JP7314080B2 - Information processing device, information processing method and information processing program - Google Patents

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JP7314080B2 JP2020030886A JP2020030886A JP7314080B2 JP 7314080 B2 JP7314080 B2 JP 7314080B2 JP 2020030886 A JP2020030886 A JP 2020030886A JP 2020030886 A JP2020030886 A JP 2020030886A JP 7314080 B2 JP7314080 B2 JP 7314080B2
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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing program.

従来から、歩行者の動きを推定する技術が存在する。例えば、特許文献１に記載された技術は、カメラ部によって歩行者を撮像した画像データを生成し、その画像データに基づいて歩行者の現在位置及び速度ベクトルを求める。特許文献１に記載された技術は、現在位置及び速度ベクトルに基づいて、ｔ秒後の歩行者の位置及び速度ベクトルを求める。さらに、特許文献１に記載された技術は、歩行者（特定歩行者）と周囲に存在する他の歩行者との距離、歩行速度及び目的地を関数のエネルギ項として、エネルギ関数を求める。特許文献１に記載され技術は、エネルギ関数に基づいて、特定歩行者の進路を予測する。 Conventionally, there are techniques for estimating the motion of pedestrians. For example, the technology described in Patent Literature 1 generates image data of a pedestrian captured by a camera unit, and obtains the current position and velocity vector of the pedestrian based on the image data. The technique described in Patent Literature 1 obtains the pedestrian's position and velocity vector after t seconds based on the current position and velocity vector. Furthermore, the technique described in Patent Literature 1 obtains an energy function using the distance between a pedestrian (specific pedestrian) and other pedestrians present in the surroundings, walking speed, and the destination as energy terms of the function. The technology described in Patent Literature 1 predicts the course of a specific pedestrian based on an energy function.

特開２０１１－０７０３８４号公報JP 2011-070384 A

特許文献１に記載された技術は、歩行者の進行方向については目的地のみを考慮しているため、特定歩行者が他の歩行者を回避する等の経路変化が考慮されていない。また、特許文献１に記載された技術は、表現できる歩行者の経路パターン（予測される進路のパターン）が少ない。
本発明は、歩行者の実際の動きを従来よりも再現できるようにした情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。 The technology described in Patent Literature 1 considers only the destination with respect to the traveling direction of pedestrians, and therefore does not consider route changes such as a specific pedestrian avoiding other pedestrians. In addition, the technique described in Patent Document 1 can express only a small number of pedestrian route patterns (predicted route patterns).
An object of the present invention is to provide an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program capable of reproducing the actual movement of a pedestrian more than ever before.

一態様の情報処理装置は、第１の歩行者が目的地へ向かう進行経路の候補を複数生成する生成部と、第１の歩行者とは異なる第２の歩行者が移動する際の移動経路を予測する予測部と、生成部によって生成される複数の進行経路候補と、予測部によって予測される移動経路とに基づいて、複数の進行経路候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出部と、算出部によって算出されたコストが最小になる進行経路候補を選択する選択部と、選択部によって選択された進行経路候補を出力する出力部と、を備える。 An information processing device according to one aspect includes a generation unit that generates a plurality of candidates for a travel route toward a destination for a first pedestrian, a prediction unit that predicts a movement route along which a second pedestrian different from the first pedestrian moves, a calculation unit that calculates costs related to distance and angle for each of the plurality of travel route candidates based on the plurality of travel route candidates generated by the generation unit and the travel route predicted by the prediction unit, a selection unit that selects the travel route candidate that minimizes the cost calculated by the calculation unit, and a selection unit. and an output unit that outputs the selected traveling route candidate.

一態様の情報処理装置では、生成部は、第１の歩行者が進行可能な角度範囲を所定角度ずつ区分し、所定角度ずつ区分された方向それぞれにおいて第１の歩行者の進行方向を直線的に定義することにより進行経路の候補を生成することとしてもよい。 In one aspect of the information processing device, the generating unit may divide the angular range in which the first pedestrian can travel by a predetermined angle, and generate the traveling route candidate by linearly defining the traveling direction of the first pedestrian in each of the directions divided by the predetermined angle.

一態様の情報処理装置では、予測部は、第２の歩行者の現在の進行方向又は第２の歩行者の現在の身体の向きに対して直線的に動くと仮定することにより、移動経路を予測することとしてもよい。 In one aspect of the information processing device, the prediction unit may predict the movement route by assuming that the second walker moves linearly with respect to the current traveling direction or the current body orientation of the second walker.

一態様の情報処理装置では、第２の歩行者が複数いる場合、予測部は、複数の第２の歩行者それぞれについて移動経路を予測することとしてもよい。 In the information processing device of one aspect, when there are a plurality of second pedestrians, the prediction unit may predict the movement route for each of the plurality of second pedestrians.

一態様の情報処理装置では、算出部は、第１の歩行者と第２の歩行者との間の平均距離に関する第１項、第１の歩行者と第２の歩行者との間の最小距離に関する第２項、生成部によって生成される進行経路の方向と第１の歩行者の現在の進行方向との角度の誤差に関する第３項、及び、第１の歩行者の進行経路の方向と目的地の方向との角度の誤差に関する第４項とに基づいて、距離及び角度に応じたコストを算出することとしてもよい。 In the information processing device of one aspect, the calculation unit calculates the cost according to the distance and the angle based on the first term regarding the average distance between the first pedestrian and the second pedestrian, the second term regarding the minimum distance between the first pedestrian and the second pedestrian, the third term regarding the angle error between the direction of the travel route generated by the generation unit and the current direction of travel of the first pedestrian, and the fourth term regarding the angle error between the direction of the travel route of the first pedestrian and the direction of the destination. You can do it.

一態様の情報処理装置では、算出部は、第１項及び第２項については予め設定される第１の歩行者に関して許容される距離で正規化し、第３項及び第４項については予め設定される第１歩行者の進行方向成分及び目的地方向への成分が無くなる角度で正規化することとしてもよい。 In the information processing device of one aspect, the calculation unit may normalize the first and second terms by a preset distance allowed for the first pedestrian, and normalize the third and fourth terms by an angle at which the first pedestrian's traveling direction component and the component toward the destination direction are preset.

一態様の情報処理装置では、算出部は、第１項について平均距離に関する重み付けを、第２項について最小距離に関する重みを、第３項について角度の誤差に関する重みを、第４項について角度の誤差に関する重みをそれぞれ設定することとしてもよい。 In the information processing device of one aspect, the calculation unit may set the weight for the average distance for the first term, the weight for the minimum distance for the second term, the weight for the angle error for the third term, and the weight for the angle error for the fourth term.

一態様の情報処理方法では、コンピュータが、第１の歩行者が目的地へ向かう進行経路の候補を複数生成する生成ステップと、第１の歩行者とは異なる第２の歩行者が移動する際の移動経路を予測する予測ステップと、生成ステップによって生成される複数の進行経路候補と、予測ステップによって予測される移動経路とに基づいて、複数の進行経路候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出ステップと、算出ステップによって算出されたコストが最小になる進行経路候補を選択する選択ステップと、選択ステップによって選択された進行経路候補を出力する出力ステップと、を実行する。 In one aspect of the information processing method, the computer performs a generation step of generating a plurality of candidates for a travel route toward a destination for a first pedestrian, a prediction step of predicting a movement route when a second pedestrian different from the first pedestrian moves, a calculation step of calculating a cost related to distance and angle for each of the plurality of travel route candidates based on the plurality of travel route candidates generated by the generation step and the travel route predicted by the prediction step, and a selection step of selecting a travel route candidate that minimizes the cost calculated by the calculation step. and an output step of outputting the travel route candidate selected by the selection step.

一態様の情報処理プログラムは、コンピュータに、第１の歩行者が目的地へ向かう進行経路の候補を複数生成する生成機能と、第１の歩行者とは異なる第２の歩行者が移動する際の移動経路を予測する予測機能と、生成機能によって生成される複数の進行経路候補と、予測機能によって予測される移動経路とに基づいて、複数の進行経路候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出機能と、算出機能によって算出されたコストが最小になる進行経路候補を選択する選択機能と、選択機能によって選択された進行経路候補を出力する出力機能と、を実現させる。 An information processing program of one aspect comprises a computer, a generation function for generating a plurality of candidates for a travel route toward a destination for a first pedestrian, a prediction function for predicting a movement route when a second pedestrian different from the first pedestrian moves, a calculation function for calculating a cost related to distance and angle for each of the plurality of travel route candidates based on the plurality of travel route candidates generated by the generation function and the travel route predicted by the prediction function, and a selection function for selecting a travel route candidate that minimizes the cost calculated by the calculation function. and an output function for outputting the traveling route candidate selected by the selection function.

一態様の情報処理装置は、第１の歩行者が目的地へ向かう複数の進行経路候補と、第２の歩行者が移動する際の移動経路とに基づいて、複数の進行経路候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出部と、算出部によって算出されたコストが最小になる進行経路候補を選択する選択部と、選択部によって選択された進行経路候補を出力する出力部と、を備えるので、歩行者の実際の動きを従来よりも適切に再現することができる。
一態様の情報処理方法及び情報処理プログラムは、一態様の情報処理装置と同様の効果を奏することができる。 An information processing apparatus according to one aspect includes a calculation unit that calculates costs related to distance and angle for each of a plurality of traveling route candidates based on a plurality of traveling route candidates toward a destination of a first pedestrian and a movement route along which a second pedestrian travels, a selecting unit that selects a traveling route candidate that minimizes the cost calculated by the calculating unit, and an output unit that outputs the traveling route candidate selected by the selecting unit.
The information processing method and the information processing program of one aspect can produce the same effects as the information processing device of one aspect.

一実施形態に係る情報処理装置について説明するためのブロック図である。1 is a block diagram for explaining an information processing device according to an embodiment; FIG. 第１の歩行者の進行経路の候補について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the candidate of the 1st pedestrian's advancing route. 第１の歩行者の進行経路について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the advancing path|route of the 1st pedestrian. 第２の歩行者の移動経路について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the movement path|route of a 2nd pedestrian. 算出部によって距離に関するコストを算出する際の第１の歩行者及び第２の歩行者について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the 1st pedestrian at the time of calculating the cost regarding distance by a calculation part, and a 2nd pedestrian. 算出部によって角度に関するコストを算出する際の第１の歩行者について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the 1st pedestrian at the time of calculating the cost regarding an angle by a calculation part. 選択部によって進行経路の候補を選択する場合について説明するための図である。FIG. 5 is a diagram for explaining a case where a selection unit selects a travel route candidate; 一実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining an information processing method according to one embodiment;

以下、本発明の一実施形態について説明する。
本明細書では、「情報」の文言を使用しているが、「情報」の文言は「データ」と言い換えることができ、「データ」の文言は「情報」と言い換えることができる。
図１は、一実施形態に係る情報処理装置１について説明するためのブロック図である。 An embodiment of the present invention will be described below.
Although the term "information" is used in this specification, the term "information" can be interchanged with "data" and the term "data" can be interchanged with "information."
FIG. 1 is a block diagram for explaining an information processing device 1 according to one embodiment.

情報処理装置１は、歩行者の歩行経路を決定（選択）する装置である。後述するように情報処理装置１によって選択される歩行者の歩行経路は、自動運転車両の自動運転に関する機能評価シミュレーションに利用可能である。また、情報処理装置１は、上述した一例に限定されることはなく、例えば、都市開発等の歩行者のシミュレーション等にも利用可能である。
情報処理装置１は、歩行者の歩行経路を決定することとして、第１の歩行者１０１が目的地ＤＰ（図６，７参照）へ向かう歩行経路（進行経路Ｒ１（図２等参照））を選択する際に、第１の歩行者１０１とは異なる第２の歩行者１０２の移動経路Ｒ２を予測し、第１の歩行者１０１が第２の歩行者１０２を回避しながら目的地ＤＰへ向かう最小のコストとなる歩行経路（進行経路Ｒ１）を選択する。コストは、例えば、第１の歩行者１０１の移動距離及び移動時間等の移動コストであってもよく、他のコストが加味されてもよい。 The information processing device 1 is a device that determines (selects) a pedestrian's walking route. As will be described later, the walking path of the pedestrian selected by the information processing device 1 can be used for function evaluation simulation relating to automatic driving of an automatically driving vehicle. Further, the information processing device 1 is not limited to the example described above, and can be used for, for example, a simulation of pedestrians in urban development and the like.
When the first pedestrian 101 selects a walking route (advancing route R1 (see FIG. 2, etc.)) toward the destination DP (see FIGS. 6 and 7), the information processing apparatus 1 predicts a moving route R2 for the second pedestrian 102, which is different from the first pedestrian 101, to determine the walking route of the pedestrian, and the first pedestrian 101 avoids the second pedestrian 102 while traveling toward the destination DP along the least cost walking route (advancing route R1). to select. The cost may be, for example, travel costs such as the travel distance and travel time of the first pedestrian 101, or other costs may be added.

次に、情報処理装置１について詳細に説明する。
情報処理装置１は、生成部１２、予測部１３、算出部１４、選択部１５、出力制御部１６及び出力部を備える。生成部１２、予測部１３、算出部１４、選択部１５及び出力制御部１６は、情報処理装置１の制御部１１（例えば、演算処理装置）の一機能として実現されてもよい。出力部は、例えば、表示部１７、記憶部１８及び通信部１９であってもよい。 Next, the information processing device 1 will be described in detail.
The information processing device 1 includes a generation unit 12, a prediction unit 13, a calculation unit 14, a selection unit 15, an output control unit 16, and an output unit. The generation unit 12 , the prediction unit 13 , the calculation unit 14 , the selection unit 15 and the output control unit 16 may be realized as one function of the control unit 11 (eg, arithmetic processing unit) of the information processing device 1 . The output unit may be the display unit 17, the storage unit 18, and the communication unit 19, for example.

生成部１２は、第１の歩行者１０１が目的地へ向かう進行経路Ｒ１の候補を複数生成する。すなわち、生成部１２は、第１の歩行者１０１が目的地へ向かうモデル（進行経路モデル）を複数生成する。生成部１２は、第１の歩行者１０１の進行経路を種々の方法により生成することができる。すなわち、生成部１２は、例えば、一般的な経路決定方法を利用して、第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１を生成することとしてもよい。すなわち、生成部１２は、上述した一般的な経路決定方法として、第１の歩行者１０１の過去の進行経路Ｒ１に基づいて、現在の位置から目的地へ向かう進行経路Ｒ１を推定して、進行経路Ｒ１の候補としてもよい。 The generation unit 12 generates a plurality of candidates for the traveling route R1 along which the first pedestrian 101 goes to the destination. That is, the generation unit 12 generates a plurality of models (advance route models) in which the first pedestrian 101 goes to the destination. The generation unit 12 can generate the traveling route of the first pedestrian 101 by various methods. That is, the generation unit 12 may generate the travel route R1 of the first pedestrian 101 using, for example, a general route determination method. That is, as the above-described general route determination method, the generation unit 12 may estimate the traveling route R1 from the current position to the destination based on the past traveling route R1 of the first pedestrian 101, and use it as a candidate for the traveling route R1.

図２は、第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１の候補について説明するための図である。
図２に示すように、生成部１２は、第１の歩行者１０１が進行可能な角度範囲を所定角度ずつ区分し、所定角度ずつ区分された方向それぞれにおいて第１の歩行者１０１の進行方向を直線的に定義することにより進行経路Ｒ１の候補を生成することとしてもよい。すなわち、生成部１２は、第１の歩行者１０１の現在位置ＮＰ１からの歩行可能範囲φ（所定の角度範囲）を設定し、その歩行可能範囲を一定の角度毎に分割した各方向を進行経路Ｒ１の候補としてもよい。この場合、生成部１２は、各方向に目標の歩行速度で直進すると仮定した場合の進行経路Ｒ１を生成してもよい。なお、生成部１２は、上述したように各方向の進行経路Ｒ１を直線として生成してもよく、直線とせずに（例えば、適宜屈曲させて）生成してもよい。 FIG. 2 is a diagram for explaining candidates for the traveling route R1 of the first pedestrian 101. As shown in FIG.
As shown in FIG. 2, the generation unit 12 may divide the angular range in which the first pedestrian 101 can travel by a predetermined angle, and generate candidates for the traveling route R1 by linearly defining the traveling direction of the first pedestrian 101 in each of the directions divided by the predetermined angle. That is, the generation unit 12 may set a walkable range φ (predetermined angular range) from the current position NP1 of the first pedestrian 101, and divide the walkable range by a certain angle and use each direction as a candidate for the traveling route R1. In this case, the generating unit 12 may generate the travel route R1 assuming that the vehicle travels straight in each direction at the target walking speed. Note that the generation unit 12 may generate the travel route R1 in each direction as a straight line as described above, or may generate it without a straight line (for example, by bending it as appropriate).

図３は、第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１について説明するための図である。
生成部１２は、例えば、第１の歩行者１０１が移動する際の所定時間間隔（予測ステップＰ）毎に一定時間後までの進行経路Ｒ１の候補を生成することとしてもよい。具体的には、図３に一例を示すように、生成部１２は、第１の歩行者１０１が移動する際の０．５秒間隔（予測ステップＰ）毎に現在から２秒先までの進行経路Ｒ１の候補を生成することとしてもよい。なお、上記の数値はあくまで一例であり、生成部１２は、上述した時間間隔及び一定時間の数値を適宜設定することが可能である。 FIG. 3 is a diagram for explaining traveling route R1 of first pedestrian 101. As shown in FIG.
The generation unit 12 may, for example, generate a candidate for the traveling route R1 until a certain time has elapsed at predetermined time intervals (prediction steps P) when the first pedestrian 101 moves. Specifically, as an example is shown in FIG. 3, the generation unit 12 may generate candidates for the traveling route R1 up to 2 seconds ahead from the present time at intervals of 0.5 seconds (prediction step P) when the first pedestrian 101 moves. Note that the above numerical values are merely examples, and the generation unit 12 can appropriately set the numerical values of the time interval and the constant time described above.

生成部１２は、進行経路Ｒ１の候補ＩＤ（Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）１～Ｎをｎ（Ｎは進行経路Ｒ１の候補数）、進行経路Ｒ１の軌跡のプロット数（予測ステップＰの数）をＩとすると、以下の式（１）により進行経路Ｒ１の候補Ｔｎを表すことが可能である。

Figure 0007314080000001
・・・（１） Assuming that the candidate IDs (Identification) 1 to N of the travel route R1 are n (N is the number of candidates of the travel route R1) and the number of plots of the trajectory of the travel route R1 (the number of prediction steps P) is I, the generation unit 12 can represent the candidate Tn of the travel route R1 by the following equation (1).
Figure 0007314080000001
 ... (1)

予測部１３は、第１の歩行者１０１とは異なる第２の歩行者１０２が移動する際の移動経路Ｒ２を予測する。第２の歩行者１０２は、第１の歩行者１０１の周囲（例えば、第１の歩行者１０１から所定距離内）にいる歩行者であり、１人又は複数人であってもよい。第２の歩行者１０２が複数いる場合、予測部１３は、複数の第２の歩行者１０２それぞれについて移動経路Ｒ２を予測することとしてもよい。予測部１３は、第２の歩行者１０２が現在位置からどこに移動するのか予測する。その際、予測部１３は、第２の歩行者１０２の移動の軌跡（移動経路Ｒ２）を予測する。予測部１３は、例えば、一般的な経路決定方法を利用して、第２の歩行者１０２の過去の移動経路Ｒ２に基づいて、将来の移動経路Ｒ２を予測することとしてもよい。 The prediction unit 13 predicts a movement route R2 along which a second pedestrian 102 different from the first pedestrian 101 moves. The second pedestrian 102 is a pedestrian around the first pedestrian 101 (for example, within a predetermined distance from the first pedestrian 101), and may be one or more. When there are a plurality of second pedestrians 102 , the prediction unit 13 may predict the movement route R<b>2 for each of the plurality of second pedestrians 102 . The prediction unit 13 predicts where the second pedestrian 102 will move from the current position. At that time, the prediction unit 13 predicts the locus of movement of the second pedestrian 102 (moving route R2). The prediction unit 13 may, for example, predict the future movement route R2 based on the past movement route R2 of the second pedestrian 102 using a general route determination method.

図４は、第２の歩行者１０２の移動経路Ｒ２について説明するための図である。
図４に一例を示すように、予測部１３は、第２の歩行者１０２の現在の進行方向（現在位置ＮＰ２までの進行方向）又は第２の歩行者１０２の現在（現在位置ＮＰ２）の身体の向きに対して直線的に動くと仮定することにより、移動経路Ｒ２を予測することとしてもよい。 FIG. 4 is a diagram for explaining the movement route R2 of the second pedestrian 102. As shown in FIG.
As an example is shown in FIG. 4, the prediction unit 13 may predict the movement route R2 by assuming that the second pedestrian 102 moves linearly in the current traveling direction (the traveling direction to the current position NP2) or the current (current position NP2) body orientation of the second pedestrian 102.

予測部１３は、例えば、上述した生成部１２と同様に、所定時間間隔（予測ステップＰ）毎に一定時間後までの第２の歩行者１０２の移動経路Ｒ２を予測してもよい。予測部１３によって移動経路Ｒ２を予測する際の上述した時間間隔及び一定時間の数値は、生成部１２によって進行経路Ｒ１の候補を生成する際の時間間隔及び一定時間の数値と同一（略同一）であってもよいし、異なっていてもよい。すなわち、具体的な一例として、生成部１２によって第１の歩行者１０１が移動する際の０．５秒間隔（予測ステップＰ）毎に現在から２秒先までの進行経路Ｒ１の候補を生成する場合、予測部１３は、１人又は複数人の第２の歩行者１０２が移動する際の０．５秒間隔（予測ステップＰ）毎に現在から２秒先までの移動経路Ｒ２をそれぞれ予測することとしてもよい。
また、異なる場合、例えば、移動経路Ｒ２との時間間隔は、進行経路Ｒ１の時間間隔の１／２倍であってもよく、２倍であってもよく、他の数値の差があってもよい。さらに、異なる場合、例えば、移動経路Ｒ２の一定時間は、進行経路Ｒ１の一定時間よりも長くてもよく、短くてもよい。 The prediction unit 13 may, for example, predict the movement route R2 of the second pedestrian 102 after a predetermined time period at predetermined time intervals (prediction step P) in the same manner as the generation unit 12 described above. The above-described numerical values of the time interval and the constant time when the prediction unit 13 predicts the movement route R2 may be the same (substantially the same) as the numerical values of the time interval and the constant time when the generating unit 12 generates the candidate for the traveling route R1, or may be different. That is, as a specific example, when the generation unit 12 generates candidates for the traveling route R1 up to 2 seconds ahead from the present every 0.5 second interval (prediction step P) when the first pedestrian 101 moves, the prediction unit 13 may predict the movement route R2 up to 2 seconds ahead from the present at every 0.5 second interval (prediction step P) when one or more second pedestrians 102 move.
Moreover, when different, for example, the time interval with the travel route R2 may be half the time interval with the traveling route R1, it may be twice as long, or there may be another numerical difference. Furthermore, in different cases, for example, the fixed time of the travel route R2 may be longer or shorter than the fixed time of the travel route R1.

予測部１３は、第２の歩行者ＩＤ（１～Ｍ）をｍ、第２の歩行者１０２の数をＭとすると、式（２）により予測される移動経路Ｕｍを表すことができる。

Figure 0007314080000002
・・・（２） Assuming that the second pedestrian IDs (1 to M) are m and the number of the second pedestrians 102 is M, the prediction unit 13 can express the moving route Um predicted by Equation (2).
Figure 0007314080000002
 ... (2)

算出部１４は、生成部１２によって生成される複数の進行経路Ｒ１の候補と、予測部１３によって予測される移動経路Ｒ２とに基づいて、複数の進行経路Ｒ１の候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する。例えば、算出部１４は、生成部１２によって生成される複数の進行経路Ｒ１の候補うちの１つを第１の歩行者１０１が進行した場合に、予測部１３によって予測される第２の歩行者１０２との距離が相対的に短くならないようにすると共に、進行経路Ｒ１の候補のうちの１つを第１歩行者が進行した場合に、第１の歩行者１０１の進行方向が目的地ＤＰ（図６，７参照）から相対的に大きく外れる角度にならないようにするために、第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１のコストを算出する。 The calculation unit 14 calculates costs related to distance and angle for each of the plurality of travel route R1 candidates based on the plurality of travel route R1 candidates generated by the generation unit 12 and the movement route R2 predicted by the prediction unit 13. For example, when the first pedestrian 101 travels along one of the plurality of candidates for the travel route R1 generated by the generator 12, the calculation unit 14 prevents the distance from the second pedestrian 102 predicted by the prediction unit 13 from becoming relatively short. , the cost of the traveling route R1 of the first pedestrian 101 is calculated.

具体的には、算出部１４は、第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１と、第２の歩行者１０２の移動経路Ｒ２との間の距離に関する計算する。この際、進行経路Ｒ１及び移動経路Ｒ２それぞれを所定時間間隔毎に求めているため、算出部１４は、所定時間間隔毎に第１の歩行者１０１と１人又は複数人の第２の歩行者１０２それぞれとの距離に応じたコストを算出する。この際、一定時間の進行経路Ｒ１及び移動経路Ｒ２を求めているため、算出部１４は、第２の歩行者１０２それぞれについて、一定時間における、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との平均距離に応じたコストを算出する。 Specifically, the calculator 14 calculates the distance between the travel route R1 of the first pedestrian 101 and the movement route R2 of the second pedestrian 102 . At this time, since the travel route R1 and the movement route R2 are obtained at predetermined time intervals, the calculation unit 14 calculates the cost according to the distance between the first pedestrian 101 and one or more second pedestrians 102 at each predetermined time interval. At this time, since the traveling route R1 and the moving route R2 for a certain period of time are obtained, the calculation unit 14 calculates the cost according to the average distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 for each second pedestrian 102 in a certain period of time.

図５は、算出部１４によって距離に関するコストを算出する際の第１の歩行者１０１及び第２の歩行者１０２について説明するための図である。
生成部１２は、第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１の候補を予測ステップＰ（例えば、（ｘｔｎ１，ｙｔｎ１）、（ｘｔｎ２，ｙｔｎ２）、…（ｘｔｎＩ，ｙｔｎＩ））毎に求める。また、予測部１３は、第２の歩行者１０２の移動経路Ｒ２を予測ステップＰ（例えば、（ｘｕｍ１，ｙｕｍ１）、（ｘｕｍ２，ｙｕｍ２）、…（ｘｕｍＩ，ｙｕｍＩ）毎に求める。算出部１４は、対応する予測ステップＰ毎に第１の歩行者１０１（例えば、（ｘｔｎ１，ｙｔｎ１））と第２の歩行者１０２（例えば（ｘｕｍ１，ｙｕｍ１）との距離を求め、移動経路Ｒ２の予測ステップＰ全体の平均距離Ｄｎを求める。また、算出部１４は、対応する予測ステップＰ毎の第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との間の距離を求め、最小の距離Ｄｍｉｎｎを求める。 FIG. 5 is a diagram for explaining the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 when the calculator 14 calculates the cost related to the distance.
The generation unit 12 obtains candidates for the traveling route R1 of the first pedestrian 101 for each prediction step P (eg, (xt n1 , yt n1 ), (xt n2 , yt n2 ), . . . (xt nI , yt nI )).また、予測部１３は、第２の歩行者１０２の移動経路Ｒ２を予測ステップＰ（例えば、（ｘｕ ｍ１ ，ｙｕ ｍ１ ）、（ｘｕ ｍ２ ，ｙｕ ｍ２ ）、…（ｘｕ ｍＩ ，ｙｕ ｍＩ ）毎に求める。算出部１４は、対応する予測ステップＰ毎に第１の歩行者１０１（例えば、（ｘｔ ｎ１ ，ｙｔ ｎ１ ））と第２の歩行者１０２（例えば（ｘｕ ｍ１ ，ｙｕ ｍ１ ）との距離を求め、移動経路Ｒ２の予測ステップＰ全体の平均距離Ｄｎを求める。また、算出部１４は、対応する予測ステップＰ毎の第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との間の距離を求め、最小の距離Ｄｍｉｎ ｎを求める。

ここで、算出部１４は、第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１の候補と、第２の歩行者１０２の移動経路Ｒ２の予測結果との平均距離に関するコストを式（３）によって算出する。（第２の歩行者１０２の人数をＭ人）×（予測ステップ数ｌ点）の平均をＤｎとすると、

Figure 0007314080000003
・・・（３） Here, the calculation unit 14 calculates the cost related to the average distance between the candidate for the travel route R1 of the first pedestrian 101 and the predicted result of the movement route R2 for the second pedestrian 102 using Equation (3). Let Dn be the average of (M number of second pedestrians 102) x (l predicted number of steps),
Figure 0007314080000003
 ... (3)

また、算出部１４は、距離に関するコストの最小値を式（４）によって算出する。（第２の歩行者１０２の人数をＭ人）×（予測ステップ数ｌ点）の最小値をＤｍｉｎｎとすると、

Figure 0007314080000004
・・・（４） Further, the calculation unit 14 calculates the minimum value of the cost related to the distance using Equation (4). If the minimum value of (M number of second pedestrians 102) x (1 predicted number of steps) is Dmin n ,
Figure 0007314080000004
 ... (4)

図６は、算出部１４によって角度に関するコストを算出する際の第１の歩行者１０１について説明するための図である。
また、算出部１４は、第１の歩行者１０１が進行する進行経路Ｒ１の候補の方向（現在位置ＮＰ１から次の予測ステップＰの位置に進む方向）と、第１の歩行者１０１が現在の進行方向を維持する方向との変化量（誤差）（進行方向の変化量）ｄθｎを算出する。また、算出部１４は、第１の歩行者１０１が進行する進行経路Ｒ１の候補の方向（現在位置ＮＰ１から次の予測ステップＰの位置に進む方向）と、第１の歩行者１０１の現在位置ＮＰ１から目的地ＤＰへの方向との誤差θｅｒｒｎを算出する。 FIG. 6 is a diagram for explaining the first pedestrian 101 when the calculator 14 calculates the cost related to the angle.
Further, the calculation unit 14 calculates the amount of change (error) (the amount of change in the direction of travel) dθn between the candidate direction of the travel route R1 along which the first pedestrian 101 travels (the direction from the current position NP1 to the position of the next prediction step P) and the direction in which the first pedestrian 101 maintains the current travel direction. Further, the calculation unit 14 calculates an error θerr n between the direction of the candidate for the traveling route R1 along which the first pedestrian 101 travels (the direction from the current position NP1 to the position of the next prediction step P) and the direction from the current position NP1 of the first pedestrian 101 to the destination DP.

ここで、算出部１４は、目的地方向への角度をθｔａｒｇｅｔ、進行経路Ｒ１の候補ｎの進行方向をθｎとすると、進行経路Ｒ１の候補の進行方向と目的地方向との誤差θｅｒｒｎは、式（５）により算出することができる。

Figure 0007314080000005
・・・（５） Here, if the angle to the direction of the destination is θtarget, and the traveling direction of the candidate n of the traveling route R1 is θn, the error θerr n between the traveling direction of the candidate of the traveling route R1 and the direction of the destination can be calculated by Equation (5).
Figure 0007314080000005
 ... (5)

また、算出部１４は、第１の歩行者１０１の進行方向の変化量をｄθｎ、第１の歩行者１０１の現在の進行方向をθｎｏｗとすると、式（６）により算出することができる。

Figure 0007314080000006
・・・（６） Further, the calculation unit 14 can calculate the amount of change in the direction of travel of the first pedestrian 101 by dθn, and the current direction of travel of the first pedestrian 101 by θnow, using Equation (6).
Figure 0007314080000006
 ... (6)

算出部１４は、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との間の平均距離Ｄｎに関する第１項、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との間の最小距離Ｄｍｉｎｎに関する第２項、第１の歩行者１０１の現在の進行方向から次の予測ステップＰへの進行方向への角度の変化量ｄθｎに関する第３項、及び、第１の歩行者１０１の次の予測ステップＰへの進行方向（進行経路Ｒ１の方向）と目的地ＤＰへの方向との角度の誤差θｅｒｒｎに関する第４項を関数として、距離及び角度に応じたコストを算出することとしてもよい。 The calculation unit 14 calculates a first term related to the average distance Dn between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102, a second term related to the minimum distance Dmin n between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102, a third term related to the change amount dθn of the angle from the current traveling direction of the first pedestrian 101 to the next prediction step P, and the next prediction step P of the first pedestrian 101. The cost according to the distance and the angle may be calculated using the fourth term regarding the angle error θerr n between the traveling direction (the direction of the traveling route R1) and the direction to the destination DP as a function.

算出部１４は、第１項及び第２項については予め設定される第１の歩行者１０１に関して許容される距離で正規化することとしてもよい。算出部１４は、第３項及び第４項については予め設定される第１歩行者の進行方向成分及び目的地方向への成分が無くなる角度で正規化することとしてもよい。
許容される距離は、いわゆるパーソナルスペースである。許容される距離の最小値は、一例として、人物の肩幅くらいの距離である。許容される距離の最大値は、一例として、約１～２ｍ程度である。許容される距離の最小値及び最大値は、上記の一例に限定されることはなく、適宜設定されてもよい。
第１歩行者の進行方向を維持する成分及び目的地方向へ向かう成分が無くなる角度は、例えば、π／２であってもよい。 The calculation unit 14 may normalize the first and second terms by a preset distance allowed for the first pedestrian 101 . The calculation unit 14 may normalize the third and fourth terms by an angle at which the preset traveling direction component of the first pedestrian and the component toward the destination disappear.
The permissible distance is the so-called personal space. The minimum allowable distance is, for example, about the width of the person's shoulders. The maximum allowable distance is, for example, approximately 1 to 2 m. The minimum and maximum allowable distances are not limited to the above example, and may be set as appropriate.
The angle at which the component that maintains the traveling direction of the first pedestrian and the component that moves toward the destination disappear may be π/2, for example.

算出部１４は、各項について重み付けを設定する。重み付けは、どの項を強調するかを示す値であってもよく、数値が大きいほど強調される。 The calculation unit 14 sets weighting for each term. The weighting may be a value indicating which term should be emphasized, the higher the number the more emphasized.

すなわち、算出部１４は、パーソナルスペースをＰＳとすると、以下の式（７）により第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１の候補ＴｎのコストＣｎを算出することが可能である。

Figure 0007314080000007
・・・（７） That is, the calculation unit 14 can calculate the cost Cn of the candidate Tn of the traveling route R1 of the first pedestrian 101 by the following equation (7), where PS is the personal space.
Figure 0007314080000007
 ... (7)

ここで、ｗ１は、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との平均距離に関するコストの重みである。算出部１４は、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との一時的なパーソナルスペースまでの接近を許容するような経路選択を行いたい場合に数値を大きく設定する。
ｗ２は、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との最小距離に関する重みである。算出部１４は、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との距離を取ることを優先したい場合に数値を大きく設定する。
ｗ３は、第１の歩行者１０１の進行方向の変化量（角度の誤差）に関するコストの重みである。
算出部１４は、第１の歩行者１０１の急な進行方向の変化を抑えたい場合に数値を大きく設定する。
ｗ４は、第１の歩行者１０１の目的地方向への誤差（角度の誤差）に関する重みである。算出部１４は、第１の歩行者１０１自らは第２の歩行者１０２に対する回避を行わないようにしたい場合（又は、第１の歩行者１０１の回避動作を最小限に抑えたい場合）に数値を大きく設定する。 where w1 is the cost weight for the average distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102; The calculation unit 14 sets a large numerical value when it is desired to select a route that allows the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 to temporarily approach the personal space.
w2 is a weight related to the minimum distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102; The calculation unit 14 sets a large numerical value when it is desired to give priority to keeping the distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 .
w3 is the cost weight related to the amount of change (angle error) in the traveling direction of the first pedestrian 101 .
The calculation unit 14 sets a large numerical value when it is desired to suppress a sudden change in the traveling direction of the first pedestrian 101 .
w4 is a weight related to the error (angle error) of the first pedestrian 101 toward the destination. The calculation unit 14 sets a large numerical value when the first pedestrian 101 itself does not want to avoid the second pedestrian 102 (or when it is desired to minimize the avoidance action of the first pedestrian 101).

算出部１４は、第１の歩行者１０１が進行する傾向に合わせて重み（コスト重み）ｗ１～ｗ４を設定することが可能である。例えば、算出部１４は、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との距離に関する重みｗ１，ｗ２に対して、第１の歩行者１０１の進行方向（角度）に関する重みｗ３，ｗ４を大きくとることで、第１の歩行者１０１の第２の歩行者１０２に対する回避行動をあまり取らない歩行（進行経路Ｒ１）を再現することが可能である。一方、算出部１４は、角度に関する重みｗ３，ｗ４に対して距離に関する重みｗ１，ｗ２を大きくとることで、第１の歩行者１０１が積極的に第２の歩行者１０２を回避する歩行（進行経路Ｒ１）を再現することが可能である。また、算出部１４は、距離に関する重みｗ１，ｗ２に加えて角度に関する重みｗ３も大きくすることで、緩やかな経路変化によって第２の歩行者１０２を回避する歩行（進行経路Ｒ１）を再現することが可能である。さらに、算出部１４は、パーソナルスペースＰＳの値を変化させることで、第１の歩行者１０１が第２の歩行者１０２を回避する際の第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との距離を調整することが可能である。 The calculation unit 14 can set the weights (cost weights) w1 to w4 according to the tendency of the first pedestrian 101 to move. For example, the calculation unit 14 increases the weights w3 and w4 regarding the traveling direction (angle) of the first pedestrian 101 with respect to the weights w1 and w2 regarding the distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102. By doing so, it is possible to reproduce walking (traveling route R1) in which the first pedestrian 101 does not take much avoidance action toward the second pedestrian 102. On the other hand, the calculation unit 14 sets the weights w1 and w2 regarding the distance larger than the weights w3 and w4 regarding the angle, thereby reproducing the walking (advance route R1) in which the first pedestrian 101 actively avoids the second pedestrian 102. In addition, the calculation unit 14 increases the weight w3 related to the angle in addition to the weights w1 and w2 related to the distance, thereby reproducing walking (advancing route R1) avoiding the second pedestrian 102 by a gradual change in the route. Furthermore, the calculator 14 changes the value of the personal space PS, thereby adjusting the distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 when the first pedestrian 101 avoids the second pedestrian 102.

選択部１５は、算出部１４によって算出されたコストが最小になる進行経路Ｒ１の候補を選択する。選択部１５は、コストが最小になる候補をＴｎｅｘｔとすると、式（８）により算出が可能である。

Figure 0007314080000008
・・・（８） The selection unit 15 selects a travel route R1 candidate that minimizes the cost calculated by the calculation unit 14 . If Tnext is the candidate with the lowest cost, the selection unit 15 can perform the calculation using Equation (8).
Figure 0007314080000008
 ... (8)

図７は、選択部１５によって進行経路Ｒ１の候補を選択する場合について説明するための図である。
選択部１５は、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２とがパーソナルスペース以内に近づくのを回避しつつ、第１の歩行者１０１が目的地ＤＰへ向かう際の最小コストとなる進行経路Ｒ１ａを選択する。 FIG. 7 is a diagram for explaining a case where the selection unit 15 selects candidates for the travel route R1.
The selection unit 15 selects the travel route R1a that minimizes the cost for the first pedestrian 101 to travel to the destination DP while avoiding the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 from approaching each other within the personal space.

出力部は、選択部１５によって選択された進行経路Ｒ１候補を出力する。出力部は、例えば、表示部１７、記憶部１８及び通信部１９等であってもよい。出力部は、出力制御部１６によって制御される。
表示部１７は、文字及び画像等を表示する装置である。
記憶部１８は、種々の情報及びプログラムを記憶する装置である。
通信部１９は、通信ネットワークを介して外部の装置（外部装置（図示せず））との間で情報の送受信が可能である。
出力制御部１６は、選択部１５で選択された最小となるコストの進行経路Ｒ１を表示部１７に表示することとしてもよい。出力制御部１６は、選択部１５で選択された最小となるコストの進行経路Ｒ１を記憶部１８に記憶することとしてもよい。出力制御部１６は、選択部１５で選択された最小となるコストの進行経路Ｒ１を外部装置（図示せず）に送信するよう通信部１９を制御してもよい。 The output unit outputs the traveling route R1 candidate selected by the selection unit 15 . The output unit may be, for example, the display unit 17, the storage unit 18, the communication unit 19, and the like. The output section is controlled by an output control section 16 .
The display unit 17 is a device that displays characters, images, and the like.
The storage unit 18 is a device that stores various information and programs.
The communication unit 19 can transmit and receive information to and from an external device (external device (not shown)) via a communication network.
The output control unit 16 may display on the display unit 17 the traveling route R1 with the lowest cost selected by the selection unit 15 . The output control unit 16 may store the traveling route R<b>1 with the lowest cost selected by the selection unit 15 in the storage unit 18 . The output control unit 16 may control the communication unit 19 to transmit the travel route R1 with the lowest cost selected by the selection unit 15 to an external device (not shown).

次に、一実施形態に係る情報処理方法について説明する。
図８は、一実施形態に係る情報処理方法について説明するためのフローチャートである。 Next, an information processing method according to one embodiment will be described.
FIG. 8 is a flowchart for explaining an information processing method according to one embodiment.

ステップＳＴ１０１において、生成部１２は、第１の歩行者１０１が目的地ＤＰへ向かう進行経路Ｒ１の候補を複数生成する。この場合、生成部１２は、種々の方法により進行経路Ｒ１の候補を生成することが可能である。一例として、図２に示すように、生成部１２は、第１の歩行者１０１が進行可能な角度範囲φを所定角度ずつ区分し、所定角度ずつ区分された方向それぞれにおいて第１の歩行者１０１の進行方向を直線的に定義することにより進行経路Ｒ１の候補を生成することとしてもよい。生成部１２は、進行経路Ｒ１の候補を生成する場合、所定時間間隔（予測ステップＰ）毎に一定時間後までの進行経路Ｒ１の候補を生成することとしてもよい。 In step ST101, the generation unit 12 generates a plurality of candidates for the traveling route R1 along which the first pedestrian 101 travels to the destination DP. In this case, the generator 12 can generate candidates for the traveling route R1 by various methods. As an example, as shown in FIG. 2, the generating unit 12 may divide the angular range φ in which the first pedestrian 101 can travel by a predetermined angle, and generate candidates for the traveling route R1 by linearly defining the traveling direction of the first pedestrian 101 in each of the directions divided by the predetermined angle. When generating candidates for the traveling route R1, the generator 12 may generate candidates for the traveling route R1 up to a certain time after every predetermined time interval (prediction step P).

ステップＳＴ１０２において、予測部１３は、第１の歩行者１０１の周囲にいる第２の歩行者１０２（１人又は複数人）が移動する際の移動経路Ｒ２を予測する。一例として、予測部１３は、第２の歩行者１０２の現在の進行方向又は第２の歩行者１０２の現在の身体の向きに対して直線的に動くと仮定することにより、移動経路Ｒ２を予測することとしてもよい。予測部１３は、ステップＳＴ１０１と同様に、所定時間間隔（予測ステップＰ）毎に一定時間後までの第２の歩行者１０２の移動経路Ｒ２を予測してもよい。 In step ST102, the prediction unit 13 predicts a moving route R2 along which the second pedestrian 102 (one or more people) around the first pedestrian 101 moves. As an example, the prediction unit 13 predicts the movement route R2 by assuming that the second pedestrian 102 moves linearly with respect to the current traveling direction or the current body orientation of the second pedestrian 102. As in step ST101, the prediction unit 13 may predict the movement route R2 of the second pedestrian 102 for a predetermined period of time at predetermined time intervals (prediction step P).

ステップＳＴ１０３において、算出部１４は、ステップＳＴ１０１で生成される複数の進行経路Ｒ１の候補と、ステップＳＴ１０２で予測される移動経路Ｒ２とに基づいて、複数の進行経路Ｒ１の候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する。
算出部１４は、対応する予測ステップＰ毎に第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との距離を求め、移動経路Ｒ２の予測ステップＰ全体の平均距離Ｄｎを求める。また、算出部１４は、対応する予測ステップＰ毎の第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との距離を求め、最小の距離Ｄｍｉｎｎを求める。
算出部１４は、第１の歩行者１０１が進行する進行経路Ｒ１の候補の方向と、第１の歩行者１０１が現在の進行方向を維持する方向との変化量（進行方向の変化量）ｄθｎを算出する。また、算出部１４は、第１の歩行者１０１が進行する進行経路Ｒ１の候補の方向と、第１の歩行者１０１の現在位置ＮＰ１から目的地ＤＰへの方向との誤差θｅｒｒｎを算出する。
算出部１４は、平均距離Ｄｎ、最小の距離Ｄｍｉｎｎ、進行方向の変化量ｄθｎ及び誤差θｅｒｒｎに基づいてコストを算出する In step ST103, the calculation unit 14 calculates costs related to the distance and angle for each of the plurality of travel route R1 candidates based on the plurality of travel route R1 candidates generated in step ST101 and the movement route R2 predicted in step ST102.
The calculation unit 14 obtains the distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 for each corresponding prediction step P, and obtains the average distance Dn of the entire prediction steps P of the moving route R2. Further, the calculation unit 14 obtains the distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 for each corresponding prediction step P, and obtains the minimum distance Dmin n .
The calculation unit 14 calculates the amount of change (amount of change in traveling direction) dθn between the candidate direction of the traveling route R1 along which the first pedestrian 101 travels and the direction in which the first pedestrian 101 maintains the current traveling direction. The calculation unit 14 also calculates an error θerr n between the candidate direction of the traveling route R1 along which the first pedestrian 101 travels and the direction from the current position NP1 of the first pedestrian 101 to the destination DP.
The calculation unit 14 calculates the cost based on the average distance Dn, the minimum distance Dmin n , the amount of change dθn in the traveling direction, and the error θerr n.

ステップＳＴ１０４において、選択部１５は、ステップＳＴ１０３で算出された第１の歩行者１０１の複数の進行経路Ｒ１候補のコストのうち、最小となるコストの進行経路Ｒ１を選択する。 In step ST104, the selection unit 15 selects the traveling route R1 with the lowest cost among the costs of the plurality of traveling route R1 candidates of the first pedestrian 101 calculated in step ST103.

ステップＳＴ１０５において、出力制御部１６は、ステップＳＴ１０４で選択された進行経路Ｒ１を出力する。例えば、出力制御部１６は、ステップＳＴ１０４で選択された最小となるコストの進行経路Ｒ１を表示部１７（出力部）に表示することとしてもよい。例えば、出力制御部１６は、ステップＳＴ１０４で選択された最小となるコストの進行経路Ｒ１を記憶部１８（出力部）に記憶することとしてもよい。例えば、出力制御部１６は、ステップＳＴ１０４で選択された最小となるコストの進行経路Ｒ１を外部装置（図示せず）に送信するよう通信部１９（出力部）を制御してもよい。 At step ST105, the output control section 16 outputs the traveling route R1 selected at step ST104. For example, the output control unit 16 may display, on the display unit 17 (output unit), the travel route R1 with the lowest cost selected in step ST104. For example, the output control unit 16 may store the traveling route R1 with the lowest cost selected in step ST104 in the storage unit 18 (output unit). For example, the output control unit 16 may control the communication unit 19 (output unit) to transmit the traveling route R1 with the lowest cost selected in step ST104 to an external device (not shown).

次に、本実施形態の効果について説明する。
情報処理装置１は、第１の歩行者１０１が目的地ＤＰへ向かう複数の進行経路Ｒ１の候補と、第２の歩行者１０２が移動する際の移動経路Ｒ２とに基づいて、複数の進行経路Ｒ１の候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出部１４と、算出部１４によって算出されたコストが最小になる進行経路Ｒ１の候補を選択する選択部１５と、選択部１５によって選択された進行経路Ｒ１の候補を出力する出力部と、を備える。
これにより、情報処理装置１は、第１の歩行者１０１が目的地ＤＰへ移動する際の進行経路Ｒ１を再現することができる。この場合、情報処理装置１は、複数の進行経路Ｒ１の候補のうち、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との距離、及び、第１の歩行者１０１の進行方向に関する角度に基づいたコストが最小になるものを選択することができる。 Next, the effects of this embodiment will be described.
The information processing apparatus 1 includes a calculation unit 14 that calculates costs related to distances and angles for each of the plurality of candidates for the traveling route R1 based on the plurality of candidates for the traveling route R1 toward the destination DP of the first pedestrian 101 and the movement route R2 along which the second pedestrian 102 moves, the selecting unit 15 that selects the candidate for the traveling route R1 that minimizes the cost calculated by the calculating unit 14, and the output unit that outputs the candidate for the traveling route R1 selected by the selecting unit 15. And prepare.
Thereby, the information processing device 1 can reproduce the traveling route R1 when the first pedestrian 101 moves to the destination DP. In this case, the information processing apparatus 1 can select, from among the plurality of traveling route R1 candidates, the one that minimizes the cost based on the distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 and the angle of the traveling direction of the first pedestrian 101.

情報処理装置１では、生成部１２は、第１の歩行者１０１が進行可能な角度範囲φを所定角度ずつ区分し、所定角度ずつ区分された方向それぞれにおいて第１の歩行者１０１の進行方向を直線的に定義することにより進行経路Ｒ１の候補を生成することとしてもよい。
これにより、情報処理装置１は、第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１の候補を設定することができる。 In the information processing device 1, the generation unit 12 may divide the angular range φ in which the first pedestrian 101 can travel by a predetermined angle, and generate candidates for the traveling route R1 by linearly defining the traveling direction of the first pedestrian 101 in each of the directions divided by the predetermined angle.
Thereby, the information processing device 1 can set a candidate for the traveling route R1 of the first pedestrian 101 .

情報処理装置１では、予測部１３は、第２の歩行者１０２の現在の進行方向又は第２の歩行者１０２の現在の身体の向きに対して直線的に動くと仮定することにより、移動経路Ｒ２を予測することとしてもよい。
これにより、情報処理装置１は、第２の歩行者１０２の進行方向を予測することができる。 In the information processing device 1, the prediction unit 13 may predict the movement route R2 by assuming that the second pedestrian 102 moves linearly with respect to the current traveling direction or the current body orientation of the second pedestrian 102.
Thereby, the information processing device 1 can predict the traveling direction of the second pedestrian 102 .

情報処理装置１では、第２の歩行者１０２が複数いる場合、予測部１３は、複数の第２の歩行者１０２それぞれについて移動経路Ｒ２を予測することとしてもよい。
これにより、情報処理装置１は、第１の歩行者１０１と、複数の第２の歩行者１０２それぞれとの距離に関するコストを算出することができる。また、情報処理装置１は、複数の第２の歩行者１０２を考慮することにより、より実際的な第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１を選択することができる。 In the information processing device 1 , when there are a plurality of second pedestrians 102 , the prediction unit 13 may predict the movement route R<b>2 for each of the plurality of second pedestrians 102 .
Thereby, the information processing apparatus 1 can calculate the cost related to the distance between the first pedestrian 101 and each of the plurality of second pedestrians 102 . In addition, the information processing apparatus 1 can select a more practical travel route R1 for the first pedestrian 101 by considering the plurality of second pedestrians 102 .

情報処理装置１では、算出部１４は、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との間の平均距離Ｄｎに関する第１項、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との間の最小距離Ｄｍｉｎｎに関する第２項、生成部１２によって生成される進行経路Ｒ１の方向と第１の歩行者１０１の現在の進行方向と角度の誤差ｄθｎに関する第３項、及び、第１の歩行者１０１の進行経路Ｒ１の方向と目的地ＤＰの方向との角度の誤差θｅｒｒｎに関する第４項とに基づいて、距離及び角度に応じたコストを算出することとしてもよい。 In the information processing device 1, the calculation unit 14 calculates a first term related to the average distance Dn between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102, a second term related to the minimum distance Dmin n between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102, a third term related to the angle error dθn between the direction of the traveling route R1 generated by the generation unit 12 and the current traveling direction of the first pedestrian 101, and the first pedestrian 101. The cost corresponding to the distance and the angle may be calculated based on the fourth term regarding the angle error θerr n between the direction of the traveling route R1 and the direction of the destination DP.

情報処理装置１では、算出部１４は、第１項及び第２項については予め設定される第１の歩行者１０１に関して許容される距離で正規化し、第３項及び第４項については予め設定される第１歩行者の進行方向成分及び目的地方向への成分が無くなる角度で正規化することとしてもよい。
情報処理装置１は、複数の進行経路Ｒ１候補毎に距離及び角度に関するコストを算出するが、距離及び角度それぞれを正規化することにより各項を同一の次元で扱うことができ、進行経路Ｒ１の候補のうちコストが最小となるものを算出することができる。 In the information processing device 1, the calculation unit 14 may normalize the first and second terms by a preset distance allowed for the first pedestrian 101, and normalize the third and fourth terms by a preset angle at which the first pedestrian's traveling direction component and the component toward the destination direction are eliminated.
The information processing apparatus 1 calculates the cost related to the distance and the angle for each of a plurality of candidates for the traveling route R1. By normalizing the distance and the angle, each term can be treated in the same dimension, and the candidate for the traveling route R1 with the lowest cost can be calculated.

情報処理方法では、コンピュータが、第１の歩行者１０１が目的地へ向かう複数の進行経路Ｒ１候補と、第２の歩行者１０２が移動する際の移動経路Ｒ２とに基づいて、複数の進行経路Ｒ１候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出部１４と、算出ステップによって算出されたコストが最小になる進行経路Ｒ１候補を選択する選択ステップと、選択ステップによって選択された進行経路Ｒ１候補を出力する出力ステップと、を実行する。
これにより、情報処理方法は、第１の歩行者１０１が目的地ＤＰへ移動する際の進行経路Ｒ１を再現することができる。この場合、情報処理方法は、複数の進行経路Ｒ１の候補のうち、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との距離、及び、第１の歩行者１０１の進行方向に関する角度に基づいたコストが最小になるものを選択することができる。 In the information processing method, the computer executes a calculation unit 14 for calculating a cost related to distance and angle for each of the plurality of traveling route R1 candidates based on the plurality of traveling route R1 candidates along which the first pedestrian 101 goes to the destination and the movement route R2 along which the second pedestrian 102 moves, a selecting step of selecting the traveling route R1 candidate which minimizes the cost calculated in the calculating step, and an outputting step of outputting the traveling route R1 candidate selected in the selecting step.
Thereby, the information processing method can reproduce the traveling route R1 when the first pedestrian 101 moves to the destination DP. In this case, the information processing method can select the one that minimizes the cost based on the distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 and the angle of the traveling direction of the first pedestrian 101 from among the plurality of traveling route R1 candidates.

情報処理プログラムは、コンピュータに、第１の歩行者１０１が目的地へ向かう複数の進行経路Ｒ１候補と、第２の歩行者１０２が移動する際の移動経路Ｒ２とに基づいて、複数の進行経路Ｒ１の候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出機能と、算出機能によって算出されたコストが最小になる進行経路Ｒ１の候補を選択する選択機能と、選択機能によって選択された進行経路Ｒ１の候補を出力する出力機能と、を実現させる。
これにより、情報処理プログラムは、第１の歩行者１０１が目的地ＤＰへ移動する際の進行経路Ｒ１を再現することができる。この場合、情報処理プログラムは、複数の進行経路Ｒ１の候補のうち、第１の歩行者１０１と第２の歩行者１０２との距離、及び、第１の歩行者１０１の進行方向に関する角度に基づいたコストが最小になるものを選択することができる。 The information processing program causes the computer to realize a calculation function of calculating costs related to distances and angles for each of the plurality of traveling route R1 candidates based on the plurality of traveling route R1 candidates leading to the destination of the first pedestrian 101 and the movement route R2 along which the second pedestrian 102 moves, a selecting function of selecting the traveling route R1 candidate with the minimum cost calculated by the calculating function, and an output function of outputting the traveling route R1 candidate selected by the selecting function.
Thereby, the information processing program can reproduce the traveling route R1 when the first pedestrian 101 moves to the destination DP. In this case, the information processing program can select the one that minimizes the cost based on the distance between the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 and the angle of the traveling direction of the first pedestrian 101 from among the plurality of traveling route R1 candidates.

上述した情報処理装置１の各部は、コンピュータの演算処理装置等の機能として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置１の生成部１２、予測部１３、算出部１４、選択部１５及び出力制御部１６は、コンピュータの演算処理装置等による生成機能、予測機能、算出機能、選択機能及び出力制御機能としてそれぞれ実現されてもよい。
情報処理プログラムは、上述した各機能をコンピュータに実現させることができる。情報処理プログラムは、外部メモリ又は光ディスク等の、コンピュータで読み取り可能な非一時的な記録媒体に記録されていてもよい。
また、上述したように、情報処理装置１の各部は、コンピュータの演算処理装置等で実現されてもよい。その演算処理装置等は、例えば、集積回路等によって構成される。このため、情報処理装置１の各部は、演算処理装置等を構成する回路として実現されてもよい。すなわち、情報処理装置１の生成部１２、予測部１３、算出部１４、選択部１５及び出力制御部１６は、コンピュータの演算処理装置等を構成する生成回路、予測回路、算出回路、選択回路及び出力制御回路として実現されてもよい。
また、情報処理装置１の出力部（例えば、表示部１７、記憶部１８及び通信部１９等）は、例えば、演算処理装置等の機能を含む、出力機能（表示機能、記憶機能及び通信機能）として実現されもよい。また、情報処理装置１の出力部（例えば、表示部１７、記憶部１８及び通信部１９等）は、例えば、集積回路等によって構成されることにより、出力回路（表示回路、記憶回路及び通信回路）として実現されてもよい。また、情報処理装置１の出力部（例えば、表示部１７、記憶部１８及び通信部１９等）は、例えば、複数のデバイスによって構成されることにより、出力装置（表示装置、記憶装置及び通信装置）として構成されてもよい。 Each unit of the information processing apparatus 1 described above may be implemented as a function of an arithmetic processing unit of a computer or the like. That is, the generation unit 12, the prediction unit 13, the calculation unit 14, the selection unit 15, and the output control unit 16 of the information processing device 1 may be implemented as a generation function, a prediction function, a calculation function, a selection function, and an output control function by an arithmetic processing unit of a computer or the like.
The information processing program can cause the computer to implement each function described above. The information processing program may be recorded in a non-temporary computer-readable recording medium such as an external memory or an optical disc.
Further, as described above, each part of the information processing device 1 may be realized by an arithmetic processing device of a computer or the like. The arithmetic processing unit or the like is configured by an integrated circuit or the like, for example. Therefore, each part of the information processing device 1 may be implemented as a circuit that constitutes an arithmetic processing device or the like. That is, the generation unit 12, the prediction unit 13, the calculation unit 14, the selection unit 15, and the output control unit 16 of the information processing device 1 may be implemented as a generation circuit, a prediction circuit, a calculation circuit, a selection circuit, and an output control circuit that constitute an arithmetic processing unit of a computer.
Also, the output unit (eg, the display unit 17, the storage unit 18, the communication unit 19, etc.) of the information processing device 1 may be implemented as an output function (display function, storage function, and communication function) including functions such as an arithmetic processing unit. Further, the output unit (for example, the display unit 17, the storage unit 18, the communication unit 19, etc.) of the information processing device 1 may be realized as an output circuit (display circuit, storage circuit, and communication circuit) by being configured by an integrated circuit or the like. Further, the output unit (for example, the display unit 17, the storage unit 18, the communication unit 19, etc.) of the information processing device 1 may be configured as an output device (display device, storage device, and communication device) by, for example, being configured by a plurality of devices.

なお、上述した情報処理装置１は、歩行者の動きのシミュレーション結果を表示部１７に表示するばかりでなく、仮想空間中において第１の歩行者１０１及び第２の歩行者１０２の動きをシミュレーション（第１の歩行者１０１及び第２の歩行者１０２の動き配置）してもよい。 Note that the information processing apparatus 1 described above not only displays the simulation result of the motion of the pedestrian on the display unit 17, but also simulates the motion of the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102 in the virtual space (movement arrangement of the first pedestrian 101 and the second pedestrian 102).

１ 情報処理装置
１２ 生成部
１３ 予測部
１４ 算出部
１５ 選択部
１６ 出力制御部
１７ 表示部
１８ 記憶部
１９ 通信部 1 Information processing device 12 Generation unit 13 Prediction unit 14 Calculation unit 15 Selection unit 16 Output control unit 17 Display unit 18 Storage unit 19 Communication unit

Claims (9)

第１の歩行者が目的地へ向かう進行経路の候補を複数生成する生成部と、
第１の歩行者とは異なる第２の歩行者が移動する際の移動経路を予測する予測部と、
前記生成部によって生成される複数の進行経路候補と、前記予測部によって予測される移動経路とに基づいて、第１の歩行者と第２の歩行者との間の距離、進行経路の方向と第１の歩行者の現在の進行方向との角度、第１の歩行者の進行経路の方向と目的地の方向との角度を用いて、複数の進行経路候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出部と、
前記算出部によって算出されたコストが最小になる進行経路候補を選択する選択部と、
前記選択部によって選択された進行経路候補を出力する出力部と、
を備える情報処理装置。 a generation unit that generates a plurality of candidates for the travel route for the first pedestrian toward the destination;
a prediction unit that predicts a movement route when a second pedestrian different from the first pedestrian moves;
a calculation unit that calculates a cost related to the distance and the angle for each of the plurality of traveling route candidates using the distance between the first pedestrian and the second pedestrian, the angle between the direction of the traveling route and the current traveling direction of the first pedestrian, and the angle between the direction of the traveling route of the first pedestrian and the direction of the destination based on the plurality of traveling route candidates generated by the generating unit and the moving route predicted by the predicting unit;
a selection unit that selects a travel route candidate that minimizes the cost calculated by the calculation unit;
an output unit that outputs the traveling route candidate selected by the selection unit;
Information processing device. 前記生成部は、第１の歩行者が進行可能な角度範囲を所定角度ずつ区分し、前記所定角度ずつ区分された方向それぞれにおいて第１の歩行者の進行方向を直線的に定義することにより進行経路の候補を生成する
請求項１に記載の情報処理装置。 2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein the generating unit divides an angular range in which the first pedestrian can travel by a predetermined angle, and generates candidates for the traveling route by linearly defining a traveling direction of the first pedestrian in each of the directions divided by the predetermined angle. 前記予測部は、第２の歩行者の現在の進行方向又は第２の歩行者の現在の身体の向きに対して直線的に動くと仮定することにより、移動経路を予測する
請求項１又は２に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 or 2, wherein the prediction unit predicts the movement route by assuming that the second walker moves linearly with respect to the current direction of travel or the current orientation of the second walker's body. 前記第２の歩行者が複数いる場合、前記予測部は、複数の第２の歩行者それぞれについて移動経路を予測する
請求項１～３のいずれか１項に記載の情報処理装置。 4. The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, wherein when there are a plurality of said second pedestrians, said prediction unit predicts a moving route for each of said plurality of second pedestrians. 前記算出部は、第１の歩行者と第２の歩行者との間の平均距離に関する第１項、第１の歩行者と第２の歩行者との間の最小距離に関する第２項、前記生成部によって生成される進行経路の方向と第１の歩行者の現在の進行方向との角度の誤差に関する第３項、及び、第１の歩行者の進行経路の方向と目的地の方向との角度の誤差に関する第４項とに基づいて、距離及び角度に応じたコストを算出する
請求項１～４のいずれか１項に記載の情報処理装置。 Claims 1 to 4, wherein the calculation unit calculates the cost according to the distance and the angle based on a first term related to the average distance between the first pedestrian and the second pedestrian, a second term related to the minimum distance between the first pedestrian and the second pedestrian, a third term related to the angle error between the direction of the travel route generated by the generation unit and the current direction of travel of the first pedestrian, and a fourth term related to the angle error between the direction of the travel route of the first pedestrian and the direction of the destination. The information processing device according to any one of . 前記算出部は、第１項及び第２項については予め設定される第１の歩行者に関して許容される距離で正規化し、第３項及び第４項については予め設定される第１歩行者の進行方向成分及び目的地方向への成分が無くなる角度で正規化する
請求項５に記載の情報処理装置。 6. The information processing apparatus according to claim 5, wherein the calculation unit normalizes the first and second terms by a preset allowable distance for the first pedestrian, and normalizes the third and fourth terms by an angle at which the first pedestrian's traveling direction component and the component toward the destination direction are preset. 前記算出部は、第１項について平均距離に関する重み付けを、第２項について最小距離に関する重みを、第３項について角度の誤差に関する重みを、第４項について角度の誤差に関する重みをそれぞれ設定する
請求項５又は６に記載の情報処理装置。 7. The information processing apparatus according to claim 5 or 6, wherein the calculation unit sets the weight for the average distance for the first term, the weight for the minimum distance for the second term, the weight for the angle error for the third term, and the weight for the angle error for the fourth term. コンピュータが、
第１の歩行者が目的地へ向かう進行経路の候補を複数生成する生成ステップと、
第１の歩行者とは異なる第２の歩行者が移動する際の移動経路を予測する予測ステップと、
前記生成ステップによって生成される複数の進行経路候補と、前記予測ステップによって予測される移動経路とに基づいて、第１の歩行者と第２の歩行者との間の距離、進行経路の方向と第１の歩行者の現在の進行方向との角度、第１の歩行者の進行経路の方向と目的地の方向との角度を用いて、複数の進行経路候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出ステップと、
前記算出ステップによって算出されたコストが最小になる進行経路候補を選択する選択ステップと、
前記選択ステップによって選択された進行経路候補を出力する出力ステップと、
を実行する情報処理方法。 the computer
a generation step of generating a plurality of candidates for the travel route for the first pedestrian toward the destination;
a prediction step of predicting a movement route when a second pedestrian different from the first pedestrian moves;
a calculation step of calculating a cost related to the distance and angle for each of the plurality of traveling route candidates using the distance between the first pedestrian and the second pedestrian, the angle between the direction of the traveling route and the current traveling direction of the first pedestrian, and the angle between the direction of the traveling route of the first pedestrian and the direction of the destination based on the plurality of traveling route candidates generated by the generating step and the moving route predicted by the predicting step;
a selection step of selecting a travel route candidate that minimizes the cost calculated in the calculation step;
an output step of outputting the travel route candidates selected by the selection step;
Information processing method that performs コンピュータに、
第１の歩行者が目的地へ向かう進行経路の候補を複数生成する生成機能と、
第１の歩行者とは異なる第２の歩行者が移動する際の移動経路を予測する予測機能と、
前記生成機能によって生成される複数の進行経路候補と、前記予測機能によって予測される移動経路とに基づいて、第１の歩行者と第２の歩行者との間の距離、進行経路の方向と第１の歩行者の現在の進行方向との角度、第１の歩行者の進行経路の方向と目的地の方向との角度を用いて、複数の進行経路候補毎に距離及び角度に関するコストを算出する算出機能と、
前記算出機能によって算出されたコストが最小になる進行経路候補を選択する選択機能と、
前記選択機能によって選択された進行経路候補を出力する出力機能と、
を実現させる情報処理プログラム。 to the computer,
a generation function for generating a plurality of candidates for the travel route for the first pedestrian toward the destination;
A prediction function that predicts a movement route when a second pedestrian different from the first pedestrian moves;
a calculation function for calculating a cost related to the distance and angle for each of the plurality of traveling route candidates using the distance between the first pedestrian and the second pedestrian, the angle between the direction of the traveling route and the current traveling direction of the first pedestrian, and the angle between the direction of the traveling route of the first pedestrian and the direction of the destination, based on the plurality of traveling route candidates generated by the generating function and the moving route predicted by the predicting function;
a selection function that selects a traveling route candidate that minimizes the cost calculated by the calculation function;
an output function that outputs the traveling route candidate selected by the selection function;
Information processing program that realizes
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