JP5539596B2 - 自律移動装置、自律移動方法、及び、自律移動装置用のプログラム - Google Patents

Description

本発明は、制御装置によって移動が制御される自律移動装置、自律移動方法、及び自律移動装置用のプログラムに関するものである。

ＦＡ（ｆａｃｔｏｒｙ ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ）ロボット等は、効率的な動作と安全確保のために、人と空間的に隔離された状態（人のいない場所）で稼動する。また、ビル清掃ロボットのように、時間的に隔離された状態（人のいない時間）で稼動する形態を取ることで、効率的な動作と安全確保を図っているものがある。今後、人が活動する空間の中で稼働し、日常生活で人の負担を減らしたり、人の生活を支援したりするロボット、すなわち、人と共存可能なロボットが重要になりつつある。例えば、病院において、自律移動しながら物品を搬送するロボットや、人がいる時間帯に移動しながら床掃除を行うようなロボットである。

このようなロボットは、移動際に人と物理的に接触する可能性があり、人の安全を確保するためには、人を含む障害物との衝突を回避しながら移動する必要がある。

例えば、ロボットの移動空間内の障害物に仮想的な斥力ポテンシャルを与え、ロボットがその斥力ポテンシャルから受ける仮想的な斥力を受けることにより、衝突回避を行う方式が提案されている（特許文献１）。

また、ロボットが人の共存を考えた場合、ロボットの動作、あるいは、ロボットの動作の意図が分かりやすいものであることが望ましい。

例えば、ロボットの頭部に回転可能で眼球の動きを模した表示を行うディスプレイを備え、障害物を検知している方向や、次の移動方向を、頭部の回転、あるいは、眼球の動きによって、人に提示する方式が提案されている（特許文献２）。

特開２００１−１５４７０６号公報 特開２００４−１１８４６９号公報

Ｄ．Ｈｅｌｂｉｎｇ ａｎｄ Ｐ．Ｍｏｌｎａｒ 「Ｓｏｃｉａｌ Ｆｏｒｃｅ Ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ Ｐｅｄｅｓｔｒｉａｎ Ｄｙｎａｍｉｃｓ」 Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｒｅｖｉｅｗ Ｅ、 ｖｏｌ．５１、 ｎｏ．５、 ｐｐ．４２８２−４２８６、１９９５

しかしながら、前記特許文献１の方式では、ポテンシャルに応じたロボットの回避行動が間に合わない場合、例えば、特に狭い空間又は交差形状の通路における出会い頭の状況において、ロボットと人とが停止して立ち往生状態になる可能性が高くなり、ロボットは安全確保のために停止を余儀なくされる。従って、人と頻繁に遭遇する環境では、ロボットが頻繁に停止し、ロボットの移動効率が著しく低下するという課題を有していた。

さらに、前記特許文献１の方式では、ポテンシャルに応じてロボットが回避移動を行うため、人から見て、ロボットの挙動の意図が分かりにくく、回避動作を行うロボットと人とがすれ違う際に、人が不安感を覚えるという課題を有していた。

さらに、前記特許文献１の方式では、やむを得ず停止したロボットの側を人が通り過ぎる際に、人が「ロボットが、いつ、どこに動き出すか」という不安感を覚えるという課題を有していた。

また、前記特許文献２の方法では、ロボットのディスプレイに表示される眼球を模した図形の動き又は、頭部ディスプレイの回転という動作が、ロボットの移動方向を表すという意味であるということ自体が、初めてその動作を見た人に必ずしもわからないという課題を有していた。例えば、ロボットが頭部を回転するだけでは、ロボットが単なる警戒モードで動作しているのか、ロボットがある方向に方向転換しようとしているのかが、人にとって分かりにくい。

さらに、人がロボットの頭部を見ていない場合には、ロボットの動作意図が人に伝わらないという課題も有している。

本発明は、前記従来の課題を解決するもので、人とすれ違う際に動作効率が低下することがなくかつ人に不安感を抱かせることのないように人とすれ違う動作を可能とする自律移動装置、自律移動方法、及び、自律移動装置用のプログラムを提供することを目的とする。

前記課題を解決するために、本発明は以下のように構成される。

本発明の１つの態様によれば、移動経路に基づいて自律的に移動する自律移動装置において、
前記自律移動装置の周辺における、人あるいは物体の情報を含む環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に基づいて、前記人を検知する人情報取得部と、
前記人情報取得部によって前記人を検知した時点において、前記環境情報に基づいて前記人と前記自律移動装置とが接触する可能性があるとき、前記人の回避動作を誘導する可能性の有無を判断する接触可能性判断部と、
前記人の回避動作を誘導する可能性が有るとき、前記人に対して前記自律移動装置の移動予測経路を示す誘導動作情報を生成する誘導動作生成部と、
前記誘導動作生成部からの前記誘導動作情報に基づいて、前記自律移動装置の移動を制御する移動速度及び回転速度制御部と、
前記誘導動作情報に基づき前記移動速度及び回転速度制御部で前記自律移動装置の移動を制御して行った誘導動作に対して、前記人の反応情報を取得する反応情報取得部と、
前記反応情報取得部で取得した前記反応情報に応じて前記誘導動作を維持する誘導動作維持部と、
を備える制御部を備える、自律移動装置を提供する。

これらの概括的かつ特定の態様は、システム、方法、コンピュータプログラム並びにシステム、方法及びコンピュータプログラムの任意の組み合わせにより実現してもよい。

本発明の前記態様の自律移動装置、自律移動方法、及び、自律移動装置用のプログラムによれば、人とすれ違う際に、自律移動装置の動作効率が低下することがなくかつ人に不安感を抱かせることのないように、人と自律移動装置とがすれ違う動作が可能となる。

本発明のこれらと他の目的と特徴は、添付された図面についての実施形態に関連した次の記述から明らかになる。この図面においては、
図１Ａは、本発明の第１実施形態における自律移動装置の正面図であり、 図１Ｂは、本発明の第１実施形態における自律移動装置の側面図であり、 図２Ａは、第１実施形態において人と自律移動装置が衝突する可能性が高いシーンを示す説明図であり、 図２Ｂは、第１実施形態において自律移動装置が有している環境マップを示す説明図であり、 図３は、第１実施形態において自律移動装置における構成を示すブロック図であり、 図４は、第１実施形態においてＬＲＦセンサーが走行環境及び障害物を計測した様子を示す説明図であり、 図５は、第１実施形態においてＬＲＦセンサーが取得したデータを示す説明図であり、 図６Ａは、第１実施形態において自律移動装置の接触可能性判断手段の詳細なブロック図であり、 図６Ｂは、第１実施形態において自律移動装置の接触可能性判断手段の誘導動作可能性判断手段の詳細なブロック図であり、 図７は、第１実施形態において自律移動装置における接触可能性判断手段が行う判断方法を示す説明図であり、 図８は、第１実施形態において自律移動装置の接近禁止領域を示す説明図であり、 図９は、第１実施形態において自律移動装置の誘導動作生成手段の詳細なブロック図であり、 図１０Ａは、第１実施形態において複数の移動経路を生成する際の通路の領域分割を示す図であり、 図１０Ｂは、第１実施形態において複数の移動経路を生成する際の通路の領域分割を示す図であり、 図１０Ｃは、第１実施形態において複数の移動経路を生成する際の通路の領域分割を示す図であり、 図１１Ａは、第１実施形態において一本の通路で走行している場合の領域分割を示す図であり、 図１１Ｂは、第１実施形態において一本の通路で走行している場合の第１移動経路を示す図であり、 図１１Ｃは、第１実施形態において一本の通路で走行している場合の第２移動経路を示す図であり、 図１２Ａは、第１実施形態においてＴ字形状の通路の付近で走行している場合の領域分割を示す図であり、 図１２Ｂは、第１実施形態においてＴ字形状の通路の付近で走行している場合の第１移動経路を示す図であり、 図１２Ｃは、第１実施形態においてＴ字形状の通路の付近で走行している場合の第２移動経路を示す図であり、 図１２Ｄは、第１実施形態においてＴ字形状の通路の付近で走行している場合の第３移動経路を示す図であり、 図１２Ｅは、第１実施形態においてＴ字形状の通路の付近で走行している場合の第４移動経路を示す図であり、 図１３Ａは、第１実施形態において自律移動装置のポテンシャルによって人が受ける斥力を示す説明図であり、 図１３Ｂは、第１実施形態において自律移動装置のポテンシャルによって人が受ける斥力を示す説明図であり、 図１４は、第１実施形態において自律移動装置における誘導動作生成手段の動作の手順を示すフローチャートであり、 図１５は、第１実施形態において自律移動装置が人を検知したシーンの例１を示す説明図であり、 図１６は、第１実施形態において人が左に曲がると判断する際の進行方向の角度を示す説明図であり、 図１７Ａは、第１実施形態の例１において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第１候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図１７Ｂは、例１において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第２候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図１７Ｃは、例１において、自律移動装置における誘導動作生成手段が人に予測させたい自律移動装置の移動経路を提示するために生成した誘導動作を示す説明図であり、 図１７Ｄは、例１において、自律移動装置における人反応確認手段が確認した人の反応及び誘導動作維持手段が人の反応に応じて行っている継続動作を示す説明図であり、 図１８は、自律移動装置が人を検知したシーンの例２を示す説明図であり、 図１９Ａは、第１実施形態の例２において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第１候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図１９Ｂは、例２において、自律移動装置における誘導動作生成手段が人に予測させたい自律移動装置の移動経路を提示するために生成した誘導動作を示す説明図であり、 図１９Ｃは、例２において、自律移動装置における人反応確認手段が確認した人の反応及び誘導動作維持手段が人の反応に応じて行っている継続動作を示す説明図であり、 図２０は、自律移動装置が人を検知したシーンの例３を示す説明図であり、 図２１Ａは、第１実施形態の例３において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第１候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図２１Ｂは、例３において、自律移動装置における誘導動作生成手段が人に予測させたい自律移動装置の移動経路を提示するために生成した誘導動作を示す説明図であり、 図２１Ｃは、例３において、自律移動装置における人反応確認手段が確認した人の反応及び誘導動作維持手段が人の反応に応じて行っている継続動作を示す説明図であり、 図２２は、自律移動装置が人を検知したシーンの例４を示す説明図であり、 図２３Ａは、第１実施形態の例４において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第１候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図２３Ｂは、例４において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第１候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図２４Ａは、例４において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第２候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図２４Ｂは、例４において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第２候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図２５Ａは、例４において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第３候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図２５Ｂは、例４において、自律移動装置における誘導動作生成手段が描く人に予測させたい自律移動装置の第３候補移動経路のマップを示す説明図であり、 図２６Ａは、例４において、自律移動装置における誘導動作生成手段が人に予測させたい自律移動装置の移動経路を提示するために生成した誘導動作を示す説明図であり、 図２６Ｂは、例４において、自律移動装置における人反応確認手段が確認した人の反応を示す説明図であり、 図２６Ｃは、例４において、自律移動装置における人反応確認手段が確認した人の反応を示す説明図であり、 図２７は、第１実施形態において自律移動装置における構成を示すブロック図であり、 図２８Ａは、第１実施形態の変形例において、自律移動装置における誘導動作維持手段が人の反応に応じて行っている継続動作を示す説明図であり、 図２８Ｂは、第１実施形態の変形例において、自律移動装置における誘導動作維持手段が人の反応に応じて行っている継続動作を示す説明図であり、 図２９は、第１実施形態の変形例において自律移動装置が行っている回避動作の例を示す説明図であり、 図３０は、第１実施形態の変形例において自律移動装置の動作の手順を示すフローチャートであり、 図３１は、第１実施形態において、等ポテンシャル線が自律移動装置の移動方向に対して楕円の形状を持っている状態を示す図である。

以下に、本発明にかかる実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。

以下、図面を参照して本発明における実施形態を詳細に説明する前に、本発明の種々の態様について説明する。

本発明の第１態様によれば、移動経路に基づいて自律的に移動する自律移動装置において、
前記自律移動装置の周辺における、人あるいは物体の情報を含む環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に基づいて、前記人を検知する人情報取得部と、
前記人情報取得部によって前記人を検知した時点において、前記環境情報に基づいて前記人と前記自律移動装置とが接触する可能性があるとき、前記人の回避動作を誘導する可能性の有無を判断する接触可能性判断部と、
前記人の回避動作を誘導する可能性が有るとき、前記人に対して前記自律移動装置の移動予測経路を示す誘導動作情報を生成する誘導動作生成部と、
前記誘導動作生成部からの前記誘導動作情報に基づいて、前記自律移動装置の移動を制御する移動速度及び回転速度制御部と、
を備える制御部を備える、自律移動装置を提供する。

本発明の第２態様によれば、前記誘導動作情報に基づき前記移動速度及び回転速度制御部で前記自律移動装置の移動を制御して行った誘導動作に対して、前記人の反応情報を取得する反応情報取得部と、
前記反応情報取得部で取得した前記反応情報に応じて前記誘導動作を維持する誘導動作維持部と、
を備える、第１の態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第３態様によれば、前記環境情報取得部で取得された前記環境情報内に、前記人ではない障害物が含まれている場合又は前記自律移動装置の移動経路を前記人に回避してもらう動作を誘発することが不可能な場合に、前記自律移動装置で行う回避動作を生成する回避動作生成部をさらに備える、第１又は２の態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第４態様によれば、前記環境情報取得部は、ＬＲＦセンサー、ミリ波センサー、超音波センサー、及び、ステレオカメラの少なくとも１つで構成される環境観測部により観測した前記環境情報を取得する、第１〜３のいずれか１つの態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第５態様によれば、前記人情報取得部は、前記人の位置、速度、及び、進行方向を移動情報として取得する、第１〜４のいずれか１つの態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第６態様によれば、前記誘導動作生成部は、前記自律移動装置のポテンシャルによって前記人が受ける斥力の大きさ及び方向を基に、優先順位の高い誘導経路の候補から１つの候補を選択して、前記人に対する前記自律移動装置の移動予測経路を生成する、第１〜５のいずれか１つの態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第７態様によれば、前記誘導動作生成部は、前記人の移動情報に応じて、前記人に予測させたい前記自律移動装置の移動経路が前記自律移動装置の目的地とは反対方向に一時的に移動する経路である前記誘導動作を、生成する、第５の態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第８態様によれば、前記誘導動作生成部は、前記人情報取得部で取得した前記人の前記移動情報によっても前記人の行き先が不明である場合に、前記人に行き先を行動で示してもらうための前記誘導動作を生成する、第５の態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第９態様によれば、前記誘導動作生成部は、前記人に予測させたい前記自律移動装置の移動経路を、前記自律移動装置で塞ぐ動作を、前記誘導動作として生成する、第１〜８のいずれか１つの態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第１０態様によれば、前記誘導動作生成部は、前記人に予測させたい前記自律移動装置の移動経路を示すために移動しながら、前記移動経路の両側の壁のいずれか一方の壁に近づける動作を、前記誘導動作として生成する、第１〜９のいずれか１つの態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第１１態様によれば、前記移動速度及び回転速度制御部は、前記誘導動作の開始直後の所定期間は、それ以外の期間よりも前記自律移動装置の前記移動速度又は回転速度を低速にするとともに、
前記誘導動作の開始直後の所定期間に、前記反応情報取得部で、前記人の反応情報を取得する、第２の態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第１２態様によれば、前記移動速度及び回転速度制御部は、前記自律移動装置がＴ字形状の通路又は交差点で曲がると前記人に予測させたい際に、前記通路の両側の壁のうちのいずれか一方の壁の近くに前記自律移動装置を接近させるように前記移動速度及び回転速度を制御する、第１〜１１のいずれか１つの態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第１３態様によれば、前記誘導動作維持部は、前記人情報取得部で取得した前記人の前記移動情報に基づき前記人の行き先を行動で示してもらったと判断した後で、その行き先以外の通路の空間に対して前記自律移動装置の動作を継続して行う、第８の態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第１４態様によれば、前記回避動作生成部は、前記誘導動作を行っても前記人の反応で前記自律移動装置との衝突が起こりうる場合に前記回避動作を生成する、第３の態様に記載の自律移動装置を提供する。

本発明の第１５態様によれば、移動経路に基づいて自律移動装置が自律的に移動する自律移動方法において、
前記自律移動装置の周辺における、人あるいは物体の情報を含む環境情報を環境情報取得部で取得し、
前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に基づいて、前記人を人情報取得部で検知し、
前記人情報取得部によって前記人を検知した時点において、前記環境情報に基づいて前記人と前記自律移動装置とが接触する可能性があるとき、前記人の回避動作を誘導する可能性の有無を接触可能性判断部で判断し、
前記人の回避動作を誘導する可能性が有るとき、前記人に対して前記自律移動装置の移動予測経路を示す誘導動作情報を誘導動作生成部で生成し、
前記誘導動作生成部からの前記誘導動作情報に基づいて、前記自律移動装置の移動を移動速度及び回転速度制御部で制御する、
自律移動方法を提供する。

本発明の第１６態様によれば、移動経路に基づいて自律的に移動する自律移動装置の自律移動装置用のプログラムにおいて、
コンピュータを、
前記自律移動装置の周辺における、人あるいは物体の情報を含む環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に基づいて、前記人を検知する人情報取得部と、
前記人情報取得部によって前記人を検知した時点において、前記環境情報に基づいて前記人と前記自律移動装置とが接触する可能性があるとき、前記人の回避動作を誘導する可能性の有無を判断する接触可能性判断部と、
前記人の回避動作を誘導する可能性が有るとき、前記人に対して前記自律移動装置の移動予測経路を示す誘導動作情報を生成する誘導動作生成部と、
前記誘導動作生成部からの前記誘導動作情報に基づいて、前記自律移動装置の移動を制御する移動速度及び回転速度制御部と、
として機能させるための自律移動装置用のプログラムを提供する。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。

（第１実施形態）
図１Ａ及び図１Ｂは、本発明の第１実施形態における自律移動装置１の外観を示す。自律移動装置１は、左車輪２と右車輪３とそれぞれ独立して正逆回転可能に下部に配置された自律移動装置本体１ａと、本体１ａの上面の前部に固定されたＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ）センサー４と、本体１ａ内に配置された制御部９０とを備える。

左車輪２と右車輪３とは、それぞれ駆動装置の一例である左右のモータ２Ｍ，３Ｍに連結されて、独立して正逆回転駆動されて、自律移動装置１を前後に走行させる。左車輪２と右車輪３との回転速度を変化させることにより、自律移動装置１を、前後方向に対する左右方向に曲がることも可能である。ＬＲＦセンサー４の詳細は後述する。

図２Ａは、人７と自律移動装置１とが、すれ違うシーンの例を示す。特に、人７と自律移動装置１とが衝突したり、立ち往生する可能性が高い出合頭のシーンを示す。すなわち、Ｔ字形状の通路１５の交差点１５ａに自律移動装置１が接近し、その交差点１５ａで人７と自律移動装置１とが、すれ違うことを想定する。このような場合、一例として、人７の体の幅は約６０ｃｍであり、自律移動装置１の幅は６０ｃｍとする。通路１５の幅は、人７と自律移動装置１とが互いにすれ違うことが可能な空間として、本例では、両者の幅の合計（６０ｃｍ＋６０ｃｍ＝１２０ｃｍ）より大きい１５０ｃｍとする。

尚、第１実施形態は、人７と自律移動装置１との出会頭、または、狭い空間以外の他のシーンで人７と自律移動装置１とが存在する場合にも適用可能である。

図２Ａでは、自律移動装置１は、目的地１０に向かって矢印Ａ方向に通路１５内を走行している。人７は、矢印Ｂ方向に通路１５内を歩いている。人７は、Ｔ字形状の通路の交差点１５ａにおいて、直進するか、あるいは、左に曲がる可能性がある。このＴ字形状の通路の交差点１５ａにおいて、人７と自律移動装置１とが出会い、すれ違うことになる。

このとき、一例として、人７の歩く平均速度は時速４ｋｍ（１．１１ｍ／ｓ）と想定し、障害物が無いときの自律移動装置１の移動速度は時速２ｋｍ（０．５５ｍ／ｓ）と想定する。障害物が有るときの自律移動装置１の移動速度は、時速２ｋｍより遅い速度となる。

図３は、第１実施形態における自律移動装置１のブロック図を示す。

自律移動装置１は、制御部９０として、環境情報取得手段（環境情報取得部）１０１と、環境情報データベース（環境情報記憶部）１０１Ｄと、タイマ１０１Ｔと、人情報取得手段（人情報取得部）１０３と、接触可能性判断手段（接触可能性判断部）１０４と、誘導動作生成手段（誘導動作生成部）１０５と、回避動作生成手段（回避動作生成部）１０６と、通常走行生成手段（通常走行生成部）１１０と、移動速度及び回転速度制御手段（移動速度及び回転速度制御部）１０７と、自己位置推定部１００とを備える。自律移動装置１は、これ以外に、環境データベース（環境記憶部）１５０を備えているが、環境データベース１５０に格納されている情報を入出力インターフェース及び通信回線を介して自律移動装置１の外部のデータベースから取得するようにしてもよい。

自律移動装置１が、図２Ｂに示すように環境データベース１５０に記憶された環境マップ６を持っており、環境データベース１５０に記憶された内に存在する障害物を認識しながら走行する。環境データベース１５０は、自律移動装置１と人７とが共存しかつ自律移動装置１が移動する場所の環境マップ６を予め格納し、環境情報取得手段１０１に環境マップ６のデータを提供する。環境マップ６内の障害物としては、移動障害物（例えば人７）と固定障害物（例えば壁１１，１２，１３，１４又は壁以外の固定障害物８）の２種類に分類できる。壁以外の固定障害物として、環境マップ６にある固定障害物８と環境マップ６に無い固定障害物９とがある。環境マップ６は、座標系を持っている。通路１５を形成する壁１１，１２，１３，１４の座標及び環境マップ６にある通路１５内の固定障害物８の座標が環境マップ６にそれぞれ含まれている。

環境情報取得手段１０１及び人情報取得手段１０３などはデータ入力系である。

環境情報取得手段１０１は、タイマ１０１Ｔからの情報を基に、自律移動装置１の周辺の環境情報を所定時間毎に環境観測手段で観測して、環境情報データベース１０１Ｄに記録する（後述する図３０のステップＳ２０１参照）。第１実施形態では、環境観測手段（環境観測部）の一例として、１つのＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ）センサー４で観測した環境情報を取得する。環境情報とは、自律移動装置１の周辺における、人７あるいは物体の情報を含む。尚、環境情報取得手段１０１の環境観測手段は、１つのセンサーだけでもよく、また、計測精度を向上させるために、センサーフュージョンとして２つ以上のセンサーを用いても良い。環境観測手段（環境観測部）の例としては、ＬＲＦセンサー４に限定されるものではなく、ミリ波センサー、超音波センサー、又は、ステレオカメラ、などのセンサーを使用することもできる。図４で示すように、自律移動装置１が走行している際に、ＬＲＦセンサー４は、所定の時間間隔毎に自律移動装置１の周辺に複数のレーザ線５を照射し、周囲の障害物との距離を計測する。第１実施形態では、ＬＲＦセンサー４が一例として２７０度の計測可能な範囲を持っており、一例として０．２５度の間隔でレーザ線５を照射するとする。図４の参照符号８０はレーザ線５が既知障害物（この例では、壁１１，１３，１４）に当たったスポットを示し、参照符号８１はレーザ線５が未知障害物（この例では、人７）に当たったスポットを示す。レーザ線５の照射口からこれらのスポットまでの距離を周囲の障害物との距離としてＬＲＦセンサー４で計測する。この計測結果が環境情報である。

自己位置推定部１００は、ＬＲＦセンサー４からの環境情報と環境マップ６とを用いて、自律移動装置１の自己位置推定を行なう。なお、具体的には、図示していないが、左車輪２と右車輪３との左右のモータ２Ｍ，３Ｍのエンコーダ２Ｅ，３Ｅからの情報が入力されて、エンコーダ２Ｅ，３Ｅからの情報をも考慮して、自律移動装置１の自己位置推定を行なうようにしてもよい。

以下に、ＬＲＦセンサー４からの環境情報と環境マップ６とを用いて、自律移動装置１の自己位置推定の方法を説明する。

ＬＲＦセンサー４から出射された各角度におけるレーザ線５を利用して、それぞれ、その角度にある障害物への距離をＬＲＦセンサー４で計測する。図５は、ＬＲＦセンサー４が取得したデータを示す。図５の参照符号８０はレーザ線５が既知障害物に当たったスポットを示し、参照符号８１はレーザ線５が未知障害物に当たったスポットを示す。ＬＲＦセンサー４が取得したデータから、自律移動装置１の現在地（処理時の位置）の周辺における、環境情報の障害物分布地図（自律移動装置１の現在地と障害物の分布とが表示された地図）の形状を環境情報取得手段１０１で取得できる。環境情報取得手段１０１で取得した環境情報の障害物分布地図の形状を自己位置推定部１００で取得し、自己位置推定部１００において、取得した環境情報の障害物分布地図の形状と環境マップ６とを照合する。自己位置推定部１００において、取得した環境情報の障害物分布地図の形状と環境マップ６との照合処理において、平行移動と回転とを繰り返して行い、最もマッチングしている所を自己位置推定部１００で探す。自己位置推定部１００で最もマッチングしている所の自律移動装置１の現在地は、自律移動装置１の自己位置となる。

人情報取得手段１０３は、環境情報取得手段１０１によって取得した環境情報から、環境データベース１５０内の環境マップ６に無い障害物を検知する。その後、人情報取得手段１０３は、検知された障害物の中から人７を抽出する。すなわち、人情報取得手段１０３は、人７に関する情報を取得する。人情報取得手段１０３は、人７の位置、速度、及び、進行方向を、人７の移動情報として取得できる。自律移動装置１の自己位置及びＬＲＦセンサー４で計測された人７との距離から、人７の位置が人情報取得手段１０３で推定される。人７の位置を時間微分したものを、人７の速度として、人情報取得手段１０３で推定する。人７の速度におけるベクトルを、人７の進行方向として、人情報取得手段１０３で推定する。

ここで、ＬＲＦセンサー４を用いて、人情報取得手段１０３による人７の検知方法を説明する。

自己位置推定部１００で自己位置推定を行った後でも、ＬＲＦセンサー４からの複数のレーザ線５から、その一部が、環境マップ６と合わない距離データが存在することが自己位置推定部１００でわかる。例えば、図５で示すように、人７に当たったレーザ線５があり、このレーザ線５が障害物である人７に当たったスポットは、環境マップ６には無い未知障害物の点群８１として現れる。自律移動装置１の走行に伴って（自律移動装置１の現在地が時間と共に変わっても）、その未知障害物の点群８１が、常に同じ位置にある否かを自己位置推定部１００で判定する。未知障害物の点群が常に同じ位置にある場合に固定障害物と人情報取得手段１０３で判定し、そうでなければ移動障害物と人情報取得手段１０３で判定する。移動障害物が人７か否かを人情報取得手段１０３で判定するには、移動障害物の幅を人情報取得手段１０３で考慮する。ＬＲＦセンサー４の距離データから、移動障害物の幅を人情報取得手段１０３で推定する。例えば、正面から見た人７の幅が約６０ｃｍであり、側面から見た人７の幅が約３０ｃｍであるとすると、検知された移動障害物から３０〜６０ｃｍの幅を持った物体を人７であると、人情報取得手段１０３で推定することができる。人７が３０〜６０ｃｍの幅を持つことは、例えば、環境データベース１５０に格納しておき、その情報を環境データベース１５０から人情報取得手段１０３が取得すればよい。

自律移動装置１は、自己位置推定部１００と人情報取得手段１０３とからの情報に基づき、人７では無い障害物に対しては、後述する回避動作生成手段１０６で回避動作を行う。一方、自己位置推定部１００からの情報に基づき、人７と人情報取得手段１０３で検知されれば、そのまま、人情報取得手段１０３での人又は障害物の検出処理などを行う。

また、人情報取得手段１０３の例としてカメラを用いれば、人７の状況、例えば人７が倒れている状況なども取得可能である。人７が倒れているような人７が動けない状況であると人情報取得手段１０３で判断すれば、後述する回避動作生成手段１０６の処理に進む。そうでないと人情報取得手段１０３で判断すれば、接触可能性判断手段１０４の処理に進む。人７が倒れているような人７が動けない状況であると人情報取得手段１０３で判断する仕方の例としては、３０〜６０ｃｍの幅を持つ人７が移動していたのち、３０〜６０ｃｍの幅以上の幅となりかつ、所定時間以上、移動停止になったと人情報取得手段１０３で判断すれば、人７が倒れているような人７が動けない状況であると、人情報取得手段１０３で判断することができる。

接触可能性判断手段１０４は、まず、人情報取得手段１０３で取得した情報を基に、人７などの障害物と自律移動装置１との接触可能性を判断する。接触可能性が無いと接触可能性判断手段１０４で判断する場合は、後述する通常走行生成手段１１０により自律移動装置１のそのときの走行を維持する通常走行生成処理に進む。接触可能性があると接触可能性判断手段１０４で判断する場合は、誘導動作の可能性を接触可能性判断手段１０４で判断する。

詳しくは、図６Ａで示すように、接触可能性判断手段１０４は、接触可能性判断手段（接触可能性判断部）１０４ａと誘導動作可能性判断手段（誘導動作可能性判断部）１０４ｂとを有する。さらに、図６Ｂで示すように、誘導動作可能性判断手段１０４ｂは、移動位置予測手段（移動位置予測部）１０４ｂ−１と即接触危険性判断手段（即接触危険性判断部）１０４ｂ−２とを有する。

よって、接触可能性判断手段１０４ａは、自律移動装置１と人７とがそのときの速度と方向とでそれぞれ進めば、将来、両者が衝突するか否かという接触可能性の有無を判断する。接触可能性が無いと接触可能性判断手段１０４ａで判断する場合は、後述する通常走行生成手段１１０により自律移動装置１のそのときの走行を維持する通常走行生成処理に進む。接触可能性があると接触可能性判断手段１０４ａで判断する場合は、誘導動作の可能性を誘導動作可能性判断手段１０４ｂで判断する。

移動位置予測手段１０４ｂ−１は、接触可能性判断手段１０４ａからの情報を基に、人情報取得手段１０３によって人７を検知した時点で、人情報取得手段１０３から人７の位置情報を取得し、かつ、環境情報取得手段１０１及び自己位置推定部１００とから自律移動装置１の位置情報を取得する。そして、移動位置予測手段１０４ｂ−１は、人情報取得手段１０３によって人７を検知した時点から所定時間経過した後の、人７の位置と自律移動装置１との移動位置をそれぞれ予測する。

即接触危険性判断手段１０４ｂ−２は、移動位置予測手段１０４ｂ−１からの情報を基に、人７と自律移動装置１とが接触する可能性の有無を判断する。

図７を用いて、移動位置予測手段１０４ｂ−１により、所定期間経過した後における、人７と自律移動装置１との位置情報を予測する方法を説明する。

本事例では、Ｔ字の通路１５の交差点１５ａ付近において、人７と自律移動装置１とがすれ違う状況を説明する。

Ｔ字の通路１５の交差点１５ａ付近では、ＬＲＦセンサー４の電波が壁１１，１２，１３，１４に阻まれるため、ＬＲＦセンサー４の検知可能範囲が限られる。ＬＲＦセンサー４の中心位置と壁１２の角１２ａとを結んだ線を含む延長線をセンシング境界２０とする。自律移動装置１が初めて人７を検知するのは、人７がセンシング境界２０内の検知可能範囲に入ったときであり、その時間を人検知時間Ｔ_１とする。そのときの自律移動装置１の位置と速度とは、それぞれｒ_ｒ（Ｔ_１）とｖ_ｒ（Ｔ_１）である。そのときの人７の位置と速度はそれぞれｒ_ｈ（Ｔ_１）とｖ_ｈ（Ｔ_１）である。

人検知時間Ｔ_１から所定期間ΔＴ_ｓ後の時間Ｔ_２に予測する自律移動装置１の位置ｒ_ｒ（Ｔ_２）及び人７の位置ｒ_ｈ（Ｔ_２）は、それぞれ下記の（式１）、（式２）で移動位置予測手段１０４ｂ−１により算出する。

．．．．．．（式１）

．．．．．．（式２）

ここで、ΔＴ_ｓは自律移動装置１が人７を検知してから誘導動作又は回避動作の何れかを開始するまでの処理時間を含む許容時間である。

許容時間ΔＴ_ｓ後における、自律移動装置１と人７とのそれぞれの位置を移動位置予測手段１０４ｂ−１により算出した後、即接触危険性判断手段１０４ｂ−２は、人７と自律移動装置１とが接触する可能性の有無を判断する。

図８は、即接触危険性判断手段１０４ｂ−２による、接触有無の判断基準を示す。第１実施形態の判断基準は、自律移動装置１の周囲に円環状の接近禁止領域１９を定義する。人７は点の座標として、接近禁止領域１９に入っていれば、接触が発生すると即接触危険性判断手段１０４ｂ−２により判断する。自律移動装置１が円の形を取ると仮定する場合、自律移動装置１の円周から、接近禁止距離１７（ｄ）だけ離れた円周との間で囲まれた円環状の領域は、接近禁止領域１９と定義する。

ここで、視野角度１８（θ）とは、自律移動装置１が人７であると仮定する際に、自律移動装置１のＬＲＦセンサー４で環境情報を観測できる範囲の角度である。自律移動装置１が視野角度１８において前進するとし、自律移動装置１の後ろにおける領域を接近禁止領域１９から外す。

即接触危険性判断手段１０４ｂ−２は、移動位置予測手段１０４ｂ−１で予測した人７の位置が、移動位置予測手段１０４ｂ−１で予測した自律移動装置１の位置における接近禁止領域１９に含まれるのか否を判断する。

図７で示すように、移動位置予測手段１０４ｂ−１で予測する人７の位置ｒ_ｈ（Ｔ_２）が自律移動装置１の接近禁止領域１９に含まれると即接触危険性判断手段１０４ｂ−２で判断する場合、人７に回避してもらうように誘導するのが不可能なため（人７に回避してもらう動作を誘発する可能性が無いため）、後述する回避動作生成手段１０６の回避動作生成処理に進む。移動位置予測手段１０４ｂ−１で予測する人７の位置ｒ_ｈ（Ｔ_２）が自律移動装置１の接近禁止領域１９に含まれない（人７に回避してもらう動作を誘発する可能性がある）と即接触危険性判断手段１０４ｂ−２で判断する場合、誘導動作生成手段１０５の誘導動作生成処理に進む。第１実施形態では、一例として、自律移動装置１の半径１６（Ｒ）を３０ｃｍ、視野角度１８（θ）を１８０度であると想定する。人７は半径３０ｃｍの円と仮定する場合、接近禁止距離を３０ｃｍと想定する。

誘導動作生成手段１０５は、人７の移動情報（位置、速度、及び、進行方向）に基づいて、人７に予測させたい自律移動装置１の移動予測経路を示す誘導動作２６の情報を生成する。

図９に示すように、誘導動作生成手段１０５は、移動経路計算手段（移動経路計算部）１０５ａと、移動候補選択手段（移動候補選択部）１０５ｂと、斥力判定手段（斥力判定部）１０５ｃと、誘導動作指示手段（誘導動作指示部）１０５ｄと、誘導動作生成用データベース（誘導動作生成用記憶部）１０５ＤＢとを有する。

移動経路計算手段１０５ａは、自律移動装置１が走行している環境に応じて、複数の移動経路を計算する。計算した後、それぞれの移動経路に選択する際の優先順位を移動経路計算手段１０５ａで付ける。複数の移動経路を計算するために、自律移動装置１が走行している通路１５を、ｎ個の領域に分割する。ｎを下記（式３）で決定する。

．．．．．．（式３）

ここで、Ｌは通路１５の幅であり、ｄは自律移動装置１の幅である。ｎは１以上の整数であり、小数点以下を切り捨てる。

第１実施形態では、Ｌが１５０ｃｍ、ｄが６０ｃｍであるため、ｎは２となる（図１０Ａを参照）。自律移動装置１が一本の通路で走行しているか（図１１Ａを参照）、Ｔ字交差点１５ａ路１５の交差点１５ａ付近で走行しているか（図１２Ａを参照）、の２つの場合分けを行う。一本の通路で走行している場合、２つの可能な移動領域（右側移動経路（一本の通路で走行している場合の第１移動経路）５１と左側移動経路（一本の通路で走行している場合の第２移動経路）５２）がある（図１１Ｂ〜図１１Ｃを参照）。Ｔ字の通路１５の交差点１５ａ付近で走行している場合、４つの可能な移動領域（小回り迂回移動経路（Ｔ字形状の通路の付近で走行している場合の第１移動経路）５３と大回り迂回移動経路（Ｔ字形状の通路の付近で走行している場合の第２移動経路）５４と小回り退避移動経路（Ｔ字形状の通路の付近で走行している場合の第３移動経路）５５と大回り退避移動経路（Ｔ字形状の通路の付近で走行している場合の第４移動経路）５６と）がある（図１２Ｂ〜図１２Ｅを参照）。

複数の移動経路から、自律移動装置１の動作効率を基準に、優先順位を移動経路計算手段１０５ａで付ける。まず、その移動経路が、自律移動装置１を目的地１０に近づけるか遠ざけるかを、移動経路計算手段１０５ａで判断する。次に、目的地１０に到達するための、移動経路の長さを移動経路計算手段１０５ａで判断する。最も動作効率が良い移動経路は、目的地１０に近づけ、目的地１０に到達するために最も短い移動経路である。

自律移動装置１が一本の通路で走行している場合の優先順位を移動経路計算手段１０５ａで考慮する。図１１Ｂで示す右側移動経路５１は、自律移動装置１を目的地１０に近づける。一方、図１１Ｃで示す左側移動経路５２は、自律移動装置１を目的地１０に遠ざける。そのため、図１１Ｂで示す右側移動経路５１は第１移動経路であり、図１１Ｃで示す左側移動経路５２は第２移動経路となる。

自律移動装置１がＴ字形状の通路の付近で走行している場合の優先順位を移動経路計算手段１０５ａで考慮する。図１２Ｂで示す小回り迂回移動経路５３及び図１２Ｃで示す大回り迂回移動経路５４は、自律移動装置１を目的地１０に近づける。一方、図１２Ｄで示す小回り退避移動経路５５及び図１２Ｅで示す大回り退避移動経路５６は、自律移動装置１を目的地１０に遠ざける。図１２Ｂで示す小回り迂回移動経路５３と図１２Ｃで示す大回り迂回移動経路５４を移動経路計算手段１０５ａで比較すると、目的地１０に到達するために、図１２Ｂで示す小回り迂回移動経路５３の方が大回り迂回移動経路５４よりも短いことが移動経路計算手段１０５ａでわかる。そのため、図１２Ｂで示す小回り迂回移動経路５３は第１移動経路であり、図１２Ｃで示す大回り迂回移動経路５４は第２移動経路となる。同様に、図１２Ｄで示す小回り退避移動経路５５と図１２Ｅで示す大回り退避移動経路５６を移動経路計算手段１０５ａで比較すると、目的地１０に到達するために、図１２Ｄで示す小回り退避移動経路５５の方が大回り退避移動経路５６より短いことが移動経路計算手段１０５ａでわかる。そのため、図１２Ｄで示す小回り退避移動経路５５は第３移動経路であり、図１２Ｅで示す大回り退避移動経路５６は第４移動経路となる。

移動候補選択手段１０５ｂは、移動経路計算手段１０５ａで計算された複数の移動経路５１〜５６から移動候補を選択する。自律移動装置１の動作効率を優先するために、移動経路計算手段１０５ａで決めた順位に従って移動候補選択手段１０５ｂで選択する。移動経路計算手段１０５ａで選択した移動候補を、環境データベース１５０から取得した環境マップ６に移動候補選択手段１０５ｂで投影する。

斥力判定手段１０５ｃは、移動候補選択手段１０５ｂで選択した移動候補が人７の行き先に対して不安感を与えるか否かを判断する。そのために、自律移動装置１がポテンシャル２１（近づいてくる移動障害物に対して反発を与えるエネルギーの場）を持っているとし、人７と接近する際に自律移動装置１のポテンシャル２１によって人７が斥力Ｆ_ｒｈを受けるとする（図１３Ａを参照）。斥力判定手段１０５ｃは、自律移動装置１が人７に不安感を与えるか否かを判断基準として、自律移動装置１から人７が受ける斥力Ｆ_ｒｈで判断する。人７の進行方向に対して反対方向の斥力Ｆ_ｒｈを有し、かつその斥力Ｆ_ｒｈが所定の値（斥力判断用閾値）より大きければ、人７に不安感を与えると斥力判定手段１０５ｃで判断する。そうでなければ、人７に不安感を与えないと斥力判定手段１０５ｃで判断する。斥力判断用閾値は、斥力判定手段１０５ｃに接続された誘導動作生成用データベース（誘導動作生成用記憶部）１０５ＤＢに格納されている。斥力判断用閾値は、例えば、自律移動装置１が走行する場所に応じて変わるようにしてもよい。具体的には、自己位置推定部１００により、例えば、病院の一階を走行しているか二階を走行しているかを判断し、自律移動装置１が一階を走行しているならば、外来患者が多く、自律移動装置１のようなロボットに不慣れなため、斥力判断用閾値を小さくする一方、自律移動装置１が二階を走行しているならば、入院患者が多く、自律移動装置１のようなロボットに慣れているため、斥力判断用閾値を大きくするようにしてもよい。又は、昼間に自律移動装置１が走行している場合には、人７から自律移動装置１が見えやすいため、斥力判断用閾値を小さくする一方、夜間に自律移動装置１が走行している場合には、人７から自律移動装置１が見えにくいため、斥力判断用閾値を大きくするようにしてもよい。さらに、人の多いところと少ないところで斥力判断用閾値を変えるようにしてもよい。すなわち、自己位置推定部１００から入力される場所情報に基づいて、斥力判定手段１０５ｃで斥力判断用閾値を変更して使用するようにしてもよい。

なお、図１３Ａにおいて、ポテンシャル２１の大きさは、自律移動装置１の速度に応じて変化させることができる。例えば、図１３Ｂに示すように、図１３Ａよりも自律移動装置１の速度が遅い場合には、ポテンシャル２１の半径を小さくすることができる。また、斥力判断用閾値と同様に、自己位置推定部１００から入力される場所情報に基づいて、ポテンシャル２１の大きさを変更するようにしてもよい。

尚、自律移動装置１のポテンシャル２１及び人７に与える斥力をモデル化するには、Ｓｏｃｉａｌ Ｆｏｒｃｅ Ｍｏｄｅｌ（非特許文献１を参照）を導入し、下記で説明する。

Ｓｏｃｉａｌ Ｆｏｒｃｅ Ｍｏｄｅｌに基づき、時刻ｔにおける自律移動装置１の位置及び速度をそれぞれｒ_ｒ（ｔ）、ｖ_ｒ（ｔ）とし、人７の位置及び速度をそれぞれｒ_ｈ（ｔ）、ｖ_ｈ（ｔ）とする。そのときの自律移動装置１のポテンシャル２１（すなわち、Ｖ _ｈｒ （ｂ））を下記（式４）で定義する。

．．．．．．（式４）

ここで、Ｖ^ｏ _ｈｒ及びσは、ポテンシャル２１の形状を決定する定数である。自律移動装置１のポテンシャル２１はｂに対する単調減少関数であり、等ポテンシャル線が自律移動装置１の移動方向に対して楕円の形状を持っているとする。ｂは楕円の短径であり（図３１参照）、下記（式５）で定義する。

．．．．．．（式５）

（式５）におけるｒ_ｈｒを下記（式６）で定義する。

．．．．．．（式６）

時刻ｔで自律移動装置１のポテンシャル２１によって人７が受ける斥力Ｆ_ｒｈ（ｔ）を下記（式７）で算出する。

．．．．．．（式７）

（式７）で示すように、人７が自律移動装置１の視野角度１８内に入ると斥力を大きく、そうではなければ斥力を小さくするように、重み付けを行うことができる。重みｗを下記（式８）で表すことができる。

．．．．．．（式８）

ここで、ｃは０＜ｃ＜１を満たす定数であり、θは視野角度１８を表す定数である。ｅ_ｒは自律移動装置１の進行方向を表す単位ベクトルであり、下記（式９）で表すことができる。

．．．．．．（式９）

誘導動作指示手段１０５ｄは、斥力判定手段１０５ｃで人７に不安を与えない、と判定された移動候補を、人７に予測させたい自律移動装置１の移動予測経路として、決定する。

次に、人７に予測させたい自律移動装置１の移動経路を提示する動作を誘導動作指示手段１０５ｄで決定し、誘導動作の情報を誘導動作指示手段１０５ｄで生成する。

図１４は、誘導動作生成手段１０５の誘導動作生成処理のフローチャートを示す。

最初に、ステップＳ３０１において、誘導動作生成手段１０５は、自律移動装置１が走行している環境に応じて、複数の移動経路を移動経路計算手段１０５ａで計算する。

次いで、ステップＳ３０２において、それぞれの移動経路に優先順位を移動経路計算手段１０５ａで付ける。

次いで、ステップＳ３０３において、複数の移動経路から最も自律移動装置１の動作効率が良い経路（第一候補経路）を移動候補選択手段１０５ｂで選択する。

次いで、ステップＳ３０４において、選択した経路を環境マップ６に移動候補選択手段１０５ｂで描く。

次いで、ステップＳ３０５及びＳ３０６において、第一候補の移動経路の候補が人７の行き先に対して不安感を与えるか否かを斥力判定手段１０５ｃで判断する。移動経路の候補が人７に不安感を与えると斥力判定手段１０５ｃで判断する場合、ステップＳ３０７に進む。ステップＳ３０７において、次に最も自律移動装置１の動作効率が良い移動経路を移動候補選択手段１０５ｂで選択し、（ステップ３０４を経たのち、選択した移動経路について、再度、ステップ３０５で斥力をステップＳ３０７判断する。

一方、ステップＳ３０５及びＳ３０６において、移動経路の候補が人７に不安感を与えないと斥力判定手段１０５ｃで判断した場合、ステップＳ３０８に進む。

ステップＳ３０８において、移動経路の候補を人７に予測させたい自律移動装置１の移動予測経路と誘導動作指示手段１０５ｄで決定する。

次いで、ステップＳ３０９において、人７に予測させたい自律移動装置１の移動予測経路を提示する動作を誘導動作指示手段１０５ｄで決定し、移動予測経路を提示するための誘導動作の情報を誘導動作指示手段１０５ｄで生成する。誘導動作とは、人７に自律移動装置１の移動経路を提示するため（言い換えれば、自律移動装置１の移動経路を塞ぐため）の動作であって、一例として、自律移動装置１が壁に沿って移動しながら自律移動装置１の両側の壁のうちの一方の壁側に向けて回転し、自律移動装置１を当該壁に近づけるような動作を行なわせることにより、自律移動装置１が当該壁に沿って移動することを人７に知らせることを意味する。

その後、一連の処理を終了する。

以下、いくつかの例を用いて、様々な場面における誘導動作の生成方法を説明する。

＜例１：人７の行き先が明確なパターン＞
図１５は、人７がセンシング境界２０内の検知可能範囲に入って検知されたときに人７の行き先が明確な例である。図１５では、人７の進行方向７ｐの角度αに基づいて、人７が左に曲がろうとするか否かを人情報取得手段１０３で判断する。人７の進行方向角度を人情報取得手段１０３で求めるために、人７が移動している経路の近くの壁１１又は１２に平行な線に対して、人７の進行方向７ｐが何度傾いているかを人情報取得手段１０３で測る（図１６を参照）。人７が左に曲がると判断するための角度αの閾値は、例えば、人７の進行方向が、図１６の上側の壁１１の平行線に対して左方向の２０度であると仮定し、その閾値を人情報取得手段１０３の内部記憶部に予め格納しておくか、環境データベース１５０などのデータベースに格納させておき、必要に応じてアクセスして、閾値を取得するようにしてもよい。

ここで、人７が自らの目的地１０Ｈ（図１７Ａ参照）に向かって最短経路を取ると仮定する。そのため、人７が左に曲がる際に、下側の壁の角１２ａの付近で曲がり、その後、右壁１４に沿う経路を取ると仮定する。

自律移動装置１が人７を検知した時点で、人７に対して前記自律移動装置１の移動予測経路を誘導動作生成手段１０５の誘導動作指示手段１０５ｄで決定する。

具体的には、図１７Ａに示すように、移動経路計算手段１０５ａにおいて計算された、最も効率が良い経路として、自律移動装置１が右壁１４に沿って移動する経路を第１候補の移動経路（＜例１：人の行き先が明確なパターン＞における移動予測経路の第１候補）２２ａを移動候補選択手段１０５ｂで選択し、環境マップ（＜例１：人の行き先が明確なパターン＞における第１候補移動予測経路のマップ）３２ａ（環境データベース１５０から取得した環境マップ６であるが、ここでは、図１７Ａの状態の環境マップを参照符号３２ａとする。以下、同様に、対応する状態の環境マップ毎に参照符号を異ならせて表示する。）に移動候補選択手段１０５ｂで投影する。その後、時刻０から時刻Ｔ_ｍａｘ（ただし、自律移動装置１と人７との距離が最接近となる時刻をＴ_ｍａｘとする。）までの、所定の時間間隔で、自律移動装置１の位置と左に曲がる人７の位置とを自己位置推定部１００と人情報取得手段１０３とで推定する。時刻０から時刻Ｔ_ｍａｘまでの推定位置から、自律移動装置１と人７とが最も接近しているとなる時刻Ｔ_ｍａｘを人情報取得手段１０３で求める。その時刻における自律移動装置１の位置と人７の位置とで、斥力判定を斥力判定手段１０５ｃで行う。

図１７Ａで示すように、第１候補の移動経路２２ａに沿って移動する自律移動装置１のポテンシャル２１によって、人７の進行方向と反対方向に、斥力判断用閾値より大きい斥力Ｆ_ｒｈを人７に与える。そのため、次に最も効率が良い左壁１３に沿う経路として、自律移動装置１の第２候補の移動経路（＜例１：人の行き先が明確なパターン＞における移動予測経路の第２候補）２２ｂを移動候補選択手段１０５ｂで選択し、環境マップ３３ｂに移動候補選択手段１０５ｂで投影する（図１７Ｂのマップ（＜例１：人の行き先が明確なパターン＞における第２候補移動予測経路のマップ）３２ｂを参照）。この場合、ポテンシャル２１の重みが小さい自律移動装置１の側面からのみ人７が斥力Ｆ_ｒｈを受けるため、斥力Ｆ_ｒｈの値が斥力判断用閾値よりも小さい。そのため、第２候補の移動経路２２ｂを、人７に予測させたい自律移動装置１の移動経路（以下、移動予測経路と称す。）と誘導動作指示手段１０５ｄで決定する。

自律移動装置１の移動予測経路２２ｂを示すために、その経路２２ｂを塞ぐ動作が必要である。本事例の場合、自律移動装置１が移動しながら自律移動装置１が左側に回転し、自律移動装置１を図１７Ｂの左壁１３に近づける動作２６の情報を誘導動作生成手段１０５で生成して、生成された誘導動作の情報に基づき、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御する（図１７Ｃの矢印２６を参照）。この結果、図１７Ｃで示す場面において、自律移動装置１が左壁１３に近づける誘導動作２６によって、人７は右壁１４側の空間が空くことを認識し、安心して右壁１４に沿って歩くことができる（図１７Ｄの矢印１２６の人が安心して歩くことができる経路を参照）。

＜例２：人７の行き先が明確なパターン＞
図１８も、人７がセンシング境界２０内の検知可能範囲に入って検知されたときに人７の行き先が明確な例である。図１８において、人７がＴ字の通路１５の交差点１５ａの付近で真っ直ぐ歩くのではなく、図１８の上側の壁１１に向かって歩いているため、人７が交差点１５ａで左に曲がることは考えにくい。そのため、人７の進行方向７ｐの角度αから人７が通路１５を直進しようとすることが分かる。この場合、人７が直進すると判断するための角度αの閾値は、例えば、人７の進行方向７ｐが、上側の壁１１の平行線に対して右方向の２０度である。

自律移動装置１が人７を検知した時点で、移動予測経路を誘導動作指示手段１０５ｄで決定する。

具体的には、図１９Ａで示すように、最も効率が良い経路として、右壁１４に沿って移動してから角１２ａで右に回転し図１９Ａの下側の壁１２に沿う経路の第１候補の移動経路（＜例２：人の行き先が明確なパターン＞における移動予測経路の第１候補）２２ｃを移動候補選択手段１０５ｂで選択し、環境マップ（＜例２：人の行き先が明確なパターン＞における第１候補移動予測経路のマップ）３２ｃに移動候補選択手段１０５ｂで投影する。その後、時刻０から時刻Ｔ_ｍａｘまでの、所定の時間間隔で、自律移動装置１の位置と上側の壁１１に沿って直進する人７の位置とを自己位置推定部１００と人情報取得手段１０３とで推定する。時刻０から時刻Ｔ_ｍａｘまでの推定位置から、自律移動装置１と人７とが最も接近しているとなる時刻Ｔ_ｍａｘを人情報取得手段１０３で求める。その時刻Ｔ_ｍａｘにおける自律移動装置１の位置と人７の位置とで、斥力判定を斥力判定手段１０５ｃで行う。

この場合、人７が受ける斥力Ｆ_ｒｈが斥力判断用閾値より小さいため、第１候補の移動経路２２ｃを移動予測経路と誘導動作指示手段１０５ｄで決定する。第１候補の移動経路２２ｃを塞ぐために、自律移動装置１は、少しずつ右壁１４に近づけ、角１２ａで右に回転する動作２６の情報を誘導動作生成手段１０５で生成して、生成された誘導動作の情報に基づき、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御する（図１９Ｂを参照）。このとき、回転する際に右車輪３を角１２ａの付近で若干固定させ、左車輪２を大きく回転させるように、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御する。

＜例３：人７の行き先が未だ不明なパターン＞
図２０は、人７がセンシング境界２０内の検知可能範囲に入って検知されたときに人７の行き先がまだ不明な例である。自律移動装置１が人７を検知したときに人７がまだＴ字の通路１５の交差点１５ａにまだ来ていないため、人７の進行方向７ｐがまだ真っ直ぐである。交差点１５ａで人７が直進するか又は左に曲がるかについて、自律移動装置１がまだ判断できない。このときも、自律移動装置１が人７を検知し、移動予測経路を誘導動作指示手段１０５ｄで決定する。

図２１Ａで示すように、最も効率が良い経路として、右壁１４に沿って移動してから角１２ａで右に回転し図２１Ａの下側の壁１２に沿う経路のため、まず、その経路を移動経路の候補（＜例３：人の行き先が未だ不明なパターン＞における移動予測経路の第１候補）２２ｄを移動候補選択手段１０５ｂで選択し、環境マップ（＜例３：人の行き先が未だ不明なパターン＞における第１候補予測移動経路のマップ）３２ｄに移動候補選択手段１０５ｂで投影する。その後、時刻０から時刻Ｔ_ｍａｘまでの、所定の時間間隔で、自律移動装置１の位置と人７の位置とを自己位置推定部１００と人情報取得手段１０３とで推定する。時刻０から時刻Ｔ_ｍａｘまでの推定位置から、自律移動装置１と人７が最も接近しているとなる時刻Ｔ_ｍａｘを人情報取得手段１０３で求める。その時刻Ｔ_ｍａｘにおける自律移動装置１の位置と人７の位置とで、斥力判定を斥力判定手段１０５ｃで行う。ここでは、自律移動装置１が人７を検知した際に、自律移動装置１と人７との距離が遠いため、最接近となる時刻がＴ_ｍａｘの時である。

この場合、人７はＴ字の通路１５の交差点１５ａからはまだ遠いため、人７が受ける斥力Ｆ_ｒｈが斥力判断用閾値より小さい。そのため、この移動経路の候補２２ｄを移動予測経路と誘導動作指示手段１０５ｄで決定する。人７に予測させたい自律移動装置１の移動経路２２ｄを塞ぐために、少しずつ右壁１４に近づけ、角１２ａで右に回転する動作２６の情報を生成して、生成された誘導動作の情報に基づき、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御する（図２１Ｂを参照）。このとき、回転する際に右車輪３を角１２ａの付近で若干固定させ、左車輪２を大きく回転させるように、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御する。

＜例４：人７の行き先が未だ不明なパターン＞
図２２も、人７がセンシング境界２０内の検知可能範囲に入って検知されたときに人７の行き先がまだ不明な例である。図２０における場合と違って、この例では、人７が既にＴ字の通路１５の交差点１５ａに来ている。自律移動装置１が人７を検知し、移動予測経路を誘導動作指示手段１０５ｄで決定する。最も効率が良い経路として、右壁１４に沿って移動してから角１２ａで右に回転し図２０の下側の壁１２に沿う経路のため、まずその経路として、移動経路の候補（＜例４：人の行き先が未だ不明なパターン＞における移動予測経路の第１候補）２２ｅを移動候補選択手段１０５ｂで選択し、環境マップ（＜例４：人の行き先が未だ不明なパターン＞における第１候補予測移動経路のマップ）３２ｅに移動候補選択手段１０５ｂで投影する。

しかし、人７の行き先がまだ不明であり、人７が交差点１５ａを直進する可能性と左に曲がる可能性との両方に対して、自律移動装置１は判断しなければならない。人７が直進すると仮定する際に、第１候補移動予測経路のマップ３２ｅを図２３Ａで示す。人７が左に曲がると仮定する際に、第１候補移動予測経路のマップ３２ｅを図２３Ｂで示す。それぞれの場合において、時刻０から時刻Ｔ_ｍａｘまでの、所定の時間間隔で、自律移動装置１の位置と人７の位置とを自己位置推定部１００と人情報取得手段１０３とで推定する。時刻０から時刻Ｔ_ｍａｘまでの推定位置から、自律移動装置１と人７とが最も接近しているとなる時刻Ｔ_ｍａｘを人情報取得手段１０３で求める。その時刻Ｔ_ｍａｘにおける自律移動装置１の位置と人７の位置とで、斥力判定を斥力判定手段１０５ｃで行う。図２３Ｂで示すように、左に曲がる場合に、人７は進行方向とは反対方向に、斥力判断用閾値より大きい斥力Ｆ_ｒｈを受ける。そのため、次に最も効率が良い移動経路の候補（＜例４：人の行き先が未だ不明なパターン＞における移動予測経路の第２候補）２２ｆを選択する。

ここで選択された経路はＴ字の通路１５の交差点１５ａにおいて、一旦、自律移動装置１が真っ直ぐに上側の壁１１の近くまで移動したのち、自律移動装置１が、上側の壁１１に沿うように右に曲がる経路である。人７が直進すると仮定する際に、第２候補移動予測経路のマップ（＜例４：人の行き先が未だ不明なパターン＞における第２候補予測移動経路のマップ）３２ｆを図２４Ａで示す。人７が左に曲がると仮定する際に、第２候補移動予測経路のマップ３２ｆを図２４Ｂで示す。図２４Ｂで示すように、人７が左に曲がる場合に、人７は進行方向とは反対方向に、斥力判断用閾値より大きい斥力Ｆ_ｒｈを受ける。そのため、次に最も効率が良い移動経路の候補（＜例４：人の行き先が未だ不明なパターン＞における移動予測経路の第３候補）２２ｇを選択する。

図２５Ａと図２５Ｂは第３候補移動予測経路のマップ（＜例４：人の行き先が未だ不明なパターン＞における第３候補予測移動経路のマップ）３２ｇを示す。ここで選択された経路の候補２２ｇは、左壁１３に沿って移動してから左側の角１２ｂで左に回転し図２５Ａと図２５Ｂの下側の壁１２に沿って左方向（目的地とは反対方向）に移動する経路の候補２２ｇである。この経路の候補２２ｇは、目的地１０と反対方向であり、従来法（特許文献１を参照）では生成できない経路である。この経路の候補２２ｇは、あくまでも、自律移動装置１の移動予測経路を人７に予測させるため、一時的な経路である。人７が直進すると仮定する場合においても（図２５Ａを参照）、左に曲がると仮定する場合においても（図２５Ｂを参照）、人７が受ける斥力Ｆ_ｒｈが斥力判断用閾値より小さいため、この移動経路の候補２２ｇを移動予測経路として誘導動作指示手段１０５ｄで決定する。人７に予測させたい自律移動装置１の予測移動経路を塞ぐために、少しずつ左壁１３に近づけ、角１２ｂで左に回転する動作の情報を生成して、生成された誘導動作の情報に基づき、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御する（図２６Ａを参照）。回転する際に左車輪２を角の付近で若干固定させ、右車輪３を大きく回転させるように、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御する。

なお、移動予測経路を誘導動作指示手段１０５ｄで決定する（ステップＳ３０１〜ステップＳ３０９）処理をオフラインで行うことも可能である。特定な環境において、人７の移動情報（位置、速度、及び、進行方向）をパラメーターとすると、様々なパラメーターを変えて検証することで、生成する誘導動作の情報をパターン化することが可能である。

前記したように、移動速度及び回転速度制御手段１０７は、人７に予測させたい自律移動装置１の移動経路を示す誘導動作を再現するために、自律移動装置１の移動速度又は回転速度を制御する。具体的には、本体１ａの下部の左右にそれぞれ配置された左右のモータ２Ｍ，３Ｍと、モータ２Ｍ，３Ｍの回転軸の回転数を検出するエンコーダ２Ｅ，３Ｅとを自律移動装置１に備えており、移動速度及び回転速度制御手段１０７は、エンコーダ２Ｅ，３Ｅからのモータ２Ｍ，３Ｍの回転軸の回転数の情報を基にモータ２Ｍ，３Ｍをそれぞれ独立して駆動制御して、自律移動装置１を前後に移動、左折、又は、右折可能としている。

自律移動装置１が急速に移動することによって、人７に不安感を抱かせないために、誘導動作を行うにあたって、誘導動作開始直後の所定期間は、それ以外の期間よりも、自律移動装置１の移動速度及び回転速度を低速にする。特に、図２６Ａで示す場合の経路があくまでも人７に予測させるためであり、一時的に進行方向とは反対方向に向かう経路である。そのため、速度を落とす必要がある。また、自律移動装置１が通路の交差点で曲がると、人７に予測させたい際には、自律移動装置１が移動している通路の両側の壁のうちのいずれか一方の壁に向けて、当該壁に近い側の車輪を固定して自律移動装置１を回転するように、移動速度及び回転速度を移動速度及び回転速度制御手段１０７で制御する必要がある。このとき、第１実施形態では、自律移動装置１の半径１６が３０ｃｍとすると、その動きをさせるには、移動速度及び回転速度を、例えば、それぞれ０．１ｍ／ｓ、１５度／ｓにする。

尚、第１実施形態の変形例として、図２７で示すように、反応情報取得手段（反応情報取得部）の一例としての人反応確認手段（人反応確認部）１０８と、誘導動作維持手段（誘導動作維持部）１０９が、自律移動装置１とを制御部９０にさらに備えるようにしても良い。

人反応確認手段１０８は、誘導動作に対して人７の反応情報を取得する。具体的には、誘導動作生成手段１０５で生成された誘導動作を移動速度及び回転速度制御手段１０７で実施した時刻以降に、所定時間毎に人情報取得手段１０３で人７の位置を取得して、人７の経路を取得し、取得された人７の経路を人反応確認手段１０８において人７の反応情報とする。

上記各事例において、誘導動作によって期待できる人７の反応を説明する。

図１５で示す例１の場面において、自律移動装置１が左壁１３に近づける誘導動作によって、人７は、右壁１４側の空間が空くことを認識し、人７は、安心して右壁１４に沿って経路１２６を歩くことができる（図１７Ｃ及び図１７Ｄの矢印１２６を参照）。

また、図１８で示す例２の場面において、図１８の上側の壁１１側にいる人７は、自律移動装置１が図１８の下側の壁１２に沿って右に曲がろうとすることを認識し、人７は、安心して上側の壁１１側に沿って歩き続けることができる（図１９Ｃを参照）。

図２０で示す例３の場面において、自律移動装置１との間にある程度の距離がある人７は、自律移動装置１が下側の壁１２に沿って右に曲がろうとすることを認識する。ある程度距離がある他に、自律移動装置１が低速で角１２ａに対して回転しているため、人７は不安を感じずに、図２０の上側の壁１１側に避ける反応をする（図２１Ｃを参照）。その後、人７は上側の壁１１に沿って歩く。

図２２で示す例４の場面において、まだ通路１５の真中にいる人７は、自律移動装置１が下側の壁１２に沿って左に曲がろうとすることを認識する。そのときの自律移動装置１が低速度で動作しているため、人７は、自律移動装置１の速度が自分より遅いと認識する。自律移動装置１が図２２の下側の壁１２側の空間を塞いでいるため、直進する人７は、上側の壁１１側に避ける反応をする（図２６Ｂの矢印１２７を参照）。自律移動装置１が低速で動作するため、人７は、不安感を感じずに避ける。左に曲がる人７は、自律移動装置１の動作に対して下側の壁１２側に避ける反応をする（図２６Ｃの矢印１２８を参照）。

最初は、人７の行き先が明確でなくても、自律移動装置１が誘導動作を行うことで、人７は自分の行き先を行動で示すようになる。人７が自律移動装置１で予期される反応をすれば、下記の誘導動作維持手段１０９による誘導動作維持動作を行う。人７の反応があって、その反応の結果、人７と自律移動装置１との衝突の可能性が高くなれば、後述する回避動作生成手段１０６による回避動作生成動作を行う。

誘導動作維持手段１０９は、人反応確認手段１０８で確認された人７の反応に応じて、そのときの自律移動装置１の動作の継続、すなわち、継続動作を決定して誘導動作を維持する。

最初は人７の行き先が明確ではなかったが、自律移動装置１の誘導動作に反応して人７が行き先を行動で示した後で、自律移動装置１がその行き先以外の空間に、継続動作を行う。図１５で示す例１の場面において、人７は図１５又は図２８Ａの上側の壁１１側に避けるとしたら、自律移動装置１は小回りをし、図２８Ａの下側の壁１２側に沿って右に進行する（図２８Ａを参照）。一方、人７は図１５又は図２８Ｂの下側の壁１２に避けるとしたら、自律移動装置１は大回りをし、図２８Ｂの上側の壁１１側に沿って右に進行する（図２８Ｂを参照）。

回避動作生成手段１０６は、人７ではない障害物の場合又は自律移動装置１の移動経路を人７に回避してもらう動作を誘発することが不可能な場合又は前記誘導動作を行っても人７の反応で衝突が起こり得る場合に、回避動作の情報を生成する。図２９は、自律移動装置１が行っている回避動作の例を示す。自律移動装置１が回避動作を行う際に、従来法（特許文献１）を用いても良い。また、自律移動装置１が停止したり、後退したりすることも、回避動作に含まれる。自律移動装置１が回避動作を行った際に壁又は環境マップ６にある障害物８に、ぎりぎりまで近づいても良いが、環境マップ６に無い固定障害物９には、自律移動装置１は近づかない。自律移動装置１が環境マップ６に無い固定障害物９に近づかない理由は、その固定障害物９が、そのときに限って停止している状態であり、急にその固定障害物９の全体あるいは一部が動き出し、固定障害物９と自律移動装置１とが接触する可能性があるためである。

通常走行生成手段１１０は、そのときの自律移動装置１の走行を維持する通常走行生成処理を行う。通常走行生成処理で通常走行生成手段１１０により生成された通常走行動作の情報に基づき、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御して、そのときの自律移動装置１の走行を維持する。通常走行生成手段１１０は、未知の障害物が無い際の走行を行う。

図３０は、第１実施形態の自律移動処理フローを示す。

まず、ステップＳ２０１において、ＬＲＦセンサー４を用いて、自律移動装置１が走行中の周辺の環境情報を観測して、環境情報取得手段１０１で環境情報を取得して、環境情報データベース１０１Ｄに記録する。ＬＲＦセンサー４で観測して環境情報取得手段１０１で取得した環境情報のデータと環境マップ６とを自己位置推定部１００で照合し、自律移動装置１の自己位置推定を自己位置推定部１００で行う。

次いで、ステップＳ２０２において、環境情報から、環境データベース１５０内の環境マップ６に無い障害物９を人情報取得手段１０３で検知する。このとき、もし環境マップ６に無い障害物９を検知しなければ、一連の処理を終了する。

次いで、ステップＳ２０３において、人情報取得手段１０３で検知された障害物に対して、自律移動装置１が接触する可能性がある否かを接触可能性判断手段１０４で判断する。検知された障害物に対して自律移動装置１が接触する可能性が無いと接触可能性判断手段１０４で判断した場合は、ステップＳ２１４に進む。ステップＳ２１４においては、そのときの自律移動装置１の走行を維持するための通常走行生成手段１１０で通常走行生成処理を行い、生成された通常走行動作の情報に基づき、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御して、そのときの自律移動装置１の走行を維持し、一連の処理を終了する。一方、検知された障害物に対して自律移動装置１が接触する可能性があると接触可能性判断手段１０４で判断した場合は、ステップＳ２０４に進む。

ステップＳ２０４においては、検知された障害物が人７であるか否かを人情報取得手段１０３で判断する。検知された障害物が人７では無いと人情報取得手段１０３で判断した場合には、ステップＳ２１３に進む。ステップＳ２１３においては、障害物に対して、回避動作の情報を回避動作生成手段１０６で生成したのち、生成した回避動作の情報に基づき、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御して、自律移動装置１に回避動作を行わせて、一連の処理を終了する。

一方、検知された障害物が人７であると人情報取得手段１０３で判断された場合は、ステップＳ２０５に進む。

ステップＳ２０５においては、人７に関する情報（位置、速度、及び、進行方向）を人情報取得手段１０３で取得する。

次いで、ステップＳ２０６において、人情報取得手段１０３からの人７の移動情報に基づいて、所定時間後の人７の位置を移動位置予測手段１０４ｂ−１で予測する。

次いで、ステップＳ２０７において、前記自律移動装置１の移動経路を人７に回避してもらう動作を誘発する可能性を接触可能性判断手段１０４の即接触危険性判断手段１０４ｂ−２で判断する。人７に回避してもらう動作を誘発する可能性が無いと即接触危険性判断手段１０４ｂ−２で判断する場合は、ステップＳ２１３に進む。ステップＳ２１３においては、回避動作の情報を回避動作生成手段１０６で生成し、生成された回避動作の情報に基づき、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御して、自律移動装置１に回避動作を行わせて、一連の処理を終了する。

ステップＳ２０７において、人７に回避してもらう動作を誘発する可能性があると即接触危険性判断手段１０４ｂ−２で判断する場合は、ステップＳ２０８に進む。

ステップＳ２０８において、人７の移動情報に基づいて人７に予測させたい自律移動装置１の移動経路を示す誘導動作２６の情報を誘導動作生成手段１０５で生成する。

次いで、ステップＳ２０９において、人７に予測させたい自律移動装置１の移動経路を示す誘導動作２６を再現するために、自律移動装置１の移動速度又は／及び回転速度を移動速度及び回転速度制御手段１０７で制御する。すなわち、生成された誘導動作２６の情報に基づいて、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御する。

次いで、ステップＳ２１０において、誘導動作２６に対して人７の反応情報を人反応確認手段１０８で取得する。

次いで、ステップＳ２１１において、人反応確認手段１０８で取得した人７の反応から、誘導動作２６が継続可能か否かを誘導動作維持手段１０９で判断する。誘導動作２６が継続不可能と誘導動作維持手段１０９で判断すれば、ステップＳ２１３に進む。ステップＳ２１３においては、回避動作の情報を回避動作生成手段１０６で生成したのち、生成した回避動作の情報に基づき、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御して、自律移動装置１に回避動作を行わせて、一連の処理を終了する。

誘導動作２６が継続可能と誘導動作維持手段１０９で判断すれば、人７の反応に応じて継続動作を誘導動作維持手段１０９で決定して、ステップＳ２１２に進む。

ステップＳ２１２においては、誘導動作２６を誘導動作維持手段１０９で維持する。誘導動作維持手段１０９での維持決定に基づき、そのときの自律移動装置１の動作を継続するように、移動速度及び回転速度制御手段１０７でモータ２Ｍ，３Ｍを動作制御して、自律移動装置１に回避動作を行わせて、一連の処理を終了する。
本発明の第１実施形態にかかる自律移動装置、自律移動方法、及び、自律移動装置用のプログラムによれば、人７とすれ違う際に、自律移動装置１の動作効率が低下することがなくかつ人７に不安感を抱かせることのないように、人７と自律移動装置１とがすれ違う動作が可能となる。

環境情報取得手段１０１と自己位置推定部１００によれば、人７などの障害物の位置及び走行中に自律移動装置１の自己位置を推定し、人情報取得手段１０３によれば、観測した環境又は障害物から、人７を検知するとともに、検知された人７に関する位置、速度、及び、進行方向を取得することができる。

接触可能性判断手段１０４によれば、人７と自律移動装置１との位置関係から、どのような動作モード（例えば、通常走行動作、回避動作、誘導動作）を実行するかを選択することができる。人７と自律移動装置１とが衝突する可能性が無いと接触可能性判断手段１０４で判断すれば、通常走行生成手段１１０により、そのときの走行動作を維持する。人７と自律移動装置１とが衝突する可能性があると接触可能性判断手段１０４で判断すれば、人７を誘導できるか否かを判断する。人７を誘導できると接触可能性判断手段１０４で判断されれば、人に自律移動装置の経路から回避してもらうように、誘導動作の情報を誘導動作生成手段１０５で生成する。人７を誘導できないと接触可能性判断手段１０４で判断されれば、回避動作生成手段１０６により、回避動作の情報を生成する。

誘導動作生成手段１０５によれば、人７と自律移動装置１とのすれ違い動作をよりスムーズにすることができる。自律移動装置１が移動しながら誘導動作を行っているため、自律移動装置１の動作効率が低下しない。さらに、自律移動装置１の効率が最も良く、かつ人７に不安感を抱かせないように、誘導動作の情報を生成するため、すれ違いにおける人７の不安感が解消される。

移動速度及び回転速度制御手段１０７によれば、自律移動装置１が生成する動作（通常走行、誘導動作、回避動作）を示すために、移動速度と回転速度を制御することができる。

人反応確認手段１０８によれば、誘導動作に対して、人７がどのように反応するかを確認することができる。誘導動作維持手段１０９により、人７の反応に応じて、誘導動作を維持することができる。

第１実施形態では、図１０Ａに示すように、自律移動装置１が走行している通路１５を２個の領域に分割して、それぞれの領域を、例えば、図１０Ｂに示すように、自律移動装置１が走行する場合について説明している。本発明は、これに限られるものではなく、任意の個数に分割してもよい。例えば、図１０Ｃに示すように、通路１５を境界線５０で三分割して、右側通路１５ｄ、中央通路１５ｅ、左側通路１５ｆのいずれかを自律移動装置１が走行するようにしてもよい。要するに、自律移動装置１の幅と通路の幅との関係で適切に分割して、分割された領域のいずれかを自律移動装置１が走行し、空いている領域を人７が歩くようにすることにより、確実に、人７が歩く通路を確保することができるようにするのがよい。

なお、上記様々な実施形態又は変形例のうちの任意の実施形態又は変形例を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。

なお、本発明を第１実施形態及び変形例に基づいて説明してきたが、本発明は、前記の第１実施形態及び変形例に限定されないのはもちろんである。以下のような場合も本発明に含まれる。
前記各自律移動装置の一部又は全部は、具体的には、マイクロプロセッサ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ハードディスクユニット、ディスプレイユニット、キーボード、マウスなどから構成されるコンピュータシステムである。前記ＲＡＭ又はハードディスクユニットには、コンピュータプログラムが記憶されている。前記マイクロプロセッサが、前記コンピュータプログラムにしたがって動作することにより、各部は、その機能を達成する。ここでコンピュータプログラムは、所定の機能を達成するために、コンピュータに対する指令を示す命令コードが複数個組み合わされて構成されたものである。
例えば、ハードディスク又は半導体メモリ等の記録媒体に記録されたソフトウェア・プログラムをＣＰＵ等のプログラム実行部が読み出して実行することによって、各構成要素が実現され得る。なお、前記実施形態又は変形例における自律移動装置を構成する要素の一部又は全部を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、移動経路に基づいて自律的に移動する自律移動装置の自律移動装置用のプログラムであって、
コンピュータを、
前記自律移動装置の周辺における、人あるいは物体の情報を含む環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に基づいて、前記人を検知する人情報取得部と、
前記人情報取得部によって前記人を検知した時点において、前記環境情報に基づいて前記人と前記自律移動装置とが接触する可能性があるとき、前記人の回避動作を誘導する可能性の有無を判断する接触可能性判断部と、
前記人の回避動作を誘導する可能性が有るとき、前記人に対して前記自律移動装置の移動予測経路を示す誘導動作情報を生成する誘導動作生成部と、
前記誘導動作生成部からの前記誘導動作情報に基づいて、前記自律移動装置の移動を制御する移動速度及び回転速度制御部と、
前記誘導動作情報に基づき前記移動速度及び回転速度制御部で前記自律移動装置の移動を制御して行った誘導動作に対して、前記人の反応情報を取得する反応情報取得部と、
前記反応情報取得部で取得した前記反応情報に応じて前記誘導動作を維持する誘導動作維持部と、
として機能させるための自律移動装置用のプログラムである。
また、このプログラムは、サーバなどからダウンロードされることによって実行されてもよく、所定の記録媒体（例えば、ＣＤ−ＲＯＭなどの光ディスク、磁気ディスク、又は、半導体メモリなど）に記録されたプログラムが読み出されることによって実行されてもよい。
また、このプログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
なお、前記様々な実施形態又は変形例のうちの任意の実施形態又は変形例を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。

本発明にかかる自律移動装置、自律移動方法、及び、自律移動装置用のプログラムは、誘導動作の機能を有し、病院における搬送ロボット、掃除ロボット等として有用である。また自動車椅子等の用途にも応用できる。
本発明は、添付図面を参照しながら実施形態に関連して充分に記載されているが、この技術の熟練した人々にとっては種々の変形又は修正は明白である。そのような変形又は修正は、添付した請求の範囲による本発明の範囲から外れない限りにおいて、その中に含まれると理解されるべきである。

Claims (15)

1. 移動経路に基づいて自律的に移動する自律移動装置において、
   前記自律移動装置の周辺における、人あるいは物体の情報を含む環境情報を取得する環境情報取得部と、
   前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に基づいて、前記人を検知する人情報取得部と、
   前記人情報取得部によって前記人を検知した時点において、前記環境情報に基づいて前記人と前記自律移動装置とが接触する可能性があるとき、前記人の回避動作を誘導する可能性の有無を判断する接触可能性判断部と、
   前記人の回避動作を誘導する可能性が有るとき、前記人に対して前記自律移動装置の移動予測経路を示す誘導動作情報を生成する誘導動作生成部と、
   前記誘導動作生成部からの前記誘導動作情報に基づいて、前記自律移動装置の移動を制御する移動速度及び回転速度制御部と、
   前記誘導動作情報に基づき前記移動速度及び回転速度制御部で前記自律移動装置の移動を制御して行った誘導動作に対して、前記人の反応情報を取得する反応情報取得部と、
   前記反応情報取得部で取得した前記反応情報に応じて前記誘導動作を維持する誘導動作維持部と、
   を備える制御部を備える、自律移動装置。
2. 前記環境情報取得部で取得された前記環境情報内に、前記人ではない障害物が含まれている場合又は前記自律移動装置の移動経路を前記人に回避してもらう動作を誘発することが不可能な場合に、前記自律移動装置で行う回避動作を生成する回避動作生成部をさらに備える、請求項１に記載の自律移動装置。
3. 前記環境情報取得部は、ＬＲＦセンサー、ミリ波センサー、超音波センサー、及び、ステレオカメラの少なくとも１つで構成される環境観測部により観測した前記環境情報を取得する、請求項１に記載の自律移動装置。
4. 前記人情報取得部は、前記人の位置、速度、及び、進行方向を移動情報として取得する、請求項１に記載の自律移動装置。
5. 前記誘導動作生成部は、前記自律移動装置のポテンシャルによって前記人が受ける斥力の大きさ及び方向を基に、優先順位の高い誘導経路の候補から１つの候補を選択して、前記人に対する前記自律移動装置の移動予測経路を生成する、請求項１に記載の自律移動装置。
6. 前記誘導動作生成部は、前記人の移動情報に応じて、前記人に予測させたい前記自律移動装置の移動経路が前記自律移動装置の目的地とは反対方向に一時的に移動する経路である前記誘導動作を、生成する、請求項４に記載の自律移動装置。
7. 前記誘導動作生成部は、前記人情報取得部で取得した前記人の前記移動情報によっても前記人の行き先が不明である場合に、前記人に行き先を行動で示してもらうための前記誘導動作を生成する、請求項４に記載の自律移動装置。
8. 前記誘導動作生成部は、前記人に予測させたい前記自律移動装置の移動経路を、前記自律移動装置で塞ぐ動作を、前記誘導動作として生成する、請求項１に記載の自律移動装置。
9. 前記誘導動作生成部は、前記人に予測させたい前記自律移動装置の移動経路を示すために移動しながら、前記移動経路の両側の壁のいずれか一方の壁に近づける動作を、前記誘導動作として生成する、請求項１に記載の自律移動装置。
10. 前記移動速度及び回転速度制御部は、前記誘導動作の開始直後の所定期間は、それ以外の期間よりも前記自律移動装置の前記移動速度又は回転速度を低速にするとともに、
    前記誘導動作の開始直後の所定期間に、前記反応情報取得部で、前記人の反応情報を取得する、請求項１に記載の自律移動装置。
11. 前記移動速度及び回転速度制御部は、前記自律移動装置がＴ字形状の通路又は交差点で曲がると前記人に予測させたい際に、前記通路の両側の壁のうちのいずれか一方の壁の近くに前記自律移動装置を接近させるように前記移動速度及び回転速度を制御する、請求項１に記載の自律移動装置。
12. 前記誘導動作維持部は、前記人情報取得部で取得した前記人の前記移動情報に基づき前記人の行き先を行動で示してもらったと判断した後で、その行き先以外の通路の空間に対して前記自律移動装置の動作を継続して行う、請求項７に記載の自律移動装置。
13. 前記回避動作生成部は、前記誘導動作を行っても前記人の反応で前記自律移動装置との衝突が起こりうる場合に前記回避動作を生成する、請求項２に記載の自律移動装置。
14. 移動経路に基づいて自律移動装置が自律的に移動する自律移動方法において、
    前記自律移動装置の周辺における、人あるいは物体の情報を含む環境情報を環境情報取得部で取得し、
    前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に基づいて、前記人を人情報取得部で検知し、
    前記人情報取得部によって前記人を検知した時点において、前記環境情報に基づいて前記人と前記自律移動装置とが接触する可能性があるとき、前記人の回避動作を誘導する可能性の有無を接触可能性判断部で判断し、
    前記人の回避動作を誘導する可能性が有るとき、前記人に対して前記自律移動装置の移動予測経路を示す誘導動作情報を誘導動作生成部で生成し、
    前記誘導動作生成部からの前記誘導動作情報に基づいて、前記自律移動装置の移動を移動速度及び回転速度制御部で制御する一方、
    前記誘導動作情報に基づき前記移動速度及び回転速度制御部で前記自律移動装置の移動を制御して行った誘導動作に対して、前記人の反応情報を反応情報取得部で取得し、
    前記反応情報取得部で取得した前記反応情報に応じて前記誘導動作を誘導動作維持部で維持する、
    自律移動方法。
15. 移動経路に基づいて自律的に移動する自律移動装置の自律移動装置用のプログラムにおいて、
    コンピュータを、
    前記自律移動装置の周辺における、人あるいは物体の情報を含む環境情報を取得する環境情報取得部と、
    前記環境情報取得部で取得された前記環境情報に基づいて、前記人を検知する人情報取得部と、
    前記人情報取得部によって前記人を検知した時点において、前記環境情報に基づいて前記人と前記自律移動装置とが接触する可能性があるとき、前記人の回避動作を誘導する可能性の有無を判断する接触可能性判断部と、
    前記人の回避動作を誘導する可能性が有るとき、前記人に対して前記自律移動装置の移動予測経路を示す誘導動作情報を生成する誘導動作生成部と、
    前記誘導動作生成部からの前記誘導動作情報に基づいて、前記自律移動装置の移動を制御する移動速度及び回転速度制御部と、
    前記誘導動作情報に基づき前記移動速度及び回転速度制御部で前記自律移動装置の移動を制御して行った誘導動作に対して、前記人の反応情報を取得する反応情報取得部と、
    前記反応情報取得部で取得した前記反応情報に応じて前記誘導動作を維持する誘導動作維持部と、
    として機能させるための自律移動装置用のプログラム。

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