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公開番号2024155611
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-10-31
出願番号2023070470
出願日2023-04-21
発明の名称経路計画装置、方法、プログラム、及び移動制御システム
出願人オムロン株式会社
代理人弁理士法人太陽国際特許事務所
主分類G05D 1/43 20240101AFI20241024BHJP(制御;調整)
要約【課題】適切なタイミングでゴール地点までの低コスト経路を再度算出する。
【解決手段】経路計画装置は、予め構築された障害物の位置を含む地図に基づいて、スタート地点からゴール地点までの低コスト経路を算出するグローバル計画部と、前記低コスト経路を追従するための移動体の速度又は角速度を毎時刻指定するローカル計画部と、毎時刻における前記移動体の周囲の障害物を計測したセンサ情報を取得するセンシング部と、前記地図及び前記センサ情報に基づいて、前記低コスト経路を再度算出する再計画部と、前記センサ情報の時系列、及び前記移動体の軌跡を記憶する記憶部と、前記センサ情報の時系列、前記移動体の軌跡、前記低コスト経路、及び前記ゴール地点に基づいて、前記再計画部による算出を行うタイミングであるか否かを判断するための予め学習された判断モデルを用いて、前記再計画部による算出を行うか否かを判断するタイミング判断部と、を含む。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
予め構築された障害物の位置を含む地図に基づいて、スタート地点からゴール地点までの低コスト経路を算出するグローバル計画部と、
前記低コスト経路を追従するための移動体の速度又は角速度を毎時刻指定するローカル計画部と、
毎時刻における前記移動体の周囲の障害物を計測したセンサ情報を取得するセンシング部と、
前記地図及び前記センサ情報に基づいて、前記低コスト経路を再度算出する再計画部と、
前記センサ情報の時系列、及び前記移動体の軌跡を記憶する記憶部と、
前記センサ情報の時系列、前記移動体の軌跡、前記低コスト経路、及び前記ゴール地点に基づいて、前記再計画部による算出を行うタイミングであるか否かを判断するための予め学習された判断モデルを用いて、前記再計画部による算出を行うか否かを判断するタイミング判断部と、
を含む経路計画装置。
続きを表示（約 1,800 文字）【請求項２】
過去のスタート地点からゴール地点までの移動履歴データであって、かつ、毎時刻における前記センサ情報、前記移動体の軌跡、毎時刻における前記低コスト経路、及び前記ゴール地点を含む移動履歴データから、強化学習により前記判断モデルを学習する学習部を更に含む請求項１記載の経路計画装置。
【請求項３】
前記強化学習における報酬は、ゴール地点まで到達したか否か、又は前記ゴール地点までの到達時間に基づいて定められる請求項２記載の経路計画装置。
【請求項４】
前記移動履歴データは、前記移動体と同じ移動体について得られたものである請求項２又は３記載の経路計画装置。
【請求項５】
前記移動履歴データは、前記移動体とは異なる移動体について得られたものである請求項２又は３記載の経路計画装置。
【請求項６】
前記移動履歴データは、前記移動体の移動に関するシミュレーションにより得られたものである請求項２又は３記載の経路計画装置。
【請求項７】
予め構築された障害物の位置を含む地図に基づいて、スタート地点からゴール地点までの低コスト経路を算出し、
前記低コスト経路を追従するための移動体の速度又は角速度を毎時刻指定し、
毎時刻における前記移動体の周囲の障害物を計測したセンサ情報を取得し、
前記センサ情報の時系列、及び前記移動体の軌跡を記憶部に記憶し、
前記センサ情報の時系列、前記移動体の軌跡、前記低コスト経路、及び前記ゴール地点に基づいて、前記低コスト経路を再度算出するタイミングであるか否かを判断するための予め学習された判断モデルを用いて、前記低コスト経路を再度算出するか否かを判断し、
前記低コスト経路を再度算出すると判断された場合に、前記地図及び前記センサ情報に基づいて、前記低コスト経路を再度算出する
ことを含む処理をコンピュータが実行する経路計画方法。
【請求項８】
コンピュータを、
予め構築された障害物の位置を含む地図に基づいて、スタート地点からゴール地点までの低コスト経路を算出するグローバル計画部、
前記低コスト経路を追従するための移動体の速度又は角速度を毎時刻指定するローカル計画部、
毎時刻における前記移動体の周囲の障害物を計測したセンサ情報を取得するセンシング部、
前記地図及び前記センサ情報に基づいて、前記低コスト経路を再度算出する再計画部、
前記センサ情報の時系列、及び前記移動体の軌跡を記憶する記憶部、及び
前記センサ情報の時系列、前記移動体の軌跡、前記低コスト経路、及び前記ゴール地点に基づいて、前記再計画部による算出を行うタイミングであるか否かを判断するための予め学習された判断モデルを用いて、前記再計画部による算出を行うか否かを判断するタイミング判断部
として機能させるための経路計画プログラム。
【請求項９】
制御装置と、移動体とを含む移動制御システムであって、
前記制御装置は、
予め構築された障害物の位置を含む地図に基づいて、スタート地点からゴール地点までの低コスト経路を算出するグローバル計画部と、
前記低コスト経路を追従するための移動体の速度又は角速度を毎時刻指定するローカル計画部と、
毎時刻における前記移動体の周囲の障害物を計測したセンサ情報を取得するセンシング部と、
前記地図及び前記センサ情報に基づいて、前記低コスト経路を再度算出する再計画部と、
前記センサ情報の時系列、及び前記移動体の軌跡を記憶する記憶部と、
前記センサ情報の時系列、前記移動体の軌跡、前記低コスト経路、及び前記ゴール地点に基づいて、前記再計画部による算出を行うタイミングであるか否かを判断するための予め学習された判断モデルを用いて、前記再計画部による算出を行うか否かを判断するタイミング判断部と、
毎時刻指定された移動体の速度又は角速度を前記移動体に通知する通信部と、を含み、
前記移動体は、毎時刻における前記移動体の周囲の障害物を計測したセンサ情報を前記制御装置へ通知し、
通知された前記移動体の速度又は角速度に従って移動する、
移動制御システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、経路計画装置、経路計画方法、経路計画プログラム、及び移動制御システムに関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、自律移動の実装で一般に用いられるＲＯＳＮａｖｉｇａｔｉｏｎＳｔａｃｋでは、障害物からの距離やロボットの停止時間といった情報からヒューリスティックに「ロボットが先に進めなくなっている」という状態を定義し、それに基づいて経路の再計画を実施することになる。あるいは、１Ｈｚなど適当な周期で経路の再計画を行うこともある。
【０００３】
また、「グローバルプランニング（グーバル計画）された経路上で次にどこに向かうべきか」という中継地点を、観測された障害物情報から算出する機械学習モデルを学習する手法がある（例えば非特許文献１）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
K▲a▼stner et al., “Connecting Deep-Reinforcement-Learning-based Obstacle Avoidance with Conventional Global Planners using Waypoint Generators” https://arxiv.org/pdf/2104.03663.pdf
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記のＲＯＳＮａｖｉｇａｔｉｏｎＳｔａｃｋでは、これらのヒューリスティックなルールがゴール到達確率や所要時間を最適にする保証は全くない。
【０００６】
また、上記非特許文献１に記載の手法では、経路自体として、既知の障害物マップから算出したものを利用し続けるため、「新たな障害物が発生して経路の途中が通行止めになってしまっている」というケースに対して、経路の再計画による迂回経路の発見といった対応をすることができない。
【０００７】
本開示は、上記の点に鑑みてなされたものであり、適切なタイミングでゴール地点までの低コスト経路を再度算出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本開示に係る経路計画装置は、予め構築された障害物の位置を含む地図に基づいて、スタート地点からゴール地点までの低コスト経路を算出するグローバル計画部と、前記低コスト経路を追従するための移動体の速度又は角速度を毎時刻指定するローカル計画部と、毎時刻における前記移動体の周囲の障害物を計測したセンサ情報を取得するセンシング部と、前記地図及び前記センサ情報に基づいて、前記低コスト経路を再度算出する再計画部と、前記センサ情報の時系列、及び前記移動体の軌跡を記憶する記憶部と、前記センサ情報の時系列、前記移動体の軌跡、前記低コスト経路、及び前記ゴール地点に基づいて、前記再計画部による算出を行うタイミングであるか否かを判断するための予め学習された判断モデルを用いて、前記再計画部による算出を行うか否かを判断するタイミング判断部と、を含んで構成される。ここで、低コスト経路とは、計算しうる経路のうち、移動距離が最短となる経路、移動時間が最短となる経路、移動エネルギーが最少となる経路、移動不能となるリスクの低い経路を含み得る。
【０００９】
また、本開示に係る経路計画方法は、予め構築された障害物の位置を含む地図に基づいて、スタート地点からゴール地点までの低コスト経路を算出し、前記低コスト経路を追従するための移動体の速度又は角速度を毎時刻指定し、毎時刻における前記移動体の周囲の障害物を計測したセンサ情報を取得し、前記センサ情報の時系列、及び前記移動体の軌跡を記憶部に記憶し、前記センサ情報の時系列、前記移動体の軌跡、前記低コスト経路、及び前記ゴール地点に基づいて、前記低コスト経路を再度算出するタイミングであるか否かを判断するための予め学習された判断モデルを用いて、前記低コスト経路を再度算出するか否かを判断し、前記低コスト経路を再度算出すると判断された場合に、前記地図及び前記センサ情報に基づいて、前記低コスト経路を再度算出することを含む処理をコンピュータが実行する。
【００１０】
また、本開示に係る経路計画プログラムは、コンピュータを、予め構築された障害物の位置を含む地図に基づいて、スタート地点からゴール地点までの低コスト経路を算出するグローバル計画部、前記低コスト経路を追従するための移動体の速度又は角速度を毎時刻指定するローカル計画部、毎時刻における前記移動体の周囲の障害物を計測したセンサ情報を取得するセンシング部、前記地図及び前記センサ情報に基づいて、前記低コスト経路を再度算出する再計画部、前記センサ情報の時系列、及び前記移動体の軌跡を記憶する記憶部、及び前記センサ情報の時系列、前記移動体の軌跡、前記低コスト経路、及び前記ゴール地点に基づいて、前記再計画部による算出を行うタイミングであるか否かを判断するための予め学習された判断モデルを用いて、前記再計画部による算出を行うか否かを判断するタイミング判断部として機能させる。
（【００１１】以降は省略されています）

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