移動可能領域抽出装置および移動可能領域抽出方法
【課題】移動体が移動する移動領域内の障害物を検出する際に、人や他の自律移動ロボットなど、移動経路上から移動する移動体を障害物として抽出することなく、移動体が目的地まで効率良く移動することができる移動経路を生成するための移動可能領域抽出装置および移動可能領域抽出方法を提供する。
【解決手段】第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手段と、第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手段と、第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している障害物を移動物として検出し、第１の障害物領域から、該検出した移動物の領域を表す第１の障害物領域を除いた領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段と、を備える。
【解決手段】第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手段と、第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手段と、第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している障害物を移動物として検出し、第１の障害物領域から、該検出した移動物の領域を表す第１の障害物領域を除いた領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段と、を備える。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自律的に移動する移動体が移動することができる移動可能領域を抽出する移動可能領域抽出装置および移動可能領域抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自律的に移動する移動体（以下、「自律移動ロボット」という）は、自律移動ロボットに設定された移動経路に従って移動する。そして、自律移動ロボットが安全に移動するためには、移動経路中に存在する障害物を回避した上で、最適な移動経路を生成することが重要である。
【０００３】
従来の自律移動ロボットは、カメラ、レーザレンジファインダ、超音波センサなどの検出装置を備えている。そして、自律移動ロボットが移動する際には、検出装置によって得られる検出情報に基づいて移動経路中に存在する障害物を検出し、検出した障害物を回避するように移動経路を逐次更新しながら目的の場所に移動する。しかし、検出装置によって得られた検出情報から障害物を抽出して移動経路を生成するための演算量は非常に多く、経路生成に要する演算時間が長い。そして、この演算量の多さが、自律移動ロボットが移動する速度の制約となっている。この演算量の多さに起因する自律移動ロボットの移動速度の制約を回避するため、例えば、特許文献１では、前回の障害物抽出において障害物とされた領域および前回の検出範囲外の検出情報のみを使用することによって、次回の障害物抽出および経路生成に要する演算時間を短縮している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１９７８８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、一般的に、自律移動ロボットが移動する移動経路上には、固定された障害物のみではなく、例えば、人や他の自律移動ロボットなどの移動体も存在することが考えられる。特許文献１では、前回の障害物抽出において障害物がないとされた領域は、次に障害物を検出する領域とはならない。このため、自律移動ロボットの移動経路上に移動体が進入してきた場合には、進入してきた移動体を障害物として検出することができず、この障害物を回避することができないため、自律移動ロボットが安全に移動することができないという問題がある。
【０００６】
また、従来から、自律移動ロボットの移動経路中の障害物を検出する方法として、自律移動ロボットの移動領域内に検出装置を設置し、検出装置によって得られた検出情報に基づいて自律移動ロボットの移動経路中に存在する障害物を抽出する方法もある。例えば、自律移動ロボットが屋内で移動する場合、移動領域内の天井にレーザレンジファインダなどの距離センサを設置し、このレーザレンジファインダによって障害物を検出する方法である。そして、天井に設置されたレーザレンジファインダが検出した障害物を回避するような移動経路を自律移動ロボットに設定することによって、障害物を回避（迂回）しながら自律移動ロボットが目的の場所に安全に移動することができる。
【０００７】
このように、自律移動ロボットの移動領域内の高所にレーザレンジファインダを設置した場合、レーザレンジファインダによって、広い範囲の障害物を検出することができる。そして、レーザレンジファインダによって得られた検出情報から障害物を抽出して移動経路を生成するための演算を、より処理能力の高い処理装置を用いて行うことによって、自律移動ロボットが移動する速度の制約を回避することができる。また、自律移動ロボットの移動経路上に進入してくる移動体を早い段階で検出することもできる。しかしながら、天井に設置されたレーザレンジファインダによる障害物の検出範囲は、例えば、円錐状に広がっているため、自律移動ロボットが移動する床面に置かれた障害物の陰や、移動体の陰など、レーザレンジファインダが検出することができない未知の領域が発生してしまう。通常、この未知の領域も障害物の領域とし、自律移動ロボットが移動することができない移動不可能領域に含めることによって、自律移動ロボットが目的の場所に安全に移動するための支障となることは少ない。
【０００８】
しかし、全ての未知の領域を移動不可能領域に含めてしまうと、自律移動ロボットが障害物を回避（迂回）する範囲が大きくなってしまうため、自律移動ロボットの移動経路を最短にするなど、効率の良い移動経路を生成することができないという問題がある。この問題を解決して効率の良い移動経路を生成するために、複数台のレーザレンジファインダを、各レーザレンジファインダの検出範囲の一部が重複するように自律移動ロボットの移動領域内の天井に設置することが考えられる。そして、複数台のレーザレンジファインダの検出情報を融合して、最終的な障害物を抽出することが考えられる。これにより、床面に置かれた障害物の陰や移動体の陰などの未知の領域をある程度少なくすることができる。しかしながら、各レーザレンジファインダによる障害物の検出タイミングを同期させるための制御は複雑な処理が必要となるため、現状では、各レーザレンジファインダが非同期に障害物を検出している。
【０００９】
このような状態において、例えば、人がレーザレンジファインダの検出範囲が重複している領域を移動した場合、人は、２つのレーザレンジファインダによってそれぞれ検出される。ところが、２つのレーザレンジファインダに検出された人の位置は、レーザレンジファインダ毎に異なる位置である。これは、上述のように、各レーザレンジファインダが非同期に障害物を検出している状態では、２つのレーザレンジファインダの検出タイミングが同時刻でなく、同一の人をそれぞれ異なるタイミングで検出してしまうためである。この状態を別の構成に例えると、同一の移動している人を、２台のカメラでそれぞれ別のタイミングで撮影するようなものである。そして、異なる位置に検出された同一の人の検出情報を融合すると、人の陰を含め、人が移動した軌跡の範囲が障害物の領域として全て抽出されてしまうこととなる。これにより、自律移動ロボットが障害物を回避（迂回）する範囲が大きくなってしまう。また、さらに、人が移動することによって、レーザレンジファインダによって前回検出された位置にいない場合でも、自律移動ロボットには前回障害物として抽出された人の位置を回避（迂回）するような移動経路が設定されることとなる。
【００１０】
また、例えば、自律移動ロボットが設定された移動経路に従って移動することによって、レーザレンジファインダが後方から自律移動ロボット自身を検出する位置に自律移動ロボットが移動した場合、自律移動ロボット自身の陰も未知の領域となってしまう。このような状態において、自律移動ロボット自身の陰の領域を障害物の領域として抽出してしまうと、自律移動ロボットが移動することができる移動可能領域が、自律移動ロボット自身の陰によってなくなってしまうこととなる。
【００１１】
このように、天井に設置したレーザレンジファインダを用いて自律移動ロボットが移動する移動経路上の障害物を抽出しようとした場合には、本来抽出すべき、テーブルや椅子などの固定された障害物の他に、人や他の自律移動ロボットなどの移動体や、自律移動ロボット自身も障害物として抽出されてしまうという問題がある。そして、本来抽出すべき障害物以外も回避（迂回）すべき障害物として抽出されてしまうと、自律移動ロボットが効率良く移動することができる移動経路を生成することができないという問題がある。
【００１２】
本発明は、上記の課題認識に基づいてなされたものであり、移動体が移動する移動領域内の障害物を検出する際に、人や他の自律移動ロボットなど、移動経路上から移動する移動体を障害物として抽出することなく、移動体が目的地まで効率良く移動することができる移動経路を生成するための移動可能領域抽出装置および移動可能領域抽出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記の課題を解決するため、請求項１に記載した発明の移動可能領域抽出装置（例えば、実施の形態における移動可能領域抽出部３０）は、自律的に移動する移動体（例えば、実施の形態における自律移動ロボット１００）が移動する空間内の予め定められた第１の高さから前記空間の下方を観測するように設置された第１の距離センサ（例えば、実施の形態における天井ＬＲＦ１０）と、前記空間内の予め定められた前記第１の高さより低い第２の高さから前記空間の側方を観測するように設置された第２の距離センサ（例えば、実施の形態における側方ＬＲＦ２０）と、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報（例えば、実施の形態における非床面グリッドおよび未知グリッド）に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報（例えば、実施の形態における移動可能領域情報）を抽出する移動可能領域抽出装置において、前記第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手段（例えば、実施の形態におけるグリッド変換部３３１）と、前記第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手段（例えば、実施の形態における移動体位置抽出部３４０）と、前記第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している前記障害物を移動物として検出し、前記第１の障害物領域から、該検出した前記移動物の領域を表す前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段（例えば、実施の形態における移動体位置キャンセル部３３２）と、を備える、ことを特徴とする。
【００１４】
この発明によれば、第１の高さに設置された第１の距離センサ（例えば、実施の形態における天井ＬＲＦ１０）が観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体（例えば、実施の形態における自律移動ロボット１００）が移動する空間内に存在する第１の障害物領域を検出する。また、第１の高さより低い第２の高さに設置された第２の距離センサ（例えば、実施の形態における側方ＬＲＦ２０）が観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第２の障害物領域を検出する。また、第２の障害物領域に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出する。そして、移動物を観測することによって得られた第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００１５】
請求項２に記載した発明の前記第２の障害物検出手段は、前記第２の距離センサが前記障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、前記障害物の位置を表す障害物位置（例えば、実施の形態における人候補位置）を抽出し、前記障害物領域抽出手段は、前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）と、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置（例えば、実施の形態における過去の人候補位置）とに基づいて前記移動物を検出し、該検出した移動物の位置を表す前記障害物位置を含む前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、ことを特徴とする。
【００１６】
この発明によれば、第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、観測した障害物の障害物位置（例えば、実施の形態における人候補位置）を抽出する。そして、現在の観測によって得られた障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）と、以前の観測によって得られた過去の障害物位置（例えば、実施の形態における過去の人候補位置）とに基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出する。そして、移動体の障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）を含む第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００１７】
請求項３に記載した発明の前記第２の障害物検出手段は、前記第２の距離センサが前記障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、前記障害物の位置を表す障害物位置（例えば、実施の形態における人候補位置）を抽出し、前記障害物領域抽出手段は、前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）と、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置（例えば、実施の形態における過去の人候補位置）とに基づいて前記移動物を検出し、該検出した移動物の位置を表す前記障害物位置を含む予め定められた範囲（例えば、実施の形態における移動体キャンセル範囲）の前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、ことを特徴とする。
【００１８】
この発明によれば、第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、観測した障害物の障害物位置（例えば、実施の形態における人候補位置）を抽出する。そして、現在の観測によって得られた障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）と、以前の観測によって得られた過去の障害物位置（例えば、実施の形態における過去の人候補位置）とに基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出する。そして、移動体の障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）を含む予め定められた範囲（例えば、実施の形態における移動体キャンセル範囲）の第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００１９】
請求項４に記載した発明の前記障害物領域抽出手段は、前記移動物の位置を表す前記障害物位置に最も近い位置に設置されている前記第１の距離センサを検索し、前記移動物の障害物位置と該検索した前記第１の距離センサとの距離（例えば、実施の形態における距離Ｌｈ）、および該検索した前記第１の距離センサが前記移動物を観測したときの前記距離の情報に含まれる高さの情報（例えば、実施の形態における高さＨｓおよび高さＨｈ）に基づいて、該移動物によって前記第１の距離センサが観測することができない陰の領域の長さ（例えば、実施の形態における陰部の長さＬｓ）を算出し、該移動物の障害物位置から該算出した陰の領域の長さだけ離れた位置までの間、前記予め定められた範囲を、該移動物の障害物位置と該検索した前記第１の距離センサの設置位置とを結んだ延長線上で移動し、前記予め定められた範囲の前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、ことを特徴とする。
【００２０】
この発明によれば、移動物の障害物位置に最も近い位置に設置されている第１の距離センサを検索する。そして、移動物の障害物位置と第１の距離センサとの距離（例えば、実施の形態における距離Ｌｈ）、および第１の距離センサが移動物を観測したときの高さの情報（例えば、実施の形態における高さＨｓおよび高さＨｈ）に基づいて、移動物の陰となって第１の距離センサが距離の情報を観測することができない陰の領域の長さ（例えば、実施の形態における陰部の長さＬｓ）を算出する。そして、予め定められた範囲（例えば、実施の形態における移動体キャンセル範囲）を、現在の移動物の障害物位置から陰の領域の長さだけ離れた位置までの間、移動物の障害物位置と第１の距離センサの設置位置とを結んだ延長線上で移動して、陰の領域に含まれる第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００２１】
請求項５に記載した発明の前記障害物領域抽出手段は、前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置が、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置から予め定められた閾値（例えば、実施の形態における予め定められた距離）以上変化している場合に、前記障害物位置に対応する前記障害物が前記移動物であると判定する、ことを特徴とする。
【００２２】
この発明によれば、第２の距離センサによる観測によって得られた現在の障害物位置と、第２の距離センサによる以前の観測によって得られた過去の障害物位置との差が、予め定められた閾値（例えば、実施の形態における予め定められた距離）以上である場合に、現在の障害物位置に位置している障害物が、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であると判定する。
【００２３】
請求項６に記載した発明の前記移動体が移動する空間が建物内にあるとき、前記第１の距離センサは、前記建物内の天井に予め定められた間隔で複数設置され、前記第１の障害物検出手段は、複数設置されたそれぞれの前記第１の距離センサの観測範囲を融合した空間における距離の情報に基づいて、前記第１の障害物領域を検出する、ことを特徴とする。
【００２４】
この発明によれば、移動体が移動する空間が建物内であるとき、第１の距離センサを設置する第１の高さを建物内の天井の高さとする。また、建物内の天井には、予め定められた間隔で複数の第１の距離センサを設置する。そして、複数設置されたそれぞれの第１の距離センサの観測範囲を融合した空間が、移動体が移動する空間となる。そして、第１の障害物検出手段は、それぞれの第１の距離センサの観測範囲を融合した空間における距離の情報に基づいて、第１の障害物領域を検出する。
【００２５】
請求項７に記載した発明の前記第２の距離センサは、前記天井と床面との間の予め定められた高さで、前記建物内の床面に平行な観測範囲を観測するように、予め定められた間隔で複数設置され、前記第２の障害物検出手段は、複数設置されたそれぞれの前記第２の距離センサの観測範囲を融合した平面における距離の情報に基づいて、前記第２の障害物領域を検出する、ことを特徴とする。
【００２６】
この発明によれば、移動体が移動する空間が建物内であるとき、第２の距離センサを設置する第２の高さを、建物内の天井の高さと建物内の床面の高さとの間の予め定められた高さとする。また、第２の距離センサの観測範囲が建物内の床面と平行となるように、予め定められた間隔で複数の第２の距離センサを設置する。そして、複数設置されたそれぞれの第２の距離センサの観測範囲を融合した平面が、移動体が移動する空間内の平面となる。そして、第２の障害物検出手段は、それぞれの第２の距離センサの観測範囲を融合した平面における距離の情報に基づいて、第２の障害物領域を検出する。
【００２７】
請求項８に記載した発明の前記障害物領域抽出手段は、抽出した移動可能領域に基づいて、前記移動体が移動する経路を生成する経路生成手段（例えば、実施の形態における経路生成部４０）、をさらに備える、ことを特徴とする。
【００２８】
この発明によれば、障害物領域抽出手段に、抽出した移動可能領域に基づいて移動体が移動する経路を生成する経路生成手段（例えば、実施の形態における経路生成部４０）をさらに備える。
【００２９】
請求項９に記載した発明の移動可能領域抽出装置（例えば、実施の形態における移動可能領域抽出部３１）は、自律的に移動する移動体（例えば、実施の形態における自律移動ロボット１００）が移動する空間内の予め定められた高さから前記空間の下方を観測するように設置された距離センサ（例えば、実施の形態における天井ＬＲＦ１０）と、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報（例えば、実施の形態における非床面グリッドおよび未知グリッド）に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報（例えば、実施の形態における移動可能領域情報）を抽出する移動可能領域抽出装置において、前記距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す障害物領域を検出する障害物検出手段（例えば、実施の形態におけるグリッド変換部３３１）と、前記距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、前記障害物の形状を検出する形状検出手段（例えば、実施の形態における移動体位置抽出部３８０）と、前記形状検出手段によって検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とを比較し、該障害物の形状が前記予め定められた物体の形状と同等である場合に、前記距離センサが該障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、該障害物の継続的な移動を検出し、前記障害物領域から、該検出した継続的に移動している前記障害物の領域を表す前記障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段（例えば、実施の形態における移動体位置キャンセル部３３２）と、を備える、ことを特徴とする。
【００３０】
この発明によれば、予め定められた高さに設置された距離センサ（例えば、実施の形態における天井ＬＲＦ１０）が観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体（例えば、実施の形態における自律移動ロボット１００）が移動する空間内に存在する障害物領域を検出する。また、距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、障害物の形状を検出する。また、検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とが同等である場合に、距離センサがこの障害物を観測したときの距離の情報に基づいて、この障害物が、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であるかを判定する。そして、移動物を観測することによって得られた障害物領域を除いた障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００３１】
請求項１０に記載した発明の移動可能領域抽出方法は、自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた第１の高さから前記空間の下方を観測するように設置された第１の距離センサと、前記空間内の予め定められた前記第１の高さより低い第２の高さから前記空間の側方を観測するように設置された第２の距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出方法において、前記第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手順と、前記第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手順と、前記第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している前記障害物を移動物として検出し、前記第１の障害物領域から、該検出した前記移動物の領域を表す前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手順と、を含む、ことを特徴とする。
【００３２】
この発明によれば、第１の高さに設置された第１の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第１の障害物領域を検出し、第１の高さより低い第２の高さに設置された第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第２の障害物領域を検出する。そして、第２の障害物領域に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出し、検出した移動物を観測した距離の情報から得られた第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００３３】
請求項１１に記載した発明の移動可能領域抽出方法は、自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた高さから前記空間の下方を観測するように設置された距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出方法において、前記距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す障害物領域を検出する障害物検出手順と、前記距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、前記障害物の形状を検出する形状検出手順と、前記形状検出手順によって検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とを比較し、該障害物の形状が前記予め定められた物体の形状と同等である場合に、前記距離センサが該障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、該障害物の継続的な移動を検出し、前記障害物領域から、該検出した継続的に移動している前記障害物の領域を表す前記障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手順と、を含む、ことを特徴とする。
【００３４】
この発明によれば、予め定められた高さに設置された距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する障害物領域を検出し、距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、障害物の形状を検出する。そして、検出した障害物の形状が予め定められた物体の形状と同等である場合に、距離センサがこの障害物を観測したときの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であるかを判定する。そして、移動物を観測した距離の情報から得られた障害物領域を除いた障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【発明の効果】
【００３５】
請求項１に記載した発明によれば、第１の高さに設置された第１の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第１の障害物領域を検出する。また、第１の高さより低い第２の高さに設置された第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第２の障害物領域を検出する。このため、移動体が移動する空間内の障害物を第１の高さから広範囲で観測することができるとともに、第１の高さより低い第２の高さの障害物を抽出することができる。
また、第２の障害物領域に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出するため、移動体が移動する空間内を継続的に移動している第２の高さ以上の高さを持つ移動物を検出することができる。
また、移動物を観測することによって得られた第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出するため、第１の距離センサによって広範囲に観測した障害物の領域の情報から、第２の高さ以上の高さを持つ移動物を除いた情報を、移動可能領域の情報として出力することができる。
【００３６】
請求項２に記載した発明によれば、第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、観測した障害物の障害物位置を抽出するため、障害物を代表する、例えば、中心の位置を得ることができる。
また、現在の観測によって得られた障害物位置と、以前の観測によって得られた過去の障害物位置とに基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出するため、移動物を代表する位置（例えば、中心の位置）が過去の位置から現在の位置に移動したときの移動量（例えば、距離など）の情報を得ることができる。
また、移動体の障害物位置を含む第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出するため、予め定められた移動量の移動物のみを障害物の領域の情報から除くことによって、固定されている障害物の領域を除くことなく、移動体が移動することができる移動可能領域の範囲を広げることができる。
【００３７】
請求項３に記載した発明によれば、第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、観測した障害物の障害物位置を抽出するため、障害物を代表する、例えば、中心の位置を得ることができる。
また、現在の観測によって得られた障害物位置と、以前の観測によって得られた過去の障害物位置とに基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出するため、移動物を代表する位置（例えば、中心の位置）が過去の位置から現在の位置に移動したときの移動量（例えば、距離など）の情報を得ることができる。
また、移動体の障害物位置を含む予め定められた範囲の第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出するため、予め定められた移動量の移動物を含む予め定められた範囲のみを障害物の領域の情報から除くことによって、固定されている障害物の領域を除くことなく、移動体が移動することができる移動可能領域の範囲を広げることができる。
【００３８】
請求項４に記載した発明によれば、移動物の障害物位置に最も近い位置に設置されている第１の距離センサを検索する。そして、移動物の障害物位置と第１の距離センサとの距離、および第１の距離センサが移動物を観測したときの高さの情報に基づいて、移動物の陰となって第１の距離センサが距離の情報を観測することができない陰の領域の長さを算出する。そして、予め定められた範囲を、現在の移動物の障害物位置から陰の領域の長さだけ離れた位置までの間、移動物の障害物位置と第１の距離センサの設置位置とを結んだ延長線上で移動して、陰の領域に含まれる第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。このため、予め定められた範囲外に残っている障害物の領域において、移動体の陰によって第１の距離センサが検出することができない領域を障害物の領域の情報から除くことができ、不用意に移動体が移動することができる移動可能領域を狭めることがなくなる。
【００３９】
請求項５に記載した発明によれば、第２の距離センサによる観測によって得られた現在の障害物位置と、第２の距離センサによる以前の観測によって得られた過去の障害物位置との差が、予め定められた閾値以上である場合に、現在の障害物位置に位置している障害物が、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であると判定するため、移動物であるが移動速度が遅いことによって固定された障害物と同等に扱う必要がある移動物を障害物の領域の情報から除いてしまうことがなくなる。このため、不用意に移動体が移動することができる移動可能領域を広げすぎてしまうことがなくなる。
【００４０】
請求項６に記載した発明によれば、移動体が移動する空間が建物内であるとき、第１の距離センサを設置する第１の高さを建物内の天井の高さとして、予め定められた間隔で複数の第１の距離センサを設置する。そして、複数設置されたそれぞれの第１の距離センサの観測範囲を融合した空間が、移動体が移動する空間となるため、移動体が移動する空間内における障害物を検出することができない領域（オクルージョン領域）を少なくすることができ、移動体が移動する空間内の障害物を広範囲で観測することができる。
また、第１の障害物検出手段は、それぞれの第１の距離センサの観測範囲を融合した空間における距離の情報に基づいて、第１の障害物領域を検出するため、移動体が移動する空間の全ての範囲の障害物を観測することができ、移動体の移動経路上に進入してくる移動物を早い段階で観測することもできる。
【００４１】
請求項７に記載した発明によれば、移動体が移動する空間が建物内であるとき、第２の距離センサを設置する第２の高さを、建物内の天井の高さと建物内の床面の高さとの間の予め定められた高さとして、第２の距離センサの観測範囲が建物内の床面と平行となるように、予め定められた間隔で複数の第２の距離センサを設置する。そして、複数設置されたそれぞれの第２の距離センサの観測範囲を融合した平面が、移動体が移動する空間内の平面となる。そして、第２の障害物検出手段は、それぞれの第２の距離センサの観測範囲を融合した平面における距離の情報に基づいて、第２の障害物領域を検出する。このため、移動体が移動する空間内に存在することが想定される高さ以上の高さを持つ移動物（例えば、人や他の自律移動ロボットなど）を検出することができる。
【００４２】
請求項８に記載した発明によれば、障害物領域抽出手段に、抽出した移動可能領域に基づいて移動体が移動する経路を生成する経路生成手段をさらに備えるため、抽出した移動可能領域の情報に基づいて、移動体が移動する移動経路を効率的に生成することができる。
【００４３】
請求項９に記載した発明によれば、予め定められた高さに設置された距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する障害物領域を検出する。また、距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、障害物の形状を検出する。また、検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とが同等である場合に、距離センサがこの障害物を観測したときの距離の情報に基づいて、この障害物が、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であるかを判定する。このため、移動体が移動する空間内を継続的に移動している予め定められた特定の移動物を検出することができる。
また、移動物を観測することによって得られた障害物領域を除いた障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出するため、距離センサによって観測した障害物の領域の情報から、特定の移動物を除いた情報を、移動可能領域の情報として出力することができる。
【００４４】
請求項１０に記載した発明によれば、第１の高さに設置された第１の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第１の障害物領域を検出し、第１の高さより低い第２の高さに設置された第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第２の障害物領域を検出する。そして、第２の障害物領域に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出し、検出した移動物を観測した距離の情報から得られた第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。このため、第１の距離センサによって広範囲に観測した障害物の領域の情報から、第２の高さ以上の高さを持つ移動物を除いた情報を、移動可能領域の情報として出力することができる。
【００４５】
請求項１１に記載した発明によれば、予め定められた高さに設置された距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する障害物領域を検出し、距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、障害物の形状を検出する。そして、検出した障害物の形状が予め定められた物体の形状と同等である場合に、距離センサがこの障害物を観測したときの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であるかを判定する。そして、移動物を観測した距離の情報から得られた障害物領域を除いた障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。このため、距離センサによって観測した障害物の領域の情報から、特定の移動物を除いた情報を、移動可能領域の情報として出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の第１の実施形態による経路生成システムが用いられた移動領域を模式的に示した図である。
【図２】本発明の第１の実施形態による経路生成システムの概略構成を示したブロック図である。
【図３】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部において登録されるグリッドの種別を説明する図である。
【図４】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動不可能領域の判定方法の例を説明する図である。
【図５】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動体位置の算出方法の例を説明する図である。
【図６】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動体位置のキャンセル方法の第１の例を説明する図である。
【図７】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動体位置のキャンセル方法の第２の例を説明する図である。
【図８】本第１の実施形態の経路生成システムにおいて検出される移動体の例を説明する図である。
【図９】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動体の陰部の領域のキャンセル方法の例を説明する図である。
【図１０】本第１の実施形態の経路生成システムにおける移動経路生成処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図１１】本第１の実施形態の経路生成システムにおける移動体のキャンセル処理を説明する図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態による経路生成システムの概略構成を示したブロック図である。
【図１３】本第２の実施形態の移動体位置抽出部における移動体の判定方法の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態による経路生成システムが用いられた移動領域を模式的に示した図である。図１において移移動領域内には、天井と側方に複数のレーザレンジファインダ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ：レーザ距離計、以下「ＬＲＦ」という）が設置されている。以下の説明においては、天井に設置されたＬＲＦを、天井ＬＲＦ１０という。また、側方に設置されたＬＲＦを、側方ＬＲＦ２０という。また、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０を特定しない場合は、単に「ＬＲＦ」という。図１では、自律移動ロボット１００の移動領域内で、テーブルや椅子などが固定された障害物として検出され、人および自律移動ロボット１００自身が移動している障害物（移動体）として検出される場合を表している。
【００４８】
図２は、本第１の実施形態による経路生成システムの概略構成を示したブロック図である。図２において経路生成システム１は、天井ＬＲＦ１０と、側方ＬＲＦ２０と、移動可能領域抽出部３０と、移動経路生成部４０とを備えている。移動可能領域抽出部３０は、天井ＬＲＦ１０に対応した距離情報取得部３１０と、側方ＬＲＦ２０に対応した距離情報取得部３２０と、障害物位置抽出部３３０と、移動体位置抽出部３４０とを備えている。また、障害物位置抽出部３３０は、グリッド変換部３３１と、移動体位置キャンセル部３３２と、移動体陰キャンセル部３３３とを備えている。
【００４９】
経路生成システム１は、天井ＬＲＦ１０によって自律移動ロボットが移動する移動領域内の障害物を検出し、側方ＬＲＦ２０によって移動領域内に存在する移動体（例えば、人や他の自律移動ロボットなどの移動体、および自律移動ロボット１００自身）を検出する。そして、経路生成システム１は、天井ＬＲＦ１０が検出した全ての障害物の領域から、側方ＬＲＦ２０が検出した移動体（移動している障害物）の領域を除いた領域を、自律移動ロボット１００の移動可能領域として抽出し、抽出した移動可能領域の情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。
【００５０】
天井ＬＲＦ１０は、観測範囲内に存在する物体（障害物）との距離を検出する３次元の測距センサである。天井ＬＲＦ１０は、自律移動ロボット１００の移動領域内の高所に設置され、図示しない制御部からの制御に応じて、予め定められた観測範囲内に複数のレーザビームを照射する。そして、天井ＬＲＦ１０が照射したレーザビームが物体によって反射された反射波を観測する。天井ＬＲＦ１０は、観測した反射波の情報を移動可能領域抽出部３０に出力する。
【００５１】
側方ＬＲＦ２０は、観測範囲内に存在する物体（障害物）との距離を検出する２次元の測距センサである。側方ＬＲＦ２０は、自律移動ロボット１００の移動領域内において予め定められた高さ（例えば、人を検出することができる高さ）の位置に設置され、図示しない制御部からの制御に応じて、予め定められた観測範囲内に複数のレーザビームを照射する。そして、側方ＬＲＦ２０が照射したレーザビームが物体によって反射された反射波を観測する。側方ＬＲＦ２０は、観測した反射波の情報を移動可能領域抽出部３０に出力する。
【００５２】
なお、本第１の実施形態における天井ＬＲＦ１０は、自律移動ロボット１００の移動領域内において、自律移動ロボット１００が移動する面（例えば、建物内の床面など）の高さを検出することができる一定の姿勢で、一定の高さ（例えば、建物内の天井など）の予め定められた位置に設置されているものとして説明を行う。そして、天井ＬＲＦ１０は、例えば、天井ＬＲＦ１０を頂点とした円錐状の範囲にレーザビームを照射し、観測範囲内に存在する物体を検出する。また、本第１の実施形態における側方ＬＲＦ２０は、自律移動ロボット１００の移動領域内において、自律移動ロボット１００が移動する面（例えば、建物内の床面など）から予め定められた一定の高さの水平面を検出することができる一定の姿勢で、予め定められた位置に設置されているものとして説明を行う。そして、側方ＬＲＦ２０は、例えば、側方ＬＲＦ２０が設置された高さの水平面上の扇形の範囲にレーザビームを照射し、観測範囲内に存在する物体を検出する。
【００５３】
また、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０の設置高さと設置姿勢とは、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０の観測範囲の座標と、自律移動ロボット１００の移動可能領域の座標とが一致するように、事前に校正（調整）されているものとする。従って、自律移動ロボット１００の移動範囲内において、ある一定の場所に固定され、側方ＬＲＦ２０が観測することができるある一定の高さの物体は、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０によって同じ位置に固定された物体として観測される。
【００５４】
なお、天井ＬＲＦ１０の設置高さおよび設置姿勢は、自律移動ロボット１００の移動領域をグリッドマップで表したとき、天井ＬＲＦ１０が照射するレーザビームが、グリッドマップ内の各グリッドに少なくとも１点照射されるような高さおよび姿勢に設置することが望ましい。なお、自律移動ロボット１００の移動領域を表すグリッドマップ内のグリッドの大きさは、天井ＬＲＦ１０によって検出しようとする物体の大きさに応じて決定される。例えば、床面に落ちている携帯電話のような小さな物体を検出しようとする場合には、想定される物体に応じてグリッドを小さくし、人を検出しようとする場合には想定される人の幅に応じてグリッドを大きくする。
【００５５】
また、側方ＬＲＦ２０の設置姿勢は、側方ＬＲＦ２０の観測範囲内に検出しようとする物体が存在するとき、側方ＬＲＦ２０が照射するレーザビームが、物体に少なくとも１点以上照射されるような姿勢に設置することが望ましい。
【００５６】
なお、１個の天井ＬＲＦ１０または側方ＬＲＦ２０によって自律移動ロボット１００が移動する全ての移動領域を観測することができない場合は、別の位置に新たな天井ＬＲＦ１０または側方ＬＲＦ２０を設置し、複数の天井ＬＲＦ１０または側方ＬＲＦ２０によって検出される領域をそれぞれ融合することによって、自律移動ロボット１００が移動する全ての移動領域を観測することもできる。
【００５７】
移動可能領域抽出部３０は、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報、および側方ＬＲＦ２０から入力された反射波の情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動領域内の障害物を抽出する。そして、抽出した全ての障害物から移動体であると判断された障害物を除いた障害物の位置情報、すなわち、自律移動ロボット１００の移動領域内に固定されている障害物の位置情報を、移動経路生成部４０に出力する。
【００５８】
距離情報取得部３１０は、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報に基づいて、天井ＬＲＦ１０とレーザビームを反射した物体との距離を算出する。そして、算出した距離の情報と、天井ＬＲＦ１０が照射したレーザビームのスキャン角度の情報とを、距離データとして障害物位置抽出部３３０に出力する。
【００５９】
距離情報取得部３２０は、側方ＬＲＦ２０から入力された反射波の情報に基づいて、側方ＬＲＦ２０とレーザビームを反射した物体との距離を算出する。そして、算出した距離の情報と、側方ＬＲＦ２０が照射したレーザビームのスキャン角度の情報とを、距離データとして移動体位置抽出部３４０に出力する。
【００６０】
移動体位置抽出部３４０は、距離情報取得部３２０から入力された距離データに含まれるレーザビームのスキャン角度の情報、および側方ＬＲＦ２０と物体との距離の情報に基づいて、側方ＬＲＦ２０が観測した物体の中心位置を表す２次元の座標（ｘ，ｙ）を算出する。例えば、距離情報取得部３２０から入力された距離データに含まれる側方ＬＲＦ２０と物体との距離の情報が予め設定された値以上変化する点の座標を、距離データに含まれるレーザビームのスキャン角度の情報に基づいてそれぞれ算出する。そして、算出した２つの座標を直線で結んだときの中心の座標を、物体の中心位置を表す２次元の座標（ｘ，ｙ）とする。
また、移動体位置抽出部３４０は、算出した物体の中心位置の座標を表すデータ（以下、「移動体候補データ」という）を、障害物位置抽出部３３０に出力する。
【００６１】
障害物位置抽出部３３０は、距離情報取得部３１０から入力された距離データに含まれるレーザビームのスキャン角度の情報、および天井ＬＲＦ１０と物体との距離の情報に基づいて、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の位置と高さの情報を表す３次元（ｘ，ｙ，ｚ）の座標を算出する。例えば、天井ＬＲＦ１０を中心として天井ＬＲＦ１０の観測範囲を表す水平の平面を仮定する。そして、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の水平平面における位置を座標（ｘ，ｙ）とし、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の高さを座標（ｚ）とすることにより、３次元の座標（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する。以下、３次元の座標を表すデータを、「測距点データ」という。
【００６２】
なお、以下の説明においては、天井ＬＲＦ１０が設置されている建物内の床面における観測範囲を水平平面として仮定し、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の高さ（ｚ）は、建物内の床面からの高さの値であるものとして説明する。また、上述のように、天井ＬＲＦ１０の観測範囲の座標と、側方ＬＲＦ２０の観測範囲の座標とは、その座標が一致するように事前に校正（調整）されている。従って、移動体候補データに含まれる２次元の座標（ｘ，ｙ）の値と、測距点データに含まれる水平平面を表す座標（ｘ，ｙ）の値とは、自律移動ロボット１００の移動領域内の座標を基準とした座標値となる。
【００６３】
また、障害物位置抽出部３３０内のグリッド変換部３３１は、自律移動ロボット１００の移動領域をグリッドマップに変換し、このグリッドマップ上に測距点データに表された物体を表す情報を登録する。また、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２は、測距点データに応じてグリッドマップに登録されている物体が移動体であるか否かを判定する。移動体位置キャンセル部３３２による物体が移動体であるか否かの判定は、移動体位置抽出部３４０から入力された移動体候補データと、以前に入力された移動体候補データとに基づいて行われる。そして、物体が移動体であると判定された場合には、グリッド変換部３３１によって登録されたグリッドマップ内の物体の登録を削除（キャンセル）する。さらに、障害物位置抽出部３３０内の移動体陰キャンセル部３３３によって移動体の陰を表す情報を削除（キャンセル）する。このように、障害物位置抽出部３３０は、移動体以外の物体が登録されたグリッドマップを、移動可能領域抽出部３０が抽出した自律移動ロボット１００の移動可能領域のグリッド情報（以下、「移動可能領域情報」という）として、移動経路生成部４０に出力する。なお、障害物位置抽出部３３０内の各構成要素による詳細な処理内容については後述する。
【００６４】
移動経路生成部４０は、移動可能領域抽出部３０から入力された移動可能領域情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。
【００６５】
次に、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０によって抽出される移動可能領域情報について説明する。図３〜図９は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０内の各構成要素において行われる処理の具体例を説明する図である。
【００６６】
最初に、天井ＬＲＦ１０によって観測される物体と障害物位置抽出部３３０内のグリッド変換部３３１によってグリッドマップに登録される物体について説明する。図３は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０において登録されるグリッドの種別を説明する図である。なお、上述のように、天井ＬＲＦ１０は、天井ＬＲＦ１０を頂点とした円錐状の範囲にレーザビームを照射することによって、観測範囲内に存在する物体を検出するが、以下の説明においては、説明を容易にするため、図３に示したような四角の範囲を天井ＬＲＦ１０の観測範囲とする。
【００６７】
図３に示すように、天井ＬＲＦ１０が、自律移動ロボット１００の移動領域内の物体を観測し、距離情報取得部３１０が、天井ＬＲＦ１０が観測した反射波の情報に基づいた距離データを障害物位置抽出部３３０に出力する。グリッド変換部３３１は、距離情報取得部３１０から入力された距離データに基づいて、自律移動ロボット１００の移動領域のグリッドマップに、図３に示した床面領域、障害物領域、およびセンシング外領域をそれぞれ登録する。なお、図３に示した床面領域は、天井ＬＲＦ１０によって床面が観測された領域を表し、障害物領域は、天井ＬＲＦ１０によって床面以外が観測された領域を表し、センシング外領域は、天井ＬＲＦ１０によって何も観測されなかった領域を表す。このセンシング外領域は、天井ＬＲＦ１０からのレーザビームが照射されないことによって測距点データが存在しない、所謂、障害物などの陰となっている領域である。
【００６８】
ここで、グリッド変換部３３１による各領域の登録方法の一例を説明する。距離情報取得部３１０は、天井ＬＲＦ１０が照射したレーザビームによって観測範囲内の複数の測距点データを得て、その測距点データをグリッド変換部３３１に出力する。そして、グリッド変換部３３１は、まず、各測距点データに含まれる高さ（ｚ）の情報が、自律移動ロボット１００が移動する床面の高さに対して予め設定された範囲内の高さ（ｚ）の情報をもつ測距点データであるか否かを判別する。そして、床面の高さに対して予め設定された範囲内の高さ（ｚ）の情報をもつ測距点データを床面データとし、床面の高さに対して予め設定された範囲外の高さ（ｚ）の情報をもつ測距点データを非床面データとする。
【００６９】
続いて、グリッド変換部３３１は、床面データの水平平面座標（ｘ，ｙ）の領域を、床面の領域（床面領域）とし、非床面データの水平平面座標（ｘ，ｙ）の領域を、障害物の位置（障害物領域）とする。そして、自律移動ロボット１００の移動領域を変換したグリッドマップ内の床面領域に対応するグリッドに、床面であることを表す情報をマッピングする。また、障害物領域に対応するグリッドに、障害物であることを表す情報をマッピングする。
【００７０】
続いて、グリッド変換部３３１は、グリッドマップ内に床面であることを表す情報および障害物であることを表す情報のいずれもマッピングされていないグリッドに、不確定の領域（センシング外領域）であることを表す情報をマッピングする。以下の説明においては、グリッドマップにおいて、床面であることを表す情報がマッピングされたグリッドを「床面グリッド」、障害物であることを表す情報がマッピングされたグリッドを「非床面グリッド」、センシング外領域であることを表す情報がマッピングされたグリッドを「未知グリッド」という。
【００７１】
次に、障害物位置抽出部３３０内のグリッド変換部３３１による移動不可能領域の判定方法について説明する。図４は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動不可能領域の判定方法の例を説明する図である。図４（ａ）は、天井ＬＲＦ１０によって、固定された障害物である「机」と、移動体である「人」とが観測され、グリッド変換部３３１によって、天井ＬＲＦ１０に観測された「机」と「人」とが、マッピングされた場合を示している。そして、図４（ａ）に示すように、グリッドマップ内で「机」と「人」とが存在する位置は、それぞれ、非床面グリッド（障害物領域）であり、「机」と「人」とによって陰となる領域は、未知グリッド（センシング外領域）である。
【００７２】
まず、グリッド変換部３３１は、マッピングされたそれぞれのグリッドの情報に応じて、障害物の有無を表す２値化の処理を行う。より具体的には、図４（ｂ）に示すように、障害物がある非床面グリッドの値を“１”とし、障害物がない床面グリッドの値を“０”とする。また、グリッド変換部３３１は、未知グリッドも障害物がある領域とするため、未知グリッドの値を非床面グリッドと同じ“１”とする。これにより、障害物があるまたは障害物がある可能性のある領域が障害物の領域となる。
【００７３】
続いて、グリッド変換部３３１は、それぞれのグリッドの値を確認して同じ値となっているグリッドをグループ化し、それぞれのグループを識別する情報であるラベルを付与するラベリングの処理を行う。より具体的には、例えば、あるグリッドの周辺に位置している８個のグリッドの値をそれぞれ確認し、同じ値となっているグリッドを同じグループとする。このような周辺に位置しているグリッドの値の確認を、グリッドマップ内の全てのグリッドに対して行う。そして、それぞれのグループ毎にグループを識別するためのラベルを付与する。図４（ｃ）では、図４（ａ）において「机」が位置している部分のラベルを“１”とし、「人」が位置している部分のラベルを“２”としている。そして、グリッド変換部３３１は、ラベリングされたそれぞれのグループ毎に、外接する最小面積の長方形を、移動不可能領域と判定する。
【００７４】
次に、移動体位置抽出部３４０によって移動体候補データを算出する方法について説明する。図５は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動体位置の算出方法の例を説明する図である。
【００７５】
図５（ａ）に示すように、側方ＬＲＦ２０は、側方ＬＲＦ２０が設置された高さの水平面上の扇形の範囲にレーザビームを照射することによって、観測範囲内に存在する物体を観測する。そして、距離情報取得部３２０は、側方ＬＲＦ２０の観測点の情報に基づいて、複数の距離データを算出する。
【００７６】
移動体位置抽出部３４０は、それぞれの距離データの差が予め設定された値以上である場合、その距離データを物体の角（エッジ）部分の距離データであると判断する。そして、移動体位置抽出部３４０は、それぞれの距離データに含まれるレーザビームのスキャン角度の情報、および側方ＬＲＦ２０と物体との距離の情報に基づいて、２つのエッジ部分の観測点の２次元の座標（ｘ，ｙ）を算出する。図５（ｂ）では、観測点Ａと観測点Ｂとが物体のエッジ部分の距離データであると判断され、２次元の座標（ｘＡ，ｙＡ）および座標（ｘＢ，ｙＢ）が算出された場合を示している。
【００７７】
そして、移動体位置抽出部３４０は、算出した２つの座標を直線で結んだときの中心の位置を表す２次元の座標（ｘ，ｙ）を算出する。図５（ｂ）では、点Ｃが物体の中心位置として算出され、その２次元の座標が座標（ｘＣ，ｙＣ）である場合を示している。この座標（ｘＣ，ｙＣ）が、移動体位置抽出部３４０が算出した移動体候補データとなる。
【００７８】
なお、複数の側方ＬＲＦ２０によって同一の物体を観測した場合、それぞれの側方ＬＲＦ２０の距離データによって算出された中心位置を表す複数の２次元の座標（ｘ，ｙ）に基づいて、算出した中心位置を表す新たな２次元の座標（ｘ，ｙ）を、移動体位置抽出部３４０が算出した移動体候補データ（図５（ｃ）の点Ｄ参照）とすることもできる。
【００７９】
ここで、移動体位置のキャンセル方法について説明する前に、本第１の実施形態による経路生成システム１における天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０とによる物体の観測時間の関係について説明しておく。通常、各ＬＲＦが障害物を観測するタイミングを同期させるための制御は複雑な処理となるため、本第１の実施形態による経路生成システム１においても、天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０との物体の観測タイミングは、非同期である。また、側方ＬＲＦ２０が観測範囲内を１回観測する観測時間と、天井ＬＲＦ１０が観測範囲内を１回観測する観測時間とは異なる。これは、天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０との性能の差や、観測範囲に照射するレーザビームの数の差（天井ＬＲＦ１０は３次元で観測範囲内の物体を観測し、側方ＬＲＦ２０は２次元で観測範囲内の物体を観測している）などの要因にもよる。以下の説明においては、例えば、天井ＬＲＦ１０が観測範囲内を１回観測する時間を２５０［ｍｓ］、側方ＬＲＦ２０が観測範囲内を１回観測する時間を１００［ｍｓ］というように、側方ＬＲＦ２０による観測時間（周期）は、天井ＬＲＦ１０による観測時間（周期）に比べて短いものとして説明する。従って、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０の両方で同じ障害物を観測した場合、天井ＬＲＦ１０が物体を１回観測する間に、側方ＬＲＦ２０は、同じ物体を複数回観測することとなる。
【００８０】
また、以下の説明においては、人を移動している障害物（移動体）として検出する場合を例として説明する。そして、人の幅を５０［ｃｍ］と想定し、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０は、１０［ｃｍ］間隔で物体を観測する。また、移動体位置抽出部３４０は、人の位置のみを抽出する、すなわち、移動体位置抽出部３４０は、物体の幅が予め設定された人の幅（５０［ｃｍ］）と同等である移動体候補データを、人の候補データ（以下、「人候補位置」という）として障害物位置抽出部３３０に出力するものとして説明する。
【００８１】
＜第１の移動体位置キャンセル方法＞
次に、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２による移動体の判別と、移動体位置のキャンセル方法について説明する。図６は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動体位置のキャンセル方法の第１の例を説明する図である。図６に示した第１の移動体位置キャンセル方法においては、天井ＬＲＦ１０による観測によって移動不可能領域と判定された領域が、移動体によるものであるかを、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて判断し、移動体によるものであると判断された領域のラベルに基づいて移動不可能領域のグリッドをキャンセルする。図６（ａ）は、天井ＬＲＦ１０によって、移動体である「人」が観測され、グリッド変換部３３１によって、グリッドマップ内で「人」が存在する位置および「人」によって陰となる領域が移動不可能領域と判定されている場合を示している。また、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて、移動体位置抽出部３４０が人候補位置を抽出している。
【００８２】
本第１の移動体位置キャンセル方法において移動体位置キャンセル部３３２は、移動体位置抽出部３４０から入力された現在の移動体候補データと過去の移動体候補データとに基づいて、移動不可能領域が移動体によるものであるかを判断する。例えば、移動体位置キャンセル部３３２は、図６（ａ）に示すように、移動体位置抽出部３４０から入力された現在の人候補位置と過去の人候補位置（１つ過去の人候補位置および２つ過去の人候補位置）とが予め定められた距離以上変化している場合に、現在の人候補位置を含む移動不可能領域が移動体によるものであると判定する。そして、移動体によるものであると判定された移動不可能領域と同一のラベルを持つ全てのグリッドにマッピングされている情報を、障害物がない床面グリッドと同じ“０”とする。これにより、観測された移動体による移動不可能領域がキャンセルされ、自律移動ロボット１００が移動することができる移動可能領域とすることができる。
【００８３】
なお、図６（ａ）では、３つの人候補位置によって移動不可能領域が移動体によるものであるかを判断している。この移動不可能領域の判断に用いる人候補位置の数は、天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０との観測時間の差に応じて決定する。本第１の実施形態では、天井ＬＲＦ１０の観測周期が２５０［ｍｓ］、側方ＬＲＦ２０の観測周期が１００［ｍｓ］であるため、天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０との観測タイミングは、例えば、図６（ｂ）のような関係となる。このことから天井ＬＲＦ１０の観測周期内には、側方ＬＲＦ２０の観測タイミングが３回あるというように考えて、移動不可能領域が移動体によるものであるかの判断に用いる人候補位置の数を決定する。
【００８４】
また、本第１の移動体位置キャンセル方法によって移動不可能領域をキャンセルする場合には、天井ＬＲＦ１０によって観測された現在の測距点データに基づいたグリッドマップのみではなく、過去のグリッドマップの移動不可能領域の情報も考慮して、観測された移動体による移動不可能領域をキャンセルすることが望ましい。例えば、過去のグリッドマップにおいては異なるラベルを持っていたグリッドが、現在のグリッドマップにおいては同一のラベルとなっているような場合には、過去のグリッドマップにおいても移動体によるものであると判定された移動不可能領域のみをキャンセルする。これにより、固定された障害物と人とが接近している場合に、本来キャンセルされるべきではない固定された障害物までもキャンセルしてしまうことを防止することができる。
【００８５】
なお、本第１の移動体位置キャンセル方法においては、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて移動体位置抽出部３４０が人候補位置を抽出し、抽出した人候補位置が予め定められた距離以上変化している場合に、人候補位置を含む移動不可能領域が移動体によるものであると判定している。移動不可能領域が移動体によるものであるか否かの判定方法は、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて行う判定に限定されるものではなく、天井ＬＲＦ１０によって観測された移動不可能領域の情報を用いて、移動不可能領域が移動体によるものであるかを判定することもできる。例えば、天井ＬＲＦ１０による観測によって移動不可能領域と判定された現在のグリッドマップの移動不可能領域の情報と、過去のグリッドマップの移動不可能領域の情報と比較し、同じ障害物によるものと判断される移動不可能領域が、予め定められたグリッド（距離）以上変化している場合に、この移動不可能領域は移動体によるものであると判定することもできる。
【００８６】
＜第２の移動体位置キャンセル方法＞
次に、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２による移動体位置のキャンセル方法の別の方法について説明する。図７は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動体位置のキャンセル方法の第２の例を説明する図である。図７に示した第２の移動体位置キャンセル方法においては、天井ＬＲＦ１０による観測によって移動不可能領域と判定され、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて移動体によるものであると判断された移動不可能領域の内、予め想定される移動体の範囲内で同一のラベルを持つ移動不可能領域のグリッドをキャンセルする。
【００８７】
本第２の移動体位置キャンセル方法は、例えば、図７（ａ）に示すように、天井ＬＲＦ１０によって、固定された障害物である「机」と、移動体である「人」とが観測され、観測された「机」と「人」とが接近している場合に有効な方法である。すなわち、観測された「机」と「人」とが接近している場合、図７（ｂ）に示すように、グリッド変換部３３１によって、「机」と「人」とが同じグループの移動不可能領域と判定されてしまう。この状態で、上述の第１の移動体位置キャンセル方法によって同一のラベルを持つ全てのグリッドを単純にキャンセルしてしまうと、本来キャンセルされるべきではない固定された障害物である「机」までもがキャンセルされてしまうこととなる。
【００８８】
そこで、本第２の移動体位置キャンセル方法では、移動体位置キャンセル部３３２が予め想定された移動体の大きさ、本第１の実施形態においては、想定した移動体である「人」の幅（５０［ｃｍ］）に基づいて、図７（ｃ）に示した、移動不可能領域内のグリッドをキャンセルする大きさ（以下、「移動体キャンセル範囲」という）を決定する。図７（ｃ）は、人の幅（距離）の半分の距離を半径ｒと設定し、移動体位置抽出部３４０から入力された人候補位置を中心として、設定した半径ｒの円の範囲を移動体キャンセル範囲とする。そして、移動体キャンセル範囲内のグリッドをキャンセルする例を示している。より具体的には、移動体位置キャンセル部３３２は、移動体位置抽出部３４０から入力された人候補位置の移動体候補データに含まれる物体の中心位置である２次元の座標ｐ１（ｘ１，ｙ１）を中心とする。そして、下式（１）の関係が成り立つ移動不可能領域内のグリッド（図７（ｃ）では、座標ｐｎ（ｘｎ，ｙｎ）のグリッド）を、移動体を表すグリッドであると判定する。
【００８９】
【数１】
【００９０】
本第２の移動体位置キャンセル方法において移動体位置キャンセル部３３２は、まず、上述の第１の移動体位置キャンセル方法と同様に、移動体位置抽出部３４０から入力された現在の人候補位置と過去の人候補位置（１つ過去の人候補位置および２つ過去の人候補位置）とが予め定められた距離以上変化している移動不可能領域を移動体によるものであると判定する。続いて、移動体位置キャンセル部３３２は、移動体によるものであると判定された移動不可能領域内で、移動体を表すグリッドであると判定された移動体キャンセル範囲内の全てのグリッドにマッピングされている情報を、障害物がない床面グリッドと同じ“０”とする（図７（ｄ）参照）。これにより、図７（ｅ）に示すように、移動体である「人」を表すグリッドの領域がキャンセルされ、自律移動ロボット１００が移動することができる移動可能領域とすることができる。また、固定された障害物である「机」を表すグリッドの領域は、キャンセルされることなく、移動不可能領域のままである。
【００９１】
なお、移動体位置キャンセル部３３２が予め想定された移動体の大きさに基づいて決定する移動体キャンセル範囲は、側方ＬＲＦ２０が物体を観測するときの位置検出精度、天井ＬＲＦ１０が物体を観測するときの位置検出精度、人の着衣の厚さを考慮した人の平均的肩幅などに応じて、設定する半径ｒを変更することができる。また、移動体が移動している速度に応じて、設定する半径ｒを動的に変更することもできる。例えば、移動体が移動している速度が速い場合には、設定する半径ｒを大きくすることによって、移動体キャンセル範囲を広くする。
【００９２】
また、移動体キャンセル範囲は、半径ｒの円の範囲ではなく、移動体が移動している方向によって移動体キャンセル範囲の形を変えることもできる。例えば、移動体が、図７（ｃ）の上方向に移動している場合には、移動体が移動している上方向と、その反対の下方向の距離を短くした楕円の範囲を、移動体キャンセル範囲とすることもできる。このように、移動体キャンセル範囲を移動体に合わせて変更することにより、本来キャンセルされるべきではない範囲までもがキャンセルされてしまうことを防止することができる。
【００９３】
＜移動体陰キャンセル方法＞
次に、障害物位置抽出部３３０内の移動体陰キャンセル部３３３による移動体の陰の部分のキャンセル方法について説明する。図８は、本第１の実施形態の経路生成システム１において検出される移動体の例を説明する図である。経路生成システム１では、複数の天井ＬＲＦ１０および複数の側方ＬＲＦ２０（図示せず）によって、自律移動ロボット１００が移動する移動領域内の障害物を検出している。そして、例えば、図８（ａ）に示すように、各天井ＬＲＦ１０の観測範囲は、互いに重複するようにそれぞれの天井ＬＲＦ１０が設置されている。これにより、自律移動ロボット１００の移動領域内に存在する障害物などの陰となっている領域を少なくするようにしている。しかし、図８（ａ）に示すように、例えば、移動領域内の端の方に物体（図８（ａ）においては、「人」）が存在している場合には、移動領域内の「人」に一番近い天井ＬＲＦ１０でも全ての陰となる領域をなくすことはできない。
【００９４】
すなわち、上述した第２の移動体位置キャンセル方法によって移動体による移動不可能領域をキャンセルした後でも、移動体の陰の領域が残ってしまうことがある。例えば、図８（ｂ−１）に示すように、天井ＬＲＦ１０によって、移動体である「人」と、その「人の陰」が観測される場合を考える。なお、「人の陰」は、上述のように、センシング外領域で未知グリッドとされた領域である。そして、図８（ｂ−２）に示すように、グリッド変換部３３１によって、「人」と「人の陰」とが同じグループの移動不可能領域として判定される。この状態で、上述の第２の移動体位置キャンセル方法によって移動体である「人」を表すグリッドの領域をキャンセルする。しかし、「人の陰」の領域が、移動体キャンセル範囲よりも大きい範囲であると、図８（ｂ−３）に示すように、移動体キャンセル範囲外の「人の陰」の領域が、移動不可能領域として残ってしまう。
【００９５】
そこで、本移動体陰キャンセル方法では、第２の移動体位置キャンセル方法によって移動体による移動不可能領域をキャンセルした後に残っている移動体の陰部の領域をキャンセルする。図９は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動体の陰部の領域のキャンセル方法の例を説明する図である。本移動体陰キャンセル方法においては、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報に基づいて算出された距離データに応じて、移動体の高さを算出し、算出した移動体の高さに基づいて移動体の陰部の長さを算出する。そして、移動体キャンセル範囲の中心位置、すなわち、移動体位置抽出部３４０から入力された人候補位置であって、第２の移動体位置キャンセル方法において移動体（人）が存在すると判定された位置（以下、「人位置」という）を変更しながら、移動不可能領域のキャンセルをさらに追加で行う。これにより、移動不可能領域として残っている移動体（人）の陰部の領域をキャンセルし、自律移動ロボット１００が移動することができる移動可能領域とすることができる。
【００９６】
本移動体陰キャンセル方法において移動体陰キャンセル部３３３は、以下の手順で移動不可能領域として残っている移動体（人）の陰部の領域をキャンセルする（図９参照）。
（手順１）：移動体陰キャンセル部３３３は、人位置（図９（ｂ）に示した座標（ｘ２，ｙ２））に最も近い天井ＬＲＦ１０の設置位置の座標（図９（ｂ）に示した座標（ｘ１，ｙ１））を検索する。
（手順２）：移動体陰キャンセル部３３３は、人位置と天井ＬＲＦ１０の位置との距離Ｌｈを算出する。なお、距離Ｌｈの算出は、例えば、下式（２）を用いて算出することができる。
【００９７】
【数２】
【００９８】
（手順３）：移動体陰キャンセル部３３３は、人位置に存在する「人」の高さに基づいて、陰部の長さＬｓを算出する。なお、陰部の長さＬｓは、例えば、下式（３）を用いて算出することができる。
【００９９】
【数３】
【０１００】
上式（３）において、Ｈｓは人位置に最も近い天井ＬＲＦ１０が設置されている高さ、Ｈｈは人位置の測距点データに含まれる高さ（ｚ）の情報を示す。なお、高さＨｈは、人位置のグリッドの周辺に位置するグリッド（例えば、人の幅（５０［ｃｍ］）の範囲内のグリッド）の測距点データに含まれる高さ（ｚ）の情報において最も高い値（ピーク値）とすることもできる。
【０１０１】
（手順４）：移動体陰キャンセル部３３３は、人位置に最も近い天井ＬＲＦ１０と人位置との単位ベクトルＥ（ｅｘ，ｅｙ）を算出する。なお、単位ベクトルＥ（ｅｘ，ｅｙ）は、例えば、下式（４）を用いて算出することができる。
【０１０２】
【数４】
【０１０３】
（手順５）：移動体陰キャンセル部３３３は、現在の人位置（最初は、座標（ｘ２，ｙ２））から、人位置の座標を単位ベクトルＥ（ｅｘ，ｅｙ）の方向に、予め定められた距離Ｌだけ移動し、この移動した位置の座標を新たな人位置（例えば、図９（ｂ）に示した座標ｐｓ（ｘｓ，ｙｓ））とする。なお、新たな人位置の座標ｐｓ（ｘｓ，ｙｓ）の移動は、例えば、下式（５）を用いて算出することができる。
【０１０４】
【数５】
【０１０５】
そして、新たな人位置を中心とした移動体キャンセル範囲内に存在する未知グリッド（図９（ｃ）では、座標ｐｎ（ｘｎ，ｙｎ）のグリッド）にマッピングされている情報を、障害物がない床面グリッドと同じ“０”とする。これにより、新たな人位置を中心とし、設定した半径ｒの円、すなわち、下式（６）の関係が成り立つ移動不可能領域内のグリッドを、自律移動ロボット１００が移動することができる移動可能領域とすることができる（図９（ｃ）参照）。
【０１０６】
【数６】
【０１０７】
以降、上述の手順５を繰り返し、新たな人位置の座標ｐｓ（ｘｓ，ｙｓ）によって、陰部の長さＬｓまでに存在する未知グリッドを順次、床面グリッドに変更する。なお、手順５の繰り返しは、例えば、最初に、本移動体陰キャンセルを行う前の人位置と天井ＬＲＦ１０の位置の距離Ｌｈを距離Ｌ１とする。そして、距離Ｌを、例えば、１００［ｍｍ］とした場合、下式（７）のように、順次、距離Ｌ１を更新しながら、距離Ｌ１が、下式（８）で表される距離Ｌ２となるまで、手順５を繰り返す。
【０１０８】
【数７】
【０１０９】
【数８】
【０１１０】
なお、本第１の実施形態の経路生成システム１では、上述のように、天井ＬＲＦ１０の設置位置は、自律移動ロボット１００の移動領域内で事前に校正（調整）されているため、本移動体陰キャンセル方法における、例えば、人位置に最も近い天井ＬＲＦ１０が設置されている高さＨｓや、設置位置の座標（ｘ１，ｙ１）などの値は、全て自律移動ロボット１００の移動領域内の座標を基準とした値である。
【０１１１】
なお、上述した第１の移動体位置キャンセル方法において、過去のグリッドマップの移動不可能領域の情報も考慮した上で、移動体によるものであると判定された同一のラベルを持つ全ての移動不可能領域をキャンセルした場合には、本移動体陰キャンセル方法による移動体の陰の部分のキャンセルを行わないようにすることもできる。
【０１１２】
＜移動経路生成処理＞
次に、本第１の実施形態の経路生成システム１のおける自律移動ロボット１００の移動経路の生成方法について説明する。図１０は、本第１の実施形態の経路生成システム１における移動経路生成処理の処理手順を示したフローチャートである。なお、天井ＬＲＦ１０は経路生成システム１の稼働に際して事前に所定の高さに設置され、天井ＬＲＦ１０の設置高さと、設置姿勢とは、事前に校正（調整）されているものとして説明を行う。また、図１０に示した移動経路生成の処理手順においては、図８に示したように、複数の天井ＬＲＦ１０から入力された測距点データをグリッド変換部３３１がマージして、自律移動ロボット１００の移動領域の全てがグリッドマップに変換されている場合の処理手順について説明する。
【０１１３】
経路生成システム１が稼働すると、まず、ステップＳ１００において、距離情報取得部３１０は、天井ＬＲＦ１０がレーザビームを照射して観測範囲内の障害物をスキャンした情報を取得し、障害物の距離データを障害物位置抽出部３３０に出力する。また、距離情報取得部３２０は、側方ＬＲＦ２０がレーザビームを照射して観測範囲内の障害物をスキャンした情報を取得し、障害物の距離データを移動体位置抽出部３４０に出力する。
【０１１４】
続いて、ステップＳ２００において、障害物位置抽出部３３０は、距離情報取得部３１０から入力された距離データに基づいて、障害物の測距点データを算出する。そして、障害物位置抽出部３３０内のグリッド変換部３３１は、自律移動ロボット１００の移動領域をグリッドマップに、測距点データで表された物体（障害物）の位置の情報を登録する。
【０１１５】
続いて、ステップＳ３００において、移動体位置抽出部３４０は、距離情報取得部３２０から入力された距離データに基づいて、移動体候補データを算出し、障害物位置抽出部３３０に出力する。そして、ステップＳ４００において、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２は、移動体位置抽出部３４０から入力された移動体候補データに基づいて、移動している移動体を判定する。
【０１１６】
続いて、ステップＳ５００において、移動体位置キャンセル部３３２は、判定した移動体による移動不可能領域のグリッドをキャンセルする。そして、ステップＳ６００において、障害物位置抽出部３３０内の移動体陰キャンセル部３３３は、判定した移動体の陰部の移動不可能領域のグリッドをキャンセルする。
【０１１７】
続いて、ステップＳ７００において、障害物位置抽出部３３０は、全ての移動体による移動不可能領域のキャンセルが完了したか否かを判断する。全ての移動体による移動不可能領域のキャンセルが完了した場合は、ステップＳ８００に進む。また、全ての移動体による移動不可能領域のキャンセルが完了していない場合は、ステップＳ３００に戻って、距離情報取得部３２０から入力された距離データに基づいた移動体候補データの算出、移動している移動体の判定、および移動体による移動不可能領域のキャンセルを繰り返す。
【０１１８】
続いて、ステップＳ８００において、障害物位置抽出部３３０は、移動体による移動不可能領域のグリッドをキャンセルした移動可能領域情報（グリッドマップ）を生成し、生成した移動可能領域情報を移動経路生成部４０に出力する。
【０１１９】
続いて、ステップＳ９００において、移動経路生成部４０は、障害物位置抽出部３３０から入力された移動可能領域情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。なお、本第１の実施形態の経路生成システム１において自律移動ロボット１００の移動経路を生成する方法は、例えば、ＲＲＴ−ｃｏｎｎｅｃｔなど、従来から用いられている移動経路の生成方法を用いることとする。また、例えば、自律移動ロボット１００の現在の位置と移動先の目的地とを直線で結んだ経路を移動経路とする。ここで、移動経路上に障害物が存在する場合には、障害物の手前で障害物を回避することができる安全な地点を算出し、この算出した地点から移動可能領域が広い方向に障害物を回避する経路を生成する。そして、障害物の回避が完了した地点と目的地とを再び直線で結んだ経路を、新たな移動経路とする。さらに、新たな移動経路上に障害物が存在する場合には、上述のように障害物を回避することができる経路を生成する。このような移動経路の生成を繰り返して、最終的な移動経路を生成する。
【０１２０】
上記に述べたように、本第１の実施形態の経路生成システム１によれば、側方ＬＲＦ２０が観測した予め定められた高さの位置の物体の情報に基づいて、移動可能領域抽出部３０が、自律移動ロボット１００の移動範囲内で移動している障害物（移動体）を検出することができる。そして、移動体による移動不可能領域の情報をキャンセルすることができる。これにより、自律移動ロボット１００が移動するための移動経路を生成する際に、目的地まで効率良く移動することができる移動経路を生成することができる。
【０１２１】
なお、生成した移動経路の周辺には、人などの移動体が存在する場合がある。このような場合は、移動体の移動速度や移動方向を予測して、移動経路を生成するための移動可能領域情報を生成することが望ましい。例えば、移動体位置抽出部３４０から入力された現在の移動体候補データと過去の移動体候補データとに基づいて、移動体が移動している速度を算出し、算出した移動速度ｖが予め定められた移動速度ｖａよりも速い場合は、自律移動ロボット１００が移動体の位置まで移動する間に生成した移動経路上から離れると判断し、移動体による移動不可能領域の情報をキャンセルする。また、算出した移動速度ｖが予め定められた移動速度ｖａよりも遅い場合には、自律移動ロボット１００が移動体の位置まで移動する間に生成した移動経路の周辺に滞留（固定）すると判断し、移動体による移動不可能領域の情報のキャンセルを行わない。
【０１２２】
図１１は、本第１の実施形態の経路生成システム１における移動体のキャンセル処理を説明する図である。図１１では、生成される自律移動ロボット１００の移動経路の周辺に、移動体である「人」が存在している。そして、それぞれの「人」の移動速度は、移動速度ｖ１〜ｖ４である。移動可能領域抽出部３０は、それぞれの移動体の移動速度ｖ１〜ｖ４と予め定められた移動速度ｖａとを比較し、移動体による移動不可能領域の情報をキャンセルするか否かを判断する。図１１では、移動速度ｖ１（ｖ１＜Ｖａ）である移動体と、移動速度ｖ２（ｖ２＜Ｖａ）である移動体による移動不可能領域をキャンセルせず、移動速度ｖ３（ｖ３＞Ｖａ）である移動体と、移動速度ｖ４（ｖ４＞Ｖａ）である移動体による移動不可能領域をキャンセルする場合を表している。
【０１２３】
なお、予め定める移動速度ｖａは、移動体の位置に移動するまでの自律移動ロボット１００の速度や、自律移動ロボット１００と移動体との距離に基づいて定めることができる。また、自律移動ロボット１００の移動経路の周辺に移動体が滞留（固定）していると判断した場合において、移動体が滞留している時間を計測し、計測した滞留時間に基づいて移動不可能領域の情報をキャンセルするか否かを判断することも考えられる。
【０１２４】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の別の実施形態について説明する。図１２は、本発明の第２の実施形態による経路生成システムの概略構成を示したブロック図である。図１２において経路生成システム２は、天井ＬＲＦ１０と、移動可能領域抽出部３１と、移動経路生成部４０とを備えている。移動可能領域抽出部３１は、天井ＬＲＦ１０に対応した距離情報取得部３１０と、天井ＬＲＦ１０に対応した光量情報取得部３７０と、障害物位置抽出部３３０と、移動体位置抽出部３８０とを備えている。また、障害物位置抽出部３３０は、グリッド変換部３３１と、移動体位置キャンセル部３３２と、移動体陰キャンセル部３３３とを備えている。
【０１２５】
なお、図１２に示した経路生成システム２は、図１に示した経路生成システム１に備えた側方ＬＲＦ２０が削除されている。さらに、図２に示した経路生成システム１に備えた移動可能領域抽出部３０が移動可能領域抽出部３１に変更されているが、より詳細には、距離情報取得部３２０および移動体位置抽出部３４０が、光量情報取得部３７０および移動体位置抽出部３８０に変更されているのみである。従って、以下の説明においては、図２に示した経路生成システム１の構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与して説明を省略する。
【０１２６】
経路生成システム２は、天井ＬＲＦ１０によって自律移動ロボットが移動する移動領域内の障害物と、移動領域内に存在する移動体（例えば、人や他の自律移動ロボットなどの移動体、および自律移動ロボット１００自身）を検出する。そして、経路生成システム２は、天井ＬＲＦ１０が検出した全ての障害物の領域から、検出した移動体（移動している障害物）の領域を除いた領域を、自律移動ロボット１００の移動可能領域として抽出し、抽出した移動可能領域の情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。
【０１２７】
移動可能領域抽出部３１は、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動領域内の障害物を抽出する。そして、抽出した全ての障害物から移動体であると判断された障害物を除いた障害物の位置情報、すなわち、自律移動ロボット１００の移動領域内に固定されている障害物の位置情報を、移動経路生成部４０に出力する。
【０１２８】
光量情報取得部３７０は、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報に基づいて、レーザビームを反射した物体による反射波の光量を算出する。そして、算出した反射波の光量の情報と、天井ＬＲＦ１０と物体との距離の情報と、天井ＬＲＦ１０が照射したレーザビームのスキャン角度の情報とを、光量データとして移動体位置抽出部３８０に出力する。
【０１２９】
移動体位置抽出部３８０は、光量情報取得部３７０から入力された光量データに含まれる反射波の光量の情報およびレーザビームのスキャン角度の情報に基づいて、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の形状が、自律移動ロボット１００の移動領域内を移動する予め想定された移動体の形状であるか否かを判定する。
【０１３０】
ここで、予め想定された移動体が「人」である場合における移動体の判定方法の一例について説明する。図１３は、本第２の実施形態の移動体位置抽出部３８０における移動体の判定方法の例を説明する図である。天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の光量によって、例えば、図１３（ａ）に示したような移動体（人）などの形状を濃淡の画像で表すことができる。移動体位置抽出部３８０は、光量情報取得部３７０から入力された光量データ（濃淡画像）が、予め想定される移動体（人）の光量データであるか否かを判定する。なお、本第２の実施形態の経路生成システム２において予め想定される移動体（人）か否かを判定する方法は、従来から用いられているパターンマッチングやテンプレートマッチングの方法を用いることとする。このときのテンプレートは、テンプレートとなる移動体（人）の位置の水平平面座標（ｘ，ｙ）と高さ、およびレーザビームスキャンの角度に応じて作成しても良い。あるいは、光量情報取得部３７０から入力される光量データの代わりに、距離情報取得部３１０が出力する距離データを利用して移動体（人）を検出しても良い。その場合、例えば、図１３（ｂ）に示したように、「人」の肩付近から頭の先までの形状が認識される。そして、この場合のテンプレートは、光量データではなく距離データによって作成される。
【０１３１】
移動体位置抽出部３８０は、光量情報取得部３７０から入力された光量データが、予め想定される移動体（人）の光量データであると判定された場合に、移動体の中心位置を表す２次元の座標（ｘ，ｙ）を算出し、算出した移動体の中心位置の座標を表す移動体候補データを、障害物位置抽出部３３０に出力する。例えば、図１３（ｂ）においては、頭の先の位置の座標を表すデータを、移動体候補データとして障害物位置抽出部３３０に出力する。
【０１３２】
障害物位置抽出部３３０は、距離情報取得部３１０から入力された距離データに基づいて、測距点データを算出し、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２は、移動体位置抽出部３８０から入力された移動体候補データと、以前に入力された移動体候補データとに基づいて、グリッドマップに登録されている物体が移動体であるか否かを判定する。そして、障害物位置抽出部３３０は、物体が移動体であると判定された場合には、グリッド変換部３３１によって登録されたグリッドマップ内の物体の登録の削除（キャンセル）、および移動体陰キャンセル部３３３による移動体の陰を表す情報の削除（キャンセル）を行った移動可能領域情報を、移動可能領域抽出部３１が抽出した移動可能領域情報として移動経路生成部４０に出力する。
【０１３３】
そして、移動経路生成部４０は、移動可能領域抽出部３１から入力された移動可能領域情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。
【０１３４】
上記に述べたように、本第２の実施形態の経路生成システム２によれば、天井ＬＲＦ１０が観測した予め想定される移動体の情報に基づいて、移動可能領域抽出部３１が、自律移動ロボット１００の移動範囲内で移動している障害物（移動体）を検出することができる。そして、移動体による移動不可能領域の情報をキャンセルすることができる。これにより、自律移動ロボット１００が移動するための移動経路を生成する際に、目的地まで効率良く移動することができる移動経路を生成することができる。
【０１３５】
上記に述べたとおり、本発明を実施するための形態によれば、測距センサを自律移動ロボット１００の移動領域内に設置することによって、人や他の自律移動ロボットなど、自律移動ロボット１００の移動経路上から移動する移動体を障害物として抽出することなく、自律移動ロボット１００の移動において障害となる障害物を検出することができる。これにより、自律移動ロボット１００が目的地まで効率良く移動することができる移動経路を生成することができる。
【０１３６】
また、本発明の移動可能領域抽出部３０または移動可能領域抽出部３１によって抽出された移動可能領域情報のみで移動経路を生成することができる。これにより、自律移動ロボット１００自身に障害物を検出する装置を取り付けなくても自律移動ロボット１００が安全に移動することができる。
【０１３７】
なお、本実施形態においては、移動している障害物（移動体）として「人」を検出する場合を例として説明したが、移動体は、本発明を実施するための形態に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において様々な移動体を想定して検出することができる。
【０１３８】
また、本実施形態においては、側方ＬＲＦ２０を予め定めた１つの高さの位置に設置した場合について説明したが、側方ＬＲＦ２０を設置する高さは、本発明を実施するための形態に限定されるものではなく、側方ＬＲＦ２０を同じ場所に複数設置することによって、複数の高さの障害物を検出することによって、様々な高さの移動体を検出することができる。また、本実施形態においては、「人」が予め想定される移動体である場合について説明したが、予め想定される移動体は、本発明を実施するための形態に限定されるものではなく、予め想定される移動体の形状を、様々な移動体に対応させて複数設定することによって、様々な移動体を検出することができる。
【０１３９】
また、本実施形態においては、自律移動ロボット１００自身も障害物として認識され、障害物位置抽出部３３０が、自律移動ロボット１００以外の移動体と同様に判定することによって、自律移動ロボット１００自身による移動不可能領域も削除（キャンセル）される。この自律移動ロボット１００自身による移動不可能領域を削除（キャンセル）する方法は、本発明を実施するための形態に限定されるものではなく、自律移動ロボット１００自身を直接的に判別することによって、自律移動ロボット１００自身による移動不可能領域を容易に削除（キャンセル）する方法も考えられる。例えば、自律移動ロボット１００自身に備えているジャイロセンサなどの各種センサによる自律移動ロボット１００の自己位置（オドメトリ）情報や、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の情報などを経路生成システムに通知することによって、経路生成システムが自律移動ロボット１００自身の位置情報を算出し、経路生成システムが算出した自律移動ロボット１００自身の位置情報に基づいて移動不可能領域を削除（キャンセル）することもできる。また、例えば、自律移動ロボット１００の頭の先に、レーザビームを高い効率で反射する反射シートなどを貼り付けることによって、レーザビームの反射波の光量から自律移動ロボット１００自身とその他の移動体とを区別し、経路生成システムが区別した自律移動ロボット１００自身による移動不可能領域を削除（キャンセル）することもできる。
【０１４０】
また、本実施形態においては、移動可能領域抽出部３０または移動可能領域抽出部３１が抽出する移動可能領域情報を、天井ＬＲＦ１０が観測範囲内を観測する毎に移動経路生成部４０に出力する場合について説明したが、移動可能領域情報が変更された情報、すなわち、移動可能領域情報の差分情報を出力するようにすることもできる。この場合、例えば、移動可能領域抽出部３０が前回移動経路生成部４０に出力した移動可能領域情報を保持し、保持している移動可能領域情報と今回移動経路生成部４０に出力する予定の移動可能領域情報との差分のみを移動経路生成部４０に出力する。これにより、例えば、移動可能領域抽出部３０と移動経路生成部４０とが通信によって移動可能領域情報の受け渡しを行っている場合において、移動可能領域抽出部３０と移動経路生成部４０との間の通信効率を向上することができる。
【０１４１】
なお、本実施形態においては、測距センサがレーザレンジファインダである場合について説明したが、その他の測距センサを用いても同様の移動可能領域を抽出することができる。例えば、ステレオカメラなど、画像データから物体を検出することによって、移動可能領域情報を移動経路生成部４０に出力することもできる。
【０１４２】
なお、図２に示した移動可能領域抽出部３０の各構成要素による処理、図１０に示した経路生成システム１の各処理ステップ、または、図１２に示した移動可能領域抽出部３１の各構成要素による処理を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、経路生成システム１における移動可能領域抽出部３０、または経路生成システム２における移動可能領域抽出部３１に係る上述した種々の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１４３】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１４４】
以上、本発明の実施形態について、図面を参照して説明してきたが、具体的な構成はこの実施形態に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においての種々の変更も含まれる。
【符号の説明】
【０１４５】
１，２・・・経路生成システム
１０・・・天井ＬＲＦ（第１の距離センサ、距離センサ）
２０・・・側方ＬＲＦ（第２の距離センサ）
３０・・・移動可能領域抽出部（移動可能領域抽出装置）
３１０・・・距離情報取得部（第１の障害物検出手段）
３２０・・・距離情報取得部（第２の障害物検出手段）
３３０・・・障害物位置抽出部（第１の障害物検出手段，障害物領域抽出手段）
３３１・・・グリッド変換部（第１の障害物検出手段）
３３２・・・移動体位置キャンセル部（障害物領域抽出手段）
３３３・・・移動体陰キャンセル部（障害物領域抽出手段）
３４０・・・移動体位置抽出部（第２の障害物検出手段）
３１・・・移動可能領域抽出部（移動可能領域抽出装置）
３７０・・・光量情報取得部（形状検出手段）
３８０・・・移動体位置抽出部（形状検出手段）
４０・・・移動経路生成部（経路生成手段）
１００・・・自律移動ロボット
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自律的に移動する移動体が移動することができる移動可能領域を抽出する移動可能領域抽出装置および移動可能領域抽出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
自律的に移動する移動体（以下、「自律移動ロボット」という）は、自律移動ロボットに設定された移動経路に従って移動する。そして、自律移動ロボットが安全に移動するためには、移動経路中に存在する障害物を回避した上で、最適な移動経路を生成することが重要である。
【０００３】
従来の自律移動ロボットは、カメラ、レーザレンジファインダ、超音波センサなどの検出装置を備えている。そして、自律移動ロボットが移動する際には、検出装置によって得られる検出情報に基づいて移動経路中に存在する障害物を検出し、検出した障害物を回避するように移動経路を逐次更新しながら目的の場所に移動する。しかし、検出装置によって得られた検出情報から障害物を抽出して移動経路を生成するための演算量は非常に多く、経路生成に要する演算時間が長い。そして、この演算量の多さが、自律移動ロボットが移動する速度の制約となっている。この演算量の多さに起因する自律移動ロボットの移動速度の制約を回避するため、例えば、特許文献１では、前回の障害物抽出において障害物とされた領域および前回の検出範囲外の検出情報のみを使用することによって、次回の障害物抽出および経路生成に要する演算時間を短縮している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１９７８８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、一般的に、自律移動ロボットが移動する移動経路上には、固定された障害物のみではなく、例えば、人や他の自律移動ロボットなどの移動体も存在することが考えられる。特許文献１では、前回の障害物抽出において障害物がないとされた領域は、次に障害物を検出する領域とはならない。このため、自律移動ロボットの移動経路上に移動体が進入してきた場合には、進入してきた移動体を障害物として検出することができず、この障害物を回避することができないため、自律移動ロボットが安全に移動することができないという問題がある。
【０００６】
また、従来から、自律移動ロボットの移動経路中の障害物を検出する方法として、自律移動ロボットの移動領域内に検出装置を設置し、検出装置によって得られた検出情報に基づいて自律移動ロボットの移動経路中に存在する障害物を抽出する方法もある。例えば、自律移動ロボットが屋内で移動する場合、移動領域内の天井にレーザレンジファインダなどの距離センサを設置し、このレーザレンジファインダによって障害物を検出する方法である。そして、天井に設置されたレーザレンジファインダが検出した障害物を回避するような移動経路を自律移動ロボットに設定することによって、障害物を回避（迂回）しながら自律移動ロボットが目的の場所に安全に移動することができる。
【０００７】
このように、自律移動ロボットの移動領域内の高所にレーザレンジファインダを設置した場合、レーザレンジファインダによって、広い範囲の障害物を検出することができる。そして、レーザレンジファインダによって得られた検出情報から障害物を抽出して移動経路を生成するための演算を、より処理能力の高い処理装置を用いて行うことによって、自律移動ロボットが移動する速度の制約を回避することができる。また、自律移動ロボットの移動経路上に進入してくる移動体を早い段階で検出することもできる。しかしながら、天井に設置されたレーザレンジファインダによる障害物の検出範囲は、例えば、円錐状に広がっているため、自律移動ロボットが移動する床面に置かれた障害物の陰や、移動体の陰など、レーザレンジファインダが検出することができない未知の領域が発生してしまう。通常、この未知の領域も障害物の領域とし、自律移動ロボットが移動することができない移動不可能領域に含めることによって、自律移動ロボットが目的の場所に安全に移動するための支障となることは少ない。
【０００８】
しかし、全ての未知の領域を移動不可能領域に含めてしまうと、自律移動ロボットが障害物を回避（迂回）する範囲が大きくなってしまうため、自律移動ロボットの移動経路を最短にするなど、効率の良い移動経路を生成することができないという問題がある。この問題を解決して効率の良い移動経路を生成するために、複数台のレーザレンジファインダを、各レーザレンジファインダの検出範囲の一部が重複するように自律移動ロボットの移動領域内の天井に設置することが考えられる。そして、複数台のレーザレンジファインダの検出情報を融合して、最終的な障害物を抽出することが考えられる。これにより、床面に置かれた障害物の陰や移動体の陰などの未知の領域をある程度少なくすることができる。しかしながら、各レーザレンジファインダによる障害物の検出タイミングを同期させるための制御は複雑な処理が必要となるため、現状では、各レーザレンジファインダが非同期に障害物を検出している。
【０００９】
このような状態において、例えば、人がレーザレンジファインダの検出範囲が重複している領域を移動した場合、人は、２つのレーザレンジファインダによってそれぞれ検出される。ところが、２つのレーザレンジファインダに検出された人の位置は、レーザレンジファインダ毎に異なる位置である。これは、上述のように、各レーザレンジファインダが非同期に障害物を検出している状態では、２つのレーザレンジファインダの検出タイミングが同時刻でなく、同一の人をそれぞれ異なるタイミングで検出してしまうためである。この状態を別の構成に例えると、同一の移動している人を、２台のカメラでそれぞれ別のタイミングで撮影するようなものである。そして、異なる位置に検出された同一の人の検出情報を融合すると、人の陰を含め、人が移動した軌跡の範囲が障害物の領域として全て抽出されてしまうこととなる。これにより、自律移動ロボットが障害物を回避（迂回）する範囲が大きくなってしまう。また、さらに、人が移動することによって、レーザレンジファインダによって前回検出された位置にいない場合でも、自律移動ロボットには前回障害物として抽出された人の位置を回避（迂回）するような移動経路が設定されることとなる。
【００１０】
また、例えば、自律移動ロボットが設定された移動経路に従って移動することによって、レーザレンジファインダが後方から自律移動ロボット自身を検出する位置に自律移動ロボットが移動した場合、自律移動ロボット自身の陰も未知の領域となってしまう。このような状態において、自律移動ロボット自身の陰の領域を障害物の領域として抽出してしまうと、自律移動ロボットが移動することができる移動可能領域が、自律移動ロボット自身の陰によってなくなってしまうこととなる。
【００１１】
このように、天井に設置したレーザレンジファインダを用いて自律移動ロボットが移動する移動経路上の障害物を抽出しようとした場合には、本来抽出すべき、テーブルや椅子などの固定された障害物の他に、人や他の自律移動ロボットなどの移動体や、自律移動ロボット自身も障害物として抽出されてしまうという問題がある。そして、本来抽出すべき障害物以外も回避（迂回）すべき障害物として抽出されてしまうと、自律移動ロボットが効率良く移動することができる移動経路を生成することができないという問題がある。
【００１２】
本発明は、上記の課題認識に基づいてなされたものであり、移動体が移動する移動領域内の障害物を検出する際に、人や他の自律移動ロボットなど、移動経路上から移動する移動体を障害物として抽出することなく、移動体が目的地まで効率良く移動することができる移動経路を生成するための移動可能領域抽出装置および移動可能領域抽出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記の課題を解決するため、請求項１に記載した発明の移動可能領域抽出装置（例えば、実施の形態における移動可能領域抽出部３０）は、自律的に移動する移動体（例えば、実施の形態における自律移動ロボット１００）が移動する空間内の予め定められた第１の高さから前記空間の下方を観測するように設置された第１の距離センサ（例えば、実施の形態における天井ＬＲＦ１０）と、前記空間内の予め定められた前記第１の高さより低い第２の高さから前記空間の側方を観測するように設置された第２の距離センサ（例えば、実施の形態における側方ＬＲＦ２０）と、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報（例えば、実施の形態における非床面グリッドおよび未知グリッド）に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報（例えば、実施の形態における移動可能領域情報）を抽出する移動可能領域抽出装置において、前記第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手段（例えば、実施の形態におけるグリッド変換部３３１）と、前記第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手段（例えば、実施の形態における移動体位置抽出部３４０）と、前記第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している前記障害物を移動物として検出し、前記第１の障害物領域から、該検出した前記移動物の領域を表す前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段（例えば、実施の形態における移動体位置キャンセル部３３２）と、を備える、ことを特徴とする。
【００１４】
この発明によれば、第１の高さに設置された第１の距離センサ（例えば、実施の形態における天井ＬＲＦ１０）が観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体（例えば、実施の形態における自律移動ロボット１００）が移動する空間内に存在する第１の障害物領域を検出する。また、第１の高さより低い第２の高さに設置された第２の距離センサ（例えば、実施の形態における側方ＬＲＦ２０）が観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第２の障害物領域を検出する。また、第２の障害物領域に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出する。そして、移動物を観測することによって得られた第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００１５】
請求項２に記載した発明の前記第２の障害物検出手段は、前記第２の距離センサが前記障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、前記障害物の位置を表す障害物位置（例えば、実施の形態における人候補位置）を抽出し、前記障害物領域抽出手段は、前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）と、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置（例えば、実施の形態における過去の人候補位置）とに基づいて前記移動物を検出し、該検出した移動物の位置を表す前記障害物位置を含む前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、ことを特徴とする。
【００１６】
この発明によれば、第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、観測した障害物の障害物位置（例えば、実施の形態における人候補位置）を抽出する。そして、現在の観測によって得られた障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）と、以前の観測によって得られた過去の障害物位置（例えば、実施の形態における過去の人候補位置）とに基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出する。そして、移動体の障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）を含む第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００１７】
請求項３に記載した発明の前記第２の障害物検出手段は、前記第２の距離センサが前記障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、前記障害物の位置を表す障害物位置（例えば、実施の形態における人候補位置）を抽出し、前記障害物領域抽出手段は、前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）と、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置（例えば、実施の形態における過去の人候補位置）とに基づいて前記移動物を検出し、該検出した移動物の位置を表す前記障害物位置を含む予め定められた範囲（例えば、実施の形態における移動体キャンセル範囲）の前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、ことを特徴とする。
【００１８】
この発明によれば、第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、観測した障害物の障害物位置（例えば、実施の形態における人候補位置）を抽出する。そして、現在の観測によって得られた障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）と、以前の観測によって得られた過去の障害物位置（例えば、実施の形態における過去の人候補位置）とに基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出する。そして、移動体の障害物位置（例えば、実施の形態における現在の人候補位置）を含む予め定められた範囲（例えば、実施の形態における移動体キャンセル範囲）の第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００１９】
請求項４に記載した発明の前記障害物領域抽出手段は、前記移動物の位置を表す前記障害物位置に最も近い位置に設置されている前記第１の距離センサを検索し、前記移動物の障害物位置と該検索した前記第１の距離センサとの距離（例えば、実施の形態における距離Ｌｈ）、および該検索した前記第１の距離センサが前記移動物を観測したときの前記距離の情報に含まれる高さの情報（例えば、実施の形態における高さＨｓおよび高さＨｈ）に基づいて、該移動物によって前記第１の距離センサが観測することができない陰の領域の長さ（例えば、実施の形態における陰部の長さＬｓ）を算出し、該移動物の障害物位置から該算出した陰の領域の長さだけ離れた位置までの間、前記予め定められた範囲を、該移動物の障害物位置と該検索した前記第１の距離センサの設置位置とを結んだ延長線上で移動し、前記予め定められた範囲の前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、ことを特徴とする。
【００２０】
この発明によれば、移動物の障害物位置に最も近い位置に設置されている第１の距離センサを検索する。そして、移動物の障害物位置と第１の距離センサとの距離（例えば、実施の形態における距離Ｌｈ）、および第１の距離センサが移動物を観測したときの高さの情報（例えば、実施の形態における高さＨｓおよび高さＨｈ）に基づいて、移動物の陰となって第１の距離センサが距離の情報を観測することができない陰の領域の長さ（例えば、実施の形態における陰部の長さＬｓ）を算出する。そして、予め定められた範囲（例えば、実施の形態における移動体キャンセル範囲）を、現在の移動物の障害物位置から陰の領域の長さだけ離れた位置までの間、移動物の障害物位置と第１の距離センサの設置位置とを結んだ延長線上で移動して、陰の領域に含まれる第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００２１】
請求項５に記載した発明の前記障害物領域抽出手段は、前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置が、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置から予め定められた閾値（例えば、実施の形態における予め定められた距離）以上変化している場合に、前記障害物位置に対応する前記障害物が前記移動物であると判定する、ことを特徴とする。
【００２２】
この発明によれば、第２の距離センサによる観測によって得られた現在の障害物位置と、第２の距離センサによる以前の観測によって得られた過去の障害物位置との差が、予め定められた閾値（例えば、実施の形態における予め定められた距離）以上である場合に、現在の障害物位置に位置している障害物が、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であると判定する。
【００２３】
請求項６に記載した発明の前記移動体が移動する空間が建物内にあるとき、前記第１の距離センサは、前記建物内の天井に予め定められた間隔で複数設置され、前記第１の障害物検出手段は、複数設置されたそれぞれの前記第１の距離センサの観測範囲を融合した空間における距離の情報に基づいて、前記第１の障害物領域を検出する、ことを特徴とする。
【００２４】
この発明によれば、移動体が移動する空間が建物内であるとき、第１の距離センサを設置する第１の高さを建物内の天井の高さとする。また、建物内の天井には、予め定められた間隔で複数の第１の距離センサを設置する。そして、複数設置されたそれぞれの第１の距離センサの観測範囲を融合した空間が、移動体が移動する空間となる。そして、第１の障害物検出手段は、それぞれの第１の距離センサの観測範囲を融合した空間における距離の情報に基づいて、第１の障害物領域を検出する。
【００２５】
請求項７に記載した発明の前記第２の距離センサは、前記天井と床面との間の予め定められた高さで、前記建物内の床面に平行な観測範囲を観測するように、予め定められた間隔で複数設置され、前記第２の障害物検出手段は、複数設置されたそれぞれの前記第２の距離センサの観測範囲を融合した平面における距離の情報に基づいて、前記第２の障害物領域を検出する、ことを特徴とする。
【００２６】
この発明によれば、移動体が移動する空間が建物内であるとき、第２の距離センサを設置する第２の高さを、建物内の天井の高さと建物内の床面の高さとの間の予め定められた高さとする。また、第２の距離センサの観測範囲が建物内の床面と平行となるように、予め定められた間隔で複数の第２の距離センサを設置する。そして、複数設置されたそれぞれの第２の距離センサの観測範囲を融合した平面が、移動体が移動する空間内の平面となる。そして、第２の障害物検出手段は、それぞれの第２の距離センサの観測範囲を融合した平面における距離の情報に基づいて、第２の障害物領域を検出する。
【００２７】
請求項８に記載した発明の前記障害物領域抽出手段は、抽出した移動可能領域に基づいて、前記移動体が移動する経路を生成する経路生成手段（例えば、実施の形態における経路生成部４０）、をさらに備える、ことを特徴とする。
【００２８】
この発明によれば、障害物領域抽出手段に、抽出した移動可能領域に基づいて移動体が移動する経路を生成する経路生成手段（例えば、実施の形態における経路生成部４０）をさらに備える。
【００２９】
請求項９に記載した発明の移動可能領域抽出装置（例えば、実施の形態における移動可能領域抽出部３１）は、自律的に移動する移動体（例えば、実施の形態における自律移動ロボット１００）が移動する空間内の予め定められた高さから前記空間の下方を観測するように設置された距離センサ（例えば、実施の形態における天井ＬＲＦ１０）と、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報（例えば、実施の形態における非床面グリッドおよび未知グリッド）に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報（例えば、実施の形態における移動可能領域情報）を抽出する移動可能領域抽出装置において、前記距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す障害物領域を検出する障害物検出手段（例えば、実施の形態におけるグリッド変換部３３１）と、前記距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、前記障害物の形状を検出する形状検出手段（例えば、実施の形態における移動体位置抽出部３８０）と、前記形状検出手段によって検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とを比較し、該障害物の形状が前記予め定められた物体の形状と同等である場合に、前記距離センサが該障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、該障害物の継続的な移動を検出し、前記障害物領域から、該検出した継続的に移動している前記障害物の領域を表す前記障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段（例えば、実施の形態における移動体位置キャンセル部３３２）と、を備える、ことを特徴とする。
【００３０】
この発明によれば、予め定められた高さに設置された距離センサ（例えば、実施の形態における天井ＬＲＦ１０）が観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体（例えば、実施の形態における自律移動ロボット１００）が移動する空間内に存在する障害物領域を検出する。また、距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、障害物の形状を検出する。また、検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とが同等である場合に、距離センサがこの障害物を観測したときの距離の情報に基づいて、この障害物が、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であるかを判定する。そして、移動物を観測することによって得られた障害物領域を除いた障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００３１】
請求項１０に記載した発明の移動可能領域抽出方法は、自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた第１の高さから前記空間の下方を観測するように設置された第１の距離センサと、前記空間内の予め定められた前記第１の高さより低い第２の高さから前記空間の側方を観測するように設置された第２の距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出方法において、前記第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手順と、前記第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手順と、前記第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している前記障害物を移動物として検出し、前記第１の障害物領域から、該検出した前記移動物の領域を表す前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手順と、を含む、ことを特徴とする。
【００３２】
この発明によれば、第１の高さに設置された第１の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第１の障害物領域を検出し、第１の高さより低い第２の高さに設置された第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第２の障害物領域を検出する。そして、第２の障害物領域に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出し、検出した移動物を観測した距離の情報から得られた第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【００３３】
請求項１１に記載した発明の移動可能領域抽出方法は、自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた高さから前記空間の下方を観測するように設置された距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出方法において、前記距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す障害物領域を検出する障害物検出手順と、前記距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、前記障害物の形状を検出する形状検出手順と、前記形状検出手順によって検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とを比較し、該障害物の形状が前記予め定められた物体の形状と同等である場合に、前記距離センサが該障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、該障害物の継続的な移動を検出し、前記障害物領域から、該検出した継続的に移動している前記障害物の領域を表す前記障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手順と、を含む、ことを特徴とする。
【００３４】
この発明によれば、予め定められた高さに設置された距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する障害物領域を検出し、距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、障害物の形状を検出する。そして、検出した障害物の形状が予め定められた物体の形状と同等である場合に、距離センサがこの障害物を観測したときの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であるかを判定する。そして、移動物を観測した距離の情報から得られた障害物領域を除いた障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。
【発明の効果】
【００３５】
請求項１に記載した発明によれば、第１の高さに設置された第１の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第１の障害物領域を検出する。また、第１の高さより低い第２の高さに設置された第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第２の障害物領域を検出する。このため、移動体が移動する空間内の障害物を第１の高さから広範囲で観測することができるとともに、第１の高さより低い第２の高さの障害物を抽出することができる。
また、第２の障害物領域に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出するため、移動体が移動する空間内を継続的に移動している第２の高さ以上の高さを持つ移動物を検出することができる。
また、移動物を観測することによって得られた第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出するため、第１の距離センサによって広範囲に観測した障害物の領域の情報から、第２の高さ以上の高さを持つ移動物を除いた情報を、移動可能領域の情報として出力することができる。
【００３６】
請求項２に記載した発明によれば、第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、観測した障害物の障害物位置を抽出するため、障害物を代表する、例えば、中心の位置を得ることができる。
また、現在の観測によって得られた障害物位置と、以前の観測によって得られた過去の障害物位置とに基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出するため、移動物を代表する位置（例えば、中心の位置）が過去の位置から現在の位置に移動したときの移動量（例えば、距離など）の情報を得ることができる。
また、移動体の障害物位置を含む第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出するため、予め定められた移動量の移動物のみを障害物の領域の情報から除くことによって、固定されている障害物の領域を除くことなく、移動体が移動することができる移動可能領域の範囲を広げることができる。
【００３７】
請求項３に記載した発明によれば、第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、観測した障害物の障害物位置を抽出するため、障害物を代表する、例えば、中心の位置を得ることができる。
また、現在の観測によって得られた障害物位置と、以前の観測によって得られた過去の障害物位置とに基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出するため、移動物を代表する位置（例えば、中心の位置）が過去の位置から現在の位置に移動したときの移動量（例えば、距離など）の情報を得ることができる。
また、移動体の障害物位置を含む予め定められた範囲の第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出するため、予め定められた移動量の移動物を含む予め定められた範囲のみを障害物の領域の情報から除くことによって、固定されている障害物の領域を除くことなく、移動体が移動することができる移動可能領域の範囲を広げることができる。
【００３８】
請求項４に記載した発明によれば、移動物の障害物位置に最も近い位置に設置されている第１の距離センサを検索する。そして、移動物の障害物位置と第１の距離センサとの距離、および第１の距離センサが移動物を観測したときの高さの情報に基づいて、移動物の陰となって第１の距離センサが距離の情報を観測することができない陰の領域の長さを算出する。そして、予め定められた範囲を、現在の移動物の障害物位置から陰の領域の長さだけ離れた位置までの間、移動物の障害物位置と第１の距離センサの設置位置とを結んだ延長線上で移動して、陰の領域に含まれる第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。このため、予め定められた範囲外に残っている障害物の領域において、移動体の陰によって第１の距離センサが検出することができない領域を障害物の領域の情報から除くことができ、不用意に移動体が移動することができる移動可能領域を狭めることがなくなる。
【００３９】
請求項５に記載した発明によれば、第２の距離センサによる観測によって得られた現在の障害物位置と、第２の距離センサによる以前の観測によって得られた過去の障害物位置との差が、予め定められた閾値以上である場合に、現在の障害物位置に位置している障害物が、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であると判定するため、移動物であるが移動速度が遅いことによって固定された障害物と同等に扱う必要がある移動物を障害物の領域の情報から除いてしまうことがなくなる。このため、不用意に移動体が移動することができる移動可能領域を広げすぎてしまうことがなくなる。
【００４０】
請求項６に記載した発明によれば、移動体が移動する空間が建物内であるとき、第１の距離センサを設置する第１の高さを建物内の天井の高さとして、予め定められた間隔で複数の第１の距離センサを設置する。そして、複数設置されたそれぞれの第１の距離センサの観測範囲を融合した空間が、移動体が移動する空間となるため、移動体が移動する空間内における障害物を検出することができない領域（オクルージョン領域）を少なくすることができ、移動体が移動する空間内の障害物を広範囲で観測することができる。
また、第１の障害物検出手段は、それぞれの第１の距離センサの観測範囲を融合した空間における距離の情報に基づいて、第１の障害物領域を検出するため、移動体が移動する空間の全ての範囲の障害物を観測することができ、移動体の移動経路上に進入してくる移動物を早い段階で観測することもできる。
【００４１】
請求項７に記載した発明によれば、移動体が移動する空間が建物内であるとき、第２の距離センサを設置する第２の高さを、建物内の天井の高さと建物内の床面の高さとの間の予め定められた高さとして、第２の距離センサの観測範囲が建物内の床面と平行となるように、予め定められた間隔で複数の第２の距離センサを設置する。そして、複数設置されたそれぞれの第２の距離センサの観測範囲を融合した平面が、移動体が移動する空間内の平面となる。そして、第２の障害物検出手段は、それぞれの第２の距離センサの観測範囲を融合した平面における距離の情報に基づいて、第２の障害物領域を検出する。このため、移動体が移動する空間内に存在することが想定される高さ以上の高さを持つ移動物（例えば、人や他の自律移動ロボットなど）を検出することができる。
【００４２】
請求項８に記載した発明によれば、障害物領域抽出手段に、抽出した移動可能領域に基づいて移動体が移動する経路を生成する経路生成手段をさらに備えるため、抽出した移動可能領域の情報に基づいて、移動体が移動する移動経路を効率的に生成することができる。
【００４３】
請求項９に記載した発明によれば、予め定められた高さに設置された距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する障害物領域を検出する。また、距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、障害物の形状を検出する。また、検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とが同等である場合に、距離センサがこの障害物を観測したときの距離の情報に基づいて、この障害物が、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であるかを判定する。このため、移動体が移動する空間内を継続的に移動している予め定められた特定の移動物を検出することができる。
また、移動物を観測することによって得られた障害物領域を除いた障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出するため、距離センサによって観測した障害物の領域の情報から、特定の移動物を除いた情報を、移動可能領域の情報として出力することができる。
【００４４】
請求項１０に記載した発明によれば、第１の高さに設置された第１の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第１の障害物領域を検出し、第１の高さより低い第２の高さに設置された第２の距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する第２の障害物領域を検出する。そして、第２の障害物領域に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物を検出し、検出した移動物を観測した距離の情報から得られた第１の障害物領域を除いた第１の障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。このため、第１の距離センサによって広範囲に観測した障害物の領域の情報から、第２の高さ以上の高さを持つ移動物を除いた情報を、移動可能領域の情報として出力することができる。
【００４５】
請求項１１に記載した発明によれば、予め定められた高さに設置された距離センサが観測した障害物までの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内に存在する障害物領域を検出し、距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、障害物の形状を検出する。そして、検出した障害物の形状が予め定められた物体の形状と同等である場合に、距離センサがこの障害物を観測したときの距離の情報に基づいて、移動体が移動する空間内を継続的に移動している移動物であるかを判定する。そして、移動物を観測した距離の情報から得られた障害物領域を除いた障害物領域を、移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する。このため、距離センサによって観測した障害物の領域の情報から、特定の移動物を除いた情報を、移動可能領域の情報として出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の第１の実施形態による経路生成システムが用いられた移動領域を模式的に示した図である。
【図２】本発明の第１の実施形態による経路生成システムの概略構成を示したブロック図である。
【図３】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部において登録されるグリッドの種別を説明する図である。
【図４】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動不可能領域の判定方法の例を説明する図である。
【図５】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動体位置の算出方法の例を説明する図である。
【図６】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動体位置のキャンセル方法の第１の例を説明する図である。
【図７】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動体位置のキャンセル方法の第２の例を説明する図である。
【図８】本第１の実施形態の経路生成システムにおいて検出される移動体の例を説明する図である。
【図９】本第１の実施形態の移動可能領域抽出部における移動体の陰部の領域のキャンセル方法の例を説明する図である。
【図１０】本第１の実施形態の経路生成システムにおける移動経路生成処理の処理手順を示したフローチャートである。
【図１１】本第１の実施形態の経路生成システムにおける移動体のキャンセル処理を説明する図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態による経路生成システムの概略構成を示したブロック図である。
【図１３】本第２の実施形態の移動体位置抽出部における移動体の判定方法の例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００４７】
＜第１の実施形態＞
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。図１は、本発明の第１の実施形態による経路生成システムが用いられた移動領域を模式的に示した図である。図１において移移動領域内には、天井と側方に複数のレーザレンジファインダ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ：レーザ距離計、以下「ＬＲＦ」という）が設置されている。以下の説明においては、天井に設置されたＬＲＦを、天井ＬＲＦ１０という。また、側方に設置されたＬＲＦを、側方ＬＲＦ２０という。また、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０を特定しない場合は、単に「ＬＲＦ」という。図１では、自律移動ロボット１００の移動領域内で、テーブルや椅子などが固定された障害物として検出され、人および自律移動ロボット１００自身が移動している障害物（移動体）として検出される場合を表している。
【００４８】
図２は、本第１の実施形態による経路生成システムの概略構成を示したブロック図である。図２において経路生成システム１は、天井ＬＲＦ１０と、側方ＬＲＦ２０と、移動可能領域抽出部３０と、移動経路生成部４０とを備えている。移動可能領域抽出部３０は、天井ＬＲＦ１０に対応した距離情報取得部３１０と、側方ＬＲＦ２０に対応した距離情報取得部３２０と、障害物位置抽出部３３０と、移動体位置抽出部３４０とを備えている。また、障害物位置抽出部３３０は、グリッド変換部３３１と、移動体位置キャンセル部３３２と、移動体陰キャンセル部３３３とを備えている。
【００４９】
経路生成システム１は、天井ＬＲＦ１０によって自律移動ロボットが移動する移動領域内の障害物を検出し、側方ＬＲＦ２０によって移動領域内に存在する移動体（例えば、人や他の自律移動ロボットなどの移動体、および自律移動ロボット１００自身）を検出する。そして、経路生成システム１は、天井ＬＲＦ１０が検出した全ての障害物の領域から、側方ＬＲＦ２０が検出した移動体（移動している障害物）の領域を除いた領域を、自律移動ロボット１００の移動可能領域として抽出し、抽出した移動可能領域の情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。
【００５０】
天井ＬＲＦ１０は、観測範囲内に存在する物体（障害物）との距離を検出する３次元の測距センサである。天井ＬＲＦ１０は、自律移動ロボット１００の移動領域内の高所に設置され、図示しない制御部からの制御に応じて、予め定められた観測範囲内に複数のレーザビームを照射する。そして、天井ＬＲＦ１０が照射したレーザビームが物体によって反射された反射波を観測する。天井ＬＲＦ１０は、観測した反射波の情報を移動可能領域抽出部３０に出力する。
【００５１】
側方ＬＲＦ２０は、観測範囲内に存在する物体（障害物）との距離を検出する２次元の測距センサである。側方ＬＲＦ２０は、自律移動ロボット１００の移動領域内において予め定められた高さ（例えば、人を検出することができる高さ）の位置に設置され、図示しない制御部からの制御に応じて、予め定められた観測範囲内に複数のレーザビームを照射する。そして、側方ＬＲＦ２０が照射したレーザビームが物体によって反射された反射波を観測する。側方ＬＲＦ２０は、観測した反射波の情報を移動可能領域抽出部３０に出力する。
【００５２】
なお、本第１の実施形態における天井ＬＲＦ１０は、自律移動ロボット１００の移動領域内において、自律移動ロボット１００が移動する面（例えば、建物内の床面など）の高さを検出することができる一定の姿勢で、一定の高さ（例えば、建物内の天井など）の予め定められた位置に設置されているものとして説明を行う。そして、天井ＬＲＦ１０は、例えば、天井ＬＲＦ１０を頂点とした円錐状の範囲にレーザビームを照射し、観測範囲内に存在する物体を検出する。また、本第１の実施形態における側方ＬＲＦ２０は、自律移動ロボット１００の移動領域内において、自律移動ロボット１００が移動する面（例えば、建物内の床面など）から予め定められた一定の高さの水平面を検出することができる一定の姿勢で、予め定められた位置に設置されているものとして説明を行う。そして、側方ＬＲＦ２０は、例えば、側方ＬＲＦ２０が設置された高さの水平面上の扇形の範囲にレーザビームを照射し、観測範囲内に存在する物体を検出する。
【００５３】
また、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０の設置高さと設置姿勢とは、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０の観測範囲の座標と、自律移動ロボット１００の移動可能領域の座標とが一致するように、事前に校正（調整）されているものとする。従って、自律移動ロボット１００の移動範囲内において、ある一定の場所に固定され、側方ＬＲＦ２０が観測することができるある一定の高さの物体は、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０によって同じ位置に固定された物体として観測される。
【００５４】
なお、天井ＬＲＦ１０の設置高さおよび設置姿勢は、自律移動ロボット１００の移動領域をグリッドマップで表したとき、天井ＬＲＦ１０が照射するレーザビームが、グリッドマップ内の各グリッドに少なくとも１点照射されるような高さおよび姿勢に設置することが望ましい。なお、自律移動ロボット１００の移動領域を表すグリッドマップ内のグリッドの大きさは、天井ＬＲＦ１０によって検出しようとする物体の大きさに応じて決定される。例えば、床面に落ちている携帯電話のような小さな物体を検出しようとする場合には、想定される物体に応じてグリッドを小さくし、人を検出しようとする場合には想定される人の幅に応じてグリッドを大きくする。
【００５５】
また、側方ＬＲＦ２０の設置姿勢は、側方ＬＲＦ２０の観測範囲内に検出しようとする物体が存在するとき、側方ＬＲＦ２０が照射するレーザビームが、物体に少なくとも１点以上照射されるような姿勢に設置することが望ましい。
【００５６】
なお、１個の天井ＬＲＦ１０または側方ＬＲＦ２０によって自律移動ロボット１００が移動する全ての移動領域を観測することができない場合は、別の位置に新たな天井ＬＲＦ１０または側方ＬＲＦ２０を設置し、複数の天井ＬＲＦ１０または側方ＬＲＦ２０によって検出される領域をそれぞれ融合することによって、自律移動ロボット１００が移動する全ての移動領域を観測することもできる。
【００５７】
移動可能領域抽出部３０は、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報、および側方ＬＲＦ２０から入力された反射波の情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動領域内の障害物を抽出する。そして、抽出した全ての障害物から移動体であると判断された障害物を除いた障害物の位置情報、すなわち、自律移動ロボット１００の移動領域内に固定されている障害物の位置情報を、移動経路生成部４０に出力する。
【００５８】
距離情報取得部３１０は、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報に基づいて、天井ＬＲＦ１０とレーザビームを反射した物体との距離を算出する。そして、算出した距離の情報と、天井ＬＲＦ１０が照射したレーザビームのスキャン角度の情報とを、距離データとして障害物位置抽出部３３０に出力する。
【００５９】
距離情報取得部３２０は、側方ＬＲＦ２０から入力された反射波の情報に基づいて、側方ＬＲＦ２０とレーザビームを反射した物体との距離を算出する。そして、算出した距離の情報と、側方ＬＲＦ２０が照射したレーザビームのスキャン角度の情報とを、距離データとして移動体位置抽出部３４０に出力する。
【００６０】
移動体位置抽出部３４０は、距離情報取得部３２０から入力された距離データに含まれるレーザビームのスキャン角度の情報、および側方ＬＲＦ２０と物体との距離の情報に基づいて、側方ＬＲＦ２０が観測した物体の中心位置を表す２次元の座標（ｘ，ｙ）を算出する。例えば、距離情報取得部３２０から入力された距離データに含まれる側方ＬＲＦ２０と物体との距離の情報が予め設定された値以上変化する点の座標を、距離データに含まれるレーザビームのスキャン角度の情報に基づいてそれぞれ算出する。そして、算出した２つの座標を直線で結んだときの中心の座標を、物体の中心位置を表す２次元の座標（ｘ，ｙ）とする。
また、移動体位置抽出部３４０は、算出した物体の中心位置の座標を表すデータ（以下、「移動体候補データ」という）を、障害物位置抽出部３３０に出力する。
【００６１】
障害物位置抽出部３３０は、距離情報取得部３１０から入力された距離データに含まれるレーザビームのスキャン角度の情報、および天井ＬＲＦ１０と物体との距離の情報に基づいて、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の位置と高さの情報を表す３次元（ｘ，ｙ，ｚ）の座標を算出する。例えば、天井ＬＲＦ１０を中心として天井ＬＲＦ１０の観測範囲を表す水平の平面を仮定する。そして、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の水平平面における位置を座標（ｘ，ｙ）とし、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の高さを座標（ｚ）とすることにより、３次元の座標（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する。以下、３次元の座標を表すデータを、「測距点データ」という。
【００６２】
なお、以下の説明においては、天井ＬＲＦ１０が設置されている建物内の床面における観測範囲を水平平面として仮定し、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の高さ（ｚ）は、建物内の床面からの高さの値であるものとして説明する。また、上述のように、天井ＬＲＦ１０の観測範囲の座標と、側方ＬＲＦ２０の観測範囲の座標とは、その座標が一致するように事前に校正（調整）されている。従って、移動体候補データに含まれる２次元の座標（ｘ，ｙ）の値と、測距点データに含まれる水平平面を表す座標（ｘ，ｙ）の値とは、自律移動ロボット１００の移動領域内の座標を基準とした座標値となる。
【００６３】
また、障害物位置抽出部３３０内のグリッド変換部３３１は、自律移動ロボット１００の移動領域をグリッドマップに変換し、このグリッドマップ上に測距点データに表された物体を表す情報を登録する。また、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２は、測距点データに応じてグリッドマップに登録されている物体が移動体であるか否かを判定する。移動体位置キャンセル部３３２による物体が移動体であるか否かの判定は、移動体位置抽出部３４０から入力された移動体候補データと、以前に入力された移動体候補データとに基づいて行われる。そして、物体が移動体であると判定された場合には、グリッド変換部３３１によって登録されたグリッドマップ内の物体の登録を削除（キャンセル）する。さらに、障害物位置抽出部３３０内の移動体陰キャンセル部３３３によって移動体の陰を表す情報を削除（キャンセル）する。このように、障害物位置抽出部３３０は、移動体以外の物体が登録されたグリッドマップを、移動可能領域抽出部３０が抽出した自律移動ロボット１００の移動可能領域のグリッド情報（以下、「移動可能領域情報」という）として、移動経路生成部４０に出力する。なお、障害物位置抽出部３３０内の各構成要素による詳細な処理内容については後述する。
【００６４】
移動経路生成部４０は、移動可能領域抽出部３０から入力された移動可能領域情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。
【００６５】
次に、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０によって抽出される移動可能領域情報について説明する。図３〜図９は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０内の各構成要素において行われる処理の具体例を説明する図である。
【００６６】
最初に、天井ＬＲＦ１０によって観測される物体と障害物位置抽出部３３０内のグリッド変換部３３１によってグリッドマップに登録される物体について説明する。図３は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０において登録されるグリッドの種別を説明する図である。なお、上述のように、天井ＬＲＦ１０は、天井ＬＲＦ１０を頂点とした円錐状の範囲にレーザビームを照射することによって、観測範囲内に存在する物体を検出するが、以下の説明においては、説明を容易にするため、図３に示したような四角の範囲を天井ＬＲＦ１０の観測範囲とする。
【００６７】
図３に示すように、天井ＬＲＦ１０が、自律移動ロボット１００の移動領域内の物体を観測し、距離情報取得部３１０が、天井ＬＲＦ１０が観測した反射波の情報に基づいた距離データを障害物位置抽出部３３０に出力する。グリッド変換部３３１は、距離情報取得部３１０から入力された距離データに基づいて、自律移動ロボット１００の移動領域のグリッドマップに、図３に示した床面領域、障害物領域、およびセンシング外領域をそれぞれ登録する。なお、図３に示した床面領域は、天井ＬＲＦ１０によって床面が観測された領域を表し、障害物領域は、天井ＬＲＦ１０によって床面以外が観測された領域を表し、センシング外領域は、天井ＬＲＦ１０によって何も観測されなかった領域を表す。このセンシング外領域は、天井ＬＲＦ１０からのレーザビームが照射されないことによって測距点データが存在しない、所謂、障害物などの陰となっている領域である。
【００６８】
ここで、グリッド変換部３３１による各領域の登録方法の一例を説明する。距離情報取得部３１０は、天井ＬＲＦ１０が照射したレーザビームによって観測範囲内の複数の測距点データを得て、その測距点データをグリッド変換部３３１に出力する。そして、グリッド変換部３３１は、まず、各測距点データに含まれる高さ（ｚ）の情報が、自律移動ロボット１００が移動する床面の高さに対して予め設定された範囲内の高さ（ｚ）の情報をもつ測距点データであるか否かを判別する。そして、床面の高さに対して予め設定された範囲内の高さ（ｚ）の情報をもつ測距点データを床面データとし、床面の高さに対して予め設定された範囲外の高さ（ｚ）の情報をもつ測距点データを非床面データとする。
【００６９】
続いて、グリッド変換部３３１は、床面データの水平平面座標（ｘ，ｙ）の領域を、床面の領域（床面領域）とし、非床面データの水平平面座標（ｘ，ｙ）の領域を、障害物の位置（障害物領域）とする。そして、自律移動ロボット１００の移動領域を変換したグリッドマップ内の床面領域に対応するグリッドに、床面であることを表す情報をマッピングする。また、障害物領域に対応するグリッドに、障害物であることを表す情報をマッピングする。
【００７０】
続いて、グリッド変換部３３１は、グリッドマップ内に床面であることを表す情報および障害物であることを表す情報のいずれもマッピングされていないグリッドに、不確定の領域（センシング外領域）であることを表す情報をマッピングする。以下の説明においては、グリッドマップにおいて、床面であることを表す情報がマッピングされたグリッドを「床面グリッド」、障害物であることを表す情報がマッピングされたグリッドを「非床面グリッド」、センシング外領域であることを表す情報がマッピングされたグリッドを「未知グリッド」という。
【００７１】
次に、障害物位置抽出部３３０内のグリッド変換部３３１による移動不可能領域の判定方法について説明する。図４は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動不可能領域の判定方法の例を説明する図である。図４（ａ）は、天井ＬＲＦ１０によって、固定された障害物である「机」と、移動体である「人」とが観測され、グリッド変換部３３１によって、天井ＬＲＦ１０に観測された「机」と「人」とが、マッピングされた場合を示している。そして、図４（ａ）に示すように、グリッドマップ内で「机」と「人」とが存在する位置は、それぞれ、非床面グリッド（障害物領域）であり、「机」と「人」とによって陰となる領域は、未知グリッド（センシング外領域）である。
【００７２】
まず、グリッド変換部３３１は、マッピングされたそれぞれのグリッドの情報に応じて、障害物の有無を表す２値化の処理を行う。より具体的には、図４（ｂ）に示すように、障害物がある非床面グリッドの値を“１”とし、障害物がない床面グリッドの値を“０”とする。また、グリッド変換部３３１は、未知グリッドも障害物がある領域とするため、未知グリッドの値を非床面グリッドと同じ“１”とする。これにより、障害物があるまたは障害物がある可能性のある領域が障害物の領域となる。
【００７３】
続いて、グリッド変換部３３１は、それぞれのグリッドの値を確認して同じ値となっているグリッドをグループ化し、それぞれのグループを識別する情報であるラベルを付与するラベリングの処理を行う。より具体的には、例えば、あるグリッドの周辺に位置している８個のグリッドの値をそれぞれ確認し、同じ値となっているグリッドを同じグループとする。このような周辺に位置しているグリッドの値の確認を、グリッドマップ内の全てのグリッドに対して行う。そして、それぞれのグループ毎にグループを識別するためのラベルを付与する。図４（ｃ）では、図４（ａ）において「机」が位置している部分のラベルを“１”とし、「人」が位置している部分のラベルを“２”としている。そして、グリッド変換部３３１は、ラベリングされたそれぞれのグループ毎に、外接する最小面積の長方形を、移動不可能領域と判定する。
【００７４】
次に、移動体位置抽出部３４０によって移動体候補データを算出する方法について説明する。図５は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動体位置の算出方法の例を説明する図である。
【００７５】
図５（ａ）に示すように、側方ＬＲＦ２０は、側方ＬＲＦ２０が設置された高さの水平面上の扇形の範囲にレーザビームを照射することによって、観測範囲内に存在する物体を観測する。そして、距離情報取得部３２０は、側方ＬＲＦ２０の観測点の情報に基づいて、複数の距離データを算出する。
【００７６】
移動体位置抽出部３４０は、それぞれの距離データの差が予め設定された値以上である場合、その距離データを物体の角（エッジ）部分の距離データであると判断する。そして、移動体位置抽出部３４０は、それぞれの距離データに含まれるレーザビームのスキャン角度の情報、および側方ＬＲＦ２０と物体との距離の情報に基づいて、２つのエッジ部分の観測点の２次元の座標（ｘ，ｙ）を算出する。図５（ｂ）では、観測点Ａと観測点Ｂとが物体のエッジ部分の距離データであると判断され、２次元の座標（ｘＡ，ｙＡ）および座標（ｘＢ，ｙＢ）が算出された場合を示している。
【００７７】
そして、移動体位置抽出部３４０は、算出した２つの座標を直線で結んだときの中心の位置を表す２次元の座標（ｘ，ｙ）を算出する。図５（ｂ）では、点Ｃが物体の中心位置として算出され、その２次元の座標が座標（ｘＣ，ｙＣ）である場合を示している。この座標（ｘＣ，ｙＣ）が、移動体位置抽出部３４０が算出した移動体候補データとなる。
【００７８】
なお、複数の側方ＬＲＦ２０によって同一の物体を観測した場合、それぞれの側方ＬＲＦ２０の距離データによって算出された中心位置を表す複数の２次元の座標（ｘ，ｙ）に基づいて、算出した中心位置を表す新たな２次元の座標（ｘ，ｙ）を、移動体位置抽出部３４０が算出した移動体候補データ（図５（ｃ）の点Ｄ参照）とすることもできる。
【００７９】
ここで、移動体位置のキャンセル方法について説明する前に、本第１の実施形態による経路生成システム１における天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０とによる物体の観測時間の関係について説明しておく。通常、各ＬＲＦが障害物を観測するタイミングを同期させるための制御は複雑な処理となるため、本第１の実施形態による経路生成システム１においても、天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０との物体の観測タイミングは、非同期である。また、側方ＬＲＦ２０が観測範囲内を１回観測する観測時間と、天井ＬＲＦ１０が観測範囲内を１回観測する観測時間とは異なる。これは、天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０との性能の差や、観測範囲に照射するレーザビームの数の差（天井ＬＲＦ１０は３次元で観測範囲内の物体を観測し、側方ＬＲＦ２０は２次元で観測範囲内の物体を観測している）などの要因にもよる。以下の説明においては、例えば、天井ＬＲＦ１０が観測範囲内を１回観測する時間を２５０［ｍｓ］、側方ＬＲＦ２０が観測範囲内を１回観測する時間を１００［ｍｓ］というように、側方ＬＲＦ２０による観測時間（周期）は、天井ＬＲＦ１０による観測時間（周期）に比べて短いものとして説明する。従って、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０の両方で同じ障害物を観測した場合、天井ＬＲＦ１０が物体を１回観測する間に、側方ＬＲＦ２０は、同じ物体を複数回観測することとなる。
【００８０】
また、以下の説明においては、人を移動している障害物（移動体）として検出する場合を例として説明する。そして、人の幅を５０［ｃｍ］と想定し、天井ＬＲＦ１０および側方ＬＲＦ２０は、１０［ｃｍ］間隔で物体を観測する。また、移動体位置抽出部３４０は、人の位置のみを抽出する、すなわち、移動体位置抽出部３４０は、物体の幅が予め設定された人の幅（５０［ｃｍ］）と同等である移動体候補データを、人の候補データ（以下、「人候補位置」という）として障害物位置抽出部３３０に出力するものとして説明する。
【００８１】
＜第１の移動体位置キャンセル方法＞
次に、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２による移動体の判別と、移動体位置のキャンセル方法について説明する。図６は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動体位置のキャンセル方法の第１の例を説明する図である。図６に示した第１の移動体位置キャンセル方法においては、天井ＬＲＦ１０による観測によって移動不可能領域と判定された領域が、移動体によるものであるかを、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて判断し、移動体によるものであると判断された領域のラベルに基づいて移動不可能領域のグリッドをキャンセルする。図６（ａ）は、天井ＬＲＦ１０によって、移動体である「人」が観測され、グリッド変換部３３１によって、グリッドマップ内で「人」が存在する位置および「人」によって陰となる領域が移動不可能領域と判定されている場合を示している。また、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて、移動体位置抽出部３４０が人候補位置を抽出している。
【００８２】
本第１の移動体位置キャンセル方法において移動体位置キャンセル部３３２は、移動体位置抽出部３４０から入力された現在の移動体候補データと過去の移動体候補データとに基づいて、移動不可能領域が移動体によるものであるかを判断する。例えば、移動体位置キャンセル部３３２は、図６（ａ）に示すように、移動体位置抽出部３４０から入力された現在の人候補位置と過去の人候補位置（１つ過去の人候補位置および２つ過去の人候補位置）とが予め定められた距離以上変化している場合に、現在の人候補位置を含む移動不可能領域が移動体によるものであると判定する。そして、移動体によるものであると判定された移動不可能領域と同一のラベルを持つ全てのグリッドにマッピングされている情報を、障害物がない床面グリッドと同じ“０”とする。これにより、観測された移動体による移動不可能領域がキャンセルされ、自律移動ロボット１００が移動することができる移動可能領域とすることができる。
【００８３】
なお、図６（ａ）では、３つの人候補位置によって移動不可能領域が移動体によるものであるかを判断している。この移動不可能領域の判断に用いる人候補位置の数は、天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０との観測時間の差に応じて決定する。本第１の実施形態では、天井ＬＲＦ１０の観測周期が２５０［ｍｓ］、側方ＬＲＦ２０の観測周期が１００［ｍｓ］であるため、天井ＬＲＦ１０と側方ＬＲＦ２０との観測タイミングは、例えば、図６（ｂ）のような関係となる。このことから天井ＬＲＦ１０の観測周期内には、側方ＬＲＦ２０の観測タイミングが３回あるというように考えて、移動不可能領域が移動体によるものであるかの判断に用いる人候補位置の数を決定する。
【００８４】
また、本第１の移動体位置キャンセル方法によって移動不可能領域をキャンセルする場合には、天井ＬＲＦ１０によって観測された現在の測距点データに基づいたグリッドマップのみではなく、過去のグリッドマップの移動不可能領域の情報も考慮して、観測された移動体による移動不可能領域をキャンセルすることが望ましい。例えば、過去のグリッドマップにおいては異なるラベルを持っていたグリッドが、現在のグリッドマップにおいては同一のラベルとなっているような場合には、過去のグリッドマップにおいても移動体によるものであると判定された移動不可能領域のみをキャンセルする。これにより、固定された障害物と人とが接近している場合に、本来キャンセルされるべきではない固定された障害物までもキャンセルしてしまうことを防止することができる。
【００８５】
なお、本第１の移動体位置キャンセル方法においては、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて移動体位置抽出部３４０が人候補位置を抽出し、抽出した人候補位置が予め定められた距離以上変化している場合に、人候補位置を含む移動不可能領域が移動体によるものであると判定している。移動不可能領域が移動体によるものであるか否かの判定方法は、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて行う判定に限定されるものではなく、天井ＬＲＦ１０によって観測された移動不可能領域の情報を用いて、移動不可能領域が移動体によるものであるかを判定することもできる。例えば、天井ＬＲＦ１０による観測によって移動不可能領域と判定された現在のグリッドマップの移動不可能領域の情報と、過去のグリッドマップの移動不可能領域の情報と比較し、同じ障害物によるものと判断される移動不可能領域が、予め定められたグリッド（距離）以上変化している場合に、この移動不可能領域は移動体によるものであると判定することもできる。
【００８６】
＜第２の移動体位置キャンセル方法＞
次に、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２による移動体位置のキャンセル方法の別の方法について説明する。図７は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動体位置のキャンセル方法の第２の例を説明する図である。図７に示した第２の移動体位置キャンセル方法においては、天井ＬＲＦ１０による観測によって移動不可能領域と判定され、側方ＬＲＦ２０が観測した情報に基づいて移動体によるものであると判断された移動不可能領域の内、予め想定される移動体の範囲内で同一のラベルを持つ移動不可能領域のグリッドをキャンセルする。
【００８７】
本第２の移動体位置キャンセル方法は、例えば、図７（ａ）に示すように、天井ＬＲＦ１０によって、固定された障害物である「机」と、移動体である「人」とが観測され、観測された「机」と「人」とが接近している場合に有効な方法である。すなわち、観測された「机」と「人」とが接近している場合、図７（ｂ）に示すように、グリッド変換部３３１によって、「机」と「人」とが同じグループの移動不可能領域と判定されてしまう。この状態で、上述の第１の移動体位置キャンセル方法によって同一のラベルを持つ全てのグリッドを単純にキャンセルしてしまうと、本来キャンセルされるべきではない固定された障害物である「机」までもがキャンセルされてしまうこととなる。
【００８８】
そこで、本第２の移動体位置キャンセル方法では、移動体位置キャンセル部３３２が予め想定された移動体の大きさ、本第１の実施形態においては、想定した移動体である「人」の幅（５０［ｃｍ］）に基づいて、図７（ｃ）に示した、移動不可能領域内のグリッドをキャンセルする大きさ（以下、「移動体キャンセル範囲」という）を決定する。図７（ｃ）は、人の幅（距離）の半分の距離を半径ｒと設定し、移動体位置抽出部３４０から入力された人候補位置を中心として、設定した半径ｒの円の範囲を移動体キャンセル範囲とする。そして、移動体キャンセル範囲内のグリッドをキャンセルする例を示している。より具体的には、移動体位置キャンセル部３３２は、移動体位置抽出部３４０から入力された人候補位置の移動体候補データに含まれる物体の中心位置である２次元の座標ｐ１（ｘ１，ｙ１）を中心とする。そして、下式（１）の関係が成り立つ移動不可能領域内のグリッド（図７（ｃ）では、座標ｐｎ（ｘｎ，ｙｎ）のグリッド）を、移動体を表すグリッドであると判定する。
【００８９】
【数１】
【００９０】
本第２の移動体位置キャンセル方法において移動体位置キャンセル部３３２は、まず、上述の第１の移動体位置キャンセル方法と同様に、移動体位置抽出部３４０から入力された現在の人候補位置と過去の人候補位置（１つ過去の人候補位置および２つ過去の人候補位置）とが予め定められた距離以上変化している移動不可能領域を移動体によるものであると判定する。続いて、移動体位置キャンセル部３３２は、移動体によるものであると判定された移動不可能領域内で、移動体を表すグリッドであると判定された移動体キャンセル範囲内の全てのグリッドにマッピングされている情報を、障害物がない床面グリッドと同じ“０”とする（図７（ｄ）参照）。これにより、図７（ｅ）に示すように、移動体である「人」を表すグリッドの領域がキャンセルされ、自律移動ロボット１００が移動することができる移動可能領域とすることができる。また、固定された障害物である「机」を表すグリッドの領域は、キャンセルされることなく、移動不可能領域のままである。
【００９１】
なお、移動体位置キャンセル部３３２が予め想定された移動体の大きさに基づいて決定する移動体キャンセル範囲は、側方ＬＲＦ２０が物体を観測するときの位置検出精度、天井ＬＲＦ１０が物体を観測するときの位置検出精度、人の着衣の厚さを考慮した人の平均的肩幅などに応じて、設定する半径ｒを変更することができる。また、移動体が移動している速度に応じて、設定する半径ｒを動的に変更することもできる。例えば、移動体が移動している速度が速い場合には、設定する半径ｒを大きくすることによって、移動体キャンセル範囲を広くする。
【００９２】
また、移動体キャンセル範囲は、半径ｒの円の範囲ではなく、移動体が移動している方向によって移動体キャンセル範囲の形を変えることもできる。例えば、移動体が、図７（ｃ）の上方向に移動している場合には、移動体が移動している上方向と、その反対の下方向の距離を短くした楕円の範囲を、移動体キャンセル範囲とすることもできる。このように、移動体キャンセル範囲を移動体に合わせて変更することにより、本来キャンセルされるべきではない範囲までもがキャンセルされてしまうことを防止することができる。
【００９３】
＜移動体陰キャンセル方法＞
次に、障害物位置抽出部３３０内の移動体陰キャンセル部３３３による移動体の陰の部分のキャンセル方法について説明する。図８は、本第１の実施形態の経路生成システム１において検出される移動体の例を説明する図である。経路生成システム１では、複数の天井ＬＲＦ１０および複数の側方ＬＲＦ２０（図示せず）によって、自律移動ロボット１００が移動する移動領域内の障害物を検出している。そして、例えば、図８（ａ）に示すように、各天井ＬＲＦ１０の観測範囲は、互いに重複するようにそれぞれの天井ＬＲＦ１０が設置されている。これにより、自律移動ロボット１００の移動領域内に存在する障害物などの陰となっている領域を少なくするようにしている。しかし、図８（ａ）に示すように、例えば、移動領域内の端の方に物体（図８（ａ）においては、「人」）が存在している場合には、移動領域内の「人」に一番近い天井ＬＲＦ１０でも全ての陰となる領域をなくすことはできない。
【００９４】
すなわち、上述した第２の移動体位置キャンセル方法によって移動体による移動不可能領域をキャンセルした後でも、移動体の陰の領域が残ってしまうことがある。例えば、図８（ｂ−１）に示すように、天井ＬＲＦ１０によって、移動体である「人」と、その「人の陰」が観測される場合を考える。なお、「人の陰」は、上述のように、センシング外領域で未知グリッドとされた領域である。そして、図８（ｂ−２）に示すように、グリッド変換部３３１によって、「人」と「人の陰」とが同じグループの移動不可能領域として判定される。この状態で、上述の第２の移動体位置キャンセル方法によって移動体である「人」を表すグリッドの領域をキャンセルする。しかし、「人の陰」の領域が、移動体キャンセル範囲よりも大きい範囲であると、図８（ｂ−３）に示すように、移動体キャンセル範囲外の「人の陰」の領域が、移動不可能領域として残ってしまう。
【００９５】
そこで、本移動体陰キャンセル方法では、第２の移動体位置キャンセル方法によって移動体による移動不可能領域をキャンセルした後に残っている移動体の陰部の領域をキャンセルする。図９は、本第１の実施形態の移動可能領域抽出部３０における移動体の陰部の領域のキャンセル方法の例を説明する図である。本移動体陰キャンセル方法においては、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報に基づいて算出された距離データに応じて、移動体の高さを算出し、算出した移動体の高さに基づいて移動体の陰部の長さを算出する。そして、移動体キャンセル範囲の中心位置、すなわち、移動体位置抽出部３４０から入力された人候補位置であって、第２の移動体位置キャンセル方法において移動体（人）が存在すると判定された位置（以下、「人位置」という）を変更しながら、移動不可能領域のキャンセルをさらに追加で行う。これにより、移動不可能領域として残っている移動体（人）の陰部の領域をキャンセルし、自律移動ロボット１００が移動することができる移動可能領域とすることができる。
【００９６】
本移動体陰キャンセル方法において移動体陰キャンセル部３３３は、以下の手順で移動不可能領域として残っている移動体（人）の陰部の領域をキャンセルする（図９参照）。
（手順１）：移動体陰キャンセル部３３３は、人位置（図９（ｂ）に示した座標（ｘ２，ｙ２））に最も近い天井ＬＲＦ１０の設置位置の座標（図９（ｂ）に示した座標（ｘ１，ｙ１））を検索する。
（手順２）：移動体陰キャンセル部３３３は、人位置と天井ＬＲＦ１０の位置との距離Ｌｈを算出する。なお、距離Ｌｈの算出は、例えば、下式（２）を用いて算出することができる。
【００９７】
【数２】
【００９８】
（手順３）：移動体陰キャンセル部３３３は、人位置に存在する「人」の高さに基づいて、陰部の長さＬｓを算出する。なお、陰部の長さＬｓは、例えば、下式（３）を用いて算出することができる。
【００９９】
【数３】
【０１００】
上式（３）において、Ｈｓは人位置に最も近い天井ＬＲＦ１０が設置されている高さ、Ｈｈは人位置の測距点データに含まれる高さ（ｚ）の情報を示す。なお、高さＨｈは、人位置のグリッドの周辺に位置するグリッド（例えば、人の幅（５０［ｃｍ］）の範囲内のグリッド）の測距点データに含まれる高さ（ｚ）の情報において最も高い値（ピーク値）とすることもできる。
【０１０１】
（手順４）：移動体陰キャンセル部３３３は、人位置に最も近い天井ＬＲＦ１０と人位置との単位ベクトルＥ（ｅｘ，ｅｙ）を算出する。なお、単位ベクトルＥ（ｅｘ，ｅｙ）は、例えば、下式（４）を用いて算出することができる。
【０１０２】
【数４】
【０１０３】
（手順５）：移動体陰キャンセル部３３３は、現在の人位置（最初は、座標（ｘ２，ｙ２））から、人位置の座標を単位ベクトルＥ（ｅｘ，ｅｙ）の方向に、予め定められた距離Ｌだけ移動し、この移動した位置の座標を新たな人位置（例えば、図９（ｂ）に示した座標ｐｓ（ｘｓ，ｙｓ））とする。なお、新たな人位置の座標ｐｓ（ｘｓ，ｙｓ）の移動は、例えば、下式（５）を用いて算出することができる。
【０１０４】
【数５】
【０１０５】
そして、新たな人位置を中心とした移動体キャンセル範囲内に存在する未知グリッド（図９（ｃ）では、座標ｐｎ（ｘｎ，ｙｎ）のグリッド）にマッピングされている情報を、障害物がない床面グリッドと同じ“０”とする。これにより、新たな人位置を中心とし、設定した半径ｒの円、すなわち、下式（６）の関係が成り立つ移動不可能領域内のグリッドを、自律移動ロボット１００が移動することができる移動可能領域とすることができる（図９（ｃ）参照）。
【０１０６】
【数６】
【０１０７】
以降、上述の手順５を繰り返し、新たな人位置の座標ｐｓ（ｘｓ，ｙｓ）によって、陰部の長さＬｓまでに存在する未知グリッドを順次、床面グリッドに変更する。なお、手順５の繰り返しは、例えば、最初に、本移動体陰キャンセルを行う前の人位置と天井ＬＲＦ１０の位置の距離Ｌｈを距離Ｌ１とする。そして、距離Ｌを、例えば、１００［ｍｍ］とした場合、下式（７）のように、順次、距離Ｌ１を更新しながら、距離Ｌ１が、下式（８）で表される距離Ｌ２となるまで、手順５を繰り返す。
【０１０８】
【数７】
【０１０９】
【数８】
【０１１０】
なお、本第１の実施形態の経路生成システム１では、上述のように、天井ＬＲＦ１０の設置位置は、自律移動ロボット１００の移動領域内で事前に校正（調整）されているため、本移動体陰キャンセル方法における、例えば、人位置に最も近い天井ＬＲＦ１０が設置されている高さＨｓや、設置位置の座標（ｘ１，ｙ１）などの値は、全て自律移動ロボット１００の移動領域内の座標を基準とした値である。
【０１１１】
なお、上述した第１の移動体位置キャンセル方法において、過去のグリッドマップの移動不可能領域の情報も考慮した上で、移動体によるものであると判定された同一のラベルを持つ全ての移動不可能領域をキャンセルした場合には、本移動体陰キャンセル方法による移動体の陰の部分のキャンセルを行わないようにすることもできる。
【０１１２】
＜移動経路生成処理＞
次に、本第１の実施形態の経路生成システム１のおける自律移動ロボット１００の移動経路の生成方法について説明する。図１０は、本第１の実施形態の経路生成システム１における移動経路生成処理の処理手順を示したフローチャートである。なお、天井ＬＲＦ１０は経路生成システム１の稼働に際して事前に所定の高さに設置され、天井ＬＲＦ１０の設置高さと、設置姿勢とは、事前に校正（調整）されているものとして説明を行う。また、図１０に示した移動経路生成の処理手順においては、図８に示したように、複数の天井ＬＲＦ１０から入力された測距点データをグリッド変換部３３１がマージして、自律移動ロボット１００の移動領域の全てがグリッドマップに変換されている場合の処理手順について説明する。
【０１１３】
経路生成システム１が稼働すると、まず、ステップＳ１００において、距離情報取得部３１０は、天井ＬＲＦ１０がレーザビームを照射して観測範囲内の障害物をスキャンした情報を取得し、障害物の距離データを障害物位置抽出部３３０に出力する。また、距離情報取得部３２０は、側方ＬＲＦ２０がレーザビームを照射して観測範囲内の障害物をスキャンした情報を取得し、障害物の距離データを移動体位置抽出部３４０に出力する。
【０１１４】
続いて、ステップＳ２００において、障害物位置抽出部３３０は、距離情報取得部３１０から入力された距離データに基づいて、障害物の測距点データを算出する。そして、障害物位置抽出部３３０内のグリッド変換部３３１は、自律移動ロボット１００の移動領域をグリッドマップに、測距点データで表された物体（障害物）の位置の情報を登録する。
【０１１５】
続いて、ステップＳ３００において、移動体位置抽出部３４０は、距離情報取得部３２０から入力された距離データに基づいて、移動体候補データを算出し、障害物位置抽出部３３０に出力する。そして、ステップＳ４００において、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２は、移動体位置抽出部３４０から入力された移動体候補データに基づいて、移動している移動体を判定する。
【０１１６】
続いて、ステップＳ５００において、移動体位置キャンセル部３３２は、判定した移動体による移動不可能領域のグリッドをキャンセルする。そして、ステップＳ６００において、障害物位置抽出部３３０内の移動体陰キャンセル部３３３は、判定した移動体の陰部の移動不可能領域のグリッドをキャンセルする。
【０１１７】
続いて、ステップＳ７００において、障害物位置抽出部３３０は、全ての移動体による移動不可能領域のキャンセルが完了したか否かを判断する。全ての移動体による移動不可能領域のキャンセルが完了した場合は、ステップＳ８００に進む。また、全ての移動体による移動不可能領域のキャンセルが完了していない場合は、ステップＳ３００に戻って、距離情報取得部３２０から入力された距離データに基づいた移動体候補データの算出、移動している移動体の判定、および移動体による移動不可能領域のキャンセルを繰り返す。
【０１１８】
続いて、ステップＳ８００において、障害物位置抽出部３３０は、移動体による移動不可能領域のグリッドをキャンセルした移動可能領域情報（グリッドマップ）を生成し、生成した移動可能領域情報を移動経路生成部４０に出力する。
【０１１９】
続いて、ステップＳ９００において、移動経路生成部４０は、障害物位置抽出部３３０から入力された移動可能領域情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。なお、本第１の実施形態の経路生成システム１において自律移動ロボット１００の移動経路を生成する方法は、例えば、ＲＲＴ−ｃｏｎｎｅｃｔなど、従来から用いられている移動経路の生成方法を用いることとする。また、例えば、自律移動ロボット１００の現在の位置と移動先の目的地とを直線で結んだ経路を移動経路とする。ここで、移動経路上に障害物が存在する場合には、障害物の手前で障害物を回避することができる安全な地点を算出し、この算出した地点から移動可能領域が広い方向に障害物を回避する経路を生成する。そして、障害物の回避が完了した地点と目的地とを再び直線で結んだ経路を、新たな移動経路とする。さらに、新たな移動経路上に障害物が存在する場合には、上述のように障害物を回避することができる経路を生成する。このような移動経路の生成を繰り返して、最終的な移動経路を生成する。
【０１２０】
上記に述べたように、本第１の実施形態の経路生成システム１によれば、側方ＬＲＦ２０が観測した予め定められた高さの位置の物体の情報に基づいて、移動可能領域抽出部３０が、自律移動ロボット１００の移動範囲内で移動している障害物（移動体）を検出することができる。そして、移動体による移動不可能領域の情報をキャンセルすることができる。これにより、自律移動ロボット１００が移動するための移動経路を生成する際に、目的地まで効率良く移動することができる移動経路を生成することができる。
【０１２１】
なお、生成した移動経路の周辺には、人などの移動体が存在する場合がある。このような場合は、移動体の移動速度や移動方向を予測して、移動経路を生成するための移動可能領域情報を生成することが望ましい。例えば、移動体位置抽出部３４０から入力された現在の移動体候補データと過去の移動体候補データとに基づいて、移動体が移動している速度を算出し、算出した移動速度ｖが予め定められた移動速度ｖａよりも速い場合は、自律移動ロボット１００が移動体の位置まで移動する間に生成した移動経路上から離れると判断し、移動体による移動不可能領域の情報をキャンセルする。また、算出した移動速度ｖが予め定められた移動速度ｖａよりも遅い場合には、自律移動ロボット１００が移動体の位置まで移動する間に生成した移動経路の周辺に滞留（固定）すると判断し、移動体による移動不可能領域の情報のキャンセルを行わない。
【０１２２】
図１１は、本第１の実施形態の経路生成システム１における移動体のキャンセル処理を説明する図である。図１１では、生成される自律移動ロボット１００の移動経路の周辺に、移動体である「人」が存在している。そして、それぞれの「人」の移動速度は、移動速度ｖ１〜ｖ４である。移動可能領域抽出部３０は、それぞれの移動体の移動速度ｖ１〜ｖ４と予め定められた移動速度ｖａとを比較し、移動体による移動不可能領域の情報をキャンセルするか否かを判断する。図１１では、移動速度ｖ１（ｖ１＜Ｖａ）である移動体と、移動速度ｖ２（ｖ２＜Ｖａ）である移動体による移動不可能領域をキャンセルせず、移動速度ｖ３（ｖ３＞Ｖａ）である移動体と、移動速度ｖ４（ｖ４＞Ｖａ）である移動体による移動不可能領域をキャンセルする場合を表している。
【０１２３】
なお、予め定める移動速度ｖａは、移動体の位置に移動するまでの自律移動ロボット１００の速度や、自律移動ロボット１００と移動体との距離に基づいて定めることができる。また、自律移動ロボット１００の移動経路の周辺に移動体が滞留（固定）していると判断した場合において、移動体が滞留している時間を計測し、計測した滞留時間に基づいて移動不可能領域の情報をキャンセルするか否かを判断することも考えられる。
【０１２４】
＜第２の実施形態＞
次に、本発明の別の実施形態について説明する。図１２は、本発明の第２の実施形態による経路生成システムの概略構成を示したブロック図である。図１２において経路生成システム２は、天井ＬＲＦ１０と、移動可能領域抽出部３１と、移動経路生成部４０とを備えている。移動可能領域抽出部３１は、天井ＬＲＦ１０に対応した距離情報取得部３１０と、天井ＬＲＦ１０に対応した光量情報取得部３７０と、障害物位置抽出部３３０と、移動体位置抽出部３８０とを備えている。また、障害物位置抽出部３３０は、グリッド変換部３３１と、移動体位置キャンセル部３３２と、移動体陰キャンセル部３３３とを備えている。
【０１２５】
なお、図１２に示した経路生成システム２は、図１に示した経路生成システム１に備えた側方ＬＲＦ２０が削除されている。さらに、図２に示した経路生成システム１に備えた移動可能領域抽出部３０が移動可能領域抽出部３１に変更されているが、より詳細には、距離情報取得部３２０および移動体位置抽出部３４０が、光量情報取得部３７０および移動体位置抽出部３８０に変更されているのみである。従って、以下の説明においては、図２に示した経路生成システム１の構成要素と同様の構成要素には、同一の符号を付与して説明を省略する。
【０１２６】
経路生成システム２は、天井ＬＲＦ１０によって自律移動ロボットが移動する移動領域内の障害物と、移動領域内に存在する移動体（例えば、人や他の自律移動ロボットなどの移動体、および自律移動ロボット１００自身）を検出する。そして、経路生成システム２は、天井ＬＲＦ１０が検出した全ての障害物の領域から、検出した移動体（移動している障害物）の領域を除いた領域を、自律移動ロボット１００の移動可能領域として抽出し、抽出した移動可能領域の情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。
【０１２７】
移動可能領域抽出部３１は、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動領域内の障害物を抽出する。そして、抽出した全ての障害物から移動体であると判断された障害物を除いた障害物の位置情報、すなわち、自律移動ロボット１００の移動領域内に固定されている障害物の位置情報を、移動経路生成部４０に出力する。
【０１２８】
光量情報取得部３７０は、天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の情報に基づいて、レーザビームを反射した物体による反射波の光量を算出する。そして、算出した反射波の光量の情報と、天井ＬＲＦ１０と物体との距離の情報と、天井ＬＲＦ１０が照射したレーザビームのスキャン角度の情報とを、光量データとして移動体位置抽出部３８０に出力する。
【０１２９】
移動体位置抽出部３８０は、光量情報取得部３７０から入力された光量データに含まれる反射波の光量の情報およびレーザビームのスキャン角度の情報に基づいて、天井ＬＲＦ１０が観測した物体の形状が、自律移動ロボット１００の移動領域内を移動する予め想定された移動体の形状であるか否かを判定する。
【０１３０】
ここで、予め想定された移動体が「人」である場合における移動体の判定方法の一例について説明する。図１３は、本第２の実施形態の移動体位置抽出部３８０における移動体の判定方法の例を説明する図である。天井ＬＲＦ１０から入力された反射波の光量によって、例えば、図１３（ａ）に示したような移動体（人）などの形状を濃淡の画像で表すことができる。移動体位置抽出部３８０は、光量情報取得部３７０から入力された光量データ（濃淡画像）が、予め想定される移動体（人）の光量データであるか否かを判定する。なお、本第２の実施形態の経路生成システム２において予め想定される移動体（人）か否かを判定する方法は、従来から用いられているパターンマッチングやテンプレートマッチングの方法を用いることとする。このときのテンプレートは、テンプレートとなる移動体（人）の位置の水平平面座標（ｘ，ｙ）と高さ、およびレーザビームスキャンの角度に応じて作成しても良い。あるいは、光量情報取得部３７０から入力される光量データの代わりに、距離情報取得部３１０が出力する距離データを利用して移動体（人）を検出しても良い。その場合、例えば、図１３（ｂ）に示したように、「人」の肩付近から頭の先までの形状が認識される。そして、この場合のテンプレートは、光量データではなく距離データによって作成される。
【０１３１】
移動体位置抽出部３８０は、光量情報取得部３７０から入力された光量データが、予め想定される移動体（人）の光量データであると判定された場合に、移動体の中心位置を表す２次元の座標（ｘ，ｙ）を算出し、算出した移動体の中心位置の座標を表す移動体候補データを、障害物位置抽出部３３０に出力する。例えば、図１３（ｂ）においては、頭の先の位置の座標を表すデータを、移動体候補データとして障害物位置抽出部３３０に出力する。
【０１３２】
障害物位置抽出部３３０は、距離情報取得部３１０から入力された距離データに基づいて、測距点データを算出し、障害物位置抽出部３３０内の移動体位置キャンセル部３３２は、移動体位置抽出部３８０から入力された移動体候補データと、以前に入力された移動体候補データとに基づいて、グリッドマップに登録されている物体が移動体であるか否かを判定する。そして、障害物位置抽出部３３０は、物体が移動体であると判定された場合には、グリッド変換部３３１によって登録されたグリッドマップ内の物体の登録の削除（キャンセル）、および移動体陰キャンセル部３３３による移動体の陰を表す情報の削除（キャンセル）を行った移動可能領域情報を、移動可能領域抽出部３１が抽出した移動可能領域情報として移動経路生成部４０に出力する。
【０１３３】
そして、移動経路生成部４０は、移動可能領域抽出部３１から入力された移動可能領域情報に基づいて、自律移動ロボット１００の移動経路を生成する。
【０１３４】
上記に述べたように、本第２の実施形態の経路生成システム２によれば、天井ＬＲＦ１０が観測した予め想定される移動体の情報に基づいて、移動可能領域抽出部３１が、自律移動ロボット１００の移動範囲内で移動している障害物（移動体）を検出することができる。そして、移動体による移動不可能領域の情報をキャンセルすることができる。これにより、自律移動ロボット１００が移動するための移動経路を生成する際に、目的地まで効率良く移動することができる移動経路を生成することができる。
【０１３５】
上記に述べたとおり、本発明を実施するための形態によれば、測距センサを自律移動ロボット１００の移動領域内に設置することによって、人や他の自律移動ロボットなど、自律移動ロボット１００の移動経路上から移動する移動体を障害物として抽出することなく、自律移動ロボット１００の移動において障害となる障害物を検出することができる。これにより、自律移動ロボット１００が目的地まで効率良く移動することができる移動経路を生成することができる。
【０１３６】
また、本発明の移動可能領域抽出部３０または移動可能領域抽出部３１によって抽出された移動可能領域情報のみで移動経路を生成することができる。これにより、自律移動ロボット１００自身に障害物を検出する装置を取り付けなくても自律移動ロボット１００が安全に移動することができる。
【０１３７】
なお、本実施形態においては、移動している障害物（移動体）として「人」を検出する場合を例として説明したが、移動体は、本発明を実施するための形態に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において様々な移動体を想定して検出することができる。
【０１３８】
また、本実施形態においては、側方ＬＲＦ２０を予め定めた１つの高さの位置に設置した場合について説明したが、側方ＬＲＦ２０を設置する高さは、本発明を実施するための形態に限定されるものではなく、側方ＬＲＦ２０を同じ場所に複数設置することによって、複数の高さの障害物を検出することによって、様々な高さの移動体を検出することができる。また、本実施形態においては、「人」が予め想定される移動体である場合について説明したが、予め想定される移動体は、本発明を実施するための形態に限定されるものではなく、予め想定される移動体の形状を、様々な移動体に対応させて複数設定することによって、様々な移動体を検出することができる。
【０１３９】
また、本実施形態においては、自律移動ロボット１００自身も障害物として認識され、障害物位置抽出部３３０が、自律移動ロボット１００以外の移動体と同様に判定することによって、自律移動ロボット１００自身による移動不可能領域も削除（キャンセル）される。この自律移動ロボット１００自身による移動不可能領域を削除（キャンセル）する方法は、本発明を実施するための形態に限定されるものではなく、自律移動ロボット１００自身を直接的に判別することによって、自律移動ロボット１００自身による移動不可能領域を容易に削除（キャンセル）する方法も考えられる。例えば、自律移動ロボット１００自身に備えているジャイロセンサなどの各種センサによる自律移動ロボット１００の自己位置（オドメトリ）情報や、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）の情報などを経路生成システムに通知することによって、経路生成システムが自律移動ロボット１００自身の位置情報を算出し、経路生成システムが算出した自律移動ロボット１００自身の位置情報に基づいて移動不可能領域を削除（キャンセル）することもできる。また、例えば、自律移動ロボット１００の頭の先に、レーザビームを高い効率で反射する反射シートなどを貼り付けることによって、レーザビームの反射波の光量から自律移動ロボット１００自身とその他の移動体とを区別し、経路生成システムが区別した自律移動ロボット１００自身による移動不可能領域を削除（キャンセル）することもできる。
【０１４０】
また、本実施形態においては、移動可能領域抽出部３０または移動可能領域抽出部３１が抽出する移動可能領域情報を、天井ＬＲＦ１０が観測範囲内を観測する毎に移動経路生成部４０に出力する場合について説明したが、移動可能領域情報が変更された情報、すなわち、移動可能領域情報の差分情報を出力するようにすることもできる。この場合、例えば、移動可能領域抽出部３０が前回移動経路生成部４０に出力した移動可能領域情報を保持し、保持している移動可能領域情報と今回移動経路生成部４０に出力する予定の移動可能領域情報との差分のみを移動経路生成部４０に出力する。これにより、例えば、移動可能領域抽出部３０と移動経路生成部４０とが通信によって移動可能領域情報の受け渡しを行っている場合において、移動可能領域抽出部３０と移動経路生成部４０との間の通信効率を向上することができる。
【０１４１】
なお、本実施形態においては、測距センサがレーザレンジファインダである場合について説明したが、その他の測距センサを用いても同様の移動可能領域を抽出することができる。例えば、ステレオカメラなど、画像データから物体を検出することによって、移動可能領域情報を移動経路生成部４０に出力することもできる。
【０１４２】
なお、図２に示した移動可能領域抽出部３０の各構成要素による処理、図１０に示した経路生成システム１の各処理ステップ、または、図１２に示した移動可能領域抽出部３１の各構成要素による処理を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、経路生成システム１における移動可能領域抽出部３０、または経路生成システム２における移動可能領域抽出部３１に係る上述した種々の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１４３】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【０１４４】
以上、本発明の実施形態について、図面を参照して説明してきたが、具体的な構成はこの実施形態に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においての種々の変更も含まれる。
【符号の説明】
【０１４５】
１，２・・・経路生成システム
１０・・・天井ＬＲＦ（第１の距離センサ、距離センサ）
２０・・・側方ＬＲＦ（第２の距離センサ）
３０・・・移動可能領域抽出部（移動可能領域抽出装置）
３１０・・・距離情報取得部（第１の障害物検出手段）
３２０・・・距離情報取得部（第２の障害物検出手段）
３３０・・・障害物位置抽出部（第１の障害物検出手段，障害物領域抽出手段）
３３１・・・グリッド変換部（第１の障害物検出手段）
３３２・・・移動体位置キャンセル部（障害物領域抽出手段）
３３３・・・移動体陰キャンセル部（障害物領域抽出手段）
３４０・・・移動体位置抽出部（第２の障害物検出手段）
３１・・・移動可能領域抽出部（移動可能領域抽出装置）
３７０・・・光量情報取得部（形状検出手段）
３８０・・・移動体位置抽出部（形状検出手段）
４０・・・移動経路生成部（経路生成手段）
１００・・・自律移動ロボット
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた第１の高さから前記空間の下方を観測するように設置された第１の距離センサと、前記空間内の予め定められた前記第１の高さより低い第２の高さから前記空間の側方を観測するように設置された第２の距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出装置において、
前記第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手段と、
前記第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手段と、
前記第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している前記障害物を移動物として検出し、前記第１の障害物領域から、該検出した前記移動物の領域を表す前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段と、
を備える、
ことを特徴とする移動可能領域抽出装置。
【請求項２】
前記第２の障害物検出手段は、
前記第２の距離センサが前記障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、前記障害物の位置を表す障害物位置を抽出し、
前記障害物領域抽出手段は、
前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置と、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置とに基づいて前記移動物を検出し、該検出した移動物の位置を表す前記障害物位置を含む前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、
ことを特徴とする請求項１に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項３】
前記第２の障害物検出手段は、
前記第２の距離センサが前記障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、前記障害物の位置を表す障害物位置を抽出し、
前記障害物領域抽出手段は、
前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置と、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置とに基づいて前記移動物を検出し、該検出した移動物の位置を表す前記障害物位置を含む予め定められた範囲の前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、
ことを特徴とする請求項１に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項４】
前記障害物領域抽出手段は、
前記移動物の位置を表す前記障害物位置に最も近い位置に設置されている前記第１の距離センサを検索し、
前記移動物の障害物位置と該検索した前記第１の距離センサとの距離、および該検索した前記第１の距離センサが前記移動物を観測したときの前記距離の情報に含まれる高さの情報に基づいて、該移動物によって前記第１の距離センサが観測することができない陰の領域の長さを算出し、
該移動物の障害物位置から該算出した陰の領域の長さだけ離れた位置までの間、前記予め定められた範囲を、該移動物の障害物位置と該検索した前記第１の距離センサの設置位置とを結んだ延長線上で移動し、前記予め定められた範囲の前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、
ことを特徴とする請求項３に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項５】
前記障害物領域抽出手段は、
前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置が、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置から予め定められた閾値以上変化している場合に、前記障害物位置に対応する前記障害物が前記移動物であると判定する、
ことを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか１の項に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項６】
前記移動体が移動する空間が建物内にあるとき、
前記第１の距離センサは、
前記建物内の天井に予め定められた間隔で複数設置され、
前記第１の障害物検出手段は、
複数設置されたそれぞれの前記第１の距離センサの観測範囲を融合した空間における距離の情報に基づいて、前記第１の障害物領域を検出する、
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１の項に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項７】
前記第２の距離センサは、
前記天井と床面との間の予め定められた高さで、前記建物内の床面に平行な観測範囲を観測するように、予め定められた間隔で複数設置され、
前記第２の障害物検出手段は、
複数設置されたそれぞれの前記第２の距離センサの観測範囲を融合した平面における距離の情報に基づいて、前記第２の障害物領域を検出する、
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１の項に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項８】
前記障害物領域抽出手段は、
抽出した移動可能領域に基づいて、前記移動体が移動する経路を生成する経路生成手段、
をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１の項に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項９】
自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた高さから前記空間の下方を観測するように設置された距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出装置において、
前記距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す障害物領域を検出する障害物検出手段と、
前記距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、前記障害物の形状を検出する形状検出手段と、
前記形状検出手段によって検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とを比較し、該障害物の形状が前記予め定められた物体の形状と同等である場合に、前記距離センサが該障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、該障害物の継続的な移動を検出し、前記障害物領域から、該検出した継続的に移動している前記障害物の領域を表す前記障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段と、
を備える、
ことを特徴とする移動可能領域抽出装置。
【請求項１０】
自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた第１の高さから前記空間の下方を観測するように設置された第１の距離センサと、前記空間内の予め定められた前記第１の高さより低い第２の高さから前記空間の側方を観測するように設置された第２の距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出方法において、
前記第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手順と、
前記第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手順と、
前記第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している前記障害物を移動物として検出し、前記第１の障害物領域から、該検出した前記移動物の領域を表す前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手順と、
を含む、
ことを特徴とする移動可能領域抽出方法。
【請求項１１】
自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた高さから前記空間の下方を観測するように設置された距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出方法において、
前記距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す障害物領域を検出する障害物検出手順と、
前記距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、前記障害物の形状を検出する形状検出手順と、
前記形状検出手順によって検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とを比較し、該障害物の形状が前記予め定められた物体の形状と同等である場合に、前記距離センサが該障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、該障害物の継続的な移動を検出し、前記障害物領域から、該検出した継続的に移動している前記障害物の領域を表す前記障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手順と、
を含む、
ことを特徴とする移動可能領域抽出方法。
【請求項１】
自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた第１の高さから前記空間の下方を観測するように設置された第１の距離センサと、前記空間内の予め定められた前記第１の高さより低い第２の高さから前記空間の側方を観測するように設置された第２の距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出装置において、
前記第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手段と、
前記第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手段と、
前記第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している前記障害物を移動物として検出し、前記第１の障害物領域から、該検出した前記移動物の領域を表す前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段と、
を備える、
ことを特徴とする移動可能領域抽出装置。
【請求項２】
前記第２の障害物検出手段は、
前記第２の距離センサが前記障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、前記障害物の位置を表す障害物位置を抽出し、
前記障害物領域抽出手段は、
前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置と、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置とに基づいて前記移動物を検出し、該検出した移動物の位置を表す前記障害物位置を含む前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、
ことを特徴とする請求項１に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項３】
前記第２の障害物検出手段は、
前記第２の距離センサが前記障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、前記障害物の位置を表す障害物位置を抽出し、
前記障害物領域抽出手段は、
前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置と、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置とに基づいて前記移動物を検出し、該検出した移動物の位置を表す前記障害物位置を含む予め定められた範囲の前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、
ことを特徴とする請求項１に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項４】
前記障害物領域抽出手段は、
前記移動物の位置を表す前記障害物位置に最も近い位置に設置されている前記第１の距離センサを検索し、
前記移動物の障害物位置と該検索した前記第１の距離センサとの距離、および該検索した前記第１の距離センサが前記移動物を観測したときの前記距離の情報に含まれる高さの情報に基づいて、該移動物によって前記第１の距離センサが観測することができない陰の領域の長さを算出し、
該移動物の障害物位置から該算出した陰の領域の長さだけ離れた位置までの間、前記予め定められた範囲を、該移動物の障害物位置と該検索した前記第１の距離センサの設置位置とを結んだ延長線上で移動し、前記予め定められた範囲の前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動可能領域とする、
ことを特徴とする請求項３に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項５】
前記障害物領域抽出手段は、
前記第２の障害物検出手段が抽出した前記障害物位置が、以前に前記第２の障害物検出手段が抽出した過去の障害物位置から予め定められた閾値以上変化している場合に、前記障害物位置に対応する前記障害物が前記移動物であると判定する、
ことを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか１の項に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項６】
前記移動体が移動する空間が建物内にあるとき、
前記第１の距離センサは、
前記建物内の天井に予め定められた間隔で複数設置され、
前記第１の障害物検出手段は、
複数設置されたそれぞれの前記第１の距離センサの観測範囲を融合した空間における距離の情報に基づいて、前記第１の障害物領域を検出する、
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１の項に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項７】
前記第２の距離センサは、
前記天井と床面との間の予め定められた高さで、前記建物内の床面に平行な観測範囲を観測するように、予め定められた間隔で複数設置され、
前記第２の障害物検出手段は、
複数設置されたそれぞれの前記第２の距離センサの観測範囲を融合した平面における距離の情報に基づいて、前記第２の障害物領域を検出する、
ことを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１の項に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項８】
前記障害物領域抽出手段は、
抽出した移動可能領域に基づいて、前記移動体が移動する経路を生成する経路生成手段、
をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか１の項に記載の移動可能領域抽出装置。
【請求項９】
自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた高さから前記空間の下方を観測するように設置された距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出装置において、
前記距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す障害物領域を検出する障害物検出手段と、
前記距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、前記障害物の形状を検出する形状検出手段と、
前記形状検出手段によって検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とを比較し、該障害物の形状が前記予め定められた物体の形状と同等である場合に、前記距離センサが該障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、該障害物の継続的な移動を検出し、前記障害物領域から、該検出した継続的に移動している前記障害物の領域を表す前記障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手段と、
を備える、
ことを特徴とする移動可能領域抽出装置。
【請求項１０】
自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた第１の高さから前記空間の下方を観測するように設置された第１の距離センサと、前記空間内の予め定められた前記第１の高さより低い第２の高さから前記空間の側方を観測するように設置された第２の距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出方法において、
前記第１の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第１の障害物領域を検出する第１の障害物検出手順と、
前記第２の距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す第２の障害物領域を検出する第２の障害物検出手順と、
前記第２の障害物領域に基づいて継続的に移動している前記障害物を移動物として検出し、前記第１の障害物領域から、該検出した前記移動物の領域を表す前記第１の障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手順と、
を含む、
ことを特徴とする移動可能領域抽出方法。
【請求項１１】
自律的に移動する移動体が移動する空間内の予め定められた高さから前記空間の下方を観測するように設置された距離センサと、によって前記移動体が移動する前記空間内に存在する障害物を検出し、該検出した障害物の領域の情報に基づいて、前記移動体が移動することができる移動可能領域の情報を抽出する移動可能領域抽出方法において、
前記距離センサが観測した距離の情報に基づいて、前記障害物の領域を表す障害物領域を検出する障害物検出手順と、
前記距離センサが障害物を観測したときの反射波の光量の情報に基づいて、前記障害物の形状を検出する形状検出手順と、
前記形状検出手順によって検出した障害物の形状と予め定められた物体の形状とを比較し、該障害物の形状が前記予め定められた物体の形状と同等である場合に、前記距離センサが該障害物を観測したときの前記距離の情報に基づいて、該障害物の継続的な移動を検出し、前記障害物領域から、該検出した継続的に移動している前記障害物の領域を表す前記障害物領域を除いた領域を、前記移動体が移動することができる移動可能領域として抽出する障害物領域抽出手順と、
を含む、
ことを特徴とする移動可能領域抽出方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１１−２５３３７７（Ｐ２０１１−２５３３７７Ａ）
【公開日】平成２３年１２月１５日（２０１１．１２．１５）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１２７１２２（Ｐ２０１０−１２７１２２）
【出願日】平成２２年６月２日（２０１０．６．２）
【出願人】（０００００５３２６）本田技研工業株式会社 (23,863)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１２月１５日（２０１１．１２．１５）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年６月２日（２０１０．６．２）
【出願人】（０００００５３２６）本田技研工業株式会社 (23,863)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]