JP5158097B2 - 移動装置、移動装置の移動方法、及び移動装置の移動制御プログラム - Google Patents

Description

本発明は、移動装置と、移動装置の移動方法と、移動装置の移動制御プログラムとに関する。

移動体（移動装置）が障害物を回避しながら目的地まで自律的に移動する技術が知られている。この技術においては、これまでも数多くの手法が提案されている。しかし、家庭環境など、障害物が散在するような複雑な環境下では、障害物によって目的地までの経路が塞がれることがある。このように、障害物を回避する以前の問題として、障害物によって経路が塞がれるため、移動体が自力で目的地へ到達できない場合がある。

このような問題に対し、周囲にいる人物へ障害物を除去してもらうように依頼する移動システムが、特開２００１−１２９７８７号公報に記載されている。この自律移動システムは、障害物検出手段と、障害物判定手段と、人物検出手段と、障害物除去依頼手段から構成されている。この自律移動システムは次のように動作する。すなわち、移動体は、移動中に障害物検出手段によって、移動経路上に存在する障害物を探す。次に障害物判定手段によって、検出した障害物が除去できるものかどうかを判断する。続いて人物検出手段によって、移動体の周囲に人物がいることを確認する。そして障害物除去依頼手段によって、移動体の周囲にいる人物に障害物を除去するように依頼を行う。

また、上記に関連して、特開昭６３−２７６６１０号公報には、走行コース作成装置が開示されている。この走行コース作成装置は、認識手段と、制御手段と、第１の作成手段と、第２の作成手段とを有する。ここで、認識手段は、目標物および障害物の位置情報を認識する。制御手段は、認識手段により得られた目標物および障害物の位置情報と、無人車の地上投影面の形状とを基に、任意の地点から目標物までの直線経路が生成可能かどうかを判別する。制御手段は、このような直線経路が生成不可能であった場合には、さらに任意地点から目標物方向にある障害物を回避する直線経路を少なくとも１つ生成できるかどうかを判断する。また、第１の作成手段は、制御手段により目標物方向にある障害物を回避する直製経路が１つも生成されないと判断された場合には、障害物の中から取り除く障害物を選択する。第１の作成手段は、取り除く障害物を把持する地点までの走行経路の生成と、その取り除いた障害物を置く地点の設定を行う。また、第２の作成手段は、制御手段により目標物までの直線経路が生成可能であると判断された場合には、目標地点までの経路を作成する。第２の作成手段は、障害物を回避する直線経路が作成可能であると判断された場合には、障害物を回避する経路を生成する。

また、特開平２−２３０４０９号公報には、作業車が開示されている。この作業車は、所定領域内を走行しながら予め決められた作業を行う。この作業車は、走行手段と、制御手段と、距離センサと、温度センサとを有して成る。ここで、走行手段は、走行を行うためのものである。制御手段は、走行手段による走行を制御するためのものである。距離センサは、前面の障害物との距離を計測するものである。温度センサは、前面の障害物の温度を検知するためのものである。制御手段は、距離センサで検出される障害物との距離が所定以下になり、温度センサでの検出温度が所定以上であるとき、所定時間走行を停止する。制御手段は、その後、障害物が移動しなければ、回避走行を行う。

また、特開平９−１８５４１２号公報には、自律移動装置が開示されている。この自律移動装置は、距離センサと、赤外センサと、判断手段と、制御手段とを備えている。ここで、距離センサは、走行方向全貌の障害物を検出する。赤外センサは、人から放射される赤外線を検出可能である。判断手段は、距離センサで障害物を検出した場合に、赤外線差により、その障害物が人であるか否かを判断する。制御手段は、その障害物が人である場合は自律移動装置を停止して一定時間待機させるとともに、その一定時間経過後もなお障害物が存在する場合には回避動作に移らせる。制御手段は、障害物が存在しなくなった場合には自律移動装置に走行を再開させる。

また、特開２０００−２０２７９２号公報には、掃除ロボットが開示されている。この掃除ロボットは、自動走行して掃除を行う。この掃除ロボットは、前輪と、後輪と、補助輪とを備えている。ここで、後輪は、前輪よりも大径である。補助輪は、前輪の前方に配されて、昇降可能である。この掃除ロボットは、障害物の大きさを検知して、障害物が所定の大きさより大きい場合は、移動が出来ないと判断する。

また、特開２００６−２７７１２１号公報には、移動経路作成装置、移動ロボット、移動経路作成方法および移動経路作成プログラムが開示されている。この移動経路作成装置は、移動ロボットが所定の領域内を移動する時に利用する移動経路を作成する。この移動経路作成装置は、間取り情報保持手段と、特徴情報抽出手段と、移動可否推定手段と、移動経路作成手段とを備える。ここで、間取り情報保持手段は、所定の領域の間取りを示す間取り情報を保持する。特徴情報抽出手段は、間取り情報保持手段が保持する間取り情報から、移動経路に関する特徴を示す画像情報である特徴情報を抽出する。移動可否推定手段は、特徴情報抽出手段が抽出した特徴情報に基づいて、特徴情報に対応する位置を移動ロボットが移動できるか否かを推定する。移動経路作成手段は、移動可否推定手段が特徴情報に対応する位置について推定した移動ロボットの移動可否に基づいて、移動経路を作成する。

また、Ｈａｒｔ，Ｐ．Ｅ．；Ｎｉｌｓｓｏｎ，Ｎ．Ｊ．；Ｒａｐｈａｅｌ，Ｂ．（１９６８）．“Ａ Ｆｏｒｍａｌ Ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｃｏｓｔ Ｐａｔｈｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ ＳＳＣ４（２）：ｐｐ．１００−１０７．には、いわゆる「Ａ＊アルゴリズム」が開示されている。このＨａｒｔの文献のＡ＊アルゴリズムは、例えば、障害物の位置の情報が、グリッド状の地図として記録されている場合、経路生成を可能とするためのアルゴリズムである。

また、Ｐ．Ｖｉｏｌａ，Ｍ．Ｊ．Ｊｏｎｅｓ，“Ｒｏｂｕｓｔ Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ Ｆａｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，Ｖｏｌ．５７，Ｎｏ．２，Ｍａｙ ２００４，ｐｐ．１３７−１５４．には、顔認識手法が開示されている。このＶｉｏｌａの文献の顔認識手法は、人の顔を画像で撮像し、人物の認識を可能とする手法である。

また、長澤 弘（２００３）；“日常生活活動と筋力”，理学療法科学，Ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．１，ｐｐ．７−１３．には、体力、特に握力の、加齢変化が、２０歳を１００％とした相対的平均値として開示されている。

発明者は、今回以下のような問題点を発見した。
上記のような移動システムでは、移動経路を塞いでいる障害物が複数存在している場合を想定していない。そのため、上記移動システムは障害物を発見するたびに、障害物の除去を依頼する必要がある。これでは移動体の有効な移動戦略となっているとは言いがたい。

そして、発明者は、より適切には、移動体が障害物と遭遇する度に、繰り返し別の経路を生成して移動を試みるべきであると考える。そして、別の経路が存在しなくなった場合、すなわち全ての経路に障害物が存在していることが分かった場合、初めて障害物の除去を依頼するべきと考える。このとき、複数の障害物の中から、障害物に関する情報、移動体に関する情報、依頼対象に関する情報、に基づいて、除去すべき障害物を選択する必要があると考える。しかし、上述した各種の文献ではそのような選択を行う移動体、移動方法、移動制御プログラムが言及されていない。

さらには、上記のような移動システムは、複数の障害物のうち、選択を誤れば、除去が容易な小さい障害物があるにもかかわらず、除去が困難な大きな障害物を選択してしまいかねない。

本発明は、上記課題を鑑みたものである。本発明の目的は、移動体の経路を塞ぐ複数の障害物の中から除去を依頼する障害物として適切なものを選択する自律的な移動体と、そのための自律的な移動方法と、自律的な移動制御プログラムとを提供することにある。

本発明による移動装置は、経路生成機能部と、移動機能部と、障害物検出機能部と、障害物除去依頼機能部と、障害物判定機能部と、依頼対象検出機能部と、障害物選定機能部とを具備する。ただし、経路生成機能部は、目的地までの経路を生成する。移動機能部は、経路に沿って移動する。障害物検出機能部は、移動を妨げる障害物を検出する。ここで、経路上に障害物が存在する場合に、経路生成機能部は、経路とは別の経路の生成を試み、別の経路が存在する場合に、移動機能部は、別の経路に沿って目的地までの移動を試みる。障害物除去依頼機能部は、別の経路が存在しない場合に、障害物の経路外への除去を外部に依頼する。障害物判定機能部は、障害物検出機能部が検出した障害物の中から、経路上から除去可能な少なくとも１つの除去可能障害物の存在を判定する。依頼対象検出機能部は、障害物除去機能部が除去可能障害物の除去を依頼できる相手である少なくとも１つの依頼可能対象を外部において検出する。障害物選定機能部は、除去可能障害物が複数存在する場合において、障害物除去機能部が除去を依頼する障害物である除去対象障害物を、複数の除去可能障害物から選択決定する。

本発明による移動方法は、（ａ）経路生成機能部が、目的地までの経路を生成する経路生成ステップと、（ｂ）移動機能部が、経路に沿って移動を試みる移動ステップとを具備する。ここで、移動ステップ（ｂ）は、（ｂ−１）障害物検出機能部が障害物の検出を試みる障害物検出ステップと、（ｂ−２）障害物検出ステップ（ｂ−１）において、経路上に障害物が存在する場合に、生成機能部が経路とは別の経路の生成を試みる別経路生成ステップと、（ｂ−３）別経路生成ステップ（ｂ−２）において、別の経路が存在する場合に、移動機能部が、別の経路に沿って目的地までの移動を試みるステップと、（ｂ−４）別経路生成ステップ（ｂ−２）において、別の経路が存在しない場合に、障害物除去依頼機能部が、障害物の経路外への除去を外部に依頼する障害物除去依頼ステップとを具備する。ここで、障害物除去依頼ステップ（ｂ−４）は、（ｂ−４−ａ）障害物判定機能部が、障害物検出機能部が検出した障害物の中から、経路上から除去可能な少なくとも１つの除去可能障害物の存在を判定する障害物判定ステップと、（ｂ−４−ｂ）依頼対象検出機能部が、除去可能障害物の除去を依頼する相手である少なくとも１つの依頼対象を外部において検出する依頼対象検出ステップと、（ｂ−４−ｃ）前記障害物判定ステップ（ｂ−４−ａ）における前記少なくとも１つの除去可能障害物が複数存在する場合において、障害物選定機能部が、前記障害物除去依頼機能部が除去を依頼する障害物である除去対象障害物を、前記複数の除去可能障害物から選択決定する障害物選定ステップとを具備する。

本発明による移動制御プログラムは、（ａ）経路生成機能部が、目的地までの経路を生成する経路生成ステップと、（ｂ）移動機能部が、経路に沿って移動を試みる移動ステップとを具備する。ここで、移動ステップ（ｂ）は、（ｂ−１）障害物検出機能部が障害物の検出を試みる障害物検出ステップと、（ｂ−２）障害物検出ステップ（ｂ−１）において、経路上に障害物が存在する場合に、生成機能部が経路とは別の経路の生成を試みる別経路生成ステップと、（ｂ−３）別経路生成ステップ（ｂ−２）において、別の経路が存在する場合に、移動機能部が、別の経路に沿って目的地までの移動を試みるステップと、（ｂ−４）別経路生成ステップ（ｂ−２）において、別の経路が存在しない場合に、障害物除去依頼機能部が、障害物の経路外への除去を外部に依頼する障害物除去依頼ステップとを具備する。ここで、障害物除去依頼ステップ（ｂ−４）は、（ｂ−４−ａ）障害物判定機能部が、障害物検出機能部が検出した障害物の中から、経路上から除去可能な少なくとも１つの除去可能障害物の存在を判定する障害物判定ステップと、（ｂ−４−ｂ）依頼対象検出機能部が、除去可能障害物の除去を依頼する相手である少なくとも１つの依頼対象を外部において検出する依頼対象検出ステップと、（ｂ−４−ｃ）前記障害物判定ステップ（ｂ−４−ａ）における前記少なくとも１つの除去可能障害物が複数存在する場合において、障害物選定機能部が、前記障害物除去依頼機能部が除去を依頼する障害物である除去対象障害物を、前記複数の除去可能障害物から選択決定する障害物選定ステップとを具備する。

本発明の前記及びその他の目的、長所及び特徴は、添付の図面を考慮して次の実施の形態（実施例）の記載によって、より詳細に分かるであろう。
図１は、本発明の第１の実施形態における自律的移動体の構成を説明するためのブロック図である。 図２は、本発明の第１の実施形態における自律的移動体の構成を詳細に説明するためのブロック図である。 図３は、本発明の第１の実施形態における障害物判定機能部における処理例を説明するための地図群である。 図４Ａは、本発明の第１の実施形態における自律移動方法の動作手順全体について説明するためのフローチャートの一部である。 図４Ｂは、本発明の第１の実施形態における自律移動方法の動作手順全体について説明するためのフローチャートの一部である。 図５は、本発明の第２の実施形態における自律的移動体の構成を詳細に説明するためのブロック図である。 図６Ａは、本発明の第２の実施形態における自律移動方法の動作手順全体について詳細に説明するためのフローチャートの一部である。 図６Ｂは、本発明の第２の実施形態における自律移動方法の動作手順全体について詳細に説明するためのフローチャートの一部である。 図７は、本発明の第３の実施形態における移動体の構成を詳細に説明するためのブロック図である。 図８Ａは、本発明の第３の実施形態における自律移動方法の動作手順全体について詳細に説明するためのフローチャートの一部である。 図８Ｂは、本発明の第３の実施形態における自律移動方法の動作手順全体について詳細に説明するためのフローチャートの一部である。 図９は、本発明の実施例における移動体の詳細な構成を説明するためのブロック図である。 図１０は、本発明の実施例における移動体の動作例を説明するための、移動ロボットが移動する空間が変化する様子を示す地図群である。

添付図面を参照して、本発明の自律的な移動体、その移動体の移動方法、及びその移動体の移動制御プログラムを実施するための最良の形態を、添付図面を参照して以下に説明する。

（第１の実施形態）
以下、本発明を実施するための第１の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る自律的な移動体の構成を示すブロック図である。本実施形態の自律的の移動体は、障害物を回避しながら目的地まで移動する。本実施形態の自律的の移動体は、障害物検出機能部１００と、障害物判定機能部２００と、障害物選定機能部３００と、依頼対象検出機能部４００と、障害物除去依頼機能部５００とを具備する。

ここで、障害物検出機能部１００は、自律的移動体が移動を行う際に、自律的移動体の周囲の障害物を検知する。障害物検出機能部１００は、例えば、障害物検知用のハードウェアと、ハードウェアからの情報（データ）をソフトウェア（プログラム）で情報処理するコンピュータのような情報処理装置とにより実現される。障害物検出機能部１００の検知結果は、障害物判定機能部２００に送信される。

障害物判定機能部２００は、自律的移動体が目的地まで移動するための経路が障害物によって全て塞がれていると認識した場合に、障害物検出機能部１００が検出した障害物が除去可能かどうかを判定する。障害物判定機能部２００は、例えば、障害物検出機能部１００等からの情報（データ）をソフトウェア（プログラム）で情報処理するコンピュータのような情報処理装置により実現される。障害物判定機能部２００の判定結果は、障害物選定機能部３００に送信される。

障害物選定機能部３００は、障害物判定機能部２００が除去可能な障害物が存在すると判定した場合に、除去すべき障害物を選択する。この選択は、障害物に関する情報、移動体に関する情報、または依頼対象に関する情報を用いて、コストが最小となるように行われる。このコストは、依頼対象にかけるコストや、移動体にかかるコストを含み、これら両方のコストが最小となるように障害物を選択しても良い。障害物選定機能部３００は、例えば、障害物判定機能部２００等からの情報（データ）をソフトウェア（プログラム）で情報処理するコンピュータのような情報処理装置により実現される。障害物選定機能部３００の選択結果は、障害物除去依頼機能部５００に送信される。

また、依頼対象検出機能部４００は、自律的移動体が目的地まで移動するための経路が障害物によって全て塞がれていると認識した場合に、依頼対象を検出する。依頼対象検出機能部４００は、例えば、依頼対象検出用のハードウェアと、ハードウェアからの情報（データ）をソフトウェア（プログラム）で情報処理するコンピュータのような情報処理装置により実現される。依頼対象検出機能部４００の検出結果は、障害物除去依頼機能部５００に送信される。

障害物除去依頼機能部５００は、依頼対象検出機能部４００によって検出された依頼対象に対して、障害物選定機能部３００によって選択された障害物を除去するように依頼を行う。ここで、依頼対象は、例えば人物や移動体外部のロボット、障害物自体であっても良い。障害物除去依頼機能部５００は、例えば、依頼対象検出機能部４００等からの情報（データ）をソフトウェア（プログラム）で情報処理するコンピュータのような情報処理装置と、情報処理装置からの情報（データ）に応答して障害物除去依頼を行うハードウェアとにより実現される。

上記に説明したように、除去されるべき障害物と、その除去の依頼対象との組合せは、障害物に関する情報、移動体に関する情報、または依頼対象に関する情報を用いて適切に選択される。したがって、本実施形態による自律的移動体は、除去されるべき障害物を適切に選択することができる。なお、上記例示された各コンピュータのような情報処理装置は、一体であってもよし、部分的に一体であってもよい。

次に、本実施形態について図２を参照して詳細に説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態に係る自律的移動体の構成の詳細を示すブロック図である。本実施形態の自律的移動体は、障害物検出機能部１００と、障害物判定機能部２００と、障害物選定機能部３００と、依頼対象検出機能部４００と、障害物除去依頼機能部５００と、経路生成機能部６００と、移動機能部７００とを具備する。

障害物検出機能部１００は、自律的移動体の周囲の障害物を検知する。障害物検出機能部１００の検知結果は、障害物判定機能部２００（除去可能判定機能部２１１）に送信される。

障害物判定機能部２００は、自律的移動体が障害物によって目的地までの経路が全て塞がれていると認識した場合に、障害物検出機能部１００が検出した障害物が、除去可能かどうかを判定する。障害物判定機能部２００の判定結果は、障害物選定機能部３００に送信される。障害物判定機能部２００は、除去可能判定機能部２１１と、障害物位置記録機能部２１２とを具備する。

除去可能判定機能部２１１は、障害物検出機能部１００の検知結果と過去に得た障害物の位置情報とを比較することで、障害物が除去可能かどうかを判定する。除去可能判定機能部２１１の判定結果は、障害物選定機能部３００（除去障害物除去仕事量判定機能部３１２）に送信される。

障害物位置記録機能部２１２は、自律的移動体が過去に得た障害物の位置情報を記録する。障害物位置記録機能部２１２に記録された情報は、必要に応じて除去可能判定機能部２１１と経路生成機能部６００とに送信される。

障害物選定機能部３００は、障害物判定機能部２００が除去可能な障害物が存在すると判定した場合に、その障害物の体積を推定する。障害物が複数あれば、障害物選定機能部３００は、依頼相手の人物にかかるコストが小さくなるような障害物を選択する。ここで、コストとは、依頼相手の人物が障害物を除去するために費やす仕事量であり、障害物の体積、重量、形状、長さ、表面積、種類または依頼対象との距離に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて計算されてもよい。障害物選定機能部３００の判定結果は、障害物除去依頼手段５００に送信される。障害物選定機能部３００は、障害物体積取得機能部３１１と、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２とを具備する。

障害物体積取得機能部３１１は、障害物判定機能部２００が除去可能な障害物が存在すると判定した場合に、その障害物の体積を推定する。障害物体積取得機能部３１１の推定結果は、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２に送信される。

除去障害物除去仕事量判定機能部３１２は、障害物体積取得機能部３１１が取得した障害物の体積の情報を用いて、除去可能判定機能部２１１が除去可能と判断した障害物の中から、除去対象を選択する。このとき、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２は、依頼対象となる人物にかかるコストが小さくなるように、障害物を選択する。除去障害物除去仕事量判定機能部３１２の選択結果は、障害物除去依頼機能部５００（障害物指定機能部５１２）に送信される。

依頼対象検出機能部４００は、自律的移動体が目的地まで移動するための経路が障害物によって全て塞がれていると認識した場合に、依頼対象を検出する。特に、依頼対象検出機能部４００の人物検出機能部４１０は、自律的移動体の周囲にいる人を検出する。人物検出機能部４１０の検出結果は、障害物除去依頼機能部５００（人物指定機能部５１３）に送信される。

障害物除去依頼機能部５００は、人物検出機能部４１０によって検出された人に対して、障害物選定機能部３００によって選択された障害物を除去してもらうように依頼を行う。障害物除去依頼機能部５００は、発話機能部５１１と、障害物指定機能部５１２と、人物指定機能部５１３とを具備する。

人物指定機能部５１３は、人物検出機能部４１０が検出した人物の情報を用いて、依頼する人を指定する。

障害物指定機能部５１２は、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２が選択した障害物を、依頼対象となる人に指定する。

発話機能部５１１は、依頼対象に対して障害物を除去してもらいたい旨を伝える発話を行う。

経路生成機能部６００は、自律的移動体の目的地までの経路を生成する。経路生成機能部６００は、例えば、障害物判定機能部２００等からの情報（データ）をソフトウェア（プログラム）で情報処理するコンピュータのような情報処理装置により実現される。

移動機能部７００は、自律的移動体の移動を実現する。移動機能部７００は、例えば、経路生成機能部６００等からの情報（データ）をソフトウェア（プログラム）で情報処理するコンピュータのような情報処理装置と、情報処理装置からの情報（データ）に応答して自律的移動体の移動を行うハードウェアとにより実現される。

上に説明した構成要素について、それぞれの動作をより詳細に説明する。

障害物検出機能部１００は、移動体の周囲にある障害物を検出する。障害物検出機能部１００は、例えば移動体の周囲の風景を撮像して電子信号化するカメラ（図示されず）と、画像処理機能部（図示されず）とを具備する。障害物検出機能部１００は、カメラによりカメラ画像を取得し、画像処理機能部によりカメラ画像内を探索的に特定のパターンでマッチングさせることで障害物を検出してもよい。マッチング以外にも、エッジやテクスチャの解析によって特定の条件にあてはまる領域を障害物として検出してもよい。

また、障害物検出機能部１００はカメラ２台以上を具備してもよい。そして、それらカメラにより複数のカメラ画像を取得し、画像処理機能部によりステレオ視による視差画像から視差が特定の条件を満たす領域を障害物として検出してもよい。さらに、それぞれのカメラに入力された画像から３次元形状を復元し、移動体が移動する平面上に物体が存在するかどうかを調べることで障害物を検出してもよい。このほか、障害物検出機能部１００はＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ：レーザレンジファインダ：図示されず）を具備してもよい。画像処理機能部により、そのＬＲＦによって得た距離情報が特定の条件を満たす領域を障害物として検出しても良い。ＬＲＦは、照射したレーザ光線の反射によって周囲の物体を検出するための装置である。さらに、障害物検出機能部１００は、超音波センサ（図示されず）を具備してもよい。画像処理機能部により、その超音波センサを用いて障害物を検出してもよい。

障害物記録機能部２１２は、障害物の位置の情報を記録している。除去可能判定機能部２１１は、障害物検出機能部１００が検出した障害物の位置の情報と、自律的移動体の障害物記録機能部２１２に記録されている障害物の位置の情報を比較する。こうすることで、除去可能判定機能部２１１は、障害物が除去できるものかどうかを判定する。

例えば、検出した障害物の位置情報や障害物記録機能部２１２に記録される位置情報を、障害物が存在する場所には１、そうでない場所では０で表現されるグリッド状の地図としてもよい。

図３は、本実施形態における障害物判定機能部の処理例を説明するための地図群である。
図３において、地図Ｓ０１は障害物検出機能部１００が取得した最新の障害物の位置を示す。また、地図Ｓ０２は障害物記録機能部２１２に記録されている障害物の位置を示す。除去可能判定機能部２１１は、地図Ｓ０１と地図Ｓ０２とを比較し、地図Ｓ０２には無く地図Ｓ０１に存在する障害物のみを抽出した地図Ｓ０３を作成する。除去可能判定機能部２１１は、地図Ｓ０３内にある障害物Ｓ０４が除去可能な障害物であると判断しても良い。

また、自律的移動体の移動が完了した後、障害物検出機能部１００が取得した最新の障害物の位置を、障害物記録機能部２１２に記録されている地図へ反映させても良い。具体的には、最新の障害物の位置を示す地図Ｓ０１のグリッド位置（ｘ，ｙ）における値をＰ１（ｘ，ｙ）とする。そして、新たに記録しなおす障害物の位置を示す地図のグリッド位置（ｘ，ｙ）における値Ｐ（ｘ，ｙ）は、
Ｐ（ｘ，ｙ）＝Ｐ１（ｘ、ｙ） ・・・ （１）
のようにすることで、最新の障害物の位置を、障害物記録機能部２１２に記録されている地図へ反映（更新）してもよい。また、時間や近傍のグリッド値を考慮に入れた反映の方法を用いても良い。

このほか、除去可能判定機能部２１１は、過去に検出された障害物の位置の情報を用いずに、地図上の障害物の形状が特定のもの、体積が一定以下のもの、などといった判定基準により、障害物を除去可能と判断してもよい。また、障害物検出機能部１００がカメラを具備する場合は、除去可能判定機能部２１１は、地図を用いなくとも、撮像した画像中にある障害物のエッジやテクスチャ、または特定のパターンによって除去可能な障害物を判断しても良い。さらに、自律的移動体が、障害物に埋め込まれたＩＤタグの情報を取得可能な機器（図示されず）を具備している場合には、除去可能判定機能部２１１は、その機器を用いて取得した情報によってその障害物が除去可能かどうかを判断しても良い。

障害物体積取得機能部３１１は、除去可能判定機能部２１１が除去できると判断した障害物について、その体積を取得する。例えば、自律的移動体が障害物の位置情報をグリッド上の地図として記録している場合は、障害物体積取得機能部３１１は、その障害物の体積を次のように推測可能である。すなわち、その障害物を示す領域の面積をその障害物の底面積とみなし、さらに高さを所定の一定値と仮定して、その障害物の体積を計算してもよい。

障害物体積取得機能部３１１が障害物の体積を取得する方法は、このほかにも以下に示す方法が例示される。障害物体積取得機能部３１１が、ＬＲＦを用いた場合のように、障害物の表面の位置しか取得できない場合には、地図上で障害物の表面を示す線の長さを取得する。そして、障害物体積取得機能部３１１は、奥行き長さと高さとを所定の値に仮定して、障害物の体積を計算しても良い。

さらに別の方法としては、障害物をカメラで撮像し、その映像が示す障害物に対応する面積に基づいて、その障害物の体積を計算してもよい。

さらに別の方法としては、障害物を複数台のカメラで撮像し、その障害物の３次元モデルデータを作成して、その３次元モデルデータに基づいてその障害物の体積を求めても良い。

なお、障害物体積取得機能部３１１が障害物を認識するためには、障害物の体積以外にも、障害物の形状を取得しても良い。そのためには、障害物体積取得機能部３１１は、地図情報、レーザセンサ情報、カメラ画像などを組み合わせて用いても良い。また、床に重量センサが存在し、自律的移動体がその重量情報を入手できる場合は、障害物体積取得機能部３１１は障害物の重量を取得してもよい。

このほかにも、例えば、建物構造物、家具、日常道具など、障害物のカテゴリに関する情報なども、依頼対象にかかるコストを見積もる上で有用な情報となり得る。その場合、障害物体積取得機能部３１１はこれらの情報を取得しても良い。

除去障害物除去仕事量判定機能部３１２は、除去可能判定機能部２１１が除去可能と判断した障害物の中から、体積が最小となる障害物を選択する。その際、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２は、各障害物の体積を障害物体積取得機能部３１１から得る。

例えば、除去可能判定機能部２１１が除去可能と判断した障害物の個数をｎ個と置き、ｎ個の障害物のそれぞれについてＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：認識番号）値をｉと置く。ここで、ｉは、１≦ｉ≦ｎである。さらに、障害物体積取得機能部３１１が得た各障害物について、障害物ｉの体積をＶｉと置き、体積が最小の障害物を選択する。ここで、ｎ個の障害物ｉのうち最も小さい体積を持つ障害物のＩＤ値をｍとする。ただし、１≦ｍ≦ｎである。ＩＤ値ｍは、次の式（２）によって求められる。
ｍ＝ａｒｇ（ｍｉｎ（Ｖｉ）） ・・・ （２）

なお、上述したように、障害物の体積に代えてカテゴリに関する情報を障害物体積取得機能部３１１が取得する場合は、次のような選択方法を用いても良い。すなわち、例えば、予め障害物のカテゴリリストを作成し、障害物体積取得機能部３１１またはその周辺に記憶部を設けて記憶しておく。ここで、カテゴリの項目を、依頼対象が障害物を除去する際にかかる負担が小さい順に並べておく。除去可能判定機能部２１１が除去可能と判断した障害物の中から、依頼対象にかかるコストが最も小さいカテゴリに属する障害物を、ランダムに選択してもよい。

この他にも、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２は、障害物に関して取得される情報ごとに好適な方法にて、依頼対象にかかる障害物除去コストが最も小さくなるように、除去可能な障害物を除去対象に選択してもよい。

人物検出機能部４１０は、移動体の周囲に存在する人物を検出する。人物検出機能部４１０は、例えば、カメラによって取得した画像から、顔領域を抽出することで人物を検出しても良い。また、人物検出機能部４１０は、ＬＲＦによって得られる距離情報から、人物が存在するパターンを見つけることで、人物を検出してもよい。人物検出機能部４１０は、この他、超音波センサや人感センサによって得られるセンサ情報を用いて人物を検出しても良い。人物検出機能部４１０はさらに、人物の検出に代えて、マイクロフォンアレイなどによる音源方向の検出により人物の存在を推定してもよい。

発話機能部５１１は、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２が除去対象として選択した障害物を、人物検出機能部４１０が検出した人物に対して、除去してもらうように依頼を行う。発話機能部５１１は、例えば、合成発話により「これをどけて」と発話することで、依頼を行う。また、発話機能部５１１は、障害物のカテゴリが得られている場合は、「この○○をどけてくれませんか」などと発話することで、依頼を行っても良い。

発話機能部５１１は、また、発話以外にも、アラーム音を発したり、移動体に取り付けられたＬＥＤの点灯パターンを変化したりすることで、依頼を行っても良い。

障害物指定機能部５１２は、人物検出機能部４１０が検出した人物に対して、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２が除去対象として選択した障害物を示す。例えば、移動体が頭部と胴部とを具備し、頭部と胴部とのそれぞれが異なった角度で姿勢を保持できる場合、障害物指定機能部５１２は、頭部を障害物の方向に向けることで、除去対象である障害物を指し示しても良い。

または、移動体が指向性のある発光体（レーザポインタ、スポット光、など）を保持する場合、障害物指定機能部５１２は、発光体が発する光を障害物に向けて照射することで、除去対象である障害物を指し示しても良い。

人物指定機能部５１３は、依頼している対象人物が、人物検出機能部４１０が検出した人物であることを、非言語的に伝達する。例えば、移動体が頭部と胴部とを具備し、頭部と胴部とのそれぞれが異なった角度で姿勢を保持できる場合、人物指定機能部５１３は、頭部を依頼対象人物の方向に向けることで、依頼していることを示しても良い。

そのほか、視線の方向を外界から観察できるような方向性を有する形状を自立的移動体が有している場合は、人物指定機能部５１３は、その視線を依頼対象人物の方向へ向けることで、依頼していることを示しても良い。

経路生成機能部６００は、移動体が障害物を回避しながら目的地まで到達できるように経路を生成する。ここで、経路生成機能部６００は、過去に検出されて障害物位置記録機能部２１２に記録された障害物の位置に係る情報を用いる。

ここで、障害物の位置の情報は、例えば、グリッド状の地図として記録されていても良い。この場合、経路生成機能部６００は、例えば、Ｈａｒｔ，Ｐ．Ｅ．；Ｎｉｌｓｓｏｎ，Ｎ．Ｊ．；Ｒａｐｈａｅｌ，Ｂ．（１９６８），“Ａ Ｆｏｒｍａｌ Ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｈｅｕｒｉｓｔｉｃ Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｏｆ Ｍｉｎｉｍｕｍ Ｃｏｓｔ Ｐａｔｈｓ”，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ ＳＳＣ４（２）：ｐｐ．１００−１０７．のＡ＊アルゴリズムによって経路生成を行っても良い。

経路生成機能部６００は、その他にも、障害物位置記録機能部２１２に記録されている障害物の位置に係る情報の種類に好適となる経路探索法を用いても良い。

移動機能部７００は、移動体が移動するにあたって好適となるように構成されれば、特に制限はない。移動機能部７００は、例えば、左右２つの電動式車輪などであっても良い。

次に、本実施形態の動作全体について詳細に説明する。
図４Ａおよび図４Ｂは、本実施形態における自律移動方法の動作手順全体について説明するためのフローチャートである。

図４Ａのフローチャートにおける開始点Ｆ１００は、自律的移動体に設定された目的地まで移動を行う必要が生じた状態を示す。

まず、ステップＦ１０１において、経路生成機能部６００が、自律的移動体の現在位置から目的地までの経路を生成する。

次に、ステップＦ１０２において、移動機能部７００が目的地へ向けて自律的移動体の移動を開始する。

なお、自律的移動体の移動中は、ステップＦ１０３において、障害物検出機能部１００が障害物位置を常に取得し続ける。

自律的移動体の移動中に、ステップＱ１０１において障害物検出機能部１００が移動体の経路上に障害物を発見せず（Ｑ１０１：Ｎｏ）、ステップＱ１０２において障害物判定機能部２００が目的地まで移動できたと判断した場合（Ｑ１０２：Ｙｅｓ）、ステップＦ１０６において、移動体の移動が完了する。この時、ステップＦ１０４において、障害物判定機能部２００は、障害物位置記録機能部２１２に記録されている情報を、今回の移動で障害物検出機能部１００により新たに取得された障害物位置の情報を反映したものに更新する。

自律的移動体の移動中に、ステップＱ１０１において、障害物検出機能部１００が移動体の経路上に障害物を発見した場合（Ｑ１０１：Ｙｅｓ）、ステップＦ１０５に進む。ステップＦ１０５では、経路生成機能部６００が、目的地までの経路を再度生成することを試みる。

ステップＱ１０３において、別の経路が存在すると判断した場合（Ｑ１０３：Ｙｅｓ）、ステップＦ１０２に戻り、その経路に従って移動体の移動が再開する。

ステップＱ１０３において、別の経路が存在しないと判断した場合（Ｑ１０３：Ｎｏ）、図４ＢのステップＦ１１０に進む。ステップＦ１１０では、除去可能判定機能部２１１が、今回の移動で新たに得た障害物の位置情報と、障害物位置記録機能部２１２に記録されている障害物の位置情報とを比較する。この比較の結果、除去可能判定機能部２１１は、ステップＱ１１１において、移動を試みた経路上に、除去可能な障害物があるかどうかを確認する。

ここで、除去可能な障害物が存在しない場合（Ｑ１１１：Ｎｏ）、除去可能判定機能部２１１は目的地まで到達不能と判定し、移動体の移動を中止するステップＦ１１５に進む。

反対に、除去可能な障害物が存在する場合（Ｑ１１１：Ｙｅｓ）、ステップＦ１１１において、人物検出機能部４１０が、移動体の周囲に存在する人の存在を確認する。

人物検出機能部４１０が、ステップＱ１１２において、人物の存在を確認できない場合（Ｑ１１２：Ｎｏ）、障害物を除去するように依頼する人物がいないと考えられる。したがって、上述したステップＦ１１５において自律的移動体の移動が中止される。

人物検出機能部４１０が、ステップＱ１１２において、人物の存在が確認できた場合（Ｑ１１２：Ｙｅｓ）、ステップＦ１１２に続く。ステップＦ１１２では、障害物体積取得機能部３１１が、除去可能な障害物の各体積を取得する。

次に、ステップＦ１１３において、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２が、除去できる障害物の中から最小体積の障害物を、除去するように依頼する障害物として決定する。

さらに、ステップＦ１１４において、人物指定機能部５１３が、障害物の除去を依頼する依頼対象人物を指定する。すると、発話機能部５１１が、その依頼対象人物に対して、障害物を除去してくれるように依頼を行う。このとき、障害物指定機能部５１２は、除去対象である障害物を依頼対象人物に示す。

ステップＱ１１３において、自律的移動体が、障害物が除去されたことを確認した場合（Ｑ１１３：Ｙｅｓ）、ステップＦ１０２に戻って、自律的移動体は再び目的地へ向かって移動を開始する。

反対に、ステップＱ１１３において、自律的移動体が、障害物が除去されたことが確認できなかった場合（Ｑ１１３：Ｎｏ）、上述したステップＦ１１５に進み、自律的移動体の移動を中止とする。

次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態の構成では、除去することができる障害物が複数存在した場合に、障害物の体積が推定されて、最小体積の障害物が選択される。このため、障害物を除去するときに人物へかかるコストを小さくすることができる。ただし、上記に説明したとおり、障害物の体積以外にも、重量、形状、長さ、表面積、種類または依頼対象との距離に含まれる少なくとも１つの情報に基づいてコストを計算しても良い。

（第２の実施形態）
次に、本発明を実施するための第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図５は、本発明の第２の実施形態における自律的移動体の構成を示すブロック図である。本実施形態における自律的移動体は、障害物検出機能部１００と、障害物判定機能部２００と、障害物選定機能部３００と、依頼対象検出機能部４００の人物検出機能部４１０と、障害物除去依頼機能部５００と、経路生成機能部６００と、移動機能部７００とを具備する。

ここで、障害物検出機能部１００は、移動体の周囲の障害物を検知するものである。障害物判定機能部２００は、移動体が障害物によって目的地までの経路が全て塞がれていると認識した場合に、障害物検出機能部１００によって検出した障害物が、除去可能な障害物かどうかを判定するものである。障害物選定機能部３００は、障害物判定機能部２００によって除去可能な障害物が存在する場合に、これまで生成した経路情報を用いて、目的地まで移動するにあたって移動距離が短くなるように、障害物を選択するものである。人物検出機能部４１０は、移動体が障害物によって目的地までの経路が全て塞がれていると認識した場合に、移動体の周囲にいる人を検出するものである。障害物除去依頼機能部５００は、障害物選定機能部３００によって障害物が選択され、人物検出機能部４１０によって人物が検出できた場合に、障害物を人に除去してもらうように依頼を行うものである。経路生成機能部６００は、移動体の目的地までの経路を生成するものである。移動機能部７００は、移動体の移動を実現するものである。

障害物判定機能部２００は、除去可能判定機能部２１１と、障害物位置記録機能部２１２とを含む。ここで、除去可能判定機能部２１１は、障害物検出機能部１００が得た最新の障害物の位置情報と、過去に得た障害物の位置情報とを比較することで、障害物が除去可能かどうかを判定するものである。また、障害物位置記録機能部２１２は、過去に得られた障害物の位置情報を記録するものである。

障害物選定機能部３００は、経路記録機能部３２１と、除去障害物移動仕事量判定機能部３２２とを含む。ここで、経路記録機能部３２１は、経路生成機能部６００が生成して移動体が移動を試みた経路を、記録するものである。また、除去障害物移動仕事量判定機能部３２２は、除去可能判定機能部２１１が除去可能と判断した障害物の中から、除去対象障害物を選択するものである。この選択の基準としては、経路記録機能部３２１にて記録されている移動を試みた経路のうち、目的地までの距離が最も短い経路上に存在している障害物が選択される。

障害物除去依頼機能部５００は、発話機能部５１１と、障害物指定機能部５１２と、人物指定機能部５１３とを含む。ここで、発話機能部５１１は、障害物を除去してもらいたい旨を伝える発話を行うものである。また、障害物指定機能部５１２は、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２によって選択した障害物を人に指定するものである。また、人物指定機能部５１３は、人物検出機能部４１０によって検出した人物の情報を用いて、依頼する人を指定するものである。

上述の構成要素は、それぞれ次のように動作する。
障害物検出機能部１００は、第１の実施形態と同様に動作する。また、障害物検出機能部１００の動作は、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

除去可能判定機能部２１１と障害物記録機能部２１２は、第１の実施形態と同様に動作する。また、除去可能判定機能部２１１と障害物記録機能部２１２との動作はそれぞれ、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

経路記録機能部３２１は、経路情報を記録する。この経路情報は、経路生成機能部６００が生成し、自律的移動体が移動を試みたものである。例えば、障害物位置記録機能部２１２に記録されている情報がグリッド状の地図として記録される場合、自律的移動体の経路を地図上のグリッド座標値で記録しても良い。また、経路情報は数式で表現されて記録されても良い。

除去障害物移動仕事量判定機能部３２２は、まず、経路を抽出する。ここで、除去障害物移動仕事量判定機能部３２２が抽出する経路とは、移動体が移動を試みて経路記録機能部３２１に記録された経路であって、かつ、除去可能判定機能部２１１が除去可能と判断した障害物が存在する経路である。

次に、除去障害物移動仕事量判定機能部３２２は、抽出した経路の中から、目的地までの経路長が最も短くなる経路を選び、さらに、その最短経路上にあって、かつ、除去可能と判断された障害物を選択する。

例として、地図情報がグリッド状に表現されていて、除去可能な障害物の位置情報がそのグリッド状地図情報に記録されている場合を考える。障害物にはＩＤ値として１以上の整数が対応付けられていて、障害物が位置する地図グリッドに、このＩＤ値が記録されている。地図グリッドにおいて、障害物が存在しない場所は、ＩＤ値の代わりに「０」で表現されることとする。移動体の位置情報は、地図グリッド上の地図座標（ｘ，ｙ）で表される。移動体の経路情報は、地図上のグリッド座標値の集合で記録される。それぞれの経路にも、ＩＤ値が割り当てられる。

このような例の地図座標（ｘ，ｙ）において、障害物の存在またはＩＤ値を示す値をＭ（ｘ，ｙ）、移動を試みた経路をＰｉ（ｉは経路のＩＤ値）、Ｐｉを構成する座標値をＰｉｊ（ｊは集合要素のＩＤ値）と置く。そして、各Ｐｉにおいて、式（３）を満たすｊが存在するかどうかを調べる。
Ｍ（Ｐｉｊ）≠０ ・・・・ （３）
この式（３）を満たした経路Ｐｉは、その経路上に除去可能な障害物があることになる。

前述のように、除去可能な障害物が経路上にある経路の集合を得たら、次に、この集合の中から、経路を構成する座標要素の数が最も少ない経路Ｐｉを選択する。ここで、座標要素の数が最も少ない経路のＩＤ値をｍと置く。すると、０ではないＭ（Ｐｍｊ）を取得することで、目的地までの経路長が最も短くなる経路上にあって、かつ、除去可能と判断された障害物を選択することができる。

上述の経路長の他に、自律的移動体のコスト、すなわち障害物の除去後に自律的移動体が移動する際の仕事量、を小さくすることが、障害物を選択する指標であっても良い。この場合は、自律的移動体の、位置、移動経路、運動エネルギー、電力消費量、充電残量、積載重量、動作履歴、操作履歴、などが具体的な指標として用いられても良い。

人物検出機能部４１０は、第１の実施形態と同様に動作する。また人物検出機能部４１０の動作は、第１の実施形態で記した応用動作例に変えても良い。

発話機能部５１１と、障害物指定機能部５１２と、人物指定機能部５１３とは、それぞれ第１の実施形態と同様に動作する。また、発話機能部５１１と、障害物指定機能部５１２と、人物指定機能部５１３とはそれぞれ、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

経路生成機能部６００は、第１の実施形態と同様に動作する。また、経路生成機能部６００の動作は、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

移動機能部７００は、第１の実施形態と同様に動作する。また、移動機能部７００の動作は、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

次に、本実施形態の動作全体について詳細に説明する。
図６Ａおよび図６Ｂは、本実施形態における自律的移動方法の動作手順全体について詳細に説明するためのフローチャートである。

フローチャートの開始点Ｆ２００は、自律的移動体に設定された目的地まで移動を行う必要が生じた状態を示す。

まず、ステップＦ２０１において、経路生成機能部６００が、自律的移動体の現在位置から目的地までの経路を生成する。

ステップＦ２０２において、経路記録機能部３２１が、ステップＦ２０１で生成された経路を記録する。

続くステップＦ２０３、Ｆ２０４、Ｑ２０１、Ｑ２０２、Ｆ２０５、Ｆ２０６、Ｆ２０７は、第１の実施形態における図４ＡのステップＦ１０２、Ｆ１０３、Ｑ１０１、Ｑ１０２、Ｆ１０４、Ｆ１０５、Ｆ１０６とそれぞれ同一の処理を行う。

ステップＱ２０１において障害物検出機能部１００が移動体の経路上に障害物の存在を検出し（Ｑ２０１：Ｙｅｓ）、かつ、ステップＦ２０６において経路生成機能部６００が経路再生成を実行した結果、ステップＱ２０３において別経路が存在する場合（Ｑ２０３：Ｙｅｓ）を考える。このような場合には、生成された経路を経路記録機能部３２１が記録するステップＦ２０２へ戻り、目的地へ向けて移動体が移動を再開する。

ステップＱ２０１において障害物検出機能部１００が移動体の経路上に障害物の存在を検出し（Ｑ２０１：Ｙｅｓ）、かつ、ステップＦ２０６において経路生成機能部６００が経路再生成を実行した結果、ステップＱ２０３において別経路が存在しない場合（Ｑ２０３：Ｎｏ）を考える。このような場合には、図６ＢのステップＦ２１０へと進む。ここで、ステップＦ２１０、Ｑ２１１、Ｆ２１１は、第１の実施形態における図４ＢのステップＦ１１０、Ｑ１１１、Ｆ１１１と、それぞれ同一の処理を行う。

ステップＦ２１１〜Ｑ２１２において、人物検出機能部４１０が自律的移動体の周囲に人物の存在を確認できた場合（Ｑ２１２：Ｙｅｓ）、ステップＦ２１２において、除去障害物移動仕事量判定機能部３２２が、除去対象障害物を決定する。ここで、除去対象となる障害物とは、目的地までの経路長が最も短くなる経路上にある除去可能な障害物である。

ステップＦ２１１〜Ｑ２１２において、人物検出機能部４１０が自律的移動体の周囲に人物の存在を確認できない場合（Ｑ２１２：Ｎｏ）、障害物を除去するように依頼する人物がいないと考えられる。したがって、ステップＦ２１４において自律的移動体の移動が中止される。

続くステップＦ２１３、Ｑ２１３は、第１の実施形態における図４ＢのステップＦ１１４、Ｑ１１３と、それぞれ同一の処理を行う。

ステップＱ２１３において、障害物が除去されたことが確認されれば、図６ＡのステップＦ２０３に戻って目的地へ向かって移動を再開する。

ステップＱ２１３において、障害物が除去されていなかった場合は、ステップＦ２１４に進んで移動中止とする。

次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態では、除去することができる障害物が複数存在した場合に、目的地までの経路長が最も短くなる経路上にある除去可能な障害物が除去対象として選択される。したがって、目的地へ移動する際の移動体にかかるコストを小さくすることができる。

（第３の実施形態）
次に、発明を実施するための第３の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図７は、本発明の第３の実施形態における移動体の構成を詳細に説明するためのブロック図である。本実施形態の自律的移動体は、障害物検出機能部１００と、障害物判定機能部２００と、人物検出機能部４１０と、障害物選定機能部３００と、障害物除去依頼機能部５００と、経路生成機能部６００と、移動機能部７００とを具備する。

ここで、障害物検出機能部１００は、移動体の周囲の障害物を検知するものである。障害物判定機能部２００は、移動体が障害物によって目的地までの経路が全て塞がれていると認識した場合に、障害物検出機能部１００が検出した障害物が、除去可能な障害物かどうかを判定するものである。人物検出機能部４１０は、移動体が障害物によって目的地までの経路が全て塞がれていると認識した場合に、移動体の周囲にいる人を検出するものである。障害物選定機能部３００は、障害物判定機能部２００が除去可能な障害物の存在を確認し、かつ、人物検出機能部４００が移動体の周囲に人を検出した場合に、除去する障害物と依頼する人の組合せを選択するものである。このとき、除去対象障害物と依頼対象人物との組合せの選択は、障害物の所有者の情報と人物の認識情報を用いて、障害物の所有者と依頼する人の名前が一致するように行われる。障害物除去依頼機能部５００は、障害物選定機能部３００によって、除去する障害物と依頼する人が選択された場合に、障害物を人に除去してもらうように依頼を行うものである。経路生成機能部６００は、移動体の目的地までの経路を生成するものである。移動機能部７００は、移動体の移動を実現するものである。

障害物判定機能部２００は、除去可能判定機能部２１１と、障害物位置記録機能部２１２とを含む。ここで、除去可能判定機能部２１１は、障害物検出機能部１００によって得た最新の障害物の位置情報と、過去に得た障害物の位置情報とを比較することで、障害物が除去可能かどうかを判定するものである。障害物位置記録機能部２１２は、過去に得た障害物の位置情報を記録するものである。

障害物選定機能部３００は、障害物所有者情報取得機能部３３１と、所有者情報記録機能部３３２と、人物認識機能部３３３と、組合せ評価機能部３３４とを含む。ここで、障害物所有者情報取得機能部３３１は、除去可能判定機能部２１１が除去可能と判断した障害物について、その所有者の情報を取得するものである。所有者情報記録機能部３３２は、障害物の所有者の情報を記録するものである。人物認識機能部３３３は、人物検出機能部４１０が検出した人物を認識するものである。組合せ評価機能部３３４は、障害物所有者情報取得機能部３３１が取得した、除去可能な障害物の所有者名と、人物認識機能部３３３が認識した、周囲の人物名とが一致するような、障害物と人物の組合せを抽出するものである。

障害物除去依頼機能部５００は、発話機能部５１１と、障害物指定機能部５１２と、人物指定機能部５１３とを含む。ここで、発話機能部５１１は、除去対象障害物を除去してもらいたい旨を、依頼対象人物に対して伝えるための発話を行うものである。障害物指定機能部５１２は、除去障害物除去仕事量判定機能部３１２が選択した除去対象障害物を、依頼対象人物に対して指定するものである。人物指定機能部５１３は、検出機能部４１０が検出した移動体周囲の人物の情報を用いて、障害物の除去を依頼する相手の人物を指定するものである。

上記の構成要素は、それぞれ次のように動作する。
障害物検出機能部１００は、第１の実施形態と同様に動作する。また、障害物検出機能部１００の動作は、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

除去可能判定機能部２１１と、障害物記録機能部２１２とは、第１の実施形態と同様に動作する。また、除去可能判定機能部２１１と、障害物記録機能部２１２との動作は、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

障害物所有者情報取得機能部３３１は、除去可能判定機能部２１１が取得した除去可能障害物について、その所有者の情報を取得する。そのために、例えば、障害物には所有者ごとに定まっているバーコードやＱＲコードなどの可視パターンを貼付し、移動体にはカメラを備えておく。こうすることで、障害物に貼り付けられたパターンをカメラで撮像し、認識することで、障害物の所有者を取得してもよい。

また、可視パターン以外にも、赤外線マーカーなどの不可視マーカーを利用し、赤外線カメラなどのセンサを用いて、不可視マーカーを認識しても良い。

このほか、所有者情報が記録されたＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を障害物に内蔵しておき、移動体が受信機でその情報を取得しても良い。さらには、障害物の形状やテクスチャなどの自然パターンを、カメラやＬＲＦによって取得しても良い。

所有者情報記録機能部３３２は、障害物の所有者を特定するための所定のパターンと、その所有者名とを、対応付けて記録する。例えば、所定のパターンとしてバーコードを用いる場合は、バーコードの番号と、所有者の名前とを、対応付けて記録する。

このほか、障害物所有者取得機能部３３１に好適な任意形式の情報と、所有者の名前とを、対応付けても良い。例えば、自然パターンと所有者の名前を対応付けるなども可能であり、この点において特に制限は無い。また、これらの対応情報を記録させる手段として、人手によって手動で所有者情報を登録してもよい。さらには、自律的移動体に、人物が対話的に情報の登録が行える動作モードを用意し、その動作モードにおいて所有者情報を登録しても良い。

人物認識機能部３３３は、人物検出機能部４１０が検出した人物の認識を行う。例えば、人の顔を画像で撮像し、Ｐ．Ｖｉｏｌａ，Ｍ．Ｊ．Ｊｏｎｅｓ，“Ｒｏｂｕｓｔ Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ Ｆａｃｅ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ”，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，Ｖｏｌ．５７，Ｎｏ．２，Ｍａｙ ２００４，ｐｐ．１３７−１５４．のＢｏｏｓｔｉｎｇによる顔認識手法を用いることによって、人物の認識を行っても良い。このほか、服の色によって人物を認識してもよいし、人物が所持している無線タグの情報を移動体が取得することでその人物を認識しても良い。人物を認識するに当たっては、特に制限は無く、好適な手法を用いても良い。

組合せ評価機能部３３４は、障害物所有者情報取得機能部３３１が取得した除去可能な障害物の所有者と、人物認識機能部３３３が取得した人物名とが一致するような、障害物と人物の組合せを選び出す。

例えば、除去可能な障害物としてＡ，Ｂの２つがあり、これらの障害物の所有者はそれぞれａ，ｂであるとする。なお、これらの障害物とその所有者との関係を、以後はそれぞれＡａ，Ｂｂと記す。

ここで、移動体の周囲にいる人物が３人おり、認識の結果、３人の人物はそれぞれａ，ｃ，ｄであるとする。この場合、障害物の所有者と人物名との組合せとしては、（Ａａ−ａ）、（Ａａ−ｃ）、（Ａａ−ｄ）、（Ｂｂ−ａ）、（Ｂｂ−ｃ）、（Ｂｂ−ｄ）、の６通りの可能性が存在することになる。

ここで、障害物と、取得した人物名とが一致する組合せは、唯一（Ａａ−ａ）となる。そこで、選ばれる障害物と人物はＡとａであるとして、組合せを選択しても良い。

また、障害物と人物との組合せの選択としては、必ずしも障害物の所有者と同じ人物ではなくても、その所有者と十分親しいと考えられる別の人物との組合せであっても良い。この場合、各人物間の親しさを示す尺度、例えば「親密度」、を用いれば良い。この親密度に係るデータは、予め用意されて自律的移動体に供給されても良い。

なお、上記方法において組合せが複数存在する場合は、第１の実施形態にあるように、障害物を除去する際に、依頼対象人物が必要とするコストが最も軽くなるような障害物が含まれている組合せを選択しても良い。

その他、第２の実施形態にあるように、移動体が目的地に移動する際に、移動体にかかるコストが最小となるような障害物が含まれている組合せを選択しても良い。

さらに、第１または第２の実施形態と組合せて、移動体が所有者以外の情報も取得しておき、それらに基づいて除去対象障害物と依頼対象人物との組合せを判断してもよい。

人物検出機能部４１０は、第１の実施形態と同様に動作する。また、人物検出機能部４１０の動作は、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

発話機能部５１１は、組合せ評価機能部３３４が選択した障害物を、その障害物との組合せとなった人物に、障害物を除去してもらうように依頼を行う。発話機能部５１１の動作内容は、第１の実施形態に記したものと同じでもよい。

このほか、「□□さん、○○をどかせてくれませんか」というように、発話機能部５１１が人物名と障害物のカテゴリなどを明示して依頼内容を依頼対象人物に伝えても良い。こうすると、依頼事項がより明確に伝わる。

障害物指定機能部５１２は、組合せ評価機能部３３４が選択した障害物を、その障害物と組合せとなった人物に示す。障害物指定機能部５１２の動作例は、第１の実施形態に記したものでもよい。

人物指定機能部５１３は、組合せ評価機能部３３４が選択した人物に対して、依頼していることを非言語的に伝達する。人物指定機能部５１３の動作例は、第１の実施形態に記したものでもよい。

経路生成機能部６００は、第１の実施形態と同様に動作する。また、経路生成機能部６００の動作は、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

移動機能部７００は、第１の実施形態と同様に動作する。また、移動機能部７００の動作は、第１の実施形態で記した応用動作例に変えられても良い。

次に、本実施形態における自律移動方法の動作手順全体について詳細に説明する。
図８Ａおよび図８Ｂは、本実施形態における自律移動方法の動作手順全体について詳細に説明するためのフローチャートである。

フローチャートの開始点Ｆ３００は、自律的移動体に設定された目的地まで移動を行う必要が生じた状態を示す。

図８ＡのステップＦ３００、Ｆ３０１、Ｆ３０２、Ｆ３０３、Ｑ３０１、Ｑ３０２、Ｆ３０４、Ｆ３０５、Ｆ３０６は、第１の実施形態における全体の動作を示した図４ＡのステップＦ１００、Ｆ１０１、Ｆ１０２、Ｆ１０３、Ｑ１０１、Ｑ１０２、Ｆ１０４、Ｆ１０５、Ｆ１０６と、それぞれ同一の処理を行う。

ステップＱ３０１において障害物検出機能部１００が移動体の経路上に障害物の存在を検出し（Ｑ３０１：Ｙｅｓ）、ステップＦ３０５において経路生成機能部６００が経路再生成を実行した結果、ステップＱ３０３において別経路が存在する場合（Ｑ３０３：Ｙｅｓ）は、ステップＦ３０２に戻る。このとき、生成した経路を経路記録機能部３２１が記録し、自律的移動体は目的地へ向けて移動を再開する。

ステップＱ３０１において障害物検出機能部１００が移動体の経路上に障害物の存在を検出し（Ｑ３０１：Ｙｅｓ）、ステップＦ３０５において経路生成機能部６００が経路再生成を実行した結果、ステップＱ３０３において別経路が存在しない場合（Ｑ３０３：Ｎｏ）は、図８ＢのステップＦ３１０へと進む。

図８ＢのステップＦ３１０、Ｑ３１１、Ｆ３１１は、第１の実施形態における図４ＢにおけるステップＦ１１０、Ｑ１１１、Ｆ１１１と、それぞれ同一の処理を行う。

ステップＱ３１２において、人物検出機能部４１０が自律的移動体の周囲に人の存在を確認できた場合（Ｑ３１２：Ｙｅｓ）は、ステップＦ３１２において、障害物所有者情報取得機能部３３１が除去可能な障害物の所有者を取得する。ここで、障害物所有者情報取得機能部３３１は所有者情報記録機能部３３２に記録された情報を利用する。

ステップＱ３１２において、人物検出機能部４１０が自律的移動体の周囲に人物の存在を確認できない場合（Ｑ３１２：Ｎｏ）、障害物を除去するように依頼する人物がいないと考えられる。したがって、ステップＦ３１６において自律的移動体の移動が中止される。

次に、ステップＦ３１３において、人物認識機能部３３３が、人物検出機能部４１０が検出した人物について、その名前を取得する。

そして、ステップＦ３１４において、ステップＦ３１２で取得された除去可能な障害物の所有者と、ステップＦ３１３で取得された人物名とが一致するような、除去可能な障害物と所有者の組合せを、組合せ評価機能部３３４が１つ選択する。

ステップＱ３１３において、そのような組合せが存在しない場合（Ｑ３１３：Ｎｏ）は、ステップＦ３１６に進んで移動中止とする。反対に、そのような組合せが存在する場合（Ｑ３１３：Ｙｅｓ）は、ステップＦ３１５に進み、第１の実施形態における図４ＢのステップＦ１１４と同一の処理を行う。

ステップＱ３１４において、自律的移動体が、障害物が除去されたことを移動体が確認した場合（Ｑ３１４：Ｙｅｓ）、図８ＡステップＦ３０２において、自律的移動体は目的地へ向かって移動を再開する。

ステップＱ３１４において、自律的移動体が、障害物が除去されたことを確認できなかった場合（Ｑ３１４：Ｎｏ）、ステップＦ３１６に進み、自律的移動体の移動を中止とする。

次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態では、経路上に除去可能な障害物が複数存在した場合に、その障害物の所有者と、障害物除去を依頼する相手の人物とが一致するように、除去対象障害物と依頼対象人物の組合せを選択する。したがって、障害物がその所有者の知らない間に別の場所に移動されることなく、障害物の除去を行うことができる。なお、依頼対象人物の特定は、その人物のＩＤ、年齢、性別、身長、スケジュールまたは行動履歴に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて検索されてもよい。

（実施例）
次に、第１乃至第３の実施形態に基づき、さらに具体的な実施例を用いて本発明の動作を説明する。
本実施例では、自律的移動体である移動ロボットが、自律的に障害物を回避しながら目標位置に移動を行う。また、移動ロボットは、障害物を回避し切れない場合は、除去する障害物と除去を依頼する人物を選択する。このとき、移動ロボットは、自らの周囲にいる人物の年齢と、障害物の重さを考慮して、人物にかける障害物の除去のコストが小さくなるように、選択を行う。このような移動ロボットと、その自律移動方法とを例に挙げて、以下に説明する。

図９は、本実施例における、自律移動方法に基づいて自律的な移動を行う移動ロボット８００の詳細な構成を説明するためのブロック図である。移動ロボット８００は、レーザセンサ８１０と、障害物判定機能部８２０と、人物検出機能部８３０と、障害物選定機能部８４０と、障害物移動依頼機能部８５０と、経路生成機能部８６０と、移動機能部８７０とを具備する。

ここで、レーザセンサ８１０は、移動ロボット８００の周囲の障害物を検知するためのものである。障害物判定機能部８２０は、移動ロボット８００の現在位置から目的地までの経路が全て障害物によって塞がれていると認識した場合に、レーザセンサ８１０が検出した障害物が、除去可能な障害物かどうかを判定するためのものである。人物検出機能部８３０は、移動ロボット８００が目的地までの経路が全て障害物によって塞がれていると認識した場合に、移動ロボット８００の周囲にいる人を検出するためのものである。障害物選定機能部８４０は、障害物判定機能部８２０が除去可能と判断した障害物が存在し、かつ、人物検出機能部８３０が移動体の周囲に人を検出した場合に、除去対象障害物と依頼対象人物との組合せを選択するためのものである。このとき、障害物選定機能部８４０は、人物の年齢と、障害物の重さとに係る各種情報を用いて、除去対象障害物と依頼対象人物との組合せを選択する。障害物移動依頼機能部８５０は、障害物選定機能部８４０が除去対象障害物と依頼対象人物とを選択した場合に、除去対象障害物の除去を依頼対象人物に依頼するためのものである。経路生成機能部８６０は、移動ロボット８００の目的地までの経路を生成するためのものである。移動機能部８７０は、移動ロボット８００の移動を実現するためのものである。

障害物判定機能部８２０は、除去可能判定機能部８２２と、障害物位置記録機能部８２１とを含む。ここで、除去可能判定機能部８２２は、レーザセンサ８１０が得た最新の障害物の位置情報と、過去に得た障害物の位置情報とを比較することで、障害物が除去可能かどうかを判定するためのものである。障害物位置記録機能部８２１は、過去に得られた障害物の位置情報を記録するためのものである。

人物検出機能部８３０は、カメラ８３１と、顔検出機能部８３２とを含む。ここで、カメラ８３１は、移動ロボット８００の周囲を撮像するためのものである。顔検出機能部８３２は、カメラ８３１が得た画像内に存在する人物の顔を検出するためのものである。

障害物選定機能部８４０は、障害物重さ取得機能部８４１と、人物認識機能部８４２と、人物年齢記録機能部８４３と、人物年齢取得機能部８４４と、組合せ評価機能部８４５とを含む。ここで、障害物重さ取得機能部８４１は、除去可能判定機能部８２２が除去可能と判断した障害物の重さの情報を取得するためのものである。人物認識機能部８４２は、人物検出機能部８３０が検出した人物を認識するためのものである。人物年齢記録機能部８４３は、人物の名前と、その人物の年齢とを記録するためのものである。人物年齢取得機能部８４４は、移動ロボット８００の周辺にいる人物の年齢を取得するためのものである。この時、人物年齢取得機能部８４４は、人物認識機能部８４２が認識した人物名と人物年齢記録機能部８４３に記録されている人物の年齢とを用いる。組合せ評価機能部８４５は、除去対象障害物の除去時に依頼対象人物にかかるコストが小さくなるように、除去対象障害物と依頼対象人物との組合せを選択するためのものである。この時、組合せ評価機能部８４５は、障害物重さ取得機能部８４１が取得した障害物の重さ情報と、人物年齢取得機能部８４４が得た人物の年齢とを参照する。

障害物除去依頼機能部８５０は、合成発話機能部８５１と、レーザポインタ８５２と、頭部制御機能部８５３と、ロボット頭部８５４とを含む。ここで、合成発話機能部８５１は、依頼対象人物に対して除去対象障害物を除去するように発話を行うためのものである。この時、合成発話機能部８５１は予め、組合せ評価機能部８４５が抽出した除去対象障害物と依頼対象人物との組合せを取得しておく。レーザポインタ８５２は、依頼対象人物に対して、除去対象障害物を指定するためのものである。頭部制御機能部８５３は、ロボット頭部８５４の動きや方向などを制御することによって、依頼対象人物を示すためのものである。

次に、移動ロボット８００の動作例を説明する。
図１０は、本実施例における移動ロボット８００の動作例を説明するための、移動ロボットが移動する空間が変化する様子を示す地図群である。

地図Ｓ１１は、移動ロボット８００が移動を開始する前の実際の状態を示す。Ｓ２０は移動ロボット８００、Ｓ２１とＳ２２は人物、Ｓ２３とＳ２４およびその他の地図上の斜線部分は障害物、Ｓ２５は移動ロボット８００の目的地をそれぞれ示す。

地図Ｓ１２は、障害物位置記録機能部８２１に記録されている過去に取得した障害物の位置データである。

地図Ｓ１３において、経路生成機能部８６０が、地図Ｓ１２に基づいて点線Ｓ２６の移動経路を生成する。駆動輪８７０は、点線Ｓ２６の移動経路に沿って移動ロボットの移動を開始する。すると、移動途中で障害物Ｓ２３が発見されて、経路が塞がれていることが認識される。

なお、障害物の検出にはレーザセンサ８１０を用いているため、障害物Ｓ２３はその表面の様子しか取得されない。このことを示すために、図１０の各地図Ｓ１１〜Ｓ１７では、レーザセンサで取得できる障害物の表面を実線で、取得できない障害物の表面を点線で、それぞれ記している。

地図Ｓ１４において、経路生成機能部８６０が、今度は地図Ｓ１３に基づいて、点線Ｓ２７の移動経路を生成する。駆動輪８７０は、点線Ｓ２７の移動経路に沿って移動ロボット８００を移動する。すると、移動途中で人物Ｓ２２が発見されて、経路が塞がれていることが認識される。

地図Ｓ１５において、経路生成機能部８６０が、更に、地図Ｓ１４に基づいて点線Ｓ２８の移動経路を生成する。駆動輪８７０は、点線Ｓ２８の移動経路に沿って移動ロボット８００を移動する。すると、移動途中で障害物Ｓ２４が発見されて、経路が塞がれていることが認識される。

ここで、経路生成機能部８６０が、地図Ｓ１５に基づいて移動経路の生成を試みる。しかし、目的地に到達できる経路が存在しない。そこで、障害物判定機能部８２０が、除去可能な障害物を抽出する。除去可能判定機能部８２２が、障害物地図記録機能部８２１に記録されている地図Ｓ１２と、最新の地図Ｓ１５とを用いて、地図Ｓ１２には存在しなくて地図Ｓ１５に存在する障害物を抽出する。この例では、障害物Ｓ２３と、障害物Ｓ２４とが抽出される。

続けて、人物検出機能部８３０が、移動ロボット８００の周囲に存在する人物を検出する。この例では、人物Ｓ２１と人物Ｓ２２が検出される。

次に、組合せ選定機能部８４０が、除去対象障害物と依頼対象人物との組合せを決定する。まず、障害物重さ取得機能部８４１が、障害物判定機能部８２０が抽出した障害物Ｓ２３および障害物Ｓ２４のそれぞれの体積を推定する。この推定の際には、障害物の形状を、例えば底面が正方形の直方体であると仮定する。また、地図上の障害物の表面長さが底面における正方形の一辺の長さであると仮定する。さらに、高さは一律１ｍであると仮定して、障害物の体積が求められる。

すなわち、地図上の障害物の表面長さをＬ（単位の例、ｍ：メートル）、障害物の推定の大きさをＶ（単位の例、ｍ^３：立方メートル）と置くと、高さは一律１ｍなので、次の式（４）が成立する。
Ｖ＝Ｌ^２ ・・・・ （４）
ここで、障害物Ｓ２４の表面長さが１ｍ、障害物Ｓ２５の表面長さが１．５ｍであるとすると、障害物の推定の大きさはそれぞれ１ｍ^３、２．２５ｍ^３となる。ここでさらに、障害物の密度を一律１ｋｇ／ｍ^３と仮定すると、推定した体積から重さを得ることが出来、障害物Ｓ２３の重さは１ｋｇ、障害物Ｓ２４の重さは２．２５ｋｇと推定される。

地図Ｓ１６において、人物認識機能部８４２が、検出された人物を認識し、それぞれの人物についてその名前を得る。そして、人物年齢取得機能部８４４が、人物年齢記録機能部８４３に予め記録された人物名と人物の年齢の情報を照合して、検出された人物のそれぞれの年齢を取得する。この例では、地図Ｓ１６に示しているように、人物Ｓ２１は２３歳、人物Ｓ２２は６１歳であるとする。

そして、組合せ評価機能部８４５が、それぞれの障害物の重さと、それぞれの人物の年齢との組み合わせに対応する重み付け仕事量をそれぞれ計算する。組合せ評価機能部８４５は、この重み付け仕事量が最小となるような障害物と人物の組合せを選択し、除去対象障害物と依頼対象人物との組合せとして決定する。

ここで、重み付け仕事量ｗは、年齢によって定まる負担係数ａと、障害物の重さｍと、障害物を移動させる距離ｌと置くと、式（５）で定義される。
ｗ＝ａ×ｍ×ｌ ・・・・ （５）
この例では、負担係数として、長澤 弘（２００３），“日常生活活動と筋力”，理学療法科学 Ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．１，ｐｐ．７−１３に記載の、２０歳を１００％とした相対的平均握力の、逆数を用いる。例えば、人物Ｓ２１は２３歳であるので、その相対的平均握力は１０３％であり、負担係数は０．９７となる。また、人物Ｓ２２は６１歳であるので、その相対的平均握力は８５％であり、負担係数は１．１８となる。さらに障害物を除去する際の移動距離は、例えば、一律１ｍと仮定する。

以上から、障害物Ｓ２３と人物Ｓ２１を選択したときの重み付け仕事量は０．９７ｋｇｆｍ（ＫｉｌｏＧｒａｍ Ｆｏｒｃｅ Ｍｅｔｅｒ：重量キログラムメートル）、同様に障害物Ｓ２３と人物Ｓ２２を選択したときは１．１８ｋｇｆｍ、障害物Ｓ２４と人物Ｓ２１を選択したときは２．１８ｋｇｆｍ、障害物Ｓ２４と人物Ｓ２２を選択したときは２．６６ｋｇｆｍとなる。したがって、重み付け仕事量が最小となる障害物Ｓ２３と人物Ｓ２１とが、それぞれ除去対象障害物と依頼対象人物として決定される。

次に、障害物移動依頼機能部８５０が、依頼対象人物に対して除去対象障害物の除去を依頼する。より具体的には、組合せ選定機能部８４０が選択した依頼対象人物に対して、合成発話機能部８５１が、除去対象障害物の除去を、発話によって依頼する。また、レーザポインタ８５２が除去すべき障害物を人間に提示する。さらにこの時、頭部制御機能部８５３が、ロボット頭部８５４を人物の方向を向くように制御して、依頼対象人物に話しかけていることを非言語的にアピールする。

最後に、地図Ｓ１７において、レーザセンサ８１０が、障害物が除去されたことを確認すると、移動経路が再度生成されて、目標地点までの移動が完了する。

次に、本実施例の作用効果について説明する。
本実施例では、移動ロボットが目標地点まで移動するにあたって、家庭環境内など複雑な環境にある障害物に妨げられて、目標地点までの移動が困難な場合に、その障害物の除去を人間に依頼する。この時、除去可能な障害物の重さと、周囲に存在する人間の年齢とで仕事量を重み付けして、除去対象障害物と依頼対象人物との組合せが決定される。このため、本実施例では、障害物を除去する際に人物にかかるコストが小さくなるような、障害物と人物を選ぶことができる。

本実施例は、上記に説明した第１乃至第３の実施形態を、技術的に矛盾しない範囲で適宜組み合わせた自律的移動体に、更なる構成要素を追加した移動ロボットである。第１乃至第３の実施形態による自律的移動体は、それぞれ異なる判断基準を用いて、除去対象障害物を選定している。すなわち、第１の実施形態では障害物除去仕事量が、第２の実施形態では移動仕事量が、第３の実施形態では除去対象障害物と依頼対象との組合せが、それぞれ判断基準となっている。本実施例の移動ロボットは、除去対象障害物と依頼対象との組合せのみならず、障害物除去仕事量や、移動仕事量に、適当な重み付けを行なうなどして、総合的な判断基準を用いて除去対象障害物を選定しても良い。

本発明の自律的移動体や自律移動方法は、障害物の配置状況が複雑な一般家庭環境内やオフィス環境内を走行する移動ロボットや、移動ロボットに用いる移動方法として適用できる。また、自動車の車庫入れを行う自動運転システムといった用途にも適用可能である。さらに、本発明における自律的移動体は、目標地点まで自律移動する移動ロボットに制限されるものでなく、例えば、遠隔操作等で制御される任意のロボットの移動制御に対しても適用可能である。さらには、移動体として、画像認識機能を備え自動走行等のインテリジェンスを具備した、自動車や電車などの車両全般、工場等施設内を走行する搬送車（キャリア）、飛翔体、船舶、潜水艦等にも適用できることは勿論である。

ここまで、３つの実施形態と１つの実施例とについて説明した。本発明の移動体、移動方法、移動制御プログラムは、それぞれ、３つの実施形態と１つの実施例とを技術的矛盾の無い範囲で組み合わせたものであっても良い。

さらに、上記に説明した各実施形態および実施例における自律的移動方法は、コンピュータにより実行可能とし、コンピュータに読み取り可能な記録媒体に格納することで、自律的移動体の自律的移動方法を制御するための自律的移動制御プログラムとすることが出来る。この場合、自律的移動体または自律的移動ロボットに適切なＣＰＵやメモリを設けて情報処理機能を持たせることによって、この自律的移動制御プログラムを格納および実行可能となる。なお、各実施形態および実施例における各機能部は、それぞれ、独立した電子回路のようなハードウェアとして実現されても良いし、ＣＰＵやメモリを有するコンピュータ及びそのプログラムの一部のようなハードウェアとソフトウェアとの協働として動作しても構わない。

本発明の移動体、移動方法、移動制御プログラムは、移動体の経路を塞ぐ複数の障害物の中から、除去を依頼するに最適な障害物を選択する。このことにより、例えば、依頼対象にかけるコストが小さくとなるように、または移動体にかかるコストが小さくなるように、さらには両方のコストが最小となるように、除去対象障害物を選択することができる。

上記各実施の形態の各構成や技術は、技術的な矛盾の発生しない限り、他の実施の形態においても適用可能である。

以上、実施の形態を参照して本発明を説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。

この出願は、２００８年１月１６日に出願された特許出願番号２００８−００７０９０号の日本特許出願に基づいており、その出願による優先権の利益を主張し、その出願の開示は、引用することにより、そっくりそのままここに組み込まれている。

Claims (33)

1. 目的地までの経路を生成する経路生成機能部と、
   前記経路に沿って移動するための移動機能部と、
   前記移動を妨げる障害物を検出するための障害物検出機能部と、前記経路上に障害物が存在する場合に、前記経路生成機能部は、前記経路とは別の経路の生成を試み、前記別の経路が存在する場合に、前記移動機能部は、前記別の経路に沿って前記目的地までの移動を試み、
   前記別の経路が存在しない場合に、前記障害物の前記経路外への除去を外部に依頼する障害物除去依頼機能部と、
   前記障害物検出機能部が検出した障害物の中から、前記経路上から除去可能な少なくとも１つの除去可能障害物の存在を判定する障害物判定機能部と、
   前記障害物除去機能部が前記除去可能障害物の除去を依頼できる相手である少なくとも１つの依頼可能対象を前記外部において検出する依頼対象検出機能部と、
   前記少なくとも１つの除去可能障害物と、前記少なくとも１つの依頼可能対象とが存在する場合、前記障害物除去依頼機能部が除去を依頼する障害物である除去対象障害物と前記除去対象障害物の除去を依頼する相手である依頼対象との組合せを選択決定する障害物選定機能部とを具備する
   移動装置。
2. 請求の範囲１に記載の移動装置において、
   前記障害物選定機能部は、
   前記少なくとも１つの除去可能障害物と、前記少なくとも１つの依頼可能対象との組合せが複数存在する場合において、前記複数の組合せから、前記除去対象障害物と、前記障害物除去機能部が前記除去対象障害物の除去を依頼する相手である依頼対象との組合せを選択決定する
   移動装置。
3. 請求の範囲１又は２に記載の移動装置において、
   前記障害物選定機能部は、
   前記障害物に関する情報、前記移動装置に関する情報、前記依頼対象に関する情報のうち少なくとも１つを用いて、依頼対象にかけるコストと移動装置にかかるコストのどちらか１つ、あるいは両方を算出し、コストが最小となるような前記除去対象障害物と前記依頼対象の組み合わせを選択決定する
   移動装置。
4. 請求の範囲１乃至３のいずれか一項に記載の移動装置において、
   前記依頼対象検出機能部は、
   前記少なくとも１つの依頼可能対象として周囲の人物を検出する人物検出機能部を具備する
   移動装置。
5. 請求の範囲４に記載の移動装置において、
   前記障害物除去依頼機能部は、
   前記依頼対象人物を指定する人物指定機能部と、
   前記除去対象障害物を指定する障害物指定機能部と、
   前記依頼対象人物に対して前記除去対象障害物の除去を依頼する発話機能部とを具備する
   移動装置。
6. 請求の範囲２乃至５のいずれか一項に記載の移動装置において、
   前記障害物選定機能部は、
   前記少なくとも１つの除去可能障害物のそれぞれについて、前記依頼対象が除去する際の除去仕事量を取得する障害物除去仕事量取得機能部と、
   前記少なくとも１つの除去可能障害物が複数存在する場合に、前記除去仕事量が最小の除去可能障害物を選択する除去障害物除去仕事量判定機能部とを具備し、
   前記除去仕事量は、
   前記除去可能障害物の体積、重量、形状、長さ、表面積、種類または前記依頼対象との距離に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて計算される
   移動装置。
7. 請求の範囲１乃至５のいずれか一項に記載の移動装置において、
   前記障害物選定機能部は、
   前記経路を記録する経路記録機能部と、
   前記除去対象障害物として、除去後に前記目的地までの移動仕事量が最小となるような除去可能障害物を選択する除去障害物移動仕事量判定機能部とを具備し、
   前記移動仕事量は、
   前記移動装置の位置、移動経路、運動エネルギー、電力消費量、充電残量、積載重量、動作履歴または操作履歴に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて計算される
   移動装置。
8. 請求の範囲６又は７に記載の移動装置において、
   前記依頼対象が人物である場合に、前記障害物選定機能部は、
   前記検出された人物の名前を取得する人物認識機能部と、
   前記人物の名前と前記人物に係る情報を予め有する人物情報記録機能部と、
   前記除去仕事量または前記移動仕事量と、前記人物に係る情報とに基づいて、前記少なくとも１つの除去可能障害物と、前記検出された人物との組合せから、１つの組合せを選択決定する組合せ評価機能部とをさらに具備し、
   前記人物に係る情報は、
   前記人物のＩＤ（ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：認識番号）、年齢、性別、身長、スケジュールまたは行動履歴のいずれかを含む
   移動装置。
9. 請求の範囲４又は５に記載の移動装置において、
   前記障害物選定機能部は、
   前記少なくとも１つの除去可能障害物の所有者に係る情報を予め有する所有者情報記録機能部と、
   前記少なくとも１つの除去可能障害物の所有者に係る情報を前記所有者情報記録機能部から取得する障害物所有者情報取得機能部と、
   前記検出された人物の名前を取得する人物認識機能部と、
   前記少なくとも１つの除去可能障害物の所有者と、前記検出された人物の名前とが一致する組合せを探す組合せ評価機能部とを具備する
   移動装置。
10. 請求の範囲４、５及び９のいずれか一項に記載の移動装置において、
    前記検出された人物の名前は、
    前記検出された人物のＩＤ、年齢、性別、身長、スケジュールまたは行動履歴に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて検索される
    移動装置。
11. 請求の範囲９又は１０に記載の移動装置において、
    前記障害物検出機能部は、
    照射したレーザ光線の反射によって周囲の物体を検出するためのレーザセンサを具備し、
    前記障害物選定機能部は、
    前記依頼対象の候補となる人物の年齢を記録するための人物年齢記録機能部と、
    前記依頼対象人物の年齢を前記人物年齢記録機能部から読み出すための人物年齢取得機能部とをさらに具備し、
    前記人物検出機能部は、
    周囲の風景を電気信号化するためのカメラと、
    前記電気信号化された風景から人間の顔面を検出するための顔検出機能部とを具備し、
    前記発話機能部は、
    前記除去対象障害物の除去依頼を前記依頼対象人物に聴覚的に伝えるための合成発話機能部を具備し、
    前記障害物指定機能部は、
    レーザ光線を照射することによって前記除去対象障害物を示すためのレーザポインタを具備し、
    前記人物指定機能部は、
    前記依頼対象人物を示すための方向性を有する頭部と、
    前記頭部の動作を制御するための頭部制御機能部とを具備し、
    前記移動機能部は、
    ２つ以上の駆動輪を具備する
    移動装置。
12. （ａ）経路生成機能部が、目的地までの経路を生成する経路生成ステップと（ｂ）移動機能部が、前記経路に沿って移動を試みる移動ステップとを具備し、
    前記移動ステップ（ｂ）は、
    （ｂ−１）障害物検出機能部が障害物の検出を試みる障害物検出ステップと、
    （ｂ−２）前記障害物検出ステップ（ｂ−１）において、前記経路上に障害物が存在する場合に、前記経路生成機能部が前記経路とは別の経路の生成を試みる別経路生成ステップと、
    （ｂ−３）前記別経路生成ステップ（ｂ−２）において、前記別の経路が存在する場合に、前記移動機能部が、前記別の経路に沿って前記目的地までの移動を試みるステップと、
    （ｂ−４）前記別経路生成ステップ（ｂ−２）において、前記別の経路が存在しない場合に、障害物除去依頼機能部が、前記障害物の前記経路外への除去を外部に依頼する障害物除去依頼ステップとを具備し、
    前記障害物除去依頼ステップ（ｂ−４）は、
    （ｂ−４−ａ）障害物判定機能部が、前記障害物検出機能部が検出した障害物の中から、前記経路上から除去可能な少なくとも１つの除去可能障害物の存在を判定する障害物判定ステップと、
    （ｂ−４−ｂ）依頼対象検出機能部が、前記除去可能障害物の除去を依頼する相手である少なくとも１つの依頼対象を外部において検出する依頼対象検出ステップと、
    （ｂ−４−ｃ）前記障害物判定ステップ（ｂ−４−ａ）における前記少なくとも１つの除去可能障害物と、前記依頼対象検出ステップ（ｂ−４−ｂ）における前記少なくとも１つの依頼可能対象とが存在する場合において、障害物選定機能部が、前記障害物除去依頼機能部が除去を依頼する障害物である除去対象障害物と前記除去対象障害物の除去を依頼する相手である依頼対象との組合せを選択決定する障害物選定ステップとを具備する
    移動装置の移動方法。
13. 請求の範囲１２に記載の移動装置の移動方法において、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−１）前記障害物判定ステップ（ｂ−４−ａ）における前記少なくとも１つの除去対象障害物と、前記依頼対象検出ステップ（ｂ−４−ｂ）における前記少なくとも１つの依頼対象との組合せが複数存在する場合において、前記障害物選定機能部が
    、前記複数の組合せから、前記除去対象障害物と、前記障害物除去機能部が前記除去対象障害物の除去を依頼する相手である依頼対象との組合せを選択決定するステップ
    を具備する
    移動装置の移動方法。
14. 請求の範囲１２又は１３に記載の移動装置の移動方法において、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−１ａ）前記障害物に関する情報、前記移動装置に関する情報、前記依頼対象に関する情報のうち少なくとも１つを用いて、依頼対象にかけるコストと移動装置にかかるコストのどちらか１つ、あるいは両方を算出し、コストが最小となるような前記除去対象障害物と前記依頼対象の組み合わせを選択決定するステップ
    を具備する
    移動装置の移動方法。
15. 請求の範囲１２乃至１４のいずれか一項に記載の移動装置の移動方法において、
    前記依頼対象検出ステップ（ｂ−４−ｂ）は、
    （ｂ−４−ｂ−１）人物検出機能部が、前記少なくとも１つの依頼対象として、周囲の人物を検出する依頼対象人物検出ステップを具備する
    移動装置の移動方法。
16. 請求の範囲１５に記載の移動装置の移動方法において、
    前記障害物除去依頼ステップ（ｂ−４）は、
    （ｂ−４−ｄ）人物指定機能部が、前記依頼対象人物を指定する人物指定ステップと、
    （ｂ−４−ｅ）障害物指定機能部が、前記除去対象障害物を指定する障害物指定ステップと、
    （ｂ−４−ｆ）発話機能部が、前記依頼対象人物に対して前記除去対象障害物の除去を依頼する発話ステップとをさらに具備する
    移動装置の移動方法。
17. 請求の範囲１３乃至１６のいずれか一項に記載の移動装置の移動方法において、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−２）障害物除去仕事量取得機能部が、前記少なくとも１つの除去可能障害物のそれぞれについて、前記依頼対象が除去する際の除去仕事量を取得する障害物除去仕事量取得ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−３）除去障害物除去仕事量判定機能部が、前記少なくとも１つの除去可能障害物が複数存在する場合に、前記除去仕事量が最小の除去可能障害物を選択するステップとを具備し、
    前記仕事量は、
    前記除去可能障害物の体積、重量、形状、長さ、表面積、種類または前記依頼対象との距離に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて計算される
    移動装置の移動方法。
18. 請求の範囲１２乃至１６のいずれか一項に記載の移動装置の移動方法において、
    前記経路生成ステップ（ａ）は、
    （ａ−１）経路記録機能部が、前記経路を記録する経路記録ステップを具備し、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−４）除去障害物移動仕事量判定機能部が、前記除去対象障害物として、前記目的地までの前記経路長が最短となる経路上に存在する除去可能障害物を選択する除去障害物判定ステップを具備し、
    前記移動仕事量は、
    前記移動装置の位置、移動経路、運動エネルギー、電力消費量、充電残量、積載重量、動作履歴または操作履歴に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて計算される
    移動装置の移動方法。
19. 請求の範囲１７又は１８に記載の移動装置の移動方法において、
    前記依頼対象が人物である場合に、前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−５）人物情報記録機能部が、前記人物の名前と前記人物に係る情報を予め有するステップと、
    （ｂ−４−ｃ−６）人物認識機能部が、前記検出された人物の名前を取得する人物認識ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−７）組合せ評価機能部が、前記除去仕事量または前記移動仕事量と、前記人物に係る情報とに基づいて、前記少なくとも１つの除去可能障害物と、前記検出された人物との組合せから、１つの組合せを選択決定する組合せ評価ステップとを具備し、
    前記人物に係る情報は、
    前記人物のＩＤ、年齢、性別、身長、スケジュールまたは行動履歴のいずれかを含む
    移動装置の移動方法。
20. 請求の範囲１５又は１６に記載の移動装置の移動方法において、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−８）障害物所有者情報取得機能部が、前記少なくとも１つの除去可能障害物の所有者に係る情報を所有者情報記録機能部から取得する障害物所有者情報取得ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−９）人物認識機能部が、前記検出された人物の名前を取得する人物認識ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−１０）組合せ評価機能部が、前記少なくとも１つの除去可能障害物の所有者と、前記検出された人物の名前とが一致する組合せを探す組合せ評価ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−１１）前記少なくとも１つの除去可能障害物の所有者と、前記検出された人物名とが一致する組合せが存在しない場合に、前記移動を中止するステップとを具備する
    移動装置の移動方法。
21. 請求の範囲１５、１６及び２０のいずれか一項に記載の移動装置の移動方法において、
    前記検出された人物の名前は、
    前記検出された人物のＩＤ、年齢、性別、身長、スケジュールまたは行動履歴に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて得られる
    移動装置の移動方法。
22. 請求の範囲２０又は２１に記載の移動装置の移動方法において、
    前記障害物判定ステップ（ｂ−４−ａ）は、
    （ｂ−４−ａ−２）前記経路上に除去可能な障害物が無い場合に、前記移動を中止するステップを具備し、
    前記依頼対象検出ステップ（ｂ−４−ｂ）は、
    （ｂ−４−ｂ−２）前記人物が周囲に存在しない場合に、前記移動を中止するステップをさらに具備する
    移動装置の移動方法。
23. （ａ）経路生成機能部が、目的地までの経路を生成する経路生成ステップと、（ｂ）移動機能部が、前記経路に沿って移動を試みる移動ステップとを具備し、
    前記移動ステップ（ｂ）は、
    （ｂ−１）障害物検出機能部が障害物の検出を試みる障害物検出ステップと、
    （ｂ−２）前記障害物検出ステップ（ｂ−１）において、前記経路上に障害物が存在する場合に、前記生成機能部が前記経路とは別の経路の生成を試みる別経路生成ステップと、
    （ｂ−３）前記別経路生成ステップ（ｂ−２）において、前記別の経路が存在する場合に、前記移動機能部が、前記別の経路に沿って前記目的地までの移動を試みるステップと、
    （ｂ−４）前記別経路生成ステップ（ｂ−２）において、前記別の経路が存在しない場合に、障害物除去依頼機能部が、前記障害物の前記経路外への除去を外部に依頼する障害物除去依頼ステップとを具備し、
    前記障害物除去依頼ステップ（ｂ−４）は、
    （ｂ−４−ａ）障害物判定機能部が、前記障害物検出機能部が検出した障害物の中から、前記経路上から除去可能な少なくとも１つの除去可能障害物の存在を判定する障害物判定ステップと、
    （ｂ−４−ｂ）依頼対象検出機能部が、前記除去可能障害物の除去を依頼する相手である少なくとも１つの依頼対象を外部において検出する依頼対象検出ステップと、
    （ｂ−４−ｃ）前記障害物判定ステップ（ｂ−４−ａ）における前記少なくとも１つの除去可能障害物と、前記依頼対象検出ステップ（ｂ−４−ｂ）における前記少なくとも１つの依頼可能対象とが存在する場合において、障害物選定機能部が、前記障害物除去依頼機能部が除去を依頼する障害物である除去対象障害物と前記除去対象障害物の除去を依頼する相手である依頼対象との組合せを選択決定する障害物選定ステップとを具備する移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
24. 請求の範囲２３に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−１）前記障害物判定ステップ（ｂ−４−ａ）における前記少なくとも１つの除去対象障害物と、前記依頼対象検出ステップ（ｂ−４−ｂ）における前記少なくとも１つの依頼対象との組合せが複数存在する場合において、前記障害物選定機能部が、前記複数の組合せから、前記除去対象障害物と、前記障害物除去機能部が前記除去対象障害物の除去を依頼する相手である依頼対象との組合せを選択決定するステップを具備する移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
25. 請求の範囲２３又は２４に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−１ａ）前記障害物に関する情報、前記移動装置に関する情報、前記依頼対象に関する情報のうち少なくとも１つを用いて、依頼対象にかけるコストと移動装置にかかるコストのどちらか１つ、あるいは両方を算出し、コストが最小となるような前記除去対象障害物と前記依頼対象の組み合わせを選択決定するステップを具備する移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
26. 請求の範囲２３乃至２５のいずれか一項に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記依頼対象検出ステップ（ｂ−４−ｂ）は、
    （ｂ−４−ｂ−１）人物検出機能部が、前記少なくとも１つの依頼対象として、周囲の人物を検出する依頼対象人物検出ステップを具備する移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
27. 請求の範囲２６に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記障害物除去依頼ステップ（ｂ−４）は、
    （ｂ−４−ｄ）人物指定機能部が、前記依頼対象人物を指定する人物指定ステップと、
    （ｂ−４−ｅ）障害物指定機能部が、前記除去対象障害物を指定する障害物指定ステップと、
    （ｂ−４−ｆ）発話機能部が、前記依頼対象人物に対して前記除去対象障害物の除去を依頼する発話ステップとをさらに具備する移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
28. 請求の範囲２３乃至２７のいずれか一項に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−２）障害物除去仕事量取得機能部が、前記少なくとも１つの除去可能障害物のそれぞれについて、前記依頼対象が除去する際の除去仕事量を取得する障害物除去仕事量取得ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−３）除去障害物除去仕事量判定機能部が、前記少なくとも１つの除去可能障害物が複数存在する場合に、前記除去仕事量が最小の除去可能障害物を選択するステップとを具備し、
    前記仕事量は、
    前記除去可能障害物の体積、重量、形状、長さ、表面積、種類または前記依頼対象との距離に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて計算される
    移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
29. 請求の範囲２３乃至２７のいずれか一項に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記経路生成ステップ（ａ）は、
    （ａ−１）経路記録機能部が、前記経路を記録する経路記録ステップを具備し、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−４）除去障害物移動仕事量判定機能部が、前記除去対象障害物として、前記目的地までの前記経路長が最短となる経路上に存在する除去可能障害物を選択する除去障害物判定ステップを具備し、
    前記移動仕事量は、
    前記移動装置の位置、移動経路、運動エネルギー、電力消費量、充電残量、積載重量、動作履歴または操作履歴に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて計算される
    移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
30. 請求の範囲２８又は２９に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記依頼対象が人物である場合に、前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−５）人物情報記録機能部が、前記人物の名前と前記人物に係る情報を予め有するステップと、
    （ｂ−４−ｃ−６）人物認識機能部が、前記検出された人物の名前を取得する人物認識ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−７）組合せ評価機能部が、前記除去仕事量または前記移動仕事量と、前記人物に係る情報とに基づいて、前記少なくとも１つの除去可能障害物と、前記検出された人物との組合せから、１つの組合せを選択決定する組合せ評価ステップとを具備し、
    前記人物に係る情報は、
    前記人物のＩＤ、年齢、性別、身長、スケジュールまたは行動履歴のいずれかを含む
    移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
31. 請求の範囲２６又は２７に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記障害物選定ステップ（ｂ−４−ｃ）は、
    （ｂ−４−ｃ−８）障害物所有者情報取得機能部が、前記少なくとも１つの除去可能障害物の所有者に係る情報を所有者情報記録機能部から取得する障害物所有者情報取得ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−９）人物認識機能部が、前記検出された人物の名前を取得する人物認識ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−１０）組合せ評価機能部が、前記少なくとも１つの除去可能障害物の所有者と、前記検出された人物の名前とが一致する組合せを探す組合せ評価ステップと、
    （ｂ−４−ｃ−１１）前記少なくとも１つの除去可能障害物の所有者と、前記検出された人物名とが一致する組合せが存在しない場合に、前記移動を中止するステップと
    を具備する移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
32. 請求の範囲２６、２７及び３１のいずれか一項に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記検出された人物の名前は、
    前記検出された人物のＩＤ、年齢、性別、身長、スケジュールまたは行動履歴に含まれる少なくとも１つの情報に基づいて得られる
    する移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。
33. 請求の範囲３１又は３２に記載の移動装置の移動制御プログラムにおいて、
    前記障害物判定ステップ（ｂ−４−ａ）は、
    （ｂ−４−ａ−２）前記経路上に除去可能な障害物が無い場合に、前記移動を中止するステップを具備し、
    前記依頼対象検出ステップ（ｂ−４−ｂ）は、
    （ｂ−４−ｂ−２）前記人物が周囲に存在しない場合に、前記移動を中止するステップをさらに具備する移動方法をコンピュータに実行させるための、コンピュータに読み込み可能な
    移動装置の移動制御プログラム。

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