"移動体と、この移動体の移動機構制御部と、移動体周囲の障害物までの距離を角度ごとに検知する距離センサとを備え、さらに、前記移動体が走行する動作領域における障害物の配置形状の地図データを予め格納しており、前記距離センサにより検知された障害物表面までの角度ごとの距離を距離データとして記録し、前記距離センサから前記障害物表面までの角度ごとの距離を総和して距離和データを算出し、予め、多数の既知の位置姿勢における障害物表面までの距離データから得られる距離和データ群を格納しておき、前記算出した距離和データと前記予め格納してある距離和データ群の距離和データとを比較照合して該距離和データ群の中から近似した距離和データを検索して移動体の位置姿勢を推定することを特徴とする移動体の位置姿勢推定システム。移動体と、この移動体の移動機構制御部と、移動体周囲の障害物までの距離を角度ごとに検知する距離センサとを備え、さらに、前記移動体が走行する動作領域における障害物の配置形状の地図データを予め格納しており、前記距離センサにより検知された障害物表面までの角度ごとの距離を距離データとして記録し、該検知された障害物表面を外延とする幾何形状データを演算により得、該幾何形状データにおける前記距離センサから前記障害物表面までの角度ごとの距離を総和して距離和データを算出し、予め、多数の既知の位置姿勢における障害物表面までの距離データから得られる距離和データ群を格納しておき、前記算出した距離和データと前記予め格納してある距離和データ群の距離和データとを比較照合して該距離和データ群の中から近似した距離和データを検索し、その検索結果に基づいて前記幾何形状データと前記地図データとのマッチング処理を行うことを特徴とする移動体の位置姿勢推定システム。前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合する際に、移動体の過去の走行履歴において、該走行履歴内で移動体が取り得る位置姿勢での距離和データ群との比較照合を行い、その照合によって近似した距離和データが存在する場合には、その位置姿勢の近傍において移動体の位置姿勢を推定するマッチング処理を行うことを特徴とする請求項2記載の移動体の位置姿勢推定システム。前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合する際に、移動体の経路グラフデータを基に該経路内で移動体が取り得る位置姿勢での距離和データ群との比較照合を行い、その照合によって近似した距離和データが存在する場合には、その位置姿勢の近傍において移動体の位置姿勢を推定するマッチング処理を行うことを特徴とする請求項2記載の移動体の位置姿勢推定システム。前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合する際に、移動体の通路データを基に該通路内で移動体が取り得る位置姿勢での距離和データ群との比較照合を行い、その照合によって近似した距離和データが存在する場合には、その位置姿勢の近傍において移動体の位置姿勢を推定するマッチング処理を行うことを特徴とする請求項2記載の移動体の位置姿勢推定システム。前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合する際に、移動体の動作領域の地図データ内で移動体が取り得る位置姿勢での距離和データ群との比較照合を行い、その照合によって近似した距離和データが存在する場合には、その位置姿勢の近傍において移動体の位置姿勢を推定するマッチング処理を行うことを特徴とする請求項2記載の移動体の位置姿勢推定システム。請求項2記載の移動体の位置姿勢推定システムにおいて、前記算出した距離和データと前記予め格納してある距離和データ群の距離和データとを比較照合して該距離和データ群の中から近似した距離和データを検索し、その検索結果に基づいて前記幾何形状データと前記地図データとのマッチング処理を行う際に、マッチング処理を行う探索条件を複数用意しておき、そのマッチング処理の度合いを段階的に広げていくことを特徴とする移動体の位置姿勢推定システム。前記第1のマッチング処理の探索条件が、移動体の過去の走行履歴内で移動体が取り得る位置姿勢でのマッチング処理であり、第2のマッチング処理の探索条件が、移動体の経路内で移動体が取り得る位置姿勢でのマッチング処理であり、最終のマッチング処理の探索条件が、移動体の通路内で移動体が取り得る位置姿勢でのマッチング処理であることを特徴とする請求項7記載の移動体の位置姿勢推定システム。前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合し、又は幾何形状データと地図データをマッチング処理する際に、近似した複数の距離和データの位置姿勢が推定された場合または地図データと一致度が高い複数の幾何形状データが推定された場合、ディスプレイ上に複数の移動体の位置姿勢とそれに対応した複数の幾何形状データとを表示し、ユーザが表示された複数の位置姿勢の中から一つの位置姿勢を選択可能としたことを特徴とする請求項1乃至8の内の一つの請求項記載の移動体の位置姿勢推定システム。しかし、特許文献1に示すGPSを利用する方法では、衛星からの信号に基づいて自己位置を推定することから、信号が受信困難な屋内での環境下では利用できないため、自走可能なエリアが制限されることから、GPS衛星からの電波を受信していなくても目標経路に沿って移動体を制御する技術が開示されている。この点に関し、特許文献2、3においても、想定される動作領域を自走しながら障害物までの距離を距離センサで測定することから、GPS信号を受信できない屋内においても自己位置を推定することができる。荷役作業を行う搬送システム、物品の生産に用いられる生産システム、あるいは防犯警備などのセキュリティシステムにおいては、想定される動作領域内を作業用の自律移動ロボットを自律移動させる場合、動作領域内のマップデータを記憶しておき、自律移動ロボットに備えた距離センサなどによって得られた探索データとマップデータとをマッチングさせて、動作領域内において自律移動ロボットの位置を判定することによって、予め設定された移動経路に沿った自律移動ロボットを自律移動させている。このような、自律移動ロボットにおいては、自律移動の開始時に動作領域内における現在位置を認識しなければ予め設定された移動経路に沿った自律移動が不可能であるが、この際、想定される動作領域全体をマッチングの探索範囲とした場合、位置姿勢推定までの時間がかかり、高速応答の走行制御を行うことができないという課題を有していた。本発明において、マッチング或いはマッチング処理との用語の意味は、移動体の検知手段により得られた移動体周辺の幾何形状データ障害物の壁等を外延とする幾何形状データと、予め格納している地図データとをマッチングさせ、所定の閾値以上の整合度合いがある位置と姿勢を探索することを意味する。そこで本発明は、上記課題に着目してなされたものであり、移動体のマッチング処理に要する時間を節約するために、新規な概念である距離和データの比較照合により移動体の位置姿勢の推定を行うものである。さらには、この距離和データの比較照合を、移動体のマッチング処理の前段階として実施して、マッチング処理に要する時間を大幅に削減しようとするものである。特に、自律移動ロボットにおいては、自律移動開始時に動作領域内における現在位置と姿勢を確定するための位置姿勢の推定に係る時間を可及的に短縮して高速応答の走行制御を可能とする自律移動ロボットの初期位置姿勢推定システムを提供することを目的とする。なお、本発明において位置姿勢の推定との用語は、位置及び姿勢の推定或いは位置又は姿勢の推定の意味で用いている。本発明の移動体の位置姿勢推定システムは、移動体と、この移動体の移動機構制御部と、移動体周囲の障害物までの距離を角度ごとに検知する距離センサとを備え、さらに、前記移動体が走行する動作領域における障害物の配置形状の地図データを予め格納しており、前記距離センサにより検知された障害物表面までの角度ごとの距離を距離データとして記録し、前記距離センサから前記障害物表面までの角度ごとの距離を総和して距離和データを算出し、予め、多数の既知の位置姿勢における障害物表面までの距離データから得られる距離和データ群を格納しておき、前記算出した距離和データと前記予め格納してある距離和データ群の距離和データとを比較照合して該距離和データ群の中から近似した距離和データを検索して移動体の位置姿勢を推定することを特徴とする。さらに、本発明の移動体の位置姿勢推定システムは、移動体と、この移動体の移動機構制御部と、移動体周囲の障害物までの距離を角度ごとに検知する距離センサとを備え、さらに、前記移動体が走行する動作領域における障害物の配置形状の地図データを予め格納しており、前記距離センサにより検知された障害物表面までの角度ごとの距離を距離データとして記録し、該検知された障害物表面を外延とする幾何形状データを演算により得、該幾何形状データにおける前記距離センサから前記障害物表面までの角度ごとの距離を総和して距離和データを算出し、予め、多数の既知の位置姿勢における障害物表面までの距離データから得られる距離和データ群を格納しておき、前記算出した距離和データと前記予め格納してある距離和データ群の距離和データとを比較照合して該距離和データ群の中から近似した距離和データを検索し、その検索結果に基づいて前記幾何形状データと前記地図データとのマッチング処理を行うことを特徴とする。さらに、本発明の移動体の位置姿勢推定システムは、前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合する際に、移動体の過去の走行履歴において、該走行履歴内で移動体が取り得る位置姿勢での距離和データ群との比較照合を行い、その照合によって近似した距離和データが存在する場合には、その位置姿勢の近傍において移動体の位置姿勢を推定するマッチング処理を行うことを特徴とする。さらに、本発明の移動体の位置姿勢推定システムは、前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合する際に、移動体の経路グラフデータを基に該経路内で移動体が取り得る位置姿勢での距離和データ群との比較照合を行い、その照合によって近似した距離和データが存在する場合には、その位置姿勢の近傍において移動体の位置姿勢を推定するマッチング処理を行うことを特徴とする。さらに、本発明の移動体の位置姿勢推定システムは、前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合する際に、移動体の通路データを基に該通路内で移動体が取り得る位置姿勢での距離和データ群との比較照合を行い、その照合によって近似した距離和データが存在する場合には、その位置姿勢の近傍において移動体の位置姿勢を推定するマッチング処理を行うことを特徴とする。さらに、本発明の移動体の位置姿勢推定システムは、前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合する際に、移動体の動作領域の地図データ内で移動体が取り得る位置姿勢での距離和データ群との比較照合を行い、その照合によって近似した距離和データが存在する場合には、その位置姿勢の近傍において移動体の位置姿勢を推定するマッチング処理を行うことを特徴とする。さらに、本発明の移動体の位置姿勢推定システムは、前記算出した距離和データと前記予め格納してある距離和データ群の距離和データとを比較照合して該距離和データ群の中から近似した距離和データを検索し、その検索結果に基づいて前記幾何形状データと前記地図データとのマッチング処理を行う際に、マッチング処理を行う探索条件を複数用意しておき、そのマッチング処理の度合いを段階的に広げていくことを特徴とする。さらに、本発明の移動体の位置姿勢推定システムは、前記第1のマッチング処理の探索条件が、移動体の過去の走行履歴内で移動体が取り得る位置姿勢でのマッチング処理であり、第2のマッチング処理の探索条件が、移動体の経路内で移動体が取り得る位置姿勢でのマッチング処理であり、最終のマッチング処理の探索条件が、移動体の通路内で移動体が取り得る位置姿勢でのマッチング処理であることを特徴とする。さらに、本発明の移動体の位置姿勢推定システムは、前記距離センサの検知結果から得られた距離和データと前記予め記憶された距離和データ群のなかの距離和データとの比較照合し、又は幾何形状データと地図データをマッチング処理する際に、近似した複数の距離和データの位置姿勢が推定された場合または地図データと一致度が高い複数の幾何形状データが推定された場合、ディスプレイ上に複数の移動体の位置姿勢とそれに対応した複数の幾何形状データとを表示し、ユーザが表示された複数の位置姿勢の中から一つの位置姿勢を選択可能としたことを特徴とする。本発明においては、新規な距離和データの比較照合を行うことによって、移動体の位置姿勢の推定において、簡便な推定シシテムを提供することが可能なものである。また、移動体の位置姿勢の推定において、幾何形状データと地図データのマッチング処理を行う場合であっても、事前に距離和データの比較照合を行うことによって、効率的なマッチング処理を行うことが可能となる。本発明においては、特に、自律移動ロボットの自律移動時において、距離センサの検知結果から得られた幾何形状データの距離和データを算出し、これと地図データ上で自律移動ロボットが取りうる位置姿勢での距離和地図データにおける距離和データ群とを比較照合して、近似するその距離和データを検索し、その結果に応じて自律移動ロボットの位置姿勢を推定する探索範囲を限定してマッチング処理を行うので、幾何形状データとのマッチングにより動作領域全体の地図データを探索する場合に比べ、演算処理を軽減でき、位置姿勢の推定に伴う時間を可及的に短縮して高速応答の走行制御が可能となる。また、自律移動ロボットの初期位置姿勢を推定するマッチング処理の際には、複数の探索条件を備えており、距離和データ群からの検索処理の結果に基づいて探索範囲を段階的に徐々に広げることにより、さらに演算処理の負担を軽減でき、位置姿勢の推定に伴う時間を可及的に短縮して高速応答の走行制御が可能となる。特に、自律移動ロボットの運用においては、工場などで始業とともに自律移動ロボットの起動を開始して走らせるまでの時間短縮や、自律移動ロボットが脱線した状態から経路に復帰する際の時間短縮につながる。しかしながら本発明は、勿論、作業開始時の自律移動ロボット1の初期動作としての位置姿勢の推定時に限らず、走行経路の脱線状態からの復旧時、或いは自身の位置姿勢を見失った際等の位置姿勢の特定時に適用できることは勿論であり、それ以外にも、通常の位置姿勢推定のマッチング処理としても適用可能なものである。従って、本発明において自律移動ロボット移動体の初期位置姿勢の推定との用語は、初期位置姿勢との意味を厳格に解釈されるべきものではない。また、距離和データの検索の結果、或いはマッチング処理の結果、近似した候補或いは一定の閾値以上の一致度の高い候補が複数存在する場合には、ディスプレイに自律移動ロボットと距離センサの検知結果から得られた幾何形状データを複数表示させることで、ユーザが手入力などにより、自律移動ロボットの位置姿勢を選択可能にすることにより、自律移動ロボットの初期位置姿勢の特定を容易にすることができる。以下、移動体を自律移動ロボットに限定して、添付図面を参照して本発明の実施例を説明する。図1は、自律移動ロボット1の制御構成の概略を示すブロック図である。自律移動ロボット1は、この自律移動ロボット1の位置姿勢を判定して走行指令を出力するコントローラ部2、自律移動ロボット1と周囲にある障害物Bの該壁面との距離を検知する距離センサ3及び車輪4,4を備えている。また、コントローラ部2は、距離センサ3を制御する距離センサ制御部5を備えており、距離センサ3からの検知結果を受けて自律移動ロボット1の位置姿勢を推定する推定部を2つ備えている。この2つの位置姿勢推定部は通常位置姿勢推定部6と初期位置姿勢推定部7である。図に示すように障害物は自律移動ロボットの動作領域内に複数配置されており、本発明においては、地図データ上におけるそれら障害物を配置させた際の障害物の外周輪郭形状を障害物の配置形状と称して説明する。通常位置姿勢推定部6は、従前技術による位置姿勢の推定を行うものであり、本発明における主要な課題ではないので、詳細に説明することはしない。本発明においては、初期位置姿勢推定部7を設けたことを特徴としており、この初期位置姿勢推定部7は、位置姿勢候補表示設定部8を備えている。本実施例の自律移動ロボット1は、通常位置姿勢推定部6又は初期位置姿勢推定部7により推定された位置姿勢に基づいて自らが走行する領域の経路を設定する経路計画部9を設け、この経路計画部9で計画された経路に沿うように車輪4を駆動して自律移動ロボット1を自律移動させる移動機構制御部10を設けている。本実施例においては、発明の理解の容易さのために、通常位置姿勢推定部6と初期位置姿勢推定部7を別に構成しているが、当然のこととして、通常位置姿勢推定部6と初期位置姿勢推定部7を一つの位置姿勢推定部として構成することは当業者にとって何らの考案力も要しない。また、通常の位置姿勢の推定において本発明を適用することも困難性はない。本実施例の自律移動ロボット1が、初期位置姿勢推定部7により初期位置姿勢を推定する際に使用するデータはデータ記憶部25に記憶されている。このデータ記憶部の構成は、自律移動ロボット1自身の形状データを記憶するロボット形状データ記憶部11、予め自律移動ロボット1の周辺にある障害物の壁面との距離の角度ごとの総和を演算して距離和地図データを記憶している距離和地図データ記憶部12、自律移動ロボット1が走行する領域の地図を記憶した地図データ記憶部13、自律移動ロボット1の走行履歴データを記憶する走行履歴記憶部14、自律移動ロボット1が走行した経路図3のRの経路グラフデータを記憶する経路グラフデータ記憶部15から構成されている。これらの記憶部11乃至15は、一つの記憶部から構成しても良いし、複数の記憶部から構成しても良い。図2は、図1に示す自律移動ロボット1の機能構成を実現するためのハードウェア及びソフトウェア構成を示している。自律移動ロボット1の位置姿勢推定コントローラ部20には、プロセッサ21とメモリ22及び記憶装置23を備えている。記憶装置23は、プログラム記憶部24とデータ記憶部25から成っている。このプログラム記憶部24には、オペレーティングシステムOS24a、コントローラ初期化プログラム24b、距離センサ制御プログラム24c、通常位置姿勢推定プログラム24d、経路計画プログラム24e、移動機構制御プログラム24f、初期位置姿勢推定プログラム24g、位置姿勢候補表示設定プログラム24hを備えている。一方、データ記憶部25には、前述したように、ロボット形状データ25a、距離和地図データ25b、地図データ25c、経路グラフデータ25d、走行履歴データ25cを格納している。本実施例の自律移動ロボット1は、以上のプログラム及びデータ構成を備えることにより、所期の目的が達成できるものである。自律移動ロボット1の位置姿勢推定コントローラ部20は、各プログラム23a~23fを記憶装置23から読み出し、プロセッサ21によって各プログラム23a~23hを実行し、距離センサ3からの情報に基づいて自らの位置と姿勢を推定し、それに基づいて前記車輪4の駆動を制御するモータ、エンコーダ、モータドライバなどの移動機構26を制御する。その際には、各種のデータがメモリ22に一時的に記憶され使用される。ここで、移動機構26としては、前述の通り、車輪による移動機構を想定しているが、同様に動作領域内を移動する効果が得られるのであれば移動機構の方式は異なっていてもよい。例えば、無限軌道を備える車両、歩行可能な脚を備えるロボット、船舶動作領域としては水面或いは水中を含むことになる、航空機、飛行船動作領域としては空中を含むことになるなど他の移動機構であってもよい。また、本実施例においては、ロボットが自律移動することを想定しているが、人が搭乗してロボットを操縦するようになっていてもよいし、また、搭乗せずに遠隔からの通信によって人が操縦するようになっていてもよい。また、プロセッサ21や各プログラム23a~23hによる処理について、これと同様の効果が得られるのであれば、実装は異なっていてもよい。例えば、FPGAFieldProgrammableGridArrayやCPLDComplexProgrammableLogicDeviceなどのプログラマブルなハードウェアで以上の処理を実現してもよい。また、プログラムやデータは、CD-ROM等の記憶媒体から移してもよいし、ネットワーク経由で他の装置からダウンロードしてもよい。また、27は例えば地図データ上での自律移動ロボット1の位置などを表示するディスプレイであり、28は目的地の設定等の各種入力を行うキーボードやマウスなどの入力機器である。また、プロセッサや記憶装置、移動機構など、ロボットを構成する各デバイスは、ここでは有線の通信線により互いに通信することを想定しているが無線であってもよく、また、通信が可能であれば、位置姿勢推定コントローラ20、ディスプレイ27、入力装置28などの各デバイスが物理的に遠隔にあってもよい。また、以上のハードウェアやソフトウェアは、実施形態に応じて、取捨選択してもよい。まず、距離センサ3による自律移動ロボット1から障害物Bの壁面までの距離の検知方法について図3を参照して説明する。距離センサ3は、レーザを物体に照射してから、照射したレーザが物体によって反射してセンサに返ってくるまでの時間を検知することで、センサから環境中の物体障害物Bの壁面までの距離の検知を行うレーザ照射部を備えており、このレーザ照射部を一定の回転角毎に回転以下、スキャンさせながら検知することで、一定の角度範囲内にある物体までの角度ごとの距離の検知が可能である。このスキャン動作によってレーザがスキャン可能な平面以下、スキャン面上にある物体のまでの距離と方向が得られるようになっている。ここでは、距離センサ3がスキャンする角度範囲を180度とし、この角度範囲において0.5度毎にレーザを照射し、物体障害物Bの壁面までの距離を検知する。この場合、スキャンする角度範囲やレーザを照射する角度の刻み幅、距離の最大検知範囲などは異なっていてもよい。また、物体までの距離と角度の検知が可能なセンサであればセンサの方式は異なっていてもよい。例えばステレオカメラでもよいし、赤外線を面状に物体に照射することで画素毎の物体までの距離検知が可能なデプスカメラなどであってもよい。ここで、図3では地図データ上の壁30、障害物B1~B7の配置及び自律移動ロボット1の位置は、絶対座標系x-y静止座標系:図3のbで表わされている。そして、その自律移動ロボット1の位置x、yにおける自律移動ロボット1の姿勢角度θを合わせて自律移動ロボット1の位置姿勢と呼ぶ。図3は、自律移動ロボット1が動作領域の中を移動する際の、位置姿勢の推定手法の一例を動作領域の上部から見た動作状態図である。図3の動作領域は壁面30に囲まれた動作領域空間であり、当該空間内に配置された障害物B1,B2,B3を避けながら予め設定した経路Rに沿って走行可能領域つまり、通路又は作業位置を移動する。ここで、障害物B1,B2,B3は作業台、収納庫、あるいは、壁などを意味し、粗い実線の斜線部にて表示する。この実施例で用いる距離センサ3はレーザ距離センサとよばれるもので、自律移動ロボットの前方の所定高さに取り付けられている。この距離センサ3により、自律移動ロボット1の正面を中心に±90°、つまり、180°の範囲で自律移動ロボット1から周囲の障害物B1,B2,B3までの距離を検知できる。一例として、図3の動作領域空間の所定位置所定姿勢P1にある自律移動ロボット1からの検知結果を密な実線の斜線部aにて表示している。図3の場合には、図示の位置姿勢での自律移動ロボット1から見て各障害物B1,B2,B3の壁面から反射してきた反射光とその角度を検知し、距離データθごとのLを得る。この距離データθごとのLを基にして、自律移動ロボット1の位置P1を原点として、照射光を反射した各障害物B1,B2,B3の壁面の位置を相対座標X-Yとして演算し、そのデータから斜線部分aで示すような幾何形状データを取得する。ここで得られたデータは、上述の通り障害物B1,B2,B3に反射した線分の距離と距離センサ3からの障害物B1,B2,B3の反射壁面に対する角度を示し得るデータの集合であり、本発明においては、このデータ群を幾何形状データと称呼する。また、前述した距離データθごとのLから、検知可能な各障害物B1,B2,B3の反射壁面に対する全ての角度における距離の和を算出する。以下、これを距離和データと呼ぶ。図3においてaは、幾何形状データを目視可能に表現したものである。この幾何形状データは、図3の密な実線の斜線部aに示したような図形データとして保有することも可能であるが、自律移動ロボット1からの90度から-90度までの各角度θにおける距離データLとして保有しても良い。この幾何形状データを、自律移動ロボット1の走行可能な動作領域の全ての位置と全ての姿勢において地図データに対して展開させた距離和データ群0~nを距離和地図データ群Tt0~tnとして距離和地図データ記憶部12に予め記憶しておくこととする。予め全ての位置と全ての姿勢における距離和地図データを記憶しておくことはせずに、必要な際に、必要な距離和地図データを計算して位置姿勢の推定ステップで使用することは可能である。以上のように構成される自律移動ロボット1は、例えば、初期状態において、距離センサ3からの信号に基づいて各角度における距離データLを算出し、距離和地図データtを生成するとともに、その距離和地図データtを地図データ内の距離和地図データ群Tt0~tnの距離和データと比較照合する。この照合の結果、近似する距離和データが検索された場合には、幾何形状データをマッチングにより、予め記憶してある距離和地図データTt0~tnと比較して、自律移動ロボット1の位置姿勢を確認しながらコントローラ部2からの走行指令により初期位置姿勢の推定を行い、自律的な走行を開始する。この自律移動ロボット1の初期位置姿勢の推定と自律移動時における位置姿勢の推定処理を図4の動作状態図及び図5のフローチャートを参照して説明する。図5において、自律移動プログラムを開始するとステップS1、まず、コントローラ初期化プログラム24bにより前回設定した目的地を初期化するステップS2。ただし、この場合でも過去の走行履歴の記憶は一定期間しておく。次に、目的地を設定するか否かを適当な入力機器28により入力すると、それを判定しステップS3、目的地を設定しない場合ステップS3にてYES、プログラムを終了するステップS4。一方、目的地を設定する場合ステップS3にてNO、ディスプレイ27を見ながらキーボードやマウスなどの入力機器28によって目的地を設定するステップS5。目的地が設定されると、距離和地図データ記憶部12から予め演算され格納されている距離和地図データ25bを取得しステップS6、さらに地図データ記憶部13から動作領域の地図データ25cを取得しステップS7、経路グラフデータ記憶部15から経路グラフデータ25dを取得するステップS8。次に、自律移動ロボット1の距離センサ3を作動させ、自律移動ロボット1の前方180°の範囲内においてレーザ光を走査して照射し、その反射光の受信により、障害物B1,B2,B3の照射光反射壁面までの距離、及びその障害物B1,B2,B3の照射光反射壁面の自距離センサ3に対する角度を検知し、そのデータを距離データとして取得するステップS9。次に、この距離センサ3による距離データの取得が1回目の位置姿勢の推定ステップであるかを判定するステップS10。つまり、1回目の位置姿勢の推定ステップとは、初期位置姿勢の推定ステップを意味し、例えば、1日の作業の開始時であってこれから作業開始で初めて電源を入れた後の状態、或いは、障害等で一旦電源等を落とした復旧動作の完了後の再立ち上げ時の状態等である。このSステップ10で一回目の位置姿勢の推定初期位置姿勢の推定ステップである場合ステップS10にてYES、通常の自律移動時のように直前の自律移動ロボット1の位置姿勢情報を持っていないので、距離センサ3で取得した自律移動ロボット1からの90度から-90度までの各角度における距離データにより生成した距離和データと、予め蓄積されている距離和地図データ群T内の距離和データとを比較照合し、近似した距離和データを検索し、その検索結果に基づいて自律移動ロボット1の初期位置姿勢推定処理を実行するステップS11。ここまでにおいても、充分に効果のある自律移動ロボット1の初期位置姿勢推定処理である。このステップS11の自律移動ロボット1の初期位置姿勢推定処理でのマッチング過程において、距離センサ3で取得した距離和データと、予め蓄積されている距離和地図データ群内の距離和データとが近似している、或いは距離センサ3で取得した距離和データから演算した幾何形状データと地図データとが一定の閾値以上でマッチングすると判定された候補が複数存在する場合には、その複数の候補をディスプレイ27上に表示させ、その複数の候補の中から一つの候補を選択して設定するステップS12ことも可能である。また、ステップS10で一回目の位置姿勢の推定初期位置姿勢の推定ステップではないと判定されるとステップS10でNO、自律移動ロボット1が自律移動プログラムによる自律移動中であると判定し、自律移動ロボット1の自律移動を継続して通常の位置姿勢推定の処理をさせるステップS14。ここで、図4を用いて、自律移動ロボット1の位置姿勢推定の処理について説明する。今、自律移動ロボット1が、距離センサ3により自律移動ロボット1からの90度から-90度までの各角度θにおける距離Lを距離データL,θとして取得したとする。この距離データから自律移動ロボット1自身を原点とした幾何形状データ障害物の反射壁面を外延とした幾何形状を現すデータを得、この幾何形状データと地図データとの重なり具合を評価していき、最も重なり具合が一番大きくなるときの位置姿勢を求める。この処理をマッチング処理と称する。図4の場合には取得した距離データから演算された幾何形状データを、地図データの上でマッチング処理をすると、位置姿勢をP1としたときマッチング状態b1の方が位置姿勢をP2としたときマッチング状態b2の方よりも重なり具合が大きくなっている。ここで、地図データは、動作領域全体に壁30や障害物B1,B2,B3、その障害物B1,B2,B3間の通路等から成り、幾何形状データは障害物の照射光の反射壁面が外延されるデータである。図4の引き出し線で示したマッピング図において、一つ飛びの黒色のドットの部分が幾何形状データbと地図データの重なりを示している。そこで、自律移動ロボット1の位置姿勢をP1と推定して以降の処理を行う。ただし、この通常の位置姿勢推定の処理については本発明における主要な解決課題ではないので、これ以上の詳細な説明は行わない。勿論、通常の位置姿勢推定の処理においても、本発明の距離和データの比較照合の技術は適用できるものであるが、ここでは詳細な説明しない。ステップS12において、自律移動ロボット1の位置姿勢が推定されると次の目的地に向かった位置姿勢へと移動するべく駆動制御される。自律移動ロボット1の自律移動時には、経路計画プログラム24eにより、自律移動ロボット1を予め設定された経路に沿って目的地に到着するまで自律的に走行させるが、その際には推定した現在位置姿勢から次の目的位置までの局所的経路計画を立てるステップS16。この局所的経路計画に沿って、自律移動ロボット1の車輪4の走行速度、及び、操舵角を移動機構制御部10によって制御するステップS15。この時、自律移動ロボット1は目的地に到達したか否かの判断を行いステップS13、目的地に近づくように駆動制御される。つまり、走行しながら距離センサ3によって前方180°の範囲内の障害物B1,B2,B3までの距離及びその障害物B1,B2,B3に対する角度を測定しながら走行し、その距離センサ3で得られた全角度における距離データから幾何形状データを生成し、これを地図データとマッチングさせて自律移動ロボット1の位置姿勢を推定しながら走行するステップS9―ステップS14。すなわち、自律移動ロボット1は、地図データ上の自らの位置姿勢を確認しながら自律移動し、目的地に到着することにより、自律移動ロボット1を停止させるステップS3、ステップS4。次に、図5のフローチャートにおけるステップS11の一回目の位置姿勢推定処理初期位置姿勢の推定ステップについて図6のフローチャートを参照して一つの手法を詳細に説明する。一回目の位置姿勢推定時とは、すなわち、1日の始めの自律移動ロボット1の起動時などの自律移動ロボット1の自律移動開始時の自律移動ロボット1の位置姿勢を推定するときである。既に説明したように、自律移動ロボット1を自律移動プログラムによって自律移動させるためには、地図上での自律移動ロボット1の位置と姿勢が分からなければ自律移動ロボット1の自律移動プログラムを実行することができない。継続した自律移動プログラムの実行時には、今までの走行経路の近傍の位置姿勢においてマッチング処理を行うことにより、比較的容易に位置姿勢の推定は可能である。これに対して、作業開始時の自律移動ロボット1の1回目の位置姿勢の推定時、走行経路の脱線状態からの復旧時、或いは自身の位置姿勢を見失った際等の位置姿勢の特定時には、参考となる直前の走行経路のデータはなく、マッチングさせる際には、マッチング対象である地図データに基づく幾何形状データは動作領域全体に亘り膨大であるために、自律移動ロボット1の位置姿勢の推定が容易ではない。そこで考え出された手法が本発明であり、新規な考え方に基づいた距離和データの比較照合により、予め得て格納してある地図データ上の距離和データ群の中から近似した距離和データを検索し、それにより自律移動ロボット1の初期位置姿勢の推定を行おうとするものである。また、マッチング処理を用いる際にも、距離和データの近似した候補を比較照合して検索し、マッチング処理の探索範囲を順次広げていく手法である。つまり、自律移動ロボット1に搭載した距離センサ3で得られた幾何形状データから算出した距離和データを用いてマッチング処理の範囲を限定し、その限定された範囲内で地図データ上の自律移動ロボット1の位置姿勢においてマッチング処理を行い、自律移動ロボット1の位置姿勢の推定を効率的に行うものである。つまり、距離センサ3で得られた幾何形状データを、地図上の全ての位置と姿勢における地図データと比較してマッチングさせるのでは処理に時間を要することになる。そこで、幾何形状データと地図データのマッチング処理において、マッチング処理の探索範囲の条件を複数設定しておき、距離和データの探索結果に従って順次マッチング処理の探索条件を広げる手法を採用した。以下、その手順の一つについて説明する。図5の処理フローの初期位置姿勢推定ステップS11においては、まず、動作領域の地図データ、経路グラフデータ、ロボット形状データより、通路データを生成するステップS100。次に、距離センサ3によって得られた幾何形状データの距離データから距離和データを算出する。この時、図3に示すように、距離センサ3によって前方180°の範囲内で距離センサ3からレーザ光を照射し、障害物B1,B2,B3の壁面で反射した反射光を受光することによって障害物B1,B2,B3の壁面までの距離及びその障害物B1,B2,B3に対する角度を測定して、距離センサ3で測定した全ての障害物B1,B2,B3の壁面までの全角度における距離の総和を演算するステップS101。次に、自律移動ロボット1の位置姿勢のマッチングが取れる可能性の高さからいけば、マッチング処理の順番は、走行履歴でのマッチング処理であり、次いで、経路グラフデータの経路上でのマッチング処理、さらに通路データの通路内でのマッチング処理、最後に地図上全てでのマッチング処理である。そこで、過去の走行履歴に含まれる位置姿勢を基に距離和データの検索範囲を設定するS107。そこで、走行履歴に含まれる位置姿勢を基にした距離和データ検索範囲において、距離和地図データ群の距離和データの中から近似した距離和データを検索するS120。この検索結果として近似した距離和データの位置姿勢の候補が検索された場合には、その結果に応じて、幾何形状データと地図データのマッチング処理の探索範囲を設定するS121。そして、その位置姿勢の候補の近傍でのマッチング処理を行い、自律移動ロボット1の位置姿勢の推定を行うS108。すなわち、距離和地図データの中から過去の走行履歴に含まれる距離和データと、距離センサ3の測定結果から得られた距離和データとの一致度を比較照合し、その結果近似した距離和データが検索されれば、検索結果に基づいて幾何形状データと地図データとのマッチング処理を実施する。このマッチング処理において、予め設定した閾値以上の一致度が大きい解の候補があるかを判定するステップS109。もし、閾値以上に一致する解の候補がある場合ステップS109にてY、一致度が所定の閾値より小さく相違が大きい解の候補を削除するステップS106。これにより、自律移動ロボット1の初期位置での位置姿勢の走行指令を出力するコントローラ部2に、自律移動ロボット1の初期位置姿勢を入力する。ステップS109にて閾値以上の解の候補がない場合ステップS109にてN、マッチング処理の探索条件の変更を行う。つまり、閾値以上の解の候補がない場合は、さらにマッチング処理の探索範囲を広げ、経路グラフデータに基づいて経路上で自律移動ロボット1が取り得る位置姿勢を基に画像データの探索範囲を設定するステップS110。次いで、経路上で自律移動ロボット1が取り得る位置姿勢を基にした距離和データ検索範囲において、距離和地図データ群の距離和データの中から近似した距離和データを検索するS122。この検索結果として近似した距離和データの位置姿勢の候補が検索された場合には、その結果に応じて、幾何形状データと地図データのマッチング処理の探索範囲を設定するS123。以後、同様な手順でのマッチング処理による位置姿勢の推定ステップS111と、閾値以上の一致度が大きい解の候補があるか否かを判定するステップS112。ここでも閾値以上の一致度の高い解の候補がない場合ステップS112にてNには、さらに探索範囲を広げ、通路データに基づいて通路内で自律移動ロボット1が取り得る位置姿勢を基に画像データの探索範囲を設定するステップS113。次いで、通路内で自律移動ロボット1が取り得る位置姿勢を基にした距離和データ検索範囲において、距離和地図データ群の距離和データの中から近似した距離和データを検索するS124。この検索結果として近似した距離和データの位置姿勢の候補が検索された場合には、その結果に応じて、幾何形状データと地図データのマッチング処理の探索範囲を設定するS125。以後、同様な手順でのマッチング処理による位置姿勢の推定ステップS114と、閾値以上の一致度が大きい解の候補があるか否かを判定するステップS115。一方、ステップS109にても、ステップS112にても、ステップS115にても閾値以上の一致度が大きい解の候補が無い場合ステップS115にてNには、初期位置推定失敗の警告を出力してステップS116、図示していないが警告処理のステップに移る。なお、以上の手順において、S107―S120―S121―S108―S109で示した走行履歴データを探索範囲とした探索手順、S110―S122―S123―S111―S112で示した経路グラフデータを探索範囲とした探索手順、S113―S124―S125―S114―S115で示した通路データを探索範囲とした探索手順の一連の処理は、夫々距離和データを基にしてマッチング処理による位置姿勢の推定を行っているものであるが、常に3つの処理操作が連続して行われるべきであるとする実施例ではなく、いずれか一つの探索範囲内での処理においても本発明は成立するものである。また、4つ目の探索範囲として地図データ全体上での距離和データの比較照合を行い、近似した距離和データを検索し、その近辺でのマッチング処理による位置姿勢の推定を行ってもよい。勿論、この地図データ全体上での距離和データの比較照合後のマッチング処理のみを行う手順も十分に成立するものである。複数の探索範囲を順次連続して行う場合には、最後の探索範囲を最終のマッチング処理の探索条件と称する。次に、幾何形状データと地図データのマッチング処理において、マッチング処理の探索範囲の条件を複数設定しておき、距離和データの探索結果に従って順次マッチング処理の探索条件を広げる別の手法を図7を用いて説明する。図7の手順においても、まず、動作領域の地図データ、経路グラフデータ、ロボット形状データより、通路データを生成するステップS100。次に、距離センサ3によって得られた幾何形状データの距離データから距離和データを算出する。この時、図3に示すように、距離センサ3によって前方180°の範囲内で距離センサ3からレーザ光を照射し、障害物B1,B2,B3の壁面で反射した反射光を受光することによって障害物B1,B2,B3の壁面までの距離及びその障害物B1,B2,B3に対する角度を測定して、距離センサ3で測定した全ての障害物B1,B2,B3までの全角度における距離の総和を演算するステップS101。続いて、ステップS101で得られた距離和データと距離和地図データ記憶部12に予め蓄積されている通路内の距離和地図データ群内の距離和データに一致する距離和データが存在するか否かを検索するステップS102。なお、ここでは、走行履歴に含まれる位置姿勢での距離和データの検索や、経路グラフ上での位置姿勢での検索より広い範囲の検索範囲において行うのが良い。距離和地図データ記憶部12には、動作領域内での地図上のあらゆる位置姿勢x,y,θでの自律移動ロボットの幾何形状データと距離和データが記憶されている。従って、より一般化するには、可能であるならば、地図データ状における全ての位置姿勢での距離和データを検索が望ましい。この距離和データの検索処理の結果により自律移動ロボット1の位置姿勢候補を基に、複数の探索範囲からの1つの探索範囲を設定する。ここで、距離和地図データは、仮定された地図上の位置姿勢での距離センサからの幾何形状データに加えて距離の総和を記憶したものである。そして、ステップS102で、通路内において記憶された距離和地図データ群の中からステップS101で得られた距離和データと近似する距離和データを抽出し、この抽出された距離和データを基にして、地図データと幾何形状データのマッチング処理をすれば自律移動ロボット1の初期位置と姿勢を効率的に推定することができる。まず、過去の走行履歴に含まれる位置姿勢を基に探索範囲を設定しステップS107、抽出された距離和データの中から過去の走行履歴に含まれる距離和データ基づいて、幾何形状データと地図データとのマッチング処理を実施するステップS108。ここで、予め設定した閾値以上の一致度が大きい解の候補があるかを判定するステップS109。閾値以上の一致度が大きい解の候補がない場合ステップS109にてNOは、マッチング処理の探索範囲を広げ、経路グラフデータに基づいて経路上で自律移動ロボット1が取り得る位置姿勢を基に画像データの探索範囲を設定するステップS110。以後、同様な手順でのマッチング処理による位置姿勢の推定ステップS111と、閾値以上の一致度が大きい解の候補があるかを判定するステップS112。ここでも閾値以上の解の候補がない場合ステップS112にてNOには、さらに探索範囲を広げ、通路データに基づいて通路内で自律移動ロボット1が取り得る位置姿勢を基に画像データの探索範囲を設定ステップS113し、以後、同様な手順でのマッチング処理による位置姿勢の推定ステップS114と、閾値以上の一致度が大きい解の候補があるかを判定するステップS115。そして、ステップS109、ステップS112、ステップS115にて閾値以上の解の候補がある場合夫々のステップにてYESには、ステップS106に戻り、一致度が閾値より小さく相違が大きい解の候補を削除し、自律移動ロボット1の位置姿勢をコントローラ部2に入力する。一方、ステップS109にても、ステップS112にても、ステップS115にても閾値以上の一致度が大きい解の候補が無い場合ステップS115にてNOには、初期位置推定失敗の警告を出力してステップS116、図示していないが警告処理のステップに移る。次に、閾値以上の一致度が大きい位置姿勢の候補が複数存在する場合について説明する。例えば、図8に示すように、棚や収納庫などの障害物B1,B2,B3が規則的に連続しており、距離センサの測定範囲が狭い場合においては、距離センサ3の測定結果から得られた幾何形状データは自律移動ロボット1の位置A1と位置A2とでは同じであるから、これらの位置A1,A2での距離和データ及び幾何形状データは同じであるため、距離和データを使って距離和データの一致する距離和地図データを検索したとしても、幾何形状データと地図データのマッチングを行って探索したとしても、自律移動ロボット1の位置姿勢を特定する探索範囲を特定することはできない。図8に示す場合では、A1とA2の2つの位置姿勢が自律移動ロボット1のマッチング処理の探索結果であるとした判定がなされる。このような場合には、ディスプレイ27に自律移動ロボット1と、距離センサ3の測定結果から得られた幾何形状データを地図上にA1及びA2として表示させ、ユーザが手入力などにより、自律移動ロボット1の正しい位置姿勢としてA1又はA2を選択する、あるいは、自律移動ロボット1の進むべき方向を直接指示して自律移動ロボット1に走行指令を出力する。これにより、自律移動ロボット1は、初期位置姿勢が特定されて、それ以降、指定された目的地の方向に自律移動することができる。自律移動ロボット1の自律移動時においては、距離センサ3の測定結果から得られた幾何形状データによって距離和データの生成更新を行うとともに、常に距離和地図データとのマッチングにより、自律移動ロボット1の位置を確認しながら目的地まで自律的に走行することができる。なお、ここではディスプレイ27上に自律移動ロボットの位置姿勢の候補を示すことを想定しているが、車両のカーナビゲーションシステムに表示したり、ロボットから離れた外部の基地局のディスプレイに表示してもよい。以上のように、自律移動ロボット1の自律移動開始時においては、距離センサ3の測定結果から得られた距離和データと、予め記憶した距離和地図データ群内の距離和データとの検索処理結果に基づいて自律移動ロボット1の初期位置姿勢を推定するシステムにおいて、マッチング対象となる距離和地図データの探索条件を段階的に徐々に広げるように探索することにより、最初から探索条件を動作領域全体の地図データを対象とする場合に比べ、演算処理を軽減でき、初期位置姿勢の推定に伴う時間を可及的に短縮できるため、高速応答の走行制御が可能となる。また、マッチング処理の際に閾値以上の一致度の大きい候補が複数存在する場合には、ディスプレイ27上に自律移動ロボット1と距離センサ3の測定結果から得られた幾何形状データを同時に複数表示させることで、ユーザが手入力などにより、自律移動ロボット1の位置姿勢を入力することで自律移動ロボット1の初期位置姿勢を特定し、目的地にまで自律移動ロボット1を自律的に走行させることができる。以上の説明においては、距離和データは幾何形状データの角度ごとにおける距離の総和として説明したが、これはデータとしては単なる一つのデータであるために比較照合にかかる時間は短く、全体のマッチング処理に掛かる時間は大幅に削減できる。しかしながら、地図データによっては、比較照合の場合に近似する多くの距離和データの位置姿勢候補が検索結果として得られることも考えられる。その場合には距離和データとして記憶するデータを、距離の総和と平均値という2つのデータ構成とすることが考えられる。これにより、距離和データの比較照合による一致度の精度が大きく向上する。さらに、距離の分布の一度を比較するとの観点で考えれば、特定の幾何形状データでの角度ごとの距離データのガウス分布から、ピークの距離データと、その分布のピークの半値の距離データ、1/3の距離データ、任意の割合の距離データ等の距離データに関係する複数の数値を記憶して、それを距離和データの比較照合の際に合わせて用いることでさらに検索の一致度を向上させることができる。"