JP2019079375A - 移動体 - Google Patents

Abstract

【課題】転倒可能性を高精度に予測できる移動体を提供する。【解決手段】実施形態に係る移動体は、例えば、移動体であって、前記移動体が走行する空間の３次元情報を検知する第１の検知部と、前記移動体の状態を検知する第２の検知部と、前記検知された３次元情報に対応した仮想空間における仮想路面の形状と前記検知された移動体の状態とに基づいて、前記移動体に対応した仮想移動体を前記移動体の前記路面上の走行より先行させて前記仮想空間内の前記仮想路面上で走行させた場合における前記仮想移動体の転倒可能性を予測し、予測された転倒可能性に応じた制御を行う制御部とを含む。【選択図】図４

Description

本発明の実施形態は、移動体に関する。

移動体は、その前方に段差や障害物などの転倒原因が存在すると、転倒原因の位置まで走行したときに転倒する可能性がある。

特開２０１１−２１８０７５号公報

移動体の転倒を避けるためには、移動体の転倒可能性について移動体の走行に先立って高精度に予測することが望まれる。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであり、転倒可能性を高精度に予測できる移動体を提供することを目的の１つとする。

実施形態に係る移動体は、例えば、移動体であって、前記移動体が走行する空間の３次元情報を検知する第１の検知部と、前記移動体の状態を検知する第２の検知部と、前記検知された３次元情報に対応した仮想空間における仮想路面の形状と前記検知された移動体の状態とに基づいて、前記移動体に対応した仮想移動体を前記移動体の前記路面上の走行より先行させて前記仮想空間内の前記仮想路面上で走行させた場合における前記仮想移動体の転倒可能性を予測し、予測された転倒可能性に応じた制御を行う制御部とを含む。これにより、転倒可能性を高精度に予測でき、予測された転倒可能性に応じた制御を適切に行うことができる。

また、実施形態に係る移動体において、例えば、前記検知された移動体の状態は、前記移動体の進行方向、前記移動体の姿勢、前記移動体の重心位置、前記移動体の速度、前記移動体の加速度、前記移動体の荷重状態、及び前記移動体の接地状態のうち少なくとも１つを含む。これにより、転倒可能性を高精度に予測できる。

また、実施形態に係る移動体において、例えば、前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記転倒可能性の警告を報知させる。これにより、予測された転倒可能性に応じた適切な運転を移動体の搭乗者に促すことができる。

また、実施形態に係る移動体において、例えば、前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記仮想路面における前記転倒可能性の原因となる部分を前記路面又は前記仮想路面から識別可能に表示装置又は前記路面に表示させる。これにより、予測された転倒可能性に応じた適切な運転を移動体の搭乗者に促すことができる。

また、実施形態に係る移動体において、例えば、前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記移動体の走行速度を制限させる。これにより、予測された転倒可能性に応じた制御を適切に行うことができる。

また、実施形態に係る移動体において、例えば、前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記仮想路面における前記転倒可能性の原因となる部分に対応した前記路面における部分を回避するように前記移動体の走行を制御する。これにより、移動体の転倒を避けることができる。

また、実施形態に係る移動体において、例えば、前記制御部は、操作指示を受けて前記移動体を走行させる第１のモードと前記移動体の自律走行を行う第２のモードとを有し、前記第２のモードにおいて、第１のルートに沿って前記移動体の自律走行を行うと前記転倒可能性がある場合に、前記仮想路面における前記転倒可能性の原因となる部分を回避する第２のルートを求め、前記第１のルートに代えて前記第２のルートに沿って前記移動体の自律走行を行う。これにより、移動体の転倒を避けることができる。

また、実施形態に係る移動体は、例えば、記憶部をさらに備え、前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記転倒可能性が存在する位置として予測された予測位置情報を取得し、前記予測位置情報を前記記憶部に格納し、前記検知された空間から生成される仮想空間における仮想路面の形状と前記検知された移動体の状態と前記格納された予測位置情報とに基づいて、前記仮想移動体の転倒可能性を予測する。これにより、転倒可能性を高精度に予測できる。

また、実施形態に係る移動体は、例えば、記憶部をさらに備え、前記制御部は、前記転倒可能性が存在する位置として予め登録された登録位置情報を取得し、前記登録位置情報を前記記憶部に格納し、前記検知された空間から生成される仮想空間における仮想路面の形状と前記検知された移動体の状態と前記格納された登録位置情報とに基づいて、前記仮想移動体の転倒可能性を予測する。これにより、転倒可能性を高精度に予測できる。

図１は、実施形態に係る移動体の外観構成を示す図である。 図２は、実施形態に係る移動体の機能構成を示す図である。 図３は、実施形態に係る移動体の動作を示す図である。 図４は、実施形態に係る移動体の動作を示すフローチャートである。 図５は、実施形態における走行空間を検知する処理を示す図である。 図６は、実施形態におけるエレベーションマップを生成する処理を示す図である。 図７は、実施形態における仮想空間を生成する処理を示す図である。 図８は、実施形態における仮想空間内で仮想移動体を走行させる処理を示す図である。 図９は、実施形態における転倒可能性を予測する処理を示す図である。 図１０は、実施形態における転倒可能性を予測する処理を示す図である。 図１１は、実施形態における転倒可能性を予測する処理を示す図である。 図１２は、実施形態の変形例における転倒可能性を予測する処理を示す図である。 図１３は、実施形態の他の変形例に係る移動体の機能構成を示す図である。 図１４は、実施形態の他の変形例における移動体の状態を検知するための構成を示す図である。 図１５は、実施形態の他の変形例における移動体の状態に応じた転倒可能性の予測を示す図である。 図１６は、実施形態の他の変形例における表示装置の構成を示す図である。 図１７は、実施形態の他の変形例における表示装置の動作を示す図である。 図１８は、実施形態の他の変形例における表示装置の動作を示す図である。 図１９は、実施形態の他の変形例における表示装置の動作を示す図である。 図２０は、実施形態の他の変形例に係る移動体の機能構成を示す図である。 図２１は、実施形態の他の変形例に係る移動体の動作を示す図である。 図２２は、実施形態の他の変形例におけるルートを再作成する処理を示す図である。

以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる移動体を詳細に説明する。なお、この実施形態により本発明が限定されるものではない。

（実施形態）
２輪車や３輪車などの移動体は、その前方に段差や障害物などの転倒原因が存在すると、転倒原因の位置まで走行したときに転倒する可能性がある。移動体の転倒を避けるためには、移動体の転倒可能性について移動体の走行に先立って高精度に予測することが望まれる。

これに対して、車両に取り付けた測距センサから時系列で走行路面までの距離値を取得し、距離値の時系列変化から段差の検出と段差の種類とを判別し、段差が車両から所定の距離より近づいた場合に、乗員に警告あるいは停止することによって転落を防止する第１の制御が考えられる。

第１の制御では、段差や溝への転落防止を対象としており、所定数（例えば、５つ）の決まったパターンの路面形状に対応することになり、搭乗者が使うことができるシーンが限られたものとなる可能性がある。自車両と路面との相対的な距離で転落の可能性を判定しており、自車両の傾きを考慮していないため、自車両が傾斜上に存在するときに間違った路面形状パターンを用いて判定を行い、本来なら転倒するところを誤って走行できると判断する可能性がある。

また、段差の継続距離と所定の踏破可能距離から段差の規模が踏破可能かを判断し、踏破可能である時に警告あるいは停止することによって、転落を防止する第２の制御が考えられる。

第２の制御では、段差や溝の踏破性の判断が、段差の継続距離と所定の踏破可能性距離といった形状を使って行われるが、実際は乗員の重心、車両の重心・速度などの目に見えない潜在的な要素を考慮していない。そのため、正確な踏破性の判断ができない可能性がある。

そこで、本実施形態では、移動体において、移動体の走行に先行して、移動体周辺の空間の３次元状情報に対応した仮想空間内で移動体の状態の情報に基づき仮想移動体を走行させてその転倒可能性を予測することで、転倒可能性の予測の高精度化を図る。

具体的には、移動体が走行中にリアルタイムでコンピュータ内部のグローバル仮想空間上に空間を把握するセンサと移動体の状態を把握するセンサのデータを元に、路面形状を復元する。そして、実移動体と同じ仕様（パラメータ）を持った仮想移動体を仮想路面上に生成し、実移動体の進路上を移動体と路面形状の状態に応じて可変する時間に基づく仮想移動体に先取り走行させる。その際、仮想路面と仮想移動体との接触面にて物理シミュレーションを行い、仮想移動体の姿勢変化等により転倒可能性を判定し、転倒可能性がある場合は警告や速度制限や回避させる制御を行う。

すなわち、実環境を模擬した仮想環境を構築し、仮想移動体により転倒予測するアプローチをとることで、移動体がどのような転倒可能性を伴うか（例えば左に横転、後輪が脱輪し急ブレーキがかかるなど）を移動体の動きとして判明させることができる。これにより、具体的な転倒可能性に伴った対処方法を搭乗者にフィードバックでき、場合によっては移動体自身が判断し転倒を回避することが可能になる。その結果、搭乗者へ過度に警告や速度制限をかけたり、本来なら行けないところへ行けると判断することなく、快適に走行できる環境を提供することが可能となる。

移動体１は、例えば、パーソナルモビリティであり、図１に示すような外観構成を有する。図１は、移動体１の外観構成を示す図である。以下では、水平面における移動体１の走行方向に対応した方向をＸ方向とし、鉛直上方向をＺ方向をとし、Ｘ方向及びＺ方向に直交する方向をＹ方向とする。

移動体１は、車輪２、補助車輪３、フレーム４、駆動部５、軸受部材６、ステイ７、ハンドル８、座席１１、入力部１２、制御部１３、検知部（第１の検知部）１４、及び検知部（第２の検知部）１５を有する。

車輪２及び補助車輪３は、Ｘ方向に離間して配されている。車輪２は、Ｙ方向に離間して一対で（−Ｘ側から見た場合における右側の車輪２−Ｒ及び左側の車輪２−Ｌとして）設けられている。フレーム４は、両車輪２−Ｒ，２−Ｌ及び補助車輪３間に配置されて、それら両車輪２及び補助車輪３を回転可能に支持する。フレーム４は、両車輪２−Ｒ，２−Ｌが互いに異なる回転速度で回転することで旋回可能である。

フレーム４は、ホルダ部４ａ、荷物置き部４ｂ、足置き部４ｃ、及び支持部４ｄを有する。ホルダ部４ａは、両車輪２−Ｒ，２−Ｌの軸線方向（Ｙ方向）に沿って延在する略筒形状を有する。ホルダ部４ａは、両車輪２−Ｒ，２−Ｌを回転駆動する駆動部５としてのモータ５Ｒ，５Ｌを収容する。荷物置き部４ｂは、ホルダ部４ａからＸＹ面と略平行に補助車輪３に近付くように−Ｘ方向に延びている。足置き部４ｃは、荷物置き部４ｂのＸ方向における中間位置から＋Ｙ方向及び−Ｙ方向に一対で突出している。荷物置き部４ｂ及び足置き部４ｃは、＋Ｚ側から見た場合に略十字形状を形成する。支持部４ｄは、荷物置き部４ｂの−Ｘ側の端部に接続され、−Ｘ方向に向かうに従い＋Ｚ方向に向かうように湾曲する。

駆動部５は、モータ５Ｒ，５Ｌを有する。モータ５Ｒ，５Ｌは、制御部１３により互いに独立して制御され得る。制御部１３による制御のもと、モータ５Ｒは、車輪２−Ｒを回転させ、モータ５Ｌは、車輪２−Ｌを回転させる。

軸受部材６は、支持部４ｄの−Ｘ側の端部近傍に設けられ、支持部４ｄへ補助車輪３を回転可能に支持している。フレーム４は、軸受部材６がＺ方向周りに回転することで旋回可能である。

ステイ７は、アーム部７Ｒ，７Ｌを有する。アーム部７Ｒ，７Ｌは、Ｙ方向に各車輪２−Ｒ，２−Ｌ及びホルダ部４ａの間に挟まれてＹ方向周りに回動可能に連結されている。両アーム部７Ｒ，７Ｌは、＋Ｚ方向に向かうに従いＹ方向に互いに近付くように傾斜する。

ハンドル８は、両アーム部７Ｒ，７Ｌの＋Ｚ側の端部に配されている。ハンドル８は、両アーム部７Ｒ，７Ｌに挟まれた状態でＹ方向周りに回動自在に支持されている。ハンドル８は、延出部９Ｒ，９Ｌ及び把持部１０Ｒ，１０Ｌを有する。延出部９Ｒ，９Ｌは、両アーム部７Ｒ，７ＬにＹ方向に隣接してそれらの＋Ｚ側の端部から一対で延出する。把持部１０Ｒ，１０Ｌは、延出部９Ｒ，９Ｌの＋Ｚ側の端部から互いに相反するＹ方向に一対で突出する。延出部１０Ｒの＋Ｙ側の端部と延出部１０Ｌの−Ｙ側の端部とは互いに接続されている。

座席１１は、両アーム部７Ｒ，７Ｌの＋Ｚ側の端部に配されている。座席１１は、略サドル形状を有し、ハンドル８の両延出部９Ｒ，９Ｌに挟まれた状態でＹ方向周りに回動自在に支持されている。座席１１は、取手部１１ａ及び本体部１１ｂを有する。本体部１１ｂは、搭乗者により着座されるべき部分である。取手部１１ａは、本体部１１ｂの−Ｘ側の端部に接続され、Ｚ方向に開口されている。

入力部１２は、操作インターフェース１２ａを有する。操作インターフェース１２ａは、ハンドル８の把持部１０Ｒ又は把持部１０Ｌに設けられている。操作インターフェース１２ａは、例えばジョイスティックなどであり、移動体１が走行すべき方向や走行速度などについての操作指示を受け付け可能に構成されている。

制御部１３は、電子制御装置１３ａを有する。電子制御装置１３ａは、移動体１の適宜箇所（例えば、補助車輪３付近）に設置され、移動体１の各部を統括的に制御する。例えば、電子制御装置１３ａは、搭乗者による操作に応じた操作指示（操作信号）を操作インターフェース１２ａから受け、操作指示に応じた制御動作を行うことができる。

検知部１４は、移動体１が走行する空間の３次元情報を検知する。検知部１４は、測距センサ１４ａ及びアーム部１４ｂを有する。アーム部１４ｂは、ホルダ部４ａから＋Ｚ方向に延び、移動体１の前方（＋Ｘ側）における距離を測定可能なように測距センサ１４ａを保持している。

測距センサ１４ａは、例えば、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）技術を用いて移動体１の前方を３次元的に測距することができる。測距センサ１４ａは、レーザ光を放射状に出力して移動体１の前方（＋Ｘ側）におけるＸＹ平面内をスキャンすることで、移動体１の前方における路面等の３次元的な距離の情報を検知可能である。測距センサ１４ａは、レーザ光の照射した角度と照射してから反射するまでに要した時間とに基づいてある時点での測定方向についてのレーザ光を反射した路面の距離を検出する、いわゆるＴＯＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）の原理による検知（センシング）を行う。なお、測距センサ１４ａは、ＬｉＤＡＲ技術を用いたセンサである代わりに、超音波を発射してその反射波を捉えるソナーであってもよい。

検知部１５は、移動体１の状態を検知する。検知部１５は、車輪速センサ１５１Ｒ，１５１Ｌ及び姿勢センサ１５２を有する。複数の車輪速センサ１５１Ｒ，１５１Ｌは、例えばそれぞれエンコーダ（ホイールエンコーダ）であり、複数の車輪２−Ｒ，２−Ｌに対応している。各車輪速センサ１５１Ｒ，１５１Ｌは、対応する車輪２−Ｒ，２−Ｌの単位時間当たりの回転角又は回転数を検出し、検出結果（センサ値）を出力する。姿勢センサ１５２は、例えばジャイロセンサ（慣性センサ）であり、移動体１の姿勢を示す傾き角を検出できる。傾き角は、Ｙ方向回りの傾きを示すピッチ角ΨとＹＺ面内の傾きを示すロール角θとを含む。ピッチ角Ψは、反時計回りを＋とし、時計回りを−とすることができる。ロール角θは、反時計回りを＋とし、時計回りを−とすることができる。

機能的な側面から見ると、移動体１は、例えば、図２に示すように構成される。図２は、移動体１の機能構成を示す図である。

移動体１は、入力部１２、検知部１４、検知部１５、駆動部５、出力部１６、及び制御部１３を有する。入力部１２は、操作インターフェース１２ａを有する。検知部１４は、測距センサ１４ａを有する。検知部１５は、車輪速センサ１５１及び姿勢センサ１５２を有する。駆動部５は、モータ５Ｒ，５Ｌを有する。出力部１６は、表示装置１６１及び音声出力装置１６２を有する。

制御部１３は、電子制御装置１３ａを有する。電子制御装置１３ａは、計算部１３１、地図作成部１３２、路面再構成部１３３、シミュレーション部１３４、転倒可能性判定部１３５、報知部１３６、走行制御部１３７、及び車輪制御部１３８を有する。

計算部１３１は、車輪速センサ１５１からのセンサ値（車輪２の単位時間当たりの回転角又は回転数）に応じて車速（検知された車速）を求め、車速の情報を走行制御部１３７へ供給する。走行制御部１３７は、操作指示に示された車速を目標車速とし、検知された車速の目標車速からの偏差を求め、偏差に応じて（例えば、偏差をゼロに近づけるように）車輪制御部１３８を介してモータ５Ｒ，５Ｌの回転を加減速させる。また、走行制御部１３７は、操作指示に示された走行方向が旋回動作を指示している場合、その旋回動作に応じた左右の車輪２−Ｒ，２−Ｌの速度差が生成されるように、車輪制御部１３８を介して各モータ５Ｒ，５Ｌの回転を加減速させる。

すなわち、制御部１３は、操作インターフェース１２ａからの操作指示（操作信号）に応じてモータ５Ｒ，５Ｌを駆動制御する。制御部１３は、モータ５Ｒ，５Ｌの駆動制御による両車輪２−Ｒ，２−Ｌの回転制御によって、移動体１の走行を制御する。例えば、制御部１３は、モータ５Ｒ，５Ｌを正転させることで、車輪２が補助車輪３に対して先行する走行方向（以下、「順走行方向」ともいう）に移動体１を直進させる。反対に、制御部１３は、モータ５Ｒ，５Ｌを逆転させることで、車輪２が補助車輪３に対して追従する走行方向（以下、「逆走行方向」ともいう）に移動体１を直進させる。

また、計算部１３１は、車輪速センサ１５１からのセンサ値（車輪２の単位時間当たりの回転角又は回転数）に応じて、計測された車輪の位置及び向きを計算して地図作成部１３２へ供給する。地図作成部１３２は、測距センサ１４ａからの３次元情報（前方における３次元的な路面の凹凸情報）と計測された車輪の位置及び向きとに応じてエレベーションマップを作成する。エレベーションマップは、３次元的な凹凸を含むローカルマップである。地図作成部１３２は、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）技術を用いて、移動体１の移動に伴いリアルタイムで自己位置（実車輪の位置及び向き）の推定と周囲の路面の凹凸分布を表すエレベーションマップの作成とを行う。地図作成部１３２は、エレベーションマップを路面再構成部１３３へ供給し、実車輪の位置及び向きをシミュレーション部１３４へ供給する。路面再構成部１３３は、姿勢センサ１５２から移動体１の傾き角の情報を受け、移動体１の傾き角に応じてエレベーションマップを補正（再構成）し、再構成された仮想路面を含む仮想空間の情報を生成してシミュレーション部１３４へ供給する。

シミュレーション部１３４は、車輪速センサ１５１のセンサ値や姿勢センサ１５２のセンサ値を受け、それらに応じて移動体１の状態（移動体１の進行方向、移動体１の姿勢、移動体１の重心位置、移動体１の速度、移動体１の加速度、移動体１の荷重状態、及び移動体１の接地状態のうち少なくとも１つ）を特定する。例えば、シミュレーション部１３４は、移動体１に搭乗者が乗っている場合に、移動体１の質量中心と搭乗者が標準的な着座位置に着座したときの搭乗者の質量中心との中間点に対して移動体１の加速度及び姿勢に応じた補正量を作用させた位置を移動体１の重心位置として求めることができる。シミュレーション部１３４は、実車輪の位置及び向きに応じて、仮想空間内に仮想移動体を配置する。仮想移動体は、移動体１の仕様（形状、質量中心の位置、剛性、材質、車輪の数及び位置、車輪の路面に対する摩擦係数など）が反映され実際の移動体１と同様に動作可能な仮想的な移動体である。シミュレーション部１３４は、仮想空間における仮想路面の形状と検知された移動体の状態とに基づいて、仮想移動体を移動体１の路面上の走行より先行させて仮想空間内の仮想路面上で走行させる物理シミュレーションを行う。シミュレーション部１３４は、仮想空間内における仮想移動体の位置及び向きを物理シミュレーションの結果として転倒可能性判定部１３５へ供給する。

転倒可能性判定部１３５は、仮想空間内における仮想移動体の位置及び向きに応じて、仮想移動体の転倒可能性を予測し、転倒可能性の有無を判定する。転倒可能性判定部１３５は、判定結果を報知部１３６及び走行制御部１３７へ供給する。

報知部１３６は、判定結果により転倒可能性があることが示される場合、転倒可能性の警告を報知させる。例えば、報知部１３６は、転倒可能性がある場合に、警告表示指令を表示装置１６１へ供給してもよいし、警告音声指令を音声出力装置１６２へ供給してもよい。例えば、表示装置１６１は、ＬＥＤなどの表示灯であり、警告表示指令を受けた場合、転倒可能性があることを示す点灯表示を行う。あるいは、例えば、音声出力装置１６２は、警告音を発生可能なブザーであり、警告音声指令を受けた場合、警告音を出力する。

走行制御部１３７は、判定結果により転倒可能性があることが示される場合、速度制限指令を生成して車輪制御部１３８へ供給する。車輪制御部１３８は、減速するようにモータ５Ｒ，５Ｌを制御する。

すなわち、移動体１は、図３に示すように動作する。図３は、移動体１の動作を示す図である。移動体１において、制御部１３は、物理シミュレーションを活用し、走行中にリアルタイムで図３（ａ）に示すような実世界（Ａｃｔｕａｌ Ｗｏｒｌｄ）に基づいて図３（ｂ）に示すような仮想空間（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｓｐａｃｅ）を生成する。そして、図３（ｂ）に示すように、制御部１３は、仮想空間に復元した路面形状上に仮想移動体を走行させ、仮想移動体の姿勢変化などにより転倒可能性を判定し、判定結果に応じた制御（警告の報知、速度制限、回避動作など）を図３（ａ）に示すような実世界における移動体１に対して行う。

より具体的には、移動体１は、図４に示すように動作する。図４は、移動体１の動作を示すフローチャートである。

移動体１は、走行をスタートすると、走行しながら走行空間を検知する（Ｓ１）。例えば、図５に示すように、検知部１４の測距センサ１４ａは、ＬｉＤＡＲ技術を用いて、移動体１前方周辺の点群の３次元座標を獲得して制御部１３へ供給する。図５は、走行空間を検知する処理を示す図である。

図４に戻って、移動体１は、走行をスタートすると、Ｓ１の検知と並行して、移動体１の状態を検知する（Ｓ２）。例えば、検知部１５の車輪速センサ１５１は、車輪２の単位時間当たりの回転角又は回転数を検知してセンサ値を制御部１３へ供給する。検知部１５の姿勢センサ１５２は、移動体１の姿勢を示す傾き角（ロール角θ、ピッチ角Ψ）を検出してセンサ値を制御部１３へ供給する。

移動体１は、Ｓ１，Ｓ２の検知結果に応じて、仮想路面を含む仮想空間を生成する（Ｓ３）。

例えば、制御部１３は、図６に示すように、ＳＬＡＭ（自己位置推定と環境地図作成を同時実施）技術を用い、Ｓ１で獲得した点群（移動体１前方周辺の点群の３次元座標）に対応する格子を生成し、各点がどの格子に属するかを判定する。このとき、制御部１３は、デッドレコニング（相対的自己位置推定法）技術を用いて、車輪速センサ１５１のセンサ値と姿勢センサ１５２のセンサ値とに応じて各点の位置を補正できる。制御部１３は、補正後の各点がどの格子に属するかを判定した結果に応じて、整合性のとれた地図（エレベーションマップ：Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍａｐ）の生成と自己位置の推定とを行う。図６は、エレベーションマップを生成するための処理を示す図である。

そして、制御部１３は、図７に示すように、エレベーションマップの各格子において、格子中央且つ付加された高さの位置に頂点を生成し、各格子上の頂点と隣り合う２つの格子上の頂点から３角メッシュを生成する。制御部１３は、これをすべての格子に対して行うことで、路面形状を復元する（仮想路面の形状を生成する）。これにより、制御部１３は、仮想路面を含む仮想空間を生成できる。図７は、仮想空間を生成するための処理を示す図である。

図４に戻って、移動体１は、仮想空間内に仮想移動体を配置し、実移動体に先行して仮想移動体を仮想空間内で走行させる（Ｓ４）。例えば、制御部１３は、図８に示すように、Ｓ３で推定された自己位置に対応する仮想空間内の位置に所定の周期（例えば、一定周期）で仮想移動体を配置し、実移動体の現在の車輪速を仮想移動体として仮想移動体を仮想路面上に走行させる。制御部１３は、仮想移動体を仮想路面上に所定の時間（例えば、一定時間）走行させた後に消滅させる。この際に、制御部１３は、仮想移動体と仮想路面との接触面にて物理シミュレーションを実施し、仮想移動体の姿勢を計算する。ここで、制御部１３は、実移動体と等速度で走行させた場合における仮想移動体の動作（物理現象）についての物理シミュレーションを、実時間の数倍速で（例えば、５倍速で）実行することにより、実移動体の予測進路上を仮想移動体で先取りして安全確認することが可能となる。

移動体１は、Ｓ４の結果（物理シミュレーションの結果）に応じて、仮想移動体の転倒可能性の有無を判定する（Ｓ５）。

例えば、図９に示すように、制御部１３は、仮想移動体のロール角θに応じて、転倒可能性の有無を判定できる。このとき、制御部１３は、仮想移動体の重心が仮想移動体の支持可能範囲から外れる限界のロール角をロール角の閾値θｔｈ（又は−θｔｈ）とし、仮想移動体のロール角θと閾値θｔｈとを比較することで仮想移動体の転倒可能性の有無を判定できる。

図９（ａ）に一点鎖線で示すように、ＹＺ断面視において、仮想移動体の車輪２−Ｒ，２−Ｌの接地位置を＋Ｚ方向に延長した直線で挟まれた範囲が移動体１の支持可能範囲ＳＲ１であるとする。図９（ａ）の場合、仮想移動体の重心ＣＧ１が支持可能範囲ＳＲ１に収まっており、ロール角θ＝θ１が閾値θｔｈより小さいので、転倒可能性がないと判定できる。図９（ｂ）の場合、仮想移動体の重心ＣＧ２が支持可能範囲ＳＲ２に収まっており、ロール角θ＝θ２が閾値θｔｈより小さいので、転倒可能性がないと判定できる。図９（ｃ）の場合、仮想移動体の重心ＣＧ３が支持可能範囲ＳＲ３から外れており、ロール角θ＝θ３が閾値θｔｈより大きいので、転倒可能性があると判定できる。図９は、転倒可能性を予測するための処理を示す図である。

あるいは、例えば、図１０に示すように、制御部１３は、仮想移動体のピッチ角Ψに応じて、転倒可能性の有無を判定できる。このとき、制御部１３は、仮想移動体の重心が仮想移動体の支持可能範囲から外れる限界のピッチ角をピッチ角の閾値Ψｔｈ（又は−Ψｔｈ）とし、仮想移動体のピッチ角Ψと閾値Ψｔｈとを比較することで仮想移動体の転倒可能性の有無を判定できる。

図１０（ａ）に一点鎖線で示すように、ＸＺ断面視において、仮想移動体の車輪２及び補助車輪３の接地位置を＋Ｚ方向に延長した直線で挟まれた範囲が移動体１の支持可能範囲ＳＲ１１であるとする。図１０（ａ）の場合、仮想移動体の重心ＣＧ１１が支持可能範囲ＳＲ１１に収まっており、ピッチ角Ψ＝Ψ１が閾値Ψｔｈより小さいので、転倒可能性がないと判定できる。図１０（ｂ）の場合、仮想移動体の重心ＣＧ１２が支持可能範囲ＳＲ１２に収まっており、ピッチ角Ψ＝Ψ２が閾値Ψｔｈより小さいので、転倒可能性がないと判定できる。図１０（ｃ）の場合、仮想移動体の重心ＣＧ１３が支持可能範囲ＳＲ１３から外れており、ピッチ角Ψ＝Ψ３が閾値Ψｔｈより大きいので、転倒可能性があると判定できる。図１０は、転倒可能性を予測するための処理を示す図である。

図９及び図１０をまとめると、図１１に示すように、支持可能範囲ＳＲは、ロール角θが−θｔｈ≦θ≦θｔｈであり且つピッチ角Ψが−Ψｔｈ≦Ψ≦Ψｔｈである範囲である。ロール角θ及びピッチ角Ψが支持可能範囲ＳＲから外れている領域（図１１に斜線のハッチングで示す領域）に属する場合に転倒可能性があると判定でき、ロール角θ及びピッチ角Ψが支持可能範囲ＳＲに収まっている場合に転倒可能性がないと判定できる。図１１は、転倒可能性を予測するための処理を示す図である。

なお、図９〜図１１に示す判定基準は一例であり、実際の移動体１の状態や搭乗者の属性によって閾値を決めることができる。例えば、移動体１の速度が所定の速度以上である場合に閾値を厳しめに決め、移動体１の速度が所定の速度未満である場合に閾値を緩めに決めることができる。あるいは、例えば、搭乗者が高齢者や未成年である場合に閾値を厳しめに決め、搭乗者が高齢者でない成年である場合に閾値を緩めに決めることができる。

図４に戻って、移動体１は、仮想移動体の転倒可能性がないと判定した場合（Ｓ５でＮｏ）、処理をＳ７へ進め、仮想移動体の転倒可能性があると判定した場合（Ｓ５でＹｅｓ）、転倒可能性に応じた制御を行う（Ｓ６）。例えば、制御部１３は、音や光で搭乗者や周辺の歩行者に対し警告することができる。あるいは、制御部１３は、搭乗者の操作入力により計算される目標速度が所定の速度（例えば、１ｋｍ／ｈ）以上の場合は目標速度を所定の速度に制限することで減速し、搭乗者による転倒可能性のある路面部分を回避する運転操作（停止、旋回など）を行いやすくすることができる。

移動体１は、処理を終了すべきか否かを判断する（Ｓ７）。移動体１は、処理を終了すべきでないと判断した場合（Ｓ７でＮｏ）、処理をＳ１，Ｓ２へ戻し、例えば運転停止の操作が搭乗者から受け付けられるなど処理を終了すべきであると判断した場合（Ｓ７でＹｅｓ）、処理を終了する。

以上のように、実施形態では、移動体１において、移動体１の走行に先行して、移動体１周辺の空間の３次元状情報に対応した仮想空間内で仮想移動体を移動体１の状態の情報に基づき仮想的に走行させてその転倒可能性を予測する。これにより、転倒可能性の予測の精度を向上でき、転倒可能性に応じた制御を適切に行うことができるので、移動体１の転倒を適切に回避できる。

なお、図２に示す地図作成部１３２は、エレベーションマップに代えて、点群マップ、マルチレベルサーフェスマップ（Ｍｕｌｔｉ−Ｌｅｖｅｌ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍａｐ）、オクトマップ（ＯｃｔｏＭａｐ）などの高さ情報を有する地図表現を作成してもよい。

また、転倒可能性の判定（Ｓ５）は、多段階的に行ってもよい。例えば、図１２に示すように、支持可能範囲ＳＲの内側に安定支持範囲ＳＲ’を追加することができる。支持可能範囲ＳＲは、ロール角θが−θｔｈ≦θ≦θｔｈであり且つピッチ角Ψが−Ψｔｈ≦Ψ≦Ψｔｈである範囲である。安定支持範囲ＳＲ’は、ロール角θが−θｔｈ’≦θ≦θｔｈ’であり且つピッチ角Ψが−Ψｔｈ’≦Ψ≦Ψｔｈ’である範囲である。このとき、−θｔｈ＜−θｔｈ’＜０＜θｔｈ’＜θｔｈであり、−Ψｔｈ＜−Ψｔｈ’＜０＜Ψｔｈ’＜Ψｔｈである。

例えば、ロール角θ及びピッチ角Ψが支持可能範囲ＳＲから外れている領域（図１２に間隔の広い斜線のハッチングで示す領域）に属する場合に転倒可能性があると判定できる。ロール角θ及びピッチ角Ψが支持可能範囲ＳＲに収まっているが安定支持範囲ＳＲ’から外れている領域（図１２に間隔の狭い斜線のハッチングで示す領域）に属する場合に転倒可能性がないが要注意レベルであると判定できる。ロール角θ及びピッチ角Ψが安定支持範囲ＳＲ’に収まっている場合に転倒可能性がなく安全レベルであると判定できる。

この場合、転倒可能性に応じた制御（Ｓ６）も多段階的に行うことができる。例えば、制御部１３は、ＬＥＤ等の表示灯を、転倒可能性が安全レベルであると判定された場合に青く光らせ、転倒可能性が要注意レベルであると判定された場合に黄色く光らせ、転倒可能性があると判定された場合に赤く光らせることで、多段階的な警告を行うことができる。

また、実施形態では、移動体１の搭乗者が標準的な着座位置に座っているものとして移動体１の重心等の状態を検知する場合を例示しているが、図１３に示すように、検知部１５は、移動体１の状態をより高精度に検知するための構成として、感圧センサ１５３Ｕ，１５３Ｄをさらに有していてもよい。図１３は、実施形態の他の変形例における移動体１の機能構成を示す図である。この場合、図１４に示すように、感圧センサ１５３Ｕを座席１１の座面に設けられた着座センサとすることができ、感圧センサ１５３Ｄをフレーム４の荷物置き部４ｂ及び足置き部４ｃに設けられたフットセンサとすることができる。図１４は、移動体１の状態を検知するための構成を示す図である。

各感圧センサ１５３Ｕ，１５３Ｄは、荷重（圧力）の大きさを検知でき、制御部１３のシミュレーション部１３４は、図１３に示すように、各感圧センサ１５３Ｕ，１５３Ｄで検知された荷重の大きさや双方の荷重の相関により、搭乗者及び／又は荷物の重心を高精度に推定できる。

また、各感圧センサ１５３Ｕ，１５３Ｄは、複数の感圧素子が２次元的に配列された構成を有し、２次元的に荷重の大きさを検知できるように構成されていてもよい。これにより、制御部１３のシミュレーション部１３４は、各感圧センサ１５３Ｕ，１５３Ｄのセンサ値（圧力分布）により、搭乗者及び／又は荷物の重心をより高精度に推定できる。

シミュレーション部１３４は、搭乗者の重心を推定したら、シミュレーション時の仮想車両に乗員の重心を反映させ、物理シミュレーションを実施してその結果を転倒可能性判定部１３５へ供給する。転倒可能性判定部１３５は、物理シミュレーションの結果に応じて、転倒可能性の有無を判定する。

例えば、図１５のように移動体１で上り坂を上るシーンでは、搭乗者の重心により、転倒可能性の有無が変わり得る。図１５は、移動体１の状態に応じた転倒可能性の予測を示す図である。すなわち、図１５（ａ）に示すように、搭乗者が座席１１に深く座り後方に重心が置かれる場合、仮想移動体の重心も後方にあり、仮想移動体が上り坂を登るときに後方に転倒すると予測される。このとき、転倒可能性があるものとして、搭乗者へ警告又は速度制限のフィードバックを行う。一方、図１５（ｂ）に示すように、搭乗者が前かがみに座り前方に重心が置かれる場合、仮想移動体の重心も前方にあり、仮想移動体が転倒せずに上り坂を上ることができると予測される。すなわち、転倒可能性がないものとされる。

このように、搭乗者の搭乗状態や姿勢変化による重心移動を仮想移動体に反映させることで、走行時に常に変化する全体の重心を起点として高精度に転倒可能性の予測が可能になる。すなわち、搭乗者の重心を仮想移動体の荷重状態として仮想移動体の物理シミュレーションに反映させることで、より精度の高い転倒可能性の判定が行え、搭乗者へ状況にあった適切なフィードバックが行える。そのため、過度に安全機能を働かせる必要がなく、本来なら行けないところを行けると判断することなく、搭乗者にとってより利便性と安全性の高い移動体を提供できる。

また、実施形態では、表示装置１６１が表示灯である場合が例示されているが、表示装置１６１は他の形態であってもよい。例えば、図１６（ａ）に示すように、表示装置１６１は、画面１６１ａ１を有するモニタ１６１ａであり、警告表示指令を受けた場合、仮想路面における転倒可能性の原因となる部分を路面又は仮想路面から識別可能に画面１６１ａ１上に表示する。あるいは、図１６（ｂ）に示すように、表示装置１６１は、路面に画像を投影可能なプロジェクタ１６１ｂであり、警告表示指令を受けた場合、仮想路面における転倒可能性の原因となる部分を路面から識別可能に路面に表示させる。あるいは、図示しないが、表示装置１６１は、ヘッドマウントディスプレイなど他の形態でもよい。図１６は、表示装置１６１の構成を示す図である。

例えば表示装置１６１がモニタ１６１ａである場合、前方路面に転倒につながる大きな石が落ちているシーンでは、図１７（ａ）に示すように、画面１６１ａ１において、実路面又は仮想路面の画像２０３上に石の画像２０１が表示されるとともに、その石が転倒可能性の原因となる部分であることを示す枠オブジェクト２０２が表示される。さらに、図１７（ｂ）に示すように、拡大された石の画像２０４及び拡大された枠オブジェクト２０５が表示されるようにしてもよい。あるいは、図１８（ａ）に示す枠オブジェクト２０２に代えて、図１８（ｂ）に示すように、仮想移動体の転倒可能性を示す画像２０６が石の画像２０１の近傍に表示されてもよい。図１７、図１８は、表示装置１６１の動作を示す図である。

このように、転倒可能性を分かりやすく伝えるインターフェースとして表示装置１６１を構成することで、転倒可能性の原因（根拠）を分かりやすく搭乗者に伝えることができる。これにより、搭乗者により安心感を与えるとともに、より安全に走行させるための人の搭乗状態を教えることで転倒を搭乗者に回避させることが可能になる（搭乗者の未来に何が起きるかが分かり、その対応も分かる）。すなわち、搭乗者に転倒可能性の原因となる部分（例えば、石）を回避する運転を行うように促すことができる。

また、表示装置１６１がモニタ１６１ａである場合、図１９に示すように、搭乗者の姿勢を示す画像２０７を表示してもよく、搭乗姿勢の改善を促す矢印オブジェクト２０８をさらに表示してもよい。これにより、搭乗姿勢に起因した移動体の転倒可能性を軽減させるように搭乗者に促すことができる。図１９は、表示装置１６１の動作を示す図である。

あるいは、移動体１は、操作指示を受けて移動体１を走行させる操作運転モード（第１のモード）と移動体１の自律走行を行う自立運転モード（第２のモード）とを有していてもよい。この場合、移動体１は、例えば図２０に示すように構成される。図２０は、実施形態の他の変形例における移動体１の機能構成を示す図である。制御部１３の電子制御装置１３ａは、走行経路作成部１３９をさらに有する。移動体１は、記憶部１７及び通信部１８をさらに有する。記憶部１７には、自律走行を行う候補となる経路を含む地図情報であるグローバルマップ１７１が予め格納される。また、路面再構成部１３３で作成された仮想空間情報１７２が格納され得る。

例えば、走行制御部１３７は、自立運転モードで動作する旨の操作指示を操作インターフェース１２ａから受けた場合、移動体１の運転モードを操作運転モードから自立運転モードへ切り替える。走行制御部１３７は、自立運転モードを解除する旨の操作指示を操作インターフェース１２ａから受けるまで、自立運転モードで各部を制御する。

自立運転モードでは、通信部１８は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機を有し、ＧＮＳＳ受信機で受信された移動体１の位置情報を走行経路作成部１３９へ供給する。走行経路作成部１３９は、記憶部１７を参照してグローバルマップ１７１を取得し、図２１（ａ）に示すように、グローバルマップ１７１上における移動体１の位置を特定しスタート地点ＳＰ１としてマッピングする。走行経路作成部１３９は、予め登録された又は予め操作インターフェース１２ａ経由で搭乗者から受けた目的地の情報に応じて、グローバルマップ１７１上におけるその位置を特定し目的地点ＴＰ１としてマッピングする。走行経路作成部１３９は、スタート地点ＳＰ１から目的地点ＴＰ１までの経路を計算し、計算された経路ＲＴ１を示す走行経路情報１７３を生成して記憶部１７に格納する。そして、走行制御部１３７は、グローバルマップ１７１及び走行経路情報１７３を参照するとともに通信部（ＧＮＳＳ受信機）１８で受信された位置情報により移動体１の現在位置を特定しながら、自律走行を行うよう各部を制御する。

また、移動体１は、経路ＲＴ１に沿って自律走行をスタートすると、図４に示すＳ１〜Ｓ７と同様の動作を行う。例えば、移動体１は、経路ＲＴ１について仮想空間内で仮想移動体を実移動体に先行して走行させる（Ｓ４）。図２１（ｂ）に示すように、経路ＲＴ１における図２１（ａ）に破線で囲って示す注意地点ＣＰ１において仮想空間内の仮想移動体で転倒可能性ありと判定された場合（Ｓ５でＹｅｓ）、移動体１は、自律的に転倒可能性の原因となる部分を回避する運転を行う（Ｓ６）。すなわち、図２１（ｃ）に示すように、移動体１は、仮想空間内の仮想移動体で転倒可能性の原因となる部分を回避する経路を再計算し、再計算後の経路ＲＴ１ａについて、再び、仮想空間内で仮想移動体を実移動体に先行して走行させ（Ｓ４）、転倒可能性の判定を行う（Ｓ５）。

移動体１は、注意地点ＣＰ１において仮想空間内の仮想移動体で転倒可能性なしと判定された場合（Ｓ５でＮｏ）、経路ＲＴ１ａの安全性が確認されたものとして、再計算された経路ＲＴ１ａを示す走行経路情報１７３ａを生成して記憶部１７に格納する。このとき、移動体１は、走行経路情報１７３に上書きで走行経路情報１７３ａを格納する。これにより、移動体１は、走行経路情報１７３に代えて走行経路情報１７３ａを参照しながら、自律走行を行うよう各部を制御することができる。

また、移動体１は、再計算後の経路ＲＴ１ａについても仮想空間内の仮想移動体で転倒可能性ありと判定された場合（Ｓ５でＹｅｓ）、又は、再計算せずに経路ＲＴ１上の注意地点ＣＰ１で転倒可能性ありと判定された（Ｓ５でＹｅｓ）時点で、移動体１は、転倒可能性の原因となる部分（例えば、図２２（ａ）、図２２（ｂ）に示す注意地点ＣＰ１）を回避する別のルートを求め、そのルートに沿って自律走行の運転を行う（Ｓ６）。すなわち、図２２（ｃ）、図２２（ｄ）に示すように、移動体１は、仮想空間内の仮想移動体で転倒可能性の原因となる部分を回避する経路を再計算し、再計算後の経路ＲＴ２について、再び、仮想空間内で仮想移動体を実移動体に先行して走行させ（Ｓ４）、転倒可能性の判定を行う（Ｓ５）。

移動体１は、再計算後の経路ＲＴ２内の各地点において仮想空間内の仮想移動体で転倒可能性なしと判定された場合（Ｓ５でＮｏ）、経路ＲＴ２の安全性が確認されたものとして、再計算された経路ＲＴ２を示す走行経路情報１７３ｂを生成して記憶部１７に格納する。このとき、移動体１は、走行経路情報１７３に上書きで走行経路情報１７３ｂを格納する。これにより、移動体１は、走行経路情報１７３（又は走行経路情報１７３ａ）に代えて走行経路情報１７３ｂを参照しながら、自律走行を行うよう各部を制御することができる。

したがって、自律走行時に走行しながら、自分の走っている道の安全を確認し、シミュレーションにより近い将来自律走行している本体に起きうる結果から自分で走行経路を引き直して走ることで、自律走行の安全性を向上できる。

また、移動体１は、注意地点ＣＰ１の位置の情報を、転倒可能性が存在する位置として予測された予測位置情報１７４に格納することができる。また、移動体１は、注意地点ＣＰ１の位置の情報を通信部１８から通信回線（無線回線及び／又は有線回線）経由でクラウドコンピュータ（インターネット上のサーバ）２００に登録位置情報としてアップロードして登録しておく。また、移動体１は、通信部１８から通信回線（無線回線及び／又は有線回線）経由でクラウドコンピュータ（インターネット上のサーバ）２００にアクセスし、他の移動体１によりアップロードされた登録位置情報１７５を取得して記憶部１７に格納しておく。これにより、移動体１は、自律走行の経路を計算する際に、転倒可能性が存在する位置（登録位置情報１７５で示される位置）を避けて経路を計算できる。

また、移動体１が操作運転モードで搭乗者が搭乗して運転しているときのシミュレーション結果に基づく不安全な場所（人の操作により回避できたとしても）を不安全度に応じたレベルでＧＰＳなどの衛星情報やＷｉＦｉなどの狭小エリア通信などを用いて場所を特定してもよい。

本実施形態の制御部１３で実行される制御処理プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、制御処理プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施形態で実行される制御処理プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

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。これら新規な実施形態は、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ともに、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。

１…移動体、１３…制御部、１４…検知部、１５…検知部。

Claims (9)

1. 移動体であって、
   前記移動体が走行する空間の３次元情報を検知する第１の検知部と、
   前記移動体の状態を検知する第２の検知部と、
   前記検知された３次元情報に対応した仮想空間における仮想路面の形状と前記検知された移動体の状態とに基づいて、前記移動体に対応した仮想移動体を前記移動体の前記路面上の走行より先行させて前記仮想空間内の前記仮想路面上で走行させた場合における前記仮想移動体の転倒可能性を予測し、予測された転倒可能性に応じた制御を行う制御部と、
   を備えた移動体。
2. 前記検知された移動体の状態は、前記移動体の進行方向、前記移動体の姿勢、前記移動体の重心位置、前記移動体の速度、前記移動体の加速度、前記移動体の荷重状態、及び前記移動体の接地状態のうち少なくとも１つを含む
   請求項１に記載の移動体。
3. 前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記転倒可能性の警告を報知させる
   請求項１又は２に記載の移動体。
4. 前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記仮想路面における前記転倒可能性の原因となる部分を前記路面又は前記仮想路面から識別可能に表示装置又は前記路面に表示させる
   請求項１又は２に記載の移動体。
5. 前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記移動体の走行速度を制限させる
   請求項１又は２に記載の移動体。
6. 前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記仮想路面における前記転倒可能性の原因となる部分に対応した前記路面における部分を回避するように前記移動体の走行を制御する
   請求項１又は２に記載の移動体。
7. 前記制御部は、操作指示を受けて前記移動体を走行させる第１のモードと前記移動体の自律走行を行う第２のモードとを有し、前記第２のモードにおいて、第１のルートに沿って前記移動体の自律走行を行うと前記転倒可能性がある場合に、前記仮想路面における前記転倒可能性の原因となる部分を回避する第２のルートを求め、前記第１のルートに代えて前記第２のルートに沿って前記移動体の自律走行を行う
   請求項１又は２に記載の移動体。
8. 記憶部をさらに備え、
   前記制御部は、前記転倒可能性がある場合に、前記転倒可能性が存在する位置として予測された予測位置情報を取得し、前記予測位置情報を前記記憶部に格納し、前記検知された空間から生成される仮想空間における仮想路面の形状と前記検知された移動体の状態と前記格納された予測位置情報とに基づいて、前記仮想移動体の転倒可能性を予測する
   請求項１から７のいずれか１項に記載の移動体。
9. 記憶部をさらに備え、
   前記制御部は、前記転倒可能性が存在する位置として予め登録された登録位置情報を取得し、前記登録位置情報を前記記憶部に格納し、前記検知された空間から生成される仮想空間における仮想路面の形状と前記検知された移動体の状態と前記格納された登録位置情報とに基づいて、前記仮想移動体の転倒可能性を予測する
   請求項１から７のいずれか１項に記載の移動体。

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