(57)【要約】    【構成】  人間を乗せて自動走行する移動体１０の速度を制御する速度制御装置である。この速度制御装置は、移動体１０に乗るユーザの移動体１０に対する慣れ情報を検出する慣れ情報検出手段、および慣れ情報に基づいて、移動体１０の移動速度を制御する速度制御手段を備える。    【効果】  移動体に乗るユーザの慣れ（経験）に合わせ、各ユーザにとって快適な移動速度に制御できる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間を乗せて自動走行する移動体の速度を制御する速度制御装置であって、
前記移動体に乗るユーザの前記移動体に対する慣れ情報を検出する慣れ情報検出手段、および
前記慣れ情報に基づいて、前記移動体の移動速度を制御する速度制御手段を備える、速度制御装置。
【請求項２】
前記速度制御手段は、前記移動体が所定の設定速度に到達するまでの加速度を制御する、請求項１記載の速度制御装置。
【請求項３】
前記慣れ情報は、ユーザの前記移動体に対する慣れを示す順化度に基づいて決定される、請求項１または２記載の速度制御装置。
【請求項４】
前記速度制御手段は、前記順化度が大きくなった場合には、前記加速度を大きくするように制御する、請求項３記載の速度制御装置。
【請求項５】
前記慣れ情報は、前記ユーザが前記移動体に乗って移動した通算距離を含む、請求項１ないし４記載の速度制御装置。
【請求項６】
前記慣れ情報は、前記ユーザが前記移動体に乗って移動した通算時間を含む、請求項１ないし５記載の速度制御装置。
【請求項７】
前記慣れ情報は、前記ユーザが前記移動体に乗った回数を含む、請求項１ないし６記載の速度制御装置。
【請求項８】
前記ユーザに対応する前記慣れ情報を記憶する記憶手段をさらに備える、請求項１ないし７記載の速度制御装置。
【請求項９】
前記慣れ情報検出手段は、前記ユーザの操作に応じて入力された当該ユーザの慣れ情報を取得する入力手段を含む、請求項１ないし８のいずれかに記載の速度制御装置。
【請求項１０】
人間を乗せて自動走行する移動体の速度を制御する速度制御プログラムであって、
前記移動体のコンピュータを、
前記移動体に乗るユーザの前記移動体に対する慣れ情報を検出する慣れ情報検出手段、および
前記慣れ情報に基づいて、前記移動体の移動速度を制御する速度制御手段として機能させる、速度制御プログラム。
【請求項１１】
人間を乗せて自動走行する移動体の速度を制御する速度制御方法であって、
前記移動体のコンピュータは、
（ａ）前記移動体に乗るユーザの前記移動体に対する慣れ情報を検出し、
（ｂ）前記ステップ（ａ）において検出された慣れ情報に基づいて、前記移動体の移動速度を制御する、速度制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は速度制御装置、速度制御プログラムおよび速度制御方法に関し、特にたとえば、自動走行する移動体の移動速度を制御する、速度制御装置、速度制御プログラムおよび速度制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
この発明の背景技術の一例が特許文献１に開示される。この特許文献１の自律移動のための経路生成装置では、始点終点ノードの選択、アルゴリズムＡ*による両ノード間の経路の探索、および始点終点ノードの見直しによって走行コスト最小の経路が生成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−５０１０５[G05D 1/02, G05B 13/02]
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、この背景技術では、単に走行コストが最小になるように経路を生成するだけであり、自動走行する移動体の移動速度については全く考慮されていない。
【０００５】
また、移動速度（加速度および巡航速度）を一律に設定してしまうと、自動走行する移動体に乗るユーザが移動体に慣れていない初心者である場合には、移動速度が速すぎて怖さを感じるという問題が考えられる。
【０００６】
さらに、自動走行する移動体に乗るユーザが移動体に慣れてくると、たとえば慣れの早いユーザ等は移動体の移動速度が遅く感じていらいらし、不快に感じるという問題が考えられる。
【０００７】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、速度制御装置、速度制御プログラムおよび速度制御方法を提供することである。
【０００８】
この発明の他の目的は、移動体に乗るユーザの慣れ（経験）に合わせ、各ユーザにとって快適な移動速度に制御できる、速度制御装置、速度制御プログラムおよび速度制御方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
第１の発明は、人間を乗せて自動走行する移動体の速度を制御する速度制御装置であって、移動体に乗るユーザの移動体に対する慣れ情報を検出する慣れ情報検出手段、および慣れ情報に基づいて、移動体の移動速度を制御する速度制御手段を備える速度制御装置である。
【００１０】
第１の発明では、速度制御装置は、人間を乗せて自動走行する移動体の速度を制御する。慣れ情報検出手段は、移動体に乗るユーザの移動体に対する慣れ情報を検出する。速度制御手段は、慣れ情報に基づいて、移動体の移動速度を制御する。
【００１１】
第１の発明によれば、慣れ情報に基づいて、移動体の移動速度を制御するので、移動体に乗るユーザの慣れ（経験）に合わせ、各ユーザにとって快適な移動速度に制御できる。
【００１２】
第２の発明は、第１の発明に従属し、速度制御手段は、移動体が所定の設定速度に到達するまでの加速度を制御する。
【００１３】
第２の発明によれば、移動体が所定の設定速度に到達するまでの加速度を制御するので、慣れの異なるユーザに合わせて、安心かつ快適な移動速度に制御できる。
【００１４】
第３の発明は、第１または第２の発明に従属し、慣れ情報は、ユーザの移動体に対する慣れを示す順化度に基づいて決定される。
【００１５】
第３の発明によれば、慣れ情報は、ユーザの移動体に対する慣れを示す順化度を含むので、慣れの異なるユーザに合わせて、安心かつ快適な移動速度に制御できる。
【００１６】
第４の発明は、第３の発明に従属し、速度制御手段は、順化度が大きくなった場合には、加速度を大きくするように制御する。
【００１７】
第４の発明によれば、慣れ情報は、速度制御手段は、順化度が大きくなった場合には、加速度を大きくするように制御するので、ユーザが移動体に慣れてきた場合に、加速度を大きくし、快適な移動速度に制御できる。
【００１８】
第５の発明は、第１ないし第４の発明に従属し、慣れ情報は、ユーザが移動体に乗って移動した通算距離を含む。
【００１９】
第５の発明によれば、各ユーザの慣れ情報を簡単かつ正確に検出することができる。
【００２０】
第６の発明は、第１ないし第５の発明に従属し、慣れ情報は、ユーザが移動体に乗って移動した通算時間を含む。
【００２１】
第６の発明によれば、各ユーザの慣れ情報を簡単に検出することができる。
【００２２】
第７の発明は、第１ないし第６の発明に従属し、慣れ情報は、ユーザが移動体に乗った回数を含む。
【００２３】
第７の発明によれば、各ユーザの慣れ情報を簡単に検出することができる。
【００２４】
第８の発明は、第１ないし第７のいずれかの発明に従属し、ユーザに対応する慣れ情報を記憶する記憶手段をさらに備える。
【００２５】
第８の発明によれば、各ユーザの慣れ情報を記憶する記憶手段を備えるので、移動体だけで独立して制御することができる。
【００２６】
第９の発明は、第１ないし第８のいずれかの発明に従属し、慣れ情報検出手段は、ユーザの操作に応じて入力された当該ユーザの慣れ情報を取得する入力手段を含む。
【００２７】
第９の発明によれば、入力された当該ユーザの慣れ情報を取得するので、ユーザの慣れ情報をフィードバックすることにより、各ユーザの慣れ情報を正確に検出することができる。
【００２８】
第１０の発明は、人間を乗せて自動走行する移動体の速度を制御する速度制御プログラムであって、移動体のコンピュータを、移動体に乗るユーザの移動体に対する慣れ情報を検出する慣れ情報検出手段、および慣れ情報に基づいて、移動体の移動速度を制御する速度制御手段として機能させる。
【００２９】
第１１の発明は、人間を乗せて自動走行する移動体の速度を制御する速度制御方法であって、移動体のコンピュータは、移動体に乗るユーザの移動体に対する慣れ情報を検出し、検出された慣れ情報に基づいて、移動体の移動速度を制御する。
【００３０】
第１０および第１１の発明においても、第１の発明と同様に、移動体に乗るユーザの慣れ（経験）に合わせ、各ユーザにとって快適な移動速度に制御できる。
【発明の効果】
【００３１】
この発明によれば、ユーザの慣れ情報に基づいて、移動体の移動速度を制御するので、移動体に乗るユーザの慣れ（経験）に合わせ、各ユーザにとって快適な移動速度に制御できる。
【００３２】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】図１は速度制御装置として機能するコンピュータを含む移動体の電気的な構成の一例を示すブロック図である。
【図２】図２は図１に示す移動体の外観構成の一例を示す図解図である。
【図３】図３は図１および図２に示す距離センサの検出範囲を説明するための図解図である。
【図４】図４は第１および第２の実験で使用した移動体の走行経路を説明するための図解図である。
【図５】図５は実験の際の移動体の速度および角速度を示すグラフである。
【図６】図６は実験の際の直線部分における移動体の速度および角速度を示すグラフである。
【図７】図７は慣れモデル速度の一例を示すグラフである。
【図８】図８は実験の際の移動体の速度に対する被験者の評価結果を示すグラフである。
【図９】図９は皮膚電位計の構成の一例を示す図解図である。
【図１０】図１０は実験の際の被験者の電気皮膚反応を示すグラフである。
【図１１】図１１は図１に示すＲＡＭのメモリマップの一例を示す図解図である。
【図１２】図１２は図１に示すＣＰＵの速度算出処理を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
図１はこの実施例の移動体１０の電気的な構成を示すブロック図であり、移動体１０は速度制御装置としても機能するコンピュータ１２を含む。コンピュータ１２は、汎用のパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータであり、ＣＰＵ１２ａ、ＲＡＭ１２ｂおよびＨＤＤ１２ｃなどのコンポーネントを備える。
【００３５】
また、コンピュータ１２には、入出力インターフェイス（以下、単に「インターフェイス」という。）１４、操作レバー１６、距離センサ１８ａ、１８ｂ、１８ｃおよびユーザ識別部２６が接続される。インターフェイス１４には、モータドライバ２０ａを介してモータ２２ａが接続されるとともに、モータドライバ２０ｂを介してモータ２２ｂが接続される。さらに、インターフェイス１４には、エンコーダ２４ａおよび２４ｂが接続される。
【００３６】
なお、モータ２２ａの回転軸と左の後輪３４ａ（図２参照）の回転軸がギアを用いて連結され、モータ２２ｂの回転軸と右の後輪３４ｂ（図２参照）の回転軸がギアを用いて連結される。
【００３７】
ここで、図２（Ａ）を参照して、この実施例の移動体１０は、電気車いすのような移動体であり、その下部に、左右の前輪（キャスター）３２ａ、３２ｂおよび左右の後輪３４ａ、３４ｂを備えている。また、移動体１０の右側の枠の上部に、上述した操作レバー１６が設けられ、移動体１０の左側の枠の上部には、ユーザ識別部２６が設けられる。さらに、移動体１０の左側の枠であり、ユーザが左足を置くステップ３６ａの左側に、上述した距離センサ１８ａが取り付けられ、移動体１０の右側の枠であり、ユーザが右足を置くステップ３６ｂの右側に、上述した距離センサ１８ｂが取り付けられる。また、移動体１０を上方から見た模式図である図２（Ｂ）に示すように、移動体１０の後方下部に、上述した距離センサ１８ｃが設けられる。
【００３８】
なお、このように３つの距離センサ１８ａ、１８ｂおよび１８ｃを移動体１０の左右および前後に設けるのは、移動体１０の周りを全周（３６０°）に渡って、距離を検出（計測）するためである。ただし、これは単なる一例であり、距離センサは２つでもよく、または４つ以上設けてもよい。
【００３９】
また、この実施例では、距離センサ１８ａ、１８ｂおよび１８ｃは、或る環境内の壁、柱のような固定物（静的な障害物）のみならず、人間のような移動物（動的な障害物）との距離を計測（検出）する。
【００４０】
図２（Ａ）に戻って、移動体１０の座席シートの下側であり、左の後輪３４ａと右の後輪３４ｂの間には、ボックス４０が設けられる。この中に、上述したコンピュータ１２、インターフェイス１４、モータドライバ２０ａ、２０ｂ、モータ２２ａ、２２ｂおよびエンコーダ２４ａ、２４ｂが設けられる。ただし、コンピュータ１２およびインターフェイス１４は、ボックス４０の外に設けるようにしてもよい。
【００４１】
コンピュータ１２は、この実施例の移動体１０の全体的な制御を司る。この実施例では、ＣＰＵ１２ａは、移動体１０の移動経路を算出する。また、ＣＰＵ１２ａは、自動的に、または、操作レバー１６からの操作入力に応じてモータ２２ａ、２２ｂの駆動を制御する。つまり、ＣＰＵ１２ａは、移動体１０の移動を制御する。さらに、ＣＰＵ１２ａは、距離センサ１８ａ、１８ｂ、１８ｃおよびエンコーダ２４ａ、２４ｂで検出された距離データや回転数データを取得および記憶する。そして、ＣＰＵ１２ａは、検出したデータに基づいて、障害物までの距離を計測したり、移動体１０の位置を推定（決定）したりする。
【００４２】
操作レバー１６は、移動体１０に乗っているユーザによって操作され、操作に応じた信号（操作入力）がコンピュータ１２に与えられる。たとえば、前進、後退、停止、左折、右折および旋回などの操作を行うことができる。
【００４３】
ただし、リモートコントローラ（図示せず）を用いて、遠隔操作により、操作入力をコンピュータ１２に与えることもできる。また、この実施例では、移動体１０を自動走行させるため、操作レバー１６は設けなくてもよい。
【００４４】
距離センサ１８ａ、１８ｂ、１８ｃは、たとえば、汎用のレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）であり、レーザーを照射し、物体に反射して戻ってくるまでの時間から当該物体との距離を計測するものである。たとえば、ＬＲＦは、トランスミッタ（図示せず）から照射したレーザーを回転ミラー（図示せず）で反射させて、扇状に一定角度（たとえば、０．２５度）ずつスキャンする。また、この実施例では、検出範囲（図３参照）の全体をスキャンする周期は、２５ｍｓｅｃである。
【００４５】
図３は、距離センサ１８ａ〜１８ｃの水平方向（左右方向）における検出範囲（計測範囲）を説明するための図解図である。この実施例の距離センサ１８ａ、１８ｂの計測範囲は、半径Ｒ（Ｒ≒１０〜１５ｍ）の扇形状で示される。扇の角度は、正面方向を中心として左側および右側のそれぞれに１３５°である。つまり、正面を中心とする２７０°の範囲について距離を検出することができる。
【００４６】
ユーザ識別部２６は、ユーザ認証に使用するユーザ識別情報を取得する。具体的には、ユーザごとに発行されたＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）カードを読取り、ユーザ認証に使用するユーザ識別情報を取得するためのＩＣカードインターフェイスを利用するものであっても良いし、ユーザがＩＤやパスワードを入力する入力部を備え、ユーザの入力を受け付けて、ユーザ識別情報を取得するものであってもよい。
【００４７】
図１に戻って、モータドライバ２０ａ、２０ｂは、コンピュータ１２からの指示に基づいて、モータ２２ａ、２２ｂを駆動する。ここで、コンピュータ１２は、ユーザ識別部２６により取得されたユーザ識別情報に基づいて、モータ２２ａ、２２ｂの駆動を制御する。エンコーダ２４ａは、モータ２２ａの回転数（ｒｐｓ）を検出し、回転数についてのデータ（回転数データ）を、インターフェイス１４を介してコンピュータ１２に入力する。同様に、エンコーダ２４ｂは、モータ２２ｂの回転数を検出し、回転数についての回転数データを、インターフェイス１４を介してコンピュータ１２に入力する。
【００４８】
コンピュータ１２は、距離センサ１８ａ、１８ｂ、１８ｃで検出される距離データと、エンコーダ２４ａ、２４ｂで検出される回転数データを取得して、ＲＡＭ１２ｂ（ＨＤＤ１２ｃでもよい。）に記憶する。ただし、距離センサ１８ａで検出される距離データ、距離センサ１８ｂで検出される距離データ、および距離センサ１８ｃで検出される距離データは区別されるとともに、同じ時点において検出された距離データと回転数データは互いに関連付けられる。
【００４９】
このような構成の移動体１０は、上述したように、操作レバー１６を操作することにより、移動（走行）することができるが、スタート地点とゴール地点を入力（設定）することにより、移動経路を算出して、自動走行（自律移動）することもできる。
【００５０】
移動体１０が自動走行する場合、従来、速度制御の設定が一律に設定されていた。しかしながら、移動体１０の速度制御の設定が一律であれば、たとえば初めて移動体１０に乗るユーザなど、移動体１０に対する経験の少ないユーザに対しては、加速度が大きすぎて恐怖心を与えてしまう場合がある。
【００５１】
また、移動体１０に対する経験が多いユーザに対しては、ユーザによっては移動体１０の加速度が小さく感じ、移動体１０の速度がとても遅く感じるので、安全ではあるが、移動体１０に乗っているユーザをいらいらさせると場合がある。
【００５２】
つまり、移動体１０に乗っているユーザの速度に対する快適さは、ユーザの移動体１０に対する経験（慣れ情報）に関係すると考えられる。
【００５３】
このため、ユーザの慣れ情報および移動体１０の速度と、移動体１０に乗っているユーザの快適さとの関係を定量化するための実験を行った。
【００５４】
本実施例では、ユーザの慣れ情報を移動体１０に乗って移動した通算距離に基づいて決定する場合について説明する。
【００５５】
まず、第１の実験を行うにあたって、移動体１０に乗った経験が無く、正常な視力を有する者を被験者とした。そして、移動体１０に被験者が乗り、手動走行により被験者が操作レバー１６を操作して移動体１０の速度を調節し、図４に示す周回経路Ｒ１を、任意に選択した順番で時計回り、反時計回りでそれぞれ４周走行し、合計８周試行した。
【００５６】
実験に参加した被験者は、男性１５名と女性１５名の計３０名であり、平均年齢は２２歳である。また、被験者のうち２５名は右利きであり、５名は左利きである。実験で使用した周回経路Ｒ１は一周約１３０ｍであり、被験者が４周回経路Ｒ１を４周走行した場合、被験者の経験距離は約５２０ｍである。
【００５７】
そして、各被験者の試行毎に移動体１０の速度を測定した。その集計結果（実験結果）が図５および図６に示される。図５に示す集計結果は、１回目の試行および２回目の試行における移動体１０の速度（図５（Ａ））、１回目の試行および２回目の試行における移動体１０の角速度（図５（Ｂ））、１回目の試行および２回目の試行における移動体１０の直線部分における速度（図５（Ｃ））を示す図である。この第１の実験では、図４に示すような周回経路Ｒ１を使用したので、曲がり角において移動体１０の速度が低下する。このことは、図５（Ａ）に示す移動体１０の速度が定期的に低下するタイミングと、図５（Ｂ）に示す移動体１０の角速度が定期的に上昇するタイミングとが同じであることからも示されている。
【００５８】
この第１の実験では、周回経路Ｒ１の直線部分における速度を抽出するために角速度にしきい値３ｄｅｇ／ｓｅｃを設定し、角速度が当該しきい値以下のときの移動体１０の速度のみを抽出した。その結果が図５（Ｃ）に示す集計結果である。
【００５９】
そして、図５（Ｃ）に示す集計結果に基づいて、１回目の試行（図６（Ａ））および２回目の試行（図６（Ｂ））における移動体１０の直線部分における速度を全被験者で平均化したグラフを図６に示す。
【００６０】
図６を参照して分かるように、実験結果によれば、１回目の試行では、走行初期の段階では速度が約１．２ｍ／ｓｅｃであったのが、走行距離が増すに連れて、徐々に速度が上昇していき、１回目の試行の最後には速度が約１．５ｍ／ｓｅｃとなる。このことから、走行距離に比例して被験者が移動体１０に慣れていくことにより、速度が上昇する傾向にある。
【００６１】
一方、２回目の試行では、走行初期の段階から速度が約１．５ｍ／ｓｅｃであり、走行距離が増しているにも関わらず、速度が一定となる傾向にある。つまり、平均すると、１回目の試行で約５２０ｍ走行した経験により、被験者が移動体１０に慣れたものと考えられる。
【００６２】
この慣れ情報のモデルを速度制御に反映させるために、数１に示す方程式で慣れ情報が近似される。ただし、数１において、Ｃは移動体１０の速度であり、Ａは習慣作用速度であり、ａは順化度であり、そして、ｄはユーザが移動体１０に乗って移動した通算距離である。ただし、習慣作用速度Ａおよび順化度ａは実験によって求められた値である。具体的には、この実施例では、習慣作用速度Ａ＝１．４ｍ／ｓｅｃである。また、順化度ａは負の数であり、初期状態では−０．３に設定されているが、ユーザが移動体１０に乗って移動した通算距離や、各ユーザの順化の程度に応じて個別に設定されても良い。
【００６３】
【数１】
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【００６４】
このような、数１を用いて算出した速度は、図７に示すように、移動体１０に対する経験が少ない初心者のときは速度が遅く、移動体１０に対する経験が増えていくにつれて速度が速くなる。そして、ある程度の経験を超えると、順化期間Ｐ１が終わったとして速度が速くならず、設定速度Ｖ１に収束する。ここで、設定速度Ｖ１とは、数１における習慣作用速度Ａによって定まる。なお、この設定速度Ｖ１の９０％の速度を、順化したとみなすサチュレーションレベルの速度Ｖ２としている。
【００６５】
また、順化度ａを大きくする（絶対値を小さくする）ことによって、順化期間Ｐ１が長くなる。つまり、経験に対する速度の増加が緩やかになる。一方、順化度ａを小さくする（絶対値を大きくする）ことによって、順化期間Ｐ１が短くなる。つまり、経験に対する速度の増加が急になる。したがって、速度に耐性のあるユーザや、移動体１０に対する順化の早いユーザなどに対しては、順化度ａを小さく設定することができる。
【００６６】
このように順化度ａを小さく設定する場合には、これに合わせて、習慣作用速度Ａを大きく設定することも考えられる。一方、移動体１０に対する順化の遅いユーザに対しては、順化度ａを大きく設定することができる。このように順化度ａを大きく設定する場合には、これに合わせて、習慣作用速度Ａを小さく設定することも考えられる。
【００６７】
さらに、順化度ａに通算距離ｄを乗じた値が小さければ、移動体１０が設定速度Ｖ１に到達するまでの距離および時間が短くなる。つまり、移動体１０の加速度が大きくなるのである。逆に、順化度ａに通算距離ｄを乗じた値が大きければ、移動体１０の加速度が小さくなる。
【００６８】
したがって、通算距離ｄの長いユーザが乗った場合には、加速度が大きくなり、加速度が小さすぎることによっていらいらすることを回避できる。また、通算距離ｄの短いユーザが乗った場合には、加速度が小さくなり、加速度が大きすぎることによって怖さを感じることを回避できる。
【００６９】
このように、数１を用いて算出した速度モデルと、実際に移動体１０に乗るユーザの安心感および快適さとの関係を定量化するための第２の実験を行った。
【００７０】
第２の実験においては、自動走行する移動体１０に被験者が乗り、図４に示す直線経路Ｒ２を、基準速度（０．６ｍ／ｓｅｃ）、最高速度（１．６ｍ／ｓｅｃ）、および数１を用いて算出した慣れモデル速度でそれぞれ１回ずつ試行した。なお、それぞれの速度で試行する順番はランダムに決定され、被験者によって異なるようにした。
【００７１】
第２の実験に参加した被験者は、男性８名と女性７名の計１５名である。実験で使用した直線経路Ｒ２は長さ４６．３ｍである。
【００７２】
また、被験者は、試行毎に、安心感、快適さ、速さの感じ方を７段階で評価した。ただし、安心感、快適さ、速さの感じ方が最も大きい場合を「７」とし、最も小さい（たとえば不安感、不快感が最も大きい）場合を「１」とした。その集計結果（実験結果）が図８に示される。この図８に示す集計結果は、各試行における安心感の数値を全被験者で平均化した棒グラフである。
【００７３】
図８を参照して分かるように、実験結果によれば、安心感については、基準速度と最高速度とがほぼ同じであるのに対し、慣れモデル速度が最も安心感が高いという結果が得られた。また、快適さについては、基準速度と慣れモデル速度とがほぼ同じであるのに対し、最高速度が最も快適さが低いという結果が得られた。さらに、速さの感じ方については、慣れモデル速度が最高速度とほぼ同じであるという結果が得られた。この結果から、慣れモデル速度は、基準速度および最高速度と比較して、遅すぎることなく、安心感、快適さを感じることのできる速度であるとわかる。
【００７４】
また、第２の実験においては、生理指標計測装置２８を用いての評価も行った。ここで、生理指標計測装置２８とは、被験者の生理指標データを計測する装置である。生理心理学においては、視覚系（眼球運動や瞬目活動；いわゆる視線）の他に、中枢神経系（脳波（自発脳波、事象関連電位）、脳血流）、自律神経・呼吸系（心拍、血行力学的反応、呼吸、電気皮膚反応、体温調節系）、運動系（骨格筋反応）、免疫・内分泌系（血液、唾液）等が生理指標として研究されている。
【００７５】
本実施の形態では、自律神経系・呼吸系、特に、電気皮膚反応についての生理指標をアンケート調査の分析に用いる例を説明する。
【００７６】
自律神経系、呼吸系の生理指標を計測する生理指標計測装置２８としては、例えば、心拍計測装置、脈波・コロトロフ音記録器、皮膚電位計等がある。本実施例では、皮膚電位計２８を使用した。
【００７７】
なお、生理指標計測装置２８としては、上述の皮膚電位計２８のほか、心拍計測装置、脈波・コロトロフ音記録器等の装置を使用してもよいし、複数種類の装置を組み合わせて使用してもよい。生理指標計測装置２８は、インターフェイス１４を介してコンピュータ１２に接続されるか、無線等によって通信接続される。
【００７８】
皮膚電位計２８とは、電気皮膚反応（ＧＳＲ；Galvanic skin response）を測定する装置である。ＧＳＲとは発汗現象と深い関わりがあり、精神活動状態を示すパラメータとして利用されるものである。皮膚電位計によりＧＳＲの指標として、皮膚電位（skin potential activitiy；ＳＰＡ）、皮膚コンダクタンス(skinconductance activity；ＳＣＡ)等を計測可能である。皮膚電位活動（ＳＰＡ）は、覚醒度に関する指標である皮膚電位水準（skin potential level；ＳＰＬ）や皮膚電位反射(skinpotential reflex；ＳＰＲ)等を含む。
【００７９】
皮膚電位計２８は、図９に示すように、測定電極３２と測定対象物（ユーザの手）との間に発生する分極電圧の影響を低減するように構成された電気皮膚反応測定装置２８である。この皮膚電位計２８には、直流電流源又は直流電圧源、増幅器、極性切替部（印加電圧極性切替部）、制御部、フィルタ部、出力部、Ａ／Ｄ変換部、記憶部等が含まれる。
【００８０】
直流電源は、直流電流源又は直流電圧源を意味し、測定対象物３０に測定電極３２を介して直流信号を供給するものである。
【００８１】
測定電極３２は、第１の電極３２ａと第２の電極３２ｂとを備え、直流電源からの直流信号により測定対象物３０の電気皮膚反応を検出するためのものである。
【００８２】
本実施例では、第１の電極３２ａが被験者の人差し指、第２の電極３２ｂが被験者の中指の電気皮膚反応を検出するように構成されている。
【００８３】
そして、第２の実験において皮膚電位計２８を用いて、被験者の電気皮膚反応についての評価を行った。その集計結果（実験結果）が図１０に示される。この図１０に示す集計結果は、各試行における安心感の数値を全被験者で平均化した折れ線グラフであり、各平均値を中心に変動幅をハッチングで示している。
【００８４】
図１０を参照して分かるように、実験結果によれば、移動体１０が走り出した直後では、基準速度、最高速度、および慣れモデル速度のいずれも被験者の電気皮膚反応については大きな違いはない。しかしながら、基準速度および最高速度については、速度が上昇していくにつれて、被験者の電気皮膚反応が高まる傾向にあることがわかる。一方、慣れモデル速度については、速度が上昇していくにも関わらず、被験者の電気皮膚反応が安定している傾向にある。
【００８５】
この結果から、慣れモデル速度は、基準速度および最高速度と比較して、快適さを感じることのできる速度であるとわかる。
【００８６】
図１１は図１に示したＲＡＭ１２ｂのメモリマップ３００の一例を示す図解図である。図１１に示すように、ＲＡＭ１２ｂは、プログラム記憶領域３０２およびデータ記憶領域３０４を含む。プログラム記憶領域３０２には、情報処理プログラムが記憶され、この情報処理プログラムは、メイン処理プログラム３０２ａ、経路算出プログラム３０２ｂ、移動制御プログラム３０２ｃおよび速度制御プログラム３０２ｄなどを含む。
【００８７】
メイン処理プログラム３０２ａは、移動体１０を制御するためのメインルーチンを処理するためのプログラムである。経路算出プログラム３０２ｂは、移動体１０の移動経路を算出するためのプログラムである。たとえば、この経路算出プログラム３０２ｂが実行されると、距離が短く、高い安心感を得られるスタート位置ＳＰからゴール位置ＧＰまでの移動経路が算出される。移動制御プログラム３０２ｃは、移動経路に従って移動体１０を移動させるためのプログラムである。ただし、移動制御プログラム３０２ｃに従えば、障害物を検出したことに応じて、当該障害物を回避するように、移動体１０が移動される場合もある。速度制御プログラム３０２ｄは、ユーザ識別部２６により取得されたユーザ識別情報に基づいて移動体１０を移動させるためのプログラムである。
【００８８】
なお、図示および詳細な説明は省略するが、プログラム記憶領域３０２には、他のコンピュータと通信するためのプログラム、障害物を検出するためのプログラム、移動体１０の位置を推定するためのプログラムなども記憶される。
【００８９】
また、データ記憶領域３０４には、マップデータ３０４ａ、スタート位置データ３０４ｂ、ゴール位置データ３０４ｃ、経路データ３０４ｄ、仮想視界領域データ３０４ｅおよびユーザ情報データ３０４ｆなどが記憶される。
【００９０】
マップデータ３０４ａは、移動体１０を走行させる環境についてのグリッドマップのデータであり、各セル（地点ｘ）に対応して安心感ｍｃｏｍｆｏｒｔ（ｘ）が割り当てられている。このマップデータ３０４ａは、予め生成されてコンピュータ１２に入力されたり、コンピュータ１２内部のＨＤＤ１２ｃに予め記憶されたりして、ＲＡＭ１２ｂに読み込まれる。
【００９１】
スタート位置データ３０４ｂは、移動経路を算出する場合のスタート位置ＳＰについてのデータ（２次元座標データ）である。ゴール位置データ３０４ｃは、移動経路を算出する場合のゴール位置ＧＰについての２次元座標データである。たとえば、スタート位置ＳＰおよびゴール位置ＧＰは、他のコンピュータ（ホストコンピュータ）からコンピュータ１２に入力される。ただし、ユーザがスタート位置ＳＰおよびゴール位置ＧＰをコンピュータ１２に入力してもよい。経路データ３０４ｄは、経路算出プログラム３０２ｂに従って算出された移動経路についてのデータである。仮想視界領域データ３０４ｅは、移動体１０に乗っているユーザの視界についての領域を仮想的に示すデータであって、この実施例では、上述したように距離センサ１８ｃの検出範囲と同一である。
【００９２】
ユーザ情報データ３０４ｆは、移動体１０に乗ったことのある各ユーザが移動した通算距離を示すデータである。なお、通算距離に代えて、ユーザが移動体１０に乗って移動した通算時間、またはユーザが移動体１０に乗った回数等を示すデータであってもよいし、通算距離、通算時間または回数を組み合わせたデータであっても良い。
【００９３】
なお、図示は省略するが、データ記憶領域３０４には、情報処理のために必要な他のデータ（距離データや回転数データなど）が記憶されたり、カウンタ（タイマ）やフラグが設けられたりする。
【００９４】
図１２は、図１に示したＣＰＵ１２ａの速度制御処理のフロー図である。スタート位置ＳＰおよびゴール位置ＧＰが入力されるとともに、速度の算出が指示されると、ＣＰＵ１２ａは、図１２に示すように、速度制御処理を開始し、ステップＳ１で、スタート位置ＳＰおよびゴール位置ＧＰを設定する。ここでは、ＣＰＵ１２ａは、スタート位置ＳＰとして設定されたセルを記憶するとともに、ゴール位置ＧＰとして設定されたセルを記憶する。つまり、スタート位置ＳＰとして決定されたセルの２次元座標データおよびゴール位置ＧＰとして決定されたセルの２次元座標データが記憶される。これらの２次元座標データは、経路データ３０４ｄに含まれる。
【００９５】
次のステップＳ３では、次に移動体１０に乗っているユーザのユーザ識別情報を取得する。ここでは、ＣＰＵ１２ａは、取得したユーザ識別情報に対応する、ユーザ情報データ３０４ｆが示す当該ユーザの通算距離を取得する。
【００９６】
なお、当該ユーザに対応するユーザ情報データ３０４ｆが存在しない場合は、通算距離が０、つまり初心者であると設定する。
【００９７】
続いて、ステップＳ５では、ステップＳ３で取得したユーザの通算距離を用いて、数１に従って移動体１０の速度を算出する。算出を終了すれば、速度制御処理を終了して、メインルーチンである移動体制御処理にリターンする。
【００９８】
この実施例によれば、ユーザの慣れ情報に基づいて、移動体１０の移動速度を制御するので、移動体に乗るユーザの慣れ（経験）に合わせ、各ユーザにとって快適な移動速度に制御できる。
【００９９】
なお、この実施例では、移動体の例として電気車いすを示したが、これに限定される必要はない。人を乗せて自動走行可能であれば、他の移動体であっても構わない。
【０１００】
また、この実施例では、複数の被験者が回答して得られた安心感および快適さと、通算距離に対する速度との関係から安心感および快適さのモデルを生成して、これを速度制御に反映させたが、実際に移動体に乗るユーザの操作に応じて当該ユーザの慣れ情報を取得する入力手段をさらに備えてもよい。この場合、自動走行が終了したときに、その自動走行における移動体１０の速度に対して、ユーザが評価を入力するように構成することが考えられる。たとえば、音声や、ボタン、タッチパネル等の入力手段を用いて、移動体１０の速度が、速すぎる、遅すぎる、丁度良いなどの情報をユーザが入力することにより、当該情報をユーザ情報データ３０４ｆに反映させて記憶するようにしてもよい。
【０１０１】
また、この実施例で示した具体的な数値は単なる一例であり、限定されるべきではなく、実施される製品等に応じて適宜変更可能である。
【符号の説明】
【０１０２】
１０  …移動体
１２  …コンピュータ
１２ａ  …ＣＰＵ
１２ｂ  …ＲＡＭ
１２ｃ  …ＨＤＤ
１６  …操作レバー
１８ａ、１８ｂ  …距離センサ
２０ａ、２０ｂ  …モータドライバ
２２ａ、２２ｂ  …モータ
２４ａ、２４ｂ  …エンコーダ
２６  …ユーザ識別部
３２ａ、３２ｂ  …前輪
３４ａ、３４ｂ  …後輪
【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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