未知な所でも障害物回避パスを見つける

ロボット等が未知な空間、場所でも障害物回避しながら移動経路を見つける手法について紹介します.他によく使われる種痘としてダイクストラ法やA*などによる探索やランダム性を取り入れたRRTなどがあげられます.これらは障害物が既知な状態で全てのパスを決定します.そこまで時間はかからないので、リアルタイムに障害物が変わっても再度パスを再構築すればよいのですが、ここではパスの生成がいらないポテンシャル法について紹介します.

ポテンシャル法では、人工的に ①スタートからゴールまでの勾配を用意. どのような勾配を用意するかは設計者による ②障害物の周りに高い勾配を設ける.障害物に近づかないようにする. の２点を重ね合わせたポテンシャル場を作成します. ロボットは、逐次このポテンシャル場の傾斜の強い方向に移動していくことで最終的にゴールの着く算段です. 常にその場で最も傾斜の強い方向への移動をしているため、障害物の場所が変わったとしてもそれに合わせてポテンシャル場を変更すれば、リアルタイムに方向転換などの対応可能です.

どの場合でもうまくいきそうな感触がありますが、ポテンシャル法では特に Local Minimum(局所最小解)でとまってしまうことがあります.