JP2016198850A - 自律移動装置および自律移動装置の制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】観客の対象物への注目度を変化させることができる自律移動装置および自律移動装置の制御方法を提供することを目的とする。【解決手段】自律移動装置は、所定領域内に存在している人の位置と姿勢とを計測する計測部と、計測部によって計測された人の位置と姿勢とを示す情報に基づいて、人の第１注目状況を推定する注目状況推定部と、推定された第１注目状況と予め設定された第２注目状況とに基づいて、第１注目状況の補正を行う補正方針を決定する状況分析部と、決定された補正方針に対応する行動を決定する行動計画部と、を備える。【選択図】図２

Description

本発明は、自律移動装置および自律移動装置の制御方法に関する。

近年、ステージや会場等において、展示物の説明をロボットが行うことがある。ロボットが見学者の状況に応じて移動しながら展示物の説明をしていく場合、大型のスクリーンでの図表および文章の表示を用いて説明する状況や、展示物そのものを説明する状況がある。

ロボットが展示物の説明を行う場合、展示物を説明することが目的であるため、展示物に対して向けられた見物人の視線を遮ることなく、展示物と見学人の位置に応じてロボットが移動することで、展示物の説明を行うことが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

また、ロボットの接客する人物が多数の場合、画像情報に基づいて各人物のロボットに対する関心度を判定し、この関心度を考慮して接客順を決定するシステムが提案されている（例えば、特許文献２参照）。

また、見学者が展示物やスクリーンの説明より、ロボットに注目してしまうことがあることが、知見として得られている。

特開２００９−２８５８１８号公報 特開２００９−２４８１９３号公報

しかしながら、特許文献１に記載の技術では、展示物に対して向けられた見物人の視線を遮ることを防ぐことができても、見物人の視線がロボットに注目することを防ぐことができなかった。
また、特許文献２に記載の技術では、ロボットに対する関心度の高い順に接客を行う。このため、特許文献２に記載の技術では、展示会のように複数の見学者に対して同時に対応したり説明物に対して説明しても、説明対象物に見物人を注目させることができず、見物人の視線がロボットに注目することを防ぐことができなかった。

本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、観客の対象物への注目度を変化させることができる自律移動装置および自律移動装置の制御方法を提供することを目的とする。

（１）上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る自律移動装置は、所定領域内に存在している人の位置と姿勢とを計測する計測部と、前記計測部によって計測された前記人の位置と姿勢とを示す情報に基づいて、前記人の第１注目状況を推定する注目状況推定部と、推定された前記第１注目状況と予め設定された第２注目状況とに基づいて、前記第１注目状況の補正を行う補正方針を決定する状況分析部と、決定された前記補正方針に対応する行動を決定する行動計画部と、を備える。

（２）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記注目状況推定部は、前記計測部によって計測された前記姿勢を示す情報に基づいて、前記所定領域内に存在している人が注目している注目方向を前記第１注目状況として推定するようにしてもよい。

（３）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記第２注目状況は、前記人に注目して欲しい対象物である着目物の位置及び前記着目物を示す情報を含み、前記注目状況推定部は、推定された前記注目方向と、前記人から前記着目物までの着目方向とを比較し、比較した結果に応じて前記人が前記着目物を注目しているか否かを判別するようにしてもよい。

（４）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記注目状況推定部は、複数の前記対象物がある場合、前記人から複数の前記対象物それぞれまでの着目方向それぞれを推定し、前記注目方向と、前記着目方向それぞれとの角度の差それぞれを算出し、算出したそれぞれの前記角度の差の中で最も値が小さい前記着目方向に対応する前記対象物を、前記人が注目している対象物であると推定するようにしてもよい。

（５）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記注目状況推定部は、算出したそれぞれの前記角度の差の中で最も値が小さい前記対象物の位置が、人の有効視野角以内である場合に、前記人が前記対象物を注目していると推定するようにしてもよい。

（６）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記注目状況推定部は、前記所定領域内に存在している複数の人それぞれについて、当該人が注目している前記対象物を前記第１注目状況として推定し、前記対象物それぞれについて、前記複数の人の中で、当該対象物を注目している人の割合を算出し、算出した前記割合に応じて、前記所定領域内に存在している前記複数の人が注目している前記対象物を推定するようにしてもよい。

（７）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記状況分析部は、前記注目状況推定部が推定した前記対象物と前記着目物とを比較して、前記所定領域内に存在している前記複数の人にうち所定の割合以上の人が、前記着目物を注目しているか否かを判別するようにしてもよい。

（８）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記状況分析部は、前記着目物を注目していない人が所定の割合以上と判別した場合に、前記注目方向を変化させるように注目状況の補正を行う補正方針を決定するようにしてもよい。

（９）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記状況分析部は、前記人が前記対象物を注目していないと判別した場合に、前記所定領域内に存在している前記複数の人のうち、前記自律移動装置を注目している人の割合を上げるか、当該自律移動装置を注目している人の割合を下げるかを、前記所定の割合以上の人が注目している前記対象物と、前記着目物とに応じて決定するようにしてもよい。

（１０）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記状況分析部は、前記自律移動装置へ注目している人の割合を上げると判別した場合、前記自律移動装置を経由して前記着目物への注目する人の割合を変化させるか、当該自律移動装置が着目物であり当該自律移動装置に注目する人の割合を変化させるかを、前記所定の割合以上の人が注目している前記対象物と、前記着目物とに応じて前記補正方針として決定するようにしてもよい。

（１１）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記状況分析部は、前記自律移動装置を注目している人の割合を下げると判別した場合、着目して欲しい前記対象物が設定されている場合に前記着目物を注目する人の割合を変化させるか、着目して欲しい前記着目物が設定されていない場合に前記対象物を注目する人の割合を変化させるかを、前記所定の割合以上の人が注目している前記対象物と、前記着目物とに応じて前記補正方針として決定するようにしてもよい。

（１２）また、本発明の一態様に係る自律移動装置は、前記補正方針に応じた行動候補が予め格納されている行動記憶部、を備え、前記行動計画部は、前記状況分析部によって決定された前記補正方針に応じて、前記行動記憶部に記憶されている前記行動候補の中から選択するようにしてもよい。

（１３）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記行動計画部は、前記自律移動装置の予め定められている行動の妨げにならない前記行動候補を優先して選択するようにしてもよい。

（１４）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記行動計画部は、前記自律移動装置の移動を伴わない前記行動候補を優先して選択するようにしてもよい。

（１５）また、本発明の一態様に係る自律移動装置は、前記所定領域の画像を撮像する撮像部、を備え、前記計測部は、前記撮像部によって撮像された画像に基づいて、所定領域内に存在している人の前記注目方向を示す情報を計測するようにしてもよい。

（１６）また、本発明の一態様に係る自律移動装置は、前記所定領域を、２つ以上の分割領域に分割する領域分割部、を備え、前記注目状況推定部は、前記分割領域毎に、前記計測部によって計測された前記人の位置と姿勢とを示す情報に基づいて、前記人の第１注目状況を推定し、前記状況分析部は、前記分割領域毎に、推定された前記第１注目状況と予め設定された第２注目状況とに基づいて、前記第１注目状況の補正を行う補正方針を決定し、前記行動計画部は、前記分割領域毎に、決定された前記補正方針に対応する行動を決定するようにしてもよい。

（１７）また、本発明の一態様に係る自律移動装置において、前記行動計画部は、比較した結果、前記第１注目状況と前記第２注目状況とが異なっている前記分割領域がある場合、当該分割領域を、前記補正方針に基づいて前記自律移動装置を移動させる終点とするようにしてもよい。

（１８）上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る自律移動装置の制御方法は、計測部が、所定領域内に存在している人の位置と姿勢とを計測する計測手順と、注目状況推定部が、前記計測手順によって計測された前記人の位置と姿勢とを示す情報に基づいて、前記人の第１注目状況を推定する推定手順と、状況分析部が、前記推定手順によって推定された前記第１注目状況と予め設定された第２注目状況とに基づいて、前記第１注目状況の補正を行う補正方針を決定する状況分析手順と、行動計画部が、前記状況分析手順によって決定された前記補正方針に対応する行動を決定する行動決定手順と、を含む。

本発明の態様（１）および（１８）の構成によれば、自律移動装置は、対象物に対する人の第１注目状況を推定し、推定された第１注目状況と予め設定された第２注目状況とに基づいて第１注目状況を第２注目状況になるように補正させ、この補正内容に対応する行動を決定するようにしたので、観客の対象物への注目度を変化させることができる。

また、上述した（２）の構成によれば、所定領域に複数の人が存在している場合であっても、少ない計算量で、各人の注目方向を推定することができる。
また、上述した（３）の構成によれば、人が注目している対象物が着目点と一致しているか否かを判別することができる。

また、上述した（４）の構成によれば、注目方向と着目方向との偏差に基づいて人が注目している対象物を推定することができる。
また、上述した（５）の構成によれば、人の視覚特性に基づいているので、人が注目している対象物を精度良く推定することができる。
また、上述した（６）の構成によれば、所定領域に存在している複数の人が、別々の対象物を注目している場合であっても、所定領域に存在している複数の人が注目している対象物を推定することができる。

また、上述した（７）の構成によれば、所定領域に存在している多数の人達が注目している対象物が着目点と一致していない場合に、注目方向を変化させるように注目状況の補正を行う補正方針を決定することができる。
また、上述した（８）の構成によれば、所定領域に存在している多数の人達が注目している対象物が着目点と一致していない場合に、複数の人が注目している対象物と着目点とに応じて、自律移動装置を注目している人の割合を上げるか、自律移動装置を注目している人の割合を下げるかを決定することができる。

また、上述した（９）の構成によれば、所定領域に存在している多数の人達が注目している対象物が着目点と一致していない場合に、複数の人が注目している対象物と着目点とに応じて、自律移動装置を経由して着目点への注目する人の割合を変化させるか、自律移動装置が着目して欲しい着目点であるかを補正方針として決定することができる。
また、上述した（１０）の構成によれば、所定領域に存在している多数の人達が注目している対象物が着目点と一致していない場合に、複数の人が注目している対象物と着目点とに応じて、着目して欲しい対象物があるか、着目して欲しい着目物がないかを補正方針として決定することができる。

また、上述した（１１）の構成によれば、所定領域に存在している多数の人達が注目している対象物が着目点と一致していない場合に、複数の人が注目している対象物と着目点とに応じて、着目して欲しい対象物があるか、着目して欲しい着目物がないかを補正方針として決定することができる。
また、上述した（１２）の構成によれば、自律移動装置は、状況分析部によって選択された決定された行動候補に応じた行動を行うことができる。
また、上述した（１３）の構成によれば、進行の妨げや、自律移動装置の行動の妨げにならないように行動候補を選択することができる。

また、上述した（１４）の構成によれば、動作コストの高い移動を伴う行動候補を低い選択順位にすることができるので、ロボット１が有している電源の電力（電池の電気容量）を有効に利用することができる。
また、上述した（１５）の構成によれば、撮像部で撮像した画像を用いて、各人の注目方向を検出するようにしたので、各人のｚ軸方向の注目方向を精度良く推定することができる。

また、上述した（１６）の構成によれば、複数の分割領域毎に存在している人達が注目している状況と、予め定められている分割領域毎の着目点とが異なっている場合、異なっている領域に存在している人達が注目している状況を変化させることができる。
また、上述した（１７）の構成によれば、複数の分割領域毎に存在している人達が注目している状況と、予め定められている分割領域毎の着目点とが異なっている場合、異なっている領域を移動の終点とすることで、運動量を低減することができる。

第１実施形態に係る会場の概略を説明する図である。 第１実施形態に係るロボットの概略のブロック図である。 第１実施形態に係る記憶部に記憶される情報の一例を説明する図である。 第１実施形態に係る記憶部に記憶される情報の一例を説明する図である。 第１実施形態に係るスクリーンの位置情報の一例を説明する図である。 第１実施形態に係る展示物の位置情報の一例を説明する図である。 第１実施形態に係るシナリオ記憶部に記憶されている情報の一例を説明する図である。 第１実施形態に係るシナリオ記憶部に記憶されているロボットへの注目度を変更する行動に関する情報の一例を説明する図である。 第１実施形態に係るセンサによる測定と計測部による処理を説明する図である。 第１実施形態に係る測距点をｘｙ平面に投影した例を説明する図である。 第１実施形態に係るクラスタリング処理および人クラスタデータを生成する処理の手順のフローチャートである。 第１実施形態に係るステージ上の対象物の座標、人の位置、向き、注目方向の一例を説明する図である。 第１実施形態に係る人が注目しているｘｙ平面における範囲を説明する図である。 第１実施形態に係る注目状況推定部が行う処理の手順のフローチャートである。 第１実施形態に係る状況分析部が行う処理の手順のフローチャートである。 時刻ｔ０〜ｔ６におけるシナリオ記憶部に記憶されている着目点と、領域６内に存在している観客が注目している対象物の一例を説明する図である。 時刻ｔ１における領域内に存在している人の注目度を説明する図である。 第１実施形態に係る注目度の変更処理、行動候補の選択処理の手順を説明するフローチャートである。 第１実施形態に係る各ベクトルと人の有効視野角に基づく視野の範囲の一例を説明する図である。 第２実施形態に係るロボットの概略のブロック図である。 第２実施形態に係る記憶部に記憶される情報の一例を説明する図である。 第２実施形態に係る撮像部によって撮像された画像と有効視野角および人が注目している方向の一例を説明する図である。 第２実施形態に係るクラスタリング処理および人クラスタデータを生成する処理の手順のフローチャートである。 第３実施形態に係るロボットの概略のブロック図である。 第３実施形態に係るシナリオ記憶部に記憶されている情報の一例を説明する図である。 第３実施形態に係る領域を第１領域と第２領域との２つに分割した例を説明する図である。 第３実施形態に係る注目状況推定部が行う処理の手順のフローチャートである。 第３実施形態に係る本実施形態に係る状況分析部が行う処理の手順のフローチャートである。 時刻ｔ０〜ｔ６における第１領域に存在している人達が注目している対象物と、第２領域に存在している人達が注目している対象物の一例を説明する図である。 第３実施形態に係る領域を分割する他の例を説明する図である。 第３実施形態に係るロボットの移動経路を説明する図である。

まず、本発明の概要を説明する。
例えば、イベント会場において、人型のロボットがステージ上で司会進行を行う場合がある。このような状況では、予めロボットに、シナリオ、動作、及び音声信号などを記憶させておき、記憶させた動作を行わせながら、シナリオに応じたタイミングで記憶されている音声信号を再生させる場合がある。しかしながら、自律型のロボットは、まだ珍しいため、会場に存在している人（以下、観客ともいう）は展示物やスクリーンの説明より、ロボットに注目してしまうことがある。なお、シナリオとは、例えばイベント等で、時刻毎に説明文やロボットの行動、スクリーンに表示される映像などが予め定められているものである。
このため、本実施形態では、観客が注目している対象物が、説明の目的としている対象物と一致しているか否かを判別する。一致していない場合、ロボットは、ロボットへの注目度を上げ、または下げることで、観客の注目度を変更するように制御される。なお、本発明において注目度とは、所定の領域に存在している観客のうち、対象物を注目している人数の割合である。

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について説明する。また、以下の説明では、自律移動装置の一例として人型の自律型ロボットを例に説明を行うが、自律移動装置は、車輪がついていて自律的に移動できる装置等であってもよい。

［第１実施形態］
図１は、本実施形態に係る会場の概略を説明する図である。図１において、床に平行な面をｘｙ平面、ステージ３の長手方向（左右方向）をｘ軸方向、ステージ３の奥行き方向をｙ軸方向、床からの高さ方向をｚ軸方向と定義する。
図１に示すように、会場にはステージ３があり、ステージ３の前方は、観客が存在する領域である。また、ステージ３上の左前方には、展示物４（対象物）が例えば展示台の上に展示され、ステージ３の後方には、スクリーン５（対象物）が設置されている。そして、ロボット１（対象物）が、状況に応じて自律的にステージ３上を移動しながら観客に対して説明を行う。
領域６（所定領域）は、後述するセンサによって観客が計測される領域である。図１に示す例では、領域６内に、１１人の観客である人ｐ１〜ｐ１１が存在している。以下、観客を特定しない場合は、単に人ｐという。
なお、図１に示した展示物４、スクリーン５の位置は一例であり、他の位置であってもよい。領域６も一例であり、領域の広さはセンサの特性、センサの個数等に応じた大きさであってもよい。

図２は、本実施形態に係るロボット１の概略のブロック図である。なお、図２においては、ロボット１の一般的な動作を制御する制御部、モータ、モータ駆動部、および電源部を省略して示している。
図２に示すように、ロボット１は、計時部１０、計測部２０、記憶部３０、注目状況推定部４０、シナリオ記憶部５０（行動記憶部）、状況分析部６０、注目度変更設定部７０（状況分析部）、行動計画部８０、行動制御部９０、および音声出力部９５を含んで構成される。また、ロボット１には、センサ２が接続されている。

センサ２は、距離センサであり、例えばＬＲＦ（Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ；レーザレンジファインダー）センサ（距離測定部）である。ｎ（ｎは１以上の整数）個のセンサ２は、検出した距離に関する距離情報を、ロボット１に送信する。ロボット１とｎ個のセンサ２とは、無線または有線で接続されている。

ＬＲＦセンサは、レーザ光を照射しながら、検知対象の空間を所定のピッチでスキャンして、レーザ光が物体に反射して戻ってくるまでの時間を測定することで、物体との距離と方向を測距点として検出する３次元の測域センサである。複数のＬＲＦセンサそれぞれは、検出した測距点の情報（以下、測距点情報という）を、ロボット１に無線または有線によって送信する。なお、測距点情報には、測距点の番号（例えばステップ数）、ｘ方向の単位ベクトル、ｙ方向の単位ベクトル、センサ２と測距点との距離、及び測距点が正常であるか異常であるかを示す情報が対応付けられている。なお、ｘｙの各軸方向は、センサ２を原点とした座標系である。ＬＲＦセンサそれぞれは、検知対象の空間の一部が重なるように人を俯瞰できる位置、例えば検知対象の空間の天井や壁などに設置される。なお、本実施形態では、センサの例として、ＬＲＦセンサを用いる例を説明するが、これに限られず、他のセンサであってもよい。

計時部１０は、計時した時刻を示す時刻情報を状況分析部６０、注目度変更設定部７０、および行動計画部８０に出力する。計時部１０は、例えばロボット１が説明を開始するとき、初期化してカウントアップを開始するようにしてもよい。

計測部２０は、センサ２から入力された測距点情報を用いて、測距点毎のｘｙｚそれぞれの成分を算出する。具体的には、計測部２０は、ｘ方向の単位ベクトルとｙ方向の単位ベクトルとに、センサ２と測距点との距離を乗じることで、測距点のｘｙｚそれぞれの成分を算出する。計測部２０は、周知の座標変換手法によって、算出したｘｙｚ成分を、センサ２の座標系から例えばロボット１の座標系に変換する。なお、計測部２０は、異常であることを示す情報が含まれている測距点については、ｘｙｚ成分を算出しない。なお、本実施形態では、計測部２０が、センサ２から入力された測距点情報を用いて、測距点毎のｘｙｚそれぞれの成分を算出する例を説明したが、これに限られない。センサ２が、測距点毎のｘｙｚそれぞれの成分を算出し、算出した測距点毎のｘｙｚそれぞれの成分を計測部２０に出力するようにしてもよい。

計測部２０は、算出した測距点毎のｘ方向の成分とｙ方向の成分とを用いて、測距点をｘｙ平面に投影する。投影された測距点を、投影点という。そして、計測部２０は、ｘｙ平面に投影した複数の投影点を周知の手法を用いてクラスタに分類する（クラスタリングするともいう）。計測部２０は、測距点を、例えば最短距離法などの階層的手法を用いて、分類を行う。なお、分類されたクラスタは、人毎の測距点の集合に相当する。クラスタに含まれる情報は、投影点のｘｙ座標に、ｚ成分が対応付けられている。そして、計測部２０は、クラスタ毎に、クラスタの重心位置を人クラスタデータ位置として算出し、クラスタの向きを人ｐの向きとして算出する。ここで、人ｐの向きとは、図１０を用いて後述するように、ｘ軸方向に対する人ｐの体の角度である。また、計測部２０は、算出した人ｐの向きに基づいて、人ｐが注目している方向を推定することで算出し、クラスタに含まれる投影点のうち、ｚ成分が最も大きな値を人クラスタデータ高さとして算出する。なお、人ｐが注目している方向とは、人ｐの視線の方向であり、人ｐの高さ情報とは、例えば人ｐの床から鼻尖までの高さを示す情報である。さらに、計測部２０は、領域６内のクラスタの総数を領域６内に存在している人ｐの総数Ｎとして算出する。計測部２０は、クラスタ毎に算出した人クラスタデータ位置、人ｐの向き、人ｐが注目している方向、および人クラスタデータ高さを関連付けて人クラスタデータを生成し、生成した人クラスタデータを記憶部３０に記憶させる。また、計測部２０は、算出した領域６に存在している人ｐの総数Ｎを記憶部３０に記憶させる。なお、人クラスタデータ、人ｐの総数Ｎを示す情報の算出方法、および人クラスタデータ位置の算出方法については後述する。

さらに、計測部２０は、分類したクラスタ毎に識別子（ＩＤ）を付与し、識別子を付与したクラスタに対して所定のサンプリングタイミング毎にトラッキング処理を行う。計測部２０は、例えば、トラッキング処理が失敗したクラスタを領域６に存在しなくなったと判別し、トラッキング処理が失敗した識別子が付与されたクラスタに関する情報を記憶部３０から消去する。
なお、本実施形態では、人クラスタデータ位置、人ｐの向き、人ｐが注目している方向、人クラスタデータ高さ、および領域６に存在している人ｐの総数を示す情報を記憶部３０に記憶させる例を説明したが、これらの情報を注目状況推定部４０に出力するようにしてもよい。

記憶部３０には、図３に示すように、各対象物の位置情報が記憶されている。なお、対象物とは、ロボット１、展示物４、またはスクリーン５のうち、少なくとも１つである。位置情報とは、スクリーン５が配置されている位置を示す情報、展示物４が配置されている位置を示す情報、およびロボット１の位置を示す情報である。図３は、本実施形態に係る記憶部３０に記憶される情報の一例を説明する図である。図３に示す例では、スクリーン５の位置情報として、スクリーン５の四隅（図５参照）の座標（（ｘ１１、ｙ１１、ｚ１１）、（ｘ１３、ｙ１１、ｚ１１）、（ｘ１１、ｙ１１、ｚ１３）、（ｘ１３、ｙ１１、ｚ１３））と重心の座標（ｘ１２、ｙ１１、ｚ１２）とが記憶されている。また、展示物４の位置情報として、展示物４の正面の四隅（図６参照）の座標（（ｘ２１、ｙ２１、ｚ２１）、（ｘ２３、ｙ２１、ｚ２１）、（ｘ２１、ｙ２１、ｚ２３）、（ｘ２３、ｙ２１、ｚ２３））と重心の座標（（ｘ２２、ｙ２１、ｚ２２））とが記憶されている。さらに、ロボット１の位置情報として、ロボット１の四隅の座標（（ｘ３１、ｙ３１、ｚ３１）、（ｘ３３、ｙ３１、ｚ３１）、（ｘ３１、ｙ３１、ｚ３３）、（ｘ３３、ｙ３１、ｚ３３））と重心の座標（（ｘ３２、ｙ３１、ｚ３２））とが記憶されている。なお、ロボット１は、自律的に移動するため、初期状態では、シナリオ記憶部５０に記憶されているシナリオに従った初期の位置情報が記憶部３０に記憶されていてもよい。また、座標の原点は、予め定められた点であり、例えば、ステージ３（図１参照）の左上の床面であってもよい。なお、記憶部３０に記憶される情報は、例えば各対象物の重心の座標とｘｙ平面における大きさを示す情報であってもよい。この場合、注目状況推定部４０は、記憶されている情報を用いて、各対象物の四隅の座標を算出するようにしてもよい。または、記憶部３０に記憶される情報は、各対象物の四隅の座標のみであってもよい。この場合、注目状況推定部４０は、記憶されている情報を用いて、各対象物の重心の座標を算出するようにしてもよい。

また、記憶部３０には、図４に示すように、領域６に存在している人ｐ毎に、識別子、ｘｙ平面内の位置を示す情報（人クラスタデータ位置）、人ｐの向きを示す情報、人ｐの注目方向を示す注目方向情報、および高さ情報（人クラスタデータ高さ）が関連づけられた人クラスタデータとして記憶される。さらに、記憶部３０には、図４に示すように、領域６に存在している人ｐの総数Ｎが記憶される。図４は、本実施形態に係る記憶部３０に記憶される情報の一例を説明する図である。図４に示すように、例えば、識別子（ＩＤ）が１である人クラスタデータには、ｘｙ平面内の位置情報が（ｘ４１、ｙ４１）と、人の向き情報がＡ１−１と、注目方向情報がＶ−１と、高さ情報がｚ４１とが関連付けられている。

図５は、本実施形態に係るスクリーン５の位置情報の一例を説明する図である。図５に示す例では、スクリーン５が平面スクリーンの例である。スクリーン５の位置情報は、スクリーン５の四隅の座標（ｘ１１、ｙ１１、ｚ１１）、（ｘ１３、ｙ１１、ｚ１１）、（ｘ１１、ｙ１１、ｚ１３）、（ｘ１３、ｙ１１、ｚ１３）と、重心の座標（ｘ１２、ｙ１１、ｚ１２）とである。
図６は、本実施形態に係る展示物４の位置情報の一例を説明する図である。図６に示す例では、展示物４は、テーブル７の上に展示されている。図６に示す例では、展示物４の位置情報は、観客から見て展示物４の正面の四隅の座標（ｘ２１、ｙ２１、ｚ２１）、（ｘ２３、ｙ２１、ｚ２１）、（ｘ２１、ｙ２１、ｚ２３）、（ｘ２３、ｙ２１、ｚ２３）と、重心の座標（ｘ２２、ｙ２１、ｚ２２）とである。なお、図５および図６の座標系は、図１と同じである。

図２に戻って、ロボット１の説明を続ける。
注目状況推定部４０は、記憶部３０に記憶されている対象物の位置情報と、人クラスタデータと、領域６に存在している人の総数Ｎとを読み出す。注目状況推定部４０は、読み出した情報を用いて、人ｐ毎の最も注目している対象物（第１注目状況）を推定して、推定した人ｐ毎の推定結果（第１注目状況）を状況分析部６０に出力する。なお、注目状況推定部４０は、ロボット１が有する各種センサ（不図示）の検出値に基づいて、ロボット１の位置を推定する。ここで、推定結果には、ロボット１を注目していることを示す情報とロボット１を注目している観客の割合、着目して欲しい対象物を注目していることを示す情報と着目して欲しい対象物を注目している観客の割合、その他を注目している（含む注目している対象物がない）ことを示す情報とその他を注目している観客の割合のうち、少なくとも１つの情報と観客の割合とが含まれる。ここで、その他を注目している（含む注目している対象物がない）とは、観客が、対象物（ロボット１、着目して欲しい対象物）以外を注目している状況である。また、観客の割合と、人ｐが注目している対象物を推定する方法については、後述する。

シナリオ記憶部５０には、図７に示すように、時刻と、その時刻に人ｐの着目して欲しい対象物（以下、着目点（第２注目状況）という）を示す情報と、説明文を示す情報と、ロボット１の移動予定位置を示す情報とが関連づけられて記憶されている。なお、着目点を示す情報には、着目して欲しい対象がないことを示す情報（第１注目状況）も含まれている。
図７は、本実施形態に係るシナリオ記憶部５０に記憶されている情報の一例を説明する図である。図７に示す例では、時刻ｔ０およびｔ１の時の着目点はスクリーン５であり、時刻ｔ２およびｔ５の時の着目点はロボット１であり、時刻ｔ３、ｔ４、およびｔ６の時の着目点は展示物４である。また、図７に示す例では、シナリオの時刻ｔ０において、ロボット１は、位置（ｘ１０１、ｙ１０１）に移動しながら、スクリーン５に投影されている画像についての説明文１の音声信号を出力することを表している。

また、シナリオ記憶部５０には、図８に示すように、ロボット１への注目度を上げる行動に関する情報と、ロボット１への注目度を下げる行動に関する情報とが記憶されている。
図８は、本実施形態に係るシナリオ記憶部５０に記憶されているロボット１への注目度を変更する行動に関する情報の一例を説明する図である。
図８に示すように、シナリオ記憶部５０には、ロボット１への注目度を上げる行動に対して、着目して欲しい対象、脚部の動作の有り無し、行動候補、および条件が関連付けられて記憶されている。また、シナリオ記憶部５０には、ロボット１への注目度を下げる行動に対して、着目して欲しい対象の有り無し、脚部の動作、行動候補、および条件が関連付けられて記憶されている。ここで、脚部の動作とは、ロボット１の脚部の動作を伴う行動であり、ロボット１が、歩行する動作、走る動作、ケンケン（片足跳び）する動作等である。脚部の動作を伴わない動作とは、観客に対して手を振る、観客を見る、観客に呼びかける、着目して欲しい対象を手で指す、着目して欲しい対象の名前を呼ぶ、着目して欲しい対象を持ってみせる、観客から視線をそらす（視線を切るともいう）等である。また、図８において、丸（○）印は、脚部の動作を伴う行動候補であることを表し、バツ（×）印は、脚部の動作を伴わない行動候補であることを表している。

また、図８に示すように、ロボットへの注目度を上げる行動としては、ロボット１が経由点である行動と、ロボット１が着目して欲しい対象そのものである場合の行動とに分類される。ロボット１が経由点である行動とは、一度、ロボット１に注目を集め、その後、着目して欲しい対象である展示物４に対する説明を行う等して観客が注目している対象物を、現在注目されている対象物から他の対象物へ変更する行動である。ロボット１が経由点の場合の行動とは、観客、展示物４、またはスクリーン５に対して衝突しない程度に適度に近づく、観客に手を振る、観客を見る、観客に呼びかける行動である。
ロボット１が着目して欲しい対象である場合の行動とは、走る、ケンケンする、観客を見る、観客に呼びかける、観客に近づく行動である。

また、図８に示すように、ロボットへの注目度を下げる行動としては、ロボット１以外に着目して欲しい対象がある場合の行動と、着目して欲しい対象が無い場合の行動とに分類される。ロボット１以外に着目して欲しい対象がある場合の行動は、展示物４またはスクリーン５などの対象物を指す、対象物の名前（または名称）を呼ぶ、対象物に近づく、対象物を持って見せる、対象物を持ってステージ上において領域中心に近づく行動である。着目して欲しい対象が無い場合の行動は、観客への視線を切る、観客から遠ざかる行動である。
また、ロボット１の動作や人間の動きを説明する場合は、説明を途中で妨げないように説明内容と関連していない動作を行わない必要があるため、行動候補として、走る、ケンケンするが選択される。

なお、本発明において、補正方針とは、シナリオ記憶部５０に記憶されている時刻毎の予め定められている行動予定を変更しない方針、行動予定を変更する方針が含まれている。また、行動予定を変更する方針には、上述したようにロボット１への注目度を上げる行動の方針と、ロボット１への注目度を下げる行動の方針とが含まれている。そして、ロボット１への注目度を上げる行動の方針には、ロボット１を経由点とする行動の方針と、ロボット１が着目して欲しい対象そのものである場合の行動の方針とが含まれている。さらに、ロボット１への注目度を下げる行動の方針には、ロボット１以外に着目して欲しい対象がある場合の行動の方針と、着目して欲しい対象が無い場合の行動の方針とが含まれている。

図２に戻って、ロボット１の説明を続ける。
状況分析部６０は、計時部１０から入力される時刻情報に応じて、シナリオ記憶部５０に記憶されている対応する時刻の着目点を示す情報を読み出す。状況分析部６０は、読み出した着目点を示す情報と、注目状況推定部４０から入力された推定結果とに基づいて、観客が注目している対象物がシナリオ記憶部５０に記憶されている着目点と一致しているか否かを時刻毎に判別する。そして、状況分析部６０は、時刻毎に判別した判別結果と着目点を示す情報とを、注目度変更設定部７０に出力する。なお、判別結果は、人ｐが注目している対象物が着目点と一致していることを示す情報（判定結果１）、人ｐが注目している対象物が着目点と不一致であることを示す情報（判定結果２）のいずれか１つである。また、判定結果２には、人ｐが注目している対象物を示す情報が含まれている。
なお、観客が注目している対象物が着目点と一致しているか否かの判別方法については後述する。

注目度変更設定部７０には、計時部１０から時刻情報が入力され、状況分析部６０から判定結果と着目点を示す情報とが入力される。注目度変更設定部７０は、人ｐが注目している対象物が着目点と一致していることを示す情報が入力された場合、注目度に対する変更を行わないように設定（以下、無変更設定という）する。一方、注目度変更設定部７０は、状況分析部６０から人ｐが注目している対象物が着目点と不一致であることを示す情報が入力された場合、ロボット１への注目度を上げるか、ロボット１への注目度を下げるかを判別する。さらに、注目度変更設定部７０は、入力された着目点を示す情報に基づいて、着目して欲しい対象が、ロボット１を経由して人ｐが注目している対象物への注目を変化させるか（以下、ロボット１が経由点という）、ロボット１が着目して欲しい対象であるのか、着目して欲しい対象物がロボット１以外であるのか、着目して欲しい対象がないのかを判別する。注目度変更設定部７０は、無変更設定を示す情報、ロボット１が経由点であることを示す情報、ロボット１が着目して欲しい対象であることを示す情報、着目して欲しい対象物がロボット１以外であることを示す情報、着目して欲しい対象がないことを示す情報のうち、いずれか１つの設定を行動計画部８０に出力する。

行動計画部８０は、注目度変更設定部７０から無変更設定が入力された場合、シナリオ記憶部５０に記憶されているその時刻のシナリオ（説明文の発生、行動等）を継続、すなわち行動を補正しない補正方針を選択する。この場合、行動計画部８０は、計時部１０から入力された時刻情報に応じた説明分を示す情報、ロボット１の移動予定位置を示す情報を読み出し、読み出した情報を行動候補として、行動制御部９０に出力する。
一方、行動計画部８０は、注目度変更設定部７０からロボット１が経由点であることを示す情報、ロボット１が着目して欲しい対象であることを示す情報、着目して欲しい対象物がロボット１以外であることを示す情報、着目して欲しい対象がないことを示す情報のうち、いずれか１つが入力された場合、シナリオ記憶部５０から対応する行動候補を選択する。そして、行動計画部８０は、選択した行動候補を行動計画に決定する。なお、行動候補の選択方法については後述する。行動計画部８０は、選択した行動候補を示す情報を行動制御部９０に出力する。

行動制御部９０は、行動計画部８０から入力された行動候補を示す情報と、前述したロボット１が備える各種センサの検出値とに応じて、ロボット１の発話、行動等を制御する。行動制御部９０は、行動計画部８０から説明分を示す情報が入力された場合、文字情報を周知の手法を用いて音声信号に変換し、変換した音声信号を、音声出力部９５を介して出力する。
音声出力部９５は、行動制御部９０から入力された音声信号を出力し、例えばスピーカーである。

＜人クラスタデータの生成＞
次に、計測部２０が行う人クラスタデータの生成方法の一例を説明する。
図９は、本実施形態に係るセンサ２による測定と計測部２０による処理を説明する図である。図９における座標系は図１と同じである。図９に示す例では、人ｐ１と人ｐ２が、存在している。
また、図９に示す例では、検出対象の空間の天井に２つのセンサ２−１とセンサ２−２が、距離Ｌ１の間隔で設置されている。領域１１１は、センサ２−１の検出可能な領域（以下、検出領域という）を示し、領域１１２は、センサ２−２の検出領域を示している。また、図９に示した例では、所定の高さ以上の測距点（１２１〜１２６、１３１〜１３６）を示している。

図９に示す例では、センサ２−１の検出領域１１１及びセンサ２−２の検出領域１１２に人ｐ１と人ｐ２がいる。
測距点１２１〜１２６は、人ｐ１に対する測距点であり、測距点１３１〜１３６は、人ｐ２に対する測距点である。測距点は、例えば、人の頭頂部、耳、鼻尖、肩などに対応する点である。
測距点１２２〜１２５がセンサ２−１によって測定された測距点であり、測距点１２６および測距点１３１〜１３６がセンサ２−２によって測定された測距点である。

計測部２０は、センサ２−１および２−２から取得した測距点に含まれている情報を用いて、ｘ、ｙ、ｚの各軸成分を算出する。計測部２０は、測距点の算出したｘｙｚ軸成分のうち、ｚ軸成分の値が所定の値以上の測距点を、各測距点の情報に含まれるｘ軸成分とｙ軸成分を用いて、点１４１〜１４６、点１５１〜１５６に示すようにｘｙ平面に投影する。図９において、点１４１〜１４６は、人ｐ１の測距点１２１〜１２６をｘｙ平面に投影した点である。点１５１〜１５６は、人ｐ２の測距点１３１〜１３６をｘｙ平面に投影した点である。計測部２０は、ｘｙ平面に投影した投影点をクラスタに分類するクラスタリング処理を行う。クラスタリング処理により、測距点１２１〜１２６が、人ｐ１の人クラスタデータとして生成され、測距点１３１〜１３６が、人ｐ２の人クラスタデータとして生成される。

図１０は、本実施形態に係る測距点をｘｙ平面に投影した例を説明する図である。図１０に示す例では、測距点１２１が頭頂部、測距点１２４が鼻尖、測距点１２５が左肩、および測距点１２６が右肩に対応する。また、図１０において、線分Ｌ１１は、左右の肩に対応する測距点を結んだ線分、線分Ｌ１２は、測距点１２４を通り線分Ｌ１１と垂直な線分である。また、角度Ａ１は、線分Ｌ１１のｘ軸に対する角度、角度Ｖｆは、線分Ｌ１２のｘ軸に対する角度（＝９０度＋Ａ１）である。
計測部２０は、角度Ａ１（姿勢）、角度Ｖｆ（姿勢）を用いて、人ｐの向き（第１注目状況）を検出する。

なお、図１０に示した例では、鼻尖に対応する測距点も用いて人ｐの向きを検出する例を説明したが、これに限られない。一般的に、会場では、ステージに背を向けている（姿勢）人は少ない。このため、観客が前方を向いていると仮定し、頭頂部に対応する測距点１２１と、左肩に対応する測距点１２５と、右肩に対応する測距点１２６とを用いて、人ｐの向きを検出するようにしてもよい。

次に、クラスタリング処理、および人クラスタデータの生成の処理の手順を説明する。
図１１は、本実施形態に係るクラスタリング処理および人クラスタデータを生成する処理の手順のフローチャートである。

（ステップＳ１０１）計測部２０は、各センサ２から入力され測距点に含まれている情報を用いて、ｘ、ｙ、ｚの各軸成分を算出する。続けて、計測部２０は、算出したｚ軸成分の値が所定の値以上の測距点を、各測距点の情報に含まれるｘ軸成分とｙ軸成分を用いて、ｘｙ平面に投影する。計測部２０は、処理をステップＳ１０２に進める。
（ステップＳ１０２）計測部２０は、ｘｙ平面に投影した投影点をクラスタに分類する。計測部２０は、処理をステップＳ１０３に進める。

（ステップＳ１０３）計測部２０は、分類したクラスタ毎に、クラスタに含まれる投影点に対応する測距点のうち、鼻尖に対応する測距点のｚ軸成分を抽出し、抽出したｚ軸成分をそのクラスタの人クラスタデータ高さとする。計測部２０は、処理をステップＳ１０４に進める。

（ステップＳ１０４）計測部２０は、分類したクラスタ毎に、クラスタに含まれる投影点の重心位置を算出し、算出した重心位置を人クラスタデータ位置とする。なお、計測部２０は、人クラスタデータに含まれる測距点の重心点を人クラスタデータ位置としてもよく、または、頭頂に相当する測距点を人クラスタデータ位置としてもよい。なお、各人クラスタデータ位置には、ｘ軸方向およびｙ軸方向の値が少なくとも含まれている。計測部２０は、処理をステップＳ１０５に進める。

（ステップＳ１０５）計測部２０は、分類したクラスタ毎に、各人の向きを推定する。例えば、計測部２０は、左右の肩に対応する測距点を結んだ線分Ｌ１１（図９参照）のｘ軸に対する角度を、人ｐのｘ軸方向に対する向き（以下、単に向きという）であると推定する。このとき、鼻尖に対応する測距点がある方向を人ｐの前方であると推定する。計測部２０は、処理をステップＳ１０６に進める。

（ステップＳ１０６）計測部２０は、クラスタ毎の人クラスタデータ位置と、人クラスタデータ高さと、クラスタに含まれるｘｙ平面に投影した測距点の情報と、人ｐの向きを示す情報（第１注目状況）とを関連づけてクラスタ毎の人クラスタデータを生成し、生成したクラスタ毎の人クラスタデータを記憶部３０に記憶させる。以上のように、人クラスタデータには、人クラスタデータ位置、人クラスタデータ高さ、クラスタに含まれるｘｙ平面に投影した測距点の情報、及び人ｐの向きを示す情報が含まれている。計測部２０は、処理をステップＳ１０７に進める。

（ステップＳ１０７）計測部２０は、作成した人クラスタデータの個数を、領域６（図１参照）に存在している人の総数Ｎとして算出し、算出した領域６に存在している人の総数Ｎを記憶部３０に記憶させる。
以上で、クラスタリング処理及び人クラスタデータを生成する処理を終了する。

なお、センサ２が複数の場合、計測部２０は、例えば、複数のセンサ２から入力された距離情報（測距点）を統合した後、ステップＳ１０１〜Ｓ１０７の処理を行う。または、計測部２０は、センサ２の距離情報毎にステップＳ１０１〜Ｓ１０３の処理を行った後、処理した情報を統合して、統合した情報を用いてステップＳ１０４以降の処理を行うようにしてもよい。なお、統合とは、異なるセンサ２の距離情報を用いて分類された１人の人に対する複数のクラスタを、クラスタの重心位置を示す情報に基づいて、１つのクラスタに統合することである。

＜着目点、人が注目している範囲＞
次に、ステージ３上のロボット１、展示物４、スクリーン５、及び人ｐの位置（人クラスタデータ位置）、人が向いている向き等の関係について説明する。
図１２は、本実施形態に係るステージ３上の対象物の座標、人ｐの位置、向き、注目方向の一例を説明する図である。なお、図１２の座標系は、図１と同じである。図１２に示す例において、スクリーン５のｘ軸方向の範囲は（ｘ１１）〜（ｘ１３）であり、重心のｘ軸方向の座標は（ｘ１２）である。展示物４のｘ軸方向の範囲は（ｘ２１）〜（ｘ２３）であり、重心のｘ軸方向の座標は（ｘ２２）である。ロボット１のｘ軸方向の範囲は（ｘ３１）〜（ｘ３３）であり、重心のｘ軸方向の座標は（ｘ３２）である。

また、図１２において、ステージ３の後方にはスクリーン５があり、ステージ３の左側前方には展示物４が置かれており、ステージ３の右側前方にはロボット１が存在し、ステージ３を人ｐが注目している。なお、図１２の説明では、説明を簡単にするために、所定の領域６内に存在している人のうち、１人のみを例に示している。
図１２に示す例において、人ｐは、座標（ｘ４１、ｙ４１）の位置に存在している。また、人ｐの向きであるｘ軸方向に対する角度はφであり、人ｐが注目している方向と距離を示すベクトルはＶである。図１２に示す例では、ベクトルＶの終点は、スクリーン５上である。

線分Ｌ２は、人ｐのｘｙ平面（水平）における有効視野角Ａ３の範囲を示している。すなわち、注目状況推定部４０は、人ｐが注目しているｘｙ平面の範囲を、有効視野角Ａ３の範囲内であると見なす。なお、本実施形態において、有効視野角とは、人間が情報を得られる視野の範囲で有り、例えば水平方向（ｘｙ平面）が約３０度、垂直方向（ｙｚ平面）が約２０度である。なお、有効視野角の各角度は一例で有り、これに限られず任意の角度に設定するようにしてもよい。なお、ｘｙ平面の有効視野角を平面有効視野角ともいい、垂直方向の有効視野角を、鉛直有効視野角ともいう。

また、図１２において、符号Ｖｅｘは、人ｐから展示物４への方向と距離とを表すベクトルを示している。ベクトルＶｅｘは、例えば、人ｐの位置の座標（ｘ４１、ｙ４１）を基点とし、展示物４のｘｙ平面における重心の座標（ｘ２２、ｙ２１）を終点とするベクトルである。符号Ｖｓｒは、人ｐからスクリーン５への方向と距離とを表すベクトルを示している。ベクトルＶｓｒは、例えば、人ｐの位置の座標（ｘ４１、ｙ４１）を基点とし、スクリーン５のｘｙ平面における重心の座標（ｘ１２、ｙ１１）を終点とするベクトルである。符号Ｖｒｏは、人ｐからロボット１への方向と距離とを表すベクトルを示している。ベクトルＶｒｏは、例えば、人ｐの位置の座標（ｘ４１、ｙ４１）を基点とし、ロボット１のｘｙ平面における重心の座標（ｘ３２、ｙ３１）を終点とするベクトルである。

人ｐが注目している範囲について、さらに説明する。
図１３は、本実施形態に係る人が注目しているｘｙ平面における範囲を説明する図である。
図１３において、角度φは、人ｐのｘ軸に対する角度である。このため、人ｐがスクリーン５に対して正面を向いている場合の角度は０度であり、人ｐがスクリーン５に対して真横を向いている場合の角度は９０度である。
図１３に示す例において、人ｐから対象物の重心（対象物重心ともいう）までの距離をＬとする。人ｐが正面を向いている場合、ｘｙ平面において人ｐが注目していると推定される範囲は、前述した水平方向（ｘｙ平面）の有効視野角に基づいて、次式（１）のように表される。

［数１］（注目している範囲）＝２Ｌ×ｔａｎ（（有効視野角）／２） …（１）

また、人ｐがｘ軸に対して角度φの向きの場合、人ｐが向いている角度において注目していると推定される範囲は、式（１）である。このため、この範囲をｙ軸方向に換算すると、次式（２）のように表される。

［数２］（注目している範囲）＝２Ｌ×ｔａｎ（（有効視野角）／２）×ｓｉｎφ …（２）

本実施形態では、式（１）または式（２）に基づいて、人ｐがｘｙ平面で注目している範囲を注目状況推定部４０が推定する。
なお、注目状況推定部４０は、垂直方向においても、前述した垂直方向の有効視野角を用いて、式（１）または式（２）における人ｐがｙｚ平面で注目している範囲を注目状況推定部４０が推定するようにしてもよい。

＜注目の割合の算出＞
まず、本実施形態において、領域６内に存在する観客が注目している対象物がある、注目している対象物がない、と判断する際の閾値について説明する。本実施形態では、以下のように、ロボット１が着目して欲しい対象物（または何れも着目して欲しくない）の場合と、その他の場合とで使い分ける。

・（場合１）ロボット１が着目して欲しい対象物（または何れも着目して欲しくない）
１−（ロボット１を注目している人の割合）＝（その他を注目している人の割合） …（３）
場合（１）では、式（３）より、対象物を注目しているか否かの判別に用いる閾値を５０％とする。そして、注目状況推定部４０は、“その他を着目している人の割合”が５０％以上のとき、観客が注目しているものがないと推定し、“その他を着目している人の割合”が５０％未満のとき、観客がロボット１に注目しているものと推定する。

・（場合２；その他の場合）ロボット１以外の対象物が着目して欲しい対象物である
１−（着目して欲しい対象物を注目している割合）−（ロボット１を注目している割合）＝（その他を着目している割合） …（４）
場合（２）では、式（４）より、対象物を注目しているか否かの判別に用いる閾値を３３％とする。そして、注目状況推定部４０は、“その他を着目している人の割合”が３３％以上のとき、観客が注目しているものがないと推定する。また、注目状況推定部４０は、“その他を着目している人の割合”が３３％未満のとき、着目して欲しい対象物を注目している割合とロボット１を注目している割合とを比較し、割合が大きい方を観客が注目しているものとして推定する。

次に、注目状況推定部４０及び状況分析部６０が行う処理について説明する。
図１４は、本実施形態に係る注目状況推定部４０が行う処理の手順のフローチャートである。

（ステップＳ２０１）注目状況推定部４０は、記憶部３０から人ｐ毎に人クラスタデータ位置と人ｐの向きを示す情報を読み出す。次に、注目状況推定部４０は、記憶部３０から各対象物の位置情報を読み出す。次に、注目状況推定部４０は、各対象物それぞれのｘｙ平面における重心の座標を抽出する。注目状況推定部４０は、処理をステップＳ２０２に進める。

（ステップＳ２０２）注目状況推定部４０は、記憶部３０から着目点を示す情報を読み出す。注目状況推定部４０は、処理をステップＳ２０３に進める。
（ステップＳ２０３）注目状況推定部４０は、記憶部３０から領域６内の人数Ｎを示す情報を読み出す。注目状況推定部４０は、処理をステップＳ２０４に進める。

（ステップＳ２０４）注目状況推定部４０は、読み出した情報を用いて、人ｐが注目している方向を表すベクトルＶを人ｐ毎に推定する。注目状況推定部４０は、処理をステップＳ２０５に進める。

（ステップＳ２０５）注目状況推定部４０は、各人ｐの人クラスタデータ位置と人ｐの向きを示す情報、および各対象物の位置情報を用いて、人ｐ毎に、ベクトルＶｓｒ、ベクトルＶｅｘ、およびベクトルＶｒｏを算出する。注目状況推定部４０は、処理をステップＳ２０６に進める。
（ステップＳ２０６）注目状況推定部４０は、人ｐが注目している方向を表すベクトルＶと、対象物へのベクトル（Ｖｓｒ、Ｖｅｘ、およびＶｒｏ）との各偏差を、人ｐ毎に算出する。注目状況推定部４０は、処理をステップＳ２０７に進める。

（ステップＳ２０７）注目状況推定部４０は、ステップＳ２０６で算出した水平方向の偏差が１５度未満のものを人ｐ毎に抽出する。具体的には、注目状況推定部４０は、ベクトルＶとベクトルＶｒｏとの角度の差（偏差ともいう）を算出した値が、１５度（＝３０度／２）未満である場合、人ｐがロボット１を最も注目していると推定する。または、注目状況推定部４０は、ベクトルＶとベクトルＶｅｘとの角度の偏差が、１５度未満である場合、人ｐが展示物４を最も注目していると推定する。または、注目状況推定部４０は、ベクトルＶとベクトルＶｓｒとの角度の偏差が、１５度未満である場合、人ｐがスクリーン５を最も注目していると推定する。次に、注目状況推定部４０は、注目していると推定された対象物のうち、最も偏差が少ない対象物を、人ｐが最も注目している対象物であると推定する。なお、偏差が同じ対象物が所定の範囲内に複数ある場合、注目状況推定部４０は、人ｐから距離が近い方を注目している対象物であると推定する。次に、注目状況推定部４０は、推定した結果に基づいて、ロボット１を注目している人数Ｎｒｏｂ＿ｓｅｅと、ロボット１以外の着目して欲しい対象物を注目している人数Ｎｅｘ＿ｓｅｅとを算出する。注目状況推定部４０は、処理をステップＳ２０８に進める。

（ステップＳ２０８）注目状況推定部４０は、記憶部３０から読み出した着目点を示す情報が、ロボット１が着目点であるかまたは着目して欲しい対象物がないであるか否かを判別する。注目状況推定部４０は、ロボット１が着目点または着目して欲しい対象物がないと判別した場合（ステップＳ２０８；ＹＥＳ）、ステップＳ２０９に処理を進め、その他の場合であると判別した場合（ステップＳ２０９；ＮＯ）、ステップＳ２１１に処理を進める。

（ステップＳ２０９）注目状況推定部４０は、領域６に存在している人の総数Ｎに対する人数Ｎｒｏｂ＿ｓｅｅとの割合（注目度）であるＮｒｏｂ割合を算出する。注目状況推定部４０は、ステップＳ２１０に処理を進める。
（ステップＳ２１０）注目状況推定部４０は、前述した式（３）にＮｒｏｂ割合を代入して、その他を注目している人の割合を算出する。次に、注目状況推定部４０は、算出したその他を注目している人の割合が５０％以上であるか否かを判別する。注目状況推定部４０は、その他を注目している人の割合が５０％以上であると判別した場合（ステップＳ２１０；ＹＥＳ）、ステップＳ２１３に処理を進め、その他を注目している人の割合が５０％未満であると判別した場合（ステップＳ２１０；ＮＯ）、ステップＳ２１４に処理を進める。

（ステップＳ２１１）注目状況推定部４０は、領域６に存在している人の総数Ｎに対する人数Ｎｒｏｂ＿ｓｅｅとの割合であるＮｒｏｂ割合と、領域６に存在している人の総数Ｎに対する人数Ｎｅｘ＿ｓｅｅの割合であるＮｅｘ割合と、を算出する。注目状況推定部４０は、ステップＳ２１２に処理を進める。
（ステップＳ２１２）注目状況推定部４０は、前述した式（４）にＮｒｏｂ割合及びＮｅｘ割合を代入して、その他を注目している人の割合を算出する。次に、注目状況推定部４０は、算出したその他を注目している人の割合が３３％以上であるか否かを判別する。注目状況推定部４０は、その他を注目している人の割合が３３％以上であると判別した場合（ステップＳ２１２；ＹＥＳ）、ステップＳ２１３に処理を進め、その他を注目している人の割合が３３％未満であると判別した場合（ステップＳ２１１；ＮＯ）、ステップＳ２１４に処理を進める。

（ステップＳ２１３）注目状況推定部４０は、領域６内の観客が、注目しているものがないと判別し、処理を終了する。
（ステップＳ２１４）注目状況推定部４０は、ステップＳ２１０で判別した結果が５０％未満の場合、観客がロボット１を注目していると推定する。
また、注目状況推定部４０は、ステップＳ２１２で判別した結果が３３％未満の場合、Ｎｒｏｂ割合とＮｅｘ割合とを比較する。次に、比較した結果、Ｎｒｏｂ割合がＮｅｘ割合より大きい場合に、注目状況推定部４０は、観客がロボット１を注目していると推定する。または、比較した結果、Ｎｅｘ割合がＮｒｏｂ割合より大きい場合に、注目状況推定部４０は、観客がロボット１以外の着目点を注目していると推定する。観客がロボット１以外の着目点を注目していると推定した場合、注目状況推定部４０は、ステップＳ２０７で算出した偏差に基づいて、観客が注目している対象物が展示物４であるか、スクリーン５であるかを推定する。本実施形態では、注目状況推定部４０によって推定された推定結果を、観客が最も注目している対象物という。次に、注目状況推定部４０は、推定した推定結果を状況分析部６０に出力する。
なお、注目状況推定部４０は、ステップＳ２０１〜Ｓ２１４の処理を、所定の時間毎に行う。所定の時間毎とは、例えば１００［ｍｓｅｃ］毎である。
以上で、注目状況推定部４０が行う推定処理を終了する。

また、ステップＳ２１０において用いる５０％、及びステップＳ２１２で用いる３３％は一例であり、これに限られない。値は５０％または３３％に限られず、実験等によって求めた値であってもよく、予め定められた他の値であってもよい。例えば、この比較する値は、説明分が選択形式の場合、設問の数に応じた値や、領域６に存在している人数に応じたものであってもよい。

＜状況分析の説明＞
次に、状況分析部６０が行う処理について説明する。
図１５は、本実施形態に係る状況分析部６０が行う処理の手順のフローチャートである。
（ステップＳ３０１）状況分析部６０は、計時部１０から入力される時刻情報を取得する。状況分析部６０は、処理をステップＳ３０２に進める。
（ステップＳ３０２）状況分析部６０は、取得した時刻情報に応じた時刻と関連づけられている着目点を示す情報を、シナリオ記憶部５０から読み出す。状況分析部６０は、処理をステップＳ３０３に進める。

（ステップＳ３０３）状況分析部６０は、シナリオ記憶部５０から読み出した着目点を示す情報と、注目状況推定部４０から入力された推定結果とを比較する。状況分析部６０は、処理をステップＳ３０４に進める。

（ステップＳ３０４）状況分析部６０は、推定結果に含まれる最も注目されている対象物と着目点とが一致するか否かを判別する。状況分析部６０は、最も注目されている対象物と着目点とが一致すると判別した場合（ステップＳ３０４；ＹＥＳ）、ステップＳ３０５に進み、最も注目されている対象物と着目点とが一致していないと判別した場合（ステップＳ３０４；ＮＯ）、ステップＳ３０６に進む。

（ステップＳ３０５）状況分析部６０は、最も注目されている対象物と着目点とが一致していると判別する。次に、状況分析部６０は、判別した判別結果を注目度変更設定部７０に出力し、一連の処理を終了する。
（ステップＳ３０６）状況分析部６０は、最も注目されている対象物と着目点とが一致していないと判別する。次に、状況分析部６０は、判別した判別結果を注目度変更設定部７０に出力し、一連の処理を終了する。
なお、状況分析部６０は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０６の処理を、所定の時間毎に行う。所定の時間毎とは、例えば１００［ｍｓｅｃ］毎である。

なお、図１５に示した例では、ロボット１を注目している人の割合であるＮｒｏｂ割合と、その他の対象物を注目している人の割合であるＮｅｘ割合とを用いる例を説明したが、これに限られない。状況分析部６０は、展示物４を注目している人数Ｎｏｂｊ＿ｓｅｅ及び展示物４を注目している人の割合であるＮｏｂｊ割合、スクリーン５を注目している人数Ｎｓｒ＿ｓｅｅ及びスクリーン５を注目している人の割合であるＮｓｒ割合、対象物を注目していない人数Ｎｎｏｎ＿ｓｅｅ及び対象物を注目していない人の割合であるＮｎｏｎも用いて、観客が注目している対象物を推定するようにしてもよい。

＜注目度変更設定、行動計画の説明＞
次に、注目度変更設定部７０、行動計画部８０、および行動制御部９０が行う処理の一例について説明する。
図１６は、時刻ｔ０〜ｔ６におけるシナリオ記憶部５０に記憶されている着目点と、領域６内に存在している観客が注目している対象物の一例を説明する図である。なお、図１６に示す例は、領域６内に存在している観客が注目している対象物は、領域６内に存在している観客のうち５０％以上の観客が注目している対象物である例である。なお、時刻ｔ０と時刻ｔ１との間隔は、例えば１０秒である。
図１７は、時刻ｔ１における領域６内に存在している人の注目度を説明する図である。

図１６に示す例において、符号２０１が示す領域の列の情報は、図７で説明したシナリオ記憶部５０に記憶されている各時刻の着目点の情報である。また、符号２０２が示す領域の列の情報は、領域６内の観客が注目している各時刻の対象物を示す情報である。この例では、時刻ｔ０、ｔ２、ｔ３、ｔ５、およびｔ６のとき、シナリオの着目点と、観客が注目している対象物とが一致している。そして、時刻ｔ１およびｔ４のとき、シナリオの着目点と、観客が注目している対象物とが一致していない。

図１７に示す例では、時刻ｔ１において、領域６内に人ｐ１〜ｐ１１の１１人が存在している例である。そして、領域６内に存在している人のうちスクリーン５を最も注目している人数Ｎｓｒ＿ｓｅｅが３人（人ｐ１、人ｐ２、人ｐ６）、展示物４を最も注目している人数Ｎｏｂｊ＿ｓｅｅが１人（人ｐ４）、ロボット１を最も注目している人数Ｎｒｏｂ＿ｓｅｅが７人（人ｐ３、人ｐ５、人ｐ７〜人ｐ１１）である。このため、時刻ｔ１において、ロボット１を最も注目しているＮｒｏｂ割合が約６３．６％（＝７／１１×１００）、展示物４を最も注目しているＮｏｂｊ割合が約９．１％（１／１１×１００）、スクリーン５を最も注目しているＮｓｒ割合が約２７．３％（３／１１×１００）である。また、いずれの対象物も注目していない人数Ｎｎｏｎ＿ｓｅｅが０人であり、対象物を注目していないＮｎｏｎ割合が０％である。ロボット１を最も注目しているＮｒｏｂ割合は、割合が最も大きく且つ割合が５０％を越えているため、状況分析部６０は、観客が最も注目している対象物がロボット１であり、着目点と一致していないと判別する。すなわち、Ｎｒｏｂ割合、Ｎｅｘ割合、Ｎｓｒ割合、およびＮｒｏｂ割合それぞれは、各対象物に対する注目度である。
なお、本実施形態では、割合を百分率で算出する例を説明したが、単に比であってもよい。

時刻ｔ１において、注目して欲しい着目点と、注目している対象物とが一致していないため、注目度変更設定部７０は、時刻ｔ１から時刻ｔ２の間に、人が注目している対象物をロボット１からスクリーン５に変更する必要がある。
このため、注目度変更設定部７０は、ロボット１への注目度を上げるか、ロボット１への注目度を下げるかを判別する。さらに、注目度変更設定部７０は、入力された着目点を示す情報に基づいて、注目して欲しい対象について、ロボット１が経由点であるのか、ロボット１が見て欲しい対象であるのか、見て欲しい対象物がロボット１以外であるのか、見て欲しい対象がないのかを判別する。

行動計画部８０は、注目度変更設定部７０からロボット１が経由点であることを示す情報、ロボット１が見て欲しい対象であることを示す情報、見て欲しい対象物がロボット１以外であることを示す情報、見て欲しい対象がないことを示す情報のうち、いずれか１つが入力された場合、シナリオ記憶部５０から対応する行動候補を選択する。そして、行動計画部８０は、選択した行動候補を行動計画に決定する。

時刻ｔ１において、行動計画部８０は、ロボット１への注目度を下げる行動の中から、見て欲しい対象があるため、展示物４またはスクリーン５などの対象物を指す、対象物の名前（または名称）を呼ぶ、対象物に近づく、対象物を持って見せる、対象物を持って観客に近づく行動の中から選択する。なお、行動計画部８０は、説明の腰を折らない条件に合う行動候補を選択する。説明の腰を折る行動とは、例えば、展示物４の説明を行っているときに、急に走り出したり、ケンケンを行ったりすると、説明が中断されてしまう場合がある。

そして、行動計画部８０は、候補となる行動候補が複数有る場合、ロボット１の脚部の動作を伴わない行動を優先する。また、同列の行動候補が複数ある場合、行動計画部８０は、その候補の中からランダムに選択する。または、注目度変更設定部７０は、シナリオ記憶部５０に記憶されている順番に選択するようにしてもよい。

図１８は、本実施形態に係る注目度の変更処理、行動候補の選択処理の手順を説明するフローチャートである。
（ステップＳ４０１）注目度変更設定部７０は、計時部１０から入力される時刻情報を取得する。注目度変更設定部７０は、処理をステップＳ４０２に進める。
（ステップＳ４０２）注目度変更設定部７０は、状況分析部６０から入力された判別結果が、判定結果１であるか判定結果２であるかを判別する。注目度変更設定部７０は、判別結果が判定結果１であると判別した場合（ステップＳ４０２；判定結果１）、ステップＳ４０３に進み、判別結果が判定結果２であると判別した場合（ステップＳ４０２；判定結果２）、ステップＳ４０５に進む。

（ステップＳ４０３）注目度変更設定部７０は、シナリオの着目点と観客が最も注目している対象物とが一致しているため、行動計画に対する変更を行わない。次に、注目度変更設定部７０は、行動計画の変更を行わないことを示す変更無し情報を行動計画部８０に出力し、処理をステップＳ４０４に進める。

（ステップＳ４０４）行動計画部８０には、注目度変更設定部７０から注目度に対する変更を行わないことを示す情報が入力される。次に、行動計画部８０は、シナリオ記憶部５０に記憶されているその時刻のシナリオ（説明文の発生、行動等）を継続する。行動計画部８０は、処理を終了する。

（ステップＳ４０５）注目度変更設定部７０は、シナリオの着目点と観客が最も注目している対象物とが一致していないため、行動計画の変更を行う決定をする。注目度変更設定部７０は、処理をステップＳ４０６に進める。
（ステップＳ４０６）注目度変更設定部７０は、観客が最も注目している対象物がロボット１であるか否かを判別する。注目度変更設定部７０は、観客が最も注目している対象物がロボット１であると判定した場合（ステップＳ４０６；ＹＥＳ）、ステップＳ４０７に進み、観客が最も注目している対象物がロボット１以外であると判定した場合（ステップＳ４０６；ＮＯ）、ステップＳ４１０に進む。

（ステップＳ４０７）注目度変更設定部７０は、ロボット１への注目度を下げる行動の中から、行動候補を選択するために、シナリオ記憶部５０に記憶されている情報に基づいて、ロボット１以外に注目して欲しい対象があるか、注目して欲しい対象がないかを判別する。注目度変更設定部７０は、ロボット１以外に注目して欲しい対象があると判別した場合（ステップＳ４０７；ロボット以外に注目して欲しい対象がある）、判別した結果を行動計画部８０に出力し、処理をステップＳ４０８に進める。または、注目度変更設定部７０は、注目して欲しい対象がないと判別した場合（ステップＳ４０７；注目して欲しい対象がない）、判別した結果を行動計画部８０に出力し、処理をステップＳ４０９に進める。

（ステップＳ４０８）行動計画部８０は、ロボット１以外に注目して欲しい対象がある場合の行動候補の中から行動候補を選択し、処理をステップＳ４１３に進める。
（ステップＳ４０９）行動計画部８０は、注目して欲しい対象がない場合の行動候補の中から行動候補を選択し、処理をステップＳ４１３に進める。

（ステップＳ４１０）注目度変更設定部７０は、ロボット１への注目度を上げる行動の中から、行動候補を選択するために、シナリオ記憶部５０に記憶されている情報に基づいて、ロボット１を経由点とするか、ロボット１が注目して欲しい対象であるかを判別する。注目度変更設定部７０は、ロボット１を経由点とすると判別した場合（ステップＳ４１０；ロボットを経由点）、判別した結果を行動計画部８０に出力し、処理をステップＳ４１１に進める。または、注目度変更設定部７０は、ロボット１が注目して欲しい対象であると判別した場合（ステップＳ４１０；ロボットが注目して欲しい対象）、判別した結果を行動計画部８０に出力し、処理をステップＳ４１２に進める。

（ステップＳ４１１）行動計画部８０は、ロボット１を経由点とする場合の行動候補の中から行動候補を選択し、処理をステップＳ４１３に進める。
（ステップＳ４１２）行動計画部８０は、ロボット１が注目して欲しい対象である場合の行動候補の中から行動候補を選択し、処理をステップＳ４１３に進める。

（ステップＳ４１３）行動計画部８０は、ステップＳ４０８、Ｓ４０９、Ｓ４１１、またはＳ４１２で選択した行動候補に、シナリオ記憶部５０に記憶されている行動計画を変更する。次に、行動制御部９０は、行動計画部８０から入力された行動候補を示す情報に応じて、ロボット１の発話、行動等を制御する。行動制御部９０は、処理を終了する。
なお、注目度変更設定部７０および行動計画部８０は、以上の処理を所定の時刻毎に行う。また、シナリオ記憶部５０に記憶されている行動計画を変更するとは、図７に示した例のようにシナリオ記憶部５０に記憶されている時刻毎の説明分とロボット１の移動予定位置である行動計画を、選択された行動候補に応じた説明分やロボット１の移動予定位置に変更することである。

以上のように、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）は、所定領域（例えば領域６）内に存在している人の位置と姿勢とを計測する計測部（例えばセンサ２、計測部２０）と、計測部によって計測された人の位置と姿勢とを示す情報に基づいて、人の第１注目状況（例えば人が対象物を注目している状況、人のｘｙ平面における向き）を推定する注目状況推定部（例えば注目状況推定部４０）と、推定された第１注目状況と予め設定された第２注目状況（例えば着目点）とに基づいて、第１注目状況の補正を行う補正方針を決定する状況分析部（例えば状況分析部６０、注目度変更設定部７０）と、決定された補正方針に対応する行動を決定する行動計画部（例えば行動計画部８０）と、を備える。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、観客が対象物を注目している状況を推定し、推定した対象物と予め定められている着目点に注目して欲しい状況とを比較する。そして、ロボット１は、着目点と対象物が一致しない場合、着目点と、状況分析部６０から入力された判別結果とに基づいて、行動計画の補正を行うか否かの補正方針を決定する。なお、補正方針には、前述したように、行動計画を補正しない方針も含まれる。
これにより、ロボット１は、着目点と観客が注目している対象物が一致しない場合、観客が注目している対象物への注目を変化させる補正方針に対応する行動をすることで、観客の注目を対象物から変化させることができる。この結果、本実施形態によれば、観客が注目している対象を変化させることができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、注目状況推定部（例えば注目状況推定部４０）は、計測部（例えばセンサ２、計測部２０）によって計測された姿勢を示す情報に基づいて、所定領域（例えば領域６）内に存在している人が注目している注目方向（例えば人が注目している対象物、人のｘｙ平面における向き）を第１注目状況として推定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、姿勢に基づいて、人が注目している注目方向を推定するので、観客が注目している方向を少ない計算量で推定することができる。これにより、本実施形態のロボット１は、所定領域に複数の人が存在している場合であっても、少ない計算量で、各人の注目方向を推定することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、第２注目状況は、人に注目して欲しい対象物である着目物の位置及び着目物（例えば着目点）を示す情報を含み、注目状況推定部（例えば注目状況推定部４０）は、推定された注目方向（例えばベクトルＶ）と、人から着目物までの着目方向（例えばベクトルＶｒｏｂ、ベクトルＶｅｘ、ベクトルＶｓｒ）とを比較し、比較した結果に応じて人が着目物を注目しているか否かを推定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、注目方向と、人から着目物までの着目方向とを比較し、比較した結果に応じて人が着目点を注目しているか否かを判別するので、人が注目している対象物が着目点と一致しているか否かを判別することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、注目状況推定部（例えば注目状況推定部４０）は、複数の対象物（例えばロボット１、展示物４、スクリーン５、またはいずれの対象物でもない）がある場合、人から複数の対象物それぞれまでの着目方向（例えばベクトルＶｒｏｂ、ベクトルＶｅｘ、ベクトルＶｓｒ）それぞれを推定し、注目方向（例えばベクトルＶ）と、着目方向それぞれと角度の差それぞれを算出し、算出したそれぞれの角度の差の中で最も値が小さい着目方向に対応する対象物を、人が注目している対象物であると推定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、複数の対象物がステージ３上にある場合、ベクトルＶとベクトルＶｒｏｂとの偏差、ベクトルＶとベクトルＶｅｘとの偏差、ベクトルＶとベクトルＶｅｘとの偏差を算出する。このように、本実施形態によれば、人の注目方向を表すベクトルＶと、各対象物へのベクトルＶｒｏｂ、ベクトルＶｅｘ、ベクトルＶｓｒとの各偏差を算出して、最も偏差が小さい対象物を、人が注目している対象物であると推定する。この結果、本実施形態によれば、ベクトル間の偏差に基づいて人が最も注目している対象物を推定することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、注目状況推定部（例えば注目状況推定部４０）は、算出したそれぞれの角度の差の中で最も値が小さい対象物の位置が、人の有効視野角（例えば水平方向が±１５度、垂直方向が±１０度）以内である場合に、人が対象物を注目していると推定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、人の視覚特性に基づいているので、人が最も注目している対象物を精度良く推定することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、注目状況推定部（例えば注目状況推定部４０）は、所定領域（例えば領域６）内に存在している複数の人それぞれについて、当該人が注目している対象物（例えばロボット１、展示物４、スクリーン５、またはいずれの対象物でもない）を第１注目状況として推定し、対象物それぞれについて、複数の人の中で、当該対象物を注目している人の割合（例えばＮｒｏｂ割合、Ｎｏｂｊ割合、Ｎｅｘ割合、Ｎｓｒ割合）を算出し、算出した割合に応じて、所定領域内に存在している複数の人が注目している対象物を推定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、領域６に存在している複数の人が、別々の対象物を注目している場合であっても、領域６に存在している複数の人が最も注目している対象物を推定することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、状況分析部（例えば状況分析部６０、注目度変更設定部７０）は、注目状況推定部（例えば注目状況推定部４０）が推定した対象物（例えばロボット１、展示物４、スクリーン５、またはいずれの対象物でもない）と着目物（例えば着目点）とを比較して、所定領域（例えば領域６）内に存在している複数の人にうち所定の割合（例えば３３％または５０％）以上の人が、着目物を注目しているか否かを判別する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、領域６に存在している複数の人が別々の対象物を見ている場合であっても、その領域に存在している人達の多くが注目している対象物が着目点と一致しているか否かを判別することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、状況分析部（例えば状況分析部６０、注目度変更設定部７０）は、着目物（例えば着目点）を注目していない人が所定の割合以上と判別した場合に、注目方向（例えばベクトルＶ）を変化させるように注目状況の補正を行う補正方針を決定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、領域６に存在している多数の人達が注目している対象物が着目点と一致していない場合に、注目方向を変化させるように注目状況の補正を行う補正方針を決定することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、状況分析部（例えば状況分析部６０、注目度変更設定部７０）は、人が対象物（例えばロボット１、展示物４、スクリーン５、またはいずれの対象物でもない）を注目していないと判別した場合に、所定領域（例えば領域６）内に存在している複数の人のうち、自律移動装置を注目している人の割合を上げるか、当該自律移動装置を注目している人の割合を下げるかを、前記所定の割合以上の人が注目している対象物と、着目物（例えば着目点）とに応じて決定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、領域６に存在している多数の人達が注目している対象物が着目点と一致していない場合に、複数の人が注目している対象物と着目物とに応じて、ロボット１を注目している人の割合を上げるか、ロボット１を注目している人の割合を下げるかを決定することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、状況分析部（例えば状況分析部６０、注目度変更設定部７０）は、自律移動装置を注目している人の割合を上げると判別した場合、自律移動装置を経由して着目物への注目する人の割合を変化させるか、当該自律移動装置が着目物であり当該自律移動装置を注目する人の割合を変化させるかを、所定の割合以上の人が注目している対象物（例えばロボット１、展示物４、スクリーン５、またはいずれの対象物でもない）と、着目物（例えば着目点）とに応じて前記補正方針として決定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、領域６に存在している多数の人達が注目している対象物が着目点と一致していない場合に、複数の人が注目している対象物と着目物とに応じて、ロボット１を経由して着目物への注目する人の割合を変化させるか、ロボット１が着目して欲しい着目物であるかを補正方針として決定することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、状況分析部（例えば状況分析部６０、注目度変更設定部７０）は、自律移動装置を注目している人の割合を下げると判別した場合、着目して欲しい対象物が設定されている場合に着目物を注目する人の割合を変化させるか、着目して欲しい着目物が設定されていない場合に対象物を注目する人の割合を変化させるかを、所定の割合以上の人が注目している対象物と、着目物とに応じて補正方針として決定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、領域６に存在している多数の人達が注目している対象物が着目点と一致していない場合に、複数の人が注目している対象物と着目点とに応じて、着目して欲しい対象物があるか、着目して欲しい着目物がないかを補正方針として決定することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）は、補正方針に応じた行動候補が予め格納されている行動記憶部（例えばシナリオ記憶部５０）、を備え、行動計画部（例えば行動計画部８０）は、状況分析部（例えば状況分析部６０、注目度変更設定部７０）によって決定された補正方針に応じて、行動記憶部に記憶されている行動候補の中から１つを選択する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、シナリオ記憶部５０に記憶されている行動候補の中から、行動候補を選択する。そして、ロボット１は、行動計画部８０によって選択された行動候補に応じた行動を行動計画として決定することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、行動計画部（例えば行動計画部８０）は、自律移動装置の予め定められている行動の妨げにならない行動候補を優先して選択する。
この構成によって、本実施形態のロボット１は、進行の妨げや、ロボット１の行動の妨げにならないように行動候補を選択することができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、行動計画部（例えば行動計画部８０）は、自律移動装置の移動を伴わない行動候補を優先して選択する。
この構成によって、本実施形態のロボット１は、動作コストの高い移動を伴う行動候補を低い選択順位にすることができるので、ロボット１が有している電源の電力を有効に利用することができる。

なお、本実施形態では、図１２のように観客が注目している対象物のベクトルをｘｙ平面において生成する例を説明したが、これに限られない。
図１９は、本実施形態に係る各ベクトルと人の有効視野角に基づく視野の範囲の一例を説明する図である。図１９における座標系は、図１と同じである。
図１９において、符号ｇ２０１が示す領域は、人ｐの視野範囲の領域であり、符号ｇ２１１が示す領域は、ロボット１が存在する領域である。また、符号ｇ２１４が示す領域は、展示物４が置かれている領域であり、符号ｇ２１５が示す領域は、スクリーン５が設置されている領域である。また、人ｐは、ｘｙ平面内の位置（ｘ４１、ｙ４１）に存在し、人ｐの鼻尖の位置が（ｘ４１、ｙ４１、ｚ４１）であるとする。

この場合、ベクトルＶｅｘは、例えば、人ｐの位置の座標（ｘ４１、ｙ４１、ｚ４１）を基点とし、展示物４のｘｙ平面における重心の座標（ｘ２２、ｙ２１、ｚ２１）を終点とするベクトルである。ベクトルＶｓｒは、例えば、人ｐの位置の座標（ｘ４１、ｙ４１、ｚ４１）を基点とし、スクリーン５の重心の座標（ｘ１２、ｙ１１、ｚ１２）を終点とするベクトルである。ベクトルＶｒｏは、例えば、人ｐの位置の座標（ｘ４１、ｙ４１、ｚ４１）を基点とし、ロボット１の心の座標（ｘ３２、ｙ３１、ｚ３１）を終点とするベクトルである。

例えば、ステージ３の高さと床の高さが同じ場合、観客は床に平行な方向を見ていると仮定して、垂直方向（ｙｚ平面）における有効視野角を床に水平な２０度とする。注目状況推定部４０は、人ｐが注目している方向を表すベクトルＶを、人ｐが水平方向を見ていると仮定して算出する。そして、注目状況推定部４０は、対象物へのベクトル（Ｖｓｒ、Ｖｅｘ、およびＶｒｏ）との各偏差を人ｐ毎に算出する。そして、注目状況推定部４０は、ステップＳ２０６（図１３）で算出した水平方向の偏差が３０度未満且つ垂直方向の偏差が２０度未満のものを抽出する。具体的には、注目状況推定部４０は、ベクトルＶとベクトルＶｒｏとの水平方向の角度の偏差の値が、１５度（＝３０度／２）未満であり且つ垂直方向の偏差が１０度（＝２０度／２）未満である場合、人ｐがロボット１を注目していると推定する。または、ベクトルＶとベクトルＶｅｘとの水平方向の角度の偏差の値が１５度未満であり且つ垂直方向の角度の偏差が１０度未満である場合、人ｐが展示物４を注目していると推定する。または、注目状況推定部４０は、ベクトルＶからベクトルＶｓｒを除算した水平方向の偏差の値が１５度未満であり且つ垂直方向の偏差が１０度未満である場合、人ｐがスクリーン５を注目していると推定する。次に、注目状況推定部４０は、注目していると推定された対象物のうち、最も偏差が少ない対象物を、人ｐが最も注目している対象物であると推定する。なお、偏差が同じ対象物が所定の範囲内に複数ある場合、注目状況推定部４０は、人ｐから距離が近い方を注目している対象物であると推定する。

また、例えばステージ３の高さが床の高さより高い場合、観客はステージ３上の対象物（ロボット１、展示物４、およびスクリーン５）を見上げることになる。このため、予め観客がステージ３上の対象物を見上げる角度を実測しておき、記憶部３０に記憶させておくようにしてもよい。そして、注目状況推定部４０は、記憶部３０に記憶されている見上げる角度を垂直方向における有効視野角に加算して、この加算された値を用いて人ｐが注目している方向を表すベクトルＶを推定するようにしてもよい。
逆に、ステージ３の高さが床の高さより低い場合、予め観客がステージ３上の対象物を見下ろす角度を実測しておき、記憶部３０に記憶させておくようにしてもよい。そして、注目状況推定部４０は、記憶部３０に記憶されている見下ろす角度を垂直方向における有効視野角に加算して、この加算された値を用いて人ｐが注目している方向を表すベクトルＶを推定するようにしてもよい。

また、本実施形態では、注目状況推定部４０が、人ｐが注目している方向を表すベクトルＶと、各対象物へのベクトル（Ｖｓｒ、Ｖｅｘ、およびＶｒｏ）との偏差に基づいて、人ｐが注目している対象物を推定する例を説明したが、これに限られない。
注目状況推定部４０は、記憶部３０に記憶されている各対象物の四隅の座標と重心の座標に基づいて、図１９の符号ｇ２１１、ｇ２１４、およびｇ２１５に示した各対象物の領域を算出するようにしてもよい。また、仮に、人ｐの視点の終点を、ステージ３の最も奥に配置されているスクリーン５上のｙ軸方向の位置の座標値（ｙ１１）とする。これにより、注目状況推定部４０は、人ｐの視点の終点の座標を（ｘ４１２、ｙ１１、ｚ４１２）であると推定する。次に、注目状況推定部４０は、人の有効視野角に基づいて、符号ｇ２０１に示した人ｐの視野範囲の領域を算出するようにしてもよい。次に、注目状況推定部４０は、算出した各領域を比較して、領域が重なっている対象物を、人ｐが注目している対象物であると推定するようにしてもよい。この場合も、偏差が同じ対象物が所定の範囲内に複数ある場合、注目状況推定部４０は、人ｐから距離が近い方を注目している対象物であると推定する。

また、図１９に示した例では、視野範囲および各対象物の領域がｘｚ平面の例を説明したが、ｘ軸方向において上述した処理によって、人ｐが注目している対象物であると推定するようにしてもよい。
注目状況推定部４０は、記憶部３０に記憶されている各対象物の四隅の座標と重心の座標に基づいて、図１２に示した例のように、ロボット１の存在するｘ軸方向の領域を（ｘ３１）〜（ｘ３３）であると算出する。注目状況推定部４０は、展示物４が置かれているｘ軸方向の領域を（ｘ２１）〜（ｘ２３）であると算出し、スクリーン５が設置されているｘ軸方向の領域を（ｘ１１）〜（ｘ１３）であると算出するようにしてもよい。そして、注目状況推定部４０は、人ｐのｘ軸方向の領域の範囲を、水平方向の有効視野角も基づいて、（ｘ１２＋α）〜（ｘ１２−α）（ただしαは、水平方向の有効視野角±１５度に基づいて算出した値）であると算出するようにしてもよい。次に、注目状況推定部４０は、算出した各領域を比較して、領域が重なっている対象物を、人ｐが注目している対象物であると推定するようにしてもよい。この場合も、偏差が同じ対象物が所定の範囲内に複数ある場合、注目状況推定部４０は、人ｐから距離が近い方を注目している対象物であると推定する。

また、本実施形態では、ロボット１が記憶部３０とシナリオ記憶部５０の２つを備える例を説明したが、どちらか一方に両方の情報を記憶させておくことで、１つの記憶部を備えるようにしてもよい。

また、本実施形態では、ステージ３上に注目して欲しい対象物として、ロボット１、展示物４、およびスクリーン５が存在している例を説明したが、これに限られない。例えば、展示物４やスクリーン５それぞれの個数は、複数でもよく、他の対象物がステージ３上にあってもよい。この場合、記憶部３０には、対象物毎に位置情報が記憶され、注目状況推定部４０が対象物毎のベクトルを算出するようにしてもよい。

なお、本実施形態では、注目状況推定部４０が、ベクトルＶｓｒ、ベクトルＶｅｘ、およびベクトルＶｒｏを算出する例を説明したが、これに限られない。注目状況推定部４０は、着目点に対応する対象物を判別し、判別した対象物へのベクトルのみを算出するようにしてもよい。この場合、注目状況推定部４０は、ステップＳ２０４において、人ｐが注目している方向を表すベクトルＶと、着目点である対象物へのベクトルとの偏差を、人ｐ毎に算出するようにしてもよい。そして、注目状況推定部４０は、ステップＳ２０５において、ステップＳ２０４で算出した水平方向の偏差が３０度未満であるか否かを判別する。次に、注目状況推定部４０は、偏差が３０度未満であれば人ｐが着目点を注目していると判別し、偏差が３０度以上であれば人ｐが着目点を注目していないと判別するようにしてもよい。そして、着目点を注目していないと判別された場合、行動計画部８０は、着目点がロボット１であるか、着目点がロボット１を経由して注目度を上げる対象物であるか、着目点がロボット１以外であるか、見て欲しい対象がないかに応じて、行動候補を選択するようにしてもよい。

＜第２実施形態＞
第１実施形態では、ロボット１がセンサ２の計測情報を用いて観客が注目している方向を推定する例を説明したが、本実施形態では、さらに撮像部によって撮像された画像情報も用いて、観客が注目している方向を推定する例を説明する。

図２０は、本実施形態に係るロボット１Ａの概略のブロック図である。図２０に示すように、ロボット１Ａは、計時部１０、計測部２０Ａ、記憶部３０Ａ、注目状況推定部４０Ａ、シナリオ記憶部５０、状況分析部６０、注目度変更設定部７０、行動計画部８０、行動制御部９０、および音声出力部９５を含んで構成される。また、ロボット１には、センサ２と撮像部８が接続されている。また、計測部２０Ａは、画像処理部２１を備えている。なお、第１実施形態のロボット１と同じ機能を有する機能部には同じ符号を用いて、説明を省略する。

撮像部８は、所定の間隔毎に画像を撮像し、撮像した画像信号をロボット１Ａに送信する。撮像部８は、撮像された画像信号を無線で送信してもよいし、有線で送信してもよい。撮像部８が複数台の場合には、送信の際にチャネル間で画像信号が同期していればよい。なお、画像は静止画であってもよく、動画であってもよい。また、撮像部８は、人を俯瞰できる位置、例えば検知対象の空間の天井や壁などに設置される。撮像部８は、少なくとも１つ以上であればよい。撮像部８が複数の場合、撮像部８は、それぞれが撮像する画像の一部が重なるように設置されている。

計測部２０Ａは、センサ２および撮像部８から入力された情報を用いて、人クラスタデータを生成する。計測部２０Ａは、センサ２から入力された測距点の情報のうち、ｚ軸成分の値が所定の値以上の測距点を、各測距点の情報に含まれるｘ軸成分とｙ軸成分を用いて、ｘｙ平面に投影する。計測部２０Ａは、ｘｙ平面に投影した投影点を第１実施形態と同様に周知の手法を用いてクラスタに分類する。計測部２０Ａは、分類したクラスタ毎に、クラスタに含まれる投影点の重心位置を算出し、算出した重心位置をそのクラスタの人クラスタデータ位置とする。計測部２０Ａは、クラスタ毎に人クラスタデータ高さを検出する。計測部２０Ａは、クラスタ毎に人ｐの向き、および人ｐが注目している方向を算出する。計測部２０Ａは、クラスタ毎に算出した人クラスタデータ位置、人ｐの向き、および人ｐが注目している方向と、画像処理部２１が人ｐ毎検出した人のｚ軸方向の向きと、人クラスタデータ高さとを関連付けて人クラスタデータを生成し、生成した人クラスタデータを記憶部３０に記憶させる。計測部２０Ａは、作成した人クラスタデータの個数を、領域６（図１参照）に存在している人の総数Ｎとして算出し、算出した領域６に存在している人の総数Ｎを記憶部３０Ａに記憶させる。さらに、計測部２０Ａは、分類したクラスタ毎に識別子（ＩＤ）を付与し、識別子を付与したクラスタに対して所定のサンプリングタイミング毎にトラッキング処理を行う。

画像処理部２１は、周知の画像認識技術を用いて、領域６に存在している観客の顔を含む領域を観客毎に抽出する。そして、画像処理部２１は、抽出した顔を含む領域の画像を用いて、各人ｐの顔のｚ軸方向の向きを検出する。画像処理部２１は、抽出した画像から目、鼻、口などのパーツを抽出して、抽出したパーツの形状、傾き、配置等に応じて周知技術を用いて、顔のｚ軸方向の向きを検出する。なお、画像処理部２１は、目、鼻、口などのパーツを抽出できない場合、その人がステージ３に対して後ろを向いていると検出するようにしてもよい。

このように、本実施形態では、画像処理部２１は、画像情報に基づいて、人がステージ３の方を向いているか、ステージ３に対して後ろを向いているかを判別する。また、画像処理部２１は、画像情報に基づいて、人のｚ軸方向における視線方向を検出する。
そして、計測部２０Ａは、センサ２から得られた測距点の情報に基づいて、人の位置と、人のｘｙ平面における向きと、人ｐが注目している方向とを検出する。

記憶部３０Ａには、対象物であるスクリーン５が配置されている位置情報、展示物４が配置されている位置情報、およびロボット１Ａの位置情報が記憶される。また、記憶部３０Ａには、図２１に示すように、領域６に存在している人ｐ毎に、識別子、ｘｙ平面内の位置を示す情報、人ｐの向きを示す情報、人ｐの注目方向を示す注目方向情報（ｘｙ平面における視線方向）、ｚ軸方向の視線方向、および高さ情報が関連づけられて記憶される。さらに、記憶部３０Ａには、領域６に存在している人ｐの総数Ｎが記憶される。図２１は、本実施形態に係る記憶部３０Ａに記憶される情報の一例を説明する図である。図２１に示すように、例えば、識別子が２である人クラスタデータには、ｘｙ平面内の位置情報が（ｘ４２、ｙ４２）と、人の向き情報がＡ１−２と、人のｚ軸方向の視線方向Ｚ１−２と、注目方向情報がＶ−２と、高さ情報がｚ４２とが関連付けられている。

注目状況推定部４０Ａは、記憶部３０Ａに記憶されている対象物の位置情報と、人クラスタデータと、領域６に存在している人ｐの総数Ｎとを読み出す。注目状況推定部４０Ａは、読み出した情報を用いて、各人ｐの注目状況を推定し、推定した各人ｐの推定結果を状況分析部６０に出力する。推定結果には、第１実施形態と同様に、ロボット１を注目していることを示す情報とロボット１を注目している観客の割合、展示物４を注目していることを示す情報と展示物４を注目している観客の割合、スクリーン５を注目していることを示す情報とスクリーン５を注目している観客の割合、注目している対象物がないことを示す情報と注目している対象物がない観客の割合、その他の対象物を注目していることを示す情報とその他の対象物を注目している観客の割合のうち、少なくとも１つの情報と観客の割合とが含まれる。

＜有効視野角および人ｐが注目している方向＞
図２２は、本実施形態に係る撮像部８によって撮像された画像と有効視野角および人ｐが注目している方向の一例を説明する図である。なお、図２２の座標系は、図１と同じである。
図２２に示す例は、人ｐが右斜め前方の対象物を注目している例である。図２２において、符号ｇ２５１が示す領域は、撮像部８によって撮像された人ｐの顔を含む領域の画像である。符号Ｌ２に示す鎖線は、水平方向（ｘｙ平面）の有効視野角の範囲を表し、符号Ｌ３に示す破線は、垂直方向（ｚ軸方向）の有効視野角の範囲を表す。また、角度Ａ３は、水平方向の視野角を表し、角度Ａ４は、ｚ軸方向の視野角を表している。

＜クラスタリング処理および人クラスタデータを生成する処理＞
次に、クラスタリング処理および人クラスタデータを生成する処理の手順について、図２３を用いて説明する。図２３は、本実施形態に係るクラスタリング処理および人クラスタデータを生成する処理の手順のフローチャートである。なお、第１実施形態の図１１と同じ処理には、同じ符号を用いて説明を省略する。
（ステップＳ１０１〜Ｓ１０５）計測部２０Ａは、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５の処理を、図１１のステップＳ１０１〜Ｓ１０５と同様に行う。計測部２０Ａは、処理をステップＳ５０１に進める。

（ステップＳ５０１）画像処理部２１は、周知の画像認識技術を用いて、領域６（図１参照）に存在している観客の顔を含む領域を観客毎に抽出する。次に、画像処理部２１は、抽出した顔を含む領域の画像を用いて、各人ｐの顔のｚ軸方向の向きを検出する。画像処理部２１は、処理をステップＳ５０２に進める。

（ステップＳ５０２）計測部２０Ａは、クラスタ毎に算出した人クラスタデータ位置、人ｐの向き、および人ｐが注目している方向と、画像処理部２１が人ｐ毎検出した人のｚ軸方向の向きと、人クラスタデータ高さとを関連付けて人クラスタデータを生成し、生成した人クラスタデータを記憶部３０に記憶させる。計測部２０Ａは、処理をステップＳ５０８に進める。

（ステップＳ５０３）計測部２０Ａは、ステップＳ５０３の処理を、図１１のステップＳ１０７と同様に行う。
以上で、クラスタリング処理及び人クラスタデータを生成する処理を終了する。

次に、注目状況推定部４０Ａが行う推定処理について、図１４を用いて説明する。
（ステップＳ２０１）注目状況推定部４０Ａは、記憶部３０Ａから人ｐ毎に人クラスタデータ位置を示す情報とｘｙ平面における向きを示す情報とｚ軸方向の向きを示す情報とを読み出す。次に、注目状況推定部４０Ａは、各対象物の位置情報を読み出す。次に、注目状況推定部４０Ａは、各対象物それぞれのｘｙ平面における重心の座標を抽出する。注目状況推定部４０Ａは、処理をステップＳ２０２に進める。

（ステップＳ２０２〜Ｓ２０３）注目状況推定部４０Ａは、ステップＳ２０２〜Ｓ２０３の処理を行う。
（ステップＳ２０４）注目状況推定部４０Ａは、読み出した位置情報を始点とし、ｘｙ平面における向きを示す情報とｚ軸方向の向きを示す情報とを用いて、人ｐが注目している方向を表すベクトルＶを人ｐ毎に推定する。注目状況推定部４０Ａは、処理をステップＳ２０５に進める。

（ステップＳ２０５〜Ｓ２１４）注目状況推定部４０Ａは、ステップＳ２０５〜Ｓ２１４の処理を行う。
以上で、注目状況推定部４０Ａが行う推定処理を終了する。

状況分析部６０が行う処理は、第１実施形態の図１５と同様である。また、注目度変更設定部７０および行動計画部８０が行う処理は、第１実施形態の図１８と同様である。

なお、本実施形態においても状況分析部６０は、展示物４を注目している人数Ｎｏｂｊ＿ｓｅｅ及び展示物４を注目している人の割合であるＮｏｂｊ割合、スクリーン５を注目している人数Ｎｓｒ＿ｓｅｅ及びスクリーン５を注目している人の割合であるＮｓｒ割合、対象物を注目していない人数Ｎｎｏｎ＿ｓｅｅ及び対象物を注目していない人の割合であるＮｎｏｎも用いて、観客が注目している対象物を推定するようにしてもよい。

以上のように、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１Ａ）において、所定領域（例えば領域６）の画像を撮像する撮像部（例えば撮像部８）、を備え、計測部（例えばセンサ２、計測部２０Ａ）は、撮像部によって撮像された画像に基づいて、所定領域内に存在している人の注目方向を示す情報を計測する。

この構成によって、本実施形態によれば、撮像部８で撮像した画像を用いて、各人ｐの視線方向を検出するようにしたので、各人ｐのｚ軸方向の注目方向を精度良く推定することができる。
本実施形態においても、ロボット１Ａは、着目点と観客が注目している対象物が一致しない場合、観客が注目している対象物への注目を変化させるように行動することで、観客の注目を対象物から変化させることができる。この結果、本実施形態によれば、観客が注目している対象を変化させることができる。

なお、本実施形態では、画像処理部２１が、抽出した顔を含む領域の画像を用いて、各人ｐの顔のｚ軸方向の角度を検出する例を説明したが、これに限られない。画像処理部２１は、抽出した顔を含む領域の画像を用いて、各人ｐの顔のｘｙ平面（図１）における向きを検出するようにしてもよい。

また、本実施形態では、撮像部８によって撮像された画像を用いて、人ｐの視線方向を計測部２０Ａが検出する例を説明したが、これに限られない。計測部２０Ａは、撮像された画像に周知技術を用いて、所定の領域に存在している人の総数Ｎを検出するようにしてもよい。

＜第３実施形態＞
第１実施形態および第２実施形態では、領域６を１つの領域として扱ったが、本実施形態では、領域６を２つ以上の領域に分割して処理を行う例を説明する。

図２４は、本実施形態に係るロボット１Ｂの概略のブロック図である。
図２４に示すように、ロボット１Ｂは、計時部１０、計測部２０、領域分割部２５、記憶部３０Ｂ、注目状況推定部４０Ｂ、シナリオ記憶部５０Ｂ、状況分析部６０Ｂ、注目度変更設定部７０Ｂ、行動計画部８０Ｂ、行動制御部９０、および音声出力部９５を含んで構成される。また、ロボット１Ｂには、センサ２が接続されている。なお、第１実施形態の図２で説明したロボット１と同じ機能を有する機能部には、同じ符号を用いて説明を省略する。

領域分割部２５は、分割情報と、領域６に存在している人ｐの総数Ｎとを記憶部３０Ｂから読み出す。なお、分割情報には、領域６を分割する数、各領域の位置や範囲を示す情報が含まれている。また、領域分割部２５は、領域６に存在している人ｐ毎の識別子、人ｐ毎のｘｙ平面内の位置を記憶部３０Ｂから読み出す。
領域分割部２５は、読み出した分割情報に基づいて、領域６（図１）を分割する。ここで、分割された領域を、分割領域ともいう。領域分割部２５は、人ｐ毎のｘｙ平面内の位置に基づいて、分割領域毎に存在している人ｐを検出する。領域分割部２５は、人ｐ毎に、分割領域を示す情報と人ｐの識別子とを関連付けた領域情報を、注目状況推定部４０Ｂに出力する。

記憶部３０Ｂには、スクリーン５が配置されている位置情報、展示物４が配置されている位置情報、ロボット１Ｂの位置情報、および領域６の分割情報が記憶される。また、記憶部３０Ｂには、領域６に存在している人ｐ毎に、識別子、ｘｙ平面内の人クラスタデータ位置、人ｐの向きを示す情報、人ｐの注目方向を示す注目方向情報、および人クラスタデータ高さが人クラスタデータとして関連づけられて記憶される。さらに、記憶部３０Ｂには、領域６に存在している人ｐの総数Ｎが記憶される。

注目状況推定部４０Ｂは、記憶部３０Ｂに記憶されている対象物の位置情報と、人クラスタデータを読み出す。注目状況推定部４０Ｂには、領域分割部２５から領域を示す情報と人ｐの識別子とが関連付けられた領域情報が入力される。注目状況推定部４０Ｂは、読み出した情報と入力された情報とを用いて、人ｐ毎の注目している対象物を第１実施形態と同様に推定する。そして、注目状況推定部４０Ｂは、各分割領域に存在している人達が最も注目している対象物を推定し、分割領域毎に推定した推定結果を状況分析部６０Ｂに出力する。なお、ここで、推定結果には、ロボット１Ｂを最も注目していることを示す情報とロボット１Ｂを最も注目している観客の割合、展示物４を最も注目していることを示す情報と展示物４を最も注目している観客の割合、スクリーン５を最も注目していることを示す情報とスクリーン５を最も注目している観客の割合、注目している対象物がないことを示す情報と注目している対象物がない観客の割合、ロボット１Ｂ以外の着目点を注目していることを示す情報とロボット１Ｂ以外の着目点を注目している観客の割合のうち、少なくとも１つの情報と観客の割合とが含まれる。

シナリオ記憶部５０Ｂには、図２５に示すように、時刻と、各時刻の着目点を示す情報と、説明文を示す情報と、ロボット１Ｂの移動予定位置を示す情報とが関連づけられて記憶されている。また、図２５に示す例では、領域６が第１領域と第２領域との分割領域に分割された例であり、分割領域毎に着目点が記憶されている。

図２５は、本実施形態に係るシナリオ記憶部５０Ｂに記憶されている情報の一例を説明する図である。図２５に示す例では、時刻ｔ０およびｔ１のとき、第１領域における着目点はスクリーン５（図１）であり、第２領域における着目点はロボット１Ｂである。時刻ｔ２およびｔ５のとき、第１領域と第２領域との着目点はロボット１Ｂである。時刻ｔ３のとき、第１領域の着目点は展示物４（図１）であり、第２領域の着目点は見て欲しい対象がない。時刻ｔ４のとき、第１領域の着目点は見て欲しい対象がなく、第２領域の着目点は展示物４である。時刻ｔ６のとき、第１領域における着目点は展示物４であり、第２領域における着目点はロボット１Ｂである。
また、シナリオ記憶部５０Ｂには、第１実施形態と同様に図８に示すように、ロボット１Ｂへの注目度を上げる行動に関する情報と、ロボット１Ｂへの注目度を下げる行動に関する情報とが記憶されている。

図２４に戻って、ロボット１Ｂの説明を続ける。
状況分析部６０Ｂは、計時部１０から入力される時刻情報に応じて、シナリオ記憶部５０Ｂに記憶されている対応する時刻の各領域の着目点を示す情報を読み出す。状況分析部６０Ｂは、読み出した情報と、注目状況推定部４０Ｂから入力された分割領域毎の推定情報とを用いて、各分割領域の観客が注目している対象物がシナリオ記憶部５０Ｂに記憶されている着目点と一致しているか否かを時刻毎に判定する。そして、状況分析部６０Ｂは、時刻毎かつ分割領域毎に判定した判定結果（判定結果１、または判定結果２）を、注目度変更設定部７０Ｂに出力する。

注目度変更設定部７０Ｂには、計時部１０から時刻情報が入力され、状況分析部６０Ｂから時刻毎かつ分割領域毎の判定結果が入力される。注目度変更設定部７０は、各分割領域の観客が注目している対象物と着目点と一致していることを示す情報が入力された場合、対応する領域の注目度に対する変更を行わないように設定（以下、無変更設定という）する。一方、注目度変更設定部７０は、状況分析部６０から各分割領域の観客が注目している対象物と着目点と不一致であることを示す情報が入力された場合、ロボット１Ｂへの注目度を上げるか、ロボット１Ｂへの注目度を下げるかを判別する。注目度変更設定部７０は、時刻毎かつ分割領域毎に、無変更設定、ロボット１Ｂへの注目度を上げる設定、およびロボット１Ｂへの注目度を下げる設定のうち、いずれか１つの設定を行動計画部８０Ｂに出力する。

行動計画部８０Ｂは、注目度変更設定部７０Ｂから無変更設定が入力された場合、シナリオ記憶部５０Ｂに記憶されているその時刻のシナリオ（説明文の発生、行動等）を継続するように補正方針を選択する。この場合、行動計画部８０Ｂは、計時部１０から入力された時刻情報に応じた説明分を示す情報、ロボット１Ｂの移動予定位置を示す情報を読み出し、読み出した情報を行動候補として、行動制御部９０に出力する。

一方、行動計画部８０Ｂは、注目度変更設定部７０Ｂからロボット１Ｂが経由点であることを示す情報、ロボット１Ｂが着目して欲しい対象であることを示す情報、着目して欲しい対象物がロボット１Ｂ以外であることを示す情報、着目して欲しい対象がないことを示す情報のうち、いずれか１つが入力された場合、対応する領域に対して、シナリオ記憶部５０Ｂから対応する行動候補を選択する。そして、行動計画部８０Ｂは、選択した行動候補を、対応する領域の行動計画に決定する。行動計画部８０Ｂは、選択した分割領域毎の行動候補を示す情報を行動制御部９０に出力する。
行動計画部８０Ｂは、選択した分割領域毎の行動候補を示す情報を行動制御部９０に出力する。また、行動計画部８０Ｂは、ロボット１Ｂの位置を算出し、算出したロボット１Ｂの位置を計測部２０に出力する。

＜領域の分割例＞
次に、領域６の分割の例を説明する。
図２６は、本実施形態に係る領域６を第１領域と第２領域との２つに分割した例を説明する図である。図２６において、座標系は、図１７と同じである。また、図１７と同様に、会場にはステージ３があり、ステージ３上の左前方には、展示物４が例えば展示台の上に展示されている。また、ステージ３の後方には、スクリーン５が設置されている。そして、ロボット１Ｂが、ステージ３上を、状況に応じて自律的に移動しながら観客に対して説明を行う。

図２６において、符号６Ａの領域は、第１領域を表し、符号６Ｂの領域は、第２領域を表している。図２６に示す例において、符号６Ａが示す第１領域には、６人の観客である人ｐ１〜ｐ６が存在し、符号６Ｂが示す第２領域には、５人の観客である人ｐ７〜ｐ１１が存在している。
また、図２６に示す例において、第１領域に存在している人ｐ１、人ｐ２、および人ｐ６は、スクリーン５を注目している。また、人ｐ４は、展示物４を注目し、人ｐ３および人ｐ５は、ロボット１Ｂを注目している。
さらに、図２６に示す例において、第２領域に存在している４人の観客の人ｐ８〜人ｐ１１は、展示物４を注目している。また、人ｐ７は、ロボット１Ｂを注目している。

＜注目の割合の算出＞
計測部２０が行うクラスタリング処理および人クラスタデータを生成する処理の手順は、第１実施形態の図１１と同様である。
次に、注目状況推定部４０Ｂが行う処理について説明する。図２７は、本実施形態に係る注目状況推定部４０Ｂが行う処理の手順のフローチャートである。なお、図１３と同じ処理については同じ符号を用いて説明を省略する。

（ステップＳ２０１〜Ｓ２０６）注目状況推定部４０Ｂは、ステップＳ２０１〜Ｓ２０６の処理を、図１３のステップＳ２０１〜２０６と同様に行う。注目状況推定部４０Ｂは、処理をステップＳ６０１に進める。

（ステップＳ６０１）注目状況推定部４０Ｂは、ステップＳ６０４で算出した人ｐが注目している方向を示すベクトルＶと、人ｐから対象物へのベクトル（Ｖｓｒ、Ｖｅｘ、Ｖｒｏ）との水平方向の角度の偏差が３０度未満のものを人ｐ毎に抽出する。次に、注目状況推定部４０Ｂは、注目していると推定された対象物のうち、最も角度の偏差が少ない対象物を、人ｐが最も注目している対象物であると推定する。なお、偏差が同じ対象物が所定の範囲内に複数ある場合、注目状況推定部４０Ｂは、人ｐから距離が近い方を最も注目している対象物であると推定する。注目状況推定部４０Ｂは、処理をステップＳ６０２に進める。

（ステップＳ６０２）注目状況推定部４０Ｂは、分割領域の中から１つの領域を選択する。続けて、注目状況推定部４０Ｂは、選択した分割領域毎に、ステップＳ２０８〜Ｓ２１３の処理を行う。
（ステップＳ６０３）注目状況推定部４０Ｂは、全ての分割領域に対する処理が終了した後、処理を終了する。
なお、注目状況推定部４０Ｂは、ステップＳ２０１〜Ｓ６０３の処理を、所定の時間毎、例えば１００［ｍｓｅｃ］毎に行うようにしてもよい。

なお、本実施形態においても、各人ｐが水平方向を見ているとして、水平方向の有効視野角に加えて垂直方向の有効視野角が２０度以内にある対象物を、人ｐが注目している対象物であると注目状況推定部４０Ｂが推定するようにしてもよい。
また、ロボット１Ｂが撮像部８と画像処理部２１とを備える場合、注目状況推定部４０Ｂは、撮像された画像に基づいて、各人ｐのｚ軸方向の視線方向を推定する、またはｘｙ平面の人の向きとｚ軸方向の視線方向を推定するようにしてもよい。

＜状況分析の説明＞
次に、状況分析部６０Ｂが行う処理について説明する。
図２８は、本実施形態に係る本実施形態に係る状況分析部６０Ｂが行う処理の手順のフローチャートである。なお、図１５と同じ処理については同じ符号を用いて説明を省略する。

（ステップＳ３０１）状況分析部６０Ｂは、ステップＳ３０１の処理を、図１５のステップＳ３０１と同様に行う。状況分析部６０Ｂは、処理をステップＳ７０１に進める。
（ステップＳ７０１）状況分析部６０Ｂは、取得した時刻情報に応じた時刻と関連づけられている分割領域毎の着目点を示す情報を、シナリオ記憶部５０Ｂから読み出す。状況分析部６０Ｂは、処理をステップＳ７０２に進める。

（ステップＳ７０２）状況分析部６０Ｂは、分割領域の中から１つの領域を選択する。続けて、状況分析部６０Ｂは、選択した分割領域毎に、ステップＳ７０３〜Ｓ７０６の処理を行う。
（ステップＳ７０３）状況分析部６０Ｂは、シナリオ記憶部５０Ｂから読み出した分割領域毎の着目点を示す情報と、注目状況推定部４０Ｂから入力された分割領域毎の推定結果とを比較する。状況分析部６０Ｂは、処理をステップＳ７０４に進める。

（ステップＳ７０４）状況分析部６０Ｂは、推定結果に含まれる最も注目されている対象物と着目点とが一致するか否かを分割領域毎に判別する。状況分析部６０Ｂは、最も注目されている対象物と着目点とが一致すると判別した場合（ステップＳ７０４；ＹＥＳ）、ステップＳ７０５に進み、最も注目されている対象物と着目点とが一致していないと判別した場合（ステップＳ７０４；ＮＯ）、ステップＳ７０６に進む。

（ステップＳ７０５）状況分析部６０Ｂは、選択した分割領域の最も注目されている対象物と着目点とが一致していると判別する。次に、状況分析部６０Ｂは、判別した判別結果を注目度変更設定部７０Ｂに出力する。なお、判別結果には、判別した分割領域を示す情報が含まれている。
（ステップＳ７０６）状況分析部６０Ｂは、選択した分割領域の最も注目されている対象物と着目点とが一致していないと判別する。次に、状況分析部６０は、判別した判別結果を注目度変更設定部７０Ｂに出力する。

（ステップＳ７０７）状況分析部６０Ｂは、全ての分割領域に対する処理が終了した後、処理を終了する。
なお、状況分析部６０Ｂは、ステップＳ３０１〜Ｓ７０７の処理を、所定の時間間隔、例えば１００［ｍｓｅｃ］毎に行うようにしてもよい。

なお、本実施形態においても状況分析部６０は、展示物４を注目している人数Ｎｏｂｊ＿ｓｅｅ及び展示物４を注目している人の割合であるＮｏｂｊ割合、スクリーン５を注目している人数Ｎｓｒ＿ｓｅｅ及びスクリーン５を注目している人の割合であるＮｓｒ割合、対象物を注目していない人数Ｎｎｏｎ＿ｓｅｅ及び対象物を注目していない人の割合であるＮｎｏｎも用いて、観客が注目している対象物を推定するようにしてもよい。

＜注目度変更設定、行動計画の説明＞
次に、注目度変更設定部７０Ｂ、行動計画部８０Ｂ、および行動制御部９０が行う処理の一例について説明する。
図２９は、時刻ｔ０〜ｔ６における第１領域（図２６参照）に存在している人達が注目している対象物と、第２領域（図２６参照）に存在している人達が注目している対象物の一例を説明する図である。なお、時刻ｔ０〜ｔ６における第１領域および第２領域それぞれにおける着目点は、図２５に示したものである。

図２５と図２９に示すように、時刻ｔ０、ｔ２、ｔ５、およびｔ６のとき、第１領域および第２領域の着目点と、各領域に存在している人達が最も注目している対象物とが一致している。
一方、時刻ｔ１のとき、第１領域において、着目点（スクリーン５）と、その領域に存在している人達が最も注目している対象物（スクリーン５）とが一致し、第２領域において、着目点（ロボット１Ｂ）と、その領域に存在している人達が最も注目している対象物（スクリーン５）とが一致していない。また、時刻ｔ３のとき、第１領域において、着目点（展示物４）と、その領域に存在している人達が最も注目している対象物（展示物４）とが一致し、第２領域において、着目点（着目して欲しい対象がない）と、その領域に存在している人達が最も注目している対象物（ロボット１Ｂ）とが一致していない。さらに、時刻ｔ４のとき、第１領域において、着目点（着目して欲しい対象がない）と、その領域に存在している人達が最も注目している対象物（展示物４）とが一致していず、第２領域において、着目点（展示物４）と、その領域に存在している人達が最も注目している対象物（展示物４）とが一致している。

注目度変更設定部７０Ｂ、行動計画部８０Ｂ、および行動制御部９０は、図１８のステップＳ４０１〜Ｓ４１３の処理を、分割領域毎に行う。
この処理によって、注目度変更設定部７０Ｂおよび行動計画部８０Ｂは、各分割領域に対する行動を変更するか、継続するかを決定する。
例えば、図２５の時刻ｔ１のときのように、第２領域において、着目点（ロボット１Ｂ）と、その分割領域に存在している人達が最も注目している対象物（スクリーン５）とが一致していない場合、注目度変更設定部７０Ｂは、注目している対象物への注目を変化させたい分割領域に存在している観客に対して、選択された行動を行うように、行動候補を選択する。この場合、ロボット１Ｂへの注目度を上げたいので、行動計画部８０Ｂは、例えば、第２領域に存在している観客に対して手を振る行動候補か、第２領域に存在している観客を見る行動候補を選択する。

なお、図２９に示した例では、各分割領域に存在している人達が最も注目している対象物と、各領域に設定されている着目点とが、１つの領域のみ異なる例を説明したが、これに限られない。例えば、図２５、図２６、および図２９に示したように分割領域が２つであり、この２つの分割領域ともに、各分割領域に存在している人達が最も注目している対象物と、各領域に設定されている着目点とが異なる場合もあり得る。このような場合、行動計画部８０Ｂは、注目している対象物への注目を変化させたい分割領域の観客に対して、選択された行動を行うように、行動候補を分割領域毎に選択する。なお、行動計画部８０Ｂは、例えば、ロボット１Ｂの脚部を伴わない動作を優先して、第１領域または第２領域に存在している人達が最も注目している対象物への注目を順次、変化させるようにしてもよい。例えば、行動計画部８０Ｂは、ロボット１Ｂが、第１領域の近い位置に存在している場合、まず、第１領域に存在している人達が最も注目している対象物への注目を変化させるようにロボット１Ｂを行動させるようにしてもよい。その後、行動計画部８０Ｂは、第２領域に存在している人達が注目している対象物への注目を変化させるようにロボット１Ｂを行動させるようにしてもよい。なお、注目している対象物への注目を変化させるとは、例えば、観客が展示物４を最も注目している場合、着目点に設定されているスクリーン５へ注目を変化させることである。

ここで、本実施形態においてロボット１Ｂが行う処理の具体例について、図２６を参照して説明する。なお、人ｐ１〜ｐ１１それぞれには、識別子としてＩＤ１〜ＩＤ１１が割り当てられているとする。
領域分割部２５は、図２６に示したように、領域６を符号６Ａに示す第１領域と、符号６Ｂに示す第２領域との２つの分割領域に分割する。そして、領域分割部２５は、第１領域に存在している識別子ＩＤ１〜ＩＤ６と、第１領域に存在している人数（６人）と、第１領域を示す情報を関連付けて、第１の領域情報を生成する。また、領域分割部２５は、第２領域に存在している識別子ＩＤ７〜ＩＤ１１と、第２領域に存在している人数（５人）と、第２領域を示す情報を関連付けて、第２の領域情報を生成する。また、領域分割部２５は、生成した第１の領域情報および第２の領域情報を、注目状況推定部４０Ｂに出力する。

注目状況推定部４０Ｂは、第１領域の存在している識別子がＩＤ１〜ＩＤ６に対応する人ｐ毎に、各人ｐが注目している方向を表すベクトルＶ（図１２）を推定する。また、注目状況推定部４０Ｂは、第１領域について、識別子がＩＤ１〜ＩＤ６に対応する各人ｐの位置と向きを示す情報、および各対象物の位置情報を用いて、人ｐ毎に、ベクトルＶｓｒ、ベクトルＶｅｘ、およびベクトルＶｒｏを算出する。次に、注目状況推定部４０Ｂは、第１領域について、人ｐが注目している方向を表すベクトルＶと、対象物へのベクトル（Ｖｓｒ、Ｖｅｘ、およびＶｒｏ）との各角度の偏差を人ｐ毎に算出する。次に、注目状況推定部４０Ｂは、水平方向の角度の偏差が３０度未満、垂直方向の角度の偏差が２０度未満のものを抽出し、抽出できた対象物を人ｐが最も注目している対象物であると推定する。次に、注目状況推定部４０Ｂは、第１領域について、各対象物を最も注目している人ｐの割合を算出する。次に、注目状況推定部４０Ｂは、第１領域について、算出した割合の中で値が最大の物を、第１領域に存在している人達が最も注目している対象物であると推定する。図２６に示す例では、第１領域に存在している人数は６人、スクリーン５を最も注目している人数Ｎｓｒ＿ｓｅｅが３人、展示物４を最も注目している人数Ｎｏｂｊ＿ｓｅｅが１人、ロボット１Ｂを最も注目している人数Ｎｒｏｂ＿ｓｅｅが２人である。このため、注目状況推定部４０Ｂは、第１領域に存在している人達が最も注目している対象物を、スクリーン５であると推定する。

注目状況推定部４０Ｂは、第２領域の存在している識別子がＩＤ７〜ＩＤ１１に対応する人ｐについても第１領域と同様の処理を行って、第２領域に存在している人達が最も注目している対象物を推定する。図２６に示す例では、第２領域に存在している人数は５人、スクリーン５を最も注目している人数Ｎｓｒ＿ｓｅｅが０人、展示物４を最も注目している人数Ｎｏｂｊ＿ｓｅｅが４人、ロボット１Ｂを最も注目している人数Ｎｒｏｂ＿ｓｅｅが１人である。このため、注目状況推定部４０Ｂは、第２領域に存在している人達が最も注目している対象物を、展示物４であると推定する。

状況分析部６０Ｂは、シナリオ記憶部５０Ｂに記憶されている第１領域の着目点と、第２領域の着目点とを読み出す。次に、状況分析部６０Ｂは、第１領域について、注目状況推定部４０Ｂによって推定された観客が最も注目している対象物と、着目点とが一致しているか否かを判別する。また、状況分析部６０Ｂは、第２領域について、注目状況推定部４０Ｂによって推定された観客が最も注目している対象物と、着目点とが一致しているか否かを判別する。例えば、第１領域に設定されている着目点がスクリーン５であり、第２領域に設定されている着目点がロボット１Ｂであるとする。この例では、第１領域に存在している人達が最も注目している対象物と着目点とが一致し、第２領域に存在している人達が最も注目している対象物と着目点とが一致していない。

注目度変更設定部７０Ｂは、推定された観客が最も注目している対象物と、着目点とが一致していない第２領域について、その領域の観客が最も注目している対象物への注目度を変更する行動候補を選択する。この場合、注目して欲しい対象物がロボット１Ｂであるため、行動計画部８０Ｂは、図８に示した例において、ロボット１Ｂへの注目度を上げる行動のうち、ロボット１Ｂが見て欲しい対象の行動候補の中から、行動候補を選択する。
行動制御部９０は、選択された行動候補に基づいて、ロボット１Ｂの行動をシナリオ記憶部５０Ｂに記憶されている行動から変更して行動させるように制御する。

図３０は、本実施形態に係る領域を分割する他の例を説明する図である。
図３０において、符号ｇ３００が示す図は、領域６を符号ｇ３０１に示すように、所定の大きさ（広さ）の格子（グリッド）の分割領域に分割する例を説明する図である。符号ｇ３０１に示す格子の大きさは、会場の広さに応じて予め定められた値である。または、領域６に存在している人の密集度に応じて、設定するようにしてもよい。密集度は、人クラスタデータから領域分割部２５が算出するようにしてもよい。また、第２実施形態で説明したように、ロボット１Ｂが撮像部８を備えている場合、領域分割部２５は、撮像された画像に基づいて密集度を算出し、算出した結果に応じて、格子の大きさを設定するようにしてもよい。図２６に示した例では、格子（分割領域）が２つの例である。なお、複数の格子の大きさ同士は、異なっていてもよい。領域分割部２５は、例えば、密集度の高い領域の格子の大きさを小さく設定し、密集度の低い領域の格子の大きさを密集度の高い領域の格子より大きくするようにしてもよい。また、格子の形状は、四角形に限られず、丸、楕円形、多角形等であってもよい。さらに、格子の境界線は、図２６のように、１人の人ｐのクラスタを分断しないように設定するようにしてもよい。

図３０において、符号ｇ３１０が示す図は、領域をステージ３の形状を拡大していった領域の例を説明する図である。符号ｇ３１０が示す領域の図において、符号ｇ３１１とｇ３１２それぞれは、ステージ３の形状を拡大して設定された分割領域の例である。

図３０において、符号ｇ３２０が示す図は、ステージ３上最奥のスクリーン５中心を原点ｇ３２１として、ステージ３の形状を拡大させた線ｇ３２２とｇ３３３と、スクリーン５の中心を通る等間隔の角度の線ｇ３２４−１〜ｇ３２４−９によって区切られた格子ｇ３２５−ｍ（ｍは１以上の整数）の例を説明する図である。符号ｇ３２０が示す領域の図の例では、格子（分割領域）が２０個ある例を示している。なお、符号ｇ３２０が示す図では、スクリーン５の中心を通る線が等間隔の角度の例を説明したが、角度は会場の形状や広さ、ステージ３の形状や広さに応じて、予め設定された角度であってもよい。例えば、スクリーン５の中心の線ｇ３２４−５に近い領域の角度を、線ｇ３２４−１やｇ３２４−９のようにステージ３の外側の角度より小さく設定するようにしてもよい。

次に、注目度を変更するときに、ロボット１Ｂが移動する経路について説明する。
図３１は、本実施形態に係るロボット１Ｂの移動経路を説明する図である。図３１に示す例では、図３０の符号ｇ３２０に示す図のように、領域を分割した一例である。図３１において、角度は６０度である。すなわち、スクリーン５の中心点ｇ３２１を通る垂線ｇ３５１−２に対して、線ｇ３５１−１の角度が−６０度であり、線ｇ３５１−３の角度が＋６０度である。

また、図３１において、曲線ｇ３６１は、ロボット１Ｂの移動経路を表している。図３１に示すように、行動計画部８０Ｂは、分割領域の形状に合わせて移動経路の形状を決定する。また、点ｇ３６２は、線ｇ３５１−１とｇ３５１−２との中間かつ、曲線ｇ３６１上の点であり、始点または終点でもある。すなわち、点ｇ３６２は、線ｇ２５１−２から角度−３０度の位置にある。さらに、点ｇ３６３は、線ｇ３５１−２とｇ３５１−３との中間かつ、曲線ｇ３６１上の点であり、始点または終点でもある。すなわち、点ｇ３６３は、線ｇ２５１−２から角度＋３０度の位置にある。

行動計画部８０Ｂは、行動候補がロボット１Ｂを観客に最接近させて移動させる場合に、曲線ｇ３６１上の点３６２〜ｇ３６３の間を移動するように行動計画を決定する。これにより、ロボット１Ｂは、注目されている対象を変化させるための移動経路を簡便に算出して、行動を制御することができる。
また行動計画部８０Ｂは、最も注目されている対象物と着目点とが一致していない領域に含まれる点ｇ３６２またはｇ３６３を終点とする。これにより、ロボット１Ｂは、注目度を変更するための移動距離を少なくすることができる。
なお、上述したそれぞれの角度は一例であり、分割されている角度や、ステージ３上の展示物４の配置、会場の人の分布等に応じて、行動計画部８０Ｂが角度を設定するようにしてもよい。

また、行動計画部８０Ｂは、ロボット１Ｂの移動速度を、最も注目している対象物に注目している分割領域に存在している人数の割合に応じて、変化させるようにしてもよい。例えば、着目点が展示物４であり、図２６に示したように、第１領域の６人のうち、１人しか展示物４を見ていないため、着目点に注目している人数の割合が約１６．７％と低い。このように着目点に対する割合が所定の値より小さい場合、行動計画部８０Ｂは、図２６のようにロボット１Ｂを、第２領域から第１領域へ移動させる速度を、着目点に対する割合が所定の値より大きい場合より速くするようにしてもよい。ここで、所定の値は、実験によって予め定められた値であり、例えば２０％である。なお、行動計画部８０Ｂは、所定の値を、領域に存在している人数やシナリオに応じて設定するようにしてもよい。

なお、図２５、図２６、および図２９に示した例では、分割領域が２つの例を示したが、分割領域は第１実施形態で説明したように１つであっても、３つ以上であってもよい。分割領域が３つ以上の場合、ロボット１Ｂは、上述した処理によって、分割領域毎にその分割領域に存在している人達が最も注目している対象物とその分割領域の着目点とを比較する。そして、一致していない場合に、ロボット１Ｂは、その分割領域に存在している人達が最も注目している対象物への注目を変化させる行動候補を選択するようにするようにしてもよい。そして、複数の分割領域に対して、ロボット１Ｂは、順次、その分割領域に存在している人達が注目している対象物への注目を変化させるようにロボット１Ｂを行動させるようにしてもよい。また、全ての分割領域の注目度を変化させる場合、ロボット１Ｂは、全ての分割領域に沿った経路を移動するようにしてもよい。

以上のように、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１Ｂ）は、所定領域（例えば領域６）を、２つ以上の分割領域（例えば第１領域と第２領域）に分割する領域分割部（例えば領域分割部２５）、を備え、注目状況推定部（例えば注目状況推定部４０）は、分割領域毎に、計測部（例えばセンサ２、計測部２０）によって計測された人の位置と姿勢とを示す情報に基づいて、前記人の第１注目状況を推定し、状況分析部（例えば状況分析部６０、注目度変更設定部７０）は、分割領域毎に、推定された第１注目状況と予め設定された第２注目状況とに基づいて、第１注目状況の補正を行う補正方針を決定し、行動計画部（例えば行動計画部８０Ｂ）は、分割領域毎に、決定された補正方針に対応する行動を決定する。

この構成によって、本実施形態のロボット１は、複数の分割領域毎に存在している人達が最も注目している状況と、予め定められている分割領域毎の着目点とが異なっている場合、異なっている領域に存在している人達が注目している状況を変化させることができる。

また、本実施形態の自律移動装置（例えばロボット１）において、行動計画部（例えば行動計画部８０Ｂ）は、比較した結果、第１注目状況と第２注目状況とが異なっている分割領域がある場合、当該分割領域を、補正方針に基づいて自律移動装置を移動させる終点とする。

この構成によって、本実施形態のロボット１において、複数の分割領域毎に存在している人達が最も注目している状況と、予め定められている分割領域毎の着目点とが異なっている場合、異なっている領域を移動の終点とすることで、運動量を低減することができる。

なお、本発明におけるロボット（１、１Ａまたは１Ｂ）の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述した処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。

また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

１、１Ａ、１Ｂ…ロボット、２…センサ、３…ステージ、４…展示物、５…スクリーン、８…撮像部、１０…計時部、２０、２０Ａ…計測部、２１…画像処理部、２５…領域分割部、３０、３０Ａ、３０Ｂ…記憶部、４０、４０Ｂ…注目状況推定部、５０、５０Ｂ…シナリオ記憶部、６０、６０Ｂ…状況分析部、７０、７０Ｂ…注目度変更設定部、８０、８０Ｂ…行動計画部、９０…行動制御部、９５…音声出力部、Ｖ…人が注目している方向を示すベクトル、Ｖｅｘ…人から展示物への方向を表すベクトル、Ｖｓｒ…人からスクリーンへの方向を表すベクトル、Ｖｒｏ…人からロボットへの方向を表すベクトル、人数Ｎｒｏｂ＿ｓｅｅ…ロボットを注目している人数、人数Ｎｏｂｊ＿ｓｅｅ…展示物を注目している人数、人数Ｎｓｒ＿ｓｅｅ…スクリーンを注目している人数、人数Ｎｎｏｎ＿ｓｅｅ…いずれの対象物も注目していない人数、Ｎｒｏｂ割合…ロボットを注目している人の割合、Ｎｏｂｊ割合…展示物を注目している人の割合、Ｎｓｒ割合…スクリーンを注目している人の割合、Ｎｎｏｎ割合…いずれの対象物も注目していない人の割合、人数Ｎｅｘ＿ｓｅｅ…ロボット以外の着目点を注目している人数、Ｎｅｘ割合…ロボット以外の着目点を注目している人の割合

Claims (18)

1. 所定領域内に存在している人の位置と姿勢とを計測する計測部と、
   前記計測部によって計測された前記人の位置と姿勢とを示す情報に基づいて、前記人の第１注目状況を推定する注目状況推定部と、
   推定された前記第１注目状況と予め設定された第２注目状況とに基づいて、前記第１注目状況の補正を行う補正方針を決定する状況分析部と、
   決定された前記補正方針に対応する行動を決定する行動計画部と、
   を備える自律移動装置。
2. 前記注目状況推定部は、
   前記計測部によって計測された前記姿勢を示す情報に基づいて、前記所定領域内に存在している人が注目している注目方向を前記第１注目状況として推定する請求項１に記載の自律移動装置。
3. 前記第２注目状況は、
   前記人に注目して欲しい対象物である着目物の位置及び前記着目物を示す情報を含み、
   前記注目状況推定部は、
   推定された前記注目方向と、前記人から前記着目物までの着目方向とを比較し、比較した結果に応じて前記人が前記着目物を注目しているか否かを判別する請求項２に記載の自律移動装置。
4. 前記注目状況推定部は、
   複数の前記対象物がある場合、前記人から複数の前記対象物それぞれまでの着目方向それぞれを推定し、前記注目方向と、前記着目方向それぞれとの角度の差それぞれを算出し、算出したそれぞれの前記角度の差の中で最も値が小さい前記着目方向に対応する前記対象物を、前記人が注目している対象物であると推定する請求項３に記載の自律移動装置。
5. 前記注目状況推定部は、
   算出したそれぞれの前記角度の差の中で最も値が小さい前記対象物の位置が、人の有効視野角以内である場合に、前記人が前記対象物を注目していると推定する請求項４に記載の自律移動装置。
6. 前記注目状況推定部は、
   前記所定領域内に存在している複数の人それぞれについて、当該人が注目している前記対象物を前記第１注目状況として推定し、
   前記対象物それぞれについて、前記複数の人の中で、当該対象物を注目している人の割合を算出し、算出した前記割合に応じて、前記所定領域内に存在している前記複数の人が注目している前記対象物を推定する請求項４または請求項５に記載の自律移動装置。
7. 前記状況分析部は、
   前記注目状況推定部が推定した前記対象物と前記着目物とを比較して、前記所定領域内に存在している前記複数の人にうち所定の割合以上の人が、前記着目物を注目しているか否かを判別する請求項６に記載の自律移動装置。
8. 前記状況分析部は、
   前記着目物を注目していない人が所定の割合以上と判別した場合に、前記注目方向を変化させるように注目状況の補正を行う補正方針を決定する請求項７に記載の自律移動装置。
9. 前記状況分析部は、
   前記人が前記対象物を注目していないと判別した場合に、前記所定領域内に存在している前記複数の人のうち、前記自律移動装置を注目している人の割合を上げるか、当該自律移動装置を注目している人の割合を下げるかを、前記所定の割合以上の人が注目している前記対象物と、前記着目物とに応じて決定する請求項７または請求項８に記載の自律移動装置。
10. 前記状況分析部は、
    前記自律移動装置を注目している人の割合を上げると判別した場合、前記自律移動装置を経由して前記着目物への注目する人の割合を変化させるか、当該自律移動装置が着目物であり当該自律移動装置を注目する人の割合を変化させるかを、前記所定の割合以上の人が注目している前記対象物と、前記着目物とに応じて前記補正方針として決定する請求項９に記載の自律移動装置。
11. 前記状況分析部は、
    前記自律移動装置を注目している人の割合を下げると判別した場合、
    着目して欲しい前記対象物が設定されている場合に前記着目物を注目する人の割合を変化させるか、
    着目して欲しい前記着目物が設定されていない場合に前記対象物を注目する人の割合を変化させるかを、
    前記所定の割合以上の人が注目している前記対象物と、前記着目物とに応じて前記補正方針として決定する請求項９に記載の自律移動装置。
12. 前記補正方針に応じた行動候補が予め格納されている行動記憶部、を備え、
    前記行動計画部は、
    前記状況分析部によって決定された前記補正方針に応じて、前記行動記憶部に記憶されている前記行動候補の中から１つを選択する請求項２から請求項１１のいずれか１項に記載の自律移動装置。
13. 前記行動計画部は、
    前記自律移動装置の予め定められている行動の妨げにならない前記行動候補を優先して選択する請求項１２に記載の自律移動装置。
14. 前記行動計画部は、
    前記自律移動装置の移動を伴わない前記行動候補を優先して選択する請求項１２または請求項１３に記載の自律移動装置。
15. 前記所定領域の画像を撮像する撮像部、を備え、
    前記計測部は、
    前記撮像部によって撮像された画像に基づいて、前記所定領域内に存在している前記人の前記注目方向を示す情報を計測する請求項２から請求項１４のいずれか１項に記載の自律移動装置。
16. 前記所定領域を、２つ以上の分割領域に分割する領域分割部、を備え、
    前記注目状況推定部は、
    前記分割領域毎に、前記計測部によって計測された前記人の位置と姿勢とを示す情報に基づいて、前記人の第１注目状況を推定し、
    前記状況分析部は、
    前記分割領域毎に、推定された前記第１注目状況と予め設定された第２注目状況とに基づいて、前記第１注目状況の補正を行う補正方針を決定し、
    前記行動計画部は、
    前記分割領域毎に、決定された前記補正方針に対応する行動を決定する請求項１から請求項１５のいずれか１項に記載の自律移動装置。
17. 前記行動計画部は、
    比較した結果、前記第１注目状況と前記第２注目状況とが異なっている前記分割領域がある場合、当該分割領域を、前記補正方針に基づいて前記自律移動装置を移動させる終点とする請求項１６に記載の自律移動装置。
18. 計測部が、所定領域内に存在している人の位置と姿勢とを計測する計測手順と、
    注目状況推定部が、前記計測手順によって計測された前記人の位置と姿勢とを示す情報に基づいて、前記人の第１注目状況を推定する推定手順と、
    状況分析部が、前記推定手順によって推定された前記第１注目状況と予め設定された第２注目状況とに基づいて、前記第１注目状況の補正を行う補正方針を決定する状況分析手順と、
    行動計画部が、前記状況分析手順によって決定された前記補正方針に対応する行動を決定する行動決定手順と、
    を含む自律移動装置の制御方法。

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