"空間における自己位置を推定しながら移動する移動体の自律移動システムであって、所定の規則で前記空間を複数に分割することで決定した各領域における物体の有無を測定するための測定手段と、前記各領域のうち静止物が存在すると設定された領域を示す地図データとが記憶される記憶手段と、前記領域ごとの所定時間中における前記測定手段による物体の検出頻度に基づいて、前記各領域で検出された物体が静止物か移動物かを判別する判別手段と、前記判別手段によって静止物が存在すると判別された領域と、前記地図データにおいて静止物が存在すると設定された領域とをマッチングすることで、前記移動体の位置を推定する推定手段とを備えることを特徴とする自律移動システム。請求項1に記載の自律移動システムにおいて、前記記憶手段には、前記測定手段によって所定時間中の異なる時刻に物体の有無が測定された回数を前記領域ごとに示した測定回数データと、前記測定手段によって前記所定時間中の異なる時刻に物体が検出された回数を前記領域ごとに示した検出回数データとが記憶されており、前記判別手段は、前記領域ごとの前記測定回数及び前記検出回数に基づいて前記物体の検出頻度を算出することを特徴とする自律移動システム。請求項1又は2に記載の自律移動システムにおいて、前記地図データにおいて静止物が存在すると設定された領域を、前記判別手段の判別結果に基づいて更新する地図更新手段をさらに備えることを特徴とする自律移動システム。請求項1から3のいずれかに記載の自律移動システムにおいて、前記測定手段、前記判定手段及び前記推定手段は、前記移動体に搭載されており、前記記憶手段は、管理端末に搭載されており、前記移動体と前記管理端末との間のデータ通信は、無線によって行われていることを特徴とする自律移動システム。請求項1から3のいずれかに記載の自律移動システムにおいて、前記測定手段は、前記移動体を含む複数の移動体に搭載されており、前記記憶手段には、前記複数の測定手段によって所定時間中の異なる時刻に物体の有無が測定された回数を前記領域ごとに示した測定回数データと、前記複数の測定手段によって前記所定時間中の異なる時刻に物体が検出された回数を前記領域ごとに示した検出回数データが記憶されていることを特徴とする自律移動システム。請求項1から5のいずれかに記載の自律移動システムにおいて、前記推定手段によって推定された前記移動体の位置及び前記地図データを表示するための表示手段をさらに備えることを特徴とする自律移動システム。請求項1から6のいずれかに記載の自律移動システムにおいて、前記各領域は、前記空間を直方体で複数に分割することで決定されたものであることを特徴とする自律移動システム。請求項1から7のいずれかに記載の自律移動システムにおいて、前記測定手段は、前記移動体の周辺に存在する物体の形状データを検出する形状検出手段と、前記移動体の移動量を検出する移動量検出手段とを備え、前記測定手段は、前記形状データ及び前記移動量に基づいて前記各領域における物体の有無を測定することを特徴とする自律移動システム。請求項2から8のいずれかに記載の自律移動システムにおいて、前記判別手段は、前記領域ごとの前記測定回数に対する前記検出回数の割合の大きさに基づいて、前記各領域で検出された物体が静止物か移動物かを判別することを特徴とする自律移動システム。請求項9に記載の自律移動システムにおいて、前記判別手段は、前記割合の大きさが閾値β以上のときは当該領域に存在した物体は静止物であると判別し、前記割合の大きさが閾値β未満のときは当該領域に存在した物体は移動物であると判別することを特徴とする自律移動システム。上記のように、従来の自律移動システムは、レーザスキャナやステレオカメラなどの測定装置を用いて測定した周辺物体の形状データを、予め周辺物体の形状が記憶された地図とマッチング重ね合わせすることで、車両の自己位置の推定を実現していた。しかしながら、移動体の走行環境中には、他の車両、歩行者、自転車、砂埃、落ち葉、動物、その他の可動設置物例えば、テーブル、イス、プランターなどなどの移動物が存在する。そのため、これらの移動物を測定した形状データと地図をマッチングしてしまうと、移動物は地図に記載されていないために地図の形状と上手く重ならない事態が発生する。その結果、自己位置推定の誤差が大きくなって、自律移動システムが自己位置や目標経路を見失い、移動の継続が困難になることが懸念される。本発明の目的は、移動物が存在する環境においても高精度な位置検出が可能な自律移動システムを提供することにある。本発明は、上記目的を達成するために、空間における自己位置を推定しながら移動する移動体の自律移動システムであって、所定の規則で前記空間を複数に分割することで決定した各領域における物体の有無を測定するための測定手段と、前記各領域のうち静止物が存在すると設定された領域を示す地図データとが記憶される記憶手段と、前記領域ごとの所定時間中における前記測定手段による物体の検出頻度に基づいて、前記各領域で検出された物体が静止物か移動物かを判別する判別手段と、前記判別手段によって静止物が存在すると判別された領域と、前記地図データにおいて静止物が存在すると設定された領域とをマッチングすることで、前記移動体の位置を推定する推定手段とを備えるものとする。本発明によれば、検出した周辺物体を静止物と移動物に判別するので、移動物が存在する環境においても高精度なマッチングができ、これにより自己位置や目標経路を見失うことなく目的地に到達することができる。以下、本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。なお、以下の実施の形態では、移動体として車輪を備えた車両v例えば自動車を例に挙げて説明するが、クローラを備える移動体や脚を備えるロボットなどにも本発明は適用可能であり、移動体の移動形式には特に限定されない。図1は本発明の第1の実施の形態に係る自律移動システムの概略構成図である。この図に示す自律移動システムは、車両vに搭載された車載部1aと、建物等の管理設備内の管理端末例えば、コンピュータに搭載された管理部1bを備えている。図1に示した車載部1aと管理部1bは、無線ネットワークを介して接続されており、当該ネットワークを介してデータ通信を行っている。車載部1aは、形状検出器2と、移動量検出器3と、回数計測部9と、判別部4と、位置推定部5と、走行制御部6と、各種の制御プログラムを実行するための演算処理装置例えば、CPU図示せずと、当該制御プログラムをはじめ各種データを記憶するための第1記憶装置10a例えば、ROM、RAM、HDD、フラッシュメモリを備えている。本実施の形態における形状検出器2、移動量検出器3及び回数算出部9は、車両vが走行する3次元空間を所定の規則で複数に分割することで決定した各領域以下では、設定領域又は単に領域と称することがある。における物体の有無を測定するための測定手段として機能している。なお、後に詳述するが、本実施の形態では、設定領域として、3次元空間を所定の大きさの3次元ボクセルで分割して得られる立方体状の閉領域を利用している。形状検出器形状検出手段2は、車両vの周辺に存在する物体建物、樹木及び地形例えば、丘及び崖等等の静止物と、自車両v以外の車両、歩行者、自転車、砂埃、落ち葉、動物及び可動設置物例えば、テーブルやイスやプランターなど等の移動物の形状を検出するための装置である。形状検出器2としては、例えば、レーザスキャナ、ステレオカメラ、又はTimeofFlightTOF距離画像カメラ等を用いることができる。形状検出器2によって測定された周辺物体の形状は、その測定時刻とともに第1記憶装置10aに入力され、形状データとして記憶される。移動量検出器移動量検出手段3は、車両vの移動量を検出するための装置である。本実施の形態では、車両vの車輪回転量を累積することで、所定の制御周期前例えば1周期前に車両vが存在した位置に対する現在位置の相対的な位置の移動量を検出している。この種の検出方法としては、例えば、InertialMeasurementUnitIMUと呼ばれる慣性センサやジャイロセンサを用いた公知の方法参考文献:JBorensteinandLFeng、GyrodometryANewMethodforCombiningDatafromGyrosandOdometryinMobileRobots、ProcofICRA96、1996年が利用可能である。移動量検出器3によって検出された移動量は、第1記憶装置10aに入力され、移動量データとして記憶される。回数算出部回数算出手段9は、車両vが移動する3次元空間を分割することで決定した各設定領域について、形状検出器2によって異なる時刻に物体の有無が測定された回数測定回数と、当該物体の有無を測定した回数のうち形状検出器2によって当該設定領域内で物体が検出された回数検出回数を算出する処理を実行する部分である。なお、重ねて説明するが、ここにおける測定回数とは、所定の設定領域について形状検出器2が物体の有無を測定した回数のことを示し、検出結果の如何は問わずに増加する。また、検出回数とは、形状検出器2が物体の有無を測定しようとしたときに当該所定の設定領域に実際に物体が検出された回数のことを示し、物体が検出された場合にのみ増加する。詳細は後述するが、本実施の形態における回数算出部9は、第1記憶装置10aに記憶された形状データ、移動量データ及び領域区分データに基づいて回数データ測定回数データ及び検出回数データを算出している。回数算出部9によって算出された測定回数及び検出回数は、第1記憶装置10aに入力され、測定回数データ及び検出回数データ以下、これらをまとめて回数データと称することがあるとして記憶される。判別部4は、設定領域ごとすなわち、本実施の形態では3次元ボクセルごとの所定時間中現在から所定時刻前までの間における形状検出器2による物体の検出頻度に基づいて、各設定領域で検出された物体が静止物か移動物かを判別する処理を実行する部分である。詳細は後述するが、本実施の形態における判別部4は、所定時間中に車両vが測定手段形状検出器2、移動量検出器3及び回数算出部9によって得た回数データ測定回数及び検出回数に基づいて物体の検出頻度を算出し、当該検出頻度に基づいて各設定領域の物体が静止物か移動物かを判別している。判別部4によって判別された結果は、第1記憶装置10aに入力され、判別データとして記憶される。第1記憶装置第1記憶手段10aには、形状検出器2で検出される形状データと、移動量検出器3で検出される移動量データと、回数算出部9で算出される回数データと、判別部4で算出される判別データと、領域区分データが記憶されている。ここで、領域区分データとは、上述の回数データを得る際に利用する各設定領域の区分を示すものであり、車両vが移動する3次元空間が複数の閉領域設定領域にどのように分割されているかを示すデータである。本実施の形態では、車両vが移動する3次元空間内のどこに各3次元ボクセルが位置しているかが記憶されている。形状データと領域区分データを関連付けることで、各物体又はその一部がどの領域に位置するかを判別することができる。位置推定部推定手段5は、判別部4によって静止物が存在すると判別された領域すなわち、車両vによって測定された静止物の形状と、第2記憶装置10bにおける地図データ後述で静止物が存在すると設定された領域とをマッチング重ね合わせすることで、車両vの位置を推定する処理を実行する部分である。ここにおけるマッチングの具体的方法としては公知の方法参考文献:増田健,岡谷清水郁子,佐川立昌、距離データ処理-複数距離画像からの形状モデル生成技術、Procofthe146thCVIM、2004年を利用することができる。走行制御部6は、車両vの車輪などを駆動し、自律走行を制御する部分である。予め定められた目標経路に従って車両vが目的地まで走行するように、位置推定部5の演算結果を利用して車両vの制御を行う。管理部1bは、地図更新部7と、表示制御部8と、各種の制御プログラムを実行するための演算処理装置図示せず例えば、CPUと、当該制御プログラムをはじめ各種データを記憶するための第2記憶装置10b例えば、ROM、RAM、HDD、フラッシュメモリと、表示装置11を備えている。第2記憶装置第2記憶手段10bに記憶されているデータには、各設定領域のうち静止物が存在すると設定された領域を示す地図データと、第1記憶装置10aと同じ領域区分データ、判別データ及び回数データとが含まれている地図データは、位置推定部5で車両vの位置推定を行う際に基準となるデータであり、事前の詳細な測定などに基づいて、各設定領域のうち静止物が存在すると設定した領域を示すデータである。本実施の形態における地図データは、設定領域と同様に3次元ボクセルで表現されたデータ形式となっており、3次元空間中の静止物は複数のボクセルの集合で定義されている。すなわち、二次元画像でのビットマップ形式を3次元に拡張したデータ形式に相当する。また、本実施の形態では、地図データは、判別部4の判別結果に基づいて適宜更新される。なお、図に示した例では、第1記憶装置10aのデータとして、領域区分データ、判別データ及び回数データが記憶されているが、その他のデータを記憶するようにしても良い。また、ここでは、第1記憶装置10aから第2記憶装置10bへのデータ入力は無線ネットワークを介して所定の間隔で自動的に行われるものとするが、定期的に有線接続や他の記憶媒体を介して第1記憶装置10aから第2記憶装置10bにデータを移動させる構成としても良い。地図更新部7は、第2記憶装置10b中の地図データで静止物が存在すると設定されている設定領域を、判別部4の判別結果判別データに基づいて更新する処理を実行する部分である。すなわち、本実施の形態における地図更新部7は、車両vが得た判別データに基づいて、第2記憶装置10b中の地図データを更新する処理を実行する。表示制御部8は、第2記憶部10bから入力される地図データ及び位置推定部5から入力される位置データに基づいて、地図データ及び車両vの推定位置を表示装置11に表示するための表示信号を算出する処理を実行する部分である。表示装置11は、表示制御部8から入力される表示信号に基づいて周辺の地図情報と車両vの位置を表示する。なお、表示装置11は、管理端末と一体に構成しても良いし、管理端末と独立して構成しても良い。次に図面を参照しつつ、本実施の形態に係る自律移動システムの具体的な処理内容について説明する。図2は本発明の第1の実施の形態に係る自律移動システムが実行する処理内容のフローチャートである。自律移動システムがこの図に示すフローチャートの処理を実行することで、測定した周辺物体の形状データが静止物と移動物に判別されるので、移動物自車両以外の車両、歩行者、自転車、砂埃、落ち葉、動物、テーブルやイスやプランターなどの可動設置物などが存在する走行環境においても高精度な自己位置推定が可能になる。以下、図2に示すフローチャートの各ステップでの処理を詳細に説明する。処理を開始したら、自律移動システムの車載部1aが、まず、形状検出器2によって車両vの周辺に存在する物体静止物と移動物の両方を含むの3次元形状を測定して形状データを取得するとともに、移動量検出器3によって車両vの移動量を測定して移動量データを取得するS11。図3は形状検出器2が車両vの周辺に存在する物体の形状を測定する様子を示す図である。3次元空間中の走行可能領域例えば、道路を走行している車両vに搭載された形状検出器2は、その測定範囲a内に存在する物体の3次元形状を測定する。ここで取得された形状データには、建物などの静止物の形状と、他の車両などの移動物の形状の両方が含まれる。なお、形状検出器2としてレーザスキャナを利用した場合には、車両vから略同心円状の破線で定義される測定範囲a内であっても、検出された物体の背後に隠れた物体は検出されない。すなわち、実際の検出範囲は図3中の測定範囲a内に付した斜線の領域になり、当該斜線内に含まれる各設定領域についての測定回数及び検出回数が増加することになる。図4は形状検出器2によって所定時間α中の異なる時刻に測定された複数の形状データを示す図である。この図において、現在の時刻を時刻tとすると、時刻tにおいて3次元形状d1が測定されている。また、1単位時間前の時刻t-1において3次元形状d2が測定されており、さらに1単位時間前の時刻t-2において3次元形状d3が測定されている。ここで1単位時間とは、形状検出器2が1回測定するのに要する時間であり、例えば、形状検出器2として1秒周期のレーザスキャナを用いた場合には1単位時間は1秒間となる。S11が終わったら、回数算出部9が、各設定領域についての測定回数及び検出回数を算出するS12。回数算出部9がS12で行う処理の詳細なフローチャートを図5に示す。図5に示すように、回数算出部9は、各回数算出の前処理として、まず、第1記憶装置10aに記憶された領域区分データを参照して、形状検出器2によって物体の有無が測定された車両vの周囲の空間図3中で斜線を付した領域に相当を設定領域3次元ボクセルで分割するS21。本実施の形態では、各設定領域は、3次元空間を立方体で複数に分割した3次元ボクセルによって定義されている。各ボクセルの大きさは、どの程度の大きさの物体を静止物/移動物として判別するかに依存して決定されている。例えば自動車や建物などの大きさを対象とする場合、1辺の大きさが0.5~1メートル程度のボクセルを設定する。なお、便宜上、本実施の形態では各設定領域を立方体で定義したが、各設定領域はその他の立体形状直方体、球、三角錐等で定義しても良い。次に、回数算出部9は、所定の時間中に形状検出器2が測定した各時刻の3次元形状dに対して、移動量検出器3で測定された車両vの移動量の分だけ座標変換を行うことで車両vの動きをキャンセルし、各3次元形状dの位置を車両座標系車両vに固定された座標系のものから絶対座標系のものに変換する。S22。その後、回数算出部9は、絶対座標系上で各3次元形状dがどのボクセル設定領域に含まれるかに基づいて検出回数を算出するS23。すなわち、自車両vの近傍の3次元ボクセルに対して、形状検出器2で測定された3次元形状dが各ボクセル内に存在した場合には、当該ボクセルについての検出回数を増加する。この処理は、現在の時刻tから所定の時間前の時刻t-αまでの3次元形状dに対して行うαは設定値。すなわち、この処理によって各ボクセルの測定回数は、最大で、形状検出器2の1単位時間でαを除した回数だけ増加する。また、回数算出部9は、上記の検出回数の算出とともに各ボクセルの測定回数も算出するS24。測定回数の算出は、所定時刻に形状検出器2によって実際に物体の有無が測定された領域図3の斜線領域に含まれるボクセルを特定し、その特定された各ボクセルについての測定回数を1だけ増加することで行う。S23,24において回数算出部9によって算出された測定回数及び検出回数は、第1記憶装置10aに入力され、回数データとして記憶される。S24が完了したら図2のS13へ進む。S13において、判別部4は、所定時間α中のボクセルごとの測定回数及び検出回数を参照し、各ボクセル内に検出された物体が静止物か移動物かを判別する。ここでは、まず、各ボクセル内に物体が存在するか否かを判別する。そして、物体が存在する場合には当該物体が静止物又は移動物であるかを判別し、物体が存在しない場合には自由空間であると判別する。本実施の形態における判別部4は、各ボクセルの判別に際して、第1記憶装置10aに記憶された回数データを参照し、ボクセルごとの測定回数に対する検出回数の割合すなわち、検出回数/測定回数であり、以下では占有スコアと称することがあるを算出する。そして、占有スコアが、所定の閾値β例えば、0.8以上の場合には当該ボクセルに存在した物体は静止物であると判別し、当該閾値β未満の場合は移動物であると判別し、ゼロの場合は自由空間であると判別する。各ボクセルの判別結果は、判別部4から第1記憶装置10aに入力され、判別データとして記憶される。なお、静止物が含まれるボクセルでは過去から現在まで継続して3次元形状dが測定されるために占有スコアが高くなる。移動物が含まれるボクセルでは過去から現在の一部の時間だけ3次元形状dが測定されるために静止物のときよりも占有スコアが相対的に低くなる。自由空間に該当するボクセルでは、3次元形状dが測定されないために占有スコアがゼロになる。例として、図6及び図7に、異なる時刻時刻t-1と時刻tに形状検出器2が測定した3次元形状dを3次元ボクセルb内に示す。この例では、静止物cと移動物mが測定されている。空間を分割した3次元ボクセルbのうち、静止物cが存在するボクセルは、時刻t-1と時刻tの両方で3次元形状dが測定される。そのため、占有スコアが高くなり、S13の処理で静止物と判別される。一方、移動物mが通過したボクセルは、時刻t-1と時刻tのいずれか一方でしか3次元形状dが測定されないため、占有スコアが低くなり、S13の処理で移動物と判別される。また、物体が存在しないボクセルは、時刻t-1と時刻tの両方で3次元形状dが測定されないため、占有スコアがゼロになり、S13の処理で自由空間と判別される。S13が終了したら、位置推定部5が、判別部4によって静止物が存在すると判別された設定領域と、第2記憶装置10bにおける地図データで静止物が存在すると設定された設定領域とをマッチングすることで、車両vの位置を推定するS14。ここで、まず、位置推定部5は、判別部4で静止物が存在すると判別された領域を特定するために、第1記憶装置10aの判別データを参照し、静止物に判別されたボクセルに属する3次元形状dを静止物の形状として抽出する。次に、第2記憶装置10bの地図データを参照し、静止物に判別されたボクセルに属する3次元形状を静止物の形状として抽出する。そして両者をマッチング重ね合わせすることで車両vの位置を推定する。上記のように構成された本実施の形態によれば、移動物を除いた静止物の形状のみを地図データとマッチングするため、移動物が存在する走行環境においても高精度な車両vの位置推定を実現できる。このようにS14まで実行したら、S14で算出された位置と目的地の位置を比較することで当該目的地に到着したか否かを判定し、最初の処理S11に戻っても良いが、ここでは下記のように地図更新処理を続ける。S14が終了したら、車載部1aは、S13で算出して第1記憶装置10aに記憶した判別データを、無線ネットワークを介して管理部1bの第2記憶装置10bに送信するS15。これにより所定時間αについての各ボクセルにおける物体が静止物か移動物かを示すデータが管理部1bに蓄積される。次に、地図更新部7は、S15で入力された判別データに基づいて、S15以前から第2記憶装置10bに記憶されていた地図データを更新するS16。S16は、S15で車載部1aから判別データを受信したとき、または当該受信間隔以外の所定の間隔で行えば良い。ここで、地図更新部7がS16で行う処理の詳細なフローチャートを図8に示す。図8に示すように、地図更新部7は、まず、判別データを参照することで、地図データ中の各3次元ボクセルgについて、所定時間α中に移動物が存在すると判別された回数移動物スコアを加算するS31。各ボクセルの移動物スコアは地図データの一部として第2記憶装置10bに記憶される。これにより、移動物が頻繁に出現する場所に配置されたボクセルに、相対的に高い移動物スコアを持たせることができる。また、逆に移動物が出現しない場所のボクセルは、相対的に低い移動物スコアを持つことになる。なお、所定の期間にわたって形状検出器2の測定範囲に該当しなかったボクセルは、静止物の情報を削除して自由空間として扱い、かつ移動物スコアを連続的に下げていくようにすることで、過去のデータが残り続けることを防止しても良い。続いて、地図更新部7は、判別データを参照することで、地図データ中で静止物が存在すると設定されている領域を更新するS32。例えば、地図データの作成当時は存在しなかった建物が新たに建設された場合などは、判別データの結果と地図データの内容が一致しないという事態が発生する。そこで、S32では、判別部4によって静止物が存在すると判別されたボクセルが、地図データ上で静止物が存在すると設定されていない場合には、判別データに合わせて地図データ上の当該ボクセルの設定を更新する。すなわち、地図データ上の当該ボクセルに静止物が追加される。逆に、地図データ上で静止物が存在すると設定されているボクセルが、判別部4によって静止物が存在すると判別されなかった場合には、判別データに合わせて地図データ上の当該ボクセルの設定を更新する。すなわち、地図データ上の当該ボクセルから静止物が削除される。これにより、新たな建物の建設などの環境の変化が発生しても、常に地図データを最新の状態に保つことができる。図9に、地図更新部7の処理により移動物スコアが加算されるとともに静止物のボクセルが更新された地図rを示す。この図に示す地図rは、実際には3次元ボクセルgによって表現されているが、図9では平面図として平行面に投影して描画している。図9の上部に示すように、地図rには静止物の形状が記憶されている。また図9の下部に示すように、地図のデータ形式である3次元ボクセルgは、それぞれが移動物スコアpの情報も持つ。例えば、他の車両や砂埃などの移動物が頻繁に出現する道に該当する3次元ボクセルgの移動物スコアpは相対的に高い値になり、建物や樹木などの静止物に該当する3次元ボクセルgの移動物スコアpは相対的に低い値になる。S14において位置推定部5が地図データとのマッチングを行う際に、上記の移動物スコアpを活用すれば、車両vの位置推定をより高精度に行うことができる。例えば、移動物スコアpの逆数を信頼度重みとし、信頼度の低い場所移動物の出現回数が多い場所で測定された静止物は移動物とみなすように設定するものがある参考文献:SzymonRusinkiewiczMarcLevoy、EfficientVariantsoftheICPAlgorithm、ProcofInternationalConferenceon3DDigitalImagingandModeling、2001年。したがって、このようにマッチングを行えば、移動物が存在する走行環境においても高精度な自己位置推定を実現できる。また、本実施の形態では判別データを第2記憶装置10bに入力し、当該判別データに基づいて地図データの更新を行った。しかし、第2記憶装置10bにS12で算出した回数データを入力し、S13で行った処理と同様に判別処理を行い、当該判別結果に基づいて地図データを更新しても良い。このよう更新すると、長期間に渡って静止物として存在するものを正確に地図データに反映することができる。また、ここでの判別処理に用いる閾値は、S13で使用したβと異なる値を利用しても良い。すなわち、静止物の抽出精度を向上する観点からはS13よりも大きな値を閾値にすることが好ましい。図2のフローチャートに戻る。地図データの更新S16が終了したら、管理部1bの表示制御部8が、管理部1b内のオペレータに対して、S14で推定された車両vの位置と、S16で更新された地図データを表示装置11に表示するS17。また、走行制御部6は、S14で推定された車両vの位置に基づき、予め定められた目標経路に従って車両vが目的地まで走行するように自律走行を制御するS18。ここでの自律走行には公知の方法が利用可能である参考文献:太田順倉林大輔新井民夫、知能ロボット入門、コロナ社、2001年。そして走行制御部6が、目的地に到達したかどうかを判定するS19。目的地に到達していない場合には、S11の処理に戻る。一方、目的地に到達した場合には一連の処理を終了する。これにより自律移動システム1は、測定した周辺物体の形状データを静止物と移動物に判別し、移動物が存在する走行環境においても高精度な自己位置推定を行って目的地に到達することができる。したがって、上記のように構成した本実施の形態によれば、周辺物体を静止物と移動物に判別することができるので、種々の移動物が存在する走行環境においても高精度なマッチングができ、これにより車両を初めとする各種移動体の自己位置や目標経路を見失うことなく目的地に到達することができる。なお、上記の実施の形態では、第2記憶装置10b、地図更新部7、表示制御部8及び表示装置11を管理端末管理部1bに搭載した場合について説明したが、これらを車両v車載部1aに搭載してすべての処理を車両v側で行うようにしても良い。また、形状検出器2、移動量検出器3及び走行制御部6を車両vに搭載し、その他の構成を管理端末に搭載する構成を採用しても良い。この場合には、検出器2,3のデータを無線等のデータ通信で車両vから管理部1bに送信し、その後の処理を管理部1bで行い、推定した車両位置を返信するように構成すれば良い。また、上記の実施の形態では、1台の車両vに搭載された形状検出器2及び移動量検出器3からのデータに基づいて当該車両の位置推定等を行ったが、複数台の車両で測定されたデータに基づいて自己車両の位置推定等を行っても良い。この場合について以下に説明する。図10は、本発明の第2の実施の形態に係る自律移動システム概略構成図である。この図に示す自律移動システムは、複数の車両v1,v2,v3にそれぞれ搭載された車載部1aa,1ab,1acと、管理端末に搭載された管理部1bを備えている。なお、先の図と同じ部分には同じ符号を付して説明は省略することがある。この図に示す各車載部1aa,1ab,1acは、それぞれ、形状検出器2a,2b,2cと、移動量検出器3a,3b,3cと、記憶装置10aa,10ab,10acと、走行制御部6a,6b,6cを備えており、検出器2a,2b,2c,3a,3b,3cで検出したデータ形状データ及び移動量データを管理部1bの記憶装置10bに出力している。管理部1bは、回数算出部9、判別部4及び位置推定部5を備えており、図2におけるS12~S17の処理は管理部1bで行われる。S18,19の処理は各車両v1,v2,v3で行われる。すなわち、本実施の形態では、複数台の車両vに搭載された形状検出器2が所定時間中の異なる時刻に測定した複数の形状データを利用して、移動物と静止物の判別を行っている。このように構成したシステムでは、1台の車両が取得した形状データよりも多くの形状データを参照することができるので、移動物と静止物の判別をより正確に行うことができる。なお、同様の処理が可能であれば図に示した以外の構成でも良い。ところで、上記の説明では、自己位置を推定しながら移動する移動体の自律移動システムで適用した場合について説明したが、移動体が自律移動しない場合でも、当該移動体の位置推定が必要なシステムであれば、本発明は適用可能である。"