JPH07225612A - Method and device for path search having time base put in search space - Google Patents

Method and device for path search having time base put in search space

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Publication number
JPH07225612A
JPH07225612A JP6017702A JP1770294A JPH07225612A JP H07225612 A JPH07225612 A JP H07225612A JP 6017702 A JP6017702 A JP 6017702A JP 1770294 A JP1770294 A JP 1770294A JP H07225612 A JPH07225612 A JP H07225612A
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JP
Japan
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time axis
route
search space
route search
search
Prior art date
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Withdrawn
Application number
JP6017702A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Akira Kawamura
旭 川村
Hiroyuki Okada
浩之 岡田
Nobuaki Suematsu
伸朗 末松
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
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Publication of JPH07225612A publication Critical patent/JPH07225612A/en
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Abstract

PURPOSE:To inputs the knowledge of an event which changes with time, to accurately judge the possibility of arrival, and search for the least-cost path by adding the time base to two-dimensional or three-dimensional search space bases, and rewriting the event which changes with time into an event of the space bases and performing processing. CONSTITUTION:A data base part 1 stores the timetable of a map and a moving body and the knowledge of the kinetic law of the moving body which is fixed to some extent, and a simulation part 2 performs simulation, event by event, on the basis of information from the data base part 1. A cost calculation part 3 integrates the influence of each event to calculate the cost in a search space, and converts a grating and a three-dimensional grating map wherein a probability distribution is described into a grating and a three-dimensional grating map described with the cost. A path search part 4 after finding several candidates for a path on the basis of the grating and three-dimensional grating maps described with the cost determines the path which is minimum in cost total and outputs the optimum path.

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【産業上の利用分野】本発明は、移動ロボットの経路探
索方法,及び装置に関する。現在実用化されている移動
ロボットには、工場内の部品搬送車のように、よく管理
された環境の中で、床に引いたラインなどでガイドされ
た一定のコースを一定のスケジュールで自動運転される
ものと、人の行けない悪環境の中をリモートコントロー
ルされて移動するものと、自律的に移動するものとがあ
り、本発明は、上記自律的に移動する移動ロボットでの
経路探索方法,及び装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and apparatus for searching a route of a mobile robot. The mobile robots that are currently in practical use, like parts transportation vehicles in factories, automatically operate a certain course guided by a line drawn on the floor in a well-controlled environment with a certain schedule. The present invention is directed to a route searching method in the above-mentioned autonomous mobile robot. , And devices.

【0002】[0002]

【従来の技術】図14は、従来の移動ロボットの構成例
を示した図であり、太枠内は、全体構成を示し、点線の
枠内は、経路生成部の構成例を示している。
2. Description of the Related Art FIG. 14 is a diagram showing a configuration example of a conventional mobile robot, in which a thick frame shows the entire configuration and a dotted line frame shows a configuration example of a route generation unit.

【0003】移動ロボットには、環境の状況を観測する
ためのカメラや, 超音波センサ, タッチセンサ等のセン
サ類 13a,13bが搭載されている。リモートコントロール
を行う場合には、人間が、それらのセンサ類 13a,13bか
らの情報を基に、移動ロボットを動かす。
The mobile robot is equipped with a camera for observing environmental conditions and sensors 13a and 13b such as ultrasonic sensors and touch sensors. When performing remote control, a human moves the mobile robot based on information from those sensors 13a and 13b.

【0004】上記リモートコントロールではなく、自律
的な移動を行わせる場合には、予め、与えておいた移動
ロボットが動き回る環境の地図を基に、経路生成部 14
において、経路計画が作成され、それに基づいた移動動
作が実行される。具体的には, 上記経路生成部 14 にお
いて決定された経路情報に基づいて、中央制御部(10)
が、駆動制御部 11 を起動し、駆動装置 12 によって、
上記決定された経路を移動する。
In the case of performing autonomous movement instead of the above remote control, the route generation unit 14 is based on the map of the environment in which the mobile robot moves around in advance.
At, a route plan is created and a movement operation based on the route plan is executed. Specifically, based on the route information determined by the route generation unit 14, the central control unit (10)
Starts the drive control unit 11, and the drive unit 12
The route determined above is moved.

【0005】該経路計画の作成方法は、次の様に行われ
る。即ち、壁や, 動かせない物体などの障害物の存在
や、その場所を単位距離通過するために要する時間等の
情報をコストに変換して記述した環境地図{格子, 立方
格子単位に、コストが記述されたコスト地図}を元に、
幾つかの経路の所要時間の合計等のコストを計算して、
到達の可能性等の制約条件を満たす様々な経路を見つけ
て、その中からコストが最小の経路を決定する。実際に
動き回るときには、地図に無い障害物や、人間や他の移
動ロボット等の移動物体が存在しており、それらの、上
記経路計画にないものに対する衝突回避は、中央制御部
10 での動作は例外処理として行われ、上記経路計画に
沿って移動動作とは別個にきめられている衝突回避動
作、例えば、迂回動作が実行される。上記迂回動作が不
可能な場合には、移動開始点に戻って、別の経路を決定
して、移動を行うことになる。
The route planning method is performed as follows. In other words, the environment map that describes the existence of obstacles such as walls and immovable objects and the time required to pass that location by a unit distance into costs is described as {cost for each grid or cubic grid. Based on the described cost map},
Calculate costs such as the total time required for several routes,
Various routes satisfying constraints such as reachability are found, and the route with the lowest cost is determined from them. When actually moving around, there are obstacles that are not on the map and moving objects such as humans and other mobile robots. Avoiding collisions with those that are not in the above-mentioned route planning is performed by the central control unit.
The operation in 10 is performed as an exception process, and the collision avoidance operation, which is determined separately from the movement operation according to the route plan, such as the detour operation, is executed. If the detour operation is not possible, the process returns to the movement start point, another route is determined, and the movement is performed.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】上記のように、従来
は、経路計画に際して、移動ロボットが動き回る環境の
地図中の事象が、時間的に不変で、且つ、得られる情報
に欠落が無く、常に、正確であることが条件になってい
る。
As described above, conventionally, when planning a route, the events in the map of the environment in which the mobile robot moves around are always time-invariant and there is no omission in the obtained information. , Is required to be accurate.

【0007】従って、定時に開閉する出入り口のドア
や, 一定速度で動く移動物体等の時間的に変化する事象
の知識を、上記経路計画のとき、具体的には、コスト地
図に基づいて、経路の候補を見つけて、その経路の中で
コストが最小の経路を決定するとき、上記経路計画に取
り込むことがでいない問題があった。従って、それらの
時間変化の事象が存在する場合、到達の可能性の判断を
誤ったり、コストを本当の最小にもっていくことができ
ない等の不都合が生じるという問題があった。
Therefore, knowledge of time-varying events such as doors that open and close at regular intervals and moving objects that move at a constant speed is used for the route planning, specifically, based on the cost map. There is a problem that when finding the candidate of and determining the route with the lowest cost among the routes, it cannot be incorporated in the route plan. Therefore, when there are such time-changing events, there is a problem in that the possibility of arrival is erroneously determined, or the cost cannot be reduced to a true minimum.

【0008】又、前述のように、衝突回避行動は、設定
経路上の移動とは別個 (即ち、例外処理) に行われるの
で、その2種類の行動間の調整動作が複雑になるという
問題があった。例えば、衝突回避動作後の経路復帰を考
えると、新たなセンシングによる自移動ロボットの現在
位置,方向の認識と、目標経路への復帰の為の新たな経
路設定が必要であるという問題があった。
Further, as described above, the collision avoidance action is performed separately from the movement on the set route (that is, exception processing), so that the adjustment action between the two types of actions becomes complicated. there were. For example, when considering the route return after the collision avoidance operation, there is a problem that it is necessary to recognize the current position and direction of the mobile robot by new sensing and set a new route for returning to the target route. .

【0009】ここで、動きの予測が十分正確に行える移
動物体への対応について、それらを経路計画に組み入れ
ることができれば、単なる例外処理としての衝突回避に
よる移動動作よりも、効率的な移動ができる筈である。
[0009] Here, if it is possible to incorporate them into a path plan in order to cope with a moving object whose motion can be predicted sufficiently accurately, it is possible to perform a more efficient movement than a movement operation by collision avoidance as a simple exception process. It should be.

【0010】本発明は上記従来の欠点に鑑み、移動ロボ
ットの経路探索方法,及び装置において、時間的に変化
する事象の知識を経路探索に取り込み、正確に到達の可
能性を判断し、コスト最小の経路を探索する経路探索方
法,及び装置を提供することを目的とするものである。
In view of the above-mentioned conventional drawbacks, the present invention incorporates knowledge of a time-varying event into a route search in a route search method and apparatus for a mobile robot, accurately determines the possibility of reaching, and minimizes the cost. It is an object of the present invention to provide a route search method and device for searching the route.

【0011】[0011]

【課題を解決するための手段】図1は、本発明の原理構
成図である。上記の問題点は下記のように構成された時
間軸を探索空間に取り入れた経路探索方法,及び装置に
よって解決される。
FIG. 1 is a block diagram showing the principle of the present invention. The above problems can be solved by a route search method and apparatus that incorporates a time axis in the search space configured as described below.

【0012】地図や,移動物体の情報が記述されてい
て、移動ロボットの経路探索に使用される2次元,又
は、3次元の探索空間において、幾つかの経路の候補を
見つけて、コストの最小の経路を決定して、上記移動ロ
ボットが移動する経路を探索する経路探索方法であっ
て、上記2次元,又は、3次元の探索空間軸に、時間軸
を追加して、時間的に変化する事象を、空間軸での事象
に置き換えて処理するように構成する。
[0012] In the two-dimensional or three-dimensional search space used for the route search of the mobile robot, which describes the map and the information of the moving object, several route candidates are found to minimize the cost. Is a route search method for determining the route of the mobile robot and searching for a route along which the mobile robot moves. The route is changed by adding a time axis to the two-dimensional or three-dimensional search space axis. The event is configured to be processed by replacing it with the event on the spatial axis.

【0013】即ち、図1において、データベース部 1に
は、地図や, 移動物体のタイムテーブル, 移動物体の運
動法則等のある程度の固定的な知識を格納し、シミュレ
ーション部 2は、上記データベース 1からの情報を元
に、各々の事象毎にシミュレーションを行う。具体的に
は、移動ロボットが通過する際の、上記移動物体のタイ
ムテーブル, 移動物体の運動法則による確率分布を記述
した格子, 立方格子地図を生成する。このとき、移動ロ
ボット環境中に生起する事象間の相互作用は、処理を複
雑にするので考慮に入れない。又、正確な予測ができな
い場合には、現象の生起確率の分布の形式で予測を行
う。コスト計算部 3では、各々の事象毎の影響を総合し
て、探索空間中でのコストを算出し、上記確率分布を記
述した格子,立方格子地図を、コストで記述した格子,
立方格子地図に変換する。
That is, in FIG. 1, the database unit 1 stores a certain degree of fixed knowledge such as a map, a timetable of a moving object, and a law of motion of a moving object. A simulation is performed for each event based on the information in. Specifically, when the mobile robot passes through, a timetable of the moving object, a grid describing a probability distribution according to the motion law of the moving object, and a cubic grid map are generated. At this time, the interaction between the events occurring in the mobile robot environment complicates the processing and is not taken into consideration. If an accurate prediction cannot be made, the prediction is made in the form of the distribution of the occurrence probability of the phenomenon. The cost calculation unit 3 calculates the cost in the search space by combining the influences of each event, and the grid that describes the above probability distribution, the cubic grid map, the grid that describes the cost,
Convert to cubic grid map.

【0014】経路探索部 4では、上記コストで記述した
格子, 立方格子地図に基づいて、通常の経路探索方法、
例えば、CAD の分野等において良く使用される迷路法等
を用いて、幾つかの経路の候補を見つけた後、コスト合
計が最小の経路を決定して、最適経路を出力する。
The route search unit 4 uses a normal route search method based on the lattice and cubic lattice map described above.
For example, the maze method, which is often used in the field of CAD, is used to find several route candidates, then the route with the lowest total cost is determined, and the optimal route is output.

【0015】[0015]

【作用】先ず、移動ロボットが動き回る環境中の全ての
事象についての完全な知識を持ち、移動物体の行動予測
が正確に行われる場合について、その作用を考察する。
時間的に変化のない事象を含む、探索空間の座標軸に、
時間の座標軸を追加した探索空間と、時間的に変化しな
い事象だけを含む、空間軸だけの探索空間とを比較する
と、経路探索に関しては、以下の点を除いて、同じ扱い
をすることができる。
First, the action will be considered in the case where the mobile robot has complete knowledge of all the events in the environment in which it moves around and the action of the moving object is accurately predicted.
In the coordinate axes of the search space, including events that do not change over time,
Comparing the search space with the addition of the time coordinate axis and the search space with only the space axis that includes only the events that do not change with time, the route search can be treated in the same way except for the following points. .

【0016】即ち、時間を逆行することができないこと
と、移動物体の移動速度には、最大限度があることか
ら、上記時間軸を含んだ探索空間では、経路設定の方向
に制限が付く。又、到達目標点は、目的地点と制限時間
との組み合わせで決定される。
That is, since the time cannot be reversed and the moving speed of the moving object has the maximum limit, the direction of route setting is limited in the search space including the time axis. The reaching target point is determined by a combination of the destination point and the time limit.

【0017】このようにして経路計画を行うことによ
り、移動物体との衝突回避行動を、時間的に変化しない
障害物中での経路計画と統一して処理することができ
る。この方法では、経路計画時に、衝突回避を組み込む
ことができるので、効率的な動きができ、衝突回避後に
経路計画の立て直しの必要がなくなるとう効果が得られ
る。
By carrying out the route planning in this way, the collision avoidance behavior with the moving object can be processed in a unified manner with the route planning in the obstacle which does not change with time. In this method, since collision avoidance can be incorporated at the time of route planning, efficient movement can be performed, and there is an effect that it is not necessary to rebuild the route plan after collision avoidance.

【0018】然し、実際には、正確な未来の予測は不可
能である。そこで、本発明においては、それらの予測の
不確実さを、存在確率分布として扱う。上記事象の存在
確率と、その危険度等の影響を総合して、経路計画に用
いるコストを算出する。
However, in reality, accurate future prediction is impossible. Therefore, in the present invention, the uncertainties of those predictions are treated as the existence probability distribution. The cost used for route planning is calculated by combining the existence probability of the above-mentioned event and the influence of the degree of danger.

【0019】未来の予測に関して、一番困難な問題は、
上記環境中に生起する事象同士の相互作用である。該相
互作用の予測を行うことは、単独の予測を行うことと比
較すると、膨大な計算量を必要とするので、重大な影響
があるもの以外の相互作用は無視する。更に、移動ロボ
ットと環境中に生起する事象間の相互作用は、探索空間
の内容が、経路探索中に変化するという問題を引き起こ
す。
Regarding the future prediction, the most difficult problem is
It is the interaction between the events that occur in the environment. Predicting the interaction requires a huge amount of calculation as compared with performing a single prediction, so that interactions other than those having a significant influence are ignored. Furthermore, the interaction between the mobile robot and the events occurring in the environment causes the problem that the content of the search space changes during the route search.

【0020】そこで、本発明では、該経路探索の手法
は、上記探索空間の内容が固定されていることが前提と
なっているので、該探索空間の内容が変化する場合に
は、経路探索を実行することができない。今、想定して
いる環境においては、相互作用の働く方向は、移動ロボ
ットに対しては衝突の回避をしてくれる等、協力的であ
るとしてよい。つまり、移動ロボットと環境中に生起す
る事象間の相互作用を考慮しない場合、効率は悪くなる
が、危険ではない筈である。この点を考慮して、本発明
による経路探索方法,及び装置では、移動ロボットと環
境中に生起する事象間の相互作用は、考慮に入れない
で、経路探索を行うようにしたものである。
Therefore, in the present invention, the route search method is premised on that the contents of the search space are fixed. Therefore, when the contents of the search space change, the route search is performed. Can't run. In the environment currently envisioned, the direction of interaction may be cooperative with respect to the mobile robot, such as avoiding a collision. In other words, if the interaction between the mobile robot and the events that occur in the environment is not taken into consideration, the efficiency will be poor, but it should not be dangerous. In consideration of this point, in the route search method and apparatus according to the present invention, the route search is performed without considering the interaction between the mobile robot and the event occurring in the environment.

【0021】[0021]

【実施例】以下本発明の実施例を図面によって詳述す
る。前述の図1は、本発明の原理構成図であり、図2〜
図13は、本発明の一実施例を示した図であり、各事象
の、時間軸を含む探索空間での表現形態の例を示してお
り、図2は恒常的事象の場合の表現例を示し、図3は定
時変化事象の場合の表現例を示し、図4は、定時運転の
移動手段の場合の表現例を示し、図5は、任意時刻に利
用可能な定速度移動手段の場合の表現例を示し、図6
は、任意時刻に利用可能な定速度移動手段が多数ある場
合の表現例を示し、図7は、任意時刻に呼び出して利用
する定速度移動手段の表現例を示し、図8は、正確に予
測可能な移動物体(等速度運動の移動物体)の表現例を
示し、図9は、確率的に予測可能な移動物体(等速度運
動)の表現例を示し、図10は、確率的に予測可能な移
動物体が分岐する場合の表現例を示し、図11は,確率
的に予測可能な移動物体の分岐を、時間的に固定な確率
分布へ置き換える場合の表現例を示し、図12は、確率
的に予測可能な移動物体をセンシングにより発見した場
合の表現例を示し、図13は、移動ロボットの進行経路
が、確率的に予測可能な移動物体に挟まれている場合の
表現例を示している。
Embodiments of the present invention will be described in detail below with reference to the drawings. The above-mentioned FIG. 1 is a principle configuration diagram of the present invention, and FIG.
FIG. 13 is a diagram showing an embodiment of the present invention, showing an example of an expression form of each event in a search space including a time axis, and FIG. 2 is an example of an expression in the case of a constant event. FIG. 3 shows an example of expression in the case of a time-varying event, FIG. 4 shows an example of expression in the case of moving means for scheduled operation, and FIG. 5 shows a case of constant-speed moving means that can be used at any time. Figure 6 shows an example of expression
Shows an example of expression when there are many constant speed moving means available at an arbitrary time, FIG. 7 shows an example of expression of constant speed moving means called and used at an arbitrary time, and FIG. 8 shows accurate prediction. FIG. 9 shows an example of representation of a possible moving object (moving object with constant velocity motion), FIG. 9 shows an example of representation of a moving object (constant velocity motion) that can be predicted stochastically, and FIG. 11 shows an example of an expression when a moving object is branched, FIG. 11 shows an example of an expression when a branch of a moving object that can be predicted stochastically is replaced with a probability distribution that is temporally fixed, and FIG. FIG. 13 shows an example of an expression when a moving object that can be predicted in advance is detected by sensing, and FIG. 13 shows an example of an expression when the traveling route of a mobile robot is sandwiched between moving objects that can be predicted stochastically. There is.

【0022】本発明においては、地図や,移動物体の情
報が記述されていて、移動ロボットの経路探索に使用さ
れる2次元,又は、3次元の探索空間において、幾つか
の経路の候補を見つけて、コストの最小の経路を決定し
て、上記移動ロボットが移動する経路を探索する経路探
索方法であって、上記2次元,又は、3次元の探索空間
軸に、時間軸を追加して、時間的に変化する事象を、空
間軸での事象に置き換えて処理する手段、具体的には、
時間軸を含む探索空間において、時間的に存在位置が変
化しない事象,決まった時間に正確に生起する事象、電
車のように時刻表に従って、定時運転されている移動手
段等を、該時間軸を含む探索空間において、該探索空間
で表現できる他の事象に疑似化して、その疑似化された
事象も考慮して、該探索空間の格子,或いは、立方格子
のコスト評価をして、経路探索を行う手段が、本発明を
実施するのに必要な手段である。尚、全図を通して同じ
符号は同じ対象物を示している。
In the present invention, a map and information of a moving object are described, and several route candidates are found in a two-dimensional or three-dimensional search space used for route search of a mobile robot. A route search method for determining a route with the minimum cost and searching for a route along which the mobile robot moves, by adding a time axis to the two-dimensional or three-dimensional search space axis, A means for processing a time-varying event by replacing it with an event on the spatial axis, specifically,
In a search space including a time axis, an event in which the location does not change with time, an event that occurs accurately at a fixed time, a transportation means that is regularly operated in accordance with a timetable such as a train, is displayed in the time axis. In the including search space, by pseudo-simulating to other events that can be expressed in the search space, the pseudo-event is also taken into consideration, the cost of the lattice of the search space or the cubic lattice is evaluated, and the route search is performed. The means for carrying out are those necessary for carrying out the present invention. The same reference numerals indicate the same objects throughout the drawings.

【0023】以下、図1を参照しながら、図2〜図13
によって、本発明の時間軸も探索空間に取り入れた経路
探索方法,及び、装置の構成と動作を説明する。図1
は、本発明による時間軸も探索空間に取り入れた経路探
索装置の構成例を示している。
2 to 13 with reference to FIG.
The route search method in which the time axis of the present invention is also incorporated in the search space, and the configuration and operation of the apparatus will be described. Figure 1
Shows an example of the configuration of a route search device incorporating the time axis in the search space according to the present invention.

【0024】即ち、本発明の経路探索装置は、地図や,
移動物体の情報が記述されていて、移動ロボットの経路
探索に使用される2次元,又は、3次元の探索空間にお
いて、幾つかの経路の候補を見つけて、コストの最小の
経路を決定して、上記移動ロボットが移動する経路を探
索する経路探索装置であって、地図,移動物体のタイム
テーブル,移動物体の運動法則等を格納しているデータ
ベース 1と、移動ロボットが移動するときの確率分布予
測値を備えた、格子,又は、立方格子からなる地図を生
成するシミュレーション部 2と、該移動ロボットに対す
る確率分布予測値を備えた、格子, 又は、立方格子から
なる地図を、コストの格子, 又は、立方格子からなる地
図に変換するコスト計算部 3と、上記時間軸を含む探索
空間において、幾つかの経路の候補を見つけて、コスト
が最小の移動経路を決定する経路探索部 4とから構成さ
れる。(請求項16に記載の発明に対応) 以下、上記
経路探索装置を用いて、該時間軸を取り入れた探索空間
における各事象の処理例を以下に示す。ここで、説明の
便宜上、空間軸はx,又は、x,y、時間軸はtで表し
ている。
That is, the route searching device of the present invention is provided with a map,
In the two-dimensional or three-dimensional search space used to search the path of the mobile robot, which describes the information of the moving object, finds some candidates for the path and determines the path with the lowest cost. , A route search device for searching a route on which the mobile robot moves, a database 1 storing a map, a timetable of the moving object, a law of motion of the moving object, and a probability distribution when the mobile robot moves. A simulation unit 2 that generates a map made up of a grid or a cubic grid with prediction values, and a grid made up of a probability distribution prediction value for the mobile robot, or a map consisting of a cubic grid, a cost grid, Alternatively, the cost calculation unit 3 that converts the map to a cubic grid and the search space that includes the above time axis finds several route candidates and determines the travel route with the lowest cost. Composed of the route search unit 4 for. (Corresponding to the invention described in claim 16) Hereinafter, an example of processing of each event in the search space incorporating the time axis will be described using the route search device. Here, for convenience of description, the space axis is represented by x, or x, y, and the time axis is represented by t.

【0025】恒常的事象:(請求項1,2に記載の発明
に対応) ここでいう恒常的事象は、時間によって存在位置が変化
しない物体(障害物)の存在である。このような物体
を、本発明においては、図2に示した時間軸を含む3次
元の空間で捉えると、図示されているように、壁や柱と
して疑似化して扱うことができ、経路探索を行うことが
できる。従って、図示されている探索空間内において、
移動ロボットは、スリットの間を移動して、コスト最小
の経路を移動することができる。
Constant event: (corresponding to the invention according to claims 1 and 2) The constant event here is the existence of an object (obstacle) whose existence position does not change with time. In the present invention, if such an object is captured in a three-dimensional space including the time axis shown in FIG. 2, it can be treated as a wall or a pillar as shown in the figure, and the route search can be performed. It can be carried out. Therefore, in the search space shown,
The mobile robot can move between the slits to move along the path with the lowest cost.

【0026】定時変化事象:(請求項1,3に記載の発
明に対応) ここでいう定時変化事象は、決まった時間に正確に生起
することが判っている事象である。その例として、毎
日、定時に開閉の行われる出入り口や、信号機付交差点
がある。図3は、定時に開閉する出入り口の例を示して
おり、このような出入り口を、時間軸tを含む3次元の
空間として捉えると、窓として疑似化して扱うことがで
き、経路探索を行うことができる。従って、図示されて
いる探索空間内において、移動ロボットは、その窓を通
してコスト最小の経路を移動することができる。
Time-varying event: (corresponding to the invention described in claims 1 and 3) The time-varying event referred to here is an event that is known to occur accurately at a fixed time. Examples include entrances and exits that are opened and closed at regular times every day, and intersections with traffic lights. FIG. 3 shows an example of a doorway that opens and closes at a fixed time. If such a doorway is regarded as a three-dimensional space including the time axis t, it can be treated as a window, and a route search can be performed. You can Therefore, in the illustrated search space, the mobile robot can move the path with the lowest cost through its window.

【0027】定時運転の移動手段:(請求項1,4に記
載の発明に対応) 電車のように、時刻表(タイムテーブル)に従って、定
時運転されている移動手段の例である。図4は、このよ
うな移動手段を、時間軸tを含む3次元の空間での表現
例を示している。このように、このような移動手段は、
該3次元の空間として捉えると、図示されているように
トンネル、即ち、該移動手段に乗ってから所定時間待っ
た後、所定の速度で移動した後、所定の時間停止してい
るときに形成されるトンネルに疑似化して扱うことがで
き、移動ロボットは、該トンネルを通ってコスト最小の
経路を移動することができる。
Means of regular operation: (corresponding to the inventions of claims 1 and 4) This is an example of a means of regular operation in accordance with a timetable such as a train. FIG. 4 shows an example of representation of such moving means in a three-dimensional space including the time axis t. In this way, such transportation means
When viewed as the three-dimensional space, as shown in the figure, it is formed when a tunnel, that is, after waiting a predetermined time after getting on the moving means, moving at a predetermined speed and then stopping for a predetermined time. The mobile robot can move along a path with the lowest cost through the tunnel.

【0028】任意時刻に利用可能な定速度移動手段:
(請求項1,5に記載の発明に対応)この移動手段は、
ベルトコンベアや動く歩道のように、任意の時間に利用
可能な一定速度で動く移動手段である。この移動手段を
上記時間軸tを含む3次元空間として捉えると、図5に
示されているように、移動方向に制限のついた廊下,又
は、トンネルに疑似化して扱うことができ、移動ロボッ
トは、該移動手段を使用して、移動することができ、そ
の時の移動経路の軌跡は、例えば、図5に示したものと
なる。
Constant speed moving means available at any time:
(Corresponding to the invention of claims 1 and 5) This moving means,
It is a moving means that moves at a constant speed that can be used at any time, such as a belt conveyor or a moving sidewalk. When this moving means is regarded as a three-dimensional space including the time axis t, as shown in FIG. 5, it can be handled as a corridor or a tunnel with a restricted moving direction, and the moving robot can be handled. Can be moved using the moving means, and the locus of the moving route at that time is, for example, as shown in FIG.

【0029】上記の移動手段は、近似的には、定時運転
の移動手段が、連続して運行されているものとみなし、
上記時間軸tを含む3次元空間として捉えたとき、図6
に示されているように、トンネルが多数密着しているも
のとして疑似化することもできる。(請求項1,6に記
載の発明に対応) 任意時刻に呼び寄せて利用する移動手段:(請求項1,
7に記載の発明に対応) この移動手段は、エレベータ等のように、任意の時刻に
呼び寄せて利用する移動手段である。この場合、呼び出
してから利用可能になるまでの時間が不確定であるの
で、確率的な扱いが必要である。呼び寄せてからの利用
は、一定速度であるので、図7に示されているように、
任意時刻に利用でき、一定速度の移動手段と同様な扱い
ができる。実際の移動ロボットの移動軌跡は、図7の実
線のようになる。即ち、該移動手段を利用した部分は、
移動手段を呼び出して待っている部分と、該呼び寄せた
移動手段を利用して、一定の速度で移動している部分と
に分けられる。
Approximately, the above-mentioned moving means is regarded as one in which the moving means operating on a regular basis operates continuously,
When viewed as a three-dimensional space including the time axis t, FIG.
As shown in, it is possible to emulate as having many tunnels in close contact with each other. (Corresponding to the invention described in claims 1 and 6) A transportation means that is called at an arbitrary time and used:
Corresponding to the invention described in 7) This moving means is a moving means that is called at an arbitrary time and used, such as an elevator. In this case, probabilistic treatment is necessary because the time from calling to availability is uncertain. Since it is used at a constant speed after being called, as shown in FIG.
It can be used at any time, and can be handled in the same way as a means of moving at a constant speed. The actual movement trajectory of the mobile robot is as shown by the solid line in FIG. That is, the part using the moving means is
It is divided into a part that is waiting by calling the moving means and a part that is moving at a constant speed by using the called moving means.

【0030】経路計画の観点からは、移動手段を利用す
ることに決定してしまった後は、その利用仮定の詳細は
考える必要は無く、該移動手段を利用して、移動可能な
距離と、そのときの所要時間(コスト対応)だけが問題
となる。従って、これらの移動過程は、図7に示されて
いるように、見掛け上の速度を用いることで、任意の時
間に利用可能な一定速度で動作する移動手段と同様な疑
似化をすることができる。但し、待ち時間の部分は、不
確定であるので、平均待ち時間を求めるようにして、点
線で示されている見掛け上の移動速度を確率的に扱う必
要がある。
From the viewpoint of route planning, once it has been decided to use the moving means, it is not necessary to consider the details of its use assumption, and the moving distance and the movable distance using the moving means, Only the required time (corresponding to the cost) at that time becomes a problem. Therefore, as shown in FIG. 7, these movement processes can be simulated by using an apparent speed, similar to a moving means that operates at a constant speed that can be used at any time. it can. However, since the waiting time portion is uncertain, it is necessary to stochastically handle the apparent moving speed indicated by the dotted line by calculating the average waiting time.

【0031】正確に予測可能な移動物体:(請求項1,
8に記載の発明に対応) この移動物体は、時刻表(タイムテーブル)に従って移
動していたり、厳密な移動規則に従っていて、センシン
グして発見した時点で、正確に、その後の運動が予測で
きる移動物体(障害物)である。このような移動物体を
時間軸tを含む3次元空間として捉えると、図8に示さ
れているように、柱状の障害物として疑似化することが
できる。
Accurately predictable moving object: (claim 1,
(Corresponding to the invention described in 8) This moving object is moving according to a timetable or a strict moving rule, and the movement that can be accurately predicted after the sensing is detected. It is an object (obstacle). When such a moving object is regarded as a three-dimensional space including the time axis t, it can be simulated as a columnar obstacle as shown in FIG.

【0032】確率的に予測可能な移動物体:(請求項
1,9に記載の発明に対応) このような移動物体は、正確には予測することができな
いが、図1に示されているデータベース 1や, センシン
グによって得られた移動物体の情報を元に、シミュレー
ション部 2でのシミュレーションによって、確率的に
は、予測できる移動物体である。{図9〜図12参照) 先ず、等速度で移動する移動物体について例を上げる。
この等速度で運動している移動物体(障害物)を上記時
間軸tを含む3次元の空間で捉えると、図9〜図12で
示したように、円錐や、その組合わせで構成された障害
物として疑似化することができる。上記図9〜図12で
は、境界線の明確な円錐として描かれているが、実際に
は、該移動物体の予測精度や、該移動物体との接触の危
険度によって、上記のような境界線の明確な円錐として
疑似化する方法と、境界線の不明確な分布を持つ円錐と
して疑似化する方法とに使い分けが必要となる。
Probabilistically predictable moving object: (corresponding to the invention according to claims 1 and 9) Such a moving object cannot be predicted accurately, but the database shown in FIG. It is a moving object that can be stochastically predicted by the simulation in the simulation unit 2 based on 1 and information on the moving object obtained by sensing. (See FIGS. 9 to 12) First, an example will be given for a moving object that moves at a constant speed.
When a moving object (obstacle) moving at a constant velocity is captured in a three-dimensional space including the time axis t, the moving object (obstacle) is composed of a cone or a combination thereof as shown in FIGS. 9 to 12. It can be simulated as an obstacle. In FIGS. 9 to 12, the boundary line is depicted as a clear cone, but in reality, the boundary line as described above is determined depending on the prediction accuracy of the moving object and the risk of contact with the moving object. It is necessary to properly use the method of simulating as a clear cone of and the method of simulating as a cone having an unclear boundary line distribution.

【0033】図9は、等速度で移動する移動物体(障害
物)の予測の例である。円錐で疑似化されているのは、
センシングした速度の精度が悪く、不確実さがあること
による。(請求項9,10,11に記載の発明に対応) 図10は、等速度で移動する移動物体が、ある時点で分
岐する可能性がある場合の予測の例である。実際の適用
分野では、平面内を自由に移動することはなく、該移動
物体(例えば、人間,電車等)の進行方向前方に障害物
が存在したり、廊下の交差点に到達したときなどに、該
進行方向の予測の分岐が発生する。該分岐が発生した後
の移動についての予測は、各々の分岐方向での確率的な
移動予測と、どちらの方向に分岐するかの確率的な予測
との総合確率によって、該移動物体(障害物)の移動位
置の確率分布が計算される。(請求項9,12に記載の
発明に対応) 図11は、等速度で移動する移動物体の分岐の可能性が
多数ある場合の予測の例である。全ての分岐の可能性に
ついて、全てシミュレーションを行うことは、計算量が
膨大になることと、各々の分岐の確率の値が減少するこ
とから現実的ではなく、それぞれの分岐確率の値が、予
め、設定した閾値以下になったら、図11に示されてい
るように、時刻的に固定の確率分布と置き換える(具体
的には、前述の格子,立方格子に対して移動ロボットが
移動できる固定確率の値を設定する)必要がある。(請
求項9,13に記載の発明に対応) 図12は、等速度で移動する移動物体の分岐の予測をし
ているとき、ある時点でのセンシングによって、該予測
していた移動物体を発見し、その位置の確定がなされた
場合の例である。この場合には、位置の確定が行われた
時点で、それまで位置の予測をしていた該移動物体の以
後での予測を中止し、該検出された移動物体の予測シミ
ュレーション、即ち、具体的には、前述の格子,立方格
子に対して移動ロボットが移動できる確率の値を設定す
ることを開始する。(請求項9,14に記載の発明に対
応) 図13は、道路や廊下等の移動方向の制限された環境
で、確率的に移動位置の予測が可能な移動物体(障害
物)に、移動ロボットの移動経路が挟まれている状態を
示している。この場合には、先に行く程狭まるトンネル
として、該障害物を疑似化して、移動ロボットの経路探
索を行うことができる。(請求項9,15に記載の発明
に対応) このように、本発明の時間軸も探索空間に取り入れた経
路探索方法,及び装置は、地図や,移動物体の情報が記
述されていて、移動ロボットの経路探索に使用される2
次元,又は、3次元の探索空間軸に、時間軸tを追加し
て、時間的に変化する事象を、空間軸での事象に置き換
えて処理する。2次元空間で時間によって存在位置が変
化しない物体を存在を、時間軸tを含む3次元空間上
で、壁や柱に疑似化する。又、決まった時間に正確に生
起する事象、例えば、出入り口,信号機付交差点を、上
記時間軸tを含む3次元空間では、窓に疑似化する。
又、電車のように、時刻表に従って、定時運転される移
動手段を、上記時間軸tを含む3次元空間では、トンネ
ルに疑似化する。又、動く歩道のように、任意時間に利
用可能な一定速度で動く移動手段を、上記時間軸tを含
む3次元空間では、移動方向に制限のついた廊下,又
は、トンネルに疑似化して、移動ロボットの経路を探索
するようにしたところに特徴がある。
FIG. 9 shows an example of prediction of a moving object (obstacle) which moves at a constant speed. What is simulated by the cone is
This is because the accuracy of the sensed speed is poor and there is uncertainty. (Corresponding to the invention described in claims 9, 10 and 11) Fig. 10 is an example of prediction in the case where a moving object moving at a constant speed may branch at a certain time. In an actual application field, it does not move freely in a plane, and when there is an obstacle in front of the moving object (for example, a person, a train, etc.) in the traveling direction, or when an intersection of a corridor is reached, The prediction branch of the traveling direction occurs. Prediction of movement after the occurrence of the branch is based on the total probability of the stochastic movement prediction in each branching direction and the stochastic prediction of which direction the branching will take. ), The probability distribution of the moving position is calculated. (Corresponding to the invention described in claims 9 and 12) FIG. 11 is an example of prediction in the case where there are many possibilities of branching of a moving object that moves at a constant speed. It is not realistic to perform simulation for all the possibilities of all branches because the amount of calculation becomes enormous and the value of the probability of each branch decreases. , When the threshold value is less than or equal to the set threshold value, it is replaced with a probability distribution that is fixed in time as shown in FIG. 11 (specifically, the fixed probability that the mobile robot can move with respect to the above-mentioned lattice and cubic lattice). Must be set). (Corresponding to the invention described in claims 9 and 13) FIG. 12 shows that when a branch of a moving object moving at a constant speed is predicted, the predicted moving object is detected by sensing at a certain time. However, this is an example of the case where the position is confirmed. In this case, when the position is determined, the subsequent prediction of the moving object whose position has been predicted until then is stopped, and a prediction simulation of the detected moving object, that is, , The value of the probability that the mobile robot can move with respect to the above-mentioned lattice and cubic lattice is started. (Corresponding to the invention described in claims 9 and 14) FIG. 13 shows a case of moving to a moving object (obstacle) in which the moving position can be predicted stochastically in an environment where the moving direction is restricted such as a road or a corridor. The state where the movement path of the robot is sandwiched is shown. In this case, the obstacle can be simulated as a tunnel that narrows toward the beginning, and the route search of the mobile robot can be performed. (Corresponding to the invention described in claims 9 and 15) As described above, the route search method and device in which the time axis of the present invention is also incorporated in the search space, the map and the information of the moving object are described. Used for robot route search 2
A time axis t is added to a three-dimensional or three-dimensional search space axis, and a time-varying event is replaced with an event on the space axis for processing. An object whose existence position does not change with time in a two-dimensional space is simulated as a wall or a pillar in a three-dimensional space including the time axis t. Further, an event that occurs exactly at a fixed time, for example, an entrance / exit and an intersection with a traffic light is simulated as a window in a three-dimensional space including the time axis t.
In addition, like a train, a moving means that is operated on a regular basis according to a timetable is simulated as a tunnel in a three-dimensional space including the time axis t. In addition, like a moving walkway, a moving means that moves at a constant speed that can be used at any time is simulated in a three-dimensional space including the time axis t into a corridor or a tunnel with a restricted moving direction, The feature is that the route of the mobile robot is searched.

【0034】[0034]

【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、時間的に変化する事象が含まれる環境における
経路探索に対して、時間軸を探索空間に取り入れて、空
間軸での事象に置き換えて取り扱うことで、該時間的に
変化する事象を、時間的に変化しない物体に疑似化して
いるのs、時間的に変化しない環境に対する経路探索
法、例えば、公知の迷路法等を用いることができる。
又、環境の中で、移動する物体 (障害物) 等との衝突回
避と、経路探索とを統一して、経路探索を行うことがで
きる効果がある。
As described above in detail, according to the present invention, the time axis is incorporated in the search space for the route search in the environment including the time-varying event, and By handling it by replacing it with an event, the event that changes with time is simulated as an object that does not change with time. S A route search method for an environment that does not change with time, for example, a known maze method is used. Can be used.
In addition, there is an effect that avoiding a collision with a moving object (obstacle) or the like in the environment and the route search can be unified to perform the route search.

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

【図1】本発明の原理構成図FIG. 1 is a block diagram of the principle of the present invention.

【図2】本発明の一実施例を示した図(その1)FIG. 2 is a diagram showing an embodiment of the present invention (No. 1).

【図3】本発明の一実施例を示した図(その2)FIG. 3 is a diagram showing an embodiment of the present invention (part 2).

【図4】本発明の一実施例を示した図(その3)FIG. 4 is a diagram showing an embodiment of the present invention (part 3).

【図5】本発明の一実施例を示した図(その4)FIG. 5 is a diagram showing an embodiment of the present invention (No. 4).

【図6】本発明の一実施例を示した図(その5)FIG. 6 is a diagram showing an embodiment of the present invention (No. 5).

【図7】本発明の一実施例を示した図(その6)FIG. 7 is a diagram showing an embodiment of the present invention (No. 6).

【図8】本発明の一実施例を示した図(その7)FIG. 8 is a diagram showing an embodiment of the present invention (No. 7).

【図9】本発明の一実施例を示した図(その8)FIG. 9 is a view showing an embodiment of the present invention (No. 8).

【図10】本発明の一実施例を示した図(その9)FIG. 10 is a view showing an embodiment of the present invention (No. 9).

【図11】本発明の一実施例を示した図(その10)FIG. 11 is a diagram showing an embodiment of the present invention (No. 10).

【図12】本発明の一実施例を示した図(その11)FIG. 12 is a diagram showing an example of the present invention (Part 11).

【図13】本発明の一実施例を示した図(その12)FIG. 13 is a diagram showing an example of the present invention (part 12).

【図14】従来の移動ロボットの構成例を示した図FIG. 14 is a diagram showing a configuration example of a conventional mobile robot.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 データベース 2 シミュレー
ション部 3 コスト計算部 4 経路探索部
1 Database 2 Simulation part 3 Cost calculation part 4 Route search part

Claims (16)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】地図や,移動物体の情報が記述されてい
て、移動ロボットの経路探索に使用される2次元,又
は、3次元の探索空間において、幾つかの経路の候補を
見つけて、コストの最小の経路を決定して、上記移動ロ
ボットが移動する経路を探索する経路探索方法であっ
て、 上記2次元,又は、3次元の探索空間軸に、時間軸を追
加して、時間的に変化する事象を、空間軸での事象に置
き換えて処理することを特徴とする時間軸を探索空間に
取り入れた経路探索方法。
Claims: 1. A map or information of a moving object is described, and some route candidates are found in a two-dimensional or three-dimensional search space used for a route search of a mobile robot, and the cost is calculated. Is a route search method for determining a minimum route of the mobile robot and searching a route traveled by the mobile robot, wherein a time axis is added to the two-dimensional or three-dimensional search space axis to temporally A route search method that incorporates a time axis into a search space, which is characterized in that changing events are processed by replacing them with events on the space axis.
【請求項2】請求項1に記載の時間軸を探索空間に取り
入れた経路探索方法であって、時間によって存在位置が
変化しない恒常的事象を、時間軸を含む探索空間におい
て、固定物に疑似化して、経路探索を行うことを特徴と
する時間軸を探索空間に取り入れた経路探索方法。
2. A route search method incorporating the time axis according to claim 1 in a search space, wherein a constant event whose existence position does not change with time is simulated in a fixed object in a search space including the time axis. A route search method that incorporates a time axis into the search space, characterized by performing a route search.
【請求項3】請求項1に記載の時間軸を探索空間に取り
入れた経路探索方法であって、決まった時間に正確に生
起する定時変化事象を、時間軸を含む探索空間におい
て、窓に疑似化して、経路探索を行うことを特徴とする
時間軸を探索空間に取り入れた経路探索方法。
3. A route search method in which the time axis according to claim 1 is incorporated in a search space, wherein a time-varying event that accurately occurs at a fixed time is simulated in a window in a search space including the time axis. A route search method that incorporates a time axis into the search space, characterized by performing a route search.
【請求項4】請求項1に記載の時間軸を探索空間に取り
入れた経路探索方法であって、定時運転の移動手段を、
時間軸を含む探索空間において、トンネルに疑似化し
て、経路探索を行うことを特徴とする時間軸を探索空間
に取り入れた経路探索方法。
4. A route search method in which the time axis according to claim 1 is incorporated in a search space, wherein the means for performing scheduled operation comprises:
In a search space including a time axis, a route search method incorporating a time axis into the search space, which is characterized by simulating a tunnel and performing a route search.
【請求項5】請求項1に記載の時間軸を探索空間に取り
入れた経路探索方法であって、任意時刻に利用する定速
度移動手段を、時間軸を含む探索空間において、移動方
向に制限のついた廊下,又は、トンネルに疑似化して、
経路探索を行うことを特徴とする時間軸を探索空間に取
り入れた経路探索方法。
5. A route search method in which the time axis according to claim 1 is incorporated in a search space, wherein the constant velocity moving means used at an arbitrary time is restricted in the moving direction in the search space including the time axis. Simulate a corridor or a tunnel
A route search method that incorporates a time axis into the search space, which is characterized by performing a route search.
【請求項6】請求項1に記載の時間軸を探索空間に取り
入れた経路探索方法であって、任意時刻に利用する定速
度移動手段を、時間軸を含む探索空間において、近似的
にトンネルが多数密着しているものに疑似化して、経路
探索を行うことを特徴とする時間軸を探索空間に取り入
れた経路探索方法。
6. A route search method in which the time axis according to claim 1 is incorporated in a search space, wherein a constant speed moving means used at an arbitrary time is approximately a tunnel in a search space including the time axis. A route search method that incorporates a time axis into the search space, which is characterized by performing a route search by imitating a large number of objects that are in close contact with each other.
【請求項7】請求項1に記載の時間軸を探索空間に取り
入れた経路探索方法であって、任意時刻に呼び寄せて利
用する移動手段を、時間軸を含む探索空間において、確
率的な見掛け上の速度を有し、任意時刻に利用する定速
度移動手段に疑似化して、経路探索を行うことを特徴と
する時間軸を探索空間に取り入れた経路探索方法。
7. A route search method in which the time axis according to claim 1 is incorporated in a search space, wherein a moving means that is called and used at an arbitrary time is probabilistically apparent in a search space including the time axis. A route search method that incorporates a time axis into the search space, which is characterized by performing a route search by simulating a constant speed moving means that has the speed of, and is used at an arbitrary time.
【請求項8】請求項1に記載の時間軸を探索空間に取り
入れた経路探索方法であって、正確に予測できる移動物
体を、時間軸を含む探索空間において、柱状の障害物に
疑似化して、経路探索を行うことを特徴とする時間軸を
探索空間に取り入れた経路探索方法。
8. A route search method incorporating the time axis according to claim 1 in a search space, wherein a moving object that can be accurately predicted is simulated as a columnar obstacle in a search space including the time axis. , A route search method that incorporates a time axis into the search space, which is characterized by performing a route search.
【請求項9】請求項1に記載の時間軸を探索空間に取り
入れた経路探索方法であって、確率的に予測できる移動
物体を、時間軸を含む探索空間において、円錐や、その
組合わせで構成された障害物に疑似化して、経路探索を
行うことを特徴とする時間軸を探索空間に取り入れた経
路探索方法。
9. A route search method in which the time axis according to claim 1 is incorporated in a search space, wherein a moving object that can be predicted stochastically in a search space including the time axis is a cone or a combination thereof. A route search method that incorporates a time axis into the search space, characterized by performing a route search by simulating a constructed obstacle.
【請求項10】請求項9に記載の時間軸を探索空間に取
り入れた経路探索方法であって、確率的に予測できる移
動物体を、時間軸を含む探索空間において、上記円錐
や、その組合わせで構成された障害物に疑似化する際、
境界線の明確な円錐を用いて、経路探索を行うことを特
徴とする時間軸を探索空間に取り入れた経路探索方法。
10. A route search method in which the time axis according to claim 9 is incorporated in a search space, wherein a moving object that can be predicted stochastically, in the search space including the time axis, the cone or a combination thereof. When imitating an obstacle composed of
A route search method that incorporates a time axis into the search space, which is characterized by performing a route search using a clear boundary cone.
【請求項11】請求項9に記載の時間軸を探索空間に取
り入れた経路探索方法であって、確率的に予測できる移
動物体を、時間軸を含む探索空間において、上記円錐
や、その組合わせで構成された障害物に疑似化する際、
推定進行方向を中心軸とした、存在確率分布を用いて境
界線の不明確な円錐状に疑似化して、経路探索を行うこ
とを特徴とする時間軸を探索空間に取り入れた経路探索
方法。
11. A route search method in which the time axis according to claim 9 is incorporated in a search space, wherein a moving object that can be predicted stochastically, in the search space including the time axis, the cone or a combination thereof. When imitating an obstacle composed of
A route search method in which a time axis is incorporated into a search space, which is characterized by performing a route search by simulating a conical shape with an unclear boundary line using the existence probability distribution with the estimated traveling direction as the central axis.
【請求項12】請求項9に記載の時間軸を探索空間に取
り入れた経路探索方法であって、確率的に予測できる移
動物体を、時間軸を含む探索空間において、上記円錐
や、その組合わせで構成された障害物に疑似化する際、
進行方向に、複数の進行方向が存在する場合、該複数の
進行方向に対する、所定の確率による分岐をした障害物
に疑似化して、経路探索を行うことを特徴とする時間軸
を探索空間に取り入れた経路探索方法。
12. A route search method in which the time axis according to claim 9 is incorporated in a search space, wherein a moving object that can be predicted stochastically, in the search space including the time axis, the cone or a combination thereof. When imitating an obstacle composed of
When a plurality of traveling directions exist in the traveling direction, a time axis characterized by performing a route search by imitating an obstacle that branches at a predetermined probability with respect to the plurality of traveling directions is incorporated into the search space. Route search method.
【請求項13】請求項12に記載の時間軸を探索空間に
取り入れた経路探索方法であって、分岐の数が多い場
合、時間的に固定した確率分布を持つ障害物に疑似化し
て、経路探索を行うことを特徴とする時間軸を探索空間
に取り入れた経路探索方法。
13. A route search method in which the time axis according to claim 12 is incorporated in a search space, and when the number of branches is large, the route is simulated by an obstacle having a temporally fixed probability distribution. A route search method that incorporates a time axis into the search space characterized by conducting a search.
【請求項14】請求項9に記載の時間軸を探索空間に取
り入れた経路探索方法であって、確率的に予測できる移
動物体を、時間軸を含む探索空間において、上記円錐
や、その組合わせで構成された障害物に疑似化する際、
ある時点でのセンシングによって、該予測していた移動
物体を検出した場合には、位置の確定が行われた時点
で、以前に疑似化している障害物を消滅し、新たな、確
率分布による円錐で構成された障害物に疑似化して、経
路探索を行うことを特徴とする時間軸を探索空間に取り
入れた経路探索方法。
14. A route search method in which the time axis according to claim 9 is incorporated in a search space, wherein a moving object that can be predicted stochastically, in the search space including the time axis, the cone or a combination thereof. When imitating an obstacle composed of
When the predicted moving object is detected by sensing at a certain time, the obstacle simulated before is eliminated at the time when the position is determined, and a new cone based on the probability distribution is created. A route search method that incorporates a time axis into the search space, which is characterized by performing a route search by simulating an obstacle composed of.
【請求項15】請求項9に記載の時間軸を探索空間に取
り入れた経路探索方法であって、道路や,廊下等の移動
方向の制限された環境で、確率的に予測できる移動物体
に挟まれた状態で、経路探索を行う場合、該移動物体
を、該時間軸を含む探索空間において、先に行く程狭ま
るトンネルに疑似化して、経路探索を行うことを特徴と
する時間軸を探索空間に取り入れた経路探索方法。
15. A route search method in which the time axis according to claim 9 is incorporated in a search space, and the route is sandwiched between moving objects that can be predicted stochastically in an environment where the moving direction is restricted such as roads and corridors. When a route search is performed in a closed state, the moving object is simulated in a search space including the time axis into a tunnel that narrows toward the beginning, and the route search is performed. The route search method introduced in.
【請求項16】地図や,移動物体の情報が記述されてい
て、移動ロボットの経路探索に使用される2次元,又
は、3次元の探索空間において、幾つかの経路の候補を
見つけて、コストの最小の経路を決定して、上記移動ロ
ボットが移動する経路を探索する経路探索装置であっ
て、 地図,移動物体のタイムテーブル,移動物体の運動法則
等を格納しているデータベース部(1) と、移動ロボット
に対する確率分布予測値を備えた、格子, 又は、立方格
子からなる地図を生成するシミュレーション部(2) と、
該移動ロボットに対する確率分布予測値を備えた、格
子, 又は、立方格子からなる地図を、コストの格子, 又
は、立方格子からなる地図に変換するコスト計算部(3)
と、上記時間軸を含む探索空間において、幾つかの経路
の候補を見つけて、コストが最小の移動経路を決定する
経路探索部(4) とからなることを特徴とする時間軸を探
索空間に取り入れた経路探索装置。
16. A method for finding the cost of several routes in a two-dimensional or three-dimensional search space used for a route search of a mobile robot in which a map and information of a moving object are described. Is a route search device for determining a minimum route of a mobile robot and searching for a route along which the mobile robot moves. A database unit (1) storing a map, a timetable of a moving object, a law of motion of a moving object, etc. And a simulation unit (2) that generates a map composed of a grid or a cubic grid with a probability distribution prediction value for a mobile robot,
A cost calculation unit (3) for converting a map composed of a grid or a cubic grid with a probability distribution prediction value for the mobile robot into a cost grid or a map composed of a cubic grid.
And a route search unit (4) that finds several route candidates in the search space including the above time axis and determines the travel route with the lowest cost. Incorporated route search device.
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