JPH0731667B2 - 移動ロボツトの最適経路探索方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 ［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。

［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。すなわち、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。

（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の候補ノードVjxを選択する。

（２）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）この操作を繰り返して、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。

［発明が解決しようとする問題点］ 上述した従来の経路探索方法は、総経路長を最小にする
ものであった。

しかしながら、最適経路とは、総経路長ばかりでなく、
総走行時間、総消費エネルギをも最小にするものであ
る。従来の方法は、総経路長を最小にすることによっ
て、総走行時間や総消費エネルギをも付随的に小さくす
るが、必ずしもそうならない場合がある。例えば、カー
ブを曲がる場合、カーブの手前で減速し、カーブを抜け
るとき加速する。このとき、加減速による時間の損失
と、消費エネルギの損失とが発生する。従って、総経路
長を最小にしても、他の要素が増加するため、最適経路
とはならない場合がある。特に、バッテリなどの動力源
を内蔵している移動ロボットにおいては、消費エネルギ
の増加によって稼動時間が減少する。

この発明は、このような背景の下になされたもので、総
経路長、総走行時間、総消費エネルギの総和を最小とす
る最適経路を探索す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。

［問題点を解決するための手段］ 上記問題点を解決するためにこの発明は、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、経路探索時の評価関数を、目的地までの
距離に関連した項と進路変更時の方向転換角度に関連し
た損失項とから構成したことを特徴とする。

［作用］ 上記方法によれば、経路長ばかりでなく、走行時間や消
費エネルギの損失も評価関数の中に入ってくるため、経
路長、走行時間、消費エネルギを含めた最適経路を見出
すことが可能である。

［実施例］ 以下、図面を参照して、本発明の実施例を説明する。

第１図は、この発明の一実施例の構成を示すブロック図
である。図において、21は移動ロボットの走行装置であ
り、走行装置21には、その走行制御を行うCPU22が接続
されている。また、CUP22には、メモリ23が接続され、
このメモリ23には第２図に示すような地図に関するデー
タが格納されている。すなわち、地図を含む平面上の１
点を原点としたときの各ノード１〜16の座標、ノード１
〜16の接続関係などの地図情報がメモリ23に格納されて
いる。

ここで、出発ノードをＳ、目的ノードをＧ、連続する中
間ノードをVi,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）＝Wa・Ａ（Vi,Vjx） ＋Wb・Ｂ（θ） ……（１） この式で、VjxはノードVjの候補ノードであり、Ａ（Vi,
Vjx）はノードViとVjxとの距離情報による変数である。
この変数Ａ（Vi,Vjx）は、目的ノードＧに近付く候補ノ
ードVjxほど評価がよくなるように設定されている。ま
た、Ｂ（θ）は、ノードViにおける進行方向（すなわ
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,Vj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。上記角度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Ｂ（θ）は角度θが小さいほど、すな
わち直線に近いほど評価値が良くなるようになってい
る。また、Wa、Wbは上記各変数の重みづけをする係数で
ある。

このような構成において、各ノード１〜16の隣どうしの
ノード間距離は等距離であり、目的ノードＧがノード
４、中間ノードViがノード10、ノードViの直前のノード
Vi−１がノード９であるとする。

この場合、第２図から、次のノードVjの候補ノードVjx
はノード6,11,14となる。これらのノード6,11,14に
（１）式を適用すると、変数Ａ（Vi,Vjx）を最大にする
候補ノードVjxとしてノード6,11が選択される。また、
変数Ｂ（θ）を最大にする候補ノードとしてノード11が
選択される。なぜならば、ノード６はＢ（90゜）、ノー
ド11はＢ（０゜）となるからである。よって、次のノー
ドVjはノード11に決定される。

ノード11に到達すると、候補ノードVjxとして、ノード
7,12,15があげられる。そして、変数Ａ（Vi,Vjx）によ
ってノード７が最適候補、ノード12が次候補として選ば
れ、変数Ｂ（θ）によってノード12が最適候補、ノード
７が次候補として選択される。この場合、重みづけ係数
Wa、Wbによってノード７または12が次のノードVjとして
決定されるが、今の場合、重みづけの係数Wa＜Wbでノー
ド12が選ばれたものとする。

以下、同様にして、ノードVjが順次決定され、最適経路
として９→10→11→12→８→４が選択される。

次に、中間ノードViがノード10、この直前のノードVi−
１がノード14の場合は、候補ノードVjxとして6,9,11が
あげられる。そして、変数Ａ（Vi,Vjx）から、ノード6,
11が同等として選ばれ、変数Ｂ（θ）からノード６が選
択される。この場合の最適経路は14→10→６→２→３→
４と決定される。

こうして、本実施例においては、すべての候補ノードVj
xについて、（１）式で与えられる評価関数の値を計算
して、評価関数を最大とするノードを次のノードVjとし
て選んでいる。

なお、最適ノードが評価関数の値を最小にするように関
数を定めてもよいことは勿論である。また、第１図のCP
U22とメモリ23とは、走行装置21と別体としてもよい。

［発明の効果］ 以上説明したように、この発明は、進路変更による損失
項を評価関数に含めたので、総経路長だけでなく、走行
時間、消費エネルギのより小さな経路を見出すことがで
きる。これにより、目的地までの到達時間が短縮され、
進路変更時の加減速によるエネルギ損失を小さくできる
ので、動力源を内蔵した移動ロボットにおいても、稼動
時間の増大、単位時間内仕事量の増大等の効果を上げる
ことができる。

【図面の簡単な説明】 第１図はこの発明の一実施例の構成を示すブロック図、
第２図は同実施例における地図の一例を示す概念図であ
る。 １〜16……ノード、21……走行装置、22……CPU、23…
…メモリ。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
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、経路探索時の
   評価関数を、目的地までの距離に関連した項と進路変更
   時の方向転換角度に関連した損失項とから構成したこと
   を特徴とする移動ロボットの最適経路探索方法。