JPH11102295A - Real-time search in combination with full search - Google Patents
Real-time search in combination with full searchInfo
- Publication number
- JPH11102295A JPH11102295A JP26185997A JP26185997A JPH11102295A JP H11102295 A JPH11102295 A JP H11102295A JP 26185997 A JP26185997 A JP 26185997A JP 26185997 A JP26185997 A JP 26185997A JP H11102295 A JPH11102295 A JP H11102295A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- search
- search method
- real
- time
- point
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 176
- 230000008859 change Effects 0.000 abstract description 7
- 239000002699 waste material Substances 0.000 abstract description 6
- 230000006870 function Effects 0.000 description 13
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 11
- 230000008569 process Effects 0.000 description 7
- 238000010845 search algorithm Methods 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 229910052739 hydrogen Inorganic materials 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 230000008685 targeting Effects 0.000 description 2
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000010835 comparative analysis Methods 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、スタート地点から
目的地点までの最適経路を全探索法および実時間探索法
を併用して探索する全探索法併用実時間探索法に関し、
例えば実世界において人とインタラクションを行う自律
移動ロボットやインターネットとユーザとの自律的なイ
ンタラクションを行うインタフェースエージェントシス
テム等がユーザから与えられた目的を達成するための行
動系列を探索するのに有効な全探索法併用実時間探索法
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a real time search method combined with a full search method for searching for an optimum route from a start point to a destination point by using both a full search method and a real time search method.
For example, an autonomous mobile robot that interacts with a human in the real world, an interface agent system that performs an autonomous interaction between the Internet and a user, etc. are effective in searching for an action sequence to achieve a purpose given by the user. The present invention relates to a real-time search method combined with a search method.
【0002】[0002]
【従来の技術】探索法とは、ある初期状態から目的状態
に至る最適な経路を求めるための技術である。例えば、
オフィスなどで郵便物などを配布する自律移動ロボット
を考えた時、Aさんの所にいるロボットがBさんにある
書類を届けるように命令されたとする。この時ロボット
は初期状態であるAさんの地点から目的状態であるBさ
んの地点までの最適な移動経路を探索しなければならな
い。2. Description of the Related Art The search method is a technique for finding an optimum route from a certain initial state to a target state. For example,
Considering an autonomous mobile robot that distributes mails and the like in an office or the like, suppose that the robot at Mr. A is instructed to deliver a document to Mr. B. At this time, the robot has to search for an optimal movement route from the point A in the initial state to the point B in the target state.
【0003】ここでいくつかの用語の説明を行っておく
と、探索法によって探索される世界のことを探索空間と
呼び、探索を行う行動主体のことを問題解決器と呼ぶ。
ここで注意すべきことは、問題解決器とロボットとの関
係である。例えば、上記オフィスロボットの例におい
て、(1)ロボットが自分のメモリ上にオフィスの地図
を記憶しており、この記憶上の地図を用いて目的地まで
の経路を探索し、その結果に従って実際に移動を行うと
すれば、この場合の探索空間はメモリ上の記憶されたオ
フィスの地図であり、問題解決器はメモリ上で探索を行
ったプログラムである。これに対し、(2)メモリ上に
オフィスの地図を持たず、ロボットが実際にオフィス内
を移動しながら目的地までの探索を行う場合では、探索
空間は実際のオフィスであり、問題解決器はロボットで
ある。以降、本明細書において問題解決器とロボットと
の混乱を防ぐために、問題解決器は上記(1)の意味と
してのみ用い、(2)におけるロボットを問題解決器と
呼ばないことにする。[0003] To explain some terms here, the world searched by the search method is called a search space, and the actor performing the search is called a problem solver.
What should be noted here is the relationship between the problem solver and the robot. For example, in the example of the above-mentioned office robot, (1) the robot stores a map of the office in its own memory, searches for a route to the destination using the map in the memory, and actually searches the route according to the result. If the user moves, the search space in this case is a map of the office stored in the memory, and the problem solver is a program that has performed a search in the memory. On the other hand, in the case where (2) the robot does not have a map of the office in the memory and searches for the destination while actually moving in the office, the search space is the actual office and the problem solver is Be a robot. Hereinafter, in order to prevent confusion between the problem solver and the robot in the present specification, the problem solver will be used only in the meaning of the above (1), and the robot in (2) will not be called the problem solver.
【0004】全探索法は、上記(1)の形態で用いられ
る探索法であり、探索空間全体を盲目的に探索して目標
状態までの「最短経路」を見つけ出す方法であり、古典
的な手法として縦型探索や横型探索が挙げられる。いず
れも目的地点までの最短経路を得ることができるが、探
索に膨大な時間を要し我々が対象とする自律移動ロボッ
トやインタフェースエージェントのための探索法として
は不適である。また、同じ全探索法としてヒューリステ
ィック探索が提案されている。A*を代表とするヒュー
リスティック探索では、問題解決器と目的地点の見積り
の距離を評価関数を用いて算出し、これを探索に用いる
ことで古典的手法に比べて飛躍的に探索時間を減少させ
ることに成功した(評価関数としてはマンハッタン距離
が有名である)。[0004] The full search method is a search method used in the form of the above (1), and is a method of blindly searching the entire search space to find a "shortest path" to a target state, and is a classical method. A vertical search and a horizontal search are mentioned as examples. In either case, the shortest route to the destination can be obtained, but it takes an enormous amount of time to search, and is unsuitable as a search method for autonomous mobile robots and interface agents targeted by us. A heuristic search has been proposed as the same full search method. In the heuristic search represented by A * , the distance between the problem solver and the destination is estimated using an evaluation function, and this is used for the search, thereby dramatically reducing the search time compared to the classical method. (The Manhattan distance is famous as an evaluation function.)
【0005】しかしながら、A*であっても以下の理由
により適用することは困難である。ヒューリスティック
探索では、評価関数の精度が正確であれば有効に機能す
るのであるが、探索空間の構造や与えられる目的が複雑
になると、適切な評価関数を与えることが困難となり、
古典的手法と同等の探索時間を要するようになってしま
うので、やはり我々が対象とするロボットなどに適用す
ることは困難である。しかも全探索法全般においては、
ロボットはすべての探索が終了してから得られた経路の
移動を開始するので、探索中に探索空間が動的に変化し
てしまうと、これに追従することができないという欠点
も存在する。なお、A*を含む全探索法に関しては、人
工知能大辞典(丸善出版、1991)pp.754-758などにおい
て述べられている。[0005] However, it is difficult to apply A * even for the following reasons. Heuristic search works effectively if the accuracy of the evaluation function is accurate.However, if the structure of the search space and the purpose given are complicated, it becomes difficult to provide an appropriate evaluation function.
Since it takes the same search time as the classical method, it is also difficult to apply it to the robots we are targeting. Moreover, in the whole search method in general,
Since the robot starts moving along the route obtained after all the searches have been completed, there is also a disadvantage that if the search space changes dynamically during the search, it cannot follow the change. The full search method including A * is described in Artificial Intelligence Dictionary (Maruzen Publishing, 1991), pp. 754-758.
【0006】これに対し、RTA*(Real-Time A*)
を代表とする実時間探索法は全探索法の欠点を解決する
ために提案された探索法であり、上記(2)の形態で用
いられる探索法である。実時間探索では最短経路を求め
ることに拘らず、より「短時間」でロボットが目的地点
に到達することのみを追及した探索法である。具体的に
は、常に一定の短時間で終了する探索のステップとその
結果に基づいて即ロボットが移動するステップを交互に
繰り返しつつ目的地点に到達する。1回の探索時間が探
索空間の変化する間隔よりも短かければ、探索空間の動
的な変化に対して追従することも可能である。このよう
に、実時間探索法は全探索法に比べ、極めて短時間で探
索を行うことができ、また動的な探索空間の変化にも追
従できるという利点を持つ。On the other hand, RTA * (Real-Time A * )
Is a search method proposed to solve the shortcomings of the full search method, and is a search method used in the form of the above (2). The real-time search is a search method that pursues only that the robot reaches the destination in a shorter time, regardless of finding the shortest route. More specifically, the robot arrives at the destination while alternately repeating a search step that always ends in a fixed short time and a step in which the robot moves immediately based on the result. If one search time is shorter than the change interval of the search space, it is possible to follow a dynamic change of the search space. As described above, the real-time search method has an advantage that the search can be performed in an extremely short time and that it can follow a dynamic change in the search space as compared with the full search method.
【0007】しかしながら、我々の対象とするロボット
などに適用することを考えると、「最短経路で目標地点
まで移動できるとは限らない」という点が、以下の理由
により大きな障害となる。実時間探索法も上記ヒューリ
スティック探索法と同様に、目的地点までの見積り距離
を評価関数を用いて算出し、これを用いて探索を行う。
この時評価関数の精度が高ければ問題はないのである
が、探索空間や与えられる目的が複雑になってくると評
価関数の精度が低くなり、必ずしも効率よく目的地点に
到達できずロボットが膨大な量の無意味な移動を行って
しまうという欠点がある。我々が対象としている自律移
動ロボットやインタフェースエージェントにおいては、
この無駄な移動は大きな障害となる。なぜならば、ロボ
ットにおける無駄な移動はバッテリの無駄な浪費を、そ
してインタフェースエージェントにおいてはネットワー
クリソースの無駄な浪費を生じさせてしまうからであ
る。なお、RTA*を含む実時間探索法に関しては、”
Artificial Intelligence ”(Elsevier Science Publis
hers,1990)pp.189-211などにおいて述べられている。[0007] However, when applied to a robot or the like that is our target, the point that "it is not always possible to move to the target point by the shortest route" is a major obstacle for the following reasons. In the real-time search method, similarly to the above-described heuristic search method, the estimated distance to the destination is calculated using an evaluation function, and the search is performed using the calculated distance.
At this time, if the accuracy of the evaluation function is high, there is no problem, but if the search space and the given purpose become complicated, the accuracy of the evaluation function will decrease, and the robot cannot always reach the target point efficiently and a huge number of robots There is a disadvantage in that a meaningless amount of movement is performed. In the autonomous mobile robots and interface agents we are targeting,
This useless movement is a major obstacle. This is because useless movement in the robot causes unnecessary waste of battery and, in the interface agent, wasteful use of network resources. For the real-time search method including RTA * , "
Artificial Intelligence ”(Elsevier Science Publis
hers, 1990) pp. 189-211.
【0008】[0008]
【発明が解決しようとする課題】上述したように、A*
全探索法では、探索空間の構造や与えられる目的が複雑
になると、適切な評価関数を与えることが困難となり、
探索時間がかかるという問題があるとともに、また全探
索法ではすべての探索処理を終了してから移動を開始す
るため、探索中に探索空間が動的に変化してしまうと、
これに追従できないという問題がある。As described above, A *
In the full search method, if the structure of the search space and the given purpose are complicated, it is difficult to provide an appropriate evaluation function.
In addition to the problem that it takes a long time to search, and because the full search method starts moving after completing all search processing, if the search space changes dynamically during the search,
There is a problem that it cannot follow this.
【0009】また、RTA*探索法でも、同様に探索空
間や与えられる目的が複雑になると、評価関数の精度が
低くなり、必ずしも効率よく目的地点に到達できず、行
動主体は膨大な量の無意味な移動を行い、エネルギーを
無駄に浪費してしまうという問題がある。Similarly, in the RTA * search method, if the search space and the given purpose are similarly complicated, the accuracy of the evaluation function is reduced, and it is not always possible to efficiently reach the target point, and an enormous amount of action is required. There is a problem of performing meaningful movement and wasting energy.
【0010】自律移動ロボットやインタフェースエージ
ェントが何らかの探索を行う状況においては、最短距離
のみが保証されることや、最短経路のみが保証されると
いうことは無意味であり、準最短時間で準最短経路が得
られることが必要である。従って、全探索法と実時間探
索法の両方の特徴を合わせ持つ全探索法併用実時間探索
法が必要となる。In a situation where an autonomous mobile robot or an interface agent performs some kind of search, it is meaningless that only the shortest distance is guaranteed or only the shortest path is guaranteed. Must be obtained. Therefore, there is a need for a real-time search method that combines the features of both the full-search method and the real-time search method.
【0011】本発明は、上記に鑑みてなされたもので、
その目的とするところは、全探索法と実時間探索法を併
用することにより、無駄な移動を低減してエネルギーの
浪費を低減し得るとともに探索空間の動的変化にも追従
し得る全探索法併用実時間探索法を提供することにあ
る。[0011] The present invention has been made in view of the above,
The goal is to use both the full search method and the real-time search method to reduce wasteful movement and waste of energy, and to follow dynamic changes in the search space. It is to provide a combined real-time search method.
【0012】[0012]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項1記載の本発明は、スタート地点から目的地
点までの最適経路を全探索法および実時間探索法を併用
して探索する全探索法併用実時間探索法であって、全探
索法および実時間探索法を並行して同時に実行開始し、
全探索法および実時間探索法の両方によりそれぞれ1ス
テップ分に相当する探索を行い、前記1ステップ分に相
当する探索により全探索法で到達しうる地点から目的地
点までの第1の距離と前記1ステップ分に相当する探索
により実時間探索法で到達した地点から目的地点までの
第2の距離とを比較し、前記第1の距離が第2の距離よ
りも短い場合、前記全探索法で到達しうる前記地点から
全探索法および実時間探索法の両方により前記1ステッ
プ分に相当する探索を継続し、前記第2の距離が第1の
距離よりも短い場合、前記実時間探索法で到達した前記
地点から全探索法および実時間探索法の両方により前記
1ステップ分に相当する探索を継続し、全探索法または
実時間探索法で到達した地点が目的地点に一致した場
合、探索処理を終了することを要旨とする。According to a first aspect of the present invention, there is provided a method for searching for an optimum route from a start point to a destination point using both a full search method and a real time search method. A real-time search method combined with a search method, in which the full search method and the real-time search method are simultaneously executed in parallel,
A search corresponding to one step is performed by both the full search method and the real-time search method, and a first distance from a point that can be reached by the full search method to a destination point by the search corresponding to the one step is determined by A second distance from a point reached by a search corresponding to one step by a real-time search method to a destination point is compared. If the first distance is shorter than a second distance, the full search method is used. The search corresponding to the one step is continued by both the full search method and the real-time search method from the reachable point, and when the second distance is shorter than the first distance, the real-time search method The search corresponding to the one step is continued from the reached point by both the full search method and the real-time search method, and when the point reached by the full search method or the real-time search method matches the destination point, the search processing is performed. The Exit The gist of the Rukoto.
【0013】請求項1記載の本発明にあっては、全探索
法および実時間探索法を並行して同時に探索開始し、全
探索法および実時間探索法の両方により1ステップ分に
相当する探索を行い、1ステップ分の探索により全探索
法で到達しうる地点から目的地点までの第1の距離が1
ステップ分の探索により実時間探索法で到達した地点か
ら目的地点までの第2の距離よりも短い場合、全探索法
で到達しうる地点から全探索法および実時間探索法の両
方により1ステップ分に相当する探索を継続し、第2の
距離が第1の距離よりも短い場合、実時間探索法で到達
した地点から全探索法および実時間探索法の両方により
前記1ステップ分に相当する探索を継続するため、第1
の距離がより短い場合には実時間探索法による無駄な移
動を抑制でき、また第2の距離がより短い場合には全探
索法による探索時間を低減することができる。According to the first aspect of the present invention, the full search method and the real time search method are simultaneously started in parallel, and the search corresponding to one step is performed by both the full search method and the real time search method. And the first distance from the point that can be reached by the full search method to the destination point by one step search is 1
When the search for the step is shorter than the second distance from the point reached by the real-time search method to the destination, one step is performed by the full search method and the real-time search method from a point reachable by the full search method. Is continued, and when the second distance is shorter than the first distance, the search corresponding to the one step is performed by both the full search method and the real time search method from the point reached by the real time search method. In order to continue
When the distance is shorter, useless movement by the real-time search method can be suppressed, and when the second distance is shorter, the search time by the full search method can be reduced.
【0014】[0014]
【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
の形態について説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0015】図1は、本発明の一実施形態に係る全探索
法併用実時間探索法を説明するための図であり、ロボッ
トがスタート地点STARTからA*全探索法とRTA
*実時間探索法を並行して同時に探索開始し、比較的短
い所定の時間である1ステップ分に相当する探索を行っ
た場合に、RTA*実時間探索法で到達したA地点と目
的地点GOALとの間の距離DおよびA*全探索法で到
達しうるA地点と目的地点GOALとの間の距離Hを示
し、この距離DとHを比較し、小さい方の距離を得た探
索法で到達した地点を次のスタート地点STARTとし
て次の探索を行う処理を示しているものである。[0015] Figure 1 is a diagram for explaining a full-search method combined real-time search method according to an embodiment of the present invention, the robot A * full search method from a start point START and RTA
* Real-time search is started in parallel at the same time, and a search corresponding to one step, which is a relatively short predetermined time, is performed. RTA * Point A and destination GOAL reached by the real-time search D and A between the distance * and the distance H between the point A and the destination GOAL which can be reached by the full search method. The distances D and H are compared, and the search method which obtains a smaller distance is obtained. This shows the process of performing the next search with the reached point as the next start point START.
【0016】まず、図1(a)に示すように、時刻t0
において行動主体であるロボットがスタート地点STA
RTから目的地点GOALまでの最短経路探索をA*全
探索法により探索を実行開始すると同時に、並行してR
TA*実時間探索法により探索と移動が繰り返し実行開
始される。そして、時刻t1 になると、RTA*実時間
探索法によりロボットは実際に距離d移動して、A地点
に到達し、またA*全探索法による探索ではB地点まで
の推定最短経路hが得られる。このA*全探索法により
得られた推定最短経路hの先端であるB地点から目的地
点GOALまでの推定距離は評価関数によりHとして求
まり、またRTA*実時間探索法でロボットが移動した
A地点から目的地点GOALまでの推定距離は推定関数
によりDとして求まる。なお、図1において、斜線を施
した領域SはA*全探索法によって探索された探索空間
である。First, as shown in FIG. 1A, at time t 0
The robot that is the main actor at the start point STA
The shortest route search from RT to the destination GOAL is performed by A *.
TA * Search and movement are repeatedly started by the real-time search method. Then, at time t 1 , the robot actually travels the distance d by the RTA * real-time search method and reaches the point A. In the search by the A * full search method, the estimated shortest path h to the point B is obtained. Can be The estimated distance from the point B, which is the tip of the estimated shortest route h obtained by the A * full search method, to the destination GOAL is obtained as H by the evaluation function, and the point A where the robot moves by the RTA * real time search method. The estimated distance from to the destination GOAL is obtained as D by the estimation function. In FIG. 1, a hatched area S is a search space searched by the A * all search method.
【0017】ここで、本実施形態における探索の進み具
合の指標となる探索速度について説明する。探索速度は
探索が終了するまでの、問題解決器並びにロボットと目
的地点GOALとの推定距離が減少する速度の平均のこ
とであり、それぞれVA*,VRTA*とする。例えば、スタ
ート地点STARTと目的地点GOALの推定距離がD
ist である探索空間をA*全探索法で探索を行った結
果、tA*時間を要したとすると、VA*=Dist/tA*であ
る。同様の探索空間をRTA*により探索を行った結
果、tRTA*時間を要したとすると、VRTA*=Dist/t
RTA*である。なお、下付文字に付与された「A*」、
「RTA*」はそれぞれ「A*」、「RTA*」を意味
するものである(以下、同様)。Here, a search speed which is an index of the progress of the search in the present embodiment will be described. The search speed is the average of the speed at which the estimated distance between the problem solver and the robot and the destination GOAL decreases until the search is completed, and is defined as VA * and VRTA * , respectively. For example, if the estimated distance between the start point START and the destination point GOAL is D
As a result of searching the search space of ist by the A * full search method, assuming that tA * time is required, VA * = Dist / tA * . As a result of searching the same search space by RTA *, assuming that t RTA * time is required, V RTA * = Dist / t
RTA * . Note that “A *” added to the subscript,
“RTA *” means “A *” and “RTA *”, respectively (hereinafter the same).
【0018】本探索法の基本的な考えは以下2つの項目
に基づくものである。(1)探索速度が等しい異なる探
索法を同時に実行した場合、問題解決器並びにロボット
と目的地点までの評価関数による推定距離の短い方が先
に探索を完了する可能性が高い。(2)探索速度は探索
法自体の特性によって異なるが、探索空間の構造や与え
られる目的などにより探索中にも大きく変化する。The basic idea of the search method is based on the following two items. (1) When different search methods having the same search speed are executed at the same time, the shorter the distance estimated by the evaluation function between the problem solver and the robot and the destination, the shorter the possibility of completing the search first. (2) The search speed varies depending on the characteristics of the search method itself, but greatly changes during the search due to the structure of the search space, the given purpose, and the like.
【0019】従って、以下の基本方針に従って、全探索
法であるA*と実時間探索法であるRTA*とを使い分
けることにより、準最短時間で準最短経路を得ることが
できる新しい探索法を考えることができる。Therefore, a new search method which can obtain a quasi-shortest path in a quasi-shortest time by using A * as a full search method and RTA * as a real-time search method in accordance with the following basic policy is considered. be able to.
【0020】(1)方針1:D−H>α(αは閾値)で
あれば、ロボットはA地点からB地点に移動し再びRT
A*を開始し、またA*もB地点から探索を継続する。(1) Policy 1: If DH> α (α is a threshold value), the robot moves from point A to point B and returns to RT.
A * is started, and A * also continues searching from point B.
【0021】(2)方針2:逆にH−D>β(βは閾
値)であれば、A地点を新たにスタート地点START
としてA*を開始し、それまでの探索過程は破棄し、ま
たロボットは継続してA地点からRTA*を行う。(2) Policy 2: Conversely, if HD> β (β is a threshold value), point A is newly set as a start point START.
A * is started, the search process up to that point is discarded, and the robot continuously performs RTA * from point A.
【0022】方針1におけるロボットのA地点からB地
点までの移動は、RTA*により移動した軌跡を用いて
スタート地点STARTまで戻り、A*により得られた
経路によってB地点に到達する。この方法によりA地点
からB地点まで探索を用いることなく移動できる。The movement of the robot from the point A to the point B in the policy 1 returns to the start point START using the trajectory moved by the RTA *, and reaches the point B by the route obtained by the A *. With this method, the user can move from point A to point B without using a search.
【0023】次に、閾値α,βの最適値は両探索法の標
準探索速度によって異なることが推測され、α,βをそ
れぞれVA*,VRTA*を引数とする関数f()、g()に
置き換え以下のように変更する。Next, it is presumed that the optimum values of the thresholds α and β are different depending on the standard search speeds of the two search methods, and α and β are functions f () and g with arguments of V A * and V RTA * , respectively. Replace with () and change as follows.
【0024】(1)方針1:方針1ではロボットがA地
点からB地点まで移動する距離h+dを考慮する必要が
ある。そこで方針1を以下のように変更する。(1) Policy 1: In policy 1, it is necessary to consider the distance h + d that the robot moves from point A to point B. Therefore, policy 1 is changed as follows.
【0025】[0025]
【数1】D>f(VA*,VRTA*)(h+d)+H(α=f
(VA*,VRTA*)(h+d)) であればロボットはA地点からB地点に移動し再びRT
A*を実行する。D> f ( VA * , VRTA * ) (h + d) + H (α = f
( VA * , VRTA * ) (h + d)), the robot moves from point A to point B and returns to RT again.
Execute A * .
【0026】(2)方針2:方針2では方針1のように
ロボットが移動する必要がないので以下のように変更す
る。(2) Policy 2: In policy 2, since the robot does not need to move as in policy 1, the robot is changed as follows.
【0027】[0027]
【数2】 H>g(VA*,VRTA*)+D(β=g(VA*,VRTA*)) であればSTART地点をA地点に更新して再びA*を
実行する。## EQU00002 ## If H> g ( VA * , VRTA * ) + D (.beta. = G ( VA * , VRTA * )), the START point is updated to the point A, and A * is executed again.
【0028】そして、用意した複数の探索空間を用いて
VA*,VRTA*の速度比を変化させた時に、ロボットが最
短移動ステップで目的地点に到達できた時のf()、g
()値を計測した結果、方針1、方針2を最終的に以下
のように決定する。Then, when the speed ratio of V A * and V RTA * is changed using a plurality of prepared search spaces, f (), g when the robot can reach the destination in the shortest moving step.
(1) As a result of measuring the values, policies 1 and 2 are finally determined as follows.
【0029】[0029]
【数3】 であればロボットはA地点からB地点に移動し再びRT
A*を実行する(なお、γ,δ値は使用する探索アルゴ
リズムに依存する)。(Equation 3) If so, the robot moves from point A to point B and RT again
Execute A * (note that the γ and δ values depend on the search algorithm used).
【0030】[0030]
【数4】 であればスタート地点STARTをA地点に変更して再
びA*を実行する(なお、ε,γ,δ値は使用する探索
アルゴリズムに依存する)。(Equation 4) If so, the start point START is changed to point A and A * is executed again (note that the ε, γ, and δ values depend on the search algorithm used).
【0031】図1(a)に戻って、時刻t1 になって、
A*全探索法ではB地点と目的地点GOALとの推定距
離がHとして求まり、RTA*実時間探索法ではA地点
と目的地点GOALとの推定距離がDとして求まると、
両距離HとDを比較し、距離Hが距離Dよりも短いこと
がわかるので、前記方針1を適用し、図1(b)に示す
ようにロボットをA地点からB地点に移動して、RTA
*実時間探索法で探索を再開させるとともに、またA*
全探索法もB地点から探索を継続する。なお、この場合
に、ロボットのA地点からB地点までの移動は上述した
方法で行われる。Returning to FIG. 1A, at time t 1 ,
When the estimated distance between the point B and the destination GOAL is obtained as H in the A * full search method, and the estimated distance between the point A and the destination GOAL is obtained as D in the RTA * real-time search method,
Comparing both distances H and D, it is found that the distance H is shorter than the distance D. Therefore, the above-mentioned policy 1 is applied, and the robot is moved from the point A to the point B as shown in FIG. RTA
* Search is restarted by real-time search method and A *
The full search method also continues the search from point B. In this case, the movement of the robot from the point A to the point B is performed by the method described above.
【0032】図1(b)に示す状態から探索を継続的に
再開して、所定時間経過すると、図1(c)に示すよう
な状態に至る。この状態では、距離Hよりも距離Dの方
が短いので、方針2が適用され、A地点を新たにスター
ト地点STARTとしてA*全探索法を開始し、それま
での探索過程を破棄するとともに、またロボットは継続
してB地点からRTA*実時間探索法を実行する。そし
て、所定時間経過後には、図1(d)に示す状態に至る
という探索動作を繰り返し行い、いずれかが先に目的地
点GOALに達して、探索処理を終了する。The search is continuously restarted from the state shown in FIG. 1 (b), and after a lapse of a predetermined time, the state shown in FIG. 1 (c) is reached. In this state, since the distance D is shorter than the distance H, the policy 2 is applied, the A * full search method is started with the point A as a new start point START, and the search process up to that point is discarded. The robot continuously executes the RTA * real-time search method from the point B. Then, after a lapse of a predetermined time, the search operation of reaching the state shown in FIG. 1D is repeated, and any one of them reaches the destination GOAL first, and the search processing ends.
【0033】上述したように、距離D,Hの大小関係に
基づいて方針1または方針2を適用しつつ探索を継続す
る本実施形態では、例えばRTA*が無駄な動作を起こ
している状況においてはA*が先行し、D≫Hにより方
針1が適用される可能性が高く、この結果RTA*の問
題点である無駄な動作を抑制できることが期待される。
そして、今度はRTA*による探索が先行し、その結果
D≪Hとなって方針2が適用されることが予想される。
方針2が適用されることによってA*は新たな地点から
探索を開始するので、A*による探索時間を低減するこ
とができる。この結果、A*が断続的に実行されること
から、ある程度動的な探索空間の変化にも追従できる。
このように2つの探索アルゴリズムが互いに互いを追い
抜くように実行されることからTrade-off Search(TO
S)と呼ぶことにする。As described above, in the present embodiment in which the search is continued while applying the policy 1 or the policy 2 based on the magnitude relationship between the distances D and H, for example, in a situation where the RTA * is performing a useless operation, It is highly probable that A * precedes and policy 1 is applied by D 適用 H, and as a result, useless operation, which is a problem of RTA *, can be suppressed.
Then, it is expected that the search by RTA * precedes, and as a result, D≪H, and policy 2 is applied.
A * starts searching from a new point by applying the policy 2, so that the searching time by A * can be reduced. As a result, since A * is executed intermittently, it is possible to follow a dynamic search space change to some extent.
Since the two search algorithms are executed to overtake each other in this way, Trade-off Search (TO
S).
【0034】次に、図2に示すフローチャートを参照し
て、本実施形態の全探索法併用実時間探索法の作用を説
明する。Next, the operation of the real-time search method combined with the full search method of the present embodiment will be described with reference to the flowchart shown in FIG.
【0035】探索が開始されると、RTA*実時間探索
法とA*全探索法が並行に実行され、まずRTA*およ
びA*の両探索法はそれぞれ初期化され(ステップS1
1,S12)、それから両探索法はスタート地点STA
RTから探索を同時に行い、それぞれ1ステップ分の探
索がRTA*実時間探索法およびA*全探索法で行われ
る(ステップS13,S23)。When the search is started, the RTA * real-time search method and the A * full search method are executed in parallel. First, both the RTA * and A * search methods are initialized (step S1).
1, S12), then both search methods start point STA
The search is simultaneously performed from the RT, and the search for one step is performed by the RTA * real-time search method and the A * full search method (steps S13 and S23).
【0036】なお、RTA*実時間探索法による1ステ
ップ分の探索とは、上述したように短時間で終了する1
回の探索によってロボットが1回移動することを指し、
A*全探索法では探索空間をグラフ空間として見立てて
探索を行うのであるが、基本的には以下のステップで探
索を行う。問題解決器は、最初はスタート地点STAR
Tにいるわけだが、そこから1ノードで移動できる地点
を探索し、その中から目的地点GOALまでの見積り距
離が最短の地点に移動する。更にその地点から1ノード
で移動できる地点を探索し、同様の方法で移動を行う。
この問題解決器が1ノード分移動するまでを1ステップ
分の探索とする。The search for one step by the RTA * real-time search method is completed in a short time as described above.
Means that the robot moves once by searching twice,
A * In the full search method, a search is performed by regarding the search space as a graph space. Basically, the search is performed in the following steps. The problem solver is the starting point STAR at first
Although it is at T, it searches for a point that can be moved by one node from there, and moves to a point where the estimated distance to the destination GOAL is the shortest. Further, a point that can be moved by one node from that point is searched for, and movement is performed in the same manner.
Until this problem solver moves by one node, it is defined as a search for one step.
【0037】次に、ステップS31において、RTA*
実時間探索法によってロボットが目的地点GOALに到
達したかまたはA*全探索法によって問題解決器が目的
地点GOALまでの経路を見付けたかが判断され、そう
である場合には、探索処理は終了するが(ステップS4
1)、そうでない場合には、この時点において前記方針
1が成立するか否かが判定される(ステップS33)。
方針1が成立する場合には、ロボットはA地点からB地
点まで、すなわちこの時点でA*全探索法による探索の
先端の地点まで移動する(ステップS35)。そして、
ステップS13,S23まで戻り、このB地点から新た
にRTA*実時間探索法を開始するとともに(ステップ
S13)、またA*全探索法による探索もB地点から継
続的に行う(ステップS23)。Next, in step S31, RTA *
The real-time search method determines whether the robot has reached the destination GOAL or the A * full search method determines whether the problem solver has found a route to the destination GOAL. If so, the search process ends. (Step S4
1) If not, it is determined whether or not the policy 1 is established at this time (step S33).
When the policy 1 is established, the robot moves from the point A to the point B, that is, at this time, to the point at the tip of the search by the A * all search method (step S35). And
Returning to steps S13 and S23, a new RTA * real-time search method is started from this point B (step S13), and a search using the A * full search method is also performed continuously from point B (step S23).
【0038】また、方針1が成立しない場合には、方針
2が成立するか否かが判定され(ステップS37)、方
針2が成立する場合には、A地点を新たな目的地点GO
ALとしてA*全探索法を開始するとともに、A*全探
索法によるそれまでの探索過程を破棄して初期化し(ス
テップS39)、ステップS13,S23まで戻り、A
地点からA*全探索法を再開するとともに、またロボッ
トはA地点から継続的にRTA*実時間探索法を開始す
る。If policy 1 is not established, it is determined whether policy 2 is established (step S37). If policy 2 is established, point A is set to a new destination point GO.
The A * full search method is started as AL, and the previous search process by the A * full search method is discarded and initialized (step S39), and the process returns to steps S13 and S23.
While restarting the A * full search method from the point, the robot continuously starts the RTA * real-time search method from the point A.
【0039】また、ステップS37の判定において、方
針2も成立しない場合には、ステップS13,S23に
戻り、RTA*実時間探索法およびA*全探索法による
探索を継続する。If it is determined in step S37 that the policy 2 is not satisfied, the process returns to steps S13 and S23 to continue the search using the RTA * real-time search method and the A * full search method.
【0040】次に示す表1は、目的地点GOALまでの
探索時間と問題解決器の移動ステップ数に関して、本実
施形態の全探索法併用実時間探索法(表1ではTOSと
して示す)で探索した場合と、A*全探索法およびRT
A*実時間探索法をそれぞれ単独で探索した場合につい
て比較評価したシミュレーション結果を示すものであ
る。なお、探索速度VA*およびVRTA*として最適な
f()、g()値を用いている。The following Table 1 shows the search time to the destination GOAL and the number of moving steps of the problem solver by the real-time search method combined with the full search method (shown as TOS in Table 1) of the present embodiment. Case and A * Full search and RT
A * shows simulation results of comparative evaluation in the case where each of the real-time search methods is independently searched. Note that the optimum f () and g () values are used as the search speeds VA * and VRTA * .
【0041】[0041]
【表1】 表1に示すように、本実施形態の全探索法併用実時間探
索法とA*全探索法との比較では、特に方針2の効用に
より本全探索法併用実時間探索法において実行されるA
*全探索法の探索時間が減少し、A*全探索法のみで探
索を行う場合に比較して、平均して13%の探索時間で
問題解決器は目的地点GOALに到達することができ
た。[Table 1] As shown in Table 1, in comparison between the full search method and the real-time search method using the full search method of the present embodiment and A * full search method, A
* The search time of the full search method was reduced, and the problem solver was able to reach the destination GOAL in 13% of the search time on average, compared to the case where the search was performed using the A * full search method alone. .
【0042】また、本実施形態の全探索法併用実時間探
索法とRTA*実時間探索法との比較では、特に方針1
の効用により本実施形態において実行されるRTA*実
時間探索法の無駄な移動ステップ数が減少し、RTA*
実時間探索法のみで探索を行う場合に比較して、平均し
て19%の移動ステップ数で問題解決器は目的地点GO
ALに到達することができた。In comparison between the real-time search method using the full search method and the RTA * real-time search method according to the present embodiment, in particular, policy 1
, The number of useless moving steps in the RTA * real-time search method executed in this embodiment is reduced, and the RTA *
Compared to the case where the search is performed only by the real-time search method, the problem solver uses the number of moving steps of 19% on average, and
I was able to reach AL.
【0043】以上のシミュレーション結果から、本実施
形態の全探索法併用実時間探索法は実時間性を保ちつ
つ、無駄な探索を低減できる基本的な有効性を確認する
ことができた。From the above simulation results, it was confirmed that the real-time search method combined with the full search method according to the present embodiment is capable of reducing unnecessary search while maintaining real-time performance.
【0044】[0044]
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
全探索法および実時間探索法を並行して同時に実行開始
し、全探索法および実時間探索法の両方により1ステッ
プ分に相当する探索を行い、1ステップ分の探索により
全探索法で到達しうる地点から目的地点までの第1の距
離が1ステップ分の探索により実時間探索法で到達した
地点から目的地点までの第2の距離よりも短い場合、全
探索法で到達しうる地点から全探索法および実時間探索
法の両方により1ステップ分に相当する探索を継続し、
第2の距離が第1の距離よりも短い場合、実時間探索法
で到達した地点から全探索法および実時間探索法の両方
により前記1ステップ分に相当する探索を継続するの
で、第1の距離がより短い場合には実時間探索法による
無駄な移動を抑制でき、従って無駄なエネルギーの浪費
を低減できるとともに、また第2の距離がより短い場合
には全探索法による探索時間を低減することができ、ま
た探索空間の動的変化にも追従することができる。As described above, according to the present invention,
The full search method and the real-time search method are simultaneously executed in parallel, and a search corresponding to one step is performed by both the full search method and the real-time search method. When the first distance from the point to the destination to the destination is shorter than the second distance from the point to the destination by the search for one step from the point reached by the real-time search, the total distance from the point reachable by the full search is The search corresponding to one step is continued by both the search method and the real-time search method,
When the second distance is shorter than the first distance, the search corresponding to the one step is continued by the full search method and the real time search method from the point reached by the real time search method. When the distance is shorter, useless movement by the real-time search method can be suppressed, and thus waste of energy can be reduced. When the second distance is shorter, the search time by the full search method is reduced. And can follow dynamic changes in the search space.
【0045】また、本発明によれば、実世界において、
例えばオフィス等で人の補助を行う自律ロボットやイン
ターネット上で人との自律的な仲介を行うインタフェー
スエージェントが行う探索に関する効率が向上する。ま
た、実時間探索法の問題点であった無駄な動作を低減で
きるため、ロボットに適用した場合に、無駄な移動によ
るエネルギーの浪費を低減でき、またソフトウェアエー
ジェント等に適用した場合には無駄なネットワークリソ
ースの浪費を低減させることができる。According to the present invention, in the real world,
For example, the efficiency of a search performed by an autonomous robot that assists a person in an office or the like or an interface agent that autonomously mediates with a person on the Internet is improved. In addition, since the useless motion, which is a problem of the real-time search method, can be reduced, it is possible to reduce the waste of energy due to useless movement when applied to a robot, and to uselessly when applied to a software agent or the like. Waste of network resources can be reduced.
【図1】本発明の一実施形態に係る全探索法併用実時間
探索法を説明するための図である。FIG. 1 is a diagram for explaining a real-time search method combined with a full search method according to an embodiment of the present invention.
【図2】図1に示す全探索法併用実時間探索法の作用を
示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the real-time search method combined with the full search method shown in FIG.
Claims (1)
路を全探索法および実時間探索法を併用して探索する全
探索法併用実時間探索法であって、 全探索法および実時間探索法を並行して同時に実行開始
し、 全探索法および実時間探索法の両方によりそれぞれ1ス
テップ分に相当する探索を行い、 前記1ステップ分に相当する探索により全探索法で到達
しうる地点から目的地点までの第1の距離と前記1ステ
ップ分に相当する探索により実時間探索法で到達した地
点から目的地点までの第2の距離とを比較し、 前記第1の距離が第2の距離よりも短い場合、前記全探
索法で到達しうる前記地点から全探索法および実時間探
索法の両方により前記1ステップ分に相当する探索を継
続し、 前記第2の距離が第1の距離よりも短い場合、前記実時
間探索法で到達した前記地点から全探索法および実時間
探索法の両方により前記1ステップ分に相当する探索を
継続し、 全探索法または実時間探索法で到達した地点が目的地点
に一致した場合、探索処理を終了することを特徴とする
全探索法併用実時間探索法。A real-time search method combined with a full-search method and a real-time search method for searching for an optimal route from a start point to a destination point using a full-search method and a real-time search method. The execution starts in parallel and simultaneously, and the search corresponding to one step is performed by both the full search method and the real-time search method. From the point that can be reached by the full search method by the search corresponding to the one step, the destination point And a second distance from a point reached by a real-time search method to a destination point by a search corresponding to the one step, wherein the first distance is greater than a second distance. If it is shorter, the search corresponding to the one step is continued by both the full search method and the real-time search method from the point that can be reached by the full search method, and the second distance is shorter than the first distance If the real time When the search corresponding to the one step is continued from the point reached by the search method by both the full search method and the real time search method, and the point reached by the full search method or the real time search method matches the destination point And a real-time search method combined with a full search method, which ends the search processing.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26185997A JPH11102295A (en) | 1997-09-26 | 1997-09-26 | Real-time search in combination with full search |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP26185997A JPH11102295A (en) | 1997-09-26 | 1997-09-26 | Real-time search in combination with full search |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11102295A true JPH11102295A (en) | 1999-04-13 |
Family
ID=17367751
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP26185997A Pending JPH11102295A (en) | 1997-09-26 | 1997-09-26 | Real-time search in combination with full search |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH11102295A (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007018490A (en) * | 2005-02-23 | 2007-01-25 | Sony Corp | Behavior controller, behavior control method, and program |
WO2019026452A1 (en) * | 2017-08-04 | 2019-02-07 | オムロン株式会社 | Simulator, control device, and simulation program |
-
1997
- 1997-09-26 JP JP26185997A patent/JPH11102295A/en active Pending
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007018490A (en) * | 2005-02-23 | 2007-01-25 | Sony Corp | Behavior controller, behavior control method, and program |
WO2019026452A1 (en) * | 2017-08-04 | 2019-02-07 | オムロン株式会社 | Simulator, control device, and simulation program |
US11507088B2 (en) | 2017-08-04 | 2022-11-22 | Omron Corporation | Simulator, control device, and non-transitory computer-readable recording medium |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Dumas et al. | An optimal algorithm for the traveling salesman problem with time windows | |
Daniely et al. | Competitive ratio vs regret minimization: achieving the best of both worlds | |
CN110321217B (en) | Multi-target cloud resource scheduling method, device, equipment and storage medium | |
Marier et al. | Solving the continuous time multiagent patrol problem | |
CN115827108B (en) | Unmanned aerial vehicle edge calculation unloading method based on multi-target deep reinforcement learning | |
CN105868190A (en) | Method and system for optimizing task processing in ETL | |
Sevkli et al. | Discrete particle swarm optimization for the orienteering problem | |
CN108762899B (en) | Cloud task rescheduling method and device | |
Gupta et al. | CRPO: cognitive routing protocol for opportunistic networks | |
CN115870990A (en) | Obstacle avoidance path planning method for mechanical arm | |
Jaeger et al. | Improving the QoS of WS compositions based on redundant services | |
CN113848889A (en) | Path planning method based on combination of whale optimization algorithm and artificial potential field method | |
JPH11102295A (en) | Real-time search in combination with full search | |
CN108415760A (en) | A kind of online method for allocating tasks of gunz calculating based on mobile opportunistic network | |
Kumar et al. | Decentralized planning in stochastic environments with submodular rewards | |
Goldenberg et al. | The compressed differential heuristic | |
CN108712337B (en) | Multipath bandwidth scheduling method in high-performance network | |
KR101301005B1 (en) | Apparatus and method for executing user-oriented task | |
CN108415773B (en) | Efficient software and hardware partitioning method based on fusion algorithm | |
JP2004046303A (en) | Optimum structure design method of electromagnet | |
Wang et al. | An improved a* algorithm for traffic navigation in real-time environment | |
Meier et al. | A novel backup path planning approach with ACO | |
Kishimoto et al. | Optimized algorithms for multi-agent routing | |
Gilboa et al. | Distributed navigation in an unknown physical environment | |
Estrem et al. | Airs: Anytime iterative refinement of a solution |