"動作目標に基づいて移動する移動体であって、前記移動体の周辺に存在する移動障害物を検出する移動障害物検出手段と、前記移動障害物と前記移動体とが所定間隔以内に接近するか否かを判定する接近判定手段と、前記接近判定手段が前記移動障害物と前記移動体とが所定間隔以内に接近すると判定した場合に、前記移動体の回避動作及び前記移動障害物に期待する期待回避動作を計画する動作計画手段と、を備えることを特徴とする移動体。前記動作計画手段の計画した前記期待回避動作に基づいて、前記移動障害物に対する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画手段を更に備えることを特徴とする請求項1に記載の移動体。前記移動障害物に対する前記移動体の接触許容度を算出する接触許容度算出手段を更に備え、前記動作計画手段は、前記接触許容度算出手段の算出した前記接触許容度に基づいて、前記移動体の回避動作と前記移動障害物に期待する期待回避動作とを計画することを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の移動体。前記移動障害物に対する前記移動体の接触許容度を算出する接触許容度算出手段を更に備え、前記働きかけ動作計画手段は、前記接触許容度算出手段の算出した前記接触許容度に基づいて、前記移動障害物に対する接触動作を含む働きかけ動作を計画することを特徴とする請求項2に記載の移動体。前記接近判定手段が前記移動障害物と前記移動体とが所定間隔以内に接近すると判定した場合に、前記移動障害物と前記移動体との優先関係を判断する優先関係判断手段を更に備え、前記動作計画手段は、前記優先関係判断手段の判断結果に基づいて、前記移動体の回避動作と前記移動障害物に期待する期待回避動作とを計画することを特徴とする請求項1~4のいずれか一項に記載の移動体。前記接近判定手段が前記移動障害物と前記移動体とが所定間隔以内に接近すると判定した場合に、前記移動障害物と前記移動体との優先関係を判断する優先関係判断手段を更に備え、前記働きかけ動作計画手段は、前記優先関係判断手段の判断結果に基づいて、前記移動障害物に対する働きかけ動作を計画することを特徴とする請求項2又は4に記載の移動体。前記接近判定手段が前記移動障害物と前記移動体とが所定間隔以内に接近すると判定した場合に、前記移動障害物と前記移動体との優先関係を判断する優先関係判断手段を更に備え、前記接触許容度算出手段は、前記優先関係判断手段の判断結果に基づいて、前記接触許容度を算出することを特徴とする請求項3又は4に記載の移動体。前記移動障害物が人間である場合に、前記人間の前記移動体に対する親和性を算出する親和性算出手段を更に備え、前記動作計画手段は、前記親和性算出手段の算出した親和性に基づいて、前記移動体の回避動作と前記人間に期待する期待回避動作とを計画することを特徴とする請求項1~7の何れか一項に記載の移動体。前記移動障害物が人間である場合に、前記人間の前記移動体に対する親和性を算出する親和性算出手段を更に備え、前記働きかけ動作計画手段は、前記親和性算出手段の算出した親和性に基づいて、前記移動障害物に対する働きかけ動作を計画することを特徴とする請求項2、請求項4、及び請求項6の何れか一項に記載の移動体。前記移動体の動作目標を生成する動作目標生成手段と、前記移動障害物検出手段の検出した前記移動障害物の動作を予測する動作予測手段と、を更に備え、前記接近判定手段は、前記動作目標生成手段の生成した前記動作目標と前記動作予測手段の予測した前記移動障害物の動作とに基づいて、前記移動障害物と前記移動体とが所定間隔以内に接近するか否かを判定することを特徴とする請求項1~9の何れか一項に記載の移動体。前記動作計画手段は、計画した前記回避動作と前記動作目標生成手段の生成した前記動作目標との乖離度と、計画した前記期待回避動作と前記動作予測手段が予測した前記移動障害物の動作との乖離度と、に基づいて、前記回避動作及び前記期待回避動作を修正することを特徴とする請求項10に記載の移動体。前記動作計画手段は、前記移動体の回避動作及び前記移動障害物に期待する前記期待回避動作に基づく前記移動体の動作候補を複数計画し、前記複数の動作候補の動作結果を予測すると共に、前記複数の動作候補の中から前記動作結果が所定の制約条件を満たすと予測された前記動作候補を選出することを特徴とする請求項1~請求項11の何れか一項に記載の移動体。前記移動体は、自律移動型ロボットであることを特徴とする請求項1~12の何れか一項に記載の移動体。前記移動体は、マニピュレータロボットであることを特徴とする請求項1~12の何れか一項に記載の移動体。前記移動体は、パーソナルモビリティであることを特徴とする請求項1~12の何れか一項に記載の移動体。ところで、従来はロボットを極力人間と接触させないという原則に基づき、また人間の動作を最優先して、ロボットにこれを回避させたり、ロボットの動作を、制限するというロボット制御が行われている。上述した従来のロボット制御においても、人間との接触が予測された場合にロボット側が人間に合わせて動作を制限するものであった。しかしながら、ロボットが一方的に回避又は動作制限される従来の制御では、混雑した状況下において人との接触の可能性が高い状態が継続して発生するため、ロボットが効率良く自らのタスクを実行できないおそれがある。そこで、本発明は、移動体の回避動作と移動障害物に期待する期待回避動作とを計画することで、効率良く与えられたタスクを行うことができる移動体を提供することを目的とする。上記課題を解決するため、本発明は、動作目標に基づいて移動する移動体であって、移動体の周辺に存在する移動障害物を検出する移動障害物検出手段と、移動障害物と移動体とが所定間隔以内に接近するか否かを判定する接近判定手段と、接近判定手段が移動障害物と移動体とが所定間隔以内に接近すると判定した場合に、移動体の回避動作及び移動障害物に期待する期待回避動作を計画する動作計画手段と、を備えることを特徴とする。本発明に係る移動体によれば、人間などの移動障害物が移動体の所定間隔安全マージンなど以内に接近する場合には、移動体だけではなく移動障害物も回避動作を通常行うことから、移動体の回避動作と共に移動障害物に期待する回避動作である期待回避動作を計画することで、移動体が一方的に回避する場合と比べて効率の良い回避動作を行うことができ、効率良く与えられたタスクを行うことができる。本発明に係る移動体においては、動作計画手段の計画した期待回避動作に基づいて、移動障害物に対する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画手段を更に備えることが好ましい。本発明に係る移動体によれば、期待回避動作を行うように移動障害物を誘導する働きかけ動作を実行することで、移動障害物側が移動体の意図を理解して期待回避動作を行う可能性を高めることができる。そして、移動体が期待回避動作に対応する回避動作を行うことで、人間同士で行われる譲り合いを移動体と移動障害物との間で実現することができる。このことは、少ない動作による効率の良い回避やすれ違いを可能にする。本発明に係る移動体においては、移動障害物に対する移動体の接触許容度を算出する接触許容度算出手段を更に備え、動作計画手段は、接触許容度算出手段の算出した接触許容度に基づいて、移動体の回避動作と移動障害物に期待する期待回避動作とを計画することが好ましい。本発明に係る移動体によれば、ある程度の接触を許容して回避動作及び期待回避動作を計画するので、接触を許容しない場合と比べて移動体の移動範囲に余裕を持たせることができる。このため、混雑した環境下においても移動体が効率良く移動できる計画が立てやすくなる。本発明に係る移動体においては、移動障害物に対する移動体の接触許容度を算出する接触許容度算出手段を更に備え、働きかけ動作計画手段は、接触許容度算出手段の算出した接触許容度に基づいて、移動障害物に対する接触動作を含む働きかけ動作を計画することが好ましい。本発明に係る移動体によれば、移動障害物に対する接触動作を含む働きかけ動作を計画することで、背を向けている人間などに対して接触を含む働きかけを行うことで、移動体の存在を気づかせることができる。また、力のかけ方や接触方向を調整することで、どの方向に、どの程度移動して欲しいのかを直接的に伝えることができ、非接触のコミュニケーションと比べてシンプルで伝わりやすい働きかけを行うことができる。本発明に係る移動体においては、接近判定手段が移動障害物と移動体とが所定間隔以内に接近すると判定した場合に、移動障害物と移動体との優先関係を判断する優先関係判断手段を更に備え、動作計画手段は、優先関係判断手段の判断結果に基づいて、移動体の回避動作と移動障害物に期待する期待回避動作とを計画することが好ましい。本発明に係る移動体によれば、移動体と移動障害物との優先関係に基づいて動作を計画することで、状況に応じた適切な動作計画を立てることができる。具体的には、移動障害物が大きな荷物を持った人や老人であった場合には、移動障害物の優先度を高く判断して移動体側が大きく避ける動作計画を立てることができる。また、移動体が医療などの緊急性の高い目的で動いている場合には、移動体の優先度を高く判断して、移動障害物側に大きく避けてもらう動作計画を立てることができる。本発明に係る移動体においては、接近判定手段が移動障害物と移動体とが所定間隔以内に接近すると判定した場合に、移動障害物と移動体との優先関係を判断する優先関係判断手段を更に備え、働きかけ動作計画手段は、優先関係判断手段の判断結果に基づいて、移動障害物に対する働きかけ動作を計画することが好ましい。本発明に係る移動体によれば、移動体と移動障害物との優先関係に基づいて働きかけ動作を計画することで、状況に応じた適切な働きかけ動作を計画することができる。具体的には、老人などの優先される移動障害物に対しては弱い主張の働きかけを行うことで、移動障害物側の動作を優先することができる。また、移動体が優先される場合には、強い主張の働きかけを行うことで移動障害物に期待回避動作を取らせることができ、移動体の動作を優先させることができる。本発明に係る移動体においては、接近判定手段が移動障害物と移動体とが所定間隔以内に接近すると判定した場合に、移動障害物と移動体との優先関係を判断する優先関係判断手段を更に備え、接触許容度算出手段は、優先関係判断手段の判断結果に基づいて、接触許容度を算出することが好ましい。本発明に係る移動体によれば、移動体と移動障害物との優先関係に基づいて接触許容度を算出することができるので、老人などの優先される移動障害物に対しては接触を避けることで、移動障害物側の動作を優先することができる。また、移動体が優先される場合には、積極的に接触を許容することで移動体の動作を優先することができる。本発明に係る移動体においては、移動障害物が人間である場合に、当該人間の移動体に対する親和性を算出する親和性算出手段を更に備え、動作計画手段は、親和性算出手段の算出した親和性に基づいて、移動体の回避動作と人間に期待する期待回避動作とを計画することが好ましい。本発明に係る移動体によれば、人間の移動体に対する親和性に基づいて動作を計画することで、人間に不安感や不快感を抱かせずに譲り合いを実現することができる。具体的には、移動体が自律移動型ロボットである場合、老人はロボットに対する親和性が低い傾向にあるため、ロボット側が大きく回避することで老人に不安感や不快感を抱かせないようにすることができる。本発明に係る移動体においては、移動障害物が人間である場合に、当該人間の移動体に対する親和性を算出する親和性算出手段を更に備え、働きかけ動作計画手段は、親和性算出手段の算出した親和性に基づいて、移動障害物に対する働きかけ動作を計画することが好ましい。本発明に係る移動体によれば、人間の移動体に対する親和性に基づくことで、人間に不安感や不快感を抱かせないように働きかけ動作を計画することができる。具体的には、移動体が自律移動型ロボットである場合、老人はロボットに対する親和性が低い傾向にあるため、接触や大音量の音声による働きかけ動作は行わず、働きかけ動作を行わないか弱い働きかけ動作にとどめることで老人に不安感や不快感を抱かせないようにすることができる。本発明に係る移動体においては、移動体の動作目標を生成する動作目標生成手段と、移動障害物検出手段の検出した移動障害物の動作を予測する動作予測手段と、を更に備え、接近判定手段は、動作目標生成手段の生成した動作目標と動作予測手段の予測した移動障害物の動作とに基づいて、移動障害物と移動体とが所定間隔以内に接近するか否かを判定することが好ましい。本発明に係る移動体によれば、移動体の動作目標と移動障害物の予測した動作とを非隠することで、移動障害物と移動体とが所定間隔以内に接近するか否かを精度良く判定することができる。本発明に係る移動体においては、動作計画手段は、計画した回避動作と動作目標生成手段の生成した動作目標との乖離度と、計画した期待回避動作と動作予測手段が予測した移動障害物の動作との乖離度と、に基づいて、回避動作及び期待回避動作を再び計画することが好ましい。本発明に係る移動体によれば、計画した回避動作と自己の動作目標との乖離度と計画した期待回避動作と予測した移動障害物の動作との乖離度とに基づいて修正することで、期待回避動作が移動障害物の過剰な負担とならず、かつ、回避動作が自らの動作目標から外れ過ぎないように動作を計画することができる。本発明に係る移動体においては、動作計画手段は、移動体の回避動作及び移動障害物に期待する期待回避動作に基づく移動体の動作候補を複数計画し、複数の動作候補の動作結果を予測すると共に、複数の動作候補の中から動作結果が所定の制約条件を満たすと予測された動作候補を選出しても良い。本発明に係る移動体によれば、複数の動作候補の中から移動障害物に対する接近や働きかけの強さなどの所定の制約条件を満たすと予測された動作候補を選出することで、働きかけが強すぎるなどの実際には不適切な動作を行うことを避け、制約条件を満足する適切な動作を行うことができる。本発明に係る移動体は、自律移動型ロボットであっても良い。本発明に係る移動体は、マニピュレータロボットであっても良い。本発明に係る移動体は、パーソナルモビリティであっても良い。本発明によれば、移動体の回避動作と移動障害物に期待する期待回避動作とを計画することで、効率良く与えられたタスクを行うことができる。以下、本発明の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。[第1の実施形態]第1の実施形態では、自律移動型ロボット1を本発明に係る移動体として説明する。この自律移動型ロボット1の用途や形態は特に限定されない。自律移動型ロボット1は、清掃用ロボットや運搬用のロボットカーであってもよい。また、自律移動型ロボット1の移動方法は車輪であっても二足歩行などであってもよい。自律移動型ロボット1は、人間の動作とロボットの動作が干渉する場合において、自己の回避動作と共に人間に回避を期待する期待回避動作を計画し、期待回避動作を行うように人間を誘導する働きかけを行うことで、人間同士で行われる譲り合いを人間とロボットとの間で実現するものである。この自律移動型ロボット1によれば、混雑した環境であっても、周囲の人間との譲り合いにより自らの動作目標を達成することができ、人間とロボットとの共存を実現することができる。すなわち、人間同士では、通常時において相当混み合っていてもそれなりに自由に動くことができる。一方、災害時においては、人間同士であっても至る所でスタック身動きが取れない状態が生じ、スタックを回避するには秩序だった動きが大切であることはよく知られている。このことは、密度の高い状態で人間がスムーズに動ける理由として、人間が必ずしも自覚していなくても譲り合いが常に行われていることを示唆している。このため、人間とロボットとの双方の動作の中に人間同士が持つ譲り合いを取り込むことで効率の良い回避動作が実現される。ここで、ロボットと人間との譲り合いは、A人間がロボットの意図を理解する、Bロボットが人間の意図を理解する、C両者の意図のずれを調整する、という3つのステップによって成立すると考えられる。譲り合いの実現において重要なことは、人間がロボットの意図を理解できるようにすることである。つまり、人間とどのような関係ですれ違えばよいか、そしてそれを人間に対してどう主張するかをロボットが主体的に判断して行動することが好ましい。そこで、自律移動型ロボット1は、自己の回避動作と人間に期待する期待回避動作とを計画した後、期待回避動作を行うように人間を誘導するための働きかけ動作を計画する。働きかけ動作としては、ジェスチャー、光、音などによる非言語コミュニケーション、言語による直接的コミュニケーションなどが挙げられる。このように、自律移動型ロボット1から人間に対する働きかけ動作を行うことにより、自律移動型ロボット1の意図回避動作や期待回避動作を人間に伝えることができる。そして、自律移動型ロボット1の意図を理解した人間が期待回避動作を行い、ロボット自身も計画した回避動作を行うことで譲り合いを実現することができる。次に、自律移動型ロボット1の構成について説明する。図1に示されるように、自律移動型ロボット1は、ロボット全体を統括的に制御する制御装置2を備えている。制御装置2は、例えばECU[ElectricControlUnit]等のマイクロコンピュータのハードウェアおよびソフトウェアを利用して構成されている。制御装置2は、通信部3、位置検出部4、マップ情報記憶部5、レーダセンサ6、及びカメラ7と接続されている。通信部3は、ロボット制御用の外部端末との間で無線通信を行う。通信部3は、無線通信により外部端末に入力されたタスク動作目標を受信する。通信部3は、受信したタスク情報を制御装置2に送信する。位置検出部4は、自律移動型ロボット1の現在地を検出する。位置検出部4は、GPS[GlobalPositioningSystem]や無線LAN[LocalAreaNetwork]を利用して位置検出を行う。位置検出においては、レーダセンサやカメラなどの外界センサにより取得した周辺障害物やランドマークの自律移動ロボットの相対位置情報をマップの情報と照合することで現在地を求めてもよい。または、SLAM[SimultaneouslyLocalizationandMapping]のように外界センサによる地図作成と現在地の推定を同時に行う方法を用いてもよい。マップ情報記憶部5には、広範囲のマップ情報が記憶されている。位置検出部4は、マップ情報記憶部5のマップ情報に基づいて現在地の認識を行う。位置検出部4は、自律移動型ロボット1の現在地情報及び現在地周辺のマップ情報を制御装置2に送信する。レーダセンサ6は、出射した電波の反射波によりロボット周囲の障害物を検出する。障害物としては、建物などの構造物、人間、動物、自動車、及び他のロボットなどが挙げられる。ここで、人間、動物、自動車、及び他のロボットなどの移動可能な障害物を移動障害物と呼ぶ。レーダセンサ6は、検出した障害物の位置情報を制御装置2に送信する。カメラ7は、自律移動型ロボット1の周囲を撮像する。カメラ7は、撮像したロボット周囲の画像情報を制御装置2に送信する。レーダセンサ6及びカメラ7は、特許請求の範囲に記載の移動障害物検出手段として機能する。なお、本発明でいうレーダセンサは電波だけでなく、光、電磁波、音波など、同様の手段を用いて障害物との距離を計測できるものであれば何を用いてもよい。制御装置2は、ロボット動作目標生成部10、人間動作予測部11、動作計画部12、移動制御部13、及び働きかけ制御部14を備えている。ロボット動作目標生成部10は、自律移動型ロボット1の動作目標を生成する。ロボット動作目標生成部10は、通信部3のタスク情報と位置検出部4の現在地情報及びマップ情報とに基づいて動作目標を生成する。具体的には、ロボット動作目標生成部10は、タスクとして目的地が与えられた場合、与えられた目的地に向かって効率良く到達するようにロボット移動用アクチュエータ車輪などの制御目標値を生成する。このような目標値としては、経路位置の配列や進路位置と時間もしくは速度の配列、加減速パターン加速度の配列などが挙げられる。なお、動作目標には、特定の場所に居続けることや移動を伴わない作業足下の床清掃などもある。人間動作予測部11は、自律移動型ロボット1の周囲に存在する人間の動作を予測する。人間動作予測部11は、まずレーダセンサ6の障害物の位置情報とカメラ7のロボット周囲の画像情報とに基づいて、自律移動型ロボット1の周囲に人間を検出したか否かを判定する。人間の位置情報の検出はレーダセンサ6の障害物の位置情報とカメラのロボット周囲の画像情報のどちらか一方のみを用いて行ってもよい。もしくは、人間の持つGPSのデータを通信によって取得してもよい。人間動作予測部11は、人間を検出したと判定した場合、周囲の人間の位置情報の履歴から、その進行方向及び移動速度を認識する。人間動作予測部11は、人間が進行方向と移動速度を維持した場合の将来の動作を予測する。この将来の動作には、所定方向に進み続ける動作の他、減速して立ち止まる動作、向きを変える動作、及びその場に居続ける動作などが含まれる。また、人間動作予測部11は、対象となる人間の外観やその人間の周囲の状況障害物との位置関係や混雑状況などを認識することで、より高い精度で動作を予測することができる。動作計画部12は、自律移動型ロボット1の動作を計画する。動作計画部12は、動作干渉判断部15、譲り合い動作計画部16、及び働きかけ動作計画部17から構成されている。動作干渉判断部15は、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標と人間動作予測部11の予測した周囲の人間の動作とに基づいて、周囲の人間と自律移動型ロボット1の動作が干渉するか否かを判断する。本発明において、動作干渉判断部15における動作の干渉には、人間と自律移動型ロボット1との接触だけではなく、人間と自律移動型ロボット1とが安全マージンを確保できないほどに接近する状態も含まれる。安全マージンは、自律移動型ロボット1の外観形状や用途などに応じて予め設定されている。動作干渉判断部15は、人間と自律移動型ロボット1とが安全マージン以内に接近すると判定した場合、動作が干渉すると判断する。動作干渉判断部15は、特許請求の範囲に記載の接近判定手段として機能する。また、自律移動型ロボット1の安全マージンは、特許請求の範囲に記載の所定間隔に相当する。譲り合い動作計画部16は、動作干渉判断部15が周囲の人間と自律移動型ロボット1の動作が干渉すると判定した場合、譲り合い動作を計画する。譲り合い動作は、自律移動型ロボット1の回避動作と動作の干渉する人間に期待する期待回避動作とからなる動作である。回避動作とは、人間との干渉を回避するための自律移動型ロボット1の動作である。期待回避動作とは、自律移動型ロボット1との必要以上の接近や接触を回避するために人間が行うと期待できる回避動作である。譲り合い動作計画部16は、過去の統計データなどを利用して期待回避動作を計画することもできる。譲り合い動作計画部16は、計画した期待回避動作とロボット動作目標生成部10が生成した動作目標とに基づいて、安全マージンを確保しながら最も効率良く回避できる回避動作を計画する。また、譲り合い動作計画部16は、自律移動型ロボット1の回避動作を計画した後に、計画した回避動作に基づいて人間の期待回避動作を計画することもできる。また、譲り合い動作計画部16は、計画した回避動作とロボット動作目標生成部10の生成した動作目標との乖離度と、計画した期待回避動作と人間動作予測部11が予測した人間の動作との乖離度と、に基づいて、回避動作及び期待回避動作を修正する。譲り合い動作計画部16は、例えば二つの乖離度ができるだけ少なくなるように修正を行う。これにより、譲り合い動作計画部16は、期待回避動作が人間の過剰な負担とならず、かつ、回避動作が自らの動作目標から外れ過ぎないように計画を修正することができる。譲り合い動作計画部16は、二つの乖離度の和が最小となるように計画を修正してもよい。譲り合い動作計画部16は、特許請求の範囲に記載の動作計画手段として機能する。働きかけ動作計画部17は、譲り合い動作計画部16の計画した期待回避動作に基づいて、期待回避動作を行うように人間を誘導する働きかけ動作を計画する。働きかけ動作計画部17は、言語やジェスチャー、光、音などのコミュニケーションを利用して働きかけ動作を計画する。言語による働きかけの場合には、回避動作の方向と程度と言葉によって伝えることができる。ジェスチャーによる働きかけの場合には、例えばロボットのアーム部のような可動部分を用いて、可動部分を動かす方向や可動部分の先端部を向ける方向により人間が回避する方向を、可動部分を動かす速さや動かす範囲の大きさにより回避の程度を示すことができる。光による働きかけの場合には、例えば複数の光源を並べて配置して順番に光らせ、光が流れて見える方向によって回避の方向を、光の強さによって回避の程度を示すことができる。音による働きかけの場合には、例えば音量によって回避の程度を伝えることができる。なお、これらの働きかけの方法を組み合わせて用いてもよい。以後、同様の場合には説明を省略する。移動制御部13は、自律移動型ロボット1の移動機構の制御を行う。移動制御部13は、譲り合い動作計画部16が計画した回避動作に基づいて移動機構を制御することで、自律移動型ロボット1の回避動作を実行する。また、移動制御部13は、ロボット動作目標生成部10の生成した動作目標に沿って移動機構を制御することで、動作目標を達成させる。働きかけ制御部14は、自律移動型ロボット1の音声出力部や光出力部、関節駆動部を制御する。働きかけ制御部14は、働きかけ動作計画部17が計画した働きかけ動作に基づいて、音声出力部や光出力部、関節駆動部を制御して音声や光、上体部の姿勢や動きによるジェスチャーなどを利用して働きかけ動作を実行する。次に、上述した制御装置2における制御手順を説明する。図2に示されるように、制御装置2では、まずロボット動作目標生成部10が自律移動型ロボット1の動作目標を生成する動作目標生成処理を行うS1。ロボット動作目標生成部10は、通信部3のタスク情報と位置検出部4の現在地情報及びマップ情報とに基づいて動作目標を生成する。次に、人間動作予測部11は、レーダセンサ6の障害物の位置情報とカメラ7のロボット周囲の画像情報とに基づいて、自律移動型ロボット1の周囲の人間を検出したか否かを判定するS2。人間動作予測部11は、自律移動型ロボット1の周囲の人間を検出しないと判定した場合、ステップS5に移行する。なお、本発明の動作の対象は人間に限定されることなく、ロボット、自動車など自律移動する移動障害物全般に対して本発明を適用することができる。人間動作予測部11は、自律移動型ロボット1の周囲の人間を検出したと判定した場合、検出した周囲の人間の動作を予測する動作予測処理を行うS3。人間動作予測部11は、レーダセンサ6の障害物の位置情報とカメラ7のロボット周囲の画像情報とに基づいて、周囲の人間の進行方向及び移動速度を認識する。人間動作予測部11は、進行方向と移動速度を維持した場合の人間の将来の動作を予測する。動作干渉判断部15は、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標と人間動作予測部11の予測した周囲の人間の動作とに基づいて、周囲の人間と自律移動型ロボット1の動作が干渉するか否かを判断するS4。動作干渉判断部15は、動作の干渉がないと判断した場合、ステップS5に移行する。ステップS5において、移動制御部13は、ロボット動作目標生成部10の生成した動作目標に沿って自律移動型ロボット1の移動機構を制御する通常時ロボット制御処理を行う。一方、ステップS4において動作干渉判断部15が動作の干渉があると判断した場合、譲り合い動作計画部16は、譲り合い動作を計画する譲り合い動作計画処理を行うS6。譲り合い動作計画部16は、譲り合い動作として自律移動型ロボット1の回避動作と人間に期待する期待回避動作とを計画する。その後、働きかけ動作計画部17は、譲り合い動作計画部16の計画した期待回避動作に基づいて、人間に対する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS7。ステップS8において、移動制御部13及び働きかけ制御部14は、譲り合い動作を実現するための干渉時ロボット制御処理を行う。干渉時ロボット制御処理では、移動制御部13が譲り合い動作計画部16が計画した自律移動型ロボット1の回避動作に基づいて移動機構を制御する。働きかけ制御部14は、自律移動型ロボット1を制御して働きかけ動作計画部17が計画した働きかけ動作を実行する。その後、制御装置2は、動作目標が達成されて自律移動型ロボット1の動作が終了したか否かを判定するS9。制御装置2は、自律移動型ロボット1の動作が終了していないと判定した場合、ステップS1から処理を繰り返す。制御装置2は、自律移動型ロボット1の動作が終了したと判定した場合、制御を終了する。続いて、上述した自律移動型ロボット1の作用効果について説明する。第1の実施形態に係る自律移動型ロボット1によれば、人間が自律移動型ロボット1の安全マージン以内に接近する場合には自律移動型ロボット1側だけではなく人間側も回避動作を通常行うことから、自律移動型ロボット1の回避動作と共に人間に期待する回避動作である期待回避動作を計画することで、自律移動型ロボット1が一方的に回避する場合と比べて効率の良い回避動作を行うことができ、効率良く与えられたタスクを行うことができる。その結果、移動効率が改善されるので、自律移動型ロボット1はタスクを短時間で遂行可能となり、自律移動型ロボット1の稼働効率の向上を図ることができる。また、自律移動型ロボット1によれば、期待回避動作を行うように人間を誘導する働きかけ動作を実行することで、人間側が移動体の意図を理解して期待回避動作を行う可能性を高めることができる。そして、自律移動型ロボット1が期待回避動作と対応する回避動作を行うことで、人間同士で行われる譲り合いを人間と自律移動型ロボット1との間で実現することができる。このため、自律移動型ロボット1によれば、混雑した環境下であっても、周囲の人間との譲り合いにより自らの動作目標を達成することができ、人間とロボットとの共存を実現することができる。また、接近する人間にとっても、自律移動型ロボット1の意図が伝えられることで必要以上に距離をとって回避する必要がなくなり、混雑した環境下においても効率良くすれ違うことができる。さらに、働きかけ動作によって自律移動型ロボット1の意図が伝えられることで、人間が間違った方向に譲って自律移動型ロボット1と接触することが避けられるので、人間側に安心感を与えることができる。[第2の実施形態]図3に示されるように、第2の実施形態に係る自律移動型ロボット21は、第1の実施形態に係る自律移動型ロボット1と比べて、人間と自律移動型ロボット21との優先関係を判断する優先関係判断部24を備える点と、優先関係判断部24が判断した優先関係に基づいて譲り合い動作及び働きかけ動作が計画される点と、が異なる。第2の実施形態に係る自律移動型ロボット21では、動作が干渉する人間と自律移動型ロボット21との優先関係が判断される。ここで、回避動作のために計画される新しい移動目標が元の移動目標をどの程度維持できているかを譲り合い動作における移動効率と定義すると、人間と自律移動型ロボット21との移動効率はいわゆるトレードオフの関係になる。このトレードオフを解決する指標として優先関係が用いられる。例えば、人間と自律移動型ロボット21の移動効率の比が優先関係に一致するように、人間と自律移動型ロボット21の新しい移動目標を決定することができる。人間側の優先度が高い場合には、人間の元の移動目標が自律移動型ロボット21の元の移動目標に比べて高い割合で維持される。自律移動型ロボット21では、制御装置22の優先関係判断部24において人間と自律移動型ロボット21との優先関係が判断される。優先関係判断部24は、自律移動型ロボット21側の状況と人間側の状況とを比較して、どちらがどの程度優先されるべきかを判断する。優先関係判断部24は、レーダセンサ6の障害物の位置情報とカメラ7の画像情報とに基づいて、人間が急いでいる状態か又は大きな荷物や重い荷物を持っている状態かなどを認識する。それぞれの状態は、運動量、質量、運動エネルギーなどの運動の強さを表す物理量を適切なセンサーを用いて計測もしくは推定した値により認識することができる。優先関係判断部24は、急いでいる人間や大きな荷物や重い荷物を持っている人間の優先度を高く判断する。また、優先関係判断部24は、年齢や性別などといった人間の種別を認識し、女性や子供、老人の優先度を高く判断する。また、行っている作業の内容や人の状態を識別し、例えば車椅子の人や人ごみにおける誘導員などの優先度を高く判断してもよい。また、優先関係判断部24は、動作目標の重要性や緊急性に応じて自律移動型ロボット21の優先度を判断する。優先関係判断部24は、動作目標の重要性や緊急性について、動作目標の内容や期限などから判断する。例えば、動作目標の内容が人命救助などのように人の安全に関わる内容の場合や動作目標の完了期限が差し迫っている場合に、ロボットの優先度を高く判断する。なお、動作目標の重要性や緊急性は、動作目標を与える際に人間が手動で設定してもよい。優先関係判断部24は、動作目標の重要性や緊急性が高い場合、自律移動型ロボット21の優先度を高く判断する。また、優先関係判断部24は、人間の優先度の判断の場合と同様に、自律移動型ロボット21の移動速度や運搬質量が大きいほど、つまり自己の運動の強さを表す物理量が大きい場合に自己の優先度を高く判断してもよい。譲り合い動作計画部25は、優先関係判断部24の判断結果、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、及び人間動作予測部11の予測した人間の動作に基づいて、自律移動型ロボット21の回避動作と人間の期待回避動作とを計画する。譲り合い動作計画部25は、人間の優先度が高い場合、元の移動目標をできるだけ維持し、人間動作予測部11の予測した人間の動作に近い期待回避動作を計画する。すなわち、優先度の高い人間の負担とならないように期待回避動作を計画する。また、譲り合い動作計画部25は、自律移動型ロボット21の優先度が高い場合、動作目標を優先的に遂行するため元の移動目標をできるだけ維持した回避動作を計画する。回避動作が移動目標をどの程度維持しているかは移動目標に対する回避動作の進行方向や速度の変化量、または特定地点までの移動所要時間や走行距離、消費エネルギーなどの増加量から定量化することが好ましい。働きかけ動作計画部26は、優先関係判断部24の判断結果及び譲り合い動作計画部25の計画した期待回避動作に基づいて、働きかけ動作を計画する。働きかけ動作計画部26は、人間の優先度が高い場合、弱い主張の働きかけ動作を計画する。働きかけ動作計画部26は、自律移動型ロボット21の優先度が高い場合、強い主張の働きかけ動作を計画する。本発明において働きかけ動作の主張の強弱の調整は、例えば音声による働きかけであれば音量の大きさ、光による働きかけであれば光の明るさ、接触による働きかけであれば接触時にかける力の大きさにより実現される。以下、同様の場合に説明を省略する。次に、第2の実施形態に係る制御装置22の制御手順について説明する。図4に示されるように、制御装置22では、まずロボット動作目標生成部10が動作目標を生成する動作目標生成処理を行うS11。次に、人間動作予測部11は、レーダセンサ6の障害物の位置情報とカメラ7のロボット周囲の画像情報とに基づいて、周囲に人間を検出したか否かを判定するS12。人間動作予測部11は、人間を検出しないと判定した場合、ステップS15に移行する。人間動作予測部11は、人間を検出したと判定した場合、検出した人間の動作を予測する動作予測処理を行うS13。その後、動作干渉判断部15は、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標と人間動作予測部11の予測した人間の動作とに基づいて、周囲の人間と自律移動型ロボット21の動作が干渉するか否かを判断するS14。動作干渉判断部15は、動作の干渉がないと判断した場合、ステップS15に移行する。ステップS15において、移動制御部13は、ロボット動作目標生成部10の生成した動作目標に沿って自律移動型ロボット21の移動機構を制御する通常時ロボット制御処理を行う。一方、ステップS14において動作干渉判断部15が動作の干渉があると判断した場合、優先関係判断部24は、自律移動型ロボット21と人間との優先関係を判断する優先関係判断処理を行うS16。その後、譲り合い動作計画部25は、優先関係判断部24の判断結果、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、及び人間動作予測部11の予測した人間の動作に基づいて、譲り合い動作計画処理を行うS17。譲り合い動作計画部25は、譲り合い動作として自律移動型ロボット21の回避動作と人間に期待する期待回避動作とを計画する。続いて、働きかけ動作計画部26は、優先関係判断部24の判断結果及び譲り合い動作計画部25の計画した期待回避動作に基づいて、人間に対する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS18。ステップS19において、移動制御部13及び働きかけ制御部14は、譲り合い動作を実現するための干渉時ロボット制御処理を行う。干渉時ロボット制御処理では、移動制御部13が譲り合い動作計画部25が計画した自律移動型ロボット21の回避動作に基づいて移動機構を制御する。働きかけ制御部14は、自律移動型ロボット21を制御して働きかけ動作計画部26が計画した働きかけ動作を実行する。その後、制御装置22は、動作目標が達成されて自律移動型ロボット21の動作が終了したか否かを判定するS20。制御装置22は、自律移動型ロボット21の動作が終了していないと判定した場合、ステップS11から処理を繰り返す。制御装置22は、自律移動型ロボット21の動作が終了したと判定した場合、制御を終了する。上述した第2の実施形態に係る自律移動型ロボット21によれば、自律移動型ロボット21と人間との優先関係に基づいて動作を計画することで、状況に応じた適切な動作計画を立てることができる。具体的には、大きな荷物を持った人間や老人が相手の場合には、人間側の優先度が高いと判断して自律移動型ロボット21側が大きく避ける動作計画を立てることができる。また、自律移動型ロボット21が医療などの緊急性の高い動作目的で動いている場合には、自律移動型ロボット21の優先度が高いと判断して、人間側に大きく避けてもらう動作計画を立てることができる。また、自律移動型ロボット21によれば、自律移動型ロボット21と人間との優先関係に基づいて働きかけ動作を計画することができるので、優先度の高い老人などに対しては弱い主張の働きかけ動作を行うことで人間側の動作を優先することができる。また、自律移動型ロボット21の優先度が高い場合には、強い主張の働きかけ動作を行うことで人間側に期待回避動作を取らせることができ、自律移動型ロボット21の動作を優先させることができる。[第3の実施形態]図5に示されるように、第3の実施形態に係る自律移動型ロボット31は、第1の実施形態に係る自律移動型ロボット1と比べて、人間と自律移動型ロボット31との接触を許容する点と、接触センサ33を備える点と、人間と自律移動型ロボット31との接触許容度を算出する接触許容度算出部35を備える点と、接触許容度算出部35の算出した接触許容度に基づいて譲り合い動作及び働きかけ動作が計画される点と、が異なる。第3の実施形態に係る自律移動型ロボット31は、人間と自律移動型ロボット31との接触を許容して動作計画を立てる。このように、接触を予め許容し、安全マージンを小さくして計画を立てることで、実効的な混雑密度を下げることになり、経路に余裕ができる。但し、接触しても人間側の安全性が確保されるようにする必要がある。安全マージンを0やマイナス値に設定することで、自律移動型ロボット31が積極的に人間に接触する計画を立てることができる。その結果、経路に大きな余裕が作られるので、自律移動型ロボット31が効率良く移動できる計画が立てやすくなる。また、自律移動型ロボット31では、接触を人間に対する積極的なコミュニケーションとして働きかけ動作に利用する。例えば、背を向けている人間に対して接触することにより自律移動型ロボット31の存在を気づかせることができる。また、力のかけ方や接触方向を調整することでどの方向にどの程度移動して欲しいのかを直接的に伝えることができ、非接触のコミュニケーションと比べてシンプルで伝わりやすい働きかけを行うことができる。第3の実施形態に係る接触センサ33は、例えば圧力センサや力センサなどであり、自律移動型ロボット31に対する障害物の接触の有無、接触圧力の強さ、接触方向などの接触状態を検出する。接触センサ33は、検出した接触状態情報を制御装置32に送信する。接触許容度算出部35は、レーダセンサ6の障害物の位置情報、カメラ7の画像情報、及び接触センサ33の接触状態情報に基づいて、接触許容度を算出する。具体的には、接触許容度算出部35は、画像処理により人間の顔の向きや体の向きを認識し、人間の顔の向きや体の向きに応じて接触許容度の算出を行う。このとき、自律移動型ロボット31の方向を向いていない人間ほどロボット31の存在に気づきにくいことから、接触許容度を高く算出して接触により自律移動型ロボット31の存在を知らせる。或いは、自律移動型ロボット31に気づいていない人間に突然接触して驚かせたり不快感を与えたりすることを避けるために、自律移動型ロボット31の方向を向いていない人間ほど接触許容度を小さく算出して、接触をなるべく避けるようにしてもよい。接触許容度の算出方法は、上記2つの考え方のバランスをとり状況に応じて適切なものが選択されることが好ましい。譲り合い動作計画部36は、接触許容度算出部35の算出した接触許容度、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、及び人間動作予測部11の予測した人間の動作に基づいて、自律移動型ロボット31の回避動作と人間の期待回避動作とを計画する。譲り合い動作計画部36は、接触許容度が大きいほど経路計画において人間に対して設定する安全マージンを小さくすることができる。このことは、人間の実効的な体格の大きさを小さくすることを意味しており、経路に余裕を持たせることができるので、より効率的な回避動作を計画できる。働きかけ動作計画部37は、接触許容度算出部35の算出した接触許容度及び譲り合い動作計画部36の計画した期待回避動作に基づいて、働きかけ動作を計画する。また、働きかけ動作計画部37は、レーダセンサ6の障害物の位置情報、カメラ7の画像情報、及び接触センサ33の接触状態情報に基づいて、接触による働きかけ動作が有効であると判断した場合、接触による働きかけ動作を計画する。接触による働きかけでは、接触時にかける力の方向によって人間の回避の方向を、力の大きさによって回避の程度を伝えることができる。以下、同様の場合については説明を省略する。働きかけ動作計画部37は、接触による直接的なコミュニケーションを利用した働きかけ動作を計画することで、より確実に自律移動型ロボット31の意図を人間側に伝えることができる。次に、第3の実施形態に係る制御装置32の制御手順について説明する。図6に示されるように、制御装置32では、まずロボット動作目標生成部10が動作目標を生成する動作目標生成処理を行うS31。次に、人間動作予測部11は、レーダセンサ6の障害物の位置情報、カメラ7のロボット周囲の画像情報、及び接触センサ33の接触状態情報に基づいて、周囲に人間を検出したか否かを判定するS32。人間動作予測部11は、人間を検出しないと判定した場合、ステップS35に移行する。人間動作予測部11は、人間を検出したと判定した場合、検出した人間の動作を予測する動作予測処理を行うS33。その後、動作干渉判断部15は、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標と人間動作予測部11の予測した人間の動作とに基づいて、周囲の人間と自律移動型ロボット31の動作が干渉するか否かを判断するS34。動作干渉判断部15は、動作の干渉がないと判断した場合、ステップS35に移行する。ステップS35において、移動制御部13は、ロボット動作目標生成部10の生成した動作目標に沿って自律移動型ロボット31の移動機構を制御する通常時ロボット制御処理を行う。一方、ステップS34において動作干渉判断部15が動作の干渉があると判断した場合、接触許容度算出部35は、レーダセンサ6の障害物の位置情報、カメラ7の画像情報、及び接触センサ33の接触状態情報に基づいて、接触許容度を算出する接触許容度算出処理を行うS36。その後、譲り合い動作計画部36は、接触許容度算出部35の算出した接触許容度、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、及び人間動作予測部11の予測した人間の動作に基づいて、譲り合い動作計画処理を行うS37。譲り合い動作計画部25は、譲り合い動作として自律移動型ロボット31の回避動作と動作の干渉する人間に期待する期待回避動作とを計画する。続いて、働きかけ動作計画部37は、接触許容度算出部35の算出した接触許容度及び譲り合い動作計画部36の計画した期待回避動作に基づいて、人間に対する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS38。ステップS39において、移動制御部13及び働きかけ制御部14は、譲り合い動作を実現するための干渉時ロボット制御処理を行う。干渉時ロボット制御処理では、移動制御部13が譲り合い動作計画部36が計画した回避動作に基づいて移動機構を制御することで、自律移動型ロボット31の回避動作を実行する。働きかけ制御部14は、自律移動型ロボット31を制御して働きかけ動作計画部37が計画した働きかけ動作を実行する。その後、制御装置32は、動作目標が達成されて自律移動型ロボット31の動作が終了したか否かを判定するS40。制御装置32は、自律移動型ロボット31の動作が終了していないと判定した場合、ステップS31から処理を繰り返す。制御装置32は、自律移動型ロボット31の動作が終了したと判定した場合、制御を終了する。上述した第3の実施形態に係る自律移動型ロボット31によれば、ある程度の接触を許容して回避動作及び期待回避動作を計画するので、接触を許容しない場合と比べて自律移動型ロボット31の移動可能な範囲に余裕を持たせることができる。その結果、混雑した環境下においても経路に余裕を作ることができ、自律移動型ロボット31が効率良く移動できる計画が立てやすくなる。また、自律移動型ロボット31によれば、特に接触が避けられない場合でも経路の通過ができるようになる。接触を人間に対する積極的なコミュニケーションとして働きかけ動作に利用するので、非接触のコミュニケーションと比べてシンプルで伝わりやすい働きかけを行うことができ、より確実に自律移動型ロボット31の意図を人間側に伝えることができる。[第4の実施形態]図7に示されるように、第4の実施形態に係る自律移動型ロボット41は、第3の実施形態に係る自律移動型ロボット31と比べて、人間と自律移動型ロボット41との優先関係を判断する優先関係判断部44を備える点と、優先関係判断部44が判断した優先関係に基づいて接触許容度が算出される点と、優先関係判断部44が判断した優先関係に基づいて譲り合い動作及び働きかけ動作が計画される点と、が異なる。第4の実施形態に係る自律移動型ロボット41では、人間と自律移動型ロボット41との優先関係と人間に対する自律移動型ロボット41の接触許容度とを利用して譲り合い動作及び働きかけ動作を計画する。第4の実施形態に係る制御装置42の優先関係判断部44は、レーダセンサ6の障害物の位置情報及びカメラ7の画像情報の他、接触センサ33の接触状態情報に基づいて、動作の干渉する人間と自律移動型ロボット41と優先関係を判断する。優先関係判断部44は、接触センサ33の接触状態情報を利用することで、人間側が重い荷物を持っているなどの回避しにくい状態であることを認識することができ、優先関係を適切に判断できる。接触許容度算出部45は、レーダセンサ6の障害物の位置情報、カメラ7の画像情報、及び接触センサ33の接触状態情報の他、優先関係判断部44の判断結果に基づいて、接触許容度を算出する。具体的には、接触許容度算出部35は、大きい荷物を持っている優先度の高い人間に対しては接触することが好ましくないため接触許容度を小さく算出、もしくは接触を許容しない。一方、接触許容度算出部35は、自律移動型ロボット41の優先度が高い場合に接触許容度を高く算出することで、経路に余裕を持たせて効率良く移動することができる。接触の出し方としては、接触する可能性や接触の程度が考えられる。接触の出し方の調整は、人間と自律移動型ロボット41との運動関係を変えることにより行うことができる。譲り合い動作計画部46は、接触許容度算出部45の算出した接触許容度、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、人間動作予測部11の予測した人間の動作、及び優先関係判断部44の判断結果に基づいて、自律移動型ロボット41の回避動作と人間の期待回避動作とを計画する。同様に、働きかけ動作計画部47は、接触許容度算出部45の算出した接触許容度及び譲り合い動作計画部46の計画した期待回避動作、及び優先関係判断部44の判断結果に基づいて、働きかけ動作を計画する。また、働きかけ動作計画部37は、レーダセンサ6の障害物の位置情報、カメラ7の画像情報、及び接触センサ33の接触状態情報に基づいて、接触による働きかけ動作が有効であると判断した場合には接触による働きかけ動作を計画する。このように、接触による直接的なコミュニケーションを利用した働きかけ動作を計画することで、より確実に自律移動型ロボット41の意図を人間側に伝えることができる。次に、第4の実施形態に係る制御装置42の制御手順について説明する。図8に示されるように、制御装置42では、まずロボット動作目標生成部10が動作目標を生成する動作目標生成処理を行うS51。次に、人間動作予測部11は、レーダセンサ6の障害物の位置情報、カメラ7のロボット周囲の画像情報、及び接触センサ33の接触状態情報に基づいて、周囲に人間を検出したか否かを判定するS52。人間動作予測部11は、人間を検出しないと判定した場合、ステップS55に移行する。人間動作予測部11は、人間を検出したと判定した場合、検出した人間の動作を予測する動作予測処理を行うS53。その後、動作干渉判断部15は、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標と人間動作予測部11の予測した人間の動作とに基づいて、周囲の人間と自律移動型ロボット41の動作が干渉するか否かを判断するS54。動作干渉判断部15は、動作の干渉がないと判断した場合、ステップS55に移行する。ステップS55において、移動制御部13は、ロボット動作目標生成部10の生成した動作目標に沿って自律移動型ロボット41の移動機構を制御する通常時ロボット制御処理を行う。一方、ステップS54において動作干渉判断部15が動作の干渉があると判断した場合、優先関係判断部44は、自律移動型ロボット41と人間との優先関係を判断する優先関係判断処理を行うS56。その後、接触許容度算出部45は、レーダセンサ6の障害物の位置情報、カメラ7の画像情報、及び接触センサ33の接触状態情報に基づいて、接触許容度を算出する接触許容度算出処理を行うS57。続いて、譲り合い動作計画部46は、優先関係判断部44の判断結果、接触許容度算出部45の算出した接触許容度、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、及び人間動作予測部11の予測した人間の動作に基づいて、譲り合い動作計画処理を行うS58。譲り合い動作計画部46は、譲り合い動作として自律移動型ロボット41の回避動作と動作の干渉する人間に期待する期待回避動作とを計画する。続いて、働きかけ動作計画部47は、接触許容度算出部45の算出した接触許容度及び譲り合い動作計画部46の計画した期待回避動作に基づいて、人間に対する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS59。ステップS60において、移動制御部13及び働きかけ制御部14は、譲り合い動作を実現するための干渉時ロボット制御処理を行う。干渉時ロボット制御処理では、移動制御部13が譲り合い動作計画部46が計画した自律移動型ロボット41の回避動作に基づいて移動機構を制御する。働きかけ制御部14は、自律移動型ロボット41を制御して働きかけ動作計画部47が計画した働きかけ動作を実行する。その後、制御装置42は、動作目標が達成されて自律移動型ロボット41の動作が終了したか否かを判定するS61。制御装置42は、自律移動型ロボット41の動作が終了していないと判定した場合、ステップS51から処理を繰り返す。制御装置42は、自律移動型ロボット41の動作が終了したと判定した場合、制御を終了する。上述した第4の実施形態に係る自律移動型ロボット41によれば、上述した第2の実施形態及び第3の実施形態に係る自動移動型ロボット21,31と同様の効果を得ることができる。また、優先関係判断部44が接触状態情報も考慮して優先関係を判断することで、より信頼性の高い判断を行うことができる。さらに、接触許容度算出部45が優先関係を考慮して接触許容度を算出するので、状況に応じた接触許容度を算出することができ、効率の良い動作計画が立てられる。[第5の実施形態]図9に示されるように、第5の実施形態に係る自律移動型ロボット51は、第1の実施形態に係る自律移動型ロボット1と比べて、人間と自律移動型ロボット51との接触を許容する点と、自律移動型ロボット51に対する人間の親和性を算出する親和性算出部54を備える点と、親和性算出部54が算出した親和性に基づいて譲り合い動作及び働きかけ動作が計画される点と、が異なる。第5の実施形態に係る自律移動型ロボット51では、自律移動型ロボット51に対する人間の親和性を算出する。親和性とは、物理的、情報的、情緒的、環境的及び経済的な面から見た、人間にとってのロボットの親しみやすさであり、人間がロボットに対して持つ恐怖感怖さや安心感を意味する。人間同士の譲り合いと人間とロボットとの譲り合いの間で最も異なることは、人間のロボットに対する親和性であると考えられる。親和性は、個々人の価値観やロボットに対する意味付けに依存し、対象へ働きかける行動を生成する際の評価基準にもなる。ロボットに対して好奇心旺盛な子供達と機械に警戒心を抱く人間達とでは、ロボットに対する行動や考え方が変わってくる。前者では喜んでロボットに近づいてしまい、移動という観点からはロボットにとってマイナスとなるが、一方で安心の観点からは多少距離が近づいても不安を感じさせることはなく、経路の選択に余裕がある。後者では、人間が自ら遠ざかる行動をとるため、ロボットの経路の確保は容易になるが、人間との距離が離れていても不安を感じさせてしまうおそれがあり、経路の選択は狭いものとなる。そこで、親和性に応じて人間とロボットとの運動関係を調整してロボットの動作を変えることで、人間に不安感や不快感を抱かせない動作計画を立てることができる。親和性に応じた運動関係の調整は、例えば親和性が低い場合に人間からの距離を大きくとったり、人間に接近する際のロボットの移動速度を小さくすることなどにより実現されることが好ましい。自律移動型ロボット51の制御装置52は、親和性算出部54において自律移動型ロボット51に対する人間の親和性を算出する。親和性算出部54は、カメラ7の画像情報に基づいて親和性を算出する。具体的には、親和性算出部54は、まずカメラ7の画像情報に基づいて、人間の大きさ、重量、老若男女の種別を認識する。また、親和性算出部54は、予め自律移動型ロボット51の大きさや重量、色、ロボット表面の接触危険性に関するパラメータを記憶している。さらに、親和性算出部54は、自律移動型ロボット51に対する人間の親和性に関する統計データを記憶している。親和性に関する統計データには、自律移動型ロボット51に人間を接近させたときの距離と生理状態心拍、血圧などのデータなどが含まれることが好ましい。この場合、距離が遠い状態で人間の心拍や血圧が上がるほど親和性が低いと考えられる。親和性算出部54は、人間の大きさと自律移動型ロボット51の大きさの比較、人間の重量と自律移動型ロボット51の重量との比較、性別や年齢などの人間の種別、自律移動型ロボット51の色や表面の接触危険性、統計データに基づいて、親和性を算出する。親和性算出部54は、自律移動型ロボット51の大きさが人間の大きさより大きいほど、親和性を低く算出する。なお、大きさのパラメータとしては、身長、幅、面積、体積などが考えられる。例えば、カメラ7の画像中の人間の面積は自律移動型ロボット51から見た投影面積と考えられ、この場合には自律移動型ロボット51の大きさを相手の人間から見た投影面積として算出することで大きさの比較を適切に行うことができる。また、親和性算出部54は、自律移動型ロボット51の重量が人間の重量より重いほど、親和性を低く算出する。また、親和性算出部54は、ロボット表面の接触危険性エッジの鋭利さなどが高いほど、親和性を低く算出する。また、親和性算出部54は、ロボットの色の明度が低い場合、或いは彩度が高い場合、或いは色相が危険や注意を連想させる場合赤色と黄色などに、親和性を低く算出する。また、親和性算出部54は、人間の種別が老人である場合や女性である場合に親和性を低く算出する。譲り合い動作計画部55は、親和性算出部54の算出した親和性、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、及び人間動作予測部11の予測した人間の動作に基づいて、自律移動型ロボット51の回避動作と人間の期待回避動作とを計画する。譲り合い動作計画部55は、親和性が高い場合、ある程度近づいたり速い速度で接近しても人間の安心感が損なわれる怖れがないため、接触を許容した効率の良い動作計画を立てることができる。また、譲り合い動作計画部55は、親和性が低い場合、人間に不安感や不快感を抱かせないように、人間からできるだけ離れたり、接近する際の速度を下げた動作計画を立てる。働きかけ動作計画部56は、親和性算出部54の算出した親和性、及び譲り合い動作計画部55の計画した期待回避動作に基づいて、働きかけ動作を計画する。働きかけ動作計画部56は、親和性が高い場合、接触も含めた強い主張の働きかけ動作を計画する。働きかけ動作計画部56は、親和性が低い場合、接触による働きかけは人間の安心感を損なう怖れがあるため、音や光などの非接触のコミュニケーションによる弱い主張の働きかけ動作を計画する。例えば、親和性が高い場合には、音声や接触、ジェスチャーなどのような生物的な、つまり人間に近い方法の働きかけ方法を選択し、親和性が低い場合には、サイレン音や警告音、警告灯などのような機械的な働きかけを選択することが好ましい。この場合、人間にとって違和感のない働きかけを行うことができる。違和感のない働きかけによって、より効果的で、より人間を不安にさせることなく、働きかけを行うことができる。以下、同様の場合については説明を省略する。次に、第5の実施形態に係る制御装置52の制御手順について説明する。図10に示されるように、制御装置52では、まずロボット動作目標生成部10が動作目標を生成する動作目標生成処理を行うS71。次に、人間動作予測部11がレーダセンサ6の障害物の位置情報とカメラ7の画像情報とに基づいて、周囲に人間を検出したか否かを判定するS72。人間動作予測部11は、人間を検出しないと判定した場合、ステップS75に移行する。人間動作予測部11は、人間を検出したと判定した場合、検出した人間の動作を予測する動作予測処理を行うS73。その後、動作干渉判断部15は、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標と人間動作予測部11の予測した人間の動作とに基づいて、周囲の人間と自律移動型ロボット51の動作が干渉するか否かを判断するS74。動作干渉判断部15は、動作の干渉がないと判断した場合、ステップS75に移行する。ステップS75において、移動制御部13は、ロボット動作目標生成部10の生成した動作目標に沿って自律移動型ロボット51の移動機構を制御する通常時ロボット制御処理を行う。一方、ステップS74において動作干渉判断部15が動作の干渉があると判断した場合、親和性算出部54は、カメラ7の画像情報に基づいて自律移動型ロボット51に対する人間の親和性を算出する親和性算出処理を行うS76。その後、譲り合い動作計画部55は、親和性算出部54の算出した親和性、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、及び人間動作予測部11の予測した人間の動作に基づいて、譲り合い動作計画処理を行うS77。譲り合い動作計画部55は、譲り合い動作として自律移動型ロボット51の回避動作と人間に期待する期待回避動作とを計画する。続いて、働きかけ動作計画部56は、親和性算出部54の算出した親和性及び譲り合い動作計画部55の計画した期待回避動作に基づいて、人間に対する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS78。ステップS79において、移動制御部13及び働きかけ制御部14は、譲り合い動作を実現するための干渉時ロボット制御処理を行う。干渉時ロボット制御処理では、移動制御部13が譲り合い動作計画部55が計画した自律移動型ロボット51の回避動作に基づいて移動機構を制御する。働きかけ制御部14は、自律移動型ロボット51を制御して働きかけ動作計画部56が計画した働きかけ動作を実行する。その後、制御装置52は、動作目標が達成されて自律移動型ロボット51の動作が終了したか否かを判定するS80。制御装置52は、自律移動型ロボット51の動作が終了していないと判定した場合、ステップS71から処理を繰り返す。制御装置52は、自律移動型ロボット51の動作が終了したと判定した場合、制御を終了する。上述した第5の実施形態に係る自律移動型ロボット51によれば、人間の自律移動型ロボット51に対する親和性に基づいて動作を計画することで、人間に不安感や不快感を抱かせないように譲り合い動作や働きかけ動作を行うことができる。また、人間の自律移動型ロボット51に対する親和性に基づいて働きかけ動作を計画することで、人間に不安感や不快感を抱かせないように行うことができる。[第6の実施形態]図11に示されるように、第6の実施形態に係る自律移動型ロボット61は、第5の実施形態に係る自律移動型ロボット51と比べて、人間と自律移動型ロボット61との優先関係を判断する優先関係判断部64を備える点と、優先関係判断部64が判断した優先関係に基づいて譲り合い動作及び働きかけ動作が計画される点と、が異なる。第6の実施形態に係る自律移動型ロボット61では、人間と自律移動型ロボット61との優先関係と自律移動型ロボット61に対する人間の親和性とを利用して譲り合い動作及び働きかけ動作を計画する。第6の実施形態に係る制御装置62の優先関係判断部64は、レーダセンサ6の障害物の位置情報及びカメラ7の画像情報に基づいて、動作の干渉する人間と自律移動型ロボット61と優先関係を判断する。譲り合い動作計画部65は、親和性算出部54の算出した親和性、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、人間動作予測部11の予測した人間の動作、及び優先関係判断部64の判断結果に基づいて、自律移動型ロボット61の回避動作と人間の期待回避動作とを計画する。同様に、働きかけ動作計画部66は、親和性算出部54の算出した親和性及び譲り合い動作計画部65の計画した期待回避動作、及び優先関係判断部64の判断結果に基づいて、働きかけ動作を計画する。次に、第6の実施形態に係る制御装置62の制御手順について説明する。図12に示されるように、制御装置62では、まずロボット動作目標生成部10が動作目標を生成する動作目標生成処理を行うS91。次に、人間動作予測部11は、レーダセンサ6の障害物の位置情報、カメラ7の画像情報に基づいて、周囲に人間を検出したか否かを判定するS92。人間動作予測部11は、人間を検出しないと判定した場合、ステップS95に移行する。人間動作予測部11は、人間を検出したと判定した場合、検出した人間の動作を予測する動作予測処理を行うS93。その後、動作干渉判断部15は、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標と人間動作予測部11の予測した人間の動作とに基づいて、周囲の人間と自律移動型ロボット61の動作が干渉するか否かを判断するS94。動作干渉判断部15は、動作の干渉がないと判断した場合、ステップS95に移行する。ステップS95において、移動制御部13は、ロボット動作目標生成部10の生成した動作目標に沿って自律移動型ロボット61の移動機構を制御する通常時ロボット制御処理を行う。一方、ステップS94において動作干渉判断部15が動作の干渉があると判断した場合、優先関係判断部64は、自律移動型ロボット61と人間との優先関係を判断する優先関係判断処理を行うS96。その後、親和性算出部54は、カメラ7の画像情報に基づいて、親和性を算出する親和性算出処理を行うS97。続いて、譲り合い動作計画部65は、優先関係判断部64の判断結果、親和性算出部54の算出した親和性、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、及び人間動作予測部11の予測した人間の動作に基づいて、譲り合い動作計画処理を行うS98。譲り合い動作計画部65は、譲り合い動作として自律移動型ロボット61の回避動作と動作の干渉する人間に期待する期待回避動作とを計画する。その後、働きかけ動作計画部66は、優先関係判断部64の判断結果、親和性算出部54の算出した親和性、及び譲り合い動作計画部65の計画した期待回避動作に基づいて、人間に対する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS99。ステップS100において、移動制御部13及び働きかけ制御部14は、譲り合い動作を実現するための干渉時ロボット制御処理を行う。干渉時ロボット制御処理では、移動制御部13が譲り合い動作計画部65が計画した自律移動型ロボット61の回避動作に基づいて移動機構を制御する。働きかけ制御部14は、自律移動型ロボット61を制御して働きかけ動作計画部66が計画した働きかけ動作を実行する。その後、制御装置62は、動作目標が達成されて自律移動型ロボット61の動作が終了したか否かを判定するS101。制御装置62は、自律移動型ロボット61の動作が終了していないと判定した場合、ステップS91から処理を繰り返す。制御装置62は、自律移動型ロボット61の動作が終了したと判定した場合、制御を終了する。上述した第6の実施形態に係る自律移動型ロボット61によれば、第2の実施形態及び第5の実施形態に係る自律移動型ロボットと同様の効果を得ることができる。また、人間と自律移動型ロボット61との優先関係及び自律移動型ロボット61に対する人間の親和性に基づいて譲り合い動作及び働きかけ動作を計画することで、人間に不安感や不快感を抱かせることなく、状況に応じた適切な動作計画を立てることができる。[第7の実施形態]第7の実施形態では、マニピュレータロボット71を本発明に係る移動体として説明する。マニピュレータロボット71は、作業者との間で協調作業を行うものであり、例えばセル生産方式において作業者の作業支援を行うロボットである。マニピュレータロボット71は、手先を移動させることでワークの保持や移動、部品や工具を運ぶ作業支援を行い、作業者の動きに合わせて作業支援をすることで作業者の負担軽減や作業効率の向上を実現する。マニピュレータロボット71は、地面に対して移動可能な移動型マニピュレータであっても良く、また地面に対してベースが固定された固定型マニピュレータであってもよい。作業支援においては、ロボットの支援動作を作業者の動きに合わせようとしても、作業者の作業方法作業手順や作業速度、作業対象物の持ち方などによっては、ロボットが行うべき支援を適切に行えないという問題がある。特に作業者が交替する場合や複数のセルで同じ作業が並行して行われる場合、装置や制御プログラムを作業者ごとにカスタマイズするにも限界がある。そこで、ロボットが作業者の希望する方法を考慮した上で新たな作業方法を計画し、作業者を誘導するように働きかけを行う。この働きかけによって作業者はロボットの期待する動き方を理解し、ロボットの期待する作業方法に合わせることができる。結果として、人間とロボットの双方がお互いに合わせる形で協調作業が行われる。ロボットの支援が有効なものであるほど、人間が勝手に動いてロボットが支援できない状況よりも、ある程度ロボットに協調させることで適切な作業支援が得られる状況の方が作業の質及び効率が向上する。その結果、製品の品質や生産性の向上を図ることができる。また、多品種少量生産に適しているセル生産方式では、生産品目の変更、仕様の変更が容易に行えるメリットがあるものの、頻繁に変更が行われた場合や、特に変更直後の作業において組み付ける部品の種類の間違いや作業手順の抜けなどが発生しやすい。このような問題に対しては、ロボットの優先度を高くしてロボットが積極的に正しい取り付け部品や作業手順を作業者に誘導することで、不具合の発生や作業ミスを低減できる。そこで、マニピュレータロボット71では、作業支援だけではなく、作業者が計画と異なる動作をしている場合に、正しい作業方法を行うように働きかけ動作を行うことで、作業の質及び効率の向上を図る。図13に示されるように、マニピュレータロボット71は、全体を統括的に制御する制御装置72を備えている。制御装置72は、位置センサ73、作業者用固定カメラ74、及び接触センサ75と接続されている。位置センサ73は、マニピュレータロボット71の姿勢各関節及び手先の位置を検出する。位置センサ73は、検出した姿勢情報を制御装置72に送信する。作業者用固定カメラ74は、マニピュレータロボット71の支援対象である作業者や作業対象物の状態を撮像するカメラである。作業者用固定カメラ74は、作業者や作業対象物の画像情報を制御装置72に送信する。接触センサ75は、マニピュレータロボット71に対する接触状態を検出するものである。接触センサ75は、検出した接触状態情報を制御装置72に送信する。制御装置72は、作業支援目標生成部76、作業者動作予測部77、動作計画部78、移動制御部79、及び働きかけ制御部80を有している。作業支援目標生成部76は、マニピュレータロボット71の作業支援目標を生成する。作業支援目標生成部76は、位置センサ73の姿勢情報に基づいて、移動目標などの作業支援目標を生成する。作業者動作予測部77は、作業者用固定カメラ74の画像情報及び接触センサ75の接触状態情報に基づいて、作業者の動作を検出及び予測する。動作計画部78は、作業者動作判断部81、優先関係判断部82、協調作業動作計画部83、及び働きかけ動作計画部84を有している。作業者動作判断部81は、作業者動作予測部77の予測した動作と、標準作業を記憶したデータベースを比較して、作業者の動作が適切な作業内容であるか否かを判断する。作業者の動作が適切な作業内容でない動作とは、例えば決められた標準仕様に反する作業手順や、使用する道具や取り付ける部品を取り違えている動作などである。作業者動作判断部81は、作業者の動作が適切な作業内容であると判断した場合、作業支援目標生成部76の生成した作業支援目標及び作業者動作予測部77の予測した動作に基づいて、作業者の動作に対して適切な支援が可能か否かを判断する。適切な支援が可能でない場合とは、例えば作業者や作業対象物の位置や姿勢がマニピュレータロボット71から離れた場所であったり、マニピュレータロボット71の構造上、支援を行いにくい方向である場合や、作業者の動作速度が速すぎもしくは遅すぎる動作、作業者の作業対象物に対する持ち手の位置が不適切である場合、などである。優先関係判断部82は、作業者動作判断部81が作業者の動作が適切な作業内容ではないと判断した場合、作業者とマニピュレータロボット71との優先関係を、マニピュレータロボット71が優先であると判断する。優先関係判断部82は、作業者動作判断部81が作業者の動作が適切な作業内容であると判断し、さらに作業者の動作に対して適切な支援が可能ではないと判断した場合には、作業支援目標生成部76の生成した作業支援目標及び作業者動作予測部77の予測した動作に基づいて優先関係を判断する。この場合、作業支援内容の貢献度合いに応じて優先度合いを判断することが好ましい。例えば、作業者の作業負荷を大きく軽減できる支援内容や、作業精度を大きく向上できる支援内容である場合に、マニピュレータロボット71の優先度が高いと判断する。または、作業者の熟練度に応じて優先度を判断することが好ましい。作業者の熟練度が低い場合にマニピュレータロボット71が優先であると判断することで、マニピュレータロボット71が積極的に人間を誘導する作業支援を行うことができ、熟練していない作業者であっても、品質の低下やばらつきの発生を抑え、生産効率を大きく落とすこともなく、セル生産方式を適用することができる。作業者の熟練度が高い場合には、作業者を優先と判断することで、作業方法の多くを作業者の行いたい方法に合わせ、作業者がマニピュレータロボット71に作業支援を必要としていない場合には無理には支援を行わず、作業者がマニピュレータロボット71に作業支援を受けたいときにのみ作業支援を行うことができる。協調作業動作計画部83は、作業者動作判断部81が作業者の動作が適切な作業内容ではないと判断した場合には、標準作業に従った動作を、作業者に期待する期待動作として計画する。協調作業動作計画部83は、作業者の動作に対して適切な支援が可能ではないと判断した場合には、優先関係判断部82の判断結果、作業支援目標生成部76の生成した作業支援目標、及び作業者動作予測部77の予測した動作に基づいて、協調作業動作を計画する。この支援動作には、作業者とマニピュレータロボット71とが衝突しそうな場合に回避するための回避動作が含まれ、期待動作には作業者に回避を期待する期待回避動作が含まれる。なお、協調作業動作計画部83では、作業者とマニュピレータ71との接触を許容した動作計画が立てられている。なお、第7の実施形態における接触許容度は固定値でもよいし、作業者の作業内容や作業状態に応じて変動させてもよい。つまり、例えば作業者が、小さな部品の組み付など高い精度が必要な精密な作業や、刃物などの危険物を扱う作業を行っている最中である場合には、接触許容度を下げることで、接触により作業者の作業の邪魔となったり、作業者に危険が及ぶことを防ぐことができる。働きかけ動作計画部84は、優先関係判断部82の判断結果及び協調作業動作計画部83の計画した期待動作に基づいて、作業者を標準作業に従った動作やマニピュレータロボット71に作業支援が支援可能な動作に誘導するための働きかけ動作を計画する。この場合の働きかけ動作とは、例えば接触により作業者に力をかけて直接動きを誘導する方法や、音の発生リズムや光の点滅速度によって動作の速すぎること、もしくは遅すぎることを伝える方法などがある。移動制御部79は、協調作業動作計画部83の計画した支援動作に基づいて、マニピュレータロボット71の姿勢を制御する。また、働きかけ制御部80は、働きかけ動作計画部84の計画した働きかけ動作に基づいて、音声出力や光出力、接触などのコミュニケーションを利用した作業者に対する働きかけ動作を実行する。次に、第7の実施形態に係る制御装置72の制御手順について説明する。図14に示されるように、制御装置72では、まず作業支援目標生成部76が作業支援目標を生成する作業支援目標の生成処理を行うS111。次に、作業者動作予測部77は、作業者用固定カメラ74の画像情報及び接触センサ75の接触状態情報に基づいて、作業者の動作を予測するS112。その後、作業者動作判断部81は、作業者動作予測部77の予測した動作と、標準作業を記憶したデータベースを比較して、作業者の動作が適切な作業内容であるか否かを判断するS113。作業者動作判断部81は、作業者の動作が適切な作業内容であると判断した場合、作業支援目標生成部76の生成した作業支援目標及び作業者動作予測部77の予測した動作に基づいて、作業者の動作に対して適切な支援が可能か否かを判断するS114。作業者動作判断部81は、作業者の動作に対して適切な支援が可能と判断した場合、ステップS115に移行する。ステップS115において、移動制御部79は、作業支援目標生成部76の生成した作業支援目標に沿ってマニピュレータロボット71の姿勢を制御する通常時ロボット制御処理を行う。一方、ステップS113で作業者動作判断部81が作業者の動作が適切な作業内容ではないと判断した場合、またはステップS114で作業者の動作に対して適切な支援が可能ではないと判断した場合、優先関係判断部82は、人間とマニピュレータロボット71との優先関係を判断する優先関係判断処理を行うS116。続いて、協調作業動作計画部83は、優先関係判断部82の判断結果、作業支援目標生成部76の生成した作業支援目標、及び作業者動作予測部77の予測した動作に基づいて、協調作業動作を計画する協調作業動作計画処理を行うS117。協調作業動作計画部83は、協調作業動作としての自己の支援動作と作業者に期待する期待動作とを計画する。続いて、働きかけ動作計画部84は、優先関係判断部82の判断結果及び協調作業動作計画部83の計画した期待動作に基づいて、作業者を標準作業に従った動作やマニピュレータロボット71に作業支援が支援可能な動作に誘導するための働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS118。ステップS119において、移動制御部79及び働きかけ制御部80は、協調作業動作を実現するための働きかけ時ロボット制御処理を行う。働きかけ時ロボット制御処理では、移動制御部79が協調作業動作計画部83が計画した支援動作に基づいてマニピュレータロボット71の姿勢制御を行う。働きかけ制御部80は、働きかけ動作計画部84が計画した働きかけ動作に基づいて、マニピュレータロボット71や外部の音声装置を制御することで働きかけ動作を実行する。その後、制御装置72は、作業支援目標が達成されてマニピュレータロボット71の動作が終了したか否かを判定するS120。制御装置72は、マニピュレータロボット71の動作が終了していないと判定した場合、ステップS111から処理を繰り返す。制御装置72は、マニピュレータロボット71の動作が終了したと判定した場合、制御を終了する。第7の実施形態に係るマニピュレータロボット71によれば、作業者が計画と異なる動作をしている場合に、正しい作業方法を行うように働きかけ動作を行うことで、製品不具合や作業ミスを軽減することができる。また、個々の作業者が作業しやすい作業方法を取り入れつつもマニピュレータロボット71が作業支援を行えるよう作業者の動作を誘導することで、効率の良い協調作業を実現し、セル生産方式における生産効率を向上することができる。[第8の実施形態]第8の実施形態では、自動車91を本発明に係る移動体として説明する。自動車91は、設定された目的地まで自動運転を行う自動運転機能を備えた車両である。自動車91が自律移動型ロボット1と大きく異なる点は、歩行者と自動車の間の接触が許容されないことである。このため、自動車91は、歩行者と接触しないように譲り合い動作を計画する。また、自動車91は、音声や光による非接触コミュニケーションを利用して歩行者に対する働きかけ動作を計画する。自動車91と歩行者との優先関係は、基本的に歩行者が優先となる。しかし、道路状況や歩行者の状態、周辺状況に応じて優先関係を変動させることで、自動運転中の自動車91が歩行者のいる環境を安全に通行することが可能になる。具体的には、道路の端から離れて歩行者が歩いている場合や、複数の歩行者が横に並んで歩いている場合、歩道を有する道路において歩行者が車道を歩いている場合などにおいて、歩行者が自動車91の安全な通行の妨げになっている場合には、歩行者の優先度を少し下げて歩行者の移動を促す働きかけを行うことで、安全な通路を確保することができる。一方、歩行者が老人や子供であったり、車椅子やベビーカーを押していたり、大きい荷物を持っている場合には、歩行者の優先度を高く判断することで、働きかけを行わない又は控えめな働きかけにとどめ、歩行者が安全な位置まで移動するのを待って自動車91が進行する。また、自動車91が緊急車両などである場合には、自動車91の優先度を高く判断し、積極的な働きかけによって歩行者に回避方向などを伝え、混雑した場所でも道を空けてもらいながら安全に通行することができる。図15に示されるように、自動車91は、全体を統括的に制御する制御装置92を備えている。制御装置92は、通信部93、位置検出部94、マップ情報記憶部95、レーダセンサ96、及びカメラ97と接続されている。通信部93は、外部の管理センターとの無線通信により自動運転に係る自動運転進路計画を受信する。通信部93は、受信した自動運転進路計画を制御装置92に送信する。位置検出部94は、GPS信号の受信により自動車91の現在地を検出する。位置検出部94は、マップ情報記憶部95に記憶されたマップ情報に基づいて自動車91の現在地の認識を行う。位置検出部94は、自動車91の現在地情報及び現在地周辺のマップ情報を制御装置92に送信する。レーダセンサ96は、出射した電波の反射波により自動車91の周囲の障害物を検出する。レーダセンサ96は、検出した障害物の位置情報を制御装置92に送信する。カメラ97は、自動車91の周囲を撮像する。カメラ97は、撮像した自動車91の周囲の画像情報を制御装置92に送信する。制御装置92は、自動運転進路生成部98、歩行者進路予測部99、動作計画部100、走行制御部101、及び働きかけ制御部102を有している。自動運転進路生成部98は、通信部93の自動運転進路計画と位置検出部94の自動車91の現在地情報及び現在地周辺のマップ情報とに基づいて、自動運転進路を生成する。歩行者進路予測部99は、レーダセンサ96の障害物の位置情報及びカメラ97の画像情報に基づいて、周囲に歩行者を検出したか否かを判定する。歩行者進路予測部99は、歩行者を検出したと判定した場合、レーダセンサ96の障害物の位置情報及びカメラ97の画像情報に基づいて、検出した歩行者の進路を予測する。動作計画部100は、安全マージン判断部103、優先関係判断部104、親和性算出部105、譲り合い進路計画部106、及び働きかけ動作計画部107を有している。安全マージン判断部103は、自動運転進路生成部98の生成した自動運転進路及び歩行者進路予測部99が予測した歩行者の進路に基づいて、自動車91の進路に歩行者が干渉せず安全マージンを確保できるか否かを判定する。優先関係判断部104は、安全マージン判断部103が安全マージンを確保できないと判断した場合に、歩行者と自動車91との優先関係を判断する。優先関係判断部104は、レーダセンサ96の障害物の位置情報及びカメラ97の画像情報に基づいて、歩行者と自動車91との優先関係を判断する。優先関係判断部104は、歩行者が自動車91の安全な通行の妨げになっている場合には、歩行者の優先度を低く判断する。優先関係判断部104は、自動車91が緊急状態の場合には、自動車91の優先度を高く判断する。親和性算出部105は、自動車91に対する歩行者の親和性を算出する。親和性算出部105は、カメラ97の画像情報に基づいて、親和性を算出する。親和性算出部105は、自動車91の種類や見た目の大きさなどに基づいて,親和性を算出する。具体的には、親和性算出部105は、自動車91が大型トラックやバスである場合、親和性を低く算出する。親和性算出部105は、自動車91が小型車である場合、親和性を高く算出する。譲り合い進路計画部106は、優先関係判断部104の判断結果、親和性算出部105の算出した親和性、自動運転進路生成部98の生成した自動運転進路、及び歩行者進路予測部99が予測した歩行者の進路に基づいて、譲り合い進路を計画する。譲り合い進路計画部106は、譲り合い進路として自動車91の回避進路と歩行者に期待する期待回避進路とを計画する。働きかけ動作計画部107は、譲り合い進路計画部106の計画した期待回避進路、優先関係判断部104の判断結果、親和性算出部105の算出した親和性に基づいて、期待回避進路へ歩行者を誘導する働きかけ動作を計画する。走行制御部101は、譲り合い進路計画部106の計画した回避進路に基づいて、自動車91を自動運転する。また、働きかけ制御部102は、働きかけ動作計画部107の計画した働きかけ動作に基づいて、音声や光により歩行者に対する働きかけ動作を実行する。次に、第8の実施形態に係る制御装置92の制御手順について説明する。図16に示されるように、制御装置92では、まず自動運転進路生成部98が自動運転進路を生成する自動運転進路生成処理を行うS131。次に、歩行者進路予測部99は、レーダセンサ96の障害物の位置情報及びカメラ97の画像情報に基づいて、周囲の歩行者を検出したか否かを判定するS132。歩行者進路予測部99は、周囲の歩行者を検出しないと判定した場合、ステップS135に移行する。歩行者進路予測部99は、周囲の歩行者を検出したと判定した場合、歩行者の進路を予測する歩行者進路予測処理を行うS133。その後、安全マージン判断部103は、自動運転進路生成部98の生成した自動運転進路及び歩行者進路予測部99が予測した歩行者の進路に基づいて、自動車91の進路に歩行者が干渉せず安全マージンを確保できるか否かを判定するS134。安全マージン判断部103は、安全マージンを確保できると判断した場合、ステップS135に移行する。ステップS135において、走行制御部101は、自動運転進路生成部98の生成した自動運転進路に沿って自動車91を自動運転する通常時車両制御処理を行う。一方、ステップS134で安全マージン判断部103が進路の干渉により安全マージンを確保できないと判断した場合、優先関係判断部104は、歩行者と自動車91との優先関係を判断するS136。その後、親和性算出部105は、自動車91に対する歩行者の親和性を算出する。親和性算出部105は、カメラ97の画像情報に基づいて、親和性を算出するS137。続いて、譲り合い進路計画部106は、優先関係判断部104の判断結果、親和性算出部105の算出した親和性、自動運転進路生成部98の生成した自動運転進路、及び歩行者進路予測部99が予測した歩行者の進路に基づいて、譲り合い進路を計画する譲り合い進路計画処理を行うS138。働きかけ動作計画部107は、譲り合い進路計画部106の計画した期待回避進路、優先関係判断部104の判断結果、親和性算出部105の算出した親和性に基づいて、期待回避進路へ歩行者を誘導する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS139。ステップS140において、走行制御部101及び働きかけ制御部102は、譲り合いを実現するための干渉時車両制御処理を行う。干渉時車両制御処理では、走行制御部101が譲り合い進路計画部106の計画した自動車91の回避進路に基づいて自動運転を行う。働きかけ制御部102は、働きかけ動作計画部107が計画した働きかけ動作に基づいて、自動車91のスピーカやライトを制御することで音声や光による働きかけ動作を実行する。その後、制御装置92は、自動運転進路の自動運転が終わって目的地に到着したか否かを判定するS141。制御装置92は、目的地に到着していないと判定した場合、ステップS131から処理を繰り返す。制御装置92は、目的地に到着したと判定した場合、制御を終了する。第8の実施形態に係る自動車91によれば、歩行者との間で譲り合いを行うことで、混雑した環境下であっても道を空けてもらいながら安全に通行することができる。また、優先関係や親和性を考慮して進路を計画することで、歩行者をできるだけ不安にさせず、かつ歩行者及び自動車91の状況に応じた適切な進路を計画することができる。[第9の実施形態]第9の実施形態では、パーソナルモビリティ111を本発明に係る移動体として説明する。パーソナルモビリティ111は、人間が搭乗して運転操作を行う一人乗り用のロボットである。このようなパーソナルモビリティは、歩道や建物内など、主に歩行者が通行するような場所を走行することが想定されている。しかし、混雑した環境下では、パーソナルモビリティを周囲の迷惑とならないように走行させることは簡単ではなく、ある程度の運転スキルが必要とされることが課題となっている。そこで、パーソナルモビリティ111では、譲り合い動作を実現することで、運転に熟練した人でなくても混雑した環境下で安全な移動を実現できるようにする。図17に示されるように、パーソナルモビリティ111は、全体を統括的に制御する制御装置112を備えている。制御装置112は、運転操作入力部113、レーダセンサ114、カメラ115と接続されている。運転操作入力部113は、運転者がパーソナルモビリティ111に運転操作を入力するための機器である。運転操作入力部113は、例えばジョイスティックやハンドル、スイッチやペダルなどから構成される。運転操作入力部113は、運転者の行った運転操作を制御装置112に出力する。運転者がパーソナルモビリティ111に搭乗していないことも考えられ、この場合、リモコンなどを用いた通信による遠隔操作を行う。第9の実施形態では、運転操作入力を動作目標としてパーソナルモビリティ111が移動する。レーダセンサ114は、出射した電波の反射波によりパーソナルモビリティ111の周囲の障害物を検出する。レーダセンサ114は、検出した障害物の位置情報を制御装置112に送信する。カメラ115は、パーソナルモビリティ111の周囲を撮像する。カメラ115は、撮像した周囲の画像情報を制御装置112に送信する。制御装置112は、歩行者進路予測部116、動作計画部117、移動制御部118、及び働きかけ制御部119を有している。歩行者進路予測部116は、レーダセンサ114の障害物の位置情報及びカメラ115の画像情報に基づいて、周囲の歩行者を検出したか否かを判定する。歩行者進路予測部116は、周囲の歩行者を検出したと判定した場合、レーダセンサ114の障害物の位置情報及びカメラ115の画像情報に基づいて歩行者の進路を予測する。動作計画部117は、進路干渉判断部120、優先関係判断部121、親和性算出部122、譲り合い進路計画部123、及び働きかけ動作計画部124を有している。進路干渉判断部120は、運転操作入力部113の出力した運転操作及び歩行者進路予測部116の予測した歩行者の進路に基づいて、パーソナルモビリティ111の進路に歩行者が干渉交差又は接近するか否かを判断する。優先関係判断部121は、進路干渉判断部120がパーソナルモビリティ111の進路に歩行者が干渉すると判断した場合、歩行者とパーソナルモビリティ111との優先関係を判断する。優先関係判断部121は、レーダセンサ114の障害物の位置情報及びカメラ115の画像情報に基づいて、優先関係を判断する。なお、パーソナルモビリティ111には、運転者の緊急度合いを制御装置112に入力するための切替スイッチや調整つまみを設けてもよい。この場合、優先関係判断部121は、入力された緊急度合いに基づいて優先関係を判断する。親和性算出部122は、カメラ115の画像情報に基づいて、パーソナルモビリティ111に対する歩行者の親和性を算出する。譲り合い進路計画部123は、優先関係判断部121の判断結果、親和性算出部122の算出した親和性、運転操作入力部113の出力した運転操作、及び歩行者進路予測部116の予測した歩行者の進路に基づいて、譲り合い進路を計画する。譲り合い進路計画部123は、譲り合い進路としてパーソナルモビリティ111の回避進路と歩行者に期待する期待回避進路とを計画する。働きかけ動作計画部124は、譲り合い進路計画部123の計画した期待回避進路、優先関係判断部121の判断結果、親和性算出部122の算出した親和性に基づいて、期待回避進路へ歩行者を誘導する働きかけ動作を計画する。移動制御部118は、譲り合い進路計画部123の計画した回避進路に基づいて、パーソナルモビリティ111の移動機構を制御する。また、働きかけ制御部119は、働きかけ動作計画部124の計画した働きかけ動作に基づいて、音声や光、接触により歩行者に対する働きかけ動作を実行する。次に、第9の実施形態に係る制御装置112の制御手順について説明する。図18に示されるように、制御装置112では、まず運転操作入力部113から運転者の運転操作が入力されるS151。次に、歩行者進路予測部116は、レーダセンサ114の障害物の位置情報及びカメラ115の画像情報に基づいて、周囲の歩行者を検出したか否かを判定するS152。歩行者進路予測部116は、周囲の歩行者を検出しないと判定した場合、ステップS155に移行する。歩行者進路予測部116は、周囲の歩行者を検出したと判定した場合、歩行者の進路を予測する歩行者進路予測処理を行うS153。その後、進路干渉判断部120は、運転操作入力部113の出力した運転操作及び歩行者進路予測部116が予測した歩行者の進路に基づいて、パーソナルモビリティ111の進路に歩行者が干渉するか否かを判定するS154。進路干渉判断部120は、歩行者と干渉しないと判断した場合、ステップS155に移行する。ステップS155において、移動制御部118は、運転操作入力部113の出力した運転操作に応じてパーソナルモビリティ111の移動機構を制御する通常時モビリティ制御処理を行う。一方、ステップS154で進路干渉判断部120が歩行者と干渉すると判断した場合、優先関係判断部121は、歩行者とパーソナルモビリティ111との優先関係を判断するS156。その後、親和性算出部122は、パーソナルモビリティ111に対する歩行者の親和性を算出する。親和性算出部122は、カメラ115の画像情報に基づいて、親和性を算出するS157。続いて、譲り合い進路計画部123は、優先関係判断部121の判断結果、親和性算出部122の算出した親和性、運転操作入力部113の出力した運転操作、及び歩行者進路予測部116が予測した歩行者の進路に基づいて、譲り合い進路を計画する譲り合い進路計画処理を行うS158。働きかけ動作計画部124は、譲り合い進路計画部123の計画した期待回避進路、優先関係判断部121の判断結果、親和性算出部122の算出した親和性に基づいて、期待回避進路へ歩行者を誘導する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS159。ステップS160において、移動制御部118及び働きかけ制御部119は、譲り合いを実現するための干渉時モビリティ制御処理を行う。干渉時モビリティ制御処理では、移動制御部118が譲り合い進路計画部123の計画したパーソナルモビリティ111の回避進路に基づいて移動機構を制御する。働きかけ制御部119は、働きかけ動作計画部124が計画した働きかけ動作に基づいて、音声出力や光出力、接触によるコミュニケーションを利用して働きかけ動作を実行する。その後、制御装置112は、パーソナルモビリティ111の運転が終了したか否かを判定するS161。制御装置112は、運転が終了していないと判定した場合、ステップS151から処理を繰り返す。制御装置112は、運転が終了したと判定した場合、制御を終了する。第9の実施形態に係るパーソナルモビリティ111によれば、歩行者との間で譲り合いを行うことで、混雑した環境下であっても道を空けてもらいながら安全に通行することができる。また、優先関係や親和性を考慮して進路を計画することで、歩行者をできるだけ不安にさせず、かつ歩行者及びパーソナルモビリティ111の状況に応じた適切な進路を計画することができる。[第10の実施形態]図19に示されるように、第10の実施形態に係る自律移動型ロボット131は、第1の実施形態に係る自律移動型ロボット1と比べて、複数の動作候補の動作結果の予測を行う動作結果予測部134を備える点と、複数の動作候補の中から所定の制約条件を満たすと予測された動作候補を選出する動作候補選出部135を備える点と、が主に異なる。第10の実施形態に係る自律移動型ロボット131の制御装置132は、動作結果予測部134及び動作候補選出部135を有する動作計画部133を備えている。動作結果予測部134は、複数計画された自律移動型ロボット131の動作候補について、実際に行なった場合の動作結果を予測する。自律移動型ロボット131の動作候補は、譲り合い動作計画部25の計画した自律移動型ロボット131の回避動作及び人間に期待する期待回避動作に基づいて計画される。このような動作候補は、自律移動型ロボット131の回避動作及び働きかけ動作を含んで構成される。動作結果予測部134は、人間の運動モデルロボット131の働きかけ動作に対する動き方のモデルを含むを用いて動作結果を予測する。動作結果予測部134は、例えば、進路が交差するロボット131及び人間について、初期条件として位置及び速度を設定する。その後、動作結果予測部134は、ロボット131については自身で発生する加速度、人間についてはロボット131により与えられる働きかけ動作の接触力による加速度を考慮して動作結果の予測を行う。動作結果予測部134は、自律移動型ロボット131の働きかけ動作の強さ接触力や回避加速度のパラメータが異なる複数の動作候補について予測を繰り返す。動作候補選出部135は、動作結果予測部134の動作結果の予測に基づいて、動作結果が所定の制約条件を満たすと予測された動作候補を選出可能であるか否かを判定する。所定の制約条件としては、人間とロボット131との距離や働きかけの強さ光や音声による働きかけの強さ、接触による働きかけの強さなどが挙げられる。また、動作候補選出部135は、動作候補を選出可能であると判定した場合、所定の制約条件を満たすと予測された動作候補のうち移動効率が最大となる動作候補を選出する。具体的には、動作候補選出部135は、動作結果予測部134の動作結果の予測に基づいて、選出可能な動作候補の移動効率を評価する。移動効率は、例えば譲り合い前後の速度変化に着目して評価することができる。動作候補選出部135は、譲り合い前後で速度変化が小さいほど、譲り合い前の移動が維持されているため移動効率が高いと評価する。動作候補選出部135は、人間の移動効率とロボット131の移動効率とを各々評価する。動作候補選出部135は、人間の移動効率及びロボット131の移動効率の和が最大となる動作候補を選出する。次に、第10の実施形態に係る制御装置132の制御手順について説明する。図20に示されるように、制御装置132では、まずロボット動作目標生成部10が動作目標を生成する動作目標生成処理を行うS171。次に、人間動作予測部11は、レーダセンサ6の障害物の位置情報とカメラ7のロボット周囲の画像情報とに基づいて、周囲に人間を検出したか否かを判定するS172。人間動作予測部11は、人間を検出しないと判定した場合、ステップS175に移行する。人間動作予測部11は、人間を検出したと判定した場合、検出した人間の動作を予測する動作予測処理を行うS173。その後、動作干渉判断部15は、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標と人間動作予測部11の予測した人間の動作とに基づいて、周囲の人間と自律移動型ロボット131の動作が干渉するか否かを判断するS174。動作干渉判断部15は、動作の干渉がないと判断した場合、ステップS175に移行する。ステップS175において、移動制御部13は、ロボット動作目標生成部10の生成した動作目標に沿って自律移動型ロボット131の移動機構を制御する通常時ロボット制御処理を行う。一方、ステップS174において動作干渉判断部15が動作の干渉はあると判断した場合、譲り合い動作計画部25は、優先関係判断部24の判断結果、ロボット動作目標生成部10が生成した動作目標、及び人間動作予測部11の予測した人間の動作に基づいて、譲り合い動作計画処理を行うS176。譲り合い動作計画部25は、譲り合い動作として自律移動型ロボット131の回避動作と人間に期待する期待回避動作とを計画する。続いて、働きかけ動作計画部26は、優先関係判断部24の判断結果及び譲り合い動作計画部25の計画した期待回避動作に基づいて、人間に対する働きかけ動作を計画する働きかけ動作計画処理を行うS177。これらの回避動作及び働きかけ動作を組み合わせて動作候補とする。譲り合い動作計画部25及び働きかけ動作計画部26は、複数種類の回避動作及び働きかけ動作から、動作候補を複数計画する。その後、動作結果予測部134は、複数計画された自律移動型ロボット131の動作候補について、実際に行った場合の動作結果を予測するS178。動作結果予測部134は、人間の運動モデルロボット131の働きかけ動作に対する動き方のモデルを含むを用いて動作結果を予測する。次に、動作候補選出部135は、動作結果予測部134の動作結果の予測に基づいて、動作結果が所定の制約条件を満たすと予測された動作候補を選出可能であるか否かを判定するS179。動作候補選出部135は、所定の制約条件を満たすと予測された動作候補が存在しない場合、動作候補を選出不能であると判定する。この場合、ステップS176に戻って新たな動作候補の作成が行われる。一方、動作候補選出部135は、予測された動作結果が所定の制約条件を満たすと予測された動作候補が存在する場合、動作候補を選出可能であると判定する。動作候補選出部135は、動作候補を選出可能であると判定した場合、所定の制約条件を満たすと予測された動作候補のうち移動効率が最大となる動作候補を選出する180。動作候補選出部135は、動作結果予測部134の動作結果の予測に基づいて複数の動作候補の移動効率を評価する。動作候補選出部135は、人間の移動効率及びロボット131の移動効率について各々評価を行い、人間の移動効率及びロボット131の移動効率の和が最大となる動作結果を選出する。その後、ステップS181において、移動制御部13及び働きかけ制御部14は、動作候補選出部135が選出した動作候補に基づいて、譲り合い動作を実現するための干渉時ロボット制御処理を行う。干渉時ロボット制御処理では、動作候補選出部135が選出した動作候補に対応する回避動作及び働きかけ動作が行われる。その後、制御装置132は、動作目標が達成されて自律移動型ロボット131の動作が終了したか否かを判定するS182。制御装置132は、自律移動型ロボット131の動作が終了していないと判定した場合、ステップS131から処理を繰り返す。制御装置132は、自律移動型ロボット131の動作が終了したと判定した場合、制御を終了する。上述した第10の実施形態に係る自律移動型ロボット131によれば、複数の動作候補の中から人間に対する接近や働きかけの強さなどの所定の制約条件を満たすと予測された動作候補を選出することで、働きかけが強すぎるなどの実際には不適切な動作を行うことを避けることができる。具体的には、人間に大きな回避を期待する場合には、強い働きかけが必要となるが、安全や安心感の観点から強すぎる働きかけ動作を実行することは好ましくない。接触による働きかけであれば強すぎると人間に痛みを感じさせたり体勢を不安定にしたりするおそれがある。また、音や光による働きかけであれば強すぎる刺激が人間に過度な不快感を与えるおそれがある。一方で、人間に期待できる回避動作を小さく見込んだ場合には、ロボット131の移動効率が低下する。そこで、第10の実施形態に係る自律移動型ロボット131では、複数の動作候補の中から所定の制約条件を満たし、かつ、移動効率の高い動作候補を選出する探索的手法を採用することにより、移動効率が高く実際に実現可能な譲り合い動作を実行することができる。本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、本発明に係る移動体は、自律移動型ロボット、マニピュレータ、自動車、パーソナルモビリティに限られない。また、移動体は、必ずしも地上を移動するものに限られず、空中や水中を移動するものであってもよい。また、ロボットが働きかけとして人間に接触する部位を手掌部のみに限定しても良い。手掌部による接触は、他の部位での接触に比べて、各センサによる接触状態の高精度な検出が可能でありからである。また、手掌部による接触は、手掌部の柔軟な被覆や腕部の受動柔軟機構を活かして衝撃低減できる点も優れている。また、上述した実施形態においては、人間を相手に動作する場合を説明したが、本発明は人間以外の相手に対しても好適に適用できる。すなわち、特許請求の範囲に記載の移動障害物には、人間の他、犬などの動物や自動車などのモビリティ、他のロボットなどが含まれる。"