(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
発話可能なロボットが人に対してサービスを提供するサービス提供ロボットシステムであって、
人追跡システムによって取得したそれぞれの人の属性に従って、グループおよび各グループに属する人を特定する特定部、
前記ロボットが話しかけられる範囲に人が存在するとき、当該範囲内に存在する各人に対して話しかけの成功率に相関する数値を、当該人が属するグループの属性を示すパラメータに従って、計算する計算部、および
前記数値が示す人に対して話しかけるようにロボットの発話を制御する発話制御部を備える、サービス提供ロボットシステム。
【請求項２】
前記計算部は、グループに子供が存在するかどうかということをパラメータとして、前記成功率に相関する数値を計算する、請求項１記載のサービス提供ロボットシステム。
【請求項３】
前記計算部は、グループに含まれる人数をパラメータとして、前記成功率に相関する数値を計算する、請求項１または２記載のサービス提供ロボットシステム。
【請求項４】
前記計算部は、係数に従って前記パラメータを補正する、請求項２または３記載のサービス提供ロボットシステム。
【請求項５】
前記係数は、前記パラメータに従った計算結果を補正する補正パラメータを含む、請求項４記載のサービス提供ロボットシステム。
【請求項６】
発話可能なロボットが人に対してサービスを提供するサービス提供ロボットシステムのコンピュータによって実行されるサービス提供プログラムであって、前記プログラムは前記コンピュータを、
人追跡システムによって取得したそれぞれの人の属性に従って、グループおよび各グループに属する人を特定する特定部、
前記ロボットが話しかけられる範囲に人が存在するとき、当該範囲内に存在する人に対して話しかけの成功率に相関する数値を、当該人が属するグループの属性を示すパラメータに従って、計算する計算部、および
前記数値が示す人に対して話しかけるようにロボットの発話を制御する発話制御部
として機能させる、サービス提供プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、サービス提供ロボットシステムに関し、特に、ロボットによって人に対してたとえば店舗の宣伝や広告を行う、サービス提供ロボットシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
広告や宣伝をロボットが実施するために、宣伝に適した場所を見つけて移動する技術が提案されている。特許文献１‐３は、多くの人が広告がよく見える場所を見つけて、移動して広告することで、広告の効果を高める技術を提案する。また、特許文献４は、人のいる場所へと移動してロボットが広告することで、その効果を高める技術を提案している。
【０００３】
一方、ロボットの動き方の自然さを見積もることが、サービス提供の成功率に繋がることを明らかにした技術は存在する。非特許文献１は、ロボットの近づきかたの自然さを推定することで、話しかけの成功率を向上させるための方法を提案している。また、非特許文献２は、ちらしを配る動き方の自然さを推定することで、ちらし配りの成功率を向上させる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2015-184333 [G09F 19/00、G01C 21/34、…]
【特許文献２】特開2015-184335 [G09F 19/00、G09F 21/04、…]
【特許文献３】特開2015-184376 [G09F 19/00、G01C 21/26、…]
【特許文献４】特開2003-050559 [G09F 21/00、B25J 5/00、…]
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】Satoru Satake, Takayuki Kanda, Dylan F. Glas, Michita Imai, Hiroshi Ishiguro, Norihiro Hagita, “A robot that approaches pedestrians,” IEEE Transactions on Robotics, Vol. 29, Issue 2, pp. 508-524, 2013
【非特許文献２】Chao Shi, Masahiro Shiomi, Christian Smith, Takayuki Kanda, Hiroshi Ishiguro, “A Model of Distributional Handing Interaction for a Mobile Robot,” Proceedings of Robotics: Science and Systems, 2013
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１‐４、非特許文献１‐２のいずれも、サービス提供の成功率の向上のためにロボットがどのような人に広告、宣伝などのサービスを提供すべきかについては、考慮されていない。
【０００７】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、サービス提供ロボットシステムを提供することである。
【０００８】
この発明の他の目的は、サービス提供の成功率を向上できる、サービス提供ロボットシステムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
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、本発明の理解を助けるために後述する実施の形態との対応関係を示したものであって、本発明を何ら限定するものではない。
【００１０】
第１の発明は、発話可能なロボットが人に対してサービスを提供するサービス提供ロボットシステムであって、人追跡システムによって取得したそれぞれの人の属性に従って、グループおよび各グループに属する人を特定する特定部、ロボットが話しかけられる範囲に人が存在するとき、当該範囲内に存在する各人に対する話しかけの成功率に相関する数値を、当該人が属するグループの属性を示すパラメータに従って、計算する計算部、および数値が示す人に対して話しかけるようにロボットの発話を制御する発話制御部を備える、サービス提供ロボットシステムである。
【００１１】
第１の発明では、サービス提供ロボットシステム（１００：実施例において相当する部分を例示する参照符号。以下同様。）は、発話可能なロボット（１０）を含み、そのロボットが人に対してサービス（たとえば、イベント情報の告知、店舗や商品の宣伝、広告）を提供する。特定部（１４、Ｓ５）は、人追跡システムによって取得したそれぞれの人の属性に従って、グループおよび各グループに属する人を特定する。計算部（１４、Ｓ１１）は、ロボットが話しかけられる範囲に人が存在するとき、当該範囲内に存在する各人に対する話しかけの成功率に相関する数値（Ｐsuccess）を、当該人が属するグループの属性を示すパラメータ（たとえば、グループの人数、大人／子供）に従って、計算する。発話制御部（１４、Ｓ１３）は、その数値が示す人に対して話しかけるようにロボットの発話を制御する。
【００１２】
第１の発明によれば、成功率に相関する数値が示す人に対して話しかけるようにしているので、話しかけに続くサービスの提供の成功率の向上が期待できる。
【００１３】
第２の発明は、第１の発明に従属し、計算部は、グループに子供が存在するかどうかということをパラメータとして、成功率に相関する数値を計算する、サービス提供ロボットシステムである。
【００１４】
第２の発明では、たとえばグループの中に１人でも子供が含まれていると話しかけの成功率が高くなるという、発明者等が得た知見に基づいて、成功率に相関する数値を計算する。したがって、そのグループを構成する人に対する成功率に相関する数値が大きくなり、結果的にロボットはそのグループの人に話しかけることになる。
【００１５】
第２の発明によれば、ロボットは子供を含むグループの人に話しかけることになるので、話しかけやサービスの提供の成功の可能性が高くなる。
【００１６】
第３の発明は、第１または第２の発明に従属し、計算部は、グループに含まれる人数をパラメータとして、成功率に相関する数値を計算する、サービス提供ロボットシステムである。
【００１７】
第３の発明では、たとえばグループを構成する人数が多いほど話しかけの成功率が高くなるという、発明者等が得た知見に基づいて、成功率に相関する数値を計算する。したがって、そのグループを構成する人に対する成功率に相関する数値が大きくなり、結果的にロボットはそのグループの人に話しかけることになる。
【００１８】
第３の発明によれば、ロボットは人数の多いグループの人に話しかけることになるので、話しかけやサービスの提供の成功の可能性が高くなる。
【００１９】
第４の発明は、第２または第３の発明に従属し、計算部は、係数に従ってパラメータを補正する、サービス提供ロボットシステムである。
【００２０】
第４の発明では、たとえば子供が存在するグループの人に適用されるパラメータおよび／または人数の多いグループの人に適用されるパラメータを、係数に従って補正できる。
【００２１】
第４の発明によれば、係数をうまく決定すれば、サービス提供の成功率を一層向上することができる。
【００２２】
第５の発明は、第４の発明に従属し、係数は、パラメータに従った計算結果を補正する補正パラメータを含む、サービス提供ロボットシステムである。
【００２３】
第５の発明では、補正パラメータを、たとえばイベントを開催する広場、ショッピングセンタのような商業施設のような施設ごとに適宜選定できる。そのため、施設やイベントの性格（たとえば家族向けか、子供向けか、大人向けかなどに）に応じて最適の成功率相関数値を計算することができる。
【００２４】
第５の発明によれば、施設毎にサービス提供の成功率を予測できるので、成功率の向上が一層期待できる。
【００２５】
第６の発明は、発話可能なロボットが人に対してサービスを提供するサービス提供ロボットシステムのコンピュータによって実行されるサービス提供プログラムであって、プログラムはコンピュータを、人追跡システムによって取得したそれぞれの人の属性に従って、グループおよび各グループに属する人を特定する特定部、ロボットが話しかけられる範囲に人が存在するとき、当該範囲内に存在する人に対して話しかけの成功率に相関する数値を、当該人が属するグループの属性を示すパラメータに従って、計算する計算部、および数値が示す人に対して話しかけるようにロボットの発話を制御する発話制御部として機能させる、サービス提供プログラムである。
【００２６】
第６の発明でも第１の発明と同様の効果が期待できる。
【発明の効果】
【００２７】
この発明のサービス提供ロボットシステムによれば、話しかけの成功率が高い相手を推定して話しかけを行うため、サービスを効果的に提供できる。
【００２８】
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】
【００２９】
【図１】図１はこの発明の一実施例であるサービス提供ロボットシステムが適用され得る場所の一例としてのショッピングセンタの配置例を示す図解図である。
【図２】図２はこの発明の一実施例のサービス提供ロボットシステムを示すブロック図である。
【図３】図３は実施例のサービス提供ロボットシステムに利用可能なロボットの一例を示す図解図である。
【図４】図４は図３実施例のロボットの電気的構成を示すブロック図である。
【図５】図５は図２のコンピュータに付属するメモリのメモリマップの一例を示す図解図である。
【図６】図６は実施例のコンピュータが実行するサービス提供処理の一例を示すフロー図である。
【図７】図７はグループに含まれる人数と話しかけの成功率の関係を示すグラフである。
【図８】図８はグループに含まれる子供の数と話しかけの成功率の関係を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
図１を参照して、この実施例のサービス提供ロボットシステム１００は、たとえばショッピングモールなどのように多様な人々が往来する空間（環境）で利用される。その空間の中では、ロボット１０や人は任意に移動することができ、天井などの比較的高所には複数の距離画像センサ１２が設けられている。
【００３１】
ロボット１０は、相互作用指向のロボット（コミュニケーションロボット）であり、コミュニケーションの対象である人との間で、音声を含むコミュニケーション行動を実行する機能を備えている。また、ロボット１０はコミュニケーションの一環として、イベント情報の告知、ショッピングモール内の店舗の宣伝や広告のようなサービスを人々に対して提供する。このロボット１０は基本的には、後述する遠隔操作コンピュータ１４（図２）から与えられる行動命令に基づいて行動するが、サービスを提供する上で必要であれば、ショッピングモール内を自律的に移動することもできる。
【００３２】
この実施例のサービス提供ロボットシステム１００は、ショッピングモールに限らず、イベント会場、アトラクション会場などでも利用可能である。
【００３３】
なお、図１では簡単のため、人は１人しか示していないが、ショッピングモール内には通常多くの人々が存在する。さらには、ロボット１０も１台しか示していないが、サービス提供ロボットシステム１００は２台以上のロボット１０を同時に制御することができる。
【００３４】
図２を参照して、サービス提供ロボットシステム１００の遠隔操作用のコンピュータ１４は、後に詳細に説明するが、一定時間（たとえば、１秒）毎に複数の距離画像センサ１２によって、任意に移動する人の位置を検出すると共に、その人の向いている方向などを検出する。そのために、コンピュータ１４は、距離画像センサ１２からのセンサ出力を受ける。
【００３５】
コンピュータ１４にはメモリ１６、通信ＬＡＮボード１８が接続されると共に、発話コンテンツデータベース（ＤＢ）２０も接続される。発話コンテンツデータベース２０は、ロボット１０が人に対して広告、宣伝などのサービスを提供する際に人に対して話しかけるときに必要な発話文および広告、宣伝などに必要な発話文を予め登録しておき、必要なとき、コンテンツ４が必要な発話文を読み出してロボット１０に与える。
【００３６】
ただし、発話コンテンツデータベース２０は、ロボット１０に設けられていてもよい。その場合には、コンピュータ１４は、ロボット１０に対して、発話すべき発話文を指定する命令だけをロボット１０に送ればよい。
【００３７】
距離画像センサ１２は、赤外光またはレーザなどの光を照射し、対象物から反射した光（反射光）をＣＣＤセンサなどの光学センサによって捉える。距離画像センサ１２は、光が戻るまでの時間を画素ごとに計測したり、画像パターンの歪みを計測することで、対象物までの実際の距離を測距する。実施例の距離画像センサ１２には、ＡＳＵＳ（登録商標）社製のＸｔｉｏｎと呼ばれる製品が採用されている。なお、他の実施例では、距離画像センサ１２は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）社製のＫｉｎｅｃｔ（登録商標）センサ、パナソニック（登録商標）社製の３次元距離画像センサＤ−ＩＭａｇｅｒ（登録商標）などを使用することも可能である。この種のセンサは、３次元距離計測センサ、３Ｄスキャナなどと呼ばれる場合もある。
【００３８】
距離画像センサ１２はそのレーザ走査面（スキャン面）の傾斜角を変化させながら計測することができ、そのため、１回の計測によって（最小傾斜角から最大傾斜角まで変化する期間に）、対象の３次元形状を計算することができる。また、対象が停止していても、その３次元形状を計算することができる（ただし、対象が動いていれば、多様な位置関係で計測が行えるので、３次元形状の計算精度が高まる点で好ましい）。
【００３９】
また、スキャン面の傾斜角がこのように変化することで、計測領域が拡がると共に、複数の対象が密集している状態でも、対象群を直上ないしその近傍から計測した計測データに基づいて１つ１つの対象に容易に分離することができる。そして、様々な傾斜角で計測した計測データに基づいて、分離した１つ１つの対象の３次元形状を精度よく計算することができる。
【００４０】
ここで、このように距離画像センサ１２を利用する人追跡システムを実現するコンピュータ１４の処理手順を説明するが、詳しい処理手順は、本件出願人の出願に係る、同時係属中の特開２０１２‐２１５５５５号に説明されているので、その記述を引用することとし、ここでは概要を説明するにとどめる。
【００４１】
コンピュータ１４は、まず、各距離画像センサ１２からの計測データに基づいて、対象の状態（たとえば位置，移動方向，３次元形状および姿勢など）をパーティクルフィルタでリアルタイムに推定する状態推定処理を実行する。
【００４２】
パーティクルフィルタは、予測および観測を繰り返すことによって現在の対象の状態を推定する時系列フィルタの一種であり、具体的には、現状態から起こりうる次状態を多数のパーティクルに見立てて、観測された状態との間の尤度（類似度）をパーティクル毎に求め、全パーティクルを尤度に応じて加重平均した結果を現在の対象の状態であると推定する。そして、重みに従う新たなパーティクルを発生させ、同様の処理を繰り返すことで、対象の状態を逐次推定することができる。
【００４３】
状態推定処理では、１つ１つの対象の状態を専用のパーティクルフィルタで推定する。したがって、たとえば１０個の対象が検出されている状態では、１０個のパーティクルフィルタが並列に動作しており、別の対象が検出されると、１１個目のパーティクルフィルタが新たに生成される。
【００４４】
コンピュータ１４はまた、上記のような状態推定処理と並列的に、各対象の状態に基づいて、各対象が「１人」であるかグループに属するかを推定するグループ推定処理、および各対象が個別に行う行動（たとえば店舗や案内板を見る行動）を推定する個別行動推定処理をも実行する。
【００４５】
そして、各種の推定処理が完了した後、コンピュータ１４はさらに、推定結果に基づいてグループ行動を解析する。このグループ行動解析処理では、各グループを「友達同士」、「家族連れ」、「カップル」などのカテゴリに分類したり、個別行動情報をグループ毎に解析してグループ行動情報を作成したり、グループ行動情報をカテゴリ毎に解析してグループ行動パターンたとえば、友人同士が特定の店舗や案内板に注目したり、家族連れが特定の通路を通ったり、といった行動パターン）情報を作成したりする。
【００４６】
図２に示すメモリ１６はＲＯＭ、ＨＤＤおよびＲＡＭなどを含む。ＲＯＭおよびＨＤＤには、コンピュータ１４の動作を制御するための制御プログラムが予め記憶される。また、ＲＡＭは、コンピュータ１４のワークメモリやバッファメモリとして用いられる。
【００４７】
通信ＬＡＮボード１８は、たとえばＤＳＰで構成され、コンピュータ１４から与えられた送信データを無線通信モジュール２２に与え、無線通信モジュール２２は送信データを、ネットワーク２４を介してロボット１０に送信する。たとえば、送信データは、ロボット１０の自律移動に必要なデータや、サービスを提供ために必要なデータおよびロボット１０に指示する行動命令の信号（コマンド）などである。また、通信ＬＡＮボード１８は、無線通信モジュール２２を介してデータを受信し、受信したデータをコンピュータ１４に与える。
【００４８】
なお、コンピュータ１４は、ディスプレイなどの出力装置と、マウスおよびキーボードなどの入力装置とを備えていてもよい。
【００４９】
ここで、図２および図３を参照して、この発明の理解に必要な範囲でロボット１０の構成について説明する。ロボット１０は台車３０を含み、台車３０の下面にはロボット１０を自律移動させる２つの車輪３２および１つの従輪３４が設けられる。２つの車輪３２は車輪モータ３６（図３参照）によってそれぞれ独立に駆動され、台車３０すなわちロボット１０を前後左右の任意方向に動かすことができる。
【００５０】
台車３０の上には、円柱形のセンサ取り付けパネル３８が設けられ、このセンサ取り付けパネル３８には、多数の距離センサ４０が取り付けられる。これらの距離センサ４０は、たとえば赤外線や超音波などを用いてロボット１０の周囲の物体（人や障害物など）との距離を測定するものである。
【００５１】
センサ取り付けパネル３８の上には、胴体４２が直立して設けられる。また、胴体４２の前方中央上部（人の胸に相当する位置）には、上述した距離センサ４０がさらに設けられ、ロボット１０の前方の主として人との距離を計測する。また、胴体４２には、その側面側上端部のほぼ中央から伸びる支柱４４が設けられ、支柱４４の上には、全方位カメラ４６が設けられる。全方位カメラ４６は、ロボット１０の周囲を撮影するものであり、後述する眼カメラ７０とは区別される。この全方位カメラ４６としては、たとえばＣＣＤやＣＭＯＳのような固体撮像素子を用いるカメラを採用することができる。
【００５２】
胴体４２の両側面上端部（人の肩に相当する位置）には、それぞれ、肩関節４８Ｒおよび肩関節４８Ｌによって、上腕５０Ｒおよび上腕５０Ｌが設けられる。図示は省略するが、肩関節４８Ｒおよび肩関節４８Ｌは、それぞれ、直交する３軸の自由度を有する。すなわち、肩関節４８Ｒは、直交する３軸のそれぞれの軸廻りにおいて上腕５０Ｒの角度を制御できる。肩関節４８Ｒの或る軸（ヨー軸）は、上腕５０Ｒの長手方向（または軸）に平行な軸であり、他の２軸（ピッチ軸およびロール軸）は、その軸にそれぞれ異なる方向から直交する軸である。同様にして、肩関節４８Ｌは、直交する３軸のそれぞれの軸廻りにおいて上腕５０Ｌの角度を制御できる。肩関節４８Ｌの或る軸（ヨー軸）は、上腕５０Ｌの長手方向（または軸）に平行な軸であり、他の２軸（ピッチ軸およびロール軸）は、その軸にそれぞれ異なる方向から直交する軸である。
【００５３】
また、上腕５０Ｒおよび上腕５０Ｌのそれぞれの先端には、肘関節５２Ｒおよび肘関節５２Ｌが設けられる。図示は省略するが、肘関節５２Ｒおよび肘関節５２Ｌは、それぞれ１軸の自由度を有し、この軸（ピッチ軸）の軸回りにおいて前腕５４Ｒおよび前腕５４Ｌの角度を制御できる。
【００５４】
前腕５４Ｒおよび前腕５４Ｌのそれぞれの先端には、人の手に相当するハンド５６Ｒおよびハンド５６Ｌがそれぞれ設けられる。これらのハンド５６Ｒおよび５６Ｌは、詳細な図示は省略するが、開閉可能に構成され、それによってロボット１０は、ハンド５６Ｒおよび５６Ｌを用いて物体を把持または挟持することができる。ただし、ハンド５６Ｒ、５６Ｌの形状は実施例の形状に限らず、人の手に酷似した形状や機能を持たせるようにしてもよい。
【００５５】
また、図示は省略するが、台車３０の前面、肩関節４８Ｒと肩関節４８Ｌとを含む肩に相当する部位、上腕５０Ｒ、上腕５０Ｌ、前腕５４Ｒ、前腕５４Ｌ、ハンド５６Ｒおよびハンド５６Ｌには、それぞれ、接触センサ５８（図３で包括的に示す）が設けられる。台車３０の前面の接触センサ５８は、台車３０への人間１６や他の障害物の接触を検知する。したがって、ロボット１０は、その自身の移動中に障害物との接触が有ると、それを検知し、直ちに車輪３２の駆動を停止してロボット１０の移動を急停止させることができる。また、その他の接触センサ５８は、当該各部位に触れたかどうかを検知する。
【００５６】
胴体４２の中央上部（人の首に相当する位置）には首関節６０が設けられ、さらにその上には頭部６２が設けられる。図示は省略するが、首関節６０は、３軸の自由度を有し、３軸の各軸廻りに角度制御可能である。或る軸（ヨー軸）はロボット１０の真上（鉛直上向き）に向かう軸であり、他の２軸（ピッチ軸、ロール軸）は、それぞれ、それと異なる方向で直交する軸である。
【００５７】
頭部６２には、人の口に相当する位置に、スピーカ６４が設けられる。スピーカ６４は、ロボット１０が、それの周辺の人に対して音声によってコミュニケーションをとるために用いられる。また、人の耳に相当する位置には、マイク６６Ｒおよびマイク６６Ｌが設けられる。以下、右のマイク６６Ｒと左のマイク６６Ｌとをまとめてマイク６６ということがある。マイク６６は、周囲の音、とりわけコミュニケーションを実行する対象である人間１６の音声を取り込む。さらに、人の目に相当する位置には、右の眼球部６８Ｒおよび左の眼球部６８Ｌが設けられる。右の眼球部６８Ｒおよび左の眼球部６８Ｌは、それぞれ右の眼カメラ７０Ｒおよび左の眼カメラ７０Ｌを含む。以下、右の眼球部６８Ｒと左の眼球部６８Ｌとをまとめて眼球部６８ということがある。また、右の眼カメラ７０Ｒと左の眼カメラ７０Ｌとをまとめて眼カメラ７０ということがある。
【００５８】
眼カメラ７０は、ロボット１０に接近した人の顔や他の部分ないし物体などを撮影して、それに対応する映像信号を取り込む。この実施例では、ロボット１０は、この眼カメラ７０からの映像信号によって、人の左右両目のそれぞれの視線方向（ベクトル）を検出する。
【００５９】
また、眼カメラ７０は、上述した全方位カメラ４６と同様のカメラを用いることができる。たとえば、眼カメラ７０は、眼球部６８内に固定され、眼球部６８は、眼球支持部（図示せず）を介して頭部６２内の所定位置に取り付けられる。図示は省略するが、眼球支持部は、２軸の自由度を有し、それらの各軸廻りに角度制御可能である。たとえば、この２軸の一方は、頭部６２の上に向かう方向の軸（ヨー軸）であり、他方は、一方の軸に直交しかつ頭部６２の正面側（顔）が向く方向に直行する方向の軸（ピッチ軸）である。眼球支持部がこの２軸の各軸廻りに回転されることによって、眼球部６８ないし眼カメラ７０の先端（正面）側が変位され、カメラ軸すなわち視線方向が移動される。なお、上述のスピーカ６４、マイク６６および眼カメラ７０の設置位置は、当該部位に限定されず、適宜な位置に設けられてよい。
【００６０】
このように、この実施例のロボット１０は、車輪３２の独立２軸駆動、肩関節４８の３自由度（左右で６自由度）、肘関節５２の１自由度（左右で２自由度）、首関節６０の３自由度および眼球支持部の２自由度（左右で４自由度）の合計１７自由度を有する。
【００６１】
図３はロボット１０の電気的な構成を示すブロック図である。この図３を参照して、ロボット１０は、ＣＰＵ８０を含む。ＣＰＵ８０は、マイクロコンピュータ或いはプロセッサとも呼ばれ、バス８２を介して、メモリ８４、モータ制御ボード８６、センサ入力／出力ボード８８および音声入力／出力ボード９０に接続される。
【００６２】
メモリ８４は、図示は省略をするが、ＲＯＭ、ＨＤＤおよびＲＡＭを含む。ＲＯＭおよびＨＤＤには、後述の各種プログラムが予め記憶される。
【００６３】
モータ制御ボード８６は、たとえばＤＳＰで構成され、各腕や首関節６０および眼球部６８などの各軸モータの駆動を制御する。すなわち、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、右眼球部６８Ｒの２軸のそれぞれの角度を制御する２つのモータ（図３では、まとめて「右眼球モータ９２」と示す）の回転角度を制御する。同様にして、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、左眼球部６８Ｌの２軸のそれぞれの角度を制御する２つのモータ（図３では、まとめて「左眼球モータ９４」と示す）の回転角度を制御する。
【００６４】
また、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、肩関節４８Ｒの直交する３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータと肘関節５２Ｒの角度を制御する１つのモータとの計４つのモータ（図３では、まとめて「右腕モータ９６」と示す）の回転角度を制御する。同様にして、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、肩関節４８Ｌの直交する３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータと肘関節５２Ｌの角度を制御する１つのモータとの計４つのモータ（図３では、まとめて「左腕モータ９８」と示す）の回転角度を制御する。
【００６５】
さらに、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、首関節６０の直交する３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータ（図３では、まとめて「頭部モータ１００」と示す）の回転角度を制御する。そして、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、車輪３２を駆動する２つのモータ（図３では、まとめて「車輪モータ３６」と示す）の回転角度を制御する。
【００６６】
モータ制御ボード８６にはさらにハンドアクチュエータ１０８が結合され、モータ制御ボード８６は、ＣＰＵ８０からの制御データを受け、ハンド５６Ｒ、５６Ｌの開閉を制御する。
【００６７】
センサ入力／出力ボード８８は、モータ制御ボード８６と同様に、ＤＳＰで構成され、各センサからの信号を取り込んでＣＰＵ８０に与える。すなわち、距離センサ４０のそれぞれからの反射時間に関するデータがこのセンサ入力／出力ボード８８を通じてＣＰＵ８０に入力される。また、全方位カメラ４６からの映像信号が、必要に応じてセンサ入力／出力ボード８８で所定の処理を施してからＣＰＵ８０に入力される。眼カメラ７０からの映像信号も、同様にして、ＣＰＵ８０に入力される。また、上述した複数の接触センサ５８（図３では、まとめて「接触センサ５８」と示す）からの信号がセンサ入力／出力ボード８８を介してＣＰＵ８０に与えられる。音声入力／出力ボード９０もまた、同様に、ＤＳＰで構成され、ＣＰＵ８０から与えられる音声合成データに従った音声または声がスピーカ６４から出力される。また、マイク６６からの音声入力が、音声入力／出力ボード９０を介してＣＰＵ８０に与えられる。
【００６８】
また、ＣＰＵ８０は、バス８２を介して通信ＬＡＮボード１０２に接続される。通信ＬＡＮボード１０２は、たとえばＤＳＰで構成され、ＣＰＵ８０から与えられた送信データを無線通信モジュール１０４に与え、無線通信モジュール１０４は送信データを、ネットワークを介してサーバ（図示せず）等に送信する。また、通信ＬＡＮボード１０２は、無線通信モジュール１０４を介してデータを受信し、受信したデータをＣＰＵ８０に与える。
【００６９】
図５は図２に示すコンピュータ１４におけるメモリ１６のメモリマップの一例を示す図解図であり、メモリ１６はプログラム記憶領域２０２およびデータ記憶領域２０４を含む。プログラム記憶領域２０２には、上で説明した特開２０１２‐２１５５５５号が開示している計測プログラム２０６が記憶されていて、この計測プログラム２０６は推定プログラムおよび解析プログラムを含む。プログラム記憶領域２０２はさらに、図６に詳しく示すサービス提供プログラム２０８を含む。
【００７０】
データ記憶領域２０４には、計測データバッファ２１０が設けられると共に、地図データ２１２が記憶される。計測データバッファ２１０には、上で説明したような人追跡システムによる計測結果、各対象の状態や属性／プロファイルを示す情報であり、状態としての位置、移動方向、３次元形状および姿勢、ならびに属性／プロファイルとしての身長、性別および大人／子供の区別がストアされる。さらに、対象が「１人」であるかグループに属するか、グループだとしたら「友達同士」、「家族連れ」、「カップル」のどのカテゴリに属するかなどのデータを含む。地図データ２１２は、このサービス提供ロボットシステム１００が適用される場所、イベント会場、ショッピングセンタなどの商業施設などの地図であり、ロボット１０や人の位置を判別するためなどに使用される。
【００７１】
なお、データ記憶領域２０４には、このような計測データを得るために必要な種々のデータ、たとえばパーティクルフィルタ、３次元形状モデルデータベース（ＤＢ）などが記憶されるのであるが、ここでは特開２０１２‐２１５５５５号を引用することによって、省略する。
【００７２】
図６を参照して、サービス提供処理の最初のステップＳ１では、コンピュータ１４は、図５に示す計測データバッファ２１０から、その時刻における、すべての人の位置情報（ｉｄ，ｘ，ｙ，ｚ）を取得する。ただし、ｉｄは各人の識別番号であり、ｘはｘ座標、ｙはｙ座標であり、ｚは人の背の高さである。なお、図１のショッピングモールにおいて、紙面の幅方向がｘ軸（ｘ座標）であり、紙面の奥行方向がＹ軸（ｙ座標）である。
【００７３】
次のステップＳ３において、コンピュータ１４は、ステップＳ１で取得した各人の位置情報に含まれる高さ情報ｚに基づいて、各人が大人か子供か判別する。ただし、このプログラムでは一例としてｚ情報が「１３０ｃｍ」未満の数値を示している人は「子供」と判定する。ただし、大人／子供の判定には他のパラメータを、高さ情報ｚとともに、または高さ情報ｚに代えて、採用してもよい。
【００７４】
続くステップＳ７でコンピュータ１４は、グループを同定する。つまり、各人の位置情報に基づいて同じグループに属する人のｉｄを１つのグループに纏める。なお、計測データバッファ２１０（図５）に、計測結果のデータとしてグループ情報が記憶されている場合には、先のステップＳ５やこのステップＳ７は省略してもよい。その場合は、各グループに属する人のｉｄは計測データバッファ２１０から取得すればよい。
【００７５】
このようにして、グループと各グループに属する人を特定した後、コンピュータ１４は、ステップＳ９において、各人の位置情報を参照して、ロボット１０が話しかけられる範囲（たとえば半径２−２０ｍの範囲）内に人が存在するかどうか判断する。
【００７６】
このステップＳ９で“ＮＯ”が判断されれば、先のステップＳ１に戻り、“ＹＥＳ”なら、コンピュータ１４は、次のステップＳ１１を実行して、話しかけの成功率Ｐsuccessを計算する。
【００７７】
発明者等は、実験によって、図７および図８に示す知見を得た。
【００７８】
図７はグループに含まれる人の数Ｇroup_sizeが話しかけの成功率Ｐsuccessに与える影響を示し、グループ内人数Ｇroup_sizeが多いほど成功率Ｐsuccessが高くなることを示している。
【００７９】
図8はグループに含まれる子供の数Ｃhild_existenceが話しかけの成功率Ｐsuccessに与える影響を示し、グループ内に1人でも子供がいれば成功率Ｐsuccessが劇的に高くなることを示している。
【００８０】
このような実験の結果知得した知見に基づいて、実施例のステップＳ１１では、上記の範囲内に存在するすべての人に対して、話しかけの成功率Ｐsuccess（ｉｄ）を数１に従って、つまり、グループ内人数Ｇroup_sizeおよび子供の存否Ｃhild_existenceを引数（パラメータ）として計算する。
［数１］
Ｐsuccess＝ａ*Ｇroup_size＋ｂ＊Ｃhild_existence＋ｄ
ここで、Ｇroup_sizeはグループに含まれる人数、Ｃhild_existenceは子供が含まれるかどうか、含まれているとき「１」、それ以外のとき「０」とする。
【００８１】
また、ａ、ｂ、ｄはそれぞれ係数であり、発明者等の実験によれば、実施例のショッピングモールでは、ａ＝０．１０４、ｂ＝０．４２１そしてｄ＝０．１７１とした。ただし、係数ｄは、予測精度を向上させるための補正パラメータである。 
【００８２】
ただし、これらの係数のチューニングは、たとえばイベントを開催する広場、ショッピングセンタのような商業施設のような施設ごとにチューニングしてもよい。そうすれば、施設やイベントの性格（たとえば家族向けか、子供向けか、大人向けかなどに）に応じて最適の成功率を計算することができる。したがって、施設毎にサービス提供の成功率を予測できるので、成功率の向上が一層期待できる。
【００８３】
なお、成功率の計算のためにチューニングする係数として、他の属性、たとえば話しかけの自然さ、発話の速度などを加えるようにしてもよい。
【００８４】
そして、ステップＳ１３では、コンピュータ１４は、ロボット１０に対して、ステップＳ１１で計算した成功率Ｐsuccessが最も大きくなる人に話しかけを実行するように、無線通信モジュール２０、ネットワーク２４、無線通信モジュール１０４を経由して、ＣＰＵ８０（図４）に命令を出す。このとき、もしロボット１０が発話コンテンツデータベースを持っていなければ、コンピュータ１４が発話コンテンツデータベース２０（図２）から読み出した発話文を、その命令とともにロボットに与える。もしロボット１０が発話コンテンツデータベースを持っていれば、コンピュータ１４は話しかけに適した発話文を指定して、命令をロボットに与える。
【００８５】
応じて、ロボット１０のＣＰＵ８０は、発話文を音声入／出力ボード９０に与える。したがって、スピーカ６４から発話文が発話されて、その人に対して話しかける。
【００８６】
なお、話しかけるとき、ロボット１０は話しかける対象の人に近寄って行ってもよい。この場合、ロボット１０のＣＰＵ８０は、モータ制御ボード８６を通して車輪モータ３６を駆動する。
【００８７】
この実施例によれば、話しかけの成功率を計算し、その成功率の高い人を選択して話しかけを実行するので、話しかけに続くサービスの提供、たとえばショッピングモール内の店舗あるいは特定の商品の宣伝や広告など、の成功率の向上が期待できる。
【００８８】
ただし、成功率ではなく、失敗率を計算し、その失敗率の小さい人に対して話しかけを実行することも可能であるが、いずれの場合も、成功率に相関する数値であることは間違いない。
【００８９】
なお、この発明に利用できるコミニュケーションロボットは、図３および図４の実施例で説明したロボット１０に限定されるものではない。
【００９０】
さらに、ロボット１０の周囲の人の位置や姿勢などを検出するための人追跡システムも、実施例で説明したシステムに限定されるものではない。他の構成の人追跡システムが利用されてもよい。
【００９１】
さらに、実施例では遠隔操作コンピュータ１４がロボット１０に命令を与えて話しかけさせたが、コンピュータ１４に代わって、ロボット１０たとえば図４のＣＰＵ８０が計測プログラム２０６および／またはサービス提供プログラム２０８（図５）を実行するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９２】
１０  …ロボット
１２  …距離画像センサ
１４  …コンピュータ
１００  …サービス提供ロボットシステム
【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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