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
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
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.
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。
FIG. 1 is a configuration diagram showing a configuration of an autonomous
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
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
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
The details of the
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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-
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
FIG. 5 is a hardware configuration diagram of the autonomous
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
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
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
As described above, the autonomous
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
FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the autonomous
Here, the operation of the
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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、(xi,yj)、(xi,yj+1)、(xi+1,yj+1)、(xi+1,yj)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=xi+Δx、yi+1=yi+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
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(xi,yj)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
図12において、位置p(t)は格子点(xi+1,yj)に最も近く、格子点(xi,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
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)=(vx(t),vy(t))を数式4から数式7を用いて計算する。Based on the above, the
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
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
図13は左下点から時計回りに、(x1,y1)、(x1,y6)、(x6,y6)、(x6,y1)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=xi+Δx、yj+1=yj+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
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=x1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=y1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=x6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=y6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(xi,yj)における(xi-Δx/2)≦x≦(xi+Δx/2)、かつ、(yj-Δy/2)≦y≦(yj+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=x2、y=y2、x=x5、y=y5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
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
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(xk,yl)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.
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.
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(xi,yj)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(xi,yj)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.
なお流線Li,jの初期地点を(xi,yj)=(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
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
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
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
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
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
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
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
第一移動経路のm個の経由点をp1(i)=(x1(i),y1(i)) (i=1,…,m)、流線のn個の経由点をp2(j)=(x2(j),y2(j)) (j=1,…,n)としたとき、第一移動経路で隣接する経由点p1(i)とp1(i+1)が結ぶ線分と、流線で隣接する経由点p2(j)とp2(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.
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pc=(xc,yc)としたとき、α1、α2、xc、yc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.
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
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
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
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
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
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
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p1(i) (i=τ,τ+1)から、流線SL3の経由点p2(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
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
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
経由点p2(T)、p2(T+1)、p2(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p2(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p1(i)を、p1(τ)、p1(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p2(T+3)より交差点IP1に近い経由点p2(T+4)、p2(T+5)への合流経路CR3は、経由点p1(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
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
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
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dm(t)の関数で示す合流点CP1の遠さに対する移動コストCm=fm(dm(t))、交差点IP1から流線SL3の経由点までの距離de(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Ce=fe(de(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dm(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Cd=fd(ρ(t),dm(t))を各経由点p2(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
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
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
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.
ここでkm、ke、kd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p2(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le(|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le(|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
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
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
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
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p1(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
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p1(τ′)を選択し、続いてp1(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p1(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
With the above, the second movement
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
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
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
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
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
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
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
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
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。
The
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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)
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1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.
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 .
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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