JP6978799B6

JP6978799B6 - 経路計画方法、電子装置、ロボット及びコンピュータ読取可能な記憶媒体

Info

Publication number: JP6978799B6
Application number: JP2020070320A
Authority: JP
Inventors: 詩雨陳
Original assignee: Syrius Robotics Co Ltd
Current assignee: Syrius Robotics Co Ltd
Priority date: 2019-04-23
Filing date: 2020-04-09
Publication date: 2022-01-17
Anticipated expiration: 2040-04-09
Also published as: WO2020215901A1; CN110220524A; JP6978799B2; JP2020181572A

Description

本出願はナビゲーション技術の分野に関し、特に経路計画方法、電子装置、ロボット及びコンピュータ読取可能な記憶媒体に関する。

屋内ナビゲーションアプリケーションでは、ナビゲーション装置は、計画されたガイド経路に沿って移動することができる。屋内ナビゲーションはＧＰＳを使用できず、ナビゲーション装置は、精度の低い画像収集装置を使用するため、複雑な環境で移動する場合、ナビゲーション装置の周囲の環境が複雑であるため、計画されたナビゲーション経路に時間がかかる。

また、ナビゲーション装置が走行中に動的な障害物に遭遇すると、当初計画されたナビゲーション装置のナビゲーション経路が現在の走行環境に適用されなくなり、ナビゲーション経路が不正確でナビゲーション効率が低下するという問題が発生する。

そのため、効率的で正確なナビゲーション経路計画方法が必要になる。

ナビゲーション経路計画が不正確である上記の技術的問題を解決するために、本出願は経路計画方法、電子装置、ロボット及びコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。

これを考慮して、第１態様では、本出願は、電子装置に適用する経路計画方法を提供する。前記方法は、
前記電子装置が現在の位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得するステップと、
前記電子装置の前記ナビゲーション経路に沿った移動中に、前記電子装置が位置する環境の画像情報をリアルタイムで取得するステップと、
前記画像情報に基づいて、前記電子装置が経路更新条件を満たしているか否かを検出するステップと、
前記電子装置が経路更新条件を満たしていることを検出すると、前記ナビゲーション経路を調整するステップと、を含む。

第２態様では、本出願は電子装置を提供する。前記電子装置は、プロセッサー及びメモリを含む。前記プロセッサーは、第１態様に記載の経路計画方法を実現するように、前記メモリに格納された経路計画プログラムを実行するために使用される。

第３態様では、本出願提はコンピュータ読取可能な記憶媒体を提供する。前記コンピュータ読取可能な記憶媒体には、経路計画プログラムが記憶され、前記経路計画プログラムがプロセッサーによって実行すると、第１態様に記載の経路計画方法のステップが実現される。

第４態様では、本出願はロボットを提供する。このロボットは、
前記ロボットが現在の位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得するためのプロセッサーと、
前記ロボットの前記ナビゲーション経路に沿った移動中に、前記ロボットが位置する環境の画像情報をリアルタイムで取得するための画像収集器と、を含み、
前記プロセッサーはさらに、前記画像情報に基づいて、前記ロボットが経路更新条件を満たしているか否かを判断するために使用され、
前記プロセッサーはさらに、前記電子装置が経路更新条件を満たしている場合、前記ナビゲーション経路を調整するために使用される。

従来技術と比較して、本出願の実施例によって提供される上記の技術的手段は、次の利点を有する。
本出願の実施例によって提供される経路計画方法、電子装置、及びロボットは、前記電子装置が現在の位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得し、前記電子装置の前記ナビゲーション経路に沿った移動中に、前記電子装置が位置する環境の画像情報をリアルタイムで取得し、前記画像情報に基づいて、前記電子装置が経路更新条件を満たしているか否かを検出し、前記電子装置が経路更新条件を満たしていることを検出すると、前記ナビゲーション経路を調整することによって、経路計画の正確さを向上させる。

ここでの図面は、本明細書に組み込まれ、その一部を構成し、本発明と一致する実施例を示し、明細書とともに本発明の原理を説明するのに役立つ。
本発明の実施例又は従来技術の技術的手段を更に詳細に説明するため、下記では実施例又は従来技術の説明に必要な図面を簡単に説明する。当然のことながら、当業者にとって、創造的労働を果たさない前提で、これらの図面に基づいて他の図面を得ることができる。

本出願の実施例による経路計画方法のフローチャートである。本出願の実施例による別の経路計画方法のフローチャートである。本出願の実施例によるナビゲーションマップの模式図である。本出願の実施例による別の経路計画方法のフローチャートである。本出願の実施例による別の経路計画方法のフローチャートである。本出願の実施例による電子装置の構造模式図である。

本出願の実施例の目的、技術的解決手段及び利点を更に明らかにするために、以下では、本出願の実施例の添付図面を参照しながら、本出願の実施例の技術的解決手段を明確かつ完全に説明する。当然のことながら、ここで説明する実施例は本出願の実施例の全てではなく一部にすぎない。

本出願の実施例は、電子装置に適用する経路計画方法を提供する。図１に示すように、この方法は、以下のステップＳ１０１～Ｓ１０４を含む。
Ｓ１０１では、電子装置が現在の位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得する。

本出願の実施例によって提供される経路計画方案は、物流の分野（例えば、注文に基づいて倉庫から商品をピッキングし出荷する）に適用することができる。本実施例は、電子装置の走行中の経路計画に適用される。本実施例における電子装置は、ロボットを採用してもよいし、ロボットの代わりにプロセッサー機能を備えた他の電子装置を採用してもよい。本出願の実施例では、ロボットを実行主体として使用し、注文に基づいて倉庫から商品をピッキングし出荷する応用シナリオについて説明する。

ロボットは、手動スキャンによって注文情報を取得するか、ロボット制御システムによって発行された注文情報を受信し、注文情報に従って少なくとも１つの目標位置を決定する。目標位置は、倉庫の貨物梱包エリア、倉庫の棚位置、及び倉庫のロボット待機エリアを含むが、それらに限定されない。

ロボットにはコードスキャナが設けられる。コードスキャナによって、複数の注文情報を取得することができる。各注文情報には、少なくとも１つの商品情報が含まれる。倉庫内の商品には標識データがある。標識データは、無線周波数識別（ＲａｄｉｏＦｒｅｑｕｅｎｃｙＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ、ＲＦＩＤ）タグ、バーコード、又は２次元コードを含む。

ロボットは、現在の位置で倉庫管理システムの複数の注文情報を受信した後、次の貨物ポイントに移動して貨物を受け取り、梱包エリアに移動し、貨物を梱包エリアに置き、次に待機エリアに戻って次の注文を待つ。

Ｓ１０２では、電子装置のナビゲーション経路に沿った移動中に、電子装置が位置する環境の画像情報を取得する。
Ｓ１０３では、画像情報に基づいて、電子装置が経路更新条件を満たしているか否かを検出する。
Ｓ１０４では、電子装置が経路更新条件を満たしていることを検出すると、ナビゲーション経路を調整する。

オプションで、電子装置が経路更新条件を満たしていることを検出すると、ナビゲーション経路を調整するステップＳ１０４は、以下のサブステップを更に含む。経路調整命令を受信したか否かを検出する。経路調整命令を受信した場合、経路調整命令に対応するナビゲーション経路調整操作を実行する。経路調整命令は、ユーザーがロボットに入力したコンピュータ命令であってもよいし、中央ディスパッチングシステムがロボットに発行したコンピュータ命令であってもよい。

オプションで、各ロボットは、それぞれのナビゲーション経路を中央ディスパッチングシステムにアップロードすることができる。中央ディスパッチングシステムは、ロボットの優先度に基づいて、経路が競合するロボットのナビゲーション経路を変更する。例えば、優先度の低いロボットが経路を変更するか又は一定時間待つことによって、優先度の高いロボットを回避し、優先度の高いロボットを先に通過させて、完全な距離閾値の範囲内で２つのロボットが同時に出現しないように保証し、ロボットの衝突を回避する。ロボットの優先度は、ロボットの待ち時間又はロボットが実行するタスクの重要度に応じて分類することができる。例えば、待ち時間が長いロボットは優先度の高いものとして、待ち時間が短いロボットは優先度の低いものとして、実行されるタスクの重要度が高いロボットは優先度の高いものとして、実行されるタスクが特に重要ではないロボットは優先度の低いものとして分類される。

図２に示すように、本発明の実施例は経路計画方法を更に提供する。この方法では、図１に示される実施例に基づいて、電子装置が現在位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得するステップＳ１０１は、以下のサブステップＳ１０１１～Ｓ１０１２を更に含む。
Ｓ１０１１では、事前に設定されたトレーニングシーンで前記電子装置が走行するナビゲーションマップを取得する。
設定されるトレーニングシーンは次のとおりであってもよいが、それに限定されない。面積が約１０平方メートルの空地が提供され、空地内においてロボットが走行するための複数の経路が分布しており、それぞれの経路に障害物が設けられ、障害物の間隔は２メートルにされてもよい。障害物の種類はロボットの走行を妨げる可能性のある障害物であってもよい。なお、トレーニングの空地の大きさ、障害物の間隔、及び障害物の種類は、実際の需要に応じて設定することができる。これに対して、本実施例では具体的な限定がない。ロボットに画像収集装置を設置し、ロボットをこの空地内に置き、ロボットの走行経路を計画する。計画された経路に沿ってロボットが走行すると、画像収集装置は複数組の深度画像を収集する。
Ｓ１０１２では、ナビゲーションマップ中の電子装置に対応する装置標識を確認する。

図３に示すように、本出願の実施例では、ナビゲーションマップはトポロジマップであってもよい。トポロジマップは座標点と辺で構成される。座標点はそれぞれ各場所の抽象化、辺は場所間の連通関係と見なすことができ、各辺は２つの場所間のサブ経路と見なすことができる。辺には重みがある。重みは、サブ経路の距離によって割り当てることができ、ロボットがある点から別の場所に移動するのにかかるコストを表す。コストが高いほど、ロボットはより遠い距離を移動する必要があり、通常の必要とする移動時間も長くなる。
ただし、実際の環境では、例えば、同じ距離の経路上の障害物の種類が異なるなど、道路状況が異なる場合、同じ距離に必要な実際の時間が異なる。この状況は、経路の重みを調整することで表現することができる。

また、各辺は方向を有することができる。方向を有する辺は、トポロジマップでの一方通行として理解することができる。例えば、実際の応用中に、複数のロボットが同時に狭い道路を通過する場合、ロボットは同じ方向に移動して経路のブロックを防止する。

例えば、ロボットの現在の位置をトポロジマップにマッピングして、この現在の位置に最も近い経由点をＡ点にし、ロボットの目標位置をトポロジマップにマッピングして、その目標位置に最も近い経由点をＣ点にする場合、Ａ点からＣ点への経路は、ＡＢ→ＢＣであってもよい。ＡＢとＢＣは、この経路中のサブ経路である。又は、経路はＡＢ→ＢＥ→ＥＣである。ＡＢ、ＢＥ、ＥＣは、この経路中のサブ経路である。取得された経路ＡＢ→ＢＣ、ＡＢ→ＢＥ→ＥＣを経路セットに加える。

図３には合計５つのトポロジ点があり、それぞれトポロジ点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ及びＥである。各トポロジ点は、ナビゲーションマップに対応する具体的な座標を有する。例えば、トポロジ点Ａとトポロジ点Ｂとの間において、複数の中継経由点が等間隔に設けられる（中継経由点間の最大間隔は通常３～５ｍに設定される）。これにより、ロボットの位置を最も近い経由点にマッチングすることができる。中継経由点は、経由計画の計算に参加しないため、経由計画の計算時間を短縮することができる。

一組のロボットの開始座標点と目標座標点（ロボットの経路終点であってもよい）を取得する場合、これらの２つの点を座標としてのトポロジ点を一時的に追加し、開始座標点から５ｍ内の中継経由点をトポロジ点として設定し、目標座標点から５ｍ内の中継経由点をトポロジ点として設定して、関連するアルゴリズムによって、開始座標点から目標座標点までの間に通過する必要があるトポロジ点のシーケンスを計算する。

本出願の実施例では、ダイクストラ（Ｄｉｊｋｓｔｒａ）アルゴリズムを例として、開始座標点から隣接する各トポロジ点へのアクセスを試み、同時に、隣接するトポロジ点に移動する必要なコストを計算する。次に、これらの隣接する点から、最小コストのトポロジ点（例えば、最小コストは、最短経路又は最短移動時間の経路を意味する）を見つけ、ロボットはこの最小コストのトポロジ点に再度移動する。ロボットが以前にアクセスしたトポロジ点に遭遇する場合、より小さいコストを開始座標点からその点までのコストとして使用する。順次反復することによって、目標座標点が位置するトポロジ点にアクセスすることが達成でき、バックトラックによってロボットが必要とするナビゲーション経路を取得することができる。

図３に示すように、サブ経路ＡＢ、ＢＥ、ＥＣ、ＥＤは移動方向を有する。ロボットは、サブ経路ＡＢ上で移動する際に、サブ経路ＡＢの移動方向に従って、Ａ点からＢ点に移動する。ロボットは、サブ経路ＢＥ上で移動する際に、サブ経路ＢＥの移動方向に従って、Ｂ点からＥ点に移動する。ロボットは、サブ経路ＥＣ上で移動する際に、サブ経路ＥＣの移動方向に従って、Ｅ点からＣ点に移動する。ロボットは、サブ経路ＥＤ上で移動する際に、サブ経路ＥＤの移動方向に従って、Ｅ点からＤ点に移動する。このようなサブ経路の単一方向の設定により、複数のロボットが同じサブ経路上で移動するときに、通路が狭いか又は障害物が多い場合ロボットが回避できないため、経路がブロックされたりロボットが衝突したりすることを防止することができる。サブ経路ＡＤとサブ経路ＢＣには移動方向が設定されていない。これは、ロボットがＡ点からＤ点に移動してもよいし、Ｄ点からＡ点に移動してもよいことを示す。同様に、ロボットは、Ｂ点からＣ点に移動してもよいし、Ｃ点からＢ点に移動してもよい。サブ経路ＡＤとサブ経路ＢＣの移動方向は制限されない。

Ｓ１０１３では、現在の位置を装置標識の開始座標点として決定し、目標位置を装置標識の目標座標点として決定する。
Ｓ１０１４では、装置標識が開始座標点から目標座標点に移動するすべての経路を取得して、経路セットを取得する。
Ｓ１０１５では、経路セットから１つの経路をナビゲーション経路として選択する。

本出願の実施例では、経路セットから１つの経路をナビゲーション経路として選択するステップは、経路セットにおける各経路の移動時間を計算するステップと、移動時間が最も短い経路をナビゲーション経路として選択するステップと、又は、経路セットにおける各経路の行程を計算するステップと、行程が最も短い経路をナビゲーション経路として選択するステップとを含む。

各経路上の障害物が異なり、同じ行程の経路での移動時間が異なる場合があるため、本出願の実施例は、各経路の移動時間や各経路の行程に基づいて最終的なナビゲーション経路を選択することができる。例えば、経路セットの経路ＡＢ→ＢＣの行程が１０メートルと計算され、経路セットの経路ＡＢ→ＢＥ→ＥＣの行程が２０メートルと計算された場合、行程が最も短い経路ＡＢ→ＢＣは、ロボットのナビゲーション経路として使用される。あるいは、経路ＡＢ→ＢＣに障害物が比較的多いか、又は障害物の形が比較的大きいため、ロボットは簡単に迂回できず、経路ＡＢ→ＢＣの移動時間は１５ｓと計算される。経路ＡＢ→ＢＥ→ＥＣに障害物が比較的少ないか、又は障害物の形が比較的小さいため、ロボットは簡単に迂回でき、経路ＡＢ→ＢＥ→ＥＣの移動時間は１０ｓと計算される。その場合、移動時間が最も短い経路ＡＢ→ＢＥ→ＥＣはナビゲーション経路として使用される。

本出願の実施例における障害物は、地上障害物と地下障害物を含み得、地上障害物は、壁、貨物コンテナ、柱、他のロボットなどを含み得、地下障害物は、深いピットなどであり得る。
図４に示すように、本発明の実施例は経路計画方法を更に提供する。この方法では、図１に示される実施例に基づいて、電子装置のナビゲーション経路に沿った移動中に電子装置が位置する環境の画像情報を取得するステップＳ１０２は、以下のサブステップＳ１０２１～Ｓ１０２２を更に含む。
Ｓ１０２１では、電子装置が受信した実行命令に従って、次の時刻の目標経路点を取得する。
オプションで、実行命令は、中央ディスパッチングシステムによってロボットに発行されたコンピュータ命令であってもよいし、ユーザーによってロボットに入力されたコンピュータ命令であってもよい。
Ｓ１０２２では、電子装置が現在の位置から目標経路点に移動する間に、画像収集装置によって複数組の画像情報を収集する。

ピッカーが目標商品を対応する倉庫位置に置いた後、表示インターフェイスのトリガー完了ボタンを使用して、現在の目標商品のピッキング操作が完了したことをロボットに通知できる。ロボットは、次のピッキング目標商品の位置の経路情報を問い合わせ、次の場所に移動し、次の目標商品のピッキングを実行する。

ロボットは、移動中に、収集した複数組の画像情報に基づいてロボットの周囲環境の情報を取得し（ロボットの周囲環境に対してリアルタイムマップを構築することに相当する）、ＳＬＡＭ（ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｎｄｍａｐｐｉｎｇ、位置推定とマップ作成の同時実行）を利用してロボットの位置決め情報を計算し、リアルタイムマップ上の障害物情報基づいて、ロボットのナビゲーション経路を調整する。

本出願の実施例では、視覚とレーザーの融合による位置決め技術を採用する。視覚位置決めは、画像収集装置（例えば、魚眼カメラ）を使用して、連続した複数の写真を撮影する。本出願の実施例では、例えば２枚の写真を撮影することによって説明する。撮影し得られた２枚の写真からコーナーポイントをそれぞれ見つけ、隣接する写真中の対応する複数組のコーナーポイント（例えば、複数組のコーナーポイントが２組のコーナーポイントである）のマッチングを行う。複数組のコーナーポイントの相対的な位置の変化に基づいて、３ｄ幾何学的原理を用いてロボットの位置変化量を推算するコーナーポイントは、例えば８ｘ８、１６ｘ１６、３２ｘ３２などのサイズの画像ブロックを選択することができる。これは、本出願の実施例では限定されない。

レーザー位置決め技術では、ロボットの移動中に、前後のフレームのレーザーポイントクラウドをマッチングして、マッチング結果に基づいてロボットの位置変化量を逆算する。同時に、ロボットの移動中に、レーザーポイントクラウドを用いて、ロボットの現在の移動の実際のシーンの２ｄ平面図を描画することもできる。

オプションで、画像収集装置は魚眼カメラであるが、画像収集機能を有する他の装置であってもよい。これは、本出願の実施例では限定されない。

本発明の実施例は経路計画方法を更に提供する。この方法では、図１に示される実施例に基づいて、画像情報に基づいて電子装置が経路更新条件を満たしているか否かを検出するステップＳ１０３は以下のサブステップを更に含む。
画像情報において、動的障害物である目標対象があるか否かを検出する。目標対象を検出すると、電子装置と目標対象との距離が、対応する安全距離の閾値よりも小さいか否かを判断する。電子装置と目標対象との距離が、対応する安全距離の閾値よりも小さいと判断する場合、電子装置が経路更新条件を満たしていることを確認する。安全距離閾値は１０ｃｍなどに設定されてもよい。本出願の実施例は、これを限定しない。

又は、
ＳＬＡＭモジュールを利用して電子装置の位置決め情報を取得する。位置決め情報に基づいて、電子装置の位置決めが失われたか否かを判断する。電子装置の位置決めが失われたと判断する場合、電子装置が経路更新条件を満たしていることを確認する。

隣接する２組の深度画像に基づいて、写真を撮影する間隔内での画像収集装置の位置変化を確認し、撮影中の各間隔の位置変化量を累加することによって画像収集装置の移動軌跡を取得する。

例えば、位置決めを補助するレーザーポイントクラウドとロボットの周囲の環境との間のマッチング率が、設定されたマッチング率の閾値（例えば、マッチング率の閾値は９０％に設定される。これは、本出願の実施例では限定されない）より低い場合、ロボットの位置決めは失われたことが示される。ロボットの位置決めが失われた場合、ロボットはその場で自転して位置決めを再実行する。

例えば、（ｘ、ｙ、ｚ、ｒｏｌｌ、ｐｉｔｃｈ、ｙａｗ）の６次元自由度を使用して、ロボットの位置を記述することができる。ｘ、ｙ、ｚは、３つの座標軸、即ち、ｘ軸、ｙ軸及びｚ軸である。ｒｏｌｌ、ｐｉｔｃｈ、ｙａｗは、ロボットの３つの回転角方向であり、４ｘ４の変換行列で表すことができる。

ここで、Ｒ_3ｘ3はロボットの回転情報であり、ｔ_3ｘ1はロボットの並進移動情報である。上記の式は、Ｔ＝［Ｒ｜ｔ］として表すことができる。例えば、ロボット上のカメラによって撮影された２枚の写真の位置はそれぞれｃ、Ｃ’であり、写真ｃ上の１つのコーナーポイントがある３Ｄ位置はｘ（カメラＣが原点となる座標系で）であり、写真Ｃ’上の１つのコーナーポイントがある３Ｄ位置はｘ’（カメラＣ’が原点となる座標系で）であり、この組のコーナーポイントに対応する３次元空間点はＸとして記録される。カメラＣ’が変換行列Ｔ＝［Ｒ｜ｔ］によって座標系Ｃに変換できるとすると、変換行列の特定と対応する点の定義に従って、ｘ’＝Ｒ（ｘ-ｔ）が得られる。ｔとＲ、ｘ’、ｘはいずれも極面Ｃ－Ｃ’－Ｘのベクトルであり、ｔとＲ、ｘ’とのたすきのかけ算（Ｒ、ｘ’のたすきのかけ算はＲｘ’である）は極面に垂直であるため、x^T・（ｔ×（Rx’））=０を取得することができる。ｔのたすきのかけ算の形式をｘ^Ｔ［Ｔ_ｘ］Ｒｘ’＝０とし、Ｅ＝［Ｔ_ｘ］Ｒ、Ｅを基本行列をとすると、複数組の対応する点ｘ_ｉとｘ_ｉ’を解くことにより基本行列の解を取得する。そして、それからカメラ姿勢の変化量を復元し、ロボットの位置決め情報を取得する。

図５に示すように、本発明の実施例は経路計画方法を更に提供する。この方法では、図１に示される実施例に基づいて、電子装置が経路更新条件を満たしていることを検出すると、ナビゲーション経路を調整するステップＳ１０４は、以下のサブステップＳ１０４１～Ｓ１０４３を含む。
Ｓ１０４１では、目標対象と電子装置の移動方向が一致しているか否かを検出し、目標対象と電子装置の移動方向が一致していない場合、ステップＳ１０４２を実行する。そうでない場合、ステップＳ１０４３を実行する。
Ｓ１０４２では、第１制御命令を生成し、第１制御命令を電子装置の駆動モーターに送信して、駆動モーターが第１制御命令に従って現在の移動方向を調整するように電子装置を制御する。
Ｓ１０４３では、第２制御命令を生成し、第２制御命令を電子装置の駆動モーターに送信して、駆動モーターが第２制御命令に従って電子装置の減速又は停止を制御する。
オプションで、本出願の実施例の駆動モーターは、二輪差動のインホイールモーターである。

複数のロボットが同じ環境で動作する場合、複数のロボット間の衝突を回避するために、それぞれの移動にできるだけ干渉しないようにするストラテジーを立てる必要がある。特に、対向して移動するロボットは互いに回避できない状況が発生しやすい。速度の比較的速いロボットがそのうちの１つのロボットを静的障害物として回避するストラテジーを採用する場合、減速が間に合わずロボットは衝突することが発生しやすい。本出願の実施例では、対向して移動するロボットをナビゲーション経路の同じ側に偏り、例えば右側に偏り走行させる。それにより、対向して移動するロボットは、接近するときに右側から迂回する傾向がある。

ロボットは走行中に、対向して走行するロボット又は他の動的障害物に遭遇した場合、ナビゲーション経路を更新する前、まず元のナビゲーション経路を同じ方向にオフセットする。例えば、ロボットＡとロボットＢが対向して走行し、ロボットＡとロボットＢとの距離が安全距離の閾値（例えば、５ｍ）の範囲内にあり、ロボットＡとロボットＢの半径が０．４ｍである場合、ロボットＡとロボットＢは、元の走行経路に基づいて右側に０．５ｍ偏り移動する。ロボットＡとロボットＢが元の走行経路で右側に偏り移動できない場合、以下のランダム回避ストラテジーが採用される。ロボットをランダムな時間（例えば１～３ｓ）停止するように制御してから、ロボットＡとロボットＢのナビゲーション経路を再計画して、対向して走行するロボットＡとロボットＢが近接するときに右側から優先的に迂回するようにする。あるいは、一方のロボットを優先的に通過させ、他方のロボットが該一方のロボットの通過を待つようにする。例えば、ロボットＡの優先度がロボットＢの優先度よりも高く、ロボットＡとロボットＢとの距離が安全距離の閾値の範囲内にある場合、ロボットＢを元の走行経路に基づいて右側に０．５ｍ偏り移動させて、ロボットＡを優先的に通過させる。それにより、対向して走行するロボットＡとロボットＢの衝突が回避される。

本出願の実施例で採用されるランダム回避ストラテジーは次のとおりである。ナビゲーション経路上に動的障害物がない場合、ロボットが計画したナビゲーション経路のあるエリアは安全エリアである。ナビゲーション経路のあるエリアに障害物が出現する場合、該障害物を動的障害物と判断し、減速してこの障害物に近づくようにロボットを制御する。障害物の移動が停止する場合、ロボットを制御してランダムな時間（例えば１～３ｓなど、又は他の値に設定してもよい。これは、本出願の実施例では限定されない）停止し、その後、この障害物を回避するように経路を再計画する。

本出願の実施例では、ロボットの走行中に、ロボットの周囲環境の画像情報に基づいて、ＳＬＡＭモジュールによってロボットの位置決め情報を取得し、画像情報中の動的障害物を識別する。ロボットの位置決め情報と動的障害物に基づいて、ロボットのナビゲーション経路を調整する。ロボットの周囲に他のロボット又は通行人などの動的障害物がある場合、ロボットのナビゲーション経路をタイムリーに調整して、ロボットが走行中の動的障害物と衝突することを回避する。ロボットの位置決めが失われ、位置決めが正確でない場合、ナビゲーション経路をタイムリーに調整することによって、ロボットが目標場所に効率的かつ安全に移動することができ、ロボットと障害物との衝突が回避され、ロボットの使用寿命が延長される。

図６に示すように、本出願の実施例は電子装置６００を更に提供する。この電子装置６００は、プロセッサー６１０、メモリ６２０、送受信機６３０及び表示パネル６４０を含む。

プロセッサー６１０は、中央処理装置（ｃｅｎｔｒａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、又はＣＰＵとハードウェアチップの組み合わせであってもよい。上記のハードウェアチップは、特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃｉｎｔｅｇｒａｔｅｄｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｌｏｇｉｃｄｅｖｉｃｅ、ＰＬＤ）又はそれらの組み合わせであってもよい。上記のＰＬＤは、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ｃｏｍｐｌｅｘｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｌｏｇｉｃｄｅｖｉｃｅ、ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｇａｔｅａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、汎用アレイロジック（ｇｅｎｅｒｉｃａｒｒａｙｌｏｇｉｃ，ＧＡＬ）又はそれらの任意の組み合わせであってもよい。

メモリ６２０は、様々なアプリケーション、オペレーティングシステム、及びデータを格納するために使用される。メモリ６２０は、格納されたデータをプロセッサー６１０に送信することができる。メモリ６２０は、揮発性メモリ、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅｒａｎｄｏｍａｃｃｅｓｓｍｅｍｏｒｙ、ＮＶＲＡＭ）、相転移ＲＡＭ（ｐｈａｓｅｃｈａｎｇｅＲＡＭ、ＰＲＡＭ）、例えば少なくとも１つのディスクメモリデバイスなどの磁気抵抗ＲＡＭ（ｍａｇｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅＲＡＭ、ＭＲＡＭ）など、電気的に消去可能なプログラマブル読み取り専用メモリ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙｅｒａｓａｂｌｅｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅｒｅａｄ－ｏｎｌｙｍｅｍｏｒｙ、ＥＥＰＲＯＭ）、ＮＯＲ型フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈｍｅｍｏｒｙ、ＮＯＲ）又はＮＡＮＤ型フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈｍｅｍｏｒｙ、ＮＡＮＤ）などのフラッシュデバイス、ソリッドステートハードディスク（ｓｏｌｉｄｓｔａｔｅｄｉｓｋ、ＳＳＤ）などの半導体デバイスなどを含み得る。メモリは６２０また、上記のタイプのメモリの組み合わせを含み得る。

送受信機６３０は、データを送信及び／又は受信するために使用される。送受信機６３０はアンテナなどであってもよい。

表示パネル６４０は、データを表示及び／受信するために使用される。表示パネル６４０は、表示画面などであってもよい。

プロセッサー６１０は、メモリに格納された経路計画プログラムを実行して、各方法の実施例で示される経路計画方法のステップを実現するために使用される。

本出願の実施例はコンピュータ読取可能な記憶媒体を更に提供する。このコンピュータ読取可能な記憶媒体には、１つ又は複数のプログラムが記憶される。記憶媒体は、ランダムアクセスメモリなどの揮発性メモリを含み得る。メモリはまた、読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ、ハードディスク、又はソリッドステートハードディスクなどの不揮発性メモリを含み得る。メモリはまた、上記のタイプのメモリの組み合わせを含み得る。コンピュータ読取可能な記憶媒体には経路計画プログラムが記憶されている。経路計画プログラムがプロセッサーによって実行されると、各方法実施例に示される経路計画方法のステップが実現される。

本出願の実施例はロボットを更に提供する。このロボットは、
前記ロボットが現在の位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得するためのプロセッサーと、
前記ロボットの前記ナビゲーション経路に沿った移動中に、前記ロボットが位置する環境の画像情報をリアルタイムで取得するための画像収集器と、を含み、
前記プロセッサーはさらに、前記画像情報に基づいて、前記ロボットが経路更新条件を満たしているか否かを判断するために使用され、
前記プロセッサーはさらに、前記電子装置が経路更新条件を満たしている場合、前記ナビゲーション経路を調整するために使用される。

オプションで、画像収集器は魚眼カメラを含むが、これに限定されない。

説明の便宜上、上記装置の説明に際し、機能に応じて様々なユニットに分けて、別々に説明した。当然のことながら、本発明を実施する場合、各ユニットの機能は、同一又は複数のソフトウェア及び／又はハードウェアで実現することができる。

本明細書の各実施例は漸進的に説明されており、様々な実施例間の同一又は類似の部分は相互に参照すればよく、各実施例は他の実施例との違いを強調している。特に、装置又はシステムの実施例については、基本的に方法の実施例と同様であるため、比較的簡単に説明し、関連する部分については、方法の実施例の一部の説明を参照すればよい。上述した装置及びシステムの実施例は例示的なものに過ぎず、前記別個の部材として説明されたユニットは、物理的に分離されてもよく、物理的に分離されなくてもよく、ユニットとして示された部材は、物理的なユニットであってもよく、物理的なユニットでなくてもよく、同じ箇所に位置してもよく、複数のネットワークユニット上に分散されてもよい。実際の需要に応じて、一部又は全部のモジュールを選択し、本実施例の目的を実現することができる。当業者は、創造的な労働なしに、理解し実施することができる。

上記の説明は、本発明の具体的な実施形態のみであり、当業者がこの発明を理解又は実現できるようにするためのものである。これらの実施例に対する様々な修正は当業者にとって自明である。本明細書で定義された一般的な原理は本発明の主旨又は範囲から逸脱しない限り、他の実施例で実現することができる。そのため、本発明は本明細書に開示された実施例に制限されず、本明細書で出願された原理及び新しい特徴と一致する最も広い範囲に適合するべきである。

本出願の実施例によって提供される経路計画方法、電子装置、及びロボットは、前記電子装置が現在の位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得し、前記電子装置の前記ナビゲーション経路に沿った移動中に、前記電子装置が位置する環境の画像情報をリアルタイムで取得し、前記画像情報に基づいて、前記電子装置が経路更新条件を満たしているか否かを検出するステップと、前記電子装置が経路更新条件を満たしていることを検出すると、前記ナビゲーション経路を調整することによって、経路計画の正確さを向上させる。従って、産業上の利用可能性がある。

６００…電子装置
６１０…プロセッサー
６２０…メモリ

Claims

経路計画方法であって、電子装置に適用され、前記方法は、
前記電子装置が現在の位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得するステップと、
前記電子装置の前記ナビゲーション経路に沿った移動中に、前記電子装置が位置する環境の画像情報をリアルタイムで取得するステップと、
前記画像情報に基づいて、前記電子装置が移動中に前記ナビゲーション経路を調整するための経路更新条件を満たしているか否かを判断するステップと、
前記電子装置が前記経路更新条件を満たしている場合、前記ナビゲーション経路を調整するステップと、を含み、
前記画像情報に基づいて前記電子装置が前記経路更新条件を満たしているか否かを判断する前記ステップは、
ＳＬＡＭモジュールを利用して前記電子装置の位置決め情報を取得し、前記位置決め情報に基づいて、前記電子装置の位置決めが失われたか否かを判断するステップ、
および、
前記電子装置の位置決めが失われたと判断する場合、前記電子装置が前記経路更新条件を満たしていることを確認するステップを含み、
前記電子装置は、移動中に収集した複数組の画像情報に基づいて前記電子装置の周囲環境の情報を取得して、前記電子装置の周囲環境に対してリアルタイムマップを構築し、ＳＬＡＭを利用して前記電子装置の位置決め情報を計算し、且つ、レーザー位置決め技術を採用して、移動中にレーザーポイントクラウドをマッチングして、マッチング結果に基づいて前記電子装置の位置変化量を算出し、
前記レーザーポイントクラウドと前記電子装置の周囲環境との間のマッチング率が、設定されたマッチング率の閾値より低い場合に、前記電子装置の位置決めが失われたと判断し、
前記電子装置が前記経路更新条件を満たしている場合、前記ナビゲーション経路を調整するステップでは、中央ディスパッチングシステムが、電子装置の優先度に基づいて、経路が競合する電子装置のナビゲーション経路を変更し、電子装置の優先度は、電子装置の待ち時間又は電子装置が実行するタスクの重要度に応じて分類する
ことを特徴とする方法。
前記電子装置が現在の位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得する前記ステップは、
事前に設定されたトレーニングシーンで前記電子装置が走行するナビゲーションマップを取得するステップと、
前記ナビゲーションマップ中の前記電子装置に対応する装置標識を確認するするステップと、
前記電子装置の現在の位置を前記装置標識の開始座標点として決定し、前記目標位置を前記装置標識の目標座標点として決定するステップと、
前記装置標識が前記開始座標点から前記目標座標点に移動するすべての経路を取得し、経路セットを取得するステップと、
前記経路セットから１つの経路を前記ナビゲーション経路として選択するステップと、を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記経路セットから１つの経路を前記ナビゲーション経路として選択する前記ステップは
前記経路セットにおける各経路の移動時間を計算するステップおよび、移動時間が最も短い経路を前記ナビゲーション経路として選択するステップ、
又は、
前記経路セットにおける各経路の行程を計算するステップおよび、行程が最も短い経路を前記ナビゲーション経路として選択するステップ、を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
前記電子装置の前記ナビゲーション経路に沿った移動中に、前記電子装置が位置する環境の画像情報をリアルタイムで取得する前記ステップは、
前記電子装置が受信した実行命令に従って、次の時刻の目標経路点を取得するステップと、
前記電子装置が現在の位置から前記目標経路点に移動する間に、画像収集装置によって複数組の画像情報を収集するステップと、を含む、ことを特徴とする請求項２に記載の方法。
前記画像情報に基づいて前記電子装置が前記経路更新条件を満たしているか否かを判断する前記ステップは、さらに、
前記画像情報において、動的障害物である目標対象があるか否かを検出するステップ、前記目標対象を検出すると、前記電子装置と前記目標対象との距離が、対応する安全距離の閾値よりも小さいか否かを判断するステップ、および、前記電子装置と前記目標対象との距離が、対応する安全距離の閾値よりも小さいと判断する場合、前記電子装置が前記経路更新条件を満たしていることを確認するステップ、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
前記電子装置が前記経路更新条件を満たしていることを検出すると、前記ナビゲーション経路を調整する前記ステップは、
前記目標対象と前記電子装置の移動方向が一致しているか否かを検出するステップと、
前記目標対象と前記電子装置の移動方向が一致していないことを検出すると、第１制御命令を生成するステップと、
前記第１制御命令を前記電子装置の駆動モーターに送信して、前記駆動モーターが前記第１制御命令に従って現在の移動方向を調整するように前記電子装置を制御するステップと、を含む、ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
前記電子装置が前記経路更新条件を満たしていることを検出すると、前記ナビゲーション経路を調整する前記ステップは、
前記目標対象と前記電子装置の移動方向が一致していることを検出すると、第２制御命令を生成するステップと、
前記第２制御命令を前記電子装置の駆動モーターに送信して、前記駆動モーターが前記第２制御命令に従って減速又は停止するように前記電子装置を制御するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
前記電子装置が前記経路更新条件を満たしていることを検出すると、前記ナビゲーション経路を調整する前記ステップはまた、
経路調整命令を受信したか否かを検出するステップと、
経路調整命令を受信した場合、前記経路調整命令に対応するナビゲーション経路調整操作を実行するステップと、を含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
電子装置であって、プロセッサーとメモリを含み、前記プロセッサーは、請求項１～８のいずれか一項に記載の経路計画方法を実現するように前記メモリに記憶される経路計画プログラムを実行するために使用される、ことを特徴とする電子装置。
ロボットであって、
前記ロボットが現在の位置から目標位置に移動するナビゲーション経路を取得するためのプロセッサーと、
前記ロボットの前記ナビゲーション経路に沿った移動中に、前記ロボットが位置する環境の画像情報をリアルタイムで取得するための画像収集器と、を含み、
前記プロセッサーはさらに、前記画像情報に基づいて、前記ロボットが前記経路更新条件を満たしているか否かを判断するために使用され、
前記プロセッサーはさらに、請求項９に記載の電子装置が前記経路更新条件を満たしている場合、前記ナビゲーション経路を調整するために使用される、ことを特徴とするロボット。
コンピュータ読取可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ読取可能な記憶媒体には経路計画プログラムが記憶され、前記経路計画プログラムがプロセッサーによって実行すると、請求項１～８のいずれか一項に記載の経路計画方法のステップが実現される、ことを特徴とするコンピュータ読取可能な記憶媒体。