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JP2023008172A - Robot device, robot system, control method for robot device, and computer program - Google Patents

Robot device, robot system, control method for robot device, and computer program Download PDF

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JP2023008172A
JP2023008172A JP2021111518A JP2021111518A JP2023008172A JP 2023008172 A JP2023008172 A JP 2023008172A JP 2021111518 A JP2021111518 A JP 2021111518A JP 2021111518 A JP2021111518 A JP 2021111518A JP 2023008172 A JP2023008172 A JP 2023008172A
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cost map
map information
cost
robot device
section
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貴之 蕨野
Takayuki Warabino
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KDDI Corp
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Abstract

【課題】ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップを適切に更新することを図る。【解決手段】ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップであってロボット装置が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成するコストマップ情報を記憶するコストマップ情報記憶部と、コストマップ情報記憶部に記憶されているコストマップ情報における障害物の移動の有無と生成時刻から現在時刻までの経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて当該コストマップ情報を更新するコストマップ制御部と、を備える。【選択図】図1An object of the present invention is to appropriately update a cost map used to generate a route along which a robot device moves. [Solution] A cost map used to generate a path along which a robot device moves, which includes cost values, presence or absence of movement of obstacles, and generation time for each section into which a two-dimensional space in which the robot device moves is divided. A cost map information storage unit that stores cost map information constituting the cost map shown in the figure, and the presence or absence of movement of obstacles in the cost map information stored in the cost map information storage unit and the elapsed time from the generation time to the current time. and a cost map control unit that updates the cost map information based on at least one of the cost map information. [Selection diagram] Figure 1

Description

本発明は、ロボット装置、ロボットシステム、ロボット装置の制御方法及びコンピュータプログラムに関する。 The present invention relates to a robot device, a robot system, a control method for a robot device, and a computer program.

従来、自律走行を行うロボット装置を制御する技術として例えば非特許文献1が知られている。非特許文献1には、ロボット装置の自律走行を実現するためのオープンソースソフトウェア「ROS(Robot Operating System)」が開示されている。ROSの基本機能として、ロボット装置に搭載されたLiDAR(Light Detection and Ranging)装置を用いてロボット装置の現在位置を推定する自己位置推定機能や、ユーザやアプリケーションがロボット装置の目的地を指定すると現在位置から目的地までの経路を生成し、当該経路に沿ってロボット装置を自律走行させる自律走行制御機能が提供されている。 Conventionally, for example, Non-Patent Document 1 is known as a technique for controlling a robot device that runs autonomously. Non-Patent Document 1 discloses open source software “ROS (Robot Operating System)” for realizing autonomous running of a robot device. The basic functions of ROS include a self-position estimation function that estimates the current position of the robot device using a LiDAR (Light Detection and Ranging) device installed in the robot device, and a current An autonomous travel control function is provided that generates a route from a position to a destination and autonomously travels a robot device along the route.

また非特許文献1では、ロボット装置は、現在位置から目的地までの経路を生成する際に、コストマップと呼ばれる情報を使用する。コストマップとは、ロボット装置が移動する2次元空間をグリッドで分割し、グリッドで分割された区画毎にコスト値を示すものである。コストマップは、複数のレイヤーの情報が組み合わされて生成される。例えば、事前に作成された静的なレイヤー(StaticLayer)や、LiDAR装置による測定結果に基づいて動的に生成されるレイヤー(ObstacleLayer)や、それらのレイヤーの情報に基づいて障害物の周辺のコスト値を膨張させるレイヤー(InflationLayer)などがある。一般に、ロボット装置が備えるパスプランナー(Path Planner)は、現在位置から目的地に到着するまでに通過する全区画のコスト値の総和が最小になるように経路を生成する。したがって、コスト値が大きい区画よりもコスト値が小さい区画が優先して選択されて経路が生成される。 Also, in Non-Patent Document 1, the robot device uses information called a cost map when generating a route from the current position to the destination. A cost map is a map in which a two-dimensional space in which a robot moves is divided into grids and a cost value is shown for each section divided by the grid. A cost map is generated by combining multiple layers of information. For example, a pre-made static layer (StaticLayer), a dynamically generated layer (ObstacleLayer) based on the measurement results of the LiDAR device, and the cost around obstacles based on the information in those layers. There is a layer that inflates the value (InflationLayer). In general, a path planner provided in a robot device generates a route such that the total sum of cost values of all sections passed from the current position to the destination is minimized. Therefore, a route is generated by preferentially selecting a section with a small cost value over a section with a large cost value.

また非特許文献1では、ロボット装置は、現在位置から目的地までの経路の生成に失敗した場合、予め設定されたリカバリー動作(Recovery Behavior)を実行する。以下にリカバリー動作の例を示す。
(ステップ1) ロボット装置は自己から一定の距離以上にある区画のコスト値をクリアする(Conservative Reset)。
(ステップ2) ロボット装置は360度回転し、コストマップを更新する(Clearing Rotation)。
(ステップ3) ロボット装置は自己から一定の距離以上にある区画のコスト値をクリアする(Aggressive Reset)。ここでの距離がステップ1よりも小さな値に設定されることにより、コスト値をクリアする範囲がステップ1よりも広くなる。
(ステップ4) ロボット装置は360度回転し、コストマップを更新する(Clearing Rotation)。
(ステップ5) ロボット装置は経路の生成を中断し、ユーザに通知する(Aborted)。
Further, in Non-Patent Document 1, when the robot device fails to generate a route from the current position to the destination, it executes a preset recovery behavior (Recovery Behavior). An example of recovery operation is shown below.
(Step 1) The robot device clears the cost values of the partitions located at a certain distance or more from itself (Conservative Reset).
(Step 2) The robot rotates 360 degrees and updates the cost map (Clearing Rotation).
(Step 3) The robot device clears the cost value of the section located at a certain distance or more from itself (Aggressive Reset). By setting the distance here to a value smaller than that in step 1, the range for clearing the cost value becomes wider than in step 1.
(Step 4) The robot rotates 360 degrees and updates the cost map (Clearing Rotation).
(Step 5) The robot device interrupts path generation and notifies the user (Aborted).

“ROS(Robot Operating System)”、インターネット<URL:http://wiki.ros.org/>“ROS (Robot Operating System)”, Internet <URL: http://wiki.ros.org/>

しかし、上述した非特許文献1に記載された技術では、障害物が多数存在している等の理由によりロボット装置から死角になる場所が多い環境では、LiDAR装置による測定結果に基づいて動的に生成されるレイヤー(ObstacleLayer)において死角になっている区画のコスト値が更新されないなど、コストマップが適切に更新されない可能性があった。これにより、最適な経路を生成することができなかったり、経路の生成に失敗したりする場合があった。また、リカバリー動作において、ロボット装置から一定の距離以上にあるコスト値が無条件でクリアされると、静的な障害物に関するコスト値もクリアされるので、最適な経路を生成することができない可能性があった。 However, with the technology described in Non-Patent Document 1, in an environment where there are many blind spots from the robot device due to reasons such as the presence of many obstacles, dynamic detection is performed based on the measurement results of the LiDAR device. There was a possibility that the cost map was not updated properly, such as the cost value of blind spots in the generated layer (ObstacleLayer) was not updated. As a result, there are cases where the optimum route cannot be generated or route generation fails. Also, during the recovery operation, if the cost value at a certain distance from the robot device is unconditionally cleared, the cost value related to static obstacles is also cleared, so it is possible that the optimal path cannot be generated. had a nature.

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、その目的は、ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップを適切に更新することを図ることにある。 SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in consideration of such circumstances, and an object of the present invention is to appropriately update a cost map used to generate a route along which a robot device moves.

(1)本発明の一態様は、自律走行を行うロボット装置において、前記ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップであって、前記ロボット装置が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成するコストマップ情報を記憶するコストマップ情報記憶部と、前記コストマップ情報記憶部に記憶されているコストマップ情報における障害物の移動の有無と生成時刻から現在時刻までの経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、当該コストマップ情報を更新するコストマップ制御部と、を備えるロボット装置である。
(2)本発明の一態様は、前記コストマップ制御部は、障害物の移動あり且つ前記経過時間が所定時間超過である区画をコストマップ情報の更新の対象に決定する、上記(1)のロボット装置である。
(3)本発明の一態様は、前記コストマップ情報は、区画毎に障害物の移動速度の情報を有し、前記コストマップ制御部は、前記コストマップ情報における障害物の移動速度が所定速度超過であり且つ前記経過時間が所定時間超過である区画をコストマップ情報の更新の対象に決定する、上記(1)又は(2)のいずれかのロボット装置である。
(4)本発明の一態様は、前記コストマップ制御部は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値を減少させる、上記(1)から(3)のいずれかのロボット装置である。
(5)本発明の一態様は、前記コストマップ情報は、区画毎に障害物の移動速度の情報を有し、前記コストマップ制御部は、前記コストマップ情報における障害物の移動速度と前記経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、コスト値の減少幅を変える、上記(4)のロボット装置である。
(6)本発明の一態様は、前記コストマップ制御部は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値及び障害物の移動の有無をクリアする、上記(1)から(5)のいずれかのロボット装置である。
(7)本発明の一態様は、前記コストマップ制御部は、前記ロボット装置が移動する経路の生成に失敗した場合のリカバリー動作時に、前記コストマップ情報の更新を実行する、上記(1)のロボット装置である。
(8)本発明の一態様は、前記コストマップ情報は、区画毎に障害物の移動速度の情報を有し、前記コストマップ制御部は、前記ロボット装置からの距離が所定距離以上であり且つ前記コストマップ情報における障害物の移動速度が所定速度超過である区画をコストマップ情報の更新の対象に決定する、上記(7)のロボット装置である。
(1) One aspect of the present invention is a cost map used to generate a path along which the robot device moves, in a robot device that runs autonomously, wherein a two-dimensional space along which the robot device moves is divided. a cost map information storage unit for storing cost map information constituting a cost map showing a cost value for each section, presence or absence of movement of an obstacle, and generation time; and cost map information stored in the cost map information storage unit. and a cost map control unit that updates the cost map information based on at least one of presence/absence of movement of an obstacle in the robot and the elapsed time from generation time to current time.
(2) In one aspect of the present invention, the cost map control unit determines, as a target for updating the cost map information, a section in which an obstacle has moved and the elapsed time exceeds a predetermined time. It is a robotic device.
(3) In one aspect of the present invention, the cost map information has information on the moving speed of obstacles for each section, and the cost map control unit controls that the moving speed of obstacles in the cost map information is a predetermined speed. The robot apparatus according to any one of the above (1) and (2), wherein a section in which the elapsed time exceeds a predetermined time period is determined as a target for updating the cost map information.
(4) An aspect of the present invention is the robot apparatus according to any one of (1) to (3) above, wherein the cost map control unit reduces a cost value for a section targeted for update of cost map information. .
(5) In one aspect of the present invention, the cost map information has information on the moving speed of obstacles for each section, and the cost map control unit controls the moving speed of obstacles in the cost map information and the progress The robot apparatus according to (4) above, wherein the amount of reduction in the cost value is changed based on at least one of time and time.
(6) An aspect of the present invention is the above (1) to (5), wherein the cost map control unit clears the cost value and presence/absence of movement of obstacles for the target section for updating the cost map information. Any robotic device.
(7) According to one aspect of the present invention, the cost map control unit updates the cost map information during a recovery operation in the event that generation of a route along which the robot device moves has failed. It is a robotic device.
(8) In one aspect of the present invention, the cost map information includes information on the moving speed of obstacles for each section, and the cost map control unit is configured such that the distance from the robot device is a predetermined distance or more, and The robot apparatus according to (7) above, wherein the section in which the moving speed of the obstacle in the cost map information exceeds a predetermined speed is determined as an update target of the cost map information.

(9)本発明の一態様は、ロボット装置の走行を制御するロボットシステムにおいて、前記ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップであって、前記ロボット装置が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成するコストマップ情報を記憶するコストマップ情報記憶部と、前記コストマップ情報記憶部に記憶されているコストマップ情報における障害物の移動の有無と生成時刻から現在時刻までの経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、当該コストマップ情報を更新するコストマップ制御部と、を備えるロボットシステムである。 (9) In one aspect of the present invention, in a robot system for controlling the movement of a robot device, a cost map used to generate a route along which the robot device moves, the two-dimensional space along which the robot device moves is: a cost map information storage unit for storing cost map information constituting a cost map showing a cost value, presence or absence of movement of an obstacle, and creation time for each partition divided; and a cost map information storage unit for storing cost map information A robot system comprising: a cost map control unit that updates cost map information based on at least one of presence/absence of movement of an obstacle in the cost map information and elapsed time from generation time to current time.

(10)本発明の一態様は、自律走行を行うロボット装置の制御方法であって、前記ロボット装置が、前記ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップであって、前記ロボット装置が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成するコストマップ情報をコストマップ情報記憶部に記憶するコストマップ情報記憶ステップと、前記ロボット装置が、前記コストマップ情報記憶部に記憶されているコストマップ情報における障害物の移動の有無と生成時刻から現在時刻までの経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、当該コストマップ情報を更新するコストマップ制御ステップと、を含むロボット装置の制御方法である。 (10) One aspect of the present invention is a control method for a robot device that runs autonomously, wherein the robot device is a cost map used to generate a route along which the robot device moves, and A cost map information storing step of storing cost map information constituting a cost map showing the cost value, the presence or absence of movement of the obstacle, and the generation time for each section into which the two-dimensional space in which the obstacle moves is divided, in the cost map information storage unit. Then, the robot device stores the cost map based on at least one of the presence or absence of movement of the obstacle in the cost map information stored in the cost map information storage unit and the elapsed time from the creation time to the current time. and a cost map control step of updating the information.

(11)本発明の一態様は、自律走行を行うロボット装置のコンピュータに、前記ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップであって、前記ロボット装置が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成するコストマップ情報をコストマップ情報記憶部に記憶するコストマップ情報記憶ステップと、前記コストマップ情報記憶部に記憶されているコストマップ情報における障害物の移動の有無と生成時刻から現在時刻までの経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、当該コストマップ情報を更新するコストマップ制御ステップと、を実行させるためのコンピュータプログラムである。 (11) One aspect of the present invention is a cost map used by a computer of a robot device that autonomously travels to generate a route along which the robot device moves, wherein the two-dimensional space along which the robot device moves is divided. a cost map information storage step of storing, in a cost map information storage unit, cost map information constituting a cost map showing a cost value, the presence or absence of movement of an obstacle, and a generation time for each divided section; a cost map control step of updating the cost map information based on at least one of the presence or absence of movement of the obstacle in the cost map information stored in the cost map information and the elapsed time from the generation time to the current time. is a computer program for

本発明によれば、ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップを適切に更新することができるという効果が得られる。 ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, the effect that the cost map used for the generation|occurence|production of the path|route which a robot apparatus moves can be updated appropriately is acquired.

第1実施形態に係るロボット装置の構成例を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a configuration example of a robot device according to a first embodiment; FIG. 一実施形態に係るコストマップ情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of the cost map information which concerns on one Embodiment. 一実施形態に係るロボット装置の制御方法の手順の例を示すフローチャートである。4 is a flow chart showing an example of a procedure of a control method for a robot device according to an embodiment; 第2実施形態に係るロボット装置の構成例を示すブロック図である。FIG. 7 is a block diagram showing a configuration example of a robot apparatus according to a second embodiment; 第3実施形態に係るロボットシステムの構成例を示すブロック図である。FIG. 11 is a block diagram showing a configuration example of a robot system according to a third embodiment; FIG.

以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.

[第1実施形態]
図1は、第1実施形態に係るロボット装置の構成例を示すブロック図である。図1において、ロボット装置1は、カメラ部11と、LiDAR部12と、走行部13と、制御部20と、記憶部30と、を備える。制御部20は、自己位置推定機能(自己位置推定部21)と、自律走行制御機能(自律走行制御部22)と、コストマップ制御機能(コストマップ制御部23)とを有する。記憶部30は、地図情報31と、コストマップ情報32とを記憶する。
[First embodiment]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a robot apparatus according to the first embodiment. In FIG. 1 , the robot device 1 includes a camera section 11 , a LiDAR section 12 , a traveling section 13 , a control section 20 and a storage section 30 . The control unit 20 has a self-position estimation function (self-position estimation unit 21), an autonomous travel control function (autonomous travel control unit 22), and a cost map control function (cost map control unit 23). The storage unit 30 stores map information 31 and cost map information 32 .

カメラ部11は、ロボット装置1の周辺を撮像する。LiDAR部12は、LiDAR技術により、ロボット装置1の周辺に存在する物体までの距離(点群情報)等の計測を行う。走行部13は、ロボット装置1を走行させる走行機構や走行機構を駆動する駆動装置等を備え、自律走行制御部22からの命令に従ってロボット装置1を走行させる。 The camera unit 11 captures an image of the surroundings of the robot device 1 . The LiDAR unit 12 uses the LiDAR technology to measure the distance (point group information) to objects existing around the robot device 1 and the like. The traveling unit 13 includes a traveling mechanism that causes the robot device 1 to travel, a drive device that drives the traveling mechanism, and the like, and causes the robot device 1 to travel according to commands from the autonomous travel control unit 22 .

制御部20は、ロボット装置1の制御を行う。制御部20の各機能は、制御部20がCPU(Central Processing Unit:中央演算処理装置)及びメモリ等のコンピュータハードウェアを備え、CPUがメモリに格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。なお、制御部20として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。記憶部30は、各種の情報を記憶する。 The control unit 20 controls the robot device 1 . Each function of the control unit 20 is realized by the control unit 20 having computer hardware such as a CPU (Central Processing Unit) and memory, and the CPU executing a computer program stored in the memory. . The controller 20 may be configured using a general-purpose computer device, or may be configured as a dedicated hardware device. The storage unit 30 stores various information.

自己位置推定部21は、SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技術により、LiDAR部12が計測した点群情報と地図情報31とのマッチングを行ってロボット装置1の現在位置を推定する。地図情報31は、ロボット装置1が走行予定の範囲を含む地図情報である。 The self-position estimation unit 21 estimates the current position of the robot apparatus 1 by matching the point cloud information measured by the LiDAR unit 12 with the map information 31 using SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) technology. The map information 31 is map information including a range in which the robot device 1 is scheduled to travel.

自律走行制御部22は、ユーザやアプリケーションがロボット装置1の目的地を指定すると、パスプランニング技術により、コストマップ情報32を用いて現在位置から目的地までの経路を生成する。コストマップ情報32は、コストマップを構成する情報である。 When the user or application designates the destination of the robot device 1, the autonomous travel control unit 22 generates a route from the current position to the destination using the cost map information 32 by path planning technology. The cost map information 32 is information forming a cost map.

本実施形態に係る自律走行制御方法の一例として、自律走行制御部22は、コストマップ情報32に基づいて、現在位置から目的地に到着するまでに通過する全区画のコスト値の総和が最小になるように経路を生成する。自律走行制御部22は、当該経路に沿ってロボット装置を走行させるように、走行部13へ命令を出す。 As an example of the autonomous driving control method according to the present embodiment, the autonomous driving control unit 22 minimizes the sum of the cost values of all sections passed from the current position to the destination based on the cost map information 32. Generate a route so that The autonomous travel control unit 22 issues a command to the travel unit 13 to make the robot device travel along the route.

自己位置推定部21及び自律走行制御部22は、例えば非特許文献1に開示されるROSが適用されてもよい。 The ROS disclosed in Non-Patent Document 1, for example, may be applied to the self-position estimation unit 21 and the autonomous driving control unit 22 .

コストマップ制御部23は、コストマップ情報32の生成及び更新を行う。コストマップ情報32は、ロボット装置1が移動する経路の生成に使用されるコストマップであって、ロボット装置1が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成する情報である。 The cost map control unit 23 generates and updates cost map information 32 . The cost map information 32 is a cost map used to generate a route along which the robot device 1 moves, and includes a cost value for each partition into which the two-dimensional space along which the robot device 1 moves is divided, and the presence or absence of movement of obstacles. and generation time.

図2は、本実施形態に係るコストマップ情報の構成例を示す図である。図2に例示されるように、コストマップ情報32には、区画情報(X軸区画、Y軸区画)と、コスト値と、移動速度と、生成時刻とが関連付けて格納される。区画情報であるX軸区画とY軸区画とによって、2次元空間における区画の範囲が特定される。区画のコスト値が小さいほど当該区画が経路として選択されやすくなる。区画に関連付けられた移動速度は、当該区画に存在する障害物の移動の有無を示す情報であって、当該障害物の移動速度である。障害物の移動速度が0であれば、障害物の移動なしと判断することができる。障害物の移動速度が0でなければ、障害物の移動ありと判断することができる。区画に関連付けられた生成時刻は、コストマップ情報32に対して当該区画のエントリーが生成された時刻である。 FIG. 2 is a diagram showing a configuration example of cost map information according to the present embodiment. As illustrated in FIG. 2, the cost map information 32 stores partition information (X-axis partition, Y-axis partition), cost values, movement speeds, and generation times in association with each other. The range of the partition in the two-dimensional space is specified by the X-axis partition and the Y-axis partition, which are partition information. The smaller the cost value of a section, the more likely that section will be selected as a route. The moving speed associated with the partition is information indicating whether or not an obstacle existing in the partition is moving, and is the moving speed of the obstacle. If the moving speed of the obstacle is 0, it can be determined that the obstacle does not move. If the moving speed of the obstacle is not 0, it can be determined that the obstacle is moving. The time of creation associated with a parcel is the time when the entry for that parcel was created for the cost map information 32 .

なお、図2の例では、便宜的にコスト値等の情報を表形式で保持するが、ROSで実装されているように2次元占有格子地図としてコスト値等の情報を保持してもよい。2次元占有格子地図では、各画素にコスト値等の情報を対応付けて保持する。例えば、2次元占有格子地図において、各画素におけるコスト値は0から255までの256段階のグレースケール値で表される。 In the example of FIG. 2, information such as cost values is held in a tabular format for convenience, but information such as cost values may be held as a two-dimensional occupancy grid map as implemented by ROS. In the two-dimensional occupation grid map, each pixel is associated with information such as a cost value and held. For example, in a two-dimensional occupancy grid map, the cost value at each pixel is represented by 256 levels of grayscale values from 0 to 255.

図2において、例えば、エントリー番号「A」は、X軸区画「0.00mから0.05mまでの範囲」且つY軸区画「0.00mから0.05mまでの範囲」の区画に対して、当該区画に障害物が存在していなかったことから、コスト値「0」、移動速度「時速0.0km」及び生成時刻「8時00分00秒」が設定されている。 In FIG. 2, for example, the entry number “A” is for the section of the X-axis section “0.00 m to 0.05 m” and the Y-axis section “0.00 m to 0.05 m”, Since no obstacles existed in the section, the cost value "0", the movement speed "0.0 km/h", and the generation time "08:00:00" are set.

また、エントリー番号「B」は、X軸区画「10.00mから10.05mまでの範囲」且つY軸区画「10.00mから10.05mまでの範囲」の区画に対して、当該区画に障害物「人」が存在していたことから、コスト値「255」、移動速度「時速4.0km」及び生成時刻「8時00分10秒」が設定されている。 In addition, entry number "B" indicates that the section of the X-axis section "range from 10.00m to 10.05m" and the section of the Y-axis section "range from 10.00m to 10.05m" Since the object "person" exists, the cost value "255", the moving speed "4.0 km/h", and the generation time "08:00:10" are set.

また、エントリー番号「C」は、X軸区画「20.00mから20.05mまでの範囲」且つY軸区画「20.00mから20.05mまでの範囲」の区画に対して、当該区画に移動速度の速い障害物が存在していたことから、コスト値「255」、移動速度「時速10.0km」及び生成時刻「8時00分20秒」が設定されている。 In addition, entry number "C" moves to the section of the X-axis section "range from 20.00m to 20.05m" and the section of the Y-axis section "range from 20.00m to 20.05m". A cost value of "255", a moving speed of "10.0 km/h", and a generation time of "8:00:20" are set because a fast-moving obstacle exists.

次に図3を参照して、本実施形態に係るロボット装置の制御方法の手順を説明する。図3は、本実施形態に係るロボット装置の制御方法の手順の例を示すフローチャートである。 Next, with reference to FIG. 3, the procedure of the control method for the robot apparatus according to this embodiment will be described. FIG. 3 is a flow chart showing an example of the procedure of the control method for the robot apparatus according to this embodiment.

(ステップS1) ロボット装置1は、コストマップ情報32を生成する。 (Step S<b>1 ) The robot device 1 generates cost map information 32 .

コストマップ情報の生成方法の例を以下に説明する。 An example of a method of generating cost map information will be described below.

(コストマップ情報の生成方法の例1)
コストマップ情報の生成方法の例1では、コストマップ制御部23は、LiDAR部12の計測結果に基づいてコストマップ情報32を生成する。コストマップ制御部23は、LiDAR部12の計測結果の点群情報に基づいて、ロボット装置1からの障害物の方角及び距離を検知する。コストマップ制御部23は、その検知結果の障害物の方角及び距離とロボット装置1の現在位置とから、障害物の位置を検知する。障害物が検知された位置を含む区画に対しては、高いコスト値(例えば「255」)を設定する。一方、障害物が検知された位置を含まない区画に対しては、低いコスト値(例えば「0」)を設定する。
(Example 1 of cost map information generation method)
In example 1 of the cost map information generation method, the cost map control unit 23 generates cost map information 32 based on the measurement result of the LiDAR unit 12 . The cost map control unit 23 detects the direction and distance of the obstacle from the robot device 1 based on the point cloud information of the measurement results of the LiDAR unit 12 . The cost map control unit 23 detects the position of the obstacle from the detection result of the direction and distance of the obstacle and the current position of the robot device 1 . A high cost value (eg, "255") is set for the segment containing the location where the obstacle was detected. On the other hand, a low cost value (eg, "0") is set for a section that does not include the location where the obstacle was detected.

コストマップ制御部23は、コストマップ情報32におけるコスト値の時間変化を認識することによって、区画に存在していた障害物が静的な障害物であるのか又は動的な障害物であるのかを判断する。さらに、コストマップ制御部23は、周囲の区画のコスト値を参照することによって障害物の中心が存在する区画を検知し、当該障害物の中心が存在する区画の変化を検知することにより当該障害物の中心が移動した移動距離及び移動にかかった移動時間を算出する。そして、コストマップ制御部23は、当該移動距離を当該移動時間で除算して当該障害物の移動速度を算出する。コストマップ制御部23は、当該障害物が検知された位置を含む区画に対して、当該算出された移動速度を設定する。 The cost map control unit 23 recognizes the time change of the cost value in the cost map information 32 to determine whether the obstacle existing in the section is a static obstacle or a dynamic obstacle. to decide. Further, the cost map control unit 23 detects the block in which the center of the obstacle exists by referring to the cost values of the surrounding blocks, and detects the change in the block in which the center of the obstacle exists to detect the obstacle. The movement distance and the movement time required for the movement of the center of the object are calculated. Then, the cost map control unit 23 calculates the moving speed of the obstacle by dividing the moving distance by the moving time. The cost map control unit 23 sets the calculated moving speed for the section including the position where the obstacle is detected.

コストマップ制御部23は、コストマップ情報32に登録する区画について、コスト値及び移動速度をコストマップ情報32に登録する時刻を生成時刻として設定する。 The cost map control unit 23 sets the time at which the cost value and the moving speed are registered in the cost map information 32 as the generation time for the section registered in the cost map information 32 .

(コストマップ情報の生成方法の例2)
コストマップ情報の生成方法の例2では、コストマップ制御部23は、カメラ部11で撮影された画像に基づいて障害物の移動速度を設定する。コスト値は、上述したコストマップ情報の生成方法の例1と同様に、LiDAR部12の計測結果に基づいて設定される。
(Example 2 of cost map information generation method)
In example 2 of the cost map information generation method, the cost map control unit 23 sets the moving speed of the obstacle based on the image captured by the camera unit 11 . The cost value is set based on the measurement result of the LiDAR unit 12 in the same manner as in example 1 of the cost map information generation method described above.

コストマップ制御部23は、カメラ部11で撮影された画像の中に物体(障害物)が含まれるか否かを認識する。物体認識技術として、例えばSSD(Single Shot MultiBox Detector)やYolo(You only live once)等が適用可能である。コストマップ制御部23は、認識された物体の種類に応じた所定の移動速度を、当該物体が検知された位置を含む区画に対して設定する。例えば、障害物が人である場合の移動速度「時速4.0km」や障害物が自転車である場合の移動速度「時速10.0km」等が予めロボット装置1に保持される。 The cost map control unit 23 recognizes whether or not the image captured by the camera unit 11 includes an object (obstacle). For example, SSD (Single Shot MultiBox Detector) and Yolo (You only live once) can be applied as the object recognition technology. The cost map control unit 23 sets a predetermined moving speed according to the type of the recognized object for the section including the position where the object was detected. For example, the moving speed "4.0 km/h" when the obstacle is a person, the moving speed "10.0 km/h" when the obstacle is a bicycle, etc. are stored in the robot device 1 in advance.

以上がコストマップ情報の生成方法の例の説明である。 The above is the description of the example of the method of generating the cost map information.

(ステップS2) ロボット装置1は、コストマップ情報32を更新するか否かを判断する。コストマップ情報32を更新する場合はステップS3に進み、そうではない場合にはステップS2を維持する。 (Step S2) The robot device 1 determines whether to update the cost map information 32 or not. If the cost map information 32 is to be updated, proceed to step S3; otherwise, step S2 is maintained.

(ステップS3) ロボット装置1は、コストマップ情報32を更新する。この後、ステップS2に戻る。 (Step S<b>3 ) The robot device 1 updates the cost map information 32 . After that, the process returns to step S2.

コストマップ情報の更新方法の例を以下に説明する。 An example of how to update the cost map information is described below.

(コストマップ情報の更新方法の例1)
コストマップ情報の更新方法の例1では、コストマップ制御部23は、障害物の移動あり又は生成時刻から現在時刻までの経過時間が所定時間超過である場合に、コストマップ情報32を更新する。コストマップ制御部23は、コストマップ情報32上の移動速度から障害物の移動の有無を認識する。コストマップ制御部23は、現在時間とコストマップ情報32上の生成時刻との差を算出することにより、生成時刻から現在時刻までの経過時間(以下、単に経過時間と称する)を求める。
(Example 1 of how to update cost map information)
In example 1 of the cost map information update method, the cost map control unit 23 updates the cost map information 32 when an obstacle has moved or when the elapsed time from the generation time to the current time exceeds a predetermined time. The cost map control unit 23 recognizes the presence or absence of movement of the obstacle from the moving speed on the cost map information 32 . The cost map control unit 23 calculates the difference between the current time and the generation time on the cost map information 32 to obtain the elapsed time from the generation time to the current time (hereinafter simply referred to as the elapsed time).

例えば、コストマップ制御部23は、経過時間が所定時間超過である区画を、コストマップ情報の更新の対象に決定してもよい。例えば、コストマップ制御部23は、障害物の移動あり且つ経過時間が所定時間超過である区画を、コストマップ情報の更新の対象に決定してもよい。コストマップ情報の更新方法の例1では、コストマップ情報32は、障害物の移動の有無を示す情報を有すればよく、移動速度を持たなくてもよい。 For example, the cost map control unit 23 may determine a block whose elapsed time exceeds a predetermined time as a target for updating cost map information. For example, the cost map control unit 23 may determine, as a target for updating the cost map information, a section in which an obstacle has moved and the elapsed time has exceeded a predetermined time. In example 1 of the cost map information updating method, the cost map information 32 only needs to have information indicating whether or not an obstacle is moving, and does not have to have a moving speed.

コストマップ制御部23は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値を減少させる。例えば、コストマップ制御部23は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値を一定の減少幅で減少させてもよい。例えば、コストマップ制御部23は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値及び障害物の移動の有無をクリア(コスト値「0」及び移動なしに設定)してもよい。 The cost map control unit 23 reduces the cost value for the section targeted for updating the cost map information. For example, the cost map control unit 23 may reduce the cost value of the section targeted for update of the cost map information by a constant reduction width. For example, the cost map control unit 23 may clear the cost value and presence/absence of movement of the obstacle (set the cost value to "0" and no movement) for the section for which the cost map information is to be updated.

(コストマップ情報の更新方法の例2)
コストマップ情報の更新方法の例2では、コストマップ制御部23は、障害物の移動速度が所定速度超過であり且つ経過時間が所定時間超過である場合に、コストマップ情報32を更新する。コストマップ制御部23は、コストマップ情報32上の移動速度を認識する。コストマップ制御部23は、現在時間とコストマップ情報32上の生成時刻との差から経過時間を求める。コストマップ制御部23は、障害物の移動速度が所定速度超過であり且つ経過時間が所定時間超過である区画を、コストマップ情報の更新の対象に決定する。
(Example 2 of how to update cost map information)
In example 2 of the cost map information update method, the cost map control unit 23 updates the cost map information 32 when the moving speed of the obstacle exceeds a predetermined speed and the elapsed time exceeds a predetermined time. The cost map control unit 23 recognizes the moving speed on the cost map information 32 . The cost map control unit 23 obtains the elapsed time from the difference between the current time and the generation time on the cost map information 32 . The cost map control unit 23 determines a block in which the moving speed of the obstacle exceeds the predetermined speed and the elapsed time exceeds the predetermined time as targets for updating the cost map information.

コストマップ制御部23は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値を減少させる。例えば、コストマップ制御部23は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値を一定の減少幅で減少させてもよい。例えば、コストマップ制御部23は、障害物の移動速度と経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、コスト値の減少幅を変えてもよい。例えば、移動速度が大きいほどコスト値の減少幅を大きくしてもよい。例えば、経過時間が大きいほどコスト値の減少幅を大きくしてもよい。例えば、コストマップ制御部23は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値及び移動速度をクリア(コスト値「0」及び移動速度「0」に設定)してもよい。 The cost map control unit 23 reduces the cost value for the section targeted for updating the cost map information. For example, the cost map control unit 23 may reduce the cost value of the section targeted for update of the cost map information by a constant reduction width. For example, the cost map control unit 23 may change the reduction range of the cost value based on at least one of the moving speed of the obstacle and the elapsed time. For example, the greater the movement speed, the greater the decrease in the cost value. For example, the greater the elapsed time, the greater the decrease in the cost value. For example, the cost map control unit 23 may clear the cost value and the movement speed (set the cost value to "0" and the movement speed to "0") for the section for which the cost map information is to be updated.

(コストマップ情報の更新方法の例3)
コストマップ情報の更新方法の例3では、コストマップ制御部23は、ロボット装置1が移動する経路の生成に失敗した場合のリカバリー動作時に、コストマップ情報32の更新を実行する。ロボット装置1は、現在位置から目的地までの経路の生成に失敗した場合、予め設定されたリカバリー動作を実行する。このリカバリー動作の実行時に、コストマップ制御部23は、コストマップ情報32の更新を実行する。
(Example 3 of how to update cost map information)
In example 3 of the cost map information update method, the cost map control unit 23 updates the cost map information 32 during a recovery operation when generation of the path along which the robot device 1 moves has failed. When the robot device 1 fails to generate a route from the current position to the destination, it performs a preset recovery operation. When executing this recovery operation, the cost map control unit 23 updates the cost map information 32 .

例えば、1回目のリカバリー動作を行う場合には、コストマップ制御部23は、ロボット装置1からの距離が所定距離以上であり且つコストマップ情報32上の障害物の移動速度が所定速度超過である区画のコスト値及び移動速度をクリア(コスト値「0」及び移動速度「0」に設定)する。次いで、2回目のリカバリー動作時においても1回目と同様のコストマップ情報更新処理を行うが、所定距離及び所定速度は1回目のリカバリー動作時よりも小さい値を使用する。これにより、2回目のリカバリー動作時には、2回目のリカバリー動作時よりもコストマップ内でクリアされる範囲を広げることができる。 For example, when performing the first recovery operation, the cost map control unit 23 determines that the distance from the robot device 1 is at least a predetermined distance and the moving speed of the obstacle on the cost map information 32 exceeds the predetermined speed. Clear the cost value and movement speed of the zone (set cost value to '0' and movement speed to '0'). Then, during the second recovery operation, the same cost map information update processing as that for the first time is performed, but the prescribed distance and the prescribed speed are smaller than those for the first recovery operation. As a result, during the second recovery operation, the range cleared in the cost map can be expanded more than during the second recovery operation.

以上がコストマップ情報の更新方法の例の説明である。 The above is the description of an example of the method of updating the cost map information.

第1実施形態によれば、障害物の移動の有無や移動速度や経過時間等が考慮されてコストマップが更新されるので、障害物が多数存在している等の理由によりロボット装置1から死角になる場所が多い環境においても、死角になっている区画のコスト値を更新することができ、ロボット装置1が移動する経路の生成に使用されるコストマップを適切に更新することが可能になる。これにより、最適な経路を生成することに寄与する効果が得られる。 According to the first embodiment, the cost map is updated in consideration of the presence or absence of movement of obstacles, the movement speed, the elapsed time, and the like. Even in an environment where there are many places where the . This provides an effect of contributing to the generation of the optimum route.

また、リカバリー動作時において、ロボット装置1からの距離が所定距離以上であり且つコストマップ情報32における障害物の移動速度が所定速度超過である区画のコスト値及び移動速度をクリアすることにより、静的な障害物に関するコスト値はクリアされない。これにより、リカバリー動作時において、ロボット装置1が移動する経路の生成に使用されるコストマップを適切に更新することができる。これにより、リカバリー動作時において、最適な経路を生成することに寄与する効果が得られる。 Also, during the recovery operation, by clearing the cost value and the moving speed of the section in which the distance from the robot device 1 is equal to or greater than the predetermined distance and the moving speed of the obstacle in the cost map information 32 exceeds the predetermined speed, Cost values associated with physical obstacles are not cleared. As a result, the cost map used to generate the path along which the robot device 1 moves can be appropriately updated during the recovery operation. As a result, the effect of contributing to the generation of the optimum path is obtained during the recovery operation.

[第2実施形態]
図4は、第2実施形態に係るロボット装置の構成例を示すブロック図である。この図4において図1の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。上述した図1の第1実施形態に係るロボット装置1がカメラ部11を備えるのに対して、図4に示す第2実施形態に係るロボット装置1aはカメラ部11を備えていない。したがって、ロボット装置1aは、LiDAR部12が計測した点群情報に基づいて、上述したコストマップ情報の生成方法の例1によりコストマップ情報32を設定する。
[Second embodiment]
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration example of a robot device according to the second embodiment. In FIG. 4, parts corresponding to those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted. While the robot device 1 according to the first embodiment shown in FIG. Therefore, the robot apparatus 1a sets the cost map information 32 based on the point group information measured by the LiDAR unit 12 by the above-described example 1 of the cost map information generation method.

第2実施形態においても、第1実施形態と同様に、ロボット装置1aが移動する経路の生成に使用されるコストマップを適切に更新することができ、これにより、最適な経路を生成することに寄与する効果が得られる。 In the second embodiment, as in the first embodiment, it is possible to appropriately update the cost map used to generate the path along which the robot apparatus 1a moves, thereby generating the optimum path. A contributing effect is obtained.

[第3実施形態]
図5は、第3実施形態に係るロボットシステムの構成例を示すブロック図である。この図5において図1の各部に対応する部分には同一の符号を付け、その説明を省略する。第3実施形態では、サーバ装置3を設け、ロボット装置1bとサーバ装置3とに、図1のロボット装置1の機能を分散配置する。図5の機能分散の例では、ロボット装置1bにはカメラ部11やLiDAR部12や走行部13などの主にハードウェアによる機能を配置する一方、サーバ装置3には制御部20や記憶部30などの主にソフトウェアによる機能を配置する。
[Third Embodiment]
FIG. 5 is a block diagram showing a configuration example of a robot system according to the third embodiment. In FIG. 5, parts corresponding to those in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted. In the third embodiment, a server device 3 is provided, and the functions of the robot device 1 shown in FIG. In the functional distribution example of FIG. 5, the robot device 1b has mainly hardware functions such as the camera unit 11, the LiDAR unit 12, and the traveling unit 13, while the server device 3 has the control unit 20 and the storage unit 30. Arrange mainly software functions such as

ロボット装置1bは、カメラ部11とLiDAR部12と走行部13と通信部40とを備える。サーバ装置3は、制御部20(自己位置推定部21、自律走行制御部22、コストマップ制御部23)と、記憶部30(地図情報31、コストマップ情報32)と、通信部50とを備える。ロボット装置1bの通信部40とサーバ装置3の通信部50とは、通信ネットワークNWを介して通信を行う。通信ネットワークNWは、有線回線若しくは無線回線から構成されてもよく、又は有線回線及び無線回線から構成されてもよい。例えば、ロボット装置1bの通信部40が通信ネットワークNWの無線回線に接続する一方、サーバ装置3の通信部50は通信ネットワークNWの有線回線に接続してもよい。 The robot device 1 b includes a camera section 11 , a LiDAR section 12 , a traveling section 13 and a communication section 40 . The server device 3 includes a control unit 20 (self-position estimation unit 21, autonomous driving control unit 22, cost map control unit 23), a storage unit 30 (map information 31, cost map information 32), and a communication unit 50. . The communication unit 40 of the robot device 1b and the communication unit 50 of the server device 3 communicate via the communication network NW. The communication network NW may consist of wired lines or wireless lines, or may consist of wired lines and wireless lines. For example, the communication unit 40 of the robot device 1b may be connected to the wireless line of the communication network NW, while the communication unit 50 of the server device 3 may be connected to the wired line of the communication network NW.

サーバ装置3は、ロボット装置1bからカメラ部11の撮像画像やLiDAR部12の計測結果の点群情報を受信する。サーバ装置3のコストマップ制御部23は、それらロボット装置1bから受信した情報に基づいて、上述した第1実施形態と同様に、コストマップ情報32を生成する。またサーバ装置3のコストマップ制御部23は、上述した第1実施形態と同様にして、コストマップ情報32の更新を行う。サーバ装置3の自律走行制御部22は、コストマップ情報32に基づいて、現在位置から目的地に到着するまでに通過する全区画のコスト値の総和が最小になるように経路を生成する。サーバ装置3の自律走行制御部22は、当該経路に沿ってロボット装置を走行させるように、ロボット装置1bの走行部13へ命令を出す。 The server device 3 receives the captured image of the camera unit 11 and the point cloud information of the measurement result of the LiDAR unit 12 from the robot device 1b. The cost map control unit 23 of the server device 3 generates cost map information 32 based on the information received from the robot device 1b, as in the first embodiment described above. Also, the cost map control unit 23 of the server device 3 updates the cost map information 32 in the same manner as in the first embodiment described above. Based on the cost map information 32, the autonomous driving control unit 22 of the server device 3 generates a route so that the sum of the cost values of all sections passed from the current position to the destination is minimized. The autonomous travel control unit 22 of the server device 3 issues a command to the traveling unit 13 of the robot device 1b to cause the robot device to travel along the route.

なお、ロボット装置1bとサーバ装置3とへの機能分散の仕方は、図5の例に限定されず、様々な変形例が考えられる。例えば、自己位置推定部21がロボット装置1bに配置され、自己位置推定部21によるロボット装置1bの現在位置の推定結果がロボット装置1bからサーバ装置3へ送られてもよい。 Note that the method of distributing the functions to the robot device 1b and the server device 3 is not limited to the example of FIG. 5, and various modifications are conceivable. For example, the self-position estimation unit 21 may be arranged in the robot device 1b, and the estimation result of the current position of the robot device 1b by the self-position estimation unit 21 may be sent from the robot device 1b to the server device 3.

また、サーバ装置3の各機能は、サーバ装置3がCPU及びメモリ等のコンピュータハードウェアを備え、CPUがメモリに格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。なお、サーバ装置3として、汎用のコンピュータ装置を使用して構成してもよく、又は、専用のハードウェア装置として構成してもよい。例えば、サーバ装置3は、インターネット等の通信ネットワークに接続されるサーバコンピュータを使用して構成されてもよい。また、サーバ装置3の各機能はクラウドコンピューティングにより実現されてもよい。また、サーバ装置3は、単独のコンピュータにより実現するものであってもよく、又はサーバ装置3の機能を複数のコンピュータに分散させて実現するものであってもよい。 Each function of the server device 3 is realized by the server device 3 having computer hardware such as a CPU and memory, and the CPU executing a computer program stored in the memory. The server device 3 may be configured using a general-purpose computer device, or may be configured as a dedicated hardware device. For example, the server device 3 may be configured using a server computer connected to a communication network such as the Internet. Further, each function of the server device 3 may be realized by cloud computing. The server device 3 may be implemented by a single computer, or may be implemented by distributing the functions of the server device 3 to a plurality of computers.

第3実施形態においても、第1実施形態と同様に、ロボット装置1bが移動する経路の生成に使用されるコストマップを適切に更新することができ、これにより、最適な経路を生成することに寄与する効果が得られる。 Also in the third embodiment, as in the first embodiment, it is possible to appropriately update the cost map used to generate the route along which the robot apparatus 1b moves, thereby generating the optimum route. A contributing effect is obtained.

上述した各実施形態に係るロボット装置は、屋内を自律走行するものであってもよく、又は屋外を自律走行するものであってもよい。上述した各実施形態に係るロボット装置として、例えば、データセンター等の情報処理施設内を走行するものが挙げられる。 The robot apparatus according to each of the above-described embodiments may autonomously travel indoors or may autonomously travel outdoors. As the robot apparatus according to each of the embodiments described above, for example, there is a robot apparatus that runs inside an information processing facility such as a data center.

なお、これにより、例えばロボット装置を利用する各種のサービスにおける総合的なサービス品質の向上を実現することができることから、国連が主導する持続可能な開発目標(SDGs)の目標9「レジリエントなインフラを整備し、持続可能な産業化を推進するとともに、イノベーションの拡大を図る」に貢献することが可能となる。 As a result, for example, it will be possible to improve the overall service quality of various services that use robotic devices. development, promotion of sustainable industrialization, and expansion of innovation."

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。 Although the embodiment of the present invention has been described in detail above with reference to the drawings, the specific configuration is not limited to this embodiment, and design changes and the like are included within the scope of the present invention.

また、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行するようにしてもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、DVD(Digital Versatile Disc)等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
Alternatively, a computer program for realizing the functions of the devices described above may be recorded in a computer-readable recording medium, and the program recorded in the recording medium may be read and executed by the computer system. Note that the “computer system” referred to here may include hardware such as an OS and peripheral devices.
In addition, "computer-readable recording medium" includes writable nonvolatile memories such as flexible discs, magneto-optical discs, ROMs and flash memories, portable media such as DVDs (Digital Versatile Discs), and computer system built-in media. A storage device such as a hard disk that

さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(例えばDRAM(Dynamic Random Access Memory))のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Furthermore, "computer-readable recording medium" means a volatile memory (e.g., DRAM (Dynamic Random Access Memory)), which holds the program for a certain period of time, is also included.
Further, the above program may be transmitted from a computer system storing this program in a storage device or the like to another computer system via a transmission medium or by a transmission wave in a transmission medium. Here, the "transmission medium" for transmitting the program refers to a medium having a function of transmitting information, such as a network (communication network) such as the Internet or a communication line (communication line) such as a telephone line.
Further, the program may be for realizing part of the functions described above. Further, it may be a so-called difference file (difference program) that can realize the above-described functions in combination with a program already recorded in the computer system.

1,1a,1b…ロボット装置、3…サーバ装置、11…カメラ部、12…LiDAR部、13…走行部、20…制御部、21…自己位置推定部、22…自律走行制御部、23…コストマップ制御部、30…記憶部、31…地図情報、32…コストマップ情報、40,50…通信部、NW…通信ネットワーク Reference Signs List 1, 1a, 1b... robot device, 3... server device, 11... camera unit, 12... LiDAR unit, 13... traveling unit, 20... control unit, 21... self-position estimation unit, 22... autonomous travel control unit, 23... Cost map control unit 30 Storage unit 31 Map information 32 Cost map information 40, 50 Communication unit NW Communication network

Claims (11)

自律走行を行うロボット装置において、
前記ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップであって、前記ロボット装置が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成するコストマップ情報を記憶するコストマップ情報記憶部と、
前記コストマップ情報記憶部に記憶されているコストマップ情報における障害物の移動の有無と生成時刻から現在時刻までの経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、当該コストマップ情報を更新するコストマップ制御部と、
を備えるロボット装置。
In a robot device that runs autonomously,
A cost map used to generate a path along which the robot device moves, showing a cost value, presence or absence of obstacle movement, and generation time for each section into which a two-dimensional space along which the robot device moves is divided. a cost map information storage unit that stores cost map information that constitutes a cost map;
Cost map control for updating the cost map information based on at least one of the presence or absence of movement of obstacles in the cost map information stored in the cost map information storage unit and the elapsed time from the creation time to the current time. Department and
A robotic device comprising:
前記コストマップ制御部は、障害物の移動あり且つ前記経過時間が所定時間超過である区画をコストマップ情報の更新の対象に決定する、
請求項1に記載のロボット装置。
The cost map control unit determines a section in which the obstacle has moved and the elapsed time exceeds a predetermined time as a target for updating the cost map information.
The robot device according to claim 1.
前記コストマップ情報は、区画毎に障害物の移動速度の情報を有し、
前記コストマップ制御部は、前記コストマップ情報における障害物の移動速度が所定速度超過であり且つ前記経過時間が所定時間超過である区画をコストマップ情報の更新の対象に決定する、
請求項1又は2のいずれか1項に記載のロボット装置。
The cost map information has information on the moving speed of obstacles for each section,
The cost map control unit determines a section in which the moving speed of the obstacle in the cost map information exceeds a predetermined speed and the elapsed time exceeds a predetermined time as a target for updating the cost map information.
The robot apparatus according to claim 1 or 2.
前記コストマップ制御部は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値を減少させる、
請求項1から3のいずれか1項に記載のロボット装置。
The cost map control unit reduces the cost value for the target section for updating the cost map information,
The robot apparatus according to any one of claims 1 to 3.
前記コストマップ情報は、区画毎に障害物の移動速度の情報を有し、
前記コストマップ制御部は、前記コストマップ情報における障害物の移動速度と前記経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、コスト値の減少幅を変える、
請求項4に記載のロボット装置。
The cost map information has information on the moving speed of obstacles for each section,
The cost map control unit changes the reduction range of the cost value based on at least one of the moving speed of the obstacle in the cost map information and the elapsed time.
The robot device according to claim 4.
前記コストマップ制御部は、コストマップ情報の更新の対象区画に対してコスト値及び障害物の移動の有無をクリアする、
請求項1から5のいずれか1項に記載のロボット装置。
The cost map control unit clears the cost value and the presence or absence of movement of obstacles for the target section for updating the cost map information.
The robot device according to any one of claims 1 to 5.
前記コストマップ制御部は、前記ロボット装置が移動する経路の生成に失敗した場合のリカバリー動作時に、前記コストマップ情報の更新を実行する、
請求項1に記載のロボット装置。
The cost map control unit updates the cost map information during a recovery operation when generation of a route along which the robot device moves has failed.
The robot device according to claim 1.
前記コストマップ情報は、区画毎に障害物の移動速度の情報を有し、
前記コストマップ制御部は、前記ロボット装置からの距離が所定距離以上であり且つ前記コストマップ情報における障害物の移動速度が所定速度超過である区画をコストマップ情報の更新の対象に決定する、
請求項7に記載のロボット装置。
The cost map information has information on the moving speed of obstacles for each section,
The cost map control unit determines, as an update target of the cost map information, a section whose distance from the robot device is equal to or greater than a predetermined distance and where the moving speed of the obstacle in the cost map information exceeds a predetermined speed.
The robot device according to claim 7.
ロボット装置の走行を制御するロボットシステムにおいて、
前記ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップであって、前記ロボット装置が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成するコストマップ情報を記憶するコストマップ情報記憶部と、
前記コストマップ情報記憶部に記憶されているコストマップ情報における障害物の移動の有無と生成時刻から現在時刻までの経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、当該コストマップ情報を更新するコストマップ制御部と、
を備えるロボットシステム。
In a robot system that controls the movement of a robot device,
A cost map used to generate a path along which the robot device moves, showing a cost value, presence or absence of obstacle movement, and generation time for each section into which a two-dimensional space along which the robot device moves is divided. a cost map information storage unit that stores cost map information that constitutes a cost map;
Cost map control for updating the cost map information based on at least one of the presence or absence of movement of obstacles in the cost map information stored in the cost map information storage unit and the elapsed time from the creation time to the current time. Department and
A robot system with
自律走行を行うロボット装置の制御方法であって、
前記ロボット装置が、前記ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップであって、前記ロボット装置が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成するコストマップ情報をコストマップ情報記憶部に記憶するコストマップ情報記憶ステップと、
前記ロボット装置が、前記コストマップ情報記憶部に記憶されているコストマップ情報における障害物の移動の有無と生成時刻から現在時刻までの経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、当該コストマップ情報を更新するコストマップ制御ステップと、
を含むロボット装置の制御方法。
A control method for a robot device that runs autonomously,
The robot device is a cost map used to generate a path along which the robot device moves, and a cost value and presence/absence of movement of obstacles are provided for each section into which the two-dimensional space in which the robot device moves is divided. a cost map information storage step of storing cost map information constituting a cost map showing generation time in a cost map information storage unit;
The robot device stores the cost map information based on at least one of the presence or absence of movement of the obstacle in the cost map information stored in the cost map information storage unit and the elapsed time from the generation time to the current time. an updating cost map control step;
A method of controlling a robotic device comprising:
自律走行を行うロボット装置のコンピュータに、
前記ロボット装置が移動する経路の生成に使用されるコストマップであって、前記ロボット装置が移動する2次元空間が分割された区画毎にコスト値と障害物の移動の有無と生成時刻とを示すコストマップを構成するコストマップ情報をコストマップ情報記憶部に記憶するコストマップ情報記憶ステップと、
前記コストマップ情報記憶部に記憶されているコストマップ情報における障害物の移動の有無と生成時刻から現在時刻までの経過時間とのうち少なくとも一方に基づいて、当該コストマップ情報を更新するコストマップ制御ステップと、
を実行させるためのコンピュータプログラム。
In the computer of the robot device that runs autonomously,
A cost map used to generate a path along which the robot device moves, showing a cost value, presence or absence of obstacle movement, and generation time for each section into which a two-dimensional space along which the robot device moves is divided. a cost map information storage step of storing cost map information constituting a cost map in a cost map information storage unit;
Cost map control for updating the cost map information based on at least one of the presence or absence of movement of obstacles in the cost map information stored in the cost map information storage unit and the elapsed time from the creation time to the current time. a step;
A computer program for executing
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