JP4714258B2

JP4714258B2 - 経路を選択する装置、方法およびプログラム

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Publication number: JP4714258B2
Application number: JP2008299958A
Authority: JP
Inventors: 征司十倉
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2008-11-25
Filing date: 2008-11-25
Publication date: 2011-06-29
Anticipated expiration: 2028-11-25
Also published as: JP2010127646A

Description

この発明は、移動体が移動すべき経路の候補を表す複数の経路候補から最適な経路を選択する装置、方法およびプログラムに関する。

変動する環境下でのロボットなどの移動体を移動させる場合、詳細に環境を考慮した計算を行うと、行動を開始した際に環境の変動が大きく、行動が破綻する。そこで、実時間で稼動することを前提にした計算負荷調整が必要となる。

また、移動体が移動すべき複数の移動経路が存在するときに、各移動経路を評価して最適な経路を選択する方法として、経路の長さを比較する手法、および予想移動時間を比較する方法などが用いられてきた。また、経路生成と経路の比較評価および選択を同時に行う手法として、ポテンシャル法などが知られている（例えば、非特許文献１）。

ポテンシャル法では、空間を力場として想定し、障害物が存在する空間のポテンシャルを高くするとともに、目標地点のポテンシャルを低く設定し、ポテンシャルの低い部分に沿ったスタート位置から目標地点への経路を算出することで、障害物から離れた経路を算出する。

新井民夫、太田順著「仮想的なインピーダンスを用いた複数移動ロボット系の動作計画」、日本ロボット学会誌Ｖｏｌ．１１Ｎｏ．７，ｐｐ．１０３９〜１０４６，１９９３

しかしながら、経路長や移動時間を比較する方法は、移動する障害物等により経路が途絶えることがありうる動的な環境下では適切に経路を選択できない場合があった。また、ポテンシャル法は必要とする計算コストが高いという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、動環境でも到達しやすい経路を、より小さい計算コストで選択することができる装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、移動体が移動する経路の候補である経路候補から最適な経路を選択する経路選択装置であって、複数の前記経路候補の入力を受付ける受付部と、受付けた前記経路候補それぞれに対して、以下の（１）式で表される評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を算出する評価値算出部と、算出された前記評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を以下の（２）式に代入して得られる前記経路候補による移動体の移動コストｃｏｓｔを算出するコスト算出部と、前記移動コストｃｏｓｔが最も小さい経路候補を最適な経路として選択する選択部と、を備えたことを特徴とする。

ただし、ｘ_ｍは、経路候補をスタート地点からゴール地点まで予め定められた単位距離ｌごとに分割した点（１≦ｍ≦Ｍ、Ｍは分割して得られる点の個数）、ｄ_{（ｎ，ｙ）}（ｘ_ｍ）は経路候補上の点ｘ_ｍから点ｙに存在する物体ｎまでの距離、Ｐ_{（ｎ，ｙ）}は物体ｎが点ｙに存在する確率、ａ_１は予め定められた係数を表す。

また、本発明は、上記装置を実行することができる方法およびプログラムである。

本発明によれば、動環境でも到達しやすい経路を、より小さい計算コストで選択することができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる装置、方法およびプログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。

本実施の形態にかかる経路選択装置は、物体の移動履歴から算出する物体の存在確率と、経路上の注目地点から物体までの距離とから、各移動経路候補による移動コストを算出し、移動コストが最小の経路を選択する。また、本実施の形態にかかる経路選択装置は、過去の移動時の経路変更履歴、停止履歴、サービスを追加提供した履歴等を参照することにより、過去の移動時に注目地点の通過を妨げる事象が生じた場合に移動コストを高く算出する。

なお、本実施の形態にかかる経路選択装置は、例えば、移動ロボットに搭載し、経路選択装置で選択した経路にしたがって移動ロボットが移動するように構成することができる。適用可能な装置は移動ロボットに限られるものではなく、複数の経路候補から最適な経路を選択する処理を行う装置であればあらゆる装置に適用することができる。

図１は、本実施の形態にかかる経路選択装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、経路選択装置１００は、受付部１０１と、評価値算出部１０２と、コスト算出部１０３と、処理時間算出部１０４と、単位距離変更部１０５と、選択部１０６と、記憶部１２１と、を備えている。

受付部１０１は、経路の評価および選択に必要な各種情報の入力を受付ける。例えば、受付部１０１は、移動の開始地点を表すスタートノード、終了地点を表すゴールノード、およびスタートノードからゴールノードまでに経由すべき地点を表すノードの候補群の入力を受付ける。なお、受付部１０１は、例えばノードを識別する識別情報と、予め定められた座標系でのノードの座標値とを対応づけた情報をノード候補群として受付けるように構成することができる。

また、受付部１０１は、各ノードを経由してスタートノードからゴールノードまで移動する経路の候補を表す複数の経路候補を受付ける。受付部１０１は、例えばノードの識別情報を移動順に並べた情報を経路候補を表す情報として受け付けるように構成することができる。

さらに、受付部１０１は、経路候補の近傍に存在する物体の位置、物体の形状、物体の過去の移動履歴、および、経路候補の近傍の点での過去の通過履歴などを受付ける。物体の位置は、例えば上記座標系での物体の中心位置によって表される。物体の形状は、例えば中心位置を基準とした物体の輪郭線等によって表される。物体の移動履歴は、例えば直前の所定時間内に物体ｎが存在した上記座標系での点によって表される。通過履歴は、例えば、上記座標系での座標値と、当該座標値の点の通過回数と当該座標値の点で経路を変更した回数（変更回数）とによって表される。なお、各情報のデータ構造はこれらに限られるものではない。

評価値算出部１０２は、受付けられた各経路候補に対して、経路上で所定の単位距離（以下、単位距離ｌとする）ごとに存在する各点ｘ_ｍでの評価値を算出する。具体的には、評価値算出部１０２は、以下の（３）式により、点ｘ_ｍでの評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を算出する。

なお、ｘ_０はスタートノードの位置（スタート地点）、ｘ_ｍは、経路候補をｘ_０から経路候補のゴールノードの位置（ゴール地点）まで単位距離ｌごとに分割した点（１≦ｍ≦Ｍ、Ｍは分割して得られる点の個数）を表す。また、ｄ_{（ｎ，ｙ）}（ｘ_ｍ）は点ｘ_ｍから点ｙに存在する物体ｎまでの距離、Ｐ_{（ｎ，ｙ）}は物体ｎが点ｙに存在する確率、ａ_１およびａ_２は予め定められた係数を表す。

また、評価値算出部１０２は、受付部１０１により受付けられた物体の移動履歴から、上記（３）式で用いる物体ｎの存在確率Ｐ_{（ｎ，ｙ）}を推定する。例えば、評価値算出部１０２は、直近のｋ秒前に物体ｎが存在した点の座標をｙ０、ｙ１、・・・、ｙｋ、ｙｉ（０≦ｉ≦ｋ）の分散をσ^２としたとき、以下の（４）式で表される点ｙを最も存在確率の高い点とし、その点からの距離ｒ離れた点での存在確率を以下の（５）式で算出する。なお、存在確率の推定方法はこれに限られず、従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。

また、評価値算出部１０２は、過去の各点の通過履歴を参照することにより、各点で通過を妨げる事象が生じた度合いを表す通過困難度を算出し、所定の係数を乗じて評価値Ｆ（ｘ_ｍ）に加算する。

例えば、評価値算出部１０２は、各点の通過回数と経路の変更回数とを通過履歴として受付けた場合に、点ｘ_ｍの近傍領域に含まれる点の通過回数に対する変更回数の割合を通過困難度Ｇ（ｘ_ｍ）として算出する。そして、評価値算出部１０２は、（３）式の評価値Ｆ（ｘ_ｍ）に所定の係数ａ_３を乗じたＧ（ｘ_ｍ）を加算する。すなわち、評価値算出部１０２は、以下の（６）式で表される評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を算出する。

このように、過去の移動時の滑らかさなどを表す通過困難度を用いることにより、より柔軟に適切な経路を選択することが可能となる。

コスト算出部１０３は、算出された評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を積分することにより、移動体が各経路候補に沿って移動するときの移動コストを算出する。具体的には、コスト算出部１０３は、以下の（７）式により、各経路候補の移動コストｃｏｓｔを算出する。なお、（７）式は、スタートノード（ｓｔａｒｔ）からゴールノード（ｇｏａｌ）までの経路上に存在する点ｘ_ｍについて積分を算出することを意味する。

処理時間算出部１０４は、評価値Ｆ（ｘ_ｍ）の算出開始から移動コストｃｏｓｔの算出終了までの処理時間を算出する。

単位距離変更部１０５は、算出された処理時間に応じて単位距離ｌを変更する。例えば、単位距離変更部１０５は、算出された処理時間と予め定められた標準時間とを比較し、処理時間が標準時間より大きい場合に、単位距離ｌを所定値だけ大きくするように変更する。また、単位距離変更部１０５は、処理時間が標準時間より小さい場合に、単位距離ｌを所定値だけ小さくするように変更する。

例えば、ゴールノードまでの距離が大きい経路候補では、所定の単位距離ｌごとに経路を分割すると、評価値を算出する点ｘ_ｍの個数が増大し、その結果評価値の計算コストも増大する。このため、計算時間（処理時間）に応じて単位距離ｌを調整することにより、計算コストの増加を回避している。一方、単位距離ｌをできるだけ小さくしたほうが、より高精度に移動コストを算出することができる。このため、標準時間を超えない範囲で単位距離ｌを小さくすることにより、計算コストの増加を回避しつつ高精度の経路評価を可能としている。すなわち、本実施の形態では、変更した単位距離が小さいほど移動コストが小さくなるように評価値を算出することにより（上記（６）式参照）、これを実現している。

なお、（６）式でａ_２・ｌの項は必須ではなく、この項を除いた式により評価値を算出するように構成してもよい。この場合は、処理時間算出部１０４および単位距離変更部１０５を備えないように構成してもよい。

選択部１０６は、コスト算出部１０３により算出された移動コストｃｏｓｔが最小となる経路候補を、最適な経路として選択する。

記憶部１２１は、経路の評価および選択で用いる各種情報を記憶する。記憶部１２１は、例えば、受付部１０１により受付けられた情報を記憶する。記憶部１２１は、ＨＤＤ、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。

次に、このように構成された本実施の形態にかかる経路選択装置１００による経路選択処理について図２および図３を用いて説明する。図２は、本実施の形態における経路選択処理の全体の流れを示すフローチャートである。また、図３は、経路を選択する際の環境の一例を示す図である。

まず、受付部１０１が、スタートからゴールまでに経由するノードの候補群を受付ける（ステップＳ２０１）。図３の例では、スタートノードであるノードＡおよびゴールノードであるノードＤの他に、経由するノードＢ、ノードＣ、ノードＥ、ノードＦ、およびノードＧがノードの候補群として受付けられる。

次に、受付部１０１が、スタートノードからゴールノードまでの移動経路の候補（経路候補）を受付ける（ステップＳ２０２）。図３の例では、ノードＡから、ノードＢおよびノードＣを経由してノードＤに到達する経路候補１と、ノードＡから、ノードＥ、ノードＦ、およびノードＧを経由してノードＤに到達する経路候補２との２つの経路候補が受付けられる。なお、ステップＳ２０１で受付けたノード候補群を元に、経路選択装置１００内で経路候補を算出するように構成してもよい。

次に、処理時間算出部１０４が、処理開始時間を記憶部１２１等に記録する（ステップＳ２０３）。次に、前回の処理時間に応じて単位距離ｌを変更する単位距離変更処理が実行される（ステップＳ２０４）。単位距離変更処理の詳細については後述する。

単位距離変更処理の後、受付部１０１が、各経路候補の近傍に存在する物体ｎの位置ｙ、物体ｎの形状、および過去の移動履歴を受付ける（ステップＳ２０５）。受付部１０１は、例えば、移動ロボットに搭載されている各種センサで認識された周囲の物体の位置および形状を受付けるように構成することができる。図３の例では、移動障害物Ｊである物体ｎの現在位置である位置ｙ、および、移動障害物Ｊの移動履歴を受付ける。なお、固定障害物Ｈ，Ｉについても現在位置、形状、および移動履歴を受付け、移動障害物と同様の方法により存在確率を算出するように構成してもよい。

次に、評価値算出部１０２が、受付けた移動履歴等と上記（４）式および（５）式を用いて、受付けた位置ｙでの物体ｎの存在確率Ｐ_{（ｎ，ｙ）}を算出する（ステップＳ２０６）。また、評価値算出部１０２が、例えば物体ｎの位置を表す座標値を用いて、経路上の各点ｘ_ｍでの近傍の物体ｎまでの距離ｄ_{（ｎ，ｙ）}（ｘ_ｍ）を算出する（ステップＳ２０７）。この場合、評価値算出部１０２は、各点ｘ_ｍの近傍に存在する物体のうち、経路候補上での存在確率が０より大きい物体を対象として距離を算出する。

次に、評価値算出部１０２が、各ノード間の各点ｘ_ｍの近傍領域の点の通過回数および経路の変更回数を含む通過履歴を受付ける（ステップＳ２０８）。そして、各点ｘ_ｍに対し、通過中に経路変更した割合（変更回数／通過回数）を、通過困難度Ｇ（ｘ_ｍ）として算出する（ステップＳ２０９）。なお、点ｘ_ｍの近傍領域とは、点ｘ_ｍの周囲の予め定められた範囲の領域を意味する。評価値算出部１０２は、通過履歴に含まれる点のうち近傍領域に含まれる点に対する変更回数と通過回数とを用いて割合を算出する。

次に、コスト算出部１０３が、算出された存在確率Ｐ_{（ｎ，ｙ）}、距離ｄ_{（ｎ，ｙ）}（ｘ_ｍ）、および通過困難度Ｇ（ｘ_ｍ）を上記（６）式に代入し、得られた評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を（７）式のように積分することにより、各経路候補の移動コストを算出する。具体的には、コスト算出部１０３は、まず、各ノード間で上記（７）式と同様の方法で移動コストを算出する（ステップＳ２１０）。そして、コスト算出部１０３は、各経路候補に対して、経路候補に含まれる各ノード間に対して算出された移動コストの総和を算出することにより、経路候補全体に対する移動コストを算出する（ステップＳ２１１）。

次に、選択部１０６が、移動コストが最小の経路候補を最適な経路として選択する（ステップＳ２１２）。最後に、処理時間算出部１０４が、処理終了時間を記録し（ステップＳ２１３）、経路選択処理を終了する。

次に、ステップＳ２０４の単位距離変更処理の詳細について図４を用いて説明する。図４は、本実施の形態における単位距離変更処理の全体の流れを示すフローチャートである。

まず、処理時間算出部１０４は、前回の経路選択処理での処理開始時間から処理終了時間までの処理時間を算出する（ステップＳ４０１）。次に、単位距離変更部１０５が、算出された処理時間が予め定められた標準時間より大きいか否かを判断する（ステップＳ４０２）。処理時間が標準時間より大きい場合（ステップＳ４０２：ＹＥＳ）、単位距離変更部１０５は、単位距離ｌから所定値を減算することにより単位距離ｌを小さくする（ステップＳ４０３）。

処理時間が標準時間より大きくない場合（ステップＳ４０２：ＮＯ）、単位距離変更部１０５は、さらに、処理時間が標準時間より小さいか否かを判断する（ステップＳ４０４）。処理時間が標準時間より小さい場合（ステップＳ４０４：ＹＥＳ）、単位距離変更部１０５は、単位距離ｌに所定値を加算することにより単位距離ｌを小さくする（ステップＳ４０５）。なお、単位距離ｌの変更方法は上記に限られず、所定の割合で単位距離ｌを増減する方法などのあらゆる方法を適用できる。処理時間と標準時間とが等しい場合は（ステップＳ４０４：ＮＯ）、単位距離変更部１０５は、単位距離ｌを変更せずに処理を終了する。

このように、本実施の形態にかかる経路選択装置では、物体の存在確率と経路上の点から物体までの距離とから各移動経路候補の移動コストを算出し、移動コストが最小の経路を選択することができる。存在確率を考慮するため、移動しうる障害物が存在する動環境であっても目標地点に到達しやすい経路を選択することが可能となる。また、ポテンシャル法と比較して小さい計算コストで最適な経路を選択することができる。

また、本実施の形態にかかる経路選択装置では、経路候補上で考慮する点の間隔を調整することにより、計算時間を柔軟に調整することができる。これにより、変動する環境に対応する経路候補の評価をほぼ一定時間内で実行することができる。

（変形例１）
上記実施の形態では、通過回数に対する変更回数の割合を通過困難度Ｇ（ｘ_ｍ）として算出していたが、通過困難度の算出方法はこれに限られるものではない。

例えば、各点の通過回数と各点で停止した回数とを通過履歴として受付け、点ｘ_ｍの近傍領域に含まれる点の通過回数に対する停止回数の割合を通過困難度Ｇ（ｘ_ｍ）として算出するように構成してもよい。さらに、緊急で停止した回数と一時的に停止した回数とをそれぞれ分けて通過回数に対する割合を算出することにより、複数の通過困難度を算出するように構成してもよい。この場合は、複数の通過困難度それぞれに応じて異なる係数を乗じて評価値に加算する。なお、緊急で停止とは、例えば全力での減速停止を意味する。また、一時的に停止とは、例えば、見た目など周りの心理的影響やロボット自身や他のシステムへの悪影響を考慮した、安全な速度での減速停止を意味する。

（変形例２）
通過困難度を算出する他の変形例として、各点の通過回数と、移動開始時に各点で提供を受けることを予定していたサービスのうち中断したサービスの回数とを通過履歴として受付け、点ｘ_ｍの近傍領域に含まれる点の通過回数に対する中断回数の割合を通過困難度Ｇ（ｘ_ｍ）として算出するように構成してもよい。

また、各点の通過回数と、移動開始時に各点で提供を受けることを予定していたサービス以外に、提供を想定していなかった追加サービスまたは／および命令を利用者に提供できた回数とを通過履歴として受付け、点ｘ_ｍの近傍領域に含まれる点の通過回数に対する提供回数の割合を通過困難度Ｇ（ｘ_ｍ）として算出するように構成してもよい。この場合は、所定の係数として負の値を乗ずることにより、追加サービス等を受ける点を経由する経路ほど移動コストが小さくなるように構成する。

さらに、上記２つの方法を組み合わせ、中断回数から提供回数を減算した値の通過回数に対する割合を通過困難度Ｇ（ｘ_ｍ）として算出するように構成してもよい。

（変形例３）
また、上記実施の形態、および、各変形例で述べた通過困難度は、いずれか１つのみを適用することを意味するものではない。すなわち、上術した複数の通過困難度のうち任意の通過困難度を、それぞれに応じた係数を乗じて評価値に加算し、移動コストを算出するように構成することができる。

次に、本実施の形態にかかる経路選択装置のハードウェア構成について図５を用いて説明する。図５は、本実施の形態にかかる経路選択装置のハードウェア構成を示す説明図である。

本実施の形態にかかる経路選択装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。

本実施の形態にかかる経路選択装置で実行される経路選択プログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。

本実施の形態にかかる経路選択装置で実行される経路選択プログラムは、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（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、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、本実施の形態にかかる経路選択装置で実行される経路選択プログラムを、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、本実施の形態にかかる経路選択装置で実行される経路選択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。

本実施の形態にかかる経路選択装置で実行される経路選択プログラムは、上述した各部（受付部、評価値算出部、コスト算出部、処理時間算出部、単位距離変更部、選択部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１が上記ＲＯＭ５２から経路選択プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

以上のように、本発明にかかる装置、方法およびプログラムは、複数の移動経路の候補から最適な経路を選択して移動する移動ロボットなどの経路選択装置に適している。

本実施の形態にかかる経路選択装置の構成を示すブロック図である。本実施の形態における経路選択処理の全体の流れを示すフローチャートである。経路を選択する際の環境の一例を示す図である。本実施の形態における単位距離変更処理の全体の流れを示すフローチャートである。本実施の形態にかかる経路選択装置のハードウェア構成を示す説明図である。

符号の説明

５１ＣＰＵ
５２ＲＯＭ
５３ＲＡＭ
５４通信Ｉ／Ｆ
６１バス
１００経路選択装置
１０１受付部
１０２評価値算出部
１０３コスト算出部
１０４処理時間算出部
１０５単位距離変更部
１０６選択部
１２１記憶部

Claims

移動体が移動する経路の候補である経路候補から最適な経路を選択する経路選択装置であって、
複数の前記経路候補の入力を受付ける受付部と、
受付けた前記経路候補それぞれに対して、以下の（１）式で表される評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を算出する評価値算出部と、
算出された前記評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を以下の（２）式に代入して得られる前記経路候補による移動体の移動コストｃｏｓｔを算出するコスト算出部と、
前記移動コストｃｏｓｔが最も小さい経路候補を最適な経路として選択する選択部と、
を備えたことを特徴とする経路選択装置。

ただし、ｘ_ｍは、経路候補をスタート地点からゴール地点まで予め定められた単位距離ｌごとに分割した点（１≦ｍ≦Ｍ、Ｍは分割して得られる点の個数）、ｄ_{（ｎ，ｙ）}（ｘ_ｍ）は経路候補上の点ｘ_ｍから点ｙに存在する物体ｎまでの距離、Ｐ_{（ｎ，ｙ）}は物体ｎが点ｙに存在する確率、ａ_１は予め定められた係数を表す。
前記評価値算出部は、受付けた前記経路候補それぞれに対して、以下の（３）式で表される評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の経路選択装置。

ただし、ａ_２は予め定められた係数を表す。
前記評価値Ｆ（ｘ_ｍ）の算出開始から前記移動コストｃｏｓｔの算出終了までの処理時間を算出する処理時間算出部と、
前記処理時間と予め定められた標準時間とを比較し、前記処理時間が前記標準時間より大きい場合に、前記単位距離を大きくするように変更する変更部と、をさらに備えたこと、
を特徴とする請求項２に記載の経路選択装置。
前記評価値Ｆ（ｘ_ｍ）の算出開始から前記移動コストｃｏｓｔの算出終了までの処理時間を算出する処理時間算出部と、
前記処理時間と予め定められた標準時間とを比較し、前記処理時間が前記標準時間より小さい場合に、前記単位距離を小さくするように変更する変更部と、をさらに備えたこと、
を特徴とする請求項２に記載の経路選択装置。
前記評価値算出部は、受付けた前記経路候補それぞれに対して、以下の（４）式で表される評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を算出すること、
を特徴とする請求項１に記載の経路選択装置。

ただし、Ｇ（ｘ_ｍ）は、過去にｘ_ｍの通過を妨げる事象が生じた割合、ａ_３は予め定められた係数を表す。
前記Ｇ（ｘ_ｍ）は、ｘ_ｍの近傍を通過した回数に対するｘ_ｍの近傍を通過したときに経路を変更した回数の割合であること、
を特徴とする請求項５に記載の経路選択装置。
前記Ｇ（ｘ_ｍ）は、ｘ_ｍの近傍を通過した回数に対するｘ_ｍの近傍で停止した回数の割合であること、
を特徴とする請求項５に記載の経路選択装置。
前記Ｇ（ｘ_ｍ）は、ｘ_ｍの近傍を通過した回数に対するｘ_ｍの近傍で提供すべきサービスの提供を中断した回数の割合であること、
を特徴とする請求項５に記載の経路選択装置。
前記Ｇ（ｘ_ｍ）は、ｘ_ｍの近傍を通過した回数に対する、ｘ_ｍの近傍で提供すべきサービスの提供を中断した回数からｘ_ｍの近傍で提供すべきサービス以外のサービスを提供した回数を減算した値の割合であること、
を特徴とする請求項５に記載の経路選択装置。
移動体が移動する経路の候補である経路候補から最適な経路を選択する経路選択方法であって、
受付部が、複数の前記経路候補の入力を受付ける受付ステップと、
評価値算出部が、受付けた前記経路候補それぞれに対して、以下の（５）式で表される評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を算出する評価値算出ステップと、
コスト算出部が、算出された前記評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を以下の（６）式に代入して得られる前記経路候補による移動体の移動コストｃｏｓｔを算出するコスト算出ステップと、
選択部が、前記移動コストｃｏｓｔが最も小さい経路候補を最適な経路として選択する選択ステップと、
を備えたことを特徴とする経路選択方法。

ただし、ｘ_ｍは、経路候補をスタート地点からゴール地点まで予め定められた単位距離ｌごとに分割した点（１≦ｍ≦Ｍ、Ｍは分割して得られる点の個数）、ｄ_{（ｎ，ｙ）}（ｘ_ｍ）は経路候補上の点ｘ_ｍから点ｙに存在する物体ｎまでの距離、Ｐ_{（ｎ，ｙ）}は物体ｎが点ｙに存在する確率、ａ_１は予め定められた係数を表す。
コンピュータを、
移動体が移動する経路の候補である複数の経路候補の入力を受付ける受付部と、
受付けた前記経路候補それぞれに対して、以下の（７）式で表される評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を算出する評価値算出部と、
算出された前記評価値Ｆ（ｘ_ｍ）を以下の（８）式に代入して得られる前記経路候補による移動体の移動コストｃｏｓｔを算出するコスト算出部と、
前記移動コストｃｏｓｔが最も小さい経路候補を最適な経路として選択する選択部と、
として機能させるための経路選択プログラム。

ただし、ｘ_ｍは、経路候補をスタート地点からゴール地点まで予め定められた単位距離ｌごとに分割した点（１≦ｍ≦Ｍ、Ｍは分割して得られる点の個数）、ｄ_{（ｎ，ｙ）}（ｘ_ｍ）は経路候補上の点ｘ_ｍから点ｙに存在する物体ｎまでの距離、Ｐ_{（ｎ，ｙ）}は物体ｎが点ｙに存在する確率、ａ_１は予め定められた係数を表す。