JP2016059808A - ロボットによるユーザアシスタンス - Google Patents

Abstract

【課題】ロボットによって視覚障害者を危険から保護する。
【解決手段】ロボットによって視覚障害のあるユーザを危険から保護するシステムが実行する方法であって、前記ユーザに対して脅威となりうる対象物が存在する地点である関心地点を取得する関心地点取得ステップと、前記関心地点が、視覚障害のあるユーザにとって脅威となりうるかを、前記ユーザの位置に基づいて判定するリスク判定ステップと、前記ユーザから前記関心地点までの距離である第一の距離が、第一の閾値を満たすか否かに基づいて、前記ユーザを保護するためのロボットの移動先を決定する保護判定ステップと、前記移動先に前記ロボットを移動させる命令を発行する移動ステップと、を含む。
【選択図】図１

Description

本発明は、ユーザを危険から保護するためのロボットに関する。

（関連出願への相互参照）
本出願は、"ROBOT ASSISTANCE FOR DETECTING, MANAGING, AND MITIGATING RISK"と題
され、２０１４年９月１２日に出願された、米国特許出願第１４／４８５，５４４号の優先権を主張する。当該出願は、その全体が本明細書中に参照として組み込まれる。

視覚障害を持った人々は、危険もしくは不快な状況が近くに存在することに気付かないことがあるため、自由な移動が難しい。例えば、段差、オブジェクト、障害物などが、視覚障害者の安全にとって脅威となりうる。
一方、これらの危険に対し、視覚障害者をガイドするシステムが存在する。しかし、ガイドされた人が、ガイダンスに厳密に従えるという保証は無い。例えば、ガイドされた経路からの逸脱は、潜在的な危険となりうる。

また、視覚障害者が、健常者の近くで移動しようとしたような場合、危険が動的に変化する。健常者は自由に動き回るためである。また、群衆が存在する場合、多くの人が近くを足早に通過するため、視覚障害者は不快に感じる場合がある。

既存の技術において、視覚障害者が、片手もしくは両手でロボットを握るというものがある。当該ロボットは、所定の方向に移動し、利用者がそれに続いて移動する。
ロボットは、ユーザと他のオブジェクトとの間に位置するため、何らかの危険が迫った場合、まずロボットがこれを受け止める。したがって、ユーザを、正面から到来する危険から直接保護することができる。
しかし、このようなロボットは、正面以外の他の方向から出現する危険や不快な状況からユーザを保護することはできない。

本発明は、上記の問題点を考慮してなされたものであり、ロボットによって視覚障害者を危険から保護する方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するための、本発明の革新的な一形態に係るシステムは、
ロボットによって視覚障害のあるユーザを危険から保護するシステムであって、前記ユーザに対して脅威となりうる対象物が存在する地点である関心地点を取得する関心地点取得手段と、前記関心地点が、視覚障害のあるユーザにとって脅威となりうるかを、前記ユーザの位置に基づいて判定するリスク判定手段と、前記ユーザから前記関心地点までの距離である第一の距離が、第一の閾値を満たすか否かに基づいて、前記ユーザを保護するためのロボットの移動先を決定する保護判定手段と、前記移動先に前記ロボットを移動させる命令を発行する移動手段と、を有することを特徴とする。

また、本発明の革新的な一形態に係る方法は、
ロボットによって視覚障害のあるユーザを危険から保護するシステムが実行する方法であって、前記ユーザに対して脅威となりうる対象物が存在する地点である関心地点を取得する関心地点取得ステップと、前記関心地点が、視覚障害のあるユーザにとって脅威とな
りうるかを、前記ユーザの位置に基づいて判定するリスク判定ステップと、前記ユーザから前記関心地点までの距離である第一の距離が、第一の閾値を満たすか否かに基づいて、前記ユーザを保護するためのロボットの移動先を決定する保護判定ステップと、前記移動先に前記ロボットを移動させる命令を発行する移動ステップと、を含むことを特徴とする。

また、これらの形態の一つ以上の他の実装として、方法、システム、装置、これらのためのコンピュータプログラム、その他の実装などが含まれる。

これらの実装例は、以下の特徴のうち一つ以上を任意に含んでいてもよい。
例えば、前記第一の閾値は、前記関心地点のタイプに基づいて算出された値であることを特徴としてもよい。
また、前記ユーザに警告を行うか否かを判定し、前記ユーザに警告を行う警告ステップをさらに含むことを特徴としてもよい。
また、前記警告は、音声による警告、または、触覚による警告のいずれかであってもよい。
また、前記警告ステップでは、前記ユーザに触覚フィードバックを与える機能を有する杖またはベルトに警告を送信することを特徴としてもよい。
また、リスク要因またはユーザの経路に基づいて、前記関心地点の前記ユーザに対する脅威の度合いを推定する推定ステップをさらに含み、前記保護判定ステップでは、前記第一の距離が、前記第一の閾値を満たさない場合に、前記脅威の度合いに基づいて信頼度をさらに決定することを特徴としてもよい。
また、前記保護判定ステップでは、前記第一の距離が前記第一の閾値を満たさない場合であって、かつ、前記信頼度が第二の閾値を満たす場合に、前記ユーザを保護するためのロボットの移動先を決定することを特徴としてもよい。
また、前記関心地点は、段差、固定障害物、移動オブジェクトのうちのいずれかが存在する地点であってもよい。

本明細書において、「データ」という語は、本明細書に記載された関数や操作を受ける任意のデジタルデータを指す語として用いる。
デジタルデータとは、例えば、ネットワークサービスデータ、連結性マップデータ、移動（journey）データ、ユーザプロファイルデータ、時刻同期データ、移動履歴データ、
嗜好階層データ、デッドゾーンデータ、ナビゲーション地図データ、メッシュネットワークデータ、速度データ、二つ以上の構成要素（サーバ、車両システム、モバイルデバイス、クライアントデバイス等）によって共有されるデータ、当該二つ以上の構成要素間で転送されるデータなどであるが、これらに限られない。

本明細書によって開示される発明は、特にいくつかの面において有利である。
例えば、ユーザの安全と快適性を守るために、ロボットをユーザの正面以外の重要な位置に配置することができる。結果として、視覚障害者は、怪我をするリスクを減らし、より活動的なライフスタイルを送れるようになる。

なお、本明細書にて述べるシステムの利点はあくまで例であり、他の多数の利点および利益を有し得る。

本発明によると、ロボットによって視覚障害者を危険から保護することができる。

ユーザを保護するロボットを用いたシステムを例示するブロック図である。 リスク管理システムを例示するブロック図である。 ロボットがユーザを保護するシナリオの例を示す図である。 ロボットがユーザを保護する処理の一例を示すフローチャートである。 ロボットがユーザを保護する処理の一例を示すフローチャートである。

以下の説明および添付の図面は本発明を説明するための例示であり、本発明を限定するものではない。図面においては、同様の要素には同一の参照符号を付してある。
また、以下の説明において、ユーザと接触する可能性がある物体やオブジェクト、または、ユーザに害をなす可能性がある物体や場所を「リスク」と称する。
なお、「閾値が満たされる」とは、ある値と所定の閾値との大小関係を比較した結果、当該大小関係が予め定められた関係と適合することを意味する。

（システム概要）
図１は、ユーザを保護するロボットを用いたシステム１００の、一実施形態におけるブロック図を例示したものである。
システム１００は、信号線１０４を介してネットワーク１０５に接続されたサーバ１０７、信号線１１８を介してネットワーク１０５に接続されたロボット１９０と、信号線１２０を介してネットワーク１０５に接続されたもう一つのオプションのロボット１９０からなる。また、ユーザ１０１は、信号線１２０およびオプションの信号線１２２を介してロボットと通信する。

なお、図１には一人のユーザ１０１、一つのサーバ１０７が示されているが、本発明を適用可能なシステムアーキテクチャは、一人以上のユーザ１０１、一つ以上のサーバ１０７を含むことができる。
さらに、図１には、システム１００の構成要素に接続された一つのネットワーク１０５が示されているが、実際には、様々なタイプの一つ以上のネットワーク１０５が、これらの構成要素に接続されていてもよい。

ネットワーク１０５は、有線ネットワークであっても無線ネットワークであってもよく、また、スター型、トークンリング型や当業者に知られているその他の構成を取ることができる。さらにまた、ネットワーク１０５は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）（例えばインターネット）、または、複数の装置が通信に用いる相互接続されたその他の任意のデータパスであってもよい。さらに別の形態では、ネットワーク１０５はピアツーピアネットワークであってもよい。ネットワーク１０５は、複数の異なる通信プロトコルでデータ送信するための通信ネットワークと接続されたり、このような通信ネットワークを含んだりしてもよい。
ある実施形態では、ネットワーク１０５は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信ネットワークや、携帯電話通信ネットワークを含み、ＳＭＳ（ショートメッセージサービス）、ＭＭＳ（マルチメディアメッセージサービス）、ＨＴＴＰ（ハイパーテキスト転送プロトコル）、直接データ接続、ＷＡＰ、電子メールなどのデータを送受信する。
ある実施形態では、ネットワーク１０５は、ロボット１９０に対してＧＰＳナビゲーションを提供するためのＧＰＳ衛星を含んでいてもよい。
また、ネットワーク１０５は、例えば、３Ｇ、４Ｇ、ＬＴＥ、ボイスオーバーＬＴＥ（ＶｏＬＴＥ）といったモバイルデータネットワーク、他のモバイルデータネットワーク、または、モバイルデータネットワークの組合せであってもよい。
一実施形態において、ネットワーク１０５は、異なるネットワークの組合せであってもよい。

ロボット１９０は、メモリとプロセッサを含むコンピュータであり、例えば、ラップト
ップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、タブレットコンピュータ、携帯電話、個人情報端末（ＰＤＡ）、モバイル電子メール装置、携帯ゲーム装置、携帯音楽プレーヤ、コネクテッドデバイスやウェアラブルコンピュータ（スマートウォッチ、スマートグラス、フィットネストラッカー等）、一つ以上のプロセッサが内蔵または接続されたテレビ、車両、ネットワーク１０５へのアクセスが可能なその他の電子機器などである。
ロボット１９０は、リスク管理システム１９９を有している。リスク管理システム１９９は、ある危険をユーザ１０１に警告するシステムである。ユーザ１０１は、聴覚または触覚による通知を通して、ロボット１９０とインタラクションすることができる。
たとえば、ユーザ１０１がリスクに接近しすぎた場合、リスク管理システム１９９は、ロボット１９０に対して、ユーザ１０１に進行方向を変えるよう警告するよう指示する。
他の例では、ロボット１９０は、ユーザ１０１が進むべき方向を振動させるといった、触覚フィードバックを用いてもよい。
また、同時に異なる方向から向かってくるリスクをユーザ１０１に知らせるため、複数のロボット１９０を用いてもよい。複数のロボットがオプションとして用いられてもよいことを示すため、第二のロボット１９０は点線で図示されている。

ロボット１９０は、ユーザに対してネットワークサービスを提供するための機能を有していてもよい。ネットワークサービスとは、ネットワーク１０５を通してアクセスできる任意のサービスである。例えば、ネットワークサービスは、ナビゲーション指示、オーディオストリーミングやビデオストリーミング（例えば、Pandora（登録商標）、Spotify（登録商標）、iTunes（登録商標）、Google Play（登録商標）、Youtube（登録商標）等）、ソーシャルネットワーキング（例えば、Facebook（登録商標）、Google+（登録商標）
、LinkedIn（登録商標）、Tinder（登録商標）、QQ（登録商標）等）、マイクロブログ（例えばTwitter（登録商標）、Tumblr（登録商標）等）、オンラインチャット（例えばSnapChat（登録商標）、WhatsApp（登録商標）等）、オンラインコンテンツシェアリング（
例えばInstagram（登録商標）、Pinterest（登録商標）等）、Ｅメール（例えばGmail（
登録商標）、Outlook（登録商標）、Yahooメール（登録商標）等）、ファイル共有（例えばDropBox（登録商標）、GoogleDrive（登録商標）、MS One Drive（登録商標）、Evernote（登録商標）等）、カレンダとスケジュールサービス（例えばGoogle Calendar（登録
商標）、MS Outlook（登録商標）等）などである。

一実施形態において、リスク管理システム１９９は、サーバ１０７にも格納される。図１中の点線は、リスク管理システム１９９がサーバ１０７に任意に格納されうることを示す。
サーバ１０７は、メモリとプロセッサを含む。
一実施形態において、リスク管理システム１９９は、その一部がロボット１９０に、その一部がサーバ１０７に格納されてもよい。例えば、ロボット１９０は、リスクについての情報をサーバ１０７に送信し、サーバ１０７が当該リスクと閾値とを比較し、ユーザ１０１に通知を与えるか否かを決定してもよい。この場合、サーバ１０７が、判定結果を、ユーザへの通知を行うロボット１９０に対して送信する。

リスク管理システム１９９は、ロボットを用いてユーザ１０１を保護するためのコードおよびルーチンを含む。ユーザ１０１は、例えば盲目であってもよい。
リスク管理システム１９９は、関心地点（Point of Interest、以下ＰＯＩ）を識別す
る。ＰＯＩとは、段差（例えば、側溝やプラットホーム端）、固定された障害物（例えば、建築物や構造物）、移動するオブジェクト（例えば、車や歩行者など）などが存在する地点を表す。
また、リスク管理システム１９９は、ユーザの位置に基づいて、当該ＰＯＩがユーザに危険をもたらすか否かを判定する。そして、リスク管理システム１９９は、距離と信頼度に基づいて、危険の度合いを判定する。
もし、状況が、距離に対する第一の閾値と、信頼度に対する第二の閾値を満たす場合、リスク管理システム１９９は、ユーザを保護するためにロボットをどこに動かすべきかを決定する。
一実施形態において、リスク管理システム１９９は、ロボット１９０に対して、警告（例えば音声による警告や、振動などの触覚による警告）をユーザに与えるように指示する。一実施形態において、リスク管理システム１９９は、警告を発するため、他のデバイスに命令を送信する。例えば、リスク管理システム１９９は、所定の方向を振動させることでリスクから離れるようガイドする機能を有する杖やベルトに、触覚による警告を送信する。

一実施形態において、リスク管理システム１９９は、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェア、コンピュータのプロセッサで実行可能なソフトウェア、または、それらの組み合わせを用いて実装される。
ある実施形態では、リスク管理システム１９９は、装置とサーバの両方に分散して格納されてもよいし、装置とサーバのいずれかのみに格納されてもよい。

（リスク管理システムの例）
図２を参照して、リスク管理システム１９９の例についてより詳しく説明する。
図２は、システム２００のブロック図である。システム２００は、図１に示したシステム１００における、ロボット１９０およびサーバ１０７のいずれかである。また、システム２００は、例として、リスク管理システム１９９、プロセッサ２２５、通信ユニット２４５、センサ２４７、カメラ２４９、モータ２５１、モバイルハードウェア２５３、触覚ユニット２６５、スピーカ２６７、メモリ２２７などを含んでいてもよい。システム２００が有する構成要素は、バス２２０によって通信可能に接続される。

プロセッサ２２５は、算術論理ユニット、マイクロプロセッサ、汎用コントローラ、または、計算を実行して表示装置に表示信号を提供する他のプロセッサアレイ等を含む。
プロセッサ２２５は、バス２２０に結合され、信号線２２６を介して他の構成要素と通信する。
プロセッサ２２５は、データ信号を処理し、そのアーキテクチャは、ＣＩＳＣ（Complex Instruction Set Computer）、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）、これら両方の命令セットの組合せとして実装されたアーキテクチャなど様々なアーキテクチャでありうる。なお、図２には一つのプロセッサ２２５だけが示されているが、複数のプロセッサ２２５が含まれていてもよい。上記以外のプロセッサ、オペレーティングシステム、センサ、表示装置、あるいは物理的構成も採用可能である。

メモリ２２７は、プロセッサ２２５が実行可能な命令やデータを格納する手段である。
メモリ２２７は、バス２２０に結合され、信号線２２８を介して他の構成要素と通信する。格納される命令やデータは、本明細書に示す技術を実行するためのコードを含んでもよい。
メモリ２２７は、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリやその他の既存のメモリ装置であってもよい。一実施形態において、メモリ２２７は、ハードディスクドライブ、フロッピー（登録商標）ディスクドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＯＭ装置、ＤＶＤ−ＲＡＭ装置、ＤＶＤ−ＲＷ装置、フラッシュメモリ装置や情報記憶の分野において既知のその他の大容量記憶装置などの、非一時的（non-volatile）メモリや永久記憶装置を含んでもよい。

図２に示したように、メモリ２２７は、リスクデータ２９２と信頼度データ２９７を格納する。メモリ２２７は、本明細書において説明される機能を提供するための他のデータ
を格納してもよい。

リスクデータ２９２は、例えば、リスク要因、ユーザの経路、当該経路に沿った場所にあるＰＯＩに関連付いたスコアなどを含むが、これに限定されるものではない。
リスク要因とは、リスクの種類（例えば段差、固定障害物、移動オブジェクト）、リスクとユーザとの距離、リスクが移動オブジェクトである場合は当該オブジェクトの速度といったような、リスクに固有な情報である。
リスクデータ２９２は、予め定められた距離の閾値を含んでいてもよい。当該閾値は、ユーザとリスクとの距離が、ユーザとリスクとの間にロボットを動かすべき距離であるか否かを決定するために用いられる。
一実施形態において、リスクデータ２９２は、異なる危険の度合いを判定するために用いられる。例えば、リスクデータ２９２は、ユーザとリスクとの距離に基づいて、低危険度エリアと高危険度エリアに分割される。

信頼度データ２９７は、リスクに対する危険の度合いである信頼度を表すデータであるが、これに限定されるものではない。
例えば、ユーザとリスクとの距離が、所定の閾値よりも小さい場合、当該距離が所定の閾値よりも大きい場合と比較して信頼度は高くなる。
一実施形態において、信頼度データ２９７は、信頼度に対する所定の閾値であって、ロボットを新しい位置に動かすべきか否かの判定に用いる閾値を含む。

通信ユニット２４５は、システム１００に含まれるサーバ１０７とロボット１９０の少なくとも一つに対してデータを送受信する手段である。通信ユニット２４５は、信号線２３０を通してバス２２０に結合する。一実施形態において、通信ユニット２４５は、ネットワーク１０５や他の通信チャネルへの直接的な物理的接続のためのポートを含む。
例えば、通信ユニット２４５は、システム１００の他の構成要素と有線通信を行うためのＵＳＢ、ＳＤ、ＣＡＴ−５または類似のポートを含む。
一実施形態において、通信ユニット２４５は、ＩＥＥＥ８０２．１１、ＩＥＥＥ８０２．１６、ＢｌｕｅＴｏｏｔｈ（登録商標）、または他の適切な無線通信方式を含む、一つまたは複数の無線通信方式を用いて、システム１００の他の構成要素や他の通信チャネルとデータを交換するための無線送受信部を含むことができる。

ある実施形態では、通信ユニット２４５は、携帯電話ネットワークを介して、ショートメッセージサービス（ＳＭＳ）、マルチメディアメッセージサービス（ＭＭＳ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、直接的データ接続、ＷＡＰ、電子メールやその他の適切な種類の電子的通信を含むデータを送信するための携帯無線送受信機を含む。
一実施形態において、通信ユニット２４５は有線ポートとワイヤレストランシーバを含む。
通信ユニット２４５は、ＴＣＰ／ＩＰ、ＨＴＴＰ、ＨＴＴＰＳ、ＳＭＴＰなどを含む標準ネットワークプロトコルを用いて、ファイルやメディアオブジェクトを配布するために、ネットワーク１０５への従来型の接続を提供することもできる。

図２に図示された実装例では、リスク管理システム１９９は、通信モジュール２０２、識別モジュール２０４、距離モジュール２０６、信頼度モジュール２０８、場所モジュール２１０と警告モジュール２１２を含む。
リスク管理システム１９９のこれらのモジュールは、バス２２０によって互いに通信可能に結合する。

ある実施形態では、リスク管理システム１９９のモジュールは、装置とサーバのいずれかのみに格納されてもよいし、複数の装置やサーバに分散して格納および配信されてもよ
い。
さらに、本実施形態で述べるコンポーネント、モジュール、サーバの分離は、全ての実施形態において必要とは限らないことを理解されるべきである。
一実施形態において、記載された構成要素、モジュール、装置またはサーバは、通常、一つの構成要素、モジュール、装置またはサーバに集積されることができる。

センサ２４７は、物理的な変化を感知する任意の装置である。センサ２４７は、信号線２３２を介してバス２２０に結合されている。
一実施形態において、センサ２４７はモーションディテクタである。例えば、センサ２４７は、ロボット１９０の向きを検出するジャイロスコープである。別の例では、センサ２４７は、ロボット１９０の加速度を測るのに用いられる加速度計である。
さらに別の例では、センサ２４７は、ＧＰＳや、無線ネットワークを通じた三角測量等によって位置検出を行う。
一実施形態において、センサ２４７は、通信モジュール２０２を介して位置情報を識別モジュール２０４および距離モジュール２０６に送る。
他の実施形態において、センサ２４７は、メモリ２２７の中に、リスクデータ２９２の一部として位置情報を保存する。

一実施形態において、センサ２４７は深さセンサを含む。
一実施形態において、深さセンサは、例えば赤外線レーザ光のスペックルパターンのような構造化光（structured light）を用いて深さを決定する。
他の実施形態において、深さセンサは、カメラから対象物まで光信号が進むのにかかる時間に基づいて深さを決定する、飛行時間計測式（time-of-flight）の技術を用いて深さを決定する。
深さセンサは、段差や、当該段差の範囲を深さとともに検出するのに用いられてもよい。
一実施形態において、センサ２４７は、深さ情報を、識別モジュール２０４および距離モジュール２０６に送信する。
他の実施形態において、センサ２４７は、リスクデータ２９２の一部として深さデータをメモリ２２７に格納する。

カメラ２４９は、信号線２３４を通してバス２２０に結合された、画像を取得するための物理デバイスである。一実施形態において、カメラ２４９は電気的な画像を取り込む。カメラ２４９は、ＣＣＤ（charge-coupled device）やＣＭＯＳ（complementary metal-oxide semiconductor）といった、視覚的イメージを電気信号に変換するイメージセンサを含む。
一実施形態において、カメラ２４９は、ＰＯＩを識別するために、通信モジュール２０２を介して電気信号を識別モジュール２０４に送信する。
他の実施形態において、カメラ２４９は、リスクデータ２９２の一部として電気信号をメモリ２２７に格納する。

システム２００がロボット１９０である場合において、システム２００は、モータ２５１とモバイルハードウェア２５３を含む。
モータ２５１は、信号線２３６を通してバス２２０に結合する。また、モバイルハードウェア２５３は、信号線２３８を通してバス２２０に結合する。
モバイルハードウェア２５３は、ロボット１９０を動かすためのハードウェア（例えば車輪）である。また、モータ２５１は、モバイルハードウェア２５３を駆動するためのハードウェアである。
モータ２５１とモバイルハードウェア２５３は、ロボット１９０を動かすために用いられる。例えば、信頼度モジュール２０８が、モータ２５１に、モバイルハードウェア２５
３を駆動させ、ユーザとリスクとの間にロボット１９０を再配置するよう命令を行う。

触覚ユニット２６５は、信号線２５２を通してバス２２０に結合された、振動を生成するハードウェアである。
例えば、システム２００が、ユーザと物理的に接触するロボット１９０である場合、触覚ユニット２６５は、振動の方向に移動するようユーザに指示するため、異なる方向を振動させる。
例えば、触覚ユニット２６５は、東西南北の方向にそれぞれ対応する四つの振動するボタンを有していてもよい。他の例では、触覚ユニット２６５は、より精密に方向を指示するための、八つの振動するボタンを有していてもよい。
触覚ユニット２６５は、通信モジュール２０２を介して、警告モジュール２１２から、振動とパターンについての命令を取得する。

スピーカ２６７は、信号線２５４を通してバス２２０に結合された、音声による警告を発するためのハードウェアである。例えば、システム２００がロボット１９０である場合、スピーカ２６７は、通信モジュール２０２を介して、警告モジュール２１２から、ユーザに対して行う指示（例えば、所定の方向へ移動させる指示や、危険な状況であるため直ちに止まるべき旨の指示）などを受信する。

一実施形態において、リスク管理システム１９９のモジュール２０２，２０４，２０６，２０８，２１０，２１２のそれぞれは、以下に記す機能を提供する、プロセッサ２２５で実行可能な一組の命令である。
他の実施形態において、モジュール２０２，２０４，２０６，２０８，２１０，２１２のそれぞれは、メモリ２２７に格納され、システムのプロセッサ２２５によってアクセスされ、実行されてもよい。
モジュール２０２，２０４，２０６，２０８，２１０，２１２のそれぞれは、プロセッサ２２５や、コンピュータ２００の他の構成要素と協調や通信を行うように構成される。
一実施形態において、モジュール２０２，２０４，２０６，２０８，２１０，２１２のそれぞれは、格納され、システム２００のプロセッサによって実行される一つ以上のシンクライアントとして機能してもよい。

通信モジュール２０２は、リスク管理システム１９９とシステム２００の他の構成要素との間の通信を処理するためのルーチンを含むソフトウェアである。通信モジュール２０２は、信号線２２２を通してバス２２０に通信可能に結合する。
通信モジュール２０２は、通信ユニット２４５を介して、サーバ１０７とロボット１９０との間でデータを送受信する。
例えば、通信モジュール２０２は、サーバ１０７が有するリスク管理システム１９９から、「ロボット１９０を新しい位置に移動させる」という情報を、通信ユニット２４５を介して受信する。

一実施形態において、通信モジュール２０２は、リスク管理システム１９９の構成要素からデータを受信し、メモリ２２７に保存する。
一実施形態において、通信モジュール２０２はメモリ２２７からデータを取得し、リスク管理システム１９９の一つ以上の構成要素に送信する。
一実施形態において、通信モジュール２０２は、リスク管理システム１９９の構成要素間の通信を処理してもよい。例えば、通信モジュール２０２は、一つのモジュールからデータを取得し、別のモジュールに送信する。

識別モジュール２０４は、ＰＯＩを識別するためのルーチンを含むソフトウェアである。識別モジュール２０４は、信号線２２４を通してバス２２０に通信可能に結合する。

一実施形態において、識別モジュール２０４は通信モジュール２０２を介してカメラ２４９から画像を取得する。
識別モジュール２０４は、画像から、ユーザの位置と、当該ユーザの近傍にあるＰＯＩを識別する。例えば、識別モジュール２０４は、「道路」といった固定の障害物（固定障害物）や、「歩行者」といった移動する物体（移動オブジェクト）を識別する。なお、障害物とは、路上にある物体でなくてもよい。例えば、車道や側溝といったような、進入すべきでない領域を表すものであってもよい。
識別モジュール２０４は、センサ２４７から、通信ユニット２０２を介して、段差についての情報を取得してもよい。例えば、識別モジュール２０４は、センサ２４７から、地形を表す生のデータを受信し、当該データに基づいて、段差の存在を識別する。
一実施形態において、識別モジュール２０４は、位置を変更するため、モータ２５１に、モバイルハードウェア２５３を駆動する命令を発行し、カメラ２４９に、ＰＯＩについてのさらなる情報を取得するために追加の撮影を行うよう命令を発行する。

距離モジュール２０６は、リスク要因に基づいて危険の度合いを決定し、また、ユーザとＰＯＩとの距離を取得し、当該距離が所定の閾値を満たすかを判定するためのルーチンを含むソフトウェアである。距離モジュール２０６は、信号線２２６を通してバス２２０に通信可能に結合する。

距離モジュール２０６は、識別モジュール２０４から、通信モジュール２０２を介してユーザおよびＰＯＩの位置を取得する。
そして、距離モジュール２０６は、ユーザとＰＯＩとの距離を含んだ「リスク要因」を決定する。例えば、距離モジュール２０６は、ユーザと群衆の中の一人との距離を判定する。

距離モジュール２０６は、所定の閾値を含むリスクデータ２９２を取得し、ユーザとＰＯＩとの距離（第一の距離）を当該閾値と比較する。この結果、第一の距離が閾値を満たす場合、場所モジュール２１０が、ユーザを保護するためにロボット１９０を移動させるべきという判定を行う。例えば、場所モジュール２１０が、リスクとユーザとの間に位置する所定の座標に、ロボット１９０を移動すべきという判定を行う。ロボットの移動先は、ユーザの前方であっても、後方であっても、側方であってもよい。
もし、第一の距離が閾値より大きい場合、一実施形態において、距離モジュール２０６は、距離情報と、他のリスクデータ２９２を信頼度モジュール２０８に送信する。
他の実施形態において、距離モジュール２０６は、リスクデータ２９２をメモリに格納する。

ＰＯＩが移動するオブジェクトである場合、一実施形態において、距離モジュール２０６は、当該オブジェクトに関するリスク要因を判定する。
例えば、距離モジュール２０６は、ユーザの経路とオブジェクトの経路を比較し、もし、ユーザとオブジェクトが同じ経路を進行した場合に、近い将来において衝突することを判定する。
一実施形態において、距離モジュール２０６は、ユーザが所定の経路をどの程度維持するかを計算し、異なるユーザの経路を用いて、ＰＯＩとの距離を複数算出する。
例えば、ユーザがジグザグに歩いている場合、距離モジュール２０６は、ユーザが当該ジグザグのパターン中において、距離の閾値を満たすある地点にいるものと判断する。
他の実施形態では、距離モジュール２０６は、所定の経路からある程度ユーザが外れた場合に、経路を再計算する。
例えば、もしユーザが直線上を歩いており、当該直線を斜め方向にそれた場合、距離モジュール２０６は、ユーザが、元の経路から５フィートだけ離れた新しい経路に沿って歩
いているものと判定する。
当業者であれば、経路の逸脱による経路再計算について、他の方法を用いることもできることを理解できるであろう。
距離モジュール２０６は、リスクデータ２９２を信頼度モジュール２０８に送信し、または、当該リスクデータをメモリ２２７に格納する。

一実施形態において、所定の閾値は、ＰＯＩのタイプによって異なる。例えば、雑踏では、歩行者は急激に位置を変えることがあるため、より危険であり、ユーザを不快にさせる。このため、一実施形態において、距離モジュール２０６は、移動するオブジェクトに対する閾値を８フィートとし、段差や固定障害物に対する閾値を５フィートとする。

一実施形態において、距離モジュール２０６は、ユーザに対応する経路を決定し、当該経路に沿ったＰＯＩを識別し、当該ユーザの経路に基づいてＰＯＩにスコアを与える。
スコアは、ユーザの経路とＰＯＩとの距離と、（ＰＯＩのタイプによって異なる）距離に対する所定の閾値と、に基づいて算出されてもよい。
例えば、経路上に、移動オブジェクトと、段差が存在するものとする。
距離モジュール２０６は、ユーザが、移動オブジェクトまで４フィートの位置にいて、当該オブジェクトに対する所定の閾値が２フィートであるものと判定する。そして、距離モジュール２０６は、距離を閾値で割って、２というスコアを得る。
また、距離モジュール２０６は、ユーザが、段差まで２フィートの位置にいて、当該段差に対する所定の閾値が４フィートであるものと判定する。そして、距離モジュール２０６は、距離を閾値で割って、０．５というスコアを得る。
もちろん、他のスコア算出方法も採用可能である。

信頼度モジュール２０８は、実際のリスクの見込み度合いを示す値である信頼度を決定し、当該信頼度が所定の閾値を満たすかを判定するためのルーチンを含むソフトウェアである。信頼度モジュール２０８は、信号線２２８を通してバス２２０に通信可能に結合する。

一実施形態において、信頼度モジュール２０８は、距離モジュール２０６から、通信モジュール２０２を介してリスクデータ２９２を取得する。
他の実施形態において、信頼度モジュール２０８は、メモリ２２７からリスクデータ２９２を取得する。
信頼度モジュール２０８は、ＰＯＩに対するリスクの度合いを計算するため、ユーザとＰＯＩとの距離が含まれたリスクデータ２９２を用いる。例えば、信頼度モジュール２０８は、ユーザがＰＯＩと衝突する可能性が８０％であることを判定する。
一実施形態において、信頼度モジュール２０８は、リスクの度合いを、時刻の関数として得る。
信頼度モジュール２０８は、ユーザの軌跡と、移動するオブジェクトの軌跡の双方を用いてリスクを判定する。
例えば、信頼度モジュール２０８は、５秒以内にユーザとＰＯＩとが衝突する可能性が６０％であり、１０秒以内にユーザとＰＯＩとが衝突する可能性が８０％であること等を判定する。

一実施形態において、信頼度モジュール２０８は、ユーザが経路をどの程度維持しているかに基づいて信頼度を修正する。例えば、ユーザが経路を頻繁に逸脱している場合、信頼度モジュール２０８は、信頼度をより低くする。

信頼度モジュール２０８は、信頼度が、信頼度に対する所定の閾値を満たすかを判定する。
もし、信頼度が、所定の閾値を満たすか超えている場合、場所モジュール２１０は、ユーザを保護するためにロボット１９０を移動させるべきという判定を行い、ロボット１９０に対して、新しい位置に移動する命令を行う。
例えば、場所モジュール２１０は、リスクとユーザとの間に位置する所定の座標に、ロボット１９０を移動すべきという判定を行う。
もし、信頼度が所定の閾値を下回る場合、ＰＯＩの識別を行う処理が、識別モジュールによって再度開始される。

場所モジュール２１０は、ユーザを保護するためのロボット１９０の移動先を決定し、ロボット１９０に対して新しい位置に移動するよう指示を行うためのルーチンを含むソフトウェアである。場所モジュール２１０は、信号線２２９を通してバス２２０に通信可能に結合する。

場所モジュール２１０は、距離モジュール２０６から、通信モジュール２０２を介してリスクデータ２９２を受信し、信頼度モジュール２０６から、通信モジュール２０２を介して信頼度データ２９７を受信し、または、メモリ２２７から、リスクデータ２９２ないし信頼度データ２９７を取得する。
もし、ユーザとＰＯＩとの距離が、距離に対する所定の閾値を満たすか下回る場合、距離モジュール２０６は、場所モジュール２１０に対して、ユーザを保護するためのロボット１９０の移動先を指示する。例えば、ＰＯＩが、ユーザから５フィート離れた場所にある段差である場合、場所モジュール２１０は、モータ２５１に、モバイルハードウェア２５３を駆動する命令を発行し、ロボット１９０を、ユーザの前方であって、段差から２．５フィートだけ離れた位置に移動させる。

もし、ユーザとＰＯＩとの距離が、距離に対する所定の閾値を下回り、かつ、信頼度が、信頼度に対する所定の閾値を満たすか超過している場合、信頼度モジュール２０８は、場所モジュール２１０に対して、ユーザを保護するためのロボット１９０の移動先を指示する。
一実施形態において、場所モジュール２１０は、信頼度が所定の閾値を満たすか超過したタイミングに基づいて、ロボット１９０を移動させるタイミングを決定する。
例えば、信頼度モジュール２０８が、ユーザが、人ごみの中の人物と１０秒以内に衝突する確率が５０％であり、ユーザが前方に歩き続けた場合、１２秒以内に衝突する確率が８０％に上昇すると判定した場合を考える。この場合、場所モジュール２１０は、ロボット１９０に対して、１２秒以内に新しい位置に移動するよう指示する。

警告モジュール２１２は、ユーザに警告を行うか否かを決定し、ユーザに警告を行うためのルーチンを含むソフトウェアである。警告モジュール２１２は、信号線２３１を通してバス２２０に通信可能に結合する。

一実施形態において、警告モジュール２１２は、ロボット１９０の移動それ自体に応じて、ユーザに警告を行うか否かを決定する。例えば、警告モジュール２１２は、ユーザに対して、ロボット１９０がユーザとＰＯＩとの間に位置しているため、進行方向を変えるべきであるという警告を行う。
他の実施形態において、警告モジュール２１２は、最も近くにあるＰＯＩに基づいて、ユーザに警告を行うか否かを決定する。例えば、警告モジュール２１２は、ユーザから４フィート以下の場所に段差があることをユーザに警告する。

警告モジュール２１２は、聴覚または触覚によって警告をユーザに与える。
聴覚による警告とは、例えば、ロボット１９０に搭載されたスピーカ２６７によって、ロボット１９０の位置について行われるものである。聴覚による警告は、例えば、チャイ
ムのような音声であってもよいし、言葉によるものであってもよい。
触覚による警告とは、例えば、ロボット１９０に搭載された触覚ユニット２６５によって、ユーザが進むべき方向の変化を振動で表すようなものである。
ユーザが、ロボット１９０と物理的な接触をもたない実施形態において、警告モジュール２１２は、通信ユニット２４５を介して、触覚による警告を異なるデバイスに送信してもよい。例えば、ユーザが、八つの異なる方向をそれぞれ表す八つの振動子を有するベルトを装着しているような場合である。他の実施形態において、ユーザは、握りの部分に、振動することで方向を表す四つの振動子を有する杖を握っている。例えば、第一の振動子が北を、第二の振動子が東を、第三の振動子が南を、第四の振動子が西を表す。

（シナリオの例）
次に、図３を参照して、シナリオ３００の例を示す。
本例では、視覚障害者は盲人３０１である。盲人３０１は、車両３０３が存在している車道の方向へ南東向きに歩いている。すなわち、ユーザの軌跡は、車道において車両３０３と衝突するようなものである。一方、ロボット１９０は、ユーザから見て北東に位置する。
ロボット１９０に搭載されたリスク管理システム１９９は、車両３０３が、ユーザにとって害をなす移動オブジェクトであると判定する。そして、リスク管理システム１９９は、ロボット１９０に対し、盲人３０１が車道にはみ出さないように、新しい位置に移動するよう命令する。
一実施形態において、ロボット１９０は、方向を変えさせるために、聴覚による警告を行い、または、触覚フィードバックを送信する。
万一、盲人３０１が警告を無視したとしても、盲人３０１は、車道に入る前にロボット１９０と接触する。これにより、ロボット１９０は、盲人３０１を危険から保護することができる。

（方法）
次に、図４Ａおよび図４Ｂを参照して、ロボットによってユーザをリスクから保護する方法４００の例を示す。
一実施形態において、一つ以上のプロセッサベースのコンピュータが、方法４００のステップの一つ以上を実行するようにプログラムされる。方法４００のステップは、どのような順序で実行されてもよい。
一実施形態において、方法４００は、サーバ１０７またはロボット１９０に格納されたリスク管理システム１９９のモジュールによって実行されてもよい。例えば、リスク管理システム１９９は、識別モジュール２０４、距離モジュール２０６、信頼度モジュール２０８、場所モジュール２１０と警告モジュール２１２を含んでいてもよい。

まず、識別モジュール２０４が、ＰＯＩを識別する（ステップ４０２）。ＰＯＩとは、例えば、段差、固定障害物、移動オブジェクトなどである。
次に、距離モジュール２０６が、ユーザの位置に基づいて、ＰＯＩが、視覚障害のあるユーザにとって脅威となるか否かを判定する（ステップ４０４）。一実施形態において、ユーザは盲人である。

次に、距離モジュール２０６が、リスク要因に基づいて、危険の度合いを判定する（ステップ４０６）。例えば、距離モジュールは、ユーザに対する経路を判定し、当該ユーザに関連付いた経路に基づいて、ＰＯＩに対してスコアを与える。
次に、距離モジュール２０６が、距離に対する第一の閾値が満たされたかを判定する（ステップ４０８）。もし、第一の閾値が満たされた場合、方法はステップ４１４へ遷移する。もし、ユーザとＰＯＩとの距離が、距離に対する第一の閾値を上回っている場合、方法はステップ４１０へ遷移する。

一実施形態において、距離モジュール２０６は、リスクデータ２９２を信頼度モジュール２０８へ送信する。他の実施形態において、信頼度モジュール２０８は、リスクデータ２９２をメモリ２２７から取得する。
次に、信頼度モジュール２０８が、実際の危険の度合いを表す信頼度を判定する（ステップ４１０）。例えば、信頼度モジュール２０８が、もしユーザが同じ経路を進んだ場合、ユーザが静止したオブジェクトと衝突する可能性が８０％であることを判定する。
次に、信頼度モジュール２０８が、信頼度に対する第二の閾値が満たされたかを判定する（ステップ４１２）。もし、第二の閾値が満たされていない場合、方法はステップ４０２へ遷移し、再度、ＰＯＩの識別が行われる。第二の閾値が満たされた場合、方法はステップ４１４へ遷移する。

次に、場所モジュール２１０が、ユーザを保護するためのロボット１９０の移動先を判定する（ステップ４１４）。
次に、場所モジュール２１０が、ロボット１９０に対して、新しい位置に移動するよう指示を行う（ステップ４１６）。例えば、新しい位置は、ユーザが溝に躓く前にロボット１９０に接触するよう、ユーザとリスクとの間に配置される。
サーバ１０７がリスク管理システム１９９を有している実施形態において、通信ユニット２４５は、ロボット１９０に指示を送信する。
ロボット１９０がリスク管理システム１９９を有している実施形態において、場所モジュール２１０は、モータ２５１に、モバイルハードウェア２５３を駆動する命令を発行し、新しい位置に移動させる。

警告モジュール２１２は、ユーザに対して警告を行うか否かを決定する（ステップ４１８）。例えば、警告モジュール２１２は、ユーザに対して、経路を変更すべき旨の警告を行う。一実施形態において、警告モジュール２１２は、ユーザとロボット１９０との距離に応じて、異なる警告を行う。例えば、初回の警告は、二回目の警告より静かなものである。
もし、警告モジュール２１２が、ユーザに警告を行わないと判定した場合、方法は、ステップ４０２へ遷移し、再度、ＰＯＩの識別が行われる。
もし、警告モジュール２１２が、ユーザに警告を行うと判定した場合、警告モジュール２１２がユーザへ警告を行う（ステップ４２０）。警告は、聴覚または触覚によって行われる。例えば、警告モジュール２１２は、ユーザとロボットとの接触を避けるため、ユーザが装着しているベルトに、ユーザが移動すべき方向を振動させる命令を送信する。

以上の説明では、本発明を十分に理解できるように、多くの詳細について説明した。しかしながら、各実施形態はこれらの具体的な詳細無しでも良いことは当業者にとって明らかであろう。また、説明が不明瞭になることを避けるために、構造や装置をブロック図の形式で表すこともある。例えば、実施形態は、ユーザインタフェースおよび特定のハードウェアとともに説明される。しかし、ここでの説明は、データおよびコマンドを受信する任意のタイプの計算装置および任意の周辺機器について適用できる。

本明細書における「一実施形態」または「他の実施形態」等という用語は、その実施形態と関連づけて説明される特定の特徴・構造・性質が少なくとも本発明の一つの実施形態に含まれることを意味する。「１つの実施形態における」等という用語は本明細書内で複数用いられるが、これらは必ずしも同一の実施形態を示すものとは限らない。

本明細書の詳細な説明の一部は、非一時的（non-transitory）なコンピュータ可読記憶媒体に記憶されたデータビットに対する動作のアルゴリズムおよび記号的表現として提供される。これらのアルゴリズム的な説明および表現は、データ処理技術分野の当業者によ
って、他の当業者に対して自らの成果の本質を最も効果的に説明するために用いられるものである。なお、本明細書において（また一般に）アルゴリズムとは、所望の結果を得るための論理的な手順を意味する。処理のステップは、物理量を物理的に操作するものである。必ずしも必須ではないが、通常は、これらの量は記憶・伝送・結合・比較およびその他の処理が可能な電気的または磁気的信号の形式を取る。通例にしたがって、これらの信号をビット・値・要素・エレメント・シンボル・キャラクタ・項・数値などとして称することが簡便である。

なお、これらの用語および類似する用語はいずれも、適切な物理量と関連付いているものであり、これら物理量に対する簡易的なラベルに過ぎないということに留意する必要がある。以下の説明から明らかなように、特に断らない限りは、本明細書において「処理」「計算」「コンピュータ計算（処理）」「判断」「表示」等の用語を用いた説明は、コンピュータシステムや類似の電子的計算装置の動作および処理であって、コンピュータシステムのレジスタやメモリ内の物理的（電子的）量を、他のメモリやレジスタまたは同様の情報ストレージや通信装置、表示装置内の物理量として表される他のデータへ操作および変形する動作および処理を意味する。

本発明は、本明細書で説明される動作を実行する装置にも関する。この装置は要求される目的のために特別に製造されるものであっても良いし、汎用コンピュータを用いて構成しコンピュータ内に格納されるプログラムによって選択的に実行されたり再構成されたりするものであっても良い。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータのシステムバスに接続可能な、例えばフロッピー（登録商標）ディスク・光ディスク・ＣＤ−ＲＯＭ・ＭＯディスク・磁気ディスクなど任意のタイプのディスク、読み込み専用メモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、フラッシュメモリ、光学式カード、電子的命令を格納するために適した任意のタイプの媒体などの、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に記憶される。

発明の具体的な実施形態は、完全にハードウェアによって実現されるものでも良いし、完全にソフトウェアによって実現されるものでも良いし、ハードウェアとソフトウェアの両方によって実現されるものでも良い。好ましい実施形態は、ソフトウェアによって実現される。ここでソフトウェアとは、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコードやその他のソフトウェアを含むものである。

さらに、ある実施形態は、コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体からアクセス可能なコンピュータプログラムプロダクトの形態を取る。この記憶媒体は、コンピュータや任意の命令実行システムによってあるいはそれらと共に利用されるプログラムコードを提供する。コンピュータが利用あるいは読み込み可能な記憶媒体とは、命令実行システムや装置によってあるいはそれらと共に利用されるプログラムを、保持、格納、通信、伝搬および転送可能な任意の装置を指す。

プログラムコードを格納・実行するために適したデータ処理システムは、システムバスを介して記憶素子に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを有する。記憶素子は、プログラムコードの実際の実行に際して使われるローカルメモリや、大容量記憶装置や、実行中に大容量記憶装置からデータを取得する回数を減らすためにいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリなどを含む。

入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置は、例えばキーボード、ディスプレイ、ポインティング装置などであるが、これらはＩ／Ｏコントローラを介して直接あるいは間接的にシステムに接続される。

システムにはネットワークアダプタも接続されており、これにより、私的ネットワークや公共ネットワークを介して他のデータ処理システムやリモートにあるプリンタや記憶装置に接続される。モデム、ケーブルモデム、イーサネット（登録商標）は、現在利用可能なネットワークアダプタのほんの一例である。

最後に、本明細書において提示されるアルゴリズムおよび表示は特定のコンピュータや他の装置と本来的に関連するものではない。本明細書における説明にしたがったプログラムを有する種々の汎用システムを用いることができるし、また要求された処理ステップを実行するための特定用途の装置を製作することが適した場合もある。これら種々のシステムに要求される構成は、以下の説明において明らかにされる。さらに、本発明は、特定のプログラミング言語と関連づけられるものではない。本明細書で説明される本発明の内容を実装するために種々のプログラミング言語を利用できることは明らかであろう。

実施形態の前述の説明は、例示と説明を目的として行われたものである。したがって、開示された実施形態が本発明の全てではないし、本発明を上記の実施形態に限定するものでもない。本発明は、上記の開示にしたがって、種々の変形が可能である。本発明の範囲は上述の実施形態に限定解釈されるべきではなく、特許請求の範囲にしたがって解釈されるべきである。本発明の技術に詳しい者であれば、本発明はその思想や本質的特徴から離れることなくその他の種々の形態で実現できることを理解できるであろう。同様に、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様に関する名前付けや分割方法は必須なものでものないし重要でもない。また、本発明やその特徴を実装する機構は異なる名前や分割方法や構成を備えていても構わない。さらに、当業者であれば、モジュール・処理・特徴・属性・方法およびその他の本発明の態様は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアもしくはこれらの組合せとして実装できることを理解できるであろう。また、本発明をソフトウェアとして実装する場合には、モジュールなどの各要素は、どのような様式で実装されても良い。例えば、スタンドアローンのプログラム、大きなプログラムの一部、異なる複数のプログラム、静的あるいは動的なリンクライブラリー、カーネルローダブルモジュール、デバイスドライバー、その他コンピュータプログラミングの当業者にとって既知な方式として実装することができる。さらに、本発明の実装は特定のプログラミング言語に限定されるものではないし、特定のオペレーティングシステムや環境に限定されるものでもない。以上のように、上記の本発明の説明は限定的なものではなく例示的なものであり、本発明の範囲は添付の特許請求の範囲にしたがって定められる。

１０１ ユーザ
１０５ ネットワーク
１０７ サーバ
１９０ ロボット
１９９ リスク管理システム
２０２ 通信モジュール
２０４ 識別モジュール
２０６ 距離モジュール
２０８ 信頼度モジュール
２１０ 場所モジュール
２１２ 警告モジュール
２２５ プロセッサ
２２７ メモリ
２４５ 通信ユニット
２４７ センサ
２４９ カメラ
２５１ モータ
２５３ モバイルハードウェア
２６７ スピーカ
２９２ リスクデータ
２９７ 信頼度データ

Claims (17)

1. ロボットによって視覚障害のあるユーザを危険から保護するシステムが実行する方法であって、
   前記ユーザに対して脅威となりうる対象物が存在する地点である関心地点を取得する関心地点取得ステップと、
   前記関心地点が、視覚障害のあるユーザにとって脅威となりうるかを、前記ユーザの位置に基づいて判定するリスク判定ステップと、
   前記ユーザから前記関心地点までの距離である第一の距離が、第一の閾値を満たすか否かに基づいて、前記ユーザを保護するためのロボットの移動先を決定する保護判定ステップと、
   前記移動先に前記ロボットを移動させる命令を発行する移動ステップと、
   を含む、方法。
2. 前記第一の閾値は、前記関心地点のタイプに基づいて算出された値である、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記ユーザに警告を行うか否かを判定し、前記ユーザに警告を行う警告ステップをさらに含む、
   請求項１または２に記載の方法。
4. 前記警告は、音声による警告、または、触覚による警告のいずれかである、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記警告は、触覚による警告であり、
   前記警告ステップでは、前記ユーザに触覚フィードバックを与える機能を有する杖またはベルトに警告を送信する、
   請求項４に記載の方法。
6. リスク要因またはユーザの経路に基づいて、前記関心地点の前記ユーザに対する脅威の度合いを推定する推定ステップをさらに含み、
   前記保護判定ステップでは、前記第一の距離が、前記第一の閾値を満たさない場合に、前記脅威の度合いに基づいて信頼度をさらに決定する、
   請求項１から５のいずれかに記載の方法。
7. 前記保護判定ステップでは、前記第一の距離が前記第一の閾値を満たさない場合であって、かつ、前記信頼度が第二の閾値を満たす場合に、前記ユーザを保護するためのロボットの移動先を決定する、
   請求項６に記載の方法。
8. 前記関心地点は、段差、固定障害物、移動オブジェクトのうちのいずれかが存在する地点である、
   請求項１から７のいずれかに記載の方法。
9. 請求項１から８のいずれかに記載の方法の各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
10. ロボットによって視覚障害のあるユーザを危険から保護するシステムであって、
    前記ユーザに対して脅威となりうる対象物が存在する地点である関心地点を取得する関心地点取得手段と、
    前記関心地点が、視覚障害のあるユーザにとって脅威となりうるかを、前記ユーザの位置に基づいて判定するリスク判定手段と、
    前記ユーザから前記関心地点までの距離である第一の距離が、第一の閾値を満たすか否かに基づいて、前記ユーザを保護するためのロボットの移動先を決定する保護判定手段と、
    前記移動先に前記ロボットを移動させる命令を発行する移動手段と、
    を有するシステム。
11. 前記第一の閾値は、前記関心地点のタイプに基づいて算出された値である、
    請求項１０に記載のシステム。
12. 前記ユーザに警告を行うか否かを判定し、前記ユーザに警告を行う警告手段をさらに有する、
    請求項１０または１１に記載のシステム。
13. 前記警告は、音声による警告、または、触覚による警告のいずれかである、
    請求項１２に記載のシステム。
14. 前記警告は、触覚による警告であり、
    前記警告手段は、前記ユーザに触覚フィードバックを与える機能を有する杖またはベルトに、警告を送信する、
    請求項１３に記載のシステム。
15. リスク要因またはユーザの経路に基づいて、前記関心地点の前記ユーザに対する脅威の度合いを推定する推定手段をさらに含み、
    前記保護判定手段は、前記第一の距離が、前記第一の閾値を満たさない場合に、前記脅威の度合いに基づいて信頼度をさらに決定する、
    請求項１０から１４のいずれかに記載のシステム。
16. 前記保護判定手段は、前記第一の距離が、前記第一の閾値を満たさない場合であって、かつ、前記信頼度が、第二の閾値を満たす場合に、前記ユーザを保護するためのロボットの移動先を決定する、
    請求項１５に記載のシステム。
17. 前記関心地点は、段差、固定障害物、移動オブジェクトのうちのいずれかが存在する地点である、
    請求項１０から１６のいずれかに記載のシステム。

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