JP7049411B2

JP7049411B2 - 移動体

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Publication number: JP7049411B2
Application number: JP2020130795A
Authority: JP
Inventors: 匠児玉; 昇尚浦田
Original assignee: Makino Milling Machine Co Ltd
Current assignee: Makino Milling Machine Co Ltd
Priority date: 2020-07-31
Filing date: 2020-07-31
Publication date: 2022-04-06
Anticipated expiration: 2040-07-31
Also published as: JP2022027032A; WO2022025288A1

Description

本願は、移動体に関する。

移動体を自律的に移動させるための様々な技術が提案されている。例えば、特許文献１は、出発点から目的地まで経路に沿って自律的に移動する車両を開示している。この車両では、自律移動に先立って、出発点から目的地までの全体的な経路が生成される。例えば、出発点及び目的地のみがプロットされ、その間の経路は、車両の処理能力又は移動能力に基づいて自動的に生成される。自律移動の際には、車両は、デジタルマップ中における自己位置の特定に基づいて、経路に沿って目的地まで移動する。しかしながら、目的地における目標の位置／姿勢と、実際の位置／姿勢とは、異なり得る。したがって、特許文献１では、目的地に到着すると、車両は停止する。続いて、車両は、センサによって目的地における環境のデータを検出する。続いて、目的地における目標の車両の位置／姿勢に対して割り当てられたデータと、センサによって検出される実際のデータと、が比較される。続いて、実際のデータが所定の許容範囲に収まるように、車両の位置／姿勢が調整される。

米国特許第９２４４４６３号明細書

上記のような移動体は、特殊な状況においては（特許文献１では、目的地へのアプローチ）、一般的な状況で使用される経路生成方法では最適な経路を生成できない場合がある。したがって、例えば特許文献１では、このような状況で車両が停止される。この場合、車両の位置決めに追加の時間が必要とされる。

本開示は、上記のような課題を考慮して、最適な経路を生成することができる移動体を提供することを目的とする。

本開示の一態様は、出発点から目的地まで自律的に移動する移動体において、移動体から周囲の物体までの距離を測定することによって該移動体の周囲の物体を検出するセンサと、移動体の移動経路を生成する経路生成部であって、移動体の標準的な経路である移動体の出発点から目的地までの全体的な経路を生成するグローバルプランナと、センサからのデータに基づいて障害物が検出されたときには該障害物を回避するように局所的な経路を生成するローカルプランナと、目的地から所定の距離内へ移動体が接近した状況、狭い通路内へ移動する状況、又は物体の下方に潜り込んでその物体を搬送する状況を含む特殊状況での経路を生成する特殊ローカルプランナとを有する経路生成部と、移動体の状況が特殊状況に相当するか否かを判断するための条件を記憶する記憶部と、グローバルプランナで生成した経路を移動中にセンサからのデータに基づいて移動体の状況を判定し、移動体の状況が記憶部の特殊状況に相当しない場合にはローカルプランナを選択し、移動体の状況が記憶部の特殊状況に相当する場合には特殊ローカルプランナを選択する選択部と、選択部で選択されたローカルプランナ又は特殊ローカルプランナによって生成された経路に基づいて、移動体を制御する移動制御部と、を備え、選択部でローカルプランナと特殊ローカルプランナとを切り替える移動体である。

移動体は、特殊経路生成部として、出発点から目的地までの特殊状況での全体的な経路を生成する特殊グローバルプランナを有してもよい。この場合、移動体の状況に応じて最適な全体的な経路を生成することができる。

本開示の一態様によれば、最適な経路を生成することができる移動体を提供することが可能である。

実施形態に係る移動体を示す概略的な側面図である。実施形態に係る移動体が移動する領域を示す概略的な平面図である。制御装置の構成を示す概略的なブロック図である。特殊状況の一例を示す概略図である。特殊状況の一例を示す概略図である。特殊状況の一例を示す概略図である。移動体の動作を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、実施形態に係る移動体を説明する。同様な又は対応する要素には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。理解を容易にするために、図の縮尺は変更されている場合がある

図１は、実施形態に係る移動体を示す概略的な側面図であり、図２は、実施形態に係る移動体が移動する領域を示す概略的な平面図である。図２を参照して、本実施形態では、移動体１が、１つ又は複数の工作機械５０を具備する工場１００内を移動する。他の実施形態では、移動体１は、工場以外の他の領域内を移動してもよい（例えば、倉庫）。工場１００は、１つ又は複数の工作機械５０と、１つ又は複数のストッカ６０と、１つ又は複数のテーブル７０と、メイン制御装置２００と、を具備している。工場１００は、他の構成要素を更に具備していてもよい。

例えば、工作機械５０は、マシニングセンタであることができる。工作機械５０は、マシニングセンタ以外の他の工作機械であってもよい。例えば、工作機械５０は、工具ＴによってワークＷを加工するための主軸５１と、複数の工具Ｔを格納するためのツールマガジン５２と、を備えている。工作機械５０は、他の構成要素を更に備えていてもよい。例えば、ストッカ６０は、ワークＷ又は他の物品（例えば、工具）を保管することができる。例えば、テーブル７０上には、工具Ｔ又は他の物品（例えば、ワーク）が置かれることができる。メイン制御装置２００は、工場１００のいくつかの構成要素と有線で又は無線で通信可能に接続されており、これらの構成要素のいくつかを制御するように構成されている。例えば、メイン制御装置２００は、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）、ＰＣ（Personal Computer）、サーバー、又は、タブレット等を含むことができる。メイン制御装置２００は、プロセッサ、記憶部、表示装置、及び、入力装置等の構成要素を有することができる。

工場１００は、１つ又は複数の壁８０によって仕切られている。移動体１は、壁８０によって仕切られた床の上を移動する。例えば、移動体１は、工作機械５０、ストッカ６０、及び、テーブル７０の間で自律的に移動し、これらの間でワークＷ、工具Ｔ、又は、他の物品を搬送するように構成されている。メイン制御装置２００は、目的地を含む指令を移動体１に送信してもよく、移動体１は、メイン制御装置２００からの指令に基づいて工場１００内を移動してもよい。

図１を参照して、上記のような工場１００内を移動する移動体１は、出発点から目的地まで自律的に移動するように構成されている。移動体１は、例えば、ＡＧＶ（Automated Guided Vehicle）であることができる。例えば、移動体１は、本体１１と、１つ又は複数の車輪１２と、１つ又は複数のロータリエンコーダ１３と、アーム１４と、センサ１５と、カメラ１６と、制御装置２０（ローカル制御装置とも称され得る）と、を備えている。移動体１は、他の構成要素を更に備えていてもよい。

本体１１に取り付けられた各車輪１２は、例えば、サーボモータ等の駆動装置によって回転させられることができ、各車輪１２の回転数を検出するために、ロータリエンコーダ１３が各車輪１２に対して設けられている。ロータリエンコーダ１３は、制御装置２０と有線で又は無線で通信可能に接続されており、検出した回転数を制御装置２０に送信する。例えば、アーム１４は、多軸多関節型ロボットであることができ、本体１１に取り付けられている。アーム１４は、工具Ｔ又はワークＷ等の物品を保持するためのハンドやグリッパ、チャック等を含むことができる。アーム１４には、カメラ１６が設けられている。カメラ１６は、制御装置２０と有線で又は無線で通信可能に接続されており、制御装置２０によって制御されることができる。例えば、カメラ１６は、ＣＭＯＳカメラ又はＣＣＤカメラを含むことができ、カラーカメラ又は白黒カメラであることができる。例えば、カメラ１６は、取得した画像を制御装置２０に送信してもよく、制御装置２０は、カメラ１６によって取得された画像に基づいて、アーム１４の駆動装置に対して指令を送信してもよい。

例えば、センサ１５は、本体１１に取り付けられることができる。センサ１５は、移動体１の他の位置に取り付けられてもよい（例えば、アーム１４）。センサ１５は、移動体１の周囲の物体を検出するように構成されている。具体的には、センサ１５は、移動体１から周囲の物体までの距離を測定するように構成されている。例えば、センサ１５は、レーザセンサであることができる。センサ１５は、制御装置２０と有線で又は無線で通信可能に接続されており、制御装置２０によって制御されることができる。センサ１５は、測定されたデータを制御装置２０に送信する。

図４～図６は、特殊状況の一例を示す概略図であり、また、センサ１５からのデータに基づいて得られる点群データ及び画像データの例を示している。図４～図６は、工場１００内の同じ区画を示している。

図４は、画像データ１２０を示している。図４において、黒四角は、自律移動に先立って制御装置２０によって生成される画像データ１２０のうち、物体が存在する領域の各格子１２０ｉを示し、白丸は、自律移動中にセンサ１５によって測定されるスキャン点群の各点１１０ｊを示す。なお、図４では、物体が存在しない領域、及び、センサ１５によって未観測の領域の格子は示されていないが、画像データ１２０は、そのような物体が存在しない領域及び未観測の領域の格子のデータも含む。

図５及び図６は、点群データ１１０を示している。図５及び図６において、黒丸は、自律移動に先立って制御装置２０に記憶される点群データ１１０の各点１１０ｉを示し、白丸は、自律移動中にセンサ１５によって測定されるスキャン点群の各点１１０ｊを示す。

図５を参照して、先ず、移動体１の制御装置２０は、センサ１５を使用して、工場１００内において移動体１が移動すべき領域の点群データ１１０を取得することができる。「点群データ」とは、センサ１５によって測定される点１１０ｉの集合を含む。点群データ１１０は、工場１００内の物体の表面の形状を表すことができる（図４～図６では、工作機械５０及び壁８０の形状）。例えば、オペレータは、自律移動に先立って、工場１００内において移動体１を手動で移動させることができる。この間に、センサ１５は、例えば所定のインターバルで、工場１００内の物体（例えば、工作機械５０、ストッカ６０、テーブル７０及び壁８０等）を検出する。全ての時点におけるデータ（点１１０ｉ）を合成することによって、移動体１が移動した全ての領域内にある物体の形状（点群データ１１０）を表すことができる。点群データ１１０の各点１１０ｉは、例えば、工場１００内のある原点に対する座標値（例えば、ｘ座標及びｙ座標）で示されることができる。点群データ１１０は、センサ１５によって検出されない領域（物体が存在しない領域（例えば、床上の空いた空間））のデータを含まない。点群データ１１０の精度は、センサ１５の分解能に依存する。点群データ１１０は、制御装置２０の記憶部４０（図３参照。詳しくは後述）に記憶されることができる。

図４を参照して、続いて、移動体１の制御装置２０は、上記の点群データ１１０に基づいて、工場１００内において移動体１が移動すべき領域の画像データ１２０を生成することができる。「画像データ」は、点群データ１１０に基づいて、物体が存在する領域、物体が存在しない領域、及び、センサ１５によって未観測の領域を判定し、各領域を所定のサイズの格子で表現することによって、生成されることができる。画像データ１２０の各格子１２０ｉは、例えば、工場１００内のある原点に対する座標値（例えば、ｘ座標及びｙ座標）で示されることができる。画像データ１２０の精度は、格子の細かさに依存する。図３を参照して、画像データ１２０も、制御装置２０の記憶部４０に記憶されることができる。

図１を参照して、制御装置２０は、本体１１に設けられている。制御装置２０は、移動体１のいくつかの構成要素と有線で又は無線で通信可能に接続されており、これらの構成要素を制御するように構成されている。

図３は、制御装置の構成を示す概略的なブロック図である。例えば、制御装置２０は、プロセッサ３０（例えば、１つ又は複数のＣＰＵ等）と、記憶部４０（例えば、１つ又は複数のハードディスクドライブ、ＲＯＭ（read only memory）及び／又はＲＡＭ（random access memory）等）と、インターフェース４５（例えば、Ｉ／Ｏポート等）と、を有することができる。制御装置２０は、表示装置（例えば、液晶ディスプレイ及び／又タッチパネル等）、及び、入力装置（例えば、マウス、キーボード及び／又タッチパネル等）等の他の構成要素を更に有してもよい。制御装置２０の構成要素は、バスによって互いに接続されることができる。例えば、制御装置２０は、ＰＬＣ又はＰＣ等を含むことができる。

例えば、プロセッサ３０は、経路生成部３１と、選択部３２と、移動制御部３３と、を含むことができる。プロセッサ３０は、他の機能部を有していてもよい。例えば、プロセッサ３０のこれらの機能部は、記憶部４０に記憶されたプログラムをプロセッサ３０で実行することによって実現されてもよい。例えば、経路生成部３１は、グローバルプランナ３１ａと、ローカルプランナ３１ｂと、特殊ローカルプランナ３１ｃと、を含むことができる。これらのうち、グローバルプランナ３１ａ及びローカルプランナ３１ｂは、移動体１の標準的な経路を生成する標準経路生成部として機能し、特殊ローカルプランナ３１ｃは、記憶部４０に記憶された所定の特殊状況での移動体１の経路を生成する特殊経路生成部として機能する。

具体的には、例えば、プロセッサ３０は、工場１００のメイン制御装置２００から目的地を含む指令を受け取り、記憶部４０に記憶された画像データ１２０から対応する目的地の座標値を得ることができる。グローバルプランナ３１ａは、自律移動に先立って、画像データ１２０上において、出発点の座標値（例えば、現在の位置、又は、メイン制御装置２００によって指令される位置）から目的地の座標値までの全体的な経路を生成する。

ローカルプランナ３１ｂは、自律移動中、センサ１５からのデータ（スキャン点群）１１０ｊを画像データ１２０と比較して、画像データ１２０上において自己位置を推定し、グローバルプランナ３１ａによって生成された全体的な経路に沿うように、移動体１が実際に走行する局所的な経路（全体的な経路のうちの一部）を画像データ１２０上で生成する。例えば、ローカルプランナ３１ｂは、センサ１５からのデータに基づいて障害物が検出されたときには障害物を避けるように、局所的な経路を生成する。

また、自律移動中、選択部３２は、センサ１５からのデータ１１０ｊを画像データ１２０と比較して、移動体１の状況が、記憶部４０に記憶された特殊状況のための条件を満たすか否かを、例えば、所定のインターバルで判定する。選択部３２は、移動体１の状況が特殊状況に相当しないと判定される場合には、ローカルプランナ３１ｂを選択し、移動体１の状況が特殊状況に相当すると判定される場合には、特殊ローカルプランナ３１ｃを選択する。

記憶部４０に記憶される特殊状況は、様々な状況を含み得る。図４を参照して、例えば、特殊状況は、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあることを含む。また、例えば、特殊状況は、狭い通路を移動すること、及び／又は、物体（例えば、ストッカ６０又は他の棚）の下方に潜り込んでその物体を搬送すること、を含むことができる。本開示では、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあることを、特殊状況の一例として説明する。したがって、記憶部４０は、移動体１の状況が特殊状況に相当するか否かを判断するための条件として、距離ｄを記憶することができる。

図３を参照して、移動体１の状況が特殊状況に相当すると判定される場合（本実施形態では、移動体１が目的地１５０から距離ｄ内にある場合）には、選択部３２は、特殊ローカルプランナ３１ｃを選択する。図５を参照して、この場合、特殊ローカルプランナ３１ｃは、センサ１５からのデータ１１０ｊを点群データ１１０と比較して、点群データ１１０上において自己位置を推定し、移動体１が実際に走行する局所的な経路を点群データ１１０上で生成する。

図３を参照して、移動制御部３３は、自律移動中、選択部３２によって選択された経路生成部３１（ローカルプランナ３１ｂ又は特殊ローカルプランナ３１ｃ）によって生成された局所的な経路に基づいて、移動体１を制御する。図６を参照して、例えば、移動制御部３３は、生成された経路に沿って移動体１が移動するように、移動体１の移動量（例えば、ｘ方向の速度Ｖｘ、ｙ方向の速度Ｖｙ、及び、ｘｙ平面における移動体１の中心周りの回転方向の速度Ｖθ）を算出する。図３を参照して、移動制御部３３は、算出された移動体１の移動量に基づいて、各車輪１２の回転数を算出し、インターフェース４５を介して、各車輪１２の駆動回路１７に対して算出された回転数を送信する。なお、駆動回路１７は、制御装置２０に含まれてもよい。

例えば、プロセッサ３０による移動体１の上記のような移動制御は、ロボット用に開発された様々なオペレーティングシステムに基づいて実現されることができる（例えば、米国のオープンソースロボティクス財団によって管理されるＲＯＳ（Robot Operating System））。

記憶部４０は、上記の点群データ１１０、画像データ１２０、及び、移動体１の状況が特殊状況に相当するか否かを判断するための条件（例えば、目的地からの所定の距離ｄ）を記憶する。また、記憶部４０は、所定の目的地名と、その目的地の座標値（画像データ１２０における座標値及び点群データ１１０における座標値）と、を関連付けて記憶していてもよい。また、記憶部４０は、プロセッサ３０によって実行される様々なプログラムを記憶している。記憶部４０は、その他の様々なデータを記憶することができる。

続いて、移動体１の動作について説明する。

上記のように、自律移動に先立って、制御装置２０は、センサ１５を使用して、工場１００内において移動体１が移動すべき領域の点群データ１１０を取得し、取得した点群データ１１０に基づいて、移動体１が移動すべき領域の画像データ１２０を生成する。

図７は、移動体の動作を示すフローチャートであり、移動体が出発点から目的地まで自律的に移動する場合を説明する。例えば、動作は、移動体１が目的地を受信すると開始する。例えば、移動体１は、目的地名を含む指令をメイン制御装置２００から受信することができる。

プロセッサ３０は、目的地名に対応する座標値（画像データ１２０における座標値）を記憶部４０から読み込む（ステップＳ１００）。続いて、グローバルプランナ３１ａは、画像データ１２０上において、出発点から目的地までの全体的な経路を生成する（ステップＳ１０２）。続いて、選択部３２は、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。図４を参照して、例えば、選択部３２は、センサ１５からのデータ１１０ｊを画像データ１２０と比較して、画像データ１２０上において自己位置を推定し、推定された移動体１の位置（座標値Ｉｘ’，Ｉｙ’，Ｉθ’）が、目的地１５０における移動体１の目標の位置（座標値Ｉｘ，Ｉｙ，Ｉθ）から所定の距離ｄ内にあるか否かを判定することができる。

図７を参照して、ステップＳ１０４において、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にないと判定された場合（ＮＯ）、選択部３２は、ローカルプランナ３１ｂを選択する（ステップＳ１０６）。続いて、ローカルプランナ３１ｂは、局所的な経路を生成する（ステップＳ１０８）。ローカルプランナ３１ｂは、センサ１５からのデータ１１０ｊを画像データ１２０と比較して、画像データ１２０上において自己位置を推定し、グローバルプランナ３１ａによって生成された全体的な経路に沿うように、移動体１が実際に走行する局所的な経路を画像データ１２０上で生成する。続いて、移動制御部３３は、局所的な経路に基づいて移動量を算出する（ステップＳ１１０）。例えば、移動制御部３３は、ｘ方向の速度Ｖｘ、ｙ方向の速度Ｖｙ、及び、ｘｙ平面における回転方向の速度Ｖθを算出することができる。続いて、算出された移動量に基づいて各車輪１２が回転され、移動体１が移動する（ステップＳ１１２）。

続いて、プロセッサ３０は、移動体１が目的地１５０に到着したか否かを判定する（ステップＳ１１４）。図４を参照して、例えば、プロセッサ３０は、センサ１５からのデータ１１０ｊを画像データ１２０と比較して、画像データ１２０上における自己位置を推定し、移動体１の位置（座標値Iｘ’，Iｙ’，Iθ’）が、目的地１５０における移動体１の位置（座標値Iｘ，Iｙ，Iθ）から所定の閾値内であるか否かを判定することができる。

図７を参照して、ステップＳ１１４において移動体１が目的地１５０に到着したと判定された場合（ＹＥＳ）、一連の動作は終了する。ステップＳ１１４において移動体１が目的地１５０に到着していないと判定された場合（ＮＯ）、プロセッサ３０は、ステップＳ１０４に戻る。

ステップＳ１０４において、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあると判定された場合（ＹＥＳ）、選択部３２は、特殊ローカルプランナ３１ｃを選択する（ステップＳ１１６）。これによって、経路生成部３１が、ローカルプランナ３１ｂから特殊ローカルプランナ３１ｃに切り替えられる。続いて、特殊ローカルプランナ３１ｃが、目的地への局所的な経路を生成する（ステップＳ１１８）。特殊ローカルプランナ３１ｃは、センサ１５からのデータ１１０ｊを点群データ１１０と比較して、点群データ１１０上における自己位置を推定し、移動体１が実際に走行する局所的な経路を点群データ１１０上で生成する。その後、プロセッサ３０は、ステップＳ１１０～Ｓ１１４を実行する。なお、Ｓ１１４では、図５を参照して、例えば、プロセッサ３０は、センサ１５からのデータ１１０ｊを点群データ１１０と比較して、点群データ１１０上における自己位置を推定し、移動体１の位置（座標値Ｐｘ’，Ｐｙ’，Ｐθ’）が、目的地１５０における移動体１の位置（座標値Ｐｘ，Ｐｙ，Ｐθ）から所定の閾値内であるか否かを判定することができる。

以上のような移動体１は、標準的な経路を生成するローカルプランナ３１ｂに加えて、所定の特殊状況での経路を生成する特殊ローカルプランナ３１ｃを有する。移動体１の状況が特殊状況に相当しない場合（つまり、通常の状況）には、ローカルプランナ３１ｂが経路を生成し、移動体１の状況が特殊状況に相当する場合には、特殊ローカルプランナ３１ｃが経路を生成する。したがって、移動体の状況に応じてローカルプランナ３１ｂと特殊ローカルプランナ３１ｃとが互いに切り替えられる。よって、移動体１の状況に応じて最適な経路を生成することができる。

また、移動体１では、経路生成部３１が、標準経路生成部として、出発点から目的地までの全体的な経路を生成するグローバルプランナ３１ａと、自律移動中に局所的な経路を生成するローカルプランナ３１ｂと、を有しており、かつ、特殊経路生成部として、自律移動中に特殊状況での局所的な経路を生成する特殊ローカルプランナ３１ｃを有している。したがって、移動中の特殊状況において、標準的な局所経路を生成するローカルプランナ３１ｂに代えて、特殊ローカルプランナ３１ｃによって経路が生成される。したがって、移動しながら特殊状況における経路が生成されるため、移動体１の位置決めのための時間を短縮することができる。

移動体の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態に限定されない。当業者であれば、上記の実施形態の様々な変形が可能であることを理解するだろう。

例えば、上記の実施形態では、経路生成部３１は、特殊経路生成部として、特殊ローカルプランナ３１ｃを有している。他の実施形態では、追加的に又は代替的に、経路生成部３１は、特殊経路生成部として、特殊グローバルプランナを有していてもよい。特殊グローバルプランナは、移動体１の状況が記憶部４０に記憶された特殊状況に相当する場合に、グローバルプランナ３１ａに代えて、自律移動に先立って、出発点から目的地１５０までの全体的な経路を生成してもよい。例えば、特殊状況は、出発点から目的地１５０までの間に、狭い通路又は蛇行した通路が存在することであり得る。この場合、特殊グローバルプランナは、移動体１がオペレータ及び他の移動体を妨げることを防止するために、グローバルプランナ３１ａと比較して、可能な限り直線的な経路を生成するように構成されることができる。

また、上記の実施形態では、特殊ローカルプランナ３１ｃが選択される特殊状況は、移動体１が目的地１５０から所定の距離ｄ内にあることとして説明されている。他の実施形態では、例えば、特殊状況は、狭い通路を移動すること、及び／又は、物体（例えば、ストッカ６０又は他の棚）の下方に潜り込んでその物体を搬送することであってもよい。例えば、特殊状況が狭い通路を移動することである場合、特殊ローカルプランナ３１ｃは、標準のローカルプランナで移動中に、移動方向に狭い通路（壁間が閾値より狭い）が存在する場合、特殊ローカルプランナ３１ｃへ切り替え、通路内を移動する移動経路を生成する。また、例えば、特殊状況が物体の下方に潜り込んでその物体を搬送することである場合、特殊ローカルプランナ３１ｃは、標準のローカルプランナで移動中に、物体（ストッカ６０など）の保管場所に近づいた際、スキャン点群内にあらかじめ登録しておいた物体の形状と一致する点列が存在するか探索し、存在する場合は特殊ローカルプランナ３１ｃへ切り替え、その物体内に潜り込む移動経路を生成する。

１移動体
１５センサ
３１経路生成部
３１ａグローバルプランナ（標準経路生成部）
３１ｂローカルプランナ（標準経路生成部）
３１ｃ特殊ローカルプランナ（特殊経路生成部）
３２選択部
３３移動制御部
４０記憶部
１１０点群データ
１１０ｊセンサからのデータ
１２０画像データ
１５０目的地
ｄ所定の距離

Claims

出発点から目的地まで自律的に移動する移動体において、
前記移動体から周囲の物体までの距離を測定することによって該移動体の周囲の物体を検出するセンサと、
前記移動体の移動経路を生成する経路生成部であって、
前記移動体の標準的な経路である前記移動体の前記出発点から前記目的地までの全体的な経路を生成するグローバルプランナと、
前記センサからのデータに基づいて障害物が検出されたときには該障害物を回避するように局所的な経路を生成するローカルプランナと、
前記目的地から所定の距離内へ前記移動体が接近した状況、狭い通路内へ移動する状況、又は物体の下方に潜り込んでその物体を搬送する状況を含む特殊状況での経路を生成する特殊ローカルプランナとを有する経路生成部と、
前記移動体の状況が前記特殊状況に相当するか否かを判断するための条件を記憶する記憶部と、
前記グローバルプランナで生成した経路を移動中に前記センサからのデータに基づいて前記移動体の状況を判定し、前記移動体の状況が前記記憶部の前記特殊状況に相当しない場合には前記ローカルプランナを選択し、前記移動体の状況が前記記憶部の前記特殊状況に相当する場合には前記特殊ローカルプランナを選択する選択部と、
前記選択部で選択された前記ローカルプランナ又は前記特殊ローカルプランナによって生成された経路に基づいて、前記移動体を制御する移動制御部と、
を備え、前記選択部で前記ローカルプランナと前記特殊ローカルプランナとを切り替えることを特徴とした移動体。