JPS6232518A - 移動ロボツトの最適経路探索方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

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。

し従来の技術］ 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５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、縮径路長を最小にする
ものであった。

しかしながら、最適経路とは、縮径路長ばかりでなく、
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、縮径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、縮径路長を最
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、縮
径路長、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。

［作用コ 上記方法によれば、経路長ばかりでなく、走行時間や消
費エネルギの損失ら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、本発明の詳細な説明する。

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ＣＰＵ２
２が接続されている。また、ＣＰｔＪ２２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ｌ〜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Ｇ１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（Ｖ　ｉ、Ｖ　ｊｘ）を次
の式によって゛定義する。

Ｈ（Ｖ　　ｉ、Ｖ　　ｊｘ）＝　　Ｗａ−Ａ　　（Ｖ　
　ｉ、Ｖ　　ｊｘ）＋　　Ｗｂ−Ｂ　　（θ　）・・・
・・・（１） この式で、ＶｊｘはノードＶｊの候補ノードであり、Ａ
（Ｖ　ｉ、　Ｖ　ｊｘ）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　（Ｖ　ｉ、Ｖ　ｊ
ｘ）は、目的ノードＧに近付く候補ノードＶｊｘはと評
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゛ｌ〜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Ｖ　ｉ−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Ｖ
ｊｘ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　（Ｖ　
ｉ、Ｖ　ｊｘ）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°）、ノ次のノードｖ３は
ノード１１に決定される。

ノードＩＩ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（Ｖ
ｉ、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１
２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■ｊ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→ｌＯ→１１→１２→８・→４が選択される
。

次に、中間ノードＶｉかノードｌＯ１この直曲のノード
Ｖ　ｉ−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　（Ｖ
　ｉ、Ｖ　ｊｘ）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Ｖ
ｊｘ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、最適の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ＣＰＵ２２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、縮径路長だけでなく、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
。 第１図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
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。