(57)【要約】【課題】搭乗者のリスクを低減することが可能な搭乗型移動ロボットを実現することにある。【解決手段】一人乗りの搭乗型移動ロボットであって、該搭乗型移動ロボットの移動方向と移動速度の双方を指示するために搭乗者によって操作される単一の被操作部材と、前記搭乗型移動ロボットを移動させるための移動部材と、前記搭乗者によって前記被操作部材に入力される入力情報に基づいて前記移動部材を制御するコントローラーと、を有する搭乗型移動ロボットにおいて、前記搭乗型移動ロボットの周囲における障害物情報を取得するセンサーをさらに備え、前記コントローラーは、前記入力情報に基づいて前記搭乗型移動ロボットの予測進路を予測し、前記予測進路に障害物が位置するか否かを前記障害物情報に基づいて判定し、前記障害物が位置すると判定した際には、前記移動部材に対する制御を変えることを特徴とする。【選択図】図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
一人乗りの搭乗型移動ロボットであって、
該搭乗型移動ロボットの移動方向と移動速度の双方を指示するために搭乗者によって操作される単一の被操作部材と、
前記搭乗型移動ロボットを移動させるための移動部材と、
前記搭乗者によって前記被操作部材に入力される入力情報に基づいて前記移動部材を制御するコントローラーと、を有する搭乗型移動ロボットにおいて、
前記搭乗型移動ロボットの周囲における障害物情報を取得するセンサーをさらに備え、
前記コントローラーは、
前記入力情報に基づいて前記搭乗型移動ロボットの予測進路を予測し、前記予測進路に障害物が位置するか否かを前記障害物情報に基づいて判定し、
前記障害物が位置すると判定した際には、前記移動部材に対する制御を変えることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項２】
請求項１に記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、前記搭乗型移動ロボットを中心とした二次元極座標のグリッド単位で前記予測進路を予測し、かつ、前記グリッド単位で前記障害物が位置するか否かを特定することを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
前記障害物が位置すると判定した際には、前記搭乗型移動ロボットの移動速度及び移動加速度の少なくともどちらか一方が所定値を超えないように前記制御を行うことを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項４】
請求項３に記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
前記予測進路に位置する前記障害物までの最短距離を前記障害物情報に基づいて特定し、
前記最短距離に応じて、前記所定値を変化させることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項５】
請求項３又は請求項４に記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
前記予測進路に位置する前記障害物までの最短距離を互いに異なる２時点でそれぞれ前記障害物情報に基づいて特定し、
２つの前記最短距離に基づいて求められる速度に応じて、前記所定値を変化させることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項６】
請求項３乃至請求項５のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
前記予測進路に位置する前記障害物までの最短距離を互いに異なる３時点でそれぞれ前記障害物情報に基づいて特定し、
３つの前記最短距離に基づいて求められる加速度に応じて、前記所定値を変化させることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項７】
請求項３乃至請求項６のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
前記予測進路に位置する前記障害物までの最短距離を互いに異なる２時点又は３時点でそれぞれ前記障害物情報に基づいて特定し、
１つの前記最短距離と、２つの前記最短距離に基づいて求められる速度と、３つの前記最短距離に基づいて求められる加速度のうちの少なくとも二つの変数にそれぞれ重み付けした重み付け関数に応じて、前記所定値を変化させることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項８】
請求項３乃至請求項７のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
前記障害物が位置すると判定した際には、前記搭乗型移動ロボットの移動速度及び移動加速度の少なくともどちらか一方が所定値を超えないように前記制御を行う速度・加速度制限処理を実行し、
前記速度・加速度制限処理が行われている間に、前記障害物が位置しないと判定した場合には、前記速度・加速度制限処理を所定時間維持した後に前記速度・加速度制限処理を解除することを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項９】
請求項８に記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
前記速度・加速度制限処理を所定時間維持する際に、前記所定値を増加させることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１０】
請求項２乃至請求項９のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
前記入力情報が入力されてから所定時間後までの、線状の推定移動軌跡を、前記入力情報に基づいて求め、
前記推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと前記軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを、前記予測進路とすることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１１】
請求項１０に記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、前記推定移動軌跡の長さに応じて、前記両側グリッドのグリッド数を変化させることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１２】
請求項１１に記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記センサーは第一センサーであり、該第一センサーとは異なる第二センサーを有し、
前記コントローラーは、
前記第二センサーから前記搭乗型移動ロボットの実際の移動速度を取得可能であり、
取得された前記実際の移動速度に基づいて前記推定移動軌跡を再設定し、再設定された該推定移動軌跡の長さに応じて、前記両側グリッドのグリッド数を変化させることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１３】
請求項１０乃至請求項１２のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、前記推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと前記全ての軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを、前記予測進路とし、
前記両側グリッドのグリッド数は、どの軌跡含有グリッドに対しても同じであることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１４】
請求項１０乃至請求項１２のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
第一軌跡含有グリッドの前記周方向における両側に位置する第一両側グリッドのグリッド数が、
径方向において前記搭乗型移動ロボットから見て前記第一軌跡含有グリッドよりも遠い位置に位置する第二軌跡含有グリッドの、前記周方向における両側に位置する第二両側グリッドのグリッド数よりも少なくなるように、
前記予測進路が設定されていることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１５】
請求項１０乃至請求項１２のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
第一軌跡含有グリッドの前記周方向における両側に位置する第一両側グリッドのグリッド数が、
径方向において前記搭乗型移動ロボットから見て前記第一軌跡含有グリッドよりも遠い位置に位置する第二軌跡含有グリッドの、前記周方向における両側に位置する第二両側グリッドのグリッド数よりも多くなるように、
前記予測進路が設定されていることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１６】
請求項２乃至請求項１５のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
三次元位置情報を持つ点群として前記障害物情報を前記センサーから受け取り、
前記点群を前記二次元極座標に投影したときの前記グリッドに含まれる前記点群の数が閾値を超えるときに、当該グリッドを前記障害物が位置するグリッドとし、
前記閾値を、前記グリッドの径方向における位置に応じて変化させることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１７】
請求項２乃至請求項１６のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記コントローラーは、
三次元位置情報を持つ点群として前記障害物情報を前記センサーから受け取り、
前記点群の各点に、前記点の高さ方向における位置に応じた重み数を設定し、
前記点群を前記二次元極座標に投影したときの前記グリッドに含まれる前記点群の前記重み数の合計が閾値を超えるときに、当該グリッドを前記障害物が位置するグリッドとすることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１８】
請求項１乃至請求項１７のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記予測進路、及び、前記予測進路に位置する前記障害物を、表示する表示部を有することを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項１９】
請求項１乃至請求項１８のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記制御が変わったことを報知する報知部を有することを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【請求項２０】
請求項１乃至請求項１９のいずれかに記載の搭乗型移動ロボットにおいて、
前記搭乗型移動ロボットは、車いすであることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、搭乗型移動ロボットに関する。
【背景技術】
【０００２】
一人乗りの搭乗型移動ロボットは、既によく知られている。かかる搭乗型移動ロボットの一例として、車いすを挙げることができる。
【０００３】
このような搭乗型移動ロボットは、搭乗型移動ロボットの移動方向と移動速度の双方を指示するために搭乗者によって操作される単一の被操作部材と、搭乗型移動ロボットを移動させるための移動部材と、搭乗者によって被操作部材に入力される入力情報に基づいて移動部材を制御するコントローラーと、を有している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３−２２００９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このような搭乗型移動ロボットにおいては、操作が搭乗者に委ねられる。そのため、搭乗者の操作によって搭乗者の安全性が害される状況が生じた場合には、搭乗者のリスクを低減することが要請される。
【０００６】
本発明は、上記のような従来の問題に鑑みなされたものであって、その主な目的は、搭乗者のリスクを低減することが可能な搭乗型移動ロボットを実現することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
主たる本発明は、一人乗りの搭乗型移動ロボットであって、
該搭乗型移動ロボットの移動方向と移動速度の双方を指示するために搭乗者によって操作される単一の被操作部材と、
前記搭乗型移動ロボットを移動させるための移動部材と、
前記搭乗者によって前記被操作部材に入力される入力情報に基づいて前記移動部材を制御するコントローラーと、を有する搭乗型移動ロボットにおいて、
前記搭乗型移動ロボットの周囲における障害物情報を取得するセンサーをさらに備え、
前記コントローラーは、
前記入力情報に基づいて前記搭乗型移動ロボットの予測進路を予測し、前記予測進路に障害物が位置するか否かを前記障害物情報に基づいて判定し、
前記障害物が位置すると判定した際には、前記移動部材に対する制御を変えることを特徴とする搭乗型移動ロボットである。
【０００８】
本発明の他の特徴については、本明細書及び添付図面の記載により明らかにする。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】車いす１０の外観構成を示した模式図である。
【図２】車いす１０の内部構成を示したブロック図である。
【図３】傾いたジョイスティック４０をｘｙ平面に投影した様子を示す模式図である。
【図４】（ｘｊｓ、ｙｊｓ）を（ｖ、ｗ）に変換する変換ルールを示した模式図である。
【図５】リスク低減制御のフロー図である。
【図６】予測進路に障害物が位置するか否かを判定する判定方法を説明するための説明図である。
【図７】制限値設定ルールを示した模式図である。
【図８】第一変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。
【図９】第二変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。
【図１０】第三変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。
【図１１】第四変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。
【図１２】第五変形例及び第六変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。
【図１３】第七変形例に係る制限値設定ルールを示した模式図である。
【図１４】第八変形例に係る制限値設定ルールを示した模式図である。
【図１５】第九変形例に係る制限値設定ルールを示した模式図である。
【図１６】表示機能と報知機能を有する車いす１０の内部構成を示したブロック図である。
【図１７】速度制限や加速度制限の解除方法を説明するための説明図である。
【図１８】速度制限や加速度制限の他の解除方法を説明するための説明図である。
【図１９】閾値の設定方法を説明するための説明図である。
【図２０】重み数の設定方法を説明するための説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
本明細書及び添付図面の記載により、少なくとも次のことが明らかにされる。
【００１１】
一人乗りの搭乗型移動ロボットであって、
該搭乗型移動ロボットの移動方向と移動速度の双方を指示するために搭乗者によって操作される単一の被操作部材と、
前記搭乗型移動ロボットを移動させるための移動部材と、
前記搭乗者によって前記被操作部材に入力される入力情報に基づいて前記移動部材を制御するコントローラーと、を有する搭乗型移動ロボットにおいて、
前記搭乗型移動ロボットの周囲における障害物情報を取得するセンサーをさらに備え、
前記コントローラーは、
前記入力情報に基づいて前記搭乗型移動ロボットの予測進路を予測し、前記予測進路に障害物が位置するか否かを前記障害物情報に基づいて判定し、
前記障害物が位置すると判定した際には、前記移動部材に対する制御を変えることを特徴とする搭乗型移動ロボット。
【００１２】
かかる場合には、搭乗者のリスクを低減することが可能な搭乗型移動ロボットを実現することが可能となる。
【００１３】
また、前記コントローラーは、前記搭乗型移動ロボットを中心とした二次元極座標のグリッド単位で前記予測進路を予測し、かつ、前記グリッド単位で前記障害物が位置するか否かを特定することとしてもよい。
【００１４】
かかる場合には、搭乗型移動ロボットからの距離に応じた適切な判定手法を実現することが可能となる。
【００１５】
また、前記コントローラーは、
前記障害物が位置すると判定した際には、前記搭乗型移動ロボットの移動速度及び移動加速度の少なくともどちらか一方が所定値を超えないように前記制御を行うこととしてもよい。
【００１６】
かかる場合には、搭乗型移動ロボットが例え障害物に衝突したとしても、移動速度や移動加速度が大きい状態で衝突することが回避されるため、搭乗者のリスクが適切に低減される。
【００１７】
また、前記コントローラーは、
前記予測進路に位置する前記障害物までの最短距離を前記障害物情報に基づいて特定し、
前記最短距離に応じて、前記所定値を変化させることとしてもよい。
【００１８】
かかる場合には、危険度に応じて適切な速度制限値や加速度制限値を設定することが可能となり、効果的に搭乗者のリスクを低減させることが可能となる。
【００１９】
また、前記コントローラーは、
前記予測進路に位置する前記障害物までの最短距離を互いに異なる２時点でそれぞれ前記障害物情報に基づいて特定し、
２つの前記最短距離に基づいて求められる速度に応じて、前記所定値を変化させることとしてもよい。
【００２０】
かかる場合には、危険度に応じて適切な速度制限値や加速度制限値を設定することが可能となり、効果的に搭乗者のリスクを低減させることが可能となる。
【００２１】
また、前記コントローラーは、
前記予測進路に位置する前記障害物までの最短距離を互いに異なる３時点でそれぞれ前記障害物情報に基づいて特定し、
３つの前記最短距離に基づいて求められる加速度に応じて、前記所定値を変化させることとしてもよい。
【００２２】
かかる場合には、危険度に応じて適切な速度制限値や加速度制限値を設定することが可能となり、効果的に搭乗者のリスクを低減させることが可能となる。
【００２３】
また、前記コントローラーは、
前記予測進路に位置する前記障害物までの最短距離を互いに異なる２時点又は３時点でそれぞれ前記障害物情報に基づいて特定し、
１つの前記最短距離と、２つの前記最短距離に基づいて求められる速度と、３つの前記最短距離に基づいて求められる加速度のうちの少なくとも二つの変数にそれぞれ重み付けした重み付け関数に応じて、前記所定値を変化させることとしてもよい。
【００２４】
かかる場合には、危険度に応じて適切な速度制限値や加速度制限値を設定することが可能となり、効果的に搭乗者のリスクを低減させることが可能となる。
【００２５】
また、前記コントローラーは、
前記障害物が位置すると判定した際には、前記搭乗型移動ロボットの移動速度及び移動加速度の少なくともどちらか一方が所定値を超えないように前記制御を行う速度・加速度制限処理を実行し、
前記速度・加速度制限処理が行われている間に、前記障害物が位置しないと判定した場合には、前記速度・加速度制限処理を所定時間維持した後に前記速度・加速度制限処理を解除することとしてもよい。
【００２６】
かかる場合には、十分な時間の経過により安全確保が確認できてから、速度制限や加速度制限を解除することが可能となる。
【００２７】
また、前記コントローラーは、
前記速度・加速度制限処理を所定時間維持する際に、前記所定値を増加させることとしてもよい。
【００２８】
かかる場合には、安全確保の可能性が高まるにつれて速度制限や加速度制限を緩めることが可能となる。
【００２９】
また、前記コントローラーは、
前記入力情報が入力されてから所定時間後までの、線状の推定移動軌跡を、前記入力情報に基づいて求め、
前記推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと前記軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを、前記予測進路とすることとしてもよい。
【００３０】
かかる場合には、搭乗型移動ロボットの横幅を考慮して、予測進路に障害物が位置するか否かを判断することが可能となる。
【００３１】
また、前記コントローラーは、前記推定移動軌跡の長さに応じて、前記両側グリッドのグリッド数を変化させることとしてもよい。
【００３２】
かかる場合には、搭乗型移動ロボットの旋回のし易さが適切に考慮された予測進路の設定が可能となる。
【００３３】
また、前記センサーは第一センサーであり、該第一センサーとは異なる第二センサーを有し、
前記コントローラーは、
前記第二センサーから前記搭乗型移動ロボットの実際の移動速度を取得可能であり、
取得された前記実際の移動速度に基づいて前記推定移動軌跡を再設定し、再設定された該推定移動軌跡の長さに応じて、前記両側グリッドのグリッド数を変化させることとしてもよい。
【００３４】
かかる場合には、実際の移動速度が適切に考慮された予測進路の設定が可能となる。
【００３５】
また、前記コントローラーは、前記推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと前記全ての軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを、前記予測進路とし、
前記両側グリッドのグリッド数は、どの軌跡含有グリッドに対しても同じであることとしてもよい。
【００３６】
かかる場合には、センサーの障害物検知精度が搭乗型移動ロボットから遠い位置において悪くなるような場合であっても、搭乗者のリスクを適切に低減することが可能となる。
【００３７】
また、第一軌跡含有グリッドの前記周方向における両側に位置する第一両側グリッドのグリッド数が、
径方向において前記搭乗型移動ロボットから見て前記第一軌跡含有グリッドよりも遠い位置に位置する第二軌跡含有グリッドの、前記周方向における両側に位置する第二両側グリッドのグリッド数よりも少なくなるように、
前記予測進路が設定されていることとしてもよい。
【００３８】
かかる場合には、センサーの障害物検知精度が搭乗型移動ロボットから遠い位置においてより一層悪くなるような場合であっても、搭乗者のリスクを適切に低減することが可能となる。
【００３９】
また、第一軌跡含有グリッドの前記周方向における両側に位置する第一両側グリッドのグリッド数が、
径方向において前記搭乗型移動ロボットから見て前記第一軌跡含有グリッドよりも遠い位置に位置する第二軌跡含有グリッドの、前記周方向における両側に位置する第二両側グリッドのグリッド数よりも多くなるように、
前記予測進路が設定されていることとしてもよい。
【００４０】
かかる場合には、搭乗型移動ロボットから近い位置に障害物がある場合であっても、搭乗者のリスクを適切に低減することが可能となる。
【００４１】
また、前記コントローラーは、
三次元位置情報を持つ点群として前記障害物情報を前記センサーから受け取り、
前記点群を前記二次元極座標に投影したときの前記グリッドに含まれる前記点群の数が閾値を超えるときに、当該グリッドを前記障害物が位置するグリッドとし、
前記閾値を、前記グリッドの径方向における位置に応じて変化させることとしてもよい。
【００４２】
かかる場合には、センサーの障害物検知精度が搭乗型移動ロボットから遠い位置において悪くなるような場合であっても、搭乗者のリスクを適切に低減することが可能となる。
【００４３】
また、前記コントローラーは、
三次元位置情報を持つ点群として前記障害物情報を前記センサーから受け取り、
前記点群の各点に、前記点の高さ方向における位置に応じた重み数を設定し、
前記点群を前記二次元極座標に投影したときの前記グリッドに含まれる前記点群の前記重み数の合計が閾値を超えるときに、当該グリッドを前記障害物が位置するグリッドとすることとしてもよい。
【００４４】
かかる場合には、点群の各点の重要性（重み）を考慮することにより、より適切な障害物に係る判断が可能となる。
【００４５】
また、前記予測進路、及び、前記予測進路に位置する前記障害物を、表示する表示部を有することとしてもよい。
【００４６】
かかる場合には、搭乗者が予測進路や予測進路に位置する障害物を適切に把握することができるため、搭乗者のリスクをより一層低減することが可能となる。
【００４７】
また、前記制御が変わったことを報知する報知部を有することとしてもよい。
【００４８】
かかる場合には、搭乗者に注意喚起が成されるため、搭乗者のリスクをより一層低減することが可能となる。
【００４９】
また、前記搭乗型移動ロボットは、車いすであることとしてもよい。
【００５０】
かかる場合には、搭乗者のリスクを低減することが可能な車いすを実現することが可能となる。
【００５１】
＝＝＝車いす１０の構成例について＝＝＝
次に、本実施の形態に係る車いす１０の構成例について図１乃至図４を用いて説明する。
【００５２】
図１は、車いす１０の外観構成を示した模式図である。図２は、車いす１０の内部構成を示したブロック図である。図３及び図４については、後述する。
【００５３】
一人乗りの搭乗型移動ロボットの一例としての電動車いす（単に、車いす１０と呼ぶ）は、車体２０と、移動部材３０と、被操作部材の一例としてのジョイスティック４０と、センサー（第一センサー）の一例としての３Ｄレーザーレンジファインダー５０（レーザーセンサー）と、コントローラー６０と、を有している。
【００５４】
車体２０は、車いす１０のボディであり、座席２０ａ等を有する。また、車体２０には、移動部材３０、ジョイスティック４０、３Ｄレーザーレンジファインダー５０、コントローラー６０等が取り付けられている。
【００５５】
移動部材３０は、車いす１０を移動させるためのものである。この移動部材３０は、車輪３２と、モーター３６と、を備えている。
【００５６】
車輪３２は、回転軸回りに回転可能となるように構成されており、当該車輪３２が回転することにより車いす１０が移動（走行）する。本実施の形態に係る車いす１０には、２つの（左右の）駆動輪３３と、当該駆動輪３３よりも小さい径を有する２つの（左右の）非駆動輪３４と、が備えられている。
【００５７】
モーター３６は、車輪３２（具体的には、駆動輪３３）を回転させるためのものである。なお、モーター３６は、２つの（左右の）駆動輪３３の各々に対して１つずつ（合計２つ）設けられている。
【００５８】
ジョイスティック４０は、車いす１０の移動方向と移動速度の双方を指示するために搭乗者によって操作される単一の部材である。
【００５９】
ジョイスティック４０は、操作されない状態において、ｚ方向（図３においては、紙面を貫く方向）と平行な状態で起立している。つまり、ジョイスティック４０の位置は、ｚ軸と一致している（なお、ｚ軸方向は、車いす１０において鉛直方向と略平行となっている）。
【００６０】
そして、搭乗者が、ジョイスティック４０を操作する（具体的には、倒す）と、図３に示すように、ジョイスティック４０は傾く。なお、図３は、傾いたジョイスティック４０をｘｙ平面に投影した様子を示す模式図である。本実施の形態に係るジョイスティック４０は、ジョイスティック４０に入力される入力情報として、図３に示した座標（ｘｊｓ、ｙｊｓ）を出力する。つまり、本実施の形態に係る当該入力情報は、ジョイスティック４０の先端のｘ座標とｙ座標の値であり、これらの値が出力されることとなる。
【００６１】
３Ｄレーザーレンジファインダー５０は、車いす１０の周囲における障害物情報を取得するためのものである。この３Ｄレーザーレンジファインダー５０については、後に詳述する。
【００６２】
コントローラー６０は、搭乗者によってジョイスティック４０に入力される入力情報に基づいて移動部材３０を制御するためのものである。
【００６３】
すなわち、本実施の形態に係るコントローラー６０は、前述したｘｊｓとｙｊｓを受け取り、これらをそれぞれ指令直進速度ｖ（つまり、車いす１０が向いている方向における速度。換言すれば、正面方向の速度）と指令回転速度ｗ（その場で、地面の法線方向（面外方向）を中心に回転する（旋回する）角速度）に、図４に示した変換ルールに基づいて変換する。
【００６４】
図４は、（ｘｊｓ、ｙｊｓ）を（ｖ、ｗ）に変換する変換ルールを示した模式図である。図４に示すように、ｘｊｓは、指令直進速度ｖに、３箇所の不感帯（ｘｊｓが変化しているにもかかわらず、ｖが変化していない部分を当該不感帯と呼んでいる）を除いて、比例的に変換される（なお、本実施の形態においては、比例的（線形）としたが、これに限定されるものではなく、非線形であってもよい）。同様に、ｙｊｓは、指令回転速度ｗに、３箇所の不感帯（ｙｊｓが変化しているにもかかわらず、ｗが変化していない部分を当該不感帯と呼んでいる）を除いて、比例的に変換される（なお、本実施の形態においては、比例的（線形）としたが、これに限定されるものではなく、非線形であってもよい）。
【００６５】
次に、コントローラー６０は、車いす１０の直進速度がｘｊｓから変換された指令直進速度ｖになるように、かつ、車いす１０の回転速度がｙｊｓから変換された指令回転速度ｗになるように、前述した移動部材３０を制御する。具体的には、先ず、公知の方法により、指令直進速度ｖ及び指令回転速度ｗの組を、左側の駆動輪３３の左駆動輪回転速度ｌｖと右側の駆動輪３３の右駆動輪回転速度ｒｖの組に変換する。つまり、指令直進速度ｖ及び指令回転速度ｗを実現するためには、左右の駆動輪３３をどれだけの速度で回せばよいかを算出する（なお、本実施の形態に係る車いす１０の回転は、左右の駆動輪３３に速度差を設けることにより実現できる。指令回転速度ｗが大きいほど、左右の駆動輪３３の回転速度差を大きくする必要がある）。
【００６６】
そして、コントローラー６０は、左側の駆動輪３３（右側の駆動輪３３）が左駆動輪回転速度ｌｖ（右駆動輪回転速度ｒｖ）となるようにモーター３６に指令を与える（つまり、モーター３６の電流や電圧を制御する）。
【００６７】
なお、モーター３６の電流（圧）値や駆動輪３３の回転速度をモニターして、電流（圧）や駆動輪回転速度の指令値との差分をとり、当該差分をフィードバックするフィードバック制御を行ってもよい。
【００６８】
＝＝＝リスク低減制御について＝＝＝
上述したとおり、このような車いす１０においては、操作が搭乗者に委ねられる。そのため、搭乗者の操作によって搭乗者の安全性が害される状況が生じた場合には、搭乗者のリスクを低減することが要請される。
【００６９】
そして、本実施の形態に係る車いす１０においては、かかる要請に応えるため、当該リスクを低減するための制御（リスク低減制御と呼ぶ）が行われる。かかるリスク低減制御は、主として、コントローラー６０により実現され、具体的には、コントローラー６０が、前述した入力情報に基づいて車いす１０の予測進路を予測し、前記予測進路に障害物が位置するか否かを３Ｄレーザーレンジファインダー５０によって取得される障害物情報に基づいて判定し、障害物が位置すると判定した際には、前記移動部材３０に対する制御を変える（安全サイドに変更する）。
【００７０】
以下、図５乃至図７を参照しつつ、より具体的に説明する。図５は、リスク低減制御のフロー図である。図６は、予測進路に障害物が位置するか否かを判定する判定方法を説明するための説明図である。図７は、制限値設定ルールを示した模式図である。
【００７１】
なお、図６には、二次元極座標のグリッド（非矩形のマス目）が表されているが、以下では、当該グリッドの位置を、便宜上、＜ｒ，θ＞のように表す。ここで、ｒは、距離ではなく、径方向において車いす１０から何番目に遠いグリッドであるかを示す数（自然数）である。また、θは、角度ではなく、周方向において何番目に右へ（左へ）逸れたグリッドであるかを示す数（整数）である（例えば、符号Ｌで表した中央線から一番目に右に逸れたグリッドについてはθ＝１、一番目に左に逸れたグリッドについてはθ＝−１である）。例えば、図６において、符号Ａで示されたグリッドの位置は＜２１，−５＞である。また、符号Ｂで示されたグリッドの位置は＜２９，−３＞である。
【００７２】
搭乗者によりジョイスティック４０が操作され入力情報が入力されると（ステップＳ１）、コントローラー６０は、先ず、当該入力情報に基づいて車いす１０の予測進路を予測する（ステップＳ３）。
【００７３】
予測進路を予測する手順は以下の通りである。すなわち、当該入力情報が入力されると、コントローラー６０は、当該入力情報が入力されてから所定時間後までの、線状の推定移動軌跡を、当該入力情報に基づいて求める。つまり、当該推定移動軌跡は、入力情報（ｘｊｓ、ｙｊｓ）が前記所定時間の間入力され続けたときに（換言すれば、ｘｊｓから変換された指令直進速度ｖとｙｊｓから変換された指令回転速度ｗが前記所定時間の間指令され続けたときに）、車いす１０が辿る道筋であり、公知の方法により求めることができる。推定移動軌跡の一例を図６に矢印で示す。
【００７４】
次に、求められた推定移動軌跡に基づいて予測進路を求めるが、本実施の形態において、コントローラー６０は、車いす１０を中心とした二次元極座標（つまり、円座標）のグリッド単位で予測進路を求める（予測する）ので、図６に示すように、推定移動軌跡を二次元極座標上に置く。そして、推定移動軌跡が含まれる全てのグリッド（軌跡含有グリッドと呼ぶ）と当該軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドを、予測進路（図６において、塗りつぶされ部分が該当）とする。なお、このように、軌跡含有グリッドだけでなく、両側グリッドも予測進路としたのは、車いす１０の横幅を考慮して、予測進路に障害物が位置するか否かを判断することができるようにするためである。
【００７５】
また、本実施の形態においては、推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと全ての軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを予測進路とし、両側グリッドのグリッド数（本実施の形態では、２つとしているが、例えば、前記横幅に応じて４つ以上にしてもよい）はどの軌跡含有グリッドに対しても同じであることとしている。つまり、どの軌跡含有グリッドに対しても、右側の隣接グリッドと左側の隣接グリッドを両側グリッドとしている。したがって、径方向におけるどの位置においても、周方向に３つ並んだグリッドが、予測進路を構成していることとなる。
【００７６】
なお、本実施の形態においては、１つのグリッドの径方向の長さを２５ｃｍとし、周方向の角度を５度としているが、これに限定されるものではなく、適宜別の値に設定可能である。
【００７７】
また、コントローラー６０は、当該予測進路の予測と並行して、３Ｄレーザーレンジファインダー５０によって取得される障害物情報に基づいて障害物の位置を特定する（ステップＳ５）。
【００７８】
ここで、３Ｄレーザーレンジファインダー５０について説明する。３Ｄレーザーレンジファインダー５０は、車いす１０の周囲における障害物情報を取得するためのものである。具体的には、レーザーを放射状に（三次元的に）発射し、レーザーが物体（障害物）に当たって返ってくる時間を元に物体（障害物）までの距離を取得する。また、物体（障害物）までの距離がわかるため、物体（障害物）の三次元座標（三次元位置情報）を知る（取得する）ことができる。
【００７９】
この３Ｄレーザーレンジファインダー５０は、所定のサンプリング間隔で、障害物情報を取得する。そして、コントローラー６０は、予測進路の予測を行うタイミングと同様のタイミング（ここで、「同様のタイミング」とは、時間差が全くないことを意味するものではなく、若干の時間差が存在することを含む概念である）で、三次元位置情報を持つ点群として障害物情報を３Ｄレーザーレンジファインダー５０から受け取る。
【００８０】
そして、本実施の形態において、コントローラー６０は、前述した二次元極座標のグリッド単位で障害物が位置するか否かを特定する。そのため、三次元座標における前記点群を二次元極座標に投影し、投影したときのグリッドに含まれる点群の数が閾値（例えば、１０個）を超えるときに当該グリッドを障害物が位置するグリッド（以下、便宜上、障害物グリッドと呼ぶ）とする。
【００８１】
次に、コントローラー６０は、予測進路に障害物が位置するか否かを判定する（ステップＳ７）。具体的には、軌跡含有グリッドと両側グリッドで構成される予測進路（グリッド群）の中に、障害物グリッドが存在するか否かを判定する。
【００８２】
また、コントローラー６０は、予測進路に障害物が位置すると判定した場合に、合わせて、予測進路に位置する障害物までの最短距離を特定する（ステップＳ９）。
【００８３】
ここで、最短距離の特定は、二次元極座標に投影された点群毎に行っても良いが、本実施の形態においては、演算処理の簡素化というメリットを享受するため、グリッド単位で行う。
【００８４】
一例を挙げて図６を参照しつつ説明する。例えば、ステップＳ５で、図６におけるグリッドＡとグリッドＢが障害物グリッドであると特定されたとする。この場合、前述したとおり、グリッドＡとグリッドＢの位置は、それぞれ、＜２１，−５＞、＜２９，−３＞であるから、グリッドＡの距離は２１に対し、グリッドＢの距離は２９となる。したがって、前記最短距離はグリッドＡの方の距離２１となる。
【００８５】
そして、コントローラー６０は、障害物が位置すると判定した際には（ステップＳ７のＹＥＳ）、移動部材３０に対する制御を変える（一方、障害物が位置しないと判定した場合（ステップＳ７のＮＯ）、すなわち、予測進路（グリッド群）の中に障害物グリッドが存在しなかった場合には、当該制御を変えることはしない）。具体的には、車いす１０の移動速度及び移動加速度のうちの少なくともどちらか一方（本実施の形態においては、双方であるが、どちらか一方であってもよい）が所定値を超えないように前記制御を行う（ステップＳ１１）。そして、当該所定値を、ステップＳ９で特定した最短距離に応じて変化させる。
【００８６】
すなわち、コントローラー６０は、障害物が位置すると判定した場合には、速度制限値と加速度制限値を設定する。そして、速度が速度制限値を超えないように、また、加速度が加速度制限値を超えないように、移動部材３０に対する制御を行う（制御を変える）。例えば、ジョイスティック４０のｘ座標であるｘｊｓから変換された指令直進速度ｖが、速度制限値を超えるようであれば、指令直進速度ｖを速度制限値に置き換えて上述した移動部材３０に対する制御を行う。また、指令直進速度ｖnとそのサンプリング時間ｔ前の指令直進速度ｖn-1とから演算した加速度（ｖn−ｖn-1）／ｔが加速度制限値を超えるようであれば、加速度制限値を超えない値へ指令直進速度ｖnを置き換えて、上述した移動部材３０に対する制御を行う。
【００８７】
また、速度制限値や加速度制限値は、例えば、図７に示した制限値設定ルールのいずれかに基づいて設定される。図７においては、４つの図が示されているが、いずれの横軸も縦軸も同じである。すなわち、横軸は、危険度（本実施の形態においては、距離。距離が小さいほど危険度が高い）を表し、縦軸は、速度制限値又は加速度制限値を表している。
【００８８】
また、４つの図のいずれにおいても、危険度が高い（距離が小さい）と速度制限値（加速度制限値）が小さくなるように制限値設定ルールが規定されている。
【００８９】
＝＝＝本実施の形態に係る車いす１０の有効性について＝＝＝
上述したとおり、本実施の形態に係る車いす１０のコントローラー６０は、前記入力情報に基づいて車いす１０の予測進路を予測し、予測進路に障害物が位置するか否かを障害物情報に基づいて判定し、障害物が位置すると判定した際には、移動部材３０に対する制御を変えることとした。
【００９０】
そのため、前述したとおり、搭乗者のリスクを低減することが可能となる。
【００９１】
また、本実施の形態において、コントローラー６０は、車いす１０を中心とした二次元極座標のグリッド単位で予測進路を予測し、かつ、グリッド単位で障害物が位置するか否かを特定することとした。
【００９２】
そして、かかる場合には、図６に示したように、グリッドの大きさが、車いす１０から近いグリッドについて小さく、遠いグリッドについて大きくなる。換言すれば、車いす１０から遠い位置よりも近い位置の方が単位面積あたりのグリッドの数が多くなる（グリッドの密度が高くなる）。
【００９３】
したがって、細かく判定を行いたい当該近い位置においてはグリッドの密度が高くなり、一方で、大ざっぱな判定でもよい（むしろ、演算処理を簡素化することを重視したい）当該遠い位置においてはグリッドの密度が低くなる。このように、車いす１０からの距離に応じた適切な判定手法を実現することができる。
【００９４】
また、センサーとして３Ｄレーザーレンジファインダー５０を用いた場合には、レーザーを放射状に（三次元的に）発射するため、車いす１０から遠い位置よりも近い位置の方が単位面積あたり（投影前は単位体積当たり）に取得できるデータの数が多くなる（データの密度が高くなる）。そして、前述したとおり、グリッドの密度も、車いす１０から遠い位置よりも近い位置の方が高くなるので、グリッド当たりのデータ数を当該遠い位置と近い位置との間で揃えることが可能となる。
【００９５】
また、本実施の形態において、コントローラー６０は、障害物が位置すると判定した際には、車いす１０の移動速度及び移動加速度の少なくともどちらか一方が所定値を超えないように前記制御を行うこととした。すなわち、コントローラー６０は、速度制限値や加速度制限値を設けることとした。
【００９６】
そのため、車いす１０が例え障害物に衝突したとしても、移動速度や移動加速度が大きい状態で衝突することが回避されるため、搭乗者のリスク（換言すれば、被害）が適切に低減されることとなる。
【００９７】
また、本実施の形態において、コントローラー６０は、予測進路に位置する障害物までの最短距離を障害物情報に基づいて特定し、当該最短距離に応じて、前記所定値を変化させることとした。すなわち、コントローラー６０は、速度制限値や加速度制限値を当該最短距離に応じて変化させることとした。
【００９８】
そのため、危険度に応じて適切な速度制限値や加速度制限値を設定することが可能となり、効果的に搭乗者のリスクを低減させることが可能となる。
【００９９】
また、本実施の形態において、コントローラー６０は、前記入力情報が入力されてから所定時間後までの、線状の推定移動軌跡を、入力情報に基づいて求め、推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを予測進路とすることとした。
【０１００】
そのため、前述したとおり、車いす１０の横幅を考慮して、予測進路に障害物が位置するか否かを判断することが可能となる。
【０１０１】
また、本実施の形態において、コントローラー６０は、推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと前記全ての軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを、予測進路とし、両側グリッドのグリッド数は、どの軌跡含有グリッドに対しても同じであることとした。
【０１０２】
そのため、図６に示すように、予測進路の周方向における幅（以下、便宜上、周方向幅と呼ぶ）は、車いす１０から遠い位置ほど広くなる。つまり、車いす１０から遠い位置ほど、予測進路の周方向幅を広げて障害物有無の判断を行うこととなる。したがって、車いす１０から遠い位置ほど、安全サイドに立って当該判断を行っていることとなる。
【０１０３】
そして、このような判断手法は、センサー（３Ｄレーザーレンジファインダー５０やこの代わりに用いる他の種類のセンサー）の障害物検知精度が車いす１０から遠い位置において悪くなるようなケースで有効に働く。つまり、センサーの障害物検知精度が車いす１０から遠い位置において悪くなるような場合であっても、搭乗者のリスクを適切に低減することが可能となる。
【０１０４】
＝＝＝上記実施の形態の変形例について＝＝＝
次に、上記実施の形態の変形例について説明する。
【０１０５】
＜＜＜予測進路の設定に関する変形例＞＞＞
上記実施の形態においては、推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと全ての軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを予測進路とし、両側グリッドのグリッド数はどの軌跡含有グリッドに対しても同じであることとした。
【０１０６】
しかしながら、これに限定されるものではなく、例えば、推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと一部の軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを予測進路としてもよい。また、両側グリッドのグリッド数が軌跡含有グリッドによって異なる場合があってもよい。
【０１０７】
以下に、図８乃至図１２を参照しつつ、具体例を示す。図８は、第一変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。図９は、第二変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。図１０は、第三変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。図１１は、第四変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。図１２は、第五変形例及び第六変形例に係る予測進路のグリッド構成を示した図である。
【０１０８】
＜第一変形例及び第二変形例＞
第一変形例は、推定移動軌跡が含まれる全ての軌跡含有グリッドと全ての軌跡含有グリッドの周方向における両側に位置する両側グリッドとを予測進路とする点で上記実施の形態と同様であるが、両側グリッドのグリッド数が軌跡含有グリッドによって異なる点で上記実施の形態と相違している。すなわち、図８に示すように、径方向において車いす１０により近いグリッド（すなわち、ｒ座標がＮ（自然数）よりも小さいグリッド）については、両側グリッドのグリッド数を２（左右で１つずつ）とし、車いす１０からより遠いグリッド（すなわち、ｒ座標がＮ以上のグリッド）については、両側グリッドのグリッド数を４（左右で２つずつ）としている。
【０１０９】
すなわち、第一軌跡含有グリッド（つまり、ｒ座標がＮよりも小さいグリッド）の周方向における両側に位置する第一両側グリッドのグリッド数（具体的には２）が、径方向において車いす１０から見て第一軌跡含有グリッドよりも遠い位置に位置する第二軌跡含有グリッド（つまり、ｒ座標がＮ以上のグリッド）の周方向における両側に位置する第二両側グリッドのグリッド数（具体的には４）よりも少なくなるように、予測進路が設定されている。
【０１１０】
そして、かかる場合には、予測進路の周方向幅が、図６に示したケースよりも、車いす１０から遠い位置でより一層広くなる。したがって、センサー（３Ｄレーザーレンジファインダー５０やこの代わりに用いる他の種類のセンサー）の障害物検知精度が車いす１０から遠い位置においてより一層悪くなるようなケースにおいては、かかる第一変形例を用いた方がよい。つまり、第一変形例によれば、センサーの障害物検知精度が車いす１０から遠い位置においてより一層悪くなるような場合であっても、搭乗者のリスクを適切に低減することが可能となる。
【０１１１】
なお、車いす１０の横幅が小さい場合や車いす１０以外の横幅が小さい搭乗型移動ロボットである場合には、第一変形例の場合よりも、予測進路の周方向幅を全体的に狭めてもよい。
【０１１２】
第二変形例は、かかる事項を想定した例であり、図９に示すように、径方向において車いす１０により近いグリッド（すなわち、ｒ座標がＮよりも小さいグリッド）については、両側グリッドのグリッド数を０とし（つまり、両側グリッドを設けず）、車いす１０からより遠いグリッド（すなわち、ｒ座標がＮ以上のグリッド）については、両側グリッドのグリッド数を２（左右で１つずつ）としている。
【０１１３】
なお、上記から容易に理解されるように、両側グリッドの「グリッド数」は、０，２，４，・・・であり、したがって、「グリッド数」とは、両側グリッドが無いケース（グリッド数が０のとき）においても定義される概念（用いることができる用語）である。
【０１１４】
そして、かかる第二変形例においても、第一軌跡含有グリッド（つまり、ｒ座標がＮよりも小さいグリッド）の周方向における両側の第一両側グリッドのグリッド数（具体的には０）が、径方向において車いす１０から見て第一軌跡含有グリッドよりも遠い位置に位置する第二軌跡含有グリッド（つまり、ｒ座標がＮ以上のグリッド）の周方向における両側の第二両側グリッドのグリッド数（具体的には２）よりも少なくなるように、予測進路が設定されているので、第一変形例と同様の効果が奏されることとなる。
【０１１５】
＜第三変形例及び第四変形例＞
センサーの障害物検知精度が車いす１０から遠い位置においても比較的良好な場合等には、予測進路の周方向幅を車いす１０から遠い位置で広くするのではなく、当該周方向幅を車いす１０から近い位置で広くした方がよい場合がある。すなわち、車いす１０から近い位置に障害物がある場合には障害物を回避するための時間的余裕が少ないため、車いす１０から近い位置ほど、安全サイドに立って障害物有無の判断を行った方がよい場合もある。
【０１１６】
第三変形例は、かかる事項を想定した例であり、図１０に示すように、径方向において車いす１０により近いグリッド（すなわち、ｒ座標がＮよりも小さいグリッド）については、両側グリッドのグリッド数を８（左右で４つずつ）とし、車いす１０からより遠いグリッド（すなわち、ｒ座標がＮ以上のグリッド）については、両側グリッドのグリッド数を２（左右で１つずつ）としている。
【０１１７】
すなわち、第一軌跡含有グリッド（つまり、ｒ座標がＮよりも小さいグリッド）の周方向における両側に位置する第一両側グリッドのグリッド数（具体的には８）が、径方向において車いす１０から見て第一軌跡含有グリッドよりも遠い位置に位置する第二軌跡含有グリッド（つまり、ｒ座標がＮ以上のグリッド）の周方向における両側に位置する第二両側グリッドのグリッド数（具体的には２）よりも多くなるように、予測進路が設定されている。
【０１１８】
そして、かかる場合には、前述したとおり、車いす１０から近い位置に障害物がある場合であっても、搭乗者のリスクを適切に低減することが可能となる。なお、Ｎの値については、特に制限はないが、できるだけ車いす１０の近傍（例えば、Ｎ＝５）とするのが望ましい
なお、第二変形例と同様、車いす１０の横幅が小さい場合や車いす１０以外の横幅が小さい搭乗型移動ロボットである場合を想定した例として、第四変形例を図１１に示す。
【０１１９】
＜第五変形例＞
前述したとおり、入力情報が入力されると、コントローラー６０は、当該入力情報が入力されてから所定時間後までの推定移動軌跡を、当該入力情報に基づいて求める。そして、当該推定移動軌跡は、入力情報（ｘｊｓ、ｙｊｓ）が前記所定時間の間入力され続けたときに（換言すれば、ｘｊｓから変換された指令直進速度ｖとｙｊｓから変換された指令回転速度ｗが前記所定時間の間指令され続けたときに）、車いす１０が辿る道筋である。したがって、入力情報ｘｊｓ（換言すれば、指令直進速度ｖ）が大きいほど、推定移動軌跡の長さは長くなる。
【０１２０】
一方で、車いす１０の移動速度が大きい場合には、小さい場合と比べて、車いす１０の急旋回が困難である。
【０１２１】
以上のことから、第五変形例においては、コントローラー６０が、推定移動軌跡の長さに応じて、両側グリッドのグリッド数を変化させる。つまり、コントローラー６０は、推定移動軌跡が長い場合には、移動速度が大きく急旋回し難いことを意味するため、両側グリッドの数を減少させ、推定移動軌跡が短い場合には、移動速度が小さく急旋回し易いことを意味するため、両側グリッドの数を増加させる。
【０１２２】
例えば、図１２に示すように、推定移動軌跡の長さｌがＬ以上の場合には、図６に示した場合と同様、両側グリッドのグリッド数を、一律（径方向のグリッドの位置に関わらず）、２とする。そして、推定移動軌跡の長さｌがＬより小さくなると、コントローラー６０は、両側グリッドのグリッド数を、一律、２増加させて４とする。
【０１２３】
そして、かかる場合には、前述したとおり、車いす１０の旋回のし易さが適切に考慮された予測進路の設定が可能となる。
【０１２４】
なお、具体的な制御としては、推定移動軌跡の長さを特定してこれを閾値と比較してグリッド数を変化させてもいいが、当該長さの代わりに、入力情報ｘｊｓや指令直進速度ｖを閾値と比較してグリッド数を変化させてもよい。これらの場合も、推定移動軌跡の長さに応じて両側グリッドのグリッド数を変化させる処理の範疇である。
【０１２５】
＜第六変形例＞
第五変形例においては、推定移動軌跡の長さ、換言すれば、指令直進速度ｖに応じて、両側グリッドのグリッド数を変化させる例を示したが、実際の移動速度が当該指令直進速度ｖと大きく異なる場合がある。例えば、下り坂を車いす１０が移動する場合には、実際の移動速度が当該指令直進速度ｖよりも速くなる場合がある。
【０１２６】
そこで、第六変形例においては、車いす１０に３Ｄレーザーレンジファインダー５０（第一センサー）とは異なる第二センサーを設けて、当該第二センサーから車いす１０の実際の移動速度を取得する。そして、取得された当該実際の移動速度に基づいて推定移動軌跡を再設定し、再設定された該推定移動軌跡の長さに応じて、前記両側グリッドのグリッド数を変化させる。
【０１２７】
第二センサーは、実際の移動速度を直接的に検知するセンサーであっても、間接的に検知するセンサー（例えば、モーター３６の電流値や電圧値をモニターするセンサー）であってもよい。そして、例えば、コントローラー６０は、実際の移動速度と指令直進速度ｖとの差が閾値を超えた際に、（指令直進速度ｖではなく）当該実際の移動速度に基づいて、推定移動軌跡を再設定する。したがって、例えば、下り坂を車いす１０が移動する場合には、当該再設定処理により、推定移動軌跡の長さは長くなる。
【０１２８】
また、第五変形例（図１２）と同様の方法で、再設定された該推定移動軌跡の長さに応じて、両側グリッドのグリッド数を変化させる。したがって、例えば、下り坂を車いす１０が移動する場合には、グリッド数は減少する。
【０１２９】
そして、かかる場合には、前述したとおり、実際の移動速度が適切に考慮された予測進路の設定が可能となる。
【０１３０】
＜＜＜制限値設定ルールに関する変形例＞＞＞
上記実施の形態においては、前記所定値（つまり、速度制限値や加速度制限値）を、予測進路に位置する障害物までの最短距離に応じて変化させることとした（これを、便宜上、本件例と呼ぶ）。しかしながら、これに限定されるものではなく、他のパラメーターに応じて変化させることとしてもよい。
【０１３１】
以下に、図１３乃至図１５を参照しつつ、具体例を示す。図１３は、第七変形例に係る制限値設定ルールを示した模式図である。図１４は、第八変形例に係る制限値設定ルールを示した模式図である。図１５は、第九変形例に係る制限値設定ルールを示した模式図である。
【０１３２】
＜第七変形例＞
第七変形例において、コントローラー６０は、予測進路に位置する障害物までの最短距離を互いに異なる２時点でそれぞれ障害物情報に基づいて特定し、２つの最短距離に基づいて求められる速度に応じて、前記所定値（速度制限値や加速度制限値）を変化させる。
【０１３３】
例えば、コントローラー６０は、予測進路に位置する障害物までの最短距離ｄnと、そのサンプリング時間ｔ前の最短距離ｄn-1とから、障害物の速度（ｄn-1−ｄn）／ｔを求める（なお、本変形例においては、演算処理簡素化の目的で、最短距離ｄnに係る障害物が最短距離ｄn-1に係る障害物と同一であるか否かの判別は行わない。つまり、最短距離ｄnと最短距離ｄn-1は、それぞれ全く独立に特定される。これは、第八変形例や第九変形例についても同様である）。そして、この速度（ｄn-1−ｄn）／ｔを図１３に示した制限値設定ルールのいずれかに適用することによって、速度制限値や加速度制限値が設定される。
【０１３４】
図１３においては、４つの図が示されているが、いずれの横軸も縦軸も同じである。すなわち、横軸は、危険度（第七変形例においては、障害物の速度。障害物の速度が大きいほど危険度が高い）を表し、縦軸は、速度制限値又は加速度制限値を表している。
【０１３５】
また、４つの図のいずれにおいても、危険度が高いと（速度が大きいと）速度制限値（加速度制限値）が小さくなるように制限値設定ルールが規定されている。
【０１３６】
そして、かかる場合にも、本件例と同様、危険度に応じて適切な速度制限値や加速度制限値を設定することが可能となり、効果的に搭乗者のリスクを低減させることが可能となる。
【０１３７】
＜第八変形例＞
第八変形例において、コントローラー６０は、予測進路に位置する障害物までの最短距離を互いに異なる３時点でそれぞれ障害物情報に基づいて特定し、３つの最短距離に基づいて求められる加速度に応じて、前記所定値（速度制限値や加速度制限値）を変化させる。
【０１３８】
例えば、コントローラー６０は、予測進路に位置する障害物までの最短距離ｄnと、そのサンプリング時間ｔ前の最短距離ｄn-1と、そのサンプリング時間ｔ前の最短距離ｄn-2から、障害物の速度（ｄn-1−ｄn）／ｔ、（ｄn-2−ｄn-1）／ｔとを求める。さらに、この２つの速度から、障害物の加速度（（ｄn-2−ｄn-1）／ｔ−（ｄn-1−ｄn）／ｔ）／ｔを求める。
【０１３９】
そして、この加速度（（ｄn-2−ｄn-1）／ｔ−（ｄn-1−ｄn）／ｔ）／ｔを図１４に示した制限値設定ルールのいずれかに適用することによって、速度制限値や加速度制限値が設定される。
【０１４０】
図１４においては、４つの図が示されているが、いずれの横軸も縦軸も同じである。すなわち、横軸は、危険度（第八変形例においては、障害物の加速度。障害物の加速度が大きいほど危険度が高い）を表し、縦軸は、速度制限値又は加速度制限値を表している。
【０１４１】
また、４つの図のいずれにおいても、危険度が高いと（加速度が大きいと）速度制限値（加速度制限値）が小さくなるように制限値設定ルールが規定されている。
【０１４２】
そして、かかる場合にも、本件例と同様、危険度に応じて適切な速度制限値や加速度制限値を設定することが可能となり、効果的に搭乗者のリスクを低減させることが可能となる。
【０１４３】
＜第九変形例＞
第九変形例において、コントローラー６０は、予測進路に位置する障害物までの最短距離を互いに異なる２時点又は３時点（ここでは、３時点とする）でそれぞれ障害物情報に基づいて特定し、１つの最短距離と、２つの最短距離に基づいて求められる速度と、３つの最短距離に基づいて求められる加速度のうちの少なくとも二つの変数（ここでは、三つ（全て）の変数とする）にそれぞれ重み付けした重み付け関数に応じて、前記所定値（速度制限値や加速度制限値）を変化させる。
【０１４４】
例えば、コントローラー６０は、前述した最短距離ｄn（ここでは、最短距離Ｄとする）と、速度（ｄn-1−ｄn）／ｔ（ここでは、速度Ｖとする）と、加速度（（ｄn-2−ｄn-1）／ｔ−（ｄn-1−ｄn）／ｔ）／ｔ（ここでは、加速度Ａとする）とを特定し（求め）、これらの加重平均（重み付け関数の一例として加重平均を挙げたが、これに限定されない）を生成する。加重平均は、（ｗd・（Ｄｍａｘ−Ｄ）＋ｗv・Ｖ＋ｗa・Ａ）／（ｗd＋ｗv＋ｗa）である。ここで、Ｄｍａｘは、定数であり、例えば、３Ｄレーザーレンジファインダー５０で検出可能な最大距離である。また、Ｄにのみマイナスが付いているのは、最短距離は、速度や加速度とは異なり、小さければ小さいほど危険度が高くなるからである。
【０１４５】
そして、この加重平均は、危険度を表した指標となり得るため、この加重平均を図１５に示した制限値設定ルールのいずれかに適用することによって、速度制限値や加速度制限値が設定される。
【０１４６】
図１５においては、４つの図が示されているが、いずれの横軸も縦軸も同じである。すなわち、横軸は、危険度（第九変形例においては、加重平均。加重平均が大きいほど危険度が高い）を表し、縦軸は、速度制限値又は加速度制限値を表している。
【０１４７】
また、４つの図のいずれにおいても、危険度が高いと（加重平均が大きいと）速度制限値（加速度制限値）が小さくなるように制限値設定ルールが規定されている。
【０１４８】
そして、かかる場合にも、本件例と同様、危険度に応じて適切な速度制限値や加速度制限値を設定することが可能となり、効果的に搭乗者のリスクを低減させることが可能となる。
【０１４９】
＜変形例等の組み合わせについて＞
なお、上述した本件例と第七変形例と第八変形例と第九変形例に係る制限値設定ルールは、組み合わせて使用することができる。つまり、これらの例のうちの２以上を同時に使用することができる。
【０１５０】
例えば、本件例に係る制限値設定ルールと第七変形例に係る制限値設定ルールを同時に使用した場合には、最短距離に応じた速度制限値（加速度制限値）と速度に応じた速度制限値（加速度制限値）が得られる。そして、この場合には、より小さい（厳しい）速度制限値（加速度制限値）を採用するようにすればよい。
【０１５１】
＝＝＝その他の実施の形態＝＝＝
上記の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれることは言うまでもない。特に、以下に述べる実施形態であっても、本発明に含まれるものである。
【０１５２】
上記実施の形態においては、搭乗型移動ロボットの移動方向と移動速度の双方を指示するために搭乗者によって操作される単一の被操作部材としてジョイスティック４０を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ゲームコントローラーやマウスやトラックボールやタッチパネルであってもよい。また、「単一の被操作部材」とは、複数の独立した被操作部材を用いて移動方向と移動速度を搭乗者が指示する場合が除外されることを意味するものである。したがって、通常の自動車における複数の独立した被操作部材（つまり、ハンドルとアクセル）での指示は、本発明の範疇ではない。
【０１５３】
なお、「単一の被操作部材」とは、被操作部材が２以上のパーツに分かれていることを禁じたものではない。例えば、ジョイスティック４０は、棒状の把持部と把持部を移動可能に支持する支持部の２パーツで構成されているが、「単一の被操作部材」に含まれる。
【０１５４】
また、上記実施の形態においては、移動部材として車輪３２及び車輪３２を回転させるモーター３６を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではない。例えば、車輪３２の代わりに、歩行用の足（脚）であってもよい。
【０１５５】
このように、上記実施の形態においては、搭乗型移動ロボットとして車いす１０を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、歩行ロボットであってもよい。なお、上述したとおり、所謂自動車は、搭乗型移動ロボットの範疇ではない。
【０１５６】
また、上記実施の形態においては、センサー（第一センサー）として３Ｄレーザーレンジファインダー５０を例に挙げて説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、カメラやレーダーであってもよい。
【０１５７】
また、前述した予測進路、及び、予測進路に位置する障害物を、表示する表示部（以下、表示装置７０と呼ぶ）を有することとしてもよい。
【０１５８】
例えば、図６に示したようなイメージが、液晶ディスプレイ等の表示装置７０にリアルタイムで表示されるようにしてもよい。このようにすれば、搭乗者が予測進路や予測進路に位置する障害物を適切に把握することができるため、搭乗者のリスクをより一層低減することが可能となる。
【０１５９】
なお、図６のイメージにおいては線状の推定移動軌跡が表されているが、当該推定移動軌跡は、表示装置７０において表示されないこととしてもよい。また、図６のイメージにおいて符号Ａ、Ｂで示される障害物グリッドは、予測進路を構成する他のグリッドと色分けされているとより望ましい。また、径方向において障害物グリッドよりも奥側のグリッド（換言すれば、θ座標が障害物グリッドと同じでｒ座標が障害物グリッドよりも大きい全てのグリッド）は、搭乗者から見えない死角領域なので、当該死角領域として他のグリッドと色分けされているとより望ましい。
【０１６０】
また、当該表示装置７０をタッチパネルとし、前述した被操作部材の機能を当該表示装置７０に持たせることとしてもよい。また、表示装置７０は、搭乗型移動ロボット前方の景色にオーバーレイするようにフロントガラス等に設けることとしてもよい。
【０１６１】
また、コントローラー６０は、障害物が位置すると判定した際には、移動部材３０に対する制御を変えるが、当該制御が変わったことを報知する報知部を車いす１０が有することとしてもよい。
【０１６２】
例えば、報知部としてスピーカー８０を設けて、前述した制限速度や制限加速度が設定された場合に、その旨やその具体的数値がスピーカー８０から発せられるようにしてもよい。また、障害物の最短距離、速度、加速度がスピーカー８０から発せられるようにしてもよい。
【０１６３】
また、制限速度や制限加速度が設定された場合に、その旨やその具体的数値が報知部である表示装置７０に表示されるようにしてもよい。また、障害物の最短距離、速度、加速度が表示装置７０に表示されるようにしてもよい。
【０１６４】
また、報知部として車いす１０（例えば、車いす本体やジョイスティック４０）を振動させる振動機構を設け、制限速度や制限加速度が設定された場合に、その旨が振動で通知されるようにしてもよい。また、制限速度、制限加速度、障害物の最短距離、速度、加速度がどの程度であるかを、振動の強さで通知するようにしてもよい。
【０１６５】
このような場合には、搭乗者に注意喚起が成されるため、搭乗者のリスクをより一層低減することが可能となる。
【０１６６】
なお、このような表示機能と報知機能を有する車いす１０の一例を、図２と同様のブロック図で図１６に示す。
【０１６７】
また、前述したとおり、コントローラー６０は、予測進路に障害物が位置すると判定した際には、車いす１０の移動速度及び移動加速度の少なくともどちらか一方が所定値を超えないように制御を行うが（このような制御を行うことを、便宜上、速度・加速度制限処理と呼ぶ。図５のステップＳ７のＹＥＳ参照）、かかる速度・加速度制限処理が行われている間に、予測進路に障害物が位置しないと判定した場合には、当該速度・加速度制限処理を所定時間維持した後に当該速度・加速度制限処理を解除することとしてもよい。
【０１６８】
具体的には、図１７に示すように、速度制限値（加速度制限値）が設定されている状態で、コントローラー６０が予測進路に障害物が位置しないと判定した場合には（図１７におけるｔ＝０で当該判定がされたとする）、直ちに速度制限（加速度制限）を解除するのではなく、所定時間（図１７において、期間Ｔで表す）経過後に速度制限（加速度制限）を解除する。そして、この期間Ｔの間は予測進路に障害物がなくても速度制限値（加速度制限値）が維持される。
【０１６９】
そして、このようにすることにより、以下のメリットが生ずる。すなわち、搭乗者が、ジョイスティック４０を操作している最中に、搭乗者の意志とは無関係にジョイスティック４０を別の方向に一瞬だけ傾けてしまう場合がある（例えば、地面の凹凸により車いす１０が揺れてしまったときにこのようなことが起こり得る）。この場合に、予測進路に障害物が位置する状態から位置しない状態へ移行する可能性があるが、搭乗者が直ちに立て直して所望の操作を行えば、すぐに予測進路に障害物が位置する状態へ戻ることとなる。
【０１７０】
そして、所定時間経過後に速度制限（加速度制限）を解除するようにすれば、このようなケースにおいて速度制限（加速度制限）を解除しないようにすることができる。つまり、十分な時間の経過により安全確保が確認できてから、速度制限や加速度制限を解除することが可能となる。
【０１７１】
また、前記速度・加速度制限処理を所定時間維持する際に、前記所定値（速度制限値や加速度制限値）を増加させることとしてもよい。
【０１７２】
具体的には、図１８に示すように、速度制限値（加速度制限値）が設定されている状態で、コントローラー６０が予測進路に障害物が位置しないと判定した場合には（図１８におけるｔ＝０で当該判定がされたとする）、直ちに速度制限（加速度制限）を解除するのではなく、速度制限値（加速度制限値）を徐々に増加させる（換言すれば、速度制限（加速度制限）を徐々に緩める）。そして、所定時間（図１８において、期間Ｔで表す）経過後に速度制限（加速度制限）を最終的に解除する。
【０１７３】
このようにすれば、（ｔ＝０からｔ＝Ｔまでの）時間経過により安全確保の可能性が高まることから、安全確保の可能性が高まるにつれて速度制限（加速度制限）を緩めることができる。
【０１７４】
なお、図１７や図１８の例においては、当然のことながら、期間Ｔの間に、コントローラー６０が再度予測進路に障害物が位置すると判定した場合には、新たな速度制限値（加速度制限値）が設定される。
【０１７５】
また、前述したとおり、上記実施の形態に係るコントローラー６０は、三次元位置情報を持つ点群として障害物情報を３Ｄレーザーレンジファインダー５０から受け取り、点群を二次元極座標に投影したときのグリッドに含まれる点群の数が閾値を超えるときに、当該グリッドを障害物が位置するグリッドとしたが、この閾値をグリッドの径方向における位置に応じて変化させることとしてもよい。
【０１７６】
例えば、図１９に示すように、径方向において車いす１０により近いグリッド（すなわち、ｒ座標がＮ（自然数）よりも小さいグリッド）については、閾値を１０とし、車いす１０からより遠いグリッド（すなわち、ｒ座標がＮ以上のグリッド）については、閾値を５とする。
【０１７７】
換言すれば、第一グリッド（つまり、ｒ座標がＮよりも小さいグリッド）の閾値（具体的には１０）が、径方向において車いす１０から見て第一グリッドよりも遠い位置に位置する第二グリッド（つまり、ｒ座標がＮ以上のグリッド）の閾値（具体的には５）よりも大きくなるように、閾値を設定する。
【０１７８】
そして、このような設定手法は、センサー（３Ｄレーザーレンジファインダー５０やこの代わりに用いる他の種類のセンサー）の障害物検知精度が車いす１０から遠い位置において悪くなるようなケースで有効に働く。つまり、閾値を上述したように変化させれば、当該遠い位置においては、近い位置よりも、障害物グリッドの判定がされ易くなるため、安全サイドに立って障害物有無の判断を行っていることになる。そのため、センサーの障害物検知精度が車いす１０から遠い位置において悪くなるような場合であっても、搭乗者のリスクを適切に低減することが可能となる。
【０１７９】
なお、閾値をグリッドの径方向における位置に応じて変化させることを、以下のように行ってもよい。すなわち、前記グリッドに含まれる点群の数に乗じる係数を設定し、当該点群の数と係数との積を閾値と比較する。そして、閾値ではなく（閾値は変化させないで）、係数の方をグリッドの径方向における位置に応じて変化させる。当然のことながら、この手法は、実質的には、閾値を変化させていることと何ら変わりは無いので、閾値をグリッドの径方向における位置に応じて変化させる本発明の範疇である。
【０１８０】
また、前述したとおり、上記実施の形態に係るコントローラー６０は、三次元位置情報を持つ点群として障害物情報を３Ｄレーザーレンジファインダー５０から受け取るが、点群の各点に、前記点の高さ方向における位置に応じた重み数を設定し、点群を前記二次元極座標に投影したときの前記グリッドに含まれる前記点群の前記重み数の合計が閾値を超えるときに、当該グリッドを前記障害物が位置するグリッドとすることとしてもよい。
【０１８１】
例えば、図２０に示すように、点群の各点に、点の高さ方向における位置（正確には、ｘｙｚ座標で規定される三次元位置情報を持つ点群を二次元極座標に投影する場合のｚ軸方向における位置）に応じた点数（便宜上、重み数と呼ぶ）を設定する。点群の点の高さｈ（換言すれば、ｚ座標）がＮより小さい場合には、車いす１０にどのような人が乗っていてもどのような姿勢で乗っていても、障害物に衝突することが想定される点を考慮し、重み数を１とする。一方で、点群の点の高さｈ（換言すれば、ｚ座標）がN以上である場合には、障害物に衝突しないケースも考え得るため（例えば、座高の低い子供の場合など）、重み数を０．５とする。
【０１８２】
そして、点群を二次元極座標に投影したときのグリッドに含まれる点群の重み数の合計、つまり、（グリッドに含まれ、ｈがＮより小さい点群の数）×１＋（グリッドに含まれ、ｈがＮ以上の点群の数）×０．５が、閾値を超えるときに、当該グリッドを障害物が位置するグリッドとする。
【０１８３】
かかる場合には、点群の各点の重要性（重み）を考慮することにより、より適切な障害物に係る判断が可能となる。
【符号の説明】
【０１８４】
１０  車いす
２０  車体
２０ａ  座席
３０  移動部材
３２  車輪
３３  駆動輪
３４  非駆動輪
３６  モーター
４０  ジョイスティック
５０  ３Ｄレーザーレンジファインダー
６０  コントローラー
７０  表示装置
８０  スピーカー
【図２】
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【図３】
2015166891.tif 000004
【図４】
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【図５】
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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】
2015166891.tif 000015
【図１６】
2015166891.tif 000016
【図１７】
2015166891.tif 000017
【図１８】
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【図１９】
2015166891.tif 000019
【図２０】
2015166891.tif 000020
【図１】
2015166891.tif 000021
【図６】
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