(57)【要約】      （修正有）【課題】進行方向に関連して、回避動作を実施する必要がある回避対象を迅速に認識し、回避動作を実施することができる移動体、移動体の制御方法及びコンピュータプログラムを提供する。【解決手段】移動体は、移動体の進行方向に関連する所定の方向を撮影し、画像を取得する画像取得手段と、画像において、回避対象を認識する認識手段と、認識手段の認識結果に基づいて、回避動作を実施する回避手段と、を有し、認識手段は、画像の全体を前記認識の対象とする全体認識と、画像における前記移動体の進行方向または進行方向の下方の部分を対象とする部分認識を実施するように構成されている。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
進行方向に関連する所定の方向を撮影し、画像を取得する画像取得手段と、
前記画像において、回避対象を認識する認識手段と、
前記認識手段の認識結果に基づいて、回避動作を実施する回避手段と、を有し、
前記認識手段は、前記画像の全体を前記認識の対象とする全体認識と、前記画像における前記進行方向または前記進行方向の下方の部分を対象とする部分認識を実施するように構成されている、移動体。
【請求項２】
前記回避手段は、
前記認識手段によって認識した前記回避対象が所定条件を満たす場合に前記回避動作を実施するように構成されている、
請求項１に記載の移動体。
【請求項３】
前記回避手段は、前記全体認識の結果及び／または前記部分認識の結果を参照し、前記移動体と前記回避対象との距離が、所定の距離範囲であるという前記所定条件を満たす場合に、前記回避動作を実施するように構成されている、請求項２に記載の移動体。
【請求項４】
前記回避手段は、複数回の前記全体認識及び／または前記部分認識の結果を参照し、前記回避対象が前記進行方向または前記下方に接近していると判断したという前記所定条件を満たす場合に、前記回避動作を実施するように構成されている、請求項２に記載の移動体。
【請求項５】
前記回避手段は、前記部分認識の結果及び前記移動体の速度に基づいて、前記移動体が所定時間内に前記回避対象に関連する所定の位置に到達すると判断した場合に、前記回避動作を実施するように構成されている、請求項２に記載の移動体。
【請求項６】
移動体が、
前記移動体の進行方向に関連する所定の方向を撮影し、画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像において、回避対象を認識する認識ステップと、
前記認識ステップにおける認識結果に基づいて、回避動作を実施する回避ステップと、を実施し、
前記認識ステップにおいて、前記画像の全体を前記認識の対象とする全体認識ステップと、前記画像における前記移動体の進行方向または進行方向の下方の部分を対象とする部分認識ステップを実施する、移動体の制御方法。
【請求項７】
移動体を制御するコンピュータを、
前記移動体の進行方向に関連する所定の方向を撮影し、画像を取得する画像取得手段、
前記画像において、回避対象を認識する認識手段、
前記認識手段の認識結果に基づいて、回避動作を実施する回避手段、
として機能させるためのコンピュータプログラムであって、
前記認識手段は、前記画像の全体を前記認識の対象とする全体認識と、前記画像における前記移動体の進行方向または進行方向の下方の部分を対象とする部分認識を実施するように構成されている、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害物などの回避対象を検知する移動体、移動体の制御方法及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、予め経路の近傍に配置したマーカーを検出しつつ、自動的に無人車両を走行させる技術が提案されている（例えば、特許文献１）。また、このような無人車両において、外部を撮影し、画像中に人間を認識した場合に、停止するなどの回避動作を行う技術が実施されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５０４６３１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
無人車両にとって、他の車両や人間等は衝突を回避する必要がある対象（以下、「回避対象」という。）である。しかし、画像中に人間を認識しても、無人車両の経路の外側であれば、回避行動は必要がない。また、無人車両の経路に人間が存在する場合であっても、無人車両からの距離が遠い場合には、画像における人間の大きさが小さく、人間として認識されない場合がある。
【０００５】
本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、進行方向に関連して、回避動作を実施する必要がある回避対象を迅速に認識し、回避動作を実施することができる移動体、移動体の制御方法及びコンピュータプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第一の発明は、進行方向に関連する所定の方向を撮影し、画像を取得する画像取得手段と、前記画像において、回避対象を認識する認識手段と、前記認識手段の認識結果に基づいて、回避動作を実施する回避手段と、を有し、前記認識手段は、前記画像の全体を前記認識の対象とする全体認識と、前記画像における前記進行方向または前記進行方向の下方の部分を対象とする部分認識を実施するように構成されている、移動体である。
【０００７】
第一の発明の構成によれば、認識手段は、全体認識と部分認識とを実施することができるから、全体認識において回避対象を認識した場合に回避動作を実施し、部分認識において回避対象を認識した場合においても回避動作を実施することができる。ここで、部分認識は、全体認識のすべての部分を対象とするのではなく、進行方向またはその下方の部分を対象とする。このため、最も短い場合には、一度の全体認識と、一度の部分認識によって、適切な回避動作を実施することができる。特に、認識手段がニューラルネットワークを利用する場合には、全体認識と特定の方向の画像を対象とする部分認識の併用によって、高精度かつ高速に回避対象を認識することができる。これにより、進行方向に関連して、回避動作を実施する必要がある回避対象を迅速に認識し、回避動作を実施することができる。
【０００８】
第二の発明は、第一の発明の構成において、前記回避手段は、前記認識手段によって認識した前記回避対象が所定条件を満たす場合に前記回避動作を実施するように構成されている、移動体である。
【０００９】
第二の発明の構成によれば、回避手段は、取得した画像中に回避対象が認識された場合に常に回避動作を実施するのではなく、所定条件を満たす場合にのみ回避動作を実施する。例えば、進行方向とはまったく乖離した位置に回避対象を認識した場合には、回避動作を実施しないなど、不必要な回避動作を回避することができる。
【００１０】
第三の発明は、第二の発明の構成において、前記回避手段は、前記全体認識の結果及び／または前記部分認識の結果を参照し、前記移動体と前記回避対象との距離が、所定の距離範囲であるという前記所定条件を満たす場合に、前記回避動作を実施するように構成されている、移動体である。
【００１１】
第四の発明は、第二の発明の構成において、前記回避手段は、複数回の前記全体認識及び／または前記部分認識の結果を参照し、前記回避対象が前記進行方向または前記下方に接近していると判断したという前記所定条件を満たす場合に、前記回避動作を実施するように構成されている、移動体である。
【００１２】
第五の発明は、第二の発明の構成において、前記回避手段は、前記部分認識の結果及び前記移動体の速度に基づいて、前記移動体が所定時間内に前記回避対象に関連する所定の位置に到達すると判断した場合に、前記回避動作を実施するように構成されている、移動体である。
【００１３】
第六の発明は、移動体が、前記移動体の進行方向に関連する所定の方向を撮影し、画像を取得する画像取得ステップと、前記画像において、回避対象を認識する認識ステップと、前記認識ステップにおける認識結果に基づいて、回避動作を実施する回避ステップと、を実施し、前記認識ステップにおいて、前記画像の全体を前記認識の対象とする全体認識ステップと、前記画像における前記移動体の進行方向または進行方向の下方の部分を対象とする部分認識ステップを実施する、移動体の制御方法である。
【００１４】
第七の発明は、移動体を制御するコンピュータを、前記移動体の進行方向に関連する所定の方向を撮影し、画像を取得する画像取得手段、前記画像において、回避対象を認識する認識手段、前記認識手段の認識結果に基づいて、回避動作を実施する回避手段、として機能させるためのコンピュータプログラムであって、前記認識手段は、前記画像の全体を前記認識の対象とする全体認識と、前記画像における前記移動体の進行方向または進行方向の下方の部分を対象とする部分認識を実施するように構成されている、コンピュータプログラムである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、進行方向に関連して、回避動作を実施する必要がある回避対象を迅速に認識し、回避動作を実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の第一の実施形態に係る移動体の作用を示す概略図である。
【図２】移動体の構成を示す概略図である。
【図３】移動体の機能構成を示す概略図である。
【図４】ニューラルネットワークを説明するための概念図である。
【図５】機械学習を説明するための概略フローチャートである。
【図６】全体認識を説明するための概念図である。
【図７】全体画像と部分画像を説明するための概念図である。
【図８】部分認識を説明するための概念図である。
【図９】移動体の動作を示すフローチャートである。
【図１０】第一の実施形態の変形例を示す図である。
【図１１】移動体の動作を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の第二の実施形態に係る移動体の作用を示す概略図である。
【図１３】移動体の作用を示す概略図である。
【図１４】移動体の構成を示す概略図である。
【図１５】移動体の機能構成を示す概略図である。
【図１６】移動体の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施形態）について詳細に説明する。以下の説明においては、同様の構成には同じ符号を付し、その説明を省略又は簡略する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。本発明の骨子は、移動体が人工知能を用いて回避対象を認識するについて、取得した画像全体について実施する認識処理（全体認識）と、画像の一部について実施する認識処理（部分認識）を併用し、人工知能による認識処理の高精度化及び高速化を図るものである。
【００１８】
＜第一の実施形態＞
図１に示す無人車両１（以下、「無人機１」という。）は、移動体の一例である。無人機１は、予定の経路（以下、「予定経路」という。）を自律移動可能であり、無人機１を制御する操縦装置（「プロポ」とも呼ばれる。）からの無線信号による指示で動作を実施するようになっている。なお、本実施形態とは異なり、移動体は無人車両などの無人移動体に限らず、例えば、人間が搭乗して操縦する有人の重機などの車両や飛行体など、有人の移動体であってもよい。
【００１９】
無人機１は、畑で使用されるトラクターであるが、大学の建物１００の前に位置する道路１０２で試験中である。無人機１は、道路１０２上を矢印Ｘ１方向に進行するから、道路１０２上や近傍に人間や他の車両等の障害物が存在しない場合には、無人機１が衝突する可能性はない。これに対して、道路１０２の上であって、所定の距離範囲内に人間が存在する場合や、道路１０２の上でなくても、道路１０２の近傍にいる人間が存在する場合には、衝突する可能性があるから、これを回避するようになっている。本明細書において、人間や他の車両等、無人機１が回避するべき対象を「回避対象」という。以下、「回避対象」は人間であるとして説明する。無人機１が進行する方向が進行方向である。本実施形態において、上空の方向ではなくて、道路１０２などの予定経路を中心とする方向が、進行方向に関連する所定の方向である。
【００２０】
図２に示すように、無人機１は、車両本体１０を有する。車両本体１０には、タイヤが配置されている。車両本体１０にはモーターが配置されており、後輪がモーターの回転によって回転することによって、無人機１は走行可能になっている。無人機１の進行方向は、前輪が回動することによって実施可能になっている。
【００２１】
車両本体１０には、無人機１の各部を制御するコンピュータ、自律走行装置、無線通信装置、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を利用した測位装置、慣性センサー、気圧センサー、無人機１の各部に電力を供給するためのバッテリー等が格納されている。また、車両本体１０には、無線通信用のアンテナ１２、及び、航法衛星からの測位用電波を受信するためのアンテナ１４が配置されている。
【００２２】
また、車両本体１０には、前方を撮影して画像を取得するためのカメラ１６が配置されている。
【００２３】
図３は、無人機１の機能構成を示す図である。無人機１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０、記憶部５２、無線通信部５４、衛星測位部５６、慣性センサー部５８、駆動制御部６０、画像処理部６２、及び、電源部６４を有する。
【００２４】
無人機１は、無線通信部５４によって、外部と通信可能になっている。無人機１は、無線通信部５４によって、ユーザーが操作する操縦装置（プロポ）７０から、発進等の指示を受信する。
【００２５】
無人機１は、衛星測位部５６によって、無人機１自体の位置を測定することができる。衛星測位部５６は、基本的に、４つ以上の航法衛星からの測位用電波を受信して無人機１の位置を計測する。衛星測位部５６は、現在位置を測位する測位手段の一例である。慣性センサー部５８は、例えば、加速度センサー及びジャイロセンサーによって、無人機１の動きを検知する。無人機１自体の位置情報は、無人機１の移動経路の決定及び自律移動のために使用するほか、カメラ１６によって撮影した画像データと座標（位置）とを紐づけするために使用する。
【００２６】
駆動制御部６０によって、タイヤの後輪に接続されたモーターの回転や、前輪の回動を制御し、走行速度や走行方向を制御するようになっている。
【００２７】
画像処理部６２によって、無人機１はカメラ１６（図２参照）を作動させて外部の画像を取得し、取得した撮影データを処理する。外部の画像は、主に、無人機１の進行方向の画像である。
【００２８】
電源部６４は、例えば、交換可能な可充電電池であり、無人機１の各部に電力を供給するようになっている。
【００２９】
記憶部５２には、出発点から目標位置まで自律移動するための移動計画を示すデータ等の自律移動に必要な各種データ及びプログラムのほか、以下のプログラムが格納されている。
【００３０】
記憶部５２には、画像撮影プログラム、画像認識プログラム、及び、回避プログラムが格納されている。ＣＰＵ５０と画像撮影プログラムは、画像取得手段の一例である。ＣＰＵ５０と画像認識プログラムは、認識手段の一例である。ＣＰＵ５０と回避プログラムは、回避手段の一例である。
【００３１】
無人機１は、画像撮影プログラムによって、無人機１が移動する予定経路を含む外部を撮影し、画像を取得する。カメラ１６の光軸の方向は無人機１の進行方向である前方に固定する。
【００３２】
無人機１は、画像認識プログラムによって、画像において、回避対象を認識する。無人機１は、記憶部５２に、例えば、図４に示すニューラルネットワークを記憶しており、回避対象の認識はニューラルネットワークによって行う。
【００３３】
図４及び図５を参照して、学習方法（機械学習の工程）の概略を説明する。学習用データとして多数の画像データ（Ｉｍａｇｅ  ｄａｔａ）をコンピュータのニューラルネットワークのモデル（図４参照）に入力すると（図５のステップＳ１）、ニューラルネットワークのアルゴリズムによって学習が実施される（ステップＳ２）。学習用データは、様々な態様の人間が映ったデータである。
【００３４】
ニューラルネットワークのモデルは、例えば、図４に概念的に示すニューラルネットワークである。なお、ニューラルネットワークやディープラーニングは周知なので、本明細書においては概説に留める。ニューラルネットワークは、入力層（Ｉｎｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）、１以上の隠れ層（Ｈｉｄｄｅｎ  ｌａｙｅｒ）、及び、出力層（Ｏｕｔｐｕｔ  ｌａｙｅｒ）で構成される。図４には、隠れ層は１つのみ示しているが、実際には、隠れ層は複数である。すなわち、本実施形態の学習は、多層のニューラルネットワーク（ディープニューラルネットワーク、Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）による機械学習（ディープラーニング）である。
【００３５】
機械学習において、隠れ層及び出力層に入力する入力値の重みｗ１ａ等と、入力層、隠れ層及び出力層におけるバイアス（各層における閾値）Ｂ１等を調整することによって、出力層からの出力が正解に近づくようにしていく。学習の結果、学習結果データとして、重みとバイアスが調整されたニューラルネットワークが生成される（図５のステップＳ３）。この学習によって、画像中のオブジェクトが人間であることを精度よく認識するためのニューラルネットワークが生成される。記憶部５２には、このようにして生成されたニューラルネットワークが記憶されている。
【００３６】
無人機１は、画像認識プログラムによって、取得した画像の全体（以下、「全体画像」という。）を認識の対象とする全体認識と、全体画像の特定の一部（以下、「部分画像」という。）を対象とする部分認識を実施するように構成されている。以下、全体認識と部分認識について説明する。
【００３７】
無人機１は、全体認識においても部分認識においても、横Ｐｘｓピクセル、縦Ｐｙｓピクセル（図６等参照。）の分解能（以下、「認識分解能」という。）で画像認識を行う。Ｐｘｓ及びＰｙｓは、例えば、Ｐｘｓは４１６ピクセルであり、Ｐｙｓは２０８ピクセルである。すなわち、同一の認識分解能において、画像認識の対象を全体画像と部分画像に切り替える。
【００３８】
全体認識は、全体画像を対象とする認識処理である。例えば、図６（ａ）に示すように、全体画像Ｄ１の画素は、横Ｐｘ１ピクセル、縦Ｐｙ１ピクセルであるとする。例えば、Ｐｘ１は３９６０ピクセル、及びＰｙ１は２０４８ピクセルである。全体認識は、全体画像Ｄ１を上述の認識分解能で処理する。ＰｘｓはＰｘ１よりも小さく、ＰｙｓはＰｙ１よりも小さい。この結果、例えば、図６（ｂ）において矩形で囲って示すように、無人機１の近傍に位置する人間２００Ａ及び２００Ｂを認識することができる。ただし、相対的に無人機１の遠方に位置する人間２００Ｃは、無人機１の予定経路上に位置するとしても、全体画像中の大きさが小さく、特徴が十分に画像に現れないので、人間として認識することができない。全体認識に要する時間をｔ１とする。ｔ１は、例えば、３０分の１秒（ｓ）である。
【００３９】
部分認識は、部分画像を対象とする認識処理である。部分画像は、全体画像のうち、無人機１の進行方向の部分に対応する画像である。図６（ｂ）に、全体画像Ｄ１において、予定経路は線Ｌ１及びＬ２の間の位置として示し、無人機１の進行方向を矢印Ｘ１によって示す。
【００４０】
全体画像Ｄ１は、例えば、図７（ａ）に示すように、複数の部分画像Ｄ１ａ乃至Ｄ１ｙに区分することができる。複数の部分Ｄ１ａ乃至Ｄ１ｙのうち、無人機１の進行方向は、部分Ｄ１ｗ、Ｄ１ｒ及びＤ１ｍである。ただし、部分画像Ｄ１ｗ及びＤ１ｒは、相対的に無人機１の近傍であり、それらの部分に人間が存在している場合には、全体認識において認識できるはずである。このため、部分認識の対象は、相対的に遠方である部分画像Ｄ１ｍとする。図７（ｂ）に示すように、無人機１は、部分認識の対象として部分画像Ｄ１ｍを抽出する。
【００４１】
図８（ａ）に示すように、無人機１は、部分認識によって、横Ｐｘ２ピクセル、縦Ｐｙ２ピクセルの部分画像Ｄ１ｍを上述の認識分解能で認識処理の対象とする。Ｐｘ２はＰｘ１よりも小さく、Ｐｙ２はＰｙ１よりも小さい。このため、全体画像においては、上述の認識分解能との関係において、相対的に小さく表示されていた人間２００Ｃは、部分画像においては、全体画像におけるよりも大きく表示される。このため、上述の認識分解能であっても、図８（ｂ）に示すように、無人機１は、人間２００Ｃを認識することができる。部分認識に要する時間は、全体認識と同じく、ｔ１である。無人機１は、画像認識プログラムによって、全体認識と部分認識を交互に実施する。
【００４２】
仮に、全体画像中に、部分画像がｋ個存在するとすれば、すべての部分画像について、部分認識を実施すると、要する時間はｔ１×ｋである。しかし、無人機１の進行方向の部分に対応しない部分画像は、無人機１が将来通過しない部分の部分画像であるから、画像認識する必要がない。この点、本実施形態によれば、部分認識の対象となる部分画像を進行方向の部分画像に限定しているから、必要十分な画像認識を短時間で実施することができる。
【００４３】
無人機１は、回避プログラムによって、認識プログラムによる認識結果に基づいて、回避動作を実施する。無人機１は、認識プログラムによって認識した回避対象が所定条件を満たす場合に回避動作を実施するように構成されている。
【００４４】
例えば、無人機１は、全体認識の結果を参照し、無人機１と回避対象との距離が、所定の距離範囲であるという所定条件を満たす場合に、回避動作を実施する。所定の距離範囲の距離は、例えば、５メートル（ｍ）である。
【００４５】
無人機１は、また、部分認識の結果を参照し、無人機１と回避対象との距離が、所定の距離範囲内であるという所定条件を満たす場合に、回避動作を実施する。所定の距離範囲は、例えば、１０メートル（ｍ）である。
【００４６】
人間の身長は、例えば、１４０センチメートル（ｃｍ）乃至２００センチメートル（ｃｍ）というように、所定の範囲であるから、無人機１は、例えば、画像に占める人間の縦方向の画素数によって、無人機１との概略の距離を判断することができる。
【００４７】
以下、無人機１の動作を、図９のフローチャートを参照して説明する。無人機１は、操縦装置７０から始動の信号を受信すると、発進し（図９のステップＳＴ１）、継続的に外部の画像を取得し（ステップＳＴ２）、現在位置を測位しつつ、所定の予定経路を進行する（ステップＳＴ３）。ステップＳＴ２は、画像取得ステップの一例である。
【００４８】
無人機１は、ニューラルネットワークによって、全体画像を画像認識し（ステップＳＴ４）、画像中に回避対象を認識すると（ステップＳＴ５）、回避が必要な距離である回避距離であるか否かを判断し（ステップＳＴ６）、回避距離であれば、回避動作として、進行を停止する。
【００４９】
ステップＳＴ５の全体認識において回避対象を認識しない場合、あるいは、回避対象を認識してもステップＳＴ６において回避距離ではないと判断すると、ニューラルネットワークによって、進行方向の部分画像を画像認識し（ステップＳＴ７）、回避対象であると判断すると（ステップＳＴ８）、回避距離か否かを判断し（ステップＳＴ９）、回避距離であれば、回避動作として進行を停止する。これに対して、ステップＳＴ８の部分認識で回避対象を認識しない場合、あるいは、回避対象を認識しても回避が必要な距離ではないと判断すると、任務が完了したか否かを判断し（ステップＳＴ１０）、任務が完了していないと判断すると、上述のステップＳＴ２乃至ステップＳＴ９を繰り返す。ステップＳＴ４及びステップＳＴ７は認識ステップの一例であり、ステップＳＴ４においては全体認識を実施し、ステップＳＴ７においては部分認識を実施している。
【００５０】
＜変形例＞
次に、図１０及び図１１を参照して、第一の実施形態の変形例を説明する。変形例においては、無人機１は、回避プログラムによって、複数回の全体認識及び／または部分認識の結果を参照し、回避対象が進行方向に接近していると判断したという所定条件を満たす場合に、回避動作を実施するように構成されている。
【００５１】
例えば、図１０（ａ）に示すように、全体画像Ｄ１の画像認識において、人間２００Ａ及び２００Ｂ、及びそれらの位置を認識したと仮定する。人間２００Ａ及び２００Ｂは、実際には、矢印Ｙ１方向へ移動しているのであるが、一度の画像認識では、人間２００Ａ及び２００Ｂの移動状態を判断することはできない。無人機１は、わずかに後の時間の全体画像Ｄ２の画像認識において、人間２００Ａ及び２００Ｂ、及びそれらの位置を認識し、全体画像Ｄ１におけるそれらの位置と対比することで、人間２００Ａ及び２００Ｂの移動状態を判断することができる。人間２００Ａは、矢印Ｙ１方向へ移動しているから、無人機１の移動経路からは乖離する方向へ移動しており、無人機１が回避動作を実施する必要はない。これに対して、人間２００Ｂは、矢印Ｙ１方向へ移動しているから、無人機１の移動経路に接近する方向へ移動しており、無人機１が回避動作を実施する必要がある。
【００５２】
無人機１は、上述の処理を部分認識においても実施する。すなわち、全体画像Ｄ１を取得したときに、全体認識と部分認識を実施し、認識した人間の位置を記憶し、わずかに後の時間の全体画像Ｄ２を取得して、全体認識と部分認識を実施し、人間とその位置を認識し、人間の移動状態を判断する。
【００５３】
以下、変形例における無人機１の動作を、図１１のフローチャートを参照して説明する。無人機１は、操縦装置７０から始動の信号を受信すると、発進し（図１１のステップＳＴ１）、継続的に外部の画像を取得し（ステップＳＴ２）、現在位置を測位しつつ、所定の予定経路を進行する（ステップＳＴ３）。
【００５４】
無人機１は、ニューラルネットワークによって、全体画像を画像認識し（ステップＳＴ４）、画像中に回避対象を認識すると（ステップＳＴ５）、回避が必要な距離である回避距離であり、かつ、接近しているか否かを判断し（ステップＳＴ６Ａ）、回避距離であり、かつ、接近していれば、回避動作として、進行を停止する。
【００５５】
ステップＳＴ５の全体認識において回避対象を認識しない場合、あるいは、回避対象を認識してもステップＳＴ６Ａにおいて回避距離ではない、あるいは、接近していないと判断すると、ニューラルネットワークによって、進行方向の部分画像を画像認識し（ステップＳＴ７）、回避対象であると判断すると（ステップＳＴ８）、回避距離であり、かつ、接近しているか否かを判断し（ステップＳＴ９Ａ）、回避距離であり、かつ、接近していれば、回避動作として進行を停止する。これに対して、ステップＳＴ７の部分認識で回避対象を認識しない場合、あるいは、回避対象を認識しても回避距離ではない、あるいは、接近していないと判断すると、任務が完了したか否かを判断し（ステップＳＴ１０）、任務が完了していないと判断すると、上述のステップＳＴ２乃至ステップＳＴ９Ａを繰り返す。
【００５６】
＜第二の実施形態＞
次に、図１２乃至図１６を参照して、第二の実施形態について説明する。なお、第一の実施形態と共通する事項については説明を省略し、第一の実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【００５７】
第二の実施形態においては、移動体は、無人飛行体２０（以下、「無人機２０」という。）である。無人機２０は、主に人間に危害を加えることを予防するために、人間や移動中の自動車の上空の飛行を回避する必要がある。無人機２０において、回避対象は、下方の人間や自動車である。そして、進行方向に関連する所定の方向は、進行方向の下方を中心とする方向であり、より詳細には、斜め下方を中心とする方向である。そして、無人機２０は、将来飛行する領域の真下の画像を部分認識の対象とする。無人機２０の基本的な機能及び制御プログラムは第一の実施形態と同様である。
【００５８】
図１２は、無人機２０、及び、無人機２０が飛行する領域を上空から見た概略平面図である。無人機２０は、道路１２０Ａ及び１２０Ｂ、建物１２２Ａ乃至１２２Ｄが存在する領域において、矢印Ｘ２に示す予定経路を飛行する。道路１２０Ａには、自動車１３０Ａが走行しており、その走行経路は、無人機２０の予定経路と交錯するものとする。
【００５９】
図１２に示すように、無人機２０は、進行方向の下方の全体画像Ｄ１０を継続的に取得する。そして、全体画像Ｄ１０について全体認識を実施し、全体画像Ｄ１０のうち、特定の部分画像Ｄ１０ｍについて部分認識を実施する。部分画像Ｄ１０ｍは、無人機２０の飛行経路の真下の部分である。すなわち、無人機２０は、将来、部分画像Ｄ１０ｍに対応する領域の真上を飛行する。
【００６０】
図１３に示すように、無人機２０は、継続的に、全体画像Ｄ１０乃至Ｄｘを取得しており、全体認識を実施し、また、部分画像Ｄ１０ｍ乃至Ｄｘｍの部分認識を実施している。これにより、無人機２０が将来飛行する領域の真下の部分について、部分認識を実施することができる。
【００６１】
以下、無人機２０の構成を説明する。図１４に示すように、無人機２０は、筐体２２を有する。筐体２２には、コンピュータで構成される自律飛行装置、無線通信装置、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）などの航法衛星システムからの測位用電波を利用する測位装置、及び、バッテリーが配置されている。自律飛行装置は、慣性センサー、電子コンパス、気圧センサーを含む。また、筐体２２には、固定装置３２を介して、カメラ３４が配置されている。
【００６２】
無人機２０は、カメラ３４によって、外部の画像を取得する。固定装置３２は、カメラ３４による撮影画像のぶれを最小化し、かつ、カメラ３４の光軸を任意の方向に制御することができる３軸の固定装置（いわゆる、ジンバル）である。
【００６３】
筐体２２には、丸棒状のアーム２４が接続されている。各アーム２４にはモーター２６が接続されており、各モーター２６にはプロペラ２８が接続されている。各モーター２６は、直流モーター（ブラシレスＤＣモーター）である。各モーター２６は、モータードライバー（図示せず）によって回転速度が制御される。モータードライバーは、自律飛行装置によってそれぞれ独立して制御される。各モーター２６がそれぞれ独立して制御され、無人機１を上下水平方向の移動や空中での停止（ホバリング）及び姿勢制御を自在に行うことができるようになっている。アーム２４には、また、保護枠３０が配置されている。
【００６４】
図１５は、無人機２０の機能構成を示す図である。無人機２０は、ＣＰＵ１５０、記憶部１５２、無線通信部１５４、衛星測位部１５６、慣性センサー部１５８、駆動制御部１６０、画像処理部１６２、及び、電源部１６４を有する。
【００６５】
無人機２０は、無線通信部１５４によって、プロポ７０と通信可能になっている。無人機２０は、無線通信部１５４によって、プロポ７０から、発進等の指示を受信する。
【００６６】
無人機２０は、衛星測位部１５６によって、無人機２０自体の位置を測定することができる。衛星測位部１５６は、基本的に、４つ以上の航法衛星からの測位用電波を受信して無人機２０の位置を計測する。衛星測位部１５６は、現在位置を測位する測位手段の一例である。慣性センサー部１５８は、加速度センサー及びジャイロセンサーからの出力に基づいて、無人機２０の動きを検出する。無人機２０自体の位置情報は、無人機２０の移動経路の決定及び自律移動等のために使用する。
【００６７】
駆動制御部１６０によって、無人機２０は各モーター２６に接続されたプロペラ２８の回転を制御し、上下水平移動や空中停止、傾きなどの姿勢を制御するようになっている。
【００６８】
画像処理部１６２によって、無人機１はカメラ３４を作動させて外部の画像を取得し、取得した撮影データを処理する。
【００６９】
電源部１６４は、例えば、交換可能な可充電電池であり、無人機２０の各部に電力を供給するようになっている。
【００７０】
記憶部１５２には、出発点から目的位置まで自律移動するための移動計画を示すデータ等の自律移動に必要な各種データ及びプログラムのほか、第一の実施形態と同様に、画像撮影プログラム、画像認識プログラム、及び、回避プログラムが格納されている。
【００７１】
以下、無人機２０の動作を、図１６のフローチャートを参照して説明する。無人機２０は、プロポ７０から始動の信号を受信すると、発進し（図１６のステップＳＴ１）、継続的に進行方向の下方の部分を中心とする領域の画像を取得し（ステップＳＴ２Ａ）、現在位置を測位しつつ、所定の予定経路を進行する（ステップＳＴ３）。
【００７２】
無人機２０は、ニューラルネットワークによって、全体画像を画像認識し（ステップＳＴ４）、画像中に回避対象を認識すると（ステップＳＴ５）、回避が必要な距離である回避距離であり、かつ、接近しているか否かを判断し（ステップＳＴ６Ａ）、回避距離であり、かつ、接近していれば、回避動作として、例えば、進行を停止する。ここで、「進行の停止」とは、空中停止（ホバリング）である。
【００７３】
ステップＳＴ５の全体認識において回避対象を認識しない場合、あるいは、回避対象を認識してもステップＳＴ６Ａにおいて回避距離ではない、あるいは、接近していないと判断すると、ニューラルネットワークによって、進行方向の下方の部分画像を画像認識し（ステップＳＴ７）、回避対象であると判断すると（ステップＳＴ８）、回避距離であり、かつ、接近しているか否かを判断し（ステップＳＴ９Ａ）、回避距離であり、かつ、接近していれば、回避動作として進行を停止する。これに対して、ステップＳＴ７の部分認識で回避対象を認識しない場合、あるいは、回避対象を認識しても回避距離ではない、あるいは、接近していないと判断すると、任務が完了したか否かを判断し（ステップＳＴ１０）、任務が完了していないと判断すると、上述のステップＳＴ２乃至ステップＳＴ９Ａを繰り返す。
【００７４】
なお、本発明は上述の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。
【符号の説明】
【００７５】
１  無人車両（無人機）
１０  車両本体
１２  アンテナ
１４  アンテナ
１６  カメラ
２０  無人飛行体（無人機）
２２  筐体
３４  カメラ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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