JP2003241836A

JP2003241836A - 自走移動体の制御方法および装置

Info

Publication number: JP2003241836A
Application number: JP2002041792A
Authority: JP
Inventors: Seiichiro Katsura; 誠一郎桂; Kohei Onishi; 公平大西
Original assignee: Keio University
Current assignee: Keio University
Priority date: 2002-02-19
Filing date: 2002-02-19
Publication date: 2003-08-29

Abstract

(57)【要約】【課題】障害物の動きに応じて移動体の移動経路をそ
の場で生成し、動的な障害物がある場合でも適切な回避
行動を取ることができるようにすること。【解決手段】天井面に取り付けられた障害物センサ３
は障害物２の位置を逐次検出し制御装置１０に送る。制
御装置１０は、障害物２の位置情報に基づき、障害物が
存在しうる確率を表した確率ポテンンシャル場を生成
し、確率ポテンシャル場に、目標位置に向かう勾配を付
加する。そして、勾配が付された確率ポテンシャル場の
傾きに基づき目標位置に向かう経路を探索し、その経路
に沿って移動体１を移動させる。上記のように確率ポテ
ンンシャル場を生成しているので、動的な障害物の未来
の動作を予測し、その回避を行うことができる。また、
センサのデータを確率的に扱っているため、センサのデ
ータの揺らぎの影響を受けずに、次の時間における障害
物の存在する確率を求めることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、医療、介護の分野
等で使用される移動ロボット、あるいは自走式の作業ロ
ボット、自動運転車両等のように障害物を回避しながら
移動する自走移動体の制御方法および装置に関し、さら
に詳細には、上記障害物の位置情報から確率ポテンシャ
ル場を生成し、生成された確率ポテンシャル場に基づき
障害物の回避を行いながら目標位置に向かって移動する
自走移動体の制御方法および装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、ロボットは医療、介護の分野等、
各種の分野で人間のパートナーとしての役割が期待され
ており、人間と協調可能な自律ロボットシステムが種々
提案されている。上記ロボット等の移動体を、障害物を
回避させながら目標位置まで自律的に移動させる手法と
して、目標位置から受ける引力と障害物から受ける斥力
を足し合わせて仮想的なベクトル場を作り、移動体の位
置、姿勢等を逐次計算していく手法が提案されている
（藤村希久雄、”行動とストラテジーとアルゴリズ
ム”、日本ロボット学会誌、vol.11、No.8,pp1124-1129
(1993)参照）。上記方法は、移動体と目標位置と障害物
が一直線に並んだ場合、障害物を回避することができな
い。また、障害物の位置を予測してロボットの運動を決
めているわけではないので、不自然な行動が見られるこ
とがある。また、障害物の数や位置、目標位置との距離
等によって、ゴールから受ける引力と障害物から受ける
斥力を場合によって変えなければ回避を行うことが難し
いという問題もある。一方、障害物を回避させながら目
標位置まで自律的に移動させる手法は、例えば特開平５
−２９７９４４号公報、特開２００１−１５４７０６号
公報等にも開示されている。特開平５−２９７９４４号
公報に記載されるものは、移動障害物から遠くなるにつ
れてその位置での関数値が増加または減少のいずれか一
方に変化していくような障害ポテンシャル関数を設定
し、微小時間後の自らの位置における障害ポテンシャル
を算出し、この算出値と所定の基準値との大小関係に応
じて進行方向を決めるようにするものである。また、特
開２００１−１５４７０６号公報に記載のものは、障害
物を含む２次元環境内の移動体の初期位置から目標位置
に自律的に誘導させる運動計画問題を、熱伝導現象を解
く２点境界値問題に置き換えて導き出した環境温度マッ
プを作成し、そのマップ中の直方体で表現された移動体
に対する障害物回避モデルを作成し、障害物に関しての
各格子点におけるポテンシャル情報に基づいて最短経路
を作成するものである。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】自律的に移動するロボ
ットのような移動体と人間が動作環境を共有するために
は、人間をはじめとする動的な障害物を回避しながら、
移動体を目標位置まで移動させる必要がある。すなわ
ち、人間と協調可能な自律的ロボットシステムを構築す
るには、人等の移動する障害物がある場合でも、適切な
回避行動を取れるようにすることが要求される。特に、
人間等のように動的障害物の行動計画が未知の場合に
は、オフラインで移動体の行動を計画しておくことがで
きず、オンラインで未来の軌道を予測して、移動体を移
動させる必要がある。前記した従来の手法は、上記のよ
うに動的な障害物がある場合に、必ずしも適切な回避行
動を取ることができなかった。本発明は上記事情に鑑み
なされたものであって、本発明の目的は、障害物の動き
に応じて移動体の移動経路をその場で生成し、動的な障
害物がある場合でも適切な回避行動を取ることができる
ようにすることである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記課題を本発明におい
ては、次のように解決する。障害物の位置情報に基づ
き、障害物が存在しうる確率を表した確率ポテンンシャ
ル場を生成し、上記確率ポテンシャル場に、目標位置に
向かう勾配を付加し、該勾配が付された確率ポテンシャ
ル場の傾きに基づき目標位置に向かう経路を探索し、自
走移動体を該経路に沿って移動させる。本発明において
は、上記のように移動体を移動させているので、動的な
障害物の未来の動作を予測し、その回避を行うことがで
きる。また、複数の障害物が存在する場合にも、確率ポ
テンシャル場を各障害物毎に配置することで、確率ポテ
ンシャル場を生成することができ、複数の障害物が存在
する場合にも、容易に拡張することができる。さらに、
障害物を検出するセンサのデータを確率的に扱っている
ため、センサのデータの揺らぎの影響を受けずに、次の
時間における障害物の存在する確率を求めることができ
る。

【０００５】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施例の移動体
制御システムの全体構成を示す図、図２は、本実施例で
使用した移動体の一例を示す図である。本実施例では、
図２に示すように医療、介護の分野で使用される車椅子
に本発明を適用した場合について示すが、本発明の適用
対象は上記車椅子に限定されるものではなく、その他、
掃除ロボットのように自律的に移動する作業ロボット、
自動運転車両等の各種移動体に適用することができる。
図１において、１は車椅子等の移動体、２は障害物、３
は天井面に設置されたれたＰＳＤカメラ等の障害物セン
サであり、障害物センサ３は移動体の移動平面上で移動
する障害物２の位置を逐次検出し制御装置１０に送る。
制御装置１０は、例えばメモリとＣＰＵと外部記憶装置
等から構成されるコンピュータ等で構成することがで
き、障害物２の位置情報に基づき、後述するように、障
害物が存在しうる確率を表した確率ポテンンシャル場を
生成し、該確率ポテンシャル場に基づき目標位置に向か
う経路を探索し、その経路に沿って移動体１を移動させ
る。なお、本実施例では、移動体の位置を、移動体１に
取り付けたエンコーダの出力により求めているが、上記
障害物センサ３により移動体１の位置を求めるようにし
てもよい。

【０００６】図２に本実施例で使用した車椅子等の移動
体を示す。同図において、１ａ，１ｂは駆動輪、１ｃは
車椅子本体であり、駆動輪１ａ，１ｂには、該駆動輪１
ａ，１ｂをそれぞれ駆動するモータ等のアクチュエータ
（図示せず）と各駆動輪１ａ，１ｂの回転角を検出する
エンコーダ（図示せず）が取り付けられており、該エン
コーダにより検出される駆動輪１ａ，１ｂの回転角が前
記制御装置１０に送られる。制御装置１０は、障害物の
位置情報に基づき前記確率ポテンンシャル場を生成して
移動体１の移動経路を探索し、探索された経路に沿って
移動体１が移動するように上記エンコーダの出力に基づ
き上記アクチュエータに駆動信号を送出し、移動体１を
制御する。

【０００７】ここで、上記移動体１のパラメータを以下
のように定義する。ｘ₀ ：世界座標系における参照点のｘ座標ｙ₀ ：世界座標系における参照点のｙ座標 φ ：ロボットの方向角Ｒ：駆動輪の半径Ｗ：トレッド θr ：右輪の回転角 θt ：左輪の回転角なお、微分記号は本文中では、例えばθr ’のよう
に「’」，「”」の記号を付けて表現するが、図面や数
式中では、上にドットを付けて表現する。

【０００８】本実施例では、上記移動体１の駆動輪１
ａ，１ｂの中点Ｐｏ（ｘ₀，ｙ₀）を移動ロボットの制
御参照点とし、移動体の位置および姿勢を次の（１）式
で与える。また、上記移動体１の運動学は次の式（２）
で与えられ、（２）式に時間微分を施すと、次の（４）
式が得られる。これより、以下の（４）式に示す世界座
標系における加速度指令Ｘ”cmd ＝〔ｘ”，ｙ”，
φ”〕^Tから、関節角加速度指令値θ”cmd を求めるこ
とができる。

【０００９】

【数１】

【００１０】本発明では、動的な障害物を避けながら目
標位置に上記移動体１を到達させる移動経路を求めるた
め、障害物の行動を確率的に解析して予測する確率ポテ
ンシャル場の考え方を導入する。以下、上記確率ポテン
シャル場の生成および障害物回避のための移動体の経路
生成について説明する。（１）確率ポテンシャル場の生成世界座標系における障害物の位置情報を調べ、その情報
を蓄積しつつＸ方向、Ｙ方向の成分ごとに、オンライン
で期待値( μ_x，μ_y）、分散（σ_x ²，σ_y ²）Ｘ方
向とＹ方向の共分散σ_xy 、相関係数ρ_xy、を求める。
期待値、分散、共分散、相関係数はそれぞれ以下の
（５）式から（８）式により求めることができる。

【００１１】

【数２】

【００１２】確率は２次元正規分布を取ると考え、世界
座標系を格子で区切ると、各格子点における確率密度は
上記（５）〜（８）式を用い、次の（９）式で得られ
る。

【００１３】

【数３】

【００１４】このように、障害物の過去の位置情報を確
率的に解析することにより、障害物の位置を予測するこ
とが可能となる。上記式で得られた確率密度を格子の面
積で積分し、障害物の現在位置を原点として図示する
と、例えば図３に示すようになる。図３における高さ
は、次の時期における障害物の存在する確率を示したも
のであり、横軸は世界座標系における移動体１の位置座
標を表している。この確率ポテンシャル場を生成する利
点は、障害物センサ３によるデータを確率的に扱ってい
るため、センサデータの揺らぎの影響を受けずに、次の
時間における障害物の存在する確率を求めることができ
る点にある。また、複数の障害物が存在する場合には、
障害物座標系における確率ポテンシャル場を各障害物毎
に世界座標系に配置することで、世界座標系における確
率ポテンシャル場を生成することができることであり、
複数の障害物が存在する場合においても、拡張が可能で
ある。なお、確率ポテンシャル場を生成する際、過去の
データを用いるが、その時系列においてすべてのデータ
を均一な重みで扱うと環境の急な変動に対応することが
できない。そこで、データに重み係数をかけることで、
このような問題に対処する。例えば最近のデータに重み
を置くことで、環境の変動に対してよりロバストな確率
ポテンシャル場を生成することができる。

【００１５】（２）経路生成 (i) 勾配を付加した確率ポテンシャル場の生成図３は障害物を点として見なした場合の確率ポテンシャ
ル場を示したものであるが、実際の障害物は大きさをも
っており、障害物の回避を行うためには、障害物の大き
さを考慮する必要がある。図４に大きさを加味した確率
ポテンシャル場を示す。図４に示す確率ポテンシャル場
は、図３に示した確率ポテンシャル場を障害物の大きさ
に応じて広げたものである。図４に示すように、大きさ
を加味した確率ポテンシャル場を生成し、次いで、目標
位置にむかう勾配を付加する。付加する勾配の大きさ
は、目標位置（Ｘgoal，Ｙgoal）からの距離の分大きく
なるようにする。これをポテンシャル場の大きさで割る
ことにより、勾配を調節する。次の（１０）式に上記方
法による勾配の算出式を示す。また、図５に勾配を付加
した確率ポテンシャル場を示す。図５は障害物が一つの
場合を示しているが、障害物が複数あるときは、前記し
たように確率ポテンシャル場を各障害物毎に配置するこ
とで、複数の障害物がある場合の確率ポテンシャル場を
生成することができる。

【００１６】

【数４】

【００１７】上記手法によって求めた確率ポテンシャル
場は、量子化した格子点上でのみ計算されているため、
移動体１が取り得る状態は格子点上のみに限られる。よ
って、生成される経路は格子点上を結んだ折れ線上とな
り、移動体１をなめらかに移動させることができない。
そのため、格子点間のポテンシャルを補間することによ
り連続なポテンシャルを求め、以下のように最急降下法
により経路生成を行う。なお、上記補間法としては周知
な種々の手法を用いることができる。 (ii)経路生成本実施例においては、確率ポテンシャル場の領域内の一
点を開始点とし、ポテンシャル場の傾きに沿って最急降
下法にしたがって移動していくことにより、目標位置に
至る経路を生成する方法を用いる。確率ポテンシャル場
の傾きは、以下の（１１）（１２）式のように表すこと
ができる。この傾きに従い、以下の（１３）（１４）式
により移動体を移動させる。ここで、ｓは１回に移動す
る距離であり、格子間隔よりも十分に小さくとることで
経路はなめらかな曲線となる。また、ｒは１回の移動距
離を正規化するためのベクトルの長さで以下の（１５）
式のように表すことができる。

【００１８】

【数５】

【００１９】以上、本実施例における確率ポテンシャル
場の生成および障害物回避のための移動体の経路生成に
ついて説明したが、前記図１に示した制御装置１０は、
上記手法により移動体１の経路を生成し、移動体１が該
経路に沿って移動するように制御する。以下、前記制御
装置１０の動作について説明する。図６は上記制御装置
１０における処理を示すフローチャート、図７は移動体
１を駆動制御するためのサーボ系のブロック図である。
制御装置１０は、障害物センサ３により検出されたセン
サデータを取り込み、図６に示す処理を行って移動体１
を制御するための位置指令値Ｘcmd ，Ｙcmd ，方向角指
令値φcmd を求め、上記図４に示すサーボ系に出力して
移動体１を制御する。図６に示す処理はタイマ割り込み
により起動され、所定の時間間隔で障害物センサ３のデ
ータを取り込み、図６の処理を行う。なお、図７は移動
体のサーボ系をブロック図で示しているが、図７に示す
制御は制御装置１０において、ソフトウェアにより実現
される。

【００２０】図６において、タイマ割り込みがあると、
ステップＳ１において、障害物センサ３のデータを取り
込み、記憶装置に蓄積する。次いで、ステップＳ２にお
いて、記憶装置に蓄積されたセンサのデータを用い、前
記（１）で説明したように（９）式により、各格子点に
おける確率密度の演算を行う。ステップＳ３において、
前記図４に示したように障害物の大きさを考慮したポテ
ンシャル場を生成する。ステップＳ４において、目標位
置への勾配にポテンシャル場を加え合わせ、前記図５に
示したような勾配を付加した確率ポテンシャル場を生成
する。ステップＳ５において、各格子点のポテンシャル
を補間し、連続なポテンシャルを求める。ついで、ステ
ップＳ６において、前記（１１）〜（１５）式により、
目標位置に至る経路を生成し、ステップＳ７において、
図７に示すサーボ系に対する指令値Ｘcmd ，Ｙcmd ，φ
cmd を生成する。

【００２１】図７において、移動体１の駆動輪１ａ，１
ｂに取り付けたエンコーダ２０の出力θ_r，θ_lから角
速度θ_r’，θ_l’を求め、座標変換器２１に入力す
る。座標変換器２１は前記（２）式により、角速度
θ_r’，θ_l’を速度ｘ’，ｙ’、方向角速度φ’に変
換する。座標変換器２１の出力は積分され、フィードバ
ック信号として、減算器２２，２３に入力される。一
方、前記サーボ系に対する指令値Ｘcmd ，Ｙcmd ，φcm
d が上記減算器２２，２３に入力され、減算器２２，２
３はその偏差を加速度コントローラ２４、方向角コント
ローラ２５に出力する。加速度コントローラ２４、方向
角コントローラ２５の出力ｘ”，ｙ”，φ”は座標変換
器２６に与えられる。座標変換器２６は前記（４）式に
より、上記ｘ”，ｙ”，φ”を角加速度θ_r”，θ_l”
に変換する。上記角加速度θ_r”，θ_l”は、変換器２
７に与えられ、電流指令値ｉ_r，ｉ _lに変換される。変
換器２７が出力する電流指令値ｉ_r，ｉ_lは、減算器２
９において電流センサ２８により検出されるアクチュエ
ータへの入力電流と比較され、その偏差がコントローラ
３０に入力される。コントローラ２９は、アクチュエー
タ３１に流れる電流を制御して、移動体１の車輪１ａ，
１ｂのトルクを制御する。

【００２２】本実施例の手法の有効性を検証するため、
シミュレーションを行い、従来のベクトル場による手法
と本実施例の手法を比較した。このシミュレーションで
は、確率ポテンシャル場を生成する格子の間隔は５ｃｍ
とした。図８（ａ）（ｂ）は、障害物が正面に静止して
いる場合として、回避の困難な状況として、移動体と障
害物と目標位置が一直線に並んだ場合のシミュレーショ
ン結果を示す図であり、図８（ａ）は従来のベクトル場
の手法を用いた場合のシミュレーション結果を示し、同
図（ｂ）は本実施例の確率ポテンシャル場を用いた場合
のシュミュレーション結果を示す。図８において、Ａは
移動体の移動経路を示し、Ｂは障害物を示す。従来のベ
クトル場による手法では、障害物の数や位置、目標位置
との距離などによって目標位置から受ける引力と障害物
から受ける斥力を場合によって変えなければ回避を行う
ことは難しい。このため、従来法を用いた図８（ａ）で
は障害物からの斥力が不足しているために衝突回避でき
ていないことが分かる。一方、本実施例の手法によれ
ば、障害物の存在確率に依存して斥力の大きさが自動的
に調整されるため、回避を行うことのできる経路をその
場に応じて生成することが可能である。このため、従来
法では回避することが困難な動的障害物が存在する状況
においても、図８（ｂ）に示すように、滑らかな軌道で
回避をすることができた。

【００２３】図９（ａ）（ｂ）は障害物が移動体のスタ
ート位置と目標位置の間を横切るように動くときのシミ
ュレーションの例を示す図であり、図８と同様、図９
（ａ）は従来のベクトル場の手法を用いた場合のシミュ
レーション結果を示し、同図（ｂ）は本実施例の確率ポ
テンシャル場を用いた場合のシュミュレーション結果を
示す。図９において、Ａは移動体の移動経路を示し、Ｂ
は障害物の移動経路を示す。従来のベクトル場による手
法では、将来の障害物の動く位置の予測を行っていない
ため、図９（ａ）に示すように障害物に振り回されて、
回避するのに時間が掛かっていることが分かる。一方、
本実施例の手法では、障害物の動きの予測を行っている
ため、図９（ｂ）に示すように、はじめから最適な経路
を生成し、障害物を回避して目標位置に向かっているこ
とがわかる。図９の障害物の動いた距離から分かるよう
に、本実施例の手法によれば、従来ベクトル場の手法の
場合の約半分の時間で、障害物を回避して目標位置まで
向かうことができる。

【００２４】上記シミュレーション結果から明らかなよ
うに、本実施例の手法では、障害物の大きさを加味した
確率ポテンシャル場に基づいた経路生成を行っているた
め、静止した障害物をうまく回避できていることが分か
る。また、障害物が移動する場合においても、環境の変
動を考慮したデータ選択を行っているため、正確な回避
をし、障害物と衝突しないことが予測できるとロボット
は目標位置へ向かっていることが分かる。なお、上記シ
ミュレーションでは、障害物が１つの場合について行っ
たが、前記したように複数障害物が存在する場合にも拡
張することが可能である。

【００２５】以上の実施例では、天井面に障害物センサ
を設け、制御装置を移動体の外部に設けた場合について
説明したが、本発明を例えば掃除用ロボット等の作業用
ロボットに適用する場合には、障害物センサと制御装置
を移動体に内蔵させるようにしてもよい。図１０に上記
のように障害物センサと制御装置を移動体に内蔵させた
場合の構成例を示す。図１０において、１は移動体、２
は障害物、３は障害物センサ、１０はコンピュータ等か
ら構成される制御装置である。本実施例の動作は前記し
た実施例と同様であり、障害物センサ３により障害物２
の位置を逐次検出し、移動体１に内蔵された制御装置１
０に送る。制御装置１０は、例えばメモリとＣＰＵと外
部記憶装置等から構成されるコンピュータ等で構成さ
れ、障害物２の位置情報に基づき、前記したように、障
害物が存在しうる確率を表した確率ポテンンシャル場を
生成し、該確率ポテンシャル場に基づき目標位置に向か
う経路を探索する。そして、その経路に沿って移動体１
を移動させる。なお、この場合も前記したように移動体
の位置を上記障害物センサ３により求めて、移動体１を
制御するようにしてもよい。

【００２６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明において
は、以下の効果を得ることができる。（１）確率ポテンシャル場を生成し、移動体の経路を生
成しているので、動的な障害物の未来の動作を予測し、
その回避を行うことができる。従来のベクトル場による
手法では、障害物の数や位置、目標位置との距離等によ
っては、目標位置から受ける引力と、障害物から受ける
斥力を場合によって変えなければ回避を行うことが難し
かったが、本発明の手法によれば、従来の手法では回避
することが困難な状況においても、正確な回避行動をと
ることができる。また、複数の障害物が存在する場合に
も、確率ポテンシャル場を各障害物毎に配置すること
で、確率ポテンシャル場を生成することができ、複数の
障害物が存在する場合にも、容易に拡張することができ
る。（２）障害物を検出するセンサのデータを確率的に扱っ
ているため、センサのデータの揺らぎの影響を受けず
に、次の時間における障害物の存在する確率を求めるこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例の移動体制御システムの全体構
成を示す図である。

【図２】本実施例で使用した移動体の一例を示す図であ
る。

【図３】障害物の座標系における確率ポテンシャル場を
示す図である。

【図４】大きさを加味した確率ポテンシャル場を示す図
である。

【図５】勾配を付加した確率ポテンシャル場を示す図で
ある。

【図６】制御装置の処理を示すフローチャートである。

【図７】移動体のサーボ系のブロック図である。

【図８】シミュレーション結果（１）を示す図である。

【図９】シミュレーション結果（２）を示す図である。

【図１０】障害物センサと制御装置を移動体に内蔵させ
た場合の構成例を示す図である。

【符号の説明】

１移動体１ａ，１ｂ駆動輪２障害物３障害物センサ１０制御装置２０エンコーダ２１座標変換器２２，２３減算器２４加速度コントローラ２５方向角コントローラ２６座標変換器２７変換器２８電流センサ２９減算器３０コントローラ３１アクチュエータ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 5H301 AA01 AA10 BB11 BB20 CC03 CC06 DD07 DD15 GG12 GG14 HH10 KK03 LL01 LL02 LL06 LL11 LL12 5J084 AA04 AB17 AB20 AC07 AD07 DA07 EA22

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】障害物を回避しながら目標位置に向かっ
て移動する自走式移動体の制御方法であって、障害物の位置情報に基づき、障害物が存在しうる確率を
表した確率ポテンンシャル場を生成し、上記確率ポテンシャル場に、目標位置に向かう勾配を付
加し、該勾配が付された確率ポテンシャル場の傾きに基づき目
標位置に向かう経路を探索し、自走移動体を該経路に沿
って移動させることを特徴とする自走移動体の制御方
法。
【請求項２】障害物の位置情報に基づき、障害物が存
在しうる確率を表した確率ポテンンシャル場を生成する
手段と、上記確率ポテンシャル場に、目標位置に向かう勾配を付
加する手段と、上記手段により生成された勾配から目的地に向かう経路
を探索する経路探索手段と、上記経路探索手段により求めた経路に沿って自走移動体
を移動させる制御手段とを備えたことを特徴とする自走
移動体の制御装置。
【請求項３】障害物の回避を行いながら目標位置に向
かって移動する自走式移動体の経路探索プログラムであ
って、上記プログラムは、障害物の位置情報に基づき、障害物
が存在しうる確率を表した確率ポテンンシャル場を生成
する処理と、上記確率ポテンシャル場に、目標位置に向かう勾配を付
加し、該勾配が付された確率ポテンシャル場の傾きに基づき目
標位置に向かう経路を探索する処理と、上記探索結果に基づき上記移動体の移動経路を制御する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする自走
式移動体の経路探索プログラム。