Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP5569073B2 - Service providing apparatus, service providing program, and service robot - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP5569073B2 - Service providing apparatus, service providing program, and service robot - Google Patents

Service providing apparatus, service providing program, and service robot Download PDF

Info

Publication number
JP5569073B2
JP5569073B2 JP2010063204A JP2010063204A JP5569073B2 JP 5569073 B2 JP5569073 B2 JP 5569073B2 JP 2010063204 A JP2010063204 A JP 2010063204A JP 2010063204 A JP2010063204 A JP 2010063204A JP 5569073 B2 JP5569073 B2 JP 5569073B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
service
person
unit
movement
target person
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2010063204A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2011194507A (en
Inventor
山 姜
桂樹 岡林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2010063204A priority Critical patent/JP5569073B2/en
Publication of JP2011194507A publication Critical patent/JP2011194507A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5569073B2 publication Critical patent/JP5569073B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Manipulator (AREA)

Description

本発明は、サービス提供装置、サービス提供プログラム及びサービスロボットに関する。   The present invention relates to a service providing apparatus, a service providing program, and a service robot.

公共の空間で案内や搬送などのサービス(service)を提供するサービス提供装置が知られている。このサービス提供装置の一例としては、サービスロボット(service robot)が挙げられる。このようなサービスロボットを用いてサービスを提供するには、サービスを提供する人物をサービス対象者としてサービスロボットに認識させる必要がある。   2. Description of the Related Art Service providing apparatuses that provide services such as guidance and transportation in public spaces are known. An example of this service providing apparatus is a service robot. In order to provide a service using such a service robot, it is necessary to make the service robot recognize a person who provides the service as a service target person.

例えば、CCDカメラ(Charge Coupled Device Image Sensor)、赤外線カメラ、マイク(microphone)、赤外線タグ(tag)や生体センサ(sensor)などのセンサ類を用いて、サービスロボットへの接近を検知する技術が提案されている。   For example, a technology to detect the approach to a service robot using sensors such as a CCD camera (Charge Coupled Device Image Sensor), an infrared camera, a microphone, an infrared tag, and a biosensor is proposed. Has been.

このようなセンサ類を通じて人の接近が検知されると、サービスロボットは、例えば案内用のコンテンツ(contents)を表示したり、あるいは音声出力したりすることにより、接近者をサービス対象者としてサービスを提供する。   When the approach of a person is detected through such sensors, the service robot displays a guidance content (contents) or outputs a voice, for example. provide.

特開2008−242544号公報JP 2008-242544 A 特開2008−260107号公報JP 2008-260107 A 特開2008−197720号公報JP 2008-197720 A 特開2008−142876号公報JP 2008-142876 A

しかしながら、上記の従来技術には、以下に説明するように、サービス対象者を適切に選択することができないという問題がある。   However, the above-described conventional technology has a problem that it is not possible to appropriately select a service target person as described below.

すなわち、上記の従来技術は、人がサービスロボットに接近するのを待ち構え、先に接近した者から順にサービスを画一的に提供するものに過ぎない。このため、上記の従来技術では、サービスを受ける意思がない者の接近を先に検知した場合に、後に接近するサービスを希望する者を無視して先の接近者にサービスを提供してしまうおそれがある。   In other words, the above-described conventional technology merely waits for a person to approach the service robot and provides services uniformly in order from the person who approaches first. For this reason, in the above prior art, when the approach of a person who does not intend to receive the service is detected first, the person who wants the service approaching later may be ignored and the service may be provided to the previous approaching person. There is.

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、サービス対象者を適切に選択できるサービス提供装置、サービス提供プログラム及びサービスロボットを提供することを目的とする。   The disclosed technology has been made in view of the above, and an object thereof is to provide a service providing apparatus, a service providing program, and a service robot capable of appropriately selecting a service target person.

本願の開示するサービス提供装置は、移動情報取得部を有する。前記移動情報取得部は、自装置を基準として規定される第1の領域に存在する複数の人の移動方向及び移動速度を取得する。さらに、前記サービス提供装置は、干渉判定部を有する。前記干渉判定部は、前記移動情報取得部によって取得された複数の人の移動方向及び移動速度からそれぞれ推定される人の移動推定軌跡が前記第1の領域よりも小さく、かつ前記自装置を基準として規定される第2の領域へ干渉するか否かを判定する。さらに、前記サービス提供装置は、サービス対象者選択部を有する。前記サービス対象者選択部は、前記自装置がサービスを提供するサービス対象者として、前記干渉判定部によって前記移動推定軌跡が前記第2の領域へ干渉すると判定された人を選択する。   The service providing apparatus disclosed in the present application includes a movement information acquisition unit. The movement information acquisition unit acquires movement directions and movement speeds of a plurality of persons existing in a first area defined with reference to the own device. Furthermore, the service providing apparatus includes an interference determination unit. The interference determination unit is configured such that a person's movement estimation trajectory estimated from the movement directions and movement speeds of a plurality of persons acquired by the movement information acquisition unit is smaller than the first region and is based on the own apparatus. Whether to interfere with the second area defined as follows. Furthermore, the service providing apparatus includes a service target person selecting unit. The service target person selecting unit selects a person who is determined by the interference determination unit to interfere with the movement estimation trajectory in the second area as a service target person to which the device itself provides a service.

本願の開示するサービス提供装置の一つの態様によれば、サービス対象者を適切に選択できるという効果を奏する。   According to one aspect of the service providing apparatus disclosed in the present application, there is an effect that a service target person can be appropriately selected.

図1は、実施例1に係るサービス提供装置の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram illustrating the configuration of the service providing apparatus according to the first embodiment. 図2は、実施例2に係るサービスロボットの構成を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of the service robot according to the second embodiment. 図3Aは、サービスロボットの外観を模式的に示す図である。FIG. 3A is a diagram schematically illustrating the appearance of the service robot. 図3Bは、LRFにおける人物の検知要領を説明するための図である。FIG. 3B is a diagram for explaining a person detection procedure in the LRF. 図3Cは、LRFが有する探索範囲とサービスの提供を実行段階に移すサービスエリアとの関係を説明するための図である。FIG. 3C is a diagram for explaining the relationship between the search range of the LRF and the service area where the service provision is shifted to the execution stage. 図4は、干渉判定の一例を示す図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of interference determination. 図5Aは、αを0とし、かつ移動速度を0.1m/sに固定した場合における最短垂直距離と優先度との関係を示すグラフである。FIG. 5A is a graph showing the relationship between the shortest vertical distance and the priority when α is 0 and the moving speed is fixed at 0.1 m / s. 図5Bは、αを0とし、かつ移動速度を4.0m/sに固定した場合における最短垂直距離と優先度との関係を示すグラフである。FIG. 5B is a graph showing the relationship between the shortest vertical distance and the priority when α is set to 0 and the moving speed is fixed to 4.0 m / s. 図6Aは、αを0.5とし、かつ移動速度を0.1m/sに固定した場合における最短垂直距離と優先度との関係を示すグラフである。FIG. 6A is a graph showing the relationship between the shortest vertical distance and the priority when α is 0.5 and the moving speed is fixed at 0.1 m / s. 図6Bは、αを0.5とし、かつ移動速度を4.0m/sに固定した場合における最短垂直距離と優先度との関係を示すグラフである。FIG. 6B is a graph showing the relationship between the shortest vertical distance and the priority when α is set to 0.5 and the moving speed is fixed to 4.0 m / s. 図7は、サービス対象者を捕捉する場合におけるサービスロボットの回転駆動要領を説明するための図である。FIG. 7 is a diagram for explaining a rotational driving procedure of the service robot when the service target person is captured. 図8は、離脱行動の監視要領を説明するための図である。FIG. 8 is a diagram for explaining a monitoring procedure for withdrawal behavior. 図9は、離脱確定の判断要領を説明するための図である。FIG. 9 is a diagram for explaining a determination procedure for determination of departure. 図10は、実施例2に係るサービスロボットの全体フローの手順を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating an overall flow procedure of the service robot according to the second embodiment. 図11は、実施例2に係るサービス提供処理の手順を示すフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart illustrating a procedure of service providing processing according to the second embodiment. 図12は、実施例3に係るサービス提供プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an example of a computer that executes a service providing program according to the third embodiment.

以下に、本願の開示するサービス提供装置、サービス提供プログラム及びサービスロボットの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例は開示の技術を限定するものではない。   Hereinafter, embodiments of a service providing device, a service providing program, and a service robot disclosed in the present application will be described in detail with reference to the drawings. Note that this embodiment does not limit the disclosed technology.

図1は、実施例1に係るサービス提供装置の構成を示すブロック図である。図1に示すように、サービス提供装置1は、移動情報取得部2と、干渉判定部3と、サービス対象者選択部4とを有する。   FIG. 1 is a block diagram illustrating the configuration of the service providing apparatus according to the first embodiment. As illustrated in FIG. 1, the service providing apparatus 1 includes a movement information acquisition unit 2, an interference determination unit 3, and a service target person selection unit 4.

このうち、移動情報取得部2は、自装置を基準として規定される第1の領域に存在する複数の人の移動方向及び移動速度を取得する。また、干渉判定部3は、移動情報取得部2によって取得された複数の人の移動方向及び移動速度からそれぞれ推定される人の移動推定軌跡が第1の領域よりも小さく、かつ自装置を基準として規定される第2の領域へ干渉するか否かを判定する。また、サービス対象者選択部4は、自装置がサービスを提供するサービス対象者として、干渉判定部3によって移動推定軌跡が第2の領域へ干渉すると判定された人を選択する。   Among these, the movement information acquisition unit 2 acquires the movement directions and movement speeds of a plurality of persons existing in the first area defined with reference to the own device. In addition, the interference determination unit 3 has a human movement estimation trajectory estimated from the movement directions and movement speeds of the plurality of persons acquired by the movement information acquisition unit 2 smaller than the first area and is based on the own apparatus. Whether to interfere with the second area defined as follows. In addition, the service target person selecting unit 4 selects a person whose movement estimation trajectory is determined to interfere with the second region by the interference determination unit 3 as a service target person to which the own apparatus provides a service.

このように、本実施例に係るサービス提供装置1は、第1の領域に存在する人の中でも第2の領域へ侵入しようとしている人をサービス対象者として選択する。すなわち、本実施例に係るサービス提供装置1では、第1の領域に所在していても第2の領域に接近しようとしない人はサービス対象者から除外するとともに第2の領域に接近しようとする人をサービス対象者として選択できる。このため、本実施例に係るサービス提供装置1では、第1の領域に存在する人の中にサービスを受ける意思がない人が含まれていたとしてもその中でサービスを受ける意思がある人をサービス対象者として選択できる。したがって、本実施例に係るサービス提供装置1によれば、サービス対象者を適切に選択することが可能になる。さらに、本実施例に係るサービス提供装置1によれば、サービスを受ける意思がない人にサービスを提供する無駄がなくなり、サービス提供に係る効率を向上させることもできる。   As described above, the service providing apparatus 1 according to the present embodiment selects a person who is about to enter the second area among the persons existing in the first area as a service target person. That is, in the service providing apparatus 1 according to the present embodiment, a person who is located in the first area but does not attempt to approach the second area is excluded from the service target person and tries to approach the second area. A person can be selected as a service target. For this reason, in the service providing apparatus 1 according to the present embodiment, even if a person existing in the first area does not intend to receive the service, a person who is willing to receive the service is included therein. Can be selected as a service target. Therefore, according to the service providing apparatus 1 according to the present embodiment, it is possible to appropriately select a service target person. Furthermore, according to the service providing apparatus 1 according to the present embodiment, there is no waste of providing a service to a person who does not intend to receive the service, and the efficiency related to the service provision can be improved.

本実施例に係るサービス提供装置1は、所定の場所に固定設置されるサーバ装置や端末装置としてサービスを提供する他にも、例えば自走可能なサービスロボットとしてサービスを提供することもできる。また、本実施例に係るサービス提供装置1は、一例として、案内サービス、搬送サービス、広告サービスや警備サービスなどの各種のサービスを行う場合に適用できる。この他にも、公共の空間に所在する不特定多数の人の中からサービス対象者を選択する環境で提供されるサービスであれば同様に適用できる。   The service providing apparatus 1 according to the present embodiment can provide a service as a service robot capable of self-running, for example, in addition to providing a service as a server apparatus or a terminal apparatus fixedly installed at a predetermined place. In addition, the service providing apparatus 1 according to the present embodiment can be applied, for example, when various services such as a guidance service, a transportation service, an advertisement service, and a security service are performed. In addition, any service provided in an environment in which a service target person is selected from an unspecified number of people located in a public space can be similarly applied.

続いて、実施例2に係るサービスロボットについて説明する。図2は、実施例2に係るサービスロボットの構成を示すブロック図である。図2に示すサービスロボット10は、商業施設、博物館や駅などの公共の空間でサービスに使用されるロボットである。図2の例では、公共の空間に所在する不特定多数の人の中からサービス対象者を選択してコンテンツ(contents)を再生することにより案内サービスを提供する場合に使用することを想定する。   Next, a service robot according to the second embodiment will be described. FIG. 2 is a block diagram illustrating the configuration of the service robot according to the second embodiment. The service robot 10 shown in FIG. 2 is a robot used for services in public spaces such as commercial facilities, museums, and stations. In the example of FIG. 2, it is assumed to be used when providing a guidance service by selecting a service target person from among an unspecified number of people located in a public space and reproducing contents.

図2に示すように、サービスロボット10は、表示部11と、通信部12と、駆動部13と、LRF14と、記憶部15と、制御部16とを有する。なお、サービスロボット10は、図2に示した機能部以外にも既知のサービスロボットが有する各種の機能部、例えば音声出力部、音声認識部やWebカメラ等を有するものとする。   As shown in FIG. 2, the service robot 10 includes a display unit 11, a communication unit 12, a drive unit 13, an LRF 14, a storage unit 15, and a control unit 16. Note that the service robot 10 includes various functional units included in a known service robot, such as a voice output unit, a voice recognition unit, and a Web camera, in addition to the functional units illustrated in FIG.

このうち、表示部11は、各種の情報、例えば案内用のコンテンツを表示する表示デバイスであり、例えば、モニタ、ディスプレイやタッチパネルなどを適用できる。   Among these, the display part 11 is a display device which displays various information, for example, the content for guidance, For example, a monitor, a display, a touch panel, etc. are applicable.

通信部12は、外部装置との間で通信を行う処理部である。一例としては、通信部12は、図示しないサーバ(Server)装置との間で通信を行うことにより案内用のコンテンツのダウンロード(Download)を行ったり、また、サーバ装置からの遠隔操作を受け付けたりする。   The communication unit 12 is a processing unit that performs communication with an external device. As an example, the communication unit 12 downloads guidance content by communicating with a server device (not shown), or accepts a remote operation from the server device. .

駆動部13は、サービスロボット10が自走を行うための機構を駆動する処理部である。例えば、駆動部13は、後述の前処理開始制御部16eからの指示に基づき、サービスロボット10本体の向きを回転させたり、サービスロボット10の車輪を駆動することにより自走したり、また、車輪の回転に制動をかけることにより自走を停止したりする。   The drive unit 13 is a processing unit that drives a mechanism for the service robot 10 to self-run. For example, the drive unit 13 is self-propelled by rotating the direction of the service robot 10 main body or driving the wheel of the service robot 10 based on an instruction from a pre-processing start control unit 16e described later. Or stop self-running by braking the rotation.

LRF(laser range scanner)14は、レーザ光線を用いて、サービスロボット10周辺に存在する物体の形状を3次元的に読み取るデバイス(device)である。図3Aは、サービスロボットの外観を模式的に示す図である。図3Bは、LRFにおける人物の検知要領を説明するための図である。また、図3Cは、LRFが有する探索範囲とサービスの提供を実行段階に移すサービスエリアとの関係を説明するための図である。   An LRF (laser range scanner) 14 is a device that three-dimensionally reads the shape of an object existing around the service robot 10 using a laser beam. FIG. 3A is a diagram schematically illustrating the appearance of the service robot. FIG. 3B is a diagram for explaining a person detection procedure in the LRF. FIG. 3C is a diagram for explaining the relationship between the search range of the LRF and the service area where the service provision is shifted to the execution stage.

図3Aに示すように、LRF14は、自身の検知能が及ぶ探索範囲を対象にしてその探索範囲に所在する人の脚部にレーザ光線を照射できるように、サービスロボット10の下部に設置される。また、サービスロボット10の下部には、サービスロボット10が自走を行うための機構を駆動する駆動部13が設けられる。この駆動部13は、一例として、車輪を駆動してサービスロボット10を自走させたり、回動機構を駆動してサービスロボット10を回動させたりする。かかる設置環境の下、LRF14は、図3Bに示すように、サービスロボット10を中心にして本体前面に扇状の探索範囲30を形成する。   As shown in FIG. 3A, the LRF 14 is installed in the lower part of the service robot 10 so that a laser beam can be irradiated to a person's leg located in the search range for the search range that the detection capability of the LRF 14 reaches. . A drive unit 13 that drives a mechanism for the service robot 10 to self-run is provided below the service robot 10. As an example, the driving unit 13 drives a wheel to make the service robot 10 self-run, or drives a turning mechanism to turn the service robot 10. Under such an installation environment, the LRF 14 forms a fan-shaped search range 30 on the front surface of the main body with the service robot 10 at the center, as shown in FIG. 3B.

この探索範囲30へ照射したレーザ光線の反射光を受光して、LRF14は、その反射光の受光データを後述の移動情報取得部16aへ出力する。この移動情報取得部16aによって受光データを用いて人間Hの足の有無から人間Hが検知される。その上で、移動情報取得部16aにより人間Hの重心位置の座標が人間Hの所在位置の座標として特定されるとともに人間Hの速度ベクトル(Vx,Vy)が特定される。なお、このようにして得られる座標は、グローバル(global)な絶対座標系ではなく、サービスロボット10を原点とした時のロボット座標系として得られる。   The LRF 14 receives the reflected light of the laser beam irradiated to the search range 30, and outputs the received light data of the reflected light to the movement information acquisition unit 16a described later. The movement information acquisition unit 16a detects the human H from the presence or absence of the human H's foot using the received light data. In addition, the movement information acquisition unit 16a specifies the coordinates of the center of gravity of the human H as the coordinates of the location of the human H, and specifies the velocity vector (Vx, Vy) of the human H. The coordinates obtained in this way are obtained not as a global absolute coordinate system but as a robot coordinate system when the service robot 10 is the origin.

このようなLRF14を用いることにより、サービスロボット10から離れた人間Hの位置、人間Hの速度ベクトルを広角に検出できる。なお、本実施例では、人検知を実現するためのデバイスとしてLRF14を例示したが、人検知、人の移動方向及び移動速度を検知できるものであれば如何なるデバイスを搭載することとしてもかまわない。例えば、複数のカメラ、全方位カメラなどの各種のカメラの他、超音波センサを用いることもできる。さらには、赤外線カメラ、マイク(microphone)、赤外線タグ(tag)や生体センサ(sensor)などの他のセンサ類を用いることとしてもよく、これらを組み合わせて用いることとしてもよい。   By using such an LRF 14, the position of the person H away from the service robot 10 and the velocity vector of the person H can be detected in a wide angle. In the present embodiment, the LRF 14 is exemplified as a device for realizing human detection. However, any device may be mounted as long as it can detect human detection, a movement direction and a movement speed of a person. For example, an ultrasonic sensor can be used in addition to various cameras such as a plurality of cameras and an omnidirectional camera. Furthermore, other sensors such as an infrared camera, a microphone, an infrared tag, and a biosensor may be used, or a combination of these may be used.

ここで、LRF14の探索範囲30は、LRF14の検出能を基準に形状および広さが規定される。一例として、図3Cに示すように、サービスロボット10前面に形成される半径約5mの扇状の領域が探索範囲30として規定される場合を想定する。なお、探索範囲30は、図示の形状や広さに限定されるものではなく、LRF14の性能に応じて任意の形状に変化させたり、任意の広さに伸縮させたりすることができる。また、ここでは、LRF14の検知能が及ぶ範囲全体を探索範囲とする場合を説明したが、これに限定されるものではなく、LRF14の検知能が及ぶ範囲の一部を探索範囲とすることもできる。   Here, the search range 30 of the LRF 14 is defined in shape and width based on the detection capability of the LRF 14. As an example, assume a case where a fan-shaped region having a radius of about 5 m formed on the front surface of the service robot 10 is defined as the search range 30 as shown in FIG. 3C. Note that the search range 30 is not limited to the illustrated shape and size, and can be changed to an arbitrary shape according to the performance of the LRF 14 and can be expanded and contracted to an arbitrary size. Further, here, the case where the entire range covered by the detection capability of the LRF 14 is set as the search range has been described, but the present invention is not limited to this, and a part of the range covered by the detection capability of the LRF 14 may be set as the search range. it can.

一方、サービスロボット10には、上記の探索範囲30とは別にサービスの提供を実行段階に移す領域としてサービスエリアが規定される。かかるサービスエリア40は、サービスロボット10とサービスを受ける人間とが相互に情報伝達できる範囲で規定が行われる。ここでは、サービスロボット10が表示部11を通じてコンテンツを再生するので、一例として、表示部11の画面の大きさ及びコンテンツの表示サイズ(size)からサービスエリア40を規定する場合を想定する。図3Cに示す例では、サービスエリア40を探索範囲30の部分領域とし、サービスロボット10前面に形成される半径約1.5mの扇状の領域がサービスエリア40として規定された場合を示している。   On the other hand, in the service robot 10, a service area is defined as an area where the provision of service is shifted to the execution stage separately from the search range 30. The service area 40 is defined in such a range that the service robot 10 and the person receiving the service can transmit information to each other. Here, since the service robot 10 reproduces content through the display unit 11, a case is assumed in which the service area 40 is defined from the screen size of the display unit 11 and the display size (size) of the content. In the example shown in FIG. 3C, the service area 40 is a partial area of the search range 30, and a fan-shaped area having a radius of about 1.5 m formed on the front surface of the service robot 10 is defined as the service area 40.

なお、サービスエリア40は、図示の形状や広さに限定されるものではなく、LRF14の性能やサービスの内容に応じて搭載されるデバイスの性能によって任意の形状に変化させたり、任意の広さに伸縮させたりすることができる。例えば、サービスロボット10が音声認識エンジンを搭載している場合には、サービスロボット10が人間の発話を認識できる程度の距離、例えば約1m〜約2mをサービスエリア40とすることができる。ただし、サービスロボット10では、人検知、サービス対象者の選択の順に処理を動作させるので、サービスエリア40は探索範囲30よりも小さく規定されるのが好ましい。   Note that the service area 40 is not limited to the shape and size shown in the drawing, and may be changed to any shape or may have any size depending on the performance of the LRF 14 and the performance of the device mounted according to the service content. It can be expanded and contracted. For example, when the service robot 10 is equipped with a voice recognition engine, the service area 40 can be a distance that allows the service robot 10 to recognize human speech, for example, about 1 m to about 2 m. However, since the service robot 10 operates in the order of human detection and selection of a service target person, the service area 40 is preferably defined to be smaller than the search range 30.

図2の説明に戻り、記憶部15は、例えば、フラッシュメモリ(flash memory)などの半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスクなどの記憶装置である。なお、記憶部15は、上記の種類の記憶装置に限定されるものではなく、RAM(Random Access Memory)、ROM(Read Only Memory)であってもよい。   Returning to the description of FIG. 2, the storage unit 15 is, for example, a semiconductor memory device such as a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The storage unit 15 is not limited to the above type of storage device, and may be a RAM (Random Access Memory) or a ROM (Read Only Memory).

この記憶部15は、制御部16で実行される各種プログラム、例えばサービスロボット10の自走制御プログラムや案内用プログラムなどを記憶する。さらに、記憶部15は、先のプログラムの実行に必要なデータ、例えば探索範囲30やサービスエリア40の定義情報を記憶する。   The storage unit 15 stores various programs executed by the control unit 16, such as a self-running control program and a guidance program for the service robot 10. Further, the storage unit 15 stores data necessary for executing the previous program, for example, definition information of the search range 30 and the service area 40.

このほか、記憶部15は、案内用の映像データであるコンテンツ15aを併せて記憶する。なお、コンテンツ15aは、記憶部15に予め格納されていてもよいし、また、サービスを提供する段階で図示しないサーバ装置からダウンロードすることとしてもよい。   In addition, the storage unit 15 also stores content 15a that is video data for guidance. The content 15a may be stored in the storage unit 15 in advance, or may be downloaded from a server device (not shown) at the stage of providing the service.

制御部16は、例えば、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などの集積回路、または、CPU(Central Processing Unit)やMPU(Micro Processing Unit)などの電子回路である。   The control unit 16 is, for example, an integrated circuit such as an application specific integrated circuit (ASIC) or a field programmable gate array (FPGA), or an electronic circuit such as a central processing unit (CPU) or a micro processing unit (MPU).

この制御部16は、各種の処理手順を規定したプログラムや制御データを格納するための内部メモリを有し、これらによって種々の処理を実行する。制御部16は、図2に示すように、移動情報取得部16aと、干渉制御部16bと、優先度算出部16cと、サービス対象者選択部16dと、前処理開始制御部16eと、サービス提供部16fと、離脱行動検知部16gとを有する。   The control unit 16 has an internal memory for storing programs defining various processing procedures and control data, and executes various processes using these. As shown in FIG. 2, the control unit 16 includes a movement information acquisition unit 16a, an interference control unit 16b, a priority calculation unit 16c, a service target selection unit 16d, a preprocessing start control unit 16e, and a service provision It has a part 16f and a withdrawal action detection part 16g.

ここで、図2に示す移動情報取得部16a、干渉判定部16b及びサービス対象者選択部16dは、図1に示した移動情報取得部2、干渉判定部3及びサービス対象者選択部4にそれぞれ対応する。さらに、先の図1に示した移動情報取得部2は、図2に示すLRF14にも対応するが、人の移動速度および移動方向を検出するためのハードウェアはLRF14に限定されない。他の一例としては、所定のインタフェースまたはネットワークを介して接続された外部装置から人の移動速度および移動方向を検出するためのデータを取得することとしてもよい。   Here, the movement information acquisition unit 16a, the interference determination unit 16b, and the service target person selection unit 16d illustrated in FIG. 2 are respectively added to the movement information acquisition unit 2, the interference determination unit 3, and the service target person selection unit 4 illustrated in FIG. Correspond. Furthermore, although the movement information acquisition unit 2 illustrated in FIG. 1 corresponds to the LRF 14 illustrated in FIG. 2, hardware for detecting the movement speed and movement direction of a person is not limited to the LRF 14. As another example, data for detecting the moving speed and moving direction of a person may be acquired from an external device connected via a predetermined interface or network.

このうち、移動情報取得部16aは、LRF14から入力された反射光の受光データを解析することにより、人間Hの位置及び速度ベクトルを取得する処理部である。   Among these, the movement information acquisition unit 16a is a processing unit that acquires the position and velocity vector of the person H by analyzing the light reception data of the reflected light input from the LRF 14.

これを説明すると、移動情報取得部16aは、反射光の受光データから人間Hの足の有無を判定する。このとき、人間Hの足を検知した場合には、探索範囲30内に人間Hが存在するものと判別する。このようにして人間Hを検知した場合には、移動情報取得部16aは、受光データをさらに解析することにより、人間Hの所在位置の座標及び速度ベクトル(Vx,Vy)を取得する。なお、このようにして得られる人間Hの所在位置は、サービスロボット10を原点とした時のロボット座標系のものである。   Explaining this, the movement information acquisition unit 16a determines the presence or absence of the human H's foot from the received light data of the reflected light. At this time, when the human H's foot is detected, it is determined that the human H exists within the search range 30. When the person H is detected in this way, the movement information acquisition unit 16a further acquires the coordinates of the location of the person H and the velocity vector (Vx, Vy) by further analyzing the received light data. The location of the person H obtained in this way is in the robot coordinate system when the service robot 10 is the origin.

干渉判定部16bは、移動情報取得部16aによって取得された人間Hの所在位置の座標及び速度ベクトルから推定される人の移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉するか否かを判定する処理部である。   The interference determination unit 16b is a processing unit that determines whether or not a person's movement estimation trajectory estimated from the coordinates of the location of the person H and the velocity vector acquired by the movement information acquisition unit 16a interferes with the service area 40. is there.

ここで、干渉判定部16bは、移動推定軌跡とサービスエリア40との干渉を判定するのに先立って人間Hの移動速度が所定の閾値以下であるか否かを判定する。このように移動速度の閾値判定は、過度に速い速度で移動する者を後述のサービス対象者選択部16dによる選択対象から除外させるためである。なぜなら、過度に速い速度で移動する者は、サービスエリア40で立ち止まる意思がなく、サービスロボット10によるサービスを受ける意思がないと推定できるからである。   Here, the interference determination unit 16b determines whether or not the moving speed of the person H is equal to or lower than a predetermined threshold prior to determining the interference between the movement estimation trajectory and the service area 40. Thus, the threshold determination of the moving speed is for excluding those who move at an excessively high speed from the selection targets by the service target person selecting unit 16d described later. This is because it can be estimated that a person who moves at an excessively fast speed does not intend to stop in the service area 40 and does not intend to receive service by the service robot 10.

かかる移動速度の比較値とする閾値には、過去に計測しておいた通行人の移動速度に所定の統計処理を行って使用することができる。例えば、通行人の移動速度の平均値に所定値、例えば1.5を乗じた値を用いることができる。一例として、大人が徘徊する場所にサービスロボット10が使用される場合を例に挙げれば、大人の歩行速度「1.0m/s〜1.5m/s」であるので、「2.0m/s〜2.25m/s」を閾値として設定できる。このような値を乗じた閾値を移動速度の比較値として用いることにより、早歩き以上の速度で移動する者をサービス対象者からフィルタリングできる。   The threshold value used as the comparison value of the moving speed can be used by performing predetermined statistical processing on the moving speed of the passerby measured in the past. For example, a value obtained by multiplying the average value of the moving speed of passersby by a predetermined value, for example, 1.5 can be used. As an example, in the case where the service robot 10 is used in a place where an adult is jealous, since the walking speed of an adult is “1.0 m / s to 1.5 m / s”, “2.0 m / s ˜˜2.25 m / s ”can be set as the threshold value. By using a threshold value multiplied by such a value as a comparison value of the moving speed, it is possible to filter the persons who move at a speed higher than the fast walking from the service target person.

次に、移動推定軌跡とサービスエリア40との干渉可否の判定要領を説明する。まず、干渉判定部16bは、人間Hの所在位置から速度ベクトルが持つ向きのまま移動が継続された場合の移動推定軌跡として、現在位置からの移動延長線を算出する。   Next, a procedure for determining whether or not interference between the movement estimation trajectory and the service area 40 is possible will be described. First, the interference determination unit 16b calculates a movement extension line from the current position as a movement estimation trajectory when the movement is continued from the position where the person H is located in the direction of the velocity vector.

これを説明すると、移動平面の任意の点をP(X,Y)とし、直線の方向を定めるベクトルをD(Dx,Dy)としたとき、直線ベクトルの方程式は、X(t)=P+tDで表される。この直線ベクトルの方程式に所在位置P(X1,Y1)及び速度ベクトル(Vx,Vy)を代入することにより、干渉判定部16bは、人間Hの移動延長線Lを算出する。このとき、Dxは「cos(atan2(Vy,Vx))」を計算することにより得られる。また、Dyは「sin(atan2(Vy,Vx))」を計算することにより得られる。   To explain this, when an arbitrary point on the moving plane is P (X, Y) and a vector for defining the direction of the straight line is D (Dx, Dy), the equation of the straight line vector is X (t) = P + tD. expressed. By substituting the location position P (X1, Y1) and the velocity vector (Vx, Vy) into this linear vector equation, the interference determination unit 16b calculates the movement extension line L of the human H. At this time, Dx is obtained by calculating “cos (atan2 (Vy, Vx))”. Dy is obtained by calculating “sin (atan2 (Vy, Vx))”.

このように移動延長線Lを算出した上で、干渉判定部16bは、移動延長線Lとサービスエリア40を定義する円との交差判定を行うことにより、人間Hの移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉するか否かを判定する。   After calculating the movement extension line L in this way, the interference determination unit 16b performs an intersection determination between the movement extension line L and the circle defining the service area 40, whereby the movement estimation trajectory of the person H is determined to be the service area 40. It is determined whether or not the interference occurs.

これを説明すると、円の方程式「|X−C|=R」に直線の方程式「X(t)=P+tD」を代入した上で「P−C」をΔとしてtの2次方程式の解の算出式に変形すると下記の式(1)となる。なお、P(X1,Y1)は人間Hの所在位置であり、D(Dx=cos(atan2(Vy,Vx)),Dy=sin(atan2(Vy,Vx)))は速度ベクトルから定まる直線の向きであるものとする。また、Cはサービスエリア40の円の中心座標であるものとする。また、Rはサービスエリア40の円の半径であるものとする。 To explain this, after substituting the linear equation “X (t) = P + tD” into the circular equation “| X−C | 2 = R 2 ” and “P−C” as Δ, Δ When transformed into a solution calculation formula, the following formula (1) is obtained. P (X1, Y1) is the location of the person H, and D (Dx = cos (atan2 (Vy, Vx)), Dy = sin (atan2 (Vy, Vx))) is a straight line determined from the velocity vector. It shall be in the direction. Further, C is the center coordinate of the circle of the service area 40. R is the radius of the circle of the service area 40.

Figure 0005569073
Figure 0005569073

上記の式(1)における平方根の部分「(D・Δ)−|D|(|Δ|−R)」へ既知のP、D、C及びRを代入することにより、干渉判定部16bは、移動延長線Lとサービスエリア40を定義する円との交差判定を行う。例えば、「(D・Δ)−|D|(|Δ|−R)」が0よりも大きい場合には、干渉判定部16bは、直線と円とが交差するので、移動延長線Lとサービスエリア40とが干渉すると判定する。また、「(D・Δ)−|D|(|Δ|−R)」が0よりも小さい場合には、直線と円とが交差しないので、移動延長線Lとサービスエリア40とが干渉しないと判定する。なお、「(D・Δ)−|D|(|Δ|−R)」が0である場合には、直線と円とが正接するが、この場合には、移動延長線Lとサービスエリア40とが干渉するとみなすこととしてもよいし、干渉しないとみなすこととしてもよい。 Interference determination by substituting known P, D, C, and R into the square root portion “(D · Δ) 2 − | D | 2 (| Δ | 2 −R 2 )” in the above formula (1). The unit 16b determines whether the moving extension line L and the circle defining the service area 40 intersect. For example, when “(D · Δ) 2 − | D | 2 (| Δ | 2 −R 2 )” is larger than 0, the interference determination unit 16 b extends the movement because the straight line and the circle intersect. It is determined that the line L and the service area 40 interfere with each other. When “(D · Δ) 2 − | D | 2 (| Δ | 2 −R 2 )” is smaller than 0, the straight line and the circle do not intersect with each other. Are determined not to interfere with each other. When “(D · Δ) 2 − | D | 2 (| Δ | 2 −R 2 )” is 0, the straight line and the circle are tangent, but in this case, the movement extension line L And the service area 40 may be regarded as interference, or may be regarded as no interference.

図4は、干渉判定の一例を示す図である。図4に示す符号10は、サービスロボットを示す。図4に示す符号30は、探索範囲を示す。図4に示す符号40は、サービスエリアを示す。図4に示す符号H及び符号Hは、人間の所在位置を示す。図4に示す符号V及び符号Vは、人間H及び人間Hの速度ベクトルを示す。図4に示す符号L及び符号Lは、人間H及び人間Hの移動延長線を示す。 FIG. 4 is a diagram illustrating an example of interference determination. Reference numeral 10 shown in FIG. 4 indicates a service robot. The code | symbol 30 shown in FIG. 4 shows a search range. The code | symbol 40 shown in FIG. 4 shows a service area. Reference signs H A and H B shown in FIG. 4 indicate the locations of human beings. Reference sign V A and reference sign V B shown in FIG. 4 indicate velocity vectors of the human H A and the human H B. Reference numerals L A and L B shown in FIG. 4 indicate movement extension lines of the human H A and the human H B.

図4に示す例で言えば、人間Hの移動延長線Lは、サービスエリア40と交差しないので、干渉判定部16bによりサービスエリア40と干渉しないと判定される。これによって、サービス対象者から除外されるので、人間Hは後述のサービス対象者選択部16dにより選択されることはない。一方、人間Hの移動延長線Lは、サービスエリア40と交差し、お互いが重複する部分が存在するので、干渉判定部16bによりサービスエリア40と干渉すると判定される。これによって、人間Hは後述のサービス対象者選択部16dによりサービス対象者として選択され得る候補者となる。 In the example shown in FIG. 4, the movement extension line L A of the human H A does not intersect the service area 40, so it is determined by the interference determination unit 16 b that it does not interfere with the service area 40. As a result, since it is excluded from the service target person, the human HA is not selected by the service target person selecting unit 16d described later. Meanwhile, the mobile extension L B of human H B, intersect the service area 40, because there are portions which mutually overlap, it is determined that interferes with the service area 40 by the interference determination unit 16b. Thus, human H B is the candidate which can be selected as the service subject by the service subject selecting unit 16d to be described later.

図2の説明に戻り、優先度算出部16cは、人間Hの移動方向及び/又は移動速度に重み付けを行うことにより、自装置がサービスを提供するにあたっての優先度を探索範囲30に存在する人ごとに算出する処理部である。なお、かかる優先度の算出は、干渉判定部16bによって移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉すると判定された者が一人である場合には一意にサービス対象者を特定できるので、必ずしも実行する必要はない。   Returning to the description of FIG. 2, the priority calculation unit 16 c weights the moving direction and / or moving speed of the person H, thereby giving priority to the service provided by the own apparatus in the search range 30. It is a processing part which calculates for every. It should be noted that the priority calculation need not necessarily be executed because the service target person can be uniquely identified when the interference determination unit 16b determines that the movement estimation trajectory interferes with the service area 40. Absent.

ここで、優先度算出部16cは、人間Hの移動速度が速いほどその値が低く算出されるように移動速度の重み付けを行う。このような重み付けを採用するのは、サービスエリア40で立ち止まる意思がなく、サービスロボット10によるサービスを受ける意思がないと推定できるからである。また、優先度算出部16cは、人間Hの移動方向からサービスロボット10が逸脱する度合いが大きいほどその値が低く算出されるように人の向きの重み付けを行う。このような重み付けを採用するのは、人間Hがサービスロボット10に正対していない場合には、人間Hの意識がサービスロボット10に向いておらず、サービスを受ける意思がないと推定できるからである。   Here, the priority calculation unit 16c weights the moving speed so that the higher the moving speed of the person H, the lower the value is calculated. The reason why such weighting is adopted is that it can be estimated that there is no intention to stop in the service area 40 and there is no intention to receive service by the service robot 10. In addition, the priority calculation unit 16c weights the direction of the person so that the greater the degree that the service robot 10 deviates from the moving direction of the person H, the lower the value is calculated. The reason why such weighting is adopted is that when the human H is not facing the service robot 10, it is possible to estimate that the consciousness of the human H is not suitable for the service robot 10 and does not intend to receive the service. is there.

これら移動速度及び移動方向の重み付けを実現する優先度の算出式の一例として、優先度算出部16cは、式(2)に示す算出式を用いる。   As an example of a priority calculation formula that realizes weighting of the moving speed and the moving direction, the priority calculation section 16c uses the calculation formula shown in Expression (2).

Figure 0005569073
Figure 0005569073

上記の式(2)における「α」は、移動速度の重み及び人の向きの重みのうちいずれを重視して優先度を定めるかを規定するための重み付け用のパラメータであり、0≦α≦1の範囲で規定される。また、上記の式(2)におけるUViは、移動速度Viを正規化したものである。また、上記の式(2)におけるUdiは、移動延長線Lとロボット座標系の原点との最短垂直距離diを正規化したものである。なお、Vi及びdiは、移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉すると判定された者のうちi番目の人の移動速度及び最短垂直距離を指す。また、Vmax及びdmaxは、移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉すると判定された者の移動速度及び最短垂直距離のうち最大の移動速度及び最大の最短垂直距離を指す。   “Α” in the above equation (2) is a weighting parameter for defining which one of the weight of the moving speed and the weight of the direction of the person is to be prioritized, and 0 ≦ α ≦ It is defined in the range of 1. Further, UVi in the above equation (2) is obtained by normalizing the moving speed Vi. Further, Udi in the above equation (2) is obtained by normalizing the shortest vertical distance di between the movement extension line L and the origin of the robot coordinate system. Vi and di indicate the moving speed and the shortest vertical distance of the i-th person among persons who are determined that the movement estimation trajectory interferes with the service area 40. Vmax and dmax indicate the maximum movement speed and the maximum shortest vertical distance among the movement speed and the shortest vertical distance of the person who is determined that the movement estimation trajectory interferes with the service area 40.

この式(2)を用いた優先度の算出要領を説明する。上記の式(2)を用いて優先度を算出する場合には、「α」が移動速度Viの重みとなり、「1−α」が最短垂直距離diの重みとなる。これら移動速度Viの重み及び最短垂直距離diの重みの配分を決定づけるαは、図示しないサーバ装置からの指令などにより予め定義される。例えば、αを1に近付けて設定するほど移動速度Viの重みが重視され、また、αを0に近付けて設定するほど最短垂直距離diの重みが重視される。   A priority calculation procedure using the equation (2) will be described. When the priority is calculated using the above equation (2), “α” is the weight of the moving speed Vi, and “1-α” is the weight of the shortest vertical distance di. Α that determines the distribution of the weight of the moving speed Vi and the weight of the shortest vertical distance di is defined in advance by a command from a server device (not shown). For example, the weight of the moving speed Vi is more important as α is set closer to 1, and the weight of the shortest vertical distance di is more important as α is set closer to 0.

このような重み付け用のパラメータαが予め設定された環境の下、優先度算出部16cは、干渉判定部16bにより移動推定軌跡とサービスエリア40とが干渉する者が複数人存在すると判定された場合に、Vmax及びdmaxを取得する。そして、優先度算出部16cは、干渉判定部16bによって算出された現在位置からの移動延長線Lとロボット座標系の原点との最短垂直距離diを算出し、算出した最短垂直距離diをdmaxで除すことにより正規化する。さらに、優先度算出部16cは、三平方の定理を用いて、移動情報取得部16aによって取得された速度ベクトル(Vx,Vy)から移動速度Viを算出し、算出した移動速度ViをVmaxで除すことによりViを正規化する。   In an environment in which the weighting parameter α is set in advance, the priority calculation unit 16c determines that there are a plurality of persons who interfere with the movement estimation trajectory and the service area 40 by the interference determination unit 16b. Vmax and dmax are obtained. Then, the priority calculation unit 16c calculates the shortest vertical distance di between the movement extension line L from the current position calculated by the interference determination unit 16b and the origin of the robot coordinate system, and the calculated shortest vertical distance di is dmax. Normalize by dividing. Further, the priority calculation unit 16c calculates the movement speed Vi from the velocity vector (Vx, Vy) acquired by the movement information acquisition unit 16a using the three-square theorem, and divides the calculated movement speed Vi by Vmax. To normalize Vi.

上記の式(2)へ最短垂直距離di及び移動速度Viの正規化により得られたUdi及びUViを代入することにより、優先度算出部16cは、移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉すると判定された者のうちi番目の人の優先度Piを算出する。かかる優先度Piは、その数値が大きいほどサービスを受ける意思が強いことを表す。このようにして、優先度算出部16cは、移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉すると判定された者すべてを対象に優先度Piの算出を行う。   By substituting Udi and UVi obtained by normalizing the shortest vertical distance di and the movement speed Vi into the above equation (2), the priority calculation unit 16c is determined that the movement estimation locus interferes with the service area 40. The priority Pi of the i-th person is calculated. The priority Pi represents that the larger the numerical value, the stronger the willingness to receive the service. In this way, the priority calculation unit 16c calculates the priority Pi for all persons who are determined that the movement estimation trajectory interferes with the service area 40.

ここで、重み付け用のパラメータαの変動に伴う優先度のPiの変化を説明する。図5Aは、αを0とし、かつ移動速度を0.1m/sに固定した場合における最短垂直距離と優先度との関係を示すグラフである。また、図5Bは、αを0とし、かつ移動速度を4.0m/sに固定した場合における最短垂直距離と優先度との関係を示すグラフである。図5A及び図5Bの横軸は最短垂直距離を指す。また、図5A及び図5Bの縦軸は優先度を指す。なお、図5A及び図5Bの例では、dmaxを1.5mとし、Vmaxを4m/sとして優先度Piの算出が行われたものとする。   Here, a description will be given of changes in the priority Pi in accordance with fluctuations in the weighting parameter α. FIG. 5A is a graph showing the relationship between the shortest vertical distance and the priority when α is 0 and the moving speed is fixed at 0.1 m / s. FIG. 5B is a graph showing the relationship between the shortest vertical distance and the priority when α is 0 and the moving speed is fixed at 4.0 m / s. The horizontal axis in FIGS. 5A and 5B indicates the shortest vertical distance. Moreover, the vertical axis | shaft of FIG. 5A and 5B points out a priority. In the example of FIGS. 5A and 5B, it is assumed that the priority Pi is calculated with dmax set to 1.5 m and Vmax set to 4 m / s.

図5A及び図5Bの例では、αがともに0であるので、移動速度の重みは0となる一方で最短垂直距離の重みが1となる。このため、図5A及び図5Bの例では、優先度に移動速度の重みは反映されない。したがって、図5A及び図5Bの間で優先度の変化に違いは生じず、図5A及び図5Bの例ともに最短垂直距離Diが0近傍のときには優先度が1に近く、最短垂直距離Diが1.5に近づいた段階では優先度がほぼ0に近くなる。   In the example of FIGS. 5A and 5B, both α are 0, so the weight of the moving speed is 0 and the weight of the shortest vertical distance is 1. For this reason, in the example of FIGS. 5A and 5B, the weight of the moving speed is not reflected in the priority. Accordingly, there is no difference in priority change between FIGS. 5A and 5B. In both the examples of FIGS. 5A and 5B, when the shortest vertical distance Di is near 0, the priority is close to 1, and the shortest vertical distance Di is 1. At the stage of approaching .5, the priority is nearly zero.

図6Aは、αを0.5とし、かつ移動速度を0.1m/sに固定した場合における最短垂直距離と優先度との関係を示すグラフである。また、図6Bは、αを0.5とし、かつ移動速度を4.0m/sに固定した場合における最短垂直距離と優先度との関係を示すグラフである。図6A及び図6Bの横軸は最短垂直距離を指す。また、図6A及び図6Bの縦軸は優先度を指す。なお、図6A及び図6Bの例では、dmaxを1.5mとし、Vmaxを4m/sとして優先度Piの算出が行われたものとする。   FIG. 6A is a graph showing the relationship between the shortest vertical distance and the priority when α is 0.5 and the moving speed is fixed at 0.1 m / s. FIG. 6B is a graph showing the relationship between the shortest vertical distance and the priority when α is set to 0.5 and the moving speed is fixed to 4.0 m / s. The horizontal axis in FIGS. 6A and 6B indicates the shortest vertical distance. Moreover, the vertical axis | shaft of FIG. 6A and 6B points out a priority. In the examples of FIGS. 6A and 6B, it is assumed that the priority Pi is calculated with dmax set to 1.5 m and Vmax set to 4 m / s.

図6A及び図6Bの例では、αがともに0.5であるので、移動速度の重み及び最短垂直距離の重みはともに1となる。このため、図5A及び図5Bのケースとは異なり、図6A及び図6Bの間で優先度の変化に違いが発生する。すなわち、図6Aに示す例では、人の移動速度が0.1m/sであるので、図6Bの例で使用される人の移動速度4.0m/sに比べて小さい。このため、図6Aに示す例では、最短垂直距離diが0近傍のときには優先度Piが最大値1に近づくが、図6Bに示す例では、最短垂直距離diが0近傍であっても優先度Piは0.5程度しかない。このように移動速度の重みが加味された場合には、移動速度が速いほど優先度は低くなる。   In the examples of FIGS. 6A and 6B, both α are 0.5, so the weight of the moving speed and the weight of the shortest vertical distance are both 1. For this reason, unlike the case of FIG. 5A and FIG. 5B, a difference in the change in priority occurs between FIG. 6A and FIG. 6B. That is, in the example shown in FIG. 6A, the moving speed of the person is 0.1 m / s, which is smaller than the moving speed 4.0 m / s of the person used in the example of FIG. 6B. Therefore, in the example shown in FIG. 6A, the priority Pi approaches the maximum value 1 when the shortest vertical distance di is near 0, but in the example shown in FIG. 6B, the priority is even if the shortest vertical distance di is near 0. Pi is only about 0.5. In this way, when the weight of the moving speed is taken into account, the higher the moving speed, the lower the priority.

図2の説明に戻り、サービス対象者選択部16dは、自装置がサービスを提供するサービス対象者として、干渉判定部16bによって移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉すると判定された人を選択する処理部である。   Returning to the description of FIG. 2, the service target person selecting unit 16 d selects a person whose movement estimation trajectory is determined to interfere with the service area 40 by the interference determination unit 16 b as a service target person that the apparatus itself provides the service. Part.

このように、移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉する人をサービス対象者として選択することで、サービスを受ける意思がある者だけを対象にサービスを提供できる。また、移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉しない者をサービス対象者から除外することで、サービスを受ける意思がない者にサービスを提供することも防止できる。   In this way, by selecting a person whose movement estimation trajectory interferes with the service area 40 as a service target person, it is possible to provide a service only to a person who intends to receive the service. Further, by excluding those whose movement estimation trajectory does not interfere with the service area 40 from the service target person, it is possible to prevent the service from being provided to those who do not intend to receive the service.

また、サービス対象者選択部16dは、干渉判定部16bによって移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉すると判定された者が複数人存在する場合には、優先度算出部16cによって算出された優先度が最も高い者をサービス対象者として選択する。このように、移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉する者の中でも優先度が最も高く、サービスを受ける意思がより強い者をサービス対象者として選択することで、サービス対象者とした者が実際にサービスを受ける確度を高めることができる。   In addition, when there are a plurality of persons whose movement estimation trajectory is determined to interfere with the service area 40 by the interference determination unit 16b, the service target person selection unit 16d has the priority calculated by the priority calculation unit 16c. The highest person is selected as the service target. As described above, by selecting a person whose service estimation trajectory interferes with the service area 40 having the highest priority and a stronger willingness to receive a service as a service target person, The probability of receiving services can be increased.

前処理開始制御部16eは、サービス対象者選択部16dによって選択されたサービス対象者にサービスを提供する前に該サービス提供処理の準備段階として実行される前処理を開始させる処理部である。   The pre-processing start control unit 16e is a processing unit that starts pre-processing executed as a preparation stage of the service providing process before providing a service to the service target selected by the service target selecting unit 16d.

一例としては、前処理開始制御部16eは、サービス対象者がサービスエリア40へ侵入するまでの間に、図示しないサーバ装置から通信部12を介してコンテンツを記憶部15へダウンロードする。また、記憶部15へ既にコンテンツがダウンロードされている場合には、前処理開始制御部16eは、記憶部15に記憶されたコンテンツ15をコンテンツ再生用の作業メモリに先読みしておくこともできる。なお、サービスロボット10が音声認識エンジンを搭載している場合には、音声認識エンジンを起動したり、また、マイクを介して音源の取得を開始したりすることもできる。   As an example, the pre-processing start control unit 16e downloads content from the server device (not shown) to the storage unit 15 via the communication unit 12 until the service target person enters the service area 40. If the content has already been downloaded to the storage unit 15, the preprocessing start control unit 16e can pre-read the content 15 stored in the storage unit 15 in the work memory for content reproduction. If the service robot 10 is equipped with a voice recognition engine, the voice recognition engine can be started, or acquisition of a sound source can be started via a microphone.

他の一例としては、前処理開始制御部16eは、駆動部13にサービスロボット10本体を回転させることによりサービス対象者を捕捉することもできる。図7は、サービス対象者を捕捉する場合におけるサービスロボットの回転要領を説明するための図である。図7に示す人間Hをサービス対象者としたとき、前処理開始制御部16eは、人間Hの移動延長線Lとサービスエリア40を規定する円との交点Cの座標(X2,Y2)を算出する。さらに、前処理開始制御部16eは、人間Hの現在の所在位置の座標P(X1,Y2)と交点Cの座標との距離Jを算出した上で人間Hによる交点Cの座標までの移動所要時間Tを算出する。その上で、前処理開始制御部16eは、交点Cの座標(X2,Y2)から得られる回転角度θ(=arctan(X2,Y2))と、人間Hによる交点Cの座標までの移動所要時間Tとからサービスロボット10の回転速度ω(=θ/T)を算出する。その後、前処理開始制御部16eは、算出した回転速度ωでサービスロボット10を回転するように駆動部13へ指示する。なお、サービスロボット10の回転を終えて交点Cと正対した場合には、サービスロボット10の車輪を駆動するように駆動部13へ指示することにより、交点Cの座標まで自走させることとしてもよい。 As another example, the pre-processing start control unit 16e can capture the service target person by causing the drive unit 13 to rotate the main body of the service robot 10. FIG. 7 is a diagram for explaining a rotation procedure of the service robot when the service target person is captured. When the person H B shown in FIG. 7 is the service target, the preprocessing start control unit 16e coordinates the coordinates (X2, X2) of the intersection C B between the movement extension line L B of the person H B and the circle defining the service area 40. Y2) is calculated. Furthermore, pre-start control unit 16e is a human H current coordinates P of location (X1, Y2) and the intersection point C B of coordinates and the coordinates of the intersection point C B by human H B the distance J in terms of the calculation of the B The required travel time T until is calculated. On top of that, prior to start control unit 16e is the intersection C B of coordinates (X2, Y2) the rotation angle theta B obtained from (= arctan (X2, Y2) ), to the coordinates of the intersection point C B by human H B The rotational speed ω (= θ B / T) of the service robot 10 is calculated from the required movement time T. Thereafter, the preprocessing start control unit 16e instructs the drive unit 13 to rotate the service robot 10 at the calculated rotation speed ω. In the case where the intersection C B and positive against finishing the rotation of the service robot 10, by instructing the driver 13 to drive the wheels of the service robot 10, thereby self to the coordinates of the intersection point C B It is good.

これらの前処理を行うことにより、サービス対象者がサービスエリア40へ侵入するまでの空白時間をサービス提供の準備時間として有効活用することができる。   By performing these pre-processing, the blank time until the service subject enters the service area 40 can be effectively used as the preparation time for service provision.

図2に戻り、サービス提供部16fは、サービス対象者選択部16dによって選択されたサービス対象者にサービスを提供する処理部である。一例としては、前処理開始制御部16eによる前処理が終了した場合に、記憶部15に記憶されたコンテンツ15aを読み出し、読み出したコンテンツを表示部11で再生させる。このサービス提供部16fは、後述の離脱行動検知部16gによる検知結果に基づき、再生対象とするコンテンツを再生中のコンテンツから他のコンテンツに切り替えたり、また、コンテンツの再生を中止したりする。   Returning to FIG. 2, the service providing unit 16f is a processing unit that provides a service to a service target person selected by the service target person selecting unit 16d. As an example, when the preprocessing by the preprocessing start control unit 16e is completed, the content 15a stored in the storage unit 15 is read and the read content is reproduced on the display unit 11. The service providing unit 16f switches the content to be reproduced from the content being reproduced to another content based on the detection result by the later-described withdrawal behavior detection unit 16g, or cancels the reproduction of the content.

離脱行動検知部16gは、移動情報取得部16aにより取得された人間Hの所在位置及び速度ベクトルに基づき、サービス対象者選択部16dにより選択されたサービス対象者がサービスエリア40から離脱しようとする行動を検知する処理部である。   The withdrawal behavior detection unit 16g is an action that the service target person selected by the service target person selection unit 16d tries to leave the service area 40 based on the location position and speed vector of the person H acquired by the movement information acquisition unit 16a. It is a processing part which detects.

例えば、離脱行動検知部16gは、サービス対象者がサービスエリア40内に存在する場合には、サービス対象者がサービスエリア40から離脱しようとする行動を監視する。一例として、極座標を用いて離脱行動を監視する場合を説明する。   For example, when the service target person exists in the service area 40, the leaving action detection unit 16g monitors an action that the service target person intends to leave the service area 40. As an example, a case where the withdrawal behavior is monitored using polar coordinates will be described.

図8は、離脱行動の監視要領を説明するための図である。図8に示す人間Hの所在位置を(X3,Y3)としたとき、サービスエリア40の円の中心座標から人間Hの所在位置までのレンジRiはX3+Y3の平方根となる。離脱行動検知部16gは、レンジRiがサービスエリア40の半径Rs以下である場合、すなわちサービス対象者がサービスエリア40に所在する場合に、レンジRiの微分値dRiが所定の閾値よりも大きいか否かを監視する。このとき、レンジRiの微分値dRiが所定の閾値よりも大きいことを検知した場合には、離脱行動検知部16gは、サービス提供者がサービスエリア40から離れようとしているものと判別する。かかる場合には、コンテンツに対するサービス対象者の興味が低下したことが想定され得るので、興味喚起を図る観点から、離脱行動検知部16gは、サービス提供部16fに再生対象とするコンテンツを再生中のコンテンツから他のコンテンツへ切り替えさせる。 FIG. 8 is a diagram for explaining a monitoring procedure for withdrawal behavior. When the location of the human H B shown in FIG. 8 and (X3, Y3), ranges Ri of the center coordinates of the circle of the service area 40 to the location of the human H B becomes X3 2 + Y3 2 square root. The leaving behavior detection unit 16g determines whether the differential value dRi of the range Ri is larger than a predetermined threshold when the range Ri is equal to or less than the radius Rs of the service area 40, that is, when the service target is located in the service area 40. To monitor. At this time, when it is detected that the differential value dRi of the range Ri is larger than a predetermined threshold, the leaving action detection unit 16g determines that the service provider is about to leave the service area 40. In such a case, it can be assumed that the interest of the service target person for the content has decreased, so from the viewpoint of encouraging interest, the withdrawal behavior detection unit 16g is playing back the content to be played back to the service providing unit 16f. Switch from content to other content.

また、離脱行動検知部16gは、離脱行動を検知した後にサービス対象者がサービスエリア40から離脱したか否かを監視する。一例として、極座標を用いて離脱を監視する場合を説明する。   Further, the leaving action detection unit 16g monitors whether or not the service target person has left the service area 40 after detecting the leaving action. As an example, a case where separation is monitored using polar coordinates will be described.

図9は、離脱確定の判断要領を説明するための図である。図9に示すように、離脱行動検知部16gは、レンジRiがサービスエリア40の半径Rsよりも大きい状態を検知した場合に、その時点からの経過時間を離脱時間として計測する。その後、離脱行動検知部16gは、レンジRiがサービスエリア40の半径Rs以下に復帰したか否か、すなわちサービス対象者がサービスエリア40へ復帰したか否かを監視する。そして、サービス対象者がサービスエリア40へ復帰することなく、サービス対象者の離脱時間が所定の期間、例えば2秒間を経過した場合には、離脱行動検知部16gは、サービス対象者がサービスエリア40から離脱したとみなす。かかる場合には、サービス対象者不在の状態でコンテンツを無駄に再生し続けるのを防止する観点から、離脱行動検知部16gは、サービス提供部16fにコンテンツの再生を中止させる。   FIG. 9 is a diagram for explaining a determination procedure for determination of departure. As illustrated in FIG. 9, when detecting that the range Ri is larger than the radius Rs of the service area 40, the leaving action detection unit 16g measures the elapsed time from that time as the leaving time. Thereafter, the leaving action detection unit 16g monitors whether or not the range Ri has returned to the radius Rs or less of the service area 40, that is, whether or not the service subject has returned to the service area 40. Then, when the service subject does not return to the service area 40 and the departure time of the service subject has exceeded a predetermined period, for example, 2 seconds, the withdrawal behavior detection unit 16g causes the service subject to move to the service area 40. Is considered to have left. In such a case, from the viewpoint of preventing the content from being continuously played back in the absence of the service target person, the leaving behavior detection unit 16g causes the service providing unit 16f to stop playing the content.

なお、ここでは、極座標を用いて離脱行動の監視及び離脱確定の判定を行う場合を説明したが、開示の装置がこれに限定されるものではなく、直交座標を用いる場合にも同様に適用できる。   Note that, here, a case has been described in which the separation behavior is monitored and the decision to confirm the separation is performed using polar coordinates, but the disclosed apparatus is not limited to this, and can be similarly applied to the case where orthogonal coordinates are used. .

[処理の流れ]
次に、本実施例に係るサービスロボットの処理の流れを説明する。なお、ここでは、サービスロボット10により実行される(1)全体フローを説明してから、サブルーチンとして実行される(2)サービス提供処理を説明する。
[Process flow]
Next, the process flow of the service robot according to the present embodiment will be described. Here, (1) the overall flow executed by the service robot 10 will be described, and then (2) service provision processing executed as a subroutine will be described.

(1)全体フロー
図10は、実施例2に係るサービスロボットの全体フローの手順を示すフローチャートである。この全体フローは、サービスロボット10の電源がON状態にある限り、再帰的に実行されるが、必ずしも実行し続ける必要はなく、充電期間中は処理を中断したり、図示しないサーバ装置からのサービス停止通知を受けて処理を停止することもできる。
(1) Overall Flow FIG. 10 is a flowchart illustrating a procedure of the overall flow of the service robot according to the second embodiment. This entire flow is recursively executed as long as the power supply of the service robot 10 is in an ON state, but it is not always necessary to continue the execution. During the charging period, the process is interrupted or a service from a server device (not shown) is provided. It is also possible to stop processing upon receiving a stop notification.

図10に示すように、移動情報取得部16aによって探索範囲30に人が検知されると(ステップS101肯定)、移動情報取得部16aは、人間Hの所在位置の座標及び速度ベクトルを取得する(ステップS102)。   As shown in FIG. 10, when a person is detected in the search range 30 by the movement information acquisition unit 16a (Yes in step S101), the movement information acquisition unit 16a acquires the coordinates and velocity vector of the location position of the person H ( Step S102).

そして、干渉判定部16bは、所定の閾値以下の移動速度を持つ者が存在するか否かを判定する(ステップS103)。このとき、所定の閾値よりも大きい移動速度を持つ者しか存在しない場合(ステップS103否定)には、サービスを受ける意思のない者しか探索範囲30に所在しないので、以降の処理を行わずにステップS101へ戻る。   Then, the interference determination unit 16b determines whether or not there is a person having a moving speed equal to or lower than a predetermined threshold (step S103). At this time, if there is only a person having a moving speed larger than the predetermined threshold (No in step S103), only the person who is not willing to receive the service is located in the search range 30, so that the subsequent steps are not performed. Return to S101.

一方、先の閾値以下の移動速度持つ者が存在する場合(ステップS103肯定)、干渉判定部16bは、人間Hの所在位置から速度ベクトルが持つ向きのまま移動が継続された場合の移動推定軌跡として現在位置からの移動延長線を算出する(ステップS104)。   On the other hand, when there is a person having a movement speed equal to or lower than the previous threshold value (Yes at Step S103), the interference determination unit 16b causes the movement estimation trajectory when the movement is continued from the position where the person H is located in the direction of the speed vector. Then, a movement extension line from the current position is calculated (step S104).

そして、干渉判定部16bは、人間Hの移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉する者が存在するか否かを判定する(ステップS105)。このとき、人間Hの移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉する者が存在しない場合(ステップS105否定)には、サービスを受ける意思のない者しか探索範囲30に所在しないので、以降の処理を行わずにステップS101へ戻る。   Then, the interference determination unit 16b determines whether or not there is a person whose movement estimation trajectory of the human H interferes with the service area 40 (step S105). At this time, if there is no person whose human H's estimated movement trajectory interferes with the service area 40 (No in step S105), only those who are not willing to receive the service are located in the search range 30, and the subsequent processing is performed. Without returning to step S101.

一方、人間Hの移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉する者が存在する場合(ステップS105肯定)には、干渉判定部16bは、人間Hの移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉する者が複数人であるか否かをさらに判定する(ステップS106)。   On the other hand, when there is a person whose human H's movement estimated trajectory interferes with the service area 40 (Yes at Step S105), the interference determination unit 16b has a plurality of persons whose human H's estimated movement trajectory interferes with the service area 40. It is further determined whether or not it is a person (step S106).

ここで、人間Hの移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉する者が複数人である場合(ステップS106肯定)には、優先度算出部16cは、自装置がサービスを提供する優先度を探索範囲30に存在する人ごとに算出する(ステップS107)。そして、サービス対象者選択部16dは、優先度算出部16cによって算出された優先度が最も高い人をサービス対象者として選択する(ステップS108)。   Here, when there are a plurality of persons whose human H's estimated movement trajectory interferes with the service area 40 (Yes in step S106), the priority calculation unit 16c searches for the priority with which the own apparatus provides the service within the search range. It calculates for every person who exists in 30 (step S107). Then, the service target person selecting unit 16d selects a person with the highest priority calculated by the priority calculating unit 16c as a service target person (step S108).

また、人間Hの移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉する人が一人である場合(ステップS106否定)には、優先度算出部16cによる優先度の算出は行われない。この場合には、サービス対象者選択部16dは、干渉判定部16bによって移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉すると判定された人をサービス対象者として選択する(ステップS108)。   In addition, when the person H interferes with the service area 40 by the estimated movement trajectory of the person H (No at Step S106), the priority calculation unit 16c does not calculate the priority. In this case, the service target person selecting unit 16d selects, as the service target person, a person whose movement estimation trajectory is determined to interfere with the service area 40 by the interference determining unit 16b (step S108).

その後、前処理開始制御部16eは、サービス対象者選択部16dによって選択されたサービス対象者にサービスを提供する前に該サービス提供の準備段階として実行される前処理を開始させる(ステップS109)。   Thereafter, the pre-processing start control unit 16e starts pre-processing executed as a preparation stage for providing the service before providing the service to the service target person selected by the service target person selecting unit 16d (step S109).

この前処理の終了後に、サービス提供部16fは、サービス対象者選択部16dによって選択されたサービス対象者にサービスを提供する「サービス提供処理」を行い(ステップS110)、ステップS101に移行する。   After the preprocessing, the service providing unit 16f performs a “service providing process” for providing a service to the service target selected by the service target selecting unit 16d (step S110), and proceeds to step S101.

このようにして全体フローは、上記のステップS101〜ステップS110までの処理が繰り返し実行される。   In this way, the process from step S101 to step S110 is repeatedly executed in the overall flow.

(2)サービス提供処理
図11は、実施例2に係るサービス提供処理の手順を示すフローチャートである。このサービス提供処理は、図10に示したステップS109が終了した場合に起動される処理である。
(2) Service Providing Processing FIG. 11 is a flowchart illustrating a procedure of service providing processing according to the second embodiment. This service providing process is a process started when step S109 shown in FIG. 10 is completed.

図11に示すように、サービス提供部16fは、記憶部15に記憶されたコンテンツ15aを読み出し、読み出したコンテンツを表示部11で再生させる(ステップS201)。そして、離脱行動検知部16gは、サービス対象者がサービスエリア40から離脱しようとする離脱行動を監視する(ステップS202)。なお、離脱行動が検知されない限りは(ステップS202否定)、離脱行動の監視を続ける。   As illustrated in FIG. 11, the service providing unit 16f reads the content 15a stored in the storage unit 15, and causes the display unit 11 to reproduce the read content (step S201). Then, the leaving behavior detection unit 16g monitors the leaving behavior that the service target person intends to leave the service area 40 (step S202). As long as no withdrawal behavior is detected (No at Step S202), monitoring of the withdrawal behavior is continued.

このとき、サービス対象者の離脱行動が検知されると(ステップS202肯定)、サービス提供部16fは、再生対象とするコンテンツを再生中のコンテンツから他のコンテンツへ切り替える(ステップS203)。   At this time, when the withdrawal behavior of the service target person is detected (Yes at Step S202), the service providing unit 16f switches the content to be played back from the content being played back to another content (Step S203).

その後、離脱行動検知部16gは、サービス対象者がサービスエリア40から離脱したか否かを監視する(ステップS204)。このとき、サービスエリア40からの離脱が検知されない限りは(ステップS204否定)、他のコンテンツの再生とともに離脱監視を継続する。   Thereafter, the leaving action detection unit 16g monitors whether or not the service target person has left the service area 40 (step S204). At this time, unless the departure from the service area 40 is detected (No at Step S204), the departure monitoring is continued along with the reproduction of other contents.

そして、サービスエリア40からの離脱を検知した場合(ステップS204肯定)には、離脱行動検知部16gは、その時点からの経過時間を離脱時間として計測する(ステップS205)。その後、サービス対象者がサービスエリア40へ復帰した場合(ステップS206肯定)には、サービス提供部16fは、ステップS201に戻り、コンテンツの再生を続ける。   When the departure from the service area 40 is detected (Yes at Step S204), the leaving action detection unit 16g measures the elapsed time from that time as the departure time (Step S205). Thereafter, when the service target person returns to the service area 40 (Yes at Step S206), the service providing unit 16f returns to Step S201 and continues to reproduce the content.

一方、サービス対象者がサービスエリア40へ復帰せずにサービス対象者の離脱時間が所定の期間を経過した場合(ステップS206否定かつステップS207肯定)には、離脱行動検知部16gは、サービス対象者がサービスエリア40から離脱したとみなす。この場合には、サービス提供部16fは、コンテンツの再生を中止し(ステップS208)、処理を終了する。   On the other hand, if the service target person does not return to the service area 40 and the departure time of the service target person has passed a predetermined period (No at Step S206 and Yes at Step S207), the leaving action detection unit 16g Is deemed to have left the service area 40. In this case, the service providing unit 16f stops the content reproduction (step S208) and ends the process.

[実施例2の効果]
上述してきたように、本実施例に係るサービスロボット10は、探索範囲30に存在する人の中でもサービスエリア40へ侵入しようとしている人をサービス対象者として選択する。すなわち、本実施例に係るサービスロボット10では、探索範囲30に所在していてもサービスエリア40に接近しようとしない人はサービス対象者から除外するとともにサービスエリア40に接近しようとする人をサービス対象者として選択できる。このため、本実施例に係るサービスロボット10では、探索範囲30に存在する人の中にサービスを受ける意思がない人が含まれていたとしてもその中でサービスを受ける意思がある人をサービス対象者として選択できる。
[Effect of Example 2]
As described above, the service robot 10 according to the present embodiment selects a person who is about to enter the service area 40 among the persons existing in the search range 30 as a service target person. That is, in the service robot 10 according to the present embodiment, a person who is located in the search range 30 but does not attempt to approach the service area 40 is excluded from the service target person, and a person who attempts to approach the service area 40 is a service target. You can choose as a person. For this reason, in the service robot 10 according to the present embodiment, even if a person who is present in the search range 30 does not intend to receive the service, a person who is willing to receive the service is included in the service target. You can choose as a person.

したがって、本実施例に係るサービスロボット10によれば、サービス対象者を適切に選択することが可能になる。さらに、本実施例に係るサービスロボット10によれば、サービスを受ける意思がない人にサービスを提供する無駄がなくなり、サービス提供に係る効率を向上させることもできる。   Therefore, according to the service robot 10 according to the present embodiment, it is possible to appropriately select a service target person. Furthermore, according to the service robot 10 according to the present embodiment, there is no waste of providing a service to a person who does not intend to receive the service, and the efficiency related to the service provision can be improved.

また、本実施例に係るサービスロボット10は、移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉すると判定された人が複数人存在する場合に、自装置がサービスを提供する優先度を算出する。その上で、本実施例に係るサービスロボット10は、算出した優先度が最も高い人をサービス対象者として選択する。   Further, the service robot 10 according to the present embodiment calculates the priority with which the own device provides the service when there are a plurality of persons whose movement estimation trajectory is determined to interfere with the service area 40. Then, the service robot 10 according to the present embodiment selects a person with the highest calculated priority as a service target person.

このため、本実施例に係るサービスロボット10では、移動推定軌跡がサービスエリア40へ干渉する人の中でも優先度が最も高く、サービスを受ける意思がより強い人をサービス対象者として選択できる。それゆえ、本実施例に係るサービスロボット10によれば、サービス対象者とした人が実際にサービスを受ける確度を高めることができる。   For this reason, in the service robot 10 according to the present embodiment, the person who has the highest priority among the people whose movement estimation trajectory interferes with the service area 40 and the stronger intention to receive the service can be selected as the service target person. Therefore, according to the service robot 10 according to the present embodiment, it is possible to increase the probability that the person who is the service target actually receives the service.

さらに、本実施例に係るサービスロボット10は、サービス対象者にサービスを提供する前に該サービス提供処理の準備段階として実行される前処理を開始させる。このため、本実施例に係るサービスロボット10によれば、サービス対象者がサービスエリア40へ侵入するまでの空白時間をサービス提供の準備時間として有効活用できる。   Furthermore, the service robot 10 according to the present embodiment starts a pre-process that is executed as a preparation stage of the service providing process before providing the service target person with the service. For this reason, according to the service robot 10 according to the present embodiment, the blank time until the service target person enters the service area 40 can be effectively used as the preparation time for providing the service.

また、本実施例に係るサービスロボット10は、人の移動方向及び移動速度に基づき、サービス対象者がサービスエリア40から離脱しようとする行動を検知する。このため、本実施例に係るサービスロボット10によれば、サービスに対するサービス対象者の興味が低下したことを検知できる。   Further, the service robot 10 according to the present embodiment detects an action that the service target person intends to leave the service area 40 based on the moving direction and moving speed of the person. For this reason, according to the service robot 10 which concerns on a present Example, it can detect that the service subject's interest to the service fell.

さらに、本実施例に係るサービスロボット10は、サービス対象者の離脱行動を検知した場合に、当該サービス対象者に提供しているサービスから該サービスとは別のサービスを提供するようにサービスを切り替えさせる。それゆえ、本実施例に係るサービスロボット10によれば、サービスに対するサービス対象者の興味が低下した者にサービスへの興味喚起を図ることができる。   Further, when the service robot 10 according to the present embodiment detects the withdrawal behavior of the service target person, the service robot 10 switches the service so as to provide a service other than the service from the service provided to the service target person. Let Therefore, according to the service robot 10 according to the present embodiment, it is possible to attract the interest of the service to those who are less interested in the service.

また、本実施例に係るサービスロボット10は、サービス対象者がサービスエリア40から離脱したことを検知した場合に、当該サービス対象者に提供しているサービスを中止させる。それゆえ、本実施例に係るサービスロボット10によれば、サービス対象者不在の状態でサービスの提供を継続する事態を防止できる。   In addition, when the service robot 10 according to the present embodiment detects that the service target person has left the service area 40, the service robot 10 stops the service provided to the service target person. Therefore, according to the service robot 10 according to the present embodiment, it is possible to prevent the situation in which the service is continuously provided in the absence of the service target person.

さて、これまで開示の装置に関する実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、種々の異なる形態にて実施されてよいものである。そこで、以下では、本発明に含まれる他の実施例を説明する。   Although the embodiments related to the disclosed apparatus have been described above, the present invention may be implemented in various different forms other than the above-described embodiments. Therefore, another embodiment included in the present invention will be described below.

例えば、上記の実施例2では、案内サービスを提供する場合を例示したが、開示の装置はこれに限定されるものではない。例えば、搬送サービス、広告サービスや警備サービスなど他のサービスを提供する場合にも開示の装置を適用できる。   For example, although the case where the guidance service is provided has been described in the second embodiment, the disclosed apparatus is not limited to this. For example, the disclosed apparatus can also be applied when providing other services such as a transport service, an advertisement service, and a security service.

また、上記の実施例2では、サーバ接続することにより運用する場合を想定したが、サービスロボット10単体でサービスを提供するスタンドアロン形式を採用する場合、ネットワーク接続する場合のいずれにも好適に適用できる。   In the second embodiment, it is assumed that the system is operated by connecting to a server. However, when the stand-alone type that provides the service by the service robot 10 alone is adopted, the present invention can be suitably applied to both cases of network connection. .

また、上記の実施例2では、自走可能なサービスロボットにサービスを提供させる場合を例示したが、開示の装置はこれに限定されない。例えば、所定の場所に固定設置されるサーバ装置や端末装置にも同様に適用できる。   Further, in the above-described second embodiment, the case where the service robot capable of self-running is provided with a service is illustrated, but the disclosed apparatus is not limited thereto. For example, the present invention can be similarly applied to a server device or a terminal device fixedly installed at a predetermined place.

また、図示した各装置の各構成要素は、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、移動情報取得部16a、干渉制御部16b、優先度算出部16c、サービス対象者選択部16d、前処理開始制御部16e、サービス提供部16fまたは離脱行動検知部16gを別の装置がそれぞれ有し、ネットワーク接続されて協働する。これにより、上記のサービスロボットの機能を実現するようにしてもよい。   In addition, each component of each illustrated apparatus does not necessarily need to be physically configured as illustrated. In other words, the specific form of distribution / integration of each device is not limited to that shown in the figure, and all or a part thereof may be functionally or physically distributed or arbitrarily distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions. Can be integrated and configured. For example, different devices each have a movement information acquisition unit 16a, an interference control unit 16b, a priority calculation unit 16c, a service target person selection unit 16d, a preprocessing start control unit 16e, a service provision unit 16f, or a withdrawal behavior detection unit 16g. Then, they are connected to the network and collaborate. Thereby, the function of the service robot may be realized.

[サービス提供プログラム]
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図12を用いて、上記の実施例と同様の機能を有するサービス提供プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。なお、図12は、実施例3に係るサービス提供プログラムを実行するコンピュータの一例について説明するための図である。
[Service provision program]
The various processes described in the above embodiments can be realized by executing a prepared program on a computer such as a personal computer or a workstation. In the following, an example of a computer that executes a service providing program having the same function as that of the above embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 12 is a schematic diagram illustrating an example of a computer that executes a service providing program according to the third embodiment.

図12に示すように、実施例3におけるコンピュータ100は、操作部110aと、マイク110bと、スピーカ110cと、ディスプレイ120と、通信部130とを有する。さらに、このコンピュータ100は、CPU150と、ROM160と、HDD(Hard Disk Drive)170と、RAM(Random Access Memory)180と有する。これら110〜180の各部はバス140を介して接続される。   As illustrated in FIG. 12, the computer 100 according to the third embodiment includes an operation unit 110a, a microphone 110b, a speaker 110c, a display 120, and a communication unit 130. The computer 100 further includes a CPU 150, a ROM 160, an HDD (Hard Disk Drive) 170, and a RAM (Random Access Memory) 180. These units 110 to 180 are connected via a bus 140.

ROM160には、上記の実施例2で示した移動情報取得部16aと、干渉判定部16bと、優先度算出部16cと、サービス対象者選択部16dと同様の機能を発揮する制御プログラムが予め記憶される。さらに、ROM160には、前処理開始制御部16eと、サービス提供部16fと、離脱行動検知部16gと同様の機能を発揮する制御プログラムが予め記憶される。つまり、ROM160には、図12に示すように、移動情報取得プログラム160aと、干渉判定プログラム160bと、優先度算出プログラム160cと、サービス対象者選択プログラム160dとが記憶される。さらに、ROM160には、前処理開始制御プログラム160eと、サービス提供プログラム160fと、離脱行動検知プログラム160gとが記憶される。なお、これらのプログラム160a〜160gについては、図2に示したサービスロボットの各構成要素と同様、適宜統合又は分離しても良い。   The ROM 160 stores in advance a control program that exhibits the same functions as the movement information acquisition unit 16a, the interference determination unit 16b, the priority calculation unit 16c, and the service target selection unit 16d described in the second embodiment. Is done. Furthermore, the ROM 160 stores in advance a control program that exhibits the same functions as the preprocessing start control unit 16e, the service providing unit 16f, and the withdrawal behavior detection unit 16g. That is, as shown in FIG. 12, the ROM 160 stores a movement information acquisition program 160a, an interference determination program 160b, a priority calculation program 160c, and a service target person selection program 160d. Further, the ROM 160 stores a preprocessing start control program 160e, a service providing program 160f, and a withdrawal action detection program 160g. Note that these programs 160a to 160g may be appropriately integrated or separated as in the case of each component of the service robot shown in FIG.

そして、CPU150が、これらのプログラム160a〜160gをROM160から読み出して実行する。これによって、CPU150は、図12に示すように、各プログラム160a〜160gについては、移動情報取得プロセス150a、干渉判定プロセス150b、優先度算出プロセス150c及びサービス対象者選択プロセス150dとして機能するようになる。さらに、CPU150は、前処理開始制御プロセス150e、サービス提供プロセス150f及び離脱行動検知プロセス150gとして機能するようになる。なお、各プロセス150a〜150gは、図2に示した制御部16内の各機能部にそれぞれ対応する。   Then, the CPU 150 reads these programs 160a to 160g from the ROM 160 and executes them. As a result, as shown in FIG. 12, the CPU 150 functions as a movement information acquisition process 150a, an interference determination process 150b, a priority calculation process 150c, and a service target person selection process 150d for each of the programs 160a to 160g. . Further, the CPU 150 functions as a pre-processing start control process 150e, a service providing process 150f, and a leaving action detection process 150g. Each process 150a to 150g corresponds to each functional unit in the control unit 16 shown in FIG.

続いて、HDD170には、コンテンツデータ170aが設けられる。なお、このコンテンツデータ170aは、図2に示したコンテンツ15aに対応する。   Subsequently, the HDD 170 is provided with content data 170a. The content data 170a corresponds to the content 15a shown in FIG.

そして、CPU150は、コンテンツデータ170aを読み出してRAM180に格納する。さらに、CPU150は、RAM180に格納されたコンテンツデータ180aを用いて、サービス提供プログラムを実行する。   Then, the CPU 150 reads the content data 170a and stores it in the RAM 180. Further, the CPU 150 executes a service providing program using the content data 180a stored in the RAM 180.

なお、上記したサービス提供プログラムについては、必ずしも最初からHDD170やROM160に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ100に挿入されるフレキシブルディスク、いわゆるFD、CD−ROM、DVDディスク、光磁気ディスク、ICカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させる。そして、コンピュータ100がこれらの可搬用の物理媒体から各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、LAN、WANなどを介してコンピュータ100に接続される他のコンピュータまたはサーバ装置などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ100がこれらから各プログラムを取得して実行するようにしてもよい。   Note that the above-described service providing program is not necessarily stored in the HDD 170 or the ROM 160 from the beginning. For example, each program is stored in a “portable physical medium” such as a flexible disk inserted into the computer 100, so-called FD, CD-ROM, DVD disk, magneto-optical disk, or IC card. Then, the computer 100 may acquire and execute each program from these portable physical media. In addition, each program is stored in another computer or server device connected to the computer 100 via a public line, the Internet, a LAN, a WAN, etc., and the computer 100 acquires and executes each program from these. It may be.

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following supplementary notes are further disclosed with respect to the embodiments including the above examples.

(付記1)自装置を基準として規定される第1の領域に存在する複数の人の移動方向及び移動速度を取得する移動情報取得部と、
前記移動情報取得部によって取得された複数の人の移動方向及び移動速度からそれぞれ推定される人の移動推定軌跡が前記第1の領域よりも小さく、かつ前記自装置を基準として規定される第2の領域へ干渉するか否かを判定する干渉判定部と、
前記自装置がサービスを提供するサービス対象者として、前記干渉判定部によって前記移動推定軌跡が前記第2の領域へ干渉すると判定された人を選択するサービス対象者選択部と
を有することを特徴とするサービス提供装置。
(Supplementary Note 1) A movement information acquisition unit that acquires movement directions and movement speeds of a plurality of persons existing in a first area defined with reference to the own device;
A human movement estimation trajectory estimated from the movement directions and movement speeds of a plurality of persons acquired by the movement information acquisition unit is smaller than the first area and is defined based on the own apparatus. An interference determination unit for determining whether or not to interfere with the area of
A service target person selection unit that selects a person whose movement estimation trajectory is determined to interfere with the second area by the interference determination unit as a service target person who provides the device with the service; Service providing device.

(付記2)前記干渉判定部によって前記移動推定軌跡が前記第2の領域へ干渉すると判定された人が複数人存在する場合に、人の移動方向及び/又は移動速度に重み付けを行うことにより、前記自装置がサービスを提供する優先度を算出する優先度算出部をさらに有し、
前記サービス対象者選択部は、
前記優先度算出部によって算出された優先度が最も高い人を前記サービス対象者として選択することを特徴とする付記1に記載のサービス提供装置。
(Supplementary Note 2) When there are a plurality of persons whose movement estimation trajectory is determined to interfere with the second region by the interference determination unit, by weighting the movement direction and / or movement speed of the person, A priority calculating unit that calculates a priority with which the device itself provides a service;
The service target person selecting unit
The service providing apparatus according to appendix 1, wherein a person with the highest priority calculated by the priority calculating unit is selected as the service target person.

(付記3)前記サービス対象者選択部によって選択されたサービス対象者にサービスを提供する前に該サービス提供処理の準備段階として実行される前処理を開始させる前処理開始制御部をさらに有することを特徴とする付記1または2に記載のサービス提供装置。 (Additional remark 3) It has further a pre-processing start control part which starts the pre-process performed as a preparatory stage of this service provision process, before providing a service to the service object person selected by the said service object person selection part. The service providing apparatus according to the supplementary note 1 or 2, which is characterized.

(付記4)前記移動情報取得部によって取得された人の移動方向及び移動速度に基づき、前記サービス対象者選択部によって選択されたサービス対象者が前記第2の領域から離脱しようとする行動を検知する離脱行動検知部をさらに有することを特徴とする付記1、2または3に記載のサービス提供装置。 (Additional remark 4) Based on the movement direction and movement speed of the person acquired by the said movement information acquisition part, the action which the service object person selected by the said service object person selection part tries to detach | leave from said 2nd area | region is detected. 4. The service providing apparatus according to appendix 1, 2, or 3, further comprising: a leaving action detecting unit that performs the action.

(付記5)前記離脱行動検知部によって前記サービス対象者の離脱行動が検知された場合に、当該サービス対象者に提供しているサービスから該サービスとは別のサービスを提供するようにサービスを切り替えさせるサービス切替制御部をさらに有することを特徴とする付記4に記載のサービス提供装置。 (Supplementary Note 5) When the withdrawal behavior detection unit detects the withdrawal behavior of the service target person, the service is switched so that a service different from the service is provided from the service provided to the service target person The service providing apparatus according to appendix 4, further comprising a service switching control unit.

(付記6)前記離脱行動検知部によって前記サービス対象者が前記第2の領域から離脱したことが検知された場合に、当該サービス対象者に提供しているサービスを中止させるサービス中止制御部をさらに有することを特徴とする付記4に記載のサービス提供装置。 (Supplementary Note 6) A service stop control unit for stopping the service provided to the service target person when the service target person detects that the service target person has left the second area by the leaving action detection unit. The service providing apparatus according to appendix 4, characterized by comprising:

(付記7)コンピュータに、
自装置を基準として規定される第1の領域に存在する複数の人の移動方向及び移動速度を取得する移動情報取得手順と、
前記移動情報取得手順によって取得された複数の人の移動方向及び移動速度からそれぞれ推定される人の移動推定軌跡が前記第1の領域よりも小さく、かつ前記自装置を基準として規定される第2の領域へ干渉するか否かを判定する干渉判定手順と、
前記自装置がサービスを提供するサービス対象者として、前記干渉判定手順によって前記移動推定軌跡が前記第2の領域へ干渉すると判定された人を選択するサービス対象者選択手順と
を実行させることを特徴とするサービス提供プログラム。
(Appendix 7)
A movement information acquisition procedure for acquiring movement directions and movement speeds of a plurality of persons existing in a first region defined with reference to the own device;
A human movement estimation trajectory estimated from the movement directions and movement speeds of a plurality of persons acquired by the movement information acquisition procedure is smaller than the first area, and is defined based on the own apparatus. An interference determination procedure for determining whether to interfere with the area of
And a service target person selection procedure for selecting a person whose service estimation trajectory is determined to interfere with the second area by the interference determination procedure as a service target person to whom the device itself provides a service. Service providing program.

(付記8)コンピュータが、
自装置を基準として規定される第1の領域に存在する複数の人の移動方向及び移動速度を取得する移動情報取得ステップと、
前記移動情報取得ステップによって取得された複数の人の移動方向及び移動速度からそれぞれ推定される人の移動推定軌跡が前記第1の領域よりも小さく、かつ前記自装置を基準として規定される第2の領域へ干渉するか否かを判定する干渉判定ステップと、
前記自装置がサービスを提供するサービス対象者として、前記干渉判定ステップによって前記移動推定軌跡が前記第2の領域へ干渉すると判定された人を選択するサービス対象者選択ステップと
を実行することを特徴とするサービス提供方法。
(Appendix 8) The computer
A movement information acquisition step of acquiring movement directions and movement speeds of a plurality of persons existing in a first region defined with reference to the own device;
A human movement estimation trajectory estimated from the movement directions and movement speeds of a plurality of persons acquired by the movement information acquisition step is smaller than the first area and is defined based on the own apparatus. An interference determination step for determining whether to interfere with the area of
A service target person selecting step of selecting, as a service target person to whom the device itself provides a service, a person whose movement estimation trajectory is determined to interfere with the second region by the interference determination step; Service providing method.

(付記9)自装置を基準として規定される第1の領域に存在する複数の人の移動方向及び移動速度を取得する移動情報取得部と、
前記移動情報取得部によって取得された複数の人の移動方向及び移動速度からそれぞれ推定される人の移動推定軌跡が前記第1の領域よりも小さく、かつ前記自装置を基準として規定される第2の領域へ干渉するか否かを判定する干渉判定部と、
前記自装置がサービスを提供するサービス対象者として、前記干渉判定部によって前記移動推定軌跡が前記第2の領域へ干渉すると判定された人を選択するサービス対象者選択部と、
前記サービス対象者選択部によって選択されたサービス対象者にサービスを提供するサービス提供処理部と
を有することを特徴とするサービスロボット。
(Supplementary Note 9) A movement information acquisition unit that acquires movement directions and movement speeds of a plurality of persons existing in a first area defined with reference to the own device;
A human movement estimation trajectory estimated from the movement directions and movement speeds of a plurality of persons acquired by the movement information acquisition unit is smaller than the first area and is defined based on the own apparatus. An interference determination unit for determining whether or not to interfere with the area of
A service target person selection unit that selects a person whose movement estimation trajectory is determined to interfere with the second region by the interference determination unit as a service target person for which the device itself provides a service;
A service robot, comprising: a service provision processing unit that provides a service to a service target person selected by the service target person selection unit.

1 サービス提供装置
2 移動情報取得部
3 干渉判定部
4 サービス対象者選択部
10 サービスロボット
11 表示部
12 通信部
13 駆動部
14 LRF
15 記憶部
15a コンテンツ
16 制御部
16a 移動情報取得部
16b 干渉判定部
16c 優先度算出部
16d サービス対象者選択部
16e 前処理開始制御部
16f サービス提供部
16g 離脱行動検知部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Service provision apparatus 2 Movement information acquisition part 3 Interference determination part 4 Service person selection part 10 Service robot 11 Display part 12 Communication part 13 Drive part 14 LRF
DESCRIPTION OF SYMBOLS 15 Memory | storage part 15a Content 16 Control part 16a Movement information acquisition part 16b Interference determination part 16c Priority calculation part 16d Service target person selection part 16e Pre-processing start control part 16f Service provision part 16g Leaving action detection part

Claims (6)

自装置を基準として規定される第1の領域に存在する複数の人の位置及び速度ベクトルを取得する移動情報取得部と、
前記移動情報取得部によって位置及び速度ベクトルが取得された人ごとに当該人が前記位置から前記速度ベクトルにしたがって移動する場合の軌跡が推定された移動線が、前記第1の領域に含まれる第2の領域を通過するか否かを判定する干渉判定部と、
前記自装置がサービスを提供するサービス対象者として、前記干渉判定部によって前記移動線が前記第2の領域を通過すると判定された人を選択するサービス対象者選択部と
を有することを特徴とするサービス提供装置。
A movement information acquisition unit that acquires the positions and velocity vectors of a plurality of persons existing in a first region defined with reference to the own device;
Wherein the said person for each person position and velocity vector obtained by the movement information acquisition section moving line trajectory is estimated in moving in accordance with the velocity vector from the position is included in the first region An interference determination unit that determines whether or not to pass through the area of 2;
A service target person selecting unit that selects a person who is determined by the interference determination unit that the moving line passes through the second area as a service target person who provides the device with the service; Service providing device.
前記干渉判定部によって前記移動線が前記第2の領域を通過すると判定された人が複数人存在する場合に、前記位置及び速度ベクトルから得られる人の移動方向及び/又は移動速度に重み付けを行うことにより、前記自装置がサービスを提供する優先度を算出する優先度算出部をさらに有し、
前記サービス対象者選択部は、
前記優先度算出部によって算出された優先度が最も高い人を前記サービス対象者として選択することを特徴とする請求項1に記載のサービス提供装置。
When there are a plurality of persons whose movement line is determined to pass through the second region by the interference determination unit, the movement direction and / or movement speed of the person obtained from the position and velocity vectors are weighted. Thus, the device further includes a priority calculating unit that calculates the priority with which the device provides the service,
The service target person selecting unit
The service providing apparatus according to claim 1, wherein a person with the highest priority calculated by the priority calculation unit is selected as the service target person.
前記サービス対象者選択部によって選択されたサービス対象者にサービスを提供する前に該サービス提供処理の準備段階として実行される前処理を開始させる前処理開始制御部をさらに有することを特徴とする請求項1または2に記載のサービス提供装置。   The system further comprises a pre-processing start control unit that starts a pre-processing executed as a preparation stage of the service providing process before providing a service to the service target selected by the service target selecting unit. Item 3. The service providing apparatus according to Item 1 or 2. 前記移動情報取得部によって取得された位置及び速度ベクトルから得られる移動方向及び移動速度に基づき、前記サービス対象者選択部によって選択されたサービス対象者が前記第2の領域から離脱しようとする行動を検知する離脱行動検知部をさらに有することを特徴とする請求項1、2または3に記載のサービス提供装置。   Based on the moving direction and moving speed obtained from the position and velocity vectors acquired by the moving information acquiring unit, the service target selected by the service target selecting unit is to take an action to leave the second area. The service providing apparatus according to claim 1, further comprising a separation behavior detecting unit for detecting. コンピュータに、
自装置を基準として規定される第1の領域に存在する複数の人の位置及び速度ベクトルを取得する移動情報取得手順と、
前記移動情報取得手順によって位置及び速度ベクトルが取得された人ごとに当該人が前記位置から前記速度ベクトルにしたがって移動する場合の軌跡が推定された移動線が、前記第1の領域に含まれる第2の領域を通過するかを判定する干渉判定手順と、
前記自装置がサービスを提供するサービス対象者として、前記干渉判定手順によって前記移動線が前記第2の領域を通過すると判定された人を選択するサービス対象者選択手順と
を実行させることを特徴とするサービス提供プログラム。
On the computer,
A movement information acquisition procedure for acquiring positions and velocity vectors of a plurality of persons existing in a first region defined with reference to the own device;
For each person whose position and velocity vectors have been acquired by the movement information acquisition procedure, a movement line whose trajectory is estimated when the person moves from the position according to the speed vector is included in the first region. An interference determination procedure for determining whether to pass through the region 2;
And a service target person selection procedure for selecting a person whose service line is determined to pass through the second area by the interference determination procedure as a service target person to which the own apparatus provides a service. Service providing program.
自装置を基準として規定される第1の領域に存在する複数の人の位置及び速度ベクトルを取得する移動情報取得部と、
前記移動情報取得部によって位置及び速度ベクトルが取得された人ごとに当該人が前記位置から前記速度ベクトルにしたがって移動する場合の軌跡が推定された移動線が、前記第1の領域に含まれる第2の領域を通過するか否かを判定する干渉判定部と、
前記自装置がサービスを提供するサービス対象者として、前記干渉判定部によって前記移動線が前記第2の領域を通過すると判定された人を選択するサービス対象者選択部と、
前記サービス対象者選択部によって選択されたサービス対象者にサービスを提供するサービス提供処理部と
を有することを特徴とするサービスロボット。
A movement information acquisition unit that acquires the positions and velocity vectors of a plurality of persons existing in a first region defined with reference to the own device;
Wherein the said person for each person position and velocity vector obtained by the movement information acquisition section moving line trajectory is estimated in moving in accordance with the velocity vector from the position is included in the first region An interference determination unit that determines whether or not to pass through the area of 2;
A service target person selecting unit that selects a person who has been determined by the interference determination unit that the moving line passes through the second area as a service target person for which the device itself provides a service;
A service robot, comprising: a service provision processing unit that provides a service to a service target person selected by the service target person selection unit.
JP2010063204A 2010-03-18 2010-03-18 Service providing apparatus, service providing program, and service robot Expired - Fee Related JP5569073B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010063204A JP5569073B2 (en) 2010-03-18 2010-03-18 Service providing apparatus, service providing program, and service robot

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2010063204A JP5569073B2 (en) 2010-03-18 2010-03-18 Service providing apparatus, service providing program, and service robot

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2011194507A JP2011194507A (en) 2011-10-06
JP5569073B2 true JP5569073B2 (en) 2014-08-13

Family

ID=44873354

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2010063204A Expired - Fee Related JP5569073B2 (en) 2010-03-18 2010-03-18 Service providing apparatus, service providing program, and service robot

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5569073B2 (en)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8983662B2 (en) 2012-08-03 2015-03-17 Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. Robots comprising projectors for projecting images on identified projection surfaces
CN104552293B (en) * 2014-11-11 2016-07-06 Abb技术有限公司 For regulating the method and system of robot path
JP7013667B2 (en) * 2017-03-31 2022-02-01 大日本印刷株式会社 Guidance device and guidance system
US20200341480A1 (en) * 2018-01-22 2020-10-29 Lg Electronics Inc. Operation method of moving robot
KR102070213B1 (en) * 2018-01-22 2020-01-28 엘지전자 주식회사 Method for operating moving robot
JP7530247B2 (en) * 2020-07-31 2024-08-07 日本信号株式会社 robot
KR102767416B1 (en) * 2020-08-27 2025-02-12 네이버 주식회사 A building providing safety guidelines related to robots driving in the building
WO2024194940A1 (en) * 2023-03-17 2024-09-26 本田技研工業株式会社 Control device, control method, and program
WO2024195098A1 (en) * 2023-03-23 2024-09-26 本田技研工業株式会社 Control device, control method, and program

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005329515A (en) * 2004-05-21 2005-12-02 Hitachi Ltd Service robot system
JP4411417B2 (en) * 2004-11-02 2010-02-10 独立行政法人産業技術総合研究所 Integrated information service system
JP4786516B2 (en) * 2006-12-13 2011-10-05 三菱重工業株式会社 Service target person discrimination method in robot service system and robot service system using the method
JP2008242544A (en) * 2007-03-26 2008-10-09 Hitachi Ltd Collision avoidance apparatus and method
JP2008260107A (en) * 2007-04-13 2008-10-30 Yaskawa Electric Corp Mobile robot system
JP4764377B2 (en) * 2007-05-09 2011-08-31 本田技研工業株式会社 Mobile robot
JP2009112447A (en) * 2007-11-05 2009-05-28 Tokai Rika Co Ltd Muscular strength assisting device
JP5157595B2 (en) * 2008-04-01 2013-03-06 トヨタ自動車株式会社 Customer service system and customer service method

Also Published As

Publication number Publication date
JP2011194507A (en) 2011-10-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5569073B2 (en) Service providing apparatus, service providing program, and service robot
US10898999B1 (en) Selective human-robot interaction
JP5852706B2 (en) Mobile robot system
EP2668553B1 (en) Information processing device, alarm method, and program
CN105654031B (en) System and method for object detection
US8930019B2 (en) Mobile human interface robot
US9201425B2 (en) Human-tracking method and robot apparatus for performing the same
US10036809B2 (en) Real-time warning for distracted pedestrians with smartphones
US11154991B2 (en) Interactive autonomous robot configured for programmatic interpretation of social cues
US20120194554A1 (en) Information processing device, alarm method, and program
RU2707695C2 (en) Method, system and computer-readable data storage media for foliage detection using range data
JP6388141B2 (en) Moving body
CN107856671A (en) A kind of method and system that road conditions identification is carried out by drive recorder
Tung et al. Use of phone sensors to enhance distracted pedestrians’ safety
Coşkun et al. People counting system by using kinect sensor
CN108733080B (en) State switching method and device
US11233937B1 (en) Autonomously motile device with image capture
EP4078089B1 (en) Localization using sensors that are tranportable with a device
Chen “FOLO”: A vision-based human-following robot
JP2008080472A (en) Robot apparatus and control method thereof
US11803188B1 (en) System for docking an autonomous mobile device using inductive sensors
KR102898221B1 (en) Robot and robot system
JP2010238182A (en) Autonomous mobile object and suspicious person detection method
Malathy et al. Pedwarn-enhancement of pedestrian safety using mobile application
CN114325756B (en) Short-distance obstacle avoidance method and device based on laser radar, vehicle and storage medium

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20130108

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20131024

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20131105

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20131227

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20140304

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20140507

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20140527

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20140609

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5569073

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees