JP2009217491A - 移動支援装置、移動体、領域設定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】人が携行する随行物を考慮して適切な障害物領域を設定できる移動支援装置、移動体及び領域設定方法を提供すること。
【解決手段】検出された歩行者１２の位置に基づき移動体１１が回避する歩行者回避領域１３を決定し、該歩行者回避領域１３を回避する経路を定める移動支援装置１００において、歩行者１２に随行する随行物１４を検出する随行物検出手段２１、２３と、随行物１４が検出された歩行者１２には、随行物１４が検出されない歩行者１２の歩行者回避領域１３よりも、歩行者１２の左右方向の長さが低減された随行時回避領域１５を設定する領域設定手段２４と、を有することを特徴とする。
【選択図】図１

Description

検出された歩行者の位置に基づき移動体が回避する歩行者回避領域を決定する移動支援装置及び回避領域設定方法に関し、特に、歩行者に随行物が随行する場合に歩行者回避領域を適切に設定する移動支援装置及び回避領域設定方法に関する。

一般の道路や室内は人車混在環境といえ、人が乗車する自動車や人が乗車しない搬送装置等の種々の移動体が人車混在環境を移動する場合が多い。いずれの移動体においても人との接触を避けて移動することが好ましいとされ、人を検出して人の位置を回避した移動経路を設定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。特許文献１には、移動体の撮像方向の空間を複数のエリアに分割した人存在マップを作成して、各エリアを人を検出したエリアと人がいないエリアに分類し、人を回避して移動する自律移動装置が記載されている。

また、人車混在環境では老人や子供など様々な種別の人が存在するため、人との接触を避けるために見込まれる障害物領域は一律ではないと考えられる。そこで、物体識別手段により識別した物体の種類に応じて障害物領域を設定し、移動体との最接近時に障害物領域が確保されるか否かに応じて経路設定する車両用走行支援装置が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。
特開２００４−１７８２２９号公報 特開２００６−２２４７４０号公報

ところで、人車混在環境の人は荷物を運ぶ台車や乳母車、キャリーバッグ等の随行物を携行している場合がある。随行物を携行した人が存在する人車混在環境を移動体が移動する場合、随行物との接触を回避する必要があるが、これまで随行物の存在を考慮した技術は提案されていない。例えば、特許文献２記載の車両用走行支援装置では、接触回避のため障害物領域を保つことを目的としており、随行物を考慮して単に障害物領域を広く取った場合、人が多い人車混在環境では移動体の身動きが取れなくなってしまうという問題がある。

本発明は、上記課題に鑑み、人が携行する随行物を考慮して適切な障害物領域を設定できる移動支援装置、移動体及び領域設定方法を提供することを目的とする。

上記課題に鑑み、本発明は、検出された歩行者の位置に基づき移動体が回避する歩行者回避領域を決定し、該歩行者回避領域を回避する経路を定める移動支援装置において、歩行者に随行する随行物を検出する随行物検出手段と、随行物が検出された歩行者には、随行物が検出されない歩行者の歩行者回避領域よりも、歩行者の左右方向の長さが低減された随行時回避領域を設定する領域設定手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、歩行者回避領域の左右方向の長さが短縮されたので、移動体が人車混在環境を移動しやすくすることができる。

また、本発明の一形態において、歩行者の移動する路面の勾配を検出する勾配検出手段を有し、領域設定手段は、歩行者が勾配の谷側に移動する場合は、歩行者の前方の随行時回避領域の長さを勾配がない場合よりも長くし、歩行者が勾配の山側に移動する場合は、歩行者の前方の随行時回避領域の長さを勾配がない場合よりも短くする、ことを特徴とする。

本発明によれば、勾配によるバイアスを考慮して過不足の少ない随行時回避領域を設定することができる。

人が携行する随行物を考慮して適切な障害物領域を設定できる移動支援装置、移動体及び領域設定方法を提供することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。

図１は、本実施例の障害物領域１３及び随行時障害物領域１５の一例を説明する図である。図１（ａ）では歩行者１２から一定距離の領域を障害物領域１３としている。図１（ａ）は平面視を示すが、実際には地面に対し鉛直方向に同じ広さの障害物領域１３が形成されるので障害物領域１３は円柱状の３次元空間となる。図１（ａ）に示す方向から移動する移動体１１は、障害物領域１３と接触するので、移動体１１の移動支援装置１００はこの方向には移動できないと判定する。

図１（ｂ）は歩行者１２が随行物１４を携行している場合を示す。本実施例の移動支援装置１００は、随行物１４を携行している歩行者１２に対し随行時障害物領域１５を設定する。随行物１４のない歩行者１２に比べ、随行物１４を携行している場合の歩行者１２は行動が制限される。このため、随行物１４を携行している場合に、随行物１４を随行していない障害物領域１３を設定すると、行動の制約があるにもかかわらず広すぎてしまい、人が多い人車混在環境では移動体１１の身動きが取れなくなるおそれがある。

そこで、随行物１４を携行する歩行者１２は行動が前後方向に制限されることを考慮して、歩行者１２の左右方向の長さを短縮した随行時障害物領域１５を設定する。左右方向の長さが短縮されたので、図１（ｂ）に示すように移動体１１が人車混在環境を移動しやすくすることができる。すなわち、本実施例の移動支援装置１００は、移動体１１の移動領域を広く設定することができる。

なお、随行物１４とは、歩行者が荷重を支えて保持するのでなく、自らがタイヤなどの回転体で荷重を支えて主に歩行者と同じ路面を移動するもの、例えば、台車、乳母車、キャリーバッグ等である。

図２は、移動支援装置１００が搭載される移動体１１の一例を示す図である。図２（ａ）の移動体１１は、搬送対象物（部品、食材、道具、備品等）を積載して、不特定多数の人が存在する空間を設定された目的地まで自律的に移動する。例えば、病院や工事現場、公共施設などにおいて人が操作することなく、人を回避しながら搬送対象物を積載して移動することができる。また、図２（ｂ）は乗員が例えば一人乗車して、エンジン、電気モータ又はハイブリッド機構を動力源に移動することが可能な車両の一例である。図２（ｂ）の移動体１１は一般道を四輪車と同程度の速度で走行したり、人車混在環境を人と同じ速度で移動可能である。特に、後者の場合、人車混在環境を乗員が操舵しなくても人を回避しながら移動することができる。また、図２（ｃ）の移動体１１は、エンジン、電気モータ又はハイブリッド機構を動力源に移動する四輪車であるが、このような一般の車両に移動支援装置１００を搭載してもよい。

図３は、移動支援装置１００の機能ブロック図の一例を示す。移動支援装置１００は、各種のセンサ、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ及び入出力インターフェイスを備えたコンピュータ等により構成される。ＣＰＵがプログラムを実行するか又はＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアにより実装される各機能ブロックが、センサが検出する信号を処理することで、随行時障害物領域１５が設定される。

センサは主に歩行者１２や随行物１４を検出するセンサであり、図３では歩行者・随行物検出センサ２１として示した。歩行者・随行物検出センサ２１は一体である必要はなく、複数の機能、例えばカメラ、レンジファインダ等の複数のセンサとして構成されることが多い。本実施形態では、主に歩行者・随行物検出センサ２１が撮影した画像データから歩行者１２及び随行物１４を検出するが、レンジファインダを備えている場合、歩行者１２及び随行物１４までの距離を検出することができるので、画像データから距離情報を取得する必要がなく、移動支援装置１００の処理負荷を低減できる。

〔歩行者・随行物の検出〕
随行物１４は歩行者１２が携行するものなので、歩行者１２が検出された場合にのみ随行物１４を検出すればよい。このため、まず歩行者１２の検出について説明する。歩行者１２は、動体である、縦方向が横方向よりも長い形状を有する、赤外線を発する、移動速度が所定以下である、等の特徴を有するので、これらの情報のそれぞれを検出し全ての情報を満たす対象を歩行者１２として検出すればよい。

本実施形態の歩行者・随行物検出センサ２１は、距離情報の取得を容易にするため、既知の離間距離ｍで配置された一対のカメラを有する。それぞれの撮像部から出力されるアナログ信号はＡ／Ｄ変換され所定の輝度階調のデジタルデータ（以下、画像データという）に変換される。歩行者・随行物検出センサ２１は前方の所定範囲の画像データを１秒間に１５〜３０フレームの速度で撮影し、順次メモリに記憶していく。一対のカメラのそれぞれの光軸は平行かつエピポーラ線が水平方向に一致するように設置され、ハード的な内部誤差要因（レンズ歪み、光軸ずれ、焦点距離ずれ及び撮像素子歪み等）は幾何変換用のＬＵＴ（Look Up Table）により補正されている。

図４（ａ）は画像データの一例を示す。歩行者認識部２２は、順次撮影される２つの画像データの、同じ位置の画素の画素値を１つずつ比較し、画素値が変化する領域を検出する。歩行者１２が移動すると、背景の画素の画素値が一定であるのに対し歩行者１２の画素の画素値が変化する。したがって、画素値が変化する画素は歩行者１２が撮影されている画素である。

そして、その画素の外接矩形３１を設定する。外接矩形３１は一般には四角形であるが、本実施形態では随行物１４を検出するので、歩行者１２と随行物１４のそれぞれの外接矩形を抽出できるように、２つの四角形を合成した形状の外接矩形３１を設定する。また、この外接矩形３１は随行物１４が路面を移動することを考慮して外接矩形３１の下側で左右いずれかに凸の形状となる。

図４（ａ）ではキャリーバッグ４１を携行する歩行者１２Ａの外接矩形３１Ａ、台車４２を携行する歩行者１２Ｂとの外接矩形３１Ｂ、随行物１４を携行しない歩行者１２Ｃの外接矩形３１Ｃ、がそれぞれ設定された。なお、随行物１４を携行しない歩行者１２Ｃの場合、わずかな凸部を有する外接矩形３１Ｃが設定されるが、この凸部は次の処理で消去される。

図４（ｂ）は外接矩形３１Ａ〜３１Ｃから歩行者１２及び随行物１４を検出する処理を模式的に示す図である。歩行者認識部２２は外接矩形３１を２つの四角形（例えば、３１１Ａ、３１２Ａ）に分割し、縦方向の長さの大きい四角形３１１Ａから歩行者１２を検出する。また、随行物認識部２３は縦方向の長さの短い四角形３１２Ａから随行物１４を検出する。歩行者認識部２２は、予め記憶する歩行者用の標準パターンと分割された四角形３１１Ａを比較して歩行者１２を検出する。歩行者１２の四角形３１１Ａの縦横比が所定範囲に入る場合に歩行者１２を検出してもよい。

なお、例えば赤外線を放射して撮影し歩行者１２を絞り込んでからかかる処理を行ってもよいし、後述する移動速度から歩行者１２か否かを検証してもよい。

同様に、随行物認識部２３は、予め記憶する随行物用の標準パターンと分割された四角形３１２Ａを比較して随行物１４を検出する。随行物１４の四角形３１２Ａの縦横比が所定範囲に入る場合に随行物１４を検出してもよい。かかる処理により、四角形３１２Ｃは随行物１４でないと判定される。

また、随行物１４は路面を移動するので、四角形３１２Ａの高さが路面から所定距離以内か否かにより随行物１４を検出できる。また、随行物１４は移動のための車輪を有するので、エッジ処理して底部に円形のエッジが得られるか否かにより判定することで、さらに随行物１４の検出精度を向上できる。

〔距離情報の検出〕
歩行者認識部２２は歩行者１２までの距離を、随行物認識部２３は随行物１４までの距離をそれぞれ検出する。以下、歩行者認識部２２を例にして説明する。歩行者認識部２２は、公知のステレオ視の技術によって画像データから立体物を検出する。立体物の検出とは、一対のカメラによりそれぞれ撮影された一対の画像データの相関を求め、同一対象物に対する視差に基づいて三角測量の要領でその物体までの距離を算出するものである。

一対の画像データのうち相関している同一対象物は例えば面積相関法で求める。面積相関法では，注目している画素の周りの所定数の画素（以下、ウィンドウという）を取り出し、そのウィンドウ中の画素それぞれについて左右の画像中で画素値の差をとり、その合計がもっとも小さい他方の画像データのウィンドウを相関位置とする。この、相関位置のずれ量（視差）から、撮像対象物までの距離を算出できる。視差（画素数×画素ピッチ）をｎとし、レンズの焦点距離をｆ、一対のカメラの光軸間の距離をｍとすると、撮像対象物までの距離Ｌは、「Ｌ＝（ｆ・ｍ）／視差ｎ」という関係式から算出される。

〔障害物領域１３又は随行時障害物領域１５の設定〕
歩行者１２までの距離が求められると、障害物領域１３又は随行時障害物領域１５を設定することができる。原理的には画素毎に歩行者１２までの距離及び随行物１４までの距離を検出することができるので、これを利用して歩行者１２の中心位置Ｏを検出する。ここでは、歩行者１２の左右の奥行きのそれぞれの中心から歩行者１２の中心位置Ｏを決定する。

図５は歩行者１２の中心位置Ｏの決定を模式的に示す図である。立体物を撮影した場合、立体物の最も手前側の画素を挟んで、左側又は右側に画素を辿るほど立体物の遠方の部分が撮影されることになる。したがって、最も手前側の画素と、最も手前側の画素より左側で最も遠方の画素とを結ぶ線分Ｘ、最も手前側の画素と、最も手前側の画素のより右側で最も遠方の画素とを結ぶ線分Ｙ、という仮想線を設けることができる。この線分ＸとＹそれぞれの中点から降ろした垂線の交点が歩行者１２の中心位置Ｏとなる。なお、最も手前側の画素や最も遠方の画素は、歩行者１２の四角形３１１Ａの縦方向の画素列毎に検出する。これにより、立体物である歩行者１２から最も手前側の画素と最も遠方の画素を検出できる。

また、図５（ｂ）に示すように、線分Ｘに平行な線分Ｘ‘と線分Ｙに平行な線分Ｙ’をそれぞれ設け、得られた四角形の頂点を結ぶ交点を歩行者１２の中心位置Ｏに決定してもよい。

そして、障害物領域推定部２４は歩行者１２の中心位置Ｏを基準に障害物領域１３又は随行時障害物領域１５を設定する。図６（ａ）は随行物１４を携行しない歩行者１２の障害物領域１３の一例を示す。随行物１４を携行しない場合、障害物領域推定部２４は中心位置Ｏから一定距離を障害物領域１３に設定する。すなわち、障害物領域１３は円となる。

図６（ｂ）は随行時障害物領域１５の設定を模式的に示す図の一例を示す。障害物領域推定部２４は、まず歩行者１２の前後方向を検出する。台車４２や乳母車のように、必ず歩行者１２の前方に携行される随行物１４がある。したがって、随行物１４と歩行者１２の相対的な位置から歩行者１２の前後方向を検出することができる。随行物１４の中心位置Ｐは歩行者１２の中心位置Ｏと同様に検出することができるので、中心位置ＯからＰに向けて結ばれた線分が歩行者１２の前方方向を示す。

障害物領域推定部２４は、中心位置ＯからＰ方向に長軸を有する楕円状の随行時障害物領域１５を設定する。楕円の長軸は障害物領域１３の半径と同じとする。楕円の扁平率｛（ａ―ｂ）／ａ｝は予め定められているので、短軸ｂの長さを定めることができる。随行物１４が歩行者１２の前方に携行されることが既知であれば、以上のようにして随行時障害物領域１５を設定することができる。

なお、障害物領域１３は円形でなくてもよく、また、随行時障害物領域１５は楕円でなくてもよい。すなわち、随行時障害物領域１５は、随行物１４を携行する歩行者１２の左右方向が障害物領域１３よりも短ければよい。

キャリーバッグ４１のように歩行者１２の横方向又は後方に携行される随行物１４の場合、歩行者１２の前後方向は、歩行者１２の移動方向から検出する。上記のように、歩行者認識部２２が歩行者１２を検出する際、画像データから動体を監視しているが、画像データ毎に距離情報を検出することで、歩行者１２の３次元上の移動方向が明らかとなる。例えば、最高部、最低部、最近接部、最遠方部などの歩行者１２の数点の画素の距離情報を、画像データ毎に監視し、それぞれの画素の移動方向の平均から歩行者１２の移動方向を検出する。

随行物１４を携行する歩行者１２の場合、前後方向に移動すると考えてよいので、歩行者１２の移動方向が歩行者１２の前後方向である。したがって、障害物領域推定部２４は、歩行者１２の中心位置Ｏを基準に前後方向に長軸を有する楕円状の随行時障害物領域１５を設定することができる。

なお、随行時障害物領域１５の大きさは一定でなくてもよく、少なくとも随行物１４の位置まではカバーするように設定される。したがって、例えばキャリーバッグ４１のように歩行者１２の横又は斜め後方に携行される随行物１４が検出された場合、必ずしも前後方向に長軸を有する楕円形状としなくてもよく、この場合、円形や歩行者１２の左右方向に長軸を有する楕円形状となる場合がある。

〔経路計画〕
経路計画部２５は、設定された障害物領域１３及び随行時障害物領域１５を回避した経路を計画する。図７は障害物領域１３及び随行時障害物領域１５を回避する経路を模式的に説明する図を示す。経路計画部２５は、障害物領域１３及び随行時障害物領域１５が混在した空間から、それぞれの最近接部の間隔Ｌ１〜Ｌ５を算出し、間隔Ｌ１〜Ｌ５と移動体１１の車幅を比較する。移動体１１の車幅は予め記憶している。比較の結果、車幅よりも狭い間隔については経路候補から除外し、車幅よりも狭い間隔のうち目的地までの距離が最短の経路を決定する。

例えば図７では、間隔Ｌ１、Ｌ２は車幅よりも狭いとして経路から除外され、経路Ｌ３〜Ｌ５のうち、目的地までの距離が最も短い距離Ｌ３を通過する経路が設定されている。このように、本実施例の移動支援装置１００は、例えば間隔Ｌ３のように随行時障害物領域１５を楕円形状とすることで、通過可能な経路を設定しやすくすることができる。また、経路設定の柔軟性が向上するので、目的地までの距離が短い経路を設定することができる。

〔移動制御〕
移動制御部２６は、設定された経路を目標経路に目的地まで移動体１１を移動する。移動制御部２６には、移動体１１を駆動する電気モータ、移動方向を定める操舵手段、減速や停止する制動手段が接続されており、例えば、一定速度で電気モータを駆動しながら、目標経路を走行するように操舵手段により操舵される。また、移動体１１は超音波ソナーなど障害物を検出する手段を備え、障害物と所定距離以内に接近した場合、制動手段により制動して障害物を通過待ちする。所定時間経過しても障害物が通過しない場合、障害物領域推定部２４が設定した随行時障害物領域１５に基づき経路計画部２５は再度、目的地までの経路を設定する。

〔移動支援装置１００の動作手順〕
図８は、移動支援装置１００が動作する手順を示すフローチャート図である。例えば、移動体１１が起動されると歩行者・随行物検出センサ２１は周囲を撮影して画像データを生成する。歩行者認識部２２は画像データから歩行者１２を認識する（Ｓ１０）。歩行者１２が認識されない場合（Ｓ１０のＮｏ）、随行物１４も検出されないとしてよいので経路計画部２５は例えば目的地まで最短の経路を設定する（Ｓ５０）。

歩行者１２が検出された場合（Ｓ１０のＹｅｓ）、随行物認識部２３は四角形３１２の形状に基づき随行物１４が検出されるか否かを判定する（Ｓ３０）。随行物１４が検出されない場合（Ｓ２０のＮｏ）、障害物領域推定部２４は障害物領域１３を設定し（Ｓ３０）、随行物１４が検出された場合（Ｓ２０のＹｅｓ）、障害物領域推定部２４は随行時障害物領域１５を設定する（Ｓ４０）。

そして、経路計画部２５は、障害物領域１３又は随行時障害物領域１５を避け、また、車幅よりも広い間隔を抽出して目的地までの経路を設定し（Ｓ５０）、移動制御部２６は設定された経路に従い目的地まで移動するよう電気モータや操舵手段を制御する（Ｓ６０）。

本実施例の移動支援装置１００は、歩行者１２が随行物１４を携行しているか否かに関わらず一律の障害物領域１３を設定する手法に比べ、随行物１４を携行している場合は歩行者１２の行動制限を考慮して随行時障害物領域１５を設定することで、移動体１１の移動範囲を広くすることができる。

路面に勾配がある人車混在環境がある。実施例１では随行物１４を携行する歩行者１２の行動が制限されることを利用して随行時障害物領域１５を設定したが、歩行者１２が勾配のある路面を移動する場合、歩行者１２の行動は勾配によるバイアスがかかると考えられる。例えば、勾配の谷側に向かっては移動速度が大きくなりやすく、山側への移動速度は小さくなる。したがって、勾配のある経路を、歩行者１２が谷側にむかって移動している場合には、随行時障害物領域１５を谷側に大きくし、山側に向かって移動している場合には、随行時障害物領域１５を山側に小さくすることで、過不足の少ない随行時障害物領域１５を設定することができる。

図３に示したように勾配を検出するため移動支援装置１００は勾配検出部２７を有する。勾配検出部２７は歩行者１２が移動する路面の勾配を検出する。勾配検出部２７は、例えば、傾斜角に応じて各変位を生じさせる振子の角変位を検出し、この各変位を元の位置に戻すために必要な電気信号から路面の傾斜角を検出する。勾配検出部２７は移動体１１のピッチング方向及びローリング方向の２軸方向の勾配をそれぞれ検出することができる。また、例えば、人車混在環境の地図情報に記憶された勾配情報を読み出して、歩行者１２の移動する路面の勾配を検出してもよい。この場合、一度走行した路面の勾配情報を地図情報に記憶することができる。

勾配情報を取得した障害物領域推定部２４は、歩行者１２の移動方向と勾配情報に基づき障害物領域１３又は随行時障害物領域１５を設定する。図９は、本実施例の障害物領域推定部２４が設定する随行時障害物領域１５の一例を示す。歩行者１２が谷側に移動している場合、歩行者１２が谷側に速度を上げる可能性があることを考慮して、障害物領域推定部２４は、平坦時の随行時障害物領域１５よりも歩行者１２の前方側を長くする。移動体１１は歩行者１２の前方側に長くなった随行時障害物領域１５を回避して移動する。

随行時障害物領域１５の前方側を長くする程度は、勾配が大きいほど歩行者１２の加速が大きくなることを考慮して、勾配の大きさに応じた値とすることが好ましい。このように随行時障害物領域１５を設定することで、移動体１１が通過する際、随行物１４との間隔を確実に確保することができる。

また、歩行者１２が山側に移動している場合、歩行者１２が山側に速度を上げる可能性は少ないことを考慮して、障害物領域推定部２４は平坦時の随行時障害物領域１５よりも随行時障害物領域１５の歩行者１２の前方側を短くする。随行時障害物領域１５の歩行者１２の前方側が短くなるので移動体１１は随行時障害物領域１５を回避しやすくなる。歩行者１２が山側に移動している場合も、勾配の大きさに応じて山側の随行時障害物領域１５を短くすることができる。

なお、歩行者１２が坂道を斜めに移動する場合など、勾配の方向と歩行者１２の移動方向が完全には一致しない場合があるが、勾配の方向と移動方向のずれが９０度以内であれば、谷川に移動する場合は歩行者１２の前方の随行時障害物領域１５を大きくし、山側に移動する場合には小さくする。ずれの大きさに応じて随行時障害物領域１５の増減の程度を調整してもよい。

図１０は、移動支援装置１００が動作する手順を示すフローチャート図である。図１０において、図８と同一ステップには同一の符号を付した。図１０のフローチャート図は、ステップＳ２０で随行物１４が検出された場合（Ｓ２０のＹｅｓ）、歩行者１２が移動する路面の勾配を勾配検出部２７が検出し勾配がある否かを判定する（Ｓ２５）。勾配がない場合（Ｓ２０のＮｏ）、障害物領域推定部２４は実施例1と同様に随行時障害物領域１５を設定する（Ｓ４０）。

勾配がある場合（Ｓ２０のＹｅｓ）、障害物領域推定部２４は、歩行者１２の移動方向が谷側の場合、歩行者１２の前方の随行時障害物領域１５を長くし、歩行者１２の移動方向が山側の場合、歩行者１２の前方の随行時障害物領域１５を短くする（Ｓ４５）。

以降は実施例１と同様であり、経路計画部２５は、障害物領域１３又は随行時障害物領域１５を避け、また、車幅よりも広い間隔を抽出して目的地までの経路を設定し（Ｓ５０）、移動制御部２６は設定された経路に従い目的地まで移動するよう電気モータや操舵手段を制御する（Ｓ６０）。

本実施例の移動支援装置１００は実施例１の効果に加え、勾配に応じて随行時障害物領域１５の大きさを調整できるので、勾配がある場合でも確実に衝突を回避しまた走行領域を広く設定することができる。

障害物領域及び随行時障害物領域の一例を説明する図である。 移動支援装置が搭載される移動体の一例を示す図である。 移動支援装置の機能ブロック図の一例である。 画像データの一例を示す図である。 歩行者の中心位置の決定を模式的に示す図である。 随行物を携行する歩行者の随行時障害物領域の一例を示す図である。 障害物領域及び随行時障害物領域を回避する経路を模式的に説明する図である。 移動支援装置が動作する手順を示すフローチャート図である（実施例１）。 勾配がある場合に障害物領域推定部が設定する随行時障害物領域の一例を示す図である。 移動支援装置が動作する手順を示すフローチャート図である（実施例２）。

符号の説明

１１ 移動体
１２ 歩行者
１３ 障害物領域
１４ 随行物
１５ 随行時障害物領域
２１ 歩行者・随行物検出センサ
２２ 歩行者認識部
２３ 随行物認識部
２４ 障害物領域推定部
２７ 勾配検出部
１００ 移動支援装置

Claims (6)

1. 検出された歩行者の位置に基づき移動体が回避する歩行者回避領域を設定し、該歩行者回避領域を回避する経路を定める移動支援装置において、
   歩行者に随行される随行物を検出する随行物検出手段と、
   前記随行物が検出された歩行者には、前記随行物が検出されない歩行者の前記歩行者回避領域よりも、歩行者の左右方向の長さが低減された随行時回避領域を設定する領域設定手段と、
   を有することを特徴とする移動支援装置。
2. 歩行者の移動する路面の勾配を検出する勾配検出手段を有し、
   前記領域設定手段は、歩行者が勾配の谷側に移動する場合は、歩行者の前方の前記随行時回避領域の長さを勾配がない場合よりも長くし、歩行者が勾配の山側に移動する場合は、歩行者の前方の前記随行時回避領域の長さを勾配がない場合よりも短くする、
   ことを特徴とする請求項１記載の移動支援装置。
3. 前記歩行者回避領域が円の場合、前記随行時回避領域は、長軸を前記円の直径、短軸を前記直径未満とした楕円形状である、
   ことを特徴とする請求項１記載の移動支援装置。
4. 前記随行物は、台車、乳母車又はキャリーバッグであることを特徴とする請求項１〜３いずれか１項記載の移動支援装置。
5. 請求項１〜４いずれか１項記載の移動支援装置と、
   駆動手段と、操舵手段と、
   を有することを特徴とする移動体。
6. 歩行者の位置に基づき歩行者を回避する歩行者回避領域を設定し、該歩行者回避領域を回避する経路を定める移動支援装置の領域設定方法であって、
   随行物検出手段が、歩行者に随行される随行物を検出するステップと、
   領域設定手段が、前記随行物が検出された歩行者には、前記随行物が検出されない歩行者の前記歩行者回避領域よりも、歩行者の左右方向の長さが低減された随行時回避領域を設定するステップと、
   を有することを特徴とする領域設定方法。
   
   
   
   

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