JP2018156482A - 移動制御システム、移動制御装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より詳細な周囲環境に対応した経路を生成することができる移動制御システム、移動制御装置及びプログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の移動制御システムは、第１地図生成部と、第２地図生成部とを持つ。計測部により計測された物体の位置に基づいて、前記物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す第１地図情報を生成する。第２地図生成部は、前記第１地図情報のうち、前記存在状態が現在まで維持された期間が所定の期間内である前記物体の存在状態を示す第２地図情報を生成する。【選択図】図５

Description

本発明の実施形態は、移動制御システム、移動制御装置及びプログラムに関する。

荷物の運搬、循環・点検業務など、移動を主とする作業の自動化が期待されている。かかる作業の自動化のためには、ロボットの移動の自律化が重要である。ロボットの周囲の状況が時間経過に応じて変動する一般環境下では、自律移動において動的障害物や準静的障害物への対応が困難になることがあった。

例えば、自動車の自動走行ではＧＰＳ（Global Positioning System）位置情報や、カーナビゲーションシステム等で提供される詳細な道路地図情報などの外部情報を活用して自律性能が高められている。これらの外部情報による支援が期待できない施設内や屋内移動向けのロボットは、移動を制御するための移動地図を自身が獲得することが要求される。そのため、移動の自律化の難易度が高くなる可能性があった。

自律移動においてＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）などの地図構成技術を採用することで、ナビゲーション精度を向上させることが期待される。しかしながら、目まぐるしく変動する動的な周囲環境に地図の更新やマッチング処理が追従できない。そのために自己位置認識や経路生成に失敗する可能性があった。
地形変化、例えば、ロボットの周囲における障害物の存在状態の変動に対応する方法として、グリッドマップで確信度（存在確率）を更新することが考えられる。これにより、センサが検出した信号に混入されるノイズ（センサノイズ）による影響を低減し、位置の認識精度を向上させることができる。しかし、グリッドマップに設定される情報に修正が施されるに過ぎないため、時間経過に伴い著しく変化する障害物が存在する動的環境に対応することが困難なことがあった。例えば、信頼度に対する閾値を低くすると動的障害物などのノイズにより参照しようとする地図の情報が乱されることがあった。他方、閾値を高くすると、現実に環境が変化した場合に対応できないことがあった。

特開２００７−２４９６３２号公報 特開２００７−３２３１１９号公報

本発明が解決しようとする課題は、より詳細な周囲環境に対応した経路を生成することができる移動制御システム、移動制御装置およびプログラムを提供することである。

実施形態の移動制御システムは、第１地図生成部と、第２地図生成部とを持つ。計測部により計測された物体の位置に基づいて、前記物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す第１地図情報を生成する。第２地図生成部は、前記第１地図情報のうち、前記存在状態が現在まで維持された期間が所定の期間内である前記物体の存在状態を示す第２地図情報を生成する。

第１の実施形態に係るロボットシステムの全体構成を示す概略ブロック図。 第１の実施形態に係るコントローラの機能構成を示す概略ブロック図。 第１の実施形態に係る第１マップ情報の一例としてグリッドマップを示す図。 グリッドマップを生成する手法を説明するための説明図。 第１の実施形態に係る環境マップ生成部の機能構成を示す概略ブロック図。 第１の実施形態に係る保留マップ情報の生成処理を示すフローチャート。 第２の実施形態に係る環境マップ生成部の機能構成を示す概略ブロック図。 第２中間マップ情報を用いて得られた移動経路の一例を示す図。 第３中間マップ情報の例を示す図。 第３中間マップ情報を用いて得られた移動経路の一例を示す図。 第３中間マップ情報を用いて得られた移動経路の他の例を示す図。 第３中間マップ情報の他の例を示す図。 第３中間マップ情報を用いて得られた移動経路のさらに他の例を示す図。 第３中間マップ情報を用いて得られた移動経路のまたさらに他の例を示す図。

以下、実施形態の移動制御システム、移動制御装置及びプログラムを、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
まず、第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係るロボットシステム１の全体構成を示す概略ブロック図である。ロボットシステム１は、例えば、ロボットの位置を移動させるための移動手段として独立二輪駆動の車輪と、車輪を駆動させるためのモータを備える自律移動制御システムである。
本実施形態に係るロボットシステム１は、センサ計測部１１０と、コントローラ１２０と、環境マップ記憶部１３０と、駆動部１４０と、を備える。センサ計測部１１０と駆動部１４０は、ロボット（図示せず）本体に設置される。コントローラ１２０と環境マップ記憶部１３０は、センサ計測部１１０と駆動部１４０と通信可能に接続されていれば、ロボット本体に設置されてもよいし、別体であってもよい。また、コントローラ１２０と環境マップ記憶部１３０は、単一の移動制御装置として実現されてもよい。

センサ計測部１１０は、ロボットの運動状態と周囲の環境の状態を計測する。センサ計測部１１０は、計測した運動状態を示す運動状態情報と、環境の状態を示す環境状態情報をコントローラ１２０に出力する。
センサ計測部１１０は、センサ計測部１１０は、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ；慣性センサ）１１１と、エンコーダ１１２と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）１１３と、ＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ；測距センサ）１１４と、を備える。
ＩＭＵ１１１は、自部の向きと加速度を計測し、計測した向きと加速度を示す慣性センサ情報として取得する。ＩＭＵ１１１は、運動状態情報として、取得した慣性センサ情報をコントローラ１２０に出力する。
エンコーダ１１２は、２個の車輪それぞれの回転数を検出する。エンコーダ１１２は、運動状態情報として、検出した回転数を示すエンコーダ情報をコントローラ１２０に出力する。

ＧＰＳ１１３は、少なくとも３個のＧＰＳ衛星からそれぞれＧＰＳ信号を受信し、受信したＧＰＳ信号間の位相差に基づいて自部の絶対位置を計測する（ＧＰＳ測位）。ＧＰＳ１１３は、運動状態情報として、計測した絶対位置を示すＧＰＳ測位情報をコントローラ１２０に出力する。
ＬＲＦ１１４は、自部の位置から周囲の物体までの距離を計測する。より具体的には、ＬＲＦ１１４は、自部が送出するレーザ光線と、そのレーザ光線を反射する物体の表面において反射するレーザ光線との位相差に基づいて、その物体までの距離を方位毎に計測する。以下の説明では、ロボットの移動に障害となりうる物体を障害物と呼ぶ。ＬＲＦ１１４は、環境状態情報として、計測した方位毎の物体までの距離を示す測距センサ情報をコントローラ１２０に出力する。

なお、センサ計測部１１０において、運動状態情報を取得するセンサとして、ＩＭＵ１１１、エンコーダ１１２、ＧＰＳ１１３の一部が省略されてもよいし、その他の検出原理に基づいて運動状態情報を取得するセンサを備えられてもよい。また、センサ計測部１１０において、環境状態情報を取得するセンサとして、ＬＲＦ１１４に代えて、又はＬＲＦ１１４とともに、その他の検出原理に基づいて環境状態情報を取得するセンサを備えられてもよい。

コントローラ１２０は、センサ計測部１１０から入力された運動状態情報と環境状態情報に基づいてロボットの自律的な移動を制御する移動制御システムである。コントローラ１２０は、運動状態情報に基づいてロボット自体の位置（自己位置）を推定する。コントローラ１２０は、推定した自己位置と、環境状態情報に基づいて周囲の環境における物体の存在を示す環境マップ情報を生成する。コントローラ１２０は、生成した環境マップ情報に基づいて、例えば、現時点における自己位置を出発地点とし目標地点までの移動経路を生成する。コントローラ１２０は、自己位置から生成した移動経路上を動作するように目標速度を定め、定めた目標速度に応じた車軸の回転目標速度を２つの車輪のそれぞれについて定める。コントローラ１２０は、車輪ごとに定めた回転目標速度に応じた電力を駆動部１４０に供給する。２つの車輪のうち、左車輪、右車輪に係る電力をそれぞれ左車輪電力、右車輪電力と呼ぶ。コントローラ１２０の機能構成については、後述する。

環境マップ記憶部１３０は、コントローラ１２０が生成した環境マップ情報を記憶するメモリを含んで構成される。環境マップ情報の例については、コントローラ１２０の環境マップ生成部１２２の機能構成とともに後述する。
駆動部１４０は、ロボットの運動を駆動する。駆動部１４０は、左車輪モータ１４１、右車輪モータ１４２を備える。左車輪モータ１４１、右車輪モータ１４２は、ロボットシステム１が備える２つの車輪のうち、右車輪の車軸、左車輪の車軸をそれぞれ独立に回転させるためのモータである。左車輪モータ１４１、右車輪モータ１４２は、コントローラ１２０から供給される左車輪電力、右車輪電力により、それぞれ左車輪、右車輪の車軸を回転させる。

次に、本実施形態に係るコントローラ１２０の機能構成について説明する。
図２は、本実施形態に係るコントローラ１２０の機能構成を示す概略ブロック図である。コントローラ１２０は、自己位置推定部１２１と、環境マップ生成部１２２と、経路計画部１２３と、移動制御部１２４と、車軸制御部１２５と、モータ制御部１２６と、を備える。コントローラ１２０は、ロボットの移動を制御するための自律移動制御装置として機能する。

自己位置推定部１２１は、センサ計測部１１０から入力される運動状態情報に基づいてロボットの位置（自己位置）を定める。運動状態情報として、エンコーダ情報、慣性センサ情報及びＧＰＳ測位情報のいずれか、又はそれらの組み合わせが入力される。
自己位置推定部１２１は、例えば、オドメトリ機能を有する。即ち、自己位置推定部１２１は、センサ計測部１１０から入力されるエンコーダ情報が示す回転数から自部の並進速度と旋回速度を算出する。自己位置推定部１２１は、算出した並進速度と旋回速度を時間積分して、オドメトリ情報としてその時点におけるロボットの位置と向きを算出する。自己位置推定部１２１に慣性センサ情報が入力される場合には、自己位置推定部１２１は、オドメトリ情報が示す位置と向きを、慣性センサ情報が示す加速度と向きに基づいて補正してもよい。

自己位置推定部１２１は、ＧＰＳ測位情報が示す絶対位置を逐次に特定してもよい。よって、計測した絶対位置が実時間で取得される。ＧＰＳ１１３は、ＧＰＳ信号を受信することができる屋外環境では有効であるが、ＧＰＳ信号が到達しない屋内その他の施設内では、ＧＰＳ測位情報が取得されない。自己位置推定部１２１は、他の手法を用いてロボットの絶対位置を定めてもよい。絶対位置を定める際、自己位置推定部１２１は、例えば、環境マップ生成部１２２において生成された環境マップ情報とセンサ計測部１１０から入力されるその時点の測距センサ情報をマッチングする。自己位置推定部１２１は、定めた位置を自己位置推定結果として環境マップ生成部１２２、経路計画部１２３及び移動制御部１２４に出力する。

環境マップ生成部１２２は、センサ計測部１１０から入力される測距センサ情報に基づいて環境マップ情報を生成する。環境マップ生成部１２２は、環境マップ情報として、例えば、グリッドマップを生成する。グリッドマップは、ロボットの周囲の２次元空間を一定の間隔で区分した要素空間毎に、その位置における物体の存在に関する存在情報を示す地図情報である。以下の説明では、個々の要素空間をグリッドと呼ぶ。２次元空間を区分したグリッドとして、例えば、形状が正方形である要素空間が用いられる（図３参照）。環境マップ生成部１２２は、測距センサ情報が示す障害物までの方位毎の距離に基づいて、その距離と方位で特定される位置における障害物の存在を判定する。環境マップ生成部１２２は、障害物の存在を判定した位置に基づいて、グリッド毎に障害物の存否を判定し、判定した存否に関する存在情報を含む環境マップ情報を生成する。ここで、環境マップ生成部１２２は、その位置又はその位置よりもロボットまでの距離が長い位置に係るグリッドにおいて、障害物が存在すると判定する。環境マップ生成部１２２は、その位置よりもロボットまでの距離が短い位置に係るグリッドについて、障害物が存在しないと判定する。環境マップ生成部１２２は、これらの判定に基づいて障害物の存在確度を示す存在情報を生成する。以下の説明では、障害物が存在しないことに関する情報を非存在情報と呼んで、障害物が存在することに関する情報と区別することがある。また、存在確度を示す存在情報を、確度情報と呼ぶ。

環境マップ生成部１２２は、自己位置推定部１２１から入力される自己位置推定結果が示すロボットシステム１の絶対位置を参照して、ロボット座標系で表される位置を世界座標系で表される位置に変換してもよい。ロボット座標系は、ロボットシステム１の位置を基準として、各グリッドの位置を示す座標系である。世界座標系は、絶対位置をもって各グリッドの位置を示す座標系である。環境マップ生成部１２２は、生成した環境マップ情報を環境マップ記憶部１３０に記憶する。また、環境マップ生成部１２２は、測距センサ情報と自己位置推定結果が入力される度に、入力される測距センサ情報と自己位置推定結果に基づいて新たな環境マップ情報を生成する。環境マップ生成部１２２は、新たに生成した環境マップ情報と、環境マップ記憶部１３０に記憶された既存の環境マップ情報との差分情報を特定し、特定した差分情報をもって環境マップ記憶部１３０に記憶された環境マップ情報を更新する。なお、環境マップ生成部１２２の機能構成については、後述する。

経路計画部１２３は、環境マップ生成部１２２が生成した環境マップ情報を参照し、自己位置推定部１２１から入力される自己位置推定結果に基づいてロボットの経路計画を行う。経路計画には、移動経路を決定する処理が含まれる。経路計画部１２３は、例えば、自己位置推定結果が示すロボットの現時点の位置（現在位置）を出発地点として目標地点までの移動経路として、移動コストが最も低い移動経路を定める。現時点とは、その時点において最新の情報が得られた時点を含む。経路計画部１２３は、例えば、環境マップ情報が示すグリッド毎の障害物の存在確度に基づくコスト要素値の仮の経路それぞれにおける総和を移動コストとして、仮の経路毎に算出する。仮の経路のそれぞれは、出発地点のグリッドから目標地点のグリッドまで順次に空間的に隣接する複数のグリッドで表される。隣接するとは、水平方向又は垂直方向に一辺を挟んで接していることの他、対角方向に一頂点を挟んで接していることも含む。グリッド毎のコスト要素値として、障害物の存在確度が高いほど大きい値が設定される。また、コスト要素値が等しいグリッド同士では、１つの経路に含まれるグリッドの数が多くなるほど移動コストが高くなるように、コスト要素値が設定されればよい。１つの存在確度の値域が予め定められている場合には、例えば、存在確度から所定のオフセット値の差をそのコスト要素値として用いる。オフセット値は、存在確度の最低値よりも小さい実数値であればよい。そして、経路計画部１２３は、算出した移動コストが最も小さい仮の経路を移動経路として定める。経路計画部１２３は、移動経路を定める際、例えば、Ａ^＊アルゴリズムなどの経路探索方法を用いる。経路計画部１２３は、例えば、ユーザからの操作を受け付ける操作入力部（図示せず）から受信した外部入力信号で指示される目標位置を特定してもよい。また、経路計画部１２３は、ロボットの行動を所定の人工知能（ＡＩ：Artificial Intelligence）技術を用いて判定された、現時点から所定時間後の位置を目標位置として特定してもよい。経路計画部１２３は、定めた移動経路を示す移動経路情報を移動制御部１２４に出力する。

移動制御部１２４は、経路計画部１２３から入力される移動経路情報と自己位置推定部１２１から入力される自己位置推定結果に基づいてロボットの移動を制御する。移動制御部１２４は、移動経路情報が示す移動経路において、自己位置推定結果が示す現在位置から目標位置に到達するまでの各時点における目標速度を定める。移動制御部１２４は、目標速度として、目標並進速度と目標旋回速度を定める。目標並進速度は、ロボットの正面方向への速度（並進速度）の指令値である。目標旋回速度は、ロボットの側面方向への速度（旋回速度）の指令値である。側面方向は、例えば、２つの車輪のそれぞれの車軸を通過する直線の一方向である。正面方向は、その直線に直交し、かつ、ロボットの台車の主面に平行な一方向である。従って、目標並進速度と目標旋回速度の比は、その時点における目標方向に対応し、目標並進速度と目標旋回速度の平方和の平方根は、その時点における目標速度の絶対値を示す。移動制御部１２４は、例えば、目標速度の絶対値が予め定めた一定の目標速度に維持されるように目標並進速度と目標旋回速度を定める。移動制御部１２４は、定めた目標並進速度と目標旋回速度の情報を車軸制御部１２５に出力する。環境マップ情報に基づくロボットの移動制御の例について、後述する。

車軸制御部１２５は、移動制御部１２４から入力される現時点における目標並進速度と目標旋回速度に基づいて左右の車輪のそれぞれについて車軸回転目標速度を定める。車軸回転目標速度は、各車軸の回転速度の目標値である。車軸制御部１２５は、左右それぞれの車輪について車軸回転目標速度を、目標並進速度、目標旋回速度、車輪間の間隔及び車輪の半径を用いて算出することができる。車軸制御部１２５は、算出した左右それぞれの車軸回転目標速度をモータ制御部１２６に出力する。

モータ制御部１２６は、車軸制御部１２５から入力される左右の車軸回転目標速度で、左車輪の車軸、右車輪の車軸が回転するように、それぞれ左車輪モータ１４１、右車輪モータ１４２の回転速度を制御する。モータ制御部１２６は、例えば、左車輪、右車輪それぞれの回転速度が、左右の車軸回転目標速度に近づくように左車輪モータ１４１、右車輪モータ１４２に供給する電力の電力値を所定の制御周期毎にフィードバック制御を行う。ここで、左車輪、右車輪それぞれの回転速度を検出するためのセンサが、駆動部１４０に備えられる。電力値を定める際、例えば、ＰＩＤ制御などのフィードバックアルゴリズムが利用可能である。モータ制御部１２６は、定めた電力値に応じた電力をそれぞれ左車輪モータ１４１、右車輪モータ１４２に供給する。

（第１マップ情報の例）
次に、本実施形態に係る環境マップ情報の一種である第１マップ情報について説明する。第１マップ情報は、測距センサ情報に基づいて生成された地図情報である。図３は、本実施形態に係る第１マップ情報の一例としてグリッドマップＧＭ０１を示す図である。グリッドマップＧＭ０１は、グリッド毎に、そのグリッドに対応する空間における障害物の存在確度を示す。各グリッドは、ロボットの周囲の２次元空間をＸ方向（垂直方向）、Ｙ方向（水平方向）のそれぞれについて一定間隔で区分された正方形の空間である。Ｘ方向、Ｙ方向は、それぞれ水平面に平行であって、互いに直交する。図３に示す例では、グリッドの存在確度として、グリッド毎に障害物が存在する確からしさが正の値で示され、存在物が存在しない確からしさが負の値で示されている。負の値を非存在確度と呼ぶことで、正の値で示される存在確度と区別されている。存在確度として正の値、負の値が設定されているグリッドを含む領域が、それぞれ存在領域、非存在領域に相当する。存在確度、非存在確度の値は、それぞれの絶対値が大きいほどその確からしさの度合いが高いことを示す。存在確度として０の値が設定されているグリッドは、障害物の存在、非存在ともに確認できない未確認領域を示す。

次に、第１マップ情報の例としてグリッドマップＧＭ０２を生成する手法について説明する。図４は、グリッドマップＧＭ０２を生成する手法を説明するための説明図である。環境マップ生成部１２２の第１マップ生成部１２２１（後述）は、例えば、ＳＬＡＭなどのアルゴリズムを用いてグリッドマップＧＭ０２を生成する。第１マップ生成部１２２１は、ＬＲＦ１１４から入力される測距センサ情報が示す方位毎の障害物の距離が示す検出点を、その障害物の存在位置として特定する。第１マップ生成部１２２１は、例えば、ロボットからの距離が、ロボットから検出点までの距離以上となる領域に含まれるグリッドを、障害物が存在する存在領域に属するグリッドとして特定する。第１マップ生成部１２２１は、ロボットからの距離が、ロボットから検出点までの距離未満となる領域に含まれるグリッドを、障害物が存在しない非存在領域に属するグリッドとして特定する。障害物が検出されなかった方位に分布しているグリッドを含む領域が未確認領域に相当する。第１マップ生成部１２２１は、予め各グリッドの存在確度の初期値として０を設定しておく。第１マップ生成部１２２１は、所定の変換則に基づいて存在確度を定める。第１マップ生成部１２２１は、例えば、ロボットの重心点からの距離が短い位置を示すグリッドほど、絶対値が大きくなるように存在確度を定める。即ち、第１マップ生成部１２２１は、存在領域のうちロボットの重心点からの距離が長い位置に係るグリッドほど、存在確度が小さくなるように設定し、非存在領域のうちロボットの重心点からの距離が長い位置に係るグリッドほど、非存在確度が大きく（その絶対値が小さく）なるように設定する。各グリッドに設定される確度情報は上書き（再設定、更新）可能とする。新たに設定される存在確度又は非存在確度の絶対値が所定の閾値よりも大きい場合、その存在確度又は非存在確度の値に上書きされるものとする。この閾値、条件を、それぞれ上書き閾値、上書き条件と呼ぶ。

なお、図３、図４は、２次元のグリッドマップを例にしたが、これには限られない。第１マップ生成部１２２１は、第１マップ情報として３次元のグリッドマップを生成してもよい。３次元のグリッドマップでは、ロボットの周囲の３次元空間をＸ方向、Ｙ方向及びＺ方向（高さ方向）のそれぞれについて一定間隔で区分された３次元のグリッド毎に、障害物の存在を示す存在情報が設定される。各グリッドの形状は、例えば、立方体となる。その場合、センサ計測部１１０は、水平面内の他、高さ方向も含む３次元空間の各方向について物体までの距離を検出してもよい。センサ計測部１１０は、例えば、互いに高さが異なる複数のＬＲＦ１１４を備えてもよいし、１個のＬＲＦ１１４を載置し、その高さを可変とする可動部（図示せず）を備えてもよい。第１マップ生成部１２２１は、高さ毎に生成した２次元のグリッドマップを、複数の高さ間で統合して３次元のグリッドマップを生成する。また、ＬＲＦ１１４において、レーザ光線の放射方向は水平面内に限らず、水平面を基準とする仰角方向にも可変であってもよい。第１マップ生成部１２２１は、障害物の位置を特定する際、水平面内の方位角及び仰角のセットと、そのセットについて検出された障害物までの距離とに基づいて３次元空間における障害物の位置を特定することができる。第１マップ生成部１２２１は、特定した障害物の位置に基づいて、上述した手法によりグリッド毎に障害物の存在確度を定めることができる。

センサ計測部１１０は、測距センサ情報を取得する測距部として、ＬＲＦ１１４に代えて、又は、ＬＲＦ１１４とともに他のセンサ機器を備えてもよい。他のセンサ機器は、例えば、超音波センサである。超音波センサは、自部が放射した超音波と障害物の表面で反射される反射波との位相差に基づいて障害物の距離を測距センサ情報として計測するセンサ機器である。他のセンサ機器は、例えば、光学カメラであってもよい。光学カメラは、３次元空間内に配置された画像を撮影し、撮影した障害物の画像と、その障害物の奥行情報を測距センサ情報として取得する。光学カメラが撮影した画像が示す障害物の位置に基づいて環境マップを生成する手法として、例えば、Ｖｉｓｕａｌ ＳＬＡＭなどのアルゴリズムが利用可能である。

第１マップ生成部１２２１は、それぞれの測距部が取得した測距センサ情報に基づいてグリッド毎の存在確度を定め、定めた存在確度を測距部毎の測距センサ情報間で統合してもよい。存在確度を定める際、第１マップ生成部１２２１は、物体の方向の測定精度が高い手法に係る測距部ほど絶対値が大きい存在確度を定める。例えば、第１マップ生成部１２２１は、超音波センサが取得した測距センサ情報に基づく存在確度よりもＬＲＦ１１４が取得した測距センサ情報に基づく存在確度の絶対値の方が大きくなるように存在確度を定める。一般に、超音波センサが放射する超音波よりも、ＬＲＦ１１４が放射するレーザ光線の方が指向性が高く、受信される反射波の強度が高いので、レーザ光線を反射する障害物がより確実に存在すると考えられるためである。また、その強度は障害物までの距離による依存性が低いので、第１マップ生成部１２２１は、ＬＲＦ１１４が取得した測距センサ情報に基づく存在確度の距離による依存性を、超音波センサが取得した測距センサ情報よりも低くしてもよい。ここで、距離による依存性とは、距離が大きいほど、その絶対値を小さくすることを意味する。これに対し、超音波センサが放射する超音波の指向性はレーザ光線よりも指向性が低いので、ＬＲＦ１１４よりも広範に障害物の位置情報が検出されるが、反射波の強度の距離減衰が著しい。そこで、第１マップ生成部１２２１は、距離による依存性が、ＬＲＦ１１４が取得した測距センサ情報よりも高くなるように、超音波センサが取得した測距センサ情報に基づく存在確度を設定する。

また、測距部は、方位毎の反射波の強度を含む測距センサ情報を第１マップ生成部１２２１に出力し、第１マップ生成部１２２１は、さらに強度に基づいて存在確度を定めてもよい。第１マップ生成部１２２１は、存在確度を統合する際のアルゴリズムにおいて、例えば、グリッド毎に測距部間の存在確度の絶対値の最大値を特定する。第１マップ生成部１２２１は、特定した最大値を与える存在確度をグリッド毎に含むように第１マップ情報を生成する。

（環境マップ生成部）
次に、本実施形態に係る環境マップ生成部１２２の機能構成について説明する。図５は、本実施形態に係る環境マップ生成部１２２の機能構成を示す概略ブロック図である。
環境マップ生成部１２２は、第１マップ生成部１２２１と、第２マップ生成部１２２２と、を備える。

第１マップ生成部１２２１は、所定のサンプリング周期毎にセンサ計測部１１０から測距センサ情報と、自己位置推定部１２１（図２）から自己位置推定結果が入力される。第１マップ生成部１２２１は、上述したように測距センサ情報と自己位置推定結果に基づいて第１マップ情報を逐次に生成する。第１マップ生成部１２２１は、生成した第１マップ情報を第２マップ生成部１２２２に出力する。

第２マップ生成部１２２２は、第１中間マップ生成部１２２３と、第２中間マップ生成部１２２４と、を備える。
第１中間マップ生成部１２２３は、複数の保留マップ生成部を備える。保留マップ生成部は、環境マップ情報の一形態である第１中間マップ情報として、保留マップを生成する。図５に示す例では、保留マップ生成部の個数は、１０個である。以下の説明では、この個数を段階数と呼ぶ。１０個の保留マップ生成部を第１保留マップ生成部１２２３−１〜第１０保留マップ生成部１２２３−１０と呼んで、それぞれを区別する。第１保留マップ生成部１２２３−１〜第１０保留マップ生成部１２２３−１０には、それぞれ所定の記述許可時間が設定されている。記述許可時間とは、自部に入力されるマップ情報について障害物が存在する期間あるいは非存在の期間が、それ以上長い場合にその障害物に係る確度情報の記述を許可する時間の閾値である。第１保留マップ生成部１２２３−１〜第１０保留マップ生成部１２２３−１０に設定された記述許可時間は、昇順に設定されている。図５に示す例では、第１保留マップ生成部１２２３−１〜第１０保留マップ生成部１２２３−１０の記述許可時間は、それぞれ０秒、１０秒、１分、１０分、１時間、１２時間、１日、１週間、１か月、１年である。なお、第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎ（ｎは、１以上の整数）に設定される記述許可時間を第ｎ時間閾値と呼び、第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎが生成した保留マップ情報を第ｎ保留マップ情報と呼ぶことがある。第１保留マップ〜第１０保留マップが、図５に示す１０ｓマップ、１ｍｉｎマップ、１０ｍｉｎマップ、１ｈマップ、１２ｈマップ、１ｄマップ、１ｗマップ、１ｍマップ、１ｙマップに相当する。

第１保留マップ生成部１２２３−１〜第１０保留マップ生成部１２２３−１０は、それぞれ記述が許可された保留マップのグリッドの確度情報に、その前段の保留マップのグリッドの確度情報を更新する。更新された確度情報を含む地図情報が保留マップ情報として形成される。
保留マップ情報を生成する際、第１保留マップ生成部１２２３−１〜第１０保留マップ生成部１２２３−１０は、各グリッドにおける確度情報が示す存在確率の初期値を０と設定しておく。第１マップ情報、各保留マップ情報には、それぞれロボット周囲の環境における静的障害物のグリッド毎の確度情報が事前情報として予め外部入力部１５０を介して設定されていてもよい。事前情報は、例えば、ＣＡＤ（Computer Aided Design）技術により生成されたＣＡＤデータであってもよい。外部入力部１５０は、例えば、ロボットシステム１（図１）に備えられた入出力インタフェースである。

障害物が存在する期間を判定するため、第１保留マップ生成部１２２３−１〜第１０保留マップ生成部１２２３−１０は、確度情報を更新したグリッドについて、その更新を行った時刻を示す時刻情報をさらに保留マップ情報に含める。各保留マップ情報が示す空間のサイズは、第１マップ情報が示す空間のサイズと等しい。

記述許可時間が最も短い第１保留マップ生成部１２２３−１には、第１マップ生成部１２２１から第１マップ情報が入力される。第１マップ生成部１２２１は、入力された第１マップ情報を第１保留マップ情報として採用し、第１保留マップ情報を第２保留マップ生成部１２２３−２と第２中間マップ生成部１２２４に出力する。第２保留マップ生成部１２２３−２〜第１０保留マップ生成部１２２３−１０は、第１保留マップ生成部１２２３−１〜第９保留マップ生成部１２２３−９からそれぞれ入力される確度情報に基づいて障害物の存在状態が変化したグリッドを検出し、そのグリッドについて存在状態が変化した時刻を示す時刻情報を確度情報と対応付けて記録する。第２保留マップ生成部１２２３−２〜第９保留マップ生成部１２２３−９は、時刻情報を参照して、障害物の存在状態が一定である時間が第２〜第９時間閾値以上であると判定されたグリッドについて、そのグリッドに係る確度情報をそれぞれ第３保留マップ生成部１２２３−３〜第１０保留マップ生成部１２２３−１０に出力し、その確度情報を含む第２保留マップ生成部１２２３−２〜第９保留マップ情報をそれぞれ第２中間マップ生成部１２２４に出力する。また、第１０保留マップ生成部１２２３−１０は、各グリッドの障害物の存在状態が一定である時間が第１０時間閾値以上であるとき、そのグリッドに係る確度情報を含む第１０保留マップ情報を第２中間マップ生成部１２２４に出力する。
よって、０ｓマップには、第１マップ情報の確度情報が全て含まれる。１０ｓマップ、１ｍｉｎマップ、１０ｍｉｎマップ、１ｈマップ、１２ｈマップ、１ｄマップ、１ｗマップ、１ｍマップ、１ｙマップには、それぞれ存在時間が１０秒、１分、１０分、１時間、１２時間、１日、１週間、１か月、１年以上となる障害物を示す確度情報が含まれる。

次に、第１中間マップ生成部１２２３における保留マップ情報の生成処理について説明する。図６は、本実施形態に係る保留マップ情報の生成処理を示すフローチャートである。
（ステップＳ１０１）第１保留マップ生成部１２２３−１には、第１マップ生成部１２２１から第１マップ情報が入力される。第１保留マップ生成部１２２３−１は、新たに入力される第１マップ情報に含まれる各グリッドの確度情報を全て上書き対象とし、その確度情報を含む第１保留マップ情報を生成する。即ち、入力される第１マップ情報は、第１保留マップ情報と常に等しくなる。第１保留マップ生成部１２２３−１は、生成した第１保留マップ情報を第２中間マップ生成部１２２４と、第２保留マップ生成部１２２３−２に出力する。その後、ステップＳ１０２の処理に進む。この段階では、ｎは２となる。

（ステップＳ１０２）第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎは、入力される第ｎ−１保留マップ情報に含まれる確度情報が各グリッドについて上書き条件を満たしているか否かを判定する。上書き条件を満たしていると判定されるグリッドについて（ステップＳ１０２ ＹＥＳ）、ステップＳ１０３の処理に進む。上書き条件を満たしていないと判定されるグリッドについて（ステップＳ１０２ ＮＯ）、ステップＳ１０４の処理に進む。
（ステップＳ１０３）第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎは、第ｎ−１保留マップ情報に含まれる確度情報のうち該当グリッドに係る確度情報を、自部が備えるメモリ（図示せず）に上書きする。メモリには、第ｎ保留マップ情報が形成される。その後、ステップＳ１０４の処理に進む。

（ステップＳ１０４）第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎは、現時点において上書きを行ったグリッドの確度情報が示す存在確度が、第ｎ存在確度閾値以上、又は第ｎ非存在確度閾値未満であるか否かを判定する。第ｎ存在確度閾値は、第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎが、確度情報が示す存在確度が、その閾値以上であるときに障害物の存在を判定するための閾値である。第ｎ非存在確度閾値は、第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎが、確度情報が示す存在確度が、その閾値未満であるときに障害物の非存在を判定するための閾値である。即ち、該当グリッドにおける障害物の存在又は非存在が判定される。存在確度が第ｎ存在確度閾値以上、又は第ｎ非存在確度閾値未満と判定されたグリッドについて（ステップＳ１０４ ＹＥＳ）、ステップＳ１０５の処理に進む。存在確度が第ｎ存在確度閾値以上とも、第ｎ非存在確度閾値未満とも判定されないグリッドについて（ステップＳ１０４ ＮＯ）、図４に示す処理を終了する。

（ステップＳ１０５）第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎは、現時点において上書きを行ったグリッドの確度情報が示す存在確度が第ｎ存在確度閾値以上である場合には前回の上書きに係る確度情報が示す存在確度が第ｎ存在確度閾値未満であるか否か、又は現時点において上書きを行ったグリッドの確度情報が示す存在確度が第ｎ非存在確度閾値未満である場合には前回の上書きに係る確度情報が示す存在確度が第ｎ非存在確度閾値以上であるか否かを判定する。従って、本ステップにより、該当グリッドについて、（１）前回は障害物の存在が確定していない状態から現時点で障害物の存在が判定される状態に変化したことと、（２）前回は障害物の存在が確定していない状態から現時点で障害物の非存在が判定される状態に変化したこと、のいずれかであるかが判定される。そして、（１）前回は障害物の存在が確定していない状態から現時点で障害物の存在が判定される状態に変化したことには、（１−１）前回は障害物が非存在と判定される状態から現時点で障害物の存在が判定される状態に変化したことと、（１−２）障害物の存否が確定していない状態から現時点で障害物の存在が判定される状態に変化したこと、が含まれる。（２）前回は障害物の非存在が確定していない状態から現時点で障害物の非存在が判定される状態に変化したことには、（２−１）前回は障害物が存在している状態から現時点で障害物の非存在が判定される状態に変化したことと、（２−２）障害物の存否が確定していない状態から現時点で障害物の非存在が判定される状態に変化したこと、が含まれる。つまり、該当グリッドにおいて障害物の存否の状態が前回から現時点までの間に変化したか否かが判定される。前回の存在確度が第ｎ存在確度閾値未満、又は第ｎ非存在確度閾値以上であると判定されるとき（ステップＳ１０５ ＹＥＳ）、ステップＳ１０６の処理に進む。前回の存在確度が第ｎ存在確度閾値未満でも、第ｎ非存在確度閾値以上でもないと判定されるとき（ステップＳ１０５ ＮＯ）、ステップＳ１０７の処理に進む。

（ステップＳ１０６）第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎは、該当グリッドの現時点の時刻（現在時刻）を示す時刻情報を、そのグリッドの確度情報と対応付けてメモリに上書きする。これにより障害物の存否の状態が変化した更新時刻を示す時刻情報が記録される。その後、図６に示す処理を終了する。
（ステップＳ１０７）第ｎ＋１保留マップ生成部１２２３−ｎ＋１が存在するとき、即ちｎが段階数Ｎに達したとき（ステップＳ１０７ ＹＥＳ）、ステップＳ１０８の処理に進む。第ｎ＋１保留マップ生成部１２２３−ｎ＋１が存在しないとき（ステップＳ１０７ ＮＯ）、図６に示す処理を終了する。

（ステップＳ１０８）第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎは、存在確度が第ｎ存在確度閾値以上、又は第ｎ非存在確度閾値未満であって、確度情報が上書きされないグリッドについて、そのグリッドの時刻情報が示す更新時刻から現在時刻までの差を継続時間として特定する。即ち、第ｎ存在確度閾値以上、又は第ｎ非存在確度閾値未満である状態が継続するグリッドについて、障害物の存在又は非存在の状態が一定である継続時間が特定される。第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎは、該当グリッドについて継続時間が第ｎ時間閾値以上であるか否かを判定する。第ｎ時間閾値以上と判定されるグリッドについて（ステップＳ１０８ ＹＥＳ）、ステップＳ１０９の処理に進む。第ｎ時間閾値未満と判定されるグリッドについて（ステップＳ１０９ ＮＯ）、図６に示す処理を終了する。

（ステップＳ１０９）第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎは、該当グリッドについて確度情報の上書き出力を許可し、その確度情報を第ｎ＋１保留マップ生成部１２２３−ｎ＋１に出力する。出力される確度情報は、第ｎ＋１保留マップ生成部１２２３−ｎにおいて、第ｎ＋１保留マップ情報の上書き対象となる。この段階におけるｎ＋１が、新たなｎとして更新される。また、第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎは、出力対象の確度情報をメモリに上書きし、上書きにより確度情報を累積して形成される第ｎ保留マップ情報を第２中間マップ生成部１２２４に出力する。その後、ステップＳ１０２の処理に進む。

なお、第２〜第１０存在確度閾値は、互いに等しい値であってもよいし、異なる値であってもよい。第２〜第１０存在確度閾値は、上書き閾値と等しい値であってもよいし、異なる値であってもよい。第２〜第１０非存在確度閾値は、互いに同一の値であってもよいし、異なる値であってもよい。第２〜第１０非存在確度閾値は、上書き閾値の正負を判定した値と等しい値であってもよいし、異なる値であってもよい。
なお、第ｎ時間閾値、つまり記述許可時間は、上述した例に限られない。また、段階数は１０段階に限られず、２段階以上であればよい。

このように、第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎからは、現時点までの障害物の存在状態が維持される期間が第ｎ時間閾値以上となる保留マップ情報が得られる。例えば、建造物の壁面、配管など移動の可能性が低い静的障害物、通行人、仮置き荷物に係る確度情報が記述許可時間が長い保留マップに、一時的な看板など頻繁に配置が変更されうる動的障害物に係る確度情報が記述許可時間が短い保留マップに、それぞれ記述される。従って、記述許可時間が短い第ｎ保留マップ生成部１２２３−ｎにおいて生成された第ｎ保留マップ情報には、それよりも記述許可時間が長い許可時間に係る第ｍ（ｍは、ｎよりも大きい整数）保留マップ生成部１２２３−ｍにおいて生成された第ｍ保留マップ情報が示す障害物の存在状態の状態も含まれる。そのため、より長い記述許可時間２に係る保留マップ情報から、より短い記述許可時間１に係る保留マップ情報の差分情報をとることで、現時点までに存在状態が維持される期間が、記述許可時間１から記述許可時間２までの期間における障害物の存在状態を示す情報が得られる。

第２中間マップ生成部１２２４は、移動経路の用途に応じた継続時間に係る第２中間マップ情報を１個又は複数個生成する。生成される第２中間マップ情報には、現時点まで存在状態が維持された障害物の存在状態の分布が示される。第２中間マップ生成部１２２４は、第１中間マップ生成部１２２３から入力された保留マップ情報のうち、所定のいずれか１つ又は複数の保留マップを選択する。選択した保留マップの数が１個である場合には、第２中間マップ生成部１２２４は、選択した保留マップを第２中間マップ情報として定める。選択した保留マップの数が複数個である場合には、第２中間マップ生成部１２２４は、選択した保留マップを統合し、統合により得られる統合マップを第２中間マップ情報として生成する。第２中間マップ生成部１２２４は、複数種類の第２中間マップ情報を取得してもよい。第２中間マップ情報の取得に用いられる保留マップの種類とその数については、第２中間マップ生成部１２２４、経路計画部１２３が生成する移動経路の用途に応じて予め設定されていればよい。第２中間マップ生成部１２２４は、生成した第２中間マップ情報を経路計画部１２３に出力する。

次に、第２中間マップ情報と生成される移動経路の例について説明する。
一例では、第２中間マップ生成部１２２４は、所定の第１の期間以上となる記述許可時間に係る保留マップの例として１ｍマップと、１ｙマップを統合して第１種の第２中間マップ情報を生成する。保留マップを統合する際（第２統合アルゴリズム）、第２中間マップ生成部１２２４は、各グリッドについて１ｍマップと１ｙマップのそれぞれに含まれる確度情報を比較して、存在確度の絶対値が最大値となる確度情報を特定する。そして、第２中間マップ生成部１２２４は、各グリッドについて特定した確度情報を含むように第１種の第２中間マップ情報（長期間第２中間マップ情報）を生成する。よって、第１種の第２中間マップ情報は、１か月以上継続して存在している障害物の分布を示す。このような障害物は、各種の建造物、構造物などの静的障害物とみなすことができる。そこで、経路計画部１２３は、長期間第２中間マップ情報を参照して、現在位置から目標位置までの第１移動経路を定める。定められた第１移動経路は、通行人その他の動的障害物に左右されない大局的移動経路を示す。

そして、第２中間マップ生成部１２２４は、所定の第２の期間の閾値以上であり第１の期間の閾値より短い記述許可時間に係る保留マップの例として１ｈマップ、１２ｈマップ、１ｄマップ及び１ｗマップを統合して第１種の一時的第２中間マップ情報を生成してもよい。ここで、第２中間マップ生成部１２２４は、各グリッドについて１ｈマップ、１２ｈマップ、１ｄマップ及び１ｗマップのそれぞれに含まれる確度情報を比較して、存在確度の絶対値が最大値となる確度情報を特定する。そして、第２中間マップ生成部１２２４は、各グリッドについて特定した確度情報を含むように第１種の一時的第２中間マップ情報を生成する。第２中間マップ生成部１２２４は、生成した第１種の一時的第２中間マップ情報に含まれる確度情報から、第１種の一時的第２中間マップ情報に含まれる確度情報であって、その存在確度の絶対値が所定の閾値以上となる確度情報に係るグリッドの部分を除外して、第２種の第２中間マップ情報（中期間第２中間マップ情報）を生成する。よって、第２種の第２中間マップ情報は、１時間以上１か月未満継続して存在する障害物の分布を示す。即ち、１時間以上継続して存在する障害物のうち、１か月以上継続して存在する構造物の静的障害物の存在を示す情報が除かれる。

経路計画部１２３は、第１移動経路のうち第２種の第２中間マップ情報が示す障害物との干渉の有無、即ち、第１移動経路のうち第２種の第２中間マップ情報が示す障害物が存在する区間（以下、障害物区間）の有無を判定する。具体的には、経路計画部１２３は、第２種の第２中間マップ情報に含まれる確度情報が示す存在確度が、所定の正の閾値以上となるグリッドであって、第１移動経路上に存在するグリッドの有無を判定する。
干渉が生じていると判定するとき、経路計画部１２３は、第２種の中間マップ情報を参照して、第１移動経路から障害物区間を回避する経路を第２移動経路として生成する。より具体的には、経路計画部１２３は、障害物区間のうち最も現在位置に近い地点よりも所定距離だけ現在位置に近い地点、最も目標位置に近い地点よりも所定距離だけ目標位置に近い地点を、それぞれ回避経路の起点、終点として定める。経路計画部１２３は、第２種の第２中間マップ情報を参照して、定めた起点から終点までの回避経路を生成する。経路計画部１２３は、第１移動経路のうち出発地点から回避経路の起点までの間の区間と、生成した回避経路と、第１移動経路のうち回避経路の終点から目標位置までの区間からなる経路を第２移動経路として定める。経路計画部１２３は、定めた第２移動経路を移動制御部１２４に出力する。

なお、回避経路が第１移動経路上のその起点から終点までの区間の道程よりも遠回りであるために、手近な回避経路が存在しない場合がある。そのような場合が生じたことを、経路計画部１２３は、例えば、回避経路の道程の第１移動経路上の回避経路の起点から終点までの区間の道程に対する倍率が、所定の１よりも大きい倍率（例えば、１．２〜１．５倍）以上である場合をもって判定することができる。第２種の中間マップ情報に係る保留マップ情報のうち、記述許可時間が最も短い１ｈマップに障害物が存在している領域が存在し、他の保留マップ情報に存在しない場合がある。その場合には、経路計画部１２３はロボットを移動させる移動経路を第１移動経路として定め、第１移動経路を移動制御部１２４に出力してもよい。そして、現在位置が回避経路の起点に到達するまでの時点において、経路計画部１２３は、第１移動経路上にその時点における第２種の第２中間マップ情報が示す障害物との干渉の有無、を判定する。干渉が生じていないと判定するときは、経路計画部１２３は、第１移動経路を更新しない。ロボットは、第１移動経路上の移動を継続する。干渉がある（もしくは解消されていない）と判定するとき、経路計画部１２３は、ロボットを移動させる移動経路を回避経路として定める。このとき、経路計画部１２３は、回避経路上を走行する。存在期間が短い障害物については干渉が早期に解消されることが期待されるため、極力回避経路の利用を避け、より道程が短い第１移動経路が走行経路として用いられる。

第２中間マップ生成部１２２４は、所定の第１の期間の閾値よりも短い記述許可時間に係る保留マップの例として０ｓマップ、１０ｓマップ、１ｍｉｎマップ、及び１０ｍｉｎマップを上述した手法で統合して第２種の一時的第２中間マップ情報を生成してもよい。他方、第２中間マップ生成部１２２４は、所定の第３の期間の閾値以上である記述許可時間に係る保留マップの例として記述許可時間が１時間以上である各保留マップを統合して第３種の一時的第２中間マップ情報を生成してもよい。第２中間マップ生成部１２２４は、第２種の一時的第２中間マップ情報から、第３種の一時的中間マップ情報に含まれる確度情報であって、その存在確度の絶対値が所定の閾値以上となる確度情報に係るグリッドの部分を除外して、第３種の第２中間マップ情報（短期間第２中間マップ情報）を生成する。よって、第３種の第２中間マップ情報は、存在時間が１時間未満である障害物の分布を示す。第３種の第２中間マップ情報は、例えば、通行人や仮置きの荷物など、比較的短時間の間だけその場にとどまる短期間動的障害物の存在を示す。

経路計画部１２３は、第１移動経路のうち第３種の第２中間マップ情報が示す障害物との干渉の有無を判定する。ここで、経路計画部１２３は、第３種の第２中間マップ情報に含まれる確度情報が示す存在確度が、所定の正の閾値以上となるグリッドであって、第１移動経路上に存在するグリッドの有無を判定する。干渉が生じていると判定するとき、経路計画部１２３は、第３種の中間マップ情報を参照して、第１移動経路から障害物区間を迂回する経路を、第２移動経路と同様な手法で第３移動経路として生成する。ここで、経路計画部１２３は、第３種の第２中間マップ情報を参照して、障害物区間を挟む起点から終点までの回避経路を生成する。経路計画部１２３は、第１移動経路のうち現在位置から回避経路の起点までの間の区間と、生成した回避経路と、第１移動経路のうち回避経路の終点から目標位置までの区間からなる経路を第３移動経路として定める。

但し、短期間動的障害物は、ロボットが障害物区間に到達した時点では、障害物区間から消失している可能性が高い。そこで、経路計画部１２３は、ロボットを移動させる移動経路を第１移動経路として定め、第１移動経路を移動制御部１２４に出力する。そして、現在位置が回避経路の起点に到達するまでの区間において、経路計画部１２３は、第１移動経路上にその地点における第３種の第２中間マップ情報が示す障害物との干渉の有無、を判定する。干渉が生じていないと判定するときは、経路計画部１２３は、第１移動経路を更新しない。よって、第１移動経路上の移動が継続される。干渉が生じていると判定するとき、経路計画部１２３は、ロボットを移動させる移動経路を回避経路として定める。このとき、経路計画部１２３は、回避経路上を走行する。つまり、第３種の第２中間マップ情報に基づく回避経路は、第１移動経路が優先される点で、第１移動経路よりも優先される第２種の第２中間マップ情報に基づく回避経路と異なる。なお、経路計画部１２３は、障害物区間における目標速度を通常の目標速度よりも低下させてもよい。これにより、検出された障害物区間におけるロボットの移動の安全が期される。

なお、経路計画部１２３は、第３種の第２中間マップ情報が示す障害物の密度分布を検出してもよい。例えば、経路計画部１２３は、存在確度が所定の正の閾値を示すグリッドが互いに隣接して形成される１個又は複数のグリッドのグループを、各１個の障害物の存在領域として特定する。所定の複数のグリッド数からなるブロック毎に、経路計画部１２３は、そのブロックに含まれる特定したグループの数を空間内における障害物の密度として計数する。１個のブロックに含まれるグリッド数は、検出対象の障害物（例えば、通行人）の１個当たりの典型的な占有グリッド数よりも十分大きい数であればよい。経路計画部１２３は、障害物の密度が所定の密度の閾値以上であるブロック内における第１移動経路上の目標速度として、他のブロック内における第１移動経路上の目標速度よりも低い目標速度を指示する目標速度情報を設定する。経路計画部１２３は、第１移動経路について設定した目標速度情報を移動制御部１２４に出力する。移動制御部１２４は、経路計画部１２３から入力された目標速度情報に基づいて、障害物の密度が所定の密度の閾値以上である区間における目標速度を、他の区間における目標速度よりも低い速度に設定することができる。

以上に説明したように、本実施形態に係るロボットシステム１は、第１マップ生成部１２２１と、第２マップ生成部１２２２を備える移動制御システムである。
第１マップ生成部１２２１は、センサ計測部１１０により計測された物体の位置に基づいて、物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す第１マップ情報を生成する。第２マップ生成部１２２２は、第１マップ情報に基づいて、存在状態の継続時間に応じて分類された第２マップ情報を生成する。
また、ロボットシステム１は、第２マップ情報を参照してロボットの移動経路を定める経路計画部１２３を備える。
この構成によれば、移動経路を定める際、ロボットの周囲環境において物体の存在状態が維持される継続期間に応じて分類された、物体の存在状態の空間分布を示す第２マップ情報が得られる。移動経路を定める際にその継続期間が考慮されるため、第２マップ情報を参照しない場合よりも、存在状態が維持される継続期間の物体間の差異に適応した移動経路の生成が可能となる。

また、第２マップ情報は、所定の領域を一定間隔で区分した空間を示すグリッド毎に、その空間における物体の存在状態を示す存在情報として、その物体の存在又は不存在の確度を示す確度情報を含む。
この構成によれば、仮の経路上を通過するグリッド毎の物体の存在又は不存在の確からしさを定量化した確度を用いて移動コストが算出され、仮の経路毎の移動コストに基づいて、移動を制御するための移動経路が定められる。そのため、単に存在又は不存在を考慮する場合よりも、物体の存在が確からしい地点を回避し、非存在が確からしい地点を通過する移動経路の探索が促される。

また、第２マップ生成部１２２２は、グリッド毎に物体の存在状態が更新される時刻を示す時刻情報を記録し、存在状態が維持されるとき記録される時刻情報を維持し、存在状態が変動するとき時刻情報を更新する。
この構成によれば、グリッド毎に物体の存在状態が変動した最新の時刻が管理される。そのため、時刻情報を参照することで、現時点までの物体の存在状態の変動の有無を容易に判定することができる。

また、第２マップ生成部１２２２は、物体の存在状態が維持されたＮ通りの継続時間（として記述許可時間のそれぞれについて物体の存在状態を示す保留マップ情報を生成する。ここで、第２マップ生成部１２２２は、Ｎ通りの継続時間のうち第ｎ（ｎは、１からＮ−１までの整数）継続時間の保留マップ情報に基づいて、第ｎの継続時間よりも次に長い継続時間である第ｎ＋１継続時間の保留マップ情報を生成する。
この構成によれば、グリッド単位で物体の存在状態が現在まで維持された継続時間の短い順に保留マップ情報が順次更新される。そのため、最新の物体の存在状態の変化に応じて、変動の時間尺度が互いに異なる物体の存在状態を示す保留マップ情報を一貫して取得することができる。

（第２の実施形態）
次に、本実施形態の第２の実施形態について説明する。第１の実施形態と同一の構成については、同一の符号を付してその説明を援用する。以下の説明では、第１の実施形態との差分を主とする。本実施形態に係るロボットシステム１に備えられる環境マップ生成部１２２の機能構成について説明する。図７は、本実施形態に係る環境マップ生成部１２２の機能構成を示す概略ブロック図である。
環境マップ生成部１２２は、第１マップ生成部１２２１と、第２マップ生成部１２２２と、第３マップ生成部１２２５と、を備える。

第３マップ生成部１２２５は、環境マップ情報のさらに他の形態として第３マップ情報を取得する。第３マップ情報は、周囲環境におけるロボットの移動に影響を与える要因となりうる補助的な情報（補助マップ情報）であって、障害物の現時点までの存在状態を示す確度情報とは別個の移動環境の分布を示す情報である。ここで、補助的とは単独では移動経路を定めることができないが、移動経路の決定に役立つことを意味する。以下、第３マップ情報の例について、その第３マップ情報に基づく経路計画についても説明する。

第３マップ生成部１２２５は、例えば、第２マップ生成部１２２２から取得される保留マップ情報に基づいて、グリッド毎の障害物の存在頻度を示す変動マップ情報を第３マップ情報の第１例として生成する。より具体的には、第３マップ生成部１２２５は、第ｎ保留マップ情報を用いて、所定の観測期間において、グリッド毎に確度情報が第ｎ非存在確度閾値未満である状態から第ｎ存在確度閾値以上となる状態に変化するイベントの発生回数を存在頻度として計数する。観測期間として、例えば、所定の周期、ある周期における特定の期間が設定される。即ち、変動マップ情報は、周期もしくは期間によって特徴的な障害物の存在状況の分布を示す点に特徴を有する。第３マップ生成部１２２５は、変動マップ情報を全ての保留マップ情報のそれぞれについて生成してもよいし、一部の保留マップ情報のそれぞれについて生成してもよい。変動マップ情報は、その内容や用途に応じて経路計画部１２３から直接参照されてもよいし、又は第２中間マップ生成部１２２４において第２中間マップ情報と統合され、統合により得られる統合マップ情報を介して間接的に参照されてもよい。

経路計画部１２３は、第３マップ生成部１２２５が生成した変動マップ情報を直接又は間接的に参照してロボットの経路計画を行う。経路計画部１２３は、例えば、変動マップ情報を直接参照して、上述の第１移動経路上における障害物の存在頻度が、所定の存在頻度の閾値以上となるグリッドの有無を判定する。存在頻度が所定の存在頻度の閾値以上となるグリッドが存在すると判定するとき、経路計画部１２３は、所定の標準目標速度よりも低い速度を目標速度として定め、定めた目標速度を示す目標速度情報を設定する。また、経路計画部１２３は、存在頻度が所定の存在頻度の閾値以上となるグリッドを通過する区間を回避する回避経路を、障害物との干渉が生じている場合と同様に定めてもよい。また、経路計画部１２３は、存在頻度が所定の存在頻度の閾値以上となるグリッドがない場合には、第１移動経路をロボットの移動に用いる移動経路として定め、目標速度を所定の標準目標経路を目標速度として定める。
なお、経路計画を行う際、経路計画部１２３は、変動マップ情報と第２中間マップ情報を参照せずに、上述した統合マップ情報を参照すればよい。統合マップ情報は、例えば、グリッド毎に障害物の存在頻度を変換して得られる変換存在確度と、第２中間マップ情報が示す存在確度のうち高い方の存在確度を示す。変換存在確度は、障害物の存在頻度が高いほど高くなるように設定される。

上述した変動マップは周期的もしくは期間によって特徴的な障害物の存在状況の分布を示すのに対し、保留マップ情報や保留マップ情報から導出される第２中間マップ情報は、現時点までに存在状態が維持される継続期間が所定の期間内である障害物の存在状態の分布を示すに過ぎない。例えば、第３種の第２中間マップ情報から短期間動的障害物の存在を把握することが可能であるが、その障害物が偶然に出現しているか、ある周期で定期的にその地点に出現するか否かまでは把握できない。また、第２中間マップ情報では、ある地点において現時点では障害物が存在していない場合でも、他の時点においてその地点に存在していないことも把握することもできない。従って、変動マップ情報をさらに参照することで、周囲環境における障害物の所定の周期内の出現頻度に応じた経路計画が可能となる。

なお、第３マップ生成部１２２５は、所定の周期として１日、１週間、月、年毎の特定期間について障害物の出現頻度を計数し、計数した出現頻度に基づいて変動マップ情報を生成してもよい。特定期間は、例えば、１日のうちの時間帯、１週間のうちの曜日、月のうちの日付もしくは旬、年のうちの月もしくは季節、などである。その場合には、経路計画部１２３は、現時刻が属する特定期間を特定し、その特定期間に係る変動マップ情報を参照して経路計画を行う。特定期間外では、経路計画部１２３は、上述した実施形態と同様に変動マップ情報を参照せずに経路計画を行う。これにより、特定期間における障害物の出現特性に応じた経路計画が可能となる。例えば、通行人や各種車両の往来が著しい朝方や夕方と、比較的緩やかである深夜とでは、障害物の分布や頻度の差異が生じうる。従って、期間毎の物体の存在状態の差異に応じた経路計画が可能となる。

第３マップ生成部１２２５は、第３マップ情報の第２例として、グリッド毎にロボットの移動に対する可否に関する異方性を示す異方性情報を含んだ異方性マップ情報を取得してもよい。異方性情報は、移動方向毎にその移動に対する可否もしくは移動に対する阻害の度合い（進行阻害度）を示す情報である。進行阻害度とは、その移動を阻害する度合いを意味する。進行阻害度は、移動の容易性もしくは移動を促進する度合いを示す進行容易度として表されてもよい。これに対し、上述した第１中間マップ情報、第２中間マップ情報に含まれる確度情報は、それぞれ全移動方向に対して共通に移動に対する可否もしくはその度合いを示す点で、本例の異方性マップ情報と異なる。異方性マップ情報において、設定される移動方向は、所定の移動方向の分解能で離散化されていてもよい。以下に説明する例では、各１つのグリッドについて移動方向を離散化した離散化方向毎に移動に対する可否もしくは進行阻害度を示す進行阻害度情報が設定される。また、移動の可否は、進行阻害度の数値で表されてもよい。即ち、離散化方向毎の進行阻害度情報のセットが異方性情報を示す。各移動方向に対するグリッド毎の進行阻害度情報は各１枚の確度マップ情報として構成されてもよい。その場合、１セットの異方性マップ情報に含まれる確度マップ情報の数は、離散化された移動方向の数に相当する。移動方向は、一例として水平面内の４５°間隔、計８方向に離散化される。なお、確度マップ情報において、必ずしも全領域について進行阻害度情報が設定されていなくてもよい。

第３マップ生成部１２２５は、本例に係る異方性マップ情報を取得する際、外部入力部１５０を介して他の機器において生成された異方性マップ情報を受信してもよいし、操作入力部（図示せず）を介して操作信号に基づいて異方性マップ情報を生成してもよい。

本例では、経路計画部１２３は、例えば、上述の第１種の第２中間マップ情報と異方性マップ情報を参照して経路計画を行う。経路計画部１２３は、異方性マップ情報を参照する際、グリッド毎の移動方向として、例えば、仮の経路上の注目するグリッド（注目グリッド）に隣接する隣接グリッドのうち、その経路が通過する隣接グリッドを特定する。そして、経路計画部１２３は、特定した隣接グリッドから注目グリッドへの方向を移動方向として定め、その移動方向に最も近似する離散化方向を特定する。経路計画部１２３は、特定した離散化方向に係る進行阻害度情報をさらに用いて、注目グリッド間のコスト要素値を累算して出発地点から目標地点までの仮の経路毎に移動コストを算出する。経路計画部１２３は、移動コストが最も小さい仮の経路を移動経路として定める。そのため、各地点における移動方向による移動の可否もしくはその度合いを考慮した移動経路が定められる。

次に、生成された移動経路の例について説明する。図８は、第２中間マップ情報を用いて得られた移動経路の一例を示す図である。図８に示す例では、異方性マップ情報は用いられていない。図８（ａ）に示す例では、グリッドマップＧＭ０３に示されるロボット周囲の領域のうち塗りつぶされた部分が、障害物が存在する領域を示し、図面の上方が北方向を示す。目標地点（ゴール）が２つの障害物のうち障害物１を挟んで出発地点（スタート）よりも真北に存在している。その場合、生成される移動経路は、障害物１を迂回する経路のうち道程が最も短い最短経路が得られる。この移動経路の生成に用いられた第１種の第２中間マップとして、図８（ｂ）に示すように障害物１、２が存在する領域に対応するグリッドに、所定の存在確度閾値よりも十分に高い存在確度を示す確度情報が設定される。図８（ｂ）に示す例では、その領域における存在確度は９９である。それ以外の領域に対応するグリッドには、所定の非存在確度閾値よりも十分に低い存在確度を示す確度情報が設定される。この例では、その領域における存在確度は−９９である。

図９は、本例に係る異方性マップ情報の例として、異方性マップ情報ＡＭ０１、ＡＭ０２を示す。異方性マップ情報ＡＭ０１は、グリッドマップＧＭ０３に示される領域と同一の領域において、移動方向が北である場合の進行阻害度情報をグリッド毎に示す。進行阻害度情報に設定される進行阻害度は移動の可否を示す。この例では、進行阻害度の値域は、第１マップ情報、第２マップ情報を構成する確度情報が示す存在確度の値域と同様である。所定の移動不可閾値よりも大きい進行阻害度は、移動否を示す。所定の移動可能閾値よりも小さい進行阻害度は、移動不可を示す。異方性マップ情報ＡＭ０１では、移動が制限される阻害領域ＤＭ０１内のグリッドに、所定の移動不可閾値よりも高い進行阻害度として７５が設定され、それ以外の領域には値が設定されていない。この阻害領域ＤＭ０１は、障害物が存在しない非存在領域内に設定されている。異方性マップ情報ＡＭ０２は、グリッドマップＧＭ０３に示される領域と同一の領域において、移動方向が南である場合の進行阻害度情報をグリッド毎に示す。異方性マップ情報ＡＭ０２では、移動の障害となる阻害領域ＤＭ０２内のグリッドに、所定の移動不可閾値よりも大きい進行阻害度として７５が設定され、それ以外の領域に進行阻害度の値が設定されていない。この阻害領域ＤＭ０２は、障害物が存在しない非存在領域内であって、阻害領域ＤＭ０１とは互いに重なり合わない領域に設定されている。阻害領域ＤＭ０２は、障害物１、２ともに存在しない非存在領域のうち北方向に向かって右側に設定され、左側には設定されていない。阻害領域ＤＭ０２は、非存在領域のうち南方向に向かって右側に設定され、左側には設定されていない。即ち、非存在領域において南北方向の移動について左側通行が設定されているとみることもできる。

図１０は、異方性マップ情報を用いて得られた移動経路の一例を示す図である。図１０に示す例では、経路計画に係る領域、開始地点、目標地点ともに、図８に示す例と同様である。但し、この例では、図８（ｂ）に示す第２中間マップ情報と図９に示す異方性マップ情報が参照されている。ここで、経路計画部１２３は、移動方向毎の補助マップ情報を参照する際、進行阻害度情報が設定されている各グリッドについて、第２中間マップ情報に含まれる確度情報が示す存在確度と、異方性マップ情報に含まれる進行阻害度情報が示す進行阻害度を比較し、大きい方の値を新たな存在確度として採用する。進行阻害度情報が設定されていないグリッドについては、確度情報が示す存在確度がそのまま採用される。そして、経路計画部１２３は、採用した存在確度から所定のオフセット値の差をコスト要素値として算出し、算出したコスト要素値の仮の各経路上のグリッド間の総和を移動コストとして算出する。経路計画部１２３は、算出した移動コストが最も低くなる仮の経路を移動経路として定める。この条件のもとで定められる移動経路は、障害物１の領域と北方向への移動を阻害する阻害領域ＤＭ０１を迂回する経路となる。図８に示す最短経路よりも道程が長くなるが、障害物１、２ともに存在しない非存在領域においてロボットの左側通行が実現される。

図１１は、異方性マップ情報を用いて得られた移動経路の他の例を示す図である。図１１に示す例では、開始地点、目標地点の設定が、図１０に示す例とは逆である。即ち、目標地点は、障害物１を挟んで開始地点よりも真南に設定されている。その他の条件は、図１０に示す例と同様である。この条件のもとで定められる移動経路は、障害物１の領域を迂回する経路となる。この経路は、図８に示す最短経路と、開始地点と目標地点が逆になった経路に相当し、南方向への移動を阻害する阻害領域ＤＭ０２を通過しない。この場合も、障害物１、２ともに存在しない非存在領域においてロボットの左側通行が実現される。

図９〜１１に示す例では、非存在領域における左側通行を例にしたが、異方性マップ情報の設定によっては、本実施形態により一方通行を実現することもできる。その場合には、障害物が存在しない非存在領域において、一つの移動方向に対して阻害領域が設定されていない開放された領域が存在し、その他の移動方向に対しては、その移動方向に対して閉じられた阻害領域が設定されればよい。図１２は、障害物１、２ともに存在しない非存在領域における南方向への一方通行を示す異方性マップ情報の設定例である。図１２（ａ）に示すように、南方向への移動に対しては、非存在領域において阻害領域が設定されていない。他方、図１２（ｂ）に示すように、非存在領域において、北方向への移動に対して完全に閉じられるように阻害領域ＤＭ０３が設定されている。ここで、阻害領域ＤＭ０３が障害物１、２間の非存在領域が北方向に対して交差する方向である東西方向に、障害物１の存在領域と障害物２の存在領域とを接続するように分布している。

図１３は、図１２に示す異方性マップ情報を用いて得られた移動経路の一例を示す図である。図１３に示す例では、経路計画に係る領域、開始地点、目標地点ともに、図１１に示す例と同様である。図１２に示す異方性マップ情報によれば、南方向に対して、障害物１、２間の非存在領域が阻害領域により完全に閉じられず、開かれる部位が存在する。その結果、開始地点から目標地点までの移動経路として、障害物１、２間の非存在領域内において障害物１を迂回する最短経路が得られる。

図１４は、図１２に示す異方性マップ情報を用いて得られた移動経路のまたさらに他の例を示す。図１４に示す例では、経路計画に係る領域、開始地点、目標地点ともに、図８に示す例と同様である。図１２に示す異方性マップ情報によれば、北方向の移動については、障害物１、２間の非存在領域が阻害領域により閉じられる。その結果、開始地点から目標地点までの移動経路として、障害物１、２間の非存在領域を通過せずに、障害物１の東側を迂回する経路が得られる。

なお、経路計画部１２３は、ロボットシステム１に備えられた撮影部が撮影した画像について公知の画像認識処理を行って、左側通行又は一方通行を示す道路標識を検出してもよい。経路計画部１２３は、左側通行を示す道路標識を検出するとき、移動中の空間における移動方向の異方性として左側通行を示す第３マップ情報を第３マップ生成部１２２５から取得する。経路計画部１２３は、一方通行を示す道路標識を検出するとき、移動中の空間における移動方向の異方性として一方通行を示す第３マップ情報を第３マップ生成部１２２５から取得する。そして、経路計画部１２３は、第２マップ情報と、さらに取得した第３マップ情報を参照して上述した経路計画を行う。

経路計画の際に参照される第３マップ情報は、上述した第１例、第２例の第３マップ情報に限られない。例えば、第３マップ情報には、グリッド毎の路面状態を示す路面情報が含まれてもよい。路面状態は、例えば、路面の傾斜の有無、又は傾斜角度ならびに傾斜方向のいずれか又はその組み合わせで表されてもよい。路面状態は、例えば、路面の凹凸の有無、又は凹凸の度合いで表されてもよい。ここで、凹凸とは、ロボットの基台の主面に対して垂直方向（Ｚ方向）に高くなる状態と低くなる状態が、その主面に平行な方向への移動に対して、ロボットの水平方向の寸法と同等以下の周期で繰り返される状態である。また、路面状態として、路面の状態が可変である構造物の有無、その種別で表されてもよい。かかる構造物として、例えば、マンホール、側溝などがある。マンホール、側溝は、いずれも蓋が設置されている状態では、ロボットは、その上を走行可能である。他方、蓋が設置されていない状態では、その上を安全に走行することができない。経路計画部１２３は、移動を阻害する度合いが高いほど高くなるように所定の変換則を用いて路面状態を進行阻害度に変換してもよい。例えば、凸凹が著しいほど進行阻害度が高くなるように変換される。傾斜角度が大きいほど進行阻害度が高くなるように変換される。路面の状態が可変である構造物の種別により、走行の安全を損ねる可能性に応じた進行阻害度に変換されてもよい。経路計画部１２３は、該当グリッドにおいて変換した進行阻害度をさらに参照して移動経路を定める。また、経路計画部１２３は、定めた移動経路上のグリッドのうち、高い進行阻害度が設定されたグリッドほど、移動速度が低くなるように設定してもよい。
また、第３マップ情報は、グリッド毎にその位置において許容される最大移動速度を示す最大移動速度情報が含まれてもよい。経路計画部１２３は、定めた移動経路上の各グリッドにおける移動速度が、そのグリッドに設定された最大移動速度情報が示す最大移動速度以下となるように設定してもよい。

なお、上述した例では、経路計画部１２３が経路計画を行う際、第３マップ情報とともに各種の第２中間マップ情報もしくは保留マップ情報を参照する場合を例にしたが、移動経路の生成目的によっては、第１マップ生成部１２２１が生成した第１マップ情報を参照してもよい。その場合には、第２マップ生成部１２２２が省略されてもよい。

以上に説明したように、本実施形態に係るロボットシステム１は、第１マップ生成部１２２１と、第３マップ生成部１２２５を備える移動制御システムである。第１マップ生成部１２２１は、センサ計測部１１０により計測された物体の位置に基づいて、物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す第１マップ情報を生成する。第３マップ生成部１２２５は、ロボットの移動環境の分布を示す移動環境地図情報を取得する。
また、ロボットシステム１は、第１マップ情報の他、第３マップ情報を参照してロボットの移動経路を定める経路計画部１２３を備える。
この構成によれば、移動経路を定める際、ロボットの周囲環境における物体の存在状態の他、種々の移動環境情報が考慮される。そのため、第３マップ情報を参照することで、その時点における物体の存在状態の他に、移動環境におけるロボットの移動に対して影響を与える要因に適応した移動経路の生成が可能となる。

また、第３マップ情報は、ロボットの移動環境に関する異方性を示す異方性情報を含む異方性マップ情報であってもよい。
この構成によれば、移動経路を定める際、移動の可否や阻害度などに関する異方性が考慮される。そのため、移動方向毎に移動が許容される領域又は容易に移動可能な領域を通過し、移動が制限される領域又は移動が困難な領域を回避する経路の生成が促される。例えば、移動方向が一方向に制限されている一方通行、又は領域毎に移動方向が制限されている片側通行を考慮した移動経路の生成が可能となる。

また、第３マップ情報は、所定の要素空間毎に前記物体の存在状態の変動状況を示す変動情報を含む変動マップ情報であってもよい。
この構成によれば、移動経路を定める際、各地点における物体の存在状態の変動が考慮される。存在状態の変動として、例えば、物体が存在する頻度、時間帯などの分布に適した移動経路の生成が可能となる。

また、第３マップ生成部は、存在状態が維持された所定の継続期間について物体の存在状態を示す保留地図情報に基づいて所定の要素空間毎に変動情報を生成する。
そのため、物体の存在状態が変動する所定の時間尺度に応じた物体の存在状態の変動を示す変動情報を効率的に取得することができる。変動情報を参照する際、その目的に応じた時間尺度に対応する物体の変動状況をさらに考慮した移動経路の生成が可能となる。

なお、上述した実施形態では、自己位置推定部１２１と、環境マップ生成部１２２、経路計画部１２３、移動制御部１２４、車軸制御部１２５、及びモータ制御部１２６に記憶される各データの記憶領域は、それぞれ各データの記憶部として機能する。これらの記憶部は、典型的には、ロボットシステム１に内蔵又は外部接続された各種の記憶媒体を含んで構成される。これらの記憶媒体として、現在又は将来においてあらゆる記憶媒体が利用可能である。ロボットシステム１における各種の演算に用いられるレジスタ等も記憶部の一部を構成する。記憶態様は、所定の時間よりも長時間記憶されたデータが保持される態様に限られず、各種の処理のために一時的に記憶され、その後消去又は更新される態様も含まれる。

また、上記実施形態において例示した情報の具体的な内容、数値は任意であり、特定の内容、数値には限定されない。また、閾値に対する大小の判定、一致不一致の判定において、以上、以下等のように閾値を含めた判定を行うか、より大きい、より小さい、超える、超えない、上回る、下回る、未満等のように閾値を含めた判定を行うかは自由である。例えば、閾値の設定によって、「以上」を「より大きい」、「超える」又は「上回る」に、「以下」を「より小さい」、「超えない」又は「下回る」と読み替えても実質的に同等である。

上記各実施形態について、各データの記憶領域は、それぞれが各データの記憶部として構成できる。これらの記憶部は、典型的には、内蔵された又は外部接続された各種メモリ、ハードディスク等により構成できる。ただし、記憶部としては、現在又は将来において利用可能なあらゆる記憶媒体を利用可能である。演算に用いるレジスタ等も、記憶部として捉えることができる。記憶態様も、長時間記憶が保持される態様のみならず、処理のために一時的に記憶され、短時間で消去又は更新される態様も含まれる。
また、上記各実施形態に用いられる情報の具体的な内容、値は自由であり、特定の内容、数値には限定されない。実施形態において、閾値に対する大小判断、一致不一致の判断等において、以上、以下、として値を含めるように判断するか、より大きい、より小さい、超える、超えない、上回る、下回る、未満として値を含めないように判断するかも自由である。したがって、たとえば、値の設定によっては、「以上」を「より大きい」、「超える」、「上回る」に、「以下」を「より小さい」、「超えない」、「下回る」、「未満」に読み替えても、実質的には同じである。

上記各実施形態では、自己位置推定部１２１と、環境マップ生成部１２２、経路計画部１２３、移動制御部１２４、車軸制御部１２５、及びモータ制御部１２６はプログラムに記述された命令で指示された処理を行う演算処理回路を備えるコンピュータシステムにより実現されるソフトウェア機能部であるものとしたが、ＬＳＩ等のハードウェア機能部であってもよい。
また、コントローラ１２０は、自己位置推定部１２１と、環境マップ生成部１２２と、経路計画部１２３と、移動制御部１２４と、車軸制御部１２５と、モータ制御部１２６とを備えるものとしたが、車軸制御部１２５とモータ制御部１２６のいずれか一方又は両方が省略されてもよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、センサ計測部１１０により計測された物体の位置に基づいて、物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す第１マップ情報を生成する第１マップ生成部１２２１と、第１マップ情報に基づいて、存在状態の継続時間に応じて分類された第２マップ情報を生成する第２マップ生成部１２２２と、を持つことにより、より詳細な周囲環境に対応した経路を生成することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…ロボットシステム、１１０…センサ計測部、１１１…ＩＭＵ、１１２…エンコーダ、１１３…ＧＰＳ、１１４…ＬＲＦ、１２０…コントローラ、１２１…自己位置推定部、１２２…環境マップ生成部、１２３…経路計画部、１２４…移動制御部、１２５…車軸制御部、１２６…モータ制御部、１３０…環境マップ記憶部、１４０…駆動部、１４１…左車輪モータ、１４２…右車輪モータ、１５０…外部入力部、１２２１…第１マップ生成部、１２２２…第２マップ生成部、１２２３…第１中間マップ生成部、１２２４…第２中間マップ生成部、１２２５…第３マップ生成部

Claims (22)

1. 計測部により計測された物体の位置に基づいて、前記物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す第１地図情報を生成する第１地図生成部と、
   前記第１地図情報に基づいて、前記存在状態の継続時間に応じて分類された第２地図情報を生成する第２地図生成部と、
   を備える移動制御システム。
2. 前記第２地図情報は、所定の要素空間毎に前記存在状態を示す存在情報を含む
   請求項１に記載の移動制御システム。
3. 前記存在情報は、前記物体の存在もしくは不存在の確度を示す確度情報を含む
   請求項２に記載の移動制御システム。
4. 前記第２地図生成部は、前記要素空間毎に前記存在状態が更新される時刻を示す時刻情報を記録する
   請求項３に記載の移動制御システム。
5. 前記第２地図生成部は、前記物体の存在状態が維持されるとき前記時刻情報を維持し、前記物体の存在状態が変動するとき、前記時刻情報を前記変動に係る時刻を示す時刻情報に更新する
   請求項４に記載の移動制御システム。
6. 前記第２地図生成部は、前記存在状態が維持されたＮ（Ｎは、２以上の整数）通りの継続時間のそれぞれについて前記物体の存在状態を示す保留地図情報を生成する際、
   第ｎ（ｎは、１からＮ−１までの整数）継続時間の保留地図情報に基づいて、前記第ｎ継続時間よりも次に長い継続時間である第ｎ＋１の継続時間の保留地図情報を生成する
   請求項５に記載の移動制御システム。
7. 前記第２地図情報を参照して出発地点から目標地点までの移動経路を定める経路計画部をさらに備える
   請求項１に記載の移動制御システム。
8. 前記第２地図生成部は、
   前記継続時間が所定の第１期間以上である物体の存在状態を示す長期間地図情報を生成し、
   前記経路計画部は、前記長期間地図情報を参照して第１移動経路を生成する
   請求項７に記載の移動制御システム。
9. 前記第２地図生成部は、
   前記継続時間が所定の第２期間以上であり前記第１期間未満である物体の存在状態を示す中期間地図情報を生成し、
   前記経路計画部は、前記中期間地図情報を参照して前記第１移動経路の物体が存在する区間である干渉区間の有無を判定し、
   前記干渉区間が生じるとき、前記中期間地図情報を参照して、前記干渉区間を回避する第２移動経路を生成する
   請求項８に記載の移動制御システム。
10. 前記第２地図生成部は、
    前記継続時間が前記第２期間未満である物体の存在状態を示す短期間地図情報を生成し、
    前記経路計画部は、前記短期間地図情報を参照して前記第１移動経路に物体が存在する区間である干渉区間の有無を判定し、
    前記干渉区間が生じるとき、前記第１移動経路のうち前記干渉区間における移動速度を低下させる
    請求項９に記載の移動制御システム。
11. ロボットの移動環境の分布を示す移動環境地図情報を取得する移動環境地図情報取得部、
    を備える請求項１に記載の移動制御システム。
12. 前記移動環境地図情報は、前記ロボットの移動環境に関する異方性を示す異方性情報を含む
    請求項１１に記載の移動制御システム。
13. 前記移動環境地図情報は、所定の要素空間毎に前記物体の存在状態の変動状況を示す変動情報を含む
    請求項１１に記載の移動制御システム。
14. 前記第２地図生成部は、前記存在状態が維持された所定の継続時間について前記存在状態を示す保留地図情報を生成し、
    前記移動環境地図情報取得部は、前記保留地図情報に基づいて所定の要素空間毎に前記変動情報を生成する
    請求項１３に記載の移動制御システム。
15. 計測部により計測された物体の位置に基づいて、物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す地図情報を生成する地図生成部と、
    ロボットの移動環境の分布を示す移動環境地図情報を取得する移動環境地図情報取得部と、
    を備える移動制御システム。
16. 前記移動環境地図情報は、前記ロボットの移動環境に関する異方性を示す異方性情報を含む
    請求項１５に記載の移動制御システム。
17. 前記移動環境地図情報は、所定の要素空間毎に前記物体の存在状態の変動状況を示す変動情報を含む
    請求項１５に記載の移動制御システム。
18. 前記移動環境地図情報取得部は、前記存在状態が維持された所定の継続時間について前記存在状態を示す保留地図情報に基づいて所定の要素空間毎に前記変動情報を生成する
    請求項１７に記載の移動制御システム。
19. 計測部により計測された物体の位置に基づいて、前記物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す第１地図情報を生成する第１地図生成部と、
    前記第１地図情報に基づいて、前記存在状態の継続時間に応じて分類された第２地図情報を生成する第２地図生成部と、
    を備える移動制御装置。
20. 計測部により計測された物体の位置に基づいて、前記物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す地図情報を生成する地図生成部と、
    ロボットの移動環境の分布を示す移動環境地図情報を取得する移動環境地図情報取得部と、
    を備える移動制御装置。
21. 移動制御装置のコンピュータに、
    計測部により計測された物体の位置に基づいて、前記物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す第１地図情報を生成する第１地図生成手順と、
    前記第１地図情報に基づいて、前記存在状態の継続時間に応じて分類された第２地図情報を生成する第２地図生成手順と、
    を実行させるためのプログラム。
22. 移動制御装置のコンピュータに、
    計測部により計測された物体の位置に基づいて、前記物体が存在する可能性に関する存在状態の分布を示す地図情報を生成する地図生成手順と、
    ロボットの移動環境の分布を示す移動環境地図情報を取得する移動環境地図情報取得手順と、
    を実行させるためのプログラム。

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