WO2024171259A1 - Path planning device, path planning method, and path planning program - Google Patents
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Definitions
- the technology disclosed herein relates to a route planning device, a route planning method, and a route planning program.
- Patent Document 1 discloses a method for solving optimization problems that uses geodesic equations.
- geodesic equations are expressed as nonlinear ordinary differential equations. Therefore, in most cases, geodesic equations are solved numerically, which requires a lot of time for calculation.
- the technology disclosed here has been developed in light of these issues, and its purpose is to reduce the calculation time in path planning using geodesic equations.
- the route planning device disclosed herein is a route planning device that plans a route for a moving body, and includes an approximator that approximates an obstacle to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation, an assigner that assigns a Riemann metric to the approximate obstacle, and a calculator that calculates a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemann metric and sets a route based on the calculated geodesic line.
- the route planning method disclosed herein is a route planning method for planning a route for a moving body, and includes approximating an obstacle to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation, assigning a Riemannian metric to the approximate obstacle, calculating a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemannian metric, and setting a route based on the calculated geodesic line.
- the route planning program disclosed herein is a route planning program for causing a computer to realize the planning of a route for a moving body, and causes the computer to realize the following functions: approximating an obstacle to an approximate obstacle having symmetry in spatial rotation or spatial translation; assigning a Riemannian metric to the approximate obstacle; and calculating a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemannian metric, and setting a route based on the calculated geodesic line.
- the above-mentioned path planning device can reduce the calculation time in path planning using geodesic equations.
- the above-mentioned route planning method can reduce the calculation time in route planning using geodesic equations.
- the above-mentioned route planning program can reduce calculation time in route planning using geodesic equations.
- FIG. 1 is an explanatory diagram of a moving body.
- FIG. 2 is a diagram showing a schematic hardware configuration of a moving object.
- FIG. 3 is a diagram showing a schematic hardware configuration of the control device.
- FIG. 4 is a functional block diagram of the controller.
- FIG. 5 is an image diagram of a two-dimensional route.
- FIG. 6 is an explanatory diagram of a path of a moving object moving three-dimensionally.
- FIG. 7 is an image diagram of a two-dimensional path obtained based on a geodesic equation corresponding to a real obstacle.
- FIG. 8 is a flow chart of route planning.
- FIG. 1 is an explanatory diagram of a moving body 100.
- the moving body 100 performs autonomous driving.
- the moving body 100 is a vehicle (e.g., an AGV: Automatic Guided Vehicle) or a robot (e.g., an AMR: Autonomous Mobile Robot) that runs on the ground.
- the moving body 100 may be an air vehicle such as a drone or a UAV (Unmanned Aerial Vehicle).
- the moving body 100 moves autonomously along a route so as to avoid obstacles 9.
- the moving body 100 includes a main body 10, a driver 11, a communicator 12, a sensor 2, and a control device 3.
- the main body 10 is provided with the driver 11, the communicator 12, the sensor 2, and the control device 3.
- the driver 11 includes a plurality of wheels and an electric motor that drives the plurality of wheels.
- the communicator 12 performs wireless communication with external devices.
- the communicator 12 employs any wireless communication standard.
- the sensor 2 detects various values related to the movement of the moving body 100.
- the sensor 2 includes at least one of a camera, a LiDAR (Light Detection And Ranging), an infrared sensor, a laser range finder, and a Doppler LiDAR.
- the driver 11 may include a plurality of propellers and an electric motor that drives the plurality of propellers.
- the control device 3 plans a route for the moving body 100 and generates a route.
- the control device 3 is an example of a route planning device.
- the control device 3 When the moving body 100 moves in a two-dimensional space like a traveling vehicle, the control device 3 generates a two-dimensional route. Note that when the moving body 100 moves in a three-dimensional space like an aircraft, the control device 3 generates a three-dimensional route.
- control device 3 also controls the movement of the moving body 100 so that the moving body 100 moves along the route.
- the control device 3 controls the driver 11 to move the moving body 100 along the route.
- the detection results of the sensor 2 are input to the control device 3.
- the control device 3 performs route planning or movement control based on the detection results of the sensor 2.
- the moving body 100 communicates with a control tower or an external device via the communication device 12.
- FIG. 3 is a diagram showing a schematic hardware configuration of the control device 3.
- the control device 3 has a controller 31, a storage device 32, and a memory 33.
- the control device 3 is an example of a computer.
- the controller 31 controls the entire moving body 100.
- the controller 31 performs various types of arithmetic processing.
- the controller 31 is formed of a processor such as a CPU (Central Processing Unit).
- the controller 31 may also be formed of an MCU (Micro Controller Unit), an MPU (Micro Processor Unit), an FPGA (Field Programmable Gate Array), a PLC (Programmable Logic Controller), a system LSI, etc.
- the memory 32 stores the programs executed by the controller 31 and various data.
- the memory 32 stores a route planning program 34.
- the memory 32 is formed of a non-volatile memory, a hard disc drive (HDD) or a solid state drive (SSD), etc.
- the memory 33 temporarily stores data, etc.
- the memory 33 is formed of a volatile memory.
- FIG. 4 is a functional block diagram of the controller 31.
- the controller 31 realizes various functions by reading out a program from the storage device 32 into the memory 33 and expanding it. Specifically, the controller 31 functions as an approximator 42 that approximates an obstacle to an approximate obstacle, an assigner 43 that assigns a Riemannian metric to the approximate obstacle, and a calculator 44 that determines a geodesic line and sets a route. Furthermore, the controller 31 may function as a setter 41 that sets the start point and end point of the route, and a movement controller 45 that controls the movement of the moving body 100.
- Figure 5 is an image diagram of a two-dimensional route.
- the setting device 41 sets the start point 51 and end point 52 of the route.
- the start point 51 and end point 52 are input from the outside and stored in the storage device 32 or memory 33.
- the approximator 42 acquires obstacle information, i.e., the position and shape of the obstacle 9, based on the detection results of the sensor 2.
- the obstacle information may be input to the control device 3 from the outside and stored in the storage device 32 or memory 33.
- the approximator 42 approximates the obstacle 9 to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation.
- the symmetry of spatial rotation is spherical symmetry or circular symmetry.
- the symmetry of spatial translation is cylindrical symmetry.
- the approximator 42 approximates the obstacle 9 to a circular approximation obstacle 81 that contains the obstacle 9. More specifically, the approximator 42 approximates the obstacle 9 to a circular approximation obstacle 81 that circumscribes the obstacle 9. For example, if the obstacle 9 is a container, the approximator 42 sets the circle that circumscribes the container as the approximation obstacle 81.
- FIG. 6 is an explanatory diagram of a path of a mobile body 100 moving three-dimensionally. More specifically, the approximator 42 approximates the obstacle 9 to a spherical or cylindrical approximation obstacle that circumscribes the obstacle 9. For example, if the obstacle 9 is a bird, the approximator 42 sets a sphere that circumscribes the bird as the approximate obstacle 82. If the obstacle 9 is a utility pole, the approximator 42 sets a cylinder that circumscribes the utility pole as the approximate obstacle 83.
- the memory 32 stores the type of obstacle 9 and the shape of the approximate obstacle in association with each other as a database. In other words, whether the approximate obstacle is to be spherical or cylindrical is determined depending on the type of obstacle 9.
- the approximator 42 expands the approximate obstacle outward by a margin corresponding to the width of the moving body 100. For example, if the path is two-dimensional, the approximator 42 approximates the obstacle 9 to an approximate obstacle 81 obtained by expanding a circle circumscribing the obstacle 9 in the radial direction (the width of the moving body 100/2). The same applies when the path is three-dimensional. However, if the width of the moving body 100 is sufficiently small, it is not necessary to consider the width of the moving body 100.
- the assigner 43 finds the difference in size between the approximate obstacle and the obstacle 9. If the difference in size is equal to or smaller than a predetermined standard, the assigner 43 assigns a Riemannian metric based on the approximate obstacle. On the other hand, if the difference in size is greater than the predetermined standard, the assigner 43 assigns a Riemannian metric based on the actual obstacle 9.
- the assigner 43 finds the difference between the area of the circle of the approximate obstacle 81 and the area of the obstacle 9 as the difference in size.
- the assigner 43 finds the difference between the volume of the sphere of the approximate obstacle 82 and the volume of the obstacle 9 as the difference in size.
- a cylindrical approximate obstacle 83 the assigner 43 finds the difference between the volume of the cylinder of the approximate obstacle 83 and the volume of the obstacle 9 as the difference in size.
- the assigner 43 assigns different Riemannian metrics depending on the difference in magnitude. Below, we will explain the case of planning a two-dimensional route.
- the assigner 43 defines an obstacle coordinate system with the center of the approximate obstacle 81 as the origin, and assigns a Riemannian metric in the obstacle coordinate system. For example, in the case of an approximate obstacle 81 that has circular symmetry, the assigner 43 assigns a Riemannian metric as follows:
- the assigner 43 assigns a Riemannian metric based on the actual obstacle 9 as follows. Note that even in this case, the assigner 43 can set the size of the actual obstacle 9 taking into account a margin equivalent to the width of the moving body 100.
- the calculator 44 solves the geodesic equation to obtain a geodesic line based on the start point 51 and end point 52 set by the setter 41 and the Riemannian metric given by the assigner 43, and sets a route based on the obtained geodesic line.
- the geodesic equation is expressed by the following equation (3).
- velocity vector is defined as follows:
- the calculator 44 solves the geodesic equation and obtains the coordinate x i as a function of the geodesic parameter s, thereby obtaining a path that avoids the obstacle 9.
- the calculator 44 transforms the geodesic equation as follows due to the circular symmetry of the Riemann space.
- the geodesic equation is reduced to a form in which the two variables (r, ⁇ ) are separated. This allows the calculator 44 to analytically solve the geodesic equation. The calculator 44 solves equation (5) to obtain the geodesic line.
- the calculator 44 solves the following geodesic equation to obtain a geodesic line.
- the calculator 44 numerically solves equation (6).
- the calculator 44 sets the calculated geodesic line as a route.
- the calculator 44 stores the route in the storage unit 32 or memory 33.
- route 5 is set.
- route 5 is set.
- FIG. 7 is an image diagram of a two-dimensional route obtained based on a geodesic equation corresponding to a real obstacle.
- the movement controller 45 reads out the path 5 from the storage device 32 or the memory 33.
- the movement controller 45 creates a command according to the path 5 and outputs the created command to the actuator 11.
- the actuator 11 operates according to the command, causing the moving body 100 to move along the path 5.
- the assigner 43 assigns a three-dimensional Riemannian metric. For example, if the approximate obstacle 82 has spherical symmetry and the difference in size is equal to or smaller than a standard, the assigner 43 assigns a Riemannian metric as follows:
- the assigner 43 assigns the Riemannian metric as follows:
- the calculator 44 transforms the geodesic equation (3) of the Riemannian metric expressed by equation (7) or (8) into a form with separated variables, and analytically solves the geodesic equation to obtain the geodesic.
- FIG. 8 is a flowchart of route planning.
- step S101 the setting device 41 sets the start point 51 and end point 52 of the route.
- the setting device 41 reads the start point 51 and end point 52 from the storage device 32 or memory 33 and sets them.
- step S102 the approximator 42 obtains the position and shape of the obstacle 9.
- step S103 the approximator 42 approximates the obstacle 9 to an approximate obstacle.
- Step S103 corresponds to approximating the obstacle to an approximate obstacle that has symmetry of spatial rotation or spatial translation.
- step S104 the assigner 43 determines whether the difference in size between the approximate obstacle and the actual obstacle 9 is equal to or smaller than a reference value.
- the assigner 43 assigns a Riemann metric corresponding to the approximate obstacle in step S105. Then, the calculator 44 analytically solves the geodesic equation based on the Riemann metric to obtain a geodesic line in step S106. In step S107, the calculator 44 sets a route 5 based on the obtained geodesic line.
- Step S105 corresponds to assigning a Riemann metric to the approximate obstacle.
- Step S106 corresponds to calculating a geodesic line from the geodesic equation based on the Riemann metric, and setting a route based on the calculated geodesic line.
- step S108 the assigner 43 assigns a Riemannian metric corresponding to the actual obstacle 9 in step S108. Then, in step S109, the calculator 44 numerically solves the geodesic equation based on the Riemannian metric to obtain a geodesic line. In step S107, the calculator 44 sets the route 5 based on the obtained geodesic line.
- control device 3 approximates the obstacle 9 to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation, and by applying a Riemannian metric based on the approximate obstacle, it is possible to express the geodesic equation based on the Riemannian metric in a form with variables separated. This allows the control device 3 to analytically solve the geodesic equation, thereby reducing the computational load in route planning and shortening the computation time.
- the control device 3 also determines the accuracy of the approximation of the obstacle 9, and if the accuracy of the approximation is high, it adopts a Riemannian metric based on the approximate obstacle. This allows the control device 3 to calculate a route that does not take unnecessary detours in a short time. On the other hand, if the accuracy of the approximation is low, it adopts a Riemannian metric based on the actual obstacle 9. In this case, the control device 3 takes time to calculate because it numerically solves the geodesic equation. However, the control device 3 can calculate a route that does not take too many detours around the obstacle 9.
- the approximate obstacle is circular, and in the case of a three-dimensional path, the approximate obstacle is spherical or cylindrical. In either case, the approximate obstacle has a simple shape, so the control device 3 can easily approximate the obstacle 9.
- the path planning device may be a device separate from the control device 3. In other words, the path planning device does not have to be incorporated into the moving body 100.
- the path planning device may be a device separate from the moving body 100.
- the path planning device may be located in a control tower, etc.
- the path planning device may generate a route and transmit the generated route or a command corresponding to the generated route to the moving body 100. Even if the path planning device is incorporated into the moving body 100, the path planning device may only plan the route of the moving body 100 and not control the movement of the moving body 100. Another device of the moving body 100 may control the movement of the moving body 100.
- the moving body 100 may be any moving body that moves along a path.
- the moving body 100 may move in two dimensions or three dimensions.
- the control device 3 may set the geodesic line calculated from the geodesic equation as the route as is, or may adjust the geodesic line to set it as the route.
- the shape of the approximate obstacle can be any shape as long as it has symmetry in spatial rotation or translation.
- the approximate obstacle may be a circle that is larger by a specified margin than the circle circumscribing the obstacle 9.
- the approximate obstacle may be a sphere or cylinder that is larger by a specified margin than the sphere or cylinder circumscribing the obstacle 9.
- the Riemannian metric mentioned above is just one example.
- the Riemannian metric corresponding to approximate or real obstacles can be expressed in any form.
- the control device 3 does not need to determine the difference in size between the approximated obstacle and the actual obstacle.
- the control device 3 may obtain a geodesic line using a geodesic line equation based on a Riemannian metric corresponding to the approximated obstacle, regardless of the difference in size, i.e., the accuracy of the approximation.
- control device 3 does not need to calculate the path using a geodesic equation based on a Riemannian metric. In that case, the control device 3 can calculate the path using any known method.
- the flowchart is merely an example. Steps in the flowchart may be modified, replaced, added, omitted, etc. as appropriate. The order of steps in the flowchart may also be changed, and serial processing may be performed in parallel.
- circuitry or processing circuitry including general purpose processors, application specific processors, integrated circuits, ASICs (Application Specific Integrated Circuits), CPUs (Central Processing Units), conventional circuits, and/or combinations thereof, programmed to provide the functions described.
- Processors include transistors and other circuits and are considered to be circuits or processing circuits.
- Processors may be programmable processors that execute programs stored in memory.
- a circuit, unit, or means is hardware that is programmed to realize or executes the described functions.
- the hardware may be any hardware disclosed in this specification or any hardware known to be programmed to realize or execute the described functions.
- the hardware is a processor that is considered to be a type of circuitry
- the circuit, means, or unit is a combination of the hardware and software used to configure the hardware and/or the processor.
- the control device 3 that plans the path of the moving body 100 includes an approximator 42 that approximates an obstacle 9 to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation, an assigner 43 that assigns a Riemannian metric to the approximate obstacle, and a calculator 44 that calculates a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemannian metric and sets a path based on the calculated geodesic line.
- the obstacle 9 is approximated to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation.
- the geodesic equation based on the Riemannian metric corresponding to the approximate obstacle can be reduced to a form with separated variables. This allows the geodesic equation to be solved analytically. As a result, the calculation time can be reduced in path planning using the geodesic equation.
- the assigner 43 assigns the Riemannian metric of the approximate obstacle when the difference in size between the approximate obstacle and the obstacle 9 is equal to or smaller than a predetermined criterion.
- the approximate obstacle is spherical, cylindrical, or circular.
- the shape of the approximate obstacle is simple, so obstacle 9 can be easily approximated to the approximate obstacle.
- a route planning method for planning a route for a moving body 100 includes approximating an obstacle 9 to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation, assigning a Riemannian metric to the approximate obstacle, calculating a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemannian metric, and setting a route based on the calculated geodesic line.
- the obstacle 9 is approximated to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation.
- the geodesic equation based on the Riemannian metric corresponding to the approximate obstacle can be reduced to a form with separated variables. This allows the geodesic equation to be solved analytically. As a result, the calculation time can be reduced in path planning using the geodesic equation.
- a path planning program for causing a computer to plan a path for a moving body 100 causes the computer to realize the following functions: approximating an obstacle 9 to an approximate obstacle having symmetry in spatial rotation or spatial translation; assigning a Riemannian metric to the approximate obstacle; calculating a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemannian metric; and setting a path based on the calculated geodesic line.
- the obstacle 9 is approximated to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation.
- the geodesic equation based on the Riemannian metric corresponding to the approximate obstacle can be reduced to a form with separated variables. This allows the geodesic equation to be solved analytically. As a result, the calculation time can be reduced in path planning using the geodesic equation.
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Abstract
Description
ここに開示された技術は、経路計画装置、経路計画方法及び経路計画プログラムに関する。 The technology disclosed herein relates to a route planning device, a route planning method, and a route planning program.
従来より、移動体の経路計画として様々な手法が提案されている。例えば、リーマン多様体上の測地線方程式を利用して経路計画を行う手法が提案されている。特許文献1には、最適化問題を解く手法ではあるが、測地線方程式を利用する手法が開示されている。 Various methods have been proposed for planning paths for moving objects. For example, a method for planning paths has been proposed that uses geodesic equations on a Riemannian manifold. Patent Document 1 discloses a method for solving optimization problems that uses geodesic equations.
ところで、測地線方程式は、非線形常微分方程式で表される。そのため、ほとんどの場合、測地線方程式は、数値的に解かれ、演算に時間を要する。 By the way, geodesic equations are expressed as nonlinear ordinary differential equations. Therefore, in most cases, geodesic equations are solved numerically, which requires a lot of time for calculation.
ここに開示された技術は、かかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、測地線方程式を利用した経路計画において演算時間を短縮することにある。 The technology disclosed here has been developed in light of these issues, and its purpose is to reduce the calculation time in path planning using geodesic equations.
本開示の経路計画装置は、移動体の経路を計画する経路計画装置であって、障害物を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似する近似器と、前記近似障害物のリーマン計量を付与する付与器と、前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定する演算器とを備える。 The route planning device disclosed herein is a route planning device that plans a route for a moving body, and includes an approximator that approximates an obstacle to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation, an assigner that assigns a Riemann metric to the approximate obstacle, and a calculator that calculates a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemann metric and sets a route based on the calculated geodesic line.
本開示の経路計画方法は、移動体の経路を計画する経路計画方法であって、障害物を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似することと、前記近似障害物のリーマン計量を付与することと、前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定することとを含む。 The route planning method disclosed herein is a route planning method for planning a route for a moving body, and includes approximating an obstacle to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation, assigning a Riemannian metric to the approximate obstacle, calculating a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemannian metric, and setting a route based on the calculated geodesic line.
本開示の経路計画プログラムは、移動体の経路の計画をコンピュータに実現させるための経路計画プログラムであって、障害物を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似する機能と、前記近似障害物のリーマン計量を付与する機能と、前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定する機能とをコンピュータに実現させる。 The route planning program disclosed herein is a route planning program for causing a computer to realize the planning of a route for a moving body, and causes the computer to realize the following functions: approximating an obstacle to an approximate obstacle having symmetry in spatial rotation or spatial translation; assigning a Riemannian metric to the approximate obstacle; and calculating a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemannian metric, and setting a route based on the calculated geodesic line.
前記経路計画装置によれば、測地線方程式を利用した経路計画において演算時間を短縮することができる。 The above-mentioned path planning device can reduce the calculation time in path planning using geodesic equations.
前記経路計画方法によれば、測地線方程式を利用した経路計画において演算時間を短縮することができる。 The above-mentioned route planning method can reduce the calculation time in route planning using geodesic equations.
前記経路計画プログラムによれば、測地線方程式を利用した経路計画において演算時間を短縮することができる。 The above-mentioned route planning program can reduce calculation time in route planning using geodesic equations.
以下、例示的な実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。図1は、移動体100の説明図である。移動体100は、自律運転を実行する。例えば、移動体100は、地上を走行する走行車(例えば、AGV:Automatic Guided Vehicle)又はロボット(例えば、AMR:Autonomous Mobile Robot)である。あるいは、移動体100は、ドローン又はUAV(Unmanned Aerial Vehicle)等の飛行体であってもよい。移動体100は、障害物9を避けるように経路に従って自律的に移動する。
Below, an exemplary embodiment will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is an explanatory diagram of a moving
図2は、移動体100の概略的なハードウェア構成を示す図である。移動体100は、本体10と、駆動器11と、通信器12と、センサ2と、制御装置3とを備えている。本体10に、駆動器11、通信器12、センサ2及び制御装置3が設けられている。駆動器11は、複数の車輪と、複数の車輪を駆動する電動モータとを含む。通信器12は、外部機器との無線通信を行う。通信器12は、任意の無線通信規格を採用する。センサ2は、移動体100の移動に関連する各種の値を検出する。例えば、センサ2は、カメラ、LiDAR(Light Detection And Ranging)、赤外線センサ、レーザ距離計及びドップラLiDARの少なくとも1つを含む。尚、移動体100が飛行体の場合には、駆動器11は、複数のプロペラと、複数のプロペラを駆動する電動モータとを含み得る。
2 is a diagram showing a schematic hardware configuration of the moving
制御装置3は、移動体100の経路計画を行い、経路を生成する。制御装置3は、経路計画装置の一例である。移動体100が走行車のように二次元空間を移動する場合には、制御装置3は、二次元の経路を生成する。尚、移動体100が飛行体のように三次元空間を移動する場合には、制御装置3は、三次元の経路を生成する。
The
この例では、制御装置3は、移動体100が経路に従って移動するように移動体100の移動制御も行う。制御装置3は、駆動器11を制御して、移動体100を経路に従って移動させる。制御装置3には、センサ2の検出結果が入力される。制御装置3は、センサ2の検出結果に基づいて、経路計画又は移動制御を行う。さらに、移動体100は、管制塔又は外部装置と通信器12を介して通信を行う。
In this example, the
図3は、制御装置3の概略的なハードウェア構成を示す図である。制御装置3は、制御器31と記憶器32とメモリ33とを有している。制御装置3は、コンピュータの一例である。
FIG. 3 is a diagram showing a schematic hardware configuration of the
制御器31は、移動体100の全体を制御する。制御器31は、各種の演算処理を行う。例えば、制御器31は、CPU(Central Processing Unit)等のプロセッサで形成されている。制御器31は、MCU(Micro Controller Unit)、MPU(Micro Processor Unit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)、PLC(Programmable Logic Controller)、システムLSI等で形成されていてもよい。
The
記憶器32は、制御器31で実行されるプログラム及び各種データを格納している。例えば、記憶器32は、経路計画プログラム34を格納している。記憶器32は、不揮発性メモリ、HDD(Hard Disc Drive)又はSSD(Solid State Drive)等で形成される。メモリ33は、データ等を一時的に格納する。例えば、メモリ33は、揮発性メモリで形成される。
The
図4は、制御器31の機能ブロック図である。制御器31は、記憶器32からプログラムをメモリ33に読み出して展開することによって、各種機能を実現する。具体的には、制御器31は、障害物を近似障害物に近似する近似器42と、近似障害物のリーマン計量を付与する付与器43と、測地線を求めて経路を設定する演算器44として機能する。さらに、制御器31は、経路の始点及び終点を設定する設定器41と移動体100の移動を制御する移動制御器45として機能してもよい。
FIG. 4 is a functional block diagram of the
以下、制御器31の各機能を、主に二次元の経路を計画する場合を例に説明する。図5は、二次元の経路のイメージ図である。
Below, the functions of the
設定器41は、経路の始点51及び終点52を設定する。例えば、始点51及び終点52は、外部から入力され、記憶器32又はメモリ33に保存されている。
The
近似器42は、センサ2の検出結果に基づいて障害物情報、即ち、障害物9の位置と形状を取得する。尚、障害物情報は、制御装置3に外部から入力され、記憶器32又はメモリ33に保存されていてもよい。近似器42は、障害物9を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似する。例えば、空間回転の対称性は、球対称性又は円対称性である。空間並進の対称性は、円筒対称性である。
The
近似器42は、二次元の経路を計画する場合には、障害物9を内包する円状の近似障害物81に障害物9を近似する。より詳しくは、近似器42は、障害物9に外接する円状の近似障害物81に障害物9を近似する。例えば、障害物9がコンテナの場合、近似器42は、コンテナに外接する円を近似障害物81として設定する。
When planning a two-dimensional path, the
一方、近似器42は、三次元の経路を計画する場合には、障害物9を内包する球状又は円筒状の近似障害物に障害物9を近似する。図6は、三次元的に移動する移動体100の経路の説明図である。より詳しくは、近似器42は、障害物9に外接する球状又は円筒状の近似障害物に障害物9を近似する。例えば、障害物9が鳥の場合、近似器42は、鳥に外接する球を近似障害物82として設定する。障害物9が電柱の場合、近似器42は、電柱に外接する円筒を近似障害物83として設定する。記憶器32は、データベースとして、障害物9の種類と近似障害物の形状とを対応付けて保存している。つまり、障害物9の種類によって、近似障害物を球状とするか円筒状とするかが決定される。
On the other hand, when planning a three-dimensional path, the
尚、移動体100の幅を考慮する必要がある場合には、近似器42は、移動体100の幅に対応するマージンの分、近似障害物を外側に拡大する。例えば、経路が二次元の場合には、近似器42は、障害物9に外接する円を半径方向に(移動体100の幅/2)拡大した近似障害物81に障害物9を近似する。経路が三次元の場合も同様である。ただし、移動体100の幅が十分に小さい場合には、移動体100の幅を考慮しなくてもよい。
In addition, if it is necessary to take into account the width of the moving
付与器43は、近似障害物と障害物9との大きさの差を求める。大きさの差が所定の基準以下の場合には、付与器43は、近似障害物に基づいてリーマン計量を付与する。一方、大きさの差が所定の基準よりも大きい場合には、付与器43は、実際の障害物9に基づいてリーマン計量を付与する。詳しくは、円状の近似障害物81の場合には、付与器43は、近似障害物81の円の面積と障害物9の面積との差を大きさの差として求める。球状の近似障害物82の場合には、付与器43は、近似障害物82の球の体積と障害物9の体積との差を大きさの差として求める。円筒状の近似障害物83の場合には、付与器43は、近似障害物83の円筒の体積と障害物9の体積との差を大きさの差として求める。
The
付与器43は、大きさの差に応じて異なるリーマン計量を付与する。以下、二次元の経路を計画する場合について説明する。
The
大きさの差が基準以下の場合には、付与器43は、近似障害物81の中心を原点とする障害物座標系を定義して、障害物座標系においてリーマン計量を付与する。例えば、円対称性を有する近似障害物81の場合、付与器43は、リーマン計量を以下のように付与する。
If the difference in size is equal to or smaller than the criterion, the
一方、大きさの差が基準よりも大きい場合には、付与器43は、実際の障害物9に基づいてリーマン計量を以下のように付与する。尚、この場合も、付与器43は、移動体100の幅に相当するマージンを考慮して、実際の障害物9の大きさを設定し得る。
On the other hand, if the difference in size is greater than the reference value, the
演算器44は、設定器41によって設定された始点51及び終点52並びに付与器43によって与えられたリーマン計量に基づいて、測地線方程式を解いて測地線を求め、求められた測地線に基づいて経路を設定する。測地線方程式は、以下の式(3)で表される。
The
ここで、速度ベクトルは、以下の式(4)のように定義される。 Here, the velocity vector is defined as follows:
演算器44は、測地線方程式を解き、座標xiを測地線パラメータsの関数として求めることによって、障害物9を回避する経路を得る。付与器43によって式(3)のリーマン計量が付与される場合、演算器44は、リーマン空間の円対称性により、測地線方程式を以下のように変形する。
The
式(5)に示すように、測地線方程式は、(r,θ)の2変数が変数分離した形に帰着する。これにより、演算器44は、測地線方程式を解析的に解くことができる。演算器44は、式(5)を解いて、測地線を求める。
As shown in equation (5), the geodesic equation is reduced to a form in which the two variables (r, θ) are separated. This allows the
一方、付与器43によって式(4)のリーマン計量が付与される場合、演算器44は、以下の測地線方程式を解き、測地線を求める。
On the other hand, when the Riemannian metric of equation (4) is assigned by the
演算器44は、式(6)を数値的に解く。
The
演算器44は、求められた測地線を経路として設定する。演算器44は、経路を記憶器32又はメモリ33に保存する。近似障害物に対応する測地線方程式から経路が求められた場合、図5に示すような経路5が設定される。一方、実の対象物に対応する測地円方程式から経路が求められた場合、図7に示すような経路5が設定される。図7は、実の障害物に対応する測地線方程式に基づいて得られた二次元の経路のイメージ図である。
The
移動制御器45は、記憶器32又はメモリ33から経路5を読み出す。移動制御器45は、経路5に応じた指令を作成し、作成された指令を駆動器11へ出力する。駆動器11が指令に応じて動作することによって、移動体100が経路5に従って移動する。
The
尚、三次元の経路を計画する場合、付与器43は、三次元的なリーマン計量を付与する。例えば、近似障害物82が球対称性を有し且つ大きさの差が基準以下の場合、付与器43はリーマン計量を以下のように付与する。
When planning a three-dimensional path, the
近似障害物83が円筒対称性を有し且つ大きさの差が基準以下の場合、付与器43は、リーマン計量を以下のように付与する。
If the
大きさの差が基準以下の場合、演算器44は、式(7)又は(8)で表されるリーマン計量の測地線方程式(3)を変数分離された形に変形し、測地線方程式を解析的に解き、測地線を求める。
If the difference in magnitude is equal to or smaller than the reference value, the
続いて、制御装置3の経路計画の流れについて図8を参照して説明する。図8は、経路計画のフローチャートである。
Next, the flow of route planning by the
まず、ステップS101において、設定器41は、経路の始点51及び終点52を設定する。設定器41は、記憶器32又はメモリ33から始点51及び終点52を読み出して、設定する。
First, in step S101, the setting
次に、ステップS102において、近似器42は、障害物9の位置及び形状を取得する。
Next, in step S102, the
近似器42は、ステップS103において、障害物9を近似障害物に近似する。ステップS103は、障害物を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似することに相当する。
In step S103, the
続いて、付与器43は、ステップS104において、近似障害物と実の障害物9との大きさの差が基準以下か否かを判定する。
Next, in step S104, the
大きさの差が基準以下の場合には、付与器43は、ステップS105において近似障害物に対応するリーマン計量を付与する。そして、演算器44は、ステップS106において、リーマン計量に基づく測地線方程式を解析的に解いて、測地線を求める。ステップS107において、演算器44は、求められた測地線に基づいて経路5を設定する。ステップS105は、前記近似障害物のリーマン計量を付与することに相当する。ステップS106は、前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定することに相当する。
If the difference in size is equal to or smaller than the reference value, the
一方、大きさの差が基準よりも大きい場合には、付与器43は、ステップS108において実の障害物9に対応するリーマン計量を付与する。そして、演算器44は、ステップS109において、リーマン計量に基づく測地線方程式を数値的に解いて、測地線を求める。ステップS107において、演算器44は、求められた測地線に基づいて経路5を設定する。
On the other hand, if the difference in size is greater than the reference value, the
このように、制御装置3は、障害物9を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似し、近似障害物に基づいてリーマン計量を付与することによって、リーマン計量に基づく測地線方程式を変数分離された形で表すことができる。これにより、制御装置3は、測地線方程式を解析的に解くことができるので、経路計画における演算負荷を軽減でき、演算時間を短縮できる。
In this way, the
また、制御装置3は、障害物9の近似の精度を判定し、近似の精度が高い場合には、近似障害物に基づいたリーマン計量を採用する。これにより、制御装置3は、無駄に遠回りしない経路を短時間で演算できる。一方、近似の精度が低い場合には、実の障害物9に基づいたリーマン計量を採用する。この場合、制御装置3は、測地線方程式を数値的に解くため、演算に時間を要する。しかしながら、制御装置3は、障害物9を遠回りしすぎない経路を演算することができる。
The
さらに、二次元の経路の場合には近似障害物は円形状であり、三次元の経路の場合には近似障害物は球形状又は円筒形状である。何れの場合も近似障害物は単純な形状なので、制御装置3は、障害物9を容易に近似することができる。
Furthermore, in the case of a two-dimensional path, the approximate obstacle is circular, and in the case of a three-dimensional path, the approximate obstacle is spherical or cylindrical. In either case, the approximate obstacle has a simple shape, so the
《その他の実施形態》
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、前記実施形態を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、前記実施形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。また、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、前記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。
Other Embodiments
As described above, the above embodiment has been described as an example of the technology disclosed in this application. However, the technology in this disclosure is not limited to this, and can be applied to embodiments in which modifications, replacements, additions, omissions, etc. are appropriately performed. In addition, it is also possible to combine the components described in the above embodiment to form a new embodiment. In addition, among the components described in the attached drawings and detailed description, not only components essential for solving the problem but also components that are not essential for solving the problem in order to exemplify the technology may be included. Therefore, the fact that these non-essential components are described in the attached drawings and detailed description should not immediately be taken to mean that these non-essential components are essential.
例えば、経路計画装置は、制御装置3とは別の装置であってもよい。つまり、経路計画装置は、移動体100に組み込まれていなくてもよい。例えば、経路計画装置は、移動体100とは分離した装置であってもよい。経路計画装置は、管制塔等に配置され得る。経路計画装置は、経路を生成し、生成された経路又は生成された経路に応じた指令を移動体100に送信してもよい。経路計画装置が移動体100に組み込まれている場合でも、経路計画装置は、移動体100の経路計画のみを行い、移動体100の移動の制御を行わなくてもよい。移動体100の他の装置が移動体100の移動の制御を行ってもよい。
For example, the path planning device may be a device separate from the
移動体100は、経路に従って移動する任意の移動体であり得る。移動体100は、二次元的に移動しても、三次元的に移動してもよい。
The moving
制御装置3は、測地線方程式から求められた測地線をそのまま経路として設定してもよいし、測地線を調整して経路としてもよい。
The
近似障害物の形状は、空間回転又は空間並進の対称性を有する限り、任意の形状とすることができる。例えば、二次元の経路の場合、障害物9に外接する円よりも所定のマージンだけ大きい円を近似障害物としてもよい。三次元の経路の場合、障害物9に外接する球又は円筒よりも所定のマージンだけ大きい球又は円筒を近似障害物としてもよい。
The shape of the approximate obstacle can be any shape as long as it has symmetry in spatial rotation or translation. For example, in the case of a two-dimensional route, the approximate obstacle may be a circle that is larger by a specified margin than the circle circumscribing the
前述のリーマン計量は、一例に過ぎない。近似障害物又は実の障害物に対応するリーマン計量は、任意の形で表され得る。 The Riemannian metric mentioned above is just one example. The Riemannian metric corresponding to approximate or real obstacles can be expressed in any form.
制御装置3は、近似障害物と実の障害物の大きさの差を判定しなくてもよい。制御装置3は、大きさの差、即ち、近似の精度にかかわらず、近似障害物に対応するリーマン計量に基づく測地線方程式を用いて測地線を求めてもよい。
The
また、近似障害物と実の障害物の大きさの差が所定の基準よりも大きい場合、制御装置3は、リーマン計量に基づく測地線方程式を用いて経路を演算しなくてもよい。その場合、制御装置3は、公知の任意の手法によって経路を演算し得る。
Furthermore, if the difference in size between the approximate obstacle and the actual obstacle is greater than a predetermined standard, the
フローチャートは、一例に過ぎない。フローチャートにおけるステップを適宜、変更、置き換え、付加、省略等を行ってもよい。また、フローチャートにおけるステップの順番を変更したり、直列的な処理を並列的に処理したりしてもよい。 The flowchart is merely an example. Steps in the flowchart may be modified, replaced, added, omitted, etc. as appropriate. The order of steps in the flowchart may also be changed, and serial processing may be performed in parallel.
本明細書中に記載されている構成要素により実現される機能は、当該記載された機能を実現するようにプログラムされた、汎用プロセッサ、特定用途プロセッサ、集積回路、ASICs(Application Specific Integrated Circuits)、CPU(a Central Processing Unit)、従来型の回路、及び/又はそれらの組合せを含む、回路(circuitry)又は演算回路(processing circuitry)において実装されてもよい。プロセッサは、トランジスタ及びその他の回路を含み、回路又は演算回路とみなされる。プロセッサは、メモリに格納されたプログラムを実行する、プログラマブルプロセッサ(programmed processor)であってもよい。 The functions provided by the components described herein may be implemented in circuitry or processing circuitry, including general purpose processors, application specific processors, integrated circuits, ASICs (Application Specific Integrated Circuits), CPUs (Central Processing Units), conventional circuits, and/or combinations thereof, programmed to provide the functions described. Processors include transistors and other circuits and are considered to be circuits or processing circuits. Processors may be programmable processors that execute programs stored in memory.
本明細書において、回路(circuitry)、ユニット、手段は、記載された機能を実現するようにプログラムされたハードウェア、又は実行するハードウェアである。当該ハードウェアは、本明細書に開示されているあらゆるハードウェア、又は、当該記載された機能を実現するようにプログラムされた、又は、実行するものとして知られているあらゆるハードウェアであってもよい。 In this specification, a circuit, unit, or means is hardware that is programmed to realize or executes the described functions. The hardware may be any hardware disclosed in this specification or any hardware known to be programmed to realize or execute the described functions.
当該ハードウェアが回路(circuitry)のタイプであるとみなされるプロセッサである場合、当該回路、手段、又はユニットは、ハードウェアと、当該ハードウェア及び又はプロセッサを構成する為に用いられるソフトウェアの組合せである。 If the hardware is a processor that is considered to be a type of circuitry, the circuit, means, or unit is a combination of the hardware and software used to configure the hardware and/or the processor.
本開示の技術をまとめると、以下のようになる。 The technology disclosed herein can be summarized as follows:
[1] 移動体100の経路を計画する制御装置3(経路計画装置)は、障害物9を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似する近似器42と、前記近似障害物のリーマン計量を付与する付与器43と、前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定する演算器44とを備える。
[1] The control device 3 (path planning device) that plans the path of the moving
この構成によれば、障害物9が空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似される。近似障害物に対応するリーマン計量に基づく測地線方程式は、変数分離された形に帰着できる。これにより、測地線方程式は、解析的に解くことができる。その結果、測地線方程式を利用した経路計画において演算時間を短縮することができる。
With this configuration, the
[2] [1]に記載の制御装置3において、前記付与器43は、前記近似障害物と前記障害物9との大きさの差が所定の基準以下の場合に、前記近似障害物の前記リーマン計量を付与する。
[2] In the
この構成によれば、近似障害物の近似の精度が高い場合に、近似障害物に対応するリーマン計量が付与される。その結果、実の障害物9を遠回りし過ぎることを防止しつつ、演算時間を短縮することができる。
With this configuration, if the accuracy of the approximation of the approximate obstacle is high, a Riemannian metric corresponding to the approximate obstacle is assigned. As a result, it is possible to reduce the calculation time while preventing the vehicle from going too far around the
[3] [1]又は[2]に記載の制御装置3において、前記近似障害物は、球状、円筒状又は円状である。
[3] In the
この構成によれば、近似障害物の形状が単純になるので、障害物9を近似障害物に容易に近似することができる。
With this configuration, the shape of the approximate obstacle is simple, so
[4] 移動体100の経路を計画する経路計画方法は、障害物9を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似することと、前記近似障害物のリーマン計量を付与することと、前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定することとを含む。
[4] A route planning method for planning a route for a moving
この構成によれば、障害物9が空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似される。近似障害物に対応するリーマン計量に基づく測地線方程式は、変数分離された形に帰着できる。これにより、測地線方程式は、解析的に解くことができる。その結果、測地線方程式を利用した経路計画において演算時間を短縮することができる。
With this configuration, the
[5] 移動体100の経路の計画をコンピュータに実現させるための経路計画プログラムは、障害物9を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似する機能と、前記近似障害物のリーマン計量を付与する機能と、前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定する機能とをコンピュータに実現させる。
[5] A path planning program for causing a computer to plan a path for a moving
この構成によれば、障害物9が空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似される。近似障害物に対応するリーマン計量に基づく測地線方程式は、変数分離された形に帰着できる。これにより、測地線方程式は、解析的に解くことができる。その結果、測地線方程式を利用した経路計画において演算時間を短縮することができる。
With this configuration, the
100 移動体
3 制御装置(経路計画装置、コンピュータ)
42 近似器
43 付与器
44 演算器
100
42
Claims (5)
障害物を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似する近似器と、
前記近似障害物のリーマン計量を付与する付与器と、
前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定する演算器とを備える経路計画装置。 A route planning device that plans a route for a moving object,
An approximator that approximates an obstacle to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation;
an applicator for applicating a Riemannian metric of the approximate obstacle;
a calculator that calculates a geodesic line from a geodesic equation based on the Riemannian metric and sets a route based on the calculated geodesic line.
前記付与器は、前記近似障害物と前記障害物との大きさの差が所定の基準以下の場合に、前記近似障害物の前記リーマン計量を付与する経路計画装置。 The route planning device according to claim 1 ,
The assigner is a path planning device that assigns the Riemannian metric of the approximate obstacle when a difference in size between the approximate obstacle and the obstacle is equal to or smaller than a predetermined standard.
前記近似障害物は、球状、円筒状又は円状である経路計画装置。 3. The route planning device according to claim 1,
The approximate obstacle is a sphere, a cylinder, or a circle.
障害物を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似することと、
前記近似障害物のリーマン計量を付与することと、
前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定することとを含む経路計画方法。 A route planning method for planning a route of a moving object, comprising:
Approximating the obstacle to an approximation obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation;
providing a Riemannian metric for the approximate obstacle;
calculating a geodesic curve from a geodesic equation based on the Riemannian metric, and setting a route based on the calculated geodesic curve.
障害物を空間回転又は空間並進の対称性を有する近似障害物に近似する機能と、
前記近似障害物のリーマン計量を付与する機能と、
前記リーマン計量に基づく測地線方程式から測地線を演算して、演算された測地線に基づいて経路を設定する機能とをコンピュータに実現させるための経路計画プログラム。 A route planning program for causing a computer to realize a route plan for a moving object, comprising:
A function of approximating an obstacle to an approximate obstacle having symmetry of spatial rotation or spatial translation;
a function for providing a Riemannian metric of the approximate obstacle;
A route planning program for causing a computer to realize a function of calculating a geodesic line from the geodesic equation based on the Riemannian metric, and setting a route based on the calculated geodesic line.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN119918410A (en) * | 2025-01-02 | 2025-05-02 | 四川大学 | A Riemannian manifold-based modeling method for unmanned swarm intelligent collaborative behavior |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003030172A (en) * | 2001-07-11 | 2003-01-31 | Canon Inc | Constrained optimization method and program |
| WO2022264813A1 (en) * | 2021-06-17 | 2022-12-22 | 株式会社日立製作所 | Route planning device for operation control system |
| CN115509260A (en) * | 2022-10-25 | 2022-12-23 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | Trajectory planning method, device, equipment and storage medium |
-
2023
- 2023-02-13 WO PCT/JP2023/004801 patent/WO2024171259A1/en not_active Ceased
- 2023-02-13 JP JP2025500437A patent/JPWO2024171259A1/ja active Pending
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003030172A (en) * | 2001-07-11 | 2003-01-31 | Canon Inc | Constrained optimization method and program |
| WO2022264813A1 (en) * | 2021-06-17 | 2022-12-22 | 株式会社日立製作所 | Route planning device for operation control system |
| CN115509260A (en) * | 2022-10-25 | 2022-12-23 | 广东汇天航空航天科技有限公司 | Trajectory planning method, device, equipment and storage medium |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| SHINDO, TOMONORI: "Unique robotics research that is "not deep learning" started by NVIDIA: Real-time generation of high-quality motion using Riemann geometry", NIKKEI ROBOTICS, no. 50, 10 August 2019 (2019-08-10), pages 3 - 15, XP009558057, ISSN: 2189-5783 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN119918410A (en) * | 2025-01-02 | 2025-05-02 | 四川大学 | A Riemannian manifold-based modeling method for unmanned swarm intelligent collaborative behavior |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 2025500437 Country of ref document: JP |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |