[發明專利]路徑決定裝置、機器人以及路徑決定方法在審
| 申請號: | 202010111310.6 | 申請日: | 2020-02-24 |
| 公開(公告)號: | CN111736592A | 公開(公告)日: | 2020-10-02 |
| 發明(設計)人: | 長谷川雄二;松﨑燦心 | 申請(專利權)人: | 本田技研工業株式會社 |
| 主分類號: | G05D1/02 | 分類號: | G05D1/02 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205 | 代理人: | 楊貝貝;臧建明 |
| 地址: | 日本東京港區南青山2-*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 路徑 決定 裝置 機器人 以及 方法 | ||
1.一種路徑決定裝置,其在如下的條件下決定移動裝置移動至目的地為止時的路徑,所述條件是在至所述目的地為止的交通環境中存在交通參與者的條件,所述路徑決定裝置的特征在于包括:
預測路徑決定部,利用規定的預測算法,以避免所述移動裝置與所述交通參與者的干涉的方式,決定作為所述移動裝置的路徑的預測結果的預測路徑;
可靠度計算部,算出所述預測路徑的可靠度;
距離決定部,對應于所述預測路徑的所述可靠度來決定交通參與者距離,所述交通參與者距離是設想所述移動裝置從當前位置起在所述預測路徑上移動時,離所述移動裝置最近的所述交通參與者與所述移動裝置的距離;以及
路徑決定部,利用規定的控制算法,以包含所述交通參與者距離及所述移動裝置的速度作為獨立變量的目標函數變成最大值的方式,決定所述移動裝置的所述路徑。
2.根據權利要求1所述的路徑決定裝置,其特征在于,
所述規定的預測算法是神經網絡,
所述可靠度計算部算出表示所述神經網絡的輸出的偏差的偏差參數,并利用表示所述偏差參數與所述可靠度的關系的模型來算出所述可靠度。
3.根據權利要求1或2所述的路徑決定裝置,其特征在于,
所述距離決定部在將所述移動裝置的所述預測路徑的周邊區域分割成多個單元時,根據所述可靠度,算出所述多個單元的各個中的成本值的大小,并根據所述成本值的大小,決定所述交通參與者距離。
4.根據權利要求1至3中任一項所述的路徑決定裝置,其特征在于,
所述規定的控制算法是應用了動態窗口法的算法。
5.一種機器人,其特征在于包括:
根據權利要求1至4中任一項所述的路徑決定裝置;
移動機構;以及
控制部,以在由所述路徑決定裝置所決定的路徑上移動的方式控制所述移動機構。
6.一種路徑決定方法,其在如下的條件下決定移動裝置移動至目的地為止時的路徑,所述條件是在至所述目的地為止的交通環境中存在交通參與者的條件,所述路徑決定方法的特征在于:
利用規定的預測算法,以避免所述移動裝置與所述交通參與者的干涉的方式,決定作為所述移動裝置的路徑的預測值的預測路徑,
算出所述預測路徑的可靠度,
對應于所述可靠度來決定交通參與者距離,所述交通參與者距離是設想所述移動裝置從當前位置起在所述預測路徑上移動時,離所述移動裝置最近的所述交通參與者與所述移動裝置的距離,
利用規定的控制算法,以包含所述交通參與者距離及所述移動裝置的速度作為獨立變量的目標函數變成最大值的方式,決定所述移動裝置的所述路徑。
7.根據權利要求6所述的路徑決定方法,其特征在于,
所述規定的預測算法是神經網絡,
算出表示所述神經網絡的輸出的偏差的偏差參數,
利用表示所述偏差參數與所述可靠度的關系的模型,算出所述可靠度。
8.根據權利要求6或7所述的路徑決定方法,其特征在于,
在將所述移動裝置的周邊區域分割成多個單元時,根據所述可靠度,算出所述多個單元的各個中的安全性的高低,
根據所述安全性的高低,決定所述交通參與者距離。
9.根據權利要求6至8中任一項所述的路徑決定方法,其特征在于,
所述規定的控制算法是應用了動態窗口法的算法。
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