(57)【要約】【課題】特定人物に随伴して移動する際、前方を歩行する不特定の歩行者の進路を予測することができる自律移動型ロボットを提供する。【解決手段】モビルロボットの前方を歩行する特定の歩行者の足先の画像を歩行者足先画像生成部５Ｆが生成し、その足先画像が生成された特定の歩行者の進路を歩行者進路検出部５Ｇが検出する。そして、生成された特定の歩行者の足先画像の情報と、検出された特定の歩行者の進路情報とを組み合わせることで、歩行者進路モデル構築部５Ｈが一般の歩行者の進路モデルを予め構築し、その歩行者進路モデルの情報を歩行者進路モデル記憶部５Ｊが記憶する。その後、歩行者足先画像生成部５Ｆにより生成される不特定の歩行者の足先画像の情報を歩行者進路モデル記憶部５Ｊに記憶されている歩行者進路モデルの情報と照合することにより、歩行者進路予測部５Ｋが不特定の歩行者の進路を予測する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定人物を含む周辺状況を観測しつつその観測情報に基づき特定人物に随伴して移動可能な自律移動型ロボットにおいて、
自律移動型ロボットの前方を歩行する歩行者の足先の画像を生成する歩行者足先画像生成手段と、
歩行者足先画像生成手段により足先画像が生成された特定の歩行者の進路を検出する歩行者進路検出手段と、
歩行者足先画像生成手段により生成された特定の歩行者の足先画像の情報と歩行者進路検出手段により検出された特定の歩行者の進路情報とを組み合わせて一般の歩行者の進路モデルを予め構築する歩行者進路モデル構築手段と、
歩行者進路モデル構築手段により予め構築された歩行者進路モデルの情報を記憶する歩行者進路モデル記憶手段と、
歩行者足先画像生成手段により生成される不特定の歩行者の足先画像の情報を歩行者進路モデル記憶手段に記憶されている歩行者進路モデルの情報と照合することにより、不特定の歩行者の進路を予測する歩行者進路予測手段とを備えていることを特徴とする自律移動型ロボット。
【請求項２】
請求項１に記載の自律移動型ロボットであって、前記歩行者進路予測手段により予測される不特定の歩行者の進路が自律移動型ロボットへ向かう進路である場合には、自律移動型ロボットを不特定の歩行者の進路から退避移動させる退避移動手段を備えていることを特徴とする自律移動型ロボット。
【請求項３】
請求項１または２に記載の自律移動型ロボットであって、前記歩行者進路予測手段により予測される不特定の歩行者の進路が特定人物へ向かう進路である場合には、特定人物を不特定の歩行者の進路から退避させるように案内する歩行案内手段を備えていることを特徴とする自律移動型ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定人物に随伴して移動可能な自律移動型ロボットに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、走行装置や歩行装置により自律的に移動して各種の作業を行うロボットの研究開発が盛んに行われており、その成果として各種の自律移動型ロボットが提案されている（例えば特許文献１、２参照）。
【０００３】
ここで、特許文献１には、特定の被案内者の歩行状態に応じて自律的に移動することで特定の被案内者を所定の案内先まで案内するロボットが提案されている。また、特許文献２には、移動開始地点から移動終了地点に至る複数の移動ルートから最適な移動ルートを決定して自律的に移動するロボットが提案されている。
【特許文献１】特開２００３−３４０７６４号公報
【特許文献２】特開２００４−９８２３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１に記載された従来の自律移動型ロボットにおいては、特定の被案内者の歩行状態に応じて自立的に移動することはできても、前方を歩行する不特定の歩行者と衝突しないようにその歩行者の進路を予測することはできない。特許文献２に記載された自律移動型ロボットにおいても同様の問題がある。
【０００５】
そこで、本発明は、特定人物に随伴して移動する際、前方を歩行する不特定の歩行者の進路を予測することができる自律移動型ロボットを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る自律移動型ロボットは、特定人物を含む周辺状況を観測しつつその観測情報に基づき特定人物に随伴して移動可能な自律移動型ロボットにおいて、自律移動型ロボットの前方を歩行する歩行者の足先の画像を生成する歩行者足先画像生成手段と、歩行者足先画像生成手段により足先画像が生成された特定の歩行者の進路を検出する歩行者進路検出手段と、歩行者足先画像生成手段により生成された特定の歩行者の足先画像の情報と歩行者進路検出手段により検出された特定の歩行者の進路情報とを組み合わせて一般の歩行者の進路モデルを予め構築する歩行者進路モデル構築手段と、歩行者進路モデル構築手段により予め構築された歩行者進路モデルの情報を記憶する歩行者進路モデル記憶手段と、歩行者足先画像生成手段により生成される不特定の歩行者の足先画像の情報を歩行者進路モデル記憶手段に記憶されている歩行者進路モデルの情報と照合することにより、不特定の歩行者の進路を予測する歩行者進路予測手段とを備えていることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る自律移動型ロボットでは、特定人物に随伴して移動する際、自律移動型ロボットの前方を歩行する歩行者の足先の画像を歩行者足先画像生成手段が生成し、その足先画像が生成された特定の歩行者の進路を歩行者進路検出手段が検出する。そして、歩行者足先画像生成手段により生成された特定の歩行者の足先画像の情報と歩行者進路検出手段により検出された特定の歩行者の進路情報とを組み合わせることで、歩行者進路モデル構築手段が一般の歩行者の進路モデルを予め構築し、その歩行者進路モデルの情報を歩行者進路モデル記憶手段が記憶する。その後、歩行者足先画像生成手段により生成される不特定の歩行者の足先画像の情報を歩行者進路モデル記憶手段に記憶されている一般の歩行者進路モデルの情報と照合することにより、歩行者進路予測手段が不特定の歩行者の進路を予測する。
【０００８】
本発明の自律移動型ロボットには、歩行者進路予測手段により予測される不特定の歩行者の進路が自律移動型ロボットへ向かう進路である場合に自律移動型ロボットを不特定の歩行者の進路から退避移動させる退避移動手段を備えることができる。この退避移動手段を備えた本発明の自律移動型ロボットでは、その前方を歩行する不特定の歩行者と自律移動型ロボットとの衝突が未然に回避される。
【０００９】
また、本発明の自律移動型ロボットには、歩行者進路予測手段により予測される不特定の歩行者の進路が特定人物へ向かう進路である場合に特定人物を不特定の歩行者の進路から退避させるように案内する歩行案内手段を備えることができる。この歩行案内手段を備えた本発明の自律移動型ロボットでは、特定人物が案内に従って歩行することにより、前方を歩行する不特定の歩行者と特定人物との衝突が未然に回避される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る自律移動型ロボットでは、特定人物に随伴して移動する際、自律移動型ロボットの前方を歩行する歩行者の足先の画像を歩行者足先画像生成手段が生成し、その足先画像が生成された特定の歩行者の進路を歩行者進路検出手段が検出することにより、歩行者進路モデル構築手段が歩行者進路モデルを予め構築し、その歩行者進路モデルの情報を歩行者進路モデル記憶手段が記憶する。その後、歩行者足先画像生成手段により生成される不特定の歩行者の足先画像の情報を歩行者進路モデル記憶手段に記憶されている歩行者進路モデルの情報と照合することにより、不特定の歩行者の進路を歩行者進路予測手段が予測する。すなわち、本発明に係る自律移動型ロボットによれば、特定人物に随伴して移動する際、前方を歩行する不特定の歩行者の進路を予測することができる。
【００１１】
ここで、退避移動手段を備えた本発明の自律移動型ロボットによれば、その前方を歩行する不特定の歩行者と自律移動型ロボットとの衝突を未然に回避することができる。また、歩行案内手段を備えた本発明の自律移動型ロボットによれば、特定人物が案内に従って歩行することにより、前方を歩行する不特定の歩行者と特定人物との衝突を未然に回避することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明に係る自律移動型ロボットの実施形態を説明する。参照する図面において、図１は一実施形態に係る自律移動型ロボットとしてのモビルロボットおよびその主人としての特定人物を模式的に示す平面図、図２は図１に示したモビルロボットの構造を示す側面図、図３は図２に示した制御装置の構成を示すブロック図である。
【００１３】
一実施形態に係る自律移動型ロボットは、図１に示すように、主人としての特定人物Ｍに随伴して移動可能なモビルロボットＲとして構成されている。このモビルロボットＲは、特定人物Ｍの近傍において、特定人物Ｍおよびその周辺状況を観測しつつその観測情報に基づいて特定人物Ｍを先導し、あるいは特定人物Ｍに追従する。
【００１４】
図２に示すように、モビルロボットＲは、走行装置１により移動可能なボディＲ１と、このボディＲ１に対して回転可能に接続されたヘッドＲ２とを備えており、ボディＲ１には、各種のメッセージを画像や文字により表示可能なディスプレイ２が設置されている。そして、このボディＲ１には、電源としてのバッテリ３、ヘッドＲ２を回転駆動するためのヘッド駆動モータ４の他、走行装置１、ディスプレイ２、ヘッド駆動モータ４などを制御するための制御装置５が内蔵されている。
【００１５】
一方、モビルロボットＲのヘッドＲ２の顔面に相当する部分には、特定人物Ｍおよびその周辺に存在する障害物（他の人物や動物、構造物、設置物、車両等）などを含む周辺状況をステレオ画像として観測するための左右一対のＣＣＤカメラ（または赤外線カメラ）６Ａ，６Ｂと、警報音や案内メッセージなどの各種の音声を発声可能なスピーカ７とが設置されている。
【００１６】
図１および図２に示すように、走行装置１は、例えば、ホイールインモータ１Ａ，１Ｂにより回転方向および回転速度が左右独立に制御される左右一対の駆動車輪１Ｃ，１Ｄと、３６０度の旋回が可能なキャスタ車輪１Ｅとを有する。
【００１７】
この走行装置１は、左右一対の駆動車輪１Ｃ，１Ｄが同方向に前転駆動または後転駆動されることでモビルロボットＲを前進または後退させる。その際、左右一対の駆動車輪１Ｃ，１Ｄの回転速度が同速度であればモビルロボットＲを直進させ、左右一対の駆動車輪１Ｃ，１Ｄの回転速度に差があれば駆動車輪１Ｃ，１Ｄのうち回転速度の遅い側にモビルロボットＲを旋回させる。そして、この走行装置１は、左右一対の駆動車輪１Ｃ，１Ｄが同速度で相互に逆方向に回転駆動されると、モビルロボットＲをその場で左右の何れかに回転させる。
【００１８】
ここで、制御装置５は、ＥＣＵ（Electric Control Unit）等のマイクロコンピュータのハードウェアおよびソフトウェアを利用して構成されている。この制御装置５は、ホイールインモータ１Ａ，１Ｂやヘッド駆動モータ４の駆動回路、ディスプレイ２、ＣＣＤカメラ６Ａ，６Ｂ、スピーカ７等との間の入出力インターフェースＩ／ＯおよびＡ／Ｄコンバータの他、プログラムおよびデータを記憶したＲＯＭ（ReadOnly Memory）、入力データ等を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）、プログラムを実行するＣＰＵ（CentralProcessing Unit）等をハードウェアとして備えている。
【００１９】
そして、この制御装置５には、図３に示すように、画像生成部５Ａ、特定人物検出部５Ｂ、ヘッド駆動モータ制御部５Ｃ、障害物検出部５Ｄ、ホイールインモータ制御部５Ｅ、歩行者足先画像生成部５Ｆ、歩行者進路検出部５Ｇ、歩行者進路モデル構築部５Ｈ、歩行者進路モデル記憶部５Ｊ、歩行者進路予測部５Ｋ、特定人物歩行案内部５Ｌがソフトウェアとして構成されている。
【００２０】
画像生成部５Ａには、ＣＣＤカメラ６Ａ，６Ｂから左右の撮影データが所定時間毎に計測時刻情報と共に入力される。この画像生成部５Ａは、所定時間毎に入力された左右の撮影データに基づいて各計測時刻におけるステレオ画像を順次生成し、その画像データを計測時刻情報と共に特定人物検出部５Ｂ、障害物検出部５Ｄ、歩行者足先画像生成部５Ｆおよび歩行者進路検出部５Ｇへ所定時間毎に繰り返して出力する。
【００２１】
特定人物検出部５Ｂは、画像生成部５Ａから所定時間毎に順次入力される画像データに基づいて撮影画像のエッジ処理を行い、予め記憶されている特定人物Ｍの輪郭モデルとのマッチング処理により特定人物Ｍを検出する。そして、この特定人物検出部５Ｂは、検出された特定人物Ｍのステレオ画像をステレオマッチング処理することにより、特定人物Ｍの３次元位置を三角測量の原理で所定時間毎に推測する。
【００２２】
ヘッド駆動モータ制御部５Ｃには、特定人物検出部５Ｂから特定人物Ｍの３次元位置データが所定時間毎に入力される。このヘッド駆動モータ制御部５Ｃは、入力された特定人物Ｍの３次元位置データに基づき、特定人物Ｍが例えば画像中央に位置するようにヘッド駆動モータ４の回転を制御してモビルロボットＲのヘッドＲ２を回転させる。
【００２３】
障害物検出部５Ｄは、画像生成部５Ａから所定時間毎に順次入力された画像データに基づいて撮影画像のエッジ処理を行うことにより、撮影画像中に存在する障害物（モビルロボットＲの走行の障害となる他の人物や動物、構造物、設置物、車両等の）を検出する。そして、この障害物検出部５Ｄは、検出された障害物のステレオ画像をステレオマッチング処理することにより、障害物の３次元位置を三角測量の原理で所定時間毎に推測する。
【００２４】
ホイールインモータ制御部５Ｅには、特定人物検出部５Ｂから特定人物Ｍの３次元位置データが所定時間毎に入力されると共に、障害物検出部５Ｄから障害物の３次元位置データが所定時間毎に入力される。このホイールインモータ制御部５Ｅは、入力された特定人物Ｍおよび障害物の３次元位置データに基づき、モビルロボットＲが特定人物Ｍの近傍において障害物を避けつつ特定人物Ｍを先導し、あるいは特定人物Ｍに追従するように、ホイールインモータ１Ａ，１Ｂの回転を個別に制御して走行装置１の駆動車輪１Ｃ，１Ｄの回転方向および回転速度を個別に制御する。
【００２５】
歩行者足先画像生成部（本発明の歩行者足先画像生成手段）５Ｆは、画像生成部５Ａから所定時間毎に順次入力される画像データに基づいて撮影画像のエッジ処理を行う。そして、エッジ処理された撮影画像中にモビルロボットＲの前方を歩行する特定の歩行者Ｐｓ（図１参照）または不特定の歩行者Ｐｕ（図４参照）が存在する場合には、その特定の歩行者Ｐｓまたは不特定の歩行者Ｐｕの足先の画像を撮影画像中から抽出して生成する。その際、歩行者足先画像生成部５Ｆは、撮影画像中の足先画像のうち、テクスチャの類似する左右一対の足先画像を特定の歩行者Ｐｓまたは不特定の歩行者Ｐｕの足先画像として抽出する。
【００２６】
歩行者進路検出部（本発明の歩行者進路検出手段）５Ｇは、画像生成部５Ａから所定時間毎に順次入力される画像データに基づいて撮影画像のエッジ処理を行うことにより、歩行者足先画像生成部５Ｆが生成した左右一対の足先画像に対応する特定の歩行者Ｐｓ（図１参照）の全身画像をする。そして、この歩行者進路検出部５Ｇは、抽出した特定の歩行者Ｐｓのステレオ画像をステレオマッチング処理することにより、特定の歩行者Ｐｓの３次元位置を三角測量の原理で所定時間毎に順次検出し、その３次元位置の時間的変化から特定の歩行者Ｐｓの進路を検出する。
【００２７】
歩行者進路モデル構築部（本発明の歩行者進路モデル構築手段）５Ｈには、歩行者足先画像生成部５Ｆから特定の歩行者Ｐｓの左右一対の足先画像のデータが入力されると共に、歩行者進路検出部５Ｇから特定の歩行者Ｐｓの進路のデータが入力される。そして、この歩行者進路モデル構築部５Ｈは、歩行者足先画像生成部５Ｆから入力された特定の歩行者Ｐｓの左右一対の足先画像のデータと、歩行者進路検出部５Ｇから入力された特定の歩行者Ｐｓの進路のデータとを統計的学習処理により組み合わせることにより、左右一対の足先の向きに応じた各種の進路モデルを一般の歩行者の進路モデルとして予め構築する。
【００２８】
歩行者進路モデル記憶部（本発明の歩行者進路モデル記憶手段）５Ｊには、歩行者進路モデル構築部５Ｈにより一般の歩行者の進路モデルとして予め構築された各種の進路モデルが入力される。そして、この歩行者進路モデル記憶部５Ｊは、左右一対の足先の向きに応じた各種の進路モデルのデータを一般の歩行者の進路モデルのデータとして記憶する。
【００２９】
歩行者進路予測部（本発明の歩行者進路予測手段）５Ｋには、モビルロボットＲの前方を歩行する不特定の歩行者Ｐｕ（図４参照）の左右一対の足先画像のデータが歩行者足先画像生成部５Ｆから入力される。この歩行者進路予測部５Ｋは、歩行者足先画像生成部５Ｆから入力される不特定の歩行者Ｐｕの足先画像のデータを歩行者進路モデル記憶部５Ｊに記憶されている一般の歩行者進路モデルのデータと照合することにより、不特定の歩行者Ｐｕの進路を予測する。
【００３０】
そして、この歩行者進路予測部５Ｋは、予測した不特定の歩行者Ｐｕの進路がモビルロボットＲおよび特定人物Ｍの進路から外れる進路であるか、モビルロボットＲへ向かう進路であるか、あるいは特定人物Ｍへ向かう進路であるかどうかを判定し、その判定信号をホイールインモータ制御部５Ｅおよび特定人物歩行案内部５Ｌに出力する。
【００３１】
ホイールインモータ制御部５Ｅは、不特定の歩行者Ｐｕの予測進路がモビルロボットＲへ向かう進路であるとする判定信号を歩行者進路予測部５Ｋから受けると、本発明の退避移動手段として機能する。すなわち、ホイールインモータ制御部５Ｅは、ホイールインモータ１Ａ，１Ｂを適宜制御することにより、モビルロボットＲへ向かう不特定の歩行者Ｐｕの進路からモビルロボットＲを退避移動させるようにモビルロボットＲの走行進路を変更する。
【００３２】
一方、特定人物歩行案内部（本発明の歩行案内手段）５Ｌは、不特定の歩行者Ｐｕの予測進路が特定人物Ｍへ向かう進路であるとする判定信号を歩行者進路予測部５Ｋから受けると、不特定の歩行者Ｐｕの進路から特定人物Ｍを退避させるための歩行案内の音声信号をスピーカ７に出力して特定人物Ｍに歩行案内のメッセージを伝達する。
【００３３】
ここで、図３に示した制御装置５を構成する画像生成部５Ａ、ホイールインモータ制御部５Ｅ、歩行者足先画像生成部５Ｆ、歩行者進路検出部５Ｇ、歩行者進路モデル構築部５Ｈ、歩行者進路モデル記憶部５Ｊ、歩行者進路予測部５Ｋおよび特定人物歩行案内部５Ｌによる処理手順を図５〜図７に示すフローチャートに沿って説明する。
【００３４】
まず、図５に示すように、制御装置５はステップＳ１〜Ｓ２のメインルーチンで歩行者進路学習処理および歩行者進路予測処理を順次実行する。
【００３５】
ステップＳ１の歩行者進路学習処理は、図１に示したように、モビルロボットＲの前方を歩行する特定の歩行者Ｐｓの進路を学習して一般の歩行者の進路モデルを構築するための処理であり、図６に示すサブルーチンのフローチャートに沿って実行される。
【００３６】
まず、ステップＳ１０では、ＣＣＤカメラ６Ａ，６Ｂから所定時間毎に計測時刻情報と共に入力される左右の撮影データに基づき、各計測時刻における特定人物Ｍを含む周辺状況のステレオ画像を画像生成部５Ａが順次生成する。
【００３７】
つぎのステップＳ１１では、画像生成部５Ａから所定時間毎に順次入力される画像データに基づき、モビルロボットＲの前方に特定の歩行者Ｐｓ（図１参照）が存在するか否かを歩行者足先画像生成部５Ｆが判定する。
【００３８】
ここで、ステップＳ１１の判定結果がＮＯであって特定の歩行者Ｐｓが存在しない場合にはステップＳ１０に戻るが、判定結果がＹＥＳであって特定の歩行者Ｐｓが存在する場合には、続くステップＳ１２で特定の歩行者Ｐｓ（図１参照）の足先の画像を歩行者足先画像生成部５Ｆが撮影画像中から抽出して生成する。
【００３９】
つぎのステップＳ１３では、画像生成部５Ａから所定時間毎に順次入力される画像データに基づき、特定の歩行者Ｐｓ（図１参照）の全身画像を歩行者進路検出部５Ｇが撮影画像中から順次抽出する。そして、抽出した特定の歩行者Ｐｓの３次元位置の時間的変化から特定の歩行者Ｐｓの進路を歩行者進路検出部５Ｇが検出する。
【００４０】
続くステップＳ１４では、歩行者足先画像生成部５Ｆから入力された特定の歩行者Ｐｓの左右一対の足先画像のデータと、歩行者進路検出部５Ｇから入力された特定の歩行者Ｐｓの進路のデータとを組み合わせることにより、歩行者進路モデル構築部５Ｈが左右一対の足先の向きに応じた各種の進路モデルを一般の歩行者の進路モデルとして予め構築する。
【００４１】
そして、次のステップＳ１５では、一般の歩行者の進路モデルとして歩行者進路モデル構築部５Ｈにより予め構築された左右一対の足先の向きに応じた各種の進路モデルのデータを歩行者進路モデル記憶部５Ｊが記憶する。
【００４２】
図６に示した歩行者進路学習処理のサブルーチンが終了すると、図５のメインルーチンへ戻り、制御装置５がステップＳ２の歩行者進路予測処理を実行する。この歩行者進路予測処理は、モビルロボットＲまたは特定人物Ｍが前方の不特定の歩行者Ｐｕ（図４参照）と衝突しないように歩行者Ｐの進路を予測することを主とした処理であり、図７に示すサブルーチンのフローチャートに沿って実行する。
【００４３】
まず、ステップＳ２０では、ＣＣＤカメラ６Ａ，６Ｂから所定時間毎に計測時刻情報と共に入力される左右の撮影データに基づき、各計測時刻における特定人物Ｍを含む周辺状況のステレオ画像を画像生成部５Ａが順次生成する。
【００４４】
つぎのステップＳ２１では、画像生成部５Ａから所定時間毎に順次入力される画像データに基づき、モビルロボットＲの前方に不特定の歩行者Ｐｕ（図４参照）が存在するか否かを歩行者足先画像生成部５Ｆが判定する。
【００４５】
ここで、ステップＳ２１の判定結果がＮＯであって不特定の歩行者Ｐｕが存在しない場合にはステップＳ２０に戻るが、判定結果がＹＥＳであって不特定の歩行者Ｐｕが存在する場合には、続くステップＳ２２で不特定の歩行者Ｐｕ（図４参照）の足先の画像を歩行者足先画像生成部５Ｆが撮影画像中から抽出して生成する。
【００４６】
つぎのステップＳ２３では、歩行者足先画像生成部５Ｆから入力される不特定の歩行者Ｐｕの足先画像のデータを歩行者進路モデル記憶部５Ｊに記憶されている一般の歩行者進路モデルのデータと照合することにより、歩行者進路予測部５Ｋが不特定の歩行者Ｐｕの進路を予測する。
【００４７】
続くステップＳ２４では、ステップＳ２３における予測結果に応じて歩行者進路予測部５Ｋが不特定の歩行者Ｐｕの進路を判定する。すなわち、不特定の歩行者Ｐｕの進路がモビルロボットＲおよび特定人物Ｍの進路から外れる進路である場合には「Ｊ１」と判定し、モビルロボットＲへ向かう進路（図４参照）である場合には「Ｊ２」と判定し、特定人物Ｍへ向かう進路（図１参照）である場合には「Ｊ３」と判定する。
【００４８】
ここで、ステップＳ２４の判定結果が「Ｊ１」であれば一連の処理を終了するが、「Ｊ２」であればステップＳ２５に進み、「Ｊ３」であればステップＳ２６に進む。
【００４９】
ステップＳ２５では、歩行者進路予測部５Ｋから「Ｊ２」の判定信号を受けたホイールインモータ制御部５Ｅがホイールインモータ１Ａ，１Ｂを適宜制御することにより、モビルロボットＲへ向かって進む不特定の歩行者Ｐｕの進路（図４の白抜き矢印参照）からモビルロボットＲを退避移動（図４の曲線矢印参照）させるようにモビルロボットＲの走行進路を変更する。
【００５０】
一方、ステップＳ２６では、歩行者進路予測部５Ｋから「Ｊ３」の判定信号を受けた特定人物歩行案内部５Ｌが特定人物Ｍへ向かって進む不特定の歩行者Ｐｕの進路（図１の白抜き矢印参照）から特定人物Ｍを退避させるための歩行案内（例えば「ストップ」など）の音声信号をスピーカ７に出力して特定人物Ｍに歩行案内のメッセージを伝達する。
【００５１】
以上のように一実施形態の自律移動型ロボットとして構成されたモビルロボットＲ（図１、図２参照）は、特定人物Ｍを含む周辺状況をＣＣＤカメラ６Ａ，６Ｂにより撮影しつつ、その撮影画像のデータに基づき、制御装置５のホイールインモータ制御部５Ｅによりホイールインモータ１Ａ，１Ｂを制御して走行装置１の左右一対の駆動車輪１Ｃ，１Ｄの回転方向および回転速度を左右独立に制御することにより、特定人物Ｍの近傍に随伴して障害物を避けつつ特定人物Ｍを先導し、あるいは特定人物Ｍに追従する。
【００５２】
その際、制御装置５では、モビルロボットＲの前方を歩行する特定の歩行者Ｐｓの足先の画像を歩行者足先画像生成部５Ｆが生成し、その足先画像が生成された特定の歩行者Ｐｓの進路を歩行者進路検出部５Ｇが検出する。そして、歩行者足先画像生成部５Ｆにより生成された特定の歩行者Ｐｓの足先画像のデータと歩行者進路検出部５Ｇにより検出された特定の歩行者Ｐｓの進路のデータとを組み合わせることで、歩行者進路モデル構築部５Ｈが一般の歩行者の進路モデルを予め構築し、その歩行者進路モデルのデータを歩行者進路モデル記憶部５Ｊが記憶する。
【００５３】
その後、歩行者足先画像生成部５Ｆにより生成される不特定の歩行者Ｐｕの足先画像のデータを歩行者進路モデル記憶部５Ｊに記憶されている一般の歩行者進路モデルのデータと照合することにより、歩行者進路予測部５Ｋが不特定の歩行者Ｐｕの進路を予測する。そして、不特定の歩行者Ｐｕの進路がモビルロボットＲへ向かう進路の場合には、ホイールインモータ制御部５Ｅによりホイールインモータ１Ａ，１Ｂを制御することで、モビルロボットＲを不特定の歩行者Ｐｕの進路から退避移動させ、不特定の歩行者Ｐｕの進路が特定人物Ｍへ向かう進路の場合には、特定人物Ｍを不特定の歩行者Ｐｕの進路から退避させるための歩行案内のメッセージを歩行者進路検出部５Ｇがスピーカ７に出力して特定人物Ｍに伝達する。
【００５４】
従って、一実施形態の自律移動型ロボットとして構成されたモビルロボットＲによれば、特定人物Ｍに随伴して移動する際、モビルロボットＲの前方を歩行する不特定の歩行者Ｐｕの進路を予測することができ、その不特定の歩行者Ｐと衝突しないように、モビルロボットＲ自身を不特定の歩行者Ｐｕの進路から退避移動させ、あるいは特定人物Ｍを不特定の歩行者Ｐｕの進路から退避させるように特定人物Ｍの歩行を案内することができる。
【００５５】
本発明に係る自律移動型ロボットは、前述した一実施形態に限定されるものではない。例えば、図２に示したモビルロボットＲの走行装置１は、例えば２足歩行が可能な歩行装置に変更することができる。
【００５６】
また、モビルロボットＲのヘッドＲ２には、前方を歩行する歩行者Ｐを検出するための赤外線センサや、歩行者Ｐまでの距離およびその表面の凹凸状態を検出可能なミリ波レーダ（またはレーザレーダ）を設置してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の一実施形態に係る自律移動型ロボットとしてのモビルロボットおよびその主人としての特定人物を模式的に示す平面図である。
【図２】図１に示したモビルロボットの構造を示す側面図である。
【図３】図２に示した制御装置の構成を示すブロック図である。
【図４】図１に示した特定の歩行者を不特定の歩行者として模式的に示す平面図である。
【図５】図３に示した制御装置による処理手順のうちの一部のメインルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図６】図５に示した歩行者進路学習処理のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【図７】図５に示した歩行者進路予測処理のサブルーチンの処理手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００５８】
１…走行装置、２…ディスプレイ、３…バッテリ、４…ヘッド駆動モータ、５…制御装置、５Ａ…画像生成部、５Ｂ…特定人物検出部、５Ｃ…ヘッド駆動モータ制御部、５Ｄ…障害物検出部、５Ｅ…ホイールインモータ制御部、５Ｆ…歩行者足先画像生成部、５Ｇ…歩行者進路検出部、５Ｈ…歩行者進路モデル構築部、５Ｊ…歩行者進路モデル記憶部、５Ｋ…歩行者進路予測部、５Ｌ…特定人物歩行案内部、６Ａ，６Ｂ…ＣＣＤカメラ、７…スピーカ、Ｒ…モビルロボット、Ｍ…特定人物、Ｐｓ…特定の歩行者、Ｐｕ…不特定の歩行者。
【図１】
2007229816.tif 000003
【図２】
2007229816.tif 000004
【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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