JP2020154763A - 自律走行車の走行制御方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】走行経路に基づいて自律走行車の走行を滑らかにすることができる自律走行車の走行制御方法を提供する。【解決手段】自律走行車C10は、グリッドマップ上に設定され、スタートグリッドからゴールグリッドまで番号が付与されたグリッドの走行経路に基づいて走行する。自律走行車の走行中の自己位置から走行経路上のグリッドを結ぶ直線が障害物に遮断されないグリッドを検索し、遮断されないグリッドを検出すると当該グリッドを経由点とし、経由点に対して自己位置から直線走行させる。【選択図】図2

Description

本発明は、自律走行車の走行制御方法に関するものである。
屋内の壁や障害物等の情報が表された環境地図上を予め指定された走行経路に沿って走行する自律走行車の開発が進められている。環境地図は、図10に示すように二次元の領域を四角形のグリッドに分けたグリッドマップとして表示されている。そのため、障害物である壁等がグリッドマップに対して斜めに配置されており、その壁に沿って走行経路が設定された場合に、グリッドマップ上では、1から12までの経路として生成され、壁は直線にもかかわらず自律走行車は方向変換を頻繁に行うようになる。具体的には、図10において、階段状に走行し例えばグリッド2,3やグリッド5,6やグリッド9,10で方向変換を行う。
このように方向変換を頻繁に行うと走行効率は悪くなる。さらに進行方向が頻繁に変わるため、走行時の見栄えも悪くなる。このような障害物の形状では、スタートグリッドからゴールグリッドまでグリッドマップに依存せず、直進する走行経路とすることが望ましい。
これに対し、非特許文献1においては、指定経路を追従する移動ロボットのための障害物回避走行アルゴリズムが開示されており、予め指示され設定された既定経路に沿って走行を行うことと、滑らかに走行することの両立を目的として経路を生成している。この手法を利用すれば図10のような環境であってもスタートグリッドからゴールグリッドに直進することが可能となる。
非特許文献1に開示の手法を、具体例を示しながら説明する。
非特許文献1に開示の手法では、既定経路を膨張させ、膨張させた範囲内で最も遠く、走行経路上に障害物が存在しないグリッドに進むような走行経路を作成する。
図11には、走行経路に対して1グリッド分膨張させた例を示す。図11において膨張した経路の範囲内で最も遠く(番号が大きく)、直線経路で障害物と干渉しないグリッドを検索する。この場合、10となる。そして、ロボット(自律走行車)はスタートグリッドであるグリッド1からグリッド10まで直線で走行する。つまり、このような場合、グリッド2〜9は直線から外れるため通過しない。グリッド10に到達したら同様にこの処理を続けて、グリッド15、22へと直進して走行する。
「指定経路を追従する移動ロボットのための障害物回避走行アルゴリズム」、高承明,大矢晃久,油田信一(筑波大学)
しかしながら、非特許文献1に開示の手法で図11のような障害物を避けて走行する場合には、経路通りに走行するとグリッド10、15のグリッドで90°近い大きな角度の方向変換を行うことになる。そのため、角ばった走行経路となってしまい、方向転換時に大きな減速が必要となる。したがって、直線経路を使用しながらも滑らかに障害物を回避することが可能な走行経路を設定することが望ましい。
本発明の目的は、走行経路に基づいて自律走行車の走行を滑らかにすることができる自律走行車の走行制御方法を提供することである。
請求項1に記載の発明では、走行中の自己位置を推定する自己位置推定手段と、走行領域をグリッドマップとして地図情報を作成するマッピング手段と、を備え、グリッドマップ上に設定され、スタートグリッドからゴールグリッドまで番号が付与されたグリッドの走行経路に基づいて走行する自律走行車の走行制御方法であって、前記自律走行車の走行中の自己位置から前記走行経路上のグリッドを結ぶ直線が障害物に遮断されないグリッドを検索し、前記遮断されないグリッドを検出すると当該グリッドを経由点とし、前記経由点に対して前記自己位置から直線走行させることを要旨とする。
請求項1に記載の発明によれば、自律走行車の自己位置において障害物によって直線が遮断されないグリッド、つまり、自己位置からグリッドまでに障害物が存在しないグリッドを走行中にリアルタイムに検索し、当該直線が遮断されないグリッドを検出するとそのグリッドを経由点として、その経由点に直線走行が行われる。
自律走行車の走行中にリアルタイムにグリッドの検索が行われるため、これにより大きな角度の方向変換することなく走行経路に基づいて自律走行車を滑らかに走行することができる。
請求項2に記載の発明では、請求項1に記載の自律走行車の走行制御方法において、前記経由点が複数検出された場合には、番号の一番大きなグリッドを経由点として選択することを要旨とする。
請求項2に記載の発明によれば、経由点を一番大きなグリッドとすることにより、より短い走行経路でゴールグリッドに到着することができる。
請求項3に記載の発明では、請求項1又は2に記載の自律走行車の走行制御方法において、前記直線が障害物に遮断されないグリッドの検出には、直線から自律走行車の機台の大きさを加えた範囲とすることを要旨とする。
請求項3に記載の発明によれば、自律走行車の機台の大きさを加えた範囲とすることで、障害物に衝突することなくより近くを通る走行経路を走行することができる。
本発明によれば、走行経路に基づいて自律走行車の走行を滑らかにすることができる。
実施形態における自律走行車の概略平面図。 自律走行車のブロック図。 (a),(b),(c),(d),(e)は自律走行車の動きを説明するため概略平面図。 走行経路生成アルゴリズムを示す図。 グリッドマップでの走行経路を説明するための図。 (a),(b),(c)はグリッドマップでの走行経路を説明するための図。 (a),(b),(c)はグリッドマップでの走行経路を説明するための図。 グリッドマップでの走行経路を説明するための図。 グリッドマップでの走行経路を説明するための図。 グリッドマップでの走行経路を説明するための図。 グリッドマップでの走行経路を説明するための図。
以下、本発明を具体化した一実施形態を図面に従って説明する。
図1に示すように、自律走行車C10は、荷を運ぶ搬送車である。自律走行車C10は、全方向移動車両である。自律走行車C10は、円筒形の機台20と4つの車輪30,31,32,33を備えている。4つの車輪30,31,32,33は、機台20に設けられている。詳しくは、平面視において機台20の中心に対し90°毎に車輪30,31,32,33が配置されている。各車輪30,31,32,33は、それぞれ全方向車輪であり、各車輪30,31,32,33は、全方向に駆動可能に構成された車輪である。即ち、各車輪において、車輪の円周方向において自由回転するローラ(樽型を有する小輪)が複数設けられ、前後・左右に自由に動くことができる。このように構成された車輪を4つ用いて車軸を変動させないで機台を全方向に可動できるようになっている。
機台20にはセンサ65が装着されている。センサ65は、レーザレンジファインダ(LRF)を使用している。センサ65は、照射角度を変更しながらレーザを照射することで、レーザの照射方向に位置する物体までの距離を測定する。センサ65は、レーザの照射角度と、当該照射角度に位置する物体までの距離との両者を対応付けてコントローラ60に出力する。これにより、コントローラ60は、検出範囲に存在する障害物や、壁などを認識可能である。本実施形態のセンサ65の検出範囲、即ち、レーザの照射可能範囲は、270°である。機台20の前方に延びる仮想的な基準軸Dを0°として左右方向に135°ずつの拡がりを有する検出範囲となるようにセンサ65は取り付けられている。センサ65は、検出範囲内の環境である障害物や壁を認識するためのものである。
図2に示すように、自律走行車C10は、モータ40,41,42,43と駆動装置50を備える。モータ40,41,42,43及び駆動装置50は機台20に搭載されている。モータ40の出力軸が車輪30と駆動連結されており、モータ40により車輪30を駆動することができる。同様に、モータ41の出力軸が車輪31と駆動連結されており、モータ41により車輪31を駆動することができる。モータ42の出力軸が車輪32と駆動連結されており、モータ42により車輪32を駆動することができる。モータ43の出力軸が車輪33と駆動連結されており、モータ43により車輪33を駆動することができる。
駆動装置50は、コントローラ60と駆動回路61,62,63,64を有する。コントローラ60はセンサ65から自律走行車周辺の物体の検出信号を入力する。
駆動回路61によりモータ40が駆動され、このモータ40の駆動により車輪30が駆動される。駆動回路62によりモータ41が駆動され、このモータ41の駆動により車輪31が駆動される。駆動回路63によりモータ42が駆動され、このモータ42の駆動により車輪32が駆動される。駆動回路64によりモータ43が駆動され、このモータ43の駆動により車輪33が駆動される。
コントローラ60は駆動回路61,62,63,64を介してモータ40,41,42,43を制御して各車輪30,31,32,33を駆動させる。これにより、コントローラ60の制御により自律走行車の機台20を前後方向、左右方向及び回転方向に走行させることができる。
全方向移動車両である自律走行車における走行の際の動きとして、並進、旋回、斜行により自由な動作が可能であり、例えば、図3(a),(b),(c),(d),(e)に示すように駆動することができる。なお、機台20の並進と旋回を組み合わせることで旋回しながら並進することも可能である。
自律走行車C10は、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技術を用いており、コントローラ60は、マッピング機能と自己位置推定機能を有している。
コントローラ60は、地図情報を作成するマッピング機能を備える。コントローラ60は、予め有している初期地図とセンサ65によって得られた地図情報とから自律走行車C10が使用する環境地図を作成する。地図情報は、例えば、センサ65によって得られた情報のうち特徴点となり得る部分(例えば、障害物の角など)を利用して作成される。作成した環境地図は、当該地図の二次元の領域を四角形のグリッドに分けたグリッドマップとして図示しないメモリに記憶される。そして、センサ65としてのレーザレンジファインダは、走行中は常に障害物を検出する。検出された障害物の情報は、逐次地図情報として環境地図に更新される。
このように、自律走行車C10は、コントローラ60を備え、コントローラ60は、走行中の自己位置を推定する自己位置推定手段と、走行領域をグリッドマップとして地図情報を作成するマッピング手段とを構成している。
また、自律走行車C10には、自律走行車C10の走行経路の設定等を行うための図示しない端末が設けられており、端末には環境地図が表示される。環境地図には認識されている障害物の情報も表示される。作業者は表示された環境地図に基づき自律走行車C10の経路を設定する。なお、端末と自律走行車C10には情報を送受信するための図示しない送受信装置を有している。
また、コントローラ60は、端末から受信した経路の情報をグリッドマップに変換する変換機能を有する。
コントローラ60は、駆動回路61〜64を介してモータ40〜43を制御し、設定された(グリッドマップに変換された)走行経路を基に、自己位置を推定しながら自律走行車C10をスタートグリッドからゴールグリッドへと走行するように制御を行う。
次に、走行経路の生成について説明する。
コントローラ60は、図4に示す走行制御処理を実行する。
図4に示すように、走行経路生成アルゴリズムのフローチャートとして、ステップS100で最初に初期経路を生成する。初期経路は、端末から受信した経路情報をグリッドマップに変換したものであり、さらに、スタートグリッドからゴールグリッドまでの走行経路上のそれぞれのグリッドに1から番号を付与する。
次に、決定された走行経路に基づいて図4のステップS101で経由点(経由グリッド)の決定を行う。経由点とは、自律走行車C10の自己位置と走行経路上のグリッドとを直線で結んだ時に障害物によって遮断されないグリッドである。そして、本実施形態では複数の経由点のうち一番大きな番号を使用する。具体的には、自律走行車C10が存在するグリッドから、走行経路の番号の小さいグリッドより順番にそれぞれ直線を結び、直線が障害物によって遮断されない、つまり、2点のグリッド間に障害物が存在しないかどうかを検索する。そして、直線が遮断されたグリッドを検出したところで検索を終了する。コントローラ60は、直線が遮断されたグリッドの1つ前のグリッドを経由点とする。これにより、直線が遮断されない一番大きな番号が経由点となる(以下、一番大きな番号の経由点を単に「経由点」と表記する)。経由点を検索する際には、現在設定されている経由点のグリッドよりも新たに検出されたグリッドの方が大きいことも条件となる。
なお、検索の際の直線は、両方のグリッドの中心同士を結んでおり、直線が障害物に遮断されたか否かは、自律走行車C10の機台20の大きさを加えた範囲を考慮して決定する。具体的には、上面視円形(図1)の機台20の半径Rの分だけ直線に対して両側に平行にオフセットさせた領域に障害物が存在すると、直線が遮断されたと判断する。
経由点が検出されると、図4のステップS102でコントローラ60は経由点に向かって自律走行車C10が走行するように制御を行う。その後、ステップS101に戻る。コントローラ60は、ステップS101とステップS102の制御をゴールグリッドに到着するまで、走行中リアルタイムに(数十m秒毎に)繰り返す。したがって、自律走行車C10は走行中にリアルタイムに経由点が順次変更される。
次に、自律走行車の走行について作用を説明する。
作業者によって端末から走行経路が指示されると、グリッドマップ上に図5に示すような走行経路に番号が付与された初期経路が生成される(S100)。図5では、スタートグリッドであるグリッド1から、障害物を左周りに回避してゴールグリッドであるグリッド22までを走行する経路が生成されている。
そして、自律走行車C10はグリッド1から経由点を決定する。具体的には、グリッド1から走行経路上のグリッドを直線で結んだ時に障害物によって遮断されないグリッドの中で、一番大きな番号を検出する。このとき、自律走行車C10は自己位置の情報と環境地図(グリッドマップ)の障害物や走行経路等の情報を有しているので、2つの情報を基に番号を検出する。
グリッド1での経由点の検索では、グリッド1とグリッド2、グリッド1とグリッド3と順番にグリッドを直線で結び、障害物によって直線を遮断したと判断されるグリッドに当たるまで繰り返し行う。したがって、グリッド1では複数の経由点の候補が検出される。そして、障害物によって遮断されるのは、図6(a)に示すようにグリッド1とグリッド11を結んだ場合であるため、最初の経由点はその1つ前のグリッド10となる。コントローラ60はグリッド10を経由点と決定する(S101)。
次に、自律走行車C10は経由点であるグリッド10に向けて走行(直進)する。
走行中、自律走行車C10は、リアルタイムで、自律走行車C10の自己位置から経路点の決定を行う。具体的には、自律走行車C10の自己位置からグリッド10よりも大きな番号で障害物によって遮断されないグリッドを検索する。この検索では、現在の経由点(向かっている経由点)よりも番号の大きなグリッドを対象とする。自律走行車C10は検索をリアルタイムに続けながら走行すると、図6(b)に示すようなグリッド7の付近(正確には、グリッド7から少し障害物寄りのグリッド1とグリッド10とを繋いだ直線上)で自己位置から直線が障害物に遮断されないグリッド11を検出する。しかし、グリッド12は障害物に遮断される。そして、コントローラ60は、グリッド11を経由点として新たに決定し、自律走行車C10は、グリッド11に向かって直進走行を行う(走行を変更する)。
さらに、環境地図の更新と経由点の検索をリアルタイムに続けながらグリッド11に向けて走行をすると、図6(c)に示すように、自己位置から直線が障害物に遮断されないグリッド12を検出する。しかし、グリッド13は障害物に遮断される。コントローラ60は、グリッド12を経由点として新たに決定し、自律走行車C10は、グリッド12に向かって直進走行を行う。すると、自律走行車C10は障害物を越えた位置付近まで到達する。その地点に達すると自己位置から障害物に遮断されないグリッド13、14、15を検出する。そして、図7(a)に示すように、グリッド16は障害物に遮断されるため、グリッド15を経由点として決定する。自律走行車C10はグリッド15に向けて走行する。
同様に、自律走行車C10は検索をリアルタイムに続けながら走行すると、図7(b)、図7(c)に示すように経由点をグリッド16、22と順に決定していき、走行経路を変更する。
そして、経由点のグリッド22はゴールグリッドであるので、経由点をグリッド22に決定した時点からは走行経路を変更することなくグリッド22へと走行する。自律走行車C10はグリッド22に到達すると走行を停止する。
したがって、自律走行車C10は図8に示される経路で走行を行う。
このように、本実施形態では、既定経路から、自律走行車C10の自己位置からリアルタイムに経由点を決定し、経由点に向かって走行を変更する。つまり、コントローラ60は、自律走行車C10の走行中に障害物を検出しないグリッドに向かって直進させ、その直線走行の途中においてリアルタイムに障害物を検出しない次のグリッドに対して直線走行させる。これを繰り返すことにより障害物を回避する経路付近では細かく走行方向が変更される走行経路が生成される。また、障害物を回避する前後においては、長い距離を直線走行する経路となる。
なお、図11に示す走行経路設定では、走行前に決定された経路点のグリッド10、15で走行方向を変更するため、自律走行車は大きな方向転換が必要となり、角ばった走行経路となる。
一方、図7(c)の走行経路設定では、リアルタイムに5回の経路変更(走行方向変更)を行うので、図11と比較して滑らかな走行経路となる。
また、リアルタイムに障害物を検出しないグリッドに向けて走行するため、障害物との衝突を回避しながら図11と比較しても走行経路を短くすることができる。もちろん、既定経路(番号を付与した経路)よりも走行経路を短くすることができる。したがって、自律走行車C10の走行距離を削減することができる。
なお、図9に示すような三角形の障害物でグリッドマップとしては階段状に認識される経路に沿った走行経路であったとしても、グリッド1から障害物に遮断されていないグリッド12を経由点として、直線に走行するため、途中で自律走行車C10が方向転換したりすることは無い。
上記実施形態によれば、以下のような効果を得ることができる。
(1)自律走行車C10は、グリッドマップを用いて障害物を避けるように予め定められた経路に番号を付けて番号順に追従して走行する。自律走行車C10は、走行しながら自律走行車C10の自己位置と障害物位置からリアルタイムに経由点を変更する。これにより90°近い方向変換することなく走行経路に基づいて自律走行車C10の滑らかに走行することができる。
(2)自律走行車C10の経路設定において自己位置から直線で障害物に遮断されないグリッドを経由点として設定する。これにより、自律走行車C10は障害物を確実に回避しながら走行することができる。
(3)自律走行車C10の経由点を走行経路上のグリッドを直線で結んだ時に障害物によって遮断されないグリッドの中で、一番大きな番号としている。これにより、経由点より小さい番号を飛ばす経路となるため、より短い走行経路でゴールグリッドに到着することができる。
(4)自己位置から走行経路上のグリッドを結ぶ直線が障害物に遮断されないグリッド検出において、自律走行車C10の機台20の大きさ(半径R)を考慮した直線としている。これにより衝突をすることなくより障害物の近くを回る経路を通ることができる。
実施形態は前記に限定されるものではなく、例えば、次のように具体化してもよい。
○ 自己位置推定には、SLAMを用いたが、自己位置の推定の方法は特に限定されない。
○ 本実施形態では、センサ65であるレーザレンジファインダの照射可能範囲を270°として記載したが、360°照射してもよい。
○ 作業者が端末によって走行経路を設定したが、経路設定の仕方は特に限定されない。予め、コントローラ60に走行経路のパターンを記憶しておき、読み取る方式でもよい。
○ 自律走行車C10の機台20は円筒形であるとしたが、形状は特に限定されない。直方体等であってもよい。その場合には機台の中心から最も離れた(最外)の位置を考慮した範囲とすればよい。
○本実施形態では、複数の経由点のうち一番大きい番号を選択するとしているが、障害物回避の余裕を持たせて二番目に大きな番号を選択するようにしてもよい。
60…コントローラ、C10…自律走行車。

Claims (3)

  1. 走行中の自己位置を推定する自己位置推定手段と、
    走行領域をグリッドマップとして地図情報を作成するマッピング手段と、を備え、
    グリッドマップ上に設定され、スタートグリッドからゴールグリッドまで番号が付与されたグリッドの走行経路に基づいて走行する自律走行車の走行制御方法であって、
    前記自律走行車の走行中の自己位置から前記走行経路上のグリッドを結ぶ直線が障害物に遮断されないグリッドを検索し、
    前記遮断されないグリッドを検出すると当該グリッドを経由点とし、
    前記経由点に対して前記自己位置から直線走行させることを特徴とする自律走行車の走行制御方法。
  2. 前記経由点が複数検出された場合には、番号の一番大きなグリッドを経由点として選択することを特徴とする請求項1記載の自律走行車の走行制御方法。
  3. 前記直線が障害物に遮断されないグリッドの検出には、直線から自律走行車の機台の大きさを加えた範囲とすることを特徴とする請求項1又は2に記載の自律走行車の走行制御方法。
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