JP7004475B1 - Route generation system, route generation method, route generation program, and autonomous mobile - Google Patents

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Abstract

より適切に自律移動体の移動経路を設定することができる経路生成システムを得る。本開示に係る経路生成システムは、自律移動体の周囲に存在する物体の位置と物体の速度とを示す環境情報を取得する環境情報取得部と、環境情報に基づき、物体の移動の流れを示す流線を生成する流線生成部と、自律移動体の目的地までの移動経路である第一移動経路を取得する第一移動経路取得部と、流線と第一移動経路が交差するかを判定する交差判定部と、交差判定部が流線と第一移動経路が交差すると判定した場合、第一移動経路を修正した第二移動経路を生成し、第二移動経路を自律移動体の移動経路として設定する第二移動経路取得部と、を備えた。Obtain a route generation system that can set the movement route of the autonomous moving body more appropriately. The route generation system according to the present disclosure has an environmental information acquisition unit that acquires environmental information indicating the position of an object existing around an autonomous moving body and the speed of the object, and shows the flow of movement of the object based on the environmental information. Whether the streamline and the first movement path intersect with the streamline generation unit that generates the streamline and the first movement route acquisition unit that acquires the first movement route that is the movement route to the destination of the autonomous moving body. When the intersection determination unit and the intersection determination unit determine that the streamline and the first movement route intersect, a second movement route modified from the first movement route is generated, and the second movement route is used as the movement of the autonomous moving object. It is equipped with a second movement route acquisition unit that is set as a route.

Description

本開示は、経路生成システム、経路生成方法、経路生成プログラム、及び自律移動体に関する。 The present disclosure relates to a route generation system, a route generation method, a route generation program, and an autonomous mobile body.

人間が混雑状況を移動する場合、他の歩行者との衝突を避けるため、また、目的地まで早く到達するために、進行方向が同じである他の複数の歩行者が形成する流れに合わせて移動することが多く、人間と共存する環境で移動する車両やロボット等の自律移動体もまた、人間の流れに沿って移動することが望ましい。
例えば、特許文献1に記載の技術は、自律移動体の周辺に存在する複数の移動物体を一塊の集団とみなし、その集団の速度ベクトルと同じ方向に自律移動体を移動させることにより、人の流れに沿った自律移動体の制御を行っている。
When humans move through crowded situations, to avoid collisions with other pedestrians and to reach their destinations faster, in line with the flow formed by multiple other pedestrians in the same direction of travel. It is desirable that autonomous moving objects such as vehicles and robots, which often move in an environment where they coexist with humans, also move along the flow of humans.
For example, the technique described in Patent Document 1 regards a plurality of moving objects existing around an autonomous moving object as a group, and moves the autonomous moving object in the same direction as the velocity vector of the group. It controls autonomous moving objects along the flow.

特開2019-144612号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2019-144612

しかしながら、特許文献1では一塊の流れの現在の状態だけから走行選択の判断をしているため、現在の進行方向は遮られていないが、将来的に自律移動体の進行方向を一塊の領域が遮る場合には、自律移動体と一塊の集団が接近し、自律移動体の進行方向を一塊の集団が遮るまで移動物体の流れに対する行動をとらず、経路変更の判断が遅れて、走行停止や急な方向転換をしてしまう可能性がある。
本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、より適切に自律移動体の移動経路を設定することができる経路生成システムを得ることを目的とする。
However, in Patent Document 1, since the travel selection is determined only from the current state of the flow of a mass, the current traveling direction is not obstructed, but in the future, the traveling direction of the autonomous moving body will be determined by the region of the mass. In the case of obstruction, the autonomous moving body and the group of the autonomous moving body approach each other, and the action against the flow of the moving object is not taken until the group of the mass of the autonomous moving body blocks the traveling direction. There is a possibility of making a sudden change of direction.
The present disclosure has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present disclosure is to obtain a route generation system capable of more appropriately setting a movement route of an autonomous moving body.

本開示に係る経路生成システムは、自律移動体の周囲に存在する物体の位置と物体の速度とを示す環境情報を取得する環境情報取得部と、環境情報に基づき、物体の移動の流れを示す流線を生成する流線生成部と、自律移動体の目的地までの移動経路である第一移動経路を取得する第一移動経路取得部と、流線と第一移動経路が交差するかを判定する交差判定部と、交差判定部が流線と第一移動経路が交差すると判定した場合、第一移動経路を修正した第二移動経路を生成し、第二移動経路を自律移動体の移動経路として設定する第二移動経路取得部と、を備えた。 The route generation system according to the present disclosure has an environmental information acquisition unit that acquires environmental information indicating the position of an object existing around an autonomous moving body and the speed of the object, and shows the flow of movement of the object based on the environmental information. Whether the streamline and the first movement path intersect with the streamline generation unit that generates the streamline and the first movement route acquisition unit that acquires the first movement route that is the movement route to the destination of the autonomous moving body. When the intersection determination unit and the intersection determination unit determine that the streamline and the first movement route intersect, a second movement route modified from the first movement route is generated, and the second movement route is used as the movement of the autonomous moving body. It is equipped with a second movement route acquisition unit that is set as a route.

本開示に係る経路生成システムは、流線と第一移動経路が交差するかを判定する交差判定部と、交差判定部が流線と第一移動経路が交差すると判定した場合、第一移動経路を修正した第二移動経路を生成し、第二移動経路を自律移動体の移動経路として設定する第二移動経路取得部と、を備えたので、自律移動体の移動経路が物体の流線と交差する場合に、事前に移動経路を修正することにより、より適切に自律移動体の移動経路を設定することができる。 The route generation system according to the present disclosure has an intersection determination unit that determines whether a streamline and a first movement route intersect, and a first movement route when the intersection determination unit determines that the streamline and the first movement route intersect. Since it is equipped with a second movement path acquisition unit that generates a second movement path modified from the above and sets the second movement path as the movement path of the autonomous moving body, the moving path of the autonomous moving body is the streamline of the object. In the case of intersection, the movement route of the autonomous moving body can be set more appropriately by modifying the movement route in advance.

実施の形態1に係る自律移動体1000の構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the structure of the autonomous mobile body 1000 which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る地図生成システム200の構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the structure of the map generation system 200 which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る経路生成システム300の構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the structure of the route generation system 300 which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る自律移動体1000のハードウェア構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the hardware composition of the autonomous mobile body 1000 which concerns on Embodiment 1. FIG. 実施の形態1に係る自律移動体1000の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation of the autonomous mobile body 1000 which concerns on Embodiment 1. 実施の形態1に係る地図生成システム200が地図情報を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the map generation system 200 which concerns on Embodiment 1 generate map information. 実施の形態1に係る経路生成システム300が流線を生成する動作の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the operation which the route generation system 300 which concerns on Embodiment 1 generate a streamline. 実施の形態1に係る流線生成部320がベクトル場を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the streamline generation part 320 which concerns on Embodiment 1 generate a vector field. 実施の形態1に係る流線生成部320がベクトル場を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the streamline generation part 320 which concerns on Embodiment 1 generate a vector field. 実施の形態1に係る流線生成部320がベクトル場を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the streamline generation part 320 which concerns on Embodiment 1 generate a vector field. 実施の形態1に係る流線生成部320がベクトル場を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the streamline generation part 320 which concerns on Embodiment 1 generate a vector field. 実施の形態1に係る流線生成部320が流線を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the streamline generation part 320 which concerns on Embodiment 1 generate a streamline. 実施の形態1に係る流線生成部320がベクトル場を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the streamline generation part 320 which concerns on Embodiment 1 generate a vector field. 実施の形態1に係る流線生成部320がベクトル場を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the streamline generation part 320 which concerns on Embodiment 1 generate a vector field. 実施の形態1に係る流線生成部320がベクトル場を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the streamline generation part 320 which concerns on Embodiment 1 generate a vector field. 実施の形態1に係る流線生成部320が流線上の物体の密度を算出する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the streamline generation part 320 which concerns on Embodiment 1 calculates the density of the object on the streamline. 実施の形態1に係る経路生成システム300が移動経路を生成する動作の詳細を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the detail of the operation which the route generation system 300 which concerns on Embodiment 1 generate a movement route. 実施の形態1に係る第二移動経路取得部332が第二移動経路を生成する動作の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the operation which the 2nd movement path acquisition part 332 which concerns on Embodiment 1 generate the 2nd movement path. 実施の形態1に係る第二移動経路取得部332が第二移動経路を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the 2nd movement path acquisition part 332 which concerns on Embodiment 1 generate the 2nd movement path. 実施の形態1に係る第二移動経路取得部332が合流点を特定する際に用いるコスト関数の具体例を示す概念図である。FIG. 5 is a conceptual diagram showing a specific example of a cost function used by the second movement route acquisition unit 332 according to the first embodiment when specifying a confluence point. 実施の形態1に係る第二移動経路取得部332が第二移動経路を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the 2nd movement path acquisition part 332 which concerns on Embodiment 1 generate the 2nd movement path. 実施の形態1に係る第二移動経路取得部332が第二移動経路を生成する動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation which the 2nd movement path acquisition part 332 which concerns on Embodiment 1 generate the 2nd movement path. 実施の形態2に係る自律移動体2000の構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the structure of the autonomous mobile body 2000 which concerns on Embodiment 2. 実施の形態2に係る経路生成システム2300の構成を示す構成図である。It is a block diagram which shows the structure of the route generation system 2300 which concerns on Embodiment 2. FIG. 実施の形態2に係る経路生成システム300が流線を生成する動作の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of the operation which the route generation system 300 which concerns on Embodiment 2 generate a streamline. 実施の形態2に係る流線生成部2320の動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation of the streamline generation part 2320 which concerns on Embodiment 2. FIG. 実施の形態2に係る流線生成部2320の動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation of the streamline generation part 2320 which concerns on Embodiment 2. FIG. 実施の形態2に係る流線生成部2320の動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation of the streamline generation part 2320 which concerns on Embodiment 2. FIG. 実施の形態2に係る流線生成部2320の動作の具体例を示す概念図である。It is a conceptual diagram which shows the specific example of the operation of the streamline generation part 2320 which concerns on Embodiment 2. FIG.

実施の形態1.
図1は、実施の形態1に係る自律移動体1000の構成を示す構成図である。自律移動体1000は、インターフェースシステム100、地図生成システム200、経路生成システム300、走行制御システム400、及び駆動システム500を備える。ここで、自律移動体1000は、電動車椅子やパーソナルモビリティのような人を載せて移動する移動体であっても、作業用ロボットのような無人で移動する移動体であってもよい。以下では、パーソナルモビリティを例として説明する。
Embodiment 1.
FIG. 1 is a configuration diagram showing a configuration of an autonomous mobile body 1000 according to the first embodiment. The autonomous mobile body 1000 includes an interface system 100, a map generation system 200, a route generation system 300, a travel control system 400, and a drive system 500. Here, the autonomous mobile body 1000 may be a mobile body such as an electric wheelchair or personal mobility that carries a person and moves, or a mobile body that moves unmanned such as a working robot. In the following, personal mobility will be described as an example.

インターフェースシステム100は、外部から各種情報を入力したり、搭乗者に各種情報を提示したりするものである。より具体的には、インターフェースシステム100は、管制システム等の無線による設定や状態管理を受け付けたり、各種操作により直接人間から設定を受け付けたりすることにより各種情報を取得する。 The interface system 100 inputs various information from the outside and presents various information to the passenger. More specifically, the interface system 100 acquires various information by accepting wireless settings and state management of a control system or the like, or by directly accepting settings from a human by various operations.

実施の形態1において、インターフェースシステム100は、自律移動体1000が移動する領域内に存在する物体や出入口の位置等を含む環境情報を受信したり、自己位置情報を他の自律移動体に送信したりする通信部110、後述する地図生成システム200が生成した環境地図や経路生成システムが生成した移動経路を表示する表示部120、及びユーザの操作により各種情報を受け付ける受付部130を備える。 In the first embodiment, the interface system 100 receives environmental information including an object existing in the area where the autonomous moving body 1000 moves, the position of an entrance / exit, and the like, and transmits self-position information to another autonomous moving body. It includes a communication unit 110, a display unit 120 that displays an environmental map generated by the map generation system 200, which will be described later, and a movement route generated by the route generation system, and a reception unit 130 that receives various information by user operation.

地図生成システム200は、自律移動体1000周囲の環境地図を生成するとともに、自律移動体1000の自己位置の推定を行うものである。ここで、環境地図とは、環境情報の一種であり、環境情報とは、自律移動体の周囲に存在する物体の位置及び物体の速度を示すものである。また、以下では、物体のうち、人や自転車等の移動する物体を移動物体、建築物等の移動しない物体を固定物体と呼ぶこととする。
地図生成システム200の詳細については後述する。
The map generation system 200 generates an environmental map around the autonomous mobile body 1000 and estimates the self-position of the autonomous mobile body 1000. Here, the environmental map is a kind of environmental information, and the environmental information shows the position of an object existing around the autonomous moving body and the speed of the object. In the following, among objects, moving objects such as people and bicycles will be referred to as moving objects, and non-moving objects such as buildings will be referred to as fixed objects.
The details of the map generation system 200 will be described later.

経路生成システム300は、自律移動体1000が目的地に到達するための移動経路を生成し、生成した移動経路を自律移動体1000の移動経路として設定するものであり、詳細については後述する。 The route generation system 300 generates a movement route for the autonomous mobile body 1000 to reach the destination, and sets the generated movement route as the movement route of the autonomous mobile body 1000, and the details will be described later.

走行制御システム400は、経路生成システム300が生成した移動経路に基づき、自律移動体1000の制御量を算出し、当該制御量を示す制御信号を出力するものである。 The travel control system 400 calculates the control amount of the autonomous moving body 1000 based on the movement path generated by the route generation system 300, and outputs a control signal indicating the control amount.

実施の形態1において、走行制御システム400は、経路追従演算部410、衝突回避判断部420、及び移動制御部430を備える。 In the first embodiment, the travel control system 400 includes a route tracking calculation unit 410, a collision avoidance determination unit 420, and a movement control unit 430.

経路追従演算部410は、経路生成システム300から受信した移動経路と地図生成システム200から受信した自己位置の偏差をもとに、経路追従情報と、次の制御ステップまでに移動可能な範囲内の理想目標位置を決定するものである。ここで、経路追従演算部410は、受信した移動経路と自己位置の偏差に加え、自律移動体1000が有する制約に基づいて、経路追従情報と理想目標位置を決定する。 The route tracking calculation unit 410 is within a range in which it can move to the next control step with the route tracking information based on the deviation between the movement route received from the route generation system 300 and the self-position received from the map generation system 200. It determines the ideal target position. Here, the path tracking calculation unit 410 determines the path tracking information and the ideal target position based on the constraints of the autonomous mobile body 1000 in addition to the deviation between the received movement path and the self-position.

衝突回避判断部420は、地図生成システム200から受信した環境地図が含む移動物体と固定物体の位置と、経路追従演算部410が算出した理想目標位置から衝突のリスクを演算し、リスクの大きさに応じて理想目標位置を修正した制御目標位置を決定するものである。 The collision avoidance determination unit 420 calculates the collision risk from the positions of moving and fixed objects included in the environmental map received from the map generation system 200 and the ideal target position calculated by the path tracking calculation unit 410, and determines the magnitude of the risk. The control target position is determined by modifying the ideal target position according to the above.

より具体的には、衝突回避判断部420は、経路追従演算部410が算出した理想目標位置と、環境地図から作成される衝突リスク地図を比較し、衝突回避判断を行う。衝突リスク地図は、例えば、ポテンシャルマップ等の周知技術を用いればよい。ここで、衝突回避判断部420は、衝突リスクが所定の閾値以下である場合は、制御目標位置を理想目標位置とし、閾値を超える場合は、衝突リスク地図から自律移動体1000が有する制約を考慮した中で最もリスクが小さくなる位置を制御目標位置にする。 More specifically, the collision avoidance determination unit 420 compares the ideal target position calculated by the route tracking calculation unit 410 with the collision risk map created from the environment map, and makes a collision avoidance determination. For the collision risk map, for example, a well-known technique such as a potential map may be used. Here, the collision avoidance determination unit 420 sets the control target position as the ideal target position when the collision risk is equal to or less than a predetermined threshold value, and considers the constraint of the autonomous moving body 1000 from the collision risk map when the collision risk exceeds the threshold value. The position where the risk is the smallest is set as the control target position.

移動制御部430は、衝突回避判断部420が算出した制御目標位置と駆動システム500からのフィードバックに基づき、自律移動体1000の制御量を算出し、制御信号を駆動システム500に送信するものである。また、移動制御部430は、自律移動体1000の制御量を算出するために、駆動システム500のギヤ比等のパラメータを記憶する。 The movement control unit 430 calculates the control amount of the autonomous moving body 1000 based on the control target position calculated by the collision avoidance determination unit 420 and the feedback from the drive system 500, and transmits the control signal to the drive system 500. .. Further, the movement control unit 430 stores parameters such as the gear ratio of the drive system 500 in order to calculate the control amount of the autonomous moving body 1000.

駆動システム500は、走行制御システム400から制御信号を受信し、制御信号が示す制御量に基づき自律移動体1000を駆動するものである。 The drive system 500 receives a control signal from the travel control system 400 and drives the autonomous mobile body 1000 based on the control amount indicated by the control signal.

より具体的には、駆動システム500は、モータやモータドライバ、歯車、車輪などで構成される駆動部510と、駆動部510の状態を観測し、走行制御システム400にフィードバックするフィードバック部520を有する More specifically, the drive system 500 has a drive unit 510 composed of a motor, a motor driver, gears, wheels, and the like, and a feedback unit 520 that observes the state of the drive unit 510 and feeds back to the travel control system 400.

地図生成システム200の詳細について、図2を用いて説明する。図2は、実施の形態1に係る地図生成システム200の構成を示す構成図である。 The details of the map generation system 200 will be described with reference to FIG. FIG. 2 is a configuration diagram showing the configuration of the map generation system 200 according to the first embodiment.

地図生成システム200は、外界検知部210、衛星信号受信部220、環境地図生成部230及び自己位置推定部240を備える。 The map generation system 200 includes an outside world detection unit 210, a satellite signal reception unit 220, an environment map generation unit 230, and a self-position estimation unit 240.

外界検知部210は、自律移動体1000周囲の物体を検知するものであり、例えば、点群データを取得する3次元LiDAR(Light Detection Ranging)や画像データを取得するカメラ等が用いられる。 The outside world detection unit 210 detects an object around the autonomous moving body 1000, and for example, a three-dimensional LiDAR (Light Detection Ranking) for acquiring point cloud data, a camera for acquiring image data, or the like is used.

衛星信号受信部220は、GPS(Global Positioning System)衛星や準天頂衛星等のGNSS(Global Navigation Satellite System)衛星から測位信号を受信し、自律移動体1000の緯度、経度、標高といった地球上の3次元位置を取得するものである。 The satellite signal receiving unit 220 receives a positioning signal from a GNSS (Global Positioning System System) satellite such as a GPS (Global Positioning System) satellite or a quasi-zenith satellite, and receives 3 positioning signals on the earth such as the latitude, longitude, and altitude of the autonomous mobile body 1000. It acquires the dimensional position.

環境地図生成部230は、自律移動体1000周囲の環境地図を生成するものであり、周囲物体位置演算部231、固定物体地図生成部232、及び移動物体地図生成部233を備える。 The environment map generation unit 230 generates an environment map around the autonomous moving body 1000, and includes a surrounding object position calculation unit 231, a fixed object map generation unit 232, and a moving object map generation unit 233.

周囲物体位置演算部231は、外界検知部210から取得したセンサーデータを用いて、自律移動体1000周囲の物体の位置を特定し、物体の位置を示す物体位置情報を固定物体地図生成部232と物体位置マッチング部241に出力するものである。 The surrounding object position calculation unit 231 identifies the position of the object around the autonomous moving body 1000 by using the sensor data acquired from the outside world detection unit 210, and the object position information indicating the position of the object is used as the fixed object map generation unit 232. It is output to the object position matching unit 241.

固定物体地図生成部232は、周囲物体位置演算部231から取得した物体位置情報と、後述する自己位置推定部240により推定された自己位置に基づいて、固定物体地図を生成するものである。ここで、固定物体地図とは、物体のうち、固定物体の位置を示す地図情報である。また、固定物体地図生成部232は、固定物体地図情報を生成する際、上記の情報に加え、インターフェースシステム100から取得した環境情報を用いてもよい。 The fixed object map generation unit 232 generates a fixed object map based on the object position information acquired from the surrounding object position calculation unit 231 and the self-position estimated by the self-position estimation unit 240 described later. Here, the fixed object map is map information indicating the position of a fixed object among the objects. Further, the fixed object map generation unit 232 may use the environmental information acquired from the interface system 100 in addition to the above information when generating the fixed object map information.

また、固定物体地図生成部232は、過去の固定物体地図MAP(fix,old)を記憶している場合、新規に取得した環境情報を用いて固定物体地図を更新する。図3を用いて固定物体地図の更新の具体例について説明する。 Further, when the fixed object map generation unit 232 stores the past fixed object map MAP (fix, old), the fixed object map generation unit 232 updates the fixed object map using the newly acquired environmental information. A specific example of updating the fixed object map will be described with reference to FIG.

固定物体地図生成部232は、周囲物体位置演算部231が算出した物体位置、自己位置推定部240が算出した自己位置、過去の固定物体地図MAP(fix,old)、及びインターフェースシステム100を介して設定された固定物体位置のデータを入力し、図3aに示す過去の固定物体地図MAP(fix,old)、新規に取得した物体位置とインターフェースシステム100を介して設定された固定物体位置を、自己位置に基づいて、図3bのように1つの地図上に配置する。 The fixed object map generation unit 232 uses the object position calculated by the surrounding object position calculation unit 231, the self-position calculated by the self-position estimation unit 240, the past fixed object map MAP (fix, old), and the interface system 100. The set fixed object position data is input, and the past fixed object map MAP (fix, old) shown in FIG. 3a, the newly acquired object position, and the fixed object position set via the interface system 100 are self-determined. Based on the position, it is arranged on one map as shown in FIG. 3b.

次に、図3cのように過去の固定物体地図MAP(fix,old)が既に地図に含んでいる領域において、過去の固定物体地図MAP(fix,old)には存在するが、周囲物体位置演算部231が算出した物体位置には存在しない物体(図3cの(a+2,b+3)地点)を削除し、過去の固定物体地図MAP(fix,old)には存在しないが、周囲物体位置演算部231が算出した物体位置には存在する物体(図3cの(a+3,b+2)地点)を移動体OB1と判定する。 Next, in the area where the past fixed object map MAP (fix, old) is already included in the map as shown in FIG. 3c, although it exists in the past fixed object map MAP (fix, old), the surrounding object position calculation The object (point (a + 2, b + 3) in FIG. 3c) that does not exist at the object position calculated by unit 231 is deleted, and the object does not exist in the past fixed object map MAP (fix, old), but the surrounding object position calculation unit 231. The object existing at the object position calculated by (the (a + 3, b + 2) point in FIG. 3c) is determined to be the moving body OB1.

また、過去の固定物体地図MAP(fix,old)と新たに取得した物体位置の両方に存在する物体と、過去の固定物体地図MAP(fix,old)が未だ地図に含んでいない領域に存在する物体は固定物体と判定する。以上の判定結果から過去の固定物体地図を更新して最新の固定物体地図MAP(fix,new)と移動物体位置のデータを出力する。 Further, the object existing in both the past fixed object map MAP (fix, old) and the newly acquired object position, and the past fixed object map MAP (fix, old) exist in the area not included in the map yet. The object is determined to be a fixed object. From the above determination results, the past fixed object map is updated and the latest fixed object map MAP (fix, new) and the data of the moving object position are output.

移動物体地図生成部233は、移動物体地図を生成するものである。より具体的には、移動物体地図生成部233は、移動物体の追跡を行い、移動物体の速度ベクトルを算出することにより、移動物体地図を生成する。 The moving object map generation unit 233 generates a moving object map. More specifically, the moving object map generation unit 233 tracks the moving object and generates a moving object map by calculating the velocity vector of the moving object.

移動物体地図生成部233は、固定物体地図生成部232から入力した現在の移動物体位置と、記憶している過去の移動物体地図MAP(float,old)とに基づき、現在と過去の移動物体について、位置やグリッド形状などの情報をもとに同定を行い、その位置変化量と制御周期から、同定した移動物体の現在の速度ベクトル(速度の大きさ、方向)を演算する。移動物体地図生成部233は、以上の演算結果から求まる個々の移動物体に関する現在の位置、速度ベクトルやグリッド形状を含む移動物体地図MAP(float,new)を生成し、経路生成システム3000に出力する。 The moving object map generation unit 233 describes the current and past moving objects based on the current moving object position input from the fixed object map generation unit 232 and the stored past moving object map MAP (float, old). , Identification is performed based on information such as position and grid shape, and the current velocity vector (velocity magnitude, direction) of the identified moving object is calculated from the position change amount and control cycle. The moving object map generation unit 233 generates a moving object map MAP (float, new) including the current position, velocity vector, and grid shape of each moving object obtained from the above calculation results, and outputs the moving object map MAP (float, new) to the route generation system 3000. ..

自己位置推定部240は、衛星信号受信部220による3次元位置情報やSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技術により自律移動体1000の自己位置の演算を行うものであり、物体位置マッチング部241及び位置融合演算部242を備える。 The self-position estimation unit 240 calculates the self-position of the autonomous moving body 1000 by using three-dimensional position information by the satellite signal receiving unit 220 and SLAM (Simultaneus Localization and Mapping) technology, and the object position matching unit 241 and the position fusion unit. A calculation unit 242 is provided.

物体位置マッチング部241は、周囲物体位置演算部231から取得した物体位置情報と、固定物体地図生成部232が記憶している過去の固定物体地図に基づいて、位置や形状を手掛かりとして物体位置と過去の固定物体地図の配置の誤差を最小化するマッチングを行うものである。このマッチングを行う手法として、例えば点群ではICP(Iterative Closest Point)アルゴリズムやNDT(Normal Distributions Transform)アルゴリズムが知られている。過去の固定物体地図MAP(fix,old)の座標系に物体位置を合わせることで過去の固定物体地図MAP(fix,old)における自律移動体1000の自己位置のデータを出力することができる。 The object position matching unit 241 sets the object position using the position and shape as clues based on the object position information acquired from the surrounding object position calculation unit 231 and the past fixed object map stored in the fixed object map generation unit 232. Matching is performed to minimize the placement error of the past fixed object map. As a method for performing this matching, for example, an ICP (Iterative Closest Point) algorithm and an NDT (Normal Distributions Transfer) algorithm are known for point clouds. By aligning the object position with the coordinate system of the past fixed object map MAP (fix, old), it is possible to output the data of the self-position of the autonomous moving body 1000 in the past fixed object map MAP (fix, old).

位置融合演算部242は、外界検知部210に由来する物体位置マッチング部241により算出された自己位置と、衛星信号受信部220により算出された自己位置とに基づいて、自己位置の最終結果を出力するものである。外界検知部210に由来する自己位置は周囲の物体が疎な環境では誤差が大きくなる傾向にあり、一方、衛星信号受信部220による自己位置は屋内環境では誤差が大きくなる、またはそもそも自己位置が取得できない可能性がある。そこで、位置融合演算部242は、一方の自己位置が取得出来ない場合は、もう一方の自己位置を自己位置の最終結果として出力し、両方の自己位置が取得出来る場合は、カルマンフィルタ等のフィルタ処理を用いて両方の自己位置に基づき、自己位置の最終演算結果を出力する。 The position fusion calculation unit 242 outputs the final result of the self-position based on the self-position calculated by the object position matching unit 241 derived from the outside world detection unit 210 and the self-position calculated by the satellite signal receiving unit 220. It is something to do. The self-position derived from the outside world detection unit 210 tends to have a large error in an environment where surrounding objects are sparse, while the self-position by the satellite signal receiving unit 220 has a large error in an indoor environment, or the self-position is in the first place. It may not be possible to obtain it. Therefore, the position fusion calculation unit 242 outputs the other self-position as the final result of the self-position when one self-position cannot be acquired, and filters processing such as a Kalman filter when both self-positions can be acquired. Is used to output the final calculation result of the self-position based on both self-positions.

以上のように、地図生成システム200は構成され、次に、経路生成システム300の詳細について、図4を用いて説明する。図4は、実施の形態1に係る経路生成システム300の構成を示す構成図である。 As described above, the map generation system 200 is configured, and then the details of the route generation system 300 will be described with reference to FIG. FIG. 4 is a configuration diagram showing the configuration of the route generation system 300 according to the first embodiment.

経路生成システム300は、環境情報取得部310、流線生成部320、移動経路取得部330、及び交差判定部340を備える。 The route generation system 300 includes an environmental information acquisition unit 310, a streamline generation unit 320, a movement route acquisition unit 330, and an intersection determination unit 340.

環境情報取得部310は、自律移動体1000の周囲に存在する物体の位置及び物体の速度を示す環境情報を取得するものである。 The environmental information acquisition unit 310 acquires environmental information indicating the position of an object existing around the autonomous moving body 1000 and the speed of the object.

環境情報取得部310は、地図生成システム200から最新の固定物体地図MAP(fix,new)及び最新の移動物体地図MAP(float,new)を環境情報として取得し、それらを重畳して重畳地図を生成する。以下では、重畳地図も環境情報の一種として扱う。また、環境情報とは、上記したようなグリッド状の地図情報に限らず、物体の位置と速度を示すものであれば良い。 The environmental information acquisition unit 310 acquires the latest fixed object map MAP (fix, new) and the latest moving object map MAP (float, new) as environmental information from the map generation system 200, and superimposes them to superimpose the map. Generate. In the following, the superimposed map is also treated as a kind of environmental information. Further, the environmental information is not limited to the grid-shaped map information as described above, and may be any information indicating the position and speed of the object.

また、環境情報が示す物体の速度については、移動物体地図のようにあらわに速度を示す場合に限らず、固定物体地図のように物体が固定物体であるという情報が付与されていることにより、間接的に速度がゼロであることを示すものを含む。 In addition, the velocity of the object indicated by the environmental information is not limited to the case where the velocity is clearly indicated as in the moving object map, but the information that the object is a fixed object is given as in the fixed object map. Includes those that indirectly indicate that the velocity is zero.

また、上記において、地図生成システム200は、固定物体地図と移動物体地図とをばらばらに出力し、環境情報取得部310がそれらを重畳し、重畳地図を生成するようにしたが、地図生成システム200が重畳地図を生成し、環境情報取得部310は、地図生成システム200が生成した重畳地図を環境情報として取得するようにしてもよい。 Further, in the above, the map generation system 200 outputs the fixed object map and the moving object map separately, and the environmental information acquisition unit 310 superimposes them to generate a superposed map. However, the map generation system 200 Generates a superimposed map, and the environmental information acquisition unit 310 may acquire the superimposed map generated by the map generation system 200 as environmental information.

流線生成部320は、環境情報に基づき、物体の移動の流れを示す流線を生成するものである。ここで、流線とは流体力学における厳密な意味での流線に限らず、流跡線や流脈線等、その他物体の移動の流れを示す曲線または直線を含むものとする。すなわち、ここでの流線とは、複数の物体を巨視的に見たときの移動経路を意味する。 The streamline generation unit 320 generates a streamline indicating the flow of movement of an object based on environmental information. Here, the streamline is not limited to the streamline in the strict sense in fluid mechanics, but includes a curve or a straight line indicating the flow of movement of other objects such as a streamline and a streamline. That is, the streamline here means a movement path when a plurality of objects are viewed macroscopically.

移動経路取得部330は、自律移動体1000が移動する移動経路を取得するものであり、第一移動経路取得部331及び第二移動経路取得部332を備える。 The movement route acquisition unit 330 acquires a movement route to which the autonomous mobile body 1000 moves, and includes a first movement route acquisition unit 331 and a second movement route acquisition unit 332.

第一移動経路取得部331は、自律移動体の目的地までの移動経路である第一移動経路を取得するものである。ここで、第一移動経路とは、自律移動体1000の移動経路を設定する処理における初期設定としての移動経路である。 The first movement route acquisition unit 331 acquires the first movement route, which is the movement route to the destination of the autonomous moving body. Here, the first movement route is a movement route as an initial setting in the process of setting the movement route of the autonomous mobile body 1000.

第二移動経路取得部332は、後述する交差判定部340が流線と第一移動経路が交差すると判定した場合、第一移動経路を修正した第二移動経路を生成し、第二移動経路を自律移動体1000の移動経路として設定するものである。また、第二移動経路取得部332は、交差判定部340が流線と第一移動経路が交差しないと判定した場合、第一移動経路をそのまま自律移動体1000の移動経路として設定する。 When the intersection determination unit 340, which will be described later, determines that the streamline and the first movement route intersect, the second movement route acquisition unit 332 generates a second movement route modified from the first movement route, and sets the second movement route. It is set as a movement path of the autonomous mobile body 1000. Further, when the intersection determination unit 340 determines that the streamline and the first movement route do not intersect, the second movement route acquisition unit 332 sets the first movement route as the movement route of the autonomous mobile body 1000 as it is.

また、実施の形態1において、第二移動経路取得部332は、交差判定部340が流線と第一移動経路が交差すると判定した場合、第二移動経路の少なくとも一部が流線に合流するように、第一移動経路を修正することにより第二移動経路を生成する。 Further, in the first embodiment, when the intersection determination unit 340 determines that the streamline and the first movement route intersect, the second movement route acquisition unit 332 merges at least a part of the second movement route with the streamline. As described above, the second movement route is generated by modifying the first movement route.

交差判定部340は、流線生成部320が生成した流線と第一移動経路取得部331が取得した第一移動経路が交差するかを判定するものである。交差判定部340は、流線と第一移動経路が交差するか否かの判定結果を第二移動経路取得部332に出力する。 The intersection determination unit 340 determines whether the streamline generated by the streamline generation unit 320 intersects with the first movement path acquired by the first movement route acquisition unit 331. The intersection determination unit 340 outputs a determination result as to whether or not the streamline and the first movement route intersect to the second movement route acquisition unit 332.

また、実施の形態1において、交差判定部340は、流線と第一移動経路が交差する場合、流線と移動経路の交差点の位置を特定し、第二移動経路取得部332は、交差点の位置に基づき、第二移動経路と流線が合流する合流点の位置を決定する。 Further, in the first embodiment, when the streamline and the first movement path intersect, the intersection determination unit 340 specifies the position of the intersection of the streamline and the movement path, and the second movement path acquisition unit 332 determines the position of the intersection. Based on the position, the position of the confluence where the second movement path and the streamline meet is determined.

また、実施の形態1において、第二移動経路取得部332は、合流点に加え、自律移動体1000が流線から離脱する離脱点の位置と、第一移動経路に復帰する復帰点の位置を決定する。 Further, in the first embodiment, in addition to the merging point, the second movement route acquisition unit 332 determines the position of the departure point at which the autonomous moving body 1000 leaves the streamline and the position of the return point at which the autonomous moving body 1000 returns to the first movement path. decide.

また、実施の形態1において、流線生成部320は、環境情報に基づき、流線上の物体の密度を算出し、第二移動経路取得部332は、交差点の位置と物体の密度に基づき、合流点の位置を決定する。 Further, in the first embodiment, the streamline generation unit 320 calculates the density of objects on the streamline based on the environmental information, and the second movement path acquisition unit 332 merges based on the position of the intersection and the density of the objects. Determine the position of the point.

また、実施の形態1において、流線生成部320は、環境情報が示す物体の位置と物体の速度とに基づき、物体の移動の流れの流速を示すベクトル場を生成し、ベクトル場に基づき流線を生成する。 Further, in the first embodiment, the streamline generation unit 320 generates a vector field indicating the flow velocity of the moving flow of the object based on the position of the object and the velocity of the object indicated by the environmental information, and flows based on the vector field. Generate a line.

以上のように、経路生成システム300は構成される。 As described above, the route generation system 300 is configured.

次に、実施の形態1に係る自律移動体1000のハードウェア構成について説明する。
図5は、実施の形態1に係る自律移動体1000のハードウェア構成図である。
Next, the hardware configuration of the autonomous mobile body 1000 according to the first embodiment will be described.
FIG. 5 is a hardware configuration diagram of the autonomous mobile body 1000 according to the first embodiment.

図5に示したハードウェアには、CPU(Central Processing Unit)等の処理装置10001、ROM(Read OnlyMemory)やハードディスク等の記憶装置10002、センサーインターフェース10003、表示インターフェース10004、設定インターフェース10005、アクチュエータインターフェース10006、外界センサー10007、GNSS受信機10008、ロータリエンコーダ10009、液晶ディスプレイ10010、タッチパネル10011、駆動装置10012を備える。 The hardware shown in FIG. 5 includes a processing device 10001 such as a CPU (Central Processing Unit), a storage device 10002 such as a ROM (Read OnlyMemory) and a hard disk, a sensor interface 1003, a display interface 1004, a setting interface 10005, and an actuator interface 10006. , GNSS receiver 10087, rotary encoder 10009, liquid crystal display 10010, touch panel 10011, and drive device 10012.

図1に示した地図生成システム200、経路生成システム300、及び走行制御システム400の各機能は、記憶装置10002に記憶されたプログラムが処理装置10001で実行されることにより実現される。また、各機能を実現する方法は、上記したハードウェアとプログラムの組み合わせに限らず、処理装置にプログラムをインプリメントしたLSI(Large Scale IntegratedCircuit)のような、ハードウェア単体で実現するようにしてもよいし、一部の機能を専用のハードウェアで実現し、一部を処理装置とプログラムの組み合わせで実現するようにしてもよい。 Each function of the map generation system 200, the route generation system 300, and the travel control system 400 shown in FIG. 1 is realized by executing the program stored in the storage device 10002 on the processing device 10001. Further, the method of realizing each function is not limited to the combination of the hardware and the program described above, and may be realized by the hardware alone such as an LSI (Large Scale Integrated Circuit) in which the program is implemented in the processing device. However, some functions may be realized by dedicated hardware, and some may be realized by a combination of a processing device and a program.

また、地図生成システム200の外界検知部210は、外界センサー10007により実現され、衛星信号受信部220は、GNSS受信機10008により実現される。また、インターフェースシステム100の表示部120は液晶ディスプレイ10010及びタッチパネル10011により実現され、受付部130は、タッチパネル10011により実現され、駆動システム500の駆動部510は、駆動装置10012により実現され、フィードバック部520はロータリエンコーダ10009により実現される。
以上のように、実施の形態1に係る自律移動体1000は構成される。
Further, the outside world detection unit 210 of the map generation system 200 is realized by the outside world sensor 10007, and the satellite signal reception unit 220 is realized by the GNSS receiver 10048. Further, the display unit 120 of the interface system 100 is realized by the liquid crystal display 10010 and the touch panel 10011, the reception unit 130 is realized by the touch panel 10011, the drive unit 510 of the drive system 500 is realized by the drive device 10012, and the feedback unit 520. Is realized by the rotary encoder 10009.
As described above, the autonomous mobile body 1000 according to the first embodiment is configured.

次に、実施の形態1に係る自律移動体1000の動作について説明する。
図6は、実施の形態1に係る自律移動体1000の動作を示すフローチャートである。
ここで、経路生成システム300の動作が経路生成方法に対応し、経路生成システム300の動作をコンピュータに実行させるプログラムが経路生成プログラムに対応する。また、「部」は「工程」に適宜読み替えてもよい。
Next, the operation of the autonomous mobile body 1000 according to the first embodiment will be described.
FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the autonomous mobile body 1000 according to the first embodiment.
Here, the operation of the route generation system 300 corresponds to the route generation method, and the program that causes the computer to execute the operation of the route generation system 300 corresponds to the route generation program. Further, "part" may be appropriately read as "process".

まず、ステップS1において、地図生成システム200は、自律移動体1000周囲の物体の位置を示す環境情報を生成する。 First, in step S1, the map generation system 200 generates environmental information indicating the positions of objects around the autonomous moving body 1000.

次に、ステップS2において、環境情報取得部310は、ステップS1で生成された環境情報を取得し、取得した環境情報に基づいて、流線生成部320が、物体の流れを示す流線を生成する。 Next, in step S2, the environmental information acquisition unit 310 acquires the environmental information generated in step S1, and the streamline generation unit 320 generates a streamline indicating the flow of the object based on the acquired environmental information. do.

次に、ステップS3において、移動経路取得部330は、ステップS2で生成した流線に基づき、自律移動体1000の移動経路を取得し、取得した移動経路を自律移動体1000の移動経路として設定する。 Next, in step S3, the movement route acquisition unit 330 acquires the movement route of the autonomous mobile body 1000 based on the streamline generated in step S2, and sets the acquired movement route as the movement route of the autonomous mobile body 1000. ..

次に、ステップS4において、走行制御システム400は、ステップS3で設定された移動経路に基づき自律移動体1000の制御量を算出する。 Next, in step S4, the travel control system 400 calculates the control amount of the autonomous mobile body 1000 based on the movement route set in step S3.

最後に、ステップS5において、駆動システム500は、ステップS4で算出した制御量に基づき、自律移動体1000を駆動する。 Finally, in step S5, the drive system 500 drives the autonomous mobile body 1000 based on the control amount calculated in step S4.

ここで、ステップS2の流線生成処理の詳細について図7を用いて説明する。図7は、流線生成処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 Here, the details of the streamline generation process in step S2 will be described with reference to FIG. 7. FIG. 7 is a flowchart for explaining the details of the streamline generation process.

まず、ステップS201において、環境情報取得部310は、地図生成システム200から固定物体地図MAP(fix,new)及び移動物体地図MAP(float,new)を取得し、重畳地図を生成することにより環境情報を取得する。 First, in step S201, the environmental information acquisition unit 310 acquires the fixed object map MAP (fix, new) and the moving object map MAP (float, new) from the map generation system 200, and generates environmental information by generating a superimposed map. To get.

次に、ステップS202において、流線生成部320は、環境情報から物体の流れの流速を示すベクトル場を生成する。より具体的には、流線生成部320は、移動物体、固定物体、出入口とそれぞれ異なる属性の地図情報について、それぞれの属性に応じた方法でグリッドの格子点状にベクトルを生成し、グリッドマップの全格子点についてベクトルを生成したものをベクトル場として出力する。 Next, in step S202, the streamline generation unit 320 generates a vector field indicating the flow velocity of the flow of the object from the environmental information. More specifically, the streamline generation unit 320 generates a vector in the grid point shape of the grid for map information of different attributes such as a moving object, a fixed object, and an entrance / exit by a method according to each attribute, and a grid map. The vector generated for all the grid points of is output as a vector field.

流線生成部320がベクトル場を生成する処理の具体例について、図8を用いて説明する。 A specific example of the process in which the streamline generation unit 320 generates a vector field will be described with reference to FIG.

図8はグリッド上に表現された移動物体OB2、固定物体OB3から格子点上にベクトルを作成する方法を示しており、流線生成部320は、移動物体OB2は保有する速度ベクトルを移動物体OB2が入るグリッドの4隅に生成する。また、流線生成部320は、固定物体OB3について、斥力の表現として、固定物体OB3が入るグリッドの4隅から放射状にベクトルを生成する。 FIG. 8 shows a method of creating a vector on a grid point from a moving object OB2 and a fixed object OB3 expressed on a grid, and the streamline generation unit 320 uses a velocity vector held by the moving object OB2 as a moving object OB2. Is generated at the four corners of the grid that contains. Further, the streamline generation unit 320 generates a vector radially from the four corners of the grid in which the fixed object OB3 is inserted as an expression of the repulsive force of the fixed object OB3.

図9は移動物体OB4と移動物体OB5、及び固定物体OB6と固定物体OB7がそれぞれ隣接するグリッドに存在する場合のベクトルを生成する方法を示しており、流線生成部320は、移動物体、または、固定物体同士に挟まれる格子点ではベクトルを合成し、合成したベクトルの本数で合成ベクトルの大きさを割ったものをその格子点のベクトルとして生成する。 FIG. 9 shows a method of generating a vector when the moving object OB4 and the moving object OB5, and the fixed object OB6 and the fixed object OB7 are present in adjacent grids, and the streamline generating unit 320 shows the moving object or the moving object or the fixed object OB7. , Vectors are synthesized at grid points sandwiched between fixed objects, and the size of the composite vector is divided by the number of composite vectors to generate the vector of the grid points.

図10は移動物体OB8と移動物体OB9、及び固定物体OB10と固定物体OB11がそれぞれ隣接するグリッドに存在し、かつ移動物体OB8と固定物体OB11が隣接するグリッドが存在する場合のベクトルを作成する方法を示しており、移動物体同士、または、固定物体同士、または、移動物体OB8と固定物体OB11の両方に挟まれる格子点ではベクトルを合成し、合成したベクトルの本数で合成ベクトルの大きさを割ったものをその格子点のベクトルとして作成する。 FIG. 10 shows a method of creating a vector when a moving object OB8 and a moving object OB9, and a fixed object OB10 and a fixed object OB11 exist in adjacent grids, and a moving object OB8 and a fixed object OB11 exist in an adjacent grid. At the grid points between moving objects, between fixed objects, or between moving objects OB8 and fixed objects OB11, vectors are combined, and the size of the combined vector is divided by the number of combined vectors. Is created as a vector of the grid points.

図11は出入口GA1を設定した場合のベクトルを作成する方法を示している。出入口GA1は両端の点に対して出口か入口かの情報を付与されており、その情報をもとに下記の数式1により2次元位置pのポテンシャルf(p)を計算する。 FIG. 11 shows a method of creating a vector when the doorway GA1 is set. The entrance / exit GA1 is given information on whether it is an exit or an entrance to the points at both ends, and based on that information, the potential f (p) of the two-dimensional position p is calculated by the following mathematical formula 1.

Figure 0007004475000001
Figure 0007004475000001

数式1では、ポテンシャルを2次元正規分布で表現しており、出入口が入口のときにk>0、出口のときにk<0とし、両端の点の位置をもとに平均μで出入口の中心位置、共分散Σで出入口の方向を示している。図6dの一点鎖線による楕円は等ポテンシャル線を示しており、等ポテンシャル線上では勾配の大きさが等しくなる。勾配∇f(p)は下記の数式2により計算する。 In Equation 1, the potential is expressed by a two-dimensional normal distribution. When the entrance / exit is the entrance, k> 0, when the entrance / exit is the exit, k <0, and the average μ is the center of the entrance / exit based on the positions of the points at both ends. The position and covariance Σ indicate the direction of the entrance / exit. The ellipse formed by the alternate long and short dash line in FIG. 6d indicates an equipotential line, and the magnitudes of the gradients are equal on the equipotential line. The gradient ∇f (p) is calculated by the following formula 2.

Figure 0007004475000002
Figure 0007004475000002

ここでΔpは2次元位置pの微小変位であり、グリッド幅を目安に設定する。出入口によるベクトル場は、格子点の座標をpとして、数式2に基づいて算出される勾配ベクトルとして生成される。出入口によるベクトル場は固定物体地図MAP(fix,new)と移動物体地図MAP(float,new)の範囲で作成された流線を各地図の範囲外(外界センサ22の検知範囲外)まで外挿する際に使用される。 Here, Δp is a minute displacement of the two-dimensional position p, and the grid width is set as a guide. The vector field by the entrance / exit is generated as a gradient vector calculated based on Equation 2 with the coordinates of the lattice points as p. The vector field by the entrance / exit extrapolates the streamlines created in the range of the fixed object map MAP (fix, new) and the moving object map MAP (float, new) to the outside of each map range (outside the detection range of the outside world sensor 22). Used when doing.

図7に戻り、流線生成処理の続きについて説明する。
ステップS203において、流線生成部320は、ベクトル場から流線を生成する。流線生成部320がベクトル場から流線を生成する処理の具体例について、図12から図15を用いて説明する。流線生成部320は、流体粒子をグリッド上に置き、ベクトル場から力を受け時間発展した結果描かれる移動軌跡を流線として算出する。
Returning to FIG. 7, the continuation of the streamline generation process will be described.
In step S203, the streamline generation unit 320 generates a streamline from the vector field. A specific example of the process in which the streamline generation unit 320 generates a streamline from the vector field will be described with reference to FIGS. 12 to 15. The streamline generation unit 320 calculates the movement locus drawn as a result of placing the fluid particles on the grid, receiving a force from the vector field and evolving with time, as a streamline.

図12はベクトル場のあるグリッド内での流体粒子VP1の軌跡の演算を模式的に説明している。 FIG. 12 schematically illustrates the calculation of the trajectory of the fluid particle VP1 in a grid with a vector field.

グリッドは左下点から時計回りに、(x,y)、(x,yj+1)、(xi+1,yj+1)、(xi+1,y)の4つの格子点で囲まれており、各格子点はそれぞれ(vi,j,wi,j)、(vi,J+1,wi,j+1)、(vi+1,j+1,wi+1,j+1)、(vi+1,j,wi+1,j)のベクトルを持つ。なおxi+1=x+Δx、yi+1=y+Δyの関係がある。The grid is surrounded by four grid points (x i + 1, y j + 1 ), (x i + 1 , y j + 1 ), (x i + 1, y j +) clockwise from the lower left point. , Each grid point is (vi , j , wi , j ), (vi , J + 1 , wi , j + 1 ), (vi + 1, j + 1 , wi + 1, j + 1 ), (vi + 1, j , wi + 1 ). , J ) has a vector. It should be noted that there is a relationship of x i + 1 = x i + Δx and y i + 1 = y i + Δ y.

流線生成部320は、時刻tに流体粒子VP1を位置p(t)=(x(t),y(t))に置き、次の時刻t+1の流体粒子VP1の位置p(t+1)と速度v(t)を算出する。 The streamline generation unit 320 places the fluid particle VP1 at the position p (t) = (x (t), y (t)) at the time t, and the position p (t + 1) and the velocity of the fluid particle VP1 at the next time t + 1. Calculate v (t).

位置p(t)に置かれた流体粒子VP1が受ける力は各格子点のベクトルに係数を掛けたものの総和であり、格子点(x,y)のベクトルに掛ける係数ki,j=(ai,j,bi,j)は数式3により計算する。The force received by the fluid particle VP1 placed at the position p (t) is the sum of the vectors of the grid points multiplied by the coefficients, and the coefficients ki , j = multiplied by the vectors of the grid points (x i , y j ). (A i, j , bi , j ) is calculated by the formula 3.

Figure 0007004475000003
Figure 0007004475000003

図12において、位置p(t)は格子点(xi+1,y)に最も近く、格子点(x,yj+1)から最も離れていることから、数式3では、ベクトル(vi+1,j,wi+1,j)の作用が最も大きくなるよう係数ki+1,jは最も大きな値となり、ベクトル(vi,j+1,wi,j+1)の作用が最も小さくなるよう係数ki,j+1は最も小さな値となることが分かる。In FIG. 12, since the position p (t) is closest to the grid point (x i + 1 , y j ) and farthest from the grid point (x i + 1, y j + 1 ), the vector (vi + 1, j ) is shown in Equation 3. , Wi + 1, j ) has the largest coefficient ki + 1, j so that the action is the largest, and the vector (vi , j + 1 , wi , j + 1 ) has the smallest coefficient ki 1, j + 1 so that the action is the smallest. It turns out that it is a small value.

以上を踏まえ、流線生成部320は、位置p(t+1)=(x(t+1),y(t+1))、速度ベクトルv(t)=(v(t),v(t))を数式4から数式7を用いて計算する。Based on the above, the streamline generation unit 320 sets the position p (t + 1) = (x (t + 1), y (t + 1)) and the velocity vector v (t) = (v x (t), v y (t)). Calculation is performed using formulas 4 to 7.

Figure 0007004475000004
Figure 0007004475000004

Figure 0007004475000005
Figure 0007004475000005

Figure 0007004475000006
Figure 0007004475000006

Figure 0007004475000007
Figure 0007004475000007

図12においては時刻tから時刻t+2までは流体粒子VP1が同一グリッド内を移動しているが、時刻t+3からは流体粒子VP1が隣接するグリッドに移動しているため、そのグリッドを囲む格子点に対応した数値に数式3から数式5を置き換える必要がある。この計算は流体粒子VP1がベクトル場の領域外に出る、または、ベクトル場の中での移動量が閾値以下の大きさになるまで繰り返し行う。以上により、流線SL1(流体粒子の移動軌跡)は複数の経由点からなるウェイポイントとして表現される。 In FIG. 12, the fluid particle VP1 moves in the same grid from the time t to the time t + 2, but since the fluid particle VP1 moves to the adjacent grid from the time t + 3, it becomes a grid point surrounding the grid. It is necessary to replace the equations 3 to 5 with the corresponding numerical values. This calculation is repeated until the fluid particle VP1 goes out of the region of the vector field or the amount of movement in the vector field becomes a magnitude equal to or less than the threshold value. As described above, the streamline SL1 (movement locus of fluid particles) is expressed as a waypoint composed of a plurality of waypoints.

図13から図15は、流線生成部320が適切な分布で複数の流線を作成するための流体粒子の配置方法の一例を模式的に説明している。 13 to 15 schematically illustrate an example of a method of arranging fluid particles for the streamline generation unit 320 to create a plurality of streamlines with an appropriate distribution.

図13は左下点から時計回りに、(x,y)、(x,y)、(x,y)、(x,y)の4つの格子点に囲まれた領域を持つx軸5グリッド、y軸5グリッドの領域に複数の流体粒子VP2,VP3を初期地点に置いたものを示している。なお、図12と同様にxi+1=x+Δx、yj+1=y+Δy (i=1,…,6,j=1,…,6)の関係がある。FIG. 13 is surrounded by four grid points (x 1 , y 1 ), (x 1 , y 6 ), (x 6 , y 6 ), and (x 6 , y 1 ) clockwise from the lower left point. It shows the one in which a plurality of fluid particles VP2 and VP3 are placed at the initial points in the regions of the x-axis 5 grid and the y-axis 5 grid having regions. As in FIG. 12, there is a relationship of x i + 1 = x i + Δx, y j + 1 = y j + Δy (i = 1, ..., 6, j = 1, ..., 6).

この初期地点は設定された領域の境界線上の格子点で、かつ、ベクトルが設定された領域の内側を向いている場合に配置される。つまり、境界線x=xではベクトルがxの正方向の成分を持つ格子点、境界線y=yではベクトルがyの正方向の成分を持つ格子点、境界線x=xではベクトルがxの負方向の成分を持つ格子点、境界線y=yではベクトルがyの負方向の成分を持つ格子点である。This initial point is arranged when it is a grid point on the boundary line of the set area and the vector faces the inside of the set area. That is, at the boundary line x = x1, the grid point where the vector has a positive component of x, at the boundary line y = y1, the grid point where the vector has the positive component of y, and at the boundary line x = x6 , the vector. Is a grid point having a negative component of x, and at the boundary line y = y 6 , the vector is a grid point having a negative component of y.

図14は配置した流体粒子VP2のベクトル場の作用による移動軌跡SL2と、削除された流体粒子VP3を示している。流体粒子の移動軌跡の計算は図12で示した通りである。配置した流体粒子VP3は別の配置した流体粒子VP2による移動軌跡SL2が近傍を通過する場合に削除する。この近傍とは、格子点(x,y)における(x-Δx/2)≦x≦(x+Δx/2)、かつ、(y-Δy/2)≦y≦(y+Δy/2)の範囲である。FIG. 14 shows the movement locus SL2 due to the action of the vector field of the arranged fluid particle VP2 and the deleted fluid particle VP3. The calculation of the movement locus of the fluid particles is as shown in FIG. The arranged fluid particle VP3 is deleted when the movement locus SL2 by another arranged fluid particle VP2 passes in the vicinity. This neighborhood means (x i − Δx / 2) ≦ x ≦ (x i + Δx / 2) at the grid point (x i , y j ) and (y j − Δ y / 2) ≦ y ≦ (y j ). It is in the range of + Δy / 2).

図15は流体粒子の初期地点の配置を境界線からベクトル場の中心に近い格子点に1グリッド狭めた直線上とし、図13及び図14と同様の処理を行った結果を示している。つまりこの例では、流体粒子VP4を配置する直線はx=x、y=y、x=x、y=yとしている。このとき、既に移動軌跡SL2が引かれているため、あらかじめ流体粒子を配置する条件として、近傍を移動軌跡が通過しないことを加えることで配置した流体粒子を後で削除する手間を省略することが出来る。このように流体粒子を配置する直線を徐々に狭めていき、ベクトル場の中心に到達したところで処理を終えると、ベクトル場の全領域に流線を引くことが可能となる。求めた流線はLi,jと符号を付す。i,jは流体粒子の初期地点のx軸、y軸それぞれのインデックスとしている。FIG. 15 shows the results of performing the same processing as in FIGS. 13 and 14 with the arrangement of the initial points of the fluid particles on a straight line narrowed by one grid from the boundary line to the grid point near the center of the vector field. That is, in this example, the straight lines on which the fluid particles VP4 are arranged are x = x 2 , y = y 2 , x = x 5 , and y = y 5 . At this time, since the movement locus SL2 has already been drawn, as a condition for arranging the fluid particles in advance, it is possible to omit the trouble of deleting the arranged fluid particles later by adding that the movement locus does not pass in the vicinity. I can. When the straight line in which the fluid particles are arranged is gradually narrowed in this way and the processing is completed when the center of the vector field is reached, it becomes possible to draw a streamline in the entire region of the vector field. The obtained streamlines are labeled with Li and j . i and j are indexes of the x-axis and y-axis of the initial point of the fluid particle.

なお、今回のベクトル場の例では正方形の領域を示しているが、長方形や多角形の領域を用いてもよい。例えば、長方形のグリッドの場合、流体粒子を配置する直線で囲まれる四角形は長辺の方を先に狭め、その四角形が正方形になったときに上記と同様の処理を行えばよい。 In this example of the vector field, a square area is shown, but a rectangular or polygonal area may be used. For example, in the case of a rectangular grid, the quadrangle surrounded by the straight line on which the fluid particles are arranged may be narrowed on the long side first, and when the quadrangle becomes a square, the same processing as described above may be performed.

また、上記では、グリッドとして2次元のグリッドを例にとって説明したが、ドローン等上下方向にも移動する自律移動体の経路生成を行う場合には、3次元グリッドを用いて上記と同様の処理を行い、流線を生成すればよい。 Further, in the above, a two-dimensional grid has been described as an example as a grid, but when generating a route of an autonomous moving body that moves in the vertical direction such as a drone, the same processing as above is performed using the three-dimensional grid. Just do it and generate a streamline.

図7に戻り、流線生成処理の続きについて説明する。
流線生成部320は、最後に、ステップS204において、環境情報に基づき、流線上の物体密度を算出する。図16を用いて、流線生成部320が流線上の物体密度を算出する処理の具体例について説明する。
Returning to FIG. 7, the continuation of the streamline generation process will be described.
Finally, in step S204, the streamline generation unit 320 calculates the object density on the streamline based on the environmental information. A specific example of the process in which the streamline generation unit 320 calculates the object density on the streamline will be described with reference to FIG.

図16は、流線生成部320が、ステップS204において流体粒子の移動軌跡として求まるある1つの流線上の物体の密度を示す線密度分布グラフを生成する処理の具体例を示している。 FIG. 16 shows a specific example of a process in which the streamline generation unit 320 generates a linear density distribution graph showing the density of an object on a certain streamline obtained as a movement locus of a fluid particle in step S204.

図16aは時刻t=T前後の流体粒子の移動軌跡SL2(流線Li,j)と移動物体地図MAP(float,new)が示す移動物体の分布を示している。この図16aを用いて時刻tにおける流体粒子の位置p(T)=(x(T),y(T))における密度ρ(T)の計算手順を示す。FIG. 16a shows the distribution of moving objects shown by the moving locus SL2 (streamline Li , j ) of the fluid particles before and after time t = T and the moving object map MAP (float, new). FIG. 16a shows a procedure for calculating the density ρ (T) at the position p (T) = (x (T), y (T)) of the fluid particle at time t.

位置p(T)は(x,y)を左下の格子点とするグリッドGk,lの中にあることがわかる。このグリッド及びその周囲近傍に移動物体が含まれるグリッドは、Gk,l-1、Gk+1,l-1、Gk+1,l、Gk-1,l+1の4つである。位置p(T)からグリッドGk,l-1の中心位置へのベクトルをrk,l-1とすると、その大きさ|rk,l-1|は以下の数式8で計算される。It can be seen that the position p (T) is in the grid G k, l having (x k , y l ) as the lower left grid point. There are four grids including moving objects in the vicinity of this grid and its surroundings: G k, l-1 , G k + 1, l-1 , G k + 1, l , and G k-1, l + 1 . Assuming that the vector from the position p (T) to the center position of the grid G k, l-1 is rk , l-1 , the magnitude | rk , l-1 | is calculated by the following formula 8.

Figure 0007004475000008
Figure 0007004475000008

これは位置p(T)からグリッドGk,l-1の中心位置までの距離である。この距離を他の移動物体が含まれるグリッドでも同様に計算することで、位置p(T)における密度ρ(T)を以下の式で計算する。This is the distance from the position p (T) to the center position of the grids Gk and l-1 . By calculating this distance in the same way for a grid containing other moving objects, the density ρ (T) at the position p (T) is calculated by the following formula.

Figure 0007004475000009
Figure 0007004475000009

ここで距離の関数f(|r|)は、f(|r|)=|r|等、|r|≧0において、正でありかつ単調に増加する関数とする。つまり位置p(T)における密度ρ(T)は近くに移動物体が多くあるほど大きな値を取るようになっている。なお範囲を周囲近傍と区切っているのは計算コストを減らすためであり、処理負荷に余裕がある場合は拡大したり区切りをなくしたりしても距離が遠い移動物体ほど密度ρ(T)に与える影響は小さくなるため問題はない。 Here, the distance function f (| r |) is a function that is positive and monotonically increases at | r | ≧ 0, such as f (| r |) = | r |. That is, the density ρ (T) at the position p (T) takes a larger value as there are more moving objects nearby. The reason why the range is separated from the surrounding neighborhood is to reduce the calculation cost. There is no problem because the effect is small.

図16bは流線Li,jに沿って(x,y)から移動した距離l(t)を縦軸、密度ρ(t)を横軸に取った線密度グラフを示している。距離l(t)は時刻tにおける流線Li,jに沿って(x,y)から移動した距離であり、以下の数式10で計算する。FIG. 16b shows a linear density graph in which the distance l (t) moved from ( xi , y j ) along the streamlines Li , j is taken on the vertical axis and the density ρ (t) is taken on the horizontal axis. The distance l (t) is the distance traveled from (xi i , y j ) along the streamlines Li i, j at time t, and is calculated by the following equation 10.

Figure 0007004475000010
Figure 0007004475000010

なお流線Li,jの初期地点を(x,y)=(x(0),y(0))としている。以上の手順で、流線Li,jにおいて各時刻tにおける(l(t),ρ(t))をプロットすることで流線Li,j上の移動物体の密度を表現する線密度グラフが求まる。以上、物体の流れに関する情報は、流線Li,jと線密度グラフの2つの組合せで表現される。
以上で、流線生成部320は流線生成処理を終了する。
The initial points of the streamlines L i and j are set to (x i , y j ) = (x (0), y (0)). In the above procedure, a linear density graph expressing the density of moving objects on streamlines Lii and j by plotting (l (t), ρ (t)) at each time t on streamlines Lii and j. Is sought. As described above, the information regarding the flow of the object is represented by the combination of the streamlines Li and j and the linear density graph.
With the above, the streamline generation unit 320 ends the streamline generation process.

次に、ステップS3の移動経路取得処理の詳細について図17を用いて説明する。図17は、移動経路取得処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 Next, the details of the movement route acquisition process in step S3 will be described with reference to FIG. FIG. 17 is a flowchart for explaining the details of the movement route acquisition process.

まず、ステップS301において、第一移動経路取得部331は、移動経路が既に設定されているかを判定する。ここで、移動経路が既に設定されている場合は、ステップS302に進み、設定されていない場合は、ステップS303に進む。 First, in step S301, the first movement route acquisition unit 331 determines whether or not the movement route has already been set. Here, if the movement route is already set, the process proceeds to step S302, and if it is not set, the process proceeds to step S303.

ステップS302に進んだ場合、第一移動経路取得部331は、地図生成システム200から固定物体地図MAP(fix,new)を取得し、取得した固定物体地図MAP(fix,new)に変更が無いかを判定する。ここで、変更が無いと判定した場合、第一移動経路取得部331は、既に設定されている移動経路を第一移動経路として取得し、ステップS304に進む。一方、固定物体地図MAP(fix,new)に変更があると判定した場合、ステップS303に進む。 When the process proceeds to step S302, the first movement route acquisition unit 331 acquires the fixed object map MAP (fix, new) from the map generation system 200, and is there any change in the acquired fixed object map MAP (fix, new)? Is determined. Here, if it is determined that there is no change, the first movement route acquisition unit 331 acquires the already set movement route as the first movement route, and proceeds to step S304. On the other hand, if it is determined that there is a change in the fixed object map MAP (fix, new), the process proceeds to step S303.

ステップS303に進んだ場合、第一移動経路取得部331は、固定物体地図MAP(fix,new)に基づき、現在位置から目的地までの移動経路を算出し、算出した移動経路を第一移動経路として取得する。すなわち、ここでの第一移動経路は、固定物体の位置に基づいて生成された移動経路である。 When proceeding to step S303, the first movement route acquisition unit 331 calculates the movement route from the current position to the destination based on the fixed object map MAP (fix, new), and uses the calculated movement route as the first movement route. Get as. That is, the first movement path here is a movement path generated based on the position of the fixed object.

また、第一移動経路取得部331は、ステップS303で生成した第一移動経路を記憶する。 Further, the first movement route acquisition unit 331 stores the first movement route generated in step S303.

次に、ステップS304において、交差判定部340は、自律移動体1000が物体の流れに合流済みか否かを判定する。例えば、合流済みか否かの判定は、合流している場合「1」、合流していない場合「0」とするようなフラグを保持しておき、そのフラグの値を判定することによりなされる。 Next, in step S304, the intersection determination unit 340 determines whether or not the autonomous moving body 1000 has already joined the flow of the object. For example, it is determined whether or not the merging has been completed by holding a flag such that "1" is set when the merging is performed and "0" is set when the merging is not performed, and the value of the flag is determined. ..

ここで、交差判定部340は、自律移動体1000が物体の流れに合流済みであると判定した場合、ステップS305に進み、合流済みでないと判定した場合、ステップS306に進む。 Here, the intersection determination unit 340 proceeds to step S305 when it is determined that the autonomous moving body 1000 has already merged with the flow of the object, and proceeds to step S306 when it is determined that the autonomous moving body 1000 has not merged.

ステップS305に進んだ場合、交差判定部340は、第一移動経路と流線が交差するか否かを判定する。交差判定部340が、第一移動経路と流線が交差すると判定した場合、ステップS307に進み、交差しないと判定した場合、第二移動経路取得部332は第一移動経路を最終出力としての移動経路として設定し、動作を終了する。 When the process proceeds to step S305, the intersection determination unit 340 determines whether or not the first movement path and the streamline intersect. If the intersection determination unit 340 determines that the first movement route and the streamline intersect, the process proceeds to step S307, and if it is determined that the intersection does not occur, the second movement route acquisition unit 332 moves with the first movement route as the final output. Set as a route and end the operation.

第一移動経路のm個の経由点をp(i)=(x(i),y(i)) (i=1,…,m)、流線のn個の経由点をp(j)=(x(j),y(j)) (j=1,…,n)としたとき、第一移動経路で隣接する経由点p(i)とp(i+1)が結ぶ線分と、流線で隣接する経由点p(j)とp(j+1)が結ぶ線分の交差判定は以下の数式11から数式15を用いて計算される。The m waypoints of the first movement path are p 1 (i) = (x 1 (i), y 1 (i)) (i = 1, ..., M), and the n waypoints of the streamline are p. When 2 (j) = (x 2 (j), y 2 (j)) (j = 1, ..., N), the waypoints p 1 (i) and p 1 (i + 1) adjacent to each other in the first movement route. The intersection determination of the line segment connected by) and the line segment connected by the streamline adjacent transit points p 2 (j) and p 2 (j + 1) is calculated using the following equations 11 to 15.

Figure 0007004475000011
Figure 0007004475000011

Figure 0007004475000012
Figure 0007004475000012

Figure 0007004475000013
Figure 0007004475000013

Figure 0007004475000014
Figure 0007004475000014

Figure 0007004475000015
Figure 0007004475000015

数式11から数式15について、i=1,…,m-1及びj=1,…,n-1のiとjすべての組合せで演算し、判定式である数式15が1つでもTrueのとき、第一移動経路と流線は交差すると判定される。交差点をp=(x,y)としたとき、α、α、x、yは数式16から数式19により計算される。When formulas 11 to 15 are calculated with all combinations of i = 1, ..., m-1 and j = 1, ..., N-1 i and j, and even one formula 15 as a judgment formula is True. , It is determined that the first movement path and the streamline intersect. When the intersection is pc = (x c , y c ), α 1 , α 2 , x c , y c are calculated by equations 16 to 19.

Figure 0007004475000016
Figure 0007004475000016

Figure 0007004475000017
Figure 0007004475000017

Figure 0007004475000018
Figure 0007004475000018

Figure 0007004475000019
Figure 0007004475000019

ステップS307に進んだ場合、第二移動経路取得部332は、第一移動経路を修正した第二移動経路を生成し、生成した第二移動経路を最終的な出力としての移動経路として設定し、動作を終了する。より具体的には、第二移動経路取得部332は、第一移動経路から一度離れ、流線に合流するための合流点と合流点までの経路である合流経路と、流線から離れるための離脱点と第一移動経路に再び復帰するための復帰点と離脱点から復帰点の間の復帰経路を演算することで、第二移動経路を生成する。 When the process proceeds to step S307, the second movement route acquisition unit 332 generates a second movement route obtained by modifying the first movement route, sets the generated second movement route as the movement route as the final output, and sets the generated second movement route. End the operation. More specifically, the second movement path acquisition unit 332 separates from the first movement path once, joins the merging point for merging with the streamline, and the merging path which is a path to the merging point, and for leaving the streamline. The second movement path is generated by calculating the return point between the departure point and the return point and the return point for returning to the first movement path again.

一方、ステップS304からステップS306に進んだ場合、交差判定部340は、第一移動経路が合流済みの流線と交差するか判定する。これは、移動物体は人間である場合が多く、流れは時間の経過により変化する可能性があるためである。ここで、交差の判定方法はS305と同様であり、交差判定部340が、第一移動経路が合流済みの流線と交差すると判定した場合、ステップS308に進み、交差しないと判定した場合、ステップS309に進む。 On the other hand, when the process proceeds from step S304 to step S306, the intersection determination unit 340 determines whether the first movement path intersects the merged streamline. This is because moving objects are often humans and the flow can change over time. Here, the method of determining the intersection is the same as that of S305. If the intersection determination unit 340 determines that the first movement path intersects the streamline that has already merged, the process proceeds to step S308, and if it is determined that the intersection does not intersect, the step Proceed to S309.

ステップS308に進んだ場合、第二移動経路取得部332は、合流済みの流線に基づき第一移動経路を修正し、第二移動経路を生成する。この処理は図18に示したフローチャートにおけるステップS404からステップS406を合流済みの流線にのみ適用して計算する。そして、第二移動経路取得部350は、生成した第二移動経路を自律移動体1000の移動経路として設定し、動作を終了する。 When the process proceeds to step S308, the second movement route acquisition unit 332 corrects the first movement route based on the merged streamline and generates the second movement route. This process is calculated by applying steps S404 to S406 in the flowchart shown in FIG. 18 only to the merged streamlines. Then, the second movement route acquisition unit 350 sets the generated second movement route as the movement route of the autonomous mobile body 1000, and ends the operation.

ステップS309に進んだ場合、第二移動経路取得部350は、第一移動経路に復帰する復帰経路を第二移動経路の一部として生成する。この処理も図18に示したフローチャートにおけるステップS404からステップS406を合流済みの流線にのみ適用して計算する点はステップS308と同様であるが、最初に離脱点の候補を自律移動体1000の現在位置Pegoにする点が異なる。 When the process proceeds to step S309, the second movement route acquisition unit 350 generates a return route returning to the first movement route as a part of the second movement route. This process is also the same as in step S308 in that steps S404 to S406 in the flowchart shown in FIG. 18 are applied only to the merged streamlines to calculate, but the candidate for the departure point is first selected for the autonomous mobile body 1000. The difference is that the current position is Pego.

以上で経路生成システム300は経路取得処理を終了するが、ステップS307で第二移動経路取得部350が第二移動経路を生成する処理の更なる詳細について、図18を用いて説明する。図18は、第二移動経路取得部332が第二移動経路を生成する処理の詳細を説明するためのフローチャートである。 The route generation system 300 ends the route acquisition process, and further details of the process in which the second movement route acquisition unit 350 generates the second movement route in step S307 will be described with reference to FIG. FIG. 18 is a flowchart for explaining the details of the process in which the second movement route acquisition unit 332 generates the second movement route.

まず、ステップS401で第二移動経路取得部350は、1つの流線が持つ複数の経由点に対して自律移動体1000の拘束条件および固定物体の位置を考慮した合流経路を第二移動経路の一部として生成する。 First, in step S401, the second movement path acquisition unit 350 sets a confluence path in consideration of the constraint condition of the autonomous moving body 1000 and the position of the fixed object for a plurality of waypoints of one streamline. Generate as part.

図19は、第二移動経路取得部332がステップS401において、自律移動体1000の自己位置Pegoまたは第一移動経路TR1の経由点p(i) (i=τ,τ+1)から、流線SL3の経由点p(j) (j=T,…,T+5)それぞれに対して合流経路を演算する方法の一例を模式的に説明している。FIG. 19 shows the streamline SL3 from the waypoint p1 (i) (i = τ, τ + 1 ) of the self-positioning Pego of the autonomous mobile body 1000 or the first movement path TR1 in step S401 by the second movement route acquisition unit 332. An example of a method of calculating a merging route for each of the waypoints p 2 (j) (j = T, ..., T + 5) is schematically described.

自律移動体1000は駆動部510の出力上限などによる物理的な制約や、人が乗っている場合には、急旋回すると気分を害するといった積載物への衝撃を許容値に収める制御上の制約を持っている。また、自律移動体1000と流線SL3との間に固定物体OB12がある場合には、固定物体OB12を回避しながら、流線SL3に対する合流する必要がある。 The autonomous mobile body 1000 has physical restrictions due to the output upper limit of the drive unit 510, and control restrictions that allow the impact on the load to be within the allowable value, such as being offended when a sharp turn is made when a person is on board. have. Further, when there is a fixed object OB12 between the autonomous moving body 1000 and the streamline SL3, it is necessary to join the streamline SL3 while avoiding the fixed object OB12.

ここで、図19における合流経路CR1、CR2、CR3は、自律移動体1000の旋回半径の最小値をrminとしたとき、流線SL3の経由点までを旋回半径rminによる右左折と直線のみで構成することによって上記の物理的な制約を満たしている。Here, in the merging paths CR1, CR2, and CR3 in FIG. 19, when the minimum value of the turning radius of the autonomous moving body 1000 is r min , only a straight line and a right / left turn with a turning radius r min up to the waypoint of the streamline SL3. By configuring with, the above physical restrictions are satisfied.

経由点p(T)、p(T+1)、p(T+2)には、自律移動体1000の現在位置Pegoから合流経路CR1を引いている。一方、経由点p(T+3)においては自律移動体1000の現在位置Pegoから合流経路CR2を引くと、固定物体OB12に接触することがわかる。そこで第一移動経路TR1の経由点p(i)を、p(τ)、p(τ+1)と1つずつ交差点IP1に近づけていき、固定物体OB12を回避し、かつ自律移動体1000の制約条件を満たす経路を探索する。経由点p(T+3)より交差点IP1に近い経由点p(T+4)、p(T+5)への合流経路CR3は、経由点p(τ+1)から演算する。At the waypoints p 2 (T), p 2 (T + 1), and p 2 (T + 2), the confluence path CR1 is drawn from the current position Pego of the autonomous mobile body 1000. On the other hand, at the waypoint p2 ( T + 3), it can be seen that when the merging path CR2 is drawn from the current position Pego of the autonomous mobile body 1000, it comes into contact with the fixed object OB12. Therefore, the waypoint p 1 (i) of the first movement path TR1 is brought closer to the intersection IP1 one by one with p 1 (τ) and p 1 (τ + 1) to avoid the fixed object OB12 and the autonomous moving body 1000. Search for a route that satisfies the constraint conditions of. The confluence route CR3 to the waypoints p2 (T + 4 ) and p2 ( T + 5) closer to the intersection IP1 than the waypoint p2 (T + 3) is calculated from the waypoint p1 (τ + 1 ).

なお上記の合流経路の演算は流線SL3の全ての経由点に対して行っても良いが、経由点が多い場合には自律移動体1000を中心とした一定半径内にある経由点などに限定しても良い。 The above calculation of the merging route may be performed for all the waypoints of the streamline SL3, but if there are many waypoints, it is limited to the waypoints within a certain radius around the autonomous mobile body 1000. You may.

図18に戻り、第二移動経路生成処理の続きについて説明する。
次に、ステップS402で、第二移動経路取得部332は、ステップS401で生成した各経由点への合流経路をもとに合流に最適な経由点を合流点として選択する
Returning to FIG. 18, the continuation of the second movement route generation process will be described.
Next, in step S402, the second movement route acquisition unit 332 selects the optimum waypoint for merging as the merging point based on the merging route to each waying point generated in step S401.

図20は、第二移動経路取得部332が、図19に対応する流線SL3の経由点から最適な合流点CP1を選択する方法の一例を模式的に説明している。
最適な合流点CP1は、自律移動体1000の現在位置から流線SL3の経由点までの距離d(t)の関数で示す合流点CP1の遠さに対する移動コストC=f(d(t))、交差点IP1から流線SL3の経由点までの距離d(t)の関数で示す交差点IP1までの離脱にかけて良い余裕の少なさに対する離脱コストC=f(d(t))、図16に示した流線上の密度ρ(t)と、経由点に到着するまでの密度ρ(t)の移動を考慮するための経由点までの距離d(t)の2変数関数で示す物体の流れの密な部分への合流しにくさに対する密度コストC=f(ρ(t),d(t))を各経由点p(t)について計算し、これらの総コストCallが最小となる点として計算される。
FIG. 20 schematically illustrates an example of a method in which the second movement route acquisition unit 332 selects the optimum confluence point CP1 from the waypoints of the streamline SL3 corresponding to FIG.
The optimum confluence point CP1 is the movement cost C m = fm ( dm ) with respect to the distance of the confluence point CP1 indicated by the function of the distance dm ( t ) from the current position of the autonomous moving body 1000 to the waypoint of the streamline SL3. (T)), The distance from the intersection IP1 to the waypoint of the streamline SL3 de (t) The departure cost C e = f e ( t) for the small margin for leaving the intersection IP1. )), Two variables of the density ρ ( t ) on the streamline shown in FIG. 16 and the distance dm (t) to the waypoint for considering the movement of the density ρ (t) until reaching the waypoint. The density cost C d = f d (ρ ( t ), dm (t)) for the difficulty of joining the dense part of the flow of the object shown by the function is calculated for each waypoint p 2 (t), and these are calculated. It is calculated as the point where the total cost of Call is minimized.

図20のグラフは各コストの関数が引数に対して単調に増加する場合を示しており、移動コストは自律移動体1000の現在位置への最近傍点を最低コスト点に左右に増加し、離脱コストは交差点IP1から遠ざかるほど低くなり、密度コストは流線によって異なることがわかる。なお、横軸である距離l(t)は数式10で計算されるものを使用している。 The graph of FIG. 20 shows the case where the function of each cost increases monotonically with respect to the argument, and the movement cost increases left and right from the nearest point to the current position of the autonomous moving body 1000 to the lowest cost point, and the withdrawal cost. Is lower as the distance from the intersection IP1 increases, and it can be seen that the density cost varies depending on the streamline. The distance l (t) on the horizontal axis is calculated by the formula 10.

そして、上記のコストの総和Callを数式20により計算する。Then, the total cost Call is calculated by the formula 20.

Figure 0007004475000020
Figure 0007004475000020

ここでk、k、kは各コストに対する重みである。図20の総コストのグラフでは経由点p(T+2)が最も総コストが低いことからこの点を合流点CP1とする。Here, km, ke, and k d are weights for each cost. In the graph of the total cost in FIG. 20, the waypoint p2 (T + 2 ) has the lowest total cost, so this point is designated as the confluence point CP1.

図18に戻り、第二移動経路生成処理の続きについて説明する。
次に、ステップS403において、第二移動経路取得部332は、流線上の流速の大きさ|v(t)|や物体密度ρ(t)から自律移動体1000が流れの中で対岸に移動するためにかかる距離を計算して離脱点を計算する。合流点から離脱点までの距離l(|v(t)|,ρ(t))は、一般的に速度の大きさ|v(t)|及び密度ρ(t)のそれぞれに対して単調に増加する関数として表される。離脱点は、合流点から流線上を距離l(|v(t)|,ρ(t))だけ移動した場所、またはそれ以上移動した場所にある流線の経由点に配置する。
Returning to FIG. 18, the continuation of the second movement route generation process will be described.
Next, in step S403, the second movement path acquisition unit 332 moves the autonomous moving body 1000 to the opposite bank in the flow from the magnitude | v (t) | of the flow velocity on the streamline and the object density ρ (t). Calculate the distance it takes to calculate the departure point. The distance le (| v (t) |, ρ (t)) from the confluence to the departure point is generally monotonous with respect to the magnitude of velocity | v (t) | and the density ρ (t). Represented as a function that increases to. The departure point is arranged at the waypoint of the streamline at the place where the distance le (| v (t) |, ρ (t)) has moved from the confluence on the streamline, or at the place where the distance has moved further.

次に、ステップS404において、第二移動経路取得部332は、第一移動経路が持つ複数の経由点に対して自律移動体1000の拘束条件および固定物体の位置を考慮した復帰点と復帰経路を演算する。ここで、復帰経路は第二移動経路の一部である。 Next, in step S404, the second movement path acquisition unit 332 determines the return point and the return path in consideration of the constraint condition of the autonomous moving body 1000 and the position of the fixed object with respect to the plurality of waypoints of the first movement path. Calculate. Here, the return route is a part of the second movement route.

次に、ステップS405において、第二移動経路取得部332は、ステップS404で演算した復帰経路が固定物体などに阻まれずに移動できる場合は、次のループについて演算を行い、移動できない場合はステップS406に進む。 Next, in step S405, the second movement path acquisition unit 332 performs an operation on the next loop if the return path calculated in step S404 can move without being blocked by a fixed object or the like, and step S406 if the return path cannot be moved. Proceed to.

次に、ステップS406において、第二移動経路取得部332は、ステップS403で演算した離脱点を流線上で交差点の方向に移動させる。この際、流線上の経由点を新たな離脱点として選択してもよいし、一定の移動距離を設定して経由点の間の点を新たな離脱点として選択してもよい。 Next, in step S406, the second movement route acquisition unit 332 moves the departure point calculated in step S403 in the direction of the intersection on the streamline. At this time, a waypoint on the streamline may be selected as a new departure point, or a point between the waypoints may be selected as a new departure point by setting a certain moving distance.

ここで新たな離脱点を交差点に近づける理由としては、交差点は固定物体を避けて移動することが可能である第一移動経路上に存在しており、固定物体を避けられる経路を作成できる可能性が高くなるためである。 The reason why the new departure point is brought closer to the intersection here is that the intersection exists on the first movement path that can avoid the fixed object, and there is a possibility that a path that can avoid the fixed object can be created. Is high.

図21及び図22は、S404からステップS406において、第二移動経路取得部332が、離脱点から第一移動経路の経由点p(i) (i=τ′,…τ′+2)それぞれに対して復帰経路RR1の候補を演算し、移動できる復帰経路RR1の候補があるまで離脱点を調整する方法の一例を模式的に説明している。これは例えば入口付近に人の流れがあり、流れから早く出ると入口の構造物(固定物体OB13)にぶつかってしまう場合などを想定している。21 and 22 show that in step S406 from S404, the second movement route acquisition unit 332 is located at each of the waypoints p 1 (i) (i = τ', ... τ'+ 2) from the departure point to the first movement route. On the other hand, an example of a method of calculating a candidate for the return path RR1 and adjusting the departure point until there is a candidate for the return path RR1 that can be moved is schematically described. This assumes, for example, a case where there is a flow of people near the entrance and if the person exits the flow early, the person collides with the structure (fixed object OB13) at the entrance.

図21の状況は、離脱点をWP1とし、ステップS404にて復帰点の候補としては交差点IP2から最も近い第一移動経路TR2の経由点p(τ′)を選択し、続いてp(τ′+1)を選択して、ステップS401の合流経路の計算と同様に復帰経路RR1の計算をしているが、全ての経路が固定物体OB13に妨げられているため、ステップS405の判定によりステップS406に遷移する。In the situation of FIG. 21, the departure point is WP1, and in step S404, the waypoint p1 (τ') of the first movement path TR2 closest to the intersection IP2 is selected as a candidate for the return point , and then p1 (. τ'+ 1) is selected and the return path RR1 is calculated in the same manner as the calculation of the merging path in step S401, but since all the paths are obstructed by the fixed object OB13, the step is determined by step S405. Transition to S406.

図22では、ステップS406に遷移した結果として、交差点IP2に近い流線SL3上の経由点を新たな離脱点WP2として設定している。そしてステップS404にて、交差点IP2から最も近い第一移動経路TR2の経由点p(τ′)を復帰点とした復帰経路RR3を演算し、これが移動可能であるため、この流線に対する移動経路の修正処理を終了し、次の流線に対する処理に移る。In FIG. 22, as a result of the transition to step S406, a waypoint on the streamline SL3 near the intersection IP2 is set as a new departure point WP2. Then, in step S404, the return path RR3 with the waypoint p 1 (τ') of the first movement path TR2 closest to the intersection IP2 as the return point is calculated, and since this is movable, the movement path for this streamline is calculated. Finish the correction process of and move to the process for the next streamline.

第二移動経路取得部332は、交差する流線の数だけステップS401からステップS406までのループを回したら第二移動経路の演算を終了し、まだその数に達していない場合は次の交差する流線に対してステップS401から演算を行う。このように、交差する流線の分だけ存在する、合流点、合流経路、離脱点、復帰経路、復帰点の算出を繰り返すことにより、第一移動経路を修正した第二移動経路を生成し、自律移動体1000の移動経路として設定する。
以上で、第二移動経路取得部332は、第二移動経路生成処理を終了する。
The second movement route acquisition unit 332 ends the calculation of the second movement route after rotating the loop from step S401 to step S406 by the number of intersecting streamlines, and if the number has not been reached yet, the next intersection occurs. The operation is performed from step S401 on the streamline. In this way, by repeating the calculation of the merging point, the merging route, the departure point, the return route, and the return point, which exist as many as the intersecting streamlines, the second movement route obtained by modifying the first movement route is generated. It is set as the movement path of the autonomous moving body 1000.
With the above, the second movement route acquisition unit 332 ends the second movement route generation process.

以上のような動作により、実施の形態1に係る経路生成システム300は、自律移動体の移動経路が物体の流線と交差する場合に、事前に移動経路を修正するので、より適切に自律移動体の移動経路を設定することができる。例えば、事前に流れに応じて経路を修正することで流れを通過する時間に余裕を持たせることが可能であり、流れが強い場合、つまり流れを形成する移動体の速度が速かったり密度が大きかったりする場合においても、移動体の流れを乱しにくく、かつ、立ち往生することなく目的地に向かうことが可能となる。 By the above operation, the route generation system 300 according to the first embodiment corrects the movement route in advance when the movement route of the autonomous moving body intersects the streamline of the object, so that the autonomous movement is more appropriate. You can set the movement route of your body. For example, it is possible to allow time to pass through the flow by modifying the path according to the flow in advance, and when the flow is strong, that is, the speed or density of the moving body forming the flow is high. Even in such a case, it is possible to go to the destination without disturbing the flow of the moving body and without getting stuck.

また、実施の形態1において、第二移動経路取得部332は、交差判定部340が流線と第一移動経路が交差すると判定した場合、第二移動経路の少なくとも一部が流線に合流するように、第一移動経路を修正することにより第二移動経路を生成するようにしたので、物体の流れに逆らわないスムーズな移動が可能な移動経路を生成することができる。 Further, in the first embodiment, when the intersection determination unit 340 determines that the streamline and the first movement path intersect, the second movement route acquisition unit 332 merges at least a part of the second movement path with the streamline. As described above, since the second movement path is generated by modifying the first movement path, it is possible to generate a movement path capable of smooth movement that does not go against the flow of the object.

また、実施の形態1において、交差判定部340は、流線と第一移動経路が交差する場合、流線と移動経路の交差点の位置を特定し、第二移動経路取得部332は、交差点の位置に基づき、第二移動経路と流線が合流する合流点の位置を決定するようにしたので、流線と第一移動経路の位置に応じて、より適切な第二移動経路を生成することができる。 Further, in the first embodiment, when the streamline and the first movement path intersect, the intersection determination unit 340 specifies the position of the intersection of the streamline and the movement path, and the second movement path acquisition unit 332 determines the position of the intersection. Since the position of the confluence where the second movement path and the streamline meet is determined based on the position, a more appropriate second movement path should be generated according to the position of the streamline and the first movement path. Can be done.

また、実施の形態1において、第二移動経路取得部332は、合流点に加え、自律移動体1000が流線から離脱する離脱点の位置と、第一移動経路に復帰する復帰点の位置を決定するようにしたので、自律移動体1000が物体の流れに沿って移動するままにならず、目的地に迅速に到達することができる移動経路を生成することができる。 Further, in the first embodiment, in addition to the confluence point, the second movement route acquisition unit 332 determines the position of the departure point where the autonomous moving body 1000 leaves the streamline and the position of the return point where the autonomous moving body 1000 returns to the first movement path. Since the determination is made, the autonomous moving body 1000 does not remain moving along the flow of the object, and it is possible to generate a moving path capable of quickly reaching the destination.

また、実施の形態1において、流線生成部320は、環境情報に基づき、流線上の物体の密度を算出し、第二移動経路取得部332は、交差点の位置と物体の密度に基づき、合流点の位置を決定するようにしたので、物体が存在する位置の偏りに応じて、より適切に移動経路を生成することができる。 Further, in the first embodiment, the streamline generation unit 320 calculates the density of objects on the streamline based on the environmental information, and the second movement route acquisition unit 332 merges based on the position of the intersection and the density of the objects. Since the position of the point is determined, the movement path can be generated more appropriately according to the bias of the position where the object exists.

また、実施の形態1において、流線生成部320は、環境情報が示す物体の位置と物体の速度とに基づき、物体の移動の流れの流速を示すベクトル場を生成し、ベクトル場に基づき流線を生成するようにしたので、自律移動体1000が実際の物体の速度に対応し、かつ移動物体が自然と固定物体を回避した経路を取ることを可能にしている。 Further, in the first embodiment, the streamline generation unit 320 generates a vector field indicating the flow velocity of the moving flow of the object based on the position of the object and the velocity of the object indicated by the environmental information, and flows based on the vector field. Since the line is generated, the autonomous moving body 1000 corresponds to the velocity of the actual object, and the moving object naturally takes a path avoiding the fixed object.

また、実施の形態1において、自律移動体1000は、上記の経路生成システムと、第二移動経路取得部332が設定した移動経路に基づき、自律移動体1000の制御量を算出し、制御量を示す制御信号を出力する走行制御システム400と、走行制御システム400から受信した制御信号に基づき自律移動体1000を駆動する駆動システム500と、を備えるようにしたので、自律移動体1000は、複数の物体が自律移動体1000の移動経路を将来的に遮る場合でも、事前に移動経路を修正し、修正した移動経路に基づき移動することにより、適切な移動を行うことができる。 Further, in the first embodiment, the autonomous moving body 1000 calculates the control amount of the autonomous moving body 1000 based on the above-mentioned route generation system and the movement path set by the second movement route acquisition unit 332, and determines the control amount. Since the traveling control system 400 that outputs the indicated control signal and the driving system 500 that drives the autonomous moving body 1000 based on the control signal received from the traveling control system 400 are provided, the autonomous moving body 1000 has a plurality of autonomous moving bodies 1000. Even if an object obstructs the movement path of the autonomous moving body 1000 in the future, it is possible to perform appropriate movement by modifying the movement path in advance and moving based on the corrected movement path.

ここで、変形例について説明する。
上記において、ステップS2の流線生成処理は、ステップS3の経路取得処理の前に行うようにしたが、流線の生成は、第一移動経路と流線が交差するかの判定までに行えばよいので、第一移動経路の取得と並行して行うようにしてもよい。
Here, a modified example will be described.
In the above, the streamline generation process in step S2 is performed before the route acquisition process in step S3, but the streamline generation is performed until it is determined whether the first movement path and the streamline intersect. Therefore, it may be performed in parallel with the acquisition of the first movement route.

上記において、地図生成システム200や経路生成システム300は自律移動体1000の内部に含まれるように構成したが、必ずしも自律移動体1000内部に備える必要は無く、自律移動体1000の外部にあり、自律移動体1000と通信などによる手段で情報の送受信を行っても良い。 In the above, the map generation system 200 and the route generation system 300 are configured to be included inside the autonomous mobile body 1000, but they do not necessarily have to be provided inside the autonomous mobile body 1000, but are outside the autonomous mobile body 1000 and are autonomous. Information may be transmitted and received by means such as communication with the mobile body 1000.

上記において、出入口の位置にポテンシャルを設けて検知範囲外のベクトル場を作成することで流線を外挿する方法について説明したが、外挿方法としては検知範囲外のベクトル場を記憶してある過去の同条件(時刻、曜日など)のベクトル場を用いたり、単純に流線の先端の方向に直線を伸ばしたりしても良い。 In the above, the method of extrapolating the streamline by creating a vector field outside the detection range by providing a potential at the position of the entrance / exit has been described, but as the extrapolation method, the vector field outside the detection range is stored. The vector field under the same conditions in the past (time, day, etc.) may be used, or a straight line may be simply extended in the direction of the tip of the streamline.

実施の形態2.
実施の形態1に係る流線生成部320は、流速を示すベクトル場から流線を作成するようにしたが、実施の形態2では、流れを構成する複数の移動物体を速度ベクトルの方向で分類し、方向が一致する移動物体の位置分布から回帰を行って生成した多項式や回帰木などの回帰モデルを用いて、流線を生成する方法について説明する。
Embodiment 2.
The streamline generation unit 320 according to the first embodiment creates a streamline from a vector field indicating a flow velocity, but in the second embodiment, a plurality of moving objects constituting the flow are classified in the direction of the velocity vector. Then, a method of generating a streamline will be described using a regression model such as a polynomial or a regression tree generated by performing regression from the position distribution of moving objects having the same direction.

図23は、実施の形態2に係る自律移動体2000の構成を示す構成図であり、図24は、実施の形態2に係る経路生成システム2300の構成を示す構成図である。 FIG. 23 is a configuration diagram showing the configuration of the autonomous mobile body 2000 according to the second embodiment, and FIG. 24 is a configuration diagram showing the configuration of the route generation system 2300 according to the second embodiment.

実施の形態1との相違点を中心に説明し、実施の形態1と同様の構成については、適宜説明を省略する。 The differences from the first embodiment will be mainly described, and the description of the same configuration as that of the first embodiment will be omitted as appropriate.

図25を用いて、実施の形態2に係る流線生成部2320が、流線を生成する動作について説明する。 The operation of the streamline generation unit 2320 according to the second embodiment to generate streamlines will be described with reference to FIG. 25.

まず、ステップS501で、流線生成部2320は、移動物体を、移動物体の速度ベクトルの方向により分類して複数のクラスタC(i)を作成する。このときクラスタC(i)は少なくとも2つ以上の移動物体を含むこととする。 First, in step S501, the streamline generation unit 2320 classifies moving objects according to the direction of the velocity vector of the moving objects to create a plurality of clusters C (i). At this time, the cluster C (i) is assumed to include at least two or more moving objects.

次に、流線生成部2320は、移動物体を角度範囲で分類したクラスタC(i)の個数NだけステップS502及びステップS503の処理を行うループ処理を開始する。 Next, the streamline generation unit 2320 starts a loop process in which the processes of steps S502 and S503 are performed by the number N of the clusters C (i) in which the moving objects are classified by the angle range.

次に、ステップS502で、流線生成部2320は、移動物体の位置分布を用いて指定したモデルに対する回帰演算を行い、クラスタC(i)の角度範囲から一方向に決定した流線を求める。回帰の手法としては一般的な最小二乗法、RANSAC(RANdom SAmple Consensus)、回帰木など複数の方法があり、1つの方法を選択してもよいし、複数の方法を選択し最も移動物体の位置分布に対する分散が少ない方法を選択してもよい。 Next, in step S502, the streamline generation unit 2320 performs a regression operation on the specified model using the position distribution of the moving object, and obtains a streamline determined in one direction from the angle range of the cluster C (i). There are multiple regression methods such as general least squares method, RANSAC (RANdom Sample Consensus), and regression tree, and one method may be selected, or multiple methods may be selected and the position of the most moving object. A method with less variance to the distribution may be selected.

次に、ステップS503で、流線生成部2320は、ステップS502で生成した流線からの距離が所定の閾値以内の範囲に存在し、かつ流線とのなす角が所定の閾値未満である移動物体を流線に属すると判定し、それ以外の移動物体は流線に属さないと判定する。 Next, in step S503, the streamline generation unit 2320 moves so that the distance from the streamline generated in step S502 is within a predetermined threshold value and the angle formed with the streamline is less than the predetermined threshold value. It is determined that the object belongs to the streamline, and the other moving objects do not belong to the streamline.

また、流線生成部2320は、線に属さないと判定されている移動物体の個数が所定の閾値以上であるかを判定し、流線に属さないと判定されている移動物体の個数が閾値以上である場合は次のループに遷移し、閾値未満である場合はステップS504へ遷移する。 Further, the streamline generation unit 2320 determines whether the number of moving objects determined not to belong to the line is equal to or greater than a predetermined threshold value, and the number of moving objects determined not to belong to the streamline is the threshold value. If it is the above, it transitions to the next loop, and if it is less than the threshold value, it transitions to step S504.

流線生成部2320は、クラスタC(i)の個数NだけステップS502からステップS503までのループを回したら、流線生成処理を終了し、まだその数に達していない場合は次のクラスタC(i+1)に対してステップS502から演算を行う。 The streamline generation unit 2320 completes the streamline generation process after rotating the loop from step S502 to step S503 by the number N of the clusters C (i), and if the number has not been reached yet, the next cluster C ( The calculation is performed from step S502 for i + 1).

図26から図29を用いて、実施の形態2に係る流線生成部2320の動作の具体例について説明する。 A specific example of the operation of the streamline generation unit 2320 according to the second embodiment will be described with reference to FIGS. 26 to 29.

図26は、ステップS501において、流線生成部2320が、移動物体地図MAP(float,new)を用いて、0°≦θ<90°、90°≦θ<180°、180°≦θ<270°、270°≦θ<360°の計4つの角度範囲による分類を行う方法を示している。ここで、角度範囲0°≦θ<90°、90°≦θ<180°、180°≦θ<270°によるクラスタC(1)、C(2)、C(3)を作成しているが、角度範囲270°≦θ<360°によるクラスタは属する移動物体の個数が1個のため作成していない。実施の形態2では、角度を重複させていないが、角度範囲は重複を許し、同じ移動物体が複数のクラスタに含まれていても良い。また実施の形態2では角度範囲を指定する形式になっているが、教師なし学習手法によるクラスタリングを用いてもよい。 In FIG. 26, in step S501, the streamline generation unit 2320 uses a moving object map MAP (float, new) to 0 ° ≤ θ <90 °, 90 ° ≤ θ <180 °, 180 ° ≤ θ <270. A method of classifying by a total of four angle ranges of °, 270 ° ≤ θ <360 ° is shown. Here, the clusters C (1), C (2), and C (3) having an angle range of 0 ° ≤ θ <90 °, 90 ° ≤ θ <180 °, and 180 ° ≤ θ <270 ° are created. , The cluster with the angle range 270 ° ≤ θ <360 ° is not created because the number of moving objects to which it belongs is one. In the second embodiment, the angles are not overlapped, but the angle range allows the overlap, and the same moving object may be included in a plurality of clusters. Further, in the second embodiment, the angle range is specified, but clustering by an unsupervised learning method may be used.

図27及び図28は、ステップS502とステップS503において、クラスタC(2)の移動物体に対して2つの流線を回帰演算により作成する方法を示している。 27 and 28 show a method of creating two streamlines by regression operation for a moving object of cluster C (2) in steps S502 and S503.

図27において、流線生成部2320は、RANSAC手法により3点を選択し、2次関数にフィッティングさせることで1回目の回帰演算を行っている。ここで、クラスタC(2)の角度範囲が90°≦θ<180°であることから、流線生成部2320は、2次関数によりフィッティングされている範囲でx方向に負、y方向に正である方向を流線SL4の方向として決定している。 In FIG. 27, the streamline generation unit 2320 performs the first regression operation by selecting three points by the RANSAC method and fitting them into a quadratic function. Here, since the angle range of the cluster C (2) is 90 ° ≦ θ <180 °, the streamline generator 2320 is negative in the x direction and positive in the y direction in the range fitted by the quadratic function. Is determined as the direction of the streamline SL4.

図28において、流線生成部2320は、1回目の回帰演算で得られた流線SL4に属する移動物体を、流線SL4と移動物体との距離、及び流線SL4の方向と移動物体の速度ベクトルの方向とのなす角に基づき、移動物体が流線に属するか判定している。ここで、1回目の流線SL4に属すると判定された移動物体は白塗りで示している。そして、流線生成部2320は、さらに残る移動物体に対して2回目の回帰演算を1回目と同様に行い、2つ目の流線SL5を生成する。 In FIG. 28, the streamline generation unit 2320 uses the moving object belonging to the streamline SL4 obtained in the first regression calculation as the distance between the streamline SL4 and the moving object, the direction of the streamline SL4, and the speed of the moving object. Based on the angle formed by the direction of the vector, it is determined whether the moving object belongs to the streamline. Here, the moving object determined to belong to the first streamline SL4 is shown in white. Then, the streamline generation unit 2320 performs the second regression calculation on the remaining moving object in the same manner as the first time, and generates the second streamline SL5.

図29は、ステップS502とステップS503において、あるクラスタに対して、流線を生成しない場合を示している。 FIG. 29 shows a case where streamlines are not generated for a certain cluster in steps S502 and S503.

クラスタC(3)に含まれる移動物体は移動物体OB14と移動物体OB15の2個のみであるため線形回帰しか適用できない。このときステップS502において、流線生成部2320は、クラスタC(3)の角度範囲である180°≦θ<270°の方向に近いx方向に正、y方向に負である方向を流線SL6の方向と決定する。しかし、ステップS503において、流線SL6に対して2つの移動物体の距離が0であることは自明であるが、図示する通り流線SL6の方向と移動物体OB14,OB15の速度ベクトルの方向とのなす角は90°近く開いており、2つの移動物体OB14,OB15は、流線SL5に属さない。そして、流線生成部2320は、属する移動物体が存在しない流線SL5を消去する。 Since there are only two moving objects included in the cluster C (3), the moving object OB14 and the moving object OB15, only linear regression can be applied. At this time, in step S502, the streamline generation unit 2320 is the streamline SL6 in the direction positive in the x direction and negative in the y direction close to the direction of 180 ° ≦ θ <270 °, which is the angle range of the cluster C (3). Determine the direction of. However, in step S503, it is obvious that the distance between the two moving objects is 0 with respect to the streamline SL6, but as shown in the figure, the direction of the streamline SL6 and the direction of the velocity vectors of the moving objects OB14 and OB15. The angle between them is open by nearly 90 °, and the two moving objects OB14 and OB15 do not belong to the streamline SL5. Then, the streamline generation unit 2320 erases the streamline SL5 to which the moving object to which the streamline belongs does not exist.

その他の構成については、実施の形態1に係る経路生成システム300及び自律移動体1000の構成と同様であるので、説明を省略する。また、実施の形態1で説明した変形例は、実施の形態2にも適用可能である。 Other configurations are the same as the configurations of the route generation system 300 and the autonomous mobile body 1000 according to the first embodiment, and thus the description thereof will be omitted. Further, the modification described in the first embodiment can also be applied to the second embodiment.

実施の形態2に係る流線生成部2320は、環境情報が示す物体の位置と物体の速度とに基づき、物体を少なくとも2つ以上含むクラスタを生成し、クラスタに含まれる物体の位置に基づいた回帰演算により流線を生成するようにしたので、自律移動体1000が流線に合流する際に個別の移動物体の影響を受けにくく修正が少ない経路を取ることが可能となる。 The streamline generation unit 2320 according to the second embodiment generates a cluster containing at least two or more objects based on the position of the object and the speed of the object indicated by the environmental information, and is based on the position of the object included in the cluster. Since the streamline is generated by the regression calculation, when the autonomous moving body 1000 joins the streamline, it is possible to take a route that is not easily affected by individual moving objects and has few corrections.

本開示に係る経路生成システムは、自律的に移動する車両やロボットに搭載するのに適している。 The route generation system according to the present disclosure is suitable for mounting on an autonomously moving vehicle or robot.

1000,2000 自律移動体、100,2100 インターフェースシステム、200,2200 地図生成システム、300,2300 経路生成システム、400,2400 走行制御システム、500,2500 駆動システム、110 通信部、120 表示部、130 受付部、210 外界検知部、220 衛星信号受信部、230 環境地図生成部、240 自己位置推定部、310,2310 環境情報取得部、320,2320 流線生成部、330,2330 移動経路取得部、331,2331 第一移動経路取得部、332,2332 第二移動経路取得部、340,2340 交差判定部、410 経路追従演算部、420 衝突回避判断部、430 移動制御部、510 駆動部、520 フィードバック部、10001 処理装置、10002 記憶装置、10003 センサーインターフェース、10004 表示インターフェース、10005 設定インターフェース、10006 アクチュエータインターフェース、10007 外界センサー、10008 GNSS受信機、10009 ロータリエンコーダ、10010 液晶ディスプレイ、10011 タッチパネル、10012 駆動装置。 1000, 2000 autonomous mobile body, 100, 2100 interface system, 200, 2200 map generation system, 300, 2300 route generation system, 400, 2400 driving control system, 500, 2500 drive system, 110 communication unit, 120 display unit, 130 reception Unit, 210 External world detection unit, 220 satellite signal reception unit, 230 environment map generation unit, 240 self-position estimation unit, 310, 2310 environment information acquisition unit, 320, 2320 streamline generation unit, 330, 2330 movement route acquisition unit, 331 , 2331 1st movement route acquisition unit, 332, 2332 Second movement route acquisition unit, 340, 2340 intersection determination unit, 410 route tracking calculation unit, 420 collision avoidance determination unit, 430 movement control unit, 510 drive unit, 520 feedback unit , 10001 processing device, 10002 storage device, 10003 sensor interface, 10004 display interface, 10005 setting interface, 10006 actuator interface, 10007 external sensor, 10008 GNSS receiver, 10009 rotary encoder, 10010 liquid crystal display, 10011 touch panel, 10012 drive device.

Claims (9)

自律移動体の周囲に存在する物体の位置と前記物体の速度とを示す環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記環境情報に基づき、前記物体の移動の流れを示す流線を生成する流線生成部と、
前記自律移動体の目的地までの移動経路である第一移動経路を取得する第一移動経路取得部と、
前記流線と前記第一移動経路が交差するかを判定する交差判定部と、
前記交差判定部が前記流線と前記第一移動経路が交差すると判定した場合、前記第一移動経路を修正した第二移動経路を生成し、前記第二移動経路を前記自律移動体の移動経路として設定する第二移動経路取得部と、
を備え、
前記第二移動経路取得部は、前記交差判定部が前記流線と前記第一移動経路が交差すると判定した場合、前記第二移動経路の少なくとも一部が前記流線に合流するように、前記第一移動経路を修正することにより前記第二移動経路を生成し、
前記交差判定部は、前記流線と前記第一移動経路が交差する場合、前記流線と前記移動経路の交差点の位置を特定し、
前記第二移動経路取得部は、前記交差点の位置に基づき、前記第二移動経路と前記流線が合流する合流点の位置を決定する経路生成システム。
An environmental information acquisition unit that acquires environmental information indicating the position of an object existing around an autonomous moving body and the speed of the object, and
Based on the environmental information, a streamline generator that generates a streamline indicating the flow of movement of the object, and a streamline generator.
The first movement route acquisition unit that acquires the first movement route, which is the movement route to the destination of the autonomous moving body, and the first movement route acquisition unit.
An intersection determination unit that determines whether the streamline and the first movement path intersect,
When the intersection determination unit determines that the streamline and the first movement path intersect, a second movement path modified from the first movement path is generated, and the second movement path is used as the movement path of the autonomous mobile body. The second movement route acquisition unit set as
Equipped with
When the intersection determination unit determines that the streamline intersects with the first movement path, the second movement route acquisition unit determines that at least a part of the second movement path merges with the streamline. By modifying the first movement route, the second movement route is generated .
When the streamline and the first movement path intersect, the intersection determination unit identifies the position of the intersection of the streamline and the movement path.
The second movement route acquisition unit is a route generation system that determines the position of a confluence where the second movement route and the streamline meet, based on the position of the intersection .
前記第二移動経路取得部は、前記合流点に加え、前記自律移動体が前記流線から離脱する離脱点の位置と、前記第一移動経路に復帰する復帰点の位置を決定する請求項に記載の経路生成システム。 The second movement route acquisition unit determines, in addition to the merging point, the position of the departure point at which the autonomous moving body leaves the streamline and the position of the return point at which the autonomous moving body returns to the first movement path. The route generation system described in. 前記流線生成部は、前記環境情報に基づき、前記流線上の前記物体の密度を算出し、
前記第二移動経路取得部は、前記交差点の位置と前記物体の密度に基づき、前記合流点の位置を決定する請求項または請求項2に記載の経路生成システム。
The streamline generator calculates the density of the object on the streamline based on the environmental information.
The route generation system according to claim 1 or 2 , wherein the second movement route acquisition unit determines the position of the confluence based on the position of the intersection and the density of the object.
前記流線生成部は、前記環境情報が示す前記物体の位置と前記物体の速度とに基づき、前記物体の移動の流れの流速を示すベクトル場を生成し、前記ベクトル場に基づき前記流線を生成する請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の経路生成システム。 The streamline generation unit generates a vector field indicating the flow velocity of the movement of the object based on the position of the object and the velocity of the object indicated by the environmental information, and creates the streamline based on the vector field. The route generation system according to any one of claims 1 to 3 to be generated. 前記流線生成部は、前記環境情報が示す前記物体の位置と前記物体の速度とに基づき、前記物体を少なくとも2つ以上含むクラスタを生成し、前記クラスタに含まれる前記物体の位置に基づいた回帰演算により前記流線を生成する請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の経路生成システム。 The streamline generation unit generates a cluster containing at least two or more of the objects based on the position of the object and the velocity of the object indicated by the environmental information, and is based on the position of the object included in the cluster. The route generation system according to any one of claims 1 to 3 , wherein the streamline is generated by a regression operation. 請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の経路生成システムと、
前記第二移動経路取得部が設定した前記移動経路に基づき、前記自律移動体の制御量を算出し、前記制御量を示す制御信号を出力する走行制御システムと、
前記走行制御システムから受信した前記制御信号に基づき前記自律移動体を駆動する駆動システムと、
を備える自律移動体。
The route generation system according to any one of claims 1 to 5 .
A travel control system that calculates the control amount of the autonomous moving body based on the movement path set by the second movement route acquisition unit and outputs a control signal indicating the control amount.
A drive system that drives the autonomous mobile body based on the control signal received from the travel control system, and
Autonomous mobile with.
自律移動体の周囲に存在する物体の位置と前記物体の速度とを示す環境情報を取得する環境情報取得工程と、
前記環境情報に基づき、前記物体の移動の流れを示す流線を生成する流線生成工程と、
前記自律移動体の目的地までの移動経路である第一移動経路を取得する第一移動経路取得工程と、
前記流線と前記第一移動経路が交差するかを判定する交差判定工程と、
前記交差判定工程で前記流線と前記第一移動経路が交差すると判定した場合、前記第一移動経路を修正した第二移動経路を生成し、前記第二移動経路を前記自律移動体の移動経路として設定する第二移動経路取得工程であって、前記交差判定工程により前記流線と前記第一移動経路が交差すると判定した場合、前記第二移動経路の少なくとも一部が前記流線に合流するように、前記第一移動経路を修正することにより前記第二移動経路を生成する第二移動経路取得工程と、
を備える経路生成方法であって、
前記交差判定工程は、前記流線と前記第一移動経路が交差する場合、前記流線と前記移動経路の交差点の位置を特定し、
前記第二移動経路取得工程は、前記交差点の位置に基づき、前記第二移動経路と前記流線が合流する合流点の位置を決定する経路生成方法
An environmental information acquisition process for acquiring environmental information indicating the position of an object existing around an autonomous moving body and the speed of the object, and
A streamline generation step of generating a streamline indicating the flow of movement of the object based on the environmental information, and a streamline generation step.
The first movement route acquisition step of acquiring the first movement route which is the movement route to the destination of the autonomous moving body, and
An intersection determination step of determining whether the streamline and the first movement path intersect, and
When it is determined in the intersection determination step that the streamline intersects with the first movement path, a second movement path modified from the first movement path is generated, and the second movement path is used as the movement path of the autonomous moving body. In the second movement route acquisition step set as, when it is determined by the intersection determination step that the streamline and the first movement path intersect, at least a part of the second movement path joins the streamline. As described above, the second movement route acquisition step of generating the second movement route by modifying the first movement route, and
It is a route generation method including
In the intersection determination step, when the streamline and the first movement path intersect, the position of the intersection of the streamline and the movement path is specified.
The second movement route acquisition step is a route generation method for determining the position of a confluence where the second movement path and the streamline meet, based on the position of the intersection .
請求項に記載の経路生成方法における全工程をコンピュータに実行させる経路生成プログラム。 A route generation program for causing a computer to execute all the steps in the route generation method according to claim 7 . 自律移動体の周囲に存在する物体の位置と前記物体の速度とを示す環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記環境情報に基づき、前記物体の移動の流れを示す流線を生成する流線生成部と、
前記自律移動体の目的地までの移動経路である第一移動経路を取得する第一移動経路取得部と、
前記流線と前記第一移動経路が交差するかを判定する交差判定部と、
前記交差判定部が前記流線と前記第一移動経路が交差すると判定した場合、前記第一移動経路を修正した第二移動経路を生成し、前記第二移動経路を前記自律移動体の移動経路として設定する第二移動経路取得部と、
を備え、
前記流線生成部は、出入口を含む前記環境情報に基づき前記出入口におけるポテンシャルを算出し、前記ポテンシャルを用いて前記出入口における前記物体の移動の流れの流速を示すベクトル場を生成し、前記ベクトル場に基づき前記流線を生成する経路生成システム。
An environmental information acquisition unit that acquires environmental information indicating the position of an object existing around an autonomous moving body and the speed of the object, and
Based on the environmental information, a streamline generator that generates a streamline indicating the flow of movement of the object, and a streamline generator.
The first movement route acquisition unit that acquires the first movement route, which is the movement route to the destination of the autonomous moving body, and the first movement route acquisition unit.
An intersection determination unit that determines whether the streamline and the first movement path intersect,
When the intersection determination unit determines that the streamline and the first movement path intersect, a second movement path modified from the first movement path is generated, and the second movement path is used as the movement path of the autonomous mobile body. The second movement route acquisition unit set as
Equipped with
The streamline generation unit calculates the potential at the entrance / exit based on the environmental information including the entrance / exit, and uses the potential to generate a vector field indicating the flow velocity of the movement of the object at the entrance / exit, and the vector field. A route generation system that generates the streamline based on the above.
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