JPS63200208A - 移動経路探索方法 - 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】 〔目次〕 概要 産業上の利用分野 従来の技術（第１４図） 発明が解決しようとする問題点 問題点を解決するための手段（第１図）作用 実施例 （ａ）構成の説明（第２図、第３図） （ｂ）全体動作の説明 （第４図、第５図、第６図、第７図） （Ｃ）経路探索動作の説明 （第８図、第９図、第１θ図、第１１図、第１２図） （ｄ）後処理動作の説明（第１３図） （６）他の実施例の説明 発明の効果 〔概要〕 地図を用いて障害物を回避した出発点から目標点に到る
移動経路を探索する方法において、メツシュ分割し、格
子点座標で障害物を記述した地図上で移動経路を探索し
、探索した経路のパターンを分析し、冗長な経路座標を
省略する後処理を行うことによって、最短で且つデータ
量の少ない経路をえるものである。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、自走車等の移動体の移動経路を障害物等の移
動環境を記述した地図を参照して探索する移動経路探索
方法に関する。

オフィスや工場などにおいて、自走車が搬送の自動化の
ため広く利用されている。

このような自走車の移動経路は、一般に経路をテープや
マークで設定し、自走車がこのテープやマークを検出し
て経路を走行する形式が採られている。

しかしながら、テープ等で経路を設定するものでは、経
路が固定化され、オフィス等のレイアウトの変更が頻繁
に行われる場合には、テープ等の移設というやっかいな
手間を要す。

このため、オフィス等で障害物を避けて任意の経路を走
行する自立型自走車が求められており、特にその移動経
路の探索技術の開発が要求されている。

〔従来の技術〕

係る経路の探索は、障害物の位置と形をデータベース化
して地図として保持し、自走車の位置と状態を参照する
ことによって実行されるものである。

この地図から移動経路を探索する方法として、従来第１
４図に示すものが知られている（例えば、情報処理学会
節３２回全国大会論文番号５Ｎ−６参照）。

即ち、第１４図＜Ａ＞に示す如く、２つの障害物ＯＢＩ
、ＯＨ２をデータとして有する地図１に対し、出発点が
Ｐｓ、目標点がＰｆと与えられた場合には、先づ地図１
から第１４図（Ｂ）の如く地図１の領域の障害物ＯＢＩ
、ＯＨ２を除いた領域を長方形の領域Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄ、
Ｅ、Ｆに分割し、領域Ａ−Ｆ間を接続するネットワーク
を作る。

次に、領域Ａ−Ｆのネットワークを探索し、複数の領域
経路を求める。この場合、ＰｓからＰｆへ向かう領域経
路は、（ＡＣＦ）、（ＡＣＤＥＦ）、（Ａ　Ｂ　Ｄ　Ｃ
Ｆ）、＜Ａ　Ｂ　Ｄ　Ｂ、　Ｆ）の４つである。

更にそれぞれの領域経路から走行経路ｒ１〜ｒ４を第１
４図（Ｃ）の如く生成し、各々に対し距離等によるコス
ト評価を行い、第１４図（Ｄ）の如く経路ｒ４を決定す
る。

（発明が解決しようとする問題点〕 しかしながら、従来の方法は、障害物を除いた長方形領
域Ａ−Ｆのネットワークで移動経路の探索を行っている
ため、長方形領域内では壁などに平行にする経路しかと
れず、例えば斜め方向の経路がとれない等必ずしも探索
された経路が最短経路にならないという問題があり、経
路を柔軟に探索することができなかった。

本発明は、出発点から目標点に到る最短な移動経路を探
索でき且つ探索した移動経路の冗長なデータを省略でき
る移動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〕

第１図は本発明の原理説明図である。

第１図（Ａ）に示す如（、本発明では、地図１として領
域をメツシュ分割し、格子点座標で障害物ＯＢＩ、ＯＨ
２を記述したものを用い、地図１上の格子点座標で経路
探索を行う。

第１図（Ａ）、（Ｂ）に示す如く、経路探索は地図１上
の格子点座標で障害物ＯＢ１、ＯＨ２を避けて出発点Ｐ
ｓから目標点Ｐｆに到る移動コスト最小の経路を探索す
る。この例では探索経路は、ＰＳ−４Ｐ　１−Ｐ２→Ｐ
３→Ｐ４→Ｐ５→Ｐ６→Ｐｆとなる。

次に、この経路データ（座標列）の内、冗長な座標を省
略し、データ数を少なくする後処理を行う。

このためには、直線部分では端点以外を省略する方法と
、直線で結べるところは、方向変化を省略する方法があ
る。第１図（Ａ）では、前者としては、Ｐｓ−４Ｐ　１
−Ｐ２−Ｐ３の直線骨は、Ｐｌ、Ｐ２の座標を省略し、
後者としては、Ｐｓ→Ｐ３−Ｐ４に向かう経路を実線の
如く、Ｐｓ−＝Ｐ４に向かう経路に修正するものである
。

〔作用〕

本発明では、障害物を記述し且つメツシュ分割した地図
１を用い、地図１上の格子点座標で経路探索を行ってい
るので、障害物を避けた任意の経路がとれ、移動経路を
最適に且つ最短にすることができる。

又、このように格子点座標で経路を表現すると、経路の
座標列が多くなり、冗長な座標を含んでしまい、データ
量が大となることから、後処理によって冗長座標を省略
し、データ量を小とし且つ経路の平滑化を行う。

〔実施例〕

（ａ）構成の説明 第２図は本発明方法のための一実施例システム構成図で
ある。

図中、ｌａは地図メモリであり、格子点座標で障害物を
記述した地図１がデータとして格納されているもの、２
はプロセッサ（ＣＰ　Ｕ）であり、地図メモリｌａの地
図１の書替えや選択経路の自走車との送受信の外に後述
する経路探索処理（第８図〜第１２図）及び経路の後処
理（第１３図）をプログラムの実行によって行うもの、
３はデータ入力部であり、ディスプレイ、キーボードを
有し、目標点Ｐｆや地図１の書替えのための障害物座標
、及び各種コマンドの入力を行うもの、４はデータメモ
リであり、探索点座標、候補点座標、探索進行方向、コ
スト等の経路探索に必要なデータを格納しておくもの、
５は無線インターフェイス部であり、ＣＰＵ２と自走車
との間で無線により選択経路データ等のやりとりを行う
もの、６は自走車であり、四輪操舵により任意の方向へ
移動できる移動ロボットで構成され、ＣＰＵ２の経路デ
ータに従って移動するものである。

尚、ＭＡは移動領域であり、例えばオフィス内の部屋の
エリアであり、ＯＢは障害物であり、移動領域ＭＡに設
けられた机、棚、植物等である。

第３図は本発明による一実施例地図の説明図である。

地図１は、第３図に示す如く、領域がＸ、Ｙ方向ともｌ
Ｏ分割されたメツシュで分割され、メツシュの二次元格
子点座標（Ｘ、Ｙ）で障害物の位置及び範囲が記述され
る。

例えば、障害物の１行目のデータは、Ｘ座標が１のライ
ン上では、Ｙ座標１〜２と８〜９の位置に障害物が存在
するとして、（１、〔１，２〕、〔８，９〕）と記述さ
れ、以下同様である。

又、出発点（現在点）Ｐｇは第３図では、Ｘ＝１、Ｙ−
３、目標点はＸ＝７、Ｙ＝７で表現される。

地図メモリ１ａには、上述の障害物の位置、範囲がデー
タとして格納されている。

（ｂ）全体動作の説明 第４図及び第５図は経路探索動作の説明図である。

経路探索は、径路生成と経路選択とに分けられる。

経路生成における経路の探索は、基本的に地図の格子点
を利用した横形探索法を用いている。横形探索は全ての
可能性を並行に処理するので、最適解を求めることが可
能である。

又、経路選択における最適な経路を選択するためのコス
トとしては、距離や曲がる回数、通過の容易さなどが考
えられるが、距離だけを考えることにした。

地図１上での探索方向は、第４図（Ａ）に示す如く、８
方向のみを考え、メツシュの交点以外を通る経路は除外
しである そして、隣接する各点への移動に対し、メツシュの縦横
方向は「２」、対角線方向は「３」のコストを与えてい
る。

経路探索を行うには、出発点Ｐｓから探索エリアを外側
に拡大して、探索点を生成する。第４図（Ａ）及び第５
図（Ａ）に示す如く、出発点Ｐｓから先づ第１ステツプ
として黒丸の探索点を生成し、次のステップでその外側
のバラ印の探索点を生成する。

各ステップで生成した探索点は障害物領域内かを地図１
上の障害物データでチェックされ、障害物領域内でない
移動可能領域にある探索点が候補点として残される。そ
して次のステップでこの残された探索点である候補点に
対しその周囲の探索点が生成される。この探索点の生成
において、探索開始点（出発点）Ｐｓでは、第４図（Ａ
）に示す如く、その回りの８ケの点Ｐｓｉ〜Ｐｓ８の生
成が必要であるが、それ以外の点で８ケの探索点を生成
するのは冗長である。即ち、回りの点の１ケはこの点に
来る前の点であるし、それ以外にも、即に他の点で探索
点として生成し、チェックされてきたものがあるからで
ある。

そこで、各点について探索が波及してきた方向を記憶し
ておき、できるだけ探索する点の減らすようにしている
。

探索方向はメツシュと同じ水平、垂直方向と対角線方向
の場合の２つを考え、第４図（Ｂ）の如く、１つの前の
ステップ（の候補点Ｐａ）から対角線方向に探索された
候補点ｐｂでは、まず探索方向の延長上にある点Ｐ２と
、それに隣接する２つの点Ｐ１、Ｐｓを探索点とする。

又、第４図（Ｃ）の如く、１つの前のステップの候補点
Ｐａから水平（又は垂直）方向に探索された候補点ｐｂ
では、同様に、探索方向の点Ｐ３とそれに隣接する２つ
の点、Ｐ２、Ｐ４を探索点とする。つまり、探索途中で
は、１つの点から次のステップに行くには３つの点を探
索点として調べればよい。

一方、候補点とされたものについては、出発点からの前
述のコストが計算される。こうして最終的に候補点中に
目標点が見付かった時点では、最適な経路が探索された
ことになる。なぜなら、このように順次外側に探索エリ
アを拡大して行く方法では、既に求まった候補点のコス
トより小さなコストが後から与えられる可能性は存在し
ないからである。即ち、目標点が見付かった場合のコス
トが最小コストである。

この段階では、第５図（Ｂ）に示す如く、第３図の地図
の格子点の中の候補点上に、出発点Ｐ３からのコストが
書き込まれているだけである。

従って、移動すべき経路は一義的に決定されていない。

そこで、経路を決定するため、これまでとは逆に目標点
Ｐｆから出発点Ｐｓに向かい、求められた候補点から隣
接する候補点の中でコストの最小のものを選んでいく。

このようにして第５図（Ｂ）の候補点とそのコストから
決定される経路は、第６図の探索経路の説明図に示す如
く、Ｐｓ→Ｐ１→Ｐ２→Ｐ３→Ｐ４−Ｐ５→Ｐ６→Ｐ７
→Ｐｆの座標列である。

このような座標列を全て与えな（でも、経路の移動がで
き、細かく経路を指示する必要はない。

このため、冗長座標の省略を行うが、この時再度地図１
の障害物データを参照することなく、簡易に実行する。

そこで、第１に経路中の走行方向が変化する点だけを抜
き出し、直線で結べる範囲では、直線の端点座標のみ残
し、途中の座標を省略する。

第２に経路ができるだけ滑らかにしかも方向の変化がで
きるだけ少なくなるように途中の座標を省略し、データ
の修正を行う。

第７図は後処理の説明図である。

第１図で説明した様に、データの修正は、点Ｐ３とＰ４
の如く、１メツシユだけ座標値が異なる時に、その１メ
ツシユ分の直線（第１図では、直線Ｐ　３　Ｐ　４）を
省略するようにしている。

従って、第７図（Ａ）の点ＰｉｓＰｊの如く１メツシユ
以上座標値が異なる時は、直線の省略は行わない。

何故ならば、第７図（Ａ）の如く、直線ｐｔｐｊの省略
を行うと経路がＰｓＰｉからＰｓＰｊの如く大き（変化
し、障害物データの参照なしに実行することが難しくな
るためである。

又、第７図（Ｂ）の如く、点Ｐｉを省略し、経路ＰｓＰ
ｊをとった場合、次の経路ＰｊＰｊ！！とその傾きが大
きく異なってしまう場合には、点Ｐｉ、即ち直線ＰｉＰ
ｊの省略は行わない。というのは、傾きが大きく違うと
、点Ｐｊでの方向の変化が急峻となってしまうからであ
る。

即ち、直線の前後で傾きが違う場合には、この処理によ
って方向変化が急峻となるからである。

（Ｃ）経路探索動作の説明 次に、第２図の構成における経路探索処理について説明
する。

第８図は経路生成処理フロー図、第９図は第８図におけ
る通行不能判定処理フロー図、第１０図は第８図におけ
る探索点生成処理フロー図、第１１図は経路データ説明
図である。

■　ＣＰＵ２は、第４図（Ａ＞に示す出発点Ｐｓの回り
の８つの探索点Ｐｓｉ（ｉ＝１〜８）の座標を生成する
。

即ち、Ｘ方向の変位をδ（δ＝−１，０，１）、Ｙ方向
の変位をε　（ε＝−１，０，１）とし、Ｐｓｉの座標
を次式で求める。

Ｐｓｉ＝（Ｘｏ＋δ、Ｙ０＋ε） 但し、ｘｏ　、ＹＯは出発点ＰｓのＸ、Ｙ座標であり、 δ＝ε＝０は除く。

■　次に、各探索点Ｐｓｉを地図メモリ１ａの障害物デ
ータと比較し、探索点Ｐｓｉが通行（移動）不能領域内
かを調べる。

この通行不能判定処理は第９図に示す如く、探索点Ｐｓ
ｉのＸ座標Ｘｐが障害物データのＸ座標に含まれるかを
調べ、含まれなければ、移動可能な探索点とする。

一方、探索点ＰｓｉのＸ座標Ｘｐが障害物データのＸ座
標に含まれれば、今度はＹ座標を調べる。

即ち、障害物データの当該台まれるＸ座標におけるＹ座
標の範囲（ＹＬ、ＹＨ）をとり出し、探索点ＰｓｉのＹ
座標Ｙｐと比較する。

ＹＬ≦Ｙｐ：ＳＹＨであれば、探索点Ｐｓｉは障害物領
域（通行不能領域）内であるから、通行不能領域内とし
て削除する。逆にＹＬ≦Ｙｐ≦ＹＨでなければ、Ｙ座標
で障害物領域外であるから、この障害物データのＸ座標
に対し他にＹ座標があるを調べ、有れば前述のＹ座標の
チェックを行う。

一方、なければ、この探索点Ｐｓｉは移動可能と判断す
る。

このようにして全ての探索点について、移動可能（通行
不能領域内）かを調べ、全ての探索点が移動不能領域内
であれば、目標点に移動不能として、探索を終了する。

■　一方、移動可能な探索点があれば、゛これの出発点
からのコストＣを第４図（Ａ）の原理で計算し、第１ス
テツプ（ｎ＝１）候補点として、第１１図の如く、デー
タメモリ１ｂのｎ＝１の位置に各候補点のＸ、Ｙ座標、
Ｘ、Ｙ方向変位、コストを格納する。尚、データメモリ
ｌｂのｎ＝ｏの位置には出発点ＰｓのＸ座標、Ｙ座標等
が格納される。

そして、ＣＰＵ２はステップｎ＝１とする。

■　次に、ＣＰＵ２は、前のｎステップの候補点から第
４図（Ｂ）、（Ｃ）の如＜　（ｎ＋１）ステップの探索
点を生成する。

このため、ＣＰＵ２はデータメモリ１ｂのｎステップの
候補点のデータからＸ、Ｙ方向の変位δ、εをとりだし
、進行方向を判定し、探索点を第１θ図により生成する
。Ｘ方向の変位δ＝Ｏなら、垂直の進行方向のため、生
成する３つの探索点Ｐｌ〜Ｐ３は、 Ｐｌ＝　（ＸｐＳＹｐ＋ε）、 Ｐ２＝　（Ｘｐ＋１、Ｙｐ＋ｇ）、 Ｐ３＝　（Ｘｐ−１、ｙｐ＋ε） となる。

逆にＸ方向の変位δ≠０で、Ｙ方向の変位をε≠０なら
、第４図（Ｂ）の対角線又は逆対角線方向の進行のため
、生成する３つの探索点Ｐ１〜Ｐ３は、 Ｐ１＝（Ｘｐ＋δ、Ｙｐ＋ε）、 Ｐ２＝（Ｘｐ＋δ、Ｙｐ）、 Ｐ３＝　（Ｘｐ、、Ｙｐ＋ε） となる。

更に、Ｘ方向の変位δ≠０で、Ｙ方向の変位ε＝０であ
るなら、第４図（Ｃ）の水平方向又は逆水平方向の進行
のため、生成する３つの探索点Ｐ１−Ｐ３は、 Ｐ１＝（Ｘｐ＋δ、Ｙｐ）、 Ｐ２＝（Ｘｐ十δ、ｙｐ＋１） Ｐ３＝（Ｘｐ十δ、Ｙｐ−１） となる。

このようにしてｎステップの候補点に対する（ｎ＋１）
ステップの探索点を生成する。

■　次に、ＣＰＵ２は（ｎ＋１）ステップの探索点に対
し、第９図及びステップ■で説明した方法で各探索点が
通行不能領域内かを判定する。

ステップ■と同様全ての探索点が通行不能領域内であれ
ば、目標点に移動不能として探索を終了する。

次に、ＣＰＵ２は、移動可能な探索点が既にチェックし
た候補点と一致するかを判定する。

移動可能な探索点が既チェックの候補点で一致すれば、
経路がループしてしまうことから、目標点に到達しない
。

従って、全ての移動可能な探索点が既チェックの候補点
と一致すれば、探索を終了する。

■　一方、移動可能な探索点の全部又は一部が既チェッ
クの候補点と一致しなければ、既チェックの候補点と一
致しない探索点について、第１０図で用いたＸ、Ｙ方向
の変位δ、εから、第４図（Ａ）に従ってコストＣを計
算する。

そして、この探索点のＸ、Ｙ座標と、Ｘ、Ｙ方向の変位
δ、εコストを候補点としてデータメモリ１ｂの（ｎ＋
１）ステップに相当する位置に書込む。

■　次に、ＣＰＵ２は、この（ｎ＋１）ステップの候補
点と目標点Ｐｆとを比較し、（ｎ＋１）ステップの候補
点中に目標点Ｐｆがなければ、ｎを一歩進し、ステップ
■に戻る。

逆に（ｎ＋１）ステップの候補点中に目標点Ｐｆがある
と、目標点Ｐｆに到達したので、探索（経路生成）を終
了し、次の経路選択処理に移行する。

このような候補点の探索結果は、第１１図で示す如く、
ｎ−００出発点Ｐ３から順次ｎをｒｌＪづつ歩進させて
、探索エリアを拡大して得た各ステップの候補点データ
がデータメモリ１ｂに格納された形となり、これを地図
１上で図示すると、第５図（Ｂ）の如く候補点の位置と
コストとの関係となる。

この例では、ｎ＝８ステツプで、コスト１８で目標点Ｐ
ｆに到達したものを示しており、データメモリｌｂ上に
各ステップの候補点座標とコストが格納されている。

このように、候補点とコストが得られると、これらから
最短経路を第１２図の経路座標選択処理フロー図によっ
て選択する。

■　先づ、ＣＰＵ２は前述のステップ■で（ｎ＋１）ス
テップの候補点中に目標点Ｐｆを見つけると、目標点Ｐ
ｆの座標（Ｘｓ、Ｙｅ）をＴｎとし、その候補点のコス
トＣｃをＣｎとセットする。

■　次に、現ステップｎ（ここでは、ｎ＋１）に「１」
を減じ、ｎが「０」かを調べる。

ｎが「０」でなければ、ステップ［相］へ進み、ｎが「
０」ならば、第９図の経路データを目標点から出発点Ｐ
ｓにたどり終わったことになり、ステップ０へ進む。

＠ｉ　ｎ−１ならば、ｎステップの経路データの中から
座標Ｔｎの隣接点を選ぶ。第５図（Ｂ）の例では、目標
点Ｐｆの座標はＸｅ＝７、Ｙｅ＝７であるから、１つ前
のｎステップの経路データ中の隣接点はＸ＝６、Ｙ−７
の候補点であり、同様に、点Ｘ＝６、Ｙ＝７の１つの前
のステップの隣接点はＸ−５、Ｙ＝６の点である。

このように隣接点が１つならよいが、２つ以上存在する
時は、選択された点の中でそのコストＣｎが最小のもの
を選ぶ。

そして、これらの座標Ｔｎ、コストをＣｎに置き代え、
ステップ■に戻る。

■　このようにして、ｎ＝ｏまで経路データをたどり、
コスト最小の隣接点を選択していき、これらより出発点
から目標点までの座標列を経路として生成する。

第３図の条件の例では、第６図の如く、経路はＰｓ→Ｐ
１→Ｐ２→Ｐ３→Ｐ４→Ｐ５→Ｐ６→Ｐ７−Ｐｆの座標
列で与えられる。

以上の様にして、メツシュ状の地図を用いて、障害物を
避けた最適で且つ最短の経路が求められる。又、経路途
中では、探索点の生成を第４図（Ｂ）、（Ｃ）に示す如
く、最小限度にすることができるから、地図上の格子点
を探索する方法を用いても、探索点の数が増えてしまう
ことなく、短時間で探索ができる。

（ｂ）後処理動作の説明 第１３図は後処理フロー図である。

前述の探索によって得られた経路の座標列は、データの
圧縮のため後処理が行われる。

（ｉ）　　ＣＰＵ２は得られた経路の座標列から直線上
の座標列を検出する。これには、各座標を結ぶ直線間の
傾きが等しいかを調べればよい。例えば第６図の例では
点Ｐｓ−”Ｐｉ−Ｐ２→Ｐ３及び点Ｐ４−Ｐ５−Ｐ６が
直線上の座標列と検出される。

このようにして検出された直線上の座標列は、直線の端
点以外は省略される。第６図の例では、点Ｐ１、Ｐ２、
Ｐｓが省略される。

（ｉｉ）　　次に、ＣＰＵ２は、残された各点の座標の
間で縦又は横方向に１メツシュ分離れているものが存在
するかを検出する。第６図の例では、点Ｐ７とＰｆが、
第１図の例では点Ｐ３とＰ４が相当する。

もし、１メツシュ分離れている隣接点がなければ、デー
タ修正を行わないで、ステップ（ｉｖ　）に進む。

（ｉｉｉ　）　　ＣＰ　Ｕ　２は１メツシュ分離れてい
る隣接点が存在すると判定すると、２つの隣接点の前後
の直線部分の傾きが同じかどうかを判定する。

第６図の例では、Ｐｆが目標点のため判定できず、この
場合傾きは異なると判定するが、第１図の例では、隣接
点Ｐ３、Ｐ４の前後の直線Ｐ２Ｐ３と、直線Ｐ４Ｐ５の
傾きが同一であるから、傾きを同一と判定する。

傾きが同一でなければ、データ修正を行わず、ステップ
（ｉｖ　）に進む。

逆に傾きが同一なら、１点く第１図では点Ｐ３）を省略
して連結する。

（ｉｖ　）　　このようにして残された座標を経路デー
タとして作成する。第６図の例では、直線省略のみが行
われ、経路データは、Ｐｓ、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ６、Ｐ７、
Ｐｆとなり、第１図の例では、直線省略と、データ修正
が行われ、経路データは、Ｐｓ　ＳＰ　４、Ｐｆとなる
。

このようにして、冗長な経路座標を省略し、経路指令デ
ータ数を減少し、且つ第１図の如く経路自体を平滑化す
る。

（ｅ）他の実施例の説明 上述の実施例では、経路生成において、各ステップの候
補点間に対応関係を持たせることなく、経路の選択は第
１２図の如く目標点からコストを利用してたどっていく
方法を用いているが、各ステップの候補点間に対応関係
を持たせることにより、経路の選択処理を不要とするよ
うにしてもよい。

又、冗長座標の省略のための後処理を直線の端点以外の
省略と、直線省略（データ修正）の両方を行っているが
、いずれか一方であってもよい。

以上本発明を実施例により説明したが、本発明は本発明
の主旨に従い種々の変形が可能であり、本発明からこれ
らを排除するものではない。

〔発明の効果〕

以上説明した様に、本発明によれば、メツシュ分割した
地図上の格子点座標で経路探索を行っているので、最適
且つ最短の移動経路を探索できるという効果を奏する。

又、探索された経路データ中冗長なものを省略している
ので、移動体への指令量が少なくて済むという効果を奏
し、特に複雑な移動経路をとる場合に有効である。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理説明図、 第２図は本発明のための一実施例システム構成図、 第３図は本発明に用いる地図の説明図、第４図及び第５
図は経路探索動作説明図、第６図は探索経路の説明図、 第７図は後処理の説明図、 第８図は経路生成処理フロー図、 第９図は第８図における通行不能判定処理フロー図、 第１Ｏ図は第８図における探索点生成処理フロー図、 第１１図は経路データ説明図、 第１２図は経路座標選択処理フロー図、第１３図は後処
理フロー図、 第１４図は従来技術の説明図である。 図中、１−地図、 １ａ・・−・地図メモリ、 ２・・−プロセッサ、 ４−データメモリ、 ６・−・自走車（移動体）。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 移動環境を記述した地図（１）を用いて、与えられた出
   発点から目標点に到る移動経路を探索する移動経路探索
   方法において、 領域をメッシュで分割して、障害物を格子点座標で記述
   した地図（１）を用い、 該地図（１）上の格子点座標で該障害物を避け且つ該出
   発点から目標点までの移動コストが最小となる座標列の
   経路を探索し、 該探索した経路の座標列から冗長な経路座標を省略する
   ための後処理を行うことを 特徴とする移動経路探索方法。