(57)【要約】    【構成】起床通知システム（１００）は、子どもがベッドで寝ている空間で利用され、子どもの周囲には、ロボット１０、距離画像センサ１２、マイク１４、温度センサ１６、湿度センサ１８および照度センサ２０が設けられる。これらのセンサを利用して、子どもの起床を予測するための起床因子が取得され、機械学習手法によって作成された判別モデルに入力される。この判別モデルは予測結果として所定時間後に起床する確率を出力し、その予測結果の確率が閾値よりも大きければ、所定時間内に子どもが起床すると判断される。そして、所定時間内に子どもが起床することを伝えるメッセージが、保育者の携帯端末２２に送信される。    【効果】保育者は、子どもが起床するタイミングを把握することが出来るため、子どもが起床するまでの時間を利用して保育行動の準備をすることが出来る。したがって、保育者の負担が軽減される。【選択図】図１
2015133608.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
起床因子を取得する取得手段、
前記起床因子によって子どもが起床するかを予測する予測手段、および
前記子どもが起床すると予測されたとき、予測結果を通知する通知手段を備える、起床通知システム。
【請求項２】
前記起床因子は、前記子どもが居る空間で発生した音の音量の最大値を含み、
前記予測手段は、前記最大値を利用して、前記子どもが起床するかを予測する、請求項１記載の起床通知システム。
【請求項３】
前記起床因子は、前記子どもの睡眠時間を含み、
前記予測手段は、前記睡眠時間を利用して、前記子どもが起床するかを予測する、請求項１または２記載の起床通知システム。
【請求項４】
コンテンツを出力するロボットをさらに備え、
前記子どもが起床すると予測されたとき、前記ロボットがコンテンツを出力する、請求項１ないし３のいずれかに記載の起床通知システム。
【請求項５】
前記子どもが起床したかを判断する判断手段をさらに備え、
前記子どもが起床したと判断されたとき、前記ロボットがコンテンツを出力する、請求項４記載の起床通知システム。
【請求項６】
起床通知システムのプロセッサを、
起床因子を取得する取得手段、
前記起床因子によって子どもが起床するかを予測する予測手段、および
前記子どもが起床すると予測されたとき、予測結果を通知する通知手段として機能させる、起床予測プログラム。
【請求項７】
起床通知システムのプロセッサが、
起床因子を取得する取得ステップ、
前記起床因子によって子どもが起床するかを予測する予測ステップ、および
前記子どもが起床すると予測されたとき、予測結果を通知する通知ステップを実行する、起床予測方法。
【請求項８】
起床因子を取得する取得手段、
前記起床因子によって子どもが起床するかを予測する予測手段、および
前記子どもが起床すると予測されたとき、予測結果を通知する通知手段を備える、起床通知装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、起床通知システム、起床通知プログラム、起床通知方法および起床通知装置に関し、特にたとえば、寝ている子ども対して利用可能な、起床通知システム、起床通知プログラム、起床通知方法および起床通知装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
背景技術の一例が特許文献１に開示されている。この特許文献１の目覚ましシステムでは、ユーザの生命体情報に基づいて、睡眠中のユーザがレム睡眠状態となる時間帯を予測することが出来る。予測された時間帯に予め決められた起床予定時刻が含まれている場合は、その時間帯が起床時間帯として特定される。一方、予測された時間帯に起床予定時刻が含まれていない場合は、最も近い時間帯が起床時間帯として特定される。そして、起床時間帯において起床予定時刻に最も近い時刻が起床時刻と特定される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開2005-311534号公報[H04M 3/42, H04M 1/00, H04M 1/725, H04M 3/493]
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところが、特許文献１の目覚ましシステムでは、起床予定時刻を予め決めていなければ、起床時刻を特定することが出来ない。そのため、目覚ましを利用していない子どもなどの場合、このシステムを利用することは出来ない。
【０００５】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、起床通知システム、起床通知プログラム、起床通知方法および起床通知装置を提供することである。
【０００６】
この発明の他の目的は、保育者の負担を軽減することが出来る、起床通知システム、起床通知プログラム、起床通知方法および起床通知装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
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。
【０００８】
第１の発明は、起床因子を取得する取得手段、起床因子によって子どもが起床するかを予測する予測手段、および子どもが起床すると予測されたとき、予測結果を通知する通知手段を備える、起床通知システムである。
【０００９】
第１の発明では、起床通知システム（１００：実施例において対応する部分を例示する参照符号。以下、同じ。）は、たとえば子どもがベッドで寝ている空間で利用される。取得手段（８０，Ｓ３−Ｓ１３）は、たとえばベッドの周辺に配置された距離画像センサ（１２）、マイク（１４）、温度センサ（１６）、湿度センサ（１８）および照度センサ（２０）などを利用して、寝ている子どもの起床を予測するために起床因子を取得する。たとえば、取得された起床因子を教師データとし、その教師データをＳＶＭなどの機械学習手法によって学習することで、判別モデルが作成される。予測手段（８０，Ｓ３５）は、たとえばこのようにして作成された判別モデルを利用して、所定時間内に子どもが起床するかを予測する。通知手段（８０，Ｓ３９）は、たとえば所定時間内に子どもが起床すると予測されると、保育者が所持する携帯端末（２２）などに対して予測結果を通知する。
【００１０】
第１の発明によれば、保育者は、子どもが起床するタイミングを把握することが出来るため、子どもが起床するまでの時間を利用して保育行動の準備をすることが出来る。したがって、保育者の負担が軽減される。
【００１１】
第２の発明は、第１の発明に従属し、起床因子は、子どもが居る空間で発生した音の音量の最大値を含み、予測手段は、最大値を利用して、子どもが起床するかを予測する。
【００１２】
第２の発明では、たとえば、空間内で大きな音が発生すると子どもが起床する可能性が高くなる。そのため、予測手段は、空間内で発生した音の最大値を利用して、子どもが起床するかを予測する。
【００１３】
第２の発明によれば、空間内で発生した音の最大値を利用して、子どもの起床を予測することが出来る。
【００１４】
第３の発明は、第１の発明または第２の発明に従属し、起床因子は、子どもの睡眠時間を含み、予測手段は、睡眠時間を利用して、子どもが起床するかを予測する。
【００１５】
第３の発明では、たとえば、子どもの睡眠時間が平均睡眠時間よりも長くなると、子どもが起床する可能性が高くなる。そのため、予測手段は、子どもの睡眠時間を利用して、子どもが起床するかを予測する。
【００１６】
第３の発明によれば、子どもの睡眠時間を利用して、子どもの起床を予測することが出来る。
【００１７】
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、コンテンツを出力するロボットをさらに備え、子どもが起床すると予測されたとき、ロボットがコンテンツを出力する。
【００１８】
第４の発明では、ロボット（１０）は、たとえば子どもが寝ているベッドの手すりに配置され、挨拶などのコンテンツを出力する。たとえば、ロボットは子どもが起床すると予測されるとスタンバイ状態からアクティブ状態に遷移して、ロボットがコンテンツを出力する。
【００１９】
第４の発明によれば、子どもが起床してから行う保育行動が補助されるため、保育者の負担が軽減される。
【００２０】
第５の発明は、第４の発明に従属し、子どもが起床したかを判断する判断手段をさらに備え、子どもが起床したと判断されたとき、ロボットがコンテンツを出力する。
【００２１】
第５の発明では、判断手段（３６，Ｓ６３，Ｓ６５）は、たとえば子どもの顔を撮影し、撮影した画像に対して画像認識処理を加えることで、子どもが起床したかを判断する。そして、子どもが起床したと判断されると、ロボットがコンテンツを出力する。
【００２２】
第５の発明によれば、子どもに対するコンテンツの出力が適切なタイミングで行われる。
【００２３】
第６の発明は、起床通知システムのプロセッサ（８０）を、起床因子を取得する取得手段（Ｓ３−Ｓ１３）、起床因子によって子どもが起床するかを予測する予測手段（Ｓ３５）、および子どもが起床すると予測されたとき、予測結果を通知する通知手段（Ｓ３９）として機能させる、起床予測プログラムである。
【００２４】
第６の発明でも、第１の発明と同様、保育者は、子どもが起床するタイミングを把握することが出来るため、子どもが起床するまでの時間を利用して保育行動の準備をすることが出来る。
【００２５】
第７の発明は、起床通知システムのプロセッサ（８０）が、起床因子を取得する取得ステップ（Ｓ３−Ｓ１３）、起床因子によって子どもが起床するかを予測する予測ステップ（Ｓ３５）、および子どもが起床すると予測されたとき、予測結果を通知する通知ステップ（Ｓ３９）を実行する、起床予測方法である。
【００２６】
第７の発明でも、第１の発明と同様、保育者は、子どもが起床するタイミングを把握することが出来るため、子どもが起床するまでの時間を利用して保育行動の準備をすることが出来る。
【００２７】
第８の発明は、起床因子を取得する取得手段（８０，Ｓ３−Ｓ１３）、起床因子によって子どもが起床するかを予測する予測手段（８０，Ｓ３５）、および子どもが起床すると予測されたとき、予測結果を通知する通知手段（８０，Ｓ３９）を備える、起床通知装置である。
【００２８】
第８の発明でも、第１の発明と同様、保育者は、子どもが起床するタイミングを把握することが出来るため、子どもが起床するまでの時間を利用して保育行動の準備をすることが出来る。
【発明の効果】
【００２９】
この発明によれば、保育者の負担を軽減することが出来る。
【００３０】
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】
【００３１】
【図１】図１はこの発明の一実施例の起床通知システムの概要を示す図解図である。
【図２】図２は図１に示す起床通知システムの構成の一例を示す図解図である。
【図３】図３は図１に示すロボットの外観の一例を示す図解図であり、図３（Ａ）はロボットの正面を示し、図３（Ｂ）はロボットの側面を示す。
【図４】図４は図３に示すロボットの電気的な構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は図１に示す距離画像センサの電気的な構成の一例を示すブロック図である。
【図６】図６は図２に示す中央制御装置の電気的な構成の一例を示すブロック図である。
【図７】図７は図６に示す中央制御装置のメモリに記憶される環境データテーブルの構成の一例を示す図解図である。
【図８】図８は図６に示す中央制御装置から通知されるメッセージの一例を示す図解図である。
【図９】図９は図６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１０】図１０は図４に示すロボットのメモリのメモリマップの一例を示す図解図である。
【図１１】図１１は図６に示す中央制御装置のプロセッサの取得処理の一例を示すフロー図である。
【図１２】図１２は図６に示す中央制御装置のプロセッサの起床通知処理の一例を示すフロー図である。
【図１３】図１３は図４に示すロボットのプロセッサの起床対応処理の一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
図１を参照して、この実施例の起床通知システム１００は子どもが寝ている部屋などの空間（環境）で利用される。たとえば、空間内にはベッドが配置されており、子どもはベッドの上で寝る。親や保育士などの保育者は空間内または空間の周囲におり、子どもを保育したり、家事などを行ったりしている。また、子どもの周囲には、ロボット１０、距離画像センサ１２、マイク１４、温度センサ１６、湿度センサ１８および照度センサ２０が設けられている。そして、保育者は携帯端末２２を所持している。
【００３３】
ロボット１０は子どもの視界に入るように設けられている。実施例では、ロボット１０は、子どもの視界に入る位置としてベッドの手すりに配置されている。また、ロボット１０は、挨拶や音楽などのコンテンツを出力することによって子どもの注意をひきつけることが出来る。
【００３４】
距離画像センサ１２は、子どもの動きを検出することを目的として、ベッドの上に設けられている。マイク１４は、空間内で発生する音（雑音）を集音するために、ベッドの手すりに設けられている。温度センサ１６は、子どもの周囲の温度を計測するために、ベッドの手すりに設けられている。湿度センサ１８は、子どもの周囲の湿度を計測するために、ベッドの手すりに設けられている。照度センサ２０は、子どもが居る空間の照度を計測するために、ベッドの手すりに設けられている。
【００３５】
携帯端末２２は保育者によって所持される携帯電話機である。起床通知システム１００は、携帯端末２２に対してメッセージを送信（通知）し、携帯端末２２はメッセージを受信すると、音声または振動などによってメッセージの受信を保育者に知らせる。そして、保育者は起床通知システム１００からのメッセージを、携帯端末２２を利用して確認することが出来る。なお、他の実施例では、ipod touch（登録商標）やＰＤＡなどのデータ端末が、携帯端末２２として採用されてもよい。
【００３６】
起床通知システム１００は、距離画像センサ１２、マイク１４、温度センサ１６、湿度センサ１８および照度センサ２０を利用して、子どもの起床を予測する。そして、予測結果は携帯端末２２に対して通知される。
【００３７】
なお、実施例の空間は子どもが寝ている部屋であるが、これに限らず保育園、幼稚園、学童保育所および病院などで子どもが寝ることが可能な空間であれば、起床通知システム１００は利用可能である。
【００３８】
また、距離画像センサ１２、マイク１４、温度センサ１６、湿度センサ１８および照度センサ２０は、空間内に複数置かれてもよい。また、マイク１４、温度センサ１６、湿度センサ１８および照度センサ２０は、ベッドの手すり以外の場所に設けられてもよい。
【００３９】
図２を参照して、起床通知システム１００の中央制御装置２４は、起床通知装置とも呼ばれ、距離画像センサ１２、マイク１４、温度センサ１６、湿度センサ１８および照度センサ２０などが接続される。また、中央制御装置２４は、ネットワーク１０００を介して、ロボット１０および携帯端末２２と無線通信を行う。中央制御装置２４は、第１時間（たとえば、０．０５秒）毎に、距離画像センサ１２、マイク１４、温度センサ１６、湿度センサ１８および照度センサ２０が出力するセンサ情報を取得する。そして、中央制御装置２４は、取得した各センサの情報から、子どもの動き、空間内で発生した音の音情報などを含む環境データ（図７参照）をテーブルに記憶する。
【００４０】
図３（Ａ）はロボット１０の正面の外観を示し、図３（Ｂ）はロボット１０の側面の外観を示す。図３（Ａ），（Ｂ）を参照して、ロボット１０は、子どもが抱えることが出来る程度の大きさであり、頭部、胴体、２本の腕および２本の足を有する人形のような形状をしている。ロボット１０の頭部において、口の部分にはスピーカ３０が設けられており、左目の部分にはカメラ３２が設けられている。また、胴体と足との接続部分、つまり臀部は配置部３４と呼ばれる。
【００４１】
スピーカ３０は発話コンテンツや、音楽コンテンツを出力するために利用される。カメラ３２は、子どもを撮影するために利用される。配置部３４は、ロボット１０を安定してベッドの手すりなどに配置することが出来るように、略水平な状態にされている。なお、ロボット１０をベッドの配置する際に、マジックテープ（登録商標）や、ゴムバンドおよび粘着テープなどが利用されてもよい。
【００４２】
図４はロボット１０の電気的な構成を示す図解図である。図４を参照して、ロボット１０は、マイクロコンピュータ或いはＣＰＵと呼ばれることがある、プロセッサ３６などを含む。プロセッサ３６には、カメラ３２、メモリ３８、Ｄ／Ａ変換機４０および無線ＬＡＮモジュール４２などが接続される。
【００４３】
プロセッサ３６はロボット１０の全体を制御する。また、プロセッサ３６は、コンテンツの出力などを行うアクティブ状態と、アクティブ状態に比べて消費電力が抑えられるスタンバイ状態とを設定することが出来る。たとえば、プロセッサ３６は、中央制御装置２４からアクティブ信号を受信したときに、ロボット１０をアクティブ状態とする。
【００４４】
メモリ３８はＲＯＭおよびＲＡＭを含む。ＲＯＭには、回路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。また、ＲＡＭはプロセッサ３６のワークメモリやバッファメモリとして用いられる。また、ＲＯＭには、挨拶や音楽のコンテンツが記憶される。
【００４５】
Ｄ／Ａ変換器４０にはスピーカ３０が接続される。Ｄ／Ａ変換器４０はコンテンツを音声信号に変換して、アンプを介してスピーカ３０に与える。したがって、コンテンツに基づく音声がスピーカ３０から出力される。
【００４６】
カメラ３２によって撮影された子どもの画像は、プロセッサ３６に入力される。プロセッサ３６はその画像に対して画像認識処理を加え、認識結果を利用して子どもが起きているかが判断される。
【００４７】
無線ＬＡＮモジュール４２は、ネットワーク１０００を介して、プロセッサ３６から与えられた送信データを中央制御装置２４に送信したり、中央制御装置２４から送信された受信データをプロセッサ３６に与えたりする。たとえば、送信データはカメラ３２によって撮影された子どもの画像であり、受信データはロボット１０をアクティブ状態に遷移させるための信号である。
【００４８】
図５は距離画像センサ１２の電気的な構成を示すブロック図である。図５を参照して、距離画像センサ１２は制御ＩＣ６０などを含む。制御ＩＣ６０には、Ａ／Ｄ変換器６２、カメラ６６、深度センサ６８、深度カメラ７０およびＩ／Ｏ７２などが接続される。
【００４９】
制御ＩＣ６０は、キャッシュメモリなどを有し、距離画像センサ１２の動作を制御する。たとえば、制御ＩＣ６０は、中央制御装置２４からの命令に従って動作し、検出した結果を中央制御装置２４に送信する。
【００５０】
Ａ／Ｄ変換機６２にはマイク６４が接続され、マイク６４からの音声信号はＡ／Ｄ変換機６２でディジタル音声信号に変換され、制御ＩＣ６０に入力される。また、マイク６４によって集音された音は、マイク１４によって集音された音と共に、空間内の雑音などの音量を計測するために利用される。
【００５１】
カメラ６６は、距離画像センサ１２が設置された空間のＲＧＢ情報、つまりカラー画像を撮影するためのカメラである。また、カメラ６６は、後述する深度カメラ７０が撮影している空間と略同じ空間を撮影することが可能なように、距離画像センサ１２に設けられている。
【００５２】
深度センサ６８は、たとえば赤外線プロジェクタであり、深度カメラ７０は、たとえば赤外線カメラである。深度センサ６８は、たとえば赤外線によるレーザ光を距離画像センサ１２の正面に照射する。空間には照射されたレーザ光によって特殊なパターンが描画され、深度カメラ７０は描画されたパターンを撮影する。そして、撮影された画像は制御ＩＣ６０に入力され、制御ＩＣ６０はその画像を解析することで、レーザ光が照射された空間の奥行(depth)情報を計測する。
【００５３】
Ｉ／Ｏ７２は、入力／出力の制御が可能なディジタルポートであり、出力ポートからは音声信号、ＲＧＢ情報および奥行情報が出力され、中央制御装置２４に与えられる。一方、中央制御装置２４からは制御信号が出力され、入力ポートに与えられる。
【００５４】
なお、距離画像センサ１２は、ＲＧＢ情報および奥行情報を出力することからＲＧＢ−Ｄセンサと呼ばれることもある。
【００５５】
また、実施例の距離画像センサ１２には、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社製のＫｉｎｅｃｔ（登録商標）センサと呼ばれる製品が採用されている。ただし、他の実施例では、ＡＳＵＳ（登録商標）社製のＸｔｉｏｎ、パナソニック（登録商標）社製の３次元距離画像センサであるＤ−ＩＭａｇｅｒ（登録商標）などが距離画像センサ１２として採用されてもよい。
【００５６】
図６は中央制御装置２４の電気的な構成を示すブロック図である。図６を参照して、中央制御装置２４は、マイクロコンピュータ或いはＣＰＵと呼ばれることもあるプロセッサ８０などを含む。プロセッサ８０には、距離画像センサ１２、温度センサ１６、湿度センサ１８、照度センサ２０、メモリ８２、Ａ／Ｄ変換機８４、出力装置８６、入力装置８８および通信ＬＡＮボード９０などが接続される。
【００５７】
距離画像センサ１２は、上述したように奥行情報などを出力する。この奥行情報には、空間に居る子ども（人）の形状および子どもまでの距離が含まれている。たとえば、子どもが天井に設けられた距離画像センサ１２によってセンシングされると、ベッドの上で寝ている子どもの形状が奥行情報として得られる。
【００５８】
また、プロセッサ８０は、距離画像センサ１２から奥行情報を取得して、ベッドの上（ワールド座標系）における子どもの位置情報（たとえば、重心など特徴点の位置座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ））を計算することが出来る。そして、実施例では、子どもの位置情報の時系列変化から子どもが動く速度が算出され、さらにその速度から子どもの動きを表す加速度が算出される。
【００５９】
なお、他の実施例では、距離画像センサ１２ではなく、２次元または３次元のＬＲＦを利用して、子どもの位置および姿勢が検出されてもよい。また、その他の実施例では、ベッドの下などに加速度センサを配置することによって、子どもの動きを検出するようにしてもよい。
【００６０】
温度センサ１６、湿度センサ１８および照度センサ２０のそれぞれから取得されたセンサの情報は、プロセッサ８０に入力される。そして、プロセッサ８０は、入力された各センサ情報に基づいて環境データを作成し、テーブルに記憶する。
【００６１】
出力装置８６は、たとえばディスプレイなどであり、入力装置８８は、たとえばマウスやキーボードである。たとえば、保育者は出力装置８６および入力装置８８を利用して、中央制御装置２４の状態を確認したり、中央制御装置に情報を入力したりすることが出来る。
【００６２】
通信ＬＡＮボード９０は、たとえばＤＳＰで構成され、プロセッサ８０から与えられた送信データを無線通信装置９２に与え、無線通信装置９２は送信データを、ネットワーク１０００を介してロボット１０または携帯端末２２に送信する。また、通信ＬＡＮボード９０は、無線通信装置９２を介してデータを受信し、受信したデータをプロセッサ８０に与える。
【００６３】
図７は環境データテーブルの構成の一例を示す図解図である。環境データとは、或る日時における子どもの動きと、空間内で発生した音と、空間内の温度と、湿度および照度と、子どもの行動に関する時間とを含むデータである。そして、環境データテーブルには、１行毎にこれらの情報を含む環境データが記憶される。そのため、図７に示す環境データテーブルは、日時、子どもの動き、マイク、温度、湿度、照度、睡眠時間および起きている時間の列を含む。
【００６４】
日時の列には、環境データが作成された日時が記憶される。また、記憶される日時の形式としては、「ｙｙ」が「年」を示し、「ｍｍ」が「月」を示し、「ｄｄ」が「日」を示し、「Ｈ」が「時」を示し、「Ｍ」が「分」を示し、「Ｓ」が「秒」を示す。
【００６５】
子どもの動きの列には、子どもの動きを示す値として加速度「ａ」が記憶される。たとえば、寝ている子どもの動きが多くなると子どもが起床する可能性が高くなるため、子どもがそのような状態であるかを判断するために利用される。
【００６６】
マイクの列には、距離画像センサ１２のマイク６４またはマイク１４から取得された音の音量の最大として「ＭＢ」が記憶される。たとえば、急に大きな音が発生すると子どもが起床する可能性が高くなるため、そのような状況であるかを判断するために利用される。
【００６７】
温度の列には、温度センサ１６によって取得された温度「ｔ」が記憶される。たとえば、空間が極端に暑くなったり、寒くなったりすると子どもが起床する可能性が高くなるため、空間がそのような状況であるかを判断するために利用される。
【００６８】
湿度の列には、湿度センサ１８によって取得された湿度「ｈ」が記憶される。たとえば、空間の湿度が極端に高くなると子どもが起床する可能性が高くなるため、空間がそのような状況であるかを判断するために利用される。
【００６９】
照度の列には、照度センサ２０によって取得された照度「ｉｌ」が記憶される。たとえば、空間が明るくなると子どもが起床する可能性が高くなるため、空間がそのような状況であるかを判断するために利用される。
【００７０】
睡眠時間の列には、子どもが就寝してからの時間として「ＳＴ」が記憶される。起き続けている時間の列には、子どもが起床してからの時間として「ＷＴ」が記憶される。時間「ＳＴ」は子どもが就寝したと判断されると対応する変数がカウントされ、時間「ＷＴ」は子どもが起床したと判断されると対応するカウンタがカウントされる。そして、時間「ＳＴ」および時間「ＷＴ」は、対応する変数に基づいて環境データテーブルに記憶される。また、実施例では、子どもの就寝および起床は、子どもの位置情報の変化に基づいて判断され、就寝したまたは起床したときにそれぞれ対応する変数が初期化される。なお、他の実施例では、子どもの就寝または起床は保育者からの通知に基づいて判断されてもよい。
【００７１】
たとえば、睡眠時間「ＳＴ」が平均睡眠時間よりも長くなると子どもが起床する可能性が高くなる。また、起きている時間「ＷＴ」が長くなると子どもが起床する可能性は低くなる。そのため、睡眠時間「ＳＴ」および起きている時間「ＷＴ」は、子どもがこれらの状態であるかを判断するために利用される。なお、実施例では子どもの睡眠時間の平均がメモリ８２に記憶される。
【００７２】
中央制御装置２４は、環境データテーブルに対して、第１時間毎にこのような環境データを記憶する。そして、中央制御装置２４は、第２時間毎に子どもの起床の予測を行う。
【００７３】
なお、環境データに含まれる、子どもの動き、音量の最大、温度、湿度、照度、睡眠時間および起きている時間の情報は子どもの起床を予測するための情報であり、まとめて起床因子と呼ばれることがある。
【００７４】
実施例では、子ども起床する所定時間前から第２時間分の起床因子を教師データとし、ＳＶＭ(Support vector machine)などの機械学習手法によって教師データを学習する。その結果、所定時間内の起床を予測する判別モデルが作成される。この判別モデルに対して第２時間分の未知の起床因子を入力すると、所定時間内に子どもが起床する確率が予測結果として出力される。そして、その確率が閾値よりも大きいとき、所定時間内に子どもが起床すると判断される。
【００７５】
たとえば、起床を予測する判別モデルに対して、第２時間分の起床因子が未知データとして入力されたときに確率が８５％と出力された場合、閾値が８０％であれば子どもが所定時間内に起床すると判断される。また、閾値が９０％であれば子どもが所定時間内に起床することはないと判断される。
【００７６】
図８を参照して、たとえば予測結果として出力された確率が閾値より大きい場合、中央制御装置２４は、保育者が所持する携帯端末２２に対して、所定時間内に子どもが起床することを伝えるメッセージを送信する。保育者は、メッセージを確認することで子どもが起床するタイミングを把握することが出来るため、子どもが起床するまでの時間を利用して保育行動の準備をすることが出来る。したがって、保育者の負担が軽減される。
【００７７】
また、実施例では、子どもの起床が予測されると、ロボット１０はアクティブ状態に遷移する。ロボット１０がアクティブ状態に遷移すると、ロボット１０のカメラ３２によって子どもが撮影され、撮影した画像に対して顔認識の処理が加えられる。ロボット１０は、認識された子どもの目が開いているか、つまり起床したかを一定周期毎に判断する。そして、ロボット１０は、子どもが起床したことを認識すると、たとえば、「おはよう」と挨拶したり、音楽を流したりする。これにより、子どもが起床してから行う保育行動が補助されるため、保育者の負担が軽減される。特に、ロボット１０は子どもの起床を認識するため、子どもに対するコンテンツの出力が適切なタイミングで行われる。
【００７８】
なお、実施例では、起床の予測は、環境データを取得するために必要な第１時間よりも長い第２時間毎に認識される。つまり、子どもの起床を予測するために必要な環境データ（起床因子）が取得されてから起床が予測される。これにより、子どもの起床を正確に予測することが出来る。
【００７９】
上述では実施例の特徴を概説した。以下では、図９に示す中央制御装置２４のメモリ８２のメモリマップ、図１０に示すロボット１０のメモリ３８のメモリマップ、図１１−図１３に示すフロー図を用いて、実施例について詳細に説明する。
【００８０】
図９は図６に示す中央制御装置２４のメモリ８２のメモリマップの一例を示す図解図である。図９に示すように、メモリ８２はプログラム領域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、中央制御装置２４を動作させるためのプログラムとして、各センサから情報を取得し、環境データテーブルに環境データを記憶するための取得プログラム３１０および起床を予測し、通知するための起床通知プログラム３１２などが記憶される。なお、図示は省略するが、中央制御装置２４を動作させるためのプログラムには、通知するメッセージを作成するためのプログラムなども含まれる。
【００８１】
データ記憶領域３０４には、環境データテーブル３３０および平均睡眠時間データ３３２に記憶されると共に、睡眠フラグ３３４などが設けられる。環境データテーブル３３０は、たとえば図７に示す構成のテーブルであり、環境データが記憶される。平均睡眠時間データ３３２は、環境データテーブル３３０に記憶されている睡眠時間を利用して算出される値を含むデータである。
【００８２】
睡眠フラグ３３４は、睡眠時間「ＳＴ」および起きている時間「ＷＴ」を計測するときに利用されるフラグである。たとえば、睡眠フラグ３３４は、１ビットのレジスタで構成される。睡眠フラグ３３４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、睡眠フラグ３３４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。
【００８３】
睡眠フラグ３３４は、たとえば子どもが就寝したと判断されるとオンとなり、子どもが起床するとオフとなる。睡眠フラグ３３４がオンにされると、つまり子どもが就寝すると、睡眠時間「ＳＴ」をカウントするための変数が初期化され、睡眠時間「ＳＴ」の計測が開始される。また、起きている時間「ＷＴ」と対応する変数のカウントが停止される。一方、睡眠フラグ３３４がオフにされると、つまり子どもが起床すると、起きている時間「ＷＴ」をカウントするための変数が初期化され、子どもが起きている時間「ＷＴ」の計測が開始される。また、睡眠時間「ＳＴ」と対応する変数のカウントが停止される。
【００８４】
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や、中央制御装置２４の動作に必要な他のカウンタやフラグなども設けられる。
【００８５】
図１０は図４に示すロボット１０のメモリ３８のメモリマップの一例を示す図解図である。図１０に示すように、メモリ３８はプログラム領域４０２およびデータ記憶領域４０４を含む。プログラム記憶領域４０４には、ロボット１０を動作させるためのプログラムとして、アクティブ状態に遷移した後にコンテンツを出力するための起床対応プログラム４１０などが記憶される。なお、図示は省略するが、ロボット１０を動作させるためのプログラムには、顔認識を行うためのプログラムなども含まれる。
【００８６】
データ記憶領域４０４には、様々な計算の結果を一時的に格納するバッファや、ロボット１０の動作に必要な他のカウンタやフラグなども設けられる。
【００８７】
中央制御装置２４のプロセッサ８０は、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ベースのＯＳや、その他のＯＳの制御下で、図１１に示す取得処理および図１２に示す起床通知処理などを含む、複数のタスクを処理する。
【００８８】
図１１は取得処理のフロー図である。中央制御装置２４の電源がオンにされ、取得処理の実行命令が出されると、取得処理が実行される。なお、取得処理の実行命令は、第１時間毎に出される。
【００８９】
取得処理が実行されると、プロセッサ８０はステップＳ１で、現在時刻を取得する。たとえば、プロセッサ８０が有するＲＴＣから現在時刻を取得する。続いて、ステップＳ３でプロセッサ８０は、距離画像センサ１２の情報を取得する。つまり、プロセッサ８０は、距離画像センサ１２が出力する奥行情報および音声信号を取得する。
【００９０】
続いて、プロセッサ８０は、ステップＳ５でマイク１４から音声信号を取得し、ステップＳ７で温度センサ１６から温度を取得し、ステップＳ９で湿度センサ１８から湿度を取得し、ステップＳ１１で照度センサから照度を取得する。つまり、子どもの周囲の音の音量、温度、湿度および照度が取得される。
【００９１】
続いて、ステップＳ１３でプロセッサ８０は、各時間を算出する。つまり、睡眠時間「ＳＴ」および起きている時間「ＷＴ」のそれぞれが、対応する変数に基づいて算出される。なお、ステップＳ３−１３の処理を実行するプロセッサ８０は取得手段として機能する。
【００９２】
続いて、ステップＳ１５でプロセッサ８０は、環境データを作成する。つまり、奥行情報に基づいて子どもの動き（加速度）が計算され、マイク１４および距離画像センサ１２のマイク６４から最大の音量を選択する。そして、これらの値に、温度、湿度および照度と、ステップＳ１３で算出された各時間とが加えられ、１つの環境データとされる。
【００９３】
続いて、ステップＳ１７でプロセッサ８０は、現在時刻および環境データを記憶する。つまり、ステップＳ１で取得された現在時刻の情報に環境データが関連付けられ、環境データテーブル３３０に記憶される。そして、ステップＳ１７の処理が終了すると、プロセッサ８０は取得処理を終了する。
【００９４】
図１２は起床通知処理のフロー図である。中央制御装置２４の電源がオンにされ、通知処理の実行命令が出されると、起床通知処理が実行される。なお、起床通知処理の実行命令は、第２時間毎に出される。
【００９５】
起床通知処理が実行されると、ステップＳ３１でプロセッサ８０は、ベッドに子どもが居るかを判断する。つまり、距離画像センサ１２によって子どもの位置が検出されているかが判断される。ステップＳ３１で“ＮＯ”であれば、つまりベッドに子どもが居なければ、プロセッサ８０は起床通知処理を終了する。
【００９６】
ステップＳ３１で“ＹＥＳ”であれば、つまりベッドに子どもが居れば、ステップＳ３３でプロセッサ８０は、現在時刻から第２時間分の環境データを取得する。つまり、起床因子である、子どもの動き、音量の最大、温度、湿度、照度、睡眠時間および起きている時間が環境データテーブル３３０から読み出される。続いて、ステップＳ３５でプロセッサ８０は、起床予測処理を実行する。つまり、第２時間分の起床因子が、起床を予測する判別モデルに入力される。なお、ステップＳ３５の処理を実行するプロセッサ８０は予測手段として機能する。
【００９７】
続いて、ステップＳ３７でプロセッサ８０は、予測結果の確率が閾値よりも大きいか否かを判断する。つまり、プロセッサ８０は、所定時間後に子どもが起床する確率が、閾値よりも大きいかを判断する。ステップＳ３７で“ＮＯ”であれば、つまり予測結果の確率が閾値よりも小さければ、プロセッサ８０は起床通知処理を終了する。
【００９８】
一方、ステップＳ３７で“ＹＥＳ”であれば、つまり予測結果の確率が閾値よりも大きければ、ステップＳ３９でプロセッサ８０は、所定時間内に起床することを通知する。たとえば、図８に示すように、子どもが所定時間内に起床することを伝えるメッセージが、中央制御装置２４から携帯端末２２に送信される。なお、ステップＳ３９の処理を実行するプロセッサ８０は通知手段として機能する。
【００９９】
続いて、ステップＳ４１でプロセッサ８０は、ロボット１０にアクティブ信号を送信する。つまり、ロボット１０をアクティブ状態に遷移させるために、アクティブ信号がロボット１０に送信される。そして、ステップＳ４１の処理が終了すると、プロセッサ８０は起床通知処理を終了する。
【０１００】
ロボット１０のプロセッサ３６は、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ベースのＯＳや、その他のＯＳの制御下で、図１３に示す起床対応処理などを含む、複数のタスクを処理する。
【０１０１】
図１３は起床対応処理のフロー図である。ロボット１０がアクティブ信号を受信してアクティブ状態に遷移すると、起床対応処理が実行される。
【０１０２】
起床対応処理が実行されると、ステップＳ６１でプロセッサ３６は、アクティブタイマを実行する。つまり、ロボット１０がアクティブ状態にされてからの時間を計測するために、アクティブタイマが実行される。また、アクティブタイマは第２時間よりも長い第３時間が経過すると満了する。
【０１０３】
続いて、ステップＳ６３でプロセッサ３６は、顔認識処理を実行する。つまり、カメラ３２によって撮影し、撮影された画像に対して画像認識処理を加える。続いて、ステップＳ６５でプロセッサ３６は、起床したか否かを判断する。つまり、顔認識処理の結果、目を開いている子どもの顔が認識されたかが判断される。ステップＳ６５で“ＹＥＳ”であえれば、つまり目を開いている子どもの顔が認識されると、ステップＳ６７でプロセッサ３６は、コンテンツを出力する。たとえば、ロボット１０は、「おはよう」などの挨拶を発話する。そして、ステップＳ６７の処理が終了すると、プロセッサ３６はステップＳ７１の処理に進む。なお、ステップＳ６３，Ｓ６５の処理を実行するプロセッサ３６は判断手段として機能する。
【０１０４】
また、ステップＳ６５で“ＮＯ”であれば、つまり目を開いている子どもの顔が認識されていなければ、ステップＳ６９でプロセッサ３６は、アクティブタイマが満了したか否かを判断する。つまり、ロボット１０がアクティブ状態になってから第３所定時間が経過したかが判断される。ステップＳ６９で“ＮＯ”であれば、つまりロボット１０がアクティブ状態になってから第３所定時間が経過していなければ、プロセッサ３６はステップＳ６３の処理に戻る。
【０１０５】
一方、ステップＳ６９で“ＹＥＳ”であれば、つまりロボット１０がアクティブ状態になってから第３所定時間が経過すると、ステップＳ７１でプロセッサ３６は、スタンバイ状態に遷移する。つまり、予測とは異なり子どもが起床しない可能性があるため、ロボット１０はスタンバイ状態に遷移する。そして、ステップＳ７１の処理が終了すると、プロセッサ３６は起床対応処理を終了する。
【０１０６】
なお、他の実施例では、ロボット１０はモータや車輪を備え、子どもが居る空間を自由に移動できてもよい。この場合、起床通知処理が実行されると、プロセッサ８０はロボット１０に対して、所定時間以内に子どもの所へ向かうことが出来るように、ロボット１０に移動命令を出す。このとき、ロボット１０がスタンバイ状態であればアクティブ状態に遷移した後に、所定時間内に子どもの所へ向かうことが出来る場所に移動し、ロボット１０は再度スタンバイ状態となる。
【０１０７】
また、その他の実施例では、ロボット１０はマイクをさらに備え、起床した子どもとコミュニケーション行動を行うことが出来てもよい。この場合、コミュニケーションによって子どもの注意をひきつけることが出来る時間が長くなるため、保育者の負担をより軽減することが出来る。
【０１０８】
また、さらにその他の実施例では、子どもが起床したかの判断を中央制御装置２４が行い、その判断結果がロボット１０に送信されるようにしてもよい。この場合、ロボット１０の起床対応処理では、ステップＳ６３の処理が省略され、ステップＳ６５では中央制御装置２４から起床したことを知らせる信号を受信したかを判断する。
【０１０９】
また、実施例では、機械学習手法としてＳＶＭを採用したが、他の実施例では、重回帰分析、ニューラルネットワークまたはＣ４．５などのアルゴリズムが採用されてもよい。たとえば、重回帰分析が採用された場合、起床因子の各値を説明変数として係数が計算される。そして、起床の予測結果の確率をＺとし、睡眠時間の変数をＸとした場合、重回帰分析によって数１の数式が得られる。
【０１１０】
[数１]
Ｚ＝ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ＋ｓＸ
このとき、子どもの睡眠時間が１２時間になれば子どもが起床するとのデータが得られていれば、「ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ＝１／１３」および「ｓ＝１／１３」とすれば、子どもの睡眠時間が１２時間となったときに、起床の予測の確率Ｚが１００％となる。
【０１１１】
また、他の実施例では、機械学習は利用せずに、単純な閾値処理としてもよい。急に大きな音が発生すると子どもが起床する可能性が高い。そのため、音の最大が第１所定値も高い場合は、所定時間内に子どもが起床すると予測するようにしてもよい。つまり、空間内で発生した音の最大値を利用して、子どもの起床を予測することが出来る。
【０１１２】
さらに、睡眠時間「ＳＴ」が平均睡眠時間よりも長くなると子どもが起床する可能性が高い。そのため、睡眠時間「ＳＴ」が、平均睡眠時間の所定倍（第２所定値）より大きい場は、所定時間内に子どもが起床すると予測するようにしてもよい。つまり、子どもの睡眠時間を利用して、子どもの起床を予測することが出来る。
【０１１３】
また、その他の実施例では、距離画像センサ１２の奥行情報に基づいて、子どもの寝返りを検出してもよい。そして、環境データには、寝返りの回数が含まれるようにしてもよい。さらに、環境データには、空間の雑音の平均、寝る前の子どもの運動量（運動時間）が含まれてもよい。そして、子どもの起床を予測するときに、寝返りの回数、空間の雑音の平均および寝る前の子どもの運動量がさらに利用されてもよい。
【０１１４】
また、起床を予測するための閾値は、保育者によって任意に設定されてもよいし、中央制御装置２４によって自動的に設定されてもよい。
【０１１５】
また、携帯端末２２に送信されるメッセージは、Ｅメールによって送信されてよいし、専用のソフトウェアを利用して送信されてもよい。また、メッセージを送信する先は、携帯端末２２だけに限らずＰＣなどの端末などに送信されてもよい。また、文字によるメッセージに代えて、起床が予測された時間から第２時間前までの状況を伝える映像や音声が、携帯端末２２に送信されてもよい。
【０１１６】
また、さらにその他の実施例では、ロボット１０は、アクティブ状態に遷移した後、子どもの起床を判断せずにコンテンツを出力してもよい。
【０１１７】
また、他の実施例では、ロボット１０は常にアクティブ状態にされていてもよい。この場合、中央制御装置８０は、ステップＳ４１の処理では、子どもの起床が予測されたことをロボット１０に通知する。
【０１１８】
また、上述の実施例では、閾値に対して「より大きい」の言葉を用いたが「閾値より大きい」とは「閾値以上」の意味も含まれる。また、「閾値よりも小さい」とは「閾値以下」および「閾値未満」の意味も含まれる。
【０１１９】
また、本実施例で説明した複数のプログラムは、データ配信用のサーバのHDDに記憶され、ネットワークを介して本実施例と同等の構成のシステムに配信されてもよい。また、CD, DVD, BD (Blu-ray（登録商標） Disc)などの光学ディスク、USBメモリおよびメモリカードなどの記憶媒体にこれらのプログラムを記憶させた状態で、その記憶媒体が販売または配布されてもよい。そして、上記したサーバや記憶媒体などを通じてダウンロードされた、上記複数のプログラムが、本実施例と同等の構成のシステムに適用された場合、本実施例と同等の効果が得られる。
【０１２０】
そして、本明細書中で挙げた、具体的な数値は、いずれも単なる一例であり、製品の仕様変更などに応じて適宜変更可能である。
【符号の説明】
【０１２１】
１０  …ロボット
１２  …距離画像センサ
１４  …マイク
１６  …温度センサ
１８  …湿度センサ
２０  …照度センサ
２２  …携帯端末
２４  …中央制御装置
３０  …スピーカ
３２  …カメラ
３６  …プロセッサ
３８  …メモリ
６４  …マイク
８０  …プロセッサ
８２  …メモリ
１００  …起床通知システム
１０００  …ネットワーク
【図１】
2015133608.tif 000003
【図２】
2015133608.tif 000004
【図３】
2015133608.tif 000005
【図４】
2015133608.tif 000006
【図５】
2015133608.tif 000007
【図６】
2015133608.tif 000008
【図７】
2015133608.tif 000009
【図８】
2015133608.tif 000010
【図９】
2015133608.tif 000011
【図１０】
2015133608.tif 000012
【図１１】
2015133608.tif 000013
【図１２】
2015133608.tif 000014
【図１３】
2015133608.tif 000015