(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービス提供装置の動作を制御する情報処理装置であって、
複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する取得部と、
前記対象物の移動ベクトルと、当該対象物のパーソナルスペースによって規定される範囲内に存在する他の前記対象物の前記移動ベクトルとの類似度に基づいて、類似度が基準値以上であって、かつ、互いに類似する前記移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する第１検出部と、
前記サービス提供装置から所定範囲内に存在し、かつ、大きさが閾値未満である前記移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する第２検出部と、
前記第１群または前記第２群の何れかを選択する選択部と、
前記選択部により前記第１群が選択された場合は、対話式の情報を提供する第１サービスを行うことを決定し、前記選択部により前記第２群が選択された場合は、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定する第１決定部と、を備える、
情報処理装置。
【請求項２】
前記対象物は人物であり、
撮像装置により撮像された画像から、前記対象物の顔を検出する顔検出部をさらに備え、
前記第２検出部は、大きさが前記閾値未満である複数の前記移動ベクトルと１対１に対応する複数の前記対象物のうち、前記顔検出部により顔が検出された前記対象物の数が第２閾値以上の場合は、前記大きさが前記閾値未満である複数の前記移動ベクトルを、前記第２群として検出する、
請求項１の情報処理装置。
【請求項３】
前記第１検出部は、類似度が前記基準値以上であって、かつ、互いに類似する前記移動ベクトルの集合に属する前記移動ベクトルの数が第３閾値以上の場合は、当該集合を前記第１群として検出しない、
請求項１の情報処理装置。
【請求項４】
前記選択部は、前記第２検出部により前記第２群が検出された場合は、前記第１検出部により前記第１群が検出されているか否かに関わらず、前記第２群を選択する、
請求項１の情報処理装置。
【請求項５】
前記選択部は、前記第２検出部により前記第２群が検出されずに、前記第１検出部により複数の前記第１群が検出された場合は、選択対象となる前記第１群ごとに、前記移動ベクトルに基づいて、サービスを行う対象としての適格性を示す評価値を算出し、最も前記評価値が高い前記第１群を選択する、
請求項１の情報処理装置。
【請求項６】
前記評価値は、前記移動ベクトルの方向が、前記第１決定部による決定に応じた出力を行う出力部へ向かう第１方向に近いほど高い値を示す、
請求項７の情報処理装置。
【請求項７】
前記対象物は人物であり、
撮像装置により撮像された画像から、前記対象物の顔を検出する顔検出部をさらに備え、
前記評価値は、前記顔検出部により検出された顔の数が多いほど高い値を示す、
請求項５の情報処理装置。
【請求項８】
前記選択部により前記第１群が選択された場合は、選択された前記第１群に含まれる前記移動ベクトルの方向と、前記第１決定部による決定に応じた出力を行う出力部へ向かう第１方向との一致度に応じて、前記第１サービスを行う前に行う初期動作の内容を決定する第２決定部をさらに備える、
請求項１の情報処理装置。
【請求項９】
前記対象物は人物であり、
撮像装置により撮像された画像から、前記対象物の顔を検出する顔検出部と、
前記顔検出部により顔が検出された前記対象物の属性を判定する属性判定部と、を備え、
前記選択部により前記第１群が選択された場合は、前記属性判定部により判定された属性に応じて、前記第１サービスを行う前に行う初期動作の内容を決定する第２決定部をさらに備える、
請求項１の情報処理装置。
【請求項１０】
前記第１決定部による決定に応じた出力を行う出力部をさらに備える、
請求項１の情報処理装置。
【請求項１１】
サービス提供装置の動作を制御する情報処理装置、および、１以上のサーバ装置を備える情報処理システムであって、
複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する取得部と、
前記対象物の移動ベクトルと、当該対象物のパーソナルスペースによって規定される範囲内に存在する他の前記対象物の前記移動ベクトルとの類似度に基づいて、類似度が基準値以上であって、かつ、互いに類似する前記移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する第１検出部と、
前記サービス提供装置から所定範囲内に存在し、かつ、大きさが閾値未満である前記移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する第２検出部と、
前記第１群または前記第２群の何れかを選択する選択部と、
前記選択部により前記第１群が選択された場合は、対話式の情報を提供する第１サービスを行うことを決定し、前記選択部により前記第２群が選択された場合は、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定する決定部と、を備える、
情報処理システム。
【請求項１２】
１以上のサーバ装置と、出力装置とを備えるサービス提供システムであって、
前記１以上のサーバ装置は、
複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する取得部と、
前記対象物の移動ベクトルと、当該対象物のパーソナルスペースによって規定される範囲内に存在する他の前記対象物の前記移動ベクトルとの類似度に基づいて、類似度が基準値以上であって、かつ、互いに類似する前記移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する第１検出部と、
前記出力装置から所定範囲内に存在し、かつ、大きさが閾値未満である前記移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する第２検出部と、
前記第１群または前記第２群の何れかを選択する選択部と、
前記選択部により前記第１群が選択された場合は、対話式の情報を提供する第１サービスを行うことを決定し、前記選択部により前記第２群が選択された場合は、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定する決定部と、を備え、
前記出力装置は、
前記決定部による決定に応じた出力を行う出力部を少なくとも備える、
サービス提供システム。
【請求項１３】
サービス提供装置の動作を制御するための情報処理方法であって、
複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する取得ステップと、
前記対象物の移動ベクトルと、当該対象物のパーソナルスペースによって規定される範囲内に存在する他の前記対象物の前記移動ベクトルとの類似度に基づいて、類似度が基準値以上であって、かつ、互いに類似する前記移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する第１検出ステップと、
前記サービス提供装置から所定範囲内に存在し、かつ、大きさが閾値未満である前記移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する第２検出ステップと、
前記第１群または前記第２群の何れかを選択する選択ステップと、
前記第１群が選択された場合は、対話式の情報を提供する第１サービスを行うことを決定し、前記第２群が選択された場合は、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定する第１決定ステップと、を含む、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、情報処理システム、サービス提供システムおよび情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、例えば公共の空間（ショッピングモール内や路上等）において、商品や広告などの情報を示す商品情報の提供などのサービスを行うサービス提供装置が知られている。例えば、商品情報などを表示するディスプレイを備えた表示装置を、サービス提供装置として利用する形態が知られている。この形態では、ディスプレイの表示内容をリアルタイムに変更できるという特性を活かし、サービスを提供する対象（例えば人物）を検出するセンサと組み合わせることで、対話式の情報を提供する（インタラクティブなサービスを行う）こともできる。また、提供するサービスのインタラクティブ性を追求するものとして、商品情報の報知などのサービスを行うロボット装置を、サービス提供装置として利用する形態も知られている。
【０００３】
ここで、例えば複数の人物が固まってサービス提供装置に近づいてきている場合は、行動を共にするグループがサービス提供装置に近づいてきていると推定することができる。互いに意思疎通を行うなどの関係が成立している人物の集合で構成されるグループに対しては、密な会話によるサービスを行うことで（対話式の情報を提供することで）、そのグループに属する人物全員を満足させることができると考えられる。
【０００４】
一方、例えばサービス提供装置の周囲を大勢の人物が取り囲んでいるような場合は、意思疎通を行うなどの関係が成立していない人物も含まれている可能性がある。このような場合に、サービス提供装置の周囲を取り囲んでいる複数の人物を１つのグループとみなして、密な会話によるサービスを行うことは適切ではない。このような場合は、演技的や説明的なサービス、つまり、非インタラクティブ性のサービスを行う方が、サービスを提供する対象となる各人物に対して均一に働きかけることができるので、サービス提供の効果が大きい。
【０００５】
しかしながら、従来においては、サービスを提供する対象が、互いに意思疎通を行うなどの関係が成立している人物の集合である場合と、互いに意思疎通を行うなどの関係が成立しているのか否かが不明な人物の集合である場合とで、提供するサービスを適切なものに切り替えるという技術は存在しなかった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１９４５０７号公報
【特許文献２】特開２００５−３４７３２１号公報
【特許文献３】特開２００８−２１３０８２号公報
【特許文献４】国際公開第ＷＯ２００６／０８５３８３号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明が解決しようとする課題は、サービスを提供する対象の状況に応じて、適切なサービスに切り替え可能な情報処理装置、情報処理システム、サービス提供システムおよび情報処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
実施形態の情報処理装置は、取得部と第１検出部と第２検出部と選択部と第１決定部とを備える。取得部は、複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する。第１検出部は、対象物の移動ベクトルと、当該対象物のパーソナルスペースによって規定される範囲内に存在する他の対象物の移動ベクトルとの類似度に基づいて、類似度が基準値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する。第２検出部は、サービス提供装置から所定範囲内に存在し、かつ、大きさが閾値未満である移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する。選択部は、第１群または第２群の何れかを選択する。第１決定部は、選択部により第１群が選択された場合は、対話式の情報を提供する第１サービスを行うことを決定し、選択部により第２群が選択された場合は、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定する。
【０００９】
実施形態の情報処理システムは、サービス提供装置の動作を制御する情報処理装置、および、１以上のサーバ装置を備える情報処理システムであって、取得部と第１検出部と第２検出部と選択部と第１決定部とを備える。取得部は、複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する。第１検出部は、対象物の移動ベクトルと、当該対象物のパーソナルスペースによって規定される範囲内に存在する他の対象物の移動ベクトルとの類似度に基づいて、類似度が基準値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する。第２検出部は、サービス提供装置から所定範囲内に存在し、かつ、大きさが閾値未満である移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する。選択部は、第１群または第２群の何れかを選択する。第１決定部は、選択部により第１群が選択された場合は、対話式の情報を提供する第１サービスを行うことを決定し、選択部により第２群が選択された場合は、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定する。
【００１０】
実施形態のサービス提供システムは、１以上のサーバ装置と、出力装置とを備えるサービス提供システムであって、１以上のサーバ装置は、取得部と第１検出部と第２検出部と選択部と決定部とを備える。取得部は、複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する。第１検出部は、対象物の移動ベクトルと、当該対象物のパーソナルスペースによって規定される範囲内に存在する他の対象物の移動ベクトルとの類似度に基づいて、類似度が基準値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する。第２検出部は、出力装置から所定範囲内に存在し、かつ、大きさが閾値未満である移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する。選択部は、第１群または第２群の何れかを選択する。決定部は、選択部により第１群が選択された場合は、対話式の情報を提供する第１サービスを行うことを決定し、選択部により第２群が選択された場合は、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定する。一方、出力装置は、決定部による決定に応じた出力を行う出力部を少なくとも備える。
【００１１】
実施形態の情報処理方法は、取得ステップと第１検出ステップと第２検出ステップと選択ステップと第１決定ステップとを含む。取得ステップは、複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する。第１検出ステップは、対象物の移動ベクトルと、当該対象物のパーソナルスペースによって規定される範囲内に存在する他の対象物の移動ベクトルとの類似度に基づいて、類似度が基準値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する。第２検出ステップは、サービス提供装置から所定範囲内に存在し、かつ、大きさが閾値未満である移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する。選択ステップは、第１群または第２群の何れかを選択する。第１決定ステップは、第１群が選択された場合は、対話式の情報を提供する第１サービスを行うことを決定し、第２群が選択された場合は、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定する。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】実施形態のロボット装置の外観例を示す図。
【図２】実施形態のロボット装置のハードウェア構成例を示す図。
【図３】実施形態のロボット装置の機能構成例を示す図。
【図４】実施形態の検出される群の一例を示す図。
【図５】実施形態の人物位置記憶部に記憶されるデータの例を示す図。
【図６】実施形態の声かけ内容記憶部に記憶されるデータの例を示す図。
【図７】実施形態の用途別アプリケーション記憶部内のデータの例を示す図。
【図８】実施形態のロボット装置による処理動作の一例を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る情報処理装置、情報処理システム、サービス提供システムおよび情報処理方法の実施形態を詳細に説明する。
【００１４】
（第１実施形態）
第１実施形態では、ロボット装置が、サービス提供装置として利用される形態を想定している。図１は、本実施形態のロボット装置１の外観例を示す図である。図１に示すように、ロボット装置１は、人の形を模したロボットで構成され、頭部１０と、右腕部２０と、左腕部３０と、胴体部４０と、右脚部５０と、左脚部６０とを備える。また、ロボット装置１は、第１カメラ１０１と、第２カメラ１０２と、スピーカ１６１と、マイク１６２と、を備えている。第１カメラ１０１は、頭部１０に配置され、第２カメラ１０２、スピーカ１６１およびマイク１６２は、胴体部４０に配置される。
【００１５】
また、詳細な図示は省略するが、頭部１０には、Ｔｉｌｔ方向（上下方向）に当該頭部１０を駆動するためのモータ１７１Ｔと、Ｐａｎ方向（左右方向）に当該頭部１０を駆動するためのモータ１７２Ｐとが配置される。頭部１０に設けられた第１カメラ１０１の位置（撮影位置）は、モータ１７１Ｔ，１７２Ｐを回転させることにより変更可能である。また、胴体部４０には、当該胴体部４０を駆動するためのモータ１７７Ｗが配置される。この例では、胴体部４０に設けられた第２カメラ１０２は、頭部１０に設けられた第１カメラ１０１よりも広角なカメラレンズを備えており、より広範囲にわたる対象物（例えば人物）の撮影が可能である。また、この例では、ロボットの脚部（５０，６０）には、当該脚部を駆動するための駆動部（モータ）は配置されない。つまり、この例のロボットは、据え置き型のロボットである。
【００１６】
図２は、ロボット装置１のハードウェア構成例を示す図である。図２に示すように、ロボット装置１は、情報処理装置１００と、第１カメラ１０１と、第２カメラ１０２と、スピーカ１６１と、マイク１６２と、駆動部１７０とを少なくとも備えている。情報処理装置１００は、ＣＰＵ１８１と、メモリ１８２と、ＨＤＤ１８３と、外部Ｉ／Ｏ１８４と、通信部１８５とを備える。ＣＰＵ１８１は、メモリ１８２またはＨＤＤ１８３等に格納されたプログラムを実行することにより、ロボット装置１全体の動作を制御する。外部Ｉ／Ｏ１８４は、ロボットの動作に関するデータの入出力を行う。通信部１８５は、無線ＬＡＮ等を介して、店舗端末２００との間でデータの送受信を行う。
【００１７】
この例では、駆動部１７０には、上述のモータ１７１Ｔ、１７２Ｐおよび１７７Ｗが含まれる。なお、図２に示すロボット装置１のハードウェア構成は一例であり、例えば通信部１８５が設けられない形態であってもよい。また、図２の例では、後述の出力部１５０に対応するスピーカ１６１および駆動部１７０が、情報処理装置１００とは別に設けられているが、例えば出力部１５０が情報処理装置１００に搭載される形態であってもよい。
【００１８】
図３は、ロボット装置１の機能構成例を示すブロック図である。図３の例では、ロボット装置１が有する機能には、人物移動ベクトル検出部１１０と、取得部１１７と、群検出／選択部１２０と、初期動作制御部１３０と、第１決定部１４０と、用途別アプリケーション記憶部１４１と、アプリケーション実行部１４２と、出力部１５０とが含まれる。以下、各機能の具体的な内容を説明する。
【００１９】
人物移動ベクトル検出部１１０は、ロボット装置１の周囲における人物の位置を検出し、人物の位置の時系列変化から、当該人物の移動ベクトルを検出する。また、本実施形態では、人物移動ベクトル検出部１１０は、人物の顔がロボット装置１を向いているかどうかを検出して、当該人物の性別や年齢などの属性を示す属性情報を付加し、人物ごとに、当該人物の属性情報を管理することもできる。図３に示すように、人物移動ベクトル検出部１１０は、顔検出部１１１と、属性判定部１１２と、人物検出部１１３と、人物位置算出部１１４と、移動ベクトル検出部１１５と、人物位置記憶部１１６とを有する。
【００２０】
第２カメラ１０２による撮影が行われるたびに、人物位置算出部１１４は、第２カメラ１０２によって撮影された画像を取得し、取得した画像内における人物の位置を示す位置情報を算出する。一例として、本実施形態の人物位置算出部１１４は、人物検出部１１３の頭部検出アルゴリズムを用いて、第２カメラ１０２から取得した画像内における人物の頭部の位置と大きさを検出する。第２カメラ１０２から取得した画像内に複数の人物が写っている場合は、人物検出部１１３は、その複数の人物の各々の頭部の位置と大きさを検出することができる。人物位置算出部１１４は、検出した頭部の大きさ、カメラ（この例では第２カメラ１０２）の設置位置、カメラの画角などの情報から、ロボット装置１と人物との相対的な角度と距離を計算することができる。この計算結果は、地面を基準平面とし、ロボット装置１の位置が原点となるように設定されたＸＹ座標系に変換されて、人物位置記憶部１１６に出力（記録）される。以上のように変換された計算結果が、人物の位置を示す位置情報となり、人物を識別する人物情報と対応付けられて人物位置記憶部１１６に記録される。
【００２１】
なお、本実施形態では、カメラ（第２カメラ１０２）により撮影された画像を用いて、位置情報を算出しているが、位置情報を算出することができるものであるなら、カメラ以外のいかなるデバイスを利用してもよい。例えばレーザレンジファインダや、人感センサ、床圧力センサなどのデバイスを利用する形態であってもよい。また、以上に挙げたデバイスを組み合わせて利用する形態であってもよい。
【００２２】
顔検出部１１１は、第１カメラ１０１を用いて、人物位置算出部１１４によって算出された位置情報が示す位置（人物位置）に対して顔検出を行う。本実施形態では、第１カメラ１０１は、モータ１７１Ｔおよび１７２Ｐによって、Ｔｉｌｔ方向またはＰａｎ方向にカメラ角度を制御可能な雲台に取り付けられている。そして、顔検出を行おうとする人物位置が、第１カメラ１０１の画角の範囲外である場合は、顔検出部１１１は、当該人物位置がカメラの画角に収まるよう、カメラ雲台を制御することもできる。なお、顔検出部１１１による顔検出については、公知の様々な技術を利用することができる。顔検出部１１１により顔が検出された場合、属性判定部１１２は、公知の属性判定アルゴリズムを使用して、性別と年齢を判定する。そして、属性判定部１１２は、性別と年齢を示す属性情報を、顔が検出された人物の位置を示す位置情報に対応付けて人物位置記憶部１１６に記録する。
【００２３】
移動ベクトル検出部１１５は、人物位置算出部１１４による位置情報の算出が行われるたびに、算出された位置情報が示す位置に対応する人物の移動ベクトルを検出する。移動ベクトル検出部１１５は、人物位置算出部１１４による前回の位置情報の算出タイミングから、今回の位置情報の算出タイミングまでの時間長に応じて、前回の位置情報の算出タイミングで算出された位置情報が示す位置ごとに、当該位置に対応する人物が今回の位置情報の算出タイミングまでに移動する範囲を推測する。そして、移動ベクトル検出部１１５は、今回の位置情報の算出タイミングにより算出された位置情報が示す位置のうち、推測した範囲に最も近い位置に対応する人物と、当該範囲の算出元となる位置に対応する人物とを同一の人物とみなして当該人物の移動ベクトルを検出し、検出した移動ベクトルと当該人物を識別する人物情報とを対応付けて人物位置記憶部１１６に記録する。
【００２４】
なお、人物の移動ベクトルを検出する方法は、上述の方法に限らず、公知の様々な技術を利用することができる。例えば、移動ベクトル検出部１１５は、人物位置算出部１１４により算出された位置情報が示す位置に対応する人物の特徴点の変化を検出することで、人物位置算出部１１４により算出された位置情報が示す位置に対応する人物を識別し、識別した人物ごとに、移動ベクトルを検出することもできる。また、例えば、移動ベクトル検出部１１５は、顔検出部１１１により検出された顔情報を用いて、人物位置算出部１１４により算出された位置情報が示す位置に対応する人物を識別し、識別した人物ごとに、移動ベクトルを検出することもできる。
【００２５】
本実施形態の人物位置記憶部１１６は、人物ごとに（人物情報ごとに）、位置情報と、移動ベクトルと、属性情報とが対応付けられたデータ（「検出データ」と呼ぶ）を記憶する。移動ベクトル検出部１１５は、人物位置算出部１１４による位置情報の算出が行われるたびに、算出された位置情報が示す位置に対応する人物の移動ベクトルを検出し、その位置情報と、検出した移動ベクトルとを、人物位置記憶部１１６のうち当該人物の検出データが記憶される領域に記録する。つまり、移動ベクトル検出部１１５は、人物位置算出部１１４により算出された位置情報と、自身が検出した移動ベクトルとを、その位置情報が示す位置に対応する人物を識別する人物情報に対応付けて人物位置記憶部１１６に記録すると捉えることもできる。なお、各人物のデータの履歴は、当該人物がカメラの検出範囲から消失するまでの間、人物位置記憶部１１６に保持される。
【００２６】
取得部１１７は、ロボット装置１の周囲に存在する（カメラの検出範囲に存在する）人物の移動ベクトルを取得する。より具体的には、取得部１１７は、移動ベクトル検出部１１５による移動ベクトルの検出処理が行われるたびに、人物位置記憶部１１６にアクセスし、その時点における各人物の位置情報と移動ベクトルを取得する。
【００２７】
群検出／選択部１２０は、取得部１１７により取得された移動ベクトルに基づいて、図４（ａ）に示すように、互いに意思疎通を行うなどの関係が成立しており、行動を共にしていることが想定される人物の集合がロボット装置１に近づいてきている状況を検出することができる。また、群検出／選択部１２０は、取得部１１７により取得された移動ベクトルに基づいて、図４（ｂ）に示すように、互いに意思疎通を行うなどの関係が成立しているか否かが不明な人物の集合が、ロボット装置１の周辺を取り巻いている状況を検出することができる。そして、群検出／選択部１２０は、効果的にサービスを提供できる群を選択する機能を有する。
【００２８】
図３に示すように、群検出／選択部１２０は、第１検出部１２１と第２検出部１２２と選択部１２３とを有する。第１検出部１２１は、取得部１１７による取得処理が行われるたびに、取得部１１７により取得された複数の移動ベクトルのうち、大きさが閾値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する。第１群とは、互いに意思疎通を行うなどの関係が成立している人物の移動ベクトルの集合であると捉えることができる。より具体的には以下のとおりである。
【００２９】
第１検出部１２１は、取得部１１７により取得された複数の移動ベクトルと１対１に対応する複数の人物の中から、１人の人物Ｈａを選出し、選出した人物Ｈａに対して、第１群同士を識別可能な第１ラベル番号を割り当てる。第１ラベル番号は、初期値から第１群の数だけカウントアップされていく数字である。この例では、人物Ｈａに対して、既に第１ラベル番号が割り当てられている場合は、新たな第１ラベル番号を人物Ｈａに割り当てることはしない。次に、第１検出部１２１は、選出した人物Ｈａの位置情報が示す位置を中心として、パーソナルスペースによって規定される範囲内（例えば半径１．２ｍ以内等）に存在する人物Ｈｂの移動ベクトルと、人物Ｈａの移動ベクトルとの類似度を判定する。ただし、人物ＨａまたはＨｂの移動ベクトルが閾値未満（例えば時速０．５ｋｍ未満）の場合は判定を行わず、移動ベクトルが閾値未満の人物は、検出対象から除外する。２つの移動ベクトルの類似度は、移動量が大きい方をベクトルｘ、小さい方をベクトルｙとしたとき、以下の式１で求めることができる。
【数１】
0005439549.tif 000002
【００３０】
上記式１で求められた類似度が基準値以上（例えば０．６以上）ならば、同じ第１群に属すると判断し、人物Ｈｂに対して、人物Ｈａと同じ第１ラベル番号を割り当てる。この例では、人物Ｈｂに対して、既に他の第１ラベル番号が割り当てられていた場合は、人物Ｈａに割り当てられた第１ラベル番号を、第１ラベル候補番号として人物Ｈｂに割り当てる。ここでは、第１検出部１２１は、割り当てられた第１ラベル番号とは異なる第１ラベル候補番号が一定時間以上（例えば３秒以上）にわたって割り当てられた人物については、割り当てられた第１ラベル番号で識別される第１群から抜けた人物とみなし、当該人物に割り当てられた第１ラベル番号を、第１ラベル候補番号が示す番号に書き換える。
【００３１】
また、第１検出部１２１は、選出した人物Ｈａの位置情報が示す位置を中心として、パーソナルスペースによって規定される範囲内に他の人物が存在しない場合であっても、人物Ｈａの移動ベクトルが閾値以上であれば、人物Ｈａのみから第１群が構成されるとみなし、人物Ｈａに対して第１ラベル番号を割り当てる。第１検出部１２１は、以上のようなラベリングを、第１ラベル番号が割り当てられていない人物がいなくなるまで繰り返す。これにより、同じ第１ラベル番号が割り当てられた人物の集合は、当該第１ラベル番号で識別される第１群として検出される。見方を変えれば、第１検出部１２１は、取得部１１７により取得された複数の移動ベクトルのうち、大きさが閾値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群を検出している。また、第１検出部１２１は、第１ラベル番号または第１ラベル候補番号を割り当てる人物の位置情報に、第１ラベル番号または第１ラベル候補番号を対応付けて人物位置記憶部１１６に記録する。ラベリングが終了した場合、第１検出部１２１は、検出した第１群を示す情報（例えば当該第１群を識別する第１ラベル番号、当該第１群に含まれる人物の人物情報と検出データ等）を、選択部１２３に出力する。
【００３２】
なお、この例では、第１検出部１２１は、大きさが閾値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合に属する移動ベクトルの数が第３閾値以上の場合は、当該集合を第１群として検出しない。より具体的には、第１検出部１２１は、同じ第１ラベル番号が割り当てられた人物の数が第３閾値以上（例えば７人以上）の場合は、ロボット装置１の周囲を通過する通行人の集合であるとみなし、第１群として検出することはしない。
【００３３】
第２検出部１２２は、取得部１１７による取得処理が行われるたびに、取得部１１７により取得された複数の移動ベクトルのうち、大きさが閾値未満である移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する。より具体的には、第２検出部１２２は、大きさが閾値未満である複数の移動ベクトルと１対１に対応する複数の人物のうち、顔検出部１１１により顔が検出された人物の数が第２閾値以上の場合は、大きさが閾値未満である複数の移動ベクトルを、第２群として検出する。さらに詳述すれば以下のとおりである。なお、第２群とは、互いに意思疎通を行うなどの関係が成立しているのか否かが不明な人物の移動ベクトルの集合であると捉えることができる。
【００３４】
第２検出部１２２は、取得部１１７により取得された複数の移動ベクトルと１対１に対応する複数の人物の中から、ロボット装置１の位置を中心として規定される範囲（例えば半径２．４ｍ±５０ｃｍ）内に存在し、かつ、移動ベクトルが基準値未満（例えば時速０．５ｋｍ未満）の複数の人物Ｈｄを選出する。そして、第２検出部１２２は、複数の人物Ｈｄのうち顔が検出されている人物の数（属性情報が付加されている人物の数）をカウントし、複数の人物Ｈｄのうち顔が検出されている人物の数が第２閾値以上（例えば５人以上）ならば、複数の人物Ｈｄの各々に対して、傍観者群を示す第２ラベル番号を割り当て、第２群として検出する。見方を変えれば、第２検出部１２２は、取得部１１７により取得された複数の移動ベクトルのうち、大きさが閾値未満である複数の移動ベクトルの集合を、第２群として検出していると捉えることもできる。第２検出部１２２は、検出した第２群を示す情報（例えば第２ラベル番号、当該第２群に含まれる人物の人物情報と検出データ等）を、選択部１２３へ出力する。
【００３５】
なお、第２検出部１２２は、一定時間以上（例えば３秒以上）にわたって、顔が検出されないか、上記の人物Ｈｄとして検出されない人物については、第２ラベル番号を削除する。この場合、第２ラベル番号が割り当てられている人物の数が一定人数を下回る場合は、第２ラベル番号が割り当てられている全ての人物から第２ラベル番号を削除する。
【００３６】
また、第２検出部１２２は、第２ラベル番号を割り当てる人物の位置情報に、第２ラベル番号を対応付けて人物位置記憶部１１６に記録する。図５に示すように、人物位置記憶部１１６は、人物ごとに、当該人物の検出データが記憶される位置軌跡記憶領域と、当該人物に割り当てられるラベル番号（第１ラベル番号、第１ラベル候補番号および第２ラベル番号のうちの少なくとも１つ）を特定可能なラベルデータが記憶されるラベル記憶領域とを有する。位置軌跡記憶領域には、第２カメラ１０２によって撮影された画像を取得した時刻Ｔごとに、当該時刻Ｔにおける位置情報、移動ベクトル、属性情報から構成される検出データが記憶される。ラベル記憶領域には、第２カメラ１０２によって撮影された画像を取得した時刻Ｔごとに、当該時刻Ｔにおけるラベルデータが記憶される。
【００３７】
選択部１２３は、第１群または第２群の何れかを選択する。本実施形態では、選択部１２３は、第２検出部１２２により第２群が検出された場合は、第１検出部１２１により第１群が検出されているか否かに関わらず、第２群を選択する。第２群が検出されている場合は、互いに意思疎通を行うなどの関係が成立しているか否かが不明な人物の集合が、ロボット装置１の周囲を取り巻いている状況であることが想定され、例えば密な会話によるサービスを行うことは適切ではないので、第１群を選択することはしない。
【００３８】
選択部１２３は、第２検出部１２２により第２群が検出されずに、第１検出部１２１により複数の第１群が検出された場合は、選択対象となる第１群ごとに、当該第１群に属する移動ベクトルに基づいて、サービスを行う対象としての適格性（見方を変えれば働きかけ易さ）を示す評価値を算出し、最も評価値が高い第１群を選択する。より具体的には以下のとおりである。まず、選択部１２３は、ロボット装置１を原点とするＸＹ平面上において、所定の角度（例えば５度）ごとに、原点を起点とする仮想直線を延ばし、仮想直線上に複数の第１群（第１検出部１２１により検出された第１群）が存在する場合は、最も原点に近い位置に存在する（最もロボット装置１に近い位置に存在する）第１群を、選択対象として選出する。このようにして、選択部１２３は、第１検出部１２１により検出された複数の第１群の中から、選択対象となる第１群を選出する。選択対象として選出された第１群が１つの場合、選択部１２３は、その第１群を選択する。
【００３９】
一方、選択対象として選出された第１群が複数存在する場合、選択部１２３は、選択対象となる第１群ごとに、当該第１群に属する移動ベクトルに基づいて評価値を算出する。以下、具体的に説明する。選択部１２３は、選択対象となる各第１群について、当該第１群に含まれる人物（当該第１群に属する移動ベクトルに対応する人物）に対応する検出データの履歴を人物位置記憶部１１６から読み出す。そして、当該第１群に含まれる人物ごとに、当該人物に対応する検出データの履歴から、現時点よりも一定時間長だけ過去の時点（例えば現時点よりも３秒前の時点）から、現時点に至るまでの期間内の各時点で記録された移動ベクトルを取得する。そして、上記期間内の時点ごとに、当該時点における各人物の移動ベクトルの平均値（平均移動ベクトル）を求め、当該第１群の移動ベクトル遷移Ｖａとして保持する。
【００４０】
選択部１２３は、選択対象となる各第１群について、当該第１群の移動ベクトル遷移Ｖａの減少量Ｄａを算出する。より具体的には、例えば選択部１２３は、上記期間内の時点（最も過去の時点は除く）ごとに、当該時点に対応する平均移動ベクトルと当該時点の直前の時点に対応する平均移動ベクトルとの差分を算出し、各差分の平均を、移動ベクトル減少量Ｄａとして保持する。
【００４１】
次に、選択部１２３は、移動ベクトルの方向について、ロボット装置１の正面方向、且つ、ロボット装置１に近づいてくる方向をプラスとして重み付けを行い、選択対象となる各第１群について、上記期間内の時点ごとに、当該時点の平均移動ベクトルの方向が、ロボット装置１の正面方向、且つ、ロボット装置１に近づいてくる方向に近いほど値が増大するベクトル方向評価値を算出し、各時点で算出したベクトル方向評価値の平均を、当該第１群の移動ベクトル方向評価値Ｄｂとして保持する。見方を変えれば、第１群の移動ベクトル方向評価値Ｄｂは、移動ベクトルの方向が、サービスに関する出力を行う出力部（この例ではスピーカ１６１等）へ向かう第１方向に近いほど高い値を示すと捉えることもできる。
【００４２】
そして、選択部１２３は、選択対象となる第１群ごとに、算出した移動ベクトル減少量Ｄａと、移動ベクトル方向評価値Ｄｂと、当該第１群に含まれる移動ベクトルに対応する人物の数Ｎｕｍ、顔検出部１１１により検出された顔の数Ｆａｃｅ、ロボット装置１と当該第１群との相対的な距離Ｄｉｓとを重み付け加算し、この重み付け加算結果を、当該第１群の評価値（サービスを行う対象としての適格性を示す評価値）とする。選択部１２３は、選択対象となる第１群のうち、最も評価値が高い第１群を選択する。なお、評価値をＶとすると、重み付け加算の式は、例えば以下の式２で表すことができる。
【数２】
0005439549.tif 000003
【００４３】
上記式２におけるＷ１〜Ｗ５は重み係数であり、定数であってもよいし、関数による出力値であってもよい。上記式２からも理解されるように、第１群の移動ベクトル減少量Ｄａが大きいほど、当該第１群の評価値Ｖは大きくなる。第１群の移動ベクトル減少量Ｄａが大きいということは、当該第１群に属する人物群は、ロボット装置１に興味を示して立ちどまろうとしている可能性が高いと推定されるためである。また、第１群の移動ベクトル方向評価値Ｄｂが大きいほど、当該第１群の評価値Ｖは大きくなる。第１群の移動ベクトル方向評価値Ｄｂが大きいということは、ロボット装置１に興味を示して近づいてきている可能性が高いと推定されるためである。サービス提供の効果を大きくするためには、ロボット装置１に興味を示している可能性が高い人物の集合に対してサービスを提供することが好ましいので、移動ベクトル減少量Ｄａや移動ベクトル方向評価値Ｄｂの値が大きい第１群は、サービスを行う対象としての適格性が高いとみなされ、評価値Ｖが高くなる。また、上記式２からも理解されるように、検出された顔の数が多いほど、評価値Ｖは高い値を示す。検出された顔の数が多いということは、ロボット装置１の方に顔を向けている、つまり、ロボット装置１に興味を示している可能性が高い人物が多く存在すると推定されるので、サービスを行う対象としての適格性が高いとみなされるためである。
【００４４】
以上のようにして第１群を選択した場合、選択部１２３は、選択した第１群とロボット装置１との距離が、対話可能な距離（例えば３．６ｍ以下）を上回るまでは、上述の選択処理を停止する。本実施形態では、最も評価値Ｖが高い第１群とロボット装置１との距離が、対話可能な距離を上回る場合、選択部１２３は、その最も評価値Ｖが高い第１群を選択することはせず、上述の選択処理をやり直す。また、選択部１２３は、選択した第１群とロボット装置１との距離が対話可能な距離を上回った場合は、その第１群の選択を一旦解除し、上述の選択処理を再開して、新たな第１群を選択し直す。また、選択部１２３は、選択した第１群の評価値Ｖが第４閾値以下になった場合に、その第１群の選択を解除し、上述の選択処理を再開することもできる。
【００４５】
選択部１２３は、第１群を選択した場合、選択した第１群を識別可能な第１ラベル番号を、初期動作制御部１３０および第１決定部１４０へ通知する。また、選択部１２３は、第２群を選択した場合、選択した第２群を識別可能な第２ラベル番号を初期動作制御部１３０および第１決定部１４０へ通知する。
【００４６】
図３に戻って説明を続ける。初期動作制御部１３０は、選択部１２３により第１群が選択された場合は、選択された第１群に対する初期動作（サービスを行う前の動作）の実行を制御する。より具体的には以下のとおりである。
【００４７】
初期動作制御部１３０は、第２決定部１３２と、声かけ内容記憶部１３３と、群追従部１３４と、モータ制御部１３５とを備える。第２決定部１３２は、選択部１２３により第１群が選択された場合は、サービスを行う前に行う初期動作の内容を決定する。第２決定部１３２は、選択部１２３から通知された第１ラベル番号を用いて、当該第１ラベル番号で識別される第１群（選択部１２３により選択された第１群）に含まれる人物の検出データを人物位置記憶部１１６から取得する。第２決定部１３２は、選択された第１群に含まれる人物のうち属性情報が対応付けられた人物が存在する場合は、声かけ内容記憶部１３３を参照し、属性情報に応じて、声かけ内容を決定（選択）する。つまり、第２決定部１３２は、属性判定部１１２により判定された属性に応じて、第１サービスを行う前に行う初期動作の内容を決定する。
【００４８】
本実施形態では、図６に示すように、声かけ内容記憶部１３３は、性別と年齢の組み合わせごとに、複数の声かけデータ（この例では音声データ）を記憶している。図６において、「Ｆ１−２」は、性別「女性」と、年齢「１０代〜２０代」との組み合わせを表す。「Ｆ３−４」は、性別「女性」と、年齢「３０代〜４０代」との組み合わせを表す。「Ｆ５−６」は、性別「女性」と、年齢「５０代〜６０代」との組み合わせを表す。「Ｍ１−２」は、性別「男性」と、年齢「１０代〜２０代」との組み合わせを表す。「Ｍ３−４」は、性別「男性」と、年齢「３０代〜４０代」との組み合わせを表す。「Ｍ５−６」は、性別「男性」と、年齢「５０代〜６０代」との組み合わせを表す。例えば属性情報が、性別「女性」と、年齢「１０代〜２０代」との組み合わせである場合、第２決定部１３２は、「Ｆ１−２」に対応付けられた複数の声かけデータのうちの１つの声かけデータを、声かけ内容として決定する。図６の例では、第２決定部１３２は、「こんにちは、お嬢さん」という声かけデータを、声かけ内容として決定することもできる。
【００４９】
また、第２決定部１３２は、選択された第１群に属する移動ベクトルの方向と、ロボット装置１の正面方向、且つ、ロボット装置１に近づいてくる方向（見方を変えれば、サービスに関する出力を行う出力部へ向かう第１方向）との一致度に応じて、声かけ内容を決定することもできる。例えば、移動ベクトルの方向が、ロボット装置１の前を横切るものであり、上記の一致度が低い場合は、移動している人物を呼び止めるような声かけデータを、声かけ内容として決定することもできる。一方、移動ベクトルの方向が、ロボット装置１に近づいてくる方向であり、上記の一致度が高い場合は、人物がこちらに注目していることを前提とした声かけデータを、声かけ内容として決定することもできる。
【００５０】
以上のようにして第２決定部１３２で決定（選択）された声かけデータは、スピーカ１６１から出力される。第２決定部１３２は、決定した声かけデータを出力するタイミングを任意に設定可能であり、例えば選択された第１群の評価値Ｖが一定以上になるタイミングで、決定した声かけデータをスピーカ１６１から出力する制御を行うこともできる。なお、本実施形態では、以上の初期動作（声かけ動作）は、選択された１つの第１群に対して、１回しか行われない。
【００５１】
群追従部１３４は、選択された第１群の位置座標Ｐａとロボット装置１との距離を算出し、その距離が対話可能な距離以下（例えば３．６ｍ以下）である場合、第１カメラ１０１の撮影方向が、位置座標Ｐａを向くよう、モータ制御部１３５に命令を出力する。モータ制御部１３５は、群追従部１３４からの命令に従い、駆動部１７０の駆動を制御する。これにより、第１カメラ１０１からの視線を、選択された第１群に向かせることができる。
【００５２】
図３に戻って説明を続ける。第１決定部１４０は、選択部１２３により第１群が選択された場合は、第１サービスを行うことを決定し、選択部１２３により第２群が選択された場合は、第１サービスとは異なる第２サービスを行うことを決定する。本実施形態では、第１サービスは、対話式の情報を提供することであり、第２サービスは、非対話式の情報を提供することである。以下、具体的に説明する。なお、第１決定部１４０は、選択部１２３から、第１群の選択を解除する旨の通知を受けた場合は、その第１群に対するサービスを行わないことを決定する。
【００５３】
選択部１２３により第１群が選択された場合、第１決定部１４０は、選択部１２３から通知された第１ラベル番号を用いて、当該第１ラベル番号で識別される第１群（選択部１２３により選択された第１群）に含まれる人物の検出データを人物位置記憶部１１６から取得する。そして、第１決定部１４０は、用途別アプリケーション記憶部１４１を参照し、選択された第１群に含まれる人物の数に応じて、第１サービスの内容を決定（選択）する。また、選択部１２３により第２群が選択された場合、第１決定部１４０は、用途別アプリケーション記憶部１４１を参照し、第２サービスの内容を決定（選択）する。
【００５４】
本実施形態では、図７に示すように、用途別アプリケーション記憶部１４１は、選択された群が第１群であり、その第１群に含まれる人物の人数が３人未満の場合に起動されるアプリケーションを示す個別対応アプリケーション（以下、「個別対応ＡＰＰ」と呼ぶ）に対応付けられた複数のアプリケーションと、選択された群が第１群であり、その第１群に含まれる人物の人数が３人以上の場合に起動されるアプリケーションを示すクループ対応アプリケーション（以下、「グループ対応ＡＰＰ」と呼ぶ）に対応付けられた複数のアプリケーションと、選択された群が第２群である場合に起動されるアプリケーションを示す多人数対応アプリケーション（以下、「多人数対応ＡＰＰ」と呼ぶ）に対応付けられた複数のアプリケーションとが記憶される。
【００５５】
第１決定部１４０は、選択部１２３により選択された群が第１群であり、その第１群に含まれる人物の人数が３人未満の場合、個別対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかを選択する。また、第１決定部１４０は、選択部１２３により選択された群が第１群であり、その第１群に含まれる人物の人数が３人以上の場合、グループ対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかを選択する。さらに、第１決定部１４０は、選択部１２３により選択された群が第２群である場合は、多人数対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかを選択する。第１決定部１４０により選択されたアプリケーションは、アプリケーション実行部１４２によって実行される。
【００５６】
個別対応ＡＰＰは、対話式の情報を提供する第１サービスを行うためのアプリケーションである。第１決定部１４０により、個別対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかが選択された場合、アプリケーション実行部１４２は、その選択されたアプリケーションを実行する。これにより、スピーカ１６１および駆動部１７０は、選択されたアプリケーションに応じた出力を行い、第１サービスが実現される。この場合の第１サービスの例としては、複数回にわたる質問を行い、質問に対する回答を受け付けるなどの密なやり取りを行った上、受け付けた回答に応じた情報（商品情報や施設の案内情報など）を、ロボット装置１の振る舞いを交えながら提供するという形態が考えられる。
本実施形態では、第１決定部１４０は、選択部１２３により選択された群が第１群であり、その第１群に含まれる人物の人数が３人未満の場合、個別対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかを選択することで、以上のような第１サービスを行うことを決定する。
【００５７】
また、グループ対応ＡＰＰは、個別対応ＡＰＰと同様、対話式の情報を提供する第１サービスを実現するためのアプリケーションであるが、サービスの提供対象となる人数が多くなるため、このグループ対応ＡＰＰの実行により実現される第１サービスの例としては、答えが多数決となるような質問や属性情報を利用することで、平均的な要求を取得し、取得した要求に応じた情報を、ロボット装置１の振る舞いを交えながら提供するという形態が考えられる。本実施形態では、第１決定部１４０は、選択部１２３により選択された群が第１群であり、その第１群に含まれる人物の人数が３人以上の場合、グループ対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかを選択することで、以上のような第１サービスを行うことを決定する。
【００５８】
なお、個別対応ＡＰＰを実行する場合は、音声認識を用いた対話が有効であるが、グループ対応ＡＰＰを実行する場合は、各人物の発話が衝突して認識が困難になることが予測されるので、画像を用いた顔属性認識やジェスチャ認識を利用することが有効である。また、アプリケーション実行中のロボット装置１の視線の振り方については、個別対応ＡＰＰを実行する場合は、特定の１人の人物に視線を向け、グループ対応ＡＰＰを実行する場合は、複数の人物の各々に対して、視線を順次に切り替えるなど、人数によって視線の振り方を変化させてもよい。
【００５９】
多人数対応ＡＰＰは、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うためのアプリケーションである。第１決定部１４０により、多人数対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかが選択された場合、アプリケーション実行部１４２は、その選択されたアプリケーションを実行する。これにより、スピーカ１６１および駆動部１７０は、選択されたアプリケーションに応じた出力を行い、第２サービスが実現される。この場合の第２サービスの例としては、対話などは行わずに（サービスの提供を受ける側の要求とは無関係に）、商品や店舗を宣伝する情報を、ロボット装置１の演劇的な振る舞い（予め決められた動作）を交えながら提供するという形態が考えられる。この場合、ロボット装置１の視線の振り方は、人物に追従するよりも、宣伝効果を狙った方向に向けられる形態であってもよい。本実施形態では、第１決定部１４０は、選択部１２３により選択された群が第２群である場合、多人数対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかを選択することで、以上のような第２サービスを行うことを決定する。
【００６０】
本実施形態では、用途別アプリケーション記憶部１４１は、通信部１８５を介して店舗端末２００と接続されており、用途別アプリケーション記憶部１４１に記憶されるアプリケーションは、店舗での用途に応じた内容に変更することもできる。なお、用途別アプリケーション記憶部１４１に記憶されるアプリケーションの内容を変更する必要が無く、店舗端末２００および通信部１８５が設けられない形態であってもよい。
【００６１】
ここで、対話式の情報を提供するサービス（第１サービス）とは、サービスを提供する側とサービスの提供を受ける側との間で双方向にやり取りを行いながら、情報提供を行うサービスを指す。ここでの「やり取り」とは、人、もしくは、ロボットの言語情報・非言語情報（例えばジェスチャ等）の相互伝達を示すものであり、短期的に見て変化のない情報の取得や出力は「やり取り」に含まれない。例えばサービスの提供対象の人物の顔から判断される年齢・性別などの情報を取得し、その取得した情報に応じて、商品情報を提供する場合は、「やり取り」は行われていないと判断される。一方、サービスの提供対象の人物の顔の表情の変化など短期的に変化した情報を取得し、その取得した情報に応じて、商品情報を提供する場合は、「やり取り」が行われていると判断される。また、非対話式の情報を提供するサービス（第２サービス）とは、サービスを提供する側とサービスの提供を受ける側との間でやり取りを行うことなく、情報提供を行うサービスを指す。
【００６２】
図３に戻って説明を続ける。出力部１５０は、第１決定部１４０または第２決定部１３２による決定に応じた出力を行う。出力部１５０は、スピーカ１６１と、駆動部１７０とを含む。スピーカ１６１は、第１決定部１４０により決定されたアプリケーションまたは第２決定部１３２により決定された声かけデータに応じた音声出力を行う。駆動部１７０は、第１決定部１４０により決定されたアプリケーションに応じた動作出力を行う。また、駆動部１７０は、モータ制御部１３５からの命令に応じた動作出力を行う。
【００６３】
以上に説明した顔検出部１１１、属性判定部１１２、人物検出部１１３、人物位置算出部１１４、移動ベクトル検出部１１５、取得部１１７、第１検出部１２１、第２検出部１２２、選択部１２３、第２決定部１３２、群追従部１３４、モータ制御部１３５、第１決定部１４０、アプリケーション実行部１４２の各々の機能は、図２のＣＰＵ１８１が、メモリ１８２やＨＤＤ１８３等に格納されたプログラムを実行することにより実現される。なお、これに限らず、例えば上述の顔検出部１１１、属性判定部１１２、人物検出部１１３、人物位置算出部１１４、移動ベクトル検出部１１５、取得部１１７、第１検出部１２１、第２検出部１２２、選択部１２３、第２決定部１３２、群追従部１３４、モータ制御部１３５、第１決定部１４０、アプリケーション実行部１４２のうちの少なくとも一部が専用のハードウェア回路で実現される構成であってもよい。
【００６４】
図８は、本実施形態のロボット装置１による処理動作の一例を示すフローチャートである。ステップＳ１００において、群検出／選択部１２０は、第１群または第２群の検出を行い、検出した第１群または第２群の何れかを選択する。選択部１２３が、第１群または第２群の何れかを選択した場合（ステップＳ１０１の結果：ＹＥＳの場合）、処理はステップＳ１０２へ移行する。選択部１２３により選択された群が第２群の場合（ステップＳ１０２の結果：ＮＯの場合）、第１決定部１４０は、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定し、用途別アプリケーション記憶部１４１から、多人数対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかを選択する。そして、アプリケーション実行部１４２は、その選択されたアプリケーションを実行する（ステップＳ１０３）。
【００６５】
一方、上述のステップＳ１０２において、選択部１２３により選択された群が第１群の場合（ステップＳ１０２の結果：ＹＥＳの場合）、初期動作制御部１３０は、選択部１２３により選択された第１群に対する初期動作の実行を制御する（ステップＳ１０４）。次に、第１決定部１４０は、選択部１２３により選択された第１群に含まれる人物の数が３人未満であるか否かを判断する（ステップＳ１０５）。第１群に含まれる人物の数が３人未満であると判断した場合（ステップＳ１０５の結果：ＹＥＳの場合）、第１決定部１４０は、用途別アプリケーション記憶部１４１から、個別対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかを選択する。そして、アプリケーション実行部１４２は、その選択されたアプリケーションを実行する（ステップＳ１０６）。
【００６６】
また、上述のステップＳ１０５において、第１群に含まれる人物の数が３人以上であると判断した場合（ステップＳ１０５の結果：ＮＯの場合）、第１決定部１４０は、用途別アプリケーション記憶部１４１から、グループ対応ＡＰＰに対応付けられた複数のアプリケーションのうちの何れかを選択する。そして、アプリケーション実行部１４２は、その選択されたアプリケーションを実行する（ステップＳ１０７）。
【００６７】
なお、本実施形態では、選択部１２３により第１群が選択された場合、選択された第１群に対して初期動作が行われているが、これに限らず、例えば初期動作が行われない形態であってもよい。
【００６８】
以上に説明したように、本実施形態では、大きさが閾値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群が選択された場合、対話式の情報を提供する第１サービスを行うことを決定する一方、大きさが閾値未満である移動ベクトルの集合を示す第２群が選択された場合、非対話式の情報を提供する第２サービスを行うことを決定する。つまり、サービスの提供対象が、互いに意思疎通を行うなどの関係が成立している人物の集合である場合は、密なやり取りに基づいた情報を提供する第１サービスを行うことを決定する一方、サービスの提供対象が、互いに意思疎通を行うなどの関係が成立しているか否かが不明な人物の集合である場合は、やり取りを行わずに、一方的に情報を提供するサービス（非インタラクティブ性のサービス）を行うことを決定するので、サービスの提供対象の状況に応じて、適切なサービスを行うことができる。
【００６９】
（第２実施形態）
上述の第１実施形態では、ロボットを用いて、サービスを行う形態を例示したが、本実施形態では、ロボットの代わりに、ＣＧ（コンピュータグラフィックス）で表現されるキャラクタが画面に表示されるディスプレイを用いて、サービスを行う。本実施形態では、上述の駆動部１７０を、ディスプレイに置き換え、駆動部１７０によるロボットの振る舞いは、ＣＧアニメーション等によって表現する。本実施形態のサービス提供装置は、上述のロボット装置１の構成のうち、駆動部１７０を、ディスプレイに置き換えた形態である。
【００７０】
画面に表示するＣＧキャラクタは、少なくとも目を示すシンボルがあり、その目線方向を変えられることができる容姿であればよい。また、言語情報の出力は、ディスプレイに取り付けられたスピーカで音声出力を行ってもよいし、ディスプレイに表示されたＣＧキャラクタに対して吹き出しをつけ、文字として表示してもよい。また、群の検出の際には、自装置から一定の距離で検出を行うが、ディスプレイのような平面の場合、検出する群は直線的に並んだものとなる。しかし、エレベータでの広告などでは、円弧上に取り囲むことがあることから、自装置からの距離の基準としては、ディスプレイの中心点または平面を選択するものとする。また、上記一定の距離は、ディスプレイの大きさや設置の高さによって変化させてもよい。
【００７１】
また、ＣＧキャラクタの目線の制御は、あらかじめアニメーションデータを蓄積しておき、人物位置算出部１１４によって算出された人物位置から相対的な角度を計算し、その角度を向くアニメーションを呼び出し、表示を行う。なお、アニメーションデータが逐次生成可能なＣＧキャラクタ(たとえば３次元情報をもったポリゴンで表現されるキャラクタ)であるならば、データを生成しながら表示してもよい。最終的に情報を提供する場面において、商品・施設情報とＣＧキャラクタを同時に表示することで視覚的にも伝達性が高い広告効果を得ることができる。また、人からの情報入力装置として、タッチパネル、または、ハプティックデバイスをディスプレイに設置し、触覚的なやり取りを行うこととしてもよい。以上のような構成にすることで、ロボットと同様の振舞いを行うことができ、第１実施形態と同様の内容を、ディスプレイによっても実現することが可能である。
【００７２】
以上、本発明の実施形態を説明したが、上述の各実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【００７３】
例えば上述の人物移動ベクトル検出部１１０（顔検出部１１１、属性判定部１１２、人物検出部１１３、人物位置算出部１１４、移動ベクトル検出部１１５、人物位置記憶部１１６）の機能が、ロボット装置１から抜き出されて、外部装置（サーバ装置）に搭載される形態であってもよい。この場合、取得部１１７は、ロボット装置１の周囲に存在する（カメラの検出範囲に存在する）人物の移動ベクトルを、外部装置から取得する。要するに、本発明の情報処理装置は、複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する取得部１１７と、大きさが閾値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する第１検出部１２１と、大きさが閾値未満である移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する第２検出部１２２と、第１群または第２群の何れかを選択する選択部１２３と、選択部１２３により第１群が選択された場合は、第１サービスを行うことを決定し、選択部１２３により第２群が選択された場合は、第２サービスを行うことを決定する第１決定部１４０と、を備える形態であればよい。また、本発明のサービス提供装置は、上述の情報処理装置の構成に加えて、第１決定部１４０による決定に応じた出力を行う出力部１５０をさらに備える形態であればよい。
【００７４】
また、例えば上述の情報処理装置１００が有する機能が、情報処理装置と、１以上のサーバ装置とに分散される形態であってもよい。つまり、上述の情報処理装置１００は、情報処理装置と、１以上のサーバ装置とが互いに通信する情報処理システムの形態に置き換えることもできる。例えば上述の顔検出部１１１、属性判定部１１２、人物検出部１１３、人物位置算出部１１４、移動ベクトル検出部１１５、人物位置記憶部１１６、取得部１１７、第１検出部１２１、第２検出部１２２、選択部１２３、第２決定部１３２、声かけ内容記憶部１３３、群追従部１３４、モータ制御部１３５、第１決定部１４０、用途別アプリケーション記憶部１４１、アプリケーション実行部１４２の各々の機能が、情報処理装置と、１以上のサーバ装置とに分散されて搭載されてもよい。要するに、本発明は、情報処理装置と、１以上のサーバ装置とを備える情報処理システムであって、複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する取得部１１７と、大きさが閾値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する第１検出部１２１と、大きさが閾値未満である移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する第２検出部１２２と、第１群または第２群の何れかを選択する選択部１２３と、選択部１２３により第１群が選択された場合は、第１サービスを行うことを決定し、選択部１２３により第２群が選択された場合は、第２サービスを行うことを決定する第１決定部１４０と、を備える形態であればよい。
【００７５】
また、例えば上述の情報処理装置１００が有する各機能が、１以上のサーバ装置に分散して搭載され、当該１以上のサーバ装置と、上述のロボット装置１の構成のうち、情報処理装置１００を除いた要素から構成される装置（出力装置）とが相互に通信する形態であってもよい。つまり、上述のロボット装置１は、１以上のサーバ装置と、出力装置とを備えたサービス提供システムの形態に置き換えることもできる。要するに、本発明は、１以上のサーバ装置と、出力装置とを備えるサービス提供システムであって、１以上のサーバ装置は、複数の対象物の各々の移動ベクトルを取得する取得部１１７と、大きさが閾値以上であって、かつ、互いに類似する移動ベクトルの集合を示す第１群を検出する第１検出部１２１と、大きさが閾値未満である移動ベクトルの集合を示す第２群を検出する第２検出部１２２と、第１群または第２群の何れかを選択する選択部１２３と、選択部１２３により第１群が選択された場合は、第１サービスを行うことを決定し、選択部１２３により第２群が選択された場合は、第２サービスを行うことを決定する第１決定部１４０と、を備え、出力装置は、第１決定部１４０による決定に応じた出力を行う出力部１５０を少なくとも備える形態であればよい。
【００７６】
なお、上述のＣＰＵ１８１が実行するプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上述のＣＰＵ１８１が実行するプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。また、上述のＣＰＵ１８１が実行するプログラムを、ＲＯＭ等の不揮発性記録媒体に予め組み込んで提供するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００７７】
１  ロボット装置
１０  頭部
２０  右腕部
３０  左腕部
４０  胴体部
５０  右脚部
６０  左脚部
１００  情報処理装置
１０１  第１カメラ
１０２  第２カメラ
１１０  人物移動ベクトル検出部
１１１  顔検出部
１１２  属性判定部
１１３  人物検出部
１１４  人物位置算出部
１１５  移動ベクトル検出部
１１６  人物位置記憶部
１１７  取得部
１２０  群検出／選択部
１２１  第１検出部
１２２  第２検出部
１２３  選択部
１３０  初期動作制御部
１３２  第２決定部
１３３  声かけ内容記憶部
１３４  群追従部
１３５  モータ制御部
１４０  第１決定部
１４１  用途別アプリケーション記憶部
１４２  アプリケーション実行部
１５０  出力部
１６１  スピーカ
１６２  マイク
１７０  駆動部
１７１Ｔ  モータ
１７２Ｐ  モータ
１７７Ｗ  モータ
１８１  ＣＰＵ
１８２  メモリ
１８３  ＨＤＤ
１８４  外部Ｉ／Ｏ
１８５  通信部
２００  店舗端末
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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