JP3009372B2

JP3009372B2 - 自律走行車の走行制御方法

Info

Publication number: JP3009372B2
Application number: JP9084354A
Authority: JP
Inventors: 利之井床; 政己小林
Original assignee: Kawasaki Jukogyo KK
Current assignee: Kawasaki Motors Ltd
Priority date: 1997-03-18
Filing date: 1997-03-18
Publication date: 2000-02-14
Anticipated expiration: 2017-03-18
Also published as: JPH10260726A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、点検・保守・搬送
などの作業を行うために無人で自律的に移動する走行車
に係り、特に視覚センサを使用した自律走行車の走行を
制御する方法に係る。

【０００２】

【従来の技術】工場や倉庫などで点検、保全、運搬など
を行うため予め決めた経路に沿って自律走行する走行車
が多用されるようになってきた。このような場合に、レ
ールを敷いて自律走行車の経路とするのでは、設置費用
が掛かるばかりでなく経路の変更も容易でない。そこ
で、必要に応じて容易に経路を変更でき、設定した経路
を忠実にかつ高速に走行できる走行車の開発が望まれて
いる。しかも経路の設定や教示が簡単にできることが必
要とされる。このため、適当な位置にランドマークを設
置して、これらランドマークを基準にした走行経路を設
定して走行車制御装置に教示し、内界センサ等で自己の
位置を確認しつつＣＣＤカメラ等の視覚センサによりラ
ンドマークを観測しながら教示経路をたどる、いわゆる
ティーチングプレイバックと呼ばれる走行制御技術が開
発されている。

【０００３】視覚センサを使用した自律走行車両の走行
制御法として、例えば、三河他「ビジュアルサーボを用
いた自律移動ロボットの制御」第１１回日本ロボット学
会学術後援会予稿集１３０９から１３１０頁に、予め走
行経路に沿って走行目印あるいはランドマークを設置し
ておいて、ＣＣＤカメラなどの視覚センサを搭載した走
行車を所望の走行経路に沿って実際に走行させ、そのと
き走行車の視覚センサで観測されたランドマークの見え
方を記憶しておき、その後の自動走行ではランドマーク
の見え方が記憶されたとおり再現されるように走行車の
ステアリングと駆動モータを制御する、いわゆるティー
チングプレイバックを原則としたビジュアルサーボと呼
ばれる方法が提案されている。。ビジュアルサーボは内
界センサによる自己位置計測を必要としない点で、よく
用いられるデッドレコニングより優れているが、画像処
理による負担が大きいため一般的に走行速度が遅く、ま
た画像処理による環境認識の難しさのため一旦教示経路
からはずれると自己位置の推定が難しく正しい経路上に
復帰することが困難になる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】そこで、本発明の解決
しようとする課題は、自己位置計測を必要としないビジ
ュアルサーボによる走行制御法の利点を生かしながら、
画像処理の負担を減らし走行速度を上げるとともに、自
己位置の確認を容易に行って走行経路からの逸脱を防ぐ
自律走行車及びその走行制御方法を提供することであ
る。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するた
め、本発明の自律走行車の走行制御方法は、ビジュアル
サーボを用いた走行制御方法であって、自律走行車が走
行する環境とランドマークと走行経路を表現した地図
と、走行経路を自律走行する自律走行車の行動を表すノ
ードをアークで結び各ノードに対応する行動の成功確率
の値もしくは算出式と実行時間を割り当て行動の結果と
して獲得できる獲得価値を割り当てて生成する確率ネッ
トワークとを備え、所定の目標位置に到達するまでに取
り得る行動プランを確率ネットワークの展開によって求
め、行動プランについて期待獲得価値を求めて実行時間
で割ったパフォーマンスを算出し、パフォーマンスが最
大になるプランを選択して、実行することを特徴とす
る。

【０００６】走行環境の概略構造とランドマークの位置
を記した地図を用いて、教示経路を地図上に与え、シミ
ュレーションによって得られるランドマークの見え方を
教示データとして使用することができる。従って、実際
の走行を行わなくても教示データを得ることができ教示
工程が簡単である。また、走行車の自己位置はランドマ
ークの位置関係を観測することによって地図を参照して
推定することができるため、走行車に位置姿勢を測定す
るための内界センサを設備しなくても、教示経路から外
れたときに自己位置を確認することができる。また、地
図を通して走行車の位置を操作者に知らせるように構成
することが容易に可能である。可能な行動プランを、ラ
ンドマーク観測の精度、走行の信頼性、環境変化の程度
などを確率的に表現して確率ネットワークとして表すこ
とができるため、１ステップ毎にそれぞれのプランを展
開してその成功確率と期待獲得価値を計算しパフォーマ
ンスの大きいプランを選択すれば、与えられたシステ
ム、環境に応じて高速かつ正確に効率的な自律走行車の
誘導ができる。

【０００７】特に、パフォーマンスが最大になるプラン
の成功確率が所定の閾値より小さくなるまで、自律走行
車の到達目標位置を先方に延長して確率ネットワークの
展開を繰り返すようにすることができる。また、確率ネ
ットワークの展開により自律走行車の最終到達目標位置
に達するときには、パフォーマンスが最大になるプラン
を選択して、直ちに実行するようにしてもよい。なお、
地図は、固定的な障害物の位置を記録した第１のレイヤ
と走行を容易にするために設置するランドマークの位置
を記録した第２のレイヤと走行経路を表す第３のレイヤ
を重畳して生成されるものであり、自律走行車とランド
マークの位置関係を知り地図を参照して自律走行車の自
己位置を推定することができる。また、確率ネットワー
クのノードは、自律走行車が走行することを表す走行ノ
ードと自律走行車がランドマークを観測することを表す
観測ノードと自己位置を推定することを表す自己位置推
定ノードと目標位置にあることを表す目標位置ノードを
含むようにすることが好ましい。

【０００８】そして、走行ノードの成功確率として、移
動精度が低い誘導方法による連続走行距離が長くなると
小さくなるように、また自律走行車とランドマークの距
離が長くなると小さくなるように、さらにランドマーク
の検出確率が小さければ小さくなるような走行確率を、
観測ノードの成功確率として自律走行車とランドマーク
の距離が長ければ小さくなるように、また自律走行車の
進行方向とランドマークを見通す方向の角度が大きけれ
ば小さくなる観測確率を、自己位置推定ノードの成功確
率として、自己位置推定が成功する確率であって２個の
ランドマークを利用する場合にそれぞれのランドマーク
の観測確率の積になるような自己位置推定確率を割り当
てるようにすることができる。さらに、走行ノードの獲
得価値として、精度の悪い誘導方法による連続走行距離
が増加するにつれ精度がよい方の誘導方法による場合の
値が増大するような目標到達価値を、また自己位置推定
ノードの獲得価値として、連続走行距離が長くなるにつ
れて増加するような自己位置推定価値を割り当てるよう
にしてよい。このようにして、標準的な状態では最も高
速に移動できる行動プランを採用し、連続走行が長くな
ると自動的に自己位置推定を行って位置の確認を行うプ
ランを採用し、精度の悪い誘導方式による走行が長くな
ると自己位置推定や精度の良い方の誘導方法を選択する
プランを採用し、また、地図が不確かなときや環境の変
化が激しいときには浅いプラニングをして頻繁に再評価
を行うようにするなど、合理的な行動の選択をすること
ができる。

【０００９】また、本発明の自律走行車は、撮像装置と
駆動モータ制御回路部とステアリング制御回路部とパン
台制御回路部を搭載し、画像処理部と動作制御部とプラ
ニング部と記憶装置からなる制御用計算機を備え、撮像
装置がパン台に据えられていて垂直軸の周りに回転でき
てパン台制御回路部により撮像方向を制御することがで
き、駆動モータ制御回路部とステアリング制御回路部が
後輪と前輪を駆動制御することにより自走する自律走行
車であって、自律走行車が走行する環境と走行経路を表
現した地図と走行経路を自律走行する自律走行車の行動
を表すノードをアークで結び各ノードに対応する行動の
成功確率の値もしくは算出式と実行時間を割り当て行動
の結果として獲得できる獲得価値を割り当てて生成する
確率ネットワークと確率ネットワークの展開に用いる演
算式を記憶し、撮像装置の画像信号出力を入力して画像
処理した結果を動作制御部に伝達し、動作制御部はプラ
ニング部および記憶装置と協同し、記憶されたマップ上
の走行経路について走行シミュレーションして作成され
た教示データに基づいて、所定の目標位置に到達するま
でに取り得る行動プランを確率ネットワークの展開によ
って求め、それぞれの行動プランについて期待獲得価値
を求めて実行時間で割ったパフォーマンスを算出し、パ
フォーマンスが最大になるプランを選択して、これに対
応する車輪と撮像装置の制御をすることを特徴とする。
なお、制御用計算機を自律走行車の外に設備して、撮像
装置からの映像信号と走行制御部からの制御信号を無線
で伝達するようにしてもよい。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る自律走行車お
よび走行制御方法を、図面を用い実施例に基づいて詳細
に説明する。図１は本発明の自律走行車の実施例の構成
を表すブロック図、図２は本発明の制御方法の処理手順
を表す流れ図、図３は走行制御に用いるマップの概念を
表す図面、図４は制御アルゴリズムに用いる確率ネット
ワークの概念を説明する図面、図５は走行経路の例を示
す平面図、図６は図５の走行経路に沿ったランドマーク
の見え方を例示するグラフ、図７は図５の走行経路につ
いての確率ネットワークを示す線図、図８は図７の確率
ネットワークを標本空間に展開したもの、図９は図８に
展開されたパス毎のパフォーマンス計算結果を表すグラ
フである。

【００１１】本実施例の自律走行車１は撮像装置として
ＣＣＤカメラ３を頂部に載せた搬送車両で、画像処理部
１１と動作制御部１３とプラニング部１５と記憶装置１
７からなる制御用計算機５を搭載し、駆動モータ制御回
路部７とステアリング制御回路部９を介して前輪と後輪
を駆動制御することにより、自走するようになってい
る。また、ＣＣＤカメラ３はパン台２１の上に据えられ
ていて垂直軸の周りに回転できるようになっており、パ
ン台制御回路部９により自在に撮像方向を制御すること
ができる。画像処理部１１はＣＣＤカメラ３の画像信号
出力を入力して画像処理し、結果を動作制御部１３に伝
達する。動作制御部１３はプラニング部１５および記憶
装置１７と協同し、記憶されたマップ上の走行経路につ
いて走行シミュレーションして作成された教示データに
基づいて、動作のプラニングと実際の走行を繰り返すこ
とにより教示経路に沿った自律走行をして走行車１を最
終目標位置に到達させる。

【００１２】ここで、プラニングとは、予め予測される
動作とその成功確率および動作間の因果関係を表した確
率ネットワークに基づき、各動作について割り当てられ
た獲得価値と実行時間の情報を使って、可能なパスすな
わち動作順序のプランについて算出する期待獲得価値を
判断基準として、実行すべき動作を決定する作業をい
う。実行すべき動作が決定されると、動作制御部１３か
らの制御信号がそれぞれ駆動モータ制御回路部７とステ
アリング制御回路部９およびパン台制御回路２３に伝達
される。駆動モータ制御回路部７は後ろの駆動輪を制御
して車両を前進後退させ、ステアリング制御回路部９は
前輪を制御して車両の方向を定める。パン台制御回路２
３はＣＣＤカメラ３の向きを制御して取得する画像範囲
を決める。なお、自己位置は予め記憶したマップと走行
経路に沿って設けられているランドマークの観測結果か
ら推定することができる。

【００１３】制御用計算機５で実行される制御アルゴリ
ズムを図２から図９を用いて詳細に説明する。図２の
（ａ）は本発明の処理手順の全体を表すフローチャー
ト、（ｂ）は教示工程を表すフローチャート、（ｃ）は
プラニングの工程を表すフローチャートである。制御プ
ログラムを走らせる前に、走行環境の整備を含めた準備
が必要である（Ｓ２）。まず、走行経路に沿って走行目
印すなわちランドマークを設置する。ランドマークは、
特定のマークや数字が描かれたもの、光を発生するも
の、光の反射シートが貼られたものなど、画像処理によ
る認識が簡単にできるものが使用される。また、走行環
境を表す地図を準備する。地図は施設設計図面などを基
にして作成し、記憶装置１７に記憶する（Ｓ２）。地図
は、図３に示すように３層構造を持ち、レイヤ１には走
行環境の概略構造を、またレイヤ２にはランドマークの
概略位置をビットマップなどの形式で記述したもので、
さらにレイヤ３に走行経路を記述できるようにしてあ
り、パソコンなどで作成することが可能である。レイヤ
１に記述する走行環境の概略構造は壁や構造物の配置な
ど固定的な条件を表すが、レイヤ２に記述するランドマ
ークは自律走行車１のために設置されるもので自律走行
の必要に従って変更する場合がある。

【００１４】準備が整えば、自律走行すべき経路とその
経路をたどるために必要な情報を教示する（Ｓ３）。教
示Ｓ３のルーチンを図２（ｂ）に示す。教示Ｓ３では、
まず自律走行させたい経路を準備工程Ｓ２で作製した地
図に記述する（Ｓ３１）。この経路はパソコンの作図ソ
フトなどを使ってレイヤ３上にマウスなどで記述し、ビ
ットマップなどのデータ形式に変換した後、スプライン
近似や最小自乗近似などにより車両が走行可能な滑らか
な曲線に修正して、走行車の教示経路データとする。次
に、走行経路が書き込まれた地図を用いて走行シミュレ
ーションを行い、そのとき走行車に搭載された視覚セン
サから観測されるランドマークのカメラ画像中の位置を
記録し、自律走行の際に用いる教示データとする（Ｓ３
２）。

【００１５】自律走行のためには、まず、プラニングを
行う（Ｓ４）。プラニングＳ４のルーチンを図２（ｃ）
に示す。プラニングＳ４では、初めに想定されるプラニ
ングパターンを図４に示したような確率ネットワークに
変換する（Ｓ４１）。確率ネットワークはノードとアー
クで構成される。ノードは走行車の行動や状態を表し、
アークはノード間の因果関係を表す。自律走行は、自己
を取り巻く環境の状態を確認し、設定した経路を走行し
て目標の位置に到達することを目的とする。確率ネット
ワークは、このような自律走行のために取りうる動作と
動作間の因果関係を記述するもので、実際に取るべき動
作の順序を確定するために使用される。アークは、２個
のノードの表現する事象が直接の因果関係あるいは順序
関係を有するときに向きを持った矢印で表すものであ
る。

【００１６】ノードには、行動を表す走行ノード、自己
位置推定ノード、観測ノードと、状態を表す目標位置ノ
ードがある。走行ノードは、ビジュアルサーボにより走
行することを表す。１個のランドマークを使って走行車
を制御する１ランドマーク利用型と、２個のランドマー
クを同時に利用して走行車を誘導する２ランドマーク利
用型がある。１ランドマーク利用型は画像処理にかかる
負担は比較的小さいが、走行車の位置や姿勢を正確に制
御することが困難であり、２ランドマーク利用型は１ラ
ンドマーク利用型よりも画像処理にかかる負担は大きい
が走行車の位置・姿勢を正確に制御することが可能であ
る。自己位置推定ノードは、走行車が停止した状態でラ
ンドマークを観測し地図と照らし合わせて自己位置を推
定することを表す。観測ノードは、特定のランドマーク
を観測することを表す。目標位置ノードは、走行車がそ
の時々の目標位置に存在することを表す。

【００１７】各ノードにはそれぞれ確率が割り当てられ
る。走行ノードには走行確率が割り当てられる。走行確
率は、ビジュアルサーボによって目標位置に達すること
が成功する確率をいう。走行確率は走行車の制御の信頼
性と地図の正確さに依存する。なお、走行環境変化の程
度を表す持続確率に依存するように設定することが好ま
しい。また、１ランドマーク利用型と２ランドマーク利
用型では走行確率は異なる。持続確率は、観測している
ランドマークが人間などの移動障害物によって隠蔽され
ない確率をいい、環境の変化の度合いを表す。観測確率
は、ある特定のランドマークの観測が成功する確率で、
画像処理の信頼性を表す。

【００１８】持続確率、観測確率、走行確率は、走行車
の制御精度、地図の正確さ、環境変化の度合い、制御用
計算機の処理能力などを考慮して設定される。例えば、
以下のように設定することができる。持続確率Pr-Lは、
対象とする環境において予想される変化の度合いに応じ
て選択される定数を用いて設定される。たとえば観測中
にランドマークが移動障害物によって遮蔽されない確率
Pmにより代表しても良い。観測確率Pr-Oは、例えば、走
行車とランドマークとの距離が長ければ小さくなり、ま
た走行車の進行方向からの見たランドマークの方向角が
大きければ小さくなるように、下の式（１）に従って設
定するようにしてもよい。 Pr-O ＝１− u1 ( Ang * C1 + Dist * C2 ) （１）ここで、Angは地図から推定する走行車の進行方向から
見たランドマーク方向角、Distは地図から推定する走行
車からランドマークまでの距離、u1、C1、C2はそれぞれ
定数である。

【００１９】また、走行確率Pr-Rは、例えば１ランドマ
ーク利用型ビジュアルサーボによる場合について、連続
走行距離が長くなったり走行車とランドマークとの距離
が長くなると走行確率が小さくなるように、また持続確
率が小さければ小さくなるように、下の式（２）に従っ
て設定することができる。 Pr-R =｛１− u2 ( Int1 * C3 + Dist * C4 )} * Pr-L （２）ここで、Int1は１ランドマーク利用型ビジュアルサーボ
による連続走行距離、u2、C3、C4はそれぞれ定数であ
る。

【００２０】自己位置推定確率は、自己位置推定が成功
する確率である。２個のランドマークを使用して自己位
置推定を行う場合はそれぞれのランドマークの観測確率
の積となる。自己位置の計算は式１に従って行うことが
できる。

【００２１】

【数１】

【００２２】いま、ＣＣＤカメラの高さ^wＺ_cが既知の定
数、ワールド座標系でのランドマークの位置（^wｘ_f、^w
ｙ_f、^wｚ_f）が既知の定数、カメラのチルト角βとレン
ズ焦点距離ｆがいずれも既知の定数であり、カメラ画像
でのランドマークの水平座標と垂直座標（ｈ_f、ｖ_f）が
観測により得られるものとすると、式（３）において未
知数が^wｘ_c、^wｙ_c、α、^cｘ_f、^cｙ_f、^cｚ_fの６個に対し
て式の数が５個になる。そこで、２個のランドマークを
観測して式（３）を適用することにより、未知数が
^wｘ_c、^wｙ_c、α、^cｘ_f1、^cｙ_f1、^cｚ_f1、^cｘ_f2、
^cｙ_f2、^cｚ_f2の９個となるのに対して１０個の式が成立
するから走行車の位置が推定できる。

【００２３】さらに、各ノードには獲得価値ｖと実行時
間ｅｔが割り当てられる。獲得価値ｖは、各ノードに対
して、（１）できるだけ早く目標地点に到達する、
（２）できるだけ教示経路に沿って走行する、ことが得
点を上げるように考慮して割り当てる。実行時間ｅｔは
そのノードにおける動作に必要な時間である。例えば、
走行ノードには獲得価値として目標到達価値、自己位置
推定ノードには自己位置推定価値が与えられる。

【００２４】目標到達価値については、例えば、１ラン
ドマーク利用型ビジュアルサーボの目標到達価値Vg1を
定数とし、２ランドマーク利用型ビジュアルサーボを、
精度の悪い１ランドマーク利用型誘導方法による連続走
行距離が増加するにつれて目標到達価値Vg2が増加する
ようにするため、式（４）と式（５）のように設定する
ことができる。 Vg1 = 定数（４） Vg2 = C7 * Int1 + Vg1 （５）ここで、C7は定数である。また、自己位置推定価値Vp
は、例えば式（６）のように、ビジュアルサーボによる
連続走行距離が長くなるにつれて増加するように設定す
ることができる。 Vp = C6 * Int12 （６）ここで、Int12は１ランドマーク利用型または２ランド
マーク利用型ビジュアルサーボによる連続走行距離、C6
は定数である。

【００２５】次に、確率ネットワークを１ステップずつ
標本空間に展開する（Ｓ４２）。確率ネットワークの展
開（Ｓ４２）では、まず、確率ネットワークの形で示さ
れた動作の因果関係に基づいて、走行車の現在の行動を
示すノードを起点として次の目標ノードに到達するまで
に取りうる全てのパスを抽出する操作を行う。こうして
抽出されたパスが走行制御における行動の順序を表すプ
ランを表すことになる。次に、各プラン毎にその成功確
率と期待獲得価値を計算し、実行時間の合計で割った単
位時間当たりの期待獲得価値すなわちパフォーマンスの
高いいくつかのプランを選択して展開を繰り返す。

【００２６】たとえば、プランＰがノードＮ１、Ｎ２、
Ｎ３、・・・Ｎｎを繋ぐものであるとして、プランＰの
成功確率SP、期待獲得価値E、パフォーマンスPfは、そ
れぞれ下の式（７）（８）（９）により求めることがで
きる。 SP = Pr(N1,N2,N3,....,Nn) （７） E = Pr(N1)*V1 + Pr(N1,N2)*V2 + ... + Pr(N1,N2,...Nn)*Vn （８） Pf = ΣE / Σet （９）ここで、Ni(0≦i≦n)はノードを表し、Vi(0≦i≦n)はそ
れぞれの価値を表す。また、Pr(A1,A2)はA1が起こった
という条件の下でA2が起こる条件付き確率を表す。

【００２７】確率ネットワークの展開において、走行車
が最終目標点に到達して目標が達成されるものであれば
プラニングを完了して（Ｓ４３）、そのプランに従った
走行工程（Ｓ５）に移る。また、最終目的を達成しない
場合は、パフォーマンス最大のプランの成功確率を閾値
と比較する（Ｓ４４）。このプランの成功確率が一定値
以下になる場合には、その位置でプラニングを続けても
良い結果を得ることができないので、その時点における
期待獲得価値最大のプランを実行する。成功確率が高い
場合は、次のステップまで確率ネットワークの展開を繰
り返して、最終目標地点に到達するまでに取るべき制御
行動を見極める。

【００２８】走行工程Ｓ５では、制御用計算機５の動作
制御部１３によりＣＣＤカメラ、駆動輪、ステアリング
ホイールが、選択されたパスに従った順序で制御され
て、走行車１が教示された走行経路に沿って走行する。
このようにプラニング４と走行５を最終目標位置に達す
るまで繰り返すことで、教示経路に沿った自律走行が実
現される。

【００２９】本発明の適用例を、図５から図９を用いて
説明する。図５は、地図の作成例を示している。地図に
は壁などの移動しない障害物１０１、複数のランドマー
ク１０３、教示経路１０５が記述されている。図７中の
四角形１００はシミュレーション中の各段階における走
行車の位置と姿勢を表す。走行車は経路１０５に沿い、
G0の位置から走行を始めて、G1、G2、G3を経由し最終の
目標地点G4に到達する。図６は、図５の地図を用いた走
行シミュレーションにより求められた、走行車に搭載さ
れたカメラから観測できるランドマークの状態を示す図
面である。走行車がG0とG1の間にある間はL1の位置に設
置されたランドマーク１０３を観測することができ、G1
とG2の間ではL1とL3のランドマーク１０３が観測でき
る。また、走行シミュレーションにより走行車が教示経
路を走行したときにそれぞれのランドマークが画像上に
描く軌跡が計算できる。この軌跡をビジュアルサーボの
走行制御に用いる。

【００３０】図７は、図５において走行車がG1にいると
きにG2の位置に到達するまでのパスを表す確率ネットワ
ークの例である。図７の確率ネットワークには、図５中
の地点G1からG2までの間に実行しうる全ての行動が記述
されている。図７ではノードを＜＞で、アークを矢印で
表現しており、＜Gi＞は目標位置ノード、＜PE,Gi＞は
自己位置推定ノード、＜ob(Li)＞は観測ノード、＜VS1
(Li),Gj＞は１ランドマーク利用型走行ノード、＜VS2(L
iLj),Gk＞は２ランドマーク利用型走行ノードである。
図８は図７の確率ネットワークを標本空間に展開したも
のである。図８には、地点G1からG2までの経路中取りう
る手順、パス１からパス６が網羅されている。なお、２
ランドマーク利用型ビジュアルサーボは２個のランドマ
ークL1、L3を共に観測しなければならないが、この例で
は、常にL1のランドマークをL3より先に観測するという
制約を科すことによりケースを整理して簡単化してい
る。

【００３１】各ノードにはそれぞれ先に説明した確率、
獲得価値、実行時間が割り振られている。各ノードに割
り当てられた数値と算出式および与えられたパラメータ
に基づき、展開された各パスについて成功確率、期待獲
得価値、パフォーマンスが計算される。これらの設定値
や算出式は、走行車の特性や置かれる環境および制御の
評価関数をどうするかなどにより、選択される。設定値
や計算式は記憶装置に格納されて、動作制御装置での演
算に必要になると読み出されて利用される。以下の表は
その例を表したものである。

【００３２】

【表１】

【表２】

【表３】

【表４】

【００３３】表１は、これら数値の算出に用いられるパ
ラメータの意義と算出に用いる計算式を説明するもので
ある。上段に示した定数、獲得価値や実行時間と地図か
ら得られる角度や距離、また走行履歴から決まる走行距
離などを用いて、下段に示した計算式により成功確率を
算出する。表２は、図８に展開した各パス毎の成功確率
の算定式をまとめたものである。あるパスの成功確率
は、パスに含まれる事象の成功確率の積になる。表３
は、各パス毎の期待獲得価値と実行時間の算出式をまと
めたものである。表４は、上記事例について、５個のケ
ースを設定して具体的なパラメータを決定し、ノードそ
れぞれについて算定式に基づいて求めた成功確率をまと
めたものである。

【００３４】図９は、上記結果に基づいて各セット毎に
各パスのパフォーマンスを求めた結果を、横軸にパス番
号、縦軸にパフォーマンスをプロットした折れ線グラフ
に表したもので、セット番号をパラメータとしている。
計算例１は標準的なパラメータセット例を用いた走行開
始時期における計算例であって、このときはパス４のパ
フォーマンスが最も高い。このパラメータセットは、自
律走行のスタート時など走行車の位置が正確に決められ
ることを前提にしたもので、走行車の最も近くにあるラ
ンドマークL1を利用した１ランドマーク利用型ビジュア
ルサーボ走行により目標地点まで移動するようなプラン
が適当であることを意味する。計算例２は、ビジュアル
サーボによる連続走行距離が長い状態であって走行履歴
から決まるInt12が大きい場合におけるプラニングの例
で、このときはパス１のパフォーマンスが最も高い。連
続走行距離が増えると自動的に自己位置推定を行うよう
なプランが適当であることを意味する。

【００３５】計算例３は、１ランドマーク利用型ビジュ
アルサーボによる連続走行距離が長くてInt1が大きくな
ったときのプラニング例で、このときはパス６のパフォ
ーマンスが最も高い。これは、１ランドマーク利用型ビ
ジュアルサーボによる走行が続いているときは、２個の
ランドマークを利用した２ランドマーク利用型ビジュア
ルサーボによる走行を行うようなプランが良いという意
味である。１ランドマーク利用型ビジュアルサーボでは
姿勢制御が行えないため、この方法による走行距離が長
くなったときは自己位置推定か２ランドマーク利用型ビ
ジュアルサーボ走行による姿勢の制御を行うプランを立
てることが適当である。なお、この場合に自己位置推定
と２ランドマーク利用型走行のいずれを選択すべきか
は、それぞれに設定された実行時間や獲得価値によって
異なる。

【００３６】計算例４は持続確率を低く設定した場合の
計算例である。このときは全てのパスにおける成功確率
が低下し、パフォーマンスも低減している。これは、走
行環境の状態が変化しやすいときは先の行動まで決める
ような深いプランを立てずに、浅いプラニングを頻繁に
行って状況の変化に対応しながら自律走行するようなプ
ランが適当であることを意味する。計算例５は、パラメ
ータu2を大きくして走行確率を低く設定した場合の計算
例である。このときにも全てのパスにおける成功確率が
低下し、パフォーマンスも低減している。これは、地図
の正確度が低いときも深いプランを立てずに、浅いプラ
ニングを頻繁に行って状況を把握しながら自律走行する
ようなプランが適当であることを意味する。

【００３７】このように、本発明の走行制御方法によっ
て、走行状態や走行環境の変化程度や与えられたシステ
ムの状態に応じて、走行速度、移動精度のいずれの面か
ら見ても効率の良い最適な移動や自己位置計測ができる
プラニングが可能となる。なお、本発明によれば、走行
車が教示経路から外れた場合でも、走行車がランドマー
クを観察できる位置まで誘導してやれば、その地点で自
己位置を推定することができるので自律走行を継続する
ことが可能になる。また、地図を介して走行車の位置を
操作者に報知することが可能である。さらに、教示デー
タを作成する際に実際に走行車を走行させる必要がな
い。

【００３８】図１０と図１１は本発明の自律走行車の別
の実施例を示すブロック図である。図１０は走行車の構
成を表すブロック図、図１１は制御用計算機とその付属
物の構成を表すブロック図である。図中の参照番号は図
１と同じ機能を表すものについては同じ番号を用いて細
かい説明を省略する。この実施例が図１の実施例と異な
る点は、制御用計算機が走行車自体に搭載されないで、
電波信号を用いたラジオコントロールにより信号を受授
して遠隔で制御できるようにしたことである。

【００３９】本実施例の自律走行車１は撮像装置３を頂
部に載せ、撮像装置３の画像信号出力は画像送信機３１
と画像受信機３７を介して中央制御室等に設置された制
御用計算機５の画像処理部１１に送信される。像処理部
１１は撮像装置３からの画像信号を画像処理し、結果を
動作制御部１３に送る。動作制御部１３はプラニング部
１５および記憶装置１７と協同し、先に説明した実施例
におけると同じように、マップ上の走行経路について走
行シミュレーションして作成された教示データに基づい
て動作のプラニングを行い、走行制御を行う。制御信号
は制御用計算機５に付属するラジオコントロール信号送
信機３９と走行車１に搭載されたラジオコントロール信
号受信機３３を介して走行車１中のラジオコントロール
制御回路部３５に伝達される。

【００４０】ラジオコントロール制御回路部３５は、さ
らに、駆動モータ制御回路部７とステアリング制御回路
部９に制御信号を伝え、これらの制御回路部がそれぞれ
前輪と後輪を駆動制御することにより、走行車１が教示
された経路に沿って自走するようになっている。また、
撮像装置３はパン台２１上に据えられており、パン台制
御回路部９により自在に撮像方向を制御して、必要なラ
ンドマーク画像を得ることができる。この実施例によれ
ば、車両毎に制御用計算機を搭載する必要がないから、
走行車の価格が低廉化しまた可載重量が増加する。さら
に、１基の制御用計算機で複数の走行車を同時に制御す
ることができ、また条件によっては制御用計算機の部分
は工場に既存のものの一部を利用することも可能である
ので、全体システムが極めて経済的に構成できるように
なる。

【００４１】以上の実施例についての説明は、工場内を
自律走行する運搬車に適用する場合を例にとって行った
が、保全用の無人作業車あるいは点検用の自動測定車な
どに適用する場合でも、全く同じ構成で本発明の自律走
行車と走行制御方法の実施ができることはいうまでもな
い。

【００４２】

【発明の効果】以上詳細に説明した通り、本発明の自律
走行車と走行制御方法によれば、複雑な工場内経路にお
いて自律走行させる場合にも、実際に走行させずに教示
経路データを容易に形成し、内界センサを持たないにも
かかわらず走行車の自己位置を正確に推定し、しかも走
行車を教示経路に忠実にかつ高速に走行させるようにす
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の自律走行車の実施例の構成を表すブロ
ック図である。

【図２】本発明の自律走行車における走行制御方法の処
理手順を表す流れ図である。

【図３】本発明の走行制御に用いるマップの概念を表す
図面である。

【図４】本発明の自律走行車の制御アルゴリズムに用い
る確率ネットワークの概念を説明する図面である。

【図５】本発明の実施例において対象とする走行経路の
例を示す平面図である。

【図６】図５の走行経路に沿ったランドマークの見え方
を例示するグラフである。

【図７】図５の走行経路についての確率ネットワークを
示す線図である。

【図８】図７の確率ネットワークを標本空間に展開した
線図である。

【図９】図８に展開されたパス毎のパフォーマンス計算
結果を表すグラフである。

【図１０】本発明の自律走行車の別の実施例における走
行車の構成を表すブロック図である。

【図１１】図１０の実施例における制御用計算機とその
付属物の構成を表すブロック図である。

【符号の説明】

１自律走行車３撮像装置５制御用計算機１００走行車の位置１０１障害物１０３ランドマーク１０５教示経路

フロントページの続き (56)参考文献特開平９−222852（ＪＰ，Ａ) 特開平８−54927（ＪＰ，Ａ) 特開平８−16240（ＪＰ，Ａ) 特開平６−289929（ＪＰ，Ａ) 特開昭60−198610（ＪＰ，Ａ) 特開平４−305709（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G05D 1/02

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】ティーチングプレイバックによるビジュ
アルサーボを用いた自律走行車の走行制御方法であっ
て、自律走行車が走行する環境とランドマークと走行経路を
表現した地図と、走行経路を自律走行する自律走行車の
行動を表すノードをアークで結び各ノードに対応する行
動の成功確率の値もしくは算出式と実行時間を割り当て
行動の結果として獲得できる獲得価値を割り当てて生成
する確率ネットワークとを備え、所定の目標位置に到達するまでに取り得る行動プランを
前記確率ネットワークの展開によって求め、該行動プラ
ンについて期待獲得価値を求めて実行時間で割ったパフ
ォーマンスを算出し、該パフォーマンスが最大になるプ
ランを選択して、実行することを特徴とする自律走行車
の走行制御方法。
【請求項２】請求項１記載の自律走行車の走行制御方
法において、前記パフォーマンスが最大になるプランの
成功確率が所定の閾値より小さくなるまで、自律走行車
の到達目標位置を先方に延長して前記確率ネットワーク
の展開を繰り返すことを特徴とする自律走行車の走行制
御方法。
【請求項３】請求項１または２に記載の自律走行車の
走行制御方法において、前記確率ネットワークの展開に
より自律走行車の最終到達目標位置に達するときには、
前記算出したパフォーマンスが最大になるプランを選択
して、実行することを特徴とする自律走行車の走行制御
方法。
【請求項４】前記地図が、固定的な障害物の位置を記
録した第１のレイヤと走行を容易にするために設置する
ランドマークの位置を記録した第２のレイヤと走行経路
を表す第３のレイヤを重畳して生成されるものであるこ
とを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の自律
走行車の走行制御方法。
【請求項５】自律走行車とランドマークの位置関係を
知り前記地図を参照して自律走行車の自己位置を推定す
ることを特徴とする請求項４記載の自律走行車の走行制
御方法。
【請求項６】前記ノードが、自律走行車が走行するこ
とを表す走行ノードと自律走行車がランドマークを観測
することを表す観測ノードと自己位置を推定することを
表す自己位置推定ノードと目標位置にあることを表す目
標位置ノードを含むことを特徴とする請求項１から５の
いずれかに記載の自律走行車の走行制御方法。
【請求項７】前記走行ノードの成功確率として、移動
精度が低い誘導方法による連続走行距離が長くなると小
さくなるように、また自律走行車とランドマークの距離
が長くなると小さくなるように、さらにランドマークの
検出確率が小さければ小さくなるような走行確率を割り
当てることを特徴とする請求項６記載の自律走行車の走
行制御方法。
【請求項８】前記観測ノードの成功確率として、自律
走行車とランドマークの距離が長ければ小さくなるよう
に、また自律走行車の進行方向とランドマークを見通す
方向の角度が大きければ小さくなる観測確率を割り当て
ることを特徴とする請求項６または７記載の自律走行車
の走行制御方法。
【請求項９】前記自己位置推定ノードの成功確率とし
て、自己位置推定が成功する確率であって２個のランド
マークを利用する場合にそれぞれのランドマークの観測
確率の積になるような自己位置推定確率を割り当てるこ
とを特徴とする請求項６から８のいずれかに記載の自律
走行車の走行制御方法。
【請求項１０】前記走行ノードの獲得価値として、精
度の悪い誘導方法による連続走行距離が増加するにつれ
精度がよい方の誘導方法による場合の値が増大するよう
な目標到達価値を割り当てることを特徴とする請求項６
から９のいずれかに記載の自律走行車の走行制御方法。
【請求項１１】前記自己位置推定ノードの獲得価値と
して、連続走行距離が長くなるにつれて増加するような
自己位置推定価値を割り当てることを特徴とする請求項
６から１０のいずれかに記載の自律走行車の走行制御方
法。
【請求項１２】撮像装置と駆動モータ制御回路部とス
テアリング制御回路部とパン台制御回路部を搭載し、画
像処理部と動作制御部とプラニング部と記憶装置からな
る制御用計算機を備え、撮像装置がパン台に据えられて
いて垂直軸の周りに回転できてパン台制御回路部により
撮像方向を制御することができ、駆動モータ制御回路部
とステアリング制御回路部が後輪と前輪を駆動制御する
ことによりビジュアルサーボにより自走する自律走行車
であって、記憶部は、自律走行車が走行する環境と走行経路を表現
した地図と走行経路を自律走行する自律走行車の行動を
表すノードをアークで結び各ノードに対応する行動の成
功確率の値もしくは算出式と実行時間を割り当て行動の
結果として獲得できる獲得価値を割り当てて生成する確
率ネットワークと確率ネットワークの展開に用いる演算
式を記憶し、画像処理部は撮像装置の画像信号出力を入力して画像処
理し、結果を動作制御部に伝達し、動作制御部はプラニング部および記憶装置と協同し、記
憶されたマップ上の走行経路について走行シミュレーシ
ョンして作成された教示データに基づいて、所定の目標
位置に到達するまでに取り得る行動プランを前記確率ネ
ットワークの展開によって求め、該行動プランについて
期待獲得価値を求めて実行時間で割ったパフォーマンス
を算出し、該パフォーマンスが最大になるプランを選択
して、これに対応する制御信号を駆動モータ制御回路部
とステアリング制御回路部とパン台制御回路部に出力
し、駆動モータ制御回路部は後輪を制御して車両を前進後退
させ、ステアリング制御回路部は前輪を制御して車両の
方向を定め、パン台制御回路は撮像装置の向きを制御し
て環境情報を取得させることを特徴とする自律走行車。
【請求項１３】前記制御用計算機が前記自律走行車の
外に設備されていて、撮像装置からの映像信号と走行制
御部からの制御信号が無線で伝達されることを特徴とす
る請求項１２記載の自律走行車。