JP2022027032A

JP2022027032A - Moving body

Info

Publication number: JP2022027032A
Application number: JP2020130795A
Authority: JP
Inventors: 匠児玉; Takumi Kodama; 昇尚浦田; Akihisa Urata
Original assignee: Makino Milling Machine Co Ltd
Current assignee: Makino Milling Machine Co Ltd
Priority date: 2020-07-31
Filing date: 2020-07-31
Publication date: 2022-02-10
Anticipated expiration: 2040-07-31
Also published as: WO2022025288A1; JP7049411B2

Abstract

To provide a moving body that is able to generate an optimum route.SOLUTION: A moving body 1 includes: a route generation unit having a standard route generation unit that generates a standard route for the moving body 1 and a special route generation unit that generates a route in a predetermined special situation; a storage unit that stores a condition for determining whether a situation of the moving body 1 corresponds to the special situation or not; a selection unit that selects the standard route generation unit when the state of the moving body 1 does not correspond to the special situation, and selects the special route generation unit when the state of the moving body corresponds to the special situation; and a movement control unit that controls the moving body 1, based on a route generated by the route generation unit selected by the selection unit.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本願は、移動体に関する。 The present application relates to a mobile body.

移動体を自律的に移動させるための様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１は、出発点から目的地まで経路に沿って自律的に移動する車両を開示している。この車両では、自律移動に先立って、出発点から目的地までの全体的な経路が生成される。例えば、出発点及び目的地のみがプロットされ、その間の経路は、車両の処理能力又は移動能力に基づいて自動的に生成される。自律移動の際には、車両は、デジタルマップ中における自己位置の特定に基づいて、経路に沿って目的地まで移動する。しかしながら、目的地における目標の位置／姿勢と、実際の位置／姿勢とは、異なり得る。したがって、特許文献１では、目的地に到着すると、車両は停止する。続いて、車両は、センサによって目的地における環境のデータを検出する。続いて、目的地における目標の車両の位置／姿勢に対して割り当てられたデータと、センサによって検出される実際のデータと、が比較される。続いて、実際のデータが所定の許容範囲に収まるように、車両の位置／姿勢が調整される。 Various techniques for autonomously moving a moving body have been proposed. For example, Patent Document 1 discloses a vehicle that autonomously moves along a route from a starting point to a destination. In this vehicle, an overall route from the starting point to the destination is generated prior to autonomous movement. For example, only the starting point and the destination are plotted, and the route between them is automatically generated based on the processing capacity or the moving capacity of the vehicle. During autonomous movement, the vehicle travels along the route to its destination based on its location in the digital map. However, the target position / posture at the destination may differ from the actual position / posture. Therefore, in Patent Document 1, the vehicle stops when it arrives at the destination. Subsequently, the vehicle detects the environmental data at the destination by the sensor. Subsequently, the data assigned to the position / attitude of the target vehicle at the destination is compared with the actual data detected by the sensor. Subsequently, the position / attitude of the vehicle is adjusted so that the actual data falls within a predetermined allowable range.

米国特許第９２４４４６３号明細書U.S. Pat. No. 9,244,463

上記のような移動体は、特殊な状況においては（特許文献１では、目的地へのアプローチ）、一般的な状況で使用される経路生成方法では最適な経路を生成できない場合がある。したがって、例えば特許文献１では、このような状況で車両が停止される。この場合、車両の位置決めに追加の時間が必要とされる。 In a special situation (in Patent Document 1, the approach to the destination), the above-mentioned moving body may not be able to generate an optimum route by the route generation method used in a general situation. Therefore, for example, in Patent Document 1, the vehicle is stopped in such a situation. In this case, additional time is required to position the vehicle.

本開示は、上記のような課題を考慮して、最適な経路を生成することができる移動体を提供することを目的とする。 It is an object of the present disclosure to provide a mobile body capable of generating an optimum route in consideration of the above-mentioned problems.

本開示の一態様は、出発点から目的地まで移動する移動体において、移動体の標準的な経路を生成する標準経路生成部、及び、所定の特殊状況での経路を生成する特殊経路生成部を有する経路生成部と、移動体の状況が特殊状況に相当するか否かを判断するための条件を記憶する記憶部と、移動体の状況が特殊状況に相当しない場合には標準経路生成部を選択し、移動体の状況が特殊状況に相当する場合には特殊経路生成部を選択する選択部と、選択部で選択された経路生成部によって生成された経路に基づいて、移動体を制御する移動制御部と、を備える移動体である。 One aspect of the present disclosure is a standard route generation unit that generates a standard route of a moving body and a special route generation unit that generates a route in a predetermined special situation in a moving body that moves from a starting point to a destination. A route generation unit having a Select, and if the situation of the moving object corresponds to a special situation, control the moving object based on the selection unit that selects the special route generation unit and the route generated by the route generation unit selected by the selection unit. It is a moving body including a movement control unit.

この移動体は、標準的な経路を生成する標準経路生成部に加えて、所定の特殊状況での経路を生成する特殊経路生成部を有する。移動体の状況が特殊状況に相当しない場合（つまり、通常の状況）には、標準経路生成部が経路を生成し、移動体の状況が所定の特殊状況に相当する場合には、特殊経路生成部が経路を生成する。したがって、移動体の状況に応じて標準経路生成部と特殊経路生成部とが互いに切り替えられる。よって、移動体の状況に応じて最適な経路を生成することができる。 This mobile body has a special route generation unit that generates a route in a predetermined special situation in addition to a standard route generation unit that generates a standard route. If the situation of the moving object does not correspond to a special situation (that is, a normal situation), the standard route generator generates a route, and if the situation of the moving object corresponds to a predetermined special situation, a special route generation is generated. The part creates a route. Therefore, the standard route generation unit and the special route generation unit are switched to each other according to the situation of the moving body. Therefore, it is possible to generate an optimum route according to the situation of the moving body.

経路生成部は、標準経路生成部として、出発点から目的地までの全体的な経路を生成するグローバルプランナと、自律移動中に局所的な経路を生成するローカルプランナと、を有してもよく、かつ、特殊経路生成部として、自律移動中に特殊状況での局所的な経路を生成する特殊ローカルプランナを有してもよい。この場合、移動中の特殊状況において、標準的な局所経路を生成するローカルプランナに代えて、特殊ローカルプランナによって経路が生成される。したがって、移動しながら特殊状況における経路が生成されるため、移動体の位置決めのための時間を短縮することができる。 The route generator may have, as a standard route generator, a global planner that generates an overall route from the starting point to the destination, and a local planner that generates a local route during autonomous movement. Moreover, as a special route generation unit, it may have a special local planner that generates a local route in a special situation during autonomous movement. In this case, in a special situation on the move, the route is generated by the special local planner instead of the local planner that generates the standard local route. Therefore, since the route in the special situation is generated while moving, the time for positioning the moving body can be shortened.

移動体は、特殊経路生成部として、出発点から目的地までの特殊状況での全体的な経路を生成する特殊グローバルプランナを有してもよい。この場合、移動体の状況に応じて最適な全体的な経路を生成することができる。 As a special route generator, the moving body may have a special global planner that generates an overall route in a special situation from a starting point to a destination. In this case, it is possible to generate an optimum overall route according to the situation of the moving object.

本開示の一態様によれば、最適な経路を生成することができる移動体を提供することが可能である。 According to one aspect of the present disclosure, it is possible to provide a mobile body capable of generating an optimal route.

実施形態に係る移動体を示す概略的な側面図である。It is a schematic side view which shows the moving body which concerns on embodiment. 実施形態に係る移動体が移動する領域を示す概略的な平面図である。It is a schematic plan view which shows the region where the moving body which concerns on embodiment moves. 制御装置の構成を示す概略的なブロック図である。It is a schematic block diagram which shows the structure of a control device. 特殊状況の一例を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows an example of a special situation. 特殊状況の一例を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows an example of a special situation. 特殊状況の一例を示す概略図である。It is a schematic diagram which shows an example of a special situation. 移動体の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation of a moving body.

以下、添付図面を参照して、実施形態に係る移動体を説明する。同様な又は対応する要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。理解を容易にするために、図の縮尺は変更されている場合がある Hereinafter, the moving body according to the embodiment will be described with reference to the attached drawings. Similar or corresponding elements are designated by the same reference numerals, and duplicate description is omitted. Figure scales are subject to change for ease of understanding

図１は、実施形態に係る移動体を示す概略的な側面図であり、図２は、実施形態に係る移動体が移動する領域を示す概略的な平面図である。図２を参照して、本実施形態では、移動体１が、１つ又は複数の工作機械５０を具備する工場１００内を移動する。他の実施形態では、移動体１は、工場以外の他の領域内を移動してもよい（例えば、倉庫）。工場１００は、１つ又は複数の工作機械５０と、１つ又は複数のストッカ６０と、１つ又は複数のテーブル７０と、メイン制御装置２００と、を具備している。工場１００は、他の構成要素を更に具備していてもよい。 FIG. 1 is a schematic side view showing a moving body according to an embodiment, and FIG. 2 is a schematic plan view showing a region in which the moving body according to the embodiment moves. With reference to FIG. 2, in the present embodiment, the moving body 1 moves in the factory 100 including one or more machine tools 50. In other embodiments, the mobile body 1 may move within an area other than the factory (eg, a warehouse). The factory 100 includes one or more machine tools 50, one or more stockers 60, one or more tables 70, and a main control device 200. The factory 100 may further include other components.

例えば、工作機械５０は、マシニングセンタであることができる。工作機械５０は、マシニングセンタ以外の他の工作機械であってもよい。例えば、工作機械５０は、工具ＴによってワークＷを加工するための主軸５１と、複数の工具Ｔを格納するためのツールマガジン５２と、を備えている。工作機械５０は、他の構成要素を更に備えていてもよい。例えば、ストッカ６０は、ワークＷ又は他の物品（例えば、工具）を保管することができる。例えば、テーブル７０上には、工具Ｔ又は他の物品（例えば、ワーク）が置かれることができる。メイン制御装置２００は、工場１００のいくつかの構成要素と有線で又は無線で通信可能に接続されており、これらの構成要素のいくつかを制御するように構成されている。例えば、メイン制御装置２００は、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）、ＰＣ（Personal Computer）、サーバー、又は、タブレット等を含むことができる。メイン制御装置２００は、プロセッサ、記憶部、表示装置、及び、入力装置等の構成要素を有することができる。 For example, the machine tool 50 can be a machining center. The machine tool 50 may be a machine tool other than the machining center. For example, the machine tool 50 includes a spindle 51 for machining a work W by a tool T, and a tool magazine 52 for storing a plurality of tools T. The machine tool 50 may further include other components. For example, the stocker 60 can store the work W or other articles (eg, tools). For example, a tool T or other article (eg, a workpiece) can be placed on the table 70. The main controller 200 is wirelessly or wirelessly communicably connected to some of the components of the factory 100 and is configured to control some of these components. For example, the main control device 200 can include a PLC (Programmable Logic Controller), a PC (Personal Computer), a server, a tablet, or the like. The main control device 200 can have components such as a processor, a storage unit, a display device, and an input device.

工場１００は、１つ又は複数の壁８０によって仕切られている。移動体１は、壁８０によって仕切られた床の上を移動する。例えば、移動体１は、工作機械５０、ストッカ６０、及び、テーブル７０の間で自律的に移動し、これらの間でワークＷ、工具Ｔ、又は、他の物品を搬送するように構成されている。メイン制御装置２００は、目的地を含む指令を移動体１に送信してもよく、移動体１は、メイン制御装置２００からの指令に基づいて工場１００内を移動してもよい。 The factory 100 is partitioned by one or more walls 80. The moving body 1 moves on the floor partitioned by the wall 80. For example, the moving body 1 is configured to move autonomously between the machine tool 50, the stocker 60, and the table 70, and to transport a work W, a tool T, or another article between them. There is. The main control device 200 may transmit a command including a destination to the mobile body 1, and the mobile body 1 may move in the factory 100 based on a command from the main control device 200.

図１を参照して、上記のような工場１００内を移動する移動体１は、出発点から目的地まで自律的に移動するように構成されている。移動体１は、例えば、ＡＧＶ（Automated Guided Vehicle）であることができる。例えば、移動体１は、本体１１と、１つ又は複数の車輪１２と、１つ又は複数のロータリエンコーダ１３と、アーム１４と、センサ１５と、カメラ１６と、制御装置２０（ローカル制御装置とも称され得る）と、を備えている。移動体１は、他の構成要素を更に備えていてもよい。 With reference to FIG. 1, the mobile body 1 moving in the factory 100 as described above is configured to autonomously move from the starting point to the destination. The mobile body 1 can be, for example, an AGV (Automated Guided Vehicle). For example, the moving body 1 includes a main body 11, one or more wheels 12, one or more rotary encoders 13, an arm 14, a sensor 15, a camera 16, and a control device 20 (also a local control device). Can be referred to) and. The mobile body 1 may further include other components.

本体１１に取り付けられた各車輪１２は、例えば、サーボモータ等の駆動装置によって回転させられることができ、各車輪１２の回転数を検出するために、ロータリエンコーダ１３が各車輪１２に対して設けられている。ロータリエンコーダ１３は、制御装置２０と有線で又は無線で通信可能に接続されており、検出した回転数を制御装置２０に送信する。例えば、アーム１４は、多軸多関節型ロボットであることができ、本体１１に取り付けられている。アーム１４は、工具Ｔ又はワークＷ等の物品を保持するためのハンドやグリッパ、チャック等を含むことができる。アーム１４には、カメラ１６が設けられている。カメラ１６は、制御装置２０と有線で又は無線で通信可能に接続されており、制御装置２０によって制御されることができる。例えば、カメラ１６は、ＣＭＯＳカメラ又はＣＣＤカメラを含むことができ、カラーカメラ又は白黒カメラであることができる。例えば、カメラ１６は、取得した画像を制御装置２０に送信してもよく、制御装置２０は、カメラ１６によって取得された画像に基づいて、アーム１４の駆動装置に対して指令を送信してもよい。 Each wheel 12 attached to the main body 11 can be rotated by a drive device such as a servomotor, and a rotary encoder 13 is provided for each wheel 12 in order to detect the rotation speed of each wheel 12. Has been done. The rotary encoder 13 is connected to the control device 20 by wire or wirelessly, and transmits the detected rotation speed to the control device 20. For example, the arm 14 can be a multi-axis articulated robot and is attached to the main body 11. The arm 14 can include a hand, a gripper, a chuck, or the like for holding an article such as a tool T or a work W. A camera 16 is provided on the arm 14. The camera 16 is wirelessly or wirelessly connected to the control device 20 and can be controlled by the control device 20. For example, the camera 16 can include a CMOS camera or a CCD camera and can be a color camera or a black and white camera. For example, the camera 16 may transmit the acquired image to the control device 20, and the control device 20 may transmit a command to the drive device of the arm 14 based on the image acquired by the camera 16. good.

例えば、センサ１５は、本体１１に取り付けられることができる。センサ１５は、移動体１の他の位置に取り付けられてもよい（例えば、アーム１４）。センサ１５は、移動体１の周囲の物体を検出するように構成されている。具体的には、センサ１５は、移動体１から周囲の物体までの距離を測定するように構成されている。例えば、センサ１５は、レーザセンサであることができる。センサ１５は、制御装置２０と有線で又は無線で通信可能に接続されており、制御装置２０によって制御されることができる。センサ１５は、測定されたデータを制御装置２０に送信する。 For example, the sensor 15 can be attached to the main body 11. The sensor 15 may be attached to another position of the moving body 1 (for example, the arm 14). The sensor 15 is configured to detect an object around the moving body 1. Specifically, the sensor 15 is configured to measure the distance from the moving body 1 to a surrounding object. For example, the sensor 15 can be a laser sensor. The sensor 15 is connected to the control device 20 by wire or wirelessly so as to be communicable, and can be controlled by the control device 20. The sensor 15 transmits the measured data to the control device 20.

図４～図６は、特殊状況の一例を示す概略図であり、また、センサ１５からのデータに基づいて得られる点群データ及び画像データの例を示している。図４～図６は、工場１００内の同じ区画を示している。 4 to 6 are schematic views showing an example of a special situation, and also show an example of point cloud data and image data obtained based on the data from the sensor 15. 4 to 6 show the same section in the factory 100.

図４は、画像データ１２０を示している。図４において、黒四角は、自律移動に先立って制御装置２０によって生成される画像データ１２０のうち、物体が存在する領域の各格子１２０ｉを示し、白丸は、自律移動中にセンサ１５によって測定されるスキャン点群の各点１１０ｊを示す。なお、図４では、物体が存在しない領域、及び、センサ１５によって未観測の領域の格子は示されていないが、画像データ１２０は、そのような物体が存在しない領域及び未観測の領域の格子のデータも含む。 FIG. 4 shows the image data 120. In FIG. 4, the black squares indicate each grid 120i of the region where the object exists in the image data 120 generated by the control device 20 prior to the autonomous movement, and the white circles are measured by the sensor 15 during the autonomous movement. Each point 110j of the scan point group is shown. In FIG. 4, the grid of the region where no object exists and the region which has not been observed by the sensor 15 is not shown, but the image data 120 shows the grid of the region where such an object does not exist and the region which has not been observed. Also includes the data of.

図５及び図６は、点群データ１１０を示している。図５及び図６において、黒丸は、自律移動に先立って制御装置２０に記憶される点群データ１１０の各点１１０ｉを示し、白丸は、自律移動中にセンサ１５によって測定されるスキャン点群の各点１１０ｊを示す。 5 and 6 show the point cloud data 110. In FIGS. 5 and 6, black circles indicate points 110i of the point cloud data 110 stored in the control device 20 prior to autonomous movement, and white circles indicate scan points measured by the sensor 15 during autonomous movement. Each point 110j is shown.

図５を参照して、先ず、移動体１の制御装置２０は、センサ１５を使用して、工場１００内において移動体１が移動すべき領域の点群データ１１０を取得することができる。「点群データ」とは、センサ１５によって測定される点１１０ｉの集合を含む。点群データ１１０は、工場１００内の物体の表面の形状を表すことができる（図４～図６では、工作機械５０及び壁８０の形状）。例えば、オペレータは、自律移動に先立って、工場１００内において移動体１を手動で移動させることができる。この間に、センサ１５は、例えば所定のインターバルで、工場１００内の物体（例えば、工作機械５０、ストッカ６０、テーブル７０及び壁８０等）を検出する。全ての時点におけるデータ（点１１０ｉ）を合成することによって、移動体１が移動した全ての領域内にある物体の形状（点群データ１１０）を表すことができる。点群データ１１０の各点１１０ｉは、例えば、工場１００内のある原点に対する座標値（例えば、ｘ座標及びｙ座標）で示されることができる。点群データ１１０は、センサ１５によって検出されない領域（物体が存在しない領域（例えば、床上の空いた空間））のデータを含まない。点群データ１１０の精度は、センサ１５の分解能に依存する。点群データ１１０は、制御装置２０の記憶部４０（図３参照。詳しくは後述）に記憶されることができる。 With reference to FIG. 5, first, the control device 20 of the moving body 1 can use the sensor 15 to acquire the point cloud data 110 of the region where the moving body 1 should move in the factory 100. The "point cloud data" includes a set of points 110i measured by the sensor 15. The point cloud data 110 can represent the shape of the surface of the object in the factory 100 (the shapes of the machine tool 50 and the wall 80 in FIGS. 4 to 6). For example, the operator can manually move the moving body 1 in the factory 100 prior to the autonomous movement. During this time, the sensor 15 detects objects in the factory 100 (eg, machine tool 50, stocker 60, table 70, wall 80, etc.) at predetermined intervals, for example. By synthesizing the data (point 110i) at all time points, the shape of the object (point cloud data 110) in all the regions where the moving body 1 has moved can be represented. Each point 110i of the point cloud data 110 can be represented by, for example, a coordinate value (for example, x-coordinate and y-coordinate) with respect to a certain origin in the factory 100. The point cloud data 110 does not include data in a region not detected by the sensor 15 (a region in which an object does not exist (for example, an empty space on the floor)). The accuracy of the point cloud data 110 depends on the resolution of the sensor 15. The point cloud data 110 can be stored in the storage unit 40 (see FIG. 3, details described later) of the control device 20.

図４を参照して、続いて、移動体１の制御装置２０は、上記の点群データ１１０に基づいて、工場１００内において移動体１が移動すべき領域の画像データ１２０を生成することができる。「画像データ」は、点群データ１１０に基づいて、物体が存在する領域、物体が存在しない領域、及び、センサ１５によって未観測の領域を判定し、各領域を所定のサイズの格子で表現することによって、生成されることができる。画像データ１２０の各格子１２０ｉは、例えば、工場１００内のある原点に対する座標値（例えば、ｘ座標及びｙ座標）で示されることができる。画像データ１２０の精度は、格子の細かさに依存する。図３を参照して、画像データ１２０も、制御装置２０の記憶部４０に記憶されることができる。 Referring to FIG. 4, subsequently, the control device 20 of the moving body 1 may generate image data 120 of a region to which the moving body 1 should move in the factory 100 based on the above point cloud data 110. can. In the "image data", a region where an object exists, a region where an object does not exist, and an unobserved region are determined by the sensor 15 based on the point cloud data 110, and each region is represented by a grid of a predetermined size. By doing so, it can be generated. Each grid 120i of the image data 120 can be represented, for example, by coordinate values (eg, x-coordinates and y-coordinates) with respect to a certain origin in the factory 100. The accuracy of the image data 120 depends on the fineness of the grid. With reference to FIG. 3, the image data 120 can also be stored in the storage unit 40 of the control device 20.

図１を参照して、制御装置２０は、本体１１に設けられている。制御装置２０は、移動体１のいくつかの構成要素と有線で又は無線で通信可能に接続されており、これらの構成要素を制御するように構成されている。 With reference to FIG. 1, the control device 20 is provided in the main body 11. The control device 20 is connected to some components of the mobile body 1 so as to be able to communicate with each other by wire or wirelessly, and is configured to control these components.

図３は、制御装置の構成を示す概略的なブロック図である。例えば、制御装置２０は、プロセッサ３０（例えば、１つ又は複数のＣＰＵ等）と、記憶部４０（例えば、１つ又は複数のハードディスクドライブ、ＲＯＭ（read only memory）及び／又はＲＡＭ（random access memory）等）と、インターフェース４５（例えば、Ｉ／Ｏポート等）と、を有することができる。制御装置２０は、表示装置（例えば、液晶ディスプレイ及び／又タッチパネル等）、及び、入力装置（例えば、マウス、キーボード及び／又タッチパネル等）等の他の構成要素を更に有してもよい。制御装置２０の構成要素は、バスによって互いに接続されることができる。例えば、制御装置２０は、ＰＬＣ又はＰＣ等を含むことができる。 FIG. 3 is a schematic block diagram showing the configuration of the control device. For example, the control device 20 includes a processor 30 (eg, one or more CPUs, etc.) and a storage unit 40 (eg, one or more hard disk drives, a ROM (read only memory) and / or a RAM (random access memory). ) Etc.) and an interface 45 (eg, I / O port, etc.). The control device 20 may further include other components such as a display device (eg, a liquid crystal display and / or a touch panel, etc.) and an input device (eg, a mouse, a keyboard, and / or a touch panel, etc.). The components of the control device 20 can be connected to each other by a bus. For example, the control device 20 may include a PLC, a PC, or the like.

例えば、プロセッサ３０は、経路生成部３１と、選択部３２と、移動制御部３３と、を含むことができる。プロセッサ３０は、他の機能部を有していてもよい。例えば、プロセッサ３０のこれらの機能部は、記憶部４０に記憶されたプログラムをプロセッサ３０で実行することによって実現されてもよい。例えば、経路生成部３１は、グローバルプランナ３１ａと、ローカルプランナ３１ｂと、特殊ローカルプランナ３１ｃと、を含むことができる。これらのうち、グローバルプランナ３１ａ及びローカルプランナ３１ｂは、移動体１の標準的な経路を生成する標準経路生成部として機能し、特殊ローカルプランナ３１ｃは、記憶部４０に記憶された所定の特殊状況での移動体１の経路を生成する特殊経路生成部として機能する。 For example, the processor 30 can include a route generation unit 31, a selection unit 32, and a movement control unit 33. The processor 30 may have other functional units. For example, these functional units of the processor 30 may be realized by executing the program stored in the storage unit 40 on the processor 30. For example, the route generation unit 31 can include a global planner 31a, a local planner 31b, and a special local planner 31c. Of these, the global planner 31a and the local planner 31b function as a standard route generation unit for generating a standard route of the moving body 1, and the special local planner 31c is a predetermined special situation stored in the storage unit 40. It functions as a special route generation unit that generates the route of the moving body 1.

具体的には、例えば、プロセッサ３０は、工場１００のメイン制御装置２００から目的地を含む指令を受け取り、記憶部４０に記憶された画像データ１２０から対応する目的地の座標値を得ることができる。グローバルプランナ３１ａは、自律移動に先立って、画像データ１２０上において、出発点の座標値（例えば、現在の位置、又は、メイン制御装置２００によって指令される位置）から目的地の座標値までの全体的な経路を生成する。 Specifically, for example, the processor 30 can receive a command including a destination from the main control device 200 of the factory 100, and can obtain the coordinate value of the corresponding destination from the image data 120 stored in the storage unit 40. .. Prior to autonomous movement, the global planner 31a has the entire range from the coordinate value of the starting point (for example, the current position or the position commanded by the main controller 200) to the coordinate value of the destination on the image data 120. Route is generated.

ローカルプランナ３１ｂは、自律移動中、センサ１５からのデータ（スキャン点群）１１０ｊを画像データ１２０と比較して、画像データ１２０上において自己位置を推定し、グローバルプランナ３１ａによって生成された全体的な経路に沿うように、移動体１が実際に走行する局所的な経路（全体的な経路のうちの一部）を画像データ１２０上で生成する。例えば、ローカルプランナ３１ｂは、センサ１５からのデータに基づいて障害物が検出されたときには障害物を避けるように、局所的な経路を生成する。 During autonomous movement, the local planner 31b compares the data (scan point cloud) 110j from the sensor 15 with the image data 120, estimates its own position on the image data 120, and is the overall generated by the global planner 31a. A local route (a part of the overall route) on which the moving body 1 actually travels is generated on the image data 120 so as to follow the route. For example, the local planner 31b creates a local route to avoid an obstacle when it is detected based on the data from the sensor 15.

また、自律移動中、選択部３２は、センサ１５からのデータ１１０ｊを画像データ１２０と比較して、移動体１の状況が、記憶部４０に記憶された特殊状況のための条件を満たすか否かを、例えば、所定のインターバルで判定する。選択部３２は、移動体１の状況が特殊状況に相当しないと判定される場合には、ローカルプランナ３１ｂを選択し、移動体１の状況が特殊状況に相当すると判定される場合には、特殊ローカルプランナ３１ｃを選択する。 Further, during autonomous movement, the selection unit 32 compares the data 110j from the sensor 15 with the image data 120, and whether or not the situation of the moving body 1 satisfies the condition for the special situation stored in the storage unit 40. For example, it is determined at a predetermined interval. The selection unit 32 selects the local planner 31b when it is determined that the situation of the moving body 1 does not correspond to a special situation, and when it is determined that the situation of the moving body 1 corresponds to a special situation, it is special. Select the local planner 31c.

記憶部４０に記憶される特殊状況は、様々な状況を含み得る。図４を参照して、例えば、特殊状況は、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあることを含む。また、例えば、特殊状況は、狭い通路を移動すること、及び／又は、物体（例えば、ストッカ６０又は他の棚）の下方に潜り込んでその物体を搬送すること、を含むことができる。本開示では、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあることを、特殊状況の一例として説明する。したがって、記憶部４０は、移動体１の状況が特殊状況に相当するか否かを判断するための条件として、距離ｄを記憶することができる。 The special situation stored in the storage unit 40 may include various situations. With reference to FIG. 4, for example, the special situation includes that the moving body 1 is within a predetermined distance d from the destination 150. Also, for example, special situations can include moving through a narrow aisle and / or sneaking under an object (eg, stocker 60 or other shelf) to carry the object. In the present disclosure, the fact that the moving body 1 is within a predetermined distance d from the destination 150 will be described as an example of a special situation. Therefore, the storage unit 40 can store the distance d as a condition for determining whether or not the situation of the moving body 1 corresponds to a special situation.

図３を参照して、移動体１の状況が特殊状況に相当すると判定される場合（本実施形態では、移動体１が目的地１５０から距離ｄ内にある場合）には、選択部３２は、特殊ローカルプランナ３１ｃを選択する。図５を参照して、この場合、特殊ローカルプランナ３１ｃは、センサ１５からのデータ１１０ｊを点群データ１１０と比較して、点群データ１１０上において自己位置を推定し、移動体１が実際に走行する局所的な経路を点群データ１１０上で生成する。 With reference to FIG. 3, when it is determined that the situation of the moving body 1 corresponds to a special situation (in the present embodiment, when the moving body 1 is within the distance d from the destination 150), the selection unit 32 is used. , Select the special local planner 31c. Referring to FIG. 5, in this case, the special local planner 31c compares the data 110j from the sensor 15 with the point cloud data 110, estimates its own position on the point cloud data 110, and the moving body 1 actually A local route to be traveled is generated on the point cloud data 110.

図３を参照して、移動制御部３３は、自律移動中、選択部３２によって選択された経路生成部３１（ローカルプランナ３１ｂ又は特殊ローカルプランナ３１ｃ）によって生成された局所的な経路に基づいて、移動体１を制御する。図６を参照して、例えば、移動制御部３３は、生成された経路に沿って移動体１が移動するように、移動体１の移動量（例えば、ｘ方向の速度Ｖｘ、ｙ方向の速度Ｖｙ、及び、ｘｙ平面における移動体１の中心周りの回転方向の速度Ｖθ）を算出する。図３を参照して、移動制御部３３は、算出された移動体１の移動量に基づいて、各車輪１２の回転数を算出し、インターフェース４５を介して、各車輪１２の駆動回路１７に対して算出された回転数を送信する。なお、駆動回路１７は、制御装置２０に含まれてもよい。 With reference to FIG. 3, the movement control unit 33 is based on the local route generated by the route generation unit 31 (local planner 31b or special local planner 31c) selected by the selection unit 32 during autonomous movement. Control the moving body 1. With reference to FIG. 6, for example, the movement control unit 33 may move the moving body 1 so that the moving body 1 moves along the generated path (for example, the velocity Vx in the x direction and the velocity in the y direction). Vy and the velocity Vθ in the rotation direction around the center of the moving body 1 in the xy plane) are calculated. With reference to FIG. 3, the movement control unit 33 calculates the rotation speed of each wheel 12 based on the calculated movement amount of the moving body 1, and enters the drive circuit 17 of each wheel 12 via the interface 45. The calculated rotation speed is transmitted. The drive circuit 17 may be included in the control device 20.

例えば、プロセッサ３０による移動体１の上記のような移動制御は、ロボット用に開発された様々なオペレーティングシステムに基づいて実現されることができる（例えば、米国のオープンソースロボティクス財団によって管理されるＲＯＳ（Robot Operating System））。 For example, the above-mentioned movement control of the mobile body 1 by the processor 30 can be realized based on various operating systems developed for robots (for example, ROS managed by the Open Source Robotics Foundation in the United States). (Robot Operating System)).

記憶部４０は、上記の点群データ１１０、画像データ１２０、及び、移動体１の状況が特殊状況に相当するか否かを判断するための条件（例えば、目的地からの所定の距離ｄ）を記憶する。また、記憶部４０は、所定の目的地名と、その目的地の座標値（画像データ１２０における座標値及び点群データ１１０における座標値）と、を関連付けて記憶していてもよい。また、記憶部４０は、プロセッサ３０によって実行される様々なプログラムを記憶している。記憶部４０は、その他の様々なデータを記憶することができる。 The storage unit 40 is a condition for determining whether or not the situation of the point cloud data 110, the image data 120, and the moving body 1 corresponds to a special situation (for example, a predetermined distance d from the destination). Remember. Further, the storage unit 40 may store the predetermined destination name in association with the coordinate value of the destination (coordinate value in the image data 120 and the coordinate value in the point cloud data 110). Further, the storage unit 40 stores various programs executed by the processor 30. The storage unit 40 can store various other data.

続いて、移動体１の動作について説明する。 Subsequently, the operation of the moving body 1 will be described.

上記のように、自律移動に先立って、制御装置２０は、センサ１５を使用して、工場１００内において移動体１が移動すべき領域の点群データ１１０を取得し、取得した点群データ１１０に基づいて、移動体１が移動すべき領域の画像データ１２０を生成する。 As described above, prior to the autonomous movement, the control device 20 uses the sensor 15 to acquire the point cloud data 110 of the region in which the moving body 1 should move in the factory 100, and the acquired point cloud data 110. Based on the above, the image data 120 of the region to be moved by the moving body 1 is generated.

図７は、移動体の動作を示すフローチャートであり、移動体が出発点から目的地まで自律的に移動する場合を説明する。例えば、動作は、移動体１が目的地を受信すると開始する。例えば、移動体１は、目的地名を含む指令をメイン制御装置２００から受信することができる。 FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the moving body, and describes a case where the moving body autonomously moves from the starting point to the destination. For example, the operation starts when the moving body 1 receives the destination. For example, the mobile body 1 can receive a command including a destination name from the main control device 200.

プロセッサ３０は、目的地名に対応する座標値（画像データ１２０における座標値）を記憶部４０から読み込む（ステップＳ１００）。続いて、グローバルプランナ３１ａは、画像データ１２０上において、出発点から目的地までの全体的な経路を生成する（ステップＳ１０２）。続いて、選択部３２は、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。図４を参照して、例えば、選択部３２は、センサ１５からのデータ１１０ｊを画像データ１２０と比較して、画像データ１２０上において自己位置を推定し、推定された移動体１の位置（座標値Ｉｘ’，Ｉｙ’，Ｉθ’）が、目的地１５０における移動体１の目標の位置（座標値Ｉｘ，Ｉｙ，Ｉθ）から所定の距離ｄ内にあるか否かを判定することができる。 The processor 30 reads the coordinate values (coordinate values in the image data 120) corresponding to the destination name from the storage unit 40 (step S100). Subsequently, the global planner 31a generates an overall route from the starting point to the destination on the image data 120 (step S102). Subsequently, the selection unit 32 determines whether or not the moving body 1 is within a predetermined distance d from the destination 150 (step S104). With reference to FIG. 4, for example, the selection unit 32 compares the data 110j from the sensor 15 with the image data 120, estimates its own position on the image data 120, and estimates the position (coordinates) of the moving body 1 as estimated. It can be determined whether or not the value Ix', Iy', Iθ') is within a predetermined distance d from the target position (coordinate values Ix, Iy, Iθ) of the moving body 1 at the destination 150.

図７を参照して、ステップＳ１０４において、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にないと判定された場合（ＮＯ）、選択部３２は、ローカルプランナ３１ｂを選択する（ステップＳ１０６）。続いて、ローカルプランナ３１ｂは、局所的な経路を生成する（ステップＳ１０８）。ローカルプランナ３１ｂは、センサ１５からのデータ１１０ｊを画像データ１２０と比較して、画像データ１２０上において自己位置を推定し、グローバルプランナ３１ａによって生成された全体的な経路に沿うように、移動体１が実際に走行する局所的な経路を画像データ１２０上で生成する。続いて、移動制御部３３は、局所的な経路に基づいて移動量を算出する（ステップＳ１１０）。例えば、移動制御部３３は、ｘ方向の速度Ｖｘ、ｙ方向の速度Ｖｙ、及び、ｘｙ平面における回転方向の速度Ｖθを算出することができる。続いて、算出された移動量に基づいて各車輪１２が回転され、移動体１が移動する（ステップＳ１１２）。 With reference to FIG. 7, when it is determined in step S104 that the moving body 1 is not within a predetermined distance d from the destination 150 (NO), the selection unit 32 selects the local planner 31b (step S106). .. Subsequently, the local planner 31b generates a local route (step S108). The local planner 31b compares the data 110j from the sensor 15 with the image data 120, estimates its own position on the image data 120, and moves along the overall path generated by the global planner 31a. Generates a local route actually traveled on the image data 120. Subsequently, the movement control unit 33 calculates the movement amount based on the local route (step S110). For example, the movement control unit 33 can calculate the velocity Vx in the x direction, the velocity Vy in the y direction, and the velocity Vθ in the rotation direction in the xy plane. Subsequently, each wheel 12 is rotated based on the calculated movement amount, and the moving body 1 moves (step S112).

続いて、プロセッサ３０は、移動体１が目的地１５０に到着したか否かを判定する（ステップＳ１１４）。図４を参照して、例えば、プロセッサ３０は、センサ１５からのデータ１１０ｊを画像データ１２０と比較して、画像データ１２０上における自己位置を推定し、移動体１の位置（座標値Iｘ’，Iｙ’，Iθ’）が、目的地１５０における移動体１の位置（座標値Iｘ，Iｙ，Iθ）から所定の閾値内であるか否かを判定することができる。 Subsequently, the processor 30 determines whether or not the mobile body 1 has arrived at the destination 150 (step S114). With reference to FIG. 4, for example, the processor 30 compares the data 110j from the sensor 15 with the image data 120, estimates its own position on the image data 120, and estimates the position of the moving body 1 (coordinate value Ix', It can be determined whether or not Iy', Iθ') is within a predetermined threshold value from the position (coordinate values Ix, Iy, Iθ) of the moving body 1 at the destination 150.

図７を参照して、ステップＳ１１４において移動体１が目的地１５０に到着したと判定された場合（ＹＥＳ）、一連の動作は終了する。ステップＳ１１４において移動体１が目的地１５０に到着していないと判定された場合（ＮＯ）、プロセッサ３０は、ステップＳ１０４に戻る。 With reference to FIG. 7, when it is determined in step S114 that the moving body 1 has arrived at the destination 150 (YES), the series of operations ends. If it is determined in step S114 that the mobile body 1 has not arrived at the destination 150 (NO), the processor 30 returns to step S104.

ステップＳ１０４において、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあると判定された場合（ＹＥＳ）、選択部３２は、特殊ローカルプランナ３１ｃを選択する（ステップＳ１１６）。これによって、経路生成部３１が、ローカルプランナ３１ｂから特殊ローカルプランナ３１ｃに切り替えられる。続いて、特殊ローカルプランナ３１ｃが、目的地への局所的な経路を生成する（ステップＳ１１８）。特殊ローカルプランナ３１ｃは、センサ１５からのデータ１１０ｊを点群データ１１０と比較して、点群データ１１０上における自己位置を推定し、移動体１が実際に走行する局所的な経路を点群データ１１０上で生成する。その後、プロセッサ３０は、ステップＳ１１０～Ｓ１１４を実行する。なお、Ｓ１１４では、図５を参照して、例えば、プロセッサ３０は、センサ１５からのデータ１１０ｊを点群データ１１０と比較して、点群データ１１０上における自己位置を推定し、移動体１の位置（座標値Ｐｘ’，Ｐｙ’，Ｐθ’）が、目的地１５０における移動体１の位置（座標値Ｐｘ，Ｐｙ，Ｐθ）から所定の閾値内であるか否かを判定することができる。 When it is determined in step S104 that the moving body 1 is within a predetermined distance d from the destination 150 (YES), the selection unit 32 selects the special local planner 31c (step S116). As a result, the route generation unit 31 is switched from the local planner 31b to the special local planner 31c. Subsequently, the special local planner 31c generates a local route to the destination (step S118). The special local planner 31c compares the data 110j from the sensor 15 with the point cloud data 110, estimates its own position on the point cloud data 110, and sets the local route on which the moving body 1 actually travels as the point cloud data. Generate on 110. After that, the processor 30 executes steps S110 to S114. In S114, for example, the processor 30 compares the data 110j from the sensor 15 with the point cloud data 110, estimates its own position on the point cloud data 110, and estimates the self-position of the moving body 1 with reference to FIG. It can be determined whether or not the position (coordinate values Px', Py', Pθ') is within a predetermined threshold value from the position (coordinate values Px, Py, Pθ) of the moving body 1 at the destination 150.

以上のような移動体１は、標準的な経路を生成するローカルプランナ３１ｂに加えて、所定の特殊状況での経路を生成する特殊ローカルプランナ３１ｃを有する。移動体１の状況が特殊状況に相当しない場合（つまり、通常の状況）には、ローカルプランナ３１ｂが経路を生成し、移動体１の状況が特殊状況に相当する場合には、特殊ローカルプランナ３１ｃが経路を生成する。したがって、移動体の状況に応じてローカルプランナ３１ｂと特殊ローカルプランナ３１ｃとが互いに切り替えられる。よって、移動体１の状況に応じて最適な経路を生成することができる。 As described above, the mobile body 1 has a special local planner 31c that generates a route in a predetermined special situation in addition to the local planner 31b that generates a standard route. If the situation of the mobile body 1 does not correspond to a special situation (that is, a normal situation), the local planner 31b generates a route, and if the situation of the mobile body 1 corresponds to a special situation, the special local planner 31c Generates a route. Therefore, the local planner 31b and the special local planner 31c are switched to each other according to the situation of the moving body. Therefore, the optimum route can be generated according to the situation of the moving body 1.

また、移動体１では、経路生成部３１が、標準経路生成部として、出発点から目的地までの全体的な経路を生成するグローバルプランナ３１ａと、自律移動中に局所的な経路を生成するローカルプランナ３１ｂと、を有しており、かつ、特殊経路生成部として、自律移動中に特殊状況での局所的な経路を生成する特殊ローカルプランナ３１ｃを有している。したがって、移動中の特殊状況において、標準的な局所経路を生成するローカルプランナ３１ｂに代えて、特殊ローカルプランナ３１ｃによって経路が生成される。したがって、移動しながら特殊状況における経路が生成されるため、移動体１の位置決めのための時間を短縮することができる。 Further, in the moving body 1, the route generation unit 31, as a standard route generation unit, has a global planner 31a that generates an overall route from the starting point to the destination, and a local that generates a local route during autonomous movement. It has a planner 31b, and as a special route generation unit, it has a special local planner 31c that generates a local route in a special situation during autonomous movement. Therefore, in a special situation on the move, the route is generated by the special local planner 31c instead of the local planner 31b that generates the standard local route. Therefore, since the route in the special situation is generated while moving, the time for positioning the moving body 1 can be shortened.

移動体の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されない。当業者であれば、上記の実施形態の様々な変形が可能であることを理解するだろう。 Although the embodiment of the moving body has been described, the present invention is not limited to the above embodiment. Those skilled in the art will appreciate that various variations of the above embodiments are possible.

例えば、上記の実施形態では、経路生成部３１は、特殊経路生成部として、特殊ローカルプランナ３１ｃを有している。他の実施形態では、追加的に又は代替的に、経路生成部３１は、特殊経路生成部として、特殊グローバルプランナを有していてもよい。特殊グローバルプランナは、移動体１の状況が記憶部４０に記憶された特殊状況に相当する場合に、グローバルプランナ３１ａに代えて、自律移動に先立って、出発点から目的地１５０までの全体的な経路を生成してもよい。例えば、特殊状況は、出発点から目的地１５０までの間に、狭い通路又は蛇行した通路が存在することであり得る。この場合、特殊グローバルプランナは、移動体１がオペレータ及び他の移動体を妨げることを防止するために、グローバルプランナ３１ａと比較して、可能な限り直線的な経路を生成するように構成されることができる。 For example, in the above embodiment, the route generation unit 31 has a special local planner 31c as a special route generation unit. In other embodiments, the route generation unit 31 may additionally or alternatively have a special global planner as a special route generation unit. When the situation of the moving body 1 corresponds to the special situation stored in the storage unit 40, the special global planner replaces the global planner 31a with the overall from the starting point to the destination 150 prior to the autonomous movement. You may generate a route. For example, a special situation may be the presence of a narrow or meandering passage between the starting point and the destination 150. In this case, the special global planner is configured to generate as linear a path as possible compared to the global planner 31a in order to prevent the moving body 1 from interfering with the operator and other moving bodies. be able to.

また、上記の実施形態では、特殊ローカルプランナ３１ｃが選択される特殊状況は、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあることとして説明されている。他の実施形態では、例えば、特殊状況は、狭い通路を移動すること、及び／又は、物体（例えば、ストッカ６０又は他の棚）の下方に潜り込んでその物体を搬送することであってもよい。例えば、特殊状況が狭い通路を移動することである場合、特殊ローカルプランナ３１ｃは、標準のローカルプランナで移動中に、移動方向に狭い通路（壁間が閾値より狭い）が存在する場合、特殊ローカルプランナ３１ｃへ切り替え、通路内を移動する移動経路を生成する。また、例えば、特殊状況が物体の下方に潜り込んでその物体を搬送することである場合、特殊ローカルプランナ３１ｃは、標準のローカルプランナで移動中に、物体（ストッカ６０など）の保管場所に近づいた際、スキャン点群内にあらかじめ登録しておいた物体の形状と一致する点列が存在するか探索し、存在する場合は特殊ローカルプランナ３１ｃへ切り替え、その物体内に潜り込む移動経路を生成する。 Further, in the above embodiment, the special situation in which the special local planner 31c is selected is described as the mobile body 1 being within a predetermined distance d from the destination 150. In other embodiments, for example, the special situation may be moving through a narrow aisle and / or submerged under an object (eg, stocker 60 or other shelf) to carry the object. .. For example, if the special situation is to move through a narrow passage, the special local planner 31c will use the special local planner if there is a narrow passage in the direction of movement (the distance between the walls is narrower than the threshold) while moving with the standard local planner. Switch to the planner 31c and generate a movement route to move in the passage. Also, for example, if the special situation is to sneak under an object and transport it, the special local planner 31c approaches the storage location of the object (such as the stocker 60) while moving with the standard local planner. At that time, it searches for a point cloud that matches the shape of the object registered in advance in the scan point cloud, and if it exists, it switches to the special local planner 31c and generates a movement path to sneak into the object.

１移動体
１５センサ
３１経路生成部
３１ａグローバルプランナ（標準経路生成部）
３１ｂローカルプランナ（標準経路生成部）
３１ｃ特殊ローカルプランナ（特殊経路生成部）
３２選択部
３３移動制御部
４０記憶部
１１０点群データ
１１０ｊセンサからのデータ
１２０画像データ
１５０目的地
ｄ所定の距離 1 Mobile 15 Sensor 31 Path generator 31a Global planner (standard route generator)
31b Local planner (standard route generator)
31c Special local planner (special route generator)
32 Selection unit 33 Movement control unit 40 Storage unit 110 Point cloud data 110j Data from the sensor 120 Image data 150 Destination d Predetermined distance

本開示の一態様は、出発点から目的地まで自律的に移動する移動体において、移動体から周囲の物体までの距離を測定することによって該移動体の周囲の物体を検出するセンサと、移動体の移動経路を生成する経路生成部であって、移動体の標準的な経路である移動体の出発点から目的地までの全体的な経路を生成するグローバルプランナと、センサからのデータに基づいて障害物が検出されたときには該障害物を回避するように局所的な経路を生成するローカルプランナと、目的地から所定の距離内へ移動体が接近した状況、狭い通路内へ移動する状況、又は物体の下方に潜り込んでその物体を搬送する状況を含む特殊状況での経路を生成する特殊ローカルプランナとを有する経路生成部と、移動体の状況が特殊状況に相当するか否かを判断するための条件を記憶する記憶部と、グローバルプランナで生成した経路を移動中にセンサからのデータに基づいて移動体の状況を判定し、移動体の状況が記憶部の特殊状況に相当しない場合にはローカルプランナを選択し、移動体の状況が記憶部の特殊状況に相当する場合には特殊ローカルプランナを選択する選択部と、選択部で選択されたローカルプランナ又は特殊ローカルプランナによって生成された経路に基づいて、移動体を制御する移動制御部と、を備え、選択部でローカルプランナと特殊ローカルプランナとを切り替える移動体である。 One aspect of the present disclosure is a moving body that autonomously moves from a starting point to a destination , a sensor that detects an object around the moving body by measuring a distance from the moving body to a surrounding object , and a moving body. Based on data from the global planner and sensors, which is the route generator that generates the movement path of the body and generates the overall route from the starting point to the destination of the moving body, which is the standard route of the moving body. When an obstacle is detected, a local planner that creates a local route to avoid the obstacle, a situation where a moving body approaches within a predetermined distance from the destination, a situation where the moving body moves into a narrow passage, Or, a route generator having a special local planner that generates a route in a special situation including a situation of sneaking under the object and transporting the object, and determining whether the situation of the moving body corresponds to the special situation. When the status of the moving object is determined based on the data from the sensor while moving between the storage unit that stores the conditions for storing and the route generated by the global planner, and the status of the moving object does not correspond to the special situation of the storage unit. Selects the local planner and selects the special local planner when the situation of the moving object corresponds to the special situation of the storage part, and the route generated by the local planner or the special local planner selected by the selection unit. It is a moving body that is provided with a moving control unit that controls the moving body based on the above, and switches between a local planner and a special local planner in the selection unit .

Claims

In a moving body that autonomously moves from the starting point to the destination
A standard route generation unit that generates a standard route of the moving body, and a route generation unit that has a special route generation unit that generates a route in a predetermined special situation.
A storage unit that stores conditions for determining whether or not the situation of the moving body corresponds to the special situation, and a storage unit.
A selection unit that selects the standard route generation unit when the situation of the moving body does not correspond to the special situation, and selects the special route generation unit when the situation of the moving body corresponds to the special situation. ,
A movement control unit that controls the moving body based on the route generated by the route generation unit selected by the selection unit.
A mobile body characterized by being equipped with.

The route generation unit is
The standard route generator has a global planner that generates an overall route from the starting point to the destination, and a local planner that generates a local route during autonomous movement.
As the special route generation unit, it has a special local planner that generates a local route in the special situation during autonomous movement.
The mobile body according to claim 1.

As the special route generation unit, it has a special global planner that generates an overall route in the special situation from the starting point to the destination.
The mobile body according to claim 2.