WO2025158985A1 - 移動体評価システム、移動体評価方法、移動体評価装置及び移動体評価プログラム - Google Patents

移動体評価システム、移動体評価方法、移動体評価装置及び移動体評価プログラム

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WO2025158985A1
WO2025158985A1 PCT/JP2025/001108 JP2025001108W WO2025158985A1 WO 2025158985 A1 WO2025158985 A1 WO 2025158985A1 JP 2025001108 W JP2025001108 W JP 2025001108W WO 2025158985 A1 WO2025158985 A1 WO 2025158985A1
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WO
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route
mobile object
mobile
evaluation
travel
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敬之 鈴木
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NEC Corp
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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • 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
    • G05D1/40—Control within particular dimensions
    • G05D1/43—Control of position or course in two dimensions [2D]
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • 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
    • G05D1/60—Intended control result
    • G05D1/617—Safety or protection, e.g. defining protection zones around obstacles or avoiding hazards

Definitions

  • This disclosure relates to a mobile object evaluation system, a mobile object evaluation method, a mobile object evaluation device, and a mobile object evaluation program.
  • Patent Document 1 determines the optimal combination of routes from among multiple candidate routes for a mobile object.
  • Patent Document 1 determines the optimal route combination. However, even if a mobile object travels along the optimal route at the time of calculation, this does not necessarily mean that the mobile object is traveling optimally. Therefore, the purpose of this disclosure is to provide a mobile object evaluation system, a mobile object evaluation method, and a mobile object evaluation device that evaluate the travel of a route taken by a mobile object.
  • the mobile object evaluation system of the present disclosure includes: an acquisition means for acquiring sensor information that senses the environment while the mobile body is traveling and a history of the location of the mobile body; a calculation means for calculating a predicted path of the moving object in the environment based on the sensor information and the position history; a prediction means for predicting a travel path of a moving object to be controlled based on the assumed path; and an evaluation means for evaluating the traveling of the moving object based on the assumed route and the traveling route.
  • the moving object evaluation method of the present disclosure includes: Acquire sensor information that senses the environment while the mobile body is traveling and a history of the location of the mobile body; calculating a predicted path of the moving object in the environment based on the sensor information and the position history; predicting a travel path of a moving object to be controlled based on the assumed path; The method for evaluating a moving object evaluates the traveling of the moving object based on the assumed route and the traveling route.
  • the moving body evaluation device of the present disclosure includes: an acquisition means for acquiring sensor information that senses the environment while the mobile body is traveling and a history of the location of the mobile body; a calculation means for calculating a predicted path of the moving object in the environment based on the sensor information and the position history; a prediction means for predicting a travel path of a moving object to be controlled based on the assumed path; and evaluation means for evaluating the traveling of the moving body based on the assumed route and the traveling route.
  • This disclosure provides a mobile object evaluation system, a mobile object evaluation method, a mobile object evaluation device, and a mobile object evaluation program that evaluate the travel of a route taken by a mobile object.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a moving body evaluation system according to the present disclosure.
  • 1 is a flowchart of a moving body evaluation method according to the present disclosure.
  • 1 is a block diagram showing a configuration of a moving body evaluation device according to the present disclosure.
  • 1 is a diagram illustrating an exemplary relationship between time and velocity when controlling a moving object according to the present disclosure.
  • 1 is a diagram showing an example of an assumed path and a predicted travel path of a moving body according to the present disclosure.
  • FIG. FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of a moving body evaluation device according to the present disclosure.
  • 1 is a detailed flowchart of a moving object evaluation method according to the present disclosure.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an information processing device according to the present disclosure.
  • the mobile object evaluation system 100 is a system that calculates an expected path and a predicted driving path of a mobile object at a certain point in time, and evaluates the operation of the mobile object based on the expected path and the driving path.
  • the mobile object is, for example, a mobile object used in a factory, such as a forklift, an AMR (Autonomous Mobile Robot), or a work vehicle.
  • the mobile object may be either a manually operated or automatically operated object.
  • the mobile object evaluation system 100 includes an acquisition unit 101, a calculation unit 102, a prediction unit 103, and an evaluation unit 104.
  • the acquisition unit 101 acquires sensor information that senses the environment while the mobile body is traveling, and the history of the mobile body's traveling position.
  • the sensor information that senses the environment is sensor information that senses surrounding obstacles, moving objects, etc. while the mobile body is moving. Examples of sensors include LiDAR (Light Detection And Ranging), depth cameras, and imaging devices. It is preferable that the sensor be able to measure the distance to an object.
  • the history of the mobile body's traveling position is the route that the mobile body actually took.
  • the calculation unit 102 calculates an estimated route for the mobile body in the environment in which the mobile body actually traveled, based on sensor information and position history.
  • An estimated route is a route that connects the location where the mobile body was located a specific time after a certain point in the travel history.
  • An estimated route is a route that the mobile body can travel at a certain point in time while avoiding obstacles.
  • a travel route may also be a route that the mobile body can travel to a target position in a short distance while avoiding obstacles.
  • An estimated route is, for example, the route with the shortest travel distance to a target position at a certain point in time. However, the estimated route does not have to take the shortest route as a result of detecting obstacles, slopes, etc.
  • the estimated route may also be interpreted as an ideal route.
  • An ideal route is the most efficient travel route, for example, the shortest route that can be reached in the shortest time.
  • Route generation algorithms include Theta star planner, A* planner, ReedSepp, etc.
  • a certain point in time is a point in time determined at a certain interval, such as 1 second or 2 seconds after the start. For example, the route from 1 second to 5 seconds after the start is calculated as the expected route. At 2 seconds after the start, the route up to 6 seconds later is calculated as the expected route. The shorter the interval, for example, from 1 second to 0.5 seconds, the higher the accuracy of evaluating the moving object.
  • the prediction unit 103 predicts the travel path of the mobile object controlled based on the assumed path.
  • the travel path is predicted by performing a stochastic fluctuation simulation of the assumed path.
  • a stochastic fluctuation simulation is a simulation that takes into account the stochastic fluctuations in the travel of the mobile object multiple times. For example, in the process of updating the coordinates and attitude angle of the mobile object, in addition to the amount of fluctuation that is uniquely determined depending on the steering angle and movement speed, a process of adding a random number proportional to the movement speed is added.
  • a model for updating machine information such as position coordinates and attitude is disclosed in Zhou, Yu, and Gregory S.
  • S is the predicted cost, which will be described later.
  • the evaluation unit 104 evaluates the travel of the mobile object based on the assumed route and the travel route.
  • the method of calculating the predicted cost S in each simulation is as follows: Let q(x i ) be the predicted cost S, constant ⁇ , constant b, and constant c, v i be the current speed, v max be the maximum speed, ⁇ y be the deviation of the predicted travel path from the assumed route, and ⁇ be whether or not the vehicle has entered a no-entry area.
  • the predicted cost S is the cost of a moving body passing through the predicted travel path.
  • the current speed is the speed of the moving body while traveling through the predicted travel path.
  • a no-entry area is an area that must not be included in the route, such as a wall or an obstacle.
  • the predicted cost S constant (current speed - maximum speed) 2 + constant (deviation of the predicted travel path from the assumed route) 2 + constant (current speed - whether or not it is a no-entry area) 2 It can be calculated as follows.
  • the instantaneous evaluation value J is expressed as follows, where ⁇ is a constant, E is an expected value, and S is a predicted cost:
  • the instantaneous evaluation value J is a value that evaluates the risk when a mobile object travels along each of a plurality of assumed routes.
  • the instantaneous evaluation value J In the case of safe driving, traveling at the expected speed, along the expected route, and without entering any no-entry areas, the instantaneous evaluation value J will be small. If the moving object enters a no-entry area, the instantaneous evaluation value J will be large. In this way, the instantaneous evaluation value J is a score that takes into account not only the simple probability of an event occurring, but also the severity of the risk.
  • the travel of the moving object is evaluated using one or more of the maximum, average, median, and percentile values of this instantaneous evaluation value J.
  • a mobile object evaluation system that calculates the assumed path and predicted driving path of a mobile object at a given point in time, and evaluates the driving of the path taken by the mobile object.
  • the acquisition unit 101, calculation unit 102, prediction unit 103, and evaluation unit 104 may be read as acquisition means, calculation means, prediction means, and evaluation means, respectively.
  • Such a mobile object evaluation system uses simulations to evaluate the trajectory that a mobile object may have taken, and evaluates the quality of the piloting by examining whether high-risk situations occur.
  • Mobile object evaluation systems can be applied to autonomous control, remote control, and on-board control.
  • the mobile object evaluation system disclosed herein can notify operators of dangerous driving and prevent accidents.
  • the mobile object evaluation system disclosed herein can also be used to compare the control algorithms of autonomously moving mobile robots.
  • step S201 sensor information and a position history are acquired.
  • the acquisition unit 101 acquires sensor information that senses the environment in which the mobile object is traveling and a history of the traveling position of the mobile object.
  • an expected route is calculated (step S202).
  • the calculation unit 102 calculates an expected route that the mobile object is expected to take in the environment in which the mobile object is traveling, based on the sensor information and the position history.
  • a traveling route is predicted (step S203).
  • the prediction unit 103 predicts the traveling route of the controlled mobile object based on the expected route.
  • step S204 The evaluation unit 104 evaluates the traveling of the mobile object based on the expected route and the traveling route.
  • Such a moving object evaluation system 100 and moving object evaluation method are realized, for example, by an information processing device 800.
  • the information processing device 800 includes a processor 801 that executes a program to perform processing, and a memory 802 that stores the program. Because the moving object evaluation method is performed by executing a program, the present disclosure also discloses a moving object evaluation program.
  • the information processing device 800 may be configured as a single device or multiple devices.
  • the information processing device 800 may also be a cloud server in which some or all of its functions are distributed.
  • the information processing device 800 When the information processing device 800 is a single device, it becomes a moving object evaluation device 300 that includes an acquisition unit 301, a calculation unit 302, a prediction unit 303, and an evaluation unit 304, as shown in FIG. 3.
  • the acquisition unit 301, the calculation unit 302, the prediction unit 303, and the evaluation unit 304 may be interpreted as an acquisition means, a calculation means, a prediction means, and an evaluation means, respectively.
  • the disclosed mobile object evaluation method, mobile object evaluation program, and mobile object evaluation device can notify operators of dangerous driving and prevent accidents. Furthermore, the disclosed mobile object evaluation method, mobile object evaluation program, and mobile object evaluation device can be used to compare control algorithms for autonomously moving mobile robots.
  • the moving object evaluation system 600 includes a sensor information storage unit 601, a no-entry area calculation unit 602, a path calculation unit 603, a probability fluctuation simulation processing unit 604, an instantaneous evaluation value calculation unit 605, an instantaneous evaluation value storage unit 606, and a maneuver score calculation unit 607.
  • the sensor information storage unit 601 stores sensor information acquired in the environment in which the mobile object moves. As shown in FIG. 7, the sensor information storage unit 601 is used to replay the sensor information history of the mobile robot (step S701).
  • the no-entry area calculation unit 602 sets no-entry areas. For example, it sets areas where a moving object must not enter, such as walls, steps, or obstacles. If a moving object enters these areas, a large deduction will be made in the calculation of the evaluation score.
  • the route calculation unit 603 calculates the expected route along which the moving object will travel. As shown in FIG. 7, the route calculation unit 603 first acquires a point T1 seconds in the future as the destination point (step S702). Next, the route calculation unit 603 generates a route from the current location to the destination point (step S703). Therefore, the expected route is calculated multiple times for each point in time.
  • the probability fluctuation simulation processing unit 604 predicts the travel path multiple times, taking into account the probabilistic fluctuations in the travel of the mobile object. As shown in Figure 7, the probability fluctuation simulation processing unit 604 performs path following control through M simulations, each using a different pseudo-random number (step S704). The probability fluctuation simulation processing unit predicts the travel path for various accelerations and steering angles.
  • the instantaneous evaluation value calculation unit 605 calculates the instantaneous evaluation value J, which is a value that evaluates the risk when a mobile object travels multiple expected routes. As shown in Figure 7, the instantaneous evaluation value J is calculated using M predicted costs obtained from M simulations (step S705). In this way, since the travel route is predicted multiple times, the instantaneous evaluation value J is calculated each time.
  • the instantaneous evaluation value storage unit 606 stores multiple instantaneous evaluation values J. At this time, as shown in FIG. 7, it is determined whether the maneuver has been completed (step S706). If the maneuver has not been completed (NO in step S706), the process returns to step S702. Therefore, the instantaneous evaluation value storage unit 606 stores the results of multiple simulations for each point in time. If the maneuver has been completed (YES in step S706), the process proceeds to the next step 707.
  • the maneuvering score calculation unit 607 evaluates the traveling of the moving object using one or more of the maximum, average, median, and percentile values of the multiple instantaneous evaluation values J. As shown in FIG. 7, the maneuvering score calculation unit 607 calculates the maneuvering score based on the instantaneous evaluation values J calculated up to that point (step S707).
  • the mobile object evaluation system and mobile object evaluation method disclosed herein can notify operators of dangerous driving and prevent accidents. Furthermore, the mobile object evaluation system and mobile object evaluation method disclosed herein can be used to compare the control algorithms of autonomously moving mobile robots.
  • Non-transitory computer-readable media include various types of tangible recording media.
  • non-transitory computer-readable media examples include magnetic recording media (e.g., flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (e.g., magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R/Ws, and semiconductor memories (e.g., mask ROMs, PROMs (Programmable ROMs), EPROMs (Erasable PROMs), flash ROMs, and RAMs (Random Access Memory)).
  • the programs may be supplied to a computer by various types of temporary computer-readable media. Examples of temporary computer-readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves.
  • the temporary computer-readable medium can provide the program to a computer via a wired communication path, such as an electric wire or optical fiber, or via a wireless communication path.
  • Appendix 1 an acquisition means for acquiring sensor information that senses the environment while the mobile body is traveling and a history of the location of the mobile body; a calculation means for calculating a predicted path of the moving object in the environment based on the sensor information and the position history; a prediction means for predicting a travel path of a moving object to be controlled based on the assumed path; and an evaluation means for evaluating the traveling of the moving object based on the assumed route and the traveling route.
  • Appendix 2 2. The mobile object evaluation system according to claim 1, wherein the expected route is a route that the mobile object can travel while avoiding obstacles.
  • the prediction of the travel route is performed multiple times, acquiring an instantaneous evaluation value, which is a value for evaluating a risk when the mobile body travels along each of the plurality of assumed routes, based on the assumed route and the plurality of travel routes;
  • Appendix 6 2. The mobile object evaluation system according to claim 1, wherein the mobile object is a forklift, an AMR (Autonomous Mobile Robot), or a work vehicle.
  • (Appendix 7) Acquire sensor information that senses the environment while the mobile body is traveling and a history of the location of the mobile body; calculating a predicted path of the moving object in the environment based on the sensor information and the position history; predicting a travel path of a moving object to be controlled based on the assumed path; A moving body evaluation method for evaluating the traveling of the moving body based on the assumed route and the traveling route.
  • (Appendix 8) 8. The moving body evaluation method according to claim 7, wherein the assumed route is a route that the moving body can travel while avoiding obstacles.
  • (Appendix 9) The mobile object evaluation method according to claim 7, wherein the prediction uses a stochastic fluctuation simulation that performs a simulation multiple times taking into account stochastic fluctuations in the running of the mobile object.
  • an acquisition means for acquiring sensor information that senses the environment while the mobile body is traveling and a history of the location of the mobile body; a calculation means for calculating a predicted path of the moving object in the environment based on the sensor information and the position history; a prediction means for predicting a travel path of a moving object to be controlled based on the assumed path; and an evaluation means for evaluating the traveling of the moving object based on the assumed route and the traveling route.
  • (Appendix 11) Acquire sensor information that senses the environment while the mobile body is traveling and a history of the location of the mobile body; calculating a predicted path of the moving object in the environment based on the sensor information and the position history; predicting a travel path of a moving object to be controlled based on the assumed path; A mobile object evaluation program that causes an information processing device to evaluate the traveling of the mobile object based on the assumed route and the traveling route.
  • Appendix 2 to Appendix 6 may also be dependent on Appendix 7 (e.g., method), Appendix 10 (e.g., device), and Appendix 11 (e.g., program) in the same dependency relationship as Appendix 2 to Appendix 6.
  • Appendix 7 e.g., method
  • Appendix 10 e.g., device
  • Appendix 11 e.g., program
  • Some or all of the elements described in any appendix may be applicable to various hardware, software, recording means for recording software, systems, and methods.
  • the mobile object evaluation system disclosed herein evaluates the travel of routes taken by mobile objects such as forklifts, AMRs, and work vehicles.
  • 100 Mobile object evaluation system 101 Acquisition unit, 102 Calculation unit, 103 Prediction unit, 104 Evaluation unit, 600 Mobile object evaluation system, 601 Sensor information storage unit, 602 No-entry area calculation unit, 603 Path calculation unit, 604 Probability fluctuation simulation processing unit, 605 Instantaneous evaluation value calculation unit, 606 Instantaneous evaluation value storage unit, 607 Maneuvering score calculation unit

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Abstract

移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、移動体の走行の位置の履歴とを取得する取得手段と、センサ情報と位置の履歴とに基づいて、環境における移動体の想定される想定経路を算出する算出手段と、想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測する予測手段と、想定経路と走行経路に基づいて、移動体の走行を評価する評価手段と、を備える移動体評価システムが提供される。想定経路は、移動体が障害物を回避して走行可能な経路である。

Description

移動体評価システム、移動体評価方法、移動体評価装置及び移動体評価プログラム
　本開示は、移動体評価システム、移動体評価方法、移動体評価装置及び移動体評価プログラムに関する。
　移動体の移動のコストを計算し、効率の良い移動を算出することがなされている。特許文献１は、複数の移動体の候補経路の中から最適な経路の組み合わせを決定している。
特開２００３－４４９９８号公報
　特許文献１の技術は、最適な経路の組み合わせを決定する。しかしながら、計算時の最適な経路を移動体が走行したとしても、移動体が最適な走行をしているとは限らない。そこで、本開示の目的は、移動体が通った経路の走行を評価する移動体評価システム、移動体評価方法及び移動体評価装置を提供することである。
　本開示の移動体評価システムは、
　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得する取得手段と、
　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出する算出手段と、
　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測する予測手段と、
　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する評価手段と、を備える移動体評価システムである。
　本開示の移動体評価方法は、
　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得し、
　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出し、
　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測し、
　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する、移動体評価方法である。
　本開示の移動体評価装置は、
　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得する取得手段と、
　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出する算出手段と、
　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測する予測手段と、
　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する評価手段と、を備える移動体評価装置である。
　本開示により、移動体が通った経路の走行を評価する移動体評価システム、移動体評価方法、移動体評価装置及び移動体評価プログラムが提供される。
本開示にかかる移動体評価システムの構成を示すブロック図である。 本開示にかかる移動体評価方法のフローチャートである。 本開示にかかる移動体評価装置の構成を示すブロック図である。 本開示にかかる移動体を制御するときの例示的な時間と速度の関係図である。 本開示にかかる移動体の想定経路と予測された走行経路の例を示す図である。 本開示にかかる移動体評価装置の詳細な構成を示すブロック図である。 本開示にかかる移動体評価方法の詳細なフローチャートである。 本開示にかかる情報処理装置の構成を示すブロック図である。
（実施の形態にかかる移動体評価システムの説明）
　以下、移動体評価システム１００の構成例を、図１を用いて説明する。移動体評価システム１００は、移動体のある時点での想定経路と予測された走行経路を算出し、想定経路と走行経路に基づいて、移動体の操縦を評価するシステムである。移動体は、例えばフォークリフト、ＡＭＲ（Autonomous Mobile Robot）、作業車などの工場内で使用される移動体である。移動体は、人が操縦するものでも、自動で操縦されるものでもよい。
　図１に示されるように、移動体評価システム１００は、取得部１０１と、算出部１０２と、予測部１０３と、評価部１０４とを備える。
　取得部１０１は、移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、移動体の走行の位置の履歴を取得する。環境を感知したセンサ情報とは、移動体が移動するときに、周囲の障害物、移動物などを感知したセンサ情報である。センサは、例えばＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）、深度カメラ、撮像装置などである。センサは、対象物との距離を測定できることが好ましい。移動体の走行の位置の履歴とは、移動体が実際に通った経路である。
　算出部１０２は、センサ情報と位置の履歴とに基づいて、移動体が実際に走行した環境における移動体の想定される想定経路を算出する。想定経路とは、走行履歴のある時点から特定時間経過後に移動体が存在した位置を結ぶ経路である。想定経路は、ある時点における移動体が、障害物を回避して走行可能な経路である。また、走行経路は、移動体が障害物を回避して目標位置まで短距離で走行可能な経路であってよい。想定経路は、ある時点での、例えば、目標位置までの最も移動距離の短い経路である。ただし、想定経路は、障害物、坂路などを感知した結果、最短の経路を通らなくてもよい。想定経路は、理想経路と読み替えてもよい。理想経路とは、効率の最もよい、例えば最も短時間で到達する最も距離の短い走行経路である。経路生成アルゴリズムは、Ｔｈｅｔａ　ｓｔａｒ　ｐｌａｎｎｅｒ、Ａ＊　ｐｌａｎｎｅｒ、ＲｅｅｄＳｅｐｐなどがある。
　ある時点とは、開始してから１秒後、２秒後など、ある間隔を持って決められた時点である。例えば開始してから１秒後から５秒後までの経路を想定経路として算出する。開始から２秒後には、６秒後までの経路を想定経路として算出する。例えば１秒間から０．５秒間など間隔を狭くするほど移動体を評価する精度が上がる。
　予測部１０３は、想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測する。走行経路は、想定経路を確率変動シミュレーションすることによって予測される。確率変動シミュレーションとは、移動体の走行の確率的な変動を考慮したシミュレーションを複数回行うものである。確率変動シミュレーションとは、例えば移動体の座標及び姿勢角を更新する処理において、ステアリング角及び移動速度に応じて一意に決定される変動量の他に、移動速度に比例した乱数を加える処理を追加するものである。シミュレーション上での移動ロボットの動作モデルにおいて、位置座標、姿勢などの機体情報の更新モデル例は、Zhou, Yu, and Gregory S. Chirikjian. "Probabilistic models of dead-reckoning error in nonholonomic mobile robots."2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No. 03CH37422). Vol. 2. IEEE, 2003.に開示されている。また、経路への追従制御としてｐｕｒｅ　ｐｕｒｓｕｉｔ法を用いてもよい。また、速度算出例は、図４に示されるように、急加速後に等速になる場合、ゆっくり加速して等速になる場合、等速で移動する場合、減速して止まる場合、急減速して止まる場合がある。
　図５は、移動体の３種類の走行経路がシミュレーションされた例を示す。図５に示されるように、ｔ＝０から時間ｔ＝Ｔまでに、想定経路に基づいて移動体が移動すると仮定する。様々な加減速を入力した場合、３つの線で表される走行経路がシミュレーションされた。Ｓ＝０．７で示されるように、想定経路を大幅にずれる場合、Ｓ＝０．４で示されるように、想定経路をわずかにずれる場合、Ｓ＝０．１で示されるように想定経路をほとんどずれない場合が予測される。ここでＳは後述する予測コストである。
　評価部１０４は、想定経路と走行経路に基づいて移動体の走行を評価する。各シミュレーションでの予測コストＳの算出方法は、
である。ｑ（ｘｉ）を予測コストＳとし、定数α、定数ｂ、定数ｃとし、ｖｉを現在速度とし、ｖｍａｘを最高速度とし、Δｙを予測される走行経路の想定経路からのずれとし、γを進入禁止領域に侵入しているかどうかで表す。予測コストＳは、予測された走行経路を通る移動体のコストである。現在速度は、予測される走行経路を通っている移動体の走行中の速度である。進入禁止領域とは、例えば、壁、障害物など、経路に含まれてはいけない領域である。障害物には、人、他の移動体なども含まれる。すなわち、予測コストＳ＝定数・（現在速度－最高速度）２＋定数・（予測される走行経路の想定経路からのずれ）２＋定数・（現在速度・進入禁止領域かどうか）２
で求められる。
　そして、国際公開第２０２２／０７０３２４号にあるように瞬間評価値Ｊは、βを定数、Ｅを期待値、Ｓを予測コストとして、
で求められる。瞬間評価値Ｊは、移動体が複数の想定経路それぞれを走行する場合のリスクを評価する値であるである。
　想定される速度で、想定経路に沿って、進入禁止領域に入ることなく走行する安全走行の場合、瞬間評価値Ｊは小さい。移動体が進入禁止領域にはいってしまう場合、瞬間評価値Ｊは大きくなる。このように、瞬間評価値Jは、単純なイベント発生確率だけでなく、危険性の重要度も加味したスコアである。
　この瞬間評価値Ｊの最大値、平均値、中央値、パーセンタイル値のいずれかまたは複数を用いて移動体の走行が評価される。
　このように、ある時点での移動体の想定経路と予測される走行経路を算出し、移動体が通った経路の走行を評価する移動体評価システムが提供される。取得部１０１と、算出部１０２と、予測部１０３と、評価部１０４は、それぞれ取得手段、算出手段、予測手段、評価手段と読み替えてもよい。
　このような移動体評価システムは、移動体が動いていたかもしれない軌跡をシミュレーションで評価し、高リスクな状況が発生するか否かを調べることで操縦の良し悪しを評価する。移動体評価システムは、自律制御、遠隔制御、搭乗制御のいずれにも適用可能である。
　本開示の移動体評価システムにより、操縦者に危険運転を通知し、事故を予防できる。また、本開示の移動体評価システムにより、自律走行する移動ロボットの制御アルゴリズムを比較することができる。
（実施の形態にかかる移動体評価方法の説明）
　以下、移動体評価方法を、図２を用いて説明する。図２に示されるように、まず、センサ情報と位置の履歴とを取得する（ステップＳ２０１）。取得部１０１が、移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、移動体の走行の位置の履歴とを取得する。次に想定経路を算出する（ステップＳ２０２）。算出部１０２が、センサ情報と位置の履歴とに基づいて、移動体の走行中の環境における移動体の想定される想定経路を算出する。次に走行経路を予測する（ステップＳ２０３）。予測部１０３が、想定経路に基づいて制御された移動体の走行経路を予測する。最後に移動体の走行を評価する（ステップＳ２０４）。評価部１０４が想定経路と走行経路に基づいて、移動体の走行を評価する。
　このような、移動体評価システム１００及び移動体評価方法は、例えば情報処理装置８００によって実現される。図８に示されるように、情報処理装置８００は、処理を実行するためにプログラムを実行するプロセッサ８０１と、プログラムを格納するメモリ８０２とを備える。移動体評価方法は、プログラムを実行することで実行されるため、本開示により移動体評価プログラムも開示されている。情報処理装置８００は、１つの装置で構成されてもよいし、複数の装置で構成されてもよい。また、情報処理装置８００は、機能の一部または全部を分散したクラウドサーバであってもよい。情報処理装置８００が１つの装置である場合、図３に示されるように、取得部３０１と、算出部３０２と、予測部３０３と、評価部３０４を備える移動体評価装置３００になる。取得部３０１と、算出部３０２と、予測部３０３と、評価部３０４は、それぞれ取得手段、算出手段、予測手段、評価手段と読み替えてもよい。
　本開示の移動体評価方法、移動体評価プログラム及び移動体評価装置により、操縦者に危険運転を通知し、事故を予防できる。また、本開示の移動体評価方法、移動体評価プログラム及び移動体評価装置により、自律走行する移動ロボットの制御アルゴリズムを比較することができる。
（第１の実施の形態にかかる移動体評価システム及び移動体評価方法の説明）
　以下、第１の実施形態にかかる移動体評価システム６００の構成例を、図６を用いて説明する。また、第１の実施形態にかかる移動体評価方法を、図７のフローチャートを用いて説明する。図６に示されるように、移動体評価システム６００は、センサ情報記憶部６０１と、進入禁止領域算出部６０２と、経路算出部６０３と、確率変動シミュレーション処理部６０４と、瞬間評価値算出部６０５と、瞬間評価値記憶部６０６と、操縦スコア算出部６０７と、を備える。
　センサ情報記憶部６０１は、移動体が移動する環境において取得されたセンサ情報を記憶する。図７に示されるように、センサ情報記憶部６０１は、移動ロボットのセンサ情報履歴を再生するために用いられる（ステップＳ７０１）。
　進入禁止領域算出部６０２は、進入禁止領域を設定する。例えば、壁、段差、障害物等、移動体が入ってはいけない領域を設定する。ここに入った場合、評価スコアの算出において大きな減点となる。
　経路算出部６０３は、移動体が移動する想定経路を算出する。図７に示されるように、経路算出部６０３は、まずＴ１秒先の地点を目標地点として取得する（ステップＳ７０２）。次に、経路算出部６０３は、現在地から目標地点に向かう経路を生成する（ステップＳ７０３）。したがって、想定経路は、時点毎に複数回、算出される。
　確率変動シミュレーション処理部６０４は、移動体の走行の確率的な変動を考慮した走行経路を複数回予測する。図７に示されるように、確率変動シミュレーション処理部６０４は、それぞれ異なる疑似乱数を用いたＭ個のシミュレーションで、経路追従制御を実施する（ステップＳ７０４）。確率変動シミュレーション処理部は、様々な加速度と舵角について走行経路を予測する。
　瞬間評価値算出部６０５は、移動体が複数の想定経路を走行する場合のリスクを評価する値である瞬間評価値Jを算出する。図７に示されるように、Ｍ個のシミュレーションから得られていたＭ個の予測コストを用いて瞬間評価値Ｊを算出する（ステップＳ７０５）。このように、走行経路が複数回予測されるため、瞬間評価値Ｊはその都度算出される。
　瞬間評価値記憶部６０６は、複数の瞬間評価値Jを記憶する。このとき、図７に示されるように、操縦が完了したか否か判定される（ステップＳ７０６）。操縦が完了していない場合（ステップＳ７０６のＮＯの場合）、ステップＳ７０２に戻る。このため、瞬間評価値記憶部６０６は、時点毎に複数回のシミュレーション結果を記憶する。操縦が完了した場合（ステップＳ７０６のＹＥＳの場合）、次のステップ７０７に進む。
　操縦スコア算出部６０７は、複数の瞬間評価値Ｊの最大値、平均値、中央値、パーセンタイル値のいずれかまたは複数を用いて移動体の走行を評価する。図７に示されるように、操縦スコア算出部６０７は、これまで算出した瞬間評価値Ｊに基づいて操縦スコアを算出する（ステップＳ７０７）。
　本開示の移動体評価システム及び移動体評価方法により、操縦者に危険運転を通知し、事故を予防できる。また、本開示の移動体評価システム及び移動体評価方法により、自律走行する移動ロボットの制御アルゴリズムを比較することができる。
　また、上述した移動体評価システム１００、移動体評価装置３００及び移動体評価システム６００における処理の一部又は全部は、コンピュータプログラムとして実現可能である。このようなプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ＲＯＭ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ　ＰＲＯＭ）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
　以上、実施の形態を参照して本開示を説明したが、本開示は上述の実施の形態に限定されるものではない。本開示の構成や詳細には、本開示のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。そして、各実施の形態は、適宜他の実施の形態と組み合わせることができる。
　各図面は、１又はそれ以上の実施形態を説明するための単なる例示である。各図面は、１つの特定の実施形態のみに関連付けられるのではなく、１又はそれ以上の他の実施形態に関連付けられてもよい。当業者であれば理解できるように、いずれか１つの図面を参照して説明される様々な特徴又はステップは、例えば明示的に図示または説明されていない実施形態を作り出すために、１又はそれ以上の他の図に示された特徴又はステップと組み合わせることができる。例示的な実施形態を説明するためにいずれか１つの図に示された特徴またはステップのすべてが必ずしも必須ではなく、一部の特徴またはステップが省略されてもよい。いずれかの図に記載されたステップの順序は、適宜変更されてもよい。
　上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得する取得手段と、
　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出する算出手段と、
　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測する予測手段と、
　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する評価手段と、を備える移動体評価システム。
（付記２）
　前記想定経路は、前記移動体が障害物を回避して走行可能な経路である、付記１に記載の移動体評価システム。
（付記３）
　前記予測手段は、移動体の走行の確率的な変動を考慮したシミュレーションシミュレーションを複数回行う確率変動シミュレーションを用いる、付記１に記載の移動体評価システム。
（付記４）
　前記移動体の進入禁止領域を設定し、前記走行経路が前記進入禁止領域に入ると予測されたとき、前記評価を下げる、付記１に記載の移動体評価システム。
（付記５）
　前記走行経路の予測は、複数回行われ、
　前記想定経路と複数の前記走行経路に基づいて、前記移動体が複数の想定経路それぞれを走行する場合のリスクを評価する値である瞬間評価値を取得し、
　複数の前記瞬間評価値の平均値、中央値またはパーセンタイル値で、前記移動体の走行の評価を行う、付記１に記載の移動体評価システム。
（付記６）
　前記移動体は、フォークリフト、ＡＭＲ（Autonomous Mobile Robot）、または作業車である、付記１に記載の移動体評価システム。
（付記７）
　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得し、
　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出し、
　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測し、
　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する、移動体評価方法。
（付記８）
　前記想定経路は、前記移動体が障害物を回避して走行可能な経路である、付記７に記載の移動体評価方法。
（付記９）
　前記予測は、移動体の走行の確率的な変動を考慮したシミュレーションを複数回行う確率変動シミュレーションを用いる、付記７に記載の移動体評価方法。
（付記１０）
　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得する取得手段と、
　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出する算出手段と、
　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測する予測手段と、
　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する評価手段と、を備える移動体評価装置。
（付記１１）
　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得し、
　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出し、
　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測し、
　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する、ことを情報処理装置に実行させる移動体評価プログラム。
　付記１｛e.g. システム｝に従属する付記２～付記６に記載した要素（例えば構成及び機能）の一部または全ては、付記７｛e.g. 方法｝、付記１０｛e.g. 装置｝、付記１１｛e.g. プログラム｝に対しても付記２～付記６と同様の従属関係により従属し得る。任意の付記に記載された要素の一部または全ては、様々なハードウェア、ソフトウェア、ソフトウェアを記録するための記録手段、システム、及び方法に適用され得る。
　この出願は、２０２４年１月２３日に出願された日本出願特願２０２４－７９９７を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
　本開示の移動体評価システムは、例えばフォークリフト、ＡＭＲ、作業車などの移動体が通った経路の走行を評価する。
　１００　移動体評価システム、１０１　取得部、１０２　算出部、１０３　予測部、１０４　評価部、６００　移動体評価システム、６０１　センサ情報記憶部、６０２　進入禁止領域算出部、６０３　経路算出部、６０４　確率変動シミュレーション処理部、６０５　瞬間評価値算出部、６０６　瞬間評価値記憶部、６０７　操縦スコア算出部

Claims (20)

  1. 　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得する取得手段と、
    　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出する算出手段と、
    　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測する予測手段と、
    　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する評価手段と、を備える移動体評価システム。
  2. 　前記想定経路は、前記移動体が障害物を回避して走行可能な経路である、請求項１に記載の移動体評価システム。
  3. 　前記予測手段は、移動体の走行の確率的な変動を考慮したシミュレーションを複数回行う確率変動シミュレーションを用いる、請求項１に記載の移動体評価システム。
  4. 　前記移動体の進入を禁止する進入禁止領域を設定し、前記走行経路が前記進入禁止領域に入ると予測されたとき、前記評価を下げる、請求項１に記載の移動体評価システム。
  5. 　前記走行経路の予測は、複数回行われ、
    　前記想定経路と複数の前記走行経路に基づいて、前記移動体が複数の想定経路それぞれを走行する場合のリスクを評価する値である瞬間評価値を取得し、
    　複数の前記瞬間評価値の平均値、中央値またはパーセンタイル値で、前記移動体の走行の評価を行う、請求項１に記載の移動体評価システム。
  6. 　前記移動体は、フォークリフト、ＡＭＲ（Autonomous Mobile Robot）、または作業車である、請求項１に記載の移動体評価システム。
  7. 　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得し、
    　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出し、
    　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測し、
    　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する、移動体評価方法。
  8. 　前記想定経路は、前記移動体が障害物を回避して走行可能な経路である、請求項７に記載の移動体評価方法。
  9. 　前記予測は、移動体の走行の確率的な変動を考慮したシミュレーションを複数回行う確率変動シミュレーションを用いる、請求項７に記載の移動体評価方法。
  10. 　前記移動体の進入禁止領域を設定し、前記走行経路が前記進入禁止領域に入ると予測されたとき、前記評価を下げる、請求項７に記載の移動体評価方法。
  11. 　前記走行経路の予測は、複数回行われ、
    　前記想定経路と複数の前記走行経路に基づいて、前記移動体が複数の想定経路それぞれを走行する場合のリスクを評価する値である瞬間評価値を取得し、
    　複数の前記瞬間評価値の平均値、中央値またはパーセンタイル値で、前記移動体の走行の評価を行う、請求項７に記載の移動体評価方法。
  12. 　前記移動体は、フォークリフト、ＡＭＲ（Autonomous Mobile Robot）、または作業車である、請求項７に記載の移動体評価方法。
  13. 　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得する取得手段と、
    　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出する算出手段と、
    　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測する予測手段と、
    　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する評価手段と、を備える移動体評価装置。
  14. 　前記想定経路は、前記移動体が障害物を回避して走行可能な経路である、請求項１３に記載の移動体評価装置。
  15. 　前記予測手段は、移動体の走行の確率的な変動を考慮したシミュレーションシミュレーションを複数回行う確率変動シミュレーションを用いる、請求項１３に記載の移動体評価装置。
  16. 　前記移動体の進入禁止領域を設定し、前記走行経路が前記進入禁止領域に入ると予測されたとき、前記評価を下げる、請求項１３に記載の移動体評価装置。
  17. 　前記走行経路の予測は、複数回行われ、
    　前記想定経路と複数の前記走行経路に基づいて、前記移動体が複数の想定経路それぞれを走行する場合のリスクを評価する値である瞬間評価値を取得し、
    　複数の前記瞬間評価値の平均値、中央値またはパーセンタイル値で、前記移動体の走行の評価を行う、請求項１３に記載の移動体評価装置。
  18. 　前記移動体は、フォークリフト、ＡＭＲ（Autonomous Mobile Robot）、または作業車である、請求項１３に記載の移動体評価装置。
  19. 　移動体の走行中の環境を感知したセンサ情報と、前記移動体の走行の位置の履歴とを取得し、
    　前記センサ情報と前記位置の履歴とに基づいて、前記環境における前記移動体の想定される想定経路を算出し、
    　前記想定経路に基づいて制御される移動体の走行経路を予測し、
    　前記想定経路と前記走行経路に基づいて、前記移動体の走行を評価する、ことを情報処理装置に実行させる移動体評価プログラム。
  20. 　前記想定経路は、前記移動体が障害物を回避して走行可能な経路である、請求項１９に記載の移動体評価プログラム。
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