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公开(公告)号：CN109389602B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN201810901286.9
申请日：2018-08-09
Applicant: 本田技研工业株式会社
Abstract: 本发明涉及天花板地图构建方法、构建装置以及构建程序。天花板地图构建方法包括：基于有关天花板图像的信息以及有关包括所述天花板图像中所包括的同一物体的另一天花板图像的信息来估计各个天花板图像的比例，所述比例被表示成所述物体在两个所述天花板图像之间移动的量与照相机(6)在两个所述天花板图像分别被采集时所述照相机所在的位置之间移动的量的比值(ST16)；以及通过根据相应的比例将天花板图像转换成具有适于天花板地图的尺寸并且将所述转换过的天花板图像合并(ST84)而构建所述天花板地图(2)(ST2)。
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公开(公告)号：CN111673731A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010096525.5
申请日：2020-02-17
Applicant: 本田技研工业株式会社
Inventor： 长谷川雄二
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种决定机器人的路径的路径决定方法，其以移动装置一边避免与交通参与者等多个移动物体的干涉，一边顺利地移动至目标地点为止的方式决定机器人的路径。在多个第二步行者(M2)按照规定的移动模式移动的环境中，识别第一步行者(M1)朝目标地点(Po)移动时的多个移动路径(Rw)。生成将环境图像与移动方向指令组合的数据作为学习用数据。在环境图像中，对表示位于机器人(2)周边的步行者(移动物体)的移动物体图像区域的至少一部分，赋予了与所述移动物体图像区域的时间序列的位移形态对应的色彩。使用学习用数据来学习CNN(行动模型)的模型参数，并使用学习完毕CNN来决定机器人(2)的移动速度指令。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115903774A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211186194.X
申请日：2022-09-27
Applicant: 本田技研工业株式会社
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种移动体控制装置、移动体、移动体控制方法、存储介质及学习装置。移动体控制装置具备：路径决定部，其以降低存在于本移动体的周边的其他移动体的移动矢量的变化的方式决定所述本移动体的路径；以及控制部，其使所述本移动体沿着由所述路径决定部决定出的路径移动。
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公开(公告)号：CN113242998A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201980081935.8
申请日：2019-08-07
Applicant: 本田技研工业株式会社
IPC: G05D1/02
Abstract: 提供一种能够决定机器人的路径的路径决定方法，使得即便在人群拥挤等的交通环境下，自主移动型的机器人也会在避免与交通参与者发生干扰的同时顺利地移动至目的地。在路径决定方法中，取得将多个第2行人(M2)的步行模式设定为第1模式～第7模式时的第1行人(M1)的多个步行路径(Rw)，生成将虚拟机器人在虚拟空间内沿着多个步行路径(Rw)分别进行了移动时的虚拟机器人的掩模图像与虚拟机器人的移动方向指令的关系相关联而得到的多个学习用数据，使用多个学习用数据而通过梯度法来学习CNN的模型参数，由此，生成学习后模型，使用学习后模型，决定机器人(2)的移动速度指令v。
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公开(公告)号：CN111736592A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010111310.6
申请日：2020-02-24
Applicant: 本田技研工业株式会社
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明的目的在于提供一种路径决定装置、机器人以及路径决定方法等，所述路径决定装置即便在人山人海等的交通环境下，也能够以移动装置一边避免与交通参与者的干涉，一边顺利地移动至目的地为止的方式，决定移动装置的路径。路径决定装置(1)利用CNN，以避免机器人(2)与交通参与者的干涉的方式，决定暂定移动速度指令(v_cnn)，并对应于指令(v_cnn)的可靠度(P)来决定距离(dist)，所述距离(dist)是设想机器人(2)从当前位置起以指令(v_cnn)移动时，机器人(2)与离机器人(2)最近的交通参与者的距离，利用DWA，以包含距离(dist)及机器人(2)的移动速度指令(v)作为独立变量的目标函数(G)变成最大值的方式，决定机器人(2)的移动速度指令(v)。
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公开(公告)号：CN111673730A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010095774.2
申请日：2020-02-17
Applicant: 本田技研工业株式会社
Inventor： 长谷川雄二
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明提供一种决定机器人的路径的路径决定方法，其以移动装置一边避免与交通参与者等多个移动物体的干涉，一边顺利地移动至目标地点为止的方式决定机器人的路径。在多个第二步行者(M2)按照规定的移动模式移动的环境中，识别第一步行者(M1)朝目标地点(Po)移动时的多个移动路径(Rw)。生成将环境图像与移动方向指令组合的数据作为学习用数据。在环境图像中，对表示位于机器人(2)周边的步行者(移动物体)的移动物体图像区域的至少一部分，赋予了与所述移动物体的种类对应的色彩。使用学习用数据来学习CNN(行动模型)的模型参数，并使用学习完毕CNN来决定机器人(2)的移动速度指令(v_cmd)。
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公开(公告)号：CN111673729A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010090222.2
申请日：2020-02-13
Applicant: 本田技研工业株式会社
Abstract: 本发明提供一种决定机器人的路径的路径决定方法，其以移动装置一边避免与交通参与者等多个移动物体的干涉，一边顺利地移动至目标地点为止的方式决定机器人的路径。在多个第二步行者(M2)按照规定的移动模式移动的环境中，识别第一步行者(M1)朝目标地点(Po)移动时的多个移动路径(Rw)。生成将包含环境图像的时间序列的复合环境图像与移动方向指令组合的数据作为学习用数据，所述环境图像表示分别按照所述多个移动路径(Rw)移动时的假想机器人的周围的视觉环境，所述移动方向指令表示假想机器人的移动方向。使用学习用数据来学习模型参数，并使用学习完毕CNN来决定机器人(2)的移动速度指令(v_cmd)。
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