WO2023042502A1 - 自律走行装置および自律走行装置の制御方法 - Google Patents

自律走行装置および自律走行装置の制御方法 Download PDF

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WO2023042502A1
WO2023042502A1 PCT/JP2022/024257 JP2022024257W WO2023042502A1 WO 2023042502 A1 WO2023042502 A1 WO 2023042502A1 JP 2022024257 W JP2022024257 W JP 2022024257W WO 2023042502 A1 WO2023042502 A1 WO 2023042502A1
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obstacle
mobile device
autonomous mobile
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PCT/JP2022/024257
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Inventor
翔平 今田
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日本電産株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram

Definitions

  • the present invention relates to an autonomous mobile device and an autonomous mobile device control method.
  • This application claims priority based on Japanese Patent Application No. 2021-152389 filed in Japan on September 17, 2021, the contents of which are incorporated herein.
  • an autonomous mobile device that autonomously travels by searching for a route to a destination based on map information or the like is known.
  • the map information includes information on obstacles, etc., and the autonomous mobile device searches for a route within the area in which it can travel.
  • a bottleneck there is a risk that the vehicle will collide with an obstacle or be unable to travel due to frequent obstacle avoidance controls. Therefore, it is desirable to exclude the bottleneck from the route search.
  • Patent Document 1 the contour of the obstacle area included in the global map is expanded by the radius of the aircraft to generate the expanded area, and the global map with the expanded obstacle area is displayed without contacting the obstacle.
  • a device has been proposed that extracts a movable area (movable area) and searches for a movement route within the movable area.
  • an object of the present invention is to exclude bottlenecks from the route search while suppressing large detours.
  • One aspect of the autonomous mobile device includes a thinning unit that performs thinning processing on a travelable area obtained from map information including position information of obstacles, and an information addition unit that adds impediment information that impedes travel to the map information for a narrow spot that is a predetermined short distance from the obstacle, based on the map information to which the impediment information is added; and a route search unit that searches for a travel route.
  • one aspect of the method for controlling an autonomous mobile device is a thinning process of performing thinning processing on a travelable area obtained from map information including position information of obstacles; an information addition step of adding impediment information that impedes travel to the map information for a narrow spot where the distance from the obstacle is a predetermined short distance from each of the locations on the area, and a map to which the impediment information is added. and a route search process for searching for a travel route based on the information.
  • FIG. 1 is a side view showing the appearance of the autonomous mobile device of this embodiment.
  • FIG. 2 is a front view showing the appearance of the autonomous mobile device of this embodiment.
  • FIG. 3 is a top view showing the appearance of the autonomous mobile device of this embodiment.
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing the functional configuration of the autonomous mobile device of this embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of map information.
  • FIG. 6 is a diagram showing details of map information.
  • FIG. 7 is a graph showing costs given to unitary domains other than obstacles.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a travel route.
  • FIG. 9 is a diagram showing another example of the travel route.
  • FIG. 10 is a graph showing expansion of the travel prohibited area.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a travel route based on map information with extended travel-prohibited areas.
  • FIG. 12 is a diagram showing the roundabout of the travel route.
  • FIG. 13 is a functional block diagram showing the functions of the map corrector.
  • FIG. 14 is a flow chart showing a processing procedure of route search excluding bottlenecks in the autonomous mobile device of the present embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram showing a travelable area extracted from map information.
  • FIG. 16 is a diagram showing the concept of Hilditch processing.
  • FIG. 17 is a diagram showing an example of linear regions obtained by Hilditch processing.
  • FIG. 18 is a diagram showing an example of a dead end that has become a "branch”.
  • FIG. 19 is a graph showing changes in distance at dead ends.
  • FIG. 20 is a diagram showing a linear region from which dead ends that have become "branches" have been deleted.
  • FIG. 21 is a diagram showing a cut-out narrow portion.
  • FIG. 22 is a diagram showing the extracted narrow spots.
  • FIG. 23 is a diagram showing map information in which the location of a bottleneck is blocked by a travel-prohibited area.
  • FIGS. 1 to 3 are diagrams showing the appearance of the autonomous mobile device of this embodiment. 1 shows a side view, FIG. 2 shows a front view, and FIG. 3 shows a top view.
  • the autonomous mobile device 100 of this embodiment is a device called an AMR (Autonomous Mobile Robot) that transports materials and the like in factories and public places, for example.
  • the autonomous mobile device 100 includes a main body 101, a loading platform 102, wheels 103, casters 104, a front sensor 105, and a rear sensor 106.
  • the main unit 101 incorporates a computer for control, a power supply for driving, and the like.
  • the main body 101 has a rectangular shape when viewed from above. "Rectangular shape" includes a rectangle, a rectangular shape with chamfered corners, and a rectangular shape with rounded corners.
  • the position of the front sensor 105 may be illustrated as a mark for the front and rear of the autonomous mobile device 100 .
  • Loads such as materials are loaded on the carrier 102 .
  • the size of the load may exceed the size of the loading platform 102 or the main body 101, for convenience of explanation, unless otherwise specified, the case where the load fits within the size of the loading platform 102 will be exemplified below.
  • the wheels 103 are provided on the left and right sides of the main body 101 and are driven to rotate by a motor inside the main body 101 .
  • the left and right wheels 103 can be driven independently, and by driving the left and right wheels 103, the autonomous mobile device 100 can move forward, backward, turn on the spot, and turn (a so-called curve-drawing motion).
  • the casters 104 are provided at each of the four corners of the main body 101 and support the main body 101 so that it does not tilt.
  • the caster 104 does not have a driving force, rolls according to the movement of the main body 101 , and changes its direction according to the movement of the main body 101 .
  • the front sensor 105 detects obstacles and the like in a wide range in front, left and right of the main body 101 .
  • a 2D-LiDER for example, is used as the front sensor 105 .
  • a rear sensor 106 detects an obstacle or the like behind the main body 101 .
  • an infrared sensor or the like is used as the rear sensor 106 .
  • the rear sensor 106 may have a plurality of sensor elements, and detection is performed by, for example, a plurality of sensor elements installed along the rear outer surface of the main body 101 .
  • FIG. 4 is a functional block diagram showing the functional configuration of the autonomous mobile device 100 of this embodiment.
  • the autonomous mobile device 100 includes a control unit 110 , a storage unit 120 , a measurement unit 130 and a drive unit 140 .
  • the control unit 110 is a function performed by a computer built into the main unit 101, and controls the autonomous mobile device 100 as a whole.
  • the storage unit 120 stores the map information of the area where the autonomous mobile device 100 travels and the route to travel on that area.
  • the measurement unit 130 is a function performed by the front sensor 105 and the rear sensor 106, and measures obstacles and the like.
  • the drive unit 140 is a function performed by the power supply and motor built into the main body unit 101 and the wheel 103 .
  • the autonomous mobile device 100 travels by driving the drive unit 140 according to the control by the control unit 110 .
  • the control unit 110 includes a map correction unit 111, a route search unit 112, and a route travel unit 113.
  • the map correction unit 111 corrects map information stored in the storage unit 120 as necessary.
  • a situation in which map information needs to be corrected is, for example, a case where a minimum passage width is set and passages with a width equal to or less than the minimum passage width are blocked on the map. Details of the map correction unit 111 will be described later.
  • the route search unit 112 searches for and determines a route to the destination based on the map information stored in the storage unit 120, and causes the storage unit 120 to store the determined route.
  • the route searching unit 112 searches for a route that can reach the destination while avoiding obstacles and the like shown in the map information, and determines the shortest route to reach the destination.
  • the route running unit 113 controls the driving unit 140 so that the autonomous mobile device 100 runs along the route stored in the storage unit 120 .
  • the route running unit 113 also performs control for avoiding obstacles measured by the measuring unit 130 .
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of map information
  • FIG. 6 is a diagram showing details of the map information.
  • the map information 121 indicates information on the wall 122 and the shelf 123 .
  • the walls 122 and the shelves 123 are obstacles to the traveling of the autonomous mobile device 100, and hereinafter, the walls 122 and the shelves 123 are collectively referred to as obstacles 200.
  • the map information 121 represents a map as a set of unit blocks 124 in which the travel area of the autonomous mobile device 100 is partitioned in a grid pattern.
  • a cost of "100" is given to the unitary domain 124 of the obstacle 200 as information indicating that it is the obstacle 200, and a cost of less than 100 is given to each unitary domain 124 other than that.
  • a cost for each unitary domain 124 is given according to the distance from the obstacle 200 .
  • FIG. 7 is a graph showing costs given to unitary divisions 124 other than obstacles 200.
  • the horizontal axis of the graph in FIG. 7 indicates the distance from the unitary domain 124 to the nearest obstacle 200, and the vertical axis indicates the given cost.
  • each unitary domain 124 is represented, for example, by a graph line L1 that slopes downward to the right and protrudes downward. Also, the graph line L1 becomes a straight line parallel to the horizontal axis where the distance to the obstacle 200 is short. That is, the map information 121 has a cost corresponding to the distance from the obstacle 200 for each location on the map (that is, each unitary division 124), and the unitary division 124 whose distance is shorter than the predetermined distance has the highest cost. Granted.
  • the unitary domains 124 assigned the highest cost are distributed around the obstacle 200 as shown in FIG.
  • a unit area 124 that is far from the obstacle 200 and given a cost lower than the maximum cost is a drivable area 220 that can be part of the drivable route.
  • the length of the straight portion of the graph line L1 parallel to the horizontal axis (that is, the width of the travel prohibited area 210) is arbitrarily determined based on the vehicle body size of the autonomous mobile device 100 and the like. The length of the straight portion may be determined based on the width of the autonomous mobile device 100, for example.
  • the distance to the nearest obstacle 200 can be calculated by back calculation from the cost given to each unitary domain 124. be. However, in the present embodiment, the distance to the nearest obstacle 200 is given to each unitary domain 124 including the travel prohibited area 210 in addition to the cost. By assigning a distance to each unitary domain 124, it is possible to change or restore the cost including the travel prohibited area 210.
  • FIG. The route search unit 112 described above searches for a travel route within the travelable area 220 and determines a travel route with a short travel length.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of a travel route.
  • the route search unit 112 sets the starting point 127 to the unitary section 124 where the vehicle body center 100a of the autonomous mobile device 100 is located on the map information 121, and sets the travel route 126 to the given destination 125 (for example, the destination of materials etc.). is searched within the drivable area 220 . Further, the route search unit 112 searches and determines the travel route 126 so that the total cost given to each unitary section 124 on the travel route 126 is small. In other words, the route search unit 112 searches for a route with a smaller total cost as the travel route 126 .
  • FIG. 9 is a diagram showing another example of the travel route.
  • the travelable area 220 is sandwiched between the obstacle 200 and the travel prohibited area 210.
  • a travel path 126 is determined through the narrowed bottleneck 220a. Since the travelable area 220 is connected even at the location of the bottleneck 220a, the travel route 126 is searched and determined.
  • the bottleneck 220a is a portion narrow enough to limit the degree of freedom in the traveling motion of the autonomous mobile device 100 . On the traveling route 126 passing through the bottleneck 220a, both sides of the traveling route 126 are close to the obstacles 200.
  • the autonomous mobile device 100 may come into contact with the obstacle 200, or the control to avoid the obstacle 200 may become difficult and the vehicle may become unable to travel. . If the length of the straight portion of the graph line L1 parallel to the horizontal axis (that is, the width of the travel prohibited area 210) is determined, for example, based on the width of the autonomous mobile device 100 as described above, the bottleneck 220a is the autonomous mobile device. 100 becomes a narrow spot to the extent that it cannot rotate 360 degrees in situ rotation, for example.
  • FIG. 10 is a graph showing expansion of the travel prohibited area 210.
  • FIG. 10 shows a state in which the graph line L1 shown in FIG. 7 indicated by the dotted line is shifted to the long-distance side (that is, the right side of the drawing) as indicated by the solid line. Due to the shift of the graph line L1, the straight portion corresponding to the travel prohibited area 210 is extended and the width of the travel prohibited area 210 is widened. Moreover, the cost given to the unitary divisions 124 other than the travel prohibited area 210 also increases.
  • the route search unit 112 searches for a route based on the map information 121 with increased cost.
  • FIG. 11 is a diagram showing an example of a travel route 126 based on the map information 121 with the travel prohibited area 210 expanded.
  • the travel prohibition area 210 is expanded over the entire area indicated by the map information 121, and the bottleneck 220a is blocked by the travel prohibition area 210. ⁇ Conversely, the cost is sufficiently increased such that the bottleneck 220a is blocked by the travel prohibited area 210.
  • FIG. 1 A block diagram illustrating an exemplary computing environment in accordance with the present disclosure.
  • the route search unit 112 searches and determines a travel route 126 that reaches the destination 125 from the starting point 127 while avoiding the bottleneck 220a.
  • the travel route 126 has a large detour point 126 a that avoids the obstacle 200 in a detour.
  • FIG. 12 is a diagram showing the roundabout of the travel route.
  • the route searching unit 112 searches and determines a route that passes through a position farther from the obstacle 200 than in FIG.
  • a travel route 126 with a detour 126a is not desirable because it requires extra time and energy and reduces space utilization efficiency.
  • the map correction unit 111 of the autonomous mobile device 100 of the present embodiment adopts a method that can exclude the bottleneck 220a from the search for the travel route 126 without generating the detour 126a.
  • FIG. 13 is a functional block diagram showing the functions of the map correction unit 111
  • FIG. 14 shows the processing procedure (steps S101 to S106) of route search excluding the bottleneck 220a in the autonomous mobile device 100 of this embodiment. It is a flow chart.
  • the map correction unit 111 includes an area extraction unit 151 , a Hilditch processing unit 152 , a branch deletion unit 153 , a bottleneck extraction unit 154 and a cost addition unit 155 .
  • the region extraction unit 151 executes step S101
  • the Hilditch processing unit 152 executes step S102
  • the branch deletion unit 153 executes step S103.
  • the bottleneck extraction unit 154 executes step S104
  • the cost addition unit 155 executes step S105.
  • Step S ⁇ b>106 is executed by the route search unit 112 .
  • step S101 of FIG. 14 the travelable area 220 is extracted from the map information 121 as shown in FIG.
  • the drivable area 220 is all areas where a cost lower than the maximum cost is assigned. Therefore, the area extraction unit 151 extracts the travelable area 220 by referring to the cost given to each unitary section 124 of the map information 121 .
  • the travelable area 220 extracted from the map information 121 does not include information on the obstacle 200, but the positional relationship with respect to the map information 121 is preserved. , the position of the obstacle 200 is illustrated.
  • step S 102 Hilditch processing is performed to narrow the travelable area 220 to a linear area 221 having a width of one unitary domain 124 .
  • the travelable area 220 is cut by one unitary domain 124 in order from the outer edge in contact with the travel-prohibited area 210 until the width reaches one unitary domain 124 .
  • the linear area 221 becomes a line that extends over the entire travelable area 220 .
  • step S102 corresponds to an example of the line thinning process of the present invention, in which the line thinning process is performed on the travelable area 220 obtained from the map information 121 including the position information of the obstacle 200.
  • the Hilditch processing unit 152 that executes this corresponds to an example of the thinning unit according to the present invention.
  • the thinning process and the thinning section referred to in the present invention may employ a thinning process other than the Hilditch processing section.
  • Step S102 also corresponds to an example of the narrowing process of the present invention, in which the travelable area 220 is sequentially narrowed from the outside to obtain the linear area 221.
  • the linear area 221 obtained in step S102 basically passes through the vicinity of the center of the passage width of the travelable area 220 or a point sufficiently distant from the edge of the travelable area 220, but the dead end of the linear area 221 A portion of the location 222 may be unsuitable for subsequent processing because it is positioned on the periphery of the travelable area 220 .
  • step S103 the "branches" positioned at the periphery of the travelable area 220 are deleted from the dead end 222 of the linear area 221.
  • FIG. Step S ⁇ b>103 corresponds to an example of the erasing process of the present invention for erasing a portion of the linear region 221 corresponding to the periphery of the travelable region 220 . Therefore, it may be thought that the combination of steps S102 and S103 corresponds to an example of the thinning process according to the present invention. In this case, a combination of the Hilditch processing section 152 and the branch removal section 153 corresponds to an example of the thinning section according to the present invention.
  • the “branch” dead end 222 extends toward, for example, a corner of the no-travel area 210 .
  • the horizontal axis of FIG. 19 indicates the number of unitary compartments 124 from the end of the dead end 222, and the vertical axis of FIG. 19 indicates the distance to the nearest obstacle 200.
  • a graph line L2 in FIG. 19 indicates the distance from each unitary domain 124 on the linear area 221 to the nearest obstacle 200.
  • the dead end point 222 is a "branch" located at the periphery of the travelable area 220, the slope increases toward the left side of the graph and exceeds the predetermined slope.
  • the branch deletion unit 153 is provided with the predetermined gradient in advance, and the branch deletion unit 153 deletes the location exceeding the predetermined gradient from the linear region 221, resulting in a dead-end location that becomes a “branch”. 222 is deleted from linear region 221 .
  • FIG. 20 is a diagram showing a linear region 221 from which the "branch" dead end 222 has been removed.
  • a linear region 221 shown in FIG. 20 does not have a portion close to the obstacle 200, and passes near the center of the width of the passage. It also includes a narrow spot 223 passing through the aforementioned bottleneck 220a.
  • this narrow spot 223 is extracted from the linear region 221.
  • FIG. The determination of whether or not it is the narrow spot 223 is made based on the distance to the nearest obstacle 200 . That is, the bottleneck extraction unit 154 is set in advance with the minimum passage width that allows the autonomous mobile device 100 to travel. Determine if the distance is less than half the minimum aisle width. Then, the bottleneck extracting unit 154 extracts from the linear region 221 a portion where the distance to the nearest obstacle 200 is less than half the width of the minimum passage as a narrow portion 223 .
  • a minimum passage width based on the size of the self-propelled device i.e., the autonomous mobile device 100
  • a load to be loaded on the self-propelled device i.e., the autonomous mobile device 100
  • a minimum passage width based on the size of the object may be set.
  • the cost adding unit 155 may set a narrow place 223 as a place where the distance from the obstacle 200 is less than half of the minimum passage width based on the size of the aircraft itself.
  • the narrow place 223 may be a place where the distance from the vehicle is shorter than half of the minimum traffic width based on the size of the load loaded on the own machine.
  • FIG. 21 is a diagram showing the narrow spots 223 that have been extracted.
  • step S104 only the narrow point 223 passing through the above-described narrow path 220a is extracted from the linear region 221.
  • FIG. Therefore, the position where the narrow spot 223 exists, that is, the position where the bottleneck 220a exists, and removing the narrow spot 223 from the travelable area 220 excludes the bottleneck 220a from the travel route search.
  • step S ⁇ b>105 the narrow spot 223 is removed from the travelable area 220 by giving a high cost. Specifically, as shown in FIG. 22 , a cost equivalent to the travel prohibited area 210 is given around the narrow spot 223 . Then, the new travel prohibited area 210 shown in FIG. 22 is superimposed on the initial map information 121 shown in FIG. As a result, as shown in FIG. 23, the position of the bottleneck 220a is blocked by the travel prohibited area 210.
  • FIG. 22 a cost equivalent to the travel prohibited area 210 is given around the narrow spot 223 .
  • step S105 the cost addition unit 155 impedes the travel of the narrow portion 223, which is a predetermined short distance from the obstacle 200, among the portions on the linear region 221 obtained by the thinning process. Inhibition information is added to map information 121 .
  • Step S105 corresponds to an example of the information addition process according to the present invention
  • the cost addition unit 155 corresponds to an example of the information addition unit according to the present invention.
  • the cost adding unit 155 increases the cost of the narrow spot 223 as the inhibition information.
  • Information other than the cost may be added as the obstruction information, but it is desirable to increase the cost as the obstruction information because the bottleneck can be easily excluded from the route search by controlling the cost.
  • step S106 a travel route 126 is searched and determined as shown in FIG. That is, the route search unit 112 searches for the travel route 126 based on the map information 121 to which the inhibition information (high cost) is added. Therefore, in step S106, a travel route 126 that can be reached from the starting point 127 to the destination 125 while avoiding the bottleneck 220a is searched and determined.
  • step S106 no travel prohibition area 210 is added except for the location of the bottleneck 220a. Therefore, the travel route 126 that avoids the bottleneck 220a is an efficient route.
  • AMR is mentioned as an application example of the autonomous mobile device and the control method of the autonomous mobile device of the present invention, but the application of the autonomous mobile device and the control method of the autonomous mobile device of the present invention is not limited to the above.
  • AGVs Automatic Guided Vehicles
  • self-driving cars are examples of the autonomous mobile device and the control method of the autonomous mobile device of the present invention.
  • 100 autonomous mobile device, 100a: vehicle body center, 101: main body, 102: loading platform, 103: wheels, 104: casters, 105: front sensor, 106: rear sensor, 110: control unit, 111: map correction unit, 112 : route search, 113: route running unit, 120: storage unit, 130: measurement unit, 140: driving unit, 121: map information, 122: wall, 123: shelf, 124: unitary division, 125: destination, 126: Travel route 126a: detour point 127: starting point 151: area extraction unit 152: Hilditch processing unit 153: branch removal unit 154: bottleneck extraction unit 155: cost addition unit 200: obstacle 210 : prohibited area, 220: allowed area, 220a: narrow road, 221: linear area, 222: dead end, 223: narrow area

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Abstract

自律走行装置の一態様は、障害物の位置情報を含んだ地図情報から得られる走行可能な領域に対して細線化処理を施す細線化部と、上記細線化された領域上の各箇所のうち、上記障害物からの距離が所定程度に短い狭隘箇所について、走行を阻害する阻害情報を前記地図情報に付加する情報付加部と、上記阻害情報が付加された地図情報に基づいて走行経路を探索する経路探索部と、を備える。

Description

自律走行装置および自律走行装置の制御方法
本発明は、自律走行装置および自律走行装置の制御方法に関する。本願は、２０２１年９月１７日に日本に出願された特願２０２１－１５２３８９号に基づき優先権を主張し、その内容をここに援用する。
従来、地図情報などに基づいて目的地までの経路を探索して自律的に走行する自律走行装置が知られる。地図情報には障害物の情報などが含まれ、自律走行装置は、自機が走行可能な領域内で経路を探索するが、例えば自律走行装置のその場回転が困難であるような幅のいわゆる隘路では、障害物にぶつかったり、障害物を避ける制御が頻繁に行われて走行不能に陥ったりする虞があるので、経路探索から隘路を除外することが望まれる。　
例えば特許文献１では、グローバルマップに含まれる障害物領域の輪郭を、自機の半径だけ拡張して拡張領域を生成し、障害物領域が拡張されたグローバルマップから、障害物と接触することなく移動することができる領域（移動可能領域）を抽出し、移動可能領域内で移動経路を探索する装置が提案されている。
特開２０１０－０６６９３２号公報
しかし、障害物領域が拡張された地図情報に基づいて経路が探索される場合には、経路が必要以上に障害物を大回りしてしまい、走行の効率が低下する虞がある。　そこで、本発明は、大回りを抑制しながら、隘路を経路探索から除外することを目的とする。
本発明に係る自律走行装置の一態様は、障害物の位置情報を含んだ地図情報から得られる走行可能な領域に対して細線化処理を施す細線化部と、上記細線化された領域上の各箇所のうち、上記障害物からの距離が所定程度に短い狭隘箇所について、走行を阻害する阻害情報を前記地図情報に付加する情報付加部と、上記阻害情報が付加された地図情報に基づいて走行経路を探索する経路探索部と、を備える。　
また、本発明に自律走行装置の制御方法の一態様は、障害物の位置情報を含んだ地図情報から得られる走行可能な領域に対して細線化処理を施す細線化過程と、上記細線化された領域上の各箇所のうち、上記障害物からの距離が所定程度に短い狭隘箇所について、走行を阻害する阻害情報を前記地図情報に付加する情報付加過程と、上記阻害情報が付加された地図情報に基づいて走行経路を探索する経路探索過程と、を経る。
本発明によれば、大回りを抑制しながら、隘路を経路探索から除外することができる。
図１は、本実施形態の自律走行装置の外観を示す側面図である。 図２は、本実施形態の自律走行装置の外観を示す正面図である。 図３は、本実施形態の自律走行装置の外観を示す上面図である。 図４は、本実施形態の自律走行装置の機能構成を示す機能ブロック図である。 図５は、地図情報の一例を示す図である。 図６は、地図情報の詳細を示す図である。 図７は、障害物以外の単位区画に対して付与されるコストを表すグラフである。 図８は、走行経路の一例を示す図である。 図９は、走行経路の他の例を示す図である。 図１０は、走行禁止領域の拡張を示すグラフである。 図１１は、走行禁止領域が拡張された地図情報に基づいた走行経路の例を示す図である。 図１２は、走行経路の大回りを示す図である。 図１３は、地図修正部の機能を示した機能ブロック図である。 図１４は、本実施形態の自律走行装置における隘路を除外した経路探索の処理手順を示すフローチャートである。 図１５は、地図情報から抽出された走行可能領域を示す図である。 図１６は、Hilditch処理の概念を示す図である。 図１７は、Hilditch処理で得られる線状領域の例を示す図である。 図１８は、「枝」となった行き止まり箇所の例を示す図である。 図１９は、行き止まり箇所における距離変化を示すグラフである。 図２０は、「枝」となった行き止まり箇所が削除された線状領域を示す図である。 図２１は、切り出された狭隘箇所を示す図である。 図２２は、抽出された狭隘箇所を示す図である。 図２３は、隘路の位置が走行禁止領域で塞がれた地図情報を示す図である。
以下、添付の図面を参照しながら、本開示の電力変換装置、駆動装置およびパワーステアリング装置の実施形態を詳細に説明する。但し、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするため、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。また、先に説明した図に記載の要素については、後の図の説明において適宜に参照する場合がある。　図１～図３は、本実施形態の自律走行装置の外観を示す図である。図１には側面図が示され、図２には正面図が示され、図３には上面図が示される。　
本実施形態の自律走行装置１００は、例えば工場や公共の場などで資材などを運搬するＡＭＲ（Autonomous Mobile Robot）と称される装置である。　自律走行装置１００は、本体部１０１と荷台１０２とホイール１０３とキャスタ１０４と前方センサ１０５と後方センサ１０６とを備える。　
本体部１０１は、制御用のコンピュータや駆動の電源などを内蔵する。上下方向から見た本体部１０１の形状は長方形的な形状である。「長方形的な形状」とは、長方形、長方形の角が面取りされた形状、および長方形の角が丸められた形状を含む。以下、自律走行装置１００の前後の目印として前方センサ１０５の位置が図示される場合がある。　
荷台１０２には資材などの積載物が積載される。積載物のサイズは荷台１０２や本体部１０１のサイズを超える場合があるが、以下では説明の便宜上、特に断らない限り、積載物が荷台１０２のサイズ内に収まっている場合を例とする。　
ホイール１０３は、一例として本体部１０１の左右２箇所に設けられ、本体部１０１内のモータによって回転駆動される。左右のホイール１０３は独立に駆動可能であり、自律走行装置１００は、左右のホイール１０３の駆動により、前進、後進、その場回転、および旋回（いわゆるカーブを描く動き）が可能である。　
キャスタ１０４は、一例として本体部１０１の四隅それぞれに設けられ、本体部１０１が傾かないように支持する。キャスタ１０４は駆動力を持たず、本体部１０１の動きに従って転がり、方向も本体部１０１の動きに従って変わる。　前方センサ１０５は、本体部１０１の前方と左右の広い範囲について障害物などを検知する。前方センサ１０５としては例えば２Ｄ－ＬｉＤＥＲが用いられる。　
後方センサ１０６は、本体部１０１の後方の障害物などを検知する。後方センサ１０６としては例えば赤外線センサなどが用いられる。後方センサ１０６は複数のセンサ素子を有してもよく、例えば本体部１０１の後方外面に沿って設置された複数のセンサ素子による検知が行われる。　図４は、本実施形態の自律走行装置１００の機能構成を示す機能ブロック図である。　自律走行装置１００は、制御部１１０と記憶部１２０と計測部１３０と駆動部１４０を備える。　制御部１１０は、本体部１０１に内蔵されたコンピュータによって担われる機能であり、自律走行装置１００全体を制御する。　記憶部１２０は、自律走行装置１００が走行する領域の地図情報と、その領域上で走行する経路を記憶する。　
計測部１３０は、上記前方センサ１０５および後方センサ１０６によって担われる機能であり、障害物などを計測する。　駆動部１４０は、本体部１０１に内蔵された電源やモータと上記ホイール１０３によって担われる機能である。制御部１１０による制御に従って駆動部１４０が駆動することで自律走行装置１００が走行する。　制御部１１０は、地図修正部１１１と経路探索部１１２と経路走行部１１３とを備える。　
地図修正部１１１は、記憶部１２０に記憶された地図情報を必要に応じて修正する。地図情報の修正が必要な状況としては、例えば、最小通路幅が設定され、最小通路幅以下の通路を地図上で塞ぐ場合がある。地図修正部１１１の詳細については後で詳述する。　
経路探索部１１２は、記憶部１２０に記憶された地図情報に基づいて目的地までの経路を探索して決定し、決定した経路を記憶部１２０に記憶させる。本実施形態では、経路探索部１１２は経路として、地図情報に示された障害物などを避けながら目的地に到達可能な経路を探索し、最短で目的地に到達する経路を決定する。　
経路走行部１１３は、記憶部１２０に記憶された経路を辿って自律走行装置１００が走行するように駆動部１４０を制御する。本実施形態では、経路走行部１１３は、計測部１３０によって計測された障害物を避けるための制御も行う。　図５は、地図情報の一例を示す図であり、図６は、地図情報の詳細を示す図である。　
地図情報１２１には、壁１２２や棚１２３の情報が示される。壁１２２や棚１２３は自律走行装置１００の走行にとって障害となる物体であり、以下では壁１２２や棚１２３を含めて障害物２００と総称する。　
図６に示すように、地図情報１２１は、自律走行装置１００の走行領域が格子状に区切られた単位区画１２４の集合として地図を表す。障害物２００の単位区画１２４には障害物２００であることを示す情報として例えばコスト「１００」が付与され、それ以外の各単位区画１２４には１００未満のコストが付与される。各単位区画１２４に対するコストは、障害物２００からの距離に応じて付与される。　図７は、障害物２００以外の単位区画１２４に対して付与されるコストを表すグラフである。　図７のグラフの横軸は、単位区画１２４から最近傍の障害物２００までの距離を示し、縦軸は付与されるコストを示す。　
各単位区画１２４に付与されるコストは、例えば右下がりで下に凸のグラフラインＬ１で表される。また、グラフラインＬ１は、障害物２００までの距離が短い所では横軸と平行の直線になる。つまり、地図情報１２１は、地図上の各箇所（つまり各単位区画１２４）について、障害物２００からの距離に応じたコストを有し、距離が所定距離よりも短い単位区画１２４については最高コストが付与される。最高コストが付与された単位区画１２４は図６に示すように障害物２００の周辺に分布することになり、コストが高すぎることで経路探索から除外される走行禁止領域２１０となる。障害物２００までの距離が遠くて最高コストよりも低いコストが付与された単位区画１２４は、走行経路の一部となり得る走行可能領域２２０である。　グラフラインＬ１における横軸と平行な直線部分の長さ（即ち走行禁止領域２１０の幅）は、自律走行装置１００の車体サイズなどに基づいて任意に決定される。直線部分の長さは例えば自律走行装置１００の横幅に基づいて決定されてもよい。　
図７のグラフに示されるようにコストが付与されているため、走行可能領域２２０では、各単位区画１２４に付与されたコストからの逆算により、最近傍の障害物２００までの距離が算出可能である。但し、本実施形態では、走行禁止領域２１０も含めた各単位区画１２４に対し、コストとは別に、最近傍の障害物２００までの距離が付与される。各単位区画１２４に対し距離が付与されることで、走行禁止領域２１０も含めたコストの変更や復元が可能となる。　上述した経路探索部１１２は、走行可能領域２２０内で走行経路を探索し、走行長が短い走行経路を決定する。　図８は、走行経路の一例を示す図である。　
　経路探索部１１２は、地図情報１２１上で自律走行装置１００の車体中心１００ａが位置する単位区画１２４を出発点１２７とし、与えられた目的地１２５（例えば資材などの運搬先）までの走行経路１２６を走行可能領域２２０内で探索する。また、経路探索部１１２は、走行経路１２６上の各単位区画１２４に付与されたコストの総計が小さくなるように走行経路１２６を探索して決定する。言い換えると経路探索部１１２は、走行経路１２６として、コストの合計が小さくなる経路を探索する。　
この結果、走行距離が短い走行経路１２６が探索されて決定される。また、障害物２００の周辺に走行禁止領域２１０が設けられることにより、走行経路１２６は走行禁止領域２１０を避けて通り、自律走行装置１００は車体中心１００ａを障害物２００から所定距離以上保って走行する。これにより、自律走行装置１００と障害物２００との接触が回避される。　図９は、走行経路の他の例を示す図である。　
図９に示す例では、地図情報１２１上で出発点１２７から目的地１２５まで走行距離の短い走行経路１２６が探索された結果、走行可能領域２２０が障害物２００および走行禁止領域２１０に挟まれて細くなった隘路２２０ａを通る走行経路１２６が決定される。隘路２２０ａの箇所でも走行可能領域２２０が繋がっているため走行経路１２６が探索されて決定される。隘路２２０ａは自律走行装置１００の走行動作の自由度が制限される程度に幅の狭い箇所である。隘路２２０ａを通る走行経路１２６では、走行経路１２６を挟んだ両側が障害物２００に近い。このため、走行経路１２６を辿って自律走行装置１００が走行する場合に、自律走行装置１００が障害物２００に接触したり、障害物２００を避ける制御が困難で走行不能となったりする虞がある。　グラフラインＬ１における横軸と平行な直線部分の長さ（即ち走行禁止領域２１０の幅）が例えば上述したように自律走行装置１００の横幅に基づいて決定された場合、隘路２２０ａは、自律走行装置１００が例えばその場回転で３６０度回ることができない程度に狭い箇所となる。　
このため、経路探索部１１２による走行経路１２６の探索において、隘路２２０ａを除外することが求められる。隘路２２０ａを走行経路１２６の探索から除外する１つの方法としては、走行禁止領域２１０の拡張が考えられる。　図１０は、走行禁止領域２１０の拡張を示すグラフである。　
図１０には、点線で示された図７に示すグラフラインＬ１が、実線で示されるように長距離側（即ち図の右側）にシフトされた状態が示される。グラフラインＬ１のシフトにより、走行禁止領域２１０に相当する直線箇所が延びて走行禁止領域２１０の幅が広がる。また、走行禁止領域２１０以外の単位区画１２４に付与されるコストも増える。　経路探索部１１２は、コストが増えた地図情報１２１に基づいて経路探索を行う。　図１１は、走行禁止領域２１０が拡張された地図情報１２１に基づいた走行経路１２６の例を示す図である。　
コストが増えたことにより、地図情報１２１が示す領域全体で走行禁止領域２１０が拡張されて隘路２２０ａが走行禁止領域２１０によって塞がれる。逆に言えば、隘路２２０ａが走行禁止領域２１０によって塞がれるように、十分にコストが増やされる。　
この結果、経路探索部１１２は、出発点１２７から目的地１２５まで隘路２２０ａを避け到達する走行経路１２６を探索して決定する。しかし、地図情報１２１が示す領域全体で走行可能領域２２０が狭まるため、走行経路１２６には、障害物２００を大回りに避ける大回り箇所１２６ａが生じる。　図１２は、走行経路の大回りを示す図である。　
図１２では、図８に較べて走行禁止領域２１０が拡張され、走行可能領域２２０が狭い。このため経路探索部１１２は、走行経路１２６として図８に較べて障害物２００から遠い位置を通過する経路を探索して決定することになり、図１１に示すような大回り箇所１２６ａが生じる。大回り箇所１２６ａを生じた走行経路１２６は余分な時間やエネルギーを要すると共に、空間の利用効率も低下するため望ましくない。　
そこで、本実施形態の自律走行装置１００の地図修正部１１１では、大回り箇所１２６ａを生じさせずに隘路２２０ａを走行経路１２６の探索から除外することができる方法が採用される。　
図１３は、地図修正部１１１の機能を示した機能ブロック図であり、図１４は、本実施形態の自律走行装置１００における隘路２２０ａを除外した経路探索の処理手順（ステップＳ１０１～Ｓ１０６）を示すフローチャートである。　地図修正部１１１は、領域抽出部１５１とHilditch処理部１５２と枝削除部１５３と隘路抽出部１５４とコスト付加部１５５とを備える。　
領域抽出部１５１はステップＳ１０１を実行し、Hilditch処理部１５２はステップＳ１０２を実行し、枝削除部１５３はステップＳ１０３を実行する。また、隘路抽出部１５４はステップＳ１０４を実行し、コスト付加部１５５はステップＳ１０５を実行する。ステップＳ１０６は経路探索部１１２によって実行される。　
以下、本実施形態の自律走行装置１００における隘路２２０ａを除外した経路探索の処理手順について、図１４のフローチャートを参照すると共に、図１５～図２３の各図を適宜に参照しながら説明する。　
図１４のステップＳ１０１では、図１５に示すように、地図情報１２１から走行可能領域２２０が抽出される。上述したように、走行可能領域２２０は、コストとして最高コストよりも低いコストが付与されている全ての領域である。従って、領域抽出部１５１は地図情報１２１の各単位区画１２４に付与されたコストを参照することで走行可能領域２２０を抽出する。地図情報１２１から抽出された走行可能領域２２０には障害物２００の情報は含まれないが、地図情報１２１に対する位置関係は保存されるので、以下の図では、地図情報１２１に対する位置関係を示すために障害物２００の位置が図示される。　
次に、ステップＳ１０２ではHilditch処理が施されて走行可能領域２２０が、単位区画１２４の１つ分の幅を有した線状領域２２１に狭隘化される。図１６に示すように、Hilditch処理では、走行可能領域２２０が、走行禁止領域２１０と接した外縁部から順に１つずつ単位区画１２４を削られ、幅が単位区画１２４の１つ分に達するまで処理が続けられる。この結果、図１７に示すように線状領域２２１は、走行可能領域２２０の全体に亘って繋がった線となる。つまり、ステップＳ１０２は、障害物２００の位置情報を含んだ地図情報１２１から得られる走行可能な領域２２０に対して細線化処理を施す本発明にいう細線化過程の一例に相当し、ステップＳ１０２を実行するHilditch処理部１５２は、本発明にいう細線化部の一例に相当する。なお、本発明にいう細線化過程および細線化部では、Hilditch処理部以外の細線化処理が採用されてもよい。　また、ステップＳ１０２は、走行可能領域２２０を外側から順に狭めて線状領域２２１を得る本発明にいう狭隘化処理の一例にも相当する。　
ステップＳ１０２で得られる線状領域２２１は、基本的には、走行可能領域２２０の通路幅の中央付近、あるいは走行可能領域２２０の縁から十分に離れた箇所を通るが、線状領域２２１の行き止まり箇所２２２の一部は、走行可能領域２２０の周縁部に位置するために後続の処理対象として不適切である場合がある。　
そこで、ステップＳ１０３では、線状領域２２１の行き止まり箇所２２２のうち、走行可能領域２２０の周縁部に位置する「枝」を削除する。ステップＳ１０３は、線状領域２２１のうち、走行可能領域２２０の周縁部に相当する箇所を消去する本発明にいう消去処理の一例に相当する。このため、ステップＳ１０２とステップＳ１０３とを併せたものが本発明にいう細線化過程の一例に相当すると観念してもよい。この場合、Hilditch処理部１５２と枝削除部１５３とを併せたものが本発明にいう細線化部の一例に相当する。　
図１８に示すように、「枝」となった行き止まり箇所２２２は、走行禁止領域２１０の例えば角へと向かって延びる。このような行き止まり箇所２２２における単位区画１２４に付与されたコストから、最近傍の障害物２００までの距離が求められると、図１９に示すように、行き止まり箇所２２２の末端に向かって所定以上の勾配で距離が減少する。図１９の横軸は行き止まり箇所２２２の末端からの単位区画１２４数を示し、図１９の縦軸は、最近傍の障害物２００までの距離を示す。　
図１９のグラフラインＬ２は、線状領域２２１上の各単位区画１２４から求められる最近傍の障害物２００までの距離を示す。行き止まり箇所２２２が走行可能領域２２０の周縁部に位置する「枝」である場合には、グラフの左側に向かうにつれて勾配が増して上記所定の勾配を超える。枝削除部１５３には、予め上記所定の勾配が与えられ、枝削除部１５３によって、線状領域２２１から当該所定の勾配を超えた箇所が削除されることにより、「枝」となった行き止まり箇所２２２が線状領域２２１から削除される。　
本実施形態では、上述した消去処理として、具体的には、線状領域２２１における行き止まり箇所のうち、端部に向かうにつれて障害物２００との距離が所定程度に大きい勾配で縮小する行き止まり箇所が消去される。距離変化の勾配が判断に用いられることにより、角などに向かう行き止まり箇所２２２が容易に見つけられて線状領域２２１から削除される。　図２０は、「枝」となった行き止まり箇所２２２が削除された線状領域２２１を示す図である。　
図２０に示す線状領域２２１は、障害物２００に近づくような箇所がなく、通路幅の中央近くなどを通っている。そして、上述した隘路２２０ａを通る狭隘箇所２２３が含まれる。　
ステップＳ１０４では、この狭隘箇所２２３が線状領域２２１から抽出される。狭隘箇所２２３であるか否かの判定は、最近傍障害物２００までの距離によって行われる。つまり、隘路抽出部１５４には予め、自律走行装置１００の走行が許される最小の通路幅が設定され、隘路切出部１５４は、線状領域２２１上の各箇所について最近傍障害物２００までの距離が最小の通路幅の半分未満であるか否かを判定する。そして、隘路抽出部１５４は、最近傍障害物２００までの距離が最小の通路幅の半分未満である箇所を狭隘箇所２２３として線状領域２２１から抽出する。　
ここで、最小の通路幅としては、自機（即ち自律走行装置１００）のサイズに基づいた最小通行幅が設定されてもよく、あるいは、自機（即ち自律走行装置１００）に積載される積載物のサイズに基づいた最小通行幅が設定されてもよい。即ち、コスト付加部１５５は、障害物２００からの距離が、自機のサイズに基づいた最小通行幅の半分より短い箇所を狭隘箇所２２３としてもよく、あるいは、コスト付加部１５５は、障害物２００からの距離が、自機に積載される積載物のサイズに基づいた最小通行幅の半分より短い箇所を狭隘箇所２２３としてもよい。　
自機のサイズに基づいた最小通行幅が設定される場合は、自律走行装置１００が障害物２００に接触する虞などがある隘路２２０ａが経路探索から除外される。また、積載物のサイズに基づいた最小通行幅が設定される場合は、自律走行装置１００よりも大きな積載物が積載されることが想定され、その大きな積載物が障害物２００に接触する虞などがある隘路２２０ａが経路探索から除外される。　図２１は、抽出された狭隘箇所２２３を示す図である。　
ステップＳ１０４の処理で、上述した隘路２２０ａを通る狭隘箇所２２３のみが線状領域２２１から抽出される。従って、狭隘箇所２２３の存在する位置が、即ち隘路２２０ａが存在する位置であり、狭隘箇所２２３が走行可能領域２２０から取り除かれることで走行経路の探索から隘路２２０ａが除外されることとなる。　
ステップＳ１０５では、狭隘箇所２２３に対して高い
コストが付与されることで走行可能領域２２０から取り除かれる。具体的には、図２２に示すように、狭隘箇所２２３の周囲に走行禁止領域２１０相当のコストが付与される。そして、図２２に示す新たな走行禁止領域２１０が、図９に示す最初の地図情報１２１と重ね合わされる。その結果、図２３に示すように、隘路２２０ａの位置が走行禁止領域２１０で塞がれる。　
つまり、ステップＳ１０５では、コスト付加部１５５が、細線化処理で得られた線状領域２２１上の各箇所のうち、障害物２００からの距離が所定程度に短い狭隘箇所２２３について、走行を阻害する阻害情報を地図情報１２１に付加する。ステップＳ１０５は本発明にいう情報付加過程の一例に相当し、コスト付加部１５５は本発明にいう情報付加部の一例に相当する。また、本実施形態では、コスト付加部１５５は、阻害情報として、狭隘箇所２２３のコストを増やす。阻害情報としてはコスト以外の情報が付加されてもよいが、コストの制御によって隘路が経路探索から容易に除外されるので、阻害情報としてコストが増やされる形態が望ましい。　
ステップＳ１０６では、隘路２２０ａの箇所が走行禁止領域２１０で塞がれた地図情報１２１に基づいて、図２３に示すように走行経路１２６が探索されて決定される。つまり、経路探索部１１２は、阻害情報（としての高コスト）が付加された地図情報１２１に基づいて走行経路１２６を探索する。このため、ステップＳ１０６では、出発点１２７から目的地１２５まで隘路２２０ａを避けて到達可能な走行経路１２６が探索されて決定される。　
またステップＳ１０６における探索では、隘路２２０ａの箇所意外には走行禁止領域２１０の追加がないため、障害物２００の端２００ａを走行経路１２６が回り込む場合であっても余計な大回りが生じない。従って、隘路２２０ａを避けた走行経路１２６は効率的な経路となる。　
なお、ここでは、本発明の自律走行装置および自律走行装置の制御方法の適用例としてＡＭＲが挙げられるが、本発明の自律走行装置および自律走行装置の制御方法の適用としては上記に限定されず、ＡＧＶ（Automatic Guided Vehicle）や自動運転車など広範囲に使用可能である。　
上述した実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した実施の形態ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
１００：自律走行装置、１００ａ：車体中心、１０１：本体部、１０２：荷台、１０３：ホイール、１０４：キャスタ、１０５：前方センサ、１０６：後方センサ、１１０：制御部、１１１：地図修正部、１１２：経路探索、１１３：経路走行部、１２０：記憶部、１３０：計測部、１４０：駆動部、１２１：地図情報、１２２：壁、１２３：棚、１２４：単位区画、１２５：目的地、１２６：走行経路、１２６ａ：大回り箇所、１２７：出発点、１５１：領域抽出部、１５２：Hilditch処理部、１５３：枝削除部、１５４：隘路切出部、１５５：コスト付加部、２００：障害物、２１０：走行禁止領域、２２０：走行可能領域、２２０ａ：隘路、２２１：線状領域、２２２：行き止まり箇所、２２３：狭隘箇所分

Claims (7)

  1. 障害物の位置情報を含んだ地図情報から得られる走行可能な領域に対して細線化処理を施す細線化部と、



    　前記細線化処理で得られた線状領域上の各箇所のうち、前記障害物からの距離が所定程度に短い狭隘箇所について、走行を阻害する阻害情報を前記地図情報に付加する情報付加部と、



    　前記阻害情報が付加された地図情報に基づいて走行経路を探索する経路探索部と、を備える自律走行装置。
  2. 前記地図情報は、地図上の各箇所について、前記障害物からの距離に応じたコストを有し、



    　前記経路探索部は、前記走行経路として、前記コストの合計が小さくなる経路を探索し、



    　前記情報付加部は、前記阻害情報として、前記狭隘箇所のコストを増やす請求項１に記載の自律走行装置。
  3. 前記細線化部は、前記細線化処理として、



    　前記走行可能な領域を外側から順に狭めて前記線状領域を得る狭隘化処理と、



    　前記線状領域のうち、前記走行可能な領域の周縁部に相当する箇所を消去する消去処理と、を実行する請求項１または２に記載の自律走行装置。
  4. 前記細線化部は、前記消去処理として、前記線状領域における行き止まり箇所のうち、端部に向かうにつれて障害物との距離が所定程度に大きい勾配で縮小する行き止まり箇所を消去する請求項３に記載の自律走行装置。
  5. 前記情報付加部は、前記障害物からの距離が、自機のサイズに基づいた最小通行幅の半分より短い箇所を前記狭隘箇所とする請求項１から４のいずれか１項に記載の自律走行装置。
  6. 前記情報付加部は、前記障害物からの距離が、自機に積載される積載物のサイズに基づいた最小通行幅の半分より短い箇所を前記狭隘箇所とする請求項１から４のいずれか１項に記載の自律走行装置。
  7. 障害物の位置情報を含んだ地図情報から得られる走行可能な領域に対して細線化処理を施す細線化過程と、



    　前記細線化された領域上の各箇所のうち、前記障害物からの距離が所定程度に短い狭隘箇所について、走行を阻害する阻害情報を前記地図情報に付加する情報付加過程と、



    　前記阻害情報が付加された地図情報に基づいて走行経路を探索する経路探索過程と、を経る自律走行装置の制御方法。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017029888A1 (ja) * 2015-08-20 2017-02-23 株式会社サイバーウォーカー 経路生成プログラム、経路生成方法及び経路生成装置
JP2018185633A (ja) * 2017-04-25 2018-11-22 トヨタ自動車株式会社 自律移動体

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