JPH08129418A - 知能ロボットシミュレ−ションシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 知能ロボットの試作機を用いずに、動的挙動
を行なう知能ロボットの挙動等をシミュレーションす
る。 【構成】 知能ロボットシミュレーションシステム１で
は、位置センサ部２１および視覚センサ部２３を有する
知能ロボット３の設計等を、形状作成部５、構造解析部
７で行なう。動的機構解析部９および外部処理部１１で
は、知能ロボット３の動作を解析し、動作選択の必要が
あれば、通信部１３を介してエキスパートシステム１５
にデータを送る。エキスパートシステム１５は、所定の
アルゴリズムに従い知能ロボット３の次の動作を選択し
て、結果を動的機構解析部９に返してシミュレーション
を行ない、結果を、数値、軌跡図、アニメーション等の
表示手段により表示する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えばビル建築工事時
に各フロアでフロア内の障害物を回避しながら資材搬送
を行なう建設ロボット等のように移動機能を必要とする
知能ロボットを開発する際等に全体仕様の決定を効率良
く行なうためのシミュレーションツールとなる、知能ロ
ボットシミュレーションシステムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、ビル建築工事時に各フロアでフロ
ア内の障害物を回避しながら資材搬送を行なう建設ロボ
ット等のように移動機能を必要とする知能ロボットを開
発する際には、試作機による実験が大きなウエイトを占
めている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、知能ロ
ボットの開発段階における試作機の製作や試作機を用い
た実験には非常な手間がかかり、また試作機の不備が発
見された場合や、各種条件が変更された場合等の試作機
の再製作も容易ではない。

【０００４】本発明は、このような問題に鑑みてなされ
たもので、その目的とするところは、知能ロボットの開
発において、試作機を作る前に、メカニズムや制御アル
ゴリズムまで含めた動的な挙動を解析できるシミュレー
ションシステムを構築し、試作機による試行錯誤を低減
するとともに、シミュレーション結果を制御アルゴリズ
ムの修正に利用できるような知能ロボットシミュレーシ
ョンシステムを提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】前述した目的を達成する
ために、本発明は、移動手段と、障害物を検知する検知
手段と、前記検知手段により進行方向に障害物が検知さ
れない場合、直進し、進行方向が検知される場合、障害
物を避けるように進行方向を変更させるよう前記移動手
段を制御する制御手段とを具備する知能ロボットの、前
記移動手段と、前記検知手段と、前記制御手段とをシミ
ュレーションするシミュレーション手段を具備すること
を特徴とする知能ロボットシミュレーションシステムで
ある。

【０００６】

【作用】本発明では、知能ロボットの、前記移動手段
と、前記検知手段と、前記制御手段とをシミュレーショ
ンするものである。

【０００７】

【実施例】以下、図面に基づいて本発明の実施例を詳細
に説明する。図１は本発明に係る知能ロボットシミュレ
ーションシステム１の構成ブロック図である。以下の説
明では、主として、移動手段を持つ知能ロボット３があ
らかじめ設定された目的地を目指して走行する途中で、
任意に設定された障害物を認識し、障害物を回避して最
終的に目的地に到達させる例について説明する。

【０００８】知能ロボット３の動作シミュレーションを
行なう知能ロボットシミュレーションシステム１は、形
状作成部５、構造解析部７、動的機構解析部９、外部処
理部１１、通信部１３、エキスパートシステム１５等の
人工知能（ＡＩ）システムおよび表示部１７からなる。

【０００９】形状作成部５では、知能ロボット３の設計
を行なうとともに、障害物等の設計等を行なって知能ロ
ボット３の動作環境を設定する。形状作成方法の１例と
しては、ソリッドモデリング等により、３次元形状のモ
デリングを行ない、基本要素（プリミティブ）を基にし
たブーレアン演算等により様々な形状を構成する。ま
た、リンク等の機構データおよび拘束条件等を付加し
て、知能ロボット３の機構解析のための、動的機構解析
部９への入力データを作成する。形状作成部５で作成さ
れる入力データは、知能ロボット３を構成する形状要素
となる。また、ここで作成した形状データは、機構解析
結果等のアニメーション表示の際の画像表示用データと
しても用いられる。

【００１０】構造解析部７では、知能ロボット３の機構
要素のフレキシビリティ等を考慮する必要がある場合等
に、知能ロボット３の要素の固有値解析をＦＥＭ等の手
法で計算して、動的機構解析部９への入力データに付加
する。構造解析部７で作成される入力データは、知能ロ
ボット３を構成する構造要素のデータとなる。

【００１１】動的機構解析部９、外部処理部１１、通信
部１３、エキスパートシステム１５は、知能ロボット３
のセンサおよび頭脳部分を構成する。この知能ロボット
シミュレーションシステム１では、あらかじめ設定され
た形状要素および構造要素を有する知能ロボット３の、
センサおよび頭脳部分のはたらきを、シミュレーション
する。

【００１２】動的機構解析部９は、シミュレーションの
中心部分を構成するもので、形状作成部５および構造解
析部７で作成された入力データを基に、知能ロボット３
の基本的な動作能力、理解能力、記憶能力、検知能力お
よび制御能力を総合的に解析する。その方法の１例とし
ては、大変位機構システムを２次元または３次元でモデ
ル化し、時間経過に伴う知能ロボット３の動的挙動の変
化をシミュレーションする。この動的機構解析部９の中
に、知能ロボット３の現在位置等を把握するための位置
センサ部２１、および障害物等を把握する視覚センサ部
２３が設けられている。

【００１３】外部処理部１１は、動的機構解析部９に対
してユーザが機能を付加するときに用いるもので、本実
施例では、障害物計算の処理および外部とのデータ受け
渡し窓口として機能する。また、視覚センサ部２３の内
の障害物計算機能部分は、この外部処理部１１に設けら
れている。

【００１４】通信部１３は、動的機構解析部９とエキス
パートシステム１５との間のデータのやり取りを行な
う。

【００１５】エキスパートシステム１５は、知能ロボッ
ト３のシミュレーション中に、障害物の認識および知能
ロボット３の動作の選択等の判断が必要な場合に、動的
機構解析部９から信号およびデータを受け取り、適切な
判断や動作の選択を行なう。知能ロボットシミュレーシ
ョンシステム１のユーザは、任意の設計思想に基づい
て、知能ロボット３の動作選択のアルゴリズムを構築す
る。その方法の１例としては、知識情報処理システム構
築支援ツールを用い、オブジェクト指向を利用してフレ
ームを構築するものがある。

【００１６】表示部１７は、動的機構解析部９に付随す
るもので、シミュレーション結果や途中経過等を任意の
時点に、数値、図、表、アニメーション等の任意の手法
で表示する。

【００１７】図２は、知能ロボットシミュレーションシ
ステム１のシミュレーションの処理を示すフローチャー
トである。始めに、知能ロボット３を設計し、形状作成
部５および構造解析部７により、解析に用いるインプッ
トデータの作成を行なう（ステップ２０１）。ステップ
２０１では、まず、ソリッドモデリング等の形状作成部
５により知能ロボット３等の３次元形状データを決定す
る。この形状作成部５で用いる形状データに、リンク等
の機構データおよび拘束条件等を付加して、動的機構解
析用のインプットデータを作成する。また、形状データ
は、動的機構解析結果のアニメーション表示の際にも用
いられる。また、機構要素のフレキシビリティを考慮す
る必要がある場合には、ＦＥＭ等の方法を用いた構造解
析部７により要素の固有値解析を行なってインプットデ
ータに付加する。

【００１８】また、エキスパートシステム１５等の人工
知能システムにより、様々な条件下での知能ロボット３
の動作選択等のアルゴリズムの作成を行なう（ステップ
２０２）。ステップ２０１およびステップ２０２は、実
際には、作業を並行して行なってもよい。

【００１９】次に、形状作成部５および構造解析部７か
ら、動的機構解析部９へ、知能ロボット３の設計仕様
や、障害物の位置や大きさ等の知能ロボット３の動作環
境等のデータをインプットする（ステップ２０３）。

【００２０】次に、ステップ２０４で知能ロボット３の
シミュレーションを行なう。ステップ２０４の処理につ
いては、後に詳述する。

【００２１】解析結果は、ステップ２０４の任意の時点
で数値、移動軌跡表示またはアニメーション等の表示手
段により、ハードコピーや画面表示等の形式でアウトプ
ットすることができる（ステップ２０５）。

【００２２】図３は、図２のステップ２０４の処理を示
す説明図である。動的機構解析部９には、まず、知能ロ
ボット３の形状や仕様、エリアの条件、障害物の位置や
大きさ等の初期データが入力される（図２のステップ２
０３）。次に、計算を開始し（ステップ３０１）、最初
に与えられたエリア内を走行するための目標地点を設定
して（ステップ３０２）、知能ロボット３の移動を行な
う（ステップ３０３）。知能ロボット３の移動を行なう
際には、常に位置センサ部２１により知能ロボット３自
身のＸ、Ｙ座標を把握し、また視覚センサ部２３により
進行方向の所定の範囲内の障害物の有無を判定する（ス
テップ３０４）。外部処理部１１で障害物の位置座標を
計算し、ロボットと障害物との位置関係から、障害物の
エッジを検出し（ステップ３０５）、エッジの検出の判
断を行ない（ステップ３０６）、エッジが検出された場
合、通信部１３を介して、知能ロボット３の位置・角
度、障害物のエッジの座標等のデータをエキスパートシ
ステム１５に送る。

【００２３】エキスパートシステム１５は、送られてく
るデータを基に知能ロボット３の現在および近未来の状
況を判断し、例えば障害物回避の計算を行ない、次に選
択すべき行動を決定して（ステップ３０７）、結果を通
信部１３および外部処理部１１を介して動的機構解析部
９に返す。動的機構解析部９では、指示に基づいて新た
な目標地点を設定して、知能ロボット３を移動させ、シ
ミュレーションを継続する（ステップ３０３〜ステップ
３０７）。ステップ３０６でエッジが検出されない場合
には、知能ロボット３が次の目標地点（ゴール）に到達
したか否かを判定し（ステップ３０８）、到達していな
い場合には、次の中間目標地点または最終目標地点（ゴ
ール）に向かって知能ロボット３を再移動させ（ステッ
プ３０３）、シミュレーションを継続する。最終目標地
点（ゴール）に到達した場合には、設定した条件下での
シミュレーションを終了する。

【００２４】図４は、本実施例に用いた知能ロボット３
の基本仕様の１例を示す図であり、この知能ロボット３
は前進と回転のみで移動を行なうための移動手段を持
ち、位置センサ部２１により知能ロボット３自身のＸ、
Ｙ座標を求め、視覚センサ部２３により所定の角度およ
び距離の有効範囲内にある物体を障害物として認識す
る。障害物回避の方法には様々なものが提案されている
が、今回の例では、簡単な方法として、知能ロボット３
の所定の視野内に入った障害物を避けて目的地に向かう
方法を用いることとする。

【００２５】図５は知能ロボット３を走行させるエリア
および障害物３１の１例を示す座標図である。Ｓはスタ
ートポイント、Ｇはゴールポイント、Ｍは途中で通過す
る地点を補助的に設定したマイルストーンを示す。障害
物３１の位置や形状、スタートポイントＳ等の位置等の
設定は動的機構解析部９上で行ない、マイルストーンＭ
やゴールポイントＧ等の位置設定はエキスパートシステ
ム１５で行なう。図５の例では、マイルストーンＭは１
箇所に設けられているが、全く設けなくてもよく、複数
箇所に設けることも可能である。

【００２６】図６は、図３のステップ３０６のエッジ検
出の説明図であり、図７は、視覚センサ部２３の視野内
のエリア区分説明図である。障害物３１を検知する際に
は、図６に示すように視野角を分割して各分割線分と障
害物３１との交点を求めることにより、視野内にある障
害物３１のエッジ３３として認識する。また、視覚セン
サ部２３の視野内のエリアは、図７の例に示すように、
回避範囲４１と視野範囲４３とに分けられている。視野
範囲４３は、図４の知能ロボット３の基本仕様に示すよ
うに、あらかじめ３ｍと設定されており、視野範囲４３
内に入っている障害物３１の形状を把握することができ
る。ただし、ここでは視覚センサ部２３を用いて障害物
３１を検知するのであるから、障害物３１の隠線または
隠面については把握せず、図６に示すエッジ３３のみを
検知する。回避範囲４１は、例えば知能ロボット３の中
心位置から２ｍと設定してあり、障害物３１が回避範囲
４１境界内に存在する場合には、回避動作を行なう。知
能ロボット３の視野範囲４３は、基本設計段階で固定し
て設定されているが、回避範囲４１は、シミュレーショ
ンの段階で、視野範囲４３以近かつ知能ロボット３の占
有範囲４５以遠の適当な位置に設定することができる。

【００２７】知能ロボット３の走行モードとしては、通
常モードと障害物回避モードとがある。図８は、通常モ
ードと障害物回避モードを示したものである。通常モー
ドは、所定の角度範囲、所定の距離範囲内に障害物が検
知されていない状態で選択されるモードであり、知能ロ
ボット３は現在位置から次の目標地点を目指して直進す
る（ケース１）。この目標地点には、あらかじめ補助的
に設定された通過目標地点であるマイルストーンと、最
終目標地点であるゴールポイントとがある。また、通常
モードの状態で回避範囲４１内に障害物、または、あら
かじめ設定されたエリアの境界線が検知された場合に
は、障害物回避モードへ移る（ケース２）。

【００２８】障害物回避モードは、所定の角度範囲、所
定の距離範囲内に障害物またはエリア境界線が検知され
た場合に選択されるモードで、知能ロボット３は、回避
範囲４１内に障害物またはエリア境界線がある場合に
は、右回転して前方の所定の距離だけ離れた地点に移動
ポイントを設定して、走行する（ケース３）。また、障
害物回避モードを選択中に、回避範囲４１内に障害物が
なくなった場合には、障害物が見つかるまで左回転し
て、前方の所定の距離だけ離れた地点に移動ポイントを
設定して、走行する（ケース４）。もし、この回転の途
中で、知能ロボット３の位置と次の目標地点との間に障
害物がなくなれば、その時点で、障害物回避モードから
通常モードに移る。

【００２９】図９は、エキスパートシステム１５での障
害物回避アルゴリズムを示すフローチャートである。知
能ロボット３は、常に視覚センサ部２３によって視野角
内を監視し、障害物エッジの位置座標（Ｘｎ，Ｙｎ）を
獲得するための動作を行なう（ステップ９０１）。次
に、障害物の位置座標（Ｘｎ，Ｙｎ）が獲得できたか否
かを判定し（ステップ９０２）、獲得できた場合には、
障害物が視野範囲４３内に存在するか否かを判定する
（ステップ９０３）。

【００３０】ステップ９０３で障害物が視野範囲４３内
に存在すると判定された場合は、障害物が知能ロボット
３の回避範囲４１内に存在するか否かを判定する（ステ
ップ９０４）。ステップ９０４で障害物が回避範囲４１
内に存在しない場合には、回避範囲４１より縮小した範
囲を設定して、知能ロボット３がそれまでの回避範囲４
１より近くまで障害物に近付いてから回避動作を行なう
ように回避範囲を設定しなおすことを選択する（ステッ
プ９０５）。

【００３１】ステップ９０４で障害物が回避範囲４１内
に存在する場合には、回転中フラグをＯＮにし、知能ロ
ボット３を右回りに回転させる。この場合の回転角度θ
は、障害物が視野範囲４３を横切る点を通り、ロボット
占有範囲の円との接線と現在の知能ロボット３の向きと
の角度とする（ステップ９０６）。ステップ９０２で障
害物を獲得できない場合には、回転中フラグをＯＮに
し、知能ロボット３を左回りに回転させる。回転角度は
π／３（６０度）に設定する（ステップ９０７）。 図
１０は、図５に示すような障害物３１のあるエリアにお
いて、知能ロボット３が障害物３１を回避して進行する
軌跡のシミュレーション例を示す座標図である。図１０
では、スタートポイントＳを出発した知能ロボット３
は、まず、マイルストーンＭを目指して直進するが、ポ
イントＡで所定の角度範囲、所定の回避範囲４１内に障
害物３１が検知されたため、障害物回避モードに入る。
知能ロボット３は、ポイントＡで図９のステップ９０６
で求める角度θまで右回転して進行方向を変更し、所定
の距離だけ前方にある移動ポイントを設定して走行す
る。ポイントＡ１まで移動した時点で、それまでの進行
方向に向いた視覚センサ部２３では障害物３１の位置
（Ｘ，Ｙ）が獲得できなくなったため、６０度だけ左回
転して所定の移動ポイントまで前進する（図９のステッ
プ９０７に相当）ことを繰り返すことで、障害物３１の
エッジに沿って所定の距離だけ離れて走行する。ポイン
トＢでマイルストーンＭの方向に障害物３１が検知され
なくなった時点で障害物回避モードを終了して、通常モ
ードに戻り、マイルストーンＭを目指して直進走行し、
マイルストーンＭに到達した後は、進行方向を再び変え
て直進しゴールポイントＧに到達する。

【００３２】図１１は、図１０に示した知能ロボット３
の移動のシミュレーション結果を経時的に示した説明図
であり、横軸は時間経過、縦軸は上から順に、（ａ）Ｙ
座標方向の位置変化、（ｂ）Ｘ座標方向の位置変化、
（ｃ）回転の指示の切り替え状況、（ｄ）走行および停
止の指示の切り替え状況を、示している。このうち、回
転の指示の切り替え状況（図１１（ｃ））は、「０（ゼ
ロ）」が回転なし、「−１」が右回転中、「１」が左回
転中を示している。

【００３３】図１０、図１１の例を用いてモードの変化
を説明すると、知能ロボット３は、最初は通常モードに
設定されており、スタートポイントＳを出発する。ポイ
ントＡは障害物３１の検知地点、ポイントＢは障害物３
１の回避終了地点であり、ポイントＡからポイントＢの
間は、障害物回避モードであり、障害物３１の検知を行
ないながら、少し進んでは進行方向を変更する。スター
トポイントＳからポイントＡまで、およびポイントＢか
らマイルストーンＭまで、およびマイルストーンＭから
ゴールポイントＧまでの軌跡部分は、通常モードになっ
ている。

【００３４】走行および停止の切り替え状況（図１１
（ｄ））では、「１」が走行中であることを、「０（ゼ
ロ）」が停止中であることを示しており、知能ロボット
３は、障害物３１を回避範囲４１内に検知した時点で走
行を停止して、視野範囲４３内の障害物３１の形状を調
べてから、進行方向を変更するという障害物回避動作を
行なってから、再び走行を再開する。

【００３５】以上の例では、障害物は障害物３１の１箇
所にのみ設定したが、複数の障害物が設定されている場
合には、同様の障害物回避動作を繰り返す。また、複数
の障害物や複雑な形状の障害物の存在が想定される場合
には、マイルストーンを複数ポイントに設定しておくこ
とで、障害物を、より容易に回避することが可能とな
る。

【００３６】なお、障害物回避アルゴリズムには、他に
も様々なアルゴリズムがあるが、アルゴリズムの内容の
可否については、本発明の趣旨とは異なるため、ここで
は触れないが、シミュレーション結果を知能ロボット３
の制御アルゴリズムの修正に利用することができる。

【００３７】このように、本実施例では、知能ロボット
３の試作機を用いずに、動的挙動を行なう知能ロボット
３の障害物回避動作の可否等をシミュレーションするこ
とができる。

【００３８】また、エキスパートシステム１５で作成し
たアルゴリズムは、容易に実際に製作する知能ロボット
用のプログラムに変換可能であるため、知能ロボットを
開発する際の全体的な効率化を図ることができる。

【００３９】なお、本実施例では、知能ロボット３が障
害物を回避して目的地点に到達する能力をシミュレーシ
ョンしたが、その他の動的挙動を行なう知能ロボット３
の能力や動作についても同様のシステムでシミュレーシ
ョンすることが可能である。

【００４０】

【発明の効果】以上、詳細に説明したように本発明によ
れば、知能ロボットの試作機を用いずに、動的挙動を行
なう知能ロボットの能力等をシミュレーションする知能
ロボットシミュレーションシステムを提供することがで
きる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 知能ロボットシミュレーションシステム１の
構成ブロック図

【図２】 知能ロボットシミュレーションシステム１の
処理を示すフローチャート

【図３】 図２のステップ２０４の処理を示す説明図

【図４】 知能ロボット３の基本仕様図

【図５】 走行エリアおよび障害物を示す座標図

【図６】 図３のステップ３０６のエッジ検出方法の説
明図

【図７】 視覚センサ部２３の視野内のエリア区分説明
図

【図８】 図３の走行モードを示す図

【図９】 エキスパートシステム１５での障害物回避ア
ルゴリズムを示すフローチャート

【図１０】 図５に示すエリアにおける知能ロボット３
の軌跡のシミュレーション例を示す座標図

【図１１】 シミュレーション結果を経時的に示した説
明図

【符号の説明】

１………知能ロボットシミュレーションシステム ３………知能ロボット ５………形状作成部 ７………構造解析部 ９………動的機構解析部 １１………外部処理部 １３………通信部 １５………エキスパートシステム １７………表示部 ２１………位置センサ部 ２３………視覚センサ部 ３１………障害物 ３３………エッジ ４１………回避範囲 ４３………視野範囲 ４５………ロボット占有範囲

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 水谷 亮 東京都港区元赤坂一丁目２番７号 鹿島建 設株式会社内

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 移動手段と、 障害物を検知する検知手段と、 前記検知手段により進行方向に障害物が検知されない場
   合、直進し、進行方向が検知される場合、障害物を避け
   るように進行方向を変更させるよう前記移動手段を制御
   する制御手段と、 を具備する知能ロボットの、前記移動手段と、前記検知
   手段と、前記制御手段とをシミュレーションするシミュ
   レーション手段を具備することを特徴とする知能ロボッ
   トシミュレーションシステム。
2. 【請求項２】 前記シミュレーション手段によるシミ
   ュレーション結果を表示する表示手段を更に具備するこ
   とを特徴とする請求項１記載の知能ロボットシミュレー
   ションシステム。
3. 【請求項３】 前記制御手段は、人工知能（ＡＩ）シ
   ステムを含むことを特徴とする請求項１または請求項２
   記載の知能ロボットシミュレーションシステム。
4. 【請求項４】 前記知能ロボットは、建設現場用知能
   ロボットであることを特徴とする請求項１から請求項３
   のいずれかに記載された知能ロボットシミュレーション
   システム。