WO2016104265A1 - 移動体 - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザが移動しやすいよう、周囲の状況に応じた適切な移動方向を当該ユーザに提示できる移動体を提供すること。 【解決手段】本発明によれば、周辺状況検知手段により検知された周辺の状況に基づいて、当該周辺に存在する物体の移動が、当該周辺の未来状況として予測される。予測された周辺の未来状況に基づいて、候補抽出手段により、ユーザに提示する移動方向を決定するための方向の候補が抽出される。抽出された候補について、予測された周辺の未来状況と、ユーザ検知手段により検知された前記ユーザの状況とに基づいて、第１評価手段により、周辺におけるユーザの移動のしやすさが評価される。そして、その評価と、抽出された候補とに基づいて、ユーザに提示する移動方向が決定手段により決定される。決定された移動方向に応じた向きが、ユーザの前方周囲にて当該ユーザに提示される。

Description

移動体

　本発明は、移動体に関し、特に、ユーザが移動しやすいよう、周囲の状況に応じた適切な移動方向を当該ユーザに提示できる移動体に関する。

　特許文献１には、周囲の障害物を避けつつ、ユーザから離脱しないように移動する移動体が開示されている。また、特許文献２には、ユーザの周囲環境を予測し、ユーザと危険物との接触が予測された場合には、ユーザと危険物との間に移動する自律移動装置が開示されている。

特開２００９－１５１３８２号公報 特開２００８－３０７６５８号公報

　しかしながら、特許文献１，２に記載される各技術では、周辺環境に対するユーザの移動のしやすさについての考慮がされていない。よって、例えば、特許文献１に記載される移動体は、障害物を避けて歩くユーザから離脱することなく随伴することができるものの、障害物の回避はユーザの判断に委ねられるので、ユーザが障害物を回避しきれず接触する可能性がある。一方、特許文献２に記載される自律移動装置は、ユーザ自身が、当該ユーザと危険物との間に移動する自律移動装置に接触する可能性がある。

　本発明は、上述した事情を鑑みてなされたものであり、ユーザが移動しやすいよう、周囲の状況に応じた適切な移動方向を当該ユーザに提示できる移動体を提供することを目的としている。

　この目的を達成するために請求項１記載の移動体は、ユーザの状況を検知するユーザ検知手段と、周辺の状況を検知する周辺状況検知手段と、前記周辺状況検知手段により検知された周辺の状況に基づいて、前記周辺に存在する物体の移動を、当該周辺の未来状況として予測する周辺予測手段と、前記周辺予測手段により予測された前記周辺の未来状況と、前記ユーザ検知手段により検知された前記ユーザの状況とに基づいて、前記ユーザに提示する移動方向を決定する決定手段と、前記決定手段により決定された移動方向に応じた向きを、前記ユーザの前方周囲にて当該ユーザに提示する提示手段と、を備えている。

　請求項１記載の移動体によれば、周辺状況検知手段により検知された周辺の状況に基づいて、周辺予測手段によって、周辺に存在する物体の移動が当該周辺の未来状況として予測される。この周辺予測手段により予測された周辺の未来状況と、ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況とに基づいて、決定手段によりユーザに提示する移動方向が決定され、提示手段によって、その決定された移動方向に応じた向きが、ユーザの前方周囲にて当該ユーザに提示される。よって、周辺の状況に応じた適切な移動方向を当該ユーザに提示できるという効果がある。なお、決定手段により決定される移動方向は、一方向であることに限られず、所定範囲の幅をもつ方向であることを含むものである。

　請求項２記載の移動体は、請求項１が奏する効果に加え、次の効果を奏する。決定手段は、周辺予測手段により予測された周辺の未来状況と、ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況とに基づいて、周辺におけるユーザの移動のし易さを評価し、その移動のし易さに基づいて、ユーザに提示する移動方向を決定する。よって、ユーザが移動しやすいよう、周辺の状況に応じた適切な移動方向を当該ユーザに提示できるという効果がある。

　請求項３記載の移動体は、請求項１又は２が奏する効果に加え、次の効果を奏する。周辺予測手段により予測された周辺の未来状況と、ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況とに基づいて、第１評価手段により、周辺におけるユーザの移動のし易さが評価される。決定手段は、第１評価手段による評価に基づいて、ユーザに提示する移動方向を決定するので、ユーザが移動しやすいよう、周辺の状況に応じた適切な移動方向を当該ユーザに提示できるという効果がある。

　請求項４記載の移動体によれば、請求項１から３のいずれかが奏する効果に加え、次の効果を奏する。周辺予測手段により予測された周辺の未来状況に基づいて、第２評価手段により当該周辺における物体の流れが評価される。決定手段は、第２評価手段により評価された物体の流れに基づいて、ユーザに提示する移動方向を決定する。よって、物体の流れを考慮し、当該流れに適した移動方向をユーザに提示できるという効果がある。

　請求項５記載の移動体は、請求項１から４のいずれかが奏する効果に加え、次の効果を奏する。提示手段は、決定手段により決定された移動方向に応じた向きを示すよう、ユーザの前方周囲にて、移動制御手段により、移動体を移動させる。よって、ユーザは、移動体の動きに合わせてついていくことにより、周辺の状況に応じて移動しやすくなるという効果がある。

　請求項６記載の移動体は、請求項１から５のいずれかが奏する効果に加え、次の効果を奏する。周辺予測手段により予測された周辺の未来状況に基づいて、候補抽出手段によりユーザに提示する移動方向を決定するための方向の候補が抽出される。決定手段は、候補抽出手段により抽出された候補に基づいて、ユーザに提示する移動方向を決定するので、ユーザが移動しやすいよう、周辺の状況に応じた適切な移動方向を当該ユーザに提示できるという効果がある。

　請求項７記載の移動体によれば、請求項６が奏する効果に加え、次の効果を奏する。第２評価手段により評価された物体の流れのうち、ユーザの移動方向に逆らわない流れに応じた方向が、候補抽出手段により、候補として優先して抽出される。よって、ユーザの移動方向に逆らわない流れに応じた移動方向をユーザに提示できるという効果がある。

　請求項８記載の移動体によれば、請求項６または７が奏する効果に加え、次の効果を奏する。ユーザの移動方向に逆らわない流れのうち、ユーザの移動速度と所定範囲内の速度差で流れる流れに応じた方向が、候補抽出手段により、候補として優先して抽出される。よって、ユーザの移動方向に逆らわず、かつ、ユーザの移動速度との速度差が所定範囲内である流れが、候補抽出手段により、優先して抽出される。よって、ユーザは、提示された移動方向に移動することにより、自身の移動速度に近い速度で移動する物体の流れについて行くことができるため、移動しやすいという効果がある。よって、ユーザの移動速度との速度差が近く、ユーザが移動しやすい流れに応じた移動方向をユーザに提示できるという効果がある。

　請求項９記載の移動体によれば、請求項１から８のいずれかが奏する効果に加え、次の効果を奏する。周辺状況検知手段により検知された周辺の状況に基づいて、当該周辺に存在する物体の移動と、当該周辺に存在する物体による死角に基づく今後の推移が不確かな領域とが、周辺予測手段により、当該周辺の未来状況として予測される。よって、周辺に存在する物体の移動だけでなく、当該物体による死角に基づく今後の推移が不確かな領域が考慮された、ユーザの移動しやすい移動方向を提示できるという効果がある。

　請求項１０記載の移動体によれば、請求項１から９のいずれかが奏する効果に加え、次の効果を奏する。所定の予測時間後に物体が存在し得る領域が、周辺予測手段により、物体の移動として予測されるので、所定の予測時間後に物体が存在し得る領域を考慮して、ユーザの移動しやすい移動方向を提示できるという効果がある。

　請求項１１記載の移動体によれば、請求項１０が奏する効果に加え、次の効果を奏する。前記所定の予測時間は、周辺に存在する物体のそれぞれについて、各物体の状況に応じた可変値とされる。よって、物体の状況に応じた予測時間を用いて、当該予測時間後に各物体が存在し得る領域を考慮して、ユーザの移動しやすい移動方向を提示できるという効果がある。

　請求項１２記載の移動体によれば、請求項１０または１１が奏する効果に加え、次の効果を奏する。周辺に存在する物体のうち、ユーザおよび移動体に対し相対的に近づく物体を対象とし、対象となる物体のそれぞれについて、その物体が存在し得る領域が、周辺予測手段により予測される。所定の予測時間は、ユーザまたは移動体と物体との間の距離に応じた値と、ユーザまたは移動体に対する物体の相対速度とに基づく値である。よって、ユーザに接触する可能性のある各物体について、ユーザまたは移動体との相対的な位置関係と相対速度とが考慮された移動方向を提示できるという効果がある。

　請求項１３記載の移動体によれば、請求項１２が奏する効果に加え、次の効果を奏する。前記所定の予測時間は、ユーザおよび移動体と周辺に存在する物体とが、ユーザまたは移動体に対する物体の相対速度で近づいた場合に、ユーザおよび移動体を包括する周囲に所定の大きさで設けられた第１領域と、物体の周囲に所定の大きさで設けられた第２領域との間が所定の猶予距離だけ離れた位置に到達するまでの時間として算出される。よって、ユーザの前方周囲を移動する移動体と物体とが完全に接近する手前の状態が予測されるので、ユーザが移動しやすいだけでなく、物体にとっても余裕をもって移動体を避けることが可能となるような移動方向をユーザに提示できるという効果がある。

　請求項１４記載の移動体によれば、請求項１０から１３のいずれかが奏する効果に加え、次の効果を奏する。ユーザが、周辺予測手段により予測される周辺の未来状況において、候補抽出手段により候補として抽出された方向に応じた向きで、ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況に応じて定められる目標領域に移動した場合に、当該目標領域に到達するまでに、物体による影響を最も受け難い経路が、経路推定手段により推定される。周辺予測手段により予測された領域について、経路推定手段により推定された経路を挟む領域がある場合には、当該経路を挟む領域間の幅が広いほど、第１評価手段により、ユーザが移動しやすいと評価される。よって、経路推定手段により推定された経路について、その経路を挟む、周辺予測手段により予測された領域の間隔に応じて、ユーザの移動しやすさを評価できるという効果がある。

　請求項１５記載の移動体によれば、請求項１４が奏する効果に加え、次の効果を奏する。経路推定手段により推定された経路を挟む領域間の幅が、ユーザおよび移動体を包括する周囲に所定の大きさで設けられた第１領域の幅より広い場合には、当該第１領域の幅より狭い場合に比べてユーザが移動しやすいと、第１評価手段により評価される。よって、第１領域を通過させやすい経路ほど、第１領域内への干渉が少なくなり、ユーザが移動しやすいとの判断結果を得ることができるという効果がある。

　請求項１６記載の移動体によれば、請求項１４または１５が奏する効果に加え、次の効果を奏する。経路推定手段により推定された経路を挟む領域間の幅は、各領域の中心を結んだ場合に、当該各領域に対応する物体の周囲にそれぞれ所定の大きさで設けられた第２領域の外側となる線分の長さである。よって、ユーザの移動に対する、ユーザによる第２領域への干渉を考慮して、ユーザの移動しやすさを判断できるという効果がある。

　請求項１７記載の移動体によれば、請求項３から１６のいずれかが奏する効果に加え、次の効果を奏する。ユーザが、周辺予測手段により予測される周辺の未来状況において、候補抽出手段により候補として抽出された方向に応じた向きで、ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況に応じて定められる目標領域に移動した場合に、当該目標領域に到達するまでに、物体による影響を最も受け難い経路が、経路推定手段により推定される。そのように推定された経路のうち、終点の位置が、ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況が示す移動方向と目標位置とが交差する位置に近い経路ほど、第１評価手段により、ユーザが移動しやすいと評価される。よって、ユーザが現在の移動方向に進んだ場合とのずれが少ない経路であるほど、ユーザが移動しやすいとの判断結果を得ることができるという効果がある。

　請求項１８記載の移動体によれば、請求項３から１７のいずれかが奏する効果に加え、次の効果を奏する。ユーザが、周辺予測手段により予測される周辺の未来状況において、候補抽出手段により候補として抽出された方向に応じた向きで、ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況に応じて定められる目標領域に移動した場合に、当該目標領域に到達するまでに、物体による影響を最も受け難い経路が、経路推定手段により推定される。そのように推定された経路のうち、ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況が示すユーザの移動方向に対する、始点からの移動方向の角度変化の絶対値が小さい経路ほど、第１評価手段により、ユーザが移動しやすいと評価される。よって、ユーザの現在位置における大きな方向転換が行われない経路であるほど、ユーザが移動しやすいとの判断結果を得ることができるという効果がある。

　請求項１９記載の移動体によれば、請求項１４から１８のいずれかが奏する効果に加え、次の効果を奏する。ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況が示す当該ユーザの移動速度を用いて物体の移動が予測されるとともに、当該ユーザの移動速度は異なる移動速度を用いて物体の移動が予測される。ユーザの移動速度毎に予測された物体の移動を含む、周辺の未来状況に基づいて、ユーザの移動速度毎に、ユーザに提示する移動方向を決定するための方向の候補が抽出され、物体による影響を最も受け難い経路が推定される。そのように推定されたユーザの移動速度毎の経路のうち、物体の移動を予測するために用いたユーザの移動速度が、ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況が示す当該ユーザの移動速度に近い経路ほど、第１評価手段により、ユーザが移動しやすいと評価される。よって、ユーザの移動速度が一定に近い経路であるほど、ユーザが移動しやすいとの判断結果を得ることができるという効果がある。

移動体の外観を示す模式図である。 移動体の概略的な電気的構成を示すフロック図である。 メイン処理を示すフローチャートである。 （ａ）は、Ｓ１００処理を示すフローチャートであり、（ｂ）は、ユーザ座標系に変換された周辺の状況の一例を示す模式図である。 Ｓ２００にて評価される個の領域を説明するための図である。 Ｓ２００にて評価される個の領域を説明するための図である。 Ｓ３００にて行う予測および評価を説明するための図である。 Ｓ３００にて行う予測および評価を説明するための図である。 ユーザの移動速度の変化に対する評価を説明するための図である。 Ｓ４００の処理を示すフローチャートである。 Ｓ４０２にて行う評価を説明するための図である。 Ｓ４０３にて行う候補領域の絞り込みを説明するための図である。 Ｓ４０４にて行う候補経路の設定を説明するための図である。 Ｓ４０５にて行う評価を説明するための図である。 Ｓ４０５にて行う評価を説明するための図である。 Ｓ４０５にて行う評価を説明するための図である。 Ｓ５００にて行う最適経路の決定を説明するための図である。

　以下、本発明を実施するための形態について添付図面を参照して説明する。図１は、本発明の移動体の一実施形態である移動体１００の外観を示す模式図である。移動体１００は、移動するユーザ１５０の前方周囲を自律的に移動することによって、ユーザ１５０の移動をサポートする装置として機能する。

　本実施形態の移動体１００は、例えば、移動体１００およびユーザ１５０の周辺の状況下で移動しやすいと推定される移動方向を随時ユーザ１５０に提示し、それにより、ユーザ１５０の移動をサポートする。なお、本実施形態では、移動体１００がサポートするユーザ１５０の移動は、歩いてまたは小走りで移動する程度の速度による移動を想定している。

　なお、移動体１００の移動範囲である「ユーザ１５０の前方周囲」は、例えば、ユーザ１５０の前方であり、かつ、ユーザ１５０を中心とする１８０度の範囲である。あるいは、ユーザの視界の範囲内としてもよい。また、移動体１００とユーザ１５０との間の距離は、ユーザ１５０から所定の確保すべき距離（例えば、４０ｃｍ程度）以上、かつ、ユーザ１５０と共に移動するという点で自然な距離（例えば、７０ｃｍ程度）を越えないように設定された距離以下の範囲内とされる。

　図１に示すように、移動体１００は、本体部１０１と、車輪１０２と、表示部１０３とを有する。本体部１０１は、略円柱状に構成される。本体部１０１の形状は、略円柱状に限られるものではなく、種々の形状を採用できる。本体部１０１の周辺には、ユーザ１５０または移動体１００の周辺を撮像するための複数の撮像装置（図示せず）が設けられている。

　車輪１０２は、全方位への移動が可能な全方位車輪として構成される。よって、移動体１００は、全方位への移動をスムーズに行うことができる。本実施形態では、３つの車輪１０２が設けられているものとするが、車輪１０２の数は３つに限らず、適宜の数を採用できる。

　表示部１０３は、液晶表示装置などのディスプレイを有し、ディスプレイへの表示によって情報をユーザ１５０に伝達する。なお、図１に示す例において、表示部１０３のディスプレイは、ユーザ１５０に対向する面に設けられている。表示部１０３のディスプレイは、タッチパネルとして構成され、ユーザ１５０からの指示を移動体１００に入力することができる。

　図２は、移動体１００の概略的な電気的構成を示すフロック図である。移動体１００は、センシング部１０と、制御部２０と、駆動部３０と、ヒューマン・マシン・インタフェイス（以下「ＨＭＩ」と称す）部４０とを有する。

　センシング部１０は、ユーザ１５０の状態（以下「ユーザ状態」と称す）や、移動体１００およびユーザの周辺の状態（以下「周辺状態」と称す）を検出するものである。センシング部１０のうち、ユーザ状態を検出するものは、本発明におけるユーザ検知手段の一例である。センシング部１０のうち、周辺状態を検出するものは、本発明における周辺状態検知手段の一例である。

　センシング部１０は、例えば、本体部１０１の周囲に設けられた複数の撮像装置、ミリ波やレーザなどの各種センサ装置などから構成される。なお、撮像装置としては、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ　Ｃｏｕｐｌｅｄ　Ｄｅｖｉｃｅ）カメラや、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ　Ｍｅｔａｌ　Ｏｘｉｄｅ　Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ　）カメラなどのカメラ装置を採用できる。撮像装置は、レンジファインダを有するものを採用してもよい。

　センシング部１０は、センシング部１０が検出した結果を制御部２０に出力する。より詳細には、センシング部１０は、ユーザ１５０を対象とする撮像画像およびレーダによる検出結果などを、ユーザ状態の検出結果として、制御部２０に出力する。一方、センシング部１０は、移動体１００およびユーザ１５０の周辺を対象とする撮像画像およびレーダによる検出結果などを、周辺状態の検出結果として、制御部２０に出力する。

　制御部２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などから構成され、移動体１００の全体を制御する制御装置として機能する。なお、図３を参照して後述する処理を実現するためのプログラムは、制御部２０のＲＯＭに記憶され、制御部２０のＣＰＵにより実行される。制御部２０は、センシング部１０からの入力に応じた制御信号を生成し、当該制御信号を駆動部３０またはＨＭＩ部４０へ出力する。

　駆動部３０は、車輪１０２、および、車輪１０２の駆動源となるモータなどから構成される。駆動部３０には、制御部２０から制御信号が入力される。制御信号が駆動部３０に入力されると、入力された信号に基づきモータが回転し、当該モータの回転が動力となって車輪１０２が駆動する。

　ＨＭＩ部４０は、ユーザ１５０に情報を出力したり、ユーザ１５０が指示を入力するためのインタフェイスである。表示部１０３のディスプレイは、ＨＭＩ部４０の一例である。なお、音声を出力するスピーカや、音声を入力するマイクをＨＭＩ部４０として設ける構成としてもよい。ＨＭＩ部４０は、制御部２０から入力された制御信号に応じて、情報を出力する。一方、ユーザ１５０からＨＭＩ部４０に指示が入力された場合、ＨＭＩ部４０は、当該入力に応じた制御信号を制御部２０に出力する。

　図３は、上記構成を有する移動体１００の制御部２０のＣＰＵが、制御部２０のＲＯＭに格納されるプログラムに従い実行するメイン処理を示すフローチャートである。このメイン処理は、所定時間毎（例えば、０．１秒毎）に定期的に実行される。制御部２０のＣＰＵ（以下、単に「制御部２０」と称す）は、ユーザ／周辺の状態を認識する処理（Ｓ１００）を実行する。

　Ｓ１００の処理は、センシング部１０からの入力に基づいて、移動体座標系（すなわち、移動体１００を基準とする座標系）で表される各パラメータを、ユーザ座標系（すなわち、ユーザ１５０を基準とする座標系）に変換する。つまり、移動体１００を基準とする相対的なパラメータを、ユーザ１５０を基準とする相対的なパラメータに変換する。

　制御部２０は、Ｓ１００の処理後、個の領域を評価する処理を実行する（Ｓ２００）。Ｓ２００の処理は、移動体１００、ユーザ１５０、および周辺の各物体のそれぞれについて、個の領域を評価する処理である。詳細は図５および図６を参照して後述するが、本実施形態では、個の領域を点数化することにより、個の領域を評価する。

　なお、ユーザ１５０や周辺に存在する他者などの人間に対する「個の領域」は、所謂、心理的なパーソナルスペースであり、相手の進入を好ましく思わない領域であると同時に、相手も侵入したくないと感じる領域である。また、移動体１００や周辺に存在する障害物などの対象に対する「個の領域」は、相手との接触が生じるという不安を感じる領域である。

　制御部２０は、Ｓ２００の処理後、場の予測及び評価をする処理を実行する（Ｓ３００）。Ｓ３００の処理は、ユーザ１５０および移動体１００の周辺の未来状況を予測するとともに、予測された未来状況を評価する処理である。Ｓ３００の処理は、本発明の周辺予測手段の一例である。

　詳細は後述するが、本実施形態では、周辺に存在する各他者について、予測時間ｔ後の移動領域を、未来状況の１つとして予測する。一方で、周辺に存在する各他者および各障害物について、それらの死角に基づく、今後の推移が不確かな領域（以下「不確定領域」と称す）を、未来状況の１つとして予測する。

　未来状況として予測された移動領域のそれぞれについて、各移動領域に対応する他者の存在確率を考慮して点数化することにより、各移動領域を評価する。一方で、未来状況として予測された不確定領域のそれぞれについて、それぞれの死角の大きさを考慮して点数化することにより、各不確定領域を評価する。そして、予測された各移動領域に対する評価と各不確定領域に対する評価が反映されたマップを生成することにより、周辺の未来状況を総合的に評価する。

　制御部２０は、Ｓ３００の処理後、移動のしやすさを評価する処理を実行する（Ｓ４００）。Ｓ４００の処理は、Ｓ３００にて予測および評価された未来状況下におけるユーザ１５０の移動のしやすさを評価する処理である。Ｓ４００の処理は、本発明の候補抽出手段および第１評価手段の一例である。詳細は後述するが、本実施形態では、周辺に存在する他者の流れを考慮して抽出された各方向について、Ｓ３００にて予測および評価された未来状況に基づいて、各方向に対するユーザ１５０の移動のしやすさを点数化することによって評価する。

　制御部２０は、Ｓ４００の処理後、経路決定処理を実行する（Ｓ５００）。Ｓ５００の処理は、Ｓ４００による評価に基づき、ユーザ１５０に最適な移動方向を決定する。Ｓ５００の処理は、本発明の決定手段の一例である。詳細は後述するが、本実施形態では、Ｓ４００にて算出された各方向の点数と、Ｓ３００にて予測された未来状況のうち、各方向に相当する領域の点数とを考慮して、ユーザ１５０に最適な移動方向を決定する。

　制御部２０は、Ｓ５００の処理後、提示処理を実行する（Ｓ６００）。Ｓ６００の処理は、Ｓ５００の処理により決定された移動方向を移動体１００の動きによってユーザ１５０に提示する。本実施形態では、ユーザ１５０の前方を移動する移動体１００を、ユーザ１５０に対して左右方向に、決定された移動方向を示す距離だけ移動させることによって、ユーザ１５０に移動方向を提示する。

　具体的に、制御部２０は、移動体１００が、Ｓ５００にて決定された移動方向を示し、かつ、ユーザ１５０の移動速度に応じた速度で前方に移動するよう、駆動部３０に制御信号を出力する。制御信号が入力された駆動部３０は、移動体１００が、ユーザ１５０の移動速度に応じた速度で前方に移動しつつ、決定された移動方向を示す距離だけ左右方向に移動するよう、車輪１０２を駆動する。ここで、移動体１００の左右方向の移動とは、移動体１００をユーザ座標系または移動体座標系におけるユーザ１５０との垂直距離を一定に保ったまま左右方向に移動させるものや、移動体１００をユーザ１５０との相対距離を一定に保ったまま左右方向に移動させるもの（即ちユーザ１５０を中心とした円弧状の軌跡を左右方向に移動させるもの）を例示できる。これにより、移動体１００は、ユーザ１５０とともに前方に移動しながら、周辺の状況下で移動しやすいと推定される移動方向を左右方向の動きによってユーザ１５０に提示する。Ｓ５００の処理は、本発明の提示手段および移動制御手段の一例である。

　図４（ａ）は、上述した、ユーザ／周辺の状態を認識する処理（Ｓ１００）を示すフローチャートである。制御部２０は、センシング部１０からの入力に基づいて、移動体座標系におけるパラメータを取得する（Ｓ１００）。Ｓ１００にて取得されるパラメータは、ユーザ状態を示すパラメータと、周辺状態を示すパラメータとに大別される。

　ユーザ状態を示すパラメータは、例えば、移動体１００に対するユーザ１５０の相対位置（ｘ０，ｙ０）、移動体１００に対するユーザ１５０の相対速度ｖ０、移動体１００に対するユーザ１５０の相対移動方向θ０、移動体１００に対するユーザ１５０の体の向きθＢなどである。

　なお、詳細は後述するが、本実施形態では、ユーザ１５０の移動速度が現在値（すなわち、今回のセンシング部１０からの入力に基づく値）から変化した場合を考慮するため、相対速度ｖ０として、現在の移動速度を示す、センシング部１０からの入力に基づいて取得された値に加え、ユーザ１５０の移動速度を現在値から予め決められた量だけ変化させた値を別途取得する。本実施形態では、ユーザ１５０の移動速度が、現在の移動速度と、現在の移動速度より±２ｋｍ／ｈである速度との３種類の移動速度について考慮するため、各移動速度についてそれぞれ相対速度ｖ０を取得する。

　一方、周辺状態を示すパラメータは、例えば、移動体１００に対する他者または障害物の相対位置（ｘｉ，ｙｉ）、移動体１００に対する他者または障害物の相対速度ｖｉ、移動体１００に対する他者または障害物の相対移動方向θｉなどである。なお、変数ｉは、１以上の整数であり、周辺に存在する他者または障害物に対し個々に割り当てられる。つまり、変数ｉは、周辺に存在する他者または障害物を個々に特定するための値である。

　ユーザ１５０、あるいは周辺に存在する他者または障害物の相対位置、ユーザ１５０の体の向きは、例えば、本体部１０１の周囲に設けられた複数の撮像装置（例えば、カメラ）により撮像された各画像を画像処理に供し、エッジ抽出やパターン認識を行うことにより取得できる。

　なお、ユーザであるか否かの認識は、例えば、予めユーザの顔画像を記憶させておき、その顔画像と撮像画像との比較に基づいて行う。また、周辺に存在する物体が、移動する他者であるか、静止している障害物であるかの区別もまた、撮像画像に基づいて行う。一方、ユーザ１５０、あるいは周辺に存在する他者または障害物の相対速度、相対移動方向は、例えば、今回に取得した各画像および前回に取得した各画像に基づいて取得する。

　制御部２０は、Ｓ１０１にて取得した、移動体座標系における各パラメータを、ユーザ座標系に変換する（Ｓ１０２）。図４（ｂ）は、ユーザ座標系に変換された周辺の状況の一例を示す模式図である。図４（ｂ）に示すように、制御部２０は、ユーザ座標系に変換された各パラメータから、周辺に存在する各他者２００について、ユーザ１５０に対する相対位置と、相対速度と、相対移動方向とを把握する。図４（ｂ）に示す例において、ユーザ１５０に対する相対移動方向および相対速度は、それぞれ、ベクトルの向きおよび長さで表している。

　一方、本実施形態では、障害物３００、すなわち、それ自体が静止している物体については、ユーザ１５０に対する相対位置のみ考慮し、相対速度および相対移動向きは考慮しない。よって、制御部２０は、ユーザ座標系に変換された各パラメータから、周辺に存在する各障害物３００について、ユーザ１５０に対する相対位置を把握する。

　なお、図４（ｂ）には、簡単な例として、２人の他者２００と、１つの障害物３００とを図示したが、実際には、制御部２００は、多数の他者２００を対象として、各他者２００について、ユーザ１５０に対する相対位置、相対速度、相対移動方向を把握し、多数の障害物３００を対象として、各障害物３００について、ユーザ１５０に対する相対位置を把握する。

　図５および図６を参照して、本実施形態において、上述したＳ２００にて評価される個の領域について説明する。図５（ａ）に示すように、移動体１００、ユーザ１５０、および他者２００のそれぞれに対し、個の領域１２０，１７０，２２０が設定される。ユーザ１５０に対する個の領域１７０は、ユーザ１５０の移動方向である前方（ユーザ１５０から延びる矢印の方向）の方が後方よりも広く設定される。移動体１００および他者２００についても同様である。

　図５（ａ）に示す例では、移動体１００、ユーザ１５０、および他者２００のそれぞれに対する個の領域１２０，１７０，２２０をいずれも円としたが、楕円などの適宜の形状を採用できる。また、個の領域１２０，１７０，２２０をいずれも同じ大きさとしたが、同じ大きさでなくてもよい。例えば、個の領域１２０，１７０，２２０を、移動体１００、ユーザ１５０、または他者２００の移動速度に応じて異なる大きさとしてもよい。また、移動体１００、ユーザ１５０、または他者２００の前方に設けられる後方より広い領域についても、移動体１００、ユーザ１５０、または他者２００の移動速度に応じた広さとしてもよい。

　個の領域１２０，１７０，２２０は、各領域１２０，１７０，２２０内に設けられた排除領域１２０ａ，１７０ａ，２２０ａ内を最大とし、周縁に向かって次第に低くなるように設定された点数によって評価される。なお、排除領域１２０ａ，１７０ａ，２２０ａは、相手を入らせないようにするための領域である。

　図５（ａ）に示す例では、排除領域１７０ａに対し、個の領域の点数として設定可能な最大値（本実施形態では２００点）を設定し、排除領域１７０ａの周縁から個の領域１７０の周縁までの領域に対し、１００から０まで直線的に点数が下がる一次関数として点数を設定する。図示はしないが、個の領域１２０および個の領域２２０についても、個の領域１７０と同様に点数を設定する。

　本明細書における個の領域の「点数」は、低い点数ほど、相手の進入に対する許容度が高く、高いほど、相手の進入に対する許容度が低いことを示す。なお、最大値とする点数は、２００点に限らず適宜の値を採用できる。また、排除領域１７０ａの周縁から個の領域１７０の周縁までの点数を設定するための関数については、周縁に向かって減少する関数であれば、一次関数に限らず、適宜の値を採用できる。また、当該関数は、個の領域が、移動体１００、ユーザ１５０、または他者２００のいずれのものであるかに応じて異なっていてもよい。

　移動体１００およびユーザ１５０は連れ立って移動するので、両者を１つとして考え、図５（ｂ）に示すように、個の領域１３０が設定される。本実施形態では、ユーザ１５０と移動体１００とが確保すべき距離Ｌを隔てて位置する場合を想定し、その場合における個の領域１２０，１７０を包含する領域を、個の領域１３０として設定する。なお、図５（ｂ）に示す例では、個の領域１２０，１７０を包含する小判状の領域を個の領域１３０とするが、個の領域１２０，１７０を包括する領域であれば、個の領域１３０は左右に膨れた楕円状の領域であってもよい。

　本実施形態では、確保すべき距離Ｌを、ユーザ１５０の個の領域１７０が前方の移動体１００に接した場合におけるユーザ１５０と移動体１００との距離とするが、これに限らず、互いが近すぎずかつ離れすぎない程度の適宜の距離を採用できる。

　個の領域１３０の内部には、排除領域１３０ａが設けられる。排除領域１３０ａは、排除領域１２０ａ，１７０ａ，２２０ａと同様、相手を入らせないようにする領域である。図５（ｂ）に示す例では、排除領域１２０ａ，１７０ａを包含する小判状の領域を排除領域１３０ａとするが、排除領域１２０ａ，１７０ａを包括する領域であれば、排除領域１３０ａは左右に膨れた楕円状の領域であってもよい。

　個の領域１３０の評価は、個の領域１２０，１７０，２２０と同様、排除領域１３０ａ内に最大の点数を設定し、周縁に向かって次第に低い点数を設定する。図５（ｂ）に示す例では、排除領域１３０ａに対し、点数としての最大値である２００点を設定し、排除領域１３０ａの周縁から個の領域１３０の周縁までを、１００から０まで直線的に点数を一次関数として設定する。排除領域１３０ａの周縁から個の領域１３０の周縁までの点数を設定する関数については、周縁に向かって減少する関数であれば、一次関数に限らず、適宜の値を採用できる。

　図６に示すように、障害物３００に対し、障害物３００から所定距離だけ離れた領域であり、かつ、移動体１００から見える領域を、個の領域３２０として設定する。本実施形態では、個の領域３２０は、相手を入らせないようにする排除領域のみから構成されるものとする。よって、個の領域３２０には、点数としての最大値である２００点が全域に亘って設定される。なお、個の領域３２０を、個の領域１２０などのように、排除領域と、当該排除領域より点数が低くなる領域とを設ける構成としてもよい。

　図７および図８を参照して、本実施形態において、上述したＳ３００にて行われる予測および評価について説明する。上述した通り、本実施形態では、周辺に存在する各他者２００について、予測時間ｔ後の移動領域が未来状況の１つとして予測され、予測された各移動領域が点数により評価される。なお、本明細書における未来状況の「点数」は、低い点数ほど、その未来状況においてユーザ１５０が移動しやすいことを示す。

　Ｓ３００において、周辺に存在する各他者２００に対する移動領域を予測するために、制御部２０は、まず、周囲に存在する他者２００のそれぞれについて、予測時間ｔを算出する。予測時間ｔは、（Δｘ－α）／Δｖから算出される。ただし、Δｖは、０より大きい値とする。

　Δｘは、他者２００と移動体１００との距離である。Δｖは、ユーザ座標系における他者２００の相対速度である。上述した通り、Δｖは、０より大きい値とするので、移動体１００およびユーザ１５０に相対的に近づく他者２００についてのみ、予測時間ｔの算出を行う。

　αは、猶予距離である。猶予距離は、移動体１００およびユーザ１５０と他者２００とを、他者２００と移動体１００とを結ぶ線上に沿って近づけた場合に、他者２００と移動体１００とがある程度以上近づかないようにすることを想定して設定される距離である。本実施形態では、排除領域２２０ａと排除領域１７０ａとが所定距離（例えば、１ｍ）離れた場合における、他者２００と移動体１００との距離を、猶予距離とする。

　よって、予測時間ｔは、移動体１００およびユーザ１５０と他者２００とを、他者２００と移動体１００とを結ぶ線上に沿って近づけた場合に、他者２００と移動体１００およびユーザ１５０とが、排除領域２２０ａと排除領域１７０ａとが所定距離（例えば、１ｍ）だけ離れた位置に到達するまでの時間として算出される。このように、予測時間ｔは、他者２００の位置および移動速度に依存するので、各他者２００の状況に応じた可変値とされる。

　次に、制御部２０は、周囲に存在する他者２００のそれぞれについて、各他者２００が現在の移動方向および移動方向に移動した場合の、予測時間ｔ後の移動領域２５０を予測する。なお、上述した通り、予測時間ｔは、移動体１００およびユーザ１５０に相対的に近づく他者２００を対象として、他者２００毎に算出される値である。各移動領域２５０は、他者２００の移動方向の線上に中心を有する円として予測され、中心に近いほど、予測時間ｔ後において他者２００の存在確率が高い。

　なお、予測時間ｔの算出には、上述したように猶予距離が考慮されるため、予測される移動領域は、ユーザ１５０にとって、排除領域１７０ａに他者２００が進入しない領域であるとともに、他者２００にとっても、排除領域２２０ａに移動体１００およびユーザ１５０が進入しない領域である。よって、ユーザ１００の移動に対して、他者２００にかかる負荷もできるだけ少なくなるよう考慮されている。

　次に、制御部２０は、各他者２００対して予測した移動領域２５０を評価する。本実施形態では、移動領域２５０の中心から周縁に向かって、０以上の所定値から０まで直線的に点数が下がる一次関数として点数を設定する。本明細書における移動領域の「点数」は、高い点数ほど、他者の存在確率が高いことをしめす。本実施形態では、存在確率１００％に対し、１００点を割り当てる。よって、移動領域の「点数」は、存在確率の数値に等しい数値の点数とされる。

　本実施形態では、移動領域２５０の中心の点数を、当該中心における存在確率の値とする。よって、例えば、図７に示すように、他者２００ａに対する移動領域２５０ａの中心における存在確率が、他者２００ｂに対する移動領域２５０ｂの中心における存在確率よりも高い場合、移動領域２５０ａに対する中心に対して設定された点数Ｋａの方が、移動領域２５０ｂに対する中心に対して設定された点数Ｋｂより高い点数となる。

　なお、移動領域２５０の中心に対して設定する値は、当該中心における存在確率の値に限らず、存在確率に応じた適宜の値を採用できる。また、移動領域２５０の中心から周縁までの点数を設定するための関数については、当該中心から周縁に向かって減少する関数であれば、一次関数に限らず、適宜の値を採用できる。また、当該関数は、他者２００の個々の状態に応じて異なっていてもよい。

　本実施形態では、ユーザ１５０の移動速度が変化することを考慮し、ユーザ１５０の現在の移動速度と、現在の移動速度とは異なる移動速度とに対する各パターンについて、それぞれ各他者２００における予測時間ｔ後の移動領域２５０を予測する。本実施形態では、ユーザ１５０の移動速度の変化幅を、－２ｋｍ／ｈから＋２ｋｍ／ｈまでの範囲とし、当該変化幅の範囲内で、ユーザ１５０の移動速度を２ｋｍ／ｈ刻みで変化させる。つまり、各他者２００に対する移動領域２５０の予測および評価は、ユーザ１５０の現在の移動速度と、現在の移動速度より±２ｋｍ／ｈである速度との３パターンについて行われる。

　なお、ユーザの移動速度が変化した場合、予測時間ｔは、ユーザの移動速度に応じた相対速度で算出される。よって、ユーザの移動速度を速くするほど、予測時間ｔは長くなるため、各他者２００に対する移動領域は、図７に示す移動領域２５０より、他者２００から離れた側（すなわち、ユーザ１５０に近い側）に位置し、かつ、図７に示す移動領域２５０より広い領域となる。

　また、上述した通り、本実施形態では、周辺に存在する各他者２００および各障害物３００について、それらの死角に応じた不確定領域が未来状況の１つとして予測され、予測された不確定領域が点数により評価される。よって、制御部２０は、まず、不確定領域を予測する。

　例えば、制御部２０は、図８に示すように、障害物３００の裏側に形成される死角に対し、当該死角の領域に隣接する領域に不確定領域３２０を予測する。この例では、不確定領域３２０を、縦幅Ｋ１が、横幅Ｋ２の２倍である半円としたが、縦幅Ｋ１と横幅Ｋ２の比率は２：１に限らない。また、半円など全体が円の一部である形状に限らず、適宜の形状の不確定領域３２０を採用できる。

　次に、制御部２０は、予測された不確定領域を評価する。図８に示す例では、不確定領域３２０の縦幅Ｋ１の中央を１００点とし、当該中央の位置から周縁に向かって直線的に下がる一次関数として点数を設定するとともに、不確定領域３２０の横幅Ｋ２の障害物側の端から周縁に向かって直線的に点数が下がる一次関数として点数を設定する。

　不確定領域３２０の評価としては、これに限らず、不確定領域３２０内における不確定さが大きい位置ほど点数を高くし、周縁に近づくほど点数を低く設定する条件を満たせば、障害物３００の形状などに応じた評価を行うことができる。また、不確定領域３２０内の点数の最大値は１００点に限らず種々の値を採用できる。

　なお、制御部２０は、周囲に存在する他者２００により形成される死角に対しても、障害物３００に対する不確定領域３２０と同様に、死角に応じた不確定領域の予測および評価を行う。周囲に存在する他者２００について不確定領域を予測する場合には、死角を形成する他者２００の数に応じて不確定領域の大きさを変更する。例えば、他者２００が数人重なって死角を形成する場合には、１人の他者２００から形成される死角に対する不確定領域より大きな領域を、不確定領域として予測する。

　Ｓ３００では、種々の未来状況を予測し、その未来状況に対する評価を行うことにより、各未来状況の評価が反映されたマップ（以下、「評価マップ」と称す）が生成される。なお、障害物３００に対する個の領域３２０に対する評価もまた、評価マップに反映される。よって、本実施形態では、他者２００に対して予測された移動領域に対する評価と、死角に応じた不確定領域に対する評価とが、未来状況の評価として反映されるとともに、障害物３００に対する個の領域３２０に対する評価が反映された評価マップが生成される。

　なお、上述した通り、本実施形態では、他者２００に対する移動領域の予測が、ユーザ１５０の現在の移動速度と、現在の移動速度より±２ｋｍ／ｈである速度との３パターンについて行われるので、各パターンについて未来状況の評価を行う。つまり、評価マップとして、ユーザ１５０の移動速度に応じた３パターンのマップが生成される。

　各パターンのマップに対し、ユーザ１５０の移動速度に応じた評価を加算する。ユーザ１５０の現在の移動速度からの変化量と、評価点数との関係の一例を、図９に示す。図９に示す例では、現在の移動速度からの変化量が０ｋｍ／ｈから１ｋｍ／ｈである場合、評価点数が、ユーザの移動速度の変化を評価する上での最小値である０点とされる。つまり、移動速度の変化が１ｋｍ／ｈ以下であれば、ユーザ１５０の移動のしやすさに影響を与えるものではないと評価する。

　現在の移動速度からの変化量が、１ｋｍ／ｈから３ｋｍ／ｈまでの範囲では、当該変化量の値が大きくなるほど、すなわち、ユーザ１５０の移動速度が速くなるほど、一次関数で評価点数が上昇する。現在の移動速度からの変化量が３ｋｍ／ｈにおいて、評価点数は、ユーザの移動速度の変化を評価する上での最大値である１００点とされる。つまり、移動速度の変化が３ｋｍ／ｈ以上になると、移動速度の変化に伴うユーザ１５０の移動のしやすさは最低（すなわち、最も移動し難い）と評価される。

　ユーザ１５０の現在の移動速度からの変化量に応じた点数を評価した後、その評価点数を、該当する評価マップの全域に加算する。なお、ユーザ１５０の移動速度の変化量と評価点数との関係は、移動速度の変化量が０より大きくなると、評価点数が高くなるという条件を満たしていれば、図９の例に示す関係に限らず、種々の関係を採用できる。

　図１０は、上述した、移動のしやすさを評価する処理（Ｓ４００）を示すフローチャートである。なお、図１０のフローチャートを説明するにあたり、必要に応じて、図１１～図１６を参照する。制御部２０は、周辺の場における大局的な流れを評価する（Ｓ４０１）。Ｓ４０１の処理は、本発明の第２評価手段の一例である。

　「大局的な流れ」とは、各他者２００が個々に移動する流れではなく、各他者２００が個々に移動したことにより形成される全体的な流れである。よって、場合によっては、他者２００の移動方向が、当該他者２００を含む大局的な流れの方向とは逆方向であることもある。

　Ｓ４０１において、制御部２０は、まず、ユーザ座標系における各他者２００の相対位置、相対速度、相対移動方向などから算出される流れの密度に基づき、大局的な流れの有無を判定する。流れの密度は、例えば、単位面積あたりでの、他者２００の相対移動方向の重なり度合いに応じて算出される。

　次に、制御部２０は、大局的な流れがあると判定した場合に、その流れの方向および強さや、その流れとユーザ１５０および移動体１００との距離などを考慮して流れ方向の絞り込みを行う。例えば、ユーザ１５０および移動体１００から離れる方向の流れを優先する。一方、ユーザ１５０および移動体１００とは逆方向となる流れを除外する。

　また、ユーザ１５０および移動体１００から離れる方向の流れの中でも、より強い流れが優先される。よって、例えば、ユーザ１５０および移動体１００から離れる方向に強い流れがある場合には、その他の流れを除外する。ユーザ１５０および移動体１００の近くにある程度の流れがある場合には、遠くに強い流れがあったとしても、その流れを除外する。

　制御部２０は、絞り込まれた流れについて、その流れに乗るための移動先領域（以下、この領域を「第１移動先領域」と称す）を設定する。第１移動先領域は、その流れに乗る場合に、ユーザ１５０および移動体１００の移動距離が短く、方向転換が少なく到達できるような領域である。第１移動先領域が設定されたことにより、大局的な流れに乗るためのユーザ１５０および移動体１００の移動方向の候補が、現在位置から第１移動先領域に向かう方向として、ある程度（例えば、０～１０度程度）の角度範囲で設定される。

　制御部２０は、Ｓ４０１の処理後、周辺の場における局所的な流れを評価する（Ｓ４０２）。「局所的な流れ」とは、各他者２００が個々に移動する流れである。具体的に、制御部２０は、局所的な流れの評価を、ユーザ座標系における各他者２００の相対速度に応じて行う。Ｓ４０２の処理は、本発明の第２評価手段の一例である。

　例えば、ユーザ１５０に対する他者２００の相対速度が０以上（すなわち、前方にいる他者２００が相対的にユーザ１５０から離れる状況）である場合に、ユーザ１５０に対する他者２００の相対速度が負の値（すなわち、前方にいる他者２００が相対的にユーザ１５０に近づく状況）である場合に比べて、ユーザ１５０が歩きやすいと評価する。本実施形態では、ユーザ座標系における他者２００の相対速度に応じて、各他者２００による局所的な流れを点数化して評価する。局所的な流れに対する評価点数は、Ｓ３００にて評価された、各他者２００に対して予測された移動領域に対する点数に加算される。

　ユーザ座標系における他者２００の相対速度と評価点数との関係の一例を図１１に示す。図１１に示す例では、ユーザ１５０に対する他者２００の相対速度が０から＋２ｋｍ／ｈである場合、評価点数が、局所的な流れを評価する上での最小値である０点であるのに対し、ユーザ１５０に対する他者２００の相対速度が負の値である場合、評価点数は０より大きい点数とされる。これは、ユーザ１５０が、その前を、ユーザ１５０と同方向に、ユーザ１５０と同速度またはある程度速い速度で移動する他者２００について移動すると、ユーザ１５０が移動しやすいからである。

　ユーザ１５０に対する他者２００の相対速度が負の値である場合、当該相対速度が０から－２ｋｍ／ｈまでの範囲では、相対値の絶対値が大きくなるほど、すなわち、前方にいる他者２００がユーザ１５０に近づく速度が速いほど、一次関数で評価点数が上昇し、相対速度が－３ｋｍ／ｈにおいて、評価点数は、局所的な流れを評価する上での最大値である１００点とされる。つまり、他者２００が、３ｋｍ／ｈ以上の速度でユーザ１５０に近づく場合には、当該他者２００による局所的な流れに対するユーザ１５０の移動のしやすさは最低（すなわち、最も移動し難い）と評価される。

　ユーザ１５０に対する他者２００の相対速度が＋２ｋｍ／ｈ以上である場合、０より大きい点数とされる。これは、ユーザが、その前をユーザ１５０に対してある程度以上の速さで遠ざかる他者２００について移動したとしても、特に移動しやすいわけではないからである。

　なお、ユーザ座標系における他者２００の相対速度と評価点数との関係は、相対速度が０以上である場合に、ユーザ１５０に対する他者２００の相対速度が負の値である場合に比べて評価点数が低いという条件を満たしていれば、図１１の例に示す関係に限らず、種々の関係を採用できる。相対速度が０以上である場合の評価点数を一定値としてもよい。また、相対速度が＋２ｋｍ／ｈ以上において取り得る最大値を、局所的な流れを評価する上での最大値としたが、当該最大値より小さい値としてもよい。

　図１０に戻る。制御部２０は、Ｓ４０２の処理後、候補領域の絞り込みを行う（Ｓ４０３）。Ｓ４０３の処理は、本発明の候補抽出手段の一例である。Ｓ４０３において、制御部２０は、まず、Ｓ３００による評価に基づいて得られた評価マップ（すなわち、周辺の未来状況の評価が反映されたマップ）に対し、ユーザ１５０を基準として、ユーザ１５０の前方における１８０度の範囲を、一定角度刻みで分割する。例えば、図１２（ａ）に示すように、ユーザ１５０の移動方向を中心として、左右を１０度刻みで、評価マップを分割する。

　次に、制御部２０は、ユーザ１５０の前方に引かれた各分割線について、分割線を含み所定の幅をもつ領域（以下、この領域を「分割領域」と称す）を設定する。例えば、図１２（ｂ）に示すように、各分割線のうち、ユーザ１５０の位置から左右方向に延びる分割線を除く１７本の分割線について、分割線を中心とする所定幅（本実施形態では、１ｍ）の分割領域を設定する。各分割領域の端部は、一端が、移動体１００およびユーザ１５０を包含する個の領域１３０の周縁により規定され、他端が、ユーザ１５０の前方に定められた第２移動先領域との境界線５０１により規定される。

　「第２移動先領域」は、ユーザ１５０が、現在の移動速度において今後移動すると予測される領域であり、そのときのユーザ１５０の移動速度に応じて設定される。例えば、第２移動先領域は、ユーザ１５０の移動速度が遅いほど、ユーザ１５０の現在位置に近い位置に設定される。

　なお、Ｓ４０１にて評価された大局的な流れに応じて第１移動先領域が設定された場合、制御部２０は、分割領域の設定を、現在位置から第１移動先領域に向かう方向を含む領域に限定して行う。一方、第１移動先領域が設定されていない場合、制御部２０は、ユーザ１５０の位置から左右方向に延びる分割線を除く１７本の分割線の全てに対し、分割領域を設定する。

　よって、１の評価マップに対し、分割領域は、最大で１７領域設定できる。評価マップは、ユーザ１５０の移動速度に応じて異なるマップとして得られる。本実施形態では、ユーザ１５０の移動速度を３種類とし、３パターンの評価マップが得られるので、最大で、１７×（３パターン）分の領域、すなわち、５１の領域が設定される。

　次に、制御部２０は、設定された分割領域、すなわち、最大で５１の分割領域のそれぞれについて、分割領域内に含まれる未来状況の評価点数を積分し、得られた積分値に基づき、分割領域の中から、経路探索を行う候補とする候補領域の絞り込みを行う。例えば、積分値が小さい順に所定数（例えば、５）の分割領域を候補領域として絞り込む。

　図１０に戻る。制御部２０は、Ｓ４０３の処理後、Ｓ４０３にて絞り込まれた候補領域を対象として、ユーザ１５０が移動しやすい候補経路を設定する（Ｓ４０４）。Ｓ４０４の処理は、本発明の経路推定手段の一例である。例えば、図１３に示すように、制御部２０は、候補領域を、一定間隔毎に、分割線に直交する線分６０１を設定する。次に、制御部２０は、各線分６０１について、未来状況の評価点数が最も低い箇所を探索して通過候補点を特定する。次に、制御部２０は、各線分６０１において特定された通過候補点を結び、候補経路を設定する。

　なお、線分上に、未来状況の評価点数が最も低い箇所がある程度の幅をもって存在する場合には、その幅における中点を通過候補点として特定する。また、線分上に、未来状況の評価点数が最も低い箇所が複数存在する場合には、複数の箇所のうち、現在の探索対象の線分６０１の直前に探索対象となった線分６０１において決定された通過候補点からの方向転換の度合いが最も少ない箇所を通過候補点として特定する。あるいは、現在の探索対象の線分６０１の直前に探索対象となった線分６０１がない場合には、ユーザ１５０の移動方向からの方向転換の度合いが最も少ない箇所を通過候補点とする。

　図１０に戻る。制御部２０は、Ｓ４０４の処理後、Ｓ４０４にて設定された各候補経路について、ユーザ１５０の移動のしやすさを評価し（Ｓ４０５）、Ｓ４００の処理を終了する。Ｓ４０５の処理は、本発明の第１評価手段の一例である。本実施形態では、第１に、ユーザ１５０の現在の移動方向からの方向変化が少ない候補経路であるほど、ユーザ１５０が移動しやすい経路であると評価する。方向変化が少ない経路とは、例えば、始点からの移動方向が、ユーザ１５０の現在の移動方向に近い経路といえる。

　本実施形態では、図１４（ａ）に示すように、候補経路７０１における始点からの移動方向と、ユーザ１５０の現在の移動方向とのなす角の絶対値θが小さいほど、ユーザ１５０が移動しやすい経路であると評価する。例えば、図１４（ｂ）に示すように、θの値が０度から５度である場合、評価点数が、候補経路を評価する上での最小値である０点とされる。これは、ユーザ１５０が移動するときの方向の揺らぎを考慮したものであり、θの値が０度から５度である場合は、移動時の方向の揺らぎであるとして、ユーザ１５０の移動のしやすさに影響を与えるものではないと評価する。

　θの値が５度を越えると、４５度までの範囲では、θの値が大きくなるほど、一次関数で評価点数が上昇する。そして、θの値が４５度において、評価点数は、候補経路を評価する上での最大値である１００点とされる。つまり、候補経路７０１における始点からの移動方向が、ユーザ１５０の現在の移動方向から４５度以上変化する場合には、その候補経路をユーザ１５０が進む場合の移動のしやすさは最低（すなわち、最も移動し難い）と評価される。なお、図１４（ｂ）は、評価の一例である。θの値が０より大きくなると、評価点数が高くなるという条件を満たしていれば、図１４（ｂ）に示す関係に限らず、種々の関係を用いて評価を行うことができる。

　また、方向変化が少ない経路とは、候補経路における終点（すなわち、第２移動先領域への到達点）と、ユーザ１５０が現在の移動方向に移動した場合に第２移動先領域との交点（すなわち、第２移動先領域への到達点）とが近い経路ともいえる。

　本実施形態では、図１５（ａ）に示すように、候補経路７０１における終点（すなわち、候補経路７０１と境界線５０１との交点）と、ユーザ１５０の現在の移動方向に延びる軸線８０１と境界線５０１との交点との間の距離Ｑが小さいほど、ユーザ１５０が移動しやすい経路であると評価する。このとき、距離Ｑがある程度の範囲であれば、ユーザ１５０の現在の移動方向に概ね合致しており、ユーザ１５０の移動のしやすさに影響を与えるものではないと評価する。

　なお、上述したように、第２移動先領域は、そのときのユーザ１５０の移動速度に応じて設定されるため、第２移動先領域の位置に応じて、ユーザ１５０の移動のしやすさに影響を与えないとする距離Ｑの範囲も異なる。第２移動先領域の位置（すなわち、境界線５０１の位置）がユーザ１５０から遠くなるほど、ユーザ１５０の移動のしやすさに影響を与えないとする距離Ｑの範囲は広くなる。

　例えば、境界線５０１がユーザ１５０の現在位置から５ｍ離れている場合、図１５（ｂ）に示すように、距離Ｑが０ｍから２ｍである場合、評価点数が、候補経路を評価する上での最小値である０点とされる。つまり、５ｍの移動に対し、距離Ｑが２ｍ以下であれば、ユーザ１５０の移動のしやすさに影響を与えるものではないと評価する。

　図１５（ｂ）に示す例において、距離Ｑが２ｍを越えると、１０ｍまでの範囲では、Ｑの値が大きくなるほど、一次関数で評価点数が上昇する。そして、Ｑの値が１０ｍにおいて、評価点数は、候補経路を評価する上での最大値である１００点とされる。つまり、候補経路における終点が、軸線８０１と境界線５０１との交点から１０ｍ以上離れている場合には、その候補経路をユーザ１５０が進む場合の移動のしやすさは最低（すなわち、最も移動し難い）と評価される。

　なお、図１５（ｂ）には、境界線５０１がユーザ１５０の現在位置から５ｍ離れている場合を例示したが、ユーザ１５０の現在位置と境界線５０１との距離として設定可能な数だけ、距離Ｑと評価点数との関係が準備されており、それらの中から、ユーザ１５０の移動速度に応じて設定される第２移動先領域の位置に応じたものが用いられる。あるいは、図１５（ｂ）に示す関係において、横軸の値を、所定の関数に応じてユーザ１５０の移動速度から算出する構成としてもよい。

　図１５（ｂ）は、評価の一例である。Ｑの値が０より大きくなると、評価点数が高くなるという条件を満たしていれば、図１５（ｂ）に示す関係に限らず、種々の関係を用いて評価を行うことができる。

　本実施形態では、第２に、他者２００の進路による妨害を考慮して、ユーザの移動しやすさを評価する。具体的には、候補経路を挟む、他者２００に対する移動領域２５０の幅を考慮して、ユーザの移動しやすさを評価する。例えば、図１６（ａ）に示すように、候補経路を挟む移動領域２５０の間に設定した進む幅Ｗが、排除領域１３０ａにおける移動方向に直交する向きの幅Ｚ以上の幅である場合に、ユーザ１５０の移動のしやすさに影響を与えるものではないと評価する。進む幅Ｗは、候補経路を挟む移動領域２５０の各中心を結ぶ線分のうち、その両側から他者２００に対する排除領域２２０ａの幅Ｍの半分の長さを差し引いた線分の長さとする。

　図１６（ｂ）に示す例では、Ｗの値が、排除領域１７０ａの幅Ｚ以上の幅である場合、評価点数が、候補経路を評価する上での最小値である０点とされる。つまり、この例では、Ｗの値が幅Ｚ以上の幅である場合、ユーザ１５０の移動のしやすさに影響を与えるものではないと評価する。

　Ｗの値が、排除領域１７０ａの幅Ｚより狭い幅である場合、Ｗの値が小さくなるほど、一次関数で評価点数が上昇する。そして、Ｗの値が、幅Ｚの１／４、すなわち、（１／４）Ｚであるときに、評価点数は、候補経路を評価する上での最大値である１００点とされる。つまり、Ｗの値が、幅Ｚ（すなわち、ユーザ１５０の排除領域１７０ａの幅）の１／４以下である場合には、その候補経路をユーザ１５０が進む場合の移動のしやすさは最低（すなわち、最も移動し難い）と評価される。

　候補領域毎に、進む幅Ｗに対する評価は、その候補経路を挟む移動領域の数だけ行い、各評価での評価点数を加算して、ユーザの移動しやすさを評価する。なお、幅Ｗは、他者２００に対する排除領域２２０ａが考慮されているので、ユーザ１００の移動に対して、他者２００にかかる負荷もできるだけ少なくなるよう考慮されている。

　本実施形態では、上述した第１の評価（すなわち、ユーザ１５０の現在の移動方向からの方向変化に応じた評価）による評価点数と、第２の評価（すなわち、進む幅Ｗに応じた評価）による評価点数との合算値を、各候補経路に対するユーザ１５０の移動のしやすさとして評価とする。

　なお、図１６（ｂ）は、評価の一例である。幅Ｗが幅Ｚより小さくなると、評価点数が高くなるという条件を満たしていれば、図１６（ｂ）に示す関係に限らず、種々の関係を用いて評価を行うことができる。

　図１７を参照して、本実施形態において、上述したＳ５００にて行われる経路決定処理について説明する。経路決定処理は、Ｓ４００による評価に基づいて、候補経路の中から、最適経路を決定する処理である。

　Ｓ５００において、制御部２０は、各候補経路について、候補経路上の通過候補点毎に、Ｓ４０５にて評価された点数（本実施形態では、第１の評価による評価点数と、第２の評価による評価点数との合算値）と、評価マップにおける候補経路上の点数とを合算して評価する。

　具体的に、制御部２０は、まず、図１６（ａ）に示すように、候補経路の始点からの距離を横軸とするグラフに対し、通過候補点毎に、Ｓ４０５にて評価された点数をプロットする。よって、候補経路の始点Ｃ０から最初の通過候補点Ｃａに到達するまでは、点数が０点から、Ｓ４０５にて評価された点数まで一次関数で上昇し、最後の通過候補点Ｃｂから候補経路の終点Ｃ１に到達するまでは、点数が、Ｓ４０５にて評価された点数から０点まで一次関数で減少するグラフが作成される。なお、当該グラフは、候補経路毎に作成される。

　次に、制御部２０は、Ｓ４０５にて評価された点数をプロットして作成された、候補経路毎の各グラフについて、通過候補点毎に、評価マップにおける候補経路上の点数を加算する。これにより、例えば、図１６（ｂ）に示すグラフが得られる。制御部２０は、評価マップにおける点数が加算されたグラフのうち、積分値が最も小さいグラフに対応する候補経路を抽出する。

　次に、制御部２０は、抽出された候補経路について、積分値が下がるよう、評価マップにおける点数と、候補経路に対するユーザ１５０の移動のしやすさを示す点数とを調整する。制御部２０は、調整によって最適化された候補経路を最適経路として決定する。制御部２０は、決定された最適経路における最初の移動方向を、ユーザ１５０に最適な移動方向として決定する。

　なお、Ｓ４０３において、最大で１７の分割領域において、ユーザ１５０の移動が、例えば、人だかりなどで困難と推定される場合には、ユーザ１５０の位置から左右またはいずれかの方向を、最適な移動方向として決定する。

　このように決定された、ユーザ１５０に最適な移動方向は、Ｓ６００の処理により、移動体１００の動きによってユーザ１５０に提示される。ユーザ１５０は、移動体１００の動きを参照して移動することができる。移動体１００の動きは、上述した通り、ユーザ１５０が周辺の状況下にて最適と推定された移動方向を示すので、ユーザ１００は、移動体１００の動きに応じて移動することにより、周辺の状況に対して好適に移動すること可能となる。

　本実施形態の移動体１００によれば、周辺の状況が評価された評価マップを用い、ユーザ１５０が移動しやすいよう、周辺状態に応じた適切な移動方向を当該ユーザ１５０に提示することができる。特に、周辺に存在する他者２００の流れ（大局的、局所的）を評価することにより、その流れに応じた移動方向を設定できるので、周囲の流れに適した移動方向をユーザ１５０に提示できる。

　また、移動体１００は、ユーザ１５０の現在からの移動方向からの方向変化が少ない方向を優先的に提示するので、ユーザ１５０の移動に大きな方向変化を強いることを抑制できる。また、移動体１００は、ユーザ１５０の現在の移動速度から速度変化が少ない方向を優先的に提示するので、ユーザ１５０の移動に大きな速度変化を強いることを抑制できる。また、移動体１００は、他者２００の進路によって妨害され難い方向を優先的に提示するので、ユーザ１５０と他者２００との接触を抑制できる。また、移動体１００は、死角に基づく不確定領域を考慮した方向をユーザに提示するので、死角から飛び出すヒトとの接触を抑制できる。

　周辺に存在する他者２００の予測時間ｔ後の移動領域を予測する場合に、予測時間ｔとして、他者２００の状況に応じた可変値が用いられるので、移動体１００は、他者２００の状況が考慮された移動しやすい方向をユーザ１５０に提示できる。特に、予測時間ｔは、移動体１００と他者２００との相対位置と、ユーザ１００に対する他者２００との相対速度に応じた値とされるので、移動体１００は、他者２００との接触を回避可能な方向を提示できる。また、猶予距離αを考慮した予測時間ｔが算出されるので、移動体１００は、他者２００に対し、余裕のある位置でユーザ１５０に移動方向を提示できる。これにより、移動体１００は、周囲に対する露払いであるかのようにユーザ１５０に移動方向を提示することができる。

　移動体１００は、ユーザ１５０および移動体１００を包含する個の領域１３０の排除領域１３０ａだけでなく、他者２００の個の領域２２０における排除領域２２０を考慮した方向を、ユーザ１５０に提示する。よって、移動体１００がユーザ１５０に提示する方向は、ユーザ１５０にとって移動しやすい方向であるだけでなく、他者２００にとっても、ユーザ１００の移動により生じる負荷を抑制できる。

　以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上記実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変形が可能であることは容易に推察できるものである。

　例えば、上記実施形態で挙げた数値は一例であり、他の数値を採用することは当然可能である。

　上記実施形態では、ユーザ１５０の周辺にて移動する移動体として、ヒトである他者２００を例示したが、犬や猫などの動物や、低速で走行する自転車などの車両、なども移動体として同様に評価することができる。

　上記実施形態では、個の領域１２０，１７０，２２０について、相手を入らせないようにするための排除領域１２０ａ，１７０ａ，２２０ａを設け、排除領域１２０ａ，１７０ａ，２２０ａに対し、点数としての最大値である２００点を設定する構成とした。これに代えて、排除領域を設けず、移動体１００、ユーザ１５０、および他者２００の各中心から周縁に向けて徐々に点数が下がる構成としてもよい。

　上記実施形態では、予測時間ｔの算出や幅Ｗの算出に際して、排除領域１３０ａおよび排除領域２２０ａを考慮する構成としたが、排除領域１３０ａや排除領域２２０ａでなく、個の領域１３０および個の領域２２０を考慮する構成としてもよい。

　上記実施形態では、制御部２０は、移動体座標系における各パラメータを、ユーザ座標系に変換し、周辺の状態をユーザ１５０の状態を基準として把握する構成とした。これに代えて、制御部２０は、移動体座標系における各パラメータ（すなわち、センシング部１０からの入力に基づき取得される各パラメータ）から、ユーザ１５０および周辺の各状態を把握する構成としてもよい。

　上記実施形態では、ユーザ座標系における他者の相対移動方向を、移動体１００に対する他者または障害物の相対移動方向θｉと、移動体１００に対するユーザ１５０の相対移動方向θ０とから算出する構成としたが、移動体１００に対するユーザ１５０の体の向きθＢを考慮して、ユーザ座標系における他者の相対移動方向を算出する構成としてもよい。つまり、相対移動方向θ０を体の向きθＢで補正し、補正後の相対移動方向と、相対移動方向θｉとから、ユーザ座標系における他者の相対移動方向を算出してもよい。

　上記実施形態では、予測時間ｔを、各他者２００についてそれぞれ（Δｘ－α）／Δｖから算出する構成とした。つまり、上記実施形態は、予測時間ｔを、各他者２００の状況に応じた可変値としたが、予測時間ｔを各他者２００の状況に依存しない特定の値としてもよい。

　なお、予測時間ｔを、特定の値とする場合には、ユーザ周辺の流れの速さに応じて、その都度予測時間ｔを変化させる構成としてもよい。例えば、ユーザ周辺の流れが比較的遅い場合には、予測時間ｔを長めの時間とし、ユーザ周辺の流れが速くなるにつれて、予測時間ｔを短くしてもよい。予測時間ｔがユーザ周辺の流れに応じて変化する場合、当該変化に応じてメイン処理の実行間隔が変更されてもよい。

　上記実施形態では、猶予距離αを考慮して予測時間ｔを算出する構成としたが、α＝０としてもよい。すなわち、他者２００と移動体１００とが相対速度Δｖで、両者を結ぶ線上に沿って近づいた場合に、両者とが接触するまでの時間を、予測時間ｔとして算出する距離としてもよい。

　上記実施形態では、予測時間ｔを、他者２００と移動体１００との距離であるΔｘと、ユーザ座標系における他者２００の相対速度であるΔｖとを用いて算出する構成としたが、例えば、ユーザ座標系における他者２００の相対速度を他者２００と移動体１００とを結ぶ方向に分解した成分の速度を、Δｖとして用いる構成としてもよい。

　上記実施形態では、ユーザ１５０の移動速度の変化を考慮し、現在の移動速度を含む３種類の移動速度を用いて、３パターンの評価マップを生成する構成とした。これに代えて、ユーザ１５０の移動速度の変化を考慮せず、現在の移動速度のみから１パターンの評価マップを生成する構成としてもよい。

　上記実施形態では、ユーザ１５０の移動速度の変化幅を、－２ｋｍ／ｈから＋２ｋｍ／ｈまでの範囲としたが、これに限らず、－３ｋｍ／ｈから＋３ｋｍ／ｈまでなど、種々の変化幅を採用できる。また、変化幅の範囲内での刻み幅を、２ｋｍ／ｈとしたが、変化幅の範囲内であれば、１ｋｍ／ｈなど種々の刻み幅を採用できる。

　上記実施形態では、評価マップに分割領域を設定するための分割線を、ユーザ１５０の前方を一定角度刻みで分割する線としたが、一定角度刻みでなく、例えば、ユーザ１５０の移動方向に対する角度が小さい側では、分割線の刻み方を密とし、ユーザ１５０の左右方向に近い側では、分割線の刻み方を疎としてもよい。

　上記実施形態では、Ｓ４０１において、大局的な流れがあると判定された場合に、その流れおよび強さなどを考慮して、大局的な流れに乗るための移動方向を絞り込む一方で、Ｓ４０２において、局所的な流れを点数によって評価し、その評価点数を評価マップ上にて加算する構成とした。これに代えて、大局的な流れについても、局所的な流れと同様、点数によって評価し、その評価点数を評価マップ上にて加算する構成としてもよい。

　あるいは、局所的な流れについても、大局的な流れと同様、流れの有無を判定し、局所的な流れがあると判定された場合に、ユーザ１５０との相対速度などに応じて、局所的な流れに乗るための移動方向を絞り込む構成としてもよい。なお、局所的な流れに乗るための移動方向が絞り込まれた場合には、Ｓ４０３において、分割領域の設定が、絞り込まれた移動方向を含む領域に限定して行う。

　上記実施形態では、大局的な流れと局所的な流れとの両方を考慮する構成としたが、いずれか一方であってもよい。また、大局的な流れと局所的な流れとでそれぞれ別途最適な移動方向を決定する構成としてもよい。かかる場合、最適な移動方向として異なる結果がでた場合に、大局的な流れに基づき決定されたものであるか、局所的な流れに基づき決定されたものであるかに応じて、提示の態様を変える構成としてもよい。

　上記実施形態では、Ｓ４０４において、候補領域に設定した線分６０１上における、未来状況の評価点数が最も低い箇所を結ぶことによって、候補経路を設定する構成としたが、候補領域ないにおける点数が低い領域に接する線分を結ぶことによって、経路候補を設定する構成としてもよい。

　上記実施形態では、Ｓ５００において、候補経路の中から、積分値が最も小さいグラフに対応する候補経路が抽出される構成としたが、積分値が最も小さいグラフに対応する候補経路であっても、各通過候補点における、Ｓ４０５にて評価された点数と、評価マップにおける候補経路上の点数との合計点数が、所定の条件に該当する候補経路は、抽出の対象から除外する構成としてもよい。例えば、前記合計点数が、隣接する通過候補点に対して急激に上昇する候補経路は、抽出の対象から除外する。あるいは、前記合計点数の最大値が所定値より高い候補経路は、抽出の対象から除外する。

　上記実施形態では、抽出された候補経路について、評価マップにおける点数と、候補経路に対するユーザ１５０の移動のしやすさを示す点数とを調整して、積分値を下げる構成としたが、各通過候補点における、Ｓ４０５にて評価された点数と、評価マップにおける候補経路上の点数との合計点数が好ましく変化するような調整を行う構成としてもよい。例えば、隣接する通過候補点に対して急激に上昇する前記合計点数が下がるような調整を行う構成としてもよい。あるいは、前記合計点数の最大値が下がるような調整を行う構成としてもよい。

　上記実施形態では、Ｓ５００において、１の最適経路が決定される構成としたが、方向にある程度の範囲がある状態で経路が決定される構成としてもよい。本変形例では、Ｓ６００にて、移動方向をユーザ１５０に提示する場合に、その範囲の中で所定の方向（例えば、当該範囲における中央）を提示するようにすればよい。

　上記実施形態では、ユーザ１５０に最適な移動方向を、移動体１００の動きによりユーザ１５０に提示する構成としたが、これに限らず、例えば、最適な移動方向を、表示部１０３のディスプレイに文字や矢印などで表示することによって提示する構成としてもよい。あるいは、ＨＭＩ部４０にスピーカを設け、最適な移動方向を音声によって提示する構成としてもよい。

　上記実施形態では、Ｓ３００において、周辺の未来状況および不確定領域を予測し、それらを評価する構成としたが、場の予測および評価は、上記方法に限らず、他のモデルを利用して行うこともできる。例えば、ヒトを粒子としたヒトの流れのモデルや、速度ベクトル場によるヒトの流れのモデルなどを用いて、場の予測および評価を行ってもよい。例えば、「山本江，岡田昌史，人の歩行軌跡データを用いた歩行者群モデルのパラメータ同定と交差流制御への応用，第２９回日本ロボット学会学術講演会，ＲＳＪ２０１１ＡＣ１Ｎ１－２（ＣＤ－ＲＯＭ），２０１１（９月７日，東京）」にて引用されるモデルである、ソーシャルフォースモデル（ｓｏｃｉａｌ　ｆｏｒｃｅ　ｍｏｄｅｌ）や、ソーシャルフォースモデルと同様のモデルに予測による衝突回避行動を加えたモデルや、目的地の選択などの意思決定モデルや、複数のヒトの流れが交差する「交差流」と呼ばれる現象に着目したモデルなどを用いて、場の予測および評価を行ってもよい。

１００　　　　　移動体
１５０　　　　　ユーザ
２００　　　　　周辺に存在する他者
３００　　　　　周辺に存在する障害物

Claims (19)

1. 　移動体であって、
   　ユーザの状況を検知するユーザ検知手段と、
   　周辺の状況を検知する周辺状況検知手段と、
   　前記周辺状況検知手段により検知された周辺の状況に基づいて、前記周辺に存在する物体の移動を、当該周辺の未来状況として予測する周辺予測手段と、
   　前記周辺予測手段により予測された前記周辺の未来状況と、前記ユーザ検知手段により検知された前記ユーザの状況とに基づいて、前記ユーザに提示する移動方向を決定する決定手段と、
   　前記決定手段により決定された移動方向に応じた向きを、前記ユーザの前方周囲にて当該ユーザに提示する提示手段と、
   　を備えていることを特徴とする移動体。
2. 　前記決定手段は、前記周辺予測手段により予測された前記周辺の未来状況と、前記ユーザ検知手段により検知された前記ユーザの状況とに基づいて、前記周辺における前記ユーザの移動のし易さを評価し、その移動のし易さに基づいて、前記ユーザに提示する移動方向を決定するものであることを特徴とする請求項１記載の移動体。
3. 　前記決定手段は、
   　前記周辺予測手段により予測された前記周辺の未来状況と、前記ユーザ検知手段により検知された前記ユーザの状況とに基づいて、前記周辺における前記ユーザの移動のし易さを評価する第１評価手段とを備え、
   　前記第１評価手段による評価に基づいて、前記ユーザに提示する移動方向を決定するものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の移動体。
4. 　前記決定手段は、
   　前記周辺予測手段により予測された前記周辺の未来状況に基づいて、前記周辺における前記物体の流れを評価する第２評価手段を備え、
   　前記第２評価手段により評価された前記物体の流れに基づいて、前記ユーザに提示する移動方向を決定するものであることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の移動体。
5. 　前記ユーザ検知手段により検知された前記ユーザの状況に基づいて、当該ユーザの前方周囲にて前記移動体を移動させる移動制御手段と、
   　前記提示手段は、前記決定手段により決定された移動方向に応じた向きを示すよう、前記ユーザの前方周囲にて、前記移動制御手段により、前記移動体を移動させることにより、当該移動方向を前記ユーザに提示することを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の移動体。
6. 　前記決定手段は、
   　前記周辺予測手段により予測された前記周辺の未来状況に基づいて、前記ユーザに提示する移動方向を決定するための方向の候補を抽出する候補抽出手段を備え、
   　前記候補抽出手段により抽出された候補に基づいて、前記ユーザに提示する移動方向を決定するものであることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の移動体。
7. 　前記候補抽出手段は、前記第２評価手段により評価された前記物体の流れのうち、前記ユーザの移動方向に逆らわない流れに応じた方向を、前記候補として優先して抽出することを特徴とする請求項６記載の移動体。
8. 　前記候補抽出手段は、前記ユーザの移動方向に逆らわない流れのうち、前記ユーザの移動速度と所定範囲内の速度差で流れる流れに応じた方向を、前記候補として優先して抽出することを特徴とする請求項６または７に記載の移動体。
9. 　前記周辺予測手段は、前記周辺状況検知手段により検知された周辺の状況に基づいて、前記物体の移動と、前記周辺に存在する前記物体による死角に基づく、今後の推移が不確かな領域とを、前記周辺の未来状況として予測することを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の移動体。
10. 　前記周辺予測手段は、所定の予測時間後に前記物体が存在し得る領域を、前記物体の移動として予測することを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載の移動体。
11. 　前記所定の予測時間は、前記周辺に存在する物体のそれぞれについて、前記各物体の状況に応じた可変値であることを特徴とする請求項１０記載の移動体。
12. 　前記周辺予測手段は、前記物体のうち、前記ユーザおよび前記移動体に対し相対的に近づく物体を対象とし、対象となる前記物体のそれぞれについて前記領域の予測を行い、
    　前記所定の予測時間は、前記ユーザまたは前記移動体と前記物体との間の距離に応じた値と、前記ユーザまたは前記移動体に対する前記物体の相対速度とに基づく値であることを特徴とする請求項１０または１１に記載の移動体。
13. 　前記所定の予測時間は、前記ユーザおよび前記移動体と前記物体とが、前記ユーザまたは前記移動体に対する前記物体の相対速度で近づいた場合に、前記ユーザおよび前記移動体を包括する周囲に所定の大きさで設けられた第１領域と、前記物体の周囲に所定の大きさで設けられた第２領域との間が所定の猶予距離だけ離れた位置に到達するまでの時間として算出されることを特徴とする請求項１２記載の移動体。
14. 　前記ユーザが、前記周辺予測手段により予測される前記周辺の未来状況において、前記候補抽出手段により候補として抽出された方向に応じた向きで、前記ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況に応じて定められる目標領域に移動した場合に、当該目標領域に到達するまでに、前記物体による影響を最も受け難い経路を推定する経路推定手段を備え、
    　前記第１評価手段は、前記周辺予測手段により予測された領域について、前記経路推定手段により推定された経路を挟む領域がある場合、当該経路を挟む領域間の幅が広いほど、前記ユーザが移動し易いと評価することを特徴とする請求項１０から１３のいずれかに記載の移動体。
15. 　前記第１評価手段は、前記経路を挟む領域間の幅が、前記ユーザおよび前記移動体を包括する周囲に所定の大きさで設けられた第１領域の幅より広い場合には、当該第１領域の幅より狭い場合に比べて、前記ユーザが移動し易いと評価することを特徴とする請求項１４記載の移動体。
16. 　前記経路を挟む領域間の幅は、各領域の中心を結んだ場合に、当該各領域に対応する前記物体の周囲にそれぞれ所定の大きさで設けられた第２領域の外側となる線分の長さであることを特徴とする請求項１４または１５に記載の移動体。
17. 　前記ユーザが、前記周辺予測手段により予測される前記周辺の未来状況において、前記候補抽出手段により候補として抽出された方向に応じた向きで、前記ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況に応じて定められる目標領域に移動した場合に、当該目標領域に到達するまでに、前記物体による影響を最も受け難い経路を推定する経路推定手段を備え、
    　前記第１評価手段は、前記経路推定手段により推定された経路のうち、終点の位置が、前記ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況が示す移動方向と前記目標領域とが交差する位置に近い経路ほど、前記ユーザが移動し易いと評価することを特徴とする請求項３から１６のいずれかに記載の移動体。
18. 　前記ユーザが、前記周辺予測手段により予測される前記周辺の未来状況において、前記候補抽出手段により候補として抽出された方向に応じた向きで、前記ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況に応じて定められる目標領域に移動した場合に、当該目標領域に到達するまでに、前記物体による影響を最も受け難い経路を推定する経路推定手段を備え、
    　前記第１評価手段は、前記経路推定手段により推定された経路のうち、前記ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況が示す移動方向に対する、始点からの移動方向の角度変化の絶対値が小さい経路ほど、前記ユーザが移動し易いと評価することを特徴とする請求項３から１７のいずれかに記載の移動体。
19. 　前記周辺予測手段は、前記ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況が示す当該ユーザの移動速度を用いて前記物体の移動を予測するとともに、前記ユーザの移動速度とは異なる移動速度を用いて前記物体の移動を予測し、
    　前記候補抽出手段は、前記周辺予測手段により前記ユーザの移動速度毎に予測された前記物体の移動を含む、前記周辺の未来状況に基づいて、前記ユーザの移動速度毎に、前記ユーザに提示する移動方向を決定するための方向の候補を抽出し、
    　前記経路推定手段は、前記ユーザの移動速度毎に、前記物体による影響を最も受け難い経路を推定し、
    　前記第１評価手段は、前記経路推定手段により前記ユーザの移動速度毎に推定された経路のうち、前記物体の移動を予測するために用いた前記ユーザの移動速度が、前記ユーザ検知手段により検知されたユーザの状況が示す当該ユーザの移動速度に近い経路ほど、前記ユーザが移動し易いと評価することを特徴とする請求項１４から１８のいずれかに記載の移動体。
     
     
     

Images