知能システム論1(13- 2) 移動ロボットのナビゲーショ ン 経路計画 補足 2007.7.3 経路計画 • 局所的経路計画 ポテンシャル法など ローカルミニマム等の不都合の可能性 • 大域的経路計画 コンフィギュレーション空間探索法など 必ず解が求まるが計算量膨大の可能性 実空間からコンフィギュレーション(C)空間への写像 (Configuration) Θ3 Θ2 Θ4 Θ1 Θ 障害物 X ロボット状態の実空間表現 実空間に占めるロボットの 部分空間記述 ロボット状態のC空間表現 ロボットの自由度変数 による空間記述 Y ロボットの腕のC障害物 Θ2 120 Θ2 G S Θ1 S 障害物 C障害物 × 90 Θ1 実空間 G コンフィギュレーション空間 移動ロボットのC空間障害物記述 姿勢一定の場合のC障害物 障害物に接触しながらロボットが 一周したときの代表点の軌跡が C障害物の輪郭となる。 量子化による近似表現 1台の移動ロボットのC空間 自由空間と障害物空間を記述する空間 θ Y X 練習問題 図に示す全方向移動ロボットの C障害物を求めよ。円の中心を 代表点とせよ。 ・ 障害物 ロボット 経路探索 ・巾優先探索(Breadth-first seach) 波が伝播するように障害物を避け、自由領域を調べていく ・深さ優先探索(Depth-first search) 巾優先探索による経路計画 探索がゴールまで到達したらポインタを 逆にたどり経路を求める。 9 8 7 6 9 8 7 9 8 9 9 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 7 8 9 6 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 6 7 8 9 7 7 4 3 3 3 3 3 3 3 4 5 6 7 8 9 8 8 8 4 3 2 2 2 2 2 4 5 6 7 8 9 9 9 9 4 3 2 1 1 1 2 5 5 6 7 8 9 4 3 2 1 S 1 2 5 5 6 7 8 9 4 3 2 1 1 1 2 4 5 6 7 8 9 4 3 2 2 2 2 2 3 4 5 6 7 8 9 G 9 8 7 6 5 4 3 3 3 3 3 3 3 4 5 6 7 8 9 9 8 7 6 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 6 7 8 9 9 8 7 6 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 7 8 9 練習問題 左右、上下の隣接セルを優先探索し、最後に 斜め隣のセルを探索し経路計画を行え。 G S 8 7 6 練習問題 左右、上下の隣接セルを優先探索し、最後に 斜め隣のセルを探索し経路計画を行え。 1 2 5 3 4 G S 一般的な経路探索(ダイクストラ法) 1)累積コストが最小の前線セル(スタートセル)の隣接セルの累積コストを計算 f(m)=f(n)+COST(n,m) f(m) m(隣接セル)の累積コスト、n:前線セル G 0.3 0.1 0.2 0.1 0.1 0.2 0.1 0.2 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0.3 S 0.3 0.4 0.1 0.2 0.2 2)すでに累積コストが存在したら小さいほうを残す 3) 1)に戻ってゴールに達するまで繰り返す セル間コスト 累積コスト A*探索 累積コスト計算に現時点からゴールまでの推定コスト を算入する。 f(m)=g(m)+h(m) f(m)=(f(n)-h(n))+h(m)+COST(n,m) f(m):スタートからゴールまでのコスト(mセル通過) g(m):スタートからmセルまでのコスト h(m):mセルからゴールまでの推定コスト ーヒューリスティックー 複数台移動ロボットのナビゲーション 複数台のロボットがそれぞれのゴールまで 他のロボットや障害物と衝突することなく到達 するための操作 R2 G3 G2 G1 R1 R3 多数台移動ロボットの デッドロックフリーナビゲー ション • ナビゲーションアルゴリズム (1)作業環境中の全てのロボットの位置姿勢を計測する。 (2)1台のロボットのゴールまでの大域的経路計画を行う。 このとき他のロボットは障害物とみなす。 (3)ゴールまでの経路が存在したら、そのロボットをその経路 に沿って 一定距離移動させる。経路が存在しなかったり、すでにゴー ルに 到達している場合、その場に留まる。 (4)次のロボット(最後になったら1番目に戻る)に処理を進 めるため (1)に戻る。全てのロボットがゴールに到着したら処理を 終える。 ・静的デッドロックフリー 条件0 条件1 条件2 条件3 全てのロボットのゴールまでの経路は存在する。 初期状態において、静的なデッドロック状態にない。 ゴールに到達したロボットは他のロボットの邪魔にならず無視できる。 静的障害物の位置姿勢は変化しない。 定理1 全てのロボットがゴールに到達するまでの間、少なくとも 1台のロボットは、ゴールに向かって移動可能である。 証明 ゴールに到達していないロボットが全て移動不可能になったと 仮定する。条件1から、移動不可能になったロボットのうち少な くとも1台は過去に移動している。 このとき、移動不可能となったロボットの中で最後に移動した ロボットAから見ると、他の全ての移動不可能になったロボットの 位置姿勢はロボットAの経路計画を行ったときと同じであり、 また条件2よりゴールに到達したロボットは無視でき、条件3より 静的障害物の位置姿勢は変化していない。 よって、ロボットAがゴールに向かって移動可能であるという状況 は変化していない。したがってロボットAは続けて移動可能である。 これは仮定に反している。故に少なくとも1台のロボットは常に ゴールに向かって移動可能である。 動的デッドロック 静的にはデッドロックはないにもかかわらず、 行ったり来たりの振動状態が続く。 G1 R2 R2 R1 R1 G2 多数台移動ロボットの動的 デッドロックフリーナビゲー ション • ナビゲーションアルゴリズム (1)作業環境中の全てのロボットの位置姿勢を計測する。 (2)1台のロボットのゴールまでの大域的経路計画を行う。 このとき他のロボットは障害物とみなす。 (3)ゴールまでの経路が存在し、その経路が過去に探索したも のと 同じか少ない到達時間を要する場合、そのロボットをその経 路に 沿って一定距離移動させる。そのような経路が存在しなかっ たり、 すでにゴールに到達している場合、その場に留まる。 (4)次のロボット(最後になったら1番目に戻る)に処理を進 めるため (1)に戻る。全てのロボットがゴールに到着したら処理を 終える。 ・動的デッドロックフリー 条件0 条件1 条件2 条件3 条件4 全てのロボットのゴールまでの経路は存在する。 初期状態において、静的なデッドロック状態にない。 ゴールに到達したロボットは他のロボットの邪魔にならず無視できる。 静的障害物の位置姿勢は変化しない。 ある時刻における各ロボットの経路探索の結果、予定経路が過去に 探索した予定経路よりも長い到達時間を要する場合は動かない。 条件5 各ロボットi が最初に経路計画を行ったときの所要時間をTiとする。 n 定理2 全n台のロボットは、遅くとも T i 1 i でゴールに到達する。 証明 条件4と5により、ロボットi の停止時間を除いた移動所要時間はTi 以下である。また、定理1から、常に1台以上のロボットが移動している n ので、最悪でも T i 1 i で全てのロボットがゴールに到達する。 多数台移動ロボットのデッド ロック フリーナビゲーション(実装) • ナビゲーションアルゴリズム (1)作業環境中の全てのロボットの位置姿勢を計測する。 (2)1台のロボットのゴールまでの大域的経路計画を行う。 このとき他のロボットとその移動予約領域は障害物とみな す。 (3)ゴールまでの経路が存在したら、そのロボットをその経路 に 沿って 一定距離の移動を予約する。経路が存在しなかっ たり、すでにゴールに到達している場合、その場に留まる。 移動予約領域に沿った移動は並行プロセスで管理する。 (4)次の移動予約をとっていないロボットに処理を進めるた め(1)に戻る。全てのロボットがゴールに到着したら 処理を終える。 シミュレーション 4 2 3 3 2 1 1 4 5 5 シミュレーションー1 シミュレーションー2 • Simulator へのショートカット • Simulator1 へのショートカット • Simulator2 へのショートカット Summary of Research • The multi-robot navigation system based on iGPS was proposed. • The experiment of delivery task was carried out in the time-varying environment. • The system could successfully navigate multiple robots reliably and robustly, suggesting the practical usefulness. Concluding Remarks • • • • Importance of robots for social application History of R/D on robot technology reviewed Social robots not realized by conventional R/D Intelligent Environment Supported Robot is proposed aiming at breakthrough in robotics • Mobile robot system for delivery in a building developed, demonstrating the feasibility and effectiveness of the proposed approach Future work • Introduce more effective sensor-based navigation scheme • Use “passive” marks like stealth barcode instead of IR LED unit. 知能システム論 I レポート課題 複数台移動ロボットに関して、ナビゲーション アルゴリズムを1つ考案し、それによる下のロボット群の 動きを検証せよ。 提出期限:8月20日 P棟4階事務室まで R2 G2 G1 R1
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