JP3527739B2 - 軌跡プランニング方法 - Google Patents

軌跡プランニング方法

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JP3527739B2 JP50349189A JP50349189A JP3527739B2 JP 3527739 B2 JP3527739 B2 JP 3527739B2 JP 50349189 A JP50349189 A JP 50349189A JP 50349189 A JP50349189 A JP 50349189A JP 3527739 B2 JP3527739 B2 JP 3527739B2
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Description

【発明の詳細な説明】 I.発明の背景 1.発明の分野 本発明は、軌跡または経路プランニングに関し、特に
空間のいくつかの状況が変化した形態空間のコストウェ
ーブを再伝播する方法に関するものである。
更に、本発明は、障害物の位置が既知でない形態空間
における軌跡プランニングに関するものである。
2.従来の技術 軌跡プランニングの分野は多くの用途がある。最も共
通の用途はロボット制御例えば、スペースシャトルに使
用されるようなロボットアームを制御することである。
他の用途としては電子マップ、交通制御、緊急車両制御
および非常出口システムがある。
ロボットに適用される軌跡プランニングの問題点は、
障害物を回避しながらロボットをスタート点即ち、開始
点からゴール点まで移動させることである。ロボットの
ための自動多次元軌跡プランニング方法はロボット光学
における極めて歴史的な問題点の一つである。
ロボットのタスク空間において障害物が追加された
り、ゴールが追加されたりする場合、形態空間における
すべてのコストウェーブを再計算するのは極めて時間が
かかる。1987年にコロンビア大学から出版されたティー
・イー・ボールト（T.E.Boult）氏著の出版物の「障害
物移動時の更新距離マップ（Updating Distance Map Wh
en Objects Moves）」には、デジタル距離マップと称さ
れる感化された部分のみを更新することが記載されてい
る。しかし、ボールト氏により発表されたこの方法は時
間がかかることがわかっている。障害物の位置が事前に
既知でなく、例えば、ロボットアームにより障害物を感
知する場合には、追従移動すべき新しい経路を計算する
まではロボットの動作が中断される。このような移動の
中断はできるだけ短いものでなければならない。
この問題の解決法としては、1987年のコンプレクシテ
ィー３（Complexity3）146−182頁に記載の記事ブイ・
ルメルスキー（V.Lumelsksy）著「不確実環境でのロボ
ット動作のアルゴリズムおよび複雑性についての問題
（Algorithmec and Complexity Issues Robot Motionin
an Uncertain Environment）」およびオートマティカ
（Automatica）第23巻、第５号、551−570頁に記載のブ
イ・ルメルスキー（V.Lumelsksy）氏著の「未知の障害
物で移動する平面的関節ロボットアームのための動的軌
跡プランニング（Dynamic Path Planning for a Planar
ArticulatedRobot Arm Moving Amidst Unknown Obstac
les）」（1987年）に記載されている。しかし、この解
決法には若干の欠点がある。
例えば、記載されている方法は２次元の処理しかでき
ない点である。更に、この方法は既存の障害物に関する
データを記憶しないという問題点がある。
II.発明の要約 従って、本発明の目的は、バッディング（budding）
を使用して形態空間の変化を取り扱うことができる軌跡
プランニングを得るにある。
更に、本発明の第２の目的は、空間バリアントメトリ
ックで表現した形態空間の変化を取り扱うことができる
軌跡プランニングを得るにある。
更に、本発明の他の目的は、多次元の条件変化を取り
扱うことができる軌跡プランニングを得るにある。
更に、本発明の他の目的は、空間バリアントメトリック
で表現した未感知のまたは部分的に感知した条件変化を
取り扱うことができる軌跡プランニングを得るにある。
更に、本発明の他の目的は、バッディング（buddin
g）を使用して未感知のまたは部分的に感知した条件変
化を取り扱うことができる軌跡プランニングを得るにあ
る。
更に、本発明の他の目的は、経路空間のメモリに新し
いデータを組み込むことができる改善された能力を有し
て未感知のまたは部分的に感知した条件変化を取り扱う
ことができる軌跡プランニングを得るにある。
更に、本発明の他の目的は、ディファレンシャルバッ
ディング（differencialbudding）と称される方法を使
用して行うことができる軌跡プランニングを得るにあ
る。
本発明方法は、タスク空間の条件変化により感化され
た形態空間領域を認識するステップを含む。周縁と称さ
れまたこの領域を規定する精密に選択された状態を「シ
フティングヒープ（shifting heap）」に加え、このシ
フティングヒープからバッディングを行う。
障害物が追加された場合、周縁は障害物の前縁を含む
とともに、方向矢印を介して追加障害物の後縁に連結さ
れるグループを包囲する。
障害物が除去された場合、周縁状態は除去された障害
物状態の隣接部分である。
ゴールが追加された場合、周縁状態は追加されたゴー
ル自体である。
ゴールが除去された場合、周縁状態は方向矢印を介し
て除去されたゴールの状態に連結される状態のグループ
を包囲する状態である。
本明細書中以下の用語定義を使用する。
空間バリアントメトリック：或る状態から隣接状態への
コスト伝達を規定し、前記状態の位置に基づくメトリッ
ク 状態のバッディング（budding）：前記状態のすべての
隣接部分を検査し、適正なコストおよび方向矢印を隣接
状態に割当て、更新した隣接状態をヒープに加えること
であり、このバッディングを順次行う流れを「コストウ
ェーブ伝播」と称し、初期状態の形態空間に変化を生じ
たときにコスト値の再計算、再割当てを行う順次のバッ
ディングを「コストウェーブの再伝播」と称する。
ヒープ：バッディングされるべきすべての状態のスタッ
クであり、以下の障害物の「前縁」及び「後縁」もこの
ヒープに加えられ、更に上述の「周縁」もこのヒープに
加えられる。
障害物の前縁：障害物から離れる方向を指し示す方向矢
印を有する障害物の隣接状態（障害物のゴール側） 障害物の後縁：前縁に含まれず、方向矢印を有する障害
物の隣接状態 条件変化を部分的に感知される場合、条件変化は予め
計算された経路を追従移動しながら検出される。このと
き条件変化は追加障害物、除去障害物、追加ゴール、ま
たは除去ゴールを取り扱うことができる。本発明の一つ
の実施例においては、物体は先ず条件変化の一部に遭遇
し、条件変化を充分考慮し即ち、新しい経路を見出すま
で新たに計算した経路を反復して追従移動する。
本発明の目的および利点は以下の説明から明らかにな
るであろう。
III.好適な実施例の詳細な説明 1.方法に関しての総覧 第１図に障害物及びゴールが変化する形態空間を再構
築する方法である「ディファレンシャルバッディング
（differential budding）」に使用するステップの概要
を示す。この方法により得られた形態空間は、最適経路
を通過する一連の設定点を決めるのに必要な情報を与え
る。
ボックス100においては、方向矢印およびコスト−ト
ゥ−ゴールで満たされた形態空間を仮定する。変化した
ゴールおよび障害物の状態に関する情報も供給されてい
るものと仮定する。これら状態はタスク空間から形態空
間に既に変形されているものとする。各コストートゥー
ゴールにおいてコスト評価がなくまた方向矢印がなく形
態空間が単に初期化されている場合に、この方法を実施
することができる。
ボックス110においては、新たに加わった障害物の状
態および新たに除去したゴール状態に関する情報を使用
して形態空間における対応の状態を初期化する。
ボックス120においては、追加された障害物および除
去したゴールの状態に「影響された（influenced）」す
べての状態を初期化してコススト未評価値および方向矢
印がない状態にする。「影響された」隣接部分は、追加
された障害物または除去したゴール状態に指向するまた
は通過する経路上に存在する部分である。この領域の周
りの「周縁」状態が得られ、後に行う「バッディング」
のためのヒープに追加される。
ボックス130においては、新たに除去した障害物状態
および新たに追加されたゴール状態に関する情報を使用
して形態空間における対応状態を初期化する。ヒープを
セットアップして「バッディング」を行うことができ
る。
ボックス140においては、ボックス110、120および130
の結果として累積したヒープの状態をバッディングして
安定（活性）形態空間を生ずる。初期状態が与えられる
と、設定点の最適経路は、ゴール状態まで形態空間にお
ける方向矢印をたどることによって読み出すことができ
る。
ソフトウェアプログラムのオペレーション効率をよく
するため、２個の特別なメモリ構成を使用する。即ち、
シフティングヒープ及びシフティングアレイを使用す
る。「シフティングヒープ」はコピー（複写）を追加す
る要求が数多く出されたとしても１個のタプル（状態）
のコピーのみを維持する点を除いてメモリ管理上の標準
のヒープである。即ち、或る状態をヒープに加える要求
が出されても既に同じ状態がヒープに存在する場合には
何の処理（アクション）も行わず（シフティング又はシ
フトする）、その状態が存在しない場合にのみその状態
をヒープに加えるという処理を行う。本明細書中に使用
する用語「ヒープ」はこの「シフティングヒープ」を意
味するものと理解されたい。「シフティングアレイ」
（周縁という特別状態を記憶するのに使用する）も同様
に１個のタプル（状態）のコピーのみを維持する点を除
いてメモリ管理上の標準のアレイである。本明細書中ア
レイのうち或るものはシフティングアレイであり（例え
ば周縁リストの記憶に使用されるアレイ）、シフティン
グアレイでないものもある（例えば、後述の「Bag」ア
レイ）。
ヒープ及びアレイのいずれにおいても「シフティング
（シフト）」は、形態空間の各状態におけるその状態が
ヒープ又は周縁アレイに存在することを報ずるフラッグ
を維持するか否かによって行われる。状態をヒープに加
えたり、周縁から取出すときに必要なことは、これらの
フラッグを適正に変更することである。
A.追加障害物および除去ゴールのチェック 第２および３図のフローチャートによりボックス110
の方法を詳細に示す。ボックス120の方法は第４および
５図のフローチャートにより詳細に示す。ボックス130
の方法は第６および７図のフローチャートにより詳細に
示す。
ボックス110の「追加障害物および除去ゴールのチェ
ック」方法は３個の主要部分を含む。
この第１部分をボックス200、210および220により示
す。ボックス200は「追加障害物」リストの最後に到達
したか否かを判定する。ボックス200における判定結果
が「Yes」の場合、制御はボックス230に進む。ボックス
200の判定結果が「No」である場合、ボックス210に制御
が進む。ボックス210は、追加障害物リストから次の障
害物の状態「Ｓ」を選択する。次にボックス220により
方向矢印フィールドをクリアして状態「Ｓ」におけるコ
ストートゥーゴールフィールドをINFにセットする。ボ
ックス220の後、ボックス200に制御は復帰する。
ボックス200、210および220はこのようにして形態空
間における各「追加障害物」の状態「Ｓ」を初期化し、
方向矢印を持たずコストートゥーゴールがINF（INFINIT
E）であるようにするループを構成する。
ボックス110の「追加障害物および除去ゴールのチェ
ック」方法の第２部分は、第２図のボックス230、240お
よび250並びに第３図のボックス300、310、320、330、3
40、および、350で示す。第２図のライン201は、第３図
のライン301に繋がり、第２図のライン202は、第３図の
ライン302に繋がり、第２図のライン203は、第３図のラ
イン303に繋がる ボックス110のこの第２部分は、追加障害物の「前
縁」および「後縁」を得るものである。「前縁」は追加
障害物の「ゴール側」にある隣接状態を含む。これら状
態は障害物領域の隣接部分であり、INFINITYまたはUNCO
STED以外のコスト値を有し、いかなる障害物状態をも指
し示すことはない。「後縁」は「前縁」にはない隣接状
態である。これら状態は追加障害物を指し示す方向矢印
を有する。ボックス230において「追加障害物」リスト
のトップからボックス110の第２部分の制御をスタート
する。
ボックス240は、「追加障害物」リストの最後か否か
の判定を示す。最後に到達したとき、ライン201/301を
介してボックス360に制御は進む。最後に達しない場
合、ボックス250に制御は進み、このボックス250では追
加障害物「Ａ」が検索される。
ボックス300において、追加障害物「Ａ」の隣接状態
「Ｎ」のすべてを考慮したかを決定する。隣接状態
「Ｎ」のすべてを考慮した場合、制御はライン303/203
を介してボックス240に復帰する。隣接状態「Ｎ」が考
慮されていない場合には、制御はボックス310に進み、
状態「Ｎ」は検索される。
ボックス320では、隣接状態「Ｎ」が追加障害物
「Ａ」を指し示す方向矢印を含んでいるか否かの判定を
行う。隣接状態「Ｎ」がこのような方向矢印を含まない
場合、制御はボックス340に進む。隣接状態「Ｎ」がこ
のような方向矢印を含んでいる場合、隣接状態「Ｎ」は
ボックス330においてヒープに追加される。隣接状態
「Ｎ」がボックス330においてヒープに追加される場
合、この隣接状態「Ｎ」は追加障害物の「後縁」の一部
と見なされる。ボックス330の後、制御はボックス300に
復帰する。
ボックス340において、隣接状態「Ｎ」は、この隣接
状態「Ｎ」のコスト−トゥ−ゴールのフィールドがINF
を含むか否かについて判定される。隣接状態「Ｎ」のコ
ストートゥーゴールのフィールドがINFを有する場合、
この隣接状態「Ｎ」はとりも直さず、既知であった追加
障害物リストにおける追加障害物「Ａ」のうちの一つの
状態そのものであるため、何の処理も起こさず（シフテ
ィング又はシフトし）、制御はボックス300に復帰す
る。隣接状態「Ｎ」のコスト−トゥ−ゴールのフィール
ドの値がINF以外の値である場合、ボックス350におい
て、「周縁リスト」に加えられ、障害物の「前縁」の一
部と見なされる。
ボックス110の「追加障害物および除去ゴールのチェ
ック」方法の第３の部分は第３図の360、370および380
に示す。これら３個のボックスはループを形成する。ボ
ックス360において、「除去したゴール」リストの最後
に達したか否かを決定する。最後に達した場合、「追加
障害物および除去ゴールのチェック」方法は完了する。
最後に達しない場合、次のゴール状態「Ｇ」をボックス
370で検索する。このゴール状態「Ｇ」はボックス380で
ヒープに加えられ、制御はボックス360に復帰する。こ
のようにしてこのループにおいて、「除去ゴールリス
ト」における各除去したゴール状態がヒープに加えられ
る。次のセクションＢで説明するように、次のステップ
で、除去したゴールによって生じた他の状態の影響を決
定し、除去したゴール状態の周囲の隣接状態もヒープに
加え、除去したゴール状態を含めて感化された周囲の隣
接状態をUNCOSTEDにセットする。
B.影響クリア（Clear Influence） ボッス120の「影響クリア」方法は、２個の主要部分
を有する。第１部分は、新たに加わった障害物および除
去したゴール状態による「影響の周縁」を決定し、第２
部分はこの周縁を取出し、ヒープに加える。
ボックス120の「影響クリア」方法の第１部分を第４
図のボックス400,410,420,430,440,450,460及び470、並
びに第５図のボックス500,510,及び520に示す。第４図
のライン401は第５図のライン501に繋がり、第４図のラ
イン402は第５図のライン502に繋がり、第４図のライン
403は第５図の503に繋がり、第４図のライン404は第５
図のライン504に繋がる。
「影響クリア」方法の開始時において、ヒープは、追
加されたすべての障害物状態および除去したすべてのゴ
ール状態の後縁における隣接状態により構成される。ボ
ックス400において、ヒープは空か否かの判定を受け
る。ヒープが空のとき、制御はライン401/501を介して
ボックス530に進む。
ヒープが空でないとき、ボックス410において、ヒー
プから最小コスト状態「Ｓ」が検索され、この「Ｓ」に
対応する可変コスト評価不可フラッグを「NO」にセット
する。次にボックス420において、この「Ｓ」のすべて
の隣接位置「Ｎ」が考慮されたか否かを決定する。すべ
ての隣接位置「Ｎ」が考慮されていないとき、処理はボ
ックス460に進む。すべての隣接位置「Ｎ」が考慮され
たとき、ボックス460−470−500−510−420のサブルー
プ又はボックス460−470−520−420のサブループを抜け
てループのトップのボックス400に向かうボックス430に
処理が進む。このボックス430からループのトップに向
かう処理において、以下に説明するように、ボックス46
0〜420のサブループで可変コスト評価不可フラッグが
「NO」から「YES」に変更されたものと、「NO」の状態
を維持するものとの仕分けを行うため、可変コスト評価
不可フラッグの判定を行う。「Ｓ」の可変コスト評価不
可フラッグが「NO」のままであるとき、ボックス440に
おいてこの「Ｓ」がまだ周縁に加えられていなかった場
合この「Ｓ」を周縁リストに加え、影響クリアのループ
のトップであるボックス400に戻る。「Ｓ」の可変コス
ト評価不可フラッグが「NO」から「YES」に変更された
場合、ボックス450においてこの「Ｓ」のコスト−トゥ
−ゴールのフィールドを「UNCOSTED」の値にセットしか
つ方向矢印のフィールドの方向矢印をクリア（無しに）
し、以下に説明する「Bag」アレイに記憶されたすべて
の隣接位置をヒープに移して「Bag」アレイを空にす
る。
このヒープは移されてくる隣接位置をシフトする。即
ち、この隣接位置がヒープに既に存在していれば何の処
理も行わず、ヒープ内に存在していなければヒープに新
たに記憶する。この処理の後、「影響クリア」のループ
のトップであるボックス400に戻る。
ボックス460においては、このときヒープに存在する
後縁と見なされる状態のうちの最小コスト状態「Ｓ」の
次の隣接位置「Ｎ」を検索する。ボックス470におい
て、この隣接位置「Ｎ」のコスト−トゥ−ゴールのフィ
ールド値がINFであるかUNCOSTEDであるかの判定を行
う。この隣接位置「Ｎ」がINFでもUNCOSTEDでもないコ
スト値を有する場合、ライン402/502からボックス520に
進む。この隣接位置「Ｎ」がINF又はUNCOSTEDのいずれ
かである場合、即ちこの隣接位置が追加障害物そのもの
であるか又は追加障害物に極く近い状態である場合、制
御はライン403/503からボックス500に進む。
ボックス500において、「Ｓ」が「Ｎ」を指し示す方
向矢印を持っているか否かをチェックする。「Ｓ」が
「Ｎ」を指し示す方向矢印を持っていない場合、制御は
ボックス520に進む。「Ｓ」が「Ｎ」を指し示す方向を
持っている場合、ボックス510において、「Ｓ」に関連
する可変コスト評価不可フラッグを「YES」にセットす
る。
ボックス520において、隣接位置「Ｎ」は一時的に「B
ag」アレイに記憶される。この後、制御はライン504/40
4からボックス420に復帰し、420−460−470−500−510
又は420−460−470−520のサブループを繰り返す。
ボックス120の「影響クリア」方法の第１部分、即ち4
00,410,サブループ［420−460−470−500−420;又は420
−460−470−520−420］,430,［440又は450］のループ
において、このときヒープに存在する後縁と見なされる
状態「Ｓ」のうちコストートゥーゴールの値がINF（INF
INITE）又はUNCOSTEDである隣接位置「Ｎ」を指し示す
各状態「Ｓ」が認識される。このような状態「Ｓ」は新
たな（追加）障害物状態又は除去したゴール状態の背後
に方向矢印を介して「連結」されていると見なす。また
INF又はUNCOSTEDのいずれでもないいかなる隣接位置
「Ｎ」もサーチを展開する（バッティングを行う）上で
の候補位置であり、「Bag」アレイに一時的に記憶す
る。この「Bag」アレイは状態を一時的に記憶するソフ
トウェアプログラムのメモリ管理手法における標準のア
レイである。
状態「Ｓ」の全ての隣接位置を検査した後、状態
「Ｓ」が追加障害物又は除去したゴール状態の背後に
「連結」されている場合（状態「Ｓ」に対応する可変コ
スト評価不可フラッグが「YES」である場合）、ボック
ス430から「YES」ブランチを経由してボックス450に進
み、「Bag」アレイ内の「Ｓ」の全ての隣接位置を「ヒ
ープ」に加えて「Bag」アレイを空にする。
上述のように、このヒープは加えられる隣接位置をシ
フティング（シフト）する。即ち、加えられる隣接位置
が既にヒープに存在する場合には何の処理も行わず、未
だヒープに存在していない場合にのみこの隣接位置をヒ
ープに加える。
更に、ボックス450において、状態「Ｓ」を再初期化
してコスト−トゥ−ゴールのフィールドをUNCOSTED」の
値にし、かつ方向矢印のフィールドの方向矢印がない状
態にする。
状態「Ｓ」が「連結」されていない場合（状態「Ｓ」
に対応する可変コスト評価不可フラッグが「NO」のまま
である場合）、ボックス430から「NO」ブランチを経由
し、ボックス440において、この状態「Ｓ」は「周縁」
のメンバーである（候補である）べきものとし、この状
態「Ｓ」が周縁リストに加えられていない場合に周縁リ
ストに加え、「Bag」アレイ内に存在するこの状態
「Ｓ」の隣接位置はヒープには加えない。
ボックス120の「影響クリア」方法の第２部分を第５
図のボックス530,540,および550に示す。ボックス530に
おいて、シフティングアレイに記憶した周縁リストが空
であるか否かをチェックする。空である場合、影響クリ
ア方法を終了する。空でない場合、周縁状態「Ｐ」を54
0で検索し、ヒープにない場合550でヒープに加える。ボ
ックス550の後、制御はボックス530に復帰する。ボック
ス120の第２部分はこのように「周縁リスト」の状態を
読み取り、ヒープに記憶する。
このようにして、周縁リストは形態空間の影響された
（influenced）部分を包囲する、又は「感化（affecte
d）領域」といってよく、この用語を本明細書に使用し
た。用語「影響された（influenced）」は本明細書中特
にステップ120における「影響クリア（clear influence
d）」のように使用し、以下に詳細に説明するようによ
り広く使用される用語「感化された（affected）」とは
区別する。しかし、この用語「周縁リスト」は、包囲さ
れた領域のみがディファレンシャルバッディングの結果
変化するであろう状態を含むということを意味するもの
ではない。周縁リストに含まれる周縁状態、周縁状態の
外側の状態も、第１図のボックス140において行うヒー
プのバッディングの結果コスト−トゥ−ゴール値又は方
向矢印が変化する場合がある。
C.除去障害物および追加ゴールのチェック ボックス130における「除去した障害物および追加ゴ
ールチェック」方法は３個の主要部分を有する。
この第１部分はボックス600,610,および620で示され
る。ボックス600においては、「除去障害物」リストの
最後に達したか否かを決定する。最後に達した場合、制
御はボックス630に進む。最後に達しない場合、次の障
害物状態「Ｓ」がボックス610においてリストから検索
される。この状態「Ｓ」において、方向矢印フィールド
はクリアされ、コストートゥーゴールフィールドはUNCO
STEDにセットされる。従って、この第１部分は、形態空
間の各「除去障害物」状態を初期化して方向矢印を持た
ずまたUNCOSTEDのコストートゥーゴールとなるようにす
るループである。これらこのとき空間を占有しない（除
去した）障害物状態はコストおよび矢印を評価されてい
ないため適当な値をとる。これら除去した障害物状態は
障害物の除去により感化された領域即ち感化領域という
ことができ、この用語を本明細書に使用する。しかし、
この「感化領域」の外側の状態は依然としてボックス14
0でのバッディングの結果変化したコストートゥーゴー
ル値および方向矢印を有する。除去した障害物を包囲す
る状態は周縁状態ということができるが、除去したゴー
ルおよび追加障害物の周縁ほど複雑な処理は必要としな
い。
ボックス130の第２部分は第６図におけるボックス63
0,640,650,並びに第７図のボックス700,710,720および7
30で示される。
更に、第６図のライン601は第７図のライン701に繋が
り、第６図のライン602は第７図のライン702に繋がり、
第６図のライン603は第７図のライン703に繋がる。
ボックス130の第２部分は、ボックス630において除去
した障害物リストの先頭のものからスタートする。ボッ
クス600におけるのと同様に640において、「除去障害
物」リストの最後に達したか否かを決定する判定を行
う。最後に達したとき制御はライン601/701を介してボ
ックス740に進む。最後に達しない場合、ボックス650に
おいて次の障害物状態「Ｒ」が検索される。次にボック
ス700において、「Ｒ」のすべての隣接位置を考慮した
か否かを決定する。すべてを考慮したならば、制御ライ
ン703/603を介してボックス640に進む。すべてを考慮し
ていない場合、「Ｒ」の次の隣接状態「Ｎ」がボックス
710において検索される。「Ｎ」がUNCOSTEDまたはINFの
値のコストートゥーゴールフィールドを有している場
合、制御はボックス700に復帰する。「Ｎ」がUNCOSTED
でなくかつINFでもないコストートゥーゴールフィール
ドを有している場合、この「Ｎ」をボックス730におい
てヒープに加える。
このようにして、ボックス130の第２部分は、「INFIN
ITE」または「UNCOSTED」以外のコストートゥーゴール
を有する除去した障害物状態のすべての隣接位置をヒー
プに加え、隣接位置をシフトする。これら状態が一緒に
なって移動した障害物に隣接する周縁を形成する。これ
ら隣接状態は（ボックス140の「バッディング」機構に
より）「除去障害物」状態が存在していた空き領域を埋
める補助を行う。
ボックス130の第３部分は、第７図のボックス740,75
0,760および770で示す。ボックス740において、「追加
ゴール」リストの最後に達したか否かを決定する判定を
行う。最後に達した場合、「除去障害物および追加ゴー
ルのチェック」方法を終了する。最後に達していない場
合、次のゴール状態「Ｇ」をボックス750において検索
する。760において、「Ｇ」のための方向矢印フィール
ドをクリアし、コストートゥーゴールフィールドをゼロ
にセットする。ボックス770において、ゴール「Ｇ」を
ヒープに加え、制御をボックス740に復帰させる。
このように、ボックス130の第３部分は「追加ゴー
ル」リストから新たに追加されたゴール状態の各々を取
出し、方向矢印をクリアし、コストートゥーゴールをゼ
ロにセットし、各ゴール状態をヒープに加える。追加ゴ
ール状態は「感化領域」および周縁の双方であり、この
用語を本明細書において使用する。「感化領域」の外側
は依然としてボックス140におけるバッディングの結果
変化したコストートゥーゴール値および方向矢印値を有
する。
要約すると、本明細書中に使用する用語「感化された
領域（affected region）」は、「影響クリア」ステッ
プ120の一部で（クリアされた）状態の領域を意味し、
「影響された（influenced）」状態である除去障害物及
び追加されたゴールに対応する状態は、「影響クリア」
ステップ120全体を通して（クリアされた）状態であ
る。
このようにしてこのアルゴリズムのディファレンシャ
ルバッディングを終了する。この点において、ヒープに
存在する状態はオランダ国特許出願第123502号に記載の
「バッディング方法」によりボックス140においてバッ
ディングされる。このようにして、最終的な更新形態空
間を生じ、これにより最適経路が得られる。
2.簡単な実施例 第１〜７図の方法をいくつかの簡単な実施例につき鋭
明する。これら実施例においては、粗い形態空間を使用
し、方向矢印フィールドおよびコストートゥーゴールフ
ィールドの値を明示する。更に、この方法に使用した種
々のステップを粗い形態空間に一層明らかに明示する。
A.障害物追加 第8a図は、２リンクロボット801が最小の関節移動経
路を通ってゴール802に移動するタスク空間を示す。最
小関節移動経路が計算された後にこのタスク空間に障害
物803が加わったとする。
第8b図は、第8a図のタスク空間に対応する粗い形態空
間を示す。粗い形態空間において、状態はテーブルにお
ける正方形部分として表す。状態の位置は肩および肘の
角度によって識別される。状態は正方形内に示したコス
トートゥーゴール値を有する。方向矢印はある状態から
他の状態に導くよう示す。例えば、72゜の肩角度および
36゜の肘角度に対応する状態は［72,36］として示す。
状態［72,36］は0.26のコストートゥーゴールを有し、
状態［36,36］および［36,0］をそれぞれ指し示す２個
の方向矢印を有する。但し、図示の各方向矢印はスター
ト時における状態に関連するものである。各方向矢印は
矢印ヘッドに現れる状態を指し示す。ゴールは状態［28
8,288］におけるターゲットマークで示す。第8b図にお
いてゴールに至る経路を黒塗り状態の経路「805」で示
す。
第8b図の形態空間において、新たに加わった障害物は
先ず経路805を妨害するラインポリゴン（line poligo
n）として現れる。このラインポリゴン804は形態空間よ
りはより精細な解像度を有し、後に出てくる図面では離
散化して示す。
第９図の形態空間においては、障害物は状態［180,18
0］，［180,216］，［216,180］および［216,216］に変
換してある。第９図は、ボックス120の「影響クリア」
段階後における形態空間を示す。このときヒープは例え
ば、［72,72］、［72,180］等の「ボックス」で囲んだ
すべての形態の状態を含む。これら座標は〔肩角度、肘
角度〕として読む。ボックス120の「影響クリア」段階
中に実際にクリアされた状態、即ち感化された領域の状
態は「Ｕ」（UNCOSTEDを意味する）のコスト−トゥ−ゴ
ール値を有する。これら「Ｕ」の状態はすべて第8b図の
方向矢印をたどって追加された障害物の背後に達する
（「連結」されている）。
第10図において、安定形態空間が計算されて第９図の
後ヒープに存在した状態をバッディングした後のものを
示す。
B.障害物除去 第11a図のタスク空間において、タスク空間に予め追
加した障害物803が再び除去されている。
第11b図は形態空間における障害物を除去したことの
結果を示す。ボックス600,610,および620により状態［1
80,180］，［180,216］，［216,180］および［216,21
6］の値をUNCOSTEDにする。第６図のボックス630,640,6
50並びに第７図の700,710,720および730により影響され
た（influenced）または感化された（affected）領域の
周縁上および従って、第11図のようにヒープ上に存在す
る「ボックスで囲んだ状態」を生ずる。［180,180］，
［180,216］，［216,180］および［216,216］はUNCOSTE
Dにセットされ、「ボックスで囲んだ状態」即ち、［14
4,144］，［144,180］，［144,216］等はヒープに加え
られる。
第11b図から「ボックスで囲んだ状態」をバッディン
グすることにより第12図に示した安定形態空間を生ず
る。
C.ゴール追加 第13a図は新たに加わったゴール1301および1302を有
するタスク空間を示す。
第13b図において新たに加わったゴールをゴール状態
［108,36］，［36,108］，［252,72］，［72,252］およ
び［216,216］で示す。ゴール状態はコストをゼロに初
期化し、方向矢印をクリアする。元々存在したゴールは
状態［288,288］で示す。
第14図において、これら新しいゴールはヒープ内に示
す。ゴールでもある「ボックスで囲んだ状態」はゴール
（ターゲット）マークにボックス形状を付加したものを
示す。
第15図において、ヒープをバッディングした後の最終
（安定）形態空間を示し、新しいゴール用に調整されて
いる。新しい経路を1501で示す。
D.ゴール除去 第16図には、状態［216,216］に対応するゴール1301
の除去を示す。
第17図において、以前は［216,216］であった第16図
のゴール除去により影響された（influenced）領域を
「UNCOSTED」状態の領域例えば、［144,144］，［180,1
44］，［216,144］等により示す。これらUNCOSTED状態
の周縁は障害物の前縁とともに「ボックスで囲んだ状
態」として示す。「ボックスで囲んだ状態」はヒープに
存在し、次にバッディングされるものである。「影響ク
リア」ステップ120中実際にクリアされた状態は、状態
のコストートゥーゴールとして「Ｕ」（UNCOSTEDを意味
する）で示す。ボックス120の「影響クリア」ステップ
に先立って、これら状態のすべては以前に［216,216］
であった除去したゴールの後部に方向矢印をたどってト
レース可能であった。
第18図において、バッディングの結果ヒープに存在し
た「ボックスで囲んだ状態」から開始した形態空間を示
す。新たな経路が第18図に示される。この新たな経路は
状態［144,144］，［108,108］，および［108,72］を経
て［108,36］のゴール状態に至る。
E.ゴールおよび障害物追加 第19a,および19b図において、状態［252,252］におけ
る新しいゴールおよび状態［72,72］における新しい障
害物が同時に追加されたことを示す。
第20図において、障害物の影響の周縁状態および新た
なゴール状態を、新しい障害物の「影響クリア」ステッ
プ120後にヒープに記憶させ、「ボックスで囲んだ状
態」として示す。
第21図は、この結果生じた形態空間およびロボットが
追従する新しい経路2102を示す。
F.移動した障害物および移動したゴール 第22図においては、障害物は2201から2202へ僅かに移
動し、またゴールも［252,252］から［288,288］へ移動
する状況とする。この状況では４つの主要手順のすべて
を同時に実行する即ち、ゴール状態を追加および除去し
並びに障害物状態の追加および除去を行う。障害物を移
動することによっていくつかの新しい障害物状態がこの
場合［72,36］，［36,72］が追加され、またいくつかの
障害物状態がこの場合［108,72］，［72,108］が除去さ
れる。状態［72,72］は感化されない。［252,252］にお
けるゴールは、新たな位置、この場合では［288,288］
にゴールを追加し、また旧位置この場合では［252,25
2］を除去することによって移動することができる。
第23図には、第22図の形態空間の第２〜７図に説明し
た作業の後であってバッディングする前の状況を示す。
第23図において、以前は障害物の部分であった状態
［108,72］および［72,108］のコストートゥーゴールを
UNCOSTEDにセットする。［180,180］のゴールはヒープ
に含まれる。これは除去されたゴール状態［252,252］
の影響の周縁であるためである。［288,288］における
ゴールはヒープに含まれる。即ち、このゴールはバッデ
ィングを受けることになるからである。追加ゴールの他
にヒープにある他の状態を感化領域の周縁における「ボ
ックスで囲んだ状態」で示す。感化領域の状態のコスト
ートゥーゴールフィールドは、既にUNCOSTEDにセットし
てある。
第24図には、第23図のときのヒープに存在した状態を
バッディングしたことによる安定した形態空間を示す。
3.未知のまたは予期せぬ新情報の処理 これまでの実施例のすべてにおいて、環境即ち、環境
におけるすべての障害物に関する情報は完全にわかって
いると仮定した。本発明は、いくつかの新情報が発見さ
れるとともにロボットが既に規定された経路上を移動し
ている状況をも取り扱うことができる。このようなこと
はロボットがビジョンセンサが持っていない、または近
接または触角センサを有しているがビジョンセンサが故
障している場合に生ずる。更に、このことは記憶させた
情報が更新されていない場合にも生ずる。多くの場合、
ロボットは単に動き回り、新たな障害物若しくはゴー
ル、又は除去した障害物若しくはゴールに関する情報を
知り、この知識を形態空間に取り込むことによって環境
を学ぶことができる。ビジョンセンサが完全でない場合
でも、ロボットは変化する環境に適応することができ
る。以下に示す実施例では、第１〜７図の方法でどのよ
うにしてこの問題を解決するかを示す。以下の説明は追
加した障害物に関するものであるが、除去した障害物、
並びに除去および追加したゴールにも適用することがで
きる。
A.粗い形態空間 第25b図には、［180,180］にゴール状態があり、［3
6,36］をスタート状態とする状況を示す。未知覚（いわ
ゆる仮想の）障害物は［108,72］，［72,108］，［72,7
2］［108,36］および［36,108］の領域に存在する。知
覚したしかし、実際は不完全な情報に従って、障害物が
なければ、ロボットは［36,36］から［180,180］に移動
することができるはずである。ロボットが実際に移動を
実行するとき、触角または近接センサが位置［72,72］
で障害物に遭遇したことを報告する。第25a図は第25b図
に対応するタスク空間を示す。
第26図において、「仮想」障害物をハーフトーンで示
す。方向矢印は仮想物体を通過して指し示す。即ち、プ
ランナーはこの障害物が実際にあることを知らないため
である。
第27図において、ロボットは規定された経路に沿って
第１テップをとるが、次のステップにおいて［72,72］
に障害物状態を感知する。新たに発見した障害物状態を
新たに追加した障害物として処理される。この新たな障
害物状態が感化する形態空間の周縁を第27図に「ボック
スで囲んだ状態」として示し、ヒープに加える。［72,7
2］で新たに発見された障害物により感化された状態はU
NCOSTEDにセットされたコストートゥゴールフィールド
を有する。従って、第27図は状態［72,72］に対応する
仮想障害物の一部が感知され、新たに追加した障害物に
関する限り第１〜７図の方法を実施した形態空間を示
す。
第28図において、第27図に対応する安定形態空間を第
28図に示し、この第28図の状況は第27図におけるヒープ
に存在した状態をバッディングすることによって生じた
ものである。第28図は仮想障害物についての新たに発見
した情報を考慮したものである。
第29図において、ロボットは第28図に示した新たに計
算した経路に沿って移動したことを示す。このように、
ロボットは第28図の位置（状態［36,36］）から状態［3
6,72］に移動する。次にロボットは状態［72,108］に移
動しようとする。しかし、［72,108］において、ロボッ
トは他の障害物を感知する。この他の障害物は障害物と
して認識した黒塗り部分で示す。
この点で、可能な感知能力で経路追従のため多くの技
術を使用することかできる。図示の方法は簡単なもので
ある。障害物を感知すると、隣接の状態に障害物が存在
するか否かをチェックする。従って、この場合、経路フ
ォロワは、障害物状態［36,108］を感知している。状態
［36,108］は障害物として認識したことを意味する黒塗
り部分で示す。
実際ロボットの移動コントローラが近接および／また
は接触センサを有し、障害物との接触を生じた点を正確
に示すことができる場合、この点に対応する形態空間の
障害物状態の全体の組が直接決定される。多くの障害物
状態が得られるならば、単に１回のディファレンシャル
バッディング「セッション」を行ってタスク空間におけ
る１個の障害物点を補償することだけが必要である。上
述の実施例において、一度に数個のみの状態を発見し数
回のディファレンシャルバッディングセッションが必要
であった。このとき、経路追従機構は、仮想障害物に適
用する方法に影響しないが、方法を適用する回数に影響
を与える。物体が車であるとき、経路追従機構はドライ
バであり、このドライバは受け取ることができる環境変
化についてかなり正確に観察することができる。
「影響クリア」領域の端縁は再びヒープに加えられ、
これらを「ボックスで囲んだ状態」により示す。
第30図において、図示の安定形態空間は第29図のとき
のヒープにおける状態を「バッディング」したことの結
果である。第30図の形態空間において、［108,36］，
［108,72］における仮想障害物の部分は未感知のままで
ある。従って、方向矢印はこれらの部分を指し示す。
第31図において、ロボットは新たに計画した経路にそ
って状態［72,86］に移動する。即ち、感知した情報は
この状態に障害物が存在することを示さないためであ
る。ロボットは仮想障害物状態である［108,72］に移動
しようとする。この経路追従機構によれば、［108,36］
を仮想障害物状態として感知した。この点において、
「仮想障害物」全体が感知されたことになる。従って、
状態［36,108］，［72,72］，［72,108］，［108,36］
および［108,72］よりなる仮想障害物全体が黒塗りで示
される。仮想障害物の新たに発見した部分により感化さ
れた領域の周縁を示す「ボックスで囲んだ状態」をヒー
プに加える。「ボックスで囲んだ状態」は障害物全体を
包囲しない。即ち、障害物の一部のみが新たに発見され
たためである。方向矢印が予め障害物の未発見部分を指
し示した状態はUNCOSTEDにセットされたコストートゥー
ゴールフィールドを有する。
上述の例は「仮想障害物」全体を感知したが、障害物
の一部のみを感知して障害物に到達しない最適経路を見
出すことが必要なことがよくある。
第32図は、ヒープにおける状態をバッディングした後
の第31図の安定化した形態空間を示す。
第33図は、第32図の形態空間に経路をマークした状況
を示す。ロボットは［72,36］，［108,0］，［144,32
4］，［180,288］，［180,252］，［180,216］を経て最
終的に［180,180］に至る規定された経路に従って難な
く移動することができる。
この技術はより高い解像度および寸法の他のメトリッ
クスおよび異なる数の隣接位置に対しても適用すること
ができる。
B.精細形態空間 可変メトリックとして「エンドエフェクタの距離最小
化」規準を使用した例えば、16個の隣接位置即ち、各状
態に対して16個の方向矢印があり得る精細解像度（64×
64）を以下に説明する。
第34a図には、２リンクロボットがエンドエフェクタ
の直線運動を探す規準により決定した経路に追従するタ
スク空間を示す。
第34b図は、第34a図に対応する形態空間を示す。この
形態空間の状態は方向矢印によってのみ示す。即ち、解
像度が精細過ぎてコストートゥーゴール値を示したり、
状態の周りを正方形で囲むことがでないためである。第
34b図の形態空間はエンドエフェクタの直線運動を探す
規準から生ずる空間可変メトリックを示す。
第35a図は、第34a図に新たに障害物3501が加わったタ
スク空間を示す。この新たに加わった障害物3501は既に
計画した経路を阻止する。
第35b図には、第34b図の形態空間に非離散化状態の障
害物3502が新たに導入された状況を示す。
第36図には第35b図の形態空間に新たに加わった障害
物を離散化した状況を示す。これら状態の方向矢印は予
め障害物3601を指し示し、UNCOSTEDにセットされたコス
トートゥーゴールフィールドを有している。第36図にお
いてUNCOSTEDは白塗り部分の状態により示す。これら状
態はUNCOSTEDである他に方向矢印を持たないため白塗り
となって現れる。新たに加わった障害物3601は２個の領
域を感化している。一方の感化された領域3602はロボッ
トの前腕に衝突する障害物3601の部分に隣接する。他方
の感化した領域3602は前腕リンクの突出肘端部に衝突す
る障害物3601の部分に隣接する。周縁は白塗り（クリア
されたUNCOSTED）領域3602,3603並びに障害物の前方領
域に隣接する点を含む。周縁領域は「ボックス」で囲ま
ない。即ち、精細解像度のグラフィックには示すことが
できないためである。しかし、周縁状態はヒープに加え
る。
第37図には、第36図に対応する完全化した形態空間を
示す。第36図から第37図を得るためには、第36図の周縁
状態即ち、ヒープに存在する状態をバッディングする。
新たな障害物を考慮して規定された新たな経路は3701で
示す。
第38図は第37図の形態空間にゴールから離れる位置に
障害物がある状況を示す。離散化した領域3801は移動し
た障害物の元の領域であり、多角形状3802は障害物が移
動していく非離散化領域である。
第39図は第１〜７図の方法を適用した後の第38図の形
態空間を示す。第36図に示すように、障害物の移動によ
り感化された領域は白塗りで示される。自由域の周縁は
ヒープに加える。但し、図面の解像度は精細過ぎるので
ボックスを囲んで周縁領域を示さない。この場合それほ
ど多くの形態空間を再計算する必要はない。
第40b図には、周縁状態をバッディングした後の第39
図の形態空間を示す。生じた経路は4001で示す。
第40a図には、第40b図の形態空間に対応するタスク空
間を示す。
第41a図には、障害物がなく、多くのゴール例えば、4
101が加わったタスク空間を示す。
第41b図には、エンドエフェクタが直線ライン上で移
動する規準により生ずるメトリックを使用してコストウ
ェーブが単独のゴールから伝播した形態空間を示す。第
41a図に示すように、障害物はない。第41a図の新たに加
わったゴールに対応するゴール状態は第41b図の形態空
間に重ねられており、９個の新追加ゴール状態例えば、
4102を生じている。
第41b図の形態空間に第１〜７図の方法を適用する作
動位置に新たに加わったゴールはヒープに加えなければ
ならない。しかし、「影響クリア」ステップを適用する
必要はない。新たなヒープをバッディングすることのみ
が必要である。
第42b図には、第41b図の形態空間におけるヒープに加
わったゴール状態をバッディングした結果の状況を示
す。更に、所定のスタート即ち、開始状態から適当なゴ
ールに進む経路を示す。
第42a図には、第42b図の形態空間に対応するタスク空
間を示す。
第43図には、第42b図の形態空間においてほぼ中心の
ゴール状態4301が除去され、他の９個のゴール状態は変
化しない状況を示す。
第44図には、除去したゴール状態の「影響クリア」ス
テップ120を行った結果の状況を示す。上述したよう
に、影響がクリアされた領域は白塗りで示し、方向矢印
はクリアされ、コストートゥーゴールはUNCOSTEDにセッ
トされている。再び、白領域の周縁の状態はヒープに加
えられる。
第45図には、第44図のヒープに存在した周縁状態をバ
ッディングした結果の安定形態空間を示す。
第46図は、未感知のまたは部分的に感知した条件変化
を処理する上述のアプローチを要約するフローチャート
を示す。
ボックス4601において、本発明方法は現在の状態から
方向矢印値を追従することにより再計算した次の状態を
決定する。
ボックス4602において、本発明方法は次の状態に基づ
いてロボットのための運動コントローラにセットポイン
トを送る。
ボックス4603において、次の状態への運動に関連した
センサが新たな情報を検出したか否かを決定する半鉄を
行う。新たな情報が検出されない場合、制御はボックス
4601に復帰する。
新たな情報が検出された場合、２つのオプション手順
がある。新たな情報が移動に対する絶対的な障害物とな
らない場合、制御は随意に点線ライン4604を経てボック
ス4601に復帰する。点線ライン4604は、新たな最適経路
の計算に対して移動を選択した状況を示す。換言すれ
ば、移動が厳密な最適性よりも重要であるときに点線ラ
イン4604が選択される。
点線ライン4604をとるとき、プロセッサは新たな情報
を移動の継続中に形態空間に取り込む。このような並行
処理は、新たな情報が再計算した経路上の運動にすぐに
影響を与えないとき有用である。例えば、救急車両の制
御に本発明方法を適用する場合、救急車両は対面する交
通路の混雑状況をレポートする。このようなレポートは
混雑をレポートする緊急車両の進行に影響を与える必要
はない。緊急車両の場合、ドライバの視覚が近接センサ
である。
点線ライン4604のコースを取らない場合、新たな情報
を感知し制御はボックス4605に進む。ボックス4605にお
いて、新たな情報を形態空間に取り込む。ボックス4606
において、例えば、第１図のボックス110−140を使用し
てディファレンシャルバッディングを生ずる。
ボックス4606の後、制御はボックス4601に復帰する。
4.図面の簡単な説明 第１図は、ディファレンシャルバッディングの総覧的フ
ローチャートである。
第２図は、第１図のボックス110の詳細を示すフローチ
ャートである。
第３図は、第１図のボックス110の詳細を示すフローチ
ャートである。
第４図は、第１図のボックス120の詳細を示すフローチ
ャートである。
第５図は、第１図のボックス120の詳細を示すフローチ
ャートである。
第６図は、第１図のボックス130の詳細を示すフローチ
ャートである。
第７図は、第１図のボックス130の詳細を示すフローチ
ャートである。
第8a図は最小ジョイント動作経路を追従移動する２リン
クロボットのタスク空間の説明図である。
第8b図は、第8a図のタスク空間に対応する形態空間の第
１〜７図の方法を実施したときの形態空間の説明図であ
る。
第９図は、第8a図のタスク空間に対応する形態空間の第
１〜７図の方法を実施したときの形態空間の説明図であ
る。
第10図は、第8a図のタスク空間に対応する形態空間の第
１〜７図の方法を実施したときの形態空間の説明図であ
る。
第11a図は、第8a図のタスク空間の障害物を除去したと
きの説明図、 第11b図は、第１〜７図の方法を適用して障害物の除去
により変化した形態空間の説明図である。
第12図は、第11b図のバッディング後の新しい経路を有
する形態空間の説明図である。
第13a図は、第11a図のタスク空間に新たにゴールが追加
されたときの説明図である。
第13b図は、第13a図の新たに追加したゴールにより生じ
た中間状態における形態空間の説明図である。
第14図は、第13b図の形態空間の第２中間状態の説明図
である。
第15図は、この第14図の形態空間のバッディング後の新
しい経路を有する形態空間の説明図である。
第16図は、第15図の形態空間でゴール状態を除去した状
況の説明図である。
第17図は、第16図の形態空間に第２〜７図の方法を適用
したことにより生じた中間状態の説明図である。
第18図は、第17図の形態空間のバッディング後の新しい
経路を有する形態空間の説明図である。
第19a図は、第19b図のタスク空間の説明図である。
第19b図は、第18図の形態空間に新たに追加されたゴー
ル状態および新たな障害物が加わったときの説明図であ
る。
第20図は、第19b図の形態空間に第２〜７図の方法を適
用したことにより生じた中間状態の説明図である。
第21図は、第20図の形態空間のバッディング後の新しい
経路を有する形態空間の説明図である。
第22図は、第21図の形態空間における障害物およびゴー
ルの双方が僅かに移動したときの説明図である。
第23図は、第22図の形態空間に第２〜７図の方法を適用
したことにより生じた中間状態の誠明図である。
第24図は、第23図の形態空間のバッディング後の新しい
経路を有する形態空間の説明図である。
第25a図は、ゴールおよび仮想障害物を有するタスク空
間の説明図である。
第25b図は、仮想障害物を感知する前の第25a図のタスク
空間に対応する形態空間の説明図である。
第26図は、第25b図の形態空間に仮想障害物を離散化し
た状態の説明図である。
第27図は、第26図の形態空間のロボットが１回目に仮想
障害物に遭遇し、第２〜７図の方法を適用したことによ
り生じた中間状態の説明図である。
第28図は、第27図の形態空間のバッディング後の形態空
間の説明図である。
第29図は、第28図の形態空間のロボットが２回目に仮憩
障害物に遭遇し、第２〜７図の方法を適用したことによ
り生じた中間状態の説明図である。
第30図は、第29図の形態空間のバッディング後の形態空
間の説明図である。
第31図は、第30図の形態空間のロボットが３回目に仮想
障害物に遭遇し、第２〜７図の方法を適用したことによ
り生じた中間状態の説明図である。
第32図は、第31図の形態空間のバッディング後の形態空
間の説明図である。
第33図は、第32図の形態空間の新たに計算した経路を有
する形態空間の説明図である。
第34a図は、１個のゴールと、エンドエフェクタの移動
距離を最小にする経路を追従移動する２リンクロボット
とを有するタスク空間の説明図である。
第34b図は、第34a図に対応する形態空間の説明図であ
る。
第35a図は、第34a図のタスク空間に新たな障害物が加わ
ったときの説明図である。
第35b図は、第34b図の形態空間の新追加障害物のアウト
ラインを示す説明図である。
第36図は、第35図の形態空間の障害物が加わった後に第
２〜７図の方法を適用したことにより生じた中間状態の
説明図である。
第37図は、第36図の形態空間のバッディング後の形態空
間の説明図である。
第38図は、第37図の形態空間のアウトラインで示す障害
物の新位置を有する説明図である。
第39図は、第38図の障害物が移動した後に第２〜７図の
方法を適用したことにより生じた中間状態の説明図であ
る。
第40a図は、第40b図に台頭するタスク空間の説明図であ
る。
第40b図は、第39図の形態空間のバッディング後の新経
路を有する形態空間の説明図である。
第41a図は、２リンクロボットおよび多数のゴールを有
するタスク空間の説明図である。
第41b図は、第41a図のタスク空間に対応する形態空間の
ジョイント運動を最小にするメトリックを使用してコス
トウェーブを伝播させた説明図である。
第42a図は、第41a図のタスク空間の新しく計算した経路
を追従移動するロボットを示す説明図である。
第42b図は、第41b図の形態空間に第２〜７図の方法を適
用したときの説明図である。
第43図は、第42図の形態空間のゴール状態を除去したと
きの説明図である。
第44図は、第43図の形態空間のゴールを除去した後に第
２〜７図の方法を適用したことにより生じた中間状態の
説明図である。
第45図は、第44図の形態空間のバッディングした後の形
態空間の説明図である。
第46図は、条件が変化したときを取り扱うフローチャー
トである。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 トロヴァート カレン アイリーン アメリカ合衆国ニューヨーク州 10579 プットナム ヴァレイ バーガー ス トリート ボックス 320 アールディ ー３ (56)参考文献 特開 昭63−200210（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−205205（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−32518（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−86412（ＪＰ，Ａ)

Claims (37)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】条件が変化するタスク空間で物体が追従移
    動するための軌跡プランニング方法において、 a.物理的タスク空間を初期化した形態空間に変換する開
    始ステップと、 b.条件変化により感化された形態空間の領域の周縁を認
    識する認識ステップと、 C.バッディングを使用して周縁からコストウェーブを再
    伝播させて状況変化に対応した更新方向矢印を発生する
    再伝播ステップと よりなることを特徴とする軌跡プランニング方法。
  2. 【請求項２】前記開始ステップ中、前記形態空間は空間
    バリアントメトリックに応答して伝播の方向を指し示す
    方向矢印を有し、またこの形態空間は条件変化を生ずる
    前に存在したタスク空間に対応するものとした請求項１
    記載の軌跡プランニング方法。
  3. 【請求項３】更に、 a.更新方向矢印を使用してタスク空間における開始点か
    らゴール点に至る最小コスト経路を見出すステップと、 b.物体を前記経路に追従させるよう制御するため経路上
    の少なくとも１個の点を取り出すステップと を有する請求項１記載の軌跡プランニング方法。
  4. 【請求項４】条件変化はタスク空間に少なくとも１個の
    障害物が加わったものとした請求項１記載の軌跡プラン
    ニング方法。
  5. 【請求項５】前記認識ステップは、感化された領域を包
    囲する形態空間の状態の周縁リストを記憶するステップ
    を有するものとして構成したせ請求項３記載の軌跡プラ
    ンニング方法。
  6. 【請求項６】請求項４記載の方法において、 a.開始ステップは、各状態を方向矢印及びコスト値で表
    現した形態空間として初期化した形態空間に変換するス
    テップとし、 b.前記認識ステップは、 i.障害物の後縁を位置決めするステップと、 ii.障害物の後縁を経て追加した障害物を通過する経路
    を示す方向矢印のある状態を有する感化された領域の状
    態を包囲する状態の周縁リストを記憶するステップと、 iii.感化された領域の状態からコスト値および方向矢印
    をクリアするステップと を有するものとして構成し、 C.前記再伝播ステップは、累積したと−プにおける前記
    周縁リストの状態からスタートしてヒープの状態をバッ
    デングするステップを有するものとして構成した 軌跡プランニング方法。
  7. 【請求項７】前記認識ステップは、 a.障害物の前縁を位置決めする第２位置決めステップ
    と、 b.この前縁を前記周縁リストに加えるステップと を有するものとして構成した請求項６記載の軌跡プラン
    ニング方法。
  8. 【請求項８】前記記憶ステップは、前記周縁リストをシ
    フティングヒープに記憶するステップを有するものとし
    て構成した請求項６記載の軌跡プランニング方法。
  9. 【請求項９】更に、再計算した経路を追従する間に条件
    変化を検出するステップを有するものとして構成した請
    求項１記載の軌跡プランニング方法。
  10. 【請求項１０】更に、 a.条件変化の一部に遭遇する第１遭遇ステップと、 b.遭遇した部分を条件変化として処理するステップと、 C.前記認識ステップおよび再伝播ステップを行う実行ス
    テップと、 d.更新した方向矢印を使用して新たな最小コスト経路を
    見出す使用ステップと、 e.新たな最小コスト経路が条件変化を考慮するまで前記
    ステップａ〜ｄを繰り返す繰り返しステップと よりなる請求項９記載の軌跡プランニング方法。
  11. 【請求項１１】前記物体の移動が更新形態空間よりも高
    い優先度を有し、また条件変化が再計算した経路の追従
    を阻止する障害物とならないとき、前記処理ステップ、
    実行ステップ、使用ステップおよび繰り返しステップを
    選択的に分岐するステップを有するものとして構成した
    請求項10記載の軌跡プランニング方法。
  12. 【請求項１２】前記遭遇ステップ、前記処理ステップ、
    実行ステップ、使用ステップおよび繰り返しステップは
    前記再計算した経路を追従する問に行う請求項10記載の
    軌跡プランニング方法。
  13. 【請求項１３】前記遭遇ステップは、遭遇部分に対応す
    る単一の状態を感知するステップを有するものとして構
    成した請求項10記載の軌跡プランニング方法。
  14. 【請求項１４】更に、 a.前記物体は、近接および／または接触センサを有する
    ものとして構成し、 b.前記遭遇ステップは、 i.遭遇部分に対応する物体の位置を感知するステップと ii.前記遭遇部分に対応する関連の状態の組を決定する
    ステップと を有するものとして構成した 請求項10記載の軌跡プランニング方法。
  15. 【請求項１５】前記変化した条件はタスク空間から除去
    した少なくとも１個のゴールを有するものとして構成し
    た請求項１記載の軌跡プランニング方法。
  16. 【請求項１６】前記認識ステップは、感化された領域を
    包囲する状態を有する形態空間から周縁状態の周縁リス
    トを記憶するステップを有するものとして構成した請求
    項15記載の軌跡プランニング方法。
  17. 【請求項１７】前記記憶ステップは、シフティングヒー
    プに周縁リストを記憶するステップを有するものとして
    構成した請求項16記載の軌跡プランニング方法。
  18. 【請求項１８】請求項15記載の方法において、 a.前記開始ステップは、各状態を方向矢印及びコスト値
    で表現した形態空間として初期化した形態空間に変換す
    るステップとし、 b.前記認識ステップは、 i.方向矢印が除去したゴールに至る経路を示す状態であ
    る感化された領域の状態を包囲する状態の周縁リストを
    記憶する記憶ステップと、 ii.感化された状態からコスト下値および方向矢印をク
    リアするステップとを有するものとして構成し、 c.前記再伝播ステップは、累積したヒープにおける周縁
    リストの状態からスタートしてヒープの状態をバッディ
    ングするステップを有するものとして構成した 軌跡プランニング方法。
  19. 【請求項１９】前記記憶ステップは、前記周縁リストを
    シフティングヒープに記憶するものとした請求項18記載
    の軌跡プランニング方法。
  20. 【請求項２０】前記条件変化は、少なくとも１個の障害
    物を除去したものとした請求項１記載の軌跡プランニン
    グ方法。
  21. 【請求項２１】前記再伝播ステップは、除去した障害物
    の隣接状態の組からコスト値を再伝播するステップを有
    するものとして構成した請求項20記載の軌跡プランニン
    グ方法。
  22. 【請求項２２】請求項21記載の方法において、更に、各
    隣接状態をシフティングヒープに記憶させる記憶ステッ
    プを有するものとして構成した軌跡プランニング方法。
  23. 【請求項２３】前記再伝播ステップは、前記シフティン
    グヒープの状態をバッディングするステップを有するも
    のとして構成した請求項22記載の軌跡プランニング方
    法。
  24. 【請求項２４】請求項21記載の方法において、更に、除
    去した障害物に対応する状態からコスト値をクリアする
    ステップを有するものとして構成した軌跡プランニング
    方法。
  25. 【請求項２５】前記条件変化は、タスク空間に１個のゴ
    ールが追加したものとした請求項１記載の軌跡プランニ
    ング方法。
  26. 【請求項２６】前記認識ステップは、追加したゴールに
    対応する少なくとも１個の状態を記憶するステップを有
    するものとして構成した請求項25記載の軌跡プランニン
    グ方法。
  27. 【請求項２７】前記記憶ステップは、少なくとも１個の
    状態をシフティングヒープに記憶するステップを有する
    ものとして構成した請求項26記載の軌跡プランニング方
    法。
  28. 【請求項２８】請求項27記載の方法において、 a.前記開始ステップは、各状態をコスト値及び方向矢印
    で表現した形態空間として初期化した形態空間に変換す
    るステップとし、 b.前記再伝播ステップは、シフティングヒープに記憶さ
    れた少なくとも１個の状態からバッディングするステッ
    プを有するものとして構成した 軌跡プランニング方法。
  29. 【請求項２９】前記形態空間は、２次元以上の次元を有
    する形態空間とした請求項１記載の軌跡プランニング方
    法。
  30. 【請求項３０】条件が変化するタスク空間で物体が追従
    移動するための軌跡プランニング方法において、 a.方向矢印を含み、条件変化を生ずる前に存在したタス
    ク空間に対応する初期化した形態空間として形態空間に
    変換する開始ステップと、 b.条件変化により感化された形態空間の領域をディファ
    レンシャルバッデイングして更新したコスト値を得るデ
    ィファレンシャルバッディングステップと よりなることを特徴とする軌跡プランニング方法。
  31. 【請求項３１】請求項30記載の方法において、更に、 a.前記更新したコスト値を使用して前記タスク空間にお
    ける開始点からゴール点に至る最小コスト経路を見出す
    使用ステップと、 b.物体を制御して前記経路に沿って追従移動させるよう
    経路上の少なくとも１個の点を設けるステップと を有するものとして構成した軌跡プランニング方法。
  32. 【請求項３２】前記ディファレンシャルバッディングス
    テップは、 a.条件変化により感化された形態空間の領域の周縁を認
    識する認識ステップと、 b.累積したヒープにおける周縁からスタートしてヒープ
    の状態をバッグして条件変化に対応する更新コスト値を
    生ずるバッディングステップと を有するものとして構成した請求項31記載の軌跡プラン
    ニング方法。
  33. 【請求項３３】請求項30記載の方法において、 a.前記開始ステップは、各状態をコスト値及び方向矢印
    で表現した形態空間として形態空間に変換するステップ
    とし、 b.前記ディファレンシャルバッディングステップは、 i.すべての追加した障害物およびすべての除去したゴー
    ルをチェックする第１チェックステップと、 ii.追加した障害物および除去したゴールの影響をクリ
    アし、感化された領域の周縁リストをヒープに加えるス
    テップと、 iii.除去した障害物および追加したゴールをチェックし
    て除去した障害物および追加したゴールの隣接状態をヒ
    ープに加える第２チェックステップと、 iv.ヒープのすべての状態をバッディングするステップ
    とを有するものとして構成した 軌跡プランニング方法。
  34. 【請求項３４】条件が変化するタスク空間で物体が追従
    移動するための軌跡プランニング方法において、 a.初期化した形態空間から開始する開始ステップと、 b.条件変化により感化された形態空間の領域の周縁を認
    識する認識ステップと、 C.前記周縁からコストウェーブを再伝播して更新した形
    態空間を生ずる再伝播ステップと よりなることを特徴とする軌跡プランニング方法。
  35. 【請求項３５】前記形態空間は、２次元以上の次元を有
    する形態空間とした請求項34記載の軌跡プランニング方
    法。
  36. 【請求項３６】条件が変化するタスク空間でロボットが
    追従移動するための軌跡プランニング方法において、 a.初期化した形態空間として形態空間に変換する開始ス
    テップと、 b.条件変化により感化された形態空間の領域の周縁を認
    識する認識ステップと、 C.前記周縁からコストウェーブを再伝播して更新した形
    態空間を生ずる再伝播ステップと よりなることを特徴とする軌跡プランニング方法。
  37. 【請求項３７】前記ロボットは、ロボットアームとし、
    開始ステップ中に形態空間がロボットのエンドエフェク
    タの運動を最小にするメトリックに応答して伝播の方向
    を指し示す方向矢印を含むものとした請求項36記載の軌
    跡プランニング方法。
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