JP6072934B2 - 移動ロボットシステム - Google Patents

Description

本発明は，移動ロボットシステムに関する。

本技術分野の背景技術として，〔特許文献１〕に記載の移動ロボットシステムは，ロボット移動時の存在物との衝突の危険性を削減するシステムが開示されている。その具体的内容として，存在物を含む環境の幾何状況を示した環境地図を生成する環境地図生成部，環境地図の座標系に，移動ロボットが移動する移動経路データを作成する移動経路データ作成部，及び，移動ロボットに関するロボット構成情報と環境地図と移動経路データとから，移動ロボットの移動中に制御誤差により存在物に衝突する可能性を示す危険度パラメータを求める危険度パラメータ算出部を設けることが示されている。

さらに，〔特許文献２〕に記載の移動ロボットシステムは，人やロボットが行き交う環境において，人やロボットの飛び出しによる衝突を回避するシステムであり，障害物を検出する障害物検出部と，検出した前記障害物を，予め定められた回避方法に基づいて回避しながら目的地まで到達する経路と速度を共に設定する経路生成部と，それらを搭載して移動する移動部とを備え，更に，当該移動ロボットの進行方向に存在する物体の端点と，当該端点との間の距離を測定し，当該物体の端点を検出した場合，当該端点を中心として，当該移動ロボットの進行方向における死角から飛び出す障害物との衝突を回避するよう，その経路と速度を制御することが示されている。

特開２００９−２９１５４０号公報 特開２０１０−０５５４９８号公報 特開2008-65755号公報 The Dynamic Window Approach to Collision Avoidance.（IEEE Robotics & Automation Magazine 4(1)， pp.23-33， 1997）

人の居住環境では，移動ロボットが走行中，曲がり角や大きな荷物の陰、扉などから飛び出す人や，捕捉時点では静止していても移動ロボット接近時に動き始める物体（以後，潜在的移動物体と称す）との衝突など，センシングデータを得た時点では移動物体がなくても，その後、移動物体が出現してロボットと衝突することがある。移動ロボットが安全に効率よく移動するためには，将来移動物体が現れる可能性の高い場所を推定して走行することが重要である。以後、曲がり角や物体・扉の陰になっていて見えない部分や、移動ロボットシステムの外界センサの測定範囲圏外で見えない部分を総称して、死角と呼ぶこととする。

〔特許文献１〕に記載の移動ロボットシステムでは，人などの移動物体が行き交う環境において，死角からの移動物体の飛び出しや，潜在的移動物体との衝突を避けることができない。〔特許文献１〕の構成において，例えば環境地図に，曲がり角や扉など，移動物体が飛出しやすい領域を予め登録しておき，移動ロボットが当該領域を回避するよう制御する方法が考えられるが，この場合，一時的に置いてある大きな荷物の陰や人の列の陰など，一時的に発生した遮蔽物による死角からの移動物体の飛出しには対応できない。また，潜在的移動物体との衝突を回避するには，外界センサによって人などの物体を外見から認識し，人から離れて走行する方法が考えられるが，人が人以外のものを移動させる場合もあるため，外見だけから当該物体が移動する可能性があるかを判断するのは困難である。

また，〔特許文献２〕に記載の移動ロボットシステムは，死角から飛び出す移動物体との衝突は回避可能だが，潜在的移動物体との衝突を避けることができない。また，進行方向の死角は，移動物体が飛出しやすいか否かにかかわらず，全て回避するよう制御されるため，移動ロボットの移動効率が著しく低下することがある。例えば，移動ロボットの進行方向に多数の死角が存在する環境では，目的地点へ到達するために死角近辺を通行せざるを得ないため，頻繁に減速または停止する。もし当該死角から移動物体が飛出す可能性の有無が判断できれば，衝突の危険が高い時だけ減速や停止をすることで，移動効率を上げることが可能である。

そこで，本発明は，人などの移動物体が行き交う環境において，移動物体が現れる可能性の高い場所を識別し，効率的に移動物体との衝突を回避可能な移動ロボットシステムを提供する。

上記課題を解決するために，本発明は，周辺環境の物体の位置を測定する外界センサと，自己位置を変位させる走行部と，前記走行部を制御する制御部を備えた移動ロボットシステムにおいて，前記ロボットの移動空間を示した地図データ上に，過去所定の期間内に物体が移動した位置（物体移動位置）と，前記物体の速度情報を記録した履歴地図データを備え，外界センサから得た環境情報をもとに，現在は移動物体が存在しないが今後移動物体が出現する可能性のある移動物体出現点を認識し，前記出現点の近傍位置を過去に移動した物体の速度情報を前記地図データから読み出し，前記速度情報に応じて，将来移動物体が出現し前記ロボットと衝突する可能性が高い領域である衝突危険領域の形状を決定し，前記制御部が，前記衝突危険領域とロボットとの位置関係に応じてロボットの進行方向、又は速度の少なくとも一方を制御することを特徴とするものである。

更に、本発明は移動ロボットシステムにおいて，移動物体の速度情報を速度履歴地図に記録する際，物体移動位置を中心として，全周を一定角度刻みで分割した複数の代表方向を設け，移動物体の速度ベクトルの方向に最も近い代表方向と，当該速度ベクトルのノルムを，当該位置に記録し，複数回当該位置を移動物体が移動した場合は，それまで測定された移動物体速度ベクトルのノルムの最大値を記録することを特徴とするものである。

更に、本発明は移動ロボットシステムにおいて，移動物体出現点は，扉，遮蔽物の陰，予め設定した所定の幅／高さ以下の静止物体の少なくとも１つとすることを特徴とするものである。

更に、本発明は移動ロボットシステムにおいて，扉を移動物体出現点として認識する際，外界センサから得た，予め設定した所定の幅以上の物体の一部分が，速度履歴地図に記録された物体移動位置に属していれば，当該部分を扉として認識することを特徴とするものである。

更に、本発明は移動ロボットシステムにおいて，所定幅／高さ以下の静止物体を移動物体出現点として認識する際，前記物体の少なくとも一部が，速度履歴地図に記録された物体移動位置に属していれば，当該位置を移動物体出現点とすることを特徴とするものである。

本発明によれば、人などの移動物体が行き交う環境において，移動物体が現れる可能性の高い場所を識別し，効率的に移動物体との衝突を回避可能な移動ロボットシステムを提供することが実現できる。

移動ロボットシステムのシステム構成である 移動ロボットシステムのハードウェア構成である 衝突回避フローチャートである 扉認識方法説明図である 壁認識方法説明図である 死角認識方法説明図である 死角による衝突危険領域の設定方法説明図である 潜在的移動物体認識方法と衝突危険領域設定方法の説明図である 第２実施形態の効果を説明する図である 第２実施形態の速度履歴地図への速度記録方法説明図である 第２実施形態の衝突危険領域設定説明図である

本発明の移動ロボットシステムの概要を説明する。

本移動ロボットシステムでは，過去一定期間中に物体が通行した位置と当該位置での物体速度を，移動ロボットの移動空間を前記ロボットが解釈可能な地図上に記録した速度履歴地図を用いる。前記速度履歴地図で，移動物体の速度が記録されている位置は，過去に移動物体が通行したことを表すため，将来，再び移動物体が記録された速度に近い速度で通行する可能性が高い。そのため，速度履歴地図内で，死角付近など，将来移動物体が出現する可能性のある地点（移動物体出現点）に記録された速度を参照すれば，当該地点から移動物体が現れる際の速度を推定でき，逆に速度が記録されていなければ当該地点から移動物体は現れにくいと推定することが可能となる。また，一時的に置かれている荷物の陰など，一時的な死角へ対応するために，移動物体出現点は移動ロボットが移動中外界センサによって常に認識し続ける。移動物体の速度を記録する期間は，移動空間の混雑具合によって好適に設定する。また、速度履歴地図を、期間ごと、あるいは、天候や路面状況などの環境に応じて作成し、利用時に過去の同様な条件で記録した速度履歴地図を利用することで、当該条件に適した移動制御が可能となる。

以下に，本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について，適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお，各図面において，同様の構成要素については，同一の符号を付して説明を省略する。また，システムの構成要素や機構は以下に記載する限りではなく，各機能構成要素の機能を実現可能であれば好適に変更や付加が可能である。

〔第１実施形態〕
図１に本実施形態の移動ロボットシステムAのシステム構成を示す。移動ロボットシステム Aは，移動ロボットシステムAで用いる移動ロボット１へ移動開始信号や目的地点の登録を行うための入出力部１０と，移動ロボット１の周囲の物体形状と位置を検出するための外界センサ１１と，移動ロボット１の走行を制御する制御部１２と，移動ロボット１の位置を変位させる走行部１３を備え，制御部１２は，外界センサ１１から得た物体形状をもとに，移動物体出現点を認識する移動物体出現点認識部１２０，速度履歴地図作成部１２１，移動物体出現点認識部１２０と速度履歴地図作成部１２１からの情報をもとに，衝突危険領域を設定する衝突危険領域設定部１２２を備える。

衝突危険領域とは，移動物体出現点から移動物体が出現した場合に，移動ロボット１と当該移動物体が衝突する可能性が高い領域である。したがって，衝突危険領域を回避したり，前記領域内では減速したりすることで，衝突の回避や軽減が可能となる。速度履歴地図の作成方法および衝突危険領域の設定方法は後述する。さらに制御部１２は，衝突危険領域設定部１２２から得た衝突危険領域と，外界センサ１１から得た物体位置と，前記移動ロボットの現在の走行情報をもとに，前記移動ロボットの衝突危険性を軽減するように走行計画を生成する走行計画生成部１２３と，走行計画生成部１２３からの走行計画に従って移動ロボット１が走行するように走行部１３へ制御信号を送る走行制御部１２４と，走行部１３からの情報をもとに，移動ロボットの移動速度や位置を認識する走行情報認識部１２５を備える。

図２に移動ロボットシステムのハードウェア構成を示す。本実施例では，入出力部１０を，移動ロボット１の外部に備え，入出力部１０は移動ロボット１と，例えば無線LANなどの無線通信で情報を送受信する。移動ロボット１の，高さ約1m程度の位置には外界センサ１１としてレーザースキャナを備え，ちょうど歩行者の胴体あたりの高さでの物体までの距離を測定する。移動ロボット１の内部には，制御部１２としてコンピュータと，走行部１３と，制御部１２や走行部１３の動力源１４としてバッテリーを備える。走行部１３は，駆動輪１３０と，駆動輪を回転させるモータ１３１，モータ回転速度を測定するエンコーダ１３２，自在式のキャスタ１３３を備える。モータ回転速度はエンコーダ１３２からコンピュータ内の走行情報認識部１２５へ送信され，走行情報認識部１２５は，前記モータ回転速度の時刻歴から，移動ロボット１の現在の位置と向き，前進速度と旋回速度を計算する。本実施例では，入出力部を移動ロボット１の外部に備えているが，無線LAN環境が無い場合や，移動ロボット１が入出力部を搭載可能な大きさであれば，入出力部を移動ロボット１自体に備えても良い。また、外界センサ１１は、移動ロボットに備えているが、ロボットの移動環境に例えばカメラなどを設置してもよい。また，制御部１２としてコンピュータを，移動ロボット１の内部に備えているが，移動ロボット１がコンピュータを格納可能なほど大きくない場合や，計算処理が大規模でコンピュータが移動ロボット１に格納不可能なほど大きい場合は，外部にコンピュータを設置し，無線通信により情報を送受信しても良い。また，外界センサとしてレーザースキャナを用いているが，ステレオカメラや，３D距離センサ等を好適に用いると良い。また，走行部１３として車輪を用いているが，移動環境に応じて，脚，クローラー，ホバーなどを好適に用いると良い。

速度履歴地図の作成方法について説明する。本実施例では，ロボットの移動環境を一辺が数十cm〜数m程度の正方形のグリッドに分割し，所定の期間中に各グリッド上を移動物体が通過した際，当該移動物体の移動速度をグリッドに記録する。同じグリッド上を複数回移動物体が通過した場合は，絶対値が最大の移動物体速度を記録する。以後，速度が記録されたグリッドを，速度記録グリッド，速度が記録されていないグリッドを記録無しグリッドと称す。

移動物体の速度は，例えば外界センサ１１として用いているレーザースキャナから得た測定点群の時系列より推定する。レーザースキャナから得られるデータは所定の角度間隔ごとのデータ列なので，複数の障害物を別々の障害物であると認識するための認識手法が必要となる。例えば，認識手法として，〔特許文献３〕に記載された方法がある。この方法ではまず，ある時刻tにレーザースキャナから得られた距離値の，角度に対する急激な変化点を検出し，連続する点の纏まりごとにデータ列を分割してセグメントとしてコンピュータのメモリ内に保存する。これによって，時間tにおける各セグメントの重心などの代表位置，形状などの特徴量が認識される。次に，時刻t+Δtで同様に計算し，各セグメントの特徴量を得る。ここで，時刻tで得られたセグメントの特徴量と，時刻t+Δtで得られたセグメントの特徴量を比較し，特徴量の近いセグメント同士は同一の障害物であると認識し，代表位置の変化量から，障害物の速度を得ることができる。また，移動速度がほぼ0である障害物は静止障害物とみなす。

以上の方法で速度履歴地図を作成する際は，移動ロボット１が移動環境内をくまなく移動して移動物体速度を記録する必要がある。そこで，速度履歴地図作成中は一時的に，全ての記録無しグリッドを速度記録グリッドとして扱い、当該移動環境内を移動する移動物体の最大速度を予め人が入力しておくと良い。そうすれば，後述する方法によって衝突危険領域が設定され，移動効率は落ちるものの安全に走行することができる。速度履歴地図の作成が完了した際，一度も速度が更新されなかった前記グリッドは、記録無しグリッドとする。本実施例では，速度履歴地図のグリッドを正方形としたが，移動物体の性質や，移動環境，速度履歴地図の応用方法に応じて，正六角形など，他の幾何形状に設定してもよい。あるいは記録した移動物体速度をグリッドではなく，地図位置に応じた確率密度関数などの３次元関数で表現しても良い。

図３に，移動ロボットシステムAの，衝突回避フローチャートを示す。ステップ001(以下、S001と称す)では，外界センサ１１から物体形状を得る。レーザースキャナの最低測定角度をθ₀，角度分解能をΔθとすると，離散的な複数の方向θ_k= θ₀+kΔθ（k= 1, 2, 3,…N）の距離を一連の測定点群として計測する。S002では，S001で得た物体形状をもとに，移動物体出現点の位置を認識する。移動物体出現点の認識方法は後述する。S003で移動物体出現点があった場合は，S004へ進む。S004では，移動物体出現点における過去の移動物体通行速度を，速度履歴地図より参照する。S005では，S004で参照した移動物体通行速度に応じて，衝突危険領域の形状を設定する。S006では，S005で設定された衝突危険領域および，外界センサより得た障害物を回避するよう走行計画を生成し，走行制御部１２４へ送信する。

次に、S002〜S005における，移動物体出現点の認識方法および，衝突危険領域の形状の設定方法について述べる。本実施例では，扉，曲がり角や遮蔽物による死角，潜在的移動物体を，移動物体出現点として認識する。

図４を用いて，扉の認識方法を説明する。ほとんどの扉は壁に取り付けてあるため，まず，レーザースキャナの測定点群から壁を抽出する。そして，図４のように，抽出した壁の一部が，速度履歴地図の速度記録グリッドと重なっていれば，当該部分を過去に移動物体が通過しているので，その部分が扉であると推定可能である（扉A，扉B）。そして，扉A，扉Bを中心とした長円形の内部の領域を，衝突危険領域として設定する。衝突危険領域の大きさは，扉A，扉Bが属する全ての速度グリッドに記録された移動物体速度の最大絶対値によって決定し，例えば，前記絶対値がそれぞれv_A，v_Bであれば，長円半径r_A、r_Bをそれぞれav_A，av_Bと設定する。ただしaは正の実数で，移動ロボットの加減速性能によって好適に設定する。以上により，過去に高速で移動物体が通過した扉ほど，衝突危険領域を大きく設定し，移動ロボット１を扉からより遠くへ離れるように制御できる。逆に，例え扉であっても人が通ることの無い締切の扉などは検出されないため，安全かつ効率的な移動が可能である。

図５を用いて壁の抽出方法を説明する。図５のように壁は直線状の測定点群として得られるため，測定点群から角度インデックスが若い順に，長さが一定以上の直線部分を検出し，壁と判断する。壁の特徴は，壁に属する3つの測定点が作る角度が，180度に近いことである。したがって，ある一点P_nに注目し，P_nを基準としてレーザースキャナの角度インデックスが大きい方と小さい方のそれぞれで一定距離r_w以上離れた2点P_e1，P_e2を選び，∠P_e1P_n P_e2の大きさθが一定値θ_min以上の大きさであれば，P_n は直線上あると判定すればよい。同時に，隣り合う測定点までの距離も調べ，前記距離が一定値r_d以上であれば，P_nは物体が途切れている点と判断する。なお，r_wやr_dは，例えばレーザースキャナの精度や移動環境に応じて経験的に設定する。

図６を用いて，曲がり角や遮蔽物による死角の認識方法について説明する。死角推定では，まず物体が物理的に飛出し可能な測定点の隙間を抽出し，その後速度履歴地図を参照して当該隙間から人が飛出す可能性と飛出す時の速度を推定する。例えば，人が物理的に飛出し可能な隙間とは，人が隠れるのに十分な大きさの遮蔽物の傍で，なおかつ人が飛出すのに十分な幅のある隙間である。図６のように，連続測定点群のうち，点群の連続した長さa_q (qは点群インデックスを示す自然数) が，人が隠れる長さl_h 以上で，前記距離データ点群の端点E_qからの距離が，人の幅l_h以上となる測定点S_qがあれば，点E_qと点S_qの隙間から人が飛出し可能である。このようにして、同図では、E_qS_q間、E_q+1S_q+1間が、飛出し可能な隙間として検出されている。図７に，死角による衝突危険領域の設定例を示す。グリッドは速度記録グリッドを示している。ただし，図を見やすくするために記録されている速度にかかわらず全てのグリッドを同一色で示している。扉の場合と同様に，隙間に速度記録グリッドがあれば，その隙間から，速度履歴地図に記録された速度で飛出す可能性が高いと推測する。図７のように，推定された隙間E_qS_qとE_q+1S_q+1のうち，E_q+1S_q+1間には速度記録グリッドがあるため，移動物体が飛出す可能性がある。そこで，E_q+1S_q+1を中心とした長円形内部を衝突危険領域として設定する。前記衝突危険領域の大きさは，例えばE_q+1S_q+1間にある速度記録グリッド速度の最大絶対値がv_Gであるとき，長円半径r_Gをav_Gとする。以上の方法により，人が高速で飛出す可能性の高い死角付近は大きく迂回し，逆に人が飛出すことの無い死角は無視することで，安全かつ効率的な移動が可能となる。

図８を用いて，潜在的移動物体の認識方法について説明する。速度履歴地図の速度記録グリッド上は，過去に歩行者が通行した位置であるため，速度記録グリッド上に孤立した物体があれば，当該物体は潜在的移動物体であると推定可能である。逆に，孤立した物体でも，速度記録グリッド上になければ，それは柱やゴミ箱などの固定物であると推測できる。そこで，図８(a)のように，測定点群から，幅が一定範囲l内に収まる一連の測定点群（p_nから p_n’の点群）を抽出し，図８(b)のように，直線p_np_n’直下にある全ての速度記録グリッドの速度を参照し，前記速度の最大絶対値を求める。lは，移動ロボットの移動空間内に存在する移動物体の最大幅を好適に設定する。前記最大絶対値としてv_Gが記録されていれば，直線p_np_n’中点G_nを中心，半径r_Gをav_Gとした円の内部を，衝突危険領域として設定する。以上の方法によって，孤立物体が高速で動き始める場合は，移動ロボット１は当該物体から離れて走行し，固定物は無視して走行することで，安全かつ効率的な移動が可能である。

走行計画生成部１２３では，一般によく知られている〔非特許文献１〕に記載された障害物回避方法を応用して，障害物および，衝突危険領域の回避を行う。この方法では移動ロボット１が，現在の位置，前進速度，および旋回速度から，次の制御周期において障害物と衝突せずに移動可能な，数段階の目標旋回速度候補p₁， p₂，…， p_kと，数段階の目標前進速度候補v₁，v₂，…v_qを設定し，前記目標前進／旋回速度で進んだ場合の，障害物との距離関数L_col(p_k， v_q)，入力部から送られてきた目的地点に対する方向関数θ_goal(p_k)，前進速度関数V(v_q)，そして本実施例で独自に追加した，衝突危険領域との距離関数L_risk(p_k, v_q)を評価し，それぞれに重みα，β，γ，δをかけて足し合わせた数１に示す目的関数，

〔数１〕
G(p_k，v_q) = α・L_col(p_k， v_q) + β・θ_goal(p_k) + γ・V(v_q) + δ・L_risk(p_k, v_q)

のG(p_k，v_q)をもっとも大きくするp_k， v_qを選ぶ。L_col(p_k， v_q)は，p_k， v_qで移動ロボット１が進んだ場合に，障害物との距離l_obが，十分に安全とみなせる閾値L_max以上となるときは１，危険とみなすべき距離L_min以下となる時は0，L_min＜l_ob＜L_maxとなるときは，l_obが大きいほど１に近づき，小さいほど0に近づく。θ_goal(p_k)は，p_kで移動ロボット１が進んだ場合に，ロボットが目的地点の方向を向けば1，正反対を向けば0，それ以外の場合，目的地点の方向へ近いほど1に近づき，目的地点の方向からずれるほど0に近づく。V(v_q)は，v_qが移動環境内を移動するのに適した所定の速度v_idealに一致すれば1，停止すれば0，それ以外の場合は，v_idealに近いほど１に近づく。L_risk(p_k, v_q)は，p_k， v_qで移動ロボット１が進んだ場合に，衝突危険領域外にいる場合は1，衝突危険領域への侵入量d_obが，危険とみなす限界量d_maxとなる場合は0となり，d_min< d_ob<d_maxであれば，d_obが小さいほど1に近づき，大きいほど0に近づく。上述した諸パラメータα，β，γ，δ，L_min，L_max，v_ideal，d_min，d_maxは，シミュレーションや経験則によって設定することができる。選ばれた目標旋回速度p_kと，目標前進速度v_qは，走行制御部１２４へ伝えられる。もし目的地点に対する速度ベクトルの角度θが90゜以上の移動先候補しか選択できない，またはv_q≦0のときG(p_k，v_q)が最大となる場合は，目的地点を近づきつつ回避することが不可能であると判断し，停止したり，警告音を発生したりする。

以上の実施例によれば、人などの移動物体が行き交う環境において，移動物体の飛出す可能性の高い死角や扉と，移動物体の飛出す可能性の低い死角や扉を識別し，さらに，潜在的移動物体を予測し，効率的に移動物体との衝突を回避可能な移動ロボットシステムを提供することが実現できる。

〔第２実施形態〕
第２実施形態では，移動物体出現点からの移動物体の移動方向まで考慮した移動ロボットシステム2について示す。本実施形態では，速度履歴地図上の各グリッドに，速度ベクトルを記録することで，移動物体出現点から出現する移動物体の将来の移動方向を推定する。この実施例が有効な環境として，例えば，常に同一方向へ人が移動している環境がある。

図９にスーパーのレジ付近の例を示す。スーパーのレジ付近では，人は常にレジの入り口から出口方向に移動する。レジの死角から人の現れる方向が分かれば，同図のように衝突危険領域の形状を移動物体の移動方向に応じて設定できるため，ロボットが前記レジの入り口は回避せずに，出口付近のみ離れて走行することが可能となる。これにより安全かつ効率的な移動が可能となる。なお，図９は見やすくするために衝突危険領域を２つしか描いていないが，死角に存在する全ての速度記録グリッドから衝突危険領域を生成するなど，移動環境に応じて好適に設定する。

図１０を用いて，本実施例での速度履歴地図作成方法について説明する。移動体の速度ベクトルを全てそのまま保存すると，データ量が膨大になり，コスト面，実装面で不都合が生じやすい。そこで，測定した速度ベクトルをいくつかの代表的な方向へ割り当てて記録する。

図１０では，速度履歴地図のグリッドの中心を原点として，全周を一定角度刻みで分割した代表的方向θ₁〜θ_nを設定している。速度履歴地図作成時，実施例１にて述べた通りの方法で当該グリッド上を通過した移動物体の速度ベクトルv_oを求め，当該速度ベクトルの方向に最も近い方向θ_kをθ₁〜θ_nから選択する。そして，θ_kの方向に対し，当該速度ベクトルのノルムを記録する。もし複数回同一グリッド上で同一方向に移動物体が移動した場合は，それまで測定された速度ベクトルのノルムの最大値v_max,kを記録する。

図１１を用いて，移動物体の移動方向を考慮した衝突危険領域の設定方法を説明する。前述の実施例１と同様の方法で移動物体出現点を検出した後，移動物体出現点直下の全ての速度記録グリッドを参照する。前記参照する速度記録グリッド上を，図１１の様に所定期間内に複数回移動物体が通過し，いくつかの方向に対して移動物体速度が記録されていた場合，全ての速度ベクトルを内包するような基準楕円を考え，この基準楕円を拡大縮小した領域を衝突危険領域として設定する。以上に様にして設定した衝突危険領域を移動ロボット１が回避することで，移動ロボット１は，移動物体が向かってきやすい方向のみを離れて走行することが可能となる。

以上によって，移動物体出現点からの移動物体の移動方向まで考慮した移動ロボットシステムを提供可能となる。

なお，本発明は上記した実施例に限定されるものではなく，様々な変形例が含まれる。例えば，上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり，必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また，ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり，また，ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また，各実施例の構成の一部について，他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

また，上記の各構成，機能，処理部，処理手段等は，それらの一部又は全部を，例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また，上記の各構成，機能等は，プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し，実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム，テーブル，ファイル等の情報は，メモリや，ハードディスク，ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記録装置，または，ＩＣカード，ＳＤカード，ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。

また，制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており，製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。

Ａ 実施例１の移動ロボットシステム
１ 移動ロボット
１０ 入出力部
１１ 外界センサ
１２ 制御部
１２０ 移動物体出現点認識部
１２１ 速度履歴地図作成部
１２２ 衝突危険領域設定部
１２３ 走行計画生成部
１２４ 走行制御部
１２５ 走行情報認識部
１３ 走行部
１３０ 駆動輪
１３１ モータ
１３２ エンコーダ
１３３ 自在式キャスタ
１４ バッテリー
θ 角度
ｖ 速度

Claims (5)

1. 周辺環境の物体の位置を測定する外界センサと，
   自己位置を変位させる走行部と，
   前記走行部を制御する制御部を備えた移動ロボットシステムにおいて、
   前記ロボットの移動空間を示した地図データ上に，所定の期間内に物体が移動した位置と速度情報を記録した履歴地図データを備え，外界センサから得た環境情報をもとに，現在は移動物体が存在しないが今後移動物体が出現する可能性のある移動物体出現点を認識し，前記出現点の近傍位置を過去に移動した物体の速度情報を前記地図データから読み出し，前記速度情報に応じて，将来移動物体が出現し前記ロボットと衝突する可能性が高い領域である衝突危険領域の形状を決定し，前記制御部が，前記衝突危険領域とロボットとの位置関係に応じてロボットの進行方向、又は速度の少なくとも一方を制御することを特徴とする移動ロボットシステム。
2. 請求項１の移動ロボットシステムにおいて，
   移動物体の速度情報を速度履歴地図に記録する際，物体移動位置を中心として，全周を一定角度刻みで分割した複数の代表方向を設け，移動物体の速度ベクトルの方向に最も近い代表方向と，当該速度ベクトルのノルムを，当該位置に記録し，複数回当該位置を移動物体が移動した場合は，それまで測定された移動物体速度ベクトルのノルムの最大値を記録することを特徴とする移動ロボットシステム。
3. 請求項１または２の移動ロボットシステムにおいて，
   移動物体出現点は，扉，遮蔽物の陰，予め設定した所定の幅／高さ以下の静止物体の少なくとも１つとすることを特徴とする移動ロボットシステム。
4. 請求項１または２の移動ロボットシステムにおいて，
   扉を移動物体出現点として認識する際，外界センサから得た，予め設定した所定の幅以上の物体の一部分が，速度履歴地図に記録された物体移動位置に属していれば，当該部分を扉として認識することを特徴とする移動ロボットシステム。
5. 請求項１または２の移動ロボットシステムにおいて，
   所定幅／高さ以下の静止物体を移動物体出現点として認識する際，前記物体の少なくとも一部が，速度履歴地図に記録された物体移動位置に属していれば，当該位置を移動物体出現点とすることを特徴とする移動ロボットシステム。

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