(57)【要約】【課題】複数の人とすれ違う際の各人の移動負荷と自律移動装置の移動負荷が最小限になるように経路を計画することを可能とする自律移動装置を提供することである。【解決手段】進路変更計画部１０３で、複数の人における人の進路変更の仕方を１つ以上計画する。属性判断部１０８で、人の移動しやすさに関する属性を判断する。各人の移動しやすさに関する属性、位置、及び速度に基づいて、各進路変更の仕方に対して、各人と自律移動装置とのトータル移動負荷を負荷評価部１０４で評価する。最もトータル移動負荷が小さい進路変更の仕方を選択し、進路変更する人としない人を、対象者決定部１０５で決定する。選択された進路変更の仕方に基づいて、自律移動装置の移動経路を移動経路決定部１０６で決定する。制御部１０７で、決定された移動経路上に走行するように、自律移動装置を制御する。【選択図】図３
2013225253.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律移動装置と複数の人とがすれ違う際の、それぞれの人の進路変更を生成し、１つ以上の進路変更の仕方を計画する進路変更計画部と、
上記人の移動しやすさに関する属性を判断する属性判断部と、
上記自律移動装置に対する各人の位置と、各人の速度と、上記属性判断部で判断された上記人の移動しやすさに関する属性による方向転換しやすさとに基づいて、上記自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との合計であるトータル移動負荷を求めて評価する負荷評価部と、
上記負荷評価部での評価情報に基づき、上記進路変更計画部で計画された上記１つ以上の進路変更の仕方から、各人の移動負荷と上記自律移動装置の移動負荷との合計の上記トータル移動負荷が最も小さい進路変更の仕方を選択し、上記複数の人のうち、進路変更をする人と進路変更をしない人とを決定する対象者決定部と、
上記対象者決定部で決定された情報を基に、上記自律移動装置の移動経路を決定する移動経路決定部と、
上記移動経路決定部で決定された上記移動経路に沿って上記自律移動装置が走行するように、上記自律移動装置を制御する走行制御部と
を備える自律移動装置。
【請求項２】
上記自律移動装置とすれ違う人を検出する人検知部をさらに備え、
上記進路変更計画部は、上記人検知部で検出された複数のすれ違う人の各人に対して進路変更するパターンと進路変更しないパターンとを作成し、上記人検知部で検知されたすべての人におけるパターンの組み合わせを計画する請求項１に記載の自律移動装置。
【請求項３】
上記進路変更計画部は、上記人及び上記自律移動装置をそれぞれ斜円柱として表現し、時空間での経路探索を行い、各進路変更の仕方において、進路変更しない人の斜円柱に対して上記自律移動装置の移動経路を生成してから、上記自律移動装置の斜円柱に対して進路変更する人の移動経路を生成する請求項１又は２に記載の自律移動装置。
【請求項４】
上記負荷評価部は、上記各人が進路を変更しない場合に対して上記各人が進路を変更する場合に余分にかかる時間としての遅延時間と、上記自律移動装置が進路を変更しない場合に対して上記自律移動装置が進路を変更する場合に余分にかかる時間としての遅延時間とを合計したトータル遅延時間で上記トータル移動負荷を評価する請求項１〜３のいずれか１つに記載の自律移動装置。
【請求項５】
上記自律移動装置とすれ違う人及びその人の速度を検出する人検知部をさらに備え、
上記負荷評価部は、一つの人の属性において、上記人検知部で検知された上記人の速度に基づいて上記人の方向転換しやすさを変えて、上記人の移動負荷を評価する請求項１〜４のいずれか１つに記載の自律移動装置。
【請求項６】
上記自律移動装置とすれ違う人を検出する人検知部をさらに備え、
上記負荷評価部は、上記人検知部で検出されかつ進路変更をする人の数で上記人の移動負荷を評価する請求項１〜５のいずれか１つに記載の自律移動装置。
【請求項７】
進路変更計画部によって、自律移動装置と複数の人とがすれ違う際の、それぞれの人の進路変更を生成し、１つ以上の進路変更の仕方を計画し、
属性判断部によって、上記人の移動しやすさに関する属性を判断し、
負荷評価部によって、上記自律移動装置に対する各人の位置と、各人の速度と、上記属性判断部で判断された上記人の移動しやすさに関する属性による方向転換しやすさとに基づいて、上記自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との合計であるトータル移動負荷を求めて評価し、
対象者決定部によって、上記負荷評価部での評価情報に基づき、上記進路変更計画部で計画された上記１つ以上の進路変更の仕方から、各人の移動負荷と上記自律移動装置の移動負荷との合計の上記トータル移動負荷が最も小さい進路変更の仕方を選択し、上記複数の人のうち、進路変更をする人と進路変更をしない人とを決定し、
移動経路決定部によって、上記対象者決定部で決定された情報を基に、上記自律移動装置の移動経路を決定し、
走行制御部によって、上記移動経路決定部で決定された上記移動経路に沿って上記自律移動装置が走行するように、上記自律移動装置を制御する、
自律移動方法。
【請求項８】
移動経路を自律的に決定して移動する自律移動装置を制御するための自律移動装置用のプログラムであって、
コンピュータを、
自律移動装置と複数の人とがすれ違う際の、それぞれの人の進路変更を生成し、１つ以上の進路変更の仕方を計画する進路変更計画部と、
上記人の移動しやすさに関する属性を判断する属性判断部と、
上記自律移動装置に対する各人の位置と、各人の速度と、上記属性判断部で判断された上記人の移動しやすさに関する属性による方向転換しやすさとに基づいて、上記自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との合計であるトータル移動負荷を求めて評価する負荷評価部と、
上記負荷評価部での評価情報に基づき、上記進路変更計画部で計画された上記１つ以上の進路変更の仕方から、各人の移動負荷と上記自律移動装置の移動負荷との合計の上記トータル移動負荷が最も小さい進路変更の仕方を選択し、上記複数の人のうち、進路変更をする人と進路変更しない人とを決定する対象者決定部と、
上記対象者決定部で決定された情報を基に、上記自律移動装置の移動経路を決定する移動経路決定部と、  上記移動経路決定部で決定された上記移動経路に沿って上記自律移動装置が走行するように、上記自律移動装置を制御する走行制御部として機能させるための自律移動装置用プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御装置によって移動が制御される自律移動装置、自律移動方法、及び自律移動装置用のプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、人が存在する空間で動作するサービスロボットの研究開発が行われている。例えば、人の代わりに物品を運ぶ物品搬送ロボット、又は、施設内を巡回し警備するロボット又は清掃を行うロボットなどがある。このような移動しながら作業を行うロボットは、移動中に人と遭遇するシーンがある。このとき、ロボットは人と安全にすれ違う必要がある。
【０００３】
従来技術として、人に代表される移動体をロボットが回避するための、ロボットの回避経路生成を行う技術がある（非特許文献１）。この従来技術では、ロボットに備えたセンサーで取得したセンサー情報から、移動体などの移動障害物の速度ベクトル（速度及び方向）を検知する。回避経路を生成するために、移動障害物が等速直線運動を維持すると仮定する。回避経路の探索を時空間の３次元空間に設定し、移動障害物を斜め円柱として表現する（図３２Ａを参照）。すべての斜め円柱と交差せず、かつ、目標点までの最短回避経路（折れ線型）を導出し、その経路をロボットの回避経路とする。図３２Ｂは、探索空間を上から見たときの、移動障害物の経路とロボットの回避経路を示す。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−１１０４９５号公報
【特許文献２】特開平７−２２５６１２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】坪内孝司（筑波大学電子情報工学系）、浪花智英（東京大学工学部）、有本卓（東京大学工学部）「平面を移動する複数の移動障害物とその速度を考慮した移動ロボットのプランニングとナビゲーション」日本ロボット学会誌  １２（７），  pp.１０２９−１０３７，  １９９４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術は、移動障害物が等速直線運動を維持すると仮定するため、回避経路となる解が求まらない状況が発生する。例えば、図３３で示すように、２人（車椅子利用者と健常者）が通路を並行して走行又は歩行していて通路を占領する場合、ロボットが通り抜けられるスペースがない。この場合において、従来技術では、移動障害物の斜め円柱と交差しない経路が見つからない。回避経路が見つからない場合のロボットが取る行動として、例えば移動障害物（人）の状態が変化し回避経路が見つかるまで、通路の真ん中で停止してしまう。そうなると、ロボットが通路の真ん中で停止しているため、人の通行スペースを塞ぎ、人の通行を妨げたる他に、ロボットの移動時間のロスが発生する。
【０００７】
人の通行を妨げないように、回避経路を見つからない場合の対策として、ロボットが決まった壁際（例えば、通路の左側の壁際）に寄って、反対側の壁際を人が通過するまでロボットが停止したり、ロボットが寄った壁際に沿って進行したりすることが考えられる。前者では、ロボットの時間ロスが発生する。後者では、例えばロボットが寄った側に、健常者ほど方向転換がすぐにできない人（例えば、車椅子利用者）がいれば、その人に負荷がかかる動きをさせることになる（図３４を参照）。そのような人が方向転換するためには、健常者より時間がかかる。ロボットがその人に近くなっても、その人がまだ方向転換を行っている最中であれば、ロボットが停止し、その人が反対側によけるまでロボットが待たないといけない場合が発生する。
【０００８】
移動障害物が等速直線運動を維持すると仮定する従来技術に対して、特許文献１及び特許文献２では、人が進路を変更することを考慮する。特許文献１では、１つの障害物（人）の経時的な位置のばらつきに基づいて、障害物（人）が所定時間経過時に移動し得ると予測される領域を仮想障害物領域として設定し、ロボットがその領域を避けるように制御する。特許文献２では、センサーの精度でセンシングした速度に不確実さがあるため、等速度で移動する移動物体が、ある時点で分岐する可能性があることを予測する。各々の分岐方向での確率分布を求める。
【０００９】
しかしながら、特許文献１及び特許文献２では、人が進路変更する際の移動負荷が評価されず、ロボットが複数の人とすれ違う際に、各人に対してどのように進路変更を予測すれば、各人とロボットの移動負荷が最も少なくなる（全体的に最も効率的）かが考慮されていない。
【００１０】
本発明の目的は、複数の人とすれ違う際の各人の移動負荷と自律移動装置の移動負荷との合計のトータル移動負荷が最小限になるように経路を計画することを可能とする自律移動装置、自律移動方法及び自律移動装置用のプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記の課題を解決するために、本発明の態様は、以下のように構成する。
【００１２】
本発明の１つの態様によれば、自律移動装置と複数の人とがすれ違う際の、それぞれの人の進路変更を生成し、１つ以上の進路変更の仕方を計画する進路変更計画部と、
上記人の移動しやすさに関する属性を判断する属性判断部と、
上記自律移動装置に対する各人の位置と、各人の速度と、上記属性判断部で判断された上記人の移動しやすさに関する属性による方向転換しやすさとに基づいて、上記自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との合計であるトータル移動負荷を求めて評価する負荷評価部と、
上記負荷評価部での評価情報に基づき、上記進路変更計画部で計画された上記１つ以上の進路変更の仕方から、各人の移動負荷と上記自律移動装置の移動負荷との合計の上記トータル移動負荷が最も小さい進路変更の仕方を選択し、上記複数の人のうち、進路変更をする人と進路変更をしない人とを決定する対象者決定部と、
上記対象者決定部で決定された情報を基に、上記自律移動装置の移動経路を決定する移動経路決定部と、
上記移動経路決定部で決定された上記移動経路に沿って上記自律移動装置が走行するように、上記自律移動装置を制御する走行制御部と
を備える自律移動装置を提供する。
【００１３】
これらの概括的かつ特定の態様は、システム、方法、コンピュータプログラム並びにシステム、方法及びコンピュータプログラムの任意の組み合わせにより実現してもよい。
【発明の効果】
【００１４】
自律移動装置が複数の人とすれ違う際に、各人の位置、速度、及び属性に基づいて、各人と自律移動装置とのトータル移動負荷が最小になるように経路を計画し、その経路上に自律移動装置が走行するように制御するため、複数の人に対して、全体的に最も効率的なすれ違いを実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態における自律移動装置の正面図である。
【図２】第１実施形態における自律移動装置の側面図である。
【図３】自律移動装置における構成を示すブロック図である。
【図４】自律移動装置の動作の手順を示すフローチャートである。
【図５】環境マップを示す図である。
【図６】環境マップにおけるデータベースを示す図である。
【図７】ＬＲＦセンサーが走行環境及び障害物を計測した様子を示す説明図である。
【図８】ＬＲＦセンサーが取得したデータを示す説明図である。
【図９】属性判断部の判断結果の例を表形式で示す図である。
【図１０】進路変更計画部における処理フローを示す図である。
【図１１Ａ】自律移動装置が２人と遭遇するシーンの例を示す図である。
【図１１Ｂ】自律移動装置が２人と遭遇するシーンの例を表形式で示す図である。
【図１２Ａ】環境制限によって不可能な人の進路パターンを省く例を示す図である。
【図１２Ｂ】すれ違うための条件によって不可能な人の進路パターンを省く例を示す図である。
【図１３Ａ】人に対して生成された進路パターンの例を示す図である。
【図１３Ｂ】人に対して生成された進路パターンの例を示す図である。
【図１４Ａ】すべての人のパターンの組み合わせを生成する例を表形式で示す図である。
【図１４Ｂ】進路パターンの組み合わせＣ１の例を示す図である。
【図１４Ｃ】進路パターンの組み合わせＣ４の例を示す図である。
【図１５Ａ】人がＳパターンを取る際に生じる空きスペースの例を示す図である。
【図１５Ｂ】人がＲパターンを取る際に生じる空きスペースの例を示す図である。
【図１５Ｃ】人がＬパターンを取る際に生じる空きスペースの例を示す図である。
【図１６Ａ】進路変更の仕方における回避経路有無の判断仕方を示す図である。
【図１６Ｂ】進路変更の仕方における回避経路有無の判断仕方を示す図である。
【図１６Ｃ】進路変更の仕方における回避経路有無の判断仕方を示す図である。
【図１６Ｄ】進路変更の仕方における回避経路有無の判断仕方を示す図である。
【図１６Ｅ】進路変更の仕方における回避経路有無の判断仕方を示す図である。
【図１６Ｆ】進路変更の仕方における回避経路有無の判断仕方を示す図である。
【図１６Ｇ】進路変更の仕方における回避経路有無の判断仕方を示す図である。
【図１７】ステップＳ３０３の処理を再分割したフローを示す図である。
【図１８】ステップＳ３０３の処理における一定時間間隔ＩＮＴＡごとに行った自律移動装置と各人の位置を求める例を示す図である。
【図１９Ａ】人の属性ごとの方向転換による遅延時間を求めるための実験を示す図である。
【図１９Ｂ】健常者における方向転換による遅延時間を示す図である。
【図１９Ｃ】車椅子利用者における方向転換による遅延時間を示す図である。
【図１９Ｄ】車椅子利用者よりも走行速度が速い健常者における方向転換による遅延時間を示す図である。
【図２０Ａ】ステップＳ４０１の処理を行った例を示す図である。
【図２０Ｂ】ステップＳ４０２の処理を行った例を示す図である。
【図２１】自律移動装置とすれ違った後の進路変更する人の折り返し方を示す図である。
【図２２Ａ】一つの進路変更の仕方における計画された自律移動装置と各人の経路の例を示す図である。
【図２２Ｂ】一つの進路変更の仕方における計画された自律移動装置と各人の経路の例を示す図である。
【図２３】進路変更する人の遅延時間を計算する方法を示す図である。
【図２４】各進路変更の仕方における移動負荷の例を示す図である。
【図２５Ａ】自律移動装置が２人と遭遇するシーンの例を示す図である。
【図２５Ｂ】自律移動装置が２人と遭遇するシーンの例を表形式で示す図である。
【図２６Ａ】一つの進路変更の仕方における計画された自律移動装置と各人の経路の例を示す図である。
【図２６Ｂ】一つの進路変更の仕方における計画された自律移動装置と各人の経路の例を示す図である。
【図２７】各進路変更の仕方における移動負荷の例を示す図である。
【図２８】非特許文献１に記載された従来技術で回避経路が見つからない場合の従来方法の例を示す図である。
【図２９Ａ】従来方法で実行した場合における自律移動装置と各人との経路及びそれらの移動負荷の例を示す図である。
【図２９Ｂ】従来方法で実行した場合における自律移動装置と各人との経路及びそれらの移動負荷の例を示す図である。
【図３０Ａ】自律移動装置が２人と遭遇するシーンの例を示す図である。
【図３０Ｂ】自律移動装置が２人と遭遇するシーンの例を表形式で示す図である。
【図３１Ａ】従来方法で実行した場合における自律移動装置と各人の経路及びそれらの移動負荷の例を示す図である。
【図３１Ｂ】従来方法で実行した場合における自律移動装置と各人の経路及びそれらの移動負荷の例を示す図である。
【図３２Ａ】非特許文献１に記載された従来技術の概要を示す図である。
【図３２Ｂ】非特許文献１に記載された従来技術を適用されたときのロボットが生成した回避経路の例を示す図である。
【図３３】非特許文献１に記載された従来技術で回避経路が見つからない状況の例を示す図である。
【図３４】非特許文献１に記載された従来技術で回避経路が見つからない際のロボットが決まった壁際に沿って進行する場合に生じる問題を示す図である。
【図３５】自律移動装置が３人の人と遭遇するシーンの例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下に、本発明にかかる実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。
【００１７】
以下、図面を参照して本発明における実施形態を詳細に説明する前に、本発明の種々の態様について説明する。
【００１８】
本発明の第１態様によれば、自律移動装置と複数の人とがすれ違う際の、それぞれの人の進路変更を生成し、１つ以上の進路変更の仕方を計画する進路変更計画部と、
上記人の移動しやすさに関する属性を判断する属性判断部と、
上記自律移動装置に対する各人の位置と、各人の速度と、上記属性判断部で判断された上記人の移動しやすさに関する属性による方向転換しやすさとに基づいて、上記自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との合計であるトータル移動負荷を求めて評価する負荷評価部と、
上記負荷評価部での評価情報に基づき、上記進路変更計画部で計画された上記１つ以上の進路変更の仕方から、各人の移動負荷と上記自律移動装置の移動負荷との合計の上記トータル移動負荷が最も小さい進路変更の仕方を選択し、上記複数の人のうち、進路変更をする人と進路変更をしない人とを決定する対象者決定部と、
上記対象者決定部で決定された情報を基に、上記自律移動装置の移動経路を決定する移動経路決定部と、
上記移動経路決定部で決定された上記移動経路に沿って上記自律移動装置が走行するように、上記自律移動装置を制御する走行制御部と
を備える自律移動装置を提供する。
【００１９】
本発明の第２態様によれば、上記自律移動装置とすれ違う人を検出する人検知部をさらに備え、
上記進路変更計画部は、上記人検知部で検出された複数のすれ違う人の各人に対して進路変更するパターンと進路変更しないパターンとを作成し、上記人検知部で検知されたすべての人におけるパターンの組み合わせを計画する第１の態様に記載の自律移動装置を提供する。
【００２０】
本発明の第３態様によれば、上記進路変更計画部は、上記人及び上記自律移動装置をそれぞれ斜円柱として表現し、時空間での経路探索を行い、各進路変更の仕方において、進路変更しない人の斜円柱に対して上記自律移動装置の移動経路を生成してから、上記自律移動装置の斜円柱に対して進路変更する人の移動経路を生成する第１又は２の態様に記載の自律移動装置を提供する。
【００２１】
本発明の第４態様によれば、上記負荷評価部は、上記各人が進路を変更しない場合に対して上記各人が進路を変更する場合に余分にかかる時間としての遅延時間と、上記自律移動装置が進路を変更しない場合に対して上記自律移動装置が進路を変更する場合に余分にかかる時間としての遅延時間とを合計したトータル遅延時間で上記トータル移動負荷を評価する第１〜３のいずれか１つの態様に記載の自律移動装置を提供する。
【００２２】
本発明の第５態様によれば、上記自律移動装置とすれ違う人及びその人の速度を検出する人検知部をさらに備え、
上記負荷評価部は、一つの人の属性において、上記人検知部で検知された上記人の速度に基づいて上記人の方向転換しやすさを変えて、上記人の移動負荷を評価する第１〜４のいずれか１つの態様に記載の自律移動装置を提供する。
【００２３】
本発明の第６態様によれば、上記自律移動装置とすれ違う人を検出する人検知部をさらに備え、
上記負荷評価部は、上記人検知部で検出されかつ進路変更をする人の数で上記人の移動負荷を評価する第１〜５のいずれか１つの態様に記載の自律移動装置を提供する。
【００２４】
本発明の第７態様によれば、進路変更計画部によって、自律移動装置と複数の人とがすれ違う際の、それぞれの人の進路変更を生成し、１つ以上の進路変更の仕方を計画し、
属性判断部によって、上記人の移動しやすさに関する属性を判断し、
負荷評価部によって、上記自律移動装置に対する各人の位置と、各人の速度と、上記属性判断部で判断された上記人の移動しやすさに関する属性による方向転換しやすさとに基づいて、上記自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との合計であるトータル移動負荷を求めて評価し、
対象者決定部によって、上記負荷評価部での評価情報に基づき、上記進路変更計画部で計画された上記１つ以上の進路変更の仕方から、各人の移動負荷と上記自律移動装置の移動負荷との合計の上記トータル移動負荷が最も小さい進路変更の仕方を選択し、上記複数の人のうち、進路変更をする人と進路変更をしない人とを決定し、
移動経路決定部によって、上記対象者決定部で決定された情報を基に、上記自律移動装置の移動経路を決定し、
走行制御部によって、上記移動経路決定部で決定された上記移動経路に沿って上記自律移動装置が走行するように、上記自律移動装置を制御する、
自律移動方法を提供する。
【００２５】
本発明の第８態様によれば、移動経路を自律的に決定して移動する自律移動装置を制御するための自律移動装置用のプログラムであって、
コンピュータを、
自律移動装置と複数の人とがすれ違う際の、それぞれの人の進路変更を生成し、１つ以上の進路変更の仕方を計画する進路変更計画部と、
上記人の移動しやすさに関する属性を判断する属性判断部と、
上記自律移動装置に対する各人の位置と、各人の速度と、上記属性判断部で判断された上記人の移動しやすさに関する属性による方向転換しやすさとに基づいて、上記自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との合計であるトータル移動負荷を求めて評価する負荷評価部と、
上記負荷評価部での評価情報に基づき、上記進路変更計画部で計画された上記１つ以上の進路変更の仕方から、各人の移動負荷と上記自律移動装置の移動負荷との合計の上記トータル移動負荷が最も小さい進路変更の仕方を選択し、上記複数の人のうち、進路変更をする人と進路変更しない人とを決定する対象者決定部と、
上記対象者決定部で決定された情報を基に、上記自律移動装置の移動経路を決定する移動経路決定部と、
上記移動経路決定部で決定された上記移動経路に沿って上記自律移動装置が走行するように、上記自律移動装置を制御する走行制御部として機能させるための自律移動装置用プログラムを提供する。
【００２６】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２７】
（第１実施形態）
図１及び図２は、本発明の第１実施形態における自律移動装置１の外観を示す。図１及び図２に示すように、円筒状の自律移動装置（ロボットの一例）１は、その本体部１ａの下部に左車輪１２ａと右車輪１２ｂと前部車輪１２ｃと後部車輪１２ｄがそれぞれ独立して正逆回転可能に配置されて、自律移動可能なロボットとして構成されている。このような自律移動装置１は、環境観測部の一例としてのＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ  Ｒａｎｇｅ  Ｆｉｎｄｅｒ）センサー２を本体部１ａの上部の正面に備えるとともに、距離画像センサー３を本体部１ａの上面に備える。さらに、本体１ａ内には、自律移動装置制御部１Ｃを備えて、自律移動装置制御部１Ｃで移動経路を自律的に決定して移動制御する。
【００２８】
左車輪１２ａと右車輪１２ｂとは、それぞれ左右のモータ１２ａＭ，１２ｂＭに連結されて、自律移動装置制御部１Ｃの制御の下に左右のモータ１２ａＭ，１２ｂＭが独立して正逆回転駆動されて、自律移動装置１を通路６を前後に走行させる。左車輪１２ａと右車輪１２ｂとの回転速度を変化させることにより、自律移動装置１を、前後方向に対する左右方向に曲がることも可能である。
【００２９】
ＬＲＦセンサー２と距離画像センサー３との詳細は後述する。
【００３０】
図３は、第１実施形態における自律移動装置１のブロック図を示す。
【００３１】
自律移動装置１は、自律移動装置制御部１Ｃとして、自律移動装置情報取得部１１１と、人検知部（人情報取得部）１０１と、判断部１０２と、進路変更計画部１０３と、負荷評価部１０４と、対象者決定部１０５と、移動経路決定部１０６と、走行制御部１０７と、属性判断部１０８と、回避経路計画部１０９、通常経路計画部１１２とを備える。自律移動装置１は、これ以外に、環境マップ記憶部１１０を備えているが、環境マップ記憶部１１０に格納されている情報を、環境情報取得部１１０Ｇで、入出力インターフェース及び通信回線を介して自律移動装置１の外部のデータベースから取得して、環境マップ記憶部１１０に記憶するようにしてもよい。
【００３２】
自律移動装置情報取得部は１１１は、自律移動装置１の位置と速度とを取得する。すなわち、自律移動装置情報取得部は１１１は、人検知部１０１からの自律移動装置１の自己位置推定情報と、環境マップ記憶部１１０に記憶された環境マップ５１と、左車輪１２ａと右車輪１２ｂとの左右のモータ１２ａＭ，１２ｂＭのエンコーダ１２ａＥ，１２ｂＥからの情報とを基に、自律移動装置１が走行している環境における自律移動装置１の位置及び速度を取得する。
【００３３】
自律移動装置情報取得部１１１において、自律移動装置１の速度を取得するために、自律移動装置１が持っているオドメトリ情報を用いる。すなわち、自律移動装置情報取得部１１１において、左車輪１２ａと右車輪１２ｂとの左右のモータ１２ａＭ，１２ｂＭのエンコーダ１２ａＥ，１２ｂＥからの情報を基に、左車輪１２ａと右車輪１２ｂとの回転角と回転角速度とを積算することで、移動距離と方向を求める。
【００３４】
環境マップ記憶部１１０は、自律移動装置１が移動する環境の形状（壁５１ｗの位置等）を含む環境マップ５１を予め記録する。この環境マップ５１には、自律移動装置１が走行する通路と、自律移動装置１が走行する環境内に存在する障害物とが記憶されている。すなわち、環境マップ記憶部１１０は、自律移動装置１と人５とが共存しかつ自律移動装置１が移動する場所の環境マップ５１を予め格納し、自律移動装置情報取得部１１１と人検知部１０１とに環境マップ５１のデータを提供する。環境マップ５１内の障害物としては、移動障害物（例えば人５）と固定障害物（例えば壁５１ｗ）の２種類に分類できるが、固定障害物でありかつ通路６を形成する壁５１ｗの座標が環境マップ５１に含まれている。
【００３５】
図５は、環境マップ５１の一例を示す。環境マップ記憶部１１０に格納するために、環境マップ５１においては、例えば、壁５１ｗ（５１ａ，５１ｂ，５１ｃ，５１ｄ，５１ｅ，５１ｇ，５１ｈ，５１ｉ）のそれぞれのコーナー５１ｆを点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４で示す。壁５１ａ，５１ｂ，５１ｃ，５１ｄ，５１ｅ，５１ｇ，５１ｈ，５１ｉなどのコーナー５１ｆのような目印となる位置の座標を定め、壁５１ａ，５１ｂ，５１ｃ，５１ｄ，５１ｅ，５１ｇ，５１ｈ，５１ｉを２つの点で結ぶ線で表す。例えば、図５では、壁５ｇをＰ２とＰ３を結ぶ線で示す。
【００３６】
図６は、上記に示す環境マップにおけるデータベースの例を示す。図６には、点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４のｘｙ座標と、点Ｐ２と点Ｐ３とを結ぶ線などの情報が記録されている。
【００３７】
通常経路計画部１１２は、自律移動装置１と通路６などに関する情報、すなわち、判断部１０２と自律移動装置情報取得部１１１とからの情報を基に、人５が検知されない場合の自律移動装置１の経路を計画する。自律移動装置１の現在位置から予め定められた目的地に向かって経路を計画して、計画した経路情報を走行制御部１０８に出力する。
【００３８】
人検知部１０１は、人５を検知し、人５の情報を取得する。人５が検知されない場合、通常経路計画部１１２を動作させるための情報を、通常経路計画部１１２に出力する。一方、人５が検知される場合、判断部１０２を動作させるための情報を、判断部１０２に出力する。
【００３９】
人検知部１０１においては、自律移動装置１が走行している環境における人（自律移動装置１とすれ違う人）５の位置と速度とを取得するために、第１実施形態では、図１及び図２のＬＲＦセンサー２からの情報と環境マップ記憶部１１０とタイマ１０１Ｔとからの情報とを用いる。ＬＲＦセンサー２の情報を環境マップ記憶部１１０内の環境マップ５１の情報と人検知部１０１で照合して、絶対座標系５４における自律位相装置１の位置を人検知部１０１で求める（図５を参照）。詳細を下記で説明する。
【００４０】
図７で示すように、自律移動装置１が走行している際に、ＬＲＦセンサー２は、所定の時間間隔毎に自律移動装置１の周辺に複数のレーザ線１１を照射し、周囲の障害物との距離を計測する。第１実施形態では、ＬＲＦセンサー２が一例として２７０度の計測可能な範囲を持っており、一例として０．２５度の間隔でレーザ線１１を照射する。各角度におけるレーザ線１１は、それぞれ、その角度にある障害物への距離を計測する。すなわち、図７及び図８の参照符号８０はレーザ線１１が既知障害物（この例では、壁５１ｗ）に当たったスポットを示し、参照符号８１はレーザ線１１が人５に当たったスポットを示す。レーザ線１１の照射口からこれらのスポットまでの距離を周囲の障害物との距離としてＬＲＦセンサー２で計測する。この計測結果が環境情報である。図８はＬＲＦセンサー２が取得したデータを示す。
【００４１】
環境観測部の一例としての１つのＬＲＦセンサー２は、タイマ１０１Ｔからの情報を基に、自律移動装置１の周辺の環境情報を、予め又は例えば所定時間毎に、観測して、環境マップ記憶部１１０に記録する。ここで、環境情報とは、自律移動装置１の周辺における、移動障害物（例えば人５）と固定障害物（例えば壁５１ｗ）の２種類の情報を含むが、環境マップ５１としては、固定障害物（例えば壁５１ｗ）のみを含む。尚、環境観測部としては、１つのセンサーだけでもよく、また、計測精度を向上させるために、センサーフュージョンとして２つ以上のセンサーを用いても良い。環境観測部の例としては、ＬＲＦセンサー２に限定されるものではなく、ミリ波センサー、超音波センサー、又は、ステレオカメラ、などのセンサーを使用することもできる。
【００４２】
図８は、ＬＲＦセンサー２が取得したデータを示す。人検知部１０１は、ＬＲＦセンサー２が取得したデータから、自律移動装置１の現在地の周辺における、環境の形状を取得できる。ＬＲＦセンサー２で取得した環境の形状を、自律移動装置１が動作する環境の形状として、環境マップ記憶部１１０に予め記録した環境マップ５１と人検知部１０１で照合する。
【００４３】
図５は、環境マップ５１を示す。環境マップ５１における情報をデータベースに格納するために、壁のコーナーのような目印となる所の座標を求める。例えば、図５では点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４で示す。壁を２つの点で結ぶ線で表す。例えば、図５ではＰ２とＰ３を結ぶ線で示す。環境マップ５１におけるデータベースの例を図６で示す。
【００４４】
ＬＲＦセンサー２が取得した環境の形状に対して、環境マップ５１を平行移動及び回転を人検知部１０１で繰り返して行い、環境マップ５１上で最もマッチングしているとなる所を人検知部１０１で探す。最もマッチングしているとなる所は、自律移動装置１の走行環境における位置となる。
【００４５】
さらに、人検知部１０１は、ＬＲＦセンサー２からの情報を基に、自律移動装置１の周辺の人５を検知し、人５の位置、速度、及び進行方向を取得する。第１実施形態では、人検知部１０１に入力される情報源として、環境観測部の一例として図１及び図２のＬＲＦセンサー２を用いる。尚、人検知部１０１に対する情報源としての環境観測部としては、１つのセンサーだけでもよく、また、計測精度を向上させるためにセンサーフュージョンとして２つ以上のセンサーを用いても良い。尚、この環境観測部人は、他に、距離画像センサー、ミリ波センサー、超音波センサー、又は、ステレオカメラ、などのセンサーを用いることも可能である。
【００４６】
図１及び図２のＬＲＦセンサー２を用いた人検知部１０１による人５の検知方法を説明する。
【００４７】
ＬＲＦセンサー２で取得した情報を基に、自律移動装置１が走行している環境における自律移動装置１の走行位置を人検知部１０１で上記したように推定する。この推定情報は、人検知部１０１から自律移動装置情報取得部１１１に出力される。人検知部１０１で自律移動装置１の位置を推定する際、複数のレーザ線１１から、一部が環境マップ５１と合わない距離データが発生する。
【００４８】
図７で示すように、人５に当たったレーザ線１１があり、図８に示すように環境マップ５１にはない未知障害物の点群８１として現れる。自律移動装置１の走行に伴って、その未知障害物の点群８１が、絶対座標系５４において常に同じ位置にある否かを人検知部１０１で判断する。
【００４９】
未知障害物の点群８１が常に同じ位置にある場合には固定障害物であると人検知部１０１で判断し、そうでなければ未知障害物の点群８１が移動障害物であると人検知部１０１で判断する。移動障害物と判断したのち、その移動障害物が人５か否かを人検知部１０１で判断するには、移動障害物の幅を考慮する。ＬＲＦセンサー２の距離データから、移動障害物の幅を人検知部１０１で推定する。環境マップ記憶部１１０には、一例として、正面から見た車椅子利用者５ｂの幅が約８０ｃｍであり、側面から見た健常者５ａの幅が約３０ｃｍである情報が記憶されているとする。すると、この記憶されている情報と、ＬＲＦセンサー２で検知された移動障害物とを人検知部１０１で参照することにより、３０〜８０ｃｍの幅を持ったものを人５と人検知部１０１で推定（判断）する。
【００５０】
人５が人検知部１０１で検知されたら、人５の位置、速度、及び、進行方向を人５の情報として人検知部１０１で取得できる。自律移動装置１の自己位置及びＬＲＦセンサー２で計測された人５との距離から、人５の位置が人検知部１０１で推定される。人５の位置を時間微分したものを人５の速度として人検知部１０１で求める。人５の速度におけるベクトルを人５の進行方向として人検知部１０１で取得する。
【００５１】
属性判断部１０８は、人検知部１０１からの人５の位置などの情報と距離画像センサー３からの情報とを基に、人５の移動能力（人５の移動時における動き易さ）に基づく属性（すなわち、人の移動しやすさに関する属性）を判断する。移動能力に基づく属性（人移動属性）は、人５の移動方向（進行方向）ごとの動き易さの違いによる属性（人５の方向転換に関する情報）である。例えば、移動能力に基づく属性（人移動属性）としては、全方向にすぐに移動可能な健常者５ａ、及び、方向転換がやり難く時間がかかる車椅子利用者５ｂなどがある。他に、人５の移動属性としては、例えば、松葉杖利用者、点滴器具を伴って歩行する人、歩行補助器具利用者、手押し型のカートを動かしながら歩く作業者、などがある。図９は、人５の移動能力に基づく属性の例を示す。
【００５２】
第１実施形態では、属性判断部１０８の人移動属性取得部の一例として距離画像センサー３を用いる。例えば、非特許文献２に記載された方法を用いて、検知された人が健常者か、車椅子利用者かなどを属性判断部１０８で判断する。非特許文献２では、距離画像センサー３で得られた距離画像から特徴量（例えば、人の領域の大きさ、人の最も高い点、重心、外接直方体など）を属性判断部１０８で抽出し、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）  を用いて人の姿勢分類を属性判断部１０８で行う。
【００５３】
【非特許文献２】高橋典宏（奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科）、山澤一誠（奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科）、生雲公啓（オムロン株式会社技術本部センシング＆コントロール研究所）、野田賢（奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科）、横矢直和（奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科）「距離画像センサを用いた俯瞰画像からのＳＶＭによる人物の姿勢分類」電子情報通信学会技術研究報告．ＰＲＭＵ、パターン認識・メディア理解  １０７（３８４），  ４７−５２，  ２００７−１２−０６  このようにして行われた人の姿勢分類の情報を基に、人５が健常者か、車椅子利用者かなどを属性判断部１０８で判断する。
【００５４】
尚、属性判断部１０８は、他に、ステレオカメラを用いることも可能である。
【００５５】
判断部１０２は、自律移動装置１が安全措置を取る必要があるか否かを判断し、安全措置を取る必要がなければ、人検知部１０１と自律移動装置情報取得部１１１とからの情報を基に複数の人５とすれ違うための自律移動装置１の回避経路の有無を判断する。
【００５６】
自律移動装置１が安全措置を取る必要があるか否かを判断するには、ＬＲＦセンサー２で検出しかつ人検知部１０１を介して入手した自律移動装置１と人５との距離を見る。判断部１０２は自律移動装置１と人５との距離が、ある閾値Ｒｓｔｏｐ以下であると判断すれば、判断部１０２は、自律移動装置が安全措置を取る必要があると判断する。自律移動装置１が取る安全措置は、例えば、自律移動装置１が緊急停止したり、自律移動装置１が一定の距離まで人に対して後退したりすることを意味する。一例として、人５の半径が０．３ｍであり、０．２ｍの安全距離を持たせるとするとき、第１実施形態では、閾値Ｒｓｔｏｐを０．８ｍとする。
【００５７】
判断部１０２は、自律移動装置１と人５との距離が、ある閾値Ｒｓｔｏｐ以下ではないと判断すれば、自律移動装置１が安全措置を取る必要がないことを意味しており、判断部１０２は、回避経路有無の判断を行う。この場合の回避経路有無の判断方法として、まず、人５及び自律移動装置１が等速直線運動を維持すると仮定する。回避経路の探索を時空間の３次元空間に設定し、人５及び自律移動装置１を移動方向を含めて斜め円柱として表現する。そして、自律移動装置１の安全領域を含めた円柱の直径と、人５の安全領域を含めた円柱の直径と、環境マップ記憶部１１０に記憶された通路幅とに基づいて、自律移動装置１の通過用の幅の有無を算出して、自律移動装置１の回避経路の有無を判断する（非特許文献１参照）。判断部１０２で回避経路が有ると判断された場合、判断部１０２から回避経路計画部１０９に、自律移動装置１と人５と通路６などに関する情報、すなわち、判断部１０２と属性判断部１０８と自律移動装置情報取得部１１１とからの情報を出力する。判断部１０２で回避経路が無いと判断された場合、判断部１０２から進路変更計画部１０３に、自律移動装置１と人５と通路６などに関する情報、すなわち、判断部１０２と属性判断部１０８と自律移動装置情報取得部１１１とからの情報を出力する。
【００５８】
回避経路計画部１０９は、判断部１０２で回避経路が有ると判断された場合、判断部１０２からの情報を基に、自律移動装置１の通過用の幅が確保できる経路に沿って自律移動装置１の回避経路を計画する（非特許文献１参照）。回避経路計画部１０９で計画された回避経路は、走行制御部１０７に出力される。
【００５９】
進路変更計画部１０３は、判断部１０２で回避経路が無いと判断された場合、判断部１０２と属性判断部１０８と自律移動装置情報取得部１１１とからの情報を基に、複数の人５（５ａ，５ｂ，・・・）のそれぞれに対して人５の進路変更を生成し、１つ以上の進路変更の仕方を計画する。各進路変更の仕方において、各人５の位置、速度、及び、属性に基づいて、その進路変更の仕方における自律移動装置１と各人５とのそれぞれの経路を進路変更計画部１０３で計画する。
【００６０】
図１０は、進路変更計画部１０３における進路変更計画動作の処理フローを示す。
【００６１】
図１１Ａ及び図１１Ｂは、両側の壁５１ｗ１，５１ｗ２で挟まれた通路６において、自律移動装置１が２人の人５ａ，５ｂと遭遇するシーンを示す。一人目、二人目の人５ａ，５ｂをそれぞれ第１人５ａ、第２人５ｂと呼ぶ。第１人５ａは健常者であり、第２人５ｂは車椅子利用者である。図１０で示す進路変更計画部１０３の処理フローを、図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンを用いて具体的に説明する。
【００６２】
まず、各人５ａ，５ｂの進路パターンを進路変更計画部１０３で用意する（ステップＳ３０１）。
【００６３】
具体的には、進路変更計画部１０３においては、人５の進路パターンを以下の３つに分類する。
【００６４】
・進路変更しない（Ｓパターン）。
【００６５】
・右へ進路変更する（Ｒパターン）。
【００６６】
・左へ進路変更する（Ｌパターン）。
【００６７】
人５は右へ進路変更する際に、自律移動装置１の右側へ進路変更する。同様に、人５は左へ進路変更する際に、自律移動装置１の左側へ進路変更する。
【００６８】
３つの進路パターンにおいて、環境制限と、すれ違うための条件とによって、不可能な進路パターンを省く。
【００６９】
ここで、環境制限とは、人５が走行している環境における通路６の壁５１ｗのような、移動を制限する物体である。図１２Ａは、環境制限によって不可能な人５の進路パターンを省く例を示す。図１２Ａでは、人５ａが右側の壁５１ｗ１に沿って走行しているため、Ｒパターンが移動不可能となり、その人５ａが取りうる進路パターンから省く。
【００７０】
すれ違うための条件とは、人５がある進路パターンを取る際に自律移動装置１が通過できる否かにおける条件である。図１２Ｂは、すれ違うための条件によって不可能な人５の進路パターンを省く例を示す。図１２Ｂでは、人５が通路６の真中を走行する。人５がＳパターンを通る場合、自律移動装置１が通過できないため、その人５が取りうる進路パターンから省く。
【００７１】
進路変更計画部１０３において、ステップＳ３０１の処理を、図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンに適用する。
【００７２】
図１３Ａは、ステップＳ３０１の処理を第１人５ａに対して進路変更計画部１０３で適用したときに、進路変更計画部１０３で生成された第１人５ａの進路パターンを示す。第１人５ａが右側の壁５１ｗ１に沿って走行しているため、第１人５ａが取りうる進路パターンとして、ＬパターンとＳパターンとの２つである。
【００７３】
図１３Ｂは、ステップＳ３０１の処理を第２人５ｂに対して進路変更計画部１０３で適用したときに、進路変更計画部１０３で生成された第２人５ｂの進路パターンを示す。第１人５ａが左側の壁５１ｗ２に沿って走行しているため、第２人５ｂが取りうる進路パターンとして、ＲパターンとＳパターンとの２つである。
【００７４】
各人５ａ，５ｂに対して進路パターンを進路変更計画部１０３で用意した後、すべての人５ａ，５ｂのパターンの組み合わせを進路変更計画部１０３で生成する（ステップＳ３０２）。
【００７５】
図１４Ａ，図１４Ｂ，図１４Ｃは、ステップＳ３０２の処理を図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンに適用したときを示す。進路変更計画部１０３で、第１人５ａと第２人５ｂにおける進路パターンの組み合わせＣ１〜Ｃ４が、４つ生成される。
【００７６】
ここで、進路変更計画部１０３において、自律移動装置１の回避経路が見つからない組み合わせを省く。回避経路が見つかるか否かを進路変更計画部１０３で判断するために、自律移動装置１が通過するための空きスペースという概念を進路変更計画部１０３で用いる。その概念を下記に説明する。
【００７７】
各エージェント（自律移動装置１又は人５）は、通路６を走行する際に、壁５１ｗに対して、ある安全な距離を置いて走行する。各エージェント１，５は、他のエージェント５，１とすれ違う際にも、他のエージェント５，１に対して、ある安全な距離を置いて走行する。壁５１ｗに対する最小の安全距離及び他のエージェント５，１に対する最小の安全距離を、それぞれ、δｗａｌｌ、δｂｅｔｗｅｅｎ＿ａｇｅｎｔとする。二次元的に円で近似した場合の自律移動装置１の半径と人５の半径とをそれぞれＲｒ、Ｒｈとする。自律移動装置１が通過するために、最低限必要な空きスペースｄｒ＿ｍｉｎを下記式（１）で定義できる。
【００７８】
【数１】
2013225253.tif 000003
・・・・・・式（１）
【００７９】
第１実施形態では、一例として、最小の安全距離δｗａｌｌ、δｂｅｔｗｅｅｎ＿ａｇｅｎｔ、半径Ｒｒ、Ｒｈをそれぞれ０．１ｍ、０．２ｍ、０．３ｍ、０．３ｍとする。そのため、最低限必要な空きスペースｄｒ＿ｍｉｎが０．９ｍとなる。
【００８０】
人５が各進路パターンを取る際に生じる空きスペースを説明する。通路６の幅をＤ、左壁５１ｗ２と右壁５１ｗ１のｘ座標をそれぞれｘｌｅｆｔｗａｌｌ、ｘｒｉｇｈｔｗａｌｌとする。ｘｈ（ｔ０）、ｘｈ（ｔ）はそれぞれ人５の現在位置におけるｘ座標、取った進路パターンによって人５が存在する可能性のある位置におけるｘ座標とする。第１実施形態では、一例として、左壁５１ｗ２と右壁５１ｗ１のｘ座標ｘｌｅｆｔｗａｌｌ、ｘｒｉｇｈｔｗａｌｌは−０．９０ｍ、０．９０ｍとする。図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンにおいて、図１１Ｂの表で示す第１人５ａ、第２人５ｂの位置を第１人５ａ及び第２人５ｂの現在位置ｘｈ１（ｔ０）、ｘｈ２（ｔ０）となる。
【００８１】
図１５Ａは、人５がＳパターンを取る際に生じる空きスペースを示す。人５が進路変更しないため、取った進路パターンによって人５が存在する可能性のある位置におけるｘ座標ｘｈ（ｔ）を下記式（２）のようになる。
【００８２】
【数２】
2013225253.tif 000004
・・・・・・式（２）
【００８３】
ｘ座標ｘｈ（ｔ）によって生じる最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘが下記式（３）のようになる。
【００８４】
【数３】
2013225253.tif 000005
・・・・・・式（３）
【００８５】
図１５Ｂは、人５がＲパターンを取る際に生じる空きスペースを示す。人５が自律移動装置１の右側へ進路変更するため、自律移動装置１が左壁５１ｗ２に沿って走行する場合を仮定し、ｘ座標ｘｈ（ｔ）を下記式（４）のようになる。
【００８６】
【数４】
2013225253.tif 000006
・・・・・・式（４）
【００８７】
ｘ座標ｘｈ（ｔ）によって生じる人５の左側に空いているスペースｄｈが下記式（５）のようになる。
【００８８】
【数５】
2013225253.tif 000007
通路６の幅Ｄ、左壁５１ｗ２と右壁５１ｗ１のｘ座標ｘｌｅｆｔｗａｌｌ、ｘｒｉｇｈｔｗａｌｌでは、下記式（６）の関係式があるため、
【００８９】
【数６】
2013225253.tif 000008
・・・・・・式（６）
【００９０】
上記式（６）を下記式（７）に書き換えることができる。
【００９１】
【数７】
2013225253.tif 000009
・・・・・・式（７）
【００９２】
最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘが下記式（８）のようになる。
【００９３】
【数８】
2013225253.tif 000010
・・・・・・式（８）
【００９４】
図１５Ｃは、人５がＬパターンを取る際に生じる空きスペースを示す。人５が自律移動装置１の左側へ進路変更するため、自律移動装置１が右壁５１ｗ１に沿って走行する場合を仮定し、ｘ座標ｘｈ（ｔ）を下記式（９）のようになる。
【００９５】
【数９】
2013225253.tif 000011
・・・・・・式（９）
【００９６】
ｘ座標ｘｈ（ｔ）によって人５の右側に空いているスペースｄｈが下記式（１０）のようになる。
【００９７】
【数１０】
2013225253.tif 000012
・・・・・・式（１０）
【００９８】
上記式（１０）を下記式（１１）に書き換えることができる。
【００９９】
【数１１】
2013225253.tif 000013
・・・・・・式（１１）
【０１００】
最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘが下記式（１２）のようになる。
【０１０１】
【数１２】
2013225253.tif 000014
・・・・・・式（１２）
【０１０２】
複数の人５におけるパターンの組み合わせに対して、最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘ進路変更計画部１０３で計算し、下記式（１３）を満たすか否かを進路変更計画部１０３で検証する。
【０１０３】
【数１３】
2013225253.tif 000015
・・・・・・式（１３）
【０１０４】
上記式（１３）を満たす場合、進路変更計画部１０３において、自律移動装置１が通過するための空きスペースがあり、回避経路が見つかることを意味する。そうでなければ、回避経路が見つからないと進路変更計画部１０３で判断する。
【０１０５】
進路変更計画部１０３において、図１４Ａ，図１４Ｂ，図１４Ｃで示す各組み合わせに対する回避経路有無の判断仕方を説明する。図１４Ｂ及び図１４Ｃは、それぞれ、進路パターンの組み合わせＣ１及びＣ４の例を示す図である。
【０１０６】
図１６Ａは、進路変更計画部１０３での組み合わせＣ１における判断仕方を示す。第１人５ａがＳパターン、第２人５ｂがＳパターンのため、左壁５１ｗ２と、第１人５ａと、第２人５ｂと、右壁５１ｗ１との間に、３つの空きスペースｄｈ１、ｄｈ２、ｄｈ３が発生する。ここで、一例として、第１人５ａと第２人５ｂの半径を０．３ｍとすると、図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンにおいて、空きスペースｄｈ１、ｄｈ２、ｄｈ３はそれぞれ０．１５ｍ、０．３０ｍ、０．１５ｍとなる。よって、最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘは０．３０ｍとなる。最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘが最低限必要な空きスペースｄｒ＿ｍｉｎより小さいため、組み合わせＣ１では回避経路が見つからないと進路変更計画部１０３で判断する。
【０１０７】
図１６Ｂと図１６Ｃは、組み合わせＣ２における判断仕方を示す。第２人５ｂがＲパターンであり、図１６Ｂで示す範囲ｘｈ２（ｔ）はＲパターンによって第２人５ｂが存在する可能性のある位置におけるｘ座標を表す。図１６Ｃは、最大空きスペースｄｈ＿ｍａｘが発生する場合を示す。図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンにおいて、最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘは１．０５ｍとなる。最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘが最低限必要な空きスペースｄｒ＿ｍｉｎより大きいため、組み合わせＣ２では回避経路が見つかると進路変更計画部１０３で判断する。
【０１０８】
図１６Ｄと図１６Ｅは、組み合わせＣ３における判断仕方を示す。第１人５ａがＬパターンであり、図１６Ｄで示す範囲ｘｈ１（ｔ）はＬパターンによって第１人５ａが存在する可能性のある位置におけるｘ座標を表す。図１６Ｅは、最大空きスペースｄｈ＿ｍａｘが発生する場合を示す。図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンにおいて、最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘは１．０５ｍとなる。最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘが最低限必要な空きスペースｄｒ＿ｍｉｎより大きいため、組み合わせＣ３では回避経路が見つかると進路変更計画部１０３で判断する。
【０１０９】
図１６Ｆと図１６Ｇは、組み合わせＣ４における判断仕方を示す。第１人５ａ、第２人５ｂがそれぞれＬパターン、Ｒパターンであり、図１６Ｆで示す範囲ｘｈ１（ｔ）、ｘｈ２（ｔ）はそれぞれのパターンによって第１人５ａ、第２人５ｂが存在する可能性のある位置におけるｘ座標を表す。図１６Ｇは、最大空きスペースｄｈ＿ｍａｘが発生する場合を示す。図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンにおいて、最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘは０．４０ｍとなる。最大の空きスペースｄｈ＿ｍａｘが最低限必要な空きスペースｄｒ＿ｍｉｎより小さいため、組み合わせＣ４では回避経路が見つからないと進路変更計画部１０３で判断する。
【０１１０】
進路変更計画部１０３において、上記の判断に基づいて、組み合わせＣ１とＣ４を省き、組み合わせＣ２とＣ３を残す。
【０１１１】
次に、各組み合わせにおける自律移動装置１と各人５ａ，５ｂの経路を進路変更計画部１０３で生成する（ステップＳ３０３）。ステップＳ３０３の処理は、進路変更計画部１０３で、非特許文献１に記載された斜め円柱の概念を用いて、ここでの処理をさらに２つに分割する（図１７のステップＳ４０１とステップＳ４０２とを参照）。
【０１１２】
まず、進路変更しない人（Ｓパターン）の斜め円柱に対して自律移動装置１の経路を進路変更計画部１０３で生成する（ステップＳ４０１）。
【０１１３】
次いで、自律移動装置１の斜め円柱に対して進路変更する人（Ｌパターン、Ｒパターン）の経路を進路変更計画部１０３で生成する（ステップＳ４０２）。
【０１１４】
ステップＳ３０３の処理を一定時間間隔ＩＮＴＡごとに進路変更計画部１０３で行い、一定時間間隔ＩＮＴＡごとの自律移動装置１と各人５ａ，５ｂの位置を進路変更計画部１０３で求める（図１８を参照）。第１実施形態では、一定時間間隔ＩＮＴＡを０．２ｓとする。
【０１１５】
ステップＳ３０３で人５ａ，５ｂの経路を生成する際に、人５ａ，５ｂが方向転換にかかる時間も考慮される。方向転換にかかる時間が人の移動属性ごとに異なるため、属性判断部１０８で得られた各人５ａ，５ｂの属性に基づいて、属性ごとの方向転換を進路変更計画部１０３で再現し、人の経路を進路変更計画部１０３で計画する。
【０１１６】
属性ごとの方向転換にかかる時間の特性を進路変更計画部１０３で調べるために、図１９Ａで示す実験を予め行った。被験者は、健常者と車椅子利用者との２種類である。図１９Ａで示すＡ点に向かってまっすぐに走行するように、被験者に歩いてもらい、Ａ点に到達した時点で３種類の角度（０度、４５度、９０度）で方向転換してもらい、Ａ点から２ｍ先の点（Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３）まで歩いてもらった。各角度に対し、健常者にも車椅子利用者にもそれぞれ１０回の実験を行った（合計６０回）。このとき、Ａ点からＢ１、Ｂ２、Ｂ３点までの走行時間を計測した。そして、角度０度（方向転換しない）の場合と角度（４５度、９０度）で方向転換した場合との差分を、方向転換による遅延時間とする。
【０１１７】
図１９Ｂは、被験者における実験結果を示す。図１９Ｂから、下記式（１４）の関係式が得られた。
【０１１８】
【数１４】
2013225253.tif 000016
・・・・・・式（１４）
【０１１９】
ここで、Δθは方向転換角度であり、Δτは方向転換角度Δθの方向転換を行うための時間である。上記式（１４）を書き換えると、下記式（１５）のようになる。
【０１２０】
【数１５】
2013225253.tif 000017
・・・・・・式（１５）
【０１２１】
ここで、Ｋｈｅａｌｔｈｙは健常者特有の方向転換による遅延時間を表す。
【０１２２】
同様に、図１９Ｃは、車椅子利用者における実験結果を示す。図１９Ｃから、下記式（１６）の関係式が得られた。
【０１２３】
【数１６】
2013225253.tif 000018
・・・・・・式（１６）
【０１２４】
ここで、Δθは方向転換角度であり、Δτは方向転換角度Δθの方向転換を行うための時間である。上記式（１６）を書き換えると、下記式（１７）のようになる。
【０１２５】
【数１７】
2013225253.tif 000019
・・・・・・式（１７）
【０１２６】
ここで、Ｋｗｈｅｅｌｃｈａｉｒは車椅子利用者特有の方向転換による遅延時間を表す。
【０１２７】
健常者の遅延時間Ｋｈｅａｌｔｈｙと車椅子利用者の遅延時間Ｋｗｈｅｅｌｃｈａｉｒを進路変更計画部１０３で比較すると、車椅子利用者における方向転転換による遅延時間が、健常者における方向転転換による遅延時間よりも大きいことが分かる。この方向転換による遅延時間は、属性ごとの方向転換しやすさを表す。
【０１２８】
尚、同じ一つの人の属性においても、人検知部１０１で検知された人５の速度に基づいて人５の方向転換しやすさが変わることがある。例えば、健常者において、走行速度が速ければ速いほど、方向転換しにくくなるため、方向転換による遅延時間が大きくなる。図１９Ｂは、平均走行速度がおおよそ０．９ｍ／ｓの健常者における方向転換遅延時間を示す。図１９Ｄは、平均走行速度がおおよそ２．２ｍ／ｓの健常者における方向転換遅延時間を示す。図１９Ｄで示すように、健常者特有の方向転換による遅延時間が０．００５７［ｓ／ｄｅｇ］になる。
【０１２９】
図１７で示す処理を図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンに適用する。例えば、第１人５ａ（健常者）が進路変更する人とし、第２人５ｂ（車椅子利用者）が進路変更しない人とする場合を考える。
【０１３０】
図２０Ａは、進路変更計画部１０３でステップＳ４０１の処理を行ったときを示す。進路変更しない人（第２人５ｂ）の斜め円柱に対して、一定時間間隔ＩＮＴＡ秒後の自律移動装置１の位置を進路変更計画部１０３で求める。同時に、一定時間間隔ＩＮＴＡ秒後の進路変更しない人（第２人５ｂ）の位置を進路変更計画部１０３で求める。
【０１３１】
図２０Ｂは、進路変更計画部１０３でステップＳ４０２の処理を行ったときを示す。自律移動装置１の斜め円柱に対して、一定時間間隔ＩＮＴＡ秒後の進路変更する人（第１人５ａ）の位置を進路変更計画部１０３で求める。自律移動装置１の斜め円柱について、その時点の自律移動装置１の位置と自律移動装置１のゴール（障害物がない場合に自律移動装置１が直進して向かう目的地）との間で、斜め円柱を進路変更計画部１０３で生成する。
【０１３２】
一定時間間隔ＩＮＴＡ秒後の進路変更する人５ａの位置を求める際に、属性ごとの特有の方向転換による遅延時間を用いて、進路変更における角度で方向転換するための時間を進路変更計画部１０３で求める。進路変更計画部１０３においては、進路変更における角度で方向転換するための時間が一定時間間隔ＩＮＴＡ以上であれば、一定時間間隔ＩＮＴＡ秒後の進路変更する人５ａの位置が現在の位置のままで、姿勢のみ更新される。
【０１３３】
その場合、進路変更する人５ａは、方向転換を行っている最中であることを意味する。進路変更における角度で方向転換するための時間が一定時間間隔ＩＮＴＡ以内であれば、方向転換が完了し、一定時間間隔ＩＮＴＡから進路変更における角度で方向転換するための時間を差し引いた時間で、進路変更する人５ａが進行する。
【０１３４】
その残り時間における進路変更する人５ａの進行で、進路変更計画部１０３では、一定時間間隔ＩＮＴＡ秒後の位置が更新される。
【０１３５】
ステップＳ３０３の処理において、進路変更する人５ａが自律移動装置１とすれ違った時点で、進路変更する人５ａの元の経路に戻るように、進路変更する人５ａの経路を折り返す。図２１は、進路変更する人５ａの折り返し方を示す。図２１の点Ａは、人５ａが進路変更を始めるときの座標位置であり、図２１の点Ｂは人５ａが自律移動装置１とすれ違ったときの座標位置である。ｖｈは人の速度を表す。ｖｈの方向は人５ａの進路変更前の元の方向であり、ＡＢのベクトルをその方向に射影したときの値ｈを下記式（１８）で求める。ここで、角度αは、人５ａの元の方向とＡＢのベクトルの方向とのなす角度である。
【０１３６】
【数１８】
2013225253.tif 000020
・・・・・・式（１８）
【０１３７】
図２１の点Ｃは折り返しの目的地の座標位置であり、下記式（１９）で計算する。
【０１３８】
【数１９】
2013225253.tif 000021
・・・・・・式（１９）
【０１３９】
尚、ステップＳ３０３の処理において、進路変更した人５ａが進路変更しない人５ｂの前に来て、そのときの相対距離が、ある閾値Ｒｓｔｏｐ以内であれば、進路変更しない人５ｂを一定時間間隔ＩＮＴＡ秒停止させる。一例として、人５の半径が０．３ｍであり、０．２ｍの安全距離を持たせるとし、第１実施形態では、閾値Ｒｓｔｏｐを０．８ｍとする。
【０１４０】
図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンに対して、一定時間間隔ＩＮＴＡ秒ごとに図１７で示す処理を行った結果を図２２Ａで示す。図２２Ａは、図１４Ａで示す組み合わせＣ３における計画された経路となる。一方、図１４Ａで示す組み合わせＣ２における計画された経路は、図２２Ｂで示す。
【０１４１】
負荷評価部１０４は、各進路変更の仕方において、自律移動装置１に対する各人５の位置と各人５の速度と、人の属性による方向転換しやすさ（人の移動しやすさに関する属性による方向転換しやすさ）とに基づいて、自律移動装置１の移動負荷と各人５の移動負荷とを評価する。各進路変更の仕方は、進路変更計画部１０３で計画された情報を使用する。各人５の位置と各人５の速度とは、人検知部１０１で取得しかつ判断部１０２及び進路変更計画部１０３を介して入力された情報を使用する。人の属性による方向転換しやすさは、属性判断部１０８で取得しかつ進路変更計画部１０３を介して入力された情報を使用する。負荷評価部１０４は、で評価するとき、一例として、自律移動装置１の移動負荷と各人５の移動負荷との合計であるトータル移動負荷で評価する。第１実施形態では、一例として、移動負荷の指標として、遅延時間を用いる。尚、移動負荷の指標として、自律移動装置１が複数の人５とすれ違うときの進路変更する人５の数、等の他の指標を用いても良い。
【０１４２】
図３５は、進路変更する人５の数を指標として用いた場合の例を示す。ここでは、すべての人が健常者であるとする。自律移動装置１が左側に移動する場合、１人目の人５ｃを進路変更させる。それに対して、自律移動装置１が右側に移動する場合、２人目の人５ｄと３人目の人５ｅを進路変更させる。このように、進路変更をする人５の数が増えれば、人５の移動負荷は増える傾向があるため、すべての人５が同一の属性であれば、簡易に移動負荷を計算するには、進路変更する人５の数を用いても良い。
【０１４３】
負荷評価部１０４では、進路変更する人５ａにおいて、進路変更を始めてから、折り返して元の経路に戻るまでの遅延時間を下記式（２０）のように計算する。
【０１４４】
【数２０】
2013225253.tif 000022
・・・・・・式（２０）
【０１４５】
ここで、ΔＴ、ΔＴＡ、ΔＴＢは、それぞれ、進路変更する人５ａの遅延時間、方向転換による遅延時間、進路変更後の経路の移動時間増加分を表す（図２３を参照）。
【０１４６】
負荷評価部１０４において、方向転換による遅延時間ΔＴＡは下記式（２１）で求める。
【０１４７】
【数２１】
2013225253.tif 000023
・・・・・・式（２１）
【０１４８】
ここで、Ｍは進路変更する人５ａが方向転換を行った回数であり、τｊはｊ回目における方向転換による遅延時間である（ただし、ｊは正の整数。）。
【０１４９】
進路変更後の経路の移動時間増加分ΔＴＢは、人５ｂが進路変更した場合の移動時間と人５ｂが進路変更しない場合の移動時間との差を表し、下記式（２２）で求める。
【０１５０】
【数２２】
2013225253.tif 000024
・・・・・・式（２２）
【０１５１】
ここで、ｔ０は人５ａが進路変更し始めた時刻である。ｔ１‘は方向転換による遅延時間を考慮しない場合の、人５ａが元の経路に戻った時刻である。ｔ１は人５ａが経路に戻った位置に対して、人５ａが進路変更しない場合のその位置に到達する時刻である。
【０１５２】
すべての人５の遅延時間と自律移動装置１との遅延時間を下記式（２３）のように合計し、人５と自律移動装置１との合計であるトータル移動負荷とする。
【０１５３】
【数２３】
2013225253.tif 000025
・・・・・・式（２３）
【０１５４】
図１４Ａで示す進路変更の仕方（進路パターンの組み合わせ）Ｃ２とＣ３とにおける移動負荷（遅延時間として）を図２４で示す。進路変更の仕方（進路パターンの組み合わせ）Ｃ２の方が、進路変更の仕方（進路パターンの組み合わせ）Ｃ３に比べて、移動負荷が高いことが分かる。これは、自律移動装置１が、方向転換しにくい車椅子利用者を進路変更させるためであり、人５の遅延時間と自律移動装置１の遅延時間との合計であるトータル遅延時間が大きくなる。
【０１５５】
図１１Ａ及び図１１Ｂで示すケースでは、健常者が車椅子利用者より手前（自律移動装置１に近い側）にいるが、健常者を方向転換させた方が、人（健常者と椅子利用者）５の移動負荷と自律移動装置１の移動負荷との合計であるトータル移動負荷が小さくなる。
【０１５６】
しかしながら、方向転換しにくい人を常に優先すれば、トータル移動負荷が小さくなるとは限らない。そのようなケースとして、図２５Ａ及び図２５Ｂの例を示す。ここで、第１人５ａが健常者（特有の方向転換による遅延時間のパラメータＫ＝０．００５４［ｓ／ｄｅｇ］）であり、第２人５ｂが健常者より方向転換しにくい人（特有の方向転換による遅延時間のパラメータＫ＝０．０１２０［ｓ／ｄｅｇ］）である。このケースでも、健常者（第１人５ａ）が、方向転換しにくい人（第２人５ｂ）より手前（自律移動装置１に近い側）にいる。しかし、図２５Ａ及び図２５Ｂでは、図１１Ａ及び図１１Ｂで示すケースよりも、第１人５ａと第２人５ｂとの両方が、既に、自律移動装置１の近くにいる。
【０１５７】
図２６Ａと図２６Ｂとは、それぞれの進路変更の仕方における生成された経路であり、図２７はそれぞれに対応する遅延時間を示す。
【０１５８】
図２６Ａで示す第１進路変更の仕方では、第１人５ａを大きく方向転換させている。すなわち、第１人５ａを、まず、第１人５ａから見て右方向に大きく方向転換し、自律移動装置１を回避したのち、左方向に大きく方向転換している。その結果、第１人５ａが第２人５ｂの進行を防ぎ、第２人５ｂには、大きな遅延時間（１．４０００ｓ）が発生する。
【０１５９】
一方、図２６Ｂで示す第２進路変更の仕方では、自律移動装置１から見て、より奥にいる（自律移動装置１から、より離れた位置にいる）第２人５ｂを方向転換させている。すなわち、第２人５ｂを、まず、第２人５ｂから見て左方向に大きく方向転換し、自律移動装置１を回避したのち、右方向に大きく方向転換している。その結果、第１人５ａの遅延時間が発生せず、トータル遅延時間が、第１進路変更の仕方よりも、第２進路変更の仕方が小さくなる。第２人５ｂの方が、第１人５ａよりも方向転換しにくいにも関わらず、第２人５ｂを進路変更させた方が、第１人５ａを進路変更する場合よりも、トータル移動負荷が小さい。
【０１６０】
対象者決定部１０５は、負荷評価部１０４での評価結果に基づき、進路変更計画部１０３で計画されたすべての進路変更の仕方の中から、トータル移動負荷が最も小さいものを選択する。対象者決定部１０５で選択された進路変更の仕方から、進路変更する人と進路変更しない人とが対象者決定部１０５で決定される。例えば、図１１Ａ及び図１１Ｂに示すシーンにおいては、図２４で示す評価の結果から、進路変更の仕方（進路パターンの組み合わせ）Ｃ３が対象者決定部１０５で選択される。よって、第１人５ａ（健常者）を進路変更する人と対象者決定部１０５で決定するとともに、第２人５ｂ（車椅子利用者）を進路変更しない人と対象者決定部１０５で決定する。
【０１６１】
移動経路決定部１０６は、対象者決定部１０５で決定された情報、すなわち、対象者決定部１０５で選択された進路変更の仕方に基づいて、自律移動装置１の経路を決定する。移動経路決定部１０６で決定された経路は、走行制御部１０７に出力される。
【０１６２】
走行制御部１０７は、移動経路決定部１０６又は回避経路計画部１０９で決定又は計画された経路上に沿って自律移動装置１が走行するように、自律移動装置１の左右のモータ１２ａＭ，１２ｂＭをそれぞれ制御する。
【０１６３】
図４は、第１実施形態にかかる自律移動装置１の動作の処理フローを示す。
【０１６４】
まず、ＬＲＦセンサー２からの情報と環境マップ記憶部１１０とタイマ１０１Ｔとからの情報とを用いて、自律移動装置１が走行する通路６内の人５を人検知部１０１で検知する（ステップＳ２１０）。
【０１６５】
次いで、人検知部１０１で検知した情報を基に、人検知部１０１で、人がいるか否かを判断する（ステップＳ２１１）。通路６内に人５がいないと人検知部１０１で判断された場合、通常経路計画部１１２で自律移動装置１の通常経路を計画する（ステップＳ２１３）。ステップＳ２１３で通常経路を通常経路計画部１１２で計画したのち、ステップＳ２０８に進む。一方、ステップＳ２１１で通路６内に複数の人５がいると人検知部１０１で検知した場合、各人５の位置と速度との情報を人検知部１０１で取得する（ステップＳ２０１）。
【０１６６】
次いで、人検知部１０１で検知した情報と距離画像センサー３からの情報とを基に、人検知部１０１で検知された各人５の移動属性（移動能力に基づく属性）を属性判断部１０８で判断する（ステップＳ２０２）。
【０１６７】
次いで、判断部１０２で、自律移動装置１が人５に対して安全措置を取る必要があるか否かを判断する（ステップＳ２１２）。
【０１６８】
ステップＳ２１２で安全措置を取る必要があると判断部１０２で判断された場合、安全措置の一例として、自律移動装置１が緊急停止したり、又は、一定の距離まで後退したりするように、走行制御部１０７に指示を出すための信号を生成する（ステップＳ２１４）。ステップＳ２１４で安全措置のための信号を生成したのち、ステップＳ２０８に進む。
【０１６９】
ステップＳ２１２で安全措置を取る必要がないと判断部１０２で判断された場合、人検知部１０１と自律移動装置情報取得部１１１とからの情報を基に、自律移動装置１の回避経路の有無を判断部１０２で判断する（ステップＳ２０３）。すなわち、判断部１０２では、まず、自律移動装置情報取得部１１１からの情報を基に算出した自律移動装置１の安全領域を含めた円柱の直径と、人検知部１０１で検知した人５の安全領域を含めた円柱の直径とを求める。その後、判断部１０２では、人検知部１０１で検知した複数の人５とのすれ違いにおいて、自律移動装置１の安全領域を含めた円柱の直径と、人５の安全領域を含めた円柱の直径と、環境マップ記憶部１１０に記憶された通路幅とを用いて、自律移動装置１の通過用の幅の有無を算出して、自律移動装置１の回避経路の有無を判断部１０２で判断する。
【０１７０】
ステップＳ２０３において自律移動装置１の回避経路が有ると判断部１０２で判断した場合、判断部１０２からの情報を基に、自律移動装置１の通過用の幅が確保できる経路に沿って自律移動装置１の回避経路を回避経路計画部１０９で計画する（ステップＳ２０９）。その後、ステップＳ２０８に進む。
【０１７１】
ステップＳ２０３において自律移動装置１の回避経路が無いと判断部１０２で判断した場合、判断部１０２と属性判断部１０８と自律移動装置情報取得部１１１とからの情報を基に、進路変更計画部１０３で、複数の人５における人５の進路変更の組み合わせを列挙し、計画する（ステップＳ２０４）。
【０１７２】
次いで、進路変更計画部１０３からの情報を基に、属性判断部１０８で取得した各人５の属性と、人検知部１０１で取得した各人５の位置及び速度に基づいて、進路変更計画部１０３で計画された各進路変更の組み合わせに対して、各人５の進路変更における移動負荷と自律移動装置１の移動負荷とを合計して、トータル移動負荷として負荷評価部１０４で評価する（ステップＳ２０５）。
【０１７３】
次いで、負荷評価部１０４での評価結果に基づき、トータル移動負荷が最も小さい組み合わせを対象者決定部１０５で選択し、進路変更する人と進路変更しない人とを対象者決定部１０５で決定する（ステップＳ２０６）。
【０１７４】
次いで、対象者決定部１０５で選択された組み合わせに基づいて、自律移動装置１の移動経路を移動経路決定部１０６で決定する（ステップＳ２０７）。
【０１７５】
次いで、通常経路計画部１１２又は移動経路決定部１０６又は回避経路計画部１０９で決定又は計画された経路に沿って自律移動装置１が走行するように、又は、判断部１０２で生成された安全措置としての一時停止又は後退の信号を基に一時停止又は後退を行うように、走行制御部１０７で自律移動装置１の左右のモータ１２ａＭ，１２ｂＭを制御する（ステップＳ２０８）。
【０１７６】
ここで、自律移動装置１を、第１実施形態にかかる図４で示す方法（以下、提案方法）で制御する場合と、従来方法で制御する場合とで比較する。図２８は、非特許文献１に記載された従来技術で回避経路が見つからない場合の制御方法の一例を示す。自律移動装置１が予め定められた壁側、例えば左側の壁５１ｗ２、に寄って進行する。壁側に寄る際に、自律移動装置１が定められた位置（例えば、自律移動装置１の現在位置から縦方向１ｍ先）に移動する。対象となるすべての人５とすれ違ったら（人検知部１０１で検知していた人５がいなくなったら）、自律移動装置１の目的地に向かって進行する。
【０１７７】
図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンにおいて、自律移動装置の自律移動を従来方法と提案方法とでそれぞれ実行した場合の結果をそれぞれ図２９Ａと図２９Ｂとで示す。図２９Ａと図２９Ｂは、それぞれ、上側の図は、自律移動装置と各人との経路の図であり、下側の表形式の図は、自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との例を示す図である。図２９Ａで示すように、自律移動装置１が必ず定められた左壁５１ｗ２に寄って進行する。左壁側に車椅子利用者１ｂがいるため、従来方法では、車椅子を方向転換させる必要があり、トータル移動負荷が大きくなる。一方、提案方法では、人５ｂの位置、速度、属性に基づいて移動負荷を負荷評価部１０４で評価した上で移動経路を移動経路決定部１０６で決定するため、トータル移動負荷が小さくなる。よって、図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンにおいては、図２９Ａ及び図２９Ｂに示すように、従来方法と提案方法とにおける遅延時間の差が大きい。
【０１７８】
一方、従来方法と提案方法とにおける遅延時間の差が小さいシーンを図３０Ａ及び図３０Ｂで示す。図３０Ａ及び図３０Ｂで示すシーンの状況は、ほぼ図１１Ａ及び図１１Ｂで示すシーンと類似しているが、異なる点は、健常者５ａが左壁５１ｗ２側にいること、及び、車椅子利用者５ｂが右壁５１ｗ１側にいることである。図３０Ａ及び図３０Ｂで示すシーンにおいて、自律移動装置１を、従来方法と提案方法とでそれぞれ実行した場合の結果を、それぞれ図３１Ａ及び図３１Ｂで示す。図３１Ａと図３１Ｂは、それぞれ、上側の図は、自律移動装置と各人との経路の図であり、下側の表形式の図は、自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との例を示す図である。
【０１７９】
尚、図４で示す処理フローを一定時間間隔ＩＮＴＢごとに行い、その際の各人の位置、速度、属性と、自律移動装置１の位置及び速度とに基づいて、移動経路を再計画する。第１実施形態では、一例として、一定時間間隔ＩＮＴＢを１．０ｓとする。
【０１８０】
尚、自律移動装置１が計画した移動経路上を走行する際に、期待通りに人５が反応してくれない場合、自律移動装置１が安全措置を取る。例えば、人５がかえって自律移動装置１に近づく場合、自律移動装置１が緊急停止したり、自律移動装置１が一定の距離まで後退したりする動作を行う。
【０１８１】
なお、本発明を上記実施形態又は変形例に基づいて説明してきたが、本発明は、上記実施形態又は変形例に限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。
【０１８２】
上記各自律移動装置制御部１Ｃは、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。上記ＲＡＭまたはハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。上記マイクロプロセッサが、上記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各装置は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
【０１８３】
例えば、ハードディスク又は半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。なお、上記実施形態又は変形例における自律移動装置制御部１Ｃを実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、
自律移動装置１と複数の人５とがすれ違う際の、それぞれの人の進路変更を生成し、１つ以上の進路変更の仕方を計画する進路変更計画部と、
上記人の移動しやすさに関する属性を判断する属性判断部と、
上記自律移動装置に対する各人の位置と、各人の速度と、上記属性判断部で判断された上記人の移動しやすさに関する属性による方向転換しやすさとに基づいて、上記自律移動装置の移動負荷と各人の移動負荷との合計であるトータル移動負荷を求めて評価する負荷評価部と、
上記負荷評価部での評価情報に基づき、上記進路変更計画部で計画された上記１つ以上の進路変更の仕方から、各人の移動負荷と上記自律移動装置の移動負荷との合計の上記トータル移動負荷が最も小さい進路変更の仕方を選択し、上記複数の人のうち、進路変更をする人と進路変更しない人とを決定する対象者決定部と、
上記対象者決定部で決定された情報を基に、上記自律移動装置の移動経路を決定する移動経路決定部と  上記移動経路決定部で決定された上記移動経路に沿って上記自律移動装置が走行するように、上記自律移動装置を制御する走行制御部
として機能させるための自律移動装置用プログラムである。
【０１８４】
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、磁気ディスク、又は、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。
【０１８５】
また、この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。
【０１８６】
なお、上記様々な実施形態又は変形例のうちの任意の実施形態又は変形例を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１８７】
本発明の一態様にかかる自律移動装置、自律移動方法及び自律移動装置用のプログラムは、複数の人とすれ違う際の、各人と自律移動装置とのトータル移動負荷が最小になるように経路を計画し、その経路上に走行するように制御する機能を有し、病院における搬送ロボット、掃除ロボット、などとして有用である。病院以外における案内ロボット、警備ロボット、人が乗る移動ロボット、などにも適用できる。
【符号の説明】
【０１８８】
１  自律移動装置
１ａ  本体部
１Ｃ  自律移動装置制御部
２  ＬＲＦセンサー
３  距離画像センサー
５  人
５ａ  第１人、健常者
５ｂ  第２人、車椅子利用者
１１  レーザ線
１２ａ〜１２ｄ  車輪
１２ａＭ，１２ｂＭ  車輪駆動用モータ
１２ａＥ，１２ｂＥ  車輪回転検出用エンコーダ
５１  環境マップ
５４  環境マップにおける絶対座標系
８０  レーザ線が既知障害物に当たったスポット
８１  レーザ線が未知障害物に当たったスポット
１０１  人検知部
１０１Ｔ  タイマ
１０２  判断部
１０３  進路変更計画部
１０４  負荷評価部
１０５  対象者決定部
１０６  移動経路決定部
１０７  走行制御部
１０８  属性判断部
１０９  回避経路計画部
１１０  環境マップ記憶部
１１０Ｇ  環境情報取得部
１１１  自律移動装置情報取得部
１１２  通常経路計画部
【図１】
2013225253.tif 000026
【図２】
2013225253.tif 000027
【図３】
2013225253.tif 000028
【図４】
2013225253.tif 000029
【図５】
2013225253.tif 000030
【図６】
2013225253.tif 000031
【図７】
2013225253.tif 000032
【図８】
2013225253.tif 000033
【図９】
2013225253.tif 000034
【図１０】
2013225253.tif 000035
【図１１Ａ】
2013225253.tif 000036
【図１１Ｂ】
2013225253.tif 000037
【図１２Ａ】
2013225253.tif 000038
【図１２Ｂ】
2013225253.tif 000039
【図１３Ａ】
2013225253.tif 000040
【図１３Ｂ】
2013225253.tif 000041
【図１４Ａ】
2013225253.tif 000042
【図１４Ｂ】
2013225253.tif 000043
【図１４Ｃ】
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【図１５Ａ】
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【図１５Ｂ】
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【図１５Ｃ】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
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【図１６Ｃ】
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【図１６Ｄ】
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【図１６Ｅ】
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【図１６Ｆ】
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【図１６Ｇ】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９Ａ】
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【図１９Ｂ】
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【図１９Ｃ】
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【図１９Ｄ】
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【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２１】
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【図２２Ａ】
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【図２２Ｂ】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５Ａ】
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【図２５Ｂ】
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【図２６Ａ】
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【図２６Ｂ】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９Ａ】
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【図２９Ｂ】
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【図３０Ａ】
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【図３０Ｂ】
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【図３１Ａ】
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【図３１Ｂ】
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【図３２Ａ】
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【図３２Ｂ】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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