(57)【要約】【課題】ユーザとユーザをとりまく環境に関するデータを検出及び処理するとともに、検出及び分析したデータに基づいて、ロボットプラットフォーム／装置を使用してパーソナルアシスタンスを能動的且つ自動的に提供するための方法／システムを提供する。【解決手段】少なくとも１つのセンサ、通信ユニット及び出力装置に接続されたロボット装置又はプラットフォームを用いてパーソナルアシスタンスを能動的且つ自動的に提供するコンピュータベースの方法等による。【選択図】図３
2014176963.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つのセンサ、通信ユニット及び出力装置に接続されたロボット装置又はプラットフォームを用いてパーソナルアシスタンスを能動的且つ自動的に提供するコンピュータベースの方法であって、
前記少なくとも１つのセンサを用いて、前記少なくとも１つのセンサの少なくとも１つの近くの少なくとも１人の人と関連した第１のデータを検出する工程と、
前記少なくとも１つのセンサを用いて、前記少なくとも１つのセンサの少なくとも１つの近くの物体、生物、イベント、場所、環境又はこれらの組合せと関連した第２のデータを検出する工程と、
前記プロセッサを用いて、学習データを、前記第１検出データ、前記第２検出データ、前記データベースに保存された予めプログラムされたアルゴリズム又はこれらの組合せに基づいてデータベースに選択的に保存する工程と、
前記プロセッサと接続され又は通信可能な前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、第１出力データを、前記プロセッサによって受信された要求又は前記データベースに保存された所定の若しくは予定されたイベントに応じて受動的に出力する工程と、
前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、第２出力データを、前記第１検出データ、前記第２検出データ、前記学習データ、前記予めプログラムされたアルゴリズム又はこれらの組合せに基づいて能動的且つ自動的に出力する工程と、を含むコンピュータベースの方法。
【請求項２】
前記第１検出データが、前記少なくとも１人の人と関連した視覚的特性、発話、触知的情報、動作、やりとり、行動、ふるまい、会話、特徴、位置、同一性、特性又はこれらの組合せに対応し、
前記第２の検出データが、
前記少なくとも１つのセンサの少なくとも１つの近くの、前記検出された物体、生物、イベント、場所、環境又はこれらの組合せと関連した、動作、音、やりとり、行動、触知的情報、視覚的特性、位置、同一性、特性又はこれらの組合せ、又は、
前記少なくとも１つのセンサの少なくとも１つの近くの、前記場所又は前記環境と関連した特徴、種別、位置、温度、含水量、気象条件、音、視覚的特性、特性又はこれらの組合せの少なくとも１つに対応した請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記プロセッサを用いて、前記第１検出データ及び前記第２検出データを、前記検出された少なくとも１人の人、物体、生物、イベント、場所、環境又はこれらの組合せに対応する前記学習データに基づいて分析する工程を更に含み、
前記データベースを前記選択的に保存する工程及び前記第２出力データを能動的且つ自動的に出力する工程が、更に前記分析された第１検出データ及び第２検出データに基づく請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記方法は、前記ロボット装置又はロボットプラットフォームが、前記ユーザとの通信を向上させるため、ユーザの近くで滞在すべく地表面において又は空域において移動し、前記第１検出データ及び前記第２検出データを検出する工程を可能とし又は向上させるべく、又は、前記第２出力データを前記能動的且つ自動的に出力する工程を可能とし又は向上させるべく構成されるように、ロボットプラットフォームに接続されたロボット装置又は電子装置又はコンピュータ装置において実現された請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ロボットプラットフォームが、前記少なくとも１人の人を輸送するように構成された輸送装置である請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記プロセッサを用いて会話又はやりとりを、前記第１検出データ及び前記第２検出データの少なくとも１つに基づいて分析する工程を更に含み、
前記第２出力データを前記能動的且つ自動的に出力する工程が、
能動的且つ自動的に前記少なくとも１人の人との前記会話又は前記やりとりを開始するため又は前記少なくとも１人の人との前記会話又は前記やりとりに参加するため、前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、出力発話、出力画像、出力映像又はこれらの組合せを能動的且つ自動的に生成すること、又は、
能動的にリマインダを前記ユーザへと通信するために、前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、前記出力発話、前記出力画像前記出力映像又はこれらの組合せを能動的且つ自動的に生成すること、の少なくとも一方を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記プロセッサを用いて、前記検出された少なくとも１人の人、物体、生物、イベント、場所又は環境の少なくとも２つの間の関係、順序又は相関を決定する工程を更に含み、
前記第２出力データを前記能動的且つ自動的に出力する工程が、更に前記決定された関係、順序又は相関に基づいた請求項１に記載の方法。
【請求項８】
前記出力装置が、前記プロセッサを用いて、第３出力データを、前記第１検出データ、前記第２検出データ、前記学習データ、前記予めプログラムされたアルゴリズム、又は、これらの組合せに基づいて能動的且つ自動的に出力する工程を更に含み、
前記出力装置が、電気機械装置又は該電気機械装置のコントローラであり、前記電気機械装置が、前記第３出力データに基づいて機械的操作を実行するように構成された請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記少なくとも１人の人から反応又は入力を引き出すために、
前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、前記第２出力データを、質問又は問合せの形式で能動的且つ自動的に出力する工程、
前記少なくとも１人の人との会話又はやりとりに参加するために、前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、前記第２出力データを、能動的且つ自動的に出力する工程、又は、
前記第１検出データ及び第２検出データを検出するために、前記プロセッサを用いて、前記少なくとも１つのセンサを、該少なくとも１つのセンサの機能を向上させる新たな配置又は位置に能動的且つ自動的に位置決めする工程の
少なくとも一方を実行することによって、能動的且つ自動的に前記第１検出データ又は前記第２検出データの質を向上させ又は量を増す工程を更に含む請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記少なくとも１つのセンサが、画像センサ、振動センサ、マイクロホン、近接検出器、位置検出装置、力センサ、距離センサ、レーザスキャナ又はレーダセンサの少なくとも１つであり、
前記少なくとも１つのセンサが、ロボット装置又はプラットフォームと一体化され又は接続された請求項１に記載の方法。
【請求項１１】
前記第２出力データを前記能動的且つ自動的に出力する工程が、
前記通信ユニット又は前記出力装置と接続され又は通信可能なスクリーン又は視覚投影システムを用いて、出力画像又は出力映像を表示する工程、又は、
前記通信ユニット又は前記出力装置と接続され又は通信可能なスピーカを用いて、出力発話を生成する工程の、
少なくとも一方を含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記データベースが、クラウドベースのデータベースを含み、又は、該クラウドベースのデータベースと通信可能であり、
前記プロセッサが、該プロセッサ及び前記クラウドベースのデータベースを用いて、前記第１検出データ、前記第２検出データ、前記第１出力データ、前記第２出力データ又はこれらの組合せを、前記クラウドベースのデータベースと接続され又は通信可能な外部機器へと送信し、且つ、
前記プロセッサ及び前記クラウドベースのデータベースを用いて、入力データを、前記外部機器から受信するように構成された、請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記少なくとも一人の人が少なくとも子供を含み、前記予めプログラムされたアルゴリズムが、危険検出アルゴリズムを含み、
前記方法が、
前記プロセッサを用いて、前記子供に対して情緒的害又は物理的害を与える可能性がある、前記子供の近くに存在する危険なイベント又は危険な物体を、前記危険検出・分析アルゴリズム、前記第１検出データ及び前記第２検出データに基づいて判定することをさらに含み、
前記第２出力データを能動的且つ自動的に出力する工程が、
前記子供を前記危険なイベント又は前記危険な物体から遠ざけること、
前記危険なイベント又は前記危険な物体が前記子供に害を与えるのを防止すること、及び、
前記危険なイベント又は前記危険な物体に関する情報を前記子供又は前記子供の介護者に伝達すること、
の少なくとも何れかを目的とする、出力映像、画像又は出力発話の少なくとも何れかを前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて生成することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１４】
前記少なくとも一人の人が、少なくとも子供を含み、前記予めプログラムされたアルゴリズムが、前記子供の行為、発話若しくはやりとり、前記検出した物体、前記検出したイベント又はこれらの組合せを分析するためのペアレンタル・コントロールアルゴリズムに対応し、
前記方法が、
前記プロセッサを用いて、少なくとも前記ペアレンタル・コントロールアルゴリズムと前記学習データとに基づいて前記第１検出データ及び前記第２検出データを分析することをさらに含み、
前記第２出力データが、
前記子供の前記行為、前記発話若しくは前記やりとり、前記検出した物体、前記検出したイベント又はこれらの組合せに関する情報を前記子供の介護者に伝達するための親向け通知データ、及び、
前記子供の前記行為、前記発話若しくは前記やりとり、前記検出した物体、前記検出したイベント又はこれらの組合せに関する情報又は警告を前記子供に伝達するための子供向け通知データ
の少なくとも何れかに対応している請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記少なくとも一人の人が、障害又は健康若しくは記憶に係る問題をもつユーザを含み、
前記第２出力データを能動的且つ自動的に出力する工程が、
前記プロセッサを用いて、前記第１検出データ及び前記第２検出データを分析すること、及び、
前記第１検出データ及び前記第２検出データを、前記検出した人、物体、生物、イベント、場所、環境、又はこれらの組合せに対応した前記学習データと関連付けること、
の少なくとも何れかを含み、
前記第２出力データが、前記少なくとも一人の人の識別情報、特徴、所在位置、行為及びやりとり、前記物体、前記生物、前記イベント、前記場所、前記環境又はこれらの組合せに関する前記ユーザへの伝達情報を対象としたリマインダデータに対応している請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記第２出力データを、人が装着又は携帯することができるアイテムを用いて実行する請求項１に記載の方法。
【請求項１７】
前記プロセッサを用いて、前記検出データに基づいて前記少なくとも一人の人の健康、運動又はダイエット活動を分析することをさらに含み、
前記第２出力データを能動的且つ自動的に出力する工程が、
前記少なくとも一人の人の前記健康、運動又はダイエット活動の評価にあたり医療専門家を支援するために、前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、前記医療専門家に対して前記第２出力データを出力すること、及び、
前記健康、運動又はダイエット活動に関連する提案を出力するために、前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、前記少なくとも一人の人に対して前記第２出力データを出力すること、
の少なくとも何れかを含む請求項１に記載の方法。
【請求項１８】
前記予めプログラムされたアルゴリズムが、前記第２出力データの情報内容、ユーザのプライバシー問題、前記検出したイベントのコンテクスト又はこれらの組合せを判定するための適切性アルゴリズム規則に対応し、
前記方法が、
前記プロセッサを用いて、前記検出した第１のデータ又は前記検出した第２データを前記適切性アルゴリズム規則及び前記学習データに基づいて分析することをさらに含み、
前記第２出力データを能動的且つ自動的に出力する工程は、前記分析した第１のデータ又は前記分析した第２データに基づくものである請求項１に記載の方法。
【請求項１９】
ロボット装置又はプラットフォームを用いてパーソナルアシスタンスを能動的且つ自動的に提供するコンピュータベースの方法であって、
少なくとも１つのセンサを用いて、前記少なくとも１つのセンサの何れかの近くに存在する人又はユーザに関連する第１検出データを検出する工程と、
前記少なくとも１つのセンサを用いて、前記少なくとも１つのセンサの何れかの近くに存在する物体、生物、イベント、場所、環境又はこれらの組合せに関連する第２検出データを検出する工程と、
前記第１検出データ又は前記第２検出データの量の増大又は質の改善を行うために、プロセッサ又はコントローラを用いて、前記ロボット装置若しくは前記ロボットプラットフォーム又は前記少なくとも１つのセンサの何れかの現在位置を新位置に変更する工程と、
前記プロセッサを用いて、前記第１検出データ及び前記第２検出データを、前記人、前記物体、前記生物、前記イベント、前記場所、前記環境又はこれらの組合せに対応する前記学習データに基づいて分析する工程と、
前記プロセッサを用いて、前記第１検出データ、前記第２検出データ、前記データベースに格納した予めプログラムされたアルゴリズム又はこれらの組合せに基づいて、前記学習データをデータベースに選択的に格納する工程と、
前記プロセッサと接続され又は通信可能な通信ユニットを用いて、前記プロセッサが受信した要求に応じて、又は、前記データベースに格納した所定の若しくは予定されたイベントに応じて、第１出力データを受動的に出力する工程と、
前記通信ユニットを用いて、前記第１検出データ、前記分析した第２検出データ、前記学習データ、前記予めプログラムされたアルゴリズム又はこれらの組合せに基づいて、第２出力データを能動的且つ自動的に出力する工程と、を有するコンピュータベースの方法。
【請求項２０】
ユーザが様々な位置に移動しても前記ロボット装置又はプラットフォームが前記ユーザの近くに留まり続けるように前記新位置を決定する請求項１９に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、日常活動においてパーソナルアシスタンスを提供するコンピュータベースの方法及びシステムに関し、より具体的には、ロボット装置／プラットフォームを使用して、ユーザとユーザ環境とに関する検出データに基づきパーソナルアシスタンスを自動的且つ能動的に提供する方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボット装置／プラットフォームの大半は、工場での自動化・無人化された生産活動を目的とするコンベヤロボットなどのマニピュレータや産業ロボットである。近時、移動ロボットの構造及び用途に関する研究開発が進んでいる。従って、かかる移動型ロボットの実用性に対する期待が高まっている。産業用途以外にも、近時のロボット装置の利用には、生活用途、すなわち、人間との「共生（ｓｙｍｂｉｏｓｉｓ）」的な利用や「娯楽（ｅｎｔｅｒｔａｉｎｍｅｎｔ）」目的の利用が含まれる。これらのロボットは、一般的に、その機能のいかんを問わず受動的応答プログラミングゆえに能力の点で限定的である。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
コンピュータ技術はつねに進歩している。データの記録は従来実現可能であったのと比較してより一層行い易くなっている。従来のパーソナルアシスタンス・記憶喚起方法／システムでは、ユーザからの入力／要求に基づいて、或いは、データベースに格納した所定のイベント又は予定されたイベントの発生に応じて、データを受動的に出力するということへの依存が強度である。しかしながら、現在では、ユーザに対して能動的且つ自動的にパーソナルアシスタンスを提供するコンピュータベースの方法又はシステムが必要とされている（例えば、ユーザに対してイベントを能動的且つ自動的に知らせ、或いは、会話上の手がかり又は状況的手がかりに基づいてユーザに対して特定の行為を行うように能動的且つ自動的に促す等）。従って、ユーザと当該ユーザをとりまく環境に関するデータを検出及び処理するとともに、当該検出及び分析したデータに基づいて、ロボットプラットフォーム／装置を使用してパーソナルアシスタンスを能動的且つ自動的に提供するための方法／システムが必要とされている。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明は、一般に、日常活動におけるパーソナルアシスタンスを提供するコンピュータベースの方法に関し、より具体的には、ユーザ及びユーザの環境に関する検出データに基づいて、ロボット装置／プラットフォームを利用してパーソナルアシスタンスを自動的且つ能動的に提供するシステム及び方法に関するものである。
【０００５】
一実施形態においては、本発明は、例えば、コンピュータベースの方法であって、少なくとも１つのセンサを用いて、少なくとも１つのセンサの少なくとも１つの近くの少なくとも１人の人と関連した第１のデータを検出する工程と、前記少なくとも１つのセンサを用いて、前記少なくとも１つのセンサの少なくとも１つの近くの物体、生物、イベント、場所、環境又はこれらの組合せと関連した第２のデータを検出する工程と（detecting, using the at least one sensor, a second data associated with an object, a living being, an event a place, an environment, or combinations thereof within a proximity of at least one of the at least one sensor）、前記プロセッサを用いて、学習データを、前記第１検出データ、前記第２検出データ、データベースに保存された予めプログラムされたアルゴリズム又はこれらの組合せに基づいてデータベースに選択的に保存する工程と、前記プロセッサと接続され又は通信可能な前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、第１出力データを、前記プロセッサによって受信された要求又は前記データベースに保存された所定の若しくは予定されたイベントに応じて受動的に出力する工程と、前記通信ユニット又は前記出力装置を用いて、第２出力データを、前記第１検出データ、前記第２検出データ、前記学習データ、前記予めプログラムされたアルゴリズム又はこれらの組合せに基づいて能動的且つ自動的に出力する工程と、を含むコンピュータベースの方法である。
【０００６】
別の実施形態においては、本発明は、コンピュータベースのシステムであって、少なくとも１つのセンサを用いて、前記少なくとも１つのセンサの何れかの近くに存在する人又はユーザに関連する第１検出データを検出する工程と；前記少なくとも１つのセンサを用いて、前記少なくとも１つのセンサの何れかの近くに存在する物体、生物、イベント、場所、環境又はこれらの組合せに関連する第２検出データを検出する工程と；前記第１検出データ又は前記第２検出データの量の増大又は質の改善を行うために、プロセッサ又はコントローラを用いて、前記ロボット装置若しくは前記ロボットプラットフォーム又は前記少なくとも１つのセンサの何れかの現在位置を新位置に変更する工程と；前記プロセッサを用いて、前記第１検出データ及び前記第２検出データを、前記人、前記物体、前記生物、前記イベント、前記場所、前記環境又はこれらの組合せに対応する前記学習データに基づいて分析する工程と；前記プロセッサを用いて、前記第１検出データ、前記第２検出データ、前記データベースに格納した予めプログラムされたアルゴリズム又はこれらの組合せに基づいて、前記学習データをデータベースに選択的に格納する工程と；前記プロセッサと接続され又はこれと通信可能な通信ユニットを用いて、前記プロセッサが受信した要求に応じて、又は、前記データベースに格納した所定の若しくは予定されたイベントに応じて、第１出力データを受動的に出力する工程と；前記通信ユニットを用いて、前記第１検出データ、前記分析した第２検出データ、前記学習データ、前記予めプログラムされたアルゴリズム又はこれらの組合せに基づいて、第２出力データを能動的且つ自動的に出力する工程と、を有するコンピュータベースのシステムである。
【０００７】
本発明の他のシステム、方法、特徴及び利点は、以下の図面及び詳細な説明を検討することで当業者に明らかであり又は明らかとなる。かかる追加的システム、方法、特徴及び利点は全て本明細書に含まれ、本発明の範囲内にあり、附属の請求項によって保護されることが意図されている。図面に示す構成部分は必ずしも原寸に対応するものではなく、発明の重要な特徴をより良く説明するために強調されるうるものである。図面においては、異なる図についても一貫して同様の部分には同様の引用符号を付するものとする。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態に係るロボット装置／プラットフォームを利用してパーソナルアシスタンスを自動的に提供するコンピュータベースの方法／システムのブロック図である。
【図２Ａ】ユーザに対してパーソナルアシスタンスを提供するためのデータを能動的且つ自動的に出力し及び／又は機械動作を実行するように構成されたロボット装置／プラットフォームを使用して実装される、本発明の一実施形態に係るコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図２Ｂ】ユーザに対してパーソナルアシスタンスを提供するためのデータを能動的且つ自動的に出力し及び／又は機械動作を実行するように構成されたロボット装置／プラットフォームを使用して実装される、本発明の一実施形態に係るコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る、第１検出データと第２検出データとに基づいて第１出力データ及び第２出力データを出力するコンピュータベースの方法／システムの判定フローチャートを示した図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る、ユーザの近くに留まるように構成されたロボット装置／プラットフォームを使用してユーザに対してガイダンスを能動的且つ自動的に提供するコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図５】本発明の一実施形態に係る、ユーザの近くでの会話又はイベントを検出及び処理して、ユーザに対してガイダンスを能動的且つ自動的に提供するコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図６】本発明の別の実施形態に係る、ロボット装置／プラットフォームを使用してユーザに対してガイダンスを提供するコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る、ロボット装置／プラットフォームを使用して第１検出データ及び／又は第２検出データを能動的且つ自動的に分析して格納するコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る、ロボット装置／プラットフォームを使用して、ユーザに対して健康上の関心に関するパーソナルアシスタンスを提供するための第２出力データを能動的且つ自動的に出力するコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る、ロボット装置／プラットフォームを使用して、記憶保持／記憶想起に困難があるユーザに対してパーソナルアシスタンスを能動的且つ自動的に提供するコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図１０】本発明の一実施形態に係る、ロボット装置／プラットフォームを使用して、ペアレンタル・コントロール支援を提供し、及び／又は、危険な物体、危険な活動又は危険なイベントから生じる危険の発生確率の低減を図るコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図１１】本発明の一実施形態に係る、ロボット装置／プラットフォームを使用してパーソナルアシスタンスを提供するコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【図１２】本発明の一実施形態に係る、ロボット装置／プラットフォームを使用してパーソナルアシスタンスを提供するコンピュータベースの方法／システムを示した図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１を参照すると、本発明の一実施形態に係る方法／システム１００のブロック図が示されている。方法／システム１００は、プロセッサ１０２と、通信ユニット１０４と、複数のセンサ１０６と、データベース１１２と、出力装置１１４とを備えている。データベース１１２は、メモリ１０８とクラウドベースのデータベース・コンピューティング部１１０とを備えている。他の実施形態においては、データベース１１２はメモリ１０８のみを備えていてもよく、又はクラウドベースのデータベース・コンピューティング部１１０のみを備えていてもよい。方法／システム１００の様々なユニットは、コントロールエリアネットワーク（ＣＡＮ）バスを介して行われる電子信号の送信を利用して相互に通信可能とされてもよい。他の実施形態においては、制御及び通信は様々な他のタイプのシリアル通信リンク、直接配線接続、デジタル通信バス、無線通信又は他の通信リンク及び通信ネットワークによって行われてもよい。
【００１０】
概ね、方法／システム１００においては、データベース１１２は予めプログラムされたアルゴリズムを格納している。方法／システム１００は、複数のセンサ１０６の少なくとも何れか１つの近くに存在するユーザ又は人物に関連した第１検出データを継続的に検出する。また、方法／システム１００は、複数のセンサ１０６の少なくとも何れか１つの近くに存在する静的又は動的な物体、生物、周囲環境／場所及びその他の検出可能な事物に関連した第２検出データを検出する。一実施形態においては、方法／システム１００は、第１出力データを（通信ユニット１０４を用いて及び／又は出力装置１１４を用いて）プロセッサ１０２によって受信された要求に応じて、又は、データベースに格納された所定のイベントに応じて出力するだけでなく、第２出力データを（通信ユニット１０４を介して及び／又は出力装置１１４を用いて）能動的且つ自動的に出力する。そのようなわけで、方法／システム１００は、ユーザ及びユーザの周囲環境に関するデータを検出し、当該データを分析及び分類して第２出力データを出力することにより、ユーザに対してパーソナルアシスタンスを能動的且つ自動的に提供するように構成されている。第２出力データには、例えば、後述する適切性アルゴリズム規則（これに限定する趣旨ではないが、プライバシー保護規則を含む）によって判定される状況下で必要且つ適切な役立つ情報が含まれうる。プロセッサ１０２は、学習データに基づいて適切性アルゴリズム規則を変更又は補完してもよい。ここで用いる分析及びその派生形態は、任意の分析、解析、分類、又は、後の利用のためのデータの格納、判断を行うためのデータ分析、データ検索若しくはデータ出力を支援するような、検出データを利用して実行される他のタイプの処理をいう（但しこれに限定する趣旨ではない）。
【００１１】
方法／システム１００は、いかなる特定の装置、ユニット又はプラットフォームにも限定されない。一実施形態においては、方法／システム１００は、ロボット装置に統合されているか、或いはロボットプラットフォームに接続されている。
【００１２】
図１を参照すると、一実施形態においては、方法／システム１００は、センサ１０６を利用してユーザの近くに存在するデータを検出し、これによりプロセッサ１０２がユーザの周囲環境に関する判断を行うことができる。プロセッサ１０２はさらに、方法／システム１００がユーザをリアルタイムで支援するために、情報を抽出して判断を行うことができるように前記検出したデータを分析し、或いは、後でパーソナルアシスタンスを自動的に提供するために、前記分析したデータを格納する。かかる検出データは、人物、物体、イベント、場所、又は、センサ１０６の少なくとも何れか１つの近くに存在する環境における任意の事物に関してプロセッサ１０２が判断を行うことができるようにするためにセンサ１０６が検出する任意のその他の情報に関連するデータである。
【００１３】
センサ１０６は、物理量を計測して当該計測した物理量をプロセッサ１０２によって分析及び処理することができる信号に変換する変換器を備えている。センサ１０６は、任意のタイプのセンサ及び／又は集合的又は独立的に動作する複数のセンサであってもよい。センサ１０６は、方法／システム１００に統合又は接続されている。センサ１０６は、センサ１０６がプロセッサ１０２と例えばネットワークを介して通信可能な状態で方法／システム１００から距離を置いて配置されている。プロセッサ１０２は、本発明の範囲を限定することなく、センサ１０６によって検出されたデータを補完するために１以上の外部機器と通信可能とされ又は接続されてもよい。センサ１０６は、入出力通信インタフェース、出力装置１１４又は様々なその他の装置若しくはプラットフォームと接続され又は通信可能とされてもよい。例えば、入出力通信インタフェースは、ロボット装置又はプラットフォームに統合又は接続されてもよい。
【００１４】
センサ１０６は、第１検出データ及び／又は第２検出データを検出する。本明細書中における「第１検出データ（ｆｉｒｓｔ  ｄｅｔｅｃｔｅｄ  ｄａｔａ）」は、プロセッサ１０２がユーザ又は個人に関する判断を行うのを支援する任意の検出データをさす。第１検出データは、複数のセンサ１０６の少なくとも何れか１つの近くに存在する少なくとも一人の人若しくはユーザの身体的外観（ｐｈｙｓｉｃａｌ  ａｐｐｅａｒａｎｃｅ）、動作（ｍｏｔｉｏｎ）、やりとり（ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）、行為（ａｃｔｉｏｎ）、挙動（ｂｅｈａｖｉｏｒ）、会話（ｃｏｎｖｅｒｓａｔｉｏｎ）、特徴（ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ）、所在位置（ｌｏｃａｔｉｏｎ）、同一性（ｉｄｅｎｔｉｔｙ）又はこれらの組合せを含む（但しこれらに限定する趣旨ではない）。
【００１５】
本明細書中における「第２検出データ（ｓｅｃｏｎｄ  ｄｅｔｅｃｔｅｄ  ｄａｔａ）」は、プロセッサ１０２が複数のセンサ１０６の少なくとも何れか１つの近くに存在する環境における任意の事物に関する判断を行うのを支援する任意のデータをさす。第２検出データは、センサ１０６の少なくとも１つの近くに存在する物体、生物、周囲場所／環境若しくはその中に存在する事物に関連する、特徴、所在位置、条件、種別又は任意の属性を含む（但しこれらに限定する趣旨ではない）。
【００１６】
以下に用いる「近く（ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ；近接性）」は、ユーザの周囲のエリア又はセンサ１０６の少なくとも１つの検出範囲内に収まるエリアであって、データを探して収集しうる範囲内のエリアをさす。しかしながら、本明細書中における近接性は、いかなる特定の距離範囲に限定されるものではない。そのような距離は、センサ１０６の検出範囲、データの探索・収集のエリアの程度、及び様々なその他の設計上又は実用上の要因若しくは制限に従って変動するからである。別の実施形態においては、第１検出データ及び／又は第２検出データは、ユーザの近くに存在する環境に限定されない。例えば、一実施形態においては、すべてのセンサ１０６の検出範囲をはるかにこえて位置している所在位置に関しては、ＧＰＳデータが検出されてもよい。プロセッサ１０２は、検出したＧＰＳデータを分析したうえで通信ユニット１０４に自動的に渡して、検出したＧＰＳデータに基づいて第２出力データを出力させてもよい。
【００１７】
一実施形態においては、センサ１０６は、ロボット装置／プラットフォームの環境又はロボット装置／プラットフォームの内部パラメータを検出してもよい。別の実施形態においては、複数のセンサ１０６は、発話、会話又は音を検出することができるマイクロホンなどの音センサ及び発話センサを含む。以下に用いる「発話（ｓｐｅｅｃｈ）」は、発話、声又は任意のその他の音伝達情報をさす。さらに別の実施形態においては、３次元（３Ｄ）マイクロホンを利用して発話を検出し、さらに発話の発生源の所在位置をピンポイントで特定又は検出してもよい。また、複数のセンサ１０６は、方法／システム１００と統合され、接続され若しくは通信可能とされた静止画像／動画像を撮影するための画像センサ又はカメラを含んでいてもよい。一実施形態においては、ユーザが室内にいる場合には、データを撮影及び検出するうえでより良好な見晴らし位置をもつ静止位置に配置された外部機器として、カメラが利用されてもよい。カメラは、プロセッサ１０２と通信可能であって、これにより第１検出データ及び／又は第２検出データをプロセッサ１０２へ送信する。例えば、カメラは、ユーザ／人物の視覚的顔特徴を撮影することにより、少なくとも一人の人物又はユーザに関する第１検出データを補完してもよい。
【００１８】
複数のセンサ１０６には、位置エンコーダ、コンパス、航法センサ及びＧＰＳセンサが含まれてもよい。方法／システム１００は、第２検出データを補完するためにＧＰＳシステムと通信可能とされ又は接続されていてもよい。例えば、方法／システム１００が移動装置（例えばロボット装置／プラットフォーム）に取付けられている場合には、複数のセンサ１０６には、加速度計、コンパス、距離センサ、地磁気センサ及びジャイロスコープの組合せを用いて移動装置の速度、方向及び重力を検出する慣性計測装置（ＩＭＵ）が含まれていてもよい。複数のセンサ１０６には、様々な近接／位置センサが含まれていてもよい。
【００１９】
複数のセンサ１０６には、静電容量型変位センサ、パッシブ熱型赤外線センサ、光電池（反射型）センサ、レーダセンサ、振動センサ、音響センサ等が含まれていてもよい。センサ１０６は、ユーザの現在所在位置を提供して近辺及び／又は地理的範囲内にある物体を識別するように構成されてもよい。複数のセンサ１０６には、周辺監視センサ又は紫外線センサ、周波数センサ若しくは赤外線センサが含まれていてもよい。現実世界の物体又は環境を分析して、それらの形状や外観（例えば色）に関するデータを収集するために、３Ｄスキャナが用いられてもよい。その場合検出データは３Ｄモデルの構築のためにプロセッサ１０２へ伝達される。
【００２０】
また、センサ１０６はユーザの近くにおける環境の大気圧、煙及び様々な他の属性を検出してもよい。センサ１０６は、サーミスタを用いて温度を測定してもよい。第２検出データに基づいて、プロセッサ１０２は、環境の種別（例えばショッピングモール、駐車場、オフィス及びその他の場所／環境特徴）を判定する。例えば、プロセッサ１０２は、さらに第２検出データに基づいて現在温度、現在水分含量、現在の季節又は気象を判定してもよい。さらに、複数のセンサ１０６は、物体、人物、生物及びその他の事物との接触を分析するのに用いられる触覚センサを含んでいてもよい。一実施形態においては、タッチセンサ及び／又は力センサを用いて触知的情報（tactile information）が補完されてもよい。
【００２１】
複数のセンサ１０６には、臭い、磁界又は放射線を検出することができるセンサが含まれていてもよい。発明の範囲を限定することなく、第１検出データ及び／又は第２検出データの質の改善又は量の増大のために様々なその他のセンサがセンサ１０６と統合され、接続され又は通信可能とされてもよい。
【００２２】
方法／システム１００が移動体（例えばロボット装置／プラットフォーム、車両、輸送装置等）に接続され又は組み込まれている場合には、移動体は、ユーザの近くに存在する環境を往来（ｔｒａｖｅｒｓｅ）してもよい。環境を往来することの利点の一つは、プロセッサ１０２をセンサ１０６と通信可能にすることで第１検出データ及び／又は第２検出データの質を改善及び／又は量を増大させうるという点にある。さらに、ユーザの近くに存在する環境を往来することで、三次元で視覚化した環境を分析することができる。例えば、ロボット装置／プラットフォームは、少なくとも１つのセンサ１０６を第１検出データ及び／又は第２検出データを検出するのにより一層良好な位置に配置するために、環境を往来して、ユーザの近くに存在する環境に入ったばかりの人又は物体に近づいてもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォームは、インテリジェントに動き回って包囲した物体、場所又は人の顔特徴のビューを撮影してもよい。経路が既に往来済みである場合には、ロボット装置／プラットフォームは既に行ったのと同じ後戻りを排除してもよい。
【００２３】
方法／システム１００の様々な実施形態のさらなる詳細な説明に先立って、方法／システム１００の用途の一例を提供しておく。
【００２４】
図２Ａ及び図２Ｂを参照すると、方法／システム２００，２５０は、日常活動におけるパーソナルアシスタント（個人用補助装置）として機能する。方法／システム２００，２５０は、ロボット装置／プラットフォーム２０４，２５４に実装された又はロボット装置／プラットフォーム２０４，２５４と接続された若しくは通信可能なコンピュータに実装された、ソフトウェアプログラムであってもよい。
【００２５】
図２Ａを参照すると、ユーザ２０２がある物体、すなわちキー２１４を探していることを方法／システム２００が認識すると、ロボット装置／プラットフォーム２０４は、以前の関連性ある学習データを参照してコンテクスト（脈絡）とやりとりの要点とを推測することにより、ユーザ２０２をキー２１４の方向へ向ける。一実施形態においては、方法／システム２００は、ユーザ２０２がキー２１４を探していると認識して、以前の関連性ある学習データを参照することによりキー２１４がテーブル２１２の上に置かれていたという推論２１０を行う。方法／システム２００は、通信ユニット１０４又は出力装置１１４（例えばスピーカ）に指示を与えて、キー２１４の所在位置に関する関連性のある有用な情報に対応する第２出力データを出力させる。出力装置１１４は、方法／システム２００と統合され、接続され又は通信可能であってもよい。
【００２６】
関連性のある有用な情報を出力することには、ユーザからの入力／要求の受信に応じて又は所定の／予定されたイベントの発生に応じて第１出力データを出力すること、及び、第１検出データと第２検出データとに基づいて、さらには学習データに基づいて、第２出力データを能動的且つ自動的に出力することが含まれる。ここで用いる「学習データ（ｌｅａｒｎｅｄ  ｄａｔａ）」は、現在又は過去に検出され、処理され及び格納されたデータをさす。プロセッサ１０２がキー２１４の所在位置について問い合わせるユーザ２０２による要求をセンサ１０６の使用により受信した場合、或いは、第１検出データ及び／又は第２検出データを介して当該要求があったと判定した場合には、プロセッサ１０２は、ロボット装置／プラットフォーム２０４に指示を与えて第１出力データを受動的に出力させてもよい。入力／要求は、カメラによって検出されてプロセッサ１０２により処理された表情の認識；ロボット装置／プラットフォーム２０４の通信インタフェース２１８（図示せず）を用いてユーザ２０２から受信した入力／要求；ロボット装置／プラットフォーム２０４と接続され又は通信可能な外部機器からの入力／要求；入力／要求を検出するその他の装置及び方法又はこれらの組合せ、によって受信されてもよい。
【００２７】
しかしながら、本発明の重要な側面は、ユーザ２０２から受信した入力／要求がない場合であっても、及び、所定の若しくは予定されたイベントの発生がない場合であっても、方法／システム２００が第２出力データを自動的に出力するように構成されているということにある。ユーザ２０２がキー２１４を探しているという事実の認識は、前述したセンサ１０６の組合せを用いて行うことができる。方法／システム２００は、複数のセンサ１０６のうちの特定のセンサに限定されるものではなく、又はかかるデータを検出するための特定の手段に限定されるものでもない。
【００２８】
一実施形態においては、例えばユーザ２０２が発話／考え２０６を発した場合には、センサ１０６は当該発話／考え２０６を検出する。ロボット装置／プラットフォーム２０４のプロセッサ１０２は、発話／思考２０６の構成要素を解析することにより発話／考え２０６を分析してユーザ２０２がキー２１４を探そうとしていると判定することができる。追加的に又は代替的に、カメラ２１６（図示せず）がロボット装置／プラットフォーム２０４に統合又は接続されてもよい。代替的に又はこれに加えて、ロボット装置／プラットフォーム２０４は、所在位置キー２１４の現在所在位置に関して混乱している様子を示唆するユーザ２０２の表情を検出してもよい。触覚データ等のその他の検知データを検出するものとしてもよい。キー２１４に関する以前の関連性ある学習データを参照することにより、方法／システム２００は、発話要素と物体（キー２１４）並びに物体（キー２１４）に関連する行為、場所及び時間とを照合する。方法／システム２００のプロセッサ１０２は、通信機器２０２に指示を与えて、ユーザ２０２がキー２１４を見つけるのを支援するための適切な関連性ある情報に対応する第２出力データを出力させる。
【００２９】
例えば、通信機器２０４は、ユーザ２０２に対してキー２１４がテーブル２１２上に置かれていることを表す出力リマインダ／発話２０８を生成してもよい。通信機器２０４は、代替的に又はこれに加えて、キー２１４の録画記録又はキー２１４をテーブル２１２上に置いたユーザ２０２の行為の録画記録を出力してもよい。一実施形態においては、ユーザ２０２は、物体（キー２１４）の所在位置のみを通知される。
【００３０】
例えば、センサ１０６を用いて、日常活動をしているユーザ２０２又は人物に関する第１検出データが連続的に又は断続的に検出される。また、センサ１０６は、センサ１０６の近くに存在する静的又は動的な物体、生物、場所／環境、又はこれらの組合せに関する第２検出データを連続的に又は断続的に検出する。ユーザ２０２が日常活動をする間、方法／システム２００は、ユーザ２０２の行為、やりとり、発話、会話、所在位置及びその他の特徴ならびにユーザ２０２の近くにおける周囲環境に関連する第１のデータ及び／又は第２のデータを収集する。
【００３１】
例えば、方法／システム２００は、センサ１０６及びプロセッサ１０２を用いて、以下に詳述するように、予めプログラムされたアルゴリズムと、既に検出、処理及び格納された第１のデータ及び／又は第２のデータとに基づいて、キー２１４がテーブル２１２上に置かれていたと認識したとする。個人、ユーザ２０２、物体（例えばキー２１４又はテーブル２１２）、場所（例えばユーザ２０２の周囲の屋内環境）、発話／考え２０６、その他の検出また格納されたデータ、又はこれらの組合せに関する第１検出データ及び／又は第２検出データが与えられれば、方法／システム２００のプロセッサ１０２は、コンテクスト及びやりとりの要点又はイベントを推測することができる。例えば、図２に示す実施形態におけるやりとりの要点は、イベント「＜人＞が＜物体１＞を＜物体２＞の上に置く」であったとする。そうすると、＜人＞、＜物体１＞及び＜物体２＞は、それぞれ、ユーザ２０２、キー２１４及びテーブル２１２に対応する。イベント「＜人＞が＜物体１＞を＜物体２＞の上に置く」は、検出したイベントの順序から以下のように推測することができる。「＜人＞が＜物体１＞を把持する及び／又は触れる」、「＜物体１＞が＜物体２＞に接触してその上に位置する」及び「＜人＞は＜物体１＞から離隔しているかそれに触れていない」となる。同様に、物体を手に取ることを認識してもよい。例えば、イベント「＜人＞が＜物体１＞を手に取る」は「＜物体１＞が＜人＞のそばにある」、「＜人＞が＜物体１＞に触れる」及び「＜人＞が＜物体１＞を把持する」などの順序で構成することができる。従って、方法／システム２００は、この類のアルゴリズムを利用して、相対的に低水準のイベントの順序を認識することにより相対的に高水準のイベントを自動的に検出及び分析することができる。方法／システム２００が収集するユーザ２０２及びユーザ２０２の周囲環境内にある事物に関するより多くの第１検出データ及び／又は第２検出データの量が増えるのに応じてアルゴリズムを調整又は発展させるようにしてもよい。
【００３２】
テーブル２１２上でのキー２１４の置き場所の認識は、テーブル２１２上でのキー２１４の置き場所を示唆する会話又は発話の分析を通じてされるものであった。認識は、代替的に又はこれに加えて、キー２１４の置き場所の画像／映像を撮影することに基づいて行われてもよい。ユーザ２０２の周囲環境内に存在する様々なイベントを認識するかかるプロセスを用いることで、方法／システム２００は、ユーザ２０２の日常生活を要約した日誌を作成することができる。
【００３３】
方法／システム２００は、ユーザ２０２にパーソナルアシスタンスを提供するために、様々な用途において、且つ、様々な物体及びイベントに関して適用されることができる。例えば、代替的な実施形態においては、方法／システム２００は、第１検出データ及び／又は第２検出データに含まれるデータの組合せに基づいて、ユーザ２０２がのどが渇いているのか、それとも水の入っているボトルがどこに置いてあるかを忘れてしまっているのかを判定してもよい。ロボット装置／プラットフォーム２０４のプロセッサ１０２は、通信ユニット１０４に指示を与えて水の入ったボトルの所在位置に関する情報を含む第２出力データを出力することができる。
【００３４】
図２Ｂに示すように、別の実施形態においては、ロボット装置／プラットフォーム２５４は、さらにキー２６４をユーザ２５２まで輸送してもよい。また、ロボット装置／プラットフォーム２５４は、例えば、空気圧信号、油圧信号又は電子信号を用いるアクチュエータを利用して駆動することができるアームを有していてもよい。ロボットアームは、出力リマインダ／発話２５８を出力することに加えて、キー２６４をユーザ２５２に届けるためのグリップ機能を実行してもよい。
【００３５】
図３に示す方法／システム３００のフローチャートを参照すると、工程３０２及び工程３０４において、図１及び図２との関連で上述したようにセンサ１０６を用いて第１のデータ及び第２のデータを検出する。方法／システム３００は、第１検出データ及び／又は第２検出データの検出及び分析又は処理の一例にすぎない。方法／システム３００の各工程は同時に実行されてもよく又は様々な組合せ順序で実行されてもよい。ユーザの周囲環境及び当該環境に含まれる事物に関して収集することができるデータの程度は、どのようなセンサ１０６が利用可能でそのうちどのセンサ１０６が利用可能であるか、及び、プロセッサ１０２及び／又はクラウドベースのデータベース・コンピューティング部１１０の処理上の制約条件はどのようなものであるかに依存して決まる。従って、方法／システム３００は、かかる制約条件を監視することでリアルタイムに適宜調節されてもよい。
【００３６】
プロセッサ１０２は、第１検出データ及び／又は第２検出データの収集を改良するためにセンサ１０６と協働的に動作してもよい。また、プロセッサ１０２は、ユーザ又は人物が情報を送るように要求している又は情報を送ろうと試みているかを考慮してもよい。例えば、ユーザが発話をせずに表情を作って方法／システム４００と通信しようとしている場合には、プロセッサ１０２は通信ユニット１０４に指示を与えて、検出データを補完又は明確化するために、通信ユニット１０４を用いてフォローアップ質問又は問合せをすることができる。例えば、方法／システム３００は、出力発話を生成するように指示を与えて、それによりユーザに対して表情を明確にするように求めるようにしてもよい。これに対して、ユーザは伝達した情報を明確化する音声命令をもって応答してもよい。
【００３７】
工程３０６において、方法／システム３００は、動的物体又は存在を検出する。一実施形態においては、方法／システム３００は、カメラによって観察される情景又はその他の動的領域の動きや変化を検出して、当該検出した動的領域にセンサ１０６の焦点をあてるようにしてもよい。プロセッサ１０２は、後述するように検出した動的領域を分類する。
【００３８】
例えば、人物、生物及び／又は動的物体の検出は、センサ１０６によって検出されるデータの変化を探すことにより実行されてもよい。例えば、カメラによって検出されるデータの変化を判定してもよい。センサ１０６から受信したデータの変化は、まず、ＧＰＳ、ＩＭＵ、又は、２つのカメラフレーム間のコーナー特徴又はブロブ特徴を追跡することでカメラの動きを予測することができる視覚走行距離計測といった技術を用いて、方法／システム３００が実装されている方法／システム３００又はモバイルプラットフォームの動きを予測することによって識別されてもよい。従って、方法／システム３００は、方法／システム３００の動きに対応しないようなユーザの周囲環境内の動きを特定してもよい。
【００３９】
第１検出データ及び第２検出データにおける情景の変化部分を特定すると、方法／システム３００は、人物及び顔を認識するための「固有顔（ｅｉｇｅｎｆａｃｅｓ）」及び「骨格認識（ｓｋｅｌｅｔａｌ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）」などの技術を用いて、変化要素を認識しようと試みる。追加的には、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅｓ、Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ  Ｐａｒｔｓ  Ｍｏｄｅｌ及び動的計画法のような標準技術を、様々な物体／人クラスについての異なるモデルを学習するために利用することができる。これらの認識タスクにおいて用いることができる機能の種類は、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、ＳＵＲＦ（Ｓｐｅｅｄｅｄ  Ｕｐ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）、Ｇｉｓｔ  ｍｏｄｅｌｉｎｇ、Ｓｏｂｅｌ、Ｆａｓｔといった機能、並びに方法／システム３００がユーザの近くに存在する人物、物体、生物又は場所／環境を認識することができるようなその他の機能及び／又は技術の任意の組合せであってもよい。
【００４０】
このように、動的領域を検出することにより、ユーザの近くの環境内に入ってきた新たな人物を工程３１２において検出し、動的物体又は存在を工程３０６において検出することができ、プロセッサ１０２によってデータベース１１２内に適宜分類することができる。同時に又はその後、方法／システム３００は、残りの静的領域を工程３１６において抽出する。一実施形態においては、工程３１６において、工程３１８における静的物体から、及び、工程３２０におけるユーザの近くにおける環境又は場所から、追加的な第２検出データを収集する。
【００４１】
センサ１０６は、工程３０８に示すようにマイクロホン及び音声認識モジュールを利用して発話、会話又はやりとりを検出してもよい。また、方法／システム３００は、工程３１０において有用なデータを含む会話要素を抽出してもよい。工程３２２において、方法／システム３００のプロセッサ１０２は、工程３１０で抽出した会話又は発話要素を、検出した人物、物体、生物、場所／環境又はこれらの組合せと照合する。
【００４２】
工程３２８において、方法／システム３００は、コンテクストに基づいて、及び、人物、物体、生物、場所／環境又はこれらの組合せに関する工程３２２でマッチした会話イベントに基づいて、以前の関連性ある情報又は学習データを参照する。工程３２６において、プロセッサ１０２は、以前の関連性ある情報に基づいて、関連性ある情報を後の利用のためにデータベース１１２に格納する。例えば、プロセッサ１０２が環境に入ってくる人物の顔特徴を検出し、及び、新たな人物が話していることを検出した場合には、発話要素を新たな人物と照合することができる。当該人物に関する発話データは、後の利用のためにデータベース１１２に格納されてもよい。また、３Ｄマイクロホン又はマイクロホンアレイを利用して音又は声の発生源の所在場所を確定してもよい。方法／システム３００は、第１検出データを補完するために、当該人物に関するデータを追跡してログを取得することができる。方法／システム３００は工程３２２の対応する人物、場所／環境、生物、又はこれらの組合せにマッチした会話イベントに基づいて、さらには工程３２４で推測したコンテクスト及びやりとりの要点に基づいて、工程３３０において第２出力データを能動的且つ自動的に出力してもよい。
【００４３】
データの処理（例えば工程３０６〜３３０）は、複数のセンサ１０６によってリアルタイムで収集されたデータを連続的に分析することにより実行されてもよい。メモリ１０８の情報記憶容量の制約、又は、プロセッサ１０２のみを用いる処理に関連する電源容量上の問題のために、クラウドベースのデータベース・コンピューティング部１１０が利用されてもよい。しかしながら、一実施形態においては、オンボード型の処理が好ましいようなイベント（例えばクラウド通信での接続環境が悪いなど）に備えるために、オンボード型及びオフボード型双方の処理能力を利用して最低限の能力レベルを確保する。例えば、方法／システム３００が本明細書に記載した工程を実行する充分な能力がないようなロボット装置／プラットフォームに実装されている場合には、クラウドベースのデータベース・コンピューティング部１１０は、処理負荷を分担することで支援を提供することができる。
【００４４】
工程３３０において、プロセッサ１０２は、通信ユニット１０４を用いて、プロセッサ１０２による入力／要求の受信に応じて又はデータベース１１２に格納された所定の若しくは予定されたイベントに応じて、第１出力データを受動的に出力する。
【００４５】
また、プロセッサ１０２は、通信ユニット１０４を用いて、第１検出データ及び／又は第２検出データ、既に検出、処理及び格納された第１データ及び／又は第２データ、データベース１１２に格納された予めプログラムされたアルゴリズム又はこれらの組合せに基づいて、第２出力データを能動的且つ自動的に出力してもよい。
【００４６】
上述したとおり、通信ユニット１０４によって、方法／システム３００が検出データに基づいてユーザ又は別の人物と通信することができる。通信ユニット１０４は、方法／システム３００に統合され又はプロセッサ１０２と通信可能な表示スクリーン又は投写システムを備えていてもよい。例えば、第１出力データ又は第２出力データは、表示スクリーンを介して表示されてもよい。方法／システム３００が、車椅子のようなコンパクトなデザインが必要とされる装置のために実装されている場合には表示スクリーンが望ましい。一実施形態においては、方法／システム３００は、第１出力データ及び／又は第２出力データを出力するためにロボット装置又はプラットフォームの表示スクリーンを利用してもよい。
【００４７】
別の実施形態においては、実用上の問題から、第１出力データ及び／又は第２出力データに基づいて出力静止画像／動画像を壁面、スクリーン又は類似の表面上に投写するために、表示スクリーンに代えてプロジェクタがロボット装置／プラットフォームにおいて実装されてもよい。方法／システム３００がコンパクトなデザインが必要とされる特徴を有するロボット装置／プラットフォーム用に設計されている場合にはプロジェクタが好ましい。表示装置は、例えば、第２出力データが表示される（カラー）液晶ディスプレイであってもよい。出力静止画像／動画像は、ＬＣＤ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイ、発光ダイオード又は出力静止画像／動画像を表示するための他の任意の表示機構を用いて表示されてもよい。また、通信ユニット１０４は、情報をユーザ又は人物に伝えるためのスピーカなどの音声出力部を備えていてもよい。例えば、プロセッサ１０２は、スピーカを介してユーザに対してとるべき行為の系列を提案するためにユーザに対して注意を喚起してもよい。
【００４８】
また、プロセッサ１０２は、第１出力データ及び／又は第２出力データを出力装置１１４（例えばユーザが権限をもつ別の電子装置）へ送ってもよい。別の実施形態においては、出力装置１１４は、機械的動作を行うことができる装置と接続されまた通信可能である。プロセッサ１０２は、出力装置１１４のコントローラに指示を与えて出力装置１１４と接続され又は統合された機械装置を動作させ又はその動作を制御させるように構成された第３出力データを出力してもよい。例えば、図２を参照すると、機械的動作には、テーブル２１２へ向かって動く、キー２１４を握る及びキー２１４をユーザ２０２のところまで持っていく等が含まれる。また、プロセッサ１０２は、方法／システム３００に統合された又は方法／システム３００との関係で外部機器である出力装置１１４と接続され又は通信可能であってもよい。出力装置１１４は、プロセッサ１０２によって生成された第３出力データに基づいて動作又は処理を行うことができる任意の装置であってもよい。
【００４９】
図４を参照すると、方法／システム４００は、ユーザ４０２の近くにおいて飛行機動及び／又は陸上機動を行ってユーザ４０２の近くに留まってユーザ４０２、ユーザ４０２の近くに存在する人物、物体、場所又はその他の事物に関する第１検出データ及び／又は第２検出データを検出することができるロボット装置／プラットフォーム４０４のような移動型機構に接続され又は組み込まれていてもよい。別の実施形態においては、飛行機動及び陸上機動機構（例えば車輪などの回転機構を用いるもの）は、いずれも、例えばプロセッサ１０２又はプロセッサ１０２と接続された又は通信可能なコントローラから受信した命令、必要性、電力要求、ユーザ４０２の近くの環境、目的地までの経路の種別、所望の目的地への経路上における障害物、又はこれらの組合せに基づいて、方法／システム４００が特定の状況においてはどの飛行機動又は陸上機動機構がより一層適切であるかを選択することができるように実装されてもよい。
【００５０】
一実施形態においては、飛行機構のエネルギー消費上の問題、設計上の優先事項、実装上の課題、費用及びその他の懸案事項ゆえに、自動運転又は地上操縦機構を飛行機構に代えて実装してもよい。
【００５１】
従って、方法／システム４００がユーザ４０２の距離内でより多くの第１検出データ及び／又は第２検出データを提供するために物体又はユーザ４０２の周囲を動き回ることができるように、移動機能が実装されてもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム４０４の現在所在位置及びポジショニングを前提とすると顔認識が可能でない場合には、方法／システム４００は、地上機動及び／又は飛行機構に指示を与えてセンサ１０６を当該人物の顔特徴を検出するためにより良好な所在位置及び／又はポジションに配置することができる。
【００５２】
飛行機構は、回転ロータによるクワッドローター動力を利用してもよい。かかるクワッドローター技術又は類似の無人飛行機（ＵＡＶ）技術は、室内及び屋外で利用されてもよい。プロセッサ１０２と接続された又は通信可能なコントローラは、回転ロータの傾動角度及び速度を、クワッドローターのピッチ、ロール及びヨー動作とあわせて能動的且つ自動的に制御してもよい。
【００５３】
一実施形態においては、プロセッサ１０２又はコントローラは、ロボット装置／プラットフォーム４０４の機動（ｍａｎｅｕｖｅｒｉｎｇ）をユーザ４０２の近くにおける環境に限定させる。従って、検出されたユーザ４０２の所在位置に基づいて、位置、速度、加速度、ジャーク及びスナップを、ユーザ４０２の近くに存在するクワッドローターを維持するためにコントローラによって制御してもよい。プロセッサ１０２及び／又はコントローラは、飛行動作の監視及び制御のために、翼先端速度、揚力、慣性、直線加速度及び角速度を考慮してもよい。
【００５４】
また、クワッドローターの経路上に存在する静的又は動的な障害物の位置を検証してもよい。第１検出データ及び／又は第２検出データの量の増大又は質の改善のためにユーザ４０２の近くにおける環境を検証又は探索するために、クワッドローターは、ホバリング、加速、方向転換といった様々な機動を行う。クワッドローターの動作は、トルク荷重及び推力／揚力特性を変化させて制御することができる。例えば、クワッドローターに対しては、毎秒約５００回、モータ命令を送ってもよい。クワッドローターは、障害物に対して数インチの範囲内で安定飛行を行ってもよい。クワッドローターは、ユーザ４０２の近くにおける環境のマップを構築するのを支援するためにセンサ１０６（例えばカメラ及びレーザスキャナ）を具備してもよい。クワッドローターは、ほぼリアルタイムでマップをアップデートしてもよい。コントローラ又はプロセッサ１０２は、その周囲で最も少ない第１検出データ及び／又は第２検出データが検出されている目的地に向けたクワッドローターの再配置をマップに投入してもよい。
【００５５】
ロボット装置／プラットフォーム４０４は、ユーザ４０２を所望の目的地へ案内してもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム４０４は、ユーザ４０２が移動装置に追従することができるように、ユーザ４０２の正面位置に移動してもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム４０４は、第１検出データ及び／又は第２検出データに基づいて、ユーザ４０２がユーザ４０２の自宅４０６にたどり着こうとしていると判定してもよい。ロボット装置／プラットフォーム４０４は、ユーザ４０２の自宅４０６に向かう経路４０８上にユーザ４０２を案内するのに有用な情報を出力することによりユーザ４０２を支援してもよい。
【００５６】
図５を参照すると、方法／システム５００、ロボット装置／プラットフォーム５０４は、センサ１０６（例えばマイクロホン）を利用してユーザ５０２及び人物５０６の間の会話に関する第１検出データを検出するために、経路５１０上で機動を行ってロボット装置／プラットフォーム５０４をユーザ５０２及び／又はユーザ５０２が会話をしている人物５０６に接近させることができる。プロセッサ１０２は、会話及びやりとりを解析及び分析して、関連性ある要素をデータベース１１２に格納することができる。人物５０６の画像又は映像は、図３の工程３０２〜３２２との関連で上述したとおり、カメラを用いて撮影されてもよい。第１出力データ及び／又は第２出力データは、方法／システム３００との関連で上述したプロセスを用いて出力されてもよい。
【００５７】
図６を参照すると、方法／システム６００では、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、ユーザ６０２が診察、診断又は処置のため医療専門家６０６を訪問した際にユーザ６０２に対してパーソナルアシスタンスを提供してもよい。本明細書に説明したその他の社会的接触については、例えば、プロセッサ１０２が、ユーザ６０２が医療専門家６０６、面会又はその他の関連情報に関して何等かの情報を思い出すことができていないと判定した場合には、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、ユーザ６０２に（適切な場合には当該事情の下で）適宜通知するための第２出力データを出力してもよい。例えば、プロセッサ１０２は、ユーザ６０２及び医療専門家６０６が面識をもっている年数及び以前の接触経緯をユーザ６０２に想起させる第２出力データを、ロボット装置／プラットフォーム６０４がかかる情報の出力が当該事情のもとで適切であると判定した場合には出力してもよい。
【００５８】
方法／システム６００の重要な側面は、第１出力データ及び／又は第２出力データが、ユーザ６０２のプライバシー問題（例えば、誰と、どの程度、及びどのような仕方であればユーザ６０２が現在の事情のもとで快適にかかる特定の情報群を共有できるか、に係るユーザ６０２の関心）に基づくことがあるという点である。プライバシー問題は、方法／システム６００の動作の間に学習データに基づいてさらに補完されうる、データベース１１２に格納された予めプログラムされたアルゴリズムの形式にてプログラムされてもよい。かかるプライバシー問題は、既に検出、処理及び格納された第１のデータ及び／又は第２のデータ、又は、どの種類の情報がその事情の下で出力するのに適切であるかを判定するための予めプログラムされたアルゴリズムの組合せに基づいてもよい。一実施形態においては、各個人は、社会的な付合いの度合いによって区別されてもよい。例えば、プライバシー問題は、上述のとおり会話が医療専門家６０６、家族又はセラピストとの間でされる場合にはそれほど重要ではない。従って、信頼できる個人とのやりとりの程度に関する何等かの基準を予めプログラムされたアルゴリズムに格納することができ、及び、誰と及びどの程度であれば方法／システム６００がやりとりをすべきかに関する一部の情報は、第１検出データ及び第２検出データに基づいて調整することができる。
【００５９】
一実施形態においては、方法／システム６００は、ある人物とユーザ６０２との既に検出されている会話に基づいて、高度の信頼性と当該人物とを関連付けしてもよい。つまり、ユーザ６０２と緊密／親密な関係を有する検出された友人は、既にされた会話及びやりとりに基づいて、知人又は見知らぬ人から区別されることができる。認識された区別に部分的に基づいて、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、第２出力データに含まれる情報の程度及び種別を調整してもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム６０４が、ユーザ６０２はある情報を（ユーザ６０２のプライバシーを保護することが期待される専門職に従事している）医療専門家６０６と共有できれば快適であろう、と判定した場合には、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、ロボット装置／プラットフォーム６０４がやりとりが守秘義務を伴う専門職に従事していない初対面の個人に向けられている場合に出力するのと比較して、より高い程度の又はよりプライバシーの度合いが高い情報を出力することが考えられる。方法／システム６００は、検出された人物が医療専門家６０６、セラピスト又は高度の信頼関係に基づき及び通信の秘密の保護を期待できるその他の専門家であるか否かを、図３との関連で上述したとおり、検出された第１データ及び／又は第２データ、予めプログラムされたアルゴリズム、及び既に検出、処理及び格納された第１のデータ及び／又は第２のデータに基づいて判定することができる。
【００６０】
図６に示す一実施形態においては、例えば、医療専門家６０６は、発話／問合せ６０８をユーザ６０２に提示することにより、医療専門家６０６の訪問を促すことになったユーザ６０２が罹患している腕のけがの理由、タイミング又は原因について質問するとする。発話／問合せ６０８は、ユーザ６０２に向けられた「いつどのようにして腕にけがをしたのですか？」である。ロボット装置／プラットフォーム６０４は、発話／問合せ６０８の構成要素、及び、構成要素間の関係、順序若しくは相関を、既に検出、処理及び格納された第１データ及び／又は第２データに基づいて分析するために、上述したとおり会話を解析及び分析する。ロボット装置／プラットフォーム６０４は、罹患した以前のけがの有無についてデータベース１１２を検索してもよい。ロボット装置／プラットフォーム６０４は、「腕」及び「けが」という構成要素を、先週の間に持続していて適宜記録に残された、腕のけがにつながるスリップ及び転倒事故と照合してもよい。発話／問合せ６０８の構成要素の分析後、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、医療専門家６０６はけがについて知ることに関心を抱いていてかかる情報を第２出力データを介して開示することは現在の事情に照らして適切であると判定する。ロボット装置／プラットフォーム６０４は、医療専門家６０６及びユーザ６０２に対してけがについて知らせる第２出力データを能動的且つ自動的に出力する。例えば、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、「［ユーザ６０２の名前］さんは先週、滑って腕から地面に落ちました。これがその時の様子です。」を表す出力発話／反応６１０を生成してもよい。出力発話／反応６１０には、診断を改善するためのより積極的な支援を提供するために及び／又はいつどのようにしてけがが発生したかに関するリマインダデータを提供する第２出力データを出力するために、記録されたイベント（すなわち事故）に関する詳細が含まれてもよい。
【００６１】
ロボット装置／プラットフォーム６０４は、本発明の範囲を限定することなく、第１出力データ及び／又は第２出力データを、出力装置１１４又は様々な他の装置又は方法によって出力してもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、通信ユニット１０４を用いて第２出力データを出力してもよい。
【００６２】
一実施形態においては、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、出力画像／映像６１４をプロセッサ１０２の判定するところに従って投写することができるプロジェクタ又は投写機６１２を具備してもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、腕のけがにつながるスリップ及び転倒事故をその発生時に既に記録していてもよい。その場合には、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、診断、処置又は診察を支援するために、出力画像／映像６１４を壁面／スクリーン６１６上に表示する第２出力データを出力してもよい。他の実施形態においては、第２出力データは、ユーザ６０２又は医療専門家６０６の別の装置（例えば携帯通信機器）に伝達されてもよい。さらに別の実施形態においては、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、ユーザ６０２及び／又は医療専門家６０６に情報を伝達することができる通信インタフェースを備えていてもよい。
【００６３】
第１検出データ及び／又は第２検出データの出所は、必ずしもセンサ１０６でなければならないわけではない。つまり、出力されたデータが依拠するところの情報の質を改善し及びその量を増大させるために、複数の記憶装置及び電子機器が情報の共有のために協働してもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、インターネットにアクセス可能又はクラウドベースのデータベース・コンピューティング部１１０と通信可能とされて、ユーザ６０２の外部機器（例えばスマートフォン）によって既に格納された入力データを受信するようにしてもよい。例えば、ユーザ６０２がクラウドベースのデータベース・コンピューティング部１１０と通信可能な電子機器に既にデータを格納している場合には、ロボット装置／プラットフォーム６０４は、腕のけがに関する関連性ある情報の有無についてかかる既に格納されたデータを検索して、上述したとおり適宜第２出力データを出力してもよい。
【００６４】
図７を参照すると、方法／システム７００の一実施形態において、ロボット装置／プラットフォーム７０４は、図６との関連で上述したロボット装置／プラットフォーム６０４である。例えば、医療専門家７０６は、ユーザ７０２の健康状態を改善すると考えられる行為の方向性に関して提案を提供しようと意図しているとする。例えば、医療専門家７０６は、「どうやってけがされたのか分かりました。たんぱく質や野菜のある栄養価の高い食事を心がけてください。それから、１０ポンドフリーウェイトを使ったＡ、Ｂ、Ｃを含む週毎の運動／理学療法課題をこなしてください。」という内容の発話／提案７０８を発する。ロボット装置／プラットフォーム７０４のプロセッサ１０２は、発話／提案７０８の構成要素を分析する。方法／システム７００は、１０ポンドフリーウェイトを用いたＡ、Ｂ及びＣを含む運動／理学療法課題及びロボット装置／プラットフォーム７０４に関する情報を格納及び分類し、Ａ、Ｂ及びＣを含む運動／理学療法課題が指示どおりに毎週１回行われなければならないことを認識する。方法／システム７００は、週ベースでデータベース１１２のリマインダが出力されるべきことを自動的にスケジュール設定してもよい。また、方法／システム７００は、分析したデータ（例えば推奨される食事療法に関するデータ）をデータベース１１２に格納および分類する。
【００６５】
図８を参照すると、方法／システム８００の一実施形態においては、ロボット装置／プラットフォーム８０４は、図７との関連で上述したロボット装置／プラットフォーム７０４である。ロボット装置／プラットフォーム８０４は、図６及び図７との関連で上述したところに従って収集された情報をユーザ８０２に提案、動機づけ又は喚起させてもよい。例えば、方法／システム８００は、ユーザ８０２が発話／提案７０８に提示された食事療法及び理学療法に係るガイドラインを順守しているか否かを判定するために、第１検出データ及び／又は第２検出データを分析してもよい。
【００６６】
例えば、分析された第１検出データ及び第２検出データに基づいて、方法／システム８００は、ユーザ８０２が前週の間に運動課題Ａのみを行ったと判定する。また、方法／システム８００は、様々な物体認識検出・処理方法及びシステムを用いて、ユーザ８０２がＴＶ８１２を観ながら何らかの種類の食物８１４（例えばチーズケーキ）を食べていることを判定してもよい。方法／システム８００は、ユーザ８０２が現在長椅子に横たわっており前週の間に実質的な程度の身体的活動を行っていないと認識してもよい。
【００６７】
方法／システム８００は、インターネット、クラウドベースのデータベース・コンピューティング部１１０、メモリ１０８又はその他のデータを検索して、食物８１４の栄養価を判定してもよい。例えば、方法／システム８００は、医療専門家７０６の提案に基づいてより一層早期の回復ができるようにユーザ８０２がもっと健康的な食物を選択することを促すために出力発話／提案８０８を出力してもよい。また、方法／システム８００は、ユーザ８０２に対してＢ及びＣという理学療法課題を行うように動機づけるように試みてもよい。出力発話／提案８０８は、「あなたが前回理学療法課題ＢとＣを行ってから１週間経ちました。医療専門家の指示に従って室内の軽いウェイトを使うことができます。栄養価の高い食事を維持しやすい野菜やタマゴが冷蔵庫にあります。」というようなものであってもよい。別の実施形態においては、ロボット装置／プラットフォーム８０４は、医療専門家７０６が治療薬を処方しており治療薬の服用について指示を与えている場合には、ユーザ８０２に対して治療薬を適切に服用することを喚起してもよい。
【００６８】
他の実施形態においては、方法／システム８００は、健康に関する追加的情報へのアクセスをユーザ８０２に与えるために、歩数計又は健康情報を提供するその他のシステと接続され又は通信可能であってもよい。代替的に、方法／システム８００は、運動活動、食習慣及びその他の事項に対応する第１検出データ及び／又は第２検出データに基づいて、外部健康モニタ機器を用いて又はこれを用いずに健康要因を判定してもよい。
【００６９】
図９を参照すると、方法／システム９００においては、ユーザ９０２は、アルツハイマー病又は認知症を患っており、又は代替的に、ユーザ９０２は、人間の脳／記憶力を利用して情報を保持し、引出し及び分析することに何らかの困難さをもっているとする。方法／システム９００は、予めプログラムされたアルゴリズム及び／又は検出データに基づいて、ユーザ９０２がそのような問題を抱えていることを認識する。一実施形態においては、方法／システム９００は、ユーザ９０２の記憶を呼び起こすために当該状況下で適切な情報を暗示的に提供してもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム９０４は、新たな物体、人物、生物又はその他の事物が当該環境に入ってきたか否かを判定するためにユーザ９０２の近くにおける環境を連続的に往来して、第１検出データ及び／又は第２検出データを連続的に分析する。
【００７０】
例えば、図９に示すように、ロボット装置／プラットフォーム９０４は、センサ１０６からの検出データを用いて、人物がドア９１４を開いて環境内に入ってきたことを認識する。ロボット装置／プラットフォーム９０４は、複数のセンサ１０６の少なくとも１つを新たに入ってきた人物１０６に関する第１検出データ及び／又は第２検出データを検出するのにより一層良好な位置に配置するために、経路９１２に沿って移動してもよい。ユーザ９０２が「彼は誰？見覚えがある。」という質問／考え９０８を発するとする。ユーザ９０２が質問／考え９０８を発しない場合には、方法／システム９００は、ユーザ９０２が当該新たに入ってきた人物９０６が誰であるかを識別していないと認識してもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム９０４のプロセッサ１０２は、カメラを利用し、少なくともユーザ９０２の顔特徴に対する顔認識を実行して、ユーザ９０２が新たに入ってきた人物９０６が誰であるかを識別しようとする間に困惑していると判定する。別の実施形態においては、方法／システム９００は、後述するような遠回しな仕方でユーザ９０２の記憶を呼び起こすための第２出力データを自動的に出力してもよい。かかる実施形態は、ユーザ９０２が情報を記憶に保持し又は情報を記憶から取り出すのに困難を感じていることにロボット装置／プラットフォームが気付いている場合にはデフォルトモードとして設定されてもよい。
【００７１】
例えば、ロボット装置／プラットフォーム９０４のプロセッサ１０２は、カメラを利用し、少なくとも新たに入ってきた人物９０６の顔特徴に対する顔認識を実行してもよい。方法／システム９００は、新たに入ってきた人物９０６がユーザ９０２の甥であるマイケルであると認識してもよい。別の実施形態においては、ユーザ９０２の本人性の認識は、音声認識及び発話の発生源によってされてもよい（例えば３Ｄマイクロホンを用いて）。例えば、新たに入ってきた人物９０６が発話９１０を発した場合には、プロセッサ１０２は、方法／システム３００を用いて、新たに入ってきた人物９０６の本人性を判定して当該新たに入ってきた人物９０６に関する以前の関連性あるデータを参照してもよい。新たに入ってきた人物９０６の本人性を判定するためにその他の特徴、やりとり、容貌等が分析されてもよい。
【００７２】
プロセッサ１０２は、複数のセンサ１０６の１つによって検出された特定情報の信頼性を考慮に入れてもよい。例えば、新たに入ってきた人物９０６の識別又は認識について、プロセッサ１０２は、精確な検出又は認識に係る様々な確率を割り当ててもよい。例えば、精確な検出又は認識に係る割当てられた確率は、新たに入ってきた人物９０６を検出するのに用いられる機構に基づいていてもよい。例えば、新たに入ってきた人物９０６が別の個人の識別装置を携行している可能性があることを考慮すると、識別装置（例えば携帯電話）においてプログラムされた識別コードに基づく新たに入ってきた人物９０６の認識又は識別は、マイクロホンを用いたカメラ又は音声認識を用いた新たに入ってきた人物９０６の顔特徴に基づく認識ほどに信頼性が高くなくてもよい。
【００７３】
また、精確な識別又は認識に係る割当てられた確率は、第１検出データ及び／又は第２検出データが検出される状況に基づかせてもよい。例えば、カメラが障害物で妨げられて新たに入ってきた人物９０６の顔を認識することができなくなっている場合には、方法／システム９００は、新たに入ってきた人物９０６の識別にあたり精確な検出又は認識に対して相対的に低い確率を割当ててもよい。障害物が取り除かれて顔認識処理機構が新たに入ってきた人物９０６の本人性を確認した場合には、高い確率の信頼性を識別又は認識と関連付けることが考えられる。従って、プロセッサ１０２は、データ検出の様々な事例の組合せに基づいて、及び、精確な認識又は識別に係る対応する確率に基づいて、新たに入ってきた人物９０６を識別又は認識してもよい。
【００７４】
図９を参照すると、方法／システム９００が、新たに入ってきた人物９０６がユーザ９０２の甥である「マイケル」であると判定すると、ロボット装置／プラットフォーム９０４は、適切な情報を出力して、間接的、遠回し且つ黙示的なリマインダをユーザ９０２に提供する。例えば、方法／システム９００が、新たに入ってきた人物９０６が近親者であると認識した場合には、ロボット装置／プラットフォーム９０４のプロセッサ１０２は、新たに入ってきた人物９０６及びユーザ９０２が最後に会った時点に関する情報を出力することが当該状況下では適切であると判定する。これに代えて、方法／システム９００は、新たに入ってきた人物９０６がユーザ９０２の甥であることを思い出させるために遠回しな仕方でユーザ９０２に情報を提供してもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム９０４は、「こんにちわマイケル、あなたのおじ［ユーザ９０２の名前］がもうすぐきます。」という趣旨の出力発話９１６（図示せず）を新たに入ってきた人物９０６へ向けて、当該状況下において適宜、遠回しな仕方でユーザ９０２に対してリマインダを間接的に提供してもよい。
【００７５】
代替的に又はこれに加えて、ユーザ９０２は、ロボット装置／プラットフォーム９０４に対して、追加的情報を生成するように要求してもよい。ロボット装置／プラットフォーム９０４は、通信ユニット１０４を用いて、ユーザ９０２からの要求に応じて第１出力データを受動的に出力してもよい。
【００７６】
図１０を参照すると、方法／システム１０００は、親／介護者１００２が子供１００６に対するペアレンタル・コントロール又は監督を行うのを支援してもよい。方法／システム１０００は、子供１００６を危険な状況、物体又はイベントから遠ざけることを試みてもよい。
【００７７】
格納されたペアレンタル・コントロールデータは、プロセッサ１０２が子供１００６の行為、発話若しくはやりとり、物体の特徴、イベントの発生又はこれらの組合せを分析する際のガイドラインを提供してもよい。格納されたペアレンタル・コントロールデータは、親／介護者１００２から受信した入力、既に検出、処理及び格納された第１データ及び／又は第２データ又はデータベース１１２に格納した予めプログラムされたアルゴリズムに基づいてもよい。プロセッサ１０２は、第１検出データ及び／又は第２検出データに基づいて、データベース１１２に格納されたペアレンタル・コントロールデータを選択的に補完してもよい。プロセッサ１０２は、ペアレンタル・コントロールデータを用いて、親／介護者１００２がペアレンタル・コントロール作業又は監督を行うのを支援するように、子供１００６の行為、発話、やりとり、子供１００６の近くにある物体の特徴、イベントの発生又はこれらの組合せに対してフラグを立てるか否かを判定する。例えば、通常の日常活動の間、方法／システム１０００は、子供１００６が行うべき宿題又は課題に関するデータにアクセスしてもよい。プロセッサ１０２は、格納されたペアレンタル・コントロールデータに基づいて、子供１００６の行為を分析してもよい。プロセッサ１０２は、子供１００６の行為が宿題又は課題に適合するものか否かを判定してもよい。ロボット装置／プラットフォーム１００４は、分析された子供１００６の行為に基づいて子供１００６の活動の日単位のサマリーを親／介護者１００２に報告してもよい。
【００７８】
例えば、ロボット装置／プラットフォーム１００４は、通信機構１０２２を介して第２出力データを出力して子供１００６が宿題又は課題を行うように喚起し、促し又は動機づけしてもよい。通信機構１０２２は、子供１００６が必要な宿題又は課題をするのを促すための、通信ユニット１０４のスピーカを介して生成された発話であってもよい。ロボット装置／プラットフォーム１００４は、代替的に又はこれに加えて、第２出力データを子供１００６に伝えるための出力画像／映像を表示してもよい。一実施形態においては、サマリーがリアルタイムで、一定間隔で、日単位で又はその他の時間間隔をおいて、通信機構１０１４又はその他の出力装置若しくは機構を介して親／介護者１００２に報告される。例えば、通信機構１０１４は、信号１０１６として親／介護者１００２が使用する携帯電子機器１０２０によって受信される生成信号であってもよい。報告に含まれるデータは、子供１００６の近くにおける環境に関する第１検出データ及び／又は第２検出データに基づくものであってもよい。
【００７９】
また、方法／システム１０００は、検出データを補完する外部機器と通信可能であってもよい。例えば、オフボードカメラ１０１０を利用して、子供１００６の活動を観察するための追加的な見晴らしの良い地点を提供してもよい。例えば、方法／システム１０００が接続しているネットワークと通信可能なセキュリティカメラは、子供１００６がセキュリティカメラの視界内に位置している場合には子供１００６を観察することができる。また、ロボット装置／プラットフォーム１００４は、子供１００６の近くにおける環境に関する第１検出データ及び／又は第２検出データの検出を改善するために、子供１００６に追従し又は子供１００６の近くに留まるように構成されてもよい。
【００８０】
別の実施形態においては、方法／システム１０００は、危険な状況、危険なイベント又は危険な物体（例えば子供１００６の近くで手が届く範囲に存在している鋭利な物体１００８）を検出することができる。ロボット装置／プラットフォーム１００４のプロセッサ１０２は、第２出力データを出力することにより子供１００６に対して警告を行ってもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム１００４は、「ナイフに近づかないでください。とても危ないです。」という趣旨の発話、音又は声を生成してもよい。代替的に又はこれに加えて、ロボット装置／プラットフォーム１００４は、検出した危険な物体（鋭利な物体１００８）から子供の注意をそらすために子供１００６の関心を惹くようにしてもよい。例えば、方法／システム１０００は、子供１００６の近くにおける玩具又は面白い活動への言及を出力する、歌を再生する、及び出力装置１１４を介して出力画像／映像を表示する等して、子供１００６を検出された危険な物体（鋭利な物体１００８）から離れるように指示してもよい。
【００８１】
方法／システム１０００は、子供１００６に対して害を与える可能性がある危険な状況を検出してもよい。本明細書中における用語「危険（ｈａｚａｒｄ）」には、子供１００６の近くにおける環境に存在している任意の危険、欠陥、障害物、瑕疵及びその他の異常が含まれる。
【００８２】
方法／システム１０００の危険検出アルゴリズムは、成人に適用するために改変されてもよい。危険な状況、危険なイベント又は危険な物体はユーザによって異なりうる。例えば、視力が良くないユーザや車いすを使用しているユーザにとっては、危険には、段差、きつい傾斜、狭い廊下、でこぼこの多い小路等が検出されることが含まれる。他の状況においては、危険には、建造物又は支持物に適切に固定されていない手すり、歩道にできたひびを通って生え出した雑草、道路建設、水たまりをつくるパイプ漏れ、進行速度に対する支障、安全に対する支障、嫌がらせ、移動に対する負担、歩道にできた穴、放水で濡れた路面、経路上に低く吊り下げられた板吊り、或いは、身体的若しくは心理的な害又は不快感を惹起する可能性がある任意のその他の危険なイベント又は事物を含む。通信ユニット１０４は、警告又は提案を適宜提供するために第２出力データを出力してもよい。
【００８３】
図１１の方法／システム１１００を参照すると、一実施形態においては、ロボット装置／プラットフォーム１１０４は、２輪自己平衡装置であってもよい。ユーザ１１０２は、ロボット装置／プラットフォーム１１０４に指示を与えて所望の方向への機動を行わせるために自分の体重を移動させてもよい。ユーザ１１０２がロボット装置／プラットフォーム１１０４の基部１１１４を用いてしたユーザ１１０２の検出体重移動にユーザ１１０２からの充分な機動指示が含まれているかぎり、ロボット装置／プラットフォーム１１０４のハンドルバーは、専らユーザ１１０２に追加的な快適性を提供するために設けられたものであってもよい。
【００８４】
一実施形態においては、ロボット装置／プラットフォーム１１０４は、ユーザ１１０２と直接的に通信を行ってもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム１１０４は、上述したような音声認識及び音声生成能力を有していてもよい。例えば、ユーザ１１０２の周囲環境に関する第１検出データ及び／又は第２検出データを取得するためにカメラがロボット装置／プラットフォーム１１０４に実装されてもよい。別の実施形態においては、ユーザ１１０２は、ロボット装置／プラットフォーム１１０４の通信ポートと接続され又は通信可能なユーザ１１０２の携帯型デバイス（例えばスマートフォン）を用いて通信を行ってもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム１１０４とデータ通信を行うために、ソフトウェアアプリケーションがユーザ１１０２のスマートフォンにインストールされていてもよい。
【００８５】
図１１に示すように、方法／システム１１００が、検出、処理及び格納された格納されたデータに基づいて、ユーザ１１０２がより一層健康的なライフスタイルを維持するために身体的活動及び運動を行おうとしていると判断したとする。方法／システム１１００は、ＧＰＳデバイスを備えまたはこれと通信可能とされている。方法／システム１１００は、建造物がユーザ１１０２の右側に位置していると認識したとする。方法／システム１１００は、当該建造物に関するデータを自動的に取得し、この建造物が体育館１１０６であると判断してもよい。データは、ＧＰＳデバイスから受信されたデータと、既に検出、処理及び格納された第１データ及び／又は第２データとを組み合わせることから取得されてもよい。方法／システム１１００は、ユーザ１１０２の自宅１１１０の所在位置を判定するとともにユーザ１１０２の自宅から体育館１１０６までの距離及び方向を判定してもよい。方法／システム１１００は、ユーザ１１０２が体育館１１０６に申し込みをすることを考慮するように提案する第２出力データを自動的に出力してもよい。
【００８６】
方法／システム１１００は、ＧＰＳデバイスから取得された運転方向に基づいて、ルートがロボット装置／プラットフォーム１１０４による移動の場合には２０分かかり、及び、道路１１１２上を自動車で移動する場合には４分かかると判定してもよい。意思決定プロセスを支援するために、方法／システム１１００は、例えば、「体重を減らしたいとおっしゃるので、右手にジムがちょうど開いていることに気が付きました。このアドバイスを使うと、２０分ほどかかります。道路１１１２を使って西へ運転すると、４分で到着できます。出勤前に朝の運動をするのは良い考えですね。」という趣旨の提案／発話１１０８を生成することで更なる情報を提供してもよい。
【００８７】
図１２の方法／システム１２００を参照すると、ロボット装置／プラットフォーム１２０４は車いす又は３輪輸送装置である。上述した複数のセンサ１０６の任意のいずれかがロボット装置／プラットフォーム１２０４に実装されている。例えば、センサ１０６は、センサ所在位置１２１０、１２２０、１２２４及び１２２６に設置されている。センサ１０６は、本発明の範囲を限定することなく、ロボット装置／プラットフォーム１２０４の任意の他の位置に配置されてもよい。例えば、カメラは、周囲環境に関するデータを収集するためにセンサ所在位置１２２０に配置されてもよい。カメラ、マイクロホン又は前述したその他のセンサ１０６をセンサ所在位置１２１０に設置してもよい。周辺監視センサ及びレーザスキャンセンサがセンサ所在位置１２２４及び１２２６に設置されてもよい。また、ＩＭＵ、ジャイロスコープ、ＧＰＳシステム等がロボット装置／プラットフォーム１２０４に取付けられてもよい。さらに、ロボット装置／プラットフォーム１２０４は、ユーザ１２０２と通信するためのユーザインタフェース１２１２を備えていてもよい。
【００８８】
ロボット装置／プラットフォーム１２０４の出力装置１１４は、プロセッサ１０２から受信した第３出力データに基づいて、ロボット装置／プラットフォーム１２０４の機動を行わせることができるアクチュエータを有する機械式装置であってもよい。例えば、ロボット装置／プラットフォーム１２０４は、ユーザ１２０２がロボット装置／プラットフォーム１２０４に所望の方向に向かって機動を行わせることができるジョイスティック１２１４を備えていてもよい。代替的に又はこれに加えて、ユーザ１２０２の触覚データが検出されてもよい。
【００８９】
例えば、短期記憶に困難を抱えるアルツハイマー患者又はユーザ１２０２のケースでは、ユーザ１２０２が特定の目的地を忘れた場合、方法／システム１２００は、車椅子及びユーザ１２０２を目的地まで案内してもよい。ユーザ１２０２が例えば上述したジョイスティック１２１４を用いて方法／システム１２００を制御している場合には、ユーザ１２０２が間違った方向に進んでいることをユーザ１２０２に対して警告するために、又は、ユーザ１２０２をさらに所望の目的地へと案内するために、振動等の反応が出力されてもよい。また、振動モータはユーザ１２０２に対してフィードバックを提供することができる。かかる振動モータは、ユーザ１２０２が携行し又は身に着ける製品に統合され又は接続されることができる。例えば、ベルト１２２８又はベストがロボット装置／プラットフォーム１２０４に接続されて、これにより振動が情報をユーザ１２０２に提供するようにしてもよい。
【００９０】
センサ１０６を用いて、方法／システム１２００は、整形外科１２０６がロボット装置／プラットフォーム１２０４及びユーザ１２０２の左手に位置していると認識してもよい。上記詳述（例えば図３の方法／システム３００に関して）したプロセスを用いて、方法／システム１２００は、観察された整形外科１２０６に関する第２検出データを、既に格納されたイベント（例えば図６に関して述べて腕のけが）と照合する。図３との関連で上述したプロセスを用いて、方法／システム１２００はリマインダを提供して、けがが悪化する前に治療を受けるためユーザ１２０２が整形外科１２０６を訪問することを提案するための第２出力データを出力してもよい。例えば、方法／システム１２００は、「先週した腕のけががあるので左手にある整形外科を訪問しましょう。」という趣旨の出力発話／提案１２０８を出力してもよい。
【００９１】
図１乃至図１２を参照すると、本発明の一側面は、図１乃至図１２において記載した全ての装置又はその組合せの間で情報を共有することができるという点にある。例えば、図２、図４、図５、図６、図７、図８、図９、図１０、図１１及び図１２に関して上述したロボット装置／プラットフォーム２０４、４０４、５０４、６０４、７０４、８０４、９０４、１００４、１１０４及び１２０４並びに通信機器、携帯電話、ラップトップ、カメラ又は本明細書中に掲げた装置またはユニットと接続され又は通信を行うことが可能なその他の装置等の外部機器は、第１及び／又は第２の検出、処理及び格納されたデータのプールをアクセス、格納及び処理するために、クラウドベースのデータベース・コンピューティング部１１０又はインターネットを用いて情報を共有することができる。
【００９２】
本明細書中における用語「ネットワーク」には、任意のクラウド、クラウドコンピューティングシステム又はハードウェアコンポーネント及び／又はソフトウェアコンポーネントを組み込んだ電子通信システム又は方法が含まれる。当事者間の通信は、例えば、電話通信網、エクストラネット、イントラネット、インターネット、ＰＯＩ（ｐｏｉｎｔ  ｏｆ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ）装置（販売時点管理装置、携帯情報端末（例えばＡｎｄｒｏｉｄ、ｉＰｈｏｎｅ（登録商標）、Ｐａｌｍ  Ｐｉｌｏｔ（登録商標）、Ｂｌａｃｋｂｅｒｒｙ（登録商標））、携帯電話、キオスク等）、オンライン通信、衛星通信、オフライン通信、ワイヤレス通信、トランスポンダ通信、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ）、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、ネットワーク又は接続デバイス、キーボード、マウス及び／又は任意の適切な通信方法若しくはデータ入力方法等の任意の適切な通信チャネルによって実現することができる。インターネットで利用されるプロトコル、標準規格及びアプリケーションソフトウェアに関する具体的情報は当業者に一般に知られているところであるので、ここで詳述する必要はないであろう。
【００９３】
「クラウド」又は「クラウドコンピューティング」には、最小限度のマネジメント活動又はサービスプロバイダとのインタラクションだけで迅速に構成及びリリースすることができる構成可能なコンピュータリソース（例えばネットワーク、サーバ、記憶装置、アプリケーション及びサービス）の共有プールへの快適なオンデマンドのネットワークアクセスを実現するためのモデルが含まれる。クラウドコンピューティングは、共有サーバがリソース、ソフトウェア及びデータをコンピュータ及びその他の装置にオンデマンドで提供する位置独立コンピューティングを含んでもよい。
【００９４】
システム、方法及びコンピュータプログラム製品が提供される。「幾つかの実施形態」、「一実施形態」、「実施形態」、「実施例」等における「様々な実施形態」への言及は、記載された実施形態が特定の機能、構造又は特徴を含んでよいことを示唆するものであるが、いずれの実施形態も、必ずしも特定の機能、構造又は特徴を含まなければならないわけではない。さらに、かかる語句は必ずしも同一の実施形態に言及するものではない。さらにまた、特定の機能、構造又は特徴が一実施形態との関係で記載されている場合でも、他の実施形態と組み合わせることによりかかる機能、構造又は特徴に対して影響を及ぼしうることは、それが明示的に記載されているか否かを問わず、当業者の知識の範囲内であると考えられる。開示事項を代替的な実施形態においてどのように実装すべきかは本明細書を読めば当業者に明らかであると考えられる。
【００９５】
本明細書に開示した実施例との関係で記載した方法又はアルゴリズムの工程は、直接ハードウェアにより、プロセッサ１０２によって実行されるソフトウェアモジュールにより、又は両者の組合せにより実施されてもよい。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、リムーバブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ又は技術分野において知られた任意のその他の形態の記憶媒体内に存在してもよい。好ましい記憶媒体は、プロセッサ１０２が記憶媒体からの情報の読出しと記憶媒体への情報の書込みを行うことができるように、プロセッサ１０２に接続されている。代替的には、記憶媒体は、プロセッサ１０２の一部を構成していてもよい。プロセッサ１０２及び記憶媒体は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）内に存在してもよい。
【００９６】
方法／システム１００〜１２００は、機能ブロックコンポーネント、スクリーンショット、任意選択及び様々な処理工程の観点から記載されてもよい。指定された機能を実行するように構成された任意の数のハードウェア及び／又はソフトウェアコンポーネントによってかかる機能ブロックが実現されてもよいことが理解されるべきである。例えば、方法／システム１００〜１２００は、１以上のマイクロプロセッサ又はその他の制御装置の制御の下で多様な機能を実行することができる、例えばメモリ要素、処理要素、論理要素、ルックアップテーブル等の様々な集積回路コンポーネントを使用してもよい。同様に、方法／システム１００〜１２００のソフトウェア要素は、様々なアルゴリズムをデータ構造、オブジェクト、プロセス、ルーチン又はその他のプログラミング要素の任意の組合せを実装しつつ、ＶＰＬ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ♯、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、ＶＢＳｃｒｉｐｔ、Ｍａｃｒｏｍｅｄｉａ  Ｃｏｌｄ  Ｆｕｓｉｏｎ、ＣＯＢＯＬ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｃｔｉｖｅ  Ｓｅｒｖｅｒ  Ｐａｇｅｓ、アセンブリ、ＰＥＲＬ、ＰＨＰ、ａｗｋ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｖｉｓｕａｌ  Ｂａｓｉｃ、ＳＱＬストアドプロシージャ、ＰＬ／ＳＱＬ、任意のＵＮＩＸ（登録商標）シェルスクリプト及びＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）などの任意のプログラム言語又はスクリプト言語で実装されてもよい。さらに、方法／システム１００〜１２００がデータ送信、信号、データ処理、ネットワーク制御等のための任意の数の従来の技術を使用してもよいことに留意すべきである。
【００９７】
当業者により理解されうるところであるが、方法／システム１００〜１２００は、既存のシステムのカスタマイズ、アドオン製品、アップグレードされたソフトウェア、スタンドアロンシステム、分散システム、方法、データ処理システム、データ処理用装置及び／又はコンピュータプログラム製品として実施されてもよい。さらに、方法／システム１００〜１２００は、記憶媒体において実装されたコンピュータ読取り可能なプログラムコード手段を有する非一時的コンピュータ読取り可能記憶媒体上のコンピュータプログラム製品という形態を採用してもよい。ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光学記憶装置、磁気記憶装置及び／又はその類のものを含む任意の適切なコンピュータ読取り可能な記憶媒体を利用してもよい。
【００９８】
方法／システム１００〜１２００の例示的実施形態は、全て説明的文体で開示されたものである。従って、使用した用語法は全て非限定的な仕方で読まれるべきである。本明細書に記載した教示内容に対する小幅な変更は当該技術分野に通じた者により行われると考えられるが、保護を求める特許請求の範囲に包摂されるべき事項は、本明細書に提供した技術の進歩に対する貢献の範囲内に合理的に属する全てのかかる実施形態であって、この範囲は附属の請求項及びその均等物の見地からする場合を除いて限定されるものではないことが理解されるべきである。
【符号の説明】
【００９９】
１００    方法／システム
１０４    通信ユニット
１０６    センサ
１０８    メモリ
１１０    クラウドベースのデータベース・コンピューティング
１１２    データベース
１１４    出力装置
２００    方法／システム
２０２    ユーザ
２０４    ロボット装置／プラットフォーム
２０６    発話／考え
２０８    出力リマインダ／発話
２１０    推論
２１２    テーブル
２１４    キー
２５０    方法／システム
２５２    ユーザ
２５４    ロボット装置／プラットフォーム
２５８    出力リマインダ／発話
２６４    キー
３００    方法／システム
３０２    工程
３０４    工程
３０６    工程
３０８    工程
３１０    工程
３１２    工程
３１６    工程
３１８    工程
３２０    工程
３２２    工程
３２４    工程
３２６    工程
３２８    工程
３３０    工程
４００    方法／システム
４０２    ユーザ
４０４    ロボット装置／プラットフォーム
４０６    自宅
４０８    経路
５００    方法／システム
５０２    ユーザ
５０４    ロボット装置／プラットフォーム
５０６    人物
５１０    経路
６００    方法／システム
６０２    ユーザ
６０４    ロボット装置／プラットフォーム
６０６    医療専門家
６１０    出力発話／反応
６１２    投写機
６１４    出力画像／映像
６１６    壁面／スクリーン
７００    方法／システム
７０２    ユーザ
７０４    ロボット装置／プラットフォーム
７０６    医療専門家
７０８    発話／提案
８００    方法／システム
８０２    ユーザ
８０４    ロボット装置／プラットフォーム
８０８    出力発話／提案
８１２    ＴＶ
８１４    食物
９００    方法／システム
９０２    ユーザ
９０４    ロボット装置／プラットフォーム
９０６    人物
９０８    質問／考え
９１０    発話
９１２    経路
９１４    ドア
１０００    方法／システム
１００２    親／介護者
１００４    ロボット装置／プラットフォーム
１００６    子供
１００８    鋭利な物体
１０１０    オフボードカメラ
１０１４    通信機構
１０１６    信号
１０２０    携帯電子機器
１０２２    通信機構
１１００    方法／システム
１１０２    ユーザ
１１０４    ロボット装置／プラットフォーム
１１０６    体育館
１１０８    提案／発話
１１１０    自宅
１１１２    道路
１２００    方法／システム
１２０２    ユーザ
１２０４    ロボット装置／プラットフォーム
１２０６    整形外科
１２０８    出力発話／提案
１２１０    センサ所在位置
１２１２    ユーザインタフェース
１２１４    ジョイスティック
１２２０    センサ所在位置
１２２４    センサ所在位置
１２２６    センサ所在位置
１２２８    ベルト
【図１】
2014176963.tif 000003
【図２Ａ】
2014176963.tif 000004
【図２Ｂ】
2014176963.tif 000005
【図３】
2014176963.tif 000006
【図４】
2014176963.tif 000007
【図５】
2014176963.tif 000008
【図６】
2014176963.tif 000009
【図７】
2014176963.tif 000010
【図８】
2014176963.tif 000011
【図９】
2014176963.tif 000012
【図１０】
2014176963.tif 000013
【図１１】
2014176963.tif 000014
【図１２】
2014176963.tif 000015