JP2012187697A - Robot trajectory planning system and trajectory planning method - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a robot trajectory planning system that can improve the success rate of trajectory planning by a small number of nodes.SOLUTION: The robot trajectory planning system 10 includes: a graph structure search processing means for adding a start node and a goal node to a graph structure stored in a graph structure data storing means, further adding nodes to a surrounding space of a hand in a target posture and connecting the added nodes with adjacent nodes by an edge to search a path that connects the start node with the goal node; and a node validity determination means for determining whether the posture defined by the nodes comprising the path searched by the graph structure search processing means interferes with environmental information, and when determining that the posture interferes with the environmental information, excluding the nodes from the graph structure.

Description

本発明は、ロボットの軌道計画システム及び軌道計画方法に関する。   The present invention relates to a trajectory planning system and a trajectory planning method for a robot.

ロボットは、環境情報を反映したロボットアームの軌道計画を、様々に変化する環境下においても自律的に行うことが求められる。ここで、ロボットアームの軌道計画とは、ロボット自身と環境とが干渉しないように、ロボットアームのエンドエフェクタの位置姿勢が、初期姿勢から最終姿勢へと到達するような関節軸情報の系列を求める問題である。   A robot is required to autonomously perform a trajectory plan of a robot arm reflecting environmental information even in various changing environments. Here, the trajectory plan of the robot arm refers to a series of joint axis information in which the position and orientation of the end effector of the robot arm reach from the initial posture to the final posture so that the robot itself and the environment do not interfere with each other. It is a problem.

この問題の解法の一つとして、ロボットの関節軸情報であるノードを複数有したグラフ構造を使用する手法が知られている。当該グラフ構造では、ノード間がエッジにより接続され、初期姿勢であるスタートノードから最終姿勢であるゴールノードへと至るノードの系列である経路が探索される。このようなグラフ構造を使用して軌道計画を行う技術が、例えば、特許文献１に開示されている。   As one of solutions to this problem, a technique is known that uses a graph structure having a plurality of nodes that are joint axis information of a robot. In the graph structure, nodes are connected by edges, and a route that is a sequence of nodes from a start node that is an initial posture to a goal node that is a final posture is searched. A technique for performing trajectory planning using such a graph structure is disclosed in Patent Document 1, for example.

特許文献１には、最終位置を複数設定することで、取り得る経路を多くして適切な軌道を設定し易くしている。   In Patent Document 1, by setting a plurality of final positions, it is easy to set an appropriate trajectory by increasing the possible paths.

特開２００６−４８３７２号公報JP 2006-48372 A

上述のようなグラフ構造を使用した手法において、軌道計画を確実に行うためにノードの数を多くすると、軌道の探索に時間が掛る。このことは、特許文献１に開示されている技術のように、最終位置を複数設定した場合も同様のことが言える。
一方、軌道の探索に掛る時間を短縮するためにノードの数を少なくすると、軌道の探索を失敗する可能性がある。 In the method using the graph structure as described above, if the number of nodes is increased in order to perform the trajectory planning reliably, it takes time to search for the trajectory. The same applies to the case where a plurality of final positions are set as in the technique disclosed in Patent Document 1.
On the other hand, if the number of nodes is reduced in order to shorten the time required for trajectory search, trajectory search may fail.

本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、少ないノードで軌道計画の成功率を向上させることができる、ロボットの軌道計画システム及び軌道計画方法を提供することを目的とするものである。   The present invention has been made to solve such a problem, and an object thereof is to provide a trajectory planning system and a trajectory planning method for a robot that can improve the success rate of trajectory planning with a small number of nodes. To do.

本発明の一形態に係るロボットの軌道計画システムは、
グラフ構造を用いたロボットの軌道設計システムであって、
前記ロボットの周辺の環境の環境情報を取得する環境認識手段と、
前記ロボットのハンド及びアームの関節軸情報を示すノードと、前記ノード間を接続するエッジと、を有するグラフ構造を格納するグラフ構造データ格納手段と、
前記グラフ構造データ格納手段に格納されている前記グラフ構造に対して、前記ハンド及び前記アームの初期姿勢を示すスタートノード、及び前記ハンド及び前記アームの最終姿勢を示すゴールノードを追加し、さらに前記ゴールノードで示される、最終姿勢の前記ハンドの周辺空間にノードを追加して、追加した前記ノードと、当該ノードに隣接するノードとをエッジで接続し、前記スタートノードから前記ゴールノードまでを結ぶ経路を探索するグラフ構造探索処理手段と、
前記グラフ構造探索処理手段により探索された経路に含まれるノードについて、当該ノードが示す姿勢が、前記環境認識手段により取得された前記環境情報と干渉するか否かを判定し、干渉していると判定した場合には、当該ノードを前記グラフ構造から除外するノード有効性判定手段と、
を備える。 A trajectory planning system for a robot according to an aspect of the present invention includes:
A trajectory design system for a robot using a graph structure,
Environment recognition means for acquiring environment information of the environment around the robot;
Graph structure data storage means for storing a graph structure having a node indicating joint axis information of the hand and arm of the robot, and an edge connecting the nodes;
A start node indicating an initial posture of the hand and the arm and a goal node indicating a final posture of the hand and the arm are added to the graph structure stored in the graph structure data storage unit, and the A node is added to the peripheral space of the hand in the final posture indicated by the goal node, the added node and a node adjacent to the node are connected by an edge, and the start node to the goal node are connected. A graph structure search processing means for searching for a route;
For a node included in a route searched by the graph structure search processing unit, it is determined whether or not the attitude indicated by the node interferes with the environment information acquired by the environment recognition unit. If determined, node validity determination means for excluding the node from the graph structure;
Is provided.

前記グラフ構造探索処理手段は、最終姿勢の前記ハンドの後方空間にノードを追加すること、が好ましい。
前記グラフ構造探索処理手段は、前記ノードを半円弧上に略等間隔で追加すること、が好ましい。
前記グラフ構造探索処理手段は、前記ノードを仮想半円球内に追加すること、が好ましい。 The graph structure search processing means preferably adds a node to the rear space of the hand in the final posture.
The graph structure search processing means preferably adds the nodes on a semicircular arc at substantially equal intervals.
The graph structure search processing means preferably adds the node in a virtual hemisphere.

本発明の一形態に係るロボットの軌道設計方法は、
グラフ構造を用いたロボットの軌道設計方法であって、
前記ロボットの周辺の環境の環境情報を取得するステップと、
前記ロボットのハンド及びアームの関節軸情報を示すノードと、前記ノード間を接続するエッジと、を有するグラフ構造に対して、前記ハンド及び前記アームの初期姿勢を示すスタートノード、及び前記ハンド及び前記アームの最終姿勢を示すゴールノードを追加し、さらに前記ゴールノードで示される、最終姿勢の前記ハンドの周辺空間にノードを追加して、追加した前記ノードと、当該ノードに隣接するノードとをエッジで接続し、前記スタートノードから前記ゴールノードまでを結ぶ経路を探索するステップと、
探索された経路に含まれるノードについて、前記ノードが示す姿勢が、取得された前記環境情報と干渉するか否かを判定し、干渉していると判定した場合には、前記ノードを前記グラフ構造から除外するステップと、
を備える。 A robot trajectory design method according to an aspect of the present invention includes:
A robot trajectory design method using a graph structure,
Obtaining environmental information of the environment around the robot;
For a graph structure having a node indicating joint axis information of the robot hand and arm and an edge connecting the nodes, a start node indicating an initial posture of the hand and the arm, and the hand and the A goal node indicating the final posture of the arm is added, and a node is further added to the peripheral space of the hand in the final posture indicated by the goal node, and the added node and a node adjacent to the node are edged And searching for a route connecting from the start node to the goal node;
For a node included in the searched route, it is determined whether the attitude indicated by the node interferes with the acquired environment information. If it is determined that there is an interference, the node is represented by the graph structure. Steps to exclude from,
Is provided.

以上、説明したように、本発明によると、少ないノードで軌道計画の成功率を向上させることができる、ロボットの軌道計画システム及び軌道計画方法を提供することができる。   As described above, according to the present invention, it is possible to provide a trajectory planning system and a trajectory planning method for a robot that can improve the success rate of trajectory planning with a small number of nodes.

実施の形態に係るロボットの概略構成を示す全体図である。1 is an overall view showing a schematic configuration of a robot according to an embodiment. 実施の形態に係るロボットの軌道計画システムの構成図である。1 is a configuration diagram of a robot trajectory planning system according to an embodiment. 実施の形態に係るロボットの全身軌道計画部の構成図である。It is a block diagram of the whole body trajectory plan part of the robot which concerns on embodiment. 実施の形態に係るグラフ構造の概念図である。It is a conceptual diagram of the graph structure which concerns on embodiment. 追加するノードとハンドとの配置関係を示す概略図である。It is the schematic which shows the arrangement | positioning relationship between the node and hand to add. 実施の形態に係る軌道計画処理のフローチャート図である。It is a flowchart figure of the trajectory plan process which concerns on embodiment. （ａ）は、追加したノードとハンドとの配置関係を概略的に示す平面図である。（ｂ）は、追加したノードとハンドとの配置関係を概略的に示す側面図である。(A) is a top view which shows roughly the arrangement | positioning relationship between the added node and a hand. (B) is a side view schematically showing an arrangement relationship between an added node and a hand. 追加したノードとハンドとの異なる配置関係を示す概略図である。It is the schematic which shows the different arrangement | positioning relationship between the added node and a hand. 軌道探索の様子を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the mode of an orbit search.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。なお、以下では、本文中の説明においては、必要に応じそれ以前に述べた符号を用いるものとする。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the following, in the description in the text, the symbols described before are used as necessary.

図１は、本実施の形態に係るロボットの概略構成を示す全体図である。
図１では、ロボット１００の外観構成を例示しており、ロボット１００は、胴体１と、胴体１に連結されたアーム２と、アーム２に連結されたハンド３と、を備えている。アーム２は、複数の関節と、関節を介して接続される複数のリンクと、を備えている。また、ハンド３は、手首関節を介してアーム２の端部に連結されている。なお、詳細についての図示は省略するが、ハンド３は、掌部と、関節を介して掌部に接続される複数本の指と、を備えていてもよい。各指は、複数の指関節と、指関節を介して接続される複数のリンクと、を備えていてもよい。 FIG. 1 is an overall view showing a schematic configuration of the robot according to the present embodiment.
FIG. 1 illustrates an external configuration of the robot 100, and the robot 100 includes a body 1, an arm 2 connected to the body 1, and a hand 3 connected to the arm 2. The arm 2 includes a plurality of joints and a plurality of links connected via the joints. The hand 3 is connected to the end of the arm 2 via a wrist joint. In addition, although illustration about a detail is abbreviate | omitted, the hand 3 may be provided with the palm part and the several finger | toe connected to a palm part via a joint. Each finger may include a plurality of finger joints and a plurality of links connected via the finger joints.

各関節に備えられたモーターなどのアクチュエータ（不図示）が駆動されることで、各関節は、所望の角度及び角速度で動作する。その結果、各座標系において、ロボット１００の全身の位置及び姿勢と、手先の位置及び姿勢と、を所望の位置及び姿勢に制御することができる。このように、アクチュエータは、ロボット１００が動作する際の、動力発生手段に相当する。   By driving an actuator (not shown) such as a motor provided in each joint, each joint operates at a desired angle and angular velocity. As a result, in each coordinate system, the position and posture of the whole body of the robot 100 and the position and posture of the hand can be controlled to a desired position and posture. Thus, the actuator corresponds to power generation means when the robot 100 operates.

ロボット１００は、ユーザから指定される様々なタスク（環境内に存在する物体に対する作業）を実行する。例えば、ロボット１００は、環境内に存在する物体を、ハンド３により把持する。ロボット１００は、このようなタスクを実行するためにアーム２及びハンド３の軌道計画を実行し、計画した軌道に追従するように、各関節を駆動制御する。なお、軌道とは、初期姿勢を示す関節角度ベクトルから最終姿勢を示す関節角度ベクトルへと至る関節角度ベクトルの系列であり、後述するグラフ構造を用いて求められる。   The robot 100 executes various tasks specified by the user (operations on objects existing in the environment). For example, the robot 100 grips an object existing in the environment with the hand 3. The robot 100 executes a trajectory plan of the arm 2 and the hand 3 in order to execute such a task, and drives and controls each joint so as to follow the planned trajectory. The trajectory is a series of joint angle vectors from the joint angle vector indicating the initial posture to the joint angle vector indicating the final posture, and is obtained using a graph structure described later.

図２は、本実施の形態に係るロボットの軌道計画システムの構成図である。軌道計画システム１０は、環境認識部１１と、タスク管理部１２と、最終全身位置・姿勢決定部１３と、初期全身位置・姿勢取得部１４と、全身軌道計画部１５と、補間部１６と、モーター駆動部１７と、を備えている。   FIG. 2 is a configuration diagram of the robot trajectory planning system according to the present embodiment. The trajectory planning system 10 includes an environment recognition unit 11, a task management unit 12, a final whole body position / posture determination unit 13, an initial whole body position / posture acquisition unit 14, a whole body trajectory plan unit 15, an interpolation unit 16, And a motor drive unit 17.

環境認識部１１は、ロボット１００の周辺の環境の環境情報を取得する。環境認識部１１は、各種のセンサを用いて構成され、ロボット１００の周辺の環境内に存在する物体の位置や形状などの環境情報を取得する。センサには、例えば、ステレオカメラやレーザーレンジファインダを用いることができ、環境認識部１１は、環境内の物体について３次元の点群情報を取得し、ロボット１００から物体までの距離情報を取得することができる。環境認識部１１は、取得した物体の距離情報に基づいて、環境内の物体を、例えば、直方体形状のボクセル情報や、３次元の物体モデルとして生成し、環境情報としてタスク管理部１２と、最終全身位置・姿勢決定部１３と、全身軌道計画部１５と、に出力する。   The environment recognition unit 11 acquires environment information about the environment around the robot 100. The environment recognition unit 11 is configured using various sensors, and acquires environment information such as the position and shape of an object present in the environment around the robot 100. For example, a stereo camera or a laser range finder can be used as the sensor, and the environment recognition unit 11 acquires three-dimensional point cloud information about an object in the environment and acquires distance information from the robot 100 to the object. be able to. The environment recognition unit 11 generates an object in the environment as, for example, a rectangular parallelepiped voxel information or a three-dimensional object model based on the acquired distance information of the object. Output to the whole body position / posture determination unit 13 and the whole body trajectory planning unit 15.

タスク管理部１２は、ロボット１００に実行させるタスクを管理する。タスク管理部１２は、タスクの内容に応じて、環境認識部１１で取得した環境情報から必要な情報を取得する。なお、タスクの内容は、軌道計画システム１０に備えられたインタフェース（不図示）を介してユーザにより入力されるものとしてもよい。   The task management unit 12 manages tasks to be executed by the robot 100. The task management unit 12 acquires necessary information from the environment information acquired by the environment recognition unit 11 according to the content of the task. The contents of the task may be input by the user via an interface (not shown) provided in the trajectory planning system 10.

例えば、物体を把持するタスクでは、ロボット１００に把持させる物体、その把持方法などを示す情報がタスクに含まれており、タスク管理部１２は、環境認識部１１で取得した環境情報から、把持対象となる物体を示す情報と、その形状や位置・姿勢などを示す情報などを取得する。   For example, in the task of grasping an object, information indicating the object to be grasped by the robot 100, the grasping method thereof, and the like are included in the task, and the task management unit 12 can grasp the object to be grasped from the environment information acquired by the environment recognition unit 11. Information indicating the object to be obtained, information indicating its shape, position, posture, and the like are acquired.

最終全身位置・姿勢決定部１３は、環境情報と、タスク管理部１２から出力されたタスク情報から、タスク実行時のロボット１００の最終全身位置・姿勢を決定する。   The final whole body position / posture determination unit 13 determines the final whole body position / posture of the robot 100 during task execution from the environment information and the task information output from the task management unit 12.

初期全身位置・姿勢取得部１４は、タスク管理部１２から出力されたタスク情報から、タスク実行時のロボット１００の初期全身位置・姿勢を取得する。なお、初期全身位置・姿勢は、ロボット１００の現在の位置・姿勢をそのまま与えるものとしてもよい。   The initial whole body position / posture acquisition unit 14 acquires the initial whole body position / posture of the robot 100 during task execution from the task information output from the task management unit 12. The initial whole body position / posture may be the same as the current position / posture of the robot 100.

全身軌道計画部１５は、環境情報と、最終全身位置・姿勢と、初期全身位置・姿勢と、に基づいて、ロボット１００の全身の軌道計画を行う。軌道計画は各部位についての軌道を探索することで行われ、初期全身位置・姿勢から最終全身位置・姿勢へと至る軌道であって、かつ、環境と干渉しない軌道が計画される。なお、全身軌道計画部１５の詳細については後述する。   The whole body trajectory planning unit 15 performs trajectory planning for the whole body of the robot 100 based on the environment information, the final whole body position / posture, and the initial whole body position / posture. Trajectory planning is performed by searching the trajectory for each part, and a trajectory from the initial whole body position / posture to the final whole body position / posture that does not interfere with the environment is planned. The details of the whole body trajectory planning unit 15 will be described later.

補間部１６は、全身軌道計画部１５で求められた全身関節軌道を、モーターを駆動する制御周期に合わせて適切となるように補間する。補間部１６により、全身軌道計画部１５で求めた軌道と比較してより滑らかな軌道が求められる。補間部１６は、その軌道に含まれる関節角度ベクトルに基づいてロボット１００のアクチュエータ（モーター）へのモーター指令値を生成する。   The interpolating unit 16 interpolates the whole body joint trajectory obtained by the whole body trajectory planning unit 15 so as to be appropriate according to the control cycle for driving the motor. A smoother trajectory is obtained by the interpolation unit 16 as compared with the trajectory obtained by the whole body trajectory planning unit 15. The interpolation unit 16 generates a motor command value for the actuator (motor) of the robot 100 based on the joint angle vector included in the trajectory.

モーター駆動部１７は、補間部１６で求められたモーター指令値に基づいて、フィードバック制御を行う。   The motor drive unit 17 performs feedback control based on the motor command value obtained by the interpolation unit 16.

次に、図３乃至図９を参照して、全身軌道計画部１５の詳細について説明する。
図３は、全身軌道計画部１５の構成図である。全身軌道計画部１５は、グラフ構造データ格納部１５１と、探索用グラフ構造データ保持部１５２と、グラフ構造生成処理部１５３と、グラフ構造探索処理部１５４と、ノード有効性判定処理部１５５と、を備えている。 Next, the details of the whole body trajectory planning unit 15 will be described with reference to FIGS. 3 to 9.
FIG. 3 is a configuration diagram of the whole body trajectory planning unit 15. The whole body trajectory planning unit 15 includes a graph structure data storage unit 151, a search graph structure data holding unit 152, a graph structure generation processing unit 153, a graph structure search processing unit 154, a node validity determination processing unit 155, It has.

グラフ構造データ格納部１５１は、複数のグラフ構造を格納しており、本実施の形態では、部位ごとのグラフ構造を格納している。本実施の形態では、ロボット１００の全身の全ての関節軸を表現したグラフ構造を利用して軌道計画を行うことに代えて、部位ごとに用意したグラフ構造を利用して、部位ごとに軌道を計画する。例えば、グラフ構造データ格納部１５１に格納されるグラフ構造には、アーム２及びハンド３のグラフ構造が含まれる。   The graph structure data storage unit 151 stores a plurality of graph structures, and stores a graph structure for each part in the present embodiment. In the present embodiment, instead of performing a trajectory plan using a graph structure representing all joint axes of the whole body of the robot 100, a trajectory for each part is obtained using a graph structure prepared for each part. To plan. For example, the graph structure stored in the graph structure data storage unit 151 includes the graph structures of the arm 2 and the hand 3.

図４は、グラフ構造の概念図である。図５は、最終姿勢のハンド３と追加したノードａ１〜ａ６との位置関係を示す図である。但し、図４では、経路を簡潔に示すために、図５において追加されたノードとして図示されている一部のノードａ３〜ａ６を省略している。   FIG. 4 is a conceptual diagram of the graph structure. FIG. 5 is a diagram illustrating a positional relationship between the hand 3 in the final posture and the added nodes a1 to a6. However, in FIG. 4, some nodes a <b> 3 to a <b> 6 illustrated as added nodes in FIG.

グラフ構造２０は、複数のノードｑ１〜ｑ９と、ノード間を接続する線分（以下、エッジと称する場合がある。）と、を有している。グラフ構造２０を用いて、スタートノードＳとゴールノードＧとを結ぶ経路が探索される。グラフ構造のノード構成は、タスクの内容を考慮してユーザにより設定されており、各ノードは、ユーザにより予め注意深く選ばれている。   The graph structure 20 includes a plurality of nodes q1 to q9 and a line segment (hereinafter sometimes referred to as an edge) connecting the nodes. Using the graph structure 20, a route connecting the start node S and the goal node G is searched. The node structure of the graph structure is set by the user in consideration of the contents of the task, and each node is carefully selected in advance by the user.

なお、ノードは、ハンドの関節軸θ１及びアームの関節軸θ２（但し、ハンドが複数の関節軸を有する場合には、θ１はベクトルを示し、同様にアームが複数の関節軸を有する場合には、θ２はベクトルを示す。）の情報等を持つ。また、エッジは、ノード間の距離情報を持つ。   The node is a joint axis θ1 of the hand and a joint axis θ2 of the arm (however, when the hand has a plurality of joint axes, θ1 indicates a vector, and similarly when the arm has a plurality of joint axes) , Θ2 represents a vector). An edge has distance information between nodes.

探索用グラフ構造データ保持部１５２は、軌道探索に用いるグラフ構造を一時的に保持する。例えば、軌道探索に使用中のグラフ構造を探索用グラフ構造データ保持部１５２に一時的に保持する。また、探索した軌道を探索用グラフ構造データ保持部１５２に保持しておき、ロボット１００が移動した場合に、保持しているグラフ構造を更新する、などのために探索用グラフ構造データ保持部１５２を利用してもよい。   The search graph structure data holding unit 152 temporarily holds a graph structure used for trajectory search. For example, the graph structure being used for the trajectory search is temporarily held in the search graph structure data holding unit 152. In addition, the searched graph structure data holding unit 152 holds the searched trajectory in the search graph structure data holding unit 152 and updates the held graph structure when the robot 100 moves. May be used.

グラフ構造生成処理部１５３は、グラフ構造データ格納部１５１に格納されているグラフ構造から軌道探索対象となる部位のグラフ構造を選択し、選択したグラフ構造を探索用グラフ構造データ保持部１５２に保持する。そして、グラフ構造生成処理部１５３は、入力されるスタートノードＳとゴールノードＧとを探索用グラフ構造データ保持部１５２に保持されているグラフ構造に追加する。   The graph structure generation processing unit 153 selects the graph structure of the part to be trajectory searched from the graph structure stored in the graph structure data storage unit 151 and holds the selected graph structure in the search graph structure data holding unit 152. To do. Then, the graph structure generation processing unit 153 adds the input start node S and goal node G to the graph structure held in the search graph structure data holding unit 152.

さらにグラフ構造生成処理部１５３は、図４及び図５に示すように、ゴールノードＧに示される、最終姿勢のハンド３の周辺空間にノードａ１〜ａ６を追加する。つまり、ゴールノードＧに示される、アーム２の手先位置の周辺空間にノードａ１〜ａ６を追加する。   Furthermore, the graph structure generation processing unit 153 adds the nodes a1 to a6 to the peripheral space of the hand 3 in the final posture indicated by the goal node G, as shown in FIGS. That is, the nodes a1 to a6 are added to the space around the hand position of the arm 2 indicated by the goal node G.

そして、グラフ構造生成処理部１５３は、追加したそれぞれのノードについて近傍ノードとの間をエッジにより接続する。ここで、スタートノードＳは、ロボット１００の初期全身位置・姿勢における軌道探索部位の位置・姿勢を示すノードであり、ゴールノードＧは、ロボット１００の最終全身姿勢における軌道探索部位の位置・姿勢を示すノードである。なお、スタートノードＳは、軌道探索部位の姿勢のみを示すノードであってもよい。   Then, the graph structure generation processing unit 153 connects each added node with a neighboring node by an edge. Here, the start node S is a node indicating the position / posture of the trajectory search part in the initial whole body position / posture of the robot 100, and the goal node G is the position / posture of the trajectory search part in the final whole body posture of the robot 100. It is a node to show. Note that the start node S may be a node indicating only the posture of the trajectory search site.

グラフ構造探索処理部１５４は、探索用グラフ構造データ保持部１５２に保持されている、ノード及びエッジが追加されたグラフ構造を用いて、スタートノードＳからゴールノードＧまでを結ぶ経路（スタートノードＳからゴールノードＧへと至るノードの経路であり、軌道と称する場合がある。）を探索する。なお、グラフ構造探索処理部１５４による探索方法については限定されず、ダイクストラ法などの公知の手法を用いればよい。   The graph structure search processing unit 154 uses the graph structure with the added nodes and edges held in the search graph structure data holding unit 152 to connect the path from the start node S to the goal node G (start node S To the goal node G, and may be referred to as a trajectory). Note that the search method by the graph structure search processing unit 154 is not limited, and a known method such as a Dijkstra method may be used.

ノード有効性判定処理部１５５は、グラフ構造探索処理部１５４により探索された経路に含まれるノードについて、ノードが示す姿勢が、環境内の物体やロボット１００自身と干渉していないか否かをチェックし、干渉している場合には、探索用グラフ構造データ保持部１５５のグラフ構造から当該ノードを除外する。   The node validity determination processing unit 155 checks whether or not the posture indicated by the node for the nodes included in the route searched by the graph structure search processing unit 154 does not interfere with an object in the environment or the robot 100 itself. If there is interference, the node is excluded from the graph structure of the search graph structure data holding unit 155.

図６は、全身軌道計画部１５の動作フローチャート図である。
先ず、グラフ構造生成処理部１５３は、グラフ構造データ格納部１５１に格納されているグラフ構造から軌道探索対象となる部位のグラフ構造（本実施の形態では、ハンド及びアームのグラフ構造）を選択し（Ｓ１０１）、選択したグラフ構造を探索用グラフ構造データ保持部１５２に保持する。 FIG. 6 is an operation flowchart of the whole body trajectory planning unit 15.
First, the graph structure generation processing unit 153 selects a graph structure of a region to be trajectory searched from the graph structure stored in the graph structure data storage unit 151 (in this embodiment, the graph structure of the hand and the arm). (S101) The selected graph structure is held in the search graph structure data holding unit 152.

次に、グラフ構造生成処理部１５３は、スタートノードＳとゴールノードＧとを、探索用グラフ構造データ保持部１５２に格納されている当該グラフ構造に追加する（Ｓ１０２）。さらに、グラフ構造生成処理部１５３は、ゴールノードＧに示される、最終姿勢のハンド３の周辺空間にノードａ１〜ａ６を追加する（Ｓ１０３）。なお、追加するノードの数は適宜設定させる。   Next, the graph structure generation processing unit 153 adds the start node S and the goal node G to the graph structure stored in the search graph structure data holding unit 152 (S102). Further, the graph structure generation processing unit 153 adds the nodes a1 to a6 to the peripheral space of the hand 3 in the final posture indicated by the goal node G (S103). Note that the number of nodes to be added is set as appropriate.

本実施の形態のグラフ構造生成処理部１５３は、最終姿勢のハンド３の後方空間にノードａ１〜ａ６を追加している。このとき、グラフ構造生成処理部１５３は、図７（ａ）及び（ｂ）に示すように、最終姿勢のハンド３の後方空間に形成された仮想半円球空間内にノードａ１〜ａ６を追加すると良い。このようにノードを追加する空間を特定することにより、最終姿勢のハンド３の後方空間にノードをランダムに追加する場合に比べて、追加するノードの数を削減することができる。これらのノードａ１〜ａ６は、隣接するノードの間隔がグラフ構造２０における隣接するノードの間隔より狭くなるように、ランダムに追加すると良い。なお、仮想半円球空間の大きさは、ユーザにより適宜設定される。   The graph structure generation processing unit 153 of this embodiment adds nodes a1 to a6 to the rear space of the hand 3 in the final posture. At this time, as shown in FIGS. 7A and 7B, the graph structure generation processing unit 153 adds the nodes a1 to a6 in the virtual hemispherical space formed in the rear space of the hand 3 in the final posture. Good. By specifying the space to which the node is added in this way, the number of nodes to be added can be reduced as compared to the case of randomly adding a node to the rear space of the hand 3 in the final posture. These nodes a1 to a6 are preferably added at random so that the interval between adjacent nodes is narrower than the interval between adjacent nodes in the graph structure 20. Note that the size of the virtual hemispherical space is appropriately set by the user.

または、グラフ構造生成処理部１５３は、図８に示すように、最終姿勢のハンド３の後方空間において、ノードａ１〜ａ６を円弧上に追加すると良い。例えば、最終姿勢のハンド３に対して上下方向に直径を有し、且つ手先位置の座標Ｏから仮想的に後方に向かって描かれた同心円弧Ｒ１、Ｒ２上にそれぞれノードａ１、ａ３、ａ５及びノードａ２、ａ４、ａ６が追加される。このとき、円弧Ｒ１上に配置されるノードａ１、ａ３、ａ５の間隔は略等しく、円弧Ｒ２上に配置されるノードａ２、ａ４、ａ６の間隔は略等しく配置される。また、ノードａ１とノードａ２とは座標Ｏから延びる線Ｌ１上に配置され、ノードａ３とノードａ４とは座標Ｏから延びる線Ｌ２上に配置され、ノードａ５とノードａ６とは座標Ｏから延びるＬ３上に配置される。このとき、Ｌ１とＬ２とで形成する角度θ３と、Ｌ１とＬ３とで形成する角度θ４とは、略等しく設定される。この場合もノードを追加する空間を特定するので、最終姿勢のハンド３の後方空間にノードをランダムに追加する場合に比べて、追加するノードの数を削減することができる。また、上下方向にノードを追加するので、障害物が存在しても、当該障害物を避けるように上方又は下方から把持対象である物体にアプローチすることができ、軌道設計の成功率を向上させることができる。なお、円弧の直径や当該円弧上に配置されるノード間の間隔は適宜設定される。また、本実施の形態では、上下方向にノードを追加したが、追加する方向は特に限定されない。要するに、障害物を避けるように把持対象である物体に良好にアプローチできれば良い。   Alternatively, the graph structure generation processing unit 153 may add the nodes a1 to a6 on the arc in the rear space of the hand 3 in the final posture as illustrated in FIG. For example, nodes a 1, a 3, a 5 and a concentric arcs R 1, R 2 each having a diameter in the vertical direction with respect to the hand 3 in the final posture and drawn virtually rearward from the coordinates O of the hand position are respectively Nodes a2, a4, and a6 are added. At this time, the intervals of the nodes a1, a3, a5 arranged on the arc R1 are substantially equal, and the intervals of the nodes a2, a4, a6 arranged on the arc R2 are substantially equal. The nodes a1 and a2 are arranged on a line L1 extending from the coordinate O, the nodes a3 and a4 are arranged on a line L2 extending from the coordinate O, and the nodes a5 and a6 are L3 extending from the coordinate O. Placed on top. At this time, the angle θ3 formed by L1 and L2 and the angle θ4 formed by L1 and L3 are set substantially equal. Also in this case, since the space to which the node is added is specified, the number of nodes to be added can be reduced as compared with the case where the node is randomly added to the rear space of the hand 3 in the final posture. In addition, since nodes are added in the vertical direction, even if an obstacle exists, the object to be grasped can be approached from above or below so as to avoid the obstacle, improving the success rate of trajectory design. be able to. The diameter of the arc and the interval between nodes arranged on the arc are set as appropriate. Moreover, in this Embodiment, although the node was added to the up-down direction, the direction to add is not specifically limited. In short, it is only necessary to satisfactorily approach the object to be grasped so as to avoid the obstacle.

次に、グラフ構造生成処理部１５３は、追加したそれぞれのノードについて近傍ノードとの間をエッジにより接続する（Ｓ１０４）。そして、グラフ構造探索処理部１５４は、ノード及びエッジが追加されたグラフ構造を用いて、スタートノードＳからゴールノードＧまでを結ぶ軌道を探索する（Ｓ１０５）。また、グラフ構造探索処理部１５４は、軌道探索の結果、軌道が存在するか否かを判定する（Ｓ１０６）。軌道が存在しない場合（Ｓ１０６で「無」の場合）には、軌道を探索することができなかったとして、処理を終了する。   Next, the graph structure generation processing unit 153 connects each added node with a neighboring node by an edge (S104). Then, the graph structure search processing unit 154 searches for a trajectory connecting the start node S to the goal node G using the graph structure to which nodes and edges are added (S105). Further, the graph structure search processing unit 154 determines whether or not a trajectory exists as a result of the trajectory search (S106). If the trajectory does not exist (in the case of “No” in S106), the trajectory cannot be searched and the processing is terminated.

次に、ノード有効性判定処理部１５５は、軌道が存在した場合（Ｓ１０６で「有」の場合）には、探索された経路に含まれるノードについて、ノードが示す姿勢が、環境内の物体（障害物）やロボット１００自身と干渉していないか否かをチェックし（Ｓ１０７）、干渉の有無を検出する（Ｓ１０８）。そして、ノード有効性判定処理部１５５は、干渉検出の結果、経路に含まれるいずれか１つのノードが干渉している場合（Ｓ１０８の「ＮＧ」の場合）には、グラフ構造から当該ノードを除外する（Ｓ１０９）。その後、ノード有効性判定処理部１５５は、ノード除外後のグラフ構造を用いて再び軌道探索を行う。例えば、ノード有効性判定処理部１５５は、図９に示すように、ゴールノードＧ近傍のノードｑ３やノードｑ８が干渉している場合、当該ノードｑ３やノードｑ８を除外して、再び軌道検索を実行する。
一方、ノード有効性判定処理部１５５は、干渉検出の結果、経路に含まれるいずれかのノードも干渉していない場合（Ｓ１０８の「ＯＫ」の場合）には、軌道を出力する。本実施の形態では、スタートノードＳ→ノードｑ１→ノードａ１→ノードａ２→ゴールノードＧを軌道として出力する。 Next, when there is a trajectory (when “Yes” in S106), the node validity determination processing unit 155 determines that the attitude indicated by the node for the node included in the searched route is an object in the environment ( It is checked whether or not there is interference with the obstacle or the robot 100 itself (S107), and the presence or absence of interference is detected (S108). Then, as a result of the interference detection, the node validity determination processing unit 155 excludes the node from the graph structure when any one of the nodes included in the route interferes (in the case of “NG” in S108). (S109). Thereafter, the node validity determination processing unit 155 performs the trajectory search again using the graph structure after the node is excluded. For example, as shown in FIG. 9, when the node q3 or the node q8 in the vicinity of the goal node G interferes, the node validity determination processing unit 155 excludes the node q3 or the node q8 and performs the trajectory search again. Execute.
On the other hand, the node validity determination processing unit 155 outputs a trajectory when any of the nodes included in the route does not interfere as a result of the interference detection (in the case of “OK” in S108). In the present embodiment, start node S → node q1 → node a1 → node a2 → goal node G is output as a trajectory.

通例、ハンドやアームに干渉する障害物は、把持対象である物体の周辺、特にハンドやアームの軌道である、当該物体の後方空間に存在することが多い。そこで、本実施の形態では、最終姿勢のハンド３の周辺空間にノードを追加している。このように障害物の存在が予想される把持対象である物体の周辺空間、特に当該物体の後方空間にノードａ１〜ａ６を追加しているため、障害物が存在することが予想される位置近傍の経路の候補を局所的に増やすことができる。そのため、例えば図９に示すように、ゴールノードＧ近傍のノードｑ３やノードｑ８が干渉している場合でも、軌道計画の成功率を向上させることができる。また、障害物が存在することが予想される位置近傍の経路の候補を局所的に増やすことができるので、他の空間にノードを追加する必要がなく、比較的ノードの数の少ないグラフ構造を用いることができる。よって、演算量を削減することができ、演算時間の削減及び演算装置の小型化に寄与できる。   In general, obstacles that interfere with the hand or arm often exist around the object to be grasped, particularly in the space behind the object, which is the trajectory of the hand or arm. Therefore, in this embodiment, a node is added to the peripheral space of the hand 3 in the final posture. In this way, because nodes a1 to a6 are added to the surrounding space of the object to be grasped where the presence of the obstacle is expected, particularly the rear space of the object, the vicinity of the position where the obstacle is expected to exist Can be increased locally. Therefore, for example, as shown in FIG. 9, even when the nodes q3 and q8 near the goal node G interfere, the success rate of the trajectory planning can be improved. In addition, it is possible to locally increase the number of route candidates near the position where an obstacle is expected to exist, so there is no need to add nodes to other spaces, and a graph structure with a relatively small number of nodes can be created. Can be used. Therefore, the amount of calculation can be reduced, which can contribute to reduction in calculation time and downsizing of the calculation device.

その他の実施の形態．
上述した実施の形態では、ハンドで把持対象である物体を把持するタスクを実行するために軌道計画を行ったが、既にハンドで把持した物体を他の位置に移動するタスクを実行する場合も、略同様に軌道計画を実行することができる。この場合、当該タスクに応じたグラフ構造を用いればよい。 Other embodiments.
In the embodiment described above, the trajectory plan is performed in order to execute the task of gripping the object to be gripped by the hand, but when executing the task of moving the object already gripped by the hand to another position, A trajectory plan can be executed in substantially the same manner. In this case, a graph structure corresponding to the task may be used.

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上記実施の形態では、胴体を有するロボット１００を用いたが、アームとハンドのみを備えるロボットを用いても同様に実施できる。   Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention. For example, in the above-described embodiment, the robot 100 having the trunk is used, but the same can be applied to a robot having only an arm and a hand.

１００ ロボット
１ 胴体
２ アーム
３ ハンド
１０ 軌道計画システム
１１ 環境認識部
１２ タスク管理部
１３ 最終全身姿勢決定部
１４ 初期全身位置・姿勢取得部
１５ 全身軌道計画部
１６ 補間部
１７ モーター駆動部
２０ グラフ構造
１５１ グラフ構造データ格納部
１５２ 探索用グラフ構造データ保持部
１５３ グラフ構造生成処理部
１５４ グラフ構造探索処理部
１５５ ノード有効性判定処理部
ａ１〜ａ６ ノード
ｑ１〜ｑ９ ノード
Ｇ ゴールノード
Ｓ スタートノード 100 Robot 1 Body 2 Arm 3 Hand 10 Trajectory Planning System 11 Environment Recognition Unit 12 Task Management Unit 13 Final Whole Body Posture Determination Unit 14 Initial Whole Body Position / Posture Acquisition Unit 15 Whole Body Trajectory Planning Unit 16 Interpolation Unit 17 Motor Drive Unit 20 Graph Structure 151 Graph structure data storage unit 152 Search graph structure data storage unit 153 Graph structure generation processing unit 154 Graph structure search processing unit 155 Node validity determination processing units a1 to a6 Nodes q1 to q9 Node G Goal node S Start node

Claims (5)

グラフ構造を用いたロボットの軌道設計システムであって、
前記ロボットの周辺の環境の環境情報を取得する環境認識手段と、
前記ロボットのハンド及びアームの関節軸情報を示すノードと、前記ノード間を接続するエッジと、を有するグラフ構造を格納するグラフ構造データ格納手段と、
前記グラフ構造データ格納手段に格納されている前記グラフ構造に対して、前記ハンド及び前記アームの初期姿勢を示すスタートノード、及び前記ハンド及び前記アームの最終姿勢を示すゴールノードを追加し、さらに前記ゴールノードで示される、最終姿勢の前記ハンドの周辺空間にノードを追加して、追加した前記ノードと、当該ノードに隣接するノードとをエッジで接続し、前記スタートノードから前記ゴールノードまでを結ぶ経路を探索するグラフ構造探索処理手段と、
前記グラフ構造探索処理手段により探索された経路に含まれるノードについて、当該ノードが示す姿勢が、前記環境認識手段により取得された前記環境情報と干渉するか否かを判定し、干渉していると判定した場合には、当該ノードを前記グラフ構造から除外するノード有効性判定手段と、
を備えるロボットの軌道設計システム。 A trajectory design system for a robot using a graph structure,
Environment recognition means for acquiring environment information of the environment around the robot;
Graph structure data storage means for storing a graph structure having a node indicating joint axis information of the hand and arm of the robot, and an edge connecting the nodes;
A start node indicating an initial posture of the hand and the arm and a goal node indicating a final posture of the hand and the arm are added to the graph structure stored in the graph structure data storage unit, and the A node is added to the peripheral space of the hand in the final posture indicated by the goal node, the added node and a node adjacent to the node are connected by an edge, and the start node to the goal node are connected. A graph structure search processing means for searching for a route;
For a node included in a route searched by the graph structure search processing unit, it is determined whether or not the attitude indicated by the node interferes with the environment information acquired by the environment recognition unit. If determined, node validity determination means for excluding the node from the graph structure;
Robot trajectory design system equipped with. 前記グラフ構造探索処理手段は、最終姿勢の前記ハンドの後方空間にノードを追加する請求項１に記載のロボットの軌道設計システム。   The robot trajectory design system according to claim 1, wherein the graph structure search processing unit adds a node to a rear space of the hand in a final posture. 前記グラフ構造探索処理手段は、前記ノードを半円弧上に略等間隔で追加する請求項２に記載のロボットの軌道設計システム。   The robot trajectory design system according to claim 2, wherein the graph structure search processing means adds the nodes on a semicircular arc at substantially equal intervals. 前記グラフ構造探索処理手段は、前記ノードを仮想半円球内に追加する請求項２に記載のロボットの軌道設計システム。   The robot trajectory design system according to claim 2, wherein the graph structure search processing unit adds the node to a virtual hemisphere. グラフ構造を用いたロボットの軌道設計方法であって、
前記ロボットの周辺の環境の環境情報を取得するステップと、
前記ロボットのハンド及びアームの関節軸情報を示すノードと、前記ノード間を接続するエッジと、を有するグラフ構造に対して、前記ハンド及び前記アームの初期姿勢を示すスタートノード、及び前記ハンド及び前記アームの最終姿勢を示すゴールノードを追加し、さらに前記ゴールノードで示される、最終姿勢の前記ハンドの周辺空間にノードを追加して、追加した前記ノードと、当該ノードに隣接するノードとをエッジで接続し、前記スタートノードから前記ゴールノードまでを結ぶ経路を探索するステップと、
探索された経路に含まれるノードについて、前記ノードが示す姿勢が、取得された前記環境情報と干渉するか否かを判定し、干渉していると判定した場合には、前記ノードを前記グラフ構造から除外するステップと、
を備えるロボットの軌道設計方法。 A robot trajectory design method using a graph structure,
Obtaining environmental information of the environment around the robot;
For a graph structure having a node indicating joint axis information of the robot hand and arm and an edge connecting the nodes, a start node indicating an initial posture of the hand and the arm, and the hand and the A goal node indicating the final posture of the arm is added, and a node is further added to the peripheral space of the hand in the final posture indicated by the goal node, and the added node and a node adjacent to the node are edged And searching for a route connecting from the start node to the goal node;
For a node included in the searched route, it is determined whether the attitude indicated by the node interferes with the acquired environment information. If it is determined that there is an interference, the node is represented by the graph structure. Steps to exclude from,
A robot trajectory design method comprising:
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104035067A (en) * 2014-06-13 2014-09-10 重庆大学 Mobile robot automatic positioning algorithm based on wireless sensor network
JP2014184498A (en) * 2013-03-22 2014-10-02 Toyota Motor Corp Route search device, movable body, route search method, and program
JP6325174B1 (en) * 2017-04-04 2018-05-16 株式会社Ｍｕｊｉｎ Control device, picking system, distribution system, program, control method, and production method
US11007649B2 (en) 2017-04-04 2021-05-18 Mujin, Inc. Information processing apparatus, picking system, distribution system, program and information processing method
US11007643B2 (en) 2017-04-04 2021-05-18 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
JP2021079482A (en) * 2019-11-19 2021-05-27 株式会社日立製作所 Trajectory plan generation device, trajectory plan generation method, and trajectory plan generation program
US11027427B2 (en) 2017-04-04 2021-06-08 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, and control method
US11097421B2 (en) 2017-04-04 2021-08-24 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07281748A (en) * 1994-04-15 1995-10-27 Nippondenso Co Ltd Method and system for self-propelled object operation
JP2000020117A (en) * 1998-06-29 2000-01-21 Yaskawa Electric Corp Method and device for planning operation route of robot
JP2006048372A (en) * 2004-08-04 2006-02-16 Toyota Motor Corp Path-planning method

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07281748A (en) * 1994-04-15 1995-10-27 Nippondenso Co Ltd Method and system for self-propelled object operation
JP2000020117A (en) * 1998-06-29 2000-01-21 Yaskawa Electric Corp Method and device for planning operation route of robot
JP2006048372A (en) * 2004-08-04 2006-02-16 Toyota Motor Corp Path-planning method

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2014184498A (en) * 2013-03-22 2014-10-02 Toyota Motor Corp Route search device, movable body, route search method, and program
CN104035067A (en) * 2014-06-13 2014-09-10 重庆大学 Mobile robot automatic positioning algorithm based on wireless sensor network
US11097421B2 (en) 2017-04-04 2021-08-24 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
JP6325174B1 (en) * 2017-04-04 2018-05-16 株式会社Ｍｕｊｉｎ Control device, picking system, distribution system, program, control method, and production method
CN110494259A (en) * 2017-04-04 2019-11-22 牧今科技 Control device, picking up system, logistics system, program, control method and production method
CN110494259B (en) * 2017-04-04 2020-11-10 牧今科技 Control device, pickup system, logistics system, program, control method, and production method
US11007649B2 (en) 2017-04-04 2021-05-18 Mujin, Inc. Information processing apparatus, picking system, distribution system, program and information processing method
US11007643B2 (en) 2017-04-04 2021-05-18 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
US11679503B2 (en) 2017-04-04 2023-06-20 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
WO2018185855A1 (en) * 2017-04-04 2018-10-11 株式会社Ｍｕｊｉｎ Control device, picking system, distribution system, program, control method, and production method
US11027427B2 (en) 2017-04-04 2021-06-08 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, and control method
US11090808B2 (en) 2017-04-04 2021-08-17 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
WO2021100268A1 (en) * 2019-11-19 2021-05-27 株式会社日立製作所 Trajectory plan generation device, trajectory plan generation method, and trajectory plan generation program
CN114728418A (en) * 2019-11-19 2022-07-08 株式会社日立制作所 Orbit plan generating device, orbit plan generating method, and orbit plan generating program
JP7262373B2 (en) 2019-11-19 2023-04-21 株式会社日立製作所 Trajectory plan generation device, trajectory plan generation method, and trajectory plan generation program
JP2021079482A (en) * 2019-11-19 2021-05-27 株式会社日立製作所 Trajectory plan generation device, trajectory plan generation method, and trajectory plan generation program
CN114728418B (en) * 2019-11-19 2023-09-12 株式会社日立制作所 Track plan generation device, track plan generation method, and recording medium

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