JP2821909B2 - 無人移動体の走行制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 この発明は移動ロボット等の無人移動体の走行制御に
関し、特にファジー推論を用いて無人移動体の周囲状態
を把握し、障害物を好適に回避しながら目的地まで走行
させる無人移動体の走行制御装置に関する。

〔従来の技術〕

障害物回避の技術としては、従来コンフィギュレーシ
ョン空間による数理計画法あるいはヒューリスティク探
索等があり、これら従来技術では最適な回避ルートある
いは理想曲線を求め、該ルートまたは曲線に沿って移動
ロボットを走行させるようにしていた。

〔発明が解決しようとする課題〕

かかる従来技術では、算出した経路を移動ロボットが
逸脱する度に、操舵制御がなされるため、ロボットの働
きがぎくしゃくし、効率良い走行ができないという問題
がある。

また、前記従来の技術では、人間が車を運転するとき
のような直観的なルート選びができないので、ロボット
を滑らかな曲線に沿って効率良く走行させることができ
ないという問題もある。

この発明はこのような事情に鑑みてなされたもので、
無人移動体の周りの状態を的確に理解し、人間の直観に
よるのと同じようなルート選びを行なうことにより、無
人移動体を滑らかな曲線に沿って効率良く走行させる無
人移動体の走行制御装置を提供しようとするものであ
る。

〔課題を解決するための手段〕

この発明では、障害物を避けながら無人移動体を目標
地点まで自動走行させる無人移動体の走行制御装置にお
いて、無人移動体の現在位置および姿勢を逐次計測する
位置姿勢計測手段と、目標地点の位置を予め設定する目
標位置設定手段と、無人移動体の進行方向を含む所定の
方位角度範囲内を所定の角度間隔でスキャンすることに
よって、前記方位角度範囲に存在する障害物までの距離
データを前記所定の角度間隔に取得する距離計測手段
と、この距離計測手段からの距離データを用い、当該方
位角の距離データが予め設定した所定の距離より長い場
合は当該方位角の測定点は障害物が存在していない空間
領域に属すると判定するとともに、当該方位角の距離デ
ータおよび当該方位角に隣接する方位角の距離データと
を比較し、両者の差が所定の設定値より小さい場合は当
該方位角および隣接方位角の測定点を同一の障害物領域
と判定し、前記差が所定の設定値より大きい場合は当該
方位角および隣接方位角の測定点を別の障害物領域と判
定することにより、無人移動体の周りを、１または複数
の空間領域と、１または複数の障害物領域とに分割する
領域分割手段と、前記分割した領域の中から空間領域を
抽出し、該抽出した空間領域の幅を求め、該幅データと
予め設定された無人移動体の幅との比較に基づいて当該
空間領域が通過可能な領域か否かを判定する通過可能判
定手段と、この通過可能判定手段によって通過可能と判
定された領域が１つしか存在しない場合はその領域を選
択するとともに、前記通過可能判定手段によって通過可
能と判定された領域が複数存在する場合は、前記位置姿
勢計測手段、目標位置設定手段及び前記距離計測手段の
出力に基づき、これら複数の通過可能領域について、無
人移動体から通過可能領域までの距離および目標地点方
向に対する通過可能領域方向のずれ角度をそれぞれ求
め、これら通過可能領域までの距離データおよびずれ角
度データと前記求めた通過可能領域の幅データをファジ
ー入力変数としかつ各通過可能領域の通過可能優先度を
出力ファジー変数とし、距離が短く、ズレ角度が小さ
く、幅が広いほど前記通過可能優先度が高くなるファジ
ー規則を用いたファジー推論によって前記各通過可能の
通過領域可能優先度をそれぞれ求め、これら求めた複数
の通過可能優先度のうちの最も優先度が高い通過可能領
域を選択する通過領域選択手段と、この通過領域選択手
段によって選択された通過可能領域の方向に無人移動体
を走行させるよう無人移動体を走行制御する走行制御手
段とを備えるようにしたことを特徴とする。

〔作用〕

この発明では、フィジー推論を用いて通過ルートの選
択を行う。

人間が目標点まで車を運転する際、途中障害物がいく
つか存在している場合を考えると、ある通過可能領域の
向こうに目標点が見える場合には、その領域へ車を走行
させればよいが、そうでなければ通過可能領域の幅が
“広い”からとか領域までの距離が“近い”からとか、
目標点に“近い”とかによって直観的に判断して１つの
通過可能領域を決定するであろう。このように幅が“広
い”とか距離が“近い”とかいう表現はあいまいさを持
つ表現であり、この発明では最適な通過可能領域を選択
する手段としてファジー推論を使うようにして人間の直
観による選択と同様の制御を行なうようにする。

また、最適な通過可能領域が決定されて、その領域へ
移動させるには、これも人間が車を運転するときのこと
を考えると人間の経験、知識に基づき例えば、「通過可
能領域までの距離が遠いならば、進行方向がその領域に
対して右にかなりずれていても、舵角を左へゆっくりと
向けてやればよい。」というような制御を行なう。そこ
でこの発明では、このようなあいまいな表現をファジー
制御規則の形に論理化し、またこのような規則をいくつ
か用意して制御するようにして移動ロボットを人間が車
を運転するのと同じように滑らかに走行させるようにし
ている。

具体的には、以下のようにして通過領域の選択および
走行制御が行なわれる。

無人移動体の進行方向を含む所定の方位角度範囲内を
所定の角度間隔でスキャンすることによって、前記方位
角度範囲に存在する障害物までの距離データを前記所定
の角度間隔に取得し、これらの距離データを用い、当該
方位角の距離データが予め設定した所定の距離より長い
場合は当該方位角の測定点は障害物が存在していない空
間領域に属すると判定するとともに、当該方位角の距離
データおよび当該方位角に隣接する方位角の距離データ
とを比較し、両者の差が所定の設定値より小さい場合は
当該方位角および隣接方位角の測定点を同一の障害物領
域と判定し、前記差が所定の設定値より大きい場合は当
該方位角および隣接方位角の測定点を別の障害物領域と
判定することにより、無人移動体の周りを、１または複
数の空間領域と、１または複数の障害物領域とに分割す
る。

これら分割した領域の中から空間領域を抽出し、該抽
出した空間領域の幅を求め、該幅データと予め設定され
た無人移動体の幅との比較に基づいて当該空間領域が通
過可能な領域か否かを判定する。

通過可能と判定された領域が１つしか存在しない場合
はその領域を選択するとともに、通過可能と判定された
領域が複数存在する場合は、これら複数の通過可能領域
について、無人移動体から通過可能領域までの距離と、
目標地点方向に対する通過可能領域方向のずれ角度と、
通過可能領域の幅データをファジー入力変数としかつ各
通過可能領域の通過可能優先度を出力ファジー変数と
し、距離が短く、ズレ角度が小さく、幅が広いほど前記
通過可能優先度が高くなるファジー規則を用いたファジ
ー推論によって前記各通過可能領域の通過可能優先度を
それぞれ求め、これら求めた複数の通過優先度のうちの
最も優先度が高い１つの通過可能領域を選択する。

そして、該選択した通過可能領域の方向に無人移動体
を走行させるよう無人移動体を走行制御する。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を添付図面に従って説明す
る。

この実施例は移動ロボットに本発明を適用したもので
あり、移動ロボット１は、第２図に示すように、左右一
対の駆動論２および４個のシャスタ３を有し、左右駆動
輪２が駆動されることにより、走行される。これら駆動
輪２は、第１図に示すように、モータ６によってそれぞ
れ駆動される。各モータ６の回転軸には、パルスエンコ
ーダ５が夫々設けられており、これらパルスエンコーダ
５の出力パレスは、現在位置計測部10に入力されてい
る。

現在位置計測部10は、各パルスエンコーダ５の出力か
左右駆動輪２の回転数を算出し、これら回転数に基づき
ロボット１の絶対座標系における現在位置（X,Y）およ
び姿勢角φを逐次演算出力する。この場合、この演算に
は、周知の推測航法を用いるようにしている。

ロボット本体上部には、障害物データ計測部20として
のレンジファインダが設けられている。レンジファイン
ダ20は第３図に示すように構成されている。

すなわち、レーザ発振器21からのレーザ光はミラー22
によって反射され、外部へ出力される。ミラー22はモー
タ23によって軸24を中心に回転されているので、レーザ
光は全方位360゜方向に出射される。パルスエンコーダ2
5は、モータ25の回転に対応したパルスを出力し、この
パルスをカウンタ26に入力している。カウンタ26は、こ
のパルスをカウントすることにより、ミラー24の回転角
度、すなわちレーザ投光方向を示すレーザ投光角度信号
θを算出し、この角度信号θを演算器30に入力する。こ
のレーザ投光角度信号θは、各時点で移動ロボットの向
いている方向を基準方位とし、該基準方位とレーザ投光
方向とのなす角度を示す信号である。

一方、発射されたレーザ光の障害物からの反射光は光
学系27を介してPSD28（半導体位置検出装置）で受光さ
れる。PSD28は、その透光位置を示す信号ａをA/D変換器
29を介して演算器30に入力する。

演算器30では、入力された受光位置信号ａおよびレー
ザ投光角度信号θに基づき当該移動ロボットと障害物と
の距離ｒを全方位に亘って逐次算出し、その演算結果
を、該距離ｒとレーザ投光角度信号θとを組合わせた
（r,θ）信号として出力する。

なお、上記距離ｒを求めるための演算内容について
は、本発明と直接には関係しないので、説明を省略する
が、本出願人が昭和63年８月10日に出願した特願昭63−
199315号、「移動体の障害物検出装置」に記載の技術を
用いるようにしている。

ところで、上記レンジファインダ20は全方位に亘って
の距離データｒが出力されるものであるが、この実施例
ではレンジファインダ20から５゜間隔で全方位の距離デ
ータを出力させるようにしている。すなわち、レンジフ
ァインダ20が１回転されると、レンジファインダ20から
は第４図に示すように72個の距離データ（r_i,θ_ｉ）
（ｉ＝０〜71）が出力される。ロボットの進行方向のデ
ータは、θ_０＝０゜であり、後は半時計方向に５゜回転
角が進む毎にｉは＋１ずつ増大してゆく。ただし、この
場合、θはロボットの進行方向を基準方向として、正負
の符号を付けており、θ_１〜θ₃₅＞0,θ₃₆〜θ₇₁＜０で
ある。すなわち、θ₃₅＝175゜，θ₃₄＝170゜，……θ_１
＝５゜，θ_０＝０゜，θ₇₁＝−５゜，θ₇₀＝−10゜，…
…θ₃₇＝−175゜，θ₃₆＝−180゜とする。

また、このレンジファインダ20においては、計測距離
γに限界があるため、γ＝γ_ａ（例えばγ_ａ＝6m）以内
にある障害物の距離しか測定できず、障害物までの距離
がγ_ａより大きいとき、または障害物が存在しないとき
には、レンジファインダ20からはｒ＝∞（無限大）が出
力される。

この場合、レンジファインダ20は車体上方に取り付け
ているので、障害物の高さがｈ＞ｈ′であるものしか検
知できないが（第２図参照）、レンジファインダ20を車
体前部の低い位置に取り付けることで、より低い高さの
障害物検知をなし得る。

次に、第１図において、目標位置設定部40は目標位置
Ｇの絶対座標（X_c,Y_c）が設定されるもので、この目標
位置Ｇはオペレータによって走行する前に入力設定され
る。

本装置は、これら障害物データ（ｒ、θ）、ロボット
の現在位置・姿勢データ（X,Y,φ）および目標位置デー
タ（X_c,Y_c）に基づき移動ロボットの速度データｖおよ
び角速度データβを算出し、これをモータ駆動装置35に
入力することで、モータ駆動装置35が各モータ６を駆動
制御し、障害物を避けながら移動ロボットを走行させる
ようにするものであるが、本装置においては通過可能判
定部50、通過領域選択部60および走行制御部70によって
次のような処理をそれぞれ施すことで走行制御部70から
最終出力データv,βを出力するようにしている。

・通過可能判定部50 （r,θ）データおよび（X,Y,φ）データが入力され、
これらデータに基づき走行領域の領域区分を行ない、こ
れら区分けした各領域が通過可能か通過不可能かをそれ
ぞれ決定する。

・通過領域選択部60 （r,θ）データ、（X,Y,φ）データおよび（X_c,Y_c）
データが入力され、複数の通過可能領域が有るとき、前
記入力データに基づき最適な通過可能領域を１つ選択す
る。

・走行制御部70 （r,θ）データ、（X,Y,φ）データおよび（X_c,Y_c）
データが入力され、選択された通過可能領域へ移動ロボ
ットを走行させる走行操舵制御を行なう。

ただし、通過領域選択部60および走行制御部70での演
算処理には、ファジー推論部80が用いられ、これらの演
算処理はファジー推論によって実行される。

以下、これら構成要素50,60,70による演算処理をさら
に具体的に説明していく。

（ａ）通過可能判定部50での処理 ・領域区分 通過可能判定部50は、レンジファインダ20の出力デー
タ（r_i,θ_ｉ）（ｉ＝０〜71）を使ってロボット１を中
心とした全方位360゜方向の領域の領域区分を以下のよ
うにして行なう。

すなわち、下記条件判定式 r_i+1−Δｒ＜r_i＜r_i+1＋Δｒ （ｉ＝０〜70） r₀−Δｒ＜r_i＜r₀＋Δｒ（ｉ＝71） （ただし、Δr:設定値） …… が成立すれば、（r_i,θ_ｉ）と（r_i+1,θ_i+1）とは同一
領域であると判定し、上記判定式が成立しないときは
（r_i,θ_ｉ）と（r_i+1,θ_i+1）とが別領域であると判定
する。ただし、ｉ＝71のときに上式の下の式が成立し
たときには、（r₇₁,θ₇₁）と（r₀,θ_０）とが同じ領域
であると判定する。

つまり、上記判定式は、隣接する計測点の距離デー
タr_i,r_i+1間にΔｒより大きな差がない限り、これら測
定点は同一領域であると判定する。かかる領域区分によ
れば、例えば第５図のような場合、BK₀,BK₁,BK₂の３領
域に分割される。

ところで、前記式による領域分割では、例えば第６
図のように、領域BK₀と領域BK₂との間に通過できそうな
領域BK₁があるにもかかわらず、該領域BK₁を別領域とし
て判別することができない。

そこで，前記条件式に対して下記条件式をさらに
追加するようにする。

すなわち、 r_i+1−Δｒ≧r_i又はr_i+1＋Δｒ≦r_i （ただし、r_i+1≠∞ r_i≠∞;i＝０〜70） r₀−Δｒ≧r_i又はr₀＋Δｒ≦r_i （ただしr_i+1≠∞ r_i≠∞;i＝71） …… が成立すれば、（r_i,θ_ｉ）と（r_i+1,θ_i+1）との２計
測点を前後の領域から分離し、これら２計測点のみで形
成される１つの領域を発生させるようにする。かかる判
定式による判定を加えることで、第６図のような場合
でも、領域BK₀と領域BK₂との間で領域BK₁を識別できる
ようにする。

以上、条件式，を用いた領域分割処理が終了する
と、これら分割した領域のそれぞれについて、領域の始
まりを示すスタート点および領域の終了を示すエンド点
を抽出し、スタート点の障害物データを（ｒ_ｓ［ｊ］，
θ_ｓ［ｊ］）と、エンド点の障害物データを（ｒ
_ｅ［ｊ］，θ_ｅ［ｊ］）と表わすようにする。ただし、
ｊ＝０〜ｎ−１であり、ｎは領域分割数とする。

・通過可能判定 以上の領域区分処理が終了すると、通過可能判定部50
は、上記分割した各領域が通過可能であるか否かを判定
する。以下、その判定アルゴリズムを第７図のフローチ
ャート等を参照して説明する。

まず、ｊ＝０の分割領域から通過可能か否かの判定処
理を行なう（ステップ100）。

ここで、この装置においては、ロボット１は前方領域
に進むことを前提としており、後方領域と判定された領
域に対してはロボット１を走行させない。

そこで、通過可能判定部50では、当該ｊ＝０の分割領
域が前方領域に属するか、後方領域に属するのかを判定
する（ステップ110）。この前方、後方の領域判定にお
いては、車体の向いている方向の左右90゜、すなわち−
90゜≦θ≦90゜を「前方」とし、前記分割した各領域の
うち該「前方」の角度範囲にその領域の一部が全く入っ
ていない分割領域を後方領域に属するものと判定し、そ
れ以外は全て前方領域に属すると判定する。

したがって、第８図（ａ）のような場合、分割領域BK
₀〜BK₅のうち、BK₀,BK₁,BK₂,およびBK₅が前方領域に属
し、BK₃およびBK₄は後方領域に属していると判定する。
また、第８図（ｂ）のような場合は、分割領域BK₀〜BK₃
の全てが前方領域に属していると判定する。

そして、この判定によって、後方領域と判定された分
割領域については進行不可能とし、この後方領域に向け
てはロボットを走行させない（ステップ160）。

当該分割領域が前方領域に属すると判定された場合、
通過可能判定部50は、当該分割領域の障害物距離データ
r_iに基づき当該分割領域に障害物が存在するか否かを判
定する（ステップ120）。すなわち、このステップ120で
は、前記条件式が成立しない分割領域であって、かつ
当該分割領域の全てのｒが∞でない場合に、当該分割領
域は障害物エリアだと判定し、当該分割領域を通過不可
能とする（ステップ160）。

前記ステップ120で、当該分割領域が障害物エリアで
はないと判定された場合、次に通過可能判定部50は当該
分割領域が側面壁エリアであるか否かを判定する（ステ
ップ130）。すなわち、第９図（ａ）および（ｂ）のよ
うに、ロボット１の左右に壁のような障害物51があるよ
うな場合には、前記条件式が成立してしまい、側面壁
を第６図に示したような隙間領域BK₁とを混同してしま
いので、下式，による判定によって側面壁領域を抽
出するようにしている。

ｒ_ｓ［ｊ］＞ｒ_ｅ［ｊ］のとき ｒ_ｓ［ｊ］の右隣りのｒ＞ｒ_ｓ［ｊ］ かつ re［ｊ］の左隣りのｒ＜re［ｊ］ …… ｒ_ｓ［ｊ］＜ｒ_ｅ［ｊ］のとき ｒ_ｓ［ｊ］の右隣りのｒ＜ｒ_ｓ［ｊ］ かつ ｒ_ｅ［ｊ］の左隣りのｒ＞ｒ_ｅ［ｊ］ …… すなわち、前記または式が成立すれば、この分割
領域は側面壁領域であると判定し、通過不可能とする
（ステップ160）。なお、式は左側壁の検出用であ
り、式は右側壁の検出用である。

以上のステップ110〜130の判定処理で通過不可能と判
定されなかった分割領域（ｒ_ｓ［ｊ］，θ_ｓ［ｊ］）〜
（ｒ_ｅ［ｊ］，θ_ｅ［ｊ］）は、結果的に、第10図のよ
うにｒが全て∞の領域か、あるいは第11図のように前記
条件式によって障害物間の隙間領域と判定された領域
であり、通過可能判定部50ではこのような領域に対して
以下「領域拡張」という処理を実行する（ステップ14
0）。

この領域拡張処理は、当該領域の幅間隔Ｚをある程度
正確に把握するために行なう作業であり、具体的には障
害物領域ではないと判定した分割領域のスタート点ｓ
［ｊ］とエンド点ｅ［ｊ］とを左右に拡げていく作業で
ある。

この領域拡張に際して、第10図のように当該分割領域
のｒの値が全て∞であるときは、まず、当該分割領域の
エンド点ｅ［ｊ］およびスタート点ｓ［ｊ］とをそれぞ
れ左右に１区画（５゜）拡張する。すなわち、該拡張し
た領域のスタート点とエンド点の添字をｓ′［ｊ］,e′
［ｊ］とすれば ｓ′［ｊ］＝ｓ［ｊ］−１ ｅ′［ｊ］＝ｅ［ｊ］＋１ ただし ｓ′［ｊ］＝−１ならばｓ′［ｊ］＝71 ｅ′［ｊ］＝72ならばｅ′［ｊ］＝０ とする。

また、第11図のように当該分割領域のｒの値が∞でな
いときは、最初は領域拡張を行なわず、 ｓ′［ｊ］＝ｓ［ｊ］ ｅ′［ｊ］＝ｅ［ｊ］ と仮に設定しておく。

そして、以下第12図に示す領域拡張アルゴリズムに従
って領域拡張処理を実行する。

通過可能判定部50では、まず最初のｒ_{ｓ′［ｊ］}とｒ
_{ｅ′［ｊ］}とを比較し（ステップ200）、ｒ_{ｓ′［ｊ］}
≦ｒ_{ｅ′［ｊ］}である場合はＫ＝ｅ′［ｊ］とし（ステ
ップ210）、ｒ_{ｓ′［ｊ］}＞ｒ_{ｅ′［ｊ］}である場合は
Ｋ＝ｓ′［ｊ］とする（ステップ250）。すなわち、ｒ
_{ｓ′［ｊ］}とｒ_{ｅ′［ｊ］}とのうち大きい方を選択し、
該選択した側のみを以下の処理によって領域拡張してい
く。ｒ_{ｅ′［ｊ］}≦ｒ_{ｓ′［ｊ］}であるときは、次に r_kL＞r_k または r_kL＜ｒ_{ｓ′［ｊ］}＜r_k r_kL;r_kの左隣りのｒ値 …… が成立するか否かが調べられ（ステップ220）、この式
が成立しないときはｋが＋１されることにより領域が１
区画左側に拡張され（ステップ240）、その後再び上記
式が成立するか否かが検索される（ステップ220）。
そして、これ以降、上記式が成立するまで、ｋが＋１
ずつされることにより領域が１区画ずつ左側に拡張され
ていく。そして、式が成立したときのｋが最終的な拡
張点ｅ′［ｊ］とされ（ステップ230）、処理が終了す
る。

ｒ_{ｓ′［ｊ］}＞ｒ_{ｅ′［ｊ］}であるときは、上記と逆
であり r_kR＞r_kまたは r_kR＜ｒ_{ｅ′［ｊ］}＜r_k r_kR;r_kの右隣りのｒ値 …… が成立するまで、スタート点ｓ′［ｊ］が−１されるこ
とにより領域が左側に１区画ずつ拡張されてゆく。

すなわち、かかる領域拡張処理においては、ｒ
_{ｓ′［ｊ］}とｒ_{ｅ′［ｊ］}のうち短いｒ値を持つ方に他
方のｒ値がほぼ等しくなるまで他方の領域を拡げるよう
にしており、これにより、ある程度正確な幅間隔Ｚが得
られるようにしている。因みに、第10図においては、最
終的に左に２区画、右に１区画領域が拡張され、また第
11図においては左に３区画領域が拡張されている。

通過可能判定部50では、以上の領域拡張処理を行なっ
た後、その領域の角度範囲を調べ（第７図、ステップ14
1）、該角度範囲＞180゜であるときは領域幅を求めよう
がないのでそのまま通過可能であるとし（ステップ17
0）、角度範囲≦180゜であるときはその領域の幅Ｚを計
算する（第７図、ステップ142）。この幅Ｚは、余弦定
理を用いて、以下のように計算する（第10図、第11図参
照）。

次に、通過可能判定部50は該計算した領域幅Ｚを移動
ロボット１の幅Ｌ（既知）と比較し（ステップ150）、 Ｚ＞Ｌならば通過可能 Ｚ≦Ｌならば通行不可能 とする（ステップ160,170）。

このようにしてｊ＝０についての通過可能判定処理が
終了すると、通過可能判定部50では次にｊを＋１し（ス
テップ180）、次の分割領域について、前述と同様の通
過可能判定処理を実行する。以下同様にｎ個の分割領域
について全て通過可能か否かを判定する。

（ｂ）通過領域選択部60での処理 ・通過領域選択 通過可能判定部50による前述した処理によって通過可
能な領域がｍ個求ったとすると、拡張前の領域のスター
ト点、エンド点の障害物データと拡張後の同様障害物デ
ータがそれぞれｍ個ずつ揃うことになる。

通過領域選択部60では、これらｍ個の通過可能領域の
うちのいずれにロボット１を走行させるかを選択する。
この選択処理には、ファジー推論部80を用いている。

ここで、第13図に示すように、ロボット１を中心にし
た局所座標を考え、ロボット１の中心を０、ロボットの
向きをＦ、ゴール位置Ｇの方向をＧ′とし、さらに方向
Ｆに対する方向Ｇの角度をθ_ｇとする。なお、この第13
図では、ロボット１の右前方にゴール方向Ｇ″がある場
合も図示している。そして、ゴール方向Ｇ′が通過可能
領域からどの程度ずれているかを表わす指標として以下
の角度Θ_ｋを定義する。

θ_ｇ＜θ_ｓ［ｋ］又はθ_ｇ＞θ_ｅ［ｋ］ならば Θｋ＝min（｜θｓ［ｋ］−θg| ｜θ_ｅ［ｋ］−θ_g|） θｓ［_ｋ］＜θ_ｇ＜θ_ｅ［ｋ］ならば Θ_ｋ＝０ …… なお、min（A,B）は、A,Bのうち小さい方の値を選択
するという意味である。

上記式によれば、拡張前の通過可能領域の角度範囲
内にゴール方向Ｇ′が入っていれば、Θ_ｋ＝０となり、
この場合には最優先にこの領域を選択する。これは、通
過可能領域の角度範囲にゴール方向Ｇ′が入っているな
らば、その領域の幅が多少狭かろうとまたその領域まで
の距離が離れていても、その領域に向かうほうがゴール
点Ｇまでの距離が最短になるという発想に基づく。

一方、Θ_ｋ≠０の場合はファジー推論により通過領域
を決定する。すなわち、人間は車を運転しているとき、
その領域の幅が広いから、あるいはその領域までの距離
が近いから、あるいはゴール方向により近いとかいうよ
うな直観的な判断・推測で最もよいと思われる領域を選
択するようにしており、このような人間の思考のあいま
いさを数量化し、このような推論を行なう手段としてフ
ァジー推論を利用するようにしている。そして、このフ
ァジー推論により各通過可能領域についての通過可能優
先度α_ｋなる値を計算し、このα_ｋ値の最も大きい領域
を選択するようにしている。

ここで、通過可能判定部50による先の領域拡張処理で
求めた各領域の幅間隔をZ_k（第13図では とする。また▲▼の中点をＭとし、ロボット１
から通過可能領域までの距離l_k＝▲▼と定義する。

そして、これらΘ_k,l_k,Z_kを入力ファジー変数としα
_ｋを出力ファジー変数として、以下に示す８つのファジ
ー規則を設定する。

（１） If Θ_k is SMALL and l_k is NEAR and Z_k is WIDE then α_k is VH （２） If Θ_k is SMALL and l_k is NEAR and Z_k is NARROW then α_k is H （３） If Θ_k is SMALL and l_k is FAR and Z_k is WIDE then α_k is H （４） If Θ_k is SMALL and l_k is FAR and Z_k is NARROW then α_k is M （５） If Θ_k is BIG and l_k is NEAR and Z_k is WIDE then α_k is M （６） If Θ_k is BIG and l_k is NEAR and Z_k is NARROW then α_k is L （７） If Θ_k is BIG and l_k is FAR and Z_k is WIDE then α_k is L （８） If Θ_k is BIG and l_k is FAR and Z_k is NARROW then α_k is VL なお、Θ_k,l_k,Z_k,α_ｋの各ファジー変数の評価は以下
のとおりである。

Θ_k:SMALL……小さい BIG……大きい l_k :NEAR……近い FAR……遠い Z_k :NARROW……狭い WIDE……広い α_k:VH（very High）……非常に高い Ｈ（High）……高い Ｍ（Medium）……中ぐらい Ｌ（Low）……低い VL（Very Low）……非常に低い また、第14図（ａ）〜（ｄ）にファジー変数Θ_k,l_k,Z
_k,α_ｋのメンバシップ関数を示す。

ファジー推論部80は、これらファジー規則（１）〜
（８）、およびメンバシップ関数を用いて各分割領域の
通過可能優先度α_ｋを求め、最も大きいα_ｋ値をもつ分
割領域を通過領域として選択する。ファジー推論の方法
としては、塚本弥八郎氏等が提唱する間接法、E.M.Mamd
ani等が提唱する直接法等、各種有るが、任意の方法を
用いるようにすればよい。

（ｃ）走行制御部70での処理 ・走行制御 通過領域選択部60によるファジー推論によって通過さ
せる最適領域が決定されたならば、次に走行制御部70は
該決定した領域に対してロボットを走行させる制御を行
なう。この走行制御にもファジー推論部80を用いる。

すなわち、人間が車を運転する場合を考えると、例え
ば車の舵角が通過領域からかなり左にずれており、また
その領域までの距離が長いときは、車の舵角をゆっくり
右に向けてやればよいというように、車の速度、操舵制
御を、経験・判断により行なっている。よって、移動ロ
ボットの走行制御も、人間の思考のあいまいさを数量化
したファジー推論により行なえば、人間の運転に近い走
行ができる。

本走行制御では、走行状態を次の３つのケースに分
け、各ケース毎に異なる走行制御を行なう。

（ｉ）θ_ｅ［ｋ］−θ_ｓ［ｋ］＜180゜ （ii）θ_ｅ［ｋ］−θ_ｓ［ｋ］≧180゜でかつΘ＝０ （iii）θ_ｅ［ｋ］−θ_ｓ［ｋ］≧180゜でかつΘ≠０ （ｉ）の走行制御では、ファジー入力変数として、前
述した通過領域までの距離l_k、通過領域の幅間隔Z_kの他
に角度ψ_Ｍを用いる。角度ψ_Ｍは、第13図に示すよう
に、▲▼に対するロボットの向きの角度であり、通
過領域の真中方向からロボットがどの程度ずれているか
を示す指標である。また、ファジー出力変数としては、
ロボットの速度ｖと角速度βを用いる。

速度・操舵制御においてファジー規則は以下のとおり
である。

（１）′ if l_k is FAR then v is FAST （２）′ if l_k is NEAR and Z_k is WIDE then v is FAST （３）′ if l_k is NEAR and Z_k is NARROW then v is SLOW （４）′ if l_k is FAR and ψ_M is LLEFT then β is RIGHT （５）′ if l_k is FAR and ψ_M is LEFT then β is RIGHT （６）′ if l_k is FAR and ψ_M is M then β is M （７）′ if l_k is FAR and ψ_M is RIGHT then β is LEFT （８）′ if l_k is FAR and ψ_M is RRIGHT then β is LEFT （９）′ if l_k is NEAR and ψ_M is LLEFT then β is RRIGHT （10）′ if l_k is NEAR and ψ_M is LEFT then β is RIGHT （11）′ if l_k is NEAR and ψ_M is M then β is M （12）′ if l_k is NEAR and ψ_M is RIGHT then β is LEFT （13）′ if l_k is NEAR and ψ_M is RRIGHT then β is LLEFT なお、各ファジー変数l_k,Z_k,ψ_M,v,およびβの評価は
以下のとおりである。

l_k :NEAR……近い FAR……遠い Z_k :NARROW……狭い WIDE……広い ψ_k:LLEFT……かなり左にずれている LEFT……左にずれている Ｍ……中くらい RIGHT……右にずれている RRIGHT……かなり右にずれている v :FAST……速い SLOW……遅い β ;LLEFT……はやく左に向ける LEFT……左に向ける Ｍ……操舵なし RIGHT……右に向ける RRIGHT……はやく右に向ける また、これらファジー変数ψ_M,l_k,Z_k,vおよびβのグ
レード値を示すメンバシップ関数を第15図（ａ）〜
（ｅ）にそれぞれ示す。

すなわち、走行制御においてもファジー推論部80は、
ファジー規則（１）′〜（13）′および第15図のメンバ
ーシップ関数を用いてファジー推論によって速度ｖ、角
速度βを逐次求め、これら求めたv,βを走行制御部70か
らモータ駆動装置35に入力することによりロボットを速
度およびステアリング制御する。

以上説明したファジー規則（１）′〜（13）′による
移動ロボットの走行制御（ｉ）というのは、直線OMに沿
ってロボットを走行させようとしているのではなく、通
過領域の中央点Ｍに向ってロボットを走行させようとし
ているものである。

そして、速度制御に関しては、点Ｍまでの距離が長い
ときはロボットを高速に走行させ、また通過領域が狭い
場合や、点Ｍまでの距離が短くなった場合には、車速を
落とし低速走行させようにしている。

また、操舵制御に関しては、例えば点Ｍまでの距離が
長くて、ロボットがかなり左を向いている場合は、操舵
をゆっくり右に向けるようにし、また点Ｍまでの距離が
短くてロボットがかなり左を向いている場合は、舵角を
速く右に向けるように制御する。

次に（ii）の走行制御であるが、この走行制御はθ
_ｅ［ｋ］−θ_ｓ［ｋ］≧180゜の場合であってかつΘ_ｋ
＝０、すなわちθ_ｓ［ｋ］方向とθ_ｅ［ｋ］方向とで挾
まれた通過領域内にゴール方向Ｇ′が存在する場合のも
のである。

すなわち、この場合は、（ｉ）の走行制御をしように
も、領域間隔はZ_kは求めていないので、（ｉ）の走行制
御はできない（第16図参照）。したがって、この場合
は、第16図に示すように、ゴール位置Ｇ（X_c,Y_c）とロ
ボット位置Ｏ（X,Y）との距離▲▼を先のファジー
規則の入力変数l_kとし、また入力変数Z_kは所定の定数
値、例えばロボット１の車幅l_dで代用し、また入力変数
ψ_Ｍは−θ_ｇで代用する。

すなわち l_k＝▲▼ Z_k＝定数値（＝ロボット幅l_d） ψ_Ｍ＝−θ_ｇ とし、これらをファジー入力変数として前記ファジー規
則（１）′〜（13）′にしたがって、速度・操舵制御を
行なうようにする。

かかる（ii）の走行制御によれば、ロボット１は通過
領域の真中方向に向ってではなく、ゴールＧに向って走
行することになる。

次に（iii）の走行制御であるが、この走行制御は例
えば第17図に示すように、θ_ｅ［ｋ］−θ_ｓ［ｋ］≧18
0゜の場合であって、かつΘ≠０、すなわち当該通過領
域内には、ゴール方向Ｇ′は存在しない場合のものであ
る。

この場合は、前記（ii）の走行制御同様領域の間隔Z_k
を求めていないので、（ｉ）の走行制御を行なうことは
できないし、またゴール方向に障害物があるので（ii）
の走行制御のようにもできない。

そこでこのような場合には、障害物の左傍か右傍を通
過させるようにする。

具体的には、下式 ｜θ_ｓ［ｋ］−θ_g|＜｜θ_ｅ［ｋ］−θ_g| …… が成立したならば、左傍を通過した方がよりゴールに近
いと判断し、左傍を通過させる。

すなわち、領域拡張した後のスタート点a₁の左方に、
仮想点C₀を設け、この点C₀を通過領域の仮想的な端点と
し、点a₁と点C₀とで挾まれた領域の中心M₁に向ってロボ
ット１を走行させるようにする。

仮想点C₀は例えば を満足する点とする。

そして、ファジー入力変数l_k,Z_k,ψ_Ｍを とし、これらファジー入力変数を用いて前記ファジー規
則（１）′〜（13）′に従って速度・操舵制御を行な
う。

一方、前記式と反対に ｜θ_ｓ［ｋ］−θ_g|＞｜θ_ｅ［ｋ］−θ_g| …… が成立したならば、右傍を通過させた方がよりゴールに
近いと判断し、右傍を通過させる。

すなわち、領域拡張した後のスタート点a₂の右方に、
前記同様仮想点C₁を設け、この点C₁を通過領域の仮想的
な端点とし、点a₂と点C₁とで挾まれた領域の中心M₂に向
ってロボット１を走行させるようにする。

仮想点C₁は前記同様例えば を満足する点とする。

そして、ファジー入力変数l_k,Z_k,ψ_Ｍを とし、これらファジー入力変数を用いて前記ファジー規
則（１）′〜（13）′に従って速度・操舵制御を行な
う。

以上述べた（ｉ），（ii），（iii）の走行制御で基
本的には全ての通過可能領域を通り抜けることができる
が、第18図に示すような例外もあるので、以下のファジ
ー走行制御を追加する。

すなわち、第18図のような場合を考えると、この場合
ロボット１は▲▼方向に対して左にψ_Ｍだけずれた
方向を向いているので、先の（ｉ）の走行制御によれば
ロボット１は右にψ_Ｍだけ舵角制御されることになり、
右の障害物４の左下角に衝突する可能性がでてくる。

したがって、新たに次のようなファジー入力変数minR
_r,minL_rを追加し、 minR_r＝min（r_i） ｉ＝54〜71 minL_r＝min（R_i） ｉ＝１〜18 さらにファジー規則として、以下の２つのルールも追
加するようにする。

（14）′ if minR_r is SHORT then β is LEFT （15）′ if minL_r is SHORT then β is RIGHT minR_r,minL_rの評価はSHORT（短い）しかなく、これら
のグレード値を示すものとして第19図（ａ），（ｂ）に
示すようなメンバシップ関数を定義する。

minR_rは移動ロボット１の右前方すなわちｉ＝54〜71
（−90゜≦θ＜０゜）の距離データr_iのなかの最小値を
選択するという意味であり、またminL_rはロボット１の
左前方すなわちｉ＝１〜18（０゜＜θ≦90゜）の距離デ
ータr_iのなの最小値を選択するという意味である。

以上のファジー推論によれば、移動ロボットと右前方
障害物との距離が短かければ、舵角を左に向け、また移
動ロボットと左前方障害物との距離が短かければ、舵角
を右に向けるようにしており、これにより障害物との接
触・衝突を避けるようにしている。

このように、この実施例によれば、 I.領域分割 II.分割した領域の通過可能性判定 III.通過可能な領域が複数有る場合の領域選択 IV.走行制御 の処理を繰り返し行ない、かつ上記III,IVの処理におい
てはファジー推論を用いるようにしたので、例えば第20
図に示すように、スタート地点からコール地点まで人間
による運転に近い状況判断および走行制御によってロボ
ットを滑らかに走行させることができる。また、例外的
な事態に対処するようなファジー規則を適宜追加するよ
うにすれば、不測の事態に遭遇したときでも、経験、直
観等に基づく人間の処理に近い処理を行なうことが可能
になり、より最適な操舵制御をなし得る。

なお、前記実施例では、移動ロボットから障害物まで
の距離を全方位にわたって計測する手段として、第３図
に示したようなレンジファインダを用いるようにした
が、これに限らず、光を用いた他の構成、さらには超音
波を用いた構成などを採用するようにしてもよい。

〔発明の効果〕

以上説明したようにこの発明によれば、無人移動体の
周りをスキャンして得られた各方位角毎の距離データを
分析して無人移動体の周りを障害物領域と空間領域とに
分割した後、各空間領域を無人移動体が通過可能か判定
し、通過可能と判定される空間領域が複数存在した場合
は、無人移動体から通過可能領域までの距離と、目標地
点方向に対する通過可能領域方向のずれ角度と、通過可
能領域の幅データをファジー入力変数としたファジー推
論によって距離が短く、ズレ角度が小さく、幅が広いほ
ど通過可能優先度が高くなるという人間の直感による選
択と同様の通過領域選択制御を行うようにしたので、人
間の感覚に近い状況判断によって移動体の経路選択をな
しい得、効率のよい自立走行を行なうことができるよう
になる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明の一実施例について制御系の構成例を
示すブロック図、第２図は移動ロボットの構成例を示す
側面図、第３図はレンジファインダの構成例を示すブロ
ック図、第４図はレンジファインダの出力データを説明
する説明図、第５図および第６図は領域区分の一例を示
す説明図、第７図は通過可能判定処理の一例を示すフロ
ーチャート、第８図（ａ），（ｂ）はそれぞれ前方領域
と後方領域との判別の概念を説明するに用いた図、第９
図（ａ），（ｂ）は側壁領域の判別態様を説明するに用
いた図、第10図および第11図に領域拡張の一例を示す説
明図、第12図は領域拡張処理の一例を示すフローチャー
ト、第13図はファジー推論で用いる変数を説明する説明
図、第14図は通過領域選択についてのファジー推論で用
いるメンバーシップ関数の一例を示すグラフ、第15図は
走行制御についてのファジー推論で用いるメンバーシッ
プ関数の一例を示すグラフ、第16図乃至第18図はそれぞ
れ本実施例で用いる走行制御を説明するに用いた図、第
19図は第18図の走行制御で用いるメンバーシップ関数の
一例を示すグラフ、第20図は本実施例による移動ロボッ
トの走行例を示す図である。 １……移動ロボット、４……障害物、 10……現在位置計測部、 20……障害物データ計測部（レンジファインダ）、40…
…目標位置設定部、50……通過可能判定部、60……通過
可能領域選択部、70……走行制御部、80……ファジー推
論部。

Claims (11)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】障害物を避けながら無人移動体を目標地点
   まで自動走行させる無人移動体の走行制御装置におい
   て、 無人移動体の現在位置および姿勢を逐次計測する位置姿
   勢計測手段と、 目標地点の位置を予め設定する目標位置設定手段と、 無人移動体の進行方向を含む所定の方位角度範囲内を所
   定の角度間隔でスキャンすることによって、前記方位角
   度範囲に存在する障害物までの距離データを前記所定の
   角度間隔に取得する距離計測手段と、 この距離計測手段からの距離データを用い、当該方位角
   の距離データが予め設定した所定の距離より長い場合は
   当該方位角の測定点は障害物が存在していない空間領域
   に属すると判定するとともに、当該方位角の距離データ
   および当該方位角に隣接する方位角の距離データとを比
   較し、両者の差が所定の設定値より小さい場合は当該方
   位角および隣接方位角の測定点を同一の障害物領域と判
   定し、前記差が所定の設定値より大きい場合は当該方位
   角および隣接方位角の測定点を別の障害物領域と判定す
   ることにより、無人移動体の周りを、１または複数の空
   間領域と、１または複数の障害物領域とに分割する領域
   分割手段と、 前記分割した領域の中から空間領域を抽出し、該抽出し
   た空間領域の幅を求め、該幅データと予め設定された無
   人移動体の幅との比較に基づいて当該空間領域が通過可
   能な領域か否かを判定する通過可能判定手段と、 この通過可能判定手段によって通過可能と判定された領
   域が１つしか存在しない場合はその領域を選択するとと
   もに、前記通過可能判定手段によって通過可能と判定さ
   れた領域が複数存在する場合は、前記位置姿勢計測手
   段、目標位置設定手段及び前記距離計測手段の出力に基
   づき、これら複数の通過可能領域について、無人移動体
   から通過可能領域までの距離および目標地点方向に対す
   る通過可能領域方向のずれ角度をそれぞれ求め、これら
   通過可能領域までの距離データおよびずれ角度データと
   前記求めた通過可能領域の幅データをファジー入力変数
   としかつ各通過可能領域の通過可能優先度を出力ファジ
   ー変数とし、距離が短く、ズレ角度が小さく、幅が広い
   ほど前記通過可能優先度が高くなるファジー規則を用い
   たファジー推論によって前記各通過可能領域の通過可能
   優先度をそれぞれ求め、これら求めた複数の通過可能優
   先度のうちの最も優先度が高い通過可能領域を選択する
   通過領域選択手段と、 この通過領域選択手段によって選択された通過可能領域
   の方向に無人移動体を走行させるよう無人移動体を走行
   制御する走行制御手段と、 を備えるようにしたことを特徴とする無人移動体の走行
   制御装置。
2. 【請求項２】前記領域分割手段は、前記領域分割の結果
   ２つの異なる障害物領域が空間領域を介在しないで隣接
   して配置されていた場合、各２つの障害物領域の他方の
   障害物領域に隣接する側の端点に対応する測定点の距離
   データの差を求め、この差が予め設定された所定の設定
   値より大きい場合に、これら２つの測定点を含んで構成
   される１つの空間領域を発生させる空間領域抽出手段を
   備えるようにしたことを特徴とする請求項１記載の無人
   移動体の走行制御装置。
3. 【請求項３】空間領域抽出手段は、前記２つの測定点と
   これら２つの測定点にそれぞれ隣接する２つの測定点と
   で構成される計４個の測定点の距離データ間に、測定点
   の方位角の変化に対応して単調増加または単調減少の関
   係が成立する場合、これら４個の測定点が側面壁領域に
   含まれると判断し、空間領域としては発生させないよう
   にしたことを特徴とする請求項２記載の無人移動体の走
   行制御装置。
4. 【請求項４】前記通過可能判定手段は、前記領域分割手
   段によって分割された空間領域に含まれる全ての測定点
   の距離データが前記設定された所定の距離より長い場合
   は、当該空間領域の領域を両側に少なくとも単位方位角
   分だけ拡張し、該拡張した空間領域の幅を求め、この求
   められた幅を当該空間領域の幅データとするようにした
   ことを特徴とする請求項１記載の無人移動体の走行制御
   装置。
5. 【請求項５】前記通過可能判定手段は、前記空間領域抽
   出手段によって発生された空間領域に関して、当該空間
   領域に含まれる２つの測定点のうちの距離データが短い
   一方の測定点の距離データにほぼ一致する距離データを
   有する測定点に対応する方位角度まで当該空間領域を距
   離データが長い他方の測定点の側に拡張し、該拡張した
   空間領域の幅を求め、この求められた幅を当該空間領域
   の幅データとするようにしたことを特徴とする請求項２
   記載の無人移動体の走行制御装置。
6. 【請求項６】前記通過可能判定手段は、前記抽出した空
   間領域の両端の測定点の距離データと、これら２つの測
   定点と無人移動体とを結ぶ２つの直線で挟まれた角度と
   を用いて２つの測定点間の距離を求め、この距離を空間
   領域の幅とするようにしたことを特徴とする請求項１記
   載の無人移動体の走行制御装置。
7. 【請求項７】前記通過領域選択手段は、前記通過可能判
   定手段によって通過可能と判定された領域が複数存在す
   る場合において、これら複数の通過可能領域のうちで前
   記目標位置設定手段に設定された目標地点の方向がその
   領域内に含まれる通過可能領域が存在する場合は、前記
   ファジー推論による通過領域の選択を行うことなくこの
   目標地点の方向を含む通過可能領域を複数の通過可能領
   域の中から選択するようにしたことを特徴とする請求項
   １記載の無人移動体の走行制御装置。
8. 【請求項８】前記走行制御手段は、 前記通過領域選択手段によって選択された通過可能領域
   について、通過可能領域の中心方向に対する無人移動体
   の向きのずれ角度を求め、該求めたずれ角度と前記求め
   られた通過可能領域までの距離データおよび通過可能領
   域の幅データをファジー入力変数とし、無人移動体の速
   度および操舵角速度を出力ファジー変数とし、距離が遠
   く、幅が狭いほど速度が遅く、ズレ角度が大きく、距離
   が遠いほど操舵角度速度が大きくなるファジー規則を用
   いたファジー推論によって無人移動体の速度および操舵
   角速度を求め、この速度および角速度に従って無人移動
   体を走行制御するようにしたことを特徴とする請求項１
   記載の無人移動体の走行制御装置。
9. 【請求項９】前記走行制御手段は、通過可能領域の中心
   位置に向かって無人移動体が走行するよう走行制御され
   る請求項８記載の無人移動体の走行制御装置。
10. 【請求項１０】前記走行制御手段は、通過可能領域の方
    位角度範囲が180゜以上の場合であって通過可能領域の
    角度範囲に前記目標位置の方向が入っている場合は、 前記目標位置と無人移動体との距離を前記距離データと
    し、予め設定された所定値を前記幅データとし、目標位
    置の方向に対する無人移動体の向きのずれ角度を前記ず
    れ角度データとし、これらを入力ファジー変数として目
    標位置方向に向かって無人移動体が走行するように前記
    ファジー推論を実行するようにしたことを特徴とする請
    求項８記載の無人移動体の走行制御装置。
11. 【請求項１１】前記走行制御手段は、通過可能領域の方
    位角度範囲が180゜以上の場合であって通過可能領域の
    角度範囲に前記目標位置の方向が入っていない場合は、
    障害物領域の左右の何れを通過するかを判断し、通過す
    ると判断した側に所定の仮想点を仮定し、この仮想点と
    障害物領域の通過すると判断した側の端点とを結ぶ直線
    と無人移動体との距離を前記距離データとし、これら仮
    想点と前記端点との間の距離を前記幅データとし、前記
    仮想点と前記端点とを結ぶ直線の中点の方向に対する無
    人移動体の向きのずれ角度を前記ずれ角度データとし、
    これらを入力ファジー変数として前記中点の方向に向か
    って無人移動体が走行するように前記ファジー推論を実
    行するようにしたことを特徴とする請求項８記載の無人
    移動体の走行制御装置。