JPS6232517A - Optimum route searching method for moving robot - Google Patents
Optimum route searching method for moving robotInfo
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- JPS6232517A JPS6232517A JP60172703A JP17270385A JPS6232517A JP S6232517 A JPS6232517 A JP S6232517A JP 60172703 A JP60172703 A JP 60172703A JP 17270385 A JP17270385 A JP 17270385A JP S6232517 A JPS6232517 A JP S6232517A
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- JP
- Japan
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- node
- vjx
- distance
- route
- next candidate
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Landscapes
- Navigation (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野］
この発明は、自立無人車等の移動ロボットに適用して好
適な移動ロボットの最適経路探索方法に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to an optimal route searching method for a mobile robot, which is suitable for application to a mobile robot such as an autonomous unmanned vehicle.
［従来の技術］
移動ロボットにおいて、ある地点から目的地まで、どう
いう経路を通れば最適であるかという問題について、種
々の研究がなされ、いろいろな方法が提案されている。[Prior Art] Various studies have been conducted and various methods have been proposed regarding the problem of what is the optimal route for a mobile robot to take from a certain point to a destination.
例えば、移動ロボットに内蔵されたメモリに、地図に対
応するデータを格納しておき、このデータによって最適
経路を決定する。すなわち、地図上の特殊点（ノード）
間の直線距離やノードの接続関係を予めメモリに格納し
ておき、現在位置しているノードＶｉから次に進むべき
ノード■ｊを次のようにして決定する。For example, data corresponding to a map is stored in a memory built into a mobile robot, and an optimal route is determined using this data. i.e. special points (nodes) on the map
The straight-line distance between nodes and the connection relationship between the nodes are stored in memory in advance, and the next node ■j to proceed from the currently located node Vi is determined as follows.
（１）縦型探索、横型探索などの公知の手法によって、
出発ノードＳから目的ノードＧまでの経路を探索する。(1) Using known methods such as vertical search and horizontal search,
A route from a departure node S to a destination node G is searched.
そして、中間ノードＶｉに接続されたノードの中から次
に通過ずべきノードＶｊの候補ノードＶｊｘを選択する
。Then, a candidate node Vjx of the node Vj to be passed next is selected from among the nodes connected to the intermediate node Vi.
（２）次候補ノードＶｊｘの中から、現在ノードＶｉに
最も近いノードＶｊを選ぶ。(2) Select the node Vj closest to the current node Vi from among the next candidate nodes Vjx.
（３）この操作を操り返して、出発ノートＳから１］的
ノードＧまでの経路を決定する。(3) Repeat this operation to determine the route from the departure note S to the 1] node G.
この場合、上記経路は、総経路長が最小となり、最適経
路と考えられる。しかしながら、上述した従来の経路探
索方法では、本当の最適経路が得られないことがあった
。これは、次候補ノードＶｊｘの中から次のノードｖｊ
を選ぶ場合、現在ノード■ｉに最も近いノードを選択し
ているため、目的ノードＧから遠ざかるような進路を取
ってしまうケースが生じるからである。In this case, the above route has the minimum total route length and is considered to be the optimal route. However, with the conventional route searching method described above, a truly optimal route may not be obtained. This is the next node vj from among the next candidate nodes Vjx.
This is because when selecting, the node closest to the current node i is selected, so there is a possibility that the node takes a course that moves away from the destination node G.
また、縦型探索においては、いつになってし目的ノード
Ｇに到達しない場合がある一方、横型探索においては、
目的ノードＧを探索するのに長時間を要するといった問
題があった。これは、各ノード間の距離が等しい場合、
探索すべき枝が幾何級数的に増加してしまうからである
（第３図参照）。In addition, in vertical search, the destination node G may not be reached at some point, while in horizontal search,
There is a problem in that it takes a long time to search for the target node G. This means that if the distance between each node is equal,
This is because the number of branches to be searched increases exponentially (see Figure 3).
そこで、本出願人は先に、中間ノードＶｉから次のノー
ドＶｊを選択するにあたり、次のような評価関数Ｈ（Ｖ
ｉ、Ｖ ｊｘ）を用いて、経路探索を行う方法を提案
した。Therefore, in selecting the next node Vj from the intermediate node Vi, the applicant first uses the following evaluation function H(V
i, V jx) to perform route searching.
Ｈ（Ｖｉ、Ｖｊｘ）
＝Ｗａ−Ａ（Ｖｊｘ、Ｇ）＋Ｗｂ−Ｂ（Ｖ ｉ、Ｖｊｘ
’）・−・（１）ただし、Ａ （Ｖ ｊｘ、Ｇ）＝１２
（Ｖ ｊｘ、Ｇ ）／ Ｌ−＝＝−Ｃ２）Ｂ （Ｖ ｉ
、Ｖ ｊｘ）＝１２（Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）／ Ｌ−（３
）°ここで、Ｑ（Ｖ ｊｘ、Ｇ ）は次候補ノードＶｊ
ｘと目的ノードＧとの距離、（２（Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）
は現在ノードＶｉと次候補ノードＶｊｘとの距離であり
、しは最も離れたノード間の距離、すなわち、ノード間
の最大距離である。従って、上記変数Ａ（Ｖｊｘ、Ｇ）
お上びＢ （Ｖ ｉ、Ｖ ｊｙ：）は距離しに上って正
規化されたもので、０〜ｌの値をとり、小さいほど評価
が良く、０が最良で、ｌが最悪である。また、Ｗａ、Ｗ
ｂは上記各変数Ａ（Ｖｊｘ、Ｇ）、およびＢ （Ｖ ｉ
、Ｖ ｊｘ）の重みづけをする係数である。H(Vi, Vjx) = Wa-A(Vjx, G)+Wb-B(Vi, Vjx
') -- (1) However, A (V jx, G) = 12
(V jx, G )/L-==-C2)B (V i
, V jx)=12(V i, V jx)/L-(3
)° Here, Q(V jx, G ) is the next candidate node Vj
The distance between x and the destination node G, (2(V i, V jx)
is the distance between the current node Vi and the next candidate node Vjx, and is the distance between the farthest nodes, that is, the maximum distance between the nodes. Therefore, the above variable A(Vjx, G)
The value B (V i, V jy:) is normalized by measuring the distance, and takes a value from 0 to l, the smaller the value, the better the evaluation, 0 is the best, and l is the worst. . Also, Wa, W
b is each of the above variables A (Vjx, G), and B (V i
, V jx).
［発明が解決しようとする問題点］
王妃゛評価関数Ｈ（Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）を用いることに
より、隣接するノード間の距離だけでなく、次候補ノー
ドＶｊｘが目的ノードＧにいかに近付いているかを考慮
に入れた経路決定が行なわれるため、探索枝を減少させ
、探索時間を短くすることができる。[Problems to be solved by the invention] By using the queen evaluation function H (V i, V jx), it is possible to calculate not only the distance between adjacent nodes but also how close the next candidate node Vjx is to the target node G. Since the route is decided taking into consideration, the number of search branches can be reduced and the search time can be shortened.
また、評価関数Ｈ（Ｖｉ、Ｖｊｘ）の各項を正規化する
ことにより、各項の重みづけが容易となり、最適経路を
迅速に探索することができる。Further, by normalizing each term of the evaluation function H (Vi, Vjx), each term can be easily weighted, and an optimal route can be quickly searched.
しかしながら、ノード間の経路に円弧状の経路が含まれ
る場合（第５図参照）、上述した評価関数Ｈ（Ｖ ｉ、
Ｖ ｊｘ）ノ第２項であるＢ （Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）が
１を超える場合があり、正規化できないという不都合が
生じた。However, if the path between nodes includes an arc-shaped path (see Figure 5), the above-mentioned evaluation function H (V i,
B (V i, V jx), which is the second term of V jx), may exceed 1, resulting in the inconvenience that normalization cannot be performed.
この発明は、このような背景の下になされたもので、円
弧状の経路を含む場合も最適経路を迅速に探索できる移
動ロボットの最適経路探索方法を提供することを目的と
する。The present invention was made against this background, and an object of the present invention is to provide an optimal route search method for a mobile robot that can quickly search for an optimal route even when the route includes an arcuate route.
［問題点を解決するための手段］
上記問題点を解決するためにこの発明は、予め記憶され
たノード情報に基づいて次に進むべきノードを順次探索
し、探索された経路に沿って走行する移動ロボットにお
いて、経路探索時の評価関数を、次候補ノードから目的
ノードまでの距離を前記移動ロボットの移動領域に外接
する長方形の対角線の長さで正規化した項と、現在ノー
ドがら次候補ノードまでの距離を前記対角線の長さに円
周率を掛けた値で正規化した項とから構成したことを特
徴とする。[Means for Solving the Problems] In order to solve the above problems, the present invention sequentially searches for the next node to proceed to based on node information stored in advance, and travels along the searched route. In a mobile robot, the evaluation function during route search is calculated using a term in which the distance from the next candidate node to the destination node is normalized by the length of the diagonal of a rectangle circumscribing the movement area of the mobile robot, and a term that normalizes the distance from the next candidate node to the destination node by the length of the diagonal line of a rectangle circumscribing the movement area of the mobile robot, and the next candidate node from the current node. and a term normalized by a value obtained by multiplying the length of the diagonal line by pi.
［作用］
上記方法によれば、ノードの経路長だけでなく、いかに
目的ノードに近付きつつあるかを考慮に入れているため
、探索枝が非常に少なくなり、短時間で探索することが
できる。また、経路に円弧状の経路が含まれる場合でも
、評価関数の各項を正規化できるため、各項の重みづけ
が考えやすく、これを適宜に変化させることにより、最
適な経路探索が可能となる。更に、この方法を縦型探索
に適用すれば、探索失敗の確率が非常に小さ−くなる。[Operation] According to the above method, not only the path length of the node but also how close the node is to the target node is taken into account, so the number of search branches is extremely reduced and the search can be performed in a short time. Furthermore, even if the route includes an arcuate route, each term in the evaluation function can be normalized, making it easy to consider the weighting of each term, and by changing this as appropriate, optimal route searching is possible. Become. Furthermore, if this method is applied to vertical search, the probability of search failure becomes extremely small.
し実施例コ 以下、図面を参照して、本発明の詳細な説明する。Example Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
第１図は、この発明の一実施例の構成を示すブロック図
である。図において、２１は移動ロボットの走行装置で
あり、走行装置２１には、その走行制御を行うＣＰＵ２
２が接続されている。また、ＣＰｔＪ２２には、メモリ
２３が接続され、このメモリ２３には第２図に示すよう
な地図に関するデータが格納され°ている。すなわち、
地図を含む平面上の１点を原点としたときの各ノードｌ
〜１６の座標、ノート１〜１６の接続関係がメモリ２３
に格納されている。FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention. In the figure, reference numeral 21 denotes a traveling device of the mobile robot, and the traveling device 21 includes a CPU 2 that controls the traveling.
2 are connected. Further, a memory 23 is connected to the CPtJ 22, and data related to a map as shown in FIG. 2 is stored in this memory 23. That is,
Each node l when one point on the plane containing the map is the origin
The coordinates of ~16 and the connection relationship of notes 1 to 16 are in memory 23
is stored in.
ここで、出発ノードを８１目的ノードを０１連続する中
間ノードをＶ ｉ、Ｖ ｊとし、ノードＶｉからノード
■ｊを選択するための評価関数Ｈ（Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）
次の式によって定義する。Here, the starting node is 81, the destination node is 01, consecutive intermediate nodes are V i, V j, and the evaluation function H (V i, V jx) for selecting node j from node Vi is
Defined by the following formula.
Ｈ（Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）
＝Ｗａ−Ａ（Ｖｊｘ、Ｇ）＋Ｗｂ−Ｂ（Ｖ ｉ、Ｖｊｘ
）−−（４）ノこ だ し 、 Ａ（Ｖｊｘ、Ｇ）＝
Ｃ（Ｖｊｘ、Ｇ）／ Ｌ −・ −・・ （５）Ｂ
（Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）＝（！（Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）／
ｒｒ Ｌ−−（６）ここで、Ｑ（Ｖ ｊｘ、 Ｇ ）は
次候補ノードＶｊｘと目的ノードＧとの距離、Ｑ（Ｖ
ｉ、Ｖ ｊｘ）は現在ノードＶｉと次候補ノードＶｊｘ
との距離であり、Ｌは地図（すなわち、移動ロボットの
移動領域）に外接する長方形の対角線の距離である。従
って、第２図の例ては、Ｌはノード１と１６との距離、
あるいはノード４と１３との距離となる。なお、距離り
をこのように定めたのは、例えば第５図のような場合を
考慮してである。すなわち、この場合、ノードＡ、Ｈ間
の直線距離は極めて短いにもかかわらず、これらの間の
円弧状経路３０は極めて長いものとなり、このような経
路３０を正規化するためには、円弧状経路３０やノード
Ｄ、Ｅに外接する長方形３１の対角線の長さしに円周率
πを乗じた値で正規化しなければならないからである。H (V i, V jx) = Wa-A (V jx, G) + Wb-B (V i, V jx
)--(4) Nokodashi, A(Vjx, G)=
C (Vjx, G) / L - - - (5) B
(V i, V jx)=(!(V i, V jx)/
rr L--(6) Here, Q(V jx, G ) is the distance between the next candidate node Vjx and the destination node G, and Q(V
i, V jx) is the current node Vi and the next candidate node Vjx
, and L is the distance of the diagonal of the rectangle circumscribing the map (that is, the movement area of the mobile robot). Therefore, in the example of FIG. 2, L is the distance between nodes 1 and 16,
Alternatively, it is the distance between nodes 4 and 13. Incidentally, the reason why the distance is determined in this manner is to take into consideration the case shown in FIG. 5, for example. That is, in this case, although the straight line distance between nodes A and H is extremely short, the arcuate path 30 between them is extremely long. In order to normalize such a path 30, it is necessary to This is because it must be normalized by the value obtained by multiplying the length of the diagonal of the rectangle 31 circumscribing the route 30 and the nodes D and E by pi.
こうして、値Ａ（Ｖｊｘ、Ｇ）は距離りによって正規化
され、値Ｂ （Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）は距離Ｉ、に円周率
πを乗じた値によって正規化されたものとなる。そして
、これらの値Ａ （Ｖ ｊｘ、Ｇ ）とＢ （Ｖ ｉ、
Ｖ ｊｘ）とは０〜ｌの値をとり、小さいほど評価が良
く、０が最良で、ｌが最悪である。また、Ｗａ、Ｗｂは
変数Ａ（Ｖｊｘ、Ｇ）およびＢ （Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ）
の重みづけをする係数である。 このような構成におい
て、出発ノードＳがＩＯ１目的目的ノードラード４であ
るとする。この場合、第２図、第３図に示すように、出
発ノード１０の次候補ノードＶｊｘとして、ノード６．
９．１１および１４が選ばれる。これらの次候補ノード
６．９．１１および１４に（４，）式を適用すると、評
価関数Ｈ（Ｖｉ、Ｖ・ｊｘ）を最小にする次候補ノード
Ｖｊｘとして、第４図に示すようにノード６．１１が選
択される。In this way, the value A (Vjx, G) is normalized by the distance, and the value B (V i, V jx) is normalized by the value obtained by multiplying the distance I by pi. Then, these values A (V jx, G ) and B (V i,
V jx) takes a value from 0 to l, the smaller the evaluation, the better the evaluation, 0 is the best, and l is the worst. Also, Wa and Wb are variables A (Vjx, G) and B (V i, V jx)
This is a weighting coefficient. In such a configuration, it is assumed that the starting node S is IO1 destination node RAD4. In this case, as shown in FIGS. 2 and 3, the next candidate node Vjx of the starting node 10 is node 6.
9.11 and 14 are selected. When formula (4,) is applied to these next candidate nodes 6.9.11 and 14, the next candidate node Vjx that minimizes the evaluation function H (Vi, V jx) is set as the node shown in Fig. 4. 6.11 is selected.
次に、ノード６の次候補ノードＶｊｘとして、ノード２
，５．７が選択され、評価関数Ｈ（Ｖｉ、Ｖｊｘ）を最
小にするものとして、ノード７が選ばれる。Next, as the next candidate node Vjx of node 6, node 2
, 5.7 are selected, and node 7 is selected as the one that minimizes the evaluation function H(Vi, Vjx).
また、ノード１１の次候補ノードＶｊｘとしてノード７
．１２．１５があげられ、この中から、ノード７が評価
関数Ｈ（Ｖ ｉ、 Ｖ ｊｘ）を最小にするものとして
選択される。以下、同様にして、ノード７の次候補ノー
ドＶｊｘとしてノード３と８が選ばれるが、ノード７．
８間が直線であるのに対して、ノード７．３間は円弧で
あるから、評価関数Ｈ（Ｖｉ、Ｖｊｘ）を最小にするも
のとしてノード８が選ばれ、このノード８の次に目的ノ
ード４が選択される。Also, node 7 is set as the next candidate node Vjx of node 11.
．． 12.15, and from among these, node 7 is selected as the one that minimizes the evaluation function H (V i, V jx). Thereafter, nodes 3 and 8 are similarly selected as the next candidate node Vjx of node 7, but node 7.
8 is a straight line, while the area between nodes 7 and 3 is a circular arc. Therefore, node 8 is selected as the one that minimizes the evaluation function H (Vi, Vjx), and the next target node after node 8 is 4 is selected.
こうして、最適経路として、第４図に示すように、１０
→６−７→８→４あるいは１０→１１→７−８→４が選
択される。In this way, as shown in FIG. 4, the optimal route is 10
→6-7→8→4 or 10→11→7-8→4 is selected.
こうして、本実施例によれば、探索すべき技が第３図に
比べて激減し、探索時間を短縮することができる。In this way, according to this embodiment, the number of techniques to be searched for is drastically reduced compared to that in FIG. 3, and the search time can be shortened.
なお、上記実施例では、評価関数の値が、最良のときに
０、最悪のときに１となるようにしたが、Ａ（Ｖｊｘ、
Ｇ）＝（Ｌ−ｆ２（Ｖｊｘ、Ｇ））／ＬＢ（Ｖ ｉ、Ｖ
ｊｘ）＝ （ｒｃ Ｌ−Ｑ（Ｖ ｉ、Ｖ ｊｘ））／
ｘ Ｌとすれば、最良が１、最悪が０となることは明
らかである。また、第１図のＣＰＵ２２とメモリ２３と
は、走行装置２１と別体としてもよい。In the above embodiment, the value of the evaluation function is set to 0 in the best case and 1 in the worst case, but A(Vjx,
G)=(L-f2(Vjx,G))/LB(V i,V
jx) = (rc L-Q(V i, V jx))/
If x L, it is clear that the best value is 1 and the worst value is 0. Further, the CPU 22 and memory 23 in FIG. 1 may be provided separately from the traveling device 21.
［発明の効果］
以上説明したように、この発明は、ノード間の経路長だ
けでなく、次候補ノードと目的ノードとの距離をも考慮
に入れて経路探索を行うようにしたので、探索枝が非常
に少なくなり、短時間で探索することができる。また、
経路に円弧状の経路が含まれる場合でも、評ｉ関数の各
項を正規化できるので、各項の重みづけ係数を適宜変化
させることにより、最適の経路探索が可能となる。更に
、縦型探索において、探索失敗の確率を非常に小さくで
きる。[Effects of the Invention] As explained above, the present invention performs a route search by taking into account not only the route length between nodes but also the distance between the next candidate node and the target node. There are very few people, so you can search in a short time. Also,
Even when the route includes an arcuate route, each term of the evaluation i-function can be normalized, so by appropriately changing the weighting coefficient of each term, an optimal route search is possible. Furthermore, in vertical search, the probability of search failure can be extremely reduced.
第１図はこの発明の一実施例の構成を示すブロック図、
第２図は同実施例における地図の一例を示す概念図、第
３図は次候補ノードの探索枝の一例を示すトリー図、第
４図は本実施例における経路探索の一例を示すトリー図
、第５図は同実施例における円弧状経路３０と、長方形
３１の対角線の長さしとの関係を説明するための図であ
る。
１−１６・・・・・・ノード、２１・・・・・・走行装
置、２２・・・・・・ＣＰＵ、２３・・・・・メモリ、
３０・・・・・・円弧状経路、３Ｉ・・・・・・移動領
域に外接する長方形。
第１図
第２図FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a conceptual diagram showing an example of a map in the same embodiment, FIG. 3 is a tree diagram showing an example of a search branch for the next candidate node, and FIG. 4 is a tree diagram showing an example of route search in this embodiment. FIG. 5 is a diagram for explaining the relationship between the arcuate path 30 and the diagonal length of the rectangle 31 in the same embodiment. 1-16... Node, 21... Running device, 22... CPU, 23... Memory,
30...Circular path, 3I...Rectangle circumscribing the movement area. Figure 1 Figure 2
Claims (1)
ドを順次探索し、探索された経路に沿って走行する移動
ロボットにおいて、経路探索時の評価関数を、次候補ノ
ードから目的ノードまでの距離を前記移動ロボットの移
動領域に外接する長方形の対角線の長さで正規化した項
と、現在ノードから次候補ノードまでの距離を前記対角
線の長さに円周率を掛けた値で正規化した項とから構成
したことを特徴とする移動ロボットの最適経路探索方法
。In a mobile robot that sequentially searches for the next node to proceed to based on pre-stored node information and travels along the searched route, the evaluation function during route search is calculated by calculating the distance from the next candidate node to the destination node. A term normalized by the length of the diagonal of a rectangle circumscribing the movement area of the mobile robot, and a term normalized by the value of the distance from the current node to the next candidate node multiplied by the length of the diagonal by pi. An optimal route search method for a mobile robot, characterized by comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60172703A JPS6232517A (en) | 1985-08-06 | 1985-08-06 | Optimum route searching method for moving robot |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60172703A JPS6232517A (en) | 1985-08-06 | 1985-08-06 | Optimum route searching method for moving robot |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6232517A true JPS6232517A (en) | 1987-02-12 |
Family
ID=15946779
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60172703A Pending JPS6232517A (en) | 1985-08-06 | 1985-08-06 | Optimum route searching method for moving robot |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6232517A (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5329450A (en) * | 1991-05-10 | 1994-07-12 | Shinko Electric Co., Ltd. | Control method for mobile robot system |
| JP2008282846A (en) * | 2007-05-08 | 2008-11-20 | Japan Ae Power Systems Corp | Oil-filled stationary induction device |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS59108200A (en) * | 1983-12-02 | 1984-06-22 | 株式会社日立製作所 | Route guide system |
-
1985
- 1985-08-06 JP JP60172703A patent/JPS6232517A/en active Pending
Patent Citations (1)
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