JP5581770B2 - ロボット装置及びロボット装置による情報提供方法 - Google Patents

Description

本発明は、ロボット装置及びロボット装置による情報提供方法に関する。

介護や医療の現場では、例えば介護や看護をする人が、介護や看護を受ける人の行動に対して視覚的又は聴覚的に合図を出す（キューイングする）ことがある。このキューイングによって、その人が気付かない可能性がある事柄を事前に知らせて、その事柄を人に気付かせることができる。例えば、家の中に段差があるときに、介護をする人が介護を受ける人に対してキューイングすることで、つまずいたり転んだりする危険を回避することができる。

従来、介護をする人がキューイングする代わりに、介護を受ける人の首等に監視・警告装置をぶら下げて、介護を受ける人の行動に対してキューイングする技術があった。また、環境設置型センサ、例えば一か所に固定された監視カメラが介護を受ける人を認識して、認識された人の行動に対してキューイングする技術があった。

更に、ロボットに関する技術分野において、例えば特許文献１では、特定の人に追従する自律移動装置が、特定の人及び周囲の環境を認識して特定の人の危険度を判断し、特定の人が危険である場合に危険度を低減させる技術が開示されている。

特許文献２では、ロボットの情報処理の負担を軽減するため、作業空間に予め設定され移動目標の目印であるポイントに付与された動作支援情報に基づいて、ポイントで動作を実行する駆動手段を制御する技術が開示されている。

特開２００７−１０２４８８号公報 特開２００４−２４３５０４号公報

しかし、介護を受ける人の首等に監視・警告装置をぶら下げると、介護を受ける人の負担になるという問題がある。また、１か所に固定されたカメラでは、認識できる範囲が限定されたり、死角領域における人の行動を認識できなかったりするという問題がある。

また、周囲環境において生じる危険度は、人の身体能力等に応じて変化するため、自律移動装置によってキューイングを受ける人それぞれによって異なる。従って、自律移動装置が危険度を低減させるため、予め人の前に移動したり警告音を発したりする動作をしても、自分でその危険度を予測できる人にとっては余計な動作であり、煩わしいものとなるという問題がある。

更に、自律移動装置が周囲環境を予め記憶しておかずに、逐次周囲環境を認識する場合、自律移動装置は、認識不可能な周囲環境に関する人の行動に対して、いかなるキューイングもすることができないという問題がある。また、周囲環境を記憶していない場合、自律移動装置が認識できない死角領域にいる人の行動に対して、キューイングできないという問題がある。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、認識されたユーザーに応じて周辺環境に関する情報を適切に提供することが可能な、新規かつ改良されたロボット装置及びロボット装置による情報提供方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、移動部と、移動しながら外部の環境を認識する外部環境認識部と、環境に基づいて環境地図を生成する環境地図生成部と、情報提供する地点を環境地図内に指定する情報提供地点指定部と、情報提供の対象とする複数のユーザーを登録し、情報提供する地点毎に情報提供するユーザーを設定するユーザー管理部と、環境からユーザーを認識する人物認識部と、ユーザーの行動を認識する行動認識部と、ユーザーの行動に基づいてユーザーの将来の行動を予測する予測部と、情報提供する地点とユーザーの将来の行動との関係に基づいて情報提供する情報提供部とを備えるロボット装置が提供される。

上記情報提供地点指定部は、情報提供する地点を分類し、ユーザー管理部は、ユーザーに対して情報提供する地点の分類を設定し、情報提供部は、情報提供する地点の分類を判断して、分類に応じたユーザーに対して情報提供してもよい。

上記行動認識部は、人物の位置及び移動速度と情報提供する地点に基づいて人物の行動を認識し、予測部は、人物の位置及び移動速度と情報提供する地点に基づいて、人物の将来の行動を予測してもよい。

上記行動認識部は、予め記録しておいた行動パターンに一致するか否かに基づいて人物の行動を認識し、予測部は、行動パターンに基づいて、人物の将来の行動を予測してもよい。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、ロボット装置が移動するステップと、ロボット装置が移動しながら外部環境認識部が外部の環境を認識するステップと、環境地図生成部が環境に基づいて環境地図を生成するステップと、情報提供地点指定部が情報提供する地点を環境地図内に指定するステップと、ユーザー管理部が情報提供の対象とする複数のユーザーを登録するステップと、ユーザー管理部が情報提供する地点毎に情報提供するユーザーを設定するステップと、人物認識部が環境からユーザーを認識するステップと、行動認識部がユーザーの行動を認識するステップと、予測部がユーザーの行動に基づいてユーザーの将来の行動を予測するステップと、情報提供部が情報提供する地点とユーザーの将来の行動との関係に基づいて情報提供するステップとを備えるロボット装置のキューイング方法が提供される。

以上説明したように本発明によれば、認識されたユーザーに応じて周辺環境に関する情報を適切に提供することができる。

本発明の一実施形態に係るロボット１００を示すブロック図である。 同実施形態に係るロボット１００のキューイング準備処理を示すフローチャートである。 同実施形態に係るロボット１００のキューイング処理を示すフローチャートである。 同実施形態に係るロボット１００によって生成された環境地図１０を示す説明図である。 キューイング地点に関する情報を示すテーブルである。 ユーザーに関する情報を示すテーブルである。 外部認識によって取得された被写体像や行動認識の結果の一例を示す説明図である。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．一実施形態の構成
２．一実施形態の動作

＜１．一実施形態の構成＞
まず、図１を参照して、本発明の一実施形態に係るロボット１００について説明する。図１は、本実施形態に係るロボット１００を示すブロック図である。

ロボット１００は、外部環境を認識し、認識された環境に応じて自律的に移動したり、ユーザーに対する動作をしたりする。本実施形態のロボット１００は、環境地図を生成する。そして、ロボット１００は、ユーザーの行動を判断し、ユーザーに対して視覚的又は聴覚的に合図を出す等の情報提供をする（キューイングする）。ロボット１００は、キューイングするため、キューイングを出すべきキューイング地点を保持しておく。

これにより、ロボット１００は、ユーザーに対してユーザーが行うべき動作を事前に知らせることができる。また、ロボット１００は、ユーザーの特性、例えばユーザーの持つ身体能力等に応じてキューイングの有無や種類が決定される。

また、ロボット１００は、移動することによって広範囲の環境地図を生成でき、生成した環境地図を記録しておく。そして、環境地図にキューイング地点を予め設定しておくことで、逐次周囲環境を認識する場合と比べて、ロボット１００は、認識不可能な周囲環境が減少し、ユーザーの行動に対してキューイングする機会が増加する。また、ロボット１００は、環境地図に基づいて、ロボット１００の現在位置から認識できない死角領域にいる人の行動に対しても、キューイングできる。

キューイングするべき地点又はキューイングしたほうがよい地点は、例えば室内であれば、人が通過するときに狭い場所、段差部分、ドア、ベッド等であり、ロボット１００は、その地点に接近している人やその地点にいる人に対して衝突や、つまずき、転倒を回避するように警告する。また、キューイング地点は車椅子でもよく、ロボット１００は、人の行動に応じて、車椅子に乗る際のブレーキのかけ忘れなどを喚起する。更に、キューイング地点はトイレでもよく、介護を受ける人に対してズボンの上げ下げを喚起する。

ロボット１００は、図１に示すように、例えば、インターフェース入出力部１０２と、キューイング指定部１０４と、ユーザーレベル指定部１０６と、外部環境認識部１１０と、環境地図生成部１１２と、人物認識部１１４と、行動認識部１１６と、記憶部１２０と、予測部１３０と、情報提供部１４０と、駆動部１５０等からなる。

ロボット１００は、例えばマイクロプロセッサを備えて、例えばインターフェース入出力部１０２と、外部環境認識部１１０と、記憶部１２０と、情報提供部１４０と、駆動部１５０等を制御する。また、マイクロプロセッサには、キューイング指定部１０４と、ユーザーレベル指定部１０６と、環境地図生成部１１２と、人物認識部１１４と、行動認識部１１６と、予測部１３０等が含まれる。

インターフェース入出力部１０２は、ロボット１００を使用するユーザー等が各種データを入力する操作部である。また、インターフェース入出力部１０２は、ディスプレイ画面を有する表示部であり、ユーザーに対して映像を表示する。例えば、インターフェース入出力部１０２は、ディスプレイ画面に環境地図を表示する。そして、インターフェース入出力部１０２は、ユーザーによってキューイング地点が環境地図上に入力されたり、ユーザー情報が入力されたりする。

キューイング指定部１０４は、情報提供地点指定部の一例であり、キューイング地点の情報をインターフェース入出力部１０２から受ける。そして、キューイング指定部１０４は、環境地図に関する情報にキューイング地点の情報を関連付けて、キューイング地点を環境地図内に指定する。また、キューイング地点の座標情報とともに、キューイングレベルやキューイング地点の名称が設定される。

ユーザーレベル指定部１０６は、ユーザー管理部の一例であり、ユーザーに関する情報をインターフェース入出力部１０２から受ける。そして、ユーザーレベル指定部１０６は、キューイング対象とする複数のユーザーを登録し、キューイングレベルを各ユーザーに設定する。本実施形態では、キューイング地点で全てのユーザーに対して常にキューイングするのではなく、ユーザーの身体能力等に応じてキューイングする。例えば、キューイング地点とユーザーの両方にキューイングレベルを設定しておくことで両者を関連付けて、キューイングの有無を調整する。キューイングレベルを設定すれば、ユーザー毎のキューイングの有無を容易に設定できる。

なお、本発明は、キューイングの有無の設定方法について、キューイングレベルの設定に限定されない。例えば、キューイング地点ごとにキューイング対象とするユーザーを一人ずつ設定してもよい。また、キューイング地点やキューイング対象とするユーザーは、単にレベルの高低で分類されるのではなく、「家事」、「歩行動作」、「昼の時間帯」等の行動パターンや時間パターン等のジャンル分けで分類されてもよい。

外部環境認識部１１０は、例えばステレオカメラ、距離センサ等であり、ロボット１００の外部環境に関する情報を取得、認識する。外部環境認識部１１０は、環境地図生成部１１２、人物認識部１１４、行動認識部１１６などに外部環境に関する情報を送る。

環境地図生成部１１２は、外部環境に関する情報に基づいて、例えばＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）等の技術を使用して、環境地図を生成する。環境地図は、逐次更新されて、外部環境に存在する物体をトラッキングできるようにしてもよい。キューイング地点が環境地図上に指定されている場合は、キューイング地点もトラッキングする。

人物認識部１１４は、外部環境に関する情報や記憶部１２０に登録されたユーザー情報に基づいて、人物を検出し、検出した人物を特定する。

行動認識部１１６は、人物認識部１１４で認識された人物の位置や移動方向を算出する。行動認識部１１６は、算出された人物の位置や移動方向に関する情報を予測部１３０に送る。また、行動認識部１１６は、外部環境に関する情報や記憶部１２０に記録されている人物の行動パターンに基づいて、人物の行動を認識する。そして、行動認識部１１６は、認識された人物の行動を予測部１３０に送る。

記憶部１２０は、例えばメモリであり、生成された環境地図、キューイング地点、ユーザー情報を記録している。また、記憶部１２０は、各種プログラムや人物認識部１１４による人物認識、行動認識部１１６による行動認識に必要な情報を記録しており、各処理に応じて必要な情報が読み出される。

予測部１３０は、人物の位置や移動方向とキューイング地点に基づいて、人物がキューイング地点に接近しているかどうかを算出し、人物の行動を予測する。また、予測部１３０は、認識された人物の行動に基づいて、その人物が次にどのような行動をするのかを予測する。予測部１３０は、予測された行動を情報提供部１４０に送る。

情報提供部１４０は、ロボット１００に設けられ、予測された行動とユーザーに関する情報に基づいて、ユーザーに対してキューイングする。キューイングは、例えば、ユーザーが視覚的に認識できるランプの発光やディスプレイ画面の画像表示、又はユーザーが聴覚的に認識できる音声の出力などである。キューイング内容は、ユーザーに設定されたキューイングレベルなどに基づいてユーザーに応じて変更してもよい。なお、本発明は、情報提供部１４０がロボット１００に設置される場合に限定されない。例えば、ロボット１００が通信部を有して、携帯電話等の携帯機器にキューイングに関する情報を送り、携帯機器がメールを受信したり、振動したりすることによって、ユーザーにキューイングしてもよい。

駆動部１５０は、ロボット１００の移動又は動作を可能にする。駆動部１５０は、ロボット１００自身が自律的に生成した信号に基づいて駆動したり、ユーザーによる操作によって生成された信号に基づいて駆動したりする。

＜２．一実施形態の動作＞
次に、本実施形態に係るロボット１００の動作について説明する。
［キューイング準備処理］
初めに、本実施形態に係るロボット１００のキューイング準備処理について説明する。図２は、本実施形態に係るロボット１００のキューイング準備処理を示すフローチャートである。

まず、ロボット１００は、外部環境を認識する（ステップＳ１１）。外部環境の認識によって、ロボット１００の外部の物体の形状、位置、テクスチャ及び色などに関する情報を取得できる。ロボット１００は、移動しながら逐次これらの情報を取得する。

次に、取得した外部の物体に関する情報に基づいて、環境地図を生成する（ステップＳ１２）。ロボット１００は、新たに認識された外部環境の場合、新規に環境地図を生成し、記憶部１２０に記録しておく。また、記憶部１２０に記録されている環境地図と今回認識された外部環境が対応する場合は、記録されている環境地図を更新する。そして、生成された環境地図がインターフェース入出力部１０２に送られ、ディスプレイ画面に環境地図が表示される（ステップＳ１２）。

その後、ディスプレイ画面に表示された環境地図が例えばロボット１００の管理者によって参照され、管理者によってキューイング地点が環境地図上に指定される（ステップＳ１３）。キューイング地点とは、室内の必要な場所でロボット１００によって合図が出されるべき地点又は合図を出すことが望ましい地点である。環境地図上に指定されたキューイング地点の座標情報は、キューイングする場所又は物体の名称、キューイング方法、キューイングレベル等と共に記憶部１２０に記録される。

キューイングレベルとは、キューングするユーザーに応じてキューイング地点を分類するためのレベルである。例えばキューイング地点のキューイングレベルが低く設定されていれば、全てのユーザーに対してキューイングし、反対に、キューングレベルが高く設定されていれば、高齢者等の身体能力が低い人に対してのみキューイングする。

キューイング地点の指定方法は、ディスプレイ画面がタッチパネルであれば指やスタイラス等によって入力される方法、マウスやキーボードによって入力される方法等いずれの方法でもよい。

そして、ロボット１００によってキューイングされるユーザーが、管理者によって入力され記憶部１２０に記録される。例えば、ユーザーの顔情報や身体情報等が記録される。また、記録された各ユーザーに対してどのキューイングレベルでキューイングするべきかが設定される（ステップＳ１４）。例えば、キューイングがほとんど必要ない若い人には、キューイングレベルを低く設定し、注意力が低下してきた高齢者等には、キューイングレベルを高く設定する。
以上により、キューイングのための準備処理が完了する。

［キューイング処理］
次に、本実施形態に係るロボット１００のキューイング処理について説明する。図３は、本実施形態に係るロボット１００のキューイング処理を示すフローチャートである。

まず、ロボット１００は、外部環境を認識する（ステップＳ２１）。外部環境の認識によって、ロボット１００の外部の物体の形状、位置、テクスチャ及び色などに関する情報を取得できる。また、外部環境の認識によって、ユーザーの顔やユーザーの動きなどに関する情報を取得できる。

次に、取得したユーザーに関する情報が、予め登録しておいたユーザーに関する情報（例えば、顔情報や身体情報など）と照合されて、ユーザーが認識される。また、認識されたユーザーのトラッキングが行われる（ステップＳ２２）。

そして、環境地図上のユーザーの位置や移動方向が算出され、ユーザーとキューイング地点の距離が検出される（ステップＳ２３）。ユーザーとキューイング地点の距離が逐次検出されることによって、ユーザーがキューイング地点に接近しているか否か又はユーザーがキューイング地点に何秒以上滞在しているか等がわかる。

そして、ユーザーの移動方向やユーザーとキューイング地点の距離に基づいて、キューイングするか否かが判断される（ステップＳ２４）。キューイングが必要であると判断された場合、キューイングが行われる（ステップＳ２６）。このとき、ロボット１００が環境地図上のキューイング地点を直接認識することができない位置にいる場合でも、ロボット１００は環境地図上でキューイング地点とユーザーの関係を把握できるため、ユーザーに対してキューイングできる。

一方、ユーザーの移動方向やユーザーとキューイング地点の距離では、キューイングしないと判断された場合、ユーザーの行動認識が行われ、予め記録しておいた行動パターンに一致するか否かが判断される（ステップＳ２５）。行動認識の結果、予め記録しておいた行動パターンと一致する行動が認識された場合や、行動認識に基づいて将来所定の行動が行われると予測される場合、キューイングが行われる（ステップＳ２６）。一方、行動認識の結果、予め記録しておいた行動パターンと一致する行動が認識されなかった場合や所定の行動が行われるという予測がされなかった場合、ステップＳ２３に戻り、キューイング条件の検出を繰り返す。

以上により、１回のキューイング処理が完了する。キューイング処理が停止されず継続している限り、上記処理動作が繰り返され、ユーザーとキューイング地点の関係やユーザーの行動に基づいてキューイングが行われる。

［キューイング地点の設定］
次に、図４及び図５を参照して、キューイング地点の設定の詳細について説明する。生成された環境地図を俯瞰モードにすると、例えば図４のように表示される。図４は、ロボット１００によって生成された環境地図１０を示す説明図である。図４の環境地図１０は、室内を示しており、環境地図１０内に家具やユーザーＵ１，Ｕ３やロボット１００等が表示されている。

環境地図がディスプレイ画面に表示された状態で、例えば、キューイング地点Ｐ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ１４等が管理者によって指定される。Ｐ１１によって椅子が指定され、Ｐ１２によって敷居の段差が指定され、Ｐ１３によってカーペットの段差が指定され、Ｐ１４によってトイレが指定されている。また、キューイング地点として点の情報ではなく、所定面積を有するエリアＰ１１，Ｐ１２，Ｐ１３，Ｐ１４がキューイング地点として指定されてもよい。

そして、キューイング地点の座標情報とともに、図５に示すようにキューイングレベルやキューイング地点の名称が設定される。図５は、キューイング地点に関する情報を示すテーブルである。例えば、キューイングを全ての人に出す場合は、レベル１が設定され、キューイングを高齢者等に限定して出す場合は、レベル３が設定される。

［ユーザーの登録］
次に、図６を参照して、ユーザーの登録について説明する。図６は、ユーザーに関する情報を示すテーブルである。図６に示すように、ユーザーの顔情報等の画像情報やユーザーＩＤ、ユーザーの名前、キューイングレベル等が、関連づけされながら記録される。例えば、高齢者（Ｕ１）には、キューイングレベルを３に設定したり、若い人（Ｕ３）には、キューイングレベルを１に設定したりする。

［行動認識処理］
また、図７を参照して、行動認識処理について説明する。図７は、外部認識によって取得された被写体像や行動認識の結果の一例を示す説明図である。

行動認識の前に、顔認識処理がされれば、外部環境認識によって得られた人物を特定できる。図７の例では、左の人物がKathyで右の人物がMonicaであることが特定されており、中央の人物が特定できていないか特定できなかった状態（Unknown）である。

人物の行動認識では、例えば特徴点が抽出されて、抽出された特徴点がトラッキングされることによって、人物がどのような行動をしているかが把握される。図７の例では、左の人物が走っており右の人物が蹴る動作をしていることが認識されている。また、中央の人物は立ち止っていることが認識されている。

また、人物全体の中心の座標点が得られ、その座標点がどの方向に移動しているかをトラッキングすることによって、人物の現在位置及び移動速度が得られる。人物の現在位置及び移動速度については、人物の顔の位置や向き、移動速度から算出してもよい。図７の例では、左の人物が座標点（43,892）にいて、9km/hで右前方に進んでおり、右の人物が座標点（51,901）にいて、5km/hで左前方に進んでいることが認識されている。

このように人物認識処理が行われることによって、認識された人物が次にどのような行動をするのかを予測することができ、予測される行動に対してキューイングできる。その結果、より迅速に又は事前にユーザーに対して、次に取るべき行動のリコメンドを提示できる。

以上、本実施形態によれば、介護を受ける人等のユーザーに負担をかけることなくキューイングがロボット１００から出される。また、ロボット１００は移動するため、認識できる範囲が広く、環境地図を記録しておくことで、死角領域における人の行動も認識できる。

また、周囲環境において生じる危険度は、人の身体能力等に応じて変化するが、本実施形態のロボット１００はユーザーを認識しユーザーに応じたキューイングをする。例えばキューイングがほとんど不要なユーザーにはキューイングしないように設定されるため、自分で危険度を予測できるユーザーにとっては余計なキューイングなくなり、煩わしさを受けずに済む。一方、キューイングが頻繁に必要なユーザーには様々な状況でキューイングするように設定されるため、このようなユーザーはキューイングによる恩恵を適切に受けられる。

更に、ロボット１００は、環境地図を記憶しているため、ロボット１００が認識できない死角領域にいる人の行動に対しても、キューイングできる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上記実施形態では、人物は外部環境の認識の結果を使用して特定されるとしたが、本発明はこの例に限定されない。例えば、ロボット１００が、人物が所持しているＧＰＳ（Global Positioning System）装置から情報を受けて、人物の固有情報、人物の位置情報や移動方向を把握してもよい。ＧＰＳ装置からユーザーの情報を得ることによって、ロボット１００がユーザーを直接認識することができない位置にいる場合でも、ロボット１００は環境地図上のキューイング地点との関係でユーザーに対してキューイングできる。

また、上記実施形態では、ロボット１００にユーザーが登録されている場合について説明したが、本発明はこの例に限定されない。例えば、不特定多数の人に対してキューイングする場合についても適用できる。例えば、人物が特徴的な外観を有する場合、例えば車椅子に乗っている、ベビーカーを押している等の外観を有する場合は、人物を特定することなく外観を判断して、キューイングするようにしてもよい。

１００ ロボット
１０２ インターフェース入出力部
１０４ キューイング指定部
１０６ ユーザーレベル指定部
１１０ 外部環境認識部
１１２ 環境地図生成部
１１４ 人物認識部
１１６ 行動認識部
１２０ 記憶部
１３０ 予測部
１４０ 情報提供部
１５０ 駆動部

Claims (3)

1. 移動部と、
   移動しながら外部の環境を認識する外部環境認識部と、
   前記環境に基づいて環境地図を生成する環境地図生成部と、
   情報提供する地点を前記環境地図内に指定し、前記情報提供する地点を分類する情報提供地点指定部と、
   情報提供の対象とする複数のユーザーを登録し、前記情報提供する地点毎に情報提供する前記ユーザーを設定し、前記ユーザーに前記情報提供する地点の分類を設定するユーザー管理部と、
   前記環境から前記ユーザーを認識する人物認識部と、
   前記ユーザーの位置および移動方向を算出し、前記ユーザーの行動を認識する行動認識部と、
   前記ユーザーの位置、前記移動方向および前記情報提供する地点に基づいて前記ユーザーの将来の行動を予測する予測部と、
   前記情報提供する地点の前記分類に応じた前記分類が設定された前記ユーザーに、予測された前記ユーザーの将来の行動に基づいて情報提供する情報提供部と
   を備える、ロボット装置。
2. 前記行動認識部は、前記ユーザーの位置、前記移動方向および前記情報提供する地点に基づいて予測された前記ユーザーの将来の行動に係る情報提供が行われない場合、予め記録しておいた行動パターンに一致するか否かに基づいて前記ユーザーの行動を認識し、
   前記予測部は、前記行動パターンに基づいて、前記ユーザーの将来の行動を予測する、請求項１に記載のロボット装置。
3. ロボット装置が移動するステップと、
   ロボット装置が移動しながら外部環境認識部が外部の環境を認識するステップと、
   環境地図生成部が前記環境に基づいて環境地図を生成するステップと、
   情報提供地点指定部が情報提供する地点を前記環境地図内に指定し、前記情報提供する地点を分類するステップと、
   ユーザー管理部が情報提供の対象とする複数のユーザーを登録するステップと、
   ユーザー管理部が前記情報提供する地点毎に情報提供する前記ユーザーを設定し、前記ユーザーに前記情報提供する地点の分類を設定するステップと、
   人物認識部が前記環境から前記ユーザーを認識するステップと、
   行動認識部が前記ユーザーの位置および移動方向を算出し、前記ユーザーの行動を認識するステップと、
   予測部が前記ユーザーの位置、前記移動方向および前記情報提供する地点に基づいて前記ユーザーの将来の行動を予測するステップと、
   情報提供部が前記情報提供する地点の前記分類に応じた前記分類が設定された前記ユーザーに、予測された前記ユーザーの将来の行動に基づいて情報提供するステップと
   を備える、ロボット装置による情報提供方法。

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