JP6539125B2

JP6539125B2 - 移動ロボットシステム及び移動ロボットの制御方法

Info

Publication number: JP6539125B2
Application number: JP2015124355A
Authority: JP
Inventors: 泰士上田; 亮介中村; 梓網野
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2015-06-22
Filing date: 2015-06-22
Publication date: 2019-07-03
Anticipated expiration: 2035-06-22
Also published as: JP2017010234A; US9952598B2; US20160370802A1

Description

本発明は，移動ロボットシステム及び移動ロボットの制御方法に係り，特に，外部環境を認識し自律的に移動するのに好適な移動ロボットシステム及び移動ロボットの制御方法に関する。

近年，自律的に移動するロボットとして，外部環境を認識し自律的に移動する移動ロボットが知られている。移動ロボットは障害物に衝突すると危険が生じるので，例えば，移動ロボットの移動時の存在物との衝突の危険性を削減するシステムは，その具体的内容として，存在物を含む環境の幾何状況を示した環境地図を生成しておき，その環境地図の座標系に，移動ロボットが移動する移動経路データを照らし合わせて，移動ロボットの移動中に制御誤差により存在物に衝突する可能性を示す危険度パラメータを求めることにより，移動環境内の障害物との衝突を避ける技術が知られている。このような技術は，例えば，特開２００９−２９１５４０号公報に記載されている。

特開２００９−２９１５４０号公報

しかし，移動ロボットの移動環境内には，障害物との衝突以外にも，例えば，天候や床面の状態によって，移動ロボットの転倒や故障などを引き起こす可能性の高い領域が存在する。例えば，雨天時は屋内の玄関付近が滑りやすくなっており，移動ロボットがスリップして転倒したり，降雪後の軒下では，屋根の上から雪の塊が落ちてきて移動ロボットに直撃し，移動ロボットが故障したりする可能性がある。そこで，例えば，移動ロボットが転倒しても故障することなく再び起き上がるようにしたり，雪などがロボットに直撃してもロボットが故障しないよう頑丈に作ったりすることでの対応策が可能である。

しかし，移動ロボットの移動の目的が，壊れやすい物の搬送であった場合，移動ロボットの転倒などによる衝撃によって，搬送物が故障する可能性があり，たとえ移動ロボット自身は故障せずとも，目的が達成できない場合がある。このような移動ロボットの転倒や故障，その他の移動ロボットの目的達成を妨げる要因をリスクと呼ぶこととすれば，移動ロボットはリスクを推定し，自身の目的を達成するための適切な処理を行う必要がある。

そこで，例えば床の濡れ具合や，屋根の上の雪などを，移動ロボットや環境に設置したセンサによって認識し，リスクを推定する方法があるが，床の濡れ具合はセンサによって直接認識することが難しく，また屋根の上など，センサの死角になっている部分は認識できない場合が多い。また，死角を補うために，移動環境内のリスクが潜在するエリアにセンサを敷設してリスクの発生を監視するほう方があるが，センサが大量に必要な場合は経済的コストが高く，また，プライバシーの侵害につながる恐れがある。

本発明は以上の問題点の少なくとも一つを解決することにあり，センサによる直接的な認識方法を用いない方法で目的を妨げる様々なリスクを低減することが可能な移動ロボットシステム及び移動ロボットの制御方法を提供することにある。

上記目的を達成するために，本発明では，走行手段を備える移動ロボットと，前記走行手段を制御する走行制御部と，所定目的を達成するように移動経路を計画する移動計画部と，前記移動経路を走行するように前記走行制御部に走行命令を生成する移動制御部と，リスク潜在領域の位置情報とリスク発生条件を登録したデータベースとを備え,前記移動計画部は，前記移動経路に前記リスク潜在領域が含まれていた場合，前記リスク発生条件に該当するか否かに応じて，目的達成可能性を演算し，前記目的達成可能性が予め定められた閾値以下の場合には，前記目的達成が高くなるように移動ロボットの動作を再計画するように構成した。

より具体的には，移動ロボットシステムは，外部環境を認識するための環境認識手段と走行手段と前記走行手段を前記環境認識手段からの環境情報に基づいて制御する走行制御手段と，走行制御手段への走行命令を生成する計算手段と，リスク潜在領域認識手段と，リスク発生条件検出手段を備え，前記計算部は，目的設定部と，発生リスク属性認識部と，自己位置認識部を備え，移動計画部を備え，前記リスク潜在領域認識手段によって，気象または路面変化による発生するリスクが潜在するリスク潜在領域と，前記リスクの発生条件を認識し，前記リスク発生条件検出手段によって，リスクの発生条件を検出し，前記リスクの発生条件が満たされているとき，発生するリスクによる目的達成への影響度を前記計算手段が定量的／段階的に算出し，リスクが発生した領域近傍での移動方法／移動経路を計画し，前記計画に基いて自律的に移動する移動ロボットを備える。

本装置によれば，環境内の様々なリスクの発生に対して，目的達成のために適切な処理を実行可能となる。

本発明の移動ロボットシステムのシステム構成図である実施例１の移動ロボットシステムのハードウェア実装例である本発明の移動ロボットシステムの動作フローチャートである移動ロボットの移動環境の一例である移動ロボットの移動環境の一例である移動ロボットの移動環境の一例であるリスク潜在領域と，潜在リスク，リスク発生条件の例である実施例２の移動ロボットシステムのハードウェア実装例である

以下に本発明を実施するための具体的な形態としての実施例を図面を用いて説明する。上記した以外の課題，構成及び効果は，以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の移動ロボットシステムは，例えば配送，案内，監視，検査，探索，救助，情報伝達，保守作業などを目的としてロボットを自律的に移動させるシステムに適用されるものである。

以下に，本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について，適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお，各図面において，同様の構成要素については，同一の符号を付して説明を省略する。また，システムの構成要素や機構は以下に記載する限りではなく，各機能構成要素の機能を実現可能であれば好適に変更や付加が可能である。

図１を用いて，本実施例の移動ロボットシステム１のシステム構成を説明する。各手段の具体例や構成部の詳細な動作は後述する。移動ロボットシステム１は，移動ロボット１０と，外部装置や人との情報交換をするための情報入出力手段１１と，障害物や外界環境形状を認識するための環境認識手段１２と，例えば気象などの条件によってリスクが発生する可能性がある領域（リスク潜在領域と称す）を認識するためのリスク潜在領域認識手段１３と，例えば床面の濡れや振動，時刻など，リスク潜在領域へリスクを発生させる条件（リスク発生条件と称す）を検出するためのリスク発生条件検出手段１４と，移動ロボット１０を移動させるための移動手段１５と，各手段や構成部からの情報をもとに経路や速度などの出力情報を計算する計算手段１６と，移動手段１５の出力信号や，実際の移動速度を計測する，移動状態計測手段１７を備える。また，計算手段１６は，情報入出力手段１１からの情報に基づいて移動ロボットシステム１の移動の目的を設定する目的設定部１６１と，環境認識手段１２とリスク潜在領域認識手段１３とリスク発生条件検出手段１４からの情報をもとに，障害物や発生したリスクの種類や移動ロボット１０との位置関係（以上総称して発生リスク属性と称する）を認識する発生リスク属性認識部１６２と，環境認識手段１２から得た外界環境形状や移動状態計測手段１７から得た情報をもとに移動ロボットの位置や姿勢，速度，故障の有無など（自己状態と称する）を認識する状態認識部１６３と，発生リスク属性認識部１６２から得た発生リスク属性と，状態認識部１６３から得た状態に応じて，移動ロボットの移動方法を計画する移動計画部１６４と，移動計画部１６４が計画したとおりに移動手段を作動させるための信号処理を行う移動制御部１６５を備える。ここで移動計画とは，例えば，移動ロボット１０が動作後に追従すべき位置や速度を，一定時間間隔／一定距離間隔の時系列で表現したものである。

図２を用いて，移動ロボットシステム１のハードウェア構成の例を説明する。図２の移動ロボットシステム１では，情報入出力手段１１として端末１１１とスピーカ１１２を，リスク潜在領域認識手段１３として，所定の座標上でのリスク潜在領域の位置情報とリスク発生条件が登録してあるデータベース１３１を，リスク発生条件検出手段１４としてインターネットから気象情報を取得する気象取得プログラム１４１および雨滴を検出する降雨センサ１４２を利用している。また，移動ロボット１０は，環境認識手段１２としてレーザー測域センサ１２１を，移動手段１５として左右一対の駆動輪１５１とサーボモータ１５２と自在式の車輪１５３を，計算手段１６として組込みコンピュータ１６１を，移動状態認識手段１７として左右一対のエンコーダ１７１を，前記各構成要素の動力源として，バッテリ１８１を備える。また，端末１１１と移動ロボット１０は無線ＬＡＮで，端末１１１とデータベース１３１と気象取得プログラム１４１は，無線ＬＡＮ／有線ＬＡＮのネットワークで互いに接続されており情報の相互通信を行う。このように，リスク潜在領域認識手段１３やリスク発生条件検出手段１４をネットワーク上に設置することで，移動ロボット１０に前記認識手段１３と１４を設置するよりも，移動ロボット１０の軽量化したり，計算手段１６内での処理を簡素化したりすることが可能である。また，複数の移動ロボット１０で前記認識手段１３と１４を共用すれば，移動ロボット１０を量産時に，製造コストを安価にすることが可能である。また，降雨センサ１４２を移動ロボットに取り付けることで，降雨情報をリアルタイムに取得することが可能である。また，移動ロボット１０は，例えば配送を目的に移動する場合は，配送物品を格納するための収納部１０１を備えるなど，目的に応じた適切な付属要素を備えているものとする。

図３を用いて，移動ロボットシステム１の動作フローを説明する。なお，本動作フローのループ部分は，所定の制御周期で周期的に繰り返すものとする。図２に示すハードウェア構成の各機能が実現される。

Ｓ１０１では，情報入出力手段１１からの情報に基づいて目的設定部１６１が移動ロボット１０の移動の目的を設定する（目的設定部１６１）。目的の設定方法として，例えば，目的達成時の移動ロボット１０や，動作対象物，周囲環境の位置関係や時刻などの項目から成る目標状態Ｓ_Ｔ＝｛ｓ_Ｔ１，ｓ_Ｔ２，．．．，ｓ_Ｔｎ｝を設定する方法がある。ただし，ｎは自然数で，ｓ_Ｔｋは，前記項目を値で示したものである。例えば，目的が配送の場合，目標状態Ｓ_Ｔとして，移動ロボット１０の位置が配送先の座標，配送物の温度が一定温度以下であることや，破損が無いこと，目標到着時刻以前に到着することなどを好適に数値化して設定する。

Ｓ１０２では，状態認識部１６３が移動ロボット１０や配送物の現在の状態Ｓ_Ｃを認識する（状態認識部１６３）。例えば，移動ロボット１０の移動速度は，エンコーダ１７１からの車輪の回転速度を基に計算できる。また，移動ロボットの位置は，例えば，特許５４５２４４２号公報に記載の方法などを好適に用いてレーザー測域センサ１２１から得た環境形状情報を基に計算できる。また，例えば移動ロボット１０の目的が配送であれば，収納部１０１に収納している配送物品の温度や形状などを，適宜収納部１０１に付加した温度計や，カメラ，三次元レーザーセンサ，超音波センサ，磁気センサなどを用いて認識する。

Ｓ１０３〜Ｓ１０９及びＳ１１１の各機能は，発生リスク属性認識部１６２及び移動計画部１６４に相当する。

Ｓ１０３では，目的が達成されたかを調べる。例えば，Ｓ１０１で設定された目標状態とＳ_Ｔ，その時の状態Ｓ_Ｃの差Ｄ_ｓ＝Ｓ_Ｔ−Ｓ_Ｃについて，Ｒ＝Ｃ_ｓＤ_ｓ ^Ｔが所定の値以上だった場合，目的が未達成である判断すればよい。ただし，ＣｓはＤｓと同じ長さの重み係数ベクトルであり，Ｄ_ｓ ^ＴはＤｓの転置ベクトルを表す。Ｃｓの各要素の値は，達成を優先する項目に対して大きくなるように設定することで，移動ロボットの目的に応じた動作調整が可能である。あるいは例えば，目標状態が，特定の時刻より早いことや，特定の温度より低いことなど，特定の範囲内に値が収まっていることが目標となる場合は，前記範囲内に値が収まっている場合は常に０，それ以外の時は非ゼロになるような関数で，目標状態との差を表せばよい。目的未達成の場合はＳ１０４へ進み，目的が達成済みであれば，動作を終了する。

Ｓ１０４では，発生リスクの認識を行う。その方法を図４に示す屋内環境を移動ロボット１０が移動する場合を例に説明する。ただし，図４は屋内環境を真上から俯瞰した図である。玄関１００１付近の領域１００２は，雨天時は床が塗れて滑りやすくなる。このとき，リスク潜在領域として領域１００２を，領域１００２のリスク発生条件を降雨・降雪としてデータベース１３１に登録しておく。そして，気象取得プログラム１４１によって得た天候が，晴天であれば，領域１００２は乾いていると予想できるため転倒の可能性は少ないが，雨天や降雪であれば，領域１００２が塗れている可能性があるため，滑って転倒するリスクが発生しているとみなす。また，本棚１００３の周囲は，平常時は安全だが，地震発生時は本が崩れてきたり，本棚が倒れてきたりする恐れがある。そこで，リスク潜在領域として本棚の周りの領域１００４を，リスク発生条件を地震としてデータベース１３１に登録しておき，気象取得プログラム１４１が，緊急地震速報などの地震情報を取得した際は，領域１００４には，転落・転倒物体出現のリスクが発生しているとみなす。同様にして，図５のように，移動ロボットシステム１０が屋外の軒下を移動する際は，軒下の領域１００５をリスク潜在領域とし，リスク発生条件を，直前まで降雪が続いていたこととすれば，屋根の上から雪の塊が落ちてくるリスクの発生を認識可能であり，また，図６のように，駅のホームの端の領域１００６をリスク潜在領域とし，リスク発生条件を強風が吹いていることや，電車接近のアナウンスが流れていることとすれば，強風のあおりによるホームからの転落や，接近する電車との接触などを発生リスクとして認識できる。図７にリスク潜在領域と，潜在リスク，リスク発生条件の前述以外の具体例を示す。以上のように，リスク潜在領域認識手段とリスク発生条件検出手段を備えることで，発生したリスクをセンサなどで直接検出することが難しい場合でも，リスク潜在領域においてリスク発生条件が満たされたか否かを調べることで，リスクの発生を推定することが可能である。

Ｓ１０５では，移動計画がすでに為されているかを調べ，もし移動計画が済んでいればＳ１０６へ，済んでいなければＳ１０８へ進む。

Ｓ１０６では，計画済みの移動計画を実行した際の，失敗可能性Ｐを段階的／定量的に計算する。例えば，リスク発生領域を通行する距離や時間が長いほど，移動ロボットの破損可能性や，搬送物の破損可能性，制限時間超過などの項目e_kの値が大きくなるような関数を設定しておき，前記全てのコスト項目の適当な重み付け合計値Ｐ＝Ｃ_ＥＥ^Ｔを，失敗可能性とする方法がある。ただし，C_EはEと同じ長さの重み付け係数ベクトル，Ｅ＝｛e₁，e₂，．．．e_m｝となるベクトル，Ｅ^Ｔは，Ｅの転置ベクトルを表す。また，Ｃ_Ｅは発生リスクの種類や，目的，リスク発生領域内での移動ロボットの速度や加速度，姿勢などに応じて好適に設定する。

Ｓ１０７では，Ｓ１０６で計算した失敗可能性Ｐを利用して，移動計画の再計画が必要かを判断する。例えば，Ｐが予め設定された閾値Ｐ_maxよりも大きいか，あるいは前回の制御周期での失敗可能性Ｐ_pre以上となっている場合は，移動再計画が必要であると判断してＳ１０８へ進む。逆の場合は移動再計画が不要と判断し，Ｓ１０９へ進む。

Ｓ１０８では，失敗可能性Ｐが現状より小さくなるように移動計画（移動計画の再計画）を行う。移動計画の方法としては，例えば，Korf, R., “Real-Time Heuristic Search”, Artificial Intelligence, Vol. 42, No. 2-3, pp. 189-211, 1990.に記載のアルゴリズムを応用する方法がある。前記アルゴリズムでは，移動環境内を細かなグリッドに分解し，各グリッドに，現在位置から当該グリッドまで移動する際の所要時間，労力，失敗可能性Ｐなどのコスト情報（コストと称する）を付加したデータを用意する。そして，現在位置に隣接するグリッドから順に，前記コストと，前記グリッドから目標地点までの移動コストの推定値（ヒューリスティックと称する）を計算し，前記コストと前記ヒューリスティックの和（スコアと称する）が最も小さくなるグリッドを順次探索していくことで移動経路やグリッド上での移動ロボット１０の振舞いを決定する。なお，前記ヒューリスティックとしては，当該グリッドから目標地点までの距離などを好適に用いればよい。そして，前記探索の際，探索先のグリッドでの移動ロボット１０の速度や加速度，姿勢などの状態によって，失敗可能性Ｐが変化するように設定すれば，様々な状態でのグリッド探索結果を比較し，最善の状態を選択することで，移動ロボット１０が各グリッド上で至るべき状態と経路を計算可能である。また，移動ロボット１０が運動学上グリッドに沿って移動できない場合は，グリッド同士をスプライン曲線などの滑らかな曲線で補完した経路を生成するとよい。以上によって，例えば図４の環境の場合，雨天時は領域１００２内を移動する際に移動ロボット１０の加速度に制限を設けたり，領域１００２内に進入しないように移動ロボット１０の速度や経路を再計画したりすることが可能である。また，前記目的が監視や救助であれば，Ｓ_ＴやＥ_Ｔを，周囲の人の身の安全を反映するように設定しておけば，地震時には移動ロボット１０が領域１００４を重点的に観測したり，領域１００４内の人への避難催促，避難誘導などを自律的に行うことが可能である。なお，スピーカ１１２から音声や警告音などを発する機能を付加し，領域１００４が危険であることを周囲に伝達してもよい。

Ｓ１０９では，目的達成の可能性を判断する。例えば，移動ロボット１０が転倒などの要因によって破損し，移動不可能となった場合は，目的達成は不可能である。もし目的達成が不可能であればＳ１１１へ進み，情報入出力手段１１を介して外部へ異常を通知する。可能であればＳ１１０へ進む。

Ｓ１１０では，作成した移動計画を進めるように，当該制御周期で実行予定の指令を逐次実行し（移動制御部１６５），Ｓ１０２へ戻る。

以上のフローにより，移動ロボット１０は，発生したリスクをセンサなどで直接検出することが難しい場合でも，リスク潜在領域においてリスク発生条件が満たされたか否かを調べることで，リスクの発生を推定し，目的達成のための適切な移動が可能となる。

本実施例では，図８のように，リスク潜在領域認識手段１３と環境認識手段１２をステレオカメラ２２１で兼用し，初めて移動する環境でも安全な移動を可能とした移動ロボットシステム２について説明する。

移動ロボットシステム２は，ステレオカメラ２２１によって，例えば図４の玄関１００１や，本棚１００３等のリスク潜在領域と付随するリスク発生条件を認識する。前記認識の際は，例えば組込みコンピュータ１６１に予めリスク潜在領域の画像を保存しておき，前記画像と撮像画像を比較することで当該画像がリスク潜在領域であるかを判断する方法などがある。リスク潜在領域と移動ロボット１０との位置関係は，ステレオカメラで取得した左右画像の視差から計算可能である。

以上より，移動ロボットシステム２は，初めて移動する環境でも安全な移動が可能である。

なお，本発明は上記した実施例に限定されるものではなく，様々な変形例が含まれる。例えば，上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり，必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また，ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり，また，ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また，各実施例の構成の一部について，他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

例えば，情報入力手段１１を移動ロボット１０に設置すれば，どこでも簡便に移動ロボットへ所望の目的を設定することが可能となる。また，情報入力手段１１として，タッチパネルやタブレット端末，携帯電話，スマートフォン，音声認識システム，ジェスチャー入力システムなどを好適に用いるとよい。

リスク潜在領域認識手段１３として，例えば，単眼カメラ，超音波センサを好適に用いるとよい。また，予めリスク潜在領域付近へ電波信号を発生する発信機を敷設し，前記信号からリスク潜在領域を認識しても良い。あるいは，実施例２の移動ロボットシステム２において，リスク潜在領域認識の際に使用するテンプレート画像を移動ロボット１０の外部のデータベースに保存しておけば，移動ロボット１０を小型軽量化しつつ，初めて移動する環境でもリスク潜在領域を認識可能である。

リスク発生条件検出手段１４として，例えば，移動環境内外や移動ロボット１０に設置した温度センサ，光量センサ，マイク，液滴センサ，湿度センサ，カメラ，振動センサ，風速センサなどを好適に用いるとよい。

環境認識手段１２として，例えば，単眼カメラや，３次元レーザースキャナ，超音波センサを好適に用いるとよい。

また，計算手段１６を移動ロボット１０の外部に設置すれば，移動ロボットの軽量化やコストダウンが可能である。また，すべての構成要素を移動ロボット１０の内部に備えれば，設備環境に依存せず動作可能な移動ロボットシステムが実現可能である。

移動手段は，車輪のほかに，例えば，脚，プロペラ，ホバー，翼，クローラなどを好適に用いるとよい。

また，上記の各構成，機能，処理部，処理手段等は，それらの一部又は全部を，例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また，上記の各構成，機能等は，プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し，実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム，テーブル，ファイル等の情報は，メモリや，ハードディスク，ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置，または，ＩＣカード，ＳＤカード，ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また，制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており，製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

１実施例１の移動ロボットシステム
１０移動ロボット
１１情報入出力手段
１２環境認識手段
１３リスク潜在領域認識手段
１４リスク発生条件検出手段
１５移動手段
１６計算手段
１６１目的設定部
１６４移動計画部
１６５移動制御部

Claims

走行手段を備える移動ロボットと，
前記走行手段を制御する走行制御部と，
所定目的を達成するように移動経路を計画する移動計画部と，
前記移動経路を走行するように前記走行制御部に走行命令を生成する移動制御部と，
リスク潜在領域の位置情報とリスク発生条件を登録したデータベースとを備え,
前記移動計画部は，前記移動経路に前記リスク潜在領域が含まれていた場合，前記リスク発生条件に該当するか否かに応じて，目的達成可能性を演算し，前記目的達成可能性が予め定められた閾値以下の場合には，前記目的達成が高くなるように移動ロボットの動作を再計画することを特徴とする移動ロボットシステム。
移動ロボットの位置を認識する自己位置認識部を備え，前記認識した自己位置に基づいて移動ロボットを制御することを特徴とする請求項１に記載の移動ロボットシステム。
外部環境を認識するための環境認識手段を備え，前記環境認識に基づいて前記リスク発生条件に該当するか判断することを特徴とする請求項２に記載の移動ロボットシステム。
気象または路面変化による発生するリスクが潜在する場合に目的可能性が低くなることを特徴とする請求項３に記載の移動ロボットシステム。
発生するリスクによる目的達成への影響度を定量的／段階的に算出し，リスクが発生したリスク潜在領域近傍での移動方法／移動経路を計画することを特徴とする請求項１に記載の移動ロボットシステム。
リスク発生条件の検出は，インターネット上に公開されている気象情報の取得を利用することを特徴とする請求項１に記載移動ロボットシステム。
リスク発生条件の検出は，移動ロボットまたは移動環境に設置された画像センサ，温度センサ，光量センサ，マイク，液滴センサ，湿度センサ，カメラ，振動センサ，風速センサのいずれか，または複数の組み合わせを利用することを特徴とする請求項１に記載移動ロボットシステム。
走行手段を備える移動ロボットを，
走行制御部が制御する移動ロボットの制御方法であって，
移動計画部が所定目的を達成するように移動経路を計画し，
移動制御部は移動ロボットが前記移動経路を走行するように前記走行制御部に走行命令を生成し,
前記移動計画部がリスク潜在領域の位置情報とリスク発生条件を登録したデータベースを参照し,前記移動経路にリスク潜在領域が含まれていた場合，リスク発生条件に該当するか否かに応じて，目的達成可能性を演算し，
前記目的達成可能性が予め定められた閾値以下の場合には，前記目的達成が高くなるように移動ロボットの動作を再計画することを特徴とする移動ロボットの制御方法。