CN113994291A - 移动体、控制方法和程序 - Google Patents

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Abstract

本公开涉及使得能够更安全地停止的移动体、控制方法和程序。安全度计算单元基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算该平面的安全度，以及移动控制单元基于所计算的安全度控制向平面的移动。例如，根据本公开的技术可应用于诸如无人机之类的移动体。

Description

移动体、控制方法和程序
技术领域
本公开涉及移动体、控制方法和程序，更具体地，涉及使得能够更安全地停止的移动体、控制方法和程序。
背景技术
传统上，存在配备有用于观测外部环境的传感器的移动体，以便在不与外部环境中的障碍物等碰撞的情况下自主地移动。移动体还包括与移动体耦合地移动的设备等、以及诸如自主地移动的无人机、车辆、船舶和吸尘器之类的自主移动机器人。作为传感器，例如，主要使用照相机、声纳、雷达、光检测与测距或激光成像检测与测距(LiDER)等。
在这样的情况下，专利文献1公开了这样的技术，其中搜索飞行体的着陆点的着陆点搜索装置通过基于从立体照相机图像获得的地表面上的距离信息评估候选着陆点的地表面状态来定位着陆点。
引用列表
专利文献
专利文献1：日本专利申请特许公开第2001-328600号
发明内容
本发明要解决的技术问题
自主地移动的移动体需要安全地停止，以便防止移动体的故障。然而，移动体可能会停止在不适合于进行停止的地方，例如地面倾斜的地方。
本公开是鉴于这样的情况而做出的，并且旨在使得能够更安全地停止。
问题的解决方案
本公开的移动体是一种移动体，包括：安全度计算单元，所述安全度计算单元基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算所述平面的安全度；以及移动控制单元，所述移动控制单元基于所计算的安全度控制向所述平面的移动。
本公开的通信方法是一种由移动体执行的控制方法，包括：基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算所述平面的安全度；以及基于所计算的安全度控制向所述平面的移动。
本公开的程序是一种用于使处理器执行处理的程序，所述处理包括：基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算所述平面的安全度；以及基于所计算的安全度控制向所述平面的移动。
在本公开中，基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算平面的安全度，以及基于所计算的安全度控制向平面的移动。
附图说明
图1是说明应用根据本公开的技术的移动体的图。
图2是示出移动体的外观的图。
图3是示出移动体的示例性配置的框图。
图4是示出控制单元的示例性功能配置的框图。
图5是说明移动控制处理的流程的流程图。
图6是说明平面检测方法的示例的图。
图7是说明平面检测结果的示例的图。
图8是说明平面的安全度的计算的图。
图9是示出控制单元的另一示例性功能配置的框图。
图10是说明移动控制处理的流程的流程图。
图11是说明动态对象的检测的图。
图12是说明语义分割的图。
图13是说明平面的安全度的计算的图。
图14是示出停止稳定率的示例的图。
图15是说明平面的安全度的计算的图。
图16是示出控制器的示例性配置的图。
图17是示出叠加图像的示例的图。
图18是示出叠加图像的示例的图。
图19是示出叠加图像的示例的图。
图20是说明使用叠加图像的移动控制处理的流程的流程图。
图21是说明停止目标点的设定的图。
具体实施方式
下面将描述用于执行本公开的模式(在下文中被称为实施例)。注意，将按以下顺序给出描述。
1、根据本公开的技术的概要
2、移动体的配置
3、第一实施例(基于平面地图计算平面的安全度)
4、第二实施例(基于平面地图和外部环境信息计算平面的安全度)
5、叠加图像的显示和停止位置的指定
<1、根据本公开的技术的概要>
图1中示出的应用根据本公开的技术的移动体10被配置为计算移动空间中的外部环境中存在的平面的安全度以及基于所计算的安全度控制向平面的移动。安全度用作在移动体10停止在平面上之后的安全性和当移动体10停止在平面上时的容易度的指标。
具体地，移动体10使用由传感器(未示出)获取的传感器数据来检测外部环境中的平面P1、P2和P3。移动体10基于与平面P1、P2和P3有关的平面信息计算各个检测到的平面P1、P2和P3的安全度。
然后，移动体10移动到各个计算出的平面P1、P2和P3当中具有最高安全度的平面并且停止在该平面上。
移动体还包括与移动体耦合地移动的设备等、以及诸如自主地移动的无人机、车辆、船舶和吸尘器之类的自主移动机器人。下面，将描述根据本公开的技术主要应用于在空中飞行的无人机的示例。然而，除了无人机之外，根据本公开的技术还可以应用于自主移动机器人，例如在陆地上移动的自主行驶车辆、在水上或水下移动的自主航行船舶以及在室内移动的自主移动吸尘器。
<2、移动体的配置>
图2是示出应用根据本公开的技术(本技术)的移动体的外观的图。
如上所述，图2中示出的移动体20被配置为无人机。因此，移动体20的移动是通过飞行的移动，但是移动体20的移动在移动体20被配置为自主行驶车辆的情况下是陆地上的移动，以及移动体20的移动在移动体20被配置为自主航行船舶的情况下是在水上或水下的移动。此外，在移动体被配置为自主移动吸尘器的情况下，移动体20的移动是室内的移动。
移动体20配备有用于观测外部环境的传感器21，以便在不与外部环境中的障碍物等碰撞的情况下自主地移动。
传感器21只需要是能够获取外部环境的三维形状的传感器即可，以及例如，除了诸如照相机、立体照相机和飞行时间(ToF)传感器之类的深度传感器之外，还具有包括声纳、雷达、LiDER等的配置。此外，传感器21可以具有包括能够获取外部环境中存在的平面的材质和凹凸度的光谱传感器、偏振传感器等的配置。由传感器21收集的传感器数据用于例如控制移动体20的移动。
移动体20可以被配置为自主地移动，或者可以被配置为根据来自用于操纵移动体20的控制器(未示出)的信号移动，该控制器由发送器、个人计算机(PC)等构成。
例如，自主地飞行的无人机需要安全地着陆，以便防止无人机的故障。然而，无人机有可能着陆在不适合于着陆的地方，例如地面倾斜的地方。此外，即使在操纵者通过操作控制器手动地使无人机飞行的情况下，操纵者也需要识别适合于着陆的地点。
因此，本技术的移动体20被配置为使用移动体20中配备的传感器21来检测适合于进行停止(着陆)的地方并且移动到更安全的地方。
(移动体的配置框)
图3是示出移动体20的示例性配置的框图。
移动体20包括控制单元51、通信单元52、存储单元53和移动机构54。
控制单元51由诸如中央处理单元(CPU)之类的处理器、存储器等构成，以及通过执行预定的程序来控制通信单元52、存储单元53、移动机构54和传感器21。例如，控制单元51基于由传感器21收集的传感器数据控制移动机构54。
通信单元52由网络接口等构成，以及与用于操纵移动体20的控制器或任何其他装置进行无线或有线通信。例如，通信单元52可以直接与作为通信伙伴的装置进行通信，或者可以经由Wi-Fi(注册商标)、4G、5G等的基站或中继器进行网络通信。此外，通信单元52接收从GPS卫星传送的全球定位系统(GPS)信息。
存储单元53例如由诸如闪速存储器之类的非易失性存储器构成，以及在控制单元51的控制下存储各种类型的信息。例如，存储单元53存储(保持)平面地图，在平面地图中将与外部环境中检测到的平面有关的平面信息映射在三维空间中。
移动机构54是使移动体20移动的机构，并且包括飞行机构、行驶机构、推进机构等。在该示例中，移动体20被配置为无人机，并且移动机构54由作为飞行机构的马达、螺旋桨等构成。此外，在移动体20被配置为自主行驶车辆的情况下，移动机构54由作为行驶机构的车轮等构成，以及在移动体20被配置为自主航行船舶的情况下，移动机构54由作为推进机构的螺旋桨等构成。移动机构54在控制单元51的控制下被驱动以移动移动体20。
<3、第一实施例>
(控制单元的功能配置框)
图4是示出控制单元51的示例性功能配置的框图。
图4中示出的控制单元51的功能框是通过构成控制单元51的处理器执行预定程序来实现的。
控制单元51由传感器数据获取单元71、平面检测单元72、自身位置估计单元73、地图构建单元74、安全度计算单元75、移动控制单元76和图像生成单元77构成。
传感器数据获取单元71从传感器21获取传感器数据，并且将获取的传感器数据提供给平面检测单元72和自身位置估计单元73。
平面检测单元72基于来自传感器数据获取单元71的传感器数据检测外部环境(移动空间)中存在的平面，并且提取与检测到的平面有关的平面信息。所提取的平面信息被提供给地图构建单元74和安全度计算单元75。
自身位置估计单元73基于由通信单元52接收到的GPS信息来估计自身(移动体20)的位置，并且将表示所估计的位置的位置信息提供给地图构建单元74。此外，自身位置估计单元73可以基于来自传感器数据获取单元71的传感器数据通过同时定位与地图创建(SLAM)来估计自身的位置。
地图构建单元74基于来自自身位置估计单元73的位置信息和来自平面检测单元72的平面信息构建平面地图。所构建的平面地图被提供给安全度计算单元75。
注意，预先构建的平面地图可以被保持在存储单元53中，使得每次由传感器数据获取单元71获取新的传感器数据时，从存储单元53读取并且更新平面地图。此外，在除了从存储单元53读取平面地图之外，还可以经由通信单元52从外部装置、网络上的服务器等读取预先构建的平面地图。
安全度计算单元75基于来自地图构建单元74的平面地图和来自平面检测单元72的平面信息，对于与平面信息对应的每个平面计算平面的安全度。计算出的每个平面的安全度被提供给移动控制单元76和图像生成单元77。
移动控制单元76基于来自安全度计算单元75的安全度来控制移动体20向平面的移动。
基于来自安全度计算单元75的安全度，图像生成单元77生成叠加图像以叠加在通过在与已计算了安全度的每个平面对应的位置处捕获外部环境而获得的捕获图像上。生成的叠加图像经由通信单元52被传送到控制器等，在该控制器等上显示通过捕获外部环境而获得的捕获图像。
(移动控制处理的流程)
接着，将参考图5中的流程图来描述移动体20的移动控制处理的流程。例如，在移动体20根据预定路线移动之后、在停止(到达)于作为目的地的地方之前执行图5中的处理。
在步骤S11中，传感器数据获取单元71从传感器21获取传感器数据。
在步骤S12中，平面检测单元72基于由传感器数据获取单元71获取的传感器数据检测外部环境中存在的平面。
图6是说明平面检测方法的示例的图。
首先，如图6的A中所示，传感器数据获取单元71从构成传感器21的立体照相机或ToF传感器获取点云(point cloud)数据100作为深度数据。传感器21被配置为能够获取三维形状的立体照相机或时间飞行(ToF)传感器。
接着，平面检测单元72对获取的点云数据100进行分组。例如，基于构成点云数据100的每个点的位置信息和距离信息，对点云数据100进行分组。在图6的B中，点云数据100被分组成三个点云数据组G1、G2和G3。
接着，平面检测单元72计算每个点云数据组的平坦度，并且将计算出的平坦度超过预定水平的点云数据组指定为平面候选者。平坦度被假定为表示平面的平滑度(均匀度)的值。在图6的C中，两个点云数据组G1和G3被指定为平面候选者。
然后，平面检测单元72计算被指定为平面候选者的点云数据组的大小，并且将计算出的大小超过预定大小的点云数据组检测为平面。在图6的D中，点云数据组G1被检测为平面。
如上所述地检测外部环境中存在的平面，但是平面检测方法不限于图6中的示例，并且可以使用由传感器数据获取单元71获取的传感器数据通过预定的平面检测算法来实现。此外，可以通过深度学习来检测外部环境中存在的平面。
图7是说明平面检测结果的示例的图。
例如，如图7的A中所示，检测到的平面由法向量121、二维平面区域122以及法向量121和二维平面区域122在世界坐标系上的坐标来表示。二维平面区域122的形状对应于上述点云数据组的形状。
注意，如图7的B中所示，可以使用近似二维平面区域123代替二维平面区域122来表示检测到的平面。近似二维平面区域123是由对二维平面区域122进行近似的矩形平面来表示。
此外，如图7的C中所示，检测到的平面可以由构成点云数据组的各个点的集合131和点在世界坐标系上的坐标来表示。
以此方式，检测到的平面被表示为世界坐标系上的二维平面。
然后，平面检测单元72提取从上述坐标算出的平面的位置、大小和倾斜度，作为与检测到的平面有关的平面信息。平面的倾斜度是相对于重力加速度方向的倾斜度，并且可以基于来自移动体20中包括的加速度传感器的传感器数据来计算。此外，在传感器21具有包括光谱传感器或偏振传感器的配置的情况下，平面信息可以包括平面的材质或平面的凹凸度。
这样的平面信息用作用于计算每个平面的安全度的指标。
随后，返回到图5中的流程图，在步骤S13中，地图构建单元74基于表示由自身位置估计单元73估计的自身位置的位置信息和由平面检测单元72提取的平面信息来构建平面地图。
在平面地图中，以自身的位置信息作为参考，将平面信息映射到(关联于)世界坐标系上的三维空间中的参考图7描述的坐标。
在步骤S14中，安全度计算单元75基于由地图构建单元74构建的平面图和映射到平面地图的平面信息，计算由平面检测单元72检测到的平面的安全度。
例如，安全度计算单元75根据其映射到平面地图的平面信息满足预设条件的程度来计算平面的安全度。预设条件的示例包括(1)平面相对于重力加速度方向的倾斜度为5°或更小，(2)平面的大小为1m2或更大，以及(3)平面的状态不是水或砂砾。
例如，假设由平面检测单元72检测到五个平面A至E。
如图8中所示，平面A的倾斜度为1.2°，大小为6.0m2，以及平面状态为混凝土。平面B的倾斜度为5.0°，大小为4.5m2，以及平面状态为砂砾。平面C的倾斜度为12.0°，大小为2.0m2，以及平面状态为草皮。平面D的倾斜度为3.5°，大小为0.9m2，以及平面状态为混凝土。平面E的倾斜度为2.3°，大小为3.7m2，以及平面状态为砾砂砾。
这里，在上述条件(1)至(3)中，平面A满足所有三个条件，平面B满足两个条件，平面C满足两个条件，平面D满足两个条件，以及平面E满足两个条件。因此，在这种情况下，满足所有条件(1)至(3)的平面A的安全度被计算为最高值。
当然，根据设定的条件，也可以将除平面A以外的平面的安全度计算为最高值。
在步骤S15中，移动控制单元76基于由安全度计算单元75计算的安全度来控制移动体20向平面的移动。具体地，移动控制单元76控制移动机构54，使得以计算出安全度的平面当中具有最高安全度的平面作为停止位置的目标来使移动体20移动和停止。
在步骤S16中，确定移动体20向具有最高安全度的平面的移动是否已完成。例如，确定被配置为无人机的移动体20是否已着陆在具有最高安全度的平面上。
在确定移动体20的移动已完成之前，重复步骤S15中的处理，即基于安全度控制移动。然后，例如，当确定被配置为无人机的移动体20已着陆在具有最高安全度的平面上并且移动体20的移动已完成时，处理进行到步骤S17。
在步骤S17中，移动控制单元76将向平面的移动的结果反馈作为平面信息。具体地，移动控制单元76向地图构建单元74通知移动体20已安全地停止在被指定为停止位置的目标的平面上。例如，地图构建单元74将指示移动体20已安全地停止在被指定为停止位置的目标的平面上的历史信息附加到所构建的平面地图作为平面信息。
根据以上处理，由于计算出外部环境中存在的平面的安全度，并且基于计算出的安全度控制向平面的移动，所以允许移动体20更安全地停止而不会停止在不适合于进行停止的地方。
在上述实施例中，假定仅基于与平面有关的平面信息来计算该平面的安全度。但是，平面是否安全不仅取决于整个平面的状况，而且取决于平面周围的状况。
因此，在下文中，将描述这样的实施例，其中基于与平面有关的平面信息和与平面所存在的外部环境有关的外部环境信息来计算平面的安全度。
<4、第二实施例>
(控制单元的功能配置框)
图9是示出根据本实施例的控制单元51的示例性功能配置的框图。
图9中的控制单元51包括外部环境识别单元151以及与图4中的控制单元51的配置相类似的配置。
外部环境识别单元151通过基于来自传感器数据获取单元71的传感器数据识别外部环境(移动空间)的状态来获取外部环境信息。外部环境信息包括例如表示外部环境中有无障碍物的信息以及外部环境中存在的平面的属性(平面是路面、公园广场、室内地面等中的哪个)。所获取的外部环境信息被提供给安全度计算单元75。
(移动控制处理的流程)
接着，将参考图10中的流程图来描述根据本实施例的移动体20的移动控制处理的流程。
注意，图10中的流程图中的步骤S31至S33和S36至S38中的处理类似于图5中的流程图中的步骤S11至S17中的各个处理，因此将省略对其的描述。
即，在步骤S34中，外部环境识别单元151基于来自传感器数据获取单元71的传感器数据识别外部环境的状态。具体地，外部环境识别单元151检测外部环境中的障碍物(具体地，动态对象)并且辨别外部环境中存在的平面的属性。
例如，假设如图11的上部所示的捕获图像210由被配置为照相机的传感器数据获取单元71捕获。捕获图像210示出了三个人物H1、H2和H3。
如图11的下部所示，外部环境识别单元151对捕获图像210执行人物检测。在图11的下部的捕获图像210中，指示人物H1已被检测到的框F1、指示人物H2已被检测到的框F2和指示人物H3已被检测到的框F3被叠加地显示。
在图11中的例子中，假设人物被检测为外部环境中的动态对象，但是除了人物之外，还可以检测到诸如狗或猫之类的动物或其他移动体(例如无人机)。
此外，例如，假设如图12的上部所示的捕获图像220由被配置为照相机的传感器数据获取单元71捕获。捕获图像220示出了汽车行驶的道路的场景。
外部环境识别单元151通过诸如深度学习之类的机器学习的语义分割对于捕获图像220以像素为单位辨别被摄体的属性，并且用辨别的属性来标记每个像素。利用该处理，获得如图12的下部所示的处理图像230。在处理图像230中，汽车、车行道、人行道、房屋、墙壁、树、天空等被辨别为被摄体的属性。
以此方式，外部环境识别单元151通过识别外部环境的状态来获取外部环境信息。
然后，在步骤S35中，安全度计算单元75基于平面地图、平面信息和由外部环境识别单元151获取的外部环境信息，计算由平面检测单元72检测到的平面的安全度。
例如，安全度计算单元75根据其平面信息和外部环境信息满足预设条件的程度来计算平面的安全度。预设条件的示例包括(1)平面相对于重力加速度方向的倾斜度为5°或更小，(2)平面的大小为1m2或更大，(3)平面的状态不是水或砂砾，以及附加地(4)在2m的半径内没有接近对象。
例如，假设由平面检测单元72检测到五个平面A至E。
如图13中所示，平面A的倾斜度为1.2°，大小为6.0m2，平面状态为混凝土，以及没有接近对象。平面B的倾斜度为5.0°，大小为4.5m2，平面状态为砂砾，以及两棵树为接近对象。平面C的倾斜度为12.0°，大小为2.0m2，平面状态为草皮，以及没有接近对象。平面D的倾斜度为3.5°，大小为0.9m2，平面状态为混凝土，以及两辆汽车为接近对象。平面E的倾斜度为2.3°，大小为3.7m2，平面状态为砂砾，以及三辆自行车为接近对象。
在此，在上述条件(1)至(4)当中，平面A满足所有四个条件，平面B满足两个条件，平面C满足三个条件，平面D满足两个条件，以及平面E满足两个条件。所以，在该情况下，满足所有条件(1)至(4)的平面A的安全度被计算为最高值。
此外，安全度计算单元75可以基于移动体20在平面上停止所需的过程的成功率来计算平面的安全度。例如，根据平面信息(平坦度)计算的停止稳定率和根据外部环境信息计算的非碰撞概率的乘积被计算为平面的安全度。例如，即使平面具有相同的倾斜度和相同的大小，人行道上的非碰撞概率也高于车行道上的非碰撞概率，以及公园中的草皮上的非碰撞概率也高于人行道上的非碰撞概率。此外，例如在室内环境中，未被人踩踏的桌子顶面上的非碰撞概率高于人来人往的地面上的非碰撞概率。
另外，停止稳定率可以基于实验来计算。
图14示出了基于实验计算的停止稳定率的示例。在图14中的例子中，当平面的倾斜度从0°到一定角度时，停止稳定率仅从100％略微倾斜地降低，但是当平面的倾斜度超过一定角度时，停止稳定率突然倾斜地降低。当平面的倾斜度为30°或更大时，停止稳定率为0％，并且不再允许移动体20安全地停止(着陆)。
此外，上述停止稳定率和根据作为外部环境信息的机身的控制误差与平面的大小计算的区域内停止概率的乘积可以被计算为指示平面的安全度的停止成功率。
例如，假设由平面检测单元72检测到五个平面A至E。
如图15中所示，由于平面A的停止稳定率为99％，并且区域内停止概率为99％，所以平面A的停止成功率为99％。由于平面B的停止稳定率为98％，并且区域内停止概率为80％，所以平面B的停止成功率为78.4％。由于平面C的停止稳定率为90％，并且区域内停止概率为20％，所以平面C的停止成功率为18％。由于平面D的停止稳定率为99％，并且区域内停止概率为15％，所以平面D的停止成功率为14.85％。由于平面E的停止稳定率为99％，并且区域内停止概率为60％，所以平面B的停止成功率为59.4％。注意，在图15中，平面A至E中的每一个的倾斜度和大小与图8和图13中的相似。
如上所述，在图15中的例子中，平面A的停止成功率最高，以及平面A的安全度被计算为最高值。
根据上述处理，由于根据基于平面信息和外部环境信息计算的平面的安全度来控制向平面的移动，所以允许移动体20更安全地停止到静止，而不会停止在不适合于进行停止的地方，而且也不会在停止之后与障碍物碰撞。
<5、叠加图像的显示和停止位置的指定>
图16是示出用于操纵移动体20的控制器的示例性配置的图。
图16中的控制器300被配置为使得智能电话310可附接到专用发送器。如前所述，移动体20可以被配置为根据来自控制器300的信号移动，或者可以被配置为自主地移动。
在图16中的控制器300中，在智能电话310的屏幕320上显示捕获图像，在该捕获图像中，在移动体20正在移动的同时由被配置为照相机的传感器21来捕获外部环境。捕获图像可以是动态图像或静止图像。
在图16中的示例中，在屏幕320上显示在被配置为无人机的移动体20正在起居室中飞行的同时被捕获的捕获图像。
(叠加图像的显示)
由图像生成单元77基于计算出的安全度生成的叠加图像被显示在屏幕320上显示的捕获图像上的与计算出安全度的每个平面相对应的位置处。
例如，模拟平面的叠加图像351、352和353被显示在图17中所示的捕获图像331上的与计算出具有大于预定值的值的安全度的平面相对应的位置处。叠加图像351被叠加在捕获图像331上的与桌子的顶面相对应的位置处，并且叠加图像352被叠加在捕获图像331上的与沙发的座椅表面相对应的位置处。叠加图像353被叠加在捕获图像331上的与起居室的地板表面相对应的位置处。
叠加图像351、352和353可以以与对应平面的安全度相应的颜色来显示，例如在安全度高到一定程度的情况下为绿色，在安全度为中等的情况下为黄色，或者在安全度低于中等的情况下为红色。
例如，叠加图像351以绿色来显示，因为人没有踩在桌子的顶面上；叠加图像352以黄色来显示，因为人可能坐在沙发的座椅表面上；以及叠加图像352以红色来显示，因为人很可能踩在起居室的地面上。
在图16中的例子中，假设在捕获图像331上显示模仿平面的叠加图像，但是叠加图像的显示形式不限于该示例。
例如，如图18中所示，箭头形状的叠加图像361、362和363可以被显示在捕获图像331上的与计算出具有大于预定值的值的安全度的平面相对应的位置处。
此外，如图19中所示，模仿旗帜的叠加图像371、372和373可以被显示在捕获图像331上的与计算出具有大于预定值的值的安全度的平面相对应的位置处。
注意，除了以与对应平面的安全度相应的颜色来显示之外，上述叠加图像还可以以与安全度相应的大小来显示，或者可以通过以与安全度相应的速度闪烁来显示。
(停止位置的指定)
在移动体20被配置为自主地移动的情况下，与由用户在具有触摸面板功能的屏幕320上显示的捕获图像上选择的叠加图像相对应的平面可以被指定为移动体20的停止位置。
例如，在由用户在图17中的捕获图像331上触摸叠加图像351的情况下，被配置为无人机的移动体20被控制以便着陆在与叠加图像351相对应的桌子的顶面上。
这里，将参考图20中的流程图来描述使用叠加图像的移动体20的移动控制处理的流程。
在步骤S51中，图像生成单元77基于由地图构建单元74生成的平面地图和由安全度计算单元75计算的安全度来生成叠加图像。
在步骤S52中，通信单元52将由图像生成单元77生成的叠加图像传送到控制器300(智能电话310)。
因此，叠加图像被显示在智能电话310的屏幕320上显示的捕获图像上的与计算出具有大于预定值的值的安全度的平面相对应的位置处。
在这样的状态下，当由用户在控制器300(智能电话310)的屏幕320上显示的捕获图像中选择了叠加图像中的任何一个时，控制器300将指示选择了叠加图像的信号传送到移动体20。
在步骤S53中，移动控制单元76基于来自控制器300的信号，确定用户是否在控制器300上显示的捕获图像中选择了叠加图像。
重复步骤S53中的处理，直到确定选择了叠加图像，以及当确定选择了叠加图像时，处理进行到步骤S54。
在步骤S54中，移动控制单元76控制移动体20向与选择的叠加图像相对应的平面的移动。
此时，移动控制单元76在作为移动目的地的平面区域中设定自身装置的停止目标点。
例如，在作为移动目的地的平面区域由点云数据表示的情况下，位于点云数据的重心处的点被设定为停止目标点。
此外，可以将位于距离作为移动目的地的平面区域的边缘最远的位置处的点设定为停止目标点。
例如，如图21的A中所示，移动控制单元76生成在整个平面区域411中以规则间隔布置的候选点CP。然后，如图21的B中所示，移动控制单元76计算从生成的候选点CP中的每一个到平面区域411朝向具有规则角度间隔的每个方向(图21中的示例中的八个方向)的边缘的距离。在以这种方式计算的距离当中具有最大的最小值的候选点CP被设定为停止目标点。
此外，在作为移动目的地的平面区域具有圆形、长方形等形状的情况下，可以将这些图形的重心设定为停止目标点。
根据以上处理，由于控制了从具有相对高安全度的平面当中向由用户指定的平面的移动，因此允许移动体20更安全地停止在由用户期望的位置处。
上述一系列的处理也可以由硬件执行，并且也可以由软件执行。在一系列处理由软件执行的情况下，从网络或程序记录介质安装构成该软件的程序。
根据本公开的技术的实施例不限于上述实施例，并且可以在不偏离根据本公开的技术的范围的情况下进行各种修改。
此外，本说明书中描述的效果仅用作示例而不被解释为限制。可以存在其他效果。
此外，根据本公开的技术还可以被如下所述地配置。
(1)一种移动体，包括：
安全度计算单元，所述安全度计算单元基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算所述平面的安全度；以及
移动控制单元，所述移动控制单元基于所计算的安全度控制向所述平面的移动。
(2)根据(1)所述的移动体，其中，
所述安全度计算单元基于平面地图计算安全度，在所述平面地图中将所述平面信息映射到所述平面在三维空间中的坐标。
(3)根据(2)所述的移动体，其中，
所述平面信息包括所述平面的位置、大小和倾斜度。
(4)根据(3)所述的移动体，其中，
倾斜度是相对于重力加速度方向的倾斜度。
(5)根据(3)或(4)所述的移动体，其中，
所述平面信息还包括所述平面的材质。
(6)根据(3)至(5)中任一项所述的移动体，其中，
所述平面信息还包括所述平面的凹凸程度。
(7)根据(2)至(6)中任一项所述的移动体，还包括：
地图构建单元，所述地图构建单元基于自身的位置信息和与使用传感器数据在外部环境中检测到的平面有关的平面信息来构建平面地图。
(8)根据(2)至(7)中任一项所述的移动体，其中，
所述安全度计算单元基于平面地图和与外部环境有关的外部环境信息计算安全度。
(9)根据(8)所述的移动体，其中，
所述外部环境信息包括表示外部环境中有无障碍物的信息。
(10)根据(9)所述的移动体，其中，
所述障碍物是动态对象。
(11)根据(8)至(10)中任一项所述的移动体，其中，
所述外部环境信息包括外部环境中存在的平面的属性。
(12)根据(11)所述的移动体，其中，
所述属性通过语义分割来辨别。
(13)根据(8)至(12)中任一项所述的移动体，还包括：
外部环境识别单元，所述外部环境识别单元通过基于传感器数据识别外部环境的状态来获取外部环境信息。
(14)根据(1)至(13)中任一项所述的移动体，其中，
所述移动控制单元控制向具有最高安全度的平面的移动。
(15)根据(14)所述的移动体，其中，
所述移动控制单元反馈向平面的移动结果作为平面信息。
(16)根据(1)至(15)中任一项所述的移动体，还包括：
图像生成单元，所述图像生成单元生成叠加图像，所述叠加图像被叠加在通过捕获外部环境而获得的捕获图像上的与计算了安全度的平面相对应的位置处。
(17)根据(16)所述的移动体，其中，
所述图像生成单元生成要以与安全度相应的颜色显示的叠加图像。
(18)根据(16)或(17)所述的移动体，其中，
所述移动控制单元控制向与捕获图像上的由用户选择的叠加图像相对应的平面的移动。
(19)一种由移动体执行的控制方法，所述控制方法包括：
基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算所述平面的安全度；以及
基于所计算的安全度控制向所述平面的移动。
(20)一种用于使处理器执行处理的程序，所述处理包括：
基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算所述平面的安全度；以及
基于所计算的安全度控制向所述平面的移动。
参考标记列表
10 移动体
20 移动体
21 传感器
51 控制单元
52 通信单元
53 存储单元
54 移动机构
71 传感器数据获取单元
72 平面检测单元
73 自身位置估计单元
74 地图构建单元
75 安全度计算单元
76 移动控制单元
77 图像生成单元
151 外部环境识别单元

Claims (20)

1.一种移动体，包括：
安全度计算单元，所述安全度计算单元基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算所述平面的安全度；以及
移动控制单元，所述移动控制单元基于所计算的安全度控制向所述平面的移动。
2.根据权利要求1所述的移动体，其中，
所述安全度计算单元基于平面地图计算安全度，在所述平面地图中将所述平面信息映射到所述平面在三维空间中的坐标。
3.根据权利要求2所述的移动体，其中，
所述平面信息包括所述平面的位置、大小和倾斜度。
4.根据权利要求3所述的移动体，其中，
倾斜度是相对于重力加速度方向的倾斜度。
5.根据权利要求3所述的移动体，其中，
所述平面信息还包括所述平面的材质。
6.根据权利要求3所述的移动体，其中，
所述平面信息还包括所述平面的凹凸程度。
7.根据权利要求2所述的移动体，还包括：
地图构建单元，所述地图构建单元基于自身的位置信息和与使用传感器数据在外部环境中检测到的平面有关的平面信息来构建平面地图。
8.根据权利要求2所述的移动体，其中，
所述安全度计算单元基于平面地图和与外部环境有关的外部环境信息计算安全度。
9.根据权利要求8所述的移动体，其中，
所述外部环境信息包括表示外部环境中有无障碍物的信息。
10.根据权利要求9所述的移动体，其中，
所述障碍物是动态对象。
11.根据权利要求8所述的移动体，其中，
所述外部环境信息包括外部环境中存在的平面的属性。
12.根据权利要求11所述的移动体，其中，
所述属性通过语义分割来辨别。
13.根据权利要求8所述的移动体，还包括：
外部环境识别单元，所述外部环境识别单元通过基于传感器数据识别外部环境的状态来获取外部环境信息。
14.根据权利要求1所述的移动体，其中，
所述移动控制单元控制向具有最高安全度的平面的移动。
15.根据权利要求14所述的移动体，其中，
所述移动控制单元反馈向平面的移动结果作为平面信息。
16.根据权利要求1所述的移动体，还包括：
图像生成单元，所述图像生成单元生成叠加图像，所述叠加图像被叠加在通过捕获外部环境而获得的捕获图像上的与计算了安全度的平面相对应的位置处。
17.根据权利要求16所述的移动体，其中，
所述图像生成单元生成要以与安全度相应的颜色显示的叠加图像。
18.根据权利要求16所述的移动体，其中，
所述移动控制单元控制向与捕获图像上的由用户选择的叠加图像相对应的平面的移动。
19.一种由移动体执行的控制方法，所述控制方法包括：
基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算所述平面的安全度；以及
基于所计算的安全度控制向所述平面的移动。
20.一种用于使处理器执行处理的程序，所述处理包括：
基于与外部环境中存在的平面有关的平面信息计算所述平面的安全度；以及
基于所计算的安全度控制向所述平面的移动。
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