(57)【要約】    【構成】情報提供システム１００は、中央制御装置１０、ＬＲＦ１２およびロボット１４を含む。中央制御装置１０が備えるメモリ（１８）には、ショッピングモール内の店舗などに関するリコメンド情報であるトピックスと、店舗などに向かう大局行動を表わす移動軌跡（Ｐ＿Ｔｘ）が記憶される。ショッピングモール内の人間は、ＬＲＦ１２によって移動軌跡（Ｐ）が検出され、最も類似する移動軌跡（Ｐ＿Ｔｘ）が特定される。そして、中央制御装置１０は、特定された移動軌跡（Ｐ＿Ｔｘ）に対応するトピックスの発話内容を読み出し、人間の位置と共にロボット１４に付与する。ロボット１４は、付与されたトピックスの発話内容を発話することで、人間にリコメンド情報を提供する。    【効果】人間は、検出された移動軌跡から大局行動が予測され、予測された大局行動に基づいて、リコメンド情報が提供される。【選択図】図１
2010231470.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
任意に移動する人間にリコメンド情報を提供する情報提供システムであって、
リコメンド情報と前記リコメンド情報に関係する第１移動軌跡とを対応付けて記憶する記憶手段、
前記人間の第２移動軌跡を検出する検出手段、および
前記第１移動軌跡と前記第２移動軌跡とが所定値以上の類似度を有するとき、前記第１歩行軌跡に対応するリコメンド情報を前記人間に提供する情報提供手段を備える、情報提供システム。
【請求項２】
前記リコメンド情報が受け入れられたかを判断する判断手段、および
前記判断手段によって受け入れられたと判断されたとき、前記第２移動軌跡に基づいて前記第１移動軌跡を更新する更新手段をさらに備える、請求項１記載の情報提供システム。
【請求項３】
前記記憶手段は、複数のリコメンド情報と、前記複数のリコメンド情報のそれぞれに対応する複数の第１移動軌跡とから構成されるリストデータを記憶し、
前記リストデータから前記第２移動軌跡との類似度が最も大きい第１移動軌跡を特定する特定手段をさらに備え、
前記情報提供手段は、前記特定手段によって特定された第１移動軌跡に対応するリコメンド情報を前記人間に提供する、請求項１または２記載の情報提供システム。
【請求項４】
前記情報提供手段は、前記人間に対してコミュニケーション行動を行うコミュニケーションロボットを含む、請求項１ないし３のいずれかに記載の情報提供システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、情報提供システムに関し、特にたとえば任意に移動する人間にリコメンド情報を提供する、情報提供システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に開示されている、カーナビゲーションシステムでは、運転の誘導処理を行うことで、目的地設定時刻と到着時刻と到着地特定情報を対応付けて運転履歴として蓄える。そして、運転履歴を分析することで、運転者にリコメンド（情報のお勧め）などのサービスを提供する。
【０００３】
また、特許文献２に開示されている、自律移動型ロボットは、ステレオ画像として観測するための左右一対のＣＣＤカメラを備え、随伴する特定人物を順次撮影することで、特定人物の進路を予測する。そして、自律移動型ロボットは、特定人物の進路に不特定人物がいる場合に、特定人物を退避させるため、歩行案内の音声を出力する。
【０００４】
また、非特許文献１に開示されている、環境情報構造化システムには、自律行動によって人間に近づきサービスを開始することができるロボットが含まれ、そのロボットの活動範囲内に設けられるＬＲＦ（レーザーレンジファインダ）を利用して人間の移動軌跡を計測し、その移動軌跡から、人間の大局行動を予測する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−２５０８７９号公報［G01C 21/00, G08G 1/0969］
【特許文献２】特開２００７−２２９８１６号公報［B25J 13/08, B25J 5/00］
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Takayuki Kanda, Dylan F. Glas, Masahiro Shiomi, Hiroshi Ishiguro and Norihiro Hagita, Who will be the customer?: A social robot that anticipates people’s behavior from their trajectories, Tenth International Conference on Ubiquitous Computing  (UbiComp 2008), pp.380-389, 2008
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に開示されるカーナビゲーションシステムは、運転履歴がなければリコメンドのサービスを提供することができない。また、特許文献２に開示される自律移動ロボットでは、特定人物に対する数秒以内の進路しか予測できず、予測した結果を利用してサービスを提供するシステムには不向きである。そして、非特許文献１のように、人間の移動軌跡から大局行動を予測することができるが、そのような予測技術をリコメンドなどの情報提供サービスと組み合わせる技術はこれまでに実現されていない。
【０００８】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、情報提供システムを提供することである。
【０００９】
この発明の他の目的は、人間の行動を予測して情報提供を行うことができる、情報提供システムである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
この発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明等は、この発明の理解を助けるために記述する実施形態との対応関係を示したものであって、この発明を何ら限定するものではない。
【００１１】
第１の発明は、任意に移動する人間にリコメンド情報を提供する情報提供システムであって、リコメンド情報とリコメンド情報に関係する第１移動軌跡とを対応付けて記憶する記憶手段、人間の第２移動軌跡を検出する検出手段、および第１移動軌跡と第２移動軌跡とが所定値以上の類似度を有するとき、第１移動軌跡に対応するリコメンド情報を人間に提供する情報提供手段を備える、情報提供システムである。
【００１２】
第１の発明では、情報提供システム（１００）は、たとえば、ショッピングモール内に居る人間に対して、ショッピングモール周囲にある駅などの状況をリコメンド情報として提供する。記憶手段（１８）は、たとえばＲＡＭやＨＤＤで構成されるメモリであり、リコメンド情報と、大局行動を表わす第１移動軌跡とを対応付けて記憶する。たとえば、駅の状況を表わすリコメンド情報には、駅に向かう大局行動を表わす第１移動軌跡が対応付けられる。
【００１３】
ショッピングモール内には、ＬＲＦ（１２）が設置されており、ＬＲＦは移動する人間の位置を検出する。そして、検出手段（１２，１６，Ｓ１）は、人間の位置の変化を第２移動軌跡として検出する。また、第１移動軌跡と第２移動軌跡とは、状態列（Ｓ）に変換され、ＤＰマッチングによって類似度（Ｒ）が算出される。そして、情報提供手段（１０，１４，１６，Ｓ３３，８０，Ｓ９５）は、算出した類似度が所定値以上であれば、第２移動軌跡が検出された人間に対して、駅の状況を表わすリコメンド情報を提供する。
【００１４】
第１の発明によれば、人間の移動軌跡を検出することで、その人間が行う大局行動を予測することができるため、その大局行動に応じたリコメンド情報を提供することができる。
【００１５】
第２の発明は、第１の発明に従属し、リコメンド情報が受け入れられたかを判断する判断手段、および判断手段によって受け入れられたと判断されたとき、第２移動軌跡に基づいて第１移動軌跡を更新する更新手段をさらに備える。
【００１６】
第２の発明では、判断手段（１０，１４，１６，Ｓ３５，８０，Ｓ９７）は、リコメンド情報を提供した人間の音声や、表情などからそのリコメンド情報が受け入れられたかを判断する。そして、更新手段（１６，Ｓ３７）は、リコメンド情報を受け入れた人間の第２移動軌跡と、記憶手段にすでに記憶されている第１移動軌跡とから新たな移動軌跡を算出することで、第１移動軌跡を更新する。
【００１７】
第２の発明によれば、提供されるリコメンド情報に対応する第１移動軌跡を更新することで、大局行動を予測する精度を向上させることができる。
【００１８】
第３の発明は、第１の発明または第２の発明に従属し、記憶手段は、複数のリコメンド情報と、複数のリコメンド情報のそれぞれに対応する複数の第１移動軌跡とから構成されるリストデータを記憶し、リストデータから第２移動軌跡との類似度が最も大きい第１移動軌跡を特定する特定手段をさらに備え、情報提供手段は、特定手段によって特定された第１移動軌跡に対応するリコメンド情報を人間に提供する。
【００１９】
第３の発明では、メモリなどの記憶手段は、ショッピングモール内の店舗などのリコメンド情報も記憶している。また、記憶手段は、各リコメンド情報に対応する複数の第１移動軌跡も記憶しており、複数のリコメンド情報と複数の第１移動軌跡とをリストデータ（３３４）として記憶する。第２移動軌跡は複数の第１移動軌跡のそれぞれと類似度が算出され、特定手段（１６，Ｓ２９，Ｓ３１）は、類似度が最も大きい第１移動軌跡を特定し、特定された第１移動軌跡に対応するリコメンド情報を選択する。そして、情報提供手段は、たとえば、店舗に向かっている人間には店舗のリコメンド情報を提供し、駅に向かっている人間には、駅の状況を表わすリコメンド情報を提供する。
【００２０】
第３の発明によれば、複数の人間から異なる移動軌跡を検出したとしても、複数の人間のそれぞれに適したリコメンド情報を提供できる。
【００２１】
第４の発明は、第１の発明ないし第３の発明のいずれかに従属し、情報提供手段は、人間に対してコミュニケーション行動を行うコミュニケーションロボットを含む。
【００２２】
第４の発明では、コミュニケーションロボット（１４）は、自律行動によって人間に近づくことができ、人間は、コミュニケーションロボットとのコミュニケーション行動の一環としてリコメンド情報を提供される。
【００２３】
第４の発明によれば、コミュニケーションロボットを利用して、リコメンド情報を提供できる。
【発明の効果】
【００２４】
この発明によれば、人間の移動軌跡を検出することで、その人間が行う大局行動を予測できるため、予測された大局行動に応じたリコメンド情報を人間に提供することができる。
【００２５】
この発明の上述の目的、その他の目的、特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１はこの発明の情報提供システムの概要を示す図解図である。
【図２】図２は図１に示す中央制御装置の電気的な構成を示すブロック図である。
【図３】図３は図２に示すメモリに記憶されるトピックスリストおよび移動軌跡リストの一例を示す図解図である。
【図４】図４は図１に示すロボットの外観を正面から見た図解図である。
【図５】図５は図１に示すロボットの電気的な構成を示すブロック図である。
【図６】図６は図１および図２に示すＬＲＦの計測領域を示す図解図である。
【図７】図７は図１および図２に示すＬＲＦを利用して検出された人間の移動軌跡の一例を示す図解図である。
【図８】図８は図１に示すＬＲＦおよびロボットが設置される或る場所の地図を示す図解図である。
【図９】図９は図３に示すトピックスリストに記録される移動軌跡の一例を示す図解図である。
【図１０】図１０は図２に示す中央制御装置のＣＰＵによって変換される移動軌跡と変換された状態列との関係を示す図解図である。
【図１１】図１１は図２に示す中央制御装置のＣＰＵによって実行されるＤＰマッチングの処理の一例を示す図解図である。
【図１２】図１２は図１および図２に示すＬＲＦによって検出される或る人間の移動軌跡の一例を示す図解図である。
【図１３】図１３は図２に示す中央制御装置のメモリのメモリマップの一例を示す図解図である。
【図１４】図１４は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの位置記録処理を示すフロー図である。
【図１５】図１５は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの情報提供処理を示すフロー図である。
【図１６】図１６は図２に示す中央制御装置のＣＰＵの類似移動軌跡特定処理を示すフロー図である。
【図１７】図１７は図５に示すロボットのＣＰＵの全体処理を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
図１を参照して、この実施例の情報提供システム１００は、ＬＲＦ１２ａ，１２ｂを含む数台のＬＲＦを有する中央制御装置１０および自律移動ロボット（以下、単に「ロボット」と言う。）１４を備える。ＬＲＦ１２，１２ｂは、人間が任意に移動することができる場所に設置され、中央制御装置１０は、ＬＲＦ１２ａ，１２ｂによって、任意に移動する人間Ａの移動軌跡（第２移動軌跡）を検出する。たとえば、人間Ａが任意に行動する場所は、会社のフロア、博物館、ショッピングモールまたはアトラクション会場などであり、ＬＲＦ１２ａ，１２ｂは様々な場所（環境）に設置される。
【００２８】
また、中央制御装置１０は、ネットワーク４００を介して、リコメンド情報を人間Ａに提供させる動作命令をロボット１４に付与する。そして、ロボット１４は、付与された動作命令に従って、人間Ａに対してリコメンド情報を提供する。つまり、情報提供システム１００は、検出した人間Ａに対してリコメンド情報を提供する。
【００２９】
なお、ここでは簡単のため人間は１人しか示していないが、中央制御装置１０は２人以上の位置を同時に検出することができる。さらに、ロボット１４も同様に１台しか示していないが、中央制御装置１０は２台以上のロボット１４を同時に管理することができる。また、ロボット１４は、相互作用指向のロボット（コミュニケーションロボット）でもあり、人間Ａのようなコミュニケーションの対象（コミュニケーション対象）との間で、身振り手振りのような身体動作および音声の少なくとも一方を含むコミュニケーション行動を実行する機能を備えている。
【００３０】
図２は中央制御装置１０の電気的な構成を示すブロック図である。この図２を参照して、中央制御装置１０は、ＬＲＦ１２ａ−１２ｆおよびＣＰＵ１６などを含む。このＣＰＵ１６は、マイクロコンピュータ或いはプロセサとも呼ばれ、先述したＬＲＦ１２ａおよびＬＲＦ１２ｂに加えて、ＬＲＦ１２ｃ，ＬＲＦ１２ｄ，ＬＲＦ１２ｅおよびＬＲＦ１２ｆともそれぞれ接続される。さらに、ＣＰＵ１６は、メモリ１８および通信ＬＡＮボード２０ともそれぞれ接続される。なお、ＬＲＦ１２ａ−１２ｆを区別する必要がない場合には、まとめて「ＬＲＦ１２」と言う。
【００３１】
ＬＲＦ１２は、レーザーを照射し、物体（人間も含む）に反射して戻ってくるまでの時間から当該物体ための距離を計測するものである。たとえば、トランスミッタ（図示せず）から照射したレーザーを回転ミラー（図示せず）で反射させて、前方を扇状に一定角度（たとえば、０．５度）ずつスキャンする。ここで、ＬＲＦ１２としては、SICK社製のレーザーレンジファインダ（型式 LMS200）を用いることができる。このレーザーレンジファインダを用いた場合には、距離８mを±１５mm程度の誤差で計測可能である。
【００３２】
記憶手段であるメモリ１８は、図示は省略をするが、ＲＯＭ，ＨＤＤおよびＲＡＭを含み、ＲＯＭおよびＨＤＤには、中央制御装置１０の動作を制御するための制御プログラムが予め記憶される。たとえば、ＬＲＦ１２による人間の検出に必要なプログラムなどが記録される。また、ＲＡＭは、ワークメモリやバッファメモリとして用いられる。
【００３３】
また、ＣＰＵ１６は、通信ＬＡＮボード２０に接続される。通信ＬＡＮボード２０は、たとえばＤＳＰで構成され、ＣＰＵ１６から与えられた送信データを無線通信装置２２に与え、無線通信装置２２は送信データを、ネットワーク４００を介してロボット１４に送信する。たとえば、送信データとしては、リコメンド情報や、ロボット１４に付与する動作命令の信号（コマンド）であったりする。また、通信ＬＡＮボード２０は、無線通信装置２２を介してデータを受信し、受信したデータをＣＰＵ１６に与える。
【００３４】
また、メモリ１８には、リコメンド情報である複数のトピックスが記録されるトピックスリストと、各トピックスに関係する移動軌跡（第１移動軌跡）を決定するための移動軌跡リストが記録される。
【００３５】
図３（Ａ）を参照して、トピックスリストは、「トピックス」の列、「移動軌跡」の列および「発話内容」の列から構成される。「トピックス」の列には、複数のトピックスを識別するためのＩＤが記録されており、ここではトピックスＴ１−Ｔ６がそれぞれ記録される。「移動軌跡」の列には、「トピックス」の列に対応して、各トピックスに関係する移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６が記録される。
【００３６】
そして、「発話内容」の列には、「トピックス」の列に対応して、各トピックスに応じてロボット１４に発話させる発話内容が記録されており、各発話内容は、人間に提供されるリコメンド情報を具体的に表わすものである。たとえば、トピックスＴ１、トピックスＴ２、トピックスＴ３、トピックスＴ４、トピックスＴ５およびトピックスＴ６のそれぞれに対応して、「電車の発車時刻は１２時だよ」、「お勧めのメニューはカレーだよ」、「１５時からパレードがあるよ」、「休憩所には自動販売機があるよ」、「休憩所は向こうにもあるよ」および「案内図はあっちだよ」がそれぞれ記録される。なお、この発話内容は、時間が経過するにつれて随時更新される。
【００３７】
図３（Ｂ）を参照して、たとえば移動軌跡Ｐ＿Ｔ１の移動軌跡リストは、移動軌跡Ｐ１＿Ｔ１および移動軌跡Ｐ２＿Ｔ１などが記録される。そして、リスト内に記録される全ての移動軌跡（移動軌跡Ｐ１＿Ｔ１および移動軌跡Ｐ２など＿Ｔ１）に近似する軌跡（線）が算出され、その近似する軌跡が移動軌跡Ｐ＿Ｔ１となる。また、移動軌跡リストに新しい移動軌跡のデータが追加されると、中央制御装置１０は、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１を更新する。なお、図示はしていないが、移動軌跡Ｐ＿Ｔ２〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６のそれぞれに対応する移動軌跡リストもメモリ１８に記憶される。
【００３８】
以下、任意の自然数が設定される変数ｘを利用して、任意のトピックスＴｘおよび移動軌跡Ｐ＿Ｔｘと表わすことがある。
【００３９】
そして、詳細な説明は後述するが、中央制御装置１０は、メモリ１８に記憶されるトピックスリストおよび移動軌跡リストを利用して、人間に提供するリコメンド情報を決定する。
【００４０】
図４はこの実施例のロボット１４の外観を示す正面図である。図４を参照して、ロボット１４は台車３０を含み、台車３０の下面にはロボット１４を自律移動させる２つの車輪３２および１つの従輪３４が設けられる。２つの車輪３２は車輪モータ３６（図５参照）によってそれぞれ独立に駆動され、台車３０すなわちロボット１４を前後左右の任意方向に動かすことができる。また、従輪３４は車輪３２を補助する補助輪である。したがって、ロボット１４は、配置された空間内を自律制御によって移動可能である。
【００４１】
台車３０の上には、円柱形のセンサ取り付けパネル３８が設けられ、このセンサ取り付けパネル３８には、多数の赤外線距離センサ４０が取り付けられる。これらの赤外線距離センサ４０は、センサ取り付けパネル３８すなわちロボット１４の周囲の物体（人間や障害物など）との距離を測定するものである。
【００４２】
なお、この実施例では、距離センサとして、赤外線距離センサを用いるようにしてあるが、赤外線距離センサに代えて、小型のＬＲＦや、超音波距離センサおよびミリ波レーダなどを用いることもできる。
【００４３】
センサ取り付けパネル３８の上には、胴体４２が直立するように設けられる。また、胴体４２の前方中央上部（人の胸に相当する位置）には、上述した赤外線距離センサ４０がさらに設けられ、ロボット１４の前方の主として人間との距離を計測する。また、胴体４２には、その側面側上端部のほぼ中央から伸びる支柱４４が設けられ、支柱４４の上には、全方位カメラ４６が設けられる。全方位カメラ４６は、ロボット１４の周囲を撮影するものであり、後述する眼カメラ７０とは区別される。この全方位カメラ４６としては、たとえばＣＣＤやＣＭＯＳのような固体撮像素子を用いるカメラを採用することができる。なお、これら赤外線距離センサ４０および全方位カメラ４６の設置位置は、当該部位に限定されず適宜変更され得る。
【００４４】
胴体４２の両側面上端部（人の肩に相当する位置）には、それぞれ、肩関節４８Ｒおよび肩関節４８Ｌによって、上腕５０Ｒおよび上腕５０Ｌが設けられる。図示は省略するが、肩関節４８Ｒおよび肩関節４８Ｌは、それぞれ、直交する３軸の自由度を有する。すなわち、肩関節４８Ｒは、直交する３軸のそれぞれの軸廻りにおいて上腕５０Ｒの角度を制御できる。肩関節４８Ｒの或る軸（ヨー軸）は、上腕５０Ｒの長手方向（または軸）に平行な軸であり、他の２軸（ピッチ軸およびロール軸）は、その軸にそれぞれ異なる方向から直交する軸である。同様にして、肩関節４８Ｌは、直交する３軸のそれぞれの軸廻りにおいて上腕５０Ｌの角度を制御できる。肩関節４８Ｌの或る軸（ヨー軸）は、上腕５０Ｌの長手方向（または軸）に平行な軸であり、他の２軸（ピッチ軸およびロール軸）は、その軸にそれぞれ異なる方向から直交する軸である。
【００４５】
また、上腕５０Ｒおよび上腕５０Ｌのそれぞれの先端には、肘関節５２Ｒおよび肘関節５２Ｌが設けられる。図示は省略するが、肘関節５２Ｒおよび肘関節５２Ｌは、それぞれ１軸の自由度を有し、この軸（ピッチ軸）の軸回りにおいて前腕５４Ｒおよび前腕５４Ｌの角度を制御できる。
【００４６】
前腕５４Ｒおよび前腕５４Ｌのそれぞれの先端には、人の手に相当する球体５６Ｒおよび球体５６Ｌがそれぞれ固定的に設けられる。ただし、指や掌の機能が必要な場合には、人間の手の形をした「手」を用いることも可能である。また、図示は省略するが、台車３０の前面、肩関節４８Ｒと肩関節４８Ｌとを含む肩に相当する部位、上腕５０Ｒ、上腕５０Ｌ、前腕５４Ｒ、前腕５４Ｌ、球体５６Ｒおよび球体５６Ｌには、それぞれ、接触センサ５８（図５で包括的に示す）が設けられる。台車３０の前面の接触センサ５８は、台車３０への人間や他の障害物の接触を検知する。したがって、ロボット１４は、その自身の移動中に障害物との接触が有ると、それを検知し、直ちに車輪３２の駆動を停止してロボット１４の移動を急停止させることができる。また、その他の接触センサ５８は、当該各部位に触れたかどうかを検知する。なお、接触センサ５８の設置位置は、当該部位に限定されず、適宜な位置（人の胸、腹、脇、背中および腰に相当する位置）に設けられてもよい。
【００４７】
胴体４２の中央上部（人の首に相当する位置）には首関節６０が設けられ、さらにその上には頭部６２が設けられる。図示は省略するが、首関節６０は、３軸の自由度を有し、３軸の各軸廻りに角度制御可能である。或る軸（ヨー軸）はロボット１４の真上（鉛直上向き）に向かう軸であり、他の２軸（ピッチ軸、ロール軸）は、それぞれ、それと異なる方向で直交する軸である。
【００４８】
頭部６２には、人の口に相当する位置に、スピーカ６４が設けられる。スピーカ６４は、ロボット１４が、それの周辺の人間に対して音声ないし音によってコミュニケーションを取るために用いられる。また、人の耳に相当する位置には、マイク６６Ｒおよびマイク６６Ｌが設けられる。以下、右のマイク６６Ｒと左のマイク６６Ｌとをまとめてマイク６６と言うことがある。マイク６６は、周囲の音、とりわけコミュニケーションを実行する対象である人間の音声を取り込む。さらに、人の目に相当する位置には、眼球部６８Ｒおよび眼球部６８Ｌが設けられる。眼球部６８Ｒおよび眼球部６８Ｌは、それぞれ眼カメラ７０Ｒおよび眼カメラ７０Ｌを含む。以下、右の眼球部６８Ｒと左の眼球部６８Ｌとをまとめて眼球部６８と言うことがある。また、右の眼カメラ７０Ｒと左の眼カメラ７０Ｌとをまとめて眼カメラ７０と言うことがある。
【００４９】
眼カメラ７０は、ロボット１４に接近した人間の顔や他の部分ないし物体などを撮影して、それに対応する映像信号を取り込む。また、眼カメラ７０は、上述した全方位カメラ４６と同様のカメラを用いることができる。たとえば、眼カメラ７０は、眼球部６８内に固定され、眼球部６８は、眼球支持部（図示せず）を介して頭部６２内の所定位置に取り付けられる。図示は省略するが、眼球支持部は、２軸の自由度を有し、それらの各軸廻りに角度制御可能である。たとえば、この２軸の一方は、頭部６２の上に向かう方向の軸（ヨー軸）であり、他方は、一方の軸に直交しかつ頭部６２の正面側（顔）が向く方向に直行する方向の軸（ピッチ軸）である。眼球支持部がこの２軸の各軸廻りに回転されることによって、眼球部６８ないし眼カメラ７０の先端（正面）側が変位され、カメラ軸すなわち視線方向が移動される。なお、上述のスピーカ６４、マイク６６および眼カメラ７０の設置位置は、当該部位に限定されず、適宜な位置に設けられてよい。
【００５０】
このように、この実施例のロボット１４は、車輪３２の独立２軸駆動、肩関節４８の３自由度（左右で６自由度）、肘関節５２の１自由度（左右で２自由度）、首関節６０の３自由度および眼球支持部の２自由度（左右で４自由度）の合計１７自由度を有する。
【００５１】
図５はロボット１４の電気的な構成を示すブロック図である。この図５を参照して、ロボット１４は、ＣＰＵ８０を含む。ＣＰＵ８０は、マイクロコンピュータ或いはプロセッサとも呼ばれ、バス８２を介して、メモリ８４、モータ制御ボード８６、センサ入力／出力ボード８８および音声入力／出力ボード９０に接続される。
【００５２】
メモリ８４は、図示は省略をするが、ＲＯＭおよびＲＡＭを含む。ＲＯＭには、ロボット１４の動作を制御するための制御プログラムが予め記憶される。たとえば、各センサの出力（センサ情報）を検知するための検知プログラムや、外部コンピュータ（中央制御装置１０）との間で必要なデータやコマンドを送受信するための通信プログラムなどが記録される。また、ＲＡＭは、ワークメモリやバッファメモリとして用いられる。
【００５３】
モータ制御ボード８６は、たとえばＤＳＰで構成され、各腕や首関節および眼球部などの各軸モータの駆動を制御する。すなわち、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、右眼球部６８Ｒの２軸のそれぞれの角度を制御する２つのモータ（図５では、まとめて「右眼球モータ９２」と示す）の回転角度を制御する。同様に、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、左眼球部６８Ｌの２軸のそれぞれの角度を制御する２つのモータ（図５では、まとめて「左眼球モータ９４」と示す）の回転角度を制御する。
【００５４】
また、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、肩関節４８Ｒの直交する３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータと肘関節５２Ｒの角度を制御する１つのモータとの計４つのモータ（図５では、まとめて「右腕モータ９６」と示す）の回転角度を制御する。同様に、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、肩関節４８Ｌの直交する３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータと肘関節５２Ｌの角度を制御する１つのモータとの計４つのモータ（図５では、まとめて「左腕モータ９８」と示す）の回転角度を制御する。
【００５５】
さらに、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、首関節６０の直交する３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータ（図５では、まとめて「頭部モータ１１０」と示す）の回転角度を制御する。そして、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、車輪３２を駆動する２つのモータ（図５では、まとめて「車輪モータ３６」と示す）の回転角度を制御する。なお、この実施例では、車輪モータ３６を除くモータは、制御を簡素化するためにステッピングモータ（すなわち、パルスモータ）を用いる。ただし、車輪モータ３６と同様に直流モータを用いるようにしてもよい。また、ロボット１４の身体部位を駆動するアクチュエータは、電流を動力源とするモータに限らず適宜変更されてもよい。たとえば、他の実施例では、エアアクチュエータなどが適用されてもよい。
【００５６】
センサ入力／出力ボード８８は、モータ制御ボード８６と同様に、ＤＳＰで構成され、各センサからの信号を取り込んでＣＰＵ８０に与える。すなわち、赤外線距離センサ４０のそれぞれからの反射時間に関するデータがこのセンサ入力／出力ボード８８を通じてＣＰＵ８０に入力される。また、全方位カメラ４６からの映像信号が、必要に応じてセンサ入力／出力ボード８８で所定の処理を施してからＣＰＵ８０に入力される。眼カメラ７０からの映像信号も、同様に、ＣＰＵ８０に入力される。また、上述した複数の接触センサ５８（図５では、まとめて「接触センサ５８」と示す）からの信号がセンサ入力／出力ボード８８を介してＣＰＵ８０に与えられる。音声入力／出力ボード９０もまた、同様に、ＤＳＰで構成され、ＣＰＵ８０から与えられる音声合成データに従った音声または声がスピーカ６４から出力される。また、マイク６６からの音声入力が、音声入力／出力ボード９０を介してＣＰＵ８０に与えられる。
【００５７】
また、ＣＰＵ８０は、バス８２を介して通信ＬＡＮボード１１２に接続される。通信ＬＡＮボード１１２は、たとえばＤＳＰで構成され、ＣＰＵ８０から与えられた送信データを無線通信装置１１４に与え、無線通信装置１１４は送信データを、ネットワーク４００を介して外部コンピュータ（中央制御装置１０）に送信する。また、通信ＬＡＮボード１１２は、無線通信装置１１４を介してデータを受信し、受信したデータをＣＰＵ８０に与える。たとえば、送信データとしては、全方位カメラ４６および目カメラ７０によって撮影された周囲の映像データや、提供したリコメンド情報に対する人間の反応を示すデータであったりする。
【００５８】
次にＬＲＦ１２について詳細に説明する。図６を参照して、ＬＲＦ１２の計測範囲は、半径ｒ（ｒ≒８m）の半円形状（扇形）で示される。つまり、ＬＲＦ１２は、その正面方向を中心とした場合に、左右９０度の方向を所定の距離（ｒ）以内で計測可能である。
【００５９】
また、使用しているレーザーは、日本工業規格 JIS C 6802「レーザー製品の安全基準」におけるクラス１レーザーであり、人の眼に対して影響を及ぼさない安全なレベルである。また、この実施例では、ＬＲＦ１２のサンプリングレートを３７Hzとした。これは、歩行するなどにより移動する人間の位置を連続して検出するためである。
【００６０】
さらに、先述したように、ＬＲＦ１２は、様々な場所に配置される。具体的には、ＬＲＦ１２ａ，１２ｂの各々は、検出領域が重なるように配置され、図示は省略するが、床面から約９０cmの高さに固定される。この高さは、被験者の胴体と腕（両腕）とを検出可能とするためであり、たとえば、日本人の成人の平均身長から算出される。したがって、中央制御装置１０を設ける場所（地域ないし国）や被験者の年齢ないし年代（たとえば、子供，大人）に応じて、ＬＲＦ１２を固定する高さを適宜変更するようにしてよい。なお、本実施例では、設定されるＬＲＦ１２は６台としたが、２台以上であれば、任意の台数のＬＲＦ１２を設置してもよい。
【００６１】
このような構成の中央制御装置１０では、ＣＰＵ１６がＬＲＦ１２からの出力（距離データ）に基づいて、パーティクルフィルタを用いて、人間の現在位置の変化を推定する。そして、推定された現在位置の変化は移動軌跡として記録される。
【００６２】
たとえば、図７を参照して、ＬＲＦ１２ａ，１２ｂは互いに向い合せに設置され、ＬＲＦ１２ａ，１２ｂの計測範囲が重なる範囲は斜線が付されて示される。斜線が付された範囲は検出領域Ｅとされ、この検出領域Ｅ内では人間の現在位置が連続的に検出される。そして、連続的に検出された現在位置の変化が移動軌跡として示される。たとえば、移動軌跡Ｐａおよび移動軌跡Ｐｂのように示される。なお、検出領域Ｅ内は、Ｘ−Ｙ座標が設定され、人間の位置は（Ｘ，Ｙ）の座標で示すことができる。
【００６３】
図８（Ａ）はＬＲＦ１２が設置される場所を示す地図を示す図解図であり、図８（Ｂ）は検出領域Ｅが分割されて示される分割地図を示す図解図である。図８（Ａ）を参照して、地図が対応する場所は或るショッピングモールである。また、地図の左下側には飲食店である店舗が示され、地図の右上中央寄りにはショッピングモール内を案内するための案内図が示される。また、図示はしていないが、地図の右下には休憩スペースが設けられている。さらに、地図で図示しない左側には駅があり、図示しない右側にはアトラクション会場がある。
【００６４】
図８（Ｂ）を参照して、検出領域Ｅがk-means法に基づいて５０個のグリッドに分割される。分割の手順としては、検出領域Ｅは２５cm四方で空間グリッド化され、さらに「ｋ＝５０」で空間グリッドがクラスタリングされる。
【００６５】
以下、本実施例では、任意の空間グリッドは、空間グリッドｉとする。さらに、分割されたクラスタリングされた各グリッドをグリッドＡとし、任意のグリッドＡはグリッドＡｍとする。
【００６６】
なお、グリッドの数は５０ではなく、５０以下または５０より大きい値であってもよい。また、検出領域Ｅを分割する手法は、k-means法ではなく、本システムの管理者などによって手動で分割されてもよい。
【００６７】
また、本実施例では、ショッピングモール内に居る人間の移動軌跡Ｐを蓄積することで、人間の局所的な行動（局所行動）と大局的な行動（大局行動）とを分析し、６種類の大局行動を抽出した。そして、６種類のトピックスＴ１−Ｔ６と６つの移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６とのそれぞれは、抽出された６種類の大局行動に基づいて設定された。
【００６８】
なお、大局行動を抽出する際にはk-means法を利用し、結果として「ｋ＝６」となった。また、局所行動を分析する際には、４種類の局所行動を判別するＳＶＭ（Support Vector Machine）を利用した。
【００６９】
図９（Ａ）−図９（Ｆ）は、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６それぞれの一例を示す図解図である。図９（Ａ）を参照して、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１は、「右から左へ通り過ぎる」の大局行動の一例を示している。また、地図の左側には駅があるため、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１と類似する移動軌跡Ｐが検出される人間は駅に向かっている可能性が高い。図９（Ｂ）を参照して、移動軌跡Ｐ＿Ｔ２は、「右から来て、店舗の前に向かう」の大局行動の一例を示している。また、移動軌跡Ｐ＿Ｔ２と類似する移動軌跡Ｐが検出される人間は店舗に入る可能性が高い。図９（Ｃ）を参照して、「左から右へ通り過ぎる」の大局行動の一例を示している。また、地図の右側にはアトラクション会場があるため、移動軌跡Ｐ＿Ｔ３と類似する移動軌跡Ｐが検出される人間はアトラクション会場に向かっている可能性が高い。
【００７０】
図９（Ｄ）を参照して、移動軌跡Ｐ＿Ｔ４は「休憩している」の大局行動の一例を示している。また、移動軌跡Ｐ＿Ｔ４は、休憩スペースの所でほとんど変化していないため、移動軌跡Ｐ＿Ｔ４と類似する移動軌跡Ｐが検出される人間は休憩スペースを利用して休憩している可能性が高い。図９（Ｅ）を参照して、移動軌跡Ｐ＿Ｔ５は「休憩スペースの周りを歩いている」の大局行動の一例を示している。また、移動軌跡Ｐ＿Ｔ５と類似する移動軌跡Ｐが検出される人間は休憩スペースが使用できる状態になるのを待っている可能性が高い。図９（Ｆ）を参照して、移動軌跡Ｐ＿Ｔ６は「歩き回っている」の大局行動の一例を示している。そして、移動軌跡Ｐ＿Ｔ６と類似する移動軌跡Ｐが検出される人間は、ショッピングモール内で迷っていたり、行き先を決めかねていたりする可能性が高い。
【００７１】
ここで、本実施例の中央制御装置１０は、分割地図に含まれる各グリッドＡｍを利用して、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６の中から、或る人間に対応する移動軌跡Ｐと類似する移動軌跡Ｐ＿Ｔｘを特定し、或る人間に提供するリコメンド情報（トピックスＴｘ）を選択する。
【００７２】
具体的には、中央制御装置１０は、検出された移動軌跡Ｐおよび各トピックスと対応する移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６のそれぞれを、状態列Ｓおよび状態列Ｓ＿Ｔ１〜状態列Ｓ＿Ｔ６のそれぞれに変換する。そして、中央制御装置１０は、ＤＰマッチングによって、状態列Ｓと、状態列Ｓ＿Ｔ１〜状態列Ｓ＿Ｔ６とのそれぞれの類似度Ｒを算出し、算出された類似度Ｒに基づいて、移動軌跡Ｐが検出された人間に提供するリコメンド情報（トピックスＴ）を選択する。
【００７３】
まず、移動軌跡Ｐを状態列Ｓに変換する手順について詳細に説明する。たとえば、検出される或る人間をｎ、移動軌跡Ｐを構成する或る点をｐ（Ｘ，Ｙ）、状態列Ｓを構成する或る状態をｓｔ、或る人間ｎに対応する移動軌跡をＰｎ、移動軌跡Ｐｎが変換された状態列をＳｎとしたときに、或る人間ｎに対応する移動軌跡Ｐｎは数１に示す式によって変換される。なお、数１の式では「ｍ＝５０」となる。
【００７４】
【数１】
2010231470.tif 000003
【００７５】
なお、トピックスリストに記録される移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６のそれぞれも、数１に示す式によって状態列Ｓ＿Ｔ１〜状態列Ｓ＿Ｔ６のそれぞれに変換される。
【００７６】
たとえば、図１０を参照して、或る人間ｎがグリッドＡ１、グリッドＡ２およびグリッドＡ３を任意に歩行したとき、移動軌跡Ｐｎを構成する点ｐの変化が、グリッドＡ１→グリッドＡ２→グリッドＡ１→グリッドＡ２→グリッドＡ２→グリッドＡ３であれば、状態列Ｓｎは数２に示す式のようになる。
【００７７】
［数２］
Ｓｎ＝｛Ａ１，Ａ２，Ａ１，Ａ２，Ａ２，Ａ３｝
次に、ＤＰマッチングによって類似度Ｒを算出する手順について説明する。図１１を参照して、移動軌跡Ｐ１および移動軌跡Ｐ２のそれぞれは、状態列Ｓ１および状態列Ｓ２のそれぞれに変換される。また、状態列Ｓ１に含まれる状態ｓｔの数は１０であり、状態列Ｓ２に含まれる状態ｓｔの数は１２であるため、２つの状態列Ｓの長さは異なる。そこで、ＤＰマッチングの処理では、２つの状態列Ｓの長さをそろえるため、２つの状態列Ｓに対して挿入と削除の処理を施して同じ長さにした後に、２つの状態列の距離、つまり類似度Ｒを算出する。
【００７８】
なお、ＤＰマッチングの削除と挿入の操作コストは、１操作につき距離１mとなるように設定した。また、２つの状態列Ｓの距離が近いほど類似度Ｒが大きくなり、２つの状態列Ｓの距離が遠くなるほど類似度Ｒが小さくなる。
【００７９】
このように、移動軌跡Ｐを状態列Ｓに変換してから類似度Ｒを算出すると、中央制御装置１０の処理が早くなる。たとえば、移動軌跡Ｐの各点ｐから類似度を算出したときの処理時間は、状態列Ｓに変換することで類似度Ｒを算出する処理時間の１０倍以上の値になる。
【００８０】
また、本実施例では、ＤＰマッチングによって類似度Ｒを算出する際には、約２０秒の間に計測された移動軌跡Ｐとする。なお、この「２０秒」という数値は、予備実験から求められたものであり、予測の正解率は８０％以上であった。
【００８１】
図１２を参照して、たとえば、検出領域Ｅ内で、２０秒の間に移動軌跡Ｐ３が検出されると、中央制御装置１０は移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６との類似度Ｒを算出し、最も似ている移動軌跡Ｐ＿Ｔｘを特定する。そして、中央制御装置１０は、特定された移動軌跡Ｐ＿Ｔｘに対応するトピックスＴｘの発話内容と、移動軌跡Ｐ３と対応する人間の位置とをロボット１４に付与する。そして、ロボット１４は、付与されたトピックＴｘの発話内容と人間の位置とに基づいて、移動軌跡Ｐ３と対応する人間に接近して、コミュニケーション行動の一環としてリコメンド情報を提供する。
【００８２】
たとえば、移動軌跡Ｐ３と最も類似するのが移動軌跡Ｐ＿Ｔ１であれば、ロボット１４は、移動軌跡Ｐ３に対応する人間に接近して、「こんにちは」と話しかけた後に、「電車の発車時刻は１２時だよ」と発話する。
【００８３】
さらに、話しかけた人間が「ありがとう」や「了解です」などの肯定的な反応をした場合には、ロボット１４は提供したリコメンド情報が受け入れられたとして、中央制御装置１０に通知する。そして、中央制御装置１０は、リコメンド情報を受け入れた人間の移動軌跡Ｐ３を、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１の移動軌跡リストに追加することで、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１を更新（再計算）する。
【００８４】
一方、話しかけた人間が「いりません」などの否定的な反応をした場合には、ロボット１４は提供したリコメンド情報が受け入れられなかったとして、中央制御装置１０に通知する。この場合、中央制御装置１０は、別のトピックスをランダムに選択して、ランダムに選択されたトピックスＴｘの発話内容をロボット１４に付与する。ロボット１４は、新たに付与されたトピックスＴｘの発話内容に対応して、もう一度、リコメンド情報を提供する。
【００８５】
そして、中央制御装置１０は、２回目のリコメンド情報が受け入れられれば、移動軌跡Ｐ３を移動軌跡リストに追加するが、受け入れられなければロボット１４にコミュニケーション行動を終了するように動作命令を付与する。
【００８６】
このように、情報提供システム１００は、人間の移動軌跡Ｐと類似する、移動軌跡Ｐ＿Ｔｘを特定することで、人間の大局行動を予測することができる。そして、予測した大局行動に基づいて、リコメンド情報をロボット１４によって提供することができる。
【００８７】
図１３は、図２に示す中央制御装置１０におけるメモリ１８のメモリマップ３００の一例を示す図解図である。図１３に示すように、メモリ１８はプログラム記憶領域３０２およびデータ記憶領域３０４を含む。プログラム記憶領域３０２には、位置記録プログラム３１２および情報提供プログラム３１４が記憶される。ただし、情報提供プログラム３１４は、類似移動軌跡特定プログラム３１４ａをサブルーチンとして含む。
【００８８】
位置記録プログラム３１２は、たとえばショッピングモール内に居る人間の位置を逐次記録するためのプログラムである。情報提供プログラム３１４は、リコメンド情報を提供する人間を選択して、ロボット１４に動作命令を付与するためのプログラムである。類似移動軌跡特定プログラム３１４ａは、検出された移動軌跡Ｐと類似する移動軌跡Ｐ＿Ｔｘと特定するためのプログラムである。
【００８９】
なお、図示は省略するが、中央制御装置１０を動作させるためのプログラムは、ネットワーク４００を介してデータ通信を行うプログラムなどを含む。
【００９０】
また、データ記憶領域３０４には、移動軌跡バッファ３３０および特定バッファ３３２が設けられる共に、トピックスデータ３３４、移動軌跡データ３３６および地図データ３３８が記憶される。また、データ記憶領域３０４には成功フラグ３４０が設けられる。
【００９１】
移動軌跡バッファ３３０は、位置記録プログラム３１２によって記録される人間の位置を一時的に記憶するためのバッファである。特定バッファ３３２は、類似移動軌跡特定プログラム３１４ａの処理で、特定される移動軌跡Ｐ＿Ｔｘを一時的に記憶するためのバッファである。トピックスデータ３３４は、図３（Ａ）に示すトピックスリストのデータであり、特定された移動軌跡Ｐ＿Ｔｘに対応して発話内容が読み出される。
【００９２】
移動軌跡データ３３６は、たとえば図３（Ｂ）に示す移動軌跡リストを含むデータであり、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６に対応する移動軌跡リストから構成される。地図データ３３８は、図８（Ａ）および図８（Ｂ）に示す、ショッピングモールの地図および分割地図のデータを含み、分割地図のデータは、移動軌跡Ｐを状態列Ｓに変換する際に用いられる。
【００９３】
成功フラグ３４０は、リコメンド情報が受け入れられたか否かを判断するためのフラグである。たとえば、成功フラグ３４０は１ビットのレジスタで構成される。成功フラグ３４０がオン（成立）されると、レジスタにはデータ値「１」が設定される。一方、成功フラグ３４０がオフ（不成立）されると、レジスタにはデータ値「０」が設定される。また、成功フラグ３４０は、ロボット１４からリコメンド情報が受け入れられたと通知されるとオンになり、ロボット１４からリコメンド情報が受け入れられなかったと通知されるとオフになる。
【００９４】
なお、図示は省略するが、データ記憶領域３０４には、様々な計算の結果を一時的に格納するバッファなどが設けられると共に、中央制御装置１０の動作に必要な他のカウンタやフラグも設けられる。
【００９５】
具体的には、中央制御装置１０のＣＰＵ１６は、図１４、図１５および図１６に示す処理を含む、複数の処理を並列的に実行する。
【００９６】
図１４に示すように、中央制御装置１０のＣＰＵ１６は、位置記録処理を実行すると、ステップＳ１では、各人間の位置を検出する。つまり、検出領域Ｅ内にいる各人間の位置をＬＲＦ１２によって検出する。続いて、ステップＳ３では、各人間の位置を移動軌跡Ｐｎとして移動軌跡バッファ３３０に記憶させ、ステップＳ１に戻る。たとえば、人間の位置を移動軌跡Ｐ３（図１１参照）とし、移動軌跡バッファ３３０は移動軌跡Ｐ３を記憶する。なお、ステップＳ１を実行するＣＰＵ１６は検出手段として機能する。
【００９７】
図１５は情報提供処理のフロー図である。図１５で示すように、中央制御装置１０のＣＰＵ１６は、ステップＳ２１で、終了操作か否かを判断する。たとえば、図示しない入力装置などに対して、情報提供処理を終了する操作がされたか否かを判断する。ステップＳ２１で“ＹＥＳ”であれば、つまり終了操作がされれば、情報提供処理を終了する。一方、ステップＳ２１で“ＮＯ”であば、つまり終了操作がされていなければ、ステップＳ２３で情報提供可能な人間を選択する。つまり、リコメンド情報が提供されていない人間を選択する。たとえば、移動軌跡Ｐが、ロボット１４の移動経路と同時刻で交差していない人間を抽出し、抽出された人間の中から、一定の距離以下で、かつ最もロボット１４に近い人間を選択する。
【００９８】
続いて、ステップＳ２５では、選択できたか否かを判断する。つまり、ステップＳ２３の処理でリコメンド情報を提供できる人間が選択されたか否かを判断する。ステップＳ２５で“ＮＯ”であれば、つまり選択されてなければステップＳ２１に戻る。一方、ステップＳ２５で“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ２７で変数Ｃを初期化する。つまり、選択された人間に対してリコメンド情報を提供した回数をカウントする変数Ｃの値を１に設定する。
【００９９】
続いて、ステップＳ２９では、類似移動軌跡特定処理を実行する。このステップＳ２９の処理については後述するため、ここでの詳細な説明は省略する。なお、ステップＳ２９の処理を実行するＣＰＵ１６は特定手段として機能する。続いて、ステップＳ３１では、特定された移動軌跡Ｐ＿Ｔｘに対応するトピックスＴｘを選択する。たとえば、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１が特定されていれば、トピックスＴ１が選択され、トピックスＴ１に対応する発話内容「電車の発車時刻は１２時だよ」が読み出される。
【０１００】
なお、移動軌跡Ｐ＿Ｔ２が特定されていればトピックスＴ２が選択され、「お勧めのメニューはカレーだよ」の発話内容が読み出される。また、移動軌跡Ｐ＿Ｔ３が特定されていればトピックスＴ３が選択され、「１５時からパレードがあるよ」の発話内容が読み出される。また、移動軌跡Ｐ＿Ｔ４が特定されていればトピックスＴ４が選択され、「休憩所には自動販売機があるよ」の発話内容が読み出される。また、移動軌跡Ｐ＿Ｔ５が特定されていればトピックスＴ５が選択され、「休憩所は向こうにもあるよ」の発話内容が読み出される。そして、移動軌跡Ｐ＿Ｔ６が特定されていればトピックスＴ６が選択され、「案内図はあっちだよ」の発話内容が読み出される。
【０１０１】
続いて、ステップＳ３３では、選択された人間に近づき、リコメンド情報を提供する動作命令をロボットに付与する。つまり、選択されたトピックスＴｘの発話内容を発話するコミュニケーション行動を、選択された人間に対して実行するように、ロボット１４に動作命令を付与する。たとえば、ロボット１４には、移動軌跡Ｐ３と対応する人間に接近して、「電車の発車時刻は１２時だよ」の発話を行うコミュニケーション行動の動作命令が付与される。
【０１０２】
続いて、ステップＳ３５では、受け入れられたか否かを判断する。つまり、ロボット１４によって提供されたリコメンド情報が受け入れられたか否かを判断する。具体的には、ロボット１４から通知されるデータに基づいてオン／オフが切り替わる成功フラグ３４０によって判断する。ステップＳ３５で“ＮＯ”であれば、つまりリコメンド情報が受け入れられなければ、ステップＳ３９に進む。一方、ステップＳ３５で“ＹＥＳ”であれば、つまりリコメンド情報が受け入れられれば、ステップＳ３７で選択された人間の移動軌跡Ｐを移動軌跡リストに記憶させ、ステップＳ２１に戻る。つまり、選択した人間の位置をさらに２０秒間検出して、移動軌跡Ｐ＿Ｔｘに対応する移動軌跡リストに、移動軌跡Ｐを記録する。さらに、新たな移動軌跡Ｐが記録されると、移動軌跡Ｐ＿Ｔｘを再計算する。
【０１０３】
たとえば、ＣＰＵ１６は、移動軌跡Ｐ３と対応する人間の位置をさらに検出して移動軌跡Ｐ３’を検出する。そして、ＣＰＵ１６は、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１に対応する移動軌跡リストに、移動軌跡Ｐ３’を記録（追加）し、さらに移動軌跡Ｐ＿Ｔ１を再計算（更新）する。なお、ステップＳ３７の処理を実行するＣＰＵ１６は更新手段として機能する。
【０１０４】
ステップＳ３９では、変数Ｃの値が２より小さいか否かを判断する。つまり、ロボット１４がリコメンド情報を提供した回数が２回を超えていないか否かを判断する。ステップＳ３９で“ＮＯ”であれば、つまりロボット１４がリコメンド情報を２回提供していれば、ステップＳ４１で情報提供の終了をロボット１４に通知する。つまり、選択された人間に対するリコメンド情報の提供を終了する。
【０１０５】
一方、ステップＳ３９で“ＹＥＳ”であれば、つまりロボット１４がリコメンド情報を２回提供していなければ、ステップＳ４３で変数Ｃをインクリメントする。つまり、ロボット１４によってリコメンド情報が提供された回数がカウントされる。続いて、ステップＳ４５では、トピックスをランダムに選択し、ステップＳ３３に戻る。つまり、ステップＳ４５では、トピックスリストから任意のトピックスのＩＤを選択して、選択されたトピックスのＩＤに対応する発話内容を読み出す。なお、トピックスのＩＤをランダムに選択する処理には、１〜６の範囲で疑似乱数を返す関数を利用する。さらに、すでに選択されたトピックスのＩＤが選択された場合は、トピックスのＩＤをさらに再選択する処理を行ってもよい。なお、ステップＳ３９で判断に利用する値を３以上に設定してもよい。
【０１０６】
図１６は図１５に示したステップＳ２９の類似移動軌跡特定処理のフロー図である。図１６で示すように、中央制御装置１０のＣＰＵ１６は、ステップＳ６１では、変数ｘおよび変数Ｍａｘを初期化する。つまり、変数ｘに１を設定し、変数Ｍａｘに０を設定する。なお、個の変数Ｍａｘは、算出された類似度Ｒの最大値が設定される変数である。続いて、ステップＳ６３では、選択された人間の移動軌跡Ｐを状態列Ｓに変換する。たとえば、数１に示す式に基づいて、移動軌跡Ｐ３が状態列Ｓ３に変換される。
【０１０７】
続いて、ステップＳ６５では、変数ｘが６以下であるか否かを判断する。つまり、移動軌跡Ｐと移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６との類似度が全て算出されたか否かを判断する。ステップＳ６５で“ＹＥＳ”であれば、つまり類似度が全て算出されていれば、類似移動軌跡特定処理を終了して、メインルーチンである情報提供処理に戻る。
【０１０８】
一方、ステップＳ６５で“ＮＯ”であれば、つまり類似度が全て算出されていなければ、ステップＳ６７で移動軌跡Ｐ＿Ｔｘを状態列Ｓ＿Ｔｘに変換する。たとえば、変数ｘが１であれば、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１を状態列Ｓ＿Ｔ１に変換する。続いて、ステップＳ６９では、状態列Ｓと状態列Ｓ＿Ｔｘとの類似度Ｒを算出する。たとえば、ＤＰマッチングの処理によって、状態列Ｓと状態列Ｓ＿Ｔ１との距離を算出し、算出された距離を類似度Ｒとする。
【０１０９】
続いて、ステップＳ７１では、類似度Ｒが変数Ｍａｘより大きいか否かを判断する。つまり、算出した類似度Ｒが、類似度の最大値が設定される変数Ｍａｘより大きいか否かを判断する。ステップＳ７１で“ＮＯ”であれば、つまり算出された類似度Ｒが変数Ｍａｘより大きくなければ、ステップＳ７７に進む。一方、ステップＳ７１で“ＹＥＳ”であれば、つまり算出された類似度Ｒが変数Ｍａｘより大きければ、ステップＳ７３で特定バッファ３３２の内容を移動軌跡Ｐ＿Ｔｘに更新する。たとえば、移動軌跡Ｐ＿Ｔ１を表わす座標のデータを特定バッファ３３２に格納する。また、特定バッファ３３２は、格納しているデータをリセット（消去）してから、新たなデータを格納する。続いて、ステップＳ７５では、変数Ｍａｘに算出された類似度Ｒを設定する。つまり、類似度の最大値を更新する。続いて、ステップＳ７７では、変数ｘをインクリメントし、ステップＳ６５に戻る。つまり、次の移動軌跡Ｐ＿Ｔｘとの類似度を算出するために、変数ｘがインクリメントされる。
【０１１０】
なお、ステップＳ６５−Ｓ７７における１回目のループでは、変数Ｍａｘが０に設定されるため、必ずステップＳ７３，Ｓ７５が実行される。つまり、変数Ｍａｘの初期値を０とすることで、リコメンド情報が必ず提供されるようになる。
【０１１１】
図１７は、ロボット１４のＣＰＵ８０が実行する全体処理のフロー図である。図１７に示すように、ロボット１４のＣＰＵ８０は、ステップＳ９１で、終了操作か否かを判断する。たとえば、ロボット１４に設定された停止スイッチが操作されたか否かを判断する。なお、遠隔操作されるロボット１４であれば、処理を終了するコマンドが送信されたか否かを判断する。ステップＳ９１で“ＹＥＳ”であれば、つまり終了操作であれば、全体処理を終了する。一方、ステップＳ９１で“ＮＯ”であれば、つまり終了操作でなければ、ステップＳ９３で動作命令を付与されたか否かを判断する。つまり、リコメンド情報を提供する動作命令を受信したか否かを判断する。ステップＳ９３で“ＮＯ”であれば、つまり動作命令を受信していなければ、ステップＳ９１に戻る。
【０１１２】
一方、ステップＳ９３で“ＹＥＳ”であれば、つまり動作命令を受信すれば、ステップＳ９５で選択された人間に対して、受信した動作命令に従ってリコメンド情報を発話する。つまり、動作命令に含まれる座標に基づいて人間に接近し、「こんにちは」と発話してコミュニケーション行動を開始する。さらに、動作命令に含まれる発話内容に基づいて、たとえば「電車の発車時刻は１２時だよ」と発話することで、対話相手である人間にリコメンド情報を提供する。たとえば、「左から右に通り過ぎる」の大局行動が予測される人間は、駅に向かっていると推定されるため、電車の出発時刻がリコメンド情報として提供される。
【０１１３】
なお、「右から来て、店舗の前に向かう」の大局行動が予測される人間は、店舗に向かっていると推定されるため、その店舗のお勧め商品（メニュー）がリコメンド情報として提供される。また、「左から右へ通り過ぎる」の大局行動が予測される人間は、アトラクション会場に向かっていると推定されるため、アトラクション会場でのイベントがリコメンド情報として提供される。
【０１１４】
また、「休憩している」の大局行動が予測される人間には、休憩スペースの設備（自動販売機）がリコメンド情報として提供される。また、「休憩スペースの周りを歩いている」の大局行動が予測される人間は、休憩しようとしていると推定されるため、他の休憩スペースの場所がリコメンド情報として提供される。また、「歩き回っている」の大局行動が予測される人間は、ショッピングモール内で迷っているか、行き先を決めかねていると推定されるため、ショッピングモール内の案内図がある場所がリコメンド情報として提供される。
【０１１５】
続いて、ステップＳ９７では、発話内容が受け入れられたか否かを判断する。つまり、発話したリコメンド情報が受け入れられたか否かを判断する。また、具体的には、マイク６６によって、対話相手が発話する音声を認識して、発話内容が受け入れられたか否かを判断する。なお、ロボット１４は、目カメラ７０によって対話相手の顔を撮影することで顔のパターン認識を行い、発話内容が受け入れられたか否かを判断してもよい。ステップＳ９７で“ＹＥＳ”であれば、つまりリコメンド情報が受け入れられれば、ステップＳ９９で、受け入れられたことを中央制御装置１０に通知して、ステップＳ９１に戻る。つまり、対話相手に提供したリコメンド情報が受け入れられたことを、中央制御装置１０に通知する。
【０１１６】
一方、ステップＳ９７で“ＮＯ”であれば、つまりリコメンド情報が受け入れられなければ、ステップＳ１０１で受け入れられなかったことを中央制御装置１０に通知する。つまり、対話相手に提供したリコメンド情報が受け入れられなかったことを、中央制御装置１０に通知する。続いて、ステップＳ１０３で情報提供の終了が通知されたか否かを判断する。つまり、中央制御装置１０から、リコメンド情報の提供を終了する通知がされたか否かを判断する。ステップＳ１０３で“ＹＥＳ”であれば、つまり終了の通知がされればステップＳ９１に戻る。一方、ステップＳ１０３で“ＮＯ”であれば、つまり終了の通知がされなければ、ステップＳ９５に戻る。
【０１１７】
なお、ステップＳ９９の処理が終了するか、ステップＳ１０３で“ＹＥＳ”と判断された場合に、ロボット１４は、「またね」と発話してコミュニケーション行動を終了する。また、ステップＳ１０３で“ＮＯ”と判断された場合に、ロボット１４は、「じゃあ、他のお勧めを教えるね」と発話して、コミュニケーション行動を継続する。
【０１１８】
また、ロボット１４が発話するリコメンド情報は、対話相手の人間が反応を返しやすくするために、疑問形で発話されてもよい。たとえば、「電車の発車時刻は１２時だよ」は、「駅に向かうなら、電車の発車時刻は１２時だけど、大丈夫？」と発話される。
【０１１９】
また、ステップＳ３３の処理を実行する中央制御装置１０のＣＰＵ１６と、ステップＳ９５の処理を実行するロボット１４のＣＰＵ８０とは情報提供手段として機能する。さらに、ステップＳ３５の処理を実行する中央制御装置１０のＣＰＵ１６と、ステップＳ９７の処理を実行するロボット１４のＣＰＵ８０とは判断手段として機能する。
【０１２０】
この実施例によれば、情報提供システム１００は、中央制御装置１０、ショッピングモール内に設置されるＬＲＦ１２およびロボット１４を含む。中央制御装置１０が備えるメモリ１８には、ショッピングモール内の店舗や、周辺の駅およびアトラクション会場に関するリコメンド情報であるトピックスＴ１−Ｔ６と、店舗、駅およびアトラクション会場に向かう大局行動を表わす移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６とが記録されるトピックスリストが記憶されている。
【０１２１】
また、ショッピングモール内に居る人間は、ＬＲＦ１２によって移動軌跡Ｐが検出され、トピックスリストに記録されている移動軌跡Ｐ＿Ｔ１〜移動軌跡Ｐ＿Ｔ６との類似度Ｒがそれぞれ算出される。そして、中央制御装置１０では、類似度の最大値Ｍａｘより大きく、かつ最も大きい類似度Ｒが算出された移動軌跡Ｐ＿Ｔｘに対応するトピックスＴｘの発話内容が読み出される。ロボット１４は、人間とのコミュニケーション行動を行いながら、読み出されたトピックスＴｘの発話内容に基づいて発話することで、リコメンド情報を提供する。
【０１２２】
このように、人間の移動軌跡Ｐを検出することで、その人間が行う大局行動を予測することができるため、その大局行動に応じたリコメンド情報を提供することができる。
【０１２３】
また、中央制御装置１０は、リコメンド情報を受け入れた人間の移動軌跡Ｐに基づいて、リコメンド情報に対応する移動軌跡Ｐ＿Ｔｘを更新する。このように、リコメンド情報に対応する移動軌跡Ｐ＿Ｔｘを更新することで、大局行動を予測する精度が向上する。
【０１２４】
また、提供するリコメンド情報が複数用意されているため、複数の人間から異なる移動軌跡Ｐを検出したとしても、情報提供システム１００は、複数の人間のそれぞれに適したリコメンド情報を提供できる。
【０１２５】
そして、リコメンド情報は、コミュニケーション行動を行うことができるロボット１４によって提供される。
【０１２６】
なお、本実施例では、１つのトピックスＴに対応する移動軌跡Ｐ＿Ｔは１つだけに限らず、複数の移動軌跡Ｐ＿Ｔが対応するようにしてもよい。また、移動軌跡リストに記録されている各移動軌跡をk-means法によってクラスタリングすることで、トピックスＴｘに対応する移動軌跡Ｐ＿Ｔｘを算出するようにしてもよい。
【０１２７】
また、本実施例では、ロボット１４によってリコメンド情報を提供したが、人間が所持する携帯電話などの携帯端末にリコメンド情報を発信することで、リコメンド情報を提供するようにしてもよい。この場合、携帯端末は、音声ではなく、文字列や画像によってリコメンド情報を提供する。また、人間が所持する携帯端末は、携帯端末との無線通信における電波強度を利用して特定されてもよいし、加速度センサを有する携帯端末であれば、加速度のデータを利用して特定されてもよい。
【０１２８】
また、さらに多くの大局行動を抽出することで、提供するリコメンド情報を増やしてもよい。
【０１２９】
また、人間の位置を検出するためにＬＲＦ１２を用いたが、ＬＲＦ１２に代えて超音波距離センサやミリ波レーダなどを用いて、人間の位置を検出してもよい。
【符号の説明】
【０１３０】
１０  …中央制御装置
１２ａ−１２ｆ  …ＬＲＦ
１４  …ロボット
１６  …ＣＰＵ
１８  …メモリ
８０  …ＣＰＵ
４００  …ネットワーク
【図１】
2010231470.tif 000004
【図２】
2010231470.tif 000005
【図３】
2010231470.tif 000006
【図４】
2010231470.tif 000007
【図５】
2010231470.tif 000008
【図６】
2010231470.tif 000009
【図７】
2010231470.tif 000010
【図８】
2010231470.tif 000011
【図９】
2010231470.tif 000012
【図１０】
2010231470.tif 000013
【図１１】
2010231470.tif 000014
【図１２】
2010231470.tif 000015
【図１３】
2010231470.tif 000016
【図１４】
2010231470.tif 000017
【図１５】
2010231470.tif 000018
【図１６】
2010231470.tif 000019
【図１７】
2010231470.tif 000020