JPH05101036A - 移動ロボツトの最適経路探索方法 - Google Patents
移動ロボツトの最適経路探索方法Info
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- JPH05101036A JPH05101036A JP11347691A JP11347691A JPH05101036A JP H05101036 A JPH05101036 A JP H05101036A JP 11347691 A JP11347691 A JP 11347691A JP 11347691 A JP11347691 A JP 11347691A JP H05101036 A JPH05101036 A JP H05101036A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 25
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 206010034719 Personality change Diseases 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
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- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Control Of Conveyors (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 最適経路として最短時間経路を探索すると共
に、進行方向の変化を実際の動作にあった時間として評
価する。 【構成】 予め記憶された地図情報に基づいて経路を決
定して走行する移動ロボットにおいて、経路探索時に経
路選択の評価を移動に要する時間に基づいて決定する。
に、進行方向の変化を実際の動作にあった時間として評
価する。 【構成】 予め記憶された地図情報に基づいて経路を決
定して走行する移動ロボットにおいて、経路探索時に経
路選択の評価を移動に要する時間に基づいて決定する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は自立無人車等の移動ロ
ボットに適用して好適な移動ロボットの最適経路探索方
法に関する。
ボットに適用して好適な移動ロボットの最適経路探索方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】移動ロボットにおいて、ある地点から目
的地まで、どういう経路を通れば最適であるかという問
題について、種々の研究がなされ、いろいろな方法が提
案されている。例えば、移動ロボットに内蔵されたメモ
リに、地図に対応するデータを格納しておき、このデー
タによって最適経路を決定する。即ち、地図上の特殊点
（ノード）間の直線距離やノードの接続関係を予めメモ
リに格納しておき、現在位置しているノードＶiから次
に進むべきノードＶjを次のようにして決定する。
的地まで、どういう経路を通れば最適であるかという問
題について、種々の研究がなされ、いろいろな方法が提
案されている。例えば、移動ロボットに内蔵されたメモ
リに、地図に対応するデータを格納しておき、このデー
タによって最適経路を決定する。即ち、地図上の特殊点
（ノード）間の直線距離やノードの接続関係を予めメモ
リに格納しておき、現在位置しているノードＶiから次
に進むべきノードＶjを次のようにして決定する。
【０００３】（１）縦型探索、横型探索などの公知の手
法によって、出発ノードＳから目的ノードＧまでの経路
を探索する。そして、中間ノードＶiに接続されたノー
ドの中から次に通過すべきノードＶjの次候補ノードＶ
jxを選択する。 （２）次候補ノードＶjxの中から、現在ノードＶiに最
も近いノードＶjを選ぶ。 （３）この操作を繰返して、出発ノードＳから目的ノー
ドＧまでの経路を決定する。 この場合、上記経路は、総経路長が最小となり、最適経
路と考えられる。
法によって、出発ノードＳから目的ノードＧまでの経路
を探索する。そして、中間ノードＶiに接続されたノー
ドの中から次に通過すべきノードＶjの次候補ノードＶ
jxを選択する。 （２）次候補ノードＶjxの中から、現在ノードＶiに最
も近いノードＶjを選ぶ。 （３）この操作を繰返して、出発ノードＳから目的ノー
ドＧまでの経路を決定する。 この場合、上記経路は、総経路長が最小となり、最適経
路と考えられる。
【０００４】しかしながら、上述した従来の経路探索方
法では、本当の最適経路が得られないことがあった。こ
れは、次候補ノードＶjxの中から次のノードＶjを選ぶ
場合、現在ノードＶiに最も近いノードを選択している
ため、目的ノードＧから遠ざかるような進路を取ってし
まうケースが生じるからである。また、縦型探索におい
ては、いつになっても目的ノードＧに到達しない場合が
ある。一方、横型探索においては、目的ノードＧを探索
するのに長時間を要するという問題があった。これは、
各ノード間の距離が等しい場合、探索すべき枝が幾何級
数的に増加してしまうからである。
法では、本当の最適経路が得られないことがあった。こ
れは、次候補ノードＶjxの中から次のノードＶjを選ぶ
場合、現在ノードＶiに最も近いノードを選択している
ため、目的ノードＧから遠ざかるような進路を取ってし
まうケースが生じるからである。また、縦型探索におい
ては、いつになっても目的ノードＧに到達しない場合が
ある。一方、横型探索においては、目的ノードＧを探索
するのに長時間を要するという問題があった。これは、
各ノード間の距離が等しい場合、探索すべき枝が幾何級
数的に増加してしまうからである。
【０００５】そこで、本出願人は、先に、中間ノードＶ
iから次のノードＶjを選択するにあたり、次のような評
価関数Ｈ1（Ｖi，Ｖjx）、Ｈ2（Ｖi，Ｖjx）およびＨ3
（Ｖi，Ｖjx）をそれぞれ用いて、経路探索を行う３つ
の方法を提案した。（Ａ）第１の方法 Ｈ1（Ｖi，Ｖjx）＝Ｗa1・Ａ1（Ｖjx，Ｇ）＋Ｗb1・Ｂ1（Ｖi，Ｖjx）……(１) 但し、 Ａ1（Ｖjx，Ｇ）＝Ｄ（Ｖjx，Ｇ）／Ｌ1……(２) Ｂ1（Ｖi，Ｖjx）＝Ｄ（Ｖi，Ｖjx）／Ｌ1……(３) ここで、Ｄ（Ｖjx，Ｇ）は次候補ノードＶjxと目的ノー
ドＧとの距離、Ｄ（Ｖi，Ｖjx）は現在ノードＶiと次候
補ノードＶjxとの距離であり、Ｌ1はノード間の最大距
離である。従って、変数Ａ1（Ｖjx，Ｇ）およびＢ1（Ｖ
i，Ｖjx）は距離Ｌ1によって正規化されたもので、０〜
１の値をとり、小さいほど評価が高く、０が最良で１が
最悪である。また、Ｗa1およびＷb1は変数Ａ1（Ｖjx，
Ｇ）およびＢ1（Ｖi，Ｖjx）の重み付けをする係数であ
る。尚、上述した技術の詳細については、本出願人が先
に提案した移動ロボットの最適経路探索方法の公報（特
開昭６２−３２５１６号公報）を参照されたい。
iから次のノードＶjを選択するにあたり、次のような評
価関数Ｈ1（Ｖi，Ｖjx）、Ｈ2（Ｖi，Ｖjx）およびＨ3
（Ｖi，Ｖjx）をそれぞれ用いて、経路探索を行う３つ
の方法を提案した。（Ａ）第１の方法 Ｈ1（Ｖi，Ｖjx）＝Ｗa1・Ａ1（Ｖjx，Ｇ）＋Ｗb1・Ｂ1（Ｖi，Ｖjx）……(１) 但し、 Ａ1（Ｖjx，Ｇ）＝Ｄ（Ｖjx，Ｇ）／Ｌ1……(２) Ｂ1（Ｖi，Ｖjx）＝Ｄ（Ｖi，Ｖjx）／Ｌ1……(３) ここで、Ｄ（Ｖjx，Ｇ）は次候補ノードＶjxと目的ノー
ドＧとの距離、Ｄ（Ｖi，Ｖjx）は現在ノードＶiと次候
補ノードＶjxとの距離であり、Ｌ1はノード間の最大距
離である。従って、変数Ａ1（Ｖjx，Ｇ）およびＢ1（Ｖ
i，Ｖjx）は距離Ｌ1によって正規化されたもので、０〜
１の値をとり、小さいほど評価が高く、０が最良で１が
最悪である。また、Ｗa1およびＷb1は変数Ａ1（Ｖjx，
Ｇ）およびＢ1（Ｖi，Ｖjx）の重み付けをする係数であ
る。尚、上述した技術の詳細については、本出願人が先
に提案した移動ロボットの最適経路探索方法の公報（特
開昭６２−３２５１６号公報）を参照されたい。
【０００６】（Ｂ）第２の方法 Ｈ2（Ｖi，Ｖjx）＝Ｗa2・Ａ2（Ｖjx，Ｇ）＋Ｗb2・Ｂ2（Ｖi，Ｖjx）……(４) 但し、 Ａ2（Ｖjx，Ｇ）＝Ｄ（Ｖjx，Ｇ）／Ｌ2……(５) Ｂ2（Ｖi，Ｖjx）＝Ｄ（Ｖi，Ｖjx）／πＬ2……(６) ここで、Ｌ2は地図（即ち、移動ロボットの移動領域）
に外接する長方形の対角線の距離である。従って、変数
Ａ2（Ｖjx，Ｇ）は距離Ｌ2によって正規化され、変数Ｂ
2（Ｖi，Ｖjx）は距離Ｌ2に円周率πを乗じた値によっ
て正規化されたもので、０〜１の値をとり、小さいほど
評価が高く、０が最良で１が最悪である。また、Ｗa2お
よびＷb2は変数Ａ2（Ｖjx，Ｇ）およびＢ2（Ｖi，
Ｖjx）の重み付けをする係数である。尚、上述した技術
の詳細については、本出願人が先に提案した移動ロボッ
トの最適経路探索方法の公報（特開昭６２−３２５１７
号公報）を参照されたい。
に外接する長方形の対角線の距離である。従って、変数
Ａ2（Ｖjx，Ｇ）は距離Ｌ2によって正規化され、変数Ｂ
2（Ｖi，Ｖjx）は距離Ｌ2に円周率πを乗じた値によっ
て正規化されたもので、０〜１の値をとり、小さいほど
評価が高く、０が最良で１が最悪である。また、Ｗa2お
よびＷb2は変数Ａ2（Ｖjx，Ｇ）およびＢ2（Ｖi，
Ｖjx）の重み付けをする係数である。尚、上述した技術
の詳細については、本出願人が先に提案した移動ロボッ
トの最適経路探索方法の公報（特開昭６２−３２５１７
号公報）を参照されたい。
【０００７】（Ｃ）第３の方法 Ｈ3（Ｖi，Ｖjx）＝Ｗa3・Ａ3（Ｖi，Ｖjx）＋Ｗb3・Ｂ3（θ）……(７) ここで、Ａ3（Ｖi，Ｖjx）はノードＶiとノードＶjxと
の距離情報による変数であり、目的ノードＧに近付く次
候補ノードＶjxほど評価がよくなるように設定されてい
る。また、Ｂ3（θ）は、ノードＶiにおける進行方向
（即ち、前回ノードと今回ノードＶiとを結ぶ線分の方
向）と、ノードＶiとノードＶjとを結ぶ線分とがなす角
度θに対して定まる損失を示す変数である。この角度θ
は、各ノードの座標から計算によって求められるもの
で、回転方向による符号を付けることなく、左折、右折
とも９０゜としている。そして、変数Ｂ3（θ）は角度
θが小さいほど、即ち、直線に近いほど評価が良くなる
ようになっている。また、Ｗa3およびＷb3は変数Ａ
3（Ｖi，Ｖjx）およびＢ3（θ）の重み付けをする係数
である。 尚、上述した技術の詳細については、本出願
人が先に提案した移動ロボットの最適経路探索方法の公
報（特開昭６２−３２５１８号公報）を参照されたい。
の距離情報による変数であり、目的ノードＧに近付く次
候補ノードＶjxほど評価がよくなるように設定されてい
る。また、Ｂ3（θ）は、ノードＶiにおける進行方向
（即ち、前回ノードと今回ノードＶiとを結ぶ線分の方
向）と、ノードＶiとノードＶjとを結ぶ線分とがなす角
度θに対して定まる損失を示す変数である。この角度θ
は、各ノードの座標から計算によって求められるもの
で、回転方向による符号を付けることなく、左折、右折
とも９０゜としている。そして、変数Ｂ3（θ）は角度
θが小さいほど、即ち、直線に近いほど評価が良くなる
ようになっている。また、Ｗa3およびＷb3は変数Ａ
3（Ｖi，Ｖjx）およびＢ3（θ）の重み付けをする係数
である。 尚、上述した技術の詳細については、本出願
人が先に提案した移動ロボットの最適経路探索方法の公
報（特開昭６２−３２５１８号公報）を参照されたい。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した従
来の移動ロボットの最適経路探索方法は、いずれも最適
経路として最短距離経路を探索するものであった。しか
しながら、移動ロボットにおける最適経路とは、最短時
間経路をいう。また、従来の最適経路探索方法において
は、以下に示すような場合に以下に示す問題があった。
来の移動ロボットの最適経路探索方法は、いずれも最適
経路として最短距離経路を探索するものであった。しか
しながら、移動ロボットにおける最適経路とは、最短時
間経路をいう。また、従来の最適経路探索方法において
は、以下に示すような場合に以下に示す問題があった。
【０００９】今、図６に示す地図上のノード７にいる移
動ロボットがノード５へ移動する際に、経路としてノー
ド７→ノード８→ノード３→ノード４→ノード５を探索
したとする。この場合、ノード７→ノード８間およびノ
ード８→ノード３間は、共に通路に対して直進するた
め、ノード８ではカーブ走行をする。従って、ノード８
からノード３を評価するとき、従来の最適経路探索方法
で方向変換に対する評価を角度変化として評価すること
は妥当である。
動ロボットがノード５へ移動する際に、経路としてノー
ド７→ノード８→ノード３→ノード４→ノード５を探索
したとする。この場合、ノード７→ノード８間およびノ
ード８→ノード３間は、共に通路に対して直進するた
め、ノード８ではカーブ走行をする。従って、ノード８
からノード３を評価するとき、従来の最適経路探索方法
で方向変換に対する評価を角度変化として評価すること
は妥当である。
【００１０】ところが、図６に示す地図上のノード７に
いる移動ロボットがノード５へ移動する際に、経路とし
てノード７→ノード８→ノード９→ノード４→ノード５
を探索した場合には、ノード８→ノード９間は直進であ
り、ノード９→ノード４間は横行（左右進）である。こ
のとき、ノード９では移動ロボットの走行機構によって
も異なるが、カーブ走行に比べて大きな時間損失とな
る。また、ノード４においても同様である。
いる移動ロボットがノード５へ移動する際に、経路とし
てノード７→ノード８→ノード９→ノード４→ノード５
を探索した場合には、ノード８→ノード９間は直進であ
り、ノード９→ノード４間は横行（左右進）である。こ
のとき、ノード９では移動ロボットの走行機構によって
も異なるが、カーブ走行に比べて大きな時間損失とな
る。また、ノード４においても同様である。
【００１１】ここで問題となるのは、従来の最適経路探
索方法では、ノード８でカーブ走行をする場合と、ノー
ド９で一旦停止した後、横行姿勢になり、ノード４へ進
む場合とが実際の走行時間に差があるにもかかわらず、
角度変化という面では同じ評価となり、現実とは異なっ
た評価を行ってしまうことである。この発明は、このよ
うな背景の下になされたもので、最短時間経路を探索で
きると共に、進行方向の変化を実際の動作にあった時間
として評価することができる移動ロボットの最適経路探
索方法を提供することを目的とする。
索方法では、ノード８でカーブ走行をする場合と、ノー
ド９で一旦停止した後、横行姿勢になり、ノード４へ進
む場合とが実際の走行時間に差があるにもかかわらず、
角度変化という面では同じ評価となり、現実とは異なっ
た評価を行ってしまうことである。この発明は、このよ
うな背景の下になされたもので、最短時間経路を探索で
きると共に、進行方向の変化を実際の動作にあった時間
として評価することができる移動ロボットの最適経路探
索方法を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】この発明は、予め記憶さ
れた地図情報に基づいて経路を決定して走行する移動ロ
ボットにおいて、経路探索時に経路選択の評価を移動に
要する時間に基づいて決定することを特徴としている。
れた地図情報に基づいて経路を決定して走行する移動ロ
ボットにおいて、経路探索時に経路選択の評価を移動に
要する時間に基づいて決定することを特徴としている。
【００１３】
【作用】上記方法によれば、移動ロボットとしての本来
の最適経路である最短時間経路が探索できる。
の最適経路である最短時間経路が探索できる。
【００１４】
【実施例】以下、図面を参照して、この発明の一実施例
について説明する。図１はこの発明の一実施例による移
動ロボットの最適経路探索方法を適用した移動ロボット
の構成を示すブロック図であり、この図において、１は
移動ロボットの走行装置、２は走行装置１の走行制御を
行うＣＰＵ（中央処理装置）、３は図２に示す地図に関
する地図情報が格納されたメモリである。
について説明する。図１はこの発明の一実施例による移
動ロボットの最適経路探索方法を適用した移動ロボット
の構成を示すブロック図であり、この図において、１は
移動ロボットの走行装置、２は走行装置１の走行制御を
行うＣＰＵ（中央処理装置）、３は図２に示す地図に関
する地図情報が格納されたメモリである。
【００１５】地図情報は、ノード番号、各ノ−ドの接続
情報およびノード間情報（シーン）からなり、基本的に
は制御局で作成、追加および削除を行う。尚、場合によ
っては、シーンの作成を移動ロボット自体を走行させて
行う。作成された地図情報は、ＩＣカードを記録媒体と
して各移動ロボットに転送され、移動ロボットは転送さ
れた地図情報をバッテリバックアップされたメモリ３に
格納する。地図情報のデータ構造は制御局と移動ロボッ
トとで同一であり、内容も同一でなければならない。
情報およびノード間情報（シーン）からなり、基本的に
は制御局で作成、追加および削除を行う。尚、場合によ
っては、シーンの作成を移動ロボット自体を走行させて
行う。作成された地図情報は、ＩＣカードを記録媒体と
して各移動ロボットに転送され、移動ロボットは転送さ
れた地図情報をバッテリバックアップされたメモリ３に
格納する。地図情報のデータ構造は制御局と移動ロボッ
トとで同一であり、内容も同一でなければならない。
【００１６】ここで、地図情報のデータ構造を図３〜図
５に示す。図３はノードエントリテーブルであり、登録
されたノードのノード番号が登録順に格納されており、
登録されていないエリアには、ノード番号として０が格
納されている。このノード番号は使用者が任意に決める
ことができる。
５に示す。図３はノードエントリテーブルであり、登録
されたノードのノード番号が登録順に格納されており、
登録されていないエリアには、ノード番号として０が格
納されている。このノード番号は使用者が任意に決める
ことができる。
【００１７】図４はネットワークテーブルであり、ノー
ドのワールド座標およびノード間の接続情報等のネット
ワーク情報が格納されている。１つのノードに対するメ
モリ容量は、固定長で登録可能なノードの数分の容量で
ある。図４において、ノードＸ座標およびＹ座標はノー
ドのワールド座標（ｍｍ）、作業点Ｘ座標および作業点
Ｙ座標は作業点のワールド座標（ｍｍ）である。
ドのワールド座標およびノード間の接続情報等のネット
ワーク情報が格納されている。１つのノードに対するメ
モリ容量は、固定長で登録可能なノードの数分の容量で
ある。図４において、ノードＸ座標およびＹ座標はノー
ドのワールド座標（ｍｍ）、作業点Ｘ座標および作業点
Ｙ座標は作業点のワールド座標（ｍｍ）である。
【００１８】接続ノード番号０〜３はこのノード（今の
場合、第ｎ番目に登録されたノード）に接続されている
ノードの番号であり、ノード番号０のエリアから接続さ
れているノード番号が順次格納され、ノード数が３個以
下の場合には残りのエリアには０が格納される。シーン
オフセット０〜３は接続するノード番号０〜３に対応す
るノード間のシーンが後述するシーンテーブルの何バイ
ト目から始っているかを示す。
場合、第ｎ番目に登録されたノード）に接続されている
ノードの番号であり、ノード番号０のエリアから接続さ
れているノード番号が順次格納され、ノード数が３個以
下の場合には残りのエリアには０が格納される。シーン
オフセット０〜３は接続するノード番号０〜３に対応す
るノード間のシーンが後述するシーンテーブルの何バイ
ト目から始っているかを示す。
【００１９】図５はシーンテーブルであり、ノード間の
壁の状態や走行条件が格納されている。図５において、
ノード間直線距離は座標から求めた移動ロボットが実際
に走行する距離（ｍｍ）、ノード間実測距離（ｍｍ）は
ノード間が直線でない場合のみ値があり、直線の場合は
０である。一方通行指示は０が一方通行なし、１が始点
から終点、２が終点から始点を表す。走行姿勢は０が前
後進、１が横行を表す。順方向走行オフセットおよび逆
方向走行オフセットは基準線からの距離（ｍｍ）であ
り、＋の場合は進行方向に対して左、−の場合は進行方
向に対して右を表す。制限速度は０で最高速度（ｍ／ｈ
ｏｕｒ）を表す。ビームセンサ有効方向は０で両方向有
効、１で順方向有効、２で逆方向有効、３で両方向無効
を表す。
壁の状態や走行条件が格納されている。図５において、
ノード間直線距離は座標から求めた移動ロボットが実際
に走行する距離（ｍｍ）、ノード間実測距離（ｍｍ）は
ノード間が直線でない場合のみ値があり、直線の場合は
０である。一方通行指示は０が一方通行なし、１が始点
から終点、２が終点から始点を表す。走行姿勢は０が前
後進、１が横行を表す。順方向走行オフセットおよび逆
方向走行オフセットは基準線からの距離（ｍｍ）であ
り、＋の場合は進行方向に対して左、−の場合は進行方
向に対して右を表す。制限速度は０で最高速度（ｍ／ｈ
ｏｕｒ）を表す。ビームセンサ有効方向は０で両方向有
効、１で順方向有効、２で逆方向有効、３で両方向無効
を表す。
【００２０】ここで、経路探索の基準となるノードをＶ
i、次に進むべきノードＶjとし、ノードＶiからノード
Ｖjを選択するための評価関数Ｈ（Ｖi，Ｖjx）を次の式
によって定義する。 Ｈ（Ｖi，Ｖjx）＝Ｔgx＋Ｔlx＋Ｔdx＋Ｔox……（８） この式で、Ｖjxは次に選択する候補ノード、Ｔgxは候補
ノードＶjxと目的地（ゴール）の直線距離走行する時
間、ＴlxはノードＶiから候補ノードＶjxへ走行する時
間、ＴdxはノードＶiの姿勢から候補ノードＶjxへ走行
するための姿勢変更時間、Ｔoxはその他の走行を制限す
る時間である。
i、次に進むべきノードＶjとし、ノードＶiからノード
Ｖjを選択するための評価関数Ｈ（Ｖi，Ｖjx）を次の式
によって定義する。 Ｈ（Ｖi，Ｖjx）＝Ｔgx＋Ｔlx＋Ｔdx＋Ｔox……（８） この式で、Ｖjxは次に選択する候補ノード、Ｔgxは候補
ノードＶjxと目的地（ゴール）の直線距離走行する時
間、ＴlxはノードＶiから候補ノードＶjxへ走行する時
間、ＴdxはノードＶiの姿勢から候補ノードＶjxへ走行
するための姿勢変更時間、Ｔoxはその他の走行を制限す
る時間である。
【００２１】今、ノードＶiにおいて候補ノードＶjxを
評価する場合を考える。評価の各パラメータは以下に示
すように計算することができる。 Ｔgx＝(ノードＶiとゴールの直線距離)／(移動ロボット
の最高速度)……(９) ノードＶiとゴールの直線距離は両者の座標から計算す
る。移動ロボットの最高速度はメモリ３に格納されてい
る。このＴgxは、候補ノードＶjxがいかにゴールに近づ
きつつあるかをあるかを示す。
評価する場合を考える。評価の各パラメータは以下に示
すように計算することができる。 Ｔgx＝(ノードＶiとゴールの直線距離)／(移動ロボット
の最高速度)……(９) ノードＶiとゴールの直線距離は両者の座標から計算す
る。移動ロボットの最高速度はメモリ３に格納されてい
る。このＴgxは、候補ノードＶjxがいかにゴールに近づ
きつつあるかをあるかを示す。
【００２２】Ｔlx＝(ノードＶiと候補ノードＶjxとの間
の距離)／(ノードＶiから候補ノードＶjxへ走行する時
の速度)……(１０) ノードＶiと候補ノードＶjxとの間の距離およびノード
Ｖiから候補ノードＶjxへ走行する時の速度は共に、シ
ーンテーブルに格納されている。カーブ走行する場合に
は、 Ｔdx＝単位角度回転するのに要する時間×角度……(１
１) また、走行方向が変化する場合には、 Ｔdx＝走行方向を変化させるのに要する時間……(１２) Ｔoxは特殊な状況を反映するために使用される。例え
ば、あるノードへ行くためには、途中に自動ドアがあ
り、自動ドアが開くのを待たなければならないような場
合には、自動ドアが開くまでの時間をＴoxとする。
の距離)／(ノードＶiから候補ノードＶjxへ走行する時
の速度)……(１０) ノードＶiと候補ノードＶjxとの間の距離およびノード
Ｖiから候補ノードＶjxへ走行する時の速度は共に、シ
ーンテーブルに格納されている。カーブ走行する場合に
は、 Ｔdx＝単位角度回転するのに要する時間×角度……(１
１) また、走行方向が変化する場合には、 Ｔdx＝走行方向を変化させるのに要する時間……(１２) Ｔoxは特殊な状況を反映するために使用される。例え
ば、あるノードへ行くためには、途中に自動ドアがあ
り、自動ドアが開くのを待たなければならないような場
合には、自動ドアが開くまでの時間をＴoxとする。
【００２３】以上説明したように、それぞれのノードに
ついて評価値を計算し、最も小さい値のものを選択する
ことにより、移動ロボットの最適経路を探索する。以上
説明したように、上述した一実施例によれば、移動ロボ
ットとしての本来の最適経路である最短時間経路を探索
できる。また、（ΣＨ（Ｖi，Ｖjx）−ΣＴgx）は、ス
タート地点からゴールまでの走行時間として計算するこ
とができる。さらに、進行方向の変化を実際の動作にあ
った時間として評価することができる。加えて、通路上
の特殊な状況による時間的損失も評価に入れることがで
きる。
ついて評価値を計算し、最も小さい値のものを選択する
ことにより、移動ロボットの最適経路を探索する。以上
説明したように、上述した一実施例によれば、移動ロボ
ットとしての本来の最適経路である最短時間経路を探索
できる。また、（ΣＨ（Ｖi，Ｖjx）−ΣＴgx）は、ス
タート地点からゴールまでの走行時間として計算するこ
とができる。さらに、進行方向の変化を実際の動作にあ
った時間として評価することができる。加えて、通路上
の特殊な状況による時間的損失も評価に入れることがで
きる。
【００２４】
【発明の効果】以上説明したように、この発明によれ
ば、移動ロボットとしての本来の最適経路である最短時
間経路を探索できるという効果がある。また、進行方向
の変化を実際の動作にあった時間として評価することが
できるという効果がある。
ば、移動ロボットとしての本来の最適経路である最短時
間経路を探索できるという効果がある。また、進行方向
の変化を実際の動作にあった時間として評価することが
できるという効果がある。
【図１】この発明の一実施例による移動ロボットの最適
経路探索方法を適用した移動ロボットの構成を示すブロ
ック図である。
経路探索方法を適用した移動ロボットの構成を示すブロ
ック図である。
【図２】この発明の一実施例における地図の一例を示す
概念図である。
概念図である。
【図３】地図情報の１つのノードエントリテーブルの構
成を示す図である。
成を示す図である。
【図４】地図情報の１つのネットワークテーブルの構成
を示す図である。
を示す図である。
【図５】地図情報の１つのシーンテーブルの構成を示す
図である。
図である。
【図６】従来の移動ロボットの最適経路探索方法の課題
を説明するための地図の概念図である。
を説明するための地図の概念図である。
１ 走行装置 ２ ＣＰＵ ３ メモリ
Claims (1)
- 【請求項１】 予め記憶された地図情報に基づいて経路
を決定して走行する移動ロボットにおいて、経路探索時
に経路選択の評価を移動に要する時間に基づいて決定す
ることを特徴とする移動ロボットの最適経路探索方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11347691A JP2928658B2 (ja) | 1991-05-17 | 1991-05-17 | 移動ロボットの最適経路探索装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11347691A JP2928658B2 (ja) | 1991-05-17 | 1991-05-17 | 移動ロボットの最適経路探索装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05101036A true JPH05101036A (ja) | 1993-04-23 |
| JP2928658B2 JP2928658B2 (ja) | 1999-08-03 |
Family
ID=14613238
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP11347691A Expired - Lifetime JP2928658B2 (ja) | 1991-05-17 | 1991-05-17 | 移動ロボットの最適経路探索装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2928658B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003036117A (ja) * | 2001-07-24 | 2003-02-07 | Honda Motor Co Ltd | ワークの移送時間算出方法およびワーク移送システム |
| US7729805B2 (en) | 2004-07-30 | 2010-06-01 | Toshiba Kikai Kabushiki Kaisha | Travel time display device and method for industrial robot |
| US8849559B2 (en) | 2009-02-18 | 2014-09-30 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Apparatus and method for generating and using a grid map path |
| CN106272442A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-01-04 | 江苏理工学院 | 基于无线通讯的机器人跟随系统 |
| KR20170138685A (ko) * | 2016-06-08 | 2017-12-18 | 아주대학교산학협력단 | 이동체의 경로 결정 방법 및 장치 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS6232518A (ja) * | 1985-08-06 | 1987-02-12 | Shinko Electric Co Ltd | 移動ロボツトの最適経路探索方法 |
| JPH02224200A (ja) * | 1989-02-27 | 1990-09-06 | Nec Home Electron Ltd | 経路決定装置 |
| JPH02244399A (ja) * | 1989-03-17 | 1990-09-28 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 経路探索装置 |
| JPH0330003A (ja) * | 1989-06-28 | 1991-02-08 | Shinko Electric Co Ltd | 移動ロボットの走行制御方法 |
-
1991
- 1991-05-17 JP JP11347691A patent/JP2928658B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| CN106272442A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-01-04 | 江苏理工学院 | 基于无线通讯的机器人跟随系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2928658B2 (ja) | 1999-08-03 |
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