JP2013246553A - Track planning device, track planning method and track planning program - Google Patents

Track planning device, track planning method and track planning program Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To perform a track planning for a robot by performing interference determination between the robot and an obstacle at an optimum frequency.SOLUTION: A track planning device plans a track for a robot to travel from a start point to an end point. The track planning device includes: a distance calculation means which calculates a distance between a robot and an obstacle on a planned track; a discretization setting means which sets a discretization width for discretizing the track from the start point to the end point on the basis of the distance calculated by the distance calculation means; an interference determination means which determines whether the robot and the obstacle are interfering or not at each position on the track when discretizing in the discretization width set by the discretization setting means; and a track planning means which plans the track of the robot on the basis of the interference determination result by the interference determination means.

Description

本発明は、ロボットと障害物との干渉を判定しつつ、ロボットの軌道を計画できる軌道計画装置、軌道計画方法及び軌道計画プログラムに関するものである。   The present invention relates to a trajectory planning apparatus, a trajectory planning method, and a trajectory planning program that can plan a trajectory of a robot while determining interference between a robot and an obstacle.

近年、ロボットなどの移動体が始点から終点までを移動するための軌道を計画する様々な軌道計画装置が知られている。例えば、始点から終点までの軌道間を離散化して離散化した各位置にサブゴールを夫々設け、各サブゴールでロボットと障害物との干渉を判定して、ロボットの軌道を計画する動作経路計画方法が知られている（特許文献１参照）。   In recent years, various trajectory planning apparatuses that plan trajectories for moving a moving body such as a robot from a start point to an end point are known. For example, there is a motion path planning method for planning a robot trajectory by discriminating between the trajectories from the start point to the end point and providing subgoals at each discretized position, determining interference between the robot and an obstacle at each subgoal. It is known (see Patent Document 1).

特開２００２−０７３１３０号公報JP 2002-073130 A

しかしながら、上記特許文献１に示す動作経路計画方法においては、例えば、始点から終点までの軌道間の離散化幅を大きく設定し、離散化した各位置で干渉判定を行った場合、ロボットが障害物をすり抜ける可能性が生じ、その干渉判定精度が低下する問題が生じる。一方、始点から終点までの軌道間の離散化幅を小さく設定し、離散化した各位置で干渉判定を行った場合、ロボットと障害物との干渉判定頻度が増加しその計算時間が増加する問題が生じる。   However, in the motion path planning method disclosed in Patent Document 1, for example, when the discretization width between trajectories from the start point to the end point is set large, and the interference determination is performed at each discretized position, the robot is obstructed. There is a possibility that the interference judgment accuracy will be lowered. On the other hand, if the discretization width between the trajectories from the start point to the end point is set small and interference determination is performed at each discrete position, the interference determination frequency between the robot and the obstacle increases, and the calculation time increases. Occurs.

本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、ロボットと障害物との干渉判定を最適な頻度で行ってロボットの軌道計画を行うことができる軌道計画装置、軌道計画方法及び軌道計画プログラムを提供することを主たる目的とする。   The present invention has been made to solve such a problem, and a trajectory planning apparatus and trajectory plan capable of performing trajectory planning of a robot by performing interference determination between the robot and an obstacle at an optimum frequency. The main purpose is to provide a method and a trajectory planning program.

上記目的を達成するための本発明の一態様は、ロボットが始点から終点まで移動するための軌道を計画する軌道計画装置であって、前記計画された軌道上における前記ロボットと障害物との距離を算出する距離算出手段と、前記距離算出手段により算出された距離に基づいて、前記始点から終点までの軌道間を離散化する離散化幅を設定する離散化設定手段と、前記離散化設定手段により設定された離散化幅で離散化したときの軌道上の各位置で、前記ロボットと障害物とが干渉しているか否かを判定する干渉判定手段と、前記干渉判定手段による干渉判定結果に基づいて、前記ロボットの軌道を計画する軌道計画手段と、を備える、ことを特徴とする軌道計画装置である。
この一態様において、前記離散化設定手段は、前記距離算出手段により算出された距離が増加するに従って前記離散化隔を増加させてもよい。
この一態様において、前記離散化設定手段は、前記距離算出手段により算出された距離と、前記軌道計画手段により算出された前記ロボットの関節角度と、に基づいて、前記ロボットのヤコビアンを算出するヤコビアン計算部と、前記ヤコビアン計算部により算出されたロボットのヤコビアンと、前記距離算出手段により算出された距離と、に基づいて前記離散化隔を算出するパラメータ計算部と、を有していてもよい。
この一態様において、前記距離算出手段は、前記計画された軌道上におけるロボットと障害物との最短距離を算出してもよい。
この一態様において、前記ロボットは、アームロボットであり、前記距離算出手段は、前記障害物から所定番目に近い前記アームロボットの関節部と障害物との距離を算出してもよい。
この一態様において、前記距離算出手段は、前記障害物とロボットの特徴部位との距離を算出してもよい。
この一態様において、前記パラメータ計算部は、前記ヤコビアン計算部により算出されたロボットのヤコビ逆行列と、前記距離算出手段により算出された最短距離と、所定のマージン定数と、を乗算することで、前記離散化隔を算出してもよい。
この一態様において、前記所定のマージン定数は、前記ロボットの自己干渉の場合大きく設定され、他の物体との干渉の場合小さく設定されてもよい。
この一態様において、前記ロボットの特徴部位は、手先、指先、複雑な形状部位、及び、薄い形状部位のうち少なくとも１つを含んでいてもよい。
他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、ロボットが始点から終点まで移動するための軌道を計画する軌道計画方法であって、前記計画された軌道上における前記ロボットと障害物との距離を算出するステップと、前記算出された距離に基づいて、前記始点から終点までの軌道間を離散化する離散化幅を設定するステップと、前記設定された離散化幅で離散化したときの軌道上の各位置で、前記ロボットと障害物とが干渉しているか否かを判定するステップと、前記干渉判定結果に基づいて、前記ロボットの軌道を計画するステップと、を含む、ことを特徴とする軌道計画方法であってもよい。
また、上記目的を達成するための本発明の一態様は、ロボットが始点から終点まで移動するための軌道を計画する軌道計画プログラムであって、前記計画された軌道上における前記ロボットと障害物との距離を算出する処理と、前記算出された距離に基づいて、前記始点から終点までの軌道間を離散化する離散化幅を設定する処理と、前記設定された離散化幅で離散化したときの軌道上の各位置で、前記ロボットと障害物とが干渉しているか否かを判定する処理と、前記干渉判定結果に基づいて、前記ロボットの軌道を計画する処理と、をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする軌道計画プログラムであってもよい。 One aspect of the present invention for achieving the above object is a trajectory planning apparatus for planning a trajectory for a robot to move from a start point to an end point, and a distance between the robot and an obstacle on the planned trajectory. A distance calculating means for calculating a discretization, a discretization setting means for setting a discretization width for discretizing between trajectories from the start point to the end point based on the distance calculated by the distance calculation means, and the discretization setting means Interference determination means for determining whether or not the robot and the obstacle are interfering at each position on the trajectory when discretized with the discretization width set by the step, and the interference determination result by the interference determination means And a trajectory planning means for planning the trajectory of the robot based on the trajectory planning apparatus.
In this aspect, the discretization setting means may increase the discretization interval as the distance calculated by the distance calculation means increases.
In this aspect, the discretization setting unit calculates a Jacobian of the robot based on the distance calculated by the distance calculation unit and the joint angle of the robot calculated by the trajectory planning unit. A calculation unit; and a parameter calculation unit that calculates the discretization interval based on the Jacobian of the robot calculated by the Jacobian calculation unit and the distance calculated by the distance calculation unit. .
In this aspect, the distance calculation means may calculate the shortest distance between the robot and the obstacle on the planned trajectory.
In this aspect, the robot may be an arm robot, and the distance calculation unit may calculate a distance between the joint portion of the arm robot and the obstacle that is the predetermined closest to the obstacle.
In this aspect, the distance calculating unit may calculate a distance between the obstacle and a characteristic part of the robot.
In this aspect, the parameter calculation unit multiplies the robot Jacobian inverse matrix calculated by the Jacobian calculation unit, the shortest distance calculated by the distance calculation unit, and a predetermined margin constant, The discretization interval may be calculated.
In this aspect, the predetermined margin constant may be set to be large in the case of self-interference of the robot, and may be set to be small in the case of interference with other objects.
In this aspect, the characteristic portion of the robot may include at least one of a hand tip, a fingertip, a complicated shape portion, and a thin shape portion.
On the other hand, one aspect of the present invention for achieving the above object is a trajectory planning method for planning a trajectory for a robot to move from a start point to an end point, the robot and an obstacle on the planned trajectory. A step of calculating a distance, a step of setting a discretization width for discretizing between trajectories from the start point to the end point based on the calculated distance, and a discretization with the set discretization width Determining whether the robot and an obstacle are interfering at each position on the trajectory, and planning the trajectory of the robot based on the interference determination result. The trajectory planning method may be a feature.
Another aspect of the present invention for achieving the above object is a trajectory planning program for planning a trajectory for a robot to move from a start point to an end point, the robot and an obstacle on the planned trajectory. A process for calculating the distance, a process for setting a discretization width for discretizing the trajectory from the start point to the end point based on the calculated distance, and a discretization with the set discretization width Causes the computer to execute processing for determining whether or not the robot and an obstacle are interfering at each position on the trajectory, and processing for planning the trajectory of the robot based on the interference determination result , Or a trajectory planning program characterized by that.

本発明によれば、ロボットと障害物との干渉判定を最適な頻度で行ってロボットの軌道計画を行うことができる軌道計画装置、軌道計画方法及び軌道計画プログラムを提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a trajectory planning apparatus, a trajectory planning method, and a trajectory planning program capable of performing trajectory planning of a robot by performing interference determination between a robot and an obstacle at an optimal frequency.

本発明の一実施の形態に係る軌道計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a schematic system configuration of a trajectory planning apparatus according to an embodiment of the present invention. アームロボット及び最短距離を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an arm robot and the shortest distance. アームロボットと障害物との最短距離に応じた離散化幅を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the discretization width | variety according to the shortest distance of an arm robot and an obstruction. アームロボットと障害物との最短距離に応じた干渉判定頻度を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the interference determination frequency according to the shortest distance of an arm robot and an obstruction. 本発明の一実施の形態に係る軌道計画装置による軌道計画処理の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the trajectory plan process by the trajectory plan apparatus which concerns on one embodiment of this invention.

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。本発明の一実施の形態に係る軌道計画装置１は、例えば、複数のリンク１０１と各リンク１０１を回転可能に連結する複数の関節部１０２とを有するアームロボット１００が始点（スタート点）から終点（ゴール点）まで移動するための軌道を最適に計画するものである（図２）。図１は、本発明の一実施の形態に係る軌道計画装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。   Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In the trajectory planning apparatus 1 according to an embodiment of the present invention, for example, an arm robot 100 having a plurality of links 101 and a plurality of joint portions 102 that rotatably connect the links 101 is an end point from a start point (start point). The trajectory for moving to (goal point) is optimally planned (FIG. 2). FIG. 1 is a block diagram showing a schematic system configuration of a trajectory planning apparatus according to an embodiment of the present invention.

軌道計画装置１は、環境復元部２と、距離計算部３と、ヤコビアン計算部４と、パラメータ計算部５と、干渉判定部６と、軌道計画部７と、を備えている。   The trajectory planning apparatus 1 includes an environment restoration unit 2, a distance calculation unit 3, a Jacobian calculation unit 4, a parameter calculation unit 5, an interference determination unit 6, and a trajectory planning unit 7.

環境復元部２には、例えば、障害物Ｘの位置情報、形状情報、マップ情報などの環境情報が入力される。環境情報は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、ＲＯＭ、ＲＡＭなどの記憶装置８に予め記憶されており、この記憶装置８から出力されてもよい。なお、環境復元部２は、アームロボット１００に搭載された検出センサ９（超音波センサ、ミリ波センサ、カメラなど）を用いて、アームロボット１００周囲の環境情報を算出してもよい。   For example, environment information such as position information, shape information, and map information of the obstacle X is input to the environment restoration unit 2. The environmental information is stored in advance in the storage device 8 such as a magnetic disk device, an optical disk device, a ROM, or a RAM, and may be output from the storage device 8. The environment restoration unit 2 may calculate environment information around the arm robot 100 using a detection sensor 9 (an ultrasonic sensor, a millimeter wave sensor, a camera, or the like) mounted on the arm robot 100.

環境復元部２は、算出あるいは入力された環境情報と、軌道計画部７により算出されるアームロボット１００の各関節部１０２の関節角度（時系列データ等）と、に基づいて、アームロボット１００に対する障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢を算出する。環境復元部２は、算出した障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢を距離計算部３及び干渉判定部６に対して出力する。   Based on the calculated or input environment information and the joint angles (time series data, etc.) of each joint unit 102 of the arm robot 100 calculated by the trajectory planning unit 7, the environment restoration unit 2 applies to the arm robot 100. The relative position of the obstacle X and the posture of the arm robot 100 are calculated. The environment restoration unit 2 outputs the calculated relative position of the obstacle X and the posture of the arm robot 100 to the distance calculation unit 3 and the interference determination unit 6.

距離計算部３は、距離算出手段の一具体例であり、環境復元部２により算出された障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢に基づいて、アームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminを算出する。距離計算部３は、例えば、ＧＪＫアルゴリズム（Gillbert-Johnson-Keerthi Algorithm）などを用いて、アームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminを算出しているが、任意のアルゴリズムを用いて最短距離Ｌminを算出してもよい。距離計算部３は、算出したアームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminをヤコビアン計算部４及びパラメータ計算部５に対して出力する。   The distance calculation unit 3 is a specific example of a distance calculation unit, and is based on the relative position of the obstacle X calculated by the environment restoration unit 2 and the posture of the arm robot 100, and the shortest distance between the arm robot 100 and the obstacle X. The distance Lmin is calculated. The distance calculation unit 3 calculates the shortest distance Lmin between the arm robot 100 and the obstacle X using, for example, a GJK algorithm (Gillbert-Johnson-Keerthi Algorithm). Lmin may be calculated. The distance calculation unit 3 outputs the calculated shortest distance Lmin between the arm robot 100 and the obstacle X to the Jacobian calculation unit 4 and the parameter calculation unit 5.

なお、距離計算部３は、環境復元部２により算出された障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢に基づいて、上記最短距離の代わりに、障害物Ｘから所定番目（例えば、２番目又は３番目）に近い関節部１０２と、その障害物Ｘと、の距離を算出してもよい。これにより、アームロボット１００と障害物Ｘとの接触をより確実に防止できる。   The distance calculation unit 3 is based on the relative position of the obstacle X calculated by the environment restoration unit 2 and the posture of the arm robot 100, instead of the shortest distance, a predetermined number (for example, the second) Alternatively, the distance between the joint portion 102 close to the third) and the obstacle X may be calculated. Thereby, contact with arm robot 100 and obstacle X can be prevented more certainly.

また、距離計算部３は、環境復元部２により算出された障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢に基づいて、上記最短距離の代わりに、アームロボット１００の特徴部位と障害物Ｘとの距離を算出してもよい。なお、アームロボット１００の特徴部位として、例えば、手先、指先、複雑な形状部位（肘関節部など）、すり抜けが生じ易い薄い形状部位などが含まれる。これにより、アームロボット１００の特徴部位の特性に応じて、最適に干渉判定を行うことができる。   In addition, the distance calculation unit 3 uses the relative position of the obstacle X calculated by the environment restoration unit 2 and the posture of the arm robot 100 based on the characteristic part of the arm robot 100 and the obstacle X instead of the shortest distance. The distance may be calculated. Note that the characteristic portions of the arm robot 100 include, for example, a hand tip, a fingertip, a complicated shape portion (such as an elbow joint), and a thin shape portion that easily slips through. Thereby, according to the characteristic of the characteristic site | part of the arm robot 100, an interference determination can be performed optimally.

ヤコビアン計算部４は、距離計算部３により算出されたアームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminと、軌道計画部７により算出されるアームロボット１００の各関節部１０２の関節角度と、に基づいてアームロボット１００のヤコビアンJ（θ）を算出する。ヤコビアン計算部４は、算出したアームロボット１００のヤコビアンJ（θ）をパラメータ計算部５に対して出力する。   The Jacobian calculation unit 4 includes the shortest distance Lmin between the arm robot 100 and the obstacle X calculated by the distance calculation unit 3 and the joint angle of each joint unit 102 of the arm robot 100 calculated by the trajectory planning unit 7. Based on this, the Jacobian J (θ) of the arm robot 100 is calculated. The Jacobian calculation unit 4 outputs the calculated Jacobian J (θ) of the arm robot 100 to the parameter calculation unit 5.

ところで、従来、例えば、始点から終点までの軌道間の離散化幅を大きく設定し、離散化した各位置で干渉判定を行った場合、ロボットが障害物をすり抜ける可能性が生じ、その干渉判定精度が低下する問題が生じる。一方で、始点から終点までの軌道間の離散化幅を小さく設定し、離散化した各位置で干渉判定を行った場合、ロボットと障害物との干渉判定頻度が増加しその計算時間が増加する問題が生じる。   By the way, conventionally, for example, when the discretization width between trajectories from the start point to the end point is set to be large and interference determination is performed at each discretized position, there is a possibility that the robot may pass through the obstacle, and the interference determination accuracy This causes a problem of lowering. On the other hand, when the discretization width between trajectories from the start point to the end point is set small and interference determination is performed at each discretized position, the interference determination frequency between the robot and the obstacle increases, and the calculation time increases. Problems arise.

そこで、本実施の形態に係る軌道計画装置１において、パラメータ計算部５は、距離計算部３により算出されたアームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminが増加し、アームロボット１００と障害物Ｘが離間するに従って離散化幅Δθを増加させる（図３）。一方、パラメータ計算部５は、距離計算部３により算出されたアームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminが減少し、アームロボット１００と障害物Ｘが接近するに従って離散化幅Δθを増加させる。   Therefore, in the trajectory planning apparatus 1 according to the present embodiment, the parameter calculation unit 5 increases the shortest distance Lmin between the arm robot 100 and the obstacle X calculated by the distance calculation unit 3, and the arm robot 100 and the obstacle. The discretization width Δθ is increased as X is separated (FIG. 3). On the other hand, the parameter calculation unit 5 decreases the shortest distance Lmin between the arm robot 100 and the obstacle X calculated by the distance calculation unit 3 and increases the discretization width Δθ as the arm robot 100 and the obstacle X approach each other. .

これにより、環境中でアームロボット１００と障害物Ｘとの距離が大きいとき（接触の可能性が低いとき）、そのアームロボット１００と障害物Ｘとの干渉を低頻度で判定を行う（図４）。一方、アームロボット１００と障害物Ｘとの距離が小さいとき（接触の可能性が高いとき）、そのアームロボット１００と障害物Ｘとの干渉を高頻度で判定を行う。したがって、アームロボット１００と障害物Ｘとの干渉の可能性に応じて、アームロボット１００と障害物Ｘとの干渉判定を最適な頻度で行ってアームロボット１００の軌道を計画できる。   Thereby, when the distance between the arm robot 100 and the obstacle X is large in the environment (when the possibility of contact is low), the interference between the arm robot 100 and the obstacle X is determined with low frequency (FIG. 4). ). On the other hand, when the distance between the arm robot 100 and the obstacle X is small (when the possibility of contact is high), the interference between the arm robot 100 and the obstacle X is determined with high frequency. Therefore, according to the possibility of interference between the arm robot 100 and the obstacle X, it is possible to plan the trajectory of the arm robot 100 by performing the interference determination between the arm robot 100 and the obstacle X at an optimum frequency.

例えば、パラメータ計算部５は、距離計算部３により算出されたアームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminと、ヤコビアン計算部４により算出されたアームロボット１００のヤコビアンJ（θ）と、に基づいて、下記（１）式を用いて離散化幅Δθを算出する。パラメータ計算部５は、算出した離散化幅Δθを干渉判定部６に対して出力する。
Δθ＝J（θ）＃δＬmin （１）式
ここで、Ｊ（θ）＃は、ヤコビアンＪ（θ）の疑似逆行列であり、δは最短距離Ｌminに乗算するマージン定数である。 For example, the parameter calculation unit 5 calculates the shortest distance Lmin between the arm robot 100 and the obstacle X calculated by the distance calculation unit 3 and the Jacobian J (θ) of the arm robot 100 calculated by the Jacobian calculation unit 4. Based on this, the discretization width Δθ is calculated using the following equation (1). The parameter calculation unit 5 outputs the calculated discretization width Δθ to the interference determination unit 6.
Δθ = J (θ) # δLmin (1) where J (θ) # is a pseudo inverse matrix of Jacobian J (θ), and δ is a margin constant for multiplying the shortest distance Lmin.

例えば、マージン定数δは、アームロボット１００の自己干渉が想定される場合、その干渉がある程度予測可能であることから大きく設定される（１に近い値を設定）。一方、マージン定数δは、他の物体との干渉が想定される場合、その干渉が予測不可能であることから、小さく設定される。このように、干渉の予測可能性に応じて、マージン定数δを設定しているが、これに限らず、任意の設定方法を適用できる。また、上記（１）式によって得られる離散化幅Δθは、例えば、障害物Ｘとアームロボット１００上の最短点との幅のδ倍となる１次近似値となっているが、より高精度にｎ次近似値としてもよい。   For example, when the self-interference of the arm robot 100 is assumed, the margin constant δ is set large because the interference can be predicted to some extent (a value close to 1 is set). On the other hand, when the interference with other objects is assumed, the margin constant δ is set small because the interference cannot be predicted. As described above, the margin constant δ is set according to the predictability of interference. However, the present invention is not limited to this, and any setting method can be applied. Further, the discretization width Δθ obtained by the above equation (1) is, for example, a first-order approximation value that is δ times the width between the obstacle X and the shortest point on the arm robot 100. It is good also as an n-th order approximate value.

干渉判定部６は、干渉判定手段の一具体例であり、環境復元部２により算出された障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢と、パラメータ計算部５により算出された離散化幅Δθと、に基づいて、アームロボット１００と障害物Ｘとが干渉しているか否かを判定する。例えば、干渉判定部６は、パラメータ計算部５により算出された離散化幅Δθで離散化された軌道上の各位置で、アームロボット１００と障害物Ｘとが干渉しているか否かを判定する。なお、本実施の形態において、アームロボット１００と障害物Ｘとの干渉には、アームロボット１００の自己干渉も含むものとする。干渉判定部６は、アームロボット１００と障害物Ｘとの干渉判定結果を軌道計画部７に対して出力する。   The interference determination unit 6 is a specific example of the interference determination unit. The relative position of the obstacle X calculated by the environment restoration unit 2 and the posture of the arm robot 100, and the discretization width Δθ calculated by the parameter calculation unit 5 are used. Based on the above, it is determined whether or not the arm robot 100 and the obstacle X interfere with each other. For example, the interference determination unit 6 determines whether or not the arm robot 100 and the obstacle X are interfering at each position on the trajectory discretized with the discretization width Δθ calculated by the parameter calculation unit 5. . In the present embodiment, the interference between the arm robot 100 and the obstacle X includes self-interference of the arm robot 100. The interference determination unit 6 outputs an interference determination result between the arm robot 100 and the obstacle X to the trajectory planning unit 7.

軌道計画部７は、軌道計画手段の一具体例であり、干渉判定部６による干渉判定結果に基づいて、アームロボット１００の軌道を計画する。例えば、軌道計画部７は、アームロボット１００と障害物Ｘとが干渉しないような軌道を計画する。   The trajectory planning unit 7 is a specific example of the trajectory planning unit, and plans the trajectory of the arm robot 100 based on the interference determination result by the interference determination unit 6. For example, the trajectory planning unit 7 plans a trajectory so that the arm robot 100 and the obstacle X do not interfere with each other.

軌道計画装置１は、例えば、演算処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵによって実行される演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）、処理データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）等からなるマイクロコンピュータを、中心にしてハードウェア構成されている。ＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭは、データバスなどを介して相互に接続されている。   The trajectory planning apparatus 1 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) that performs arithmetic processing, a ROM (Read Only Memory) that stores arithmetic programs executed by the CPU, and a RAM (temporarily storing processing data). Random Access Memory) and other microcomputers are mainly used for hardware configuration. The CPU, ROM, and RAM are connected to each other via a data bus or the like.

次に、本実施の形態に係る軌道計画装置による軌道計画方法の一例について詳細に説明する。図５は、本実施の形態に係る軌道計画装置による軌道計画処理の一例を示すフローチャートである。なお、図５に示す軌道計画処理は、例えば、所定時間毎に繰り返し実行される。   Next, an example of a trajectory planning method by the trajectory planning apparatus according to the present embodiment will be described in detail. FIG. 5 is a flowchart showing an example of a trajectory planning process by the trajectory planning apparatus according to the present embodiment. Note that the trajectory planning process shown in FIG. 5 is repeatedly executed, for example, every predetermined time.

環境復元部２は、入力された環境情報と、軌道計画部７により算出されるアームロボット１００の各関節部１０２の関節角度と、に基づいて、アームロボット１００に対する障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢を算出する（ステップＳ１０１）。   Based on the input environment information and the joint angles of the joints 102 of the arm robot 100 calculated by the trajectory planning unit 7, the environment restoration unit 2 determines the relative position of the obstacle X to the arm robot 100 and the arm. The posture of the robot 100 is calculated (step S101).

距離計算部３は、環境復元部２により算出された障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢に基づいて、アームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminを算出する（ステップＳ１０２）。   The distance calculation unit 3 calculates the shortest distance Lmin between the arm robot 100 and the obstacle X based on the relative position of the obstacle X calculated by the environment restoration unit 2 and the posture of the arm robot 100 (step S102).

ヤコビアン計算部４は、距離計算部３により算出されたアームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminと、軌道計画部７により算出されるアームロボット１００の関節角度と、に基づいてアームロボット１００のヤコビアンJ（θ）を算出する（ステップＳ１０３）。   The Jacobian calculation unit 4 is based on the shortest distance Lmin between the arm robot 100 and the obstacle X calculated by the distance calculation unit 3 and the joint angle of the arm robot 100 calculated by the trajectory planning unit 7. The Jacobian J (θ) is calculated (step S103).

パラメータ計算部５は、距離計算部３により算出されたアームロボット１００と障害物Ｘとの最短距離Ｌminと、ヤコビアン計算部４により算出されたアームロボット１００のヤコビアンJ（θ）と、に基づいて、上記（１）式を用いて離散化幅Δθを算出する（ステップＳ１０４）。   The parameter calculation unit 5 is based on the shortest distance Lmin between the arm robot 100 and the obstacle X calculated by the distance calculation unit 3 and the Jacobian J (θ) of the arm robot 100 calculated by the Jacobian calculation unit 4. The discretization width Δθ is calculated using the above equation (1) (step S104).

干渉判定部６は、環境復元部２により算出された障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢と、パラメータ計算部５により算出された離散化幅Δθと、に基づいて、アームロボット１００と障害物Ｘとが干渉しているか否かを判定する（ステップＳ１０５）。   Based on the relative position of the obstacle X calculated by the environment restoration unit 2 and the posture of the arm robot 100, and the discretization width Δθ calculated by the parameter calculation unit 5, the interference determination unit 6 It is determined whether or not the obstacle X interferes (step S105).

軌道計画部７は、干渉判定部６による干渉判定結果に基づいて、アームロボット１００と障害物Ｘとが干渉しないような軌道を計画する（ステップＳ１０６）。   The trajectory planning unit 7 plans a trajectory so that the arm robot 100 and the obstacle X do not interfere based on the interference determination result by the interference determination unit 6 (step S106).

なお、（ステップＳ１０５）において、干渉判定部６は、環境復元部２により算出された障害物Ｘの相対位置及びアームロボット１００の姿勢に基づいて、アームロボット１００と障害物Ｘとが干渉しているか否かを判定してもよい。この場合、（ステップＳ１０６）において、軌道計画部７は、干渉判定部６による干渉判定結果を、パラメータ計算部５により算出された離散化幅Δθで判断し、アームロボット１００と障害物Ｘとが干渉しないような軌道を計画する。   In (Step S105), the interference determination unit 6 causes the arm robot 100 and the obstacle X to interfere with each other based on the relative position of the obstacle X calculated by the environment restoration unit 2 and the posture of the arm robot 100. It may be determined whether or not. In this case, in (Step S106), the trajectory planning unit 7 determines the interference determination result by the interference determination unit 6 based on the discretization width Δθ calculated by the parameter calculation unit 5, and the arm robot 100 and the obstacle X are separated. Plan a trajectory that will not interfere.

以上、本実施の形態に係る軌道計画装置１おいて、アームロボットと障害物との最短距離に応じて離散化幅を設定する。これにより、アームロボットと障害物との距離が大きく干渉の可能性が低いとき、アームロボットと障害物との干渉を低頻度で判定を行う。一方、アームロボットと障害物との距離が小さく干渉の可能性が高いとき、アームロボットと障害物との干渉を高頻度で判定を行う。したがって、アームロボットと障害物との干渉の可能性に応じて、アームロボットと障害物との干渉判定を最適な頻度で行うことができる。すなわち、アームロボットと障害物との干渉判定を最適な頻度で行ってロボットの軌道計画を行うことができる   As described above, in the trajectory planning apparatus 1 according to the present embodiment, the discretization width is set according to the shortest distance between the arm robot and the obstacle. As a result, when the distance between the arm robot and the obstacle is large and the possibility of interference is low, the interference between the arm robot and the obstacle is determined at a low frequency. On the other hand, when the distance between the arm robot and the obstacle is small and the possibility of interference is high, the interference between the arm robot and the obstacle is determined with high frequency. Therefore, it is possible to determine the interference between the arm robot and the obstacle at an optimum frequency according to the possibility of the interference between the arm robot and the obstacle. That is, the robot trajectory can be planned by determining the interference between the arm robot and the obstacle at an optimum frequency.

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、上記一実施の形態において、ロボットがアームロボットである場合について説明したが、これに限らず、二足歩行ロボットなどの任意のロボット、更には、任意の移動体に適用可能である。
また、本発明は、例えば、図５に示す処理を、ＣＰＵにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。 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 case where the robot is an arm robot has been described.
In addition, the present invention can also realize, for example, the processing shown in FIG. 5 by causing the CPU to execute a computer program.

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。   The program may be stored using various types of non-transitory computer readable media and supplied to a computer. Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media. Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (for example, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (for example, magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R / W and semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (random access memory)) are included.

また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。   The program may also be supplied to the computer by various types of transitory computer readable media. Examples of transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. The temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.

本発明は、例えば、アームロボット、二足歩行ロボット、ヒューマノイドロボット、などの移動体を移動させる際の軌道を計画する軌道計画装置に利用可能である。   The present invention can be used for a trajectory planning apparatus that plans a trajectory when moving a moving body such as an arm robot, a biped robot, a humanoid robot, and the like.

１ 軌道計画装置１
２ 環境復元部
３ 距離計算部
４ ヤコビアン計算部
５ パラメータ計算部
６ 干渉判定部
７ 軌道計画部７
８ 記憶装置
９ 検出センサ 1 Trajectory planning device 1
2 Environment Restoration Unit 3 Distance Calculation Unit 4 Jacobian Calculation Unit 5 Parameter Calculation Unit 6 Interference Determination Unit 7 Trajectory Planning Unit 7
8 Storage device 9 Detection sensor

Claims (11)

ロボットが始点から終点まで移動するための軌道を計画する軌道計画装置であって、
前記計画された軌道上における前記ロボットと障害物との距離を算出する距離算出手段と、
前記距離算出手段により算出された距離に基づいて、前記始点から終点までの軌道間を離散化する離散化幅を設定する離散化設定手段と、
前記離散化設定手段により設定された離散化幅で離散化したときの軌道上の各位置で、前記ロボットと障害物とが干渉しているか否かを判定する干渉判定手段と、
前記干渉判定手段による干渉判定結果に基づいて、前記ロボットの軌道を計画する軌道計画手段と、
を備える、ことを特徴とする軌道計画装置。 A trajectory planning device for planning a trajectory for a robot to move from a start point to an end point,
A distance calculating means for calculating a distance between the robot and the obstacle on the planned trajectory;
Based on the distance calculated by the distance calculation means, a discretization setting means for setting a discretization width for discretizing between trajectories from the start point to the end point;
Interference determining means for determining whether or not the robot and an obstacle interfere at each position on the trajectory when discretized with the discretization width set by the discretization setting means;
A trajectory planning means for planning a trajectory of the robot based on an interference judgment result by the interference judgment means;
A trajectory planning apparatus comprising: 請求項１記載の軌道計画装置であって、
前記離散化設定手段は、前記距離算出手段により算出された距離が増加するに従って前記離散化隔を増加させる、ことを特徴とする軌道計画装置。 The trajectory planning device according to claim 1,
The trajectory planning device, wherein the discretization setting means increases the discretization interval as the distance calculated by the distance calculation means increases. 請求項１又は２記載の軌道計画装置であって、
前記離散化設定手段は、
前記距離算出手段により算出された距離と、前記軌道計画手段により算出された前記ロボットの関節角度と、に基づいて、前記ロボットのヤコビアンを算出するヤコビアン計算部と、
前記ヤコビアン計算部により算出されたロボットのヤコビアンと、前記距離算出手段により算出された距離と、に基づいて前記離散化隔を算出するパラメータ計算部と、を有する、ことを特徴とする軌道計画装置。 The trajectory planning apparatus according to claim 1 or 2,
The discretization setting means includes
A Jacobian calculator that calculates the Jacobian of the robot based on the distance calculated by the distance calculator and the joint angle of the robot calculated by the trajectory planning unit;
A trajectory planning apparatus, comprising: a parameter calculation unit that calculates the discretization interval based on the Jacobian of the robot calculated by the Jacobian calculation unit and the distance calculated by the distance calculation unit . 請求項１乃至３のうちいずれか１項記載の軌道計画装置であって、
前記距離算出手段は、前記計画された軌道上におけるロボットと障害物との最短距離を算出する、ことを特徴とする軌道計画装置。 The trajectory planning device according to any one of claims 1 to 3,
The trajectory planning apparatus, wherein the distance calculating means calculates the shortest distance between the robot and the obstacle on the planned trajectory. 請求項１乃至３のうちいずれか１項記載の軌道計画装置であって、
前記ロボットは、アームロボットであり、
前記距離算出手段は、前記障害物から所定番目に近い前記アームロボットの関節部と障害物との距離を算出する、ことを特徴とする軌道計画装置。 The trajectory planning device according to any one of claims 1 to 3,
The robot is an arm robot;
The distance calculation unit calculates a distance between a joint portion of the arm robot and the obstacle that is the predetermined closest from the obstacle. 請求項１乃至３のうちいずれか１項記載の軌道計画装置であって、
前記距離算出手段は、前記障害物とロボットの特徴部位との距離を算出する、ことを特徴とする軌道計画装置。 The trajectory planning device according to any one of claims 1 to 3,
The distance calculation unit calculates a distance between the obstacle and a characteristic part of the robot. 請求項３記載の軌道計画装置であって、
前記パラメータ計算部は、前記ヤコビアン計算部により算出されたロボットのヤコビ逆行列と、前記距離算出手段により算出された最短距離と、所定のマージン定数と、を乗算することで、前記離散化隔を算出する、ことを特徴とする軌道計画装置。 A trajectory planning apparatus according to claim 3,
The parameter calculating unit multiplies the discretization interval by multiplying the Jacobian inverse matrix of the robot calculated by the Jacobian calculating unit, the shortest distance calculated by the distance calculating unit, and a predetermined margin constant. A trajectory planning apparatus characterized by calculating. 請求項７記載の軌道計画装置であって、
前記所定のマージン定数は、前記ロボットの自己干渉の場合大きく設定され、他の物体との干渉の場合小さく設定される、ことを特徴とする軌道計画装置。 The trajectory planning apparatus according to claim 7,
The trajectory planning apparatus, wherein the predetermined margin constant is set to be large in the case of self-interference of the robot and is set to be small in the case of interference with another object. 請求項６記載の軌道計画装置であって、
前記ロボットの特徴部位は、手先、指先、複雑な形状部位、及び、薄い形状部位のうち少なくとも１つを含む、ことを特徴とする軌道計画装置。 The trajectory planning apparatus according to claim 6,
The trajectory planning apparatus characterized in that the characteristic part of the robot includes at least one of a hand tip, a fingertip, a complicated shape part, and a thin shape part. ロボットが始点から終点まで移動するための軌道を計画する軌道計画方法であって、
前記計画された軌道上における前記ロボットと障害物との距離を算出するステップと、
前記算出された距離に基づいて、前記始点から終点までの軌道間を離散化する離散化幅を設定するステップと、
前記設定された離散化幅で離散化したときの軌道上の各位置で、前記ロボットと障害物とが干渉しているか否かを判定するステップと、
前記干渉判定結果に基づいて、前記ロボットの軌道を計画するステップと、
を含む、ことを特徴とする軌道計画方法。 A trajectory planning method for planning a trajectory for a robot to move from a start point to an end point,
Calculating a distance between the robot and an obstacle on the planned trajectory;
Setting a discretization width for discretizing between trajectories from the start point to the end point based on the calculated distance;
Determining whether the robot and an obstacle are interfering at each position on the trajectory when discretized with the set discretization width; and
Planning a trajectory of the robot based on the interference determination result;
A trajectory planning method comprising: ロボットが始点から終点まで移動するための軌道を計画する軌道計画プログラムであって、
前記計画された軌道上における前記ロボットと障害物との距離を算出する処理と、
前記算出された距離に基づいて、前記始点から終点までの軌道間を離散化する離散化幅を設定する処理と、
前記設定された離散化幅で離散化したときの軌道上の各位置で、前記ロボットと障害物とが干渉しているか否かを判定する処理と、
前記干渉判定結果に基づいて、前記ロボットの軌道を計画する処理と、
をコンピュータに実行させる、ことを特徴とする軌道計画プログラム。 A trajectory planning program for planning a trajectory for a robot to move from a start point to an end point,
Processing to calculate the distance between the robot and the obstacle on the planned trajectory;
Based on the calculated distance, a process of setting a discretization width for discretizing between trajectories from the start point to the end point;
A process of determining whether or not the robot and an obstacle interfere at each position on a trajectory when discretized with the set discretization width;
A process of planning a trajectory of the robot based on the interference determination result;
A trajectory planning program characterized by causing a computer to execute.
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