"移動体が走行した軌跡を補正する軌跡補正装置による軌跡補正方法であって、前記軌跡補正装置は、1の測定手段が取得した前記移動体の軌跡データに、複数のノードを設定し、前記1の測定手段が取得した前記移動体の位置データを、前記ノードに対応付けるとともに、前記1の測定手段とは別の他の測定手段が取得した前記移動体の位置データを、前記ノードに対応付け、前記ノードが生起する可能性がある位置を確率で示し、前記ノードに対応付けられた位置データが生起する可能性がある位置を確率で示し、各確率を基に、前記ノードおよび前記位置データを変数として含む評価関数を算出し、前記評価関数を基に、各ノードが生起する確率が最も大きい軌跡を算出することを特徴とする軌跡補正方法。前記確率は、確率密度関数で示されており、前記評価関数は、尤度関数であり、前記軌跡補正装置は、最尤推定法によって、前記各ノードが生起する確率が最も大きい軌跡を算出することを特徴とする請求の範囲第1項に記載の軌跡補正方法。前記軌跡補正装置は、前記算出された軌跡の周囲に、構造物の形状データを貼付することにより、地図データを作成することを特徴とする請求の範囲第1項または請求の範囲第2項に記載の軌跡補正方法。移動体が走行した軌跡を補正する軌跡補正装置であって、1の測定手段が取得した前記移動体の軌跡データに、複数のノードを設定し、前記1の測定手段が取得した前記移動体の位置データを、前記ノードに対応付けるとともに、前記1の測定手段とは別の他の測定手段が取得した前記移動体の位置データを、前記ノードに対応付け、前記ノードが生起する可能性がある位置を確率で示し、前記ノードに対応付けられた位置データが生起する可能性がある位置を確率で示し、各確率を基に、前記ノードおよび前記位置データを変数として含む評価関数を算出する評価関数生成部と、前記評価関数を基に、各ノードが生起する確率が最も大きい軌跡を算出する軌跡最適化計算部と、を有することを特徴とする軌跡補正装置。請求の範囲第4項に記載の軌跡補正装置を搭載していることを特徴とする移動体装置。移動体が走行し、取得した軌跡において、測定誤差ずれが発生する。そのため、従来技術のような逐次的な地図生成の手法は、作成する地図の領域が拡大するにつれて累積誤差が大きくなるという問題がある。特に、以前に訪れた地点を異なる道順で再度通過した際や、複数台の車両で地図を生成した際に、測定誤差によって同一の地点が地図上では異なる地点として記憶され、整合性が保てずに齟齬が発生する場合がある。その結果、地図の正確性が悪化し、移動体が自己位置や目標経路を見失い、移動の継続が困難になるなどの問題点がある。このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、精度の高い軌跡を算出することを目的とする。前記課題を解決するため、本発明は、移動体が走行した軌跡を補正する軌跡補正装置による軌跡補正方法であって、前記軌跡補正装置は、1の測定手段が取得した前記移動体の軌跡データに、複数のノードを設定し、前記1の測定手段が取得した前記移動体の位置データを、前記ノードに対応付けるとともに、前記1の測定手段とは別の他の測定手段が取得した前記移動体の位置データを、前記ノードに対応付け、前記ノードが生起する可能性がある位置を確率で示し、前記ノードに対応付けられた位置データが生起する可能性がある位置を確率で示し、各確率を基に、前記ノードおよび前記位置データを変数として含む評価関数を算出し、前記評価関数を基に、各ノードが生起する確率が最も大きい軌跡を算出することを特徴とする。本発明によれば、精度の高い軌跡を算出することができる。次に、本発明を実施するための形態実施形態というについて、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。[システム構成]図1は、本実施形態に係る自律移動システムの構成例を示す図である。自律移動システム1は、地図作成に必要な各データを収集する車載部10と、収集された各データを基に、軌跡補正を行う管理部20とを有する。車載部10は、例えば、自律移動ロボットや乗物などの移動体装置である移動体Vに搭載されている。また、管理部20は、例えば、オフィスビルなどの管理設備に設置されている。車載部10と、管理部20とは、無線ネットワークなどを介して通信可能である。車載部車載部10は、周辺物体形状測定部11、周辺物体形状マッチング部12、地理情報システムデータ取得部13、地理情報システムマッチング部14、GNSSGlobalNavigationSatelliteSystem測位部15、車輪回転量測定部16、制御部17などを有している。なお、周辺物体形状マッチング部12、地理情報システムマッチング部14、GNSS測位部15、車輪回転量測定部16をまとめて、測定手段と称することがある。周辺物体形状測定部11は、移動体Vの周辺に存在する物体建物や街路樹や電柱などの道路構造物、人や他の移動体Vなどの形状を測定する。周辺物体形状測定部11として、例えば、レーザスキャナやステレオカメラやTOFTimeOfFlight距離画像カメラなどを用いることができる。周辺物体形状マッチング部12は、現在位置において、移動体Vの周辺物体形状測定部11が測定した周辺物体の形状データ構造物の形状データと、異なる位置で測定した周辺物体の形状データをマッチング重ね合わせすることにより、移動体Vの2地点間の相対的な位置について、前時刻からの差分を算出する。マッチングには、例えば、論文距離データ処理-複数距離画像からの形状モデル生成技術著者:増田健,岡谷清水郁子,佐川立昌、学会会議:Procofthe146thCVIM、開催年:2004年に記載の方法などを用いることができる。地理情報システムデータ取得部13は、都市内の道路形状や、建物や、街路樹や、電柱などの道路構造物の地図形状データを、地図データなどを有する地理情報システムから取得する部分である。地図形状データのデータ形式として、近年のカーナビゲーションシステムにおいて利用されている都市3次元モデルや、OGCOpenGeospatialConsortiumにより世界標準化されているCityGMLGeographyMarkupLanguageなどを用いることができる。地理情報システムマッチング部14は、現在位置において、移動体Vの周辺物体形状測定部11が測定した周辺物体の形状データと、地理情報システムデータ取得部13が取得した現在位置付近の周辺物体の地図形状データとをマッチング重ね合わせすることにより、地理情報システムが有している地図に対する移動体Vの現在位置の相対的な位置について、前時刻からの差分を算出する。マッチングには、周辺物体形状マッチング部12と同様の方法を用いることができる。GNSS測位部15は、GPSGlobalPosioningSystemなどの測位システムを用いて、例えば、平面直角座標系などの基準座標系に対する移動体Vの現在位置を算出する。車輪回転量測定部16は、車輪回転量を累積することで、前時刻における移動体Vの位置に対する現在位置の相対的な差分を算出する。算出には、IMUInertialMeasurementUnitと呼ばれる慣性センサやジャイロセンサを用いて、論文GyrodometryANewMethodforCombiningDatafromGyrosandOdometryinMobileRobots著者:JohannBorensteinandLiqiangFeng、学会会議:ProcofICRA’96、開催年:1996年に記載の方法などを用いることができる。なお、車載部10は、各部11~16のすべてを有していなくてもよく、これらのうち、最低2つを有していればよい。制御部17は、各部11~16を統括制御する。各部11~17は、ROMReadOnlyMemoryなどに格納されたプログラムが、CPUCentralProcessingUnitによって実行されることによって具現化する。管理部管理部20は、評価関数生成部21、軌跡最適化計算部22、形状地図データ生成部23を有している。評価関数生成部21は、各測定手段11~16によって算出された移動体Vの前時刻に対する相対的な位置の差分詳細は後記を用いて、走行環境中を走行した際の移動体Vの軌跡に対して、それぞれの測定された相対的な位置の差分を変数とし、確率関数で表現した評価関数を生成する部分である。この評価関数を最適化したときの変数つまり、相対的な位置の差を求めることで、軌跡の誤差を訂正する。詳細は後記する。軌跡最適化計算部22は、評価関数生成部21が生成した評価関数を、相対的な位置の差を変数として最適化する。これにより、軌跡最適化計算部22は、累積誤差が発生している移動体Vの軌跡を、全体にわたって累積誤差がなく整合性を保った移動体Vの軌跡に修正する。詳細に関しては後記する。形状地図データ生成部23は、軌跡最適化計算部22によって修正された移動体Vの軌跡に対して周辺物体形状測定部11が測定した周辺物体の形状データを貼付することで、累積誤差のない地図を生成する。管理部20は、PCPersonalComputerなどで実現され、各部21~23はROMや、HDDHardDiskDriveに格納されたプログラムが、RAMRandomAccessMemoryに展開され、CPUによって実行されることによって具現化する。[フローチャート]次に、図1を参照しつつ、図2から図9に沿って本実施形態に係る自律移動システム1の具体的な処理内容について説明する。図2は、本実施形態に係る自律移動システムの処理手順を示すフローチャートである。自律移動システム1が図2に示すフローチャートの処理を実行することで正確な軌跡を算出し、さらにこの軌跡を基に地図を生成することで、移動体Vが自己位置や目標経路を見失うことなく目的地に到達することができる。まず、移動体Vが対象となる走行環境を走行しつつ、周辺物体形状測定部11が移動体Vの周辺に存在する物体建物や街路樹や電柱などの道路構造物、人や他の移動体Vなどの形状物体形状を測定するS101。なお、ここでの走行とは、移動体Vによる自律走行でもよいし、操縦者によって操縦されてもよい。図3および図4を参照して、周辺物体形状測定部による物体形状測定の説明を行う。図3における走行可能領域道路412を走行している移動体Vを中心とし、周辺物体形状測定部11が、自身の測定範囲401に入る道路構造物411などの物体形状を測定する。これは、例えば、周辺物体形状測定部11がレーザを周囲に放射し、その反射によって周囲の物体の形状を測定する。この際、人や他の移動体Vなどの移動体Vを地図に記憶してしまうことを避けるため、周辺物体形状測定部11は、図4に示すように所定の高さの領域501の周辺物体の形状データを抽出してもよい。あるいは、周辺物体形状測定部11は平面や円柱などの、特徴的な周辺物体の形状データを抽出するようにしてもよい。そして、各測定手段12,14~16が、測定のデータを取得するS102。このとき、各測定手段12,14~16は管理部20へ測定のデータを送信する。次に、制御部17が、測定のデータが所定量蓄積されたか否かを判定するS103。ステップS103の結果、測定のデータが所定量蓄積されていない場合S103→No、制御部17はステップS101へ処理を戻す。ステップS103の結果、測定のデータが所定量蓄積されている場合S103→Yes、送信されたデータを基に作製される移動体Vが走行した軌跡に対して、評価関数生成部21がノードとアークを生成するS104ことによって、グラフ構造を生成する。ここで、図5および図6を参照して、評価関数生成部21によるノードとアークの生成を説明する。図5において、図3と同様の要素については、同一の符号を付して説明を省略する。走行軌跡tは移動体Vが実際に走行した際の走行軌跡の例を示す図である。図5に示すように、移動体Vが実際の走行軌跡tに沿って走行しているものとする。走行軌跡tは、車輪回転量測定部16による車輪の回転数から測定される距離を基に算出されるものである。なお、走行軌跡tは実際には閉じている。図6は、ノードとアークの関係を説明するための図である。図6に示すように、評価関数生成部21は、走行軌跡t図5を所定の長さ毎に区切り、区切った地点をノードpとし、ノードp間を直線のアークgで繋ぐことで、グラフ構造を生成し、軌跡Xを生成する。この際、評価関数生成部21は、車輪回転量測定部16が車輪回転量を累積することで算出した移動体Vの位置を初期位置として、ノードpとアークgを生成する。車輪回転量測定部16の測定には累積誤差が発生するため、図6に示す評価関数生成部21が生成したグラフ構造軌跡Xには、図5に示す実際の環境での走行軌跡tとは測定誤差ずれが発生してしまっている。自律移動システム1は、この測定誤差ずれを修正して正確な地図を生成するために、図2に示す以降のフローチャートの処理手順S105~S109を実行する。i番目のノードpをノードpiと表現し、その位置をベクトルxiで表現することとする。例えば2次元の地図を生成する場合、ノードpiの位置であるベクトルxiは式1のように表現される。xi=ui,vi,θi1ここで、ui,viは、例えば、世界座標であり、θiは移動体Vの姿勢向きである。このとき、ノードpとアークgで表される軌跡Xは、式2に示すようにn個のノードpiの位置を表すベクトルxiの集合として表現される。X=x1,,xnT2ここで、nはノード数である。次に、評価関数生成部21によって、ステップS104で生成されたノードpとアークgから成るグラフ構造に対して、周辺物体形状マッチング部12、地理情報システムマッチング部14、GNSS測位部15、車輪回転量測定部16のそれぞれが、測定zと、ノードpとの対応関係を算出し、取得した測定zと、ノードp間の差分測定の誤差の確率分布を算出するS105。以下、図7を参照して、各測定手段による測定zと、ノードpiとの対応関係の算出、および、その確率的表現について説明する。図7は、本実施形態に係る各用語の定義を説明するための図である。まず、図7aに示すように、車輪回転量測定部16が測定した位置として、ノードp1とノードp2を用いた例を示す。ノードp1と、ノードp2とを結ぶ線をアークg12と表現する。ノードp2は、測定誤差を含んでいるので、その測定誤差は正規分布に従うと仮定すると、真のノードp2は楕円y1の範囲内に存在すると考えられる。ここで、ノードp2の測定誤差の分布楕円分布y1を正規分布の精度行列Ωによって表現される。ここで、楕円y1は、精度行列Ωが表す共分散楕円である。精度行列Ωは情報行列とも呼ばれ、正規分布の共分散行列の逆行列に相当する。具体的には、図7aにおける楕円y1は、正規分布において、ノードp2を中心とし、その中心から標準偏差σの範囲を示している。なお、小さな矢印qは、移動体Vの姿勢の向きを示すものであり、式1のθiに相当する。次に、図7bを参照して、他の測定手段が測定した位置を車輪回転量測定部16が測定したノードに対応付ける方法を示す。図7bに示すように、車輪回転量測定部16以外の測定手段例えば、GNSS測位部15がある位置を測定したとする。この位置を測定zm1位置データと記載する。ここで、m1とは、測定zを測定した測定手段例えば、GNSS測位部15を示す識別番号である。つまり、測定zm1とは、測定手段m1によって測定された測定zを意味する。そして、測定zm1が、どのノードpに対応付けられるのかを評価関数生成部21が判定する。例えば、時刻などを基に、測定zm1がノードp2に対応すると評価関数生成部21によって判定されたとすると、この測定zを測定z2m1と表現することとする。ここで、ノードp1と測定z2m1とを結ぶ線を相対的な位置の差分の測定以下、差分測定と称するをZ12m1と表現することとする。差分測定Z12m1の成分は、測定z2と、ノードp1との差で表現される。また、測定z2m1の共分散楕円がノードp2と対応付けられている言い換えれば、差分測定Z12m1とアークg12が対応付けられていることを対応関係c1,2m1と示すこととする。このように、車輪回転量測定部16によって測定されたノードpは、その他の測定手段によって測定された測定zとの対応関係の初期値、つまり基準値となる。測定z2m1も誤差を含んでいると考えられるので、測定z2m1は図7aと同様に精度行列Ωによる共分散楕円y2を有している。なお、図7cに示すように、すべての測定zim1が、すべてのノードpiと対応付けられるわけではない。これは、各測定手段の測定間隔がまちまちであることに由来する。図7cのように、測定z4m1がノードp4と対応付けられ、ノードp2,p3と対応付けられる測定zm1が得られなかった場合、この測定zm1は、測定z4m1となり、差分測定は、ノードp1に対する差分測定はZ14m1となる。なお、差分測定の差分元は、ユーザが任意に設定する。例えば、図7dに示すように、測定zと対応付けられているノードpの所定個前のノードpが差分元とされてもよい。図7dの例では、2つ前のノードpが差分元となっている。つまり、測定z3m1に対して生成される差分測定Z13の差分元は、測定z3m1と対応付けられているノードp3の2つ前のノードpであるノードp1となっている。また、測定z4m1に対して生成される差分測定Z24の差分元は、測定z4m1と対応付けられているノードp4の2つ前のノードpであるノードp2となっている。差分測定の差分元の決定方法は、図7dの方法に限らない。例えば、図7eに示すように、その前に測定zとが対応付けられたノードpが差分元とされてもよい。図7eに示されているように、測定z1m1とノードp1とが対応付けられ、測定z3m1とノードp3とが対応付けられ、測定z4m1とノードp4とが対応付けられているとする。ここで、測定z3m1に対して生成される差分測定Z13の差分元は、その前に測定zと対応付けられているノードp1となる。同様に、測定z4m1に対して生成される差分測定Z34の差分元は、その前に測定zと対応付けられているノードp3となる。そして、測定z4m1は、他の差分測定の差分元となる。なお、車輪回転量測定部16も測定手段の1つであるので、ノードpも測定zとなる。例えば、図7aにおいて、車輪回転量測定部16の識別番号をm0とすると、ノードp1は測定z1m0となる。つまり、測定z1m0と、ノードp1とが対応付けられるこのとき、測定z2m0=ノードp2。この場合、測定z1m0と、ノードp1とが対応付けられているので、対応関係c1,2m0を定義することができる図示せず。以上のように、各測定手段12,14~16は自身が測定した測定zjmk、差分測定Zijmk、対応関係ci,jmkを算出する。ここで、i,j,kは整数であり、i<jである。以下、差分測定の誤差の確率分布の生成について説明する。図7で説明した定義を基に、評価関数生成部21は軌跡Xを確定するための評価関数を算出し、この評価関数が最大となる各ノードpの各位置xを算出することにより、最も尤もらしい軌跡Xcを確定する。図8は、軌跡確定を説明するための図である。なお、図8における軌跡は、図6における軌跡Xと同じものである。図8では、ノードp0,p1,p2,が算出されており、それに対応する測定z0m1,z1m1,z2m1,z5m1,が算出されている図8ではm1は省略。ここで、差分元のノードは、対応関係が定義されたノードから3つ前のノードとしている。なお、前記したようにノードp0,p1,p2,も、それぞれ測定z0m0,z1m0,z2m0とすることができるが、煩雑になるのを避けるため、ここでは図示省略してあるm0は車輪回転量測定部16を示す識別番号。ここで、対応関係ci,jmk図8において図示せずが定義されている条件下におけるすべてのノードpの各位置x∈Xの確率を確率密度関数px|ci,jmkで表すと、対応関係ci,jmkは独立に生起すると見なされるため、位置xが生起する確率は、対応関係ci,jmkが生起する条件におけるxjノードpjの位置が生起する確率の混合分布で表現され、その式は式3で示される確率密度関数pxで示される。ここで、xは式2で定義されるxである。ここで、<i,j>は、対応関係ci,jmkが定義されるすべてのi,jの組み合わせの意味であり、Cは生じ得る対応関係ci,jmkの集合であり、Mは、使用されているすべての測定手段の集合である。式3が意味するところは、対応関係ci,jmkが生じたときに軌跡Xが生起する確率である。例えば、図8における測定手段の識別番号m1に関する測定zjm1を例にすると、ノードとの間で対応関係がとれているのは、{z0m1,z1m1,z2m1,z5m1,z6m1,z9m1,z10m1,z13m1,z14m1}であるので、式3にて乗算される確率密度関数は、{px|c16,0m1,px|c14,1m1,px|c15,2m1,px|c2,5m1,px|c3,6m1,px|c6,9m1,px|c7,10m1,px|c10,13m1,px|c11,14m1}となる。なお、図8ではm1に関する記載を省略している。つまり、対応関係ci,jmkを条件とした差分測定Zijは独立に生起するため、各位置xが同時に生起する確率の確率密度関数は、式3に示すようにpxj|ci,jmkをすべての測定手段による測定に関して乗算することで示される。なお、前記したように車輪回転量測定部16によるノードpjも測定zjm0となるため、式3ではpxj|ci,jm0も乗算される。評価関数生成部21は、式3で示される確率密度関数pxを最大化することで、全体にわたって累積誤差がなく整合性を保った移動体Vの軌跡Xcを求める。ここで、軌跡Xは補正前の軌跡を示し、軌跡Xcは補正後の軌跡を示している。つまり、式3で示される確率密度関数pxが最も大きいということは、各位置xjが最も高い確率で生起することである。評価関数生成部21は、このような各位置xを求め、求められた各位置xをノードとして結ぶことで全体にわたって累積誤差がなく整合性を保った移動体Vの軌跡Xcを求める。以下、最尤推定法による軌跡Xcの算出方法を説明する。図7bで説明したように、軌跡Xにおける各ノードpの位置xが存在する確率的位置を、精度行列Ωの正規分布で表現すると、式3における確率密度関数px|ci,jmkは、以下の式4で示される。ここでNは、正規分布を表す確率密度関数である。具体的には、後記する各参考文献に記載の方法で、式4が生成される。この式4が、差分測定の誤差の確率分布となる。次に、図2の説明へ戻り、周辺物体形状マッチング部12、地理情報システムマッチング部14、GNSS測位部15、車輪回転量測定部16のそれぞれによって生成された測定zとノードpとの対応関係、および、差分測定の誤差の確率分布を基に、評価関数生成部21が評価関数を生成するS106。評価関数生成部21は、評価関数Fxを以下のような手順で導出する。まず、式3に式4を代入して正規分布の公式に従って展開すると、以下の式5が導かれる。ここでηijは正規化変数、dijxはi番目のノードpiから見たj番目のノードpjに対応する測定zjの相対的な位置の差分差分測定Zijを求めるための関数である。この関数はxの関数となっている。また、Ωijは、対応関係ci,jを有する測定zjmkにおける精度行列である。Ωijは、後記する各参考文献に記載の技術などの手段で算出される。式5に関して両辺の自然対数を求めると、式6が導かれる。ここでconst.は定数である。式3に示した確率密度関数pxを最大化することは、式6に示した確率密度関数pxの自然対数尤度関数を最大化することと等価である。このため、式6から定数とマイナスの係数を除去することで、式7のように評価関数Fxを定式化できる。なお、式7において、eijは、以下の式8で示されるものである。eij=dijx-Zijmk8ここで、式3に示した確率密度関数pxを最大化することは、式7に示す評価関数Fxを最小化することと等価となる。よって、評価関数Fxを最小化することが、評価関数Fxを最適化することに相当する。すなわち、図2のステップS106において、評価関数生成部21は、周辺物体形状マッチング部12、地理情報システムマッチング部14、GNSS測位部15、車輪回転量測定部16によって取得された測定zjmkを基に、式7に示す評価関数Fxを算出する。次に、制御部17が移動体Vが対象とする走行環境中の走行を完了したか否か、すなわち、移動体Vの走行が終了したか否かを判定するS107ことで、周辺物体の形状データを収集し終えたか否かを判定する。ステップS107の結果、走行終了していない場合S107→No、制御部17は、ステップS101へ処理を戻す。ステップS107の結果、走行終了している場合S107→Yes、軌跡最適化計算部22が、式7に示される評価関数Fxを最適化することで、累積誤差が発生している移動体Vの軌跡Xを、全体にわたって累積誤差がなく整合性を保った移動体Vの軌跡Xcに修正するS108。前記したように、式3の確率密度関数pxを最大化することは、式7および式8に示す評価関数Fxを最小化することと等価となる。すなわち、軌跡最適化計算部22が、以下の式9によって、評価関数Fxを最小化するノードpの位置xを求めることで、評価関数Fxを最適化を行う。これにより、軌跡最適化計算部22は、車輪回転量測定部16によって取得された軌跡X図6を、図9に示されるような全体にわたって累積誤差がなく整合性を保った移動体Vの軌跡Xcに修正する。なお、軌跡最適化計算部22は、連立方程式解法や、非線形最適化法によって評価関数Fxを最小化する。そして、形状地図データ生成部23は、修正された移動体Vの軌跡Xcに対して周辺物体形状測定部11が測定した周辺物体の形状データを貼付することで、地図生成を行うS109。これにより、逐次的なマッチングにより自己位置を推定しながら地図を生成するのではなく、地図を生成する対象とする走行環境中における周辺物体の形状データをすべて収集した後に、測定データの全体にわたって累積誤差がなく整合性を保った移動体Vの軌跡Xcを推定し、この軌跡Xcに対して測定した周辺物体の形状データを貼付することで正確な地図を生成することができる。なお、本実施形態では、車輪回転量測定部16による測定のデータからノードpを生成したが、他の測定手段による測定のデータからノードpを生成してもよい。つまり、他の測定手段による測定のデータを基準値としてもよい。各測位手段における対応関係および差分測定の誤差の確率分布の算出次に、図10~図15を参照して、図2のステップS105における各測定手段の処理を説明する。周辺物体形状マッチング部図10は、周辺物体形状マッチング部によるステップS105の処理の手順を示すフローチャートである。周辺物体形状マッチング部12は、i番目のノードpiとj番目のノードpjに対して、i番目のノードpiの地点で周辺物体形状測定部11が測定した周辺物体の形状データと、j番目のノードpjの地点で測定した周辺物体の形状データをマッチング重ね合わせすることにより、周辺物体形状マッチング部12が取得した測定zと、ノードpi,pjとの対応関係を算出する。周辺物体形状測定部11は、現在対象としているi番目のノードpiから所定の閾値以内の距離にあるノードpを探索しS201、対応するj番目のノードpjを決定する。次に、周辺物体形状測定部11は、i番目のノードpiの地点で周辺物体形状測定部11自身が測定した周辺物体の形状データと、j番目のノードpjの地点で測定した周辺物体の形状データをマッチングするS202。このマッチングの結果が測定zとなる。マッチングには、例えば、距離データ処理-複数距離画像からの形状モデル生成技術著者:増田健,岡谷清水郁子,佐川立昌、学会会議:Procofthe146thCVIM開催年:2004年に記載の方法などを用いることができる。次に、周辺物体形状測定部11は、ステップS202でのマッチング結果を用いて、測定zjにおける差分測定の誤差の確率分布確率密度関数:式4を算出するS203。測定zjにおける差分測定の誤差の確率分布は、例えば、論文スキャンマッチングにおけるロボット姿勢の尤度分布計算著者:友納正裕、学会会議:Proc.ofRSJ’10、開催年:2010年に記載の方法などを用いることができる。そして、周辺物体形状測定部11は、地図生成の対象である走行環境中のすべてのノードついて、ステップS201~S203の処理が完了したか否かを判定するS204。ステップS204の結果、完了していない場合S204→No、周辺物体形状測定部11はステップS201へ処理を戻す。ステップS204の結果、完了している場合S204→Yes、周辺物体形状測定部11は処理を終了する。地理情報システムマッチング部図11は、地理情報システムマッチング部によるステップS105の処理の手順を示すフローチャートである。地理情報システムマッチング部14は、地理情報システムデータ取得部13が取得した地図形状データを基準として、対象とするノードpで周辺物体形状測定部11が測定した周辺物体の形状データをマッチング重ね合わせすることにより、地理情報システムが有する地図データに対するノードとの対応関係および差分測定の誤差の確率分布確率密度関数:式4を算出する。まず、地理情報システムマッチング部14は、地理情報システムデータ取得部13を介して現在対象としているノードpiから所定の閾値以内の距離にある地理情報システムのデータを探索するS301。そして、地理情報システムマッチング部14は、探索したデータを地理情報システムデータ取得部13が取得した地図形状データを基準として、対象とするノードpで周辺物体形状測定部11が測定した周辺物体の形状データをマッチングするS302。このマッチングの結果が測定zとなる。マッチングには、図10のステップS202の処理と同様の方法を用いることができる。次に、地理情報システムマッチング部14は、ステップS302でのマッチング結果を用いて、測定zとノードpとの対応関係を算出し、差分測定の誤差の確率分布確率密度関数:式4を算出するS303。差分測定の誤差の確率分布の算出は、図10のステップS203と同様の方法を用いることができる。GNSS測位部図12は、GNSS測位部によるステップS105の処理の手順を示すフローチャートである。GNSS測位部15は、測位システムを用いて、例えば、平面直角座標系などの基準座標系に対する対応関係ci,jを算出する。まず、GNSS測位部15は、現在対象としているノードpの基準座標系に対する測定zを、GNSSを用いて測位するS401。そして、GNSS測位部15は、ステップS401での測位結果測定zを用いて、ノードpに対する対応関係、および、測定zの誤差の確率分布を算出するS402。測定zの誤差の確率分布は、例えば、GNSSで用いられる通信プロトコルであるNMEA‐0183フォーマットのGSTセンテンスの情報などを用いることができる。車輪回転量測定部図13は、車輪回転量測定部によるステップS105の処理の手順を示すフローチャートである。車輪回転量測定部16は、車輪回転量を累積することで、移動体Vが1つ前の時刻にいたノードpに対する現在位置のノードpを測定zとしたときの対応関係ci,jを算出する。まず、車輪回転量測定部16は、移動体Vが1つ前の時刻にいたノードpiを基準として、現在位置のノードpjを測定zとし、その差分測定Zijを、車輪回転量を累積することで測定するS501。この際に、IMUと呼ばれる慣性センサやジャイロセンサを用いて、論文GyrodometryANewMethodforCombiningDatafromGyrosandOdometryinMobileRobots著者:JohannBorensteinandLiqiangFeng、学会会議:ProcofICRA’96、開催年:1996年に記載の方法などを用いることができる。次に、車輪回転量測定部16は、ステップS501での測定結果を用いて、ノードpjに対する測定zの対応関係ci,jと、差分測定Zijの誤差の確率分布確率密度関数:式4を算出するS502。測定zの誤差の確率密度分布の算出は、例えば、書籍ビークル著者:金井喜美雄ほか、出版社:コロナ社、出版年:2003年に記載の方法などを用いることができる。[別の実施形態]図14は、本実施形態に係る自律走行システムの別の実施形態を示す図である。図1では、1台の移動体Vと、管理部20とが通信を行っているが、図14に示すように複数台の移動体V1,V2Vに搭載された車載部10が、管理部20と通信を行うようにしてもよい。この場合、管理部20は、各々の車載部10から収集した測定のデータを基に、評価関数を生成し、軌跡Xcを求める。あるいは、各々の車載部10が、各部11~15を有していなくてもよいただし、車輪回転量測定部16は、すべての車載部10が有する必要がある。この場合、管理部20は、各々の車載部10から収集した測定のデータを統合して、評価関数を生成し、軌跡Xcを求めるようにしてもよい。図15は、本実施形態に係る自律走行システムの別の実施形態を示す図である。図15に示すように、移動体Vの車載部10aに図1の車載部10および管理部20の機能が設けられてもよい。これにより、移動体Vaのみで軌跡の補正および地図の作成が可能となる。[まとめ]本実施形態によれば、複数の測定手段から得られたデータを基に、評価関数を生成し、その評価関数を最適化することにより、測定誤差を含む移動体Vの軌跡Xを、全体にわたって累積誤差がなく整合性を保った移動体Vの軌跡Xcを推定することができる。そして、その軌跡Xcに、周辺物体の形状データを貼付することで、誤差が累積しない正確な地図の生成が可能となる。これにより、このような地図を基に、移動体Vが自律移動することで、移動体Vは自己位置や目標経路を見失うことなく目的地に到達することができる。つまり、本実施形態によれば、逐次的なマッチングにより自己位置を推定しながら地図を生成するのではなく、地図を生成する対象とする走行環境中の形状データをすべて収集した後に、測定データの全体にわたって累積誤差がなく整合性を保った移動体の軌跡を推定し、当該軌跡に対して測定した周辺物体の形状データを貼付することで正確な地図を生成し、自己位置や目標経路を見失うことなく目的地に到達する自律移動システムを実現する。"