非接触型オンラインパスプランニングにおけるデッドロックフリー特性の検討

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我々は最近、実機ロボットが現実の環境で行動し始めてから直面する種々の『不確かさ(Uncertainty)』を考慮したパスプランニングの研究を進めている。ここでは、ロボットは、その環境についてなにも知らないものとし、外界センサ(ビジョンや超音波センサ等)の情報のみを頼りにオンラインで障害物を回避する。これは、センサベーストパスプランニングと呼ばれる手法である。従来のセンサベーストアルゴリズムはすべて、移動ロッボトをゴールへ確実に到達させる性質-デッドロックフリー特性-を保証するため、『移動ロボットは触覚・近接覚センサにより未知障害物の周囲を忠実に辿れる』という仮定をおいている。しかし、この仮定は明らかに実際的ではない。このような手探りで障害物を辿る手法はスマートでないだけでなく、現在のセンシング技術からみて問題が残る。一般に、スマートに障害物を辿るとは、われわれが日常行っているように、障害物の認識や回避を非接触で実行することを指すのであろう。このとき重要なのは、『移動ロボットは触覚・近接覚センサにより未知障害物の周囲を忠実に辿れない』という事実である。すなわち、センシング誤差や制御誤差等の影響で、移動ロボットは未知障害物のまわりを蛇行しながら行動する。この結果、従来のデッドロックフリー特性のメカニズムは理論的に機能しなくなる。そこで本研究では、そのような非接触行動によってもデッドロックフリー特性が理論的に保証される新しいタイプのセンサベーストアルゴリズムNC(Non Contact)-Class1〜3やNC-Curvlを設計し、その有効性をダイナミックシミュレーションや移動ロボットの実験により確認した。