JP2022133023A - 移動体制御システム、移動体、制御方法、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】より周囲の状況に配慮した走行を移動体にさせること。【解決手段】移動体制御システムは、移動体の周辺の路面が撮像された画像を取得する取得部と、前記画像に写された路面から得られる所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の歩行を支援するための支援情報と、前記画像に写された交通参加者とを認識する認識部と、前記認識部が認識した交通参加者の行動を、前記支援情報に基づいて予測する予測部と、前記支援情報と、前記予測部の予測結果とに基づいて、前記移動体の行動を制御する制御部とを備える。【選択図】図２

Description

本発明は、移動体制御システム、移動体、制御方法、およびプログラムに関する。

従来、点字ブロックが撮像された画像に基づいて、走行を制御する自動走行システムが開示されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０１７－１０２６０１号公報

しかしながら、上記の技術では、周辺への配慮が十分にされていない場合があった。

本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、より周囲の状況に配慮した移動を移動体にさせることができる移動体の移動体制御システム、移動体、制御方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。

この発明に係る移動体制御システム、移動体、制御方法、およびプログラムは、以下の構成を採用した。
（１）：移動体制御システムは、移動体の周辺の路面が撮像された画像を取得する取得部と、前記画像に写された路面から得られる所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の移動を支援するための支援情報と、前記画像に写された交通参加者とを認識する認識部と、前記認識部が認識した交通参加者の行動を、前記支援情報に基づいて予測する予測部と、前記支援情報と、前記予測部の予測結果とに基づいて、前記移動体の行動を制御する制御部とを備える。

（２）：上記（１）の態様において、前記交通参加者は、歩行者であり、前記支援情報は、歩道に設けられた点字ブロックである。

（３）：上記（１）または（２）の態様において、前記予測部は、前記交通参加者の行動を、前記支援情報の種類に基づいて予測する。

（４）：上記（３）の態様において、前記支援情報は、前記支援情報は、前記特定交通参加者が進む進行方向を示して前記特定交通参加者の移動を誘導する誘導情報および前記特定交通参加者に警告する警告情報である。

（５）：上記（１）－（４）のいずれかの態様において、前記認識部は、前記交通参加者の属性を認識し、前記制御部は、前記支援情報、前記予測部の予測結果、および前記交通参加者の属性に基づいて、または前記支援情報、および前記予測部が前記支援情報と前記交通参加者の属性とを用いて予測した前記交通参加者の行動に基づいて、前記移動体の行動を制御する。

（６）：上記（１）－（５）のいずれかの態様において、前記認識部は、前記交通参加者の属性を認識し、前記予測部は、前記支援情報と前記交通参加者の属性とに基づいて、前記交通参加者の行動を予測し、前記交通参加者の属性が特定交通参加者である場合、前記特定交通参加者である交通参加者が前記支援情報に従って行動する予測度合を第１度合と予測し、前記交通参加者の属性が特定交通参加者でない場合、前記特定交通参加者でない交通参加者が前記支援情報に従って行動する予測度合を第１度合よりも小さい第２度合と予測する。

（７）：上記（１）－（６）のいずれかの態様において、前記支援情報は、歩道に設けられた点字ブロックであり、前記認識部は、前記交通参加者の属性を認識し、前記制御部は、前記移動体を前記点字ブロックに沿って移動するよう制御し、前記移動体の前記点字ブロックからの距離を前記交通参加者の属性に基づいて決定する。

（８）：上記（１）から（７）のいずれかの態様において、前記支援情報は、前記特定交通参加者が進む進行方向を示して前記特定交通参加者の移動を誘導する誘導情報および前記特定交通参加者に警告する警告情報であり、前記移動体が前記進行方向に移動しているときに前記移動体の前方の前記交通参加者が警告情報に関連付けられた所定位置に到達した場合、前記制御部は、前記移動体を減速または停止させ、その後、前記交通参加者が前記所定位置を通過した後、または前記移動体の前方を横切った場合、前記制御部は、前記移動体を加速させる、または前記移動体を発進させる。

（９）：上記（１）から（８）のいずれかの態様において、前記支援情報は、点字ブロックであり、前記支援情報は、前記特定交通参加者が進む進行方向を示して前記特定交通参加者の移動を誘導する誘導ブロックおよび前記特定交通参加者に警告する警告ブロックであり、第１の誘導ブロックが前記警告ブロックに接続され、前記第１の誘導ブロックに交差する方向に第２の誘導ブロックが前記警告ブロックに接続され、且つ前記移動体の前方に前記第２の誘導ブロックが存在している場合に、前記移動体が前記第１の誘導ブロックが示す進行方向に移動しているときに前記移動体の前方の前記交通参加者が警告情報に関連付けられた所定位置に到達した場合、前記制御部は、前記移動体を減速または停止させ、その後、前記交通参加者が前記所定位置を通過した後、または前記移動体の前方を横切った場合、前記制御部は、前記移動体を加速させる、または前記移動体を発進させる。

（１０）：上記（８）または（９）の態様において、前記制御部は、前記交通参加者が所定の属性の特定交通参加者である場合に、前記移動体を加速させる、または前記移動体を発進させるタイミングを、前記交通参加者が前記所定の属性の交通参加者とは異なる属性の交通参加者である場合に、前記移動体を加速させる、または前記移動体を発進させるタイミングよりも遅らせる。

（１１）：上記（１）から（１０）のうちいずれかの態様の移動体制御システムが搭載された移動体である。

（１２）：この発明の一態様に係る制御方法は、コンピュータが、移動体の周辺の路面が撮像された画像を取得し、前記画像に写された路面から得られる所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の移動を支援するための支援情報と、前記画像に写された交通参加者とを認識し、前記認識した交通参加者の行動を、前記支援情報に基づいて予測し、前記支援情報と、前記予測の結果とに基づいて、前記移動体の行動を制御する。

（１３）：この発明の一態様に係るプログラムは、コンピュータに、移動体の周辺の路面が撮像された画像を取得させ、前記画像に写された路面から得られる所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の移動を支援するための支援情報と、前記画像に写された交通参加者とを認識させ、前記認識した交通参加者の行動を、前記支援情報に基づいて予測させ、前記支援情報と、前記予測の結果とに基づいて、前記移動体の行動を制御させる。

（１）－（１３）によれば、移動体制御システムは、所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の移動を支援するための支援情報と、支援情報を利用して予測した交通参加者の行動とに基づいて移動体の行動を制御することで、より周囲の状況に配慮した移動を移動体にさせることができる。

（５）によれば、移動体制御システムは、交通参加者の属性を考慮するため、周辺の交通参加者に配慮した移動体の制御を実現することができる。

（６）によれば、移動体制御システムは、支援情報と交通参加者の属性に基づいて、より精度よく交通参加者の行動を予測することができる。

（７）によれば、移動体制御システムは、交通参加者の属性に基づいて、移動体の点字ブロックからの距離を、より適切に決定することができる。

（８）または（９）によれば、移動体制御システムは、交通参加者の挙動が大きく変化するような状況においも、その挙動に配慮した移動を移動体にさせることができる。

実施形態に係る制御装置を備える移動体Ｍの一例を示す図である。 移動体Ｍが備える他の機能構成の一例を示す図である。 移動体Ｍの行動の一例を示す図である。 誘導ブロックＢｇの一例を示す図である。 警告ブロックＢｗの他の一例を示す図である。 移動体Ｍの挙動（その１）について説明するための図である。 移動体Ｍの挙動（その２）について説明するための図である。 移動体Ｍの挙動（その３）について説明するための図である。 移動体Ｍの挙動（その４）について説明するための図である。 移動体Ｍの挙動（その５）について説明するための図である。 移動体Ｍの挙動（その６）について説明するための図である。 移動体Ｍの挙動（その７）について説明するための図である。 特定歩行者について説明するための図である。 特定歩行者が存在する場合の移動体Ｍの位置と、特定歩行者とは異なる歩行者が存在する場合の移動体Ｍの位置との一例を示す図である。 特定歩行者が存在する場合の移動体Ｍの位置と、特定歩行者とは異なる歩行者が存在する場合の移動体Ｍの位置との一例を示す図である。 第３挙動および第４挙動について説明するための図である。 制御装置１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート（その１）である。 制御装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャート（その２）である。

以下、図面を参照し、本発明の実施形態に係る移動体制御システム、移動体、制御方法、およびプログラムについて説明する。

＜実施形態＞
[全体構成]
図１は、実施形態に係る制御装置を備える移動体Ｍの一例を示す図である。移動体Ｍは、自律移動型のロボットである。移動体Ｍは、ユーザの行動を支援する。移動体Ｍは、例えば、ユーザの指定した位置に停車して、ユーザを乗せて目的地に輸送する。本実施形態では、移動体Ｍは、ユーザを乗せて移動するものとして説明するが、これに代えて（または加えて）、移動体Ｍは、物品を輸送したり、ユーザを先導してユーザと共に移動したり、ユーザに追走してユーザの行動を支援したりするものであってもよく、また、移動体Ｍは、ユーザが搭乗可能なものであってもなくてもよい。以下の説明では、移動体Ｍは走行するものとして説明するが、移動体Ｍが走行せずに、歩行やその他の態様で移動する場合、以下の「走行」や「走行可能な領域」の文言を「移動」や「移動可能な領域」と読み替えればよい。

移動体Ｍは、本体２と、一以上の車輪４（図中、４Ａ、４Ｂ）と、カメラ１０とを備える。本体２には、例えば、不図示のドアなどユーザが本体２内に出入りすることができる出入口が設けられ、ユーザは出入口から本体２に入り、移動体Ｍに搭乗することができる。例えば、移動体Ｍは、カメラ１０により撮像された画像に基づいて車輪４を駆動させて、ユーザＭを輸送する。

本実施形態では、ユーザは本体２内に搭乗するものとして説明するが、これらに代えて（または加えて）、ユーザが移動体Ｍと共に移動するために本体２内に搭乗せずに着座可能な着座部や、移動のためにユーザが足をのせるステップなどが設けられてもよい。

図２は、移動体Ｍが備える他の機能構成の一例を示す図である。移動体Ｍは、例えば、カメラ１０と、通信装置２０と、ＨＭＩ３０と、移動体センサ４０と、位置特定装置５０と、運転操作子８０と、制御装置１００と、走行駆動力出力装置２００と、ブレーキ装置２１０と、ステアリング装置２２０とを備える。

カメラ１０は、移動体Ｍの周辺を撮像する。カメラ１０は、例えば、移動体Ｍの周辺を広角に（例えば３６０度で）撮像可能な魚眼カメラである。カメラ１０は、例えば、移動体Ｍの上部に取り付けられ、移動体Ｍの周辺を水平方向に関して広角に撮像する。カメラ１０は、複数のカメラ（水平方向に関して１２０度の範囲や６０度の範囲を撮像する複数のカメラ）を組み合わせて実現されてもよい。移動体Ｍは、カメラ１０に加えて、物体を検出するレーダ装置やＬＩＤＡＲを備えてもよい。

通信装置２０は、セルラー網やＷｉ－Ｆｉ網、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communication）などを利用して他の装置と通信するための通信インターフェイスである。

ＨＭＩ３０は、移動体Ｍのユーザに対して各種情報を提示すると共に、ユーザによる入力操作を受け付ける。ＨＭＩ３０は、各種表示装置、スピーカ、ブザー、タッチパネル、スイッチ、キーなどを含む。

移動体センサ４０は、移動体Ｍの速度を検出する車速センサ、加速度を検出する加速度センサ、鉛直軸回りの角速度を検出するヨーレートセンサ、移動体Ｍの向きを検出する方位センサ等を含む。

位置特定装置５０は、ＧＮＳＳ衛星から受信した信号に基づいて、移動体Ｍの位置を特定する。移動体Ｍの位置は、移動体センサ４０の出力を利用したＩＮＳ（Inertial Navigation System）によって特定または補完されてもよい。

運転操作子８０は、例えば、アクセルペダル、ブレーキペダル、シフトレバー、ステアリングホイール、異形ステア、ジョイスティックその他の操作子を含む。運転操作子８０には、操作量あるいは操作の有無を検出するセンサが取り付けられており、その検出結果は、制御装置１００、もしくは、走行駆動力出力装置２００、ブレーキ装置２１０、およびステアリング装置２２０のうち一部または全部に出力される。なお、移動体Ｍが自動運転でのみで制御される場合、運転操作子８０は省略されてもよい。

制御装置１００は、例えば、取得部１１０と、認識部１２０と、予測部１３０と、軌道生成部１４０と、走行制御部１５０と、情報処理部１６０と、記憶部１８０とを備える。取得部１１０、認識部１２０、予測部１３０、軌道生成部１４０、走行制御部１５０、および情報処理部１６０は、それぞれ、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのハードウェアプロセッサがプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。また、これらの構成要素のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などのハードウェア（回路部；circuitryを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアの協働によって実現されてもよい。プログラムは、ＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶部１８０（非一過性の記憶媒体を備える記憶装置）に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体（非一過性の記憶媒体）がドライブ装置に装着されることでＨＤＤやフラッシュメモリにインストールされてもよい。上述した機能部のうち一部の機能部は、他の装置に含まれてもよい。例えば、認識部１２０は、他の装置に含まれ、車道や歩道などに設けられた車道や歩道を撮像するカメラにより撮像された画像を解析して、車道や歩道の状況や車道や歩道に存在する物体の様子を認識してもよい。この場合、制御装置１００は、他の装置から上記の認識結果を取得し、取得した認識結果に基づいて各種処理を行ってもよい。例えば、取得部１１０、認識部１２０、予測部１３０、および軌道生成部１４０と走行制御部１５０とのうち一方または双方を含む機能構成は、「移動体制御システム」の一例である。

取得部１１０は、カメラ１０により撮像された画像を取得する。取得部１１０は、移動体Ｍの周辺の路面が撮像された画像を取得する。

認識部１２０は、例えば、ＡＩ（Artificial Intelligence；人工知能）による機能または予め与えられたモデルによる機能を利用して、またはこれらを並行に利用して物体や、移動体Ｍの周辺の状況を認識する。例えば、「移動体Ｍが走行可能な領域を認識する」機能は、ディープラーニング等による道路や歩道、縁石などの認識と、予め与えられた条件（パターンマッチング可能な信号）に基づく認識とが並行して実行され、双方に対してスコア付けして総合的に評価することで実現されてよい。また、認識部１２０は、セマンティックセグメンテーション（Semantic Segmentation）処理を実行して画像のフレーム内の各ピクセルをクラス（例えば、物体や、走行可能な領域、走行が可能でない領域等）に分類し、分類結果に基づいて、移動体Ｍが走行可能な領域を認識してもよい。これによって、移動体Ｍの移動の信頼性が担保される。

認識部１２０は、カメラ１０により撮像された画像に基づいて、移動体Ｍの周辺にある物体の位置、および速度、加速度等の状態を認識する。物体の位置は、例えば、移動体Ｍの代表点（重心や駆動軸中心など）を原点とした絶対座標上の位置として認識され、制御に使用される。物体の位置は、その物体の重心やコーナー等の代表点で表されてもよいし、表現された領域で表されてもよい。物体の「状態」とは、物体の加速度やジャーク、あるいは「行動状態」（例えば車線変更をしている、またはしようとしているか否か）を含んでもよい。認識部１２０は、例えば、道路区画線や路肩、縁石、中央分離帯、ガードレール、一時停止線、障害物、信号、その他の道路事象を認識する。認識部１２０は、移動体Ｍの位置や姿勢を認識する。

軌道生成部１４０は、ユーザの指示と、移動体Ｍが走行可能な領域と、移動体Ｍが走行できない領域とに基づいて、移動体Ｍが停止する停止位置または移動体Ｍが走行する走行位置の一方または双方を決定する。

軌道生成部１４０は、移動体Ｍの周辺状況に対応できるように、移動体Ｍが自動的に（運転者の操作に依らずに）将来走行する目標軌道を生成する。目標軌道は、例えば、速度要素を含んでいる。例えば、目標軌道は、移動体Ｍの到達すべき地点（軌道点）を順に並べたものとして表現される。軌道点は、道なり距離で所定の走行距離（例えば数［ｍ］程度）ごとの移動体Ｍの到達すべき地点であり、それとは別に、所定のサンプリング時間（例えば０コンマ数［ｓｅｃ］程度）ごとの目標速度および目標加速度が、目標軌道の一部として生成される。また、軌道点は、所定のサンプリング時間ごとの、そのサンプリング時刻における自車両Ｍの到達すべき位置であってもよい。この場合、目標速度や目標加速度の情報は軌道点の間隔で表現される。

軌道生成部１４０は、移動体Ｍが移動する軌道を生成し、生成した軌道のリスクを計算する。リスクとは、移動体Ｍが障害物に接近する可能性の高さを示す指標値である。リスクは、軌道（軌道の軌道点）に対して障害物との距離が小さければ小さいほど高く、軌道（軌道点）に対して障害物との距離が大きければ大きいほど低くなる傾向である。

軌道生成部１４０は、リスクの合計値や、各軌道点のリスクが、予め設定された基準を満たす場合（例えば合計値が閾値Ｔｈ１以下であり、且つ各軌道点のリスクが閾値Ｔｈ２以下である場合）、基準を満たす軌道を移動体が移動する軌道として採用する。

走行制御部１５０は、予め設定された基準を満たす軌道に沿って、移動体Ｍを走行させる。走行制御部１５０は、移動体Ｍが軌道に沿って走行させるための指令値を走行駆動力出力装置２００に出力する。

情報処理部１６０は、移動体Ｍが有する各種装置や機器を制御する。情報処理部１６０は、例えば、ＨＭＩ３０を制御する。情報処理部１６０は、マイクに入力された音声のデータを取得したり、操作部に対して行われた操作を認識したりする。

走行駆動力出力装置２００は、移動体Ｍが走行するための走行駆動力（トルク）を駆動輪に出力する。走行駆動力出力装置２００は、例えば、電動機と、これらを制御するＥＣＵ（Electronic Control Unit）とを備える。ＥＣＵは、走行制御部１５０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、上記の構成を制御する。

ブレーキ装置２１０は、例えば、ブレーキキャリパーと、ブレーキキャリパーに油圧を伝達するシリンダと、シリンダに油圧を発生させる電動モータと、ブレーキＥＣＵとを備える。ブレーキＥＣＵは、走行制御部１５０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って電動モータを制御し、制動操作に応じたブレーキトルクが各車輪に出力されるようにする。

ステアリング装置２２０は、例えば、ステアリングＥＣＵと、電動モータとを備える。電動モータは、例えば、ラックアンドピニオン機構に力を作用させて転舵輪の向きを変更する。ステアリングＥＣＵは、走行制御部１５０から入力される情報、或いは運転操作子８０から入力される情報に従って、電動モータを駆動し、転舵輪の向きを変更させる。

［移動体の制御の概要］
図３は、移動体Ｍの行動の一例を示す図である。移動体Ｍは、例えば、ユーザを乗せて目的地に向かう。このとき移動体Ｍは、歩道Ｓｗを走行したり（時刻ｔ、ｔ＋１）、歩道Ｓｗから車道Ｒｗに降りて車道Ｒｗを走行したりする（時刻ｔ＋２、時刻ｔ＋３）。移動体Ｍは、例えば、歩行者の歩行速度程度の速度（例えば４ｋｍ/ｈや６ｋｍ/ｈ）で歩道Ｓｗを走行し、例えば、上記の歩行速度よりも大きい速度で車道Ｒｗを走行する。

制御装置１００の認識部１２０は、画像に写された路面から得られる所定の属性を有する歩行者である特定歩行者（例えば視覚障害者）の歩行を支援するための支援情報と、画像に写された歩行者とを認識する。予測部１３０は、認識部１２０が認識した歩行者の行動を、支援情報に基づいて、または支援情報と交通参加者の属性とに基づいて予測する。そして、制御装置１００は、支援情報と、予測部１３０の予測結果とに基づいて、移動体Ｍの行動を制御する。制御するとは、例えば、軌道生成部１４０が、移動体Ｍが走行する軌道を生成し、走行制御部１５０が、生成された軌道に沿って移動体Ｍを移動させるように走行駆動力出力装置２００や、ブレーキ装置２１０、ステアリング装置２２０を制御することである。

所定の属性を有する特定歩行者の歩行を支援するための支援情報とは、例えば、点字ブロックである。点字ブロックは、例えば、誘導ブロックと、警告ブロックとを含む。図４は、誘導ブロックＢｇの一例を示す図である。誘導ブロックＢｇは、複数の線状の突起部を有する。この突起部は、ブロックの表面に設けられ、突起部の長手方向は特定歩行者が移動する方向を示している。

図５は、警告ブロックＢｗの他の一例を示す図である。警告ブロックＢｗは、複数の点状の突起部を有する。この突起部は、ブロックの表面に設けられている。複数の点状の突起部は、特定歩行者に対して注意喚起や警告を促す。例えば、警告ブロックＢｗは、階段の前や、横断歩道の前、誘導ブロックＢｇが交差する分岐点、案内板の前、障害物の前、駅のホームの端等に設置される。

本実施形態では、支援情報は、点字ブロックであるものとして説明するが、これに代えて（または加えて）、特定歩行者または他の歩行者の歩行を支援するための情報や物体が示す情報であってもよい。

移動体Ｍの挙動について例示する。以下の説明の移動体Ｍの挙動は、例えば、制御装置１００の制御に基づいて実行される。以下に説明する処理は、重畳して実行されてもよい。

［移動体の挙動（その１）］
移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇを認識し、その誘導ブロックＢｇが示す進行方向と、移動体Ｍの進行方向（目的地に向かう経路の方向）とが合致する場合、移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇの進行方向に平行な軌道（略平行な軌道）を生成して、生成した軌道に沿って走行する。合致とは、誘導ブロックＢｇの進行方向に対応するベクトルと、移動体Ｍが進行する方向のベクトルとの乖離度が所定角度（例えば３０度や４５度）以内であることである。

図６は、移動体Ｍの挙動（その１）について説明するための図である。時刻ｔにおいて、移動体Ｍは、所定の方向に進行している。時刻ｔ＋１において、移動体Ｍが、誘導ブロックＢｇを認識し、誘導ブロックＢｇ付近に到達し、移動体Ｍの進行方向と誘導ブロックＢｇの進行方向とが形成する角度θが所定角度以下であるか否かを判定する。時刻ｔ＋２において、角度θが所定角度以下である場合、移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って走行する。

上記のように、移動体Ｍが、誘導ブロックＢｇに基づいて走行することにより、周辺の歩行者に配慮した移動体の制御を実現することができる。例えば、歩行者は、誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って移動する傾向が高いため、より周辺の歩行者に配慮した走行が行われる。

［移動体の挙動（その２）］
移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って移動しているときに、警告ブロックＢｗを認識した場合、警告ブロックＢｗの手前（付近）で減速または停止する。

図７は、移動体Ｍの挙動（その２）について説明するための図である。時刻ｔにおいて、移動体Ｍが誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って走行している。時刻ｔ＋１において、移動体Ｍが警告ブロックＢｗ付近に到着した場合、移動体Ｍは、減速して、周囲の状況を確認する。そして、移動体Ｍは、周囲の状況の確認の結果に基づいて、周辺に歩行者などの物体が存在しないと判定した場合、進行方向に進む。

上記のように、移動体Ｍが、警告ブロックＢｗに基づいて走行することにより、周辺の歩行者に配慮した移動体Ｍの制御を実現することができる。例えば、警告ブロックＢ２付近では、他の領域よりも歩行者の挙動が大きく変化する傾向がある。移動体Ｍは、予期せぬ歩行者をより認識可能なような制御を行うことで、より周辺の歩行者に配慮する。なお、移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って移動していない場合に、警告ブロックＢｗを認識した場合にも、警告ブロックＢｗの手前（付近）で減速または停止してもよい。

［移動体の挙動（その３）］
移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って移動しているときに、警告ブロックＢｗおよび、その警告ブロックＢｗに接続された新たな誘導ブロックＢｇを認識した場合、警告ブロックＢｗの手前（付近）で減速または停止し、更に新たな誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って進行する。

図８は、移動体Ｍの挙動（その３）について説明するための図である。時刻ｔにおいて、移動体Ｍが誘導ブロックＢｇ１の進行方向に沿って走行している。時刻ｔ＋１において、移動体Ｍは、警告ブロックＢｗ付近に到達して減速する。時刻ｔ＋２において、周辺に歩行者などの物体が存在しない場合、移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇ２の進行方向に旋回して、誘導ブロックＢｇ２の進行方向に沿って走行する。誘導ブロックＢｇ２は、警告ブロックＢｗに接続された新たな誘導ブロックＢｇの一例であり、誘導ブロックＢｇ２の進行方向は、誘導ブロックＢｇ１の進行方向に交差する方向である。この進行方向は、例えば、移動体Ｍの目的地の方向である。

上記のように、移動体Ｍが、誘導ブロックＢｇ１、警告ブロック、および誘導ブロックＢｇ２に基づいて走行することにより、周辺の歩行者に配慮した移動体Ｍの制御を実現することができる。例えば、歩行者は、誘導ブロックＢｇ１、警告ブロック、および誘導ブロックＢｇ２に沿って移動する傾向が高いため、より周辺の歩行者に配慮した走行が行われる。

上記の［移動体の挙動（その１）］－［移動体の挙動（その３）］は、「前記歩行者の行動を、前記支援情報の種類に基づいて予測する」処理の一例である。［移動体の挙動（その１）］－［移動体の挙動（その３）］では、実際に着目する歩行者を特定していないが、仮想的な周囲の歩行者の挙動を支援情報に基づいて予測している。

［移動体の挙動（その４）］
［移動体の挙動（その１）］－［移動体の挙動（その３）］では、着目する歩行者が存在しなかった例について説明したが、以下の例では着目する歩行者が存在する例について説明する。移動体Ｍは、歩行者の移動に干渉しないように移動する。図９は、移動体Ｍの挙動（その４）について説明するための図である。移動体Ｍが、歩行者Ｐの後方を走行し、歩行者Ｐの進行方向と、移動体Ｍの進行方向とが合致する場合、移動体Ｍは、歩行者Ｐから所定距離離れた位置を維持して、歩行者Ｐの後方を走行する。

例えば、歩行者Ｐが存在する方向に移動体Ｍが進路を変更する場合（例えば図９で右方向に旋回する場合）、移動体Ｍは、減速して歩行者Ｐが所定距離前方に移動した後に進路を変更する。

上記のように、移動体Ｍは、歩行者との距離を所定以上保って、歩行者と同じ方向に進行することで、歩行者の歩行に干渉せずに走行することができる。この結果、より周辺の歩行者に配慮した走行が行われる。

［移動体の挙動（その５）］
移動体Ｍが誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って移動し、誘導ブロックＢｇ付近に誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って移動している歩行者Ｐが存在している場合、移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇ付近に誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って移動している歩行者Ｐが存在していない場合よりも離れた位置を走行する。図１０は、移動体Ｍの挙動（その５）について説明するための図である。

例えば、歩行者が存在する場合、移動体Ｍの基準位置（移動体Ｍが走行する位置）は所定の位置から第１所定距離の位置に設定され、歩行者が存在しない場合、移動体Ｍの基準位置は所定の位置から第２所定距離の位置に設定される。第１所定距離は、第２所定距離よりも長い。所定の位置は、誘導ブロックＢｇを基準に設定されてもよいし、歩行者Ｐを基準に設定されてもよい。図１０の例では、誘導ブロックＢｇの上を歩行している歩行者Ｐを対象としているが、誘導ブロックＢｇから所定距離離れた位置に存在する歩行者が対象としされてもよい。

上記のように、歩行者Ｐが存在する場合、移動体Ｍは、より歩行者を配慮した位置を走行するため、より周辺の歩行者に配慮した走行が行われる。換言すると、移動体Ｍは、歩行者Ｐは誘導ブロックＢｇに沿って走行すると予測し、予測の結果に基づいて走行を行う。この処理は、「前記歩行者の行動を、前記支援情報の種類に基づいて予測する」処理の他の一例である。

［移動体の挙動（その６）］
移動体Ｍが誘導ブロックＢｇ１の進行方向に沿って移動し、警告ブロックＢｗ付近に到達したものとする。このとき、歩行者Ｐも警告ブロックＢｗ付近に存在する。この場合、移動体Ｍは、減速または停止して、歩行者Ｐが警告ブロックＢｗから離れた後、移動体Ｍは所望の移動方向に移動する。

図１１は、移動体Ｍの挙動（その６）について説明するための図である。時刻ｔにおいて、移動体Ｍが誘導ブロックＢｇの進行方向に沿って走行している。時刻ｔ＋１において、移動体Ｍおよび歩行者Ｐが警告ブロックＢｗ付近に到着した。このとき移動体Ｍは、減速する。時刻ｔ＋２において、歩行者Ｐが、警告ブロックＢｗを通り過ぎた。移動体Ｍは、歩行者Ｐが警告ブロックＢｗを通り過ぎた後、所望の方向（例えば歩行者Ｐと同じ移動方向や誘導ブロックＢｇ２の進行方向）に向かって移動する。

上記のように、移動体Ｍは、警告ブロックＢｇ付近で歩行者が移動体と干渉する可能性を考慮して移動体Ｍを制御する。換言すると、移動体Ｍは、歩行者が移動体Ｍの進行方向に移動することを予測し、予測の結果に基づいて移動体Ｍの走行を制御する。この結果、より周辺の歩行者に配慮した走行が行われる。この処理は、「前記歩行者の行動を、前記支援情報の種類に基づいて予測する」処理の他の一例である。

［移動体の挙動（その７）］
［移動体の挙動（その６）］との相違点を中心に説明する。図１２は、移動体Ｍの挙動（その７）について説明するための図である。時刻ｔ＋１において、移動体Ｍおよび歩行者Ｐが警告ブロックＢｗ付近に到着した。このとき移動体Ｍは、減速する。時刻ｔ＋２において、歩行者Ｐが、誘導ブロックＢｇ２に沿って歩行したものとする。時刻ｔ＋３において、歩行者Ｐが、移動体Ｍの前方を横切り、更に歩行者Ｐが移動体Ｍから所定距離離れたものとする。移動体Ｍは、歩行者Ｐが十分に離れた後、所望の方向（例えば歩行者Ｐと同じ移動方向や誘導ブロックＢｇ２を横切って直進する方向）に向かって移動する。

上記のように、移動体Ｍは、警告ブロックＢｇ付近で歩行者が移動体Ｍと干渉する可能性を考慮して移動体Ｍを制御する。換言すると、移動体Ｍは、歩行者が移動体Ｍの進行方向に移動することを予測し、予測の結果に基づいて移動体Ｍの走行を制御する。この結果、より周辺の歩行者に配慮した走行が行われる。この処理は、「前記歩行者の行動を、前記支援情報の種類に基づいて予測する」処理の他の一例である。

［歩行者の属性と移動体の挙動との関係］
移動体Ｍは、上記の支援情報および歩行者の行動の予測の結果に加え、推定した歩行者の属性に基づいて、移動体Ｍの挙動を変更してもよい。なお、移動体Ｍは、歩行者の行動を、歩行者の属性を加味して予測し、予測した結果と、支援情報とに基づいて、挙動を変更してもよい。例えば、移動体Ｍの制御装置１００は、移動体Ｍの挙動を決定する際に、歩行者の属性を考慮せずに、歩行者の行動を予測し、その後、歩行者の属性に基づいて予測した歩行者の行動を補正してもよいし、歩行者の属性を考慮して歩行者の行動を予測し、その予測結果を用いてもよい。

歩行者の属性とは、例えば、点字ブロックを利用して歩行を行っていると推定される歩行者（特定歩行者）と、点字ブロックを利用せずに歩行を行っていると推定される歩行者である。図１３は、特定歩行者について説明するための図である。特定歩行者は、図１３のＡに示すような所定の杖（例えば、視覚障害者等が歩行の際に前方の路面を触察するために使用する杖）を利用している利用者、または図１３のＢに示すような盲導犬と共に歩行している利用者である。

認識部１２０は、撮像された画像から特定歩行者の有無や特定歩行者の位置を認識する。例えば、認識部１２０は、予め用意されたテンプレートと、画像から得られた特徴量とを比較して特定歩行者を認識するパターンマッチング処理や、学習済モデルを利用して特定歩行者を認識する。学習済モデルは、特定歩行者が撮像された画像が入力されると、画像において特定歩行者が存在していることや特定歩行者の位置を示す情報を出力するように学習されたモデルである。

［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その１）］
移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇ付近に特定歩行者が存在することを認識した場合、歩行者から第１距離を維持して移動し、移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇ付近に歩行者（特定歩行者でない歩行者）が存在することを認識した場合、歩行者から第２距離を維持して移動する。第１距離は、第２距離よりも長い距離である。換言すると、移動体Ｍは、特定歩行者が存在する場合、歩行者が存在する場合よりも、より特定歩行者との間隔を保って移動する。

図１４は、特定歩行者が存在する場合の移動体Ｍの位置と、特定歩行者とは異なる歩行者が存在する場合の移動体Ｍの位置との一例を示す図である。図１４に示すように、移動体Ｍの位置は、例えば、誘導ブロックＢｇから第１距離Ｌ１、第２距離Ｌ２、第３距離Ｌ３に設定される。第３距離Ｌ３は、第１距離Ｌ１および第２距離Ｌ２よりも短く、歩行者が存在しない場合に設定される移動体Ｍの位置である。

上記のように、移動体Ｍは、歩行者の属性を考慮して移動体Ｍの位置を制御することにより、より周辺の歩行者に配慮した走行を行うことができる。例えば、特定歩行者は、移動体Ｍの存在を認識しづらいことがあり、移動体Ｍに近づいてくる行動を行う可能性が、特定歩行者でない歩行者よりも高くなることが予測され、そのような状況に適切に対処することができる。

なお、上記の例において、特定歩行者が存在する場合に設定される距離を第２距離Ｌ２として、歩行者が存在する場合に設定される距離を第１距離Ｌ１としてもよい。例えば、歩行者は、誘導ブロックＢｇを利用して歩行していなく、特定歩行者は、誘導ブロックＢｇを利用して歩行し、歩行者は誘導ブロックＢｇの誘導方向とは異なる方向に移動する可能性が高いと予測することもできる。これにより予測の確度が向上する。

また、予測部１３０が、特定歩行者でない歩行者の挙動を分析し、その歩行者が誘導ブロックＢｇの誘導方向とは異なる方向に移動する可能性が所定度合以上であるか否かを予測してもよい。例えば、予測部１３０は、顔の向きや、視線、歩行者の挙動の履歴等のうち一以上の情報を参照して、歩行者の挙動を予測する。例えば、予測部１３０は、顔の向きまたは視線が誘導ブロックＢｇの連なる方向を向いていたり、過去の挙動において歩行者が誘導ブロックＢｇの誘導方向に沿って移動する傾向であったりする場合、歩行者は誘導ブロックＢｇの誘導方向とは異なる方向に移動する可能性が所定度合未満であると判定し（誘導方向に移動すると判定し）、上記とは異なる場合、歩行者は誘導ブロックＢｇの誘導方向とは異なる方向に移動する可能性が所定度合以上であると判定する。歩行者が誘導ブロックＢｇの誘導方向とは異なる方向に移動する可能性が所定度合以上であると判定された場合、制御装置１００は、上記の予測結果に基づいて移動体Ｍの誘導ブロックＢｇに対する位置を決定する。例えば、歩行者は誘導ブロックＢｇの誘導方向とは異なる方向に移動する可能性が所定度合以上であると判定された場合、制御装置１００は、移動体Ｍを、第２距離Ｌ２の位置から第２距離Ｌ２よりも長い距離（例えば第１距離Ｌ１）の位置に移動させる。これにより、移動体Ｍは、誘導方向とは異なる方向に移動する可能性が高い歩行者との距離を十分に保って移動することができる。

また、制御装置１００は、交通参加者の属性が特定交通参加者である場合、特定交通参加者である交通参加者が支援情報に従って行動する予測度合を第１度合と予測し、交通参加者の属性が特定交通参加者でない場合、特定交通参加者でない交通参加者が支援情報に従って行動する予測度合を第１度合よりも小さい第２度合と予測してもよい。制御装置１００は、この予測結果に応じて、誘導ブロックまたは歩行者に対する移動体Ｍの位置を決定する。第１度合の場合、第２度合の場合よりも、移動体Ｍは誘導ブロックまたは歩行者から離れた位置に設定されてもよいし、近い位置に設定されてもよい。また、特定歩行者でない歩行者の顔の向きまたは視線が誘導ブロックＢｇの連なる方向を向いていたり、過去の挙動において歩行者が誘導ブロックＢｇの誘導方向に沿って移動する傾向であったりする場合、交通参加者が支援情報に従って行動する予測度合を第２度合よりも高い第３度合に設定してもよい。第３度合は、第２度合よりは高く第１度合よりは低い度合であってもよいし、第１度合と同じ度合であってもよいし、第１度合より高い度合であってもよい。第３度合の場合、移動体Ｍは、他の度合と比較して誘導ブロックまたは歩行者から離れた位置に設定されてもよいし、近い位置に設定されてもよい。

上記の例では、特定歩行者を認識した場合の処理について説明したが、これに加えて（または代えて）、所定の歩行者を認識した場合に、移動体Ｍは他の歩行者よりも間隔を空けた位置を走行してもよい。所定の歩行者とは、ベビーカーを押して歩行している歩行者や、車いすを押している歩行者など所定の歩行者である。

上述したように、制御装置１００は、移動体Ｍを点字ブロック（例えば誘導ブロックＢｇ）に沿って走行するように制御し、移動体Ｍの点字ブロックからの距離を歩行者の属性に基づいて決定することにより、より周辺の歩行者に配慮した走行を行うことができる。

以下に説明する［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その２）］－［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その４）］は、「前記歩行者の行動を、前記支援情報の種類に基づいて予測する」処理の他の一例である。

［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その２）］
移動体Ｍは、警告ブロックＢｗ付近に特定歩行者が存在することを認識した場合、警告ブロックＢｗ（または特定歩行者）から第１１距離Ｌ１１を維持し、移動体Ｍは、警告ブロックＢｗ付近に歩行者（特定歩行者でない歩行者）が存在することを認識した場合、歩行者から第１２距離Ｌ１２を維持する。上記の維持は、減速によって実現されてもよいし、停止によって実現されてもよい。

図１５は、特定歩行者が存在する場合の移動体Ｍの位置と、特定歩行者とは異なる歩行者が存在する場合の移動体Ｍの位置との一例を示す図である。図１５に示すように、移動体Ｍの位置は、例えば、警告ブロックＢｗの基準線を延在させた仮想線ＩＬから第１１距離Ｌ１１、第１２距離Ｌ１２に設定される。

上記のように、移動体Ｍは、特定歩行者が存在する場合、特定歩行者とは異なる歩行者が存在する場合よりも、より距離を保つことにより、より周辺の歩行者に配慮した走行を行うことができる。

下記で説明する［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その３）］および［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その４）］は、「前記移動体が前記進行方向に移動しているときに前記移動体の前方の前記歩行者が警告情報に関連付けられた所定位置に到達した場合、前記制御部は、前記移動体を減速または停止させ、その後、前記歩行者が前記所定位置を通過した後、または前記移動体の前方を横切った場合、前記制御部は、前記移動体を加速させる、または前記移動体を発進させる」処理の一例である。

［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その３）］
移動体Ｍは、特定歩行者が警告ブロックＢｗを通り過ぎて直進した場合、第１挙動を行い、歩行者が警告ブロックＢｗを通り過ぎて直進した場合、第２挙動を行う。第１挙動は、第２挙動よりも誘導ブロックＢｇに移動体Ｍが近づくタイミングが遅い挙動である。

移動体Ｍは、図１５に示すように特定歩行者が時刻ｔ＋３のときの位置に到達した場合（到達したタイミングで）、警告ブロックＢｗに近づく（または近づく動作を開始する）。近づくは、第１１距離Ｌ１１よりも警告ブロックＢｗに近づくことである。移動体Ｍは、図１５に示すように歩行者（特定歩行者とは異なる歩行者）が時刻ｔ＋２のときの位置に到達した場合、警告ブロックＢｗに近づく。近づくとは、第１２距離Ｌ１２よりも警告ブロックＢｗに近づくことである。時刻ｔ＋３のときの歩行者の位置は、時刻ｔ＋２のときの歩行者の位置よりも、警告ブロックＢｗから遠い位置である。なお、第１挙動または第２挙動が行われるタイミングは、特定歩行者または歩行者の位置に代えて、特定歩行者または歩行者が所定の位置に到達したときからの時間が基準とされてもよい。例えば、所定の位置に到達した時（例えば警告ブロックを通過した時）から第１の時間が経過した場合、第１挙動が行われ、所定の位置に到達した時から第２の時間が経過した場合、第２挙動が行われてもよい。第１の時間は、第２の時間よりも長い時間である。

上記のように、移動体Ｍが、歩行者の属性に応じて制御を変更することにより、歩行者の属性を考慮し、周囲の状況に配慮した走行を行うことができる。

［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その４）］
移動体Ｍは、特定歩行者が前方の誘導ブロックＢｇに沿って移動して、移動体Ｍの前方を横切る場合、第３挙動を行い、歩行者が前方の誘導ブロックＢｇに沿って移動して、移動体Ｍの前方を横切る場合、第４挙動を行う。第３挙動は、第４挙動よりも誘導ブロックＢｇに移動体Ｍが近づくタイミングが遅い挙動である。

図１６は、第３挙動および第４挙動について説明するための図である。移動体Ｍは、図１６に示すように特定歩行者が時刻ｔ＋４のときの位置に到達した場合（到達したタイミングで）、警告ブロックＢｗに近づく（または近づく動作を開始する）。移動体Ｍは、図１６に示すように歩行者（特定歩行者とは異なる歩行者）が時刻ｔ＋３のときの位置に到達した場合、警告ブロックＢｗに近づく。時刻ｔ＋４のときの歩行者の位置は、時刻ｔ＋３のときの歩行者の位置よりも、警告ブロックＢｗから遠い位置である。

上記のように、移動体Ｍが、歩行者の属性に応じて制御を変更することにより、歩行者の属性を考慮し、周囲の状況に配慮した走行を行うことができる。なお、警告ブロックＢｗまたはその付近に存在する特定歩行者または歩行者が、誘導ブロックＢｇ２が存在する方向とは反対の方向（第２の方向）に移動した場合、移動体Ｍは、減速の解除または停止状態から発進してもよい。

上記の図１５の［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その３）］および図１６の［特定歩行者を認識した場合の移動体の挙動（その４）］では、特定歩行者または他の歩行者が警告ブロックＢｗまたはその付近に存在する場合について説明したが、これに代えて、他の歩行者については考慮せず、特定歩行者が警告ブロックＢｗまたはその付近に存在する場合に減速または停止を行ってよい。歩行者は、点字ブロックを考慮せずに歩行することがあるため、点字ブロックを利用する特定歩行者に着目することで特定歩行者に対する予測の確度が向上する。

［フローチャート（１）］
図１７は、制御装置１００が実行する処理の流れの一例を示すフローチャート（その１）である。以下に説明するフローチャートの処理の一部は省略されてもよい（図１８も同様）。まず、制御装置１００は、撮像された画像に基づいて移動体Ｍの周辺に点字ブロックが存在するか否かを判定する（ステップＳ１００）。点字ブロックが存在する場合、制御装置１００は、点字ブロックが誘導ブロックであるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。

点字ブロックが誘導ブロックでない場合（警告ブロックである場合）、後述する図１８のフローチャートの処理を実行する。点字ブロックが誘導ブロックである場合、制御装置１００は、誘導ブロックの周辺に歩行者が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０４）。

誘導ブロックの周辺に歩行者が存在する場合、制御装置１００は、歩行者の属性を推定し、推定した属性に基づいて、移動体Ｍの挙動を決定する（ステップＳ１０６）。例えば、前述した図１４で説明したように移動体Ｍの位置が決定される。

次に、制御装置１００は、移動体Ｍの進行方向と、誘導ブロックの進行方向とが合致するか否かを判定する（ステップＳ１０８）。移動体Ｍの進行方向と、誘導ブロックの進行方向とが合致しない場合、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

移動体Ｍの進行方向と、誘導ブロックの進行方向とが合致する場合、制御装置１００は、誘導ブロックの誘導方向に沿って走行する（ステップＳ１１０）。これにより、移動体Ｍは、歩行者の属性に応じて、その歩行者と適切な距離を保って走行する。そして、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

上記の処理により、移動体Ｍは、誘導ブロックＢｇや、誘導ブロックＢｇの周囲の歩行者等を考慮した走行を行うことができる。

［フローチャート（その２）］
図１８は、制御装置１００により実行される処理の流れの一例を示すフローチャート（その２）である。まず、制御装置１００は、警告ブロックが所定の領域に存在するか否かを判定する（ステップＳ２００）。所定の領域とは、例えば、移動体Ｍの前方であって、移動体Ｍから所定距離以内の領域である。警告ブロックが存在する場合、制御装置１００は、警告ブロックの周辺に歩行者が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０２）。警告ブロックの周辺に歩行者が存在しない場合、制御装置１００は、他の歩行者の挙動やその他の周辺状況などに基づいて走行する（ステップＳ２０８）。

警告ブロックの周辺に歩行者が存在する場合、制御装置１００は、その歩行者の属性を推定し、推定した歩行者の属性に基づいて、移動体Ｍの挙動を決定する（ステップＳ２０４）。例えば、前述した図１５または図１６で説明したように移動体Ｍの位置が決定される。次に、制御装置１００は、歩行者の挙動に基づいて走行する（ステップＳ２０６）。例えば、図１５、または図１６で説明したように、歩行者が所定の位置に到達したタイミングに基づいて移動体Ｍは制御される。これにより、本フローチャートの１ルーチンの処理が終了する。

上記の処理により、移動体Ｍは、警告ブロックＢｗや、警告ブロックＢｗの周囲の歩行者等を考慮した走行を行うことができる。

上記のように、制御装置１００が、各処理を実行して移動体Ｍを制御することにより、支援情報、予測される歩行者の行動、または歩行者の属性を加味して、より周囲の状況に配慮した走行を移動体Ｍにさせることができる。

なお、交通参加者は、屋内の道路や通路（例えば空港等の施設内の道路や通路）に存在する者であってもよいし、屋外の道路や通路に存在する者であってもよい。また、上記の例では、交通参加者は、一例として歩行者であるものとして説明したが、これに代えて（または加えて）、交通参加者は、軽車両である自転車や、他の種別の交通参加者を含んでもよい。この場合も、制御装置１００は、画像に写された路面から得られる所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の移動を支援するための支援情報と、画像に写された交通参加者とを認識し、認識した交通参加者の行動を、支援情報に基づいて予測し、支援情報と、予測の結果とに基づいて、移動体の行動を制御する。「支援情報」は、交通参加者（例えば自転車）の優先標識、進行方向を示す情報、停止位置、減速を促す情報、停止を促す情報などである。なお、制御装置１００は、支援情報が点字ブロックである場合は、歩行者以外の交通参加者は、点字ブロックが示す情報に即して行動しない可能性が高いと予測する。例えば、制御装置１００は、自転車などの交通参加者は、支援ブロックが設けられた歩道とは異なる箇所を走行すると予測する。

上記のように、制御装置１００は、支援情報の種別と、交通参加者の種別とに基づいて、交通参加者の行動を予測し、予測した行動に基づいて、移動体の行動を制御する。これにより、制御装置１００は、より周囲の状況に配慮した走行を移動体にさせることができる。

上記説明した実施形態は、以下のように表現することができる。
プログラムを記憶した記憶装置と、
ハードウェアプロセッサと、を備え、
前記ハードウェアプロセッサが前記記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、
移動体の周辺の路面が撮像された画像を取得し、
前記画像に写された路面から得られる所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の歩行を支援するための支援情報と、前記画像に写された交通参加者とを認識し、
前記認識した交通参加者の行動を、前記支援情報に基づいて予測し、
前記支援情報と、前記予測の結果とに基づいて、前記移動体の行動を制御する、
制御装置。

以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。

Ｍ‥移動体、２‥本体、１０‥カメラ、１００‥制御装置、１１０‥取得部、１２０‥認識部、１３０‥予測部、１４０‥軌道生成部、１５０‥走行制御部、１６０‥情報処理部、１８０‥記憶部

Claims (13)

1. 移動体の周辺の路面が撮像された画像を取得する取得部と、
   前記画像に写された路面から得られる所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の移動を支援するための支援情報と、前記画像に写された交通参加者とを認識する認識部と、
   前記認識部が認識した交通参加者の行動を、前記支援情報に基づいて予測する予測部と、
   前記支援情報と、前記予測部の予測結果とに基づいて、前記移動体の行動を制御する制御部と、
   を備える移動体制御システム。
2. 前記交通参加者は、歩行者であり、
   前記支援情報は、歩道に設けられた点字ブロックである、
   請求項１に記載の移動体制御システム。
3. 前記予測部は、前記交通参加者の行動を、前記支援情報の種類に基づいて予測する、
   請求項１または２に記載の移動体制御システム。
4. 前記支援情報は、前記特定交通参加者が進む進行方向を示して前記特定交通参加者の移動を誘導する誘導情報および前記特定交通参加者に警告する警告情報である、
   請求項３に記載の移動体制御システム。
5. 前記認識部は、前記交通参加者の属性を認識し、
   前記制御部は、前記支援情報、前記予測部の予測結果、および前記交通参加者の属性に基づいて、または前記支援情報、および前記予測部が前記支援情報と前記交通参加者の属性とを用いて予測した前記交通参加者の行動に基づいて、前記移動体の行動を制御する、
   請求項１から４のうちいずれか１項に記載の移動体制御システム。
6. 前記認識部は、前記交通参加者の属性を認識し、
   前記予測部は、前記支援情報と前記交通参加者の属性とに基づいて、前記交通参加者の行動を予測し、
   前記交通参加者の属性が特定交通参加者である場合、前記特定交通参加者である交通参加者が前記支援情報に従って行動する予測度合を第１度合と予測し、
   前記交通参加者の属性が特定交通参加者でない場合、前記特定交通参加者でない交通参加者が前記支援情報に従って行動する予測度合を第１度合よりも小さい第２度合と予測する、
   請求項１から５のうちいずれか１項に記載の移動体制御システム。
7. 前記支援情報は、歩道に設けられた点字ブロックであり、
   前記認識部は、前記交通参加者の属性を認識し、
   前記制御部は、前記移動体を前記点字ブロックに沿って移動するよう制御し、前記移動体の前記点字ブロックからの距離を前記交通参加者の属性に基づいて決定する、
   請求項１から６のうちいずれか１項に記載の移動体制御システム。
8. 前記支援情報は、前記特定交通参加者が進む進行方向を示して前記特定交通参加者の移動を誘導する誘導情報および前記特定交通参加者に警告する警告情報であり、
   前記移動体が前記進行方向に移動しているときに前記移動体の前方の前記交通参加者が警告情報に関連付けられた所定位置に到達した場合、
   前記制御部は、前記移動体を減速または停止させ、
   その後、前記交通参加者が前記所定位置を通過した後、または前記移動体の前方を横切った場合、
   前記制御部は、前記移動体を加速させる、または前記移動体を発進させる、
   請求項１から７のうちいずれか１項に記載の移動体制御システム。
9. 前記支援情報は、点字ブロックであり、
   前記支援情報は、前記特定交通参加者が進む進行方向を示して前記特定交通参加者の移動を誘導する誘導ブロックおよび前記特定交通参加者に警告する警告ブロックであり、
   第１の誘導ブロックが前記警告ブロックに接続され、前記第１の誘導ブロックに交差する方向に第２の誘導ブロックが前記警告ブロックに接続され、且つ前記移動体の前方に前記第２の誘導ブロックが存在している場合に、
   前記移動体が前記第１の誘導ブロックが示す進行方向に移動しているときに前記移動体の前方の前記交通参加者が警告情報に関連付けられた所定位置に到達した場合、
   前記制御部は、前記移動体を減速または停止させ、
   その後、前記交通参加者が前記所定位置を通過した後、または前記移動体の前方を横切った場合、
   前記制御部は、前記移動体を加速させる、または前記移動体を発進させる、
   請求項１から８のうちいずれか１項に記載の移動体制御システム。
10. 前記制御部は、
    前記交通参加者が所定の属性の特定交通参加者である場合に、前記移動体を加速させる、または前記移動体を発進させるタイミングを、
    前記交通参加者が前記所定の属性の交通参加者とは異なる属性の交通参加者である場合に、前記移動体を加速させる、または前記移動体を発進させるタイミングよりも遅らせる、
    請求項８または９に記載の移動体制御システム。
11. 請求項１から１０のうちいずれか１項に記載の移動体制御システムが搭載された移動体。
12. コンピュータが、
    移動体の周辺の路面が撮像された画像を取得し、
    前記画像に写された路面から得られる所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の移動を支援するための支援情報と、前記画像に写された交通参加者とを認識し、
    前記認識した交通参加者の行動を、前記支援情報に基づいて予測し、
    前記支援情報と、前記予測の結果とに基づいて、前記移動体の行動を制御する、
    制御方法。
13. コンピュータに、
    移動体の周辺の路面が撮像された画像を取得させ、
    前記画像に写された路面から得られる所定の属性を有する交通参加者である特定交通参加者の移動を支援するための支援情報と、前記画像に写された交通参加者とを認識させ、
    前記認識した交通参加者の行動を、前記支援情報に基づいて予測させ、
    前記支援情報と、前記予測の結果とに基づいて、前記移動体の行動を制御させる、
    プログラム。

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