WO2013161033A1 - 自律移動装置、自律移動システムおよび自律移動方法 - Google Patents

Abstract

　スムーズな自律移動を実現することを課題とする。　自律移動装置とは別の移動障害物における、自律移動装置に対する運動状態に応じて、自身の走行パターンを決定する回避パターン決定部（１１５）と、回避パターン決定部（１１５）が決定した走行パターンに従って自律移動装置（１）を走行させる走行制御部（１１６）と、を有することを特徴とする。ここで、移動障害物が自身より十分に速ければ、自律移動装置は自身の速度と走行方向を維持する。また、移動障害物が自身より十分に遅ければ、自律移動装置は移動障害物を回避する。そして、移動障害物が自身と同程度の速度であれば、自律移動装置は走行方向を維持したまま、自身の速度を低下させる。

Description

自律移動装置、自律移動システムおよび自律移動方法

　本発明は、障害物回避能力を備えた自律移動装置、自律移動システムおよび自律移動方法の技術に関する。

　障害物回避能力を備えた自律移動装置に関する技術として特許文献１が開示されている。特許文献１に記載の技術は、障害物の移動し得る範囲に、自律移動装置が侵入できない領域（侵入不可領域）を設定するものである。そして、自律移動装置は侵入不可領域を避けるように移動する。

　さらに、特許文献２が開示されている。特許文献２に記載の技術において、自律移動装置は障害物を検出したとき、赤外線センサにより、その障害物が人であるか否かを判断するものである。そして、自律移動装置は、障害物が人である場合は停止して一定時間待機する。また、自律移動装置は、一定時間経過後もなお障害物が存在する場合には回避動作に移り、障害物が存在しなくなった場合には走行を再開する。

特開２００９－１５７６１５号公報 特開平９－１８５４１２号公報

　自律移動装置が、人など自律的に移動する移動障害物と向かい合って同じ進路上を移動しているとする。このようなときに、自律移動装置が、移動障害物との衝突を防ぐために回避行動をとる際に、両者が同じ方向へ相手を避けて再び相対し、互いに見合う状態で一時停止する（以後、お見合いと称する）ことがある。このようなお見合いは、病院や駅など混雑している状況下で頻発する。従って、このような場所では、衝突の危険が高まるとともに自律移動装置の移動が著しく妨げられるので目的地到着に時間がかかるといった問題がある。そのため、このようなお見合いを抑制して効率的に移動したいという新たな課題がある。

　例えば、前記したように、移動障害物の移動可能性のある領域をすべて自律移動装置が侵入できない侵入不可領域として設定する特許文献１に記載の技術がある。しかしながら、この技術は相手の回避行動を予測せずに侵入不可領域が広く設定されるため、人混み環境や峡路では、侵入不可領域で自律移動装置の移動先がふさがれ、通行困難となる。つまり、特許文献１の技術では、混雑している環境下において、移動障害物の周囲の侵入不可領域で通路が覆われてしまい、自律移動装置が移動できなくなってしまう。

　従って、人混み環境や狭路では、相手に応じて必要な時だけ回避手段を講じるのが望ましい。必要な時だけ回避を行う方法として、例えば、前記した特許文献２のように、障害物が自律的に移動する移動障害物である場合は相手が存在しなくなるまで一定時間待機する技術がある。しかしながら、相手が自律移動装置よりも機敏に動ける運動能力の高い移動障害物であれば、自律移動装置が相手を避けるよりも、相手が道を空けるまで待機した方が効率的であることを発明者は確認した。一方、相手が歩行困難者など運動能力の乏しい移動障害物であった場合、相手が道を空けるまで待機すると時間がかかり非効率的となってしまう。特に、病院や駅などの人混み環境では相手が道を空けるまでの待機が頻発し、結局のところ、自律移動装置が目的地に到着するまでに時間を要することになってしまう。従って、回避が必要かどうかの判断には、相手の運動能力を考慮することが望ましい。

　このような背景に鑑みて本発明がなされたのであり、本発明は、お見合いの回数を減少させることを課題とする。

　前記課題を解決するため、本発明は、自律移動装置とは別の移動障害物における、前記自律移動装置に対する運動状態に応じて、自身が前記移動障害物を避けるか否かを判定して、自身の走行パターンを決定する回避パターン決定部と、前記回避パターン決定部が決定した走行パターンに従って前記自律移動装置を走行させる走行制御部と、を有することを特徴とする。

　本発明によれば、お見合いの回数を減少させることができる。

第１実施形態に係る自律移動システムの機能ブロック図である。 第１実施形態に係る自律移動システムの概略図である。 第１実施形態に係る自律移動装置の処理手順を示すフローチャートである。 回避パターンの例を示す図である。 衝突猶予算出の詳細な手法を示す図である。 第２実施形態に係る自律移動システムの機能ブロック図である。 第２実施形態に係る自律移動システムの概略図である。 第２実施形態に係る自律移動装置の処理手順を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る混雑度算出の詳細な手法を示す図である。 第２実施形態に係る移動障害物の位置および速度の取得手法の詳細を示す図である。

　次に、本発明を実施するための形態（「実施形態」という）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図面において、同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。

《第１実施形態》
　図１～図５を参照することによって、本発明に係る第１実施形態を説明する。
［機能ブロック図］
　図１は、第１実施形態に係る自律移動システムの機能ブロック図である。
　自律移動システムＺは、制御装置１００と、情報入力装置２と、環境認識装置２０と、走行装置３０とを有する。これらの装置のうち、環境認識装置２０と、走行装置３０については図２を参照して後記する。
　制御装置１００は、メモリ１１０とＣＰＵ（Central Processing Unit）１２０とを有している。メモリ１１０には、制御部１１１、自己情報推定部１１２、障害物情報推定部１１３、衝突猶予処理部１１４、回避パターン決定部１１５、走行制御部１１６の各プログラムが展開されており、これらの各プログラムがＣＰＵ１２０によって実行されている。また、メモリ１１０には、地図情報と目標位置、自身の位置、自身の走行パラメータ、障害物の情報などが格納されている。
　制御部１１１は、各部１１２～１１６を制御する。また、制御部１１１は、情報入力装置２や、環境認識装置２０や、走行装置３０からの情報を基に走行装置３０を制御する

　自己情報推定部１１２は、自身の位置や自身の速度を推定する。具体的には、自己情報推定部１１２は、エンコーダ３２（図２）から制御装置１００を介してメモリ１１０に格納されたモータ３１の回転速度の時刻歴を基に、自律移動装置１の現在の座標や向きや、前進速度や旋回速度を算出し、メモリ１１０へ格納する。
　障害物情報推定部１１３は、移動障害物の位置や速度を推定する。具体的には、障害物情報推定部１１３は、環境認識装置２０からメモリ１１０に格納された障害物までの距離データ点Ｏｋ（ｋ＝１，２，３，・・・，ｎ：ｎは１回のレーザスキャンで得られる形状点列の個数）の時刻歴を基に障害物の位置と速度を計算する。障害物情報推定部１１３は、例えば特開２００８－６５７５５号公報に記載されている方法で移動障害物の速度を推定する。この方法において、障害物情報推定部１１３は、まず、ある時刻ｔにレーザスキャナ２１から得られた距離値において、角度に対する急激な変化点を検出し、連続する点のまとまりごとにデータ列を分割してセグメントとしてメモリ１１０に保存する。つまり、障害物情報推定部１１３は距離値が急激に変化する点を基に、形状点列を同一の物体としてグルーピングする。グルーピングされた形状点列がセグメントとなる。

　これによって、障害物情報推定部１１３は時刻ｔにおける各セグメントの重心などの代表位置、形状などの特徴量を認識することができる。次に、障害物情報推定部１１３は、時刻ｔ＋Δｔで同様に計算し、時刻ｔ＋Δｔにおける各セグメントの特徴量を得る。そして、障害物情報推定部１１３は、時刻ｔで得られたセグメントの特徴量と、時刻ｔ＋Δｔで得られたセグメントの特徴量を比較し、特徴量の近いセグメント同士は同一の障害物であると認識する。そして、障害物情報推定部１１３は、同一の障害物として認識した各セグメントにおける代表位置の変化量から、障害物の速度を推定する。障害物情報推定部１１３は障害物の移動速度が略「０」である障害物は静止障害物とみなし、それ以外の障害物は移動障害物とみなす。そして、障害物情報推定部１１３は同一セグメント内の距離データ点Ｏｋには速度ｖｃｋ（ベクトル）を算出・付加し、算出した速度をメモリ１１０に格納する。

　衝突猶予処理部１１４は、メモリ１１０に格納されている自身に関する情報と移動障害物の情報を基に、自律移動装置１自身と障害物との衝突猶予を算出する。また、衝突猶予処理部１１４は、算出した衝突猶予を基に、移動障害物との衝突に対する猶予を定量的に判定する。また、衝突猶予処理部１１４は、衝突猶予を基に、現状の走行状態を維持するか、緊急回避するかなどの走行状態を決定する。衝突猶予の算出は、図５を参照して後記するが、衝突猶予は、具体的には、例えば自律移動装置１が移動障害物に衝突するまでの時間である。
　回避パターン決定部１１５は、自身の速度と、移動障害物の速度などを基に、障害物への対処方法（回避パターン）を決定する。
　走行制御部１１６は、衝突猶予処理部１１４や、回避パターン決定部１１５が決定した走行状態や、回避パターンを実行するための制御信号を計算し、走行装置３０へ送信する。

　自律移動装置１が動作中であるとき、メモリ１１０には常に情報入力装置２からの入力情報、環境認識装置２０からの環境情報、走行装置３０からの走行情報、および制御装置１００における各部１１２～１１６の計算結果が入力され、記録・更新され続ける。

　情報入力装置２は、外部から地図情報や目標地点を入力するための装置である。
　走行装置３０は、自律移動装置１を移動するための装置であり、詳細は図２を参照して後記する。

［概略図］
　図２は、第１実施形態に係る自律移動システムの概略図である。図２（ａ）は自律移動装置の正面図と、情報入力装置２を示しており、図２（ｂ）では自律移動装置の側面図のみを示している。なお、図２において図１と同様の構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
　自律移動システムＺは、自律移動を行う自律移動装置１と、無線ＬＡＮ（Local Area Network）通信などを介して自律移動装置１に情報を入力する情報入力装置２を有する。ここで、情報入力装置２は、図１で説明済みなので、図２では説明を省略する。

　図２に示すように、自律移動装置１は、環境認識装置２０、制御装置１００、モータ３１、エンコーダ３２、駆動輪３３、自在式キャスタ３４、バッテリ４０を有している。これらの装置のうち、制御装置１００は図１にて詳細に説明しているので説明を省略する。
　環境認識装置２０は、他の物体や地形を認識する装置であり、第１実施形態ではレーザスキャナ２１である。レーザスキャナ２１は、所定の角度間隔で測定した障害物までの距離のデータ点Ｏｋを環境情報として取得し、所定秒毎に時刻歴としてメモリ１１０へ格納する。なお、本実施形態では単に「障害物」と記載したときは静止障害物、移動障害物を含んでおり、移動している障害物のみを記載する場合は、「移動障害物」と記載することとする。レーザスキャナ２１の走査面の高さは、例えば人の骨盤付近を通るよう地面から０．８ｍ程度にすることが望ましいが、この高さに限らない。

　モータ３１は、自律移動装置１の機体底部に左右独立して備えられている。
　エンコーダ３２は、左右それぞれのモータ３１の回転速度を計測する。
　駆動輪３３は、モータ３１により駆動し、自律移動装置１を前方あるいは後方へ移動させる。
　自在式キャスタ３４は、全方位へ転がることが可能であり、自律移動装置１の旋回などの動きを助ける。
　制御装置１００は、左右の駆動輪３３の回転数を独立に制御することによって、自律移動装置１の前進・旋回を行う。エンコーダ３２からのモータ回転速度は動作中常に最新の値を制御装置１００へ送信され、制御装置１００は、過去数秒分のモータ回転速度の時刻歴をメモリ１１０へ保存する。
　バッテリ４０は、環境認識装置２０（レーザスキャナ２１）、制御装置１００、各部３１～３４などへ電力を供給するものである。

［フローチャート］
　図３は、第１実施形態に係る自律移動装置の処理手順を示すフローチャートである。
　まず、情報入力装置２を介して、自律移動装置１に最終目的地点の絶対座標あるいは相対座標が入力される。そして、任意のタイミングで、情報入力装置２を介して、自律移動装置１の動作の開始が指示されると、以下の処理が開始される。
　処理が開始されると、自己情報推定部１１２が自身の位置ｐｒと、自身の速度ｖｒと、距離データ点の位置（移動障害物の位置）ｐｏおよび移動障害物の速度ｖｃを算出する（Ｓ１０１）。そして、衝突猶予処理部１１４がメモリ１１０から自身の位置ｐｒと、自身の速度ｖｃと、距離データ点の位置（移動障害物の位置）ｐｏおよび移動障害物の速度ｖｃを取得する（Ｓ１０１）。ここで、ｖｃ，ｖｒはベクトルである。以下、ｖｃ，ｖｒ以外の速度もベクトルとする。
　続いて、衝突猶予処理部１１４が衝突猶予Ｍｃを算出し（Ｓ１０２）、算出したＭｃと各閾値Ｍｍａｘ，Ｍｍｉｎ（Ｍｍａｘ＞Ｍｃ＞Ｍｍｉｎ）とを比較する（Ｓ１０３）。

　ステップＳ１０３の結果、Ｍｃ≧Ｍｍａｘであるである場合（Ｓ１０３→Ｍｃ≧Ｍｍａｘ）、衝突猶予処理部１１４は、自律移動装置１が移動障害物に衝突するまで十分猶予があると判定して、現在の走行状態を維持して（Ｓ１０４）、ステップＳ１１１へ処理を進める。
　ステップＳ１０３の結果、Ｍｃ≦Ｍｍｉｎである場合（Ｓ１０３→Ｍｃ≦Ｍｍｉｎ）、衝突猶予処理部１１４は、自律移動装置１が移動障害物との衝突まで猶予がない、つまり、衝突まで一刻の猶予もないと判定する。そこで、衝突猶予処理部１１４は、走行制御部１１６に緊急回避を行わせ（Ｓ１０５）、ステップＳ１１１へ処理を進める。緊急回避は、停止や、急旋回などであり、どのような回避を行うかは予め設定されている。

　ステップＳ１０３の結果、Ｍｍｉｎ＜Ｍｃ＜Ｍｍａｘである場合（Ｓ１０３→Ｍｍｉｎ＜Ｍｃ＜Ｍｍａｘ）、回避パターン決定部１１５は衝突猶予Ｍｃを、移動障害物の速度||ｖｃ||と、自律移動装置１の速度||ｖｒ||とを比較する（Ｓ１０６）。ここで、||・||はベクトルのノルムである。また、以下の比較において、判定閾値α，βの関係はβ＜０＜αである。

　ステップＳ１０６の結果、||ｖｃ||－||ｖｒ||＞αである場合（Ｓ１０６→||ｖｃ||－||ｖｒ||＞α）、回避パターン決定部１１５は、走行制御部１１６に回避パターンＡを実行させ（Ｓ１０７）、制御部１１１はステップＳ１１１へ処理を進める。回避パターンＡについては、図４で後記する。

　ステップＳ１０６の結果、||ｖｃ||－||ｖｒ||＜βである場合（Ｓ１０６→||ｖｃ||－||ｖｒ||＜β）、回避パターン決定部１１５は、衝突猶予Ｍｃを再算出する（Ｓ１０８）。そして、回避パターン決定部１１５は、再算出した衝突猶予Ｍを基に、走行制御部１１６に回避パターンＢを実行させ（Ｓ１０９）、制御部１１１はステップＳ１１１へ処理を進める。回避パターンＢについては、図４で後記する。

　ステップＳ１０６の結果、β≦||ｖｃ||－||ｖｒ||≦αである場合（Ｓ１０６→β≦||ｖｃ||－||ｖｒ||≦α）、回避パターン決定部１１５は、走行制御部１１６に回避パターンＣを実行させ（Ｓ１１０）、制御部１１１はステップＳ１１１へ処理を進める。回避パターンＣについては、図４で後記する。

　ステップＳ１０４、Ｓ１０５，Ｓ１０７，Ｓ１０９，Ｓ１１０の後、走行制御部１１６は決定された回避パターンに従って自律移動装置１を走行させる（Ｓ１１１）。
　そして、走行制御部１１６は、走行が完了したか否かを判定する（Ｓ１１２）。つまり、走行制御部１１６は、自律移動装置１が最終目的地点に到達したか否かを判定する。
　ステップＳ１１２の結果、走行が完了していない場合（Ｓ１１２→Ｎｏ）、制御部１１１はステップＳ１０１へ処理を戻す。
　ステップＳ１１２の結果、走行が完了している場合（Ｓ１１２→Ｙｅｓ）、制御部１１１は処理を終了する。

［回避パターン］
　図４は、本実施形態に係る回避パターンの例を示す図である。このような回避パターンは、２つの移動物が存在するとき、速度の速い移動物が回避を行う可能性が高いという、発明者が見出した傾向に基づくものである。これは、速度の遅い移動物が、老人や、障害者などである可能性があるという推定に基づくものである。
　図４において、前記したようにｖｃは移動障害物の速度であり、ｖｒは自律移動装置１の自身の速度である。また、符号５１は移動障害物を示し、符号５２は静止障害物を示す。

（||ｖｃ||－||ｖｒ||＞α：回避パターンＡ）
　図４（ａ）は、||ｖｃ||－||ｖｒ||＞αの場合における回避パターンＡの例を示す図である。つまり、図４（ａ）は図３のステップＳ１０７で実行される回避パターンＡの例を示す図である。
　ここで、||ｖｃ||－||ｖｒ||＞αであるということは、||ｖｃ||が||ｖｒ||より大きく、その差が高速判定閾値αより大きいということである。このような場合、回避パターン決定部１１５は、移動障害物の運動能力が高いと推定する。
　そのため、回避パターン決定部１１５は移動障害物５１が先に回避のための進路変更を行う可能性が高いと判定する。つまり、回避パターン決定部１１５は、自律移動装置１が進路変更を行うと、移動障害物５１と再び進路が重なってお見合いする可能性があると判定する。そこで、回避パターン決定部１１５は回避パターンＡとして、図４（ａ）に示すように、「現在の運動方向および速度の維持」を走行制御部１１６に行わせる。

　要するに、||ｖｃ||―||ｖｒ||＞αを満たす（つまり自身より十分高速である）移動障害物５１と対面した際、回避パターン決定部１１５は、衝突猶予ＭｃがＭｍｉｎ以下になるまで現在の運動状態（速度、運動方向）を維持し続ける。その間に、移動障害物５１が進路変更を行えば、衝突を回避することができる。このようにすることで、自律移動装置１と移動障害物５１は、すみやかにすれ違うことができる。

（||ｖｃ||－||ｖｒ||＜β：回避パターンＢ）
　図４（ｂ）は、||ｖｃ||－||ｖｒ||＜β（＜０）の場合における回避パターンＢの例を示す図である。つまり、図４（ｂ）は図３のステップＳ１０９で実行される回避パターンＢの例を示す図である。
　ここで、||ｖｃ||－||ｖｒ||＜βであるということは、||ｖｃ||が||ｖｒ||より小さく、その差が低速判定閾値βより大きいということである。このような場合、回避パターン決定部１１５は相対する移動障害物５１の運動能力が低いと推定する
　そのため、回避パターン決定部１１５は。直ちに移動障害物５１が回避のための進路変更を行う可能性は低いと判定する。つまり、回避パターン決定部１１５は自律移動装置１がすみやかに進路変更を行うことにより、衝突を回避できると判定する。そこで、回避パターン決定部１１５は回避パターンＢとして、図５（ｂ）に示すように「ステップＳ１０９で再算出した衝突猶予Ｍｃが大きい方向へ旋回」を走行制御部１１６に行わせる。

　ここで、回避パターン決定部１１５は、ある運動方向および速度を維持した場合に、移動障害物５１と衝突するまで自律移動装置１が通過すると推定した領域を、推定通過領域Ａｉ（ｉは自然数、ｉは角度に対して付される番号）とする。推定通過領域Ａｉが自律移動装置１の進行方向に長いほど、再算出した衝突猶予Ｍｃが大きくなる。そこで、回避パターン決定部１１５は、現在の速度に対する推定通過領域をＡ０とする。そして、回避パターン決定部１１５は、このＡ０を基準として、左旋回方向、右旋回方向へ、旋回角度が小さい順に一定角度刻みで衝突猶予Ｍｃを探索する。そして、回避パターン決定部１１５は、走行制御部１１６に衝突猶予Ｍｃが予め設定した一定値以上となった推定通過領域Ａｘの旋回方向θｉへ自律移動装置１を旋回させることで、物体との衝突を回避する。

（β≦||ｖｃ||－||ｖｒ||≦α：回避パターンＣ）
　図４（ｃ）は、β≦||ｖｃ||－||ｖｒ||≦αの場合における回避パターンＣの例を示す図である。つまり、図４（ｃ）は図３のステップＳ１１０で実行される回避パターンＣの例を示す図である。
　ここで、β≦||ｖｃ||－||ｖｒ||≦αであるということは、||ｖｃ||と||ｖｒ||の差である||ｖｃ||－||ｖｒ||が、低速判定閾値βより大きく、高速判定閾値αより小さいということである。このような場合、回避パターン決定部１１５は、相対する移動障害物５１の運動能力が自律移動装置１と同程度であると推定する。
　そのため、回避パターン決定部１１５は走行制御部１１６に、図５（ｃ）に示すように「||ｖｃ||－||ｖｒ||＞αとなるまで減速」を行わせる。つまり、回避パターン決定部１１５は、移動障害物５１の速度が相対的に早くなるよう、自律移動装置１を減速させる。

　要するに、回避パターン決定部１１５は、β≦||ｖｃ||－||ｖｒ||≦αを満たす（自身と同程度の速度を有する）移動障害物５１と対面した際、自身の速度を||ｖｃ||－||ｖｒａ||＞αとなる速度ｖｒａまで減速させる。これは、移動障害物５１の速度を相対的に速くさせ、回避パターンＡの状態を強制的に発生させるためである。
　このようにすることにより、自律移動装置１は進路変更する意思のないことが移動障害物５１に伝わり、移動障害物５１の進路変更による回避を促すことができる。衝突猶予ＭｃがＭｍｉｎ以下となる前に、移動障害物５１が進路変更することより衝突を回避すれば、自律移動装置１が完全停止するよりも速く進むことができる。

　以上のように、移動障害物５１の運動能力を自身に対する移動速度で判断し、必要に応じて自身が相手を回避するべきかを判断して、双方ともに同じ方向へ相手を避けて発生するお見合いや衝突を抑制しつつ、効率的に移動可能な自律移動装置１を実現できる。

［衝突猶予算出の詳細］
　図５は、衝突猶予算出の詳細な手法を示す図である。
　衝突猶予処理部１１４（図１）は、メモリ１１０（図１）に保存した自身の位置ｐｒと速度ｖｒ、移動障害物における距離データ点Ｏｋの位置ｐｏｋと速度ｖｃｋ（いずれも図５（ａ））を基に、衝突猶予Ｍを算出する。本実施形態では、衝突猶予Ｍとは、両者が現在の運動を続けた場合に衝突するまでの時間を基に算出されている。そして、衝突猶予処理部１１４は、衝突猶予を基に、移動障害物との衝突に猶予があるか否かを定量的に判定している。ここで、「ｋ」は、前記したようにレーザスキャナ２１で観測される形状点列の番号である。例えば、Ｍ＝（Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｋ，・・・）である。

　図５（ａ）のように、自律移動装置１の横幅がｗｒ、位置がｐｒ、速度がｖｒのとき、位置ｐｏｋ、速度ｖｃｋである距離データ点Ｏｋ（移動障害物の形状点列の１つ）があるとする。このような場合、衝突猶予処理部１１４は、まず、式（１）を用いて図４（ｂ）示すｐｒに対する距離データ点Ｏｋの相対位置ｐｒｏｋ，ｖｃｋに対する自律移動装置１の相対速度ｖｏｒｋおよびｖｏｒｋの法線ベクトルｎｏｒｋを算出する。

 

　ここで、ｖｏｒｋにおける距離データ点Ｏｋとの法線方向距離ｓｏｋがｗｒ以下の場合、自律移動装置１が距離データ点Ｏｋと衝突する可能性がある。ただし図４では、安全性を考慮してｗｒが自律移動装置１の幅より大きくなるよう設定している。そして、衝突猶予処理部１１４は、衝突するまでの時間をｔｋとし、ｔｋとｓｏｋを式（２）で計算する。

 

　さらに、衝突猶予処理部１１４は、以上より計算したｔｋとｓｏｋから、衝突猶予Ｍｋを式（３）のように計算する。

 

　ｔｍｉｎとｔｍａｘは自律移動装置１の運動性能、周囲環境などに応じて好適となるよう予め設定されている。例えば、ｔｍｉｎは、自律移動装置１が現在速度ｖｒから停止するまでの時間として設定される。そして、ｔｍａｘは自律移動装置１が現在における自身の速度ｖｒでレーザスキャナ２１の最大測定可能距離へ到達するまでの時間として設定される。

　このようにして、衝突猶予処理部１１４は、レーザスキャナ２１で測定されたすべての距離データ点Ｏｋとの衝突猶予Ｍｋを計算し、Ｍｋのうち、最小値を現在の最終的な衝突猶予Ｍｃとする。

　回避パターン決定部１１５は、算出された衝突猶予Ｍｃ、速度ｖｃ（ｖｃｋのうち、Ｍｃの方向の速度）、自律移動装置１の速度ｖｒを基に前記した処理を行い、予め設定した複数の回避パターン（回避パターンＡ～Ｃ）から最適なものを選択する。
　走行制御部１１６は、メモリ１１０に保存した回避パターンに従うようモータ３１の仕様に応じた駆動電圧をモータ３１へ送る。
　なお、本実施形態は、時間を衝突猶予としているが、距離を衝突猶予としてもよい。

　第１実施形態によれば、自身に対する相手（移動障害物）の速度に応じて回避パターンを変更できるので、適切な回避を行うことができる。特に、相手が自身より早い速度である場合には、自身の運動状態を維持して、相手に自身を回避してもらうことで、目的地までの移動時間の延長を防止することができる。

《第２実施形態》
　次に、図６～図１０を参照することによって、本発明に係る第２実施形態を説明する。
　第２実施形態における自律移動システムＺａは、回避パターンを決定するパラメータ（閾値α，β）を混雑度によって変更するものである。

［機能ブロック図］
　図６は、第２実施形態に係る自律移動システムの機能ブロック図である。
　自律移動システムＺａは、制御装置１００ａと、情報入力装置２ａと、環境認識装置２０と、走行装置３０とを有する。
　ここで、第２実施形態における第１実施形態の自律移動システムＺとの差異を説明すると以下のようになる。
（ａ１）環境認識装置２０の情報は、情報入力装置２ａに入力される。
（ａ２）情報入力装置２ａのメモリ２１０には制御部２１１、移動環境解析部２１２、障害物情報推定部２１３のプログラムが展開されており、ＣＰＵ２２０によって各プログラムが実行されている。情報入力装置２ａの移動環境解析部２１２、障害物情報推定部２１３による処理結果は、制御装置１００ａへ入力される。
（ａ３）第１実施形態では、制御装置１００に備えられていた障害物情報推定部２１３が、情報入力装置２ａに備えられている。
（ａ４）混雑度に関する処理を行う混雑度処理部１１７が制御装置１００ａのメモリ１１０ａ上で実行されている。

　以下、情報入力装置２ａおよび混雑度処理部１１７を説明する。なお、制御装置１００ａにおける制御部１１１、自己情報推定部１１２、衝突猶予処理部１１４、回避パターン決定部１１５、走行制御部１１６、走行装置３０は、第１実施形態と同様であるので説明を省略する。
　情報入力装置２ａのメモリ２１０には、前記したように制御部２１１、移動環境解析部２１２、障害物情報推定部２１３のプログラムが展開され、ＣＰＵ２２０によってこれらの各プログラム実行されている。また、メモリ２１０に、環境認識装置２０から入力された過去数秒分の環境情報の時刻歴が格納されている。
　移動環境解析部２１２は、メモリ２１０内の情報を基に、撮像画像内において障害物が占める割合を算出することで混雑度を算出する。
　障害物情報推定部２１３は、前記した手法によって障害物を静止障害物と、移動障害物とに分け、各障害物の移動速度などを算出し、制御装置１００ａのメモリ１１０ａに格納する。
　なお、図６では、移動環境解析部２１２と障害物情報推定部２１３が、情報入力装置２ａに備えられているが、制御装置１００ａに備えられていてもよい。そして、環境認識装置２０の情報は、直接制御装置１００ａに入力されてもよい。つまり、制御装置１００ａにおいて、混雑度の算出や、障害物の移動速度の算出などが行われてもよい。

　混雑度処理部１１７は、算出した混雑度に応じて回避パターンを決定するための閾値（後記）を決定する。

　図７は、第２実施形態に係る自律移動システムの概略図である。図７（ａ）は自律移動装置の正面図と、情報入力装置２ａを示しており、図７（ｂ）では自律移動装置の側面図のみを示している。
　ここで、図７における自律移動システムＺａと、図３の自律移動システムＺとの差異を説明すると以下のようになる。
（ｂ１）環境認識装置２０が、自律移動装置１ａに備えられておらず、天井カメラ２１ａとして環境内に設置されている。天井カメラ２１ａで撮影された画像は環境情報として情報入力装置２ａに入力される。
（ｂ１）自律移動装置１ａが位置表示器５０を備えている。

　なお、モータ３１、エンコーダ３２、駆動輪３３、自在式キャスタ３４、バッテリ４０については、第１実施形態と同様であるため、説明を省略する。そして、情報入力装置２ａは、図６において説明済みであるので、説明を省略する。また、制御装置１００ａは図６で説明済みであるので、ここでの説明を省略する。
　環境認識装置２０としての天井カメラ２１ａは、環境内において天井に設置されているカメラである。また、移動範囲が広範な場合は一定距離ごとに複数の天井カメラ２１ａが設けられてもよい。なお、天井カメラ２１ａは、環境内を上から見渡せる位置に設置されていればよく、例えば、吊下手段などで吊り下げられている形状でもよい。また、天井カメラ２１ａは固定されていることを想定されているが、これに限らず、移動可能な吊下手段に吊下げられることで移動可能であってもよい。
　天井カメラ２１ａで撮像された映像（画像）は、有線あるいは無線通信によって情報入力装置２ａへ送信される。情報入力装置２ａは、天井カメラ２１ａ（環境認識装置２０）から入力された映像（画像）から、図８で後記する手法によって走行環境を解析し、この解析結果を無線ＬＡＮ経由などで制御装置１００ａへ送信する。

　位置表示器５０は、周囲から自身の位置を分かりやすくするため装置である。位置表示器５０の高さは、例えば、子どもの背丈くらいの高さを目安に１．０ｍ程度にすることが望ましいが、この高さに限らない。

　図８は、第２実施形態に係る自律移動装置の処理手順を示すフローチャートである。なお、図８では、図３と同様の処理については、同一のステップ番号を付して説明を省略し、異なる処理についてのみ説明する。
　まず、処理が開始されると、移動環境解析部２１２が混雑度Ｄを算出し（Ｓ２０１）、算出した混雑度Ｄを制御装置１００ａへ送信する。その後、自己情報推定部１１２が自身の位置ｐｒと、自身の速度ｖｒと、距離データ点の位置（移動障害物の位置）ｐｏおよび移動障害物の速度ｖｃを算出する（Ｓ１０１）。
　そして、ステップＳ１０３の結果、Ｍｍｉｎ＜Ｍｃ＜Ｍｍａｘである場合（Ｓ１０４→Ｍｍｉｎ＜Ｍｃ＜Ｍｍａｘ）、混雑度処理部１１７は、算出した混雑度Ｄを基に、閾値α，βを決定する（Ｓ２０２）。
　例えば、混雑度Ｄが基準値Ｄｍｉｎ（十分に移動環境が空いていると判断するための基準値）よりも小さい場合、混雑度処理部１１７は、お見合いが発生しにくいことから、α、β双方を大きく設定する。こうすることにより、前記した回避パターンＢが起こりやすくする。

　また、混雑度Ｄが基準値Ｄｍａｘ（移動環境が極端に混雑していると判断するための基準値）より大きい場合、混雑度処理部１１７は、自律移動装置１ａの旋回が他の移動障害物の流れを著しく阻害するため、βを小さく設定する。こうすることにより、前記した回避パターンＡ，Ｃが起こりやすくなる。

　ステップＳ２０２の後、回避パターン決定部１１５は決定した閾値α，βを用いて図３のステップＳ１０７～Ｓ１１２と同様の処理を行う。

　このようにして、移動する環境の混雑度に応じて設定した選択基準に従って回避パターンを決定する自律移動装置１ａを実現できる。

［混雑度の算出］
　図９は、第２実施形態に係る混雑度算出の詳細な手法を示す図である。
　まず、複数の天井カメラ２１ａ（図６）による撮像画像から、図９（ａ）のように床を多く含む撮像画像が選択される。選択は、例えば、ユーザによる手動などで行われる。移動環境解析部２１２は、選択された撮像画像から図９（ｂ）のようなＲＧＢ（red Green Blue）インテンシティのヒストグラムを生成する。ＲＧＢそれぞれのピークＲｍ、Ｇｍ、Ｂｍ近傍の色は床の色と推測される。そこで、移動環境解析部２１２は、生成されたヒストグラムを基に、式（４）を満たすＲＧＢインテンシティを床の色Ｑｆとする。

 

　なお、Ｑｆが常に一定の環境であれば、Ｑｆをあらかじめ抽出し、情報入力装置２ａのメモリ２１０や、自律移動装置１ａのメモリ１１０ａに格納しておいてもよい。
　次に、移動環境解析部２１２は、天井カメラ２１ａで撮像された所定の撮像画像から、床の色Ｑｆ以外の色の部分を抽出する。このようにすることで、移動環境解析部２１２は、図９（ｃ）のように撮像画像内でＱｆ以外の色の領域を床以外の物体（つまり、障害物）を抽出する。なお、このとき抽出される障害物は、静止障害物、移動障害物の双方を含んでいる。移動環境解析部２１２は、床以外の物体（障害物）が撮像画像内の領域を占めている割合を算出することで、移動環境の混雑度Ｄを定量的に算出する。

［位置、速度の取得手法］
　図１０は、第２実施形態に係る移動障害物の位置および速度の取得手法の詳細を示す図である。
　第１実施形態に記載の技術は、レーザスキャナ２１による形状点列を対象として、移動障害物の位置や、速度を算出している。第２実施形態に記載の技術は、天井カメラ２１ａを用いているため、レーザスキャナ２１の形状点列に相当するものを改めて算出する必要がある。
　そこで、第２実施形態において、移動環境解析部２１２は、図９に示した手法を用いて、ある時刻ｔでの撮像画像内の画素を床と床以外に分類する。その後、床と床以外に分類された画像は、制御装置１００ａへ送信される。そして、障害物情報推定部２１３は、床以外と分類された画素（すなわち、障害物の画素）で隣り合っている画素同士は同一障害物の画素と判断し、図１０（ａ）に示すように画素をセグメントに分ける。つまり、障害物情報推定部２１３は画素のグルーピングを行って、セグメントを生成する。

　そして、障害物情報推定部２１３は、分けたセグメントから、代表位置、色、大きさなどの特徴量を抽出する。障害物情報推定部２１３は、抽出した特徴量をリストとしてメモリ１１０ａに保存する。その後、障害物情報推定部２１３は、微小時間Δｔ秒後の撮像画像について同様の処理を施し、互いに特徴量の似た者同士は同一物体と判断して代表位置の変化量から物体の速度ｖｃを得る。ここで、代表位置は、図１０（ａ）に示すように、セグメントの中心ｐｏなどとする。

　また、図１０（ｂ）に示すように、障害物情報推定部２１３は、障害物が占める領域を、大きさを無視できる程度の荒さのグリッドに割りつけ、それぞれのグリッドに速度ｖｃｋ、位置ｐｏｋを付与してメモリ１１０ａへ保存する。速度ｖｃｋ、位置ｐｏｋは、例えば、図１０（ｂ）に示すようにグリッドの中心の速度、位置とすることが一般的であるが、これに限らない。ここでの速度ｖｃｋ、位置ｐｏｋは、図５におけるｖｃｋ、ｐｏｋに相当するものである。これより、衝突猶予処理部１１４は、図５で説明した手法により衝突猶予の算出を行うことができる。

　こうすることで、衝突猶予処理部１１４は、第１実施形態と同様の方法で衝突猶予などを算出することができる。つまり、障害物情報推定部２１３は、図１０（ｂ）のようにグリッドに速度情報、位置情報などを付与することにより、図５と同様の手法を用いることができる。なお、グリッドの荒さは、自律移動装置１ａの大きさや移動性能に応じて、ユーザが好適に設定すればよい。

　第２実施形態によれば、混雑度に応じて、回避パターンの閾値を変更するので、環境に応じた回避パターンを選択することができる。

《その他》
　第１実施形態、第２実施形態における自律移動装置１，１ａは、移動障害物の実際の速度を基に回避パターンを決定しているが、カメラで撮像された画像を基に、移動対象物の種別を判別するようにしてもよい。そして、自律移動装置１，１ａの制御部１１１は、判別された移動対象物の種別を基に、自身に対する相手の速度（運動能力）を推定してもよい。制御部１１１は、移動障害物の種別として、例えば、相手移動障害物が杖をついた老人、けが人、台車を押している人物、よそ見をしている人物などを種別する。そして、制御部１１１は、これらの人物の運動能力が自身より低いと判定する。つまり、制御部１１１は、これらの人物の速度は自身より遅いと判定する。他方、制御部１１１は、例えば、健常な成人男性や、走っている人物は運動能力が高いと判定する。つまり、制御部１１１は、これらの人物の速度は自身より速いと判定する。
　このようにすることで、例えば、自律移動装置１，１ａは、健常でありながらゆっくり歩いており、潜在的に回避能力がある人と、潜在的に回避能力が低い人とを区別することができる。

　なお、本実施形態に係る自律移動装置１，１ａは、移動障害物の運動状態に応じて自身の回避パターンを変えているが、特許文献１に記載の技術は、自身とは関係のない運動状態を基に回避を行っているものであり、本実施形態に記載の技術とは異なるものである。

　１，１ａ　自律移動装置
　２，２ａ　情報入力装置
　２０　　環境認識装置
　２１　　レーザスキャナ
　２１ａ　天井カメラ
　３０　　走行装置
　３１　　モータ
　３２　　エンコーダ
　３３　　駆動輪
　３４　　自在式キャスタ
　４０　　バッテリ
　１００，１００ａ　制御装置
　１１０，１１０ａ　メモリ（制御装置）
　１１１　制御部（制御装置）
　１１２　自己情報推定部
　１１３　障害物情報推定部
　１１４　衝突猶予処理部
　１１５　回避パターン決定部（回避パターン決定部）
　１１６　走行制御部
　１１７　混雑度処理部
　２１０　メモリ（情報入力装置）
　２１１　制御部（情報入力装置）
　２１２　移動環境解析部
　２１３　障害物情報推定部
　Ｚ，Ｚａ　自律移動システム

Claims (12)

1. 　自律移動装置とは別の移動障害物における、前記自律移動装置に対する運動状態に応じて、自身が前記移動障害物を避けるか否かを判定して、自身の走行パターンを決定する回避パターン決定部と、
   　前記回避パターン決定部が決定した走行パターンに従って前記自律移動装置を走行させる走行制御部と、
   　を有することを特徴とする自律移動装置。
2. 　前記回避パターン決定部は、
   　前記移動障害物の速度から、前記自律移動装置自身の速度を減算した値が、第１の値以上である場合、前記移動障害物自身の運動方向を維持する走行パターンを決定する
   　ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の自律移動装置。
3. 　複数の移動障害物の混雑度に応じて、前記第１の値を決定する
   　ことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の自律移動装置。
4. 　前記回避パターン決定部は、
   　前記移動障害物の速度から、前記自律移動装置自身の速度を減算した値が、第２の値より大きい場合、前記移動障害物自身の速度を維持する走行パターンを決定する
   　ことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の自律移動装置。
5. 　複数の移動障害物の混雑度に応じて、前記第２の値を決定する
   　ことを特徴とする請求の範囲第４項に記載の自律移動装置。
6. 　前記回避パターン決定部は、
   　前記移動障害物の速度から前記移動障害物自身の速度を減算した値が、予め設定してある所定の範囲に収まる場合、前記移動障害物自身の速度を減速する走行パターンを決定する
   　ことを特徴とする請求の範囲第２項に記載の自律移動装置。
7. 　前記回避パターン決定部は、
   　前記移動障害物の速度から前記移動障害物自身の速度を減算した値が、第１の値未満である場合、前記移動障害物を回避する走行パターンを決定する
   　ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の自律移動装置。
8. 　複数の移動障害物の混雑度に応じて、前記第１の値を決定する
   　ことを特徴とする請求の範囲第７項に記載の自律移動装置。
9. 　前方を撮像するカメラを、さらに備えており、
   　前記回避パターン決定部は、
   　前記カメラによって撮像された画像における移動障害物の種別によって、前記移動障害物の運動状態を推定する
   　ことを特徴とする請求の範囲第１項に記載の自律移動装置。
10. 　自律移動装置とは別の移動障害物における、前記自律移動装置に対する運動状態に応じて、自身が前記移動障害物を避けるか否かを判定して、自身の走行パターンを決定し、前記決定した走行パターンに従って前記自律移動装置を走行させる自律移動装置
    　を有することを特徴とする自律移動システム。
11. 　複数の移動障害物の混雑度を算出する情報処理装置を、さらに有し、
    　前記自律移動装置は、
    　前記情報処理装置が算出した前記混雑度に応じて、前記走行パターンを決定するための前記運動状態の基準を変更し、
    　前記変更した基準を基に、前記走行パターンを決定する
    　ことを特徴とする請求の範囲第１０項に記載の自律移動システム。
12. 　自律移動を行う自律移動装置による自律移動方法であって、
    　自律移動装置とは別の移動障害物における、前記自律移動装置に対する運動状態に応じて、自身が前記移動障害物を避けるか否かを判定して、自身の走行パターンを決定し、前記決定した走行パターンに従って前記自律移動装置を走行させる
    　を有することを特徴とする自律移動方法。

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