JP2007313592A - 経路作成装置及び経路作成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数の次元の自由度で動作するロボットの障害物を回避する動作経路を高効率に作成する経路作成装置及び経路作成方法を提供することを課題とする。
【解決手段】複数の次元の自由度で動作するロボットの障害物を回避する動作経路を作成する経路作成装置１であって、障害物を認識する障害物認識手段２と、障害物認識手段２で認識した障害物とロボットとの相対的情報を算出する相対的情報算出手段４と、相対的情報算出手段４で算出した相対的情報に基づいてロボットを動作させる次元を設定する次元設定手段５と、次元設定手段５で設定した次元に応じた動作経路を作成する経路作成手段５とを備えることを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数の次元の自由度で動作するロボットの障害物を回避する動作経路を作成する経路作成装置及び経路作成方法に関する。

近年、各種産業用ロボットや人型ロボットなどの様々なロボットが開発されている。例えば、ロボットには、多数の関節を有し、関節間がリンクで連結され、各関節の動作によって多数の自由度を持つロボットがある。このようなロボットを動作させる場合、初期位置姿勢と目標位置姿勢が与えられ、初期位置姿勢から目標位置姿勢に至る経路を作成し、その経路に基づいてロボットの各関節を動作させる。さらに、このようなロボット全体を２次元平面内などで移動させるものもある。このようなロボットを動作や移動させる場合、ロボットの周辺に移動する障害物が存在すると、この移動障害物を回避するようにロボットを動作や移動させるための経路の作成は非常に難しくなる。これらロボットの経路の作成方法としては、例えば、３次元空間の中で複数の移動障害物を回避しながら移動する経路の計画方法であって、移動障害物の線形的な移動予測モデルに基づいて複数の移動経路を予め用意し、その複数の移動経路の中から選択することによって移動経路を作成する方法がある（非特許文献１参照）。また、障害物との斥力ポテンシャルと目標位置への引力ポテンシャルに基づいてロボットの動作経路を作成する方法がある（非特許文献２参照）。
特開平９−２１２２２９号公報 Ｊ．ＧＯ Ｔ．Ｖｕ Ｊ．Ｊ．Ｋｕｆｆｎｅｒ，Ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ Ｂｅｈａｖｏｉｒ ｆｏｒ Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ａｎｉｍａｔｉｏｎｓ，ＡＣＭ ＳＩＧＧＲＡＰＨ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｎｉｍａｔｉｏｎ，２００４ Ｏ．Ｋａｔｉｂ，Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ ｏｂｓｔａｃｌｅ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ ｆｏｒ Ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ ａｎｄ Ｍｏｂｉｌｅ Ｒｏｂｏｔｓ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ Ｒｅｓｅｒｃｈ，５（１），ｐｐ９０−９８，１９８６

移動障害物を回避するようにロボットの経路を作成する場合、ロボットの自由度の次元が多いほど、計算量が増大する。そのため、オンラインによりリアルタイムで多次元自由度のロボットを動作させる場合、このような移動障害物を回避するための経路を作成には計算時間を非常に要するので、リアルタイムでの経路作成が困難となり、実用上問題である。

そこで、本発明は、複数の次元の自由度で動作するロボットの障害物を回避する動作経路を高効率に作成する経路作成装置及び経路作成方法を提供することを課題とする。

本発明に係る経路作成装置は、複数の次元の自由度で動作するロボットの障害物を回避する動作経路を作成する経路作成装置であって、障害物を認識する障害物認識手段と、障害物認識手段で認識した障害物とロボットとの相対的情報を算出する相対的情報算出手段と、相対的情報算出手段で算出した相対的情報に基づいてロボットを動作させる次元を設定する次元設定手段と、次元設定手段で設定した次元に応じた動作経路を作成する経路作成手段とを備えることを特徴とする。

この経路作成装置では、障害物認識手段により、障害物を認識する。そして、経路作成装置では、相対的情報算出手段により、認識した障害物とロボットとの相対的情報を算出する。相対的情報としては、例えば、相対距離、相対速度、相対加速度である。さらに、経路作成装置では、次元設定手段により、相対的情報に基づいてロボットを動作させる次元を設定する。つまり、障害物とロボットとの相対的な関係から、ロボットの持つ複数の自由度うち幾つの自由度を使って動作させるかを決める。そして、経路作成装置では、経路作成手段により、設定した次元の自由度だけを用いてロボットを動作させる動作経路を作成する。このように、経路作成装置では、障害物とロボットとの相対的な関係から動作させる次元を絞るので、動作させない次元の自由度を考慮せずに経路を作成することができる。そのため、経路を作成するときの処理量を低減でき、処理を高速化でき、ロボットの動作経路を高効率に作成することができる。

なお、ロボットには、関節などによって動作する一般的なロボット以外にも、移動体も含むものとする。したがって、動作経路には、移動経路も含むものとする。

本発明の上記経路作成装置では、次元設定手段は、ロボットと障害物との相対距離が近いほど大きな次元を設定すると好適である。

この経路作成装置の次元設定手段では、ロボットと障害物との相対距離が近いほど大きな次元を設定する。障害物との距離が近いほど、障害物を回避することが困難になるので、多くの自由度でロボットを動作させる必要がある。逆に、障害物との距離が遠いほど、障害物を回避することが容易になるので、少ない自由度でロボットを動作させることが可能となる。

本発明の上記経路作成装置では、次元設定手段で設定した次元において、障害物認識手段で認識した障害物の形状に基づいてロボットの動作経路の候補の数を設定する経路候補数設定手段を備え、経路作成手段は、経路候補数設定手段で設定した数の動作経路の候補の中から選択することによって動作経路を作成する構成としてもよい。

この経路作成装置では、経路候補数設定手段により、認識した障害物の形状に基づいてロボットの動作経路の候補の数を設定する。そして、経路作成装置では、経路作成手段により、設定された数の動作経路の候補の中から障害物を回避する最適な動作経路を選択し、選択した動作経路によって動作経路を作成する。障害物の形状が複雑なほど、ロボットを多様に変化させて障害物を回避できるか否かを判定する必要があるので、多くの動作経路の候補が必要となる。逆に、障害物の形状が単純なほど、ロボットを多様に変化させないでも障害物を回避することが容易になるので、少ない動作経路の候補で十分となる。

本発明の上記経路作成装置では、次元設定手段で設定した次元において、障害物認識手段で認識した障害物の移動情報に基づいてロボットを動作させる種類を設定する動作種類設定手段を備える構成としてもよい。

この経路作成装置では、動作種類設定手段により、認識した障害物の移動情報に基づいてロボットの動作の種類を設定する。障害物の移動情報としては、例えば、位置、速度、加速度であり、特に、一定速度の移動か、可変速度で一定加速度の移動か、可変加速度の移動かである。ロボットを動作させる種類としては、例えば、移動動作の場合には一定速度の移動、可変速度かつ一定加速度の移動、可変加速度の移動、回転動作の場合には一定角速度の回転、可変角速度かつ一定角加速度の回転、可変角加速度の回転である。障害物が複雑な動きなほど、障害物を回避することが困難になるので、ロボットも複雑な動きが必要となる。逆に、障害物が単純な動きなほど、障害物を回避することが容易になるので、ロボットも単純な動きで十分となる。

本発明に係る経路作成方法は、複数の次元の自由度で動作するロボットの障害物を回避する動作経路を作成する経路作成方法であって、障害物を認識する障害物認識ステップと、障害物認識ステップで認識した障害物とロボットとの相対的情報を算出する相対的情報算出ステップと、相対的情報算出ステップで算出した相対的情報に基づいてロボットを動作させる次元を設定する次元設定ステップと、次元設定ステップで設定した次元に応じた動作経路を作成する経路作成ステップとを含むことを特徴とする。

本発明の上記経路作成方法では、次元設定ステップでは、ロボットと障害物との相対距離が近いほど大きな次元を設定すると好適である。さらに、本発明の上記経路作成方法では、次元設定ステップで設定した次元において、障害物認識ステップで認識した障害物の形状に基づいてロボットの動作経路の候補の数を設定する経路候補数設定ステップを含み、経路作成ステップでは、経路候補数設定ステップで設定した数の動作経路の候補の中から選択することによって動作経路を作成する構成としてもよい。また、本発明の上記経路作成方法では、次元設定ステップで設定した次元において、障害物認識ステップで認識した障害物の移動情報に基づいてロボットを動作させる種類を設定する動作種類設定ステップを含む構成としてもよい。

なお、上記の各経路作成方法は、上記の各経路作成装置と同様の作用効果を奏する。

本発明は、ロボットと障害物との相対的な関係により経路作成するときに自由度の次元を絞ることにより、複数の次元の自由度で動作するロボットの障害物を回避する動作経路を高効率に作成することができる。

以下、図面を参照して、本発明に係る経路作成装置及び経路作成方法の実施の形態を説明する。

本実施の形態では、本発明に係る経路作成装置及び経路作成方法を、多自由度リンク系の２次元平面を移動可能なロボットの動作経路を作成する経路作成装置に適用する。本実施の形態に係る経路作成装置は、ロボットが所定の位置から所定の位置までの動作するときに移動する障害物を回避するような動作経路を作成する。

図１〜図５を参照して、本実施の形態に係る経路作成装置１について説明する。図１は、本実施の形態に係る経路作成装置の構成図である。図２は、本実施の形態で適用されるロボットの一例である。図３は、本実施の形態で適用されるロボットの他の例である。図４は、本実施の形態に係る２次元行動モデルにおける行動候補モデルの一例である。図５は、本実施の形態に係る行動モデルの次元、行動候補モデルの数、モデルの種類の設定方法の説明図である。

経路作成装置１は、ロボットの行動候補モデルを予め用意し、移動障害物との相対的情報に基づいて行動候補モデルを選択的につなげながらロボットが最終位置姿勢に至るまでの動作経路を作成する。特に、経路作成装置１は、処理負荷を軽減するために、移動障害物との相対的情報に基づいて行動モデルの次元を設定する。そのために、経路作成装置１は、環境認識処理部２、データベース３、相対的情報算出部４、経路選択部５、経路出力部６を備えている。経路作成装置１の主要部はコンピュータ上あるいはロボット内の電子制御ユニットなどに構成され、特に、相対的情報算出部４、経路選択部５はハードディスクあるいはＲＯＭ内に格納された各アプリケーションプログラムをＲＡＭにロードし、ＣＰＵで実行することによって構成される。

なお、本実施の形態では、環境認識処理部２が特許請求の範囲に記載する障害物認識手段に相当し、相対的情報算出部４が特許請求の範囲に記載する相対的情報算出手段に相当し、経路選択部５が特許請求の範囲に記載する次元設定手段、経路候補数設定手段、動作種類設定手段及び経路作成手段に相当する。

まず、本実施の形態に適用されるロボットについて説明しておく。図２にはロボットの一例を示している。ロボットＲ１は、多数の関節Ｊ３，・・・，Ｊｎを備えており、関節間がリンクＬ３，・・・，Ｌｎ＋１で接続されている。また、ロボットＲ１は、末端のリンクＬ３の一端が台車Ｃに取り付けられ、先端のリンクＬｎ＋１の一端にハンドＨが取り付けられている。各関節Ｊ３，・・・，Ｊｎは、アクチュエータが内蔵されており、回転動作をそれぞれ行い、接続される２本のリンク間の角度Ｘ３，・・・，Ｘｎをそれぞれ変更する。台車Ｃは、駆動用モータと操舵用モータが設けられており、２次元平面上を移動し、ロボットＲ１の位置（Ｘ１，Ｘ２）を変更する。

このように、ロボットＲ１は、ｎ個の自由度を持つ。この自由度は、ｎ−２個の角度に対して座標軸及び２個の位置に対して座標軸を持つｎ次元座標空間（コンフィグレーション空間）における一点（Ｘ１，・・・，Ｘｎ）で表される。ロボットＲ１の先端部Ｔ（リンクＬｎ＋１とハンドＨとの取付部）の座標系（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３）は、コンフィグレーション空間から実際の３次元空間への非線形写像の値として、Ｙ１＝ｆ１（Ｘ１，・・・，Ｘｎ）、Ｙ２＝ｆ２（Ｘ１，・・・，Ｘｎ）、Ｙ３＝ｆ３（Ｘ１，・・・，Ｘｎ）で定義される。したがって、コンフィグレーション空間の（Ｘ１，・・・，Ｘｎ）を規定すると、（Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３）が決まる。なお、ロボットＲ１や移動障害物が実際に移動する空間は、２次元空間や３次元空間であり、移動空間と呼ぶ。

また、図３にはロボットの他の例を示している。ロボットＲ２は、人型のロボットであり、左右一対のアーム部Ａ１，Ａ２とハンドＨ１，Ｈ２を有している。ロボットＲ２は、台車Ｃで２次元平面上を移動可能であり、１０個の関節Ｊ３，・・・，Ｊ１２を備えており、１２個の自由度を持つ。ロボットＲ２は、自由度がコンフィグレーション空間における座標系（Ｘ１，・・・，Ｘ１２）で表される。ロボットＲ２の場合、コンフィグレーション空間の（Ｘ１，・・・，Ｘ１２）を規定すると、各先端部Ｔ１，Ｔ２の座標系（Ｙ１１，Ｙ１２，Ｙ１３）、（Ｙ２１，Ｙ２２，Ｙ２３）が決まる。

それでは、経路作成装置１の各部について説明する。環境認識処理部２は、ロボットの周辺の環境情報（特に、障害物情報）を認識する手段である。環境認識処理部２としては、例えば、カメラ、レンジファインダ、ミリ波センサ、超音波センサである。環境認識処理部２では、障害物の現在位置及び形状やサイズなどを認識し、さらに、障害物の速度、加速度、進行方向などを算出する。例えば、図３に示す人型ロボットの場合、顔部の目に相当する部分にカメラなどが取り付けされる。

データベース３は、ハードディスクあるいはＲＡＭの所定の領域に構成される。データベース３には、ロボットに関する情報及び経路モデルが記憶される。ロボットに関する情報は、ロボット全体や各部の質量、ロボット全体や各部の形状及びサイズ、ロボットの重心、関節の回転角度範囲、リンク長などである。経路モデルに関する情報は、ロボットの動作特性や移動特性などを考慮して予め用意され、ロボットの自由度の各次元の行動モデルの候補からなる。

行動モデルについて説明する。ロボットのｎ次元の自由度をコンフィグレーション空間における座標系（Ｘ１，Ｘ２，・・・・，Ｘｎ）とし、そのうち（Ｘ１，Ｘ２）の２次元の自由度を２次元平面上の移動の自由度とする。行動モデルは、単位時間Δｔの間に１次元〜ｎ次元の各次元のコンフィグレーション空間でロボットを動作させた場合の行動の標準となるものである。ここでは、説明を容易するために、図２を参照して、２次元平面上を移動する場合の２次元のコンフィグレーション空間での行動モデルについて説明する。この２次元行動モデルは、２次元コンフィグレーション空間の座標系（Ｘ１，Ｘ２）で表され、ｎ次元の自由度のうち２次元平面上の移動だけでロボットの動作（移動）を規定する行動モデルである。

ロボットは全方向（３６０°）に移動可能であるので、２次元行動モデルとして各方向に移動するための多数の候補モデルを設定可能である。したがって、データベース３には、２次元行動モデルについては、全方向に分布される所定数の行動候補モデルが記憶される。図４の例では、ロボットの進行方向を中心とした３方向への２次元行動候補モデルＭ１１，Ｍ１２，Ｍ１３と５方向への２次元行動候補モデルＭ１４、Ｍ１５，Ｍ１６（Ｍ１２と共通），Ｍ１７，Ｍ１８を示している。なお、関節における回転動作の場合、回転可能な範囲内で多数の候補モデルが設定可能である。

また、ロボットが移動する場合には速度や加速度を変化させることが可能なので、２次元行動モデルとして一定速度での移動、可変速度かつ一定加速度での移動、可変加速度での移動の候補モデルを設定可能である。したがって、データベース３には、２次元行動モデルについては、各方向の行動候補モデルについて３種類のモデル（一定速度のモデル、可変速度かつ一定加速度のモデル、可変加速度のモデル）がそれぞれ記憶される。図４の例では、３方向への２次元行動候補モデルの場合、一定速度（２次元移動モデル）の２次元候補モデルＭ１１，Ｍ１２，Ｍ１３、可変速度かつ一定加速度（２次元移動モデル＋２次元速度モデル）の２次元候補モデルＭ２１，Ｍ２２，Ｍ２３、可変加速度（２次元移動モデル＋２次元速度モデル＋２次元加速度モデル）の２次元候補モデルＭ３１，Ｍ３２，Ｍ３３を示している。なお、関節における回転動作の場合、一定角速度のモデル、可変角速度かつ一定角加速度のモデル、可変角加速度のモデルが設定可能である。

したがって、データベース３には、１次元〜ｎ次元の行動モデル毎に、方向の異なる所定数の行動候補モデルがそれぞれ記憶され、さらに、各方向の行動候補モデルについて３種類のモデル（一定速度のモデル、可変速度かつ一定加速度のモデル、可変加速度のモデル）がそれぞれ記憶される。いくつの方向の行動候補モデルを予め用意するかは、ロボットの移動動作や回転動作の特性、単位時間Δｔ、移動障害物の移動特性などを考慮して設定される。

相対的情報算出部４は、環境認識処理部２で認識した障害物とロボットとの相対的情報を算出する手段である。相対的情報算出部４では、単位時間Δｔ毎に、障害物とロボットの現在位置、速度、加速度、進行方向及び形状やサイズに基づいて、障害物とロボットとの相対距離、相対速度、相対加速度を算出する。なお、複数の障害物が認識された場合、各障害物との相対的情報をそれぞれ算出する。

経路選択部５は、相対的情報算出部４で算出した相対的情報に基づいて、行動モデルの次元を決定し、データベース３に記憶されている決定した次元の行動候補モデルから行動モデルを選択して動作経路を作成する。まず、経路選択部５では、単位時間Δｔ毎に、式（１）により、Ｋｈａｔｉｂの方法で用いられる斥力ポテンシャルＵを算出する。

ｘは、ロボットの現在のコンフィグレーション空間の座標系である。ａは正の重み係数である。ｆ（ｘ）は、ｘから障害物への最近接距離を表し、相対的情報算出部４で算出された相対距離が相当する。Ｒは、正の定数である。斥力ポテンシャルＵは、０以上であり、ロボットが障害物に近づくほど大きな値になり、接触すると無限大になる。また、斥力ポテンシャルＵは、ロボットと障害物とが一定距離Ｒより離れると０になる。このように、斥力ポテンシャルＵの変数ｘによる勾配ベクトルが、ロボットに働く斥力となる。

経路選択部５では、単位時間Δｔ毎に、斥力ポテンシャルＵの値に基づいて行動モデルの次元を設定する。図５に示すような斥力ポテンシャルＵの値に対する行動モデルの次元のバンドを予め用意しておき、そのバンドを参照して次元を設定する。この設定では、斥力ポテンシャルＵの値が大きいほど（つまり、ロボットと障害物との距離が近づくほど）、行動モデルの次元として大きな値を設定する。ロボットと障害物との距離が離れているほど、ロボットは障害物を回避することが容易になるので、ロボットを少ない次元の自由度で動作させる。一方、ロボットと障害物との距離が近づくほど、ロボットは障害物を回避することが難しくなるので、ロボットを多くの次元の自由度で動作させる。

経路選択部５では、単位時間Δｔ毎に、設定して次元の行動モデルにおいて、障害物の形状に基づいて経路作成に用いる行動候補モデルの数を設定する（図５参照）。この設定では、障害物の形状が複雑になるほど、行動候補モデルの数を増やす。障害物の形状が複雑なほど、ロボットを多様に変化させて障害物を回避するための判定をする必要があるので、ロボットを動作させるための候補を多くする。一方、障害物の形状が単純なほど、ロボットを多様に変化させないでも障害物を回避することができるので、ロボットを動作させるための候補を少なくてよい。

経路選択部５では、単位時間Δｔ毎に、設定して次元の行動モデルにおいて、障害物の移動情報に基づいてモデルの種類を設定する（図５参照）。この設定では、障害物の動きが複雑になるほど、ロボットの複雑な動きが可能なモデルとする。具体的には、障害物が一定速度で移動している場合には一定速度のモデルとし、障害物が一定加速度で移動している場合には可変速度かつ一定加速度のモデルとし、障害物が可変加速度で移動している場合には可変加速度のモデルとする。障害物の動きが単純なほど、ロボットは障害物を回避することが容易になるので、ロボットの動きも単純なもので対応する。一方、障害物の動きが複雑なほど、ロボットは障害物を回避することが難しくなるので、ロボットの動きも複雑なもので対応する。なお、障害物だけでの動きだけでなく、障害物とロボットとの相対的な動きに基づいてモデルの種類を設定してもよい。

行動モデルの次元、候補モデルの数、モデルの種類が決定すると、経路選択部５では、単位時間Δｔ毎に、データベース３の中から決定した次元、候補モデルの数、モデルの種類に対応する行動候補モデルを読み出す。読み出す際に、現時点のロボットの進行方向を中心として決定した候補モデルの数が均等配分されるように行動候補モデルを読み出す。図４に示す例の場合、例えば、２次元、候補の数が５、可変速度かつ一定加速度のモデルと決定した場合、進行方向の行動候補モデルＭ２６を中心として、行動候補モデルＭ２４、Ｍ２５，Ｍ２６，Ｍ２７，Ｍ２８を読み出す。

経路選択部５では、行動候補モデル毎に、現時点のロボットから行動候補モデル分を動作させたときのロボットの位置姿勢と障害物のΔｔ後の位置姿勢との相対距離を算出する。そして、経路選択部５では、その全ての行動候補モデルについての相対距離の中から最も長い相対距離を抽出し、その抽出した相対距離となる行動候補モデルを選択する。相対距離が最も長いということは、ロボットと障害物が最も干渉しない状態にあるということである。逆に、相対距離が短いほど、ロボットと障害物が干渉する可能性が高くなる。特に、相対距離が０やマイナス値の場合、ロボットと障害物が干渉状態である。さらに、経路選択部５では、この選択した行動候補モデルを用いて単位時間Δｔ後までの動作経路を作成する。なお、相対距離の算出については、相対的情報算出部４で行わせてもよい。

経路選択部５では、ロボットの最終位置姿勢に到達するまで、以上の処理を単位時間Δｔ毎に繰り返し行う。これによって、経路選択部５では、最終位置姿勢までの動作経路を作成する。

経路出力部６は、経路選択部５で作成した動作経路を出力する手段である。経路出力部６は、例えば、モニタ、プリンタ、ロボットを動作させる制御部との通信を行う通信装置である。また、経路出力部６は、ロボットを動作させる制御部としての機能を有する場合、動作経路における各位置姿勢のコンフィグレーション空間の座標系（台車の位置や各関節の角度）に従ってロボットの各関節のアクチュエータを駆動制御する。

図１を参照して、経路作成装置１の動作を説明する。経路作成装置１には、オペレータによって最終位置姿勢が入力される。環境認識処理部２では、ロボットの周辺の障害物の認識処理を行い、障害物の形状や現在位置を認識するとともに障害物の速度、加速度、進行方向などを算出する。

相対的情報算出部４では、単位時間Δｔ毎に、環境認識処理部２で認識した障害物情報を用いて、ロボットと障害物との相対的情報（相対距離など）を算出する。

経路選択部５では、単位時間Δｔ毎に、相対的情報算出部４で算出した相対距離を用いて、ロボットと障害物との斥力ポテンシャルＵを算出する。そして、経路選択部５では、斥力ポテンシャルＵに基づいて行動モデルの次元を決定する。さらに、経路選択部５では、その決定して次元の行動モデルにおいて、環境認識処理部２で認識した障害物の形状に基づいて経路作成に用いる行動候補モデルの数を決定するとともに、環境認識処理部２で求めた障害物の速度や加速度に基づいてモデルの種類を設定する。ここで決定された次元、候補モデルの数、モデルの種類の行動候補モデルだけを用いることにより、移動する障害物を回避可能なロボットの動作経路を作成することができる。

経路選択部５では、データベース３の全ての行動候補モデルの中から決定した次元、候補モデルの数、モデルの種類に対応した行動候補モデルを読み出す。ここで読み出される行動候補モデルは、データベース３に記憶される行動候補モデルの中の極一部であり、非常に少ない数である。そして、経路選択部５では、行動候補モデル毎に、現時点のロボットに行動候補モデル分を加味したロボットの位置姿勢と障害物のΔｔ後の位置姿勢との相対距離を算出する。さらに、経路選択部５では、読み出した行動候補モデルの中から相対距離が最も長くなる行動候補モデルを選択し、この選択した行動候補モデルを用いて動作経路を作成する。経路出力部６では、この経路選択部５で作成した動作経路を出力する。

相対的情報算出部４と経路選択部５では、ロボットが最終位置姿勢に到達するまで、上記の処理を単位時間Δｔ毎に繰り返し行う。これによって、移動する障害物を回避する最終位置姿勢までの動作経路が作成される。

この経路作成装置１によれば、ロボットと障害物との相対的情報に基づいて行動モデルの次元を設定することにより、ロボットの動作させる次元を絞ることができ、選択対象の行動候補モデルの数を低減することができる。そのため、経路を作成するときの処理量を低減でき、処理を高速化でき、ロボットの動作経路を高効率に作成することができる。また、ロボットが障害物に近づいた場合でも、ロボットの動作させる次元を拡大し、ロボットの多様な動きを可能とすることにより、移動障害物を回避できる動作経路を確実に作成することができる。

また、経路作成装置１によれば、障害物の形状に基づいて行動候補モデルの数を設定することにより、行動候補モデルの候補を絞ることができ、選択対象の行動候補モデルの数を低減することができる。これによって、更に、経路を作成するときの処理量を低減できる。また、障害物の形状が複雑な場合でも、行動候補モデルの数を増加することにより、移動障害物を回避できる動作経路を確実に作成することができる。

また、経路作成装置１によれば、障害物の移動情報に基づいてモデルの種類を設定することにより、ロボットの各次元に応じた動きを絞ることができ、選択対象の行動候補モデルの数を低減することができる。これによって、更に、経路を作成するときの処理量を低減できる。また、障害物の動きが複雑な場合でも、ロボットの複雑な動きも可能とすることにより、移動障害物を回避できる動作経路を確実に作成することができる。

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

例えば、本実施の形態では多数の関節を有し、関節間がリンクで連結され、各関節の回転動作によって多数の自由度を持ちかつ２次元平面を移動するロボットに適用したが、関節が伸縮動作などの他の動作を行うものでも適用可能であり、１次元的に移動するロボットや３次元空間を移動するロボットでも適用可能であり、ロボット全体が移動しないものでも適用可能であり、あるいは、関節を持たない単純な移動体にも適用可能である。移動体の場合、作成する経路としては移動経路となる。

また、本実施の形態では移動する障害物の場合に適用したが、移動しない障害物の場合にも適用可能である。

また、本実施の形態では行動候補モデルを予め用意してデータベースに記憶させ、行動候補モデルの中から選択して経路を作成する構成としたが、確率的手法や計算などによって経路を作成する構成としてもよい。

また、本実施の形態ではＫｈａｉｂ方法で用いられる斥力ポテンシャルＵにより次元を設定する構成としたが、斥力ポテンシャルとしてはロボット（移動体）と障害物とが近づけば大きな値をとるものであれば様々なものが適用でき、例えば、相対距離の逆数でもよい。

また、本実施の形態では障害物の形状に基づいて経路作成に用いる行動候補モデルの数を設定する構成としたが、経路作成に用いる行動候補モデルの数を予め設定した数としてもよい。

また、本実施の形態では障害物の移動情報（速度、加速度）に基づいてロボットを動作させる際のモデルの種類（一定速度のモデル、一定加速度のモデル、可変加速度のモデル）を設定する構成としたが、モデルの種類を予め設定してもよい。

本実施の形態に係る経路作成装置の構成図である。 本実施の形態で適用されるロボットの一例である。 本実施の形態で適用されるロボットの他の例である。 本実施の形態に係る２次元行動モデルにおける行動候補モデルの一例である。 本実施の形態に係る行動モデルの次元、行動候補モデルの数、モデルの種類の設定方法の説明図である。

符号の説明

１…経路作成装置、２…環境認識処理部、３…データベース、４…相対的情報算出部、５…経路選択部、６…経路出力部

Claims (8)

1. 複数の次元の自由度で動作するロボットの障害物を回避する動作経路を作成する経路作成装置であって、
   障害物を認識する障害物認識手段と、
   前記障害物認識手段で認識した障害物とロボットとの相対的情報を算出する相対的情報算出手段と、
   前記相対的情報算出手段で算出した相対的情報に基づいてロボットを動作させる次元を設定する次元設定手段と、
   前記次元設定手段で設定した次元に応じた動作経路を作成する経路作成手段と
   を備えることを特徴とする経路作成装置。
2. 前記次元設定手段は、ロボットと障害物との相対距離が近いほど大きな次元を設定することを特徴とする請求項１に記載する経路作成装置。
3. 前記次元設定手段で設定した次元において、前記障害物認識手段で認識した障害物の形状に基づいてロボットの動作経路の候補の数を設定する経路候補数設定手段を備え、
   前記経路作成手段は、前記経路候補数設定手段で設定した数の動作経路の候補の中から選択することによって動作経路を作成することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載する経路作成装置。
4. 前記次元設定手段で設定した次元において、前記障害物認識手段で認識した障害物の移動情報に基づいてロボットを動作させる種類を設定する動作種類設定手段を備えることを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載する経路作成装置。
5. 複数の次元の自由度で動作するロボットの障害物を回避する動作経路を作成する経路作成方法であって、
   障害物を認識する障害物認識ステップと、
   前記障害物認識ステップで認識した障害物とロボットとの相対的情報を算出する相対的情報算出ステップと、
   前記相対的情報算出ステップで算出した相対的情報に基づいてロボットを動作させる次元を設定する次元設定ステップと、
   前記次元設定ステップで設定した次元に応じた動作経路を作成する経路作成ステップと
   を含むことを特徴とする経路作成方法。
6. 前記次元設定ステップでは、ロボットと障害物との相対距離が近いほど大きな次元を設定することを特徴とする請求項５に記載する経路作成方法。
7. 前記次元設定ステップで設定した次元において、前記障害物認識ステップで認識した障害物の形状に基づいてロボットの動作経路の候補の数を設定する経路候補数設定ステップを含み、
   前記経路作成ステップでは、前記経路候補数設定ステップで設定した数の動作経路の候補の中から選択することによって動作経路を作成することを特徴とする請求項５又は請求項６に記載する経路作成方法。
8. 前記次元設定ステップで設定した次元において、前記障害物認識ステップで認識した障害物の移動情報に基づいてロボットを動作させる種類を設定する動作種類設定ステップを含むことを特徴とする請求項５〜請求項７のいずれか１項に記載する経路作成方法。
   

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