ロボットの作業エリアを撮影して撮影対象までの距離情報を生成する撮影手段と、前記撮影対象に含まれる静止物と前記撮影手段との距離情報である静止物モデル情報を記憶する静止物モデル情報記憶手段と、前記ロボットの形状情報と前記ロボットの姿勢情報とから、前記ロボットと前記撮影手段との距離情報であるロボットモデル情報を生成するロボットモデル情報生成手段と、前記撮影手段によって生成された前記撮影対象までの距離情報から前記静止物モデル情報と前記ロボットモデル情報を除去し、前記撮影対象から前記静止物と前記ロボットとを除いた残存対象と前記撮影手段との距離情報である残存モデル情報を生成する残存モデル情報生成手段と、前記残存モデル情報と前記ロボットモデル情報とから前記残存対象と前記ロボットとの距離を算出する距離算出手段と、前記距離算出手段に算出された距離に基づいて前記ロボットの動作速度を低下させるロボット制御部と、を備えることを特徴とする衝突回避装置。予め前記作業エリアに侵入する作業者と前記作業者の体型情報とを関連付けて記憶する作業者情報記憶手段と、前記残存対象が前記作業者である場合に、いずれの作業者であるかを判別する作業者判別手段と、前記判別結果に基づいて前記作業者情報記憶手段から抽出した前記体型情報から、前記残存対象のうち前記撮影手段の死角となる部分と前記撮影手段との距離情報である死角モデル情報を生成する死角モデル情報生成手段と、をさらに備え、前記距離算出手段は、前記死角モデル情報と前記ロボットモデル情報とから前記残存対象の死角部分と前記ロボットとの距離を算出することを特徴とする請求項1に記載の衝突回避装置。前記残存対象が、前記作業エリアに侵入した作業者である場合に、前記残存モデル情報から前記作業者の体型を推測する体型推測手段と、前記体型推測手段に推測された体型情報から、前記残存対象のうち前記撮影手段の死角となる部分と前記撮影手段との距離情報である死角モデル情報を生成する死角モデル情報生成手段と、をさらに備え、前記距離算出手段は、前記死角モデル情報と前記ロボットモデル情報とから前記残存対象の死角部分と前記ロボットとの距離を算出することを特徴とする請求項1に記載の衝突回避装置。前記作業エリアを互いに異なる方向から撮影するように複数の前記撮影手段を備えることを特徴とする請求項1~3のいずれか1つに記載の衝突回避装置。しかしながら、上記従来の技術によれば、作業エリア内を移動している作業者やロボットの輪郭を正確に抽出することが困難である場合もある。また、ロボットや作業者を包含する近似立体同士が干渉している場合であっても、実際のロボットと作業者はそれほど近接しておらず、ロボットの動作が無駄に停止されてしまう場合もある。本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ロボットと作業者との距離をより正確に把握することでロボットと作業者との衝突を回避するとともに、ロボットの稼働効率の向上を図ることのできる衝突回避装置を得ることを目的とする。上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、ロボットの作業エリアを撮影して撮影対象までの距離情報を生成する撮影手段と、撮影対象に含まれる静止物と撮影手段との距離情報である静止物モデル情報を記憶する静止物モデル情報記憶手段と、ロボットの形状情報とロボットの姿勢情報とから、ロボットと撮影手段との距離情報であるロボットモデル情報を生成するロボットモデル情報生成手段と、撮影手段によって生成された撮影対象までの距離情報から静止物モデル情報とロボットモデル情報を除去し、撮影対象から静止物とロボットとを除いた残存対象と撮影手段との距離情報である残存モデル情報を生成する残存モデル情報生成手段と、残存モデル情報とロボットモデル情報とから残存対象とロボットとの距離を算出する距離算出手段と、距離算出手段に算出された距離に基づいてロボットの動作速度を低下させるロボット制御部と、を備えることを特徴とする。本発明によれば、残存対象としての作業者とロボットとの距離をより正確に把握することでロボットと作業者との衝突を回避するとともに、ロボットの稼働効率の向上を図ることができるという効果を奏する。以下に、本発明の実施の形態にかかる衝突処理装置を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。実施の形態1.図1は、本発明の実施の形態1にかかる衝突回避装置の概略構成を示す図である。衝突回避装置50は、ロボット1、撮影手段2、距離画像生成手段3、記憶手段4、制御部5、演算部6、ベルトコンベア7を備えて構成される。ロボット1は、例えば産業用ロボットであり、作業エリア10内を動作して所定の作業を行う。作業エリア10内では、ロボット1が動作するため、ロボット1と作業者とが衝突するおそれがある。ロボット1は、後述する制御部5に制御されて動作を行う。撮影手段2は、作業エリア10を撮影して、撮影手段2から撮影対象までの距離情報であるエリア内距離情報を生成する。撮影手段2は、例えばカメラである。撮影対象は、例えば作業エリア10内で動作するロボット1、作業エリア10内に立ち入った作業者12、作業エリア10内のロボット1や作業者12などを除いた静止物である。静止物は、例えば、作業エリア10内の床や壁、作業エリア10に設置された棚などである。衝突回避装置50は、作業エリア10内に死角ができないように複数の撮影手段2を備えており、作業エリア10を複数の方向から撮影することができる。複数の撮影手段2ごとに、その撮影手段2から撮影対象までの距離情報であるエリア内距離情報を生成する。距離画像生成手段3は、撮影手段2によって生成された距離情報から距離画像を生成してモニタ11などの表示装置に表示させる。図2-1は、モニタ11に表示された距離画像の例を示す図である。図2-1に示すように、距離画像は、撮影手段2から撮影対象までの距離に応じて、色を異ならせたり明度を異ならせたりすることで、モニタ11の観察者が視覚的に距離を認識できるようにしている。なお、図2-1では、明度の違いによって距離の違いを表しており、明るい部分ほど撮影手段2に近いことを示す。また、図2-1では、ロボット1の作業エリア10内に作業者12が立ち入った状態で生成された距離画像を示している。記憶手段4は、撮影手段2によって生成されたエリア内距離情報を記憶する。また、記憶手段4は、作業エリア10内の静止物、すなわち撮影対象から作業者12やロボット1を除いたものと、撮影手段2との距離情報である静止物モデル情報を記憶する。静止物モデル情報は、記憶手段4に予め記憶される。静止物モデル情報は、ロボット1などを作業エリア10内に配置する前に撮影手段2によって作業エリア10を撮影することで生成してもよいし、ロボット1の配置後であれば、後に説明するロボットモデル情報をエリア内距離情報から除いて生成してもよい。記憶手段4には、ロボット1の形状を示すロボット形状情報も予め記憶される。制御部5は、ロボット1の動作を制御する。予め定められたプログラムなどに基づいて、ロボット1に動作を行わせて所定の作業を行わせる。また、制御部5は、ロボット1に設けられた姿勢検知部図示せずからのフィードバックに基づいて、ロボット1の姿勢を検知する。演算部6は、制御部5によって検知されたロボット1の姿勢情報と、記憶手段4に記憶されたロボット1のロボット形状情報とに基づいて、ロボット1と撮影手段との距離情報であるロボットモデル情報を算出する。また、演算部6は、ロボット1の姿勢情報とロボット形状情報とに基づいて、図2-1に示す距離画像のうちロボット1が占める領域を算出する。演算部6は、距離画像のうちロボット1が占める領域において、ロボットモデル情報と距離情報がほぼ一致するエリア内距離情報を除去する。距離画像のうちロボット1が占める領域であっても、ロボットモデル情報と一致しないエリア内距離情報は、例えばロボット1よりもカメラ側にいる作業者12に関する距離情報であるため、エリア内距離情報として残しておく。図2-2は、図2-1に示す距離画像からロボットモデル情報が除去された距離画像を示す図である。距離画像生成手段3は、図2-2に示すように、ロボット1が除去された距離画像をモニタ11に表示させる。演算部6は、ロボット1が除去された距離画像のうち、静止物が占める領域において、記憶手段4に記憶された静止物モデル情報と距離情報がほぼ一致するエリア内距離情報を除去する。静止物が占める領域であっても、静止物モデル情報と一致しないエリア内距離情報は、例えば作業エリア10に立ち入った作業者12に関する距離情報であるため、エリア内距離情報として残しておく。なお、静止物モデル情報およびロボットモデル情報が除去されたエリア内距離情報を、以下の説明において残存モデル情報という。図2-3は、図2-2に示す距離画像から静止物モデル情報が除去された距離画像、すなわち残存モデル情報に基づく距離画像を示す図である。距離画像生成手段3は、図2-3に示すように、残存モデル情報に基づいて距離画像をモニタ11に表示させる。本実施の形態では、エリア内距離情報からロボットモデル情報と静止物モデル情報とを除去することで残存する残存対象は作業者12のみとなっている。また、残存対象の距離情報である残存モデル情報は、作業者12と撮影手段2との距離情報を示していることとなり、撮影手段2によって生成されたエリア内距離情報から作業者12に関する距離情報を抽出したこととなる。作業者12に関する距離情報が残存モデル情報となる。演算部6は、残存モデル情報とロボットモデル情報とに基づいて、作業者12とロボット1との距離を算出する。また、演算部6は、作業者12とロボット1との距離に応じて、制御部5に対して速度指令を出力してロボット1の動作速度を制御させる。具体的には、作業者12とロボット1との距離が近づくほど、ロボット1の動作速度を低下させるように速度指令を出力する。次に、衝突回避装置50による処理の手順を説明する。図3は、衝突回避装置50による処理の手順を示すフローチャートである。まず、作業エリア10内のエリア内距離情報を取得するステップS1。次に、エリア内距離情報からロボットモデル情報を除去しステップS2、静止物モデル情報を除去することでステップS3、作業者12に関する距離情報を抽出するステップS4。次に、残存モデル情報とロボットモデル情報とに基づいて、作業者12とロボット1との距離を算出するステップS5。次に、算出された作業者12とロボット1との距離に基づいて、ロボット1の動作速度を低下させるステップS6。このように、作業者12とロボット1との距離を具体的に算出してロボット1の速度を制御するので、作業者12とロボット1との衝突を回避するとともに、無駄にロボット1が停止してしまうのを抑えて、ロボット1の稼働効率の向上を図ることができる。また、作業者12とロボット1とが近づいた場合に、ロボット1の動作速度を低下させるので、ロボット1を停止させる場合に比べてロボット1の稼働効率の向上を図ることができる。また、作業エリア内距離情報を生成した上で、ロボットモデル情報や静止物モデル情報を除去することで、精度よく残存モデル情報、すなわち作業者12に関する距離情報を抽出することができる。そのため、より確実に作業者12とロボット1との衝突を回避することができる。また、作業エリア10内に死角がないように複数の撮影手段2が設けられており、それぞれの撮影手段2に生成された距離情報に基づいて作業者12に関する距離情報が抽出されるので、作業者12の体型や位置を3次元的に把握することができる。そのため、より精度よく作業者12とロボット1との距離を算出することができ、より確実に作業者12とロボット1との衝突を回避することができる。なお、作業エリア10には、ロボット1以外にベルトコンベア7などの他の機械が配置されていてもよい。記憶手段4にベルトコンベア7の形状情報を予め記憶させておけば、上述と同様の手順によってエリア内距離情報からベルトコンベア7に関する距離情報を除去して、作業者12に関する距離情報を抽出することができる。また、本実施の形態では、作業エリア10に立ち入った残存対象が作業者12である例を挙げて説明したが、これに限られない。作業エリア10にフォークリフトや台車などの作業者12以外の物が立ち入った場合にも、上記処理により、これらが残存対象として抽出される。そして、残存対象とロボット1との距離に基づいて、ロボット1の動作速度が制御されることで、残存対象が作業者12以外のものであっても、残存対象とロボット1との衝突を回避することができる。実施の形態2.図4は、本発明の実施の形態2にかかる衝突回避装置の概略構成を示す図である。図5は、図4に示す衝突回避装置による処理の手順を示すフローチャートである。上記実施の形態1と同様の構成については、同様の符号を付して詳細な説明を省略する。本実施の形態2では、記憶手段4に作業エリア10内に立ち入る可能性のある作業者12とその作業者12の体型情報とが、関連付けて記憶されている。また、衝突回避装置100が、作業者判別手段13を備える。また、撮影手段2は1つしか設けられておらず、作業エリア10内に撮影手段2からの死角が存在する。作業者判別手段13は、作業エリア10内に立ち入った作業者12がどの作業者であるかを判別する。例えば、作業者12が被る帽子に作業者12を識別するためのマークが貼り付けられていれば、撮影手段2によってマークを読み取って、どの作業者であるか判別する。演算部6は、作業者判別手段13によって判別された作業者に対応付けられた体型情報を記憶手段4から抽出する。本実施の形態2では、撮影手段2からの死角が存在するため、作業者12に関する距離情報である残存モデル情報から作業者12の全体の体型を3次元的に把握することが難しい。そこで、演算部6は、抽出された体型情報に基づいて、撮影手段2からの死角となる部分の作業者12の距離情報死角モデル情報を生成する。そして、演算部6は、残存モデル情報、死角モデル情報およびロボットモデル情報に基づいて、作業者12とロボット1との距離を算出する。衝突回避装置100による処理の手順は、図5に示すように、ステップS4の次に死角モデル情報を生成ステップS11する。次に、残存モデル情報、死角モデル情報およびロボットモデル情報に基づいて、作業者12とロボット1との距離を算出しステップS12、算出された距離に基づいてロボット1の動作速度を低下させるステップS6。以上説明したように、作業者12の体型情報に基づいて、撮影手段2から死角となる部分の作業者の距離情報を生成することができるので、少ない撮影手段2でも作業者12の体型を3次元的に把握することができる。そのため、衝突回避装置100のコストを抑えつつ、より確実に作業者12とロボット1との衝突を回避することができる。また、作業者12とロボット1との距離を具体的に算出してロボット1の速度を制御するので、作業者12とロボット1との衝突を回避するとともに、無駄にロボット1が停止してしまうのを抑えて、ロボット1の稼働効率の向上を図ることができる。また、作業者12とロボット1とが近づいた場合に、ロボット1の動作速度を低下させるので、ロボット1を停止させる場合に比べてロボット1の稼働効率の向上を図ることができる。なお、衝突回避装置100が、撮影手段2を複数備えていてもよい。実施の形態3.図6は、本発明の実施の形態3にかかる衝突回避装置の概略構成を示す図である。図7は、図6に示す衝突回避装置による処理の手順を示すフローチャートである。上記実施の形態1と同様の構成については、同様の符号を付して詳細な説明を省略する。本実施の形態3では、記憶手段4に作業者12の体型を推測するための体型基本情報が予め記憶されている。体型基本情報は、例えば頭部の大きさや肩幅と、その頭部の大きさや肩幅から推測される一般的な体型の情報とを関連付けた情報として記憶される。また、衝突回避装置150が、体型推測手段14を備える。また、撮影手段2は1つしか設けられておらず、作業エリア10内に撮影手段2からの死角が存在する。体型推測手段14は、作業エリア10内に立ち入った作業者12の頭部の大きさと肩幅とを測定する。具体的には、残存モデル情報に基づいて生成された距離画像図2-3も参照から、作業者12の頭部の大きさと肩幅とを測定する。また、体型推測手段14は、測定した頭部の大きさと肩幅とに対応付けられた体型の情報を、記憶手段4から抽出する。なお、頭部の床からの高さなどを測定して、作業者12の身長を測定してもよい。演算部6は、体型推測手段14によって抽出された作業者12の体型の情報に基づいて、撮影手段2からの死角となる部分の作業者12の距離情報死角モデル情報を生成する。そして、演算部6は、残存モデル情報、死角モデル情報およびロボットモデル情報に基づいて、作業者12とロボット1との距離を算出する。衝突回避装置150による処理の手順は、図7に示すように、ステップS4の次に死角モデル情報を生成ステップS21する。次に、残存モデル情報、死角モデル情報およびロボットモデル情報に基づいて、作業者12とロボット1との距離を算出しステップS22、算出された距離に基づいてロボット1の動作速度を低下させるステップS6。以上説明したように、作業者12の体型を推測して、撮影手段2から死角となる部分の作業者の距離情報を生成することができるので、少ない撮影手段2でも作業者12の体型を3次元的に把握することができる。そのため、衝突回避装置150のコストを抑えつつ、より確実に作業者12とロボット1との衝突を回避することができる。また、作業者12とロボット1との距離を具体的に算出してロボット1の速度を制御するので、作業者12とロボット1との衝突を回避するとともに、無駄にロボット1が停止してしまうのを抑えて、ロボット1の稼働効率の向上を図ることができる。また、作業者12とロボット1とが近づいた場合に、ロボット1の動作速度を低下させるので、ロボット1を停止させる場合に比べてロボット1の稼働効率の向上を図ることができる。なお、衝突回避装置150が、撮影手段2を複数備えていてもよい。