(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
記憶部に格納されており、自己位置の推定精度である位置推定精度を基に、自律移動する自律移動装置における自律移動方法であって、
前記自律移動装置は、
走行路を分割したエリア毎において、それぞれ異なる種類の複数のセンサを介して、走行中に収集されたセンサデータを基に、前記センサ毎に前記位置推定精度を算出し、前記センサデータを収集した際の自立移動装置の経路と対応するように、算出したそれぞれの位置推定精度で、前記記憶部に格納されている位置推定精度を更新する
ことを特徴とする自律移動方法。
【請求項２】
前記自律移動装置は、
前記位置推定精度毎に、異なった手法による走行を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動方法。
【請求項３】
前記自律移動装置は、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、手動による移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求項２に記載の自律移動方法。
【請求項４】
前記自律移動装置は、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、遠隔操作による移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求項２に記載の自律移動方法。
【請求項５】
前記自律移動装置は、
前記センサデータから抽出される、自己位置の推定に使用される目印情報が、新たな目印情報である場合、当該新たな目印情報に関する情報を記憶部に格納する
ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動方法。
【請求項６】
前記自律移動装置は、
前記センサデータを基に、走行路に設置されている走行に関する情報である環境特徴を抽出し、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、前記環境特徴に従った移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動方法。
【請求項７】
記憶部に格納されており、自己位置の推定精度である位置推定精度を基に、自律移動する自律移動装置と、
前記位置推定精度を記憶部に格納している管理装置と、
を有する自律移動システムにおける自律移動方法であって、
前記管理装置は、
一般登録者が所有する通信機器から送信されたデータを基に、前記位置推定精度を算出し、当該算出した位置推定精度を前記管理装置の前記記憶部に格納し、
前記自律移動装置は、
前記管理装置から送信された位置推定精度を基に、自律移動する
ことを特徴とする自律移動方法。
【請求項８】
前記位置推定精度が、走行路を分割したエリア毎に設定されている
ことを特徴とする請求項７に記載の自律移動方法。
【請求項９】
前記自律移動装置は、
前記位置推定精度毎に、異なった手法による走行を行う
ことを特徴とする請求項７に記載の自律移動方法。
【請求項１０】
前記位置推定精度は、走行路を分割したエリア毎に設定されており、
前記自律移動装置は、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、手動による移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求項９に記載の自律移動方法。
【請求項１１】
前記位置推定精度は、走行路を分割したエリア毎に設定されており、
前記自律移動装置は、
前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、遠隔操作による移動を行い、
前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行う
ことを特徴とする請求項９に記載の自律移動方法。
【請求項１２】
前記通信機器から送信されたデータには、当該送信されたデータが取得された状況に関する情報が含まれており、
前記管理装置は、
前記状況に関する情報を基に、前記送信されたデータが取得された状況とは異なる状況におけるデータを送信する旨の要求を前記通信機器へ送信する
ことを特徴とする請求項７に記載の自律移動方法。
【請求項１３】
前記自律移動システムは、
配車装置をさらに有し、
前記配車装置は、
前記管理装置から送信される配車情報を基に、前記自律移動装置を、所定の場所へ配車する
ことを特徴とする請求項７に記載の自律移動方法。
【請求項１４】
前記自律移動システムは、
前処理用装置をさらに有し、
前記前処理用装置は、
入力装置を介して入力される情報を基に、前記自律移動装置から取得したセンサデータの一部を加工して、前記加工後のセンサデータを前記管理装置へ送信し、
前記管理装置は、
前記送信された加工後のセンサデータを基に、前記位置推定精度を算出する
ことを特徴とする請求項７に記載の自律移動方法。
【請求項１５】
前記管理装置は、
入力部を介して、前記自律移動装置におけるセンサに関する情報が入力され、
算出された前記位置推定精度とともに、前記センサに関する情報を出力する
ことを特徴とする請求項７に記載の自律移動方法。
【請求項１６】
走行路を分割したエリア毎において、それぞれ異なる種類の複数のセンサを介して、走行中に収集されたセンサデータを基に、前記センサ毎に、自己位置の推定精度である位置推定精度を算出し、前記センサデータを収集した際の自立移動装置の経路と対応するように、算出したそれぞれの位置推定精度で、記憶部に格納されている位置推定精度を更新する更新処理部と、
前記位置推定精度を基に、自律移動を行う制御部
を有することを特徴とする自律移動装置。
【請求項１７】
前記制御部は、
前記位置推定精度毎に、異なった手法による走行を行う
ことを特徴とする請求項１６に記載の自律移動装置。
【請求項１８】
前記自律移動装置は、搭乗者が搭乗する
ことを特徴とする請求項１６に記載の自律移動装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、取得したセンサデータと、地図データとを基に自律移動する自律移動方法および自律移動装置の技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
街なかや建物内を自律移動装置が移動する場合、自律移動装置は道路や通路を経由する目的地までの経路を作成し、自分の現在位置（自己位置）と経路を照らし合わせて進む方向を決めながら移動する。自己位置を推定する方法として、一般的に、ＧＰＳ（Global Positioning System）で緯度経度を取得する方法や、所定の目印を記載した地図データを事前に作成し、移動しながら周囲の目印を、レーザなどのセンサで検出し、前記地図データと照らし合わせて現在位置を推定する方法が知られている。センサとしてＧＰＳなどを使用する場合、屋外では、緯度経度の取得が容易に可能なＧＰＳが自己位置の推定に有効な方法であるが、屋内において、この方法は使用できない。また、屋外でも、建物や街路樹の近傍ではＧＰＳの精度が大きく悪化することがあるため、安定した位置精度を得るため、他の位置推定方法と組み合わせる方法が開発されている。【０００３】
特許文献１には、地図データを記憶し、周囲環境形状を計測したセンサデータと照合して自己位置を推定するロボット管理システム、ロボット管理端末、ロボット管理方法およびプログラムが開示されている。
また、特許文献２には、複数測位手段を組み合わせて自己位置推定する測位組み合わせ決定システムが開示されている。
さらに、特許文献３には、自律移動装置が通過した際の各地点での位置推定誤差を求め、誤差が大きい場合は、管理者に知らせて地図の更新を管理者に促す自立移動システムおよび自律移動装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２７７５４８号公報
【特許文献２】特開２０１１−６４５２３号公報
【特許文献３】特開２０１１−６５３０８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１および特許文献２に記載の技術は、いずれも周囲環境形状を地図データとして有し、センサデータと照合することで、周囲環境形状に特徴のある場所において高精度な位置推定が可能となっている。しかしながら、これらの技術は、正確な移動環境内の周囲環境形状データを予め作成しておくことが前提である。従って、特許文献１および特許文献２に記載の技術は、街なかを走る自律移動装置など、広い移動領域では、予め全域を移動走行して、地図データを作成しなければならず、多大な労力を要する。また、特許文献３に記載の技術は、位置推定誤差の大きな場所を管理者に知らせることができるものの、地図の更新を管理者が行うことは、管理者の負荷が大きい。管理者の負荷が大きいことは、すなわちコストアップに繋がるという問題がある。【０００６】
一方、環境によっては、特許文献１および特許文献２に記載の技術よりも精度が低くてもより単純な方法で、道を外れずに走行可能な自己位置の推定方式（以下、位置推定方式と称する）が考えられる。例えば、街路樹や、電信柱の列や、道端の段差などに従って走行する方法などが考えられる。街路樹や、電信柱や、道端の段差などは、おおよその形状が決まっており、予め個々の形状データを測定しなくても、対象物を識別することが可能である。従って、その個数や概略配置がわかれば、これらの情報（街路樹や、電信柱や、道端の段差の個数や、概略位置）は、位置の目印として使用可能である。街路樹や、電信柱や、道端の段差などの個数や概略配置は高価なセンサを使用しなくても、例えば既存の道路地図や、スナップ写真を見て求めることが可能である。従って、一般の利用者が簡単に地図データを登録することができ、広域の地図データを早期に作成できる可能性がある。【０００７】
ただし、このように街路樹や、電信柱や、道端の段差などを目印として使用して、位置推定を行うことは、位置推定精度の低下をまねくおそれがある。位置推定精度の低下は、蛇行や速度不安定につながるおそれがあり、好ましくない。従って、最終的には、できるだけ全域高精度な位置推定が望ましい。【０００８】
また、一般の利用者が地図データを登録する状況として、例えば、自律移動装置を使用したいと考える人が、家の周りや頻繁に使用する経路について自分で目印となる情報を取得して地図データベースに加えることが考えられる。その場合、プライバシーや防犯の観点において、地図データベースが、そのまま公開されることは好ましくない。【０００９】
また、特徴が明確で単純な形状の道など、場所によっては高額なセンサを使用せずに、比較的高精度に位置推定が可能な環境が存在する。従って、そのような環境だけで使用する自律移動装置は、センサ構成が安価になることもある。しかしながら、現状では自律移動装置の導入前に、特定の環境下で必要な位置推定精度を得るための必要最小限のセンサ構成を、誰もが容易に検討するような環境は整備されていない。【００１０】
このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、自律移動装置の走行に使用される情報の拡充を支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前記課題を解決するため、本発明は、走行路を分割したエリア毎において、それぞれ異なる種類の複数のセンサを介して、走行中に収集されたセンサデータを基に、センサ毎に位置推定精度を算出し、センサデータを収集した際の自立移動装置の経路と対応するように、算出したそれぞれの位置推定精度で、記憶部に格納されている位置推定精度を更新することを特徴とする。
その他の解決手段については、実施形態中に記載する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、自律移動装置の走行に使用される情報の拡充を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１実施形態に係る自律移動装置の構成例を示す図である。
【図２】エリアの概念図である（その１）。
【図３】エリアの概念図である（その２）。
【図４】走行路情報の具体例を示す図である（その１）。
【図５】第１実施形態に係る自律移動装置における処理の手順を示すフローチャートである。
【図６】第１実施形態に係る自律移動装置の別の構成例を示す図である（その１）。
【図７】第１実施形態に係る自律移動装置の別の構成例を示す図である（その２）。
【図８】第２実施形態に係る自律移動システムの構成例を示す図である。
【図９】走行路情報の具体例を示す図である（その２）。
【図１０】走行路情報の具体例を示す図である（その３）。
【図１１】第２実施形態に係る自律移動システムの処理の手順を示すフローチャートである（その１）。
【図１２】第２実施形態に係る自律移動システムの処理の手順を示すフローチャートである（その２）。
【図１３】一般登録者による目印情報の登録処理の手順を示すフローチャートである。
【図１４】第３実施形態に係る自律移動システムの構成例を示す図である。
【図１５】第３実施形態に係る地図データ判定処理の手順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】
【００１４】
次に、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。
【００１５】
［第１実施形態］
まず、図１〜図７を参照して、本発明の第１実施形態を説明する。
（自律移動装置の構成）
図１は、第１実施形態に係る自律移動装置の構成例を示す図である。
自律移動装置１は、制御部１００、記憶部１０１、センサ１０２、経路決定部１０３、検出部１０４、更新処理部１０５、位置推定部１０６、移動制御部１０７、移動機構１０８、入出力部１０９および手動操縦部１１０を有している。なお、本実施形態において、自律移動装置１は、人が搭乗するタイプのもの（搭乗型）を想定しているが、無人のものでもよい。
制御部１００は、自律移動装置１の全体制御を行う。
記憶部１０１は、後記する走行路情報（後記）や、センサデータ（レーザスキャンのデータや、自律移動装置１に備えられているカメラの画像や、ＧＰＳによる位置情報）や、センサデータと比較されることによって自己位置の推定が行われる地図データや、経路情報や、目印情報などの各種情報が格納される。目印情報は後記して説明する。
センサ１０２は、ＧＰＳや、レーザスキャンや、ホイールオドメトリに使用するエンコーダや、カメラや、ステレオカメラなどである。
経路決定部１０３は、自律移動装置１が移動する経路を決定する。経路決定部１０３は、記憶部１０１に記憶されている１つ以上の走行路情報や、地図データを参照して、出発地から目的地までの経路を決定する。経路の決定は、既存の各種経路探索アルゴリズムを使用するため、詳細な説明を省略する。
【００１６】
検出部１０４は、センサ１０２から得られたセンサデータなどから目印を検出する。。
更新処理部１０５は、得られたセンサデータの情報を基に、自己位置を推定する際の精度である自己位置推定精度などを算出し、走行路情報などの各種情報を更新する。
位置推定部１０６は、走行中において現在の自己位置を推定する。
移動制御部１０７は、位置推定部１０６が推定した現在の自己位置や、経路情報を基に進行方向を決定し、移動機構１０８を制御して自律移動装置１を自律的に移動させる。
移動機構１０８は、例えば、車輪や、脚、駆動装置（モータ）などからなり、自律移動装置１を進行方向に移動させる。、
【００１７】
入出力部１０９は、使用者に情報を表示して、必要な情報を入力させるための、タッチパネルディスプレイなどの情報入力表示装置である。
手動操縦部１１０は、自律移動装置１の進行方向を、自律移動装置１の使用者（搭乗者）が手動で指示するためのジョイスティックや、ハンドルなどである。
【００１８】
（エリア）
図２は、エリアの概念図である。
図２に示すように、走行路情報は、自律移動装置１が走行する領域が細線で示されるエリア毎に管理されている。ここで、図２において、太線が走行路、斜線が構造物、細線がエリアの境界線を示している。また、各エリアに記載されている数字は、エリアを識別するためのエリア番号である。さらに、図２に示すように、走行路の位置はｘ−ｙ座標で表される。ｘ−ｙ座標は、具体的には、経度−緯度でもよいし、任意の位置を原点とする平面直交座標系でもどんな座標系でもよい。また、エリア内における走行方法の単純化のため、１つのエリア内の走行路はおおよそ直進走行できるよう、カーブは細かくエリア分割されるとよい。また、分岐場所でも単純に分岐方向を示せるように、分岐場所は１つのエリアに分割されるとよい。なお、エリアの分割は、管理者が行ってもよいし、自動分割アルゴリズムによる自動分割でもよい。
【００１９】
また、図３のように、自律移動装置１によって、走行路情報に記憶されていない走行路が検出された場合、新たなエリアが生成されることによって、走行路情報が更新されてもよいし、管理者が新たなエリアと、走行路情報を設定してもよい。例えば、図３のエリア「１５」、「１６」，「１７」は、図２の段階では設定されていなかったが、新たに加えられたエリアである。また、図３では、図２のエリア「１２」において、分岐が増えたので、エリア「１２」が分割されて、エリア「１６」、「１７」が新たに設定されている。なお、図３における破線部分は走行路が設定されていない部分である。
【００２０】
図４は、走行路情報の具体例を示す図である。適宜、図２を参照する。
走行路情報は、インターネットを介して取得された地図を参考に管理者が初期情報として作成したり、他の自律移動装置１によって生成された走行路情報が初期情報として使用されてもよい。そして、自律移動装置１が走行することによって、走行路情報に必要なデータが追加されていって、走行路情報が拡充されていく。
【００２１】
図４に示すように、走行路情報は、エリア番号、通過方向エリア番号、走行レーン、位置推定精度、目的情報ファイル名を有している。
エリア番号は、走行路情報の対象となっているエリアのエリア番号であり、図４の例はエリア「５」に関する走行路情報であることを示している。このように、走行路情報は、各エリア毎に生成される。なお、このエリア番号「５」は、図２のエリア番号「５」に対応している。
通過方向エリア番号は、自律移動装置１が経路上を移動する際に、通過する前後のエリア番号が記述される。ここでは、出発地がエリア「９」（以下、エリア番号は図２のエリア番号に準ずる）、目的地がエリア「１３」の場合において、経路決定手段３に決定された経路が、走行路エリア「９」，「１０」，「７」，「６」，「５」，「１２」，「１３」を順に経由するものであるものとして説明を行う。このような経路の場合、自律移動装置１がエリア「５」を通過する際には、エリア「６」からエリア「５」に入って、エリア「１２」へ通過する。従って、自律移動装置１は、図４のような通過エリア番号が曲がり通過「６→１２」の走行路情報を参照する。
また、走行レーンは、対象となっているエリアにおける走行可能な位置であり、走行路の端、中央、全体、左右端、道全体などが格納される。例えば、車道の両側の歩道を走行してよい場合は、図４の例のように左右端となる。また、狭い道の場合は、道全体などとなる。
【００２２】
位置推定精度は、該当エリアで自律移動装置１が自己位置を推定する際の精度が格納されている。図４の例における「Ｌ」はレーザスキャンを意味しており、「Ｅ」はホイールのエンコーダを意味している。また、「Ｍｉ」は中精度（Middle）を意味し、「Ｌｏ」は低精度（Low）を意味している。また、「Ａ３」は「ホイールオドメトリによる位置推定方式」を意味し、「Ｂ１」は「路肩段差沿い走行による位置推定方式」を意味している。
つまり、図４の例において、「Ｌ：Ｍｉ（Ｂ１）」は、当該エリアにおいて「レーザスキャンで路肩段差沿い走行による位置推定方式」による自己位置推定が可能であり、その精度は「中精度」であることを意味している。同様に、「Ｅ：Ｌｏ（Ａ３）」は、当該エリアにおいて「エンコーダでホイールオドメトリによる位置推定方式」が可能であり、その精度は「低精度」であることを意味している。また、「Ｌ＋Ｅ：Ｍｉ（Ｂ１）」は、当該エリアにおいて「レーザスキャンとエンコーダを組み合わせた路肩段差沿い走行による位置推定方式」が可能であり、その精度が「中精度」であることを意味している。
【００２３】
この位置推定精度は、自律移動装置１が走行すると、順次更新されていく。
まだ、自律移動装置１が実走行をしていないエリアでは、以前に自律移動装置１が走行した際に登録された目印情報や、センサ１０２の種類（つまり、レーザスキャンや、エンコーダや、ＧＰＳなど）を基に、管理者などが経験に基づき、重みづけなどをして求めるとよい。目印情報については、後記して説明する。自律移動装置１が実走行をしたエリアでは、更新処理部１０５が走行状態を基に位置推定精度を求めてもよい。例えば、位置推定精度は、スムーズに走行できれば「高精度（Ｈｉ：High）」、ぎくしゃくした走行であれば「中精度（Ｍｉ）」、頻繁に停止しながらの走行であれば「低精度（Ｌｏ）」などと算出される。なお、位置推定精度は、直進、角を曲がるなど通過方向によって異なるので、該当の通過方向（図４では、「６→１２」）が付記されている。
【００２４】
目印情報ファイル名は、当該エリアにおいて使用可能な位置推定方式（図４の例では、「Ａ３：ホイールオドメトリによる位置推定方式」と「Ｂ１：路肩段差沿い走行による位置推定方式」）で使用される目印情報が格納されているファイルのファイル名である。図４の例では、路肩段差沿い走行による位置推定方式に使用される目印情報のファイルが「Ｂ１」というファイル名で格納されているが、「Ａ３」すなわち「ホイールオドメトリによる位置推定方式」に使用されたファイルはないことを意味している。これは、ホイールオドメトリが、ホイールの回転に基づいて算出される走行距離で自己位置を推定するため、目印情報が不要であるためである。
【００２５】
ここで、目印情報は、自己位置推定を行う際に使用されるものであり、例えば、「路肩段差沿い走行による位置推定方式」であれば、センサデータから抽出される路肩の概略形状などに関する情報となる。このような情報は、例えば、「路肩段差沿い走行による位置推定方式」が位置推定方式として推定されているのであれば、検出部１０４によって、レーザスキャンデータ（センサデータ）から路肩の概略画像が抽出されて、抽出された路肩の概略画像が目印情報ファイル名の欄に記載されているファイルとして記憶部１０１に格納される。
このように、目印情報は位置推定方式によって必要な情報が異なる。例えば、３Ｄ環境形状マッチング走行では、目印となる３Ｄ環境形状に関する情報が必要となり、曲がり角標識認識方式では、目印となる標識の種類、高さ、大きさに関する情報が必要となる。
【００２６】
図５は、第１実施形態に係る自律移動装置における処理の手順を示すフローチャートである。適宜図１を参照する。
まず、自律移動装置１の搭乗者が入出力部１０９を介して目的地情報を設定することによって目的地設定が行われる（Ｓ１０１）。目的地情報は、例えば、地図上の座標などである。
そして、経路決定部１０３が現在地から目的地までの経路を決定する（Ｓ１０２）。前記したように経路の決定方法は既存の技術であるため、説明を省略する。
そして、移動制御部１０７が走行を開始する（Ｓ１０３）。
走行中において、センサ１０２は移動環境内をセンシングしてセンサデータを取得し、そのセンサデータから目印の特徴や、センサデータ内（画像内など）における目印の位置を検出している。
位置推定部１０６は、検出部１０５による目印の検出結果などを基に、現在の自己位置を推定し、その結果を基に移動制御部１０７が移動機構１０８を制御することによって、走行が行われる。この時、センサデータは、記憶部１０１に格納される。記憶部１０１に格納されるセンサデータは、すべてのエリアでもよいし、走行路情報において位置推定精度が低いと記述されているエリアのみ収集するようにしてもよい。
【００２７】
位置推定部１０６は、現在走行しているエリアが、位置推定精度が低精度なエリアや、自己位置推定不可能なエリア（まとめて、推定困難エリアと称する）であるか否か（つまり、位置推定精度が所定の精度以下であるか否か）を、走行中において定期的に確認している（Ｓ１０４）。ここで、走行しているエリアが、位置推定精度が設定されている場合、位置推定部１０６は、現在使用している位置推定方式のうち、図４に示す走行路情報の位置推定精度における最も高い位置推定精度が低精度であるか否かを判定する。例えば、図４の例では、「中精度（Ｍｉ）」が最も高い位置推定精度なので、位置推定部１０６は当該エリアにおける位置推定精度が「中精度」であるものとしてステップＳ１０４の処理を行う。
なお、自己位置推定不可能とは、走行路情報において、すべてのセンサ１０２を使用することができず、自己位置の推定が不可能と判定されているエリアである。つまり、図４における位置推定精度の欄が空欄であるエリアである（言い換えれば、位置推定精度が「０」）。
ステップＳ１０４の結果、現在走行しているエリアが、推定困難エリアでない場合（Ｓ１０４→Ｎｏ）、移動制御部１０７はセンサデータを取得しつつ、自律移動走行を継続し（Ｓ１０５）、ステップＳ１０７へ処理を進める。
【００２８】
ステップＳ１０４の結果、現在走行しているエリアが、推定困難エリアであった場合（Ｓ１０４→Ｙｅｓ）、制御部１００は、走行方法を手動操縦に切り替え、移動制御部１０７はセンサデータを取得しつつ、手動操縦による走行を行う（Ｓ１０６）。つまり、制御部１００は、現在走行しているエリアが、推定困難エリアであるため自律移動走行をやめて、搭乗者による手動操縦に切り替える。具体的には、入出力部１０９に搭乗者による手動操縦を促す表示画面が表示され、搭乗者は手動操縦部１１０で操縦を行う。なお、現在走行しているエリアが、自己位置推定不可能ではないが、低精度な場合、搭乗者の意向により自律移動走行をしてもよい。この場合、例えば、入出力部１０９に、「自律移動走行を継続しますか？する場合は、このボタンにタッチして下さい。」などといった表示画面が表示され、搭乗者がそのボタンにタッチした場合、移動制御部１０７が自律移動走行を行うようにしてもよい。ただし、このような走行を行う場合、位置推定精度が低いため、障害物回避機能などを用いて、走行位置を頻繁に修正しながら走行する必要性が生じる可能性があるので、移動制御部１０７は、自律移動装置１を低速で走行させることが好ましい。
【００２９】
位置推定部１０６は、現在位置と、目的地情報を基に、目的地に達したかどうかを、走行中において定期的に判定している（Ｓ１０７）。
ステップＳ１０７の結果、目的地に到達していない場合（Ｓ１０７→Ｎｏ）、制御部１００はステップＳ１０４へ処理を戻す。
ステップＳ１０７の結果、目的地に達している場合（Ｓ１０７→Ｙｅｓ）、制御部１００は、ステップＳ１０８〜Ｓ１１５の更新処理を始める。
まず、検出部１０４が記憶部１０１に格納しているセンサデータから、エリア毎に各種目印情報を抽出する（Ｓ１０８）。
次に、更新処理部１０５が、抽出した目印情報や、そのときの走行速度などを基に目印情報の種類ごとの位置推定精度を算出する（Ｓ１０９）。位置推定精度の算出方法は前記した通りである。
更新処理部１０５は、該当するエリアの走行路情報のうち、該当する位置推定方式における位置推定精度の欄を、新たな位置推定精度に更新する（Ｓ１１０）。
【００３０】
次に、更新処理部１０５は、ステップＳ１０８で抽出された目印情報が、まだ登録されていない種類の新たな目印情報であるか否かを判定する（Ｓ１１１）。
ステップＳ１１１の結果、記憶部１０１に、まだ記憶されていない種類の目印情報ではない場合（Ｓ１１１→Ｎｏ）、更新処理部１０５は、ステップＳ１１２の処理をスキップする。
ステップＳ１１１の結果、記憶部１０１に、まだ記憶されていない種類の目印情報が検出された場合（Ｓ１１１→Ｙｅｓ）、更新処理部１０５は、走行路情報に、新たに検出された目印情報の位置推定精度を追加する（Ｓ１１２）。また、新たに抽出された目印情報に関する情報は、記憶部１０１に格納される。
【００３１】
制御部１００は、すべてのエリアについて、ステップＳ１０８〜Ｓ１１２の更新処理を完了したか否かを判定する（Ｓ１１５）。
ステップＳ１１５の結果、更新処理を完了していないエリアが存在する場合（Ｓ１１５→Ｎｏ）、制御部１００はステップＳ１０８へ処理を戻し、次のエリアについて更新処理を行う。
ステップＳ１１５の結果、すべてのエリアについて更新処理を完了している場合（Ｓ１１５→Ｙｅｓ）、制御部１００は処理を終える。
【００３２】
なお、第１実施形態では、すべての位置推定精度が更新されているが、算出された位置推定精度が、現在記憶されている位置推定精度より高い場合、更新処理部１０５が、該当するエリアの位置推定精度を、新たに算出された位置推定精度に更新するようにしてもよい。
【００３３】
（第１実施形態の変形例）
図６は、第１実施形態に係る自律移動装置の別の構成例を示す図である。図６において、図１と同様の構成要素については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
図６の自律移動装置１ａが、図１の自律移動装置１と異なる点は、手動操縦部１１０の代わりに遠隔操縦部１１１を有している点である。
自律移動装置１ａが走行しているエリアが推定困難エリアである場合（図５のＳ１０４→Ｙｅｓ）、入出力部１０９に搭乗者に遠隔操縦による走行が提示される。搭乗者が遠隔操縦による走行を選択した場合、移動制御部１０７は、自律走行の代わりに、無線などによる遠隔操縦で自律移動装置１ａを走行させる。なお、遠隔操縦による走行中においても、センサ１０２はセンサデータを取得し続ける。遠隔操縦は、自宅にいる家族や、遠隔操縦センタなどにいる遠隔操縦者によって行われる。遠隔操縦部１１１には、カメラ、通信装置、制御装置などが備わっており、遠隔操縦する人物はカメラで自律移動装置１ａの周囲環境の画像を見ながら無線で通信して操作を行う。このように推定困難エリアで、遠隔操縦を行う方法は、自分が操作することに安全面で不安のある子供や高齢者等に適している。
【００３４】
図７は、第１実施形態に係る自律移動装置の別の構成例を示す図である。図７において、図１と同様の構成要素については、図１と同一の符号を付し、説明を省略する。
図７に示す自律移動装置１ｂは、図１に示す自律移動装置１における手動操縦部１１０の代わりに、移動環境内において、走行路に設置されている走行に関する情報である環境特徴を検出する環境特徴検出部１１２と、環境特徴とその意味が対応付けられた環境特徴意味記憶部１１３を有している。
環境特徴は、標識や記号、看板などである。
【００３５】
現在走行中のエリアの位置推定精度が推定困難エリアである場合（図５のＳ１０４→Ｙｅｓ）、環境特徴検出部１１２が、環境特徴意味記憶部１１３に格納されている環境特徴と、その意味を読み出し、センサ１０２の１つとして備えられているカメラで撮像された画像などセンサデータから環境特徴と、その意味を抽出し、移動制御部１０７は、抽出した意味に基づいて自律走行を行う。つまり、図７の自律移動装置１ｂは、推定困難エリアにおいて、一方通行などの標識に従って走行を行う。
このような走行方法は、環境特徴の検出に時間が長くかかったり、低精度による蛇行、ぎくしゃくした走行になることがあるため、移動制御部１０７が、必要に応じて、走行速度を低速にすることが望ましい。
このような方法を用いることで、自律移動装置１ｂは推定困難エリアでも自律走行が可能となる。
【００３６】
以上、第１実施形態に係る自律移動装置１は、走行中に得られたセンサデータを基に、目印情報や、走行路情報の位置推定精度を更新することができるので、位置推定精度の向上や、目印情報の拡充を図ることができ、よりスムーズな走行を行うことができる。
また、第１実施形態に係る自律移動装置１は、経路中のすべてのエリアにおいて、位置推定精度が高精度あるいは中精度でなくても、推定困難エリアでは他の方法（手動操縦、遠隔操縦、環境特徴検出による走行）を利用することができるので、自律移動装置１の導入時における負担が軽減される。つまり、位置推定精度に応じた走行をエリア毎に行うことができる。
【００３７】
［第２実施形態］
次に、図８〜図１３を参照して、本発明の第２実施形態を説明する。第２実施形態は、一般の登録者（一般登録者）がネットワークを経由して登録した画像などを基に、目印情報、走行路情報の拡充を行うものである。
【００３８】
図８は、第２実施形態に係る自律移動システムの構成例を示す図である。なお、図８において、第１実施形態と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。
自律移動システムＺは、自律移動装置１ｃ、管理装置２、配車装置４、遠隔操縦装置５を有している。
自律移動装置１ｃは、図１の自律移動装置１の構成に加え、図６の遠隔操縦部１１１、管理装置２、配車装置４との通信を行う通信部１１４を有している。
【００３９】
管理装置２は、一般登録者が所持している携帯機器（通信機器）３から送られてきた画像を基に、目印情報を抽出し、位置推定精度を算出・管理する。また、管理装置２は必要に応じて、配車装置４や、自律移動装置１ｃに情報を送信する。なお、携帯機器３は、カメラ付きの携帯電話や、スマートフォンや、カメラ付きのＰＣなどである。
管理装置２は、制御部２００、記憶部２０１、経路決定部２０２、検出部２０３、更新処理部２０４、格納処理部２０５、通信部２０６および汎用通信部２０７を有している。
制御部２００は、自律移動装置１ｃの全体制御を行う。
記憶部２０１は、後記する走行路情報（後記）や、目印情報や、携帯機器３から送信された画像などの各種情報が格納されている。
経路決定部２０２は、自律移動装置１ｃが移動する経路を決定する。経路決定部２０２は、記憶部２０１に記憶されている１つ以上の走行路情報や、地図データなどを参照して、出発地から目的地までの経路を決定する。経路の決定には、各種経路探索アルゴリズムが開発されているため、詳細な説明を省略する。
【００４０】
検出部２０３は、携帯機器３から送信された画像から目印情報などを検出する。
更新処理部２０４は、携帯機器３から送信された画像などを基に自己位置推定精度などを算出し、走行路情報などの各種情報を更新する。
格納処理部２０５は、各種情報を記憶部２０１に格納する。
通信部２０６は、自律移動装置１ｃとの通信を行うものである。
汎用通信部２０７は、インターネットや無線電話回線を通じて、携帯機器３と通信を行うものである。
【００４１】
配車装置４は、携帯機器３からの指示などを契機に、自律移動装置１ｃの配車に関する処理を行う装置である。このような配車装置４は、自律移動装置１ｃを、複数の人でシェアリングする場合に必要となるが、省略してもよい。
また、配車装置４は、管理装置２とも通信し、経路上に低精度や目印情報が未取得で自己位置推定不可能なエリアがあるか否かの情報などを取得して、自律移動装置１ｃへ送信してもよい。さらに配車装置４は、自律移動装置１ｃとも通信し、自律移動装置１ｃへ出発地までの自律移動指令や、必要に応じて、目的地から待機場までの帰還指令を出す。
遠隔操縦装置５は、自律移動装置１ｃを遠隔操縦するための装置である。
【００４２】
（走行路情報）
図９および図１０は、走行路情報の具体例を示す図である。
エリア番号は、図４と同様に走行路情報の対象となっているエリアのエリア番号であり、図９の例はエリア「５」に関する走行路情報であることを示している。なお、図９および図１０におけるエリア番号は図２のエリア番号に対応している。
通過方向エリア番号は、図４と同様に自律移動装置１ｃが経路上を移動する際に、対象となっているエリアの前後のエリア番号が記述される。なお、図９の例では、図４の例と異なり、複数の通過エリア番号が記載されているが、これは、複数の通過エリアに関する走行路情報がまとめられていることを示している。なお、図９および図１０は、ひと続きのデータである。
【００４３】
走行レーンは、図４の例と同様に、対象となっているエリアにおける走行可能な位置である。なお、図９の例では「日祝１０：００−１６：００  全幅」の情報があるが、これはエリア「５」が日曜、祝日の１０：００〜１６：００の間は全幅で通行可能であることを意味している。
公開可否は、目印情報の公開に関する情報であり、公開、非公開、登録拒否の３つが考えられるが、これ以外の情報でもよい。
ここで、公開は誰でも利用可能であり、非公開は特定の人のみ利用可能であり、登録拒否は目印情報の登録不可という意味である。非公開の場合は、パスワードやその他の認証手段を設け、目印情報の利用前に、認証された場合のみ利用可能とする。公開可否の情報は私有地エリアの所有者のプライバシー保護や防犯が目的であり、公開可否情報の設定は、私有地エリアの所有者に設定権利を与えるとよい。なお、登録拒否は、万が記憶部２０１内のデータへの不正アクセスがあった場合でも、形状情報が流出することを防ぐために、記憶部２０１への登録を拒否すると言う意味である。
【００４４】
位置推定精度は、予想位置推定精度と、実績位置推定精度を有し、通過方向エリア番号毎に情報が格納されている。
予想位置推定精度は、予想される位置推定精度であり、実績位置推定精度は実際のセンサデータを基に算出される位置推定精度である。
なお、予想位置推定精度および実績位置推定精度において、「Ｇ」はＧＰＳ、「Ｍ」は磁気センサ、「Ｃ」はカラーカメラ、「Ｌ」はレーザスキャン、「Ｅ」はエンコーダの各センサ１０２を意味しており、「Ｌ＋Ｅ」などは該当するセンサ１０２の組み合せを示している。これらのセンサ１０２は第１実施形態にも適用可能である。
また、予想位置推定精度および実績位置推定精度において、「Ｈｉ」は高精度（High）、「Ｍｉ」は中精度（Middle），「Ｌｏ」は低精度（Low）、「Ｆａ」は不可（Failure）、「Ｕｋ」は未確認（Unknown）、「−」は未取得であることを意味している。さらに、高精度＋（Ｈｉ＋）、中精度（Ｍｉ＋）、低精度（Ｌｏ＋）などの精度を有する。これらの、位置推定精度は第１実施形態にも適用可能である。なお、不可とは、該当するエリアでは、環境条件のため、該当するセンサ１０２が使用できないことを意味しており、未取得とは、センサ１０２の使用が不可であるため、センサデータを取得していないことを意味する。
【００４５】
予想位置推定精度は、後記する位置推定方式情報において予め設定されている予想精度が記述される。予想位置推定精度の記述は、管理装置２が位置推定方式情報において予め設定されている予想精度を基に記述してもよいし、管理者が入力してもよい。
実績位置推定精度は、該当するセンサ１０２を用い、該当する位置推定方式で走行したときの状態を基に管理装置２が判定する。例えば、スムーズに走行できれば、管理装置２は「高精度（Ｈｉ：High）」と判定し、ぎくしゃくした走行であれば、管理装置２は「中精度（Ｍｉ）」と判定し、頻繁に停止しながらの走行であれば、管理装置２は「低精度（Ｌｏ）」と判定する。
【００４６】
なお、位置推定精度は、実績位置推定精度の方が優先される。
また、「Ａ１」、「Ｂ３」などは、位置推定方式を示しており、図９の下から３行目以下および図１０における位置推定方式情報の「方式名と基本精度」における「Ａ１」〜「Ｃ４」の位置推定方式（ＧＰＳや、３Ｄ環境形状マッチング走行など）に対応している。
【００４７】
登録目印情報ファイル名と方式には、抽出された目印情報が格納されているファイル名と、位置推定方式が記述されている。図９の例では、位置推定方式が「Ｃ１：曲がり角電柱計数」に用いられる目印情報が「ｘｙｚ．ｘｘｘ」というファイルに格納されている。
登録情報ファイル名と種別には、携帯機器３から送られた画像データが格納されているファイル名と、その画像に関する種別情報が格納されている。例えば、「ａｂｃ．ｚｚ」という画像データは、座標（１２３，４５６）の地点において、北に対する向き２４°で撮影された画像であり、カラーであることが示されている。座標や、向きは撮影時に携帯機器３のＧＰＳ機能や、電子水準器などを基に取得され、管理装置２へ画像データとともに送られる。このように座標や、向きなどの情報を画像データのファイル名とともに格納することで、例えば、近傍地域のデータが複数登録されることにより、詳細な目印情報が得られる場合があるので、近傍地域の画像を撮影するよう一般登録者に促したり、ほぼ同一の物体を、少し離れた位置から撮影した画像があれば、ステレオ視により距離情報を得ることが可能となることがわかるなどの利点がある。
【００４８】
図９の下から３行目以降は位置推定方式に関する情報である位置推定方式情報を示す。
位置推定方式情報は、方式名と基本精度、必要目印情報、目印パラメータ、閾値と予想精度、実測値、予想精度を有する。
方式名と基本精度には、位置推定方式名と、その記号と、その自己位置推定精度における限界精度（最高精度）が格納されている。例えば、ＧＰＳ（記号「Ａ１」）による自己位置推定は最高精度が高精度（Ｈｉ）な自己位置推定精度である。これに対し、ホイールオドメトリ（記号「Ａ３」）における自己位置推定は、最高でも低精度（Ｌｏ）な精度しか得ることができない。
【００４９】
なお、位置推定方式情報における「Ｈｉ」、「Ｍｉ」、「Ｌｏ」、「Ｆａ」、「Ｕｋ」などの記号は予想位置推定精度や、実績位置推定精度で説明済みなので、ここでの説明を省略する。また、「Ａｖ」は可能を意味する（Available）。
ここで、絶対位置による位置推定方式は、例えば、「Ａ１」〜「Ａ３」があり、ある特徴に沿うように走行する方式は、例えば、「Ｂ１」〜「Ｂ５」があり、目印で曲がる方式は、例えば、「Ｃ１」〜「Ｃ４」の各方式がある。
【００５０】
必要目印情報は、該当する位置推定方式による自己位置の推定の際に必要な目印である。例えば、ＧＰＳによる位置推定方式では必要目印情報は不要であるが、図１０の電柱沿い走行（記号「Ｂ４」）では、電柱の間隔に関する情報が必要となる。
目印パラメータは、位置推定精度の目安となるパラメータであり、閾値と予想精度は位置推定精度の度合いを算出するための閾値と、その閾値から導き出される予想精度である。例えば、ＧＰＳ（記号「Ａ１」）による位置推定精度は、上空開空間率を基に算出され、その上空開空間率が５０％未満であれば低精度（Ｌｏ）と判定され、５０％〜８０％であれば中精度（Ｍｉ）と判定され、８０％以上であれば高精度（Ｈｉ）と判定される。
【００５１】
実測値は、実際に測定された値である。
予想精度はセンサ１０２別の限界精度である。例えば、ＧＰＳ（記号「Ａ１」）による位置推定方式では、使用されるセンサ１０２はＧＰＳのみであるため、予想精度の欄にはＧＰＳを示す「Ｇ」が記載され、ＧＰＳによる限界精度である高精度（Ｈｉ）が記述されている。一方、図１０の電柱沿い走行（記号「Ｂ４」）は、レーザスキャン（「Ｌ」）と、ステレオカメラ（「Ｓ」）による２通りの方法で自己位置推定が可能である。この２つの方法は、限界精度が異なっており、レーザスキャンによる自己位置推定の限界精度は高精度（Ｈｉ）であるが、ステレオカメラによる限界精度は中精度（Ｍｉ）である。基本精度には、これらの予想精度のうち、精度の低い方が記述される。
なお、図９および図１０における走行路情報は、第１実施形態にも適用可能である。
【００５２】
（フローチャート）
図１１および図１２は、第２実施形態に係る自律移動システムの処理の手順を示すフローチャートである。なお、管理装置２と自律移動装置１ｃの間の通信は、通信部１１４，２０６を介して行われるが、図１１の説明では、その記述を省略する。
まず、搭乗者がＰＣ（Personal Computer）や携帯電話などを使用して、配車装置４に配車要求を送信する（図１１のＳ２０１）。搭乗者は、携帯機器３で、出発地、目的地に関する情報を含む配車要求を送信する。
次に、配車装置４が、送信された配車要求に含まれる出発地および目的地に関する情報を、管理装置２へ送信し、管理装置２の経路決定部２０２が、出発地から目的地までの経路を決定する（Ｓ２０２）。
【００５３】
そして、管理装置２の経路決定部２０２は、決定した経路上に位置推定精度が低精度であるエリア、または目印情報が未取得で自己位置推定不可能なエリア（推定困難エリア）があるか否かを判定する（Ｓ２０３）。
ステップＳ２０３の結果、決定した経路上に推定困難エリアがない場合（Ｓ２０３→Ｎｏ）、管理装置２の経路決定部２０２は、決定した経路上に推定困難エリアがない旨の情報を配車装置４へ送信する。
決定した経路上に推定困難エリアがない旨の情報を受信した配車装置４は、自身が管理する自律移動装置１ｃの中から適切な１台を選択する（Ｓ２０４）。
【００５４】
そして、配車装置４は、選択した自律移動装置１ｃへ配車指令を送信する。
配車指令を受信した自律移動装置１ｃの制御部１００は、経路情報を管理装置２からダウンロードした後、通過するエリアに必要な目印情報と、走行条件に適合する走行路情報とを管理装置２からダウンロードして（Ｓ２０５）、ダウンロードした各情報を自身の記憶部１０１に格納する。
そして、自律移動装置１ｃの移動制御部１０７が、自身を出発地へ自律走行させることによって、配車が行われる（Ｓ２０６）。この配車中でも、移動制御部１０７はセンサデータを取得してもよい。
【００５５】
搭乗者が、配車された自律移動装置１ｃに搭乗し、制御部１００が、入出力部１０９から入力された認証情報を基に、搭乗者本人であるか否かの認証を行い（Ｓ２０７）、ダウンロードした目印情報の内、該当認証で許可がおりた非公開目印情報を使用可能状態にした後、位置推定部１０６による自己位置推定が行われつつ、移動制御部１０７が目的地へ向けて走行を開始する（Ｓ２０８）。なお、目印情報には、登場要求者毎に使用できるか否かの情報が設定されている。
【００５６】
また、自律移動装置１ｃの位置推定部１０６は、走行をしながら定期的に、現在位置と走行路情報を比較して、目的地に達したか否かを判定している（Ｓ２０９）。
ステップＳ２０９の結果、目的地に達していない場合（Ｓ２０９→Ｎｏ）、移動制御部１０７はセンサデータを取得しつつ、自律移動走行を継続する（Ｓ２１０）。
ステップＳ２０９の結果、目的地に達した場合（Ｓ２０９→Ｙｅｓ）、自律移動装置１ｃの制御部１００は図１２のステップＳ２２３へ処理を進める。ステップＳ２２３以降の処理については後記する。
【００５７】
ステップＳ２０３の結果、決定した経路上に推定困難エリアがある場合（Ｓ２０３→Ｙｅｓ）、配車装置４は、自律移動装置１ｃの入出力部１０９に、操縦選択画面を表示させ、搭乗者に、低精度や自己位置推定不可能なエリアでは手動操縦または遠隔操縦（手動／遠隔操縦）を行うか否かを選択させる（Ｓ２１１）。選択結果は、配車装置４へ送信される。
ステップＳ２１１の結果、搭乗者が手動または遠隔操縦のいずれの方法も拒否した場合（Ｓ２１１→Ｎｏ）、自律移動システムＺは処理を終了する。
【００５８】
ステップＳ２１１の結果、搭乗者が手動または遠隔操縦を行うことを選択した場合（Ｓ２１１→Ｙｅｓ）、配車装置４は、該当する操縦手段（手動または遠隔操縦）を有する自律移動装置１ｃを選択し（Ｓ２１２）、選択した自律移動装置１ｃへ配車指令を送信する。
配車指令を受信した自律移動装置１ｃの制御部１００は、経路情報を管理装置２からダウンロードした後、通過するエリアに必要な目印情報と、走行条件に適合する走行路情報とを管理装置２からダウンロードして（Ｓ２１３）、ダウンロードした各情報を自身の記憶部１０１に格納する。
そして、自律移動装置１ｃの移動制御部１０７が、自身を出発地へ自律移動させることによって、配車が行われる（Ｓ２１４）。
【００５９】
搭乗者が、配車された自律移動装置１ｃに搭乗し、制御部１００が入出力部１０９から入力された認証情報を基に、搭乗者本人であるか否かの認証を行い（Ｓ２１５）、ダウンロードした目印情報の内、該当認証で許可がおりた非公開目印情報を使用可能状態にした後、目的地へ向けて走行を開始する（Ｓ２１６）。
【００６０】
自律移動装置１ｃの位置推定部１０６は、走行中において定期的に、現在走行しているエリアが低精度なエリアや自己位置推定不可能なエリア（推定困難エリア）であるか否かを判定している（図１２のＳ２１７）。
ステップＳ２１７の結果、現在走行しているエリアが推定困難エリアでない場合（Ｓ２１７→Ｎｏ）、移動制御部１０７は、センサデータを取得しつつ、自律移動走行を継続し（Ｓ２１８）、自律移動装置１ｃの制御部１００はステップＳ２２２へ処理を進める。
ステップＳ２１７の結果、現在走行しているエリアが推定困難エリアである場合（Ｓ２１７→Ｙｅｓ）、移動制御部１０７は、図９のステップＳ２１１で選択した操縦手段が遠隔操縦であるか否かを判定する（Ｓ２１９）。
【００６１】
ステップＳ２１９の結果、遠隔操縦が選択されていた場合（Ｓ２１９→Ｙｅｓ）、センサデータが取得されつつ、遠隔操縦サービスセンターの係員などが遠隔装置を介して、遠隔操縦部１１１が、通信で自律移動装置１ｃにアクセスして自律移動装置１ｃを操縦する遠隔操縦を、移動制御部１０６が行い（Ｓ２２０）、自律移動装置１ｃの制御部１００はステップＳ２２２へ処理を進める。
ステップＳ２１９の結果、遠隔操縦が選択されていない場合（Ｓ２１９→Ｎｏ）、すなわち、手動操縦が選択されていた場合、手動操縦部１１０を介して、搭乗者が手動操縦を行うことによって、移動制御部１０７は、センサデータを取得しつつ、手動操縦による走行を行う（Ｓ２２１）。
なお、ステップＳ２１６の遠隔操縦、ステップＳ２１７の手動操縦のいずれの場合も、移動制御部１０６は走行中に登録拒否以外かつ推定困難エリアのみにおけるセンサデータを取得し、記憶部１０１に格納するようにしてもよい。
また、現在走行しているエリアが、自己位置推定不可能ではないが、低精度な場合、搭乗者の意向により自律移動走行をしてもよい。この場合、例えば、入出力部１０９に、「自律移動走行をしますか？する場合は、このボタンにタッチして下さい。」などといった表示画面が表示され、搭乗者が、そのボタンにタッチした場合、移動制御部１０７が自律移動走行を行うようにしてもよい。ただし、このような走行を行う場合、位置推定精度が低いため移動制御部１０７は障害物回避機能などを用いて、走行位置を頻繁に修正しながら走行する必要性が生じる可能性があるため、低速で走行することが好ましい。
【００６２】
自律移動装置１ｃの位置推定部１０６は、現在位置を基に、目的地に達したかどうかを、走行中において定期的に判定している（Ｓ２２２）。
ステップＳ２２２の結果、目的地に達していない場合（Ｓ２２２→Ｎｏ）、自律移動装置１ｃの制御部１００はステップＳ２１７へ処理を戻す。
ステップＳ２２２の結果、目的地に達している場合（Ｓ２２２→Ｙｅｓ）、自律移動装置１ｃの制御部１００はステップＳ２２３〜Ｓ２２８の更新処理を始める。
【００６３】
まず、自律移動装置１ｃの更新処理部１０５は、自身の記憶部１０１に蓄積したセンサデータ（レーザスキャンデータなど）を管理装置２へアップロードする（Ｓ２２３）。
次に、管理装置２の検出部２０３がアップロードされたセンサデータから、エリア毎に各種目印情報を抽出する（Ｓ２２４）。目印情報は使用される位置推定方式や、センサデータを取得したセンサ１０２の種類毎に抽出される。
そして、管理装置２の更新処理部２０４が、抽出した目印情報を基に目印情報の種類ごとの位置推定精度を算出する（Ｓ２２５）。具体的には、走行路情報の閾値や、走行状態（スムーズ、ぎくしゃく、頻繁停止）や、抽出した目印情報を基に、更新処理部１０５は位置推定精度を算出する。なお、ここで、算出される位置推定精度は、図９、図１０における実績位置推定精度である。
そして、管理装置２の格納処理部２０５が、抽出した目印情報を管理装置２の記憶部２０１に格納し、算出した位置推定精度および公開可否（公開／非公開）を走行路情報に格納することで走行路情報の更新を行う（Ｓ２２６）。公開可否の情報は、後記する一般登録者が携帯機器３で撮影した画像を管理装置２へ送信する際に入力される情報である。ステップＳ２２６の段階で、公開可否を変更するかどうかは、自律移動装置１ｃの更新処理部１０５が、ステップＳ２２３におけるセンサデータのアップロード前に、入出力部１０９を介して、走行路情報の公開可否を搭乗者に確認し、その確認結果を公開可否の情報としてもよい。このように、公開可否の情報を含むことは、自宅内など個人情報の保護につながる。
【００６４】
管理装置２の制御部２００は、すべてのエリアについて、ステップＳ２２４〜Ｓ２２６の更新処理を完了したか否かを判定する（Ｓ２２７）。
ステップＳ２２７の結果、更新処理を完了していないエリアが存在する場合（Ｓ２２７→Ｎｏ）、制御部２００はステップＳ２２４へ処理を戻し、次のエリアについて処理を行う。
ステップＳ２２７の結果、すべてのエリアについて更新処理を完了している場合（Ｓ２２７→Ｙｅｓ）、更新処理部２０４は、目印情報および走行路情報の登録処理が終わったことを自律移動装置１ｃへ通知し、自律移動装置１ｃの更新処理部１０５が、自身の記憶装置に格納されているセンサデータを消去するとともに、管理装置２の格納処理部２０５がアップロードされたセンサデータおよび目印情報を消去するといった各種情報の消去が行われた（Ｓ２２３）後、自律移動システムＺは処理を終了し、移動制御部１０７は、自身を配車センタへ帰還させる。
【００６５】
なお、第２実施形態では、管理装置２において、すべての位置推定精度が更新されているが、算出された位置推定精度が、現在記憶されている位置推定精度より高い場合、管理装置２の更新処理部２０４が、該当するエリアの位置推定精度を、新たに算出された位置推定精度に更新するようにしてもよい。
また、更新処理部１０５は、現在記憶されていない新たな種類の目印情報が検出された場合に、その目印情報を追加するようにしてもよい。
【００６６】
また、図１１および図１２の処理では、管理装置２が、事経路中に推定困難エリアが存在するか否かを事前にチェックしているが、第１実施形態のように、自律移動装置１ｃが走行しながら、現在走行中のエリアが推定困難エリアであるか否かを判定してもよい。
また、図１１および図１２の処理では、推定困難エリアで手動操縦するか、遠隔操縦するかが、走行前に選択されているが、第１実施形態のように、自律移動装置１ｃが推定困難エリアに到達してから、手動操縦するか、遠隔操縦するかを搭乗者に選択させるようにしてもよい。
【００６７】
図１３は、一般登録者による目印情報の登録処理の手順を示すフローチャートである。
まず、一般登録者は、手持ちのカメラ付き情報通信機器で、自律走行をさせたい場所の画像を撮影する（Ｓ３０１）。このとき、一般登録者が自転車や自動車に乗って撮影すれば、広い範囲の地図を短時間で撮影できる。
次に、一般登録者は、撮影した画像を含む登録情報を管理装置２にアップロードする（Ｓ３０２）。このとき、一般登録者は、カメラ付き情報通信機器のＧＰＳ機能や、電子水準器などを利用して、緯度、経度、向きのデータもアップロードする。また、一般登録者は、公開可否情報も画像とともにアップロードする。画像、緯度、経路、向き、公開可否情報をまとめて登録情報と称することとする。
【００６８】
管理装置２の格納処理部２０５は、登録情報を受信すると、記憶部２０１に登録されている登録情報の中から、受信した登録情報の近傍かつ以前に登録された登録情報を取得する（Ｓ３０３）。近傍であるか否かは、走行路情報における登録情報ファイル名と種別の欄に記述されている緯度、経度などの情報を基に判定される。
そして、管理装置２の検出部２０３は、アップロードされた登録情報と、近傍の登録情報を必要に応じて利用し、アップロードされた登録情報から目印情報を抽出する（Ｓ３０４）。
そして、抽出結果を基に、管理装置２の更新処理部２０４が、抽出した目印情報を基に位置推定精度を算出する（Ｓ３０６）。位置推定精度の算出は、前記した予想位置推定精度の算出方法に従って行われる。
そして、管理装置２の格納処理部２０５が目印情報、位置推定精度、公開可否情報の各種情報を記憶部２０１に登録する（Ｓ３０５）。ここで、位置推定精度、公開可否情報は走行路情報に格納される。
このとき、格納処理部２０５が、一般登録者が該当エリアの所有者か否かの認証を行い、一般登録者が所有者でない私有地だった場合、格納処理部２０５は、一般登録者の意思に拘わらず、走行路情報の公開可否（図９）の方法「非公開」にすることが好ましい。
【００６９】
ここで、格納処理部２０５は、アップロードされた登録情報も記憶部２０１に格納する（Ｓ３０７）。
ここで、更新処理部２０４は、ステップＳ３０５で算出された位置推定精度が所定の値以下であるか否かを判定する（Ｓ３０８）。
ステップＳ３０８の結果、算出された位置推定精度が所定の値より大きい場合（Ｓ３０８→Ｎｏ）、管理装置２の制御部２００は一般登録者による目印情報の登録処理を終了する。
ステップＳ３０８の結果、算出された位置推定精度が所定の値以下の場合（Ｓ３０８→Ｙｅｓ）、管理装置２の更新処理部２０４は、登録情報が撮影された位置や、向きなどを基に、位置推定精度が向上する目印情報が得られるような位置、向きの画像データの要求（追加要求情報）を一般登録者に提示した（Ｓ３０９）後、制御部２００は、一般登録者による目印情報の登録処理を終了する。ステップＳ３０９で提示される内容は、更新処理部２０４が自動で検出してもよいし、管理装置２を運用している管理者が目視で検出してもよい。ステップＳ３０９における追加要求情報の提示は、次回一般登録者が画像を撮影するときの参考になり、目印情報や、位置推定精度の拡充の効率化を図ることができる。なお、ステップＳ３０８、Ｓ３０９の処理は省略してもよいし、算出された位置推定精度の値に関わりなく、管理装置２の更新処理部２０４がステップＳ３０９における追加要求画像情報の提示を行うようにしてもよい。
【００７０】
目印情報の抽出や、位置推定精度の算出は管理装置２側で行ってもよいが、一般登録者に行ってもらい、抽出結果を管理装置２へ送信する方法を用いてもよい。例えば、画像内の路肩に段差があるか否か、その段差の概略高さはいくらか、画像内の特定の位置から特定の位置までの間に電信柱が何本立っているかなどを一般登録者が判断して、管理装置２へ送信してもよい。また、走行レーンに関する情報などの走行路情報も一般登録者に行ってもらってもよい。
【００７１】
第２実施形態に係る自律移動システムＺは、カメラ付携帯電話や、スマートフォンなど多くの人が所有している携帯機器３を利用することにより、多くの人の協力を得て目印情報や、位置推定精度を拡充できるので、管理者に労力が集中せず、また、使用したい人が自分の使用したい場所の目印情報を自分で登録できるので、結果的にコスト削減に繋がる。
また、第２実施形態に係る自律移動システムＺは、走行路情報に公開可否の情報を付加することで、私有地などの情報を公表することなく、プライバシーとセキュリティを保つことができる。
【００７２】
［第３実施形態］
次に、図１４および図１５を参照して、本発明の第３実施形態について説明する。第３実施形態は、自律移動装置１ｄのテスト走行などの結果を基に、自律移動装置１ｄが走行できるか否かを外部で判定してもらう際に、センサデータをマスクするものである。
（システム構成）
図１４は、第３実施形態に係る自律移動システムの構成例を示す図である。なお、図１４において、第１実施形態および第２実施形態と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。
自律移動システムＺａは、自律移動装置１ｄ、管理装置２、前処理用装置６を有している。
自律移動装置１ｄは、図８における自律移動装置１ｃに特定情報用記憶部１１５を加えた構成を有している。なお、自律移動装置１ｄは、図１、図６、図７の構成に特定情報用記憶部１１５を加えた構成でもよい。
特定情報用記憶部１１５は、建物の配置や内部構造を部外者に知られたくない場所の目印情報や、センサデータを管理装置２に登録せずに、自身で格納管理するための記憶部である。
なお、第３実施形態に係る自律移動装置１ｄはシェアリングではなく、特定ユーザのみが使用できる機体であることが望ましい。
【００７３】
管理装置２は、図８における管理装置２と同様の構成である。
前処理用装置６には、前処理用ソフトウェア６０１が実行されている。前処理用ソフトウェア６０１は、部外者に知られたくない場所の目印情報や、センサデータをマスクするためのソフトウェアである。
第３実施形態において、センサデータは前処理用装置６を経由して管理装置２へ送られる。
【００７４】
自律移動装置１ｄが走行などを開始するときには、自律移動装置１ｄは、経由するエリアのうち、公開エリア（走行路情報の公開可否の情報が「公開」となっているエリア）の目印情報や、走行路情報は管理装置２からダウンロードし、管理装置２に非登録で、特定情報用記憶部１１５に記憶しているエリアの目印情報や、走行路情報は、特定情報用記憶部１１５からコピーして使用する。また、自律移動装置１ｄを導入するときのセンサ１０２の構成や、位置推定精度を検討する際には、部外者がエリアに立ち入ることなく検討できるよう、前処理用装置６における前処理用ソフトウエア６０１を使用して、マスクをかけた上で位置推定精度の算出を行う。前処理用ソフトウエア６０１はセンサデータから位置推定精度を判定可能な特徴を維持し、かつ、物体認識可能特徴を減少させるソフトウエアである。前処理とは、センサデータに対して人間が視覚的には空間形状が把握できない状態で、かつ、形状の空間周波数などの特徴は残すよう処理するものである。前処理用ソフトウェア６０１は、具体的には、色を除去し、形状をボクセルに分割した後、ボクセルをランダムに混ぜるなどの処理を行うことで前処理を行う。
【００７５】
図１５は、第３実施形態に係る地図データ判定処理の手順を示すフローチャートである。
まず、自律移動装置１ｄの制御部１００は、走行可能か否かの判定を行う判定対象情報として、管理装置２に登録済みの目印情報や、センサデータや、地図データや、カメラによる画像などの登録済み情報を使用するか否かをユーザに問合せる画面を、例えば前処理用装置６の表示画面に表示し、ユーザの入力を基に判定対象情報として、登録済み情報を使用するか否かを判定する（Ｓ４０１）。
ステップＳ４０１の結果、登録済み情報を使用する場合（Ｓ４０１→Ｙｅｓ）、ユーザは入出力部１０９に表示されている経路地図から、判定対象エリアを選択し（Ｓ４０２）、そのエリアのエリア番号を管理装置２へ送信する。
そして、管理装置２の制御部２００は、ステップＳ４０２で選択されたエリアの登録済み情報を記憶部２０１から取得し（Ｓ４０３）、ステップＳ４０８へ処理を進める。ステップＳ４０８以降の処理については後記する。
【００７６】
ステップＳ４０１の結果、登録済み情報を使用しない場合（Ｓ４０１→Ｎｏ）、つまり、管理装置２に目印情報や、センサデータなどが登録されていないエリアであり、かつ部外者に知られたくないエリアにおける走行の可否を検討したい場合、ユーザは、自身が使用している前処理用装置６に前処理用ソフトウエアをダウンロードする（Ｓ４０４）。
そして、自律移動装置１ｄが、走行想定経路を移動しながら、搭載したビデオカメラやスチルカメラや、レーザスキャン（すなわち、センサ１０２）などで動画や、一定間隔での連続画像を撮影したり、通常の走行と同様にセンサ１０２によるセンサデータの取得を行いながら走行することでセンサデータを取得する（Ｓ４０５）。この場合のセンサデータには、第１実施形態や、第２実施形態におけるセンサデータに加え、ビデオカメラや、スチルカメラによる画像も含まれる。
そして、ユーザが撮影したセンサデータを、前処理用装置６へ送信あるいは入力した後、前処理用装置６の前処理用ソフトウエア６０１が、センサデータに対して前処理を実行し（Ｓ４０６）、前処理後のセンサデータを管理装置２へアップロードする（Ｓ４０７）。
【００７７】
その後、ユーザは、センサデータ取得条件として、動画、静止画、連続取得間隔、撮影高さなどの撮影条件を前処理用装置６に入力する（Ｓ４０８）。それから、ユーザは、導入予定の自律移動装置１ｄへのセンサ１０２の取り付け条件を前処理用装置６に入力する（Ｓ４０９）。取り付け条件は、具体的には、センサ１０２（カメラや、レーザスキャンなど）の種類、取り付け高さ、取り付け向き、センサ１０２の周囲に遮るものがない角度などである。なお、ステップＳ４０３で登録済み情報が管理装置２に送られている場合、以下の処理を登録済み情報に対して行う。
【００７８】
前処理用装置６は、ステップＳ４０８、Ｓ４０９で入力した各種条件を、管理装置２へアップロードし、管理装置２の更新処理部２０４は、位置推定精度の算出を行いやすいようセンサデータを適宜加工した後、センサデータ取得条件や、取り付け条件に応じて位置推定精度を算出する（Ｓ４１０）。
そして、管理装置２の更新処理部２０４は、算出した位置推定精度を前処理用装置６などに送信し、前処理用装置６は送信された位置推定精度を表示画面に表示することで、ユーザに提示する（Ｓ４１１）。
ユーザは、提示された位置推定精度を確認し、条件を変えて、再度位置推定精度の算出を行うか否かの判定を行う（Ｓ４１２）。
ステップＳ４１２の結果、条件を変えてもう一度位置推定精度の算出を行う場合（Ｓ４１２→Ｙｅｓ）、自律移動システムＺａはステップＳ４０８へ処理を戻し、ユーザが異なる条件を前処理用装置６に入力する。
ステップＳ４１２の結果、再度位置推定精度を算出することを行わない場合（Ｓ４１２→Ｎｏ）、ユーザは前処理用装置６を介して、処理を終了する旨の通知を管理装置２へ送信し、管理装置２の格納処理部２０５は、ステップＳ４０７などでアップロードされた管理装置２内のセンサデータを消去して（Ｓ４１３）、処理を終了する。
【００７９】
第３実施形態に係る自律移動システムＺａは、部外者に知られたくないエリアの情報の流出を心配することがないシステムである。管理装置２も、位置推定精度の算出プログラムを外部に出すことなく、セキュリティを向上させることができる。また、第３実施形態に係る自律移動システムＺａは、センサデータ取得条件や、取り付け条件を基に位置推定精度を算出しているので、ユーザは使用エリアに応じた最適なセンサ１０２の構成を検討可能である。
【００８０】
自律移動装置１，１ｅ，１ｂ，１ｃにおける処理部１００や、各部１０３〜１１４は、 ＲＯＭ（Read Only Memory）に格納されたプログラムが、ＲＡＭ（Random Access Memory）に展開され、ＣＰＵ（Central Processing Unit）によって実行されることによって具現化する。
管理装置２は、サーバなどのコンピュータであり、ＲＯＭや、ＨＤ（Hard Disk）に格納されたプログラムが、ＲＡＭに展開され、ＣＰＵによって実行されることによって具現化する。
【符号の説明】
【００８１】
１，１ａ，１ｃ，１ｄ  自律移動装置
２      管理装置
３      携帯機器（通信機器）
４      配車装置
５      遠隔操縦装置
６      前処理用装置
１００  制御部（自律移動装置）
１０１  記憶部
１０２  センサ
１０３  経路決定部（自律移動装置）
１０４  検出部（自律移動装置）
１０５  更新処理部（自律移動装置）
１０６  位置推定部
１０７  移動制御部
１０８  移動機構
１０９  入出力部
１１０  手動操縦部
１１１  遠隔操縦部
１１２  環境特徴検出部
１１３  環境特徴意味記憶部
１１４  通信部（自律移動装置）
１１５  登録情報記憶部
２００  制御部（管理装置）
２０１  記憶部（管理装置）
２０２  経路決定部（管理装置）
２０３  検出部（管理装置）
２０４  更新処理部（管理装置）
２０５  格納処理部
２０６  通信部（管理装置）
２０７  汎用通信部
６０１  前処理用ソフトウェア
Ｚ，Ｚａ  自律移動システム
【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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