JP7225763B2 - 自律移動装置、自律移動方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、自律移動装置、自律移動方法及びプログラムに関する。

用途に応じて自律的に移動する自律移動装置が普及してきている。例えば、屋内の掃除のために自律的に移動する自律移動装置が知られている。そして、ユーザの呼びかけを認識した場合に、目的地としてのユーザのいる所に移動する機能を持つ自律移動装置も開発されている。例えば特許文献１には、センサーユニットからの信号に基づいてユーザの測位計算を行って、測位計算によって得られたユーザの位置にロボットを誘導するロボット誘導システムが開示されている。

特開２００８－４６９５６号公報

特許文献１に記載のロボット誘導システムのような従来技術においては、センサーユニットからの信号に基づいてユーザの測位計算を行うことができる場合には、測位計算で得られたユーザの位置にロボットを誘導することができる。しかし、ユーザの測位計算を行うことができない場合には、ロボットが移動するべき場所（目的地）が不明になってしまうという課題があった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、自律移動装置が移動するべき場所が不明な場合の対応を改善することを目的とする。

上記目的を達成するため、本発明の自律移動装置は、
所定の地図に基づいて移動する自律移動装置であって、
自律移動装置を移動させるように構成された駆動部と、
制御部と、を備え、
前記制御部は、
前記地図の上の複数の地点の各々における物体の存在の可能性を示す指標である存在指標を取得し、
目的地とすべき前記物体が検出されているか否かを判定し、
前記物体が検出されていないと判定した場合、生成された前記複数の地点のうち対応する前記存在指標で示される前記物体の存在の可能性が高いリストから、前記物体の存在の最も高い可能性を示す存在指標に対応する地点を前記目的地として設定し、
前記設定した目的地に前記自律移動装置が移動するように、前記駆動部を制御する。

本発明によれば、自律移動装置が移動するべき場所が不明な場合の対応を改善することができる。

本発明の実施形態１に係る自律移動装置の機能構成を示す図である。 実施形態１に係る自律移動装置の外観の一例を示す図である。 実施形態１に係る環境地図の一例を示す図である。 実施形態１に係る存在指標の一例を示す図である。 実施形態１に係る呼びかけ検出移動処理のフローチャートである。 実施形態１に係る存在指標の更新の処理のフローチャートである。 実施形態１に係る顔の位置推定の処理のフローチャートである。 実施形態１に係る呼びかけ検出移動処理の具体例を説明する際に用いる存在指標を付加した環境地図の一例を示す図である。 本発明の実施形態２に係る呼びかけ検出移動処理のフローチャートである。 本発明の実施形態３に係る自律移動装置の機能構成を示す図である。 実施形態３に係る指標補正情報の一例を示す図である。 本発明の実施形態５に係る自律移動装置の機能構成を示す図である。 実施形態５に係る農作物刈り取り処理のフローチャートである。 本発明の実施形態６に係る自律移動装置の機能構成を示す図である。 実施形態６に係る農薬散布処理のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態に係る自律移動装置について、図表を参照して説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。

（実施形態１）
本発明の実施形態１に係る自律移動装置は、周囲の地図を作成しながら、用途に応じて自律的に移動する装置である。この用途とは、例えば、警備監視用、屋内掃除用、ペット用、玩具用等である。そして、この自律移動装置は、ユーザの呼びかけを認識すると、ユーザの存在している所に移動する機能を持っている。

図１に示すように、本発明の実施形態１に係る自律移動装置１００は、機能構成として、制御部１０、記憶部２０、センサ部３０、撮像部４１、駆動部４２、音声取得部４３、音声出力部４４、通信部４５、を備える。

また、自律移動装置１００は、図２に示すように、かわいらしい動物のような形状をしている。そして、自律移動装置１００は、目の位置に障害物センサ３１を、鼻の位置にカメラ１３１を、頭部に複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイ１３２を、口の位置にスピーカ１３３を、耳の位置に人感センサ３２を、前足の位置に自在に向きの変わるキャスター１３４を、後ろ足の位置に独立２輪駆動の車輪１３５を、それぞれ備える。

制御部１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等で構成され、記憶部２０に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する各部（ＳＬＡＭ処理部１１、環境地図作成部１２、音源定位部１３、位置取得部１４、存在指標更新部１５、移動制御部１６）の機能を実現する。また、制御部１０は、時計（図示せず）を備え、現在時刻の取得や経過時間のカウントをすることができる。

記憶部２０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成され、機能的に、画像記憶部２１、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）地図記憶部２２、環境地図記憶部２３及び存在指標記憶部２４を含む。ＲＯＭには制御部１０のＣＰＵが実行するプログラム及びプログラムを実行する上で予め必要なデータが記憶されている。ＲＡＭには、プログラム実行中に作成されたり変更されたりするデータが記憶される。

画像記憶部２１には、撮像部４１により撮影された画像（フレーム）が記憶される。ただし、記憶容量を節約するために、撮影された全ての画像を記憶しなくてもよい。自律移動装置１００は、画像記憶部２１に記憶された複数の画像を用いて、ＳＬＡＭ処理により、ＳＬＡＭ処理用のデータ（後述するＭａｐ点のデータ）の生成及び自機位置の推定を行う。自機位置の推定に用いる画像はキーフレームと呼ばれ、画像記憶部２１には、キーフレームの画像の情報と共に、そのキーフレームを撮影した時の自機位置（自機の位置及び向き）の情報等も記憶される。

ＳＬＡＭ地図記憶部２２には、画像記憶部２１に記憶されたキーフレームに含まれている特徴点のうち、３次元位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が求められた特徴点（Ｍａｐ点と言う）の情報が記憶される。特徴点とは画像中の、エッジ部分やコーナー部分等、画像内の特徴的な部分の点のことを言う。特徴点は、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ－Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）やＳＵＲＦ（Ｓｐｅｅｄｅｄ Ｕｐ Ｒｏｂｕｓｔ Ｆｅａｔｕｒｅｓ）等のアルゴリズムを用いて取得することができる。ＳＬＡＭ地図記憶部２２には、特徴点の情報として、その３次元位置と、その特徴点の特徴量（例えばＳＩＦＴ等で得た特徴量）と、が紐付けられて記憶される。

環境地図記憶部２３には、センサ部３０からの情報に基づいて環境地図作成部１２が作成した環境地図が記憶される。環境地図は、図３に示すように、床面を例えば５ｃｍ×５ｃｍのグリッドに分割し、グリッド単位でそのグリッドに対応する環境（床面、障害物等）の状態を記録したものである。環境の状態としては、例えば、障害物がなく自由に通過できる自由空間３０３、通過できない障害物３０２、状態が不明な不明空間３０４等がある。また、環境地図には、充電器３０１の位置も記録されている。

存在指標記憶部２４には、位置取得部１４からの情報に基づいて取得した、環境地図の上の複数の地点の各々における人の存在の可能性を示す指標（存在指標）が記憶される。存在指標は、図４に示すように、床面を例えば５ｃｍ×５ｃｍのグリッドに分割し、グリッド単位でそのグリッドの位置に人が存在する確率（可能性）を記録したものである。なお、図４では存在指標として人がそのグリッドの位置に存在する確率を記録したものを示しているが、存在指標として、そのグリッドの位置で人を検出した回数を記録してもよい。また図４では、確率を小数で示しているが、対数オッズで確率を表すことにより、確率を整数で表すようにしてもよい。

また、図４では、人（ユーザ）を区別せずに、また、時間帯を指定せずに、そのグリッドに誰かが存在する確率を示している。しかし、位置取得部１４は後述するようにユーザ識別することが可能なので、ユーザ毎に（個人別に）存在指標を記録してもよい。また、制御部１０が備える時計により、位置取得部１４が人の位置を取得した時刻を取得することにより、時間帯毎の存在指標を記録してもよい。もちろん、ユーザ毎及び時間帯毎に存在指標を記録してもよい。

センサ部３０は、障害物センサ３１と、人感センサ３２と、を備える。障害物センサ３１は、周囲に存在する物体（障害物）を検出し、該物体（障害物）までの距離を測定することができる距離センサであって、例えば、赤外線距離センサ、超音波センサである。なお、独立した障害物センサ３１を搭載せずに、撮像部４１を用いて障害物を検出するようにしても良い。この場合、撮像部４１が障害物センサ３１を兼ねることになる。また、障害物センサ３１として、距離センサではなく、他の物体に衝突したことを検知するバンパーセンサを備えても良い。この場合、自律移動装置１００は、バンパーセンサにより衝突を検知した位置に障害物が存在することを検出できる。

人感センサ３２は、人が自律移動装置１００の近くに存在することを検出することができるセンサである。人感センサ３２は、例えば赤外線人感センサである。

撮像部４１は、単眼の撮像装置（カメラ１３１）を備える。撮像部４１は、例えば、３０ｆｐｓ（ｆｒａｍｅｓ ｐｅｒ ｓｅｃｏｎｄ）で画像（フレーム）を撮影して取得する。自律移動装置１００は、撮像部４１が逐次取得した画像に基づいて、ＳＬＡＭ処理により、自機位置と周囲環境とをリアルタイムに認識しながら、自律移動を行う。

駆動部４２は、独立２輪駆動の車輪１３５とモータとを備え、制御部１０からの指示（制御）により自律移動装置１００を移動させるように構成されている。自律移動装置１００は、２つの車輪１３５の同一方向駆動により前後の平行移動（並進移動）を、２つの車輪１３５の逆方向駆動によりその場での回転（向き変更）を、２つの車輪１３５のそれぞれ速度を変えた駆動により旋回移動（並進＋回転（向き変更）移動）を、行うことができる。また、各々の車輪１３５にはロータリエンコーダが備えられており、ロータリエンコーダで車輪１３５の回転数を計測し、車輪１３５の直径、車輪１３５間の距離等の幾何学的関係を利用することによって並進移動量及び回転量を計算できる。

例えば、車輪１３５の直径をＤ、回転数をＣとすると、その車輪１３５の接地部分での並進移動量はπ・Ｄ・Ｃとなる。ここで、回転数Ｃは、車輪１３５に備えられたロータリエンコーダにより測定可能である。また、車輪１３５の直径をＤ、左右の車輪１３５間の距離をＩ、右の車輪１３５の回転数をＣ_Ｒ、左の車輪１３５の回転数をＣ_Ｌとすると、向き変更の回転量は（右回転を正とすると）３６０°×Ｄ×（Ｃ_Ｌ－Ｃ_Ｒ）／（２×Ｉ）となる。この並進移動量及び回転量をそれぞれ逐次足し合わせていくことで、駆動部４２は、メカオドメトリとして機能し、自機位置（移動開始時の位置及び向きを基準とした位置及び向き）を計測することができる。車輪１３５に備えられたロータリエンコーダは、距離計測部として機能する。

なお、駆動部４２は、車輪１３５の代わりにクローラを備えるようにしても良いし、複数（例えば二本）の足を備えて足で歩行することによって移動を行うようにしても良い。これらの場合も、二つのクローラの動き、足の動き等に基づいて、車輪１３５の場合と同様に自機の位置及び向きの計測が可能である。

音声取得部４３は、複数のマイクロホンからなるマイクロホンアレイ１３２を備え、周囲の音声を取得する。自律移動装置１００は、音声取得部４３のマイクロホンアレイ１３２で取得した音声データを用いて、ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔｉｐｌｅ ＳＩｇｎａｌ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）法を適用することによって、音声を発した人の位置を推定することができる。

音声出力部４４は、スピーカ１３３を備え、音声を出力する。自律移動装置１００は、音声出力部４４により、ユーザに話しかけることができる。そして、自律移動装置１００は、ユーザの発話した音声を音声取得部４３で取得して、制御部１０が音声認識し、返答内容を音声出力部４４から音声出力することにより、ユーザと対話することができる。

通信部４５は、外部装置と通信するためのモジュールであり、外部装置と無線通信する場合にはアンテナを含む無線モジュールである。例えば、通信部４５は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）に基づく近距離無線通信を行うための無線モジュールである。通信部４５を用いることにより、自律移動装置１００は、外部とデータの受け渡し等を行うことができる。例えば、自律移動装置１００は、外部のサーバ（図示せず）と通信部４５で通信することによって、制御部１０の機能の一部を外部のサーバで実行させることができる。また、記憶部２０に記憶するデータの一部を外部のサーバに記憶させたり、外部のサーバから取得したりすることができる。

次に、自律移動装置１００の制御部１０の機能的構成について説明する。制御部１０は、ＳＬＡＭ処理部１１、環境地図作成部１２、音源定位部１３、位置取得部１４、存在指標更新部１５、移動制御部１６、の機能を実現し、自律移動装置１００の移動制御等を行う。また、制御部１０は、マルチスレッド機能に対応しており、複数のスレッド（異なる処理の流れ）を並行して実行することができる。

ＳＬＡＭ処理部１１は、撮像部４１が撮影し画像記憶部２１に記憶された画像を複数用いて、それらの画像から得られる特徴点の情報に基づき、ＳＬＡＭ処理により自機の姿勢（位置及び向き）を推定する。より簡単に説明すると、ＳＬＡＭ処理部１１は、画像記憶部２１に記憶されている複数のキーフレーム間で、同一の特徴点の対応を取得し、取得した対応特徴点の３次元位置をＳＬＡＭ地図記憶部２２から取得することによって、自機位置の推定を行う。このＳＬＡＭ処理を行う際には、画像に含まれる特徴点を抽出し、３次元位置を計算できた特徴点（Ｍａｐ点）について、ＳＬＡＭ地図記憶部２２に該Ｍａｐ点の情報を記憶させる。なお、自律移動装置１００の姿勢（位置及び向き）の推定には、駆動部４２から取得できるメカオドメトリの情報を用いてもよい。自律移動装置１００は、自機の位置及び向きの推定にメカオドメトリの情報を用いる場合は、ＳＬＡＭ処理を行わなくてもよい。

環境地図作成部１２は、ＳＬＡＭ処理部１１が推定した自機の位置及び向きの情報と、障害物センサ３１からの情報と、を用いて障害物３０２の位置を記録した環境地図を作成し、作成した環境地図の情報を環境地図記憶部２３に書き込む。

音源定位部１３は、音声取得部４３が備えるマイクロホンアレイ１３２により、ユーザが発した音声を観測し、ＭＵＳＩＣ法により、その音声の発生源の位置を計算する。なお、マイクロホンアレイ１３２は、人が発した音声以外の音も観測できるが、音源定位部１３は、マイクロホンアレイ１３２が観測した音の周波数成分等を用いて、人の声か否かを判定する。そして、音源定位部１３は、人の声（音声）について、ＭＵＳＩＣ法を適用することにより、その音声がどこから発せられたか（音声の聞こえてくる方向及び音源までの距離）を算出する。また、音源定位部１３は、観測した音声の周波数成分等を用いてユーザ識別を行い、その音声が誰の音声かを識別して、誰がどの位置から音声を発したかを取得することもできる。

位置取得部１４は、撮像部４１によって取得した画像の中から人の顔を検出することにより、その人がいる位置を取得する。位置取得部１４は、画像中の顔の大きさに基づき、その人のいる位置までの距離を推定し、撮像部４１の撮影方向と画像中の人の顔の位置とから、その人のいる方向を推定する。位置取得部１４は、これらの推定結果からその人がいる位置を取得する。また、位置取得部１４は、検出した顔をユーザ識別することにより、誰がどの位置にいるかを取得することもできる。なお、ユーザ識別が不要な場合には、位置取得部１４は、人感センサ３２を用いて人の位置を取得してもよい。

存在指標更新部１５は、位置取得部１４が取得した人の位置の情報を用いて、環境地図記憶部２３に記憶されている環境地図の複数の地点の各々における人の存在確率を取得し、取得した存在確率を用いて、存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標を更新する。

移動制御部１６は、後述する上位アプリケーションプログラムから目的地の指示を受けて、経路及び移動速度を設定し、設定した経路に沿って、自機を移動させるように駆動部４２を制御する。移動制御部１６が経路を設定する際には、環境地図作成部１２が作成した環境地図に基づき、自機の現在位置から目的地までの経路を設定する。

以上、自律移動装置１００の機能構成について説明した。次に、自律移動装置１００の呼びかけ検出移動処理について、図５を参照して説明する。自律移動装置１００は、電源オフ時は充電器３０１（充電ステーション）に接続して充電されており、電源が投入されると、充電器３０１に接続された位置で、呼びかけ検出移動処理が開始される。なお、自律移動装置１００は電源が投入されると、この「呼びかけ検出移動」の処理以外に、用途に応じた上位アプリケーションプログラムが別途（別スレッドで）起動し、上位アプリケーション又はユーザが目的地を設定する。例えば、用途が屋内掃除用であるなら、上位アプリケーションプログラムは、屋内をくまなく巡りながら掃除をするために、移動場所を逐次目的地に設定していく。上位アプリケーションプログラムの詳細については割愛する。

「呼びかけ検出移動」の処理が開始されると、自律移動装置１００の制御部１０は、記憶部２０に記憶されている各種データ（画像記憶部２１、ＳＬＡＭ地図記憶部２２、環境地図記憶部２３、存在指標記憶部２４）を初期化する（ステップＳ１０１）。環境地図の初期化については、自律移動装置１００は起動すると充電器３０１の位置から移動を開始するので、この時点では、環境地図は「自機が充電器の位置に存在する」ということを示す情報で初期化される。また、存在指標については、予め過去に収集しておいた情報で初期化してもよい。

次に、制御部１０は、ＳＬＡＭ処理のための各種スレッドを起動する（ステップＳ１０２）。具体的には、自機位置推定スレッド、地図作成スレッド、ループクロージングスレッドを起動する。これらのスレッドが並行して動作することにより、ＳＬＡＭ処理部１１は、撮像部４１が撮影した画像から特徴点を抽出して、自機位置の推定を行う。ＳＬＡＭ処理のための各スレッドの説明は割愛する。

次に、制御部１０は、動作終了（例えば、上位アプリケーションプログラム又はユーザから動作終了指示を受けた）か否かを判定する（ステップＳ１０３）。動作終了（動作終了指示を受けた）なら（ステップＳ１０３；Ｙｅｓ）、「呼びかけ検出移動」の処理を終了する。動作終了でない（動作終了指示を受けていない）なら（ステップＳ１０３；Ｎｏ）、環境地図作成部１２は、環境地図の作成と更新を行い、存在指標更新部１５は存在指標の更新を行う（ステップＳ１０４）。存在指標の更新の処理については、後述する。

次に、移動制御部１６は、上位アプリケーションプログラムから目的地の指示を受け、自機を移動させる（ステップＳ１０５）。次に、音源定位部１３は、音声取得部４３で音声が検出できたか否かを判定する（ステップＳ１０６）。音声が検出できなければ（ステップＳ１０６；Ｎｏ）、ステップＳ１０３に戻る。音声が検出できたら（ステップＳ１０６；Ｙｅｓ）、音源定位部１３は、その音声が発せられた位置を算出する（ステップＳ１０７）。

そして、制御部１０は、その音声が発せられた方向に、撮像部４１を向ける（ステップＳ１０８）。この処理では、自律移動装置１００の頭部のみを動かして撮像部４１を音声の方向に向けてもよいし、駆動部４２を駆動して自律移動装置１００自体を音声の方向に向けることによって、撮像部４１を音声の方向に向けてもよい。

そして、位置取得部１４は、撮像部４１で撮影した画像から顔が検出されるか否かを判定する（ステップＳ１０９）。顔が検出されなければ（ステップＳ１０９；Ｎｏ）、ステップＳ１１５に進む。顔が検出されたら（ステップＳ１０９；Ｙｅｓ）、顔の位置を推定し、存在指標を更新する（ステップＳ１１０）。顔の位置の推定方法については、後述する。

そして、位置取得部１４は、その顔の人がこちら（自律移動装置１００）を見ている（注目している）か否かを判定する（ステップＳ１１１）。こちらを見ていなければ（ステップＳ１１１；Ｎｏ）、ステップＳ１１５に進む。

位置取得部１４が検出した顔の人がこちらを見ているなら（ステップＳ１１１；Ｙｅｓ）、移動制御部１６は、その人の位置まで自律移動装置１００を移動させる（ステップＳ１１２）。そして、位置取得部１４は、検出した顔の人までの距離が音声認識可能距離（例えば１．５ｍ）以下か否かを判定する（ステップＳ１１３）。検出した顔の人までの距離が音声認識可能距離以下でなければ（ステップＳ１１３；Ｎｏ）、ステップＳ１０９に戻る。

検出した顔の人までの距離が音声認識可能距離以下なら（ステップＳ１１３；Ｙｅｓ）、制御部１０は、音声取得部４３と音声出力部４４とを用いて、その人と対話を行う（ステップＳ１１４）。そして、ステップＳ１０３に戻る。

一方、ステップＳ１０９で顔が検出されない場合（ステップＳ１０９；Ｎｏ）及びステップＳ１１１で検出した顔の人がこちらを見ていない場合（ステップＳ１１１；Ｎｏ）は、制御部１０は、存在指標記憶部２４に記憶されている情報に基づき、「人のいそうな位置のリスト」を作成する（ステップＳ１１５）。例えば、図４に示す存在指標（人のいる確率）が存在指標記憶部２４に記憶されていて、「人のいそうな位置」の存在指標基準値を０．６５とすると、図４で存在指標が０．６５より大きい２カ所が「人のいそうな位置のリスト」に登録される。制御部１０は、このリストに登録されている順番に「人のいそうな位置」（＝目的地用の地点）を選択することになるので、このリストを、（ａ）確率の高い順、（ｂ）自機位置から見た音声方向からのずれの角度の小さい順、（ｃ）自機位置からの距離が小さい順、等に基づいてソートしてもよい。

また、「人のいそうな位置のリスト」を作成する際には、必ずしも存在指標基準値を用いる必要はない。例えば、存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標が最も高い位置を「人のいそうな位置のリスト」に登録してもよいし、存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標を高い順に所定の数（例えば３個）取り出して、その存在指標に対応する位置を「人のいそうな位置のリスト」に登録してもよい。

そして、制御部１０は、人のいそうな位置のリストが空か否かを判定する（ステップＳ１１６）。このリストが空なら（ステップＳ１１６；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３に戻る。このリストが空でないなら（ステップＳ１１６；Ｎｏ）、リストから「人のいそうな位置」を１つ取り出す（ステップＳ１１７）。そして、「人のいそうな位置が見える所」へ移動する（ステップＳ１１８）。「人のいそうな位置が見える所」とは、（Ａ）「人のいそうな位置」との間に障害物がない、（Ｂ）「人のいそうな位置」に人がいた場合に顔の検出が可能な距離、という２つの条件を満たす場所である。

ここで、（Ａ）の条件は環境地図記憶部２３に記憶されている障害物３０２の位置の情報に基づき判定可能である。また（Ｂ）の条件は、環境地図のグリッドサイズ、最小顔検出サイズ、標準的な顔サイズ及び撮像部４１の画角から判定可能である。この２つの条件を満たす場所が複数存在する場合には、自律移動装置１００の現在位置からの距離の近い所又は音声方向からのずれの角度が小さい所を選択する。

移動後に、制御部１０は、「人のいそうな位置」を撮像部４１で撮影し、撮影した画像から顔が検出されるか否かを判定する（ステップＳ１１９）。顔が検出されたら（ステップＳ１１９；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０に進む。顔が検出されなければ（ステップＳ１１９；Ｎｏ）、所定時間（例えば３秒）が経過したか否かを判定する（ステップＳ１２０）。所定時間が経過していなければ（ステップＳ１２０；Ｎｏ）、ステップＳ１１９に戻る。所定時間が経過しているなら（ステップＳ１２０；Ｙｅｓ）、ステップＳ１１６に戻って、「人のいそうな位置のリスト」が空になるまで「人のいそうな位置が見える所」までの移動と顔の検出を繰り返す。

以上が呼びかけ検出移動の処理の流れである。次に、上述のステップＳ１０４で行われる存在指標の更新の処理について、図６を参照して説明する。

まず、ＳＬＡＭ処理部１１は、自律移動装置１００の現在の位置と方向をＳＬＡＭ処理により取得する（ステップＳ２０１）。なお、後述する顔の位置推定の処理のステップＳ３０１において、これらを既に取得済みの場合は、それをそのまま用いてもよい。次に、位置取得部１４は、自律移動装置１００の周囲に人がいることが検出されるか否かを判定する（ステップＳ２０２）。人が検出されなければ（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、処理を終了する。

自律移動装置１００の周囲に人がいることが検出されたら（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、位置取得部１４は、検出された人までの距離及びその人の方向を取得する（ステップＳ２０３）。これらの値も、後述する顔の位置推定の処理のステップＳ３０３において、顔までの距離及び顔の方向を推定済みの場合は、それらをそのまま用いてもよい。そして、存在指標更新部１５は、ステップＳ２０１で取得した自律移動装置１００の現在の位置及び方向と、ステップＳ２０３で取得した検出された人までの距離及びその人の方向と、に基づき、環境地図上のその人の位置に投票し（ステップＳ２０４）、処理を終了する。

ここで、投票とは、存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標を更新する操作の一種であり、例えば、その人の位置に対応する存在指標（確率）の値を所定の値（例えば０．１）だけ増加させる。存在指標（確率）を対数オッズで表している場合は、例えば１増加させる。

また、検出された人を観察し続けて、その位置に留まっている時間を計測し、その時間（滞留時間）が多いほど存在指標を増加させる値を大きくしてもよい（対数オッズを採用している場合、例えばその人がｍ分間滞留した場合は、ｍ増加させる等）。また、存在指標を増加させる値を、その人を検出した際の尤度に基づいて決定してもよい（例えば、尤度がＬの場合は、Ｌ増加させる等）。

なお、位置取得部１４が、顔認識等によりユーザ識別を行う場合には、ユーザ毎の存在指標と、ユーザによらない（全ての人を対象とする）存在指標と、をそれぞれ更新するようにする。

以上、存在指標の更新の処理について説明した。次に、顔の位置推定の処理について、図７を参照して説明する。

まず、ＳＬＡＭ処理部１１は、自律移動装置１００の現在の位置と方向をＳＬＡＭ処理により取得する（ステップＳ３０１）。次に、位置取得部１４は、呼びかけ検出移動処理（図５）のステップＳ１０９で検出した顔の画像中での座標及びサイズを取得する（ステップＳ３０２）。ここでは、顔の中心部の画像中での座標を（ｆ＿ｘ，ｆ＿ｙ）、サイズを横幅ｆ＿ｗｉｄｔｈ、高さｆ＿ｈｅｉｇｈｔとして取得したとする。

次に、位置取得部１４は、顔までの距離と方向を推定する（ステップＳ３０３）。それぞれの推定方法について以下に補足説明する。

まず、顔までの距離ｆ＿ｄｉｓｔについては、平均サイズの顔を１メートルの距離から撮影した時の横幅をＦ＿ＷＩＤＴＨ＿１Ｍで表したとすると、以下の式（１）で表すことができる。
ｆ＿ｄｉｓｔ＝Ｆ＿ＷＩＤＴＨ＿１Ｍ／ｆ＿ｗｉｄｔｈ …（１）

また、顔の方向については、カメラ１３１との角度をｆ＿ｄｉｒ、カメラ１３１の画角をＡＯＶ、カメラ１３１の撮影画像の水平方向のサイズをＷＩＤＴＨで表したとすると、以下の式（２）で表すことができる。
ｆ＿ｄｉｒ＝ＡＯＶ／２×｜ｆ＿ｘ－ＷＩＤＴＨ／２｜／（ＷＩＤＴＨ／２） …（２）

そして、位置取得部１４は、ステップＳ３０１で取得した自律移動装置１００の現在の位置及び方向と、ステップＳ３０３で推定した検出された顔までの距離及びその顔の方向と、に基づき、顔の位置を算出し（ステップＳ３０４）、処理を終了する。

以上、顔の位置推定の処理について説明した。ここで、呼びかけ検出移動処理（図５）の簡単な具体例について、図８を参照して説明する。まず、自律移動装置１００が、図８の１００Ａの位置にいた状態で、ユーザ２００が呼びかけたとする。そして、自律移動装置１００は（ステップＳ１０６及びステップＳ１０７で）図８において右下４５度の方向から音声を検出したとする。すると、自律移動装置１００は（ステップＳ１０８で）音声の方向を見ても、障害物３０２Ａに遮られて（ステップＳ１０９で）ユーザ２００の顔を検出することができない。したがって、制御部１０は、ステップＳ１１５で、「人のいそうな位置のリスト」を作成する。ここでは、「人のいそうな位置のリスト」には、存在指標が０．７となっている２つの位置が登録されたとする。

そして、制御部１０は、「人のいそうな位置のリスト」を、まず、確率の高い順にソートし、次に、自機位置から見た音声方向からのずれの角度の小さい順にソートしたとする。この場合、リストに登録された２つの位置の確率は０．７で同じだが、音声方向からのずれの角度は図８において下の方にある０．７の方が小さいので、ユーザ２００がいる０．７の方が（ステップＳ１１７で）「人のいそうな位置」として最初に取り出されることになる。

そして、ステップＳ１１８で、この「人のいそうな位置」が見える所に移動するが、ここでは、「人のいそうな位置が見える所」として、１００Ｂと１００Ｃの２つの候補が存在する。現在位置である１００Ａから距離が近い所は１００Ｂだが、音声方向（右下４５度）からのずれの角度が小さい所は１００Ｃなので、距離を重視する場合は１００Ｂが、角度を重視する場合は１００Ｃが、「人のいそうな位置が見える所」として選定され、自律移動装置１００はそこへ移動する。そして、ステップＳ１１９で顔を検出し、（ステップＳ１１２で）顔の位置まで移動し、（ステップＳ１１４で）ユーザと対話することになる。

このような処理を行うことによって、自律移動装置１００は、呼びかけた人の音声の方向に、人の顔を見つけることができない場合でも、存在指標に基づいて、人のいそうな位置に移動することができる。その結果、呼びかけた人の位置に移動できる可能性が高まる。

また、存在指標をユーザ毎に記憶し、呼びかけた人の音声からユーザを識別するようにしておけば、「人のいそうな位置のリスト」を作成する際に、識別したユーザの存在指標を用いてこのリストを作成でき、そのユーザのいる位置に移動できる可能性を高めることができる。

また、存在指標を時間帯毎に記憶するようにしておけば、「人のいそうな位置のリスト」を作成する際に、現在時刻の時間帯に対応する存在指標を用いてこのリストを作成でき、人のいる位置に移動できる可能性を高めることができる。

さらに、存在指標をユーザ毎及び時間帯毎に記憶し、呼びかけた人の音声からユーザを識別するようにしておけば、「人のいそうな位置のリスト」を作成する際に、識別したユーザの現在時刻の時間帯に対応する存在指標を用いてこのリストを作成でき、そのユーザのいる位置に移動できる可能性をさらに高めることができる。

（変形例１）
実施形態１では、「人のいそうな位置のリスト」を作成する際に、存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標が存在指標基準値（例えば０．６５）より大きい位置を「人のいそうな位置」としていた。しかし、自律移動装置１００の位置から物陰となって死角となる領域は、人の存在を確認しづらいため、存在指標の値が上がりにくい。そこで、「人のいそうな位置のリスト」を作成する際に、存在指標に加えて、又は、存在指標の代わりに、死角領域を用いる変形例１について説明する。

変形例１では、「呼びかけ検出移動」処理（図５）のステップＳ１１５で、制御部１０が「人のいそうな位置リスト」を作成する際に、環境地図上の障害物３０２の位置と自律移動装置１００の位置との関係から、自律移動装置１００の撮像部４１の撮影領域から外れている領域（自律移動装置１００から見て死角となる領域である死角領域）を算出し、その領域（死角領域）内の地点を「人のいそうな位置」として、「人のいそうな位置リスト」に追加する。なお、制御部１０は、「人のいそうな位置リスト」に、実施形態１と同様に、存在指標が存在指標基準値より大きい位置についても「人のいそうな位置」として、「人のいそうな位置リスト」に追加してもよい。

変形例１が、実施形態１と異なる点は、上述した点のみである。「人のいそうな位置リスト」に、死角領域内の地点が追加されることにより、ステップＳ１１７でリストから取り出した位置が死角領域内の地点だった場合、ステップＳ１１８では、その死角領域が見える所に移動することになる。そのため、もし死角領域に人がいても、制御部１０は、ステップＳ１１９で顔を検出することができるようになる。

以上説明したように、変形例１では、自律移動装置１００は、元々は人の存在を確認できなかった死角領域が見える場所に移動することができるので、人が死角領域にいた場合でも、人のいる位置に移動できる可能性を高めることができる。

（実施形態２）
実施形態１では、人を探しに行く前に移動した結果に基づいて存在指標を更新しているが、人を探しに行った結果に基づいて存在指標を更新してもよい。このような実施形態２について説明する。

実施形態２に係る自律移動装置１０１の機能構成は、図１に示した実施形態１に係る自律移動装置１００の機能構成と同じである。自律移動装置１０１は、「呼びかけ検出移動」の処理における存在指標の更新の仕方が自律移動装置１００と異なる。実施形態２に係る自律移動装置１０１の「呼びかけ検出移動」の処理について、図９を参照して説明する。

自律移動装置１０１の「呼びかけ検出移動」の処理（図９）は、実施形態１に係る自律移動装置１００の「呼びかけ検出移動」の処理（図５）に、ステップＳ１３１を追加した処理内容になっているので、このステップＳ１３１について説明する。

ステップＳ１３１では、存在指標更新部１５は、ステップＳ１１２で接近したユーザのいる位置及び対話結果に基づいて、存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標を更新する。ステップＳ１３１での存在指標更新とステップＳ１１０での存在指標更新の違いであるが、ステップＳ１１０での存在指標の更新では、対話の有無に関わらず、今回顔を検出したユーザの位置に対応する存在指標の確率の値を単純に大きくした（例えば０．１加算した）。

これに対し、ステップＳ１３１での存在指標更新では、存在指標の確率に加算する値を、対話結果に基づいて、以下のように変更する（以下の全てを採用してもよいし、一部のみを採用してもよい）。
（ａ）接近したユーザと対話した場合には、加算する値を大きくする（例えば０．２加算する）。
（ｂ）対話内容が「呼んでないよ」、「来なくても良かったのに」等、否定的な内容だった場合には、加算する値を小さくする（例えば０．０１加算する）。
（ｃ）対話時間を加味して、対話時間が長いほど、加算する値を大きくする（例えば対話時間がｎ分の場合は、ｎ／１０加算する）。

実施形態２では、以上のように、対話結果に基づいて存在指標を更新する値をきめ細かく変更することによって、単に人のいる位置に移動できる可能性を高めるだけでなく、自律移動装置１０１と対話したいと思っている人の位置に移動できる可能性を高めることができる。

（実施形態３）
実施形態１では、存在指標記憶部２４には、図４に示すように、グリッド単位で人がいる確率が記憶されている。しかし、ユーザの行動特性等を考慮した存在指標としてもよい。このような実施形態３について説明する。

実施形態３に係る自律移動装置１０２の機能構成は、図１０に示すように、実施形態１に係る自律移動装置１００の機能構成に、指標補正情報記憶部２５が追加されたものになっている。指標補正情報記憶部２５には、図１１に示すような、人物、時間、季節、ノイズ種類等によって人の存在の可能性がどのような傾向を示すのかを表す指標補正情報が記憶されている。そして、自律移動装置１０２の存在指標は、存在指標の更新の処理（図６）で更新された存在指標を図１１に示す指標補正情報によって補正したものになる。

図１１に示す情報において、人物の特定、物体の特定、ノイズの特定等は、任意の方法で行うことができる。例えば、音声情報を用いて声認識により個人を特定することができる。また画像情報から、顔認識、人体認識等により個人を特定することもできる。また、画像情報からパソコン、ソファー等の物体や、キッチン、玄関等の場所を特定することができる。また、音情報から、テレビの音、流しの音等、ノイズを特定することができる。

実施形態３においては、このように、指標補正情報を用いて存在指標を補正することによって、ユーザの位置に移動できる可能性をさらに高めることができる。

（実施形態４）
上述の実施形態では、ユーザの呼びかけに応じて、ユーザに接近する自律移動装置１００，１０１，１０２を説明したが、実施形態４として、ユーザに呼びかけられなくても、ユーザに接近する自律移動装置も考えられる。例えば、毎朝７時にユーザを起こすためにユーザの位置に移動する自律移動装置も考えられる。実施形態４に係る自律移動装置は、音声を検出しなくても接近の条件（例えば朝７時になった）を満たしたら、呼びかけ検出移動処理（図５）のステップＳ１１５に進み、人のいそうな位置に移動する。

この場合、ユーザは（寝ているので）自律移動装置の方を見ないことも多いと考えられるため、実施形態４に係る呼びかけ検出移動処理では、ステップＳ１１１の判定をスキップして、ステップＳ１１０の次にステップＳ１１２に進むようにする。また、この場合、ユーザの音声を認識する必要はなく、ユーザとの距離が離れていてもユーザを起こす必要があるため、ステップＳ１１３の判定もスキップし、ステップＳ１１４でユーザを起こす発話を行う。

以上説明したように、実施形態４に係る自律移動装置は、ユーザに呼びかけられなくても（ユーザの現在の位置が分からなくても）、存在指標に基づいてユーザの位置に移動して、ユーザと対話（ユーザに発話）することができる。

また、実施形態４の変形例として、人の検出や存在指標の更新処理を行わずに、予め存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標に基づいて移動する自律移動装置も考えられる。この場合、環境地図上の複数の地点の中から、存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標に基づいて、人のいそうな位置を目的地に設定して移動することになる。なお、存在指標記憶部２４に予め記憶させておく存在指標は、過去の統計情報等に基づいて作成されたものであってもよいし、外部のサーバから通信部４５を介して取得されたものであってもよい。

（実施形態５）
また、上述の実施形態では、位置取得部１４が、撮像部４１によって取得した画像の中から人の顔を検出することにより、その人がいる位置を取得した。しかし、位置取得部１４は、人だけでなく、撮像部４１によって取得した画像の中から他のロボット、物質（空き缶等のアルミニウムや鉄、容器やストロー等のプラスティック、有害物質等）、動物（害虫、害獣、食用とする鳥獣等）、植物（雑草、農作物等）等の物体を認識することにより、その物体が存在する位置を取得してもよい。そして、存在指標更新部１５は、位置取得部１４が取得したロボット、物質、動物、植物等の物体の位置の情報を用いて、環境地図記憶部２３に記憶されている環境地図の上の複数の地点の各々における該物体の存在の可能性を示す存在指標（存在確率）を取得し、取得した存在指標を用いて、存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標を更新することができる。この存在指標も人の存在指標と同様に、物体や個人を区別せずに求めてもよいし、物体や個人をそれぞれ識別して、物体毎、個人毎に求めてもよい。

このような自律移動装置は、「人のいそうな位置のリスト」と同様にして「ロボット、物質、動物、植物等の物体の存在しそうな位置のリスト」を作成することができ、このリストに基づいて移動することにより、人だけでなく、他のロボット、物質、動物、植物等の物体のいる位置に移動できる可能性を高めることができる。

ここでは、実施形態５として、農作物刈り取りロボットとしての自律移動装置１０３について説明する。実施形態５に係る自律移動装置１０３の機能構成は図１２に示すように、農作物刈り取り部４６を備えることを除くと自律移動装置１００の機能構成（図１）と同様である。ただし、自律移動装置１０３は、人の呼びかけに応じたり、人に近づいたりしなくてもよいなら、音声取得部４３及び音源定位部１３並びに人感センサ３２を備えなくてもよい。

農作物刈り取り部４６は、制御部１０からの指示に基づき、農作物を刈り取る。また、位置取得部１４は、人の位置ではなく、撮像部４１によって取得した画像の中から、農作物を検出することにより、農作物が存在する位置を取得する。また、位置取得部１４は、農作物の種類を画像識別することにより、農作物の種類毎にその位置を取得してもよい。

また、自律移動装置１０３は、呼びかけ検出移動処理（図５）の代わりに、図１３に示すような農作物刈り取り処理を行う。自律移動装置１０３の電源が投入されると、この農作物刈り取り処理が開始される。なお、自律移動装置１０３は電源が投入されると、この農作物刈り取り処理以外に、用途に応じた上位アプリケーションプログラムが別途（別スレッドで）起動し、上位アプリケーション又はユーザが目的地を設定する。例えば、用途が畑全体からの農作物の刈り取りであるなら、上位アプリケーションプログラムは、畑全体をくまなく巡りながら農作物を刈り取るために、移動場所を畑内の各地点に逐次設定していく。上位アプリケーションプログラムの詳細については割愛する。では、図１３を参照して、農作物刈り取り処理について説明する。

農作物刈り取り処理（図１３）のステップＳ１０１からステップＳ１０５までの処理は、呼びかけ検出処理（図５）と同じであるため、説明を省略する。ステップＳ１０５の次に、位置取得部１４は、撮像部４１で撮影した画像から農作物が検出されるか否かを判定する（ステップＳ１５１）。農作物が検出されなければ（ステップＳ１５１；Ｎｏ）、ステップＳ１５５に進む。

農作物が検出されたら（ステップＳ１５１；Ｙｅｓ）、農作物の位置を推定し、存在指標を更新する（ステップＳ１５２）。農作物の位置の推定は、上述した実施形態１に係る顔の位置推定の処理（図７）と同様の方法で行うことができる。実施形態１に係る顔の位置推定の処理（図７）では、顔を対象として位置の推定を行っているが、ステップＳ１５２における農作物の位置の推定では、顔の代わりに農作物を対象として、画像中の農作物の座標及びサイズを取得し（ステップＳ３０２）、農作物までの距離と方向を推定し（ステップＳ３０３）、自機の位置及び方向並びに農作物までの距離及び方向に基づき農作物の位置を算出する（ステップＳ３０４）ことにより、農作物の位置を推定する。

また、存在指標の更新も、上述した実施形態１に係る存在指標の更新の処理（図６）と同様の方法で行うことができる。実施形態１に係る存在指標の更新の処理（図６）では、人を対象として、人の存在指標を更新しているが、ステップＳ１５２における存在指標の更新では、人の代わりに農作物を対象として、農作物を検出し（ステップＳ２０２）、農作物までの距離と方向を取得し（ステップＳ２０３）、自機の位置及び方向並びに農作物までの距離及び方向に基づき環境地図上の農作物の位置に投票する（ステップＳ２０４）ことにより、農作物の存在指標を更新する。

そして、移動制御部１６は、位置取得部１４が推定した農作物の位置まで、自律移動装置１０３を移動させる（ステップＳ１５３）。そして、制御部１０は農作物刈り取り部４６を制御して、農作物を刈り取る動作を行わせ（ステップＳ１５４）、ステップＳ１０３に戻る。

一方、ステップＳ１５１で農作物が検出されないなら（ステップＳ１５１；Ｎｏ）、制御部１０は、存在指標記憶部２４に記憶されている情報に基づき、「農作物の存在しそうな位置のリスト」を作成する（ステップＳ１５５）。例えば、図４に示す存在指標（農作物の存在する確率）が存在指標記憶部２４に記憶されていて、「農作物の存在しそうな位置」の存在指標基準値を０．６５とすると、図４で存在指標が０．６５より大きい２カ所が「農作物の存在しそうな位置のリスト」に登録される。制御部１０は、このリストに登録されている順番に「農作物の存在しそうな位置」（＝目的地用の地点）を選択することになるので、このリストを、（ａ）確率の高い順、（ｂ）自機位置からの距離が小さい順、等に基づいてソートしてもよい。なお、上述の実施形態１と同様、「農作物の存在しそうな位置のリスト」を作成する際には、必ずしも存在指標基準値を用いる必要はなく、例えば、存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標を高い順に所定の数（例えば３個）取り出して、その存在指標に対応する位置を「農作物の存在しそうな位置のリスト」に登録してもよい。

また、図４では、床面を例えば５ｃｍ×５ｃｍのグリッドに分割した２次元情報の存在指標を示しているが、存在指標は２次元情報に限られない。空間を例えば縦５ｃｍ×横５ｃｍ×高さ５ｃｍの３次元格子に分割して、３次元情報の存在指標を用いてもよい。

そして、制御部１０は、農作物としての物体の存在しそうな位置のリストが空か否かを判定する（ステップＳ１５６）。このリストが空なら（ステップＳ１５６；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３に戻る。このリストが空でないなら（ステップＳ１５６；Ｎｏ）、リストから「物体の存在しそうな位置」を１つ取り出す（ステップＳ１５７）。そして、駆動部４２を制御して「物体の存在しそうな位置が見える所」へ移動する（ステップＳ１５８）。「物体の存在しそうな位置が見える所」とは、「物体の存在しそうな位置」との間に障害物がない場所である。

そして、位置取得部１４は、撮像部４１で撮影した画像から物体（農作物）が検出されるか否かを判定する（ステップＳ１５９）。物体が検出されたら（ステップＳ１５９；Ｙｅｓ）、ステップＳ１５２に進む。物体が検出されなければ（ステップＳ１５９；Ｎｏ）、所定時間（例えば３秒）が経過したか否かを判定する（ステップＳ１６０）。所定時間が経過していなければ（ステップＳ１６０；Ｎｏ）、ステップＳ１５９に戻る。所定時間が経過しているなら（ステップＳ１６０；Ｙｅｓ）、ステップＳ１５６に戻って、「物体の存在しそうな位置のリスト」が空になるまで「物体の存在しそうな位置が見える所」までの移動と物体（農作物）の検出を繰り返す。

以上の処理により、自律移動装置１０２は、物体を検出できない場合でも、存在指標に基づいて、物体としての農作物の存在しそうな位置に移動して、農作物を刈り取ることができる。

なお、物体として、農作物ではなく他のロボットを対象とする場合、上述のステップＳ１５９では、単に物体が検出されるか否かの判定をするのではなく、実施形態１での呼びかけ検出移動処理（図５）のステップＳ１１９と同様に、他のロボットの顔（当該物体の顔に相当する部分）が検出されるか否かを判定してもよい。このような判定をすることにより、他のロボットがこちらを向いている時だけ当該ロボットに向かって移動する処理を行うことができるようになる。

なお、例えば農作物Ａの畑、農作物Ｂの畑、というように複数の畑を持っている農家における農作物刈り取りロボットの場合、農作物Ａを刈り取るための存在指標Ａ、農作物Ｂを刈り取るための存在指標Ｂというように、農作物各々に対応した存在指標を設定・更新してもよい。

（実施形態６）
実施形態５に係る自律移動装置１０３は、物体としての農作物を検出し、検出した物体の位置に基づいて存在指標を更新するが、物体を検出せずに、外部からの情報に基づいて存在指標を更新する実施形態も考えられる。ここでは、実施形態６として、物体としての害虫、雑草、農作物を検出せずに農薬を散布する農薬散布ロボットとしての自律移動装置１０４について説明する。実施形態６に係る自律移動装置１０４の機能構成は図１４に示すように、農薬散布部４７を備えることと、音源定位部１３及び位置取得部１４を備えないことを除くと自律移動装置１００の機能構成（図１）と同様である。ただし、自律移動装置１０３と同様、自律移動装置１０４は、人の呼びかけに応じたり、人に近づいたりしなくてもよいなら、音声取得部４３や人感センサ３２を備えなくてもよい。

農薬散布部４７は、制御部１０から指定された方向に指定された量の農薬を散布する。なお、自律移動装置１０４は、物体（害虫、雑草、農作物）を検出しないので、農薬散布部４７は、実際の物体の有無に関わらず、制御部１０から受けた指示に基づく位置及び方向に向かって農薬を散布する動作を行う。

また、自律移動装置１０４は、呼びかけ検出移動処理（図５）の代わりに、図１５に示すような農薬散布処理を行う。自律移動装置１０４の電源が投入されると、この農薬散布処理が開始される。なお、自律移動装置１０４は電源が投入されると、この農薬散布処理以外に、用途に応じた上位アプリケーションプログラムが別途（別スレッドで）起動し、上位アプリケーション又はユーザが目的地を設定する。例えば、用途が畑全体への農薬の散布であるなら、上位アプリケーションプログラムは、畑全体をくまなく巡りながら農薬を散布するために、移動場所を畑内の各地点に逐次設定していく。上位アプリケーションプログラムの詳細については割愛する。では、図１５を参照して、農薬散布処理について説明する。

農薬散布処理（図１５）のステップＳ１０１からステップＳ１０５までの処理は、実施形態１の呼びかけ検出処理（図５）と同じであるため、説明を省略する。ただし、自律移動装置１０４は、物体（害虫、雑草、農作物）を検出しないため、ステップＳ１０４で行われる存在指標の更新の処理については、実施形態１の存在指標の更新処理（図６）と異なる。自律移動装置１０４における存在指標の更新の処理は、外部（サーバ、ネットワーク、人等）から通信部４５を介して存在指標のデータを受信して、存在指標記憶部２４に書き込む処理となる。農薬を散布する場所は予めわかっていることが多いので、そのような場所を存在指標データとして外部（サーバ等）で作成しておくことで、自律移動装置１０４はステップＳ１０４で当該存在指標データを取得（更新）することができる。

なお、自律移動装置１０４は存在指標の更新の処理を行わなくてもよく、この場合は予め存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標がそのまま用いられることになる。この予め存在指標記憶部２４に記憶されている存在指標は、過去の統計情報等に基づいて作成されたものであってもよいし、外部のサーバ等から通信部４５を介して取得されたものであってもよい。

そして、ステップＳ１０５の次に、制御部１０は、存在指標記憶部２４に記憶されている情報に基づき、「物体の存在しそうな位置のリスト」を作成する（ステップＳ１６１）。この処理は、実施形態５に係る農作物刈り取り処理（図１３）のステップＳ１５５での処理と同様である。そして、制御部１０は、物体の存在しそうな位置のリストが空か否かを判定する（ステップＳ１６２）。このリストが空なら（ステップＳ１６２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３に戻る。このリストが空でないなら（ステップＳ１６２；Ｎｏ）、リストから「物体の存在しそうな位置」を１つ取り出す（ステップＳ１６３）。そして、駆動部４２を制御して「物体の存在しそうな位置」へ移動する（ステップＳ１６４）。

そして、制御部１０は農薬散布部４７を制御して「物体の存在しそうな位置」で農薬を散布する動作を行わせる（ステップＳ１６５）。そして、ステップＳ１６２に戻って、「物体の存在しそうな位置のリスト」が空になるまで「物体の存在しそうな位置」への移動と農薬の散布とを繰り返す。

以上の処理により、実施形態６に係る自律移動装置１０４は、物体（害虫、雑草、農作物）を検出せずに、外部から取得した（又は予め記憶していた）存在指標に基づいて、物体の存在しそうな位置に移動して、農薬を散布することができる。

また、実施形態６においても、記憶部２０に指標補正情報記憶部２５を追加して、実施形態３で説明した指標補正情報（図１１）として、人の行動特性だけでなく、物体（害虫、雑草、農作物）の特性に基づいて予め設定された指標補正情報を用いることもできる。指標補正情報を用いることにより、自律移動装置１０４は、例えば、「春は、高度１ｍくらいのところを害虫が飛んでいることが多い。」、「秋は、地面に害虫がいることが多い。」等の指標補正情報に基づいて、農薬散布の位置を調整することができる。

また、実施形態６は、画像認識ができない又は困難な物体を対象とする場合にも用いることができる。例えば、実施形態６に係る自律移動装置として、海洋中に漂っているマイクロプラスティックを回収するロボットを想定することも可能である。この場合、自律移動装置１０４の農薬散布部４７を、マイクロプラスティックを回収する回収部に置き換えた自律移動装置になる。マイクロプラスティックは特に海洋中に存在する微小なプラスティックであり、画像認識によって位置を特定することは困難だが、発生源の位置、海流等に基づいて、統計的に海洋中の存在確率を算出することは可能である。そこで、そのようにして算出した存在確率に基づいて存在指標を設定すれば、実施形態６に係る自律移動装置は、マイクロプラスティックの存在確率が高い位置に自動的に移動することができ、マイクロプラスティックを効率的に回収することができる。

また、実施形態６に係る自律移動装置１０４は、農薬散布部４７を殺虫剤散布部に置き換えることにより、害虫を駆除する害虫駆除ロボットにも適用できる。害虫は小さくて飛び回っていることが多いので、画像認識で検出するのが困難な場合が多く、また検出したとしても（飛び回っているため）検出した位置には既にいないことが多い。しかし、人が害虫の存在する可能性の高い位置を存在指標データとして自律移動装置１０４に与えたり、外部のサーバが（例えばＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ Ｓｅｖｉｃｅ）の書き込みを解析する等して）害虫の多く発生している場所を存在指標データとして自律移動装置１０４に送信したりすることが可能である。このようにすることにより、自律移動装置１０４は、外部から与えられた存在指標に基づいて害虫が存在する可能性の高い位置に移動して農薬を散布して害虫を駆除することができる。

さらに、この害虫駆除ロボットにおいても、記憶部２０に指標補正情報記憶部２５を追加して、実施形態３で説明した指標補正情報（図１１）として、人の行動特性だけでなく、害虫の特性に基づいて予め設定された指標補正情報を用いることもできる。例えば、公園の樹木は季節毎に変化することが多いので、季節毎に害虫が発生しそうな場所を指標補正情報として設定しておくことにより、公園の害虫（毛虫、蚊等）を効果的に駆除することが可能になる。

また、実施形態６に係る自律移動装置１０４は、農薬散布部４７を農作物刈り取り部４６に置き換えることにより、農作物刈り取りロボットにも適用できる。例えば、農作物としての稲の刈り取りにおいては、刈り取るべき稲の場所は予め分かっていることが普通である。したがって、稲を刈り取る農作物刈り取りロボットの場合、稲を画像認識して稲の存在する位置を取得しなくても、予め稲を刈り取る場所を存在指標記憶部２４に記憶させておけば、稲を刈り取ることが可能である。また、この場合、例えば農作物Ａの畑、農作物Ｂの畑、というように複数の畑を持っている農家における農作物刈り取りロボットの場合、農作物Ａを刈り取るための存在指標Ａ、農作物Ｂを刈り取るための存在指標Ｂというように、農作物各々に対応した存在指標を、予めサーバに記憶し、サーバから受信することによって、当該農作物刈り取りロボットは、各農作物を画像認識して位置を取得しなくても、各農作物に対応した存在指標を用いることによって、当該農作物を刈り取ることができる。

（変形例２）
上述の各実施形態では、自律移動装置１００，１０１，１０２，１０３，１０４が、ＳＬＡＭ処理部１１及び環境地図作成部１２によりＳＬＡＭ地図及び環境地図を作成することを前提に説明した。しかし、ＳＬＡＭ地図及び環境地図の作成は必須ではない。自律移動装置１００，１０１，１０２，１０３，１０４がＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等の自己位置推定手段を備え、また、移動範囲が予め決められた範囲内である場合は、予めその移動範囲内の環境地図を環境地図記憶部２３に記憶させておくことにより、ＳＬＡＭ地図及び環境地図を作成しなくても、ＧＰＳにより自己位置推定を行うことができ、また環境地図記憶部２３に記憶されている環境地図を参照することにより必要な場所へ移動することができる。このような変形例２も本発明に含まれる。

なお、自律移動装置１００，１０１，１０２，１０３，１０４の各機能は、通常のＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）等のコンピュータによっても実施することができる。具体的には、上記実施形態では、自律移動装置１００，１０１，１０２，１０３，１０４が行う自律移動制御処理のプログラムが、記憶部２０のＲＯＭに予め記憶されているものとして説明した。しかし、プログラムを、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）及びＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムをコンピュータに読み込んでインストールすることにより、上述の各機能を実現することができるコンピュータを構成してもよい。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲が含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。

（付記１）
所定の地図に基づいて移動する自律移動装置であって、
自律移動装置を移動させるように構成された駆動部と、
制御部と、を備え、
前記制御部は、
前記地図の上の複数の地点の各々における物体の存在の可能性を示す指標である存在指標を取得し、
前記取得した存在指標に基づいて、前記複数の地点から目的地用の地点を選択し、
前記選択した地点を目的地として設定し、
前記設定した目的地に前記自律移動装置が移動するように、前記駆動部を制御する、
自律移動装置。

（付記２）
前記制御部は、
前記目的地とすべき前記物体が検出されているか否かを判定し、
前記物体が検出されていないと判定した場合に、前記存在指標に基づく前記目的地の設定を実行し、前記物体が検出されていると判定した場合に、前記検出された前記物体の位置を前記目的地として設定する、
付記１に記載の自律移動装置。

（付記３）
前記自律移動装置の周囲の画像を撮影する撮像部をさらに備え、
前記制御部は、
前記撮像部により撮影された前記自律移動装置の周囲の画像に基づいて、前記目的地とすべき前記物体が検出されているか否かを判定する、
付記２に記載の自律移動装置。

（付記４）
さらに、
前記自律移動装置の周囲の画像を撮影する撮像部と、
記憶部と、を備え、
前記制御部は、
前記撮像部が撮影した前記自律移動装置の周囲の画像を取得し、前記取得した画像に基づいて、前記存在指標を設定し、
前記設定した存在指標を前記記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された存在指標を取得する、
付記１又は２に記載の自律移動装置。

（付記５）
さらに、
音声データを取得する音声取得部を備え、
前記制御部は、
前記音声取得部が取得した音声データに基づき前記物体が存在する方向を算出し、
前記撮像部により撮影された、前記算出した方向の画像を取得し、
前記取得した画像に基づいて、前記物体が検出されているか否かを判定する、
付記４に記載の自律移動装置。

（付記６）
さらに、
前記自律移動装置の周囲の音声データを取得する音声取得部と、
音声を出力する音声出力部と、
記憶部と、
を備え、
前記制御部は、
前記音声取得部と前記音声出力部とを用いて前記物体としての人と対話する制御を行い、
前記人と対話した結果に基づいて、前記存在指標を設定し、
前記設定した存在指標を前記記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された存在指標を取得する、
付記１から３のいずれか１つに記載の自律移動装置。

（付記７）
前記制御部は、前記複数の地点のうち、対応する前記存在指標で示される前記物体の存在の可能性が所定の指標基準値で示される前記物体の存在の可能性よりも高い地点を選択し、前記目的地として設定する、
付記１から６のいずれか１つに記載の自律移動装置。

（付記８）
前記制御部は、
前記取得した存在指標に、前記指標基準値で示される可能性よりも高い可能性を示す存在指標が複数存在する場合には、前記複数の存在指標の各々に対応する前記地点のうち、対応する前記存在指標で示される前記物体の存在の可能性が最も高い地点を目的地として設定する、
付記７に記載の自律移動装置。

（付記９）
前記制御部は、
前記取得した存在指標に、前記指標基準値で示される前記物体の存在の可能性よりも高い前記物体の存在の可能性を示す存在指標が複数存在する場合には、前記複数の存在指標の各々に対応する前記地点の各々と前記自律移動装置との間の距離を算出し、前記複数の存在指標の各々に対応する前記地点のうち、前記算出された距離が最も小さい地点を前記目的地として設定する、
付記７に記載の自律移動装置。

（付記１０）
前記制御部は、前記複数の地点のうち、前記物体の存在の最も高い可能性を示す存在指標に対応する地点を前記目的地として設定する、
付記１から６のいずれか１つに記載の自律移動装置。

（付記１１）
前記自律移動装置に設けられ、所定の撮影方向の画像を撮影する撮像部をさらに備え、
前記制御部は、
前記複数の地点から、前記取得した存在指標に基づいて前記目的地用の地点の候補を選択し、
前記複数の地点から、前記撮像部の撮影領域から外れている領域内の地点を、前記存在指標に基づく前記候補とともに、前記目的地用の地点の前記候補として選択し、
前記選択した前記候補から前記目的地用の地点を選択する、
付記１又は２に記載の自律移動装置。

（付記１２）
さらに、前記物体の特性に基づいてあらかじめ設定された指標補正情報を記憶する記憶部を備え、
前記制御部は、前記記憶部に記憶されている前記指標補正情報に基づいて前記存在指標を補正する、
付記１から１１のいずれか１つに記載の自律移動装置。

（付記１３）
前記存在指標は、前記物体を識別せずに設定されることを特徴とする、
付記１から１２のいずれか１つに記載の自律移動装置。

（付記１４）
前記存在指標は、前記物体を識別して前記物体毎に設定されることを特徴とする、
付記１から１２のいずれか１つに記載の自律移動装置。

（付記１５）
前記複数の地点に対応する複数の前記存在指標は、前記複数の地点の各々において同一の物体の存在の可能性を示す指標又は同一の種類の物体の存在の可能性を示す指標であることを特徴とする、
付記１から１４のいずれか１つに記載の自律移動装置。

（付記１６）
前記物体は人である、
付記１から１５のいずれか１つに記載の自律移動装置。

（付記１７）
所定の地図に基づいて移動する自律移動装置の自律移動方法であって、
前記地図の上の複数の地点の各々における物体の存在の可能性を示す指標である存在指標を取得し、
前記取得した存在指標に基づいて、前記複数の地点から目的地用の地点を選択し、
前記選択した地点を目的地として設定し、
前記設定した目的地に前記自律移動装置が移動するように、駆動部を制御する、
自律移動方法。

（付記１８）
所定の地図に基づいて移動する自律移動装置のコンピュータに所定の処理を実行させるためのプログラムであって、
前記所定の処理は、
前記地図の上の複数の地点の各々における物体の存在の可能性を示す指標である存在指標を取得し、
前記取得した存在指標に基づいて、前記複数の地点から目的地用の地点を選択し、
前記選択した地点を目的地として設定し、
前記設定した目的地に前記自律移動装置が移動するように、駆動部を制御する、
処理を含む、
プログラム。

１０…制御部、１１…ＳＬＡＭ処理部、１２…環境地図作成部、１３…音源定位部、１４…位置取得部、１５…存在指標更新部、１６…移動制御部、２０…記憶部、２１…画像記憶部、２２…ＳＬＡＭ地図記憶部、２３…環境地図記憶部、２４…存在指標記憶部、２５…指標補正情報記憶部、３０…センサ部、３１…障害物センサ、３２…人感センサ、４１…撮像部、４２…駆動部、４３…音声取得部、４４…音声出力部、４５…通信部、４６…農作物刈り取り部、４７…農薬散布部、１００，１００Ａ，１００Ｂ，１００Ｃ，１０１，１０２，１０３，１０４…自律移動装置、１３１…カメラ、１３２…マイクロホンアレイ、１３３…スピーカ、１３４…キャスター、１３５…車輪、２００…ユーザ、３０１…充電器、３０２，３０２Ａ…障害物、３０３…自由空間、３０４…不明空間

Claims (15)

1. 所定の地図に基づいて移動する自律移動装置であって、
   自律移動装置を移動させるように構成された駆動部と、
   制御部と、を備え、
   前記制御部は、
   前記地図の上の複数の地点の各々における物体の存在の可能性を示す指標である存在指標を取得し、
   目的地とすべき前記物体が検出されているか否かを判定し、
   前記物体が検出されていないと判定した場合、生成された前記複数の地点のうち対応する前記存在指標で示される前記物体の存在の可能性が高いリストから、前記物体の存在の最も高い可能性を示す存在指標に対応する地点を前記目的地として設定し、
   前記設定した目的地に前記自律移動装置が移動するように、前記駆動部を制御する、
   自律移動装置。
2. 前記自律移動装置の周囲の画像を撮影する撮像部をさらに備え、
   前記制御部は、
   前記撮像部により撮影された前記自律移動装置の周囲の画像に基づいて、前記目的地とすべき前記物体が検出されているか否かを判定する、
   請求項１に記載の自律移動装置。
3. さらに、
   前記自律移動装置の周囲の画像を撮影する撮像部と、
   記憶部と、を備え、
   前記制御部は、
   前記撮像部が撮影した前記自律移動装置の周囲の画像を取得し、前記取得した画像に基づいて、前記存在指標を設定し、
   前記設定した存在指標を前記記憶部に記憶し、
   前記記憶部に記憶された存在指標を取得する、
   請求項１に記載の自律移動装置。
4. さらに、
   音声データを取得する音声取得部を備え、
   前記制御部は、
   前記音声取得部が取得した音声データに基づき前記物体が存在する方向を算出し、
   前記撮像部により撮影された、前記算出した方向の画像を取得し、
   前記取得した画像に基づいて、前記物体が検出されているか否かを判定する、
   請求項３に記載の自律移動装置。
5. さらに、
   前記自律移動装置の周囲の音声データを取得する音声取得部と、
   音声を出力する音声出力部と、
   記憶部と、
   を備え、
   前記制御部は、
   前記音声取得部と前記音声出力部とを用いて前記物体としての人と対話する制御を行い、
   前記人と対話した結果に基づいて、前記存在指標を設定し、
   前記設定した存在指標を前記記憶部に記憶し、
   前記記憶部に記憶された存在指標を取得する、
   請求項１又は２に記載の自律移動装置。
6. 前記リストは、前記存在指標で示される前記物体の存在の可能性が所定の指標基準値で示される前記物体の存在の可能性よりも高い地点が登録されている、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の自律移動装置。
7. 前記制御部は、
   前記リストに前記物体の存在の可能性よりも高い地点が複数登録されている場合には、前記複数の存在指標の各々に対応する前記地点の各々と前記自律移動装置との間の距離を算出し、前記複数の存在指標の各々に対応する前記地点のうち、前記算出された距離が最も小さい地点を前記目的地として設定する、
   請求項６に記載の自律移動装置。
8. 前記自律移動装置に設けられ、所定の撮影方向の画像を撮影する撮像部をさらに備え、
   前記制御部は、
   前記複数の地点から、前記撮像部の撮影領域から外れている領域内の地点を、前記目的地用の地点の候補として選択し、
   前記選択した前記候補から前記目的地用の地点を選択する、
   請求項１に記載の自律移動装置。
9. さらに、前記物体の特性に基づいてあらかじめ設定された指標補正情報を記憶する記憶部を備え、
   前記制御部は、前記記憶部に記憶されている前記指標補正情報に基づいて前記存在指標を補正する、
   請求項１から８のいずれか１項に記載の自律移動装置。
10. 前記存在指標は、前記物体を識別せずに設定されることを特徴とする、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の自律移動装置。
11. 前記存在指標は、前記物体を識別して前記物体毎に設定されることを特徴とする、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の自律移動装置。
12. 前記複数の地点に対応する複数の前記存在指標は、前記複数の地点の各々において同一の物体の存在の可能性を示す指標又は同一の種類の物体の存在の可能性を示す指標であることを特徴とする、
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の自律移動装置。
13. 前記物体は人である、
    請求項１から１２のいずれか１項に記載の自律移動装置。
14. 所定の地図に基づいて移動する自律移動装置の自律移動方法であって、
    前記地図の上の複数の地点の各々における物体の存在の可能性を示す指標である存在指標を取得するステップと、
    目的地とすべき前記物体が検出されているか否かを判定するステップと、
    前記物体が検出されていないと判定した場合、生成された前記複数の地点のうち対応する前記存在指標で示される前記物体の存在の可能性が高いリストから、前記物体の存在の最も高い可能性を示す存在指標に対応する地点を前記目的地として設定するステップと、
    前記設定した目的地に前記自律移動装置が移動するように、駆動部を制御するステップと、
    を含む自律移動方法。
15. 所定の地図に基づいて移動する自律移動装置のコンピュータに、
    前記地図の上の複数の地点の各々における物体の存在の可能性を示す指標である存在指標を取得する手順、
    目的地とすべき前記物体が検出されているか否かを判定する手順、
    前記物体が検出されていないと判定した場合、生成された前記複数の地点のうち対応する前記存在指標で示される前記物体の存在の可能性が高いリストから、前記物体の存在の最も高い可能性を示す存在指標に対応する地点を前記目的地として設定する手順、
    前記設定した目的地に前記自律移動装置が移動するように、駆動部を制御する手順、
    を実行させるためのプログラム。

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