所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離をセンサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得工程と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測工程とを備えていることを特徴とする人数予測方法。前記センサが前記所定空間外に配置されていることを特徴とする請求項1記載の人数予測方法。所定空間内の所定の二次元平面に存在する物体との距離をセンサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布を取得する取得工程と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測工程とを備える人数予測方法であって、前記センサが前記所定空間外に配置されており、前記センサが、水平方向にレーザ光を照射して反射光を受光することによって、水平方向における前記センサからの距離を検出するものであり、前記センサが人の上半身を検出できる高さに配置されていることを特徴とする人数予測方法。前記学習器が、サポートベクターマシンを用いたものであることを特徴とする請求項1から3のいずれかに記載の人数予測方法。前記所定空間はエレベータ内空間であることを特徴とする請求項1から4のいずれかに記載の人数予測方法。前記センサがレーザレンジスキャナであることを特徴とする請求項1から5のいずれかに記載の人数予測方法。前記センサが二次元距離画像センサであることを特徴とする請求項1から5のいずれかに記載の人数予測方法。所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離を検出するセンサと、前記センサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手段と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手段とを備えていることを特徴とする人数予測装置。請求項8記載の人数予測装置を備えていることを特徴とする移動ロボット。コンピュータに、センサによって検出された、所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手順と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手順とを実行させるためのプログラム。しかしながら、前者のようにエレベータ内にセンサを設ける場合は、個々のエレベータを改造する必要があって高コストになってしまう。また、後者のように移動ロボットにセンサを設ける場合は、エレベータ外部からエレベータ内を検出する必要があり、エレベータ前方に人がいて死角が生じる場合には、エレベータ後方の人の有無が検出できず、エレベータ後方に空きスペースがあっても、エレベータ内に乗り込めないと判断してしまう可能性が高い。本発明者らは、予備的実験として、測域センサLRSを用いて脚の本数をカウントする手法や、カメラで顔を検出認識する手法を用いて、エレベータ外部からエレベータ内部の乗車数を直接的に検出した。しかしながら、下記の4点を主な理由として、エレベータ内の乗車数を検出することは困難であった。複数の人が前後に重なって死角が生じる場合、背後にいる人の脚や顔が検出されない場合があること。エレベータ前側の隅死角に人が入ると、その人の脚や顔が検出されない場合があること。エレベータ内の鏡に映った人などが顔認識されてしまうこと。顔認識精度がエレベータ内の人の顔の向きに依存し、エレベータ内の人が、例えば、エレベータ奥側を向いていた場合には、顔認識が不可能であること。このように、いずれのセンサでも死角による人の不検出が大きな問題となっている。また、センサの個数を増やして異なる位置からエレベータ内を検出すれば、死角を小さくすることができると考えられるものの、1台のロボットに搭載可能なセンサの数や配置には限界があるため、LRSの個数を増やしたとしても、乗車数検出の精度を大幅に向上させることは難しい。しかも、短時間での判断が必要となる。これまでは、エレベータ外部からエレベータ内部の乗車数を直接的に検出する場合について述べたが、エレベータ内の天井に設けたセンサからエレベータ内の乗車数を直接的に検出しようとする場合においても、センサから近い位置に背の高い人がいて、該背の高い人の背後の死角に人がいる場合には死角による人の不検出が生じる。そこで、本発明では、エレベータ電車ホール道路等の屋内外の所定空間への移動ロボットの進入の可否を判断するパラメータとしてその空間内の人数に着目して、所定空間内で人による死角が生じたとしても、所定空間内の人数の把握を行う人数予測方法、人数予測装置、移動ロボット及びプログラムを提供することを目的とする。上記課題を解決するために、本発明の人数予測方法は、所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離をセンサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得工程と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測工程とを含むようにしたことを特徴とする。上記課題を解決するために、本発明の人数予測装置は、所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離を検出するセンサと、前記センサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手段と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手段とを設けたことを特徴とする。上記課題を解決するために、本発明の移動ロボットは、所定空間外から前記所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離を検出するセンサと、前記センサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手段と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手段とを設けたことを特徴とする。上記課題を解決するために、本発明のプログラムは、コンピュータに、センサによって検出された、所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手順と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手順を実行させるようにしたことを特徴とする。本発明の人数予測方法、人数予測装置、移動ロボット及びプログラムによれば、所定空間内の人数と、センサによって検出された、その空間内の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離の二次元平面分布あるいは三次元空間分布との関係を機械学習した学習器を用いることにより、その空間内で人による死角が生じるような場合であっても、センサによって検出される人と当該人の背後の死角で形成される分布のパターンと人数との関係を考慮して間接的に人数を推定することができる。これにより、従来の直接的な人数検出の手法では不可能であった当該死角領域に存在する人も含めた人数の把握が可能になる。そのため、本発明の人数予測方法、人数予測装置、移動ロボット及びプログラムは、従来の直接的な人数検出の方法よりも効果的な人数把握が可能となる。以下、図面を用いて本発明の人数予測装置を移動ロボットに実装した場合について説明する。図1は、本発明の実施形態となる移動ロボットがエレベータ内の人数予測を行う様子を模式的に表した平面図である。図に示したように、Robot2移動ロボット人数予測装置は、Elevator3エレベータの外に配置されている。また、Robot2に設けられたLRS1LaserRangeScannerセンサは、水平方向にレーザ光を照射し、その照射方向にある障害物からの反射光を受光することによって、レーザ光の光源からその障害物までの水平方向における距離を検出する。したがって、このLRS1によって、Elevator3の中を観測した場合、LRS1によって検出された距離は、エレベータ内のObject4A~4D物体が占有するスペースと、当該Object4A~4D背後の死角を含むスペースを含む分布を代表するものであると言える。LRS1の出力データは、IDと距離から成る。ここで、このIDは、LRS1スキャン中で1番目のレーザを、基準となる所定方向に照射するときに、何番目に照射したレーザであるかを示す番号を示すものであり、また、LRS1の角速度は一定であり、IDが1つずつ増える毎に一定角度ずつレーザを照射する方向が変化するため、IDはどの方向にレーザを照射して物体との距離を検出するかを示す検出角度に相当するものである。また、LRS1で検出された障害物の位置をx座標、y座標に変換して出力することができる。ここで、LRS1スキャンにおけるエレベータ内の検出データは、例えば、距離のみを用いれば、1スキャンに含まれるレーザの数がN本のとき、N次元の特徴パラメータで表されることになる。この検出データを用いて人数予測する場合には、SVM5SupportVectorMachine学習器を用いて新たに検出された1スキャンによるエレベータ内の検出データが、乗車数が何人となる場合に相当するパターンであるかを分類することによって、エレベータ内の乗車数を予測することになる。図2は、Robot2の構成を模式的に表したブロック図である。図に示したように、Robot2は、物体との間の距離を検出するLRS1とPC6を備えており、PC6は、取得手段7、SVM5を有する人数予測手段8、学習手段9、判断手段10及び制御手段11とを備えている。PC6が備える各手段は、CDROM等の記録媒体からインストールされたプログラムを実行することによって実現される。また、このプログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバの記憶装置からダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。ここで、人数予測を行う前に、エレベータ内の人数に応じたクラス数とN次元の特徴パラメータの各データ例えば、距離データからなる学習用のモデルデータを作成しておき、学習用のモデルデータに基づいて、特徴パラメータすなわち、距離の二次元平面分布あるいは三次元空間分布とエレベータ内の人数との関係を、PC6の学習手段9を用いてSVM5SupportVectorMachineに機械学習させておく。具体的に人数予測を行う手順について説明すると、まず、所定空間内の所定の二次元平面に存在する物体とLRS1との間の距離を前記LRS1が検出し、検出された前記距離の前記二次元平面分布をPC6の取得手段7が取得する。次に、前記LRS1の検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布が、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布との関係を予め機械学習したSVM5に入力される。これにより、PC6の人数予測手段8が、前記SVM5から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する。なお、人数の代わりに、人数と等価になるような人の占有面積や占有密度が予測出力されるようにしてもよい。このようにして人数予測を行った結果に基づいて、移動ロボットのエレベータへの進入可否を判断手段10で判断し、移動ロボットのエレベータへの進入動作待機動作を制御手段11で制御すれば、エレベータの有効利用稼働量時間の削減、そして、移動ロボット自身の任務遂行を速やかに行うことが可能となる。ここで、この制御の例としては、予測した人数占有面積占有密度と所定人数所定占有面積所定占有密度とを比較して、予測した人数占有面積占有密度が所定人数所定占有面積所定占有密度以下であれば、移動ロボットがエレベータに進入可能と判断して、移動ロボットをエレベータに進入させる一方、予測した人数占有面積占有密度が所定人数所定占有面積所定占有密度を超えていれば、移動ロボットがエレベータに進入不可と判断して、移動ロボットを待機させる制御を行うことが挙げられる。なお、当該所定人数所定占有面積所定専有密度は、エレベータの定員人数面積、移動ロボット分の人数占有面積や人口密度による人の不快感等を考慮して、適宜選択可能である。なお、前記所定空間の例としては、エレベータ電車ホール等の内部空間や、道路等の屋外空間が挙げられる。LRS1の有効検出範囲は、距離や座標位置を閾値で区分することによって変更可能であるため、前記所定空間は屋外の所定空間に適用して実施することは可能である。また、前記LRS1によって前記距離の前記二次元平面分布を取得する代わりに、二次元距離画像センサによって前記距離の三次元空間分布を取得してもよい。また、前記取得手段7前記人数予測手段8を有する前記PC6の代わりに、CPUを用いることもできる。さらに、前記人数予測装置であるRobot2の代わりに、単にPC6等の装置を用いてもよい。SVM5を用いて仮想エレベータ12内の乗車数予測を行った実験について、以下述べる。SVMにおける条件設定についてSVM5を用いるのにあたって、多クラス分類を行うためのライブラリであるSVMMulticlassを使用し、カーネル関数として、radialbasisfunctionRBFカーネル:を使用している。一方、SVM5に入力する特徴パラメータとして、2種類のパラメータを試みた。1つは、IDと距離のみを利用した場合特徴パラメータ1、もう1つは、IDと距離に加えて、xとy座標値を含めた場合特徴パラメータ2である。乗車数予測の実験条件について単純な事象から検討するため、初期条件については、Aエレベータ:研究施設のエレベータ前後の長さ:110cm、内部の幅:140cm、ドア幅:80cm、B人:標準体重標準体型の男性子供、高齢者、荷物等の障害物などを除く。、C移動ロボット:標準体重標準体型の男性の大きさとした。また、LRS1としては北陽電機製のSimpleURGを用いている。そして、エレベータに対するLRS1の配置については、エレベータ扉中央から約1m手前の位置に設定し、LRS1の高さ方向の配置は、高さ18cm足首付近と高さ100cm胴体付近を択一的に用いた。ここで、LRS1の高さ方向の一つの配置として高さ100cmを選択しているが、この高さは、エレベータに乗り込む移動ロボットの視点の高さ等を考慮して、人の上半身胴体付近を検出可能な高さの中から任意選択したものである。1スキャンでエレベータ内を検出して取得できるサンプル数は128個である。なお、以降で述べる実験は、図3に示すような、研究施設内のエレベータと同じ大きさの仮想エレベータ12で実施した。乗車数予測の実験方法について仮想エレベータ12内で乗車数を0人から7人まで変更し、各乗車数毎に乗客をランダム配置して、学習データ用入力データのサンプルを乗車数毎に1000個、テスト用入力データのサンプルを乗車数毎に150個取得し、これらのデータとSVM5を用いて、乗車数予測を行った。各種条件におけるSVMによる乗車数予測仮想エレベータ12内で乗車数を0~7人まで変更して取得したテスト用入力データの総サンプル数1200に対して、実際の乗車数を予測した割合である全正解率を、各種条件の下で導出した結果を図4に示す。ここで、各種条件は、2種類の特徴パラメータ12、物体幅によるノイズ除去物体幅が30mm以下のものをノイズとして除去する処理。詳細は後述の有無と、2種類のLRS1の高さ18cm100cmの組み合わせである8通りの条件とした。図4より、使用した2種類の特徴パラメータ間で実際の乗車数を予測した全正解率は同程度であった。検出角度に相当するIDと距離を用いれば、x座標とy座標の導出が可能であることから、特徴パラメータ1と特徴パラメータ2は等価であるため、このような結果が得られたものと思われる。そして、ノイズ除去を行わない場合の方が、ノイズ除去を行った場合よりも実際の乗車数を予測した全正解率が高かった。複数の人が前後に重なって後方の人の検出領域が小さくなった場合に、ノイズ除去によって後方の人の検出データが取り除かれてしまい、実際の乗車数に即した検出データが得られなくなったため、このような結果が得られたものと思われる。また、LRS1の高さ方向の配置が高さ100cm胴体部である場合の方が、高さ18cm足首付近である場合よりも実際の乗車数を予測した全正解率が高かった。胴体部の方が足首付近よりも検出領域の幅が広いことに起因して、全サンプルで広範囲に渡って実際の乗車数に即した検出データが得られ易かったために、このような結果が得られたものと思われる。直接的乗車数検出の実験条件について本実験では、SVM5による乗車数予測との比較のため、LRS1を用いた直接的な乗車数の検出も行った。この場合の初期条件と仮想エレベータ12については、SVM5による乗車数予測の実験条件と同条件としている。また、LRS1の高さ方向の配置は、高さ18cm足首付近を用いた。直接的乗車数検出の実験方法について仮想エレベータ12内で乗車数を変更し、乗車数毎にランダム配置して、物体数検出アルゴリズムとノイズ除去を用いて、乗車数検出を行った。SVM5ではノイズ除去を採用しない方が良いという結果が得られたが、直接的乗車数検出では、ノイズによる誤検出が多かったため、ノイズ除去を採用した。なお、物体数検出アルゴリズムからの乗車数の導出は、簡易的に、検出される脚の本数を1人あたりの脚の本数2で除したものただし、小数の場合は切り上げるとしている。物体数検出アルゴリズムについてLRS1による乗車数検出を行うための物体数検出アルゴリズムの手順について、下記1~3に示す。1エレベータ内壁よりも手前に存在するサンプリングデータを抽出する。21で抽出されたサンプリングデータの内、近距離にあるものを同じグループとしてグルーピングする。32でグルーピングされた数を物体数として検出する。また、当該物体数検出アルゴリズムによって各物体をグループ化した結果を図5に示す。ここで、図5において、水色で囲んだ部分は検出された物体の位置を表している。ノイズ除去についてLRS1での検出時には、図5に見られるようにノイズが検出されてしまう。そして、ノイズ除去を行う方法としては、グルーピングされたグループ毎に物体幅を導出し、当該物体幅が30mm以下のものをノイズとして無視する方法物体幅によるノイズ除去の方法を用いた。SVM5による乗車数予測と直接的乗車数検出の比較前述の各種条件におけるSVM5による乗車数予測において、実際の乗車数を予測した正解率がより高かった特徴パラメータ1とノイズ除去無しを条件として、実際の乗車数を変更したときに予測した乗車数の平均値と標準偏差を図6に示す。ここで、本出願人が提案する乗車数予測について、単純な乗車数検出の手法と対比して評価するために、図6には直接的な乗車数検出の結果も併せて示している。図6より、実際の乗車数毎に平均値を見たとき、全体的に、乗車数予測の平均値の方が直接的な乗車数検出の平均値よりも実際の乗車数に近く、また、乗車数予測に限って、この平均値は実際の乗車数に対して±1人以内の範囲に入っていることがわかる。そのため、直接的な乗車数検出よりもSVM5を用いた乗車数予測の方が効果的であると言える。また、実際の乗車数6、7人の場合乗車余裕が小さい場合には、LRS1の高さ100cmでの乗車数予測の平均値の方が、LRS1の高さ18cmでの乗車数予測のものよりも実際の乗車数に近くなり、また、LRS1の高さ100cmでの乗車数予測の標準偏差の方が、LRS1の高さ18cmでの乗車数予測のものよりも小さくなる結果が得られた。実際の乗車数が増加するにつれ、エレベータ内の人の配置が限定的となるため、1スキャンで検出される物体と当該物体背後の死角で形成される分布のパターンは、類似したものが増加すると想定される。そして、エレベータ内の人の配置が特に限定的となる乗車数6、7人の場合においては、胴体部の方が足首付近よりも、エレベータ後方の死角が大きく、エレベータ後方の分布のパターン数が少なくなることに起因して、1スキャンで検出される物体と当該物体背後の死角で形成される分布が類似しているパターンの数は、LRS1の高さ100cmで検出したものの方が、LRS1の高さ18cmで検出したものよりも多くなるために、このような結果が得られたものと思われる。したがって、上記結果から、乗車数6、7人の場合においては、LRS1の高さ18cmでの乗車数予測よりもLRS1の高さ100cmでの乗車数予測の方が効果的であると言える。そのため、LRS1の配置としては、人の上半身あるいは胴体付近を検出できる高さに配置した方が望ましい。この配置の場合、所定空間内の人数が所定人数特に、定員人数に近い人数例.定員人数-3以上であるときには、特に、LRS1の高さが足首付近高さ18cmでの乗車数予測よりも効果的な乗車数把握が可能である。SVM5によるエレベータ内の乗車数予測の実験について上述したことを踏まえると、エレベータ内の物体との距離についての分布と前記エレベータ内の乗車数との関係を学習器に学習させておき、新たに取得した前記分布と前記学習器に基づいて乗車数予測を行う発明によって、従来の直接的な乗車数検出の方法よりも効果的な乗車数把握が可能であることが分かる。また、電車やホール等の所定空間においても人による死角が生じる場合があることから、所定空間内の物体との距離についての分布と前記所定空間内の人数との関係を学習器に学習させておき、新たに取得した前記分布と学習器に基づいて人数予測を行う発明によって、従来の直接的な人数検出の方法よりも効果的な人数把握が可能であることが言える。