JP2692725B2

JP2692725B2 - 自律型移動ロボット群システムの制御方法

Info

Publication number: JP2692725B2
Application number: JP5257581A
Authority: JP
Inventors: 崇徳柴田; 和雄谷江
Original assignee: 工業技術院長
Priority date: 1993-09-21
Filing date: 1993-09-21
Publication date: 1997-12-17
Anticipated expiration: 2012-12-17
Also published as: JPH0793028A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、さまざまな環境の中
で、自ら動作を決定しながら行動する自律型ロボットの
制御方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】ロボットが不確かな環境で、センサシス
テムが取得する環境情報に基づいて行動を決定すると
き、一つのセンサが得る情報には限りがあるため、複数
のセンサを用いて環境の状態や特性を認識することが望
ましい｛（福田、極限作業用知能ロボット、マグロウヒ
ル、（１９８６）及び（T.Shibata, T.Fukuda, Hierarc
hical Intelligent Control of Robotic Motion, IEEE
Trans. on Neural Networks (1993)(to appear) ）｝。
こうした視点に立ち、複数のセンサ情報を融合、あるい
は統合する研究がなされてきた(R. C. Luo, M. G. Kay,
Multisensor Integration and Fusion in Intelligent
Systems, IEEE Trans. on Systems, Man, and Cyberne
tics, Vol. 19, No. 5, pp. 901-931(1989))。環境状
態、特性の認識はセンサの機能に依存するが、例えば、
超音波センサやフォトセンサによって非接触で環境を認
識する場合、障害物の存在等の状態を認識することはで
きても、その特性を認識することができない。例えば、
ぬかるみなど移動できない経路、穴の存在、あるいは地
中に埋っている地雷のように、非接触では確認できない
障害物が存在する場合がある。このような状況では、接
触してセンスすることが必要である。一般に複雑な環境
の認識には、複数、異種のセンサ情報を用いることが重
要である。しかし一方において、未知環境での特に接触
センシングでは、その機能を破壊される危険も高く、そ
のような状況が生じる場合には、センシング自身が困難
となり、システムが機能しない事態に陥ることも発生す
る。こうした問題を解決するには、センシングを複数の
ロボットに分担させることが有効である。そこで複数ロ
ボットがセンシングを行い、それらの情報を統合するこ
とによって環境認識を行いつつ行動するシステムが考え
られる。この種のシステムの考えられる形態は、大まか
に２つに分けることができる｛（浅間、マルチエージェ
ントロボットシステム研究の動向と展望、日本ロボット
学会誌、Vol. 10, No. 4,pp. 428-432(1992) ），（油
田、複数の自律移動ロボットの協調行動、日本ロボット
学会誌、Vol. 10, No. 4, pp. 433-438(1992) ），（新
井、太田、複数移動ロボット系の計画、日本ロボット学
会誌、Vol. 10, No. 4, pp. 444-(1992)），（石田、分
散人工知能の技術と応用、人工知能学会誌、Vol. 5, N
o. 4, pp. 441-448(1990)），（福田、植山、他、動的
再構成可能ロボットシステムに関する研究（第７報）、
機論、Ｃ編、５７巻、５３７号、pp. 234-242(1991)
），（J. Wang and G. Beni, Distributed Computing
Problems in Cellular Robotic Systems, Proc. of IEE
E IROS ’90, pp. 819-826 (1990)）及び（柴田、福
田、Genetic Algorithm を用いた移動ロボットの最適経
路計画（第２報、複数移動ロボットのための利己的計画
と協調的計画）、機論、５９巻５６０号Ｃ編、pp. 1134
-1141(1993-4) ）｝。一つは、リーダーロボットが存在
する集中管理型、もう一つは個々のロボットが自律型ロ
ボットとして、共通の目的あるいは各自の目的を達成す
るように協調を図りながら動作する自律分散型である。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】集中管理型では、リー
ダーがシステム全体の行動を計画するので最適化が比較
的容易である（新井、太田、複数移動ロボット系の計
画、日本ロボット学会誌、Vol. 10, No. 4, pp. 444-(1
992)）。しかし、ロボットの台数が増えまた各ロボット
の行動が複雑になるにつれて、計画時の計算の負荷が膨
大になる。また、リーダーが故障するとシステムの機能
が止まる恐れがある。一方、自律分散型システムでは各
ロボットが目標を達成するようにそれぞれ行動を計画す
るため、計算の負荷を分散できる特徴がある。しかし、
ロボット間での競合を調整するための協調動作を上手に
行う必要があり、協調のために通信の負荷が増えたり、
協調動作が無駄時間を引き起こしシステムの効率を下げ
ることが多い。

【０００４】この発明は上記の如き事情に鑑みてなされ
たものであって、システムの最適化が比較的容易であ
り、親ロボットの経路計画時の計算の負荷を低減させる
ことができ、協調動作による無駄時間の発生を少なくし
てシステムの効率を上げることができ、親ロボットの故
障を防いで目標を達成することができる自律型移動ロボ
ット群システムの制御方法を提供することを目的とする
ものである。

【０００５】

【課題を解決するための手段】この目的に対応して、こ
の発明の自律型移動ロボット群システムの制御方法は、
１個の親ロボットと１個以上の子ロボットとからなる移
動ロボット群を含むロボット群システムの制御方法であ
って、前記親ロボットには非接触で環境を認識する非接
触型センサによるセンシング機能を持たせ、前記子ロボ
ットには接触して環境を認識する接触型センサによるセ
ンシング機能を持たせ、前記親ロボットは子ロボットの
配置と移動経路を前記子ロボットの数に応じて決定して
子ロボットに位置と移動経路の指令を与えるとともに親
ロボットのセンシングによる情報と子ロボットのセンシ
ングによる情報を使用して経路計画法によって親ロボツ
トが出発地から目的地まで移動する経路を計画して前記
経路を移動することを特徴としている。

【０００６】

【作用】ロボット群は１台の親ロボットと複数台の子ロ
ボットから成る。親ロボットは自己の動作を決定しかつ
子ロボットの動作を管理する。子ロボットは親ロボット
の指示によって短距離を直線的に移動し、障害物がなけ
れば目標点でＵターンして親ロボットの所へ戻り、障害
物や異常が無いことを報告する。障害物が存在した場合
には、接触点からＵターンした後、親ロボットからの距
離を報告する。さらに、穴や爆発物などが存在し、子ロ
ボットが引き返すことができなくなった場合には、親ロ
ボットは子ロボットからの報告が無いことから異常を認
識し、その方向への移動をしないように経路を計画す
る。このように、複数の子ロボットが環境の接触センシ
ングを行い、親ロボットにその報告をする。親ロボット
は協調センシングとしての複数の子ロボットからの環境
情報を基に経路計画を行い、実行する。移動ロボット群
は故障した子ロボットに関する自己修復機能をもつ。

【０００７】

【実施例】以下、この発明の詳細を一実施例を示す図面
について説明する。この発明において使用するロボット
群１は図１に示すように、親ロボット２と複数の子ロボ
ット３ｉ（ｉ＝１〜ｎ）とで構成されている。親ロボッ
ト２が必要とする機能は、ミッションを完遂するように
行動を計画し実行することである。単に自己の動作を決
定するのではなく、他の子ロボット３ｉの動作を管理し
ながらシステムとしての行動の最適化を図る必要があ
る。ただし、本システムの特徴として、親ロボット２が
最終的に存在していれば、タスクを達成することが可能
であるとする。親ロボット２は子ロボット３ｉの行動を
計画し、進行方向に対して扇形に子ロボット３ｉが広が
ってセンシングを行うように指示する。その広がり方と
センシングの距離を子ロボット３ｉの数に応じて計画す
る。また親ロボット２の機能としてエネルギの供給を子
ロボット３ｉに行うとする。親ロボット２は図２に示す
ように、主として経路計画をするための計算装置４、子
ロボットとの通信を行うための通信装置５、キャタピラ
や車輪及びそれらを制御駆動する移動装置６、非接触セ
ンサ７、移動距離測定装置８、子ロボットにエネルギー
を供給するためのエネルギー供給装置１１、子ロボット
を載置するスカート１２等を有する。

【０００８】一方、子ロボット３ｉは、親ロボット２に
よってその行動を決定されるため、自律性は弱くまた親
ロボット２の計画の負担を軽減するために機能も低レベ
ルである。ここでは、危険な未知環境下で移動を行うこ
とをロボット群１の行動の目的とし、子ロボット３ｉが
接触型のセンシングを担当する。つまり、危険な障害物
に接触して子ロボット３ｉが壊れてしまっても、群とし
ては活動を継続できる耐故障性を持つシステムである。
子ロボット３ｉは親ロボットからの指令によって行動を
自立するための計算装置１３、親ロボットとの通信を行
うための通信装置１４、キャタピラや車輪及びそれらを
制御駆動する移動装置１５、接触センサ１６、移動距離
測定装置１７、親ロボットからエネルギーの供給を受け
るためのエネルギー受入装置１８等を有する。

【０００９】親ロボット２は自己のセンシングによる環
境情報と協調センシング素子として働く複数の子ロボッ
ト３ｉからの環境情報を基に経路計画を行う。経路計画
時には目標地点だけがミッションとして与えられている
ものとする。

【００１０】このように、環境情報を子ロボット３ｉの
協調センシング行動に基づき獲得することによって、安
全に障害物を回避して移動を行うことができる。移動時
には親ロボット２の上に子ロボット３ｉが乗って移動す
る場合や親ロボット２の後を子ロボット３ｉがついて行
く場合、あるいは親ロボット２が決定した経路の進行方
向とその距離を子ロボット３ｉに与える場合が考えられ
るが、順にアルゴリズムが複雑になる。ここでは、子ロ
ボット３ｉの機能をシンプルにするために前者の方法を
用いることにする。

【００１１】（親子型ロボットの動作アルゴリズム）上
記した機能を有するロボットシステムのための子ロボッ
ト３ｉ、親ロボット２の動作アルゴリズムについて述べ
る。

【００１２】（子ロボットの特性）子ロボット３ｉは
親ロボット２の指示に基づいて移動する。図３のように
移動機能としてセンシング時には与えられた方向に向か
って直線的に前進し、目標の距離になると後退する。ま
た、障害物２１に接触したときには、図４のようにそれ
以上進もうとせず自分が移動した距離によって親ロボッ
ト２とその障害物２１の距離を認識し、Ｕターンして親
ロボット２の元に戻り、通信によって報告する。群とな
って全体が移動するときには、親ロボット２の上に子ロ
ボット３ｉが乗って移動する。またエネルギの供給を親
ロボット２から受けることができるとする。

【００１３】（親ロボットの特性）親ロボット２は大
きく２つの機能を有する。一つは子ロボット３ｉの管理
であり、もう一つは子ロボット３ｉによるセンシングの
結果から、群れ全体で移動するための経路を決定し、移
動することである。協調センシングのために、子ロボッ
ト３ｉの数に応じてそのセンシングの広がりと範囲を決
定し、子ロボット３ｉに対してセンシングを指示する。
そのとき子ロボット３ｉとの関係は有線で結ばれている
場合と無線で通信が必要な場合とがあるが、ここでは無
線による通信機能を持つとする。

【００１４】（親ロボット２による子ロボット３ｉの管
理）各子ロボット３ｉに対して、移動の方向とその距離
を指示する。図３のように、センシングの範囲の広がり
をその時の進行方向に対して±Θとする。したがって、
子ロボット３ｉがｎ台の場合、子ロボット３ｉ間のセン
シングの間隔は、

【００１５】

【数１】

【００１６】である。そして始めに子ロボット３ｉが直
進してセンシングする距離をｒ＝ｒとする。図５のよう
に、子ロボットが危険な障害物に接触することによって
破壊されてしまった場合には、故障していなくなってし
まった子ロボットを図６のようにセンシングするそれぞ
れの子ロボット３ｉの広がりを変えるという自己修復機
能で補う。しかし、扇状に広がった先端の部分ではロボ
ット間の間隔が広がりすぎて、センシングにミスを生ず
る可能性があるため、台数が減るごとにその進行距離を
縮めて安全性を高める。したがって、ｐ台のロボットが
破壊された場合には、センシングの広がりを、

【００１７】

【数２】

【００１８】と変更し、さらに直進してセンシングする
距離ｒを

【００１９】

【数３】

【００２０】に変更する。ただし、ｒ₀ はセンシング範
囲の初期値、ｒ_b はバイアス値である。

【００２１】（親ロボットによるナビゲーション）移
動ロボットの経路計画はこれまでに多く研究されてい
る。環境が既知の場合には、空間を構造化しグラフを用
いて最適経路を決定する方法等が提案されている｛（N.
J.Nilsson, A Mobile Automation, an Application of
Artifitial Intelligence Techniques, Proc. of IJCA
L, pp. 509 (1969)），（T.Lozano-Perez and M. A. We
sley, An Algorithm for Planning Collision Free Pat
hs among Obstacles, Communication ACM, 22,pp. 560
(1979)），（登尾、浪花、有本、クワッドツリーを利用
した移動ロボットの高速経路生成アルゴリズム、日本ロ
ボット学会誌、７巻、５号、pp. 403-412(1989) ）,
（M. K. Habib and H. Asama, Efficient Method to Ge
nerate Collision Free Paths for Autonomous Mobile
Robot Based on New Free Space Structuring Approac
h, Proc. of IEEE/RSJ IROS ’91, Vol. 2, pp. 563-5
67(1991) 及び（柴田、福田、他、Genetic Algorithm
を用いた移動ロボットの最適経路計画、機論、Ｃ編、58
巻、553 号pp. 2714-2720(1992) ）｝。しかし、この発
明の制御方法では未知環境での移動を扱うため、センサ
情報に基づく行動決定法が必要である。障害物回避の方
法として、ルールに基づく方法（石川、ファジィ制御を
用いた自律型移動ロボットの誘導方式の検討、日本ロボ
ット学会誌、Vol.9, No. 2, pp. 149-161(1991)）や、
障害物に沿って移動しながら目標地に向かう方法｛（V.
J. Lumelsky, A. A. Stepanov, Dynamic Path Plannin
g for a Mobile Automation with Limited Information
on the Environment, IEEE Trans.on Automatic Contr
ol, Vol. AC-31, No. 11, pp. 1058-1063(1986)），
（登尾、早野、ゴールまでのユークリッド距離の漸近的
減少性にもとづいたパスプランニングアルゴリズム、日
本機械学会ＦＡＮシンポジウム講演論文集、pp. 195-19
9(1991) ）｝が提案されているが、この発明ではポテン
シャル法を用いる｛（奥富、森、ポテンシャル場を用い
たロボットの動作決定、日本ロボット学会誌、Vol. 1,
No. 3, pp. 226-232(1983)），（O. Khatib, Real Time
Ostacle Avoidance for Manipulators and Mobile Rob
ots, Proc. of the IEEE Int’l Conf. onRobotics and
Automation, pp. 500-505(1985) ），（R. A. Brooks,
A RobustLayered Control System for a Mobile Robo
t,IEEE J. Robotics and Automation, RA-2, pp.14-23
(1986)），（T. L. Anderson, M. Donath, Animal Beha
vioras a Paradigm for Developing Robot Autonomy, D
esigning Autonomous Agents, pp. 145-168 (1990) ）
及び（R. C. Arkin, Behavior-Based Robot Navigation
for Extended Domains, Adaptive Behavior, Vol. 1,
No. 2, pp. 201-225 (1992）) ｝。人間があらかじめ与
える目標地点に向かってポテンシャル場を構成し、子ロ
ボット３ｉのセンシング機能によって獲得された障害物
や危険方向の情報をガウス基底関数を用いて表現し、確
率的にその存在をポテンシャル場に表現する。これを親
ロボット２が生成する環境地図とし、経路計画に用い
る。なお、危険回避のため子ロボット３ｉがセンシング
した範囲に対してロボット群１として移動する距離は安
全率をかけて短くしておく。以上の動作のフローチャー
トを図７に示す。具体的なアルゴリズムを以下に述べ
る。まず親ロボット２が目標地を知っているとすれば、
親ロボットと目標地との位置関係から次のポテンシャル
関数Ｕを定義することができる。

【００２２】

【数４】

【００２３】ただし、ｋ_g ：目標値に依存する勾配の大きさを決定する係数、ｇ：目標地点の位置ベクトルｘ：ロボット群の位置このとき、目標値にロボットが向かう様に働く力を勾配
を用いて次式で与える。＄

【数５】

【００２４】ただし、ｆ_g ：ロボットの現在位置から目標地点までの勾配の大
きさと方向。協調センシングによってそれぞれの子ロボット３ｉが障
害物２１に触れ、それを報告した場合は、その場所に対
して確率的に障害物の存在を環境地図に表現するため、
図８のようにガウス規定関数を用いてポテンシャル場を
張り、目標地へ向かう力との合力を計算し、移動方向と
距離を決定する。一つの障害物２１からの斥力を計算す
るために、ガウス規定関数として次式を用いる。

【００２５】

【数６】

【００２６】ただし、ｆ_i ：障害物ｉから受ける斥力、ｘ：親ロボットの位置、ａ_i ：ガウス規定関数の中心位置（平均値）ｂ：ガウス規底関数の標準偏差ｋ₀ ：障害物に依存して斥力の大きさを決定する係数。ここでａ_i は次のように定める。すなわち子ロボット３
ｉが距離ｒ_i 進んで障害物２１に接触した後、親ロボッ
ト２のところに戻ってその位置を知らせる時、次式のよ
うに、接触位置を通るその子ロボットの進行方向ｕに、
長さｂ／２加えた位置をａ_i とする。

【００２７】

【数７】

【００２８】ただし、

【００２９】

【数８】

【００３０】一方障害物２１が危険物であったため子ロ
ボットが破損し、戻ってこなかった場合には、どの程度
離れた所に危険な障害物があるのかわからない。そこで
図９のように、子ロボットが進んだ方向で、直前にセン
シングして障害物が存在しないことがわかっている範囲
の境界上にガウス基底関数を置く。その位置ａ_i は図１
０のようにその進行方向に対して

【００３１】

【数９】

【００３２】とする。ただしαはロボット群１の進行距
離に対する安全率である。最終的なロボットの進行方向
を決めるには、目標値までの勾配と各障害物２１による
斥力の合力を用いる。

【００３３】

【数１０】

【００３４】ただし、Ｆ：ロボット群が進行する方向と強さｍ：認識された障害物の数である。ここで得られた合力ベクトルは進行方向と移動
させるべき距離の度合を示している。移動距離は次のよ
うにして決定する。まず子ロボットのセンシング距離ｒ
に対し、それに安全率αをかけた上で、ｊ回に分け、次
の式で合力Ｆより移動方向と距離を計算しながら移動す
る。各回の移動ステップｖ_i は、

【００３５】

【数１１】

【００３６】

【数１２】

【００３７】とする。数式９の右辺第３項は、目標値に
対して斥力が大きくなるほど進行する距離を短くする効
果があり、注意深く進むようにできる。これらを用いて
１回の協調センシングによってロボット群が進む経路は

【００３８】

【数１３】

【００３９】

【数１３】と計算できる。（実験例）以上、提案したロボット群システムによって、危険な障
害物が存在する環境を移動できることをシミュレーショ
ンによって示す。（シミュレーション条件）障害物には２つの種類がある。１つは岩や壁などのよう
にロボットの進行を妨げるものである。この障害物には
子ロボットが接触しても壊れることはない。もう一つは
穴や地雷、ぬかるみなどのようにロボットが接触するあ
るいはその領域にはいることによって、移動することが
できなくなったり、破壊されてしまうような障害物であ
る。これらの障害物を環境の中に設定する。ロボット群
はこれらの環境情報を知らないが、親ロボットは現在位
置と目標位置を人間から与えられているとする。複数の
子ロボットによる協調センシングによって、親ロボット
は環境を認識し、ポテンシャル場によって障害物を表現
する環境地図を前に述べた方法によって獲得する。簡単
のため、ロボット群は平面上で移動し、子ロボットは同
一距離動くものとする。また環境の中の障害物は円を重
ね合せて表現する。図１１（ａ）に障害物が存在する環
境を示す。親ロボット１台に対して初めの子ロボットを
ｎ＝１１台とした。子ロボットによるセンシング範囲の
進行方向に対する広がりΘをπ／３ラジアンとした。し
たがって２Θ＝２π／３の範囲を子ロボットの台数ｎ−
１で割った角度で振り分ける。（シミュレーション結果）（危険な障害物が存在しない環境での協調センシングに
よる移動）まず、図１１（ａ）のように子ロボットを破壊するよう
な危険な障害物が存在しない場合について、協調センシ
ングによって環境を認識し、ロボット群を移動させた。
まず子ロボットが協調して環境をセンシングし、その情
報を親ロボットに報告する。親ロボットは、子ロボット
からの環境情報を基に、環境地図としてガウス規定関数
を用いたポテンシャル場を作成し、前に示した方法によ
って経路を決め移動する。図１１（ｂ）、（ｃ）に検知
した障害物の境界上にガウス規定関数のポテンシャル場
を設定しながら親ロボットが移動していく様子を示す。
図に示すように障害物を回避しながら親ロボットは目標
点に到達することが確認される。このとき、環境認識の
ための協調センシングは１２回行うことで、×印で示さ
れる目標地点に到達することができた。この危険な障害
物が存在しない場合の子ロボットは、障害物が立体的
で、超音波や光を反射する物質であれば、超音波などの
非接触センサを複数用いることと等価であり、この場合
は提案するアルゴリズムは、単体ロボットのための障害
物回避問題に対する一解法を与えることになる。（危険な障害物が存在する環境での協調センシングによ
る移動）ここでは、図１２のように危険な障害物（濃い模様Ａ、
Ｂ、Ｃで表示）を含む環境で、移動を行った。子ロボッ
トによって協調センシングを行い、ガウス規定関数を用
いたポテンシャル場によって親ロボットが環境地図を作
成し、経路計画と移動を行わせた。ここで移動の途中で
子ロボットが危険な障害物に接触した場合にはそれが故
障したとして、親ロボットの元に戻らないようにした。
一定時間待って子ロボットが戻らなければ、親ロボット
は危険環境を認識し、前に述べたアルゴリズムで、その
領域を避けた経路を計画するようなポテンシャル場を設
定した。図１３にセンシングと軌道生成の様子を示す。
図１３（ａ）では親ロボットが進行し、４回目のセンシ
ングで、複数の子ロボットが危険物Ａに接触して故障し
た状態を示す。図１３（ｂ）は子ロボットが戻らないこ
とで、危険物Ａ前方に帰還しない子ロボットに応じてガ
ウス規定関数を用いたポテンシャル場を環境地図上に構
成した状況を示す。また、図１３（ｃ）は子ロボットの
配置を再構成し、センシング領域の自己修復を行った様
子を示す。こうした行動を繰り返しつつ、結果的に１９
回目のセンシングで親ロボットは目標点に達することが
できた（図１３（ｄ））。この例では危険な障害物に接
触して故障子ロボットが発生するため、システムの自己
修復機能で子ロボットのセンシングの間隔が広がり、か
つ数式１に基づき安全に移動すべくセンシング距離が縮
められるので、結果として目標地点に到達するまでの協
調センシングの回数は危険物の無い前述の場合に比べて
当然増加している。

【００４０】

【発明の効果】この発明の自律型移動ロボット群システ
ムの制御方法によれば、複数の子ロボットを親ロボット
が管理するのでシステムの最適化が比較的容易であり、
また子ロボットも自律機能を有するので、親ロボットの
経路計画時の計算の負荷を低減させることができ、親ロ
ボットの管理機能によってロボット群の協調動作による
無駄時間の発生を少なくしてシステムの効率を上げるこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】親子ロボットによるロボット群を示す説明図。

【図２】親子ロボットの構成を示すブロック図。

【図３】親子ロボットによる協調センシングの状態を示
す説明図。

【図４】子ロボットによる接触センシングの状態を示す
説明図。

【図５】子ロボットによる危険な障害物の接触センシン
グの状態を示す説明図。

【図６】子ロボット群による自己修復機能（耐故障性）
を示す説明図。

【図７】親子ロボットの動作を示す流れ図。

【図８】親ロボットの環境認識と環境地図上の表現の状
態を示す説明図。

【図９】親ロボットによる危険な環境の認識と環境地図
上の表現の状態を示す説明図。

【図１０】環境地図内での危険な障害物の表記法を示す
説明図。

【図１１】危険な障害物が存在しない環境での協調セン
シングによる移動のシミュレーション結果を示す説明
図。

【図１２】危険物が存在する環境を示す説明図。

【図１３】危険障害物の認識と故障に対する自己修復機
能によってセンシングを継続する様子を示す説明図。

【符号の説明】

１ロボット群２親ロボット３子ロボット４計算装置５通信装置６移動装置７非接触センサ８移動距離測定装置１１エネルギー供給装置１２スカート１３計算装置１４通信装置１５移動装置１６接触センサ１７移動距離測定装置１８エネルギー受入装置

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】１個の親ロボットと１個以上の子ロボッ
トとからなる移動ロボット群を含むロボット群システム
の制御方法であって、前記親ロボットには非接触で環境
を認識する非接触型センサによるセンシング機能を持た
せ、前記子ロボットには接触して環境を認識する接触型
センサによるセンシング機能を持たせ、前記親ロボット
は子ロボットの配置と移動経路を前記子ロボットの数に
応じて決定して子ロボットに位置と移動経路の指令を与
えるとともに親ロボットのセンシングによる情報と子ロ
ボットのセンシングによる情報を使用して経路計画法に
よって親ロボットが出発地から目的地まで移動する経路
を計画して前記経路を移動することを特徴とする自律型
移動ロボット群システムの制御方法。