(57)【要約】【課題】反射音を利用して、見通し不可の領域から近づいてくる他の物体の位置を検知して移動制御を行うことが可能な自立型移動体を提供する。【解決手段】ロボット１０００は、マイクロフォンアレイ１０５２からの信号に基づいて、音源パワーのスペクトルを取得する処理を実行するステアード応答パワー取得部１０５０と、音源パワースペクトルに基づいて、音の到来方向をロボット座標上で推定するための到来音方位分布推定部１０６０と、路程測定センサ１０やＬＲＦ２０および３０からの信号に基づいて、ロボットの姿勢を特定するための移動体姿勢特定処理部１０４０と、特定されたロボット姿勢と３次元幾何学マップ１１０２と到来音方位分布推定部１０６０の推定結果に基づいて、音源位置を推定する音響源位置推定処理部１０７０とを備える。【選択図】図２
2015081831.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の音センサを含む音センサアレイと、
前記音センサアレイ中の各音センサの配置の情報および測定環境の空間３次元地図情報を格納するための記憶装置と、
前記音センサアレイからの複数チャンネルの音源信号の各々に基づいて、前記音センサアレイに音の到来する方位を特定するための処理を実行する到来音方向特定手段と、
特定された前記音の到来する方向と前記空間３次元地図情報とに基づいて、前記空間３次元地図情報内で、音源に向かう複数の方向を推定するための音源方向推定手段と、
前記音センサアレイから前記音源に向かう複数の方向について、反射による経路により到達しうる経路の延長領域の重なりに応じて、３次元での前記音源の位置を推定するための音源位置推定手段とを備える、音源位置推定装置。
【請求項２】
前記音センサアレイは複数設けられ、
前記音源方向推定手段は、特定された前記音の到来する方向と前記空間３次元地図情報とに基づいて、反射音に対する音源の方向とを推定し、
前記音源位置推定手段は、各前記複数の音センサアレイから前記反射音による音源の方向への延長領域の重なりに応じて、３次元での前記音源の位置を推定する、請求項１記載の音源位置推定装置。
【請求項３】
自律移動が可能な移動体であって、
移動機構と、
複数の音センサを含む音センサアレイと、
前記音センサアレイ中の各音センサの配置の情報および測定環境の空間３次元地図情報を格納するための記憶装置と、
前記音センサアレイからの複数チャンネルの音源信号の各々に基づいて、前記音センサアレイに音の到来する方位を特定するための処理を実行する到来音方向特定手段と、
特定された前記音の到来する方向と前記空間３次元地図情報とに基づいて、前記空間３次元地図情報内で、音源に向かう複数の方向を推定するための音源方向推定手段と、
前記音センサアレイから前記音源に向かう複数の方向について、反射による経路により到達しうる経路の延長領域の重なりに応じて、３次元での前記音源の位置を推定するための音源位置推定手段と、
前記移動機構を制御するための制御手段とを備え、
前記制御手段は、前記音源位置推定手段により推定された音源の位置が、見通し不可領域内であって、第１の所定の距離以内である場合、移動速度を低下させる、移動体。
【請求項４】
前記制御手段は、前記音源位置推定手段により推定された音源の位置が、見通し不可領域内であって、前記第１の所定距離よりも近い第２の所定の距離以内である場合、前記音源との衝突が回避できると判断されるまで、停止して前記移動体を待機させる、請求項３記載の移動体。
【請求項５】
自律移動が可能な移動体の制御方法であって、前記移動体は、移動機構と、複数の音センサを含む音センサアレイと、前記音センサアレイからの複数チャンネルの音源信号の各々に基づいて、前記音センサアレイに音の到来する方位を特定するための処理を実行する到来音方向特定手段と、特定された前記音の到来する方向と空間３次元地図情報とに基づいて、前記空間３次元地図情報内で、音源に向かう複数の方向を推定するための音源方向推定手段と、前記音センサアレイから前記音源に向かう複数の方向について、反射による経路により到達しうる経路の延長領域の重なりに応じて、３次元での前記音源の位置を推定するための音源位置推定手段とを含み、
移動経路を計画するステップと、
前記音源位置推定手段により推定された音源の位置が、見通し不可領域内であって、第１の所定の距離以内である場合、移動速度を低下させるステップとを備える、移動体の制御方法。
【請求項６】
前記音源位置推定手段により推定された音源の位置が、見通し不可領域内であって、前記第１の所定距離よりも近い第２の所定の距離以内である場合、前記移動経路において前記音源との衝突が回避できると判断されるまで、停止して前記移動体を待機させる、請求項５記載の移動体の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は実環境における音源定位技術に関し、特に、実環境において音センサアレイによる音の方向性を用いた音源位置の推定技術およびこれを用いた移動体の移動制御に関する。
【背景技術】
【０００２】
家庭、オフィス、商店街など、異なった環境では、場所や時間によって多様な雑音特性を持つため、音声などの特定の音を対象としたアプリケーションでは、使用される環境の雑音の種類や度合いにより、期待した性能が得られないという問題がある。
【０００３】
たとえば、人とロボットとの音声コミュニケーションにおいて、ロボットに取付けたマイクロホンは、通常離れた位置（１ｍ以上）にある。したがって、たとえば、電話音声のよう にマイクと口との距離が数センチの場合と比べて、信号と雑音の比（ＳＮＲ）は低くなる。このため、傍にいる他人の声や環境の雑音が妨害音となり、ロボットによる目的音声の認識が難しくなる。従って、ロボットへの応用として、音源定位や音源分離は重要である。
【０００４】
音源定位に関して、実環境を想定した従来技術として特許文献１または特許文献２に記載のものがある。特許文献１または特許文献２に記載の技術は、分解能が高いＭＵＳＩＣ法と呼ばれる公知の音源定位の手法を用いている。
【０００５】
特許文献１または特許文献２に記載の発明では、マイクロホンアレイを用い、マイクロホンアレイからの信号をフーリエ変換して得られた受信信号ベクトルと、過去の相関行列とに基づいて現在の相関行列を計算する。このようにして求められた相関行列を固有値分解し、最大固有値と、最大固有値以外の固有値に対応する固有ベクトルで ある雑音空間とを求める。さらに、マイクロホンアレイのうち、１つのマイクロホンを基準として、各マイクの出力の位相差と、雑音空間と、最大固有値とに基づいて、ＭＵＳＩＣ法により音源の方向を推定する。
【０００６】
これまでの音源定位や音源分離に関するほとんどの研究では、反射音は悪影響を与えるものとして扱われてきた（たとえば、非特許文献１、非特許文献２を参照）。
【０００７】
一方で、ロボットなどの自律型の移動体においては、安全な移動を保証するためには、その移動制御にあたって、通常のセンサでは見通せない領域から近づいてくる他の物体を検知することが必要となる。
【０００８】
たとえば、人間であれば、通路が交差している場所に近づく場合、誰かの足音が交差場所の方へ来るのを聞けば、その人が見えなくとも、自分の移動のペースを調節することは一般的である。
【０００９】
ただし、ロボットに搭載されるセンサは、一般には、見通し領域からの信号を検知するように構成されているので、このような状況に対応することは容易でない。
【００１０】
すなわち、測距により移動体を検知し追跡するためのレーザーあるいはRGB-Dカメラの使用は、明らかに、対象が見通せるかという条件に制限される。また、近年ロボットの知覚のために使用されている超音波のセンサーは、放射された超音波パルスの伝搬時間の測定により、反射物までの距離を評価する。超音波センサーは、パルスを反射する対象物が見通される位置にいることが必要である。従って、能動的なアプローチ(超音波)を使用し、ロボットの定位あるいは障害物の検知を行なうために、障害物が直接見通せることに依存するシステムは、見通し不可領域に関する情報を集めることができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００８−１７５７３３号公報明細書
【特許文献２】特開２０１１−２２０７０１号公報明細書
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】F. Asano，  M. Goto，  K. Itou，  and H. Asoh，  “Real-time sound source localization and separation system and its application on automatic speech recognition，” in Eurospeech 2001，  Aalborg，  Denmark，  2001，  pp. 1013-1016.
【非特許文献２】C. T. Ishi，  O. Chatot，  H. Ishiguro，  N. Hagita，  “Evaluation of a ＭＵＳＩＣ-based real-time sound localization of multiple sound sources in real noisy environments，” in Proc. of the 2009 IEEE/RSJ Intl. Conf. on Intelligent Robots and System，  St. Louis，  USA，  2009，  pp. 2027-2032.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、このような音源定位の技術において、実環境では、たとえば、マイクロホンアレイの周りに壁や天井やガラス窓やディスプレイなどの音を反射する表面が存在する場合、音源の直接音と同時に音源の反射音も測定されることがある。特に、マイクロホンアレイと、音源との距離が大きい場合、反射音の影響は無視できないと予想される。
【００１４】
したがって、実環境においては、反射音の影響があることを当然の前提として、音源定位を実行することが望まれるが、反射音の影響を積極的に取り込んで、音源の位置を推定する手法は、必ずしも明らかではない。
【００１５】
また、反射音を利用すれば、見通し不可の領域から近づいてくる他の物体を検知することが可能と考えられるが、ロボットのような移動体の移動制御に対して、それをどのように適用すればよいのかも、必ずしも明らかではない。
【００１６】
本発明は、上記のような問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、反射音を利用して、見通し不可の領域から近づいてくる他の物体の位置を検知することが可能な音源位置推定装置を提供することである。
【００１７】
この発明のさらに他の目的は、反射音を利用して、見通し不可の領域から近づいてくる他の物体の位置を検知することが可能な音源位置推定を利用して、移動制御を行うことが可能な自立型移動体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明では、複数のマイクロホンアレイを用いて音源方向を推定し、空間の情報を用いて反射音の方向を推定し、これらの情報を統合して音源定位（３次元空間の位置推定）を行う。
【００１９】
この発明の１つの局面に従うと、音源位置推定装置であって、複数の音センサを含む音センサアレイと、音センサアレイ中の各音センサの配置の情報および測定環境の空間３次元地図情報を格納するための記憶装置と、音センサアレイからの複数チャンネルの音源信号の各々に基づいて、音センサアレイに音の到来する方位を特定するための処理を実行する到来音方向特定手段と、特定された音の到来する方向と空間３次元地図情報とに基づいて、空間３次元地図情報内で、音源に向かう複数の方向を推定するための音源方向推定手段と、音センサアレイから音源に向かう複数の方向について、反射による経路により到達しうる経路の延長領域の重なりに応じて、３次元での音源の位置を推定するための音源位置推定手段とを備える。
【００２０】
好ましくは、音センサアレイは複数設けられ、音源方向推定手段は、特定された音の到来する方向と空間３次元地図情報とに基づいて、反射音に対する音源の方向とを推定し、音源位置推定手段は、各複数の音センサアレイから反射音による音源の方向への延長領域の重なりに応じて、３次元での音源の位置を推定する。
【００２１】
この発明の他の局面に従うと、自律移動が可能な移動体であって、移動機構と、複数の音センサを含む音センサアレイと、音センサアレイ中の各音センサの配置の情報および測定環境の空間３次元地図情報を格納するための記憶装置と、音センサアレイからの複数チャンネルの音源信号の各々に基づいて、音センサアレイに音の到来する方位を特定するための処理を実行する到来音方向特定手段と、特定された音の到来する方向と空間３次元地図情報とに基づいて、空間３次元地図情報内で、音源に向かう複数の方向を推定するための音源方向推定手段と、音センサアレイから音源に向かう複数の方向について、反射による経路により到達しうる経路の延長領域の重なりに応じて、３次元での音源の位置を推定するための音源位置推定手段と、移動機構を制御するための制御手段とを備え、制御手段は、音源位置推定手段により推定された音源の位置が、見通し不可領域内であって、第１の所定の距離以内である場合、移動速度を低下させる。
【００２２】
好ましくは、制御手段は、音源位置推定手段により推定された音源の位置が、見通し不可領域内であって、第１の所定距離よりも近い第２の所定の距離以内である場合、音源との衝突が回避できると判断されるまで、停止して移動体を待機させる。
【００２３】
この発明のさらに他の局面に従うと、自律移動が可能な移動体の制御方法であって、移動体は、移動機構と、複数の音センサを含む音センサアレイと、音センサアレイからの複数チャンネルの音源信号の各々に基づいて、音センサアレイに音の到来する方位を特定するための処理を実行する到来音方向特定手段と、特定された音の到来する方向と空間３次元地図情報とに基づいて、空間３次元地図情報内で、音源に向かう複数の方向を推定するための音源方向推定手段と、音センサアレイから音源に向かう複数の方向について、反射による経路により到達しうる経路の延長領域の重なりに応じて、３次元での音源の位置を推定するための音源位置推定手段とを含み、移動経路を計画するステップと、音源位置推定手段により推定された音源の位置が、見通し不可領域内であって、第１の所定の距離以内である場合、移動速度を低下させるステップとを備える。
【００２４】
好ましくは、音源位置推定手段により推定された音源の位置が、見通し不可領域内であって、第１の所定距離よりも近い第２の所定の距離以内である場合、移動経路において音源との衝突が回避できると判断されるまで、停止して移動体を待機させる。
【発明の効果】
【００２５】
この発明によれば、同一の音響源からの複数の到来方向からの音を利用して、音源の３次元の正確な位置の推定を行うことが可能である。
【００２６】
また、この発明によれば、同一の音響源からの複数の到来方向からの音を利用して、音源の３次元の正確な位置の推定し、自立型移動体の移動制御を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施の形態で想定する状況を示す概念図である。
【図２】本実施の形態のロボット１０００の構成のうち、放射音強度マップ作成のためのハードウェア構成を示す図である。
【図３】コンピュータシステム２０００のハードウェア構成をブロック図形式で示す図である。
【図４】ロボット１０００の外観を示す図である。
【図５】レーザレンジファインダによる測距処理の概念を説明するための図である。
【図６】ロボット１０００の位置の特定の処理の概念を説明するための図である。
【図７】パーティクルフィルタを用いたロボット１０００の位置の特定処理を説明するためのフローチャートである。
【図８】パーティクルの状態ベクトルｓm［ｔ］の算出の概念を説明するための図である。
【図９】対象物までの距離に基づく各パーティクルについての尤度を示す図である。
【図１０】レーザレンジファインダの測定結果（測距データ）に基づいて、パーティクルの尤度を算出する手続きを説明するための概念図である。
【図１１】レーザレンジファインダによる測距と、あるパーティクルからのレイキャストの手続きを示す概念図である。
【図１２】角度についての探索グリッドを示す図である。
【図１３】試験環境のうちの１に対する３次元の幾何学的なマップを２次元に投影したマップおよび対応するオクトマップを示す図である。
【図１４】レイ・トレーシングの手続きを示す図である。
【図１５】ロボットの移動制御のフローを示す図である。
【図１６】反射音の情報を利用する状況で、３つのシナリオを含む異なる３つの試行を提示する図である。
【図１７】反射音の情報を利用しない状況で、３つのシナリオを含む異なる３つの試行を提示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２８】
以下、本発明の実施の形態の音源位置推定装置の構成について、図に従って説明する。なお、以下の実施の形態において、同じ符号を付した構成要素および処理工程は、同一または相当するものであり、必要でない場合は、その説明は繰り返さない。
【００２９】
なお、以下の説明では、音センサとしては、いわゆるマイクロホン、より特定的にはエレクトレットコンデンサマイクロホンを例にとって説明を行うが、音声を電気信号として検出できるセンサであれば、他の音センサであってもよい。
【００３０】
また、本実施の形態では、音環境の事前知識の習得およびその利用を総称して「音環境知能」と呼ぶ。また、いつ、どこで、どのような音が発生したのかの時空間的な表現、つまり音が発生する音源を特定できる地図のことを「音環境地図」と呼ぶ。さらに、このような音源の位置だけでなく、音源の発する音の強度までを含んだ地図を「放射音強度マップ」と呼ぶことにする。
【００３１】
実環境では、異なった場所で発生する複数の音が混合して観測されるため、音環境地図の生成において、騒音計で空間をスキャンするような単純な方法は不十分である。音環境の事前知識として役立つと考えられる音源の位置や種類を特徴付けた音環境地図の生成には、空間的情報（通常の地図）に加え、少なくとも音源の定位および分離が必要であり、さらには、音源の分類がなされることが望ましい。
【００３２】
そこで、本実施の形態の音源位置推定装置では、以下に説明するように、複数の音源を定位・分離するため、複数の音センサを含むマイクロホンアレイを連携させ、空間内の特定の音源に対する音環境地図を生成し、音環境を構造化する。
【００３３】
ここでの「音源定位」とは、音源の方位を継続的に特定することをいい、「音源の位置推定」とは、所定の空間内で、音源定位により特定された音源の方位に基づいて、３次元的な音源の位置を推定することをいう。
【００３４】
以下では、実施の形態として、反射音を利用して、見通し不可の領域から近づいてくる他の物体の位置を検知することが可能な音源位置推定装置について説明する。
【００３５】
また、このような音源位置の推定を利用して、自律型移動体の移動制御を行うことが可能な移動体についても説明する。そして、以下では、移動体としては、自律移動可能なロボットを例にとって説明する。
【００３６】
図１は、本実施の形態で想定する状況を示す概念図である。
【００３７】
すなわち、ロボット工学的な文脈では、図１に示されるように、近づいてくる人を検知し、速度を落とすかあるいは人が通り過ぎるまで待機するために、オクルージョン領域（見通し不可領域）から来る音響情報を使用することを意味する。
【００３８】
しかしながら、通常は、ロボットはそのような情報を使用せず、対象が見通されることを要求するセンサー(カメラ、レーザー、超音波センサー)に依存するので、見通しがある領域からの情報のみを取得する。
【００３９】
したがって、図１に描かれたシナリオでは、ロボットは、交差する場所に常用速度で進み、人と衝突してしまう可能性があることになる。
【００４０】
この問題は、ロボット車椅子のように、自律的に移動でき、人が乗っているような移動体に対しては、乗っている人は、人が廊下の交差に近づいてくることを聞くことができるので、特に、使用者に与える不安を除き、かつ安全な移動を実現するという観点からは、特に重要である。
【００４１】
つまり、上記のような状況で、ロボットが、近づいてくる人がいることに何ら対処を示さないと、乗っている人にはストレスの多い状況となってしまう。
【００４２】
以下に説明するように、本実施の形態では、音が反射しつつ伝送してくるという意味でのマルチパス伝送による伝搬が、見通し不可領域に、接近者がいることに関する情報を与える。つまり、環境によって反射された音を使用して、その近づいてくる人の位置を特定できることになる。
【００４３】
このような処理の実現のためには、ロボットは、反射音を検知し、音の到来方向(ＤＯＡ: direction of arrival)を評価できなければならない。
【００４４】
このような音の到来方向の検知（音源定位）は、マイクロホンアレイを使用して、ＭＵＳＩＣ法や、他の受動的な音響の定位方法、たとえば、ステアード応答パワー位相変換（SRP-PHAT: Steered Response Power - Phase Alignment Transform、以下、単に、ＳＲＰと呼ぶ）法を実行して行われる。
【００４５】
このようなステアード応答パワー位相変換法については、たとえば、以下の公知文献に開示がある。
【００４６】
公知文献１：特開２０１２−２４２５９７号公報明細書
公知文献２：M.S. Brandstein and H.F. Silverman，  “A robust method for speech signal time-delay estimation in reverberant rooms，” in IEEE Conference on Acoustics，  Speech，  and Signal Processing，  ICASSP 1997，  1997，  pp. 375-378.
さらに、ロボットは、到来した反射音の音響源を見つけるために、 (受音側から音響源側に逆に向かう)音響伝播パスを追跡する。このような追跡を、「レイ・トレーシング」と呼ぶ。
【００４７】
環境内で、１または複数回反射した後に、見通し不可領域からの音を処理することになるので、ロボットは、反射物の位置の情報をもっているだけでなく、自身の姿勢（位置および方向）を知っていなければならない。
【００４８】
後に説明するように、３Ｄ光検知測距センサー(LIDAR：Light Detection and Ranging sensors)における最近の進歩で、環境内の正確な３Ｄ地図を作成し、それを反射を評価するために使用することができる。
【００４９】
また、ロボットの姿勢は、パーティクルフィルタに基づいた定位・アルゴリズムによって評価される。
【００５０】
これらの技術を組み合わせることによって、ロボットは、見通し不可領域の音響源からの１組の「線状の経路で到来する音（アコースティック・レイと呼ぶ）」を評価することができる。
【００５１】
その後、接近する物体（たとえば、人）の位置はこれらのアコースティック・レイの交差する位置を考慮することで評価される。ここで、「交差する位置」とは、完全に交差することまでは必要なく、複数のアコースティック・レイが所定の距離の範囲にある場合の位置のことも含むものとする。
【００５２】
したがって、ロボットは図１に示されるような接近してくる人だけでなく、音を放射するどんな対象物も検知することができる。
【００５３】
音の反射を考慮することは、音のマルチパス伝送、および、特に初期の反射(少数の反射の後にリスナーに届く音)と関係がある。
【００５４】
初期の反射をモデル化するために、レイ・トレーシングを利用して、仮想音響源を使用して、表面への音の反射を計算する虚音響源方法が採用される。仮想音響源は表面に関して音響源を鏡像反転することにより得られる。これらの反射は、しばしば、鏡面反射と呼ばれる。
【００５５】
以下、この実施の形態では、鏡面反射に言及する際には、単に「反射」という用語を使用する。
【００５６】
本実施の形態での音響源定位の方法では、マルチモーダルセンシングを利用したアプローチを、音響源のマッピングおよびロボットなどの自律的移動体の安全なナビゲーションに使用する。
【００５７】
音響源のマッピングは、ロボットからの路程測定情報と３次元レーザスキャナからのデータを組み合わせることにより行なわれる。その後、得られた３次元地図は、ロボットのナビゲーションの間に音響反射解析に使用される。
【００５８】
図２は、本実施の形態のロボット１０００の構成のうち、放射音強度マップ作成のためのハードウェア構成を示す図である。なお、図２においては、ロボット１０００は、ロボットが移動するための移動機構７０（たとえば、差動で動作できる２つの車輪による駆動機構）を備えるものとしており、また、カメラなどのように視覚により外部環境を検知するためのセンサなどについては図示省略している。また、以下の例では、放射音強度マップを作成するための「移動体」として、２輪で駆動される人型の自律移動型ロボットを例にとって説明するが、本発明における移動体はこのようなものに制限されず、自律的に空間内を移動可能な物であれば、他の構成の移動体やロボットでもよい。
【００５９】
図２を参照して、ロボット１０００は、２輪の駆動機構によりロボットを移動させる移動機構７０に対して、その移動距離、速度、角速度などを検出するための路程測定センサ１０と、ロボット１０００の前面に搭載され、レーザ光のスキャンにより前方に存在する対象物までの距離を計測するための前面レーザレンジファインダ（ＬＲＦ：Laser Range Finder）２０と、ロボット１０００の後面に搭載され、レーザ光のスキャンにより後方に存在する対象物までの距離を計測するための後面レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）３０と、３次元の幾何学マップを作成するための計測を行う３Ｄ光検知測距センサー（以下、３次元ＬＲＦと呼ぶ）３２と、路程測定センサ１０や前面ＬＲＦ２０および後面ＬＲＦ３０からの信号ならびに３次元ＬＲＦ３２からの信号を、バス１０６０を介してデータとして出力し、あるいは、バス１０６０からのコマンドをこれらのセンサに伝達するためのセンサ入出力ボード４０とを備える。
【００６０】
ロボット１０００は、さらに、ワーキングメモリとして機能し、ＲＡＭ（Random Access Memory）などで構成されるメモリ１０５０と、ロボット１０００が動作するためのプログラム（図示せず）や３次元幾何学マップ１１０２、３次元幾何学マップから作成される八分木データ１１０６および空間内の対象物の表面法線を予め算出して格納する表面法線ルックアップテーブル１１０８、音響源マップ１１０４などを格納するための不揮発性記憶装置１１００とを備える。不揮発性記憶装置１１００としては、ランダムアクセス可能な記憶装置であれば、ハードディスクを用いてもよいし、あるいは、ＳＳＤ（Solid State Drive）などを用いてもよい。「３次元幾何学マップ」とは、ロボット１０００が移動する３次元空間内の壁や固定・半固定の定常的に存在する対象物の位置を幾何学的に地図上に表現したデータのことをいう。八分木データ１１０６とは、空間データベース（オブジェクト群の空間上の位置などの情報を格納するデータベース）での空間クエリの最適化に使われる空間インデックスの一種であり、木構造の一種で、各ノードに最大８個の子ノードがある。３次元空間を８つのオクタント（八分空間）に再帰的に分割する場合に使われるデータである。また、表面法線ルックアップテーブル１１０８とは、上述のとおり、３次元空間内の壁や固定・半固定の定常的に存在する対象物の表面の各点について、予めその法線方向を算出しておいたテーブルであり、後に説明するように、対象物からの反射を計算する際に利用される。
【００６１】
ロボット１０００は、さらに、音源の方向（音の到来方向）とその方向からの音響パワーを測定するためのマイクロフォンアレイ１０５２と、マイクロフォンアレイ１０５２からの信号をバス１０６０に伝達する信号に変換するための音声入出力ボード１０５４と、ロボット１０００の動作を制御し、３次元幾何学マップの作成、音響マップの作成および更新処理を実行するための演算装置であるプロセッサ１０１０とを備える。なお、図１４では、図示省略されているが、音声入出力ボードには、プロセッサ１０１０により生成された音声を、ユーザとのコミュニケーションのために再生するスピーカも接続されている。
【００６２】
プロセッサ１０１０は、不揮発性記憶装置１１００に格納されたプログラムに基づいて、路程測定センサ１０や前面ＬＲＦ２０および後面ＬＲＦ３０からの信号ならびに３次元ＬＲＦ３２からの信号に基づいて、３次元幾何学マップの作成を行う幾何学マップ作成部１０３０と、マイクロフォンアレイ１０５２からの信号に基づいて、音源パワーのスペクトルを取得する処理を実行するステアード応答パワー取得部１０５０と、音源パワースペクトルに基づいて、音源方向（音の到来方向）をロボット座標上で推定するための到来音方位分布推定部１０６０と、路程測定センサ１０や前面ＬＲＦ２０および後面ＬＲＦ３０からの信号に基づいて、ロボットの姿勢（位置・方向）を特定するための移動体姿勢特定処理部１０４０と、特定されたロボット姿勢と３次元幾何学マップ１１０２と到来音方位分布推定部１０６０の推定結果に基づいて、音源位置を推定する音響源位置推定処理部１０７０とを備える。
【００６３】
ここで、位相差を用いた音源方向推定の場合は、ＳＲＰ−ＰＨＡＴ法(Steered Response Power - Phase Alignment Transform）を用いて音源方向推定を行うことが可能である。
［コンピュータによる実現］
上記したプロセッサ１０１０や不揮発性記憶装置１１００の機能は、実際にはコンピュータハードウェアと、当該コンピュータハードウェアにより実行されるコンピュータプログラムとにより、 ハードウェアとソフトウェアとの協働により実現される。以下、音源定位の処理の機能を実現するためのコンピュータプログラムの動作について簡単に説明する。
【００６４】
図３は、このようなコンピュータプログラムを実行するためのコンピュータシステム２０００のハードウェア構成をブロック図形式で示す図である。
【００６５】
図３に 示されるように、このコンピュータシステム２０００を構成するコンピュータ本体２０１０は、ディスクドライブ２０３０およびメモリドライブ２０２０に加えて、それぞれバス２０５０に接続されたＣＰＵ（Central Processing Unit ）２０４０と、ＲＯＭ（Read Only Memory) ２０６０およびＲＡＭ （Random Access Memory）２０７０を含むメモリと、不揮発性の書換え可能な記憶装置、たとえば、ハードディスク（あるいはＳＳＤ）２０８０と、ネットワークを介しての通信を行うための通信インタフェース２０９０と、マイクロホンアレイＭＣ１およびＭＣ２と信号の授受を行うための音声入力インタフェース２０９２とを含んでいる。ディスクライブ２０３０には、ＣＤ−ＲＯＭ２２００などの光ディスクが装着される。メモリドライブ２０２０にはメモリカード２２１０が装着される。
【００６６】
後に説明するように、源位置推定処理を行う装置のプログラムが動作するにあたっては、その動作の基礎となる情報を格納するデータベースは、ハードディスク２０８０に格納されるものとして説明を行う。
【００６７】
なお、図３では、コンピュータ本体に対してインストールされるプログラム等の情報を記録可能な媒体として、ＣＤ−ＲＯＭ２２００を想定しているが、他の媒体、たとえば、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc）などでもよく、あるいは、メモリカードやＵＳＢメモリなどでもよい。その場合は、コンピュータ本体２０１０には、これらの媒体を読取ることが可能なドライブ装置が設けられる。
【００６８】
入力装置２１００、２１１０や、表示ディスプレイ２１２０は、必要に応じて、設けられる。
【００６９】
音源位置推定処理を行う装置の主要部は、コンピュータハードウェアと、ＣＰＵ２０４０により実行されるソフトウェアとにより構成される。一般的にこうしたソフトウェアは ＣＤ−ＲＯＭ２２００等の記憶媒体に格納されて流通し、ディスクドライブ２０３０等により記憶媒体から読取られて ハードディスク２０８０に一旦格納される。または、当該装置がネットワーク３１０に接続されている場合には、ネットワーク上のサーバから一旦ハードディスク２０８０にコピーされる。そうしてさらにハードディスク２０８０からメモリ中のＲＡＭ２０７０に読出されてＣＰＵ２０４０により実行される。なお、ネットワーク接続されている場合には、ハードディスク２０８０に格納することなくＲＡＭに直接ロードして実行するようにしてもよい。
【００７０】
音源位置推定処理を行う装置として機能するためのプログラムは、コンピュータ本体２０１０に、情報処理装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム２０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【００７１】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【００７２】
さらに、ＣＰＵ２０４０も、１つのプロセッサであっても、あるいは複数のプロセッサであってもよい。すなわち、シングルコアのプロセッサであっても、マルチコアのプロセッサであってもよい。
【００７３】
なお、音源位置推定処理を行う装置のプログラムの動作の基礎となる情報を格納するデータベースは、インタフェース２０９０を介して接続される外部の記憶装置内に格納されていてもよい。たとえば、ネットワークを介して外部サーバに接続している場合は、動作の基礎となる情報を格納するデータベースは、外部サーバ内のハードディスク（図示せず）等の記憶装置に格納されていてもよい。この場合は、コンピュータ２０００はクライエント機として動作し、このようなデータベースのデータをネットワークを介して外部サーバとやり取りする。
【００７４】
図４は、ロボット１０００の外観を示す図である。
【００７５】
図２および図４を参照して、ロボット１０００の前面および後面には、前面レーザレンジファインダ（ＬＲＦ：Laser Range Finder）２０と、後面レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）３０と、３次元ＬＲＦ３２とが設けられる。また、移動機構７０である車輪には、路程測定センサ１０が取り付けられている。
【００７６】
対象物（障害物）による反射音の強さは、プラットフォームの位置（操縦されたレスポンス・パワー・アルゴリズムで評価された）での音の強さおよびオブジェクト（レーザーレンジファインダを使用して評価された）への距離を組み合わせることにより評価される。
【００７７】
パーティクルフィルタに基づいた位置特定アルゴリズムから得られたプラットフォームの姿勢と、プラットフォームの位置で評価された音の強さを組み合わせることによって、対象物からの反射音の音響源の位置は、環境をカバーするグリッドマップのセルの中で特定される。
【００７８】
本実施の形態では、音響自身についても、それに含まれる多様な情報が、交差する場所でロボットの視野外の移動体を検知するために使用される。仮定としては、これらの移動体が音を放射しており、これらの音が環境に反射するということである。
【００７９】
音響伝播特性に基づいて、反射された音は、ロボットに搭載されたマイクロホンアレイ１０５２に達する。
【００８０】
従って、廊下などの通路が交差する場所で、ロボットに搭載された音響源位置推定処理部１０７０が、到来する反射された音の到来方向（DOA）を評価する。
【００８１】
到来する音の到来方向およびロボットの姿勢を知って、受信音が発せられた環境内の位置を見つけるために、レイ・トレーシング処理部１０７２がレイ・トレーシングを行う。
【００８２】
音の反射物の特性、特に反射面の法線を決定することができれば、反射された音の(反射ポイントでの)到来方向を計算することは可能である。レイ・トレーシングおよび反射計算手続を繰り返すと、アコースティック・レイは、ロボット位置から音響源まで決定することができる。
【００８３】
しかしながら、１つのアコースティック・レイでは、反射の数および音響源の正確な位置を決定することは可能ではない。この理由で、音響源の位置は、複数のアコースティック・レイの計算およびそれらの交差の決定により評価される。このためには、同じ音響源の異なる反射にそれぞれ対応して、オーディオスキャンがいくつかの極大値を呈することを必要とする。
（環境の３次元の幾何学的な地図の作成）
放射音の強さマップの生成の前提として、環境について記述し、モバイル・プラットフォームがそれ自体の位置を特定することを可能にするような３次元の幾何学的なマップが予め準備されていることが必要である。このような３次元幾何学マップの作成は、幾何学マップ作成部１０３０により実行される。
【００８４】
そのような幾何学マップは、「占有グリッド」によって環境を表わすものである。すなわち、そのようなマップは、グリッドを構成する各セルは、以下の３種類に分類される。
【００８５】
ｉ）セルは空である（オープンスペース）。
【００８６】
ｉｉ）セルは、占有されている（壁や構造物が存在する）。
【００８７】
ｉｉｉ）セルは、未調査である（空であるか占有されているか不明）。
【００８８】
幾何学的なマップは３Ｄツールキット・ライブラリ・フレームワークを使用して、前もって構築される。
【００８９】
ここで、このようなフレームワークについては、以下の文献に開示がある。
【００９０】
公知文献３：D. Borrmann，  J. Elseberg，  K. Lingemann，  Andreas Nuchter，  and J. Hertzberg，  “The Efficient Extension of Globally Consistent Scan Matching to 6 DoF，” in Proceedings of the 4th International Symposium on 3D Data Processing，  Visualization and Transmission (3DPVT  ’08)，  Atlanta，  USA，  June 2008，  pp. 29-36.
そこで、簡単に説明することにすると、第１に、幾何学的なマップを構築するのに必要な路程測定とＬＲＦのデータは、ユーザの操作での遠隔制御装置により、環境をモバイル・プラットフォームが通過することにより集められる。
【００９１】
続いて、このようにして収集された情報によって幾何学マップを作成のための、同時の測位およびマッピング(ＳＬＡＭ：Simultaneous Localization And Mapping)に基づくマッピング技術は、これまでにもよく研究され、完成されて、実際にも適用されてきたものである。
【００９２】
この実施の形態では、グリッド地図の生成のために、その技術を使用する。
【００９３】
たとえば、ＩＣＰ（iterative closest point）ベースのＳＬＡＭを使用し、３ＤToolkitライブラリ・フレームワークを用いて、ロボットの軌道を修正し、かつレーザレンジファインダのスキャンを、地図に対して整合させる。
【００９４】
その結果得られる整合されたスキャンで、占有グリッド地図が作成される。
【００９５】
このような占有グリッド地図については、たとえば、以下の文献に開示がある。
【００９６】
公知文献４：A. Elfes，  “Using occupancy grids for mobile robot perception and navigation，” Computer，  vol. 22，  no. 6，  pp. 46-57，  June 1989.
したがって、本実施の形態において、「レーザレンジファインダのスキャンを、地図に整合させる」とは、レーザレンジファインダのスキャンの方向および測位の位置が設計図面においてどの方向および位置に対応するかを整合させることをいい、「占有グリッド」とは、幾何学マップにおいて、固定対象物（壁などのような固定的な対象物およびテレビのような半固定的な対象物であって、測定対象となる時間間隔に対して、固定されているとみなされるもの）により、占有されているグリッドのことをいう。
【００９７】
後に説明するように、本実施の形態では、音響源の方向と「占有グリッド」に関する情報とを組み合わせることで、空間内の音響源の位置を特定する。
【００９８】
マップのセルの分解能は５ｃｍ×５ｃｍ×５ｃｍに設定された。
【００９９】
３次元幾何学マップが得られた後、この３次元幾何学マップは、オクトマップフレームワークを使用して、オクトツリー（八分木）に変換された。
【０１００】
このようなオクトマップフレームワークは、たとえば、以下の文献に開示がある。
【０１０１】
公知文献５：A. Hornung，  K. M. Wurm，  M. Bennewitz，  C. Stachniss，  and W. Burgard，  “OctoMap: An efficient probabilistic 3D mapping framework based on octrees，” Autonomous Robots，  2013，  software available at http://octomap.github.com. [Online]. Available: http: //octomap.github.com
(ロボットの位置の特定)
ロボット１０００の位置を特定する目的は、環境を表わす幾何学的なマップ中のロボット１０００の姿勢（場所と方向）を正確に評価することである。
【０１０２】
移動体姿勢特定処理部１０４０は、路程測定（ホイール・エンコーダ）およびＬＲＦ２０，３０からの情報を組み合わせるパーティクルフィルタに基づいた位置特定アルゴリズムによって行なわれる。
【０１０３】
１セットのＭ個のパーティクルは、ロボット１０００の姿勢の確率密度関数を近似する。
【０１０４】
推定ステップの間のパーティクルの尤度はレイキャスティングアプローチに基づく。
【０１０５】
ロボット１０００の姿勢｛ｘ（ｋ），ｙ（ｋ），θ（ｋ）｝は、パーティクルの姿勢の加重平均（あるいは、最も有望なパーティクルの姿勢を用いることとしてもよい）から与えられる。
【０１０６】
図５は、レーザレンジファインダによる測距処理の概念を説明するための図である。
【０１０７】
レーザレンジファインダは、ロボット１０００から角度ｂでレーザ光を照射して、その角度ｂについて対象物までの距離ｚを測定する装置である。角度ｂを変化させてスキャンすることで、一定の角度範囲内の対象物までの距離を取得できる。
【０１０８】
図５に示されるように、前面ＬＲＦ２０および後面ＬＲＦ３０によりロボットの周囲３６０度に存在する対象物までの距離を、各一回のスキャンで取得することが可能である。
【０１０９】
図６は、ロボット１０００の位置の特定の処理の概念を説明するための図である。
【０１１０】
図６（ａ）に示すように、ロボット１０００の位置を特定するにあたり、路程センサ１０のみを使用した場合、実際には、出発点と終点が一致するようにロボット１０００が移動したとしても、ロボット内部で特定されたロボットの位置がずれてしまう。
【０１１１】
これに対して、以下に説明する図６（ｂ）に示すように、路程センサ１０と、前面ＬＲＦ２０および後面ＬＲＦ３０の測距データとを組み合わせると、ロボット内部で特定される位置においても、出発点と終点が一致する。
【０１１２】
このように、路程センサ１０と、前面ＬＲＦ２０および後面ＬＲＦ３０の測距データとを組み合わせるために、以下に説明するように、本実施の形態では、ロボット位置を評価するにあたり、重みづけられたＭ個のパーティクルによるパーティクルフィルタ・アプローチを使用する。
【０１１３】
ｍ個の各パーティクルには、その属性として、ロボット１０００の候補位置{xm(k)，ym(k)}および候補方向{qm(k)}、ならびに、パーティクル重み{wm(k)}を含む状態ベクトルｓm［ｔ］＝{xm(k)，ym(k)，qm(k)，wm(k)}が対応付けられる。
【０１１４】
ロボット１０００が移動する間、各パーティクルも、さらに路程測定および確率論的な動作模型(それはロボット運動に不確実性について記述する)に基づいて運動する。
【０１１５】
さらに、パーティクルに対して重みを算出する過程で、パーティクルフィルタは、レーザレンジファインダによる測定に基づく尤度を考慮して、事後確率を推定する。
【０１１６】
図７は、パーティクルフィルタを用いたロボット１０００の位置の特定処理を説明するためのフローチャートである。
【０１１７】
図７を参照して、処理が開始されると、まず、移動体姿勢特定処理部１０４０は、各パーティクルの属性の初期化を行う（Ｓ１００）。
【０１１８】
続いて、移動体姿勢特定処理部１０４０は、変数ｍを１から順次ｍの最大値ｍmaxまでインクリメントしながら、パーティクルの状態ベクトルｓm［ｔ］を、路程計測の結果と動作モデル、および前時刻の状態ベクトルｓm［ｔ−１］とに基づいて、算出する（Ｓ１０２、Ｓ１０４，Ｓ１０６，Ｓ１０８のループ）。
【０１１９】
図８は、パーティクルの状態ベクトルｓm［ｔ］の算出の概念を説明するための図である。
【０１２０】
図８に示されるように、路程センサ１０は、右側の車輪の速度ｖ＿ｒおよび左側の車輪の速度ｖ＿ｌを計測しているので、それにより、移動体姿勢特定処理部１０４０は、ロボット１０００の速度Ｖおよび各速度Ｒを算出することができる。これにより、前時刻の状態ベクトルｓm［ｔ−１］から、Δｔ時間だけ経過した後のパーティクルの状態ベクトルｓm［ｔ］を算出することになる。なお、各パーティクルは、位置だけでなく、方向も異なっている。
【０１２１】
図７に戻って、続いて、ロボット１０００では、プロセッサ１０１０に制御されて、パーティクルをカウントするための変数ｍを１に初期化し（Ｓ１０８）、測定角度および変数ｋの初期化を行った（Ｓ１１０）後に、角度θ0から所定の角度Δθごとにレーザレンジファインダ２０および３０により、対象物までの測距を行う（Ｓ１１２）。
【０１２２】
続いて、移動体姿勢特定処理部１０４０は、パーティクル毎に、時刻ｔにおいて、その向きにおいて、対象物までの距離に基づいて、各パーティクルについての尤度を計算する（Ｓ１１４）。
【０１２３】
図９は、このような対象物までの距離に基づく各パーティクルについての尤度を示す図である。
【０１２４】
このようなレーザレンジファインダの測距に基づく尤度については、パーティクルを対象とするものではないが、以下の文献に記載がある。
【０１２５】
公知文献６：S. Thrun, W. Burgard, and D. Fox, Probabilistic Robotics (Intelligent Robotics and Autonomous Agents)，The MIT Press, 2005.
図９（ａ）に示すように、レーザレンジファインダにより対象物までの距離がｚt＊である場合、このような尤度（事後確率分布）は、以下の確率分布を重ね合わせたものである。
【０１２６】
ｉ）測定ノイズを考慮した測定距離ｚt＊を中心とするガウス分布
ｉｉ）ロボットが移動することにより予期しない対象物が検出される確率であって、距離に対して指数関数的に減少する分布
ｉｉｉ）最大測距可能範囲内に対象物が存在しない場合に測距データが最大値となる確率
ｉｖ）ランダムな要因によるホワイトノイズに相当する確率分布
ただし、以下の説明では、簡単のために、尤度は、図９（ｂ）のように表されるものとして説明する。
【０１２７】
図１０は、レーザレンジファインダの測定結果（測距データ）に基づいて、パーティクルの尤度を算出する手続きを説明するための概念図である。
【０１２８】
図１０に示されるように、ロボット１０００の現実の位置からレーザレンジファインダにより、角度θｋでの対象物までの距離がｚ＊として測定された場合を考える。
【０１２９】
このとき、パーティクル１については、その位置および向きから、光線を発射したとして、幾何学マップにおいて、角度θｋでの対象物までの距離がＺ１＊であると算出され、パーティクル２については、その位置および向きから、光線を発射したとして、幾何学マップにおいて、角度θｋでの対象物までの距離がＺ２＊であると算出されるとする。
【０１３０】
ここで、このようなパーティクルから対象物まで仮想的に光線を照射する処理も、現実のレーザ光のスキャンの動作において光線を所定の角度で照射することを「レイキャスト」と呼ぶのに対応して、「レイキャスト」と呼ぶことにする。
【０１３１】
このとき、移動体姿勢特定処理部１０４０は、図９に示した確率分布に基づいて、図１０に示すように、パーティクル１の尤度を、Ｌ１と算出し、パーティクル２の尤度を、Ｌ２と算出する（Ｓ１１４）。
【０１３２】
移動体姿勢特定処理部１０４０は、角度θｋが最大値に達していなければ（Ｓ１１６）、角度θｋをΔθだけ更新し（Ｓ１１８）、角度θｋでの対象物までの距離のレーザレンジファインダでの計測、および各パーティクルについて角度θｋでの対象物までの距離の算出に基づいて、図９に示した確率分布により、尤度を算出し積算する（Ｓ１１４）。
【０１３３】
図１１は、レーザレンジファインダによる測距と、あるパーティクルからのレイキャストの手続きを示す概念図である。
【０１３４】
図１１に示すように、角度を変更してスキャンしながら、ロボット１０００からレーザレンジファインダにより測距した結果と、各パーティクルからのレイキャストにより幾何学マップ上で算出される対象物までの距離とにより、各角度におけるパーティクルの尤度を算出して、角度について得られた尤度を積算する。
【０１３５】
図７に再び戻って、このような処理を角度θｋが最大値に達するまで繰り返すことにより、移動体姿勢特定処理部１０４０は、各パーティクルの重みを尤度の高さに比例して決定する（Ｓ１２０）。
【０１３６】
以上のようなステップＳ１１０からステップＳ１２０までの処理を、変数ｍの値をインクリメントしながら、パーティクルの最大個数ｍmaxとなるまで繰り返す（Ｓ１１０〜Ｓ１２４までのループ）。
【０１３７】
さらに、移動体姿勢特定処理部１０４０は、パーティクルの表す現在の状態とその重みとから、ロボット位置の確率密度分布を推定する（Ｓ１２６）。さらに、移動体姿勢特定処理部１０４０は、推定された確率密度分布を用いて、ロボットの現在の状態（位置および向き）を推定する（Ｓ１２８）。
【０１３８】
そして、移動体姿勢特定処理部１０４０は、パーティクルフィルタについて、推定された確率密度分布を用いてリサンプリング処理を行う（Ｓ１３０）。すなわち、たとえば、確率密度分布に比例した確率で、パーティクルを復元抽出する。つまり、確率の大きなパーティクルの抽出頻度を高くし、確率の小さなパーティクルを消滅させて、時刻ｔでのパーティクル集合を得る。
【０１３９】
その後、処理は、ステップＳ１０２に復帰する。
【０１４０】
以上のような処理によりパーティクルは、レイキャスティングの後には、より正確にロボットの状態を反映したパーティクルは、より高い尤度スコアを有することになって、より多くの重みが割り当てられる。
【０１４１】
（受信方向の音の強さ）
マイクロホンアレイ１０５２に入射する音の到来方向は、ＳＲＰアルゴリズムによって評価される。
【０１４２】
ステアード応答パワー取得部１０５０は、公知文献２などにも記載のとおり、ある方向の音の強さを、ステアード応答パワー（SRP）アルゴリズムを使用して、到来角の関数として評価する。
【０１４３】
以下に説明するように、本実施の形態では、ＳＲＰ法は、遅れと和ビーム形成器に基づいて実行される。
【０１４４】
４８ｋＨｚ（分析ウィンドウは長さ２５ミリセカンドである。また、ウィンドウのシフトは１０ミリセカンドである）でサンプリングされた観測信号に、短時間フーリエ変換（ＳＴＦＴ）を適用した後に、処理が周波数領域で行われる。ここで、「短時間フーリエ変換（short-time Fourier transform, STFT）」とは、関数に窓関数をずらしながら掛けて、それにフーリエ変換することである。理論上フーリエ係数を求めるには無限の区間に渡って積分を行わなければならないが、実験値等からフーリエ係数を求めるには範囲を区切らなければならない。中央が１付近の値でその範囲外で０に収束する関数を掛けて、不連続な要素を極力排除することが行われる。これが短時間フーリエ変換である。このとき、この掛け合わせる関数を窓関数と言う。
【０１４５】
ＳＴＦＴの後、サンプリング時間tで、周波数ｆにおいてＱ個マイクロフォンからの観察された信号は、Ｕ1（f,t），…，ＵQ（f,t）と表示される。
【０１４６】
位相変換が、以下の式（１）の処理を行うことによりビームフォーミングの処理をする前に周波数領域の信号に適用される。
【０１４７】
【数１】
2015081831.tif 000003
位相変換が、ＳＲＰで一般に行われるのでは、それが反響音に、より敏感でなくなるからである。
【０１４８】
マイクロフォンアレイの幾何学的配置が正確に知られているので、空間の場所（極座標｛ρ，θ，φ｝によって記述されたアレイの基準座標系で表現される）からの音を評価するために、空間ビーム形成を用いて、アレイをステアリングすることが可能である。
【０１４９】
周波数ｆのビームフォーミング出力は、以下の式（２）によって表示される。
【０１５０】
【数２】
2015081831.tif 000004
ここで、以下の式は、場所｛ρ，θ，φ｝に対するｑ番目のマイクロフォンにおける遅延を表す。
【０１５１】
【数３】
2015081831.tif 000005
位相変換が、ＳＲＰで一般に行われるのでは、それが反響音に、より敏感でなくなるからである。
【０１５２】
マイクロホンアレイの幾何学的配置が正確に知られているので、空間の場所（極座標｛ρ，θ，φ｝によって記述されたアレイの基準系中で表現される）からの音を評価するために、空間ビーム形成を用いて、アレイをステアリングすることが可能である。
【０１５３】
ＳＲＰアルゴリズムは、１セットのＮ個の場所に対するビーム形成器の出力パワーを評価する。
【０１５４】
ここでは、遠場（far field）条件が成り立つと考える（アレイの開口と比較してρが大きい）。したがって、１セットのＮ個の位置は、ｎ∈［１，Ｎ］（ステップΔθ，Δφ）とするとき、角度｛θn，φｎ｝，ｎ∈［０，２π］により定義される。
【０１５５】
図１２は、このような角度についての探索グリッドを示す図である。
【０１５６】
図１２を参照して、探索グリッドは、正三角形状（２つの頂点間の角度は、ほぼ３°である）から成っている。
それから、音のパワーは、以下の式により、ディスクリートな周波数ｆ1000およびｆ5000に対応する［1000,5000］Ｈｚの周波数帯域内で計算される。
【０１５７】
【数４】
2015081831.tif 000006
ここで、＃Ｆは、帯域［１０００，５０００］Ｈｚ中のディスクリートな周波数の数である。
【０１５８】
それから、以下の式で表される時間平均が、Ｌ（＝１０ＳＴＦＴ）フレームを組み合わせるために適用される。
【０１５９】
【数５】
2015081831.tif 000007
ここで、ｋはＬフレームのブロックに対応するインデックスである。
【０１６０】
すなわち、ｋ番目のオーディオスキャンとは、１セットのＮ個の角度｛θn，φｎ｝とそれらに関連する音のパワーＪn（ｋ）のことである。
【０１６１】
オーディオスキャンの周波数は、１０Ｈｚ（１０ミリセカンドでシフトするＬ（＝１０ＳＴＦＴ）ウィンドウ）である。
【０１６２】
マイクロホンアレイに入射する信号の到来方向は、オーディオスキャン中の極大値の探索を行なうことにより得られる。
【０１６３】
たとえば、図１２では、オーディオスキャンは明白に２つの極大値を示している。
（３次元の幾何学マップおよび反射の計算におけるレイ・トレーシング）
以上説明したように、本実施の形態では、ビームフォーミングはＳＲＰアルゴリズムを使用して実行される。
【０１６４】
興味のある方向がロボットの前方にあるので、オーディオスキャンはロボットの前面に制限して考えても一般性を失わない。オーディオスキャンは、このような条件を満たす、ヨー角θnおよびピッチ角φｎの範囲に制限される。
【０１６５】
オーディオスキャンを、ヨー角θminとθmaxの間およびピッチ角φｍｉｎとφｍａｘの間の範囲のロボット中心座標（以下、ロボット座標）で考えることにする。
【０１６６】
ＳＲＰ法は上述のとおり、マイクロホンアレイ座標でのオーディオパワーの分布を与える。
【０１６７】
このオーディオパワーのデータは、ロボットに対するマイクロホンアレイの姿勢を使用することで、ロボット座標に変換される。
【０１６８】
一方で、３次元幾何学マップ中のロボットの正確な姿勢（位置と方向）は、上述したようなパーティクルフィルタに基づいた位置特定アルゴリズムにより得られる。
【０１６９】
ロボットの姿勢およびＳＲＰプロセスの結果を組み合わせて、ロボットの周囲のグローバル座標におけるオーディオパワー分布を得ることができる。
【０１７０】
レイ・トレーシングについては、第一に、特定のしきい値以上の極大値が考慮される。極大値の各々のヨー角およびピッチ角が得られる。
【０１７１】
グローバル座標系中のマイクロホンアレイ１０５２が、ロボット座標系からグローバル座標系への変換により得られ、マイクロホンアレイ１０５２の正確な位置から３次元幾何学マップの中で、レイキャストが実行される。図１２には、このようなヨー角とピッチ角および試行中の極大値の出現の様子、さらに、その極大値に向けたレイキャストによるレイ・トレーシングの様子が示されている。
【０１７２】
図１３は、上述したように、幾何学マップ作成部１０３０により作成された、試験環境のうちの１に対する３次元の幾何学的なマップを２次元に投影したマップおよび対応するオクトマップを示す。図１３の上の図は、２次元のマップを示し、下の図は、オクトマップを示す。
【０１７３】
上述したようなレイキャストによるレイ・トレーシングは、オクトツリー形式で表わされた３次元マップの中で実行される。上述したように、オクトマップフレームワークが、オクトツリーマップに関する演算と操作のために使用される。
【０１７４】
図１４は、レイ・トレーシングの手続きを示す図である。
【０１７５】
図１４では、実際には、３次元で行われる処理を２次元に投影して示す。
【０１７６】
３次元幾何学マップ中のレイキャスティングの起点の座標と方向ベクトル（ｄ）に対して、図１４に示すように、占有マップ中で、占有セルに当たるまで、ベクトルｄの方向に起点からレイキャストが実行される。レイキャストがぶつかるセルは障害物と見なされる。
【０１７７】
一旦レイキャスティングの出力である障害物が得られれば、さらにレイトレースを実行するために、その障害物からの反射が考慮されなければならない。
【０１７８】
障害物表面の法線方向は、オフライン処理での表面の法線推定によって作られた所定のルックアップテーブル１１０８から得られる。３次元の幾何学マップ中のすべての点について、法線方向はシステムの実時間性能を援助するために、事前に計算される。
【０１７９】
反射が起こる点での法線ベクトルは、表面の法線が事前に評価されている点の最も近い隣接点から作成された共分散行列の主成分分析(PCA)を使用するポイントクラウドライブラリを使用して評価される。
【０１８０】
このような手続きは、たとえば、以下の文献に開示がある。
【０１８１】
公知文献７：R. B. Rusu and S. Cousins, “3D is here: Point Cloud Library (PCL)，” in IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Shanghai, China, May 9-13 2011.
反射線の方向ベクトル（r）は、起点から障害物に伝わる入射線ベクトル（i）および面法線ベクトル（n）から、以下の式により得られる。
【０１８２】
【数６】
2015081831.tif 000008
さて、その障害物はレイキャスティングの次のレベルの新しい起点になる。そして、レイキャスティングの方向ベクトルは、反射ベクトルrの反射角により規定される。
【０１８３】
再び、レイキャスティングのプロセスは障害物からの新しいアコースティック・レイが占有マップ中の占有セルに当たる場所を順次特定しながら、繰り返される。このプロセスは、対象からの反射が所定の数に達するまで繰り返される。
【０１８４】
以下の説明では、反射によるエラー蓄積を考慮して、レイ・トレーシングは、４回の反射まで実行することとする。
【０１８５】
３Ｄの幾何学的マップ中のこのレイ・トレーシングは、音響源からの音がマイクロホンアレイ１０５２に到達する前に、どのような経路をたどったかの見積もりを与える。
【０１８６】
たとえば、１つの動いている音響源だけから音が発生しているとすると、ロボットからのアコースティック・レイは、理想的には、すべて、ロボット上のマイクロホンアレイ１０５２で受け取られた音の音響源を表わす点で交差する１つの共通点に集まることになる。
【０１８７】
異なる極大値の方位（音響源からの音の異なる反射を表す）から、所定の反射回数まで追跡（トレース）される。
【０１８８】
各オーディオスキャンが、しきい値ｐより大きな値Ｊn（ｋ）有するＸ個の極大値を与えると仮定する。アコースティック・レイは、各々、これらのX個の極大値の示す方向にトレースされる。
【０１８９】
Ｘ個のアコースティック・レイを対として考慮し、各対の交差のポイントを計算する。マイクロホンアレイ１０５２で受け取られた音は、たとえば、人の足と地面の接触点から生成されるので、理想的には、Ｘ個のアコースティック・レイは、すべてこの点で交差する１つの共通点を持つことになる。
【０１９０】
実際には、それらが３Ｄマップの中で投影され、反射表面は不規則を示すものなので、これらのアコースティック・レイの適切な交点はないかもしれない。しかし、これらのアコースティック・レイは互いに接近して通過するはずである。そこで、所定の範囲内において、アコースティック・レイが近接して存在するときは、それを交点とみなす処理を行う。
【０１９１】
そして、アコースティック・レイの交差する点に最も近接する点を考慮し、これらの点を、幾何学的なマップの中で、プロットする。これらの交点する点を、順次、時間経過に従ってプロットしたものは、音響源の移動する方向および速度を与える（この処理を、「反射解析」と呼ぶ）。
【０１９２】
この情報を使用して、ロボットは状況を理解し、安全なナビゲーションのための通信アクションを行なうことができることになる。
（音響源の位置の特定およびロボットの移動制御）
（実験設定）
これまで説明したアプローチの実験での確認のために、ロボットに搭載されたＬＲＦが交差する通路を見通せない、廊下の交差を選択した。
【０１９３】
異なる２つのタイプの廊下の交差である「Ｔ」字型および別の「＋」字型の交差を検討した。交差の壁はすべてコンクリートで作られており、ほとんど表面は平坦である。天井は、磁器材料である。
【０１９４】
実験の場所での周囲騒音は、集中型の空調システムにより、およそ４２ｄＢである。
【０１９５】
実験の意図が人の足音や、カートの車輪による音を検知することであるので、ロボット中心座標で、探索範囲は、ヨー角については、θmin＝−７５°からθmax＝７５°の間で、ピッチ角については、φｍｉｎ＝−４５°からφｍａｘ＝１５°の間とした。
【０１９６】
極大値用のしきい値は、このシステムについて実験的に決められた２８にセットされた。
【０１９７】
図１５は、ロボットの移動制御のフローを示す図である。
【０１９８】
図１５を参照して、まず、ロボット１０００の移動制御部１０９０は、周知の広域プランナアルゴリズムを使用して、スタート位置から目的位置への移動経路を計画する（Ｓ３００）。
【０１９９】
続いて、移動制御部１０９０は、ロボット１０００の移動速度を、第１の所定の速度Ｖ１、たとえば、０．５ｍ／ｓに設定し（Ｓ３０２）、この第１の所定の速度Ｖ１のスピードで、計画された経路に沿って移動する（Ｓ３０４）。
【０２００】
移動制御部１０９０は、ロボット１０００が廊下の交差場所から所定の距離Ｌ１以内（たとえば、交差場所からのおよそ４−５メートル）にいる場合、移動制御部１０９０は、音響源位置推定処理部１０７０からの推定結果により、見通し領域から外れた障害物を識別するために音声情報を利用する（Ｓ３１０）。
【０２０１】
移動制御部１０９０は、音響源の音パワー、たとえば、ＳＲＰの出力が、所定の値（ここでは、２８）のしきい値より高い場合（Ｓ３１４）、移動速度を、第１の所定の速度よりも低い第２の所定の速度、たとえば、０．２ｍ／ｓに速度を設定する（Ｓ３１６）。ＳＲＰの出力が、所定の値のしきい値より低い場合、あるいは、第２の所定の速度への移動速度の設定の後、処理は、ステップＳ３０４に復帰する。
【０２０２】
移動制御部１０９０は、ロボット１０００が廊下の交差場所から所定の距離Ｌ１以内であり、音声情報を利用し、かつ、さらに、廊下の交差場所から所定の距離Ｌ２（＜Ｌ１）以内（たとえば、２．５ｍ以内）であるときは（Ｓ３１２）、音響源の音パワー、たとえば、ＳＲＰの出力が、所定の値（ここでは、２８）のしきい値より高い場合（Ｓ３２０）、反射解析により、移動してくる物体の移動方向および速度を算出する（Ｓ３２２）。移動制御部１０９０は、移動経路上で、ロボット１０００と接近してくる物体とが衝突する可能性が所定レベル以上である場合は（Ｓ３２４）、移動してくる物体がロボットが進むのに安全な位置に到達するまで、ロボット１０００を停止して待機させる（Ｓ３２６）。ＳＲＰの出力が、所定の値のしきい値より低い場合、あるいは、接近してくる物体とが衝突する可能性が所定レベル未満である場合は、処理は、ステップＳ３０２に復帰する。
（実験結果）
本実施の形態でのアプローチは、ロボットがすべての試行中のいずれの衝突も回避して、目的地へ安全に移動する支援を実行した。
【０２０３】
実験は、歩く人々および人々が屋内用のカートを押して、行なわれた。ロボットは、廊下の分かれ道からの反射音が聞こえる場合に、速度を落とすことにより、インテリジェントな挙動を示した。また、移動体が目的地の方向に識別される場合、移動体が交差点を通過するまで、ロボットは停止して待機する。
【０２０４】
図１６および図１７は、３つのシナリオを含む異なる６つの試行を提示している。
【０２０５】
ロボットの軌道は、速度を濃淡で示され、重要な速度変更は図中で矢印で示される。
【０２０６】
最初のシナリオは、廊下の交差点の方へ来る移動体がいない状況であった。２番目のシナリオは、廊下を人が、ロボット座標で左から右へ歩いていくというものであった。３番目のシナリオは、人が屋内のカートを押して、人が右から左へ移動するというものであった。
【０２０７】
図１６は、音響の反射の情報を用いたロボットの移動制御の場合を示し、図１７は、音響の反射の情報を用いないロボットの移動制御の場合を示す。
【０２０８】
図１６（ａ）および図１７（ｄ）は、廊下の交差点の方へ来る移動体がいない状況を示し、図１６（ｂ）および図１７（ｅ）は、廊下を人が、ロボット座標で左から右へ歩いていく状況である。また、図１６（ｃ）および図１７（ｆ）は、人が屋内のカートを押して、人が右から左へ移動する状況である。
【０２０９】
Ｘ軸とＹ軸とは、グローバル座標を示す。スタート位置は、（３５００，３００）であり、目的地は、（３２００，０）である。
【０２１０】
音響の反射の情報を用いない場合、いずれも、ロボットと移動する物体（人）との衝突が起こっており、図中では、衝突の箇所をＸで示す。
【０２１１】
示された結果とは別に、実験は、移動する方向や、移動するのが歩く人であるかあるいはカートであるかの異なる組合せについて繰り返され、すべての場合について、ロボットは、期待されるような動作を行い衝突を回避することが確認できた。
さらに、その結果は、廊下の「Ｔ」字型の交差および「＋」字型の交差の両方においてほとんど類似したものであった。
【０２１２】
すなわち、廊下の交差点で急に現われるかもしれない移動体を、反射音を利用して予測することにより、ロボットは、衝突を回避して、目的位置に到達することがきた。
【０２１３】
なお、以上したような本実施の形態の音源位置推定装置や音源位置推定方法は、実施の形態１と同様に、プロセッサ１０１０で実現される音響源位置推定処理部１０７０等の機能は、コンピュータプログラムによりコンピュータによる処理で実現することが可能である。
【０２１４】
以上説明したように、本実施の形態の音源位置推定装置、音源位置推定方法および音源位置推定プログラムを利用すれば、反射音を利用して、見通し不可の領域から近づいてくる他の物体の位置を検知することが可能である。
【０２１５】
また、本実施の形態の移動体では、反射音を利用して、見通し不可の領域から近づいてくる他の物体の位置を検知することが可能な音源位置推定を利用して、安全な移動体の制御方法を実現することができる。
【０２１６】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０２１７】
１０  路程測定センサ、２０  前面レーザレンジファインダ、３０  後面レーザレンジファインダ、３２  ３次元レーザレンジファインダ、４０  センサ入出力ボード、１０５０  メモリ、１０６０  バス、１０００´  ロボット、１０１０  プロセッサ、１０３０  幾何学マップ作成部、１０４０  移動体姿勢特定処理部、１０５０  ステアード応答パワー取得部、１０５２  マイクロフォンアレイ、１０５４  音声入出力ボード、１０６０  到来音方位分布推定部、１０７０  音響源位置推定処理部、１０７２  レイ・トレーシング処理部、１１００  不揮発性記憶装置、１１０２  ３次元幾何学マップ、１１０４  音響源マップ、１１０６  八分木データ、１１０８  表面法線ルックアップテーブル。
【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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【図１７】
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