のように求まる。以上から、入力アークの集合は、 Ｉ＝｛(p1,t12),(p2,t21),(p2,t23),(p3,t32)(p3,t34),
(p3,t36),(p4,t43),(p5,t56),(p6,t63),(p6,t65),(p6,t
67),(p7,t76)｝ 出力アークの集合は Ｏ＝｛t12,p2),(t21,p1),(t23,p3),(t32,p2),(t34,p4),
(t36,p6),(t43,p3),(t56,p6),(t63,p3),(t65,p5),(t67,
p7),(t76,p6)｝ となる。 幾何抑止アーク集合ＧＩの作成 干渉するノードは２と３である。したがって、ノード２
に対応するプレースｐ2 を出力プレースとするトランジ
ションを捜すと、ｔ12とｔ32がある。ここで、ｔ32の入
力プレースはｐ3 で、これはノード２と干渉するノード
３に相当する。したがって、ノード２から３へ向かう場
合のトランジションなので、幾何抑止アークを付ける必
要はない。よって、ｔ12からｐ3 へ幾何抑止アークが付
く。同様に、ｐ3 を出力プレースとするトランジション
ｔ23，ｔ43，ｔ63のうち、ｔ23には幾何抑止アークを付
ける必要がなく、ｔ43とｔ63からそれぞれｐ2 へ幾何抑
止アークが付く。 経路抑止アーク集合ＰＩの作成 今の場合、経路抑止アークは付かない。以上を図示すれ
ば、図６のようになる。このように、ペトリネットモデ
ルでは、走行方向も明示するので、走行路が分かりやす
い。また、ノード同士の座標やロボット形状に依存する
干渉ノードの関係が、幾何抑止アークで表現されるの
で、予約処理ロジックの妥当性を評価し易い。

【００１１】＜第３実施例＞本実施例は、移動ロボット
システムに対し、搬送路を記述した地図データを構造的
に記述したペトリネット構造Ｃを図示し、その上に現在
の予約状況やロボット現在位置をトークンによって表現
するペトリネット表示機構を具備させたものである。
「どのロボットに、どこまでの経路を与えるか」を決め
る予約処理は、複数台のロボットをうまく走らせる基本
ロジックである。しかし、この判断のもととなる「現在
どのノードがどのロボットに予約されているか」（ノー
ド予約状況）や「ロボットが現在どこにいるか」（ロボ
ットの位置）といった状態を表わすデータは、制御局の
内部メモリ上に保持されているだけで、構造的でなく、
実行中に見れない。このため、予約処理の妥当性が把握
しにくい。そこで、本実施例においては、現在のノード
予約状況やロボットの位置を、図示するようにした。図
３３は本実施例の機能を示すブロック図である。上記第
２実施例において、ペトリネット生成機構により、 Ｃ＝（Ｐ，Ｔ，Ｉ，Ｏ，ＧＩ，ＰＩ） のペトリネット構造を作った。ただ、それのみではメモ
リ上のデータとして保持されるだけなので、まだ分かり
にくい。そこで、上記第２実施例のように、ペトリネッ
ト図で表現すれば理解し易い。本実施例は、構造Ｃをこ
のように図示することを基礎にする。ただし、Ｃだけで
は、現在のノード予約情況やロボットの位置といった状
態が記述できないので、Ｃの上にマーキングＭを加える
ことにより状態も併せて表現する。したがって、ペトリ
ネットＰＮ ＰＮ＝（Ｃ，Ｍ） で構成される。制御局は運用中にロボットと通信してい
るので、ロボットが現在どこにいるかは把握している。
また、ノードの予約処理は制御局自身が行なうので、ど
のノードが予約されているかも知っている。これから、
ノードｎの現在の状態に応じて、ノードｎに対応するプ
レースｐnのマーキング値が以下のように定まる。 ノードｎにロボットがいる Ｍ（ｐn ）＝２ ノードｎが予約されている Ｍ（ｐn ）＝１ したがって、Ｍ（ｐn ）の値に応じて、白トークン（Ｍ
（ｐn ）＝１），黒トークン（Ｍ（ｐn ）＝２）をプレ
ースｐn の中に表示すれば、ノード予約状況やロボット
の位置を、図示することができる。構成を、図３３に示
す。ペトリネット表示機構は、上記第２実施例によるペ
トリネット構造Ｃと、制御局が保持しているマーキング
状態Ｍを参照して、ペトリネット図を画面上に表示す
る。以下、本実施例の具体的動作を上記第２実施例の例
１を使って説明する。 最初に、ロボット１と２がノード１と５で待機してい
るとする。どちらも止まっているので、予約ノードはな
い。したがって、ｐ1 とｐ5 に黒トークンがある。（図
３４） しばらくして、ロボット１がノード５を目標としノー
ド２を予約して、ノード１から出発したとする。この場
合、ｐ1 とｐ5 に黒トークンｐ2に白トークンが表示さ
れる。（図３５） 次に、ロボット１がノード２に到着したとする。ｐ1
の黒トークンとｐ2 の白トークンが消え、ｐ2 に黒トー
クンが現われる。（図３６） ロボット２は、ロボット１を邪魔としているので、邪
魔にならないノード４を目指して走りはじめる。この場
合、ノード３と４を予約するとすると、図３７のように
なる。 ロボット２がノード３に到達すると、図３８のように
なる。 ロボット２がノード４に到達すると、図３９のように
なる。 邪魔なロボットがいなくなったので、ロボット１はノ
ード３と５を予約して走り出す（図４０）。 ロボット１がノード３に到達すると、図４１のように
なる。 ロボット１がノード５に到達すると、図４２のように
なる。 以上説明したように、予約処理の構造を記述したペトリ
ネット構造Ｃの上に、現在の予約状況やロボット現在位
置を表示するので、状態を把握し易く、予約処理ロジッ
クの妥当性も評価し易い。

【００１２】＜第４実施例＞本実施例の構成を、図４３
に示す。第２実施例の手法を使って、走行路の状態も含
めた予約処理のロジックを、ペトリネット構造として表
現しておく。さらに、第３実施例の手法を使えば、予約
処理ロジックと走行路状態が図示できるので、さらに理
解し易い。ロボットからの経路要求がくると、第２実施
例で述べたようにして、トランジションの発火系列に変
換する。この系列は、既に予約済みのノード列に相当す
る既発火系列と、これから予約を取りたいノード列に相
当する未発火系列に分けられる。ペトリネット発火機構
は、この未発火系列のトランジションを順次取り出し、
発火可能なら発火させる。トランジションが発火する
と、マーキング状態が変化する。トランジションの発火
可能条件と発火規則は、上記第１実施例において説明し
たものを用いる。第３実施例の場合と同じ場合を想定し
説明する。 （１）第３実施例においてからへ移る際に、ロボッ
ト１はノード２と３を制御局に要求するとする。この場
合、未発火系列は｛ｔ12，ｔ23｝である。最初にｔ12に
ついて、第１実施例で説明した発火可能条件を調べる。
この場合、発火可能条件からを全て満足するので、
ｔ12は発火可能である。そこでｔ12が発火すると、ｔ12
の出力プレースｐ2 に白トークンが現われる。 （２）続いて、ｔ23が発火可能か調べるが、ｔ23の主経
路抑止アーク先のｐ5 はロボット１の経路上でかつ、ｐ
5 に他のロボット２がいる（当然、予約されている）の
で、発火可能条件は満たされない。したがって、ｔ23
は発火不可能である。 （３）第３実施例ので走り始める前に、ロボット２は
ノード３と４を制御局に要求する。この場合、未発火系
列は｛ｔ53，ｔ34｝である。ｔ53は発火可能なので、発
火する。そうすると、ｐ3 に白トークンが現われるの
で、続いてｔ34も発火できｐ4 にも白トークンが現われ
る。 （４）第３実施例のでも走り始める前に、ロボット１
はノード３と５を制御局に要求する。この場合、未発火
系列は｛ｔ23，ｔ35｝である。（３）のケースと同様
で、ｔ23，ｔ35が順次発火する。 このように、ノードの予約処理条件を構造的に表現した
ペトリネットモデル上で、トランジションの遷移則（発
火可能条件と発火処理）によって一般的かつ規則的に予
約処理が行えるので、予約処理の妥当性も評価し易い。

【００１３】

【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、衝突あるいは衝突が起り易い状態になったのを検知
し、その原因となった各移動ロボットの配置状態および
進行状態を検出する原因検出手段と、前記原因検出手段
によって検出された原因を抑止情報として記憶する抑止
情報記憶手段と、前記抑止情報に基づいて前記移動ロボ
ットの移動を制限し、前記移動ロボットの移動制御を行
う制御手段とを設けたので、衝突あるいは衝突が起り易
い状態になることが早期に防止される。従って、移動ロ
ボットシステムの効率が向上するという効果が得られ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の第１実施例による移動ロボットシス
テムの構成を示すブロック図である。

【図２】 走行路を例示する図である。

【図３】 走行路を例示する図である。

【図４】 同走行路のペトリネットモデルを示す図であ
る。

【図５】 走行路を例示する図である。

【図６】 同走行路のペトリネットモデルを示す図であ
る。

【図７】 同実施例における経路抑止条件を説明する図
である。

【図８】 同実施例におけるシミュレータを示すブロッ
ク図である。

【図９】 同シミュレータによるシミュレーションを示
す図である。

【図１０】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図１１】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図１２】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図１３】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図１４】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図１５】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図１６】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図１７】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図１８】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図１９】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２０】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２１】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２２】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２３】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２４】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２５】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２６】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２７】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２８】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図２９】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図３０】 同シミュレータによるシミュレーションを
示す図である。

【図３１】 この発明の第２実施例による移動ロボット
システムの機能を示すブロック図である。

【図３２】 同実施例におけるペトリネットモデルを例
示する図である。

【図３３】 この発明の第３実施例による移動ロボット
システムの機能を示すブロック図である。

【図３４】 同実施例の動作を説明する図である。

【図３５】 同実施例の動作を説明する図である。

【図３６】 同実施例の動作を説明する図である。

【図３７】 同実施例の動作を説明する図である。

【図３８】 同実施例の動作を説明する図である。

【図３９】 同実施例の動作を説明する図である。

【図４０】 同実施例の動作を説明する図である。

【図４１】 同実施例の動作を説明する図である。

【図４２】 同実施例の動作を説明する図である。

【図４３】 この発明の第４実施例による移動ロボット
システムの機能を示すブロック図である。

【符号の説明】

Ｃ 制御局 Ｒ 移動ロボット Ｌ 走行路

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 衝突あるいは衝突が起り易い状態になっ
   たのを検知し、その原因となった各移動ロボットの配置
   状態および進行状態を検出する原因検出手段と、 前記原因検出手段によって検出された原因を抑止情報と
   して記憶する抑止情報記憶手段と、 前記抑止情報に基づいて前記移動ロボットの移動を制限
   し、前記移動ロボットの移動制御を行う制御手段とを具
   備することを特徴とする移動ロボットシステム。