JP2017016359A - 自律移動ロボット - Google Patents

Abstract

【課題】機能を発揮できる位置を移動目標位置として移動する自律移動ロボットを提供する。【解決手段】移動空間を構成する複数の部分空間毎に移動空間における位置を示した空間情報８２と、部分空間毎に機能の障害となるか否かを示した属性情報８３と、目標対象物の位置を示す目標対象物位置８１とを記憶した記憶部８と、自律移動ロボットの現在の自己位置及び姿勢を推定する位置推定手段７１と、移動目標位置を設定して自己位置から移動目標位置に至る移動経路を算出する経路探索手段７２と、移動経路に沿って自律移動ロボットが移動するよう制御する移動制御手段７４と、を有し、経路探索手段７２は、空間情報８２及び属性情報８３から求まる機能の障害となる部分空間の位置と目標対象物位置８１との位置関係から目標対象物に対して機能を発揮可能な位置を求め、当該位置に移動目標位置を設定する自律移動ロボット１とする。【選択図】図３

Description

本発明は、移動空間内を自律的に移動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等の目標対象物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、目標対象物から所定の離間距離だけ離れた周囲の位置に複数の移動候補位置を設定し、これらの移動候補位置の中から現在位置に近い移動候補位置を移動目標位置として設定し、現在位置から当該移動目標位置に至る飛行経路を生成し、当該飛行経路に沿うよう飛行制御される自律移動ロボットが開示されている。

さらに、特許文献２には、これまで目標対象物をカメラで撮像していない方向から撮像できる移動候補位置が移動目標位置として設定され易いようにすることで、目標対象物をできるだけ様々な角度からの撮像を可能にする自律移動ロボットが開示されている。

特開２０１４−１４２８２８号公報 特開２０１４−１１９９０１号公報

しかしながら、上記の従来技術は、移動目標位置の設定に際し、移動空間内に存在する障害物による隠蔽（オクルージョン）を考慮していないため、設定された移動目標位置が障害物に隠蔽されることがない位置、すなわち目標対象物を撮像できる位置であるとは限らない。

そこで、本発明は、目標対象物に対して撮像等の所定の機能を発揮できる位置を移動目標位置として設定することにより、目標対象物を撮像しながら追従飛行することを可能とすることを目的とする。

本発明の１つの態様は、移動空間内を自律移動し、目標対象物に対して所定の機能を発揮する機能部を備えた自律移動ロボットであって、前記移動空間を構成する複数の部分空間毎に当該移動空間における位置を示した空間情報と、前記部分空間毎に前記機能の障害となるか否かを示した属性情報と、前記目標対象物の位置を示す目標対象物位置とを記憶した記憶部と、自律移動ロボットの現在の自己位置及び姿勢を推定する位置推定手段と、移動目標位置を設定して前記自己位置から前記移動目標位置に至る移動経路を算出する経路探索手段と、前記移動経路に沿って自律移動ロボットが移動するよう制御する移動制御手段と、を有し、前記経路探索手段は、前記空間情報及び前記属性情報から求まる前記機能の障害となる前記部分空間の位置と前記目標対象物位置との位置関係から前記目標対象物に対して当該機能を発揮可能な位置を求め、当該位置に前記移動目標位置を設定することを特徴とする自律移動ロボットである。

ここで、前記部分空間は前記移動空間を所定単位の大きさで分割した単位空間であることが好適である。

また、前記記憶部は、前記機能部の有効範囲を示す機能条件情報を更に記憶し、前記経路探索手段は、前記機能条件情報と前記目標対象物位置とを用いて前記目標対象物が前記有効範囲内となる位置に前記移動目標位置を設定することが好適である。

また、前記記憶部は、前記属性情報として前記機能の障害となる程度を示した機能障害度を更に記憶し、前記経路探索手段は、前記機能障害度を用いた評価関数によって得られた評価値に応じて、前記機能が発揮され易い前記移動空間における位置ほど前記移動目標位置に設定され易くなるよう処理することが好適である。

また、前記記憶部は、前記目標対象物の特徴部位について前記目標対象物位置からの相対位置を示した特徴位置を更に記憶し、前記経路探索手段は、前記目標対象物位置と前記特徴位置とに基づいて、前記特徴部位に対して前記機能を発揮可能な位置に前記移動目標位置を設定することが好適である。

本発明によれば、自律移動ロボットの機能を発揮できる位置を移動目標位置として、当該移動目標位置に向かう移動経路で移動することができる自律移動ロボットを提供することができる。

本発明の実施の形態における自律移動ロボットの構成を示す図である。 本発明の実施の形態における自律移動ロボットシステムの構成を示す図である。 本発明の実施の形態における自律移動ロボットの構成を示す機能ブロック図である。 本発明の実施の形態における空間情報の例を示す図である。 本発明の実施の形態における属性情報の例を示す図である。 本発明の実施の形態における移動経路の生成に用いられるボクセルのグラフ構造を示す図である。 本発明の実施の形態における移動目標位置の設定方法を説明するための図である。 本発明の実施の形態における移動目標位置の設定方法を説明するための図である。 本発明の実施の形態における移動目標位置の設定方法を説明するための図である。 本発明の実施の形態におけるローカル目標の算出処理を説明する図である。

本発明の実施の形態における自律移動ロボット１は、図１の概観図に示すように、クアッドロータ型の小型無人ヘリコプタである。なお、本発明の適用範囲は、クアッドロータ型の小型無人ヘリコプタに限定されるものではなく、シングルロータ型の小型無人ヘリコプタや、自律移動する走行型のロボットについても同様に適用することができる。

自律移動ロボット１は、図２のシステム構成図に示すように、外部の警備センタ１００や管理装置１０２と通信し、監視空間（移動空間）内に存在する所定の移動物体を目標対象物Ｍとして追跡し、当該目標対象物Ｍに対して所定の機能を発揮するように構成されている。目標対象物Ｍとなる移動物体は、例えば、監視領域内に侵入した人物（賊等）や車両等である。本実施の形態では、所定の機能として、目標対象物Ｍを撮像する機能を例に説明するが、特に限定されるものではなく、目標対象物Ｍに対して音を発したり、発光による警告を行ったりする等の機能であってもよい。

警備センタ１００と管理装置１０２とはインターネット等の情報通信網１１０を介して情報伝達可能に接続される。また、自律移動ロボット１と管理装置１０２は、無線通信等によって情報伝達可能に接続される。

警備センタ１００は、管理装置１０２を介して自律移動ロボット１と通信を行い、自律移動ロボット１によって撮像された目標対象物Ｍの撮像画像を受信する。警備センタ１００は、撮像画像に対して画像処理を行い、警備センタ１００にて異常監視している管理者等（図示しない）に警告を発するような機能を備えていてもよい。また、管理装置１０２から目標対象物Ｍの位置（座標）に関する情報を受信し、当該目標対象物Ｍと自律移動ロボット１によって撮像された撮像画像とを関連付けて管理するというような機能を備えてもよい。

管理装置１０２は、地面や壁面等に設置された固定型の目標対象物検出センサ１０４（１０４ａ，１０４ｂ・・・）を備え、目標対象物Ｍの位置を検知する。目標対象物検出センサ１０４は、例えば、レーザセンサとすることができる。レーザセンサは、一定の角度サンプル間隔の角度毎にレーザを二次元的に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検知範囲内に存在する物体（障害物）との距離情報を極座標値として取得する。レーザセンサは、放射状にレーザ光である探査信号を走査し、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、レーザセンサの設置位置の座標及び探査信号を送信した方向と算出した距離から当該物体の位置の極座標値を求め、当該極座標値から３次元の直交座標値（Ｘ_t，Ｙ_t，Ｚ_t）を求める。管理装置１０２は、目標対象物検出センサ１０４によって求められた物体の位置を目標対象物Ｍの位置として自律移動ロボット１へ送信する。自律移動ロボット１は、目標対象物Ｍの位置を受信すると、その位置に基づいて自らの移動経路を算出し、当該移動経路に沿って移動する。なお、管理装置１０２は、レーザセンサの検知範囲が重複する領域に存在する目標対象物Ｍの同一性を検証することで複数のレーザセンサの検知範囲に渡る目標対象物Ｍの追跡を行う。すなわち、レーザセンサ１０４ａの検知範囲に存在する目標対象物Ｍがレーザセンサ１０４ｂの検知範囲に移動したとしても、管理装置１０２は、当該目標対象物Ｍが同一の物体であると判定することができる。

以下、図１の概観図及び図３の機能ブロック図を参照して、自律移動ロボット１の構成及び機能について説明する。

自律移動ロボット１は、図１に示すように、４枚のロータ（プロペラ）２（２ａ〜２ｄ）を一平面上に有する。各ロータ２は、バッテリ（二次電池：図示しない）により駆動されるモータ４（４ａ〜４ｄ）を用いて回転させられる。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、自律移動ロボット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、各ロータ２の回転数（ｆａ〜ｆｄ）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。例えば、機体をヨー方向に回転させたいときは、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ればよい。

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。本実施の形態では、撮像部３は、その光軸が自律移動ロボット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視野角φにおいて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を介して管理装置１０２に送信されたりする。

距離検出センサ５は、自律移動ロボット１の周囲に存在する障害物と自律移動ロボット１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。本実施の形態では、距離検出センサ５としてマイクロ波センサを備える。マイクロ波センサは、空間にマイクロ波を放出し、その反射波を検知することによって、自律移動ロボット１の周囲にある物体を探知し、その物体までの距離を求める。距離検出センサ５は、例えば、自律移動ロボット１の前方に向けて設け、目標対象物Ｍまでの距離を測定するために用いることができる。また、距離検出センサ５は、例えば、自律移動ロボット１の下部に下向きに設け、地面との距離（高度）を測定するために用いることもできる。また、距離検出センサ５は、例えば、撮像部３の光軸方向に向けて設け、撮像部３の撮像対象物である目標対象物Ｍまでの距離を測定するために用いることができる。

位置検出センサ６は、自律移動ロボット１の現在位置を取得するためのセンサである。位置検出センサ６は、例えば、ＧＮＳＳ(Global Navigation Satellite System)等の航法衛星（人工衛星）から送信される電波（航法信号）を受信する。位置検出センサ６は、複数の航法衛星（人工衛星）から送信される航法信号を受信して制御部７へ入力する。

なお、位置検出センサ６は、レーザスキャナ、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得るための情報を取得するものとしてもよい。

通信部９は管理装置１０２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。本実施の形態では、撮像部３によって取得した撮像画像を通信部９により管理装置１０２に送信し、当該撮像画像を管理装置１０２から警備センタ１００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。また、通信部９は、管理装置１０２から目標対象物Ｍの位置（座標：Ｘ_t，Ｙ_t，Ｚ_t）を受信することにより、後述するような移動経路の設定を可能にする。

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７との間でこれらの情報を入出力する。各種データには、目標対象物位置８１、空間情報８２、属性情報８３、移動空間グラフ情報８４、離間条件８５、各種パラメータ８６等の制御部７の各処理に用いられる情報、各センサ等の出力値及び撮像画像等が含まれる。

目標対象物位置８１は、管理装置１０２から受信した目標対象物Ｍの位置情報（座標：Ｘ_t，Ｙ_t，Ｚ_t）である。本実施の形態では、目標対象物位置８１を目標対象物Ｍの足元位置、すなわち目標対象物Ｍが地面（床面）に接している位置とする。制御部７は、通信部９を介して目標対象物Ｍの位置を受信すると目標対象物位置８１として記憶部８に記憶させる。なお、管理装置１０２は、目標対象物Ｍの位置（座標：Ｘ_t，Ｙ_t，Ｚ_t）の時間変化に基づいて目標対象物Ｍの姿勢（例えば、目標対象物Ｍの正面方向を示した情報）を推定し、目標対象物位置８１として記憶してもよい。

空間情報８２は、飛行空間をボクセル空間として複数のボクセル（単位空間）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。本実施の形態では、飛行空間を所定単位の大きさ（例えば１５ｃｍ×１５ｃｍ×１５ｃｍ）のボクセルに等分割し、図４に示すように、ボクセル毎に識別子であるボクセルＩＤと、飛行空間におけるボクセルの位置（座標）とを対応付けて空間情報８２として記憶する。

属性情報８３は、各ボクセルの属性を示す情報である。属性は、「移動障害属性」と「機能障害属性」を含む。本実施の形態では、図５に示すように、ボクセル毎に識別子であるボクセルＩＤと各ボクセルの属性とを対応付けて属性情報８３として記憶する。

移動障害属性は、自律移動ロボット１の移動の障害となるか否かを示した属性である。例えば、建造物等の障害物に位置するボクセルは、自律移動ロボット１が移動できない空間として移動障害属性として設定される。また、障害物の近くに存在する空間に位置するボクセルについても、当該障害物に必要以上に接近しないよう移動障害属性として設定されるものとする。なお、本明細書では以下において障害物に位置するボクセルを「占有ボクセル」、障害物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」、それ以外のボクセルを「自由ボクセル」と称する。

機能障害属性は、自律移動ロボット１の有する機能の障害となるか否かを示した属性である。例えば、自律移動ロボット１が撮像機能を有する場合、透光性を有するボクセルであれば機能障害属性とならないが、遮光性を有するボクセルであれば機能障害属性となる。

例えば、一般的な壁や屋根等の遮光性を有する障害物は、移動障害属性であり、かつ、機能障害属性である。一方、ガラス窓、ネット、フェンス等の透光性を有する障害物は、移動障害属性であるが、機能障害属性ではない。また、霧や煙等は、機能障害属性であるが、移動障害属性ではない。

各ボクセルには、後述する経路探索手段７３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が関連付けて記憶部８に登録されるものとする。ボクセルコスト値は、占有ボクセルにおいて最大値をとり、占有ボクセルからの距離が大きくなるほど小さな値となるように設定される。例えば、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することが好適である。ここでλは実験によって求めたパラメータである。なお、自律移動ロボット１が移動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みなして、当該ボクセルのボクセルコスト値を最大値と設定することが好適である。

移動空間グラフ情報８４は、空間情報８２に基づいて作成された３次元グラフ情報である。具体的には、空間情報８２に基づいて、各ボクセルの中心位置をノードとし、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たグラフ構造からなる情報である。図６は移動空間グラフ情報８４のグラフ構造を説明する図であり、飛行空間におけるボクセルの一部（２７個）を切り欠いたものである。図６において符号Ｂで表す個々の立方体はボクセルを表すものである。また、これらのボクセルＢの中心位置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。なお、移動空間グラフ情報８４におけるエッジの重みとして、隣接するノード間の距離に基づいて求められる後述する距離コストＣ_Mが設定されているものとする。

離間条件８５は、目標対象物Ｍに追従飛行するにあたって、自律移動ロボット１と目標対象物Ｍとの維持すべき位置関係を示す情報である。離間条件８５は、自律移動ロボット１の管理者等によって予め設定される。自律移動ロボット１を用いて所定の目標対象物Ｍを監視する場合、目標対象物Ｍ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目標対象物Ｍ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、本実施の形態の自律移動ロボット１は、目標対象物Ｍの詳細な撮像画像を取得でき（撮像部３の撮像範囲内に目標対象物Ｍが位置し）、かつ、当該目標対象物Ｍから攻撃を受け難い距離となるように離間条件８５を予め求めて記憶部８に記憶させ、当該離間条件８５を満たすように追従飛行するように制御される。離間条件８５は、例えば、平面内で目標対象物Ｍから３ｍの離間距離、及び、目標対象物Ｍから３ｍの離間高度として設定される。また、離間条件８５は、ある程度の幅を持たせた範囲を示す条件としてもよい。

各種パラメータ８６は、自律移動ロボット１の制御や機能を発揮させるために必要な他のパラメータである。各種パラメータ８６には、例えば、撮像条件情報（機能条件情報）等が含まれる。撮像条件情報は、撮像部３の視野を表す情報である。撮像条件情報として、撮像部３の俯角θ及び視野角φ等が記憶される。撮像条件情報は、撮像部３の特性及び設置角度等に基づいて管理者等によって適宜設定される。なお、自律移動ロボット１に対して撮像部３の撮像方向を変更可能なカメラ制御装置を搭載した場合には、当該カメラ制御装置から俯角θの情報を取得するようにしてもよい。また、視野角φを変更可能な撮像部３を用いた場合には、当該撮像部３から視野角φの情報を取得するようにしてもよい。なお、目標対象物Ｍに対して発揮する所定の機能を撮像部３による撮像機能とする場合には前述の撮像条件情報を用いるが、撮像機能以外の機能を対象とする場合には撮像条件情報に代わりに機能条件情報とすることができる。機能条件情報は、当該機能が十分に発揮できる範囲を画定するための条件を含むものとする。例えば、目標対象物Ｍに対して音を発したり、発光による警告を行ったりする等の機能である場合、機能条件情報は、音や光が有効に到達する範囲を特定できる情報を含むものとする。例えば、音や光の放射方向θ’と指向特性を表す指標である半値幅（放射エネルギーが−３ｄＢとなる放射角度）φ’を機能条件情報として設定すればよい。

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、速度推定処理、経路探索処理、移動制御処理（経路追従制御）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、移動制御手段７４を含んでいる。

位置推定手段７１は、位置検出センサ６の出力に基づいて、飛行空間における自律移動ロボット１の現在位置（自己位置）を推定する位置推定処理を行う。

具体的には、位置検出センサ６から得られた複数の航法衛星からの航法信号に基づいて既知の周知技術に基づいて推定した緯度・経度と、距離検出センサ５から得られた高度とから自己位置の座標（Ｘ_s，Ｙ_s，Ｚ_s）を計算する。さらに、電子コンパスやジャイロセンサなどの位置検出センサ６からの出力を受けて自己位置として姿勢ＹＡＷを求める。なお、自己位置の推定方法はこれに限定されるものではなく、他の方法を用いて自律移動ロボット１の現在位置を推定してもよい。

位置推定手段７１は、推定された自己位置（座標：Ｘ_s，Ｙ_s，Ｚ_s及び姿勢ＹＡＷ）と管理装置１０２から受信した目標対象物Ｍの位置（座標：Ｘ_t，Ｙ_t，Ｚ_t）を経路探索手段７３へ出力する。

なお、位置推定手段７１は、目標対象物Ｍの位置に基づいて空間情報８２及び属性情報８３を更新する処理を行う。具体的には、記憶部８の空間情報８２に基づいたボクセル空間に目標対象物Ｍの位置を中心として予め定めた目標対象物Ｍの大きさと略同じ大きさの円柱モデル（例えば、監視対象の目標対象物Ｍ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「移動障害属性」と「機能障害属性」を有する占有ボクセルとして設定することにより空間情報８２及び属性情報８３を更新する。後述するように、自律移動ロボット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、上記のように目標対象物Ｍの位置に基づいて空間情報８２を更新することにより、自律移動ロボット１と目標対象物Ｍとの接触を回避することができる。

速度推定手段７２は、後述する移動制御手段７４における移動制御で利用するため、自律移動ロボット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。本実施の形態では、位置推定手段７１にて推定した自己位置（座標：Ｘ_s，Ｙ_s，Ｚ_s及び姿勢ＹＡＷ）の時間変化から飛行速度を求める。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することが好適である。この他にも、ＧＮＳＳにおけるドップラー効果を利用した速度推定方法を用いてもよい。

経路探索手段７３は、位置推定手段７１で推定された自己位置及び目標対象物Ｍの位置と、記憶部８に記憶された各種情報とを用いて自律移動ロボット１の移動経路を算出する経路探索処理を行う。本実施の形態では、経路探索手段７３における経路探索処理は、自己位置から目標対象物Ｍの近傍に設定した移動目標位置に至る移動経路を生成する。

経路探索処理では、まず、目標対象物位置８１と離間条件８５とに基づいて移動候補位置を設定する処理を行う。本実施の形態では、目標対象物位置８１から離間条件８５として定められた離間距離及び離間高度だけ離れた周囲の領域に複数の移動候補位置を設定する処理を行う。移動候補位置を、目標対象物Ｍを中心として記憶部８に記憶された離間距離（例えば３ｍ）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られた離間高度（例えば３ｍ）の領域に、それぞれ等間隔になるように設定する。

図７（ａ）〜図７（ｃ）は、移動候補位置の設定についての説明図である。図７（ａ）〜図７（ｃ）は、時刻ｔのとき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。

符号Ｂ１で表わした黒塗りされた領域は、移動障害属性及び機能障害属性を有する占有ボクセルを示す。例えば、当該ボクセルは、建物等の遮光性の物体が占有する空間を示す。符号Ｂ２で表わしたハッチングで塗られた領域は移動障害属性を有するが、機能障害属性を有さない占有ボクセルを示す。例えば、当該ボクセルは、ガラス、ネット、フェンス等の透光性を有する物体が占有する空間を示す。符号Ｂ３で表わしたドットで塗られた領域は、移動障害属性を有するが、機能障害属性を有さない近接ボクセルを示す。符号Ｂ４で表わした白色の領域（何も塗られていない領域）は、移動障害属性及び機能障害属性のいずれも有さない自由ボクセルを示す。

まず、経路探索手段７３は、図７（ａ）に示すように、目標対象物Ｍを中心として離間条件８５を半径とした円周上に等角度の間隔で複数個の移動候補位置Ｐｃを設置する。図７（ａ）の例では、５°おきに７２個の移動候補位置Ｐｃを設定している。

また、管理者により予め設定された離間条件８５（固定値）に基づいて移動候補位置Ｐｃを設定するのではなく、自律移動ロボット１の撮像部３（機能部）の有効範囲を示す機能条件情報を用いて目標対象物Ｍが自律移動ロボット１から当該有効範囲となる移動空間内の位置又は範囲を求め、当該位置又は範囲内に移動候補位置Ｐｃを設定するようにしてもよい。

例えば、自律移動ロボット１の機能が撮像である場合ならば、撮像部３の画角等の撮像条件を示した機能条件情報を記憶部８から読み出して、機能条件情報と目標対象物Ｍの位置とに基づいて、目標対象物Ｍが撮像部３の撮像範囲内となる移動空間内の位置又は範囲を幾何学的に求め、当該位置又は範囲を示した離間条件８５により記憶部８を更新する。例えば、目標対象物Ｍから所定の水平距離（例えば３ｍ）だけ離れた位置において目標対象物Ｍを撮像可能（撮像範囲内となる）な高度を機能条件情報に基づいて幾何学的に算出し、当該水平距離及び高度からなる値により離間条件８５を更新する。又は、所定の高度の位置において目標対象物Ｍを撮像可能（撮像範囲内となる）な水平距離を機能条件情報に基づいて幾何学的に算出し、当該水平距離及び高度からなる値により離間条件８５を更新する。そして、更新した離間条件８５を満たす位置に複数の移動候補位置Ｐｃを設定する。

さらに、目標対象物Ｍの特徴部位についての目標対象物位置８１からの相対位置を示した特徴位置を記憶部８に記憶させておき、当該特徴位置と目標対象物位置８１とを用いて複数の移動候補位置Ｐｃを設定してもよい。例えば、目標対象物Ｍが人（賊）の場合、特徴部位は、顔等の人（賊）を識別できる部位とし、特徴位置は略顔の位置となる高さ方向（Ｚ軸方向）に１５０ｃｍの位置として記憶すればよい。そして、目標対象物位置８１と特徴位置とから求まる特徴部位の位置を用いて、当該特徴部位が機能部（撮像部３）の機能の有効範囲内に入るための位置関係を求め当該位置関係（例えば、目標対象物位置８１から水平距離３ｍ離れた位置であって高度３ｍの位置など）を離間条件８５として記憶部８に記憶し、当該離間条件８５を満たす位置に移動候補位置Ｐｃを設定する。この際、目標対象物Ｍの特徴部位が自律移動ロボット１の機能部（撮像部３）の有効範囲内に入る位置又は範囲を幾何学的に求め、当該位置又は範囲内に複数の移動候補位置Ｐｃを設定してもよい。なお、上記の他にも、目標対象物Ｍが車両である場合、その特徴部位をナンバープレートとし、目標対象物Ｍの姿勢（正面方向）を含む目標対象物位置８１と特徴位置とを用いて、当該特徴部位（ナンバープレート）の位置を求めてもよい。

次に、経路探索手段７３は、設定された移動候補位置Ｐｃのうち移動障害属性を有するボクセルに含まれる移動候補位置Ｐｃを除外する。すなわち、設定された移動候補位置Ｐｃのうち「占有ボクセル」及び「近接ボクセル」に含まれる移動候補位置Ｐｃを候補から除外する。

さらに、経路探索手段７３は、残った移動候補位置Ｐｃのうち目標対象物Ｍを撮像できる移動候補位置Ｐｃを選択する。まず、残った移動候補位置Ｐｃの各々を順に着目する移動候補位置Ｐｃして、着目した移動候補位置Ｐｃと目標対象物位置８１とを結ぶ直線を求める。次に、空間情報８２を参照して、当該直線上に存在する各ボクセルを抽出し、抽出されたボクセルのボクセルＩＤを求める。そして、属性情報８３を参照して、求められたボクセルＩＤで特定されるボクセルの属性を調べ、機能障害属性であるボクセルが存在する場合に着目した移動候補位置Ｐｃを候補から除外する。機能障害属性であるボクセルが存在する場合、着目した移動候補位置Ｐｃからは目標対象物Ｍを撮像できないからである。一方、機能障害属性であるボクセルが存在しない場合には、着目した移動候補位置Ｐｃを候補として残す。着目した移動候補位置Ｐｃから目標対象物Ｍが撮像できるからである。これらの処理により図７（ｂ）に示すように移動候補位置Ｐｃが選別される。

なお、目標対象物Ｍの特徴位置が設定されている場合、着目した移動候補位置Ｐｃと目標対象物Ｍの特徴位置とを結ぶ直線を求め、当該直線上のボクセルについて機能障害属性であるか否かを判断することが好適である。

また、一般的な３次元コンピュータグラフィックス処理における仮想視点からのレンダリング技術を用いて目標対象物Ｍが撮像可能な移動候補位置Ｐｃを求めてもよい。すなわち、属性情報８３が機能障害属性であるボクセルについては移動候補位置Ｐｃにある仮想視点（仮想的に設けた撮像部３）からみたときに撮像の障害物（不透明の物体）として存在することとする。反対に、属性情報８３が機能障害属性でないボクセルについては移動候補位置Ｐｃにある仮想視点（仮想的に設けた撮像部３）からみたときに撮像の障害物とはならない（透明）ものとして存在することとする。そして、移動候補位置Ｐｃの各々から目標対象物位置８１に設置した目標対象物Ｍの３次元モデルをレンダリング（撮像）したときに当該目標対象物Ｍが撮像できるか否かを目標対象物位置８１及び撮像条件を用いて幾何学的に算出する。

経路探索手段７３は、上記処理において残った移動候補位置Ｐｃのうち、位置推定手段７１において推定された自己位置に最も近い、すなわち当該自己位置からの直線距離がもっと小さい移動候補位置Ｐｃを移動目標位置に設定する。これにより、図７（ｃ）に示すように移動目標位置Ｑが設定される。

なお、すべての移動候補位置Ｐｃについて目標対象物Ｍを撮像できないと判定された場合、移動障害属性を有するボクセルに含まれるとして除外された後に残った移動候補位置Ｐｃのうち自己位置に最も近い移動候補位置Ｐｃを移動目標位置Ｑに設定すればよい。

すなわち、本実施の形態では、経路探索手段７３は、飛行空間にある障害物の３次元形状のみならず、自律移動ロボット１の機能を発揮することの障害となるか否かも考慮し、自律移動ロボット１の機能が発揮可能な移動目標位置Ｑが優先的に設定される。

そして経路探索手段７３は、設定された移動目標位置Ｑと、記憶部８に記憶された空間情報８２及び移動空間グラフ情報８４と、位置推定手段７１にて推定された自己位置と、を用いて自律移動ロボット１の移動経路を算出する移動経路生成処理を行う。移動経路生成処理では、空間情報８２及び移動空間グラフ情報８４を参照し、移動目標位置に対応するボクセルのノード（以下「スタートノード」という）から自己位置に対応するボクセルのノード（以下「ゴールノード」という）に至る総コスト値Ｃが最も小さくなる経路をＡ＊経路探索法により探索する。

Ａ＊経路探索法では、ある評価ノードｎ（ノードＩＤがｎのノード）における総コスト値Ｃ（ｎ）を数式（１）で表わす。

ここで、ｇ（ｎ）は、評価ノードｎについてのＡ＊経路探索法におけるｇコスト値であり、本実施の形態では、スタートノードから評価ノードｎに至るまでの移動距離や障害物への接触危険性を考慮したコスト値として求める。すなわち、評価ノードｎのｇコスト値であるｇ（ｎ）は、隣接ノードにおけるｇコスト値であるｇ（ｎ−１）と、当該隣接ノードから評価ノードに至る距離に基づいて設定された距離コストＣ_M、評価ノードにおけるボクセルコストＣ_v（ｎ）との和とし、ｇ（ｎ）＝ｇ（ｎ−１）＋Ｃ_M＋Ｃ_v（ｎ）により求める。また、ｈ（ｎ）は、評価ノードｎについてのＡ＊経路探索法におけるｈコスト値であり、評価ノードｎからゴールノードに至る距離の推定コスト値である。本実施形態では、評価ノードｎからゴールノードに至る直線距離によりｈ（ｎ）を求める。Ａ＊経路探索法では、スタートノードから順に隣接ノードの総コスト値Ｃ（ｎ）を算出していくことを繰り返し、最終的にゴールノードに至る総コスト値Ｃ（ｎ）が最も小さくなる経路を探索していく。

以下に、Ａ＊経路探索法による移動経路の生成について簡単に説明する。Ａ＊経路探索法では、まず、スタートノードに隣接する一又は複数のノード（隣接ノード）を評価ノードとして設定するところから開始する。そして、それぞれの評価ノードについて式（１）により総コスト値を求める。次に、評価ノードの中で最小の総コスト値となるノードを注目ノードと称したとき、当該注目ノードの（これまで評価ノードと設定されていない新たな）隣接ノードを新たに評価ノードとして追加し、新たに追加された評価ノードに対しても同様に総コスト値を求める。続いて、同様に全ての評価ノードの中で最小の総コスト値となる評価ノードを注目ノードに再設定する。このように、評価ノードの総コスト値に基づいた注目ノードの再設定と、当該再設定に伴う新たな評価ノードの追加及び総コスト値の計算を繰り返し、最終的にゴールノードが注目ノードとして設定されたとき、経路の探索は終了する。

このようにして、起点となるスタートノードから終点となるゴールノードに至る最良の移動経路が生成される。経路探索手段７３で生成された移動経路のデータは、経由点となるノードの位置（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。

なお、経路の探索方法は、Ａ＊経路探索法に限定されるものでなく、ダイクストラ法等の他の経路探索方法を適用してもよい。

移動制御手段７４は、経路探索手段７３にて算出された移動経路と位置推定手段７１にて推定された自己位置と速度推定手段７２で推定された飛行速度とを用いて、自律移動ロボット１が経路探索手段７３で算出された移動経路に沿って飛行するように経路追従制御を行う。具体的には、移動経路、自己位置及び飛行速度を用いて各時刻での飛行制御値である制御指令値を求め、当該制御指令値に基づいてモータ４を制御し、ロータ２の回転数を制御する。

経路追従制御では、まず、各時刻での自律移動ロボット１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８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、移動制御手段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、自律移動ロボット１が現在時刻で目指している経由点Ｗ_p1と前回通過済みである経由点Ｗ_p0との２点間を繋げた直線Ｗを求める。そして、移動制御手段７４は、求めた直線Ｗと自律移動ロボット１の自己位置を中心とした球Ｓとの交点Ｌ_p’、Ｌ_pを算出し、目指している経由点Ｗ_p1に近い交点Ｌ_p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移動ロボット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Ｐ_oに向かって移動していき、自律移動ロボット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、ヨー角の各方向毎に制御指令値ｕ_x，ｕ_y，ｕ_z，ｕψ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制御指令値を求める。具体的には、ＸＹＺ軸方向の制御指令値ｕ＝（ｕ_x，ｕ_y，ｕ_z）は、位置推定手段７１で求められた自己位置ｒ＝（Ｘ_s，Ｙ_s，Ｚ_s）と速度推定手段７２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軸方向の各制御指令値をｕ＝（ｕ_x，ｕ_y，ｕ_z）、ローカル目標をｒ’＝（ｘ，ｙ，ｚ）としたとき、制御指令値は、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、ヨー角方向の制御指令値ｕψは、ψ'を目標角度、ψを位置推定手段７１にて推定した自律移動ロボット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、ｕψ＝Ｋ_p（ψ’−ψ）＋Ｋ_d・ｖψの式のようなＰＤ制御により求める。なお、本実施の形態では、目標角度ψ'を目標対象物Ｍの方向、すなわち、目標対象物Ｍの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、移動制御手段７４における各処理を逐次繰り返す。これにより、本実施の形態の自律移動ロボット１は、目標対象物Ｍから離間条件８５を満たす位置であって、撮像部３（機能部）の機能を発揮できる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、目標対象物Ｍを適切に撮像しながら追従することができる。

＜変形例１＞
上記実施の形態では、属性情報８３として自律移動ロボット１の機能の障害となるか否かを機能障害属性として登録し、その属性に基づいて目標対象物Ｍに対して機能が発揮できない位置を移動目標位置Ｑの候補から除外する処理とした。

これに対して、属性情報８３として、自律移動ロボット１の機能の障害となる程度を示す機能障害度を登録するものとしてもよい。機能障害度は、自律移動ロボット１の機能の障害にまったくならないボクセルに対しては０％とし、完全に機能の障害となる（完全に機能が遮られる）ボクセルに対しては１００％とし、障害となる程度が高くなるにつれて高い値となるように設定すればよい。例えば、自律移動ロボット１の機能が撮像である場合、ボクセル毎に当該ボクセルの光の反射率、透過率、屈折率等に基づいて各ボクセルが撮像の障害となる程度を０〜１００％の範囲で設定すればよい。

このように属性情報８３として機能障害度を登録した場合、経路探索手段７３では以下のように移動目標位置Ｑを設定する。

まず、経路探索手段７３は、上記実施の形態と同様に、目標対象物Ｍを中心として離間条件８５を半径とした円周上に等角度の間隔で複数個の移動候補位置Ｐｃを設置する。次に、経路探索手段７３は、設定された移動候補位置Ｐｃのうち移動障害属性を有するボクセルに含まれる移動候補位置Ｐｃを除外する。すなわち、設定された移動候補位置Ｐｃのうち「占有ボクセル」及び「近接ボクセル」に含まれる移動候補位置Ｐｃを候補から除外する。さらに、経路探索手段７３は、残った移動候補位置Ｐｃのうち目標対象物Ｍを撮像できる移動候補位置Ｐｃを選択する。この際、まず、残った移動候補位置Ｐｃの各々を順に着目する移動候補位置Ｐｃして、着目した移動候補位置Ｐｃと目標対象物位置８１（又は特徴位置）とを結ぶ直線を求める。次に、空間情報８２を参照して、当該直線上に存在する各ボクセルを抽出し、抽出されたボクセルのボクセルＩＤを求める。そして、属性情報８３を参照して、求められたボクセルＩＤで特定されるボクセルの属性を調べ、着目した移動候補位置Ｐｃと目標対象物Ｍとを結ぶ直線上にあるボクセルの機能障害度の累積値Ｋ（例えば、機能障害度を単純に加算した値からなる評価値）を算出する。そして、機能障害度の累積値Ｋが所定基準値以上である移動候補位置Ｐｃを候補から除外する。そして、残った移動候補位置Ｐｃのうち、位置推定手段７１において推定された自己位置に最も近い、すなわち当該自己位置からの直線距離がもっと小さい移動候補位置Ｐｃを移動目標位置に設定する。

また、自律移動ロボット１の自己位置から各移動候補位置Ｐｃまでの直線距離Ｌと当該移動候補位置Ｐｃに対する機能障害度の累積値Ｋとを考慮した評価値を求め、当該評価値に基づいて移動目標位置Ｑを設定してもよい。例えば、距離Ｌと累積値Ｋとからな評価関数αＬ＋βＫによって算出される評価値が最も小さい移動候補位置Ｐｃを移動目標位置Ｑとして設定してもよい。ここでα、βは実験によって求めたパラメータである。なお、評価関数は、これに限定されるものではなく、自律移動ロボット１の飛行空間や機能等に応じて適宜設定すればよい。

＜変形例２＞
上記実施の形態では、本発明における「移動空間を構成する複数の部分空間」として、自律移動ロボット１の３次元の飛行空間をボクセル（所定単位の大きさの単位空間）に分割して飛行空間を離散的に表現して処理を行ったが、３次元の飛行空間を他の３次元データ表現手法によって表現して処理してもよい。例えば、３次元ＣＡＤなどによって飛行空間内に存在する物体を連続的な３次元ベクトルデータにより表現して処理してもよい。

具体的には、飛行空間内に存在する物体の大きさ及び位置を表わすベクトルデータを空間情報８２として記憶する。例えば、起点となる座標、当該起点からの長さ、幅及び高さを示すベクトルを組み合わせた物体の大きさ及び位置を空間情報８２として記憶部８に記憶させる。また、空間情報８２として記憶した各物体が自律移動ロボット１の機能の障害となるか否かを各物体に関連付けて属性情報８３として記憶部８に記憶させる。

経路探索手段７３は、目標対象物Ｍに対して離間条件８５を満たす位置であって目標対象物Ｍに対して自律移動ロボット１の機能が発揮できる位置を空間情報８２及び属性情報８３を参照することによって求め、当該位置を移動目標位置Ｑとして設定する。

具体的には、まず、経路探索手段７３は、目標対象物位置８１を中心として離間条件８５を半径とした円周上を移動候補位置Ｐｃとして設定する。次に、経路探索手段７３は、空間情報８２を参照して、設定された円周上の移動候補位置Ｐｃのうち物体が存在している位置を移動候補位置Ｐｃから除外する。さらに、経路探索手段７３は、空間情報８２及び属性情報８３を参照して、残った移動候補位置Ｐｃと目標対象物Ｍとを結ぶ直線上に機能の障害となる物体が存在しているか否かを判定し、機能の障害となる物体が存在している移動候補位置Ｐｃを候補から除外する。これらの処理には、３次元の空間解析技術を適用すればよい。

以上のように、上記実施の形態及び変形例における自律移動ロボット１は、自己位置から移動目標位置までの経路を探索し、探索された経路に沿って自律的に移動することができる。また、本実施の形態では、障害物による隠蔽（オクルージョン）を考慮して、障害物によって目標対象物Ｍを撮像できる位置に自律移動ロボット１の移動目標位置が設定される。したがって、自律移動ロボット１によって目標対象物Ｍを撮像しながら追従飛行することが可能となる。

なお、自律移動ロボット１が発揮できる機能が撮像でない場合も同様に本実施の形態を適用することができる。例えば、自律移動ロボット１が目標対象物Ｍに対して音を発する機能を有する場合、属性情報８３に各ボクセルが音を透過するか、非透過であるかの属性を登録しておき、移動候補位置Ｐｃと目標対象物Ｍとの間に音が非透過であるボクセルが存在する場合には当該移動候補位置Ｐｃを候補から除外すればよい。また、自律移動ロボット１が目標対象物Ｍに対して発光による警告を行う機能を有する場合、属性情報８３に各ボクセルが光を透過するか、非透過であるかの属性を登録しておき、移動候補位置Ｐｃと目標対象物Ｍとの間に光が非透過であるボクセルが存在する場合には当該移動候補位置Ｐｃを候補から除外すればよい。

なお、上記実施の形態では、管理装置１０２に接続された目標対象物検出センサ１０４を用いて目標対象物Ｍを検出している。しかしながら、これに限定されるものではなく、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、目標対象物Ｍの位置を推定してもよい。例えば、撮像画像の各フレームを画像処理して目標対象物Ｍの画像領域を抽出する処理を行う。この際、既知の従来技術（特開２００６−１４６５５１号公報を参照）であるオプティカルフロー法、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）による識別器等を用いて目標対象物Ｍの画像領域（人物領域）を抽出する。次に、当該抽出された画像領域の位置に基づいて目標対象物Ｍと自律移動ロボット１との距離を推定する。具体的には、抽出した目標対象物Ｍ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目標対象物Ｍの頭頂部のｙ座標位置を当該対応表に照らし合わせて自律移動ロボット１との距離を推定する。しかし、これに限らず、抽出した目標対象物Ｍ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、抽出された目標対象物Ｍの頭部の大きさを当該対応表に照らし合わせて自律移動ロボット１との距離を推定してもよい。

また、自律移動ロボット１に撮像部３としてカラーカメラの代わりに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目標対象物Ｍを抽出して、抽出した目標対象物Ｍと自律移動ロボット１との距離値と自己位置とから目標対象物Ｍの位置を推定してもよい。また、自律移動ロボット１にレーザスキャナを搭載し、当該レーザスキャナの出力値と自己位置とを用いて目標対象物Ｍの位置を推定してもよい。

また、上記実施の形態では、制御部７において位置推定処理、速度推定処理、経路探索処理、移動制御処理（経路追従制御）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、自律移動ロボット１は、ＰＣによって行われた位置推定処理、速度推定処理、経路探索処理、移動制御処理によって得られた制御指令値を無線通信又は有線通信によりＰＣから受信し、当該制御指令値に基づいてモータ４の回転数を制御することにより、目的の位置に飛行するようにしてもよい。このように、外部ＰＣを用いて上記の一連の処理を分担することにより、自律移動ロボット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。

また、上記実施の形態における経路探索処理では、自己位置を移動経路の起点とし、目標対象物Ｍの近傍に設定された移動目標位置を移動経路の終点とし、当該起点から当該終点に至る移動経路を生成している。しかし、これに限らず、自己位置の近傍の位置を起点とし、当該起点から移動目標位置に至る移動経路を生成してもよい。例えば、自己位置から所定時間（例えば１秒）だけ未来の時刻における自己位置（予想到達位置）を、現時点の自己位置及び移動速度から予想し、当該予想到達位置を移動経路の起点として設定してもよい。

また、上記実施の形態及び変形例における経路探索処理では、離間条件８５を満たす位置に移動候補位置Ｐｃを設定し、各移動候補位置Ｐｃについて目標対象物Ｍに対して機能を発揮できるか否かを判定している。しかしながら、これに限定されるものではなく、空間情報８２及び属性情報８３を参照して、目標対象物Ｍに対して機能を発揮できる移動空間における位置又は範囲を幾何学的に算出し、当該位置又は範囲内に複数の移動候補位置Ｐｃを設置し、これらの移動候補位置Ｐｃの中から離間条件８５や自己位置からの距離などに基づいて移動目標位置Ｑを選択してもよい。

１ 自律移動ロボット、２（２ａ〜２ｄ） ロータ、３ 撮像部、４（４ａ〜４ｄ） モータ、５ 距離検出センサ、６ 位置検出センサ、７ 制御部、８ 記憶部、９ 通信部、７１ 位置推定手段、７２ 経路探索手段、７２ 速度推定手段、７３ 経路探索手段、７４ 移動制御手段、８１ 目標対象物位置、８２ 空間情報、８３ 属性情報、８４ 移動空間グラフ情報、８５ 離間条件、８６ 各種パラメータ、１００ 警備センタ、１０２ 管理装置、１０４ 目標対象物検出センサ、１１０ 情報通信網。

Claims (5)

1. 移動空間内を自律移動し、目標対象物に対して所定の機能を発揮する機能部を備えた自律移動ロボットであって、
   前記移動空間を構成する複数の部分空間毎に当該移動空間における位置を示した空間情報と、前記部分空間毎に前記機能の障害となるか否かを示した属性情報と、前記目標対象物の位置を示す目標対象物位置とを記憶した記憶部と、
   自律移動ロボットの現在の自己位置及び姿勢を推定する位置推定手段と、
   移動目標位置を設定して前記自己位置から前記移動目標位置に至る移動経路を算出する経路探索手段と、
   前記移動経路に沿って自律移動ロボットが移動するよう制御する移動制御手段と、
   を有し、
   前記経路探索手段は、前記空間情報及び前記属性情報から求まる前記機能の障害となる前記部分空間の位置と前記目標対象物位置との位置関係から前記目標対象物に対して当該機能を発揮可能な位置を求め、当該位置に前記移動目標位置を設定することを特徴とする自律移動ロボット。
2. 請求項１に記載の自律移動ロボットであって、
   前記部分空間は前記移動空間を所定単位の大きさで分割した単位空間であることを特徴とする自律移動ロボット。
3. 請求項１又は２に記載の自律移動ロボットであって、
   前記記憶部は、前記機能部の有効範囲を示す機能条件情報を更に記憶し、
   前記経路探索手段は、前記機能条件情報と前記目標対象物位置とを用いて前記目標対象物が前記有効範囲内となる位置に前記移動目標位置を設定することを特徴とする自律移動ロボット。
4. 請求項１〜３のいずれか１項に記載の自律移動ロボットであって、
   前記記憶部は、前記属性情報として前記機能の障害となる程度を示した機能障害度を更に記憶し、
   前記経路探索手段は、前記機能障害度を用いた評価関数によって得られた評価値に応じて、前記機能が発揮され易い前記移動空間における位置ほど前記移動目標位置に設定され易くなるよう処理することを特徴とする自律移動ロボット。
5. 請求項１〜４のいずれか１項に記載の自律移動ロボットであって、
   前記記憶部は、前記目標対象物の特徴部位について前記目標対象物位置からの相対位置を示した特徴位置を更に記憶し、
   前記経路探索手段は、前記目標対象物位置と前記特徴位置とに基づいて、前記特徴部位に対して前記機能を発揮可能な位置に前記移動目標位置を設定することを特徴とする自律移動ロボット。

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