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技術 経路生成装置および経路生成方法

出願人 綜合警備保障株式会社
発明者 小椎尾文夫堀口彰金子真櫻井正樹
出願日 2013年7月5日 (6年11ヶ月経過) 出願番号 2013-141389
公開日 2015年1月22日 (5年5ヶ月経過) 公開番号 2015-014919
状態 特許登録済
技術分野 移動体の位置、進路、高度又は姿勢の制御
主要キーワード 移動始点 コンコース 最適化ステップ サービスロボット グリッド数 ノード値 重み付け量 ルート生成
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2015年1月22日)のものです。
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図面 (20)

課題

人との接触を回避しつつ、ゴール地点までの到達時刻遅れを低減することを可能にする。

解決手段

所定エリア内を移動体走行させるルートを生成する経路生成装置10は、前記所定エリア内に設置されたセンサ120から該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得部13と、前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析部14と、前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第1位置から第2位置までを結ぶルートを生成するルート生成部15と、前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化部16とを備える。

概要

背景

従来、ショッピングモールコンコースなどを自律的に移動する移動体のルートを計画する場合、スタート地点からゴール地点までの最短距離を探索する方法や、壁などへの接触の可能性が低いルートを探索する方法が用いられていた。

たとえば特許文献1には、物体位置姿勢不確実性を考慮することで、衝突の危険性を低減する方法が提案されている。また、たとえば特許文献2には、路面の通行痕跡を元にルート計画を行うことで、移動体のルート計画の効率を向上する方法が開示されている。

概要

人との接触を回避しつつ、ゴール地点までの到達時刻遅れを低減することを可能にする。所定エリア内を移動体に走行させるルートを生成する経路生成装置10は、前記所定エリア内に設置されたセンサ120から該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得部13と、前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析部14と、前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第1位置から第2位置までを結ぶルートを生成するルート生成部15と、前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化部16とを備える。

目的

特に、サービスロボットなどのような人へのサービスを提供することを目的とした

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

所定エリア内を移動体走行させるルートを生成する経路生成装置であって、前記所定エリア内のセンサから該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得部と、前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析部と、前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第1位置から第2位置までを結ぶルートを生成するルート生成部と、前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化部とを備えることを特徴とする経路生成装置。

請求項2

前記所定エリア内に設定された仮ルートを記憶する記憶部をさらに備え、前記ルート生成部は、前記仮ルートに沿うように前記ルートを生成することを特徴とする請求項1に記載の経路生成装置。

請求項3

時間帯ごとに前記センサが取得した検出結果に基づいて、時間帯ごとの仮ルートを生成する仮ルート生成部をさらに備え、前記記憶部は、時間帯ごとの前記仮ルートを記憶し、前記ルート生成部は、現在時刻に対応する時間帯ごとの前記仮ルートに沿うように前記ルートを生成することを特徴とする請求項2に記載の経路生成装置。

請求項4

前記仮ルート生成部は、前記所定エリア内で混雑している領域の近傍を通り且つ該所定エリア内の通行者に接触する可能性が低いルートを通るように前記仮ルートを生成することを特徴とする請求項3に記載の経路生成装置。

請求項5

前記ルート生成部は、前記解析部による解析の結果、前記仮ルートが通る領域が塞がれている場合、該塞がれている領域を迂回するルートを含む前記ルートを生成することを特徴とする請求項2〜4のいずれか一つに記載の経路生成装置。

請求項6

前記検出結果は、前記所定エリア内を撮像した画像を含み、前記解析部は、前記画像に写される通行者の数に基づいて、前記所定エリア内の混雑状況を特定することを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の経路生成装置。

請求項7

前記検出結果は、前記所定エリア内を通行する通行者の位置および移動ベクトルを含み、前記解析部は、前記通行者の位置および移動ベクトルに基づいて、前記所定エリア内の混雑状況を特定することを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の経路生成装置。

請求項8

所定エリア内を移動体に走行させるルートを生成する経路生成方法であって、所定エリア内に設置されたセンサから該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得ステップと、前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析ステップと、前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第1位置から第2位置までを結ぶルートを生成するルート生成ステップと、前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化ステップとを含むことを特徴とする経路生成方法。

技術分野

0001

本発明は、経路生成装置および経路生成方法に関する。

背景技術

0002

従来、ショッピングモールコンコースなどを自律的に移動する移動体のルートを計画する場合、スタート地点からゴール地点までの最短距離を探索する方法や、壁などへの接触の可能性が低いルートを探索する方法が用いられていた。

0003

たとえば特許文献1には、物体位置姿勢不確実性を考慮することで、衝突の危険性を低減する方法が提案されている。また、たとえば特許文献2には、路面の通行痕跡を元にルート計画を行うことで、移動体のルート計画の効率を向上する方法が開示されている。

先行技術

0004

特開2005−32196号公報
特開2010−225126号公報
特開2011−107984号公報

発明が解決しようとする課題

0005

しかしながら、上記した従来の方法では、ショッピングモールのように人が存在する場所での自律移動において、人と接触する可能性があることを考慮して移動体のルートが計画されていなかった。そこで、たとえば人との接触を回避する方法としては、移動体自体に人との接触の可能性を判断させ、それを回避するように動作させることが考えられる(たとえば特許文献3参照)。ただし、そのような方法では、たとえば混雑時には実際の移動ルートが計画した最短ルートから大きく外れてしまい、その結果、ゴール地点に到着する時刻が大幅に遅れてしまう場合が発生するという問題があった。特に、サービスロボットなどのような人へのサービスを提供することを目的とした移動体は人目に付き易い場所を走行することが好ましいが、そのような場所を走行する場合には人との接触を多く回避する必要が生じ、ゴール地点に到着する時刻が大幅に遅れ易かった。

0006

そこで本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、人との接触を回避しつつ、ゴール地点までの到達時刻の遅れを低減することが可能な経路生成装置および経路生成方法を実現することを目的とする。

課題を解決するための手段

0007

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明にかかる経路生成装置は、所定エリア内を移動体に走行させるルートを生成する経路生成装置であって、前記所定エリア内に設置されたセンサから該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得部と、前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析部と、前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第1位置から第2位置までを結ぶルートを生成するルート生成部と、前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化部とを備えることを特徴とする。

0008

また、本発明に係る経路生成方法は、所定エリア内を移動体に走行させるルートを生成する経路生成方法であって、所定エリア内に設置されたセンサから該所定エリア内の混雑状況を特定するための検出結果を取得する取得ステップと、前記取得部が取得した検出結果を解析して前記所定エリア内の混雑状況を特定する解析ステップと、前記解析部による解析結果に基づいて、前記所定エリア内の第1位置から第2位置までを結ぶルートを生成するルート生成ステップと、前記ルート生成部が生成した前記ルートを最適化する最適化ステップとを含むことを特徴とする。

発明の効果

0009

本発明にかかる経路生成装置および経路生成方法によれば、人との接触を回避しつつ、ゴール地点までの到達時刻の遅れを低減することが可能となる。

図面の簡単な説明

0010

図1は、実施の形態1に係る移動体管理システム概略構成を示すブロック図である。
図2は、図1に示される管理システムの概略構成を示すブロック図である。
図3は、図1に示される移動体の概略構成を示すブロック図である。
図4は、実施の形態1において移動体が走行する管理エリアの一例を示す模式図である。
図5は、実施の形態1に係る仮ルート生成動作の一例を示すフローチャートである。
図6は、実施の形態1に係る最適ルート生成動作の一例を示すフローチャートである。
図7は、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の一例を説明するための図であって、複数のグリッド区画された領域のマップを示す図である。
図8は、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の一例を説明するための図であって、図7に示される各グリッドに対して与えられた重み付けの一例を示す図である。
図9は、図6のステップS115に示されるルート生成処理の一例を説明するための図である。
図10は、図6のステップS116に示されるルート最適化処理の一例を説明するための図である。
図11は、図4に示される管理エリアに対してスタート地点からゴール地点までに設定される最適ルートの一例を示す図である。
図12は、実施の形態2において移動体が走行する管理エリアの一例を示す模式図である。
図13は、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の実施の形態2に係る一例を説明するための図であって、複数のグリッドに区画された領域のマップを示す図である。
図14は、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の実施の形態2に係る一例を説明するための図であって、図13に示される各グリッドに対して与えられた重み付けの一例を示す図である。
図15は、図13および図14に示される混雑状況解析結果に基づいて図6のステップS116に示されるルート最適化処理で生成される最適ルートの一例を説明するための図である。
図16は、図12に示される管理エリアに対してスタート地点からゴール地点までに設定される最適ルートの一例を示す図である。
図17は、実施の形態3において移動体が走行する管理エリアの一例を示す模式図である。
図18は、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の実施の形態3に係る一例を説明するための図であって、複数のグリッドに区画された領域のマップを示す図である。
図19は、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の実施の形態3に係る一例を説明するための図であって、図18に示される各グリッドに対して与えられた重み付けの一例を示す図である。
図20は、図18および図19に示される混雑状況解析結果に基づいて図6のステップS116に示されるルート最適化処理で生成される最適ルートの一例を説明するための図である。
図21は、図17に示される管理エリアに対してスタート地点からゴール地点までに設定される最適ルートの一例を示す図である。

実施例

0011

以下に、本発明に係る経路生成装置および経路生成方法の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。

0012

(実施の形態1)
図1は、実施の形態1に係る移動体管理システムの概略構成を示すブロック図である。図1に示されるように、移動体管理システム1は、管理システム10と、移動体110と、センサ120とを備える。移動体110およびセンサ120と、管理システム10とは、たとえばインターネットイントラネット専用回線網などのネットワーク130を介して相互に接続されている。なお、移動体110やセンサ120は、無線基地局131を介してネットワーク130に接続していてもよい。

0013

移動体110およびセンサ120は、管理エリア100内に配置される。管理エリア100は、ショッピングモールや駅コンコースなど、通行者Mが存在し得る領域であってよい。センサ120は、たとえば管理エリア100内の所定領域における混雑の程度を判定することが可能な情報を検出し、この検出結果をネットワーク130を介して管理システム10へ送信する。このセンサ120は、所定領域の画像を取得するカメラであってよい。また、センサ120は、1つに限られない。たとえば管理エリア100内のより広範囲を検知するために、複数のセンサ120が異なる位置に設置されていてもよい。

0014

管理システム10は、センサ120から受信した検出結果(画像など)に基づき、移動体110に走行させる最適なルートRの情報(以下、単に最適ルートRという)を生成する。生成された最適ルートRは、ネットワーク130を介して移動体110へ送信される。移動体110は、管理システム10から送信された最適ルートRをネットワーク130(無線基地局131を含む)を介して受信し、この最適ルートRに従って管理エリア100内を走行する。

0015

ここで、図2に、管理システム10の概略構成を示す。図2のブロック図に示されるように、管理システム10は、制御部11と、内部クロック11aと、記憶部12と、通信部13と、混雑状況解析部14と、ルート生成部15と、ルート最適化部16と、時間帯別ルート記憶部17とを備える。また、管理システム10は、管理者に対するユーザインタフェースとして、出力部18および入力部19を備えてもよい。

0016

制御部11は、管理システム10内の各部を制御する。この制御部11は、たとえばCPU(Central Processing Unit)で構成されてもよい。内部クロック11aは、現在時刻を管理し、制御部11へ適宜通知する。記憶部12は、たとえばROM(Read Only Memory)やRAM(Random Access Memory)などで構成されており、制御部11が動作する上での各種プログラムパラメータ等を記憶している。通信部13は、たとえばNIC(Network Interface Card)などで構成され、ネットワーク130を介した情報の送受信を行う。

0017

混雑状況解析部14は、制御部11を介して与えられたセンサ120での検出結果に基づいて、管理エリア100の各時間帯での混雑状況を解析する。ルート生成部15は、混雑状況解析部14で得られた解析結果に基づいて、管理エリア100内でのスタート地点Sからゴール地点Gまでの仮のルート(以下、仮ルートという)を生成する。ルート生成部15で生成された仮ルートは、時間帯および対象の移動体110ごとに区別して時間帯別ルート記憶部17に記憶される。ルート最適化部16は、時間帯別ルート記憶部17に記憶された仮ルートと、現在センサ120で検出された検出結果とに基づいて、最適ルートRを生成する。これら混雑状況解析部14、ルート生成部15およびルート最適化部16は、たとえば制御部11が実現する機能の一部であってもよし、専用のチップで実現される機能であってもよい。また、時間帯別ルート記憶部17は、記憶部12内の一部の記憶領域であってもよい。なお、時間帯別ルート記憶部17には、時間帯別に生成された仮ルートに限らず、混雑状況の解析結果、もしくは、センサ120で得られた検出結果自体を記憶しておき、必要に応じて適宜仮ルートを生成するように構成してもよい。

0018

出力部18は、たとえばディスプレイで構成され、管理システム10が処理した各種情報をユーザへ表示する。入力部19は、たとえばキーボードマウス等で構成され、ユーザから管理システム10に対する操作を受け付ける。

0019

また、図3に、移動体110の概略構成を示す。図3のブロック図に示されるように、移動体110は、たとえば通信部111と、制御部112と、移動ルート保持部113と、位置情報取得部114と、記憶部115と、入出力部116と、走行部117とを備える。

0020

制御部112は、移動体110内の各部を制御する。この制御部112は、たとえばCPUで構成されてもよい。通信部111は、ネットワーク130を介した情報の送受信を行う。この通信部111は、無線通信機能を備えていてもよい。その場合、通信部111は、無線基地局131を介して情報の送受信を行う。

0021

記憶部115は、たとえばROMやRAMなどで構成されており、制御部112が動作する上での各種プログラムやパラメータを記憶する。入出力部116は、通行者M等への各種サービスの提示や通行者Mからの各種入力を受け付けるためのユーザインタフェースである。この入出力部116は、ディスプレイやスピーカタッチパネルマイクなどを含んでもよい。走行部117は、車輪電動モータやこれの駆動部などを含み、制御部112からの制御にしたがって走行する。

0022

移動ルート保持部113は、通信部111を介して管理システム10から受信した最適ルートRを保持する。位置情報取得部114は、移動体110の現在の位置情報を取得し、これを制御部112に入力する。この位置情報取得部114は、GPS(Global Positioning System)機能であってもよいし、RFID(Radio Frequency IDentification)タグを用いた位置特定機能であってもよい。

0023

以上の構成において、制御部112は、通信部111を介して管理システム10から最適ルートRを受信すると、これを移動ルート保持部113に記憶するとともに、この移動ルート保持部113に記憶された最適ルートRにしたがって走行するように走行部117を制御する。その際、制御部112は、位置情報取得部114で取得された現在位置に基づいて走行位置を制御してもよい。また、制御部112は、走行中に通行者Mから操作を受け付けた場合、走行を一旦停止してサービスの提供を実行してもよい。その際、制御部112は、管理システム10と通信して管理システム10からサービス提供機能を取得してもよい。

0024

さらに、制御部112は、走行中に通行者M等との接触の可能性を予測する機能を備えてもよい。この機能には、不図示のカメラや測距装置などが含まれてもよい。その場合、制御部112は、カメラや測距装置などで取得された結果に基づいて通行者M等との接触の可能性が高いか否かを判定し、接触の可能性が高い場合には、その後安全が確保できるまで走行を停止するように動作してもよいし、部分的な迂回ルートを探索して一時的に最適ルートRから外れて走行するように動作してもよい。

0025

つぎに、センサ120で得られた検出結果に基づいて時間帯毎の仮ルートを生成する際の管理システム10の動作について、図面を用いて詳細に説明する。以下の説明では、図4に示される管理エリア100をスタート地点Sからゴール地点Gまで走行する場合を例に挙げる。

0026

図4は、実施の形態1において移動体110が走行する管理エリア100の一例を示す模式図である。図4に示される例では、管理エリア100には、走行禁止エリアとして5つの障害物B1〜B5が存在し、この障害物B1〜B5の間が走行可能な通路W1となっている。移動体110は、この通路W1に沿ってスタート地点Sからゴール地点Gまでを走行するものとする。なお、管理エリア100には、管理エリア100内の通路W1を隈なく検知できるように、合計6つのセンサ121〜126が設置されている。各センサ121〜126は、センサ120と同様であってよい。さらに、管理エリア100内には、複数の通行者Mによって3つの混雑領域M11〜M13が形成されているものとする。

0027

図5は、実施の形態1に係る制御部11が実行する仮ルート生成動作の一例を示すフローチャートである。図5に示されるように、制御部11は、予め設定された所定の時刻まで待機し(ステップS101;NO)、所定の時刻となると(ステップS101;YES)、センサ121〜126から検出結果を、ネットワーク130を介して受信する(ステップS102)。もしくは、各センサ121〜126は、予め設定された所定の時刻となると、検出した結果をネットワーク130を介して管理システム10へ送信してもよい。なお、現在時刻は、適宜内部クロック11aを参照することで取得できる。

0028

つぎに、制御部11は、受信した検出結果を混雑状況解析部14へ入力し、混雑状況解析部14に管理エリア100の混雑状況を解析させる(ステップS103)。ステップS103の混雑状況解析処理では、たとえば管理エリア100の通路W1におけるどの領域が混雑しているかが特定される。たとえば図4に示す例では、スタート地点Sから紙面上方へ向かう通路W1と、管理エリア100の紙面左上隅から紙面右側のゴール地点Gへ向かう通路W1とに、それぞれ混雑領域M11〜M13が形成されている。したがって、混雑状況解析処理では、混雑領域M11〜M13の位置、もしくは、これらを含む通路部分(スタート地点Sから紙面上方へ向かう通路、および、管理エリア100の紙面左上隅から紙面右側のゴール地点Gへ向かう通路)が特定される。

0029

つぎに、制御部11は、混雑状況解析部14で得られた解析結果をルート生成部15へ入力し、ルート生成部15にスタート地点Sからゴール地点Gまでの仮ルートR0(図4参照)を生成させる(ステップS104)。ここで、たとえば移動体110が通行者Mへサービス等を提供する目的の自走ロボットであったとすると、移動体110は、できるだけ人目に付くように走行することが好ましい。したがって、その場合では、仮ルートR0は、比較的混雑している通路を通過するように設定されるとよい。たとえば図4に示す例では、混雑領域M11〜M13を含む通路(スタート地点Sから紙面上方へ向かう通路、および、管理エリア100の紙面左上隅から紙面右側のゴール地点Gへ向かう通路)を通過するような仮ルートR0が生成されるとよい。

0030

つぎに、制御部11は、ルート生成部15で生成された仮ルートR0を、ステップS101において特定された現在時刻もしくはセンサ121〜126から受信した検出結果に含まれる時刻が属する時間帯と、対象の移動体110を識別する識別情報とに対応づけて、時間帯別ルート記憶部17に記憶する(ステップS105)。その後、制御部11は、動作を終了するか否かを判定し(ステップS106)、終了しない場合(ステップS106;NO)、ステップS101へリターンする。一方、動作を終了する場合(ステップS106;YES)、制御部11は、本動作を終了する。

0031

なお、ステップS103における混雑状況解析処理では、センサ120から受信した異なる日の同じ時間帯の検出結果に基づいて、混雑状況が解析されてもよい。たとえばセンサ120から受信した同一時間帯の5日分の検出結果を記憶しておき、これらに基づいて管理エリア100中のいずれの領域が混雑し易いかが特定されてもよい。また、時間帯別に生成された仮ルートではなく、センサで得られた検出結果自体を記憶しておく場合、ステップS102でセンサ121〜126から受信した検出結果がたとえば時間帯別ルート記憶部17に記憶される。その場合、ステップS103以降の処理は、仮ルートが要求された際に実行される。また、また、混雑状況の解析結果を記憶しておく場合、ステップS103で得られた解析結果がたとえば時間帯別ルート記憶部17に記憶される。その場合、ステップS104以降の処理は、仮ルートが要求された際に実行される。

0032

つぎに、仮ルートR0から最適ルートR1を生成する動作について、以下に図面を用いて詳細に説明する。図6は、実施の形態1に係る制御部11が実行する最適ルート生成動作の一例を示すフローチャートである。図6に示されるように、制御部11は、予め設定された所定の時刻まで待機し(ステップS111;NO)、所定の時刻となると(ステップS111;YES)、内部クロック11aで管理されている現在時刻に基づいて、現在の時刻に対応づけられた仮ルートR0を、時間帯別ルート記憶部17から取得する(ステップS112)。

0033

つぎに、制御部11は、センサ121〜126から検出結果をネットワーク130を介して受信する(ステップS113)。もしくは、各センサ121〜126は、予め設定された所定の時刻となると、検出した結果をネットワーク130を介して管理システム10へ送信してもよい。

0034

つぎに、制御部11は、受信した検出結果を混雑状況解析部14へ入力し、混雑状況解析部14に管理エリア100内の混雑状況を解析させる(ステップS114)。つづいて、制御部11は、ステップS112で読み出した仮ルートR0と、ステップS114で得られた解析結果とをルート生成部15へ入力し、ルート生成部15に仮ルートR0の順路に従い且つ解析結果に基づいたルートの生成を実行させる(ステップS115)。つぎに、制御部11は、ルート生成部15で生成されたルートをルート最適化部16へ入力し、ルート最適化部16にルートの最適化を実行させる(ステップS116)。なお、ステップS114〜S116の詳細については、後述において触れる。

0035

つぎに、制御部11は、ルート最適化部16で生成された最適ルートR1を含むルート巡回命令を、対象の移動体110へ送信する(ステップS117)。このルート巡回命令の送信は、たとえばプッシュ配信であってもよい。その後、制御部11は、動作を終了するか否かを判定し(ステップS118)、終了しない場合(ステップS118;NO)、ステップS111へリターンする。一方、動作を終了する場合(ステップS118;YES)、制御部11は、本動作を終了する。

0036

ここで、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理、ステップS115に示されるルート生成処理、およびステップS116に示されるルート最適化処理について、図7図10を用いて説明する。なお、ここでは、説明の簡略化のため、管理エリア100の一部の領域101に着目する。したがって、以下の説明では、領域101として説明するが、この領域101は管理エリア100と読み替えられてよい。

0037

図7および図8は、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の一例を説明するための図であって、図7は、複数のグリッドC1に区画された領域101のマップを示す図であり、図8は、図7に示される各グリッドC1に対して与えられた重み付けの一例を示す図である。図9は、図6のステップS115に示されるルート生成処理の一例を説明するための図である。図10は、図6のステップS116に示されるルート最適化処理の一例を説明するための図である。

0038

図7に示されるように、混雑状況解析処理では、混雑状況解析部14は、まず、領域101のマップを取得し、このマップを2次元配列する正方形マス目状の複数のグリッドC1に区画する。1つのグリッドC1の大きさは、たとえば移動体110に相当する大きさであってもよいし、通行者Mに相当する大きさであってもよい。なお、領域101のマップは、たとえば予め時間帯別ルート記憶部17等に保存されていてもよい。その場合、混雑状況解析部14は、制御部11を介して領域101のマップを取得する。また、保存されているマップは、予め複数のグリッドC1に区画されていてもよい。さらに、マップ内の障害物B1〜B5は、たとえば管理エリア100に対する実際の比率よりも膨張されていてもよい。これにより、計測誤差制御誤差等による移動体110の障害物B1〜B5への接触を低減することができる。

0039

つぎに、混雑状況解析部14は、複数のグリッドC1のうちから移動体110の移動始点目的地とを特定し、これらのグリッドC1をスタート地点Sおよびゴール地点Gにそれぞれ設定する。なお、スタート地点Sとゴール地点Gとは、予め区画されたグリッドC1に設定されていてもよい。つぎに、混雑状況解析部14は、制御部11から入力されたセンサ121〜126(ここではセンサ123)による検出結果を、複数のグリッドC1に区画されたマップに対して重畳する。なお、検出結果は、上述したように、たとえば領域101の画像であってよい。その場合、混雑状況解析部14は、領域101(管理エリア100)のマップと検出画像の領域とが適切に重畳するように、検出画像の特徴点を抽出して検出画像の大きさおよび形状を変形してもよい。

0040

つぎに、各グリッドC1に重畳する各領域の検出結果に基づいて、各領域での混雑状況を解析する。この解析では、混雑状況が数値化されてもよい。数値化は、たとえば各領域内に存在する通行者Mの数に基づく処理であってもよい。

0041

つぎに、図8に示されるように、混雑状況解析部14は、各領域に対して求めた混雑状況に基づいて、各領域に対応する各グリッドC1に対して重み付け量を与える。図8に示される例では、たとえば複数の通行者Mによって混雑している領域M13に対応するグリッドC1のうち、大混雑している領域のグリッドC1に対しては重み付け量として‘4’が付与され、大混雑よりも低い程度に混雑している領域のグリッドC1に対しては重み付け量として‘2’が付与される。また、混雑していない領域に対応するグリッドC1に対しては重み付け量として‘1’が付与されている。

0042

なお、ここでは、扉などの開閉によって衝突する可能性が存在する領域については触れていないが、このような領域は、たとえ障害物B1〜B5と同様に走行禁止エリアとして設定されてもよい。ただし、これに限定されず、このような領域に対応するグリッドC1に対して、大きな重み付け量を与えるようにしてもよい。

0043

また、図6のステップS115においてルート生成部15に実行させるルート生成処理では、ルート生成部15は、2次元配列するグリッドC1に対し、ルート生成時に用いる指標(以下、ノード値という)を設定する。このノード値は、少なくともスタート地点Sからゴール地点Gまでの間に位置する全てのグリッドC1に対して設定される。

0044

各グリッドC1に対するノード値は、たとえばスタート地点SのグリッドC1からゴール地点GのグリッドC1までを仮ルートR0に沿って上下左右に順次移動することで求める手法により生成することができる。たとえば、あるグリッドC1に対し、その上下左右に位置する4近傍のグリッドC1の重み付け量を‘1’加算する。この処理をスタート地点SのグリッドC1からゴール地点GのグリッドC1まで、仮ルートR0に沿って順次実行することで、少なくともスタート地点Sからゴール地点Gまでの間に位置する全てのグリッドC1に対してノード値を設定することができる。たとえば図9に示される例では、スタート地点Sに対して上下左右に隣接するグリッドC1には、それぞれノード値‘1’が設定され、また、スタート地点Sから紙面右方向へ7つ進んだグリッドC1には、ノード値‘8’が設定される。

0045

つぎに、ルート生成部15は、各グリッドC1に設定されたノード値に基づいて、スタート地点Sからゴール地点GまでのグリッドC1の配列に従った最短のルートR11を特定する。この処理では、たとえば現在のグリッドC1に対して上下左右に隣接するグリッドC1のうち、現在のグリッドC1に設定されているノード値よりも大きく且つノード値が最も小さいグリッドC1を順次辿るようなルートR11が特定される。このようなルールにしたがって順次、隣接するグリッドC1を選択することで、仮ルートR0に沿った1つのルートR11を生成することができる。なお、複数のルートが特定され得る場合には、ルート生成部15は、その中でも最短のルートR11を選択するとよい。

0046

また、図6のステップS116においてルート最適化部16に実行させるルート最適化処理では、ルート最適下部16は、図10に示されるように、ルートR11に対して、これを辿るグリッドC1を含む膨張エリアR13を設定する。膨張エリアR13は、たとえばルートR11上の各グリッドC1に対して隣接するグリッドC1のうち、そのノード値がルートR11上の対象グリッドC1のノード値よりも所定数(たとえば‘1’)以下大きなグリッドC1のみが含まれるように設定されてよい。たとえば図9および図10に示される例では、所定数を‘1’とした場合、スタート地点Sから紙面右方向へ6つ進んだグリッドC1に対しては、そのノード値‘6’よりも1つだけ大きいノード値‘7’である紙面上側のグリッドC1が膨張エリアR13として選択される。

0047

以上のようにして、ルートR11に対して膨張エリアR13を設定すると、ルート最適化部16は、この膨張エリアR13内で最短となるような最適ルートR12を生成する。生成される最適ルートR12には、グリッドC1を直線的に斜めに通過する部分が含まれていてもよい。これにより、ルート生成部15で生成されたルートR11を大きく外れることがなく、且つ、膨張エリアR13内で最短となる最適ルートR12が生成される。

0048

以上のような動作を管理エリア100全体に対して行うことで、図11に示されるように、人目に付き易い仮ルートR0に沿い、且つ、混雑領域M11〜M13を回避しつつこれらの近傍をスムーズに走行することが可能な最適ルートR1が生成される。その結果、移動体110のゴール地点Gまでの到達時刻の遅れを低減することが可能な最適ルートR1を設定することが可能となる。この最適ルートR1に従って走行することで、移動体110は、通行者Mとの接触の可能性を低減しつつ、人目に付き易い通路W1を走行することが可能となる。なお、図11は、図4に示される管理エリア100に対してスタート地点Sからゴール地点Gまでに設定される最適ルートR1の一例を示す図である。

0049

(実施の形態2)
つぎに、実施の形態2に係る移動体管理システムについて、図面を用いて詳細に説明する。実施の形態1では、ある時刻における検出結果(画像など)から管理エリア100内の混雑状況を解析し、この解析結果に基づいて最適ルートR1を生成していた。ただし、これに限らず、たとえば、ある時刻において管理エリア100内に存在する通行者Mなどの位置や移動ベクトルを検出し、この検出結果に基づいて混雑状況を解析し、この解析結果に基づいて最適ルートを生成することもできる。以下、このような形態を、実施の形態2として、図面を用いて詳細に説明する。

0050

図12は、実施の形態2において移動体110が走行する管理エリア100の一例を示す模式図である。なお、図12に示される管理エリア100は、図4に示される管理エリア100と同様であってよい。

0051

図12に示されるように、センサ120(図12に示される例ではセンサ123)は、たとえば管理エリア100(たとえば所定領域101)内に存在する通行者Mの位置および移動ベクトルを検出し、この検出結果をネットワーク130を介して管理システム10へ送信する。もしくは、センサ120は、ある時間帯における管理エリア100内の画像を所定間隔(たとえば1秒間隔)で取得し、取得した画像をネットワーク130を介して管理システム10へ送信する。その場合、管理システム10は、センサ120から受信した時系列に沿った画像を混雑状況解析部14に入力し、入力されたある時間帯における時系列に沿った画像から、管理エリア100内に存在する通行者Mの位置および移動ベクトルを算出する。

0052

以上のようにして、ある時間帯において管理エリア100内に存在する通行者Mの位置および移動ベクトルを取得すると、管理システム10の混雑状況解析部14は、特定された結果に基づいて、ある時間帯における管理エリア100内の混雑状況を解析する。また、混雑状況解析部14は、管理エリア100のマップに設定された各グリッドC1に対し、この解析結果に基づいて、混雑状況に応じた重み付け量を付与する。その後、管理システム10は、実施の形態1と同様に、ルート生成部15を用いて仮ルートR0を生成し、また、ルート最適化部16を用いて仮ルートR0から最適ルートR2を生成して、この最適ルートR2を移動体110へ送信する。

0053

実施の形態2に係る移動体管理システムの構成および動作は、上述の実施の形態1において図1〜3、図5および図6を用いて説明した移動体管理システム1の構成および動作と同様であってよい。ただし、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理は、以下において図13および図14を用いて説明する処理に置き換えられる。

0054

図13および図14は、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の実施の形態2に係る一例を説明するための図であって、図13は、複数のグリッドC1に区画された領域101のマップを示す図であり、図14は、図13に示される各グリッドC1に対して与えられた重み付けの一例を示す図である。また、図15は、図13および図14に示される混雑状況解析結果に基づいて図6のステップS116に示されるルート最適化処理で生成される最適ルートR22の一例を説明するための図である。

0055

図13に示されるように、混雑状況解析処理では、混雑状況解析部14は、図7と同様に、管理エリア100(領域101)を複数のグリッドC1に区画する。また、混雑状況解析部14は、制御部11から入力されたセンサ121〜126(ここではセンサ123)による検出結果を、複数のグリッドC1に区画されたマップに対して重畳する。この検出結果には、上述したように、通行者Mの位置および移動ベクトルの情報が含まれる。

0056

つぎに、図14に示されるように、混雑状況解析部14は、マップに重畳した通行者Mの位置および移動ベクトルに基づいて、各グリッドC1に対して重み付け量を与える。図14に示される例では、移動体110の移動方向(たとえば仮ルートR0の順方向)と同じ順方向の移動ベクトルを持つ通行者Mが存在するグリッドC1には、通行者Mが存在しないグリッドC1よりも大きい重み付け量が付与され、移動体110の移動方向と逆方向の移動ベクトルを持つ通行者Mが存在するグリッドC1には、順方向の移動ベクトルを持つ通行者Mが存在するグリッドC1よりも大きい重み付け量が付与されている。この重み付けは、移動体の移動方向と通行者の移動方向によって、進みやすさが異なることを表し、ルートの移動方向によって重み付けの量を変化させてもよい。また、移動速度の比較的大きい通行者Mが存在するグリッドC1には、移動速度の比較的小さい通行者Mが存在するグリッドC1よりも大きい重み付け量が付与されている。さらに、停滞している通行者Mが存在するグリッドC1には、最も大きい重み付け量が付与されている。なお、移動ベクトルを持つ通行者Mが存在するグリッドC1近傍のグリッドC1については、そのベクトル量に応じたグリッド数分、通行者Mが存在するグリッドC1と同じ重み付け量が付与されてもよい。

0057

以上のようにして各グリッドC1に対して重み付け量が付与されると、制御部11は、上述において図9および図10を用いて説明した方法と同様の方法を用いることで、図15に示されるように、ルートR21を生成し、また、このルートR21を最適化した最適ルートR22を生成する。

0058

以上のような動作を管理エリア100全体に対して行うことで、図16に示されるように、人目に付き易い仮ルートR0に沿い、且つ、通行者Mの移動位置や移動方向に応じて接触を回避しつつ通行者Mの近傍をスムーズに走行することが可能な最適ルートR2が生成される。その結果、移動体110のゴール地点Gまでの到達時刻の遅れを低減することが可能な最適ルートR2を設定することが可能となる。この最適ルートR2に従って走行することで、移動体110は、通行者Mとの接触の可能性を低減しつつ、人目に付き易い通路W1を走行することが可能となる。なお、図16は、図12に示される管理エリア100に対してスタート地点Sからゴール地点Gまでに設定される最適ルートR2の一例を示す図である。

0059

(実施の形態3)
つぎに、実施の形態3に係る移動体管理システムについて、図面を用いて詳細に説明する。たとえば混雑状況の程度次第では、通路W1の一部が塞がれて通り抜けができない場合がある。そのような場合、仮ルートR0とは異なる迂回ルートを部分的に設定してもよい。以下、このような形態を、実施の形態3として、図面を用いて詳細に説明する。

0060

図17は、実施の形態3において移動体110が走行する管理エリア100の一例を示す模式図である。なお、図17に示される管理エリア100は、図4に示される管理エリア100と同様であってよい。ただし、管理エリア100内には、通路W1の一部を塞ぐように混雑領域M31が形成されているとする。

0061

図17に示されるように、センサ120(図17に示される例ではセンサ122)は、たとえば管理エリア100(たとえば所定領域101)内の画像を取得し、これをネットワーク130を介して管理システム10へ送信する。これに対し、管理システム10は、実施の形態1と同様の方法にて混雑状況を解析し、この解析結果に基づいて最適ルートを生成して、これを移動体110へ送信する。ただし、この際、通り抜けができない部分が存在するため、管理システム10は、部分的な迂回ルートを含む最適ルートR3を生成する。

0062

実施の形態3に係る移動体管理システムの構成および動作は、上述の実施の形態1において図1〜3、図5および図6を用いて説明した移動体管理システム1の構成および動作と同様であってよい。ただし、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の結果、仮ルートR0に沿った通路W1を通行不可能なことが判明した場合、もしくは、仮ルートR0に沿わないルートを走行した方が好ましいと判断した場合、図6のステップS114〜S116に示される処理は、以下において図18図20を用いて説明するようになる。

0063

図18および図19は、図6のステップS114に示される混雑状況解析処理の実施の形態3に係る一例を説明するための図であって、図18は、複数のグリッドC1に区画された領域101のマップを示す図であり、図19は、図18に示される各グリッドC1に対して与えられた重み付けの一例を示す図である。また、図20は、図18および図19に示される混雑状況解析結果に基づいて図6のステップS116に示されるルート最適化処理で生成される最適ルートR32の一例を説明するための図である。

0064

図18に示されるように、混雑状況解析処理では、混雑状況解析部14は、図7と同様に、管理エリア100(領域101)を複数のグリッドC1に区画する。また、混雑状況解析部14は、制御部11から入力されたセンサ121〜126(ここではセンサ123)による検出結果を、複数のグリッドC1に区画されたマップに対して重畳する。

0065

つぎに、図19に示されるように、混雑状況解析部14は、マップに重畳した混雑状況の検出結果に基づいて、各グリッドC1に対して重み付け量を与える。図19に示される例では、たとえば図8に示される例と同様の方法を用いて、各グリッドC1に重み付け量が付与される。

0066

以上のようにして各グリッドC1に対して重み付け量が付与されると、制御部11は、この重み付け量が各グリッドC1に付与されたマップと、仮ルートR0とを、ルート生成部15に入力する。ここで、仮ルートR0は、たとえばスタート地点Sから図19の紙面左上のコーナーを通ってゴール地点Gへ向かうルートであるとする。ルート生成部15は、たとえば図9と同様の方法にて、スタート地点Sからゴール地点Gまでのルートを生成する。ただし、図19に示される例では、紙面左上のコーナーを通ってゴール地点Gまでの間に、通路W1を塞ぐように、混雑領域M31が形成されている。そこで、ルート生成部15は、図20に示されるように、塞がれた通路W1を通らない迂回ルートR31を生成する。この迂回ルートR31は、たとえば仮ルートR0に最も近い通路を通り且つ塞がれた通路を通らないルートであるとよい。そのような迂回ルートR31を設定することで、できるだけ人目に付きやすい迂回ルートR31を生成することができる。

0067

その後、制御部11は、上述において図10を用いて説明した方法と同様の方法を用いることで、図20に示されるように、迂回ルートR31を最適化した最適ルートR32を生成する。

0068

以上のような動作を管理エリア100全体に対して行うことで、図21に示されるように、人目に付き易い仮ルートR0からできるだけ外れることがなく、且つ、通行者Mとの接触を回避しつつこれらの近傍をスムーズに走行することが可能な最適ルートR3が生成される。その結果、移動体110のゴール地点Gまでの到達時刻の遅れを低減することが可能な最適ルートR3を設定することが可能となる。この最適ルートR3に従って走行することで、移動体110は、通行者Mとの接触の可能性を低減しつつ、人目に付き易い通路W1を走行することが可能となる。なお、図21は、図17に示される管理エリア100に対してスタート地点Sからゴール地点Gまでに設定される最適ルートR3の一例を示す図である。

0069

上記実施の形態は本発明を実施するための例にすぎず、本発明はこれらに限定されるものではなく、仕様等に応じて種々変形することは本発明の範囲内であり、更に本発明の範囲内において、他の様々な実施の形態が可能であることは上記記載から自明である。例えば各実施の形態に対して適宜例示した変形例は、他の実施の形態に対して適用することも可能であることは言うまでもない。

0070

1移動体管理システム
10 管理システム
11 制御部
11a内部クロック
12 記憶部
13通信部
14混雑状況解析部
15ルート生成部
16ルート最適化部
17時間帯別ルート記憶部
18 出力部
19 入力部
100管理エリア
101 領域
110 移動体
111 通信部
112 制御部
113移動ルート保持部
114位置情報取得部
115 記憶部
116入出力部
117走行部
120、121〜126センサ
130ネットワーク
131無線基地局
B1〜B5障害物
Sスタート地点
Gゴール地点
C1グリッド
M通行者
M11〜M13、M31混雑領域
R0仮ルート
R1、R2、R3最適ルート
R11、R21、R31 ルート
R12、R22、R32 最適ルート
R13 膨張エリア

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