JP2022113054A - 情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび移動装置 - Google Patents

Abstract

【課題】移動装置で使用される地図の作成を良好に行い得るようにする。【解決手段】地図作成部は、周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する。作成地図切り替え判定部は、周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、第１の地図の作成の終了および第２の地図の作成の開始を判定する。移動装置で使用される地図の分割が、周囲の環境に基づいて行われるため、管理・更新を良好に行い得るものとなる。例えば、作成地図切り替え判定部は、地図作成部における地図の作成状況にさらに基づいて、あるいはユーザ操作にさらに基づいて、第１の地図の作成の終了および第２の地図の作成の開始を判定してもよい。【選択図】図３

Description

本技術は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムおよび移動装置に関し、詳しくは、移動装置で使用される地図の作成を良好に行い得る情報処理装置等に関する。

従来、例えばロボットや車などの自律移動体としての移動装置において、自己位置推定を行ながら移動をするものが知られている。この場合、移動装置は、予め作成された自己位置推定用地図とマッチングを取る処理を行って、その地図の中のどこにいるかということを推定し、その結果に基づいて移動が制御される。この場合、移動装置の性能により、広範囲の地図を持つことや、その地図をメモリ上に展開することが難しいことがある。

そこで、自己位置推定用地図を狭範囲の地図に分割して所持し、自己位置の近傍の地図だけをメモリ上に展開することが考えられる。この場合、自己位置推定用地図の管理・更新も容易となる。しかし、どのように分割するのかは解りづらく、自己位置推定用地図を単純に分割すると、効率のよい地図の構成にならない。例えば、自己位置推定用地図を使用して移動する際に地図の切り替えが頻繁に発生して切り替え時に停止を求めたり、切り替え時に負荷が高くなったりする。

例えば、特許文献１には、自己位置推定用地図を狭範囲の地図に単純にグリッド分割して所持することが開示されている。

特開２００９－１６３１５６号公報

本技術の目的は、移動装置で使用される地図の作成を良好に行い得るようにすることにある。

本技術の概念は、
周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成部と、
周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定部と、を備える
情報処理装置にある。

本技術において、地図作成部により、周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図が作成される。例えば、第１の地図と第２の地図は、隣接した領域の地図であってもよい。また、例えば、第１の地図および第２の地図は、それぞれ、環境情報が類似する領域を範囲とする地図であってもよい。また、例えば、地図作成部で作成される地図は、自己位置推定用地図であってもよい。

作成地図切り替え判定部により、周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、第１の地図の作成の終了および第２の地図の作成の開始が判定される。例えば、第２の認識結果は、現在の光色調の変化量を含んでいてもよい。また、例えば、第２の認識結果は、現在の周辺物体との距離の変化量を含んでいてもよい。また、例えば、第２の認識結果は、現在の振動量の変化量を含んでいてもよい。また、例えば、第２の認識結果は、現在の傾きの変化量を含んでいてもよい。

このように本技術においては、周囲の環境の認識結果に基づいて、第１の地図の作成の終了および第２の地図の作成の開始を判定するものである。そのため、移動装置で使用される地図の分割が、周囲の環境に基づいて行われるため、管理・更新を良好に行い得るものとなる。

なお、本技術において、例えば、作成地図切り替え判定部は、地図作成部における地図の作成状況にさらに基づいて、第１の地図の作成の終了および第２の地図の作成の開始を判定する、ようにされてもよい。これにより、移動装置で使用される地図の分割が、地図の作成状況にさらに基づいて行われるため、例えば移動装置の性能（地図切り替え速度性能、メモリ上への地図展開性能など）に合った広さの地図を作成できる。

この場合、地図の作成状況は、地図の作成量を含んでいてもよい。そして、ここで、例えば、地図の作成量は、情報処理装置を含む移動装置の現在の地図を作成するために走行した距離に基づいて判断してもよい。また、ここで、例えば、地図の作成量は、現在作成されている地図のデータ量に基づいて判断してもよい。また、この場合、地図の作成状況は、ユーザによるノードの配置指示を含んでいてもよい。

また、本技術において、例えば、作成地図切り替え判定部は、ユーザ操作にさらに基づいて、第１の地図の作成の終了および第２の地図の作成の開始を判定する、ようにされてもよい。これにより、移動装置で使用される地図の分割が、ユーザの意図に基づいて行われ、ユーザの意図通りの地図構成とできる。

また、本技術において、例えば、第１の地図および第２の地図を少なくとも含む複数の地図を保持する地図保持部と、複数の地図を、周囲の環境の変化に基づいて切り替える使用地図切り替え判定部と、使用されている地図に基づいて、自己位置を推定する自己位置推定部と、をさらに備える、ようにされてもよい。これにより、自己位置推定に使用される地図を周囲の環境の変化に基づいて適切に切り換えることが可能となる。

また、本技術の他の概念は、
周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成手順と、
周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定手順と、を有する
情報処理方法にある。

また、本技術の他の概念は、
コンピュータを、
周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成部と、
周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定部と、して機能させる
プログラムにある。

また、本技術の他の概念は、
情報処理装置を備える移動装置であって、
前記情報処理装置は、
周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成部と、
周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定部と、を備える
移動装置にある。

本技術が適用され得る移動装置制御システムの一例である車両制御システムの構成例を示すブロック図である。 外部認識センサによるセンシング領域の例を示す図である。 ロボットや車などの自律移動体としての移動装置の自己位置推定システムにおける地図作成処理部の構成例を示すブロック図である。 周囲環境が異なる１つの部屋Ａ，Ｂがドアで繋がっている実施環境で自己位置推定用地図を作成する場合の一例について説明するための図である。 本技術における自己位置推定用地図の作成処理の概要を説明するための図である。 実施環境がショッピングモールである場合における自己位置推定用地図の作成処理の一例について説明するための図である。 実施環境が道路とそれに隣接した駐車スペースである場合における自己位置推定用地図の作成処理の一例について説明するための図である。 実施環境が２つの工事現場とそれらを結ぶ坂道である場合における自己位置推定用地図の作成処理の一例について説明するための図である。 実施環境がオフィスである場合における自己位置推定用地図の作成処理の一例について説明するための図である。 実施環境が工場である場合における自己位置推定用地図の作成処理の一例について説明するための図である。 各実施環境において分割される領域とその領域分割のために使用されるセンサの一例を示す図である。 地図作成処理部による地図作成動作の概要を示すフローチャートである。 ロボットや車などの自律移動体としての移動装置の自己位置推定システムにおける自己位置推定処理部の構成例を示すブロック図である。 コンピュータのハードウェアの構成例を示すブロック図である。

以下、発明を実施するための形態（以下、「実施の形態」とする）について説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
１．車両制御システムの構成例
２．実施の形態
３．変形例

＜１．車両制御システムの構成例＞
図１は、本技術が適用され得る移動装置制御システムの一例である車両制御システム１１の構成例を示すブロック図である。

車両制御システム１１は、車両１に設けられ、車両１の走行支援及び自動運転に関わる処理を行う。

車両制御システム１１は、車両制御ＥＣＵ （Electronic Control Unit ）２１、通信部２２、地図情報蓄積部２３、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信部２４、外部認識センサ２５、車内センサ２６、車両センサ２７、記録部２８、走行支援・自動運転制御部２９、ＤＭＳ（Driver Monitoring System）３０、ＨＭＩ（Human Machine Interface）３１、及び、車両制御部３２を備える。

車両制御ＥＣＵ２１、通信部２２、地図情報蓄積部２３、ＧＮＳＳ受信部２４、外部認識センサ２５、車内センサ２６、車両センサ２７、記録部２８、走行支援・自動運転制御部２９、ドライバモニタリングシステム（ＤＭＳ）３０、ヒューマンマシーンインタフェース（ＨＭＩ）３１、及び、車両制御部３２は、通信ネットワーク４１を介して相互に通信可能に接続されている。

通信ネットワーク４１は、例えば、ＣＡＮ（Controller Area Network）、ＬＩＮ（Local Interconnect Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＦｌｅｘＲａｙ（登録商標）、イーサネット（登録商標）といったデジタル双方向通信の規格に準拠した車載通信ネットワークやバス等により構成される。

通信ネットワーク４１は、通信されるデータの種類によって使い分けられても良く、例えば、車両制御に関するデータであればＣＡＮが適用され、大容量データであればイーサネットが適用される。

なお、車両制御システム１１の各部は、通信ネットワーク４１を介さずに、例えば近距離無線通信（ＮＦＣ（Near Field Communication））やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）といった比較的近距離での通信を想定した無線通信を用いて直接的に接続される場合もある。

なお、以下、車両制御システム１１の各部が、通信ネットワーク４１を介して通信を行う場合、通信ネットワーク４１の記載を省略するものとする。例えば、車両制御ＥＣＵ ２１と通信部２２が通信ネットワーク４１を介して通信を行う場合、単にプロセッサ２１と通信部２２とが通信を行うと記載する。

車両制御ＥＣＵ ２１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）といった各種プロセッサにより構成される。車両制御ＥＣＵ ２１は、車両制御システム１１全体もしくは一部の機能の制御を行う。

通信部２２は、車内及び車外の様々な機器、他の車両、サーバ、基地局等と通信を行い、各種のデータの送受信を行う。このとき、通信部２２は、複数の通信方式を用いて通信を行うことができる。

通信部２２が実行可能な車外との通信について、概略的に説明する。通信部２２は、例えば、５Ｇ（第５世代移動通信システム）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）等の無線通信方式により、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク上に存在するサーバ（以下、外部のサーバと呼ぶ）等と通信を行う。

通信部２２が通信を行う外部ネットワークは、例えば、インターネット、クラウドネットワーク、又は、事業者固有のネットワーク等である。通信部２２による外部ネットワークに対して通信を行う通信方式は、所定以上の通信速度、且つ、所定以上の距離間でデジタル双方向通信が可能な無線通信方式であれば、特に限定されない。

また例えば、通信部２２は、Ｐ２Ｐ（Peer To Peer）技術を用いて、自車の近傍に存在する端末と通信を行うことができる。自車の近傍に存在する端末は、例えば、歩行者や自転車など比較的低速で移動する移動体が装着する端末、店舗などに位置が固定されて設置される端末、あるいは、ＭＴＣ（Machine Type Communication）端末である。

さらに、通信部２２は、Ｖ２Ｘ通信を行うこともできる。Ｖ２Ｘ通信とは、例えば、他の車両との間の車車間（Vehicle to Vehicle）通信、路側器等との間の路車間（Vehicle to Infrastructure）通信、家との間（Vehicle to Home）の通信、及び、歩行者が所持する端末等との間の歩車間（Vehicle to Pedestrian）通信等の、自車と他との通信をいう。

通信部２２は、例えば、車両制御システム１１の動作を制御するソフトウェアを更新するためのプログラムを外部から受信することができる（Over The Air)。通信部２２は、さらに、地図情報、交通情報、車両１の周囲の情報等を外部から受信することができる。

また例えば、通信部２２は、車両１に関する情報や、車両１の周囲の情報等を外部に送信することができる。通信部２２が外部に送信する車両１に関する情報としては、例えば、車両１の状態を示すデータ、認識部７３による認識結果等がある。さらに例えば、通信部２２は、ｅコール等の車両緊急通報システムに対応した通信を行う。

通信部２２が実行可能な車内との通信について、概略的に説明する。通信部２２は、例えば無線通信を用いて、車内の各機器と通信を行うことができる。通信部２２は、例えば、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ＮＦＣ、ＷＵＳＢ（Wireless USB）といった、無線通信により所定以上の通信速度でデジタル双方向通信が可能な通信方式により、車内の機器と無線通信を行うことができる。

これに限らず、通信部２２は、有線通信を用いて車内の各機器と通信を行うこともできる。例えば、通信部２２は、図示しない接続端子に接続されるケーブルを介した有線通信により、車内の各機器と通信を行うことができる。通信部２２は、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＨＤＭＩ（High-Definition Multimedia Interface）（登録商標）、ＭＨＬ（Mobile High-definition Link）といった、有線通信により所定以上の通信速度でデジタル双方向通信が可能な通信方式により、車内の各機器と通信を行うことができる。

ここで、車内の機器とは、例えば、車内において通信ネットワーク４１に接続されていない機器を指す。車内の機器としては、例えば、運転者等の搭乗者が所持するモバイル機器やウェアラブル機器、車内に持ち込まれ一時的に設置される情報機器等が想定される。

例えば、通信部２２は、電波ビーコン、光ビーコン、ＦＭ多重放送等の道路交通情報通信システム（ＶＩＣＳ（Vehicle Information and Communication System）（登録商標））により送信される電磁波を受信する。

地図情報蓄積部２３は、外部から取得した地図及び車両１で作成した地図の一方または両方を蓄積する。例えば、地図情報蓄積部２３は、３次元の高精度地図、高精度地図より精度が低く、広いエリアをカバーするグローバルマップ等を蓄積する。

高精度地図は、例えば、ダイナミックマップ、ポイントクラウドマップ、ベクターマップなどである。ダイナミックマップは、例えば、動的情報、準動的情報、準静的情報、静的情報の４層からなる地図であり、外部のサーバ等から車両１に提供される。

ポイントクラウドマップは、ポイントクラウド（点群データ）により構成される地図である。ここで、ベクターマップは、車線や信号の位置といった交通情報などをポイントクラウドマップに対応付けた、ＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）に適合させた地図を指すものとする。

ポイントクラウドマップ及びベクターマップは、例えば、外部のサーバ等から提供されてもよいし、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３等によるセンシング結果に基づいて、後述するローカルマップとのマッチングを行うための地図として車両１で作成され、地図情報蓄積部２３に蓄積されてもよい。また、外部のサーバ等から高精度地図が提供される場合、通信容量を削減するため、車両１がこれから走行する計画経路に関する、例えば数百メートル四方の地図データが外部のサーバ等から取得される。

位置情報取得部２４は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）衛星からＧＮＳＳ信号を受信し、車両１の位置情報を取得する。受信したＧＮＳＳ信号は、走行支援・自動運転制御部２９に供給される。尚、位置情報取得部２４は、ＧＮＳＳ信号を用いた方式に限定されず、例えば、ビーコンを用いて位置情報を取得しても良い。

外部認識センサ２５は、車両１の外部の状況の認識に用いられる各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム１１の各部に供給する。外部認識センサ２５が備えるセンサの種類や数は任意である。

例えば、外部認識センサ２５は、カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）５３、及び、超音波センサ５４を備える。これに限らず、外部認識センサ２５は、カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４のうち１種類以上のセンサを備える構成でもよい。

カメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４の数は、現実的に車両１に設置可能な数であれば特に限定されない。また、外部認識センサ２５が備えるセンサの種類は、この例に限定されず、外部認識センサ２５は、他の種類のセンサを備えてもよい。外部認識センサ２５が備える各センサのセンシング領域の例は、後述する。

なお、カメラ５１の撮影方式は、測距が可能な撮影方式であれば特に限定されない。例えば、カメラ５１は、ＴｏＦ（Time Of Flight）カメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラといった各種の撮影方式のカメラを、必要に応じて適用することができる。これに限らず、カメラ５１は、測距に関わらずに、単に撮影画像を取得するためのものであってもよい。

また、例えば、外部認識センサ２５は、車両１に対する環境を検出するための環境センサを備えることができる。環境センサは、天候、気象、明るさ等の環境を検出するためのセンサであって、例えば、雨滴センサ、霧センサ、日照センサ、雪センサ、照度センサ等の各種センサを含むことができる。

さらに、例えば、外部認識センサ２５は、車両１の周囲の音や音源の位置の検出等に用いられるマイクロフォンを備える。

車内センサ２６は、車内の情報を検出するための各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム１１の各部に供給する。車内センサ２６が備える各種センサの種類や数は、現実的に車両１に設置可能な数であれば特に限定されない。

例えば、車内センサ２６は、カメラ、レーダ、着座センサ、ステアリングホイールセンサ、マイクロフォン、生体センサのうち１種類以上のセンサを備えることができる。車内センサ２６が備えるカメラとしては、例えば、ＴｏＦカメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラといった、測距可能な各種の撮影方式のカメラを用いることができる。これに限らず、車内センサ２６が備えるカメラは、測距に関わらずに、単に撮影画像を取得するためのものであってもよい。車内センサ２６が備える生体センサは、例えば、シートやステリングホイール等に設けられ、運転者等の搭乗者の各種の生体情報を検出する。

車両センサ２７は、車両１の状態を検出するための各種のセンサを備え、各センサからのセンサデータを車両制御システム１１の各部に供給する。車両センサ２７が備える各種センサの種類や数は、現実的に車両１に設置可能な数であれば特に限定されない。

例えば、車両センサ２７は、速度センサ、加速度センサ、角速度センサ（ジャイロセンサ）、及び、それらを統合した慣性計測装置（ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit））を備える。例えば、車両センサ２７は、ステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ、ヨーレートセンサ、アクセルペダルの操作量を検出するアクセルセンサ、及び、ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキセンサを備える。

例えば、車両センサ２７は、エンジンやモータの回転数を検出する回転センサ、タイヤの空気圧を検出する空気圧センサ、タイヤのスリップ率を検出するスリップ率センサ、及び、車輪の回転速度を検出する車輪速センサを備える。例えば、車両センサ２７は、バッテリの残量及び温度を検出するバッテリセンサ、及び、外部からの衝撃を検出する衝撃センサを備える。

記録部２８は、不揮発性の記憶媒体および揮発性の記憶媒体のうち少なくとも一方を含み、データやプログラムを記憶する。記録部２８は、例えばＥＥＰＲＯＭ(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)およびＲＡＭ(Random Access Memory)として用いられ、記憶媒体としては、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）といった磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、及び、光磁気記憶デバイスを適用することができる。

記録部２８は、車両制御システム１１の各部が用いる各種プログラムやデータを記録する。例えば、記録部２８は、ＥＤＲ（Event Data Recorder）やＤＳＳＡＤ（Data Storage System for Automated Driving）を備え、事故等のイベントの前後の車両１の情報や車内センサ２６によって取得された生体情報を記録する。

走行支援・自動運転制御部２９は、車両１の走行支援及び自動運転の制御を行う。例えば、走行支援・自動運転制御部２９は、分析部６１、行動計画部６２、及び、動作制御部６３を備える。

分析部６１は、車両１及び周囲の状況の分析処理を行う。分析部６１は、自己位置推定部７１、センサフュージョン部７２、及び、認識部７３を備える。

自己位置推定部７１は、外部認識センサ２５からのセンサデータ、及び、地図情報蓄積部２３に蓄積されている高精度地図に基づいて、車両１の自己位置を推定する。例えば、自己位置推定部７１は、外部認識センサ２５からのセンサデータに基づいてローカルマップを作成し、ローカルマップと高精度地図とのマッチングを行うことにより、車両１の自己位置を推定する。車両１の位置は、例えば、後輪対車軸の中心が基準とされる。

ローカルマップは、例えば、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）等の技術を用いて作成される３次元の高精度地図、占有格子地図（Occupancy Grid Map）等である。

３次元の高精度地図は、例えば、上述したポイントクラウドマップ等である。占有格子地図は、車両１の周囲の３次元又は２次元の空間を所定の大きさのグリッド（格子）に分割し、グリッド単位で物体の占有状態を示す地図である。物体の占有状態は、例えば、物体の有無や存在確率により示される。ローカルマップは、例えば、認識部７３による車両１の外部の状況の検出処理及び認識処理にも用いられる。

なお、自己位置推定部７１は、ＧＮＳＳ信号、及び、車両センサ２７からのセンサデータに基づいて、車両１の自己位置を推定してもよい。

センサフュージョン部７２は、複数の異なる種類のセンサデータ（例えば、カメラ５１から供給される画像データ、及び、レーダ５２から供給されるセンサデータ）を組み合わせて、新たな情報を得るセンサフュージョン処理を行う。異なる種類のセンサデータを組合せる方法としては、統合、融合、連合等がある。

認識部７３は、車両１の外部の状況の検出を行う検出処理と、車両１の外部の状況の認識を行う認識処理と、を実行する。

例えば、認識部７３は、外部認識センサ２５からの情報、自己位置推定部７１からの情報、センサフュージョン部７２からの情報等に基づいて、車両１の外部の状況の検出処理及び認識処理を行う。

具体的には、例えば、認識部７３は、車両１の周囲の物体の検出処理及び認識処理等を行う。物体の検出処理とは、例えば、物体の有無、大きさ、形、位置、動き等を検出する処理である。物体の認識処理とは、例えば、物体の種類等の属性を認識したり、特定の物体を識別したりする処理である。ただし、検出処理と認識処理とは、必ずしも明確に分かれるものではなく、重複する場合がある。

例えば、認識部７３は、ＬｉＤＡＲ５３又はレーダ５２等によるセンサデータに基づくポイントクラウドを点群の塊毎に分類するクラスタリングを行うことにより、車両１の周囲の物体を検出する。これにより、車両１の周囲の物体の有無、大きさ、形状、位置が検出される。

例えば、認識部７３は、クラスタリングにより分類された点群の塊の動きを追従するトラッキングを行うことにより、車両１の周囲の物体の動きを検出する。これにより、車両１の周囲の物体の速度及び進行方向（移動ベクトル）が検出される。

例えば、認識部７３は、カメラ５１から供給される画像データに対して、車両、人、自転車、障害物、構造物、道路、信号機、交通標識、道路標示などを検出または認識する。また、セマンティックセグメンテーション等の認識処理を行うことにより、車両１の周囲の物体の種類を認識してもいい。

例えば、認識部７３は、地図情報蓄積部２３に蓄積されている地図、自己位置推定部７１による自己位置の推定結果、及び、認識部７３による車両１の周囲の物体の認識結果に基づいて、車両１の周囲の交通ルールの認識処理を行うことができる。認識部７３は、この処理により、信号の位置及び状態、交通標識及び道路標示の内容、交通規制の内容、並びに、走行可能な車線などを認識することができる。

例えば、認識部７３は、車両１の周囲の環境の認識処理を行うことができる。認識部７３が認識対象とする周囲の環境としては、天候、気温、湿度、明るさ、及び、路面の状態等が想定される。

行動計画部６２は、車両１の行動計画を作成する。例えば、行動計画部６２は、経路計画、経路追従の処理を行うことにより、行動計画を作成する。

なお、経路計画（Global path planning）とは、スタートからゴールまでの大まかな経路を計画する処理である。この経路計画には、軌道計画と言われ、経路計画で計画された経路において、車両１の運動特性を考慮して、車両１の近傍で安全かつ滑らかに進行することが可能な軌道生成（Local path planning）の処理も含まれる。経路計画を長期経路計画、および起動生成を短期経路計画、または局所経路計画と区別してもよい。安全優先経路は、起動生成、短期経路計画、または局所経路計画と同様の概念を表す。

経路追従とは、経路計画により計画した経路を計画された時間内で安全かつ正確に走行するための動作を計画する処理である。行動計画部６２は、例えば、この経路追従の処理の結果に基づき、車両１の目標速度と目標角速度を計算することができる。

動作制御部６３は、行動計画部６２により作成された行動計画を実現するために、車両１の動作を制御する。

例えば、動作制御部６３は、後述する車両制御部３２に含まれる、ステアリング制御部８１、ブレーキ制御部８２、及び、駆動制御部８３を制御して、軌道計画により計算された軌道を車両１が進行するように、加減速制御及び方向制御を行う。例えば、動作制御部６３は、衝突回避あるいは衝撃緩和、追従走行、車速維持走行、自車の衝突警告、自車のレーン逸脱警告等のＡＤＡＳの機能実現を目的とした協調制御を行う。例えば、動作制御部６３は、運転者の操作によらずに自律的に走行する自動運転等を目的とした協調制御を行う。

ＤＭＳ３０は、車内センサ２６からのセンサデータ、及び、後述するＨＭＩ３１に入力される入力データ等に基づいて、運転者の認証処理、及び、運転者の状態の認識処理等を行う。この場合にＤＭＳ３０の認識対象となる運転者の状態としては、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線方向、酩酊度、運転操作、姿勢等が想定される。

なお、ＤＭＳ３０が、運転者以外の搭乗者の認証処理、及び、当該搭乗者の状態の認識処理を行うようにしてもよい。また、例えば、ＤＭＳ３０が、車内センサ２６からのセンサデータに基づいて、車内の状況の認識処理を行うようにしてもよい。認識対象となる車内の状況としては、例えば、気温、湿度、明るさ、臭い等が想定される。

ＨＭＩ３１は、各種のデータや指示等の入力と、各種のデータの運転者などへの提示を行う。

ＨＭＩ３１によるデータの入力について、概略的に説明する。ＨＭＩ３１は、人がデータを入力するための入力デバイスを備える。ＨＭＩ３１は、入力デバイスにより入力されたデータや指示等に基づいて入力信号を生成し、車両制御システム１１の各部に供給する。

ＨＭＩ３１は、入力デバイスとして、例えばタッチパネル、ボタン、スイッチ、及び、レバーといった操作子を備える。これに限らず、ＨＭＩ３１は、音声やジェスチャー等により手動操作以外の方法で情報を入力可能な入力デバイスをさらに備えてもよい。さらに、ＨＭＩ３１は、例えば、赤外線あるいは電波を利用したリモートコントロール装置や、車両制御システム１１の操作に対応したモバイル機器若しくはウェアラブル機器等の外部接続機器を入力デバイスとして用いてもよい。

ＨＭＩ３１によるデータの提示について、概略的に説明する。ＨＭＩ３１は、搭乗者又は車外に対する視覚情報、聴覚情報、及び、触覚情報の生成を行う。また、ＨＭＩ３１は、生成されたこれら各情報の出力、出力内容、出力タイミングおよび出力方法等を制御する出力制御を行う。

ＨＭＩ３１は、視覚情報として、例えば、操作画面、車両１の状態表示、警告表示、車両１の周囲の状況を示すモニタ画像等の画像や光により示される情報を生成および出力する。また、ＨＭＩ３１は、聴覚情報として、例えば、音声ガイダンス、警告音、警告メッセージ等の音により示される情報を生成および出力する。さらに、ＨＭＩ３１は、触覚情報として、例えば、力、振動、動き等により搭乗者の触覚に与えられる情報を生成および出力する。

ＨＭＩ３１が視覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、自身が画像を表示することで視覚情報を提示する表示装置や、画像を投影することで視覚情報を提示するプロジェクタ装置を適用することができる。

なお、表示装置は、通常のディスプレイを有する表示装置以外にも、例えば、ヘッドアップディスプレイ、透過型ディスプレイ、ＡＲ（Augmented Reality）機能を備えるウェアラブルデバイスといった、搭乗者の視界内に視覚情報を表示する装置であってもよい。

また、ＨＭＩ３１は、車両１に設けられるナビゲーション装置、インストルメントパネル、ＣＭＳ（Camera Monitoring System）、電子ミラー、ランプなどが有する表示デバイスを、視覚情報を出力する出力デバイスとして用いることも可能である。

ＨＭＩ３１が聴覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、オーディオスピーカ、ヘッドホン、イヤホンを適用することができる。

ＨＭＩ３１が触覚情報を出力する出力デバイスとしては、例えば、ハプティクス技術を用いたハプティクス素子を適用することができる。ハプティクス素子は、例えば、ステアリングホイール、シートといった、車両１の搭乗者が接触する部分に設けられる。

車両制御部３２は、車両１の各部の制御を行う。車両制御部３２は、ステアリング制御部８１、ブレーキ制御部８２、駆動制御部８３、ボディ系制御部８４、ライト制御部８５、及び、ホーン制御部８６を備える。

ステアリング制御部８１は、車両１のステアリングシステムの状態の検出及び制御等を行う。ステアリングシステムは、例えば、ステアリングホイール等を備えるステアリング機構、電動パワーステアリング等を備える。ステアリング制御部８１は、例えば、ステアリングシステムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット、ステアリングシステムの駆動を行うアクチュエータ等を備える。

ブレーキ制御部８２は、車両１のブレーキシステムの状態の検出及び制御等を行う。ブレーキシステムは、例えば、ブレーキペダル等を含むブレーキ機構、ＡＢＳ（Antilock Brake System）、回生ブレーキ機構等を備える。ブレーキ制御部８２は、例えば、ブレーキシステムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

駆動制御部８３は、車両１の駆動システムの状態の検出及び制御等を行う。駆動システムは、例えば、アクセルペダル、内燃機関又は駆動用モータ等の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構等を備える。駆動制御部８３は、例えば、駆動システムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

ボディ系制御部８４は、車両１のボディ系システムの状態の検出及び制御等を行う。ボディ系システムは、例えば、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウインドウ装置、パワーシート、空調装置、エアバッグ、シートベルト、シフトレバー等を備える。ボディ系制御部８４は、例えば、ボディ系システムの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

ライト制御部８５は、車両１の各種のライトの状態の検出及び制御等を行う。制御対象となるライトとしては、例えば、ヘッドライト、バックライト、フォグライト、ターンシグナル、ブレーキライト、プロジェクション、バンパーの表示等が想定される。ライト制御部８５は、ライトの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

ホーン制御部８６は、車両１のカーホーンの状態の検出及び制御等を行う。ホーン制御部８６は、例えば、カーホーンの制御を行うＥＣＵ等の制御ユニット等を備える。

図２は、図１の外部認識センサ２５のカメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４等によるセンシング領域の例を示す図である。なお、図２において、車両１を上面から見た様子が模式的に示され、左端側が車両１の前端（フロント）側であり、右端側が車両１の後端（リア）側となっている。

センシング領域１０１Ｆ及びセンシング領域１０１Ｂは、超音波センサ５４のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０１Ｆは、複数の超音波センサ５４によって車両１の前端周辺をカバーしている。センシング領域１０１Ｂは、複数の超音波センサ５４によって車両１の後端周辺をカバーしている。

センシング領域１０１Ｆ及びセンシング領域１０１Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、車両１の駐車支援等に用いられる。

センシング領域１０２Ｆ乃至センシング領域１０２Ｂは、短距離又は中距離用のレーダ５２のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０２Ｆは、車両１の前方において、センシング領域１０１Ｆより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０２Ｂは、車両１の後方において、センシング領域１０１Ｂより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０２Ｌは、車両１の左側面の後方の周辺をカバーしている。センシング領域１０２Ｒは、車両１の右側面の後方の周辺をカバーしている。

センシング領域１０２Ｆにおけるセンシング結果は、例えば、車両１の前方に存在する車両や歩行者等の検出等に用いられる。センシング領域１０２Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、車両１の後方の衝突防止機能等に用いられる。センシング領域１０２Ｌ及びセンシング領域１０２Ｒにおけるセンシング結果は、例えば、車両１の側方の死角における物体の検出等に用いられる。

センシング領域１０３Ｆ乃至センシング領域１０３Ｂは、カメラ５１によるセンシング領域の例を示している。センシング領域１０３Ｆは、車両１の前方において、センシング領域１０２Ｆより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０３Ｂは、車両１の後方において、センシング領域１０２Ｂより遠い位置までカバーしている。センシング領域１０３Ｌは、車両１の左側面の周辺をカバーしている。センシング領域１０３Ｒは、車両１の右側面の周辺をカバーしている。

センシング領域１０３Ｆにおけるセンシング結果は、例えば、信号機や交通標識の認識、車線逸脱防止支援システム、自動ヘッドライト制御システムに用いることができる。センシング領域１０３Ｂにおけるセンシング結果は、例えば、駐車支援、及び、サラウンドビューシステムに用いることができる。センシング領域１０３Ｌ及びセンシング領域１０３Ｒにおけるセンシング結果は、例えば、サラウンドビューシステムに用いることができる。

センシング領域１０４は、ＬｉＤＡＲ５３のセンシング領域の例を示している。センシング領域１０４は、車両１の前方において、センシング領域１０３Ｆより遠い位置までカバーしている。一方、センシング領域１０４は、センシング領域１０３Ｆより左右方向の範囲が狭くなっている。

センシング領域１０４におけるセンシング結果は、例えば、周辺車両等の物体検出に用いられる。

センシング領域１０５は、長距離用のレーダ５２のセンシング領域の例を示している。
センシング領域１０５は、車両１の前方において、センシング領域１０４より遠い位置までカバーしている。一方、センシング領域１０５は、センシング領域１０４より左右方向の範囲が狭くなっている。

センシング領域１０５におけるセンシング結果は、例えば、ＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）、緊急ブレーキ、衝突回避等に用いられる。

なお、外部認識センサ２５が含むカメラ５１、レーダ５２、ＬｉＤＡＲ５３、及び、超音波センサ５４の各センサのセンシング領域は、図２以外に各種の構成をとってもよい。具体的には、超音波センサ５４が車両１の側方もセンシングするようにしてもよいし、ＬｉＤＡＲ５３が車両１の後方をセンシングするようにしてもよい。また、各センサの設置位置は、上述した各例に限定されない。また、各センサの数は、１つでも良いし、複数であっても良い。

＜２．実施の形態＞
本技術の実施の形態について説明する。なお、この実施の形態は、図１の車両制御システム１１のうち、主に自己位置推定システムに関連する技術である。

図３は、例えば、ロボットや車などの自律移動体としての移動装置の自己位置推定システムにおける地図作成処理部１００の構成例を示している。地図作成処理部１００は、自己位置推定用地図を作成して、ストレージに保存する。

地図作成処理部１００は、観測データ取得部１１１と、自己位置推定部１１２と、自己位置推定用地図作成部１１３と、作成地図切り替え判定部１１４と、インタラクション部１１５と、地図保存部１１６と、移動制御部１１７と、移動機構部１１８を有している。

観測データ取得部１１１は、周囲の環境を認識するための種々のセンサ（以下、適宜、「センサ群」と呼ぶ）で構成されている。センサ群は、例えば、地図作成のための周囲環境認識結果を得るためのセンサや、地図切り替え判定のための周囲環境認識結果を得るためのセンサを含む。センサ群は、例えば、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ＩＭＵ、車輪オドメトリ、振動センサ、傾きセンサ、ＧＮＳＳ受信機などを含む。

自己位置推定部１１２は、観測データ取得部１１１で得られた観測データ（周囲環境認識結果）に基づいて、移動装置の位置および姿勢を推定する。自己位置推定用地図作成部１１３は、自己位置推定部１１２で推定された移動装置の位置および姿勢と、観測データ取得部１１１で得られた観測データ（周囲環境認識結果）に基づいて、自己位置推定用地図、例えばキーフレームマップを作成する。

キーフレームマップは、移動装置から異なる位置および姿勢で撮影された複数の撮影画像に基づいて作成された複数の登録画像（以下、適宜、「キーフレーム」と呼ぶ）、および、各キーフレームのメタデータを含む。

地図保存部１１６は、自己位置推定用地図作成部１１３で作成された自己位置推定用地図を保存する。作成地図切り替え判定部１１４は、観測データ取得部１１１で得られた観測データ（周囲環境認識結果）、自己位置推定用地図作成部１１３における地図の作成状況、ユーザ操作等に基づいて、地図切り替えタイミングであるか否かを判定する。

自己位置推定用地図作成部１１３で作成された自己位置推定用地図は、作成地図切り替え判定部１１４において地図切り替えタイミングであると判定される毎に、地図保存部１１６において、新たな地図として保存されていく。これにより、自己位置推定用地図作成部１１３では、隣接した領域の地図が、順次作成されていくことになる。

インタラクション部１１５は、グラフィックユーザインタフェース（ＧＵＩ）、ボタン、コントローラ等で構成される。ユーザは、このインタラクション部１１５により、例えば、作成地図切り替え判定部１１４で使用されるユーザ操作情報を入力できる。

移動制御部１１７は、例えば、自己位置推定部１１２で推定された移動装置の位置および姿勢に基づいて、移動機構部１１８を制御し、地図作成のために移動装置を移動させていく。ここで、移動機構部１１８は、例えばモータ等で構成されている。なお、地図作成のための移動装置の移動は、このように自己位置推定部１１２で推定された移動装置の位置および姿勢に基づいて移動制御部１１７の制御によって自動で行われる場合の他、ユーザによる移動操作によって行われる場合も考えられる。

作成地図切り替え判定部１１４についてさらに説明する。作成地図切り替え判定部１１４は、上述したように、例えば、観測データ取得部１１１で得られた観測データ（周囲環境認識結果）に基づいて、地図切り替えタイミングを判定する。

作成地図切り替え判定部１１４は、例えば、周囲環境の認識結果に含まれる現在の光色調の変化量 ΔLight_color が、光色調の変化量の閾値 diff_threshold_light_color より大きいとき、地図切り替えタイミングであると判定する。

また、作成地図切り替え判定部１１４は、例えば、現在の周辺物体との距離の変化量 Δdistance が、周辺物体との距離の変化量の閾値 diff_threshold_distance より大きいとき、地図切り替えタイミングであると判定する。

また、作成地図切り替え判定部１１４は、例えば、現在の振動の変化量 Δvibration が、振動の変化量の閾値 diff_threshold_vibration より大きいとき、地図切り替えタイミングであると判定する。ここで、振動の変化量としては、振動の大きさや周波数の変化量が考えられる。

また、作成地図切り替え判定部１１４は、例えば、現在の傾きの変化量 Δgradient が、傾きの変化量の閾値 diff_threshold_gradient より大きいとき、地図切り替えタイミングであると判定する。

なお、作成地図切り替え判定部１１４は、上述の他にも、現在の光の明るさ変化量、現在の動物体の数の変化量、さらにはドアの開閉、移動装置の停止等に基づいて、地図切り替えタイミングであると判定するようにされてもよい。

このように、観測データ（周囲環境認識結果）に基づいて地図切り替えタイミングが判定されることで、移動装置で使用される地図の分割が周囲の環境に基づいて行われため、管理・更新を良好に行い得るものとなる。この場合、自己位置推定用地図作成部１１３で作成されて地図保存部１１６に保存される各地図は、それぞれ、環境情報が類似する領域を範囲とする地図となる。

図４は、周囲環境が異なる１つの部屋Ａ，Ｂがドアで繋がっている実施環境で自己位置推定用地図を作成する場合の一例について説明する。ここで、部屋Ａは、レイアウト変更のない固定的な部屋で、部屋Ｂはレイアウト変更が頻繁に行われる部屋であるとする。

この場合、移動装置が部屋Ａ，Ｂを連続して移動（スキャン）して、部屋Ａ，Ｂをまとめて自己位置推定用地図を作成したとする。そのとき、部屋Ｂのレイアウト変更が行われた場合、部屋Ｂの地図を更新することが必要となる。なお、部屋Ｂの矢印は、レイアウト変更を表している。

しかし、自己位置推定用地図は部屋Ａ，Ｂをまとめて作成されており、部屋Ｂだけを更新するのは難しい。そこで、部屋Ｂだけ移動装置が再度移動（スキャン）して、部屋Ｂのみの自己位置推定用地図を作成することが考えられる。その場合、部屋Ａ，Ｂをまとめた自己位置推定用地図と、部屋Ｂのみの自己位置推定用地図が存在し、領域が重複した地図を持つことになり、管理が難しくなると共に、無駄に記憶容量を消費するという問題が発生する。

本技術においては、図５に示すように、移動装置が部屋Ａから部屋Ｂに移動する場合、例えばドアの開閉により、作成地図切り替え判定部１１４は、環境が変わったと認識し、地図の切り替えを実施する。つまり。移動装置が部屋Ａを移動（スキャン）することで、図５の下左に破線枠で示すように、部屋Ａのみの自己位置推定用地図が作成される。そして、移動装置が部屋Ｂに入って移動（スキャン）することで、図５の下右に破線枠で示すように、部屋Ｂのみの自己位置推定用地図が作成される。

このようにされることで、例えば、部屋Ｂのレイアウト変更が行われた場合、部屋Ｂだけ移動装置が再度移動（スキャン）して、部屋Ｂのみの自己位置推定用地図を更新することができる。この場合、図４で説明したような、一部重複した地図を持つことになって、管理が難しくなると共に無駄に記憶容量を消費するという問題は回避される。

次に、代表的な実施環境における適用例について説明する。図６は、実施環境が、ショッピングモール３１０である場合を示している。このショッピングモール３１０には、共用エントランス・イベントスペース３１１と、フロア内の通路３１２と、フロア内の店舗（店舗Ａ）３１３と、フロア内の店舗（店舗Ｂ）３１４が存在する。

ここで、共用エントランス・イベントスペース３１１は、広いがレイアウト変更が多い。また、通路３１２は、レイアウトは変わらないが、共用エントランス・イベントスペース３１１に比べると狭い。店舗３１３，３１４は、通路３１２よりスペース（幅）が広く、店舗ごとにレイアウトが変更され、店舗ごとに光の色調や装飾物は異なる。

このショッピングモール３１０の実施環境において、移動装置が、共用エントランス・イベントスペース３１１、通路３１２、店舗３１３、店舗３１４の順に移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の作成を行う場合を考える。

この場合、移動装置が、共用エントランス・イベントスペース３１１を移動（スキャン）した後に、通路３１２に入ったときに、例えば、スペース（幅）の違いにより、現在の周辺物体との距離の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、共用エントランス・イベントスペース３１１の地図から、通路３１２の地図に切り替えられる。

また、次に、移動装置が、通路３１２を移動（スキャン）した後に、店舗３１３に入ったときに、例えば、環境光の色調の違い、スペース（幅）の広さの違いにより、現在の光色調の変化量が閾値より大きくなり、また、現在の周辺物体との距離の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、通路３１２の地図から、店舗（店舗Ａ）３１３の地図に切り替えられる。

また、次に、移動装置が、店舗３１３を移動（スキャン）した後に、店舗３１４に入ったときに、例えば、環境光の色調の違いにより、現在の光色調の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、店舗（店舗Ａ）３１３の地図から、店舗（店舗Ｂ）３１４の地図に切り替えられる。

このように、ショッピングモール３１０の実施環境においては、共用エントランス・イベントスペース３１１、通路３１２、店舗（店舗Ａ）３１３および店舗（店舗Ｂ）３１４の自己位置推定用地図が別個に作成される。そのため、レイアウト変更が多い共用エントランス・イベントスペース３１１、店舗（店舗Ａ）３１３および店舗（店舗Ｂ）３１４に関しては、その領域だけを移動装置が移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の変更を容易に行うことができる。そのため、領域が重複した地図を持つことがないことから、管理が容易となると共に、無駄に記憶容量を消費するということもなくなる。

図７は、実施環境が、道路３２０と、それに隣接した駐車スペース３３０である場合を示している。道路３２０の端には歩道３２１が存在する。つまり、道路３２０と駐車スペース３３０との間には歩道３２１が存在する。また、駐車スペース３３０には、複数の駐車場管理区域、この例においては駐車場管理区域（駐車場管理区域Ａ）３３１と駐車場管理区域（駐車場管理区域Ｂ）３３２が存在する。

ここで、道路３２０から駐車スペース３３０に入る場合、移動装置は、道路３２０本体から歩道３２１を乗り越えて駐車スペース３３０に入る。この場合、歩道３２１に段差があって、乗り越える際にそれによる振動が発生する。また、歩道３２１と駐車スペース３３０の地面の色が異なる。また、駐車場管理区域３３１と駐車場管理区域３３２との間には、狭スペース（幅）の部分３３３が存在する。

この道路３２０と駐車スペース３３０の実施環境において、移動装置が、道路３２０、駐車スペース３３０の駐車場管理区域３３１、駐車スペース３３０の駐車場管理区域３３２の順に移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の作成を行う場合を考える。

この場合、移動装置が、道路３２０を移動（スキャン）した後に、歩道３２１を乗り越えて駐車スペース３３０の駐車場管理区域３３１に入ったときに、例えば、歩道３２１を乗り越える際の振動の発生、歩道３２１と駐車場管理区域３３１の地面の色の違いにより、現在の振動量の変化量が閾値より大きくなり、また現在の光色調の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、道路３２０の地図から、駐車場管理区域３３１の地図に切り替えられる。

また、次に、移動装置が、駐車場管理区域３３１を移動（スキャン）した後に、駐車場管理区域３３２に入ったときに、例えば、狭スペース（幅）の部分を通るので、現在の周辺物体との距離の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、駐車場管理区域（駐車場管理区域Ａ）３３１の地図から、駐車場管理区域（駐車場管理区域Ｂ）３３２の地図に切り替えられる。

このように、道路３２０と駐車スペース３３０の実施環境においては、道路３２０、駐車スペース３３０の駐車場管理区域３３１、駐車スペース３３０の駐車場管理区域３３２の自己位置推定用地図が別個に作成される。そのため、駐車場管理区域３３１や駐車場管理区域３３２においてレイアウト変更がされた場合、その領域だけを移動装置が移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の変更を容易に行うことができる。そのため、領域が重複した地図を持つことがないことから、管理が容易となると共に、無駄に記憶容量を消費するということもなくなる。

図８は、実施環境が、工事現場（工事現場Ａ）３４０と、工事現場（工事現場Ｂ）３５０と、それらを結ぶ坂道３６０である場合を示している。ここで、工事現場３４０と工事現場３５０は、水平面にある。また、坂道３６０と工事現場３４０，３５０では、地面の色が異なると共に、移動時の振動も地面の構造により異なる。例えば、砂砂利構造の工事現場３４０，３５０の移動時の振動量は、アスファルト構造の坂道３６０のそれよりも大きくなる。

この工事現場３４０，３５０と坂道３６０の実施環境において、移動装置が、工事現場３４０、坂道３６０、工事現場３５０の順に移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の作成を行う場合を考える。

この場合、移動装置が、工事現場３４０を移動（スキャン）した後に、坂道３６０に入ったときに、例えば傾きの違い、移動時に発生する振動の違い、工事現場３４０と坂道３６０の地面の色の違いにより、現在の傾きの変化量が閾値より大きくなり、また現在の振動量の変化量が閾値より大きくなり、また現在の光色調の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、工事現場（工事現場Ａ）３４０の地図から、坂道３６０の地図に切り替えられる。

また、次に、移動装置が、坂道３６０を移動（スキャン）した後に、工事現場３５０に入ったときに、例えば傾きの違い、移動時に発生する振動の違い、坂道３６０と工事現場３５０の地面の色の違いにより、現在の傾きの変化量が閾値より大きくなり、また現在の振動量の変化量が閾値より大きくなり、また現在の光色調の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、坂道３６０の地図から、工事現場（工事現場Ｂ）３５０の地図に切り替えられる。

このように、工事現場３４０，３５０と坂道３６０の実施環境においては、工事現場３４０、坂道３６０、工事現場３５０の自己位置推定用地図が別個に作成される。そのため、レイアウト変更が多い工事現場（工事現場Ａ）３４０および工事現場（工事現場Ａ）３５０に関しては、その領域だけを移動装置が移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の変更を容易に行うことができる。そのため、領域が重複した地図を持つことがないことから、管理が容易となると共に、無駄に記憶容量を消費するということもなくなる。

図９は、実施環境が、オフィス３７０である場合を示している。このオフィス３７０には、廊下３７１と、居室３７２と、実験室３７３が存在する。そして、廊下３７１と居室３７２との間には、ドア３７４，３７５が配置されており、また居室３７２と実験室３７３との間にはドア３７６が配置されている。

ここで、廊下３７１は暗く狭く、居室３７２は明るい。また、実験室３７６の明るさは居室３７２と同じだが狭い。また、廊下３７１から居室３７２に入るには、ドア３７４あるいはドア３７５の開閉のために移動装置は停止する必要がある。また、居室３７２から実験室３７６に入るには、ドア３７６の開閉のために移動装置は停止する必要がある。

このオフィス３７０の実施環境において、移動装置が、廊下３７１、居室３７２、実験室３７３の順に移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の作成を行う場合を考える。

この場合、移動装置が、廊下３７１を移動（スキャン）した後に、居室３７２に入ったときに、例えば、スペース（幅）の違い、明るさの違いにより、現在の周辺物体との距離の変化量が閾値より大きくなり、また現在の光色調の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、廊下３７１の地図から、居室３７２の地図に切り替えられる。なお、この場合、廊下３７１から居室３７２に入るときに、ドア３７４あるいはドア３７５の開閉のために移動装置が停止することからも、作成される自己位置推定用地図を、廊下３７１の地図から、居室３７２の地図に切り替えることが可能となる。

次に、移動装置が、居室３７２を移動（スキャン）した後に、実験室３７３に入ったときに、例えば、スペース（幅）の違いにより、現在の周辺物体との距離の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、居室３７２の地図から、実験室３７３の地図に切り替えられる。なお、この場合、居室３７２から実験室３７３に入るときに、ドア３７６の開閉のために移動装置が停止することからも、作成される自己位置推定用地図を、居室３７２の地図から、実験室３７３の地図に切り替えることが可能となる。

このように、オフィス３７０の実施環境においては、廊下３７１、居室３７２、実験室３７３の自己位置推定用地図が別個に作成される。そのため、例えば、居室３７２や実験室３７３においてレイアウト変更がされた場合、その領域だけを移動装置が移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の変更を容易に行うことができる。そのため、領域が重複した地図を持つことがないことから、管理が容易となると共に、無駄に記憶容量を消費するということもなくなる。

図１０は、実施環境が、工場３８０である場合を示している。この工場３８０には、設備Ａが配置された設備Ａ領域３８１と、設備Ｂが配置された設備Ｂ領域３８２と、それら２つの領域を繋ぐ通路３８３が存在する。ここで、通路３８３は暗く狭く、領域３８１，３８２は明るく広い。

この工場３８０の実施環境において、移動装置が、設備Ａ領域３８１、通路３８３、設備Ｂ領域３８２の順に移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の作成を行う場合を考える。

この場合、移動装置が、設備Ａ領域３８１を移動（スキャン）した後に、通路３８３に入ったときに、例えば、スペース（幅）の違い、明るさの違いにより、現在の周辺物体との距離の変化量が閾値より大きくなり、また現在の光色調の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、設備Ａ領域３８１の地図から、通路３８３の地図に切り替えられる。

次に、移動装置が、通路３８３を移動（スキャン）した後に、設備Ｂ領域３８２に入ったときに、例えば、スペース（幅）の違い、明るさの違いにより、現在の周辺物体との距離の変化量が閾値より大きくなり、また現在の光色調の変化量が閾値より大きくなり、作成される自己位置推定用地図は、通路３８３の地図から、設備Ｂ領域３８２の地図に切り替えられる。

このように、工場３８０の実施環境においては、設備Ａ領域３８１、通路３８３、設備Ｂ領域３８２の自己位置推定用地図が別個に作成される。そのため、例えば、設備Ａ領域３８１や設備Ｂ領域３８２においてレイアウト変更がされた場合、その領域だけを移動装置が移動（スキャン）して、自己位置推定用地図の変更を容易に行うことができる。そのため、領域が重複した地図を持つことがないことから、管理が容易となると共に、無駄に記憶容量を消費するということもなくなる。

図１１は、各実施環境において、分割される領域と、その領域分割のために使用されるセンサの一例を示している。

実施環境がショッピングモール３１０である場合（図６参照）、共用エントランス・イベントスペース３１１、通路３１２、店舗（店舗Ａ）３１３および店舗（店舗Ｂ）３１４の各領域に分割されて、それぞれの自己位置推定用地図が作成される。そして、この場合、地図切り替え判定のために使用される、周囲の環境を認識するためのセンサとして、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲが使用される。この場合、カメラで得られる画像情報に基づいて、現在の光色調の変化量が取得される。また、ＬｉＤＡＲで得られる周辺物体との間の距離情報に基づいて、現在の周辺物体との距離の変化量が取得される。

また、実施環境が屋外で道路３２０とそれに隣接する駐車スペース３３０である場合（図７参照）、道路３２０、駐車スペース３３０の駐車場管理区域３３１および駐車スペース３３０の駐車場管理区域３３２の各領域に分割されて、それぞれの自己位置推定用地図が作成される。そして、この場合、地図切り替え判定のために使用される、周囲の環境を認識するためのセンサとして、例えばカメラ、振動センサが使用される。この場合、カメラで得られる画像情報に基づいて、現在の光色調の変化量が取得される。また、振動センサの出力に基づいて、現在の振動の変化量が取得される。

また、実施環境が屋外で２つの工事現場３４０，３５０とそれを結ぶ坂道３６０である場合（図８参照）、工事現場３４０、坂道３６０、工事現場３５０の各領域に分割されて、それぞれの自己位置推定用地図が作成される。そして、この場合、地図切り替え判定のために使用される、周囲の環境を認識するためのセンサとして、例えばカメラ、振動センサ、傾きセンサが使用される。この場合、カメラで得られる画像情報に基づいて、現在の光色調の変化量が取得される。また、振動センサの出力に基づいて、現在の振動の変化量が取得される。また、傾きセンサの出力に基づいて、現在の傾きの変化量が取得される。

また、実施環境がオフィス３７０である場合（図９参照）、廊下３７１、居室３７２、実験室３７３の各領域に分割されて、それぞれの自己位置推定用地図が作成される。そして、この場合、地図切り替え判定のために使用される、周囲の環境を認識するためのセンサとして、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲが使用される。この場合、カメラで得られる画像情報に基づいて、現在の光色調の変化量が取得される。また、ＬｉＤＡＲで得られる周辺物体との間の距離情報に基づいて、現在の周辺物体との距離の変化量が取得される。

また、実施環境が工場３８０である場合（図１０参照）、設備Ａ領域３８１、通路３８３、設備Ｂ領域３８２の各領域に分割されて、それぞれの自己位置推定用地図が作成される。そして、この場合、地図切り替え判定のために使用される、周囲の環境を認識するためのセンサとして、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲが使用される。この場合、カメラで得られる画像情報に基づいて、現在の光色調の変化量が取得される。また、ＬｉＤＡＲで得られる周辺物体との間の距離情報に基づいて、現在の周辺物体との距離の変化量が取得される。

図３に戻って、作成地図切り替え判定部１１４は、上述したように、例えば、自己位置推定用地図作成部１１３における地図の作成状況にさらに基づいて、地図切り替えタイミングを判定する。例えば、地図の作成状況には、例えば、地図の作成量が含まれる。例えば、地図の作成量を、移動装置が現在の地図を作成するために走行した距離に基づいて判断される。また、例えば、地図の作成量は、現在作成されている地図のデータ量に基づいて判断される。

作成地図切り替え判定部１１４は、現在の地図の作成量 map_ammountga が、地図の作成量の閾値 threshold_map_ammount より大きいとき、地図切り替えタイミングであると判定する。

また、地図の作成状況には、例えば、ユーザによるノードの配置指示が含まれる。この場合、移動装置がよく行く地点でノードを配置することが行われる。このノードは、ユーザが入力する明確な特徴点である。作成地図切り替え判定部１１４は、ユーザによるノードの配置指示があったとき、地図切り替えタイミングであると判定する。

このように、地図の作成状況に基づいて地図切り替えタイミングが判定されることで、移動装置で使用される地図の分割が地図の作成状況にさらに基づいて行われるため、例えば、移動装置の性能（地図切り替え速度性能、メモリ上への地図展開性能など）に合った広さの地図を作成することが可能となる。

また、作成地図切り替え判定部１１４は、上述したように、例えば、ユーザ操作にさらに基づいて、地図切り替えタイミングを判定する。作成地図切り替え判定部１１４は、ユーザ操作により地図切り替えが指示されたとき、地図切り替えタイミングであると判定する。

例えば、ユーザ操作による地図切り替え指示は、インタラクション部１１５におけるユーザの指示を促す表示あるいは発声（例えば、「このあたりで地図を切り替えませんか？」など）に基づいて行われてもよい。この場合、例えば、上述した観測データ取得部１１１で得られた観測データ（周囲環境認識結果）や自己位置推定用地図作成部１１３における地図の作成状況などによって地図を切り替えるべきとの判定がされたときに、インタラクション部１１５でユーザの指示を促す表示あるいは発声がなされる。また、例えば、ユーザ操作による地図切り替え指示は、ユーザの主観に基づいて行われてもよい。

このように、ユーザ操作に基づいて地図切り替えタイミングを判定することで、移動装置で使用される地図の分割が、ユーザの意図にさらに基づいて行われ、ユーザの意図通りの地図構成することが可能となる。

図１２のフローチャートは、図３に示す地図作成処理部１００による地図作成動作の概要を示している。まず、地図作成処理部１００は、ステップＳＴ１において、地図作成処理を開始する。

次に、地図作成処理部１００は、ステップＳＴ２において、移動装置の位置姿勢を所定量だけ移動させる。次に、地図作成処理部１００は、ステップＳＴ３において、自己位置（位置姿勢）を自己位置推定部１１２の推定結果に基づいてアップデートすると共に、ステップＳＴ４において、自己位置推定用地図を自己位置推定用地図作成部１１３の作成結果に基づいてアップデートする。

次に、地図作成処理部１００は、ステップＳＴ５において、作成地図切り替え判定部１１４において、地図切り替えタイミングか否かを判定する。この場合、作成地図切り替え判定部１１４は、上述したように、観測データ取得部１１１で得られた観測データ（周囲環境認識結果）、自己位置推定用地図作成部１１３における地図の作成状況、ユーザ操作等に基づいて、地図切り替え判定をする。

ステップＳＴ５で地図切り替えタイミングでないと判定する場合、地図作成処理部１００は、ステップＳＴ２の処理に戻り、上述したと同様の処理を繰り返す。一方、ステップＳＴ５で地図切り替えタイミングであると判定した場合、地図作成処理部１００は、ステップＳＴ６において、それまで自己位置推定用地図作成部１１３で作成された地図を１つの自己位置推定用地図として、地図保存部１１６に保存し、その後に、次の自己位置推定用地図の作成のために、ステップＳＴ２の処理に戻る。

なお、地図作成処理部１００は、例えば予定していた実施環境の領域の全てを移動装置が移動（スキャン）した後に、自動的に、あるいはユーザ操作に基づいて、地図作成処理を終了する。

図１３は、例えば、ロボットや車などの自律移動体としての移動装置の自己位置推定システムにおける自己位置推定処理部２００の構成例を示している。この図１３において、図３と対応する部分には同一符号を付し、適宜、その詳細説明は省略する。自己位置推定処理部２００は、上述した地図作成処理部１００で作成された自己位置推定用地図を使用して位置および姿勢を推定し、その推定結果に基づいて移動装置の移動を制御する。

自己位置推定処理部２００は、観測データ取得部１１１と、地図保存部１１６と、自己位置推定部２０１と、使用地図切り替え判定部２０２と、移動制御部１１７と、移動機構部１１８を有している。ここで、観測データ取得部１１１、地図保存部１１６、移動制御部１１７および移動機構部１１８は、上述した地図作成処理部１００において、共通に使用され得るものである。地図保存部１１６には、図３の地図作成処理部１００で作成された自己位置推定用地図（例えば、キーフレームマップ）が保存（記憶）されている。

自己位置推定部２０１は、観測データ取得部１１１で得られた撮影画像データと、地図保存部１１６に保存（記憶）されている自己位置推定用地図（例えば、キーフレームマップ）とのマッチング処理を行って、移動装置の位置および姿勢を推定する。

使用地図切り替え判定部２０２は、観測データ取得部１１１で得られた観測データ（周囲環境認識結果）に基づいて地図切り替え判定を行う。なお、図３に示す作成地図切り替え判定部１１４では、観測データ取得部１１１で得られた観測データ（周囲環境認識結果）、自己位置推定用地図作成部１１３における地図の作成状況、ユーザ操作等に基づいて、地図切り替え判定を行っているが、ここでは、観測データ取得部１１１で得られた観測データ（周囲環境認識結果）のみに基づいた地図切り替え判定が行われる。

そして、使用地図切り替え判定部２０２は、その地図切り替え判定結果が切り替えタイミングであるとの判定を参照すると共に、自己位置推定部２０１で推定された位置の推定結果に基づいて、地図保存部１１６に保存されている複数の領域の自己位置推定用地図の中から、自己位置推定部２０１で使用すべき領域の自己位置推定用地図を読み出して、自己位置推定部２０１に供給する。これにより、移動装置の移動位置に応じて、自己位置推定部２０１で使用される自己位置推定用地図は、適切なものに順次更新されていく。

移動制御部１１７は、自己位置推定部２０１で推定された位置および姿勢に基づいて、移動装置の移動を制御する、具体的には、移動制御部１１７は、己位置推定部２０１で推定された位置および姿勢や経路情報から移動すべき方向や距離、速度などを算出し、その結果に基づき移動機構１１８の制御をする。

「コンピュータの構成例」
上述した図３に示す地図作成処理部１００の処理と図１３に示す自己位置推定処理部２００における一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。

図１４は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するコンピュータ４００のハードウェアの構成例を示すブロック図である。

コンピュータ４００において、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４０１、ＲＯＭ（Read Only Memory）４０２、ＲＡＭ（Random Access Memory）４０３は、バス４０４により相互に接続されている。

バス４０４には、さらに、入出力インターフェース４０５が接続されている。入出力インターフェース４０５には、入力部４０６、出力部４０７、記録部４０８、通信部４０９およびドライブ４１０が接続されている。

入力部４０６は、入力スイッチ、ボタン、マイクロフォン、撮像素子などよりなる。出力部４０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記録部４０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部４０９は、ネットワークインターフェースなどよりなる。ドライブ４１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体４１１を駆動する。

以上のように構成されるコンピュータ４００では、ＣＰＵ４０１が、例えば、記録部４０８に記録されているプログラムを、入出力インターフェース４０５およびバス４０４を介して、ＲＡＭ４０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。

コンピュータ４００（ＣＰＵ４０１）が実行するプログラムは、例えば、パッケージメディア等としてのリムーバブル記録媒体４１１に記録して提供することができる。また、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。

コンピュータ４００では、プログラムは、リムーバブル記録媒体４１１をドライブ４１０に装着することにより、入出力インターフェース４０５を介して、記録部４０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部４０９で受信し、記録部４０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ＲＯＭ４０２や記録部４０８に、予めインストールしておくことができる。

なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであってもよいし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであってもよい。

また、本明細書において、システムとは、複数の構成要素（ 装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

さらに、本技術の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。

例えば、本技術は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

また、上述のフローチャートで説明した各ステップは、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

さらに、１つのステップに複数の処理が含まれる場合には、その１つのステップに含まれる複数の処理は、１つの装置で実行する他、複数の装置で分担して実行することができる。

以上説明したように、本技術において、地図作成処理部１００では、周囲の環境の認識結果に基づいて、地図切り替え（第１の地図の作成の終了および第２の地図の作成の開始）が判定され、その結果に基づいて、複数の実施環境が複数の領域に分割され、それぞれの領域の地図が作成される。したがって、移動装置で使用される地図の分割が、周囲の環境に基づいて行われため、管理・更新を良好に行い得るものとなる。

また、本技術において、地図作成処理部１００では、地図の作成状況にさらに基づいて、地図切り替え（第１の地図の作成の終了および第２の地図の作成の開始）が判定され、その結果に基づいて、複数の実施環境が複数の領域に分割され、それぞれの領域の地図が作成される。したがって、例えば、移動装置の移動装置の性能（地図切り替え速度性能、メモリ上への地図展開性能など）に合った広さの地図を作成できる。

また、本技術において、地図作成処理部１００では、ユーザ操作にさらに基づいて、地図切り替え（第１の地図の作成の終了および第２の地図の作成の開始）が判定され、その結果に基づいて、複数の実施環境が複数の領域に分割され、それぞれの領域の地図が作成される。したがって、移動装置で使用される地図の分割が、ユーザの意図に基づいて行われ、ユーザの意図通りの地図構成とできる。

＜３．変形例＞
なお、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

また、本技術は、以下のような構成を取ることもできる。
（１）周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成部と、
周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定部と、を備える
情報処理装置。
（２）前記第１の地図と前記第２の地図は、隣接した領域の地図である
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）前記第１の地図および前記第２の地図は、それぞれ、環境情報が類似する領域を範囲とする地図である
前記（１）または（２）に記載の情報処理装置。
（４）前記地図作成部で作成される地図は、自己位置推定用地図である
前記（１）から（３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（５）前記第２の認識結果は、現在の光色調の変化量を含む
前記（１）から（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）前記第２の認識結果は、現在の周辺物体との距離の変化量を含む
前記（１）から（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）前記第２の認識結果は、現在の振動量の変化量を含む
前記（１）から（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）前記第２の認識結果は、現在の傾きの変化量を含む
前記（１）から（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）前記作成地図切り替え判定部は、前記地図作成部における地図の作成状況にさらに基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する
前記（１）から（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）前記地図の作成状況は、前記地図の作成量を含む
前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）前記地図の作成量は、前記情報処理装置を含む移動装置の現在の地図を作成するために走行した距離に基づいて判断する
前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）前記地図の作成量は、現在作成されている地図のデータ量に基づいて判断する
前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１３）前記地図の作成状況は、ユーザによるノードの配置指示を含む
前記（９）に記載の情報処理装置。
（１４）前記作成地図切り替え判定部は、ユーザ操作にさらに基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する
前記（１）から（１３）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１５）前記第１の地図および前記第２の地図を少なくとも含む複数の地図を保持する地図保持部と、
複数の前記地図を、周囲の環境の変化に基づいて切り替える使用地図切り替え判定部と、
使用されている前記地図に基づいて、自己位置を推定する自己位置推定部と、をさらに備える
前記（１）から（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成手順と、
周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定手順と、を有する
情報処理方法。
（１７）コンピュータを、
周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成部と、
周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定部と、して機能させる
プログラム。
（１８）情報処理装置を備える移動装置であって、
前記情報処理装置は、
周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成部と、
周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定部と、を備える
移動装置。

１００・・・地図作成処理部
１１１・・・観測データ取得部
１１２・・・自己位置推定部
１１３・・・自己位置推定用地図作成部
１１４・・・作成地図切り替え判定部
１１５・・・インタラクション部
１１６・・・地図保存部
１１７・・・移動制御部
１１８・・・移動機構部
２００・・・自己位置推定処理部
２０１・・・自己位置推定部
２０２・・・使用地図切り替え判定部

Claims (18)

1. 周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成部と、
   周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定部と、を備える
   情報処理装置。
2. 前記第１の地図と前記第２の地図は、隣接した領域の地図である
   請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１の地図および前記第２の地図は、それぞれ、環境情報が類似する領域を範囲とする地図である
   請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記地図作成部で作成される地図は、自己位置推定用地図である
   請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記第２の認識結果は、現在の光色調の変化量を含む
   請求項１に記載の情報処理装置。
6. 前記第２の認識結果は、現在の周辺物体との距離の変化量を含む
   請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記第２の認識結果は、現在の振動量の変化量を含む
   請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記第２の認識結果は、現在の傾きの変化量を含む
   請求項１に記載の情報処理装置。
9. 前記作成地図切り替え判定部は、前記地図作成部における地図の作成状況にさらに基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する
   請求項１に記載の情報処理装置。
10. 前記地図の作成状況は、前記地図の作成量を含む
    請求項９に記載の情報処理装置。
11. 前記地図の作成量は、前記情報処理装置を含む移動装置の現在の地図を作成するために走行した距離に基づいて判断する
    請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 前記地図の作成量は、現在作成されている地図のデータ量に基づいて判断する
    請求項１０に記載の情報処理装置。
13. 前記地図の作成状況は、ユーザによるノードの配置指示を含む
    請求項９に記載の情報処理装置。
14. 前記作成地図切り替え判定部は、ユーザ操作にさらに基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する
    請求項１に記載の情報処理装置。
15. 前記第１の地図および前記第２の地図を少なくとも含む複数の地図を保持する地図保持部と、
    複数の前記地図を、周囲の環境の変化に基づいて切り替える使用地図切り替え判定部と、
    使用されている前記地図に基づいて、自己位置を推定する自己位置推定部と、をさらに備える
    請求項１に記載の情報処理装置。
16. 周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成手順と、
    周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定手順と、を有する
    情報処理方法。
17. コンピュータを、
    周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成部と、
    周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定部と、して機能させる
    プログラム。
18. 情報処理装置を備える移動装置であって、
    前記情報処理装置は、
    周囲の環境の第１の認識結果に基づいて、少なくとも第１の地図および第２の地図を作成する地図作成部と、
    周囲の環境の第２の認識結果に基づいて、前記第１の地図の作成の終了および前記第２の地図の作成の開始を判定する作成地図切り替え判定部と、を備える
    移動装置。

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