JP2019139716A - 移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体管理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、サーバ装置から移動体に送信される通信量を削減することを可能とする。【解決手段】移動体管理装置４（サーバ装置）が、プロセッサと、カメラ２（情報収集装置）およびロボット３（移動体）と通信を実行する通信部とを備え、プロセッサは、ロボット３から、ロボット３の位置情報を取得し、ロボット３の位置情報に基づき決定される所定の範囲内に存在する人物Ｐ（対象物）について、該人物Ｐの属性情報をカメラ２から取得し、カメラ２によって属性情報が収集された人物Ｐのうち、前記所定の範囲内に存在する人物Ｐを、ロボット３に対して属性情報が送信される人物Ｐとして決定する構成とする。【選択図】図１

Description

本開示は、情報収集装置によって収集された所定の対象物の属性情報を移動体に提供する移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体管理方法に関する。

近年、自ら判断して自律的に行動する自律型ロボット、または遠隔操作により行動する非自律型ロボットを用いて、接客、案内、手助けを必要とする人（例えば、高齢者、障害者、車椅子の方、迷子）の手助け、警備、清掃、運搬等の様々なサービスを提供するシステムが開発されている。

このようなシステムでは、ロボットの行動決定等に用いるために、ロボットの運用領域の各所に設けられた監視カメラ等の情報収集装置によって、前記運用領域内に存在する人物の属性情報（位置情報を含む）を収集し、収集された属性情報をサーバ装置からロボットに無線通信等を用いて送信することが行われる。なお、非自律型ロボットの場合は、属性情報に加えて、属性情報に基づき決定されたロボットの移動経路を指示する情報もサーバ装置からロボットに送信される。

このような従来技術として、複数の移動ロボット（非自律型ロボット）と、前記移動ロボットと無線通信するサーバ装置とを備える移動ロボット制御システムであって、サーバ装置が各移動ロボットと無線通信し、複数の移動ロボットを一元的に制御する技術が知られている（特許文献１参照）。

特開２０１７−１３４７９４号公報

しかしながら、上記特許文献１のような従来技術では、ロボット（移動体）の運用領域内に存在する全ての人物（対象物）の属性情報がサーバ装置からロボットに送信されるため、前記運用領域内に多数の人物が存在する場合には、通信量が増加して通信の遅延や停滞が発生するという問題があった。この問題は、電波資源が限られており、かつロボットが多数存在する場合に特に顕著となる。通信の遅延や停滞が発生すると、サーバ装置とロボットとの間のリアルタイムな高速通信ができなくなるため、ロボットによるサービスの提供に支障が生じる恐れがある。

本開示は、このような従来技術の課題を鑑みて案出されたものであり、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、サーバ装置から移動体に送信される通信量を削減することを可能とする、移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体管理方法を提供することを主目的とする。

本開示の移動体管理装置は、情報収集装置によって収集された所定の対象物の属性情報を移動体に提供する移動体管理装置であって、プロセッサと、前記情報収集装置および前記移動体と通信を実行する通信部とを備え、前記プロセッサは、前記移動体から、該移動体の位置情報を取得し、前記移動体の前記位置情報に基づき決定される所定の範囲内において、前記情報収集装置から、前記対象物の位置情報を少なくとも含む該対象物の属性情報を取得し、前記対象物の前記属性情報に基づき、前記移動体に前記属性情報が送信される前記対象物を決定することを特徴とする。

また、本開示の移動体管理システムは、前記移動体管理装置と、所定の対象物の属性情報を収集する情報収集装置と、前記移動体管理装置から前記対象物の前記属性情報を受信する移動体とを備えたことを特徴とする。

また、本開示の移動体管理方法は、情報収集装置によって収集された所定の対象物の属性情報を移動体に提供する移動体管理方法であって、前記移動体から、該移動体の位置情報を取得するステップと、前記移動体の前記位置情報に基づき決定される所定の範囲内において、前記情報収集装置から、前記対象物の位置情報を少なくとも含む該対象物の属性情報を取得するステップと、前記対象物の前記属性情報に基づき、前記移動体に前記属性情報が送信される前記対象物を決定するステップとを有することを特徴とする。

本開示によれば、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、サーバ装置から移動体に送信される通信量を削減することが可能となる。

本開示の移動体管理システムの概要を示す構成図 ロボットの運用領域を示す２次元マップ （ａ）ロボットの現在座標および予測座標の一例を示す図、（ｂ）人物の現在座標および予測座標の一例を示す図 図１に示した移動体管理装置の概略構成を示すブロック図 移動体管理装置での移動体管理処理の第１実施形態を示すフロー図 第１の情報収集範囲の例を示す図 移動体管理装置での移動体管理処理の第２実施形態を示すフロー図 第２の情報収集範囲の例を示す図 移動体管理装置での移動体管理処理の第３実施形態を示すフロー図 第１の情報収集範囲および第２の情報収集範囲の例を示す図 移動体管理装置での移動体管理処理の第４実施形態を示すフロー図 ロボットでの行動決定処理の流れを示すフロー図

前記課題を解決するためになされた第１の発明は、情報収集装置によって収集された所定の対象物の属性情報を移動体に提供する移動体管理装置であって、プロセッサと、前記情報収集装置および前記移動体と通信を実行する通信部とを備え、前記プロセッサは、前記移動体から、該移動体の位置情報を取得し、前記移動体の前記位置情報に基づき決定される所定の範囲内に存在する対象物について、該対象物の属性情報を前記情報収集装置から取得し、前記情報収集装置によって属性情報が収集された対象物のうち、前記所定の範囲内に存在する対象物を、前記移動体に対して属性情報が送信される対象物として決定することを特徴とする。

これによると、所定の範囲内に存在する対象物を、移動体に属性情報が送信される対象物として決定することができるので、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、移動体管理装置（サーバ装置）から移動体に送信される通信量を削減することが可能となる。

また、第２の発明は、上記第１の発明において、前記所定の範囲は、第１の情報収集範囲であり、前記プロセッサは、前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第１の情報収集範囲内に存在するか否かを判定し、前記第１の情報収集範囲内に存在すると判定された対象物のみについて、該対象物の前記属性情報を前記移動体に送信することを特徴とする。

これによると、移動体に属性情報が送信される対象物を第１の情報収集範囲内に存在する対象物に限定することができる。したがって、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、移動体管理装置（サーバ装置）から移動体に送信される通信量を効率的に削減することが可能となる。

また、第３の発明は、上記第１の発明において、前記所定の範囲は、第２の情報収集範囲であり、前記プロセッサは、前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第２の情報収集範囲内に存在するか否かを判定し、前記対象物が前記第２の情報収集範囲内に存在すると判定された場合には、前記対象物の前記属性情報が、予め定められた重要属性情報を含むか否かをさらに判定し、前記属性情報が前記重要属性情報を含むと判定された場合には、前記対象物の前記属性情報を前記移動体に送信することを特徴とする。

これによると、移動体に属性情報が送信される対象物を第２の情報収集範囲内に存在する対象物に限定し、かつ、対象物の位置情報および予め定められた重要属性情報に基づき、移動体に属性情報が送信される対象物を効率的に決定することができる。したがって、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、移動体管理装置（サーバ装置）から移動体に送信される通信量を効率的に削減することが可能となる。

また、第４の発明は、上記第３の発明において、前記所定の範囲は、前記第２の情報収集範囲よりも狭い第３の情報収集範囲をさらに含み、前記プロセッサは、前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第３の情報収集範囲内に存在するか否かを判定し、前記対象物が前記第３の情報収集範囲内に存在すると判定された場合には、該対象物の前記属性情報が前記重要属性情報を含むか否かにかかわらず、該対象物の前記属性情報を前記移動体に送信することを特徴とする

これによると、移動体の近傍に存在し、移動体に影響を与える可能性の高い対象物については、その対象物の属性情報が重要属性情報を含んでいなくとも、その対象物の属性情報を移動体に送信することが可能となる。また、属性情報が重要属性情報を含む場合には、その対象物が移動体から離れた位置に存在していても、その対象物の属性情報を移動体に送信することが可能となる。すなわち、対象物の位置情報に基づき、移動体管理装置（サーバ装置）から移動体に送信される通信量を効率的に削減するとともに、対象物の属性情報が重要属性情報を含んでいる場合に、その対象物の属性情報を移動体に送信することが可能となる。したがって、移動体が、重要属性情報を含む属性情報を持つ対象物に対して優先的に対応することが望ましい場合には、特に有益である。

また、第５の発明は、上記第１の発明ないし第４の発明のいずれかにおいて、前記所定の範囲は、前記対象物の移動速度、前記移動体の移動速度、および前記移動体の周囲状況のうちの少なくとも１つに応じて可変的に設定されることを特徴とする。

これによると、対象物の移動速度、移動体の移動速度、および移動体の周囲状況のうちの少なくとも１つに応じて、所定の範囲を適切に設定することができる。例えば、移動体が対象物等と衝突する可能性の高い範囲は広く設定し、移動体が対象物等と衝突する可能性の低い範囲は狭く設定することができる。これにより、移動体に属性情報が送信される対象物をより効率的に決定するとともに、移動体が対象物等と衝突するのを防止することが可能となる。

また、第６の発明は、上記第１の発明において、前記プロセッサは、前記対象物の前記属性情報に基づき、前記対象物に対してスコア付けを行い、スコアが高い前記対象物の前記属性情報を優先して前記移動体に送信することを特徴とする。

これによると、対象物の属性情報に基づき付けられたスコアに応じて、移動体に属性情報が送信される対象物を効率的に決定することができる。すなわち、重要度の高い属性情報を優先的に送信することができる。したがって、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、移動体管理装置（サーバ装置）から移動体に送信される通信量を効率的に削減することが可能となる。

また、第７の発明は、上記第６の発明において、前記スコア付けは、前記対象物の前記位置情報に基づき行われることを特徴とする。

これによると、対象物の位置情報に基づき、対象物に対するスコア付けを容易かつ簡単に行うことができる。

また、第８の発明は、上記第６の発明または第７の発明において、前記スコア付けは、前記属性情報が予め定められた重要属性情報を含むか否かに基づき行われることを特徴とする。

これによると、予め定められた重要属性情報に基づき、対象物に対するスコア付けを容易かつ簡単に行うことができる。

また、第９の発明は、上記第３の発明または第８の発明において、前記対象物は人物であり、前記重要属性情報は、前記人物が手助けを必要とする人であることを示す情報であることを特徴とする。

これによると、対象物である人物が手助けを必要とする人（例えば、高齢者、障害者、車椅子の方、迷子）である場合に、そのことを移動体に通知することができる。

また、第１０の発明は、上記第１の発明ないし第９の発明のいずれかに記載の移動体管理装置と、所定の対象物の属性情報を収集する情報収集装置と、前記移動体管理装置から前記対象物の前記属性情報を受信する移動体とを備えたことを特徴とする移動体管理システムである。

これによると、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、移動体管理装置（サーバ装置）から移動体に送信される通信量を削減することが可能となる。

また、第１１の発明は、情報収集装置によって収集された所定の対象物の属性情報を移動体に提供する移動体管理方法であって、前記移動体から、該移動体の位置情報を取得するステップと、前記移動体の前記位置情報に基づき決定される所定の範囲内に存在する対象物について、該対象物の属性情報を前記情報収集装置から取得するステップと、前記情報収集装置によって属性情報が収集された対象物のうち、前記所定の範囲内に存在する対象物を、前記移動体に対して属性情報が送信される対象物として決定するステップとを有することを特徴とする。

これによると、所定の範囲内に存在する対象物を、移動体に属性情報が送信される対象物として決定することができるので、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、移動体管理装置（サーバ装置）から移動体に送信される通信量を削減することが可能となる。

また、第１２の発明は、上記第１１の発明において、前記所定の範囲は、第１の情報収集範囲であり、前記移動体に対して属性情報が送信される対象物を決定する前記ステップは、前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第１の情報収集範囲内に存在するか否かを判定するステップと、前記第１の情報収集範囲内に存在すると判定された対象物のみについて、該対象物の前記属性情報を前記移動体に送信するステップとを含むことを特徴とする。

これによると、移動体に属性情報が送信される対象物を第１の情報収集範囲内に存在する対象物に限定することができる。したがって、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、移動体管理装置（サーバ装置）から移動体に送信される通信量を効率的に削減することが可能となる。

また、第１３の発明は、上記第１１の発明において、前記所定の範囲は、第２の情報収集範囲であり、前記移動体に対して属性情報が送信される対象物を決定する前記ステップは、前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第２の情報収集範囲内に存在するか否かを判定するステップと、前記対象物が前記第２の情報収集範囲内に存在すると判定された場合には、前記対象物の前記属性情報が、予め定められた重要属性情報を含むか否かをさらに判定するステップと、前記属性情報が前記重要属性情報を含むと判定された場合には、前記対象物の前記属性情報を前記移動体に送信するステップとを含むことを特徴とする。

これによると、移動体に属性情報が送信される対象物を第２の情報収集範囲内に存在する対象物に限定し、かつ、対象物の位置情報および予め定められた重要属性情報に基づき、移動体に属性情報が送信される対象物を効率的に決定することができる。したがって、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、サーバ装置から移動体に送信される通信量を効率的に削減することが可能となる。

また、第１４の発明は、上記第１３の発明において、前記所定の範囲は、前記第２の情報収集範囲よりも狭い第３の情報収集範囲をさらに含み、前記移動体に対して属性情報が送信される対象物を決定する前記ステップは、前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第３の情報収集範囲内に存在するか否かを判定ステップと、前記対象物が前記第３の情報収集範囲内に存在すると判定された場合には、該対象物の前記属性情報が前記重要属性情報を含むか否かにかかわらず、該対象物の前記属性情報を前記移動体に送信するステップとを含むことを特徴とする。

これによると、移動体の近傍に存在し、移動体に影響を与える可能性の高い対象物については、その対象物の属性情報が重要属性情報を含んでいなくとも、その対象物の属性情報を移動体に送信することが可能となる。また、属性情報が重要属性情報を含む場合には、その対象物が移動体から離れた位置に存在していても、その対象物の属性情報を移動体に送信することが可能となる。すなわち、対象物の位置情報に基づき、移動体管理装置（サーバ装置）から移動体に送信される通信量を効率的に削減するとともに、対象物の属性情報が重要属性情報を含んでいる場合に、その対象物の属性情報を移動体に送信することが可能となる。したがって、移動体が、重要属性情報を含む属性情報を持つ対象物に対して優先的に対応することが望ましい場合には、特に有益である。

また、第１５の発明は、上記第１１の発明ないし第１４の発明のいずれかにおいて、前記所定の範囲は、前記対象物の移動速度、前記移動体の移動速度、および前記移動体の周囲状況のうちの少なくとも１つに応じて可変的に設定されることを特徴とする。

これによると、対象物の移動速度、移動体の移動速度、および移動体の周囲状況のうちの少なくとも１つに応じて、所定の範囲を適切に設定することができる。例えば、移動体が対象物等と衝突する可能性の高い範囲は広く設定し、移動体が対象物等と衝突する可能性の低い範囲は狭く設定することができる。これにより、移動体に属性情報が送信される対象物をより効率的に決定するとともに、移動体が対象物等と衝突するのを防止することが可能となる。

また、第１６の発明は、上記第１１の発明において、前記移動体に送信する前記属性情報を決定する前記ステップは、前記対象物の前記属性情報に基づき、前記対象物に対してスコア付けを行うステップと、スコアが高い前記対象物の前記属性情報を優先して前記移動体に送信するステップとを含むことを特徴とする。

これによると、対象物の属性情報に基づき付けられたスコアに応じて、移動体に属性情報が送信される対象物を効率的に決定することができる。すなわち、重要度の高い属性情報を優先的に送信することができる。したがって、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、サーバ装置から移動体に送信される通信量を効率的に削減することが可能となる。

また、第１７の発明は、上記第１６の発明において、前記スコア付けは、前記対象物の前記位置情報に基づき行われることを特徴とする。

これによると、対象物の位置情報に基づき、対象物に対するスコア付けを容易かつ簡単に行うことができる。

また、第１８の発明は、上記第１６の発明または第１７の発明において、前記スコア付けは、前記属性情報が予め定められた重要属性情報を含むか否かに基づき行われることを特徴とする。

これによると、予め定められた重要属性情報に基づき、対象物に対するスコア付けを容易かつ簡単に行うことができる。

また、第１９の発明は、上記第１３の発明または第１８の発明において、前記対象物は人物であり、前記重要属性情報は、前記人物が手助けを必要とする人であることを示す情報であることを特徴とする。

これによると、対象物である人物が手助けを必要とする人（例えば、高齢者、障害者、車椅子の方、迷子）である場合に、そのことを移動体に通知することができる。

以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら説明する。本実施形態では、例えばテーマパーク、ショッピングモール、イベント会場、空港等の施設において、監視カメラ（情報収集装置）によって収集された人物（対象物）の属性情報をロボット（移動体）に提供する場合について説明する。

図１は、本開示の移動体管理システム１の概要を示す構成図である。図１に示すように、この移動体管理システム１は、１以上のカメラ２と、１以上のロボット３と、移動体管理装置４とを主として備えている。また、ロボット３は、ロボット搭載カメラ５を搭載している。カメラ２およびロボット３は、専用回線やＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワーク６を介して、移動体管理装置４と接続されている。ロボット３は、移動体管理装置４と無線接続されているものとする。

カメラ２は、公知の撮影機能や通信機能を有する監視カメラ（ビデオカメラ）であり、本システム１が適用される施設の各所の壁、天井、ポール等に設置され、予め定められた監視領域を静止画像または動画像として時系列に撮像する。カメラ２の撮像により生成された撮像画像（静止画像または動画像）は、ネットワーク６を介して移動体管理装置４に適宜送信される。なお、カメラ２は、予め定められた監視領域を撮像可能な限りにおいて、その形態、機能、配置、数量等については、特に限定されるものではなく種々の変更が可能である。

ロボット３は、接客、案内、手助けを必要とする人（例えば、高齢者、障害者、車椅子の方、迷子）の手助け等の各種のサービスを提供する案内ロボットである。ロボット３は、自ら判断して自律的に行動する自律型ロボットであってもよいし、遠隔操作により行動する非自律型ロボットであってもよい。本実施形態では、ロボット３はとして、自律型ロボットを用いる。ロボット搭載カメラ５は、カメラ２と同様の、公知の撮影機能を有するカメラ（ビデオカメラ）であり、ロボット３の適所に配置されている。本実施形態では、ロボット搭載カメラ５は、ロボット３の胸部における頭部付近に配置されている。

図２は、ロボット３の運用領域を示す２次元マップであり、カメラ２およびロボット３の配置の一例が示されている。図２の例では、カメラ２は、カメラ２Ａ、２Ｂ、２Ｃの３台が示されおり、ロボット３は、ロボット３Ａの１台が示されている。また、図２の２次元マップには、複数の人物Ｐｉ（ｉ＝１...Ｎ、Ｎは任意の整数）も示されている。図２の例では、人物Ｐｉ（以降、総称するときは、単に人物Ｐと称する）は、Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６の６人が示されている。

本実施形態では、ロボット３および人物Ｐの位置情報として、図２の２次元マップ上の座標を用いる。図２の例では、例えば、ロボット３Ａの座標は、（５０、５０）であり、人物Ｐ４の座標は、（２００、２００）である。ロボット３および人物Ｐの２次元マップ上の座標は、カメラ２の撮像画像に基づき、公知のカメラキャリブレーション技術を用いて算出することができる。

また、ロボット３および人物Ｐの座標は、現在の座標（以降、現在座標と称する）であってもよいし、現在から所定時間後の、すなわちロボット３および人物Ｐが移動した後の予測される座標（以降、予測座標と称する）であってもよい。予測座標は、統計的手法等の公知の予測手法を用いて算出することができる。図３は、ロボット３および人物Ｐ４の現在座標および予測座標の一例を示す図である。図３（ａ）の例では、ロボット３Ａの現在座標は（５０、５０）であり、予測座標は（１００、１００）である。また、図３（ｂ）の例では、人物Ｐ４の現在座標は（２００、２００）であり、予測座標は（２５０、１５０）である。

移動体管理装置４は、公知の構成を有するサーバ（コンピュータ）から構成され、カメラ２から受信した撮像画像を解析して、撮像画像から人物Ｐを検出する。そして、撮像画像から人物Ｐが検出された場合は、その撮像画像から人物Ｐの属性情報を取得する。撮像画像からの人物Ｐの検出は、例えば統計的または非統計的識別器を用いる手法やテンプレートマッチングを用いる手法等の公知の手法を用いて行うことができる。また、撮像画像からの人物Ｐの属性情報の取得は、例えばディープラーニング等の公知の機械学習手法を用いて行うことができる。

人物Ｐの属性情報とは、人物Ｐに関する情報であり、例えば、その人物Ｐの位置情報、年齢、性別、グループ属性、移動方向、体の向き、顔の向き、持ち物（例えば、つえを持っている）、その人物Ｐが乗っている乗り物（例えば、自転車に乗っている）、その人物Ｐの行動（例えば、ベンチに座っている）、その人物Ｐの位置がロボット搭載カメラ５の死角であるか否か等が挙げられる。

また、人物Ｐの属性情報は、その人物Ｐが、ロボット３がサービスを提供する上での特別な人物であることを示す重要属性情報を含む。本実施形態では、重要属性情報として、その人物Ｐが手助けを必要とする人であることを示す情報を用いる。手助けを必要とする人としては、例えば、高齢者、障害者、車椅子の方、迷子（迷子の可能性のある子供を含む）、病人、怪我人、または、他の手助けや見守りを必要とする人等が挙げられる。

移動体管理装置４が取得した人物Ｐの属性情報は、ネットワーク６を介してロボット３に適宜送信される。なお、ロボット３が非自律型ロボットである場合は、取得した人物Ｐの属性情報に基づきロボット３の移動経路を指示する情報を生成し、その情報もロボット３に送信する。

図４は、移動体管理装置４の概略構成を示すブロック図である。移動体管理装置４は、公知のハードウェア構成を備えており、所定の制御プログラム（例えば移動体管理プログラム）に基づき移動体管理システム１における各処理を統括的に実行するプロセッサ１１、このプロセッサ１１のワークエリア等として機能する揮発性メモリであるＲＡＭ１２、プロセッサ１１が実行する制御プログラムやデータを格納する不揮発性メモリであるＲＯＭ１３、移動体管理装置４の動作に必要なプログラムやデータを記憶するストレージを有する記憶部１４、ユーザに必要な情報を表示するモニタを有する表示部１５、ユーザの入力操作を可能とするキーボードやマウス等の入力デバイスを有する入力部１６、ネットワーク６を介した通信を実行する通信モジュールを有する通信部１７等を備えている。

移動体管理装置４の各機能は、図４に示したハードウェア構成において、プロセッサ１１が所定の制御プログラムを実行することによって実現可能である。なお、移動体管理装置４の機能の少なくとも一部を他の公知のハードウェアによる処理によって代替してもよい。

（第１実施形態）
次に、移動体管理装置４での移動体管理処理の第１実施形態について、図５のフロー図を参照して説明する。以下の処理は、移動体管理装置４のプロセッサ１１で行われ、カメラ２の撮像画像からロボット３が検出されたときに開始される。なお、ロボット３からリクエストがあったときに処理を開始するようにしてもよい。また、以下の処理は、カメラ２の撮像画像から検出された各ロボット３に対してそれぞれ実施される。

図５に示しように、この第１実施形態に係る移動体管理処理では、まず、ロボット３の座標（位置情報）を取得する（ステップＳＴ１０１）。上述したように、ロボット３の座標は、カメラ２の撮像画像から公知の手法を用いて取得することができる。また、ロボット３の座標は、現在座標であってもよいし、予測座標であってもよい。本実施形態では、ロボット３の座標は、予測座標を用いる。

続いて、ロボット３の予測座標に基づき決定される所定範囲内に存在するＮ人の各人物Ｐに対して、識別子（ＩＤ）であるＰｉ（ｉ＝１...Ｎ、Ｎは任意の整数）をそれぞれ割り振る（ステップＳＴ１０２）。上述したように、人物Ｐは、カメラ２の撮像画像から公知の手法を用いて取得することができる。上記の所定範囲は、予め定められた大きさおよび形状（例えば、円形、楕円形、または矩形の形状）を有する範囲であってもよいし、本システム１が適用される施設の全体マップにおける所定のエリアであってもよい。

次に、人物Ｐｉの属性情報を取得する（ステップＳＴ１０３）。上述したように、人物Ｐｉの属性情報には、その人物Ｐｉの位置情報と移動方向に関する情報が含まれる。本実施形態では、ロボット３の座標は予測座標を用いるので、人物Ｐｉの座標も予測座標を用いる。また、本実施形態では、人物Ｐｉの属性情報には、人物Ｐｉの移動方向も含まれる。人物Ｐｉの予測座標および移動方向は、ロボット３の場合と同様に、カメラ２の撮像画像から公知の手法を用いて取得することができる。

続くステップＳＴ１０４では、人物Ｐｉの予測座標が、ロボット３の予測座標に基づき決定される第１の情報収集範囲Ａ１内に存在するか否かを判定する。

図６は、第１の情報収集範囲Ａ１の例を示す図である。この例では、ロボット３はロボット３Ａであり、人物Ｐｉは人物Ｐ１−Ｐ６である。図６の例では、第１の情報収集範囲Ａ１は、ロボット３の予測座標Ｃを中心とした半径ｒ１の円である。また、各人物Ｐの矢印は、その人物Ｐの移動方向を示し、矢印の基端がその人物Ｐの現在座標を示し、矢印の先端がその人物Ｐの予測座標を示す。したがって、この例では、人物Ｐ１と人物Ｐ２は、第１の情報収集範囲Ａ１内に存在すると判定され、人物Ｐ３−Ｐ６は、第１の情報収集範囲Ａ１内に存在しないと判定される。

第１の情報収集範囲Ａ１の半径ｒ１の大きさは、人物Ｐｉの移動速度、ロボット３の移動速度、ロボット３の周囲状況等に応じて可変的に設定することができる。例えば、人物Ｐｉの移動速度が遅い場合は、半径ｒ１は１０ｍ程度に設定し、人物Ｐｉの移動速度が速い場合（例えば、人物Ｐｉが自転車等に乗って移動する場合）は、半径ｒ１は５０ｍ程度に設定するとよい。同様に、ロボット３の移動速度が遅い場合は、半径ｒ１は１０ｍ程度に設定し、ロボット３の移動速度が速い場合は、半径ｒ１は５０ｍ程度に設定するとよい。また、ロボット３の周囲が混雑している場合や、ロボット３の周囲に他のロボット３が存在する場合は、半径ｒ１は１０ｍ程度に設定し、それ以外の場合は、半径ｒ１は５０ｍ程度に設定するとよい。

また、第１の情報収集範囲Ａ１の形状は、円形に限定されるものではなく、所定の大きさを有する楕円形や矩形等の他の形状であってもよい。

第１の情報収集範囲Ａ１が楕円形の場合は、楕円の長軸がロボット３の移動方向に沿って延びるように、楕円形の向きを設定するとよい。このようにすると、第１の情報収集範囲Ａ１の範囲をロボット３の移動方向に沿って設定することができる。これにより、通信量を押さえつつ、ロボット３の近くに存在し、ロボット３の移動を阻害する可能性の高い対象物について、その属性情報をロボット３に早めに送信することが可能となる。

また、例えば、ロボット３が狭い矩形の部屋内に存在する場合には、第１の情報収集範囲Ａ１は、その部屋の形状および大きさに対応する矩形に設定するとよい。このような状況では、その部屋の外部に存在する対象物はロボット３にとっては関心が低く（すなわち、属性情報の重要度が低く）、一方、第１の情報収集範囲Ａ１が円形の場合には範囲外となる恐れがある部屋の隅部に存在する対象物は、ロボット３にとっては関心が高い（すなわち、属性情報の重要度が高い）ためである。

また、第１の情報収集範囲Ａ１の形状が楕円形や矩形等の他の形状である場合でも、第１の情報収集範囲Ａ１の大きさは、人物Ｐｉの移動速度、ロボット３の移動速度、ロボット３の周囲状況等に応じて可変的に設定することができる。また、第１の情報収集範囲Ａ１は、本システム１が適用される施設の全体マップにおける所定のエリアであってもよい。また、所定のエリアが狭い閉空間（開閉可能な扉等を通ってロボット３が出入り可能な場合も含む）である場合には、第１の情報収集範囲Ａ１の形状および大きさを、その所定のエリアの形状および大きさに対応する形状および大きさに設定するとよい。これにより、閉空間内に存在する、ロボット３にとって関心の高い対象物の属性情報を、第１の情報収集範囲Ａ１によって十分に取得することが可能となる。

ステップＳＴ１０４において、人物Ｐｉの予測座標が第１の情報収集範囲Ａ１内に存在すると判定された場合（ステップＳＴ１０４：Ｙｅｓ）は、ステップＳＴ１０５に進み、人物Ｐｉの予測座標が第１の情報収集範囲Ａ１内に存在しないと判定された場合（ステップＳＴ１０４：Ｎｏ）は、ステップＳＴ１０５に進む。

ステップＳＴ１０５では、人物Ｐｉの属性情報をロボット３に送信する。図６の例では、第１の情報収集範囲Ａ１内に存在すると判定された人物Ｐ１と人物Ｐ２の属性情報がロボット３に送信される。なお、ロボット３が、遠隔操作により行動する非自律型ロボットである場合は、人物Ｐｉの属性情報に基づきロボット３の移動経路を指示する情報が生成され、その情報もロボット３に送信される。ステップＳＴ１０５の完了後は、ステップＳＴ１０６に進む。

ステップＳＴ１０６では、人物Ｐｉの変数ｉの値を１増やす（ｉ＋＋）。ステップＳＴ１０６の完了後は、ステップＳＴ１０７に進む。

ステップＳＴ１０７では、人物Ｐｉの変数ｉの値がＮに達したか否かを判定する（ｉ＞＝Ｎ）。Ｎは、ロボット３の座標に基づき決定される所定範囲内に存在する人物Ｐｉの人数である。変数ｉの値がＮに達した場合（ステップＳＴ１０７：Ｙｅｓ）は処理を終了し、変数ｉの値が人数Ｎに達していないと判定された場合（ステップＳＴ１０７：Ｎｏ）は、ステップＳＴ１０３に戻る。

以上のように、この第１実施形態に係る移動体管理処理によれば、第１の情報収集範囲Ａ１内に存在する人物Ｐの属性情報のみが、移動体管理装置４からロボット３に送信される。すなわち、人物Ｐ（対象物）の位置情報に基づき、移動体管理装置４（サーバ装置）からロボット３（移動体）に属性情報が送信される人物Ｐを効率的に決定することができる。したがって、ロボット３の運用領域内に多数の人物Ｐが存在する場合に、移動体管理装置４からロボット３に送信される通信量を効率的に削減することが可能となる。

また、第１の情報収集範囲Ａ１の半径ｒ１を可変的に設定することにより、人物Ｐｉの移動速度、ロボット３の移動速度、ロボット３の周囲状況等に応じて、第１の情報収集範囲Ａ１を適切に設定することができる。これにより、ロボット３に属性情報が送信される人物Ｐをより効率的に決定することが可能となる。

（第２実施形態）
次に、移動体管理装置４での移動体管理処理の第２実施形態について、図７のフロー図を参照して説明する。なお、この第２実施形態では、以下で特に言及しない事項については、上記の第１実施形態の場合と同様とする。

図７のフロー図におけるステップＳＴ２０１−２０３は、図５のフロー図を参照して説明した第１実施形態のステップＳＴ１０１−１０３と同じなので、説明は省略する。

ステップＳＴ２０３に続くステップＳＴ２０４では、人物Ｐｉの予測座標が、ロボット３の予測座標に基づき決定される第２の情報収集範囲Ａ２内に存在するか否かを判定する。

図８は、第２の情報収集範囲Ａ２の例を示す図である。この例では、ロボット３はロボット３Ａであり、人物Ｐｉは人物Ｐ１−Ｐ９である。図８の例では、第２の情報収集範囲Ａ２は、ロボット３の予測座標Ｃを中心とした半径ｒ２の円である。また、各人物Ｐの矢印は、その人物Ｐの移動方向を示し、矢印の先端が、その人物Ｐの予測座標を示す。したがって、この例では、人物Ｐ１−Ｐ６は、第２の情報収集範囲Ａ２内に存在すると判定され、人物Ｐ７−Ｐ９は、第２の情報収集範囲Ａ２内に存在しないと判定される。

第２の情報収集範囲Ａ２の半径ｒ１の大きさは、上記の第１の情報収集範囲Ａ１の場合と同様に、人物Ｐｉの移動速度、ロボット３の移動速度、ロボット３の周囲状況等に応じて可変的に設定することができる。また、第２の情報収集範囲Ａ２の形状も、上記の第１の情報収集範囲Ａ１の場合と同様に、円形に限定されるものではなく、所定の大きさおよび形状を有する楕円形や矩形等の他の形状であってもよいし、本システム１が適用される施設の全体マップにおける所定のエリアであってもよい。また、第２の情報収集範囲Ａ２の形状が楕円形や矩形等の他の形状である場合でも、第２の情報収集範囲Ａ２の大きさは、上記の第１の情報収集範囲Ａ１の場合と同様に、人物Ｐｉの移動速度、ロボット３の移動速度、ロボット３の周囲状況等に応じて可変的に設定することができる。

ステップＳＴ２０４において、人物Ｐｉの予測座標が第２の情報収集範囲Ａ２内に存在すると判定された場合（ステップＳＴ２０４：Ｙｅｓ）は、ステップＳＴ２０５に進み、人物Ｐｉの予測座標が第２の情報収集範囲Ａ２内に存在しないと判定された場合（ステップＳＴ２０４：Ｎｏ）は、ステップＳＴ２０７に進む。

ステップＳＴ２０５では、ステップＳＴ２０３で取得された人物Ｐｉの属性情報が重要属性情報を含むか否かを判定する。上述したように、本実施形態では、重要属性情報として、その人物Ｐが手助けを必要とする（例えば、高齢者、障害者、車椅子の方、迷子）であることを示す情報を用いる。人物Ｐｉの属性情報が重要属性情報を含むと判定された場合（ステップＳＴ２０５：Ｙｅｓ）は、ステップＳＴ２０６に進み、人物Ｐｉの属性情報が重要属性情報を含まないと判定された場合（ステップＳＴ２０５：Ｎｏ）は、ステップＳＴ２０７に進む。

ステップＳＴ２０６では、人物Ｐｉの属性情報をロボット３に送信する。図８の例では、第２の情報収集範囲Ａ２内に存在すると判定された人物Ｐ１−Ｐ６のうちの人物Ｐ２と人物Ｐ５の属性情報が重要属性情報を含む場合は、人物Ｐ２と人物Ｐ５の属性情報がロボット３に送信される。なお、通信容量等の理由により通信量が限定されている場合には、通信量を削減するべく、人物Ｐｉの属性情報の代わりに、例えば、「その人物Ｐが手助けを必要としている」ことを示す情報のみを送信するようにしてもよい。ステップＳＴ２０６の完了後は、ステップＳＴ２０７に進む。

ステップＳＴ２０７−２０８は、図５のフロー図を参照して説明した第１実施形態のステップＳＴ１０６−１０７と同じなので、説明は省略する。

以上のように、この第２実施形態に係る移動体管理処理によれば、第２の情報収集範囲Ａ２に存在し、かつ重要属性情報を有している人物Ｐの属性情報のみがロボット３に送信される。すなわち、人物Ｐ（対象物）の位置情報および重要属性情報に基づき、移動体管理装置４（サーバ装置）からロボット３（移動体）に属性情報が送信される人物Ｐを効率的に決定することができる。したがって、ロボット３の運用領域内に多数の人物Ｐが存在する場合に、移動体管理装置４からロボット３に送信される通信量を効率的に削減することが可能となる。

また、第２の情報収集範囲Ａ２の半径ｒ２を可変的に設定することにより、人物Ｐｉの移動速度、ロボット３の移動速度、ロボット３の周囲状況等に応じて、第２の情報収集範囲Ａ２を適切に設定することができる。これにより、ロボット３に属性情報が送信される人物Ｐをより効率的に決定することが可能となる。

（第３実施形態）
次に、移動体管理装置４での移動体管理処理の第３実施形態について、図９のフロー図を参照して説明する。この第３実施形態は、第１実施形態と第２実施形態とを組み合わせたものであり、第１実施形態のステップＳＴ１０４とステップＳＴ１０５（図５参照）との間に、第２実施形態のステップＳＴ２０４−２０５（図７参照）が組み込まれた点が第１実施形態と異なる。なお、この第３実施形態では、第１の情報収集範囲Ａ１は第２の情報収集範囲Ａ２よりも狭く設定される。

図９のフロー図におけるステップＳＴ１０１―１０３は、図５のフロー図を参照して説明した第１実施形態のステップＳＴ１０１−１０３と同じなので、説明は省略する。

ステップＳＴ１０３に続くステップＳＴ１０４では、人物Ｐｉの予測座標が、ロボット３の予測座標に基づき決定される第１の情報収集範囲Ａ１内に存在するか否かを判定する。ステップＳＴ１０４において、人物Ｐｉの予測座標が第１の情報収集範囲Ａ１内に存在すると判定された場合（ステップＳＴ１０４：Ｙｅｓ）は、ステップＳＴ２０４に進み、人物Ｐｉの予測座標が第１の情報収集範囲Ａ１内に存在しないと判定された場合（ステップＳＴ１０４：Ｎｏ）は、ステップＳＴ１０５に進む。

ステップＳＴ２０４では、人物Ｐｉの予測座標が、ロボット３の予測座標に基づき決定される第２の情報収集範囲Ａ２内に存在するか否かを判定する。ステップＳＴ２０４において、人物Ｐｉの予測座標が第２の情報収集範囲Ａ２内に存在すると判定された場合（ステップＳＴ２０４：Ｙｅｓ）は、ステップＳＴ２０５に進み、人物Ｐｉの予測座標が第２の情報収集範囲Ａ２内に存在しないと判定された場合（ステップＳＴ２０４：Ｎｏ）は、ステップＳＴ１０６に進む。

図１０は、第１の情報収集範囲Ａ１および第２の情報収集範囲Ａ２の例を示す図である。この例では、ロボット３はロボット３Ａであり、人物Ｐｉは人物Ｐ１−Ｐ９である。図１０に示すように、第２の情報収集範囲Ａ２は、第１の情報収集範囲Ａ１よりも広く設定される。例えば、第１の情報収集範囲Ａ１および第２の情報収集範囲Ａ２が両方とも円形であり、第１の情報収集範囲Ａ１の半径ｒ１が１０−５０ｍに設定される場合は、第２の情報収集範囲Ａ２の半径ｒ２は２００ｍに設定するとよい。

図１０の例では、上記のステップＳＴ１０４では、人物Ｐ１と人物Ｐ２は、第１の情報収集範囲Ａ１内に存在すると判定され、人物Ｐ３−Ｐ９は、第１の情報収集範囲Ａ１内に存在しないと判定される。また、上記のステップＳＴ２０４では、人物Ｐ３−Ｐ６は、第２の情報収集範囲Ａ２内に存在すると判定され、人物Ｐ７−Ｐ９は、第２の情報収集範囲Ａ２内に存在しないと判定される。なお、人物Ｐ１および人物Ｐ２は、第１の情報収集範囲Ａ１内に存在するので、ステップＳＴ２０４での判定対象から除外される。

ステップＳＴ２０５では、ステップＳＴ２０３で取得された人物Ｐｉの属性情報が重要属性情報を含むか否かを判定する。人物Ｐｉの属性情報が重要属性情報を含むと判定された場合（ステップＳＴ２０５：Ｙｅｓ）は、ステップＳＴ１０５に進み、人物Ｐｉの属性情報が重要属性情報を含まないと判定された場合（ステップＳＴ２０５：Ｎｏ）は、ステップＳＴ１０６に進む。

ステップＳＴ１０５では、人物Ｐｉの属性情報をロボット３に送信する。図１０の例では、第１の情報収集範囲Ａ１内に存在すると判定された人物Ｐ１と人物Ｐ２の属性情報がロボット３に送信される。また、第２の情報収集範囲Ａ２内に存在すると判定された人物Ｐ３−Ｐ６のうちの人物Ｐ５の属性情報が重要属性情報を含む場合は、人物Ｐ５の属性情報がロボット３に送信される。ステップＳＴ１０５の完了後は、ステップＳＴ１０６に進む。ステップＳＴ１０６以降は、上記した第１実施形態と同じなので、説明は省略する。

以上のように、この第３実施形態に係る移動体管理処理によれば、第１の情報収集範囲Ａ１内に存在する人物Ｐの属性情報だけでなく、第１の情報収集範囲Ａ１内には存在しないが、第２の情報収集範囲Ａ２内に存在し、かつ重要属性情報を含んでいる人物Ｐの属性情報もロボット３に送信することができる。これにより、人物Ｐ（対象物）の位置情報に基づき、移動体管理装置４（サーバ装置）からロボット３（移動体）に送信される通信量を効率的に削減するとともに、人物Ｐの属性情報が重要属性情報を含んでいる場合に、その人物Ｐの属性情報をロボット３に送信することが可能となる。したがって、人物Ｐが手助けを必要とする人（例えば、高齢者、障害者、車椅子の方、迷子）等の重要属性情報をロボット３に送信することが望ましい場合には、特に有益である。

なお、この第３の実施形態において、重要属性情報が含まれているか否かに関わらず属性情報がロボット３に送信される第３の情報収集範囲（上記の説明における第１の情報収集範囲Ａ１に相当）は、第２の情報収集範囲Ａ２よりも狭い限りは特に限定されるものではない。第３の情報収集範囲は、第１の情報収集範囲Ａ１と同じであってもよいし、異なっていてもよい。

（第４実施形態）
次に、移動体管理装置４での移動体管理処理の第４実施形態について、図１１のフロー図を参照して説明する。この第４実施形態は、第１実施形態と第２実施形態とを組み合わせたものであり、人物Ｐｉの属性情報に基づいて付与したスコアに応じて、その人物Ｐｉの属性情報をロボット３に送信する点が上記の第１実施形態および第２実施形態と異なる。

図１１のフロー図におけるステップＳＴ３０１−３０３は、図５のフロー図を参照して説明した第１実施形態のステップＳＴ１０１−１０３と同じなので、説明は省略する。

ステップＳＴ３０３に続くステップＳＴ３０４では、各人物Ｐｉの属性情報に基づいて、各人物Ｐｉに対してスコア付けを行う。

スコア付けは、例えば、各人物Ｐｉの予測座標や、各人物Ｐｉの属性情報が重要属性情報を含むか否かに基づき行うことができる。具体的には、人物Ｐｉの予測座標に基づきスコア付けを行う場合は、ロボット３の予測座標と人物Ｐｉの予測座標とに基づいて両者間の距離を算出し、距離が小さい場合にはより高いスコアを付け、距離が大きい場合にはより低いスコアを付けるようにするとよい。また、属性情報が重要属性情報を含むか否かに基づきスコア付けを行う場合は、重要属性情報を含む場合にはより高いスコアを付け、重要属性情報を含まない場合にはより低いスコアを付けるようにするとよい。

また、ロボット３のロボット搭載カメラ５の視野外に位置する人物Ｐ、ロボット搭載カメラ５の死角に位置する人物Ｐ（例えば、建物、物体、他の人物等の視界遮蔽物に隠れた人物Ｐ）や、所定の期間に渡ってロボット３に属性情報が送信されていない人物Ｐに対してより高いスコアを付けるようにしてもよい。また、他のロボット３との位置関係や、ロボット３の移動経路に関する情報に基づいて、スコア付けを行うようにしてもよい。

そして、ステップＳＴ３０５では、スコアが高い人物Ｐｉから順に、その人物Ｐｉの属性情報をロボット３に送信する。すなわち、重要度の高い属性情報を、ロボット３に優先的に送信する。

以上のように、この第４実施形態に係る移動体管理処理によれば、人物Ｐの属性情報に基づき人物Ｐに対してスコア付けを行い、スコアが高い人物Ｐから順に、その人物Ｐの属性情報をロボット３に優先的に送信することができる。すなわち、人物Ｐ（対象物）の属性情報に基づき付けられたスコアに応じて、移動体管理装置４（サーバ装置）からロボット３に属性情報が送信される人物Ｐ（対象物）を効率的に決定することができる。したがって、ロボット３の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、移動体管理装置４からロボット３に送信される通信量を効率的に削減することが可能となる。

なお、スコアを利用して通信量を削減する手順は、上述したものには限られない。スコアが高い対象物の属性情報が優先的に送信されるように制御されるのであれば、他の手順を採用してもよい。例えば、スコアが所定の閾値を超える人物Ｐについてのみ属性情報を送信するよう制御してもよい。また、ロボット一台あたりに所定時間内に送信できる属性情報の総量を予め設定しておき、その設定された総量を超えないようにして、スコアが高い対象物から順に、属性情報が送信される人物Ｐを決定してもよい。

また、スコアを高く設定する条件も、上述したものに限られるものではない。例えば、ロボット３との距離が近い人物や、ロボット３との衝突が予測される人物等の、ロボット３が緊急対応する必要のある人物のスコアを高く設定するようにしてもよい。このように、ロボット３の行動決定に対する影響が大きい高い人物のスコアが高くなるような所定の基準に従ってスコアを設定すると、ロボット３の行動決定をより効率的に行うことが可能となる。

次に、ロボット３での行動決定処理の流れについて、図１２のフロー図を参照して説明する。以下の処理は、ロボット３の図示しないプロセッサで行われる。

まず、移動体管理装置４から人物Ｐｉの属性情報を受信する（ステップＳＴ４０１）。ロボット３が受信する属性情報は、上記の各実施形態における属性情報を送信する各ステップ、すなわち、ステップＳＴ１０５（図５、図１０）、ステップＳＴ２０６（図８）、またはステップＳＴ３０５（図１１）において、移動体管理装置４から送信された属性情報である。

続いて、ロボット搭載カメラ５の撮像画像に基づき、その撮像画像内に存在する人物Ｐｉの属性情報を取得する（ステップＳＴ４０２）。撮像画像からの人物Ｐｉの検出は、移動体管理装置４において、カメラ２の撮像画像から人物Ｐｉを検出する場合と同様に、例えば統計的または非統計的識別器を用いる手法やテンプレートマッチングを用いる手法等の公知の手法を用いて行うことができる。また、撮像画像からの人物Ｐｉの属性情報の取得も、移動体管理装置４において、カメラ２の撮像画像から人物Ｐｉの属性情報を取得する場合と同様に、例えばディープラーニング等の公知の機械学習手法を用いて行うことができる。ステップＳＴ４０２の完了後は、ステップＳＴ４０３に進む。なお、ステップＳＴ４０１とステップＳＴ４０２とを実施する順番は逆であってもよい。

そして、ステップＳＴ４０３では、ステップＳＴ４０１において移動体管理装置４から受信した人物Ｐｉの属性情報（以降、受信情報と称する）、およびステップＳＴ４０２においてロボット搭載カメラ５から取得した人物Ｐｉの属性情報（以降、取得情報と称する）のうちの少なくとも一方を用いて、ロボット３の行動（例えば、移動経路等）を決定する。すなわち、ロボット３の行動決定は、受信情報および取得情報の両方を用いて行ってもよいし、いずれか一方のみを用いて行ってもよい。

例えば、ロボット３の周囲の位置に関しては、ロボット３のロボット搭載カメラ５の撮像画像の方が、カメラ２の撮像画像よりも信頼性が高いので、取得情報を優先的に用いるようにするとよい。また、ロボット３から離れた位置に関しては、カメラ２の撮像画像の方が、ロボット搭載カメラ５の撮像画像よりも信頼性が高いので、受信情報を優先的に用いるようにするとよい。また、ロボット搭載カメラ５の視野外や死角に位置する人物Ｐ（例えば、建物、物体、他の人物等の視界遮蔽物に隠れた人物Ｐ）に関しては、受信情報を用いるようにするとよい。また、人物Ｐの年齢や性別等の詳細な属性情報に関しては、受信情報を優先的に用いるようにするとよい。

以上、本開示を特定の実施形態に基づいて説明したが、これらの実施形態はあくまでも例示であって、本開示はこれらの実施形態によって限定されるものではない。また、上記実施形態に示した本開示に係る移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体管理方法の各構成要素は、必ずしも全てが必須ではなく、少なくとも本開示の範囲を逸脱しない限りにおいて適宜取捨選択することが可能である。

例えば、本実施形態では、移動体として案内ロボットを例に挙げて説明したが、移動体は、案内ロボットに限らず、警備ロボット、運搬ロボット、電動車椅子、電動カート（シニアカー）等であってもよい。また、対象物も人物に限らず、自転車や他の乗り物等の移動可能な物体や、設備や建物等の移動不能な物体であってもよい。

また、移動体は、移動体管理装置４から受信した情報を利用可能なものであれば、特に限定されるものではない。例えば、移動体は、施設内を移動する人、例えば警備員等が所持する情報端末装置等であってもよい。この場合は、情報端末装置等を介して、警備員等に対して、警備員等の死角や警備員等から離れた場所に位置する手助けを必要とする人の属性情報や、警備員等と衝突する恐れのある対象物の属性情報を通知することが可能となる。また、警備員等は、その視野内に存在する全ての対象物を常時認識しているとは限らないため、情報端末装置等を介して警備員等に対して、その視野内に存在する対象物の属性情報を通知することにより、警備員等に注意を促すことが可能となる。なお、移動体が、人が所持する情報端末装置である場合も、その人の撮像画像等に基づき検出される位置情報または移動軌跡や、その情報端末装置に搭載されたＧＰＳ機能等に基づいて、その情報端末装置の位置情報（すなわち、現在座標や予測座標）を取得することが可能である。

また、本実施形態では、ロボット３および人物Ｐの座標はカメラ２の撮像画像に基づき検出したが、これに限らず、ロボット３および人物Ｐの座標は、ビーコン等の公知の無線通信技術を用いてロボット３および人物Ｐから直接取得するようにしてもよい。この場合、ロボット３および人物Ｐは、自分の座標を検出するためのＧＰＳ等の公知の座標検出手段を搭載または所持しているものとする。あるいは、ロボット３および人物Ｐの座標は、本システム１が適用される施設の各所に設置されたセンサ等の公知の物体検出技術を用いて取得するようにしてもよい。

また、人物Ｐの属性情報も、カメラ２の撮像画像に限らず、例えば、人物Ｐが所持するスマートフォン等との無線通信を通じて取得するようにしてもよい。この場合、人物Ｐの属性情報は、人物Ｐが所持するスマートフォンの記憶部に予め格納されているものとする。

また、上記の各実施形態では、ロボット３に通知する属性情報に位置情報を含めていたが、これに限定されるものではない。例えば、ロボット３がロボット搭載カメラ５等で人物Ｐを認識する機能を有する場合は、移動体管理装置４からロボット３に、位置情報の代わりにロボット３が向くべき方向を通知すれば、ロボット３自身が人物Ｐの位置情報を認識することができる。とりわけ、カメラ２と人物Ｐとの間の距離が大きく、カメラ２の撮像画像に基づき取得される人物Ｐの位置情報に誤差が含まれる可能性が高い場合は、ロボット３自身に人物Ｐの位置情報を認識させた方が、人物Ｐの位置情報をより正確に認識することができる。

また、上記の各実施形態では、ロボット３が非自律型ロボットである場合は、属性情報とともに、移動経路を指示する情報をロボット３に送信していたが、これに限定されるものではない。例えば、ロボット３が属性情報を必要としない場合や、ロボット３が属性情報を処理する能力を有していない場合には、属性情報は送信せず、移動経路を指示する情報のみをロボット３に送信するようにするとよい。このようにすると、通信量を削減することができる。

本開示に係る移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体管理方法は、移動体の運用領域内に多数の対象物が存在する場合に、サーバ装置から移動体に送信される通信量を削減することを可能とする、移動体管理装置、移動体管理システム、および移動体管理方法等として有用である。

１ 移動体管理システム
２ カメラ（情報収集装置）
３ ロボット（移動体）
４ 移動体管理装置（サーバ装置）
５ ロボット搭載カメラ
６ ネットワーク
１１ プロセッサ
１２ ＲＡＭ
１３ ＲＯＭ
１４ 記憶部
１５ 表示部
１６ 入力部
１７ 通信部
Ａ１ 第１の情報収集範囲
Ａ２ 第２の情報収集範囲
Ｃ ロボットの予測座標
Ｐ 人物

Claims (19)

1. 情報収集装置によって収集された所定の対象物の属性情報を移動体に提供する移動体管理装置であって、
   プロセッサと、
   前記情報収集装置および前記移動体と通信を実行する通信部とを備え、
   前記プロセッサは、
   前記移動体から、該移動体の位置情報を取得し、
   前記移動体の前記位置情報に基づき決定される所定の範囲内に存在する対象物について、該対象物の属性情報を前記情報収集装置から取得し、
   前記情報収集装置によって属性情報が収集された対象物のうち、前記所定の範囲内に存在する対象物を、前記移動体に対して属性情報が送信される対象物として決定することを特徴とする移動体管理装置。
2. 前記所定の範囲は、第１の情報収集範囲であり、
   前記プロセッサは、
   前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第１の情報収集範囲内に存在するか否かを判定し、
   前記第１の情報収集範囲内に存在すると判定された対象物のみについて、該対象物の前記属性情報を前記移動体に送信することを特徴とする請求項１に記載の移動体管理装置。
3. 前記所定の範囲は、第２の情報収集範囲であり、
   前記プロセッサは、
   前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第２の情報収集範囲内に存在するか否かを判定し、
   前記対象物が前記第２の情報収集範囲内に存在すると判定された場合には、前記対象物の前記属性情報が、予め定められた重要属性情報を含むか否かをさらに判定し、
   前記属性情報が前記重要属性情報を含むと判定された場合には、前記対象物の前記属性情報を前記移動体に送信することを特徴とする請求項１に記載の移動体管理装置。
4. 前記所定の範囲は、前記第２の情報収集範囲よりも狭い第３の情報収集範囲をさらに含み、
   前記プロセッサは、
   前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第３の情報収集範囲内に存在するか否かを判定し、
   前記対象物が前記第３の情報収集範囲内に存在すると判定された場合には、該対象物の前記属性情報が前記重要属性情報を含むか否かにかかわらず、該対象物の前記属性情報を前記移動体に送信することを特徴とする請求項３に記載の移動体管理装置。
5. 前記所定の範囲は、前記対象物の移動速度、前記移動体の移動速度、および前記移動体の周囲状況のうちの少なくとも１つに応じて可変的に設定されることを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれかに記載の移動体管理装置。
6. 前記プロセッサは、
   前記対象物の前記属性情報に基づき、前記対象物に対してスコア付けを行い、
   スコアが高い前記対象物の前記属性情報を優先して前記移動体に送信することを特徴とする請求項１に記載の移動体管理装置。
7. 前記スコア付けは、前記対象物の前記位置情報に基づき行われることを特徴とする請求項６に記載の移動体管理装置。
8. 前記スコア付けは、前記属性情報が予め定められた重要属性情報を含むか否かに基づき行われることを特徴とする請求項６または請求項７に記載の移動体管理装置。
9. 前記対象物は人物であり、
   前記重要属性情報は、前記人物が手助けを必要とする人であることを示す情報であることを特徴とする請求項３または請求項８に記載の移動体管理装置。
10. 請求項１ないし請求項９のいずれかに記載の移動体管理装置と、
    所定の対象物の属性情報を収集する情報収集装置と、
    前記移動体管理装置から前記対象物の前記属性情報を受信する移動体と
    を備えたことを特徴とする移動体管理システム。
11. 情報収集装置によって収集された所定の対象物の属性情報を移動体に提供する移動体管理方法であって、
    前記移動体から、該移動体の位置情報を取得するステップと、
    前記移動体の前記位置情報に基づき決定される所定の範囲内に存在する対象物について、該対象物の属性情報を前記情報収集装置から取得するステップと、
    前記情報収集装置によって属性情報が収集された対象物のうち、前記所定の範囲内に存在する対象物を、前記移動体に対して属性情報が送信される対象物として決定するステップと
    を有することを特徴とする移動体管理方法。
12. 前記所定の範囲は、第１の情報収集範囲であり、
    前記移動体に対して属性情報が送信される対象物を決定する前記ステップは、
    前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第１の情報収集範囲内に存在するか否かを判定するステップと、
    前記第１の情報収集範囲内に存在すると判定された対象物のみについて、該対象物の前記属性情報を前記移動体に送信するステップとを含むことを特徴とする請求項１１に記載の移動体管理方法。
13. 前記所定の範囲は、第２の情報収集範囲であり、
    前記移動体に対して属性情報が送信される対象物を決定する前記ステップは、
    前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第２の情報収集範囲内に存在するか否かを判定するステップと、
    前記対象物が前記第２の情報収集範囲内に存在すると判定された場合には、前記対象物の前記属性情報が、予め定められた重要属性情報を含むか否かをさらに判定するステップと、
    前記属性情報が前記重要属性情報を含むと判定された場合には、前記対象物の前記属性情報を前記移動体に送信するステップとを含むことを特徴とする請求項１１に記載の移動体管理方法。
14. 前記所定の範囲は、前記第２の情報収集範囲よりも狭い第３の情報収集範囲をさらに含み、
    前記移動体に対して属性情報が送信される対象物を決定する前記ステップは、
    前記対象物の位置情報に基づき、前記対象物が、前記第３の情報収集範囲内に存在するか否かを判定するステップと、
    前記対象物が前記第３の情報収集範囲内に存在すると判定された場合には、該対象物の前記属性情報が前記重要属性情報を含むか否かにかかわらず、該対象物の前記属性情報を前記移動体に送信するステップとを含むことを特徴とする請求項１３に記載の移動体管理方法。
15. 前記所定の範囲は、前記対象物の移動速度、前記移動体の移動速度、および前記移動体の周囲状況のうちの少なくとも１つに応じて可変的に設定されることを特徴とする請求項１１ないし請求項１４のいずれかに記載の移動体管理方法。
16. 前記移動体に前記属性情報が送信される前記対象物を決定する前記ステップは、
    前記対象物の前記属性情報に基づき、前記対象物に対してスコア付けを行うステップと、
    スコアが高い前記対象物の前記属性情報を優先して前記移動体に送信するステップとを含むことを特徴とする請求項１１に記載の移動体管理方法。
17. 前記スコア付けは、前記対象物の前記位置情報に基づき行われることを特徴とする請求項１６に記載の移動体管理方法。
18. 前記スコア付けは、前記属性情報が予め定められた重要属性情報を含むか否かに基づき行われることを特徴とする請求項１６または請求項１７に記載の移動体管理方法。
19. 前記対象物は人物であり、
    前記重要属性情報は、前記人物が手助けを必要とする人であることを示す情報であることを特徴とする請求項１３または請求項１８に記載の移動体管理方法。

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