JPH04358209A - Obstacle avoiding device - Google Patents
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Landscapes
- Steering Controls (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
Description
【0001】0001
【産業上の利用分野】本発明は、ファジィ制御を利用し
て、静止もしくは移動中の物体のような障害物との衝突
の危険度を判定し、それに基づいて衝突回避動作を行う
障害物回避装置に関する。[Industrial Application Field] The present invention utilizes fuzzy control to determine the degree of risk of collision with an obstacle such as a stationary or moving object, and performs collision avoidance operations based on the risk. Regarding equipment.
【0002】0002
【従来の技術】ファジィ制御を利用して衝突危険度を判
定し、それによって衝突回避を自動化することは、船舶
の衝突回避システムとして提案されている(「オートメ
ーション」第33巻第6号)。この衝突回避システムは
、二つの船の最接近点(CPA)における二船間の距離
(最接近距離DCPA)、及び二つの船がCPAに至る
までの時間(最接近時間TCPA)という2つの量から
、ファジィ推論則に従って衝突危険度を求め、それに基
づいて自動的に衝突回避動作を行うものである。2. Description of the Related Art Determining the degree of collision risk using fuzzy control and thereby automating collision avoidance has been proposed as a collision avoidance system for ships ("Automation" Vol. 33, No. 6). This collision avoidance system calculates two quantities: the distance between the two ships at their point of closest approach (CPA) (closest approach distance DCPA), and the time it takes for the two ships to reach CPA (closest approach time TCPA). Based on this, the collision risk is determined according to fuzzy inference rules, and collision avoidance actions are automatically performed based on the collision risk.
【0003】0003
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
衝突回避システムは、船舶のようにほぼ直線的に進むも
のを対象としたものであり、本質的に船とは異なる動き
をする移動物、例えばロボットや自動搬送車のように、
頻繁に且つ急角度で方向を変えるものを対象として、壁
や机等の障害物に対する衝突回避動作を行うことには適
用し難く、実用的でもない。更に、上記の衝突回避シス
テムで用いられる、衝突危険度を判定して衝突を回避す
る手法は、船舶のようにほぼ直線的に進むものを対象に
したアルゴリズムであって、例えば工場内にある自動搬
送車が、自動搬送車の存在に気付かずに歩いている人間
を回避するというような、限られた範囲でランダムに方
向や速度を変える移動障害物の回避には適用できない。[Problems to be Solved by the Invention] However, the above-mentioned collision avoidance system is intended for objects that move in a nearly straight line, such as ships, and is intended for moving objects that move essentially differently from ships, such as Like robots and automated guided vehicles,
It is difficult to apply this method to avoid collisions with obstacles such as walls and desks for objects that change direction frequently and at steep angles, and is not practical. Furthermore, the method used in the above-mentioned collision avoidance system to avoid a collision by determining the collision risk is an algorithm that targets objects that move in a nearly straight line, such as ships, and is It cannot be applied to avoidance of moving obstacles that randomly change direction or speed within a limited range, such as when a guided vehicle avoids a person walking without noticing the automated guided vehicle.
【0004】また、最接近距離とか最接近時間を求め、
それらを台集合としてメンバシップ関数を与えてファジ
ィ推論を行うというように、仮想空間を用いて衝突危険
度を求め、それを基にして制御指令を求めるため、設計
や製造に直接関与した者以外の第三者(使用者等)にと
っては、どのような状況で、どのような判定が行われる
かが把握しにくい。従って、使用者等が回避制御の手順
を変更したり調整したい場合に取り扱いが難しい。[0004] Also, find the distance of closest approach or the time of closest approach,
In order to determine the degree of collision risk using a virtual space, such as by assigning a membership function to a platform set and performing fuzzy inference, and to determine control commands based on this, it is difficult for anyone other than those directly involved in the design and manufacturing to determine the degree of collision risk. It is difficult for third parties (users, etc.) to understand under what circumstances and what kind of judgment will be made. Therefore, it is difficult for users to change or adjust the avoidance control procedure.
【0005】一方、ロボットや自動搬送車については、
複雑なアルゴリズムを用いて衝突を回避するものが知ら
れているが、いずれにしても、アルゴリズムが複雑なた
め、第三者(使用者など)が衝突危険度の判定基準を変
更したい場合等に取り扱うのが困難である。On the other hand, regarding robots and automatic guided vehicles,
There are known methods that use complex algorithms to avoid collisions, but in any case, because the algorithms are complex, there are cases where a third party (such as a user) wants to change the criteria for determining the degree of collision risk. Difficult to handle.
【0006】従って、本発明の目的は、ロボットや自動
搬送車、或は飛行機のように、船舶よりも頻繁に且つ急
角度で方向を変えることが多い移動物に対しても適用で
きると共に、複雑なアルゴリズムを用いることなく、使
用者に理解し易く、調整し易い回避制御動作を実現する
障害物回避装置を提供することである。Therefore, the object of the present invention is applicable to moving objects such as robots, automatic guided vehicles, and airplanes that often change direction more frequently and at steeper angles than ships, and also to complex objects. An object of the present invention is to provide an obstacle avoidance device that realizes an avoidance control operation that is easy for a user to understand and adjust without using any algorithm.
【0007】本発明のもう1つの目的は、限られた範囲
でランダムに進行方向や速度を変える移動障害物を回避
する制御アルゴリズムを備えた障害物回避装置を提供す
ることである。Another object of the present invention is to provide an obstacle avoidance device equipped with a control algorithm for avoiding moving obstacles that randomly change direction and speed within a limited range.
【0008】更に、本発明のもう1つの目的は、複数個
の移動障害物に対しても的確な回避動作を実現する回避
制御アルゴリズムを備えた障害物回避装置を提供するこ
とである。Another object of the present invention is to provide an obstacle avoidance device equipped with an avoidance control algorithm that realizes accurate avoidance operations even for a plurality of moving obstacles.
【0009】[0009]
【課題を解決するための手段】本発明は、静止もしくは
移動中の障害物を回避する動作を行う装置において、前
記障害物のある領域内にファジィ集合の適合度を表わす
ことができる多次元メンバシップ関数を設定し、該多次
元メンバシップ関数を用いて適合度を算出することによ
り、前記領域内における衝突危険度を求める衝突危険度
判定手段と、その衝突危険度の値から前記領域内を移動
する移動物が前記障害物を回避するための制御指令を生
成し出力する制御指令生成手段とを備えたことを特徴と
する。[Means for Solving the Problems] The present invention provides a device that performs an operation to avoid a stationary or moving obstacle, using a multidimensional member that can represent the fitness of a fuzzy set within a region where the obstacle is located. collision risk determining means for determining the collision risk within the region by setting a ship function and calculating the degree of fitness using the multidimensional membership function; The present invention is characterized by comprising a control command generation means for generating and outputting a control command for a moving object to avoid the obstacle.
【0010】本発明の1つの態様では、上記の構成に加
えて、障害物及び前記移動物の位置、速度及び進行方向
に基づき所定のアルゴリズムに従って現時点より後の衝
突危険度の予測値を算出する状況予測手段が設けられ、
前記衝突危険度判定手段は、前記障害物を検出する障害
物検出部と、前記移動物の速度及び進行方向を計測する
移動物計測部と、前記移動物の速度及び進行方向に応じ
て変化する変数を含み且つ前記領域に対応して使用され
る多次元メンバシップ関数を記憶した多次元メンバシッ
プ関数記憶部と、前記移動物計測部からの計測信号に応
じて、前記多次元メンバシップ関数記憶部に格納された
多次元メンバシップ関数により適合度を演算し、前記障
害物検出部からの検出信号により前記障害物に交わる等
適合度線の値を算出する演算部と、該演算部で算出され
た適合度を当該障害物に対する衝突危険度として出力す
る衝突危険度出力部とを備え、前記制御指令生成手段は
、前記衝突危険度判定手段から出力された衝突危険度を
記憶する衝突危険度記憶部と、前記移動物の目標位置を
検出する目標位置検出部と、前記衝突危険度記憶部から
送られる現時点より前の衝突危険度、前記衝突危険度判
定手段から送られる現時点の衝突危険度、前記状況予測
手段から送られる現時点より後の衝突危険度の予測値及
び前記目標位置検出部から送られる目標位置に基づき、
所定のアルゴリズムに従って、前記障害物を回避するた
めの移動物の進行方向及び速度を算出する演算部と、該
演算部で算出された進行方向及び速度から前記制御指令
を生成する制御指令出力部とを備えて構成される。[0010] In one aspect of the present invention, in addition to the above configuration, a predicted value of the collision risk after the present time is calculated according to a predetermined algorithm based on the position, speed, and traveling direction of the obstacle and the moving object. A means of predicting the situation is provided,
The collision risk determination means includes an obstacle detection unit that detects the obstacle, a moving object measurement unit that measures the speed and direction of movement of the moving object, and changes depending on the speed and direction of movement of the moving object. a multidimensional membership function storage unit that stores a multidimensional membership function that includes variables and is used in correspondence with the region; a calculation unit that calculates the degree of fitness using a multidimensional membership function stored in the unit, and calculates a value of an equal fitness line intersecting the obstacle based on a detection signal from the obstacle detection unit; a collision risk output unit that outputs the calculated degree of compliance as a collision risk with respect to the obstacle; a storage unit, a target position detection unit that detects the target position of the moving object, a previous collision risk sent from the collision risk storage unit, and a current collision risk sent from the collision risk determination means. , based on the predicted value of the collision risk after the current time sent from the situation prediction means and the target position sent from the target position detection section,
a calculation unit that calculates the traveling direction and speed of the moving object to avoid the obstacle according to a predetermined algorithm; and a control command output unit that generates the control command from the traveling direction and speed calculated by the calculation unit. It is composed of:
【0011】本発明の更に別の態様では、前記移動物は
、2次元平面で表わされる領域内を移動する物体から成
り、前記多次元メンバシップ関数は、前記領域内に曲線
形状の等適合度線を表わす3次元メンバシップ関数であ
り、前記衝突危険度判定手段は、前記物体の速度と進行
方向に応じて変化する等適合度線により前記領域におけ
る衝突危険度を決定し、前記制御指令生成手段は、現時
点より所定時間前の過去の衝突危険度、現時点の衝突危
険度、及び現時点から所定時間後の予測衝突危険度を得
て、それら3つの衝突危険度の値から総合評価値を求め
、該総合評価値と予測衝突危険度と目標位置の方向から
前記障害物を回避する物体の進行方向とを求め、制御指
令として出力することを特徴とする。[0011] In still another aspect of the present invention, the moving object is an object moving within a region represented by a two-dimensional plane, and the multidimensional membership function is configured to provide an equal fit of a curved shape within the region. A three-dimensional membership function representing a line, and the collision risk determining means determines the collision risk in the region based on a line of equal compatibility that changes depending on the speed and traveling direction of the object, and generates the control command. The means is to obtain the past collision risk level a predetermined time before the current time, the current collision risk level, and the predicted collision risk level after a predetermined time period from the current time point, and calculate a comprehensive evaluation value from these three collision risk values. , the direction of movement of the object to avoid the obstacle is determined from the overall evaluation value, the predicted collision risk, and the direction of the target position, and is output as a control command.
【0012】0012
【作用】本発明によれば、多次元メンバシップ関数を用
いて適合度を演算することで、移動物が進入しようとす
る領域内における衝突危険度が求められる。According to the present invention, the degree of collision risk within the area into which the moving object is attempting to enter is determined by calculating the degree of compatibility using a multidimensional membership function.
【0013】また、危険領域内にある障害物を検出する
ことにより、当該障害物に対する適合度の値を衝突危険
度とし、それに基づいて衝突を回避するように移動物の
速度及び進行方向を調整することができる。[0013] Furthermore, by detecting an obstacle within a dangerous area, the value of the degree of compatibility with the obstacle is determined as the collision risk, and the speed and direction of movement of the moving object are adjusted based on this to avoid a collision. can do.
【0014】本発明は、移動物が2次元平面で表わされ
る領域を移動する走行車の衝突回避のために衝突の危険
性を的確に判定する手段として好適であるが、飛行機の
ように3次元空間を自在に移動するものの衝突回避にも
適用することができる。The present invention is suitable as a means for accurately determining the risk of a collision in order to avoid a collision of a moving vehicle moving in a region represented by a two-dimensional plane, but it can It can also be applied to avoid collisions between objects that move freely in space.
【0015】[0015]
【実施例】図1は、実施例の障害物回避装置の構成を示
すブロック図である。Embodiment FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an obstacle avoidance device according to an embodiment.
【0016】この装置の構成は、障害物のある領域内に
おける衝突危険度を求める衝突危険度判定手段1と、こ
れによって求められた衝突危険度の値から前記障害物を
回避するための制御指令を出力する制御指令出力手段2
と、移動物に関する情報及びこれが進行する領域内にあ
る障害物に関する情報から状況を予測する状況予測手段
3とに分けられる。The configuration of this device includes a collision risk determining means 1 for determining the collision risk within an area where an obstacle exists, and a control command for avoiding the obstacle based on the value of the collision risk determined thereby. Control command output means 2 that outputs
and a situation prediction means 3 that predicts the situation from information about the moving object and information about obstacles in the area in which the moving object is moving.
【0017】衝突危険度判定手段1は、移動物が進行す
る領域内にある障害物に関する情報を得るための手段と
して、障害物の位置、速度及び進行方向(一定の目標方
向に対する角度)を検出する障害物検出部11と、その
検出信号を演算処理のためのディジタル信号に変換する
信号変換部12とを備えると共に、移動物に関する情報
を得るための手段として、当該移動物の位置、速度及び
旋回角度を計測する計測部13と、その計測信号を演算
処理のための信号に変換する信号変換部14とを備える
。更に、後述の多次元メンバシップ関数を記憶した多次
元メンバシップ関数記憶部15と、前記移動物計測部1
3からの計測信号に応じて、前記多次元メンバシップ関
数記憶部15に格納された多次元メンバシップ関数によ
り適合度を演算し、前記障害物検出部11からの検出信
号により障害物に交わる等適合度線の値を算出する演算
部16と、この演算部16で算出された最大適合度を当
該障害物に対する衝突危険度として出力する衝突危険度
出力部17とを備える。Collision risk determination means 1 detects the position, speed, and direction of movement (angle with respect to a certain target direction) of obstacles as a means for obtaining information regarding obstacles in the area in which a moving object is moving. It is equipped with an obstacle detection section 11 that converts the detection signal into a digital signal for calculation processing, and a signal conversion section 12 that converts the detection signal into a digital signal for arithmetic processing. It includes a measurement section 13 that measures the turning angle, and a signal conversion section 14 that converts the measurement signal into a signal for arithmetic processing. Further, a multidimensional membership function storage unit 15 storing a multidimensional membership function to be described later, and the moving object measurement unit 1
According to the measurement signal from 3, the degree of fitness is calculated using the multidimensional membership function stored in the multidimensional membership function storage unit 15, and the detection signal from the obstacle detection unit 11 is used to intersect with an obstacle, etc. It includes a calculation unit 16 that calculates the value of the compatibility line, and a collision risk output unit 17 that outputs the maximum compatibility calculated by the calculation unit 16 as a collision risk with respect to the obstacle.
【0018】上記の衝突危険度判定手段1において、障
害物検出部11は、例えば、平面上を移動する車両に対
する障害物に対して、光によりその障害物の大きさや位
置等を検出する画像センサで構成される。また、信号変
換部12は、障害物検出部11から送られた障害物に関
する信号をディジタル信号に変換するA/D変換器で構
成される。また、移動物計測部13は、例えば、平面上
を移動する車両に搭載した速度計等の計測器で構成され
る。信号変換部14は、それらの計測器に組み込まれる
か或は外付けのA/D変換器で構成される。In the above-mentioned collision risk determination means 1, the obstacle detection unit 11 is, for example, an image sensor that detects the size, position, etc. of an obstacle to a vehicle moving on a flat surface using light. Consists of. Further, the signal converter 12 is configured with an A/D converter that converts the signal related to the obstacle sent from the obstacle detector 11 into a digital signal. Furthermore, the moving object measurement unit 13 is configured, for example, with a measuring instrument such as a speedometer mounted on a vehicle that moves on a plane. The signal converter 14 is configured with an A/D converter built into those measuring instruments or externally attached.
【0019】メンバシップ関数記憶部15は、後述のよ
うに移動物の速度及び進行方向に応じて変化する変数を
含み且つ障害物の進行しようとする領域に対して設定さ
れる多次元メンバシップ関数を記憶するメモリで構成さ
れる。The membership function storage unit 15 stores a multidimensional membership function that includes variables that change depending on the speed and direction of movement of the moving object, as will be described later, and is set for the area in which the obstacle is going to move. It consists of a memory that stores.
【0020】演算部16及び衝突危険度出力部17は、
後述の衝突危険度判定動作を実行するようにプログラム
されたCPUで構成される。The calculation unit 16 and the collision risk output unit 17 are
It is composed of a CPU programmed to execute a collision risk determination operation, which will be described later.
【0021】次に、回避動作のための制御指令出力手段
2は、上記衝突危険度判定手段1の出力部17から出力
された衝突危険度を記憶する衝突危険度記憶部21と、
移動物の到達目標とする位置を検出する目標位置検出部
22と、その検出信号を演算処理のための信号に変換す
る信号変換部23と、後述のように障害物を回避するた
めのパラメータ(移動速度及び進行方向を示す角度)を
算出するアルゴリズムを格納した回避アルゴリズム記憶
部24と、前記衝突危険度記憶部21から送られる現時
刻より前の衝突危険度、前記衝突危険度判定手段1の出
力部17から送られる現時点の衝突危険度、及び検出部
22で検出される目標位置に基づき、前記回避アルゴリ
ズム記憶部24に格納されたアルゴリズムに従って障害
物を回避するためのパラメータを算出する演算部25と
、この演算部25で算出されたパラメータから障害物を
回避する動作を実現する制御指令を出力する制御指令出
力部26とを備える。その制御指令は、移動物の移動速
度や進行方向を変更若しくは調整する信号として、当該
移動物の駆動機構に供給される。Next, the control command output means 2 for the avoidance operation includes a collision risk storage section 21 that stores the collision risk output from the output section 17 of the collision risk determination means 1;
A target position detection unit 22 detects the target position of a moving object, a signal conversion unit 23 converts the detection signal into a signal for calculation processing, and a parameter ( The avoidance algorithm storage unit 24 stores an algorithm for calculating the moving speed and the angle indicating the direction of travel, and the collision risk before the current time sent from the collision risk storage unit 21 and the collision risk determination means 1. a calculation unit that calculates parameters for avoiding an obstacle according to an algorithm stored in the avoidance algorithm storage unit 24 based on the current collision risk level sent from the output unit 17 and the target position detected by the detection unit 22; 25, and a control command output unit 26 that outputs a control command for realizing an operation to avoid an obstacle based on the parameters calculated by the calculation unit 25. The control command is supplied to the drive mechanism of the moving object as a signal for changing or adjusting the moving speed and direction of movement of the moving object.
【0022】更に、状況予測手段3は、後述のように現
時点より後の時刻における衝突危険度(予測値)を算出
するアルゴリズムを格納した予測アルゴリズム記憶部3
1と、前記衝突危険度判定手段1から送られる障害物及
び移動物に関する情報(位置等の検出値及び計測値)に
基づき、前記予測アルゴリズム記憶部31に格納された
アルゴリズムに従って衝突危険度の予測値を算出する演
算部32とを備える。その予測値は、前記衝突危険度判
定手段1の演算部16に送られる。Further, the situation prediction means 3 includes a prediction algorithm storage unit 3 storing an algorithm for calculating the collision risk level (predicted value) at a time after the current time, as described later.
1, and prediction of the collision risk according to an algorithm stored in the prediction algorithm storage unit 31 based on information regarding obstacles and moving objects (detected values and measured values such as positions) sent from the collision risk determination means 1. The calculation unit 32 includes a calculation unit 32 that calculates a value. The predicted value is sent to the calculation section 16 of the collision risk determination means 1.
【0023】なお、図1の障害物回避装置を構成する3
つの手段の各々に含まれる演算部16、25及び32は
、ハードウエアとしては1つのCPUで構成され、その
CPUに各演算部の演算動作を実行するプログラムが組
み込まれる。[0023] It should be noted that 3 components constituting the obstacle avoidance device shown in FIG.
The arithmetic units 16, 25, and 32 included in each of the two means are constituted by one CPU as hardware, and a program for executing the arithmetic operations of each arithmetic unit is installed in the CPU.
【0024】次に、上記の衝突危険度判定手段1におい
て衝突危険度を求める原理と方法を説明する。Next, the principle and method for determining the collision risk in the collision risk determining means 1 will be explained.
【0025】まず、移動物が進入しようとする領域に対
応する多次元メンバシップ関数を設定する。これは、以
下のような多次元メンバシップ関数の形状を決定するパ
ラメータを、状況によって異なる値に多様に変化させる
ことにより、動的な多次元メンバシップ関数として得ら
れる。First, a multidimensional membership function corresponding to the area into which the moving object is to enter is set. This can be obtained as a dynamic multidimensional membership function by variously changing the following parameters that determine the shape of the multidimensional membership function to different values depending on the situation.
【0026】例えば、x−y 直交座標及び適合度から
成る3次元空間内に、図2に示すような放物線の等適合
度線を与える3次元メンバシップ関数を考える。For example, consider a three-dimensional membership function that provides a parabola of equal fitness as shown in FIG. 2 in a three-dimensional space consisting of x-y orthogonal coordinates and fitness.
【0027】図中の記号は、以下のように定義される。
なお、簡単のため、原点を基準点(3次元メンバシップ
関数を最も簡単に記述するための中心点)とする。The symbols in the figure are defined as follows. For simplicity, the origin is assumed to be the reference point (the center point for describing the three-dimensional membership function most simply).
【0028】F(x,y,rx,ry)= 0:等適合
度線の放物線形状を与える関数
tx=f(x):x−tx面におけるつり鐘型メンバシ
ップ関数ty=g(y):y−ty面におけるつり鐘型
メンバシップ関数Rx:適合度1の放物線形の等適合度
線のx軸方向の半径Ry:適合度1の放物線形の等適合
度線のy軸方向の半径ax:xについてのファジィ・エ
ントロピーに比例するパラメータ
ay:yについてのファジィ・エントロピーに比例する
パラメータ
rx:任意の点(x,y) を含む等適合度線と適合度
1の等適合度線との、x−tx断面上での距離
ry:任意の点(x,y) を含む等適合度線と適合度
1の等適合度線との、y−ty断面上での距離
t:3次元メンバシップ関数によって与えられる点(x
,y) の適合度
説明の便宜上、適合度tをtx、tyに分けて記述する
が、t、tx、tyは事実上同一の座標軸である。F (x, y, rx, ry) = 0: Function giving a parabolic shape of the line of equal fitness tx = f (x): Bell-shaped membership function in the x-tx plane ty = g (y) : Bell-shaped membership function on the y-ty plane Rx: Radius in the x-axis direction of a parabolic equifitability line with a fitness degree of 1 Ry: Radius in the y-axis direction of a parabolic equifitness line with a fitness degree of 1 ax: A parameter proportional to the fuzzy entropy for x ay: A parameter proportional to the fuzzy entropy for y The distance ry on the x-tx section of The point given by the membership function (x
, y), the suitability t will be described separately into tx and ty, but t, tx, and ty are practically the same coordinate axes.
【0029】このとき、任意の点(x,y) を含む等
適合度線は次のようになる。[0029] In this case, the iso-fitness line including any point (x, y) is as follows.
【0030】[0030]
【数1】[Math 1]
【0031】また、tx,tyについてのメンバシップ
関数は、それぞれFurthermore, the membership functions for tx and ty are respectively
【0032】[0032]
【数2】[Math 2]
【0033】[0033]
【数3】[Math 3]
【0034】と表わされる。ここで、複号の−はxが正
側の部分、+はxが負側の部分を表わす。It is expressed as follows. Here, the double sign - represents the part where x is on the positive side, and + represents the part where x is on the negative side.
【0035】x−tx断面上およびy−ty断面上では
、着目する等適合度線と基準点との距離は、それぞれ
Rx+rx,Ry+ry になるので、[0035] On the x-tx cross section and the y-ty cross section, the distances between the equal fitness line of interest and the reference point are respectively
Since it becomes Rx+rx, Ry+ry,
【0036】[0036]
【数4】[Math 4]
【0037】[0037]
【数5】[Math 5]
【0038】従って、これらよりTherefore, from these
【0039】[0039]
【数6】[Math 6]
【0040】このとき、第1項と第2項の分母の (
)内が同じ形でないと、tについての陽関数には変形で
きない。そこで、At this time, the denominators of the first and second terms (
) must have the same shape, it cannot be transformed into an explicit function with respect to t. Therefore,
【0041】[0041]
【数7】[Math 7]
【0042】を求め、0<s<sk の範囲から適当な
sの値を選び、[0042] Find the appropriate value of s from the range of 0<s<sk,
【0043】[0043]
【数8】[Math. 8]
【0044】となるdx,dyを求める。すなわち、Find dx and dy that satisfy the following. That is,
【
0045】[
0045
【数9】
dx=Rx−axs
・・・(9)[Formula 9] dx=Rx-axs
...(9)
【0046】[0046]
【数10】
dy=Ry−ays
・・・(10)を求め、等適合度線の関数
を次式のように変形する。[Formula 10] dy=Ry-ays
...(10) is obtained, and the function of the equal fitness line is transformed as shown in the following equation.
【0047】[0047]
【数11】[Math. 11]
【0048】ここで、複号の−はxが正側の部分、+は
xが負側の部分を表わす。Here, the double sign - represents a part where x is on the positive side, and + represents a part where x is on a negative side.
【0049】[0049]
【数12】[Math. 12]
【0050】この式の幾何学的な意味を図4に示す。本
来の放物線に対し、直線部分を付加して近似した形状で
あることを表わしている。(12)式よりThe geometrical meaning of this equation is shown in FIG. This indicates that the shape is approximated by adding a straight line to the original parabola. From equation (12)
【0051】[0051]
【数13】[Math. 13]
【0052】但し、|x|< dx のとき x =
dx ,|y|< dy のときy = dyとして計
算する。[0052] However, when |x|< dx, x =
When dx, |y|<dy, calculate as y = dy.
【0053】また、図2のように、着目する等適合度線
が適合度1の放物線の外側にある場合、{ }内は正
の値になる。Further, as shown in FIG. 2, when the equal fitness line of interest is outside the parabola with a fitness level of 1, the values inside { } are positive.
【0054】同様にして、着目する等適合度線が適合度
1の放物線の内側にある場合にも、全く同じ式が得られ
る。但し、この場合、任意の点(x,y) が近似した
等適合度線の直線部分に存在するときは|x|<dxか
つ|y|<dyで、{ }内は正の値になり、放物線
部分にあるときは{ }内は負の値になる。Similarly, exactly the same equation can be obtained when the isofitness line of interest is inside a parabola with a fit of 1. However, in this case, if any point (x, y) exists on the straight line part of the approximated line of equal fitness, |x|<dx and |y|<dy, and the values inside { } are positive. , when it is in the parabola part, the value inside { } is negative.
【0055】適合度1の放物線の内側(又は外側)が一
様に適合度1の領域になる場合は、上記の条件によって
判断し、値を与える。If the inside (or outside) of the parabola with a fitness level of 1 is uniformly in the area where the fitness level is 1, it is determined based on the above conditions and a value is given.
【0056】一方、上記の3次元放物線メンバシップ関
数を用いる代わりに、従来型のメンバシップ関数を放物
線形の等適合度線で合成することによっても、上記の3
次元放物線メンバシップ関数を用いた場合と同様の効果
が得られる。以下、そのための合成演算について説明す
る。On the other hand, instead of using the above three-dimensional parabolic membership function, the above three
The same effect as when using a dimensional parabolic membership function can be obtained. The composition operation for this purpose will be explained below.
【0057】まず、適合度1の放物線の外側においてx
,yの適合度はFirst, outside the parabola with goodness of fit 1, x
, the fitness of y is
【0058】[0058]
【0059】同様に、適合度1の放物線の内側について
はSimilarly, for the inside of the parabola with goodness of fit 1,
【0060】[0060]
【0061】従って、これらより次式のような合成演算
式が得られる。[0061] Therefore, a composite arithmetic expression as shown below can be obtained from these.
【0062】(i) 先端側(y<0) の場合(i) For the tip side (y<0)
【00
63】00
63]
【数14】[Math. 14]
【0064】(ii)逆側(y>0) の場合(ii) In the case of the opposite side (y>0)
【006
5】006
5]
【数15】[Math. 15]
【0066】◇は合成演算(例えば、代数積)を示す記
号である。◇ is a symbol indicating a composition operation (eg, algebraic product).
【0067】複号の意味は、+が適合度1の放物線の外
側、−が適合度1の放物線の内側である。The meaning of the double sign is that + means outside the parabola with a fitness of 1, and - means inside the parabola with a fitness of 1.
【0068】但し、|x|<dxのとき tx =(t
x)x=dx,|y|<dyのとき ty =(ty)
y=dyとして計算する。着目する合成位置が適合度1
の放物線の外側にある場合、{ } 内は正の値になる
。また、着目する合成位置が適合度1の放物線の内側に
ある場合、等適合度線の直線部分で合成されるときは、
|x|<dxかつ|y|<dyで、{ } 内は正の値
になり、放物線部分で合成されるときは { }内は負
の値になる。[0068] However, when |x|<dx, tx = (t
x) When x=dx, |y|<dy, ty = (ty)
Calculate as y=dy. The synthesis position of interest has a fitness of 1
If it is outside the parabola, the values inside { } will be positive. In addition, when the synthesis position of interest is inside a parabola with a fitness of 1, when synthesis is performed on the straight line part of the equal fitness line,
If |x|<dx and |y|<dy, the values inside { } will be positive, and when the parabolic parts are combined, the values inside { } will be negative.
【0069】y>−Ry ,|x|<Rx(又は y<
−Ry,|x|>Rx)においてtx,tyが一様に適
合度1になる場合は、上記の条件によって判断し、値を
与える。すなわち、適合度1の範囲においても、上記の
メンバシップ関数が存在するものと仮定して、それぞれ
の適合度を求め、合成を行なう。y>−Ry, |x|<Rx (or y<
-Ry, |x|>Rx), if tx,ty uniformly has a fitness of 1, it is determined based on the above conditions and a value is given. That is, even in the range of fitness 1, it is assumed that the above membership function exists, and the fitness of each is determined and combined.
【0070】上記の合成演算式により、従来型のメンバ
シップ関数を放物線形の等適合度線で合成することがで
き、前述の3次元放物線メンバシップ関数を用いた場合
と同様の効果が得られる。すなわち、この合成演算法に
より、従来型のメンバシップ関数を演算する演算装置を
用いて、従来できなかった放物線形の境界形状を有する
ファジィ集合の設定が可能となる。[0070] Using the above composition calculation formula, it is possible to compose conventional membership functions using parabolic equifitness lines, and the same effect as when using the three-dimensional parabolic membership function described above can be obtained. . That is, this composition calculation method makes it possible to set a fuzzy set having a parabolic boundary shape, which has not been possible in the past, using a conventional calculation device that calculates membership functions.
【0071】次に、上記の3次元放物線メンバシップ関
数及び従来型のメンバシップ関数を(n+1) 次元に
拡張した場合について説明する。Next, a case will be explained in which the above three-dimensional parabolic membership function and conventional membership function are extended to (n+1) dimensions.
【0072】これは、図4のような楕円的放物面による
等適合度面の形成であり、以下のような (n+1)次
元楕円メンバシップ関数と (n+1)次元楕円合成演
算式が得られる。This is the formation of a uniform fitness surface using an elliptic paraboloid as shown in Figure 4, and the following (n+1)-dimensional elliptic membership function and (n+1)-dimensional elliptic composition calculation formula are obtained. .
【0073】[0073]
【0074】
但し、 0<s<sk ,sk = min(Ri/a
i)di = Ri −ais
|xi| < di のとき xi=diとして計算す
る。[0074] However, 0<s<sk, sk=min(Ri/a
i) When di = Ri −ais |xi| < di, calculate as xi=di.
【0075】{ } 内が正のとき、入力点外側{ }
内が負のとき及び全ての|xi| < di のとき
、入力点内側
(i) 先端側(xn<0)の場合[0075] If inside { } is positive, outside the input point { }
When inside is negative and all |xi| < di, input point inside (i) tip side (xn<0)
【0076】[0076]
【数16】[Math. 16]
【0077】(ii)逆側(xn>0)の場合(ii) In the case of the opposite side (xn>0)
【007
8】007
8]
【数17】[Math. 17]
【0079】複号の意味は、+が適合度1の放物面の外
側、−が適合度1の放物面の内側である。The meaning of the double sign is that + means outside the paraboloid with a fitness of 1, and - means inside the paraboloid with a fitness of 1.
【0080】
但し、 0<s<sk ,sk = min(Ri/a
i)di = Ri−ais
|xi|<diのときti=(ti)xi=diとして
計算する。[0080] However, 0<s<sk, sk=min(Ri/a
i) When di = Ri-ais |xi|<di, calculate as ti=(ti)xi=di.
【0081】{ }内が正のとき合成位置外側{
}内が負のとき及び全ての|xi|<di のとき、合
成位置内側
更に、3次元において極座標形式の角度を楕円合成する
と、次式のようになる。[0081] If inside { } is positive, outside the synthesis position {
} is negative and all |xi|
【0082】[0082]
【数18】[Math. 18]
【0083】更に、放物線の中心の位置が(A,B)、
軸の角度がφのときは、3次元メンバシップ関数の移動
により次式が得られる。Furthermore, the position of the center of the parabola is (A, B),
When the angle of the axis is φ, the following equation is obtained by moving the three-dimensional membership function.
【0084】[0084]
【数19】[Math. 19]
【0085】但し、
X = (x−A)cosφ+(y−B)sinφY
=−(x−A)sinφ+(y−B)cosφψ’=
ψ−φ
最も単純な形状として、 Rx =Ry= 0, s
=0,φ=0, tth=1 の場合について求めると
、[0085] However, X = (x-A) cosφ+(y-B) sinφY
=-(x-A) sinφ+(y-B)cosφψ'=
ψ−φ As the simplest shape, Rx = Ry = 0, s
=0, φ=0, tth=1, we get
【0086】[0086]
【数20】[Math. 20]
【0087】この式で表わされるつり鐘型メンバシップ
関数の形状を図5に示す。FIG. 5 shows the shape of the bell-shaped membership function expressed by this equation.
【0088】また、合成演算式は[0088] Also, the composition calculation expression is
【0089】[0089]
【0090】複号は、y が正側のとき−を選び、y
が負側(先端側)のとき+を選ぶ。For the denominator, select - when y is on the positive side, and select y
Select + when is on the negative side (tip side).
【0091】同様に (n+1)次元において最も単純
な形状を求めると、以下のようになる。Similarly, the simplest shape in the (n+1) dimension is found as follows.
【0092】[0092]
【0093】複号は、xnが正側のとき−を選び、xn
が負側(先端側)のとき+を選ぶ。ここで、移動物の例
として、図6に示すように平面上を自動走行する搬送車
等の走行車40を考える。これは、例えば方向転換用の
1個の前輪41と駆動用の2個の後輪42,43とを備
えた三輪車型の車両として構成される。この走行車40
が走行する平面をx−y座標面で表わし、その原点を走
行車40の前輪41の位置に置き、走行車40の前進す
る方向をy軸とする。For the denominator, select - when xn is positive, and xn
Select + when is on the negative side (tip side). Here, as an example of a moving object, consider a traveling vehicle 40 such as a transport vehicle that automatically travels on a flat surface as shown in FIG. This is configured, for example, as a tricycle-type vehicle having one front wheel 41 for changing direction and two rear wheels 42 and 43 for driving. This running car 40
The plane on which the vehicle travels is represented by an x-y coordinate plane, the origin of which is placed at the position of the front wheel 41 of the vehicle 40, and the direction in which the vehicle 40 moves forward is defined as the y-axis.
【0094】この場合、走行車40が進入しようとする
領域(2次元平面)内にある障害物との衝突の危険度は
、上記のつり鐘型の放物線メンバシップ関数(図5)で
規定される適合度で表わすことができる。すなわち、(
20)式より、衝突危険度dは次のように表わされる。In this case, the risk of collision with an obstacle within the area (two-dimensional plane) into which the vehicle 40 attempts to enter is defined by the above-mentioned bell-shaped parabolic membership function (FIG. 5). It can be expressed as the goodness of fit. That is, (
From equation 20), the collision risk d is expressed as follows.
【0095】[0095]
【数21】[Math. 21]
【0096】上式で
X=+{x−f(v) sin θ}cos θ+ {
y−f(v) cos θ}sin θ
Y=−{x−f(v) sin θ}sin θ+ {
y−f(v) cos θ}cos θ
d :衝突危険度(適合度)f(v)
:最危険距離(危険度が1になる距離)f(v) =A
v :走行車の速度vに比例して危険領域を広くする
要素
f(v) =Av2 :走行車の速度vの2乗に比例し
て危険領域を広くする要素
A :比例定数(例えば自動搬送車が乗せる
荷物の種類に応じて調整する場合などに使用するパラメ
ータ)θ :旋回角度(前輪の舵角)[右旋
回を正とする]
ax,ay :危険領域の大きさを調整するパラメータ
上記の式(21)により、走行車40の進行しようとす
る領域における衝突危険度dを求めると、図7及び図8
のようになる。これらの図では、上記のような3次元放
物線メンバシップ関数を用いることにより、衝突危険度
が同一の線(等適合度線)は放物線で表わされる。また
、図示の領域内に移動する障害物50がある場合、その
障害物50に対する衝突危険度は、その障害物50と交
わる等適合度線の値が(図7の場合d= 0.2、図8
の場合d= 0.4)で表わされる。In the above formula, X=+{x−f(v) sin θ}cos θ+ {
y-f(v) cos θ}sin θ Y=-{x-f(v) sin θ}sin θ+ {
y−f(v) cos θ}cos θ d: Collision risk (degree of suitability) f(v)
: Most dangerous distance (distance where the danger level becomes 1) f(v) = A
v: Element that widens the dangerous area in proportion to the speed v of the traveling vehicle f(v) = Av2: Element A that widens the dangerous area in proportion to the square of the speed v of the traveling vehicle A: Constant of proportionality (e.g. automatic transportation Parameters used when adjusting according to the type of cargo carried by the car) θ: Turning angle (front wheel steering angle) [Turning to the right is considered positive] ax, ay: Parameters for adjusting the size of the danger area Using the above equation (21), the collision risk d in the area in which the vehicle 40 is about to proceed is calculated as shown in FIGS. 7 and 8.
become that way. In these figures, by using the three-dimensional parabolic membership function as described above, lines with the same collision risk (equal fitness lines) are represented by parabolas. Furthermore, when there is an obstacle 50 that moves within the illustrated area, the collision risk against the obstacle 50 is determined by the value of the isocompatibility line that intersects with the obstacle 50 (in the case of FIG. 7, d=0.2, Figure 8
In this case, it is expressed as d=0.4).
【0097】次に、上記の移動障害物50に対する衝突
危険度は、所定のサンプリング時間dt毎に検出される
ものとし、ある時点(現在時刻)をt=t0 、1回前
のサンプリング時刻をt=t−1とすると、図7はt=
t−1における衝突危険度d−1を表わし、図8はt=
t0 における衝突危険度d0 を表わす。各サンプリ
ング時刻で求められた衝突危険度は、図1の衝突危険度
記憶部21に格納される。Next, it is assumed that the degree of collision risk with respect to the moving obstacle 50 described above is detected at every predetermined sampling time dt, and a certain point in time (current time) is t=t0, and the previous sampling time is t. = t-1, FIG. 7 shows t=
It represents the collision risk d-1 at t-1, and FIG. 8 shows t=
Represents the collision risk d0 at t0. The collision risk determined at each sampling time is stored in the collision risk storage unit 21 in FIG.
【0098】更に、現在時刻t0 から1回後のサンプ
リング時刻をt1 とすると、図9及び図10はt1
=t0 +dtにおける衝突危険度(予測値)d1 を
表わす。以下、この予測値d1 を求める方法を説明す
る。Furthermore, if the sampling time one time after the current time t0 is t1, then FIGS. 9 and 10 show t1.
= represents the collision risk (predicted value) d1 at t0 +dt. A method for obtaining this predicted value d1 will be explained below.
【0099】上記の移動障害物50は、限られた範囲内
でランダムに進行方向及び速度を変えるが、ここでは一
応、現時点t=t0 における進行方向に同時点t=t
0 の速度で等速直線運動をするものと仮定して、t1
=t0 + dtにおける移動障害物50の位置を求
める。次に、その位置を中心として、t0 からt1
の間の移動距離に比例した大きさの楕円形ファジィ領域
を求める。この楕円形ファジィ領域の意味は「t=t1
=t0 + dtにおいて移動障害物50はこの辺り
に来るだろう」という、あいまいな領域を表わすもので
ある。このとき、楕円形ファジィ領域は、次式の3次元
メンバシップ関数で与えられる。The above-mentioned moving obstacle 50 randomly changes its traveling direction and speed within a limited range, but in this case, the traveling direction at the present time t=t0 is the same as the traveling direction at the same time t=t0.
Assuming uniform linear motion with a speed of 0, t1
The position of the moving obstacle 50 at =t0+dt is determined. Next, from t0 to t1, centering on that position
Find an elliptical fuzzy region with a size proportional to the moving distance between The meaning of this elliptical fuzzy region is "t=t1
= t0 + dt, the moving obstacle 50 will come around here.'' This represents an ambiguous area. At this time, the elliptical fuzzy region is given by the three-dimensional membership function of the following equation.
【0100】[0100]
【数22】[Math. 22]
【0101】上式で
X=+ (x−xp) cosψ+ (y−yp) s
inψY=− (x−xp) sinψ+ (y−yp
) cosψp:「この辺りに来るだろう」というファ
ジィラベルのメンバシップ関数に対する適合度
xp :移動障害物が等速直線運動をすると仮定した場
合のt=t0 + dtにおける位置のx座標yp :
移動障害物が等速直線運動をすると仮定した場合のt=
t0 + dtにおける位置のy座標apx,apy:
楕円領域の大きさを決めるパラメータvp :t=t0
における移動障害物の速度ψ :t=t0 におけ
る移動障害物の進行方向(x軸に対する角度)
この場合、t=t0 からt=t0 + dtの間に自
分(走行車40)も等速直線運動をすると仮定している
。この自分の等速直線運動については、t=t0 にお
ける速度と、t=t0 における進行方向を目標到達点
に向かう方向にある特定量だけ修正した方向(角度)と
を用いる。
そして、前述のように危険領域を表わす3次元放物線メ
ンバシップ関数と、移動障害物の位置を与える3次元楕
円メンバシップ関数との重なり合う部分で適合度が最大
になる時、その最大適合度を衝突危険度の予測値d1
とする。In the above formula, X=+ (x-xp) cosψ+ (y-yp) s
inψY=- (x-xp) sinψ+ (y-yp
) cosψp: goodness of fit for the membership function of the fuzzy label "will come around here" xp: x-coordinate yp of the position at t=t0 + dt when the moving obstacle is assumed to move in a uniform straight line:
t = assuming that the moving obstacle moves in a straight line at a constant velocity
The y-coordinates apx, apy of the position at t0 + dt:
Parameter vp that determines the size of the elliptical area: t=t0
Speed ψ of the moving obstacle at t=t0: direction of movement of the moving obstacle at t=t0 (angle with respect to the x-axis) In this case, from t=t0 to t=t0 + dt, the vehicle itself (traveling vehicle 40) also moves in a uniform linear motion. It is assumed that For this uniform linear motion of the user, the speed at t=t0 and the direction (angle) obtained by correcting the traveling direction at t=t0 by a certain amount toward the goal destination are used. Then, as mentioned above, when the degree of fitness is maximum at the overlap between the three-dimensional parabolic membership function representing the dangerous area and the three-dimensional elliptic membership function giving the position of the moving obstacle, the maximum degree of fitness is determined by the collision. Predicted risk value d1
shall be.
【0102】次に、上記の3つの衝突危険度、すなわち
t=t−1における衝突危険度d−1とt=t0 にお
ける衝突危険度d0 とt=t0 + dtにおける衝
突危険度(予測値)d1 とから、総合評価値Dを次式
によって求める。Next, the three collision risks mentioned above, namely the collision risk d-1 at t=t-1, the collision risk d0 at t=t0, and the collision risk (predicted value) at t=t0 + dt, are calculated. d1, the comprehensive evaluation value D is determined by the following formula.
【0103】[0103]
【数23】
D=d1 + (d0・d1)2 + (
d−1 ・d0・d1)3 ・・・(23)
上式の第2項と第3項は、d−1,d0 ,d1 がそ
れぞれ1に近い値になる場合のみ意味のある大きな値と
なるが、危険領域を放物線メンバシップ関数によって表
わしているので、結果的に、障害物が自分の真正面に近
い位置に存在し続ける場合には、第2項と第3項が無視
できない値になる。[Formula 23] D=d1 + (d0・d1)2 + (
d-1 ・d0・d1)3 ...(23)
The second and third terms in the above equation are meaningfully large values only when d-1, d0, and d1 are close to 1, respectively, but since the dangerous region is expressed by a parabolic membership function, As a result, if the obstacle continues to exist in a position close to directly in front of the user, the second and third terms become values that cannot be ignored.
【0104】次に、衝突回避のための制御指令を求める
手順について説明する。その回避の方法は、次の2通り
ある。Next, a procedure for obtaining a control command for collision avoidance will be explained. There are two ways to avoid this.
【0105】1つは、図9に示すように、t=t0 +
dtにおいて衝突危険度の予測値d1を与える点(移
動障害物の位置)Pが自分(走行車40)の前を通過し
ない場合であり、もう1つは、図10に示すように点P
が通過する場合である。前者(図9)の例では、自分は
左に向きを変えると共に速度を上げることによって障害
物の前を通過してしまう方法を取り、後者(図10)の
例では、自分は右に向きを変えると共に速度を下げるこ
とによって障害物の後に回り込むという方法を取る。One is as shown in FIG. 9, t=t0 +
dt, the point P (position of a moving obstacle) that gives the predicted value d1 of the collision risk does not pass in front of you (the traveling vehicle 40), and the other case is when the point P gives the predicted value d1 of the collision risk.
This is the case when . In the former example (Figure 9), you turn to the left and increase your speed to pass in front of the obstacle; in the latter example (Figure 10), you turn to the right. Take the method of moving around the obstacle by changing your speed and slowing down.
【0106】なお、図7及び図8の例は、移動物が進入
しようとする領域に放物線形のメンバシップ関数を適用
した場合であるが、これに限らず、他の形状の等適合度
線を持つメンバシップ関数を用いてもよい。その例とし
て、楕円メンバシップ関数を用いた場合は、次のように
なる。Note that the examples shown in FIGS. 7 and 8 are cases where a parabolic membership function is applied to the area into which a moving object attempts to enter, but the application is not limited to this, and iso-fitness lines of other shapes can also be applied. You may also use a membership function with . As an example, when an elliptic membership function is used, the result is as follows.
【0107】この場合、楕円メンバシップ関数を求める
手法は、基本的に上記の放物線の場合と同様であるので
、途中の説明は省略して結果を示す。In this case, the method for determining the elliptic membership function is basically the same as that for the parabola described above, so the explanation will be omitted and the results will be shown.
【0108】前述のように、走行車40が走行する平面
をx−y座標面で表わし、その原点を走行車の前輪41
の位置に置き、走行車40の前進する方向をy軸とした
場合において、走行車40が進入しようとする領域(2
次元平面)内における衝突危険度は、図11及び図12
に示すような三角形型の楕円メンバシップ関数で規定さ
れる適合度で表わすことができる。すなわち、衝突危険
度dは次のように表わされる。As mentioned above, the plane on which the traveling vehicle 40 travels is represented by an xy coordinate plane, and the origin thereof is defined by the front wheels 41 of the traveling vehicle.
, and the direction in which the vehicle 40 moves forward is set as the y-axis, the area (2
The collision risk within the dimensional plane) is shown in Figures 11 and 12.
It can be expressed as the degree of fitness defined by a triangular elliptic membership function as shown in . That is, the collision risk level d is expressed as follows.
【0109】[0109]
【数24】[Math. 24]
【0110】X=+x cosθ+y sinθY=−
x sinθ+y cosθ
上記の式(24)により、危険領域における衝突危険度
を楕円形状の等適合度線で表わすことができる。[0110]X=+x cosθ+y sinθY=-
x sin θ+y cos θ According to the above equation (24), the collision risk in the dangerous area can be expressed by an elliptical isofitability line.
【0111】また、図13に示すように、自分(走行車
40)の前方の危険領域における危険度は放物線メンバ
シップ関数で評価する一方、自分の後方については、楕
円メンバシップ関数で評価することができる。Furthermore, as shown in FIG. 13, the degree of danger in the dangerous area in front of oneself (driving vehicle 40) is evaluated using a parabolic membership function, while the degree of danger behind oneself (driving vehicle 40) is evaluated using an elliptic membership function. Can be done.
【0112】次に、移動障害物が複数(n)個ある場合
について説明する。Next, a case where there are a plurality (n) of moving obstacles will be explained.
【0113】i番目(i=1,2,・・・・,n)の移
動障害物を対象とした場合、自分(走行車40)との衝
突を回避するための修正蛇角(前輪の蛇角θの修正)θ
iNは、次式で与えられる。[0113] When the i-th (i = 1, 2, ..., n) moving obstacle is targeted, the correction angle (the front wheel angle Correction of angle θ) θ
iN is given by the following formula.
【0114】[0114]
【数25】
θiN=di1・(θ±θA)+ (1−
di1)・θ0 ・・・(25)上
式で
θA =RCT・Di (RCTは比例定数)θA :
回避角度
θ0 :目標位置の方向角
di1:i番目の移動障害物に対する時刻t1 =t0
+ dtにおける衝突危険度(予測値)
Di :i番目の移動障害物に対する衝突危険度の総合
評価値
複号±のうち、+は右に回避する場合、−は左に回避す
る場合である。[Formula 25] θiN=di1・(θ±θA)+ (1−
di1)・θ0 ... (25) In the above formula, θA = RCT・Di (RCT is a proportionality constant) θA:
Avoidance angle θ0: Direction angle di1 of target position: Time t1 with respect to the i-th moving obstacle = t0
+ Collision risk level (predicted value) at dt Di: Comprehensive evaluation value of collision risk level for the i-th moving obstacle In the sign ±, + indicates a case of avoiding to the right, and - indicates a case of avoiding to the left.
【0115】n個の移動障害物を対象としている場合は
、自分が右に回避しなければならない移動障害物のうち
総合評価値Dが最大になるもの(j番目の移動障害物と
する)に対する修正蛇角θjNと、自分が左に回避しな
ければならない移動障害物のうち総合評価値Dが最大に
なるもの(k番目の移動障害物とする)に対する修正蛇
角θkNとの、Dについての重み平均を取るようにする
。
すなわち、n個の移動障害物に対する回避のための修正
蛇角θNは、次式で求められる。[0115] When the target is n moving obstacles, among the moving obstacles that the user must avoid to the right, the one with the maximum overall evaluation value D (referred to as the j-th moving obstacle) The correction angle θjN and the modified angle θkN for the moving obstacle that the user must avoid to the left that has the maximum overall evaluation value D (assumed to be the k-th moving obstacle), regarding D. Try to take a weighted average. That is, the corrected meandering angle θN for avoiding n moving obstacles is determined by the following equation.
【0116】[0116]
【数26】
θN =(Dj・θjN+Dk・θkN)
/(Dj +Dk ) ・・・(26)速度の修正
についても、同様に総合評価値Dに比例して減速、加速
を行う。n個の障害物を対象とする場合は、総合評価値
Dで重み平均を取ればよい。実際には、速度はある一定
の速度から余り変化しないようにし、回避は主に上記の
蛇角調整によって実現することができる。[Formula 26] θN = (Dj・θjN+Dk・θkN)
/(Dj +Dk) (26) Regarding speed correction, deceleration and acceleration are similarly performed in proportion to the comprehensive evaluation value D. When targeting n obstacles, a weighted average may be taken using the overall evaluation value D. In practice, the speed should not change much from a certain speed, and avoidance can be achieved mainly by the above-mentioned meandering angle adjustment.
【0117】図14〜図17は、n=3の場合、すなわ
ち、目標位置αに向かう走行車40の進行する領域に3
個の移動障害物A、B、Cがある場合、それらの障害物
に対する回避動作の時間的変化を示す。これらの図にお
いて、順次並んだ小円は、サンプリング時毎の走行車4
0及び3個の移動障害物A、B、Cの位置を示す。また
、黒丸は同時刻における位置を示す。FIGS. 14 to 17 show the case where n=3, that is, there are three
When there are three moving obstacles A, B, and C, the figure shows temporal changes in avoidance operations for these obstacles. In these figures, the sequentially arranged small circles represent the number of running vehicles 4 at each sampling time.
The positions of 0 and 3 moving obstacles A, B, and C are shown. Furthermore, black circles indicate positions at the same time.
【0118】また、図18及び図19はそれぞれ、移動
障害物が1個(A’で示す)の場合の回避動作の例を示
す。Further, FIGS. 18 and 19 each show an example of an avoidance operation when there is one moving obstacle (indicated by A').
【0119】これらのシミュレーション例から、上記の
回避方法によれば、走行車40は、1又は複数個の移動
障害物A、B、Cをうまく回避しながら目標位置αに到
達することができることが実証された。From these simulation examples, it can be seen that according to the above avoidance method, the vehicle 40 can reach the target position α while successfully avoiding one or more moving obstacles A, B, and C. Proven.
【0120】以上、図示の実施例について説明したが、
本発明はこれに限らない。例えば、メンバシップ関数は
、実施例のように移動物の進行する領域が2次元平面の
場合は3次元であるが、飛行物のように3次元を移動す
る場合には、4次元メンバシイプ関数が用いられる。
更に、必要に応じて任意の次元、形状のメンバシップ関
数が用いられる。また、障害物は静止物と移動物のいず
れであってもよい。The illustrated embodiment has been described above, but
The present invention is not limited to this. For example, the membership function is three-dimensional when the moving object travels on a two-dimensional plane as in the example, but when moving in three dimensions like an airplane, the membership function is four-dimensional. used. Furthermore, membership functions of arbitrary dimensions and shapes can be used as necessary. Moreover, the obstacle may be either a stationary object or a moving object.
【0121】[0121]
【発明の効果】本発明は、上記のように多次元メンバシ
ップ関数を用いることで衝突危険度を容易に判定できる
ので、ロボットや自動搬送車のように頻繁に且つ急角度
で方向を変えることが多い移動物のための衝突回避を実
現すると共に、多次元メンバシップ関数で表わされる適
合度によって衝突危険度が求められるので、アルゴリズ
ムは複雑なものとならない。更に、衝突危険度とその上
昇率に基づいた制御指令(例えばファジィ推論による制
御指令)を生成することにより、移動物の特性やそれが
移動する領域に適切に対応した衝突回避動作が実現でき
る。[Effects of the Invention] The present invention uses a multidimensional membership function as described above to easily determine the degree of collision risk. The algorithm is not complicated because collision avoidance is achieved for moving objects that have a large number of collisions, and the collision risk is determined by the degree of fitness expressed by a multidimensional membership function. Further, by generating a control command based on the collision risk level and its rate of increase (for example, a control command based on fuzzy inference), a collision avoidance operation that appropriately corresponds to the characteristics of the moving object and the region in which it moves can be realized.
【0122】メンバシップ関数のパラメータを適宜変更
するだけで、移動物の進行する領域に応じた衝突危険度
が容易に認識できるので、ロボット車等の自動走行車の
使用者にとって汎用性と使い勝手の良い衝突回避システ
ムを構築することができる。[0122] By simply changing the parameters of the membership function as appropriate, it is possible to easily recognize the degree of collision risk depending on the area in which the moving object is moving. A good collision avoidance system can be built.
【0123】また、上記のような3次元メンバシップ関
数を用いることにより、衝突の危険性を図形で表現する
ことができ、人間の感覚に合った表示が可能となる。こ
のため、人間に理解され易い視覚的表示機能を備えた衝
突回避装置が実現される。Furthermore, by using the above-mentioned three-dimensional membership function, the risk of collision can be expressed graphically, making it possible to display information that suits human senses. Therefore, a collision avoidance device having a visual display function that is easily understood by humans is realized.
【0124】本発明を工場で使用する自動搬送車や走行
ロボット等の自動化された移動装置に使用するならば、
工場内の技術者(エンドユーザー)等が容易に回避制御
のレベルを調整できると共に、予測制御が可能であるこ
とから、工場内で確実な対人回避が達成され、人身事故
や衝突事故の発生を防止することができる。[0124] If the present invention is used in an automated moving device such as an automatic guided vehicle or a traveling robot used in a factory,
Engineers (end users) in the factory can easily adjust the level of avoidance control, and since predictive control is possible, reliable interpersonal avoidance can be achieved in the factory, preventing accidents resulting in injury or death or collisions. can do.
【図1】本発明の実施例の障害物回避制御装置の構成を
示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an obstacle avoidance control device according to an embodiment of the present invention.
【図2】本発明で用いられる3次元放物線メンバシップ
関数を示す図。FIG. 2 is a diagram showing a three-dimensional parabolic membership function used in the present invention.
【図3】図2の3次元メンバシップ関数に直線部分を付
加した形状となる場合の説明図。FIG. 3 is an explanatory diagram of a case in which a straight line portion is added to the three-dimensional membership function of FIG. 2;
【図4】多次元メンバシップ関数の等適合度面を形成す
る楕円的放物面を示す図。FIG. 4 is a diagram illustrating an elliptic paraboloid forming an equifitness surface of a multidimensional membership function.
【図5】実施例で用いる釣鐘型の3次元放物線メンバシ
ップ関数の形状を示す図。FIG. 5 is a diagram showing the shape of a bell-shaped three-dimensional parabolic membership function used in the example.
【図6】実施例の移動物となる走行車と座標平面上の位
置関係を示す図。FIG. 6 is a diagram showing the positional relationship between a traveling vehicle as a moving object and a coordinate plane in the embodiment.
【図7】図6の走行車の進行する領域で1回前のサンプ
リング時における衝突危険度を表わした図。FIG. 7 is a diagram showing the collision risk at the previous sampling time in the region in which the vehicle in FIG. 6 is moving;
【図8】図6の走行車の進行する領域で現時点における
衝突危険度を表わした図。FIG. 8 is a diagram showing the current collision risk in the area in which the vehicle in FIG. 6 is moving;
【図9】図6の走行車の進行する領域で1回後のサンプ
リング時における衝突危険度の予測値を表わした図。FIG. 9 is a diagram showing predicted values of collision risk at the time of one sampling in the region in which the vehicle in FIG. 6 is moving;
【図10】障害物が通過する場合の衝突危険度の予測値
を表わした図。FIG. 10 is a diagram showing predicted values of collision risk when an obstacle passes.
【図11】本発明で用いられる3次元楕円メンバシップ
関数の例を示す図。FIG. 11 is a diagram showing an example of a three-dimensional elliptic membership function used in the present invention.
【図12】三角形の3次元楕円メンバシップ関数の形状
を示す図。FIG. 12 is a diagram showing the shape of a triangular three-dimensional elliptic membership function.
【図13】走行車の後方の領域で楕円メンバシップ関数
を用いて衝突危険度を表わした図。FIG. 13 is a diagram showing the degree of collision risk using an elliptic membership function in a region behind a traveling vehicle.
【図14】3個の移動障害物に対する回避動作の例を示
す図。FIG. 14 is a diagram showing an example of an avoidance operation for three moving obstacles.
【図15】図14の回避動作の続きを示す図。15 is a diagram showing a continuation of the avoidance operation shown in FIG. 14. FIG.
【図16】図15の回避動作の続きを示す図。16 is a diagram showing a continuation of the avoidance operation shown in FIG. 15. FIG.
【図17】図16の回避動作の続きを示す図。17 is a diagram showing a continuation of the avoidance operation shown in FIG. 16. FIG.
【図18】1個の移動障害物に対する回避動作の例を示
す図。FIG. 18 is a diagram showing an example of an avoidance operation for one moving obstacle.
【図19】1個の移動障害物に対する回避動作の別の例
を示す図。FIG. 19 is a diagram showing another example of an avoidance operation for one moving obstacle.
1…衝突危険度判定手段、2…制御指令出力手段、3…
状況予測手段、11…障害物検出部、12…信号変換部
、13…移動物計測部、14…信号変換部、15…多次
元メンバシップ関数記憶部、16…演算部、17…衝突
危険度出力部、21…衝突危険度記憶部、22…目標位
置検出部、23…信号変換部、24…回避アルゴリズム
記憶部、25…演算部、26…制御指令出力部、31…
予測アルゴリズム記憶部、32…演算部、40…走行車
、41…前輪、42,43…後輪、50…障害物。1... Collision risk determination means, 2... Control command output means, 3...
Situation prediction means, 11... Obstacle detection section, 12... Signal conversion section, 13... Moving object measurement section, 14... Signal conversion section, 15... Multidimensional membership function storage section, 16... Calculation section, 17... Collision risk level Output section, 21... Collision risk storage section, 22... Target position detection section, 23... Signal conversion section, 24... Avoidance algorithm storage section, 25... Calculation section, 26... Control command output section, 31...
Prediction algorithm storage unit, 32... Calculation unit, 40... Traveling vehicle, 41... Front wheel, 42, 43... Rear wheel, 50... Obstacle.
Claims (6)
作を行う装置において、前記障害物のある領域内にファ
ジィ集合の適合度を表わすことができる多次元メンバシ
ップ関数を設定し、該多次元メンバシップ関数を用いて
適合度を算出することにより、前記領域内における衝突
危険度を求める衝突危険度判定手段と、前記衝突危険度
の値から前記領域内を移動する移動物が前記障害物を回
避するための制御指令を生成し出力する制御指令生成手
段とを備えたことを特徴とする障害物回避装置。Claim 1: A device that performs an operation to avoid a stationary or moving obstacle, in which a multidimensional membership function that can represent the fitness of a fuzzy set is set within a region where the obstacle is located, and Collision risk determining means calculates a degree of collision risk within the region by calculating a degree of conformity using a dimensional membership function; and a collision risk determining means that determines the degree of collision risk within the region; An obstacle avoidance device comprising: control command generation means for generating and outputting a control command for avoiding obstacles.
前記障害物及び前記移動物の位置、速度及び進行方向に
基づき所定のアルゴリズムに従って現時点より後の衝突
危険度の予測値を算出する状況予測手段が設けられ、前
記衝突危険度判定手段は、前記障害物を検出する障害物
検出部と、前記移動物の速度及び進行方向を計測する移
動物計測部と、前記移動物の速度及び進行方向に応じて
変化する変数を含み且つ前記領域に対応して使用される
多次元メンバシップ関数を記憶した多次元メンバシップ
関数記憶部と、前記移動物計測部からの計測信号に応じ
て、前記多次元メンバシップ関数記憶部に格納された多
次元メンバシップ関数により適合度を演算し、前記障害
物検出部からの検出信号により前記障害物に交わる等適
合度線の値を算出する演算部と、該演算部で算出された
適合度を当該障害物に対する衝突危険度として出力する
衝突危険度出力部とを備え、前記制御指令生成手段は、
前記衝突危険度判定手段から出力された衝突危険度を記
憶する衝突危険度記憶部と、前記移動物の目標位置を検
出する目標位置検出部と、前記衝突危険度記憶部から送
られる現時点より前の衝突危険度、前記衝突危険度判定
手段から送られる現時点の衝突危険度、前記状況予測手
段から送られる現時点より後の衝突危険度の予測値及び
前記目標位置検出部から送られる目標位置に基づき、所
定のアルゴリズムに従って、前記障害物を回避するため
の移動物の進行方向及び速度を算出する演算部と、該演
算部で算出された進行方向及び速度から前記制御指令を
生成する制御指令出力部とを備えたことを特徴とする障
害物回避装置。2. The obstacle avoidance device according to claim 1,
Situation prediction means is provided for calculating a predicted value of a future collision risk according to a predetermined algorithm based on the position, speed, and traveling direction of the obstacle and the moving object, and the collision risk determination means an obstacle detection unit that detects an object, a moving object measurement unit that measures the speed and direction of movement of the moving object, and a variable that changes depending on the speed and direction of movement of the moving object and that corresponds to the area. a multidimensional membership function storage unit storing a multidimensional membership function to be used; and a multidimensional membership function stored in the multidimensional membership function storage unit in accordance with a measurement signal from the moving object measurement unit. a calculation section that calculates the degree of compatibility using the above-mentioned obstacle detection section, and calculates the value of a line of equal compatibility that intersects with the obstacle based on the detection signal from the obstacle detection section; and a collision risk level output unit that outputs a level of risk, and the control command generating means includes:
a collision risk storage unit that stores the collision risk output from the collision risk determination means; a target position detection unit that detects the target position of the moving object; based on the current collision risk sent from the collision risk determination means, the predicted value of the collision risk after the current time sent from the situation prediction means, and the target position sent from the target position detection section. , a calculation unit that calculates the traveling direction and speed of the moving object to avoid the obstacle according to a predetermined algorithm; and a control command output unit that generates the control command from the traveling direction and speed calculated by the calculation unit. An obstacle avoidance device comprising:
いて、前記移動物は、2次元平面で表わされる領域内を
移動する物体から成り、前記多次元メンバシップ関数は
、前記領域内に曲線形状の等適合度線を表わす3次元メ
ンバシップ関数であり、前記衝突危険度判定手段は、前
記物体の速度と進行方向に応じて変化する等適合度線に
より前記領域における衝突危険度を決定し、前記制御指
令生成手段は、現時点より所定時間前の過去の衝突危険
度、現時点の衝突危険度、及び現時点から所定時間後の
衝突危険度の予測値を得て、それら3つの衝突危険度の
値から総合評価値を求め、該総合評価値と前記予測値と
目標位置の方向から前記障害物を回避する物体の進行方
向とを求め、前記制御指令として出力することを特徴と
する障害物回避装置。3. The obstacle avoidance device according to claim 1, wherein the moving object is an object moving within a region represented by a two-dimensional plane, and the multidimensional membership function is configured to move within the region represented by a two-dimensional plane. It is a three-dimensional membership function representing a curved line of equal compatibility, and the collision risk determining means determines the collision risk in the area based on the line of equal compatibility that changes depending on the speed and traveling direction of the object. The control command generating means obtains the past collision risk level a predetermined time before the current time, the current collision risk level, and the predicted value of the collision risk level after a predetermined time period from the current time point, and calculates these three collision risk levels. An overall evaluation value is determined from the value of , and a traveling direction of an object to avoid the obstacle is determined from the overall evaluation value, the predicted value, and a direction of the target position, and is output as the control command. Avoidance device.
の前側の領域には放物線形メンバシップ関数を適用し、
前記移動物の後側の領域には楕円形メンバシップ関数を
適用することを特徴とする障害物回避装置。4. The apparatus according to claim 3, wherein a parabolic membership function is applied to a region in front of the moving object;
An obstacle avoidance device characterized in that an elliptical membership function is applied to a region behind the moving object.
回避装置において、前記衝突危険度の予測値は、前記障
害物の所定時間後の予測位置を中心として、その所定時
間の移動距離に比例した大きさの、3次元楕円メンバシ
ップ関数で与えられるファジィ領域を求め、該3次元楕
円メンバシップ関数と前記領域を表わす3次元メンバシ
ップ関数との重なり合う部分で最大になる適合度とする
ことを特徴とする障害物回避装置。5. The obstacle avoidance device according to claim 2, wherein the predicted value of the collision risk is determined based on the movement of the obstacle for a predetermined period of time, centered on the predicted position of the obstacle after a predetermined period of time. Find a fuzzy region given by a three-dimensional elliptic membership function whose size is proportional to the distance, and calculate the degree of fitness that is maximized at the overlap between the three-dimensional elliptic membership function and the three-dimensional membership function representing the region. An obstacle avoidance device characterized by:
回避装置において、複数個の移動障害物を対象とし、前
記移動物が右に回避しなければならない移動障害物のう
ち前記総合評価値が最大になる障害物に対する進行方向
修正角度と、前記移動物が左に回避しなければならない
移動障害物のうち総合評価値が最大になる障害物に対す
る進行方向修正角度との、前記総合評価値についての重
み平均を取ることにより、前記複数個の移動障害物に対
する回避のための修正角度を求めることを特徴とする障
害物回避装置。6. The obstacle avoidance device according to claim 3, wherein the object is a plurality of moving obstacles, and the plurality of moving obstacles that the moving object must avoid to the right are The total of the traveling direction correction angle for an obstacle that gives a maximum evaluation value and the traveling direction correction angle for an obstacle that gives a maximum comprehensive evaluation value among moving obstacles that the moving object must avoid to the left. An obstacle avoidance device characterized in that a correction angle for avoiding the plurality of moving obstacles is determined by taking a weighted average of the evaluation values.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3132977A JPH04358209A (en) | 1991-06-04 | 1991-06-04 | Obstacle avoiding device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3132977A JPH04358209A (en) | 1991-06-04 | 1991-06-04 | Obstacle avoiding device |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH04358209A true JPH04358209A (en) | 1992-12-11 |
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ID=15093914
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3132977A Pending JPH04358209A (en) | 1991-06-04 | 1991-06-04 | Obstacle avoiding device |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JPH04358209A (en) |
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