周辺物がある走行経路を自動走行する走行車であって、走行車本体と、前記走行車本体に設けられ、前記周辺物までの距離を複数回測定する測距センサと、前記走行経路にある前記周辺物が記録された地図データを記憶する地図データ記憶部と、前記測距センサの1回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて、近似線を算出する近似線算出部と、前記近似線と前記地図データを照合することで、前記走行車本体の位置及び姿勢を算出する位置及び姿勢算出部と、を備えた走行車。前記地図データ記憶部は、前記周辺物を複数の線情報として記憶しており、前記位置及び姿勢算出部は、前記近似線と前記線情報とを、回転移動と平行移動の組み合せのみによって照合する、請求項1に記載の走行車。前記近似線と前記線情報とを関連付ける関連付け部をさらに備えており、前記関連付け部は、前記測距センサによる1回の走査に基づいて算出された近似線と前記線情報との関連付けを、前記線情報との関連付けが既になされている近似線に基づいて、行う、請求項2に記載の走行車。前記関連付け部は、前記走行車本体の移動量を考慮して前記関連付けを行う、請求項3に記載の走行車。従来の反射物の位置データと環境地図は、ピクセルデータである。つまり、制御部によるマッチング位置及び姿勢計算は、ピクセル単位で行われていた。そのため、環境地図の保存に必要な記憶容量が増大しており、大容量の記録媒体が必要になっている。また、姿勢計算の処理時間の増大につながり、高性能のCPUが必要になっていた。本発明の課題は、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することにある。以下に、課題を解決するための手段として複数の態様を説明する。これら態様は、必要に応じて任意に組み合せることができる。本発明の一見地に係る走行車は、周辺物がある走行経路を自動走行するものであって、走行車本体と、測距センサと、地図データ記憶部と、近似線算出部と、位置及び姿勢算出部とを備えている。測距センサは、走行車本体に設けられ、周辺物までの距離を複数回測定する。地図データ記憶部は、走行経路にある周辺物が記録された地図データを記憶する。近似線算出部は、測距センサの1回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて、近似線を算出する。位置及び姿勢算出部は、近似線と地図データを照合することで、走行車本体の位置及び姿勢を算出する。この走行車では、近似線算出部が測距センサの1回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて近似線を算出し、次に位置及び姿勢算出部が算出された近似線と地図データを照合することで、走行車本体の位置及び姿勢を算出する。このように、従来とは異なり、マッチングにピクセルデータが用いられないので、処理データ量が少なくなっている。したがって、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することができる。地図データ記憶部は、周辺物を複数の線情報として記憶していてもよい。その場合、位置及び姿勢算出部は、近似線と線情報とを、回転移動と平行移動の組み合せのみによって照合する。この走行車では、近似線と線情報との照合が回転移動と平行移動の組み合せのみによって行われるので、照合動作における計算負荷が少なくなる。走行車は、近似線と線情報とを関連付ける関連付け部をさらに備えていてもよい。その場合、関連付け部は、測距センサによる1回の走査に基づいて算出された近似線と線情報との関連付けを、線情報との関連付けが既になされている近似線に基づいて、行う。この走行車では、関連付け部による近似線と線情報との関連付けが既に線情報との関連付けが行われている近似線に基づいて行われるので、近似線と線情報との関連付けの計算量が少なくなる。関連付け部は、走行車本体の移動量を考慮して関連付けを行ってもよい。この走行車では、近似線と線情報との関連付けがより正確になる。本発明に係る走行車では、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することができる。1概略説明主に図1~図6を用いて、一実施形態を概略的に説明する。図1及び図2に示すように、走行車1は、物品Wを載せた状態で走行する。走行車1が走行するのは、走行経路5である。走行経路5は、第1壁6及び第2壁8によって確定されている。第1壁6及び第2壁8は、走行車1に対する障害物として機能する。走行車1は、主に、走行車本体1aと、測距センサ33と、制御部31図7参照とを有している。走行車本体1aには、走行モータ35図7参照と、走行車輪図示せずとが設けられている。測距センサ33は、走行車1の走行方向前側にある障害物を検出するためのセンサである。測距センサ33は、レーザレンジファインダであり、レーザ発信器によって、目標物へレーザパルス信号を発信し、そしてレーザ受信器により、目標物から反射したレーザパルス信号を受信すると共に、その反射したレーザパルス信号に基づいて距離を計算する。測距センサ33は、射出したレーザを回転ミラーで反射させることで走行車本体1aの前方約270度の扇状に水平方向に照射できる。レーザレンジファインダの走査周期は、例えば、25~100msec間隔である。図1及び図2において、走行経路5を構成する第1壁6及び第2壁8は、走行車1の両側に配置されており、走行車1の走行方向前側に曲がり角を有している。走行経路5の曲がり角において、第2壁8は角部分7を有している。図3を用いて、測距センサ33による角部分7の計測結果を示す。図3では、角部分7については、複数の計測点11つまり、計測された位置データが得られる。これらの複数の計測点11から、図4に示すように第1近似線13と第2近似線15とが得られる具体的には、複数の計測点11が直線に並んでいそうな2つグループに分けられ、さらに各グループに対応する直線が生成される。第1近似線13と第2近似線15は、本実施形態では直線であるが、曲線であってもよい。図5及び図6を用いて、走行車1が保持する地図データ51を示している。地図データ51は、走行経路5の輪郭を示す複数の線分情報から構成されている。各線分には固有の数字が割り当てられている。地図データ51は、角部分21において、第1線分情報23と、第2線分情報25とを有している。第1近似線13が第1線分情報23に対応しており、さらに第2近似線15が第2線分情報25に対応していることを示す関連付けが行われている場合は、両者のマッチングによって位置推定を行う。マッチングとは、両方のデータの幾何的な特徴例えば、角部が重なり合うように、互いのデータの相対的な位置と姿勢を算出することをいう。これにより、走行車1の位置つまり、座標及び姿勢つまり、角度が得られる詳細は後述。この場合、第1近似線13と第1線分情報23は完全に一致していなくてもよいし、また、第2近似線15と第2線分情報25は完全に一致していなくてもよい。以上に述べたように、走行車1では、測距センサ33の1回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて近似線が算出され、次に算出された近似線と地図データが照合されることで、走行車本体1aの位置及び姿勢が算出される。このように、従来とは異なり、マッチングにピクセルデータが用いられないので、処理データ量が少なくなっている。したがって、少ない計算量で走行車1の位置及び姿勢を把握することができる。2詳細説明図7~図13を用いて、一実施形態を詳細に説明する。図7は、走行車の制御構成を示すブロック構成図である。走行車1は、制御部31を有している。制御部31は、CPU、RAM、ROMからなるコンピュータであり、所定のプログラムを実行することで、走行制御を実現する。制御部31の構成及び機能について説明する。制御部31は、センサ情報受信部37と、局所地図作成部41と、関連付け部43と、記憶部45と、局所地図照合部47と、走行制御部49とを有している。センサ情報受信部37は、測距センサ33からの位置データを受信する機能を有している。局所地図作成部41は、複数の位置データから近似線を算出する機能を有している。関連付け部43は、近似線と地図データ51の線分とを関連付けし詳細は後述、関連付けされた近似線を局所地図データとして記憶部45に保存する。記憶部45には、地図データ51及び局所地図データ53が保存されている。局所地図照合部47は、局所地図データを地図データ51の線分情報と照合することで、走行車本体1aの位置及び姿勢を算出する。走行制御部49は、与えられた走行指令、現在の位置及び姿勢に基づいて、走行指令を走行モータ35に与える。図8を用いて、走行車1が自機の位置及び姿勢を把握する動作説明する。ステップS1では、スキャン近似線生成が行われる。このときに、複数の位置データが得られて、さらに1又は複数の近似線が生成される。ステップS2では、生成された近似線が地図データ51の線分情報に関連付けられる。ステップS3では、関連付けられた近似線が地図データ51の線分情報に重ね合わされることで、走行車本体1aの位置及び姿勢が算出される。図9を用いて、図8のステップS1を詳細に説明する。ステップS11では、測距センサ33がスキャンを行い、位置データを取得する。続いて、センサ情報受信部37が、測距センサ33から位置データの集合測距センサ33がスキャンを1回行って取得した複数の点の位置情報を受信して、それを局所地図作成部41に送信する。ステップS12では、局所地図作成部41が、複数の点の位置情報から1又は複数の近似線を生成する図3及び図4を参照。。局所地図作成部41は、複数の近似線からなる局所地図を関連付け部43に送信する。図10を用いて、図8のステップS2を詳細に説明する。ステップS21では、関連付け部43は、最初の関連付けか否かを判断する。Yesの場合はプロセスはステップS22に移行し、Noの場合はプロセスはステップS23に移行する。ステップS22では、関連付け部43は、総当たり法で近似線に対応する地図データ51の線分情報を探索する。その結果、対応が得られると、関連付け部43は、関連付けされた近似線を局所地図データ53として記憶部45に保存する。また、ステップS23では、関連付け部43は、1回前のスキャンにより得られた局所地図データ53近似線を記憶部45から読み出す。この読み出された局所地図データ53は、地図データ51に対して既に関連付けがなされている。ステップS24では、関連付け部43は、既に関連付けされた近似線に対し新たに生成された近似線を比較することで、新たに生成された近似線を地図データの線分に関連付ける。そのような一例を図12に示す。図12では、既に関連付けがなされている近似線の集合61と、新たに生成された近似線の集合63が示されている。なお、この場合、図から明らかなように、走行車1は壁に囲まれた閉鎖空間内を走行するようになっており、近似線は壁の表面に対応している。既に関連付けがなされている近似線の集合61に示された2~9の数字は、対応する地図データの線分の番号である。関連付け部43は、既に関連付けがなされている近似線の集合61と、新たに生成された近似線の集合63と重ね合わせながら比較していき、新たに生成された近似線の集合63の各近似線に対応する地図データ51の線分の番号を付与していく。なお、上記の重ね合わせには、測距センサ33の移動量及び移動角度すなわち走行車1の移動量及び移動角度が考慮される。さらに具体的には、2時刻前と1時刻前に測距センサ33が移動した量と向きが考慮される。このように、関連付け部43による近似線と線情報との関連付けが、既に線情報との関連付けが行われている近似線に基づいて行われので、近似線と線情報との関連付けの計算量が少なくなる。そのため、処理速度の向上が実現される。特に、走行車の移動量を考慮して関連付けが行われるので、近似線と線情報との関連付けがより正確になる。ステップS25では、関連付け部43は、新たに関連付けされた近似線の集合を局所地図データ53として記憶部45に保存する。図11を用いて、図8のステップS3を詳細に説明する。ステップS31では、局所地図照合部47は、新たに関連付けされた近似線の線分と、関連付け先の線分情報との角度差の平均を算出する。ステップS32では、局所地図照合部47は、角度差平均に対応させて、新たに関連付けされた近似線の線分を関連付け先の線分情報と角度が一致するように回転させる。言い換えると、センサの向きとマップの向きを合わせる。ステップS33では、局所地図照合部47は、新たに関連付けされた近似線の線分を関連付け先の線分情報に一致するように平行移動させる。この時の平行移動量は、例えば、特定の線分同士の比較で縦方向平行移動量を決定し、さらに特定の線分同士の比較で横方向移動量を決定する。したがって、計算量が少なくなる。そのような一例を図13に示す。図13では、既に関連付けがなされている近似線の集合63と、地図データ51の線分情報65が示されている。ステップS32において、既に関連付けがなされている近似線の集合63は回転させられる。ステップS33では、既に関連付けがなされている近似線の集合63は平行移動させられて、対応する地図データの線分に重ね合わされる。ステップS34では、局所地図照合部47は、先の回転角度と平行移動量に基づいて、地図データ51における走行車本体1aの位置及び姿勢を算出する。この走行車1では、局所地図作成部41が測距センサの1回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて近似線を算出し、次に局所地図照合部47が算出された近似線と地図データを照合することで、走行車本体1aの位置及び姿勢を算出する。このように、従来とは異なり、マッチングにピクセルデータが用いられないので、処理データ量が少なくなっている。したがって、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することができる。また、局所地図照合部47は、近似線と線情報とを、回転移動と平行移動の組み合せのみによって照合する。したがって、照合動作における計算負荷が少なくなる。3特徴走行車例えば、走行車1は、周辺物例えば、第1壁6及び第2壁8がある走行経路例えば、走行経路5を自動走行するものであって、走行車本体例えば、走行車本体1aと、測距センサ例えば、測距センサ33と、地図データ記憶部例えば、記憶部45と、近似線算出部例えば、局所地図作成部41と、位置及び姿勢算出部例えば、局所地図照合部47とを備えている。測距センサは、走行車本体に設けられ、周辺物までの距離を複数回測定する。地図データ記憶部は、走行経路にある周辺物が記録された地図データ例えば、地図データ51を記憶する。近似線算出部は、測距センサの1回の走査で得られる複数の位置データ例えば、計測点11の集合に基づいて、近似線例えば、第1近似線13及び第2近似線15を算出する。位置及び姿勢算出部は、近似線と地図データを照合することで、走行車本体の位置及び姿勢を算出する。この走行車では、近似線算出部が測距センサの1回の走査で得られる複数の位置データの集合に基づいて近似線を算出し、次に位置及び姿勢算出部が算出された近似線と地図データを照合することで、走行車本体の位置及び姿勢を算出する。このように、従来とは異なり、マッチングにピクセルデータが用いられないので、処理データ量が少なくなっている。したがって、少ない計算量で走行車の位置及び姿勢を把握することができる。4他の実施形態以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態及び変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。a前記実施形態では、周辺物品までの距離を測定するのにレーザーレンジファインダを用いたが、他のセンサを用いてもよい。b前記実施形態では、関連付け動作において、新たに生成された近似線を地図データに関連付けするのに地図データの線情報との関連付けが既になされている近似線を用いたが、直接地図データの線情報と関連付けを行ってもよい。c前記実施形態では紐付けされた近似線の平行移動量を決定するのに特定の線分同士を比較していたが、比較対象となる線分同士の全ての組合せの分散を平行移動量としてもよい。この場合は、誤差及びばらつきが少なくなる。