WO2015004855A1 - ナビゲーション装置、シミュレーション装置、移動装置およびナビゲーション方法 - Google Patents

ナビゲーション装置、シミュレーション装置、移動装置およびナビゲーション方法 Download PDF

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WO2015004855A1
WO2015004855A1 PCT/JP2014/003250 JP2014003250W WO2015004855A1 WO 2015004855 A1 WO2015004855 A1 WO 2015004855A1 JP 2014003250 W JP2014003250 W JP 2014003250W WO 2015004855 A1 WO2015004855 A1 WO 2015004855A1
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WO
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destination
value
terrain
unit
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PCT/JP2014/003250
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English (en)
French (fr)
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小林　祐一
裕二 平松
北斗 藤井
神谷　剛志
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ヤマハ発動機株式会社
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Publication date
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    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
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    • G01S19/00—Satellite radio beacon positioning systems; Determining position, velocity or attitude using signals transmitted by such systems
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    • G01S19/39—Determining a navigation solution using signals transmitted by a satellite radio beacon positioning system the satellite radio beacon positioning system transmitting time-stamped messages, e.g. GPS [Global Positioning System], GLONASS [Global Orbiting Navigation Satellite System] or GALILEO
    • G01S19/42—Determining position
    • G—PHYSICS
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    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours

Definitions

  • the present invention relates to a navigation device, a simulation device, a moving device, and a navigation method.
  • Non-Patent Document 1 describes an autonomous mobile robot that can autonomously move from a predetermined start point to a goal point.
  • the autonomous mobile robot of Non-Patent Document 1 performs route planning using self-position estimation and map construction even if no prior information such as obstacles is given. However, when there is no prior information on the movement route, the autonomous mobile robot of Non-Patent Document 1 is likely to encounter a dead end on the movement route. In this case, the autonomous mobile robot must turn back and cannot move efficiently to the goal point.
  • An object of the present invention is to provide a navigation device capable of efficiently moving a mobile device to a destination even when there is no prior information on the travel route, a mobile device including the navigation device, and a navigation method.
  • Another object of the present invention is used to estimate the value of a moving route to a destination in a navigation device that can efficiently move the moving device to the destination even when there is no prior information on the moving route.
  • a simulation apparatus capable of creating weight information.
  • a navigation device is a navigation device mounted on a mobile device, and includes a travel route detection unit that detects one or a plurality of travel routes that can be moved by the mobile device, and the mobile device as a reference.
  • a destination location information acquisition unit for acquiring information on the location of the selected destination as destination location information
  • a terrain feature information acquisition unit for acquiring information on terrain features around the mobile device as terrain feature information
  • Weight information for calculating, as value correlation information, information that includes a plurality of weighting factors respectively corresponding to position information and terrain feature information and correlates with values from the destination position information and terrain feature information to the destination of the travel route.
  • the destination location information and the terrain feature acquired by the destination location information acquisition unit Based on the storage unit to be stored and the weight information stored in the storage unit, the destination location information and the terrain feature acquired by the destination location information acquisition unit. From the topographic feature information acquired by the information acquisition unit, value correlation information to the destination for one or a plurality of movement routes detected by the movement route detection unit is calculated, and one or more based on the calculated value correlation information A value estimation unit that estimates the value of the plurality of travel routes to the destination.
  • this navigation device one or a plurality of movement paths through which the moving device can move are detected. Further, destination position information related to the position of the destination with reference to the mobile device is acquired. Topographic feature information regarding the features of the topography around the mobile device is acquired.
  • Weight information for calculating value correlation information correlating with the value from the destination position information and topographic feature information to the destination of the travel route is stored in advance.
  • the weight information includes a plurality of weight coefficients respectively corresponding to the destination position information and the terrain feature information.
  • value correlation information from the acquired destination position information and terrain feature information to the destination for one or more detected travel routes is calculated. Based on the calculated value correlation information, the value to the destination of one or a plurality of travel routes is estimated.
  • This configuration makes it possible to estimate the value of one or more travel routes to the destination even when there is no prior information on the travel route.
  • the moving device can reach the destination with a high probability by moving the moving route estimated to have high value.
  • the navigation device can efficiently move the mobile device to the destination even when there is no prior information on the travel route.
  • a plurality of weighting factors in the weight information are a plurality of destination position information related to the position of an arbitrary destination on the basis of an arbitrary point in a virtual terrain including a plurality of movement routes, and surroundings of the arbitrary point It may be calculated by canonical correlation analysis using a plurality of pieces of terrain feature information related to the features of the terrain and values acquired in advance of a plurality of travel routes.
  • the plurality of destination position information, the plurality of terrain feature information, and the value of the plurality of travel routes to the destination are acquired using a virtual terrain including the plurality of travel routes. This makes it easy to obtain multiple destination location information, multiple terrain feature information, and multiple travel route destination values for any terrain, and easily calculate the weighting factor for any terrain. can do.
  • a plurality of destination position information related to the position of an arbitrary destination on the basis of an arbitrary point in a virtual landform including a plurality of movement routes, and a plurality of topographic feature information related to features of the topography around the arbitrary point Is set as a plurality of first variables, and a first function including a plurality of first coefficients respectively corresponding to the plurality of first variables is set, and destinations of a plurality of movement paths in the virtual landform
  • a second function including one or more second coefficients corresponding to each of the one or more second variables is set, wherein The plurality of first coefficient values and the one or more second coefficient values are determined so that the correlation between the value and the value of the second function is maximized.
  • the value of 1 coefficient is set to multiple weighting factors It may also include a.
  • the reliability of the value correlation information to the destination for one or a plurality of moving routes calculated from the destination position information and the terrain feature information in the actual moving route Will improve.
  • the reliability of the value to the destination of the estimated one or a plurality of moving routes can be improved.
  • the navigation device may further include a route selection unit that selects a travel route having the highest value among the values estimated by the value estimation unit.
  • the moving device moves along the movement route estimated to have the highest value.
  • the mobile device can reach the destination through the best travel path.
  • the navigation device can move the mobile device to the destination more efficiently even when there is no prior information on the movement route.
  • the navigation device further includes an operation unit that is operated by a user to designate a destination position, and a position and orientation sensor that receives positioning information of the mobile device from the global positioning system.
  • the information acquisition unit may acquire the destination position information based on the position of the destination specified by the operation unit and the positioning information of the mobile device received by the position and orientation sensor. In this case, the destination position information can be acquired easily and accurately.
  • the navigation device further includes an environment recognition sensor that surveys a first number of points around the mobile device, and the movement path detection unit is a first corresponding to each of the first number of points by the environment recognition sensor. Detecting one or a plurality of movement paths on which the mobile device can move based on the information of the number of surveys, and the terrain feature information acquisition unit determines the first number of information on the one or more movement paths from the information of the first number of surveys.
  • the survey information of the second number smaller than the number of 1 may be extracted as the topographic feature information.
  • the number of the plurality of topographic feature information is reduced from the first number to the second number.
  • the value to the destination of one or a plurality of movement routes can be estimated at high speed without greatly reducing the reliability.
  • the environment recognition sensor may include a laser range finder.
  • the first number of points can be surveyed with a simple configuration.
  • the high value of the travel route to the destination may include a short travel time when the mobile device travels the travel route.
  • the navigation device can move the moving device to the destination in a short time.
  • the high value of the moving route to the destination may include a small amount of energy consumed when the moving device moves on the moving route.
  • the navigation device can move the moving device to the destination with less energy consumption.
  • a simulation device is a simulation device that creates weight information used to estimate the value of a moving route to a destination in a navigation device according to one aspect of the present invention.
  • a storage unit for storing terrain data indicating a virtual terrain including a moving path of the vehicle, and a virtual moving device capable of traveling on a plurality of moving paths in the virtual terrain indicated by the terrain data stored in the storage unit; , Acquire the value of multiple travel routes by moving the mobile device from any point in the virtual terrain to any destination, and to any destination based on the value of the multiple travel routes acquired
  • a value calculation unit that calculates the value of the optimal travel route, and a plurality of locations related to the position of an arbitrary destination on the basis of an arbitrary point in virtual terrain.
  • Weight information for calculating value correlation information correlating to the value of the travel route to the destination is calculated by canonical correlation analysis
  • a weight information calculation unit that includes a plurality of weight coefficients respectively corresponding to the destination position information and the terrain feature information.
  • terrain data indicating a virtual terrain including a plurality of movement paths is stored.
  • the virtual moving device can travel on a plurality of moving paths in the virtual terrain indicated by the stored terrain data.
  • the value of multiple travel routes is acquired by moving the mobile device from an arbitrary point on the virtual terrain to an arbitrary destination, and based on the acquired values of the multiple travel routes, The value of the optimal travel route is calculated.
  • a plurality of destination position information related to the position of an arbitrary destination based on an arbitrary point in the virtual landform and a plurality of topographic feature information related to the features of the terrain around the arbitrary point are acquired.
  • Value correlation information that correlates to the value of the travel route to the destination based on the value of the optimal travel route calculated for each of the multiple destinations and the acquired multiple destination location information and multiple topographic feature information Is calculated by canonical correlation analysis.
  • the weight information includes a plurality of weight coefficients respectively corresponding to the destination position information and the terrain feature information.
  • weight information calculated by the simulation device is stored. Based on the stored weight information, value correlation information from the acquired destination position information and terrain feature information to the destination for one or more detected travel routes is calculated. Based on the calculated value correlation information, the value to the destination of one or a plurality of travel routes is estimated.
  • This configuration makes it possible to estimate the value of one or more travel routes to the destination even when there is no prior information on the travel route.
  • the moving device can reach the destination with a high probability by moving the moving route estimated to have high value.
  • the navigation device can efficiently move the mobile device to the destination even when there is no prior information on the travel route.
  • the simulation device uses weight information used to estimate the value of the travel route to the destination in the navigation device that can efficiently move the travel device to the destination even when there is no prior information of the travel route. Can be created.
  • An autonomous mobile device includes a main body configured to be movable, a navigation device according to one aspect of the present invention mounted on the main body, and each movement estimated by the navigation device. And a control unit that controls the movement of the main body based on the value of the route to the destination.
  • the above navigation device is mounted on the main body.
  • the main body moves based on the value to the destination of each movement route estimated by the navigation device. According to this configuration, since the autonomous mobile device includes the navigation device described above, it is possible to efficiently move to the destination even when there is no prior information on the travel route.
  • a navigation method is a navigation method for navigating a mobile device, and includes a plurality of weighting factors respectively corresponding to destination position information and terrain feature information. Pre-stores weight information for calculating value correlation information as information correlating with the value from the topographic feature information to the destination of the travel route, and detecting one or a plurality of travel routes on which the mobile device can move
  • one or a plurality of movement paths through which the moving device can move are detected. Further, destination position information related to the position of the destination with reference to the mobile device is acquired. Topographic feature information regarding the features of the topography around the mobile device is acquired.
  • Weight information for calculating value correlation information correlating with the value from the destination position information and topographic feature information to the destination of the travel route is stored in advance.
  • the weight information includes a plurality of weight coefficients respectively corresponding to the destination position information and the terrain feature information.
  • value correlation information from the acquired destination position information and terrain feature information to the destination for one or more detected travel routes is calculated. Based on the calculated value correlation information, the value to the destination of one or a plurality of travel routes is estimated.
  • This configuration makes it possible to estimate the value of one or more travel routes to the destination even when there is no prior information on the travel route.
  • the moving device can reach the destination with a high probability by moving the moving route estimated to have high value.
  • the navigation method can efficiently move the mobile device to the destination even when there is no prior information on the travel route.
  • the present invention it is possible to efficiently move the mobile device to the destination even when there is no prior information on the travel route. Also, creating weight information used to estimate the value of a moving route to a destination in a navigation device that can efficiently move the moving device to the destination even when there is no prior information of the moving route Is possible.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a mobile device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing the appearance of the moving device.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the simulation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a diagram showing a virtual terrain used for the route setting process.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the route setting process.
  • FIG. 6 is a flowchart showing value calculation processing by the value calculation unit.
  • FIG. 7 is a flowchart showing destination position information acquisition processing by the information acquisition unit.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the r component, h component, and ⁇ component of the destination position information.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a mobile device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing the appearance of the moving device.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the simulation
  • FIG. 9 is a flowchart showing the terrain feature information acquisition processing by the information acquisition unit.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the f1 to f16 components of the topographic feature information.
  • FIG. 11 is a flowchart showing weight information calculation processing by the weight information calculation unit.
  • FIG. 12 is a flowchart showing navigation processing by the navigation device.
  • FIG. 13 is a flowchart showing navigation processing by the navigation device.
  • the mobile device is an autonomous mobile device that does not require driving and operation by a driver used in an agricultural work site or a disaster site.
  • FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of a mobile device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a schematic diagram showing the appearance of the moving device.
  • FIG. 2A shows a plan view of the moving device
  • FIG. 2B shows a side view of the moving device.
  • the moving device 200 includes a navigation device 100, a control unit 210, an actuator unit 220, a moving mechanism unit 230, a vehicle body 240, and wheels 250 (FIG. 2).
  • mobile device 200 is a UGV (unmanned land vehicle) including four wheels 250.
  • UGV unmanned land vehicle
  • the navigation device 100 includes a sensor unit 110, an operation unit 120, and a storage unit 130.
  • the navigation device 100 includes a destination position information acquisition unit 140, a movement route detection unit 150, a terrain feature information acquisition unit 160, a value estimation unit 170, and a route selection unit 180.
  • the destination position information acquisition unit 140, the movement route detection unit 150, the terrain feature information acquisition unit 160, the value estimation unit 170, and the route selection unit 180 are realized by, for example, a CPU (Central Processing Unit) and a computer program.
  • a CPU Central Processing Unit
  • the sensor unit 110 includes a position and orientation sensor 111 and an environment recognition sensor 112.
  • the position / orientation sensor 111 receives positioning information and attitude information of the moving device 200 from GPS (Global Positioning System), INS (Inertial Navigation Device), and IMU (Inertial Attitude Measurement Device).
  • the positioning information includes the position, speed, and acceleration of the mobile device 200.
  • the posture information includes the direction of the vehicle body 240.
  • the position / orientation sensor 111 provides the received position information and orientation information of the mobile device 200 to the destination position information acquisition unit 140.
  • the environment recognition sensor 112 is, for example, an LRF (laser range finder). As shown in FIG. 2B, the environment recognition sensor 112 sequentially emits a plurality (32 in this example) of laser beams in the vertical direction of the moving device 200 at predetermined angular intervals. In this state, as shown in FIG. 2A, the environment recognition sensor 112 rotates about the vertical direction of the vehicle body 240 as an axis. Thereby, the environment recognition sensor 112 sequentially emits a plurality of laser beams around the vehicle body 240 at predetermined angular intervals.
  • LRF laser range finder
  • the environment recognition sensor 112 measures a plurality of points around the mobile device 200 by detecting light reflected by surrounding objects.
  • the environment recognition sensor 112 emits about 64000 laser beams per second around the vehicle body 240. Therefore, the environment recognition sensor 112 measures 64,000 points around the mobile device 200.
  • the environment recognition sensor 112 provides survey information of a plurality of points to the movement path detection unit 150.
  • the 1 includes a user interface.
  • the user can designate the position of the destination by operating the operation unit 120.
  • the operation unit 120 provides the destination position information acquisition unit 140 with the position of the destination designated by the user.
  • the destination position information acquisition unit 140 estimates the position and posture of the mobile device 200 based on the positioning information and posture information of the mobile device 200. Further, the destination position information acquisition unit 140 acquires the position of the destination with reference to the moving device 200 as destination position information based on the estimated position of the moving device 200 and the position of the designated destination. .
  • the destination position information has three dimensions. The destination position information acquisition unit 140 provides the destination position information to the value estimation unit 170.
  • the movement path detection unit 150 detects one or a plurality of movement paths on which the movement device 200 can move based on survey information of a plurality of points by the environment recognition sensor 112.
  • the movement route detection unit 150 provides the detected movement route to the terrain feature information acquisition unit 160.
  • the terrain feature information acquisition unit 160 selects survey information on a moving route from survey information of a plurality of points by the environment recognition sensor 112 and extracts it as terrain feature information.
  • the terrain feature information indicates features of the terrain around the mobile device 200.
  • the topographic feature information of 16 places on the movement route is extracted from the survey information of 64000 places. That is, the terrain feature information has 16 dimensions.
  • the terrain feature information acquisition unit 160 provides the terrain feature information to the value estimation unit 170.
  • the storage unit 130 is, for example, a hard disk.
  • the storage unit 130 stores weight information in advance.
  • the weight information includes a plurality of weight coefficients respectively corresponding to the destination position information and the terrain feature information.
  • the weight information is information that associates the destination position information and the terrain feature information with the weight correlation information correlated with the value of the moving route to the destination.
  • the value estimation unit 170 acquires weight information stored in the storage unit 130.
  • the value of the travel route to the destination may be travel time or energy consumption.
  • the navigation device 100 can move the mobile device 200 to the destination in a short time by selecting a travel route having high value.
  • the navigation device 100 can move the mobile device 200 to the destination with less energy consumption by selecting a high-value travel route.
  • the value estimation unit 170 calculates, as value correlation information, information that correlates with the value of one or more travel routes to the destination based on the weight information. Moreover, the value estimation part 170 estimates the value to the destination of one or several moving routes based on the calculated value correlation information. The value estimation unit 170 gives the route selection unit 180 the value to the destination of one or more travel routes.
  • the route selection unit 180 selects a travel route having the highest value among the values estimated by the value estimation unit 170.
  • the route selection unit 180 gives information indicating the selected movement route to the control unit 210.
  • the control unit 210 is, for example, an ECU (electronic control unit).
  • the actuator unit 220 includes a drive system actuator 221 and a steering system actuator 222.
  • the moving mechanism unit 230 includes a drive mechanism 231 and a steering mechanism 232.
  • the drive mechanism 231 includes, for example, a throttle valve and a brake.
  • the steering mechanism 232 includes, for example, steering.
  • the drive system actuator 221 and the steering system actuator 222 are connected to the drive mechanism 231 and the steering mechanism 232, respectively.
  • the control unit 210 controls the drive system actuator 221 and the steering system actuator 222 so that the moving device 200 moves along the movement route selected by the route selection unit 180.
  • the drive system actuator 221 adjusts, for example, the throttle valve opening and the brake operation amount of the drive mechanism 231 based on control by the control unit 210.
  • the steering system actuator 222 operates the steering of the steering mechanism 232, for example. Accordingly, the moving device 200 can move to the destination through the moving route selected by the route selecting unit 180.
  • the moving device 200 moves on the moving route estimated to have the highest value.
  • the moving apparatus 200 can reach the destination through the best moving path.
  • the navigation device 100 can move the mobile device 200 more efficiently to the destination even when there is no advance information on the travel route.
  • FIG. 3 is a block diagram showing an example of the configuration of the simulation apparatus according to the embodiment of the present invention.
  • the simulation apparatus 300 includes an operation unit 310, a display unit 320, a storage unit 330, a route setting unit 340, a value calculation unit 350, an information acquisition unit 360, and a weight information calculation unit 370.
  • the route setting unit 340, the value calculation unit 350, the information acquisition unit 360, and the weight information calculation unit 370 are realized by a CPU and a computer program, for example.
  • the operation unit 310 includes a keyboard and a pointing device.
  • the user can give various instructions to the route setting unit 340 by operating the operation unit 310.
  • the display unit 320 is, for example, a liquid crystal display panel or an organic EL (electroluminescence) display panel.
  • the storage unit 330 is, for example, a hard disk.
  • the storage unit 330 stores terrain data and moving device data in advance.
  • the storage unit 330 stores in advance a route setting program, a value calculation program, a destination position information acquisition program, a terrain feature information acquisition program, and a weight information calculation program.
  • the terrain data is data for displaying a virtual terrain (hereinafter referred to as a virtual terrain) including a plurality of moving paths and obstacles such as plants and rocks on the display unit 320.
  • a virtual terrain including a plurality of moving paths and obstacles such as plants and rocks on the display unit 320.
  • the terrain data it is preferable to use terrain data having a virtual terrain similar to the terrain on which the mobile device 200 actually travels.
  • the mobile device data is data for displaying a virtual mobile device (hereinafter referred to as a virtual mobile device) corresponding to the mobile device 200 of FIG.
  • the route setting unit 340 displays the virtual moving device and the virtual landform on the display unit 320 based on the operation of the operation unit 310 by the user.
  • the moving device data includes the sensor unit 110, the actuator unit 220, the moving mechanism unit 230, and the vehicle body 240 in FIG. 1, and the virtual sensor unit, the actuator unit, the moving mechanism unit, the vehicle body, and the wheels corresponding to the wheel 250 in FIG. It consists of data to be displayed on the display unit 320.
  • the virtual moving device can travel on a plurality of moving paths in virtual terrain by driving a virtual actuator unit and a moving mechanism unit.
  • the route setting unit 340 sets a combination of a plurality of moving routes in the virtual terrain on which the virtual moving device moves by executing route setting processing described later.
  • the route setting unit 340 stores the set combination of travel routes in the storage unit 330.
  • the value calculating unit 350 moves the virtual moving device from an arbitrary point on the virtual terrain to an arbitrary destination by executing a value calculating process described later based on the terrain data and the moving device data. Thereby, the value calculation part 350 acquires the value of a several movement path
  • the information acquisition unit 360 executes a destination position information acquisition process to be described later on the basis of the terrain data and the mobile device data, thereby performing a plurality of purposes related to the position of an arbitrary destination on the basis of an arbitrary point on the virtual terrain. Get location information.
  • the information acquisition unit 360 executes a terrain feature information acquisition process to be described later based on the terrain data and the mobile device data, thereby obtaining a plurality of terrain feature information related to the features of the terrain around any point in the virtual terrain. get.
  • the information acquisition unit 360 stores the acquired plurality of destination position information and the plurality of terrain feature information in the storage unit 330.
  • the weight information calculation unit 370 calculates weight information based on the value to the destination of the plurality of travel routes, the plurality of destination position information, and the plurality of topographic feature information by executing a weight information calculation process described later. To do.
  • the weight information is information for calculating value correlation information that correlates with the value of the travel route to the destination, and the weight information is calculated by canonical correlation analysis.
  • the weight information calculation unit 370 stores the calculated weight information in the storage unit 330.
  • the weight information stored in the storage unit 330 is stored in the storage unit 130 of the mobile device 200.
  • FIG. 4 is a diagram showing a virtual landform used for the route setting process.
  • the virtual landform 10 includes a plurality of virtual moving paths 11 to which the virtual moving device can move and virtual obstacles 12 such as plants and rocks to which the virtual moving device cannot move.
  • the virtual movement path 11 and the virtual obstacle 12 are referred to as a virtual movement path 11 and a virtual obstacle 12, respectively.
  • the virtual movement path 11 is indicated by white
  • the virtual obstacle 12 is indicated by a dot pattern.
  • the illustration of the height difference of the virtual landform 10 is omitted.
  • FIG. 5 is a flowchart showing the route setting process.
  • the route setting process is performed when the CPU of the simulation apparatus 300 executes a route setting program.
  • the user operates the operation unit 310 to select the terrain data stored in the storage unit 330.
  • the route setting unit 340 displays the virtual terrain 10 on the display unit 320 based on the selected terrain data (step S1).
  • the route setting unit 340 sets a plurality of nodes 13 in a plurality of portions on the virtual movement route 11 (step S2).
  • the number of nodes 13 to be set is N.
  • the path setting unit 340 sets a combination of the virtual movement paths 11 along which the virtual movement apparatus moves by linking the set arbitrary nodes 13 (step S3). Thereafter, the route setting unit 340 stores the set combination of the plurality of nodes and the virtual movement route 11 in the storage unit 330 (step S4).
  • step S2 83 nodes 13 are set in step S2.
  • the number of combinations of the virtual movement paths 11 from one node 13 to another node 13 as the destination is N ⁇ (N ⁇ 1).
  • N the number of combinations of the virtual movement paths 11 from one node 13 to another node 13 as the destination.
  • step S3 combinations of 9378 types of virtual movement paths 11 are set in step S3. After the route setting process, each of the value calculation process, the destination position information acquisition process, and the topographic feature information acquisition process is continued.
  • FIG. 6 is a flowchart showing value calculation processing by the value calculation unit 350.
  • the value calculation process is performed by the CPU of the simulation apparatus 300 executing a value calculation program.
  • the value calculation unit 350 acquires the value between all the nodes 13 by causing the virtual mobile device to travel between all the nodes 13 (step S11).
  • the value between the nodes 13 is the movement time of the virtual moving device when moving between the nodes 13.
  • the value between the nodes 13 may be the fuel consumption rate of the virtual moving device when moving between the nodes 13.
  • the value calculation unit 350 sets an arbitrary node 13 as a destination (step S12). Subsequently, the value calculation unit 350 calculates the optimum value of the virtual movement route 11 from the node 13 other than the destination to the destination (step S13). Value is calculated by the DP method (dynamic programming). Thereafter, the value calculation unit 350 stores the acquired values between all the nodes 13 and the calculated values in the storage unit 330 (step S14).
  • step S15 determines whether or not all the nodes 13 have been set as destinations.
  • step S15 when all the nodes 13 are not set as the destination, the value calculation unit 350 returns to the process of step S12. Thereby, the processing of steps S12 to S15 is repeated.
  • step S15 the value calculation unit 350 ends the value calculation process.
  • step S11 the value between the nodes 13 is acquired based on the moving speed of the virtual mobile device. For example, when the unevenness between certain nodes 13 is large, the moving speed of the virtual moving device decreases. Therefore, the value between the nodes 13 becomes low.
  • the attitude of the virtual mobile device is taken into account when acquiring the value between the nodes 13.
  • the movement speed of the virtual moving device decreases when moving from one node 13 to the other node 13.
  • the moving speed of the virtual moving device increases. Therefore, the value between the nodes 13 when moving from one node 13 to the other node 13 is low, and the value between the nodes 13 when moving from the other node 13 to one node 13 is high.
  • FIG. 7 is a flowchart showing destination position information acquisition processing by the information acquisition unit 360.
  • the destination position information acquisition process is performed by the CPU of the simulation apparatus 300 executing a destination position information acquisition program.
  • the information acquisition unit 360 sets an arbitrary node 13 as a destination (step S21).
  • the information acquisition unit 360 calculates destination position information in the nodes 13 other than the destination (step S22).
  • the destination position information is calculated based on the positioning information obtained by the position and orientation sensor of the sensor unit of the virtual moving device.
  • the destination position information is composed of three components (an r component, an h component, and a ⁇ component described later). That is, the destination position information has three dimensions.
  • the information acquisition unit 360 stores the calculated destination position information in the storage unit 330 (step S23). Thereafter, the information acquisition unit 360 determines whether or not the destination position information for all nodes 13 other than the destination is stored in the storage unit 330 (step S24). In step S24, when the destination position information for all the nodes 13 other than the destination is not stored in the storage unit 330, the information acquisition unit 360 returns to the process of step S22. Thereby, the processing of steps S22 to S24 is repeated.
  • step S24 when the destination position information for all the nodes 13 other than the destination is stored in the storage unit 330 in step S24, the information acquisition unit 360 determines whether all the nodes 13 are set as the destinations. (Step S25). In step S25, when all the nodes 13 are not set as the destination, the information acquisition unit 360 returns to the process of step S21. Thereby, the processing of steps S21 to S25 is repeated. On the other hand, when all the nodes 13 are set as destinations in step S25, the information acquisition unit 360 ends the destination position information acquisition process.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining the r component, h component, and ⁇ component of the destination position information.
  • FIG. 8A shows a side view of a part of the virtual terrain 10
  • FIG. 8B shows a plan view of a part of the virtual terrain 10.
  • the node 13G is set as the destination. Attention is paid to the node 13A as a node 13 other than the node 13G.
  • the horizontal distance from the node 13A to the node 13G is the r component of the destination position information at the node 13A.
  • the vertical distance from the node 13A to the node 13G is the h component of the destination position information at the node 13A.
  • an angle formed by a line segment from the node 13A toward the other node 13 other than the destination and a line segment from the node 13A toward the node 13G is the ⁇ component of the destination position information at the node 13A.
  • nodes 13B and 13C are set as the nodes 13 adjacent to the node 13A.
  • the angle formed by the line segment from the node 13A to the node 13B and the line segment from the node 13A to the node 13G is ⁇ 1, and is formed by the line segment from the node 13A to the node 13C and the line segment from the node 13A to the node 13G.
  • the angle is ⁇ 2.
  • the angle ⁇ 1 becomes the ⁇ component of the destination position information at the node 13A.
  • the angle ⁇ 2 becomes the ⁇ component of the destination position information at the node 13A.
  • the ⁇ component of the destination position information of each node 13 varies depending on the movement path of the virtual movement apparatus.
  • FIG. 9 is a flowchart showing the terrain feature information acquisition process by the information acquisition unit 360.
  • the terrain feature information acquisition process is performed by the CPU of the simulation apparatus 300 executing a terrain feature information acquisition program.
  • the information acquisition unit 360 calculates terrain feature information at an arbitrary node 13 (step S31).
  • the topographic feature information is composed of 16 components (components f1 to f16 described later). That is, the destination position information has 16 dimensions.
  • the information acquisition unit 360 stores the calculated topographic feature information in the storage unit 330 (step S32). Subsequently, the information acquisition unit 360 determines whether or not the terrain feature information for all the nodes 13 is stored in the storage unit 330 (step S33). In step S33, when the terrain feature information for all the nodes 13 is not stored in the storage unit 330, the information acquisition unit 360 returns to the process of step S31. Thereby, the processing of steps S31 to S33 is repeated. On the other hand, when the terrain feature information in all the nodes 13 is stored in the storage unit 330 in step S33, the information acquisition unit 360 ends the terrain feature information acquisition process.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the f1 to f16 components of the topographic feature information.
  • FIG. 10A shows a plan view of a part of the virtual terrain 10
  • FIG. 10B shows a side view of a part of the virtual terrain 10.
  • attention is paid to the node 13A as the arbitrary node 13.
  • FIG. The virtual mobile device 1 is arranged at the node 13A in a posture facing the traveling direction.
  • laser light is emitted from the environment recognition sensor of the sensor unit of the virtual moving device 1 within a range of 180 ° in front of the virtual moving device 1. Further, the laser light reflected by the object around the virtual moving device 1 is detected by the environment recognition sensor.
  • the object includes the ground and obstacles such as plants and rocks.
  • the position closest to the virtual moving device 1 is P1
  • the position farthest from the virtual moving device 1 is P2.
  • Laser beams L1 to L16 reflected by the objects at 16 positions that divide the distance between the positions P1 and P2 into 15 equal parts are extracted.
  • the distances to the objects measured by the laser beams L1 to L16 are d1 to d16, respectively.
  • a plurality of laser beams reflected by a plurality of objects near the distance d1 are detected.
  • the average value of the distances to the plurality of objects measured by the plurality of laser beams is the f1 component of the topographic feature information.
  • a plurality of laser beams respectively reflected by a plurality of objects near the distance d2 are detected.
  • the average value of the distances to the plurality of objects surveyed by the plurality of laser beams becomes the f2 component of the topographic feature information.
  • a plurality of laser beams respectively reflected by a plurality of objects near the distance d3 are detected.
  • the average value of the distances to the plurality of objects measured by the plurality of laser beams is the f3 component of the topographic feature information.
  • a plurality of laser beams respectively reflected by a plurality of objects near the distances d4 to d16 are detected.
  • the average values of the distances to the plurality of objects measured by the plurality of laser beams corresponding to the distances d4 to d16 are the f4 to f16 components of the topographic feature information, respectively.
  • step S31 the terrain feature information having 16 components in the node 13A when the virtual mobile device 1 is in one posture is calculated. That is, the terrain feature information having a large number of components (64,000 in this example) is reduced in dimension to the terrain feature information having 16 components.
  • step S31 the terrain feature information in the node 13A when the virtual moving device 1 is in another posture is calculated.
  • the weight information calculation unit 370 executes the weight information calculation process after the value calculation process, the destination position information acquisition process, and the topographic feature information acquisition process.
  • FIG. 11 is a flowchart showing weight information calculation processing by the weight information calculation unit 370. The weight information calculation process is performed when the CPU of the simulation apparatus 300 executes a weight information calculation program.
  • the weight information calculation unit 370 sets the first function in the plurality of virtual movement routes 11 set by the route setting unit 340 (step S41).
  • the first function includes a plurality of first variables and a plurality of first coefficients.
  • the plurality of first variables include a plurality of destination position information and a plurality of topographic feature information.
  • the plurality of first coefficients correspond to the plurality of first variables, respectively.
  • the first function x is given by the following formula (1).
  • the first function x is a product of the first coefficient matrix a and the first variable matrix X.
  • the first coefficient matrix a is a data matrix of 1 row ⁇ p columns.
  • the first coefficient matrix a includes p first coefficients.
  • p is an integer of 2 or more.
  • the first coefficient matrix a includes 19 first coefficients a1, a2, a3,.
  • the first variable matrix X is a data matrix of p rows ⁇ n columns.
  • p is an integer indicating the number of first coefficients
  • n is an integer indicating the number of combinations of the virtual movement paths 11. In this example, p is 19 and n is 9378.
  • Each column of the first variable matrix X includes p first variables.
  • each column includes p first variables r (i) , h (i) , ⁇ (i) , f1 (i) to f16 (i) .
  • i is an integer of 1 to n.
  • the r variable, h component and ⁇ component of the destination position information corresponding to the i-th virtual movement path 11 and the f1 to f16 components of the topographic feature information are p first variables r (i). , H (i) , ⁇ (i) , f1 (i) to f16 (i) .
  • the plurality of first coefficients a1, a2, a3,..., A19 of the first coefficient matrix a are the plurality of first variables r (i) , h in each column of the first variable matrix X. This corresponds to (i) , ⁇ (i) , f1 (i) to f16 (i) , respectively.
  • the weight information calculation unit 370 sets the second function in the plurality of virtual movement routes 11 set by the route setting unit 340 (step S42).
  • the second function includes one or more second variables and one or more second coefficients.
  • the one or more second variables include the value of the optimal virtual movement path 11 to the destination.
  • the one or more second coefficients correspond to one or more second variables, respectively.
  • the second function y is a product of the second coefficient matrix b and the second variable matrix Y.
  • the second coefficient matrix b is a data matrix of 1 row ⁇ q columns.
  • q is 1. Therefore, the second coefficient matrix b includes only one second coefficient, and the second coefficient matrix b is equal to the second coefficient b.
  • the second variable matrix Y is a data matrix of q rows ⁇ n columns.
  • n is an integer indicating the number of combinations of the virtual movement paths 11. In this example, q is 1 and n is 9378.
  • Each row (in this example, one row) of the second variable matrix Y includes n second variables.
  • each row includes n second variables v (1) , v (2) , v (3) ,..., V (n) .
  • the value v corresponding to the i-th virtual movement path 11 corresponds to the second variable v (i) .
  • i is an integer of 1 to n.
  • the weight information calculation unit 370 sets the values of the plurality of first coefficients and the value of one or more second coefficients so that the correlation between the first function x and the second function y is maximized. Determine (step S43).
  • step S43 the values of the first coefficients a1, a2, a3,..., A19 and the values of the second coefficient matrix b (values of the second coefficient b) of the plurality of first coefficient matrices a are as follows. ).
  • covariance matrices S XX , S YY , and S YX given by the following formulas (3), (4), and (5) are calculated.
  • the superscript “T” represents a transposed matrix.
  • X ⁇ is an average deviation matrix obtained by subtracting the average value of the components in the row direction of the first variable matrix X from the components in the row direction of the first variable matrix X.
  • Y ⁇ is an average deviation matrix obtained by subtracting the average value of the components in the row direction of the second variable matrix Y from the components in the row direction of the second variable matrix Y.
  • the function r (a, b) is a correlation function obtained by linearly combining the first coefficient matrix a, the second coefficient matrix b, the first variable matrix X, and the second variable matrix Y.
  • a first coefficient matrix a and a second coefficient matrix b that maximize the function r (a, b) are first canonical correlation vectors, and are denoted by A and B, respectively.
  • the first canonical correlation vector A of the above equation (7) includes p first weighting coefficients A1, A2, A3,.
  • First variable matrix X m in the above equation include p number of first variables r, h, theta, the f1 ⁇ f16.
  • the first variables r, h, and ⁇ correspond to the r component, h component, and ⁇ component of the destination position information, and the first variables f1 to f16 correspond to the f1 to f16 components of the topographic feature information.
  • the first canonical correlation vector B includes q (one in this example) second weighting coefficients B.
  • the first variable matrix Y m in the above equation includes q (one in this example) second variables v.
  • the second variable v corresponds to the value v.
  • the value of the first function x m when the values are substituted into the first variables r, h, ⁇ , f1,..., F16 in the equation (7) represents the height of the value v.
  • the value of the first function x m correspond to the value correlation information to the destination.
  • the weight information calculation unit 370 stores the determined values of the plurality of first coefficients in the storage unit 330 as the plurality of weight coefficients A1 to A19 (step S44).
  • the determined values of the plurality of first coefficients (the plurality of weighting coefficients A1 to A19) become the weight information. Thereby, the terrain feature information acquisition process ends.
  • the plurality of destination position information, the plurality of terrain feature information, and the value to the destination of the plurality of travel routes are acquired using the virtual terrain 10 including the plurality of travel routes. This makes it easy to obtain multiple destination location information, multiple terrain feature information, and multiple travel route destination values for any terrain, and easily calculate the weighting factor for any terrain. can do.
  • FIGS. 12 and 13 are flowcharts showing navigation processing by the navigation device 100.
  • the navigation process is performed by the CPU of the navigation device 100 executing a navigation program.
  • the mobile device 200 is arranged at a farm work site or a disaster site that is actually used.
  • the storage unit 130 stores the weight information calculated in step S44 of the weight information calculation process.
  • the user operates the operation unit 120 to specify the destination position in advance.
  • the destination position information acquisition unit 140 sets the position of the designated destination (step S51).
  • the control unit 210 of the moving device 200 drives the moving mechanism unit 230 by controlling the actuator unit 220. Thereby, the movement of the moving apparatus 200 starts.
  • the destination position information acquisition unit 140 acquires positioning information and posture information from the position and orientation sensor 111 (step S52).
  • the destination position information acquisition unit 140 estimates the position and posture of the mobile device 200 based on the acquired positioning information and posture information (step S53). Further, the destination position information acquisition unit 140 is based on the position of the moving device 200 and the position of the destination, and destination position information (r component, h component, and ⁇ component) regarding the position of the destination with reference to the moving device 200. ) Is acquired (step S54).
  • the movement path detection unit 150 acquires survey information of a plurality of points from the environment recognition sensor 112 (step S55).
  • the movement route detection unit 150 detects a movement route on which the movement device 200 can move based on the acquired survey information of the plurality of points (step S56).
  • the topographic feature information acquisition unit 160 extracts the topographic feature information (components f1 to f16) from the survey information of a plurality of points by the environment recognition sensor 112 (step S57).
  • Three components (r component, h component, and ⁇ component) of the destination position information acquired in step S54 and 16 components (f1 to f16 components) of the topographic feature information extracted in step S57 are expressed by the equation (7).
  • the procedure for extracting the terrain feature information is the same as the procedure for extracting the f1 to f16 components of the 16 terrain feature information from the terrain feature information having 64000 components in FIGS. 10 (a) and 10 (b).
  • the value estimation part 170 can estimate the value to the destination of one or several moving routes at high speed, without reducing reliability significantly.
  • the value estimation unit 170 estimates the value to the destination of one or more travel routes (step S58).
  • the estimation of the value of the movement route to the destination is correlated with the value of the one or more movement routes to the destination based on the weight information stored in the storage unit 130 from the destination position information and the terrain feature information. This is done by calculating value correlation information.
  • the weight information stored in the storage unit 130 is the first canonical correlation vector A (a plurality of weighting coefficients A1 to A19) of Expression (7)
  • the value correlation information to the destination is Expression (7).
  • a first function x m Accordingly, based on equation (7), for one or more movement path, by the value of the first function x m is calculated from the first canonical correlation vector A and the first variable matrix X m, mobile The value v to the destination of the route is estimated.
  • the route selection unit 180 selects the travel route having the highest value among the values estimated by the value estimation unit 170 (step S59).
  • the control unit 210 moves along the movement route specified by the route selection unit 180.
  • the destination position information acquisition unit 140 determines whether or not the position of the moving device 200 is the position of the destination (step S60).
  • step S60 when the position of the moving device 200 is not the destination position, the CPU returns to the process of step S52. Thereby, the processing of steps S52 to S60 is repeated. On the other hand, if the position of the mobile device 200 is the destination position in step S60, the CPU ends the navigation process.
  • one or a plurality of movement paths are detected by movement path detection unit 150.
  • Destination position information (r component, h component, and ⁇ component) is acquired by the destination position information acquisition unit 140.
  • Topographic feature information (components f1 to f16) is acquired by the topographic feature information acquisition unit 160.
  • Weight information (first canonical correlation vector A including a plurality of weight coefficients A1 to A19) is stored in advance in the storage unit 130.
  • value correlation information to the destination of the detected one or more movement path (the value of the first function x m) is calculated by the value estimating unit 170.
  • the value estimator 170 estimates the value v up to the destination of one or more travel routes based on the calculated value correlation information.
  • the moving device 200 can reach the destination with a high probability by moving the moving route estimated to have high value. As a result, the navigation device 100 can efficiently move the moving device 200 to the destination even when there is no prior information on the moving route.
  • the value calculation unit 350 calculates the value of the optimal travel route for each of the plurality of destinations in the virtual landform 10.
  • a plurality of destination position information and a plurality of terrain feature information in the virtual terrain 10 are acquired by the information acquisition unit 360.
  • Weight information is calculated by the weight information calculation unit 370 based on the acquired values of the plurality of travel routes to the destination, the acquired plurality of destination position information, and the plurality of topographic feature information.
  • the weight information used to estimate the value of the travel route to the destination in the navigation device 100 that can efficiently move the mobile device 200 to the destination. Can be created.
  • the value of the travel route to the destination is travel time or energy consumption, but is not limited thereto.
  • the value of the travel route to the destination may be travel time and energy consumption. In this case, the shorter the travel time when the mobile device 200 travels the travel route and the less the energy consumption, the higher the value to the destination of the travel route. Therefore, the navigation device 100 can move the mobile device 200 to the destination in a short time and with less energy consumption by selecting a travel route having high value.
  • Equation (2) when the value to the destination of the movement route includes a plurality of elements, the second function y set by the weight information calculation unit 370 of the simulation apparatus 300 in the weight information calculation process is expressed by Equation (2). Instead, it is given by the following formula (9). Further, the second function y m having the maximum correlation with the first function x m of the equation (7) is given by the following equation (10) instead of the equation (8).
  • v1 and v2 are the values of the optimum virtual movement route to the destination corresponding to the movement time and energy consumption, respectively.
  • the route selection unit 180 selects the travel route having the highest value among the values estimated by the value estimation unit 170, but is not limited thereto. If the selected travel route is a dead end, the mobile device 200 returns to the branch point of the previous travel route.
  • the route selection unit 180 may select a travel route having a value other than the highest value (for example, the second highest value) among the values estimated by the value estimation unit 170.
  • the number of components of the topographic feature information is reduced to 16 components, but the present invention is not limited to this. Many components of the terrain feature information may be reduced to 15 or less components. In this case, the value estimation unit 170 can estimate the value of one or a plurality of travel routes to the destination more quickly. Alternatively, many components of the terrain feature information may be reduced to 17 or more components. In this case, the value estimation unit 170 can estimate the value to the destination of one or more travel routes more accurately.
  • the moving device 200 is a four-wheeled vehicle, but is not limited to this.
  • the moving device 200 may be another moving device such as a two-wheeled vehicle, a three-wheeled vehicle, a ship, or a walking robot.
  • the mobile device 200 is an example of a mobile device or an autonomous mobile device
  • the navigation device 100 is an example of a navigation device
  • the movement route detection unit 150 is an example of a movement route detection unit.
  • the destination location information acquisition unit 140 is an example of a destination location information acquisition unit
  • the terrain feature information acquisition unit 160 is an example of a terrain feature information acquisition unit
  • the storage unit 130 is an example of a storage unit of a navigation device
  • the value estimation unit 170 is an example of a value estimation unit.
  • the component in the column direction of the first variable matrix X is an example of the first variable
  • the component in the row direction of the first coefficient matrix a is an example of the first coefficient
  • the first function x is the first variable.
  • the component in the column direction of the second variable matrix Y is an example of the second variable
  • the component in the row direction of the second coefficient matrix b is an example of the second coefficient
  • the second function Y is the second variable Y. This is an example of the function.
  • the route selection unit 180 is an example of a route selection unit
  • the operation unit 120 is an example of an operation unit
  • the position and orientation sensor 111 is an example of a position and orientation sensor
  • the environment recognition sensor 112 is an example of an environment recognition sensor.
  • the storage unit 330 is an example of a storage unit of a simulation device
  • the virtual movement device 1 is an example of a virtual movement device
  • the value calculation unit 350 is an example of a value calculation unit
  • the information acquisition unit 360 is an information acquisition unit. It is an example.
  • the weight information calculation unit 370 is an example of a weight information calculation unit
  • the vehicle body 240 is an example of a main body unit
  • the control unit 210 is an example of a control unit.
  • the present invention can be effectively used for various autonomous mobile bodies equipped with a navigation device.

Landscapes

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Abstract

　移動装置を基準とした目的地の位置に関する目的地位置情報および移動装置の周囲の地形の特徴に関する地形特徴情報が取得される。記憶部に目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が記憶される。重み情報、目的地位置情報および地形特徴情報に基づいて一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。

Description

ナビゲーション装置、シミュレーション装置、移動装置およびナビゲーション方法
　本発明は、ナビゲーション装置、シミュレーション装置、移動装置およびナビゲーション方法に関する。
　農作業場または災害現場等においては、運転手による運転および操作を必要としない自律式の移動装置が用いられることがある。このような移動装置には、移動経路の事前情報がない状況でも、任意の地点から目的地まで自律的に移動可能であることが求められる。非特許文献１には、事前に決められたスタート地点からゴール地点まで自律移動可能な自律移動ロボットが記載されている。
齋藤哲平・黒田洋司著「未知環境におけるＦａｓｔ　ＳＬＡＭに基づいた大域的経路計画法」、明治大学理工学部研究報告、明治大学理工学部、２００９年３月３１日、第４０巻、ｐ．１－８
　非特許文献１の自律移動ロボットは、障害物等の事前情報が一切与えられていなくても、自己位置推定および地図構築を利用して経路計画を行う。しかしながら、移動経路の事前情報がない場合には、非特許文献１の自律移動ロボットは移動経路上の行き止まりに遭遇する可能性が高い。この場合、自律移動ロボットは引き返さなければならず、ゴール地点まで効率よく移動することができない。
　本発明の目的は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置、それを備えた移動装置およびナビゲーション方法を提供することである。
　本発明の他の目的は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成可能なシミュレーション装置を提供することである。
　（１）本発明の一局面に従うナビゲーション装置は、移動装置に搭載されるナビゲーション装置であって、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出する移動経路検出部と、移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として取得する目的地位置情報取得部と、移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として取得する地形特徴情報取得部と、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含み目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する情報を価値相関情報として算出するための重み情報を予め記憶する記憶部と、記憶部に記憶された重み情報に基づいて、目的地位置情報取得部により取得された目的地位置情報および地形特徴情報取得部により取得された地形特徴情報から、移動経路検出部により検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定する価値推定部とを備えるものである。
　このナビゲーション装置においては、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路が検出される。また、移動装置を基準とした目的地の位置に関する目的地位置情報が取得される。移動装置の周囲の地形の特徴に関する地形特徴情報が取得される。
　目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が予め記憶されている。ここで、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。
　記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。
　この構成によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。それにより、ナビゲーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
　（２）重み情報における複数の重み係数は、複数の移動経路を含む仮想的な地形において、任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報、任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報、および複数の移動経路の予め取得した価値を用いて、正準相関分析により算出されてもよい。
　この場合、複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値は、複数の移動経路を含む仮想的な地形を用いて取得される。これにより、任意の地形の複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値を容易に取得することができるとともに、任意の地形の重み係数を容易に算出することができる。
　（３）複数の移動経路を含む仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を複数の第１の変数として含みかつ複数の第１の変数にそれぞれ対応する複数の第１の係数を含む第１の関数が設定されるとともに、仮想的な地形における複数の移動経路の目的地までの価値を一または複数の第２の変数として含みかつ一または複数の第２の変数にそれぞれ対応する一または複数の第２の係数を含む第２の関数が設定され、第１の関数の値と第２の関数の値との相関が最大となるように複数の第１の係数の値および一または複数の第２の係数の値が決定され、重み情報は、決定された複数の第１の係数の値を複数の重み係数として含んでもよい。
　この場合、決定された第１の係数を用いることにより、実際の移動経路における目的地位置情報および地形特徴情報から算出される一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報の信頼性が向上する。これにより、推定される一または複数の移動経路の目的地までの価値の信頼性を向上させることができる。
　（４）ナビゲーション装置は、価値推定部により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択する経路選択部をさらに備えてもよい。
　この場合、移動装置は、最も高い価値を有すると推定された移動経路を移動する。それにより、移動装置は最良の移動経路を通って目的地に到達することができる。その結果、ナビゲーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地までより効率よく移動させることが可能になる。
　（５）ナビゲーション装置は、目的地の位置を指定するために使用者により操作される操作部と、全地球測位システムから移動装置の測位情報を受信する位置姿勢センサとをさらに備え、目的地位置情報取得部は、操作部により指定された目的地の位置と、位置姿勢センサにより受信された移動装置の測位情報とに基づいて目的地位置情報を取得してもよい。この場合、目的地位置情報を容易かつ正確に取得することができる。
　（６）ナビゲーション装置は、移動装置の周囲における第１の数の地点を測量する環境認識センサをさらに備え、移動経路検出部は、環境認識センサによる第１の数の地点にそれぞれ対応する第１の数の測量の情報に基づいて移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出し、地形特徴情報取得部は、第１の数の測量の情報から一または複数の移動経路上における第１の数よりも少ない第２の数の測量の情報を地形特徴情報として抽出してもよい。
　この場合、複数の地形特徴情報の数が第１の数から第２の数に低次元化される。これにより、信頼性を大きく低下させることなく一または複数の移動経路の目的地までの価値を高速に推定することができる。
　（７）環境認識センサはレーザレンジファインダを含んでもよい。この場合、簡単な構成で第１の数の地点を測量することができる。
　（８）移動経路の目的地までの価値の高さは、移動装置が移動経路を移動する際の移動時間の短さを含んでもよい。この場合、ナビゲーション装置は、移動装置を目的地まで短時間で移動させることが可能になる。
　（９）移動経路の目的地までの価値の高さは、移動装置が移動経路を移動する際の消費エネルギーの少なさを含んでもよい。この場合、ナビゲーション装置は、移動装置を目的地まで少ない消費エネルギーで移動させることが可能になる。
　（１０）本発明の他の局面に従うシミュレーション装置は、本発明の一局面に従うナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成するシミュレーション装置であって、複数の移動経路を含む仮想的な地形を示す地形データを記憶する記憶部と、記憶部に記憶された地形データにより示される仮想的な地形における複数の移動経路を走行可能な仮想的な移動装置と、仮想的な地形における任意の地点から任意の目的地まで移動装置を移動させることにより複数の移動経路の価値を取得し、取得された複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値を算出する価値算出部と、仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を取得する情報取得部と、価値算出部により複数の目的地の各々について算出された最適な移動経路の価値ならびに情報取得部により取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報を正準相関分析により算出する重み情報算出部とを備え、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含むものである。
　このシミュレーション装置においては、複数の移動経路を含む仮想的な地形を示す地形データが記憶される。仮想的な移動装置が、記憶された地形データにより示される仮想的な地形における複数の移動経路を走行可能である。仮想的な地形における任意の地点から任意の目的地まで移動装置を移動させることにより複数の移動経路の価値が取得され、取得された複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値が算出される。仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報が取得される。
　複数の目的地の各々について算出された最適な移動経路の価値ならびに取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が正準相関分析により算出される。ここで、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。
　ナビゲーション装置においては、シミュレーション装置により算出された重み情報が記憶される。記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。
　この構成によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。それにより、ナビゲーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
　また、シミュレーション装置は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成することができる。
　（１１）本発明のさらに他の局面に従う自律移動装置は、移動可能に構成される本体部と、本体部に搭載される本発明の一局面に従うナビゲーション装置と、ナビゲーション装置により推定された各移動経路の目的地までの価値に基づいて本体部の移動を制御する制御部とを備えたものである。
　この自律移動装置においては、本体部に上記のナビゲーション装置が搭載される。ナビゲーション装置により推定された各移動経路の目的地までの価値に基づいて本体部が移動する。この構成によれば、自律移動装置は、上記のナビゲーション装置を含むので、移動経路の事前情報がない場合でも、目的地まで効率よく移動することが可能になる。
　（１２）本発明のさらに他の局面に従うナビゲーション方法は、移動装置をナビゲートするナビゲーション方法であって、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含み、目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する情報を価値相関情報として算出するための重み情報を予め記憶するステップと、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出するステップと、移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として取得するステップと、移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として取得するステップと、記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および取得された地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定するステップとを含むものである。
　このナビゲーション方法においては、移動装置が移動可能な一または複数の移動経路が検出される。また、移動装置を基準とした目的地の位置に関する目的地位置情報が取得される。移動装置の周囲の地形の特徴に関する地形特徴情報が取得される。
　目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報が予め記憶されている。ここで、重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。
　記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および地形特徴情報から、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報が算出される。算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値が推定される。
　この構成によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。それにより、ナビゲーション方法は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
　本発明によれば、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。また、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成することが可能になる。
図１は本発明の一実施の形態に係る移動装置の構成の一例を示すブロック図である。 図２は移動装置の外観を示す模式図である。 図３は本発明の一実施の形態に係るシミュレーション装置の構成の一例を示すブロック図である。 図４は経路設定処理に用いられる仮想地形を示す図である。 図５は経路設定処理を示すフローチャートである。 図６は価値算出部による価値算出処理を示すフローチャートである。 図７は情報取得部による目的地位置情報取得処理を示すフローチャートである。 図８は目的地位置情報のｒ成分、ｈ成分およびθ成分を説明するための図である。 図９は情報取得部による地形特徴情報取得処理を示すフローチャートである。 図１０は地形特徴情報のｆ１～ｆ１６成分を説明するための図である。 図１１は重み情報算出部による重み情報算出処理を示すフローチャートである。 図１２はナビゲーション装置によるナビゲーション処理を示すフローチャートである。 図１３はナビゲーション装置によるナビゲーション処理を示すフローチャートである。
　（１）ナビゲーション装置および移動装置の全体構成
　以下、本発明の一実施の形態に係るナビゲーション装置および移動装置について図面を参照しつつ説明する。移動装置は、農作業場または災害現場等において用いられる運転手による運転および操作を必要としない自律式の移動装置である。
　図１は、本発明の一実施の形態に係る移動装置の構成の一例を示すブロック図である。図２は、移動装置の外観を示す模式図である。図２（ａ）は移動装置の平面図を示し、図２（ｂ）は移動装置の側面図を示す。図１に示すように、移動装置２００は、ナビゲーション装置１００、制御部２１０、アクチュエータ部２２０、移動機構部２３０、車体２４０および車輪２５０（図２）を含む。図２（ａ）に示すように、本実施の形態においては、移動装置２００は４つの車輪２５０を含むＵＧＶ（無人陸上車両）である。
　ナビゲーション装置１００は、センサ部１１０、操作部１２０および記憶部１３０を含む。また、ナビゲーション装置１００は、目的地位置情報取得部１４０、移動経路検出部１５０、地形特徴情報取得部１６０、価値推定部１７０および経路選択部１８０を含む。目的地位置情報取得部１４０、移動経路検出部１５０、地形特徴情報取得部１６０、価値推定部１７０および経路選択部１８０は、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）およびコンピュータプログラムにより実現される。
　センサ部１１０は、位置姿勢センサ１１１および環境認識センサ１１２を含む。位置姿勢センサ１１１は、ＧＰＳ（全地球測位システム）、ＩＮＳ（慣性航法装置）およびＩＭＵ（慣性姿勢計測装置）から移動装置２００の測位情報および姿勢情報を受信する。測位情報は、移動装置２００の位置、速度および加速度を含む。また、姿勢情報は、車体２４０の向きを含む。位置姿勢センサ１１１は、受信した移動装置２００の測位情報および姿勢情報を目的地位置情報取得部１４０に与える。
　環境認識センサ１１２は、例えばＬＲＦ（レーザレンジファインダ）である。図２（ｂ）に示すように、環境認識センサ１１２は、所定の角度間隔で移動装置２００の上下方向に複数本（本例では３２本）のレーザ光を順次出射する。この状態で、図２（ａ）に示すように、環境認識センサ１１２は車体２４０の上下方向を軸に回転する。これにより、環境認識センサ１１２は、所定の角度間隔で車体２４０の周囲に複数本のレーザ光を順次出射する。
　環境認識センサ１１２は、周囲の物体により反射された光を検出することにより、移動装置２００の周囲における複数の地点を測量する。本例においては、環境認識センサ１１２は、毎秒約６４０００本のレーザ光を車体２４０の周囲に出射する。したがって、環境認識センサ１１２は、移動装置２００の周囲における６４０００箇所の地点を測量する。環境認識センサ１１２は、複数の地点の測量情報を移動経路検出部１５０に与える。
　図１の操作部１２０は、ユーザインタフェースを含む。使用者は、操作部１２０を操作することにより目的地の位置を指定することができる。操作部１２０は、使用者により指定された目的地の位置を目的地位置情報取得部１４０に与える。
　目的地位置情報取得部１４０は、移動装置２００の測位情報および姿勢情報に基づいて、移動装置２００の位置および姿勢を推定する。また、目的地位置情報取得部１４０は、推定された移動装置２００の位置および指定された目的地の位置に基づいて、移動装置２００を基準とした目的地の位置を目的地位置情報として取得する。目的地位置情報は３次元を有する。目的地位置情報取得部１４０は、目的地位置情報を価値推定部１７０に与える。
　移動経路検出部１５０は、環境認識センサ１１２による複数の地点の測量情報に基づいて移動装置２００が移動可能な一または複数の移動経路を検出する。移動経路検出部１５０は、検出した移動経路を地形特徴情報取得部１６０に与える。
　地形特徴情報取得部１６０は、環境認識センサ１１２による複数の地点の測量情報から移動経路上の測量情報を選択して地形特徴情報として抽出する。地形特徴情報は、移動装置２００の周囲の地形の特徴を示す。本例においては、６４０００箇所の地点の測量情報から移動経路上の１６箇所の地形特徴情報が抽出される。すなわち、地形特徴情報は１６次元を有する。地形特徴情報取得部１６０は、地形特徴情報を価値推定部１７０に与える。
　記憶部１３０は、例えばハードディスクである。記憶部１３０には、重み情報が予め記憶されている。重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む。重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報と移動経路の目的地までの価値に相関する重み相関情報とを関連付ける情報である。価値推定部１７０は、記憶部１３０に記憶された重み情報を取得する。
　ここで、移動経路の目的地までの価値は、移動時間であってもよいし、消費エネルギーであってもよい。移動経路の目的地までの価値が移動時間である場合、移動装置２００が移動経路を移動する際の移動時間が短いほど移動経路の目的地までの価値が高い。したがって、ナビゲーション装置１００は、高い価値を有する移動経路を選択することにより、移動装置２００を目的地まで短時間で移動させることが可能になる。
　移動経路の目的地までの価値が消費エネルギーである場合、移動装置２００が移動経路を移動する際の消費エネルギーが少ないほど移動経路の目的地までの価値が高い。したがって、ナビゲーション装置１００は、高い価値を有する移動経路を選択することにより、移動装置２００を目的地まで少ない消費エネルギーで移動させることが可能になる。
　価値推定部１７０は、重み情報に基づいて、目的地位置情報および地形特徴情報から、一または複数の移動経路についての目的地までの価値に相関する情報を価値相関情報として算出する。また、価値推定部１７０は、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定する。価値推定部１７０は、一または複数の移動経路の目的地までの価値を経路選択部１８０に与える。
　経路選択部１８０は、価値推定部１７０により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択する。経路選択部１８０は、選択した移動経路を示す情報を制御部２１０に与える。
　制御部２１０は、例えばＥＣＵ（電子制御ユニット）である。アクチュエータ部２２０は、駆動系アクチュエータ２２１および操舵系アクチュエータ２２２を含む。移動機構部２３０は、駆動機構２３１および操舵機構２３２を含む。駆動機構２３１は、例えばスロットル弁およびブレーキを含む。また、操舵機構２３２は、例えばステアリングを含む。駆動系アクチュエータ２２１および操舵系アクチュエータ２２２は、それぞれ駆動機構２３１および操舵機構２３２に接続される。
　制御部２１０は、移動装置２００が経路選択部１８０により選択された移動経路を移動するように駆動系アクチュエータ２２１および操舵系アクチュエータ２２２を制御する。駆動系アクチュエータ２２１は、制御部２１０による制御に基づいて、例えば駆動機構２３１のスロットル弁の開度およびブレーキの操作量を調整する。また、操舵系アクチュエータ２２２は、例えば操舵機構２３２のステアリングを操作する。これにより、移動装置２００は、経路選択部１８０により選択された移動経路を通って目的地に移動することができる。
　この場合、移動装置２００は、最も高い価値を有すると推定された移動経路を移動する。それにより、移動装置２００は最良の移動経路を通って目的地に到達することができる。その結果、ナビゲーション装置１００は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置２００を目的地までより効率よく移動させることが可能になる。
　（２）シミュレーション装置の基本構成
　図１の記憶部１３０に記憶される重み情報は、シミュレーション装置により算出される。図３は、本発明の一実施の形態に係るシミュレーション装置の構成の一例を示すブロック図である。図３に示すように、シミュレーション装置３００は、操作部３１０、表示部３２０、記憶部３３０、経路設定部３４０、価値算出部３５０、情報取得部３６０および重み情報算出部３７０を含む。経路設定部３４０、価値算出部３５０、情報取得部３６０および重み情報算出部３７０は、例えばＣＰＵおよびコンピュータプログラムにより実現される。
　操作部３１０は、キーボードおよびポインティングデバイスを含む。使用者は、操作部３１０を操作することにより、経路設定部３４０に各種指示を与えることができる。表示部３２０は、例えば液晶ディスプレイパネルまたは有機ＥＬ（エレクトロルミネッセンス）ディスプレイパネルである。
　記憶部３３０は、例えばハードディスクである。記憶部３３０には、地形データおよび移動装置データが予め記憶されている。また、記憶部３３０には、経路設定プログラム、価値算出プログラム、目的地位置情報取得プログラム地形特徴情報取得プログラムおよび重み情報算出プログラムが予め記憶されている。
　地形データは、複数の移動経路ならびに草木および岩石等の障害物を含む仮想的な地形（以下、仮想地形と呼ぶ）を表示部３２０に表示するためのデータである。地形データとして、実際に移動装置２００が走行する地形に類似する仮想地形を有する地形データが用いられることが好ましい。移動装置データは、図１の移動装置２００に対応する仮想的な移動装置（以下、仮想移動装置と呼ぶ）を表示部３２０に表示するためのデータである。
　経路設定部３４０は、使用者による操作部３１０の操作に基づいて、仮想移動装置および仮想地形を表示部３２０に表示させる。移動装置データは、図１のセンサ部１１０、アクチュエータ部２２０、移動機構部２３０および車体２４０ならびに図２の車輪２５０にそれぞれ対応する仮想的なセンサ部、アクチュエータ部、移動機構部、車体および車輪を表示部３２０に表示するためのデータからなる。仮想移動装置は、仮想的なアクチュエータ部および移動機構部を駆動することにより、仮想地形における複数の移動経路を走行可能である。
　また、経路設定部３４０は、後述する経路設定処理を実行することにより、仮想移動装置が移動する仮想地形における複数の移動経路の組み合わせを設定する。経路設定部３４０は、設定した移動経路の組み合わせを記憶部３３０に記憶する。
　価値算出部３５０は、地形データおよび移動装置データに基づいて、後述する価値算出処理を実行することにより、仮想地形における任意の地点から任意の目的地まで仮想移動装置を移動させる。これにより、価値算出部３５０は、複数の移動経路の価値を取得する。また、価値算出部３５０は、取得した複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値を算出する。価値算出部３５０は、複数の目的地の各々について算出した最適な移動経路の価値を記憶部３３０に記憶する。
　情報取得部３６０は、地形データおよび移動装置データに基づいて、後述する目的地位置情報取得処理を実行することにより、仮想地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報を取得する。また、情報取得部３６０は、地形データおよび移動装置データに基づいて、後述する地形特徴情報取得処理を実行することにより、仮想地形における任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を取得する。情報取得部３６０は、取得した複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報を記憶部３３０に記憶する。
　重み情報算出部３７０は、後述する重み情報算出処理を実行することにより、複数の移動経路の目的地までの価値、複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、重み情報を算出する。重み情報は移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための情報であり、重み情報の算出は正準相関分析により行われる。重み情報算出部３７０は、算出した重み情報を記憶部３３０に記憶する。記憶部３３０に記憶された重み情報は、移動装置２００の記憶部１３０に記憶される。
　（３）シミュレーション装置の動作
　（ａ）経路設定処理
　図４は、経路設定処理に用いられる仮想地形を示す図である。図４に示すように、仮想地形１０は、仮想移動装置が移動可能な複数の仮想的な移動経路１１および仮想移動装置が移動不可能な草木および岩石等の仮想的な障害物１２を含む。以下、仮想的な移動経路１１および仮想的な障害物１２をそれぞれ仮想移動経路１１および仮想障害物１２と呼ぶ。図４においては、仮想移動経路１１が白抜きにより示され、仮想障害物１２上がドットパターンにより示されている。図４においては、仮想地形１０の高低差の図示は省略する。
　図５は、経路設定処理を示すフローチャートである。経路設定処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが経路設定プログラムを実行することにより行われる。経路設定処理において、使用者は、操作部３１０を操作して記憶部３３０に記憶された地形データを選択する。経路設定部３４０は、選択された地形データに基づいて仮想地形１０を表示部３２０に表示させる（ステップＳ１）。次に、経路設定部３４０は、仮想移動経路１１上の複数の部分にそれぞれ複数のノード１３を設定する（ステップＳ２）。設定されるノード１３の数をＮ個とする。
　続いて、経路設定部３４０は、設定した任意のノード１３間をリンクすることにより、仮想移動装置が移動する仮想移動経路１１の組み合わせを設定する（ステップＳ３）。その後、経路設定部３４０は、設定した複数のノードおよび仮想移動経路１１の組み合わせを記憶部３３０に記憶する（ステップＳ４）。
　本例においては、ステップＳ２で８３個のノード１３が設定される。ここで、一のノード１３から目的地とした他のノード１３までの仮想移動経路１１の組み合わせの数はＮ×（Ｎ－１）である。ノード１３間のリンクを任意に設定することにより、任意の数の仮想移動経路１１の組み合わせを設定することができる。
　本例においては、ステップＳ３で９３７８種類の仮想移動経路１１の組み合わせが設定される。経路設定処理の後、価値算出処理、目的地位置情報取得処理および地形特徴情報取得処理の各々が続行される。
　（ｂ）価値算出処理
　価値算出部３５０は、経路設定処理の終了後、価値算出処理を実行する。図６は、価値算出部３５０による価値算出処理を示すフローチャートである。価値算出処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが価値算出プログラムを実行することにより行われる。
　価値算出部３５０は、仮想移動装置を全てのノード１３間を走行させることにより、全てのノード１３間の価値を取得する（ステップＳ１１）。本例においては、各ノード１３間の価値は、各ノード１３間を移動する際の仮想移動装置の移動時間である。各ノード１３間の価値は、各ノード１３間を移動する際の仮想移動装置の燃料消費率であってもよい。
　次に、価値算出部３５０は、任意のノード１３を目的地として設定する（ステップＳ１２）。続いて、価値算出部３５０は、目的地以外のノード１３から目的地までの最適な仮想移動経路１１の価値を算出する（ステップＳ１３）。価値の算出は、ＤＰ法（動的計画法）により行われる。その後、価値算出部３５０は、取得した全てのノード１３間の価値および算出した価値を記憶部３３０に記憶する（ステップＳ１４）。
　次に、価値算出部３５０は、全てのノード１３が目的地として設定されたか否かを判定する（ステップＳ１５）。ステップＳ１５において、全てのノード１３が目的地として設定されていない場合、価値算出部３５０は、ステップＳ１２の処理に戻る。これにより、ステップＳ１２～Ｓ１５の処理が繰り返される。一方、ステップＳ１５において、全てのノード１３が目的地として設定された場合、価値算出部３５０は、価値算出処理を終了する。
　ステップＳ１１において、ノード１３間の価値は、仮想移動装置の移動速度に基づいて取得される。例えば、あるノード１３間の凹凸が大きい場合、仮想移動装置の移動速度が低下する。そのため、そのノード１３間の価値は低くなる。
　また、ノード１３間の価値の取得においては、仮想移動装置の姿勢が考慮される。一方のノード１３から他方のノード１３への勾配が上りである場合、一方のノード１３から他方のノード１３へ移動する際には仮想移動装置の移動速度が低下する。これに対し、他方のノード１３から一方のノード１３へ移動する際には仮想移動装置の移動速度が上昇する。そのため、一方のノード１３から他方のノード１３へ移動する場合のノード１３間の価値は低くなり、他方のノード１３から一方のノード１３へ移動する場合のノード１３間の価値は高くなる。
　（ｃ）目的地位置情報取得処理
　情報取得部３６０は、経路設定処理の終了後、目的地位置情報取得処理を実行する。図７は、情報取得部３６０による目的地位置情報取得処理を示すフローチャートである。目的地位置情報取得処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが目的地位置情報取得プログラムを実行することにより行われる。
　情報取得部３６０は、任意のノード１３を目的地として設定する（ステップＳ２１）。次に、情報取得部３６０は、目的地以外のノード１３における目的地位置情報を算出する（ステップＳ２２）。目的地位置情報は、仮想移動装置のセンサ部の位置姿勢センサによる測位情報に基づいて算出される。目的地位置情報は、３個の成分（後述するｒ成分、ｈ成分およびθ成分）からなる。すなわち、目的地位置情報は３次元を有する。
　続いて、情報取得部３６０は、算出した目的地位置情報を記憶部３３０に記憶する（ステップＳ２３）。その後、情報取得部３６０は、目的地以外の全てのノード１３における目的地位置情報が記憶部３３０に記憶されたか否かを判定する（ステップＳ２４）。ステップＳ２４において、目的地以外の全てのノード１３における目的地位置情報が記憶部３３０に記憶されていない場合、情報取得部３６０は、ステップＳ２２の処理に戻る。これにより、ステップＳ２２～Ｓ２４の処理が繰り返される。
　一方、ステップＳ２４において、目的地以外の全てのノード１３における目的地位置情報が記憶部３３０に記憶された場合、情報取得部３６０は、全てのノード１３が目的地として設定されたか否かを判定する（ステップＳ２５）。ステップＳ２５において、全てのノード１３が目的地として設定されていない場合、情報取得部３６０は、ステップＳ２１の処理に戻る。これにより、ステップＳ２１～Ｓ２５の処理が繰り返される。一方、ステップＳ２５において、全てのノード１３が目的地として設定された場合、情報取得部３６０は、目的地位置情報取得処理を終了する。
　図８は、目的地位置情報のｒ成分、ｈ成分およびθ成分を説明するための図である。図８（ａ）は仮想地形１０の一部の側面図を示し、図８（ｂ）は仮想地形１０の一部の平面図を示す。図８（ａ），（ｂ）においては、ノード１３Ｇが目的地として設定される。ノード１３Ｇ以外のノード１３としてノード１３Ａに注目する。
　この場合、図８（ａ）に示すように、ノード１３Ａを基準としたノード１３Ｇまでの水平方向の距離が、ノード１３Ａにおける目的地位置情報のｒ成分となる。また、ノード１３Ａを基準としたノード１３Ｇまでの垂直方向の距離が、ノード１３Ａにおける目的地位置情報のｈ成分となる。
　さらに、ノード１３Ａから目的地以外の他のノード１３に向かう線分とノード１３Ａからノード１３Ｇに向かう線分とのなす角度が、ノード１３Ａにおける目的地位置情報のθ成分となる。図８（ｂ）の例においては、ノード１３Ａに隣接するノード１３としてノード１３Ｂ，１３Ｃが設定される。ノード１３Ａからノード１３Ｂに向かう線分とノード１３Ａからノード１３Ｇに向かう線分とのなす角度はθ１であり、ノード１３Ａからノード１３Ｃに向かう線分とノード１３Ａからノード１３Ｇに向かう線分とのなす角度はθ２である。
　したがって、仮想移動装置がノード１３Ａからノード１３Ｂに移動する場合には、角度θ１がノード１３Ａにおける目的地位置情報のθ成分となる。一方、仮想移動装置がノード１３Ａからノード１３Ｃに移動する場合には、角度θ２がノード１３Ａにおける目的地位置情報のθ成分となる。このように、仮想移動装置の移動経路によって、各ノード１３の目的地位置情報のθ成分は異なる。
　（ｄ）地形特徴情報取得処理
　情報取得部３６０は、経路設定処理の終了後、地形特徴情報取得処理を実行する。図９は、情報取得部３６０による地形特徴情報取得処理を示すフローチャートである。地形特徴情報取得処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが地形特徴情報取得プログラムを実行することにより行われる。
　情報取得部３６０は、任意のノード１３における地形特徴情報を算出する（ステップＳ３１）。地形特徴情報は、１６個の成分（後述するｆ１～ｆ１６成分）からなる。すなわち、目的地位置情報は１６次元を有する。
　次に、情報取得部３６０は、算出した地形特徴情報を記憶部３３０に記憶する（ステップＳ３２）。続いて、情報取得部３６０は、全てのノード１３における地形特徴情報が記憶部３３０に記憶されたか否かを判定する（ステップＳ３３）。ステップＳ３３において、全てのノード１３における地形特徴情報が記憶部３３０に記憶されていない場合、情報取得部３６０は、ステップＳ３１の処理に戻る。これにより、ステップＳ３１～Ｓ３３の処理が繰り返される。一方、ステップＳ３３において、全てのノード１３における地形特徴情報が記憶部３３０に記憶された場合、情報取得部３６０は、地形特徴情報取得処理を終了する。
　図１０は、地形特徴情報のｆ１～ｆ１６成分を説明するための図である。図１０（ａ）は仮想地形１０の一部の平面図を示し、図１０（ｂ）は仮想地形１０の一部の側面図を示す。図１０（ａ），（ｂ）においては、任意のノード１３としてノード１３Ａに注目する。仮想移動装置１が進行方向を向いた姿勢でノード１３Ａに配置される。
　図１０（ａ），（ｂ）に示すように、仮想移動装置１の正面の１８０°の範囲で、仮想移動装置１のセンサ部の環境認識センサからレーザ光が出射される。また、仮想移動装置１の周囲の物体により反射されたレーザ光が環境認識センサにより検出される。ここで、物体とは、地面ならびに草木および岩石等の障害物を含む。
　検出されたレーザ光を反射した複数の物体の位置のうち、仮想移動装置１に最も近い位置をＰ１とし、仮想移動装置１から最も遠い位置をＰ２とする。位置Ｐ１，Ｐ２間の距離を１５等分する１６個の位置の物体によりそれぞれ反射されたレーザ光Ｌ１～Ｌ１６が抽出される。レーザ光Ｌ１～Ｌ１６により測量された物体までの距離は、それぞれｄ１～ｄ１６である。
　次に、距離ｄ１付近の複数の物体によりそれぞれ反射された複数のレーザ光が検出される。これらの複数のレーザ光により測量された複数の物体までの距離の平均値が地形特徴情報のｆ１成分となる。距離ｄ２付近の複数の物体によりそれぞれ反射された複数のレーザ光が検出される。これらの複数のレーザ光により測量された複数の物体までの距離の平均値が地形特徴情報のｆ２成分となる。
　距離ｄ３付近の複数の物体によりそれぞれ反射された複数のレーザ光が検出される。これらの複数のレーザ光により測量された複数の物体までの距離の平均値が地形特徴情報のｆ３成分となる。同様に、距離ｄ４～ｄ１６付近の複数の物体によりそれぞれ反射された複数のレーザ光が検出される。距離ｄ４～ｄ１６に対応する複数のレーザ光により測量された複数の物体までの距離の平均値が、それぞれ地形特徴情報のｆ４～ｆ１６成分となる。
　上記の処理により、ステップＳ３１において、仮想移動装置１が一の姿勢である場合のノード１３Ａにおける１６個の成分を有する地形特徴情報が算出される。すなわち、多数（本例においては６４０００個）の成分を有する地形特徴情報が１６個の成分を有する地形特徴情報に低次元化される。
　なお、本例においては、仮想移動経路１１を移動する仮想移動装置１の姿勢は２つに限定されているので、各ノード１３において仮想移動装置１の姿勢に応じて２の地形特徴情報が算出される。したがって、仮想移動装置１が他の姿勢（図１０（ａ），（ｂ）の進行方向とは反対方向を向いた姿勢）である場合において、上記の処理が繰り返される。これにより、ステップＳ３１において、仮想移動装置１が他の姿勢である場合のノード１３Ａにおける地形特徴情報が算出される。
　（ｅ）重み情報算出処理
　重み情報算出部３７０は、価値算出処理、目的地位置情報取得処理および地形特徴情報取得処理の終了後、重み情報算出処理を実行する。図１１は、重み情報算出部３７０による重み情報算出処理を示すフローチャートである。重み情報算出処理は、シミュレーション装置３００のＣＰＵが重み情報算出プログラムを実行することにより行われる。
　重み情報算出部３７０は、経路設定部３４０により設定された複数の仮想移動経路１１における第１の関数を設定する（ステップＳ４１）。第１の関数は、複数の第１の変数および複数の第１の係数を含む。複数の第１の変数は、複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報を含む。複数の第１の係数は、複数の第１の変数にそれぞれ対応する。
　ここで、第１の関数ｘは、下記式（１）で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　式（１）に示すように、第１の関数ｘは、第１の係数行列ａと第１の変数行列Ｘとの積である。第１の係数行列ａは１行×ｐ列のデータ行列である。第１の係数行列ａはｐ個の第１の係数を含む。ｐは２以上の整数である。本実施の形態では、第１の係数行列ａは１９個の第１の係数ａ１，ａ２，ａ３，…，ａ１９を含む。第１の変数行列Ｘは、ｐ行×ｎ列のデータ行列である。ｐは第１の係数の数を示す整数であり、ｎは仮想移動経路１１の組み合わせの数を示す整数である。本例においては、ｐは１９であり、ｎは９３７８である。
　第１の変数行列Ｘの各列は、ｐ個の第１の変数を含む。本例では、各列がｐ個の第１の変数ｒ（ｉ），ｈ（ｉ），θ（ｉ），ｆ１（ｉ）～ｆ１６（ｉ）を含む。ここで、ｉは１～ｎの整数である。本実施の形態では、ｉ番目の仮想移動経路１１に対応する目的地位置情報のｒ成分、ｈ成分およびθ成分ならびに地形特徴情報のｆ１～ｆ１６成分がｐ個の第１の変数ｒ（ｉ），ｈ（ｉ），θ（ｉ），ｆ１（ｉ）～ｆ１６（ｉ）に相当する。
　このように、第１の係数行列ａの複数の第１の係数ａ１，ａ２，ａ３，…，ａ１９は、第１の変数行列Ｘの各列の複数の第１の変数ｒ（ｉ），ｈ（ｉ），θ（ｉ），ｆ１（ｉ）～ｆ１６（ｉ）にそれぞれ対応する。
　また、重み情報算出部３７０は、経路設定部３４０により設定された複数の仮想移動経路１１における第２の関数を設定する（ステップＳ４２）。第２の関数は、一または複数の第２の変数および一または複数の第２の係数を含む。一または複数の第２の変数は、目的地までの最適な仮想移動経路１１の価値を含む。一または複数の第２の係数は、一または複数の第２の変数にそれぞれ対応する。
　ここで、第２の関数ｙは、下記式（２）で与えられる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　式（２）に示すように、第２の関数ｙは、第２の係数行列ｂと第２の変数行列Ｙとの積である。第２の係数行列ｂは１行×ｑ列のデータ行列である。本例では、ｑは１である。したがって、第２の係数行列ｂは１個の第２の係数のみを含み、第２の係数行列ｂは第２の係数ｂに等しい。第２の変数行列Ｙは、ｑ行×ｎ列のデータ行列である。上記のように、ｎは仮想移動経路１１の組み合わせの数を示す整数である。本例においては、ｑは１であり、ｎは９３７８である。
　第２の変数行列Ｙの各行（本例では１行）は、ｎ個の第２の変数を含む。本例では、各行がｎ個の第２の変数ｖ（１），ｖ（２），ｖ（３），…，ｖ（ｎ）を含む。本実施の形態では、ｉ番目の仮想移動経路１１に対応する価値ｖが第２の変数ｖ（ｉ）に相当する。ここで、ｉは１～ｎの整数である。
　次に、重み情報算出部３７０は、第１の関数ｘと第２の関数ｙとの相関が最大となるように複数の第１の係数の値および一または複数の第２の係数の値を決定する（ステップＳ４３）。
　ステップＳ４３においては、以下の手順により複数の第１の係数行列ａの第１の係数ａ１，ａ２，ａ３，…，ａ１９の値および第２の係数行列ｂの値（第２の係数ｂの値）を決定する。まず、下記式（３），（４）および（５）で与えられる共分散行列ＳＸＸ，ＳＹＹ，ＳＹＸを算出する。上付きの添え字「Ｔ」は転置行列を表わす。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 　ここで、Ｘσは、第１の変数行列Ｘの行方向の各成分から第１の変数行列Ｘの行方向の成分の平均値を減算することにより得られる平均偏差行列である。Ｙσは、第２の変数行列Ｙの行方向の各成分から第２の変数行列Ｙの行方向の成分の平均値を減算することにより得られる平均偏差行列である。次に、下記式（６）で与えられる関数ｒ（ａ，ｂ）を算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 　ここで、関数ｒ（ａ，ｂ）は、第１の係数行列ａ、第２の係数行列ｂ、第１の変数行列Ｘおよび第２の変数行列Ｙを一次結合した相関関数である。関数ｒ（ａ，ｂ）を最大化する第１の係数行列ａおよび第２の係数行列ｂが第１正準相関ベクトルであり、それぞれＡおよびＢで表わす。
　以上の方法により、下記式（７）および（８）のように、最大の相関を有する第１および第２の関数ｘｍ，ｙｍが求められる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 　上式（７）の第１正準相関ベクトルＡは、ｐ個の第１の重み係数Ａ１，Ａ２，Ａ３，…，Ａ１９を含む。上式の第１の変数行列Ｘｍは、ｐ個の第１の変数ｒ，ｈ，θ，ｆ１～ｆ１６を含む。第１の変数ｒ，ｈ，θは，目的地位置情報のｒ成分、ｈ成分およびθ成分に相当し、第１の変数ｆ１～ｆ１６は地形特徴情報のｆ１～ｆ１６成分に相当する。
　上式（８）において、第１正準相関ベクトルＢは、ｑ個（本例では１個）の第２の重み係数Ｂを含む。上式の第１の変数行列Ｙｍは、ｑ個（本例では１個）の第２の変数ｖを含む。第２の変数ｖは価値ｖに相当する。
　上式（７）の第１の関数ｘｍと上式（８）の第２の関数ｙｍとの相関は最大となっている。したがって、式（７）の第１の変数ｒ，ｈ，θ，ｆ１，…，ｆ１６に値を代入した場合の第１の関数ｘｍの値が価値ｖの高さを表わしている。この場合、第１の関数ｘｍの値が目的地までの価値相関情報に相当する。
　図１の経路選択部１８０は、式（７）に基づいて第１の関数ｘの値が最大となる移動経路を選択することにより、最も高い価値を有する移動経路を選択することができる。
　重み情報算出部３７０は、決定した複数の第１の係数の値を上記の複数の重み係数Ａ１～Ａ１９として記憶部３３０に記憶する（ステップＳ４４）。決定した複数の第１の係数（複数の重み係数Ａ１～Ａ１９）の値が重み情報となる。これにより、地形特徴情報取得処理を終了する。
　このように、複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値は、複数の移動経路を含む仮想地形１０を用いて取得される。これにより、任意の地形の複数の目的地位置情報、複数の地形特徴情報および複数の移動経路の目的地までの価値を容易に取得することができるとともに、任意の地形の重み係数を容易に算出することができる。
　（４）ナビゲーション装置の動作
　図１２および図１３は、ナビゲーション装置１００によるナビゲーション処理を示すフローチャートである。ナビゲーション処理は、ナビゲーション装置１００のＣＰＵがナビゲーションプログラムを実行することにより行われる。移動装置２００は、実際に使用する農作業場または災害現場に配置される。記憶部１３０には、重み情報算出処理のステップＳ４４で算出された重み情報が記憶されている。
　使用者は、操作部１２０を操作して予め目的地の位置を指定する。目的地位置情報取得部１４０は、指定された目的地の位置を設定する（ステップＳ５１）。ここで、移動装置２００の制御部２１０は、アクチュエータ部２２０を制御することにより移動機構部２３０を駆動する。これにより、移動装置２００の移動が開始する。
　次に、目的地位置情報取得部１４０は、位置姿勢センサ１１１からの測位情報および姿勢情報を取得する（ステップＳ５２）。目的地位置情報取得部１４０は、取得した測位情報および姿勢情報に基づいて、移動装置２００の位置および姿勢を推定する（ステップＳ５３）。また、目的地位置情報取得部１４０は、移動装置２００の位置および目的地の位置に基づいて、移動装置２００を基準とした目的地の位置に関する目的地位置情報（ｒ成分、ｈ成分およびθ成分）を取得する（ステップＳ５４）。
　移動経路検出部１５０は、環境認識センサ１１２から複数の地点の測量情報を取得する（ステップＳ５５）。移動経路検出部１５０は、取得した複数の地点の測量情報に基づいて、移動装置２００が移動可能な移動経路を検出する（ステップＳ５６）。
　地形特徴情報取得部１６０は、環境認識センサ１１２による複数の地点の測量情報から地形特徴情報（ｆ１～ｆ１６成分）を抽出する（ステップＳ５７）。ステップＳ５４において取得された目的地位置情報の３個の成分（ｒ成分、ｈ成分およびθ成分）およびステップＳ５７において抽出された地形特徴情報の１６個の成分（ｆ１～ｆ１６成分）が式（７）の第１の変数行列Ｘｍとなる。
　地形特徴情報の抽出の手順は、図１０（ａ），（ｂ）における６４０００個の成分を有する地形特徴情報から１６個の地形特徴情報のｆ１～ｆ１６成分を抽出する手順と同様である。これにより、ステップＳ５８において、価値推定部１７０は、信頼性を大きく低下させることなく一または複数の移動経路の目的地までの価値を高速に推定することができる。
　価値推定部１７０は、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定する（ステップＳ５８）。移動経路の目的地までの価値の推定は、記憶部１３０に記憶された重み情報に基づいて、目的地位置情報および地形特徴情報から、一または複数の移動経路についての目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出することにより行われる。ここで、記憶部１３０に記憶された重み情報が式（７）の第１正準相関ベクトルＡ（複数の重み係数Ａ１～Ａ１９）であり、目的地までの価値相関情報が式（７）の第１の関数ｘｍである。したがって、式（７）に基づいて、一または複数の移動経路について、第１正準相関ベクトルＡおよび第１の変数行列Ｘｍから第１の関数ｘｍの値が算出されることにより、移動経路の目的地までの価値ｖが推定される。
　経路選択部１８０は、価値推定部１７０により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択する（ステップＳ５９）。制御部２１０は、経路選択部１８０により指定された移動経路を移動する。ここで、目的地位置情報取得部１４０は、移動装置２００の位置が目的地の位置であるか否かを判定する（ステップＳ６０）。
　ステップＳ６０において、移動装置２００の位置が目的地の位置でない場合、ＣＰＵは、ステップＳ５２の処理に戻る。これにより、ステップＳ５２～Ｓ６０の処理が繰り返される。一方、ステップＳ６０において、移動装置２００の位置が目的地の位置である場合、ＣＰＵは、ナビゲーション処理を終了する。
　（５）効果
　本実施の形態に係るナビゲーション装置１００においては、一または複数の移動経路が移動経路検出部１５０により検出される。目的地位置情報（ｒ成分、ｈ成分およびθ成分）が目的地位置情報取得部１４０により取得される。地形特徴情報（ｆ１～ｆ１６成分）が地形特徴情報取得部１６０により取得される。記憶部１３０に重み情報（複数の重み係数Ａ１～Ａ１９を含む第１正準相関ベクトルＡ）が予め記憶されている。
　記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報（ｒ成分、ｈ成分およびθ成分）および地形特徴情報地形特徴情報（ｆ１～ｆ１６成分）から、上式（７）に基づいて、検出された一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報（第１の関数ｘｍの値）が価値推定部１７０により算出される。また、算出された価値相関情報に基づいて一または複数の移動経路の目的地までの価値ｖが価値推定部１７０により推定される。
　これにより、移動経路の事前情報がない場合でも、一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定することができる。移動装置２００は、高い価値を有すると推定された移動経路を移動することにより、高い確率で目的地に到達することができる。その結果、ナビゲーション装置１００は、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置２００を目的地まで効率よく移動させることが可能になる。
　また、本実施の形態に係るシミュレーション装置３００においては、仮想地形１０における複数の目的地の各々についての最適な移動経路の価値が価値算出部３５０により算出される。仮想地形１０における複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報が情報取得部３６０により取得される。取得された複数の移動経路の目的地までの価値ならびに取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、重み情報が重み情報算出部３７０により算出される。
　これにより、移動経路の事前情報がない場合でも、移動装置２００を目的地まで効率よく移動させることが可能なナビゲーション装置１００において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成することができる。
　（６）他の実施の形態
　（ａ）上記実施の形態において、移動経路の目的地までの価値は、移動時間または消費エネルギーであるが、これに限定されない。移動経路の目的地までの価値は、移動時間および消費エネルギーであってもよい。この場合、移動装置２００が移動経路を移動する際の移動時間が短くかつ消費エネルギーが少ないほど移動経路の目的地までの価値が高い。したがって、ナビゲーション装置１００は、高い価値を有する移動経路を選択することにより、移動装置２００を目的地まで短時間でかつ少ない消費エネルギーで移動させることが可能になる。
　このように、移動経路の目的地までの価値が複数の要素を含む場合、重み情報算出処理においてシミュレーション装置３００の重み情報算出部３７０により設定される第２の関数ｙは、式（２）に代えて下記式（９）で与えられる。また、式（７）の第１の関数ｘｍと最大の相関を有する第２の関数ｙｍは、式（８）に代えて下記式（１０）で与えられる。ここで、ｖ１，ｖ２は、それぞれ移動時間および消費エネルギーに相当する目的地までの最適な仮想移動経路の価値である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 　（ｂ）上記実施の形態において、経路選択部１８０は、価値推定部１７０により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択するが、これに限定されない。選択された移動経路が行き止まりであった場合には、移動装置２００は、直前の移動経路の分岐点に戻る。ここで、経路選択部１８０は、価値推定部１７０により推定された価値のうち、最も高い価値以外の価値（例えば２番目に高い価値）を有する移動経路を選択してもよい。
　（ｃ）上記実施の形態において、地形特徴情報の多数の成分が１６個の成分に低次元化されるが、これに限定されない。地形特徴情報の多数の成分は１５個以下の成分に低次元化されてもよい。この場合、価値推定部１７０は、一または複数の移動経路の目的地までの価値をより高速に推定することができる。あるいは、地形特徴情報の多数の成分は１７個以上の成分に低次元化されてもよい。この場合、価値推定部１７０は、一または複数の移動経路の目的地までの価値をより正確に推定することができる。
　（ｄ）上記実施の形態において、移動装置２００は四輪車両であるが、これに限定されない。移動装置２００は二輪車両、三輪車両、船舶または歩行ロボット等の他の移動装置であってもよい。
　（７）請求項の各構成要素と実施の形態の各部との対応関係
　以下、請求項の各構成要素と実施の形態の各部との対応の例について説明するが、本発明は下記の例に限定されない。
　上記実施の形態においては、移動装置２００が移動装置または自律移動装置の例であり、ナビゲーション装置１００がナビゲーション装置の例であり、移動経路検出部１５０が移動経路検出部の例である。目的地位置情報取得部１４０が目的地位置情報取得部の例であり、地形特徴情報取得部１６０が地形特徴情報取得部の例であり、記憶部１３０がナビゲーション装置の記憶部の例であり、価値推定部１７０が価値推定部の例である。
　第１の変数行列Ｘの列方向の成分が第１の変数の例であり、第１の係数行列ａの行方向の成分が第１の係数の例であり、第１の関数ｘが第１の関数の例である。第２の変数行列Ｙの列方向の成分が第２の変数の例であり、第２の係数行列ｂの行方向の成分が第２の係数の例であり、第２の関数Ｙが第２の関数の例である。
　経路選択部１８０が経路選択部の例であり、操作部１２０が操作部の例であり、位置姿勢センサ１１１が位置姿勢センサの例であり、環境認識センサ１１２が環境認識センサの例である。記憶部３３０がシミュレーション装置の記憶部の例であり、仮想移動装置１が仮想的な移動装置の例であり、価値算出部３５０が価値算出部の例であり、情報取得部３６０が情報取得部の例である。重み情報算出部３７０が重み情報算出部の例であり、車体２４０が本体部の例であり、制御部２１０が制御部の例である。
　請求項の各構成要素として、請求項に記載されている構成または機能を有する他の種々の要素を用いることもできる。
　本発明は、ナビゲーション装置を備えた種々の自律移動体に有効に利用することができる。

Claims (12)

  1. 移動装置に搭載されるナビゲーション装置であって、
    　前記移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出する移動経路検出部と、
    　前記移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として取得する目的地位置情報取得部と、
    　前記移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として取得する地形特徴情報取得部と、
    　目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含み目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する情報を価値相関情報として算出するための重み情報を予め記憶する記憶部と、
    　前記記憶部に記憶された重み情報に基づいて、前記目的地位置情報取得部により取得された目的地位置情報および前記地形特徴取得部により取得された地形特徴情報から、前記移動経路検出部により検出された前記一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて前記一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定する価値推定部とを備える、ナビゲーション装置。
  2. 前記重み情報における前記複数の重み係数は、複数の移動経路を含む仮想的な地形において、任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報、任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報、および複数の移動経路の予め取得した価値を用いて、正準相関分析により算出される、請求項１記載のナビゲーション装置。
  3. 複数の移動経路を含む仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を複数の第１の変数として含みかつ前記複数の第１の変数にそれぞれ対応する複数の第１の係数を含む第１の関数が設定されるとともに、前記仮想的な地形における複数の移動経路の目的地までの価値を一または複数の第２の変数として含みかつ前記一または複数の第２の変数にそれぞれ対応する一または複数の第２の係数を含む第２の関数が設定され、前記第１の関数の値と前記第２の関数の値との相関が最大となるように前記複数の第１の係数の値および前記一または複数の第２の係数の値が決定され、
    　前記重み情報は、前記決定された複数の第１の係数の値を前記複数の重み係数として含む、請求項２記載のナビゲーション装置。
  4. 前記価値推定部により推定された価値のうち、最も高い価値を有する移動経路を選択する経路選択部をさらに備える、請求項１～３のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
  5. 目的地の位置を指定するために使用者により操作される操作部と、
    　全地球測位システムから前記移動装置の測位情報を受信する位置姿勢センサとをさらに備え、
    　前記目的地位置情報取得部は、前記操作部により指定された目的地の位置と、前記位置姿勢センサにより受信された前記移動装置の測位情報とに基づいて前記目的地位置情報を取得する、請求項１～４のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
  6. 前記移動装置の周囲における第１の数の地点を測量する環境認識センサをさらに備え、
    　前記移動経路検出部は、前記環境認識センサによる第１の数の地点にそれぞれ対応する第１の数の測量の情報に基づいて前記移動装置が移動可能な前記一または複数の移動経路を検出し、
    　前記地形特徴情報取得部は、第１の数の測量の情報から前記一または複数の移動経路上における第１の数よりも少ない第２の数の測量の情報を前記地形特徴情報として抽出する、請求項１～５のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
  7. 前記環境認識センサはレーザレンジファインダを含む、請求項６記載のナビゲーション装置。
  8. 移動経路の目的地までの価値の高さは、前記移動装置が移動経路を移動する際の移動時間の短さを含む、請求項１～７のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
  9. 移動経路の目的地までの価値の高さは、前記移動装置が移動経路を移動する際の消費エネルギーの少なさを含む、請求項１～８のいずれか一項に記載のナビゲーション装置。
  10. 請求項１～９のいずれか一項に記載のナビゲーション装置において移動経路の目的地までの価値を推定するために用いられる重み情報を作成するシミュレーション装置であって、
    　複数の移動経路を含む仮想的な地形を示す地形データを記憶する記憶部と、
    　前記記憶部に記憶された地形データにより示される仮想的な地形における複数の移動経路を走行可能な仮想的な移動装置と、
    　前記仮想的な地形における任意の地点から任意の目的地まで前記移動装置を移動させることにより複数の移動経路の価値を取得し、取得された複数の移動経路の価値に基づいて、任意の目的地までの最適な移動経路の価値を算出する価値算出部と、
    　前記仮想的な地形における任意の地点を基準とした任意の目的地の位置に関する複数の目的地位置情報および任意の地点の周囲の地形の特徴に関する複数の地形特徴情報を取得する情報取得部と、
    　前記価値算出部により複数の目的地の各々について算出された最適な移動経路の価値ならびに前記情報取得部により取得された複数の目的地位置情報および複数の地形特徴情報に基づいて、移動経路の目的地までの価値に相関する価値相関情報を算出するための重み情報を正準相関分析により算出する重み情報算出部とを備え、
    　前記重み情報は、目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含む、シミュレーション装置。
  11. 移動可能に構成される本体部と、
    　前記本体部に搭載される請求項１～９のいずれか一項に記載のナビゲーション装置と、
    　前記ナビゲーション装置により推定された各移動経路の目的地までの価値に基づいて本体部の移動を制御する制御部とを備えた、自律移動装置。
  12. 移動装置をナビゲートするナビゲーション方法であって、
    　目的地位置情報および地形特徴情報にそれぞれ対応する複数の重み係数を含み、目的地位置情報および地形特徴情報から移動経路の目的地までの価値に相関する情報を価値相関情報として算出するための重み情報を予め記憶するステップと、
    　前記移動装置が移動可能な一または複数の移動経路を検出するステップと、
    　前記移動装置を基準とした目的地の位置に関する情報を目的地位置情報として取得するステップと、
    　前記移動装置の周囲の地形の特徴に関する情報を地形特徴情報として取得するステップと、
    　記憶された重み情報に基づいて、取得された目的地位置情報および取得された地形特徴情報から、検出された前記一または複数の移動経路についての目的地までの価値相関情報を算出し、算出された価値相関情報に基づいて前記一または複数の移動経路の目的地までの価値を推定するステップとを含む、ナビゲーション方法。
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