JP7220285B2 - 経路計画 - Google Patents

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Description

本発明は、可動ロボット型装置に対して特に有用性を有する、経路計画に、特に始点と目標点との間の障害物のない経路を決定するための方法及びシステムに関する。
可動ロボット型装置は、ますます一般的になってきており、また、宇宙探索、テレプレゼンス、ホームアシスタント、芝刈り及び床清掃のような様々な分野で使用されている。近年、家庭用ロボットの分野において急速な進歩があり、家庭用ロボットの主な目的は、自動でかつ控えめにユーザの家を航行し、電気掃除機をかけて清掃することのような動作を行いつつ必要なユーザの補助を可能な限り少なくし好ましくはなくす。
このようなタスクを実行する際に、可動ロボット型装置は、自動的に航行してロボット型装置の環境内にある障害物をうまく切り抜けることができなければならない。可動ロボット型装置が進路パターンを用いて設立済経路に沿って走行するように構成されることがしばしばある。経路にある障害物に遭遇すると、ロボット型装置は、ロボット型装置が経路に復帰し得るまで障害物を回避するやり方でうまく切り抜けるために、再調整して再操縦する。可動ロボット型装置における進歩と共に、可動ロボット型装置が環境を航行する前に進化した経路計画を行うことへの重要性が増加している。可動ロボットが所定パターンに単純に追従して可動ロボットが障害物に遭遇するその場その場で障害物に対処することに替えて、進路は、環境内に位置しているすでに知っている障害物を考慮して事前に計画される。このように事前に経路を計画することによって、可動ロボット型装置は、より迅速かつ効率的に環境を航行でき、バッテリ実行時間を延ばし、対象範囲を最大化する。
経路計画は、従来周知であり、利用可能な複数のスキームがある。しかしながら、経路計画スキームは、主として、相当な処理時間及び性能を必要とする。したがって、コストがかかりかつ電力消費が大きいことがある強力なプロセッサが経路計画を行うために必要である、または、処理が完了するまでに相当の時間がかかることがある。これにより、経路計画システムを高価にし得、そして、特に可動ロボット型装置がロボット型真空掃除機のような家庭用ロボット型装置である場合に、可動ロボット型装置への搭載を実行することを困難にし得る。
特許文献１には、経路計画の一例が示されている。特許文献１には、経路計画スキームが記載されており、この経路計画スキームは、始点と終点との間の可能性のある経路であって２つの点間の可能性のあるノード範囲を通る全ての経路を算出する。その後、障害物によって阻害される経路を排除し、残った経路それぞれに関連するコスト係数を算出する。その後、可能性のあるノードの範囲を通る経路であって残った排除されていない経路から最小コスト係数を有する経路を選択する。このスキームが全ての障害物を回避する効率的な経路を見出すことに効率的である一方、可能性のあるルート全てを算出すること、ひいてはコスト係数を算出することに関連する処理要求は、相当である。
国際公開第２０１６／０５０２７４号パンフレット
したがって、改善した経路計画スキームが必要であり、この経路計画スキームは、障害物のない経路を決定することに依然として効率的であるが必要な処理性能がずっと低い。
本発明の第１態様は、始点と目標点との間の無障害物経路を決定するための方法を提供する。この方法は、
・複数の中継点を設けるステップであって、上記中継点が、始点と目標点との間に線形に分布されている、ステップと、
・中継点のための配列を決定するステップであって、第１の中継点が始点に位置し、最終の中継点が目標点に位置する、ステップと、
・第２の中継点から最終の中継点まで配列における複数の中継点それぞれを反復的に処理するステップと、
を備える。
複数の中継点それぞれを処理するステップは、対象中継点に最も近い障害物を特定し、対象中継点と特定した最も近い障害物との間の第１距離を算出するステップと、その後、第１距離が隙間閾値未満である場合に、対象中継点の場所を変更するステップと、を備える。
その結果、無障害物経路を決定する方法は、経路計画タスクを複数のより小さい処理であって迅速にかつ容易に処理し得る処理に分割して達成される。その結果、方法は、他の経路計画アルゴリズムに対して低性能のプロセッサを用いて行われ得る。これにより、順に、可動ロボットのコストを著しく増加させ得る高性能のまたは性能が良いプロセッサを可動ロボットに備え付ける必要なくこのような方法を可動ロボットに搭載して行い得る可能性を増加させる。その上、方法を行うために低性能要件のプロセッサを必要とするので、バッテリ駆動型装置によって行う場合に、装置のバッテリ寿命を延ばし得る。
第１距離が隙間閾値未満である場合に対象中継点の場所を変更するステップは、
・対象中継点の前の中継点から第１所定距離に及び特定した最も近い障害物から第２所定距離に位置する一組の点を計算するステップと、
・一組の点から好ましい点を選択するステップと、
・対象中継点の場所を好ましい点に変更するステップと、
を備え得る。
その結果、対象中継点のための新たな場所を特定する急速な方法を達成し得、この方法は、単純な幾何形状解析に基づいており、要求する処理性能が小さい。
一組の点を計算するステップは、第１形状と第２形状との間の交点を計算するステップを備え得、第１形状は、対象中継点の前の中継点に中心合わせされており、第１所定距離に等しい半径を有し、第２形状は、特定した最も近接する障害物に中心合わせされており、第２所定距離に等しい半径を有し、交点は、一組の点として解釈され得る。第１及び第２形状は、円または球であり得る。この円または球は、交点の場所を特定するために容易に使用され得る単純な幾何形状を提供する。その上、円または球の半径は、必要に応じて、障害物と接触することなく経路に沿ってビークルを航行することを必要とする移動ビークルの隙間距離に一致するように設定され得る。
第１所定距離は、中継点間のステップ長に等しくなり得る。したがって、中継点の新たな場所は、常に、前の中継点からステップ長だけ離間したままであり、中継点間の大きな距離であって障害物がないことに関して解析されないことがある距離を経路を進行しているビークルに進行させることを必要とする危険性を低減する。
第２所定距離は、隙間閾値と等しくなり得る。その結果、中継点の新たな場所は、明確に、障害物から少なくとも隙間閾値だけ離間しており、中継点の新たな場所は、経路が障害物を回避することを保証する。
好ましい点を選択するステップは、一組の点における計算した点それぞれと水平点(horizon point)との間の距離を算出するステップと、水平点に最も近い点を選択するステップと、を備え得る。水平点は、対象中継点と目標点との間にある中継点の配列における２つの連続した中継点を接続する線にあり得る。その結果、最も適切な点を選択し、経路が始点と目標点との間で当初の処理前中継点の線形経路にできるだけ接近して沿うことを保証する。
配列の複数の中継点それぞれを反復的に処理するステップは、対象中継点と配列における前の中継点との間の第３距離を算出するステップと、対象中継点と前の中継点との間の上記第３距離を所定のステップ長閾値と比較するステップと、を備え得る。対象中継点と前の中継点との間の第３距離が所定のステップ長閾値よりも大きい場合、対象中継点の場所を上記前の中継点と配列における次の中継点とを接続する線セグメントにある点に変更し得、上記点は、前の中継点から所定のステップ長に等しい距離で線セグメントに位置している。したがって、その結果、中継点は、前の中継点からステップ長だけ離間したままであり、中継点間の大きな距離であって障害物がないことに関して解析されないことがある距離を進行させることを経路を進行しているビークルに必要とさせる危険性を低減する。
前の中継点は、始点から対象中継点までの配列におけるいずれかの中継点であり、次の中継点が、対象中継点から目標点までの配列におけるいずれかの中継点であり得る。
方法は、中継点の場所を好ましい点に変更するステップの後、対象中継点の新たな場所に最も近い障害物を特定するステップと、対象中継点と特定した最も近い障害物との間の第４距離を算出するステップと、その後、第４距離が隙間閾値未満である場合に対象中継点を配列から除去するステップと、をさらに備え得る。その結果、中継点の新たな場所が中継点を別の障害物に接近させすぎる場合に、この中継点を廃棄するので、新たな場所は、計画済進路内で使用されない。これにより、方法によって決定された経路に障害物がないことを保証する。
方法は、中継点の場所を好ましい点に変更するステップの後、追加のステップ、すなわ
ち、対象中継点と配列における前の中継点との間の第５距離を算出するステップと、前記対象中継点と前記配列における前記前の中継点の前の中継点との間の第６距離を算出するステップと、第５距離を第６距離と比較するステップと、をさらに備え得る。第６距離が第５距離よりも小さい場合に、対象中継点を配列から除去し得る。その結果、対象中継点の新たな場所が配列における前の中継点に向けて経路上を後戻りするように向ける、ひいては、目標点に向かう替わりに前の中継点に向けて経路を後戻りするように向ける場合に、この新たな場所を配列から除去し得る。
本発明の第２態様は、システムを提供し、このシステムは、
・環境内に位置する障害物の場所を含む環境に関するデータを蓄積するメモリと、
・始点及び目標点の場所、複数の中継点、複数の上記中継点の配列、並びに、隙間閾値を備える経路計画に関するデータを蓄積するメモリと、
・少なくとも１つのプロセッサを備え、複数の中継点それぞれを反復的に処理して始点と目標点との間の無障害物経路を決定するように構成された経路計画エンジンと、
を備える。
複数の中継点それぞれを処理するために、経路計画エンジンは、対象中継点に最も近い障害物を特定し、対象中継点と特定した最も近い障害物との間の第１距離を算出し、その後、第１距離が隙間閾値未満である場合には対象中継点の場所に対応するデータを更新して中継点の場所を変更するように構成されている。
その結果、システムは、始点と目標点との間の進路を個別に処理し得る別個の中継点に分割することによって始点と目標点との間の障害物のない経路を決定できる。これにより、プロセッサへの要件を低減し、低性能プロセッサを使用し得る。これにより、順に、可動ロボットのコストを著しく増加させ得る高性能のまたは性能が良いプロセッサを可動ロボットに備え付ける必要なくこのような方法を可動ロボットに搭載して実行し得る可能性を増加させる。その上、低性能要件のプロセッサのため、システムをバッテリ駆動型装置で実行する場合に、装置のバッテリ寿命を延ばし得る。
対象中継点の場所を変更するために、経路計画エンジンは、
・対象中継点より前の中継点からメモリに蓄積された第１所定距離に及び特定した最も近い障害物からメモリに蓄積された第２所定距離に位置する一組の点を計算し、
・一組の点から好ましい点を選択し、そして、
・対象中継点の場所に対応するデータを更新して中継点の場所を好ましい点に変更する、
ようにさらに構成され得る。
その結果、経路計画エンジンは、対象中継点の場所を変更するために、単純な幾何形状解析を実行する必要があるだけである。経路計画エンジンは、これを実現するために多量のプロセッサ性能を必要とせず、このため、経路計画エンジンは、より迅速に経路を計画し得る、かつ／または、より安価かつより低性能なプロセッサを使用し得る。
一組の点を計算するために、経路計画エンジンは、第１形状と第２形状との間の交点を計算するように構成され得、第１形状は、対象中継点より前の中継点に中心合わせされており、第１所定距離に等しい半径を有し、第２形状は、特定した最も近い障害物に中心合わせされており、第２所定距離に等しい半径を有し、交点は、一組の点として解釈される。第１及び第２形状は、円または球であり得る。円または球は、早急な幾何形状解析が交点の位置を特定することを可能とする単純な幾何形状を提供する。その上、円または球の半径は、必要に応じて、障害物と接触することなく経路に沿ってビークルを航行することを必要とする可動ビークルの隙間距離に一致するように設定され得る。
第１所定距離は、中継点間のステップ長に等しくなり得、ステップ長は、経路計画に関するデータにおいてメモリ内に蓄積されている。このようにして、中継点の新たな場所は、常に、前の中継点から一定のステップ長だけ離間し、中継点間の大きな距離であって障害物がないことに関して解析されないことがある距離を進行させることを経路を進行しているビークルに必要とさせる危険性を低減する。
第２所定距離は、隙間閾値に等しくなり得る。このようにして、中継点の新たな場所が障害物から少なくとも隙間閾値だけ離間することを確実にし、中継点の新たな場所は、計画済経路が障害物を回避することを保証する。
一組の点から好ましい点を選択するために、経路計画エンジンは、一組の点において計算した点それぞれと水平点との間の距離を算出し、そして、水平点に最も近い点を選択するように構成され得る。水平点は、対象中継点と目標点との間にある中継点の配列における２つの連続した中継点を接続する線にあり得る。その結果、経路計画エンジンは、最も適切な点を選択し、経路が始点と目標点との間で当初の処理前中継点の線形経路にできるだけ接近して沿うことを保証するように、構成される。
複数の中継点それぞれを反復的に処理するために、経路計画エンジンは、対象中継点と配列における前の中継点との間の第３距離を算出し、対象中継点と前の中継点との間の上記第３距離を所定ステップ長閾値と比較するように構成され得る。対象中継点と前の中継点との間の第３距離が所定のステップ長閾値より大きい場合に、経路計画エンジンは、対象中継点の場所に対応するデータを更新し、対象中継点の場所を上記前の中継点と配列における次の中継点とを接続する線セグメントにある点であって上記点が前の中継点から所定のステップ長に等しい距離で線セグメントに位置している点に変更する、ように構成され得る。その結果、中継点は、前の中継点からステップ長だけ離間したままであり、中継点間の大きな距離であって障害物がないことに関して解析されないことがある距離を進行させることを経路を進行しているビークルに必要とさせる危険性を低減する。
前の中継点は、始点から対象中継点までの配列におけるいずれかの中継点であり得、次の中継点は、対象中継点から目標点までの配列におけるいずれかの中継点であり得る。
対象中継点の場所に対応するデータを更新して中継点の場所を好ましい点に変更するステップの後、経路計画エンジンは、対象中継点の新たな場所に最も近い障害物を特定し、対象中継点と特定した最も近い障害物との間の第４距離を算出し、第４距離が隙間閾値未満である場合に、経路計画に関するデータを更新して対象中継点を配列から除去する、ようにさらに構成され得る。その結果、中継点の新たな場所が中継点を別の障害物に接近させすぎる場合に、経路計画エンジンは、この中継点を廃棄するので、計画済進路内の新たな場所における中継点を使用しない。これにより、経路計画エンジンによって決定された経路に障害物がないことを維持することを保証する。
対象中継点の場所に対応するデータを更新して中継点の場所を好ましい点に変更するステップの後、経路計画エンジンは、前記対象中継点と配列における前の中継点との間の第５距離を算出し、前記対象中継点と前記配列における前記前の中継点の前の中継点との間の第６距離を算出し、第５距離を第６距離と比較する、ようにさらに構成され得る。第６距離が第５距離よりも小さい場合には、経路計画エンジンは、対象中継点を配列から除去するように構成され得る。その結果、対象中継点の新たな場所が配列における前の中継点に向けて経路上を戻り、ひいては、目標点に向かう替わりに前の中継点に向けて経路上を後戻りするように経路を向ける場合に、経路計画エンジンは、配列から除去する。
本発明の第３態様は、ロボット型装置を提供し、このロボット型装置は、システムに関する上述した事項のいずれかのシステムと、当該ロボット型装置が周囲三次元環境内で航行できるようにする１以上のアクチュエータと、１以上のアクチュエータを制御する少なくとも１つのプロセッサを備えるナビゲーションエンジンであって、環境に関するデータと、メモリ内に蓄積された経路計画に関するデータと、を使用して、当該ロボット型装置を周囲三次元環境内で無障害物経路に沿って航行する、ナビゲーションエンジンと、を備える。
本発明の第４態様は、非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体を提供し、この非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体は、プロセッサによって実行されると、無障害物経路を決定する方法に関する上述した事項のいずれかの方法を計算デバイスに実行させる。
本発明をより迅速に理解するために、一例として、以下の添付の図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
一例にかかるロボット型装置を示す図である。 図１のロボット型装置に搭載されたシステムを示す概略図である。 図２のシステムにおけるメモリを示す概略図である。 図１のロボット型装置の床清掃システムを示す概略図である。 図１のロボット型装置の駆動システムを示す概略図である。 ロボット型装置が進行する必要がある環境を示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図６の代表的な環境で行う経路計画動作中の様々なステップを示す図である。 図７から図２４で行った経路計画の終了結果を示す図であって、当初経路が更新した処理済経路と共に示されている、図である。 アルゴリズム経路計画動作中に行った反復ステップを詳細に示したフローダイアグラムを示す図である。 アルゴリズム経路計画動作中に行った反復ステップを詳細に示したフローダイアグラムを示す図である。 アルゴリズム経路計画動作中に行った反復ステップを詳細に示したフローダイアグラムを示す図である。 アルゴリズム経路計画動作中に行った反復ステップを詳細に示したフローダイアグラムを示す図である。
図１は、一例にかかるロボット型装置を示す。ロボット型装置は、ロボット型真空掃除機１であり、サイクロン型分離システム２及び掃除機ヘッド４を備える床清掃システムを有する。ロボット型真空掃除機の主本体の内側に設けられた真空モータ（図示略）は、掃除機ヘッド４から、汚染粒子を気流から取り除くサイクロン型分離器２を通して、汚染空気を引き込み、その後、ロボット型真空掃除機１の背後にある通気孔（図示略）を通して清浄空気を排出する。ロボット型真空掃除機１は、タンクトラック６の形態にある駆動アクチュエータを有し、このタンクトラックは、駆動され、ロボット型真空掃除機１を掃除機が位置する環境のあちこちに移動させ得る。ロボット型真空掃除機１は、視覚センサ８を有しており、この視覚センサは、ロボット型真空掃除機１の周囲の環境の画像を捕捉できる。ロボット型装置の制御システムは、環境のマップを構築しかつそのマップ内におけるロボット型装置の位置を特定するために、視覚センサ８で捕捉した画像に自己位置推定及びマップ化の同時実行（ＳＬＡＭ）技術を使用している。制御システムで行うＳＬＡＭ技術は、同様に、駆動アクチュエータから提供された走行距離計測法測定値及び同様にサイクロン型分離器５２の両側に位置するセンサ筐体９内に位置する近接センサのような他のセンサから提供された情報を使用する。
図２は、図１のロボット型装置１に搭載されたシステム２０を示す概略図である。システム２０は、制御システム２２、タスク実行システム２３、駆動システム２４及びメモリ２５を有する。別個に示しているが、メモリ２５は、代替として、制御システム２２の一部であり得る。制御システム２２は、経路計画エンジン２６、ナビゲーションエンジン２７及びプロセッサ２０を備える。
図３に概略的に示すように、メモリ２５は、ロボット型装置が必要なデータ全てを蓄積し、環境データ３２及び経路計画データ３４を有する。環境データ３２は、例えば、ロボット型装置の周囲の環境のマップ及び環境内の障害物の位置に関するデータを有し得る。このデータは、環境内での前の航行動作中に集めたデータであり得る、または、例えば異なる装置によって事前に集めたもしくはマップ化した環境の３Ｄ表現を用いてメモリ内にあらかじめプログラムされ得る。経路計画データ３４は、ロボット型装置の所望の進路、始点の位置及び所望の進路のための目標点、始点と目標点との間の中間中継点、及び、複数の上記中継点の配列に関連する情報を有し得る。経路計画に関連する他のデータであって中継点と障害物との間の可能性のある最小距離を設定しかつロボット型装置に固有であり得る隙間閾値のような他のデータを同様に含み得る。
タスク実行システム２３は、ロボット型装置に割り当てられたタスクまたは動作を行うことに関与するロボットシステム２０の一部である。図１のロボット型装置において、タスク実行システム２３は、床清掃システムである。床清掃システム４０の概略図を図４に示す。床清掃システム４０は、掃除機ヘッド４２、分離システム４４及び真空モータ４６を備える。清掃システムのこれら機能は、床清掃システムの一般的な機能であり、これらシステムのさらなる説明を本明細書では提供しない。代替的な実施形態において、一例として、ロボット型装置は、ロボット型芝刈機であり、この芝刈機の場合において、タスク実行システム２３は、草切断及び／または収集システムであり得る。タスク実行システムの他の例は、明らかである。
ナビゲーションエンジン２７は、駆動システム２４と共に、ロボット型装置が環境のあちこちを操縦して航行できるようにする。駆動システム２４の概略図を図５に示す。駆動システム２４には、駆動アクチュエータ５０と複数のナビゲーションセンサ５２Ａ～５２Ｅとが設けられている。駆動アクチュエータ５０は、例えば、被駆動ホイールまたはタンクトラックであり得、走行距離計測法測定値をロボットシステム２０の制御システム２２に提供できる。走行距離計測法測定値は、制御システム２２、特にナビゲーションエンジン２７によって使用され得、可動ロボット型装置が進行した距離及び経路を見積もる。走行距離計測法データは、同様に、オプティカルフローセンサのような他のセンサによって提供され得る。ナビゲーションセンサ５２Ａ～５２Ｅは、ロボット型装置の周囲の環境について制御システム２２に追加の情報を提供できるセンサである。例えば、ナビゲーションセンサ５２Ａは、視覚カメラであり得、ナビゲーションセンサ５２Ｂ及び５２Ｃは、タイムオブフライト（ＴＯＦ）センサのような近接センサであり得、ナビゲーションセンサ５２Ｄ及び５２Ｅは、落差センサまたは崖センサであり得る。他のナビゲーションセンサは、これらセンサに追加してまたは代替として使用され得る。例えば、ロボット型装置は、レーザレンジファインダを備え得る。代替的な実施形態において、ナビゲーションセンサ５２Ａ～５２Ｅは、ロボットシステム２０のナビゲーションエンジン２７の一部を形成し得る。ロボット型装置のロボットシステムは、主として、より成功裏に環境を自動的に航行することをできるようにするために複数の様々なタイプのナビゲーションセンサを使用する。ナビゲーションセンサ５２Ａ～５２Ｅは、ロボット型装置の周囲にある環境についての情報を制御システム２２に提供し、この情報は、制御システム２２がロボット型装置によって使用されて航行し得る環境のマップを構築できるようにする。この環境マップは、ロボットシステム２０のメモリ２５内に記憶され得る。図３は、ロボットシステム２０のメモリ２５を示す図である。メモリ２５は、環境データ３２を含んで示されている、環境データ３２は、上述した環境マップを有し、同様に、環境内に位置する障害物の位置を有する。経路計画データ３４は、同様に、メモリ２５内に保存される。経路計画データ３４は、環境を航行する前に経路計画を行うためにロボットシステム２０が必要とするデータを有する。経路計画データ３４に含まれ得るデータの例は、始点及び目標点、複数の中間中継点、複数の上記中継点の配列、並びに、隙間閾値である。経路計画のためにどのようにこれらデータを使用するかを以下で詳述する。
本明細書全体で使用される用語「障害物」は、環境内における可動ロボット型装置の操縦性に妨害を引き起こし得る物体または危険を含むことを意図する。例えば、用語「障害物」は、家具、家庭用品、履物などのように床面に配置されることを意図した物理的な物体または品目を含む。さらに、「障害物」は、同様に、ユーザ定義型立入禁止領域のような仮想物体または複数の仮想物体を含み、同様に、落差、階段、領域境界などのような可動ロボット型装置に対して問題を引き起こし得る環境自体の態様を含み得る。
障害物のない経路を決定するまたは経路計画する方法をここで説明する。方法は、アルゴリズムに関しており、上述したようなロボットシステム２０の制御システム２２にある経路計画エンジン２６によって行われる。代替の実施形態において、好ましい実施形態ではないが、方法は、別個の計算装置にある経路計画エンジンによって行われ得、その後、結果としての経路データは、ロボット型装置のロボットとシステムに転送され得る。
図２６から図２９は、全体経路計画アルゴリズム中に行われる複数の反復ステップのステップを設定し得るフローダイアグラムである。図２６から図２９のフローダイアグラムを設定する様々なステップは、図６から図２４における環境１００で行われる経路計画動作において例示される。経路計画アルゴリズムは、連続的な中継点ｗｐ１から中継点ｗｐ７それぞれを反復処理する。図２６から図２９のフローダイアグラムの方法それぞれは、中継点それぞれの処理中に行われるが、明確性のために、いくつかのステップを図６から図２５で示さない。図２５は、経路計画アルゴリズムの最終結果を示しており、符号ｗｐ１～ｗｐ７付された円状の中継点によって示された調整済経路は、十字状の中継点によって示された線形進路にありかつ符号ｏｗｐ１～ｏｗｐ７が付された当初中継点に沿って示されている。
図２６から図２９の方法をここで説明し、その後、これら方法を図６から図２５に示す経路計画動作に適用するかを実演する。
図２６は、いくつかの初期方法ステップの概要を示すフローダイアグラムであり、この方法は、水平点を算出するステップを有する。水平点は、方法の続いて生じるステップにおいて使用され、必須ではないが、開始時の水平点を算出するのに有用である。方法は、ステップ２６０で開始し、このステップは、処理するための現在の中継点（ｗｐｎ）を選択する。本明細書で使用されている用語「現在の中継点」は、シーケンス内で中継点それぞれを反復処理する間に方法のこの特有の反復のための特定の中継点を意味すると理解すべきである。ステップ２６１において、確認を行い、現在の中継点が処理を必要としていること確かめる。処理する経路に最大の所望長さがあり得る。例えば、より小さく扱いやすいセクションにある経路のみを処理することが望ましいことがあり、そのため、経路長閾値ｌｅｎｇｔｈ（ｐａｔｈ）を設定してメモリに記憶させる。ステップ２６１は、現在の中継点ｗｐｎが経路長閾値ｌｅｎｇｔｈ（ｐａｔｈ）より小さいことの確認を行う。さらに、現在の中継点ｗｐｎが配列における最大中継点ｗｐｍａｘよりも小さいことを確認することを行う。これら確認のいずれかへの回答が「いいえ」である場合、中継点の処理を停止して、方法は、ステップ２６２において終了する。
しかしながら、中継点ｗｐｎを処理する場合、方法は、ステップ２６３に続く。水平点は、主として、配列において所定数の中継点だけ前方に離間して設定されている。所定数の中継点は、パラメータｈｏｒｉｚｏｎ＿ｓｔｅｐとして蓄積される。ステップ２６３において、現在の中継点ｗｐｎとパラメータｈｏｒｉｚｏｎ＿ｓｔｅｐとの和が経路長閾値ｌｅｎｇｔｈ（ｐａｔｈ）よりも大きいか確かめるために算出を行う。大きくない場合、水平点は、その算出、ｗｐｎ＋ｈｏｒｉｚｏｎ＿ｓｔｅｐによって決定された中継点において設定される。そして、方法は、次の段階の第１ステップ２７０に進み、図２７を参照してこの段階を説明する。
しかしながら、現在の中継点ｗｐｎとパラメータｈｏｒｉｚｏｎ＿ｓｔｅｐとの和が経路長閾値ｌｅｎｇｔｈ（ｐａｔｈ）よりも大きい場合、ステップ２６５で示すように、水平点は、経路長閾値ｌａｓｔ＿ｗａｙｐｏｉｎｔによって設定された最大経路長における最終中継点において設定される。システムで必要としない場合には飛ばされ得るステップ２６６及びステップ２６７は、現在の中継点ｗｐｎが経路長閾値ｌａｓｔ＿ｗａｙｐｏｉｎｔと同一であるか確かめるために行われ、そして、方法は、図２７で説明する次の段階に進む。
図２７は、ステップ長の確認のステップを設定する。この方法は、中継点が所定のステップ長閾値だけ前の中継点から離間したままであることを保証し、これにより、順に、これら大きな距離が障害物がないことに関する解析をし得ないので、経路をその後に進行するビークルが中継点間の大きな距離を進行する必要が生じる危険性を低減する。ステップ２７１において、距離Ｄ１は、現在の中継点ｗｐｎと前の中継点ｗｐｎ－１との間で算出される。図２７に例示する方法において、使用した前の中継点は、中継点ｗｐｎ－１であるが、想定されることは、異なる前の中継点を必要に応じて代替的に使用し得ること、である。距離Ｄ１は、ステップ２７２においてステップ長閾値と比較され、距離Ｄ１がステップ長閾値未満である場合には、その後、方法は、図２８を参照して説明する次の段階の第１ステップ２８０に続く。
しかしながら、ステップ２７２において、距離Ｄ１がステップ長閾値より大きい場合、その後、現在の中継点ｗｐｎは、ステップ２７３に移動する。現在の中継点ｗｐｎは、新たな点に移動され、この新たな点は、前の中継点ｗｐｎ－１を現在の中継点ｗｐｎに接続し、前の中継点ｗｐｎ－１から離間するステップ長閾値に等しい距離である。いったん現在の中継点を移動させると、その後、方法は、図２８を参照して説明する次の段階の第１ステップ２８０に続く。
図２８は、経路が環境内の障害物から少なくとも設定した距離だけ離間したままであることを保証する方法のステップを設定する。ステップ２８１において、現在の中継点ｗｐｎに最も近い障害物を特定する。ステップ２８２において、距離Ｄ２は、現在の中継点ｗｐｎからステップ２８１において特定した最も近い障害物まで算出される。ステップ２８３において、距離Ｄ２は、所定の最小隙間閾値と比較される。最小隙間閾値は、ロボットの要件に応じて設定され得る。通常、最小隙間閾値は、計画している経路を進行することを意図したロボットの最大半径で設定される。このようにして、ロボットが障害物から少なくともロボットの最大半径だけ離間したままであることが確保される。もちろん、ロボットまたはシステムの要件に応じて、他の最小隙間閾値を適用し得、同様に、最小隙間閾値は、経路を計画している環境のタイプに応じて変化し得る。ステップ２８３において、Ｄ２は、最小隙間閾値よりも大きい場合、その後、現在の中継点は、この中継点に最も近い障害物から十分に離間しているとみなされ、この中継点を移動させる必要がない。方法は、現在の中継点と連続的である次の中継点ｗｐｎ＋１を選択するステップ２８９に進み、次の反復を続ける。図２６及び図２７の方法は、図２８において符号２６０及び２７０が付された破線ボックスによって示されているように、次の中継点において再び行われ得る。
しかしながら、ステップ２８３において、距離Ｄ２が最小隙間閾値未満である場合、その後、方法は、ステップ２８４に進み、このステップにおいて、２つの円を交差させる。図２８の方法が２つの円の交差を説明しているが、理解すべきことは、これが単なる一の特有の実施形態であること、である。実際に必要であることは、一組の点を計算し、この一組の点は、前の中継点ｗｐｎ－１からステップ長にありかつ特定した最も近い障害物から最小隙間距離にある一組の点である。しかしながら、２つの円の交差を算出することは、上述のように一組の点を計算することに等価である単純な幾何形状解析を提供する。第１の円である円１は、ステップ長閾値と等しい半径を有する円であり、この円は、前の中継点ｗｐｎ－１に中心合わせされており、第２の円である円２は、最小隙間閾値に等しい半径を有する円であり、最も近い障害物に中心合わせされている。一組の点の計算、すなわち円１及び円２の交点ｉｃの幾何形状解析は、同じ点を返し、１または２つの点を返し得る。１を超える点を返した場合、好ましい交点を選択しなければならない。
ステップ２８５は、２つの交点ｉｃをステップ２８４から介しているか判断する。一点のみを返した場合、好ましい点のための選択をする必要がなく、方法は、ステップ２８８にまっすぐ進み、このステップ２８８において、現在の中継点ｗｐｎの場所を変更し、現在の中継点は、ステップ２８４から返された交点へ移動される。
しかしながら、１を超える交点ｉｃをステップ２８４から返した場合、ステップ２８６において、距離Ｈを交点ｉｃそれぞれに対して算出し、ここで、距離Ｈは、交点ｉｃと図２６の方法で前に算出した水平点との間の距離である。その後、水平点に対する距離Ｈが最小である交点を選択することによって、ステップ２８７において２つの交点のうち好ましい点を選択する。この交点は、水平点に対する距離Ｈが最小である交点を好ましい点として選択することとして選ばれており、これにより、計画済経路を当初の処理前進路に可能な限り近くなるように維持する。いったん好ましい点を選択したら、方法は、ステップ２８８に進み、このステップ２８８において、現在の中継点ｗｐｎの場所を変更し、それにより、この中継点を好ましい点へ移動させる。
その後、方法は、現在の中継点と順である次の中継点ｗｐｎ＋１を選択するステップ２８９に進み、次の反復を続け、もう一度、図２８において符号２６０及び符号２７０が付された破線ボックスによって示すように、次の中継点に対して図２６及び図２７の方法を行い得る。しかしながら、図２８において破線ボックス２９０によって示すように、次の中継点を選択する前に、さらなる確認方法を行い、連続にある次の中継点に移る前に現在の中継点ｗｐｎの新たな場所を確認し得る。ここで、図２９を参照して新たな中継点の場所を確認することを行うための方法のステップを説明する。
ステップ２９０は、現在の中継点ｗｐｎの場所を変更するとステップ２８８からまっすぐ続き、現在の中継点ｗｐｎの新たな位置に最も近い障害物を特定する。そして、ステップ２９１において、現在の中継点ｗｐｎの新たな場所とステップ２９０において特定した最も近接する障害物との間の距離Ｄ３を算出する。ステップ２９２において、距離Ｄ３を最小隙間閾値と比較する。距離Ｄ３が最小隙間閾値である場合、これは、現在の中継点ｗｐｎの新たな場所が障害物に近すぎること、を意味し、したがって、現在の中継点ｗｐｎをステップ２９３において廃棄して配列から削除する。ステップ２９３において中継点を廃棄した後、方法には、順に、次の中継点ｗｐｎ＋１を現在の中継点として選択することが続き、方法は、図２８のステップ２８９に戻り、方法の残りを上述のように続ける。
しかしながら、ステップ２９２において距離Ｄ３が最小隙間閾値より大きい場合、方法は、ステップ２９４に進み、このステップ２９４において、現在の中継点ｗｐｎが経路の終端にある目標点にあるか確認する。そうである場合、経路計画動作を完了し、方法は、ステップ２９９において終了する。あるいは、現在の中継点が目標点であるか確認することに替えて、現在の中継点が中継点ｗｐｍａｘまたは経路長閾値ｌｅｎｇｔｈ（ｐａｔｈ）の終端にある中継点であるか確認し得る。
現在の中継点が目標点でない場合、現在の中継点ｗｐｎの新たな場所が目標点に向かうのではなく経路を戻るように経路を誤った方向に向けていないことを保証することを検知可能である。これを行うために、ステップ２９５において、現在の中継点ｗｐｎから前の中継点ｗｐｎ－１まで距離Ｄ４を算出し、ステップ２９６において、現在の中継点ｗｐｎから前の中継点の前の中継点ｗｐｎ－２までの距離Ｄ５を算出する。そして、ステップ２９７において、距離Ｄ４を距離Ｄ５と比較し、距離Ｄ５が距離Ｄ４未満である場合、経路が目標点に向かうのではなく経路を後戻りするように向けていると推定され得、したがって、現在の中継点ｗｐｎは、ステップ２９８において廃棄され、配列から削除される。ステップ２９８において中継点を廃棄した後、方法には、順に、次の中継点ｗｐｎ＋１を現在の中継点として選択することが続き、方法は、図２８のステップ２８９に戻り、方法の残りを上述のように行う。
しかしながら、距離Ｄ５がステップ２９７の比較において距離Ｄ４よりも大きい場合、現在の中継点ｗｐｎは、配列において所定位置で残され得、方法には、順に、次の中継点ｗｐｎ＋１を現在の中継点として選択することが続き、方法は、図２８のステップ２８９に戻り、方法の残りを上述のように行う。
図６は、ロボット型装置が進行する環境１００を示す。始点及び目標点は、大きなＸ字状記号で示されており、障害物１１０は、環境１００内に位置し、この障害物をロボット型掃除機が回避する必要がある。符号ｗｐ１～符号ｗｐ７が付された中継点の配列は、始点と目標点との間に均等にかつ線形に分布されており、それにより、第１中継点ｗｐ１は、始点に位置し、最後の中継点ｗｐ７は、目標点にあり、中間の中継点ｗｐ２から中継点ｗｐ６は、中継点ｗｐ１と中継点ｗｐ７との間の線形経路に位置しており、小さいｘ字状記号で示されている。
中継点それぞれを処理する間、図２６から図２９のフローダイアグラムの方法それぞれを行う。しかしながら、明確さのために、方法のいくつかのステップを図６から図２５では示していない。
ロボット型装置が始点で開始するのでロボット型装置が障害物と重なることなく始点にいられると解されるので、始点、すなわち中継点ｗｐ１を処理する必要がない。したがって、処理される第１の中継点は、中継点ｗｐ２である。図７は、第２中継点ｗｐ２の処理中における環境を示す。図面それぞれにおいて処理されている現在の中継点は、ボックスで囲まれたｘ字状記号で示されている。図７において、中継点ｗｐ５は、水平点として符号付けされる。水平点は、上述した図２６の方法に従って算出される。この例において、パラメータｈｏｒｉｚｏｎ＿ｓｔｅｐは、３つの中継点長さに設定され、したがって、現在の水平は、中継点ｗｐ２＋３、すなわち中継点ｗｐ５として算出される。図示しないが、中継点ｗｐ１と中継点ｗｐ２との間の距離は、図２７に関連して上述した方法に従って算出されており、算出した距離は、所定のステップ長閾値内にある。その結果、方法は、図２８において説明した方法に続く。図７は、対象の現在の中継点ｗｐ２の周囲に位置する破線円を示す。円は、第１の経路計画動作のために設定された最小隙間閾値に等しい半径を有する。容易に分かり得ることは、障害物１１０が中継点ｗｐ２から離間した十分に遠い距離にあること、であり、そのため、図２８において距離Ｄ２に等しい中継点ｗｐ２と障害物１１０との間の距離は、最小隙間閾値より大きい。したがって、方法は、方法の現在の位置である中継点ｗｐ２を残し、配列にある次の中継点、すなわち中継点ｗｐ３を選択する。
図８は、中継点ｗｐ３を処理するステップを示す。ここで、ｗｐ３は、依然として、中継点ｗｐ２のステップ長閾値内にある。ところで、しかしながら明らかなことは、障害物１１０が中継点ｗｐ３と障害物１１０との間の距離であって図２８において距離Ｄ２と等しい距離が最小隙間閾値未満である破線円の内側にある。したがって、中継点ｗｐ３の場所を変更しなければならない。図９は、図２８のステップ２８４において説明した２つの円に対応する２つの円Ｃ１及びＣ２を示す。円Ｃ１は、前の中継点ｗｐ２に中心合わせされており、ステップ長閾値に等しい半径Ｒ１を有する。円Ｃ２は、障害物１１０に中心合わせされており、最小隙間閾値に等しい半径Ｒ２を有する。２つの円Ｃ１及びＣ２は、２つの交点ｉｃ１及びｉｃ２を形成する。交点ｉｃ１及びｉｃ２のうちのいずれを好ましい交点であると判断するために、交点ｉｃ１及びｉｃ２それぞれとここで中継点ｗｐ６であるとして算出した水平点との間の距離Ａ及びＢを算出する。距離Ｂが距離のうちの短い方であるので、交点ｉｃ２を好ましい点として選択し、図１０に示すように、中継点ｗｐ３の場所を交点ｉｃ２が位置するところへ変更する。図示しないが、図２９の方法を中継点ｗｐ３の新たな位置にここで行い、この位置は、いったん方法を行うと、所定位置にあるままとなる。
図１１は、中継点ｗｐ４を処理するステップを示す。ところで、同様に明らかなことは、障害物１１０が中継点ｗｐ４と障害物１１０との間の距離であって図２８に示す距離Ｄ２に等しい距離が最小隙間閾値未満である破線円の内側にあること、である。したがって、中継点ｗｐ４の場所を変更しなければならない。図１２は、再び、図２８のステップ２８４で説明した２つの円に対応する２つの円Ｃ１及びＣ２を示す。前と同様に、中継点ｗｐ３を処理する一方で、円Ｃ１は、現在は中継点ｗｐ３である前の中継点に中心合わせされており、ステップ長閾値に等しい半径Ｒ１を有する。円Ｃ２は、障害物１１０に中心合わせされており、最小隙間閾値に等しい半径Ｒ２を有する。２つの円Ｃ１及びＣ２は、２つの新たな交点ｉｃ３及びｉｃ４を形成する。交点ｉｃ３及びｉｃ４のうちのいずれを好ましい交点であると判断するために、交点ｉｃ３及びｉｃ４それぞれとここで同様に目標点である中継点ｗｐ７として算出した水平点との間の距離Ｃ及びＤを算出する。距離Ｄが距離のうち短い方であるので、交点ｉｃ４を好ましい点として選択し、図１３に示すように、中継点ｗｐ４の場所を交点ｉｃ４が位置するところへ変更する。図１３は、同様に、中継点ｗｐ４の新たな位置が障害物から少なくとも最小隙間だけ離間しており、障害物１１０が依然として中継点ｗｐ４の新たな場所に最も近い障害物であることを示しており、中継点ｗｐ４を廃棄する必要がない。
図１４、図１５及び図１６は、再び、中継点ｗｐ５を処理するために同じ処理を繰り返すことを示す。今回は、２つの円Ｃ１及びＣ２は、交点ｉｃ５及びｉｃ６を生じ、交点ｉｃ６の場所は、距離Ｆが距離Ｅよりも小さいので、中継点ｗｐ５を移動させるべき好ましい点として交点ｉｃ６の場所を選択する。ｗｐ７が配列の最後の中継点であり水平点になり得るさらなる中継点がないので、水平点は、中継点ｗｐ７のままである。
図１７は、中継点ｗｐ６の処理を開始することを示す。図１７から明らかなことは、破線円で示すように、依然として障害物１１０である最も近い障害物と中継点ｗｐ６との間の距離が最小隙間よりも大きいこと、である。しかしながら、中継点ｗｐ６は、中継点ｗｐ５から相当の距離にある。以下で、中継点ｗｐ６を処理すること及び図１８を参照して、図２７の方法を実演する。破線Ｇで示された中継点ｗｐ６と中継点ｗｐ５との間の距離は、破線Ｇに沿う両矢印として示されたステップ長閾値よりも大きい。したがって、その結果、現在の中継点ｗｐ６は、中継点ｗｐ５と中継点ｗｐ６とを接続する破線Ｇに沿う点へ移動される。中継点ｗｐ６を移動させる点は、ステップ長閾値に等しい距離だけ中継点ｗｐ５から離間している。
中継点ｗｐ６の新たな場所を図１９に示すが、残念ながら、中継点ｗｐ６の新たな場所は、中継点ｗｐ６からこの中継点ｗｐ６の最も近い障害物までの距離を最小隙間閾値未満にする。したがって、中継点ｗｐ６の新たな場所について中継点ｗｐ６に対して図２８の交差する円の方法を行わなければならない。これを図２０に示す。今回、２つの円Ｃ１及びＣ２は、交点ｉｃ７及びｉｃ８を生じさせ、距離Ｊが距離Ｈより小さいので、中継点ｗｐ６を移動させるべき好ましい点として、交点ｉｃ８の場所を選択する。中継点ｗｐ７が配列の最後の中継点であり水平点になり得るさらなる中継点がないので、水平点は、中継点ｗｐ７のままである。
処理される最後の中継点は、目標点でもある中継点ｗｐ７である。再び、図２２は、破線Ｋで示すように、現在の中継点ｗｐ７と前の中継点ｗｐ６との間の距離がステップ長閾値よりも大きいこと、を示す。したがって、その結果、現在の中継点ｗｐ７は、中継点ｗｐ６と中継点ｗｐ７とを接続する破線Ｋに沿う点へ移動される。中継点ｗｐ７を移動させる点は、ステップ長閾値に等しい距離だけ中継点ｗｐ６から離間している。中継点ｗｐ７の新たな位置を図２３に示す。図２３は、同様に、中継点ｗｐ７の新たな位置が破線円で示す最小隙間よりも大きい距離だけ最も近い障害物１１０から離間していることを示しており、したがって、中継点を再び移動させる必要がない。したがって、中継点ｗｐ７が目標点でもあるので、配列において処理される最後の中継点であり、経路計画動作は、終了する。処理済みのかつ更新済みの中継点位置を示す最終経路は、図２４からわかり得る。図２４は、経路がどのように障害物を回避するかを明確に示す。したがって、ビークルがこの経路計画動作によって計画された経路を取ると、ビークルは、障害物に接触することなく、または、航行中にビークルの軌道を再調整する必要なく、経路を航行できる。
図２５は、経路計画アルゴリズムの最終結果を示しており、この最終結果は、円状の中継点によって示されかつ符号ｗｐ１～ｗｐ７で符号付けされた調整済み経路を有しており、この調整済み経路は、十字状の中継点によって示された直線状進路にあり符号ｏｗｐ１～ｏｗｐ１で符号付けされた当初中継点に並んで示されている。
上述したアルゴリズムは、ロボット型装置の運動中に定期的に実行されることを意図している。例えば、ロボット型装置は、約３０Ｈｚから約５０Ｈｚの周波数で実行する運動更新を有し得、経路計画アルゴリズムは、運動更新中に実行し得、ロボット型装置のための経路を計画してロボット型装置の到来する意図した経路の一部をカバーする。あるいは、アルゴリズムは、動作の開始時において一度実行され得、その動作中にロボット型装置が取ることを意図した全体経路をプロットし得る。この代替の実施形態において、全体経路は、複数の経路セグメントに分割され得、経路計画アルゴリズムは、全体経路を処理するまで、経路セグメントそれぞれに対して実行され得る。
このため、特有の例及び実施形態をさらに説明する一方、理解することは、特許請求に範囲によって規定されているような本発明の範囲から逸脱することなく、様々な改変であってこれら改変の一部をすでに上述されている改変をなし得ること、である。
例えば、上述した例において、前の中継点は、例えば現在の中継点がｗｐｎである場合に前の中継点が中継点ｗｐｎ－１であるように、常に、現在の中継点の直前の中継点であると解釈されている。しかしながら、前の中継点は、例えばロボットシステムの要件、経路計画エンジンまたは処理される経路のサイズに応じて、例えば中継点ｗｐｎ－２、中継点ｗｐｎ－３または中継点ｗｐｎ－４など、複数の前の中継点のうちのいずれでもあり得る。
さらに、水平ステップ、最小隙間及びステップ長のような本明細書で説明した様々な所定の閾値及びパラメータは、上記例で提案した閾値及びパラメータと異なり得る。例えば、最小隙間がロボットの外径に等しいことに替えて、最小隙間は、ロボットが例えば繊細な家具または物体に対して近すぎた状態で航行することを懸念する場合にはユーザが調整し得るユーザ選択型信頼レベルを用いて設定され得る。
さらに、上述した方法は、単純な幾何形状解析を提供するために円の交点を用いて交点を返している。しかしながら、円に替えて、多角形のような他の形状を使用し得る。その上、計画される経路が本明細書で例示した２Ｄ経路ではなく３Ｄ空間を通る経路である場合、使用する形状は、球のような３Ｄ形状であり得る。
２０ ロボットシステム，プロセッサ、２５ メモリ、２６ 経路計画エンジン、２７ ナビゲーションエンジン、３２ 環境データ、３４ 経路計画データ、１００ 環境、１１０ 障害物

Claims (24)

  1. 始点と目標点との間の無障害物経路を決定するための方法であって、
    複数の中継点を設けるステップであって、前記中継点が、前記始点と前記目標点との間に線形に分布されている、ステップと、
    前記中継点のための配列を決定するステップであって、第１の前記中継点が前記始点に位置し、最終の前記中継点が前記目標点に位置する、ステップと、
    第２の前記中継点から最終の前記中継点まで前記配列における複数の前記中継点それぞれを反復的に処理するステップと、
    を備え、
    前記処理するステップが、対象中継点に最も近い障害物を特定し、前記対象中継点と特定した最も近い前記障害物との間の第１距離を算出するステップと、その後、前記第１距離が隙間閾値未満である場合に、前記対象中継点の場所を変更するステップと、を備え、
    前記第１距離が隙間閾値未満である場合に前記対象中継点の場所を変更するステップが、
    前記対象中継点の前の中継点から第１所定距離に及び特定した最も近い前記障害物から第２所定距離に位置する一組の点を計算するステップと、
    一組の前記点から好ましい点を選択するステップと、
    前記対象中継点の場所を好ましい前記点に変更するステップと、
    を備えることを特徴とする、
    方法。
  2. 一組の前記点を計算するステップが、第１形状と第２形状との間の交点を計算するステップを備え、
    前記第１形状が、前記対象中継点の前の中継点に中心合わせされており、前記第１所定距離に等しい半径を有し、
    前記第２形状が、特定した最も近接する前記障害物に中心合わせされており、前記第２所定距離に等しい半径を有し、
    前記交点が、一組の前記点として解釈されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 前記第１及び第２形状が、円または球であることを特徴とする請求項２に記載の方法。
  4. 前記第１所定距離が、前記中継点間のステップ長に等しいことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
  5. 前記第２所定距離が、前記隙間閾値に等しいことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
  6. 一組の前記点から好ましい点を選択するステップが、前記一組における計算した点それぞれと水平点との間の距離を算出するステップと、前記水平点に最も近い前記点を選択するステップと、を備えることを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
  7. 前記水平点が、前記対象中継点と前記目標点との間にある前記中継点の前記配列における２つの連続した前記中継点を接続する線にあることを特徴とする請求項６に記載の方法。
  8. 前記配列の複数の前記中継点それぞれを反復的に処理するステップが、
    前記対象中継点と前記配列における前の中継点との間の第３距離を算出するステップと、
    前記対象中継点と前の前記中継点との間の前記第３距離を所定のステップ長閾値と比較するステップと、
    前記対象中継点と前の前記中継点との間の前記第３距離が所定の前記ステップ長閾値よりも大きい場合、前記対象中継点の場所を前の前記中継点と前記配列における次の中継点とを接続する線セグメントにある点に変更するステップであって、前記点が、前の前記中継点から所定ステップ長に等しい距離で前記線セグメントに位置している、ステップと、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の方法。
  9. 前の前記中継点が、前記始点から前記対象中継点までの前記配列におけるいずれかの前記中継点であり、次の前記中継点が、前記対象中継点から前記目標点までの前記配列におけるいずれかの前記中継点であることを特徴とする請求項８に記載の方法。
  10. 前記中継点の場所を好ましい前記点に変更するステップの後、前記対象中継点の新たな場所に最も近い障害物を特定するステップと、前記対象中継点と特定した最も近い前記障害物との間の第４距離を算出するステップと、その後、前記第４距離が前記隙間閾値未満である場合に前記対象中継点を前記配列から除去するステップと、をさらに備えることを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
  11. 前記中継点の場所を好ましい前記点に変更するステップの後、追加のステップ、すなわち、
    前記対象中継点と前記配列における前の中継点との間の第５距離を算出するステップと、
    前記対象中継点と前記配列における前記前の中継点の前の中継点との間の第６距離を算出するステップと、
    前記第５距離を前記第６距離と比較するステップと、
    前記第６距離が前記第５距離よりも小さい場合に前記対象中継点を前記配列から除去するステップと、
    をさらに備えることを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載の方法。
  12. 環境内に位置する障害物の場所を含む前記環境に関するデータを蓄積するメモリと、
    始点及び目標点の場所、複数の中継点、複数の前記中継点の配列、並びに、隙間閾値を備える経路計画に関するデータを蓄積するメモリと、
    少なくとも１つのプロセッサを備え、複数の前記中継点それぞれを反復的に処理して前記始点と前記目標点との間の無障害物経路を決定するように構成された経路計画エンジンと、
    を備え、
    複数の前記中継点それぞれを処理するために、前記経路計画エンジンが、対象の前記中継点に最も近い障害物を特定し、前記対象中継点と特定した最も近い前記障害物との間の第１距離を算出し、その後、前記第１距離が前記隙間閾値未満である場合には前記対象中継点の場所に対応する前記データを更新して前記中継点の場所を変更するように構成され、
    前記対象中継点の場所を変更するために、前記経路計画エンジンが、
    前記対象中継点より前の前記中継点から前記メモリに蓄積された第１所定距離に及び特定した最も近い前記障害物から前記メモリに蓄積された第２所定距離に位置する一組の点を計算し、
    一組の前記点から好ましい点を選択し、そして、
    前記対象中継点の場所に対応するデータを更新して前記中継点の場所を好ましい前記点に変更する、
    ように構成されていることを特徴とする、
    システム。
  13. 一組の前記点を計算するために、前記経路計画エンジンが、第１形状と第２形状との間の交点を計算するように構成されており、
    前記第１形状が、前記対象中継点より前の前記中継点に中心合わせされており、前記第１所定距離に等しい半径を有し、
    前記第２形状が、特定した最も近い前記障害物に中心合わせされており、前記第２所定距離に等しい半径を有し、
    前記交点が、一組の前記点として解釈されることを特徴とする請求項１２に記載のシステム。
  14. 前記第１及び前記第２形状が、円または球であることを特徴とする請求項１３に記載のシステム。
  15. 前記第１所定距離が、前記中継点間のステップ長に等しく、
    前記ステップ長が、経路計画に関する前記データにおいて前記メモリ内に蓄積されていることを特徴とする請求項１２から１４のいずれか１項に記載のシステム。
  16. 前記第２所定距離が、前記隙間閾値に等しいことを特徴とする請求項１２から１５のいずれか１項に記載のシステム。
  17. 一組の前記点から好ましい前記点を選択するために、前記経路計画エンジンが、一組の計算した前記点それぞれと水平点との間の距離を算出し、そして、前記水平点に最も近い前記点を選択するように構成されていることを特徴とする請求項１２から１６のいずれか１項に記載のシステム。
  18. 前記水平点が、前記対象中継点と前記目標点との間にある前記中継点の前記配列における２つの連続した前記中継点を接続する線にあることを特徴とする請求項１７に記載のシステム。
  19. 複数の前記中継点それぞれを反復的に処理するために、前記経路計画エンジンが、
    前記対象中継点と前記配列における前の前記中継点との間の第３距離を算出し、
    前記対象中継点と前の前記中継点との間の前記第３距離を所定のステップ長閾値と比較し、
    前記対象中継点と前の前記中継点との間の前記第３距離が所定の前記ステップ長閾値より大きい場合に、前記対象中継点の場所に対応するデータを更新し、前記対象中継点の場所を前の前記中継点と前記配列における次の中継点とを接続する線セグメントにある点であって当該点が前の前記中継点から所定ステップ長に等しい距離で前記線セグメントに位置している点に変更する、
    ように構成されていることを特徴とする請求項１２から１８のいずれか１項に記載のシステム。
  20. 前の前記中継点が、前記始点から前記対象中継点までの前記配列におけるいずれかの前記中継点であり、次の前記中継点が、前記対象中継点から前記目標点までの前記配列におけるいずれかの前記中継点であることを特徴とする請求項１９に記載のシステム。
  21. 前記対象中継点の場所に対応する前記データを更新して前記中継点の場所を好ましい前記点に変更するステップの後、前記経路計画エンジンが、
    前記対象中継点の新たな場所に最も近い障害物を特定し、前記対象中継点と特定した最も近い前記障害物との間の第４距離を算出し、
    前記第４距離が前記隙間閾値未満である場合に、経路計画に関する前記データを更新して前記対象中継点を前記配列から除去する、
    ようにさらに構成されていることを特徴とする請求項１２から２０のいずれか１項に記載のシステム。
  22. 前記対象中継点の場所に対応する経路計画に関する前記データを更新して前記対象中継点の場所を好ましい前記点に変更した後、前記経路計画エンジンが、
    前記対象中継点と前記配列における前の中継点との間の第５距離を算出し、
    前記対象中継点と前記配列における前記前の中継点の前の中継点との間の第６距離を算出し、
    前記第５距離を前記第６距離と比較し、そして、
    前記第６距離が前記第５距離よりも小さい場合に前記対象中継点を前記配列から除去する、
    ようにさらに構成されていることを特徴とする請求項１２から２１のいずれか１項に記載のシステム。
  23. ロボット型装置であって、
    請求項１２から２２のいずれか１項に記載のシステムと、
    当該ロボット型装置が周囲三次元環境内で航行できるようにする１以上のアクチュエータと、
    １以上の前記アクチュエータを制御する少なくとも１つのプロセッサを備えるナビゲーションエンジンであって、前記環境に関するデータと、メモリ内に蓄積された経路計画に関するデータと、を使用して、当該ロボット型装置を前記周囲三次元環境内で無障害物経路に沿って航行する、ナビゲーションエンジンと、
    を備えることを特徴とするロボット型装置。
  24. コンピュータ実行可能な命令を備える非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体であって、プロセッサによって実行されると、計算デバイスに請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法を実行させることを特徴とする非一時的コンピュータ読取可能記憶媒体。
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