JP2015014919A - 経路生成装置および経路生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】人との接触を回避しつつ、ゴール地点までの到達時刻の遅れを低減することを可能にする。
【解決手段】所定エリア内を移動体に走行させるルートを生成する経路生成装置１０は、前記所定エリア内に設置されたセンサ１２０から該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得部１３と、前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析部１４と、前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第１位置から第２位置までを結ぶルートを生成するルート生成部１５と、前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化部１６とを備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、経路生成装置および経路生成方法に関する。

従来、ショッピングモールや駅コンコースなどを自律的に移動する移動体のルートを計画する場合、スタート地点からゴール地点までの最短距離を探索する方法や、壁などへの接触の可能性が低いルートを探索する方法が用いられていた。

たとえば特許文献１には、物体の位置姿勢の不確実性を考慮することで、衝突の危険性を低減する方法が提案されている。また、たとえば特許文献２には、路面の通行痕跡を元にルート計画を行うことで、移動体のルート計画の効率を向上する方法が開示されている。

特開２００５−３２１９６号公報 特開２０１０−２２５１２６号公報 特開２０１１−１０７９８４号公報

しかしながら、上記した従来の方法では、ショッピングモールのように人が存在する場所での自律移動において、人と接触する可能性があることを考慮して移動体のルートが計画されていなかった。そこで、たとえば人との接触を回避する方法としては、移動体自体に人との接触の可能性を判断させ、それを回避するように動作させることが考えられる（たとえば特許文献３参照）。ただし、そのような方法では、たとえば混雑時には実際の移動ルートが計画した最短ルートから大きく外れてしまい、その結果、ゴール地点に到着する時刻が大幅に遅れてしまう場合が発生するという問題があった。特に、サービスロボットなどのような人へのサービスを提供することを目的とした移動体は人目に付き易い場所を走行することが好ましいが、そのような場所を走行する場合には人との接触を多く回避する必要が生じ、ゴール地点に到着する時刻が大幅に遅れ易かった。

そこで本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、人との接触を回避しつつ、ゴール地点までの到達時刻の遅れを低減することが可能な経路生成装置および経路生成方法を実現することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる経路生成装置は、所定エリア内を移動体に走行させるルートを生成する経路生成装置であって、前記所定エリア内に設置されたセンサから該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得部と、前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析部と、前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第１位置から第２位置までを結ぶルートを生成するルート生成部と、前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化部とを備えることを特徴とする。

また、本発明に係る経路生成方法は、所定エリア内を移動体に走行させるルートを生成する経路生成方法であって、所定エリア内に設置されたセンサから該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得ステップと、前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析ステップと、前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第１位置から第２位置までを結ぶルートを生成するルート生成ステップと、前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化ステップとを含むことを特徴とする。

本発明にかかる経路生成装置および経路生成方法によれば、人との接触を回避しつつ、ゴール地点までの到達時刻の遅れを低減することが可能となる。

図１は、実施の形態１に係る移動体管理システムの概略構成を示すブロック図である。 図２は、図１に示される管理システムの概略構成を示すブロック図である。 図３は、図１に示される移動体の概略構成を示すブロック図である。 図４は、実施の形態１において移動体が走行する管理エリアの一例を示す模式図である。 図５は、実施の形態１に係る仮ルート生成動作の一例を示すフローチャートである。 図６は、実施の形態１に係る最適ルート生成動作の一例を示すフローチャートである。 図７は、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の一例を説明するための図であって、複数のグリッドに区画された領域のマップを示す図である。 図８は、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の一例を説明するための図であって、図７に示される各グリッドに対して与えられた重み付けの一例を示す図である。 図９は、図６のステップＳ１１５に示されるルート生成処理の一例を説明するための図である。 図１０は、図６のステップＳ１１６に示されるルート最適化処理の一例を説明するための図である。 図１１は、図４に示される管理エリアに対してスタート地点からゴール地点までに設定される最適ルートの一例を示す図である。 図１２は、実施の形態２において移動体が走行する管理エリアの一例を示す模式図である。 図１３は、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の実施の形態２に係る一例を説明するための図であって、複数のグリッドに区画された領域のマップを示す図である。 図１４は、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の実施の形態２に係る一例を説明するための図であって、図１３に示される各グリッドに対して与えられた重み付けの一例を示す図である。 図１５は、図１３および図１４に示される混雑状況解析結果に基づいて図６のステップＳ１１６に示されるルート最適化処理で生成される最適ルートの一例を説明するための図である。 図１６は、図１２に示される管理エリアに対してスタート地点からゴール地点までに設定される最適ルートの一例を示す図である。 図１７は、実施の形態３において移動体が走行する管理エリアの一例を示す模式図である。 図１８は、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の実施の形態３に係る一例を説明するための図であって、複数のグリッドに区画された領域のマップを示す図である。 図１９は、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の実施の形態３に係る一例を説明するための図であって、図１８に示される各グリッドに対して与えられた重み付けの一例を示す図である。 図２０は、図１８および図１９に示される混雑状況解析結果に基づいて図６のステップＳ１１６に示されるルート最適化処理で生成される最適ルートの一例を説明するための図である。 図２１は、図１７に示される管理エリアに対してスタート地点からゴール地点までに設定される最適ルートの一例を示す図である。

以下に、本発明に係る経路生成装置および経路生成方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１に係る移動体管理システムの概略構成を示すブロック図である。図１に示されるように、移動体管理システム１は、管理システム１０と、移動体１１０と、センサ１２０とを備える。移動体１１０およびセンサ１２０と、管理システム１０とは、たとえばインターネットやイントラネットや専用回線網などのネットワーク１３０を介して相互に接続されている。なお、移動体１１０やセンサ１２０は、無線基地局１３１を介してネットワーク１３０に接続していてもよい。

移動体１１０およびセンサ１２０は、管理エリア１００内に配置される。管理エリア１００は、ショッピングモールや駅コンコースなど、通行者Ｍが存在し得る領域であってよい。センサ１２０は、たとえば管理エリア１００内の所定領域における混雑の程度を判定することが可能な情報を検出し、この検出結果をネットワーク１３０を介して管理システム１０へ送信する。このセンサ１２０は、所定領域の画像を取得するカメラであってよい。また、センサ１２０は、１つに限られない。たとえば管理エリア１００内のより広範囲を検知するために、複数のセンサ１２０が異なる位置に設置されていてもよい。

管理システム１０は、センサ１２０から受信した検出結果（画像など）に基づき、移動体１１０に走行させる最適なルートＲの情報（以下、単に最適ルートＲという）を生成する。生成された最適ルートＲは、ネットワーク１３０を介して移動体１１０へ送信される。移動体１１０は、管理システム１０から送信された最適ルートＲをネットワーク１３０（無線基地局１３１を含む）を介して受信し、この最適ルートＲに従って管理エリア１００内を走行する。

ここで、図２に、管理システム１０の概略構成を示す。図２のブロック図に示されるように、管理システム１０は、制御部１１と、内部クロック１１ａと、記憶部１２と、通信部１３と、混雑状況解析部１４と、ルート生成部１５と、ルート最適化部１６と、時間帯別ルート記憶部１７とを備える。また、管理システム１０は、管理者に対するユーザインタフェースとして、出力部１８および入力部１９を備えてもよい。

制御部１１は、管理システム１０内の各部を制御する。この制御部１１は、たとえばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）で構成されてもよい。内部クロック１１ａは、現在時刻を管理し、制御部１１へ適宜通知する。記憶部１２は、たとえばＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などで構成されており、制御部１１が動作する上での各種プログラムやパラメータ等を記憶している。通信部１３は、たとえばＮＩＣ（Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ Ｃａｒｄ）などで構成され、ネットワーク１３０を介した情報の送受信を行う。

混雑状況解析部１４は、制御部１１を介して与えられたセンサ１２０での検出結果に基づいて、管理エリア１００の各時間帯での混雑状況を解析する。ルート生成部１５は、混雑状況解析部１４で得られた解析結果に基づいて、管理エリア１００内でのスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでの仮のルート（以下、仮ルートという）を生成する。ルート生成部１５で生成された仮ルートは、時間帯および対象の移動体１１０ごとに区別して時間帯別ルート記憶部１７に記憶される。ルート最適化部１６は、時間帯別ルート記憶部１７に記憶された仮ルートと、現在センサ１２０で検出された検出結果とに基づいて、最適ルートＲを生成する。これら混雑状況解析部１４、ルート生成部１５およびルート最適化部１６は、たとえば制御部１１が実現する機能の一部であってもよし、専用のチップで実現される機能であってもよい。また、時間帯別ルート記憶部１７は、記憶部１２内の一部の記憶領域であってもよい。なお、時間帯別ルート記憶部１７には、時間帯別に生成された仮ルートに限らず、混雑状況の解析結果、もしくは、センサ１２０で得られた検出結果自体を記憶しておき、必要に応じて適宜仮ルートを生成するように構成してもよい。

出力部１８は、たとえばディスプレイで構成され、管理システム１０が処理した各種情報をユーザへ表示する。入力部１９は、たとえばキーボードやマウス等で構成され、ユーザから管理システム１０に対する操作を受け付ける。

また、図３に、移動体１１０の概略構成を示す。図３のブロック図に示されるように、移動体１１０は、たとえば通信部１１１と、制御部１１２と、移動ルート保持部１１３と、位置情報取得部１１４と、記憶部１１５と、入出力部１１６と、走行部１１７とを備える。

制御部１１２は、移動体１１０内の各部を制御する。この制御部１１２は、たとえばＣＰＵで構成されてもよい。通信部１１１は、ネットワーク１３０を介した情報の送受信を行う。この通信部１１１は、無線通信機能を備えていてもよい。その場合、通信部１１１は、無線基地局１３１を介して情報の送受信を行う。

記憶部１１５は、たとえばＲＯＭやＲＡＭなどで構成されており、制御部１１２が動作する上での各種プログラムやパラメータを記憶する。入出力部１１６は、通行者Ｍ等への各種サービスの提示や通行者Ｍからの各種入力を受け付けるためのユーザインタフェースである。この入出力部１１６は、ディスプレイやスピーカやタッチパネルやマイクなどを含んでもよい。走行部１１７は、車輪や電動モータやこれの駆動部などを含み、制御部１１２からの制御にしたがって走行する。

移動ルート保持部１１３は、通信部１１１を介して管理システム１０から受信した最適ルートＲを保持する。位置情報取得部１１４は、移動体１１０の現在の位置情報を取得し、これを制御部１１２に入力する。この位置情報取得部１１４は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）機能であってもよいし、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグを用いた位置特定機能であってもよい。

以上の構成において、制御部１１２は、通信部１１１を介して管理システム１０から最適ルートＲを受信すると、これを移動ルート保持部１１３に記憶するとともに、この移動ルート保持部１１３に記憶された最適ルートＲにしたがって走行するように走行部１１７を制御する。その際、制御部１１２は、位置情報取得部１１４で取得された現在位置に基づいて走行位置を制御してもよい。また、制御部１１２は、走行中に通行者Ｍから操作を受け付けた場合、走行を一旦停止してサービスの提供を実行してもよい。その際、制御部１１２は、管理システム１０と通信して管理システム１０からサービス提供機能を取得してもよい。

さらに、制御部１１２は、走行中に通行者Ｍ等との接触の可能性を予測する機能を備えてもよい。この機能には、不図示のカメラや測距装置などが含まれてもよい。その場合、制御部１１２は、カメラや測距装置などで取得された結果に基づいて通行者Ｍ等との接触の可能性が高いか否かを判定し、接触の可能性が高い場合には、その後安全が確保できるまで走行を停止するように動作してもよいし、部分的な迂回ルートを探索して一時的に最適ルートＲから外れて走行するように動作してもよい。

つぎに、センサ１２０で得られた検出結果に基づいて時間帯毎の仮ルートを生成する際の管理システム１０の動作について、図面を用いて詳細に説明する。以下の説明では、図４に示される管理エリア１００をスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまで走行する場合を例に挙げる。

図４は、実施の形態１において移動体１１０が走行する管理エリア１００の一例を示す模式図である。図４に示される例では、管理エリア１００には、走行禁止エリアとして５つの障害物Ｂ１〜Ｂ５が存在し、この障害物Ｂ１〜Ｂ５の間が走行可能な通路Ｗ１となっている。移動体１１０は、この通路Ｗ１に沿ってスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでを走行するものとする。なお、管理エリア１００には、管理エリア１００内の通路Ｗ１を隈なく検知できるように、合計６つのセンサ１２１〜１２６が設置されている。各センサ１２１〜１２６は、センサ１２０と同様であってよい。さらに、管理エリア１００内には、複数の通行者Ｍによって３つの混雑領域Ｍ１１〜Ｍ１３が形成されているものとする。

図５は、実施の形態１に係る制御部１１が実行する仮ルート生成動作の一例を示すフローチャートである。図５に示されるように、制御部１１は、予め設定された所定の時刻まで待機し（ステップＳ１０１；ＮＯ）、所定の時刻となると（ステップＳ１０１；ＹＥＳ）、センサ１２１〜１２６から検出結果を、ネットワーク１３０を介して受信する（ステップＳ１０２）。もしくは、各センサ１２１〜１２６は、予め設定された所定の時刻となると、検出した結果をネットワーク１３０を介して管理システム１０へ送信してもよい。なお、現在時刻は、適宜内部クロック１１ａを参照することで取得できる。

つぎに、制御部１１は、受信した検出結果を混雑状況解析部１４へ入力し、混雑状況解析部１４に管理エリア１００の混雑状況を解析させる（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３の混雑状況解析処理では、たとえば管理エリア１００の通路Ｗ１におけるどの領域が混雑しているかが特定される。たとえば図４に示す例では、スタート地点Ｓから紙面上方へ向かう通路Ｗ１と、管理エリア１００の紙面左上隅から紙面右側のゴール地点Ｇへ向かう通路Ｗ１とに、それぞれ混雑領域Ｍ１１〜Ｍ１３が形成されている。したがって、混雑状況解析処理では、混雑領域Ｍ１１〜Ｍ１３の位置、もしくは、これらを含む通路部分（スタート地点Ｓから紙面上方へ向かう通路、および、管理エリア１００の紙面左上隅から紙面右側のゴール地点Ｇへ向かう通路）が特定される。

つぎに、制御部１１は、混雑状況解析部１４で得られた解析結果をルート生成部１５へ入力し、ルート生成部１５にスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでの仮ルートＲ０（図４参照）を生成させる（ステップＳ１０４）。ここで、たとえば移動体１１０が通行者Ｍへサービス等を提供する目的の自走ロボットであったとすると、移動体１１０は、できるだけ人目に付くように走行することが好ましい。したがって、その場合では、仮ルートＲ０は、比較的混雑している通路を通過するように設定されるとよい。たとえば図４に示す例では、混雑領域Ｍ１１〜Ｍ１３を含む通路（スタート地点Ｓから紙面上方へ向かう通路、および、管理エリア１００の紙面左上隅から紙面右側のゴール地点Ｇへ向かう通路）を通過するような仮ルートＲ０が生成されるとよい。

つぎに、制御部１１は、ルート生成部１５で生成された仮ルートＲ０を、ステップＳ１０１において特定された現在時刻もしくはセンサ１２１〜１２６から受信した検出結果に含まれる時刻が属する時間帯と、対象の移動体１１０を識別する識別情報とに対応づけて、時間帯別ルート記憶部１７に記憶する（ステップＳ１０５）。その後、制御部１１は、動作を終了するか否かを判定し（ステップＳ１０６）、終了しない場合（ステップＳ１０６；ＮＯ）、ステップＳ１０１へリターンする。一方、動作を終了する場合（ステップＳ１０６；ＹＥＳ）、制御部１１は、本動作を終了する。

なお、ステップＳ１０３における混雑状況解析処理では、センサ１２０から受信した異なる日の同じ時間帯の検出結果に基づいて、混雑状況が解析されてもよい。たとえばセンサ１２０から受信した同一時間帯の５日分の検出結果を記憶しておき、これらに基づいて管理エリア１００中のいずれの領域が混雑し易いかが特定されてもよい。また、時間帯別に生成された仮ルートではなく、センサで得られた検出結果自体を記憶しておく場合、ステップＳ１０２でセンサ１２１〜１２６から受信した検出結果がたとえば時間帯別ルート記憶部１７に記憶される。その場合、ステップＳ１０３以降の処理は、仮ルートが要求された際に実行される。また、また、混雑状況の解析結果を記憶しておく場合、ステップＳ１０３で得られた解析結果がたとえば時間帯別ルート記憶部１７に記憶される。その場合、ステップＳ１０４以降の処理は、仮ルートが要求された際に実行される。

つぎに、仮ルートＲ０から最適ルートＲ１を生成する動作について、以下に図面を用いて詳細に説明する。図６は、実施の形態１に係る制御部１１が実行する最適ルート生成動作の一例を示すフローチャートである。図６に示されるように、制御部１１は、予め設定された所定の時刻まで待機し（ステップＳ１１１；ＮＯ）、所定の時刻となると（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）、内部クロック１１ａで管理されている現在時刻に基づいて、現在の時刻に対応づけられた仮ルートＲ０を、時間帯別ルート記憶部１７から取得する（ステップＳ１１２）。

つぎに、制御部１１は、センサ１２１〜１２６から検出結果をネットワーク１３０を介して受信する（ステップＳ１１３）。もしくは、各センサ１２１〜１２６は、予め設定された所定の時刻となると、検出した結果をネットワーク１３０を介して管理システム１０へ送信してもよい。

つぎに、制御部１１は、受信した検出結果を混雑状況解析部１４へ入力し、混雑状況解析部１４に管理エリア１００内の混雑状況を解析させる（ステップＳ１１４）。つづいて、制御部１１は、ステップＳ１１２で読み出した仮ルートＲ０と、ステップＳ１１４で得られた解析結果とをルート生成部１５へ入力し、ルート生成部１５に仮ルートＲ０の順路に従い且つ解析結果に基づいたルートの生成を実行させる（ステップＳ１１５）。つぎに、制御部１１は、ルート生成部１５で生成されたルートをルート最適化部１６へ入力し、ルート最適化部１６にルートの最適化を実行させる（ステップＳ１１６）。なお、ステップＳ１１４〜Ｓ１１６の詳細については、後述において触れる。

つぎに、制御部１１は、ルート最適化部１６で生成された最適ルートＲ１を含むルート巡回命令を、対象の移動体１１０へ送信する（ステップＳ１１７）。このルート巡回命令の送信は、たとえばプッシュ配信であってもよい。その後、制御部１１は、動作を終了するか否かを判定し（ステップＳ１１８）、終了しない場合（ステップＳ１１８；ＮＯ）、ステップＳ１１１へリターンする。一方、動作を終了する場合（ステップＳ１１８；ＹＥＳ）、制御部１１は、本動作を終了する。

ここで、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理、ステップＳ１１５に示されるルート生成処理、およびステップＳ１１６に示されるルート最適化処理について、図７〜図１０を用いて説明する。なお、ここでは、説明の簡略化のため、管理エリア１００の一部の領域１０１に着目する。したがって、以下の説明では、領域１０１として説明するが、この領域１０１は管理エリア１００と読み替えられてよい。

図７および図８は、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の一例を説明するための図であって、図７は、複数のグリッドＣ１に区画された領域１０１のマップを示す図であり、図８は、図７に示される各グリッドＣ１に対して与えられた重み付けの一例を示す図である。図９は、図６のステップＳ１１５に示されるルート生成処理の一例を説明するための図である。図１０は、図６のステップＳ１１６に示されるルート最適化処理の一例を説明するための図である。

図７に示されるように、混雑状況解析処理では、混雑状況解析部１４は、まず、領域１０１のマップを取得し、このマップを２次元配列する正方形のマス目状の複数のグリッドＣ１に区画する。１つのグリッドＣ１の大きさは、たとえば移動体１１０に相当する大きさであってもよいし、通行者Ｍに相当する大きさであってもよい。なお、領域１０１のマップは、たとえば予め時間帯別ルート記憶部１７等に保存されていてもよい。その場合、混雑状況解析部１４は、制御部１１を介して領域１０１のマップを取得する。また、保存されているマップは、予め複数のグリッドＣ１に区画されていてもよい。さらに、マップ内の障害物Ｂ１〜Ｂ５は、たとえば管理エリア１００に対する実際の比率よりも膨張されていてもよい。これにより、計測誤差や制御誤差等による移動体１１０の障害物Ｂ１〜Ｂ５への接触を低減することができる。

つぎに、混雑状況解析部１４は、複数のグリッドＣ１のうちから移動体１１０の移動始点と目的地とを特定し、これらのグリッドＣ１をスタート地点Ｓおよびゴール地点Ｇにそれぞれ設定する。なお、スタート地点Ｓとゴール地点Ｇとは、予め区画されたグリッドＣ１に設定されていてもよい。つぎに、混雑状況解析部１４は、制御部１１から入力されたセンサ１２１〜１２６（ここではセンサ１２３）による検出結果を、複数のグリッドＣ１に区画されたマップに対して重畳する。なお、検出結果は、上述したように、たとえば領域１０１の画像であってよい。その場合、混雑状況解析部１４は、領域１０１（管理エリア１００）のマップと検出画像の領域とが適切に重畳するように、検出画像の特徴点を抽出して検出画像の大きさおよび形状を変形してもよい。

つぎに、各グリッドＣ１に重畳する各領域の検出結果に基づいて、各領域での混雑状況を解析する。この解析では、混雑状況が数値化されてもよい。数値化は、たとえば各領域内に存在する通行者Ｍの数に基づく処理であってもよい。

つぎに、図８に示されるように、混雑状況解析部１４は、各領域に対して求めた混雑状況に基づいて、各領域に対応する各グリッドＣ１に対して重み付け量を与える。図８に示される例では、たとえば複数の通行者Ｍによって混雑している領域Ｍ１３に対応するグリッドＣ１のうち、大混雑している領域のグリッドＣ１に対しては重み付け量として‘４’が付与され、大混雑よりも低い程度に混雑している領域のグリッドＣ１に対しては重み付け量として‘２’が付与される。また、混雑していない領域に対応するグリッドＣ１に対しては重み付け量として‘１’が付与されている。

なお、ここでは、扉などの開閉によって衝突する可能性が存在する領域については触れていないが、このような領域は、たとえ障害物Ｂ１〜Ｂ５と同様に走行禁止エリアとして設定されてもよい。ただし、これに限定されず、このような領域に対応するグリッドＣ１に対して、大きな重み付け量を与えるようにしてもよい。

また、図６のステップＳ１１５においてルート生成部１５に実行させるルート生成処理では、ルート生成部１５は、２次元配列するグリッドＣ１に対し、ルート生成時に用いる指標（以下、ノード値という）を設定する。このノード値は、少なくともスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでの間に位置する全てのグリッドＣ１に対して設定される。

各グリッドＣ１に対するノード値は、たとえばスタート地点ＳのグリッドＣ１からゴール地点ＧのグリッドＣ１までを仮ルートＲ０に沿って上下左右に順次移動することで求める手法により生成することができる。たとえば、あるグリッドＣ１に対し、その上下左右に位置する４近傍のグリッドＣ１の重み付け量を‘１’加算する。この処理をスタート地点ＳのグリッドＣ１からゴール地点ＧのグリッドＣ１まで、仮ルートＲ０に沿って順次実行することで、少なくともスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでの間に位置する全てのグリッドＣ１に対してノード値を設定することができる。たとえば図９に示される例では、スタート地点Ｓに対して上下左右に隣接するグリッドＣ１には、それぞれノード値‘１’が設定され、また、スタート地点Ｓから紙面右方向へ７つ進んだグリッドＣ１には、ノード値‘８’が設定される。

つぎに、ルート生成部１５は、各グリッドＣ１に設定されたノード値に基づいて、スタート地点Ｓからゴール地点ＧまでのグリッドＣ１の配列に従った最短のルートＲ１１を特定する。この処理では、たとえば現在のグリッドＣ１に対して上下左右に隣接するグリッドＣ１のうち、現在のグリッドＣ１に設定されているノード値よりも大きく且つノード値が最も小さいグリッドＣ１を順次辿るようなルートＲ１１が特定される。このようなルールにしたがって順次、隣接するグリッドＣ１を選択することで、仮ルートＲ０に沿った１つのルートＲ１１を生成することができる。なお、複数のルートが特定され得る場合には、ルート生成部１５は、その中でも最短のルートＲ１１を選択するとよい。

また、図６のステップＳ１１６においてルート最適化部１６に実行させるルート最適化処理では、ルート最適下部１６は、図１０に示されるように、ルートＲ１１に対して、これを辿るグリッドＣ１を含む膨張エリアＲ１３を設定する。膨張エリアＲ１３は、たとえばルートＲ１１上の各グリッドＣ１に対して隣接するグリッドＣ１のうち、そのノード値がルートＲ１１上の対象グリッドＣ１のノード値よりも所定数（たとえば‘１’）以下大きなグリッドＣ１のみが含まれるように設定されてよい。たとえば図９および図１０に示される例では、所定数を‘１’とした場合、スタート地点Ｓから紙面右方向へ６つ進んだグリッドＣ１に対しては、そのノード値‘６’よりも１つだけ大きいノード値‘７’である紙面上側のグリッドＣ１が膨張エリアＲ１３として選択される。

以上のようにして、ルートＲ１１に対して膨張エリアＲ１３を設定すると、ルート最適化部１６は、この膨張エリアＲ１３内で最短となるような最適ルートＲ１２を生成する。生成される最適ルートＲ１２には、グリッドＣ１を直線的に斜めに通過する部分が含まれていてもよい。これにより、ルート生成部１５で生成されたルートＲ１１を大きく外れることがなく、且つ、膨張エリアＲ１３内で最短となる最適ルートＲ１２が生成される。

以上のような動作を管理エリア１００全体に対して行うことで、図１１に示されるように、人目に付き易い仮ルートＲ０に沿い、且つ、混雑領域Ｍ１１〜Ｍ１３を回避しつつこれらの近傍をスムーズに走行することが可能な最適ルートＲ１が生成される。その結果、移動体１１０のゴール地点Ｇまでの到達時刻の遅れを低減することが可能な最適ルートＲ１を設定することが可能となる。この最適ルートＲ１に従って走行することで、移動体１１０は、通行者Ｍとの接触の可能性を低減しつつ、人目に付き易い通路Ｗ１を走行することが可能となる。なお、図１１は、図４に示される管理エリア１００に対してスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでに設定される最適ルートＲ１の一例を示す図である。

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２に係る移動体管理システムについて、図面を用いて詳細に説明する。実施の形態１では、ある時刻における検出結果（画像など）から管理エリア１００内の混雑状況を解析し、この解析結果に基づいて最適ルートＲ１を生成していた。ただし、これに限らず、たとえば、ある時刻において管理エリア１００内に存在する通行者Ｍなどの位置や移動ベクトルを検出し、この検出結果に基づいて混雑状況を解析し、この解析結果に基づいて最適ルートを生成することもできる。以下、このような形態を、実施の形態２として、図面を用いて詳細に説明する。

図１２は、実施の形態２において移動体１１０が走行する管理エリア１００の一例を示す模式図である。なお、図１２に示される管理エリア１００は、図４に示される管理エリア１００と同様であってよい。

図１２に示されるように、センサ１２０（図１２に示される例ではセンサ１２３）は、たとえば管理エリア１００（たとえば所定領域１０１）内に存在する通行者Ｍの位置および移動ベクトルを検出し、この検出結果をネットワーク１３０を介して管理システム１０へ送信する。もしくは、センサ１２０は、ある時間帯における管理エリア１００内の画像を所定間隔（たとえば１秒間隔）で取得し、取得した画像をネットワーク１３０を介して管理システム１０へ送信する。その場合、管理システム１０は、センサ１２０から受信した時系列に沿った画像を混雑状況解析部１４に入力し、入力されたある時間帯における時系列に沿った画像から、管理エリア１００内に存在する通行者Ｍの位置および移動ベクトルを算出する。

以上のようにして、ある時間帯において管理エリア１００内に存在する通行者Ｍの位置および移動ベクトルを取得すると、管理システム１０の混雑状況解析部１４は、特定された結果に基づいて、ある時間帯における管理エリア１００内の混雑状況を解析する。また、混雑状況解析部１４は、管理エリア１００のマップに設定された各グリッドＣ１に対し、この解析結果に基づいて、混雑状況に応じた重み付け量を付与する。その後、管理システム１０は、実施の形態１と同様に、ルート生成部１５を用いて仮ルートＲ０を生成し、また、ルート最適化部１６を用いて仮ルートＲ０から最適ルートＲ２を生成して、この最適ルートＲ２を移動体１１０へ送信する。

実施の形態２に係る移動体管理システムの構成および動作は、上述の実施の形態１において図１〜３、図５および図６を用いて説明した移動体管理システム１の構成および動作と同様であってよい。ただし、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理は、以下において図１３および図１４を用いて説明する処理に置き換えられる。

図１３および図１４は、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の実施の形態２に係る一例を説明するための図であって、図１３は、複数のグリッドＣ１に区画された領域１０１のマップを示す図であり、図１４は、図１３に示される各グリッドＣ１に対して与えられた重み付けの一例を示す図である。また、図１５は、図１３および図１４に示される混雑状況解析結果に基づいて図６のステップＳ１１６に示されるルート最適化処理で生成される最適ルートＲ２２の一例を説明するための図である。

図１３に示されるように、混雑状況解析処理では、混雑状況解析部１４は、図７と同様に、管理エリア１００（領域１０１）を複数のグリッドＣ１に区画する。また、混雑状況解析部１４は、制御部１１から入力されたセンサ１２１〜１２６（ここではセンサ１２３）による検出結果を、複数のグリッドＣ１に区画されたマップに対して重畳する。この検出結果には、上述したように、通行者Ｍの位置および移動ベクトルの情報が含まれる。

つぎに、図１４に示されるように、混雑状況解析部１４は、マップに重畳した通行者Ｍの位置および移動ベクトルに基づいて、各グリッドＣ１に対して重み付け量を与える。図１４に示される例では、移動体１１０の移動方向（たとえば仮ルートＲ０の順方向）と同じ順方向の移動ベクトルを持つ通行者Ｍが存在するグリッドＣ１には、通行者Ｍが存在しないグリッドＣ１よりも大きい重み付け量が付与され、移動体１１０の移動方向と逆方向の移動ベクトルを持つ通行者Ｍが存在するグリッドＣ１には、順方向の移動ベクトルを持つ通行者Ｍが存在するグリッドＣ１よりも大きい重み付け量が付与されている。この重み付けは、移動体の移動方向と通行者の移動方向によって、進みやすさが異なることを表し、ルートの移動方向によって重み付けの量を変化させてもよい。また、移動速度の比較的大きい通行者Ｍが存在するグリッドＣ１には、移動速度の比較的小さい通行者Ｍが存在するグリッドＣ１よりも大きい重み付け量が付与されている。さらに、停滞している通行者Ｍが存在するグリッドＣ１には、最も大きい重み付け量が付与されている。なお、移動ベクトルを持つ通行者Ｍが存在するグリッドＣ１近傍のグリッドＣ１については、そのベクトル量に応じたグリッド数分、通行者Ｍが存在するグリッドＣ１と同じ重み付け量が付与されてもよい。

以上のようにして各グリッドＣ１に対して重み付け量が付与されると、制御部１１は、上述において図９および図１０を用いて説明した方法と同様の方法を用いることで、図１５に示されるように、ルートＲ２１を生成し、また、このルートＲ２１を最適化した最適ルートＲ２２を生成する。

以上のような動作を管理エリア１００全体に対して行うことで、図１６に示されるように、人目に付き易い仮ルートＲ０に沿い、且つ、通行者Ｍの移動位置や移動方向に応じて接触を回避しつつ通行者Ｍの近傍をスムーズに走行することが可能な最適ルートＲ２が生成される。その結果、移動体１１０のゴール地点Ｇまでの到達時刻の遅れを低減することが可能な最適ルートＲ２を設定することが可能となる。この最適ルートＲ２に従って走行することで、移動体１１０は、通行者Ｍとの接触の可能性を低減しつつ、人目に付き易い通路Ｗ１を走行することが可能となる。なお、図１６は、図１２に示される管理エリア１００に対してスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでに設定される最適ルートＲ２の一例を示す図である。

（実施の形態３）
つぎに、実施の形態３に係る移動体管理システムについて、図面を用いて詳細に説明する。たとえば混雑状況の程度次第では、通路Ｗ１の一部が塞がれて通り抜けができない場合がある。そのような場合、仮ルートＲ０とは異なる迂回ルートを部分的に設定してもよい。以下、このような形態を、実施の形態３として、図面を用いて詳細に説明する。

図１７は、実施の形態３において移動体１１０が走行する管理エリア１００の一例を示す模式図である。なお、図１７に示される管理エリア１００は、図４に示される管理エリア１００と同様であってよい。ただし、管理エリア１００内には、通路Ｗ１の一部を塞ぐように混雑領域Ｍ３１が形成されているとする。

図１７に示されるように、センサ１２０（図１７に示される例ではセンサ１２２）は、たとえば管理エリア１００（たとえば所定領域１０１）内の画像を取得し、これをネットワーク１３０を介して管理システム１０へ送信する。これに対し、管理システム１０は、実施の形態１と同様の方法にて混雑状況を解析し、この解析結果に基づいて最適ルートを生成して、これを移動体１１０へ送信する。ただし、この際、通り抜けができない部分が存在するため、管理システム１０は、部分的な迂回ルートを含む最適ルートＲ３を生成する。

実施の形態３に係る移動体管理システムの構成および動作は、上述の実施の形態１において図１〜３、図５および図６を用いて説明した移動体管理システム１の構成および動作と同様であってよい。ただし、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の結果、仮ルートＲ０に沿った通路Ｗ１を通行不可能なことが判明した場合、もしくは、仮ルートＲ０に沿わないルートを走行した方が好ましいと判断した場合、図６のステップＳ１１４〜Ｓ１１６に示される処理は、以下において図１８〜図２０を用いて説明するようになる。

図１８および図１９は、図６のステップＳ１１４に示される混雑状況解析処理の実施の形態３に係る一例を説明するための図であって、図１８は、複数のグリッドＣ１に区画された領域１０１のマップを示す図であり、図１９は、図１８に示される各グリッドＣ１に対して与えられた重み付けの一例を示す図である。また、図２０は、図１８および図１９に示される混雑状況解析結果に基づいて図６のステップＳ１１６に示されるルート最適化処理で生成される最適ルートＲ３２の一例を説明するための図である。

図１８に示されるように、混雑状況解析処理では、混雑状況解析部１４は、図７と同様に、管理エリア１００（領域１０１）を複数のグリッドＣ１に区画する。また、混雑状況解析部１４は、制御部１１から入力されたセンサ１２１〜１２６（ここではセンサ１２３）による検出結果を、複数のグリッドＣ１に区画されたマップに対して重畳する。

つぎに、図１９に示されるように、混雑状況解析部１４は、マップに重畳した混雑状況の検出結果に基づいて、各グリッドＣ１に対して重み付け量を与える。図１９に示される例では、たとえば図８に示される例と同様の方法を用いて、各グリッドＣ１に重み付け量が付与される。

以上のようにして各グリッドＣ１に対して重み付け量が付与されると、制御部１１は、この重み付け量が各グリッドＣ１に付与されたマップと、仮ルートＲ０とを、ルート生成部１５に入力する。ここで、仮ルートＲ０は、たとえばスタート地点Ｓから図１９の紙面左上のコーナーを通ってゴール地点Ｇへ向かうルートであるとする。ルート生成部１５は、たとえば図９と同様の方法にて、スタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでのルートを生成する。ただし、図１９に示される例では、紙面左上のコーナーを通ってゴール地点Ｇまでの間に、通路Ｗ１を塞ぐように、混雑領域Ｍ３１が形成されている。そこで、ルート生成部１５は、図２０に示されるように、塞がれた通路Ｗ１を通らない迂回ルートＲ３１を生成する。この迂回ルートＲ３１は、たとえば仮ルートＲ０に最も近い通路を通り且つ塞がれた通路を通らないルートであるとよい。そのような迂回ルートＲ３１を設定することで、できるだけ人目に付きやすい迂回ルートＲ３１を生成することができる。

その後、制御部１１は、上述において図１０を用いて説明した方法と同様の方法を用いることで、図２０に示されるように、迂回ルートＲ３１を最適化した最適ルートＲ３２を生成する。

以上のような動作を管理エリア１００全体に対して行うことで、図２１に示されるように、人目に付き易い仮ルートＲ０からできるだけ外れることがなく、且つ、通行者Ｍとの接触を回避しつつこれらの近傍をスムーズに走行することが可能な最適ルートＲ３が生成される。その結果、移動体１１０のゴール地点Ｇまでの到達時刻の遅れを低減することが可能な最適ルートＲ３を設定することが可能となる。この最適ルートＲ３に従って走行することで、移動体１１０は、通行者Ｍとの接触の可能性を低減しつつ、人目に付き易い通路Ｗ１を走行することが可能となる。なお、図２１は、図１７に示される管理エリア１００に対してスタート地点Ｓからゴール地点Ｇまでに設定される最適ルートＲ３の一例を示す図である。

上記実施の形態は本発明を実施するための例にすぎず、本発明はこれらに限定されるものではなく、仕様等に応じて種々変形することは本発明の範囲内であり、更に本発明の範囲内において、他の様々な実施の形態が可能であることは上記記載から自明である。例えば各実施の形態に対して適宜例示した変形例は、他の実施の形態に対して適用することも可能であることは言うまでもない。

１ 移動体管理システム
１０ 管理システム
１１ 制御部
１１ａ 内部クロック
１２ 記憶部
１３ 通信部
１４ 混雑状況解析部
１５ ルート生成部
１６ ルート最適化部
１７ 時間帯別ルート記憶部
１８ 出力部
１９ 入力部
１００ 管理エリア
１０１ 領域
１１０ 移動体
１１１ 通信部
１１２ 制御部
１１３ 移動ルート保持部
１１４ 位置情報取得部
１１５ 記憶部
１１６ 入出力部
１１７ 走行部
１２０、１２１〜１２６ センサ
１３０ ネットワーク
１３１ 無線基地局
Ｂ１〜Ｂ５ 障害物
Ｓ スタート地点
Ｇ ゴール地点
Ｃ１ グリッド
Ｍ 通行者
Ｍ１１〜Ｍ１３、Ｍ３１ 混雑領域
Ｒ０ 仮ルート
Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３ 最適ルート
Ｒ１１、Ｒ２１、Ｒ３１ ルート
Ｒ１２、Ｒ２２、Ｒ３２ 最適ルート
Ｒ１３ 膨張エリア

Claims (8)

1. 所定エリア内を移動体に走行させるルートを生成する経路生成装置であって、
   前記所定エリア内のセンサから該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得部と、
   前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析部と、
   前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第１位置から第２位置までを結ぶルートを生成するルート生成部と、
   前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化部と
   を備えることを特徴とする経路生成装置。
2. 前記所定エリア内に設定された仮ルートを記憶する記憶部をさらに備え、
   前記ルート生成部は、前記仮ルートに沿うように前記ルートを生成することを特徴とする請求項１に記載の経路生成装置。
3. 時間帯ごとに前記センサが取得した検出結果に基づいて、時間帯ごとの仮ルートを生成する仮ルート生成部をさらに備え、
   前記記憶部は、時間帯ごとの前記仮ルートを記憶し、
   前記ルート生成部は、現在時刻に対応する時間帯ごとの前記仮ルートに沿うように前記ルートを生成することを特徴とする請求項２に記載の経路生成装置。
4. 前記仮ルート生成部は、前記所定エリア内で混雑している領域の近傍を通り且つ該所定エリア内の通行者に接触する可能性が低いルートを通るように前記仮ルートを生成することを特徴とする請求項３に記載の経路生成装置。
5. 前記ルート生成部は、前記解析部による解析の結果、前記仮ルートが通る領域が塞がれている場合、該塞がれている領域を迂回するルートを含む前記ルートを生成することを特徴とする請求項２〜４のいずれか一つに記載の経路生成装置。
6. 前記検出結果は、前記所定エリア内を撮像した画像を含み、
   前記解析部は、前記画像に写される通行者の数に基づいて、前記所定エリア内の混雑状況を特定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の経路生成装置。
7. 前記検出結果は、前記所定エリア内を通行する通行者の位置および移動ベクトルを含み、
   前記解析部は、前記通行者の位置および移動ベクトルに基づいて、前記所定エリア内の混雑状況を特定することを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の経路生成装置。
8. 所定エリア内を移動体に走行させるルートを生成する経路生成方法であって、
   所定エリア内に設置されたセンサから該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得ステップと、
   前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析ステップと、
   前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第１位置から第２位置までを結ぶルートを生成するルート生成ステップと、
   前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化ステップと
   を含むことを特徴とする経路生成方法。

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