(57)【要約】【課題】待ち合わせ時の利便性を向上させることができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供すること。【解決手段】第１合流主体と第２合流主体が合流する合流ポイントに関する情報を取得する第１取得部と、前記第１合流主体と第２合流主体が合流する合流ポイントに関する画像を取得する第２取得部と、前記第１取得部により取得された前記合流ポイントに関する情報、および前記第２取得部により取得された前記画像に基づいて、前記合流ポイントの位置を推定する位置推定部と、を備える、情報処理装置。【選択図】図１
2020038071.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１合流主体と第２合流主体が合流する合流ポイントに関する情報を取得する第１取得部と、
前記合流ポイントに関する画像を取得する第２取得部と、
前記第１取得部により取得された前記情報、および前記第２取得部により取得された前記画像に基づいて、前記合流ポイントの位置を推定する位置推定部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記位置推定部は、前記第１取得部により取得された合流ポイントに関する情報よりも、詳細な前記合流ポイントの位置を推定する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記合流ポイントは、第１合流主体と第２合流主体が待ち合わせるポイントである、
請求項１または２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１取得部は、前記合流ポイントに関する情報を自然言語による情報として取得する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記第１取得部により取得された情報の意味を解釈し、前記合流ポイントを含む地図上の位置情報に読み替える、意味解釈部をさらに備える、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記位置推定部は、前記位置情報における物標の３次元空間における配置に関する情報である周辺情報がない場合、前記第２取得部により取得された前記画像から前記周辺情報を生成して、前記周辺情報に基づいて前記位置を推定する、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記位置推定部は、前記位置の推定する際に前記位置における風景をGenerative Query Networkにより実現されるレンダリングによって生成することで予測する、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記位置推定部は、予測した前記風景と前記周辺情報の物標の有無、および前記物標の配置を照らし合わせることで前記位置を推定する、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記位置推定部により前記位置が特定できない場合に、前記画像から新たな合流ポイントの候補を設定する、代替位置設定部をさらに備える、
請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータが、
第１合流主体と第２合流主体が合流する合流ポイントに関する情報を取得し、
前記合流ポイントに関する画像を取得し、
前記情報、および前記画像に基づいて、前記合流ポイントの位置を推定する、
情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータに、
第１合流主体と第２合流主体が合流する合流ポイントに関する情報を取得させ、
前記合流ポイントに関する画像を取得させ、
前記情報、および前記画像に基づいて、前記合流ポイントの位置を推定させる、
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、地図データと、装置が搭載された移動体の位置情報と、移動体の周辺に存在するランドマーク等の対象物の検出結果とに基づいて、移動体の位置を高精度で推定する位置推定装置が知られている（特許文献１参照）。
【０００３】
また、近年では２以上の視点の静止画から、静止画に映り込む静止物の位置関係を予想し再現した立体イメージ図を生成する、生成方法が開示されている（非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−２３０２１３号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Ali Eslami他２２名、”Neural scene representation and rendering”、 [online]、［平成３０年８月１日検索］、インターネット＜https://deepmind.com/blog/neural-scene-representation-and-rendering/＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、従来の技術では、音声やテキストによる会話（チャットなど）の流れに基づいて、自然に待ち合わせ場所を推定することができなかった。このため、利便性が十分でなかった。
【０００７】
本発明は、このような事情を考慮してなされたものであり、待ち合わせ時の利便性を向上させることができる情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することを目的の一つとする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様は、第１合流主体と第２合流主体が合流する合流ポイントに関する情報を取得する第１取得部と、前記合流ポイントに関する画像を取得する第２取得部と、前記第１取得部により取得された前記情報、および前記第２取得部により取得された前記画像に基づいて、前記合流ポイントの位置を推定する位置推定部と、を備える情報処理装置である。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、待ち合わせ時の利便性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】情報処理装置１００の利用環境を示す図である。
【図２】情報処理装置１００のブロック図である。
【図３】意味解釈部１４２による第１領域の解釈方法を説明する図である。
【図４】ＧＱＮによる特定位置からの風景の推定方法を模式的に示す図である。
【図５】位置推定部１４０による待ち合わせ位置の推定方法を説明する図である。
【図６】情報処理装置１００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照し、本発明の情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムの実施形態について説明する。
【００１２】
情報処理装置は、一以上のプロセッサにより実現される。情報処理装置は、第１合流主体と第２合流主体が合流ポイントで合流することを支援する装置である。合流とは、例えば、荷物の授受や送迎のための待ち合わせである。第１合流主体および第２合流主体は、例えば、一方が合流ポイントを指定する利用者であり、他方が撮像部を有する移動体（自律走行する車両やドローン等）である。
【００１３】
情報処理装置は、例えば、利用者が旅行先などの不慣れな場所において、移動体に送迎や荷物の授受を依頼して待ち合わせする場合に、利用者が合流ポイントを正確に説明できない場合であっても、合流ポイントを推定することで利用者と移動体とが出会えるように支援する装置である。また、情報処理装置は、移動体の運転者（または操縦者）が存在し、その人が合流ポイント周辺の地理に詳しくない場合であっても、利用者と移動体とが出会えるように支援する。
【００１４】
情報処理装置は、例えば、移動体が合流ポイントの周辺に到着した後に撮像された１以上の画像に基づいて、合流ポイントの周辺情報を生成し、生成した地理情報に基づいて合流ポイントを推定する。周辺情報とは、合流ポイント周辺の地理的情報（例えば、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機により測位した結果）と、合流ポイント周辺の道路、標識、建物、看板等の物標の３次元空間における配置情報とを含む。
【００１５】
情報処理装置は、周辺情報と、利用者の合流ポイントに関する説明とに基づいて、利用者から見える風景を推定することで合流ポイントを推定し、その位置に移動体が到着することを支援する。
【００１６】
［全体構成］
図１は、情報処理装置１００の利用環境を示す図である。情報処理装置１００は、例えば、移動体ＶおよびユーザデバイスＵＤとネットワークＮＷを介して通信する。情報処理装置１００は、ユーザデバイスＵＤを介して利用者Ｐから、合流ポイントの近隣の特徴や、合流ポイントが面する通りの名称、合流ポイントから見える建物の特徴、利用者Ｐの現在地に関する情報等に基づいて合流ポイントを推定する。なお、情報処理装置１００は、移動体Ｖに搭載されてもよい。
【００１７】
利用者Ｐは、「Ａ百貨店に迎えに来てください。」のように、合流ポイントを情報処理装置１００に伝える。情報処理装置１００は、合流ポイントを移動体Ｖに連絡し、移動体Ｖを合流ポイント周辺に向かわせる。移動体Ｖは、合流ポイント周辺に到着したら、移動体Ｖの周辺を撮像する。情報処理装置１００は、移動体Ｖからその画像を取得し、合流ポイントの情報と画像とに基づく待ち合わせ位置の推定結果を移動体Ｖに伝える。この待ち合わせ位置とは、合流ポイントよりも詳細な（粒度の高い）位置の情報であり、例えば、緯度経度高度などの座標で表される。以下、この詳細な位置を座標と称する。
【００１８】
また、情報処理装置１００は、利用者Ｐにより「合流ポイントの正面には、Ｂ社の看板がついた建物があります。」のような、合流ポイントを特定するための情報を併せて連絡された場合、その情報を待ち合わせ位置の推定に用いる。これにより、合流ポイントが、出入口を複数持ち、利用者の指定した位置の特定が難しい施設（例えば、ターミナル駅や、大型商業施設）であっても、待ち合わせ位置を推定することができる。
【００１９】
図２は、情報処理装置１００のブロック図である。情報処理装置１００は、例えば、通信部１１０と、第１取得部１２０と、第２取得部１３０と、位置推定部１４０と、待ち合わせ支援部１５０と、代替位置設定部１６０と、記憶部１７０とを備える。
【００２０】
通信部１１０は、ユーザデバイスＵＤおよび移動体Ｖと通信する。通信部１１０は、例えば、ユーザデバイスＵＤから合流ポイントに関する情報を自然言語（例えば、音声データやテキストデータ）の情報として受信し、第１取得部１２０および位置推定部１４０に出力する。また、通信部１１０は、移動体Ｖから受信した画像を第２取得部１３０に出力する。また、通信部１１０は、位置推定部１４０の推定結果を移動体Ｖに送信する。
【００２１】
第１取得部１２０は、前述のように通信部１１０を介して合流ポイントに関する情報を取得し、位置推定部１４０および待ち合わせ支援部１５０に出力する。
【００２２】
第２取得部１３０は、前述のように、通信部１１０を介して移動体Ｖから移動体Ｖの周辺の画像を取得する。第２取得部１３０が取得した画像は、記憶部１７０の記憶する周辺情報１７２ａに記憶される。第２取得部１３０は、取得した画像の一部または全部を位置推定部１４０に出力する。なお、第２取得部１３０は、周辺情報１７２ａに記憶された関連情報（例えば、過去に撮像された同一地点を別角度から撮像した画像）がある場合、その関連情報も併せて位置推定部１４０に出力してもよい。
【００２３】
位置推定部１４０は、通信部１１０により出力された合流ポイントに関する情報の音声データまたはテキストデータ、および第２取得部１３０により出力された画像に基づいて、合流ポイントとして利用者が意図した地点の座標（以下、待ち合わせ位置）を推定する。
【００２４】
位置推定部１４０は、例えば、意味解釈部１４２と、画像解析部１４４と、合流ポイント推定部１４６とを備える。
【００２５】
意味解釈部１４２は、合流ポイントに関する情報から、合流ポイントの住所または合流ポイントの住所に対応する情報（例えば、施設名称）といった地図上の位置情報として読み替えることで、合流ポイントに関する情報の意味を解釈する。意味解釈部１４２は、合流ポイントに関する情報が音声データである場合、音声データを形態素解析することでテキストデータに変換する。意味解釈部１４２は、テキストデータに対して固有名詞の抽出等の処理を行い、抽出結果の住所または住所に対応する情報に基づいて、記憶部１７０の記憶する地図情報１７２から第１領域を取得する。第１領域は、例えば、「東京都中央区日本橋」や、「米国カリフォルニア州ロサンゼルス郡バーバンク」のような合流ポイントを含む領域一体を示す住所で示される。なお、地図情報１７２は、例えば、道路を示すリンクと、リンクによって接続されたノードと、リンク周辺の物標（建物等）とが表現された情報である。
【００２６】
意味解釈部１４２は、例えば、利用者Ｐから提供された合流ポイントに関する情報が「Ｃ駅の北側の通りに面したカフェの前まで迎えに来てください。」のような説明であった場合、「Ｃ駅」、「北側の通り」、「カフェ」のそれぞれの指す位置を解釈し、利用者Ｐが示す合流ポイントに対応する住所を地図情報１７２から取得する。
【００２７】
また、意味解釈部１４２は、利用者Ｐが合流ポイントを説明する情報を解釈することで、待ち合わせ位置の候補を決定する。意味解釈部１４２は、例えば、利用者Ｐにより提供された「合流ポイントの正面には、Ｂ社の看板がついた建物があります。」のような情報から、利用者Ｐの示す待ち合わせ位置が物標「Ｂ社の看板がついた建物」の「正面」に存在する、という位置関係を解釈する。
【００２８】
なお、意味解釈部１４２は、解釈した待ち合わせ位置の候補が第１領域の示す領域内に存在しない場合、すなわち、第１領域の抽出結果が誤っている可能性が高い場合、解釈した待ち合わせ位置の候補を、通信部１１０を介して移動体Ｖに送信することで、移動体Ｖの目的地を訂正してもよい。意味解釈部１４２は、解釈した位置の情報を待ち合わせ支援部１５０に出力する。
【００２９】
画像解析部１４４は、第２取得部１３０により出力された画像を解析し、待ち合わせ位置の候補を決定する。画像解析部１４４は、例えば、合流ポイントとして「Ａ百貨店」が指定された場合、画像を解析し、画像内でのＡ百貨店の映り込む領域を特定する。また、画像解析部１４４は、利用者Ｐが待ち合わせ位置を説明するために挙げた物標の映り込む領域を特定する。なお、画像解析部１４４は、周辺情報１７２ａに記憶された関連情報に含まれる画像を併せて解析してもよい。
【００３０】
画像解析部１４４は、例えば、画像において合流ポイントを推定する処理に必要な領域と不必要な領域とを区別し、必要な領域内の特徴点（例えば、建物等の物標の端部や輪郭）を抽出する処理を行う。また、画像解析部１４４は、画像内の標識や看板等の文字を認識してもよい。
【００３１】
合流ポイント推定部１４６は、意味解釈部１４２の解釈結果、および画像解析部１４４の解析結果に基づいて、待ち合わせ位置を推定する。合流ポイント推定部１４６は、合流ポイントの候補が複数存在する場合、候補から最も可能性の高い待ち合わせ位置を推定する。合流ポイント推定部１４６の処理は、例えば、ＧＱＮ（Generative Query Network）により実現される。
【００３２】
ＧＱＮとは、視認できる情報から目で見えない部分を推測するレンダリング（Rendering）方法である。レンダリングとは、抽象的で高次の情報から画像等を生成する手法のことである。例えば、４脚構造のテーブルの天板部分と３つの脚が見えている場合に、視認できる情報（テーブルの天板部分および３つの脚）と視点の角度とに基づいてレンダリングすることで視認されていない他の１つの脚の位置を推測し、その脚が見える画像を演算結果として導出することができる。
【００３３】
合流ポイント推定部１４６は、待ち合わせ位置の推定結果として、待ち合わせ位置における移動体Ｖから見た風景を予測し、その予測風景を生成してもよい。なお、合流ポイント推定部１４６は、予測風景の生成に周辺情報１７２ａの関連データを用いてもよい。
【００３４】
合流ポイント推定部１４６は、待ち合わせ位置と、その待ち合わせ位置の確度とを導出する。合流ポイント推定部１４６は、確度が所定の閾値以上である場合、通信部１１０を介して推定結果を移動体Ｖに送信する。合流ポイント推定部１４６は、確度が所定の閾値未満である場合、合流ポイントの候補を代替位置設定部１６０に出力する。また、合流ポイント推定部１４６は、利用者Ｐが指定した合流ポイントが乗降に不向きである場合（例えば、乗降が制限されている領域内に待ち合わせ位置が存在する場合）、合流ポイントの候補を代替位置設定部１６０に出力する。
【００３５】
待ち合わせ支援部１５０は、移動体Ｖと利用者との待ち合わせに要する情報の授受を制御することで、待ち合わせを支援する。待ち合わせ支援部１５０は、通信部１１０を介して、第１領域を移動体Ｖに送信することで、移動体Ｖを第１領域に向かわせる。また、待ち合わせ支援部１５０は、第１領域周辺に移動体Ｖが接近した際に、第２取得部１３０が取得する周辺の画像の撮像指示を行う。
【００３６】
待ち合わせ支援部１５０は、移動体Ｖが待ち合わせ位置に到着したことを、利用者に通知する。また、待ち合わせ支援部１５０は、後述する代替位置設定部１６０が代替の合流ポイントを設定した場合に、その場所を利用者に伝達する。
【００３７】
代替位置設定部１６０は、位置推定部１４０が推定した待ち合わせ位置の確度が所定の閾値未満であった場合、周辺情報から代替の待ち合わせ位置（代替位置）を設定し、通信部１１０を介してユーザデバイスＵＤに送信する。代替位置設定部１６０は、位置推定部１４０により出力された合流ポイントの候補から代替位置を設定してもよいし、新たに合流ポイントを設定してもよい。
【００３８】
ユーザデバイスＵＤは、情報処理装置１００より送信された代替位置に変更することに同意するか否かに対する利用者Ｐの応答入力を受け付ける。ユーザデバイスＵＤは、利用者Ｐが代替位置への変更に同意しない場合には、さらに第３の合流ポイント（最初に指定した合流ポイントでなく、且つ、代替位置でない場所）の指定を受け付け、情報処理装置１００に送信する。ユーザデバイスＵＤから送信される代替位置への同意、または第３の合流ポイントの情報は、通信部１１０を介して待ち合わせ支援部１５０に入力され、処理される。
【００３９】
なお、通信部１１０は、合流ポイントに関する情報を座標情報（例えば、待ち合わせ位置においてユーザデバイスＵＤが備えるＧＮＳＳ受信装置により測位した結果や、所定の領域（例えば、１０［平米］程度に限定可能な領域）に特定可能な詳細住所）を受信してもよい。その場合、通信部１１０が受信した座標情報を第１領域および待ち合わせ位置の候補としてもよい。
【００４０】
［第１領域］
以下、意味解釈部１４２による第１領域の解釈方法について説明する。図３は、意味解釈部１４２による第１領域の解釈方法を説明する図である。意味解釈部１４２は、例えば、合流ポイントに関する情報が「Ａ百貨店に迎えに来てください。」である場合、その情報から、「Ａ百貨店」を解釈し、Ａ百貨店を含む地域の地図情報１７２のうち任意の場所を第１領域として設定する。
【００４１】
意味解釈部１４２は、例えば、図３に示すようなＡ百貨店を含む地図情報１７２を取得した場合、第１領域として地図情報１７２の端部であるＣ１〜Ｃ４の座標のいずれか、またはＡ百貨店を含む地図情報１７２を囲んだ矩形の重心Ｃ５の座標のいずれかを選択して第１領域として設定する。
【００４２】
また、意味解釈部１４２は、過去にＡ百貨店で待ち合わせ位置として利用された履歴情報を持つ場合、その場所（Ｃ６〜Ｃ８）のいずれかを選択して第１領域として設定してもよい。
【００４３】
［予測風景］
以下、合流ポイント推定部１４６による待ち合わせ位置の推定方法の一例について説明する。図４は、ＧＱＮによる特定位置からの風景の予測方法を模式的に示す図である。
【００４４】
ＧＱＮは、例えば、１以上の視点（図４の視点Ｓ１〜Ｓ３）から撮像された画像に基づいて、撮像位置以外の新しい視点から見える風景を推定する。ＧＱＮによる風景の推定方法は、画像取得ステップ、モデル生成ステップ、予測ステップの３ステップで実現される。
【００４５】
画像取得ステップにおいて、合流ポイント推定部１４６は、例えば、図４の視点Ｓ１〜Ｓ３から撮像された画像と、その画像の視点を示す情報（視線の向きを示す角度や方位の情報）を取得し、モデル生成ステップへ処理を進める。なお、視点Ｓ１〜Ｓ３の大きい矩形と小さい矩形を組み合わせたものはカメラを示すものであり、大きい矩形はカメラの撮像位置を、小さい矩形はカメラの撮像方向（大きい矩形と接していない方向に向かって撮像する）を示すものである。
【００４６】
モデル生成ステップにおいて、合流ポイント推定部１４６は、演算モデルを生成する。演算モデルは、例えば、多段階のニューラルネットワーク（Neural Network）により構成される。演算モデルが第１ネットワークと、第２ネットワークの２段階のニューラルネットワークにより構成される場合、第１ネットワークはサンプル画像からその風景の特徴的な物標（例えば、図における球体、立方体、円錐体、各壁面等）を認識する。第１ネットワークは、表現ネットワークとも称される。また、第２ネットワークは、新しい視点（例えば、図の位置ＷＰ）から起こり得る風景の画像を生成する。第２ネットワークが生成する画像の解像度は、入力画像と同等、もしくはそれ以下となる。起こり得る風景の画像には、風景の再現率（確度情報）が併せて設定してもよい。第２ネットワークは、生成ネットワークとも称される。
【００４７】
予測ステップにおいて、合流ポイント推定部１４６は、位置ＷＰに対応する視点を示す情報のパラメータを、モデル生成ステップで生成した演算モデルに入力し、そのパラメータを演算モデルに適用して、予測風景の画像を生成する。
【００４８】
［座標推定］
合流ポイント推定部１４６は、更に、予測風景の画像と第２取得部１３０が取得した移動体Ｖの周辺の画像とに基づいて、待ち合わせ位置を推定する。図５は、位置推定部１４０による予測風景の画像を用いた待ち合わせ位置の推定方法について説明する図である。
【００４９】
図５の左図は、移動体Ｖが第１領域周辺に到着したのちに、一定間隔（時間または走行距離）毎に撮像した画像の地図上の位置と撮像方向、およびその画像の組み合わせを示す図である。図５の左下図の画像Ｇ２（ｔ２）は、図５の左上図の画像Ｇ１（ｔ１）を撮像したタイミング（ｔ１）から一定間隔経過後のｔ２に撮像したものである。
【００５０】
画像解析部１４４は、例えば、画像Ｇ１（ｔ１）および画像Ｇ２（ｔ２）の画像解析結果に基づいて、第１領域周辺の物標ＯＢ１〜ＯＢ７を認識する。さらに、画像解析部１４４は、認識した物標ＯＢ１〜ＯＢ７の３次元空間における配置情報である、周辺情報画像ＮＩを生成する。
【００５１】
図５の右下図は、待ち合わせ位置の予測風景ＰＬを示す図である。合流ポイント推定部１４６は、例えば、「合流ポイントの正面には、Ｂ社の看板がついた建物があります。」という位置指定を利用者により受けている場合、Ｂ社の看板（ＰＯ１）がついた建物（ＰＯ２）が含まれる風景を予測する。
【００５２】
図５の右下図は、合流ポイント推定部１４６による待ち合わせ位置の推定結果を示す図である。合流ポイント推定部１４６は、合流ポイント推定部１４６が生成した予測風景ＰＬと、第２取得部１３０が取得した移動体Ｖの周辺の画像Ｇ１（ｔ１）および画像Ｇ２（ｔ２）、および画像解析部１４４が生成した周辺情報画像ＮＩに基づいて、利用者の指定した待ち合わせ位置を推定する。合流ポイント推定部１４６は、例えば、「合流ポイントの正面には、Ｂ社の看板がついた建物があります。」という位置指定を利用者から受けている場合、予測風景ＰＬと、周辺情報画像ＮＩのマッチング処理を行い、第１領域周辺、且つ、Ｂ社の看板が見える位置ＷＰを推定する。マッチング処理とは、例えば、予測風景ＰＬのＢ社の看板（ＰＯ１）に対応する周辺情報画像ＮＩの看板（ＯＢ７）の存在の有無や、建物（ＰＯ２およびＯＢ４）の上に存在するＰＯ１およびＯＢ７の配置場所に基づいて、類似度を導出して評価することである。また、マッチング処理は、予測風景ＰＬの不足部分と周辺情報画像ＮＩとを合わせることで、既知の風景が出来上がるかどうか、すなわち予測風景ＰＬと周辺情報画像ＮＩが対応しているかどうかを確認して評価することを含んでもよい。
【００５３】
また、予測風景ＰＬの作成処理は、第１取得部１２０により取得された情報だけに基づいて行われるのではなく、更に画像解析部１４４の解析結果を加味して行われてよい。この場合、予測風景ＰＬの作成処理と画像解析処理は、互いに補完するように並行して実行されてよい。
【００５４】
図５の右図において、位置ＷＰは物標（看板）ＯＢ７が見える位置、且つ、合流ポイントとして入力された「Ａ百貨店」に該当する物標ＯＢ１に近接する位置であることから、合流ポイント推定部１４６は、確度が所定の閾値以上であると判定し、位置ＷＰを待ち合わせ位置であると推定する。
【００５５】
合流ポイント推定部１４６は、指定した位置ＷＰが適切な位置かを判定する。合流ポイント推定部１４６は、例えば、推定した位置ＷＰ周辺が駐停車禁止区域である場合、代替位置設定部１６０に代替座標を設定させる。また、例えば、図５の右図において、合流ポイント推定部１４６が位置ＷＰを物標ＯＢ１から離れた位置（例えば、隣接する他のブロック）であると推定した場合、確度が所定の閾値未満であると判定し、代替位置設定部１６０に代替座標を設定させる。
【００５６】
［処理フロー］
図６は、情報処理装置１００の処理の流れの一例を示すフローチャートである。まず、通信部１１０は、合流ポイントに関する情報を受信する（Ｓ１００）。次に、第１取得部１２０は、合流ポイントに関する情報を取得し、位置推定部１４０に出力する（Ｓ１０２）。次に、意味解釈部１４２は、第１領域および合流ポイントに関する情報を解釈する（Ｓ１０４）。
【００５７】
次に、通信部１１０は、移動体Ｖにより撮像された第１領域周辺の画像を受信する（Ｓ１０６）。次に、画像解析部１４４は、第２取得部１３０によって取得された第１領域周辺の画像を解析する（Ｓ１０８）。次に、合流ポイント推定部１４６は、合流ポイントを推定する（Ｓ１１０）。
【００５８】
次に、合流ポイント推定部１４６は、待ち合わせ位置の確度を求め、確度が閾値以上であるか否かを判定する（Ｓ１１２）。合流ポイント推定部１４６は、確度が閾値以上であると判定した場合、合流ポイントが適切な位置かを判定する（Ｓ１１４）。待ち合わせ支援部１５０は、適切な位置であると判定された場合、移動体Ｖに合流ポイントの位置情報を送信して、移動体Ｖを合流ポイントに移動させ（Ｓ１１６）、本フローチャートの処理を終了する。
【００５９】
Ｓ１１２において確度が閾値以上であると判定しなかった場合、または、Ｓ１１４において適切な位置であると判定されなかった場合、待ち合わせ支援部１５０は代替位置設定部１６０に代替の合流ポイントを設定させ（Ｓ１１８）、Ｓ１００に処理を戻す。以上、本フローチャートの処理の説明を終了する。
【００６０】
以上説明した実施形態の情報処理装置１００によれば、第１合流主体と第２合流主体が合流する合流ポイントに関する情報を自然言語による情報として取得する第１取得部１２０と、合流ポイントに関する画像を取得する第２取得部１３０と、第１取得部１２０により取得された合流ポイントに関する情報、および第２取得部１３０により取得された合流ポイントに関する画像に基づいて、合流ポイントの位置を推定する位置推定部１４０と、を備えることにより、待ち合わせ時の利便性を向上させることができる。
【００６１】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形及び置換を加えることができる。
【符号の説明】
【００６２】
１００…情報処理装置、１２０…第１取得部、１３０…第２取得部、１４０…位置推定部、１４２…意味解釈部、１６０…代替位置設定部、ＵＤ…ユーザデバイス、Ｖ…移動体
【図１】
2020038071.tif 000003
【図２】
2020038071.tif 000004
【図３】
2020038071.tif 000005
【図４】
2020038071.tif 000006
【図５】
2020038071.tif 000007
【図６】
2020038071.tif 000008