モータによって駆動する車輪を有する走行部と、走行方向の障害物を検出する環境認識センサを有する上体部とからなる自律移動装置において、前記上体部には自己の位置と障害物とを認識する手段と、障害物の回避能力を評価する手段と、前記障害物との衝突回避能力を判断する手段と、この衝突回避能力から障害物の通過推定領域に対する衝突回避の優先度を求める手段とを備えるとともに、前記優先度の高い障害物の通過推定領域が前記走行部が位置する領域に重複しない領域であって、前記優先度の低い障害物の通過推定領域が前記走行部が存在する領域と重複しても衝突が避けられる範囲へ移動させる制御部を備えていることを特徴とする自律移動装置。請求項1記載の自律移動装置において、前記回避能力を評価する手段は前記障害物の速度と幅から定量的に算出することを特徴とする自律移動装置。請求項1記載の自律移動装置において、前記回避能力を評価する手段は前記回避能力が基準値よりも低い前記障害物の回避優先度を高く設定することを特徴とする自律移動装置。請求項1乃至3のいずれかに記載の自律移動装置において、前記回避能力を評価する手段は前記障害物の速さが基準範囲よりも遅い障害物と、基準範囲より速い障害物の回避優先度を高く設定することを特徴とする自律移動装置。請求項1乃至3のいずれかに記載の自律移動装置において、前記回避能力を評価する手段は前記障害物を回避能力を基に数種類に分類することを特徴とする自律移動装置。計算機と通信をする通信装置を内蔵し、この計算機は情報記憶部と、走行情報計算部と、障害物認識部と、走行制御部と、障害物分類部と、目的地点設定部と、行動決定部から構成された自律移動装置の制御方法において。前記障害物分類部からの情報の有無を判断するステップと、前記障害物分類部から情報が送られていない時は前記情報記憶部の最終目的地を現在の目的地として前記走行制御部に伝えるステップと、前記障害物分類部から情報がある場合は走行部によって自律移動装置が障害物に衝突せずに走行できる領域である移動可能領域を求めるステップと、現在捕捉している障害物の通過領域を推定するステップと、計算のため仮想的に移動可能と設定する領域である仮想移動可能領域を設定するステップと、前記仮想移動可能領域に基づいて目的地点を決定するステップ、とからなることを特徴とする自律移動装置の制御方法。自律移動装置の移動を妨げる障害物が複数存在した場合、障害物によって加減速の能力や移動可能な方向などの回避能力が異なる場合がある。例えば、病院内では健常者、車椅子、障害者などに同時に通路を塞がれる場合がある。その場合、車椅子や障害者は、回避能力が健常者よりも低く、自律移動装置が両者の進路を塞ぐ位置に居ると、すれ違いに時間がかかったり両者と自律移動装置が接触したりする可能性がある。この場合自律移動装置が、回避能力の高い健常者の進路上に移動すれば、車椅子や障害者の動きに対する影響は少なく済む。しかし例えば、自律移動装置が健常者の真正面へ移動すると、健常者の回避行動にも時間や接触の可能性が伴うため、健常者にとっても自律移動装置を回避し易い位置へ移動する必要がある。この様に、複数の障害物に移動を妨げられた状況に安全かつ効率的に対処するためには、回避能力が低い障害物の動きへの影響は少なく、なおかつ自律移動装置を回避すると期待できる回避能力の高い障害物にとっても、自律移動装置を避け易い位置へ移動する自律移動装置の提供が必要である。しかしながら、特許文献1記載の技術では、自律移動装置が複数の障害物に対峙した場合を考慮していないため安全に対処できない可能性がある。本発明の目的は、自律移動装置の移動を妨げる障害物が複数存在したときに、回避能力が低い障害物の動きへの影響は少なく、なおかつ回避能力の高い障害物にとっても、自律移動装置を避け易い位置へ移動することのできる自律移動装置を提供することにある。上記目的は、モータによって駆動する車輪を有する走行部と、走行方向の障害物を検出する環境認識センサを有する上体部とからなる自律移動装置において、前記上体部には自己の位置と障害物とを認識する手段と、障害物の回避能力を評価する手段と、前記障害物との衝突回避能力を判断する手段と、この衝突回避能力から障害物の通過推定領域に対する衝突回避の優先度を求める手段とを備えるとともに、前記優先度の高い障害物の通過推定領域が前記走行部が位置する領域に重複しない領域であって、前記優先度の低い障害物の通過推定領域が前記走行部が存在する領域と重複しても衝突が避けられる範囲へ移動させる制御部を備えていることにより達成される。また上記目的は、前記回避能力を評価する手段は前記障害物の速度と幅から定量的に算出することが好ましい。また上記目的は、前記回避能力を評価する手段は前記回避能力が基準値よりも低い前記障害物の回避優先度を高く設定することが好ましい。また上記目的は、前記回避能力を評価する手段は前記障害物の速さが基準範囲よりも遅い障害物と、基準範囲より速い障害物の回避優先度を高く設定することが好ましい。また上記目的は、前記回避能力を評価する手段は前記障害物を回避能力を基に数種類に分類することが好ましい。また上記目的は、計算機と通信をする通信装置を内蔵し、この計算機は情報記憶部と、走行情報計算部と、障害物認識部と、走行制御部と、障害物分類部と、目的地点設定部と、行動決定部から構成された自律移動装置の制御方法において、前記障害物分類部からの情報の有無を判断するステップと、前記障害物分類部から情報が送られていない時は前記情報記憶部の最終目的地を現在の目的地として前記走行制御部に伝えるステップと、前記障害物分類部から情報がある場合は走行部によって自律移動装置が障害物に衝突せずに走行できる領域である移動可能領域を求めるステップと、現在捕捉している障害物の通過領域を推定するステップと、計算のため仮想的に移動可能と設定する領域である仮想移動可能領域を設定するステップと、前記仮想移動可能領域に基づいて目的地点を決定するステップとからなることにより達成される。本発明によれば、自律移動装置の移動を妨げる障害物が複数存在したときに、回避能力が低い障害物の動きへの影響は少なく、なおかつ回避能力の高い障害物にとっても、自律移動装置を避け易い位置へ移動することのできる自律移動装置を提供できる。以下、複数の実施例を図面を用いて説明する。実施例において、自律移動装置が通行する通路の幅は常に他の障害物とすれ違い可能な長さであるとする。本実施例を図1から図11を用いて説明する。本実施例によって実現される自律移動装置の概要を、図1を用いて説明する。図1a~cは本発明の実施例1に係る自律移動装置の動きを示す概念図である。図1において、自律移動装置1は、仮想移動可能領域61走行路を走行する複数の障害物によって移動を妨げられた場合、障害物の回能能力を評価して回避優先度をつける。図1aの場合、自律移動装置1は障害者B1と車椅子B2の回避能力が健常者C1より低いため、回避優先度の高い障害物と認識する。領域51B1、51B2は、障害者B1と車椅子B2が今後通過すると推測した通過領域である。この通過領域51B1、51B2を推測した自律移動装置1は、回避優先度の高い障害者B1と車椅子B2を避け、通過領域51B1、51B2の外部で、かつ回避優先度の低い健常者C1の進路変更が少なく済む位置へと移動する。図1bの状態において、回避優先度の低い健常者C1の通過領域に進路変更した自律移動装置1を確認した健常者C1は障害者B1の背後に移動して自律移動装置1の走行を優先している。図1cの状態において、自律移動装置1は通過領域に障害物がないことを確認した後、速やかに障害者B1と車椅子B2を避けて通過することができる。図1aの状況下において、従来の自律移動装置1では、障害物の回避能力の評価や、通過領域の設定をしていないため、回避能力の低い障害物の通過領域から完全には離脱しない。そのため、回避能力の低い障害者B1や車椅子B2が進路変更することになり、効率が悪かったり、危険が伴ったりする。これに対し本発明の自律移動装置であれば、回避能力の劣る障害物の進路を妨げずに回避能力の高い障害物にとっても避け易い位置へ移動できる。図2abは実施例1に係る自律移動装置の概略構成図である図2は機械的な構成図であり、図2は本実施例の自律移動装置1のシステム構成図である。本実施例では、自律移動装置1は人よりも小型で、主に屋内を走行することを想定している。本発明の機械的構成について図2を用いて説明すると、自律移動装置1は、走行部11と上体12から成る。外部には通信装置3と接続された計算機2を具備しており、自律移動装置1と計算機2は通信装置3および通信装置124を介し無線通信矢印で示すで双方向による情報交換を行っている。走行部11は、車輪111と、エンコーダを備えた駆動用モータ112を備えている。上体12は、自律移動装置の動力源となるバッテリー121と、制御装置122を備える。この上体12は障害物を検出する環境認識センサ123としてレーザースキャナ、および計算機2と通信をする通信装置124を内蔵している。計算機2は、図2bに示すように情報記憶部21、走行情報計算部22、障害物認識部23、走行制御部24、障害物分類部25、目的地点設定部26、および行動決定部20から構成される。本発明のシステム構成部について図2を用いて説明する。なお、各構成部の処理の詳細は後述する。まず、環境認識センサ123から取得した障害物情報、走行部11から取得した車輪回転角速度は、自律移動装置1に内蔵の通信装置124と計算機2に接続されている通信機3を介して計算機2の情報記憶部21へ送信される。情報記憶部21は、行動決定部20から入力された最終目的地点と、環境認識センサ123やモータ112のエンコーダからの測定データ、走行情報計算部22で計算された自律移動装置1の現在位置、向き、速度と、障害物認識部23で計算された障害物の現在位置、速度など自律移動装置の制御に必要な情報を計算機2のメモリに記憶、またはメモリのデータ更新呼び出しをする。行動決定部20の最終目的地点は、計算機2の端末から人が入力するか、あらかじめプログラムで決定される。走行情報計算部22は、情報記憶部21に保存されたモータ112のエンコーダの測定結果から、自律移動装置1の現在の原点基準座標と向き、前進速度と旋回速度を計算し再び情報記憶部へ返す。障害物認識部23は、情報記憶部21に保存した環境認識センサ123の測定結果から、障害物の座標、速度、幅を推定し、情報記憶部21へ返す。走行制御部24は、情報記憶部21の障害物情報と目的地点設定部26が設定した現在の目的地点を基に、目標前進速度と目標旋回速度を通信装置3と124を介して制御装置122へ伝える。また走行制御部24は、常に自律移動装置1が障害物を回避可能か判断し、もし回避不可能であれば、回避不可能であることを障害物分類部25へ伝える。障害物分類部25は、走行制御部24から障害物を回避不可能であることを伝えられると、情報記憶部21の障害物情報を基に、障害物を回避能力別に分類し、障害物の回避優先順位を決定して目的地点設定部26へ伝える。目的地点設定部26は、障害物分類部25から情報が送られてこない場合は、走行情報記憶21の最終目的地点を現在の目的地点として走行制御部24へ伝え、障害物分類部25から情報が送られてきた場合は、回避優先順位の高い障害物の進路を妨げず、なおかつ回避優先順位の低い障害物が自律移動体1を回避し易い地点を計算し、そこを目的地点として走行制御部24へ伝える。その後走行制御部24は目的地点設定部26が設定した目的地点へ障害物を回避しつつ進むための直進速度と旋回速度を再度計算し、通信装置3、124を介して制御装置122へ指示する。制御装置122は、情報記憶部21からの速度指示と走行部11、の情報を基に走行部11の移動方向移動速度制御をする。以後、各構成部の計算処理の詳細を説明する。本実施例では環境認識センサ123としてレーザースキャナを用いており、所定の角度間隔で障害物までの距離のデータ列を通信装置124、3を介して情報記憶部21へ伝えている。また、モータ112のエンコーダは車輪の回転角速度を検出し、通信装置124、3を介して情報記憶部21へ伝えている。情報記憶部21は自律移動体起動時に使用者が設定した原点と、原点基準の最終目的地点の座標、過去数秒間分の障害物情報と車輪の回転角速度、走行情報計算部22と障害物認識部23の計算結果を計算部2のメモリ内へ保存する。走行情報計算部22は、情報記憶部21に記憶されている車輪の回転角速度と自律移動装置1の向きの時刻歴から、自律移動装置1の現在の原点基準座標と向き、前進速度と旋回速度を計算し再び情報記憶部21へ返す。障害物認識部23は、環境認識センサ123から得たデータより、障害物の座標、速度、幅を推定し、情報記憶部21へ伝える。本実施例ではレーザースキャナを用いているが、得られるデータは所定の角度間隔ごとのデータ列なので、複数の障害物を別々の障害物であると認識するための認識手法が必要となる。例えば、認識手法として、特開200865755の方法がある。この方法ではまず、ある時刻tにレーザースキャナから得られた距離値の、角度に対する急激な変化点を検出し、連続する点の纏まりごとにデータ列を分割してセグメントとして情報記憶部21に保存する。これによって、時間tにおける各セグメントの重心などの代表位置、形状などの特徴量が認識される。次に、時刻tΔtで同様に計算し、各セグメントの特徴量を得る。ここで、時刻tで得られたセグメントの特徴量と、時刻tΔtで得られたセグメントの特徴量を比較し、特徴量の近いセグメント同士は同一の障害物であると認識し、代表位置の変化量から、障害物の速度を、形状から幅を得ることができる。また、移動速度がほぼ0である障害物は静止障害物とみなし、レーザースキャナによる各データ点を幅0の障害物とみなし、情報記憶部21に記憶する。走行制御部24では、一般によく知られている障害物回避方法TheDynamicWindowApproachtoCollisionAvoidanceIEEERoboticsAutomationMagazine4、pp2333、1997を利用する。この方法では自律移動装置1が走行可能な数段階の目標旋回速度候補p1、p2、、pkと、数段階の目標前進速度候補v1、v2、vqで進んだ場合の、障害物との距離関数Lcol、目的地点設定部から送られてきた目的地点座標に対する方向関数θgoalpk、前進速度関数Vを評価し、それぞれに重みα、β、γをかけて足し合わせた式1に示す目的関数、のGをもっとも大きくするpk、vqを選ぶ。α、β、γは、シミュレーションや経験則によって設定することができる。選ばれた目標旋回速度pkと、目標前進速度vqは、通信装置3、124を介して制御装置122へ伝えられる。もし目的地点に対する速度ベクトルの角度θが90 ゚以上の移動先候補しか選択できない、またはvq≦0のときGが最大となる場合は、目的地点を近づきつつ回避することが不可能であると判断し、回避不可能フラグを障害物分類部23へ送る。障害物分類部25は、走行制御部から回避不可能フラグを受信した時、情報記憶部21に保存されている障害物の速度と幅から、各々の障害物を回避能力別に分類し、回避優先順位を決定する。回避能力は、健常な歩行者が最も高いとする。幅が一般的な歩行者よりも大きければ、人間以外の移動体であるとし、回避能力が低いと評価する。また、健常な歩行者よりも移動速度が遅い移動体は、人以外か、重いものを運んでいる人、障害者などであるとし、健常な歩行者よりも速度が速い移動体は、走っている人や、自転車など、急な速度変更、進路変更が難しい移動体であるとし、回避能力が低いと評価する。本実施例では障害物の幅Wと速度Vに重みa、bをかけた両者の和Rを用いて障害物の回避能力を評価し、Rと障害物の幅W、速度Vから障害物を分類する。重みa、bは、後述する健常者のRの上限値Rmaxより求める。分類方法を図3を用いて説明する。図3は実施例1に係る障害物の分類方法を説明する図である。図3において、健常な歩行者と判断する下限速度をVminとし、上限幅をWmax、Rの上限をRmaxとしたとき、と分類し、回避優先度を、ABCとする。Rmaxは図3の様に分類できるようにヒューリスティックに決定する。また、Rmaxより、式2のa、bを決定する。分類AのようにRが大きい移動体は、幅が大きく重たい移動体か、高速で移動している移動体なので、速度変更も進路変更も難しい移動体であり、自律移動装置1が積極的に回避する必要がある。分類Bのように、VとRが小さく、Wが大きい移動体は、その大きさと速度の遅さから進路変更は難しいが、停止することは容易な移動体であるため、自律移動装置1との衝突を、停止によって回避できると推測できる。分類Cは、速度、幅から健常者レベルの回避能力を持ち、自律移動装置1の回避は容易と推定できる。目的地点設定部26の動作を、図4のフローチャートに基づき図5~図8を用いて説明する。図4は実施例1に係る目的地点決定部の動作フローチャートである。図4において、S100で障害物分類部25から情報が送られてこない時は、S101へ進む。目的地点設定部26へ障害物分類部25から情報が送られてきたときは、S102以降へ進み、回避優先順位の高い障害物の進路を妨げず、なおかつ回避優先順位の低い障害物が自律移動体1を回避し易い地点TGを計算し、TGを目的地点として走行制御部24へ伝える。S101で目標地点設定部26は、情報記憶部21の最終目的地点を現在の目的地点TGとして走行制御部24へ伝える。S102では、図5斜線部に示すように、走行部11によって自律移動装置1が障害物に衝突せずに走行できる領域である移動可能領域60を求める。移動可能領域60をPaとし、情報記憶部21に記憶してあるi番目の障害物i1、2、...、Nの座標Oiと幅Wiから式4を定義する。ここでrは、障害物が自律移動装置1との衝突を安全に避けるために必要な距離であり、自律移動装置1の大きさや、他の移動体とすれ違う時の間隔、自律移動装置1の他の構成部品を動作させる際に周囲と空ける間隔を基に設定する。S103では、現在捕捉している障害物の通過領域51を推定する。情報記憶部21から得られたN個の障害物Oiの原点中心の座標をOi、速度ベクトルをVi、Viの単位法線ベクトルをniとしたとき、Oiの通過領域Tを式5の様に推定する。図6に示すように、自律移動装置1の現在地Xiを式5の左辺に代入し、s、tを求めたとき、s、tの値がs≧0かつ|t|≦Wi/2rを満たしていれば、自律移動装置1が障害物Oiの通過領域に入っていると判断する。S104では、計算のため仮想的に移動可能と設定する領域である仮想移動可能領域61を設定する。仮想移動可能領域61は、障害物分類部25によって設定された回避優先度に基づき、以下の様に設定する。1移動可能領域60または仮想移動可能領域61のN個の障害物Aii1、2、...、Nの種類がAだけの場合、図7の様に全ての障害物の通過領域51Aiを通行不可とし、残りの領域を仮想移動可能領域61Pとする。Aiの原点基準の座標をOi、幅をWi、各障害物の速度ベクトルをVi、Viの単位法線ベクトルをniとしたとき、仮想移動可能領域61Pは式6となる。2移動可能領域60または仮想移動可能領域61のN個の障害物Bii1、2、、Nの種類がBだけの場合、図7の様に、最も速度の遅い障害物Bk以外の障害物Bii≠kの通過領域51Biを移動不可とし、残りの領域を仮想移動可能領域61Pとする斜線部。また、上記Bkとして、最も衝突までの時間が長い障害物を選んでもよい。3移動可能領域60または仮想移動可能領域61の障害物の種類がCだけの場合、現在の移動可能領域60または仮想移動可能領域をそのまま用いる。4移動可能領域60にA、B、Cのうち少なくとも2種類以上の障害物が存在する場合、最も回避優先度の低い種類の障害物以外全ての障害物の通過領域を移動不可とし、残りの領域を仮想移動可能領域61とする。図7を最も回避優先度の低い種類の障害物、Q個の障害物Njをその他の種類の障害物、Njの座標をNj、速度をVj、Vjの単位法線ベクトルをnjとすれば、仮想移動可能領域61P図7斜線部は式8となる。以上のように仮想移動可能領域61を設定することで、仮想移動可能領域61内に存在する障害物を、BかCの1種類に限定できるので、上記2または3を再度行い、仮想移動可能領域を更新することで、最終的に仮想移動可能領域61は図7の様になる。S105では、S104で設定された仮想移動可能領域61に基づいて目的地点TGを決定する。TGの決定方法を図8を用いて説明する。障害物の種類が全て分類Aの時、図8aの様に自律移動装置1の進行方向は移動不可な領域で塞がれる。この場合は自律移動装置1の後方で最も近い仮想移動可能領域内の点を目的地点TGとする。障害物に分類A以外の障害物が含まれている場合は、S104の234の処理により、仮想移動可能領域61中には、分類BまたはCの障害物が一つだけ存在するか、分類Cの障害物が複数存在する状態になっている。もし図8bのように仮想移動可能領域61に障害物O5が一つだけ存在する時は、自律移動装置1が仮想移動可能領域61の境界線L1またはL2へ移動すれば、障害物O5の進路変更は少なく済む。L1、L2上での位置を一意に決めるためには、例えば、自律移動装置1が可能な旋回方向へ最大加速度で減速した場合の停止位置71と、L1、L2の交点をTGの候補とし、自律移動装置1とL1の距離が自律移動装置1の中心とL2の距離よりも大きければ、L1と停止位置71の交点を一時的な目的地TGとし、逆ならばL2と停止位置71の交点を一時的な目的地TGとする。また、図8cの様に仮想移動可能領域61にN個の障害物Oi、i1、2、、Nが存在する場合、仮想移動可能領域61の境界線L1、L2と、隣り合う障害物OiとOkk1、2、、N、ik1の通過領域51Oi、51Okの境界線同士の中線Lik上に自律移動装置1が移動すれば障害物の進路変更が少なくなるため、障害物が一つの場合と同様にして停止位置71とL3、L4、Likの交点うち、もっとも障害物の通過領域の境界と自律移動装置1との距離が大きい点を一時的な目的地点TGとする。制御装置122は、自律移動装置1の前進速度と旋回速度を走行制御部24に指示された通りに実行するように、走行部11のモータ112を制御する。以下、自律移動装置1の動作例を図1、図9、図10、図11を用いて説明する。これらの図中では概念を理解しやすくするため、式4から式8中のrは0とし、代わりに自律移動体1の占有領域72を、半径r、中心を自律移動体の位置とした円で示している。図9は実施例1に係る障害物が分類Aのみだった場合の動きの例である。図10は実施例1に係る障害物が分類Bのみだった場合の動きの例である。図11は実施例1に係る障害物が分類Cのみだった場合の動きの例である。図1は、複数の種類の障害物に自律移動装置1の移動が妨げられた場合の例である。例えば、健常者C1は分類C、障害者B1と車椅子B2は分類Bとする。分類Cの健常者C1が最も回避優先度の低い種類であるため、図1に示す様に、自律移動装置1は健常者C1以外の障害物B1、B2の通過領域は通行不可となり、仮想通過領域61が設定される。そして図4のS105にしたがって目的地点TGを決定すると、TGはB1、B2の進路を妨げず、なおかつC1の進路変更は少なくて済む位置に設定される。図1の様に自律移動装置がTGへ移動すると、B1、B2はそのまま進行し、C1は回避行動をとると期待できる。図1の様に、C1の回避行動によって自律移動装置1は通路を移動可能となり、再び最終目的地点へ移動を開始する。図9は、自律移動装置1の移動が救急搬送中のベッドA1および付き添い人A2、A3に妨げられた場合の例である。図9において、A1、A2、A3はともに式3Vmaxより速く、同じ速度で移動しており、分類Aとなる。よって全ての障害物の通過領域が移動不可となり、仮想移動可能領域61は図9aに示す様になる。自律移動装置1が最大加速度で停止できる位置に占有領域72が内包される仮想移動可能領域61が存在しないため、一時的な目的地点TGは自律移動装置1の後方に設定され、図9の様に自律移動装置1は一時的な目的地点TGへ移動する。こうして自律移動装置1は障害物の移動へ影響を与えずに、障害物の通過をTGで待機することができる。図9の様に全ての障害物が通過した後、自律移動装置1は再び最終目的地点へむけて移動を開始する。図10は、自律移動装置1の移動が、障害者B1と車椅子B2に塞がれた例である。図10において、速度の遅い障害者B1と、幅が大きい車椅子B2は、ともに分類Bとなる。移動速度が障害者B1の方が遅い場合、図10のようにB1の以外の障害物B2の通過領域51B2は通行不可となる。設定された仮想移動領域61内で、一時的な目的地点TGは51B2に占有領域72が重ならないよう設定され、図10のように自律移動装置1は一時的な目的地点TGへ移動する。障害者B1は壁伝いに移動しているため進路変更は難しいと予想されるが、B1の速度は遅いため立ち止まることは容易であり、図10のように車椅子B2が進行して障害者B1と自律移動装置1との間に通行可能な距離が空くまで障害者B1が待機することで、自律移動装置1が通行可能になると期待できる。自律移動装置1が移動可能となると、再び自律移動装置1は最終目的地点へ向けて移動を開始する。図11は、自律移動装置1が通行中の通路を歩行者3名に塞がれた場合である。図11において、歩行者C1、C2、C3は全員分類Cとされるため、図11の様に仮想移動可能領域61は移動可能領域60と同じになる。図4に示すS105によって各歩行者C1とC2の通過領域51C1と51C2の境界線同士の中線上にTGが設定され、自律移動装置1がTGへ移動すると、図11のように歩行者C1とC2が回避動作をとると期待できる。歩行者C1とC2の間が開き、自律移動装置1が移動可能となると、再び図11cのように自律移動装置1は最終目的地点へむけて移動を開始する。以上のように、自律移動装置1は障害物に道を塞がれた際に、障害物を回避能力別に分類して回避優先度をつけ、さらに障害物の通過領域を推定することによって、回避能力の低い移動体の通過領域には侵入せず、なおかつ回避能力の高い移動体の進路変更が少なく済む位置へ移動するため、安全かつ効率的に、障害物と自律移動体の衝突を回避することができる。本実施例では、自律移動装置自体が計算機を備えている場合を図12から図15を用いて説明する。本実施例の自律移動装置は人が乗れる程度のサイズで、主に屋外を走行する。本実施例と実施例1は以下に述べる点で相違するものであり、その他の点は実施例1と基本的に同一であるので、重複する説明を省略する。本実施例において、実施例1と共通する構成においては同じ効果を奏する。図12は実施例2に係る自律移動装置の構成図である。図13は実施柄2に係る自律移動装置の動作フローチャートである。図14は実施例2に係る一時的な目的地TGの決定方法を説明する図である。図15は実施例2に係る自律移動装置が仮想移動可能領域内を通行できない場合のTGの決定方法を説明する図である。図12において、本実施例の自律移動装置8の機構構成図を図12に、システム構成図を図12に示す。自律移動装置8は走行部81と搭乗部82からなる。実施例1では計算機が外部にあったが、本実施例では計算機9を走行部81に備え、走行部81に備えられている制御装置814は有線で計算機9と接続している。そのため、実施例1で通信機3、124を介して情報の送受信をしていた構成部同士は、有線で直接情報を受け渡しすることができる。さらに走行部81は、自律移動装置を移動させるための車輪811と、後部左右の車輪に独立してエンコーダを備えた駆動用モータ812、動力源であるバッテリー813を走行部に備える。搭乗部82は人が入れる程度の内容量で、環境認識センサ821としてレーザースキャナを備える。図13に示すように、実施例2では、自律移動装置8の占有領域71を、進行報告に対する幅を式4のrとした矩形で表現することで、自律移動装置8の向きによる障害物と自律移動装置表面との距離も推定可能になる。また、占有領域71の前後方向の長さは、自律移動装置8の大きさや、自律移動装置8が停止する際に周囲と空ける間隔等を基に設定する。走行制御部94は自律移動装置8の位置だけでなく向きも他の障害物が避けやすいように制御する。例えば、式1の角度関数θgoalを、図14仮想移動可能領域の障害物が単数の場合の様に障害物の通過領域の境界線と平行な方向や、図14仮想移動可能領域の障害物が複数の場合のように隣り合う通過領域の境界線同士の中線と平行な方向を向くほど大きい値になるよう設定することで、すれ違う障害物の進路変更を少なくすることができる。本実施例の自律移動装置8は人を乗せることを想定しているため、占有領域71の幅rが人よりも大きい。そのため実施例1と同様に仮想移動可能領域61を設定した時、図15に示すように、占有領域72が移動不可となった障害物の通過領域51から完全には離脱できない場合がある。ただし図15仮想移動可能領域が自律移動装置の幅より狭い場合では、現象をわかりやすくするため、仮想移動可能領域61は占有領域72の幅rを無視して示してある。占有領域72が移動不可となった障害物の通過領域51から完全には離脱できない場合、分類Aではない障害物の通過領域51のうち移動不可となっているものをRが小さい順に1つずつ移動可能にし、占有領域72が通行不可の通過領域51に侵入しないように再設定を試みる。もし再設定が不可能な場合や、移動不可となっている通過領域の障害物が分類Aだけだった場合、実施例1と同様に自律移動装置8の後方の仮想通過領域61内で自律移動装置61に最短の地点を目的地点TGとする。実施例1、2において、一時的な目的地点TGは、図16の様に、障害物C1、C2の現在の通過領域の中心線をL1、L2、自律移動体を回避する際の障害物C1、C2の通過領域の中心線をL1’、L2’としたとき、L1とL1’のなす角θ1と、L2とL2’のなす角θ2が等しくなる位置をTGとすることで、障害物C1、C2双方の進路変更を小さくすることが可能である。実施例1、2において、障害物通過可能領域51は障害物の速度と幅だけでなく、障害物の運動パターンや周囲の地形に合わせて設定してもよい。例えば図17のように、カーブを通行中の障害物であれば、直線的な通過領域でなく、カーブに合わせた円弧状の通過領域を設定する方法が考えられる。実施例1から4において、走行制御部は、障害物が存在する環境下で自律移動装置を制御可能な方法であれば好適に用いることができる。例えば、制御装置へ目標速度を伝える方法であれば、例えば目標速度が0以下になった場合に障害物回避不可能と判断する。また、例えば目的地までの経路を走行制御部が生成する場合は、走行制御部が経路生成不可能と判断した時、回避不可能と判定することができる。また、走行部は、自律移動装置を移動させるための装置であれば、操舵機構を備えた車輪、脚、ホバーなどを周辺環境に応じて好適に用いる事ができる。環境認識部は、障害物の幅と位置、速度を推定できるものとして、ミリ波、超音波などを用いた各種センサ、圧力センサ、回避対象となる障害物がICタグなどを保有する場合にそれを検出する通信装置、またはこれらの組み合わせを好適に用いる事ができる。障害物分類部では、自律移動装置や障害物の種類毎に発信機を取り付け、障害物の種類と位置、速度情報などを、自律移動装置や自律移動装置の近辺に取り付けた受信器で受け取って計算機へ送信することで、障害物回避能力評価をせずに障害物を分類してもよい。あるいは、外観形状を取得するためのカメラや3Dレーザースキャナ等を用い、障害物の外観から障害物を分類してもよい。また、障害物の幅の代わりに、重さを用いてもよい。重さを用いる場合は、自律移動装置が走行する床面全面に圧力センサを敷き、測定結果から障害物の重さを推定できる。また、回避優先度は自律移動装置の移動場所を考慮して設定してもよい。例えば、自律移動装置が地図データをもとに移動し、地図データは領域ごとの回避優先度設定法を保持しており、それに基づき回避優先度を設定する方法がある。