JP2543848B2 - 自律的移動体 - Google Patents
自律的移動体Info
- Publication number
- JP2543848B2 JP2543848B2 JP19759385A JP19759385A JP2543848B2 JP 2543848 B2 JP2543848 B2 JP 2543848B2 JP 19759385 A JP19759385 A JP 19759385A JP 19759385 A JP19759385 A JP 19759385A JP 2543848 B2 JP2543848 B2 JP 2543848B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- list
- area
- unit
- moving body
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Lifetime
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の属する技術分野〕 この発明は、ビルの床面を走るメイルロボットや夜間
見まわりロボット等が自律運転するに必要な地図情報を
作りながら移動できる自律的移動体に関する。
見まわりロボット等が自律運転するに必要な地図情報を
作りながら移動できる自律的移動体に関する。
従来、移動体を自動運転する場合、床面に信号線や発
振器を埋設して、移動体をその信号線に沿って誘導した
り、発振器の信号を移動体で受信して、移動体の位置を
確認していた。また、最近は、移動体に視覚センサを搭
載し、周囲の景色を認識して、移動体を自律的に運転し
ようという試みもなされているが、認識に時間を要する
うえに大形計算機を必要とする点で未だ実用に程遠い。
振器を埋設して、移動体をその信号線に沿って誘導した
り、発振器の信号を移動体で受信して、移動体の位置を
確認していた。また、最近は、移動体に視覚センサを搭
載し、周囲の景色を認識して、移動体を自律的に運転し
ようという試みもなされているが、認識に時間を要する
うえに大形計算機を必要とする点で未だ実用に程遠い。
この発明の目的は、高速かつ低コストで、移動体が自
分の位置を認識しかつ目的地へ至る経路を自分で見出
し、自律的に移動することを可能ならしむ移動体を提供
する。
分の位置を認識しかつ目的地へ至る経路を自分で見出
し、自律的に移動することを可能ならしむ移動体を提供
する。
本発明は、移動体が自律的に移動する所定領域内を複
数の単位領域に分割し、該単位領域の障害物間距離と該
単位領域の大きさとが記憶される領域リストと、該単位
領域が並ぶ方向とその関係が記憶される領域結合リスト
とを記憶するメモリー手段と、 前記移動体と前記移動体周囲に存在する障害物との距
離を測定する距離測定手段と、 前記距離測定手段で測定された信号と前記領域リスト
とから前記移動体の現在位置を求める自己位置認識手段
と、 前記自己位置認識手段より求められる前記移動体の現
在位置と前記移動体の目標点とが指示される指定手段
と、 前記指定手段からの信号と前記メモリー手段からの信
号とを用いて、前記移動体の出発点となる前記現在位置
を含んだ領域結合リストと目標点を含んだ領域結合リス
トとを作成しそれら領域結合リストを比較し共通する領
域の有無を判断し、共通する領域を持つ領域結合リスト
であれば前記出発点から前記目標点迄の前記移動体の移
動行程を決定し、共通する領域を持たない領域結合リス
トであれば前記出発点を含んだ領域結合リストが該領域
結合リスト内の単位領域で分岐され、前記出発点からそ
の分岐される単位領域までに並び単位領域をその単位領
域が並ぶ順番に従って並べた分岐リストと、分岐される
単位領域を含む新たな領域結合リストとを求め、前記目
標点を含んだ領域結合リストと新たな領域結合リストと
を比較し共通する領域の有無を判断し、判断結果より前
記出発点から前記目標点迄の前記移動体の移動行程を決
定する経路探索手段と、 前記経路探索手段から得られた前記出発点と前記目標
点とを含む分岐リストと、前記メモリー手段の領域リス
トとから前記移動体の移動を制御するコントロール部と から構成される。
数の単位領域に分割し、該単位領域の障害物間距離と該
単位領域の大きさとが記憶される領域リストと、該単位
領域が並ぶ方向とその関係が記憶される領域結合リスト
とを記憶するメモリー手段と、 前記移動体と前記移動体周囲に存在する障害物との距
離を測定する距離測定手段と、 前記距離測定手段で測定された信号と前記領域リスト
とから前記移動体の現在位置を求める自己位置認識手段
と、 前記自己位置認識手段より求められる前記移動体の現
在位置と前記移動体の目標点とが指示される指定手段
と、 前記指定手段からの信号と前記メモリー手段からの信
号とを用いて、前記移動体の出発点となる前記現在位置
を含んだ領域結合リストと目標点を含んだ領域結合リス
トとを作成しそれら領域結合リストを比較し共通する領
域の有無を判断し、共通する領域を持つ領域結合リスト
であれば前記出発点から前記目標点迄の前記移動体の移
動行程を決定し、共通する領域を持たない領域結合リス
トであれば前記出発点を含んだ領域結合リストが該領域
結合リスト内の単位領域で分岐され、前記出発点からそ
の分岐される単位領域までに並び単位領域をその単位領
域が並ぶ順番に従って並べた分岐リストと、分岐される
単位領域を含む新たな領域結合リストとを求め、前記目
標点を含んだ領域結合リストと新たな領域結合リストと
を比較し共通する領域の有無を判断し、判断結果より前
記出発点から前記目標点迄の前記移動体の移動行程を決
定する経路探索手段と、 前記経路探索手段から得られた前記出発点と前記目標
点とを含む分岐リストと、前記メモリー手段の領域リス
トとから前記移動体の移動を制御するコントロール部と から構成される。
本発明によれば出発点から目標点までの経路を移動体
自身で見出し、自律的に移動することができる。
自身で見出し、自律的に移動することができる。
以下、本発明の一実施例について詳細に説明する。第
１図は本発明の実施例である移動ロボット10（移動体）
とこの移動ロボット10に積載された制御装置19（一点鎖
線で示す）の機能とを示した図である。移動ロボット10
には４方側面に各面２ケづつ車載距離センサ1,2,…,8が
配置され、操舵駆動手段20、車輪駆動手段21で駆動され
る車輪22,…,25が設けられている。
１図は本発明の実施例である移動ロボット10（移動体）
とこの移動ロボット10に積載された制御装置19（一点鎖
線で示す）の機能とを示した図である。移動ロボット10
には４方側面に各面２ケづつ車載距離センサ1,2,…,8が
配置され、操舵駆動手段20、車輪駆動手段21で駆動され
る車輪22,…,25が設けられている。
制御装置19は、車載距離センサ群26（距離測定手段）
からの各々のセンサからの信号で移動ロボット10の周囲
の距離を測定して、この移動ロボット10の位置をメモリ
ー手段28の位置データと共に自己位置認識手段27で認識
する。この位置データは自己位置認識結果出力手段29で
モニターしている。メモリー手段28はそのメモリー内容
に領域リスト30と領域結合リスト31が記憶されている。
このメモリー手段28のデータは出発点と目標点の指定を
行なう指定手段32からのデータと共に経路探索手段33に
入力して分岐リスト34を生成する。この分岐リスト34の
データとメモリー手段28のデータとを移動ロボット制御
データ生成手段35（コントロール部）に入力して移動ロ
ボット10の制御データ36を得て、この制御データ36によ
って移動ロボット10の駆動手段20,21を動作させる。
尚、これらのデータ処理は図示しないCPUおよびメモリ
の構成で行なわれる。
からの各々のセンサからの信号で移動ロボット10の周囲
の距離を測定して、この移動ロボット10の位置をメモリ
ー手段28の位置データと共に自己位置認識手段27で認識
する。この位置データは自己位置認識結果出力手段29で
モニターしている。メモリー手段28はそのメモリー内容
に領域リスト30と領域結合リスト31が記憶されている。
このメモリー手段28のデータは出発点と目標点の指定を
行なう指定手段32からのデータと共に経路探索手段33に
入力して分岐リスト34を生成する。この分岐リスト34の
データとメモリー手段28のデータとを移動ロボット制御
データ生成手段35（コントロール部）に入力して移動ロ
ボット10の制御データ36を得て、この制御データ36によ
って移動ロボット10の駆動手段20,21を動作させる。
尚、これらのデータ処理は図示しないCPUおよびメモリ
の構成で行なわれる。
次に、第２図〜第４図を参照し本発明の内容を説明す
る。第２図は、本発明の基本のひとつである地図の単位
領域への分割法を説明する図である。
る。第２図は、本発明の基本のひとつである地図の単位
領域への分割法を説明する図である。
移動ロボットに搭載されているレンジファインダーで
前後左右の壁等の障害物迄の距離を計測したとすると、
その計測値によって第２図の如くA1〜A7の単位領域（以
下単に領域と呼ぶ）に分割することができる。
前後左右の壁等の障害物迄の距離を計測したとすると、
その計測値によって第２図の如くA1〜A7の単位領域（以
下単に領域と呼ぶ）に分割することができる。
即ちA1ではｘ方向の障害物間距離はl1,y方向の障害物
間距離をあらかじめ移動ロボット10に記憶、教示してお
いた上で、移動ロボット10に搭載したレンジファインダ
ーで、障害物間距離を計測し、これを記憶値と比較対照
すれば、移動ロボット10の位置を自動的に確認できる。
間距離をあらかじめ移動ロボット10に記憶、教示してお
いた上で、移動ロボット10に搭載したレンジファインダ
ーで、障害物間距離を計測し、これを記憶値と比較対照
すれば、移動ロボット10の位置を自動的に確認できる。
ここでは、各領域の障害物間距離と領域距離を次のよ
うにリスト表示することにし、これらを領域リスト30と
呼ぶ。
うにリスト表示することにし、これらを領域リスト30と
呼ぶ。
この式中「lk」で示された障害物間距離は「lk＝l9＋
l3＋l10」を意味している。
l3＋l10」を意味している。
上記リストの第１要素は領域名を、第2,第３要素は、
ｘ方向,y方向の障害物間距離、第4,第５要素は、領域の
ｘ方向,y方向の長さ（大きさ）を表している。
ｘ方向,y方向の障害物間距離、第4,第５要素は、領域の
ｘ方向,y方向の長さ（大きさ）を表している。
このように領域分けした地図を移動ロボット10に記憶
させる方法を第３図を例にとり説明する。ここでは、ｘ
方向,y方向の領域のつがながりを、その方向と領域のリ
ストとして表現する。例えば（x,A1,A2,A3）は、ｘ方向
にA1,A2,A3の順で領域がつながっていることを示す。し
たがってこれは（−x,A3,A2,A1）のようにも表現でき
る。リストの第１要素をここでは方向インジケータと呼
ぶことにする。またこのリストを領域結合リスト31と呼
ぶことにする。
させる方法を第３図を例にとり説明する。ここでは、ｘ
方向,y方向の領域のつがながりを、その方向と領域のリ
ストとして表現する。例えば（x,A1,A2,A3）は、ｘ方向
にA1,A2,A3の順で領域がつながっていることを示す。し
たがってこれは（−x,A3,A2,A1）のようにも表現でき
る。リストの第１要素をここでは方向インジケータと呼
ぶことにする。またこのリストを領域結合リスト31と呼
ぶことにする。
第３図の例では、領域結合リスト31は次のようにな
る。
る。
（x,A1,A2,A3） （y,A2,A4,A6,A12,A17） （x,A5,A6,A7,A8,A9,A10） （y,A11,A12,A13,A14,A15） （x,A16,A17,A18） （y,A9,A10,A15,A20） （x,A20,A21,A22） （y,A23,A22） 以上述べた領域リスト30と領域結合リスト31を移動ロ
ボット10に表示すれば、これですべて地図情報が記憶さ
れたことになる。
ボット10に表示すれば、これですべて地図情報が記憶さ
れたことになる。
これらの地図情報を使って、移動ロボット10を自律的
に動かす方法は種々考えられる。その具体例を第４図の
流れずを参照して説明する。
に動かす方法は種々考えられる。その具体例を第４図の
流れずを参照して説明する。
第４図の例では、一般に横形探索と呼ばれる方法と、
逆探索法の組合せを採用している。
逆探索法の組合せを採用している。
いま出発点AS＝A2,AG＝A23をステップ１で入力する
と、始めにA2とA23を含む領域結合リストを探す。ここ
でこのようなリストがあれば解が得られたことになるの
でステップ36に移るが、本例では存在しないのでステッ
プ６でA23を含む領域結合リストを探し、 （Y,A23,A22） が得られる。又、領域結合リストはひとつしか無いの
で、分岐リストBGの頭にAGを加え BG＝（A23） C1＝（Y,A23,A22） となる。
と、始めにA2とA23を含む領域結合リストを探す。ここ
でこのようなリストがあれば解が得られたことになるの
でステップ36に移るが、本例では存在しないのでステッ
プ６でA23を含む領域結合リストを探し、 （Y,A23,A22） が得られる。又、領域結合リストはひとつしか無いの
で、分岐リストBGの頭にAGを加え BG＝（A23） C1＝（Y,A23,A22） となる。
次にステップ12に移り、C1の子リスト（新たな領域結
合リスト）とその分岐点を求める。子リストとは、親リ
スト（C1）に含まれる要素をリストに含む（共有する）
親リスト以外の領域結合リストで、共有要素を分岐点と
いう。本例の場合は、C1の子リストは（X,A20,A21,
A22），分岐点は、A22となる。
合リスト）とその分岐点を求める。子リストとは、親リ
スト（C1）に含まれる要素をリストに含む（共有する）
親リスト以外の領域結合リストで、共有要素を分岐点と
いう。本例の場合は、C1の子リストは（X,A20,A21,
A22），分岐点は、A22となる。
この子リストにAS（A2）が含まれていれば、出発点か
ら目標点迄に至る領域のつながりが得られた訳である
故、ステップ15で、分岐リストBGの頭に分岐点A22を加
えてステップ26に移る。
ら目標点迄に至る領域のつながりが得られた訳である
故、ステップ15で、分岐リストBGの頭に分岐点A22を加
えてステップ26に移る。
本例では、（X,A20,A21,A22）にA2は含まれていない
から、ステップ８に戻り、ステップ９ BG＝（A22,A23） となり、ステップ11で C2＝（X,A20,A21,A22） となる。
から、ステップ８に戻り、ステップ９ BG＝（A22,A23） となり、ステップ11で C2＝（X,A20,A21,A22） となる。
ステップ12で再びC2の子リスト（Y,A9,A15,A19,A20） となる。
そしてステップ12でC2の子リストと分岐点を求め、
（X,A11,A12,A13,A14,A15）,A15と（X,A5,A6,A7,A8,A9,
A10）,A9が得られる。これらの子リストにAS（＝A2）は
含まれていないが、子リストが複数であるので、ステッ
プ14,8を経由してステップ16に移る。ｉ＝３であるから
ステップ19に移る。
（X,A11,A12,A13,A14,A15）,A15と（X,A5,A6,A7,A8,A9,
A10）,A9が得られる。これらの子リストにAS（＝A2）は
含まれていないが、子リストが複数であるので、ステッ
プ14,8を経由してステップ16に移る。ｉ＝３であるから
ステップ19に移る。
以上で目標点から出発して経路を求める逆探索は終り
である。このフローチャートでは、逆探索を一本路が続
く迄行うようにしている。
である。このフローチャートでは、逆探索を一本路が続
く迄行うようにしている。
次に順探索にうつる。先ず、分岐リストBSをステップ
20で定義する。BGが目標点からの分岐点でリストを作っ
たのに対し、BSは、出発点からの分岐点のリストにな
る。
20で定義する。BGが目標点からの分岐点でリストを作っ
たのに対し、BSは、出発点からの分岐点のリストにな
る。
ステップ21でAS（＝A2）を含む領域結合リストを求め
これをCniとする。また、分岐リストBSの末尾にAS（＝A
2）を加えこれをBnjとする。
これをCniとする。また、分岐リストBSの末尾にAS（＝A
2）を加えこれをBnjとする。
本例では、 C11＝（X,A1,A2,A3）,B11＝（A2） C12＝（Y,A2,A4,A6,A12,A17）,B12＝（A2） となる。
次にステップ22で、C11とC3,C12とC3がそれぞれ共有
要素を持つかどうかを調べる。ここで注意することは、
ｉ＝０即ち目標点で経路が二分している場合は、これら
を示す領域結合リストC1,C2（ステップ17参照）と共有
する要素の有無を調べることになることである。
要素を持つかどうかを調べる。ここで注意することは、
ｉ＝０即ち目標点で経路が二分している場合は、これら
を示す領域結合リストC1,C2（ステップ17参照）と共有
する要素の有無を調べることになることである。
本例では共有要素がないので、C11,C12の子リストと
分岐点を求めC2jとし、B2jを作る。C11は子リストを持
たないので消去されC12の子リストと分岐点が次のよう
に求まる。
分岐点を求めC2jとし、B2jを作る。C11は子リストを持
たないので消去されC12の子リストと分岐点が次のよう
に求まる。
C21＝（X,A5,A6,A7,A8,A9,A10）， B21＝（A2,A6） C22＝（X,A11,A12,A13,A14,A15）， B22＝（A2,A12） C23＝（X,A16,A17,A18）， B23＝（A2,A17） そこで、ステップ22に戻りC21とC3、C22とC3、C23とC
3がそれぞれ共有要素を持つかどうか順次調べる。
3がそれぞれ共有要素を持つかどうか順次調べる。
C21とC3はA9を共有しているので、ステップ27に移
り、共有要素A9をB21のリストの末尾に加え B21＝（A2,A6,A9） とする。
り、共有要素A9をB21のリストの末尾に加え B21＝（A2,A6,A9） とする。
ステップ28でB21とBGを加えて全体の分岐リストＢを
作る。Ｂは Ｂ＝（A2,A6,A9,A20,A22,A23） となる。
作る。Ｂは Ｂ＝（A2,A6,A9,A20,A22,A23） となる。
分岐リストＢが得られたことは、出発点AS（＝A2）か
ら目標点AG（＝A23）に至る道すじが決ったことを示
し、各要素は、移動ロボット10が進行方向を変える点
（ステアリング点）でもある。
ら目標点AG（＝A23）に至る道すじが決ったことを示
し、各要素は、移動ロボット10が進行方向を変える点
（ステアリング点）でもある。
ステップ29以降で移動ロボット10の制御情報を作る。
先づ始めに分岐リストＢに含まれる要素の頭から二ツ即
ちA2,A6を含む領域結合リストを求め、方向インジケー
タを除くA2〜A6の前後の要素を削除してC1とする。A2,A
6を含む領域結合リストは （Y,A2,A4,A6,A12,A17） でA2の前に領域要素はないが、A6の後にはA12,A17があ
るので、これらを削除して C1＝（１） となる。これと同様にして、A6,A9を含む領域結合リス
トと、A9,A20を含む結合リスト，……A23,A22を含む結
合リストを求めC2,C3,…C5を求める。
先づ始めに分岐リストＢに含まれる要素の頭から二ツ即
ちA2,A6を含む領域結合リストを求め、方向インジケー
タを除くA2〜A6の前後の要素を削除してC1とする。A2,A
6を含む領域結合リストは （Y,A2,A4,A6,A12,A17） でA2の前に領域要素はないが、A6の後にはA12,A17があ
るので、これらを削除して C1＝（１） となる。これと同様にして、A6,A9を含む領域結合リス
トと、A9,A20を含む結合リスト，……A23,A22を含む結
合リストを求めC2,C3,…C5を求める。
所で、A23,A22を含む領域結合リストは （Y,A23,A22） であるが、分岐リストの順番A22,A23とは逆になってい
る。この場合は、方向インジケータＹに（−）符号をつ
けることになる。結局ステップ29から33迄の作業で C1＝（Y,A2,A4,A6） C2＝（X,A6,A7,A8,A9） C3＝（Y,A9,A15,A19,A20） C4＝（X,A20,A21,A22） C5＝（−Y,A22,A23） が求まる。これらのC1〜C5と領域リストを使って移動ロ
ボット10の制御情報をステップ35で次のようにして作
る。
る。この場合は、方向インジケータＹに（−）符号をつ
けることになる。結局ステップ29から33迄の作業で C1＝（Y,A2,A4,A6） C2＝（X,A6,A7,A8,A9） C3＝（Y,A9,A15,A19,A20） C4＝（X,A20,A21,A22） C5＝（−Y,A22,A23） が求まる。これらのC1〜C5と領域リストを使って移動ロ
ボット10の制御情報をステップ35で次のようにして作
る。
移動ロボット10はAS（＝A2）から出発するが、領域結
合リストC1より、方向インジケータがＹであるから、ｙ
方向に進める。その距離y1はy1＝A2のｙ方向の長さ×1/
2＋A4のｙ方向の長さ＋A6のｙ方向の長さ×1/2として計
算する。各領域の長さは、領域リストを領域名で呼び出
し求める。
合リストC1より、方向インジケータがＹであるから、ｙ
方向に進める。その距離y1はy1＝A2のｙ方向の長さ×1/
2＋A4のｙ方向の長さ＋A6のｙ方向の長さ×1/2として計
算する。各領域の長さは、領域リストを領域名で呼び出
し求める。
同様にしてA6からA9迄の距離x1は、 x1＝A6のｘ方向の長さ×1/2＋A7のｘ方向の長さ＋A8
のｘ方向の長さ＋A9のｘ方向の長さ×1/2として求め
る。
のｘ方向の長さ＋A9のｘ方向の長さ×1/2として求め
る。
そして、A6では、今迄ｙ方向に進んでいた移動ロボッ
ト10をｘ方向に進めるのだから90度ステアリングを右に
切るように制御することになる。
ト10をｘ方向に進めるのだから90度ステアリングを右に
切るように制御することになる。
以上の如くして、出発点から目標点迄、移動ロボット
10を自律的に動かす制御情報を自由に作ることができ
る。
10を自律的に動かす制御情報を自由に作ることができ
る。
領域リストの第2,第３要素は、移動ロボット10が自分
の位置を判断するのに使うと前にも述べたが、移動ロボ
ット10の現在位置から或る目標点迄自律的に移動するよ
うに指示したような場合に、現在位置の領域名を知るの
に使う。即ち、前後方向と横方向の障害物迄の距離を計
測し、これに合致する領域リストを探し出す。若しこの
領域リストが複数あればそれらの領域から移動ロボット
10がはみ出す程度に前後、左右に移動させ前後方向と横
方向の障害物距離を計測しその領域が含まれる領域結合
リストを探し出し、その領域の隣接領域の障害物間距離
と照合して現在位置を求める。
の位置を判断するのに使うと前にも述べたが、移動ロボ
ット10の現在位置から或る目標点迄自律的に移動するよ
うに指示したような場合に、現在位置の領域名を知るの
に使う。即ち、前後方向と横方向の障害物迄の距離を計
測し、これに合致する領域リストを探し出す。若しこの
領域リストが複数あればそれらの領域から移動ロボット
10がはみ出す程度に前後、左右に移動させ前後方向と横
方向の障害物距離を計測しその領域が含まれる領域結合
リストを探し出し、その領域の隣接領域の障害物間距離
と照合して現在位置を求める。
移動ロボット10の前後方向、横方向の障害物迄の距離
は、レンジファインダーで容易に計測できる。第５図は
その一例で、超音波センサを移動ロボット10の前後、左
右にとりつけて、それぞれ障害物迄の距離を計測する。
は、レンジファインダーで容易に計測できる。第５図は
その一例で、超音波センサを移動ロボット10の前後、左
右にとりつけて、それぞれ障害物迄の距離を計測する。
第５図において10は移動ロボット、矢印は移動ロボッ
ト10の向き11は廊下、12,13は壁等の障害物、１〜８は
移動ロボット10にとりつけられた超音波センサである。
いまｉ番目の超音波センサの計測値をrliとすると、 rl1＝rl2,rl3＝rl4,rl5＝rl6,rl7＝rl8が移動ロボッ
ト10の或る側面が障害物と平行になる条件となる。そこ
で、このような条件が得られる迄移動ロボット10を自動
的に動くようにしておけば領域区分を決める障害物間距
離はrl8＋rl2＋幅方向センサ間距離,rl1＋rl6＋長手方
向センサ間距離，として容易に決まる。
ト10の向き11は廊下、12,13は壁等の障害物、１〜８は
移動ロボット10にとりつけられた超音波センサである。
いまｉ番目の超音波センサの計測値をrliとすると、 rl1＝rl2,rl3＝rl4,rl5＝rl6,rl7＝rl8が移動ロボッ
ト10の或る側面が障害物と平行になる条件となる。そこ
で、このような条件が得られる迄移動ロボット10を自動
的に動くようにしておけば領域区分を決める障害物間距
離はrl8＋rl2＋幅方向センサ間距離,rl1＋rl6＋長手方
向センサ間距離，として容易に決まる。
なお本発明では、第１図に示すように１方向の距離を
複数の超音波センサで計測することができる構造になっ
ている。そのため、あらかじめ設定された単位領域がx,
y方向に沿って分割されていないような場合であって
も、移動ロボット10が現在位置を正確に認識できること
はいうまでもない。
複数の超音波センサで計測することができる構造になっ
ている。そのため、あらかじめ設定された単位領域がx,
y方向に沿って分割されていないような場合であって
も、移動ロボット10が現在位置を正確に認識できること
はいうまでもない。
第１図は本発明の実施例を示す構成図、第２図は本発明
の基本のひとつである単位領域の区分法を説明する図、
第３図は本発明のもうひとつの基本となる単位領域の結
合リストの作り方を説明する図、第４図は単位領域リス
トと単位領域結合リストを移動ロボットの自律制御に使
う方法の一例を示す流れ図、第５図は障害物間距離の計
測法を示す図である。 A1〜A4,A6,rl1〜rl8……障害物間距離、１〜８……超音
波センサ、10……移動ロボット、11……廊下、12,13…
…壁。
の基本のひとつである単位領域の区分法を説明する図、
第３図は本発明のもうひとつの基本となる単位領域の結
合リストの作り方を説明する図、第４図は単位領域リス
トと単位領域結合リストを移動ロボットの自律制御に使
う方法の一例を示す流れ図、第５図は障害物間距離の計
測法を示す図である。 A1〜A4,A6,rl1〜rl8……障害物間距離、１〜８……超音
波センサ、10……移動ロボット、11……廊下、12,13…
…壁。
Claims (1)
- 【請求項１】移動体が自律的に移動する所定領域内を複
数の単位領域に分割し、該単位領域の障害物間距離と該
単位領域の大きさとが記憶される領域リストと、該単位
領域が並ぶ方向とその関係が記憶される領域結合リスト
とを記憶するメモリー手段と、 前記移動体と前記移動体周囲に存在する障害物との距離
を測定する距離測定手段と、 前記距離測定手段で測定された信号と前記領域リストと
から前記移動体の現在位置を求める自己位置認識手段
と、 前記自己位置認識手段より求められる前記移動体の現在
位置と前記移動体の目標点とが指示される指定手段と、 前記指定手段からの信号と前記メモリー手段からの信号
とを用いて、前記移動体の出発点となる前記現在位置を
含んだ領域結合リストと目標点を含んだ領域結合リスト
とを作成しそれら領域結合リストを比較し共通する領域
の有無を判断し、共通する領域を持つ領域結合リストで
あれば前記出発点から前記目標点迄の前記移動体の移動
行程を決定し、共通する領域を持たない領域結合リスト
であれば前記出発点を含んだ領域結合リストが該領域結
合リスト内の単位領域で分岐され、前記出発点からその
分岐される単位領域までに並び単位領域をその単位領域
が並ぶ順番に従って並べた分岐リストと、分岐される単
位領域を含む新たな領域結合リストとを求め、前記目標
点を含んだ領域係合リストと新たな領域結合リストとを
比較し共通する領域の有無を判断し、判断結果より前記
出発点から前記目標点迄の前記移動体の移動行程を決定
する経路探索手段と、 前記経路探索手段から得られた前記出発点と前記目標点
とを含む分岐リストと、前記メモリー手段の領域リスト
とから前記移動体の移動を制御するコントロール部と を具備したことを特徴とする自律的移動体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19759385A JP2543848B2 (ja) | 1985-09-09 | 1985-09-09 | 自律的移動体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19759385A JP2543848B2 (ja) | 1985-09-09 | 1985-09-09 | 自律的移動体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6258311A JPS6258311A (ja) | 1987-03-14 |
| JP2543848B2 true JP2543848B2 (ja) | 1996-10-16 |
Family
ID=16377064
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19759385A Expired - Lifetime JP2543848B2 (ja) | 1985-09-09 | 1985-09-09 | 自律的移動体 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2543848B2 (ja) |
Families Citing this family (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE3709627A1 (de) * | 1987-03-24 | 1988-10-13 | Fraunhofer Ges Forschung | Selbstfahrendes fahrzeug |
| JP2811519B2 (ja) * | 1992-10-21 | 1998-10-15 | 株式会社新興製作所 | オフセット印刷装置 |
| KR0156722B1 (ko) * | 1995-08-08 | 1998-11-16 | 김광호 | 로보트의 위치인식장치 및 그 제어방법 |
| JP4735476B2 (ja) * | 2006-08-28 | 2011-07-27 | パナソニック電工株式会社 | 自律移動装置 |
| KR100822738B1 (ko) * | 2006-12-06 | 2008-04-17 | 고려대학교 산학협력단 | 이동로봇의 경로계획 방법 |
| JP4788722B2 (ja) * | 2008-02-26 | 2011-10-05 | トヨタ自動車株式会社 | 自律移動ロボット、自己位置推定方法、環境地図の生成方法、環境地図の生成装置、及び環境地図のデータ構造 |
| JP5439552B2 (ja) * | 2012-08-06 | 2014-03-12 | 株式会社日立産機システム | ロボットシステム |
| JP2017227943A (ja) * | 2014-11-07 | 2017-12-28 | 株式会社日立産機システム | 位置検出装置、制御方法及び自動走行車 |
-
1985
- 1985-09-09 JP JP19759385A patent/JP2543848B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS6258311A (ja) | 1987-03-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102267563B1 (ko) | 자율주행 방법 및 그 시스템 | |
| KR20220054278A (ko) | 차량의 주행 궤적 예측 방법 및 장치 | |
| JP5126589B2 (ja) | 駐車支援システム | |
| EP2940427A1 (en) | Detailed map format for autonomous driving | |
| JP7330142B2 (ja) | 車両のｕターン経路を決定する方法、装置、デバイスおよび媒体 | |
| EP3987249B1 (en) | A navigation route planning method for autonomous vehicles | |
| JP2020060528A (ja) | 支援制御システム | |
| JP7167963B2 (ja) | 車線変更計画装置及び車線変更計画用コンピュータプログラム | |
| KR20210121595A (ko) | 최적 경로 탐색 장치 및 이의 동작 방법 | |
| CN113753028B (zh) | 驾驶辅助装置、驾驶辅助方法及电脑可读取记录介质 | |
| JP2543848B2 (ja) | 自律的移動体 | |
| JP2009080527A (ja) | 自律移動装置 | |
| JP2022012262A (ja) | 通知位置決定装置及び通知位置決定用コンピュータプログラム | |
| US11959767B2 (en) | Map information assessment device, storage medium storing computer program for map information assessment, and map information assessment method | |
| JP2020109421A (ja) | 推奨領域特定システム、推奨領域特定プログラム、記録媒体および推奨領域特定方法 | |
| JP2021123178A (ja) | 経路計画装置、経路計画方法、経路計画プログラム | |
| JPS63314621A (ja) | 自律走行車両制御装置 | |
| JP6798206B2 (ja) | 移動体の推奨ルート決定システム | |
| JP3009372B2 (ja) | 自律走行車の走行制御方法 | |
| US11892316B2 (en) | Map information assessment device, medium storing computer program for map information assessment, and map information assessment method | |
| KR102477929B1 (ko) | 자율주행 경로 생성 방법 | |
| JP2543847B2 (ja) | 自律的移動体 | |
| US20230234617A1 (en) | Determining perceptual spatial relevancy of objects and road actors for automated driving | |
| US20240166239A1 (en) | Trajectory planning for navigating small objects on road | |
| JP2511851Y2 (ja) | 自律走行車両 |