(57)【要約】  【構成】  関係検知システムは、各人に取り付けられた無線タグ１８を検出する複数の読取機２０を含む。読取機２０は無線タグ１８との距離または無線タグ１８の方向を検出する。この距離情報または方向情報に基づいて無線タグ１８すなわち人間１４の位置が検出され、人間１４の移動軌跡が記録される。そして、たとえば、移動軌跡に基づいて、ある人間１４と他の人間１４とがほぼ同時に同じような軌跡を移動したか否かが判定され、これによって、人間１４の友好関係が把握される。  【効果】  人間の移動軌跡を検出していくことによって、短期間で人間関係を検知できる。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の領域における人間の移動を検出して、ある人間と他の人間との関係を検知する関係検知システムであって、
各人間に取り付けられる複数の無線タグ、
前記領域内に配置されて前記無線タグを検出する複数の読取機、
前記複数の読取機によって検出された無線タグの位置を検出する位置検出手段、
前記位置検出手段によって検出された位置に基づいて該無線タグの移動軌跡を記録する移動軌跡記録手段、および
前記移動軌跡記録手段によって記録された移動軌跡に基づいて前記関係を把握する把握手段を備える、関係検知システム。
【請求項２】
前記把握手段は、前記移動軌跡に基づいてある人間と他の人間とが過去の一定時間の間に一定距離内に存在すると判断されるとき、該人間同士が友好的関係にあると判定する関係判定手段を含む、請求項１記載の関係検知システム。
【請求項３】
前記把握手段は、前記移動軌跡に基づいてある人間が過去の一定時間の間に平均的な移動軌跡から一定距離内に存在しないと判断されるとき、該人間の行動が特異であると判定する行動判定手段を含む、請求項１または２記載の関係検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は関係検知システムに関し、特にたとえば、所定の領域における人間の移動を検出して、ある人間の他の人間との関係を検知する関係検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、人間関係を把握する手法として、たとえばモレノ(J.L.Moreno)によって考案されたソシオメトリ(sociometry)がよく知られている。ソシオメトリは、集団内における好き（受容）と嫌い（拒否）とを調査することで、集団内における個人の位置や人間関係等を測定するものである。たとえば、学校教育における学級内の児童・生徒の人間関係を把握するために適用されることが多い。ソシオメトリックテストと呼ばれる調査では、たとえば「クラス内で好きな人は誰？一緒に遊びたくない人は誰？」のような設問がなされ、好きな人および嫌いな人の名前を各人に書かせている。このテストの結果に基づいて、必要に応じてソシオグラムと呼ばれる図やソシオマトリクスと呼ばれる表などを作成することで、たとえば集団内の人気者、孤立児，排斥児など、個々の集団内の位置や友人関係等が明らかになる。たとえば、非特許文献１や非特許文献２には、ＰＣにおいて、ソシオメトリックテストによって得た情報を入力データとしてソシオグラム等を出力するソフトウェアが紹介されている。
【０００３】
ところが、このソシオメトリックテストを用いた従来技術では、次のような問題があった。すなわち、各構成員に直接好き嫌いを答えさせるので、その回答に偽りが含まれるおそれがあった。また、設問の内容や時期等の調査の仕方によっては、人権問題となってしまったり、あるいはその後の人間関係に悪影響を及ぼしたりするおそれが強かった。したがって、正確な情報が得られず、構成員の関係を正確に把握することができなかった。
【０００４】
そこで、本件出願人は、２００３（平成１５）年１０月３１日付けで出願した特願２００３−３７１４７４号において、構成員の関係を正確に把握可能な関係検知システムを提案している。このシステムでは、簡単に言えば、組織内にたとえばコミュニケーションロボットを導入して、構成員同士がコミュニケーションロボットの前に同時に滞在した時間に基づいて、組織内の人間関係を検知するようにしている。
【非特許文献１】“ソシオメトリックスふれん図”、[online]、スズキ教育ソフト株式会社、［平成１５年９月１７日検索］、インターネット＜URL：http://www.suzukisoft.co.jp/products/frends/index.htm＞
【非特許文献２】“ソシオメトリックテスト for Windows”、[online]、シーイーエス開発室、［平成１５年９月１７日検索］、インターネット＜URL：http://plaza5.mbn.or.jp/~cesdev/socio.html＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この先行技術では、組織内の構成員の関係性を正確に把握することができるが、その検知のために比較的長期にわたるデータ収集が必要であった。
【０００６】
それゆえに、この発明の主たる目的は、ある人間の他の人間との関係を短期間で検知することができる、関係検知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】
【０００７】
請求項１の発明は、所定の領域における人間の移動を検出して、ある人間の他の人間との関係を検知する関係検知システムであって、各人間に取り付けられる複数の無線タグ、領域内に配置されて無線タグを検出する複数の読取機、複数の読取機によって検出された無線タグの位置を検出する位置検出手段、位置検出手段によって検出された位置に基づいて該無線タグの移動軌跡を記録する移動軌跡記録手段、および移動軌跡記録手段によって記録された移動軌跡に基づいて関係を把握する把握手段を備える、関係検知システムである。
【０００８】
請求項１の発明では、ある人間の他の人間との関係を検知するために、各人間にはそれぞれ無線タグが取り付けられる。無線タグとしては、実施例では、ＲＦＩＤタグまたは赤外線タグが適用される。無線タグの装着された各人が存在することとなる所定の領域は、たとえば、人間の移動を前提とするものであり、実施例では、博物館や科学館などのような展示環境が適用される。この領域内には、無線タグを検出する複数の読取機が配置されている。たとえば、無線タグがＲＦＩＤタグである場合には読取機はＲＦＩＤタグとの距離等を検出し、無線タグが赤外線タグである場合には読取機は赤外線タグの方向等を検出する。そして、位置検出手段は、複数の読取機によって検出された無線タグすなわち人間の位置を検出する。たとえば、無線タグの位置は、３つの読取機によって検出された該無線タグの距離情報または方向情報によって特定される。この検出された位置に基づいて、移動軌跡記録手段は、無線タグすなわち人間の移動軌跡を記録する。把握手段は、移動軌跡に基づいてある人間の他の人間との関係を把握する。したがって、請求項１の発明によれば、人間の移動を検出していくことで、短期間で人間の関係を検知することができる。
【０００９】
請求項２の発明は、請求項１の発明に従属し、把握手段は、移動軌跡に基づいてある人間と他の人間とが過去の一定時間の間に一定距離内に存在すると判断されるとき、該人間同士が友好的関係にあると判定する関係判定手段を含む。
【００１０】
請求項２の発明では、ほぼ同時に同じような軌跡を移動した人間同士には友好的な関係が存在すると考えられるので、関係判定手段は、移動軌跡に基づいて人間の友好関係を判定する。したがって、請求項２の発明によれば、移動を検出していくことによって、人間の友好関係を短期間で検知することができる。
【００１１】
請求項３の発明は、請求項１または２の発明に従属し、把握手段は、移動軌跡に基づいてある人間が過去の一定時間の間に平均的な移動軌跡から一定距離内に存在しないと判断されるとき、該人間の行動が特異であると判定する行動判定手段を含む。
【００１２】
請求項３の発明では、行動判定手段は、ある人間の移動軌跡と平均的な移動軌跡とに基づいて、ある人間の移動が特異であるか否かを判定する。したがって、請求項３の発明によれば、特異な行動をとる人間を検知することができる。
【発明の効果】
【００１３】
この発明によれば、複数の読取機によって無線タグの位置を検出して、人間の移動軌跡を記録し、その移動軌跡に基づいてある人間の他の人間との関係を把握することができる。したがって、人間の移動を検出していくことによって、短期間で人間の関係を検知することができる。
【００１４】
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。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
図１を参照して、この実施例の関係検知システム１０は、所定の領域１２における人間１４の移動を検出して、ある人間１４と他の人間１４との関係を検知するためのものである。この実施例では、所定の領域１２の一例として、博物館や科学館などの人間の移動を前提とする展示環境を適用した場合を説明する。つまり、展示室１２では複数の展示物１６が所定の位置に配置されるので、人間１４は様々な展示物１６を見るために展示室１２内を移動する必要がある。この関係検知システム１０は、人間の移動が必要とされまたは前提とされるような所定の領域において、人間の移動を検出することによって、人間の関係を把握しようとするものである。
【００１６】
移動を検出するために、各人間１４には無線タグ１８が取り付けられ、展示室１２内には無線タグ１８を検出するための複数の読取機２０が設けられる。この実施例では、無線タグ１８にはＲＦＩＤタグが用いられる。ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）は、電磁波を利用した非接触ＩＣタグによる自動認識技術のことである。ＲＦＩＤタグは、識別情報用のメモリや通信用の制御回路等を備えるＩＣチップおよびアンテナ等を含む。メモリには、人間１４を識別可能な情報が予め記憶され、その識別情報が所定周波数の電磁波・電波等によってアンテナから出力される。
【００１７】
なお、伝送方式としては、この実施例では、展示室１２内における人間１４の位置を検出するので、たとえば、交信距離の比較的長いマイクロ波方式（最大５ｍ程度)または電磁誘導方式（最大１ｍ程度）のものを使用するのが望ましい。これらの場合には、人間１４は読取機２０の検知可能領域に入ると、無線タグ１８を身に着けているだけで簡単に認識されることになる。また、電源の方式は、適切な交信距離領域を確保するため、電池内蔵の能動型を用いるのが望ましい。また、タグの形態ないし形状は任意であり、たとえばカード形、ラベル形、コイン形、スティック形であってよい。無線タグ１８は、人間（ユーザ）１４に緊張感を与えたり不自然な行動をとらせたりするのを防ぐために、各ユーザ用の名札などに装着しておくのが望ましい。
【００１８】
読取機２０は、この実施例では、ＲＦＩＤタグからの出力情報を検出するものである。具体的には、読取機２０はアンテナを含み、ＲＦＩＤタグから送信される識別情報の重畳された電波をアンテナを介して受信し、電波信号を増幅し、当該電波信号から識別情報を分離し、当該情報を復調（デコード）する。また、この実施例では、読取機２０は、測定した電波強度に基づいて、そのＲＦＩＤタグと読取機２０との距離を測定する。
【００１９】
読取機２０では無線タグ１８との距離が測定されるので、無線タグ１８（人間１４）の位置特定のためには、無線タグ１８は少なくとも３つの読取機２０によって検出される必要がある。したがって、無線タグ１８を装着した人間１４が入口から入って出口から出るまで展示室１２内のどの位置にあっても、少なくとも３つの読取機２０によって検出され得るような配置で、複数の読取機２０が設置されている。
【００２０】
図２には、関係検知システム１０の電気的な構成が示される。この図２を参照して、関係検知システム１０は全体的な制御を担当するＣＰＵ２２を含む。ＣＰＵ２２にはバスを介してメモリ２４が接続され、メモリ２４はＲＡＭ、ＲＯＭ、ＨＤＤなどを含む。ＲＯＭないしＨＤＤにはこのシステムの動作を制御するためのプログラムが記憶されていて、ＣＰＵ２２はこのプログラムに従って処理を実行する。ＲＡＭはＣＰＵ２２の作業領域またはバッファ領域として使用される。また、ＣＰＵ２２には通信装置２６が接続されている。通信装置２６は、たとえば無線ＬＡＮ、インタネットのようなネットワークを介して、外部のコンピュータと無線または有線で通信するためのものである。さらに、ＣＰＵ２２には、複数の読取機２０がたとえばＲＳ−２３２Ｃ等の汎用インタフェースを介して接続される。各読取機２０で検出された無線タグ１８の識別情報や距離などのデータはＣＰＵ２２に与えられ、メモリ２４の所定領域に記憶される。
【００２１】
なお、図２では、複数の読取機２０のすべてが１つのコンピュータ（ＣＰＵ２２）に接続されている場合を示したが、関係検知システム１０は１または複数の読取機２０を担当する複数のコンピュータによって構成されてもよい。この場合、各コンピュータは、読取機２０で検出した情報を含むデータを通信装置を介して、メインとなる１つのコンピュータに送信する。
【００２２】
この関係検知システム１０では、一定時間（たとえば１秒）ごとに、読取機２０で検出した無線タグ１８の情報が、ＣＰＵ２２によって取得される。つまり、ＣＰＵ２２は、たとえば１秒間隔で無線タグ１８の検出を行う。読取機２０では、無線タグ１８の識別情報が検出されるとともに、電波強度に基づいて該無線タグ１８との距離が検出される。読取機２０は、検出した無線タグ１８の識別情報と距離情報とともに、検出した時刻の情報をＣＰＵ２２に出力する。各読取機２０はＣＰＵ２２によって同期がとられている。
【００２３】
ＣＰＵ２２は取得した情報をメモリ２４に記憶する。メモリ２４には無線タグ１８の識別情報に対応付けて人間１４のたとえばＩＤ番号、名前のようなユーザ情報が予め登録されている。したがって、取得した識別情報に基づいて、読取機２０で検出された人間１４を特定することができる。
【００２４】
また、メモリ２４には各読取機２０の展示室１２における位置座標に関する情報が予め登録されている。なお、展示室１２における位置データは、図１に示すようにＸＹ２次元平面座標系で表され、この実施例では鉛直方向（Ｚ軸）については設定されない。ＣＰＵ２２は、同一の無線タグ１８の識別情報を検出した３つの読取機２０との間で検出された距離情報と、各読取機２０の位置データとに基づいて、その無線タグ１８（人間１４）の展示室１２における位置座標を特定することができる。
【００２５】
さらに、ＣＰＵ２２は、人間１４の移動軌跡を記録し、すなわち、算出した人間１４の位置座標をその検出時刻ｔｎに対応付けてメモリ２４に記憶する。具体的には、図３に示すように、人間１４（識別情報またはＩＤ番号）ごとに、その移動軌跡が記憶される。移動軌跡データは時系列データであり、時刻ｔｎにおける位置をＰｔｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）としたとき、時刻ｔ０からｔｎまでの軌跡は、点列Ｐｔ０，Ｐｔ１，…，Ｐｔｎとして表される。図３では、ＩＤがＩａであるユーザの移動軌跡データ（Ｐａｔ０，…，Ｐａｔｎ，…）と、ＩＤがＩｂであるユーザの移動軌跡データ（Ｐｂｔ０，…，Ｐｂｔｎ，…）とが示されている。なお、この実施例では、検出時刻ｔｎの情報は各読取機２０から出力するようにしているが、他の実施例ではＣＰＵ２２で検出時刻ｔｎをカウントするようにしてもよい。
【００２６】
この移動軌跡に基づいて人間の関係（たとえば対人関係、社会的関係）が把握される。つまり、この実施例では、移動軌跡を算出した後、すべてのユーザの組み合わせ（Ａ，Ｂ）について、人間関係の判定が行われる。ほぼ同時に同じような軌跡を移動したユーザ間には友好的な人間関係が存在すると考えられるので、この考えに基づいて人間関係を判定する。すなわち、ユーザＡとユーザＢとが過去の一定時間Ｔの間に一定距離Ｄ以内に存在するか否かが判断される。なお、ＴおよびＤの値はそれぞれ所定の値が予め設定される。詳しくは、過去の一定時間Ｔの間の各検出時刻について、ＡとＢとの距離の平均値を算出して、この距離の平均値が距離閾値Ｄ以内にあるか否かが判定される。そして、ユーザＡとユーザＢとが過去一定時間Ｔの間に一定距離Ｄ以内に存在するときには、ＡとＢには友好的な関係が存在すると判定され、一方、そうでないときにはＡとＢには友好的な関係が存在しないと判定される。
【００２７】
この実施例では、発見した無線タグ１８の位置および移動軌跡を検出して、ユーザの移動軌跡を比較判定することによって、ユーザ間の友好関係を把握することができる。したがって、ユーザの移動軌跡を検出していくことによって、ほぼリアルタイムで、つまり短期間で人間関係を検知することができる。もちろん、全てのユーザの移動行動を検出した後に人間関係を検知することも可能である。
【００２８】
また、各ユーザの移動行動についても、標準的な移動行動との関係が把握される。つまり、あるユーザＡが、過去の一定時間Ｔの間に平均的な軌跡αから一定距離Ｄ以内に存在するか否かが判断される。標準的な移動軌跡αは、多数のユーザの移動軌跡を収集することによって得られる。つまり、標準軌跡αは、たとえば過去にこの関係検知システム１０を利用した全員に関する移動軌跡の平均から算出され、メモリ２４の所定領域に予め記憶されている。あるいは、他の実施例では、平均的な移動軌跡を複数設けて、標準軌跡集合α＝｛α０，α１，…，αｎ｝として記憶しておいてもよく、この場合には、この標準軌跡集合αとユーザの移動軌跡とを比較する。
【００２９】
移動軌跡の比較判定では、詳しくは、上述の友好関係の判定と同様にして、一定時間Ｔの間の各検出時刻について、ユーザＡと標準軌跡との距離を算出して、この距離の平均値が距離閾値Ｄ以内にあるか否かが判断される。なお、一定時間Ｔの値と一定距離Ｄの値は、上述の友好関係の判定の場合のＴおよびＤの値と同一に設定されなくてよい。そして、ユーザＡが過去一定時間Ｔの間に平均的な軌跡αから一定距離Ｄ以内に存在するときは、Ａの移動行動は平均的であると判定され、一方、そうでないときにはＡの移動行動は特異であると判定される。
【００３０】
このように、各ユーザの移動行動と標準的な行動との関係を検知して、各ユーザが標準的な行動をとる者であるのか特異な行動をとる者であるのかを把握することができる。また、この行動判定の結果として、各展示物１６に対して、特に興味を持ったまたは興味を持たなかったユーザを発見することもできる。したがって、検知した関係を展示案内に役立てることも可能であり、また、展示環境の異常なども検出することが可能となる。
【００３１】
図４および図５には、この関係検知システム１０の動作の一例が示される。図４の最初のステップＳ１で、関係検知システム１０のＣＰＵ２２は、発見したすべての無線タグ１８のＩＤ（識別情報）、距離、および検出時刻に関する情報を含むデータを各読取機２０から取得して、メモリ２４に記憶する。次に、ステップＳ３で、取得した各ＩＤについて、現在位置と移動軌跡とが算出される。ＩＤ（無線タグ１８すなわち人間１４）の現在位置は、３つの読取機２０からの距離に基づいて特定される。また、移動軌跡データは、図３に示したように、各検出時刻ｔｎにおける位置座標の時系列データとして記憶される。
【００３２】
続いて、ステップＳ５で、関係判定を行うためのＩＤの組み合わせ（Ａ，Ｂ）を選択する。つまり、すべてのユーザのＩＤから関係判定を行う２つのＩＤ（ＡおよびＢとする。）を選択する。そして、ステップＳ７で、ＡとＢとの移動軌跡データに基づいて、ＡとＢとが過去の一定時間Ｔの間に一定距離Ｄ以内に存在するか否かが判断される。具体的には、過去の一定時間Ｔ内の各検出時刻についてＡとＢとの距離の平均値を算出し、この距離平均値が距離閾値Ｄ以内にあるか否かを判定する。
【００３３】
ステップＳ７で“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ９でＡとＢには友好的関係が存在すると判定する。一方、ステップＳ７で“ＮＯ”であれば、ステップＳ１１でＡとＢには友好的関係が存在しないと判定する。判定結果は、たとえば各ユーザ情報に、友好関係データとして友好関係にある他のユーザのＩＤを記録するようにしてもよい。あるいは、友好関係データとして、友好関係にあるユーザ同士の組み合わせを記録するようにしてもよい。
【００３４】
そして、ステップＳ１３では、すべてのＩＤの組み合わせについて関係判定が終了したか否かが判断され、“ＮＯ”であればステップＳ５に戻って処理を繰り返す。一方、ステップＳ１３で“ＹＥＳ”であれば、次の図５のステップＳ１５へ進む。
【００３５】
なお、この図４では省略してあるが、判定結果は、たとえば、関係検知システム１０の図示しないディスプレイなどに表示し、または音声で出力するようにしてもよい。これらの場合には、関係検知システム１０のオペレータは、ほぼリアルタイムでユーザの人間関係を知ることができる。
【００３６】
続いて、図５のステップＳ１５では、行動判定を行うためのＩＤ（Ａ）の選択が行われる。つまり、すべてのユーザのＩＤから１つのＩＤ（Ａとする。）を選択する。続いて、ステップＳ１７で、Ａの移動軌跡データと標準的な移動軌跡データαとに基づいて、Ａが過去の一定時間Ｔの間に平均的な軌跡αから一定距離Ｄ以内に存在するか否かが判断される。具体的には、過去の一定時間Ｔ内の各検出時刻についてＡとαとの距離の平均値を算出し、この距離平均値が距離閾値Ｄ以内にあるか否かを判定する。
【００３７】
このステップＳ１７で“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ１９で、Ａの移動行動は平均的であると判定する。一方、ステップＳ１７で“ＮＯ”であれば、ステップＳ２１でＡの移動行動は特異であると判定する。判定結果は、たとえば、各ユーザ情報に、特異行動をする者であることを示すデータを記録するようにしてもよいし、あるいは、行動データとして、特異行動をするユーザのＩＤを記録するようにしてもよい。
【００３８】
続いて、ステップＳ２３で、すべてのＩＤについて行動判定が終了したか否かを判断し、“ＮＯ”であれば、ステップＳ１５へ戻って処理を繰り返す。なお、行動判定結果は、上述の関係判定結果と同様に、表示または音声出力などによって、オペレータに通知するようにしてもよい。
【００３９】
一方、ステップＳ２３で“ＹＥＳ”であれば、続くステップＳ２５で、この関係検知処理を終了するか否かを判断する。このステップＳ２５で“ＮＯ”であれば、図４のステップＳ１に戻って処理を繰り返す。なお、このステップＳ１からの処理は一定時間（たとえば１秒）ごとに実行される。したがって、無線タグ１８の検出、位置の検出、移動軌跡の検出、および関係の把握などが繰り返し実行される。一方、ステップＳ２５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、たとえば、オペレータによって図示しない操作部から終了を指示する操作入力があった場合、あるいは、所定の時間が経過した場合などには、この関係検知処理を終了する。
【００４０】
なお、上述の実施例では、関係判定処理（ステップＳ５からステップＳ１３）を、たとえば検出時刻ごとのような一定時間ごとに実行するようにしているが、この関係判定処理は、検出時刻間隔よりも長い所定の時間ごとに実行するようにしてもよい。また、行動判定処理（ステップＳ１５からステップＳ２３）についても同様である。
【００４１】
また、上述の各実施例では、１つの展示室１２における移動を検出して、関係を把握するようにしているが、複数の展示室１２にわたる移動を検出するようにしてもよい。
【００４２】
また、上述の各実施例では、無線タグ１８としてＲＦＩＤタグを適用した場合を説明したが、無線タグ１８としては赤外線ＬＥＤタグを適用するようにしてもよい。この場合には、読取機２０としては、赤外線カメラのような赤外線センサが適用される。そして、読取機２０は、所定の検出時刻ｔｎにおいて赤外線ＬＥＤタグの識別情報を検出するとともに、赤外線ＬＥＤタグの存在する方向を数度以下の解像度で検出する。したがって、ＣＰＵ２２は、ＲＦＩＤタグの場合と同様に、３つの読取機２０から与えられた方向情報に基づいて、無線タグ１８すなわち人間１４の位置を特定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】この発明の一実施例の関係検知システムの概要を示す図解図である。
【図２】関係検知システムの電気的構成を示すブロック図である。
【図３】メモリに記憶される移動軌跡の内容の一例を示す図解図である。
【図４】関係検知システムの動作の一例の一部を示すフロー図である。
【図５】図４の続きを示すフロー図である。
【符号の説明】
【００４４】
１０  …関係検知システム
１２  …展示室
１４  …人間
１８  …無線タグ
２０  …読取機
２２  …ＣＰＵ
２４  …メモリ
【図１】
2005327156.tif 000003
【図２】
2005327156.tif 000004
【図３】
2005327156.tif 000005
【図４】
2005327156.tif 000006
【図５】
2005327156.tif 000007