【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、無人車の制御装置に係
り、特に走行中の目標コース、または、目標位置からの
誤差を補償（補正）して、精度良く無人車を走行させる
無人車の制御装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a control apparatus for an unmanned vehicle, and more particularly, to an unmanned vehicle that drives an unmanned vehicle with high accuracy by compensating (correcting) an error from a target course or a target position during running. Related to a control device.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来より、走行路の地図を予め記憶し、
走行路の要所に設置された目標点を検知すること、ある
いは走行距離を演算することにより、地図上で自らの位
置を確認しながら走行する無人車がある。2. Description of the Related Art Conventionally, a map of a traveling route is stored in advance,
There is an unmanned vehicle that travels while detecting its own position on a map by detecting a target point installed at a key point on a traveling path or calculating a traveling distance.
【０００３】走行路は、車載コンピュータのメモリ容量
の制約から、走行平面上の離散的な点、または、車体の
方向を指定した点、または、線分の結合として表現され
る。無人車をスムーズに走行させるためには、それらの
点や線分の間を円滑かつ連続に補間する目標軌道を生成
する必要がある。この目標軌道生成の方法として、
（ア）位置、姿勢及び舵角の境界条件から、無人車の横
方向距離を進行方向距離の５次関数として目標軌道を計
算する方法（特開平1-223513号）や、（イ）予め計算し
ておいた複数個の軌道をそれらの端点で結合して、目標
軌道を生成する方法（特開平3-24606 号）等がある。[0003] The traveling path is expressed as discrete points on the traveling plane, points specifying the direction of the vehicle body, or a combination of line segments due to the limitation of the memory capacity of the on-board computer. In order for the unmanned vehicle to travel smoothly, it is necessary to generate a target trajectory that smoothly and continuously interpolates between those points and line segments. As a method of generating the target trajectory,
(A) A method of calculating a target trajectory from a boundary condition of a position, an attitude, and a steering angle by using a lateral distance of an unmanned vehicle as a quintic function of a traveling direction distance (Japanese Patent Laid-Open No. 1-223513), or (a) calculating in advance There is a method (JP-A-3-24606) of generating a target trajectory by combining a plurality of trajectories set in advance at their end points.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】ところで、工場の無人
化を進めるための要素技術の一つとして、（ａ）無人車
を使用して、組立品や部品を搬送する作業、（ｂ）無人
車を使用して、組立品や部品を作業箇所に正確に位置決
めする作業が必要になる。特に、作業（ｂ）の精度が良
くないと、作業が遅れたり、中断されたりして、作業効
率が極度に劣化する。[0005] Incidentally, as one of the elemental technologies for promoting unmanned factories, (a) an operation of transporting an assembly or a part using an unmanned vehicle, and (b) an unmanned vehicle. It is necessary to accurately position an assembly or a part at a work place by using the method. In particular, if the accuracy of the operation (b) is not good, the operation is delayed or interrupted, and the operation efficiency is extremely deteriorated.
【０００５】作業位置へ正確に無人車を誘導するために
は、無人車に積載したセンサで作業位置を示すマーク、
または、作業位置との相対位置を示すマーク等を検知
し、現在位置を始点としかつ作業位置を終点とした目標
軌道を生成し、その目標軌道に沿って走行制御する必要
がある。In order to accurately guide the unmanned vehicle to the work position, a mark indicating the work position is provided by a sensor mounted on the unmanned vehicle,
Alternatively, it is necessary to detect a mark or the like indicating a position relative to the work position, generate a target trajectory starting from the current position and ending at the work position, and control traveling along the target trajectory.
【０００６】しかしながら、この場合、次のような問題
点がある。 （１）作業位置から距離が離れている程、センサの計測
誤差が大きい。即ち、センサの計測結果に基づいて終点
位置を決定し、目標軌道を生成した場合、センサの計測
誤差分が作業位置での誤差として残ってしまう。However, in this case, there are the following problems. (1) The greater the distance from the work position, the greater the measurement error of the sensor. That is, when the end point position is determined based on the measurement result of the sensor and the target trajectory is generated, a measurement error of the sensor remains as an error at the work position.
【０００７】（２）一般に、無人車に積載されたセンサ
は目標軌道に沿うように操舵している間は、センサの計
測誤差が増大する傾向がある。従って、前記問題点
（１）の理由で誤差が生じても、操舵が終了する時点ま
でセンサで誤差を計測することは困難である。即ち、前
記問題点（１）の理由で生じた誤差を補償することが出
来ない。(2) In general, while a sensor mounted on an unmanned vehicle is being steered along a target track, a measurement error of the sensor tends to increase. Therefore, even if an error occurs due to the problem (1), it is difficult to measure the error with the sensor until the end of the steering. That is, it is not possible to compensate for an error generated due to the problem (1).
【０００８】前記問題点（１）、（２）を解決するため
には、以下のようにすればよい。すなわち、無人車に積
載したセンサで作業位置を示すマーク、または、作業位
置との相対位置を示すマーク等を検知し、現在位置を始
点としかつ作業位置の一定距離手前の点を通過点とした
目標軌道を生成し、その目標軌道に沿って通過点まで制
御する。そして、再度、無人車に積載したセンサで作業
位置、または、作業位置との相対位置を示すマーク等を
検知し、現在位置を始点としかつ作業位置の手前の点を
通過点とした目標軌道を生成し、その目標軌道に沿って
その通過点まで制御することを数回繰り返せば、終点に
於ける誤差を減少させることが出来る。The following problems can be solved to solve the above problems (1) and (2). That is, a mark indicating a work position with a sensor mounted on an unmanned vehicle, or a mark indicating a relative position to the work position, etc., is detected, and the current position is set as a start point and a point a fixed distance before the work position is set as a passing point. A target trajectory is generated, and control is performed along the target trajectory to a passing point. Then, again, the work position, or a mark indicating the relative position to the work position is detected by a sensor loaded on the unmanned vehicle, and the target trajectory having the current position as a start point and a point before the work position as a passing point is determined. By repeating generation and control along the target trajectory to the passing point several times, the error at the end point can be reduced.
【０００９】前記従来技術（ア）、（イ）は、ともに始
点と終点とを結合する目標軌道を一意に決定する方法で
あり、通過点を指定することができないため、上記解決
方法は適用困難である。The above prior arts (a) and (a) are methods for uniquely determining a target trajectory connecting a start point and an end point, and a passing point cannot be designated, so that the above-mentioned solution is difficult to apply. It is.
【００１０】また、前記（ア）、（イ）の方法を適用す
ることにより、通過点を仮の終点として目標軌道を生成
する解決方法が考えられる。しかし、通過点の設定位置
は無限にあり、（ア）、（イ）の方法では最適な通過点
を一意に決定することはできない。また、通過点が終点
の近くに設定されると、誤差を減少させる距離の余裕が
なくなる。逆に、通過点が始点の近くに設定されると急
操舵を行うため、駆動手段が追従できなくなる。[0010] Further, a solution is conceivable in which a target trajectory is generated with the passing point as a temporary end point by applying the methods (A) and (A). However, the setting positions of the passing points are infinite, and the methods (A) and (A) cannot uniquely determine the optimum passing point. Also, if the passing point is set near the end point, there is no room for the distance to reduce the error. Conversely, when the passing point is set near the starting point, the driver steers sharply, and the driving means cannot follow.
【００１１】また、従来方法（イ）は、始点、終点の位
置関係が予め決まっている場合の目標軌道生成にしか適
用出来ない。しかし、従来方法（イ）を前記作業（ｂ）
へ適用した場合、始点、終点の位置関係がセンシングの
結果始めて分かるため、予め始点、終点の位置関係が決
められず、適用困難である。The conventional method (a) can be applied only to the target trajectory generation when the positional relationship between the start point and the end point is predetermined. However, the conventional method (a) is replaced with the operation (b).
When the method is applied to, since the positional relationship between the start point and the end point can be known for the first time as a result of sensing, the positional relationship between the start point and the end point cannot be determined in advance, which is difficult to apply.
【００１２】本発明は、前記従来技術の問題点に鑑み、
位置、方位角、曲率の３つの誤差に応じて、予め設定し
た３つの軌道パターンを調整し、誤差を補償するための
目標軌道と通過点を一意に決定することにより、終点位
置の手前の通過点へ無人車を精度良く誘導することを可
能にした無人車の制御装置を提供することを目的とす
る。The present invention has been made in view of the above-mentioned problems of the prior art,
By adjusting three preset trajectory patterns according to the three errors of position, azimuth, and curvature, and uniquely determining the target trajectory and the passing point for compensating the error, the passing before the end point position is performed. It is an object of the present invention to provide an unmanned vehicle control device that enables an unmanned vehicle to be guided to a point with high accuracy.
【００１３】[0013]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に本発明の無人車の制御装置は、図１に示すように、走
行コースからの位置誤差、方位角誤差及び曲率誤差を計
測する誤差計測手段Ｉと、曲率誤差を補償する軌道パタ
ーンを生成する曲率誤差補償軌道パターン生成手段Ｖ、
方位角誤差を補償する軌道パターンを生成する方位角誤
差補償軌道パターン生成手段IV、位置誤差を補償する軌
道パターンを生成する位置誤差補償軌道パターン生成手
段III 及び計測により得られた走行コースからの位置誤
差、方位角誤差及び曲率誤差に応じて前記各軌道パター
ンの重み付けを行なうパラメータを設定するパラメータ
設定手段IIから構成され、各軌道パターン及びパラメー
タに基づいて目標軌道を生成する目標軌道生成手段と、
目標車速および目標軌道より駆動操舵指令値を演算する
変換手段VIと、前記駆動操舵指令値に基づき無人車を制
御する駆動手段VII と、を有することを特徴とする。SUMMARY OF THE INVENTION In order to achieve the above object, a control apparatus for an unmanned vehicle according to the present invention comprises, as shown in FIG. 1, an error measuring a position error, an azimuth error and a curvature error from a traveling course. Measuring means I, and a curvature error compensation trajectory pattern generating means V for generating a trajectory pattern for compensating for a curvature error;
Azimuth error compensation trajectory pattern generation means IV for generating a trajectory pattern for compensating azimuth error, position error compensation trajectory pattern generation means III for generating a trajectory pattern for compensating position error, and position from the traveling course obtained by measurement Error, an azimuth angle error and a curvature error, comprising a parameter setting means II for setting parameters for weighting the respective trajectory patterns, a target trajectory generating means for generating a target trajectory based on each trajectory pattern and parameters,
It is characterized by having conversion means VI for calculating a drive steering command value from a target vehicle speed and a target trajectory, and drive means VII for controlling an unmanned vehicle based on the drive steering command value.
【００１４】[0014]
【作用】本発明の誤差計測手段Ｉは、無人車の走行コー
スからの位置誤差、方位角誤差及び曲率誤差を計測す
る。曲率誤差補償軌道パターン生成手段Ｖは曲率誤差を
補償する軌道パターンを生成し、方位角誤差補償軌道パ
ターン生成手段IVは方位角誤差を補償する軌道パターン
を生成し、位置誤差補償軌道パターン生成手段IIIは位
置誤差を補償する軌道パターンを生成する。パラメータ
設定手段IIは走行コースからの位置誤差、方位角誤差及
び曲率誤差に応じて上記各軌道パターンの重み付けを行
うパラメータを設定する。予め定めた軌道パターンを表
す曲率関数を定数倍したとき、位置誤差、方位角誤差及
び曲率誤差の各誤差補償量も比例する性質があるため、
各軌道パターンとパラメータとを用いて走行コースに復
帰する目標軌道を一意に決定することができる。変換手
段VIは、目標車速と目標軌道とにより駆動操舵指令を演
算し、駆動手段VII はこの駆動操舵指令に基づいて無人
車を制御する。The error measuring means I of the present invention measures a position error, an azimuth error and a curvature error from the traveling course of an unmanned vehicle. The curvature error compensation trajectory pattern generation means V generates a trajectory pattern for compensating for the curvature error, the azimuth error compensation trajectory pattern generation means IV generates a trajectory pattern for compensating for the azimuth error, and the position error compensation trajectory pattern generation means III. Generates a trajectory pattern that compensates for position errors. The parameter setting means II sets parameters for weighting each of the above-mentioned track patterns according to the position error, azimuth angle error and curvature error from the traveling course. When a curvature function representing a predetermined trajectory pattern is multiplied by a constant, each error compensation amount of a position error, an azimuth angle error, and a curvature error has a property of being proportional,
The target trajectory returning to the traveling course can be uniquely determined using each trajectory pattern and parameters. The conversion means VI calculates a drive steering command based on the target vehicle speed and the target trajectory, and the drive means VII controls the unmanned vehicle based on the drive steering command.
【００１５】なお、本発明では、上記目標軌道生成に於
て、曲率変化率を制限することにより、駆動手段に無理
をかけることなく、制御誤差を抑え、精度良く無人車を
走行させることが出来る。In the present invention, in generating the target trajectory, the rate of change in curvature is limited, so that control errors can be suppressed and the unmanned vehicle can travel with high accuracy without forcing the drive means. .
【００１６】[0016]
〔第１実施例〕以下、本発明を直線走行を行う第１実施
例によって説明する。[First Embodiment] The present invention will be described below with reference to a first embodiment in which the vehicle travels straight.
【００１７】図２は、本第１実施例に係わる走行制御装
置を適用した操舵輪方式の無人車の概略構成図である。
無人車１の車体後部には、車体の左右の中心線上に操舵
と駆動の両方を行なう１つの操舵駆動輪２が設けられ、
車体前部には左右２つの従動輪２ａ、２ｂと２つの計測
輪３ａ、３ｂとが設けられている。無人車の車体中心Ｃ
１は、左右の従動輪２ａ、２ｂの中心に位置しており、
車体中心Ｃ１と操舵駆動輪の中心Ｃ２とは距離（ホイー
ルベース長）Ｌ1 隔たっている。FIG. 2 is a schematic configuration diagram of a steered wheel type unmanned vehicle to which the traveling control device according to the first embodiment is applied.
At the rear of the vehicle body of the unmanned vehicle 1, one steering drive wheel 2 that performs both steering and driving is provided on the left and right center lines of the vehicle body,
Two driven wheels 2a and 2b and two measurement wheels 3a and 3b are provided at the front of the vehicle body. Unmanned vehicle center C
1 is located at the center of the left and right driven wheels 2a, 2b,
The center C1 of the vehicle body and the center C2 of the steering drive wheel are separated by a distance (wheel base length) L1.
【００１８】この無人車１は、予め設定された直線の走
行コースに沿うように制御される。計測輪３ａ、３ｂ
は、車体の荷重を受ける従動輪２ａ、２ｂとは別体の従
動輪で構成され、さらに、走行平面の凹凸に精度良く追
従できるように、車体に対し上下動可能に構成されてい
る。１対の計測輪３ａ、３ｂには各々エンコーダが取り
付けられており、これらのエンコーダのパルス数を積算
することにより、無人車の現在位置が計測でき、パルス
数の積算値の差を演算することにより方位、すなわち方
位角が計測できる。The unmanned vehicle 1 is controlled so as to follow a straight running course set in advance. Measuring wheels 3a, 3b
Is constituted by driven wheels separate from the driven wheels 2a and 2b which receive the load of the vehicle body, and is configured to be able to move up and down with respect to the vehicle body so as to accurately follow irregularities on the traveling plane. An encoder is attached to each of the pair of measuring wheels 3a and 3b. By integrating the number of pulses of these encoders, the current position of the unmanned vehicle can be measured, and the difference between the integrated values of the number of pulses can be calculated. , That is, the azimuth, ie, the azimuth can be measured.
【００１９】しかし、エンコーダによる無人車の位置お
よび方位角の計測値には累積誤差がある。このため、基
準位置、基準方位を表す光の反射率が異なるマークを予
め走行コースの所定位置に適宜設置しておき、適当な時
間間隔をあけて、車両の前後に設置した光学式距離計
（図示せず）によりマークの側方を無人車が通過したと
きに、補正用マークであることを認識するとともに、そ
のマークとの相対距離を計測する。そして、得られたマ
ークとの相対距離から車両の正確な位置、方位角を算出
し、計測輪による計測データを補正する。However, there are accumulated errors in the measured values of the position and azimuth of the unmanned vehicle by the encoder. For this reason, marks having different reflectances of light representing the reference position and the reference azimuth are appropriately set in advance at predetermined positions on the traveling course, and an optical distance meter (front and rear) installed at the front and rear of the vehicle at an appropriate time interval. (Not shown), when the unmanned vehicle passes by the side of the mark, it recognizes that the mark is a correction mark and measures a relative distance from the mark. Then, the accurate position and azimuth of the vehicle are calculated from the obtained relative distance to the mark, and the measurement data from the measurement wheels is corrected.
【００２０】図３は、無人車１のシステムブロック図を
示すものである。無人車１は、走行制御装置４と、走行
コース記憶装置５と、計測輪３ａ、３ｂ及び光学式距離
計を含む計測装置６と、操舵駆動輪２を駆動する駆動装
置７とからなる。さらに、走行制御装置４は、目標軌道
生成装置８と、変換装置９とからなる。FIG. 3 is a system block diagram of the unmanned vehicle 1. As shown in FIG. The unmanned vehicle 1 includes a traveling control device 4, a traveling course storage device 5, a measuring device 6 including measuring wheels 3a, 3b and an optical distance meter, and a driving device 7 for driving the steering driving wheel 2. Further, the travel control device 4 includes a target trajectory generation device 8 and a conversion device 9.
【００２１】走行制御装置４は、駆動装置７を制御し
て、終点に結合する直線の走行コース上を無人車１が走
行するように制御する。制御誤差がある場合には、走行
コース上の点に結合する目標軌道を生成し、目標軌道に
沿って走行するような指令値を駆動装置７へ出力する。
その結果、無人車１は所定の軌道を走行して走行コース
上へ復帰する。The traveling control device 4 controls the driving device 7 to control the unmanned vehicle 1 to travel on a straight traveling course connected to the end point. If there is a control error, a target trajectory coupled to a point on the traveling course is generated, and a command value for traveling along the target trajectory is output to the driving device 7.
As a result, the unmanned vehicle 1 travels on a predetermined track and returns to the traveling course.
【００２２】目標軌道生成装置８は、走行誤差評価装置
８ａ、パラメータ設定装置８ｂ、位置誤差補償軌道パタ
ーン生成装置８ｃ、方位角誤差補償軌道パターン生成装
置８ｄ及び曲率誤差補償軌道パターン生成装置８ｅで構
成され、無人車１の現在位置を始点とし、無人車１の走
行コース上の一点を通過点として、その２点間を円滑か
つ連続に結合する関数、すなわち目標軌道を計算する。
この通過点位置は後述する計算により一意に決定され
る。The target trajectory generating device 8 comprises a running error evaluation device 8a, a parameter setting device 8b, a position error compensating trajectory pattern generating device 8c, an azimuth error compensating trajectory pattern generating device 8d, and a curvature error compensating trajectory pattern generating device 8e. Then, the current position of the unmanned vehicle 1 is set as a starting point, and a point on the traveling course of the unmanned vehicle 1 is set as a passing point, and a function for smoothly and continuously connecting the two points, that is, a target trajectory is calculated.
This passing point position is uniquely determined by a calculation described later.
【００２３】ここで、曲率関数Ｒ（ｓ）と走行軌跡との
関数を示す。始点（ｓ＝０）における方位角θstart 、
Ｘ座標値ｘstart 、Ｙ座標値ｙstart 、を用いて、走行
距離ｓにおける方位角θ（ｓ）、Ｘ座標値ｘ（ｓ）、Ｙ
座標値ｙ（ｓ）は、次式で表される。Here, a function of the curvature function R (s) and the traveling locus is shown. Azimuth θstart at the starting point (s = 0),
Using the X coordinate value xstart and the Y coordinate value ystart, the azimuth θ (s) at the traveling distance s, the X coordinate value x (s), and Y
The coordinate value y (s) is represented by the following equation.
【００２４】[0024]
【数１】(Equation 1)
【００２５】この目標軌道の計算について図４を参照し
て説明する。但し、図４では、説明を簡単にするため、
走行コースをＸ軸に一致させている。目標軌道は、走行
平面上に設定したＸＹ直交座標系で、現在位置座標
（０、Ｙｅ）と現在の方位角θｅとから通過点位置座標
（Ｘｔ、０）と通過点での方位角（＝０）との間を円滑
かつ連続に結合する走行距離の曲率に関する関数（以下
曲率関数という）Ｒ（ｓ）として計算する。なお、走行
距離ｓとは、軌道上の２点間の軌道に沿った線積分とし
て与えられる距離である。このとき、現在位置での曲率
をγｅ、通過点での曲率を０とする。Ｙｅ、θｅ、γｅ
は、各々、走行コース（終点）に対する位置誤差、方位
角誤差、曲率誤差である。これらの誤差は、走行誤差評
価装置８ａによって、走行コース記憶装置５の走行コー
ス、光学式距離計で測距されたマークとの相対距離及び
計測軸３ａ、３ｂの出力に基づいて演算される。The calculation of the target trajectory will be described with reference to FIG. However, in FIG. 4, to simplify the description,
The running course is made to coincide with the X axis. The target trajectory is a passing point position coordinate (Xt, 0) and an azimuth (==) at the passing point based on the current position coordinates (0, Ye) and the current azimuth θe in an XY orthogonal coordinate system set on the traveling plane. 0) is calculated as a function (hereinafter referred to as a curvature function) R (s) relating to the curvature of the traveling distance that connects smoothly and continuously. The traveling distance s is a distance given as a line integral along the trajectory between two points on the trajectory. At this time, the curvature at the current position is γe, and the curvature at the passing point is 0. Ye, θe, γe
Are a position error, an azimuth error, and a curvature error with respect to the traveling course (end point), respectively. These errors are calculated by the running error evaluation device 8a based on the running course of the running course storage device 5, the relative distance to the mark measured by the optical rangefinder, and the outputs of the measuring axes 3a and 3b.
【００２６】なお、無人車の位置とは、車体中心Ｃ１
（本第１実施例では左右従動輪間のトレッドの中心）の
ＸＹ直交座標系における位置であり、方位角とはＸＹ直
交座標系におけるＸ軸を基準として反時計方向に測定し
た無人車の進行方向をいう。The position of the unmanned vehicle is defined as the center of the vehicle body C1.
(In the first embodiment, the center of the tread between the left and right driven wheels) is the position in the XY orthogonal coordinate system, and the azimuth is the travel of the unmanned vehicle measured in a counterclockwise direction with respect to the X axis in the XY orthogonal coordinate system. Refers to the direction.
【００２７】また、走行平面と操舵駆動輪との間にすべ
りがないと仮定すると、無人車の曲率γは操舵角θαと
ホイールベース長Ｌ１から、図２に示す幾何学的関係に
よって次式により決まる。Also, assuming that there is no slip between the traveling plane and the steering drive wheel, the curvature γ of the unmanned vehicle can be calculated from the steering angle θα and the wheel base length L1 by the following equation according to the geometric relationship shown in FIG. Decided.
【００２８】γ＝ tan（θα) / Ｌ１ さらに、曲率誤差γｅは次式により求められる。Γ = tan (θα) / L1 Further, the curvature error γe is obtained by the following equation.
【００２９】γe ＝γ−γｃ 但し、γｃは走行コースの曲率で、直線の走行コースに
沿って無人車が走行している場合はγｃ＝０である。Γe = γ−γc where γc is the curvature of the traveling course, and γc = 0 when the unmanned vehicle is traveling along the straight traveling course.
【００３０】目標軌道は、無人車の現在の位置、方位
角、曲率の各誤差と、予め準備してあった位置、方位
角、曲率の各誤差を補償する各軌道パターンとを比較し
て計算する。即ち、各誤差量に応じて、軌道パターンの
重み付け係数を定め、これら軌道パターンを重み付き加
算することにより、目標軌道を計算する。The target trajectory is calculated by comparing each error of the current position, azimuth, and curvature of the unmanned vehicle with each trajectory pattern that compensates for each error of the previously prepared position, azimuth, and curvature. I do. That is, a weighting coefficient of the trajectory pattern is determined according to each error amount, and the trajectory pattern is weighted and added to calculate the target trajectory.
【００３１】先ず、ＸＹ平面座標上のＸ軸に沿って無人
車を走行制御させるときの軌道パターンの性質を述べ
る。Ｘ軸方向の移動量Ｘｔに比べて、この軌道パターン
によって補償される誤差Ｙｅ、θｅ、γｅが小さい場
合、次の（１）式のように軌道パターンである曲率関数
Ｒ（ｓ）をＲ’’（ｓ）へ近似変換できる（図５）。説
明を簡単にするため、走行距離ｓ＝０の位置を軌道パタ
ーンの始点とする。First, a description will be given of the nature of the track pattern when the unmanned vehicle is controlled to travel along the X axis on the XY plane coordinates. When the errors Ye, θe, and γe compensated by the trajectory pattern are smaller than the movement amount Xt in the X-axis direction, the curvature function R (s), which is the trajectory pattern, is expressed by R ′ as in the following equation (1). '(S) can be approximated (Fig. 5). For simplicity of explanation, the position of the traveling distance s = 0 is set as the starting point of the trajectory pattern.
【００３２】 Ｒ’’（ｓ） ＝ β・Ｒ（ｓ） ……（１） この場合、軌道パターンによって補償されるＸＹ平面上
の軌道の位置誤差Ｙｅは約β倍、Ｘｔは約１倍に近似変
換される。また、始点、終点間の曲率変化率の最大値と
軌道パターンによて補償される曲率誤差γｅおよび軌道
始点での方位角誤差θｅとはすべて正確にβ倍になる。
従って、この変換により、位置、方位角、曲率の各誤差
を適切に補償するパラメータβを決定できる。R ″ (s) = β · R (s) (1) In this case, the position error Ye of the trajectory on the XY plane compensated by the trajectory pattern is about β times, and Xt is about 1 time. Approximate conversion is performed. Further, the maximum value of the curvature change rate between the start point and the end point, the curvature error γe compensated by the trajectory pattern, and the azimuth error θe at the trajectory start point are all exactly β times.
Therefore, by this conversion, it is possible to determine the parameter β that appropriately compensates for errors in the position, the azimuth, and the curvature.
【００３３】次に、３つの軌道パターンを説明する。走
行距離は等しいが、互いに相異なる３つの軌道パターン
γ０、γ１、γ２を準備する。各軌道パターンは、それ
ぞれ、曲率、方位角、位置の各誤差を補償する曲率関数
である。各軌道パターンは走行コース上の通過点に於け
る曲率と方位角とがゼロでなければならない。また、各
軌道パターンに対する始点の各Ｙ座標値Ｙ０、Ｙ１、Ｙ
２と、走行コース上の通過点のＸ座標値Ｘ０、Ｘ１、Ｘ
２と、始点の各方位角θ０、θ１、θ２と、各軌道パタ
ーンの最大曲率変化率Δγ０、Δγ１、Δγ２と、各軌
道パターンの曲率初期値γｓ０、γｓ１、γｓ２とをそ
れぞれ予め計算して、設定しておく。Next, three trajectory patterns will be described. Three trajectory patterns γ0, γ1, and γ2 having the same running distance but different from each other are prepared. Each trajectory pattern is a curvature function that compensates for errors in curvature, azimuth, and position. Each track pattern must have a zero curvature and azimuth at the passing point on the running course. Also, each Y coordinate value Y0, Y1, Y of the starting point for each trajectory pattern
2 and X coordinate values X0, X1, X of the passing points on the traveling course
2, the azimuth angles θ0, θ1, and θ2 of the starting point, the maximum curvature change rates Δγ0, Δγ1, and Δγ2 of each track pattern, and the initial curvature values γs0, γs1, and γs2 of each track pattern are calculated in advance, respectively. Set it.
【００３４】（１）式の近似的変換の関係から、３つの
軌道パターンを用いて、各誤差を補償するパラメータ、
すなわち重みβ０、β１、β２は、下記の式（２）、
（３）、（４）を満たす。但し、説明を簡単にするため
Ｘ方向に走行するものと仮定する。From the relationship of the approximate conversion of the equation (1), a parameter for compensating each error using three trajectory patterns,
That is, the weights β0, β1, and β2 are calculated by the following equation (2):
(3) and (4) are satisfied. However, it is assumed that the vehicle travels in the X direction for the sake of simplicity.
【００３５】 Ｙe ＝ β０・Ｙ０＋β１・Ｙ１＋β２・Ｙ２ ……（２） θe ＝ β０・θ０＋β１・θ１＋β２・θ２ ……（３） γe ＝ β０・γｓ０＋β１・γｓ１＋β２・γｓ２ ……（４） （２）〜（４）式を３元連立１次方程式として解き、パ
ラメータβ０、β１、β２を求めると、次式が得られ
る。Ye = β0 · Y0 + β1 · Y1 + β2 · Y2 (2) θe = β0 · θ0 + β1 · θ1 + β2 · θ2 (3) γe = β0 · γs0 + β1 · γs1 + β2 · γs2 (4) (2) to (2) When the equation 4) is solved as a ternary simultaneous linear equation and parameters β0, β1, and β2 are obtained, the following equation is obtained.
【００３６】 β０＝（Ａ０＋Ｂ０＋Ｃ０）／Ｄ β１＝（Ａ１＋Ｂ１＋Ｃ１）／Ｄ β２＝（Ａ２＋Ｂ２＋Ｃ２）／Ｄ ……（５） 但し、 D ＝ γｓ０・θ１・Ｙ２＋γｓ１・θ２・Ｙ０＋γｓ２・θ０・Ｙ１ −γｓ０・θ２・Ｙ１−γｓ２・θ１・Ｙ０−γｓ１・θ０・Ｙ２ A0＝ γｅ・θ１・Ｙ２−γｅ・θ２・Ｙ１ B0＝ γｓ２・θｅ・Ｙ１−γｓ１・θｅ・Ｙ２ C0＝ γｓ１・θ２・Ｙｅ−γｓ２・θ１・Ｙｅ A1＝ γｅ・θ２・Ｙ０−γｅ・θ０・Ｙ２ B1＝ γｓ０・θｅ・Ｙ２−γｓ２・θｅ・Ｙ０ C1＝ γｓ２・θ０・Ｙｅ−γｓ０・θ２・Ｙｅ A2＝ γｅ・θ０・Ｙ１−γｅ・θ１・Ｙ０ B2＝ γｓ１・θｅ・Ｙ０−γｓ０・θｅ・Ｙ１ C2＝ γｓ０・θ１・Ｙｅ−γｓ１・θ０・Ｙｅ ……（６） 即ち、位置、方位角、曲率の各誤差Ｙｅ、θｅ、γｅか
ら、一意に、パラメータβ０、β１、β２を決定でき
る。これらのパラメータは、パラメータ設定装置８ｂに
よって、演算される。Β0 = (A0 + B0 + C0) / D β1 = (A1 + B1 + C1) / D β2 = (A2 + B2 + C2) / D (5) where D = γs0 · θ1 · Y2 + γs1 · θ2 · Y0 + γs2 · θ0 · Y1−γs0 · θ2・ Y1-γs2 ・ θ1 ・ Y0-γs1 ・ θ0 ・ Y2 A0 = γe ・ θ1 ・ Y2-γe ・ θ2 ・ Y1 B0 = γs2 ・ θe ・ Y1-γs1 ・ θe ・ Y2 C0 = γs1 ・ θ2 ・ Ye-γs2 ・θ1 · Ye A1 = γe · θ2 · Y0-γe · θ0 · Y2 B1 = γs0 · θe · Y2-γs2 · θe · Y0 C1 = γs2 · θ0 · Ye-γs0 · θ2 · Ye A2 = γe · θ0 · Y1 – γe · θ1 · Y0 B2 = γs1 · θe · Y0−γs0 · θe · Y1 C2 = γs0 · θ1 · Ye−γs1 · θ0 · Ye (6) That is, each error Ye, θe of the position, azimuth, and curvature , Γe, the parameter β , Β1, you can determine the β2. These parameters are calculated by the parameter setting device 8b.
【００３７】本第１実施例では、計算を簡単にするた
め、１次式から構成される軌道パターンを３種類準備し
た。３つの軌道パターンは、いずれも始点から走行コー
ス上の通過点までの走行距離が等しいものとする。ま
た、各軌道パターンは、通過点に於ける走行コースに対
する位置、方位角、曲率の各誤差は零とする。In the first embodiment, three types of trajectory patterns composed of linear expressions are prepared to simplify the calculation. It is assumed that all three trajectory patterns have the same traveling distance from the starting point to the passing point on the traveling course. In each track pattern, each error of the position, the azimuth angle, and the curvature with respect to the traveling course at the passing point is zero.
【００３８】位置誤差を補償する軌道パターンγ２
（ｓ）の関数形の例を図７（１）に示す。γ２（ｓ）は
次式で表現される。Trajectory pattern γ2 for compensating for position error
FIG. 7A shows an example of the function form of FIG. γ2 (s) is expressed by the following equation.
【００３９】 ０≦ｓ≦Ｌ／４のときγ２（ｓ）＝ −Δγ２・ｓ L/４≦ｓ≦3L/4のときγ２（ｓ）＝ Δγ２・（ｓ−Ｌ／２） 3L/4≦ｓ≦L のとき γ２（ｓ）＝ Δγ２・（Ｌ−ｓ） ……（７） 但し、Ｌは３つの軌道パターンの始点から走行コース上
の通過点までの走行距離である。When 0 ≦ s ≦ L / 4, γ2 (s) = − Δγ2 · s L / 4 ≦ s ≦ 3L / 4, and γ2 (s) = Δγ2 · (s−L / 2) 3L / 4 ≦ When s ≦ L γ2 (s) = Δγ2 · (L−s) (7) where L is the traveling distance from the starting point of the three track patterns to the passing point on the traveling course.
【００４０】主に方位角誤差を補償する軌道パターンγ
１（ｓ）の関数形の例を図８（１）に示す。γ１（ｓ）
は次式で表現される。A trajectory pattern γ for mainly compensating an azimuth angle error
FIG. 8A shows an example of the function form of 1 (s). γ1 (s)
Is represented by the following equation.
【００４１】 ０≦ｓ≦L/２のときγ１（ｓ）＝ −Δγ１・ｓ ０≦ｓ≦L のとき γ１（ｓ）＝ Δγ１・（ｓ−Ｌ） ……（８） 主に曲率誤差を補償する軌道パターンγ０（ｓ）の関数
の例を図９（１）に示す。γ０（ｓ）は次式で表現され
る。When 0 ≦ s ≦ L / 2, γ1 (s) = − Δγ1 · s When 0 ≦ s ≦ L γ1 (s) = Δγ1 · (s−L) (8) Mainly the curvature error FIG. 9A shows an example of the function of the trajectory pattern γ0 (s) to be compensated. γ0 (s) is expressed by the following equation.
【００４２】 γ０（ｓ）＝ γｓ０−Δγ０・ｓ ……（９） 但し、 ０≦ｓ≦Ｌ、Δγ０＝γｓ０ /Ｌ 前記軌道パターンのパラメータＬ、Δγ２、Δγ１、Δ
γ０は、走行制御中に生じる位置、方位角、曲率の各誤
差の大きさと無人車の駆動能力を考慮して、予め適切な
値を設定しておく。Γ0 (s) = γs0−Δγ0 · s (9) where 0 ≦ s ≦ L, Δγ0 = γs0 / L Parameters L, Δγ2, Δγ1, ΔΔ of the trajectory pattern
γ0 is set to an appropriate value in advance in consideration of the magnitude of each error of the position, the azimuth angle, and the curvature generated during the traveling control and the driving ability of the unmanned vehicle.
【００４３】さらに、各軌道パターンのＸ０、Ｘ１、Ｘ
２、Ｙ０、Ｙ１、Ｙ２と、始点の方位角θ０、θ１、θ
２と、各軌道パターンの曲率初期値γｓ０、γｓ１、γ
ｓ２を予め計算して、設定しておく。但し、上記関数の
性質により、θ２＝γｓ１＝γｓ２＝０である。上記
（７）、（８）、（９）式の軌道パターンの走行軌跡は
各々図７（２）、図８（２）、図９（２）のようにな
る。Further, X0, X1, X of each trajectory pattern
2, Y0, Y1, Y2 and azimuth angles θ0, θ1, θ of the starting point
2, and the curvature initial values γs0, γs1, and γ of each orbital pattern.
s2 is calculated in advance and set. However, due to the nature of the function, θ2 = γs1 = γs2 = 0. The traveling trajectories of the trajectory patterns of equations (7), (8) and (9) are as shown in FIGS. 7 (2), 8 (2) and 9 (2), respectively.
【００４４】目標軌道生成装置８は、軌道パターンの各
々にパラメータを乗算した積の和を無人車１の時々刻々
の目標曲率Ｒｄとして、制御周期毎に変換装置９へ出力
する。また、目標車速Ｖｄは一定に固定する。The target trajectory generator 8 outputs the sum of the products obtained by multiplying each of the trajectory patterns by the parameter to the converter 9 for each control cycle as the momentary target curvature Rd of the unmanned vehicle 1. Further, the target vehicle speed Vd is fixed at a constant value.
【００４５】即ち、目標軌道生成装置８は、次式によ
り、目標曲率を計算する。 ０≦ｓ≦Ｌのとき Ｒｄ（ｓ） ＝ Ｒｃ（ｓ） ＋ ｛β０・γ０（ｓ） ＋ β１・γ１（ｓ） ＋ β２・γ２（ｓ）｝ Ｌ＜ｓのとき Ｒｄ（ｓ） ＝ Ｒｃ（ｓ） ……（１０） また、目標車速Ｖｄを一定とすると、ｓ＝Ｖｄ・ｔであ
るので次式のように、時刻ｔの式に書き直すことも可能
である。That is, the target trajectory generator 8 calculates a target curvature by the following equation. When 0 ≦ s ≦ L Rd (s) = Rc (s) + {β0 · γ0 (s) + β1 · γ1 (s) + β2 · γ2 (s)} When L <s Rd (s) = Rc (S) If the target vehicle speed Vd is constant, then s = Vd · t, so that it is possible to rewrite the equation at time t as in the following equation.
【００４６】０≦ｔ≦Ｌ／Ｖｄのとき Ｒｄ（ｔ） ＝ Ｒｃ（ｔ） ＋（｛β０・γ０（Ｖｄ・ｔ） ＋ β１・γ１（Ｖｄ・ｔ） ＋ β２・γ２（Ｖｄ・ｔ）｝ Ｌ／Ｖｄ＜ｔのとき Ｒｄ（ｔ） ＝ Ｒｃ（ｔ） ……（１１） 但し、上記（１０）、（１１）式のＲｃは走行コースの
曲率であり、直線コースの場合、すなわち本実施例の場
合はＲｃ＝０である。When 0 ≦ t ≦ L / Vd, Rd (t) = Rc (t) + (｛β0 · γ0 (Vd · t) + β1 · γ1 (Vd · t) + β2 · γ2 (Vd · t)と き When L / Vd <t Rd (t) = Rc (t) (11) where Rc in the above equations (10) and (11) is the curvature of the traveling course, and in the case of a straight course, that is, In the case of the embodiment, Rc = 0.
【００４７】変換装置９の処理を以下に示す。無人車１
は、駆動操舵輪２の操舵角θおよび回転速度ωによっ
て、車体中心Ｃ１が、走行平面上の回転中心Ｏより距離
１／Ｒｄの地点をＶｄの車速で旋回するものとする。な
お、ＲｄおよびＶｄは、それぞれ、目標軌道生成装置８
から出力される曲率および車速の指令値である。このと
きの操舵駆動輪２の中心Ｃ２と回転中心Ｏとの距離をＬ
2 とする。The processing of the converter 9 will be described below. Unmanned car 1
Is based on the assumption that the vehicle body center C1 turns at a distance 1 / Rd from the rotation center O on the traveling plane at a vehicle speed of Vd by the steering angle θ and the rotation speed ω of the drive steered wheels 2. Note that Rd and Vd are the target trajectory generator 8 respectively.
Are command values of the curvature and the vehicle speed output from the controller. The distance between the center C2 of the steering drive wheel 2 and the rotation center O at this time is L
Assume 2.
【００４８】図２の各部分の幾何学的な関係から、回転
中心Ｏにおける車体中心Ｃ１と操舵駆動輪の中心Ｃ２と
のなす角は、操舵駆動輪２の操舵角θαに等しくなるの
で、次の関係が成り立つ。From the geometric relationship of each part in FIG. 2, the angle formed between the center C1 of the vehicle body and the center C2 of the steering drive wheel at the rotation center O becomes equal to the steering angle θα of the steering drive wheel 2. Holds.
【００４９】 θα＝tan-1( Ｒd ・Ｌ1 ） ……（１２） 一方、回転中心Ｏに対する車体中心Ｃ１の角速度と操舵
駆動輪の中心Ｃ２での角速度は等しいことより、次の関
係が成り立つ。Θα = tan−1 (Rd · L1) (12) On the other hand, since the angular velocity of the vehicle body center C1 with respect to the rotation center O is equal to the angular velocity of the steering drive wheel center C2, the following relationship is established.
【００５０】 ω＝Ｖd ( １／Ｒd ）／Ｌ2 ＝Ｖd cos(θα) ……（１３） したがって、上記（１２）および（１３）式に示される
ように、変換装置９は、操舵駆動輪の操舵角指令値θα
および駆動速度指令値ωを、曲率および車速の指令値に
基づき決定する。Ω = Vd (1 / Rd) / L2 = Vdcos (θα) (13) Therefore, as shown in the above equations (12) and (13), the conversion device 9 sets the steering drive wheel Steering angle command value θα
And the drive speed command value ω is determined based on the command values of the curvature and the vehicle speed.
【００５１】操舵角指令値θαおよび駆動速度指令値ω
は、駆動装置に出力され、サーボ回路により精度良く制
御され、無人車の走行として実現される。The steering angle command value θα and the driving speed command value ω
Is output to a drive device and is controlled with high precision by a servo circuit, and is realized as traveling of an unmanned vehicle.
【００５２】本第１実施例では、予め設定した軌道パタ
ーンを表す曲率関数の大きさをβ倍したとき、その軌道
パターンの位置、方位角、曲率の各この軌道パターンに
よって補償される誤差も比例する性質があることを利用
して相異なる３つの曲率関数を重み付け加算しているた
め、任意の位置、方位角、曲率の３つの誤差を補償する
目標軌道を一意に生成できる。In the first embodiment, when the magnitude of the curvature function representing a predetermined trajectory pattern is multiplied by β, errors in the position, azimuth and curvature of the trajectory pattern which are compensated by this trajectory pattern are also proportional. Since the three different curvature functions are weighted and added by utilizing the property that the target trajectory has an arbitrary position, an azimuth angle and a curvature, it is possible to uniquely generate a target trajectory that compensates for three errors.
【００５３】また、これにより、本第１実施例では、走
行コースに対する位置、方位角、曲率の３つの誤差量か
ら一意に走行コースに復帰する目標軌道と通過点とが決
定できる。Thus, in the first embodiment, a target trajectory and a passing point for returning to the traveling course can be uniquely determined from the three error amounts of the position, the azimuth angle, and the curvature with respect to the traveling course.
【００５４】本第１実施例では、３つの基本パターン関
数を走行コースに対する位置、方位角および曲率の各誤
差に基づいて基本パターンとパラメータとの積の和を求
めることにより生成しているので、複雑な計算を要する
ことなく、リアルタイムで目標軌道が生成できる。 〔第２実施例〕前記第１実施例での無人車は、位置、方
位角、曲率の各誤差に応じて、相異なる３つの軌道パタ
ーンを調整し、終点位置の手前の走行コース上の通過点
へ誘導する目標軌道を一意に決定する無人車に関するも
のであったが、本第２実施例では、加えて、駆動手段の
操舵能力の上限を考慮して目標軌道を生成することで、
より速く高精度に無人車を終点位置の手前の通過点へ制
御するものである。In the first embodiment, three basic pattern functions are generated by calculating the sum of the product of the basic pattern and the parameter based on each error of the position, azimuth and curvature with respect to the traveling course. The target trajectory can be generated in real time without requiring complicated calculations. [Second embodiment] In the unmanned vehicle in the first embodiment, three different track patterns are adjusted in accordance with each error of the position, the azimuth, and the curvature, and the unmanned vehicle passes on the traveling course just before the end point position. Although the present invention relates to an unmanned vehicle that uniquely determines a target trajectory to be guided to a point, the second embodiment additionally generates a target trajectory in consideration of the upper limit of the steering ability of the driving unit.
It controls the unmanned vehicle to the passing point before the end point position faster and more accurately.
【００５５】本第２実施例は、目標軌道を演算する点の
みが、前記第１実施例と異なる。以下、相違点について
のみ述べる。The second embodiment differs from the first embodiment only in that a target trajectory is calculated. Hereinafter, only the differences will be described.
【００５６】例により、説明すると、図２に示す操舵輪
方式の無人車の場合、駆動手段に次式で示される舵角速
度Δθαが指令される。For example, in the case of a steered wheel type unmanned vehicle shown in FIG. 2, a steering angular velocity Δθα expressed by the following equation is instructed to the driving means.
【００５７】 Δθα＝Ｌ１・ｖｄ・ｃｏｓ（θα）・ｃｏｓ（θα）・Δγ ……（１４） θαが小さい場合、ｃｏｓ（θα）＝１なので、次式の
ように変形できる。Δθα = L1 · vd · cos (θα) · cos (θα) · Δγ (14) When θα is small, cos (θα) = 1, so that the following equation can be used.
【００５８】 Δθα ＝ Ｌ１・ｖｄ・Δγ ……（１５） （１５）式のＬ１はホイールベース長、Δγは曲率の変
化率、ｖｄは車速を示す。Δθα = L1 · vd · Δγ (15) In equation (15), L1 represents a wheel base length, Δγ represents a rate of change in curvature, and vd represents a vehicle speed.
【００５９】一般に操舵輪方式の駆動手段の舵角速度Δ
θαには上限がある。従って、前式より、目標軌道の曲
率の変化率Δγが過大な場合、舵角速度上限値を越え
て、制御不可能になってしまう。すなわち、舵角速度上
限値をΔθαmax とし、生成された目標軌道の曲率変化
率の最大値をΔγmax とした場合、Δγmax は次式を満
たさなければならない。In general, the steering angular velocity Δ of the driving means of the steered wheel system
θα has an upper limit. Therefore, according to the above equation, if the rate of change Δγ in the curvature of the target trajectory is excessive, the steering angle exceeds the upper limit of the steering angular velocity, and control becomes impossible. That is, when the upper limit value of the steering angular velocity is set to Δθαmax and the maximum value of the curvature change rate of the generated target trajectory is set to Δγmax, Δγmax must satisfy the following expression.
【００６０】 Δγ≦Δγmax ≦ Δθαmax / Ｌ１ /ｖｄ ……（１６） 次に、ＸＹ平面座標上のＸ軸に沿って無人車を走行制御
させる軌道パターンの性質を述べる。説明を簡単にする
ため、走行距離ｓ＝０の位置を軌道パターンの始点とす
る。Δγ ≦ Δγmax ≦ Δθαmax / L1 / vd (16) Next, the nature of the track pattern for controlling the traveling of the unmanned vehicle along the X axis on the XY plane coordinates will be described. For simplicity of explanation, the position of the traveling distance s = 0 is set as the starting point of the trajectory pattern.
【００６１】前記第１実施例で述べた軌道パターンの近
似的変換の性質に加えて、軌道パターンは次のようにＸ
Ｙ平面上で相似変換できる（図６）。すなわち、曲率関
数Ｒ（ｓ）の始点から終点までの走行距離をα倍し、さ
らに、次式のようにＲ（ｓ）をＲ’（ｓ）へ変換する。In addition to the property of the approximate transformation of the trajectory pattern described in the first embodiment, the trajectory pattern is expressed by X
Similar conversion can be performed on the Y plane (FIG. 6). That is, the travel distance from the start point to the end point of the curvature function R (s) is multiplied by α, and R (s) is converted to R ′ (s) as in the following equation.
【００６２】 Ｒ’（ｓ） ＝ Ｒ（ｓ／α）／α ……（１７） このとき、始点、終点間の曲率変化率の最大値は1/（α
・α）倍になり、ＸＹ平面上の軌道パターンはそれぞれ
α倍に相似変換される。即ち、Ｙｅ、Ｘｔがα倍され
る。また、軌道パターンによって補償される曲率誤差γ
ｅは１／α倍になる。相似変換なので、軌道パターンに
よって補償される軌道始点での方位角誤差θｅは変化し
ない。したがって、（１）式と（１７）式とを用いるこ
とにより、曲率関数はβ・Ｒ（ｓ／α）／αとなる。R ′ (s) = R (s / α) / α (17) At this time, the maximum value of the curvature change rate between the start point and the end point is 1 / (α
Α) times, and the trajectory patterns on the XY plane are similarly converted to α times. That is, Ye and Xt are multiplied by α. Also, the curvature error γ compensated by the trajectory pattern
e becomes 1 / α times. Because of the similarity transformation, the azimuth error θe at the orbit starting point compensated by the orbit pattern does not change. Therefore, by using the equations (1) and (17), the curvature function is β · R (s / α) / α.
【００６３】（１）式の近似変換と（１７）式の相似変
換の関係から、３つの軌道パターンを用いて、各誤差を
補償するパラメータα、β０、β１、β２は下記の式
（１８）〜（２１）を満たす。但し、説明を簡単にする
ためＸ方向に走行するものと仮定し、α＞０とする。From the relationship between the approximate transformation of the equation (1) and the similarity transformation of the equation (17), the parameters α, β0, β1, and β2 for compensating each error using three trajectory patterns are represented by the following equations (18). ~ (21) is satisfied. However, for simplicity of description, it is assumed that the vehicle travels in the X direction, and α> 0.
【００６４】 Ｙe ＝ α・（β０・Ｙ０＋β１・Ｙ１＋β２・Ｙ２） ……（１８） θe ＝ β０・θ０＋β１・θ１＋β２・θ２ ……（１９） γe ＝（β０・γｓ０＋β１・γｓ１＋β２・γｓ２）／α ……（２０） Δγmax ＝（｜β０｜・Δγ０＋｜β１｜・Δγ１ ＋｜β２｜・Δγ２）／（α・α） ……（２１） （１８）〜（２０）式を３元連立１次方程式として解
き、β０、β１、β２を求めると、次式が求められる。Ye = α · (β0 · Y0 + β1 · Y1 + β2 · Y2) (18) θe = β0 · θ0 + β1 / θ1 + β2 · θ2 (19) γe = (β0 · γs0 + β1 / γs1 + β2 / γs2) / α ... (20) Δγmax = (| β0 | · Δγ0 + | β1 | · Δγ1 + | β2 | · Δγ2) / (α · α) (21) Equations (18) to (20) are defined as three-dimensional simultaneous linear equations. Solving and finding β0, β1, and β2 yields the following equation.
【００６５】 β０＝（Ａ０・α＋Ｂ０＋Ｃ０／α）／Ｄ β１＝（Ａ１・α＋Ｂ１＋Ｃ１／α）／Ｄ β２＝（Ａ２・α＋Ｂ２＋Ｃ２／α）／Ｄ ……（２２） 但し、 D ＝γｓ０・θ１・Ｙ２＋γｓ１・θ２・Ｙ０＋γｓ２・θ０・Ｙ１ −γｓ０・θ２・Ｙ１−γｓ２・θ１・Ｙ０−γｓ１・θ０・Ｙ２ A0＝γｅ・θ１・Ｙ２−γｅ・θ２・Ｙ１ B0＝γｓ２・θｅ・Ｙ１−γｓ１・θｅ・Ｙ２ C0＝γｓ１・θ２・Ｙｅ−γｓ２・θ１・Ｙｅ A1＝γｅ・θ２・Ｙ０−γｅ・θ０・Ｙ２ B1＝γｓ０・θｅ・Ｙ２−γｓ２・θｅ・Ｙ０ C1＝γｓ２・θ０・Ｙｅ−γｓ０・θ２・Ｙｅ A2＝γｅ・θ０・Ｙ１−γｅ・θ１・Ｙ０ B2＝γｓ１・θｅ・Ｙ０−γｓ０・θｅ・Ｙ１ C2＝γｓ０・θ１・Ｙｅ−γｓ１・θ０・Ｙｅ ……（２３） （２２）式を（２１）式へ代入すると、次の３次方程式
が得られる。Β0 = (A0 · α + B0 + C0 / α) / D β1 = (A1 · α + B1 + C1 / α) / D β2 = (A2 · α + B2 + C2 / α) / D (22) where D = γs0 · θ1 · Y2 + γs1・ Θ2 ・ Y0 + γs2 ・ θ0 ・ Y1−γs0 ・ θ2 ・ Y1-γs2 ・ θ1 ・ Y0-γs1 ・ θ0 ・ Y2 A0 = γe ・ θ1 ・ Y2-γe ・ θ2 ・ Y1 B0 = γs2 ・ θe ・ Y1-γs1 ・ θe・ Y2 C0 = γs1 ・ θ2 ・ Ye−γs2 ・ θ1 ・ Ye A1 = γe ・ θ2 ・ Y0−γe ・ θ0 ・ Y2 B1 = γs0 ・ θe ・ Y2-γs2 ・ θe ・ Y0 C1 = γs2 ・ θ0 ・ Ye-γs0・ Θ2 ・ Ye A2 = γe ・ θ0 ・ Y1-γe ・ θ1 ・ Y0 B2 = γs1 ・ θe ・ Y0−γs0 ・ θe ・ Y1 C2 = γs0 ・ θ1 ・ Ye−γs1 ・ θ0 ・ Ye (23) (22) Substituting equation (21) into equation (21) yields the following cubic equation: It is.
【００６６】 ０＝Δγmax ・｜D｜・α3−Δγ０・｜A0・α2＋B0・α＋C0｜ −Δγ１・｜A1・α2＋B1・α＋C1｜−Δγ２・｜A2・α2 ＋B2・α＋C2｜ ……（２４） 既知の３次方程式の解法（Caldanoの公式）により、
（２４）式から、パラメータαが計算できる。このと
き、絶対値｜｜の中にパラメータαを含むため、符号が
未知である。そこで、以下の８つの場合を仮定し、解を
求める。但し、関数形によっては、符号がパラメータα
に依存せず、固定される場合があり、すべての場合を計
算する必要が無いこともある。[0066] 0 = Δγmax · | D | · α 3 -Δγ0 · | A0 · α 2 + B0 · α + C0 | -Δγ1 · | A1 · α 2 + B1 · α + C1 | -Δγ2 · | A2 · α 2 + B2 · α + C2 | ... … (24) By solving a known cubic equation (Caldano's formula),
From the equation (24), the parameter α can be calculated. At this time, since the absolute value || includes the parameter α, the sign is unknown. Therefore, the following eight cases are assumed and a solution is obtained. However, depending on the function form, the sign is the parameter α
, And may be fixed, and it may not be necessary to calculate all cases.
【００６７】 （ａ）：β０＞０、β１＞０、β２＞０ （ｂ）：β０＜０、β１＞０、β２＞０ （ｃ）：β０＞０、β１＜０、β２＞０ （ｄ）：β０＜０、β１＜０、β２＞０ （ｅ）：β０＞０、β１＞０、β２＜０ （ｆ）：β０＜０、β１＞０、β２＜０ （ｇ）：β０＞０、β１＜０、β２＜０ （ｈ）：β０＜０、β１＜０、β２＜０ ３次方程式は、３実根を持つか、２虚根と１実根をも
つ。３実根の場合は、正の最も小さい根を解として採用
する。２虚根と１実根の場合は、１実根が正の値なら解
として採用する。αが負の場合は、仮定が間違っている
ものとして採用しない。(A): β0> 0, β1> 0, β2> 0 (b): β0 <0, β1> 0, β2> 0 (c): β0> 0, β1 <0, β2> 0 (d ): Β0 <0, β1 <0, β2> 0 (e): β0> 0, β1> 0, β2 <0 (f): β0 <0, β1> 0, β2 <0 (g): β0> 0 , Β1 <0, β2 <0 (h): β0 <0, β1 <0, β2 <0 A cubic equation has three real roots, or two imaginary roots and one real root. In the case of three real roots, the smallest positive root is adopted as the solution. In the case of two imaginary roots and one real root, if one real root is a positive value, it is adopted as a solution. If α is negative, the assumption is wrong and is not adopted.
【００６８】以上で計算された解の中から、最も小さい
正の値をパラメータαの値として採用する。The smallest positive value among the solutions calculated above is adopted as the value of the parameter α.
【００６９】但し、駆動手段の操舵能力の制限を越えな
い程度に十分に長い走行距離Ｌ’が設定できた場合は、
前記のような３次方程式を解かずとも、以下のように容
易にパラメータαが設定できる。However, if a sufficiently long traveling distance L 'can be set so as not to exceed the limit of the steering ability of the driving means,
Even without solving the above cubic equation, the parameter α can be easily set as follows.
【００７０】 α＝Ｌ’/ Ｌ ……（２５） ここで、Ｌは軌道パターンの走行距離である。Α = L ′ / L (25) Here, L is the traveling distance of the track pattern.
【００７１】パラメータαを（２２）式に代入すること
により、パラメータβ０、β１、β２が求められる。By substituting the parameter α into the equation (22), the parameters β0, β1, and β2 are obtained.
【００７２】目標軌道生成装置８は、以下の（２６）式
により、無人車１の時々刻々の目標曲率Ｒｄを計算し、
制御周期毎に変換装置９へ出力する。このとき、目標車
速Ｖｄは一定に固定する。The target trajectory generator 8 calculates the momentary target curvature Rd of the unmanned vehicle 1 according to the following equation (26).
Output to the converter 9 for each control cycle. At this time, the target vehicle speed Vd is fixed.
【００７３】０≦ｓ≦αＬのとき Ｒｄ（ｓ） ＝ Ｒｃ（ｓ） ＋｛β０・γ０（ｓ／α）＋β１・γ１（ｓ／α） ＋ β２・γ２（ｓ／α）｝/ α αＬ＜ｓのとき Ｒｄ（ｓ） ＝ Ｒｃ（ｓ） ……（２６） また、目標車速Ｖｄを一定とすると、次式のように、時
刻ｔの式に書き直すことも可能である。When 0 ≦ s ≦ αL Rd (s) = Rc (s) + {β0γ0 (s / α) + β1γ1 (s / α) + β2γ2 (s / α)} / ααL In the case of <s, Rd (s) = Rc (s) (26) If the target vehicle speed Vd is fixed, it is possible to rewrite the expression at time t as the following expression.
【００７４】０≦ｔ≦αＬ／Ｖｄのとき Ｒｄ（ｔ） ＝ Ｒｃ（ｔ） ＋（｛β０・γ０（Ｖｄ・ｔ／α） ＋ β１・γ１（Ｖｄ・ｔ／α） ＋ β２・γ２（Ｖｄ・ｔ／α）｝/ α αＬ／Ｖｄ＜ｔのとき Ｒｄ（ｔ） ＝ Ｒｃ（ｔ） ……（２７） 但し、（２６）、（２７）式のＲｃは走行コースの曲率
であり、直線コースの場合はＲｃ＝０である。When 0 ≦ t ≦ αL / Vd, Rd (t) = Rc (t) + (｛β0 · γ0 (Vd · t / α) + β1 · γ1 (Vd · t / α) + β2 · γ2 ( Vd · t / α)｝ / α When αL / Vd <t Rd (t) = Rc (t) (27) where Rc in equations (26) and (27) is the curvature of the traveling course, In the case of a straight course, Rc = 0.
【００７５】本第２実施例では、予め設定した軌道パタ
ーンを表す曲率関数の大きさを定数倍したとき、その軌
道パターンの位置、方位角、曲率の各この軌道パターン
によって補償される誤差も比例する性質があることを利
用して、相異なる３つの曲率関数を重み付け加算してい
るため、任意の位置、方位角、曲率の３つの誤差を補償
する目標軌道を一意に生成できる。In the second embodiment, when the magnitude of the curvature function representing a predetermined trajectory pattern is multiplied by a constant, the errors compensated by the trajectory pattern for the position, azimuth and curvature of the trajectory pattern are also proportional. Since the three different curvature functions are weighted and added by utilizing the property of the characteristic, a target trajectory for compensating for three errors of an arbitrary position, an azimuth, and a curvature can be uniquely generated.
【００７６】また、これにより、本第２実施例では、走
行コースに対する位置、方位角、曲率の３つの誤差量か
ら一意に走行コースに復帰する目標軌道と通過点とが決
定できる。Thus, in the second embodiment, the target trajectory and the passing point for uniquely returning to the traveling course can be determined from the three error amounts of the position, the azimuth angle, and the curvature with respect to the traveling course.
【００７７】また、本第２実施例では、予め設定した軌
道パターンは相似変換で縮小することができるため、よ
り短距離で走行コース上へ復帰することができる。これ
により、短距離で速やかに無人車が終点方向を向くた
め、車載センサによる計測が容易となり、より精度良い
停止位置決めが可能になる。Further, in the second embodiment, since the previously set trajectory pattern can be reduced by similarity conversion, it is possible to return to the traveling course in a shorter distance. As a result, the unmanned vehicle quickly turns to the end point in a short distance, so that measurement by the on-board sensor becomes easy, and more accurate stop positioning becomes possible.
【００７８】また、本第２実施例では、相似変換率を駆
動手段の操舵能力の上限に基づいて決定できるため、駆
動手段に無理をかけることなく、精度良く無人車を走行
させることができる。 〔第３実施例〕前記第１、２実施例での無人車は、相異
なる任意の３つの軌道パターンに基づいて、一意に目標
軌道を生成する無人車に関するものであったが、本第３
実施例は、位置、方位角、曲率の各誤差を独立に補償す
る軌道パターンに基づき目標軌道生成するものである。
本第３実施例は、目標軌道を演算する点のみが、前記第
１、２実施例と異なる。以下、相違点についてのみ述べ
る。Further, in the second embodiment, since the similarity conversion rate can be determined based on the upper limit of the steering ability of the driving means, the unmanned vehicle can travel with high accuracy without exerting excessive force on the driving means. Third Embodiment The unmanned vehicle in the first and second embodiments relates to an unmanned vehicle that uniquely generates a target trajectory based on any three different trajectory patterns.
In the embodiment, a target trajectory is generated based on a trajectory pattern that independently compensates for errors in position, azimuth, and curvature.
The third embodiment differs from the first and second embodiments only in that the target trajectory is calculated. Hereinafter, only the differences will be described.
【００７９】３つの軌道パターンは、始点から終点まで
の走行距離が等しく、Ｌであるとする。本第３実施例で
は、各軌道パターンは、それぞれ、位置、方位角、曲率
の各誤差の中の１の誤差のみを補償するものとする。ま
た、各軌道パターンは、走行距離ｓに対する任意の曲率
関数（例えば、ｓに関するｎ次式や三角関数等）であ
る。It is assumed that the three trajectory patterns have the same running distance from the start point to the end point and are L. In the third embodiment, it is assumed that each trajectory pattern compensates for only one of the position, azimuth, and curvature errors. Each trajectory pattern is an arbitrary curvature function with respect to the traveling distance s (for example, an n-th order expression, a trigonometric function, or the like regarding s).
【００８０】位置誤差のみを補償する軌道パターンの関
数形（３次式）の例を図１０（１）に示す。関数γ２
は、始点（ｓ＝０）の曲率と終点（ｓ＝Ｌ）の曲率とが
ゼロでなければならない。そして、方位角の補償はしな
いので、始点から終点までの曲率γ２の積分量がゼロで
なければならない。以上の条件を満たす関数γ２を設定
し、その始点のＹ座標値Ｙ２と、終点のＸ座標値Ｘ２
と、軌道パターンγ２の最大曲率変化率Δγ２とを予め
計算しておく。すなわち、軌道パターンγ２を次の３次
式で表す。FIG. 10A shows an example of a function form (cubic expression) of a trajectory pattern for compensating only a position error. Function γ2
, The curvature at the start point (s = 0) and the curvature at the end point (s = L) must be zero. Since the azimuth is not compensated, the integral of the curvature γ2 from the start point to the end point must be zero. A function γ2 that satisfies the above conditions is set, and the Y coordinate value Y2 of the start point and the X coordinate value X2 of the end point are set.
And the maximum curvature change rate Δγ2 of the trajectory pattern γ2 are calculated in advance. That is, the trajectory pattern γ2 is represented by the following cubic expression.
【００８１】 γ２（ｓ）＝Ｃ3ｓ3＋Ｃ2ｓ2＋Ｃ1ｓ＋Ｃ0ｓ γ２は上記境界条件を満たす。Γ 2 (s) = C3 s3 + C2 s2 + C1 s + C0 s γ2 satisfies the above boundary condition.
【００８２】[0082]
【数２】(Equation 2)
【００８３】境界条件の数とγ２の係数Ｃ3〜Ｃ0の数
はともに４個あるので、ニュートン法等を用いて、上記
境界条件より一意に４個の係数を決定できる。この軌道
パターンに従って位置誤差を補償したときの走行軌跡は
図１０（２）のようになる。Since the number of boundary conditions and the number of coefficients C3 to C0 of γ 2 are both four, four coefficients can be uniquely determined from the above boundary conditions using Newton's method or the like. The traveling locus when the position error is compensated according to this trajectory pattern is as shown in FIG.
【００８４】方位角誤差のみを補償する軌道パターンの
関数形を、上記３次式の係数を決定する方法で求めた例
として図１１（１）に示す。関数γ１は、始点（ｓ＝
０）の曲率と終点（ｓ＝Ｌ）の曲率がゼロでなければな
らない（すなわち、γ１（０）＝γ１（Ｌ）＝０）。始
点の方位角がθ１で、始点から終点までの曲率γ１の積
分量が−θ１である。（すなわち、FIG. 11A shows an example of a function form of a trajectory pattern for compensating only the azimuth angle error obtained by the method of determining the coefficient of the above cubic equation. The function γ1 has a starting point (s =
0) and the curvature at the end point (s = L) must be zero (ie, γ1 (0) = γ1 (L) = 0). The azimuth of the start point is θ1, and the integral of the curvature γ1 from the start point to the end point is −θ1. (That is,
【００８５】[0085]
【数３】(Equation 3)
【００８６】また、位置誤差の補償はしないので、Ｙ１
＝０で、かつ、次のように積分量が零である。Since no position error is compensated, Y1
= 0 and the integral is zero as follows.
【００８７】[0087]
【数４】(Equation 4)
【００８８】以上の条件を満たす曲率関数を設定し、そ
の終点のＸ座標値Ｘ１と、軌道パターンγ１の最大曲率
変化率Δγ１を予め計算しておく。この軌道パターンに
従って位置誤差を補償したときの走行軌跡は図１１
（２）のようになる。A curvature function satisfying the above conditions is set, and the X coordinate value X1 of the end point and the maximum curvature change rate Δγ1 of the trajectory pattern γ1 are calculated in advance. The traveling locus when the position error is compensated according to this trajectory pattern is shown in FIG.
It becomes like (2).
【００８９】曲率誤差のみを補償する軌道パターンの関
数形を、上記３次式の係数を決定する方法で求めた例と
して図１２（１）に示す。関数γ０は、始点（ｓ＝０）
の曲率がγｓ（すなわちγ０（０）＝γｓ）で、終点
（ｓ＝Ｌ）の曲率が零（すなわち、γ０（Ｌ）＝０）で
ある。位置、方位角の各誤差を補償しないので、Ｙ０＝
０で、始点から終点までの次のように積分量が零でなけ
ればならない。FIG. 12A shows an example in which a function form of a trajectory pattern for compensating only a curvature error is obtained by a method of determining the above-described cubic coefficient. The function γ0 is the starting point (s = 0)
Is γs (ie, γ0 (0) = γs), and the curvature at the end point (s = L) is zero (ie, γ0 (L) = 0). Since each error of position and azimuth is not compensated, Y0 =
At 0, the integral from the start to the end must be zero as follows:
【００９０】[0090]
【数５】(Equation 5)
【００９１】以上の条件を満たす曲率関数を設定し、終
点のＸ座標値Ｘ０と、軌道パターンγ０の最大曲率変化
率Δγ０を予め計算しておく。この軌跡パターンに従っ
て位置誤差を補償したときの走行軌跡は図１２（２）の
ようになる。A curvature function satisfying the above conditions is set, and the X coordinate value X0 of the end point and the maximum curvature change rate Δγ0 of the trajectory pattern γ0 are calculated in advance. The traveling locus when the position error is compensated according to the locus pattern is as shown in FIG.
【００９２】３つの軌道パターンを等しくα（＞０）倍
に相似変換し、さらに、各々β２、β１、β０倍に近似
変換することを考える。これら変換後の軌道パターンを
加算して得られる軌道を、各誤差を補償する目標軌道と
する。It is assumed that the three orbital patterns are equally transformed to α (> 0) times, and further approximated to β2, β1, β0 times respectively. A trajectory obtained by adding the converted trajectory patterns is set as a target trajectory for compensating each error.
【００９３】位置、方位角、曲率の各誤差を、各々、Ｙ
ｅ、θｅ、γｅとする。相似変換と近似変換の関係か
ら、パラメータα、β０、β１、β２は式（２８）、
（２９）、（３０）、（３１）を満たす。Each error of the position, the azimuth and the curvature is represented by Y
e, θe, and γe. From the relationship between the similarity transformation and the approximation transformation, the parameters α, β0, β1, and β2 are given by Equation (28),
(29), (30) and (31) are satisfied.
【００９４】 Ｙe ＝ α・β２・Ｙ２ ……（２８） θe ＝ β１・θ１ ……（２９） γe ＝ β０・γｓ／α ……（３０） Δγmax ＝（｜β０｜・Δγ０＋｜β１｜・Δγ１ ＋｜β２｜・Δγ２）／（α・α） ……（３１） 但し、Δγmax は最大曲率変化率の設定値で、（１６）
式から設定される値である。Ye = α · β2 · Y2 (28) θe = β1 · θ1 (29) γe = β0 · γs / α (30) Δγmax = (| β0 | · Δγ0 + | β1 | · Δγ1 + | Β2 | · Δγ2) / (α · α) (31) where Δγmax is the set value of the maximum curvature change rate, and (16)
This is a value set from the expression.
【００９５】上式をパラメータαについて整理すると、
（３２）式が得られる。 Δγmax ・α3−｜γe / γｓ｜・Δγ０・α2 −｜θe / θ１｜・Δγ１・α −｜Ｙe / Ｙ２｜・Δγ２＝０ ……（３２） （３２）式より、既知の３次方程式の解の公式によっ
て、容易に、αが求められる。式（２８）、（２９）、
（３０）をβ０、β１、β２について整理すると、式
（３３）、（３４）、（３５）が求められる。When the above equation is arranged for the parameter α,
Equation (32) is obtained.Δγmax · α 3 - | γe / γs | · Δγ0 · α 2 - | θe / θ1 | · Δγ1 · α - | Ye / Y2 | · Δγ2 = 0 ...... (32) (32) from the equation, of the known third-order Α is easily determined by the equation for solving the equation. Equations (28), (29),
When (30) is arranged with respect to β0, β1, and β2, equations (33), (34), and (35) are obtained.
【００９６】 β２ ＝ Ｙｅ／（α・Ｙ２） ……（３３） β１ ＝ θｅ／θ１ ……（３４） β０ ＝ α・γｅ／γｓ ……（３５） 式（３３）、（３４）、（３５）にαを代入することに
より、パラメータβ０、β１、β２が求められる。Β2 = Ye / (α · Y2) (33) β1 = θe / θ1 (34) β0 = α · γe / γs (35) Equations (33), (34), and (35) Is substituted for α, parameters β0, β1, and β2 are obtained.
【００９７】即ち、パラメータαを計算すれば、β０、
β１、β２は、位置、方位角、曲率の各誤差、Ｙｅ、θ
ｅ、γｅに比例する項として計算することが出来る。That is, if the parameter α is calculated, β0,
β1, β2 are errors of position, azimuth and curvature, Ye, θ
It can be calculated as a term proportional to e and γe.
【００９８】本第３実施例では、予め設定した軌道パタ
ーンを表す曲率関数の大きさを定数倍したとき、その軌
道パターンの位置、方位角、曲率の各この軌道パターン
によって補償される誤差も比例する性質があることを利
用して、相異なる３つの曲率関数を重み付け加算してい
るため、任意の位置、方位角、曲率の３つの誤差を補償
する目標軌道を一意に生成できる。In the third embodiment, when the magnitude of the curvature function representing a predetermined trajectory pattern is multiplied by a constant, the errors compensated by the trajectory pattern position, azimuth and curvature are also proportional. Since the three different curvature functions are weighted and added by utilizing the property of the characteristic, a target trajectory for compensating for three errors of an arbitrary position, an azimuth, and a curvature can be uniquely generated.
【００９９】また、これにより、本第３実施例では、走
行コースに対する位置、方位角、曲率の３つの誤差量か
ら一意に走行コースに復帰する目標軌道と通過点とが決
定できる。また、本第３実施例では、予め設定した軌道
パターンは相似変換で縮小することができるため、より
短距離で走行コース上へ復帰することができる。これに
より、短距離で速やかに無人車が終点方向を向くため、
車載センサによる計測が容易となり、より精度良い停止
位置決めが可能になる。[0099] Thus, in the third embodiment, the target trajectory and the passing point for uniquely returning to the traveling course can be determined from the three error amounts of the position, the azimuth angle, and the curvature with respect to the traveling course. Further, in the third embodiment, since the previously set trajectory pattern can be reduced by similarity conversion, it is possible to return to the traveling course in a shorter distance. As a result, the unmanned vehicle quickly turns to the end point in a short distance,
Measurement by an in-vehicle sensor becomes easy, and more accurate stop positioning becomes possible.
【０１００】また、本第３実施例では、相似変換率を駆
動手段の操舵能力の上限に基づいて決定できるため、駆
動手段に無理をかけることなく、精度良く無人車を走行
させることができる。Further, in the third embodiment, since the similarity conversion rate can be determined based on the upper limit of the steering ability of the driving means, the unmanned vehicle can travel with high accuracy without exerting excessive force on the driving means.
【０１０１】また、本第３実施例は、第１、２実施例に
比べて計算量をさらに少なくしたので、ハードウエアに
よる装置の実現が容易にできる。 〔第４実施例〕前記第１、２、３実施例での無人車は、
終点に結合する直線の走行コースに沿って走行するもの
であったが、本第４実施例は、終点に結合する円滑かつ
連続な曲線の走行コースに沿って走行する無人車に関す
るものである。In the third embodiment, the amount of calculation is further reduced as compared with the first and second embodiments, so that the hardware can be easily realized. [Fourth Embodiment] The unmanned vehicle in the first, second, and third embodiments is
The fourth embodiment relates to an unmanned vehicle traveling along a straight and continuous curved course connected to an end point, while traveling along a straight running course connected to an end point.
【０１０２】本第４実施例は、目標軌道を演算する点の
みが、前記第１、２、３実施例と異なる。以下、相違点
についてのみ述べる。The fourth embodiment differs from the first, second and third embodiments only in that the target trajectory is calculated. Hereinafter, only the differences will be described.
【０１０３】曲線走行コースは、予めオフラインで計算
されているため、その曲線の最大曲率変化率Δγｃは分
かっている。そこで、無人車のアクチュエータの能力の
上限から設定される曲率変化率最大値Δγmax から、走
行コース分の最大曲率変化率Δγｃを差し引いて、その
項を改めて曲率変化率最大値Δγmax と置き直し、前記
第１、２、３実施例の方法を適用する。Since the curve running course is calculated off-line in advance, the maximum curvature change rate Δγc of the curve is known. Therefore, the maximum curvature change rate Δγc for the traveling course is subtracted from the curvature change rate maximum value Δγmax set from the upper limit of the capacity of the unmanned vehicle actuator, and the term is replaced with the curvature change rate maximum value Δγmax again. The methods of the first, second and third embodiments are applied.
【０１０４】本第４実施例は、曲線走行コースの最大曲
率変化率を考慮し、目標軌道の曲率変化率上限値を設定
し、走行制御するため、曲線走行コース上へ精度良く復
帰することができる。 〔第５実施例〕前記第１、２、３、４実施例での無人車
は、操舵輪方式の無人車に関するものであったが、本第
５実施例は、差動輪方式の無人車に関するものである。
本第５実施例は、変換装置の部分が、前記第１、２、
３、４実施例と異なる。以下、相違点について述べる。In the fourth embodiment, the upper limit of the curvature change rate of the target track is set in consideration of the maximum curvature change rate of the curved course, and the running control is performed. it can. Fifth Embodiment Although the unmanned vehicles in the first, second, third, and fourth embodiments relate to a steered wheel type unmanned vehicle, the fifth embodiment relates to a differential wheel type unmanned vehicle. Things.
In the fifth embodiment, the part of the conversion device is the first, second,
Different from the third and fourth embodiments. Hereinafter, differences will be described.
【０１０５】図１３に示す差動輪方式の無人車を定速走
行させる場合、駆動手段には次式で示される加速度Δｖ
が指令される。When the differential wheel type unmanned vehicle shown in FIG. 13 is driven at a constant speed, the driving means includes an acceleration Δv expressed by the following equation.
Is commanded.
【０１０６】 Δｖ＝±Ｗ・ｖｄ・ｖｄ・Δγ/ ２（左右輪で符号が逆） ……（３６） （３６）式のＷはトレッド長、Δγは曲率の変化率、ｖ
ｄは車速を示す。Δv = ± W · vd · vd · Δγ / 2 (signs are reversed between left and right wheels) (36) In equation (36), W is the tread length, Δγ is the rate of change in curvature, and v
d indicates the vehicle speed.
【０１０７】一般に差動輪方式の駆動手段の加速度には
上限がある。従って、前式より、目標軌道の曲率変化率
Δγが過大な場合、加速度上限値を越えて、制御不可能
になってしまう。Generally, there is an upper limit to the acceleration of the driving means of the differential wheel type. Therefore, according to the above equation, when the curvature change rate Δγ of the target trajectory is excessive, the control exceeds the acceleration upper limit value and the control becomes impossible.
【０１０８】すなわち、左右駆動輪の加速度上限値をΔ
ｖmax とした場合、目標軌道の最大曲率変化率Δγmax
は次式を満たさなければならない。That is, the upper limit of acceleration of the left and right driving wheels is Δ
vmax, the maximum curvature change rate Δγmax of the target trajectory
Must satisfy the following equation.
【０１０９】 Δγ≦Δγmax ≦２・Δｖmax ／Ｗ／ｖｄ／ｖｄ ……（３７） 本実施例の無人車１は、走行制御装置４と、駆動装置７
ａ、７ｂと、モータ１０ａ、１０ｂと、駆動輪の回転数
を検出するパルスカウンター１１ａ、１１ｂと、減速機
１２ａ、１２ｂと、駆動輪１８ａ、１８ｂと、駆動輪と
各々同軸上に配設した計測輪１９ａ、１９ｂと、計測輪
の回転数を検出するエンコーダ２０ａ、２０ｂと計測装
置６と、キャスタ輪２１ａ、２１ｂと、光学式距離計２
２ａ、２２ｂとからなる。Δγ ≦ Δγmax ≦ 2 · Δvmax / W / vd / vd (37) The unmanned vehicle 1 of the present embodiment has a traveling control device 4 and a driving device 7.
a, 7b, motors 10a, 10b, pulse counters 11a, 11b for detecting the number of revolutions of the drive wheels, reduction gears 12a, 12b, drive wheels 18a, 18b, and drive wheels are arranged coaxially. Measuring wheels 19a, 19b, encoders 20a, 20b for detecting the number of revolutions of the measuring wheels, measuring device 6, caster wheels 21a, 21b, and optical distance meter 2
2a and 22b.
【０１１０】駆動輪１８ａ、１８ｂは、車体の中心から
左右に等距離の位置において、車体に固定されたモータ
により、モータに付設された減速機１２ａ、１２ｂの出
力軸を介して各々独立に回転駆動され、車体の前後に配
設されたキャスタ輪２１ａ、２１ｂとによって無人車を
平面上のあらゆる方向へ走行可能としている。The drive wheels 18a and 18b are independently rotated by the motor fixed to the vehicle body at the positions equidistant left and right from the center of the vehicle body via the output shafts of the reduction gears 12a and 12b attached to the motor. When driven, the unmanned vehicle can travel in all directions on the plane by the caster wheels 21a and 21b disposed in front and behind the vehicle body.
【０１１１】走行制御装置５は、前述のように、予め設
定された無人車１の直線の走行コースに基づいて、制御
誤差がある場合に走行コース上に復帰する目標軌道を生
成し、走行コースに沿って走行するような速度指令を左
右の駆動輪１８ａ、１８ｂへ出力する。このとき、目標
軌道生成装置は、（３７）式に基づいて設定されたΔγ
に従って、第１〜４実施例の手順に基づいて、目標軌道
生成を実行する。As described above, the travel control device 5 generates a target trajectory that returns to the travel course when there is a control error, based on the preset straight travel course of the unmanned vehicle 1, and Is output to the left and right drive wheels 18a and 18b. At this time, the target trajectory generating device sets Δγ set based on the equation (37).
, The target trajectory is generated based on the procedure of the first to fourth embodiments.
【０１１２】駆動装置７ａ、７ｂは、走行制御装置４か
らの速度指令に基づいて、それぞれモータ１０ａ、１０
ｂを回転制御する。その結果、無人車１は所定の軌道を
走行して目標軌道上へ復帰する。The driving devices 7a and 7b respectively control the motors 10a and 10b based on the speed command from the traveling control device 4.
b is controlled to rotate. As a result, the unmanned vehicle 1 travels on the predetermined track and returns to the target track.
【０１１３】変換装置９では、車速指令値Ｖｄと曲率指
令値Ｒｄによって、左と右の駆動輪１８ａ、１８ｂへの
速度指令値ＶL 、ＶR を演算し、駆動装置７ａ、７ｂへ
出力する。無人車１は２輪独立駆動方式であるため、車
速および曲率の指令値ＶｄおよびＲｄと駆動輪トレッド
長ＴＲとから、次式にて、左右駆動輪速度指令値ＶL、
ＶR を演算することができる。The conversion device 9 calculates the speed command values VL and VR for the left and right drive wheels 18a and 18b based on the vehicle speed command value Vd and the curvature command value Rd, and outputs them to the drive devices 7a and 7b. Since the unmanned vehicle 1 is a two-wheel independent drive system, the left and right drive wheel speed command values VL,
VR can be calculated.
【０１１４】 ＶR ＝−Ｖd ・（−１±0.5 ・TR・Ｒd ） ……（３８） ＶL ＝ Ｖd ・（ １±0.5 ・TR・Ｒd ） ……（３９） ただし、式（３８）、（３９）において、正負符号の上
側は、無人車１が時計回りに旋回する場合を示し、下側
は、無人車１が反時計回りに旋回する場合を示す。VR = −Vd · (−1 ± 0.5 · TR · Rd) (38) VL = Vd · (1 ± 0.5 · TR · Rd) (39) However, Expressions (38) and (39) In ()), the upper side of the sign indicates the case where the unmanned vehicle 1 turns clockwise, and the lower side indicates the case where the unmanned vehicle 1 turns counterclockwise.
【０１１５】以上のように、演算された速度指令値ＶR
、ＶL を無人車１の走行速度として実現するために、
駆動装置７ａ、７ｂでモータ１０ａ、１０ｂをフィード
バック制御する。このフィードバック信号としては、モ
ータ１０ａ、１０ｂに同軸に接続されているパルスカウ
ンター１１ａ、１１ｂを使用し、サーボ回路で構成した
駆動装置７ｂ、７ｂは、パルスカウンター１１ａ、１１
ｂの出力パルスにより、モータ１０ａ、１０ｂの速度を
制御して、左右駆動輪速度をＶR 、ＶL に一致させる。
このモータ１０ａ、１０ｂによる出力トルクは減速機１
２ａ、１２ｂ及び、その出力軸を介して、駆動輪１８
ａ、１８ｂへ伝達される。以上のような速度指令値ＶR
、ＶL が制御周期毎に出力される。The speed command value VR calculated as described above
, VL as the traveling speed of the unmanned vehicle 1
The motors 10a and 10b are feedback-controlled by the driving devices 7a and 7b. As the feedback signal, pulse counters 11a and 11b coaxially connected to the motors 10a and 10b are used, and the driving devices 7b and 7b formed of servo circuits are used to drive the pulse counters 11a and 11b.
The speed of the motors 10a and 10b is controlled by the output pulse b to make the left and right driving wheel speeds equal to VR and VL.
The output torque of the motors 10a and 10b is
2a, 12b and their output shafts, drive wheels 18
a, 18b. Speed command value VR as described above
, VL are output every control cycle.
【０１１６】本第５実施例の差動輪方式の無人車は、予
め設定した軌道パターンを表す曲率関数の大きさを定数
倍したとき、その軌道パターンの位置、方位角、曲率の
各この軌道パターンによって補償される誤差も比例する
性質があることを利用して、相異なる３つの曲率関数を
重み付け加算しているため、任意の位置方位曲率の３つ
の誤差を補償する目標軌道を一意に生成できる。In the unmanned vehicle of the fifth embodiment, when the magnitude of the curvature function representing a predetermined track pattern is multiplied by a constant, the position, azimuth angle, and curvature of the track pattern are calculated. Since three different curvature functions are weighted and added by using the fact that the error compensated by the equation also has a property of being proportional, a target trajectory for compensating for the three errors of an arbitrary position and orientation curvature can be uniquely generated. .
【０１１７】また、これにより、本第５実施例の差動輪
方式の無人車は、走行コースに対する位置、方位角、曲
率の３つの誤差量から一意に走行コースに対する復帰す
る目標軌道と通過点が決定できる。Further, in the unmanned vehicle of the differential wheel system according to the fifth embodiment, the target trajectory and the passing point for returning to the traveling course are uniquely determined from the three error amounts of the position, the azimuth, and the curvature with respect to the traveling course. Can decide.
【０１１８】また、本第５実施例の差動輪方式無人車
は、予め設定した軌道パターンは相似変換で縮小するこ
とができるため、より短距離で走行コース上へ復帰する
ことができる。これにより、短距離で速やかに無人車が
終点方向を向くため、車載センサによる計測が容易とな
り、より精度良い停止位置決めが可能になる。Further, in the differential wheel type unmanned vehicle of the fifth embodiment, since the previously set track pattern can be reduced by similarity conversion, it is possible to return to the traveling course at a shorter distance. As a result, the unmanned vehicle quickly turns to the end point in a short distance, so that measurement by the on-board sensor becomes easy, and more accurate stop positioning becomes possible.
【０１１９】また、本第５実施例の差動輪方式無人車
は、相似変換率を駆動手段の加速能力の上限に基づいて
決定できるため、駆動手段に無理をかけることなく、精
度良く無人車を走行させることができる。Further, in the differential wheel type unmanned vehicle of the fifth embodiment, since the similarity conversion rate can be determined based on the upper limit of the acceleration capability of the driving means, the unmanned vehicle can be accurately formed without forcing the driving means. You can run.
【０１２０】[0120]
【発明の効果】本発明では、予め設定した軌道パターン
を表す曲率関数の大きさを定数倍したとき、その軌道パ
ターンの位置、方位角、曲率の各この軌道パターンによ
って補償される誤差も比例する性質があることを利用し
て、相異なる３つの曲率関数を重み付け加算することに
より、任意の位置方位曲率の３つの誤差を補償する目標
軌道を一意に生成できる。According to the present invention, when the magnitude of the curvature function representing a predetermined trajectory pattern is multiplied by a constant, the errors compensated by the trajectory pattern for the position, azimuth and curvature of the trajectory pattern are also proportional. By taking advantage of the fact that three different curvature functions are weighted and added, it is possible to uniquely generate a target trajectory for compensating for three errors in arbitrary azimuth and curvature.
【０１２１】また、これにより、本発明では、走行コー
スに対する位置、方位角、曲率の３つの誤差量から一意
に走行コースに対する復帰する目標軌道と通過点が決定
できる。Thus, according to the present invention, the target trajectory and the passing point to return to the traveling course can be uniquely determined from the three error amounts of the position, the azimuth angle, and the curvature with respect to the traveling course.
【０１２２】本発明で目標軌道生成において、予め設定
した軌道パターンは相似変換で縮小することができるた
め、より短距離で走行コース上へ復帰することができ
る。これにより、短距離で速やかに無人車が終点方向を
向くため、車載センサによる計測が容易となり、より精
度良い停止位置決めが可能になる。In the target trajectory generation according to the present invention, the trajectory pattern set in advance can be reduced by similarity conversion, so that the trajectory can be returned to the traveling course in a shorter distance. As a result, the unmanned vehicle quickly turns to the end point in a short distance, so that measurement by the on-board sensor becomes easy, and more accurate stop positioning becomes possible.
【０１２３】また、本発明で、相似変換率を駆動手段の
操舵能力の上限に基づいて決定すれば、駆動手段に無理
をかけることなく、精度良く無人車を走行させることが
できる。Further, in the present invention, if the similarity conversion rate is determined based on the upper limit of the steering ability of the driving means, it is possible to drive the unmanned vehicle with high accuracy without forcing the driving means.
【図１】特許請求の範囲に記載された発明を説明するた
めのブロック図である。FIG. 1 is a block diagram for explaining the invention described in the claims.
【図２】第１実施例の無人車の概略図である。FIG. 2 is a schematic view of an unmanned vehicle according to the first embodiment.
【図３】第１実施例の無人車の制御装置のブロック図で
ある。FIG. 3 is a block diagram of a control device for an unmanned vehicle according to the first embodiment.
【図４】目標軌道の求め方を説明する線図である。FIG. 4 is a diagram illustrating a method of obtaining a target trajectory.
【図５】第１実施例における軌道パターンと近似変換し
た軌道パターンとを示す線図である。FIG. 5 is a diagram showing a trajectory pattern in the first embodiment and a trajectory pattern subjected to approximate conversion.
【図６】第２実施例における軌道パターンと相似変換し
た軌道パターンとを示す線図である。FIG. 6 is a diagram showing a trajectory pattern and a trajectory pattern converted in a similar manner in the second embodiment.
【図７】（１）は第１実施例の位置誤差を補償する軌道
パターンの関数形を示す線図である。（２）はこの軌道
パターンに従ったときの走行軌跡を示す線図である。FIG. 7A is a diagram illustrating a function form of a trajectory pattern for compensating for a position error according to the first embodiment. (2) is a diagram showing a running locus when following this track pattern.
【図８】（１）は第１実施例の主に方位角誤差を補償す
る軌道パターンの関数形を示す線図である。（２）はこ
の軌道パターンに従ったときの走行軌跡を示す線図であ
る。FIG. 8 (1) is a diagram showing a function form of a trajectory pattern for mainly compensating for an azimuth angle error of the first embodiment. (2) is a diagram showing a running locus when following this track pattern.
【図９】（１）は第１実施例の主に曲率誤差を補償する
軌道パターンの関数形を示す線図である。（２）はこの
軌道パターンに従ったときの走行軌跡を示す線図であ
る。FIG. 9A is a diagram showing a function form of a trajectory pattern for mainly compensating for a curvature error in the first embodiment. (2) is a diagram showing a running locus when following this track pattern.
【図１０】（１）は第３実施例の位置誤差のみを補償す
る軌道パターンの関数形を示す線図である。（２）はこ
の軌道パターンに従ったときの走行軌跡を示す線図であ
る。FIG. 10A is a diagram showing a function form of a trajectory pattern for compensating only a position error according to the third embodiment. (2) is a diagram showing a running locus when following this track pattern.
【図１１】（１）は第３実施例の方位角誤差のみを補償
する軌道パターンの関数形を示す線図である。（２）は
この軌道パターンに従ったときの走行軌跡を示す線図で
ある。FIG. 11A is a diagram showing a function form of a trajectory pattern for compensating only an azimuth angle error of the third embodiment. (2) is a diagram showing a running locus when following this track pattern.
【図１２】（１）第３実施例の曲率誤差のみを補償する
軌道パターンの関数形を示す線図である。（２）はこの
軌道パターンに従ったときの走行軌跡を示す線図であ
る。FIG. 12 is a diagram showing a function form of a trajectory pattern for compensating only a curvature error according to the third embodiment. (2) is a diagram showing a running locus when following this track pattern.
【図１３】第５実施例の無人車の概略図である。FIG. 13 is a schematic view of an unmanned vehicle according to a fifth embodiment.
１ 無人車 ２ 操舵駆動輪 ３ａ、３ｂ 計測輪 ４ 走行制御装置 ８ 目標軌道生成装置 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Unmanned vehicle 2 Steering drive wheel 3a, 3b Measurement wheel 4 Travel control device 8 Target trajectory generation device
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 本郷 武朗 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41 番地の１株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 二宮 芳樹 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41 番地の１株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 杉本 軍司 愛知県愛知郡長久手町大字長湫字横道41 番地の１株式会社豊田中央研究所内 (72)発明者 吉川 和利 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自 動車株式会社内 (72)発明者 滝波 栄作 愛知県刈谷市豊田町二丁目１番地 株式 会社豊田自動織機製作所内 (56)参考文献 特開 平１−296318（ＪＰ，Ａ) 特開 平１−161414（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−175813（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−224003（ＪＰ，Ａ) 特開 昭64−3712（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G05D 1/02──────────────────────────────────────────────────続 き Continuing on the front page (72) Inventor Takero Hongo 41-Cho, Yokomichi, Nagakute-cho, Aichi-gun, Aichi Prefecture Inside Toyota Central R & D Laboratories Co., Ltd. (72) Inventor Yoshiki Ninomiya 41, Yokomichi, Toyota Central Research Institute, Inc. (72) Inventor, Gunji Gunji, Aichi, Nagakute-cho, Aichi-gun, Oji-cho, Chuichi, 41 Toyota Central Research Institute, Inc. (72) Inventor, Kazutoshi Yoshikawa, Toyota 1 Toyota Town, Toyota City (72) Inventor Eisaku Takinami 2-1-1 Toyota-machi, Kariya City, Aichi Prefecture Inside Toyota Industries Corporation (56) References JP-A-1-296318 (JP, A) JP-A-1-161414 (JP, A) JP-A-62-175813 (JP, A) JP-A-2-224003 (JP, A) JP-A 64-3712 ( P, A) (58) investigated the field (Int.Cl.7, DB name) G05D 1/02
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|---|---|---|---|
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|---|---|---|---|
| JP4098325AJP3034121B2 (en) | 1992-04-17 | 1992-04-17 | Unmanned vehicle control device |
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|---|---|
| JPH05297935A JPH05297935A (en) | 1993-11-12 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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| JP5422251B2 (en)* | 2009-04-17 | 2014-02-19 | ヤンマー株式会社 | vehicle |
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| KR102228386B1 (en)* | 2015-08-12 | 2021-03-16 | 현대자동차주식회사 | Method and Apparutus for Controlling Collision Avoidance Brake by Predicting Locus of Turn |
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