WO2011062094A1 - 自律移動体とその制御方法 - Google Patents

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WO2011062094A1
WO2011062094A1 PCT/JP2010/069984 JP2010069984W WO2011062094A1 WO 2011062094 A1 WO2011062094 A1 WO 2011062094A1 JP 2010069984 W JP2010069984 W JP 2010069984W WO 2011062094 A1 WO2011062094 A1 WO 2011062094A1
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obstacle
autonomous mobile
mobile body
model
robot
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PCT/JP2010/069984
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高橋　正樹
崇文 鈴木
智規 森口
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村田機械株式会社
学校法人慶應義塾
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    • G05D1/0274—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means using mapping information stored in a memory device

Definitions

  • the present invention relates to an autonomous moving body such as a robot and an automatic guided vehicle and its movement control.
  • Non-Patent Document 1 discloses a virtual potential method for avoiding obstacles.
  • an attractive potential for a destination and a repulsive potential for an obstacle to be avoided are generated, and a control amount is generated by a gradient of a force field obtained by superimposing these potentials.
  • the travel motor is driven according to the control amount, and the moving body can reach the destination while avoiding the obstacle.
  • the moving body avoids obstacles smoothly without avoiding a large turn.
  • An obstacle occurs in a region where a moving body such as a passage can pass, excluding walls and columns, but the region is not always wide enough. Therefore, it is preferable to smoothly avoid the obstacle, that is, if the moving body has a gap that can be passed by changing the posture, it can pass through a narrow gap and the avoidance motion is smooth.
  • the search for the moving path is performed using a model that approximates the moving object to a circle, no consideration has been given to the change of posture of the moving object.
  • An object of the present invention is to enable an autonomous mobile body to smoothly avoid an obstacle.
  • the autonomous mobile body of the present invention is An autonomous mobile body with a long axis and a short axis in plan view that moves autonomously to a target position while avoiding obstacles, A carriage equipped with a moving mechanism capable of translation in a horizontal plane and rotation about a vertical axis; An obstacle sensor that outputs distance information from the autonomous mobile body to the obstacle for each predetermined azimuth angle; A model storage unit for storing an anisotropic model including arcs at both ends in the major axis direction, connecting between the arcs by a line segment along the major axis direction, and further including the autonomous mobile body inside
  • a driving unit that drives the moving mechanism by combining translation and rotation so that the model does not interfere with the obstacle. It is provided.
  • the autonomous mobile body control method of the present invention is a method for controlling an autonomous mobile body having a long axis and a short axis in plan view so as to autonomously move to a target position while avoiding an obstacle.
  • the moving body includes a moving mechanism capable of translation in a horizontal plane and rotation around a vertical axis, Output distance information between the autonomous mobile body and the obstacle for each azimuth angle determined in advance by the obstacle sensor, An anisotropic stored in the model storage unit, having arcs at both ends in the long axis direction, connecting between the arcs by a line segment along the long axis direction, and further including the autonomous mobile body inside Read the sex model, Based on the distance information from the obstacle sensor and the anisotropic model of the model storage unit, the driving unit drives the moving mechanism by combining translation and rotation so that the model does not interfere with the obstacle. It is characterized by.
  • the autonomous moving body is not approximated by a circular model, but is treated as an anisotropic model having an anisotropy having a major axis and a minor axis. And using the anisotropic model of this invention, it translates, changing the attitude
  • the potential generation for generating the translational potential and the rotational potential of the autonomous mobile body to avoid interference with the obstacle Provide a part.
  • the obstacle sensor outputs distance information from the autonomous mobile body to the obstacle at every predetermined azimuth angle at a plurality of height positions
  • the model storage unit is configured to output the difference information according to the height position.
  • a plurality of anisotropic models are stored. In this way, even if the surface of the robot is not uniform along the height direction and the surface of the obstacle changes along the height direction, the obstacle can be easily avoided.
  • the autonomous mobile body includes a carriage and an upper part supported by the carriage and provided with a movable part, and the model storage part corresponds to the deformation of the upper part at a height position corresponding to the upper part.
  • the anisotropic model is changed. In this way, obstacles can be avoided even if the shape, orientation, posture, etc. of the upper portion change.
  • the moving mechanism includes three or more driving wheels having rollers on the outer periphery that are rotatable in a direction parallel to the axle, and the three or more driving wheels have different axle directions. Contains.
  • a robot 10 includes a carriage 13 having an omnidirectional movement mechanism, and the carriage 13 supports an upper portion 12 as an upper body.
  • the upper portion 12 includes, for example, a pair of laser range finders 14 and 14 having different mounting heights.
  • a stereo camera, a spatial encoding light source, and a stereoscopic device such as a camera may be provided.
  • the robot 10 acquires and outputs distance information between the robot and the obstacle for each predetermined azimuth at several height positions.
  • the robot 10 may be equipped with a GPS (not shown) to recognize the current position and orientation, or distance information to the passage wall detected by the laser range finder 14 or a stereoscopic device, etc., and an environmental map prepared in advance. Accordingly, the current position and orientation can be recognized.
  • the upper part 12 includes a control unit 15 and a work arm 16. The upper portion 12 may be rotated about the vertical axis with respect to the carriage 13.
  • the omnidirectional movement mechanism of the carriage 13 includes four omnidirectional wheels 21 arranged side by side at intervals of 90 ° in the circumferential direction, and four motors 22 that drive the omnidirectional wheels 21.
  • the carriage 13 may have a configuration in which three or six sets of omnidirectional wheels 21 and a motor 22 are provided.
  • Reference numeral 23 denotes a wheel drive unit.
  • the wheel drive unit 23 includes a support frame 24 and a motor 22 fixed to the support frame 24, and the support frame 24 is fixed to the carriage 13 by a bracket 25.
  • the carriage 13 can freely move in the XY directions and can freely rotate about the vertical axis.
  • the type of the omnidirectional movement mechanism is arbitrary, but in the embodiment, it is required that the turning radius is almost zero and that translation and rotation can be performed in any direction. Hereinafter, the omnidirectional movement mechanism will be described. *
  • the motor 22 includes a housing 26, and the output shaft 27 of the motor 22 projects outward from the support frame 24 to rotate the omnidirectional wheel 21.
  • the omnidirectional wheel 21 is arranged such that the angle formed by the rotation axis (axle) with respect to the front surface 11 of the robot 10 is 45 ° or 135 °.
  • the robot 10 has a substantially rectangular shape in which the width W in the front 11 direction is larger than the depth L in plan view. *
  • the omnidirectional wheel 21 includes a drive wheel 31 driven by the output shaft 27 of the motor 22 and a plurality of free rollers 32 arranged in an annular shape along the outer periphery of the drive wheel 31.
  • the outer peripheral surface of one of the free rollers 32 is always in contact with the floor surface, and the rotation axis of the free roller 32 is perpendicular to the rotation axis of the drive wheel.
  • the motor 22 rotates the driving wheel, the driving force is transmitted to the floor surface by the free roller 32.
  • the free roller 32 can freely rotate around the rotation axis, the omnidirectional wheel 21 can also move in a direction parallel to the rotation axis of the drive wheel.
  • a metal ball or the like may be used. *
  • FIG. 3 shows the movement control unit 15 of the embodiment.
  • Reference numeral 34 denotes a main control, which includes a CPU, a ROM, a RAM, and the like.
  • Reference numeral 35 denotes an input unit, and the operator inputs the target position of the robot 10 from the input unit 35, various parameters of an anisotropic model (capsule frame model) described later, the maximum / minimum translation speed of the robot 10, and the maximum / minimum angular speed of the robot 10. Enter.
  • a map storage unit 36 stores an environment map of an environment in which the robot 10 can move.
  • a route creation unit 37 creates a travel route to the destination with reference to the environment map.
  • a motion controller 40 generates a control command related to translation and a control command related to rotation, and outputs these control commands as speed commands (each speed command) to each motor 22 in FIG.
  • FIG. 4 is a conceptual block diagram of the motion controller 40.
  • a sensor such as the laser range finder 14
  • the current position of the player and the azimuth angle to which the front of the aircraft is directed is directed.
  • obstacles around the aircraft Moving obstacles such as desks or cabinets and moving obstacles such as people (hereinafter collectively referred to as temporary obstacles), excluding existing obstacles such as walls and pillars, are generally not described in the environment map. From the side, the position of the temporary obstacle in the moving environment such as the passage can be recognized only after the distance information from the sensor is input.
  • An information processing unit 41 includes an environmental information processing unit 42 related to obstacles and destinations, and an own device information processing unit 43 related to the own device state such as the current position, orientation, and speed of the own device.
  • the unit 43 generates and stores a capsule frame model to be described later from the input parameters.
  • the capsule frame model can be defined by three parameters Ca, CR, and CL as described later, these parameters are stored or the capsule frame model itself is stored.
  • a set consisting of a plurality of parameters corresponding to the height position is used.
  • a plurality of sets are stored, and a plurality of capsule frame models are output and stored.
  • the shape of the upper body of the autonomous mobile body is different from that of the carriage or leg, the above-mentioned parameters are changed according to the height position, and the capsule frame model for the upper body is changed.
  • a translation control unit 44 and a rotation control unit 45 are arranged in parallel at the subsequent stage of the information processing unit 41, and the control amounts from these are integrated by the drive command generation unit 48 to each motor 22. This is the speed control amount.
  • the translation control unit 44 and the rotation control unit 45 depend on the potential membership function (PMF) for the translation control according to the position and size of the obstacle in the information processing unit 41, the destination, the current position and orientation of the own aircraft, and the like. ) And a potential membership function (PMF) related to rotation control.
  • the PMF is generated for each obstacle and destination, and these are combined by the fuzzy processing units 46 and 47.
  • the fuzzy processing unit 46 determines the translation direction and translation speed, and the fuzzy processing unit 47 determines how much the posture of the carriage 13 is changed, that is, the direction of rotation. Determine the angular velocity. These determine the translation direction and translation speed of the carriage, the direction to rotate, and the angular velocity, which are converted by the drive command generation unit 48 as control amounts for the four motors.
  • the shape of the robot is generally not uniform along the height depending on its design and function. Furthermore, the shape of the robot changes with time when the arm protrudes from the upper part, the upper part of the robot twists the body with respect to the carriage, or the arm extends and contracts. Also, the obstacles are not always uniform along the height direction. Therefore, a plurality of potential membership functions (PMFs) are preferably prepared along the height position.
  • PMFs potential membership functions
  • the capsule frame 50 is formed by connecting the ends of a pair of line segments that are arranged in parallel at a distance of 2Ca facing each other at both ends by a semicircle having a radius Ca.
  • PL and PR are the centers of the semicircles
  • Po is the center of the carriage
  • CL and CR are distances from the center of the carriage to the points PL and PR.
  • CL CR is set.
  • CL and CR may be different depending on the shape change of the robot 10 such as expansion / contraction of the arm.
  • Ca is slightly larger than 1 ⁇ 2 of the depth of the robot, but may increase from the normal value due to expansion / contraction of the arm, traction of the wagon, and the like.
  • the obstacle O (its center being O0) is approximated by a circle that completely encloses it, and its radius is ro.
  • ds is a safe distance, and is a parameter to be introduced for maintaining the distance between the robot 10 and the obstacle and ensuring safety.
  • ⁇ ro in FIG. 5 is the direction of the obstacle relative to the front of the carriage when the obstacle is viewed from the center of the carriage.
  • ⁇ L is an angle formed by a line segment parallel to the line segment connecting PL and O0 and passing through the center P0 and a line segment connecting P0 and O0.
  • ⁇ R is an angle formed by a line segment connecting the center P0 parallel to the line segment connecting PR and O0 and a line segment connecting P0 and O0.
  • ⁇ L ′ is a line parallel to the line connecting PL and O0 and passing through the center P0, and a line passing through the center P0 parallel to the line connecting the arc centered at PL and the obstacle safety circle. The angle between the minutes.
  • ⁇ R ′ is a line parallel to the line connecting PR and O 0 and passing through the center P 0, and a line passing through the center P 0 parallel to the line connecting both the arc centered at PR and the safety circle of the obstacle.
  • the angle between the minutes. Further, ⁇ out in FIG. 6 is the azimuth of translation of the carriage from the front direction of the carriage.
  • the capsule frame 50 will be described. As shown in FIG. 6, the capsule frame 50 is a figure that completely encloses the robot 13, has arcs at both ends, and connects arcs with arcs by line segments.
  • the capsule frame 50 has a major axis and a minor axis, and corresponds to an area occupied by an anisotropic robot in plan view.
  • the longitudinal direction of the robot is represented by a line segment, and the movement of the robot is expressed by the movement of the line segment.
  • the reason why the ends of the line segment are connected by a semicircle is to leave a degree of freedom of rotation at any position where the robot can enter.
  • FIG. 7 shows an algorithm for translation control.
  • step 1 the distance to the obstacle is measured for each azimuth angle.
  • the surface of the obstacle that can be seen from the robot 13 can be approximated to a circle, a wall, a cube, or the like.
  • the safety distance ds is determined as shown in FIG. 5, and in the case of a wall, the safety distance ds is determined only on the front surface of the wall.
  • a safe distance ds is set parallel to the side, and the periphery of the vertex is approximated by an arc of radius ds.
  • a potential membership function (PMF) for an obstacle is created based on the distance from the aircraft to the obstacle and the orientation of the aircraft with respect to the obstacle.
  • a PMF for the goal is created based on the distance and direction from the aircraft to the destination (goal).
  • the goal here is a concept that includes not only the destination that the robot 13 should finally reach, but also the waypoint (subgoal) that the robot 13 should pass through.
  • Step 4 the PMF for the obstacle and the PMF for the goal are combined, and when there are a plurality of obstacles, all the PMFs for the plurality of obstacles and the PMF for the goal are combined.
  • the lower PMF value is adopted for each azimuth angle.
  • a high translational potential means a stable state with a small repulsive force, and the robot translates in a direction where the PMF is maximum.
  • the speed of the robot is limited by the PMF and takes a speed between the maximum speed and the minimum speed, and the higher the PMF, the higher the speed.
  • the robot determines the direction of translation so as to avoid the obstacle, and decelerates near the obstacle (step 5).
  • FIG. 8 shows the rotation control.
  • steps 1 and 2 of FIG. 7 information on the distance to the obstacle and the direction of the aircraft with respect to the obstacle has already been acquired. Similar to step 3 in FIG. 7, in step 11 in FIG. 8, a PMF relating to rotation is created based on the distance from the own device to the obstacle for each azimuth and the direction (front direction) of the own device.
  • the PMF related to rotation represents how the repulsive force (potential value) from an obstacle changes depending on the direction the robot faces.
  • step 12 if a PMF for the goal is created, for example, it is preferable that the robot arrives at the goal facing the front, the PMF is the lowest in the direction in which the goal is the front of the robot, and increases as it deviates.
  • step 13 the PMF for the obstacle and the PMF for the goal are combined, and when there are a plurality of obstacles, all the PMFs for the plurality of obstacles and the PMF for the goal are combined. Then, it rotates at an angular velocity according to the PMF in the direction in which the PMF is minimized (step 14).
  • FIG. 9 shows the processing of height, which is processing when the surface of the obstacle is not uniform along the height direction or the surface of the robot is not uniform along the height direction.
  • laser range finders 14 are provided at a plurality of heights, thereby generating a PMF for each height (step 21). Then, for example, in the same manner as the PMF synthesis in FIGS. 7 and 8, the PMFs are synthesized for each height to be a single PMF, or a plurality of PMFs corresponding to the height positions are left.
  • Fig. 10 shows the process of effects such as expansion and contraction of the arm.
  • the capsule frame model to be applied is changed accordingly.
  • the capsule frame model can be changed by changing the parameters Ca, CR, and CL. Since the PMF is generated in real time each time, the PMF may be generated based on the new capsule frame model. 9 and 10, even when the posture of the robot changes, the surface of the robot is not uniform along the height direction, and obstacles are not uniform along the height direction, efficient avoidance is possible. Can do. Further, when the robot pulls the wagon, it is preferable to change the parameters Ca, CR, and CL by changing the directions of the long axis and the short axis as viewed from the front of the robot, for example.
  • FIG. 11 to 13 show an example of the PMF relating to translation in the positional relationship between the obstacle and the robot 13 shown in FIG.
  • FIG. 11 shows a PMF for an obstacle
  • the vertical axis shows preference as a translation direction
  • the horizontal axis shows the azimuth angle of translation
  • the robot moves forward with an azimuth angle of 0.
  • a is a parameter that takes a value between 0 and 1.
  • a is 0.
  • the influence of an obstacle increases, a approaches 1 and the valley in the center of FIG. Become.
  • the valley is vertical, but it may be a smoother valley.
  • the variable a is defined as in the equation (1).
  • D Ca + ro + ds (2)
  • the priority ⁇ o on the vertical axis is 1 at a position not affected by an obstacle, and the affected azimuth angle is decreased by a at a position affected by the obstacle.
  • the robot is affected by the obstacle in the central valley, and the robot moves forward in the outer area.
  • FIG. 12 shows the PMF for the goal, and when it is far enough from the goal, the value of the PMF is fixed to 1, which indicates that there is no influence of the goal.
  • the priority becomes ga, for example, a maximum value of 1 at a preferred direction ⁇ rg, and becomes a small value gb in an unfavorable direction.
  • the PMF shown in FIG. 13 is obtained.
  • the direction in which the PMF is the maximum is the direction that is convenient for the robot, and the translation speed is determined by the priority at that azimuth. That is, when the priority is high, the permitted speed is large, and when the priority is low, the speed is small. In the case of FIG. 13, it translates at a speed almost equal to the maximum speed at the azimuth angle of ⁇ out.
  • FIG. 14 shows the PMF with respect to rotation.
  • the PMF proceeds in the direction of the highest PMF, but in the rotation, the direction is such that the PMF becomes the lowest.
  • [mu] e r represents whether effects of which direction the obstacle when viewed from the ship increases, [mu] e r is generated based on the distance information obtained from the distance measuring sensor such as an ultrasonic sensor or a laser rangefinder, a robot center Is a value obtained by dividing the distance from the distance to the obstacle in all directions by the maximum distance used for measurement by the distance measuring sensor.
  • ⁇ c r indicates which direction is likely to be affected by an obstacle, and specifically, the maximum distance from the center point Po of the capsule frame to its outer contour is used for measurement by the distance measuring sensor. It is expressed as a value divided by the distance.
  • the PMF for the goal is ⁇ g r .
  • a control amount for translation (direction and speed to be translated) and a control amount for rotation (direction of rotation and angular velocity) are synthesized to obtain a control amount for the motor.
  • the absolute value of velocity is vout
  • the direction is ⁇ out
  • the angular velocity is ⁇ .
  • v 1 ⁇ cos ⁇ ⁇ v r x + sin ⁇ ⁇ v r y + R ⁇ ⁇ (3)
  • v 2 ⁇ cos ⁇ ⁇ v r x- sin ⁇ ⁇ v r y- R ⁇ ⁇ (4)
  • v 3 ⁇ ⁇ cos ⁇ ⁇ v r x ⁇ sin ⁇ ⁇ v r y + R ⁇ ⁇ (5)
  • v 4 ⁇ ⁇ cos ⁇ ⁇ v r x + sin ⁇ ⁇ v r y ⁇ R ⁇ ⁇ (6)
  • FIGS. 15 to 19 show simulation results for the robot 10, and the task is to reach the destination through the gap between the obstacles.
  • vmax and vmin were 0.5 m / s and 0.0 m / s, respectively, and ⁇ max and ⁇ min were 1.0 rad / s and 0.0 rad / s, respectively.
  • an obstacle with a radius of 0.3 m is point (4.0 m, -2.0 m), point (4.0 m, -1.4 m), point (4.0 m, 1.0 m), point (4.0 0m, 1.6m) and points (4.0m, 2.2m), as shown in FIG.
  • the point (0.0m, -2.0m) was set as the starting point and moved to the point (11.0m, 2.0m).
  • the trajectory in the conventional method (FIG. 17) for avoiding obstacles assuming that the robot is a circle with a radius of 0.6 m is compared with the trajectory of the robot in the embodiment (FIG. 15).
  • the robot position was plotted every 1 second. Assuming the robot is one circle and avoiding it, as shown in Fig. 17, it passes between the point (4.0m, -1.4m) and the point (4.0m, 1.0m). It was not possible to reach the target position by avoiding it.
  • the azimuth angle was changed in real time, the distance between the obstacles was maintained, the obstacles were passed, and the target position was reached.
  • FIG. 16 shows a history of the posture angle of the robot of the embodiment (azimuth angle from the x direction in front of the robot).
  • FIG. 18 shows a history of posture angles at that time.
  • a capsule frame 62 is provided for the autonomous mobile robot 60, arcs 63 and 64 are provided at both ends in the long axis direction of the robot 60, and centers PR and PL are at the left and right ends of the robot 60.
  • the right side of the autonomous mobile robot 70 in FIG. 21 is larger than the left side, and the capsule frame 72 is deformed accordingly, and the radius of the right arc is larger than the radius of the left arc.
  • the centers of the arcs 75 and 76 are inside the robot 60. These are all capsule frames.
  • the robot is not approximated by a circle or the like, but is treated as having an anisotropy having a major axis and a minor axis.
  • a potential for each azimuth angle is generated, and since there is a degree of freedom of rotation in addition to translation, a potential is generated for each of translation and rotation.
  • Obstacles can be avoided by generating translational and rotational control amounts based on each potential and driving the moving mechanism based on these. For example, if the robot is stuck in any direction, the robot stops or decelerates and rotates during this time to avoid obstacles. Therefore, obstacles can be smoothly avoided through small gaps.
  • the potential membership function in the fuzzy potential method can be generated relatively easily and is suitable for real-time processing.
  • the control amount generator determines the translation speed between the predetermined maximum translation speed and the predetermined minimum translation speed based on the value of the potential membership function, and determines the predetermined maximum angular speed and the predetermined minimum angular speed. Determine the angular velocity between. For this reason, the translation speed and the angular velocity can be easily determined, and the robot decelerates carefully and avoids the obstacle so as to avoid interference with the obstacle.
  • the capsule frame model can maintain both freedom of rotation and translation at an arbitrary position, and therefore it is easy to avoid obstacles while changing the posture of the robot. 10) Even if the surface of the robot is not uniform along the height direction and the surface of the obstacle changes along the height direction, it is possible to cope with the synthesis of potential membership functions for each height. 11) Even if the shape of the robot changes due to the loaded luggage protruding, the arm extending or contracting, or the robot tilting the upper body, it can be handled by changing the capsule frame model.
  • the autonomous mobile robot 10 is taken as an example, but the present invention can also be implemented in an automatic guided vehicle or the like that is mounted on a ground fork, a slide fork, a SCARA arm, a turntable, and the like.
  • robots that move by wheels robots that have a total of three or more degrees of freedom of translation and rotation in two directions, such as walking robots, machine tools, and transfer devices, can be similarly implemented.

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Abstract

　障害物を円滑に回避する自律移動体を提供する。移動体に水平面内での並進と鉛直軸回りの回転とが自在な移動機構を設け、障害物センサにより方位角毎に障害物までの距離を求める。長軸方向の両端に弧を備え、弧と弧の間を前記長軸方向に沿った線分で接続し、さらに自律移動体を内部に包含するモデルを用い、障害物にモデルが干渉しないように、並進と回転とを組み合わせて移動機構を駆動する。

Description

自律移動体とその制御方法
　本発明は、ロボット及び無人搬送車等の自律移動体とその移動制御に関する。
　オフィス及び工場等の人間の存在する実環境において様々なサービスを提供するロボット等の移動体の開発が行われているが、このようなロボット開発の前提として障害物を回避しながら目的地へ自律的に移動できること要求されている。障害物の回避について非特許文献１は仮想ポテンシャル法を開示する。仮想ポテンシャル法では、目的地に対する引力ポテンシャルと、回避すべき障害物に対する斥力ポテンシャルを生成し、これらのポテンシャルを重ね合わせた力場の勾配により制御量を発生させる。この制御量に従って走行モータが駆動され、移動体は障害物を回避しながら目的地へ到達できる。　
　移動体は、障害物を回避する際、大回りせずに円滑に回避することが好ましい。障害物は、壁及び柱を除く、通路等の移動体の通過可能領域に発生するが、その領域が十分に広いとは限らない。そこで円滑に障害物を回避すること、即ち、移動体が、姿勢を変更して通過できる隙間が有れば狭い隙間でも通過し、かつ回避運動が滑らかであることが、好ましい。しかしながら現在までの研究では、移動体を円に近似したモデルを利用して移動経路を探索することが殆どであったため、移動体の姿勢変更について何ら考慮されていなかった。つまり移動体を円モデルに近似する既存の手法では、移動体が平面視で長尺体の場合であっても、その長手方向長さを完全に包含する円モデルが設定されるので、移動体の短手側を進行方向に向けた姿勢であれば通過できる隙間であっても通過できない隙間と判定されてしまい、結果として大きく迂回して回避することになる。
O.Khatib:"Real-Time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots," Int. J. of Robotics Research, vol.5, no. 1, pp.90-98, 1986.
　この発明の課題は、自律移動体が障害物を円滑に回避できるようにすることにある。
　この発明の自律移動体は、
　障害物を回避しながら目標位置まで自律的に移動する、平面視で長軸と短軸とを備えた自律移動体であって、
　水平面内での並進と鉛直軸回りの回転とが可能な移動機構を備えた台車と、
　予め定める方位角毎に前記自律移動体から障害物までの距離情報を出力する障害物センサと、
　前記長軸方向の両端に弧を備え、弧と弧の間を前記長軸方向に沿った線分で接続し、さらに前記自律移動体を内部に包含する異方性モデルを記憶するモデル記憶部と、
　前記障害物センサからの距離情報とモデル記憶部の異方性モデルとに基づき、障害物に前記モデルが干渉しないように、並進と回転とを組み合わせて前記移動機構を駆動する駆動部、とを設けたことを特徴とする。
　この発明の自律移動体の制御方法は、障害物を回避しながら目標位置まで自律的に移動するように、平面視で長軸と短軸とを備えた自律移動体を制御する方法であって、
　前記移動体は、水平面内での並進と鉛直軸回りの回転とが可能な移動機構を備え、
　障害物センサにより予め定める方位角毎に前記自律移動体と障害物との間の距離情報を出力し、
　モデル記憶部に記憶された、前記長軸方向の両端に弧を備え、弧と弧の間を前記長軸方向に沿った線分で接続し、さらに前記自律移動体を内部に包含する異方性モデルを読み出し、
　駆動部により、前記障害物センサからの距離情報とモデル記憶部の異方性モデルとに基づき、障害物に前記モデルが干渉しないように、並進と回転とを組み合わせて前記移動機構を駆動することを特徴とする。
　この発明では、自律移動体を円モデルで近似せず、長軸と短軸とを備えた異方性のある異方性モデルとして扱う。そしてこの発明の異方性モデルを利用して、自律移動体の姿勢角を変化させながら並進して障害物を回避する。
　好ましくは、前記障害物センサからの距離情報とモデル記憶部からのモデルとに基づき、障害物との干渉を回避するための、自律移動体の並進に関するポテンシャルと回転に関するポテンシャルとを生成するポテンシャル生成部を設ける。
　この発明では、並進と回転のポテンシャルを用いて、これらの自由度を活かし、障害物を回避できる。
　また好ましくは、前記障害物センサは、複数の高さ位置で予め定める方位角毎に自律移動体から障害物までの距離情報を出力し、前記モデル記憶部は、高さ位置に応じて前記異方性モデルを複数記憶する。このようにすると、高さ方向に沿ってロボットの表面が一様でなく、また障害物の表面が高さ方向に沿って変化しても、容易に障害物を回避できる。
　好ましくは、自律移動体は、台車と、台車により支持されかつ可動部を備えた上部とを備え、前記モデル記憶部は、前記上部の変形に対応して、上部に対応する高さ位置で、前記異方性モデルを変更する。このようにすると、上部の形状、向き、姿勢等が変化しても、障害物を回避できる。
　好ましくは、前記移動機構は、車軸と平行な方向への回転が自在なローラを外周に備えた駆動輪を３輪以上備え、かつ前記３輪以上の駆動輪は前記車軸の方向が異なるものを含んでいる。
　このようにすると、旋回半径０で任意の方向へ並進と回転とができるので、移動体の向きを変えながら、小さな隙間でも障害物を回避できる。
実施例の自律移動ロボットの側面図 実施例の自律移動ロボットの底面図 実施例の自律移動ロボットとでの移動制御系を示すブロック図 図４でのモーションコントロール部のブロック図 実施例でのカプセル枠モデルとＰＭＦ生成用の角度とを説明する平面図 実施例のカプセル枠とロボットの走行車輪との関係を示す図 実施例での並進制御アルゴリズムを示すフローチャート 実施例での回転制御アルゴリズムを示すフローチャート 実施例でのＰＭＦへの高さの取り込みを示すフローチャート 実施例でのＰＭＦへのアームの伸縮等の取り込みを示すフローチャート 並進に対する障害物のＰＭＦの例を示す図 並進に対するゴールのＰＭＦの例を示す図 並進に対する障害物とゴールの合成ＰＭＦの例を示す図 回転に対する障害物とゴール及び合成ＰＭＦの例を示す図 実施例でのロボットの軌跡を示す図 実施例でのロボットの方位角の推移を示す図 従来例でのロボットの方位角の推移を示す図 障害物の間隔を狭めてロボットが通過できなくした際の、実施例でのロボットの軌跡を示す図 障害物の間隔を狭めてロボットが通過できなくした際の、実施例でのロボットの方位角の推移を示す図 カプセル枠モデルの変形例を示す平面図 カプセル枠モデルの第２の変形例を示す平面図 カプセル枠モデルの第３変形例を示す平面図
　以下に本発明を実施するための最適実施例を示す。この発明の範囲は、特許請求の範囲の記載に基づき、明細書とこの分野の周知技術を参酌し、当業者の理解に従って定められるべきである。
　図１～図２２に、実施例の自律移動ロボット１０とその制御とを示す。図１を参照して、ロボット１０は全方位移動機構を備えた台車１３を備え、かかる台車１３が上半身としての上部１２を支持している。上部１２は、取り付け高さの異なる例えば一対のレーザーレンジファインダ１４、１４を備える。レーザーレンジファインダ１４に代えて、ステレオカメラ、空間コード化用の光源とカメラなどの立体視装置を備えても良い。以上の構成で、ロボット１０はいくつかの高さ位置において、ロボットと障害物との間の距離情報を予め定める方位角毎に取得し出力する。またロボット１０は、図示しないＧＰＳ等を備えて現在位置及び向きを認識しても良く、あるいはレーザーレンジファインダ１４もしくは立体視装置等で検出した通路壁までの距離情報等と予め準備した環境地図とに従って現在位置及び向きを認識することもできる。上部１２は制御部１５と作業用のアーム１６とを備えている。なお上部１２を、台車１３に対して鉛直軸回りに回転するようにしても良い。
　実施例の台車１３の全方位移動機構は、周方向に９０°の間隔で並べて配置された４個の全方位車輪２１と、全方位車輪２１を駆動する４個のモータ２２とを備える。なお、台車１３は、３又は６組の全方位車輪２１とモータ２２を設けた構成であってもよい。２３はホイール駆動ユニットで、ホイール駆動ユニット２３は支持フレーム２４と、支持フレーム２４に固定されたモータ２２とを備え、支持フレーム２４はブラケット２５により台車１３に固定されている。台車１３はＸＹ方向に自由に移動でき、また鉛直軸回りに自由に自転できる。なお全方位移動機構の種類は任意であるが、実施例では旋回半径がほぼ０で任意の向きに並進と回転とができることが要求される。以下に、全方位移動機構を説明する。　
　モータ２２はハウジング２６を備え、モータ２２の出力軸２７は支持フレーム２４から外側へ突出し、全方位車輪２１を回転させる。全方位車輪２１は、その回転軸(車軸)がロボット１０の正面１１に対してなす角が４５°又は１３５°となるように配置されている。図２，図６に示すように、ロボット１０は、平面視において、正面１１方向の幅Ｗが奥行きＬに比べて大きく、ほぼ長方形形状を有している。　
　全方位車輪２１は、モータ２２の出力軸２７により駆動される駆動車輪３１と、駆動車輪３１の外周に沿って環状に配置された複数のフリーローラ３２とを備えている。いずれかのフリーローラ３２の外周面が床面に常に接触し、フリーローラ３２の回転軸線は駆動車輪の回転軸線に対して垂直である。モータ２２が駆動車輪を回転させると、フリーローラ３２により駆動力を床面に伝達する。またフリーローラ３２は回転軸線を中心として自由に回転可能であるから、全方位車輪２１は駆動車輪の回転軸に平行な方向にも移動できる。なおフリーローラ３２に代えて、金属ボールなどを用いても良い。　
　図３に実施例の移動制御部１５を示す。３４は主制御で、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどから成る。３５は入力部で、オペレータは入力部３５からロボット１０の目的位置、後述する異方性モデル(カプセル枠モデル)の各種パラメータ、ロボット１０の最大・最小並進速度、及びロボット１０の最大・最小角速度などを入力する。３６はマップ記憶部で、ロボット１０が移動し得る環境の環境地図を記憶している。３７は経路作成部で、目的地までの移動経路を、環境地図を参照して作成する。４０はモーションコントローラで、並進に関する制御指令と、回転に関する制御指令を発生し、これらの制御指令を図２の各モータ２２への速度指令(各速度指令)として出力する。
　図４にモーションコントローラ４０の概念ブロック図を示し、入力としてレーザーレンジファインダ１４などのセンサからの方位角毎の距離情報があり、これに基づいて己の現在位置並びに自機の正面が向く方位角と、自機の周囲の障害物とに関する情報を取得する。壁及び柱などの既設障害物を除く、机あるいはキャビネット等の移設障害物、及び人等の移動障害物(以下、総称して一時障害物)は一般に環境地図に記載されておらず、ロボット１０側からすると、通路等の移動環境のどの位置に一時障害物があるかは、センサからの距離情報が入力されて始めて認識できることになる。４１は情報処理部で、障害物及び目的地などに関する環境情報処理部４２と、自機の現在位置、向き及び速度などの自機状態に関する自機情報処理部４３とを備え、自機情報処理部４３は入力されたパラメータから後述のカプセル枠モデルを生成し記憶する。
　カプセル枠モデルは後述のように、３つのパラメータＣa，ＣR，ＣLにより定義され得るので、これらのパラメータを記憶するか、カプセル枠モデル自体を記憶する。また高さ方向に沿って自律移動体の形状が異なること、あるいは障害物の形状が高さ方向に沿って異なることを考慮する場合には、高さ位置に応じた複数のパラメータから成る組を複数組記憶し、複数のカプセル枠モデルを出力し記憶する。さらに自律移動体の上半身の形状が、台車もしくは脚部に対し異なる場合、高さ位置に応じて前記のパラメータを変更し、上半身に対するカプセル枠モデルを変更する。
　図４を参照して、情報処理部４１の後段に、並列に並進制御部４４と回転制御部４５とがあり、これらからの制御量を駆動指令生成部４８で統合して、各モータ２２への速度制御量とする。並進制御部４４と回転制御部４５は、情報処理部４１での障害物などの位置とそのサイズ、目的地並びに自機の現在位置と向きなどに応じて、並進制御に対するポテンシャルメンバーシップファンクション(ＰＭＦ)と、回転制御に関するポテンシャルメンバーシップファンクション(ＰＭＦ)とを生成する。なお、ＰＭＦは障害物及び目的地毎に生成され、これらをファジィ処理部４６，４７で合成する。
　合成されたポテンシャルメンバーシップファンクション(ＰＭＦ)から、ファジィ処理部４６で並進の向き並びに並進速度を決定し、ファジィ処理部４７で台車１３の姿勢をどれだけ変化させるかのデータ、つまり回転の方向と角速度とを決定する。これらによって、台車の並進の向きと並進速度、回転すべき方向と角速度とが定まり、これを４個のモータへの制御量として駆動指令生成部４８で変換する。
　ロボットの形状は、一般的に言って、そのデザイン及び機能に応じて高さ方向に沿って均一ではない。さらには、アームが上部から突き出している、さらにロボットの上部が台車に対して体を捻る、あるいはアームを伸縮させるなどにより、ロボットの形状は時間的に変化する。また障害物も高さ方向に沿って一様であるとは限らない。そこで好ましくはポテンシャルメンバーシップファンクション(ＰＭＦ)を高さ位置に沿って複数準備する。
　図５，図６にロボットに対するカプセル枠モデルを示す。カプセル枠５０は、対向距離２Ｃa離れて平行に配列される一対の線分の端部同士を、その両端部において、半径Ｃaの半円で接続したものである。ＰL，ＰRは各半円の中心、Ｐｏは台車の中心で、ＣL，ＣRは台車中心から点ＰL，ＰRまでの距離である。通常の場合ＣL＝ＣRとして設定されるが、アームの伸縮などロボット１０の形状変動に応じてＣLとＣRが異なることもある。Ｃaは例えばロボットの奥行きの１／２よりやや大きい量であるが、アームの伸縮、ワゴンなどの牽引などにより、通常値よりも増大することがある。図５では例えば、障害物Ｏ(その中心をＯ0とする)をそれが完全に内包される円で近似し、その半径をｒoとする。ｄsは安全距離であって、ロボット１０と障害物との距離を保ち安全を確保するための導入されるパラメータである。
　図５のψroは、台車中心から障害物を見た際の、台車正面に対する障害物の方位である。ψLは、ＰLとＯ0を結ぶ線分に平行で中心Ｐ0を通る線分と、Ｐ0とＯ0とを結ぶ線分とが成す角である。ψRは、ＰRとＯ0を結ぶ線分に平行で中心Ｐ0を結ぶ線分と、Ｐ0とＯ0とを結ぶ線分とが成す角である。ψL’は、ＰLとＯ0を結ぶ線分に平行で中心Ｐ0を通る線分と、ＰLを中心とする円弧と障害物の安全確保円との両者に接する線分に平行で中心Ｐ0を通る線分とが成す角である。ψR’は、ＰRとＯ0を結ぶ線分に平行で中心Ｐ0を通る線分と、ＰRを中心とする円弧と障害物の安全確保円との両者に接する線分に平行で中心Ｐ0を通る線分とが成す角である。さらに図６のψoutは、台車の正面方向からの台車の並進の方位角である。
　ここでカプセル枠５０について説明する。図６に示すように、カプセル枠５０はロボット１３を完全に内包し、両端に弧を有し、弧と弧の間を線分で接続した図形である。カプセル枠５０には長軸と短軸とがあり、異方性のあるロボットが平面視で占めるエリアに対応する。カプセル枠５０では、ロボットの長手方向を線分で表し、この線分の移動でロボットの移動を表現する。線分の両端を半円で接続しているのは、ロボットが入り込める位置であれば、任意の位置で回転の自由度を残すためである。
　図７～図１０にロボットの制御を示す。図７に並進制御のアルゴリズムを示し、ステップ１で障害物までの距離を方位角毎に測定する。方位角を変数として自機から障害物までの距離を測定すると、障害物のロボット１３から見える側の表面を円、壁、立方体などと近似できる。そして円の場合には図５のように安全距離ｄsを定め、壁の場合には壁の前面にだけ安全距離ｄsを定める。立方体の場合、辺に平行に安全距離ｄsを定め、頂点の周囲を半径ｄsの円弧で近似する。ステップ２で障害物に対するポテンシャルメンバーシップファンクション(ＰＭＦ)を、自機から障害物までの距離並びに障害物に対する自機の向きに基づいて作成する。ステップ３では自機から目的地(ゴール)までの距離と向きとに基づき、ゴールに対するＰＭＦを作成する。なお、ここで言うゴールは、ロボット１３が最終的に到達するべき目的地のみならず、ロボット１３が経由すべき経由地(サブゴール)も含む概念である。
　ステップ４で障害物に対するＰＭＦとゴールに対するＰＭＦを合成し、障害物が複数ある場合、複数の障害物に対する全てのＰＭＦとゴールに対するＰＭＦとを合成する。合成では、例えば各方位角に対してＰＭＦの低い側の値を採用する。なおこの明細書で、並進のポテンシャルが高いとは、斥力が小さい安定な状態を意味し、ロボットはＰＭＦが最大となる方位へ並進する。またロボットの速度はＰＭＦにより制限され、最大速度と最小速度との間の速度をとり、ＰＭＦが高いほど速度が大きくなる。最小速度は例えば０で、最大速度ｖmaxと最小速度ｖminとの差をΔｖ、ＰＭＦの値をｆとし、ｆの値を０以上１以下とすると、並進速度ｖは　ｖ＝Δｖ×ｆ＋ｖmin　となる。これらのことをまとめると、ロボットは障害物を回避するように並進の方向を決定し、障害物の付近で減速する(ステップ５)。
　図８に回転の制御を示し、図７のステップ１，２で、障害物までの距離と障害物に対する自機の向きに関する情報は既に取得済みである。図７のステップ３と同様にして、図８のステップ１１で、方位角毎の自機から障害物までの距離と自機の向き(正面方向)とに基づき、回転に関するＰＭＦを作成する。回転に関するＰＭＦは、ロボットがどの向きを向くかにより、障害物からの斥力(ポテンシャルの値)がどのように変化するかを表す。ステップ１２で、ゴールに対するＰＭＦを作成し、例えばゴールにロボットが正面を向いて到着することが好ましいとすると、ＰＭＦはゴールがロボットの正面となる向きで最低で、これからずれるに従って増大する。なお並進と回転とで、ＰＭＦの値の解釈が逆なので、注意が必要である。ステップ１３で障害物に対するＰＭＦとゴールに対するＰＭＦを合成し、障害物が複数ある場合、複数の障害物に対する全てのＰＭＦとゴールに対するＰＭＦを合成する。そしてＰＭＦが最小となる向きに、ＰＭＦに従った角速度で回転する(ステップ１４)。最小の角速度ωminは例えば０で、最大の角速度ωmaxと最小速度ωminとの差をΔω、ＰＭＦの値をｆとし、ｆの値を０以上１以下とすると、角速度ωは　ω＝Δω×(１－ｆ)＋ωmin　となる。
　図９に高さの処理を示し、これは障害物の表面が高さ方向に沿って一様ではない、あるいはロボットの表面が高さ方向に沿って一様ではない際の処理である。例えば図１で複数の高さにレーザーレンジファインダ１４を設け、これによって高さ毎のＰＭＦを生成する(ステップ２１)。そして例えば図７，図８でのＰＭＦの合成と同様にして、高さ毎に合成し、単一のＰＭＦとするか、高さ位置に応じた複数のＰＭＦのままとする。
　図１０にアームの伸縮などの影響の処理を示す。ロボットがアームを伸縮させる、あるいは上体を傾かせるなどすると、これに応じて適用すべきカプセル枠モデルを変更する。カプセル枠モデルの変更は、パラメータＣa，ＣR，ＣLの変更で処理でき、ＰＭＦはその都度リアルタイムに生成させているので、新たなカプセル枠モデルに基づき、ＰＭＦを生成すればよい。図９、図１０の処理により、ロボットの姿勢が変化し、またロボットの表面が高さ方向に沿って均一ではなく、障害物も高さ方向に沿って均一ではない場合も、効率的な回避ができる。さらにロボットがワゴンを牽引する場合は、例えばロボットの正面から見た長軸と短軸の向きを変更し、パラメータＣa，ＣR，ＣLを変更すると良い。
　図１１～図１３に、図５に示す障害物とロボット１３の位置関係における並進に関するＰＭＦの一例を示す。図１１は障害物に対するＰＭＦを示し、縦軸は優先度で並進方向としての好ましさを示し、横軸は並進の方位角を表し、方位角０でロボットは正面に向けて前進する。ａは０と１との間の値をとるパラメータで、障害物の影響がない場合ａは０で、障害物の影響が大きくなるとａは１に近づき、それに伴って図１１中央の谷が深くなる。図１１で谷は垂直であるが、より滑らかな谷でも良い。障害物のロボット中心に対する距離||ｒr,o||が半径αを下回ると、変数ａを(1)式のように定義する。ここにＤは、図５のパラメータＣa，ｒo、ｄsにより、(2)式で定義される。
　　　ａ＝(α－||ｒr,o||)／(α－Ｄ)　if　||ｒr,o||＜α　　(1)
　　　Ｄ＝Ｃa＋ｒo＋ｄs　　　　　　　　　　　　　　　　　(2)
　以上のように、障害物の影響を受けない位置で、縦軸の優先度μｏは１で、障害物の影響を受ける位置では、影響を受ける方位角についてａだけ低下する。図１１では中央の谷で、ロボットは障害物の影響を受け、その外側のエリアでロボットは前進する。
　図１２はゴールに対するＰＭＦを示し、ゴールから充分遠い場合、ＰＭＦの値は１に固定され、これはゴールの影響がないことを示している。ゴールの影響を受ける範囲に接近すると、ゴールに対して好ましい向きψｒｇで優先度はｇａ、例えば最高値の１となり、好ましくない向きで小さな値ｇｂとなる。ゴールのＰＭＦを近距離場として、ゴールへ経路作成部で作成した経路に沿って接近するか、ゴールのＰＭＦを遠距離場として、経路のあらゆる位置でゴールへ誘導するかは任意である。
　複数のＰＭＦを、低い側の値を取り出すように合成すると、図１３のＰＭＦが得られる。この中でＰＭＦが最大となる方位が、ロボットにとって都合の良い方位であり、並進速度はその方位角での優先度で定まる。即ち優先度が高い場合、許される速度が大きく、優先度が低いと速度が小さくなる。図１３の場合、ψoutの方位角でほぼ最高速度に等しい速度で並進運動する。
　図１４は回転に対するＰＭＦを示し、並進へのＰＭＦでは最も高いＰＭＦの方位へ進行するようにしたが、回転ではＰＭＦが最も低くなる向きを向くようにした。これはＰＭＦに関する約束事の問題である。障害物に対するＰＭＦをμｅｒとし、自機の向きに関するＰＭＦをμｃｒとする。そしてこれらの差をμｏｒとし、これが障害物に関する合成後のＰＭＦである。μｅｒは自機から見てどの向きで障害物の影響が大きくなるかを表し、μｅｒは超音波センサあるいはレーザーレンジファインダなどの測距センサから得られる距離情報を基に生成され、ロボット中心から周囲全方向に対する障害物までの距離を測距センサで計測に使用する最大距離で除した値である。μｃｒはどの向きを向くと障害物の影響を受けやすい向きとなるかを表し、具体的にはカプセル枠の中心点Ｐoからその外郭までの長さを、測距センサで計測に使用する最大距離で除した値で表される。またゴールに対するＰＭＦをμｇｒとする。μｏｒとμｇｒの小さい方を選んだものが図１４の実線で、これが合成後のＰＭＦとなる。そこでこのＰＭＦを例えば平滑化し、ＰＭＦが最小となる向きを回転すべき向きψｏｒｉとし、回転の角速度はψｏｒｉでの優先度が低いほど大きく、高いほど小さくなる。
　並進の制御量と回転の制御量が得られても、全方位移動機構は並進と回転とを別個に実行するのではない。駆動指令生成部で、並進に対する制御量（並進すべき方向と速度）と、回転に対する制御量（回転する向きと角速度）とを合成し、モータへの制御量とする。並進に付いて速度の絶対値をｖout，その方位をψout，角速度をωとする。ｘ軸方向の並進速度は　ｖr x=ｖout・cosψout、ｙ軸方向の並進速度は ｖr ｙ=ｖout・sinψout　となる。
　図６のように定数Ｒ，δを定めると、４個の駆動輪の目標速度(制御量)ｖ１ ω，ｖ２ ω，ｖ３ ω，ｖ４ ωは(3)～(6)式で与えられる。
　　　　　ｖ１ ω＝　cosδ・ｖr x＋sinδ・ｖr ｙ＋Ｒ・ω　　　　　　　(3)
　　　　　ｖ２ ω＝　cosδ・ｖr x－sinδ・ｖr ｙ－Ｒ・ω　　　　　　　(4)
　　　　　ｖ３ ω＝－cosδ・ｖr x－sinδ・ｖr ｙ＋Ｒ・ω　　　　　　　(5)
　　　　　ｖ４ ω＝－cosδ・ｖr x＋sinδ・ｖr ｙ－Ｒ・ω　　　　　　　(6)
　図１５～図１９に、ロボット１０に対するシミュレーション結果を示し、障害物の隙間を通って目的地に達することを課題とした。図１５において、ロボットは幅 Ｗ＝１.０ｍ，奥行き Ｌ＝０.４ｍ　とし、Ｃa＝０.３ｍ，ＣL＝０.３ｍ，ＣR＝０.３ｍ　のカプセル枠に内包させる。障害物は半径０.３ｍ　の円と仮定し、２次元平面でのシミュレーションとする。ｒo，ｄs　は共に０.３ｍ　とし、したがって　Ｄ＝０.９ｍ　となる。ｖmax，ｖmin　はそれぞれ０.５ｍ／ｓ，０.０ｍ／ｓ，ωmax，ωmin　はそれぞれ１.０rad／ｓ，０.０rad／ｓ　とした。ここで、半径０.３ｍ　の障害物を点(４.０ｍ，－２.０ｍ)，点(４.０ｍ，－１.４ｍ)，点(４.０ｍ，１.０ｍ)，点(４.０ｍ，１.６ｍ)，点(４.０ｍ，２.２ｍ)に、図１５のように配置した。この環境で、点(０.０ｍ，－２.０ｍ)を出発地点とし、点(１１.０ｍ，２.０ｍ)へ移動させた。
　ロボットを半径０.６ｍの円と仮定して障害物を回避する従来法での軌跡(図１７)と、実施例でのロボットの軌跡(図１５)とを比較する。なおロボット位置を１　秒ごとにプロットした。ロボットを一つの円と仮定して回避行動をさせた場合、図１７に示すように、点(４.０ｍ，－１.４ｍ)　と点(４.０ｍ，１.０ｍ)と　の間を通過できず、大回りに回避して目標位置に到達した。これに対して実施例では、図１５に示すように、方位角をリアルタイムに変更し、それぞれの障害物との距離を保ちつつ障害物間を通過し、目標位置に到達した。到着時間はロボットを円と見なした従来例で４２.２ｓ、実施例で３１.８ｓであった。実施例のロボットの姿勢角(ロボット正面のｘ方向からの方位角)の履歴を図１６に示す。
　実施例のロボットに対し、どの姿勢でも障害物との距離 ｄs＝０.３ｍ　を保った上で通過できない状況を想定し、障害物を点(４.０ｍ，－２.０ｍ)，点(４.０ｍ，－１.４ｍ)　，点(４.０ｍ，０.４ｍ)，点(４.０ｍ，１.０ｍ)，点(４.０ｍ，１.６ｍ)　に配置した。図１８に示すように、ロボットは通過できないことを自律的に判断して、大回りに目標位置へ向かい、障害物間の隙間を無理に通過するような経路を採用しなかった。そのときの姿勢角の履歴を図１９に示す。
　図２０～図２２を参照し、カプセル枠モデルの意味を再度説明する。図２０で、自律移動ロボット６０に対し、カプセル枠６２を設け、ロボット６０の長軸方向両端に円弧６３，６４があり、その中心ＰR，ＰLはロボット６０左右両端にある。
　図２１の自律移動ロボット７０は平面視で右側が左側よりも大きく、カプセル枠７２はこれに応じて変形し、右側の円弧の半径は左側の円弧の半径よりも大きい。図２２のカプセル枠７４では、円弧７５，７６の中心がロボット６０の内側にある。これらは皆カプセル枠である。
　実施例では以下の効果が得られる。
１)　ロボットを円等で近似せず、長軸と短軸とを備えた異方性のあるものとして扱う。そして障害物との関係について、方位角毎のポテンシャルを生成し、並進の他に回転の自由度があるので、並進と回転の各々に付いてポテンシャルを生成する。各ポテンシャルに基づいて、並進と回転の制御量を発生させ、これらに基づいて移動機構を駆動すると、障害物を回避できる。例えばどの方向に並進しても行き詰まる場合、ロボットは停止あるいは減速等を行い、この間に回転して障害物を回避する。従って小さな隙間を通過して障害物を円滑に回避できる。
２)　ファジィポテンシャル法でのポテンシャルメンバーシップファンクションは、比較的簡単に生成でき、リアルタイムでの処理に適している。
３)　制御量生成部は、ポテンシャルメンバーシップファンクションの値に基づいて、所定の最高並進速度と所定の最低並進速度との間で並進速度を決定すると共に、所定の最高角速度と所定の最低角速度との間で角速度を決定する。このため、並進速度と角速度を簡単に決定でき、しかも障害物との干渉を避けるように、ロボットは減速して慎重に障害物を回避する。
４)　複数の障害物の各々に対して、各々並進及び回転のポテンシャルメンバーシップファンクションを発生させると共に、目的地へ自律ロボットを誘導するためのポテンシャルメンバーシップファンクションを発生させて、これらを合成する。従って、複数の障害物との干渉の回避と目的地への誘導とを、並進と回転毎に各１個のポテンシャルメンバーシップファンクションで処理できる。
５)　複数のポテンシャルメンバーシップファンクションの値の最高値もしくは最小値を、方位角毎に求めることにより、簡単にポテンシャルメンバーシップファンクションを合成できる。
６)　並進と回転の相互作用を無視して、簡単に各々の制御量を発生する。すると並進が困難な場合、ロボットは減速ないし停止し、回転して脱出する。回転が不要な場合、並進のみを行う。このため、並進と回転とで協調動作を行っているのに等しい運動ができる。
７)　並進に関する制御量と回転に関する制御量とを加算し、制御量を合成する。このため簡単に移動機構を駆動できる。
８)　実施例の台車は、旋回半径０で任意の方向へ並進と回転とができる。
９)　カプセル枠モデルにより、任意の位置で回転と並進の双方の自由度を保つことができ、このため、ロボットの姿勢を変化させながら障害物を回避することが容易である。
１０)　高さ方向に沿ってロボットの表面が一様でなく、また障害物の表面が高さ方向に沿って変化しても、高さ毎のポテンシャルメンバーシップファンクションの合成で対応できる。
１１)　搭載した荷物がはみ出した、アームを伸縮した、ロボットが上体を傾けたなどにより、ロボットの形状が変化しても、カプセル枠モデルの変更で対応できる。
　実施例では自律移動ロボット１０を例としたが、地上走行でスライドフォーク、スカラアーム、ターンテーブル等を搭載した無人搬送車等でも、本発明を実施できる。また車輪で移動するロボットの他に、歩行型のロボット、工作機械、搬送装置など、２方向への並進と回転の合計３以上の自由度を備えたロボットでも同様に実施できる。
　
１０　自律移動ロボット　　１１　正面　　１２　上部　　１３　台車
１４　レーザーレンジファインダ　　１５　移動制御部　　１６　アーム
２１　全方位車輪　　２２　モータ　　２３　ホイール駆動ユニット
２４　支持フレーム　　２５　ブラケット　　２６　ハウジング
２７　出力軸　　３１　駆動車輪　　３２　フリーローラ　３４　主制御
３５　通信部　　３６　マップ記憶部　　３７　経路作成部
４０　モーションコントローラ　　４１　情報処理部
４２　環境情報処理部　　４３　自機情報処理部　　４４　並進制御部
４５　回転制御部　　４６，４７　ファジィ処理部
４８　駆動指令生成部　　５０　カプセル枠　　
６０，７０　自律移動ロボット　　６２，７２，７４　カプセル枠
６３，６４　円弧　　６５，６６　線分　　８０，８２　障害物
　
ＰＭＦ　ポテンシャルメンバーシップファンクション
Ｗ　台車幅　　Ｌ　台車の奥行き
　
Ｃa　カプセル枠の幅の１／２
ＣR　台車中心からカプセル枠の線分右端までの距離
ＣL　台車中心からカプセル枠の線分左端までの距離
Ｐｏ　台車中心　　ＰR，ＰL　カプセル枠の線分の端点
ｒo　障害物半径　　ｄs　相互作用距離　　ω　角速度　　ψ　方位角
ψro　台車正面に対する障害物の方位　　ψout　台車の並進方位角
ψL　端点ＰLと台車中心Ｐｏとからの障害物中心への方位角の差
ψR　端点ＰRと台車中心Ｐｏとからの障害物中心への方位角の差
ψL’　直角に対するψLの補角　　ψR’　直角に対するψRの補角

Claims (6)

  1. 　障害物を回避しながら目標位置まで自律的に移動する、平面視で長軸と短軸とを備えた自律移動体であって、
    　水平面内での並進と鉛直軸回りの回転とが可能な移動機構を備えた台車と、
    　予め定める方位角毎に前記自律移動体から障害物までの距離情報を出力する障害物センサと、
    　前記長軸方向の両端に弧を備え、弧と弧の間を前記長軸方向に沿った線分で接続し、さらに前記自律移動体を内部に包含する異方性モデルを記憶するモデル記憶部と、
    　前記障害物センサからの距離情報とモデル記憶部の異方性モデルとに基づき、障害物に前記モデルが干渉しないように、並進と回転とを組み合わせて前記移動機構を駆動する駆動部、とを設けたことを特徴とする、自律移動体。
  2. 　前記障害物センサからの距離情報とモデル記憶部からのモデルとに基づき、障害物との干渉を回避するための、自律移動体の並進に関するポテンシャルと回転に関するポテンシャルとを生成するポテンシャル生成部を設けたことを特徴とする、請求項１の自律移動体。
  3. 　前記障害物センサは、複数の高さ位置で予め定める方位角毎に自律移動体から障害物までの距離情報を出力し、
    　前記モデル生成部は、高さ位置に応じて前記モデルを複数記憶することを特徴とする、請求項１または２の自律移動体。
  4. 　自律移動体は、台車と、台車により支持されかつ可動部を備えた上部とを備え、
    　前記モデル記憶部は、前記上部の変形に対応して、上部に対応する高さ位置で、前記異方性モデルを変更することを特徴とする、請求項３の自律移動体。
  5. 　前記移動機構は、車軸と平行な方向への回転が自在なローラを外周に備えた駆動輪を３輪以上備え、かつ前記３輪以上の駆動輪は前記車軸の方向が異なるものを含んでいることを特徴とする、請求項１～４のいずれかの自律移動体。
  6. 　障害物を回避しながら目標位置まで自律的に移動するように、平面視で長軸と短軸とを備えた自律移動体を制御する方法であって、
    　前記移動体は、水平面内での並進と鉛直軸回りの回転とが可能な移動機構を備え、
    　障害物センサにより予め定める方位角毎に障害物までの距離を求め、
    　モデル記憶部に記憶された、前記長軸方向の両端に弧を備え、弧と弧の間を前記長軸方向に沿った線分で接続し、さらに前記自律移動体を内部に包含する異方性モデルを読み出し、
    　駆動部により、前記障害物センサからの距離情報とモデル記憶部からの異方性モデルとに基づき、障害物に前記モデルが干渉しないように、並進と回転とを組み合わせて前記移動機構を駆動する、ことを特徴とする、自律移動体の制御方法。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106483958A (zh) * 2016-11-10 2017-03-08 北京理工大学 一种基于障碍图和势场法的人机协同编队跟随及避障方法

Families Citing this family (25)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101883475B1 (ko) 2013-02-28 2018-07-31 한화지상방산 주식회사 소형통합제어장치
US9321458B2 (en) 2013-12-17 2016-04-26 Automotive Research & Testing Center Sliding mode trajectory voting strategy module and driving control system and method thereof
CN104029203B (zh) * 2014-06-18 2017-07-18 大连大学 实现空间机械臂避障的路径规划方法
JP6410614B2 (ja) * 2015-01-09 2018-10-24 三菱電機株式会社 障害物検出装置および障害物検出方法
JP6651707B2 (ja) * 2015-04-10 2020-02-19 セイコーエプソン株式会社 ロボット、制御装置、及び制御方法
DE102015220495A1 (de) * 2015-10-21 2017-04-27 Kuka Roboter Gmbh Schutzfeldanpassung eines Manipulatorsystems
US10683171B2 (en) 2016-09-30 2020-06-16 Staples, Inc. Hybrid modular storage fetching system
US10803420B2 (en) 2016-09-30 2020-10-13 Staples, Inc. Hybrid modular storage fetching system
US10589931B2 (en) 2016-09-30 2020-03-17 Staples, Inc. Hybrid modular storage fetching system
JP7007039B2 (ja) * 2017-10-10 2022-01-24 株式会社Soken 移動体制御装置
JP7308591B2 (ja) * 2017-12-19 2023-07-14 株式会社ダイヘン 移動体
US10705538B2 (en) * 2018-01-31 2020-07-07 Metal Industries Research & Development Centre Auto guided vehicle system and operating method thereof
JP7139643B2 (ja) * 2018-03-23 2022-09-21 カシオ計算機株式会社 ロボット、ロボットの制御方法及びプログラム
IL260449B (en) 2018-07-05 2021-04-29 Israel Aerospace Ind Ltd Avoiding obstacles in autonomous vehicles
US11590997B1 (en) 2018-08-07 2023-02-28 Staples, Inc. Autonomous shopping cart
US11084410B1 (en) 2018-08-07 2021-08-10 Staples, Inc. Automated guided vehicle for transporting shelving units
US11630447B1 (en) 2018-08-10 2023-04-18 Staples, Inc. Automated guided vehicle for transporting objects
US11613041B1 (en) 2018-11-08 2023-03-28 Scepaniak IP Holdings, LLC Coping nailer
US11214967B1 (en) 2018-11-08 2022-01-04 Scepaniak IP Holdings, LLC Roof rock spreader
US11180069B2 (en) 2018-12-31 2021-11-23 Staples, Inc. Automated loading of delivery vehicles using automated guided vehicles
US11119487B2 (en) 2018-12-31 2021-09-14 Staples, Inc. Automated preparation of deliveries in delivery vehicles using automated guided vehicles
US11124401B1 (en) 2019-03-31 2021-09-21 Staples, Inc. Automated loading of delivery vehicles
US11383704B2 (en) * 2019-08-16 2022-07-12 Ford Global Technologies, Llc Enhanced vehicle operation
CN110471425B (zh) * 2019-08-30 2022-03-29 大连海事大学 一种基于声呐的改进型模糊人工势场无人船避障方法
US20230400856A1 (en) * 2022-06-09 2023-12-14 Kristopher Douglas Rupay Autonomous guidance through narrow spaces

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02170205A (ja) * 1988-09-06 1990-07-02 Transitions Res Corp 光線システムで構成する視覚航法及び障害物回避装置
JPH0511843A (ja) * 1991-07-05 1993-01-22 Fujitsu Ltd ロボツトの軌道作成方法
JP2003330542A (ja) * 2002-05-10 2003-11-21 Sanyo Electric Co Ltd 全方向移動車両の移動制御方法
JP2005310043A (ja) * 2004-04-26 2005-11-04 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 移動体の障害物回避方法及び該移動体
JP2006053731A (ja) * 2004-08-11 2006-02-23 Yaskawa Electric Corp 移動体の姿勢保持・転倒防止装置
JP2006239844A (ja) * 2005-03-04 2006-09-14 Sony Corp 障害物回避装置、障害物回避方法及び障害物回避プログラム並びに移動型ロボット装置
JP2009223812A (ja) * 2008-03-18 2009-10-01 Panasonic Electric Works Co Ltd 自律移動装置
JP2009233757A (ja) * 2008-03-25 2009-10-15 Ihi Corp ロボット装置の制御方法及びロボット装置

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2552279B2 (ja) * 1987-02-16 1996-11-06 富士通株式会社 ロボツトの姿勢制御方法
JPS63229503A (ja) * 1987-03-19 1988-09-26 Fujitsu Ltd ロボツトの姿勢制御方法
US5040116A (en) 1988-09-06 1991-08-13 Transitions Research Corporation Visual navigation and obstacle avoidance structured light system
KR101307299B1 (ko) * 2008-09-03 2013-09-11 무라다기카이가부시끼가이샤 자율 이동 장치

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02170205A (ja) * 1988-09-06 1990-07-02 Transitions Res Corp 光線システムで構成する視覚航法及び障害物回避装置
JPH0511843A (ja) * 1991-07-05 1993-01-22 Fujitsu Ltd ロボツトの軌道作成方法
JP2003330542A (ja) * 2002-05-10 2003-11-21 Sanyo Electric Co Ltd 全方向移動車両の移動制御方法
JP2005310043A (ja) * 2004-04-26 2005-11-04 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 移動体の障害物回避方法及び該移動体
JP2006053731A (ja) * 2004-08-11 2006-02-23 Yaskawa Electric Corp 移動体の姿勢保持・転倒防止装置
JP2006239844A (ja) * 2005-03-04 2006-09-14 Sony Corp 障害物回避装置、障害物回避方法及び障害物回避プログラム並びに移動型ロボット装置
JP2009223812A (ja) * 2008-03-18 2009-10-01 Panasonic Electric Works Co Ltd 自律移動装置
JP2009233757A (ja) * 2008-03-25 2009-10-15 Ihi Corp ロボット装置の制御方法及びロボット装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"Dai 51 Kai Proceedings of the Japan Joint Automatic Control Conference, 605, The Society of Instrument and Control Engineers, 22 November 2008", 22 November 2008, article TAKAFUMI SUZUKI ET AL.: "Obstacle Avoidance by Fuzzy Control considering Moving Objects for Autonomous Mobile Robot", pages: 312 - 315, XP008160340 *
"Proceedings of the 23rd Annual Conference of the Robotics Society of Japan CD-ROM 2005 Nen, 1E15, The Robotics Society of Japan, 15 September 2005", 15 September 2005, article FUMITAKA OTSUKA ET AL.: "Action Control Based on Extended FPM for an Autonomous Mobile Robot", XP008160337 *
O. KHATIB: "Real-Time Obstacle Avoidance for Manipulators and Mobile Robots", INTERNATIONAL JOURNAL OF ROBOTICS RESEARCH, vol. 5, no. 1, 1986, pages 90 - 98
See also references of EP2503423A4

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106483958A (zh) * 2016-11-10 2017-03-08 北京理工大学 一种基于障碍图和势场法的人机协同编队跟随及避障方法

Also Published As

Publication number Publication date
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KR20120068958A (ko) 2012-06-27
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