"記憶部に格納されており、自己位置の推定精度である位置推定精度を基に、自律移動する自律移動装置における自律移動方法であって、前記自律移動装置は、センサを介して、走行中に収集したセンサデータを基に、前記位置推定精度を算出し、前記記憶部に格納されている位置推定精度を更新することを特徴とする自律移動方法。前記位置推定精度が、走行路を分割してエリア毎に設定されていることを特徴とする請求の範囲第1項に記載の自律移動方法。前記自律移動装置は、前記位置推定精度毎に、異なった手法による走行を行うことを特徴とする請求の範囲第1項に記載の自律移動方法。前記自律移動装置は、前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、手動による移動を行い、前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行うことを特徴とする請求の範囲第3項に記載の自律移動方法。前記自律移動装置は、前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、遠隔操作による移動を行い、前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行うことを特徴とする請求の範囲第3項に記載の自律移動方法。前記自律移動装置は、前記センサデータから抽出される、自己位置の推定に使用される目印情報が、新たな目印情報である場合、当該新たな目印情報に関する情報を記憶部に格納することを特徴とする請求の範囲第1項に記載の自律移動方法。前記自律移動装置は、前記センサデータを基に、走行路に設置されている走行に関する情報である環境特徴を抽出し、前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、前記環境特徴に従った移動を行い、前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行うことを特徴とする請求の範囲第2項に記載の自律移動方法。記憶部に格納されており、自己位置の推定精度である位置推定精度を基に、自律移動する自律移動装置と、前記位置推定精度を記憶部に格納している管理装置と、を有する自律移動システムにおける自律移動方法であって、前記管理装置は、一般登録者が所有する通信機器から送信されたデータを基に、前記位置推定精度を算出し、前記管理装置の記憶部に、当該算出した位置推定精度を前記管理装置の前記記憶部格納し、前記自律移動装置は、前記管理装置から送信された位置推定精度を基に、自律移動することを特徴とする自律移動方法。前記位置推定精度が、走行路を分割したエリア毎に設定されていることを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。前記自律移動装置は、前記位置推定精度毎に、異なった手法による走行を行うことを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。前記自律移動装置は、前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、手動による移動を行い、前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行うことを特徴とする請求の範囲第10項に記載の自律移動方法。前記自律移動装置は、前記位置推定精度が所定の精度以下の前記エリアでは、遠隔操作による移動を行い、前記位置推定精度が所定の精度より大きい前記エリアでは、自律移動を行うことを特徴とする請求の範囲第10項に記載の自律移動方法。前記通信機器から送信されたデータには、当該送信されたデータが取得された状況に関する情報が含まれており、前記管理装置は、前記状況に関する情報を基に、前記送信されたデータが取得された状況とは異なる状況におけるデータを送信する旨の要求を前記通信機器へ送信することを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。前記自律移動システムは、配車装置をさらに有し、前記配車装置は、前記管理装置から送信される配車情報を基に、前記自律移動装置を、所定の場所へ配車することを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。前記自律移動システムは、前処理用装置をさらに有し、前記前処理用装置は、入力装置を介して入力される情報を基に、前記自律移動装置から取得したセンサデータの一部を加工して、前記加工後のセンサデータを前記管理装置へ送信し、前記管理装置は、前記送信された加工後のセンサデータを基に、前記位置推定精度を算出することを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。前記管理装置は、入力部を介して、前記自律移動装置における前記センサに関する情報が入力され、算出された前記位置推定精度とともに、前記センサに関する情報を出力することを特徴とする請求の範囲第8項に記載の自律移動方法。センサを介して、走行中に収集したセンサデータを基に、自己位置の推定精度であ位置推定精度を算出し、記憶部に格納されている位置推定精度を更新する更新処理部と、前記位置推定精度を基に、自律移動を行う制御部を有することを特徴とする自律移動装置。前記位置推定精度が、走行路を分割したエリア毎に設定されていることを特徴とする請求の範囲第17項に記載の自律移動装置。前記制御部は、前記位置推定精度毎に、異なった手法による走行を行うことを特徴とする請求の範囲第18項に記載の自律移動装置。前記自律移動装置は、搭乗者が搭乗することを特徴とする請求の範囲第17項に記載の自律移動装置。特許文献1および特許文献2に記載の技術は、いずれも周囲環境形状を地図データとして有し、センサデータと照合することで、周囲環境形状に特徴のある場所において高精度な位置推定が可能となっている。しかしながら、これらの技術は、正確な移動環境内の周囲環境形状データを予め作成しておくことが前提である。従って、特許文献1および特許文献2に記載の技術は、街なかを走る自律移動装置など、広い移動領域では、予め全域を移動走行して、地図データを作成しなければならず、多大な労力を要する。また、特許文献3に記載の技術は、位置推定誤差の大きな場所を管理者に知らせることができるものの、地図の更新を管理者が行うことは、管理者の負荷が大きい。管理者の負荷が大きいことは、すなわちコストアップに繋がるという問題がある。一方、環境によっては、特許文献1および特許文献2に記載の技術よりも精度が低くてもより単純な方法で、道を外れずに走行可能な自己位置の推定方式以下、位置推定方式と称するが考えられる。例えば、街路樹や、電信柱の列や、道端の段差などに従って走行する方法などが考えられる。街路樹や、電信柱や、道端の段差などは、おおよその形状が決まっており、予め個々の形状データを測定しなくても、対象物を識別することが可能である。従って、その個数や概略配置がわかれば、これらの情報街路樹や、電信柱や、道端の段差の個数や、概略位置は、位置の目印として使用可能である。街路樹や、電信柱や、道端の段差などの個数や概略配置は高価なセンサを使用しなくても、例えば既存の道路地図や、スナップ写真を見て求めることが可能である。従って、一般の利用者が簡単に地図データを登録することができ、広域の地図データを早期に作成できる可能性がある。ただし、このように街路樹や、電信柱や、道端の段差などを目印として使用して、位置推定を行うことは、位置推定精度の低下をまねくおそれがある。位置推定精度の低下は、蛇行や速度不安定につながるおそれがあり、好ましくない。従って、最終的には、できるだけ全域高精度な位置推定が望ましい。また、一般の利用者が地図データを登録する状況として、例えば、自律移動装置を使用したいと考える人が、家の周りや頻繁に使用する経路について自分で目印となる情報を取得して地図データベースに加えることが考えられる。その場合、プライバシーや防犯の観点において、地図データベースが、そのまま公開されることは好ましくない。また、特徴が明確で単純な形状の道など、場所によっては高額なセンサを使用せずに、比較的高精度に位置推定が可能な環境が存在する。従って、そのような環境だけで使用する自律移動装置は、センサ構成が安価になることもある。しかしながら、現状では自律移動装置の導入前に、特定の環境下で必要な位置推定精度を得るための必要最小限のセンサ構成を、誰もが容易に検討するような環境は整備されていない。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、自律移動装置の走行に使用される情報の拡充を支援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、センサを介して、走行中に収集したセンサデータを基に、位置推定精度を算出し、記憶部に格納されている位置推定精度を更新することを特徴とする。その他の解決手段は、実施形態中において適宜記載する。本発明によれば、自律移動装置の走行に使用される情報の拡充を支援することができる。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。なお、各図面において、同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。[第1実施形態]まず、図1~図7を参照して、本発明の第1実施形態を説明する。自律移動装置の構成図1は、第1実施形態に係る自律移動装置の構成例を示す図である。自律移動装置1は、制御部100、記憶部101、センサ102、経路決定部103、検出部104、更新処理部105、位置推定部106、移動制御部107、移動機構108、入出力部109および手動操縦部110を有している。なお、本実施形態において、自律移動装置1は、人が搭乗するタイプのもの搭乗型を想定しているが、無人のものでもよい。制御部100は、自律移動装置1の全体制御を行う。記憶部101は、後記する走行路情報後記や、センサデータレーザスキャンのデータや、自律移動装置1に備えられているカメラの画像や、GPSによる位置情報や、センサデータと比較されることによって自己位置の推定が行われる地図データや、経路情報や、目印情報などの各種情報が格納される。目印情報は後記して説明する。センサ102は、GPSや、レーザスキャンや、ホイールオドメトリに使用するエンコーダや、カメラや、ステレオカメラなどである。経路決定部103は、自律移動装置1が移動する経路を決定する。経路決定部103は、記憶部101に記憶されている1つ以上の走行路情報や、地図データを参照して、出発地から目的地までの経路を決定する。経路の決定は、既存の各種経路探索アルゴリズムを使用するため、詳細な説明を省略する。検出部104は、センサ102から得られたセンサデータなどから目印を検出する。。更新処理部105は、得られたセンサデータの情報を基に、自己位置を推定する際の精度である自己位置推定精度などを算出し、走行路情報などの各種情報を更新する。位置推定部106は、走行中において現在の自己位置を推定する。移動制御部107は、位置推定部106が推定した現在の自己位置や、経路情報を基に進行方向を決定し、移動機構108を制御して自律移動装置1を自律的に移動させる。移動機構108は、例えば、車輪や、脚、駆動装置モータなどからなり、自律移動装置1を進行方向に移動させる。、入出力部109は、使用者に情報を表示して、必要な情報を入力させるための、タッチパネルディスプレイなどの情報入力表示装置である。手動操縦部110は、自律移動装置1の進行方向を、自律移動装置1の使用者搭乗者が手動で指示するためのジョイスティックや、ハンドルなどである。エリア図2は、エリアの概念図である。図2に示すように、走行路情報は、自律移動装置1が走行する領域が細線で示されるエリア毎に管理されている。ここで、図2において、太線が走行路、斜線が構造物、細線がエリアの境界線を示している。また、各エリアに記載されている数字は、エリアを識別するためのエリア番号である。さらに、図2に示すように、走行路の位置はx-y座標で表される。x-y座標は、具体的には、経度-緯度でもよいし、任意の位置を原点とする平面直交座標系でもどんな座標系でもよい。また、エリア内における走行方法の単純化のため、1つのエリア内の走行路はおおよそ直進走行できるよう、カーブは細かくエリア分割されるとよい。また、分岐場所でも単純に分岐方向を示せるように、分岐場所は1つのエリアに分割されるとよい。なお、エリアの分割は、管理者が行ってもよいし、自動分割アルゴリズムによる自動分割でもよい。また、図3のように、自律移動装置1によって、走行路情報に記憶されていない走行路が検出された場合、新たなエリアが生成されることによって、走行路情報が更新されてもよいし、管理者が新たなエリアと、走行路情報を設定してもよい。例えば、図3のエリア15、16,17は、図2の段階では設定されていなかったが、新たに加えられたエリアである。また、図3では、図2のエリア12において、分岐が増えたので、エリア12が分割されて、エリア16、17が新たに設定されている。なお、図3における破線部分は走行路が設定されていない部分である。図4は、走行路情報の具体例を示す図である。適宜、図2を参照する。走行路情報は、インターネットを介して取得された地図を参考に管理者が初期情報として作成したり、他の自律移動装置1によって生成された走行路情報が初期情報として使用されてもよい。そして、自律移動装置1が走行することによって、走行路情報に必要なデータが追加されていって、走行路情報が拡充されていく。図4に示すように、走行路情報は、エリア番号、通過方向エリア番号、走行レーン、位置推定精度、目的情報ファイル名を有している。エリア番号は、走行路情報の対象となっているエリアのエリア番号であり、図4の例はエリア5に関する走行路情報であることを示している。このように、走行路情報は、各エリア毎に生成される。なお、このエリア番号5は、図2のエリア番号5に対応している。通過方向エリア番号は、自律移動装置1が経路上を移動する際に、通過する前後のエリア番号が記述される。ここでは、出発地がエリア9以下、エリア番号は図2のエリア番号に準ずる、目的地がエリア13の場合において、経路決定手段3に決定された経路が、走行路エリア9,10,7,6,5,12,13を順に経由するものであるものとして説明を行う。このような経路の場合、自律移動装置1がエリア5を通過する際には、エリア6からエリア5に入って、エリア12へ通過する。従って、自律移動装置1は、図4のような通過エリア番号が曲がり通過6→12の走行路情報を参照する。また、走行レーンは、対象となっているエリアにおける走行可能な位置であり、走行路の端、中央、全体、左右端、道全体などが格納される。例えば、車道の両側の歩道を走行してよい場合は、図4の例のように左右端となる。また、狭い道の場合は、道全体などとなる。位置推定精度は、該当エリアで自律移動装置1が自己位置を推定する際の精度が格納されている。図4の例におけるLはレーザスキャンを意味しており、Eはホイールのエンコーダを意味している。また、Miは中精度Middleを意味し、Loは低精度Lowを意味している。また、A3はホイールオドメトリによる位置推定方式を意味し、B1は路肩段差沿い走行による位置推定方式を意味している。つまり、図4の例において、L:MiB1は、当該エリアにおいてレーザスキャンで路肩段差沿い走行による位置推定方式による自己位置推定が可能であり、その精度は中精度であることを意味している。同様に、E:LoA3は、当該エリアにおいてエンコーダでホイールオドメトリによる位置推定方式が可能であり、その精度は低精度であることを意味している。また、LE:MiB1は、当該エリアにおいてレーザスキャンとエンコーダを組み合わせた路肩段差沿い走行による位置推定方式が可能であり、その精度が中精度であることを意味している。この位置推定精度は、自律移動装置1が走行すると、順次更新されていく。まだ、自律移動装置1が実走行をしていないエリアでは、以前に自律移動装置1が走行した際に登録された目印情報や、センサ102の種類つまり、レーザスキャンや、エンコーダや、GPSなどを基に、管理者などが経験に基づき、重みづけなどをして求めるとよい。目印情報については、後記して説明する。自律移動装置1が実走行をしたエリアでは、更新処理部105が走行状態を基に位置推定精度を求めてもよい。例えば、位置推定精度は、スムーズに走行できれば高精度Hi:High、ぎくしゃくした走行であれば中精度Mi、頻繁に停止しながらの走行であれば低精度Loなどと算出される。なお、位置推定精度は、直進、角を曲がるなど通過方向によって異なるので、該当の通過方向図4では、6→12が付記されている。目印情報ファイル名は、当該エリアにおいて使用可能な位置推定方式図4の例では、A3:ホイールオドメトリによる位置推定方式とB1:路肩段差沿い走行による位置推定方式で使用される目印情報が格納されているファイルのファイル名である。図4の例では、路肩段差沿い走行による位置推定方式に使用される目印情報のファイルがB1というファイル名で格納されているが、A3すなわちホイールオドメトリによる位置推定方式に使用されたファイルはないことを意味している。これは、ホイールオドメトリが、ホイールの回転に基づいて算出される走行距離で自己位置を推定するため、目印情報が不要であるためである。ここで、目印情報は、自己位置推定を行う際に使用されるものであり、例えば、路肩段差沿い走行による位置推定方式であれば、センサデータから抽出される路肩の概略形状などに関する情報となる。このような情報は、例えば、路肩段差沿い走行による位置推定方式が位置推定方式として推定されているのであれば、検出部104によって、レーザスキャンデータセンサデータから路肩の概略画像が抽出されて、抽出された路肩の概略画像が目印情報ファイル名の欄に記載されているファイルとして記憶部101に格納される。このように、目印情報は位置推定方式によって必要な情報が異なる。例えば、3D環境形状マッチング走行では、目印となる3D環境形状に関する情報が必要となり、曲がり角標識認識方式では、目印となる標識の種類、高さ、大きさに関する情報が必要となる。図5は、第1実施形態に係る自律移動装置における処理の手順を示すフローチャートである。適宜図1を参照する。まず、自律移動装置1の搭乗者が入出力部109を介して目的地情報を設定することによって目的地設定が行われるS101。目的地情報は、例えば、地図上の座標などである。そして、経路決定部103が現在地から目的地までの経路を決定するS102。前記したように経路の決定方法は既存の技術であるため、説明を省略する。そして、移動制御部107が走行を開始するS103。走行中において、センサ102は移動環境内をセンシングしてセンサデータを取得し、そのセンサデータから目印の特徴や、センサデータ内画像内などにおける目印の位置を検出している。位置推定部106は、検出部105による目印の検出結果などを基に、現在の自己位置を推定し、その結果を基に移動制御部107が移動機構108を制御することによって、走行が行われる。この時、センサデータは、記憶部101に格納される。記憶部101に格納されるセンサデータは、すべてのエリアでもよいし、走行路情報において位置推定精度が低いと記述されているエリアのみ収集するようにしてもよい。位置推定部106は、現在走行しているエリアが、位置推定精度が低精度なエリアや、自己位置推定不可能なエリアまとめて、推定困難エリアと称するであるか否かつまり、位置推定精度が所定の精度以下であるか否かを、走行中において定期的に確認しているS104。ここで、走行しているエリアが、位置推定精度が設定されている場合、位置推定部106は、現在使用している位置推定方式のうち、図4に示す走行路情報の位置推定精度における最も高い位置推定精度が低精度であるか否かを判定する。例えば、図4の例では、中精度Miが最も高い位置推定精度なので、位置推定部106は当該エリアにおける位置推定精度が中精度であるものとしてステップS104の処理を行う。なお、自己位置推定不可能とは、走行路情報において、すべてのセンサ102を使用することができず、自己位置の推定が不可能と判定されているエリアである。つまり、図4における位置推定精度の欄が空欄であるエリアである言い換えれば、位置推定精度が0。ステップS104の結果、現在走行しているエリアが、推定困難エリアでない場合S104→No、移動制御部107はセンサデータを取得しつつ、自律移動走行を継続しS105、ステップS107へ処理を進める。ステップS104の結果、現在走行しているエリアが、推定困難エリアであった場合S104→Yes、制御部100は、走行方法を手動操縦に切り替え、移動制御部107はセンサデータを取得しつつ、手動操縦による走行を行うS106。つまり、制御部100は、現在走行しているエリアが、推定困難エリアであるため自律移動走行をやめて、搭乗者による手動操縦に切り替える。具体的には、入出力部109に搭乗者による手動操縦を促す表示画面が表示され、搭乗者は手動操縦部110で操縦を行う。なお、現在走行しているエリアが、自己位置推定不可能ではないが、低精度な場合、搭乗者の意向により自律移動走行をしてもよい。この場合、例えば、入出力部109に、自律移動走行を継続しますかする場合は、このボタンにタッチして下さい。などといった表示画面が表示され、搭乗者がそのボタンにタッチした場合、移動制御部107が自律移動走行を行うようにしてもよい。ただし、このような走行を行う場合、位置推定精度が低いため、障害物回避機能などを用いて、走行位置を頻繁に修正しながら走行する必要性が生じる可能性があるので、移動制御部107は、自律移動装置1を低速で走行させることが好ましい。位置推定部106は、現在位置と、目的地情報を基に、目的地に達したかどうかを、走行中において定期的に判定しているS107。ステップS107の結果、目的地に到達していない場合S107→No、制御部100はステップS104へ処理を戻す。ステップS107の結果、目的地に達している場合S107→Yes、制御部100は、ステップS108~S115の更新処理を始める。まず、検出部104が記憶部101に格納しているセンサデータから、エリア毎に各種目印情報を抽出するS108。次に、更新処理部105が、抽出した目印情報や、そのときの走行速度などを基に目印情報の種類ごとの位置推定精度を算出するS109。位置推定精度の算出方法は前記した通りである。更新処理部105は、該当するエリアの走行路情報のうち、該当する位置推定方式における位置推定精度の欄を、新たな位置推定精度に更新するS110。次に、更新処理部105は、ステップS108で抽出された目印情報が、まだ登録されていない種類の新たな目印情報であるか否かを判定するS111。ステップS111の結果、記憶部101に、まだ記憶されていない種類の目印情報ではない場合S111→No、更新処理部105は、ステップS112の処理をスキップする。ステップS111の結果、記憶部101に、まだ記憶されていない種類の目印情報が検出された場合S111→Yes、更新処理部105は、走行路情報に、新たに検出された目印情報の位置推定精度を追加するS112。また、新たに抽出された目印情報に関する情報は、記憶部101に格納される。制御部100は、すべてのエリアについて、ステップS108~S112の更新処理を完了したか否かを判定するS115。ステップS115の結果、更新処理を完了していないエリアが存在する場合S115→No、制御部100はステップS108へ処理を戻し、次のエリアについて更新処理を行う。ステップS115の結果、すべてのエリアについて更新処理を完了している場合S115→Yes、制御部100は処理を終える。なお、第1実施形態では、すべての位置推定精度が更新されているが、算出された位置推定精度が、現在記憶されている位置推定精度より高い場合、更新処理部105が、該当するエリアの位置推定精度を、新たに算出された位置推定精度に更新するようにしてもよい。第1実施形態の変形例図6は、第1実施形態に係る自律移動装置の別の構成例を示す図である。図6において、図1と同様の構成要素については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。図6の自律移動装置1aが、図1の自律移動装置1と異なる点は、手動操縦部110の代わりに遠隔操縦部111を有している点である。自律移動装置1aが走行しているエリアが推定困難エリアである場合図5のS104→Yes、入出力部109に搭乗者に遠隔操縦による走行が提示される。搭乗者が遠隔操縦による走行を選択した場合、移動制御部107は、自律走行の代わりに、無線などによる遠隔操縦で自律移動装置1aを走行させる。なお、遠隔操縦による走行中においても、センサ102はセンサデータを取得し続ける。遠隔操縦は、自宅にいる家族や、遠隔操縦センタなどにいる遠隔操縦者によって行われる。遠隔操縦部111には、カメラ、通信装置、制御装置などが備わっており、遠隔操縦する人物はカメラで自律移動装置1aの周囲環境の画像を見ながら無線で通信して操作を行う。このように推定困難エリアで、遠隔操縦を行う方法は、自分が操作することに安全面で不安のある子供や高齢者等に適している。図7は、第1実施形態に係る自律移動装置の別の構成例を示す図である。図7において、図1と同様の構成要素については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。図7に示す自律移動装置1bは、図1に示す自律移動装置1における手動操縦部110の代わりに、移動環境内において、走行路に設置されている走行に関する情報である環境特徴を検出する環境特徴検出部112と、環境特徴とその意味が対応付けられた環境特徴意味記憶部113を有している。環境特徴は、標識や記号、看板などである。現在走行中のエリアの位置推定精度が推定困難エリアである場合図5のS104→Yes、環境特徴検出部112が、環境特徴意味記憶部113に格納されている環境特徴と、その意味を読み出し、センサ102の1つとして備えられているカメラで撮像された画像などセンサデータから環境特徴と、その意味を抽出し、移動制御部107は、抽出した意味に基づいて自律走行を行う。つまり、図7の自律移動装置1bは、推定困難エリアにおいて、一方通行などの標識に従って走行を行う。このような走行方法は、環境特徴の検出に時間が長くかかったり、低精度による蛇行、ぎくしゃくした走行になることがあるため、移動制御部107が、必要に応じて、走行速度を低速にすることが望ましい。このような方法を用いることで、自律移動装置1bは推定困難エリアでも自律走行が可能となる。以上、第1実施形態に係る自律移動装置1は、走行中に得られたセンサデータを基に、目印情報や、走行路情報の位置推定精度を更新することができるので、位置推定精度の向上や、目印情報の拡充を図ることができ、よりスムーズな走行を行うことができる。また、第1実施形態に係る自律移動装置1は、経路中のすべてのエリアにおいて、位置推定精度が高精度あるいは中精度でなくても、推定困難エリアでは他の方法手動操縦、遠隔操縦、環境特徴検出による走行を利用することができるので、自律移動装置1の導入時における負担が軽減される。つまり、位置推定精度に応じた走行をエリア毎に行うことができる。[第2実施形態]次に、図8~図13を参照して、本発明の第2実施形態を説明する。第2実施形態は、一般の登録者一般登録者がネットワークを経由して登録した画像などを基に、目印情報、走行路情報の拡充を行うものである。図8は、第2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。なお、図8において、第1実施形態と同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。自律移動システムZは、自律移動装置1c、管理装置2、配車装置4、遠隔操縦装置5を有している。自律移動装置1cは、図1の自律移動装置1の構成に加え、図6の遠隔操縦部111、管理装置2、配車装置4との通信を行う通信部114を有している。管理装置2は、一般登録者が所持している携帯機器通信機器3から送られてきた画像を基に、目印情報を抽出し、位置推定精度を算出管理する。また、管理装置2は必要に応じて、配車装置4や、自律移動装置1cに情報を送信する。なお、携帯機器3は、カメラ付きの携帯電話や、スマートフォンや、カメラ付きのPCなどである。管理装置2は、制御部200、記憶部201、経路決定部202、検出部203、更新処理部204、格納処理部205、通信部206および汎用通信部207を有している。制御部200は、自律移動装置1cの全体制御を行う。記憶部201は、後記する走行路情報後記や、目印情報や、携帯機器3から送信された画像などの各種情報が格納されている。経路決定部202は、自律移動装置1cが移動する経路を決定する。経路決定部202は、記憶部201に記憶されている1つ以上の走行路情報や、地図データなどを参照して、出発地から目的地までの経路を決定する。経路の決定には、各種経路探索アルゴリズムが開発されているため、詳細な説明を省略する。検出部203は、携帯機器3から送信された画像から目印情報などを検出する。更新処理部204は、携帯機器3から送信された画像などを基に自己位置推定精度などを算出し、走行路情報などの各種情報を更新する。格納処理部205は、各種情報を記憶部201に格納する。通信部206は、自律移動装置1cとの通信を行うものである。汎用通信部207は、インターネットや無線電話回線を通じて、携帯機器3と通信を行うものである。配車装置4は、携帯機器3からの指示などを契機に、自律移動装置1cの配車に関する処理を行う装置である。このような配車装置4は、自律移動装置1cを、複数の人でシェアリングする場合に必要となるが、省略してもよい。また、配車装置4は、管理装置2とも通信し、経路上に低精度や目印情報が未取得で自己位置推定不可能なエリアがあるか否かの情報などを取得して、自律移動装置1cへ送信してもよい。さらに配車装置4は、自律移動装置1cとも通信し、自律移動装置1cへ出発地までの自律移動指令や、必要に応じて、目的地から待機場までの帰還指令を出す。遠隔操縦装置5は、自律移動装置1cを遠隔操縦するための装置である。走行路情報図9および図10は、走行路情報の具体例を示す図である。エリア番号は、図4と同様に走行路情報の対象となっているエリアのエリア番号であり、図9の例はエリア5に関する走行路情報であることを示している。なお、図9および図10におけるエリア番号は図2のエリア番号に対応している。通過方向エリア番号は、図4と同様に自律移動装置1cが経路上を移動する際に、対象となっているエリアの前後のエリア番号が記述される。なお、図9の例では、図4の例と異なり、複数の通過エリア番号が記載されているが、これは、複数の通過エリアに関する走行路情報がまとめられていることを示している。なお、図9および図10は、ひと続きのデータである。走行レーンは、図4の例と同様に、対象となっているエリアにおける走行可能な位置である。なお、図9の例では日祝10:00-16:00全幅の情報があるが、これはエリア5が日曜、祝日の10:00~16:00の間は全幅で通行可能であることを意味している。公開可否は、目印情報の公開に関する情報であり、公開、非公開、登録拒否の3つが考えられるが、これ以外の情報でもよい。ここで、公開は誰でも利用可能であり、非公開は特定の人のみ利用可能であり、登録拒否は目印情報の登録不可という意味である。非公開の場合は、パスワードやその他の認証手段を設け、目印情報の利用前に、認証された場合のみ利用可能とする。公開可否の情報は私有地エリアの所有者のプライバシー保護や防犯が目的であり、公開可否情報の設定は、私有地エリアの所有者に設定権利を与えるとよい。なお、登録拒否は、万が記憶部201内のデータへの不正アクセスがあった場合でも、形状情報が流出することを防ぐために、記憶部201への登録を拒否すると言う意味である。位置推定精度は、予想位置推定精度と、実績位置推定精度を有し、通過方向エリア番号毎に情報が格納されている。予想位置推定精度は、予想される位置推定精度であり、実績位置推定精度は実際のセンサデータを基に算出される位置推定精度である。なお、予想位置推定精度および実績位置推定精度において、GはGPS、Mは磁気センサ、Cはカラーカメラ、Lはレーザスキャン、Eはエンコーダの各センサ102を意味しており、LEなどは該当するセンサ102の組み合せを示している。これらのセンサ102は第1実施形態にも適用可能である。また、予想位置推定精度および実績位置推定精度において、Hiは高精度High、Miは中精度Middle,Loは低精度Low、Faは不可Failure、Ukは未確認Unknown、-は未取得であることを意味している。さらに、高精度Hi、中精度Mi、低精度Loなどの精度を有する。これらの、位置推定精度は第1実施形態にも適用可能である。なお、不可とは、該当するエリアでは、環境条件のため、該当するセンサ102が使用できないことを意味しており、未取得とは、センサ102の使用が不可であるため、センサデータを取得していないことを意味する。予想位置推定精度は、後記する位置推定方式情報において予め設定されている予想精度が記述される。予想位置推定精度の記述は、管理装置2が位置推定方式情報において予め設定されている予想精度を基に記述してもよいし、管理者が入力してもよい。実績位置推定精度は、該当するセンサ102を用い、該当する位置推定方式で走行したときの状態を基に管理装置2が判定する。例えば、スムーズに走行できれば、管理装置2は高精度Hi:Highと判定し、ぎくしゃくした走行であれば、管理装置2は中精度Miと判定し、頻繁に停止しながらの走行であれば、管理装置2は低精度Loと判定する。なお、位置推定精度は、実績位置推定精度の方が優先される。また、A1、B3などは、位置推定方式を示しており、図9の下から3行目以下および図10における位置推定方式情報の方式名と基本精度におけるA1~C4の位置推定方式GPSや、3D環境形状マッチング走行などに対応している。登録目印情報ファイル名と方式には、抽出された目印情報が格納されているファイル名と、位置推定方式が記述されている。図9の例では、位置推定方式がC1:曲がり角電柱計数に用いられる目印情報がxyz.xxxというファイルに格納されている。登録情報ファイル名と種別には、携帯機器3から送られた画像データが格納されているファイル名と、その画像に関する種別情報が格納されている。例えば、abc.zzという画像データは、座標123,456の地点において、北に対する向き24°で撮影された画像であり、カラーであることが示されている。座標や、向きは撮影時に携帯機器3のGPS機能や、電子水準器などを基に取得され、管理装置2へ画像データとともに送られる。このように座標や、向きなどの情報を画像データのファイル名とともに格納することで、例えば、近傍地域のデータが複数登録されることにより、詳細な目印情報が得られる場合があるので、近傍地域の画像を撮影するよう一般登録者に促したり、ほぼ同一の物体を、少し離れた位置から撮影した画像があれば、ステレオ視により距離情報を得ることが可能となることがわかるなどの利点がある。図9の下から3行目以降は位置推定方式に関する情報である位置推定方式情報を示す。位置推定方式情報は、方式名と基本精度、必要目印情報、目印パラメータ、閾値と予想精度、実測値、予想精度を有する。方式名と基本精度には、位置推定方式名と、その記号と、その自己位置推定精度における限界精度最高精度が格納されている。例えば、GPS記号A1による自己位置推定は最高精度が高精度Hiな自己位置推定精度である。これに対し、ホイールオドメトリ記号A3における自己位置推定は、最高でも低精度Loな精度しか得ることができない。なお、位置推定方式情報におけるHi、Mi、Lo、Fa、Ukなどの記号は予想位置推定精度や、実績位置推定精度で説明済みなので、ここでの説明を省略する。また、Avは可能を意味するAvailable。ここで、絶対位置による位置推定方式は、例えば、A1~A3があり、ある特徴に沿うように走行する方式は、例えば、B1~B5があり、目印で曲がる方式は、例えば、C1~C4の各方式がある。必要目印情報は、該当する位置推定方式による自己位置の推定の際に必要な目印である。例えば、GPSによる位置推定方式では必要目印情報は不要であるが、図10の電柱沿い走行記号B4では、電柱の間隔に関する情報が必要となる。目印パラメータは、位置推定精度の目安となるパラメータであり、閾値と予想精度は位置推定精度の度合いを算出するための閾値と、その閾値から導き出される予想精度である。例えば、GPS記号A1による位置推定精度は、上空開空間率を基に算出され、その上空開空間率が50未満であれば低精度Loと判定され、50~80であれば中精度Miと判定され、80以上であれば高精度Hiと判定される。実測値は、実際に測定された値である。予想精度はセンサ102別の限界精度である。例えば、GPS記号A1による位置推定方式では、使用されるセンサ102はGPSのみであるため、予想精度の欄にはGPSを示すGが記載され、GPSによる限界精度である高精度Hiが記述されている。一方、図10の電柱沿い走行記号B4は、レーザスキャンLと、ステレオカメラSによる2通りの方法で自己位置推定が可能である。この2つの方法は、限界精度が異なっており、レーザスキャンによる自己位置推定の限界精度は高精度Hiであるが、ステレオカメラによる限界精度は中精度Miである。基本精度には、これらの予想精度のうち、精度の低い方が記述される。なお、図9および図10における走行路情報は、第1実施形態にも適用可能である。フローチャート図11および図12は、第2実施形態に係る自律移動システムの処理の手順を示すフローチャートである。なお、管理装置2と自律移動装置1cの間の通信は、通信部114,206を介して行われるが、図11の説明では、その記述を省略する。まず、搭乗者がPCPersonalComputerや携帯電話などを使用して、配車装置4に配車要求を送信する図11のS201。搭乗者は、携帯機器3で、出発地、目的地に関する情報を含む配車要求を送信する。次に、配車装置4が、送信された配車要求に含まれる出発地および目的地に関する情報を、管理装置2へ送信し、管理装置2の経路決定部202が、出発地から目的地までの経路を決定するS202。そして、管理装置2の経路決定部202は、決定した経路上に位置推定精度が低精度であるエリア、または目印情報が未取得で自己位置推定不可能なエリア推定困難エリアがあるか否かを判定するS203。ステップS203の結果、決定した経路上に推定困難エリアがない場合S203→No、管理装置2の経路決定部202は、決定した経路上に推定困難エリアがない旨の情報を配車装置4へ送信する。決定した経路上に推定困難エリアがない旨の情報を受信した配車装置4は、自身が管理する自律移動装置1cの中から適切な1台を選択するS204。そして、配車装置4は、選択した自律移動装置1cへ配車指令を送信する。配車指令を受信した自律移動装置1cの制御部100は、経路情報を管理装置2からダウンロードした後、通過するエリアに必要な目印情報と、走行条件に適合する走行路情報とを管理装置2からダウンロードしてS205、ダウンロードした各情報を自身の記憶部101に格納する。そして、自律移動装置1cの移動制御部107が、自身を出発地へ自律走行させることによって、配車が行われるS206。この配車中でも、移動制御部107はセンサデータを取得してもよい。搭乗者が、配車された自律移動装置1cに搭乗し、制御部100が、入出力部109から入力された認証情報を基に、搭乗者本人であるか否かの認証を行いS207、ダウンロードした目印情報の内、該当認証で許可がおりた非公開目印情報を使用可能状態にした後、位置推定部106による自己位置推定が行われつつ、移動制御部107が目的地へ向けて走行を開始するS208。なお、目印情報には、登場要求者毎に使用できるか否かの情報が設定されている。また、自律移動装置1cの位置推定部106は、走行をしながら定期的に、現在位置と走行路情報を比較して、目的地に達したか否かを判定しているS209。ステップS209の結果、目的地に達していない場合S209→No、移動制御部107はセンサデータを取得しつつ、自律移動走行を継続するS210。ステップS209の結果、目的地に達した場合S209→Yes、自律移動装置1cの制御部100は図12のステップS223へ処理を進める。ステップS223以降の処理については後記する。ステップS203の結果、決定した経路上に推定困難エリアがある場合S203→Yes、配車装置4は、自律移動装置1cの入出力部109に、操縦選択画面を表示させ、搭乗者に、低精度や自己位置推定不可能なエリアでは手動操縦または遠隔操縦手動/遠隔操縦を行うか否かを選択させるS211。選択結果は、配車装置4へ送信される。ステップS211の結果、搭乗者が手動または遠隔操縦のいずれの方法も拒否した場合S211→No、自律移動システムZは処理を終了する。ステップS211の結果、搭乗者が手動または遠隔操縦を行うことを選択した場合S211→Yes、配車装置4は、該当する操縦手段手動または遠隔操縦を有する自律移動装置1cを選択しS212、選択した自律移動装置1cへ配車指令を送信する。配車指令を受信した自律移動装置1cの制御部100は、経路情報を管理装置2からダウンロードした後、通過するエリアに必要な目印情報と、走行条件に適合する走行路情報とを管理装置2からダウンロードしてS213、ダウンロードした各情報を自身の記憶部101に格納する。そして、自律移動装置1cの移動制御部107が、自身を出発地へ自律移動させることによって、配車が行われるS214。搭乗者が、配車された自律移動装置1cに搭乗し、制御部100が入出力部109から入力された認証情報を基に、搭乗者本人であるか否かの認証を行いS215、ダウンロードした目印情報の内、該当認証で許可がおりた非公開目印情報を使用可能状態にした後、目的地へ向けて走行を開始するS216。自律移動装置1cの位置推定部106は、走行中において定期的に、現在走行しているエリアが低精度なエリアや自己位置推定不可能なエリア推定困難エリアであるか否かを判定している図12のS217。ステップS217の結果、現在走行しているエリアが推定困難エリアでない場合S217→No、移動制御部107は、センサデータを取得しつつ、自律移動走行を継続しS218、自律移動装置1cの制御部100はステップS222へ処理を進める。ステップS217の結果、現在走行しているエリアが推定困難エリアである場合S217→Yes、移動制御部107は、図9のステップS211で選択した操縦手段が遠隔操縦であるか否かを判定するS219。ステップS219の結果、遠隔操縦が選択されていた場合S219→Yes、センサデータが取得されつつ、遠隔操縦サービスセンターの係員などが遠隔装置を介して、遠隔操縦部111が、通信で自律移動装置1cにアクセスして自律移動装置1cを操縦する遠隔操縦を、移動制御部106が行いS220、自律移動装置1cの制御部100はステップS222へ処理を進める。ステップS219の結果、遠隔操縦が選択されていない場合S219→No、すなわち、手動操縦が選択されていた場合、手動操縦部110を介して、搭乗者が手動操縦を行うことによって、移動制御部107は、センサデータを取得しつつ、手動操縦による走行を行うS221。なお、ステップS216の遠隔操縦、ステップS217の手動操縦のいずれの場合も、移動制御部106は走行中に登録拒否以外かつ推定困難エリアのみにおけるセンサデータを取得し、記憶部101に格納するようにしてもよい。また、現在走行しているエリアが、自己位置推定不可能ではないが、低精度な場合、搭乗者の意向により自律移動走行をしてもよい。この場合、例えば、入出力部109に、自律移動走行をしますかする場合は、このボタンにタッチして下さい。などといった表示画面が表示され、搭乗者が、そのボタンにタッチした場合、移動制御部107が自律移動走行を行うようにしてもよい。ただし、このような走行を行う場合、位置推定精度が低いため移動制御部107は障害物回避機能などを用いて、走行位置を頻繁に修正しながら走行する必要性が生じる可能性があるため、低速で走行することが好ましい。自律移動装置1cの位置推定部106は、現在位置を基に、目的地に達したかどうかを、走行中において定期的に判定しているS222。ステップS222の結果、目的地に達していない場合S222→No、自律移動装置1cの制御部100はステップS217へ処理を戻す。ステップS222の結果、目的地に達している場合S222→Yes、自律移動装置1cの制御部100はステップS223~S228の更新処理を始める。まず、自律移動装置1cの更新処理部105は、自身の記憶部101に蓄積したセンサデータレーザスキャンデータなどを管理装置2へアップロードするS223。次に、管理装置2の検出部203がアップロードされたセンサデータから、エリア毎に各種目印情報を抽出するS224。目印情報は使用される位置推定方式や、センサデータを取得したセンサ102の種類毎に抽出される。そして、管理装置2の更新処理部204が、抽出した目印情報を基に目印情報の種類ごとの位置推定精度を算出するS225。具体的には、走行路情報の閾値や、走行状態スムーズ、ぎくしゃく、頻繁停止や、抽出した目印情報を基に、更新処理部105は位置推定精度を算出する。なお、ここで、算出される位置推定精度は、図9、図10における実績位置推定精度である。そして、管理装置2の格納処理部205が、抽出した目印情報を管理装置2の記憶部201に格納し、算出した位置推定精度および公開可否公開/非公開を走行路情報に格納することで走行路情報の更新を行うS226。公開可否の情報は、後記する一般登録者が携帯機器3で撮影した画像を管理装置2へ送信する際に入力される情報である。ステップS226の段階で、公開可否を変更するかどうかは、自律移動装置1cの更新処理部105が、ステップS223におけるセンサデータのアップロード前に、入出力部109を介して、走行路情報の公開可否を搭乗者に確認し、その確認結果を公開可否の情報としてもよい。このように、公開可否の情報を含むことは、自宅内など個人情報の保護につながる。管理装置2の制御部200は、すべてのエリアについて、ステップS224~S226の更新処理を完了したか否かを判定するS227。ステップS227の結果、更新処理を完了していないエリアが存在する場合S227→No、制御部200はステップS224へ処理を戻し、次のエリアについて処理を行う。ステップS227の結果、すべてのエリアについて更新処理を完了している場合S227→Yes、更新処理部204は、目印情報および走行路情報の登録処理が終わったことを自律移動装置1cへ通知し、自律移動装置1cの更新処理部105が、自身の記憶装置に格納されているセンサデータを消去するとともに、管理装置2の格納処理部205がアップロードされたセンサデータおよび目印情報を消去するといった各種情報の消去が行われたS223後、自律移動システムZは処理を終了し、移動制御部107は、自身を配車センタへ帰還させる。なお、第2実施形態では、管理装置2において、すべての位置推定精度が更新されているが、算出された位置推定精度が、現在記憶されている位置推定精度より高い場合、管理装置2の更新処理部204が、該当するエリアの位置推定精度を、新たに算出された位置推定精度に更新するようにしてもよい。また、更新処理部105は、現在記憶されていない新たな種類の目印情報が検出された場合に、その目印情報を追加するようにしてもよい。また、図11および図12の処理では、管理装置2が、事経路中に推定困難エリアが存在するか否かを事前にチェックしているが、第1実施形態のように、自律移動装置1cが走行しながら、現在走行中のエリアが推定困難エリアであるか否かを判定してもよい。また、図11および図12の処理では、推定困難エリアで手動操縦するか、遠隔操縦するかが、走行前に選択されているが、第1実施形態のように、自律移動装置1cが推定困難エリアに到達してから、手動操縦するか、遠隔操縦するかを搭乗者に選択させるようにしてもよい。図13は、一般登録者による目印情報の登録処理の手順を示すフローチャートである。まず、一般登録者は、手持ちのカメラ付き情報通信機器で、自律走行をさせたい場所の画像を撮影するS301。このとき、一般登録者が自転車や自動車に乗って撮影すれば、広い範囲の地図を短時間で撮影できる。次に、一般登録者は、撮影した画像を含む登録情報を管理装置2にアップロードするS302。このとき、一般登録者は、カメラ付き情報通信機器のGPS機能や、電子水準器などを利用して、緯度、経度、向きのデータもアップロードする。また、一般登録者は、公開可否情報も画像とともにアップロードする。画像、緯度、経路、向き、公開可否情報をまとめて登録情報と称することとする。管理装置2の格納処理部205は、登録情報を受信すると、記憶部201に登録されている登録情報の中から、受信した登録情報の近傍かつ以前に登録された登録情報を取得するS303。近傍であるか否かは、走行路情報における登録情報ファイル名と種別の欄に記述されている緯度、経度などの情報を基に判定される。そして、管理装置2の検出部203は、アップロードされた登録情報と、近傍の登録情報を必要に応じて利用し、アップロードされた登録情報から目印情報を抽出するS304。そして、抽出結果を基に、管理装置2の更新処理部204が、抽出した目印情報を基に位置推定精度を算出するS306。位置推定精度の算出は、前記した予想位置推定精度の算出方法に従って行われる。そして、管理装置2の格納処理部205が目印情報、位置推定精度、公開可否情報の各種情報を記憶部201に登録するS305。ここで、位置推定精度、公開可否情報は走行路情報に格納される。このとき、格納処理部205が、一般登録者が該当エリアの所有者か否かの認証を行い、一般登録者が所有者でない私有地だった場合、格納処理部205は、一般登録者の意思に拘わらず、走行路情報の公開可否図9の方法非公開にすることが好ましい。ここで、格納処理部205は、アップロードされた登録情報も記憶部201に格納するS307。ここで、更新処理部204は、ステップS305で算出された位置推定精度が所定の値以下であるか否かを判定するS308。ステップS308の結果、算出された位置推定精度が所定の値より大きい場合S308→No、管理装置2の制御部200は一般登録者による目印情報の登録処理を終了する。ステップS308の結果、算出された位置推定精度が所定の値以下の場合S308→Yes、管理装置2の更新処理部204は、登録情報が撮影された位置や、向きなどを基に、位置推定精度が向上する目印情報が得られるような位置、向きの画像データの要求追加要求情報を一般登録者に提示したS309後、制御部200は、一般登録者による目印情報の登録処理を終了する。ステップS309で提示される内容は、更新処理部204が自動で検出してもよいし、管理装置2を運用している管理者が目視で検出してもよい。ステップS309における追加要求情報の提示は、次回一般登録者が画像を撮影するときの参考になり、目印情報や、位置推定精度の拡充の効率化を図ることができる。なお、ステップS308、S309の処理は省略してもよいし、算出された位置推定精度の値に関わりなく、管理装置2の更新処理部204がステップS309における追加要求画像情報の提示を行うようにしてもよい。目印情報の抽出や、位置推定精度の算出は管理装置2側で行ってもよいが、一般登録者に行ってもらい、抽出結果を管理装置2へ送信する方法を用いてもよい。例えば、画像内の路肩に段差があるか否か、その段差の概略高さはいくらか、画像内の特定の位置から特定の位置までの間に電信柱が何本立っているかなどを一般登録者が判断して、管理装置2へ送信してもよい。また、走行レーンに関する情報などの走行路情報も一般登録者に行ってもらってもよい。第2実施形態に係る自律移動システムZは、カメラ付携帯電話や、スマートフォンなど多くの人が所有している携帯機器3を利用することにより、多くの人の協力を得て目印情報や、位置推定精度を拡充できるので、管理者に労力が集中せず、また、使用したい人が自分の使用したい場所の目印情報を自分で登録できるので、結果的にコスト削減に繋がる。また、第2実施形態に係る自律移動システムZは、走行路情報に公開可否の情報を付加することで、私有地などの情報を公表することなく、プライバシーとセキュリティを保つことができる。[第3実施形態]次に、図14および図15を参照して、本発明の第3実施形態について説明する。第3実施形態は、自律移動装置1dのテスト走行などの結果を基に、自律移動装置1dが走行できるか否かを外部で判定してもらう際に、センサデータをマスクするものである。システム構成図14は、第3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。なお、図14において、第1実施形態および第2実施形態と同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。自律移動システムZaは、自律移動装置1d、管理装置2、前処理用装置6を有している。自律移動装置1dは、図8における自律移動装置1cに特定情報用記憶部115を加えた構成を有している。なお、自律移動装置1dは、図1、図6、図7の構成に特定情報用記憶部115を加えた構成でもよい。特定情報用記憶部115は、建物の配置や内部構造を部外者に知られたくない場所の目印情報や、センサデータを管理装置2に登録せずに、自身で格納管理するための記憶部である。なお、第3実施形態に係る自律移動装置1dはシェアリングではなく、特定ユーザのみが使用できる機体であることが望ましい。管理装置2は、図8における管理装置2と同様の構成である。前処理用装置6には、前処理用ソフトウェア601が実行されている。前処理用ソフトウェア601は、部外者に知られたくない場所の目印情報や、センサデータをマスクするためのソフトウェアである。第3実施形態において、センサデータは前処理用装置6を経由して管理装置2へ送られる。自律移動装置1dが走行などを開始するときには、自律移動装置1dは、経由するエリアのうち、公開エリア走行路情報の公開可否の情報が公開となっているエリアの目印情報や、走行路情報は管理装置2からダウンロードし、管理装置2に非登録で、特定情報用記憶部115に記憶しているエリアの目印情報や、走行路情報は、特定情報用記憶部115からコピーして使用する。また、自律移動装置1dを導入するときのセンサ102の構成や、位置推定精度を検討する際には、部外者がエリアに立ち入ることなく検討できるよう、前処理用装置6における前処理用ソフトウエア601を使用して、マスクをかけた上で位置推定精度の算出を行う。前処理用ソフトウエア601はセンサデータから位置推定精度を判定可能な特徴を維持し、かつ、物体認識可能特徴を減少させるソフトウエアである。前処理とは、センサデータに対して人間が視覚的には空間形状が把握できない状態で、かつ、形状の空間周波数などの特徴は残すよう処理するものである。前処理用ソフトウェア601は、具体的には、色を除去し、形状をボクセルに分割した後、ボクセルをランダムに混ぜるなどの処理を行うことで前処理を行う。図15は、第3実施形態に係る地図データ判定処理の手順を示すフローチャートである。まず、自律移動装置1dの制御部100は、走行可能か否かの判定を行う判定対象情報として、管理装置2に登録済みの目印情報や、センサデータや、地図データや、カメラによる画像などの登録済み情報を使用するか否かをユーザに問合せる画面を、例えば前処理用装置6の表示画面に表示し、ユーザの入力を基に判定対象情報として、登録済み情報を使用するか否かを判定するS401。ステップS401の結果、登録済み情報を使用する場合S401→Yes、ユーザは入出力部109に表示されている経路地図から、判定対象エリアを選択しS402、そのエリアのエリア番号を管理装置2へ送信する。そして、管理装置2の制御部200は、ステップS402で選択されたエリアの登録済み情報を記憶部201から取得しS403、ステップS408へ処理を進める。ステップS408以降の処理については後記する。ステップS401の結果、登録済み情報を使用しない場合S401→No、つまり、管理装置2に目印情報や、センサデータなどが登録されていないエリアであり、かつ部外者に知られたくないエリアにおける走行の可否を検討したい場合、ユーザは、自身が使用している前処理用装置6に前処理用ソフトウエアをダウンロードするS404。そして、自律移動装置1dが、走行想定経路を移動しながら、搭載したビデオカメラやスチルカメラや、レーザスキャンすなわち、センサ102などで動画や、一定間隔での連続画像を撮影したり、通常の走行と同様にセンサ102によるセンサデータの取得を行いながら走行することでセンサデータを取得するS405。この場合のセンサデータには、第1実施形態や、第2実施形態におけるセンサデータに加え、ビデオカメラや、スチルカメラによる画像も含まれる。そして、ユーザが撮影したセンサデータを、前処理用装置6へ送信あるいは入力した後、前処理用装置6の前処理用ソフトウエア601が、センサデータに対して前処理を実行しS406、前処理後のセンサデータを管理装置2へアップロードするS407。その後、ユーザは、センサデータ取得条件として、動画、静止画、連続取得間隔、撮影高さなどの撮影条件を前処理用装置6に入力するS408。それから、ユーザは、導入予定の自律移動装置1dへのセンサ102の取り付け条件を前処理用装置6に入力するS409。取り付け条件は、具体的には、センサ102カメラや、レーザスキャンなどの種類、取り付け高さ、取り付け向き、センサ102の周囲に遮るものがない角度などである。なお、ステップS403で登録済み情報が管理装置2に送られている場合、以下の処理を登録済み情報に対して行う。前処理用装置6は、ステップS408、S409で入力した各種条件を、管理装置2へアップロードし、管理装置2の更新処理部204は、位置推定精度の算出を行いやすいようセンサデータを適宜加工した後、センサデータ取得条件や、取り付け条件に応じて位置推定精度を算出するS410。そして、管理装置2の更新処理部204は、算出した位置推定精度を前処理用装置6などに送信し、前処理用装置6は送信された位置推定精度を表示画面に表示することで、ユーザに提示するS411。ユーザは、提示された位置推定精度を確認し、条件を変えて、再度位置推定精度の算出を行うか否かの判定を行うS412。ステップS412の結果、条件を変えてもう一度位置推定精度の算出を行う場合S412→Yes、自律移動システムZaはステップS408へ処理を戻し、ユーザが異なる条件を前処理用装置6に入力する。ステップS412の結果、再度位置推定精度を算出することを行わない場合S412→No、ユーザは前処理用装置6を介して、処理を終了する旨の通知を管理装置2へ送信し、管理装置2の格納処理部205は、ステップS407などでアップロードされた管理装置2内のセンサデータを消去してS413、処理を終了する。第3実施形態に係る自律移動システムZaは、部外者に知られたくないエリアの情報の流出を心配することがないシステムである。管理装置2も、位置推定精度の算出プログラムを外部に出すことなく、セキュリティを向上させることができる。また、第3実施形態に係る自律移動システムZaは、センサデータ取得条件や、取り付け条件を基に位置推定精度を算出しているので、ユーザは使用エリアに応じた最適なセンサ102の構成を検討可能である。自律移動装置1,1e,1b,1cにおける処理部100や、各部103~114は、ROMReadOnlyMemoryに格納されたプログラムが、RAMRandomAccessMemoryに展開され、CPUCentralProcessingUnitによって実行されることによって具現化する。管理装置2は、サーバなどのコンピュータであり、ROMや、HDHardDiskに格納されたプログラムが、RAM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。"