(57)【要約】【課題】歩行者や周辺の状況に応じて異なる各移動体の許容可能なパーソナルスペースを考慮し、操作対象の移動体の移動に対して、操作者だけでなく、周囲の人に不安感、不快感を与えることなく、安心して安全に走行させること。【解決手段】対象となる範囲内の、操作対象とする移動物体を含む複数の移動物体のパーソナルスペースを取得するパーソナルスペース推定部14と、複数の移動物体の各移動状態から各々移動速度及び移動軌跡を推定する移動状況判定部13と、複数の移動物体のパーソナルスペースと、移動速度及び移動軌跡とから、操作対象とする移動物体がその他の移動物体との衝突を回避するための回避動作に必要な情報を算出し、算出した回避動作情報に基づいて操作対象とする移動物体を回避動作させる衝突処理部15とを備える。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象となる範囲内の、操作対象とする移動物体を含む複数の移動物体のパーソナルスペースを取得するパーソナルスペース取得手段と、
上記複数の移動物体の各移動状態からそれぞれ移動速度及び移動軌跡を推定する移動推定手段と、
上記パーソナルスペース取得手段で得た複数の移動物体のパーソナルスペースと、上記移動推定手段で得た移動速度及び移動軌跡とから、上記操作対象とする移動物体がその他の移動物体との衝突を回避するための回避動作に必要な情報を算出する回避演算手段と、
上記回避演算手段で算出した回避動作情報に基づいて上記操作対象とする移動物体を回避動作させる制御手段と、
を備える移動体制御装置。
【請求項２】
上記回避演算手段は、操作対象とする移動物体とその他の移動物体との衝突を回避するための移動速度ゲインを算出し、
上記制御手段は、回避演算手段で得た移動速度ゲインに基づいて上記操作対象とする移動物体の移動速度ゲインを調整する、
請求項１記載の移動体制御装置。
【請求項３】
上記回避演算手段は、操作対象とする移動物体とその他の移動物体との衝突の回避の可否を判定し、衝突が不可避であると判定した場合は警報出力を指示する回避動作情報を算出し、
上記制御手段は、回避演算手段で得た警報出力を指示する回避動作情報に基づいて警報を出力する、
請求項１記載の移動体制御装置。
【請求項４】
上記パーソナルスペース取得手段は、移動物体の特徴量を抽出し、抽出した特徴量に基づいたパーソナルスペースを取得する、請求項１記載の移動体制御装置。
【請求項５】
対象となる範囲内の、操作対象とする移動物体を含む複数の移動物体のパーソナルスペースを取得するパーソナルスペース取得工程と、
上記複数の移動物体の各移動状態からそれぞれ移動速度及び移動軌跡を推定する移動推定工程と、
上記パーソナルスペース取得工程で得た複数の移動物体のパーソナルスペースと、上記移動推定工程で得た移動速度及び移動軌跡とから、上記操作対象とする移動物体がその他の移動物体との衝突を回避するための回避動作に必要な情報を算出する回避演算工程と、
上記回避演算工程で算出した回避動作情報に基づいて上記操作対象とする移動物体を回避動作させる制御工程と、
を有する移動体制御方法。
【請求項６】
対象となる範囲内の、操作対象とする移動物体を含む複数の移動物体を監視する監視装置と、
上記監視装置で得た複数の移動物体のパーソナルスペースを取得するパーソナルスペース取得手段、上記複数の移動物体の各移動状態からそれぞれ移動速度及び移動軌跡を推定する移動推定手段、上記パーソナルスペース取得手段で得た複数の移動物体のパーソナルスペースと、上記移動推定手段で得た移動速度及び移動軌跡とから、上記操作対象とする移動物体がその他の移動物体との衝突を回避するための回避動作に必要な情報を算出する回避演算手段、及び上記回避演算手段で算出した回避動作情報に基づいて上記操作対象とする移動物体を回避動作させる制御手段を備える移動体制御装置と、
を有する移動体制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体制御装置、移動体制御方法及び移動体制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、感情認識ヒューマノイド型ロボットを始めとした様々なロボットが開発されており、それらロボットは今後ますます我々の生活空間に浸透していくと想定される。しかしながら、それらロボットが人と同様の生活空間を移動する場合、ロボット自身だけでなく、周囲の人が安心しつつ、安全に移動できるロボットの走行技術が必要となる。  
周囲対向者や障害物等のロボットとの相対位置に基づいたポテンシャル場を用いたロボットの自律的な障害物回避を実施するための技術が提案されている。（例えば、非特許文献１）
また、エレベータ等のボックス空間への進入を行う際、微速モードへの移行を行うことで操縦の容易化および心理的安心感を与える操作支援アルゴリズムを構築する技術が提案されている。（例えば、非特許文献２）
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】「周囲環境の変化や同行者の属性に応じて同行形態を動的に変化可能な自律移動ロボット」（金子正秀、https://kaken.nii.ac.jp/ja/grant／KAKENHI-PROJECT-25330304／(平成２９年８月７日確認)）
【非特許文献２】「電動カートのエレベータ進入操作支援に関する基礎的研究」（柴田論他、産業応用工学会論文誌、Vol.5,No.1,pp.18-24(Mar. 2017)）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記非特許文献１に記載された技術では、ロボットの外見や環境状況に応じて歩行者の許容可能なパーソナルスペースが異なるため、ロボットの外見や環境状況及び歩行者毎に異なるパーソナルスペースを考慮した走行支援が必要となる。
【０００５】
また、上記非特許文献２に記載された技術では、周囲の移動体を考慮した移動計画及び速度調整が必要となる。
【０００６】
本発明は上記のような実情に鑑みてなされたもので、その目的とするところは、歩行者や周辺環境の状況に応じて異なる、各移動体の許容可能なパーソナルスペースを考慮して、操作対象の移動体の移動に対して、操作者だけでなく、周囲の人に不安感、不快感を与えることなく、安心して安全に走行させることが可能な移動体制御装置、移動体制御方法及び移動体制御システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、対象となる範囲内の、操作対象とする移動物体を含む複数の移動物体のパーソナルスペースを取得するパーソナルスペース取得手段と、上記複数の移動物体の各移動状態からそれぞれ移動速度及び移動軌跡を推定する移動推定手段と、上記パーソナルスペース取得手段で得た複数の移動物体のパーソナルスペースと、上記移動推定手段で得た移動速度及び移動軌跡とから、上記操作対象とする移動物体がその他の移動物体との衝突を回避するための回避動作に必要な情報を算出する回避演算手段と、上記回避演算手段で算出した回避動作情報に基づいて上記操作対象とする移動物体を回避動作させる制御手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、歩行者や周辺環境の状況に応じて異なる、各移動体の許容可能なパーソナルスペースを考慮して、操作対象の移動体の移動に対して、操作者だけでなく、周囲の人に不安感、不快感を与えることなく、安心して安全に走行させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の一実施形態に係るパーソナルスペース推定システム全体の構成を示す図。
【図２】同実施形態に係る解析エンジンの機能構成を示すブロック図。
【図３】同実施形態に係る解析エンジンで実行する衝突回避制御の処理内容を示すフローチャート。
【図４】同実施形態に係る移動物体ＭＯＡ，ＭＯＲの近接判定を例示する図。
【図５】同実施形態に係るデータベースＳＶ２に格納されるパーソナルスペースに関連した情報とパーソナルスペースを定義する情報とを例示する図。
【図６】同実施形態に係る移動物体ＭＯＡ，ＭＯＲ間の衝突判定の演算方法を例示する図。
【図７】同実施形態に係る移動物体ＭＯＡ，ＭＯＲ間の衝突判定の演算方法を例示する図。
【図８】同実施形態に係る移動物体ＭＯＲが周囲の３個の移動物体ＭＯＡ〜ＭＯＣの間を移動してる状態を例示する図。
【図９】同実施形態に係る移動ロボットである移動物体ＭＯＲの速度ゲイン空間を例示する図。
【図１０】同実施形態に係る移動物体ＭＯＲの進行方向を中心とした範囲ψを示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、図面を参照して本発明の一実施形態について詳細に説明する。  
図１は、本実施形態に係る移動体制御システム全体の構成を示すものである。同図の略中央では、任意の場所、例えば○○駅の駅前広場に設置された監視カメラ網の環境下で、歩行する２名の人物を移動物体ＭＯＡ，ＭＯＢとして、操作型の移動ロボットを移動物体ＭＯＲとして認識している状態を例示している。
【００１１】
上記各移動物体ＭＯＡ，ＭＯＢ，ＭＯＲの移動方向を、矢印により例示すると共に、それぞれの仮想的なパーソナルスペースを、破線による範囲ＰＳＡ，ＰＳＢ，ＰＳＲで示している。
【００１２】
上記監視カメラ網は、監視カメラＣＭ１，ＣＭ２，…、レーザ測距儀ＲＦ１，ＲＦ２，…を含むと共に、上記移動ロボットである移動物体ＭＯＲが搭載する深度センサ等も上記監視カメラ網の一部を構成する。
【００１３】
レーザ測距儀ＲＦ１，ＲＦ２，…、及び移動物体ＭＯＲが用いる深度センサは、例えばＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）スキャナで構成され、走査範囲内の３次元深度情報を取得する。なお、より簡易的な構成としては、上記レーザ測距儀ＲＦ１，ＲＦ２，…、及び移動物体ＭＯＲが用いる深度センサが、水平面に沿った一次元走査により、二次元深度情報を取得するような構成としても良い。
【００１４】
上記監視カメラ網で得られた検出結果である画像情報及び深度情報は、インターネットを含むネットワークＮＷを介して、サーバで構成された解析エンジンＳＶ１に送られる。
【００１５】
この解析エンジンＳＶ１はまた、同じくネットワークＮＷを介して、サーバで構成されたデータベース（ＤＢ）ＳＶ２と接続される。このデータベースＳＶ２には、例えば複数の場所、時間、性別や年齢層毎に分類された移動物体のパーソナルスペースの情報が蓄積して格納されている。
【００１６】
図２は、上記解析エンジンＳＶ１の機能構成を示すブロック図である。同図で、ネットワークＮＷを介して上記監視カメラ網から取得した画像情報、深度情報は、解析エンジンＳＶ１内の通信部１１により受信され、移動計測部１２に送られる。
【００１７】
移動計測部１２は、１サンプリングタイミング前（例えば、解析エンジンＳＶ１にその時点で設定されているサンプリング周波数が６０［Ｈｚ］であれば１／６０［秒］前）に監視カメラ網から受信して記憶した画像情報、深度情報と、今回受信した同情報とを比較することで、画像中の移動物体を検知し、その移動軌跡と移動速度とを推定し、推定結果を移動物体情報保持部１６に保持させると共に、移動状況判定部１３へ出力する。
【００１８】
移動状況判定部１３は、移動計測部１２の推定結果を受けて、複数の移動物体に関する近接判定を行なうと共に、近接していると判定した複数の移動物体個々の特徴量を抽出し、抽出した特徴量をパーソナルスペース推定部１４へ出力する。
【００１９】
パーソナルスペース推定部１４は、移動状況判定部１３で抽出した特徴量に基づいて、適宜通信部１１を介してデータベースＳＶ２と通信を行なうことで、複数の移動物体毎のパーソナルスペースの情報を取得し、得た移動物体毎のパーソナルスペースの情報を、移動物体情報保持部１６へ保持させると共に、衝突処理部１５へ出力する。
【００２０】
衝突処理部１５は、パーソナルスペース推定部１４から得た、移動物体毎のパーソナルスペースの情報と、パーソナルスペース推定部１４、移動状況判定部１３を介して移動計測部１２から得た、移動物体毎の移動軌跡と移動速度の推定結果とに基づき、操作対象下にある移動物体ＭＯＲが、他の移動物体との衝突を考慮した移動速度のゲイン調整値を算出し、算出した結果を上記移動物体情報保持部１６へ保持させると共に、上記通信部１１を介して移動物体ＭＯＲに送信して制御を実行させ、さらにデータベースＳＶ２に制御結果をアップロードする。
【００２１】
移動物体情報保持部１６は、多数の移動物体に関する移動計測部１２、移動状況判定部１３、パーソナルスペース推定部１４、及び衝突処理部１５からの各種情報を一定時間、例えば５秒間分保持する。
【００２２】
なお、上記図２で説明した、衝突を考慮した移動速度のゲイン調整を行なうための構成は、解析エンジンＳＶ１のみならず、移動ロボットである移動物体ＭＯＲ自体が保持するものとしてもよい。
【００２３】
その場合、当該移動物体ＭＯＲは、自身が備える深度センサ等による走査範囲内での他の移動物体の検知から相互のパーソナルスペースに基づいた移動速度のゲイン調整までの処理を、必要によりネットワークＮＷを介して上記解析エンジンＳＶ１、データベースＳＶ２とのデータ通信を行ないながら実行しても良いし、当該移動物体ＭＯＲ内に実装した処理回路により単体で実行するものとしても良い。
【００２４】
次に上記実施形態の動作について説明する。  
図３は、１サンプリングタイミング毎に、解析エンジンＳＶ１、または移動ロボットである移動物体ＭＯＲで実行される処理内容を示すフローチャートである。以下は、説明を簡略化するために、解析エンジンＳＶ１側で実行される処理として説明する。
【００２５】
その当初に解析エンジンＳＶ１では、サンプリングタイミングとなるのを待期する（ステップＳ１０１）。
【００２６】
サンプリングタイミングとなったと判断した時点で（ステップＳ１０１のＹｅｓ）、通信部１１を介して、移動計測部１２が監視カメラ群から現時点での画像情報、深度情報を計測情報として受信し（ステップＳ１０２）、受信した得た計測情報を移動状況判定部１３へ送出する。移動状況判定部１３は、直前のサンプリングタイミングで受信した同情報との差分（背景差分等）情報により、相対距離が予め設定した閾値σより小さくなるような移動物体を検知し、検知した移動物体毎にＩＤ情報を付与する。
【００２７】
図４は、操作対象とするロボットである移動物体ＭＯＲと、移動物体ＭＯＡとの相対距離｜ＸRt−ＸAt｜を例示するものである。なお、ＸRt，ＸAtはそれぞれ、現在の時刻ｔにおける移動物体ＭＯＲ，ＭＯＡの位置を示す。この｜ＸRt−ＸAt｜の値がσより小さい移動物体ＭＯＡを近接範囲内の移動物体であるとして検知する。移動状況判定部１３は、近接範囲内の移動物体を少なくとも１つ検知できたか否かを判断する（ステップＳ１０３）。
【００２８】
近接範囲内に移動物体を１つも検知できなかったと判断した場合（ステップＳ１０３のＮｏ）、解析エンジンＳＶ１では以後の処理をキャンセルして、再び上記ステップＳ１０１からの処理に戻り、次のサンプリングタイミングとなるのを待期する。
【００２９】
また上記ステップＳ１０３において、近接範囲内に移動物体を少なくとも１つ検知できたと判断した場合（ステップＳ１０３のＹｅｓ）、移動状況判定部１３では検知できたＮ個（Ｎ：自然数）の移動物体毎に、移動物体としてのＩＤ情報を付与すると共に、既存技術を用いて移動物体の複数の属性を特徴量として抽出し、抽出結果をパーソナルスペース推定部１４へ出力する（ステップＳ１０４）。ここで特徴量として抽出する属性としては、例えば場所、時間帯、性別、年齢層、速度等が挙げられる。
【００３０】
パーソナルスペース推定部１４は、Ｎ個の移動物体毎に抽出された特徴量に応じて、ネットワークＮＷを介してデータベースＳＶ２から合致するパーソナルスペースの情報を取得する（ステップＳ１０５）。
【００３１】
図５（Ａ）は、データベースＳＶ２に格納されている、場所、曜日種別、時間帯、性別、年齢層、速度、‥‥、及びパーソナルスペース情報を例示する図である。データベースＳＶ２では、解析エンジンＳＶ１から送られてきた特徴量に応じて、最も近い移動物体に該当するパーソナルスペースの情報を読み出して、解析エンジンＳＶ１へ返送する。
【００３２】
ここでパーソナルスペースの情報としては、図５（Ｂ）に示すように、移動物体の進行方向後方を半径ａの半円とし、進行方向前方を、横方向の短軸／２をａ、前方向の長軸／２をｂとした半楕円で定義するものとして、（ａ，ｂ）の２つの数値によりパーソナルスペースの情報を送受可能としている。
【００３３】
さらに上記移動計測部１２では、移動状況判定部１３が近接範囲内にあると判断したＮ個の移動物体につき、それぞれ移動軌跡推定と移動速度推定とを実行し、その推定結果を、移動状況判定部１３、パーソナルスペース推定部１４を介して衝突処理部１５へ送出する（ステップＳ１０６）。
【００３４】
上記移動軌跡推定と移動速度推定とについて述べる。
【００３５】
例えば、現在の時間ｔにおける移動物体ＭＯＡの位置ＸAtは、移動物体情報保持部１６に保持される、前サンプリングタイミングt-1における位置ＸAt-1を用いて  
ＸAt＝ＸAt-1＋ＶAt-1・Δt  
（但し、ＶAt-1：１サンプリングタイミング前の時刻t-1における移動速度、  
Δt：１サンプリングレート。）  
で推定算出できる。
【００３６】
同様に、移動物体ＭＯＡにおける移動速度ＶAtは、  
ＶAt＝(ＸAt−ＸAt-1)/Δt  
で推定算出できる。
【００３７】
移動計測部１２は、Ｎ個の移動物体に関する移動軌跡推定と移動速度推定とを行ない、それらの推定結果を各移動物体のＩＤに関連付けて移動物体情報保持部１６に保持させるとともに、これらＮ個の移動物体の推定結果を移動状況判定部１３、パーソナルスペース推定部１４を介して衝突処理部１５へ送出する。
【００３８】
衝突処理部１５では、複数の移動物体間のパーソナルスペースの衝突判定の演算を実施し、少なくともＮ′個（Ｎ′：自然数）の移動物体の衝突が予測されるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。
【００３９】
図６及び図７は、この衝突処理部１５が実施する衝突判定の演算方法について説明する図である。  
図６は、移動物体ＭＯＡの局所座標系ΣAにおける、パーソナルスペースＰＳＡの進行方向側の楕円形状と、操作型の移動ロボットである移動物体ＭＯＲの位置ベクトルの交点Ｐ（ｘp′，ｙp′）を算出する場合を例示している。
【００４０】
移動物体ＭＯＡの局所座標系ΣA(ｘ′，ｙ′)が  
(ｘ′２／ａ′２)＋(ｙ′２／ｂ′２)＝１（ｙ′≧０のとき）  
ｘ′２＋ｙ′２＝ｒ′２（ｙ′＜０のとき）  
（但し、ｘ′，ｙ′：パーソナルスペースＰＳＡ前方側楕円の短軸と長軸、
ｒ′：パーソナルスペースＰＳＡ後方側円の半径。）  
で与えられ、パーソナルスペースＰＳＡ上の位置ベクトルとの交点Ｐの座標が（ｘp′，ｙp′）であるものとする。
【００４１】
相対的に、操作型の移動ロボットである移動物体ＭＯＲから見た局所座標系ΣRにおける上記交点Ｐの座標を（Ｘ，Ｙ）とすると、この交点は、次式
【００４２】
【数１】
2019079247.tif 000003
【００４３】
で与えられる。  
図７（Ａ）は、移動物体ＭＯＡの局所座標系ΣA(ｘ′，ｙ′)と、操作型の移動ロボットである移動物体ＭＯＲの局所座標系ΣR(ｘ，ｙ)との位置関係を例示する図である。移動物体ＭＯＡの局所座標系ΣA(ｘ′，ｙ′)におけるパーソナルスペースＰＳＡの楕円部の式は上述した通りであり、一方の移動物体ＭＯＲの局所座標系ΣR(ｘ，ｙ)におけるパーソナルスペースＰＳＲの式は  
(ｘ２／ａ２)＋(ｙ２／ｂ２)＝１（ｙ≧０のとき）  
ｘ２＋ｙ２＝ｒ２（ｙ＜０のとき）  
（但し、ｘ，ｙ：パーソナルスペースＰＳＲ前方側楕円の短軸と長軸、
ｒ：パーソナルスペースＰＳＲ後方側円の半径。）  
で与えられる。
【００４４】
図７（Ｂ）は、上記局所座標系ΣR(ｘ，ｙ)から見た局所座標系ΣA(ｘ′，ｙ′)の変位Ｒｔと、回転角φt′とを示す図である。すなわち、  
【００４５】
【数２】
2019079247.tif 000004
【００４６】
となる。  
移動物体ＭＯＲ、移動物体ＭＯＡのそれぞれのパーソナルスペースＰＳＲ，ＰＳＡが衝突する予測時間ｔ′を算出する。例えば、移動物体ＭＯＲ、移動物体ＭＯＡそれぞれが速度ＶRt，ＶAtで等速直線運動しているものとして、上記交点Ｐ(ｘ，ｙ)が以下の式  
(ｘ２／ａ２)＋(ｙ２／ｂ２)≦１（ｙ≧０のとき）  
ｘ２＋ｙ２≦ｒ２（ｙ＜０のとき）  
を満たすまでに要する時間を算出することで、現在時刻tからパーソナルスペースＰＳＲとパーソナルスペースＰＳＡが衝突するまでに要する時間ｔ′−ｔを算出する。
次いで、衝突処理部１５はその際の時刻情報ｔ′、移動物体ＭＯＲの移動軌跡ＸRt′、同移動速度ＶRt′、移動物体ＭＯＡの移動軌跡ＸAt′、同移動速度ＶAt′を算出する。
【００４７】
上記ステップＳ１０７において、衝突はないと判定した場合（ステップＳ１０７のＮｏ）、解析エンジンＳＶ１では以後の処理をキャンセルして、再び上記ステップＳ１０１からの処理に戻り、次のサンプリングタイミングとなるのを待期する。
【００４８】
また上記ステップＳ１０７において、少なくともＮ′個の移動物体で衝突が予測されると判定した場合（ステップＳ１０７のＹｅｓ）、衝突処理部１５は上述したようにその際の時刻情報ｔ′と、衝突すると予想される移動物体双方の移動軌跡、及び移動速度を算出する。
【００４９】
これら算出結果に基づき、衝突処理部１５は衝突すると予測されるＮ′個の移動物体との相対位置関係に基づく、走査型の移動ロボットである移動物体ＭＯＲの速度ゲイン調整を実行する（ステップＳ１０８）。
【００５０】
すなわち、移動物体ＭＯＲの速度ゲイン空間において、自己位置を原点Ｏとして他の各移動物体への方向ＯＰに対する速度ゲインを、衝突までに要する予測時間「ｔ′−ｔ」において速度ゲインが「０（ゼロ）」となるように調整する。
【００５１】
図８は、移動物体ＭＯＲが、周囲の３個の移動物体ＭＯＡ〜ＭＯＣの間を移動している状態を例示する図である。各移動物体ＭＯＡ〜ＭＯＣの移動軌跡と移動側速度とから、移動物体ＭＯＲが衝突すると予測されるのは移動物体ＭＯＣであるものとして、以下、速度ゲインを調整する場合について考える。
【００５２】
図９（Ａ）は、操作型の移動ロボットである移動物体ＭＯＲの速度ゲイン空間を示す。最大側を１００［％］とした場合、衝突が予測される移動物体ＭＯＣとの移動方向ＯＰに対する速度ゲインを調整している例を示す。ここでは、ＯＰ方向周辺の速度ゲインを、ＯＰ方向から離れるに従って徐々に１００［％］になるように調整している。
【００５３】
図９（Ｂ）は、上記移動物体ＭＯＣの方向における速度ゲイン調整の特性を例示している。同図では横軸を時間軸とし、衝突予測時刻ｔ′から現在時刻ｔを減じた差を示す一方で、縦軸に最高時速を１００［％］とした速度ゲインの調整内容を示している。
【００５４】
衝突処理部１５では、上記ステップＳ１０８において、算出した速度ゲインとなるように調整する指示信号を、通信部１１を介して操作型の移動ロボットである移動物体ＭＯＲに対して送出する。
【００５５】
加えて衝突処理部１５は、図１０に示すように移動物体ＭＯＲのその時点の進行方向を中心とした、予め設定された範囲ψにおいて、調整した速度ゲインが、上記図９（Ｂ）に示した閾値Ｔｈ以下となるか否かにより、一定速度以上での移動が不可となるか否かを判断する（ステップＳ１０９）。
【００５６】
調整した速度ゲインが上記閾値Ｔｈより大きければ、特に問題がないものとする（ステップＳ１０９のＮｏ）。一方で、調整した速度ゲインが上記閾値Ｔｈ以下であると判断した場合（ステップＳ１０９のＹｅｓ）、衝突処理部１５は移動物体ＭＯＲに対して、警報出力として、衝突対象となる移動物体への能動的なアクチュエーション処理、具体的にはブザー音の拡声出力や、予め用意した音声合成ファイルを用いた、例えば「移動します  御注意下さい」のような音声ガイドメッセージの出力を行なわせる（ステップＳ１１０）。
【００５７】
その後に衝突処理部１５は、上記ステップＳ１１０でのアクチュエーション処理の有無に拘わらず、以上の処理に要した結果を予め設定されるフォーマットに従って取り纏めてデータベースＳＶ２へアップロードした上で（ステップＳ１１１）、再び上記ステップＳ１０１からの処理に戻り、次のサンプリングタイミングとなるのを待期する。
【００５８】
以上詳述した如く本実施形態によれば、歩行者や周辺環境の状況に応じて異なる、各移動体の許容可能なパーソナルスペースを考慮して、操作対象の移動体の移動に対して、操作者だけでなく、周囲の人に不安感、不快感を与えることなく、安心して安全に走行させることが可能となる。
【００５９】
なお上記実施形態では、操作対象とする移動物体である移動物体ＭＯＲとその他の移動物体との衝突を回避するための主制御要素を移動速度ゲインとして、必要なゲインを適時算出して調整するものとしたので、周囲の歩行者等の状況に即して自然に移動物体ＭＯＲの移動を調整することが可能となる。
【００６０】
また特に上記実施形態では、速度ゲインの調整のみでは衝突が不可避であると判断した場合に、衝突が予測される相手側に対して何らかの警報を出力することで、衝突を未然に防ぐ可能性をより向上できる。
【００６１】
また上記実施形態にあっては、周囲の移動物体の特徴量を抽出した上で、その特徴量に応じて、移動物体毎のパーソナルスペースを設定するものとしているため、個々の移動物体に応じて異なる、適切なパーソナルスペースを比較的簡易な手法で設定することができ、処理を行なう装置の負担を軽減しながら、より精細度の高い制御が実現できる。
【００６２】
さらに、上記実施形態では、上述したように移動物体ＭＯＲが自身に実装した処理回路により、自律移動ロボットとして速度ゲイン調整を行なうものとしても良い旨を説明したが、速度ゲイン調整のみならず、進行方向を可変するステア操作も組み合わせて、相対向する他の移動物体との衝突を回避する場合にも、併せて本実施形態の技術的思想を適用し得る。
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
【符号の説明】
【００６３】
１１…通信部、１２…移動計測部、１３…移動状況判定部、１４…パーソナルスペース推定部、１５…衝突処理部、１６…移動物体情報保持部、ＣＭ１，ＣＭ２…監視カメラ、ＭＯＡ〜ＭＯＣ…移動物体（人物）、ＭＯＲ…移動物体（操作型移動ロボット）、ＮＷ…ネットワーク、ＰＳＡ，ＰＳＢ，ＰＳＲ…パーソナルスペース、ＲＦ１，ＲＦ２…レーザ測距儀、ＳＶ１…解析エンジン、ＳＶ２…データベース
【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】
2019079247.tif 000011
【図８】
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【図９】
2019079247.tif 000013
【図１０】
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