JP2011054082A - 自律移動装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自律移動装置において、一定数以上の移動物体が存在する領域の通過を安定かつ高速に可能とする。
【解決手段】自律移動装置１は外界センサ部２、移動物体検出手段４０、自己位置推定手段４１、追従対象選択手段４２、経路生成手段４３、駆動部３を備える。追従対象選択手段４２は、移動物体の物体位置座標１０８、速度ベクトル１０９に基づいて本装置１の目標方向と一番近い移動物体を追従対象として選択し、経路生成手段４３が追従対象の背後までの走行経路を生成する。追従対象選択手段４２は対象物体を追従中にも他の移動物体の物体位置座標１０８、速度ベクトル１０９を取得して追従対象を変更したほうが良いと判断した場合、追従対象を変更し、経路生成手段４３が変更後の対象物体までの走行経路を生成する。
【選択図】図３

Description

本発明は、移動または静止している物体が一定数以上存在する領域での走行を行う自律移動装置（以下、「本装置」という場合がある）の技術に関わるものである。具体的には、人や車両、動物などの移動物体や、静的もしくは動的な物体が存在する環境下で、人と同等以上の速度で移動可能な移動装置に利用することができ、人と同じ領域を移動する自律移動ビークル、自動搬送装置、自動清掃装置、警備ロボット、工場、病院、オフィス、道路など様々な環境でのサービスロボットなどに利用することができる技術に関わるものである。

近年、センシング技術や計算速度の向上などの発展に伴い、人の行う作業の機械化、自動化の技術が急速に進歩している。その中で、動作環境内を人の操縦無しで機械のみの移動を可能とする自律移動技術の重要性が高まり、実用化開発も盛んに行われている。既に実用化されている自律移動装置には、工場内での無人搬送車（AGV：Auto Guided Vehicle）や自動清掃装置、警備ロボット、病院、オフィス、デパートなどでのサービスロボットなどがある。現状ではこれらは周辺に移動する物体（以下、「移動物体」という場合がある）が少ないときのみに適用されており、今後は駅や街中など、一定数以上の移動物体が存在する状況下での作業を行う自律移動装置の実用化が期待されている。そのため、周辺に移動物体の多い領域の通過を物体との接触なしに安全かつ高速に行う技術への需要が高まっている。

複数の物体が存在する領域において、各物体を回避しながら走行する従来技術の代表的なものとして、ポテンシャル法が挙げられる（特許文献１参照）。ポテンシャル法とは、障害物（移動障害物：移動物体）となる物体の存在領域には高いポテンシャル場があり、物体が存在しない目的地には低いポテンシャル場があると仮定し、自律移動装置に対して物体のポテンシャル場からは斥力方向の力を発生させ、目的地のポテンシャル場からは引力方向の力を発生させ、その合力を用いて自律移動装置を制御する技術である。特許文献１ではさらに移動障害物の存在確率をポテンシャル場に反映させることにより、確率ポテンシャル場を生成し、それを用いて移動物体の回避を可能とすることを開示している。
しかし特許文献１等が示す、ポテンシャル場などの従来手法を用いた方法では、移動物体の数と密度が大きい領域では、全ての移動物体を回避しながら走行する必要があるため、目的地への経路生成ができない、通過に時間がかかるなどの問題がある。さらに本装置からのセンシングによる自律走行では、障害物を回避した後の状況が分からないため、障害物となる物体との接触の危険性が高まる。

また、自律移動技術の中には移動障害物を回避するだけでなく、追従移動を行う技術も存在する（特許文献２参照）。追従移動技術とは、追従対象の移動方向と速度を用いて本装置を対象物の後方にて同速度で走行するように制御する技術である。これは例えば、追従対象者の荷物を運ぶサービスロボットなどに応用可能である。特許文献２ではさらに追従の際の本装置の位置および移動方向を、周辺物体や追従対象者の動きから、追従対象者の前後左右に変更可能とすることを開示している。このような追従機能により、追従対象者との移動中での衝突回避は可能となるが、人密度が大きい領域の通過という目的で使用した場合、追従対象者が自身（自律移動装置）の目標方向（目標位置）に向かうとは限らないという問題がある。

さらに上記したような追従機能を人密度が大きい領域の通過に使用する技術も存在する（非特許文献１参照）。これは、人密度の大きい領域の通過への使用の際、本装置の目的方向と一定閾値以内の移動方向を有する物体を選択することで、対象物体を追従しながら自身の目標位置まで移動する技術である。この技術では、目標方向と閾値となる角度範囲の範囲内に移動方向を持つ候補物体の中から本装置に最近傍の候補物体を追従対象として選択し、追従対象がその閾値内の移動方向を持ち続ける限り追従し続ける制御方法が実行される。非特許文献１では、この制御方法を用いることで追従中の追従対象以外の移動障害物との接触危険性を減少させることが可能となると開示している。
しかしこの制御では追従移動中にさらに良い追従対象候補が存在する場合にも追従対象を変更できない。そのため目標地点に到達するためには追従対象が目標位置から離れた際に回避制御により目標地点方向に自律走行を行い、新たな追従候補を探索する必要があるため、時間がかかる。さらに最近傍の候補を選択するため、移動方向が一番目標方向に近い候補が外れる可能性がある。

特開２００３−２４１８３６号公報 特開２００７−３１６９２４号公報

「群秩序生成可能な追従戦略を用いた複数移動ロボット系の動 作計画」日本ロボット学会誌 Vol.12,No.4,pp603〜608

このように、従来から移動障害物との衝突回避の発明がなされてはいるが、対象としているのは所詮、移動障害物全ての動きが把握できたり、人密度が低く回避経路が生成可能であったりするシンプルな状況である。しかしこれらの発明は、今後確実に必要とされる、人と同じ環境での自律移動を考えると、駅や繁華街などの移動障害物が多い領域での移動には通用しない。前記領域では、そのため移動障害物の死角が増加したり、また移動障害物間の間隔が狭くなって走行経路を安全に生成できなかったりする。つまり、存在する物体全てを回避しようとするため、回避経路はセンシング可能な範囲でしか行えず、回避後の死角となっている領域に何が存在するかが把握できず、もし移動物体が存在した場合には回避運動が急激となってしまい、接触危険性が高い。
また前記追従機能を使用した解決法（非特許文献１参照）では、追従対象が他の移動物体と相互で回避を行うため、追従対象以外との接触危険性は減少する。しかし、人密度が高い領域では、追従対象の目標位置と自身の目標位置との間にズレが存在することが多く、目標位置に到達する追従対象となる人等を見つけるのは、非常に多くの時間を要する。さらに、追従対象が見つからないときには、移動物体に対しては回避走行をする必要があるのでなおさらである。

そこで、本発明が解決しようとする課題は、多数の移動物体が存在する領域での安全かつ高速な走行を実現することである。

前記課題を解決するために、本発明は以下のような手段により実現する。
つまり、本発明の自律移動装置は、外界の情報を取得し、その情報を元に移動障害物の位置、速度ベクトルを検出し、前記位置、速度ベクトルを元に本装置の目標方向と一番近い速度ベクトルを持つ候補物体を追従対象として選択し、選択した追従対象を追従するため、物体後方までの経路生成をして追従する制御を行う。もし、追従対象を追従中にも他の移動物体の位置、速度ベクトルを用いて、目標方向に一番近い速度ベクトルを持つ候補が存在する場合は追従対象を変更し、変更対象物体後方に走行経路を生成することで、目的地点まで走行する制御を行う。
これにより移動物体が一定数以上存在する領域でも移動物体との接触危険性を少なくしながら目標までの到達時間を短縮する。
詳細は、後記する。

本発明によれば、多数の移動物体が存在する領域での安全かつ高速な走行を実現することができる。

移動物体の多い領域において自律移動装置が追従する対象を選択する様子を示す概念図である。 移動物体の多い領域において自律移動装置が追従する対象を変更する様子を示す概念図である。 第一の実施形態の自律移動装置の機能構成図である。 追従対象を選択する具体的処理手順を示すフローチャートである。 第二の実施形態における自律移動装置の機能構成図である。 移動物体の多い領域において自律移動装置の目標地点への経路を生成する様子を示す概念図である。 自律移動装置が通信可能に接続するネットワークのシステム構成図である。 第三の実施形態の自律移動装置の機能構成図である。 移動物体の多い領域において自律移動装置の途中目標地点を生成する様子を示す概念図である。

以下、本発明の実施形態について図を用いて説明する。
≪第一の実施形態≫
まず、本実施形態の自律移動装置が目的とする動作について、図１、図２を用いて説明する。

図１は、移動物体の多い領域において自律移動装置が追従する対象（以下、「追従対象」という場合がある）を選択する様子を示す概念図である。図１中Ａ〜Ｄは本装置１の周辺を移動している物体であり、それぞれ絶対座標系での速度ベクトルＶａ〜Ｖｄにより移動している。このとき、本装置１は移動物体に接触する危険性を減らして領域を通過するため、本装置１の目標地点１０の方向に向かう移動物体を選択し、追従することで追従対象以外の物体との接触機会を減らす。

その具体的選択方法は、本装置１の現在地点から本装置１の目標地点１０へ向かう方向ベクトル（以下、「目標方向ベクトル」という場合がある。）と、物体Ａ〜Ｄの速度ベクトルＶａ〜Ｖｄの成す角（以下、「方向角度差」という場合がある）θａ〜θｄを算出し、方向角度差θａ〜θｄの中で一番小さいθｃを持つ物体Ｃを、本装置１と目標方向が最も近いとし、追従対象として選択している。なお、方向角度差を算出するときは、目標方向ベクトルに対して時計回りおよび反時計回りに速度ベクトルを算出することができるが、この２つのうちより値が小さくなるほうを方向角度差として算出する。例えば、図１を参照すると、物体Ａについては、値が小さくなる反時計回りの速度ベクトルＶａを特定して方向角度差θａを算出している。

図２は、移動物体の多い領域において自律移動装置が追従する対象を変更する様子を示す概念図である。図２中のＥ，Ｆは本装置１の周辺を移動している物体であり、それぞれ絶対座標系での速度ベクトルＶｅ，Ｖｆで移動している。本装置１は目標地点１１に向かう際に、始めに追従対象として物体Ｆを選択し、追従しながら移動している。追従移動時も本装置１は周辺の物体Ｅの速度ベクトルＶｅと追従対象である物体Ｆの速度ベクトルＶｆを取得し続け、物体Ｅの速度ベクトルＶｅと本装置１の目標地点１１へ向かう方向との方向角度差θｅが物体Ｆの方向角度差θｆよりも小さかった場合に追従対象を物体Ｅに変更する。つまり、物体Ｆを追従しているうちに、θｅがθｆよりも小さくなった場合に追従対象を物体Ｅに変更する。

図１，２で説明した動作を実現するために必要な自律移動装置１の構成を図３で説明する。図３は、第一の実施形態の自律移動装置の機能構成図である。自律移動装置１は外界センサ部２、駆動部３、制御部４から構成され、制御部４は移動物体検出手段４０、自己位置推定手段４１、追従対象選択手段４２、経路生成手段４３を備えて構成される。
このような自律移動装置１は、例えば外界センサ部２として実現される入力部、例えば駆動部３として実現される出力部、制御部（制御部４に相当）、記憶部（不図示）を有するコンピュータである。制御部はＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＬＳＩ（Large Scale Integration Circuit）等で構成され、記憶部はＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等で構成される。記憶部には、前記各手段を実現するためのプログラムが記憶されており、制御部４はそのプログラムを読み出して処理を実行する。以下に各構成部分について説明する。

外界センサ部２は、センシングを行い、本装置１周辺の移動物体の形状情報を取得する測域センサであり、ステレオカメラ、レーザスキャナやレーダなどを用いる。例えば以下では、ステレオカメラを用いて構成される装置により説明する。外界センサ部２が取得した形状情報はセンサデータ１００として制御部４に出力される。
駆動部３は制御部４からの指令によって、本装置１を所定の経路に沿って走行させる機能を備える。
制御部４は外界センサ部２からの入力を元に本装置１の動きを決定し、駆動部３に出力する機能を有する。以下にその詳細な構成を示す。

移動物体検出手段４０は外界センサ部２から取得したセンサデータ１００から周辺に存在する物体を検出する。また、その物体の本装置１からの相対距離、方向を導出する機能を備える。例えば、ステレオカメラを用いると左右のカメラの視差情報から求められる本装置１との相対座標を、物体位置座標１０８として計算し、導出することが可能である。これは他のレーザスキャナ、単眼カメラ、レーダなどの外界センサを用いた検出手法でも可能であるが、いずれにしても得られる効果は基本的には同じである。

またその物体をトラッキング（追跡）することにより１サンプリングステップ前の物体位置座標１０８と現在の物体位置座標１０８との差分から物体の相対速度を求める。また駆動部３において計測される車輪の回転速度やステアリング量などから、制御部４が本装置１の並進速度と角速度を算出すると、移動物体検出手段４０は、前記相対速度から本装置１の推定速度成分（本装置１の並進速度と角速度）を除き、周辺物体の速度ベクトル１０９を導出する。

自己位置推定手段４１は、制御部４から得た本装置１の並進速度と角速度を累積演算することで、本装置１の絶対座標系での自己位置座標１０１を推定する。さらに累積演算により生じる誤差を、前記移動物体検出手段４０により検出された物体の物体位置座標１０８と、記憶部にあらかじめ所有（記憶）している地図情報とをマッチングすることにより補正を行う。
この手段は例えば、下記参考文献に開示された方法で実現することができる。

参考文献：「ビークル」金井喜美雄 計測・制御テクノロジーシリーズ 計測自動制御学会編 第７章[移動体の位置認識] pp142-173

なお、記憶部には、前記累積演算を行うために、本装置１の自己位置座標１０１の初期値を記憶するようにしても良い。

追従対象選択手段４２は前記図１，２により概要を説明した、周辺物体の中から本装置１の目標方向に一番近い速度ベクトルを有する物体を追従対象として選択する機能を有している。具体的な機能の詳細は後述する。なお、追従対象として選択した物体の物体位置座標を追従対象位置座標１０５ａと呼び、追従対象と選択した物体の速度ベクトルを追従対象速度ベクトル１０５ｂと呼ぶ。

経路生成手段４３は、追従対象に追従するための経路を生成する。具体的には、前記追従対象選択手段４２により選択された追従対象の物体の追従対象位置座標１０５ａと追従対象速度ベクトル１０５ｂを取得し、例えばポテンシャル法により追従対象の物体に引力用の低いポテンシャル場を発生させ、追従先とする。さらに移動物体には、接触を防ぐために斥力用の高いポテンシャル場も同時に発生することで、追従先である追従対象物体との接触も防止し、一定間隔離れた位置で追従する。このとき高いポテンシャル場による斥力の発生は追従対象の速度ベクトル方向（進行方向）側は接触危険性が大きいため影響を強くし、逆に進行方向と反対側には弱い力とすることにより本装置１も追従対象物体の進行方向から外れた後方部で追従する。

また、経路生成手段４３は、追従中は追従対象物体以外の物体からの斥力を、追従していないときより弱くすることにより、本装置１に接近してくるような移動物体から自身を回避しようとする本装置１の回避行動を弱める。これにより、移動物体からの本装置１自身の回避の性能を低くした分、追従対象物体への追従の性能を高めることができる。追従対象物体以外の物体が追従対象物体に近づくことはまず無く、その結果、該物体が追従中の本装置１に近づくこともまず無いので、このように制御しても、十分に回避を行うことができる。

最後に経路生成手段４３は、追従対象からの引力と他の移動物体からの斥力との合計から、駆動指令値１０６を算出し、駆動部３に対して出力する。これにより、追従対象と同一方向に同じ速度で走行することが可能となり、他の追従方法を用いても得られる効果は基本的には同じである。なお、駆動指令値１０６には、例えば追従対象とほぼ同一方向にほぼ同じ速度で走行するのに要する駆動量の値および駆動部３の駆動を開始する制御信号が含まれている。また、経路生成手段４３が追従用の経路を生成するということは、少なくとも駆動指令値１０６を算出するという処理を含む。ただ、この処理以外にも経路自体の地形情報（道路の状態（例：舗装されているか否か、水たまりが存在するか否か）、傾斜度、硬度等）を解析する処理を含ませるようにしても良い。地形情報は、例えば外界センサ２から取得したセンサデータ１００の一部として扱うことができる。地形情報の如何により、場合によっては自律移動装置１を迂回させて追従を継続するように制御することができる。

図４は、追従対象を選択する具体的処理手順を示すフローチャートである。この処理は追従対象選択手段４２により実行される。
このフローチャートの大まかな流れとしては、ステップ４２０〜４２３により図１で説明した本装置１の目標方向と周辺移動物体の各速度ベクトルとの成す角（方向角度差）を算出して周辺移動物体を順位付けする。そしてステップ４２４で現在本装置１が追従している対象の有無によりステップ４２５の処理とステップ４２６〜４２８の処理のいずれかを選択する。以下で各動作の詳細を説明する。

ステップ４２０では自己位置推定手段４１から取得した本装置１の自己位置座標１０１と、記憶部にあらかじめ設定されている絶対目標位置座標（目標地点の絶対座標系による位置座標）から目標方向を算出する。

ステップ４２１で、ステップ４２０で算出した本装置１の目標方向と移動物体検出手段４０から取得した各移動物体の速度ベクトルとを比較し、各速度ベクトルの目標方向からの方向角度差を算出する。

ステップ４２２において、ステップ４２１から方向角度差を、そして移動物体検出手段４０から周辺移動物体の速度ベクトルを取得してチェックし、方向角度差と速度ベクトルの大きさが共に一定範囲内に収まっていれば、その移動物体を追従対象候補とする。なお、前記一定範囲内に収まっているか否かを判定するための方向角度差用の閾値および速度ベクトル用の閾値は記憶部に記憶されている。

ステップ４２３において、ステップ４２１にて算出した方向角度差を用いて、追従対象候補となっている周辺移動物体を方向角度差の小さい順に順位付けを行う。

ステップ４２４においては、追従対象が存在するか否か、つまり、本装置１が現在追従動作中か否かで処理を分岐する。追従対象が存在しない場合（ステップ４２４でＮｏ）、ステップ４２５においてステップ４２３で付加した順位が１番（トップ）の移動物体を追従対象として選択し、その位置座標（追従対象位置座標１０５ａ）、速度ベクトル（追従対象速度ベクトル１０５ｂ）を出力する。出力した後、この追従対象選択の処理全体を終了する。
一方、ステップ４２４において、追従対象が存在する場合（ステップ４２４でＹｅｓ）、ステップ４２６において追従対象となっている移動物体の方向角度差とステップ４２３での順位トップの移動物体の方向角度差を比較する。

ステップ４２７において、現在の追従対象物体の方向角度差をθ、順位トップの移動物体の方向角度差をθｎ、方向角度差の変化を評価する閾値をεとおいたとき（ここで、εは使用者が任意に設定可能）、
｜θ｜−｜θｎ｜＞ε
を満たす場合（ステップ４２７でＹｅｓ）、つまり方向角度差θが設定した閾値εを超えて改善した場合、追従対象を変更しステップ４２５を実行する。また、満たさない場合は（ステップ４２７でＮｏ）、つまり方向角度差θが設定した閾値εを超えて改善しない場合、ステップ４２８で現在の追従対象の位置座標（追従対象位置座標１０５ａ）、速度ベクトル（追従対象速度ベクトル１０５ｂ）を出力する。つまり、現在行っている追従を継続する。出力した後、この処理全体を終了する。

以上、第一の実施形態により、自律移動装置１において一定数以上の移動物体が存在する領域の通過を、本装置１とほぼ同等の方向の移動物体を追従することで追従対象以外との接触を低減できる。さらに追従時も他の移動物体に追従対象を変更する機能を備えることで、追従対象が本装置１の目標方向からずれていても、乗り換えにより領域通過にかかる時間を減らし、また他物体と接触する危険性の高い回避走行を行う区間を減らすことが可能となる。つまり、本発明の自律移動装置を用いることで、多数の移動物体が存在する領域での安全かつ高速な走行が実現可能となる。その結果、例えば人が往来する場所で効率的に移動可能な屋外自律移動ロボットを構成することができる。

≪第二の実施形態≫
次に第二の実施形態について説明する。第二の実施形態は追従対象の選択方法において、方向角度差の小さい移動物体を選択するだけでなく、方向角度差が最小の候補までの距離があまりにも遠い、方向角度差が最小の候補の移動速度が遅すぎるまたは速すぎる等の追従に不都合な場合に対処するため、本装置１との相対距離と速度ベクトルの大きさをそれぞれ任意に設定可能な係数をかけて重み項として組み込み、評価パラメータをスコア化して表現する実施形態である。
また構成要素では第一の実施形態と共通のものは同一番号を付して説明は省略してあり、相違する部分には新たな番号を付し説明している。

図５は、第二の実施形態における自律移動装置の機能構成図である。図５における追従対象選択手段４２ｂは、第一の実施形態の追従対象選択手段４２が備える機能を含み、移動物体検出手段４０から移動物体の物体位置座標１０８と速度ベクトル１０９を、自己位置推定手段４１から自己位置座標１０１を取得し追従する対象を選択する。その詳細な方法を以下に説明する。なお、追従対象選択手段４２ｂは、目標方向算出手段４２１、スコア算出手段４２２、スコア比較手段４２３を備えている。また、本装置１は、目標地点入力手段４５を備えているが、この目標地点入力手段４５は、他の実施形態において備えていても良い。

図５の目標方向算出手段４２１は前記自己位置推定手段４１から自己位置座標１０１を取得し、目標地点入力手段４５から目標位置座標１０２を取得する。ここで目標地点入力手段４５とは、本装置１のタスクによって変化する目標地点（図１の符号１０参照）を入力するインターフェースである。また、目標位置座標１０２とは、目標地点１０の絶対座標系での位置座標である。
目標方向算出手段４２１は、取得した目標位置座標１０２から自己位置座標１０１を引くことにより、目標方向ベクトル１０３を導出し出力する。

スコア算出手段４２２は移動物体検出手段４０から周辺物体の物体位置座標１０８、速度ベクトル１０９を取得し、目標方向算出手段４２１から目標方向ベクトル１０３を取得する。物体位置座標１０８から本装置１と物体との相対距離が求まり、目標方向ベクトル１０３と速度ベクトル１０９から方向角度差が導出される。
方向角度差の値Θに対して、相対距離の値Ｗに係数αをかけた重み項、および速度ベクトル１０９の値Ｖの大きさに同じく係数βをかけた重み項、を加算することにより、以下のような評価関数Ｅを作成する。
Ｅ＝Θ＋αＷ＋βＶ
ここで係数α、 βは使用者が任意に設定可能であり、記憶部に記憶されている。
評価関数Ｅより追従対象の優先順位を評価するスコア１０４を各移動物体に対して算出し、出力する。なお、評価関数Ｅの数式は本発明の目的に即したものに適宜設計変更することが可能である。また、例えばスコア１０４が大きいほど、優先順位が高くなるように設定すると良い。

スコア比較手段４２３はスコア算出手段４２２から取得した各物体のスコア１０４を用いて各物体を追従するときの優先順位を算出して比較し、追従対象を選択する。そして選択した追従対象の物体の追従対象位置座標１０５ａと追従対象速度ベクトル１０５ｂを出力する。その後の処理は、第一の実施形態のときと同様である。

この処理により、例えば現在追従中の物体も含めて、優先順位が最上位となる物体を追従対象として選択し、選択した物体の追従対象位置座標１０５ａと追従対象速度ベクトル１０５ｂに対応する駆動指令値１０６を駆動部３に出力して本装置１を駆動する。もし、選択した追従対象が、現在追従中の移動物体よりも優先順位が低いということであれば、追従対象を変更せずにその追従を継続するように制御しても良い。

以上、第二の実施形態により、様々な速度や相対距離を持つ物体の中にあっても遠すぎて追従できない候補や本装置１にとって遅すぎるまたは速すぎる候補などを選択せず、無理な軌道を通る危険性を減少させることが可能となる。

≪第三の実施形態≫
次に第三の実施形態について説明する。移動物体の追従、乗り換えを行う本装置１が効果を発揮するためには周辺に本装置１とほぼ同等の方向に向かう移動物体が存在している必要がある。しかし、そのような移動物体にいったんは追従しても、その追従後に乗り換えようとする移動物体が途中で目標地点とはかけ離れた方向に向かってしまっては追従の意味が無い。
第三の実施形態では外部にある移動体情報データベースの各レコードに移動物体の絶対位置座標（絶対座標系における移動物体の位置座標）と速度ベクトルをメンバとして付加しておくことで、本装置１がその情報から、本装置１とほぼ同等の方向へ向かう移動物体が集まっている領域に走行経路を設定することを可能とする技術について説明する。その領域は、本装置１の外部センサ部２によりセンシングできない領域も含む。

図６は、移動物体の多い領域において自律移動装置の目標地点への経路を生成する様子を示す概念図である。自律移動装置１は最終目標地点１２に向かって走行する際、移動物体の密度の高い領域を通過する必要がある。しかし本装置１に搭載されている外界センサ部２では近傍の物体、図６での物体２０１〜２０５しか検出できない。そのため、第一、第二の実施形態の手法で追従物体選択を行うと、最終目標地点１３による目標方向ベクトルとの方向角度差が最も小さくなる速度ベクトルを持つ物体２０３を追従対象として選択してしまう。しかし物体２０３の速度ベクトルは図中領域Ｂ、Ｃなどの本装置１と目標方向が違う物体の多い領域に向かっており、物体２０３が追従対象から外れたときに乗り移る候補が無い。
なお、領域Ａは最終目標地点１２へ向かう移動物体が多く存在する領域であり、領域Ｂは本装置１のほうへ向かってくる移動物体が多く存在する領域であり、領域Ｃは黒の四角で示した露店に集まって静止している者（移動物体）が多く存在する領域である。基準ベクトルは本装置１の位置から領域Ｂを貫通するような方向を示している。

そこで本実施形態では外部移動体情報データベースにより本装置１のセンシングできない領域（センシング可能な範囲を超えるほど遠くに位置する）の移動物体の速度ベクトルを（間接的に）得ることで、本装置１とほぼ同等の方向に向かう移動物体の多い領域Ａに途中目標地点Ｘ１を設定し、本装置１が領域Ａの中を通過して最終目標地点１２に向かう様に制御する。以下に具体的な実行手段を記載する。

図７は、自律移動装置が通信可能に接続するネットワークのシステム構成図である。このネットワーク（例：無線ＬＡＮ（Local Area Network）、有線のネットワーク）には自律移動装置（本装置）１の他に、移動体情報データベース６を備えるサーバ９、監視カメラなどのインフラ設備として配置されている１以上の固定監視装置（監視装置）７および自律移動装置（本装置）１以外の自律移動装置である１以上の他自律移動装置８が通信可能に接続している。

本装置１に通信装置５を備えることで移動体情報データベース６を備えるサーバ９との通信を可能にし、情報として、例えば移動物体の絶対位置座標や速度ベクトルなどを送受信する。また移動体情報データベース６を備えるサーバ９は固定監視装置７や、通信装置を備える他自律移動装置８からも移動物体の絶対位置座標や速度ベクトルを送受信しデータを格納する。サーバ９は、入力部、出力部、記憶部、制御部といったハードウェア資源を備えたコンピュータであり、例えば複数の自律移動装置が往来する領域を監視するモニタが配備された建物に配置されている。
また構成要素で第一、第二の実施形態と共通のものは同一番号を付して説明は省略してあり、相違する部分には新たな番号を付し説明している。制御部４ｂは、制御部４と共通する機能を含む。

図８は、第三の実施形態の自律移動装置の機能構成図である。この機能構成図は、制御部４ｂ内部のデータフローを記したものである。本装置１は、既に説明した手段の他に、目標位置生成手段４４を備えている。

目標位置生成手段４４は移動体情報データベース６に登録されている移動物体（例えば、他自律移動装置８）の絶対位置座標１０７ａと速度ベクトル１０７ｂを取得し、自己位置推定手段４１から自己位置座標１０１を取得し、最終目標地点に到達前の途中目標地点として目標位置座標１０２ｂを出力する。

目標位置生成手段４４の内部での処理を詳細に説明する。目標位置生成手段４４は、移動物体分類手段４４０および対象候補最多領域選択手段４４１を備えている。
移動物体分類手段４４０は移動体情報データベース６から取得した絶対位置座標１０７ａ、速度ベクトル１０７ｂ、および本装置１の移動物体検出手段４０から取得した移動物体の物体位置座標１０８、速度ベクトル１０９を用いて、各移動物体の方向角度差を導出する。導出した方向角度差が一定値以下である移動物体を選択し、選択された移動物体の絶対位置座標を候補移動物体座標３００として出力する。この選択により、センシング可能なおよび不可能な移動物体がどの領域に存在するかを分類することができる。
なお、本実施形態では、物体位置座標１０８は本装置１との相対座標であるが、例えば自己位置座標１０１を用いることで物体位置座標１０８をある絶対座標系の絶対座標として扱うことができる。よって、本実施形態では、必要に応じて物体位置座標１０８を絶対座標として扱う。

対象候補最多領域選択手段４４１は前記移動物体分類手段４４０から方向角度差の小さい（一定値以下である）候補移動物体の候補移動物体座標３００を取得し、走行路面上の一定範囲内の候補数を、その範囲の中心位置を変化させながら計算し、候補数が最大となる領域（包含される移動物体を計数するための範囲）を本装置１とほぼ同等の方向に移動している領域と判断し、その領域の中心の位置座標を目標位置座標１０２ｂとして出力する。この方法の概念図を図９に示す。

図９は、移動物体の多い領域において自律移動装置の途中目標地点を生成する様子を示す概念図である。対象候補最多領域選択手段４４１において目標位置座標１０２ｂを導出する手法について説明する。
候補となった移動物体群５０３の各絶対位置座標を用いて、一定の大きさを持つ範囲Ｈの中に含まれる候補物体数５００をカウントしながら、範囲Ｈを本装置１から進行方向の相対位置を表す座標軸Ｙでの距離Ｌにおいて同座標系Ｘ軸方向に走査する。図９の下部に示すグラフは、算出した候補物体数５００の数を縦軸に、座標軸Ｘ上の位置座標５０２を横軸としてグラフ（以下、「ヒストグラム」という場合がある）にしたものである。このヒストグラムのデータから候補物体数５００が最大となる地点５０１を導出する。そしてそのときの範囲Ｈの中心座標を目標位置座標１０２ｂとして出力する。

このような目標位置決定手法を、本装置１が目標位置生成手段４４で設定した目標位置座標１０２ｂの近傍に到達する度に更新し、本装置１が最終目標地点１２の一定距離内に進入するまで継続する。すると、本装置１とほぼ同等の方向に移動している物体の多い領域を通行して最終目標地点に到達することが可能となる。

なお、自律移動装置１の他の手段による処理は、第一および第二の実施形態で説明した内容と同様であるので、その処理の説明は省略する。

以上第三の実施形態により、自律移動装置１において移動体情報データベース６に登録された移動物体の情報を用いることで、センシングできない領域に存在する移動物体の動作をも把握することができ、追従可能な候補が多数存在する領域を走行することが可能となる。その結果、追従対象を発見することが容易となり、往来の流れにのって他の移動物体との衝突危険性を低減させるとともに、最終目標地点に短時間で到達することが可能となる。

なお、前記実施形態は本発明の好適な実施形態であるが、その実施形式は前記したものに限定されない。したがって、本発明の要旨を変更しない範囲内においてその実施形式を種々変形することが可能である。

例えば、第一の実施形態では、方向角度差が最も小さいものを追従対象候補として採り上げるように処理した（図４のステップ４２３）。しかし、ポテンシャルの発生の設定が適切に行えず、追従用の経路が生成できないときには、方向角度差が２番目（または３番目、４番目、・・・）に小さいものを追従対象候補として採り上げ、その後の処理を実行するようにしても良い。

また、第二の実施形態では、現在追従中の移動物体も含めて、優先順位が最上位のものを追従対象とするように処理した。しかし、ポテンシャルの発生の設定が適切に行えず、追従用の経路が生成できないときには、優先順位が下位のものを追従対象として採り上げ、その後の処理を実行するようにしても良い。

また、第二の実施形態では、遅すぎるまたは速すぎる移動物体は、追従対象とはしないように制御したが、本装置１の速度を変化させることにより、追従対象として追従するように制御しても良い。ただし、遅すぎる移動物体については、より早く目標地点に到達できるような追従対象が見つかれば、その追従対象に切り替えるようにすると良い。

また、第三の実施形態では、目標地点に向かう候補物体数５００の数が最大になる範囲Ｈの中心を目標位置座標１０２ｂとし、本装置１がそこに向かうように処理した（図９参照）。しかし、ポテンシャルの発生の設定が適切に行えず、追従用の経路が生成できないときには、候補物体数５００の数が２番目（または３番目、４番目、・・・）に多い範囲の中心を目標位置座標１０２ｂとしても良い。また、候補数が、例えば記憶部に記憶された所定数があって、その数以上に多くなる範囲を１または２以上特定し、その範囲の中心を目標位置座標１０２ｂとしても良い。
また、範囲を特定する際には、候補物体数５００の数の多さが、記憶部に記憶された所定順位以下の範囲になったり、前記所定数未満となったりする範囲については、目標位置座標１０２ｂを設定しないように制御し、追従の動作の対象外とするようにして目標位置座標１０２ｂの設定対象を絞り込むように制御しても良い。

また、第三の実施形態では、サーバを介して他自律移動装置からの情報（移動物体の位置および速度等）を取得することにより、自身が検出できない領域の移動物体の情報を検出できるようにした。しかし、このような情報を取得するのにサーバを用いなくとも良い。例えば、各移動物体がＧＰＳ（Global Positioning System）等の測位手段を有するとともに、アドホック通信等の通信手段を有して、各自の位置や速度を共有するようにして、自律移動装置がその位置や速度を取得するようにしても良い。また、ピアツーピアの通信方式を導入しても良い。

また、第三の実施形態で設定する途中目標地点（目標位置座標１０２ｂ）を複数設けるようにして最終目標地点に到達するように制御しても良い。この場合において、ある途中目標地点に（暫定的に）到達するために好都合な途中目標地点を設けるように制御することができる。

また、本実施形態では、ポテンシャル法を用いて追従対象の追従を行っており、追従対象以外の移動物体には斥力を発生させるポテンシャルを発生するように制御している。この場合において、追従対象以外の移動物体の全部に前記ポテンシャルを発生するように制御しても良いし、一部にのみ発生するように制御しても良い。

また、各実施形態で説明した発明特定事項の一部または全部を適宜組み合わせた発明を構成することができるのは、勿論のことである。

その他、ソフトウェア、ハードウェアの構成の変更、フローチャートやデータベースの設計等も適宜変更することができる。

１ 自律移動装置
２ 外界センサ部
３ 駆動部
４、４ｂ 制御部
６ 移動体情報データベース
７ 固定監視装置（監視装置）
８ 他自律移動装置
４０ 移動物体検出手段
４１ 自己位置推定手段
４２、４２ｂ 追従対象選択手段
４３ 経路生成手段
４４ 目標位置生成手段
４５ 目標地点入力手段
４２１ 目標方向算出手段
４２２ スコア算出手段
４２３ スコア比較手段
４４０ 移動物体分類手段
４４１ 対象候補最多領域選択手段

Claims (6)

1. 周辺に所定数以上の移動物体が存在する領域を移動する自律移動装置において、
   前記移動物体を検出し追跡することで、前記検出した移動物体の絶対座標系における速度を算出する制御と、
   前記検出した移動物体ごとに、前記算出した速度が示す方向と、前記自律移動装置の位置から前記自律移動装置の目標地点への方向とでなす角度を算出する制御と、
   前記算出した角度が最小の移動物体を選択する制御と、
   前記選択した移動物体に対して所定の引力を発生させる程度に低いポテンシャル場を発生させ、前記選択した移動物体以外の移動物体の一部または全部に対して所定の斥力を発生させる程度に高いポテンシャル場を発生させ、前記選択した移動物体を追従対象として追従する制御と、
   前記追従を行っているときに、前記選択した移動物体が示す前記角度よりも小さな前記角度を示す移動物体が存在すれば、当該移動物体を選択し、前記追従対象として追従する制御と、を実行する
   ことを特徴とする自律移動装置。
2. 前記自律移動装置と前記検出した移動物体との距離を算出し、前記算出した距離、前記算出した角度と、および前記速度の大きさに基づいて、前記移動物体の追従の優先順位を決定する制御と、
   前記優先順位が最上位の移動物体を選択し、前記追従対象として追従する制御と、を実行する
   ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動装置。
3. 前記優先順位が最上位の移動物体を前記追従対象とすることができないとき、前記優先順位においてより下位の移動物体を選択し、前記選択した移動物体を前記追従対象とすることができるか否かを判定して、前記追従対象を決定する制御、を実行する
   ことを特徴とする請求項２に記載の自律移動装置。
4. 前記自律移動装置が前記移動物体を検出不可能な領域に存在する移動物体の絶対座標系における位置および速度を、移動物体ごとに登録するデータベースを備えるサーバと通信可能に接続し、
   前記サーバから前記検出不可能な領域に存在する移動物体の前記位置および前記速度を取得する制御と、
   前記検出した移動物体および前記検出不可能な領域に存在する移動物体のうち、前記自律移動装置の位置から前記自律移動装置の目標地点への方向とほぼ同じ方向に移動する移動物体を特定する制御と、
   包含される前記移動物体を計数するための範囲を設定し、前記特定した移動物体の数が所定数以上に多くなる範囲を特定する制御と、
   前記特定した範囲の中心を前記自律移動装置の途中目標地点とし、前記自律移動装置の位置から前記途中目標地点への方向とほぼ同じ方向に移動する移動物体を選択し、前記追従対象として追従する制御と、を実行する
   ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動装置。
5. 前記サーバから取得した移動物体の前記位置および前記速度は、
   前記サーバと通信可能に接続し、所定の位置に配置される１以上の監視装置、所定の領域を移動する１以上の自律移動装置のいずれかおよび両方から取得して前記データベースに登録されたものである
   ことを特徴とする請求項４に記載の自律移動装置。
6. 前記追従を行っているときに、回避対象となる移動物体に発生させるポテンシャル場の高さを、前記追従を行っていないときと比べて低く設定する制御、を実行する
   ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動装置。

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