(57)【要約】【課題】エレベータ、電車、ホール等の所定空間内において人による死角が生じたとしても、所定空間内の人数の把握を行う。【解決手段】所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離をセンサによって検出することにより、検出された距離の二次元平面分布あるいは三次元空間分布を取得し、センサの検出により新たに取得した距離の二次元平面分布あるいは三次元空間分布を、所定空間内の人数と距離の二次元平面分布あるいは三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、学習器から出力値として予測人数を出力するようにした。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離をセンサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得工程と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測工程とを備えていることを特徴とする人数予測方法。
【請求項２】
前記センサが前記所定空間外に配置されていることを特徴とする請求項１記載の人数予測方法。
【請求項３】
所定空間内の所定の二次元平面に存在する物体との距離をセンサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布を取得する取得工程と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測工程とを備える人数予測方法であって、前記センサが前記所定空間外に配置されており、前記センサが、水平方向にレーザ光を照射して反射光を受光することによって、水平方向における前記センサからの距離を検出するものであり、前記センサが人の上半身を検出できる高さに配置されていることを特徴とする人数予測方法。
【請求項４】
前記学習器が、サポートベクターマシンを用いたものであることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の人数予測方法。
【請求項５】
前記所定空間はエレベータ内空間であることを特徴とする請求項１から４のいずれかに記載の人数予測方法。
【請求項６】
前記センサがレーザレンジスキャナであることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の人数予測方法。
【請求項７】
前記センサが二次元距離画像センサであることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の人数予測方法。
【請求項８】
所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離を検出するセンサと、前記センサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手段と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手段とを備えていることを特徴とする人数予測装置。
【請求項９】
請求項８記載の人数予測装置を備えていることを特徴とする移動ロボット。
【請求項１０】
コンピュータに、センサによって検出された、所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手順と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手順とを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、人数予測方法、人数予測装置、移動ロボット及びプログラムに関するものであり、特に、距離を測定するセンサと学習器を用いて、エレベータ等の空間内の人数予測を行う人数予測方法、人数予測装置、移動ロボット及びプログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
現在、搬送用や警備用の移動ロボットが開発されており、これらの移動ロボットはエレベータを有するオフィスや病院などの環境で利用されることが期待されている。このような環境においては、エレベータが1機しか存在しない環境や人口密度の高い環境である場合もあり、人々がエレベータを利用する頻度が高く、常に誰かがエレベータ内にいることが多い。
【０００３】
一方、オフィス等の環境で実際に使用されている移動ロボットにおいては、エレベータに人が乗っている場合は、エレベータに乗り込まないものしか存在しない（非特許文献１、２参照）。そのため、従来の移動ロボットでは、人がエレベータに乗っている場合に自らが利用することができず、移動時間のタイムロスが発生してしまっているものと想定される。したがって、人々がエレベータを利用する頻度の高い環境においては、エレベータの乗り込みが可能か否かを的確に判断して、移動ロボットが人と共にエレベータに乗り込み可能ならば同乗することにより、移動ロボット自身の任務遂行を速やかに行う必要がある。
【０００４】
平成２１年にロボットビジネス推進協議会が「人と同乗するサービスロボットの運用が可能なエレベータの検査指針」（非特許文献３参照）を示しており、人と同乗する移動ロボットの開発が進められている現状にある。また、エレベータを人と共に利用する移動ロボットに関する技術としては、エレベータ内のセンサによってエレベータ内の乗車数を検出して、人が乗車しているエレベータであっても乗込み可能な場合は、通信手段を介して移動ロボットを当該エレベータに乗り込ませるもの（特許文献１、２参照）や、移動ロボットに設けたセンサによってエレベータ内で人が存在しない位置を検出してエレベータに乗り込むもの（特許文献３、非特許文献４参照）がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平６−９１８２号公報
【特許文献２】特開２００３−８１５４４号公報
【特許文献３】特開２００５−１８３８２号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】青山元、外４名、「ロボットのエレベータ乗降の検査指針」、第29回日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)、一般社団法人日本ロボット学会、平成23年9月7日
【非特許文献２】酒井龍雄、外４名、「病院内搬送用自律移動ロボットシステム」、松下電工技報、パナソニック電工株式会社、平成17年5月、第53巻、第2号、p.62-67
【非特許文献３】「人と同乗するサービスロボットの運用が可能なエレベータの検査指針」、［online］、平成21年、ロボットビジネス推進協議会、［平成23年11月9日検索］、インターネット〈URL：http://www.roboness.jp/img/pdf/anzen_katsudo_seika02.pdf〉
【非特許文献４】吉田昌弘、外２名、「自律移動マニピュレータによるエレベータを用いたフロア間移動の実現−アクションプリミティブによる動作設計と実装−」、ロボティクス・メカトロニクス講演会’04講演論文集、一般社団法人日本機械学会、平成16年6月18日、2A1-L1-53
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、前者のようにエレベータ内にセンサを設ける場合は、個々のエレベータを改造する必要があって高コストになってしまう。また、後者のように移動ロボットにセンサを設ける場合は、エレベータ外部からエレベータ内を検出する必要があり、エレベータ前方に人がいて死角が生じる場合には、エレベータ後方の人の有無が検出できず、エレベータ後方に空きスペースがあっても、エレベータ内に乗り込めないと判断してしまう可能性が高い。
【０００８】
本発明者らは、予備的実験として、測域センサ（LRS）を用いて脚の本数をカウントする手法や、カメラで顔を検出（認識）する手法を用いて、エレベータ外部からエレベータ内部の乗車数を直接的に検出した。しかしながら、下記の4点を主な理由として、エレベータ内の乗車数を検出することは困難であった。
・複数の人が前後に重なって死角が生じる場合、背後にいる人の脚や顔が検出されない場合があること。
・エレベータ前側の隅（死角）に人が入ると、その人の脚や顔が検出されない場合があること。
・エレベータ内の鏡に映った人などが顔認識されてしまうこと。
・顔認識精度がエレベータ内の人の顔の向きに依存し、エレベータ内の人が、例えば、エレベータ奥側を向いていた場合には、顔認識が不可能であること。
このように、いずれのセンサでも死角による人の不検出が大きな問題となっている。
【０００９】
また、センサの個数を増やして異なる位置からエレベータ内を検出すれば、死角を小さくすることができると考えられるものの、1台のロボットに搭載可能なセンサの数や配置には限界があるため、LRSの個数を増やしたとしても、乗車数検出の精度を大幅に向上させることは難しい。しかも、短時間での判断が必要となる。
【００１０】
これまでは、エレベータ外部からエレベータ内部の乗車数を直接的に検出する場合について述べたが、エレベータ内の天井に設けたセンサからエレベータ内の乗車数を直接的に検出しようとする場合においても、センサから近い位置に背の高い人がいて、該背の高い人の背後の死角に人がいる場合には死角による人の不検出が生じる。
【００１１】
そこで、本発明では、エレベータ・電車・ホール・道路等の屋内外の所定空間への移動ロボットの進入の可否を判断するパラメータとしてその空間内の人数に着目して、所定空間内で人による死角が生じたとしても、所定空間内の人数の把握を行う人数予測方法、人数予測装置、移動ロボット及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記課題を解決するために、本発明の人数予測方法は、所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離をセンサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得工程と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測工程とを含むようにしたことを特徴とする。
【００１３】
上記課題を解決するために、本発明の人数予測装置は、所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離を検出するセンサと、前記センサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手段と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手段とを設けたことを特徴とする。
【００１４】
上記課題を解決するために、本発明の移動ロボットは、所定空間外から前記所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離を検出するセンサと、前記センサによって検出することにより、前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手段と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手段とを設けたことを特徴とする。
【００１５】
上記課題を解決するために、本発明のプログラムは、コンピュータに、センサによって検出された、所定空間内の所定の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を取得する取得手順と、前記センサの検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布を、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布あるいは前記三次元空間分布との関係を機械学習した学習器に入力して、前記学習器から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する人数予測手順を実行させるようにしたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の人数予測方法、人数予測装置、移動ロボット及びプログラムによれば、所定空間内の人数と、センサによって検出された、その空間内の二次元平面あるいは三次元空間に存在する物体との距離の二次元平面分布あるいは三次元空間分布との関係を機械学習した学習器を用いることにより、その空間内で人による死角が生じるような場合であっても、センサによって検出される人と当該人の背後の死角で形成される分布のパターンと人数との関係を考慮して間接的に人数を推定することができる。これにより、従来の直接的な人数検出の手法では不可能であった当該死角領域に存在する人も含めた人数の把握が可能になる。そのため、本発明の人数予測方法、人数予測装置、移動ロボット及びプログラムは、従来の直接的な人数検出の方法よりも効果的な人数把握が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】LRS１によって、エレベータの中を観測したときの物体と死角の検出イメージを示す上面図
【図２】移動ロボット(人数予測装置）の構成を模式的に表したブロック図
【図３】乗車数予測の実験環境となる仮想エレベータ１２を示す図
【図４】本発明の人数予測方法・人数予測装置を用いて、各種条件下で乗車数予測を行った結果を示すグラフ
【図５】LRS１で取得した検出データに基づいて直接的乗車数検出を行う際に、物体数検出アルゴリズムによってグループ化を行う手法を示す図
【図６】本発明の人数予測方法・人数予測装置を用いて人数予測を行った結果を、直接的人数検出の結果と共に示すグラフ
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を用いて本発明の人数予測装置を移動ロボットに実装した場合について説明する。
【００１９】
図１は、本発明の実施形態となる移動ロボットがエレベータ内の人数予測を行う様子を模式的に表した平面図である。図に示したように、Robot２（移動ロボット・人数予測装置）は、Elevator３（エレベータ）の外に配置されている。また、Robot２に設けられたLRS１（Laser Range Scanner（センサ））は、水平方向にレーザ光を照射し、その照射方向にある障害物からの反射光を受光することによって、レーザ光の光源からその障害物までの水平方向における距離を検出する。したがって、このLRS１によって、Elevator３の中を観測した場合、LRS１によって検出された距離は、エレベータ内のObject４Ａ〜４Ｄ（物体）が占有するスペースと、当該Object４Ａ〜４Ｄ背後の死角を含むスペースを含む分布を代表するものであると言える。
【００２０】
LRS１の出力データは、IDと距離から成る。ここで、このIDは、LRS１スキャン中で1番目のレーザを、基準となる所定方向に照射するときに、何番目に照射したレーザであるかを示す番号を示すものであり、また、LRS１の角速度は一定であり、IDが1つずつ増える毎に一定角度ずつレーザを照射する方向が変化するため、IDはどの方向にレーザを照射して物体との距離を検出するかを示す検出角度に相当するものである。また、LRS１で検出された障害物の位置をx座標、y座標に変換して出力することができる。ここで、LRS１スキャンにおけるエレベータ内の検出データは、例えば、距離のみを用いれば、1スキャンに含まれるレーザの数がN本のとき、N次元の特徴パラメータで表されることになる。
この検出データを用いて人数予測する場合には、SVM５（Support Vector Machine（学習器））を用いて新たに検出された1スキャンによるエレベータ内の検出データが、乗車数が何人となる場合に相当するパターンであるかを分類することによって、エレベータ内の乗車数を予測することになる。
【００２１】
図２は、Robot２の構成を模式的に表したブロック図である。図に示したように、Robot２は、物体との間の距離を検出するLRS１とPC６を備えており、PC６は、取得手段７、SVM５を有する人数予測手段８、学習手段９、判断手段１０及び制御手段１１とを備えている。PC６が備える各手段は、CD-ROM等の記録媒体からインストールされたプログラムを実行することによって実現される。また、このプログラムは、インターネット等のネットワーク経由で接続されたサーバの記憶装置からダウンロードされた後にインストールされたものであってもよい。
【００２２】
ここで、人数予測を行う前に、エレベータ内の人数に応じたクラス数とN次元の特徴パラメータの各データ（例えば、距離データ）からなる学習用のモデルデータを作成しておき、学習用のモデルデータに基づいて、特徴パラメータ（すなわち、距離の二次元平面分布あるいは三次元空間分布）とエレベータ内の人数との関係を、PC６の学習手段９を用いてSVM５（Support Vector Machine）に機械学習させておく。
【００２３】
具体的に人数予測を行う手順について説明すると、まず、所定空間内の所定の二次元平面に存在する物体とLRS１との間の距離を前記LRS１が検出し、検出された前記距離の前記二次元平面分布をPC６の取得手段７が取得する。次に、前記LRS１の検出により新たに取得した前記距離の前記二次元平面分布が、前記所定空間内の人数と前記距離の前記二次元平面分布との関係を予め機械学習したSVM５に入力される。これにより、PC６の人数予測手段８が、前記SVM５から出力値として予測人数を出力することによって、前記所定空間内の人数を予測する。なお、人数の代わりに、人数と等価になるような人の占有面積や占有密度が予測（出力）されるようにしてもよい。このようにして人数予測を行った結果に基づいて、移動ロボットのエレベータへの進入可否を判断手段１０で判断し、移動ロボットのエレベータへの進入動作・待機動作を制御手段１１で制御すれば、エレベータの有効利用（稼働量・時間の削減）、そして、移動ロボット自身の任務遂行を速やかに行うことが可能となる。
【００２４】
ここで、この制御の例としては、予測した人数（占有面積・占有密度）と所定人数（所定占有面積・所定占有密度）とを比較して、予測した人数（占有面積・占有密度）が所定人数（所定占有面積・所定占有密度）以下であれば、移動ロボットがエレベータに進入可能と判断して、移動ロボットをエレベータに進入させる一方、予測した人数（占有面積・占有密度）が所定人数（所定占有面積・所定占有密度）を超えていれば、移動ロボットがエレベータに進入不可と判断して、移動ロボットを待機させる制御を行うことが挙げられる。なお、当該所定人数（所定占有面積・所定専有密度）は、エレベータの定員人数・面積、移動ロボット分の人数・占有面積や人口密度による人の不快感等を考慮して、適宜選択可能である。
【００２５】
なお、前記所定空間の例としては、エレベータ・電車・ホール等の内部空間や、道路等の屋外空間が挙げられる。LRS1の有効検出範囲は、距離や座標位置を閾値で区分することによって変更可能であるため、前記所定空間は屋外の所定空間に適用して実施することは可能である。また、前記LRS１によって前記距離の前記二次元平面分布を取得する代わりに、二次元距離画像センサによって前記距離の三次元空間分布を取得してもよい。また、前記取得手段７・前記人数予測手段８を有する前記PC６の代わりに、CPUを用いることもできる。さらに、前記人数予測装置であるRobot２の代わりに、単にPC６等の装置を用いてもよい。
【００２６】
SVM５を用いて仮想エレベータ１２内の乗車数予測を行った実験について、以下述べる。
【００２７】
（SVMにおける条件設定について）
SVM５を用いるのにあたって、多クラス分類を行うためのライブラリであるSVM-Multiclassを使用し、カーネル関数として、radial basis function（RBFカーネル：
【数１】
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を使用している。一方、SVM５に入力する特徴パラメータとして、2 種類のパラメータを試みた。1 つは、IDと距離のみを利用した場合（特徴パラメータ1）、もう1つは、IDと距離に加えて、xとy座標値を含めた場合（特徴パラメータ2）である。
【００２８】
（乗車数予測の実験条件について）
単純な事象から検討するため、初期条件については、（A）エレベータ：研究施設のエレベータ（前後の長さ：110cm、内部の幅：140cm、ドア幅：80cm）、（B）人：標準体重・標準体型の男性（子供、高齢者、荷物等の障害物などを除く。） 、（C）移動ロボット：標準体重・標準体型の男性の大きさとした。また、LRS１としては北陽電機製のSimple-URGを用いている。そして、エレベータに対するLRS１の配置については、エレベータ扉中央から約1m手前の位置に設定し、LRS１の高さ方向の配置は、高さ18cm（足首付近）と高さ100cm（胴体付近）を択一的に用いた。ここで、LRS１の高さ方向の一つの配置として高さ100cmを選択しているが、この高さは、エレベータに乗り込む移動ロボットの視点の高さ等を考慮して、人の上半身（胴体付近）を検出可能な高さの中から任意選択したものである。1スキャンでエレベータ内を検出して取得できるサンプル数は128個である。なお、以降で述べる実験は、図３に示すような、研究施設内のエレベータと同じ大きさの仮想エレベータ１２で実施した。
【００２９】
（乗車数予測の実験方法について）
仮想エレベータ１２内で乗車数を0人から7人まで変更し、各乗車数毎に乗客をランダム配置して、学習データ用入力データのサンプルを乗車数毎に1000個、テスト用入力データのサンプルを乗車数毎に150個取得し、これらのデータとSVM５を用いて、乗車数予測を行った。
【００３０】
（各種条件におけるSVMによる乗車数予測）
仮想エレベータ１２内で乗車数を0〜7人まで変更して取得したテスト用入力データの総サンプル数1200に対して、実際の乗車数を予測した割合である全正解率を、各種条件の下で導出した結果を図４に示す。ここで、各種条件は、2種類の特徴パラメータ（1・2）、物体幅によるノイズ除去（物体幅が30mm以下のものをノイズとして除去する処理。詳細は後述）の有無と、2種類のLRS１の高さ（18cm・100cm）の組み合わせである8通りの条件とした。
【００３１】
図４より、使用した2種類の特徴パラメータ間で実際の乗車数を予測した全正解率は同程度であった。検出角度に相当するIDと距離を用いれば、x座標とy座標の導出が可能であることから、特徴パラメータ1 と特徴パラメータ2 は等価であるため、このような結果が得られたものと思われる。
【００３２】
そして、ノイズ除去を行わない場合の方が、ノイズ除去を行った場合よりも実際の乗車数を予測した全正解率が高かった。複数の人が前後に重なって後方の人の検出領域が小さくなった場合に、ノイズ除去によって後方の人の検出データが取り除かれてしまい、実際の乗車数に即した検出データが得られなくなったため、このような結果が得られたものと思われる。
【００３３】
また、LRS１の高さ方向の配置が高さ100cm（胴体部）である場合の方が、高さ18cm（足首付近）である場合よりも実際の乗車数を予測した全正解率が高かった。胴体部の方が足首付近よりも検出領域の幅が広いことに起因して、全サンプルで広範囲に渡って実際の乗車数に即した検出データが得られ易かったために、このような結果が得られたものと思われる。
【００３４】
（直接的乗車数検出の実験条件について）
本実験では、SVM５による乗車数予測との比較のため、LRS１を用いた直接的な乗車数の検出も行った。この場合の初期条件と仮想エレベータ１２については、SVM５による乗車数予測の実験条件と同条件としている。また、LRS１の高さ方向の配置は、高さ18cm（足首付近）を用いた。
【００３５】
（直接的乗車数検出の実験方法について）
仮想エレベータ１２内で乗車数を変更し、乗車数毎にランダム配置して、物体数検出アルゴリズムとノイズ除去を用いて、乗車数検出を行った。SVM５ではノイズ除去を採用しない方が良いという結果が得られたが、直接的乗車数検出では、ノイズによる誤検出が多かったため、ノイズ除去を採用した。なお、物体数検出アルゴリズムからの乗車数の導出は、簡易的に、検出される脚の本数を1 人あたりの脚の本数（=2）で除したもの（ただし、小数の場合は切り上げる）としている。
【００３６】
（物体数検出アルゴリズムについて）
LRS１による乗車数検出を行うための物体数検出アルゴリズムの手順について、下記（１）〜（３）に示す。
（１）エレベータ内壁よりも手前に存在するサンプリングデータを抽出する。
（２）（１）で抽出されたサンプリングデータの内、近距離にあるものを同じグループとしてグルーピングする。
（３）（２）でグルーピングされた数を物体数として検出する。
また、当該物体数検出アルゴリズムによって各物体をグループ化した結果を図５に示す。ここで、図５において、水色で囲んだ部分は検出された物体の位置を表している。
【００３７】
（ノイズ除去について）
LRS１での検出時には、図５に見られるようにノイズが検出されてしまう。そして、ノイズ除去を行う方法としては、グルーピングされたグループ毎に物体幅を導出し、当該物体幅が30mm以下のものをノイズとして無視する方法（物体幅によるノイズ除去の方法）を用いた。
【００３８】
（SVM５による乗車数予測と直接的乗車数検出の比較）
前述の各種条件におけるSVM５による乗車数予測において、実際の乗車数を予測した正解率がより高かった特徴パラメータ1 とノイズ除去無しを条件として、実際の乗車数を変更したときに予測した乗車数の平均値と標準偏差を図６に示す。ここで、本出願人が提案する乗車数予測について、単純な乗車数検出の手法と対比して評価するために、図６には直接的な乗車数検出の結果も併せて示している。
【００３９】
図６より、実際の乗車数毎に平均値を見たとき、全体的に、乗車数予測の平均値の方が直接的な乗車数検出の平均値よりも実際の乗車数に近く、また、乗車数予測に限って、この平均値は実際の乗車数に対して±1人以内の範囲に入っていることがわかる。そのため、直接的な乗車数検出よりもSVM５を用いた乗車数予測の方が効果的であると言える。
【００４０】
また、実際の乗車数6、7人の場合（乗車余裕が小さい場合）には、LRS１の高さ100cmでの乗車数予測の平均値の方が、LRS１の高さ18cmでの乗車数予測のものよりも実際の乗車数に近くなり、また、LRS１の高さ100cmでの乗車数予測の標準偏差の方が、LRS１の高さ18cmでの乗車数予測のものよりも小さくなる結果が得られた。
【００４１】
実際の乗車数が増加するにつれ、エレベータ内の人の配置が限定的となるため、1スキャンで検出される物体と当該物体背後の死角で形成される分布のパターンは、類似したものが増加すると想定される。そして、エレベータ内の人の配置が特に限定的となる乗車数6、7人の場合においては、胴体部の方が足首付近よりも、エレベータ後方の死角が大きく、エレベータ後方の分布のパターン数が少なくなることに起因して、1スキャンで検出される物体と当該物体背後の死角で形成される分布が類似しているパターンの数は、LRS１の高さ100cmで検出したものの方が、LRS１の高さ18cmで検出したものよりも多くなるために、このような結果が得られたものと思われる。
【００４２】
したがって、上記結果から、乗車数6、7人の場合においては、LRS１の高さ18cmでの乗車数予測よりもLRS１の高さ100cmでの乗車数予測の方が効果的であると言える。
【００４３】
そのため、LRS１の配置としては、人の上半身あるいは胴体付近を検出できる高さに配置した方が望ましい。この配置の場合、所定空間内の人数が所定人数（特に、定員人数に近い人数（例．定員人数−3以上））であるときには、特に、LRS１の高さが足首付近（高さ18cm）での乗車数予測よりも効果的な乗車数把握が可能である。
【００４４】
SVM５によるエレベータ内の乗車数予測の実験について上述したことを踏まえると、エレベータ内の物体との距離についての分布と前記エレベータ内の乗車数との関係を学習器に学習させておき、新たに取得した前記分布と前記学習器に基づいて乗車数予測を行う発明によって、従来の直接的な乗車数検出の方法よりも効果的な乗車数把握が可能であることが分かる。また、電車やホール等の所定空間においても人による死角が生じる場合があることから、所定空間内の物体との距離についての分布と前記所定空間内の人数との関係を学習器に学習させておき、新たに取得した前記分布と学習器に基づいて人数予測を行う発明によって、従来の直接的な人数検出の方法よりも効果的な人数把握が可能であることが言える。
【符号の説明】
【００４５】
１  レーザレンジスキャナ
２  移動ロボット
３  エレベータ
４Ａ〜４Ｄ  物体
５  ＳＶＭ
６  ＰＣ
７  取得手段
８  人数予測手段
９  学習手段
１０  判断手段
１１  制御手段
１２  仮想エレベータ
【図１】
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【図２】
2013131100.tif 000005
【図３】
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【図４】
2013131100.tif 000007
【図５】
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【図６】
2013131100.tif 000009