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JP7147167B2 - Control program, control method and information processing device - Google Patents
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JP7147167B2 - Control program, control method and information processing device - Google Patents

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Description

本発明は、制御プログラム、制御方法及び情報処理装置に関する。 The present invention relates to a control program, control method, and information processing apparatus.

展示会場等において顧客を接客するロボットのプロトタイプの開発が進んでおり、実際の接客場面においてトライアルが実施されている。 Prototypes of robots that serve customers at exhibition halls and the like are being developed, and trials are being conducted in actual customer service situations.

例えば、各ロボットは、自らの目の前に顧客が存在することを検知すると、当該顧客に対してプレゼンテーション等の接客を開始する。 For example, when each robot detects that a customer exists in front of itself, each robot starts serving the customer with a presentation or the like.

特開2015-66625号公報JP 2015-66625 A 特開2008-142876号公報JP 2008-142876 A 特開2008-254122号公報JP 2008-254122 A 特開2009-248193号公報JP 2009-248193 A

しかしながら、ロボットが或る顧客に対してプレゼンテーションを開始した後に、他の顧客が当該ロボットの前に現れた場合、当該他の顧客は、当該プレゼンテーションを途中から視聴することになる。その結果、当該他の顧客に対して十分な接客が行えないといった状況が発生してしまう。 However, if another customer appears in front of the robot after the robot starts presenting it to a customer, the other customer will view the presentation from the middle. As a result, a situation arises in which the other customer cannot be served sufficiently.

そこで、一側面では、本発明は、ロボットによる接客の質を向上することを目的とする。 Therefore, in one aspect, an object of the present invention is to improve the quality of customer service by a robot.

一つの態様では、制御プログラムは、特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記特定エリアでサービスを提供する複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、前記各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、新たにサービス提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、を前記複数のロボットと通信可能な情報処理装置に実行させる。 In one aspect, the control program is interested in one of a plurality of robots providing services in the specific area based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area. and based on the second information indicating whether each robot is providing a service, it is determined whether any of the robots is providing a service. a process of determining, if any of the robots is providing a service, a process of identifying other robots that are not providing the service among the plurality of robots based on the second information; an information processing device capable of communicating with the plurality of robots to output an instruction for starting service provision to the specified other robot.

一側面として、ロボットによる接客の質を向上することができる。 As one aspect, the quality of customer service by robots can be improved.

本発明の実施の形態において可能となる接客の第1の例を示す図である。It is a figure which shows the 1st example of the customer service which becomes possible in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態において可能となる接客の第2の例を示す図である。It is a figure which shows the 2nd example of the customer service which becomes possible in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるシステム構成例を示す図である。It is a figure which shows the system configuration example in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるサーバ装置10のハードウェア構成例を示す図である。1 is a diagram showing a hardware configuration example of a server device 10 according to an embodiment of the present invention; FIG. 本発明の実施の形態におけるロボット20のハードウェア構成例を示す図である。It is a figure which shows the hardware structural example of the robot 20 in embodiment of this invention. 本発明の実施の形態におけるサーバ装置10及びロボット20の機能構成例を示す図である。2 is a diagram illustrating functional configuration examples of a server device 10 and a robot 20 according to an embodiment of the present invention; FIG. サーバ装置10が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the server apparatus 10; サービスシナリオの状態遷移モデルの例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of a state transition model of service scenarios; サービスシナリオの構成例を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a service scenario; サービス提供可能範囲の一例を説明するための図である。FIG. 2 is a diagram for explaining an example of a serviceable range; FIG. 全体空間の座標系の設定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for setting a coordinate system of the entire space; FIG. サービスシナリオの整合処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of service scenario matching processing; FIG. 各ロボット20の現在位置の把握処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flow chart for explaining an example of a processing procedure of processing for grasping the current position of each robot 20. FIG. ロボット統括DB123の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of robot general|segmentation DB123. 各顧客の存在及び関心の把握処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating an example of the processing procedure of the grasping|ascertainment process of each customer's presence and interest. 存在関心履歴情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of presence interest historical information. 存在関心情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of presence interest information. サービス成立レベル判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of service establishment level determination processing; FIG. 顧客リストの構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of a customer list. サービス経過情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of service progress information. 調査DB124の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of investigation DB124. 顧客状況の調査処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of customer status investigation processing; FIG. 顧客状況の調査処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of customer status investigation processing; FIG. サービス成立レベルが不当に低い顧客の特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for identifying a customer whose service establishment level is unreasonably low; FIG. 周辺ロボット特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of peripheral robot identification processing; FIG. 周辺ロボットDB126の構成例を示す図である。4 is a diagram showing a configuration example of a peripheral robot DB 126; FIG. 対処策候補判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of countermeasure candidate determination processing; FIG. 予約対処策を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a reservation countermeasure. 便乗対処策を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the piggybacking countermeasure. 交代対処策を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a replacement countermeasure. スポット対応対処策を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the spot correspondence countermeasure. 順序変更スポット対応対処策を説明するための図である。FIG. 10 is a diagram for explaining countermeasures for dealing with order change spots; 予約対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of determination processing of a reserved countermeasure; FIG. 各種対処策情報の構成例を示す図である。It is a figure which shows the structural example of various countermeasure information. 便乗対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for determining processing for piggybacking countermeasures; 交代対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of a replacement countermeasure determination process; FIG. スポット対応対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of spot countermeasure determination processing; FIG. 順序変更スポット対応対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of determination processing for countermeasures against order-changed spots; FIG. 対処策選択処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of countermeasure selection processing; FIG. 対処策出力処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of countermeasure output processing; FIG. 存在関心情報生成部218が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by a presence interest information generating unit 218. FIG. サービス制御部221が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by a service control unit 221; 対処策指示処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of countermeasure instruction processing; FIG. サービス実行部222が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by a service execution unit 222; インタラクション部220が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by an interaction unit 220; インタラクション部220が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by an interaction unit 220; インタラクション部220が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by an interaction unit 220; 操作ログ記憶部251の構成例を示す図である。3 is a diagram illustrating a configuration example of an operation log storage unit 251; FIG. 動作ログ記憶部252の構成例を示す図である。3 is a diagram illustrating a configuration example of an operation log storage unit 252; FIG. 位置計測部212が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。4 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by a position measurement unit 212;

以下、図面に基づいて本発明の実施の形態を説明する。まず、本発明の実施の形態において可能となるロボット20による接客の一例について説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described below based on the drawings. First, an example of customer service by the robot 20 enabled in the embodiment of the present invention will be described.

図1は、本発明の実施の形態において可能となる接客の第1の例を示す図である。図1では、時刻t1から時刻t4の順で接客が進む。なお、図1では、ロボット20-1及びロボット20-2が、接客を待機している。 FIG. 1 is a diagram showing a first example of customer service that is possible in the embodiment of the present invention. In FIG. 1, customer service progresses in order from time t1 to time t4. In FIG. 1, the robots 20-1 and 20-2 are waiting for customers.

時刻t1では、ロボット20-1の前に、人物である顧客c1が現れたのを契機に、ロボット20-1が顧客c1に対してプレゼンテーションを開始する。 At time t1, when the human customer c1 appears in front of the robot 20-1, the robot 20-1 starts giving a presentation to the customer c1.

時刻t2では、ロボット20-1のプレゼンテーションの開始後に、ロボット20-1の前に顧客c2が現れる。 At time t2, the customer c2 appears in front of the robot 20-1 after the presentation of the robot 20-1 has started.

時刻t3では、ロボット20-2の前に顧客c3が現れたのを契機に、ロボット20-2が、顧客c3に対してプレゼンテーションを開始しようとするが、ロボット20-2は、プレゼンテーションを途中からしか受けていない顧客c2の存在に気付く。 At time t3, when customer c3 appears in front of robot 20-2, robot 20-2 attempts to start a presentation to customer c3. He notices the existence of a customer c2 who has only received.

そこで、時刻t4において、ロボット20-2は、顧客c2に対してプレゼンテーションの開始を報知し、顧客c2及び顧客c3に対してプレゼンテーションを最初から開始する。その結果、顧客c2の取りこぼしを回避することができる。 Therefore, at time t4, the robot 20-2 notifies the start of the presentation to the customer c2, and starts the presentation to the customers c2 and c3 from the beginning. As a result, it is possible to avoid missing the customer c2.

図2は、本発明の実施の形態において可能となる接客の第2の例を示す図である。図2においても、ロボット20-1及びロボット20-2が、接客を待機している。 FIG. 2 is a diagram showing a second example of customer service that is possible in the embodiment of the present invention. Also in FIG. 2, the robots 20-1 and 20-2 are waiting for customers.

時刻t1では、ロボット20-1の前に顧客c1が現れたのを契機に、ロボット20-1が顧客c1に対してプレゼンテーションを開始する。 At time t1, when the customer c1 appears in front of the robot 20-1, the robot 20-1 starts giving a presentation to the customer c1.

時刻t2では、ロボット20-2の前に顧客c2が現れたのを契機に、ロボット20-2が顧客c2に対してプレゼンテーションを開始する。 At time t2, when the customer c2 appears in front of the robot 20-2, the robot 20-2 starts giving a presentation to the customer c2.

時刻t3では、ロボット20-2のプレゼンテーションの開始後に、ロボット20-2の前に顧客c3が現れる。 At time t3, the customer c3 appears in front of the robot 20-2 after the presentation of the robot 20-2 has started.

時刻t4では、ロボット20-1による顧客c1に対するプレゼンテーションが終了する。その結果、ロボット20-1は、接客から解放される。 At time t4, the presentation to customer c1 by robot 20-1 ends. As a result, the robot 20-1 is released from serving customers.

そこで、時刻t5において、ロボット20-1は、顧客c2に対するプレゼンテーションをロボット20-2から引き継ぐ。すなわち、ロボット20-1は、ロボット20-2が顧客c2に対して既に行った部分以降(すなわち、未提供のサービス部分)のプレゼンテーションを顧客c2に対して開始する。 Therefore, at time t5, the robot 20-1 takes over the presentation for the customer c2 from the robot 20-2. That is, the robot 20-1 starts presentation to the customer c2 after the portion already provided by the robot 20-2 to the customer c2 (that is, the unprovided service portion).

時刻t6では、顧客c2から解放されたロボット20-2が、顧客c3に対してプレゼンテーションを最初から開始する。その結果、顧客c3の取りこぼしを回避することができる。 At time t6, the robot 20-2 released from the customer c2 starts the presentation to the customer c3 from the beginning. As a result, it is possible to avoid missing the customer c3.

上記のような接客を可能とするため、本実施の形態は、例えば、以下のようなシステム構成が採用される。図3は、本発明の実施の形態におけるシステム構成例を示す図である。図3において、ロボット20-1、20-2、及び20-n等(以下、それぞれを区別しない場合「ロボット20」という。)の複数のロボット20は、例えば、展示会場等の特定エリアにおいて接客を行うコミュニケーションロボットである。各ロボット20は、例えば、無線LAN等の無線通信網を介してネットワークN1に接続される。ネットワークN1には、サーバ装置10が接続されている。したがって、各ロボット20とサーバ装置10とは通信可能である。なお、各ロボット20は、所定の位置に固定されていてもよいし、移動可能であってもよい。 In order to enable the above customer service, the present embodiment employs, for example, the following system configuration. FIG. 3 is a diagram showing a system configuration example according to the embodiment of the present invention. In FIG. 3, a plurality of robots 20 such as robots 20-1, 20-2, and 20-n (hereinafter referred to as "robots 20" when not distinguished from each other) serve customers, for example, in a specific area such as an exhibition hall. It is a communication robot that performs Each robot 20 is connected to the network N1 via a wireless communication network such as a wireless LAN. A server device 10 is connected to the network N1. Therefore, each robot 20 and the server device 10 can communicate with each other. Each robot 20 may be fixed at a predetermined position, or may be movable.

サーバ装置10は、各ロボット20を制御する1以上のコンピュータ(情報処理装置)である。例えば、サーバ装置10は、図1の時刻t3及び図2の時刻t5において説明したロボット20間の引継ぎ等を実現するために、各ロボット20の制御を行う。 The server device 10 is one or more computers (information processing devices) that control each robot 20 . For example, the server device 10 controls each robot 20 in order to realize the handover and the like between the robots 20 described at time t3 in FIG. 1 and time t5 in FIG.

図4は、本発明の実施の形態におけるサーバ装置10のハードウェア構成例を示す図である。図4において、サーバ装置10は、それぞれバスBで相互に接続されているドライブ装置100、補助記憶装置102、メモリ装置103、CPU104、及びインタフェース装置105等を有する。 FIG. 4 is a diagram showing a hardware configuration example of the server device 10 according to the embodiment of the present invention. In FIG. 4, the server device 10 has a drive device 100, an auxiliary storage device 102, a memory device 103, a CPU 104, an interface device 105, etc., which are connected to each other via a bus B, respectively.

サーバ装置10での処理を実現するプログラムは、記録媒体101によって提供される。プログラムを記録した記録媒体101がドライブ装置100にセットされると、プログラムが記録媒体101からドライブ装置100を介して補助記憶装置102にインストールされる。但し、プログラムのインストールは必ずしも記録媒体101より行う必要はなく、ネットワークを介して他のコンピュータよりダウンロードするようにしてもよい。補助記憶装置102は、インストールされたプログラムを格納すると共に、必要なファイルやデータ等を格納する。 A program for realizing processing in the server device 10 is provided by the recording medium 101 . When the recording medium 101 recording the program is set in the drive device 100 , the program is installed from the recording medium 101 to the auxiliary storage device 102 via the drive device 100 . However, the program does not necessarily need to be installed from the recording medium 101, and may be downloaded from another computer via the network. The auxiliary storage device 102 stores installed programs, as well as necessary files and data.

メモリ装置103は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置102からプログラムを読み出して格納する。CPU104は、メモリ装置103に格納されたプログラムに従ってサーバ装置10に係る機能を実行する。インタフェース装置105は、ネットワークN1に接続するためのインタフェースとして用いられる。 The memory device 103 reads out and stores the program from the auxiliary storage device 102 when a program activation instruction is received. The CPU 104 executes functions related to the server device 10 according to programs stored in the memory device 103 . The interface device 105 is used as an interface for connecting to the network N1.

なお、記録媒体101の一例としては、CD-ROM、DVDディスク、又はUSBメモリ等の可搬型の記録媒体が挙げられる。また、補助記憶装置102の一例としては、HDD(Hard Disk Drive)又はフラッシュメモリ等が挙げられる。記録媒体101及び補助記憶装置102のいずれについても、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に相当する。 An example of the recording medium 101 is a portable recording medium such as a CD-ROM, a DVD disk, or a USB memory. An example of the auxiliary storage device 102 is an HDD (Hard Disk Drive) or a flash memory. Both the recording medium 101 and the auxiliary storage device 102 correspond to computer-readable recording media.

図5は、本発明の実施の形態におけるロボット20のハードウェア構成例を示す図である。図5において、ロボット20は、CPU201、補助記憶装置202、メモリ装置203、無線通信装置204、UI装置205、人感センサ206、カメラ207、マイク208、スピーカ209及びGPS受信機210等を有する。 FIG. 5 is a diagram showing a hardware configuration example of the robot 20 according to the embodiment of the present invention. 5, the robot 20 has a CPU 201, an auxiliary storage device 202, a memory device 203, a wireless communication device 204, a UI device 205, a human sensor 206, a camera 207, a microphone 208, a speaker 209, a GPS receiver 210, and the like.

ロボット20を制御するプログラムは、補助記憶装置202にインストールされる。メモリ装置203は、プログラムの起動指示があった場合に、補助記憶装置202からプログラムを読み出して格納する。CPU201は、メモリ装置203に格納されたプログラムに従ってロボット20に係る機能を実行する。無線通信装置204は、サーバ装置10等と無線通信を実行するためのインタフェースとして機能する。UI装置205は、タッチパネルや各種のボタン等、ユーザインタフェース(User Interface)として機能する装置群である。 A program for controlling the robot 20 is installed in the auxiliary storage device 202 . The memory device 203 reads out and stores the program from the auxiliary storage device 202 when a program activation instruction is received. The CPU 201 executes functions related to the robot 20 according to programs stored in the memory device 203 . The wireless communication device 204 functions as an interface for performing wireless communication with the server device 10 and the like. The UI device 205 is a group of devices that function as a user interface, such as a touch panel and various buttons.

人感センサ206は、顧客の存在を検知するための人感センサである。カメラは、デジタルカメラである。マイクは、顧客等の発話を入力するためのマイクである。スピーカは、顧客に対して音声を出力するためのスピーカである。GPS受信機210は、GPS衛星からのGPS電波を受信する。なお、図5では、ロボット20を動作させる駆動系のハードウェアについては、便宜上、省略されている。 A human sensor 206 is a human sensor for detecting the presence of a customer. The camera is a digital camera. A microphone is a microphone for inputting speech of a customer or the like. A speaker is a speaker for outputting voice to the customer. The GPS receiver 210 receives GPS radio waves from GPS satellites. In FIG. 5, the drive system hardware for operating the robot 20 is omitted for the sake of convenience.

図6は、本発明の実施の形態におけるサーバ装置10及びロボット20の機能構成例を示す図である。図6において、サーバ装置10は、全体空間把握部11、シナリオ整合部12、ロボット位置把握部13、存在関心把握部14、サービス成立レベル判定部15、周辺ロボット特定部16、対処策候補判定部17、対処策選択部18及び対処策出力部19等を有する。これら各部は、サーバ装置10にインストールされた1以上のプログラム(制御プログラム)が、CPU104に実行させる処理により実現される。サーバ装置10は、また、空間情報DB121、シナリオDB122、ロボット統括DB123、調査DB124、不当顧客DB125、周辺ロボットDB126、対処策候補DB127及び対処策DB128等のデータベース(記憶部)を利用する。これら各データベースは、例えば、補助記憶装置102、又はサーバ装置10にネットワークを介して接続可能な記憶装置等を用いて実現可能である。 FIG. 6 is a diagram showing a functional configuration example of the server device 10 and the robot 20 according to the embodiment of the present invention. In FIG. 6, the server device 10 includes an overall space comprehension unit 11, a scenario matching unit 12, a robot position comprehension unit 13, a presence/interest comprehension unit 14, a service availability level determination unit 15, a peripheral robot identification unit 16, and a countermeasure candidate determination unit. 17, a countermeasure selection unit 18, a countermeasure output unit 19, and the like. Each of these units is implemented by processing that one or more programs (control programs) installed in the server apparatus 10 cause the CPU 104 to execute. The server device 10 also uses databases (storage units) such as a spatial information DB 121, a scenario DB 122, a robot general DB 123, a survey DB 124, an unjust customer DB 125, a peripheral robot DB 126, a countermeasure candidate DB 127, and a countermeasure DB 128. Each of these databases can be implemented using, for example, the auxiliary storage device 102 or a storage device that can be connected to the server device 10 via a network.

全体空間把握部11は、全体空間の座標系の設定処理を実行する。ここで、全体空間とは、展示会場、遊園地、公共の広場、娯楽施設等、ロボット20がサービスを提供する特定エリアの範囲をいう。なお、全体空間に関する情報は、空間情報DB121に記憶されている。 The overall space grasping unit 11 executes setting processing of the coordinate system of the overall space. Here, the overall space refers to the range of specific areas such as exhibition halls, amusement parks, public squares, entertainment facilities, etc. where the robot 20 provides services. Information about the entire space is stored in the space information DB 121 .

シナリオ整合部12は、各ロボット20との間で、サービスシナリオの整合処理を実行する。サービスシナリオの整合処理では、各ロボット20が有するサービスシナリオと、サーバ装置10が有するサービスシナリオとの内容の整合が図られる。サービスシナリオとは、ロボット20が提供するサービス(接客)のシナリオが定義されたデータをいう。サービスシナリオは、シナリオDB122に記憶されている。 The scenario matching unit 12 performs service scenario matching processing with each robot 20 . In the service scenario matching process, the contents of the service scenario held by each robot 20 and the service scenario held by the server device 10 are matched. A service scenario is data defining a scenario of a service (customer service) provided by the robot 20 . Service scenarios are stored in the scenario DB 122 .

ロボット位置把握部13は、全体空間における各ロボット20の現在位置を把握する。全体空間における各ロボット20に関する情報は、ロボット統括DB123に記憶されている。存在関心把握部14は、各顧客の存在及び関心の方向等を把握する。 The robot position grasping unit 13 grasps the current position of each robot 20 in the entire space. Information about each robot 20 in the entire space is stored in the robot generalization DB 123 . The presence/interest grasping unit 14 grasps the presence and direction of interest of each customer.

サービス成立レベル判定部15は、各顧客について、サービス成立レベルを判定し、サービス成立レベルが不当に低い顧客を特定する。サービス成立レベルとは、ロボット20によるサービス(プレゼンテーション等の接客)が、適切に行われている程度を示す概念である。顧客から見た場合、サービス成立レベルとは、ロボット20によるサービスに対する満足度を評価するための指標群である。サービス成立レベルが高い顧客ほど、ロボット20によるサービスが適切に行われている可能性(ロボット20によるサービスに満足している可能性)が高い。なお、調査DB124には、サービス成立レベル判定部15がサービス成立レベルを判定するために行う各種の調査の調査結果が記憶される。 The service establishment level determination unit 15 determines the service establishment level for each customer, and identifies customers whose service establishment level is unreasonably low. The service establishment level is a concept indicating the degree to which the service (customer service such as presentation) by the robot 20 is appropriately performed. From the customer's point of view, the service establishment level is an index group for evaluating the degree of satisfaction with the service provided by the robot 20 . The higher the service establishment level, the higher the possibility that the service provided by the robot 20 is appropriately performed (the possibility that the customer is satisfied with the service provided by the robot 20). The survey DB 124 stores the results of various surveys performed by the service establishment level determination unit 15 to determine the service establishment level.

周辺ロボット特定部16は、サービス成立レベルが不当に低いと判定された各顧客の周辺に存在するロボット20を特定する。周辺ロボット特定部16によって特定されたロボット20に関する情報は、周辺ロボットDB126に記憶される。 The surrounding robot identification unit 16 identifies the robots 20 existing in the vicinity of each customer determined to have an unreasonably low service establishment level. Information about the robots 20 specified by the peripheral robot specifying unit 16 is stored in the peripheral robot DB 126 .

対処策候補判定部17は、サービス成立レベルが不当に低いと判定された各顧客のサービス成立レベルを上げるために実施可能な対処策の候補(対処策候補)を判定する。対処策候補判定部17によって実施可能であると判定された対処策候補に関する情報は、対処策候補DB127に記憶される。 The countermeasure candidate determination unit 17 determines candidates for countermeasures (countermeasure candidates) that can be implemented to increase the service establishment level of each customer determined to have an unreasonably low service establishment level. Information about the candidate countermeasures determined to be feasible by the candidate countermeasure determination unit 17 is stored in the candidate countermeasure DB 127 .

対処策選択部18は、対処策候補DB127に記憶された対処策候補の中から実際に実施する対処策を選択する。選択された対処策に関する情報は対処策DB128に記憶される。 The countermeasure selection unit 18 selects a countermeasure to be actually implemented from the countermeasure candidates stored in the countermeasure candidate DB 127 . Information about the selected countermeasure is stored in the countermeasure DB 128 .

対処策出力部19は、対処策選択部18によって選択された対処策の実行指示を、当該対処策に関わるロボット20に出力(送信)する。 The countermeasure output unit 19 outputs (transmits) an execution instruction for the countermeasure selected by the countermeasure selection unit 18 to the robot 20 involved in the countermeasure.

一方、各ロボット20は、シナリオ管理部211、位置計測部212、操作検知部213、存在認識部214、存在方向認識部215、存在距離認識部216、関心方向認識部217、存在関心情報生成部218、動作ログ生成部219、インタラクション部220、サービス制御部221及びサービス実行部222等を有する。これら各部は、ロボット20にインストールされた1以上のプログラム(制御プログラム)が、CPU201に実行させる処理により実現される。ロボット20は、また、操作ログ記憶部251、動作ログ記憶部252、存在関心情報記憶部253及びシナリオ記憶部254等を利用する。これら各記憶部は、例えば、補助記憶装置202又はメモリ装置203等を用いて実現可能である。 On the other hand, each robot 20 includes a scenario management unit 211, a position measurement unit 212, an operation detection unit 213, an existence recognition unit 214, an existence direction recognition unit 215, an existence distance recognition unit 216, an interest direction recognition unit 217, and an existence interest information generation unit. 218, an operation log generation unit 219, an interaction unit 220, a service control unit 221, a service execution unit 222, and the like. Each of these units is realized by processing that one or more programs (control programs) installed in the robot 20 cause the CPU 201 to execute. The robot 20 also uses an operation log storage unit 251, an action log storage unit 252, a presence interest information storage unit 253, a scenario storage unit 254, and the like. Each of these storage units can be implemented using, for example, the auxiliary storage device 202 or the memory device 203 or the like.

シナリオ管理部211は、シナリオ記憶部254に記憶されたサービスシナリオを管理する。例えば、シナリオ管理部211は、サーバ装置10からの指示に応じ、当該サービスシナリオの更新等を行う。 The scenario management unit 211 manages service scenarios stored in the scenario storage unit 254 . For example, the scenario management unit 211 updates the service scenario according to instructions from the server device 10 .

位置計測部212は、ロボット20の現在位置を計測する。操作検知部213は、顧客によるロボット20に対する操作を検知し、当該操作に関するログ情報(以下、「操作ログ」という。)を操作ログ記憶部251に記憶する。 The position measurement unit 212 measures the current position of the robot 20 . The operation detection unit 213 detects an operation of the robot 20 by the customer, and stores log information (hereinafter referred to as “operation log”) regarding the operation in the operation log storage unit 251 .

存在認識部214は、ロボット20の周辺の各顧客の存在を認識する。存在方向認識部215は、ロボット20から見た当該各顧客の方向を認識する。存在距離認識部216は、当該各顧客について、ロボット20からの距離を認識する。関心方向認識部217は、当該各顧客の関心の方向を認識する。存在関心情報生成部218は、存在認識部214、存在方向認識部215及び関心方向認識部217による認識結果を示す情報(以下、「存在関心情報」という。)を定期的に生成し、生成した存在関心情報を存在関心情報記憶部253に記憶する。 The presence recognition unit 214 recognizes the presence of each customer around the robot 20 . The existing direction recognition unit 215 recognizes the direction of each customer as seen from the robot 20 . The existence distance recognition unit 216 recognizes the distance from the robot 20 for each customer. The direction-of-interest recognition unit 217 recognizes the direction of interest of each customer. The existence interest information generation unit 218 periodically generates information indicating the recognition results by the existence recognition unit 214, the existence direction recognition unit 215, and the interest direction recognition unit 217 (hereinafter referred to as "existence interest information"). The existence interest information is stored in the existence interest information storage unit 253 .

動作ログ生成部219は、ロボット20の動作に応じ、当該動作に関するログ情報(以下、「動作ログ」という。)を生成し、当該動作ログを動作ログ記憶部252に記憶する。 The action log generation unit 219 generates log information (hereinafter referred to as “action log”) regarding the action of the robot 20 and stores the action log in the action log storage unit 252 .

インタラクション部220は、サーバ装置10のサービス成立レベル判定部15からの各種の状況の発生の有無の問い合わせに応じ、存在関心情報の履歴、操作ログの履歴及び動作ログの履歴等に基づいて、問い合わされた状況の発生の有無を判定し、判定結果を返信する。 The interaction unit 220 responds to an inquiry about whether or not various situations have occurred from the service establishment level determination unit 15 of the server device 10, based on the history of existence/interest information, the history of operation logs, the history of operation logs, and the like. It judges whether or not there is a situation where the

サービス制御部221は、ロボット20によるサービスの実行を制御する。例えば、サービス制御部221は、ロボット20の周辺のいずれの顧客にサービスを実行すべきかを判断し、当該顧客に対するサービスの実行をサービス実行部222に指示する。サービス制御部221は、また、サーバ装置10から対処策を受信すると、当該対処策に応じたサービスの実行をサービス実行部222に指示する。 The service control unit 221 controls execution of services by the robot 20 . For example, the service control unit 221 determines which customer in the vicinity of the robot 20 should be serviced, and instructs the service execution unit 222 to perform the service for that customer. When the service control unit 221 receives a countermeasure from the server device 10, the service control unit 221 instructs the service execution unit 222 to execute a service according to the countermeasure.

サービス実行部222は、サービス制御部221からの指示に従って、顧客に対してサービスを実行する。 The service execution unit 222 executes services for customers according to instructions from the service control unit 221 .

以下、サーバ装置10又はロボット20が実行する処理手順について説明する。図7は、サーバ装置10が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Processing procedures executed by the server device 10 or the robot 20 will be described below. FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the server device 10. As shown in FIG.

サーバ装置10は、処理の開始後、終了指示が入力されるまで、ステップS102以降を継続的に実行する(S101)。 After starting the process, the server apparatus 10 continuously executes step S102 and subsequent steps until an end instruction is input (S101).

ステップS102において、全体空間把握部11は、全体空間の座標系の設定処理を実行する。 In step S102, the overall space comprehension unit 11 executes processing for setting the coordinate system of the overall space.

続いて、シナリオ整合部12は、サービスシナリオの整合処理を実行する(S103)。本実施の形態において、サービスシナリオは、以下のような状態遷移モデルに基づいて定義される。 Subsequently, the scenario matching unit 12 executes service scenario matching processing (S103). In this embodiment, service scenarios are defined based on the following state transition model.

図8は、サービスシナリオの状態遷移モデルの例を示す図である。図8に示されるように、本実施の形態のサービスシナリオは、プレサービス状態、コア価値提供状態及びアフターサービス状態の3つの状態を有し、この順番で状態が遷移する。 FIG. 8 is a diagram showing an example of a state transition model of a service scenario. As shown in FIG. 8, the service scenario of this embodiment has three states, a pre-service state, a core value provision state, and an after-sales service state, and the states transition in this order.

プレサービス状態は、サービスの開始予告や自己紹介等、本来のサービス(以下、「コア価値」という。)を提供するための準備差作業が実行される状態である。コア価値提供状態は、プレゼンテーション等のコア価値が提供される状態である。アフターサービス状態は、サービスの終了の挨拶等、サービスを終了させるための作業が実行される状態である。 The pre-service state is a state in which preparatory work for providing the original service (hereinafter referred to as "core value"), such as service start notice and self-introduction, is executed. The core value provision state is a state in which a core value such as presentation is provided. The after-sales service state is a state in which work for terminating the service, such as greetings for the end of the service, is executed.

なお、各状態は、1以上のフェーズを含む。各フェーズは、所要時間の予測可能性の高いフェーズと所要時間の予測可能性の低いフェーズとに分類される。所要時間の予測可能性の高いフェーズとは、サービスの実行ごとに所要時間がほぼ同じであるフェーズをいう。例えば、所定時間の動画を再生するフェーズは、所要時間の予測可能性の高いフェーズの一例である。所要時間の予測可能性の低いフェーズとは、サービスの実行ごとに所要時間が大きく変化する可能性の有るフェーズをいう。例えば、質疑応答のフェーズは、所要時間の予測可能性の低いフェーズの一例である。 Note that each state includes one or more phases. Each phase is classified into a phase with high predictability of required time and a phase with low predictability of required time. A phase with a highly predictable duration is a phase in which the duration is approximately the same for each execution of the service. For example, a phase of reproducing a moving image for a predetermined time is an example of a phase in which the required time is highly predictable. A phase in which the required time is less predictable means a phase in which the required time may change significantly for each service execution. For example, the Q&A phase is an example of a phase with a low predictability of duration.

各ロボット20には、図8に示されるような状態遷移モデルに従って生成されたサービスシナリオが予め配信される。 A service scenario generated according to a state transition model as shown in FIG. 8 is delivered in advance to each robot 20 .

図9は、サービスシナリオの構成例を示す図である。図9に示されるように、サービスシナリオは、サービスを構成するフェーズごとに、「フェーズ番号」、「フェーズ名称」、「状態」、「制御情報」、「平均時間」、「偏差」、「順序変更可能性」及び「インタラクション度」等を含む。 FIG. 9 is a diagram showing a configuration example of a service scenario. As shown in FIG. 9, the service scenario includes "phase number", "phase name", "state", "control information", "average time", "deviation", "order" for each phase constituting the service. changeability” and “interaction degree”.

「フェーズ番号」は、フェーズの識別番号である。「フェーズ名称」は、フェーズの名称である。当該名称はフェーズの内容を端的に示す。「状態」は、フェーズが、図8に示した状態遷移モデルのいずれの状態に属するのかを示す項目であり、「プレ」、「コア」又は「アフター」の値が設定される。「プレ」は、プレサービス状態を示す。「コア」は、コア価値提供状態を示す。「アフター」は、アフターサービス状態を示す。「制御情報」は、フェーズにおけるロボット20の動作や発話内容等を制御するための情報である。「平均時間」は、フェーズの所要時間の平均値である。「偏差」は、フェーズの所要時間の偏差である。「偏差」の値は、所要時間の予測可能性の判断に用いられる。「順序変更可能性」は、フェーズの順序の変更の可能性を示す項目である。順序を変更可能なフェーズについては、移動先の候補のフェーズのフェーズ番号が「順序変更可能性」に設定される。「インタラクション度」は、ロボット20と顧客とのインタラクション(対話又はやり取り等)の度合いを示し、「高」、「中」又は「低」が設定される。例えば、動画の再生等、ロボット20と顧客との間で対話が発生しない可能性の高いフェーズのインタラクション度は、「低」となる。 "Phase number" is the identification number of the phase. "Phase name" is the name of the phase. The name simply indicates the content of the phase. "State" is an item indicating which state the phase belongs to in the state transition model shown in FIG. 8, and is set with a value of "pre", "core" or "after". "Pre" indicates a pre-service state. "Core" indicates the core value provision state. "After" indicates the state of after-sales service. The “control information” is information for controlling the motion, utterance content, etc. of the robot 20 in the phase. "Average time" is the average value of the duration of the phase. "Deviation" is the deviation of the duration of the phase. The "deviation" value is used to determine the predictability of the required time. “Possibility of order change” is an item indicating the possibility of changing the order of the phases. For phases whose order can be changed, the phase number of the candidate phase for the destination is set to "order changeability". "Interaction degree" indicates the degree of interaction (dialogue or exchange, etc.) between the robot 20 and the customer, and is set to "high", "medium" or "low". For example, the degree of interaction is "low" in phases where there is a high possibility that no interaction will occur between the robot 20 and the customer, such as video playback.

なお、本実施の形態では、サーバ装置10と個々のロボット20の関係は素結合、すなわち、ある程度、個々のロボット20が自律的に動くという形態が想定されている。例えば、展示会場では、個々のロボット20が動作しているサービスシナリオを説明員がその場で(その場の必要に合わせて)修正する(=書き換える)ということが想定されている。この場合、サーバ装置10は、このような修正を即時的に把握しておく必要が有る。そうでないと、各ロボット20の状況をサーバ装置10が正確に把握できてないこととなり、対処策の生成等の際に不都合が発生する可能性が有るからである。また、サーバ装置10が、個々のロボット20が参照する共通のサービスシナリオを訂正したい場合も考えられる。そこで、ステップS103では、各ロボット20とサーバ装置10との間で、実行すべきサービスシナリオの整合性が図られる。 In the present embodiment, it is assumed that the relationship between the server device 10 and each robot 20 is a simple connection, that is, each robot 20 moves autonomously to some extent. For example, at an exhibition hall, it is assumed that the service scenario in which the individual robots 20 are operating is corrected (rewritten) on the spot (according to the needs of the spot) by the explainer. In this case, the server apparatus 10 needs to grasp such correction immediately. Otherwise, the server device 10 cannot accurately grasp the situation of each robot 20, and there is a possibility that an inconvenience may occur when generating countermeasures or the like. Also, there may be a case where the server device 10 wants to correct a common service scenario referenced by individual robots 20 . Therefore, in step S103, the service scenarios to be executed are made consistent between each robot 20 and the server device 10. FIG.

続いて、ロボット位置把握部13は、全体空間における各ロボット20の現在位置の把握処理を実行する(S104)。続いて、存在関心把握部14は、各顧客の存在及び関心の把握処理を実行する(S105)。当該処理により、全体空間において稼働中のロボット20ごとに、当該サービス提供可能範囲内に存在する各顧客の人数、当該ロボット20からの当該各顧客の距離、当該ロボット20を始点とする当該各顧客の存在方向、当該各顧客の関心の方向等の履歴を含む統合存在関心履歴情報が生成される。 Subsequently, the robot position grasping unit 13 executes processing for grasping the current position of each robot 20 in the entire space (S104). Subsequently, the presence/interest grasping unit 14 executes a process of grasping the presence and interest of each customer (S105). Through this processing, for each robot 20 operating in the entire space, the number of customers existing within the serviceable range, the distance of each customer from the robot 20, and each customer starting from the robot 20 integrated presence/interest history information including the history of the presence direction of the customer, the direction of interest of each customer, and the like.

図10は、サービス提供可能範囲の一例を説明するための図である。図10では、ロボット20を中心として半径rの円を底面とし、高さhを高さとする円筒の範囲が、サービス提供可能範囲である例が示されている。なお、r及びhの値は、予め設定されている。 FIG. 10 is a diagram for explaining an example of a serviceable range. FIG. 10 shows an example in which the range of a cylinder centered on the robot 20 and having a base of a circle with a radius of r and a height of h is the service-providable range. Note that the values of r and h are set in advance.

続いて、サービス成立レベル判定部15は、いずれかのロボット20のサービス提供可能範囲内に、顧客が存在するか否かを判定する(S106)。斯かる判定は、統合存在関心履歴情報を参照して行うことが可能である。統合存在関心履歴情報には、ロボット20ごとに、サービス提供可能範囲内の顧客の人数を示す情報が含まれているからである。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not a customer exists within the serviceable range of any of the robots 20 (S106). Such a determination can be made with reference to integrated presence interest history information. This is because the integrated presence/interest history information includes, for each robot 20, information indicating the number of customers within the serviceable range.

いずれかのロボット20のサービス提供可能範囲内に位置する顧客が一人も存在しない場合(S106でNo)、ステップS101に戻る。いずれかのサービス提供可能範囲内に顧客(以下、「候補顧客」という。)が一人以上存在する場合(S106でYes)、サービス成立レベル判定部15は、サービス成立レベル判定処理を実行する(S107)。 If there is no customer located within the serviceable range of any of the robots 20 (No in S106), the process returns to step S101. If one or more customers (hereinafter referred to as "candidate customers") exist within any serviceable range (Yes in S106), the service establishment level determination unit 15 executes service establishment level determination processing (S107). ).

続いて、サービス成立レベル判定部15は、サービス成立レベルが不当に低い顧客の特定処理を実行する(S108)。サービス成立レベルが低い状態がどのように評価されるかについては後述されるが、具体的には、図1の時刻t2における顧客c2や、図2の時刻t3における顧客c3等に該当する候補顧客の有無が判定される。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 executes a process of identifying a customer whose service establishment level is unreasonably low (S108). How a state with a low service establishment level is evaluated will be described later. Specifically, candidate customers corresponding to customer c2 at time t2 in FIG. is determined.

サービス成立レベルが不当に低い候補顧客が存在しない場合(S109でNo)、ステップS101に戻る。サービス成立レベルが不当に低い候補顧客(以下、「不当顧客」という。)が存在する場合(S109でYes)、周辺ロボット特定部16は、周辺ロボット特定処理を実行する(S110)。周辺ロボット特定処理では、不当顧客ごとに、当該不当顧客の周辺に存在するロボット20が周辺ロボット20として特定される。 If there is no candidate customer whose service establishment level is unreasonably low (No in S109), the process returns to step S101. If there is a candidate customer with an unreasonably low service establishment level (hereinafter referred to as an "improper customer") (Yes in S109), the peripheral robot identification unit 16 executes peripheral robot identification processing (S110). In the peripheral robot identification process, the robots 20 existing in the vicinity of the unfair customer are identified as the peripheral robots 20 for each unfair customer.

続いて、周辺ロボット特定部16は、周辺ロボット20が特定された不当顧客の有無を判定する(S111)。周辺ロボット20が特定された不当顧客が存在しない場合(すなわち、いずれの不当顧客についても周辺にロボット20が存在しない場合)(S111でNo)、ステップS101に戻る。周辺ロボット20が特定された不当顧客が居る場合(S111でYes)、対処策候補判定部17は、対処策候補判定処理を実行する(S112)。対処策候補判定処理では、不当顧客ごとに、いずれかの周辺ロボット20による接客(サービスの実行)を可能とするために実行可能な1以上の対処策の候補(対処策候補)が判定される。実行可能な対処策の候補が無い不当顧客は、対応不可と判定される。 Subsequently, the peripheral robot identification unit 16 determines whether or not there is an unauthorized customer for whom the peripheral robot 20 has been identified (S111). If there is no unauthorized customer for which the peripheral robot 20 has been identified (that is, if there is no robot 20 in the vicinity of any unauthorized customer) (No in S111), the process returns to step S101. If there is an unfair customer for whom the peripheral robot 20 has been identified (Yes in S111), the countermeasure candidate determination unit 17 executes a countermeasure candidate determination process (S112). In the countermeasure candidate determination process, one or more executable countermeasure candidates (countermeasure candidates) are determined for each of the unauthorized customers so as to enable customer service (execution of service) by any of the peripheral robots 20. . Unauthorized customers for whom there are no viable countermeasure candidates are determined to be incapable of handling.

対処策候補が有る不当顧客が存在しない場合(S113でNo)、ステップS101に戻る。対処策候補が有る不当顧客が存在する場合(S113でYes)、対処策選択部18は、対処策選択処理を実行する(S114)。対処策選択処理においては、実行可能な対処策候補の中から実際に実行される対処策が選択される。 If there is no unjust customer with a countermeasure candidate (No in S113), the process returns to step S101. If there is an unjust customer with a countermeasure candidate (Yes in S113), the countermeasure selection unit 18 executes countermeasure selection processing (S114). In the countermeasure selection process, a countermeasure to be actually executed is selected from the executable countermeasure candidates.

続いて、対処策出力部19は、対処策出力処理を実行する(S115)。対処策出力処理では、対処策選択処理において選択された対処策に関与する各ロボット20に対して、当該対処策を実施するための指示が出力(送信)される。例えば、図1のケースであれば、ロボット20-2に対して、顧客c2に対応させるための指示が送信される。また、図2のケースであれば、顧客c2に対する対応を、ロボット20-2からロボット20-1へ引き継がせるための指示が、ロボット20-1及びロボット20-2へ送信される。また、ロボット20-2に対して、顧客c3に対応させるための指示が送信される。 Subsequently, the countermeasure output unit 19 executes a countermeasure output process (S115). In the countermeasure output process, an instruction for implementing the countermeasure is output (transmitted) to each robot 20 involved in the countermeasure selected in the countermeasure selection process. For example, in the case of FIG. 1, an instruction is sent to the robot 20-2 to correspond to the customer c2. In the case of FIG. 2, an instruction is sent to the robot 20-1 and the robot 20-2 so that the robot 20-2 takes over the handling of the customer c2 from the robot 20-2 to the robot 20-1. Also, an instruction is sent to the robot 20-2 to make it correspond to the customer c3.

続いて、サーバ装置10は、所定条件が成立するまで待機する(S116)。所定条件は、ステップS106以降の処理結果(例えば、S106、S109、S111、S113の判定結果等)の変化が期待できる条件であればどのようなものでもよい。例えば、一定時間の経過、顧客の位置の分布の変化、ロボット20の位置の分布の変化、稼動可能なロボット20の数の変化等が所定条件の一例として挙げられる。所定条件が成立すると(S116でYes)、ステップS101以降が繰り返される。 Subsequently, the server device 10 waits until a predetermined condition is satisfied (S116). The predetermined condition may be any condition as long as it is expected that the processing results after step S106 (for example, the determination results of S106, S109, S111, S113, etc.) can be expected to change. Examples of the predetermined conditions include elapse of a certain period of time, changes in the distribution of customer locations, changes in the distribution of the locations of the robots 20, changes in the number of operable robots 20, and the like. If the predetermined condition is satisfied (Yes in S116), steps S101 and subsequent steps are repeated.

続いて、ステップS102の詳細について説明する。図11は、全体空間の座標系の設定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, details of step S102 will be described. FIG. 11 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for setting the coordinate system of the entire space.

ステップS201において、全体空間把握部11は、全体空間の空間情報を空間情報DB121から取得する。空間情報とは、展示会場等の空間を示す座標情報をいう。例えば、展示会場等が、直方体にモデル化される場合、各頂点の3次元の座標値の集合が空間情報とされてもよい。 In step S<b>201 , the overall space comprehension unit 11 acquires spatial information on the overall space from the spatial information DB 121 . Spatial information refers to coordinate information indicating a space such as an exhibition hall. For example, when an exhibition hall or the like is modeled as a rectangular parallelepiped, a set of three-dimensional coordinate values of each vertex may be used as spatial information.

続いて、全体空間把握部11は、全体空間に存在するオブジェクトの空間情報を、空間情報DB121から取得する(S202)。全体空間に存在するオブジェクトとは、全体空間において、ロボット20の存在位置を制限する物体をいう。例えば、机、壁、スクリーン等が、当該オブジェクトの一例である。全体空間に存在するオブジェクトの空間情報とは、全体空間の空間情報に対する、各オブジェクトの相対的な空間情報である。 Subsequently, the overall space comprehension unit 11 acquires spatial information of objects existing in the overall space from the spatial information DB 121 (S202). An object that exists in the entire space is an object that limits the existing position of the robot 20 in the entire space. For example, desks, walls, screens, etc. are examples of such objects. The spatial information of objects existing in the entire space is relative spatial information of each object with respect to the spatial information of the entire space.

続いて、全体空間把握部11は、全体空間の空間情報及びオブジェクトの空間情報の少なくともいずれか一方について、前回において(最後に)取得された空間情報と異なるか否かを判定する(S203)。 Subsequently, the overall space grasping unit 11 determines whether or not at least one of the spatial information of the overall space and the spatial information of the object is different from the previously (finally) acquired spatial information (S203).

全体空間の空間情報及びオブジェクトの空間情報の少なくともいずれか一方について、最後に取得された空間情報と異なる場合(S203でYes)、全体空間把握部11は、全体空間の空間情報と、オブジェクトの空間情報とを合成することで、サービス提供全体空間の空間情報(以下、「サービス提供全体空間情報」という。)を生成し、メモリ装置103に記憶されているサービス提供全体空間情報を、新たに生成したサービス提供全体空間情報によって更新する(S204)。なお、全体空間の空間情報と、オブジェクトの空間情報との合成とは、例えば、全体空間の空間情報において、オブジェクトの空間情報をロボット20が移動不可能な空間として定義することをいう。したがって、例えば、全体空間から、オブジェクトの空間を差し引くことで得られる空間が、サービス提供全体空間に相当し、サービス提供全体空間を示す座標情報が、サービス提供全体空間情報に相当する。 If at least one of the spatial information of the entire space and the spatial information of the object is different from the last acquired spatial information (Yes in S203), the overall space grasping unit 11 collects the spatial information of the entire space and the spatial information of the object. By synthesizing the information, spatial information of the entire service provision space (hereinafter referred to as "service provision entire space information") is generated, and the service provision entire space information stored in the memory device 103 is newly generated. It is updated with the service provision overall space information (S204). Combining the spatial information of the entire space and the spatial information of the object means, for example, defining the spatial information of the object as a space in which the robot 20 cannot move in the spatial information of the entire space. Therefore, for example, the space obtained by subtracting the object space from the overall space corresponds to the overall service provision space, and the coordinate information indicating the overall service provision space corresponds to the overall service provision space information.

続いて、図7のステップS103の詳細について説明する。図12は、サービスシナリオの整合処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図9においては省略されているが、各サービスシナリオには、シナリオID及び更新日時等が付加されている。 Next, details of step S103 in FIG. 7 will be described. FIG. 12 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for service scenario matching processing. Although not shown in FIG. 9, each service scenario is provided with a scenario ID, update date and time, and the like.

ステップS211において、シナリオ整合部12は、各ロボット20のシナリオ管理部211から、当該ロボット20のロボットIDと、当該ロボット20のシナリオ記憶部254に記憶されているサービスシナリオのそれぞれのシナリオID及び更新日時とを取得する。 In step S<b>211 , the scenario matching unit 12 receives from the scenario management unit 211 of each robot 20 the robot ID of the robot 20 , the scenario IDs of the service scenarios stored in the scenario storage unit 254 of the robot 20 , and the updated scenarios. Get the date and time.

続いて、シナリオ整合部12は、各ロボット20から取得されたシナリオID及び更新日時に基づいて、ロボット20側で一部が修正されたと考えられるサービスシナリオ、又はサーバ装置10以外から調達されたと考えられるサービスシナリオの有無を判定する(S212)。例えば、各ロボット20から取得されたサービスID群の中に、サーバ装置10のシナリオDB122に記憶されているいずれかのサービスシナリオの原本のサービスIDと一致するが更新日時が異なるサービスIDが有る場合、ロボット20側で一部が修正されたと考えられるサービスシナリオが有ると判定される。また、各ロボット20から取得されたサービスID群の中に、サーバ装置10のシナリオDB122に記憶されているいずれのサービスシナリオの原本のサービスIDとも一致しないサービスIDが有る場合、サーバ装置10以外から調達されたと考えられるサービスシナリオが有ると判定される。 Next, based on the scenario ID and update date and time acquired from each robot 20, the scenario matching unit 12 determines that the service scenario has been partially corrected on the robot 20 side, or that the service scenario has been procured from other than the server device 10. It is determined whether or not there is a service scenario to be used (S212). For example, in the service ID group acquired from each robot 20, there is a service ID that matches the original service ID of one of the service scenarios stored in the scenario DB 122 of the server device 10 but has a different update date and time. , it is determined that there is a service scenario that is considered to be partially corrected on the robot 20 side. Further, if the group of service IDs acquired from each robot 20 includes a service ID that does not match the original service ID of any service scenario stored in the scenario DB 122 of the server device 10, the It is determined that there is a service scenario that is considered procured.

ステップS212において該当するサービスシナリオが有ると判定された場合(S212でYes)、シナリオ整合部12は、該当するサービスシナリオを、当該サービスシナリオのシナリオIDに基づいて、当該サービスIDの送信元のロボット20のシナリオ管理部211から取得し、取得したサービスシナリオを、取得先のロボット20のロボットIDに関連付けてシナリオDB122に記憶する(S213)。 If it is determined in step S212 that there is a corresponding service scenario (Yes in S212), the scenario matching unit 12 selects the corresponding service scenario based on the scenario ID of the service scenario, 20, and the acquired service scenario is stored in the scenario DB 122 in association with the robot ID of the robot 20 from which it was acquired (S213).

ステップS212でNoの場合、又はステップS213に続いて、シナリオ整合部12は、管理者による操作又はサーバ装置10の自動判断等によって、各ロボット20へのサービスシナリオの部分修正又は新規追加の要求がシナリオDB122に記憶されているか否かを判定する(S213)。部分修正の要求は、例えば、修正対象のサービスシナリオのシナリオIDと、修正箇所(例えば、「フェーズ」等)の識別情報とを含む。また、部分修正の要求先が一部のロボット20に限定される場合には、当該ロボット20のロボットIDが部分修正の要求に含まれてもよい。一方、新規追加の要求は、新規追加の対象のサービスシナリオを含む。また、新規追加の要求先のロボット20が一部のロボット20に限定される場合には、当該ロボット20のロボットIDが新規追加の要求に含まれてもよい。 In the case of No in step S212, or following step S213, the scenario matching unit 12 receives a request for partial correction or new addition of the service scenario to each robot 20 by an operation by the administrator or an automatic judgment by the server device 10. It is determined whether or not it is stored in the scenario DB 122 (S213). The partial correction request includes, for example, the scenario ID of the service scenario to be corrected, and identification information of the correction portion (eg, "phase", etc.). In addition, when partial correction requests are limited to some robots 20, the robot IDs of the robots 20 may be included in the partial correction request. On the other hand, the new addition request includes a service scenario to be newly added. Further, when the robots 20 to which the new addition is requested are limited to some robots 20, the robot ID of the robot 20 may be included in the new addition request.

該当する要求が有る場合(S213でYes)、シナリオ整合部12は、当該要求をロボット20のシナリオ管理部211へ送信する(S214)。シナリオ整合部12は、要求先のロボット20が限定される要求については、要求先のロボット20にのみ当該要求を送信する。その結果、要求の送信先のロボット20のシナリオ記憶部254に対して既存のサービスシナリオの修正又は新規なサービスシナリオの追加が反映される。 If there is a corresponding request (Yes in S213), the scenario matching unit 12 transmits the request to the scenario management unit 211 of the robot 20 (S214). The scenario matching unit 12 transmits the request limited to the robot 20 as the request destination only to the robot 20 as the request destination. As a result, the correction of the existing service scenario or the addition of the new service scenario is reflected in the scenario storage unit 254 of the robot 20 to which the request is sent.

続いて、ステップS104の詳細について説明する。図13は、各ロボット20の現在位置の把握処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, the details of step S104 will be described. FIG. 13 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the current position grasping processing of each robot 20 .

ステップS221において、ロボット位置把握部13は、現在稼働中のロボット20のロボット情報の一覧を示すロボットリストをロボット統括DB123から取得する。 In step S<b>221 , the robot position grasping unit 13 acquires a robot list indicating a list of robot information of the robots 20 currently in operation from the robot general DB 123 .

図14は、ロボット統括DB123の構成例を示す図である。図14に示されるように、ロボット統括DB123には、稼動候補とされているロボット20ごとに、「ロボットID」、「稼働状況」、「諸元アドレス」及び「位置リストアドレス」等を含む。 FIG. 14 is a diagram showing a configuration example of the robot generalization DB 123. As shown in FIG. As shown in FIG. 14, the robot general DB 123 includes "robot ID", "operation status", "specification address", "position list address" and the like for each robot 20 that is a candidate for operation.

「ロボットID」は、ロボット20の識別情報である。なお、本実施の形態において、ロボットIDは、サーバ装置10にとって各ロボット20との通信のためのアドレス情報(例えば、IPアドレス)としても機能する。「稼働状況」は、ロボット20の現在の稼働状況を示す情報である。稼働状況としては、「稼働中」、「電源OFF」、「点検/試験中」等が有る。「諸元アドレス」は、ロボット20の諸元情報の記憶場所のアドレス情報(例えば、ファイルパス名又はURL(Uniform Resource Locator)等)である。「位置リストアドレス」は、ロボット20の存在位置の時系列の履歴(位置リスト)の記憶場所のアドレス情報である。位置リストの各レコードは、図14に示されるように、「日時」、「X座標値」、「Y座標値」及び「Z座標値」等を含む。「日時」は、ロボット20の存在位置が計測された日時である。「X座標値」、「Y座標値」及び「Z座標値」は、全体空間におけるロボット20の存在位置のX座標値、Y座標値及びZ座標値である。 “Robot ID” is identification information of the robot 20 . In this embodiment, the robot ID also functions as address information (for example, IP address) for communication with each robot 20 for the server device 10 . “Operating status” is information indicating the current operating status of the robot 20 . The operation status includes "in operation", "power off", "inspection/testing", and the like. “Specification address” is address information (for example, file path name or URL (Uniform Resource Locator)) of the storage location of the specification information of the robot 20 . “Position list address” is address information of the storage location of the time-series history (position list) of the location of the robot 20 . Each record of the position list includes "date and time", "X coordinate value", "Y coordinate value" and "Z coordinate value", etc., as shown in FIG. The “date and time” is the date and time when the position of the robot 20 was measured. "X coordinate value", "Y coordinate value" and "Z coordinate value" are the X coordinate value, Y coordinate value and Z coordinate value of the existing position of the robot 20 in the entire space.

続いて、ロボット位置把握部13は、取得されたロボットリストに含まれる各ロボット情報に対応する各ロボット20に対し、現在位置のGPS座標を問い合わせることで、当該各ロボット20のGPS座標を取得する(S222)。続いて、ロボット位置把握部13は、全体空間に対して予め決定された基準点のGPS座標を公知の方法により取得する(S223)。 Next, the robot position grasping unit 13 acquires the GPS coordinates of each robot 20 by inquiring about the GPS coordinates of the current position of each robot 20 corresponding to each robot information included in the acquired robot list. (S222). Subsequently, the robot position grasping unit 13 obtains the GPS coordinates of a predetermined reference point for the entire space by a known method (S223).

続いて、ロボット位置把握部13は、空間情報DB121から全体座標系を取得する(S224)。続いて、ロボット位置把握部13は、全体空間の基準点のGPS座標と、当該基準点の全体座標系における座標とに基づいて、GPS座標系と全体座標系との変換情報(例えば、変換行列等)を生成する(S225)。 Subsequently, the robot position grasping unit 13 acquires the global coordinate system from the spatial information DB 121 (S224). Next, based on the GPS coordinates of the reference point in the entire space and the coordinates of the reference point in the global coordinate system, the robot position grasping unit 13 obtains conversion information between the GPS coordinate system and the global coordinate system (for example, a conversion matrix etc.) is generated (S225).

続いて、ロボット位置把握部13は、当該変換情報に基づいて、各ロボット20から取得されたGPS座標を、全体座標系の座標(以下、「全体座標」という。)に変換する(S226)。ロボット位置把握部13は、現在日時と全体座標のX座標値、Y座標値及びZ座標値とを含むレコードを、各ロボット20の位置リストに追加する。 Subsequently, the robot position grasping unit 13 converts the GPS coordinates acquired from each robot 20 into coordinates of the global coordinate system (hereinafter referred to as "global coordinates") based on the conversion information (S226). The robot position grasping unit 13 adds to the position list of each robot 20 a record containing the current date and time and the X, Y, and Z coordinates of the global coordinates.

続いて、ステップS105の詳細について説明する。図15は、各顧客の存在及び関心の把握処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, details of step S105 will be described. FIG. 15 is a flow chart for explaining an example of a processing procedure for grasping the presence and interest of each customer.

ステップS231において、存在関心把握部14は、空間情報DB121から全体空間座標系を取得する。続いて、存在関心把握部14は、現在稼働中のロボット20のロボット情報の一覧を示すロボットリストをロボット統括DB123(図14)から取得する(S232)。 In step S<b>231 , the presence/interest grasping unit 14 acquires the entire spatial coordinate system from the spatial information DB 121 . Subsequently, the existence/interest grasping unit 14 acquires a robot list indicating a list of robot information of the currently operating robots 20 from the robot general DB 123 (FIG. 14) (S232).

続いて、存在関心把握部14は、ロボット情報における「稼働状況」の値が「稼働中」である各ロボット20から、当該ロボット20のサービス提供可能範囲(図10)の座標情報と、存在関心履歴情報とを取得する(S233)。サービス提供可能範囲(図10)の座標情報とは、例えば、サービス提供可能範囲の中心位置の座標値である。但し、当該中心位置は、ロボット20の存在位置であるため、当該座標値は、位置リストの最新のレコードから取得されてもよい。 Next, the presence/interest grasping unit 14 obtains the coordinate information of the service-providable range (FIG. 10) of each robot 20 whose “operation status” value in the robot information is “in operation”, and the presence/interest information. History information is acquired (S233). The coordinate information of the serviceable range (FIG. 10) is, for example, the coordinate value of the central position of the serviceable range. However, since the center position is the existing position of the robot 20, the coordinate values may be obtained from the latest record in the position list.

存在関心履歴情報とは、ロボット20により検出された顧客の存在及び関心に関する履歴を示す情報である。図16は、存在関心履歴情報の構成例を示す図である。 Presence/interest history information is information indicating the history of the presence and interest of customers detected by the robot 20 . FIG. 16 is a diagram showing a configuration example of existence interest history information.

図16に示されるように、存在関心履歴情報は、1つのロボットIDと、1以上の変化発生時刻と、変化発生時刻ごとに1以上の存在関心情報とを含む。 As shown in FIG. 16, the existence interest history information includes one robot ID, one or more change occurrence times, and one or more existence interest information for each change occurrence time.

変化発生時刻とは、存在関心情報に閾値以上の変化が発生した時刻である。すなわち、閾値以上の変化が発生するまでに検知又は計測された1以上の存在関心情報(すなわち、人間存在監視情報の履歴)は、同一の変化発生時刻に関連付けられる。 The change occurrence time is the time when a change equal to or greater than a threshold occurs in the existence interest information. That is, one or more presence interest information (that is, the history of human presence monitoring information) detected or measured until a change equal to or greater than the threshold occurs is associated with the same change occurrence time.

存在関心情報は、或る時点においてロボット20により検出された顧客の存在及び関心等を示す情報である。 Presence/interest information is information indicating the presence, interest, etc. of a customer detected by the robot 20 at a certain point in time.

図17は、存在関心情報の構成例を示す図である。図17に示されるように、1つの存在関心情報は、「生成時刻」、「追番」、「範囲内人数」、「範囲内顧客ID」、「範囲内存在方向ベクトル」、「範囲内存在距離」、「範囲内関心方向ベクトル」、「範囲外人数」、「範囲外顧客ID」、「範囲外存在方向ベクトル」、「範囲外存在距離」、「範囲外関心方向ベクトル」、「存在判断元データID」、「存在方向判断元データID」、「存在距離判断元データID」、「関心方向判断元データID」等を含む。 FIG. 17 is a diagram showing a configuration example of existence interest information. As shown in FIG. 17, one piece of existence interest information includes "generation time", "additional number", "number of people within range", "customer ID within range", "existence direction vector within range", "existence within range distance", "interest vector within range", "number of people out of range", "customer ID out of range", "existence direction vector out of range", "existence distance out of range", "direction vector of interest out of range", "existence judgment source data ID”, “existence direction determination source data ID”, “existence distance determination source data ID”, “interest direction determination source data ID”, and the like.

「生成時刻」は、当該存在関心情報の生成時刻である。「追番」は、当該存在関心情報の追番(連番)である。すなわち、各存在関心情報には連続した番号が付与される。1つの「生成時刻」に1つの「追番」が対応する。 The “creation time” is the creation time of the existence interest information. "Additional number" is a subsequent number (serial number) of the existence interest information. That is, consecutive numbers are assigned to each piece of presence interest information. One "creation time" corresponds to one "additional number".

「範囲内人数」は、「生成時刻」の時点において、当該存在関心情報の生成元のロボット20が、自らのサービス提供可能範囲内で存在を認識した顧客の数を示す。 The "number of people within range" indicates the number of customers whose presence was recognized within the service provisionable range of the robot 20 that generated the presence interest information at the time of "generation time".

「範囲内顧客ID」は、「範囲内人数」に係る各顧客について、当該ロボット20が生成した顧客IDである。本実施の形態では、同一の顧客については、常に、同じ顧客IDが生成されることとする。「範囲内顧客ID」は「範囲内人数」に応じたリスト構造を有する。すなわち、当該リストのサイズは、「範囲内人数」×(顧客ID)である。 “Customer ID within range” is a customer ID generated by the robot 20 for each customer related to “Number of people within range”. In this embodiment, the same customer ID is always generated for the same customer. The "customer ID within the range" has a list structure corresponding to the "number of people within the range". That is, the size of the list is "number of people within range" x (customer ID).

「範囲内存在方向ベクトル」は、「範囲内人数」に係る各顧客の位置について、当該ロボット20の位置を始点としたベクトル(X,Y,Z)を示す。「範囲内存在方向ベクトル」は「範囲内人数」に応じたリスト構造を有する。すなわち、当該リストのサイズは、「範囲内人数」×(X値、Y値、Z値)である。 The "in-range existence direction vector" indicates a vector (X, Y, Z) with the position of the robot 20 as the starting point for the position of each customer related to the "number of people in the range". The 'in-range existence direction vector' has a list structure corresponding to the 'number of people in the range'. That is, the size of the list is "the number of people within the range"×(X value, Y value, Z value).

「範囲内存在距離」は、「範囲内人数」に係る各顧客の位置について、当該ロボット20からの距離(L)を示す。「範囲内存在距離」は、「範囲内人数」に応じたリスト構造を有する。すなわち、当該リストのサイズは、「範囲内人数」×(L値)である。 “Existence distance within range” indicates the distance (L) from the robot 20 to the position of each customer related to “number of customers within range”. The “existence distance within range” has a list structure corresponding to the “number of people within range”. That is, the size of the list is "the number of people within the range"×(L value).

「範囲内関心方向ベクトル」は、「範囲内人数」に係る各顧客の関心の方向のベクトル(X,Y,Z)を示す。「範囲内関心方向ベクトル」には、顧客の関心の方向を示すベクトルが設定される。「範囲内関心方向ベクトル」は、「範囲内人数」に応じたリスト構造を有する。すなわち、当該リストのサイズは、「範囲内人数」×(X値,Y値,Z値)である。なお、「生成時刻」において、関心方向が検出されていない顧客については、NULLが設定される。 "Direct vector of interest within range" indicates the vector (X, Y, Z) of the direction of interest of each customer related to the "number of people within range". A vector indicating the direction of the customer's interest is set in the "in-range interested direction vector". The "direction vector of interest within range" has a list structure corresponding to the "number of people within range". That is, the size of the list is "number of people within range"×(X value, Y value, Z value). In addition, NULL is set for a customer whose direction of interest has not been detected at the "creation time".

なお、「範囲内存在方向ベクトル」、「範囲内存在距離」、「範囲内関心方向ベクトル」の各リストにおけるデータの並び順は、「範囲内顧客ID」における顧客IDの並び順に対応する。 It should be noted that the order of data in each of the lists of "existence direction vector within range", "existence distance within range", and "direction vector of interest within range" corresponds to the order of customer IDs in the "customer ID within range".

「範囲外人数」は、「生成時刻」の時点において、当該ロボット20が、自らのサービス提供可能範囲外で存在を認識した顧客の数を示す。 "Number of customers out of range" indicates the number of customers whose presence was recognized by the robot 20 outside its own serviceable range at the time of "creation time".

「範囲外顧客ID」は、「範囲外人数」に係る各顧客について、当該ロボット20が認識した顧客IDである。「範囲外顧客ID」のデータ構造は、「範囲内顧客ID」と同様である。 The “out-of-range customer ID” is the customer ID recognized by the robot 20 for each customer related to the “out-of-range number of people”. The data structure of the "out-of-range customer ID" is the same as that of the "in-range customer ID".

「範囲外存在方向ベクトル」は、「範囲外人数」に係る各顧客の位置について、当該ロボット20を始点としたベクトル(X,Y,Z)を示す。「範囲外存在方向ベクトル」のデータ構造は、「範囲内存在方向ベクトル」と同様である。 The “out-of-range presence direction vector” indicates a vector (X, Y, Z) with the robot 20 as the starting point for the position of each customer related to the “out-of-range number of people”. The data structure of the "out-of-range existence direction vector" is the same as that of the "in-range existence direction vector".

「範囲外存在距離」は、「範囲外人数」に係る各顧客の位置について、当該ロボット20からの距離(L)を示す。「範囲外存在距離」のデータ構造は、「範囲内存在距離」と同様である。 The “existence distance out of range” indicates the distance (L) from the robot 20 to the position of each customer related to the “number of customers out of range”. The data structure of the "existence distance outside the range" is the same as that of the "existence distance within the range".

「範囲外関心方向ベクトル」は、「範囲外人数」に係る各顧客の関心の方向のベクトル(X,Y,Z)を示す。「範囲外関心方向ベクトル」のデータ構造は、「範囲内関心方向ベクトル」と同様である。 The "out-of-range interested direction vector" indicates the vector (X, Y, Z) of the direction of interest of each customer related to the "out-of-range number of people". The data structure of the "out-of-range direction vector of interest" is similar to that of the "in-range direction of interest vector".

なお、「範囲外存在方向ベクトル」、「範囲外存在距離」、「範囲外関心方向ベクトル」の各リストにおけるデータの並び順は、「範囲外顧客ID」における顧客IDの並び順に対応する。 The order of data in each of the lists of "out-of-range existence direction vector", "out-of-range existence distance", and "out-of-range interest direction vector" corresponds to the order of customer IDs in the "out-of-range customer ID" list.

「存在判断元データID」は、顧客の存在の認識の元となったデータ(画像データ等)のIDである。「存在方向判断元データID」は、顧客の存在方向の認識の元となったデータ(画像データ等)のIDである。「存在距離判断元データID」は、顧客の距離の認識の元となったデータ(画像データ等)のIDである。「関心方向判断元データID」は、顧客の関心方向の認識の元となったデータ(画像データ等)のIDである。 The “existence determination source data ID” is the ID of the data (image data, etc.) that is the basis for recognizing the presence of the customer. The “existence direction determination source data ID” is the ID of the data (image data, etc.) that is the basis for recognizing the customer's existence direction. "Existence distance determination source data ID" is the ID of the data (image data, etc.) used as the basis for recognition of the customer's distance. "Interested direction determination source data ID" is the ID of the data (image data, etc.) used as the basis for recognition of the customer's direction of interest.

なお、ステップS233では、現在時刻から所定時間前までの間に生成された存在関心情報を含む存在関心履歴情報が取得されればよい。 In addition, in step S233, existence interest history information including existence interest information generated between the current time and a predetermined time ago may be acquired.

存在関心把握部14は、各ロボット20から取得されたサービス提供可能範囲の座標情報及び存在関心履歴情報に基づいて、統合存在関心履歴情報を生成する(S234)。統合存在関心履歴情報は、各ロボット20から取得されたサービス提供可能範囲の座標情報と存在関心履歴情報とが関連付けられた情報を要素とするリスト構造のデータである。すなわち、統合存在関心履歴情報には、各ロボット20から取得された存在関心履歴情報が含まれる。 The existence interest grasping unit 14 generates integrated existence interest history information based on the coordinate information of the serviceable range and the existence interest history information acquired from each robot 20 (S234). The integrated existence interest history information is list-structured data whose elements are information in which the coordinate information of the serviceable range acquired from each robot 20 and the existence interest history information are associated. That is, the integrated existence interest history information includes the existence interest history information acquired from each robot 20 .

なお、ロボット20とは別に全体空間において設置された各種のセンサ(例えば、カメラ、赤外線、人感センサ、床に敷かれた圧力マット等)に基づいて、サーバ装置10側で統合存在関心履歴情報が生成され、ロボット20から取得された存在関心履歴情報に基づいて生成された統合存在関心履歴情報が、サーバ装置10が生成した統合存在関心履歴情報によって補完されてもよい。 In addition, based on various sensors (for example, cameras, infrared rays, human sensors, pressure mats spread on the floor, etc.) installed in the entire space separately from the robot 20, the server device 10 side is integrated presence interest history information may be generated, and the integrated presence interest history information generated based on the presence interest history information acquired from the robot 20 may be complemented by the integrated presence interest history information generated by the server device 10 .

図7のステップS106では、各ロボット20の存在関心履歴情報の最新の存在関心情報の「範囲内人数」に基づいて、いずれかのロボット20のサービス提供可能範囲内における顧客の有無が判定さればよい。 In step S106 of FIG. 7, based on the "number of people within range" of the latest presence interest history information of each robot 20, it is determined whether or not there is a customer within the service provision range of any of the robots 20. good.

続いて、図7のステップS107の詳細について説明する。図18は、サービス成立レベル判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, the details of step S107 in FIG. 7 will be described. FIG. 18 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of service establishment level determination processing.

ステップS241において、サービス成立レベル判定部15は、統合存在関心履歴情報に基づいて顧客リストを生成する。 In step S241, the service establishment level determination unit 15 generates a customer list based on the integrated existence interest history information.

図19は、顧客リストの構成例を示す図である。顧客リストは、1以上の顧客情報を含むリスト構造のデータである。1つの顧客情報は、いずれかのロボット20のサービス提供可能範囲に含まれる一人の顧客に関する情報であり、「顧客ID」、1以上の「ロボットID」、「ロボットID」ごとの「対話比率値」及び「アクション値の総和」を含む。 FIG. 19 is a diagram showing a configuration example of a customer list. A customer list is list-structured data containing one or more pieces of customer information. One piece of customer information is information about one customer included in the serviceable range of any of the robots 20, and includes a "customer ID", one or more "robot IDs", and a "dialogue ratio value" for each "robot ID". ” and “sum of action values”.

「顧客ID」は、統合存在関心履歴情報を構成するいずれかの存在関心履歴情報の最新の存在関心情報の「範囲内顧客ID」に含まれる一つの顧客IDである。「ロボットID」は、「顧客ID」に係る顧客IDを、最新の存在関心情報の「範囲内顧客ID」に含むロボット20のロボットIDである。「対話比率値」は、「顧客ID」に係る顧客と、「ロボットID」に係るロボット20との組に対して算出される対話比率値である。一つの顧客IDに対して複数のロボットIDが対応付く場合、対話比率値は、当該顧客IDに係る顧客と、複数のロボット20のそれぞれとの組ごとに算出される。「アクション値の総和」は、「対話比率値」の算出に利用されたアクション値の総和である。なお、対話比率値及びアクション値の詳細については後述される。 The “customer ID” is one customer ID included in the “in-range customer ID” of the latest existence interest information of any of the existence interest history information constituting the integrated existence interest history information. The "robot ID" is the robot ID of the robot 20 that includes the customer ID related to the "customer ID" in the "range customer ID" of the latest existence interest information. The “dialogue ratio value” is a dialogue ratio value calculated for a set of the customer associated with the “customer ID” and the robot 20 associated with the “robot ID”. When a plurality of robot IDs are associated with one customer ID, the dialogue ratio value is calculated for each set of the customer associated with the customer ID and each of the plurality of robots 20 . The “sum of action values” is the sum of action values used to calculate the “dialogue ratio value”. Details of the dialogue ratio value and the action value will be described later.

なお、一つの顧客ID(すなわち、一人の顧客)に対して複数のロボットIDが対応づく可能性が有るのは、複数のロボット20のサービス提供可能範囲の重複領域に顧客が存在する可能性が有るからである。換言すれば、このような重複領域に存在する顧客については、当該顧客の顧客IDに対して複数のロボットIDが対応付けられる。なお、顧客リストにおける顧客情報の並び順に制限は無い。 The reason why a plurality of robot IDs may correspond to one customer ID (that is, one customer) is that there is a possibility that a customer exists in an overlapping area of the service provision range of a plurality of robots 20. Because there is. In other words, multiple robot IDs are associated with the customer ID of a customer existing in such an overlapping area. Note that there is no restriction on the order in which customer information is arranged in the customer list.

続いて、サービス成立レベル判定部15は、変数iに1を代入する(S242)。変数iは、顧客リストにおいて処理対象とされる顧客情報の順番を示す変数である。続いて、サービス成立レベル判定部15は、変数jに1を代入する(S243)。変数jは、顧客情報(i)に含まれるロボットIDのうち、処理対象とされるロボットIDを示す変数である。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 substitutes 1 for the variable i (S242). A variable i is a variable indicating the order of customer information to be processed in the customer list. Subsequently, the service establishment level determination unit 15 substitutes 1 for the variable j (S243). A variable j is a variable indicating a robot ID to be processed among the robot IDs included in the customer information (i).

続いて、サービス成立レベル判定部15は、顧客リストにおいてi番目の顧客情報(以下、「顧客情報(i)」という。)を取得する(S244)。なお、顧客情報(i)に含まれる顧客IDを「顧客ID(i)」という。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 acquires the i-th customer information (hereinafter referred to as "customer information (i)") in the customer list (S244). A customer ID included in the customer information (i) is referred to as "customer ID (i)".

続いて、サービス成立レベル判定部15は、顧客情報(i)に含まれる各ロボットIDに係るロボット20から、サービス経過情報を取得する(S245)。サービス経過情報とは、ロボット20によるサービスの提供状態(サービスの経過状態)を示す情報である。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 acquires service progress information from the robot 20 associated with each robot ID included in the customer information (i) (S245). The service progress information is information indicating the service provision state (service progress state) by the robot 20 .

図20は、サービス経過情報の構成例を示す図である。図20に示されるように、1台のロボット20から取得されるサービス経過情報は、「ステータス」、「サービスインスタンスID」、「対象顧客ID」、「サービス開始時刻」、「終了フェーズ」、「実施中フェーズ」及び「フェーズ経過時間」等を含む。 FIG. 20 is a diagram showing a configuration example of service progress information. As shown in FIG. 20, the service progress information acquired from one robot 20 includes "status", "service instance ID", "target customer ID", "service start time", "end phase", " In-progress phase” and “phase elapsed time” are included.

「ステータス」は、サービスを実行中であるか否かを示す項目であり、サービスを実行中であれば「1」、サービスを実行中でなければ「0」である。但し、後述されるように、サービスを実行中でないロボット20は、サービス経過情報を有さない。したがって、取得されるサービス経過情報の「ステータス」は、基本的に「1」である。「サービスインスタンスID」は、サービスの実行ごとに割り当てられるIDである。「対象顧客ID」は、サービスの提供対象の顧客の顧客IDである。サービス開始時刻は、「サービスインスタンスID」に係るサービスの実行の開始時刻である。「終了フェーズ」は、当該サービスの実行において既に終了しているフェーズのフェーズ番号である。「実施中フェーズ」は、現在実施中のフェーズのフェーズ番号である。「フェーズ経過時間」は、「実施中フェーズ」の経過時間である。 "Status" is an item indicating whether or not the service is being executed, and is "1" if the service is being executed and "0" if the service is not being executed. However, as will be described later, a robot 20 that is not executing a service does not have service progress information. Therefore, the "status" of the acquired service progress information is basically "1". "Service instance ID" is an ID assigned for each service execution. "Target customer ID" is the customer ID of the customer to whom the service is provided. The service start time is the start time of execution of the service associated with the "service instance ID". "End phase" is the phase number of the phase that has already ended in the execution of the service. The "current phase" is the phase number of the phase currently being executed. The "phase elapsed time" is the elapsed time of the "current phase".

続いて、サービス成立レベル判定部15は、取得したサービス経過情報に基づいて、顧客ID(i)に係る顧客が、いずれかのロボット20によってサービスの提供を受けているか否かを判定する(S246)。具体的には、サービス成立レベル判定部15は、取得したサービス経過情報の中で、「対象顧客ID」が顧客ID(i)に一致するサービス経過情報の有無を判定する。該当するサービス経過情報が有れば、当該顧客には、当該サービス経過情報に係るロボット20によってサービスが提供されていることになる。そうでない場合には、当該顧客は、(当該顧客が興味を有するロボット20からさえも)サービスの提供を受けていないことになる。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not the customer associated with the customer ID (i) is receiving service provided by any robot 20 based on the acquired service progress information (S246). ). Specifically, the service establishment level determination unit 15 determines whether there is service progress information in which the "target customer ID" matches the customer ID (i) among the acquired service progress information. If there is corresponding service progress information, it means that the service has been provided to the customer by the robot 20 related to the service progress information. Otherwise, the customer is not being served (not even by robots 20 in which the customer is interested).

当該顧客がいずれかのロボット20からサービスの提供を受けている場合(S246でNo)、ステップS255に進む。当該顧客がいずれのロボット20からもサービスの提供を受けていない場合(S246でYes)、サービス成立レベル判定部15は、顧客情報(i)からj番目のロボットID(以下、「ロボットID(j)」という。)を取得する(S247)。 If the customer is receiving services from any of the robots 20 (No in S246), the process proceeds to step S255. If the customer has not received service from any robot 20 (Yes in S246), the service establishment level determination unit 15 determines the j-th robot ID from the customer information (i) (hereinafter referred to as "robot ID (j )”) is acquired (S247).

続いて、サービス成立レベル判定部15は、顧客ID(i)及びロボットID(j)に対応するレコードが調査DB124に有るか否かを判定する(S248)。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not there is a record corresponding to the customer ID (i) and the robot ID (j) in the survey DB 124 (S248).

図21は、調査DB124の構成例を示す図である。図21に示されるように、調査DB124の各レコードは、「顧客ID」、「ロボットID」、「調査開始日時」、「調査終了日時」、「サービス授受不全フラグ」、「非接触関心値」、「接触関心値」、「身体表現関心値」、「音声対話関心値」、「UIアクセス関心値」、「身体アクション値」、「音声アクション値」、「情報提示アクション値」及び「手持無沙汰値」等の項目を含む。 FIG. 21 is a diagram showing a configuration example of the survey DB 124. As shown in FIG. As shown in FIG. 21, each record of the survey DB 124 includes "customer ID", "robot ID", "survey start date and time", "survey end date and time", "service delivery/reception failure flag", and "non-contact interest value". , “contact interest value”, “body expression interest value”, “voice interaction interest value”, “UI access interest value”, “body action value”, “voice action value”, “information presentation action value” and “hands-free Including items such as "value".

「顧客ID」は、当該レコードに対応する顧客の顧客IDである。「ロボットID」は、当該レコードに対応するロボット20のロボットIDである。「調査開始日時」は、当該レコードに記憶される調査結果(「サービス授受不全フラグ」以降の項目)に関する調査の開始日時である。「調査終了日時」は、当該レコードに記憶される調査結果に関する調査の終了日時である。 "Customer ID" is the customer ID of the customer corresponding to the record. "Robot ID" is the robot ID of the robot 20 corresponding to the record. The "investigation start date and time" is the start date and time of the investigation on the investigation results (items after the "service transfer failure flag") stored in the record. The “survey end date and time” is the end date and time of the survey related to the survey result stored in the record.

「サービス授受不全フラグ」は、「顧客ID」に係る顧客が「ロボットID」に係るロボット20のサービス開始の後に現れて、かつ、当該ロボット20の前に居続けている状況の有無を示すフラグであり、「1」又は「0」が設定される。「1」は、当該状況が発生していることを示す。「0」は、当該状況が発生していないことを示す。 The "service delivery/reception failure flag" is a flag indicating whether or not the customer associated with the "customer ID" appears after the robot 20 associated with the "robot ID" starts the service and continues to stay in front of the robot 20. Yes, "1" or "0" is set. "1" indicates that the situation is occurring. "0" indicates that the situation has not occurred.

「非接触関心値」は、「顧客ID」に係る顧客がロボットID」に係るロボット20には接触していない状態における、当該顧客の関心の方向に基づいて、当該ロボット20に対する当該顧客の関心の大きさを評価する指標である。 The "non-contact interest value" is based on the customer's interest in the robot 20 when the customer associated with the "customer ID" is not in contact with the robot 20 associated with the robot ID. is an index for evaluating the size of

「接触関心値」は、「顧客ID」に係る顧客による「ロボットID」に係るロボット20に対する接触状況に基づいて、当該ロボット20に対する当該顧客の関心の大きさを評価する指標である。 The “contact interest value” is an index for evaluating the degree of interest of the customer in the robot 20 based on the contact status of the customer associated with the “customer ID” with respect to the robot 20 associated with the “robot ID”.

「身体表現関心値」は、「顧客ID」に係る顧客による「ロボットID」に係るロボット20に対する特定の身体動作(例えば、顔を向ける、手を振る等)に基づいて、当該ロボット20に対する当該顧客の関心の大きさを評価する指標である。 The "body expression interest value" is a value for the robot 20 associated with the "customer ID" based on a specific body action (for example, turning a face, waving a hand, etc.) to the robot 20 associated with the "robot ID" by the customer associated with the "customer ID". It is an index for evaluating the degree of customer interest.

「音声対話関心値」は、「顧客ID」に係る顧客による「ロボットID」に係るロボット20に対する音声対話(例えば、話しかける等)に基づいて、当該ロボット20に対する当該顧客の関心の大きさを評価する指標である。 "Voice interaction interest value" evaluates the degree of interest of the customer in the robot 20 based on the customer's voice interaction (for example, talking) to the robot 20 in the "robot ID" by the customer in the "customer ID". It is an index to

「UIアクセス関心値」は、「顧客ID」に係る顧客による「ロボットID」に係るロボット20のユーザインタフェースに対するアクセス状況に基づいて、当該ロボット20に対する当該顧客の関心の大きさを評価する指標である。ここで、ユーザインタフェースとは、例えば、ロボット20のUI装置205である。 The “UI access interest value” is an index for evaluating the degree of interest of the customer in the robot 20 based on the access status of the customer associated with the “customer ID” to the user interface of the robot 20 associated with the “robot ID”. be. Here, the user interface is the UI device 205 of the robot 20, for example.

「身体アクション値」は、「ロボットID」に係るロボット20による「顧客ID」に係る顧客に対する身体アクションの継続状況を評価する指標である。 The "physical action value" is an index for evaluating the continuation of physical action by the robot 20 associated with the "robot ID" to the customer associated with the "customer ID".

「音声アクション値」は、「ロボットID」に係るロボット20による「顧客ID」に係る顧客に対する音声発話の継続状況を評価する指標である。 "Voice action value" is an index for evaluating the continuation of the voice utterance to the customer of "customer ID" by the robot 20 of "robot ID".

「情報提示アクション値」は、「ロボットID」に係るロボット20による「顧客ID」に係る顧客に対する情報提示の状況を評価する指標である。情報提示とは、例えば、ロボット20が備えるUI装置205に情報が表示されることである。 The "information presentation action value" is an index for evaluating the status of information presentation to the customer associated with the "customer ID" by the robot 20 associated with the "robot ID". Presenting information means, for example, displaying information on the UI device 205 included in the robot 20 .

「手持無沙汰値」は、「顧客ID」に係る顧客が手持無沙汰な状況であるか否かを示す指標である。「手持無沙汰値」の初期値は「0」であり、手持無沙汰な状況が推定される場合、「手持無沙汰値」には「1」が設定される。 The "idle state value" is an index indicating whether or not the customer associated with the "customer ID" is in a state of idleness. The initial value of the "idle-on-hand value" is "0", and "1" is set to the "idle-on-hand value" when the idle state is estimated.

なお、上記各項目において、「関心値」を末尾とする指標は、顧客によるロボット20に対する関心の大きさ等を示す指標である。以下、これらの各指標を区別しない場合、単に「関心値」という。また、「アクション値」を末尾とする指標は、ロボット20による顧客に対するアクションの大きさ等を示す指標である。以下、これらの各指標を区別しない場合、単に「アクション値」という。 Note that, in each of the above items, the index ending with "interest value" indicates the degree of interest in the robot 20 by the customer. Hereinafter, when these indices are not distinguished, they are simply referred to as "values of interest." Also, the index ending with “action value” is an index that indicates the magnitude of the action of the robot 20 on the customer. Hereinafter, when these indicators are not distinguished, they are simply referred to as "action values."

なお、ステップS248において、顧客ID(i)及びロボットID(j)に対応するレコード(以下、「対象レコード」という。)とは、調査DB124において、顧客ID(i)を「顧客ID」に含み、ロボットID(j)を「ロボットID」に含むレコードをいう。対象レコードが有る場合(S248でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「調査終了日時」が現時点から所定時間(例えば、数分程度)以内であるか否かを判定する(S249)。 In step S248, the record corresponding to the customer ID (i) and the robot ID (j) (hereinafter referred to as the "target record") refers to a record including the customer ID (i) in the "customer ID" in the survey DB 124. , robot ID (j) in "robot ID". If there is a target record (Yes in S248), the service establishment level determination unit 15 determines whether or not the "investigation end date and time" of the target record is within a predetermined time (for example, several minutes) from the current time (S249). ).

ステップS248において対象レコードが無い場合(S248でNo)、又はステップS249において、対象レコードの「調査終了日時」から現時点までに所定時間が経過している場合(S249でNo)、サービス成立レベル判定部15は、顧客ID(i)及びロボットID(j)に対応するレコード(対象レコード)を新たに生成し、対象レコードを調査DB124に記憶する(S250)。この際、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「調査開始日時」に現在日時を記憶する。 If there is no target record in step S248 (No in S248), or in step S249, if a predetermined time has passed from the "survey end date and time" of the target record to the present time (No in S249), the service establishment level determination unit 15 newly generates a record (target record) corresponding to the customer ID (i) and the robot ID (j), and stores the target record in the survey DB 124 (S250). At this time, the service establishment level determination unit 15 stores the current date and time in the "investigation start date and time" of the target record.

なお、ステップS249でNoの場合には、サービス成立レベル判定部15は、既存の対象レコードを削除した上で、新たな対象レコードを生成する。既存の対象レコードの「調査終了日時」から現時点までに所定時間が経過している場合は、顧客ID(i)に係る顧客が、ロボットID(j)に係るロボット20のサービス提供可能範囲から一度離れた後、改めて当該顧客が当該ロボット20に近寄ってきた可能性が高い。そこで、改めて近寄ってきた後以降における顧客の状況の調査結果が調査DB124に記憶されるようにするために対象レコードが新たに生成し直される。 If No in step S249, the service establishment level determination unit 15 deletes the existing target record and then generates a new target record. If a predetermined period of time has passed from the "survey end date and time" of the existing target record to the present time, the customer associated with customer ID (i) will move once from the serviceable range of robot 20 associated with robot ID (j). It is highly likely that the customer will approach the robot 20 again after leaving. Therefore, the target record is newly generated so that the survey result of the customer's situation after the customer approaches again is stored in the survey DB 124 .

ステップS249でYesの場合、又はステップS250に続いて、サービス成立レベル判定部15は、顧客ID(i)に係る顧客(以下「対象顧客」という。)と、ロボットID(j)に係るロボット20(以下「対象ロボット20」という。)とのペア(組)について、顧客状況の調査処理を実行する(S251)。 In the case of Yes in step S249, or following step S250, the service establishment level determination unit 15 determines whether the customer associated with the customer ID (i) (hereinafter referred to as "target customer") and the robot 20 associated with the robot ID (j) (hereinafter referred to as "target robot 20"), the customer status investigation process is executed (S251).

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「調査終了日時」に現在日時を記憶する(S252)。続いて、サービス成立レベル判定部15は、変数jの値が、顧客情報(i)に含まれるロボットIDの個数以上であるか否かを判定する(S253)。変数jの値が当該個数未満である場合(S253でNo)、サービス成立レベル判定部15は、変数jに1を加算して(S254)、ステップS244以降を繰り返す。変数jの値が当該個数以上である場合(S253でYes)、サービス成立レベル判定部15は、変数iが、顧客リストに含まれる顧客情報の個数(すなわち、いずれかのロボット20のサービス提供可能範囲に含まれる顧客の人数)未満であるか否かを判定する(S255)。変数iの値が当該個数未満である場合(S255でNo)、サービス成立レベル判定部15は、変数iに1を加算して(S256)、ステップS243以降を繰り返す。変数iの値が当該個数以上である場合(S255でYes)、図18の処理は終了する。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 stores the current date and time in the "investigation end date and time" of the target record (S252). Subsequently, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not the value of the variable j is greater than or equal to the number of robot IDs included in the customer information (i) (S253). If the value of the variable j is less than the number (No in S253), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the variable j (S254), and repeats steps S244 and subsequent steps. If the value of the variable j is equal to or greater than the number (Yes in S253), the service establishment level determination unit 15 determines that the variable i is the number of pieces of customer information included in the customer list (that is, the number of pieces of customer information that any of the robots 20 can provide service to). number of customers included in the range)) (S255). If the value of the variable i is less than the number (No in S255), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the variable i (S256), and repeats steps S243 and subsequent steps. If the value of the variable i is equal to or greater than the number (Yes in S255), the process of FIG. 18 ends.

続いて、ステップS251の詳細について説明する。図22及び図23は、顧客状況の調査処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図22及び図23の説明において、「対象顧客」、「対象ロボット20」、「対象レコード」は、図18のステップS251の時点における対象顧客、対象ロボット20、対象レコードである。 Next, details of step S251 will be described. 22 and 23 are flowcharts for explaining an example of the processing procedure of the customer situation investigation processing. 22 and 23, "target customer", "target robot 20", and "target record" are the target customer, target robot 20, and target record at the time of step S251 in FIG.

ステップS261において、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客が対象ロボット20のサービス開始の後に現れて、かつ、対象ロボット20の前に居続けている状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる。当該問い合わせには、対象顧客の顧客IDが指定される。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S261でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「サービス授受不全フラグ」を1にする(S262)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していないことを示す応答が有ると(S261でNo)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「サービス授受不全フラグ」を0にする(S263)。 In step S261, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not the target customer appears after the target robot 20 starts the service and continues to stay in front of the target robot 20. Call 220. The inquiry specifies the customer ID of the target customer. When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation has occurred (Yes in S261), the service establishment level determination unit 15 sets the "service delivery/reception failure flag" of the target record to 1. (S262). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation has not occurred (No in S261), the service establishment level determination unit 15 sets the "service transfer failure flag" of the target record to 0. (S263).

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客の「立ち位置」、「頭部の向き」又は「視線」が閾値(閾値≧10秒)時間以上、対象ロボット20の方向に固定されている状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(S264)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S264でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「非接触関心値」に1を加算する(S265)。この場合、対象顧客が対象ロボット20に関心を持っていることが検出される。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 determines that the target customer's "standing position", "head direction", or "line of sight" is fixed in the direction of the target robot 20 for a threshold time (threshold value ≥ 10 seconds) or longer. An inquiry is made to the interaction unit 220 of the target robot 20 as to whether or not a situation has occurred (S264). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation is occurring (Yes in S264), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the "non-contact interest value" of the target record. (S265). In this case, it is detected that the target customer is interested in the target robot 20 .

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客による対象ロボット20への接触(タッチパネルやボタン等のUIの操作)が継続的に発生している状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(S266)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S266でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「接触関心値」に1を加算する(S267)。この場合、対象顧客が対象ロボット20に関心を持っていることが検出される。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not there is a situation in which the target customer continuously touches the target robot 20 (operation of a UI such as a touch panel or a button). Inquires to the unit 220 (S266). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation is occurring (Yes in S266), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the "contact interest value" of the target record. (S267). In this case, it is detected that the target customer is interested in the target robot 20 .

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客が対象ロボット20に対して特定の身体動作(例えば、顔を向ける、手を振る等)を継続している状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(S268)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S268でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「身体表現関心値」に1を加算する(S269)。この場合、対象顧客が対象ロボット20に関心を持っていることが検出される。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not the target customer continues to perform a specific physical action (for example, turning his/her face, waving his hand, etc.) toward the target robot 20. 20 of the interaction unit 220 (S268). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation is occurring (Yes in S268), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the "body expression interest value" of the target record. (S269). In this case, it is detected that the target customer is interested in the target robot 20 .

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客による対象ロボット20に対する音声対話(例えば、話しかける等)が継続している状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(S270)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S270でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「音声対話関心値」に1を加算する(S271)。この場合、対象顧客が対象ロボット20に関心を持っていることが検出される。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 inquires of the interaction unit 220 of the target robot 20 whether or not there is a situation in which the target customer continues voice interaction with the target robot 20 (for example, talking to the target robot 20) (S270). . When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation is occurring (Yes in S270), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the "voice interaction interest value" of the target record. (S271). In this case, it is detected that the target customer is interested in the target robot 20 .

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客が対象ロボット20のユーザインタフェースに積極的にアクセス(例えば、ボタン押下が複数回発生)している状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(S272)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S272でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「UIアクセス関心値」に1を加算する(S273)。この場合、対象顧客が対象ロボット20に関心を持っていることが検出される。 Next, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not the target customer is actively accessing the user interface of the target robot 20 (for example, pressing a button multiple times). Inquires to the unit 220 (S272). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation is occurring (Yes in S272), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the "UI access interest value" of the target record. (S273). In this case, it is detected that the target customer is interested in the target robot 20 .

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客に対する対象ロボット20の顔向け又は手振りが閾値以上の時間継続している状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(図23:S274)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S274でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「身体アクション値」に1を加算する(S275)。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 inquires of the interaction unit 220 of the target robot 20 whether or not there is a situation in which the target robot 20 faces toward the target customer or gestures continuously for a time equal to or longer than a threshold (FIG. 23: S274). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation is occurring (Yes in S274), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the "physical action value" of the target record. (S275).

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客に対する対象ロボット20の音声発話が、閾値以上の時間継続している状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(S276)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S276でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「音声アクション値」に1を加算する(S277)。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 inquires of the interaction unit 220 of the target robot 20 whether or not the target robot 20 continues to speak to the target customer for a time equal to or longer than the threshold (S276). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation has occurred (Yes in S276), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the "voice action value" of the target record. (S277).

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客に対する対象ロボット20の情報提示が、閾値以上の時間継続している状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(S278)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S278でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「情報提示アクション値」に1を加算する(S279)。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 inquires of the interaction unit 220 of the target robot 20 whether or not the information presentation of the target robot 20 to the target customer continues for a time equal to or longer than the threshold (S278). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation has occurred (Yes in S278), the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the "information presentation action value" of the target record. (S279).

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客が対象ロボット20周辺で、長時間、他の人と顔を向け合っている状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(S280)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していないことを示す応答が有ると(S280でNo)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「手持無沙汰値」に0を設定する(S281)。 Next, the service establishment level determination unit 15 inquires of the interaction unit 220 of the target robot 20 whether or not the target customer faces another person for a long time around the target robot 20 ( S280). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the relevant situation has not occurred (No in S280), the service establishment level determination unit 15 sets 0 to the "hand-held value" of the target record. (S281).

一方、対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S280でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客が当該他の人と音声対話を継続している状況の発生の有無を、対象ロボット20のインタラクション部220に問い合わせる(S282)。対象ロボット20のインタラクション部220から、当該状況が発生していることを示す応答が有ると(S282でYes)、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの「手持無沙汰値」に1を設定する(S283)。 On the other hand, when there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the situation has occurred (Yes in S280), the service establishment level determination unit 15 determines that the target customer has spoken with the other person. An inquiry is made to the interaction unit 220 of the target robot 20 as to whether or not a continuing situation has occurred (S282). When there is a response from the interaction unit 220 of the target robot 20 indicating that the relevant situation has occurred (Yes in S282), the service establishment level determination unit 15 sets 1 to the "idle value" of the target record. (S283).

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの全ての関心値の総和を算出する(S284)。続いて、サービス成立レベル判定部15は、対象レコードの全てのアクション値の総和を算出する(S284)。なお、関心値の総和及びアクション値の総和の算出において、加重和が算出されてもよい。すなわち、関心値ごと又はアクション値ごとに異なる重みが付与されてもよい。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 calculates the sum of all interest values of the target record (S284). Subsequently, the service establishment level determination unit 15 calculates the total sum of all action values of the target record (S284). Note that a weighted sum may be calculated in calculating the sum of interest values and the sum of action values. That is, different weights may be assigned to each interest value or each action value.

続いて、サービス成立レベル判定部15は、アクション値の総和を関心値の総和で除した値を、対象顧客及び対象ロボット20の組に対する対話比率値として算出する。算出された対話比率値と、当該対話比率値の算出元であるアクション値の総和とは、顧客リスト(図19)内の対象顧客に対応する顧客情報において対象ロボットIDに関連付けられて記憶される。なお、対話比率値は、対象ロボット20に対する対象顧客の関心に対して、対象顧客に対する対象ロボット20のアクションが大きいほど大きな値となる。すなわち、対話比率値は、対象顧客が対象ロボット20からサービスを受けている可能性が高い程、高い値となる。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 calculates a value obtained by dividing the sum of the action values by the sum of the interest values as the dialogue ratio value for the set of the target customer and the target robot 20 . The calculated dialogue ratio value and the sum of the action values from which the dialogue ratio value is calculated are stored in association with the target robot ID in the customer information corresponding to the target customer in the customer list (FIG. 19). . It should be noted that the dialogue ratio value increases as the action of the target robot 20 toward the target customer increases with respect to the target customer's interest in the target robot 20 . That is, the higher the probability that the target customer is receiving the service from the target robot 20, the higher the dialogue ratio value.

続いて、図7のステップS108の詳細について説明する。図24は、サービス成立レベルが不当に低い顧客の特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, the details of step S108 in FIG. 7 will be described. FIG. 24 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for specifying a customer whose service establishment level is unreasonably low.

ステップS291において、サービス成立レベル判定部15は、変数iに0を代入する。変数iは、顧客リスト(図19)において処理対象とされる顧客情報の順番を示す変数である。以下、i番目の顧客情報を「顧客情報(i)」という。また、顧客情報(i)に含まれる顧客IDを「顧客ID(i)」という。更に、顧客ID(i)に係る顧客を「対象顧客」という。続いて、サービス成立レベル判定部15は、変数iに1を加算する(S292)。続いて、サービス成立レベル判定部15は、変数iが、顧客リストに含まれる顧客情報の個数以下であるか否かを判定する(S293)。 In step S291, the service establishment level determination unit 15 substitutes 0 for the variable i. A variable i indicates the order of customer information to be processed in the customer list (FIG. 19). The i-th customer information is hereinafter referred to as "customer information (i)". A customer ID included in customer information (i) is referred to as "customer ID (i)". Further, the customer associated with the customer ID (i) is referred to as a "target customer". Subsequently, the service establishment level determination unit 15 adds 1 to the variable i (S292). Subsequently, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not the variable i is equal to or less than the number of pieces of customer information included in the customer list (S293).

変数iが当該個数以下である場合(S293でYes)、サービス成立レベル判定部15は、顧客情報(i)に含まれる各ロボットIDに関連付けられている対話比率値及びアクション値の総和を取得する(S294)。したがって、顧客情報(i)が複数のロボットIDを含む場合、複数の対話比率値及び複数のアクション値の総和が取得される。以下、取得された対話比率値を「対話比率値群」といい、取得されたアクション値の総和を「アクション値総和群」という。但し、顧客情報(i)が含むロボットIDの数が1つである場合、対話比率値群に含まれる対話比率値は1つであり、アクション値総和群に含まれるアクション値の総和は1つである。 If the variable i is equal to or less than the number (Yes in S293), the service establishment level determination unit 15 acquires the sum of the dialogue ratio value and the action value associated with each robot ID included in the customer information (i). (S294). Therefore, when customer information (i) includes multiple robot IDs, the sum of multiple interaction ratio values and multiple action values is obtained. Hereinafter, the acquired dialogue ratio values will be referred to as "dialogue ratio value group", and the sum of the acquired action values will be referred to as "action value total sum group". However, when the number of robot IDs included in the customer information (i) is one, the dialog ratio value group includes one dialog ratio value, and the action value sum total group includes one action value. is.

続いて、サービス成立レベル判定部15は、対話比率値群の中に閾値を超える対話比率値が1以上有るか否かを判定する(S295)。すなわち、対象顧客がいずれかのロボット20からサービスを受けているか否かが判定される。 Subsequently, the service establishment level determination unit 15 determines whether or not there is one or more dialogue ratio values exceeding the threshold in the dialogue ratio value group (S295). That is, it is determined whether or not the target customer is receiving services from any of the robots 20 .

対話比率値群の中に閾値を超える対話比率値が1以上有る場合(すなわち、対象顧客がいずれかのロボット20からサービスを受けている可能性が有ると推定される場合)(S295でYes)、サービス成立レベル判定部15は、調査DB124において、「顧客ID」の値が顧客ID(i)である1以上のレコードのうちのいずれかのレコードの「サービス授受不全フラグ」が0であるか否かを判定する(S296)。いずれかのレコードの「サービス授受不全フラグ」が0である場合(S296でYes)、サービス成立レベル判定部15は、アクション値総和群のうちのいずれかのアクション値の総和が閾値を超えるか否かを判定する(S297)。いずれかのアクション値の総和が閾値を超える場合(S298でYes)、対象顧客は、不当顧客としては特定されずに、ステップS292以降が繰り返される。 When there is one or more dialogue ratio values exceeding the threshold in the dialogue ratio value group (that is, when it is estimated that the target customer may be receiving services from any of the robots 20) (Yes in S295) In the survey DB 124, the service establishment level determination unit 15 determines whether the "service delivery/reception failure flag" of any one of the one or more records in which the value of the "customer ID" is the customer ID (i) is 0. It is determined whether or not (S296). If the "service delivery/reception failure flag" of any record is 0 (Yes in S296), the service establishment level determination unit 15 determines whether the sum of any of the action value sums exceeds the threshold. (S297). If the sum of any of the action values exceeds the threshold (Yes in S298), the target customer is not identified as an unjust customer, and steps S292 and subsequent steps are repeated.

一方、ステップS295、S296、S297又はS298のいずれかの判定結果が否定的な場合、サービス成立レベル判定部15は、対象顧客を不当顧客として特定し、顧客ID(i)を、不当顧客DB125に追加登録する(S299)。この場合、対象顧客が興味を持っているロボット20が、他の顧客に対してサービスを提供中であるために、対象顧客が当該ロボット20からサービスの提供を受けられていない可能性が高いからである。 On the other hand, if the determination result in any of steps S295, S296, S297, or S298 is negative, the service establishment level determination unit 15 identifies the target customer as an unfair customer, and stores the customer ID (i) in the unfair customer DB 125. Additional registration is performed (S299). In this case, since the robot 20 that the target customer is interested in is providing services to other customers, there is a high possibility that the target customer has not received the service from the robot 20. is.

ステップS293において、変数iが顧客リストに含まれる顧客情報の個数を超えると(S293でNo)、図24の処理は終了する。 In step S293, when the variable i exceeds the number of pieces of customer information included in the customer list (No in S293), the processing of FIG. 24 ends.

続いて、図7のステップS110の詳細について説明する。図25は、周辺ロボット特定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, details of step S110 in FIG. 7 will be described. FIG. 25 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of peripheral robot identification processing.

ステップS301において、周辺ロボット特定部16は、不当顧客DB125に記憶されている顧客ID(以下、「不当顧客ID」という。)のリストを取得する。続いて、周辺ロボット特定部16は、ロボット統括DB123(図14)から、「稼働状況」が「稼働中」であるロボットIDのリスト(以下、「ロボットIDリスト」という。)を取得する。 In step S301, the peripheral robot identification unit 16 acquires a list of customer IDs (hereinafter referred to as "unjustified customer IDs") stored in the unjustified customer DB 125. FIG. Subsequently, the peripheral robot identification unit 16 acquires a list of robot IDs whose "operation status" is "in operation" (hereinafter referred to as "robot ID list") from the robot general DB 123 (FIG. 14).

続いて、周辺ロボット特定部16は、変数iに0を代入する(S303)。変数iは、不当顧客IDのリストの中で、処理対象とされる不当顧客IDの順番を示す変数である。続いて、周辺ロボット特定部16は、変数iに1を加算する(S304)。以下、i番目の不当顧客IDを「不当顧客ID(i)」といい、不当顧客ID(i)に係る顧客を「対象不当顧客」という。 Subsequently, the peripheral robot identification unit 16 substitutes 0 for the variable i (S303). The variable i is a variable indicating the order of the fraudulent customer IDs to be processed in the list of fraudulent customer IDs. Subsequently, the peripheral robot identification unit 16 adds 1 to the variable i (S304). Hereinafter, the i-th unauthorized customer ID will be referred to as "unauthorized customer ID (i)", and the customer associated with the unauthorized customer ID (i) will be referred to as "target unauthorized customer".

続いて、周辺ロボット特定部16は、変数iが不当顧客IDのリストの長さ(不当顧客IDの総数)以下であるか否かを判定する(S305)。変数iが不当顧客IDのリストの長さ以下である場合(S305でYes)、周辺ロボット特定部16は、変数jに0を代入する(S306)。変数jは、ロボットIDリストのうち、処理対象とされるロボットIDの順番を示す変数である。続いて、周辺ロボット特定部16は、変数jに1を加算する(S307)。以下、j番目のロボットIDを「ロボットID(j)」といい、ロボットID(j)に係るロボット20を「対象ロボット20」という。続いて、周辺ロボット特定部16は、変数jがロボットIDリストに含まれるロボットIDの総数以下であるか否かを判定する(S308)。 Subsequently, the peripheral robot identification unit 16 determines whether or not the variable i is equal to or less than the length of the list of unauthorized customer IDs (the total number of unauthorized customer IDs) (S305). If the variable i is equal to or less than the length of the list of unauthorized customer IDs (Yes in S305), the peripheral robot identification unit 16 substitutes 0 for the variable j (S306). The variable j is a variable indicating the order of robot IDs to be processed in the robot ID list. Subsequently, the peripheral robot identification unit 16 adds 1 to the variable j (S307). Hereinafter, the j-th robot ID will be referred to as "robot ID (j)", and the robot 20 associated with robot ID (j) will be referred to as "target robot 20". Subsequently, the peripheral robot identification unit 16 determines whether or not the variable j is less than or equal to the total number of robot IDs included in the robot ID list (S308).

変数jが、ロボットIDリストに含まれるロボットIDの総数以下である場合(S308でYes)、周辺ロボット特定部16は、対象不当顧客が対象ロボット20のサービス提供可能範囲に含まれるか否かを判定する(S309)。斯かる判定は、統合存在関心履歴情報のうち、ロボットID(i)を含む存在関心履歴情報(図16)の最新の存在関心情報(図17)(以下、「対象存在関心情報」という。)の「範囲内顧客ID」に不当顧客ID(i)が含まれているか否かに基づいて行うことができる。対象不当顧客が対象ロボット20のサービス提供可能範囲に含まれる場合(S309でYes)、周辺ロボット特定部16は、不当顧客ID(i)とロボットID(j)とを含むレコードを、周辺ロボットDB126に記憶し(S310)、ステップS307以降を繰り返す。 If the variable j is equal to or less than the total number of robot IDs included in the robot ID list (Yes in S308), the peripheral robot identification unit 16 determines whether the target unjustifiable customer is included in the serviceable range of the target robot 20. Determine (S309). Such a determination is based on the latest existence interest information (FIG. 17) (hereinafter referred to as "target existence interest information") of the existence interest history information (FIG. 16) including the robot ID (i) among the integrated existence interest history information. can be based on whether or not the illegal customer ID (i) is included in the "in-range customer IDs" of . If the target unjustifiable customer is included in the serviceable range of the target robot 20 (Yes in S309), the peripheral robot identification unit 16 saves a record including the unjustifiable customer ID (i) and the robot ID (j) in the peripheral robot DB 126. (S310), and repeats steps S307 and subsequent steps.

図26は、周辺ロボットDB126の構成例を示す図である。図26に示されるように、周辺ロボットDB126のレコードは、「不当顧客ID」、「周辺ロボットID」及び「移動要否」等の項目を有する。「不当顧客ID」は、不当顧客の顧客IDである。「周辺ロボットID」は、「不当顧客ID」に係る不当顧客をサービス提供可能範囲に含むロボット20のロボットID、又は移動すれば所定時間以内に当該不当顧客をサービス提供可能範囲に含むことが可能なロボット20のロボットIDである。「移動要否」は、当該不当顧客をサービス提供可能範囲に含むために移動が必要か(「要」)否か(「不要」)を示す項目である。ステップS310において記憶されるレコードについて「移動要否」に設定される値は「不要」である。 FIG. 26 is a diagram showing a configuration example of the peripheral robot DB 126. As shown in FIG. As shown in FIG. 26, the record of the peripheral robot DB 126 has items such as "improper customer ID", "peripheral robot ID", and "necessity of movement". "Unauthorized customer ID" is the customer ID of an unauthorized customer. The "peripheral robot ID" is the robot ID of the robot 20 that includes the unfair customer associated with the "unfair customer ID" in the serviceable range, or the unfair customer can be included in the serviceable range within a predetermined time if moved. This is the robot ID of the unique robot 20 . “Necessary to move” is an item indicating whether or not to move (“necessary”) or not (“unnecessary”) in order to include the unjust customer in the serviceable range. The value set in the "necessity of movement" for the record stored in step S310 is "unnecessary".

一方、対象不当顧客が対象ロボット20のサービス提供可能範囲に含まれない場合(S309でNo)、周辺ロボット特定部16は、対象ロボット20が所定速度で移動すれば、閾値時間以内に対象不当顧客を、対象ロボット20のサービス提供可能範囲に含めることが可能か否かを判定する(S311)。斯かる判定は、対象存在関心情報(図17)の「範囲内存在距離」において、対象不当顧客IDに対応する距離を所定速度で除した値と当該閾値時間とを比較することで行うことが可能である。 On the other hand, if the target unfair customer is not included in the serviceable range of the target robot 20 (No in S309), the peripheral robot identifying unit 16 determines whether the target unfair customer is detected within the threshold time if the target robot 20 moves at a predetermined speed. can be included in the serviceable range of the target robot 20 (S311). Such a determination can be made by comparing a value obtained by dividing the distance corresponding to the target unfair customer ID by a predetermined speed in the "range presence distance" of the target presence interest information (FIG. 17) and the threshold time. It is possible.

対象ロボット20が対象不当顧客を対象ロボット20のサービス提供可能範囲に含めることが不可能な場合(S311でNo)、ステップS307以降が繰り返される。対象ロボット20が対象不当顧客を対象ロボット20のサービス提供可能範囲に含めることが可能な場合(S311でYes)、周辺ロボット特定部16は、不当顧客ID(i)とロボットID(j)とを含み、「移動要否」に「要」が設定されたレコードを、周辺ロボットDB126に記憶し(S312)、ステップS307以降を繰り返す。 If the target robot 20 cannot include the target unfair customer in the serviceable range of the target robot 20 (No in S311), step S307 and subsequent steps are repeated. If the target robot 20 can include the target unfair customer in the serviceable range of the target robot 20 (Yes in S311), the peripheral robot identification unit 16 identifies the unfair customer ID (i) and the robot ID (j). A record is stored in the peripheral robot DB 126 (S312), and steps S307 and subsequent steps are repeated.

ステップS308において、変数jがロボットIDリストに含まれるロボットIDの総数を超えると(S308でNo)、ステップS304以降が繰り返される。ステップS305において、変数iが不当顧客IDのリストの長さを超えると(S305でNo)、図25の処理は終了する。 In step S308, when the variable j exceeds the total number of robot IDs included in the robot ID list (No in S308), step S304 and subsequent steps are repeated. In step S305, when the variable i exceeds the length of the list of unauthorized customer IDs (No in S305), the process of FIG. 25 ends.

続いて、図7のステップS112の詳細について説明する。図27は、対処策候補判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, the details of step S112 in FIG. 7 will be described. FIG. 27 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of countermeasure candidate determination processing.

ステップS321において、対処策候補判定部17は、周辺ロボットDB126(図26)の全レコードを読み込む。続いて、対処策候補判定部17は、読み込んだレコード群を、不当顧客ID別のグループ(不当顧客IDが共通するごとのグループ)に分類する(S322)。続いて、対処策候補判定部17は、変数iに0を代入する(S323)。変数0は、不当顧客ID別のグループ(すなわち、不当顧客)を識別するための変数である。 In step S321, the countermeasure candidate determination unit 17 reads all records of the peripheral robot DB 126 (FIG. 26). Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 classifies the read record group into groups by unauthorized customer ID (groups by common unauthorized customer ID) (S322). Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 substitutes 0 for the variable i (S323). A variable 0 is a variable for identifying a group (that is, an unfair customer) by unauthorized customer ID.

続いて、対処策候補判定部17は、変数iに1を加算する(S324)。続いて、対処策候補判定部17は、変数iが、不当顧客ID別のグループ数以下であるか否かを判定する(S325)。変数iが当該グループ数以下である場合(S325でYes)、対処策候補判定部17は、i番目のグループ(以下、「対象グループ」という。)に含まれ各ロボットIDに係る各ロボット20から、サービス経過情報(図20)を取得する(S326)。すなわち、i番目の不当顧客(以下、「対象不当顧客」という。)の周辺の各ロボット20(以下、「周辺ロボット20群」という。)からサービス経過情報(図20)が取得される。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 adds 1 to the variable i (S324). Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 determines whether or not the variable i is equal to or less than the number of groups by unauthorized customer ID (S325). If the variable i is equal to or less than the number of groups (Yes in S325), the countermeasure candidate determination unit 17 selects the i-th group (hereinafter referred to as "target group") from each robot 20 associated with each robot ID. , the service progress information (FIG. 20) is acquired (S326). That is, the service progress information (FIG. 20) is acquired from each robot 20 (hereinafter referred to as "peripheral robot 20 group") around the i-th unjustified customer (hereinafter referred to as "target unjustified customer").

続いて、対処策候補判定部17は、予約対処策判定処理を実行する(S327)。予約対処策判定処理では、対象不当顧客について、予約対処策の実施の可否等が判定される。予約対処策の実施が可能な場合、予約対処策の実施候補のロボット20が特定される。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 executes reserved countermeasure determination processing (S327). In the reservation countermeasure determination process, it is determined whether or not the reservation countermeasure can be implemented for the target unauthorized customer. If it is possible to implement the reserved countermeasure, robots 20 that are candidates for implementing the reserved countermeasure are identified.

図28は、予約対処策を説明するための図である。図28の(1)には、ロボット20-1が顧客c2に対してサービスを開始しており、ロボット20-2が顧客c3にサービスを開始している最中に、顧客c1が現れた状況が示されている。ここで、顧客c1が対象顧客に該当する。 FIG. 28 is a diagram for explaining a reservation countermeasure. In (1) of FIG. 28, the robot 20-1 is starting to serve customer c2, and while the robot 20-2 is starting to serve customer c3, customer c1 appears. It is shown. Here, customer c1 corresponds to the target customer.

ここで、ロボット20-2は、今、コア価値提供状態であり、所要時間の予測可能性が低いフェーズの実施中であるとする(図9のフェーズ8-4)。一方、ロボット20-1のサービスの残り時間は約30秒(図9のフェーズ11)である。 Here, it is assumed that the robot 20-2 is currently in the core value providing state and is in the process of executing a phase with a low predictability of required time (phase 8-4 in FIG. 9). On the other hand, the remaining service time of the robot 20-1 is about 30 seconds (phase 11 in FIG. 9).

この場合、(2)に示されるように、30秒経過後に、顧客c1に対するサービスをロボット20-1に実行させれば顧客c1の不満を解消することができる。そこで、ロボット20-1に対して、30秒後における顧客c1へのサービスの開始を予約することが、予約対処策の一例である。 In this case, as shown in (2), the dissatisfaction of customer c1 can be resolved by causing the robot 20-1 to service customer c1 after 30 seconds have elapsed. Therefore, an example of a reservation countermeasure is to reserve the robot 20-1 to start servicing the customer c1 in 30 seconds.

続いて、対処策候補判定部17は、便乗対処策判定処理を実行する(S328)。便乗対処策判定処理では、対象不当顧客について、便乗対処策の実施の可否等が判定される。便乗対処策の実施が可能な場合、便乗対処策の実施候補のロボット20が特定される。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 executes piggybacking countermeasure determination processing (S328). In the piggybacking countermeasure determination process, it is determined whether or not the piggybacking countermeasure can be implemented for the target unjustifiable customer. If the piggybacking countermeasure can be implemented, the robots 20 that are candidates for implementing the piggybacking countermeasure are identified.

図29は、便乗対処策を説明するための図である。図29において(1)は、ロボット20-1が顧客c2に対してサービス中に、顧客c1が現れた状況を示す。顧客c1は、仕方が無く、ロボット20-1のサービスを傍観している。 FIG. 29 is a diagram for explaining the piggybacking countermeasure. In FIG. 29, (1) shows a situation in which a customer c1 appears while the robot 20-1 is serving a customer c2. Customer c1 has no other choice but to watch the service of robot 20-1.

その後、(2)に示されるように、ロボット20-2が、たまたま顧客c1の周辺に移動してきたが、(3)に示されるように、ロボット20-2は、顧客c3に対してサービスを開始しようとしている。ここで、顧客c1が、対象顧客に該当する。 After that, as shown in (2), the robot 20-2 happened to move to the vicinity of the customer c1. about to start. Here, the customer c1 corresponds to the target customer.

この場合、(4)に示されるように、ロボット20-2によるサービスに対して顧客c1を便乗させれば、顧客c1の不満を解消することができる。そこで、ロボット20-2に対して、顧客c3だけでなく、顧客c1をも対応させるようにすることが、便乗対処策の一例である。 In this case, as shown in (4), the dissatisfaction of the customer c1 can be resolved by allowing the customer c1 to piggyback on the service provided by the robot 20-2. Therefore, one example of the piggyback countermeasure is to make the robot 20-2 correspond not only to the customer c3 but also to the customer c1.

続いて、対処策候補判定部17は、交代対処策判定処理を実行する(S329)。交代対処策判定処理では、対象不当顧客について、交代対処策の実施の可否等が判定される。交代対処策の実施が可能な場合、交代対処策の実施候補のロボット20が特定される。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 executes replacement countermeasure determination processing (S329). In the replacement countermeasure determination process, it is determined whether or not the replacement countermeasure can be implemented for the target unauthorized customer. If it is possible to implement the replacement measure, the robots 20 that are candidates for implementing the replacement measure are identified.

図30は、交代対処策を説明するための図である。図30の(1)には、ロボット20-1が顧客c2に対してサービスを開始しており、ロボット20-2が顧客c3にサービスを開始している最中に、顧客c1が現れた状況が示されている。ここで、顧客c1が対象顧客に該当する。なお、ロボット20-1によるサービスの残り時間は、約30秒(例えば、図9のフェーズ11)であり、ロボット20-2によるサービスの残り時間は、約230秒(図9のフェーズ8-7から11まで)であるとする。 FIG. 30 is a diagram for explaining the replacement countermeasure. In (1) of FIG. 30, the robot 20-1 is starting to serve customer c2, and while the robot 20-2 is starting to serve customer c3, customer c1 appears. It is shown. Here, customer c1 corresponds to the target customer. The remaining time of the service by the robot 20-1 is approximately 30 seconds (for example, phase 11 in FIG. 9), and the remaining time of the service by the robot 20-2 is approximately 230 seconds (phase 8-7 in FIG. 9). to 11).

この場合、ロボット20-1によるサービスの終了後(30秒後)に、ロボット20-2の残りのフェーズ(未提供のサービス部分)(200秒分)をロボット20-1に代行させれば、ロボット20-2を顧客c1に割り当てることができる。 In this case, after the robot 20-1 completes the service (after 30 seconds), if the robot 20-1 performs the remaining phase (unprovided service portion) (for 200 seconds) of the robot 20-2, Robot 20-2 can be assigned to customer c1.

そこで、(2)に示されるように、顧客c3に対するサービスをロボット20-2からロボット20-1へ交代させ、(3)に示されるように、顧客c1へのサービスをロボット20-2に実行させることが、交代対処策の一例である。 Therefore, as shown in (2), the robot 20-2 is replaced by the robot 20-1 to serve the customer c3, and as shown in (3), the robot 20-2 executes the service for the customer c1. is an example of a shift coping strategy.

続いて、対処策候補判定部17は、スポット対応対処策判定処理を実行する(S330)。スポット対応対処策判定処理では、対象不当顧客について、スポット対応対処策の実施の可否等が判定される。スポット対応対処策の実施が可能な場合、スポット対応対処策の実施候補のロボット20が特定される。 Next, the countermeasure candidate determination unit 17 executes spot countermeasure determination processing (S330). In the spot countermeasure determination processing, it is determined whether or not spot countermeasures can be implemented for the target unauthorized customer. If it is possible to implement the spot countermeasure, the robots 20 that are candidates for implementing the spot countermeasure are identified.

図31は、スポット対応対処策を説明するための図である。図31の(1)には、ロボット20-1が顧客c2に対してサービスを開始しており、ロボット20-2が顧客c3にサービスを開始している最中に、顧客c1が現れた状況が示されている。ここで、顧客c1が対象顧客に該当する。なお、ロボット20-1によるサービスの残り時間は、約340秒(例えば、図9のフェーズ8-5から11まで)であり、ロボット20-2によるサービスの残り時間は、約200秒(例えば、図9のフェーズ9から11まで)であるとする。この場合、ロボット20-2の方が早くサービスが終了するため、顧客c1に対応するのはロボット20-2であるのが望ましい。但し、いずれのロボット20も、30秒以内等の短時間には、顧客c1に対応することができないため、顧客c1をそのまま放っておいては、顧客c1が立ち去ってしまうかもしれない。 FIG. 31 is a diagram for explaining measures for dealing with spots. In (1) of FIG. 31, the robot 20-1 is starting to serve customer c2, and while the robot 20-2 is starting to serve customer c3, customer c1 appears. It is shown. Here, customer c1 corresponds to the target customer. The remaining time of the service by the robot 20-1 is about 340 seconds (for example, phases 8-5 to 11 in FIG. 9), and the remaining time of the service by the robot 20-2 is about 200 seconds (for example, phases 9 to 11 in FIG. 9). In this case, since the robot 20-2 finishes the service earlier, it is desirable that the robot 20-2 should serve the customer c1. However, none of the robots 20 can respond to the customer c1 within a short period of time such as 30 seconds, so if the customer c1 is left as it is, the customer c1 may leave.

ここで、ロボット20-1が現在実行中のフェーズは、「インタラクション度」が「低」であるフェーズであるとする(例えば、図9のフェーズ8-5)。すなわち、ロボット20-1は、短時間であれば、顧客c2を放っておくことができる。 Here, it is assumed that the phase currently being executed by the robot 20-1 is the phase in which the "interaction level" is "low" (for example, phase 8-5 in FIG. 9). That is, the robot 20-1 can leave the customer c2 alone for a short period of time.

そこで、ロボット20-1が、200秒後にロボット20-2がサービスを開始する旨を顧客c1に対して伝え(すなわち、スポット的に顧客c1に対応し)、200秒後にロボット20-2が顧客c1に対してサービスを開始することが、スポット対応対処策の一例である。なお、各ロボット20のサービスの残り時間が上記と逆である場合、ロボット20-1自身が、200秒後に自分(ロボット20-1)が顧客c1に対してサービスを開始することを通知(報知)してもよい。 Therefore, the robot 20-1 informs the customer c1 that the robot 20-2 will start the service in 200 seconds (that is, responds to the customer c1 in a spot manner), and after 200 seconds, the robot 20-2 Starting service for c1 is an example of a spot-enabled countermeasure. If the remaining service time of each robot 20 is the opposite of the above, the robot 20-1 itself notifies (notifies) that it (robot 20-1) will start service to customer c1 in 200 seconds. ).

続いて、対処策候補判定部17は、順序変更スポット対応対処策判定処理を実行する(S331)。順序変更スポット対応対処策判定処理では、対象不当顧客について、順序変更スポット対応対処策の実施の可否等が判定される。順序変更スポット対応対処策の実施が可能な場合、順序変更スポット対応対処策の実施候補のロボット20が特定される。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 executes a countermeasure determination process for the order change spot (S331). In the order change spot countermeasure determination processing, it is determined whether or not the order change spot countermeasure countermeasure can be implemented for the target unauthorized customer. If the order change spot handling measure can be implemented, the robots 20 that are candidates for taking the order change spot handling measure are identified.

図32は、順序変更スポット対応対処策を説明するための図である。図32の(1)には、ロボット20-1が顧客c2に対してサービスを開始しており、ロボット20-2が顧客c3にサービスを開始している最中に、顧客c1が現れた状況が示されている。ここで、顧客c1が対象顧客に該当する。なお、ロボット20-1によるサービスの残り時間は、約380秒(例えば、図9のフェーズ8-4から11まで)であり、ロボット20-2によるサービスの残り時間は、約200秒(例えば、図9のフェーズ9から11まで)であるとする。 FIG. 32 is a diagram for explaining countermeasures for order change spots. In (1) of FIG. 32, the robot 20-1 has started the service for the customer c2, and the customer c1 appears while the robot 20-2 is starting the service for the customer c3. It is shown. Here, customer c1 corresponds to the target customer. The remaining time of the service by the robot 20-1 is about 380 seconds (for example, phases 8-4 to 11 in FIG. 9), and the remaining time of the service by the robot 20-2 is about 200 seconds (for example, phases 9 to 11 in FIG. 9).

ここで、ロボット20-1が現在実行中のフェーズは、順序を変更可能なフェーズ(例えば、図9のフェーズ8-4)であり、順序を変更することで「インタラクション度」が「低」であるフェーズ(例えば、図9のフェーズ8-5)を実行可能であるとする。その結果、ロボット20-1は、短時間であれば、顧客c2を放っておくことができる。 Here, the phase currently being executed by the robot 20-1 is a phase whose order can be changed (for example, phase 8-4 in FIG. 9). Suppose a phase (eg, phase 8-5 in FIG. 9) is executable. As a result, the robot 20-1 can leave the customer c2 alone for a short time.

そこで、ロボット20-1が、200秒後にロボット20-2がサービスを開始する旨を顧客c1に対して伝え(すなわち、フェーズの実行順序を変更してスポット的に顧客c1に対応し)、200秒後にロボット20-2が顧客c1に対してサービスを開始することが、スポット対応対処策の一例である。 Therefore, the robot 20-1 informs the customer c1 that the robot 20-2 will start the service in 200 seconds (that is, changes the phase execution order to respond to the customer c1 in a spot manner). Seconds later, the robot 20-2 starts serving customer c1, which is an example of a spot response measure.

ステップS326以降が、不当顧客ID別の全てのグループについて実行されると(S325でNo)、図27の処理は終了する。 When step S326 and subsequent steps are executed for all groups by unauthorized customer ID (No in S325), the processing in FIG. 27 ends.

続いて、図27のステップS327の詳細について説明する。図33は、予約対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図33において、「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」は、図27のステップS327の時点における「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」をいう。 Next, details of step S327 in FIG. 27 will be described. FIG. 33 is a flow chart for explaining an example of a processing procedure of determination processing of a reservation countermeasure. In FIG. 33, the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" are the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" at the time of step S327 in FIG. Say.

ステップS341において、対処策候補判定部17は、周辺ロボット20群のうち、所定時間(例えば、60秒等)内にサービスを終了可能なロボット20の有無を、各ロボット20から取得されたサービス経過情報(図20)に基づいて判定する。具体的には、サービス経過情報の「ステータス」が「0」である(サービスを提供中でない)ロボット20、又はサービス経過情報の「終了フェーズ」に基づいて特定される残りのフェーズの「平均時間」の合計が、当該所定時間以内であるロボット20の有無が判定される。 In step S<b>341 , the countermeasure candidate determination unit 17 determines whether or not there is a robot 20 capable of completing the service within a predetermined time (for example, 60 seconds) among the surrounding robots 20 , based on the service history acquired from each robot 20 . The decision is made based on the information (FIG. 20). Specifically, the robot 20 whose "status" in the service progress information is "0" (service is not being provided), or the "average time , is determined whether there is a robot 20 within the predetermined time.

該当するロボット20が1以上存在する場合(S341でYes)、対処策候補判定部17は、該当するロボット20について、予約対処策情報を生成する(S342)。予約対処策情報は、図34に示されるように、「種別」、「対象顧客ID」、「ロボットID」、「開始時刻」等の項目を含む。「種別」の値は、「予約」である。「対象顧客ID」は、対象顧客のIDである。「ロボットID」は、予約対処策を実行する候補のロボット20のロボットIDである。「開始時刻」は、対象顧客に対するサービスの開始時刻である。なお、該当するロボット20が複数存在する場合、ロボット20ごとに予約対処策情報が生成される。 If there is one or more applicable robots 20 (Yes in S341), the countermeasure candidate determination unit 17 generates reserved countermeasure information for the applicable robot 20 (S342). The reservation countermeasure information, as shown in FIG. 34, includes items such as "type", "target customer ID", "robot ID", and "start time". The value of "type" is "reservation". "Target customer ID" is the ID of the target customer. “Robot ID” is the robot ID of the candidate robot 20 that executes the reserved countermeasure. "Start time" is the start time of the service for the target customer. If there are a plurality of applicable robots 20, the reserved countermeasure information is generated for each robot 20. FIG.

続いて、対処策候補判定部17は、生成した予約対処策情報を対処策候補DB127に記憶する(S343)。なお、該当するロボット20が存在しない場合(S341でNo)、予約対処策情報は生成されない。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 stores the generated reserved countermeasure information in the countermeasure candidate DB 127 (S343). It should be noted that if the corresponding robot 20 does not exist (No in S341), no reserved countermeasure information is generated.

続いて、図27のステップS328の詳細について説明する。図35は、便乗対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図35において、「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」は、図27のステップS328の時点における「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」をいう。 Next, details of step S328 in FIG. 27 will be described. FIG. 35 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for determining a countermeasure against piggybacking. In FIG. 35, the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" are the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" at the time of step S328 in FIG. Say.

ステップS351において、対処策候補判定部17は、周辺ロボット20群のうちサービス開始直後のロボット20の有無を、各ロボット20から取得されたサービス経過情報(図20)に基づいて判定する。具体的には、サービス経過情報の「サービス開始時刻」が現在時刻から所定時間(例えば、10秒等)以内であるロボット20の有無が判定されてもよい。又は、サービス経過情報の「実施中フェーズ」が、所定のフェーズまでのフェーズ番号であるロボット20の有無が判定されてもよい。 In step S<b>351 , the countermeasure candidate determination unit 17 determines whether or not there is a robot 20 immediately after the start of service among the surrounding robots 20 based on the service progress information ( FIG. 20 ) acquired from each robot 20 . Specifically, it may be determined whether or not there is a robot 20 whose "service start time" in the service progress information is within a predetermined time (for example, 10 seconds) from the current time. Alternatively, it may be determined whether or not there is a robot 20 whose "phase in progress" in the service progress information is a phase number up to a predetermined phase.

該当するロボット20が1以上存在する場合(S351でYes)、対処策候補判定部17は、該当するロボット20について、便乗対処策情報を生成する(S352)。便乗対処策情報は、図34に示されるように、「種別」、「対象顧客ID」、「ロボットID」、「開始時刻」等の項目を含む。「種別」の値は、「便乗」である。「対象顧客ID」は、対象顧客のIDである。「ロボットID」は、「対象顧客ID」に係る顧客にサービスを実行する候補のロボット20のロボットIDである。「開始時刻」は、0である。対象顧客に対するサービスは直ちに開始されるからである。なお、該当するロボット20が複数存在する場合、ロボット20ごとに便乗対処策情報が生成される。 If there is one or more applicable robots 20 (Yes in S351), the countermeasure candidate determination unit 17 generates piggyback countermeasure information for the applicable robot 20 (S352). The piggyback countermeasure information, as shown in FIG. 34, includes items such as "type", "target customer ID", "robot ID", and "start time". The value of "type" is "piggyback". "Target customer ID" is the ID of the target customer. The “robot ID” is the robot ID of the candidate robot 20 that will perform the service for the customer associated with the “target customer ID”. "Start Time" is 0. This is because the service to the target customer is started immediately. Note that if there are a plurality of applicable robots 20 , piggybacking countermeasure information is generated for each robot 20 .

続いて、対処策候補判定部17は、生成した便乗対処策情報を対処策候補DB127に記憶する(S353)。なお、該当するロボット20が存在しない場合(S351でNo)、便乗対処策情報は生成されない。 Next, the countermeasure candidate determination unit 17 stores the generated piggyback countermeasure information in the countermeasure candidate DB 127 (S353). It should be noted that if the corresponding robot 20 does not exist (No in S351), the piggybacking countermeasure information is not generated.

続いて、図27のステップS329の詳細について説明する。図36は、交代対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図36において、「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」は、図27のステップS329の時点における「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」をいう。 Next, details of step S329 in FIG. 27 will be described. FIG. 36 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for determining a replacement countermeasure. In FIG. 36, the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" correspond to the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" at the time of step S329 in FIG. Say.

ステップS361において、対処策候補判定部17は、周辺ロボット20群のうち、所定時間内(例えば、数十秒以内)にサービスが終了しそうなロボット20(以下、「ロボットA」という。)の有無を判定する。ロボットAの有無は、各ロボット20から取得されたサービス経過情報(図20)に基づいて判定可能である。例えば、サービス経過情報の「実施中フェーズ」が、アフターサービス状態に属するフェーズであるロボット20が、ロボットAに該当すると判定されてもよい。又は、サービス経過情報の「終了フェーズ」に基づいて特定される、残りのフェーズの「平均時間」の合計が、当該所定時間以内であるロボット20がロボットAに該当すると判定されてもよい。 In step S361, the coping measure candidate determination unit 17 determines whether or not there is a robot 20 (hereinafter referred to as "robot A") whose service is likely to end within a predetermined time (for example, within several tens of seconds) among the peripheral robots 20 group. judge. The presence or absence of robot A can be determined based on service progress information (FIG. 20) acquired from each robot 20 . For example, it may be determined that the robot 20 corresponds to the robot A when the "in-progress phase" of the service progress information is a phase belonging to the after-sales service state. Alternatively, it may be determined that the robot 20 corresponds to the robot A for which the total "average time" of the remaining phases specified based on the "end phase" of the service progress information is within the predetermined time.

ロボットAが存在しない場合(S361でNo)、図36の処理は終了する。ロボットAが1以上存在する場合(S361でYes)、対処策候補判定部17は、変数iに0を代入する(S362)。変数iは、1以上のロボットAのうち、処理対象とするロボットAを識別するための変数である。続いて、対処策候補判定部17は、変数iに1を加算する(S363)。以下、i番目のロボットAを「ロボットA(i)」という。 If robot A does not exist (No in S361), the process of FIG. 36 ends. If there is one or more robots A (Yes in S361), the countermeasure candidate determination unit 17 substitutes 0 for the variable i (S362). A variable i is a variable for identifying a robot A to be processed among one or more robots A. FIG. Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 adds 1 to the variable i (S363). The i-th robot A is hereinafter referred to as "robot A(i)".

続いて、対処策候補判定部17は、変数iがロボットAの数以下であるか否かを判定する(S364)。変数iがロボットAの数以下である場合(S364でYes)、対処策候補判定部17は、周辺ロボット20群のうち、ロボットA(i)よりも対象顧客に近いロボット20(以下、「ロボットB」という。)の有無を判定する(S365)。ロボットBの有無は、各周辺ロボット20から取得された最新の存在関心情報(図17)に基づいて判定可能である。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 determines whether or not the variable i is equal to or less than the number of robots A (S364). If the variable i is equal to or less than the number of robots A (Yes in S364), the countermeasure candidate determination unit 17 selects the robot 20 (hereinafter referred to as "robot B") is determined (S365). The presence or absence of robot B can be determined based on the latest presence interest information ( FIG. 17 ) acquired from each peripheral robot 20 .

ロボットBが存在しない場合(S365でNo)、対処策候補判定部17は、ステップS363以降を繰り返す。ロボットBが1以上存在する場合(S365でYes)、対処策候補判定部17は、変数jに0を代入する(S366)。変数jは、1以上のロボットBのうち、処理対象とするロボットBを識別するための変数である。続いて、対処策候補判定部17は、変数jに1を加算する(S367)。以下、j番目のロボットBを「ロボットB(j)」という。 If the robot B does not exist (No in S365), the countermeasure candidate determination unit 17 repeats step S363 and subsequent steps. If there is one or more robots B (Yes in S365), the countermeasure candidate determination unit 17 substitutes 0 for the variable j (S366). The variable j is a variable for identifying the robot B to be processed among the one or more robots B. FIG. Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 adds 1 to the variable j (S367). Hereinafter, the j-th robot B is referred to as "robot B(j)".

続いて、対処策候補判定部17は、変数jがロボットBの数以下であるか否かを判定する(S368)。変数jがロボットBの数以下である場合(S368でYes)、対処策候補判定部17は、ロボットB(j)がサービスを提供中の顧客(以下、「顧客B(j)」という。)は、ロボットA(i)のサービス提供可能範囲内に存在するか否かを判定する(S369)。顧客B(j)の顧客IDは、ロボットB(j)から取得されたサービス経過情報の「対象顧客ID」に基づいて特定可能である。また、顧客B(j)がロボットA(i)のサービス提供可能範囲内に存在するか否かは、顧客B(j)の顧客IDが、ロボットA(i)から取得された最新の存在関心情報(図17)の「範囲内顧客ID」に含まれているか否かによって判定可能である。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 determines whether or not the variable j is equal to or less than the number of robots B (S368). If the variable j is less than or equal to the number of robots B (Yes in S368), the countermeasure candidate determination unit 17 determines the customer (hereinafter referred to as "customer B(j)") currently being served by robot B(j). is within the serviceable range of robot A(i) (S369). The customer ID of customer B(j) can be specified based on the "target customer ID" of the service progress information acquired from robot B(j). Further, whether or not the customer B(j) exists within the serviceable range of the robot A(i) can be determined from the customer ID of the customer B(j), which is the most recent presence interest acquired from the robot A(i). It can be determined by whether or not it is included in the "customer ID within range" of the information (FIG. 17).

顧客B(j)が、ロボットA(i)のサービス提供可能範囲内に存在しない場合(S369でNo)、対処策候補判定部17は、ステップS367以降を繰り返す。顧客B(j)が、ロボットA(i)のサービス提供可能範囲内に存在する場合(S369でYes)、対処策候補判定部17は、ロボットA(i)のサービスの終了後に、ロボットB(j)が顧客B(j)に対して未提供のサービスをロボットA(i)が引継ぎ、ロボットA(i)が対象顧客に対してサービスを提供することを示す交代対処策情報を生成する。交代対処策情報は、図34に示されるように、「種別」、「対象顧客ID」、「引継ぎ元ID」、「引継ぎ先ID」、「引継ぎ顧客ID」、「引継ぎフェーズ」、「開始時刻」等含まれる。 If the customer B(j) does not exist within the serviceable range of the robot A(i) (No in S369), the countermeasure candidate determination unit 17 repeats steps S367 and subsequent steps. If the customer B(j) exists within the serviceable range of the robot A(i) (Yes in S369), the countermeasure candidate determination unit 17 determines the robot B(i) after the service of the robot A(i) ends. The robot A(i) takes over the service j) has not provided to the customer B(j) and generates replacement countermeasure information indicating that the robot A(i) will provide the service to the target customer. As shown in FIG. 34, the replacement countermeasure information includes "type", "target customer ID", "transfer source ID", "transfer destination ID", "transfer customer ID", "transfer phase", "start time ” etc. are included.

「種別」の値は、「交代」である。「対象顧客ID」は、対象顧客(ロボットA(i)からサービスを受ける予定の顧客)の顧客IDである。「引継ぎ元ID」は、ロボットA(i)のロボットIDである。「引継ぎ先ID」は、ロボットB(j)のロボットIDである。「引継ぎ顧客ID」は、顧客B(i)の顧客IDである。「引継ぎフェーズ」は、ロボットA(i)がロボットB(j)から引き継ぐフェーズのフェーズ番号である。当該フェーズは、例えば、ロボットA(i)のサービスの終了予定時刻において、ロボットB(j)がサービスを開始していないフェーズの中で順序が最初であるフェーズである。「開始時刻」は、引継ぎの開始時刻である。当該開始時刻は、例えば、ロボットA(i)のサービスの終了予定時刻後であって、「引継ぎフェーズ」を開始可能な時刻であればよい。 The value of "type" is "replacement". "Target customer ID" is the customer ID of the target customer (the customer scheduled to receive the service from the robot A(i)). "Takeover source ID" is the robot ID of robot A(i). "Takeover destination ID" is the robot ID of robot B(j). "Handover customer ID" is the customer ID of customer B(i). "Takeover phase" is the phase number of the phase that robot A(i) takes over from robot B(j). This phase is, for example, the first phase among the phases in which the robot B(j) has not started the service at the scheduled end time of the service of the robot A(i). “Start time” is the start time of takeover. The start time may be, for example, a time after the scheduled end time of the service of robot A(i) at which the "takeover phase" can be started.

続いて、対処策候補判定部17は、生成した交代対処策情報を対処策候補DB127に記憶し(S371)、ステップS367以降を繰り返す。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 stores the generated replacement countermeasure information in the countermeasure candidate DB 127 (S371), and repeats steps S367 and subsequent steps.

ステップS368において、変数jがロボットBの数を超えると(S368でNo)、ステップS363以降が繰り返される。ステップS364において、変数iがロボットAの数を超えると(S364でNo)、図36の処理は終了する。 In step S368, when the variable j exceeds the number of robots B (No in S368), step S363 and subsequent steps are repeated. In step S364, when the variable i exceeds the number of robots A (No in S364), the process of FIG. 36 ends.

続いて、図27のステップS330の詳細について説明する。図37は、スポット対応対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図37において、「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」は、図27のステップS330の時点における「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」をいう。 Next, the details of step S330 in FIG. 27 will be described. FIG. 37 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for determination processing of countermeasures against spots. In FIG. 37, the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" are the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" at the time of step S330 in FIG. Say.

ステップS381において、対処策候補判定部17は、周辺ロボット20群のうち、「移動不要」であり、かつ、現在実施中のフェーズの「インタラクティブ度」が「低」であるロボット20の有無を判定する(S381)。「移動不要」とは、周辺ロボットDB126(図26)において「移動要否」の値が「不要」であることをいう。また、現在実施中のフェーズの「インタラクティブ度」が「低」であるか否かは、サービス経過情報(図20)の「実施中フェーズ」をサービスシナリオ(図9)に当てはめることにより特定可能である。 In step S381, the coping measure candidate determination unit 17 determines whether or not there is a robot 20 among the peripheral robots 20 that is "not required to move" and has a "low" "interactivity level" in the phase currently being implemented. (S381). "No need to move" means that the value of "need to move" in the peripheral robot DB 126 (FIG. 26) is "unnecessary". Further, whether or not the "interactive degree" of the phase currently being implemented is "low" can be identified by applying the "phase being implemented" of the service progress information (FIG. 20) to the service scenario (FIG. 9). be.

該当するロボット20が1以上存在する場合(S381でYes)、対処策候補判定部17は、該当するロボット20の中で対象顧客に最も近いロボット20(以下、「ロボットA」という。)を選択する。なお、対象顧客に最も近いロボット20は、該当する各ロボット20から取得された最新の存在関心情報に基づいて特定可能である。 If there is one or more applicable robots 20 (Yes in S381), the countermeasure candidate determination unit 17 selects the robot 20 closest to the target customer (hereinafter referred to as "robot A") from among the applicable robots 20. do. It should be noted that the robot 20 closest to the target customer can be identified based on the latest existence/interest information acquired from each applicable robot 20 .

続いて、対処策候補判定部17は、周辺ロボット20群の中で、サービスの残り時間が最短のロボット20(以下、「ロボットB」という。)を特定する(S383)。各ロボット20のサービスの残り時間は、サービス経過情報の「終了フェーズ」に基づいて特定される残りのフェーズの「平均時間」の合計を算出することで得ることができる。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 identifies the robot 20 with the shortest remaining service time (hereinafter referred to as “robot B”) from the surrounding robots 20 group (S383). The remaining service time of each robot 20 can be obtained by calculating the total "average time" of the remaining phases specified based on the "end phase" of the service progress information.

続いて、対処策候補判定部17は、スポット対応対処策情報を生成する(S384)。スポット対応対処策情報は、図34に示されるように、「種別」、「対象顧客ID」、「スポット役ID」、「対応役ID」、「開始時刻」等を含む。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 generates spot countermeasure information (S384). The spot countermeasure information includes, as shown in FIG. 34, "type", "target customer ID", "spot combination ID", "corresponding combination ID", "start time" and the like.

「種別」の値は、「スポット」である。「対象顧客ID」は、対象顧客の顧客IDである。「スポット役ID」は、ロボットAのロボットIDである。すなわち、「スポット役ID」は、対象顧客に対して、ロボットBによるサービスの終了のタイミングを通知(報知)するロボット20のロボットIDである。「対応役ID」は、ロボットBのロボットIDである。すなわち、「対応役ID」は、対象顧客に対してサービスを提供予定のロボット20のロボットIDである。「開始時刻」は、ロボットBによる対象顧客に対するサービスの開始時刻である。例えば、ステップS383においてロボットBに関して算出されたサービスの残り時間+αを現在時刻に加算した時刻が、当該開始時刻とされてもよい。 The value of "type" is "spot". "Target customer ID" is the customer ID of the target customer. "Spot combination ID" is the robot ID of robot A. That is, the "spot combination ID" is the robot ID of the robot 20 that notifies (reports) the timing of the end of the service by the robot B to the target customer. “Corresponding hand ID” is the robot ID of robot B. FIG. That is, the "corresponding role ID" is the robot ID of the robot 20 scheduled to provide the service to the target customer. “Start time” is the start time of the service for the target customer by the robot B. FIG. For example, the time obtained by adding the remaining service time +α calculated for the robot B in step S383 to the current time may be set as the start time.

続いて、対処策候補判定部17は、生成したスポット対応対処策情報を対処策候補DB127に記憶する(S385)。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 stores the generated spot countermeasure information in the countermeasure candidate DB 127 (S385).

続いて、図27のステップS331の詳細について説明する。図38は、順序変更スポット対応対処策の判定処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。なお、図38において、「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」は、図27のステップS331の時点における「対象不当顧客」、「対象グループ」、「周辺ロボット20群」をいう。 Next, the details of step S331 in FIG. 27 will be described. FIG. 38 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure for determining a countermeasure for order-changed spots. In FIG. 38, the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" are the same as the "target unfair customer", "target group", and "20 peripheral robots" at the time of step S331 in FIG. Say.

ステップS391において、対処策候補判定部17は、周辺ロボット20群のうち、「移動不要」であり、かつ、現在実施中のフェーズの次のフェーズ(以下、単に「次のフェーズ」という。)が順序を変更可能なフェーズであるロボット20の有無を判定する。「移動不要」の有無は、図37のステップS381と同じである。次のフェーズが順序を変更可能か否かは、サービス経過情報(図20)の「実施中フェーズ」をサービスシナリオ(図9)に当てはめて、当該「実施中フェーズ」の次のフェーズの「順序変更可能性」に値が設定されているか否かに基づいて判定可能である。 In step S391, the coping measure candidate determination unit 17 determines that, among the surrounding robots 20, "no movement is required" and the phase next to the phase currently being implemented (hereinafter simply referred to as the "next phase") is The presence or absence of the robot 20, which is a phase in which the order can be changed, is determined. The presence or absence of "no need to move" is the same as in step S381 in FIG. Whether or not the order of the next phase can be changed is determined by applying the "phase in progress" of the service progress information (Fig. 20) to the service scenario (Fig. 9) and determining the "order It can be determined based on whether or not a value is set in "possibility of change".

該当するロボット20が1以上存在する場合(S391でYes)、対処策候補判定部17は、該当するロボット20群の中で、次のフェーズの順序を変更することで、「インタラクティブ度」が「低」であるフェーズが次のフェーズとなるロボット20の有無を判定する(S392)。斯かるロボット20の有無は、次のフェーズの順序を変更した場合に次に実行される予定のフェーズについて、サービスシナリオ(図9)における「インタラクティブ度」を参照することで判定可能である。 If there is one or more applicable robots 20 (Yes in S391), the countermeasure candidate determination unit 17 changes the order of the next phase among the applicable robots 20 group so that the "interactivity degree" becomes " It is determined whether or not there is a robot 20 whose next phase is the phase "low" (S392). The presence or absence of such a robot 20 can be determined by referring to the "interactivity level" in the service scenario (FIG. 9) for the phase scheduled to be executed next when the order of the next phase is changed.

該当するロボット20が1以上存在する場合(S392でYes)、対処策候補判定部17は、該当するロボット20群の中で、現在実施中のフェーズの残り時間が最短であるロボット20(以下、「ロボットA」という。)を選択する(S393)。現在実施中のフェーズの残り時間は、現在実施中のフェーズに関してサービスシナリオ(図9)に記憶されている「平均時間」から、サービス経過情報の「フェーズ経過時間」を減ずることで算出可能である。 If there is one or more applicable robots 20 (Yes in S392), the countermeasure candidate determination unit 17 determines the robot 20 (hereinafter referred to as the "Robot A") is selected (S393). The remaining time of the phase currently being implemented can be calculated by subtracting the "phase elapsed time" of the service progress information from the "average time" stored in the service scenario (Fig. 9) for the phase currently being implemented. .

続いて、対処策候補判定部17は、周辺ロボット20群の中で、サービスの残り時間が最短のロボット20(以下、「ロボットB」という。)を特定する(S394)。ロボットBは、図37のステップS383と同じ方法で特定可能である。 Subsequently, the countermeasure candidate determination unit 17 identifies the robot 20 with the shortest remaining service time (hereinafter referred to as "robot B") from the surrounding robots 20 group (S394). Robot B can be identified by the same method as in step S383 of FIG.

続いて、対処策候補判定部17は、順序変更スポット対応対処策情報を生成する(S395)。順序変更スポット対応対処策情報は、図34に示されるように、「種別」、「対象顧客ID」、「スポット役ID」、「対応役ID」、「開始時刻」等を含む。 Next, the countermeasure candidate determination unit 17 generates order change spot countermeasure information (S395). As shown in FIG. 34, the order change spot countermeasure information includes "type", "target customer ID", "spot combination ID", "corresponding combination ID", "start time" and the like.

「種別」の値は、「順序変更」である。「対象顧客ID」は、対象顧客の顧客IDである。「スポット役ID」は、ロボットAのロボットIDである。「対応役ID」は、ロボットBのロボットIDである。「開始時刻」は、ロボットBによる対象顧客に対するサービスの開始時刻である。なお、順序変更スポット対応対処策情報の各項目の意味は、スポット対応対処策情報の各項目の意味と同じである。 The value of "type" is "reorder". "Target customer ID" is the customer ID of the target customer. "Spot combination ID" is the robot ID of robot A. “Corresponding hand ID” is the robot ID of robot B. FIG. “Start time” is the start time of the service for the target customer by the robot B. FIG. The meaning of each item of the order change spot countermeasure information is the same as that of each item of the spot countermeasure information.

続いて、図7のステップS114の詳細について説明する。図39は、対処策選択処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, the details of step S114 in FIG. 7 will be described. FIG. 39 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of countermeasure selection processing.

ステップS401において、対処策選択部18は、対処策候補DB127から全ての対処策情報群(図34)を取得する。なお、図34に示される予約対処策情報、便乗対処策情報、交代対処策情報、スポット対処策情報及び順序変更スポット対処策情報のそれぞれを区別しない場合、「対処策情報」という。したがって、ステップS401では、周辺にロボット20が存在する全ての不当顧客について判定された全ての対処策情報が取得される。 In step S<b>401 , the countermeasure selection unit 18 acquires all countermeasure information groups ( FIG. 34 ) from the countermeasure candidate DB 127 . The reservation countermeasure information, the piggyback countermeasure information, the shift countermeasure information, the spot countermeasure information, and the order change spot countermeasure information shown in FIG. Therefore, in step S401, all countermeasure information determined for all unauthorized customers around which the robot 20 exists is obtained.

続いて、対処策選択部18は、取得した対処策情報群を「対象顧客ID」別のグループに分類する(S402)。すなわち、「対象顧客ID」が共通する対処策情報が同じグループに属するように、対処策情報群が1以上のグループに分類される。 Next, the countermeasure selection unit 18 classifies the acquired countermeasure information group into groups by "target customer ID" (S402). That is, the countermeasure information group is classified into one or more groups so that countermeasure information having a common "target customer ID" belongs to the same group.

続いて、対処策選択部18は、各グループから1つずつ対処策情報を選択した場合の、対処策情報の全ての組み合わせを生成する(S403)。例えば、グループ数(対象顧客)の数がMであり、グループ(k=1,・・・,M)の対処策情報の数がNである場合、全ての組み合わせの数Lは、以下の通りである。
L=ΣN
続いて、対処策選択部18は、変数iに0を代入する(S404)。続いて、対処策選択部18は、変数iに1を加算する(S405)。変数iは、L個の組み合わせのうち、処理対象の組み合わせを識別するための変数である。以下、i番目の組み合わせを「組み合わせ(i)」という。
Next, the countermeasure selection unit 18 generates all combinations of countermeasure information when one piece of countermeasure information is selected from each group (S403). For example, if the number of groups (target customers) is M and the number of countermeasure information for group k (k = 1, ..., M) is N k , the number L of all combinations is as follows: is as follows.
L = ΣNk
Subsequently, the countermeasure selection unit 18 substitutes 0 for the variable i (S404). Subsequently, the countermeasure selection unit 18 adds 1 to the variable i (S405). A variable i is a variable for identifying a combination to be processed among the L combinations. The i-th combination is hereinafter referred to as "combination (i)".

続いて、対処策選択部18は、変数iがL以下であるか否かを判定する(S406)。変数iがL以下である場合(S406でYes)、対処策選択部18は、組み合わせ(i)に含まれる対処策情報群について、ロボットIDの重複(すなわち、対処策に関与するロボット20の重複)の有無を判定する(S407)。組み合わせ(i)においてロボットIDの重複が有る場合(S407でNo)、対処策選択部18は、ステップS405以降を繰り返す。1つのロボット20が複数の対処策に関与する(参加する)のは困難であるため、そのような組み合わせの実施を除外するためである。 Subsequently, the countermeasure selection unit 18 determines whether or not the variable i is equal to or less than L (S406). If the variable i is equal to or less than L (Yes in S406), the countermeasure selection unit 18 determines that the robot IDs overlap (that is, the robots 20 involved in the countermeasures overlap in the countermeasure information group included in the combination (i) ) is determined (S407). If there is duplication of robot IDs in combination (i) (No in S407), the countermeasure selection unit 18 repeats step S405 and subsequent steps. This is because it is difficult for one robot 20 to be involved in (participate in) multiple countermeasures, so such a combination is excluded.

組み合わせ(i)においてロボットIDの重複が無い場合(S407でYes)、対処策選択部18は、組み合わせ(i)に含まれる対処策情報ごとに、以下の変数1~5を求める。
変数1=関与するロボット20の総数
変数2=ロボット20が交代する数
変数3=フェーズの順番変更の回数
変数4=各ロボット20の負荷値の合計
変数5=開始時間
変数1は、対処策情報内のロボットIDの数によって求めることができる。変数2は、交代対処策情報以外は0であり、交代対処策情報は1である。変数3は、順序変更スポット対処策情報以外は0であり、順序変更スポット対処策情報は1である。変数4は、対処策においてロボット20が行う動作の数である。予約対処策情報であれば、不当顧客に対するサービスの開始の報知とサービスの実行とを行う必要が有るため2である。便乗対処策情報であれば、既にサービスを開始している顧客とは別の顧客(不当顧客)を誘う(サービスの開始を報知する)という動作が必要であるため1である。交代対処策情報であれば、「引継ぎ元ID」に係るロボット20は、引継ぎの通知(報知)と不当顧客へのサービスの提供との2つの動作が必要であり、「引継ぎ先ID」に係るロボット20は、サービスを引き継ぐ1つの動作が必要であるため、合計で3である。すなわち、少なくとも、予約対処策情報、便乗対処策情報及び交代対処策情報は、サービスの提供を開始することロボット20に報知させる指示をも含む対処策情報であるといえる。スポット対処策情報であれば、「スポット役ID」に係るロボット20が不当顧客に対してスポット的な対応を行う1つの動作と、「対応役ID」に係るロボット20が不当顧客に対してサービスを提供する1つの動作とが必要であるため2である。順序変更スポット対処策情報であれば、更に、「スポット役ID」に係るロボット20がフェーズの順序を変更する動作が必要であるため3である。変数5は、全ての対処策情報について、現在時刻から「開始時刻」までの経過である。
If there is no duplication of robot IDs in the combination (i) (Yes in S407), the countermeasure selection unit 18 obtains the following variables 1 to 5 for each piece of countermeasure information included in the combination (i).
Variable 1 = Total number of participating robots 20 Variable 2 = Number of robots 20 to take turns Variable 3 = Number of phase order changes Variable 4 = Total load value of each robot 20 Variable 5 = Start time Variable 1 is countermeasure information can be determined by the number of robot IDs in the Variable 2 is 0 except for replacement countermeasure information, and is 1 for replacement countermeasure information. Variable 3 is 0 except for reordered spot workaround information and is 1 for reordered spot workaround information. Variable 4 is the number of actions that the robot 20 performs in the countermeasure. In the case of the reservation countermeasure information, the number is 2 because it is necessary to notify the start of the service to the unauthorized customer and to execute the service. In the case of piggybacking countermeasure information, it is 1 because an operation of inviting a customer (unauthorized customer) other than the customer who has already started the service (notifying the start of the service) is required. In the case of replacement countermeasure information, the robot 20 associated with the "takeover source ID" needs to perform two actions: notifying (announcement) of the takeover and providing services to the unjust customer. The robot 20 has a total of 3 because it needs one action to take over the service. That is, it can be said that at least the reservation countermeasure information, the piggyback countermeasure information, and the shift countermeasure information are countermeasure information including an instruction to notify the robot 20 of the start of service provision. In the case of spot countermeasure information, the robot 20 associated with the "spot role ID" performs one action to deal with the unfair customer in a spot manner, and the robot 20 associated with the "handling role ID" performs a service to the unfair customer. 2 because we need 1 operation that provides . If it is order change spot countermeasure information, it is 3 because the robot 20 related to the "spot combination ID" further needs to change the order of the phases. Variable 5 is the progress from the current time to the "start time" for all countermeasure information.

続いて、対処策選択部18は、組み合わせ(i)に含まれる対処策情報ごとに、以下のように対処別評価値を計算する。
対処別評価値=w1/変数1+w2/変数2+w3/変数3+w4/変数4+w5/変数5
但し、w1、w2、w3、w4、w5は、各変数に対して予め設定された重み係数。
Subsequently, the countermeasure selection unit 18 calculates a countermeasure-specific evaluation value for each piece of countermeasure information included in combination (i) as follows.
Response-specific evaluation value=w1/variable 1+w2/variable 2+w3/variable 3+w4/variable 4+w5/variable 5
However, w1, w2, w3, w4, and w5 are weighting coefficients set in advance for each variable.

続いて、対処策選択部18は、組み合わせ(i)に含まれる対処策情報の対処別評価値を合計することで、組み合わせ(i)の組み合わせ評価値(i)を算出し(S410)、ステップS405以降を繰り返す。 Subsequently, the countermeasure selection unit 18 sums the evaluation values for each countermeasure information included in the combination (i) to calculate the combination evaluation value (i) of the combination (i) (S410), and step S405 and subsequent steps are repeated.

ステップS410が全ての組み合わせについて実行されると(S406でNo)、対処策選択部18は、組み合わせ評価値が最小である組み合わせを、実施する対処策の組み合わせとして選択し、当該組み合わせに含まれる各対処策情報を対処策DB128に記憶する(S411)。 When step S410 is executed for all combinations (No in S406), the countermeasure selection unit 18 selects the combination with the smallest combination evaluation value as the combination of countermeasures to be implemented, and each The countermeasure information is stored in the countermeasure DB 128 (S411).

続いて、図7のステップS115の詳細について説明する。図40は、対処策出力処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, the details of step S115 in FIG. 7 will be described. FIG. 40 is a flowchart for explaining an example of the processing procedure of the countermeasure output processing.

ステップS421において、対処策出力部19は、対処策DB128に対処策情報が記憶されているか否かを判定する。1以上の対処策情報が対処策DB128に記憶されている場合(S421でYes)、対処策出力部19は、いずれか1つの対処策情報を対処策DB128から取得し、当該対処策情報を対処策DB128から削除する(S422)。以下、取得された対処策情報を「対象対処策情報」という。 In step S<b>421 , the countermeasure output unit 19 determines whether countermeasure information is stored in the countermeasure DB 128 . If one or more pieces of countermeasure information are stored in the countermeasure DB 128 (Yes in S421), the countermeasure output unit 19 acquires any one piece of countermeasure information from the countermeasure DB 128 and uses the countermeasure information as a countermeasure. Delete from the policy DB 128 (S422). The acquired countermeasure information is hereinafter referred to as "target countermeasure information".

続いて、対処策出力部19は、対象対処策情報の「種別」が「予約」又は「便乗」であるか否かを判定する(S423)。対象対処策情報の「種別」が「予約」又は「便乗」である場合(S423でYes)、対象対処策情報(すなわち、予約対処策情報又は便乗対処策情報(図34))の「ロボットID」に係るロボット20へ、対象対処策情報を送信する(S424)。すなわち、対象対処策情報に係る対処策の指示が当該ロボットに出力される。なお、この際(「種別」が「予約」又は「便乗」である場合)、サービスの開始を報知することの指示も含まれる。 Subsequently, the countermeasure output unit 19 determines whether or not the "type" of the target countermeasure information is "reservation" or "piggyback" (S423). If the "type" of the target coping measure information is "reservation" or "piggybacking" (Yes in S423), the "robot ID (S424). In other words, a countermeasure instruction related to the target countermeasure information is output to the robot. At this time (when the "type" is "reservation" or "piggyback"), an instruction to notify the start of the service is also included.

対象対処策情報の「種別」が「予約」及び「便乗」のいずれでもない場合(S423でNo)、対処策出力部19は、対象対処策情報の「種別」が「交代」であるか否かを判定する(S425)。対象対処策情報の「種別」が「交代」である場合(S425でYes)、対処策出力部19は、対象対処策情報(すなわち、交代対処策情報(図34))の「引継ぎ元ID」に係るロボット20と、「引継ぎ先ID」に係るロボット20とのそれぞれに対象対処策情報を送信する(S426)。すなわち、対象対処策情報に係る対処策の指示が当該ロボットに出力される。 If the "type" of the target coping measure information is neither "reservation" nor "piggyback" (No in S423), the coping measure output unit 19 determines whether the "type" of the target coping measure information is "replacement". (S425). If the “type” of the target coping measure information is “replacement” (Yes in S425), the coping measure output unit 19 outputs the “handover source ID” of the target coping measure information (that is, the replacement coping measure information (FIG. 34)). and the robot 20 associated with the "handover destination ID" (S426). In other words, a countermeasure instruction related to the target countermeasure information is output to the robot.

対象対処策情報の「種別」が「交代」でない場合(S425でNo)、対処策出力部19は、対象対処策情報の「種別」が「スポット」又は「順序変更」であるか否かを判定する(S427)。対象対処策情報の「種別」が「スポット」又は「順序変更」である場合(S427でYes)、対処策出力部19は、対象対処策情報(すなわち、スポット対応対処策情報又は順序変更スポット対応対処策情報(図34))の「スポット役ID」に係るロボット20と、「対応役ID」に係るロボット20とのそれぞれに対象対処策情報を送信し(S428)、ステップS421以降を繰り返す。すなわち、対象対処策情報に係る対処策の指示が当該ロボットに出力される。 If the "type" of the target coping measure information is not "replacement" (No in S425), the coping measure output unit 19 determines whether the "type" of the target coping measure information is "spot" or "order change". Determine (S427). If the "type" of the target coping measure information is "spot" or "order change" (Yes in S427), the coping measure output unit 19 outputs the target coping measure information Target countermeasure information is transmitted to each of the robot 20 associated with the "spot combination ID" and the robot 20 associated with the "corresponding combination ID" of the countermeasure information (FIG. 34) (S428), and steps S421 and subsequent steps are repeated. In other words, a countermeasure instruction related to the target countermeasure information is output to the robot.

対処策DB128が空になると(S421でNo)、図40の処理は終了する。 When the countermeasure DB 128 becomes empty (No in S421), the process of FIG. 40 ends.

次に、各ロボット20が実行する処理手順について説明する。図41は存在関心情報生成部218が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, processing procedures executed by each robot 20 will be described. FIG. 41 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the existence interest information generation unit 218. FIG.

ステップS501において、存在関心情報生成部218は、存在認識部214から存在認識データを取得する。存在認識データは、現時点において存在認識部214によって存在が認識されている各顧客(以下「存在認識顧客」という。)の顧客IDの集合である。例えば、存在認識部214は、ロボット20の眼部のカメラ207で撮影した画像から、人間の顔の画像(以下、「顔画像」という。)を検出することで、各顧客を認識し、認識した各顧客に対して顧客IDを生成する。但し、人感センサ206を利用して顧客の存在が認識されてもよい。顧客IDは、例えば、顧客に貸与されるICカードや端末のビーコン等から取得されてもよいし、顧客の外観をカメラ207によって撮像されることで得られる画像データから抽出される特徴量又は特徴量群等であってもよい。 In step S<b>501 , the presence interest information generation unit 218 acquires presence recognition data from the presence recognition unit 214 . The existence recognition data is a set of customer IDs of customers whose existence is currently recognized by the existence recognition unit 214 (hereinafter referred to as "existence recognition customers"). For example, the presence recognition unit 214 detects an image of a human face (hereinafter referred to as a “face image”) from an image captured by the eye camera 207 of the robot 20, thereby recognizing each customer. A customer ID is generated for each customer. However, the presence of the customer may be recognized using the human sensor 206 . The customer ID may be obtained, for example, from an IC card lent to the customer, a beacon of a terminal, or the like, or may be a feature quantity or feature extracted from image data obtained by imaging the appearance of the customer with the camera 207. It may be a quantity group or the like.

続いて、存在関心情報生成部218は、存在認識部214によって存在が認識されている各存在認識顧客について、存在方向認識部215から存在方向データを取得する(S502)。存在方向データは、当該ロボット20の位置を始点としたベクトル(X,Y,Z)である。例えば、存在方向認識部215は、顔画像の方向を測定することで、存在方向データを生成する。但し、人感センサ206を利用して顧客の方向が認識されてもよい。 Subsequently, the presence/interest information generation unit 218 acquires presence direction data from the presence direction recognition unit 215 for each presence recognition customer whose presence is recognized by the presence recognition unit 214 (S502). The existing direction data is a vector (X, Y, Z) with the position of the robot 20 as a starting point. For example, the direction-of-existence recognition unit 215 generates direction-of-existence data by measuring the direction of the face image. However, the customer's direction may be recognized using the human sensor 206 .

続いて、存在関心情報生成部218は、存在距離認識部216から、存在認識部214によって存在が認識され、存在方向認識部215によって存在方向が認識されている各存在認識顧客について、存在距離認識部216から存在距離データを取得する(S503)。存在距離データは、当該ロボット20からの距離を示すデータである。例えば、存在距離認識部216は、存在認識部214によって画像から認識された各顧客の顔や体等の大きさを標準的な大きさと比較することで、各顧客の距離を認識してもよい。又は、ロボット20が複数のカメラ207を有する場合には、存在距離認識部216は、複数のカメラ207の視差を利用した測量で奥行距離を推定してもよい。又は、ロボット20が、ロボット20の外部のカメラ(例えば、会場内の天井や壁に設置されたカメラや他のロボット20に設置されたカメラ)からの画像を取得可能な場合には、外部のカメラからの画像を利用して三角測量を行って、顧客の距離の推定精度を上げてもよい。 Subsequently, the existence interest information generation unit 218 generates existence distance recognition information for each existence recognition customer whose existence is recognized by the existence recognition unit 214 and whose existence direction is recognized by the existence direction recognition unit 215, from the existence distance recognition unit 216. Existence distance data is acquired from the unit 216 (S503). Existence distance data is data indicating the distance from the robot 20 . For example, the presence distance recognition unit 216 may recognize the distance of each customer by comparing the size of each customer's face, body, etc. recognized from the image by the presence recognition unit 214 with a standard size. . Alternatively, if the robot 20 has a plurality of cameras 207 , the existence distance recognition unit 216 may estimate the depth distance by surveying using the parallax of the plurality of cameras 207 . Alternatively, if the robot 20 can acquire an image from a camera external to the robot 20 (for example, a camera installed on the ceiling or wall in the venue or a camera installed on another robot 20), the external The image from the camera may be used for triangulation to improve the accuracy of the customer's distance estimate.

続いて、存在関心情報生成部218は、存在認識部214によって存在が認識され、存在方向認識部215によって存在方向が認識され、存在距離認識部216によって距離が認識された各存在認識顧客について、関心方向認識部217から関心方向データを取得する(S504)。関心方向データは、顧客の関心の方向を示すベクトル(X,Y,Z)である。例えば、関心方向認識部217は、顧客の身体又は顔の向(すなわち、関心の方向)きが一定時間固定したことを検出することにより、顧客の関心の方向を認識してもよい。 Subsequently, the existence interest information generation unit 218 generates existence recognition customers whose existence is recognized by the existence recognition unit 214, the existence direction is recognized by the existence direction recognition unit 215, and the distance is recognized by the existence distance recognition unit 216. The direction of interest data is acquired from the direction of interest recognition unit 217 (S504). The direction of interest data is a vector (X, Y, Z) indicating the direction of interest of the customer. For example, the direction-of-interest recognizing unit 217 may recognize the direction of interest of the customer by detecting that the orientation of the customer's body or face (that is, the direction of interest) is fixed for a certain period of time.

続いて、存在関心情報生成部218は、存在認識顧客ごとに取得された存在認識データ(顧客ID)、存在方向データ、存在距離データ及び関心方向データを、存在距離データに基づいて、当該ロボット20のサービス提供可能範囲内のデータとサービス提供可能範囲外のデータとに分類する(S505)。 Next, the existence interest information generation unit 218 generates the existence recognition data (customer ID), the existence direction data, the existence distance data, and the interest direction data acquired for each existence recognition customer, based on the existence distance data. data within the service-providable range and data outside the service-providable range (S505).

続いて、存在関心情報生成部218は、存在関心情報(図17)を生成する(S506)。存在関心情報の「生成時刻」には、現在時刻が設定される。「追番」には、直前の存在関心情報の「追番」に1が加算された値が設定される。「範囲内人数」には、ステップS505においてサービス提供可能範囲内に分類された顧客IDの数が設定される。「範囲内顧客ID」には、サービス提供可能範囲内に分類された顧客IDのリストが設定される。「範囲内存在方向ベクトル」には、ステップS505においてサービス提供可能範囲内に分類された存在方向データを、「範囲内顧客ID」の顧客IDのリストの順番に対応した順番で含むリストが設定される。「範囲内存在距離」には、ステップS505においてサービス提供可能範囲内に分類された存在距離データを、「範囲内顧客ID」の顧客IDのリストの順番に対応した順番で含むリストが設定される。「範囲内関心方向ベクトル」には、ステップS505においてサービス提供可能範囲内に分類された関心方向データを、「範囲内顧客ID」の顧客IDのリストの順番に対応した順番で含むリストが設定される。 Subsequently, the existence interest information generation unit 218 generates existence interest information (FIG. 17) (S506). The current time is set in the "creation time" of the presence interest information. A value obtained by adding 1 to the "additional number" of the immediately preceding presence interest information is set in the "additional number". The number of customer IDs classified within the serviceable range in step S505 is set in the "number of people within range". A list of customer IDs classified within the service-providable range is set in the "customer ID within range". In the "range existence direction vector", a list is set that includes the existence direction data classified into the service-providable range in step S505 in an order corresponding to the order of the customer ID list of the "range customer ID". be. A list containing the existence distance data classified into the serviceable range in step S505 in the order corresponding to the order of the customer ID list of the "customer ID within the range" is set to the "existence distance within the range". . A list containing direction-of-interest data classified into the service-providable range in step S505 in the order corresponding to the order of the customer ID list of the "customer ID within the range" is set in the "vector of the direction of interest within the range". be.

「範囲外人数」には、ステップS505においてサービス提供可能範囲外に分類された顧客IDの数が設定される。「範囲外顧客ID」には、サービス提供可能範囲外に分類された顧客IDのリストが設定される。「範囲外存在方向ベクトル」には、ステップS505においてサービス提供可能範囲外に分類された存在方向データを、「範囲外顧客ID」の顧客IDのリストの順番に対応した順番で含むリストが設定される。「範囲外存在距離」には、ステップS505においてサービス提供可能範囲外に分類された存在距離データを、「範囲外顧客ID」の顧客IDのリストの順番に対応した順番で含むリストが設定される。「範囲外関心方向ベクトル」には、ステップS505においてサービス提供可能範囲外に分類された関心方向データを、「範囲外顧客ID」の顧客IDのリストの順番に対応した順番で含むリストが設定される。 The number of customer IDs classified as being out of the serviceable range in step S505 is set in the "outside range number". A list of customer IDs categorized as being out of the serviceable range is set in the "out-of-range customer ID" field. The "out-of-range existence direction vector" is set to a list containing the existence direction data classified as being out of the service-providable range in step S505 in an order corresponding to the order of the customer ID list of the "out-of-range customer ID". be. In the "existence distance out of range", a list containing the existence distance data classified as being out of the serviceable range in step S505 in an order corresponding to the order of the customer ID list of the "customer ID out of range" is set. . In the "out-of-range interested direction vector", a list containing the interested direction data classified as being out of the service-providable range in step S505 in an order corresponding to the order of the list of customer IDs in the "out-of-range customer ID" is set. be.

「存在判断元データID」には、存在認識部214が顧客の存在の認識に使用した画像データ等のIDが設定される。「存在方向判断元データID」には、存在方向認識部215が顧客の存在方向の認識に使用した画像データ等のIDが設定される。「存在距離判断元データID」には、存在距離認識部216が顧客の距離の認識に使用した画像データ等のIDが設定される。「関心方向判断元データID」には、関心方向認識部217が顧客の関心方向の認識に使用した画像データ等のIDが設定される。 An ID of image data or the like used by the presence recognition unit 214 to recognize the presence of the customer is set in the "existence determination source data ID". An ID of image data or the like used by the presence direction recognition unit 215 to recognize the customer's presence direction is set in the "existence direction determination source data ID". An ID of image data or the like used by the existence distance recognition unit 216 to recognize the customer's distance is set in the "existence distance determination source data ID". An ID of image data or the like used by the interested direction recognizing unit 217 to recognize the customer's interested direction is set in the "interested direction determination source data ID".

続いて、存在関心情報生成部218は、今回生成した存在関心情報と、直前の(「追番」が1つ前の)存在関心情報との差異が、所定の条件を満たすか否かを判定する(S507)。所定の条件は、存在関心情報が顕著に変化したことを示す条件である。例えば、「範囲内顧客ID」が変化した、「範囲内存在方向ベクトル」、「範囲内存在距離」又は「範囲内関心方向ベクトル」が、それぞれに対する閾値以上変化した、ことが所定の条件とされてもよい。 Subsequently, the existence interest information generation unit 218 determines whether or not the difference between the existence interest information generated this time and the immediately preceding existence interest information (the "following number" is one before) satisfies a predetermined condition. (S507). The predetermined condition is a condition indicating that the presence interest information has significantly changed. For example, the predetermined condition is that the "in-range customer ID" has changed, or the "in-range existence direction vector", the "in-range existence distance", or the "in-range interest direction vector" has changed by a threshold value or more for each. may

当該差異が、所定の条件を満たさない場合(すなわち、顕著な差異でない場合)(S507でNo)、存在関心情報生成部218は、今回生成した存在関心情報を、既存の変化発生時刻に関連付けて存在関心情報記憶部253に記憶する(S508)。 If the difference does not satisfy a predetermined condition (that is, if the difference is not significant) (No in S507), the presence interest information generation unit 218 associates the presence interest information generated this time with the existing change occurrence time. It is stored in the existence interest information storage unit 253 (S508).

一方、当該差異が、所定の条件を満たす場合(S507でYes)、存在関心情報生成部218は、現在時刻を新たな変化発生時刻とする(S509)。続いて、存在関心情報生成部218は、今回生成した存在関心情報を、当該変化発生時刻に関連付けて存在関心情報記憶部253に記憶する(S510)。 On the other hand, if the difference satisfies a predetermined condition (Yes in S507), the presence interest information generation unit 218 sets the current time as a new change occurrence time (S509). Subsequently, the presence interest information generation unit 218 stores the presence interest information generated this time in the presence interest information storage unit 253 in association with the change occurrence time (S510).

続いて、例えば、一定時間経過後に、ステップS501以降が繰り返される。 Subsequently, for example, after a certain period of time has passed, step S501 and subsequent steps are repeated.

図42は、サービス制御部221が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 FIG. 42 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the service control unit 221. As shown in FIG.

ステップS521において、サービス制御部221は、サーバ装置10からの対処策情報の受信の有無を判定する。対処策情報が受信された場合(S521でYes)、サービス制御部221は、当該対処策情報を対象とした対処策指示処理を実行する(S522)。対処策指示処理では、対処策を実行するための指示がサービス実行部222に対して行われる。 In step S<b>521 , the service control unit 221 determines whether countermeasure information has been received from the server device 10 . When countermeasure information is received (Yes in S521), the service control unit 221 executes a countermeasure instruction process for the countermeasure information (S522). In the countermeasure instruction process, the service execution unit 222 is instructed to execute the countermeasure.

対処策情報が受信されていない場合(S522でNo)、サービス制御部221は、当該ロボット20がサービスの実行中であるか否かを判定する(S523)。サービスを実行中であるか否かは、サービス経過情報の有無に基づいて判定されてもよいし、サービス実行部222に対する問い合わせに基づいて判定されてもよい。 If countermeasure information has not been received (No in S522), the service control unit 221 determines whether the robot 20 is executing a service (S523). Whether or not the service is being executed may be determined based on the presence or absence of service progress information, or may be determined based on an inquiry to the service execution unit 222 .

サービスを実行中でない場合(S523でNo)、サービス制御部221は、当該ロボット20のサービス提供可能範囲内に、閾値以上の期間において当該ロボット20に対して関心を示している顧客の有無を判定する(S524)。斯かる顧客の有無は、存在関心情報の履歴に基づいて特定可能である。例えば、サービス制御部221は、現時点から当該閾値以上過去までの存在関心情報の履歴において、「範囲内関心方向ベクトル」が継続して当該ロボット20の方向又は当該ロボット20を中心として数メートル以内の方向である顧客IDの有無を判定する。 If the service is not being executed (No in S523), the service control unit 221 determines whether or not there is a customer who is interested in the robot 20 for a period equal to or longer than the threshold within the serviceable range of the robot 20. (S524). The presence or absence of such a customer can be specified based on the history of existence interest information. For example, the service control unit 221 determines that, in the history of presence interest information from the present time to the threshold value or more in the past, the "in-range interested direction vector" continues to be in the direction of the robot 20 or within several meters around the robot 20. The presence or absence of the customer ID, which is the direction, is determined.

該当する顧客IDが有る場合(S524でYes)、サービス制御部221は、当該顧客IDを対象とするサービスの実行をサービス実行部222に指示する(S525)。該当する顧客IDが無い場合(S524でNo)、サービス制御部221は、ステップS521以降を繰り返す。 If there is a corresponding customer ID (Yes in S524), the service control unit 221 instructs the service execution unit 222 to execute the service for the customer ID (S525). If there is no corresponding customer ID (No in S524), the service control unit 221 repeats step S521 and subsequent steps.

続いて、ステップS522の詳細について説明する。図43は、対処策指示処理の処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図43において、対処策出力処理の対象とされる対処策情報(図34)を、「対象対処策情報」という。 Next, details of step S522 will be described. FIG. 43 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure of countermeasure instruction processing. In FIG. 43, the countermeasure information (FIG. 34) targeted for the countermeasure output process is referred to as "target countermeasure information".

ステップS531において、サービス制御部221は、対象対処策情報の「種別」が「予約」であるか否かを判定する。対象対処策情報の「種別」が「予約」である場合(S531でYes)、サービス制御部221は、対象対処策情報(すなわち、予約対処策情報(図34))の「開始時刻」が到来するまで待機する(S532)。なお、待機時間の間、サービス実行部222は、独立して処理を実行している。したがって、仮に、当該ロボット20が或る顧客に対してサービスを提供中であっても、当該サービスの提供は継続される。当該「開始時刻」が到来すると、サービス制御部221は、対象対処策情報の「対象顧客ID」に係る顧客を対象とするサービスの実行をサービス実行部222に指示する(S533)。当該指示は、当該顧客に対してサービスの開始を報知することの指示にも該当する。 In step S531, the service control unit 221 determines whether or not the "type" of the target countermeasure information is "reservation". If the "type" of the target countermeasure information is "reservation" (Yes in S531), the service control unit 221 determines that the "start time" of the target countermeasure information (that is, the reservation countermeasure information (FIG. 34)) has arrived. (S532). During the standby time, the service execution unit 222 independently executes processing. Therefore, even if the robot 20 is providing a service to a certain customer, the provision of the service is continued. When the "start time" arrives, the service control unit 221 instructs the service execution unit 222 to execute the service for the customer related to the "target customer ID" of the target countermeasure information (S533). The instruction also corresponds to an instruction to notify the customer of the start of the service.

対象対処策情報の「種別」が「予約」ではなく(S531でNo)、「便乗」である場合(S534でYes)、サービス制御部221は、待機することなく(即時的に)、対象対処策情報(すなわち、便乗対処策情報(図34))の「対象顧客ID」に係る顧客を対象とするサービスの実行をサービス実行部222に指示する(S533)。当該指示は、当該顧客に対してサービスの開始を報知することの指示にも該当する。 If the "type" of the target countermeasure information is not "reservation" (No in S531) but "piggyback" (Yes in S534), the service control unit 221 immediately (immediately) The service executing unit 222 is instructed to execute the service for the customer related to the "target customer ID" of the countermeasure information (that is, the piggyback countermeasure information (FIG. 34)) (S533). The instruction also corresponds to an instruction to notify the customer of the start of the service.

対象対処策情報の「種別」が「便乗」でもなく(S534でNo)、「交代」である場合(S535でYes)、サービス制御部221は、当該ロボット20が引継ぎ元であるか否かを判定する(S536)。具体的には、サービス制御部221は、当該ロボット20のロボットIDが、対象対処策情報(すなわち、交代対処策情報(図34))の「引継ぎ元ID」に一致するか否かを判定する。当該ロボットIDが、当該「引継ぎ元ID」に一致する場合(S536でYes)、サービス制御部221は、対象対処策情報の「開始時刻」が到来するまで待機する(S537)。当該「開始時刻」が到来すると、サービス制御部221は、対象対処策情報の「引継ぎ先ID」を指定して、サービスの引継ぎをサービス実行部222へ指示する(S538)。すなわち、現在実行中のサービスについて、「引継ぎ先ID」に係るロボット20への引継ぎが指示される。続いて、サービス制御部221は、対象対処策情報の「対象顧客ID」を対象とするサービスの実行をサービス実行部222に指示する(S538)。すなわち、引継いだ後に別の顧客へのサービスの提供が指示される。 If the "type" of the target countermeasure information is neither "piggyback" (No in S534) but "replacement" (Yes in S535), the service control unit 221 determines whether the robot 20 is the takeover source. Determine (S536). Specifically, the service control unit 221 determines whether or not the robot ID of the robot 20 matches the "handover source ID" of the target countermeasure information (that is, replacement countermeasure information (FIG. 34)). . If the robot ID matches the "transfer source ID" (Yes in S536), the service control unit 221 waits until the "start time" of the target countermeasure information arrives (S537). When the "start time" arrives, the service control unit 221 designates the "handover destination ID" of the target countermeasure information and instructs the service execution unit 222 to take over the service (S538). In other words, an instruction is given to take over the currently running service to the robot 20 associated with the "takeover destination ID". Subsequently, the service control unit 221 instructs the service execution unit 222 to execute the service for the "target customer ID" of the target countermeasure information (S538). That is, after taking over, an instruction is given to provide the service to another customer.

一方、当該ロボットIDが、当該「引継ぎ元ID」に一致しない場合(S536でNo)、サービス制御部221は、当該ロボットIDが、対象対処策情報(すなわち、交代対処策情報(図34))の「引継ぎ先ID」に一致するか否かを判定する(S540)。当該ロボットIDが、当該「引継ぎ先ID」に一致する場合(S540でYes)、サービス制御部221は、対象対処策情報の「開始時刻」が到来するまで待機する(S541)。当該「開始時刻」が到来すると、サービス制御部221は、対象対処策情報の「引継ぎ顧客ID」を対象とした、「引継ぎフェーズ」以降のサービス(未提供のサービス部分)の実行をサービス実行部222に指示する(S542)。すなわち、当該指示には、「引継ぎフェーズ」が指定される。 On the other hand, if the robot ID does not match the "handover source ID" (No in S536), the service control unit 221 determines that the robot ID is not the target countermeasure information (that is, replacement countermeasure information (FIG. 34)). (S540). If the robot ID matches the "handover destination ID" (Yes in S540), the service control unit 221 waits until the "start time" of the target countermeasure information arrives (S541). When the "start time" arrives, the service control unit 221 causes the service execution unit to execute the service after the "takeover phase" (service portion not yet provided) for the "takeover customer ID" of the target countermeasure information. 222 (S542). In other words, the instruction designates the “takeover phase”.

対象対処策情報の「種別」が「交代」でもない場合(すなわち、当該「種別」が「スポット」又は「順序変更」である場合)(S535でNo)、サービス制御部221は、当該ロボット20のロボットIDが、対象対処策情報の「スポット役ID」に一致するか否かを判定する(S543)。当該ロボットIDが、当該「スポット役ID」に一致する場合(S543でYes)、サービス制御部221は、対象対処策情報の「種別」が「順序変更」であるか否かを判定する(S544)。対象対処策情報の「種別」が「順序変更」である場合(S544でYes)、サービス制御部221は、現在サービス実行部222によって処理対象としてメモリ装置203に読み込まれているサービスシナリオのフェーズの順序を変更する(S545)。具体的には、現在実行中のフェーズの次のフェーズの順序を、当該フェーズに関してサービスシナリオ(図9)の「順序変更可能性」に設定されている位置へ変更する。そうすることで、次のフェーズは、「インタラクション度」が低いフェーズとなる。 If the "type" of the target coping measure information is not "replacement" (that is, if the "type" is "spot" or "order change") (No in S535), the service control unit 221 causes the robot 20 matches the "spot combination ID" of the target countermeasure information (S543). If the robot ID matches the "spot combination ID" (Yes in S543), the service control unit 221 determines whether or not the "type" of the target countermeasure information is "order change" (S544). ). If the "type" of the target countermeasure information is "order change" (Yes in S544), the service control unit 221 changes the phase of the service scenario currently read into the memory device 203 as the processing target by the service execution unit 222. Change the order (S545). Specifically, the order of the phase following the phase currently being executed is changed to the position set in the "order changeability" of the service scenario (FIG. 9) for the phase. By doing so, the next phase will be a phase with a low “interaction degree”.

続いて、サービス制御部221は、サービス実行部222によって実行対象とされるフェーズが次のフェーズに移行するまで待機する(S546)。次のフェーズ(すなわち、「インタラクション度」が低いフェーズ)に移行すると、サービス制御部221は、スポット対応の実行をサービス実行部222に指示する(S547)。当該指示には、対象対処策情報の「対象顧客ID」が指定される。 Subsequently, the service control unit 221 waits until the phase to be executed by the service execution unit 222 shifts to the next phase (S546). When shifting to the next phase (that is, the phase with a low “interaction level”), the service control unit 221 instructs the service execution unit 222 to execute spot correspondence (S547). The instruction designates the "target customer ID" of the target countermeasure information.

一方、対象対処策情報の「種別」が「順序変更」でない場合(すなわち、「スポット」である場合)(S544でNo)、サービス制御部221は、ステップS545及びS546は実行せずに、即時的にステップS547を実行する。この場合、当該ロボット20が現在実行中のフェーズは、「インタラクション度」が低いフェーズであり、スポット対応に適しているからである。 On the other hand, if the "type" of the target countermeasure information is not "order change" (that is, if it is "spot") (No in S544), the service control unit 221 does not execute steps S545 and S546 immediately. step S547 is executed. In this case, the phase currently being executed by the robot 20 is a phase with a low degree of "interaction" and is suitable for spot correspondence.

一方、当該ロボットIDが、対象対処策情報の「スポット役ID」に一致せず(S543でNo)、対象対処策情報の「対応役ID」に一致する場合(S548でYes)、サービス制御部221は、対象対処策情報の「開始時刻」が到来するまで待機する(S549)。当該「開始時刻」が到来すると、サービス制御部221は、対象対処策情報の「対象顧客ID」を対象としたサービスの実行をサービス実行部222に指示する(S550)。 On the other hand, if the robot ID does not match the "spot combination ID" of the target countermeasure information (No at S543) but matches the "corresponding combination ID" of the target countermeasure information (Yes at S548), the service control unit 221 waits until the "start time" of the target countermeasure information arrives (S549). When the "start time" arrives, the service control unit 221 instructs the service execution unit 222 to execute the service for the "target customer ID" of the target countermeasure information (S550).

続いて、サービス実行部222が実行する処理手順について説明する。図44は、サービス実行部222が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 Next, a processing procedure executed by the service execution unit 222 will be described. FIG. 44 is a flowchart for explaining an example of a processing procedure executed by the service execution unit 222. FIG.

サービスを実行中でない状態において、サービス実行部222は、サービス制御部221からのサービスの実行指示(S561)又はスポット対応の指示(S562)の入力を待機している。サービス制御部221からスポット対応の指示が入力されると(S562でYes)、サービス実行部222は、当該指示において指定された顧客IDに係る顧客に対して、スポット対応を実行する(S563)。例えば、スポット対応に応じた報知が当該顧客に対して行われる。 While the service is not being executed, the service execution unit 222 waits for an input of a service execution instruction (S561) or a spot correspondence instruction (S562) from the service control unit 221. FIG. When a spot handling instruction is input from the service control unit 221 (Yes in S562), the service execution unit 222 executes spot handling for the customer associated with the customer ID specified in the instruction (S563). For example, the customer is notified according to the spot correspondence.

一方、サービス制御部221からサービスの実行指示が入力されると(S561でYes)、サービス実行部222は、サービスシナリオを処理対象としてメモリ装置203に読み込む(S564)。続いて、サービス実行部222は、サービスの実行指示に対するフェーズ番号の指定の有無を判定する(S565)。例えば、図43のステップS542におけるサービスの実行指示では、フェーズ番号が指定される。 On the other hand, when a service execution instruction is input from the service control unit 221 (Yes in S561), the service execution unit 222 reads the service scenario into the memory device 203 as a processing target (S564). Subsequently, the service execution unit 222 determines whether or not a phase number is specified for the service execution instruction (S565). For example, the phase number is specified in the service execution instruction in step S542 of FIG.

フェーズ番号の指定が有る場合(S565でYes)、サービス実行部222は、指定されたフェーズ番号を変数fに代入する(S566)。フェーズ番号の指定が無い場合(S565でNo)、サービス実行部222は、サービスシナリオにおいて最初のフェーズ番号を変数fに代入する(S567)。変数fは、実行中のフェーズのフェーズ番号を示す変数である。 If the phase number is specified (Yes in S565), the service execution unit 222 substitutes the specified phase number for the variable f (S566). If the phase number is not specified (No in S565), the service execution unit 222 substitutes the first phase number in the service scenario for the variable f (S567). Variable f is a variable that indicates the phase number of the phase being executed.

続いて、サービス実行部222は、新たに実行されるサービスに対するサービス経過情報(図20)を生成する(S568)。この際、サービス実行部222は、生成されたサービス経過情報の「ステータス」に「1」を設定し、「サービスインスタンスID」に新たな値を設定し、「対象顧客ID」にサービスの実行指示に指定された顧客IDを設定し、「サービス開始時刻」に現在日時を設定し、「実行中フェーズ」に変数fの値を設定し、「フェーズ経過時間」に「0」を設定する。 Subsequently, the service execution unit 222 generates service progress information (FIG. 20) for the newly executed service (S568). At this time, the service execution unit 222 sets "1" in the "status" of the generated service progress information, sets a new value in the "service instance ID", and sets a service execution instruction in the "target customer ID". , the current date and time is set in 'service start time', the value of variable f is set in 'executing phase', and '0' is set in 'phase elapsed time'.

続いて、サービス実行部222は、f番目のフェーズ(以下、「フェーズ(f)」という。)の実行を開始する(S569)。例えば、サービス実行部222は、フェーズ(f)に関してサービスシナリオ(図9)に記録されている「制御情報」に基づいてロボット20を制御する。なお、フェーズfが最初のフェーズ番号である場合、サービス実行部222は、サービスの実行指示に指定された顧客IDに係る顧客に対してサービスの開始の報知を当該ロボットに実行させる。 Subsequently, the service execution unit 222 starts executing the f-th phase (hereinafter referred to as “phase (f)”) (S569). For example, the service execution unit 222 controls the robot 20 based on "control information" recorded in the service scenario (FIG. 9) regarding phase (f). When phase f is the first phase number, the service execution unit 222 causes the robot to notify the customer of the customer ID specified in the service execution instruction that the service has started.

フェーズ(f)の実行中において(S570でNo)、サービス制御部221から引継ぎ指示が入力されると(S571でYes)、サービス実行部222は、ロボット20に引継ぎ動作を実行させる(S572)。例えば、現在までサービスの提供先だった顧客に対して、当該引き指示に指定されている「引継ぎ先ID」に係るロボット20がサービスを引き継ぐ旨のメッセージを出力(報知)する。続いて、サービス実行部222は、サービス経過情報を削除して(S583)、ステップS561に戻る。なお、引継ぎ指示は、図43のステップS538において入力される。したがって、この場合、新たな顧客(不当顧客)を対象とするサービスの実行指示が入力されるはずである。 During execution of phase (f) (No in S570), when a takeover instruction is input from the service control unit 221 (Yes in S571), the service execution unit 222 causes the robot 20 to perform a takeover operation (S572). For example, a message is output (informed) that the robot 20 associated with the "handover destination ID" specified in the handover instruction will take over the service to the customer to whom the service has been provided up to now. Subsequently, the service execution unit 222 deletes the service progress information (S583) and returns to step S561. Note that the handover instruction is input in step S538 of FIG. Therefore, in this case, a service execution instruction for a new customer (unauthorized customer) should be input.

また、フェーズ(f)の実行中において(S570でNo)、引継ぎ指示ではなく(S571でNo)、サービスの実行指示がサービス制御部221から入力されると(S573でYes)、サービス実行部222は、当該実行指示において指定された顧客IDに係る顧客もサービスの提供対象に含むようにロボット20を制御して(S573)。ステップS578へ進む。すなわち、当該実行指示は、図43のステップS534でYesの場合(「便乗」の場合)に入力される実行指示である。したがって、ステップS574では、開始直後のサービスに関して、当該顧客に対して開始されることの報知が行われる。 Also, during the execution of phase (f) (No in S570), if a service execution instruction is input from the service control unit 221 instead of a takeover instruction (No in S571) (Yes in S573), the service execution unit 222 controls the robot 20 so that the customer associated with the customer ID specified in the execution instruction is also included in the object of service provision (S573). The process proceeds to step S578. That is, the execution instruction is an execution instruction that is input in the case of Yes in step S534 of FIG. 43 (in the case of "piggyback"). Therefore, in step S574, the customer is notified that the service will be started immediately after the start.

また、フェーズ(f)の実行中において(S570でNo)、引継ぎ指示ではなく(S571でNo)、サービスの実行指示でもなく(S573でNo)、スポット対応指示がサービス制御部221から入力されると(S575でYes)、ステップS563と同様にスポット対応を実行して(S576)、フェーズ(f)の実行を再開し(S577)、ステップS578へ進む。 Also, during execution of phase (f) (No in S570), a spot correspondence instruction is input from the service control unit 221, not a takeover instruction (No in S571) nor a service execution instruction (No in S573). (Yes in S575), the spot correspondence is executed in the same manner as in step S563 (S576), the execution of phase (f) is resumed (S577), and the process proceeds to step S578.

なお、フェーズ(f)の実行中において、サービス制御部221から何も指示が無い場合には(S575でNo)、ステップS578以降が実行される。 If there is no instruction from the service control unit 221 during execution of phase (f) (No in S575), steps S578 and subsequent steps are executed.

ステップS578において、サービス実行部222は、フェーズ(f)において、開始時又は前回のステップS579の実行時から一定時間(例えば、一定秒数等)が経過したか否かを判定する。該当する一定時間が経過した場合(S578でYes)、サービス実行部222は、サービス経過情報(図20)の「フェーズ経過時間」を更新する(S579)。すなわち、一定時間ごとに、「フェーズ経過時間」が更新される。 In step S578, the service execution unit 222 determines whether or not a certain period of time (for example, a certain number of seconds) has passed since the start or the previous execution of step S579 in phase (f). When the corresponding fixed time has passed (Yes in S578), the service execution unit 222 updates the "phase elapsed time" in the service progress information (FIG. 20) (S579). That is, the "phase elapsed time" is updated at regular time intervals.

フェーズ(f)の実行が完了すると(S570でYes)、サービス実行部222は、変数fと、サービスシナリオ(図9)の最後のフェーズ番号とを比較する(S580)。変数fが、当該最後のフェーズ番号ではない場合(S580でYes)、サービス実行部222は、変数fを、fの次のフェーズのフェーズ番号に更新する(S581)。続いて、サービス実行部222は、サービス経過情報(図20)を更新する(S582)。具体的には、サービス実行部222は、「終了フェーズ」に、「f-1」を追加し、「実行中フェーズ」を変数fの値に更新し、「フェーズ経過時間」を0に更新する。続いて、サービス実行部222は、ステップS569以降を繰り返す。 When the execution of phase (f) is completed (Yes in S570), the service execution unit 222 compares the variable f with the final phase number of the service scenario (FIG. 9) (S580). If the variable f is not the last phase number (Yes in S580), the service execution unit 222 updates the variable f to the phase number of the phase next to f (S581). Subsequently, the service execution unit 222 updates the service progress information (FIG. 20) (S582). Specifically, the service execution unit 222 adds “f−1” to “end phase”, updates “executing phase” to the value of variable f, and updates “phase elapsed time” to 0. . Subsequently, the service execution unit 222 repeats step S569 and subsequent steps.

一方、変数fが、サービスシナリオ(図9)の最後のフェーズ番号と一致する場合(S582でNo)、サービス実行部222は、サービス経過情報を削除して(S583)、ステップS561に戻る。 On the other hand, if the variable f matches the last phase number of the service scenario (FIG. 9) (No in S582), the service execution unit 222 deletes the service progress information (S583) and returns to step S561.

続いて、インタラクション部220が実行する処理手順について説明する。図45、図46及び図47は、インタラクション部220が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。図45、図46及び図47の説明において、「対象顧客」は、図22における「対象顧客」に一致する。 Next, a processing procedure executed by the interaction unit 220 will be described. 45, 46, and 47 are flowcharts for explaining an example of the processing procedure executed by the interaction unit 220. FIG. In the explanations of FIGS. 45, 46 and 47, "target customer" corresponds to "target customer" in FIG.

インタラクション部220は、対象顧客がロボット20のサービス開始の後に現れて、かつ、ロボット20の前に居続けている状況の発生の有無の問い合わせ(図22のS261の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(S601でYes)、サービス経過情報の有無を判定する(S602)。サービス経過情報が無い場合(すなわち、当該ロボット20がサービスの実行中でない場合)(S602でNo)、インタラクション部220は、該当する状況が発生していないことを示す応答を返信する(S606)。 When the interaction unit 220 receives an inquiry (inquiry of S261 in FIG. 22) from the server device 10 as to whether or not the target customer appears after the service of the robot 20 starts and continues to stay in front of the robot 20. (Yes in S601), the presence or absence of service progress information is determined (S602). If there is no service progress information (that is, if the robot 20 is not executing the service) (No in S602), the interaction unit 220 returns a response indicating that the relevant situation has not occurred (S606).

サービス経過情報が有る場合(すなわち、当該ロボット20がサービスの実行中である場合)(S602でYes)、インタラクション部220は、対象顧客の顧客IDに関連付く存在関心情報群の中で「生成時刻」が当該サービス経過情報(図20)の「サービス開始時刻」以降である存在関心情報群(図17)を、存在関心情報記憶部253から取得する(S603)。 If there is service progress information (that is, if the robot 20 is executing the service) (Yes in S602), the interaction unit 220 selects "Generation time is after the "service start time" of the service progress information (FIG. 20) (FIG. 17) from the existence interest information storage unit 253 (S603).

続いて、インタラクション部220は、当該存在関心情報群に基づいて、問い合わされた状況の発生の有無を判定する(S604)。例えば、インタラクション部220は、対象顧客が、当該「サービス開始時刻」以降から現時点までのいずれかの時点において、当該ロボット20のサービス提供可能範囲内に出現し、当該時点から現時点まで当該サービス提供可能範囲内にとどまっているか否かを、取得した存在関心情報群に基づいて判定する(S604)。問い合わせにおいて、対象顧客は、顧客IDによって指定されている。したがって、当該存在関心情報群のいずれかの存在関心情報から最新の存在関心情報までの各存在関心情報において、当該顧客IDが「範囲内顧客ID」に含まれているか否かを判定することで、問い合わされた状況の発生の有無を判定することができる。いずれかの存在関心情報から最新の存在関心情報までの各存在関心情報において当該顧客IDが「範囲内顧客ID」に含まれている場合、インタラクション部220は、当該状況が発生していると判定する。そうでない場合、インタラクション部220は、当該状況が発生していないと判定する。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S605)。 Subsequently, the interaction unit 220 determines whether or not the inquired situation occurs based on the existence interest information group (S604). For example, the interaction unit 220 determines that the target customer appears within the service-providable range of the robot 20 at any time point from the "service start time" to the present time, and the service can be provided from the "service start time" to the present time. It is determined whether or not the object remains within the range based on the group of existence interest information acquired (S604). In the inquiry, the target customer is specified by the customer ID. Therefore, by determining whether or not the customer ID is included in the "customer ID within the range" in each of the existence interest information from any of the existence interest information to the latest existence interest information in the existence interest information group , can determine whether the queried situation occurs or not. If the customer ID is included in the "customer IDs within the range" in each existence interest information from any existence interest information to the latest existence interest information, the interaction unit 220 determines that the situation occurs. do. Otherwise, the interaction unit 220 determines that the situation has not occurred. Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S605).

また、インタラクション部220は、対象顧客の「立ち位置」、「頭部の向き」又は「視線」が閾値(閾値≧10秒)時間以上、対象ロボット20の方向に固定されている状況の発生の有無の問い合わせ(図22のS264の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(S611でYes)、対象顧客の顧客IDに関連付く存在関心情報群の中で「生成時刻」が現時点から当該閾値時間前までの「サービス開始時刻」以降である存在関心情報群(図17)を、存在関心情報記憶部253から取得する(S612)。なお、当該ロボット20とサービス提供可能範囲の一部が重複する他のロボット20からサーバ装置10へ送信されている、同時間帯の存在関心情報群もサーバ装置10から取得され、以降の処理対象に含められてもよい。 In addition, the interaction unit 220 detects the occurrence of a situation in which the target customer's "standing position", "head orientation", or "line of sight" is fixed in the direction of the target robot 20 for a threshold time (threshold value ≥ 10 seconds) or longer. When the inquiry about the presence (inquiry of S264 in FIG. 22) is received from the server device 10 (Yes in S611), the "generation time" in the presence interest information group associated with the customer ID of the target customer is before the threshold time from the current time. A group of existence interest information (FIG. 17) after the "service start time" up to and after is obtained from the existence interest information storage unit 253 (S612). In addition, a group of existence interest information in the same time period, which is transmitted to the server device 10 from other robots 20 whose service provision range partially overlaps with the robot 20, is also acquired from the server device 10 and processed thereafter. may be included in

続いて、インタラクション部220は、当該存在関心情報群に基づいて、問い合わされた状況の発生の有無を判定する(S613)。例えば、インタラクション部220は、当該存在関心情報群に含まれる全ての存在関心情報において、対象顧客に対応する「範囲内関心方向ベクトル」が、当該ロボット20の方向から所定の範囲内であれば、当該状況が発生していると判定し、そうでなければ当該状況は発生していないと判定する。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S614)。 Subsequently, the interaction unit 220 determines whether or not the inquired situation occurs based on the existence interest information group (S613). For example, the interaction unit 220 determines that, in all the presence interest information included in the presence interest information group, if the "in-range interest direction vector" corresponding to the target customer is within a predetermined range from the direction of the robot 20, It is determined that the situation has occurred, otherwise it is determined that the situation has not occurred. Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S614).

また、インタラクション部220は、対象顧客による対象ロボット20への接触(タッチパネルやボタン等のUIの操作)が継続的に発生している状況の発生の有無の問い合わせ(図22のS266の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(S621でYes)、現時点から閾値時間前までの対象顧客に係る操作ログ群を、操作ログ記憶部251から取得する(S622)。 In addition, the interaction unit 220 makes an inquiry (inquiry of S266 in FIG. 22) as to whether or not a situation in which the target customer continuously touches the target robot 20 (operation of a UI such as a touch panel or a button) occurs. When received from the server apparatus 10 (Yes in S621), the operation log group related to the target customer from the current time to the threshold time ago is acquired from the operation log storage unit 251 (S622).

図48は、操作ログ記憶部251の構成例を示す図である。操作ログ記憶部251における1つの行(レコード)は、顧客による当該ロボット20に対する1つの操作に対応するログ(操作ログ)に該当する。各操作ログは、「日時」、「顧客ID」及び「操作内容」等を含む。 FIG. 48 is a diagram showing a configuration example of the operation log storage unit 251. As shown in FIG. One row (record) in the operation log storage unit 251 corresponds to a log (operation log) corresponding to one operation of the robot 20 by the customer. Each operation log includes "date and time", "customer ID", "operation details", and the like.

「日時」は、操作が発生した日時である。「顧客ID」は、操作を行った顧客の顧客IDである。「操作内容」は、操作された部位(タッチパネル、ボタン等)や、操作の意味等を示す情報である。 “Date and time” is the date and time when the operation occurred. "Customer ID" is the customer ID of the customer who performed the operation. The "operation content" is information indicating the operated part (touch panel, button, etc.), the meaning of the operation, and the like.

ステップS622では、「顧客ID」が対象顧客の顧客IDであり、かつ、「日時」が現時点から閾値時間前までの操作ログ群が取得される。 In step S622, a group of operation logs whose "customer ID" is the customer ID of the target customer and whose "date and time" is from the current time to the threshold time ago is acquired.

続いて、インタラクション部220は、当該操作ログ群に基づいて、問い合わされた状況の発生の有無を判定する(S623)。例えば、インタラクション部220は、取得された操作ログの数が、所定数以上であれば当該状況が発生していると判定し、そうでなければ当該状況が発生していないと判定する。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S624)。 Subsequently, the interaction unit 220 determines whether or not the inquired situation occurs based on the operation log group (S623). For example, the interaction unit 220 determines that the situation has occurred if the number of acquired operation logs is equal to or greater than a predetermined number, and otherwise determines that the situation has not occurred. Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S624).

また、インタラクション部220は、対象顧客が当該ロボット20に対して特定の身体動作(例えば、顔を向ける、手を振る等)を継続している状況の発生の有無の問い合わせ(図22のS268の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(図46:S631でYes)、対象顧客の顧客IDに関連付く存在関心情報群の中で「生成時刻」が現時点から閾値時間前までの存在関心情報群(図17)を、存在関心情報記憶部253から取得する(S632)。なお、当該ロボット20とサービス提供可能範囲の一部が重複する他のロボット20からサーバ装置10へ送信されている、同時間帯の存在関心情報群もサーバ装置10から取得され、以降の処理対象に含められてもよい。 In addition, the interaction unit 220 inquires whether or not there is a situation in which the target customer continues to perform a specific body action (for example, turns his head, waves his hand, etc.) toward the robot 20 (see S268 in FIG. 22). Inquiry) is received from the server device 10 ( FIG. 46 : Yes in S631), the presence interest information group ( 17) is obtained from the presence/interest information storage unit 253 (S632). In addition, a group of existence interest information in the same time period, which is transmitted to the server device 10 from other robots 20 whose service provision range partially overlaps with the robot 20, is also acquired from the server device 10 and processed thereafter. may be included in

続いて、インタラクション部220は、取得した存在関心情報群に基づいて、現時点から閾値時間前までの時間帯の中で、対象顧客が当該ロボット20に関心を示している閾値以上の時間帯の有無を判定する(S633)。例えば、インタラクション部220は、取得した存在関心情報群の中で、対象顧客対応する「範囲内関心方向ベクトル」が、当該ロボット20の方向から所定の範囲内である存在関心情報(以下、「対象存在関心情報」という。)に基づいて、当該時間帯の有無を判定する。 Subsequently, the interaction unit 220 determines whether or not there is a time period equal to or greater than the threshold in which the target customer is interested in the robot 20, within the time period from the current time to the threshold time before, based on the acquired presence/interest information group. is determined (S633). For example, the interaction unit 220 selects presence interest information (hereinafter referred to as “target The presence/absence of the relevant time period is determined based on the existence interest information.

該当する時間帯が有る場合(S633でYes)、インタラクション部220は、各対象存在関心情報の「関心方向判断元データID」に係るデータ(例えば、動画データ等)を取得する(S634)。続いて、インタラクション部220は、取得したデータを解析することで、問い合わされた状況(対象顧客が顔を向ける、手を振る等)の発生の有無を判定する(S635)。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S636)。 If there is a corresponding time period (Yes in S633), the interaction unit 220 acquires data (for example, video data, etc.) related to the "interest direction determination source data ID" of each target presence interest information (S634). Subsequently, the interaction unit 220 analyzes the acquired data to determine whether or not the inquired situation (the target customer turns his head, waves his hand, etc.) occurs (S635). Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S636).

一方、ステップS633において該当する時間帯が無い場合(S633でNo)、インタラクション部220は、該当する状況が発生していないことを示す応答を返信する(S637)。 On the other hand, if there is no corresponding time period in step S633 (No in S633), the interaction unit 220 returns a response indicating that the corresponding situation does not occur (S637).

また、インタラクション部220は、対象顧客による当該ロボット20に対する音声対話(例えば、話しかける等)が継続している状況の発生の有無の問い合わせ(図22のS270の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(S641でYes)、ステップS642~S644において、ステップS632~S634と同様の処理を実行する。続いて、インタラクション部220は、取得したデータを解析することで、問い合わされた状況(対象顧客が話しかける等)の発生の有無を判定する(S645)。例えば、インタラクション部220は、「音圧の継続性」、「音声認識による対話性言語の出現頻度」、「口元画像による発話判定」等を行うことで、対象顧客による音声対話の継続の有無を判定する。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S646)。 Further, when the interaction unit 220 receives from the server device 10 an inquiry (inquiry at S270 in FIG. 22) as to whether or not there is a situation in which the target customer continues voice interaction (for example, talking) to the robot 20 ( Yes in S641), in steps S642 to S644, the same processing as in steps S632 to S634 is executed. Subsequently, the interaction unit 220 analyzes the acquired data to determine whether or not the inquired situation (such as the target customer talking to the customer) has occurred (S645). For example, the interaction unit 220 determines whether or not the target customer continues the voice dialogue by performing "continuity of sound pressure", "frequency of appearance of interactive language by voice recognition", "determination of utterance by mouth image", and the like. judge. Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S646).

一方、ステップS643において該当する時間帯が無い場合(S643でNo)、インタラクション部220は、該当する状況が発生していないことを示す応答を返信する(S647)。 On the other hand, if there is no relevant time period in step S643 (No in S643), the interaction unit 220 returns a response indicating that the relevant situation does not occur (S647).

また、インタラクション部220は、対象顧客が当該ロボット20のユーザインタフェースに積極的にアクセス(例えば、ボタン押下が複数回発生)している状況の発生の有無の問い合わせ(図22のS272の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(S651でYes)、インタラクション部220は、ステップS652~S654において、図45のステップS622~S624と同様の処理を実行する。 In addition, the interaction unit 220 makes an inquiry (inquiry of S272 in FIG. 22) as to whether or not the target customer is actively accessing the user interface of the robot 20 (for example, pressing a button multiple times). When receiving from the server device 10 (Yes in S651), the interaction unit 220 performs the same processing as steps S622 to S624 in FIG. 45 in steps S652 to S654.

また、インタラクション部220は、対象顧客に対する当該ロボット20の顔向け又は手振りが閾値以上の時間継続している状況の発生の有無の問い合わせ(図23のS274の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(図47:S661でYes)、現時点から閾値時間前までの対象顧客に係る動作ログ群(図17)を、動作ログ記憶部252から取得する(S662)。 Further, when the interaction unit 220 receives from the server device 10 an inquiry (inquiry of S274 in FIG. 23) as to whether or not there is a situation in which the robot 20 continues to face or gesture toward the target customer for a time equal to or longer than a threshold (inquiry of S274 in FIG. 23) ( 47: Yes in S661), the operation log group (FIG. 17) related to the target customer from the current time to the threshold time ago is acquired from the operation log storage unit 252 (S662).

図49は、動作ログ記憶部252の構成例を示す図である。動作ログ記憶部252における1つの行(レコード)は、当該ロボット20がいずれかの顧客に対して行った1つの動作に対応するログ(動作ログ)に該当する。各動作ログは、「日時」、「顧客ID」、「動作内容」及び「動作時間」等を含む。 FIG. 49 is a diagram showing a configuration example of the operation log storage unit 252. As shown in FIG. One row (record) in the action log storage unit 252 corresponds to a log (action log) corresponding to one action performed by the robot 20 with respect to any customer. Each operation log includes "date and time", "customer ID", "operation details", "operation time", and the like.

「日時」は、動作が発生した日時である。「顧客ID」は、動作の対象の顧客の顧客IDである。「動作内容」は、動作内容の詳細を示す情報である。「動作時間」は、動作の継続時間である。 “Date and time” is the date and time when the action occurred. "Customer ID" is the customer ID of the customer to be operated. "Operation content" is information indicating details of the operation content. "Action time" is the duration of the action.

ステップS662では、「顧客ID」が対象顧客の顧客IDであり、かつ、「日時」が現時点から閾値時間前までの動作ログ群が取得される。 In step S662, a group of operation logs whose "customer ID" is the customer ID of the target customer and whose "date and time" is from the current time to the threshold time ago is acquired.

続いて、インタラクション部220は、当該動作ログ群に基づいて、問い合わされた状況の発生の有無を判定する(S663)。例えば、インタラクション部220は、取得された動作ログの中で、「動作内容」に「顔向け」又は「手振り」を含む動作ログの「動作時間」の総和が閾値以上であれば当該状況が発生していると判定し、そうでなければ当該状況が発生していないと判定する。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S664)。 Subsequently, the interaction unit 220 determines whether or not the inquired situation occurs based on the operation log group (S663). For example, the interaction unit 220 determines that the situation occurs if the sum of the "action time" of the action log that includes "face facing" or "hand gesture" in the "action content" in the acquired action log is equal to or greater than a threshold value. Otherwise, it is determined that the situation has not occurred. Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S664).

また、インタラクション部220は、対象顧客に対する当該ロボット20の音声発話が、閾値以上の時間継続している状況の発生の有無の問い合わせ(図23のS276の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(S671でYes)、ステップS662と同様の動作ログ群を動作ログ記憶部252(図49)から取得する(S672)。 Further, when the interaction unit 220 receives from the server device 10 an inquiry (inquiry of S276 in FIG. 23) as to whether or not there is a situation in which the voice utterance of the robot 20 to the target customer continues for a time equal to or longer than the threshold (S671 Yes), the same operation log group as in step S662 is acquired from the operation log storage unit 252 (FIG. 49) (S672).

続いて、インタラクション部220は、当該動作ログ群に基づいて、問い合わされた状況の発生の有無を判定する(S673)。例えば、インタラクション部220は、取得された動作ログの中で、「動作内容」に「音声発話」を含む動作ログの「動作時間」の総和が、閾値以上であれば当該状況が発生していると判定し、そうでなければ当該状況が発生していないと判定する。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S674)。 Subsequently, the interaction unit 220 determines whether or not the inquired situation occurs based on the operation log group (S673). For example, the interaction unit 220 determines that the situation has occurred if the sum of the "operation time" of the acquired operation log that includes "voice utterance" in the "operation content" is equal to or greater than a threshold value. Otherwise, it is determined that the situation has not occurred. Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S674).

また、インタラクション部220は、対象顧客に対する当該ロボット20の情報提示が、閾値以上の時間継続している状況の発生の有無の問い合わせ(図23のS278の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(S681でYes)、ステップS662と同様の動作ログ群を動作ログ記憶部252(図49)から取得する(S682)。 Further, when the interaction unit 220 receives from the server device 10 an inquiry (inquiry of S278 in FIG. 23) as to whether or not there is a situation in which the information presentation of the robot 20 to the target customer continues for a time equal to or longer than the threshold (S681 Yes), the same operation log group as in step S662 is acquired from the operation log storage unit 252 (FIG. 49) (S682).

続いて、インタラクション部220は、当該動作ログ群に基づいて、問い合わされた状況の発生の有無を判定する(S683)。例えば、インタラクション部220は、取得された動作ログの中で、「動作内容」に「情報提示」を含む動作ログの「動作時間」の総和が、閾値以上であれば当該状況が発生していると判定し、そうでなければ当該状況が発生していないと判定する。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S684)。 Subsequently, the interaction unit 220 determines whether or not the inquired situation occurs based on the operation log group (S683). For example, the interaction unit 220 determines that the situation has occurred if the sum of the "operation time" of the acquired operation log that includes "information presentation" in the "operation content" is equal to or greater than a threshold value. Otherwise, it is determined that the situation has not occurred. Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S684).

また、インタラクション部220は、対象顧客が当該ロボット20周辺で、長時間、他の人と顔を向け合っている状況の発生の有無の問い合わせ(図23のS280の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(S691でYes)、対象顧客の顧客IDに関連付く存在関心情報群の中で「生成時刻」が現時点から閾値時間前までの存在関心情報群(図17)を、存在関心情報記憶部253から取得する(S692)。なお、当該ロボット20とサービス提供可能範囲の一部が重複する他のロボット20からサーバ装置10へ送信されている、同時間帯の存在関心情報群もサーバ装置10から取得され、以降の処理対象に含められてもよい。 Further, the interaction unit 220 receives from the server device 10 an inquiry (inquiry at S280 in FIG. 23) as to whether or not the target customer faces another person for a long time around the robot 20. Then (Yes in S691), the existence interest information storage unit 253 stores the existence interest information group ( FIG. (S692). In addition, a group of existence interest information in the same time period, which is transmitted to the server device 10 from other robots 20 whose service provision range partially overlaps with the robot 20, is also acquired from the server device 10 and processed thereafter. may be included in

続いて、インタラクション部220は、取得した存在関心情報群に基づいて、問い合わされた状況の発生の有無を判定する(S693)。例えば、インタラクション部220は、当該存在関心情報群における、対象顧客に対応する「範囲内関心方向ベクトル」に基づいて、当該状況の発生の有無を判定する。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S694)。 Subsequently, the interaction unit 220 determines whether or not the inquired situation occurs, based on the acquired existence interest information group (S693). For example, the interaction unit 220 determines whether or not the situation occurs based on the "in-range interest direction vector" corresponding to the target customer in the existence interest information group. Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S694).

また、インタラクション部220は、対象顧客が他の人と音声対話を継続している状況の発生の有無の問い合わせ(図23のS282の問い合わせ)をサーバ装置10から受信すると(S701でYes)、ステップS692と同様に存在関心情報群(図17)を取得する(S702)。 Further, when the interaction unit 220 receives from the server device 10 an inquiry (inquiry of S282 in FIG. 23) as to whether or not there is a situation in which the target customer continues voice conversation with another person (Yes in S701), step Similar to S692, the existence interest information group (FIG. 17) is acquired (S702).

続いて、インタラクション部220は、取得した存在関心情報群に基づいて、問い合わされた状況の発生の有無を判定する(S703)。例えば、インタラクション部220は、ステップS693と同様の判定を行い、当該判定において対象顧客が、長時間、他の人と顔を向け合っていると判定した場合に、当該存在関心情報群の各存在関心情報の「関心方向判断元データID」に係る動画データを解析して、対象顧客による音声対話の有無を判定する。続いて、インタラクション部220は、判定結果をサーバ装置10へ返信する(S704)。 Subsequently, the interaction unit 220 determines whether or not the inquired situation occurs based on the acquired existence interest information group (S703). For example, the interaction unit 220 performs the same determination as in step S693, and if it is determined in the determination that the target customer faces another person for a long time, each presence interest information group By analyzing the moving image data related to the "interest direction determination source data ID" of the interest information, it is determined whether or not there is voice interaction by the target customer. Subsequently, the interaction unit 220 returns the determination result to the server device 10 (S704).

図50は、位置計測部212が実行する処理手順の一例を説明するためのフローチャートである。 FIG. 50 is a flow chart for explaining an example of a processing procedure executed by the position measurement unit 212. As shown in FIG.

位置計測部212は、サーバ装置10からのGPS座標の問い合わせを待機している(S801)。例えば、図13のS222のタイミングでサーバ装置10から送信されるGPS座標の問い合わせを受信すると(S801でYes)、位置計測部212は、GPS受信機210が受信するGPS電波に基づいて、当該ロボット20のGPS座標を計算する(S802)。続いて、位置計測部212は、当該GPS座標をサーバ装置10へ返信する(S803)。 The position measurement unit 212 waits for an inquiry about GPS coordinates from the server device 10 (S801). For example, upon receiving an inquiry about GPS coordinates transmitted from the server device 10 at the timing of S222 in FIG. 20 GPS coordinates are calculated (S802). Subsequently, the position measurement unit 212 returns the GPS coordinates to the server device 10 (S803).

上述したように、本実施の形態によれば、不当顧客が検出されると対処策が生成され、当該対処策が実施される。その結果、不当顧客に対してサービスが提供される可能性を高めることができる。したがって、ロボット20による接客の質を向上することができる。 As described above, according to the present embodiment, when an unauthorized customer is detected, countermeasures are generated and the countermeasures are implemented. As a result, it is possible to increase the possibility that services will be provided to unauthorized customers. Therefore, the quality of customer service by the robot 20 can be improved.

なお、本実施の形態においてサーバ装置10が実行する処理は、複数のロボット20のいずれかの一部(例えば一つ)のロボット20又は全部のロボット20が実行してもよい。この場合、当該一部のロボット20又は全部のロボット20は、図6におけるサーバ装置10の機能構成を有してもよい。 It should be noted that the process executed by the server device 10 in the present embodiment may be executed by some (for example, one) of the plurality of robots 20 or by all of the robots 20 . In this case, some of the robots 20 or all of the robots 20 may have the functional configuration of the server device 10 in FIG.

また、本実施の形態では、展示会場等においてロボット20が接客を行う例について説明したが、例えば、展示会場の受け付けや、役所の窓口等におけるロボット20による接客に関して本実施の形態が適用されてもよい。例えば、複数の窓口のいずれかの窓口が空いているにも関わらず、他の窓口におけるロボット20が複数の顧客の対応を行っている場合に、空いている窓口におけるロボット20が、当該他の窓口に並んでいる顧客を勧誘するような制御に関して本実施の形態が適用されてもよい。 Further, in the present embodiment, an example in which the robot 20 serves customers at an exhibition hall or the like has been described. good too. For example, if one of a plurality of counters is vacant and robots 20 at other counters are dealing with a plurality of customers, the robots 20 at the vacant counters may The present embodiment may be applied to control for soliciting customers lined up at the counter.

なお、本実施の形態において、サーバ装置10は、情報処理装置の一例である。サービス成立レベル判定部15は、検出部及び判定部の一例である。対処策候補判定部17は、特定部、第1の特定部及び第2の特定部の一例である。対処策出力部19は、出力部の一例である。存在関心情報は、第1の情報の一例である。サービス経過情報は、第2の情報及び経過情報の一例である。 Note that in the present embodiment, the server device 10 is an example of an information processing device. The service establishment level determination unit 15 is an example of a detection unit and a determination unit. The countermeasure candidate determination unit 17 is an example of the specifying unit, the first specifying unit, and the second specifying unit. The countermeasure output unit 19 is an example of an output unit. Presence interest information is an example of the first information. Service progress information is an example of the second information and progress information.

以上、本発明の実施の形態について詳述したが、本発明は斯かる特定の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、種々の変形・変更が可能である。 Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the present invention is not limited to such specific embodiments, and various modifications can be made within the scope of the gist of the present invention described in the claims. Transformation and change are possible.

以上の説明に関し、更に以下の項を開示する。
(付記1)
特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記特定エリアでサービスを提供する複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
新たにサービス提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を前記複数のロボットと通信可能な情報処理装置に実行させることを特徴とする制御プログラム。
(付記2)
特定エリアでサービスを提供するロボットに、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、当該ロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、当該ロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
当該ロボットがサービスを提供中である場合、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
新たにサービス提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を実行させることを特徴とする制御プログラム。
(付記3)
前記出力する処理は、新たにサービス提供を開始すること報知させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する、
ことを特徴とする付記1又は2記載の制御プログラム。
(付記4)
特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記特定エリアでサービスを提供する複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
前記各ロボットのサービスの提供に関する経過情報に基づいて、前記いずれかのロボットが提供中のサービスのうち、未提供のサービス部分を特定する処理と、
特定した前記未提供のサービス部分の提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を前記複数のロボットと通信可能な情報処理装置に実行させることを特徴とする制御プログラム。
(付記5)
特定エリアでサービスを提供するロボットに、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、当該ロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、当該ロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
当該ロボットがサービスを提供中である場合、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
前記各ロボットのサービスの提供に関するサービス経過情報に基づいて、当該ロボットが提供中のサービスのうち、未提供のサービス部分を特定する処理と、
特定した前記未提供のサービス部分の提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を実行させることを特徴とする制御プログラム。
(付記6)
特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記特定エリアでサービスを提供する複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
新たにサービス提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を前記複数のロボットと通信可能な情報処理装置が実行することを特徴とする制御方法。
(付記7)
特定エリアでサービスを提供するロボットが、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、当該ロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、当該ロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
当該ロボットがサービスを提供中である場合、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
新たにサービス提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を実行することを特徴とする制御方法。
(付記8)
特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記特定エリアでサービスを提供する複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
前記各ロボットのサービスの提供に関する経過情報に基づいて、前記いずれかのロボットが提供中のサービスのうち、未提供のサービス部分を特定する処理と、
特定した前記未提供のサービス部分の提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を前記複数のロボットと通信可能な情報処理装置が実行することを特徴とする制御方法。
(付記9)
特定エリアでサービスを提供するロボットが、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、当該ロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、当該ロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
当該ロボットがサービスを提供中である場合、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
前記各ロボットのサービスの提供に関するサービス経過情報に基づいて、当該ロボットが提供中のサービスのうち、未提供のサービス部分を特定する処理と、
特定した前記未提供のサービス部分の提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を実行することを特徴とする制御方法。
(付記10)
特定エリアでサービスを提供する複数のロボットと通信可能な情報処理装置であって、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する検出部と、
前記各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する判定部と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する特定部と、
新たにサービス提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
(付記11)
特定エリアでサービスを提供する複数のロボットと通信可能な情報処理装置であって、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する検出部と、
前記各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する判定部と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、サービスを提供中ではない他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する第1の特定部と、
前記各ロボットのサービスの提供に関する経過情報に基づいて、前記いずれかのロボットが提供中のサービスのうち、未提供のサービス部分を特定する第2の特定部と、
特定した前記未提供のサービス部分の提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
With respect to the above description, the following items are further disclosed.
(Appendix 1)
A process of detecting a person who is interested in any one of a plurality of robots providing services in the specific area based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area. When,
a process of determining whether any one of the robots is providing a service based on second information indicating whether each robot is providing a service;
If any of the robots is providing a service, a process of identifying other robots that are not providing the service among the plurality of robots based on the second information;
a process of outputting an instruction to start providing a new service to the identified other robot;
is executed by an information processing device capable of communicating with the plurality of robots.
(Appendix 2)
For robots that provide services in specific areas,
A process of detecting a person who is interested in the robot based on the first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
a process of determining whether or not each robot is providing a service based on second information indicating whether or not the robot is providing a service;
If the robot is providing a service, a process of identifying another robot that is not providing the service based on the second information;
a process of outputting an instruction to start providing a new service to the identified other robot;
A control program characterized by executing
(Appendix 3)
In the outputting process, an instruction for notifying that a new service provision is started is output to the specified other robot;
A control program according to appendix 1 or 2, characterized by:
(Appendix 4)
A process of detecting a person who is interested in any one of a plurality of robots providing services in the specific area based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area. When,
a process of determining whether any one of the robots is providing a service based on second information indicating whether each robot is providing a service;
If any of the robots is providing a service, a process of identifying other robots that are not providing the service among the plurality of robots based on the second information;
A process of identifying a service portion that has not been provided among the services that are being provided by any of the robots, based on the progress information regarding the provision of the services of each of the robots;
a process of outputting an instruction to start providing the identified unprovided service portion to the identified other robot;
is executed by an information processing device capable of communicating with the plurality of robots.
(Appendix 5)
For robots that provide services in specific areas,
A process of detecting a person who is interested in the robot based on the first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
a process of determining whether or not each robot is providing a service based on second information indicating whether or not the robot is providing a service;
If the robot is providing a service, a process of identifying another robot that is not providing the service based on the second information;
A process of identifying a service part that has not been provided among the services being provided by the robot based on the service progress information regarding the provision of the service of each robot;
a process of outputting an instruction to start providing the identified unprovided service portion to the identified other robot;
A control program characterized by executing
(Appendix 6)
A process of detecting a person who is interested in any one of a plurality of robots providing services in the specific area based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area. When,
a process of determining whether any one of the robots is providing a service based on second information indicating whether each robot is providing a service;
If any of the robots is providing a service, a process of identifying other robots that are not providing the service among the plurality of robots based on the second information;
a process of outputting an instruction to start providing a new service to the identified other robot;
is executed by an information processing device capable of communicating with the plurality of robots.
(Appendix 7)
A robot that provides services in a specific area
A process of detecting a person who is interested in the robot based on the first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
a process of determining whether or not each robot is providing a service based on second information indicating whether or not the robot is providing a service;
If the robot is providing a service, a process of identifying another robot that is not providing the service based on the second information;
a process of outputting an instruction to start providing a new service to the identified other robot;
A control method characterized by executing
(Appendix 8)
A process of detecting a person who is interested in any one of a plurality of robots providing services in the specific area based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area. When,
a process of determining whether any one of the robots is providing a service based on second information indicating whether each robot is providing a service;
If any of the robots is providing a service, a process of identifying other robots that are not providing the service among the plurality of robots based on the second information;
A process of identifying a service portion that has not been provided among the services that are being provided by any of the robots, based on the progress information regarding the provision of the services of each of the robots;
a process of outputting an instruction to start providing the identified unprovided service portion to the identified other robot;
is executed by an information processing device capable of communicating with the plurality of robots.
(Appendix 9)
A robot that provides services in a specific area
A process of detecting a person who is interested in the robot based on the first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
a process of determining whether or not each robot is providing a service based on second information indicating whether or not the robot is providing a service;
If the robot is providing a service, a process of identifying another robot that is not providing the service based on the second information;
A process of identifying a service part that has not been provided among the services being provided by the robot based on the service progress information regarding the provision of the service of each robot;
a process of outputting an instruction to start providing the identified unprovided service portion to the identified other robot;
A control method characterized by executing
(Appendix 10)
An information processing device capable of communicating with a plurality of robots that provide services in a specific area,
a detection unit that detects a person who is interested in one of the plurality of robots based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
a determination unit that determines whether or not any of the robots is providing a service based on second information indicating whether or not each robot is providing the service;
a specifying unit that specifies, when any one of the robots is providing a service, another robot that is not providing the service among the plurality of robots based on the second information;
an output unit that outputs an instruction to start providing a new service to the specified other robot;
An information processing device comprising:
(Appendix 11)
An information processing device capable of communicating with a plurality of robots that provide services in a specific area,
a detection unit that detects a person who is interested in one of the plurality of robots based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
a determination unit that determines whether or not any of the robots is providing a service based on second information indicating whether or not each robot is providing the service;
a first identifying unit that, when one of the robots is providing a service, identifies another robot among the plurality of robots that is not providing the service based on the second information;
a second identifying unit that identifies a portion of the service that is being provided by one of the robots that has not yet been provided, based on the progress information regarding the provision of the service by each of the robots;
an output unit that outputs to the identified other robot an instruction to start providing the identified unprovided service portion;
An information processing device comprising:

10 サーバ装置
11 全体空間把握部
12 シナリオ整合部
13 ロボット位置把握部
14 存在関心把握部
15 サービス成立レベル判定部
16 周辺ロボット特定部
17 対処策候補判定部
18 対処策選択部
19 対処策出力部
20 ロボット
100 ドライブ装置
101 記録媒体
102 補助記憶装置
103 メモリ装置
104 CPU
105 インタフェース装置
121 空間情報DB
122 シナリオDB
123 ロボット統括DB
124 調査DB
125 不当顧客DB
126 周辺ロボットDB
127 対処策候補DB
128 対処策DB
201 CPU
202 補助記憶装置
203 メモリ装置
204 無線通信装置
205 UI装置
206 人感センサ
207 カメラ
208 マイク
209 スピーカ
210 GPS受信機
211 シナリオ管理部
212 位置計測部
213 操作検知部
214 存在認識部
215 存在方向認識部
216 存在距離認識部
217 関心方向認識部
218 存在関心情報生成部
219 動作ログ生成部
220 インタラクション部
221 サービス制御部
222 サービス実行部
251 操作ログ記憶部
252 動作ログ記憶部
253 存在関心情報記憶部
254 シナリオ記憶部
B バス
10 Server device 11 Overall space grasping unit 12 Scenario matching unit 13 Robot position grasping unit 14 Presence interest grasping unit 15 Service availability level determining unit 16 Surrounding robot identifying unit 17 Countermeasure candidate determining unit 18 Countermeasure selecting unit 19 Countermeasure output unit 20 Robot 100 Drive device 101 Recording medium 102 Auxiliary storage device 103 Memory device 104 CPU
105 Interface device 121 Spatial information DB
122 Scenario DB
123 Robot Management DB
124 Survey DB
125 Unfair Customer Database
126 Peripheral Robot DB
127 Countermeasure Candidate DB
128 Countermeasure DB
201 CPUs
202 Auxiliary storage device 203 Memory device 204 Wireless communication device 205 UI device 206 Human sensor 207 Camera 208 Microphone 209 Speaker 210 GPS receiver 211 Scenario management unit 212 Position measurement unit 213 Operation detection unit 214 Presence recognition unit 215 Presence direction recognition unit 216 Existence distance recognition unit 217 Interest direction recognition unit 218 Existence interest information generation unit 219 Operation log generation unit 220 Interaction unit 221 Service control unit 222 Service execution unit 251 Operation log storage unit 252 Operation log storage unit 253 Existence interest information storage unit 254 Scenario storage Part B Bus

Claims (10)

特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記特定エリアでサービスを提供する機能を有する複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記複数のロボットそれぞれがサービスを提供中であるか否かと提供中のサービスが終了する前の残り時間とを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、前記サービスと異なるサービスを提供中であって、前記サービスの提供を交代可能な他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
前記サービスの提供を交代させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を前記複数のロボットと通信可能な情報処理装置に実行させることを特徴とする制御プログラム。
A person who is interested in one of a plurality of robots having a function of providing services in the specific area is identified based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area. a process to detect;
Whether any of the robots is providing a service based on second information indicating whether each of the plurality of robots is providing the service and the remaining time before the service being provided ends. A process of determining whether or not
If any of the robots is providing a service, another robot, among the plurality of robots, that is providing a service different from the service and is capable of alternately providing the service is determined from the second information. a process of identifying based on
a process of outputting an instruction to alternate the provision of the service to the identified other robot;
is executed by an information processing device capable of communicating with the plurality of robots.
特定エリアでサービスを提供する機能を有するロボットに、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、当該ロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記特定エリアでサービスを提供する機能を有する各ロボットがサービスを提供中であるか否かと提供中のサービスが終了する前の残り時間とを示す第2の情報に基づいて、当該ロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
当該ロボットがサービスを提供中である場合、前記サービスと異なるサービスを提供中であって、前記サービスの提供を交代可能な他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
前記サービスの提供を交代させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を実行させることを特徴とする制御プログラム。
A robot that has the function of providing services in a specific area,
A process of detecting a person who is interested in the robot based on the first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
Based on the second information indicating whether or not each robot having the function of providing service in the specific area is providing the service and the remaining time before the service being provided ends, the robot provides the service. a process of determining whether or not it is being provided;
If the robot is providing a service, a process of identifying another robot that is providing a service different from the service and that can take over the provision of the service based on the second information;
a process of outputting an instruction to alternate the provision of the service to the identified other robot;
A control program characterized by executing
特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記特定エリアでサービスを提供する機能を有する複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記複数のロボットそれぞれがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、当該ロボットが提供中の前記サービスが開始されてからの経過時間が所定時間以内であるか否かを判定し、前記経過時間が所定時間以内である場合、前記関心を持っている人物を当該ロボットが提供中の前記サービスに誘う指示を前記ロボットに出力する処理と、
を前記複数のロボットと通信可能な情報処理装置に実行させることを特徴とする制御プログラム。
A person who is interested in one of a plurality of robots having a function of providing services in the specific area is identified based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area. a process to detect;
a process of determining whether any one of the robots is providing a service based on second information indicating whether each of the plurality of robots is providing a service;
If any of the robots is providing a service, it is determined whether or not the elapsed time since the start of the service being provided by the robot is within a predetermined period of time, and the elapsed time is within the predetermined period of time. , a process of outputting to the robot an instruction to invite the interested person to the service being provided by the robot;
is executed by an information processing device capable of communicating with the plurality of robots.
特定エリアでサービスを提供する機能を有するロボットに、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、当該ロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記特定エリアでサービスを提供する機能を有する各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、当該ロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
当該ロボットがサービスを提供中である場合、当該ロボットが提供中の前記サービスが開始されてからの経過時間が所定時間以内であるか否かを判定し、前記経過時間が所定時間以内である場合、前記関心を持っている人物を当該ロボットが提供中の前記サービスに誘う指示を前記ロボットに出力する処理と、
を実行させることを特徴とする制御プログラム。
A robot that has the function of providing services in a specific area,
A process of detecting a person who is interested in the robot based on the first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
a process of determining whether or not each robot having a function of providing a service in the specific area is providing a service based on second information indicating whether the robot is providing the service; ,
If the robot is providing a service, determine whether the elapsed time since the start of the service being provided by the robot is within a predetermined period of time, and if the elapsed time is within the predetermined period of time. , a process of outputting to the robot an instruction to invite the interested person to the service being provided by the robot;
A control program characterized by executing
特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記特定エリアでサービスを提供する機能を有する複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記複数のロボットそれぞれがサービスを提供中であるか否かと提供中のサービスが終了する前の残り時間とを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、前記サービスと異なるサービスを提供中であって、前記サービスの提供を交代可能な他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
前記サービスの提供を交代させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を前記複数のロボットと通信可能な情報処理装置が実行することを特徴とする制御方法。
A person who is interested in one of a plurality of robots having a function of providing services in the specific area is identified based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area. a process to detect;
Whether any of the robots is providing a service based on second information indicating whether each of the plurality of robots is providing the service and the remaining time before the service being provided ends. A process of determining whether or not
If any of the robots is providing a service, another robot, among the plurality of robots, that is providing a service different from the service and is capable of alternately providing the service is determined from the second information. a process of identifying based on
a process of outputting an instruction to alternate the provision of the service to the identified other robot;
is executed by an information processing device capable of communicating with the plurality of robots.
特定エリアでサービスを提供する機能を有するロボットが、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、当該ロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記特定エリアでサービスを提供する機能を有する各ロボットがサービスを提供中であるか否かと提供中のサービスが終了する前の残り時間とを示す第2の情報に基づいて、当該ロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
当該ロボットがサービスを提供中である場合、前記サービスと異なるサービスを提供中であって、前記サービスの提供を交代可能な他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する処理と、
前記サービスの提供を交代させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する処理と、
を実行することを特徴とする制御方法。
A robot that has the function of providing services in a specific area,
A process of detecting a person who is interested in the robot based on the first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
Based on the second information indicating whether or not each robot having the function of providing service in the specific area is providing the service and the remaining time before the service being provided ends, the robot provides the service. a process of determining whether or not it is being provided;
If the robot is providing a service, a process of identifying another robot that is providing a service different from the service and that can take over the provision of the service based on the second information;
a process of outputting an instruction to alternate the provision of the service to the identified other robot;
A control method characterized by executing
特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記特定エリアでサービスを提供する機能を有する複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記複数のロボットそれぞれがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、当該ロボットが提供中の前記サービスが開始されてからの経過時間が所定時間以内であるか否かを判定し、前記経過時間が所定時間以内である場合、前記関心を持っている人物を当該ロボットが提供中の前記サービスに誘う指示を前記ロボットに出力する処理と、
を前記複数のロボットと通信可能な情報処理装置が実行することを特徴とする制御方法。
A person who is interested in one of a plurality of robots having a function of providing services in the specific area is identified based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area. a process to detect;
a process of determining whether any one of the robots is providing a service based on second information indicating whether each of the plurality of robots is providing a service;
If any of the robots is providing a service, it is determined whether or not the elapsed time since the start of the service being provided by the robot is within a predetermined period of time, and the elapsed time is within the predetermined period of time. , a process of outputting to the robot an instruction to invite the interested person to the service being provided by the robot;
is executed by an information processing device capable of communicating with the plurality of robots.
特定エリアでサービスを提供する機能を有するロボットが、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、当該ロボットに関心を持っている人物を検出する処理と、
前記特定エリアでサービスを提供する機能を有する各ロボットがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、当該ロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する処理と、
当該ロボットがサービスを提供中である場合、当該ロボットが提供中の前記サービスが開始されてからの経過時間が所定時間以内であるか否かを判定し、前記経過時間が所定時間以内である場合、前記関心を持っている人物を当該ロボットが提供中の前記サービスに誘う指示を前記ロボットに出力する処理と、
を実行することを特徴とする制御方法。
A robot that has the function of providing services in a specific area,
A process of detecting a person who is interested in the robot based on the first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
a process of determining whether or not each robot having a function of providing a service in the specific area is providing a service based on second information indicating whether the robot is providing the service; ,
If the robot is providing a service, determine whether the elapsed time since the start of the service being provided by the robot is within a predetermined period of time, and if the elapsed time is within the predetermined period of time. , a process of outputting to the robot an instruction to invite the interested person to the service being provided by the robot;
A control method characterized by executing
特定エリアでサービスを提供する機能を有する複数のロボットと通信可能な情報処理装置であって、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する検出部と、
前記複数のロボットそれぞれがサービスを提供中であるか否かと提供中のサービスが終了する前の残り時間とを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する判定部と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、前記複数のロボットのうち、前記サービスと異なるサービスを提供中であって、前記サービスの提供を交代可能な他のロボットを前記第2の情報に基づいて特定する特定部と、
新たにサービス提供を開始させる指示を、特定した前記他のロボットに出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
An information processing device capable of communicating with a plurality of robots having a function of providing services in a specific area,
a detection unit that detects a person who is interested in one of the plurality of robots based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
Whether any of the robots is providing a service based on second information indicating whether each of the plurality of robots is providing the service and the remaining time before the service being provided ends. A determination unit that determines whether or not
If any of the robots is providing a service, another robot, among the plurality of robots, that is providing a service different from the service and is capable of alternately providing the service is determined from the second information. an identification part that identifies based on
an output unit that outputs an instruction to start providing a new service to the specified other robot;
An information processing device comprising:
特定エリアでサービスを提供する機能を有する複数のロボットと通信可能な情報処理装置であって、
前記特定エリアに存在する各人物の関心の方向を示す第1の情報に基づいて、前記複数のロボットのうち、いずれかのロボットに関心を持っている人物を検出する検出部と、
前記複数のロボットそれぞれがサービスを提供中であるか否かを示す第2の情報に基づいて、前記いずれかのロボットがサービスを提供中であるか否かを判定する判定部と、
前記いずれかのロボットがサービスを提供中である場合、当該ロボットが提供中の前記サービスが開始されてからの経過時間が所定時間以内であるか否かを判定し、前記経過時間が所定時間以内である場合、前記関心を持っている人物を当該ロボットが提供中の前記サービスに誘う指示を前記ロボットに出力する出力部と、
を有することを特徴とする情報処理装置。
An information processing device capable of communicating with a plurality of robots having a function of providing services in a specific area,
a detection unit that detects a person who is interested in one of the plurality of robots based on first information indicating the direction of interest of each person present in the specific area;
a determination unit that determines whether any one of the robots is providing a service based on second information indicating whether each of the plurality of robots is providing the service;
If any of the robots is providing a service, it is determined whether or not the elapsed time since the start of the service being provided by the robot is within a predetermined period of time, and the elapsed time is within the predetermined period of time. , an output unit that outputs to the robot an instruction to invite the interested person to the service being provided by the robot;
An information processing device comprising:
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