JP6907879B2 - モビリティ装置及びその制限速度を求める方法 - Google Patents

Description

本発明は、モビリティ装置及びその制限速度を求める方法に関する。

例えば、電動車椅子、セグウェイ（登録商標）等のパーソナルモビリティ（一人乗りの移動支援機器。以下、「モビリティ」と称する。）が歩行空間に増加している。歩行空間においては、複数の歩行者で形成する群単位での移動の流れ（人流）が多数存在し、時々刻々と変化する。モビリティは周囲の歩行者に配慮し、人流に溶け込むように適切な速度で走行する必要がある。

従来より、モビリティと、段差、溝、支柱などの固定障害物及び、人、自転車などの移動障害物との「距離」、「相対速度」、「方向」などから算出した「リスク値」を基にモビリティの速度を自律的／動的に制限する技術がある（非特許文献１、非特許文献２）。非特許文献１、２に記載された技術は、車椅子の同心円上におけるリスク値を算出し、各方向のリスク度合いに応じて速度を制限するものである。

また、高速道路等において前方車両との距離を一定に保つように速度を自動調整する技術がある（非特許文献３）。

安藤充宏、 他５名、"安全移動支援技術を有する電動車いすベースの生活支援モビリティ" ＬＩＦＥ２０１２年１１月２日〜４日 愛知（名古屋大学）、［平成２９年８月１５日検索］、インターネットＵＲＬ＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｊｓｉｓｔ．ｏｒｇ／ｄｏｃｕｍｅｎｔｓ／Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ／２０１２／ｐｄｆ／ＯＳ３−１−６．ｐｄｆ＞ 安藤充宏、"電動車いす型ロボットの利便性と安全性に関する検証" 日本ロボット学会誌 ｖｏｌ．３３ Ｎｏ．８， ｐｐ． ５８３〜５８６， ２０１５、［平成２９年８月１５日検索］、インターネットＵＲＬ＜ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｊｓｔａｇｅ．ｊｓｔ．ｇｏ．ｊｐ／ａｒｔｉｃｌｅ／ｊｒｓｊ／３３／８／３３＿３３＿５８３／＿ａｒｔｉｃｌｅ／−ｃｈａｒ／ｊａ／＞ "アダプティブクルーズコントロール" ［平成２９年８月１５日検索］、インターネットＵＲＬ＜ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｕｚｕｋｉ．ｃｏ．ｊｐ／ｃａｒ／ｂａｌｅｎｏ／ｃｏｍｆｏｒｔ／＞

しかしながら、非特許文献１、２に記載された技術は、個々の障害物に衝突しないことを目的とした速度の制限技術であり、人流のような複数の歩行者が形成する群の全体的な動きに合わせて走行する際の支援方法ではない。

また、非特許文献３に記載された技術は、前方の単一の車両に対しては適切な距離を保つことができるが、歩行空間においては前方だけでなく、前後左右に自由な方向に移動する複数の歩行者が形成する人流が存在しているため、複数の人流を考慮した支援技術が必要である。

本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、歩行空間の人流を乱さずに走行することが可能なモビリティ装置及びその制限速度を求める方法を提供することを目的とする。

本発明の第１態様のモビリティ装置は、モビリティ装置の周囲の各歩行者の人流グループを求める人流グループ計算部と、前記人流グループ計算部によって求められた前記人流グループの領域の大きさ及び前記人流グループの平均速度ベクトルを求める人流パラメータ計算部と、前記人流パラメータ計算部によって求められた領域の大きさ及び平均速度ベクトルと、前記モビリティ装置のモビリティ速度ベクトルとに基づいて、前記モビリティ装置の所属する人流グループを求める所属人流グループ計算部と、前記求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、前記モビリティ装置の制限速度を決定する制限速度計算部とを具備する。

本発明の第２態様のモビリティ装置は、第１態様のモビリティ装置において、前記各歩行者の前記モビリティ装置からの相対位置ベクトルと、前記各歩行者の移動速度ベクトルとをセンシングする環境センシング部をさらに具備し、前記人流グループ計算部は、前記環境センシング部によりセンシングされた前記各歩行者の相対位置ベクトル及び移動速度ベクトルに基づいて、前記モビリティ装置の周囲の前記各歩行者の人流グループを求める。

本発明の第３態様のモビリティ装置は、第２態様のモビリティ装置において、前記人流グループ計算部は、第１歩行者と第２歩行者の相対距離が第１閾値以下であり、かつ前記第１歩行者の移動速度ベクトルと前記第２歩行者の移動速度ベクトルとの類似度が第２閾値以上である場合、前記第１歩行者と前記第２歩行者とは同一の人流グループであると判断する。

本発明の第４態様のモビリティ装置は、第１態様乃至第３態様のいずれか１態様のモビリティ装置において、前記所属人流グループ計算部は、前記モビリティ装置と、前記人流グループ計算部によって求められた人流グループとの距離、前記モビリティ装置のモビリティ速度ベクトルと前記人流パラメータ計算部によって求められた前記人流グループの平均速度ベクトルとの類似度、及び前記人流パラメータ計算部によって求められた前記人流グループの領域の大きさに基づいて、前記モビリティ装置が所属する人流グループを決定する。

本発明の第５態様のモビリティ装置は、第１態様乃至第４態様のいずれか１態様のモビリティ装置において、前記制限速度計算部は、前記求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、前記モビリティ装置の最低速度をさらに決定する。

本発明の第６態様のモビリティ装置は、第１態様乃至第５態様のいずれか１態様のモビリティ装置において、前記制限速度計算部は、前記求められた所属する人流グループにおける前記モビリティ装置の位置に応じて、前記制限速度を決定する。

本発明の第７態様のモビリティ装置の制限速度を求める方法は、モビリティ装置に適用され、前記モビリティ装置が備える各部により実行される方法であって、前記モビリティ装置の人流グループ計算部が、前記モビリティ装置の周囲の各歩行者の人流グループを求め、前記モビリティ装置の人流パラメータ計算部が、前記人流グループ計算部によって求められた前記人流グループの領域の大きさ及び前記人流グループの平均速度ベクトルを求め、前記モビリティ装置の所属人流グループ計算部が、前記人流パラメータ計算部によって求められた領域の大きさ及び平均速度ベクトルと、前記モビリティ装置のモビリティ速度ベクトルとに基づいて、前記モビリティ装置の所属する人流グループを求め、前記モビリティ装置の制限速度計算部が、前記所属人流グループ計算部によって求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、前記モビリティ装置の制限速度を決定する。

本発明の第１態様のモビリティ装置によれば、人流グループ計算部により、モビリティ装置の周囲の各歩行者の人流グループを求める。次に、人流パラメータ計算部により、人流グループ計算部によって求められた人流グループの領域の大きさ及び人流グループの平均速度ベクトルを求め、所属人流グループ計算部により、人流パラメータ計算部によって求められた領域の大きさ及び平均速度ベクトルと、モビリティ装置のモビリティ速度ベクトルとに基づいて、モビリティ装置の所属する人流グループを求める。そして、モビリティ速度制御部により、求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、モビリティ装置の制限速度を決定するので、モビリティ装置が属する人流を乱さずに走行可能なモビリティ装置を提供することができる。

本発明の第２態様のモビリティ装置によれば、人流グループ計算部は、環境センシング部によりセンシングされた各歩行者の相対位置ベクトル及び移動速度ベクトルに基づいて、前記モビリティ装置の周囲の前記各歩行者の人流グループを求める。

本発明の第３態様のモビリティ装置によれば、人流グループ計算部は、第１歩行者と第２歩行者の相対距離が第１閾値以下であり、かつ第１歩行者の移動速度ベクトルと第２歩行者の移動速度ベクトルとの類似度が第２閾値以上である場合、第１歩行者と第２歩行者とは同一の人流グループであると判断する。

本発明の第４態様のモビリティ装置によれば、所属人流グループ計算部は、モビリティ装置と、人流グループ計算部によって求められた人流グループとの距離、モビリティ装置のモビリティ速度ベクトルと人流パラメータ計算部によって求められた人流グループの平均速度ベクトルとの類似度、及び人流パラメータ計算部によって求められた人流グループの領域の大きさに基づいて、モビリティ装置が所属する人流グループを決定する。

従って、本発明の第１態様乃至第４態様によれば、モビリティ速度制御部により、求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、モビリティ装置の制限速度を決定するので、モビリティ装置が属する人流を乱さずに走行可能なモビリティ装置を提供することができる。

本発明の第５態様のモビリティ装置によれば、制限速度計算部は、求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、モビリティ装置の最低速度をさらに決定する。

本発明の第６態様のモビリティ装置によれば、制限速度計算部は、求められた所属する人流グループにおけるモビリティ装置の位置に応じて、制限速度を決定する。

従って、本発明の第５態様および第６態様のモビリティ装置によれば、第１態様乃至第４態様のいずれか１態様のモビリティ装置の効果に加えて、より効果的に人流グループを乱さずに走行することができる。

本発明の第７態様のモビリティ装置の制限速度を求める方法によれば、モビリティ装置に適用され、モビリティ装置が備える各部により実行される方法であって、モビリティ装置の人流グループ計算部が、モビリティ装置の周囲の各歩行者の人流グループを求め、モビリティ装置の人流パラメータ計算部が、人流グループ計算部によって求められた人流グループの領域の大きさ及び人流グループの平均速度ベクトルを求め、モビリティ装置の所属人流グループ計算部が、人流パラメータ計算部によって求められた領域の大きさ及び平均速度ベクトルと、モビリティ装置のモビリティ速度ベクトルとに基づいて、モビリティ装置の所属する人流グループを求め、モビリティ装置の制限速度計算部が、所属人流グループ計算部によって求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、モビリティ装置の制限速度を決定するので、モビリティ装置が属する人流を乱さずに走行可能なモビリティ装置を提供することができる。

本発明の各態様によれば、歩行空間の人流を乱さずに走行することが可能なモビリティ装置及びその制限速度を求める方法を提供することができる。

本発明の実施形態に係るモビリティ１が歩行空間にある環境の一例を示す図である。 本発明の実施形態に係るモビリティ１の機能ブロック図である。 同実施形態に係るモビリティ１への制限速度を求める方法についての動作を説明するためのフローチャートである。 モビリティ１における歩行者の人流グループＧ_ｍの計算を説明するための図である。 モビリティ１における人流グループＧ_１の人流パラメータＧＡＲ_１、ＧＭＶ_１の計算を説明するための図である。 モビリティ１が所属する人流グループＧ_ｍの計算を説明するための図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係るモビリティについて説明する。なお、以下の説明において、略同一の機能及び構成を有する構成要素については同一符号を付し、重複説明は必要な場合にのみ行う。
また、実施形態において、構成要素を区別して説明する必要がない場合には、添え字を省略して説明する。例えば、歩行者ｈ_１、ｈ_２、…、ｈ_ｎを区別して説明する必要がない場合には、添え字を省略して「ｈ」として説明する。他の構成要素についても同様に説明する。
１ 実施形態の概要
図１は、本発明の実施形態に係るモビリティ１が歩行空間にある環境の一例を示す図である。

同図において、歩行空間におけるモビリティ１において検知された３つの人流Ｆ１〜Ｆ３の一例が示されている。人流Ｆ１は、４．３ｋｍ／ｈの大きさを有する速度ベクトル、人流Ｆ２は、３．５ｋｍ／ｈの大きさを有する速度ベクトル、人流Ｆ３は、５．２ｋｍ／ｈの大きさを有する速度ベクトルである。

モビリティ１は、人流Ｆ１〜Ｆ３のうち、人流Ｆ１に所属すると推定し、所属する人流Ｆ１に従い、制限速度を４．３ｋｍ／ｈに課している。これにより、モビリティ１は、人流Ｆ１〜Ｆ３を乱すことなく走行することができる。
２ 構成
モビリティ１は、情報処理装置を有する。情報処理装置は、メモリ、ＣＰＵ、通信インターフェイス、記憶装置などを備えた通常のコンピュータと同様の構成を有し、本発明の実施の形態にかかるモビリティ１の制限速度を求める処理は、記憶装置に記憶されたモビリティ１の制限速度を求める処理を実現するプログラムをＣＰＵが実行することにより実現される。

図２は、本発明の実施形態に係るモビリティ１の機能ブロック図である。

なお、各機能ブロックは、ハードウェア、コンピュータソフトウェア、のいずれか又は両者の組み合わせとして実現することが出来る。このため、各ブロックは、これらのいずれでもあることが明確となるように、概してそれらの機能の観点から以下に説明される。このような機能が、ハードウェアとして実行されるか、又はソフトウェアとして実行されるかは、具体的な実施態様又はシステム全体に課される設計制約に依存する。当業者は、具体的な実施態様ごとに、種々の方法でこれらの機能を実現しうるが、そのような実現を決定することは、本発明の範疇に含まれるものである。

図２に示すように、モビリティ１は、環境センシング部１１、閾値パラメータ保存部１２、人流グループ計算部１３、人流パラメータ計算部１４、モビリティ速度ベクトル計算部１５、所属人流グループ計算部１６、制限速度計算部１７、モビリティ速度制御部１８及び表示部１９を有する。

環境センシング部１１は、モビリティ１の周囲の各歩行者ｈ_ｎ（ｎ＝１、２、．．．．Ｎ）のモビリティ１からの相対位置ベクトルｐ_ｎ及び各歩行者の移動速度ベクトルｖ_ｎをモビリティ１に搭載した深度センサでセンシングする。

閾値パラメータ保存部１２には、歩行者同士の相対距離の判断に使用される閾値ｔｈ_ｄと、各歩行者の移動速度ベクトルｖ_ｎの類似度の判断に使用される閾値ｔｈ_ｖとが格納される。

人流グループ計算部１３は、各歩行者ｈ_ｎの人流グループＧ_ｍ（ｍ＝１、２、・・・・、Ｍ＜＝Ｎ）を計算する。このようにして、人流グループ計算部１３では、人流グループＧ_ｍと、その人流グループＧ_ｍに含まれる歩行者ｈ_ｎとの関係が求められる。

人流パラメータ計算部１４は、人流グループ計算部１３によって求められた人流グループＧ_ｍの各歩行者ｈ_ｎを含む領域ＧＡＲ_ｍ及び人流グループＧ_ｍに含まれる歩行者ｈ_ｎの移動速度ベクトルｖ_ｎから人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍを求める。

モビリティ速度ベクトル計算部１５は、モビリティ１の速度ベクトルｖ_ｍｏｂを車輪情報等から計算して出力する。

所属人流グループ計算部１６は、人流パラメータ計算部１４によって求められた人流グループＧ_ｍの各歩行者ｈ_ｎを含む領域ＧＡＲ_ｍ及び人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍと、モビリティ速度ベクトル計算部１５によって求められたモビリティ１の速度ベクトルｖ_ｍｏｂとに基づいて、モビリティ１の所属する人流グループＧ_ｍを求める。

制限速度計算部１７は、所属人流グループ計算部１６によって求められたモビリティ１の所属する人流グループＧ_ｍと、人流パラメータ計算部１４によって求められ、モビリティ１の所属する人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍに基づいて、モビリティ１の制限速度ｖ_ｍａｘを決定する。

モビリティ速度制御部１８は、制限速度計算部１７によって求められたモビリティ１の制限速度ｖ_ｍａｘを用いて、モビリティ１の速度制御を行なう。

表示部１９は、モビリティ１の速度制御に関する表示を行なうもので、例えば、所属する人流グループＧ_ｍ及び所属する人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍを所属人流グループ計算部１６から受信する。そして、所属する人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍが、モビリティ速度ベクトル計算部１５によって求められたモビリティ１の速度ベクトルｖ_ｍｏｂよりも速い場合、別の人流グループに移動を促すメッセージを表示する。

次に、本発明の実施形態に係るモビリティ１への制限速度を求める方法について、図３のフローチャートを参照して説明する。

まず、最初に、モビリティ１の人流グループ計算部１３により、各歩行者ｈ_ｎの人流グループＧ_ｍ（ｍ＝１、２、・・・・、Ｍ＜＝Ｎ）を計算する（Ｓ１）。この人流グループＧ_ｍの計算は、二者ｈ_ｘとｈ_ｙの歩行者同士が以下条件全てを満たせば、各歩行者は人流グループＧ_ｍ（ｍ＝１、２、・・・・、Ｍ＜＝Ｎ）に含まれるとする。

１−１ 歩行者同士の相対距離ｄ_ｘ│ｙが閾値ｔｈ_ｄ以下
１−２ 二者ｈ_ｘとｈ_ｙの歩行者の移動速度ベクトルｖ_ｘとｖ_ｙの類似度が閾値ｔｈ_ｖ以上
なお、移動速度ベクトルｖ_ｘとｖ_ｙの類似度は、例えば、コサイン類似度が用いられるが、これに限られるものではなく、他の類似度の算出方法を用いても良い。
また、移動速度ベクトルｖ_ｘとｖ_ｙの類似度を用いたが、二者ｈ_ｘとｈ_ｙの歩行者の移動加速度ベクトルＡ_ｘとＡ_ｙの類似度を用いても良い。さらに、二者ｈ_ｘとｈ_ｙの歩行者の身体の向きや顔の向きを表わす方向ベクトルＤ_ｘとＤ_ｙの類似度を用いても良い。

図４は、人流グループＧ_ｍの計算を説明するための図である。

同図において、人流グループＧ_１に歩行者ｈ_１、ｈ_２が含まれるとされるには、歩行者ｈ_１、ｈ_２同士の相対距離ｄ_１│２が閾値ｔｈ_ｄ以下であり、歩行者ｈ_１、ｈ_２の移動速度ベクトルｖ_１とｖ_２の類似度が閾値ｔｈ_ｖ以上であることが必要とされる。

同様に、人流グループＧ_１に歩行者ｈ_３が含まれるとされるには、歩行者ｈ_１又はｈ_２（又は人流グループＧ_１に他の歩行者が存在する場合には、当該歩行者）に対して、相対距離及び類似度の条件を満たすことが必要とされる。このようにして、人流グループ計算部１３では、人流グループＧ_ｍと、その人流グループＧ_ｍに含まれる歩行者ｈ_ｎとの関係が計算される。

次に、人流パラメータ計算部１４により、人流グループ計算部１３によって求められた人流グループＧ_ｍの各歩行者ｈ_ｎを含む領域ＧＡＲ_ｍ及び人流グループＧ_ｍに含まれる歩行者ｈ_ｎの移動速度ベクトルｖ_ｎから人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍを求める（Ｓ２）。

人流グループＧ_ｍの各歩行者ｈ_ｎを含む領域ＧＡＲ_ｍは、以下のステップで求められる。

２−１ 人流グループＧ_ｍに含まれる全ての歩行者ｈ_ｎ同士を仮想的な線で結ぶ。

２−２ 全ての線でできる内側の領域をＧＡＲ_ｍとする。

図５は、人流グループＧ_１の人流パラメータＧＡＲ_１、ＧＭＶ_１の計算を説明するための図である。

同図において、領域ＧＡＲ_１は、人流グループＧ_１に含まれる歩行者ｈ_１〜ｈ_３同士を結んだ線でできる領域であり、人流グループＧ_１の平均速度ベクトルをＧＭＶ_１で表わしている。

次に、所属人流グループ計算部１６により、人流パラメータ計算部１４によって求められた人流グループＧ_ｍの各歩行者ｈ_ｎを含む領域ＧＡＲ_ｍ及び人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍと、モビリティ速度ベクトル計算部１５によって求められたモビリティ１の速度ベクトルｖ_ｍｏｂとに基づいて、モビリティ１の所属する人流グループＧ_ｍを求める（Ｓ３）。

モビリティ１の所属する人流グループＧ_ｍは、具体的には、以下のステップで行なわれる。

３−１ 各人流グループＧ_ｍとモビリティ１との距離ｄ_ｍを求める。

具体的には、以下のステップで距離ｄ_ｍを求める。

３−１−１ 各人流グループＧ_ｍの領域ＧＡＲ_ｍの重心と、モビリティ１とを結ぶ仮想的な線を引く。

３−１−２ 線と領域ＧＡＲ_ｍとの交点を求め、モビリティ１と交点との距離ｄ_ｍを決定する。

３−２ 距離ｄ_ｍ、領域ＧＡＲ_ｍ、人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍ及びモビリティ１の速度ベクトルｖ_ｍｏｂを用いて、モビリティ１が所属する人流グループＧ_ｍを求める。

具体的には、以下の基準に基づいて決定する。

３−２−１ 距離ｄ_ｍが小さいこと（より近くにいる人流グループＧ_ｍ）
３−２−２ 人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍと、モビリティ１の速度ベクトルｖ_ｍｏｂとの類似度Ｓ_ｍが高いこと（より同じ方向に進む人流グループＧ_ｍ）
３−２−３ 領域ＧＡＲ_ｍが大きいこと（より大きな人流グループＧ_ｍ）
すなわち、距離ｄ_ｍ、平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍと速度ベクトルｖ_ｍｏｂとの類似度Ｓ_ｍ、領域ＧＡＲ_ｍのパラメータに重み付けが行なわれ、その結果に基づいて、モビリティ１が所属する人流グループＧ_ｍが決定される。
パラメータの重みづけは、例えば、以下のように行なわれる。
各人流グループＧ_ｍのｍについて、
モビリティ１との距離ｄ_ｍ、平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍと速度ベクトルｖ_ｍｏｂとの類似度Ｓ_ｍ、人流グループＧ_ｍの領域ＧＡＲ_ｍを用いて、
Ｅ_ｍ＝α×ｄ_ｍ＋β×Ｓ_ｍ＋γ×ＧＡＲ_ｍ
（α、β、γ：事前にチューニングして設定する正の定数）
を計算し、Ｅ_ｍが最大となるｍを所属人流グループＧ_ｍとする。

図６は、モビリティ１が所属する人流グループＧ_ｍの計算を説明するための図である。

同図において、モビリティ１が人流グループＧ_１又はＧ_２に所属することを決定する場合、距離ｄ_１、平均速度ベクトルＧＭＶ_１と速度ベクトルｖ_ｍｏｂとの類似度、領域ＧＡＲ_１のパラメータに重み付けが行なわた第１結果と、距離ｄ_２、平均速度ベクトルＧＭＶ_２と速度ベクトルｖ_ｍｏｂとの類似度、領域ＧＡＲ_２のパラメータに重み付けが行なわた第２結果とを比較して、所属する人流グループＧ_１又はＧ_２を決定する。

次に、制限速度計算部１７により、所属人流グループ計算部１６によって求められたモビリティ１の所属する人流グループＧ_ｍと、人流パラメータ計算部１４によって求められ、モビリティ１の所属する人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍに基づいて、モビリティ１の制限速度ｖ_ｍａｘを決定する（Ｓ４）。

これにより、モビリティ速度制御部１８によるモビリティ１の速度制御は、制限速度計算部１７により求められた制限速度ｖ_ｍａｘを用いて速度制御が行なわれる。
＜変形例＞
なお、上述の実施形態のモビリティ１については、以下のように構成しても良い。

Ｍ−１ 人流グループＧ_ｍの計算においては、モビリティ１に搭載したセンサだけではなく、監視カメラの映像、環境中に設置されたセンサからＢＬＥ（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標） Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ）などの無線通信を介して得られるセンサ値を利用してもよい。

Ｍ−２ 領域ＧＡＲ_ｍの計算においては、ある一定距離以上（例えば、２×ｔｈ_ｄ）の歩行者ｈ_ｎ同士の線を引かないことで、精度の高い領域を求めることができる。

Ｍ−３ 領域ＧＡＲ_ｍの計算において、２者しか人流グループＧ_ｍに含まれない場合など領域ＧＡＲ_ｍが２次元的な広がりを持たない場合、線を物理的に太さｂに拡張して、処理を行なっても良い。

Ｍ−４ モビリティ１と人流グループＧ_ｍとの距離ｄ_ｍは、領域ＧＡＲ_ｍの重心を利用せず、モビリティ１と人流グループＧ_ｍとの距離が最小となる距離をｄ_ｍとしても良い。

Ｍ−５ 制限速度は、最高速度ｖ_ｍａｘだけでなく、「最低速度」を求めて適用することで、より人流に沿った移動が可能となる。

Ｍ−６ 所属する人流グループＧ_ｍ内におけるモビリティ１の位置関係を考慮した制限速度を加えても良い。例えば、モビリティ１が所属する人流グループＧ_ｍの先頭である場合、中間である場合、後方である場合に分類して、それぞれの制限速度を決定しても良い。例えば、先頭である場合には、モビリティ１が所属する人流グループＧ_ｍの平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍよりも早めに制限速度ｖ_ｍａｘを設定し、中間である場合には平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍと同じに制限速度ｖ_ｍａｘを設定し、後方である場合には平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍよりも遅めに制限速度ｖ_ｍａｘを設定しても良い。

Ｍ−７ 閾値ｔｈ_ｄは、走行する場所毎に定義しても良い。この場合、モビリティ１にＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などの位置測定装置を搭載し、人流グループ計算部１３は、位置測定装置により得られた位置情報に応じた閾値ｔｈ_ｄを使用して、人流グループＧ_ｍを計算する。

Ｍ−８ 実施形態では、モビリティ１において、制限速度を計算する場合について説明したが、クライアントサーバシステムを使用して、モビリティ１における計算の一部又は全部をサーバ側で計算をしても良い。

Ｍ−９ 所属人流グループ計算部１６は、パラメータ領域ＧＡＲ_ｍ、平均速度ベクトルＧＭＶ_ｍ、速度ベクトルｖ_ｍｏｂのパラメータを使用して、ルールベースで所属する人流グループＧ_ｍを決定する場合について説明したが、サポートベクターマシーン（ＳＶＭ）、Ｋ−ｍｅａｎｓ法を使用したクラスタリングなどを使用した機械学習器を使用して、モビリティ１が所属する人流グループＧ_ｍを決定しても良い。

従って、本発明の実施形態のモビリティ１によれば、所属する人流グループＧ_ｍに従い、制限速度を課すことで、モビリティ１の周囲の人流グループＧ_ｍを乱さずに走行することができる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１…モビリティ、１１…環境センシング部、１２…閾値パラメータ保存部、１３…人流グループ計算部、１４…人流パラメータ計算部、１５…モビリティ速度ベクトル計算部、１６…所属人流グループ計算部、１７…制限速度計算部、１８…モビリティ速度制御部、１９…表示部、ｈ_ｎ…歩行者、ｐ_ｎ…相対位置ベクトル、ｖ_ｎ…移動速度ベクトル、ｔｈ_ｄ、ｔｈ_ｖ…閾値、Ｇ_ｍ…人流グループ、ＧＡＲ_ｍ…領域、ＧＭＶ_ｍ…平均速度ベクトル、ｖ_ｍａｘ…制限速度、ｖ_ｍｏｂ…速度ベクトル。

Claims (7)

1. モビリティ装置の周囲の各歩行者の人流グループを求める人流グループ計算部と、
   前記人流グループ計算部によって求められた前記人流グループの領域の大きさ及び前記人流グループの平均速度ベクトルを求める人流パラメータ計算部と、
   前記人流パラメータ計算部によって求められた領域の大きさ及び平均速度ベクトルと、前記モビリティ装置のモビリティ速度ベクトルとに基づいて、前記モビリティ装置の所属する人流グループを求める所属人流グループ計算部と、
   前記求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、前記モビリティ装置の制限速度を決定する制限速度計算部とを具備するモビリティ装置。
2. 前記各歩行者の前記モビリティ装置からの相対位置ベクトルと、前記各歩行者の移動速度ベクトルとをセンシングする環境センシング部をさらに具備し、
   前記人流グループ計算部は、
   前記環境センシング部によりセンシングされた前記各歩行者の相対位置ベクトル及び移動速度ベクトルに基づいて、前記モビリティ装置の周囲の前記各歩行者の人流グループを求める、請求項１に記載のモビリティ装置。
3. 前記人流グループ計算部は、
   第１歩行者と第２歩行者の相対距離が第１閾値以下であり、かつ前記第１歩行者の移動速度ベクトルと前記第２歩行者の移動速度ベクトルとの類似度が第２閾値以上である場合、前記第１歩行者と前記第２歩行者とは同一の人流グループであると判断する、請求項２に記載のモビリティ装置。
4. 前記所属人流グループ計算部は、
   前記モビリティ装置と、前記人流グループ計算部によって求められた人流グループとの距離、前記モビリティ装置のモビリティ速度ベクトルと前記人流パラメータ計算部によって求められた前記人流グループの平均速度ベクトルとの類似度、及び前記人流パラメータ計算部によって求められた前記人流グループの領域の大きさに基づいて、前記モビリティ装置が所属する人流グループを決定する、請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のモビリティ装置。
5. 前記制限速度計算部は、前記求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、前記モビリティ装置の最低速度をさらに決定する、請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のモビリティ装置。
6. 前記制限速度計算部は、前記求められた所属する人流グループにおける前記モビリティ装置の位置に応じて、前記制限速度を決定する、請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載のモビリティ装置。
7. モビリティ装置に適用され、前記モビリティ装置が備える各部により実行される方法であって、
   前記モビリティ装置の人流グループ計算部が、
   前記モビリティ装置の周囲の各歩行者の人流グループを求め、
   前記モビリティ装置の人流パラメータ計算部が、
   前記人流グループ計算部によって求められた前記人流グループの領域の大きさ及び前記人流グループの平均速度ベクトルを求め、
   前記モビリティ装置の所属人流グループ計算部が、
   前記人流パラメータ計算部によって求められた領域の大きさ及び平均速度ベクトルと、前記モビリティ装置のモビリティ速度ベクトルとに基づいて、前記モビリティ装置の所属する人流グループを求め、
   前記モビリティ装置の制限速度計算部が、
   前記所属人流グループ計算部によって求められた所属する人流グループの平均速度ベクトルに基づいて、前記モビリティ装置の制限速度を決定する、
   モビリティ装置の制限速度を求める方法。

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