(57)【要約】【課題】使用者のノウハウを機器の制御に具現化した、より一層、信頼性の高い最適制御を行うことができる自律走行装置を提供することを目的とする。【解決手段】機器の状態を状態図として記憶する状態図記憶手段２２と、機器の状態を検知する複数のセンサ１０、１３、１９と、各センサのセンサ値を状態図記憶手段２２の状態図に射影できるようにマップ計算結果として出力する自己組織化マップ計算手段２１と、自己組織化マップ計算手段２１によるマップ計算結果と状態図記憶手段２２が記憶する状態図とから機器の制御信号を決定する状態図制御手段２３とを有する。これにより、マップ計算結果と記憶する状態図との位置関係から機器の状態を把握し、その情報に基づいて機器の制御信号を決定するので、使用者のノウハウを機器の制御に具現化した、より一層、信頼性の高い最適制御を行うことができるものである。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
機器の状態を状態図として記憶する状態図記憶手段と、機器の状態を検知する複数のセンサと、前記各センサのセンサ値を前記状態図記憶手段の状態図に射影できるようにマップ計算結果として出力する自己組織化マップ計算手段と、前記自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果と前記状態図記憶手段が記憶する状態図とから機器の制御信号を決定する状態図制御手段とを有する自律走行装置。
【請求項２】
複数のセンサは、３以上のセンサとする請求項１に記載の自律走行装置。
【請求項３】
状態図制御手段は、特性が既知である複数のサンプルデータを状態図として記憶している状態図記憶手段のサンプルデータの状態図上に、自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果を図示し、状態図上のマップ計算結果の位置により機器の制御信号を決定する請求項１または２に記載の自律走行装置。
【請求項４】
状態図制御手段は、状態図記憶手段が記憶する状態図と自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果を状態表示手段にて表示する請求項１〜３のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項５】
状態図制御手段は、サンプルデータの状態図をサンプルデータが追加される毎に更新するようにした請求項３または４に記載の自律走行装置。
【請求項６】
自己組織化マップ計算手段は、各センサのセンサ値とマップ計算結果の関係式を有し、センサのセンサ値の関係式への代入によりマップ計算結果を求めるようにした請求項１〜５のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項７】
状態図制御手段は、状態図とマップ計算結果の位置により機器の制御信号を決定する関係式を有し、マップ計算結果の関係式への代入により制御信号を求めるようにした請求項１〜５のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項８】
状態図制御手段は、追加されるサンプルデータが過去に入力されたサンプルデータと同じものである場合は、状態図に追加しないようにした請求項５〜７のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項９】
状態図制御手段は、追加されるサンプルデータと過去に入力されたサンプルデータとの差異がサンプルデータ閾値を上回る場合は、状態図に追加しないようにした請求項５〜８のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項１０】
状態図制御手段は、センサのセンサ値が状態図の最大値を上回ったとき、または、状態図の最小値を下回ったときに、それぞれの値を状態図に出力するようにした請求項１〜８のいずれか１項に記載の自律走行装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の自律走行装置における機能の少なくとも一部をコンピュータにより実行させるためのプログラム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のプログラムを記録する記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のセンサの値から機器の制御信号を決定する自律走行装置とそのプログラムおよび記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、この種の自律走行装置として、自律的に部屋の掃除を行う掃除ロボットが知られている。これは自律的に部屋内を走行させることにより、くまなく部屋の掃除を行おうとするものである（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特開平６−１４８５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、前記従来の構成では、自律走行は可能であるが、使用者のノウハウを機器の制御に具現化した、より一層、信頼性の高い最適制御を行うことが望まれている。
【０００４】
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、使用者のノウハウを機器の制御に具現化した、より一層、信頼性の高い最適制御を行うことができる自律走行装置とそのプログラムおよび記録媒体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】
【０００５】
前記従来の課題を解決するために、本発明の自律走行装置とそのプログラムおよび記録媒体は、機器の状態を状態図として記憶する状態図記憶手段と、機器の状態を検知する複数のセンサと、前記各センサのセンサ値を前記状態図記憶手段の状態図に射影できるようにマップ計算結果として出力する自己組織化マップ計算手段と、前記自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果と前記状態図記憶手段が記憶する状態図とから機器の制御信号を決定する状態図制御手段とを有するものである。
【０００６】
これにより、自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果と状態図記憶手段が記憶する状態図との位置関係から機器の状態を把握し、その情報に基づいて機器の制御信号を決定するので、使用者のノウハウを機器の制御に具現化した、より一層、信頼性の高い最適制御を行うことができるものである。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の自律走行装置とそのプログラムおよび記録媒体は、使用者のノウハウを機器の制御に具現化した、より一層、信頼性の高い最適制御を行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
第１の発明は、機器の状態を状態図として記憶する状態図記憶手段と、機器の状態を検知する複数のセンサと、前記各センサのセンサ値を前記状態図記憶手段の状態図に射影できるようにマップ計算結果として出力する自己組織化マップ計算手段と、前記自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果と前記状態図記憶手段が記憶する状態図とから機器の制御信号を決定する状態図制御手段とを有することにより、自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果と状態図記憶手段が記憶する状態図との位置関係から機器の状態を把握し、その情報に基づいて機器の制御信号を決定するので、使用者のノウハウを機器の制御に具現化した、より一層、信頼性の高い最適制御を行うことができるものである。
【０００９】
第２の発明は、特に、第１の発明において、複数のセンサは、３以上のセンサとすることにより、センサの値を状態図に射影して、機器の状態を把握して制御を行うため、センサの数が多いほど、より多くの情報を得ることができるのでより正確に機器を制御することができる。
【００１０】
第３の発明は、特に、第１または第２の発明において、状態図制御手段は、特性が既知である複数のサンプルデータを状態図として記憶している状態図記憶手段のサンプルデータの状態図上に、自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果を図示し、状態図上のマップ計算結果の位置により機器の制御信号を決定することにより、さらにより正確に機器を制御することができる。
【００１１】
第４の発明は、特に、第１〜第３のいずれか１つの発明において、状態図制御手段は、状態図記憶手段が記憶する状態図と自己組織化マップ計算手段によるマップ計算結果を状態表示手段にて表示することにより、使用者は機器の状態を知ることができ、使い勝手がよい。
【００１２】
第５の発明は、特に、第３または第４の発明において、状態図制御手段は、サンプルデータの状態図をサンプルデータが追加される毎に更新するようにしたことにより、サンプルデータが常に更新されるために、機器の状態の最新、かつ正確な情報を入手することができ、より正確に機器を制御することができる。
【００１３】
第６の発明は、特に、第１〜第５のいずれか１つの発明において、自己組織化マップ計算手段は、各センサのセンサ値とマップ計算結果の関係式を有し、センサのセンサ値の関係式への代入によりマップ計算結果を求めるようにしたことにより、マップ計算結果を迅速に求めることができ、機器制御をタイムリーに行うことができる。
【００１４】
第７の発明は、特に、第１〜第５のいずれか１つの発明において、状態図制御手段は、状態図とマップ計算結果の位置により機器の制御信号を決定する関係式を有し、マップ計算結果の関係式への代入により制御信号を求めるようにしたことにより、制御信号を迅速に求めることができ、機器制御をよりタイムリーに行うことができる。
【００１５】
第８の発明は、特に、第５〜第７のいずれか１つの発明において、状態図制御手段は、追加されるサンプルデータが過去に入力されたサンプルデータと同じものである場合は、状態図に追加しないようにしたことにより、無駄なサンプルデータによる状態図の学習を行う必要がなくなるため、機器制御をより迅速に行うことができる。
【００１６】
第９の発明は、特に、第５〜第８のいずれか１つの発明において、状態図制御手段は、追加されるサンプルデータと過去に入力されたサンプルデータとの差異がサンプルデータ閾値を上回る場合は、状態図に追加しないようにしたことにより、間違ったサンプルデータによる状態図の学習がなくなるので、機器制御をより正確に行うことができる。
【００１７】
第１０の発明は、特に、第１〜第８のいずれか１つの発明において、状態図制御手段は、センサのセンサ値が状態図の最大値を上回ったとき、または、状態図の最小値を下回ったときに、それぞれの値を状態図に出力するようにしたことにより、センサ値が想定外の値である場合でも安定した機器制御を行うことができる。
【００１８】
第１１の発明は、特に、第１〜第１０のいずれか１つの発明における自律走行装置の機能の少なくとも一部をコンピュータにより実行させるためのプログラムとすることにより、電気・情報機器、コンピュータ、サーバーなどのハードリソースを協働させて自律走行装置の機能の少なくとも一部を容易に実現することができる。
【００１９】
第１２の発明は、特に、第１１の発明のプログラムを記録する記録媒体とすることにより、プログラムの配布・更新やそのインストール作業が簡単にできる。
【００２０】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、この実施の形態によって本発明が限定されるものではない。
【００２１】
（実施の形態）
図は、本発明の実施の形態における自律走行装置を示すものである。
【００２２】
図１は、自律走行装置１として、自律的に部屋の掃除を行う掃除ロボットを例示しているものであり、市販掃除機のブラシノズルのように回転ブラシなどでかき上げながらじゅうたんの中のゴミを吸引するノズル２と、自律走行装置１の下部に設置されて床面に接触する走行手段としての車輪３および補助車輪４と、モータ６を制御し車輪３の回転数を制御して希望する方向、位置に走行させる制御手段５と、ノズル１で吸引された空気を取り入れる管７、ダストボックス８および吸引モータ９とを有する。
【００２３】
図２において、自律走行装置１は、自律走行装置１と障害物との距離を測定する第一〜第三のセンサ手段１０、１３、１９を有している。
【００２４】
第一のセンサ手段１０による測定値は第一のセンサ値変換手段１２によって障害物までの距離を第一のセンサ値として出力する。また、第二のセンサ手段１３は、第一のセンサ手段１０と異なる場所に設置され、異なる方向から自律走行装置１と障害物との距離を測定するものであり、第二のセンサ手段１３による測定値は第二のセンサ値変換手段１４によって障害物までの距離を第二のセンサ値として出力する。さらに、第三のセンサ手段１９は、第一のセンサ手段１０、第二のセンサ手段１３と異なる場所に設置され、異なる方向から自律走行装置１と障害物との距離を測定するものであり、第三のセンサ手段１９による測定値は第三のセンサ値変換手段２０によって障害物までの距離を第三のセンサ値として出力する。
【００２５】
そして、自己組織化マップ計算手段２１は、第一のセンサ値変換手段１２による第一のセンサ値と、第二のセンサ値変換手段１４による第二のセンサ値と、第三のセンサ値変換手段２０による第三のセンサ値を入力としている。この自己組織化マップ計算手段２１は、機器の状態を１次元から３次元の低次元の状態図に図示できるように、第一のセンサ値、第二のセンサ値、第三のセンサ値を変換して、マップ計算結果として出力するものである。
【００２６】
また、状態図記憶手段２２は、機器の状態を低次元の状態図として表現するよう状態図を記憶するものであり、特性が既知である複数のサンプルデータを状態図上に図示している。この状態図上に前記自己組織化マップ計算手段２１のセンサ値が射影されるものである。
【００２７】
また、状態図制御手段２３は、状態図記憶手段２２が記憶する状態図と自己組織化マップ計算手段２１からのマップ計算結果を入力とし、サンプルデータの状態図上に、自己組織化マップ計算手段２１によるマップ計算結果を図示し、状態図上のマップ計算結果の位置関係により機器の状態を特定して機器の制御信号を決定し、通電制御手段１７を介して制御対象１８へ機器制御信号を出力する。制御対象１８としては、モータ６、吸引モータ９などが挙げられる。
【００２８】
また、状態表示手段２４は、状態図記憶手段２２が記憶する状態図と自己組織化マップ計算手段２１によるマップ計算結果を表示（または報知）して使用者が機器の状態を知ることができるようにしたものであり、状態図制御手段２３により制御される。例えば、自律走行装置１が異常状態であることを表示することにより、使用者は安全に機器を使用することができる。よって、状態表示手段２４は使用者に機器の安全使用状況など情報を提供するものである。
【００２９】
また、状態図更新手段２５は、サンプルデータ追加手段２６により特性が既知であるサンプルデータが追加されると、自己組織化マップにより計算したサンプルデータマップ計算結果を状態図記憶手段２２が記憶する状態図に追加する。このように、サンプルデータが常に更新されるために、機器の状態などの最新、かつ正確な情報を入手することができるので、より正確に機器を制御することができる。しかし、追加されるサンプルデータが過去に入力されたサンプルデータと同じものである場合は、状態図に追加しないようにして機器制御をより迅速に行うことができるようにしている。また、追加されるサンプルデータと過去に入力されたサンプルデータとの差異がサンプルデータ閾値を上回る場合は、状態図に追加しないようにして機器制御をより正確に行うことができるようにしている。さらに、センサのセンサ値が状態図の最大値を上回ったとき、または、状態図の最小値を下回ったときに、それぞれの値を状態図に出力するようにして安定した機器制御を行うことができるようにしている。
【００３０】
次に、自己組織化マップ計算手段２１で使用する自己組織化マップについて説明する。
【００３１】
自己組織化マップは、図３に示すように、入力層と競合層の２層からなる多層ニューラルネットワークであり、人脳の働きの一つである「情報を学習し似通った情報同士を一つのグループとして取り扱うグループ分け、または、クラスタリングを行う行為」を人工的に行うものである。入力層はｎ個のユニットから構成され、ｉ番目のユニットの値をＸｉ（ｉ＝１〜ｎ）とする。また、競合層はｍ個のユニットから構成され、ｊ番目のユニットの値をＹｊ（ｊ＝１〜ｍ）とする。
【００３２】
入力層のユニットＸｉと競合層のユニットＹｊの関係式は次式で求めることができる。
【００３３】
Ｙｊ＝ｆ（Σｊ＝１〜ｍＷｉｊ×Ｘｉ）・・・（１）
ただし、ｆ（ｘ）＝１（ｘ＞０．５）
ｆ（ｘ）＝０（ｘ≦０．５）
重み係数Ｗｉｊ（ｉ＝１〜ｎ、ｊ＝１〜ｍ）は、ある定数とする。
【００３４】
つまり、入力層のユニットにデータＸｉが入力されると、競合層のユニットＹｊは（１）式によって計算することができる。
【００３５】
自己組織化マップによるデータの学習とは、重み係数Ｗｉｊを入力データＸｉの値によって変化させながら入力データＸｉのクラスタリングを行っていくことであり、全ての出力ユニットＹｊの重み係数Ｗｉｊと入力Ｘｉとの距離ｄｊを以下の式に従って計算して、最もその距離が短い出力ユニットを勝者ユニットとする（詳しくは、「自己組織化マップの応用」出版：海文堂、著作：徳高平蔵、岸田悟、藤村喜久郎、Ｐ７からＰ９）。
【００３６】
ｄｊ＝Σｉ＝１〜ｎ（Ｗｉｊ−Ｘｉ）２・・・（２）
その勝者ユニットの重みＷ係数ｉｊが最も変化するように重みＷ係数ｉｊを決定し、同時に勝者ユニットの回りのユニットもその勝者ユニットとの距離に応じて重み係数Ｗｉｊを決定していく。この工程を入力データＸｉの数だけ繰り返していくことでデータの学習を行っていく。
【００３７】
自己組織化マップによる学習結果の例を、図４〜図６を用いて説明する。
【００３８】
図４は、横軸に動物名、縦軸を属性として、各々交わった箇所が正しければ○を、間違っていれば×を記入することにより作成した動物の属性表である。例えば、ハトは、「小さく」「２本足である」「羽を持っている」「飛ぶことができる」ので、それぞれ該当する項目「小さい」「２本足」「羽」「飛ぶ」に○を記入し、それ以外の項目は×とする。同様に、その他の動物についても属性表を作成する。
【００３９】
図４で作成した属性表を入力データＸｋｉ（ｋ番目の入力データＸｋのｉ番目の要素）に変換したのが、図５である。図５に示すように、動物の属性データを入力データＸｋ、属性データの要素を入力データの要素Ｘｋｉとする。また、属性データにおいて○であれば１、×であれば０として入力データＸｋを作成する。
【００４０】
図６は、点で示した出力ユニットを横１０個、縦１０個に並べて図示したものであり、動物名は各々動物の入力データＸｉの勝者ユニットを表している。図６に示すように、属性が似通ったもの鳥類「アヒル」「ガチョウ」など、草食動物「ウマ」「ウシ」など、肉食動物「トラ」「ライオン」は距離的に近い場所に集合していること、同類によるグループに分けられたクラスタリングができていることがわかる。
【００４１】
つまり、多次元から低次元への写像（図４〜図６の場合、１３次元のデータから低次元への写像）、およびクラスタリングが自己組織化マップを用いることにより、簡単に、かつ１つの工程で求めることができる。
【００４２】
次に、今回の本実施の形態における自己組織化マップによる解析の具体例を、使用機器としてトースタ、センサとして温度センサ、湿度センサ、重量センサを使用した場合を例にとって、図７に基づき説明する。
【００４３】
温度センサの温度、湿度センサの湿度、重量センサの重量を変数として自己組織化マップによってサンプルデータを学習、分析した結果、固有の２変数がトースタの中の被加熱物の密度、被加熱物の加熱時のデリケートさであるとする。固有の２変数がその他の変数である場合があるが、以下の動作については変わらず、要は、３以上の変数の特性が２変数で表現されるものであれば良い。
【００４４】
次に、図に示すように、３つの変数、温度、湿度、重量を変数とするセンサデータを被加熱物の密度、被加熱物の加熱時のデリケートさを軸とする２次元の面に自己組織化マップによる計算、つまり、（２）式の距離を用いてセンサデータの勝者ユニットを決定する。その結果、状態図の勝者ユニットの場所により、３つの変数から構成されるセンサデータの特性がトースタの中の被加熱物の密度、加熱時のデリケートさの２変数によって表現され、２変数を軸とする平面の位置によって、被加熱物の密度、加熱時のデリケートさ（ａ、ｂ）を求めることができる。
【００４５】
サンプルデータとして、食パン、ロールパン、餅、肉まん、クロワッサンをトースタによって加熱実験を行い、３つの変数、温度、湿度、重量を求める。そして、同様に、２つの変数、トースタ中の被加熱物の密度、加熱時のデリケートさを軸とする平面、低次元の状態図に射影する。また、サンプルデータの特性が明らかな場合、例えば、食パンの密度、加熱時のデリケートさが既知である場合は、実験、および変換を行わず、低次元の状態図に直接描いても良い。
【００４６】
２次元の状態図において、サンプルデータ、食パン（ａ１、ｂ１）、ロールパン（ａ２、ｂ２）、餅（ａ３、ｂ３）、肉まん（ａ４、ｂ４）、クロワッサン（ａ５、ｂ５）とセンサデータ（ａ、ｂ）の自己組織化マップによるマップ計算結果との距離を以下のようにして求める。
【００４７】
食パンとの距離        ｄ１２＝（ａ１−ａ）２＋（ｂ１−ｂ）２
ロールパンとの距離    ｄ２２＝（ａ２−ａ）２＋（ｂ２−ｂ）２
餅との距離            ｄ３２＝（ａ３−ａ）２＋（ｂ３−ｂ）２
肉まんとの距離        ｄ４２＝（ａ４−ａ）２＋（ｂ４−ｂ）２
クロワッサンとの距離  ｄ５２＝（ａ５−ａ）２＋（ｂ５−ｂ）２
機器の制御対象であるヒータの加熱電力量Ｐは
Ｐ＝（Ｐ１・ｄ１＋Ｐ２・ｄ２＋Ｐ３・ｄ３＋Ｐ４・ｄ４＋Ｐ５・ｄ５）／ｄ
で計算される。ただし、ｄ＝ｄ１＋ｄ２＋ｄ３＋ｄ４＋ｄ５
であり、Ｐ１は食パンの加熱電力量、Ｐ２はロールパンの加熱電力量、Ｐ３は餅の加熱電力量、Ｐ４は肉まんの加熱電力量、Ｐ５はクロワッサンの加熱電力量とする。なお、上記説明では加熱電力量Ｐを決定するために距離を求め、その相対的な値を用いたが、要は、センサデータとサンプルデータの低次元状態図の位置関係から加熱電力量Ｐが決定されれば、どのような方法でも良い。
【００４８】
上記動作によると、設計者が容易に判断することができる低次元の状態図に複数のセンサ値を射影した結果と、特性が既知である複数のサンプルデータを射影した結果との位置関係により、センサ値のマップ計算結果が正しいかどうかをチェックするので、信頼性の高い最適制御を行うことができるものである。また、３つ以上のセンサがある場合でも低次元の状態図に射影するので、３つ以上の入力を使用することができる。さらに、センサの数が増えても必ず低次元の状態図に射影するため、記憶すべきデータ量はセンサの数にほとんど関係なく一定であるので、マイコンに搭載するメモリ容量も小さくすることができる。
【００４９】
上記説明では、トースタを例にとって説明したが、センサが複数設置され、自律走行を行う自律走行装置ではより複雑な制御を求められるためその効果が大きい。
【００５０】
以上のように、本発明の実施の形態における自律走行装置は、機器の状態を状態図として記憶する状態図記憶手段２２と、機器の状態を検知する複数のセンサ１０、１３、１９と、前記各センサのセンサ値を前記状態図記憶手段２２の状態図に射影できるようにマップ計算結果として出力する自己組織化マップ計算手段２１と、前記自己組織化マップ計算手段２１によるマップ計算結果と前記状態図記憶手段２２が記憶する状態図とから機器の制御信号を決定する状態図制御手段２３とを有することにより、自己組織化マップ計算手段２１によるマップ計算結果と状態図記憶手段２２が記憶する状態図との位置関係から機器の状態を把握し、その情報に基づいて機器の制御信号を決定するので、使用者のノウハウを機器の制御に具現化した、より一層、信頼性の高い最適制御を行うことができるものである。また、３つ以上のセンサがある場合でも低次元の状態図に射影するので、３つ以上の入力を使用することができる。さらに、センサの数が増えても必ず低次元の状態図に射影するため、記憶すべきデータ量はセンサの数にほとんど関係なく一定であるので、マイコンに搭載するメモリ容量も小さくすることができる。
【００５１】
また、複数のセンサは、３以上のセンサとすることにより、センサの値を状態図に射影して、機器の状態を把握して制御を行うため、センサの数が多いほど、より多くの情報を得ることができ、より正確に機器を制御することができる。
【００５２】
また、状態図制御手段２３は、特性が既知である複数のサンプルデータを状態図として記憶している状態図記憶手段２２のサンプルデータの状態図上に、自己組織化マップ計算手段２１によるマップ計算結果を図示し、状態図上のマップ計算結果の位置により機器の制御信号を決定することにより、さらにより正確に機器を制御することができる。
【００５３】
また、状態図制御手段２３は、状態図記憶手段２２が記憶する状態図と自己組織化マップ計算手段２１によるマップ計算結果を状態表示手段２４にて表示することにより、使用者は機器の状態を知ることができ、使い勝手がよい。
【００５４】
また、状態図制御手段２３は、サンプルデータの状態図をサンプルデータが追加される毎に状態図更新手段２５で更新するようにしたことにより、サンプルデータが常に更新されるために、機器の状態の最新、かつ正確な情報を入手することができ、より正確に機器を制御することができる。
【００５５】
また、自己組織化マップ計算手段２１は、各センサのセンサ値とマップ計算結果の関係式を有し、センサのセンサ値の関係式への代入によりマップ計算結果を求めるようにしたことにより、マップ計算結果を迅速に求めることができ、機器制御をタイムリーに行うことができる。
【００５６】
また、状態図制御手段２３は、状態図とマップ計算結果の位置により機器の制御信号を決定する関係式を有し、マップ計算結果の関係式への代入により制御信号を求めるようにしたことにより、制御信号を迅速に求めることができ、機器制御をよりタイムリーに行うことができる。
【００５７】
また、状態図制御手段２３は、追加されるサンプルデータが過去に入力されたサンプルデータと同じものである場合は、状態図に追加しないようにしたことにより、無駄なサンプルデータによる状態図の学習を行う必要がなくなるため、機器制御をより迅速に行うことができる。
【００５８】
また、状態図制御手段２３は、追加されるサンプルデータと過去に入力されたサンプルデータとの差異がサンプルデータ閾値を上回る場合は、状態図に追加しないようにしたことにより、間違ったサンプルデータによる状態図の学習がなくなるので、機器制御をより正確に行うことができる。
【００５９】
また、状態図制御手段２３は、センサのセンサ値が状態図の最大値を上回ったとき、または、状態図の最小値を下回ったときに、それぞれの値を状態図に出力するようにしたことにより、センサ値が想定外の値である場合でも安定した機器制御を行うことができる。
【００６０】
また、自律走行装置の機能の少なくとも一部をコンピュータにより実行させるためのプログラムとすることにより、電気・情報機器、コンピュータ、サーバーなどのハードリソースを協働させて自律走行装置の機能の少なくとも一部を容易に実現することができる。
【００６１】
また、プログラムを記録する記録媒体とすることにより、プログラムの配布・更新やそのインストール作業が簡単にできる。
【産業上の利用可能性】
【００６２】
以上のように、本発明にかかる自律走行装置とそのプログラムおよび記録媒体は、使用者のノウハウを機器の制御に具現化した、より一層、信頼性の高い最適制御を行うことができるので、掃除ロボットはもとより、監視装置などの用途として適応できる。
【図面の簡単な説明】
【００６３】
【図１】（ａ）本発明の実施の形態における自律走行装置として掃除ロボットを示した下面図（ｂ）同掃除ロボットの概略構成を示す側断面図
【図２】同自律走行装置の制御ブロック図
【図３】同自律走行装置における自己組織化マップの方法を示す図
【図４】同自己組織化マップの一例を示す図
【図５】同自己組織化マップの一例を示す図
【図６】同自己組織化マップの一例を示す図
【図７】同自律走行装置における状態図制御手段の動作を示す図
【符号の説明】
【００６４】
１  自律走行装置
１０  第一のセンサ手段
１３  第二のセンサ手段
１８  制御対象
１９  第三のセンサ手段
２１  自己組織化マップ計算手段
２２  状態図記憶手段
２３  状態図制御手段
２４  状態表示手段
２５  状態図更新手段
【図１】
2006023894.tif 000003
【図２】
2006023894.tif 000004
【図３】
2006023894.tif 000005
【図４】
2006023894.tif 000006
【図５】
2006023894.tif 000007
【図６】
2006023894.tif 000008
【図７】
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