"教示者が可動ロボットを直接動かして動作を教示する直接教示が可能な可動ロボットの可動部の移動経路を探索する移動経路探索装置であって、直接教示中に可動ロボットの可動部が掃引する空間を特定する第1の空間特定部と、直接教示中に教示者の身体の少なくとも一部と前記可動ロボットに取り付けられた空間教示用治具とのうちの少なくとも一方が掃引する空間を特定する第2の空間特定部と、前記第1の空間特定部によって特定された空間と前記第2の空間特定部によって特定された空間との和集合を移動可能空間として算出する空間合成部と、前記空間合成部によって算出された移動可能空間内において、前記可動部の移動経路を探索する経路探索部とを備える移動経路探索装置。前記第2の空間特定部は、前記教示者の身体の少なくとも一部の三次元位置に基づいて前記教示者の身体の少なくとも一部の形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置し、前記三次元空間において前記三次元モデルが占める領域を特定することにより、前記教示者の身体の少なくとも一部が掃引する空間を特定する請求項1に記載の移動経路探索装置。前記可動ロボットは、直接教示中に前記教示者が把持する把持部を有し、前記第2の空間特定部は、前記教示者の肘の三次元位置と前記把持部の三次元位置とに基づいて、前記教示者の下腕の形状を有する前記三次元モデルを前記三次元空間に仮想的に配置し、前記三次元空間において前記三次元モデルが占める領域を特定することにより、前記教示者の身体の少なくとも一部が掃引する空間を特定する請求項2に記載の移動経路探索装置。前記三次元モデルは円柱形状を有する請求項3に記載の移動経路探索装置。前記移動経路探索装置は、さらに、前記把持部の三次元位置と前記教示者の肘の三次元位置との距離に基づいて、前記三次元モデルが有する円柱形状の高さを取得する教示者形状取得部を備え、前記第2の空間特定部は、前記教示者形状取得部によって取得された高さの円柱形状を有する前記三次元モデルを前記三次元空間に仮想的に配置する請求項4に記載の移動経路探索装置。前記移動経路探索装置は、さらに、前記教示者の左肘の三次元位置と前記把持部の三次元位置との距離、および前記教示者の右肘の三次元位置と前記把持部の三次元位置との距離のそれぞれを、予め定められた閾値と比較することにより、前記教示者が直接教示のために使用している下腕を判定する教示者形状判定部を備え、前記第2の空間特定部は、前記教示者形状判定部によって使用していると判定された下腕が掃引する空間を特定する請求項3に記載の移動経路探索装置。前記移動経路探索装置は、さらに、前記教示者の身体の少なくとも一部の形状を示す形状データを保持している教示者形状データベースを備え、前記第2の空間特定部は、前記教示者形状データベースに保持されている形状データが示す形状を有する前記三次元モデルを前記三次元空間に仮想的に配置する請求項2に記載の移動経路探索装置。前記移動経路探索装置は、さらに、前記教示者の身体の少なくとも一部の三次元位置を検出する教示者位置検出部を備え、前記第2の空間特定部は、前記教示者位置検出部によって検出された三次元位置に基づいて、前記三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する請求項2に記載の移動経路探索装置。前記第2の空間特定部は、前記空間教示用治具が取り付けられた、前記可動ロボットの部位に基づいて、前記空間教示用治具の形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置し、前記三次元空間において前記三次元モデルが占める領域を特定することにより、前記空間教示用治具が掃引する空間を特定する請求項1~8のいずれか1項に記載の移動経路探索装置。前記移動経路探索装置は、さらに、前記空間教示用治具が取り付けられた、前記可動ロボットの部位を検出する治具検出部を備え、前記第2の空間特定部は、前記治具検出部によって検出された部位に基づいて前記三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する請求項9に記載の移動経路探索装置。前記移動経路探索装置は、さらに、複数の空間教示用治具の形状をそれぞれ示す複数の形状データの各々を識別子に対応づけて保持している治具形状データベースを備え、前記治具検出部は、さらに、前記空間教示用治具の識別子を検出し、前記第2の空間特定部は、前記治具検出部によって検出された識別子に対応する形状データを前記治具形状データベースから読み出し、読み出した前記形状データが示す形状を有する前記三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する請求項10に記載の移動経路探索装置。前記移動経路探索装置は、さらに、直接教示が終了した後に前記空間教示用治具が前記可動ロボットに取り付けられている場合に、前記空間教示用治具を前記可動ロボットから取り外す必要があることを通知する通知部を備える請求項9~11のいずれか1項に記載の移動経路探索装置。教示者が可動ロボットを直接動かして動作を教示する直接教示が可能な可動ロボットの可動部の移動経路を探索する移動経路探索方法であって、直接教示中に可動ロボットの可動部が掃引する空間を特定する第1の空間特定ステップと、直接教示中に教示者の身体の少なくとも一部と前記可動ロボットに取り付けられた空間教示用治具とのうちの少なくとも一方が掃引する空間を特定する第2の空間特定ステップと、前記第1の空間特定ステップにおいて特定された空間と前記第2の空間特定ステップにおいて特定された空間との和集合を移動可能空間として算出する空間合成ステップと、前記空間合成ステップにおいて算出された移動可能空間内において、前記可動部の移動経路を探索する経路探索ステップとを含む移動経路探索方法。請求項13に記載の移動経路探索方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、非特許文献1の方法では、算出された移動可能空間のボリュームが、実際に可動ロボットが移動可能な空間のボリュームよりも小さくなることが多い。したがって、探索された移動経路の最適性が低いという問題がある。十分なボリュームの移動可能空間を得るためには、例えば、教示者は、移動可能空間を拡張するような動作を可動ロボットにさらに教示することが考えられる。しかしながら、教示者は、どのような動作を教示すれば移動可能空間を拡張することができるかを理解することが難しい。したがって、教示者は、移動可能空間を拡張するために試行錯誤的な教示を繰返すことになり、教示コストの増加につながるという問題がある。そこで、本発明は、上記課題を考慮してなされたものであって、可動ロボットの移動経路を探索するための移動可能空間を自動的に拡張することにより、教示者の負荷の増加を抑制しつつ、より最適な移動経路を探索することができる移動経路探索装置および移動経路探索方法を提供することを目的とする。上記従来の課題を解決するために、本発明の一態様に係る移動経路探索装置は、教示者が可動ロボットを直接動かして動作を教示する直接教示が可能な可動ロボットの可動部の移動経路を探索する移動経路探索装置であって、直接教示中に可動ロボットの可動部が掃引する空間を特定する第1の空間特定部と、直接教示中に教示者の身体の少なくとも一部と前記可動ロボットに取り付けられた空間教示用治具とのうちの少なくとも一方が掃引する空間を特定する第2の空間特定部と、前記第1の空間特定部によって特定された空間と前記第2の空間特定部によって特定された空間との和集合を移動可能空間として算出する空間合成部と、前記空間合成部によって算出された移動可能空間内において、前記可動部の移動経路を探索する経路探索部とを備える。本構成によれば、直接教示中に可動ロボットが掃引する空間と、教示者の身体の少なくとも一部および空間教示用治具とのうちの少なくとも一方が掃引する空間との和集合を、移動経路を探索するときの移動可能空間として算出することができる。つまり、直接教示中に可動ロボットが掃引しない空間も移動可能空間に加えることが可能となる。したがって、可動ロボットが掃引する空間のみを移動可能空間とする場合よりも拡張された移動可能空間を得ることができるので、より最適な移動経路を探索することが可能となる。また、直接教示中に、教示者の身体と空間教示用治具とのうちの少なくとも一方が掃引する空間を用いて移動可能空間を算出することができるので、教示者は、移動可能空間を拡張するためだけに試行錯誤的に教示を繰り返す必要がない。したがって、教示者の負荷の増加も抑制することが可能となる。本発明によれば、可動ロボットの移動経路を探索するための移動可能空間を自動的に拡張することができる。その結果、教示者の負荷の増加を抑制しつつ、より最適な移動経路を探索することができる。本発明の一態様に係る移動経路探索装置は、教示者が可動ロボットを直接動かして動作を教示する直接教示が可能な可動ロボットの可動部の移動経路を探索する移動経路探索装置であって、直接教示中に可動ロボットの可動部が掃引する空間を特定する第1の空間特定部と、直接教示中に教示者の身体の少なくとも一部と前記可動ロボットに取り付けられた空間教示用治具とのうちの少なくとも一方が掃引する空間を特定する第2の空間特定部と、前記第1の空間特定部によって特定された空間と前記第2の空間特定部によって特定された空間との和集合を移動可能空間として算出する空間合成部と、前記空間合成部によって算出された移動可能空間内において、前記可動部の移動経路を探索する経路探索部とを備える。この構成によれば、直接教示中に可動ロボットが掃引する空間と、教示者の身体の少なくとも一部および空間教示用治具のうちの少なくとも一方が掃引する空間との和集合を、移動経路を探索するときの移動可能空間として算出することができる。つまり、直接教示中に可動ロボットが掃引しない空間も移動可能空間に加えることが可能となる。したがって、可動ロボットが掃引する空間のみを移動可能空間とする場合よりも拡張された移動可能空間を得ることができるので、より最適な移動経路を探索することが可能となる。また、直接教示中に、教示者の身体の少なくとも一部と空間教示用治具とのうちの少なくとも一方が掃引する空間を用いて移動可能空間を算出することができるので、教示者は、移動可能空間を拡張するために試行錯誤的に教示を繰り返す必要がない。したがって、教示者の負荷の増加も抑制することが可能となる。また、前記第2の空間特定部は、前記教示者の身体の少なくとも一部の三次元位置に基づいて前記教示者の身体の少なくとも一部の形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置し、前記三次元空間において前記三次元モデルが占める領域を特定することにより、前記教示者の身体の少なくとも一部が掃引する空間を特定することが好ましい。この構成によれば、教示者の身体の少なくとも一部の三次元位置に基づいて、教示者の身体の少なくとも一部が掃引する空間を特定することができる。したがって、比較的簡易な構成で、教示者の身体の少なくとも一部が掃引する空間を特定することが可能となる。また、前記可動ロボットは、直接教示中に前記教示者が把持する把持部を有し、前記第2の空間特定部は、前記教示者の肘の三次元位置と前記把持部の三次元位置とに基づいて、前記教示者の下腕の形状を有する前記三次元モデルを前記三次元空間に仮想的に配置し、前記三次元空間において前記三次元モデルが占める領域を特定することにより、前記教示者の身体の少なくとも一部が掃引する空間を特定することが好ましい。この構成によれば、可動ロボットの把持部の三次元位置を利用することにより、教示者の下腕が掃引する空間をより高精度に特定することが可能となる。また、前記三次元モデルは円柱形状を有することが好ましい。この構成によれば、教示者の下腕の形状を円柱形状で近似することができ、教示者の下腕が掃引する空間を特定する際の処理負荷の軽減を図ることが可能となる。また、前記移動経路探索装置は、さらに、前記把持部の三次元位置と前記教示者の肘の三次元位置との距離に基づいて、前記三次元モデルが有する円柱形状の高さを取得する教示者形状取得部を備え、前記第2の空間特定部は、前記教示者形状取得部によって取得された高さの円柱形状を有する前記三次元モデルを前記三次元空間に仮想的に配置することが好ましい。この構成によれば、把持部の三次元位置と教示者の肘の三次元位置との距離に基づいて円柱形状の高さを取得することができるので、円柱形状と教示者の腕の形状との差異を減少させることができる。したがって、教示者の下腕が掃引する空間をより高精度に特定することが可能となる。また、教示者が下腕の長さを直接計測する必要がないので、教示者の負荷の増加を抑制することができる。また、前記移動経路探索装置は、さらに、前記教示者の左肘の三次元位置と前記把持部の三次元位置との距離、および前記教示者の右肘の三次元位置と前記把持部の三次元位置との距離のそれぞれを、予め定められた閾値と比較することにより、前記教示者が直接教示のために使用している下腕を判定する教示者形状判定部を備え、前記第2の空間特定部は、前記教示者形状判定部によって使用していると判定された下腕が掃引する空間を特定することが好ましい。この構成によれば、左右の肘の三次元位置に基づいて、直接教示中に利用されている下腕を判定することができる。したがって、教示者が教示中に使用していない側の肘の三次元位置に基づいて教示者の下腕が掃引する空間を特定することを回避することができる。その結果、教示者の下腕が掃引する空間をより高精度に特定することが可能となる。また、前記移動経路探索装置は、さらに、前記教示者の身体の少なくとも一部の形状を示す形状データを保持している教示者形状データベースを備え、前記第2の空間特定部は、前記教示者形状データベースに保持されている形状データが示す形状を有する前記三次元モデルを前記三次元空間に配置することが好ましい。この構成によれば、教示者形状データベースに保持されている形状データが示す形状に基づいて三次元モデルを形成することができる。したがって、より高精度に教示者の身体の少なくとも一部が掃引する空間を特定することが可能となる。また、前記移動経路探索装置は、さらに、前記教示者の身体の少なくとも一部の三次元位置を検出する教示者位置検出部を備え、前記第2の空間特定部は、前記教示者位置検出部によって検出された三次元位置に基づいて、前記三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置することが好ましい。この構成によれば、検出された三次元位置に基づいて三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置することができる。したがって、より高精度に教示者の身体の少なくとも一部が掃引する空間を特定することが可能となる。また、前記第2の空間特定部は、前記空間教示用治具が取り付けられた、前記可動ロボットの部位に基づいて、前記空間教示用治具の形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置し、前記三次元空間において前記三次元モデルが占める領域を特定することにより、前記空間教示用治具が掃引する空間を特定することが好ましい。この構成によれば、空間教示用治具が取り付けられた部位に基づいて、空間教示用治具が掃引する空間を特定することができる。したがって、比較的簡易な構成で、空間教示用治具が掃引する空間を特定することが可能となる。また、前記移動経路探索装置は、さらに、前記空間教示用治具が取り付けられた、前記可動ロボットの部位を検出する治具検出部を備え、前記第2の空間特定部は、前記治具検出部によって検出された部位に基づいて前記三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置することが好ましい。この構成によれば、検出された可動ロボットの部位に基づいて、三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置することができる。したがって、教示者が手動で可動ロボットの部位を入力する必要がないので、教示者の負荷を軽減することが可能となる。また、前記移動経路探索装置は、さらに、複数の空間教示用治具の形状をそれぞれ示す複数の形状データの各々を識別子に対応づけて保持している治具形状データベースを備え、前記治具検出部は、さらに、前記空間教示用治具の識別子を検出し、前記第2の空間特定部は、前記治具検出部によって検出された識別子に対応する形状データを前記治具形状データベースから読み出し、読み出した前記形状データが示す形状を有する前記三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置することが好ましい。この構成によれば、複数の空間教示用治具を用いて直接教示を行う場合であっても、教示者が手動で空間教示用治具の識別子を入力する必要がないので、教示者の負荷を軽減することが可能となる。また、前記移動経路探索装置は、さらに、直接教示が終了した後に前記空間教示用治具が前記可動ロボットに取り付けられている場合に、前記空間教示用治具を前記可動ロボットから取り外す必要があることを通知する通知部を備えることが好ましい。この構成によれば、直接教示が終了した後に、空間教示用治具を可動ロボットから取り外す必要があることを教示者あるいは作業者などに通知することができる。したがって、空間教示用治具が可動ロボットに取り付けられた状態で、作業が開始されることを抑制することができ、作業の安全性を向上させることが可能となる。以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。実施の形態1図1は、本発明の実施の形態1における移動経路探索装置100の基本的な機能構成を示すブロック図である。図1に示すように、移動経路探索装置100は、ロボット形状データベース101と、移動空間特定部102と、教示者位置検出部103と、教示者形状データベース104と、人占有空間特定部105と、空間合成部106と、経路探索部107とを備える。ロボット形状データベース101は、自動作業を行う可動ロボット302の形状を示すロボット形状データを保持している。移動空間特定部102は、第1の空間特定部に相当する。移動空間特定部102は、ダイレクトティーチング中に可動ロボット302の可動部が掃引する空間を特定する。具体的には、移動空間特定部102は、可動ロボット302の姿勢情報とロボット形状データベース101に保持されているロボット形状データとに基づいて、ダイレクトティーチング中の各タイミングにおいて可動ロボット302が占有している空間を特定することにより、ダイレクトティーチング中に可動ロボット302の可動部が掃引する空間を特定する。教示者位置検出部103は、教示者301の身体の少なくとも一部の三次元位置を検出する。本実施の形態では、教示者位置検出部103は、可動ロボット302に動作を教示する教示者301の肘の三次元位置を検出する。なお、教示者位置検出部103は、必ずしも肘の三次元位置を検出する必要はなく、例えば肩あるいは手首などの関節部位の三次元位置を検出してもよい。また、教示者位置検出部103は、肘の三次元位置に加えて、例えば肩あるいは手首などの三次元位置を検出してもよい。教示者形状データベース104は、教示者301の身体の少なくとも一部の形状を示す教示者形状データを保持している。本実施の形態では、教示者形状データベース104は、教示者301の下腕の形状を示す教示者形状データを保持している。なお、教示者形状データベース104は、さらに、教示者301の上腕の形状を示す教示者形状データを保持してもよい。またさらに、教示者形状データベース104は、教示者301の全身の形状を示す教示者形状データを保持してもよい。人占有空間特定部105は、第2の空間特定部に相当する。人占有空間特定部105は、ダイレクトティーチング中に教示者301の身体の少なくとも一部が掃引する空間を特定する。本実施の形態では、人占有空間特定部105は、ダイレクトティーチング中に教示者301の下腕が掃引する空間を特定する。具体的には、人占有空間特定部105は、教示者位置検出部103によって検出される教示者301の肘の三次元位置と、教示者形状データベース104に保持されている教示者形状データとに基づいて、ダイレクトティーチング中の各タイミングにおいて教示者301の下腕が占有している空間を特定する。そして、人占有空間特定部105は、特定した空間の和集合を、教示者301の下腕が掃引する空間として特定する。なお、人占有空間特定部105は、必ずしも教示者301の下腕が掃引する空間を特定する必要はない。例えば、人占有空間特定部105は、教示者301の腕全体が掃引する空間を特定してもよい。空間合成部106は、移動空間特定部102と人占有空間特定部105とが出力する空間の和集合を可動ロボット302の移動可能空間として算出する。経路探索部107は、空間合成部106によって算出された移動可能空間内において、可動ロボット302の可動部の移動経路を探索する。具体的には、経路探索部107は、与えられた探索条件に基づいて、移動可能空間内において取りうる移動経路のうち最適な移動経路を探索する。ここで、探索条件とは、例えば、始点および終点の位置、最適性の評価基準時間優先または省電力優先など、または制約条件などである。次に、移動経路探索装置100の利用シーンについて説明する。図2は、本発明の実施の形態1における移動経路探索装置100の利用シーンを示す図である。図2では、教示者301は、可動ロボット302の一部である把持部を手で把持している。そして、教示者301は、可動ロボット302の可動部を障害物306と接触しないように始点305から終点307まで直接動かすことにより、可動ロボット302に動作を教示している。教示者301の肘には、三次元位置計測デバイス303が取り付けられている。また、作業環境内例えば可動ロボット302が設置された部屋の天井あるいは壁などには、位置センシングデバイス304が設置される。三次元位置計測デバイス303と位置センシングデバイス304とは、例えばUWBUltraWideBandを利用した公知の屋内GPSGlobalPositioningSystemなどを実現する。つまり、教示者位置検出部103は、三次元位置計測デバイス303と位置センシングデバイス304とを備え、三次元位置計測デバイス303が取り付けられた、教示者301の身体の一部の三次元位置を検出する。ここで、三次元モデルが仮想的に配置される三次元空間について説明する。三次元空間の閉領域は、ボクセルVoxelで表現される。ボクセルは、図3に示すように一定の大きさの立方体を基本単位とする。原点からの三次元座標位置がx,y,zであるボクセルをVx,y,zと表現する。各ボクセルVx,y,zは可動ロボット302が移動可能かどうか示す論理値Mx,y,zを持つ。Vx,y,zの内部に可動ロボット302の移動を妨げる障害物があるか否かが不明な場合は、論理値Mx,y,zは、以下の式1のように表される。Mx,y,z=false偽式1また、Vx,y,zの内部に可動ロボット302の移動を妨げる障害物が無く、可動ロボット302がVx,y,zに進入可能な場合は、論理値Mx,y,zは、以下の式2のように表される。Mx,y,z=true真式2図3の例ではハッチングされているボクセルの論理値はfalseであり、ハッチングされていない白のボクセルの論理値はtrueである。すなわち、障害物との干渉を避けるためには、可動ロボット302は、ハッチングされている空間への進入を避けながら、ハッチングされていない空間を移動しなければならない。以下の式3のように、移動可能空間は、論理値がtrueであるボクセルの集合として表現される。∪{Vx,y,z|Mx,y,z=true}式3このように、障害物に接触するか否かに関わらず可動ロボット302が到達可能な三次元空間は、ボクセルによって表現される。なお、教示開始前において、すべてのボクセルの論理値はfalseに設定される。すなわち、教示開始前には、可動ロボット302が到達可能な空間のすべては、移動可能かどうか不明である。次に、本実施の形態における可動ロボット302の詳細を説明する。図4は、本発明の実施の形態1における可動ロボット302の外観図である。可動ロボット302は、例えば6軸の垂直多関節ロボットである。図4のaに示すように、本実施の形態では、可動ロボット302の物理的機構構造は、R-P-P-R-P-RRは回転、Pは並進であるとする。ここで、6個の回転軸501~506の角度の組み合わせをJT1,JT2,JT3,JT4,JT5,JT6で表現する。この6個の回転軸501~506の角度の組み合わせによって、可動ロボット302の姿勢は一意に決定される。また、ロボット形状データベース101は、図4に示すロボットの形状を線分あるいは曲線分で閉領域表現したロボット形状データを保持している。したがって、JT1,JT2,JT3,JT4,JT5,JT6が与えられれば、移動空間特定部102は、ロボット形状データを利用して、固定部507に対する可動部508の相対的な三次元位置を一意に算出することができる。例えば、図4のbに示すように、JT1=JT2=JT3=JT4=JT5=JT6=0[deg]の場合に可動ロボット302が直立姿勢になるようにキャリブレーションされているとする。このとき、JT1=JT2=JT4=JT6=0[deg]かつJT3=JT5=-90[deg]の場合は、可動ロボット302は、図4のcに示すような姿勢となる。教示者301は、ダイレクトティーチングの際に、可動ロボット302の把持部509を握り、可動ロボット302の内部に実装された力センサに対して力を加えることにより、可動ロボット302の姿勢を変形させることができる。なお、可動ロボット302は、R-P-P-R-P-R以外の機構構造を有する垂直多関節ロボットであってもよい。あるいは、可動ロボット302は、水平多関節ロボットであってもよい。また、可動ロボット302は、単軸ロボットの組合せであってもよい。次に、以上のように構成された移動経路探索装置100における各種動作について説明する。図5は、本発明の実施の形態1における移動経路探索処理の流れを示すフローチャートである。以下、教示者301が、可動ロボット302に対して、障害物306を避けながら始点305から終点307へ移動する動作をダイレクトティーチングする例について説明する。教示者301が可動ロボット302の把持部509を握りながらダイレクトティーチングを行うと、各回転軸の角度を示す値JT1,JT2,JT3,JT4,JT5,JT6が変化して可動ロボット302は変形する。このとき、移動空間特定部102は、可動ロボット302の可動部508が占有している空間を特定するS601。具体的には、まず、移動空間特定部102は、一定周期Tで可動ロボット302の各回転軸の角度を示す値を姿勢情報として可動ロボット302から取得する。続いて、移動空間特定部102は、ロボット形状データベース101に保持されているロボット形状データを取得する。そして、移動空間特定部102は、取得した姿勢情報とロボット形状データとに基づいて、空間を構成する各ボクセルが可動ロボット302の内部に位置するか否かの内部判定処理を行う。ここでの内部判定処理とは、あるボクセルを構成するすべての点が、ロボット形状データが示す閉領域に含まれる以下、ボクセルが可動ロボット302に内包されるというかどうかを、既知のpointinpolygontestなどの手法により判定する処理をいう。ここで、ボクセルが可動ロボット302に内包される場合は、移動空間特定部102は、そのボクセルは移動可能なボクセルであると判断し、そのボクセルの論理値をtrueと設定する。一方、ボクセルが可動ロボット302に内包されない場合、移動空間特定部102は、そのボクセルに設定されている論理値を変更しない。移動空間特定部102は、このような内部判定処理によって論理値がtrueと設定されたボクセルの集合によって構成される三次元空間を、可動ロボット302の可動部508が占有している空間として特定する。ここで図6および図7を用いて、移動空間特定部102による処理についてさらに詳細に説明する。図6は、本発明の実施の形態1における移動空間特定部102による内部判定処理を説明するための図である。また、図7は、本発明の実施の形態1における移動空間特定部102によって特定された空間の一例を示す図である。図6では、説明を簡単にするために、二次元平面に射影したときの、各ボクセルと可動ロボット302の一部との位置関係を示している。図6に示すように、可動ロボット302に内包されるボクセル702の論理値がtrueと設定される。つまり、一部でも可動ロボット302の外側に位置するボクセル701の論理値は変更されない。ここで、移動空間特定部102が移動可能と判定したボクセルの集合Rは、以下の式4によって算出される。R=∪{Vx,y,z|Mx,y,z=true}式4移動空間特定部102は、このボクセルの集合Rを可動ロボット302に占有されている空間として特定する。ダイレクトティーチング中の各タイミングに対して算出されるボクセルの集合Rの和が、図7に示すような、可動ロボット302の掃引空間801に相当する。以下、ボクセルの集合Rを、適宜、ロボット掃引空間Rと記載する。図5のフローチャートの説明に戻る。教示者位置検出部103は、三次元位置計測デバイス303と位置センシングデバイス304とを利用して、教示者301の肘の三次元位置G_hを一定周期Tごとに検出するS602。続いて、人占有空間特定部105は、教示者301の下腕が占有している空間を特定するS603。具体的には、人占有空間特定部105は、教示者301の肘の三次元位置に基づいて教示者301の下腕の形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する。そして、人占有空間特定部105は、三次元空間に配置された三次元モデルが占める領域を特定する。より具体的には、人占有空間特定部105は、検出された教示者301の肘の三次元位置G_hと、教示者形状データベースに保持されている教示者形状データとに基づいて、教示者301の下腕の形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する。図8を用いて、人占有空間特定部105は、教示者形状データベースに保持されている教示者形状データについて説明する。図8は、本発明の実施の形態における教示者形状データベース104が保持している教示者形状データの一例を示す図である。教示者形状データベース104は、教示者301の下腕の近似形状を示すデータを保持している。下腕の近似形状は、例えば図8に示すように円柱形状901で表される。円柱形状901は、2つの数値パラメータ半径rおよび高さhによって規定される。本実施の形態では、半径rおよび高さhは、例えば、図示しない入力部を介して教示者301によって予め入力された値である。なお、円柱形状901は、必ずしも半径rおよび高さhによって規定される必要はない。例えば、円柱形状は、円周長と高さとによって規定されてもよい。ここで、半径rは、教示者301の下腕のうち最も外周が短い部分の半径であることが好ましい。これにより、教示者301の下腕を過大にモデル化することによって、障害物が位置する空間が移動可能空間と算出されることを抑制することができる。なお、教示者301の下腕の形状は、必ずしも円柱形状で表される必要はなく、より実際の下腕の形状に近い形状で表されてもよい。ただし、三次元モデルの形状が複雑になるほど内部判定処理の負荷が増大する。したがって、三次元モデルの形状は、本実施の形態のように、比較的単純であることが好ましい。人占有空間特定部105は、このような教示者形状データが示す円柱形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する。より具体的には、人占有空間特定部105は、教示者301の肘の三次元位置G_hと、移動空間特定部102から得られる可動ロボット302の把持部509の三次元位置G_rとを利用して、教示者301の下腕の形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する。例えば、人占有空間特定部105は、肘の三次元位置G_hと把持部509の三次元位置G_rとを結ぶ線分の方向と三次元モデルの高さ方向とが一致するように、三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する。このように、可動ロボット302の把持部509の三次元位置を利用することにより、人占有空間特定部105は、教示者301の下腕の形状を有する三次元モデルを、より正確に配置することが可能となる。そして、人占有空間特定部105は、三次元空間を構成する各ボクセルが三次元空間に仮想的に配置された教示者301の下腕の形状を有する三次元モデルの内部に位置するか否かの内部判定処理を行う。ここでの内部判定処理とは、あるボクセルを構成するすべての点が、教示者301の形状を示す三次元モデルによって形成される閉領域に含まれる以下、ボクセルが教示者301に内包されるというかどうかを判定する処理をいう。ここで、ボクセルが教示者301に内包される場合には、人占有空間特定部105は、そのボクセルは可動ロボット302が移動可能なボクセルであると判断し、そのボクセルの論理値をtrueと設定する。一方、ボクセルが教示者301に内包されない場合、人占有空間特定部105は、そのボクセルに設定された論理値を変更しない。人占有空間特定部105は、このような内部判定処理によって論理値がtrueと設定されたボクセルの集合によって構成される三次元空間を、教示者301の下腕が占有している空間として特定する。図9および図10を用いて、人占有空間特定部による処理についてさらに詳細に説明する。図9は、本発明の実施の形態1における人占有空間特定部105による内部判定処理を説明するための図である。また、図10は、本発明の実施の形態1における人占有空間特定部105によって特定された空間の一例を示す図である。図9では、説明を簡単にするために、二次元平面に射影したときの、各ボクセルと教示者301の下腕の形状を有する三次元モデル1001との位置関係を示している。図9に示すように、三次元モデル1001に内包されるボクセル1003の論理値がtrueと設定される。つまり、一部でも三次元モデル1001の外側に位置するボクセル1002の論理値は変更されない。ここで、人占有空間特定部105が移動可能と判定したボクセルの集合Hは、以下の式5によって算出される。H=∪{Vx,y,z|Mx,y,z=true}式5人占有空間特定部105は、このボクセルの集合Hを教示者301に占有されている空間として特定する。ダイレクトティーチング中の各タイミングに対して算出されるボクセルの集合Hの和が、図10に示すような、教示者301の掃引空間1101に相当する。以下、ボクセルの集合Hを、適宜、教示者掃引空間Hと記載する。図5のフローチャートの説明に戻る。教示者301が教示終了を指示したか否かが判定されるS604。ここで、教示終了が指示されない限りS604のNo、ステップS601~S603の処理が繰り返し実行される。つまり、移動空間特定部102は、可動ロボット302の可動部508がダイレクトティーチング中の各タイミングにおいて占有している空間の特定を繰り返すことにより、図7に示すような、可動ロボット302の可動部508が掃引した掃引空間801を特定する。また、人占有空間特定部105は、ダイレクトティーチング中の各タイミングにおいて教示者301の身体の少なくとも一部ここでは下腕が占有している空間の特定を繰り返すことにより、図10に示すような、教示者301の身体の少なくとも一部が掃引した掃引空間1101を特定する。教示者301が教示終了を指示した場合S604のYes、空間合成部106は、移動空間特定部102が出力する移動可能なボクセルの集合Rと、人占有空間特定部105が出力する移動可能なボクセルの集合Hとの和集合R∪Hを、可動ロボット302の移動可能空間として算出するS605。つまり、空間合成部106は、移動空間特定部102によって特定された空間と人占有空間特定部105によって特定された空間との和集合を移動可能空間として算出する。図11および図12は、本発明の実施の形態1における空間合成部106によって算出される移動可能空間を説明するための図である。図11に示す移動可能空間1201が、可動ロボット302の掃引空間801と教示者301の掃引空間1101との和集合R∪Hに相当する。また、図12では、説明を簡単にするために、二次元平面に射影したときの和集合R∪Hを示している。和集合R∪Hは、白のボクセル1203とドットテクスチャのボクセル1204とによって形成される領域に相当する。つまり、和集合R∪Hは、ハッチングされたボクセル1202以外のボクセルによって形成される領域に相当する。図5のフローチャートの説明に戻る。最後に、経路探索部107は、空間合成部106によって算出された移動可能空間内において、可動部508の移動経路を探索するS606。具体的には、経路探索部107は、空間合成部106によって算出された移動可能空間を探索空間として移動経路を探索する。その結果、経路探索部107は、与えられる探索条件三次元位置を示す始点および終点、並びに制約条件に対してより最適な経路を出力することが可能になる。ここで、図13~図15を用いて、本実施の形態における経路探索部107によって探索される移動経路の一例を、従来の方法によって探索される移動経路と比較しながら説明する。図13は、探索条件の一例を説明するための図である。また、図14は、従来の方法によって探索される移動経路の一例を示す図である。また、図15は、本発明の実施の形態1における移動経路探索装置100によって探索される移動経路の一例を示す図である。なお、図13~図15は、説明を簡単にするため、三次元空間を二次元平面に射影したときの図を示す。図13に示すように、経路探索部107は、可動ロボット302の可動部508の先端を、始点1401から終点1402まで最短時間で移動させることを探索条件として、移動経路を探索する。従来の方法では、ロボット掃引空間Rの内部だけで移動経路の探索を行う。したがって、探索結果として得られる移動経路1501は、図14に示すような複雑な曲線経路となる。このような移動経路1501に従って可動部508の先端を移動させるためには、可動ロボット302全体を方向1502に移動させてから回転させる必要がある。つまり、従来の方法によって探索される移動経路1501は、可動ロボット302の動作に無駄が多く最適性が低い。しかしながら、本実施の形態における移動経路探索装置100による経路探索では、図15に示すとおり、ロボット掃引空間Rに加えて教示者掃引空間Hを利用して、移動経路を探索することができる。つまり、経路探索部107は、ロボット掃引空間Rに、空間H-Rマイナス記号はHからH∩Rである要素を除く意味を加えた空間を探索に利用することができる。したがって、図15に示すような、垂直多関節ロボットが最速で移動することができる円弧状の経路が移動経路1601として探索される。つまり、本実施の形態における移動経路探索装置100によって探索される移動経路1601に従って動作することにより、可動ロボット302は、従来よりも動作の無駄を抑制することができる。すなわち、可動ロボット302は、従来よりも短時間で始点と終点との間を移動することが可能になる。つまり、移動経路探索装置100は、より最適な移動経路を探索することが可能となる。以上のように、本実施の形態における移動経路探索装置100によれば、ダイレクトティーチング中に可動ロボット302が掃引する空間と教示者301の身体の少なくとも一部が掃引する空間との和集合を、移動経路を探索するときの移動可能空間として算出することができる。つまり、ダイレクトティーチング中に可動ロボット302が掃引しない空間も移動可能空間に加えることが可能となる。したがって、可動ロボット302が掃引する空間のみを移動可能空間とする場合よりも拡張された移動可能空間を得ることができるので、より最適な移動経路を探索することが可能となる。また、ダイレクトティーチング中に教示者301の身体の少なくとも一部が掃引する空間を用いて移動可能空間を算出することができるので、教示者301は、移動可能空間を拡張するために試行錯誤的に教示を繰り返す必要がない。したがって、教示者301の負荷の増加も抑制することが可能となる。実施の形態2次に、本発明の実施の形態2について図面を参照しながら説明する。なお、実施の形態1と同じ部分については説明を省略する。図16は、本発明の実施の形態2における移動経路探索装置100の基本的な機能構成を示すブロック図である。図16に示すように、本実施の形態における移動経路探索装置は、実施の形態1における移動経路探索装置が備える構成要素に加えて、教示者形状取得部1701を備える。教示者形状取得部1701は、教示者位置検出部103によって検出される教示者の位置を入力として、教示者形状データベース104に保持された教示者形状データを変更する。教示者形状データベース104は、教示者301の下腕の形状を示す教示者形状データを保持している。教示者形状データは、例えば図17に示すように円柱形状1801を示す。円柱形状1801の大きさは、2つの数値パラメータ半径r、高さhによって規定される。半径rは、例えば、図示しない入力部を介して教示者301によって予め入力された値である。なお、半径rは、例えば、教示者301の下腕の外周を測定し、測定された値のうち最も小さい値に決定されることが好ましい。高さhは、教示者301が可動ロボット302の把持部509を握ったときの、把持部509の三次元位置G_rと三次元位置計測デバイス303の計測位置G_hとの三次元距離|G_h-G_r|を計測することにより決定される。つまり、教示者形状取得部1701は、把持部509の三次元位置と教示者301の肘の三次元位置との距離に基づいて、三次元モデルが有する円柱形状の高さを取得する。具体的には、教示者形状取得部1701は、例えば、ダイレクトティーチング前、あるいはダイレクトティーチング中に、複数回計測された三次元距離|G_h-G_r|の最小値h=min|G_h-G_r|を高さhとして決定する。そして、教示者形状取得部1701は、決定した高さhを教示者形状データに反映する。以上のように、本実施の形態における移動経路探索装置100によれば、教示者301の下腕の形状を有する三次元モデルの高さhを教示者301が巻き尺などを利用して手動で計測する手間が削減され、速やかに可動ロボット302の教示を開始することが可能になる。また、予め定められた高さhが利用される場合に比べて、教示者形状データが示す円柱形状と教示者の腕の形状との差異を減少させることができる。したがって、本実施の形態における移動経路探索装置100によれば、教示者の下腕が掃引する空間をより高精度に特定することが可能となる。実施の形態3次に、本発明の実施の形態3について図面を参照しながら説明する。なお、実施の形態1と同じ部分については説明を省略する。図18は、本発明の実施の形態3における移動経路探索装置100の基本的な機能構成を示すブロック図である。図18に示すように、本実施の形態における移動経路探索装置は、実施の形態1における移動経路探索装置が備える構成要素に加えて、教示者形状判定部1901を備える。教示者形状判定部1901は、教示者位置検出部103によって検出される教示者301の位置と、移動空間特定部102が出力する可動ロボット302の姿勢と、教示者形状データベース104に保持された教示者形状データとを入力として、教示者301が可動ロボット302に動作を教示するために使用している腕が、左腕、右腕および両腕のいずれであるかを判定する。そして、教示者形状判定部1901は、判定結果を人占有空間特定部105に出力する。人占有空間特定部105は、教示者形状判定部1901による判定結果に基づいて、教示者301が占有する空間を特定する。図19に示すように、教示者301は、左肘に三次元位置計測デバイス2001を装着し、右肘に三次元位置計測デバイス2002を装着する。図20に示すように、教示者形状データベース104は、教示者301の左腕の下腕の教示者形状データ円柱形状2101と、右腕の下腕の教示者形状データ円柱形状2102とをそれぞれ保持している。教示者形状データが示す円柱形状2101の大きさは、2つの数値パラメータ半径r_left、高さh_leftによって規定される。同様に、教示者形状データが示す円柱形状2102の大きさは、2つの数値パラメータ半径r_right、高さh_rightによって規定される。半径r_leftと半径r_rightとは、例えば、図示しない入力部を介して教示者301によって入力された値である。具体的には、半径r_leftと半径r_rightとは、例えば、教示者301の左右それぞれの下腕のうち最も外周が小さい部分に基づいてそれぞれ決定される。高さh_leftと高さh_rightは、教示者301が可動ロボット302の把持部509を握ったときの、位置センシングデバイス2201、2202から把持部509までの距離を計測することにより決定される。教示者301が可動ロボット302の把持部509を、左手、右手または両手で握りながらダイレクトティーチングを行っているときに、教示者位置検出部103は、位置センシングデバイス2201と位置センシングデバイス2202とを利用して、教示者301の左右の肘の三次元位置G_h_left、G_h_rightを一定周期Tごとに検出する。また、移動空間特定部102は、可動ロボット302の把持部509の三次元位置G_rを左右の肘の三次元位置の検出周期と同期させて出力する。教示者形状判定部1901は、教示者301の左右の肘の三次元位置G_h_left、G_h_rightのそれぞれと把持部509の三次元位置G_rとの距離と、教示者形状データベース104が保持している左腕および右腕の教示者形状データが示す高さh_left、h_rightとを比較することにより、教示者301が教示に使用している腕を判定する。具体的には、教示者形状判定部1901は、|G_h_left-G_r|<=h_leftが満たされる場合、教示者301が左手を使用して教示している図21のaと判定する。また、教示者形状判定部1901は、|G_h_right-G_r|<=h_rightが満たされる場合、教示者301が右手を使用して教示している図21のbと判定する。また、教示者形状判定部1901は、|G_h_left-G_r|<=h_left、かつ、|G_h_right-G_r|<=h_rightが満たされる場合、教示者301が両手を使用して教示している図21のcと判定する。人占有空間特定部105は、教示者形状判定部1901によって判定された下腕の形状を示す三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する。そして、三次元空間を構成する各ボクセルが教示者301の下腕の形状を示す三次元モデルの内部に位置するか否かの内部判定処理を行う。このように、人占有空間特定部105は、教示者形状判定部1901によって使用していると判定された。以上のように本実施の形態における移動経路探索装置100によれば、教示者301がいずれの手を用いてダイレクトティーチングを行なった場合であっても、人占有空間特定部105はダイレクトティーチングに使用している下腕が掃引する空間を特定することができる。また、本実施の形態における移動経路探索装置100によれば、教示者301は、いずれの手を使用してダイレクトティーチングを行なうかを能動的に通知する必要が無いため、教示者301の負荷の増加を抑制することができる。実施の形態4次に、本発明の実施の形態4について図面を参照しながら説明する。なお、実施の形態1と同じ部分については説明を省略する。図22は、本発明の実施の形態4における移動経路探索装置100の基本的な機能構成を示すブロック図である。図22に示すように、本実施の形態における移動経路探索装置100は、教示者位置検出部103と教示者形状データベース104と人占有空間特定部105との代わりに、治具検出部121と治具形状データベース122と治具占有空間特定部123とを備える。治具検出部121は、空間教示用治具308が取り付けられた、可動ロボット302の部位を検出する。さらに、治具検出部121は、空間教示用治具308の識別子を検出する。例えば、可動ロボット302の部位に空間教示用治具308を固定するロック機構が設けられている場合、治具検出部121は、ロック機構がロック状態であるか否かを検出することにより、ロック機構が設けられた部位に空間教示用治具308が取り付けられているか否かを検出する。また例えば、治具検出部121は、例えばフォトインタラプタを用いて、空間教示用治具308の識別子を検出する。また、治具検出部121は、例えばバーコードリーダを用いて、空間教示用治具308に設けられたバーコードから識別子を読み出してもよい。治具形状データベース122は、複数の空間教示用治具の形状をそれぞれ示す複数の形状データの各々を識別子に対応づけて保持している。この識別子は、空間教示用治具を識別するための識別子である。空間教示用治具の形状は、区分線形近似形状であってもよい。なお、移動経路探索装置100は、必ずしも治具検出部121を備える必要はない。この場合、教示者301は、例えば、空間教示用治具308が取り付けられた部位と、空間教示用治具308の識別子とを手動で移動経路探索装置100に入力すればよい。治具占有空間特定部123は、第2の空間特定部に相当する。治具占有空間特定部123は、ダイレクトティーチング中に空間教示用治具308が掃引する空間を特定する。具体的には、治具占有空間特定部123は、空間教示用治具308が取り付けられた可動ロボット302の部位と、治具形状データベース122に保持されている治具形状データとに基づいて、ダイレクトティーチング中の各タイミングにおいて空間教示用治具308が占有している空間を特定する。そして、治具占有空間特定部123は、特定した空間の和集合を、空間教示用治具308が掃引する空間として特定する。空間合成部106は、移動空間特定部102と治具占有空間特定部123とが出力する空間の和集合を可動ロボット302の移動可能空間として算出する。経路探索部107は、空間合成部106によって算出された移動可能空間内において、空間教示用治具308が取り外されたときの可動ロボット302の可動部の移動経路を探索する。次に、本実施の形態における可動ロボット302および空間教示用治具308の詳細を説明する。図23は、本発明の実施の形態4における可動ロボット302および空間教示用治具308の外観図である。具体的には、図23のaは、可動ロボット302に空間教示用治具308が取り付けられる前の状態を示す。一方、図23のbは、可動ロボット302に空間教示用治具308が取り付けられた後の状態を示す。空間教示用治具308は、例えばアルミニウムまたはアクリルなどによって構成される剛体である。空間教示用治具308は、可動ロボット302の予め定められた部位に取り付けられる。図23の例では、可動ロボット302の複数の部位の各々にロック機構309が設けられている図23のa。そして、ダイレクトティーチングが行われる前に、空間教示用治具308は、これらの複数の部位のうちの少なくとも1つの部位にロック機構を介して取り付けられる図23のb。その後、ダイレクトティーチングが行われた後に、空間教示用治具308は、可動ロボット302から取り外される。つまり、空間教示用治具308は、ダイレクトティーチング中に移動可能空間を教示するために、可動ロボット302に取り付けられる治具である。したがって、ダイレクトティーチング後に、空間教示用治具308は可動ロボット302から取り外される。なお、空間教示用治具308は、必ずしもロック機構を介して可動ロボット302の部位に取り付けられる必要はない。例えば、空間教示用治具308は、可動ロボット302の部位に磁力を利用して取り付けられてもよい。次に、以上のように構成された移動経路探索装置100における各種動作について説明する。図24は、本発明の実施の形態4における移動経路探索処理の流れを示すフローチャートである。なお、図24において、図5と同様のステップについては、同一の符号を付し、適宜説明を省略する。以下、教示者301が、空間教示用治具308が取り付けられた可動ロボット302に対して、障害物306を避けながら始点305から終点307へ移動する動作をダイレクトティーチングする例について説明する。教示者301が可動ロボット302の把持部509を握りながらダイレクトティーチングを行うと、各回転軸の角度を示す値JT1,JT2,JT3,JT4,JT5,JT6が変化して可動ロボット302は変形する。このとき、移動空間特定部102は、可動ロボット302の可動部508が占有している空間を特定するS601。その結果、図25に示すように、可動ロボット302に内包されるボクセル2502の論理値がtrueと設定される。なお、一部でも可動ロボット302の外側に位置するボクセル2501の論理値は変更されない。続いて、治具検出部121は、可動ロボット302に取り付けられた空間教示用治具308を検出するS2402。具体的には、治具検出部121は、空間教示用治具308が取り付けられた部位と、空間教示用治具308の識別子とを検出する。治具占有空間特定部123は、空間教示用治具308が占有している空間を特定するS2403。具体的には、治具占有空間特定部123は、空間教示用治具308が取り付けられた部位に基づいて、空間教示用治具308の形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する。そして、治具占有空間特定部123は、三次元空間に配置された三次元モデルが占める領域を特定する。より具体的には、治具占有空間特定部123は、治具検出部121によって検出された識別子に対応する治具形状データを治具形状データベース122から読み出す。そして、治具占有空間特定部123は、読み出した治具形状データが示す形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する。すなわち、治具占有空間特定部123は、可動ロボット302の姿勢情報とロボット形状データと空間教示用治具308が取り付けられた部位の情報とから算出される位置に、治具形状データが示す形状を有する三次元モデルを三次元空間に仮想的に配置する。そして、治具占有空間特定部123は、三次元空間を構成する各ボクセルが三次元空間に仮想的に配置された空間教示用治具308の形状を有する三次元モデルの内部に位置するか否かの内部判定処理を行う。ここでの内部判定処理とは、あるボクセルを構成するすべての点が、空間教示用治具308の形状を示す三次元モデルによって形成される閉領域に含まれる以下、ボクセルが空間教示用治具308に内包されるというかどうかを判定する処理をいう。ここで、ボクセルが空間教示用治具308に内包される場合には、治具占有空間特定部123は、そのボクセルは可動ロボット302が移動可能なボクセルであると判断し、そのボクセルの論理値をtrueと設定する。一方、ボクセルが空間教示用治具308に内包されない場合、治具占有空間特定部123は、そのボクセルに設定された論理値を変更しない。その結果、図26に示すように、空間教示用治具308に内包されるボクセル2602の論理値がtrueと設定される。なお、一部でも空間教示用治具308の外側に位置するボクセル2601の論理値は変更されない。ここで、治具占有空間特定部123が移動可能と判定したボクセルの集合Sは、以下の式6によって算出される。S=∪{Vx,y,z|Mx,y,z=true}式6治具占有空間特定部123は、このボクセルの集合Sを空間教示用治具308に占有されている空間として特定する。次に、教示者301が教示終了を指示したか否かが判定されるS604。ここで、教示終了が指示されない限りS604のNo、ステップS601、S2402、およびS2403の処理が繰り返し実行される。つまり、移動空間特定部102は、可動ロボット302の可動部508がダイレクトティーチング中の各タイミングにおいて占有している空間の特定を繰り返すことにより、可動ロボット302の可動部508が掃引した掃引空間を特定する。また、治具占有空間特定部123は、ダイレクトティーチング中の各タイミングにおいて空間教示用治具308が占有している空間の特定を繰り返すことにより、空間教示用治具308が掃引した掃引空間を特定する。教示者301が教示終了を指示した場合S604のYes、空間合成部106は、図28に示すように、移動空間特定部102が出力する移動可能なボクセルの集合Rと、治具占有空間特定部123が出力する移動可能なボクセルの集合Sとの和集合R∪Sを、可動ロボット302の移動可能空間として算出するS2405。つまり、空間合成部106は、移動空間特定部102によって特定された空間と治具占有空間特定部123によって特定された空間との和集合を移動可能空間として算出する。図27および図28は、本発明の実施の形態4における空間合成部106によって算出される移動可能空間を説明するための図である。図27に示す移動可能空間2703が、可動ロボット302の掃引空間2701と空間教示用治具308の掃引空間2702との和集合R∪Sに相当する。また、図28では、説明を簡単にするために、二次元平面に射影したときの和集合R∪Sを示している。和集合R∪Sは、白のボクセル2802とドットテクスチャのボクセル2803とによって形成される領域に相当する。つまり、和集合R∪Sは、ハッチングされたボクセル2801以外のボクセルによって形成される領域に相当する。最後に、経路探索部107は、空間合成部106によって算出された移動可能空間内において、可動部508の移動経路を探索するS606。具体的には、経路探索部107は、空間合成部106によって算出された移動可能空間を探索空間として移動経路を探索する。その結果、経路探索部107は、与えられる探索条件三次元位置を示す始点および終点、並びに制約条件に対してより最適な経路を出力することが可能になる。ここで、図29および図30を用いて、本実施の形態における経路探索部107によって探索される移動経路の一例を、従来の方法によって探索される移動経路と比較しながら説明する。図29は、従来の方法によって探索される移動経路の一例を示す図である。また、図30は、本発明の実施の形態4における移動経路探索装置100によって探索される移動経路の一例を示す図である。従来の方法では、ロボット掃引空間Rの内部だけで、始点2901から終点2902までの移動経路の探索を行う。したがって、探索結果として得られる移動経路2903は、図29に示すような複雑な曲線経路となる。このような移動経路2903に従って可動部508の先端を移動させるためには、可動ロボット302全体を方向2904に移動させてから回転させる必要がある。つまり、従来の方法によって探索される移動経路2903は、可動ロボット302の動作に無駄が多く最適性が低い。しかしながら、本実施の形態における移動経路探索装置100による経路探索では、図30に示すとおり、ロボット掃引空間Rに加えて治具掃引空間Sを利用して、移動経路を探索することができる。つまり、経路探索部107は、ロボット掃引空間Rに、空間S-Rマイナス記号はSからS∩Rである要素を除く意味を加えた空間を探索に利用することができる。したがって、図30に示すような、垂直多関節ロボットが最速で移動することができる円弧状の経路が移動経路3001として探索される。つまり、本実施の形態における移動経路探索装置100によって探索される移動経路3001に従って動作することにより、可動ロボット302は、従来よりも動作の無駄を抑制することができる。すなわち、可動ロボット302は、従来よりも短時間で始点と終点との間を移動することが可能になる。つまり、移動経路探索装置100は、より最適な移動経路を探索することが可能となる。以上のように、本実施の形態における移動経路探索装置100によれば、ダイレクトティーチング中に可動ロボット302が掃引する空間と空間教示用治具308が掃引する空間との和集合を、移動経路を探索するときの移動可能空間として算出することができる。つまり、ダイレクトティーチング中に可動ロボット302が掃引しない空間も移動可能空間に加えることが可能となる。したがって、可動ロボット302が掃引する空間のみを移動可能空間とする場合よりも拡張された移動可能空間を得ることができるので、より最適な移動経路を探索することが可能となる。また、ダイレクトティーチング中に空間教示用治具308が掃引する空間を用いて移動可能空間を算出することができるので、教示者301は、移動可能空間を拡張するために試行錯誤的に教示を繰り返す必要がない。したがって、教示者301の負荷の増加も抑制することが可能となる。実施の形態4の変形例次に、実施の形態4の変形例について説明する。本変形例における移動経路探索装置は、実施の形態4における移動経路探索装置が備える構成要素に加えて、空間教示用治具を前記可動ロボットから取り外す必要があることを通知する通知部を備える。図31は、本発明の実施の形態4の変形例における移動経路探索装置100の基本的な機能構成を示すブロック図である。なお、図31において、図22と同様の構成要素については、同一の符号を付し、説明を省略する。図31に示すように、移動経路探索装置100は、さらに、通知部124を備える。通知部124は、直接教示が終了した後に空間教示用治具308が可動ロボット302に取り付けられている場合に、空間教示用治具308を可動ロボット302から取り外す必要があることを教示者あるいは作業者などに通知する。具体的には、通知部124は、例えば、可動ロボット302に設けられたランプを点灯あるいは点滅させることにより、空間教示用治具308を可動ロボット302から取り外す必要があることを教示者あるいは作業者などに通知する。また例えば、通知部124は、警告音を出力することにより、空間教示用治具308を可動ロボット302から取り外す必要があることを教示者あるいは作業者などに通知してもよい。このように、本変形例における移動経路探索装置100によれば、直接教示が終了した後に、空間教示用治具308を可動ロボット302から取り外す必要があることを教示者あるいは作業者などに通知することができる。したがって、空間教示用治具308が可動ロボット302に取り付けられた状態で、作業が開始されることを抑制することができ、作業の安全性を向上させることが可能となる。以上、本発明の一態様に係る移動経路探索装置100について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したもの、あるいは異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。例えば、移動経路探索装置100は、実施の形態2と実施の形態3とを組み合わせて、構築されてもよい。つまり、移動経路探索装置100は、教示者形状取得部1701と教示者形状判定部1901との両方を備えてもよい。これにより、移動経路探索装置100は、左下腕と右下腕の両方の三次元モデルの高さhを自動取得することが可能になる。また、上記実施の形態1~3において、教示者301は腕を、利用してダイレクトティーチングを行っていたが、例えば、足を利用してダイレクトティーチングする場合であっても、本発明を適用することができる。この場合、人占有空間特定部105は、ダイレクトティーチング中に教示者301の足が掃引する空間を特定すればよい。また、移動経路探索装置100は、実施の形態1と実施の形態4とを組み合わせて、構築されてもよい。つまり、移動経路探索装置100は、人占有空間特定部105と治具占有空間特定部123との両方を備えてもよい。この場合、空間合成部106は、移動空間特定部102によって特定された空間と、人占有空間特定部105によって特定された空間と、治具占有空間特定部123によって特定された空間との和集合を移動可能空間として算出する。つまり、空間合成部106は、可動ロボット302の可動部が掃引する空間と、教示者301の身体の少なくとも一部が掃引する空間と、空間教示用治具308が掃引する空間との和集合を移動可能空間として算出する。したがって、移動経路探索装置100は、さらに拡張された移動可能空間を得ることができるので、より最適な移動経路を探索することが可能となる。また、本発明の一態様に係る移動経路探索装置は、上記実施の形態1~4における移動経路探索装置が備える構成要素のすべてを備える必要はない。例えば、移動経路探索装置は、図32に示すように構成されてもよい。図32は、本発明の一態様に係る移動経路探索装置100の機能構成を示すブロック図である。図32に示す移動経路探索装置100は、第1の空間特定部131と、第2の空間特定部132と、空間合成部106と、経路探索部107とを備える。ここで、第1の空間特定部131は、移動空間特定部102に相当する。また、第2の空間特定部132は、人占有空間特定部105および治具占有空間特定部123の少なくとも一方に相当する。このように、移動経路探索装置100は、必ずしも、ロボット形状データベース101、教示者位置検出部103、教示者形状データベース104、治具検出部121、および治具形状データベース122等を備える必要はない。図32のような場合、移動経路探索装置100は、例えば、ダイレクトティーチング中の教示者301の身体の少なくとも一部の三次元位置とロボット形状データと教示者形状データとを、図示していない通信部あるいは入力部などを介して取得すればよい。また例えば、移動経路探索装置100は、ダイレクトティーチング中の空間教示用治具308が取り付けられた部位と治具形状データとを、通信部あるいは入力部などを介して取得してもよい。また、本発明は、移動可能空間出力装置110として実現されてもよい。図33は、本発明の一態様に係る移動可能空間出力装置110の機能構成を示すブロック図である。図33に示すように、移動可能空間出力装置110は、第1の空間特定部131と、第2の空間特定部132と、空間合成部106とを備える。この場合、空間合成部106は、算出した移動可能空間を、例えば、表示装置に出力する。その結果、移動可能空間出力装置110は、教示者301に移動可能空間を提示することができる。また、空間合成部106は、算出した移動可能空間を移動経路探索装置に出力してもよい。その結果、教示者の身体が掃引する空間を利用して移動可能空間を算出することができない移動経路探索装置であっても、最適な移動経路を探索することが可能となる。また、上記実施の形態1、2、3または4における移動経路探索装置100が備える構成要素の一部または全部は、1個のシステムLSILargeScaleIntegration:大規模集積回路から構成されているとしてもよい。例えば、移動経路探索装置100は、第1の空間特定部131と、第2の空間特定部132と、空間合成部106と、経路探索部107とを有するシステムLSIから構成されてもよい。システムLSIは、複数の構成部を1個のチップ上に集積して製造された超多機能LSIであり、具体的には、マイクロプロセッサ、ROMReadOnlyMemory、RAMRamdomAccessMemoryなどを含んで構成されるコンピュータシステムである。前記RAMには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムに従って動作することにより、システムLSIは、その機能を達成する。なお、ここでは、システムLSIとしたが、集積度の違いにより、IC、LSI、スーパーLSI、ウルトラLSIと呼称されることもある。また、集積回路化の手法はLSIに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。LSI製造後に、プログラムすることが可能なFPGAFieldProgrammableGateArray、あるいはLSI内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブルプロセッサを利用してもよい。さらには、半導体技術の進歩または派生する別技術によりLSIに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、当然、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてありえる。また、本発明は、このような特徴的な処理部を備える移動経路探索装置として実現することができるだけでなく、移動経路探索装置に含まれる特徴的な処理部をステップとする移動経路探索方法として実現することもできる。また、移動経路探索方法に含まれる特徴的な各ステップをコンピュータに実行させるコンピュータプログラムとして実現することもできる。そして、そのようなコンピュータプログラムを、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体あるいはインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。"