JP6035209B2 - ナビゲーション装置、シミュレーション装置、移動装置およびナビゲーション方法 - Google Patents

ナビゲーション装置、シミュレーション装置、移動装置およびナビゲーション方法 Download PDF

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Description

本発明は、ナビゲーション装置、シミュレーション装置、移動装置およびナビゲーション方法に関する。
農作業場または災害現場等においては、運転手による運転および操作を必要としない自律式の移動装置が用いられることがある。このような移動装置には、移動経路の事前情報がない状況でも、任意の地点から目的地まで自律的に移動可能であることが求められる。非特許文献１には、事前に決められたスタート地点からゴール地点まで自律移動可能な自律移動ロボットが記載されている。
齋藤哲平・黒田洋司著「未知環境におけるＦａｓｔ ＳＬＡＭに基づいた大域的経路計画法」、明治大学理工学部研究報告、明治大学理工学部、２００９年３月３１日、第４０巻、ｐ．１−８
非特許文献１の自律移動ロボットは、障害物等の事前情報が一切与えられていなくても、自己位置推定および地図構築を利用して経路計画を行う。しかしながら、移動経路の事前情報がない場合には、非特許文献１の自律移動ロボットは移動経路上の行き止まりに遭遇する可能性が高い。この場合、自律移動ロボットは引き返さなければならず、ゴール地点まで効率よく移動することができない。
本発明の目的は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置、それを備えた移動装置およびナビゲーション方法を提供することである。
本発明の他の目的は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成可能なシミュレーション装置を提供することである。
（１）第１の発明に係るナビゲーション装置は、移動装置に搭載されるナビゲーション装置であって、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出する移動経路検出部と、移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として取得する目的地位置情報取得部と、移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として取得する地形特徴情報取得部と、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む重み情報を予め記憶する記憶部と、記憶部に記憶された重み情報に基づいて、目的地位置情報取得部により取得された目的地位置情報および地形特徴情報取得部により取得された地形特徴情報から、移動経路検出部により検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定する価値推定部とを備え、重み情報における複数の重み係数は、複数の移動経路を含む仮想的な地形において、任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報、任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報、および複数の移動経路の予め取得した価値を用いて、正準相関分析により算出されるものである。
このナビゲーション装置においては、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路が検出される。また、移動装置を基準とした目的地の位置に関する目的地位置情報が取得される。移動装置の周囲の地形の特徴に関する地形特徴情報が取得される。
目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が予め記憶されている。ここで、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。
記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。
この構成によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。それにより、ナビゲーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
また、重み情報における複数の重み係数は、複数の移動経路を含む仮想的な地形において、任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報、任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報、および複数の移動経路の予め取得した価値を用いて、正準相関分析により算出される。
この場合、複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値は、複数の移動経路を含む仮想的な地形を用いて取得される。これにより、任意の地形の複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値を容易に取得することができるとともに、任意の地形の重み係数を容易に算出することができる。
（２）複数の移動経路を含む仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を複数の第１の変数として含みかつ複数の第１の変数にそれぞれ対応する複数の第１の係数を含む第１の関数が設定されるとともに、仮想的な地形における複数の移動経路の目的地までの価値を一または複数の第２の変数として含みかつ一または複数の第２の変数にそれぞれ対応する一または複数の第２の係数を含む第２の関数が設定され、第１の関数の値と第２の関数の値との相関が最大となるように複数の第１の係数の値および一または複数の第２の係数の値が決定され、重み情報は、決定された複数の第１の係数の値を複数の重み係数として含んでもよい。
この場合、決定された第１の係数を用いることにより、実際の移動経路における目的地位置情報および地形特徴情報から算出される一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報の信頼性が向上する。これにより、推定される一または複数の移動経路の目的地までの価値の信頼性を向上させることができる。
（３）ナビゲーション装置は、価値推定部により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択する経路選択部をさらに備えてもよい。
この場合、移動装置は、最も高い価値を有すると推定された移動経路を移動する。それにより、移動装置は最良の移動経路を通って目的地に到達することができる。その結果、ナビゲーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地までより効率よく移動させることが可能になる。
（４）ナビゲーション装置は、目的地の位置を指定するために使用者により操作される操作部と、全地球測位システムから移動装置の測位情報を受信する位置姿勢センサとをさらに備え、目的地位置情報取得部は、操作部により指定された目的地の位置と、位置姿勢センサにより受信された移動装置の測位情報とに基づいて目的地位置情報を取得してもよい。この場合、目的地位置情報を容易かつ正確に取得することができる。
（５）ナビゲーション装置は、移動装置の周囲における第１の数の地点を測量する環境認識センサをさらに備え、移動経路検出部は、環境認識センサによる第１の数の地点にそれぞれ対応する第１の数の測量の情報に基づいて移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出し、地形特徴情報取得部は、第１の数の測量の情報から一または複数の移動経路上における第１の数よりも少ない第２の数の測量の情報を地形特徴情報として抽出してもよい。
この場合、複数の地形特徴情報の数が第１の数から第２の数に低次元化される。これにより、信頼性を大きく低下させることなく一または複数の移動経路の目的地までの価値を高速に推定することができる。
（６）環境認識センサはレーザレンジファインダを含んでもよい。この場合、簡単な構成で第１の数の地点を測量することができる。
（７）移動経路の目的地までの価値の高さは、移動装置が移動経路を移動する際の移動時間の短さを含んでもよい。この場合、ナビゲーション装置は、移動装置を目的地まで短時間で移動させることが可能になる。
（８）移動経路の目的地までの価値の高さは、移動装置が移動経路を移動する際の消費エネルギーの少なさを含んでもよい。この場合、ナビゲーション装置は、移動装置を目的地まで少ない消費エネルギーで移動させることが可能になる。
（９）第２の発明に係るシミュレーション装置は、第１の発明に係るナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成するシミュレーション装置であって、複数の移動経路を含む仮想的な地形を示す地形データを記憶する記憶部と、記憶部に記憶された地形データにより示される仮想的な地形における複数の移動経路を走行可能な仮想的な移動装置と、仮想的な地形における任意の地点から任意の目的地まで移動装置を移動させることにより複数の移動経路の価値を取得し、取得された複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値を算出する価値算出部と、仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を取得する情報取得部と、価値算出部により複数の目的地の各々について算出された最適な移動経路の価値ならびに情報取得部により取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報を正準相関分析により算出する重み情報算出部とを備え、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含むものである。
このシミュレーション装置においては、複数の移動経路を含む仮想的な地形を示す地形データが記憶される。仮想的な移動装置が、記憶された地形データにより示される仮想的な地形における複数の移動経路を走行可能である。仮想的な地形における任意の地点から任意の目的地まで移動装置を移動させることにより複数の移動経路の価値が取得され、取得された複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値が算出される。仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報が取得される。
複数の目的地の各々について算出された最適な移動経路の価値ならびに取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が正準相関分析により算出される。ここで、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。
ナビゲーション装置においては、シミュレーション装置により算出された重み情報が記憶される。記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。
この構成によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。それにより、ナビゲーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
また、シミュレーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成することができる。
（１０）第３の発明に係る自律移動装置は、移動可能に構成される本体部と、本体部に搭載される第１の発明に係るナビゲーション装置と、ナビゲーション装置により推定された各移動経路の目的地までの価値に基づいて本体部の移動を制御する制御部とを備えたものである。
この自律移動装置においては、本体部に上記のナビゲーション装置が搭載される。ナビゲーション装置により推定された各移動経路の目的地までの価値に基づいて本体部が移動する。この構成によれば、自律移動装置は、上記のナビゲーション装置を含むので、移動経路の事前情報がない場合でも、目的地まで効率よく移動することが可能になる。
（１１）第４の発明に係るナビゲーション方法は、移動装置をナビゲートするナビゲーション方法であって、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む重み情報を予め記憶部により記憶するステップと、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を移動経路検出部により検出するステップと、移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として目的地位置情報取得部により取得するステップと、移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として地形特徴情報取得部により取得するステップと、記憶部に記憶された重み情報に基づいて、目的地位置情報取得部により取得された目的地位置情報および地形特徴情報取得部により取得された地形特徴情報から、移動経路検出部により検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値を価値推定部により推定するステップとを含み、重み情報における複数の重み係数は、複数の移動経路を含む仮想的な地形において、任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報、任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報、および複数の移動経路の予め取得した価値を用いて、正準相関分析により算出されるものである。
このナビゲーション方法においては、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路が検出される。また、移動装置を基準とした目的地の位置に関する目的地位置情報が取得される。移動装置の周囲の地形の特徴に関する地形特徴情報が取得される。
目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が予め記憶されている。ここで、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。
記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。
この構成によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。それにより、ナビゲーション方法は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
また、重み情報における複数の重み係数は、複数の移動経路を含む仮想的な地形において、任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報、任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報、および複数の移動経路の予め取得した価値を用いて、正準相関分析により算出される。
この場合、複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値は、複数の移動経路を含む仮想的な地形を用いて取得される。これにより、任意の地形の複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値を容易に取得することができるとともに、任意の地形の重み係数を容易に算出することができる。
本発明によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。また、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成することが可能になる。
本発明の一実施の形態に係る移動装置の構成の一例を示すブロック図である。 移動装置の外観を示す模式図である。 本発明の一実施の形態に係るシミュレーション装置の構成の一例を示すブロック図である。 経路設定処理に用いられる仮想地形を示す図である。 経路設定処理を示すフローチャートである。 価値算出部による価値算出処理を示すフローチャートである。 情報取得部による目的地位置情報取得処理を示すフローチャートである。 目的地位置情報のｒ成分、ｈ成分およびθ成分を説明するための図である。 情報取得部による地形特徴情報取得処理を示すフローチャートである。 地形特徴情報のｆ１〜ｆ１６成分を説明するための図である。 重み情報算出部による重み情報算出処理を示すフローチャートである。 ナビゲーション装置によるナビゲーション処理を示すフローチャートである。 ナビゲーション装置によるナビゲーション処理を示すフローチャートである。
（１）ナビゲーション装置および移動装置の全体構成
以下、本発明の一実施の形態に係るナビゲーション装置および移動装置について図面を参照しつつ説明する。移動装置は、農作業場または災害現場等において用いられる運転手による運転および操作を必要としない自律式の移動装置である。
図１は、本発明の一実施の形態に係る移動装置の構成の一例を示すブロック図である。図２は、移動装置の外観を示す模式図である。図２（ａ）は移動装置の平面図を示し、図２（ｂ）は移動装置の側面図を示す。図１に示すように、移動装置２００は、ナビゲーション装置１００、制御部２１０、アクチュエータ部２２０、移動機構部２３０、車体２４０および車輪２５０（図２）を含む。図２（ａ）に示すように、本実施の形態においては、移動装置２００は４つの車輪２５０を含むＵＧＶ（無人陸上車両）である。
ナビゲーション装置１００は、センサ部１１０、操作部１２０および記憶部１３０を含む。また、ナビゲーション装置１００は、目的地位置情報取得部１４０、移動経路検出部１５０、地形特徴情報取得部１６０、価値推定部１７０および経路選択部１８０を含む。目的地位置情報取得部１４０、移動経路検出部１５０、地形特徴情報取得部１６０、価値推定部１７０および経路選択部１８０は、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）およびコンピュータプログラムにより実現される。
センサ部１１０は、位置姿勢センサ１１１および環境認識センサ１１２を含む。位置姿勢センサ１１１は、ＧＰＳ（全地球測位システム）、ＩＮＳ（慣性航法装置）およびＩＭＵ（慣性姿勢計測装置）から移動装置２００の測位情報および姿勢情報を受信する。測位情報は、移動装置２００の位置、速度および加速度を含む。また、姿勢情報は、車体２４０の向きを含む。位置姿勢センサ１１１は、受信した移動装置２００の測位情報および姿勢情報を目的地位置情報取得部１４０に与える。
環境認識センサ１１２は、例えばＬＲＦ（レーザレンジファインダ）である。図２（ｂ）に示すように、環境認識センサ１１２は、所定の角度間隔で移動装置２００の上下方向に複数本（本例では３２本）のレーザ光を順次出射する。この状態で、図２（ａ）に示すように、環境認識センサ１１２は車体２４０の上下方向を軸に回転する。これにより、環境認識センサ１１２は、所定の角度間隔で車体２４０の周囲に複数本のレーザ光を順次出射する。
環境認識センサ１１２は、周囲の物体により反射された光を検出することにより、移動装置２００の周囲における複数の地点を測量する。本例においては、環境認識センサ１１２は、毎秒約６４０００本のレーザ光を車体２４０の周囲に出射する。したがって、環境認識センサ１１２は、移動装置２００の周囲における６４０００箇所の地点を測量する。環境認識センサ１１２は、複数の地点の測量情報を移動経路検出部１５０に与える。
図１の操作部１２０は、ユーザインタフェースを含む。使用者は、操作部１２０を操作することにより目的地の位置を指定することができる。操作部１２０は、使用者により指定された目的地の位置を目的地位置情報取得部１４０に与える。
目的地位置情報取得部１４０は、移動装置２００の測位情報および姿勢情報に基づいて、移動装置２００の位置および姿勢を推定する。また、目的地位置情報取得部１４０は、推定された移動装置２００の位置および指定された目的地の位置に基づいて、移動装置２００を基準とした目的地の位置を目的地位置情報として取得する。目的地位置情報は３次元を有する。目的地位置情報取得部１４０は、目的地位置情報を価値推定部１７０に与える。
移動経路検出部１５０は、環境認識センサ１１２による複数の地点の測量情報に基づいて移動装置２００が移動可能な一または複数の移動経路を検出する。移動経路検出部１５０は、検出した移動経路を地形特徴情報取得部１６０に与える。
地形特徴情報取得部１６０は、環境認識センサ１１２による複数の地点の測量情報から移動経路上の測量情報を選択して地形特徴情報として抽出する。地形特徴情報は、移動装置２００の周囲の地形の特徴を示す。本例においては、６４０００箇所の地点の測量情報から移動経路上の１６箇所の地形特徴情報が抽出される。すなわち、地形特徴情報は１６次元を有する。地形特徴情報取得部１６０は、地形特徴情報を価値推定部１７０に与える。
記憶部１３０は、例えばハードディスクである。記憶部１３０には、重み情報が予め記憶されている。重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報と移動経路の目的地までの価値に相関する重み相関情報とを関連付ける情報である。価値推定部１７０は、記憶部１３０に記憶された重み情報を取得する。
ここで、移動経路の目的地までの価値は、移動時間であってもよいし、消費エネルギーであってもよい。移動経路の目的地までの価値が移動時間である場合、移動装置２００が移動経路を移動する際の移動時間が短いほど移動経路の目的地までの価値が高い。したがって、ナビゲーション装置１００は、高い価値を有する移動経路を選択することにより、移動装置２００を目的地まで短時間で移動させることが可能になる。
移動経路の目的地までの価値が消費エネルギーである場合、移動装置２００が移動経路を移動する際の消費エネルギーが少ないほど移動経路の目的地までの価値が高い。したがって、ナビゲーション装置１００は、高い価値を有する移動経路を選択することにより、移動装置２００を目的地まで少ない消費エネルギーで移動させることが可能になる。
価値推定部１７０は、重み情報に基づいて、目的地位置情報および地形特徴情報から、一または複数の移動経路についての目的地までの価値に相関する情報を価値相関情報として算出する。また、価値推定部１７０は、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定する。価値推定部１７０は、一または複数の移動経路の目的地までの価値を経路選択部１８０に与える。
経路選択部１８０は、価値推定部１７０により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択する。経路選択部１８０は、選択した移動経路を示す情報を制御部２１０に与える。
制御部２１０は、例えばＥＣＵ（電子制御ユニット）である。アクチュエータ部２２０は、駆動系アクチュエータ２２１および操舵系アクチュエータ２２２を含む。移動機構部２３０は、駆動機構２３１および操舵機構２３２を含む。駆動機構２３１は、例えばスロットル弁およびブレーキを含む。また、操舵機構２３２は、例えばステアリングを含む。駆動系アクチュエータ２２１および操舵系アクチュエータ２２２は、それぞれ駆動機構２３１および操舵機構２３２に接続される。
制御部２１０は、移動装置２００が経路選択部１８０により選択された移動経路を移動するように駆動系アクチュエータ２２１および操舵系アクチュエータ２２２を制御する。駆動系アクチュエータ２２１は、制御部２１０による制御に基づいて、例えば駆動機構２３１のスロットル弁の開度およびブレーキの操作量を調整する。また、操舵系アクチュエータ２２２は、例えば操舵機構２３２のステアリングを操作する。これにより、移動装置２００は、経路選択部１８０により選択された移動経路を通って目的地に移動することができる。
この場合、移動装置２００は、最も高い価値を有すると推定された移動経路を移動する。それにより、移動装置２００は最良の移動経路を通って目的地に到達することができる。その結果、ナビゲーション装置１００は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置２００を目的地までより効率よく移動させることが可能になる。
（２）シミュレーション装置の基本構成
図１の記憶部１３０に記憶される重み情報は、シミュレーション装置により算出される。図３は、本発明の一実施の形態に係るシミュレーション装置の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、シミュレーション装置３００は、操作部３１０、表示部３２０、記憶部３３０、経路設定部３４０、価値算出部３５０、情報取得部３６０および重み情報算出部３７０を含む。経路設定部３４０、価値算出部３５０、情報取得部３６０および重み情報算出部３７０は、例えばＣＰＵおよびコンピュータプログラムにより実現される。
操作部３１０は、キーボードおよびポインティングデバイスを含む。使用者は、操作部３１０を操作することにより、経路設定部３４０に各種指示を与えることができる。表示部３２０は、例えば液晶ディスプレイパネルまたは有機ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）ディスプレイパネルである。
記憶部３３０は、例えばハードディスクである。記憶部３３０には、地形データおよび移動装置データが予め記憶されている。また、記憶部３３０には、経路設定プログラム、価値算出プログラム、目的地位置情報取得プログラム地形特徴情報取得プログラムおよび重み情報算出プログラムが予め記憶されている。
地形データは、複数の移動経路ならびに草木および岩石等の障害物を含む仮想的な地形（以下、仮想地形と呼ぶ）を表示部３２０に表示するためのデータである。地形データとして、実際に移動装置２００が走行する地形に類似する仮想地形を有する地形データが用いられることが好ましい。移動装置データは、図１の移動装置２００に対応する仮想的な移動装置（以下、仮想移動装置と呼ぶ）を表示部３２０に表示するためのデータである。
経路設定部３４０は、使用者による操作部３１０の操作に基づいて、仮想移動装置および仮想地形を表示部３２０に表示させる。移動装置データは、図１のセンサ部１１０、アクチュエータ部２２０、移動機構部２３０および車体２４０ならびに図２の車輪２５０にそれぞれ対応する仮想的なセンサ部、アクチュエータ部、移動機構部、車体および車輪を表示部３２０に表示するためのデータからなる。仮想移動装置は、仮想的なアクチュエータ部および移動機構部を駆動することにより、仮想地形における複数の移動経路を走行可能である。
また、経路設定部３４０は、後述する経路設定処理を実行することにより、仮想移動装置が移動する仮想地形における複数の移動経路の組み合わせを設定する。経路設定部３４０は、設定した移動経路の組み合わせを記憶部３３０に記憶する。
価値算出部３５０は、地形データおよび移動装置データに基づいて、後述する価値算出処理を実行することにより、仮想地形における任意の地点から任意の目的地まで仮想移動装置を移動させる。これにより、価値算出部３５０は、複数の移動経路の価値を取得する。また、価値算出部３５０は、取得した複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値を算出する。価値算出部３５０は、複数の目的地の各々について算出した最適な移動経路の価値を記憶部３３０に記憶する。
情報取得部３６０は、地形データおよび移動装置データに基づいて、後述する目的地位置情報取得処理を実行することにより、仮想地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報を取得する。また、情報取得部３６０は、地形データおよび移動装置データに基づいて、後述する地形特徴情報取得処理を実行することにより、仮想地形における任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を取得する。情報取得部３６０は、取得した複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報を記憶部３３０に記憶する。
重み情報算出部３７０は、後述する重み情報算出処理を実行することにより、複数の移動経路の目的地までの価値、複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、重み情報を算出する。重み情報は移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための情報であり、重み情報の算出は正準相関分析により行われる。重み情報算出部３７０は、算出した重み情報を記憶部３３０に記憶する。記憶部３３０に記憶された重み情報は、移動装置２００の記憶部１３０に記憶される。
（３）シミュレーション装置の動作
（ａ）経路設定処理
図４は、経路設定処理に用いられる仮想地形を示す図である。図４に示すように、仮想地形１０は、仮想移動装置が移動可能な複数の仮想的な移動経路１１および仮想移動装置が移動不可能な草木および岩石等の仮想的な障害物１２を含む。以下、仮想的な移動経路１１および仮想的な障害物１２をそれぞれ仮想移動経路１１および仮想障害物１２と呼ぶ。図４においては、仮想移動経路１１が白抜きにより示され、仮想障害物１２上がドットパターンにより示されている。図４においては、仮想地形１０の高低差の図示は省略する。
図５は、経路設定処理を示すフローチャートである。経路設定処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが経路設定プログラムを実行することにより行われる。経路設定処理において、使用者は、操作部３１０を操作して記憶部３３０に記憶された地形データを選択する。経路設定部３４０は、選択された地形データに基づいて仮想地形１０を表示部３２０に表示させる（ステップＳ１）。次に、経路設定部３４０は、仮想移動経路１１上の複数の部分にそれぞれ複数のノード１３を設定する（ステップＳ２）。設定されるノード１３の数をＮ個とする。
続いて、経路設定部３４０は、設定した任意のノード１３間をリンクすることにより、仮想移動装置が移動する仮想移動経路１１の組み合わせを設定する（ステップＳ３）。その後、経路設定部３４０は、設定した複数のノードおよび仮想移動経路１１の組み合わせを記憶部３３０に記憶する（ステップＳ４）。
本例においては、ステップＳ２で８３個のノード１３が設定される。ここで、一のノード１３から目的地とした他のノード１３までの仮想移動経路１１の組み合わせの数はＮ×（Ｎ−１）である。ノード１３間のリンクを任意に設定することにより、任意の数の仮想移動経路１１の組み合わせを設定することができる。
本例においては、ステップＳ３で９３７８種類の仮想移動経路１１の組み合わせが設定される。経路設定処理の後、価値算出処理、目的地位置情報取得処理および地形特徴情報取得処理の各々が続行される。
（ｂ）価値算出処理
価値算出部３５０は、経路設定処理の終了後、価値算出処理を実行する。図６は、価値算出部３５０による価値算出処理を示すフローチャートである。価値算出処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが価値算出プログラムを実行することにより行われる。
価値算出部３５０は、仮想移動装置を全てのノード１３間を走行させることにより、全てのノード１３間の価値を取得する（ステップＳ１１）。本例においては、各ノード１３間の価値は、各ノード１３間を移動する際の仮想移動装置の移動時間である。各ノード１３間の価値は、各ノード１３間を移動する際の仮想移動装置の燃料消費率であってもよい。
次に、価値算出部３５０は、任意のノード１３を目的地として設定する（ステップＳ１２）。続いて、価値算出部３５０は、目的地以外のノード１３から目的地までの最適な仮想移動経路１１の価値を算出する（ステップＳ１３）。価値の算出は、ＤＰ法（動的計画法）により行われる。その後、価値算出部３５０は、取得した全てのノード１３間の価値および算出した価値を記憶部３３０に記憶する（ステップＳ１４）。
次に、価値算出部３５０は、全てのノード１３が目的地として設定されたか否かを判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５において、全てのノード１３が目的地として設定されていない場合、価値算出部３５０は、ステップＳ１２の処理に戻る。これにより、ステップＳ１２〜Ｓ１５の処理が繰り返される。一方、ステップＳ１５において、全てのノード１３が目的地として設定された場合、価値算出部３５０は、価値算出処理を終了する。
ステップＳ１１において、ノード１３間の価値は、仮想移動装置の移動速度に基づいて取得される。例えば、あるノード１３間の凹凸が大きい場合、仮想移動装置の移動速度が低下する。そのため、そのノード１３間の価値は低くなる。
また、ノード１３間の価値の取得においては、仮想移動装置の姿勢が考慮される。一方のノード１３から他方のノード１３への勾配が上りである場合、一方のノード１３から他方のノード１３へ移動する際には仮想移動装置の移動速度が低下する。これに対し、他方のノード１３から一方のノード１３へ移動する際には仮想移動装置の移動速度が上昇する。そのため、一方のノード１３から他方のノード１３へ移動する場合のノード１３間の価値は低くなり、他方のノード１３から一方のノード１３へ移動する場合のノード１３間の価値は高くなる。
（ｃ）目的地位置情報取得処理
情報取得部３６０は、経路設定処理の終了後、目的地位置情報取得処理を実行する。図７は、情報取得部３６０による目的地位置情報取得処理を示すフローチャートである。目的地位置情報取得処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが目的地位置情報取得プログラムを実行することにより行われる。
情報取得部３６０は、任意のノード１３を目的地として設定する（ステップＳ２１）。次に、情報取得部３６０は、目的地以外のノード１３における目的地位置情報を算出する（ステップＳ２２）。目的地位置情報は、仮想移動装置のセンサ部の位置姿勢センサによる測位情報に基づいて算出される。目的地位置情報は、３個の成分（後述するｒ成分、ｈ成分およびθ成分）からなる。すなわち、目的地位置情報は３次元を有する。
続いて、情報取得部３６０は、算出した目的地位置情報を記憶部３３０に記憶する（ステップＳ２３）。その後、情報取得部３６０は、目的地以外の全てのノード１３における目的地位置情報が記憶部３３０に記憶されたか否かを判定する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４において、目的地以外の全てのノード１３における目的地位置情報が記憶部３３０に記憶されていない場合、情報取得部３６０は、ステップＳ２２の処理に戻る。これにより、ステップＳ２２〜Ｓ２４の処理が繰り返される。
一方、ステップＳ２４において、目的地以外の全てのノード１３における目的地位置情報が記憶部３３０に記憶された場合、情報取得部３６０は、全てのノード１３が目的地として設定されたか否かを判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５において、全てのノード１３が目的地として設定されていない場合、情報取得部３６０は、ステップＳ２１の処理に戻る。これにより、ステップＳ２１〜Ｓ２５の処理が繰り返される。一方、ステップＳ２５において、全てのノード１３が目的地として設定された場合、情報取得部３６０は、目的地位置情報取得処理を終了する。
図８は、目的地位置情報のｒ成分、ｈ成分およびθ成分を説明するための図である。図８（ａ）は仮想地形１０の一部の側面図を示し、図８（ｂ）は仮想地形１０の一部の平面図を示す。図８（ａ），（ｂ）においては、ノード１３Ｇが目的地として設定される。ノード１３Ｇ以外のノード１３としてノード１３Ａに注目する。
この場合、図８（ａ）に示すように、ノード１３Ａを基準としたノード１３Ｇまでの水平方向の距離が、ノード１３Ａにおける目的地位置情報のｒ成分となる。また、ノード１３Ａを基準としたノード１３Ｇまでの垂直方向の距離が、ノード１３Ａにおける目的地位置情報のｈ成分となる。
さらに、ノード１３Ａから目的地以外の他のノード１３に向かう線分とノード１３Ａからノード１３Ｇに向かう線分とのなす角度が、ノード１３Ａにおける目的地位置情報のθ成分となる。図８（ｂ）の例においては、ノード１３Ａに隣接するノード１３としてノード１３Ｂ，１３Ｃが設定される。ノード１３Ａからノード１３Ｂに向かう線分とノード１３Ａからノード１３Ｇに向かう線分とのなす角度はθ１であり、ノード１３Ａからノード１３Ｃに向かう線分とノード１３Ａからノード１３Ｇに向かう線分とのなす角度はθ２である。
したがって、仮想移動装置がノード１３Ａからノード１３Ｂに移動する場合には、角度θ１がノード１３Ａにおける目的地位置情報のθ成分となる。一方、仮想移動装置がノード１３Ａからノード１３Ｃに移動する場合には、角度θ２がノード１３Ａにおける目的地位置情報のθ成分となる。このように、仮想移動装置の移動経路によって、各ノード１３の目的地位置情報のθ成分は異なる。
（ｄ）地形特徴情報取得処理
情報取得部３６０は、経路設定処理の終了後、地形特徴情報取得処理を実行する。図９は、情報取得部３６０による地形特徴情報取得処理を示すフローチャートである。地形特徴情報取得処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが地形特徴情報取得プログラムを実行することにより行われる。
情報取得部３６０は、任意のノード１３における地形特徴情報を算出する（ステップＳ３１）。地形特徴情報は、１６個の成分（後述するｆ１〜ｆ１６成分）からなる。すなわち、地形特徴情報は１６次元を有する。
次に、情報取得部３６０は、算出した地形特徴情報を記憶部３３０に記憶する（ステップＳ３２）。続いて、情報取得部３６０は、全てのノード１３における地形特徴情報が記憶部３３０に記憶されたか否かを判定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３において、全てのノード１３における地形特徴情報が記憶部３３０に記憶されていない場合、情報取得部３６０は、ステップＳ３１の処理に戻る。これにより、ステップＳ３１〜Ｓ３３の処理が繰り返される。一方、ステップＳ３３において、全てのノード１３における地形特徴情報が記憶部３３０に記憶された場合、情報取得部３６０は、地形特徴情報取得処理を終了する。
図１０は、地形特徴情報のｆ１〜ｆ１６成分を説明するための図である。図１０（ａ）は仮想地形１０の一部の平面図を示し、図１０（ｂ）は仮想地形１０の一部の側面図を示す。図１０（ａ），（ｂ）においては、任意のノード１３としてノード１３Ａに注目する。仮想移動装置１が進行方向を向いた姿勢でノード１３Ａに配置される。
図１０（ａ），（ｂ）に示すように、仮想移動装置１の正面の１８０°の範囲で、仮想移動装置１のセンサ部の環境認識センサからレーザ光が出射される。また、仮想移動装置１の周囲の物体により反射されたレーザ光が環境認識センサにより検出される。ここで、物体とは、地面ならびに草木および岩石等の障害物を含む。
検出されたレーザ光を反射した複数の物体の位置のうち、仮想移動装置１に最も近い位置をＰ１とし、仮想移動装置１から最も遠い位置をＰ２とする。位置Ｐ１，Ｐ２間の距離を１５等分する１６個の位置の物体によりそれぞれ反射されたレーザ光Ｌ１〜Ｌ１６が抽出される。レーザ光Ｌ１〜Ｌ１６により測量された物体までの距離は、それぞれｄ１〜ｄ１６である。
次に、距離ｄ１付近の複数の物体によりそれぞれ反射された複数のレーザ光が検出される。これらの複数のレーザ光により測量された複数の物体までの距離の平均値が地形特徴情報のｆ１成分となる。距離ｄ２付近の複数の物体によりそれぞれ反射された複数のレーザ光が検出される。これらの複数のレーザ光により測量された複数の物体までの距離の平均値が地形特徴情報のｆ２成分となる。
距離ｄ３付近の複数の物体によりそれぞれ反射された複数のレーザ光が検出される。これらの複数のレーザ光により測量された複数の物体までの距離の平均値が地形特徴情報のｆ３成分となる。同様に、距離ｄ４〜ｄ１６付近の複数の物体によりそれぞれ反射された複数のレーザ光が検出される。距離ｄ４〜ｄ１６に対応する複数のレーザ光により測量された複数の物体までの距離の平均値が、それぞれ地形特徴情報のｆ４〜ｆ１６成分となる。
上記の処理により、ステップＳ３１において、仮想移動装置１が一の姿勢である場合のノード１３Ａにおける１６個の成分を有する地形特徴情報が算出される。すなわち、多数（本例においては６４０００個）の成分を有する地形特徴情報が１６個の成分を有する地形特徴情報に低次元化される。
なお、本例においては、仮想移動経路１１を移動する仮想移動装置１の姿勢は２つに限定されているので、各ノード１３において仮想移動装置１の姿勢に応じて２の地形特徴情報が算出される。したがって、仮想移動装置１が他の姿勢（図１０（ａ），（ｂ）の進行方向とは反対方向を向いた姿勢）である場合において、上記の処理が繰り返される。これにより、ステップＳ３１において、仮想移動装置１が他の姿勢である場合のノード１３Ａにおける地形特徴情報が算出される。
（ｅ）重み情報算出処理
重み情報算出部３７０は、価値算出処理、目的地位置情報取得処理および地形特徴情報取得処理の終了後、重み情報算出処理を実行する。図１１は、重み情報算出部３７０による重み情報算出処理を示すフローチャートである。重み情報算出処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが重み情報算出プログラムを実行することにより行われる。
重み情報算出部３７０は、経路設定部３４０により設定された複数の仮想移動経路１１における第１の関数を設定する（ステップＳ４１）。第１の関数は、複数の第１の変数および複数の第１の係数を含む。複数の第１の変数は、複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報を含む。複数の第１の係数は、複数の第１の変数にそれぞれ対応する。
ここで、第１の関数ｘは、下記式（１）で与えられる。
Figure 0006035209
式（１）に示すように、第１の関数ｘは、第１の係数行列ａと第１の変数行列Ｘとの積である。第１の係数行列ａは１行×ｐ列のデータ行列である。第１の係数行列ａはｐ個の第１の係数を含む。ｐは２以上の整数である。本実施の形態では、第１の係数行列ａは１９個の第１の係数ａ１，ａ２，ａ３，…，ａ１９を含む。第１の変数行列Ｘは、ｐ行×ｎ列のデータ行列である。ｐは第１の係数の数を示す整数であり、ｎは仮想移動経路１１の組み合わせの数を示す整数である。本例においては、ｐは１９であり、ｎは９３７８である。
第１の変数行列Ｘの各列は、ｐ個の第１の変数を含む。本例では、各列がｐ個の第１の変数ｒ（ｉ），ｈ（ｉ），θ（ｉ），ｆ１（ｉ）〜ｆ１６（ｉ）を含む。ここで、ｉは１〜ｎの整数である。本実施の形態では、ｉ番目の仮想移動経路１１に対応する目的地位置情報のｒ成分、ｈ成分およびθ成分ならびに地形特徴情報のｆ１〜ｆ１６成分がｐ個の第１の変数ｒ（ｉ），ｈ（ｉ），θ（ｉ），ｆ１（ｉ）〜ｆ１６（ｉ）に相当する。
このように、第１の係数行列ａの複数の第１の係数ａ１，ａ２，ａ３，…，ａ１９は、第１の変数行列Ｘの各列の複数の第１の変数ｒ（ｉ），ｈ（ｉ），θ（ｉ），ｆ１（ｉ）〜ｆ１６（ｉ）にそれぞれ対応する。
また、重み情報算出部３７０は、経路設定部３４０により設定された複数の仮想移動経路１１における第２の関数を設定する（ステップＳ４２）。第２の関数は、一または複数の第２の変数および一または複数の第２の係数を含む。一または複数の第２の変数は、目的地までの最適な仮想移動経路１１の価値を含む。一または複数の第２の係数は、一または複数の第２の変数にそれぞれ対応する。
ここで、第２の関数ｙは、下記式（２）で与えられる。
Figure 0006035209
式（２）に示すように、第２の関数ｙは、第２の係数行列ｂと第２の変数行列Ｙとの積である。第２の係数行列ｂは１行×ｑ列のデータ行列である。本例では、ｑは１である。したがって、第２の係数行列ｂは１個の第２の係数のみを含み、第２の係数行列ｂは第２の係数ｂに等しい。第２の変数行列Ｙは、ｑ行×ｎ列のデータ行列である。上記のように、ｎは仮想移動経路１１の組み合わせの数を示す整数である。本例においては、ｑは１であり、ｎは９３７８である。
第２の変数行列Ｙの各行（本例では１行）は、ｎ個の第２の変数を含む。本例では、各行がｎ個の第２の変数ｖ（１），ｖ（２），ｖ（３），…，ｖ（ｎ）を含む。本実施の形態では、ｉ番目の仮想移動経路１１に対応する価値ｖが第２の変数ｖ（ｉ）に相当する。ここで、ｉは１〜ｎの整数である。
次に、重み情報算出部３７０は、第１の関数ｘと第２の関数ｙとの相関が最大となるように複数の第１の係数の値および一または複数の第２の係数の値を決定する（ステップＳ４３）。
ステップＳ４３においては、以下の手順により複数の第１の係数行列ａの第１の係数ａ１，ａ２，ａ３，…，ａ１９の値および第２の係数行列ｂの値（第２の係数ｂの値）を決定する。まず、下記式（３），（４）および（５）で与えられる共分散行列ＳＸＸ，ＳＹＹ，ＳＹＸを算出する。上付きの添え字「Ｔ」は転置行列を表わす。
Figure 0006035209
Figure 0006035209
Figure 0006035209
ここで、Ｘσは、第１の変数行列Ｘの行方向の各成分から第１の変数行列Ｘの行方向の成分の平均値を減算することにより得られる平均偏差行列である。Ｙσは、第２の変数行列Ｙの行方向の各成分から第２の変数行列Ｙの行方向の成分の平均値を減算することにより得られる平均偏差行列である。次に、下記式（６）で与えられる関数ｒ（ａ，ｂ）を算出する。
Figure 0006035209
ここで、関数ｒ（ａ，ｂ）は、第１の係数行列ａ、第２の係数行列ｂ、第１の変数行列Ｘおよび第２の変数行列Ｙを一次結合した相関関数である。関数ｒ（ａ，ｂ）を最大化する第１の係数行列ａおよび第２の係数行列ｂが第１正準相関ベクトルであり、それぞれＡおよびＢで表わす。
以上の方法により、下記式（７）および（８）のように、最大の相関を有する第１および第２の関数ｘｍ，ｙｍが求められる。
Figure 0006035209
Figure 0006035209
上式（７）の第１正準相関ベクトルＡは、ｐ個の第１の重み係数Ａ１，Ａ２，Ａ３，…，Ａ１９を含む。上式の第１の変数行列Ｘｍは、ｐ個の第１の変数ｒ，ｈ，θ，ｆ１〜ｆ１６を含む。第１の変数ｒ，ｈ，θは，目的地位置情報のｒ成分、ｈ成分およびθ成分に相当し、第１の変数ｆ１〜ｆ１６は地形特徴情報のｆ１〜ｆ１６成分に相当する。
上式（８）において、第１正準相関ベクトルＢは、ｑ個（本例では１個）の第２の重み係数Ｂを含む。上式の第１の変数行列Ｙｍは、ｑ個（本例では１個）の第２の変数ｖを含む。第２の変数ｖは価値ｖに相当する。
上式（７）の第１の関数ｘｍと上式（８）の第２の関数ｙｍとの相関は最大となっている。したがって、式（７）の第１の変数ｒ，ｈ，θ，ｆ１，…，ｆ１６に値を代入した場合の第１の関数ｘｍの値が価値ｖの高さを表わしている。この場合、第１の関数ｘｍの値が目的地までの価値相関情報に相当する。
図１の経路選択部１８０は、式（７）に基づいて第１の関数ｘの値が最大となる移動経路を選択することにより、最も高い価値を有する移動経路を選択することができる。
重み情報算出部３７０は、決定した複数の第１の係数の値を上記の複数の重み係数Ａ１〜Ａ１９として記憶部３３０に記憶する（ステップＳ４４）。決定した複数の第１の係数（複数の重み係数Ａ１〜Ａ１９）の値が重み情報となる。これにより、地形特徴情報取得処理を終了する。
このように、複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値は、複数の移動経路を含む仮想地形１０を用いて取得される。これにより、任意の地形の複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値を容易に取得することができるとともに、任意の地形の重み係数を容易に算出することができる。
（４）ナビゲーション装置の動作
図１２および図１３は、ナビゲーション装置１００によるナビゲーション処理を示すフローチャートである。ナビゲーション処理は、ナビゲーション装置１００のＣＰＵがナビゲーションプログラムを実行することにより行われる。移動装置２００は、実際に使用する農作業場または災害現場に配置される。記憶部１３０には、重み情報算出処理のステップＳ４４で算出された重み情報が記憶されている。
使用者は、操作部１２０を操作して予め目的地の位置を指定する。目的地位置情報取得部１４０は、指定された目的地の位置を設定する（ステップＳ５１）。ここで、移動装置２００の制御部２１０は、アクチュエータ部２２０を制御することにより移動機構部２３０を駆動する。これにより、移動装置２００の移動が開始する。
次に、目的地位置情報取得部１４０は、位置姿勢センサ１１１からの測位情報および姿勢情報を取得する（ステップＳ５２）。目的地位置情報取得部１４０は、取得した測位情報および姿勢情報に基づいて、移動装置２００の位置および姿勢を推定する（ステップＳ５３）。また、目的地位置情報取得部１４０は、移動装置２００の位置および目的地の位置に基づいて、移動装置２００を基準とした目的地の位置に関する目的地位置情報（ｒ成分、ｈ成分およびθ成分）を取得する（ステップＳ５４）。
移動経路検出部１５０は、環境認識センサ１１２から複数の地点の測量情報を取得する（ステップＳ５５）。移動経路検出部１５０は、取得した複数の地点の測量情報に基づいて、移動装置２００が移動可能な移動経路を検出する（ステップＳ５６）。
地形特徴情報取得部１６０は、環境認識センサ１１２による複数の地点の測量情報から地形特徴情報（ｆ１〜ｆ１６成分）を抽出する（ステップＳ５７）。ステップＳ５４において取得された目的地位置情報の３個の成分（ｒ成分、ｈ成分およびθ成分）およびステップＳ５７において抽出された地形特徴情報の１６個の成分（ｆ１〜ｆ１６成分）が式（７）の第１の変数行列Ｘｍとなる。
地形特徴情報の抽出の手順は、図１０（ａ），（ｂ）における６４０００個の成分を有する地形特徴情報から１６個の地形特徴情報のｆ１〜ｆ１６成分を抽出する手順と同様である。これにより、ステップＳ５８において、価値推定部１７０は、信頼性を大きく低下させることなく一または複数の移動経路の目的地までの価値を高速に推定することができる。
価値推定部１７０は、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定する（ステップＳ５８）。移動経路の目的地までの価値の推定は、記憶部１３０に記憶された重み情報に基づいて、目的地位置情報および地形特徴情報から、一または複数の移動経路についての目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出することにより行われる。ここで、記憶部１３０に記憶された重み情報が式（７）の第１正準相関ベクトルＡ（複数の重み係数Ａ１〜Ａ１９）であり、目的地までの価値相関情報が式（７）の第１の関数ｘｍである。したがって、式（７）に基づいて、一または複数の移動経路について、第１正準相関ベクトルＡおよび第１の変数行列Ｘｍから第１の関数ｘｍの値が算出されることにより、移動経路の目的地までの価値ｖが推定される。
経路選択部１８０は、価値推定部１７０により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択する（ステップＳ５９）。移動装置２００は、経路選択部１８０により指定された移動経路を移動する。ここで、目的地位置情報取得部１４０は、移動装置２００の位置が目的地の位置であるか否かを判定する（ステップＳ６０）。
ステップＳ６０において、移動装置２００の位置が目的地の位置でない場合、ＣＰＵは、ステップＳ５２の処理に戻る。これにより、ステップＳ５２〜Ｓ６０の処理が繰り返される。一方、ステップＳ６０において、移動装置２００の位置が目的地の位置である場合、ＣＰＵは、ナビゲーション処理を終了する。
（５）効果
本実施の形態に係るナビゲーション装置１００においては、一または複数の移動経路が移動経路検出部１５０により検出される。目的地位置情報（ｒ成分、ｈ成分およびθ成分）が目的地位置情報取得部１４０により取得される。地形特徴情報（ｆ１〜ｆ１６成分）が地形特徴情報取得部１６０により取得される。記憶部１３０に重み情報（複数の重み係数Ａ１〜Ａ１９を含む第１正準相関ベクトルＡ）が予め記憶されている。
記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報（ｒ成分、ｈ成分およびθ成分）および地形特徴情報（ｆ１〜ｆ１６成分）から、上式（７）に基づいて、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報（第１の関数ｘｍの値）が価値推定部１７０により算出される。また、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値ｖが価値推定部１７０により推定される。
これにより、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置２００は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。その結果、ナビゲーション装置１００は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置２００を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
また、本実施の形態に係るシミュレーション装置３００においては、仮想地形１０における複数の目的地の各々についての最適な移動経路の価値が価値算出部３５０により算出される。仮想地形１０における複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報が情報取得部３６０により取得される。取得された複数の移動経路の目的地までの価値ならびに取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、重み情報が重み情報算出部３７０により算出される。
これにより、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置２００を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置１００において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成することができる。
（６）他の実施の形態
（ａ）上記実施の形態において、移動経路の目的地までの価値は、移動時間または消費エネルギーであるが、これに限定されない。移動経路の目的地までの価値は、移動時間および消費エネルギーであってもよい。この場合、移動装置２００が移動経路を移動する際の移動時間が短くかつ消費エネルギーが少ないほど移動経路の目的地までの価値が高い。したがって、ナビゲーション装置１００は、高い価値を有する移動経路を選択することにより、移動装置２００を目的地まで短時間でかつ少ない消費エネルギーで移動させることが可能になる。
このように、移動経路の目的地までの価値が複数の要素を含む場合、重み情報算出処理においてシミュレーション装置３００の重み情報算出部３７０により設定される第２の関数ｙは、式（２）に代えて下記式（９）で与えられる。また、式（７）の第１の関数ｘｍと最大の相関を有する第２の関数ｙｍは、式（８）に代えて下記式（１０）で与えられる。ここで、ｖ１，ｖ２は、それぞれ移動時間および消費エネルギーに相当する目的地までの最適な仮想移動経路の価値である。
Figure 0006035209
Figure 0006035209
（ｂ）上記実施の形態において、経路選択部１８０は、価値推定部１７０により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択するが、これに限定されない。選択された移動経路が行き止まりであった場合には、移動装置２００は、直前の移動経路の分岐点に戻る。ここで、経路選択部１８０は、価値推定部１７０により推定された価値のうち、最も高い価値以外の価値（例えば２番目に高い価値）を有する移動経路を選択してもよい。
（ｃ）上記実施の形態において、地形特徴情報の多数の成分が１６個の成分に低次元化されるが、これに限定されない。地形特徴情報の多数の成分は１５個以下の成分に低次元化されてもよい。この場合、価値推定部１７０は、一または複数の移動経路の目的地までの価値をより高速に推定することができる。あるいは、地形特徴情報の多数の成分は１７個以上の成分に低次元化されてもよい。この場合、価値推定部１７０は、一または複数の移動経路の目的地までの価値をより正確に推定することができる。
（ｄ）上記実施の形態において、移動装置２００は四輪車両であるが、これに限定されない。移動装置２００は二輪車両、三輪車両、船舶または歩行ロボット等の他の移動装置であってもよい。
（７）請求項の各構成要素と実施の形態の各部との対応関係
以下、請求項の各構成要素と実施の形態の各部との対応の例について説明するが、本発明は下記の例に限定されない。
上記実施の形態においては、移動装置２００が移動装置または自律移動装置の例であり、ナビゲーション装置１００がナビゲーション装置の例であり、移動経路検出部１５０が移動経路検出部の例である。目的地位置情報取得部１４０が目的地位置情報取得部の例であり、地形特徴情報取得部１６０が地形特徴情報取得部の例であり、記憶部１３０がナビゲーション装置の記憶部の例であり、価値推定部１７０が価値推定部の例である。
第１の変数行列Ｘの列方向の成分が第１の変数の例であり、第１の係数行列ａの行方向の成分が第１の係数の例であり、第１の関数ｘが第１の関数の例である。第２の変数行列Ｙの列方向の成分が第２の変数の例であり、第２の係数行列ｂの行方向の成分が第２の係数の例であり、第２の関数ｙが第２の関数の例である。
経路選択部１８０が経路選択部の例であり、操作部１２０が操作部の例であり、位置姿勢センサ１１１が位置姿勢センサの例であり、環境認識センサ１１２が環境認識センサの例である。記憶部３３０がシミュレーション装置の記憶部の例であり、仮想移動装置１が仮想的な移動装置の例であり、価値算出部３５０が価値算出部の例であり、情報取得部３６０が情報取得部の例である。重み情報算出部３７０が重み情報算出部の例であり、車体２４０が本体部の例であり、制御部２１０が制御部の例である。
請求項の各構成要素として、請求項に記載されている構成または機能を有する他の種々の要素を用いることもできる。
（８）参考形態
（８−１）第１の参考形態に係るナビゲーション装置は、移動装置に搭載されるナビゲーション装置であって、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出する移動経路検出部と、移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として取得する目的地位置情報取得部と、移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として取得する地形特徴情報取得部と、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含み目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する情報を価値相関情報として算出するための重み情報を予め記憶する記憶部と、記憶部に記憶された重み情報に基づいて、目的地位置情報取得部により取得された目的地位置情報および地形特徴情報取得部により取得された地形特徴情報から、移動経路検出部により検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定する価値推定部とを備えるものである。
このナビゲーション装置においては、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路が検出される。また、移動装置を基準とした目的地の位置に関する目的地位置情報が取得される。移動装置の周囲の地形の特徴に関する地形特徴情報が取得される。
目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が予め記憶されている。ここで、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。
記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。
この構成によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。それにより、ナビゲーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
（８−２）重み情報における複数の重み係数は、複数の移動経路を含む仮想的な地形において、任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報、任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報、および複数の移動経路の予め取得した価値を用いて、正準相関分析により算出されてもよい。
この場合、複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値は、複数の移動経路を含む仮想的な地形を用いて取得される。これにより、任意の地形の複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値を容易に取得することができるとともに、任意の地形の重み係数を容易に算出することができる。
（８−３）複数の移動経路を含む仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を複数の第１の変数として含みかつ複数の第１の変数にそれぞれ対応する複数の第１の係数を含む第１の関数が設定されるとともに、仮想的な地形における複数の移動経路の目的地までの価値を一または複数の第２の変数として含みかつ一または複数の第２の変数にそれぞれ対応する一または複数の第２の係数を含む第２の関数が設定され、第１の関数の値と第２の関数の値との相関が最大となるように複数の第１の係数の値および一または複数の第２の係数の値が決定され、重み情報は、決定された複数の第１の係数の値を複数の重み係数として含んでもよい。
この場合、決定された第１の係数を用いることにより、実際の移動経路における目的地位置情報および地形特徴情報から算出される一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報の信頼性が向上する。これにより、推定される一または複数の移動経路の目的地までの価値の信頼性を向上させることができる。
（８−４）ナビゲーション装置は、価値推定部により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択する経路選択部をさらに備えてもよい。
この場合、移動装置は、最も高い価値を有すると推定された移動経路を移動する。それにより、移動装置は最良の移動経路を通って目的地に到達することができる。その結果、ナビゲーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地までより効率よく移動させることが可能になる。
（８−５）ナビゲーション装置は、目的地の位置を指定するために使用者により操作される操作部と、全地球測位システムから移動装置の測位情報を受信する位置姿勢センサとをさらに備え、目的地位置情報取得部は、操作部により指定された目的地の位置と、位置姿勢センサにより受信された移動装置の測位情報とに基づいて目的地位置情報を取得してもよい。この場合、目的地位置情報を容易かつ正確に取得することができる。
（８−６）ナビゲーション装置は、移動装置の周囲における第１の数の地点を測量する環境認識センサをさらに備え、移動経路検出部は、環境認識センサによる第１の数の地点にそれぞれ対応する第１の数の測量の情報に基づいて移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出し、地形特徴情報取得部は、第１の数の測量の情報から一または複数の移動経路上における第１の数よりも少ない第２の数の測量の情報を地形特徴情報として抽出してもよい。
この場合、複数の地形特徴情報の数が第１の数から第２の数に低次元化される。これにより、信頼性を大きく低下させることなく一または複数の移動経路の目的地までの価値を高速に推定することができる。
（８−７）環境認識センサはレーザレンジファインダを含んでもよい。この場合、簡単な構成で第１の数の地点を測量することができる。
（８−８）移動経路の目的地までの価値の高さは、移動装置が移動経路を移動する際の移動時間の短さを含んでもよい。この場合、ナビゲーション装置は、移動装置を目的地まで短時間で移動させることが可能になる。
（８−９）移動経路の目的地までの価値の高さは、移動装置が移動経路を移動する際の消費エネルギーの少なさを含んでもよい。この場合、ナビゲーション装置は、移動装置を目的地まで少ない消費エネルギーで移動させることが可能になる。
（８−１０）第２の参考形態に係るシミュレーション装置は、第１の参考形態に係るナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成するシミュレーション装置であって、複数の移動経路を含む仮想的な地形を示す地形データを記憶する記憶部と、記憶部に記憶された地形データにより示される仮想的な地形における複数の移動経路を走行可能な仮想的な移動装置と、仮想的な地形における任意の地点から任意の目的地まで移動装置を移動させることにより複数の移動経路の価値を取得し、取得された複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値を算出する価値算出部と、仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を取得する情報取得部と、価値算出部により複数の目的地の各々について算出された最適な移動経路の価値ならびに情報取得部により取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報を正準相関分析により算出する重み情報算出部とを備え、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含むものである。
このシミュレーション装置においては、複数の移動経路を含む仮想的な地形を示す地形データが記憶される。仮想的な移動装置が、記憶された地形データにより示される仮想的な地形における複数の移動経路を走行可能である。仮想的な地形における任意の地点から任意の目的地まで移動装置を移動させることにより複数の移動経路の価値が取得され、取得された複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値が算出される。仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報が取得される。
複数の目的地の各々について算出された最適な移動経路の価値ならびに取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が正準相関分析により算出される。ここで、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。
ナビゲーション装置においては、シミュレーション装置により算出された重み情報が記憶される。記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。
この構成によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。それにより、ナビゲーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
また、シミュレーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成することができる。
（８−１１）第３の参考形態に係る自律移動装置は、移動可能に構成される本体部と、本体部に搭載される第１の参考形態に係るナビゲーション装置と、ナビゲーション装置により推定された各移動経路の目的地までの価値に基づいて本体部の移動を制御する制御部とを備えたものである。
この自律移動装置においては、本体部に上記のナビゲーション装置が搭載される。ナビゲーション装置により推定された各移動経路の目的地までの価値に基づいて本体部が移動する。この構成によれば、自律移動装置は、上記のナビゲーション装置を含むので、移動経路の事前情報がない場合でも、目的地まで効率よく移動することが可能になる。
（８−１２）第４の参考形態に係るナビゲーション方法は、移動装置をナビゲートするナビゲーション方法であって、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含み、目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する情報を価値相関情報として算出するための重み情報を予め記憶するステップと、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出するステップと、移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として取得するステップと、移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として取得するステップと、記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および取得された地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定するステップとを含むものである。
このナビゲーション方法においては、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路が検出される。また、移動装置を基準とした目的地の位置に関する目的地位置情報が取得される。移動装置の周囲の地形の特徴に関する地形特徴情報が取得される。
目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が予め記憶されている。ここで、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。
記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。
この構成によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。それにより、ナビゲーション方法は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
本発明は、ナビゲーション装置を備えた種々の自律移動体に有効に利用することができる。
１ 仮想移動装置
１０ 仮想地形
１１ 仮想移動経路
１２ 仮想障害物
１３ ノード
１００ ナビゲーション装置
１１０ センサ部
１１１ 位置姿勢センサ
１１２ 環境認識センサ
１２０ 操作部
１３０ 記憶部
１４０ 目的地位置情報取得部
１５０ 移動経路検出部
１６０ 地形特徴情報取得部
１７０ 価値推定部
１８０ 経路選択部
２００ 移動装置
２１０ 制御部
２２０ アクチュエータ部
２２１ 駆動系アクチュエータ
２２２ 操舵系アクチュエータ
２３０ 移動機構部
２３１ 駆動機構
２３２ 操舵機構
２４０ 車体
３００ シミュレーション装置
３１０ 操作部
３２０ 表示部
３３０ 記憶部
３４０ 経路設定部
３５０ 価値算出部
３６０ 情報取得部
３７０ 重み情報算出部

Claims (11)

  1. 移動装置に搭載されるナビゲーション装置であって、
    前記移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出する移動経路検出部と、
    前記移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として取得する目的地位置情報取得部と、
    前記移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として取得する地形特徴情報取得部と、
    目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む重み情報を予め記憶する記憶部と、
    前記記憶部に記憶された重み情報に基づいて、前記目的地位置情報取得部により取得された目的地位置情報および前記地形特徴情報取得部により取得された地形特徴情報から、前記移動経路検出部により検出された前記一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて前記一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定する価値推定部とを備え、
    前記重み情報における前記複数の重み係数は、複数の移動経路を含む仮想的な地形において、任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報、任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報、および複数の移動経路の予め取得した価値を用いて、正準相関分析により算出される、ナビゲーション装置。
  2. 複数の移動経路を含む仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を複数の第１の変数として含みかつ前記複数の第１の変数にそれぞれ対応する複数の第１の係数を含む第１の関数が設定されるとともに、前記仮想的な地形における複数の移動経路の目的地までの価値を一または複数の第２の変数として含みかつ前記一または複数の第２の変数にそれぞれ対応する一または複数の第２の係数を含む第２の関数が設定され、前記第１の関数の値と前記第２の関数の値との相関が最大となるように前記複数の第１の係数の値および前記一または複数の第２の係数の値が決定され、
    前記重み情報は、前記決定された複数の第１の係数の値を前記複数の重み係数として含む、請求項１記載のナビゲーション装置。
  3. 前記価値推定部により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択する経路選択部をさらに備える、請求項１または２記載のナビゲーション装置。
  4. 目的地の位置を指定するために使用者により操作される操作部と、
    全地球測位システムから前記移動装置の測位情報を受信する位置姿勢センサとをさらに備え、
    前記目的地位置情報取得部は、前記操作部により指定された目的地の位置と、前記位置姿勢センサにより受信された前記移動装置の測位情報とに基づいて前記目的地位置情報を取得する、請求項１〜３のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
  5. 前記移動装置の周囲における第１の数の地点を測量する環境認識センサをさらに備え、
    前記移動経路検出部は、前記環境認識センサによる第１の数の地点にそれぞれ対応する第１の数の測量の情報に基づいて前記移動装置が移動可能な前記一または複数の移動経路を検出し、
    前記地形特徴情報取得部は、第１の数の測量の情報から前記一または複数の移動経路上における第１の数よりも少ない第２の数の測量の情報を前記地形特徴情報として抽出する、請求項１〜４のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
  6. 前記環境認識センサはレーザレンジファインダを含む、請求項５記載のナビゲーション装置。
  7. 移動経路の目的地までの価値の高さは、前記移動装置が移動経路を移動する際の移動時間の短さを含む、請求項１〜６のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
  8. 移動経路の目的地までの価値の高さは、前記移動装置が移動経路を移動する際の消費エネルギーの少なさを含む、請求項１〜７のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
  9. 請求項１〜８のいずれか一項に記載のナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成するシミュレーション装置であって、
    複数の移動経路を含む仮想的な地形を示す地形データを記憶する記憶部と、
    前記記憶部に記憶された地形データにより示される仮想的な地形における複数の移動経路を走行可能な仮想的な移動装置と、
    前記仮想的な地形における任意の地点から任意の目的地まで前記移動装置を移動させることにより複数の移動経路の価値を取得し、取得された複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値を算出する価値算出部と、
    前記仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を取得する情報取得部と、
    前記価値算出部により複数の目的地の各々について算出された最適な移動経路の価値ならびに前記情報取得部により取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報を正準相関分析により算出する重み情報算出部とを備え、
    前記重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む、シミュレーション装置。
  10. 移動可能に構成される本体部と、
    前記本体部に搭載される請求項１〜８のいずれか一項に記載のナビゲーション装置と、
    前記ナビゲーション装置により推定された各移動経路の目的地までの価値に基づいて本体部の移動を制御する制御部とを備えた、自律移動装置。
  11. 移動装置をナビゲートするナビゲーション方法であって、
    目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む重み情報を予め記憶部により記憶するステップと、
    前記移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を移動経路検出部により検出するステップと、
    前記移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として目的地位置情報取得部により取得するステップと、
    前記移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として地形特徴情報取得部により取得するステップと、
    前記記憶部に記憶された重み情報に基づいて、前記目的地位置情報取得部により取得された目的地位置情報および前記地形特徴情報取得部により取得された地形特徴情報から、前記移動経路検出部により検出された前記一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて前記一または複数の移動経路の目的地までの価値を価値推定部により推定するステップとを含み、
    前記重み情報における前記複数の重み係数は、複数の移動経路を含む仮想的な地形において、任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報、任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報、および複数の移動経路の予め取得した価値を用いて、正準相関分析により算出される、ナビゲーション方法。
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