JP2014119901A - 自律移動ロボット - Google Patents

Abstract

【課題】移動物体を様々な方向から撮影できるようにロボットを自律移動させることを目的とする。
【解決手段】撮像部にて移動物体の撮像画像を取得する自律移動ロボットにおいて、移動物体の正面方向を推定し、正面方向を基準として移動物体を撮像した方向を記憶し、移動物体位置の周囲の位置に複数の移動候補位置を設定し、各移動候補位置を評価してその一つを移動目標位置に設定するものであって、撮像されていない方向に位置する移動候補位置が移動目標位置として選択され易いよう評価し、自己位置から当該移動目標位置へ移動するよう前記移動経路を算出し、移動経路に沿って移動するよう制御し、かつ、撮像部が移動物体位置の方向を向くよう姿勢を制御する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、侵入者等の移動物体に追従飛行して侵入者等の移動物体の証拠画像を取得する自律移動ロボットに関する。

従来、自律的に移動して監視領域に侵入した侵入者の画像を取得する自律移動ロボットが提案されている。例えば、特許文献１には、検出したセンサの方向に自ら回転することによって侵入者を撮像したり、撮像画像から検出した顔領域の画像上における位置に基づいて侵入者を認識して、認識した方向に自ら回転することによって、侵入者を追尾し、撮像する自律移動ロボットが開示されている。

特開２００６−０２４１２８号公報

しかしながら、上記の従来技術では、侵入者を撮影できる方向に自らの向きを回転するだけであるため、侵入者を特定の方向（例えば正面方向）からしか撮像できない。侵入者の証拠画像を取得するにあたっては、侵入者の様々な身体的特徴を把握して後になって侵入者が誰であるかを識別できるよう、侵入者の正面、背面、側面等の様々な方向から撮影できることが望ましい。そこで、本発明は、侵入者を様々な方向から撮影できるように自律移動ロボットを移動させて証拠画像を取得することにより、侵入者の様々な身体特徴を把握できるようにすることを目的とする。

かかる課題を解決するために、撮像部にて移動物体の撮像画像を取得する自律移動ロボットにおいて、前記移動物体の移動物体位置と自律移動ロボットの自己位置及び姿勢とを推定する処理を行う位置推定手段と、前記自律移動ロボットの移動経路を算出する処理を行う経路探索手段と、前記移動経路に沿って移動するよう制御し、かつ、前記撮像部が前記移動物体位置の方向を向くよう前記姿勢を制御する処理を行う移動制御手段と、を有し、前記各処理を逐次繰り返すことによって移動するものであって、
前記経路探索手段は、前記移動物体の正面方向を推定し、前記自己位置と前記移動物体位置とを用いて該正面方向を基準として該移動物体を撮像した方向を記憶する被撮像方向記憶手段と、前記移動物体位置の周囲の位置に複数の移動候補位置を設定する移動候補位置設定手段と、前記各移動候補位置を評価して該移動候補位置の中の一つを移動目標位置に設定するものであって、撮像されていない方向に位置する移動候補位置が該移動目標位置として選択され易いよう評価する移動目標位置設定手段と、前記自己位置から該移動目標位置へ移動するよう前記移動経路を算出する移動経路算出手段と、を具備することを特徴とする自律移動ロボットを提供する。

かかる構成により、本発明の被撮像方向記憶手段により移動物体を撮像した方向を記憶し、移動目標位置設定手段により当該撮像した方向以外の方向に存在する移動候補位置が移動目標位置として選択され易いよう評価し、移動経路算出手段により自己位置（自律飛行ロボットの現在位置）から当該移動目標位置に至る移動経路を算出し、移動制御手段にて当該移動経路に沿って移動するよう制御する。これにより、自律移動ロボットは、移動物体を撮像していない方向にある位置を移動目標位置として設定し易くなり、ひいては当該位置に向かって移動し易くなるため、移動物体を様々な方向から撮像することができる。

また、本発明の好ましい態様として、前記被撮像方向記憶手段は、前記自己位置が前記移動物体位置から予め定めた記憶開始距離の範囲内にあるときのみ前記撮像した方向を記憶するものとする。

かかる構成により、移動物体の現在位置である移動物体位置から記憶開始距離以上離れた位置に自律移動ロボットが位置しているときについては撮像された方向（撮像済みの方向）として記憶されることはない。したがって、移動物体が小さく映るような遠距離の位置から撮像している場合、（たとえ当該方向からは撮像済みではあったとしても、撮像されていないとみなして）以後の処理においても当該方向に自律移動ロボットが移動し易くなるように制御される。これにより、移動物体を様々な方向から撮像した撮像画像の品質を一定の水準に保つことができる。

また、本発明の好ましい態様として、前記被撮像方向記憶手段は、前記撮像画像に移動物体の特徴部位が存在しているか否かを画像認識し、前記移動目標位置設定手段は、前記被撮像方向記憶手段にて前記撮像画像に前記特徴部位が存在していないと認識されたとき、予め設定された該特徴部位が存在する方向に位置する移動候補位置が前記移動目標位置として選択され易いよう評価するものとする。

かかる構成により、取得した撮像画像に移動物体の特徴部位（例えば移動物体が人物であれば顔）が存在していないとき、予め設定された特徴部位が存在する方向（例えば正面方向）の位置に自律移動ロボットが移動し易くなるよう制御されるため、特徴部位が撮像された証拠能力の高い撮像画像を取得しやすくすることができる。

また、本発明の好ましい態様として、前記移動候補位置設定手段は、前記移動物体位置から予め定めた離間距離だけ離れた周囲の位置に前記移動候補位置を設定するものとする。

かかる構成により、移動物体と所定の離間距離を保ちながら当該移動物体の動きに追従移動し、当該移動物体を様々な方向から撮像することができる。この際、移動物体が接近してきた場合も、離間距離を保つよう追従移動できるため、移動物体からの攻撃を回避することもできる。

また、本発明の好ましい態様として、前記自律移動ロボットは、所定の空間内を自由に飛行する自律飛行ロボットであるものとする。

上記のように、本発明の自律移動ロボットは、移動物体を撮像していない方向の位置に向かって移動し易くなるよう移動制御されるため、移動物体を様々な方向から撮像することができる。

自律飛行ロボットの概観図 自律飛行ロボットの機能ブロック図 被撮像方向の説明図 被撮像方向情報の一例を表す図 経路探索手段の機能ブロック図 被撮像方向更新処理のフローチャート 被撮像方向更新処理の説明図 移動候補位置の設定についての説明図 移動目標位置の設定についての説明図 移動経路の生成におけるグラフ構造の説明図 ローカル目標算出の説明図

以下、移動物体である人物に対して所定の相対距離を保ちながら追従飛行し、当該移動物体の画像を撮像する自律移動ロボット（以下、「自律飛行ロボット」という）についての実施形態について添付した図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本発明でいう自律移動ロボットは、前記のような自律飛行ロボットに限らず、移動物体に対して追従走行する自律走行ロボットも含まれる。また、本発明の自律移動ロボットは、自動車等の人物以外の様々な移動物体についても同様に適用することができる。

図１に本実施形態で利用する自律飛行ロボット１の概観図を表す。また、図２に本実施形態で利用する自律飛行ロボット１の機能ブロック図を表す。図１に表すように、本実施形態で利用する自律飛行ロボット１は、符号２ａ〜２ｄに示す４枚のロータ２（プロペラ）が一平面上に存在し、各ロータ２が図示しないバッテリ（二次電池）により駆動するモータ６によって回転することによって飛行するクアッドロータ型の小型無人ヘリコプタである。一般的に、シングルロータ型のヘリコプタでは、メインロータによって発生する反トルクをテールロータが生み出すモーメントで相殺することによって方位角を保っている。一方、本実施形態で利用する自律飛行ロボット１のようなクアッドロータ型のヘリコプタでは、前後・左右で異なる方向に回転するロータ２を用いることで反トルクの相殺を行っている。そして、例えば、機体をヨー方向に回転させたいときは、符号ｆａ〜ｆｄの矢印で示すように前後のロータ２ａ、２ｃと左右ロータ２ｄ、２ｂの回転数に差を与える。このように、各ロータ２の回転数を制御することにより、様々な機体の移動や姿勢の調節を行うことができる。

撮像部３は、例えばレンズなどの光学系および所定画素（例えば６４０×４８０画素）のＣＣＤやＣＭＯＳなどの２次元アレイ素子を有する二次元イメージセンサで構成され、飛行空間の撮像画像を所定の時間間隔で取得するいわゆるカラーカメラである。本実施形態では、撮像部３は、その光軸が自律飛行ロボット１の正面方向を撮像するよう筐体部分に設置され、かつ、水平面（ＸＹ平面）から予め定めた俯角θにより斜め下方の空間を撮像するよう設置されている。取得した撮像画像は後述する制御部７に出力され、制御部７により記憶部８に記憶されたり、後述する通信部９を介して図示しない外部装置に送信されたりする。
通信部９は外部装置との間で、例えば無線ＬＡＮや携帯電話回線等により無線通信するための通信モジュールである。本実施形態では、撮像部３によって取得した撮像画像を図示しない警備センタに設置されたＰＣに送信することにより、警備員等が遠隔から侵入者を監視することを可能にする。

距離検出センサ４は、自律飛行ロボット１の周囲に存在する障害物と距離検出センサ４との間の距離を検出し、センサ検出範囲内に存在する障害物の相対的な位置を取得するセンサである。本実施形態では、距離検出センサ４としてレーザスキャナを備えている。レーザスキャナは、一定の角度サンプル間隔の角度毎に二次元スキャンすることによって、地面（又は床面）から一定の高さの水平面における周囲に存在する物体（障害物）との距離情報を極座標値として取得することができるものである。ここで、レーザスキャナにおける二次元スキャンとは、予め設定された検知エリアを走査するように、放射状にレーザ光である探査信号を送信し、検知エリア内の物体に反射して戻ってきた探査信号を受信して、送信と受信の時間差から物体までの距離を算出し、その探査信号を送信した方向と算出した距離を求めることをいう。本実施形態では、角度サンプル間隔を０．２５°、検出角度範囲を３６０°、センサ検出範囲を３０ｍとして自律飛行ロボットの周囲の障害物との距離を測定可能なレーザセンサを用いている。なお、レーザスキャナから照射されるレーザの一部をミラー５で地面方向に反射させて計測された距離情報を利用して飛行高度を推測することにも利用している。

記憶部８は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）等の情報記憶装置である。記憶部８は、各種プログラムや各種データを記憶し、制御部との間でこれらの情報を入出力する。各種データには、２Ｄポイント情報８１、ボクセル情報８２、離間距離８３、被撮像方向情報８４、記憶開始距離８５の他、制御部７の各処理に用いられる設定値、閾値等の各種パラメータ８６や、各センサ等からの出力値、撮像画像等が含まれる。

２Ｄポイント情報８１は、後述する位置推定手段７１にて自律飛行ロボットの現在の飛行位置（以下、「自己位置」という）を推定するために利用する情報であり、グローバル座標と呼ばれる水平面における二次元の絶対座標上に表され、飛行空間における建造物等の障害物の外形を表す点集合の座標情報である。本実施形態では、飛行高度毎に設定された複数の点集合を２Ｄポイント情報として予め記憶部８に記憶していることとし、自律飛行ロボットの飛行高度によって対応する飛行高度の点集合を記憶部８から読み出して利用するものとする。

ボクセル情報８２は、飛行空間をボクセル空間として複数のボクセルに分割して飛行空間の障害物の構造等を表した情報であり、予め管理者等によって設定され記憶部８に記憶される情報である。本実施形態では、飛行空間を所定の大きさ（例えば１５ｃｍ×１５ｃｍ）に分割し、建造物等の障害物に位置するボクセルを「占有ボクセル」と定義して、自律飛行ロボット１が移動できない空間とした。そして、占有ボクセルの近くに存在する空間に位置するボクセルを「近接ボクセル」、それ以外の自由に飛行可能なエリアに位置するボクセルを「自由ボクセル」として定義した。そして、各ボクセルには、後述する移動経路生成手段にて移動経路を生成する際に利用できるよう、占有度を示すボクセルコスト値を持たせた。占有ボクセルのボクセルコスト値は最大値をとり、距離が大きくなるほどボクセルコスト値が小さくなるように、（ボクセルコスト値）＝ｅｘｐ｛−λ・（占有ボクセルからの距離）｝の計算式からボクセルコスト値を算出した。ここでλは実験によって求めたパラメータである。そして、予め定めた閾値以上のボクセルコスト値を有するボクセルを「近接ボクセル」とした。また、ボクセルコスト値が当該閾値よりも小さいボクセルを「自由ボクセル」とし、自由ボクセルとみなされたボクセルのボクセルコスト値を０と再設定した。なお、自律飛行ロボット１が飛行空間における予め定めた移動可能空間の外に出ないようにするため、移動可能空間とその外部との境界となるボクセルを占有ボクセルと設定した。

離間距離８３は、移動物体を追従飛行するにあたって、自律飛行ロボット１と移動物体との水平面における維持すべき相対距離であり、自律飛行ロボット１の管理者等によって予め設定される値である。自律飛行ロボット１を用いて所定の移動物体を監視する場合、移動物体に近づき、より詳細な撮像画像を取得できる必要がある。しかし、侵入者などの敵対する移動物体から攻撃を受けないようにするためには一定距離以上離間する必要がある。そのため、本実施形態の自律飛行ロボット１は、移動物体の詳細な撮像画像を取得でき、かつ、当該移動物体から攻撃を受け難い距離に離間距離８３を予め定めておき、当該離間距離を保ちつつ追従飛行するようにする。本実施形態では離間距離８３を３ｍとして設定されているものとする。

被撮像方向情報８４は、移動物体の正面方向を基準としたときに撮像部３が当該移動物体を撮像した方向（以下、「被撮像方向」という）を表す情報であり、後述する被撮像方向記憶手段７３４にて設定・更新される情報である。図３は被撮像方向を説明する図であり、飛行空間の一部を真上から見下ろしたときの図である。図３において符号Ｍは移動物体（侵入者）であり、当該移動物体Ｍの正面方向を矢印ｄであるとする。ここで、当該正面方向を０°の基準角度とし、６０°の角度範囲毎に６つの被撮像方向の角度範囲を定義する。すなわち、基準角度０°から±３０°の角度範囲を前面方向Ｅ１、３０°〜９０°の角度範囲を右前面方向Ｅ２、９０°〜１５０°の角度範囲を右背面方向Ｅ３、１５０°〜２１０°の角度範囲を背面方向Ｅ４、２１０°〜２７０°の角度範囲を左背面方向Ｅ５、２７０°〜３３０°の角度範囲を左前面方向Ｅ６として定義する。図４は、被撮像方向情報８４の一例を表す図である。図４に表すように、定義した被撮像方向毎に撮像されたか否かを表す撮像済フラグが更新される。例えば、図３に表すように自律飛行ロボット１が右前面方向Ｅ２から移動物体Ｍを撮像したとき、図４に表すように右前面方向Ｅ２に対応する撮像済フラグがＯＮ（○）と更新される。なお、被撮像方向情報８４の初期値は、移動物体Ｍのいずれの方向からも撮像していないため、全ての被撮像方向の撮像済フラグがＯＦＦ（−）として記憶されていることとする。なお、本実施形態では上記のように６０°の角度範囲毎に６つの被撮像方向の角度範囲を定義しているが、これに限らず、様々な値の角度範囲を用いて被撮像方向を定義してよい。

記憶開始距離８５は、被撮像方向情報８４を更新するか否かを判定するために利用する移動物体Ｍ（の重心位置）からの距離範囲を表す情報であり、管理者等により予め設定される情報である。後述するように、自律飛行ロボット１が移動物体Ｍから記憶開始距離８５に設定された距離範囲内に位置していたとき、被撮像方向情報８４が更新されるよう処理される。一方、自律飛行ロボット１が移動物体Ｍから記憶開始距離８５に設定された距離範囲内に位置していないとき、たとえある方向から移動物体Ｍを撮像したとしても被撮像方向情報８４が更新されることはない。なお、本実施形態では記憶開始距離８５を５ｍとして設定されているものとする。

制御部７は、ＣＰＵ等を備えたコンピュータで構成され、位置推定処理（自己位置推定処理、移動物体位置推定処理）、速度推定処理、経路探索処理、経路追従制御処理を行う一連の処理として、位置推定手段７１、速度推定手段７２、経路探索手段７３、飛行制御手段７４を含んでいる。

位置推定手段７１は、距離検出センサ４及び撮像部３の出力に基づいて、飛行空間における自律飛行ロボット１の現在位置（自己位置）を推定する自己位置推定処理と、移動物体の現在位置（以下、「移動物体位置」という）とを推定する移動物体位置推定処理とを行う。

自己位置推定処理では、距離検出センサ４の出力と記憶部８に記憶された２Ｄポイント情報８１とを用いて、自己位置として、水平面（ＸＹ平面）における位置ｘ，ｙと、飛行高度ｚと、Ｚ軸に対する回転角であるヨー角ψとを推定する処理を行う。

自己位置推定処理では、まず、レーザスキャナから照射されるレーザの一部をミラー５で地面方向に反射させて計測された距離情報を利用して、自己位置の飛行高度ｚを算出する。レーザスキャナによって計測された距離情報は、地面には建造物以外の物体（例えば荷物や乗り物など）が存在するため、必ずしも地面までの距離として正確に計測されるとは限らない。したがって、本実施形態では、これらの建造物以外の障害物の影響を受け難いようレーザスキャナによって計測された距離情報に対して拡張カルマンフィルタを適用することにより飛行高度を推定する。

次に、自己位置推定処理では、自己位置のｘ，ｙ，ヨー角ψを推定する。自己位置のｘ，ｙ，ヨー角ψを推定にあたり、まず、記憶部に記憶された２Ｄポイント情報８１から飛行高度ｚに対応した飛行空間の二次元地図としての点集合を読み出す。そして、求めた点集合とレーザスキャナの出力とを用いて、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）アルゴリズムを利用した既知のスキャンマッチングにより自己位置のｘ，ｙ，ヨー角ψを推定する。ＩＣＰアルゴリズムは、２つの点集合Ａ，Ｂにおいてユークリッド距離が最小となる組合せを求めることによりマッチング処理するものである。すなわち、２Ｄポイント情報８１の点集合と、自律飛行ロボット１に搭載されているレーザスキャナから取得したスキャンデータである入力点集合とをマッチングさせ位置誤差を修正することによって、グローバル座標における自己位置のｘ，ｙ，ヨー角ψを推定することができる。

移動物体位置推定処理では、撮像部３の出力である撮像画像を画像処理して、移動物体位置を推定する処理を行う。移動物体位置推定処理では、まず、撮像画像の各フレームを画像処理して移動物体の画像領域を抽出する処理を行う。本実施形態では、既知の従来技術（例えば、特開２００６−１４６５５１号公報を参照）であるオプティカルフロー法を用いて移動物体の画像領域を抽出する。しかし、これに限らず、既知の従来技術であるブースティング学習（例えば、Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴を用いているＡｄａＢｏｏｓｔベース識別器による顔検出手法）による識別器を用いて、移動物体である人物領域が含まれるか否かを識別し、人物領域として識別された当該画像領域を抽出してもよい。また、上記の各技術を組み合わせて用いてもよい。次に、移動物体位置推定処理では、当該抽出された移動物体の画像領域の位置に基づいて移動物体と自律飛行ロボット１との距離を推定する。具体的には、抽出した移動物体の画像領域の頭頂部の（撮像画像における）ｙ座標位置と距離との対応表を予め飛行高度毎に作成しておき、現在の飛行高度及び移動物体の頭頂部のｙ座標位置を当該対応表に照らし合わせて移動体との距離を推定する。しかし、これに限らず、抽出した移動物体の頭部の大きさから距離を算出してもよい。すなわち、頭部の大きさと距離との対応表を予め作成しておき、抽出された移動物体の頭部の大きさを当該対応表に照らし合わせて移動物体との距離を推定してもよい。なお、撮像画像から抽出した移動物体の画像領域は、時間的に画像追跡されていることとする。

なお、位置推定手段７１は、移動物体位置推定処理にて移動物体位置が算出すると、当該移動物体位置に基づいてボクセル情報８２を更新する処理を行う。具体的には、記憶部８のボクセル情報８２に基づいたボクセル空間に、算出された移動物体位置を中心として監視対象の移動物体として予め定めた移動物体の大きさと略同じ大きさの円柱モデル（例えば、監視対象の移動物体を侵入者であるとしたとき、底面の半径０．３ｍ、高さ１．７ｍの円柱モデル）を配置し、当該円柱モデルと干渉するボクセルを占有ボクセルとして設定することによりボクセル情報８２を更新する。後述するように、自律飛行ロボット１は、占有ボクセルには移動しないように飛行制御されるが、上記のように移動物体位置に基づいてボクセル情報８２を更新することにより、自律飛行ロボット１と移動物体との接触を回避することができる。

速度推定手段７２は、後述する飛行制御手段７４における経路追従制御で利用するため、自律飛行ロボット１の現在の飛行速度（ｖ_x，ｖ_y，ｖ_z，ｖ_yaw）を推定する処理を行う。本実施形態では、位置推定手段７１にて推定した自己位置（ｘ，ｙ，ｚ，ｙａｗ）の時間変化から飛行速度を求めた。この際、測定誤差等の影響を考慮して拡張カルマンフィルタを利用して飛行速度を推定した。

経路探索手段７３は、位置推定手段７１で算出した自己位置及び移動物体位置と、記憶部８に記憶された各種情報とを用いて自律飛行ロボット１の移動経路を算出する処理を行う。図５に経路探索手段７３の機能ブロック図を表す。経路探索手段７３は、図５に表すように、被撮像方向情報８４を更新する被撮像方向記憶手段７３４と、移動候補位置を設定する移動候補位置設定手段７３１と、複数の移動候補位置を評価してその中から一つの移動目標位置を設定する移動目標位置設定手段７３２と、自己位置から移動目標位置に至る移動経路を生成する移動経路生成手段７３３とにより構成される。以下、経路探索手段７３を構成する各手段における処理の詳細について説明する。

被撮像方向記憶手段７３４は、移動物体の正面方向を推定し、位置推定手段７１にて求めた自己位置と移動物体位置とを用いて正面方向を基準とした被撮像方向を特定し、被撮像方向情報８４を更新する被撮像方向更新処理を行う。図６は、被撮像方向更新処理を示すフローチャートであり、以下、同図を用いて被撮像方向更新処理の詳細について説明する。なお、被撮像方向更新処理は、位置推定手段７１にて自己位置及び移動物体位置が推定されるたびに実行されるものとする。

被撮像方向更新処理では、まず、移動物体位置から記憶開始距離８５の距離範囲内に自己位置が存在しているか否かを判定する（ＳＴ１０）。本実施形態では、自己位置の水平面における座標値（ｘ、ｙ座標）が、移動物体位置を中心とした半径Ｒ（＝記憶開始距離８５）の範囲内にあるか否かを判定することにより、記憶開始距離８５の距離範囲内に自己位置が存在しているか否かを判定する。図７は、被撮像方向更新処理の説明するための例図であり、飛行空間の一部を真上から見下ろしたときの図である。図７（ａ）は、時刻ｔにおける移動物体Ｍ０と自律飛行ロボット１ａとの位置関係を表しており、図７（ｂ）は、時刻ｔ＋１における移動物体Ｍ１と自律飛行ロボット１ｂとの位置関係を表している。なお、図７（ｂ）では、（ａ）との移動関係をわかり易く明示するために時刻ｔにおける移動物体Ｍ０と自律飛行ロボット１ａとを併せて表している。図７（ａ）の時刻ｔのとき、自律飛行ロボット１は移動物体位置を中心とした半径Ｒ（＝記憶開始距離８５）の範囲内に存在していないと判定され（ＳＴ１０−Ｎｏ）、被撮像方向更新処理を終了する。一方、図７（ｂ）の時刻ｔ＋１のとき、自律飛行ロボット１は移動物体位置を中心とした半径Ｒ（＝記憶開始距離８５）の範囲内に存在していると判定され（ＳＴ１０−Ｙｅｓ）、処理をＳＴ１１に進める。

続いて、ＳＴ１１では、移動物体の正面方向を推定する処理を行う。本実施形態では、移動物体位置の時間変化から移動物体Ｍの移動方向を求め、当該移動方向を正面方向と推定している。図７（ｂ）の例では、移動物体ＭはＭ０の位置からＭ１の位置に移動したことから、現在時刻（時刻ｔ＋１）における当該移動物体Ｍの移動方向は符号ｍｖで表す方向となる。そのため、現在時刻では、当該移動方向ｍｖを移動物体Ｍの正面方向と推定する。

続いて、ＳＴ１２では、現在時刻における被撮像方向を判定する処理を行う。本実施形態では、前述したように、ＳＴ１１で推定した正面方向を基準として、自己位置が６つの定義した被撮像方向のうちのいずれの方向に位置しているかによって、現在時刻における被撮像方向を判定する。図７（ｂ）の例では、現在時刻（ｔ＋１）において自律飛行ロボット１ｂが右前面方向Ｅ２の位置に存在しているため、現在時刻（ｔ＋１）における被撮像方向をＥ２であると判定される。なお、後述するように自律飛行ロボット１の撮像部３の光軸は、常に移動物体位置を向くように飛行制御されているため、上記のように正面方向と自己位置及び移動物体位置とから被撮像方向を判定することができる。

続いて、ＳＴ１３では、記憶部８から被撮像方向情報８４を読出し、ＳＴ１２にて判定した被撮像方向から、現在時刻よりも前の時刻で移動物体Ｍを撮像したか否かを判定する。被撮像方向情報８４の対応する被撮像方向に撮像済フラグが記されていて（○）、現在時刻よりも前の時刻で当該被撮像方向から移動物体Ｍを撮像したと判定したとき（ＳＴ１３−Ｙｅｓ）、被撮像方向更新処理を終了する。一方、被撮像方向情報８４の対応する被撮像方向に撮像済フラグが記されておらず（−）、現在時刻よりも前の時刻で当該被撮像方向から移動物体Ｍを撮像していないと判定したとき（ＳＴ１３−Ｎｏ）、処理をＳＴ１４に進める。

続いて、ＳＴ１４では、撮像部３にて取得した複数フレームの撮像画像の中から現在時刻に最も近くに取得した１枚の撮像画像（静止画像）を選択し、当該撮像画像の中に移動物体Ｍの特徴部位を表す画像領域が存在しているか否かを判定する。ここで、特徴部位とは、移動物体Ｍを識別するにあたって特徴的な部位であって、移動物体Ｍを撮像したときに証拠能力の高い撮像画像を得られる移動物体の部位である。例えば、移動物体Ｍが人物であるとき特徴部位は顔であり、移動物体が自動車であるときは特徴部位はナンバープレート部分である。本実施形態では、移動物体Ｍが侵入者であるとしていることから、静止画像から特徴部位である顔を検出するよう画像処理する。静止画像から特徴部位（例えば人物の顔）を検出する手法は様々あるが、本実施形態では、既知の従来技術であるブースティング学習（Ｈａａｒ−ｌｉｋｅ特徴を用いているＡｄａＢｏｏｓｔベース識別器による検出手法）による識別器を用いた手法を用いている。しかし、これに限らず、顔の形状特徴（楕円形）、色特徴（肌色）、目・鼻・口の位置特徴などを用いてこれらの画像特徴に合致する画像領域を顔領域として検出する従来技術（テンプレートマッチング）を用いてもよい。なお、本実施形態では、現在時刻に最も近くに取得した１枚の撮像画像（静止画像）についてのみ特徴部位を表す画像領域が存在しているか否かを判定しているが、これに限らず、前回実施した被撮像方向更新処理の以降に取得した全ての撮像画像（複数フレームの撮像画像）について特徴部位を表す画像領域が存在しているか否かを判定してもよい。撮像画像の中に移動物体Ｍの特徴部位を表す画像領域が存在していないと判定されたとき（ＳＴ１４−Ｎｏ）、処理をＳＴ１６に進める。

一方、ＳＴ１４にて撮像画像に移動物体の特徴部位を表す画像領域が存在していると判定されたとき（ＳＴ１４−Ｙｅｓ）、当該撮像画像（静止画像）を特徴部位画像として記憶部８に記憶する処理を行う（ＳＴ１５）。なお、本処理で記憶した特徴部位画像を、後に管理者等により読み出したり、通信部９を介して外部装置に送信することにより、移動物体（侵入者）を識別する効果的な証拠画像として活用することができる。

続いて、ＳＴ１６では、ＳＴ１２にて判定された現在時刻における被撮像方向に基づいて、被撮像方向情報８４を更新する処理を行い、その後、被撮像方向更新処理を終了する。例えば、図７（ｂ）に表すように、現在時刻（ｔ＋１）における被撮像方向が右前面方向Ｅ２であると判定されたとき、被撮像方向情報８４のＥ２に対応する撮像済フラグをＯＮ（○）と変更するように更新する。これにより、以降の処理において、当該被撮像方向は、既に撮像済みであるとみなすことができる。

被撮像方向記憶手段７３４にて被撮像方向更新処理を終えると、移動候補位置設定手段７３１は、移動物体Ｍの周囲の位置に複数の移動候補位置を設定する処理を行う。本実施形態では、移動候補位置を、移動物体Ｍを中心とし記憶部８に記憶された離間距離８３（＝Ｌ）を半径とした円状の位置で、かつ、管理者等により予め定めた目標飛行高度（例えば２ｍ）の位置に、それぞれ等間隔になるように設定する。図８は移動候補位置の設定についての説明図であり、ボクセルで表示した飛行空間の一部を真上から見下ろしたときの図である。同図において、符号Ｂｏで表した黒塗りされたボクセルは占有ボクセルであり、符号Ｂｎで表した平行斜線（ハッチング）で塗られたボクセルは近接ボクセルであり、符号Ｂｆで表した白色のボクセルは自由ボクセルである。図８に表すように、移動物体Ｍの重心位置Ｍｇを中心として半径Ｌの円周上に複数個の移動候補位置Ｐｃを等間隔に設置する。なお、本実施形態では、移動物体Ｍの周囲の位置に５°おきに７２個の移動候補位置Ｐｃを設置することとする。

移動候補位置設定手段７３１にて移動候補位置Ｐｃの設定を終えると、移動目標位置設定手段７３２は設定された複数の移動候補位置Ｐｃを評価し、その中の一つを移動目標位置として設定する移動目標位置設定処理を行う。図９は移動目標位置の設定についての説明図であり、図８と同じようにボクセルで表示した飛行空間の一部を真上から見下ろしたときの図である。移動目標位置設定処理では、まず、自律飛行ロボット１が障害物に接触することを防止するため障害物と干渉する位置にある移動候補位置Ｐｃを除外し、また、障害物に接近するのも接触の危険性が増すことから障害物の近くに存在する移動候補位置Ｐｃを除外する処理を行う。具体的には、図９に表すように、自由ボクセルＢｆ以外のボクセル（占有ボクセルＢｏ、近接ボクセルＢｎ）と干渉する位置にある移動候補位置Ｐｃが移動目標位置として設定されないよう、以下で説明する評価の対象から除外する。図９に表した移動候補位置Ｐｃは、図８で表した移動候補位置Ｐｃから近接ボクセルＢｎと干渉している移動候補位置Ｐｃを除外した後のものであり、評価対象となっている移動候補位置Ｐｃとなるものである。なお、近接ボクセルＢｎは移動目標位置に設定できないものの移動経路とすることはできるものとする。一方、占有ボクセルＢｏは移動目標位置に設定することができないだけでなく移動経路とすることもできない。

次に移動目標位置設定処理では、評価対象から除外されていない各移動候補位置Ｐｃを評価して移動目標位置を設定する処理を行う。本実施形態では、評価対象となっている各移動候補位置Ｐｃの評価値を求め、当該評価値が最も大きい移動候補位置を移動目標位置として設定するように評価する。この際、まず、自律飛行ロボット１の現在位置から各移動候補位置までの距離が小さいほど評価値が高くなるようにする。また、前回設定した移動目標位置からの移動候補位置までの距離が小さいほど評価値が高くなるようにする。本実施形態における評価値Ｖを求める具体的な評価式を数１で表す。

ここで、ｒ＝（ｘ，ｙ，ｚ）は自律飛行ロボット１の現在の自己位置、Ｐ_prev＝（ｘ_prev，ｙ_prev，ｚ_prev）は前回設定した移動目標位置を示し、α、β、σは距離に応じて減衰する値を調整するためのパラメータである。

そして、移動目標位置設定処理では、撮像済みでない被撮像方向であるほど評価値が高くなるように、数１で求めた評価値Ｖを補正する処理を行う。具体的には、記憶部８より被撮像方向情報８４を読出し、撮像済みでない被撮像方向を識別し、当該被撮像方向に位置する移動候補位置Ｐｃであるほど評価値Ｖが高くなるよう所定の重み係数（例えば１．５）を乗じる。図９の例では、現在時刻において撮像済みの被撮像方向が右前面方向Ｅ２のみであるとき、右前面方向Ｅ２以外の被撮像方向に位置する移動候補位置Ｐｃ（図９において白丸で表した移動候補位置）については、数１で算出した評価値Ｖに対して重み係数を乗じる。これにより、撮像済みでない被撮像方向にある移動候補位置Ｐｃが移動目標位置として設定され易くなる。したがって、自律飛行ロボット１は撮像済みでない被撮像方向に位置し易くなるため、移動物体Ｍの様々な方向から見たときの撮像画像を取得しながら移動物体Ｍに追従飛行することができ、侵入者等の移動物体の様々な身体特徴を把握することができる。なお、本実施形態では、撮像済みでない被撮像方向に位置する移動候補位置Ｐｃに対して一定値の重み係数を乗じているが、より好適には、撮像済みでない被撮像方向毎に中心角度近くに位置する移動候補位置Ｐｃであるほど大きい値の重み係数を乗じるのがよい。すなわち、撮像済みでない被撮像方向が、前面方向Ｅ１であれば０°、右前面方向Ｅ２であれば６０°、右背面方向Ｅ３であれば１２０°、背面方向Ｅ４であれば１８０°、左背面方向Ｅ５であれば２４０°、左前面方向Ｅ６であれば３００°に近い位置に位置する移動候補位置Ｐｃほど、より大きい値の重み係数を乗じる。これにより、より好適な撮像画像を取得することができる。

さらに、移動目標位置設定処理では、被撮像方向記憶手段７３４にて撮像画像に特徴部位が存在していないと認識されたか否かを判定し、撮像画像に特徴部位が存在していないと認識されたとき、前面方向Ｅ１にある移動候補位置Ｐｃの評価値が高くなるように数１で求めた評価値Ｖを補正する処理を行う。具体的には、記憶部８に特徴部位画像が記憶されているか否かを判定し、特徴部位画像が記憶されていないとき、当該前面方向Ｅ１に位置する移動候補位置Ｐｃであるほど評価値Ｖが高くなるよう所定の重み係数（例えば２）を乗じる。このようにして求めた新たな評価値Ｖを用いて移動目標位置を設定することにより、各移動候補位置Ｐｃの中から移動物体Ｍの前面方向Ｅ１に位置する移動候補位置Ｐｃが移動目標位置として設定され易くなる。したがって、自律飛行ロボット１は移動物体Ｍの前面方向Ｅ１へ移動し易くなるため、移動物体Ｍである侵入者の顔画像（特徴部位を表す撮像画像）を取得し易くすることができ、証拠能力の高い撮像画像を取得しながら移動物体Ｍに追従飛行することができる。なお、本実施形態では移動物体Ｍが侵入者であるとしているため、侵入者の特徴部位である顔の撮像画像を取得しやすいよう、移動物体の前面方向Ｅ１に移動し易いように評価値を補正している。しかし、移動物体Ｍの種類に応じて特徴部位が存在する被撮像方向が異なる。例えば、移動物体Ｍを自動車とした場合、特徴部位が存在している方向は前面方向Ｅ１及び背面方向Ｅ４の２つの方向となる。したがって、予め記憶部８に移動物体Ｍの種類に応じて特徴部位が存在する方向を設定しておき、追従飛行する移動物体Ｍの種類に応じてどの方向に特徴部位が存在しているのかを読み出すのが望ましい。

以上のようにして、移動目標位置設定処理では評価値Ｖを求め、評価値Ｖが最大となる移動候補位置Ｐｃを移動目標位置Ｐｏとして設定する。図９の例では、点線で囲んだ移動候補位置Ｐｃが移動目標位置Ｐｏとして設定されたことを表している。このように、移動目標位置Ｐｏが設定されると、後述するように設定された移動目標位置Ｐｏに向かうように移動経路が生成され、自律飛行ロボット１は当該移動目標位置Ｐｏに向かって移動していくこととなる。

移動経路生成手段は、記憶部に記憶されたボクセル情報と、移動目標位置設定手段にて算出した移動目標位置と、位置推定手段にて算出した自己位置とを用いて自律飛行ロボットの移動経路を算出する移動経路生成処理を行う。具体的には、経路生成処理では、まず、記憶部からボクセル情報８２を読出し、分割した移動可能な空間である自由ボクセルＢｆ及び近接ボクセルＢｎの各ボクセルの中心をノードとし、当該ノードに隣接するノード間を連結した線分をエッジとしてグラフ構造を生成する。図１０はグラフ構造を説明する図であり、飛行空間における移動可能なボクセル（自由ボクセルＢｆ又は近接ボクセルＢｎ）の一部（２７個）を切り欠いたものである。図１０において符号Ｂで表す個々の立方体は自由ボクセルＢｆ又は近接ボクセルＢｎを表すものである。また、これらのボクセルＢの中心にある黒又はハッチングにて塗りつぶした球はノードであり、ノード間を連結する点線で表示する線分はエッジである。このようにボクセル情報８２に基づいて全ての移動可能なボクセルについてグラフ構造を生成した後、自律飛行ロボット１が存在しているボクセルのノードから移動目標位置Ｐｏが存在しているボクセルのノードまでの移動経路を生成する。移動経路の生成方法については、さまざまな経路生成方法が適用可能であるが、本実施形態ではＡ＊（エースター）経路探索法を用いて移動経路を探索する。この際、ボクセル情報８２として記憶されたボクセルコストをＡ＊経路探索法における移動コストとして利用する。経路探索手段７３で生成された生成された移動経路のデータは、経由点（ｘ，ｙ，ｚ）の集合データであり、この情報は記憶部８に一時的に記憶される。

飛行制御手段７４は、経路探索手段７３にて算出した移動経路情報と位置推定手段７１にて推定した自己位置と速度推定手段７２で推定した飛行速度とを用いて、各時刻での飛行制御値である速度指令値を求め、当該速度指令値に基づいてモータ６を制御し、ロータ２の回転数を制御することにより、自律飛行ロボット１が経路探索手段７３で算出した移動経路に沿って飛行させる経路追従制御処理を行う。なお、本発明における「移動制御手段」は、本実施形態における飛行制御手段７４に対応する。

経路追従制御処理では、まず、各時刻での自律飛行ロボットが目標とすべき直近の位置（以下、「ローカル目標」と呼ぶ）を算出する処理を行う。図１１はローカル目標の算出を説明する図である。ローカル目標の算出にあたり、飛行制御手段７４は、経路探索手段７３で生成された移動経路を記憶部８から読出し、自律飛行ロボットが現在時刻で目指している経由点Ｗｐ１と前回通過済みである経由点Ｗｐ０との２点間を繋げた直線Ｗを求める。そして、飛行制御手段は、求めた直線Ｗと自律飛行ロボット１の自己位置を中心とした球Ｓとの交点Ｌｐ’、Ｌｐを算出し、目指している経由点Ｗｐ１に近い交点Ｌｐをローカル目標として求める。このように、各時刻においてローカル目標を目指して自律飛行ロボット１が移動するよう飛行制御することで、常にローカル目標も移動経路上を移動目標位置Ｐｏに向かって移動していき、自律飛行ロボット１は移動経路に沿って飛行していくことになる。

次に、経路追従制御処理では、算出したローカル目標に向かって飛行するようＸ、Ｙ、Ｚ、ヨー角ψの各方向毎に速度指令値ｕ_x，ｕ_y，ｕ_z，ｕ_ψを算出する処理を行う。この際、現在の自己位置とローカル目標の位置との差異が小さくなるような速度指令値を求める。具体的には、ＸＹＺ軸方向の速度指令値ｕ＝（ｕ_x，ｕ_y，ｕ_z）は、位置推定手段で求めた自己位置ｒ＝（ｘ，ｙ，ｚ）と速度推定手段で推定した速度ｖ＝（ｖ_x，ｖ_y，ｖ_z）とを利用し、ＰＩＤ制御により求める。ＸＹＺ軸方向の各速度指令値をｕ＝（ｕ_x，ｕ_y，ｕ_z）、ローカル目標をｒ’＝（ｘ，ｙ，ｚ）としたとき、速度指令値は、ｕ＝Ｋ_p（ｒ’−ｒ）＋Ｋ_d・ｖ＋Ｋ_i・ｅの式で算出される。ここで、Ｋ_p、Ｋ_d、Ｋ_iはそれぞれＰＩＤ制御のゲインのことであり、ｅ＝（ｅ_x，ｅ_y，ｅ_z）は誤差の積分値である。一方、ヨー角方向の速度指令値ｕ_ψは、ψ'を目標角度、ψを位置推定手段７１にて推定した自律飛行ロボット１の姿勢（角度）、ｖ_yawを速度推定手段７２で推定した角速度とすると、ｕ_ψ＝Ｋ_p（ψ’−ψ）＋Ｋ_d・ｖ_ψの式のようなＰＤ制御により求める。なお、本実施形態では、目標角度ψ'を移動物体Ｍの方向、すなわち、移動物体位置の方向を向く角度とした。

このように、制御部７は、上述した位置推定手段７１、速度推定手段７２、経路探索手段７３、飛行制御手段７４における各処理を逐次繰り返す。これにより、本実施形態の自律飛行ロボット１は、移動物体Ｍと離間距離の位置に対して移動目標位置を逐次更新し、その都度移動経路についても逐次更新していくことによって、当該移動物体と所定の離間距離を保ちつつ追従飛行することができる。また、被撮像方向記憶手段７３４にて被撮像方向情報８４を逐次記憶し、移動目標位置設定手段７３２にて撮像済みでない被撮像方向にある移動候補位置Ｐｃが移動目標位置として設定され易くすることにより、自律飛行ロボット１は撮像済みでない被撮像方向に向かって移動し易くなるため、移動物体Ｍを様々な方向から撮像した撮像画像を取得することができる。また、被撮像方向記憶手段７３４にて記憶開始距離８５よりも移動物体Ｍに近づた位置にて撮像しなければ、被撮像方向情報８４の更新を行わないようにしている。これにより、自律飛行ロボット１が遠くの位置から移動物体Ｍに接近しているときに取得した証拠能力に乏しい（例えば移動物体Ｍが小さく写っているような）撮像画像をもって、当該被撮像方向で撮像済みであると判断しないことから、全ての被撮像方向からの撮像画像の品質を一定の水準に保つことができる。

ところで、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内で、更に種々の異なる実施形態で実施されてもよいものである。また、実施形態に記載した効果は、これに限定されるものではない。

上記実施形態では、被撮像方向記憶手段７３４にて移動物体Ｍの正面方向を移動物体Ｍの移動方向を用いて推定している。しかしこれに限らず、撮像部３にて取得した撮像画像から移動物体Ｍの向きを推定し、正面方向を推定してもよい。例えば、移動物体Ｍが人物である場合は、特開２００６−１４６５５１号公報や特開２００７−２２９８１４号公報に開示されている従来技術を用いて顔の向きを推定し、当該方向を正面方向と推定してもよい。あるいは、特開２００８−２３４４０４号公報に開示されている従来技術を用いて、認識した関節位置に基づき移動物体Ｍの向きを推定してもよい。

上記実施形態では、飛行制御手段７４にて速度指令値を算出するために、速度推定手段７２にて自己速度を算出している。しかし、これに限らず、速度推定手段７２を省略して自己速度を算出せずに速度指令値を算出してもよい。この場合、移動物体Ｍへの追従性能が劣るもの簡易的な処理で追従飛行することが可能となる。また、上記実施形態では、速度推定手段７２にて自己位置に基づいて自己速度を算出している。しかし、これに限らず、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ：慣性計測ユニット）などのセンサを利用したり、自律飛行ロボット１の真下方向を撮像するカメラを設置し、カメラからの撮像画像に基づいて既知のオプティカルフロー法を用いて自己速度を算出してもよい。

上記実施形態では、距離検出センサ４としてレーザスキャナを用いて当該レーザセンサの出力から位置推定手段７１にて自己位置を推定している。しかし、これに限らず、レーザスキャナの代わりとしてＧＰＳ、ジャイロセンサ、電子コンパス、気圧センサ等の他のセンサを用いて既知の従来技術により自己位置を推定してもよい。

上記実施形態では、撮像部３で取得した撮像画像を画像解析することにより、移動物体位置を推定している。しかし、これに限らず、撮像部３に別途距離画像センサを搭載して、当該距離画像センサから取得した距離画像を用いて、既知の移動物体抽出技術により移動物体を抽出して、抽出した移動物体と自律飛行ロボット１との距離値から移動物体位置を推定してもよい。また、距離検出センサ４として搭載したレーザスキャナを用いて移動物体位置を推定してもよい。また、別途地面や壁面等に設置した固定型のレーザスキャナを用いて移動物体位置を検知し、通信部９を介して自律飛行ロボット１に対して移動物体位置を通知してもよい。

上記実施形態では、制御部７において位置推定処理（自己位置推定処理、移動物体位置推定処理）、速度推定処理、経路探索処理、経路追従制御処理の一連の処理を行っている。しかし、これに限らず、図示しない制御用のＰＣを用意し、当該ＰＣにこれらの一連の処理を実施させてもよい。すなわち、自律飛行ロボット１は、距離検出センサ４のレーザスキャナの出力及び撮像部３で取得した撮像画像を通信部９を介して無線通信により当該ＰＣに送信する。そして、ＰＣは、位置推定処理、速度推定処理、経路探索処理、経路追従制御処理を実施し、経路追従制御処理にて求めた速度指令値を無線通信により自律飛行ロボット１に送信する。そして、自律飛行ロボット１は、通信部９を介して受信した速度指令値に基づいてモータ６の回転数を制御することにより、目的の位置に飛行する。このように、上記の一連の処理を外部ＰＣを用いて分担することにより、自律飛行ロボット１のＣＰＵ処理負荷を低減することができ、ひいてはバッテリの消耗も抑えることができる。

１・・・自律飛行ロボット
２・・・ロータ
３・・・撮像部
４・・・距離検出センサ
５・・・ミラー
６・・・モータ
７・・・制御部
８・・・記憶部
８１・・・２Ｄポイント情報
８２・・・ボクセル情報
８３・・・離間距離
８４・・・被撮像方向情報
８５・・・記憶開始距離
８６・・・各種パラメータ
７１・・・位置推定手段
７２・・・速度推定手段
７３・・・経路探索手段
７３１・・・移動候補位置設定手段
７３２・・・移動目標位置設定手段
７３３・・・移動経路生成手段
７３４・・・被撮像方向記憶手段
７４・・・飛行制御手段
９・・・通信部
Ｍ・・・移動物体
Ｍｇ・・・移動物体の重心
Ｇ・・・地面
Ｂｏ・・・占有ボクセル
Ｂｎ・・・近接ボクセル
Ｂｆ・・・自由ボクセル
Ｐｃ・・・移動候補位置
Ｐｏ・・・移動目標位置

Claims (5)

1. 撮像部にて移動物体の撮像画像を取得する自律移動ロボットにおいて、
   前記移動物体の移動物体位置と自律移動ロボットの自己位置及び姿勢とを推定する処理を行う位置推定手段と、
   前記自律移動ロボットの移動経路を算出する処理を行う経路探索手段と、
   前記移動経路に沿って移動するよう制御し、かつ、前記撮像部が前記移動物体位置の方向を向くよう前記姿勢を制御する処理を行う移動制御手段と、を有し、
   前記各処理を逐次繰り返すことによって移動するものであって、
   前記経路探索手段は、
   前記移動物体の正面方向を推定し、前記自己位置と前記移動物体位置とを用いて該正面方向を基準として該移動物体を撮像した方向を記憶する被撮像方向記憶手段と、
   前記移動物体位置の周囲の位置に複数の移動候補位置を設定する移動候補位置設定手段と、
   前記各移動候補位置を評価して該移動候補位置の中の一つを移動目標位置に設定するものであって、撮像されていない方向に位置する移動候補位置が該移動目標位置として選択され易いよう評価する移動目標位置設定手段と、
   前記自己位置から該移動目標位置へ移動するよう前記移動経路を算出する移動経路算出手段と、を具備することを特徴とする自律移動ロボット。
   
2. 前記被撮像方向記憶手段は、前記自己位置が前記移動物体位置から予め定めた記憶開始距離の範囲内にあるときのみ前記撮像した方向を記憶する請求項１に記載の自律移動ロボット。
   
3. 前記被撮像方向記憶手段は、前記撮像画像に移動物体の特徴部位が存在しているか否かを画像認識し、
   前記移動目標位置設定手段は、前記被撮像方向記憶手段にて前記撮像画像に前記特徴部位が存在していないと認識されたとき、予め設定された該特徴部位が存在する方向に位置する移動候補位置が前記移動目標位置として選択され易いよう評価する請求項１又は請求項２に記載の自律移動ロボット。
   
4. 前記移動候補位置設定手段は、前記移動物体位置から予め定めた離間距離だけ離れた周囲の位置に前記移動候補位置を設定する請求項１から請求項３の何れか一項に記載の自律移動ロボット。
   
5. 前記自律移動ロボットは、所定の空間内を自由に飛行する自律飛行ロボットであることを特徴とする請求項１から請求項４の何れか一項に記載の自律移動ロボット。
   
   
   

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