JP7300335B2 - 案内ロボット及び案内ロボット用のプログラム - Google Patents

Description

本発明は、例えば駅の構内やイベント会場等において、利用者に対して案内を行う案内ロボット及び案内ロボット用のプログラムに関する。

利用者と対話を行うロボットとして、予め登録されていた利用者について取得された利用者の性格情報と、検出された利用者の生体情報とから利用者の現在の精神状態を推定し、推定された利用者の精神状態に応じて、対話型ロボットの性格を変更するもの（特許文献１参照）が知られている。

しかしながら、上記特許文献１では、利用者への案内に際して、利用者との応答を行うための前提として、例えば利用者についての事前の登録や、利用者への生体センサの取付け等の手間が必要になる。また、例えば不特定多数の者に対して的確な応答が可能な構成にできるとは限らない。

特開２０１８－６８５４８号公報

本発明は上記した点に鑑みてなされたものであり、簡易な構成で、利用者に対して的確な応答ができる案内ロボット及び案内ロボット用のプログラムを提供することを目的とする。

上記目的を達成するための案内ロボットは、利用者の要求に応じた情報提供に際して、周囲環境に関する環境情報と利用者の状態に関する利用者情報との組合せに基づいて、応答態様を変更する。

上記案内ロボットでは、環境情報と利用者情報との組合せに基づいて、応答態様を変更するので、利用者への情報提供すなわち道案内等の各種案内において、利用者の感情（心理状態）を、周囲の環境を含めて判断でき、簡易な構成で、より的確な応答ができる。

本発明の具体的な側面では、環境情報を取得する環境情報取得部と、利用者情報を取得する利用者情報取得部と、環境情報と利用者情報との組合せに基づいて案内動作を制御する動作制御部とを備える。この場合、環境情報及び利用者情報の取得を確実に行って、環境情報と利用者情報との組合せに基づく案内動作ができる。

本発明の別の側面では、利用者情報取得部は、利用者情報として、利用者を撮像した画像データを取得し、動作制御部は、画像データに基づき利用者の心理状態を推定する心理推定部を有し、心理推定部の推定結果に応じて応答態様の変更内容を決定する。この場合、利用者を撮像した画像データを利用することで、利用者の外観に基づく心理状態の推定が可能となる。

本発明のさらに別の側面では、心理推定部は、画像データから読み取った利用者の表情に基づき利用者の心理状態を推定する。この場合、利用者の表情から読み取って推定した心理状態に応じて応答態様を変更する（選択する）ことができる。

本発明のさらに別の側面では、利用者情報取得部は、利用者の発声情報を取得するマイクを含む。この場合、例えば利用者が話した内容等に基づいて応答態様を変更する（選択する）ことができる。

本発明のさらに別の側面では、環境情報取得部は、温度センサ、湿度センサ及び空気質センサのうち少なくともいずれかを含み、環境情報として温度、湿度及び空気質のうち少なくともいずれかを取得する。この場合、必要に応じた環境情報を取得して、応答態様の変更（選択）を的確に行うことができる。

本発明のさらに別の側面では、環境情報取得部は、環境情報として、周囲環境を撮像した画像データから混雑状況についての情報を取得する。この場合、混雑状況に応じた応答態様の変更（選択）ができる。

本発明のさらに別の側面では、情報提供を行う利用者となるべき対象の存在を検知する人感センサを備える。この場合、人感センサでの検知を契機として、案内動作を開始させることができる。

本発明のさらに別の側面では、環境情報と利用者情報との組合せに基づく情報提供に対する利用者の反応に関して蓄積したデータに基づき学習する。この場合、応答の適格性について、さらなる向上を図ることができる。

上記目的を達成するための案内ロボット用のプログラムは、利用者の要求に応じた情報提供に際して、周囲環境に関する環境情報を取得し、利用者の状態に関する利用者情報を取得し、取得した環境情報と利用者情報との組合せに基づいて、応答態様を変更する。

上記案内ロボット用のプログラムでは、環境情報と利用者情報との組合せに基づいて、応答態様を変更することで、利用者への情報提供すなわち道案内等の各種案内において、利用者の感情（心理状態）を、周囲の環境を含めて判断することで、簡易な構成で、より的確な応答を案内ロボットに行わせることができる。

第１実施形態に係る案内ロボットの一構成例を示す斜視図である。 案内ロボットに設けられる各構成要素の配置の一例について概略を概念的に示すための正面図である。 案内ロボットの各構成要素の関係について一例を示すブロック図である。 （Ａ）は、案内ロボットにおける環境情報と利用者情報との流れを示す概念図であり、（Ｂ）は、制御部（制御ＰＣ）についての一構成例を示すブロック図である。 利用者との対話のシナリオについて一例を示すデータ表である。 （Ａ）及び（Ｂ）は、画像データに基づく環境に関する情報収集について一例を示す画像図である。 環境情報に基づく周囲環境推定の動作の一例を示すフローチャートである。 （Ａ）及び（Ｂ）は、画像データに基づく利用者に関する情報収集について一例を示す画像図である。 利用者情報に基づく心理状態推定の動作の一例を示すフローチャートである。 案内ロボットによる案内動作の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る案内ロボットにおける制御部（制御ＰＣ）についての一構成例を示すブロック図である。 学習部における学習に関して一例を説明するための概念図である。 案内ロボットによる学習に関して他の一例を示す概念図である。

〔第１実施形態〕
以下、図１等を参照して、第１実施形態に係る案内ロボットの一例について概要を説明する。なお、以下では、一例として、図示のように、案内ロボット１０を設置した状態において、重力方向（垂直方向）を－Ｚ方向とし、Ｚ方向を上下方向とする。また、Ｚ方向に対して垂直な面（水平面）内において互いに直交する方向をＸ方向及びＹ方向とする。すなわち、Ｚ方向に垂直な面をＸＹ面とする。また、案内ロボット１０の正面についての方向すなわち前後方向をＸ方向とし、左右方向をＹ方向とする。図１は、案内ロボット１０の一構成例を示す概念的な斜視図であり、図２は、案内ロボット１０の各部に設けられる各構成要素の配置の一例について概略を概念的に示すための正面図である。

例えば図１に示すように、本実施形態に係る案内ロボット１０は、利用者との対話を行う主要部分（インターフェース）としての人型の立体構造部１１と、立体構造部１１を載置させる台座部１２とを備える。

案内ロボット１０のうち、立体構造部１１は、人体の一部を模した形状の頭状部やこれを支持する胴体状部を有する。より具体的には、立体構造部１１は、人型の立体構造物として認識される構成となるように、Ｚ方向について最上部に設けられ球形に近い形状を有する頭状部ＨＤと、頭状部ＨＤの下側に設けられて頭状部ＨＤを支持する円錐台状の胴体状部ＴＲとを有して、人間を模した形状になっている。図示の例では、頭状部ＨＤは、胴体状部ＴＲ上において、例えばＹ軸の周りに回転可能となっている。また、胴体状部ＴＲは、上下方向（Ｚ方向）について３段構造になっており、上段側に位置して上半身に相当する胸部ＴＲ１と、中段に位置して下半身に相当する腰部ＴＲ２と、下方側に位置して台座部１２に接続固定されている座部ＴＲ３とで構成されている。これらのうち、胸部ＴＲ１及び腰部ＴＲ２は、Ｚ軸の周りに回転駆動する。すなわち、頭状部ＨＤや胸部ＴＲ１、腰部ＴＲ２が動くことで、種々の体勢あるいは姿勢をとり、例えば人間がうなずく動作のような動きといった種々の動き方が可能になっている。

一方、座部ＴＲ３は、台座部１２に対して固定されており、例えば台座部１２と一体化されていてもよい。ここでは、座部ＴＲ３と台座部１２とをまとめて固定部ＦＩとする。なお、詳しくは後述するが、固定部ＦＩには、案内ロボット１０の動作制御を行うための種々の構成要素が設けられている。

また、立体構造部１１は、人の音声や指示等を理解可能とすべく入力部としてのマイクＭＣ（音声認識部）を有するとともに、出力部として音声を発するスピーカＳＫ（音声出力部）を有することで、情報案内の提供等の人に対する接客対応を可能としている。

特に、本実施形態では、案内ロボット１０は、立体構造部１１を構成する可動部分である上部側のうち、最も上方側に位置する頭状部ＨＤに、連続撮像を行うカメラ等で構成される撮像部ＣＡを有しており、案内ロボット１０が設置された周囲の状況すなわち環境を捉えたり、案内の提供を受ける利用者の様子を撮像したりすることが可能となっている。また、案内ロボット１０において、立体構造部１１の頭状部ＨＤや胴体状部ＴＲを適宜動かすことで、撮像部ＣＡは、姿勢を変化させつつ上下方向や左右方向の広い範囲について、利用者の存在を検知できる。例えば、対話時において、撮像部ＣＡで利用者の顔を含む上半身を捉えることができるように位置合わせすることができる。

案内ロボット１０は、撮像部ＣＡやマイクＭＣ、さらには、後述する各種センサによって、案内ロボット１０を設置した箇所における周囲の状況に関する情報、つまり周囲環境に関する環境情報や、対話を行う相手である利用者の状態に関する利用者情報を取得する。

また、図２に示すように、立体構造部１１は、顔パネル部ＦＰを備えている。顔パネル部ＦＰは、例えば液晶パネルや有機ＥＬパネル等で構成され、頭状部ＨＤのうち、顔に相当する箇所である正面側に設けられている。例えば、顔パネル部ＦＰに目鼻口等の画像を表示させることで、頭状部ＨＤに顔のような画像を設けることで、最上部にある頭状部ＨＤが人型のロボットの頭部であることを利用者に認識させることができる。図１や図２の例では、大きな目玉のようなものを表示させている。なお、本実施形態では、顔パネル部ＦＰにおいて、各種案内は行わず、専ら立体構造部１１の顔としての表現をするための画像表示を行うが、顔パネル部ＦＰにおいて、各種案内のための画像表示を行うものとしてもよい。

案内ロボット１０のうち、台座部１２は、立体構造部１１を載置させる天板部分ＴＰを上部に有するとともに内部に収納空間を有する筐体部ＳＣや、筐体部ＳＣから下方に延びて自身を支持する脚部ＬＥを有する。このほか、台座部１２のうち、筐体部ＳＣに、各種情報について出力結果を表示するためのパネル（モニター）で構成される表示部ＤＵが設けられている。特に、本実施形態では、案内ロボット１０の各種動作を司る制御部２０（図３等参照）が筐体部ＳＣに格納されており、制御部２０において、案内ロボット１０の各部で収集される情報を解析することで、利用者に対してより的確な応答を可能にしている。

なお、図示を省略するが、台座部１２には、これらのほか、例えば印刷用のプリンターや、利用者が携帯するスマホ等に対して無線通信を行うための通信部等が設けられていてもよい。すなわち、表示部ＤＵ等の各種出力装置を、台座部１２に設けることで、利用者が、これらの装置から道案内等の必要な各種情報の提供を受けるようにしてもよい。また、案内の一環として、例えば道案内の地図等を示すといった場合には、表示部ＤＵにおいて表示動作を行うこととし、立体構造部１１は、専ら利用者との対話や、対話の結果としての音声出力による情報提供に専念する構成としてもよい。

また、台座部１２には、案内ロボット１０の前に存在する利用者を検知するための人感センサＳＥが設けられている。人感センサＳＥを設置することで、案内ロボット１０の前に現れた利用者を確実に検知できるようにしている。すなわち、案内ロボット１０は、人感センサＳＥで利用者が検知されたことを契機として、検知された利用者の要求に応じた情報提供のための案内動作を開始する。特に、図２に示す一例では、固定部ＦＩを構成する円錐台状の座部ＴＲ３の周方向に沿って３つのセンサ部ＳＥ１～ＳＥ３が設けられることで、人感センサＳＥを構成して、確実な人検知ができるようにしている。以上のように、案内ロボット１０が設置された環境下において、人感センサＳＥは、利用者となるべき対象の存在を検知する。なお、利用者の要求については、種々のものが想定され、典型例としては、駅の出口や周辺の飲食店等の道案内、あるいは駅のホーム番号、ビル等の目的地の階数等が考えられる。このほか、挨拶や天気に関する利用者の感想といったものに対する応答といった日常会話への応答も含まれる。

なお、人感センサＳＥについては、既存の種々のものが利用できる。例えば、赤外センサを人感センサＳＥとして設けることが考えられる。あるいはラインセンサ等で人感センサＳＥを構成してもよい。また、カメラで人感センサＳＥを構成してもよい。

また、図２等に示すように、マイクＭＣも、座部ＴＲ３に設けられており、円錐台状の座部ＴＲ３の側方において、周方向に沿って並ぶ複数（図示の例では４つ）のマイク部ＭＣ１～ＭＣ４によるマイクアレイで構成されている。マイクＭＣは、利用者の声を認識する音声認識部として機能する。つまり、マイクＭＣは、利用者の発声情報を取得する。また、案内ロボット１０が設置された周囲の状況すなわち環境における音に関する情報を捉える環境情報取得部として機能することも可能である。

さらに、本実施形態では、座部ＴＲ３において、上記のほか、各種センサを搭載したマルチセンサＭＳが設けられている。マルチセンサＭＳには、例えば温度センサ、湿度センサ及び空気質センサが含まれている。これにより、マルチセンサＭＳは、環境情報としての温度、湿度及び空気質を、あるいはこれらのうち少なくともいずれかを取得する環境情報取得部として機能する。なお、検知する事項としては、上記以外にも種々のものが考えられ、例えば加速度センサを有することで、案内ロボット１０の設置個所における振動を測定してもよい。

一方、図２等に示すように、スピーカＳＫは、胴体状部ＴＲのうちほぼ中央辺りに位置する胸部ＴＲ１に内蔵され、利用者に対して音声による発信を行う音声出力部として機能する。スピーカＳＫは、顔パネル部ＦＰや撮像部ＣＡが向いている方向に向けて音声による発信を行う。

以下、図３を参照して、案内ロボット１０を構成する各構成要素についての動作制御の一例を説明する。なお、図３は、図２に示した要素に加え、さらに案内ロボット１０に含まれる各構成要素とこれらの関係について一例を示すブロック図である。

図示のように、案内ロボット１０は、撮像部ＣＡ等の上記各部に加え、これら全体の動作制御を統括する動作制御部としての制御部２０と、マイクＭＣやスピーカＳＫにおける音響処理を担う音響処理基板３０と、音響処理基板３０に接続されて信号を増幅してスピーカＳＫに出力するスピーカアンプＳＡを、固定部ＦＩにすなわち座部ＴＲ３あるいは台座部１２に備えている。

制御部２０は、図示のように、案内ロボット１０を構成する各構成要素と接続されており、立体構造部１１の各種動作を制御する。特に、本実施形態では、案内のために取得した案内ロボット１０の設置環境や利用者の状態に関する各種情報としての環境情報や利用者情報についての処理を行っている。すなわち、制御部２０は、環境情報と利用者情報との組合せに基づいて案内動作を制御する動作制御部である。なお、制御部２０は、上記のほか、表示部ＤＵをはじめとする台座部１２に設けられた各種装置の動作についても制御を行う。

制御部２０は、各種演算処理用のＣＰＵや、各種データあるいはプログラムを格納するストレージデバイス等を有しており、例えば、小型のＰＣ等の制御ＰＣで構成することが考えられる。制御部２０の設置については、例えば制御部２０を、台座部１２を構成する筐体部ＳＣの内部に収納する一方、筐体部ＳＣの天板部分ＴＰに挿通孔（図示略）を適宜設けておき、ケーブルを通して制御部２０と立体構造部１１とを接続しておくことで、制御部２０による立体構造部１１の動作が制御可能となる。

また、案内ロボット１０は、頭状部ＨＤ等の可動部分についての駆動動作を行うべく、３つのモーターＭＴ１～ＭＴ３と、これらの駆動動作を行うモータコントローラＣＴとを備える。すなわち、モータコントローラＣＴによる駆動制御下で、モーターＭＴ１により頭状部ＨＤが回転駆動し、モーターＭＴ２により胴体状部ＴＲの胸部ＴＲ１が回転駆動し、モーターＭＴ３により腰部ＴＲ２が回転駆動する。なお、モータコントローラＣＴは、制御部２０に接続され、制御部２０からの指令に従って、上記モーターＭＴ１～ＭＴ３についての動作制御をしている。

ここで、図４（Ａ）に概念的に示すように、本実施形態に係る案内ロボット１０では、上記した撮像部ＣＡのほか、マイクＭＣ、さらには、マルチセンサＭＳが、案内ロボット１０を設置した箇所における周囲の状況に関する情報である環境情報を取得する環境情報取得部ＥＡとして機能し、取得した環境情報を制御部２０に出力する。

また、撮像部ＣＡやマイクＭＣが、案内の提供を受ける利用者の表情や顔の各部の位置、範囲、大きさ、あるいは手や頭等の動き、声色、また、これらの変化の様子、といった利用者の心理状態を推定するための情報を取得する利用者情報取得部ＵＡとして機能し、取得した利用者情報を制御部２０に出力する。

この上で、制御部２０は、取得した環境情報と利用者情報との組合せに基づいて、利用者に対する応答態様を決定あるいは変更する。これにより、案内ロボット１０は、利用者への情報提供すなわち道案内等の各種案内において、利用者の感情（心理状態）を、周囲の環境を含めた判断に基づいて、より的確な応答ができるようになっている。

また、制御部２０は、環境情報と利用者情報との組合せから的確な案内態様を選択すべく、環境情報取得部ＥＡや利用者情報取得部ＵＡから取得した情報、いわば原始的な各種情報について、分析、解析あるいは加工等の各種処理を行う。このため、制御部２０は、図４（Ｂ）に概念的なブロック図として例示するように、各種プログラムやデータを格納しており、必要に応じて、これらを適宜読み出し、各種処理を行う。具体的には、制御部２０は、環境情報取得部ＥＡ及び利用者情報取得部ＵＡからの環境情報と利用者情報とを格納する取得情報記憶部ＡＲのほか、上記各種処理を行うための各種プログラムを格納したプログラム記憶部ＰＲ、さらには、利用者情報に含まれる利用者に固有の情報を、人間の標準的な場合と比較可能にするための標準状態データ記憶部ＳＤといったものを有している。なお、図示の例では、標準状態データ記憶部ＳＤには、標準的な人間の表情に関するデータを記憶する表情データ記憶部ＦＤや、標準的な人体の動作に関するデータを記憶する人体動作記憶部ＢＭ１、このほか、視覚的認識以外のものとして、例えば標準的な人の声に関するデータを記憶する発声データ記憶部ＵＴ１等が含まれている。なお、表情データ記憶部ＦＤについては、例えば眉毛データ記憶部ＰＤ１，目データ記憶部ＰＤ２，口データ記憶部ＰＤ３，鼻・耳データ記憶部ＰＤ４等の顔を構成する各部分に関するデータのほか、顔全体に関係する顔データ記憶部ＰＤＨといったものが想定される。なお、顔の各部分については、その形状や、角度等についての標準的な位置、範囲及び大きさといったものやそれらの標準とすべき境界を定める閾値等のデータが格納されている。また、顔全体に関係するデータとしては、顔全体における皺（しわ）の数や大きさ、位置等が想定される。

プログラム記憶部ＰＲには、取得した環境情報から、案内ロボット１０を設置した箇所における周囲の状況を推定するための各種プログラムで構成される周囲環境推定部ＥＥが格納されている。このほか、取得した利用者情報から各種データを抽出するための各種プログラムで構成される状態データ読取部ＤＲや、状態データ読取部ＤＲで抽出された各種データと標準状態データ記憶部ＳＤに格納されたデータ（例えば各種閾値）とを比較して判定を行う状態データ比較判定部ＤＣ、さらには、状態データ比較判定部ＤＣの判定に基づいて利用者の心理推定を行う心理推定部ＳＲを備える。

つまり、制御部２０は、必要に応じてこれらのプログラムを適宜読み出すことで、状態データ読取部ＤＲや、状態データ比較判定部ＤＣあるいは、心理推定部ＳＲとして機能する。例えば、心理推定部ＳＲを読み出すことで、動作制御部としての制御部２０は、画像データに基づき利用者の心理状態を推定する心理推定部ＳＲとして機能する。例えば、心理推定部ＳＲとしての制御部２０は、画像データから読み取った利用者の表情に基づき利用者の心理状態を推定する。制御部２０は、心理推定部ＳＲとしての推定結果に応じて、利用者との対話における応答態様の変更内容を決定する。すなわち、制御部２０は、対話時における周囲環境に関する環境情報や利用者の状態に関する利用者情報から、利用者への応答態様として、適切な応答内容への変更、あるいは応答内容の選択を可能にしている。

上記に関して、さらに見方を変えて言い直すと、制御部２０は、利用者の要求に応じた情報提供に際して、周囲環境に関する環境情報を取得し、利用者の状態に関する利用者情報を取得し、取得した環境情報と利用者情報との組合せに基づいて、応答態様を変更する案内ロボット用のプログラムを組み込んだ制御ＰＣとなっている。

なお、図５は、応答態様として、対話時のシナリオの一例を示すデータ表である。本実施形態では、利用者との対話を行うに際して、上記のように、環境情報（環境条件）や、利用者情報に基づく利用者の心理状態（ユーザ感情条件）を推定した上で、図５に例示したものについて、適宜変更や選択等を行うことで、最適な応答内容を定めている。したがって、利用者の発話内容が、例えば「今日は暑いね」といったものであった場合に、これに対応する応答パターンが、図中標準シナリオとして示す「そうなんですね」といった如何ようにも取れる１つの対応だけでなく、バリエーションに富むものとなっている。具体的には、推定した環境や利用者の心理によって、案内ロボット１０の応答内容が、例えば「暑いですね」であることもあれば、「蒸し暑いですね」、あるいは、「私は寒いです。」と異なるシナリオが選択される可能性がある。すなわち、推定した周囲の環境条件や利用者の心理状態に応じてシナリオが変更される（変化する）可能性がある。この場合、環境条件やユーザ感情条件を加味しない場合を想定した標準シナリオによる単一の応答と比較して、より状況を考慮した適切な応答が行えるようになる。

以下、上記のような案内を可能とするための前提として、応答内容の変更（選択）を可能にするための環境情報の取得方法や、利用者情報の取得方法について、より具体的に一例を説明する。ここでは、まず、図６等を参照して、応答内容の変更（選択）を可能にするための環境情報の取得方法に関して説明し、その後、図８等を参照して、応答内容の変更（選択）を可能にするための利用者情報の取得方法に関して説明する。

図６は、環境情報を取得する環境情報取得部ＥＡとして機能する撮像部ＣＡについて、一例を示すための図である。より具体的には、図６は、撮像部ＣＡで撮像された案内ロボット１０の設置箇所周辺の画像についての画像データに基づく環境情報に関する情報収集について一例を示す画像図である。

案内ロボット１０は、例えば人感センサＳＥによる検知がなされず、案内を行う対象たる利用者が存在しない間において、撮像部ＣＡにより周辺の様子を検知するための撮像及び制御部２０による撮像画像の解析を行う。例えば図６（Ａ）に示す周囲画像ＧＥ１を撮像部ＣＡでの撮像により取得すると、制御部２０は、各種データやプログラムを適宜読出して、取得した周囲画像ＧＥ１（画像データ）から例えば図６（Ｂ）において枠画像ＰＰで示すように、人のいる範囲を抽出し、人の多さ、すなわち混雑状況を把握する。例えば、画像データから抽出される人の多さについての値に閾値を設けておき、現在の状況が、どの程度混雑しているかの判断、すなわち混雑度の推定を可能にしている。言い換えると、上記の場合、環境情報取得部ＥＡとして機能する撮像部ＣＡは、環境情報として、周囲環境を撮像した画像データから混雑状況についての情報を取得するものとなっている。

なお、具体的な図示を省略するが、例えばマイクＭＣ（図３等参照）についても、案内を行う対象たる利用者が存在しない間において、音量測定をすることで、環境情報として、騒音の度合を測定することができる。さらに、マルチセンサＭＳについては、例えば温度及び湿度から気候についての推定を可能にしている。また、空気質センサにより、空気質すなわち空気の汚れ具合についての推定を可能にしている。なお、以上に限らず種々のセンサによるセンシングが可能であり、例えば加速度センサを有することで、振動の測定を可能とする、といったことも可能である。

以下、図７のフローチャートを参照して、環境情報に基づく周囲環境推定の動作の一例について説明する。

まず、既述のように、案内ロボット１０は、案内を行う対象たる利用者が存在しない間において、撮像部ＣＡによるカメラ映像、マイクＭＣによる音声、マルチセンサＭＳによる各種センサ測定値といった直接的に感知できる情報が、原始的な環境情報として取得される（ステップＳ１）。

次に、案内ロボット１０の制御部２０は、例えば周囲環境推定部ＥＥから必要な各種プログラムを読み出して、ステップＳ１において取得された環境情報から現在の状況を示す各種情報を抽出するための処理を行う。

例えば、制御部２０は、案内ロボット１０が設置されている場所（例えば駅の構内等）における混雑の状況（混雑度）が高いか否かを推定すべく、撮像部ＣＡで連続撮像されたカメラ映像についての時間的変化の大小を確認する（ステップＳ１０１ａ）。ステップＳ１０１ａにおいて、時間的変化が小さいと判断される場合、制御部２０は、混雑度が低いと判断する（ステップＳ１０２ａ）。

一方、ステップＳ１０１ａにおいて、時間的変化が大きいと判断される場合、制御部２０は、さらにマイクＭＣで取得された音声の音量の大小を確認する（ステップＳ１０３ａ）。ステップＳ１０３ａにおいて、音量が小さいと判断される場合、制御部２０は、混雑度が低いと判断する（ステップＳ１０２ａ）。

一方、ステップＳ１０３ａにおいて、音量が大きいと判断される場合、制御部２０は、さらに人感センサＳＥの反応頻度を確認する（ステップＳ１０４ａ）。ステップＳ１０４ａにおいて、反応頻度の値が小さいと判断される場合、制御部２０は、混雑度が低いと判断する（ステップＳ１０２ａ）。

一方、ステップＳ１０４ａにおいて、反応頻度の値が大きいと判断される場合、制御部２０は、混雑度が高いと判断する（ステップＳ１０５ａ）。

以上のようにして、混雑度に関する推定がなされる。なお、上記における各判断については、周囲環境推定部ＥＥに格納されるプログラムとして、各事項についての閾値を予め定めておき、当該閾値に達しているか否かで判断を行う。

以上のようにして、混雑度について「低い」か「高い」の２つの選択肢のうち、いずれであるかについての推定がなされる。

制御部２０（あるいは周囲環境推定部ＥＥ）は、上記以外にも、種々の環境情報に関する推定を行う。例えば、案内ロボット１０が設置されている場所における気候について推定を行う。具体的に説明すると、まず、制御部２０は、周囲の気候が暑いか寒いか等を判断すべく、マルチセンサＭＳに含まれる温度センサから、案内ロボット１０の設置場所における温度が所定値に達しているか否かを確認する（ステップＳ１０１ｂ）。ステップＳ１０１ｂにおいて、温度が所定温度Ａ℃（Ａ℃＜Ｂ℃）未満である場合、制御部２０は、案内ロボット１０の設置場所の気候は、寒いと判断する（ステップＳ１０２ｂ）。

一方、ステップＳ１０１ｂにおいて、温度が所定温度Ａ℃以上Ｂ℃未満である場合、制御部２０は、案内ロボット１０の設置場所の気候は、通常と判断する（ステップＳ１０３ｂ）。

一方、ステップＳ１０１ｂにおいて、温度が所定温度Ｂ℃以上である場合、制御部２０は、さらにマルチセンサＭＳに含まれる湿度センサから、案内ロボット１０の設置場所における湿度を確認する（ステップＳ１０４ｂ）。ステップＳ１０４ｂにおいて、湿度が低い場合、すなわち湿度が予め定めた閾値未満である場合、制御部２０は、案内ロボット１０の設置場所の気候は、暑いと判断する（ステップＳ１０５ｂ）。

一方、ステップＳ１０４ｂにおいて、湿度が高い場合、すなわち湿度が予め定めた閾値以上である場合、制御部２０は、案内ロボット１０の設置場所の気候は、不快な状態であると判断する（ステップＳ１０６ｂ）。

以上のようにして、気候について「寒い」か「通常」か「暑い」か「不快」か、の４つの選択肢のうち、いずれであるかについての推定がなされる。

制御部２０は、これら以外にも、例えば、空気の汚れ具合について推定すべく、マルチセンサＭＳに含まれる空気質センサから、空気中に含まれる微粒子の量について確認し（ステップＳ１０１ｃ）、空気の汚れが低いか（ステップＳ１０２ｃ）、高いか（ステップＳ１０３ｃ）を判断する。

以上の他にも、既述のように、各種センサでの各種測定値を解析し（ステップＳ１０１ｘ）、解析結果に基づく推定を行う（ステップＳ１０２ｘ）ことができる。

以上のようにして、図５に例示した応答内容の変更（シナリオの選択）を可能にするための環境情報の取得が可能となる。

以下、図８等を参照して、応答内容の変更（シナリオの選択）を可能にするための利用者情報の取得方法に関して説明する。

図８は、利用者情報を取得する利用者情報取得部ＵＡとして機能する撮像部ＣＡについて、一例を示すための図である。より具体的には、図８は、撮像部ＣＡで撮像された案内ロボット１０による案内の提供を受ける利用者の画像についての画像データに基づく利用者情報に関する情報収集について一例を示す画像図である。

案内ロボット１０は、人感センサＳＥによる検知がなされ、案内を行う対象たる利用者との対話が始まると、撮像部ＣＡにより利用者の表情や身振り手振りといった動きを捉えるための撮像を開始し、さらに、制御部２０による撮像画像の解析を行う。例えば図８（Ａ）に示す周囲画像ＧＵ１を撮像部ＣＡでの撮像により取得すると、制御部２０は、取得した周囲画像ＧＵ１（画像データ）から例えば図８（Ｂ）に示すように、利用者の顔を構成する各部の状態や、手の動き等を確認する。つまり、制御部２０は、例えば状態データ読取部ＤＲから必要な各種プログラムを読み出して、画像データから利用者の顔等における各部を切り出し、切り出した利用者の顔等における各部の状態や動きを数値化する。

なお、図示の例では、周囲画像ＧＵ１として利用者の顔を含む上半身が映し出されており、制御部２０は、顔全体の動きとして、例えば頭部の傾きや頷いているか否か、あるいは、目のまばたきの様子や視線、鼻や耳の動きや、口の動き（開閉）や形、顔の各部における皺のでき方等を抽出する。さらに、顔全体の表情や年齢、性別等を推定する。また、一方で、利用者の身体のうち顔以外の部分における動き等（例えば手の動きや形）についても抽出する。

制御部２０は、以上のようにして取得した利用者に関する情報から、利用者の心理状態を推定する。例えば、眉の角度（吊り上っているか否か）や、まばたきの回数（多さ、頻度）、皺の状態や、目、鼻口の形状、あるいは手の動き等、さらには、これらの変化のしかたは、人間の心理状態と連関性がある。そこで、本実施形態では、上記のように、制御部２０は、以上のようにして取得した利用者に関する情報から、利用者の心理状態を推定する。例えば、制御部２０は、状態データ読取部ＤＲや、状態データ比較判定部ＤＣ、さらには、心理推定部ＳＲを読み出して、画像データから取得した原始的な利用者情報について解析して数値化し、例えば標準状態データ記憶部ＳＤに各種データとして予め格納されている閾値と比較すること等によって、対象となっている利用者の心理状態を推定している。

以下、図９のフローチャートを参照して、利用者情報に基づく心理状態推定の動作の一例について説明する。

まず、既述のように、案内ロボット１０は、案内を行う対象たる利用者について、撮像部ＣＡによるカメラ映像が、原始的な利用者情報として取得される（ステップＳ２）。

次に、制御部２０は、状態データ読取部ＤＲを読み出して、ステップＳ２において取得された利用者情報から現在の状況を示す各種情報を抽出するための処理を行う。ここでの一例では、まず、利用者の表情を読み取るべく、眉が吊り上がっているか、吊り下がっているか、いずれでもないかを確認する（ステップＳ２０１）。具体的には、まず、制御部２０は、状態データ比較判定部ＤＣから各種プログラムを読み出すととともに、標準状態データ記憶部ＳＤのうち例えば眉毛データ記憶部ＰＤ１に格納された眉の角度に関する閾値（第１の閾値及び第２の閾値）等の各種データを読み出す。この上で、制御部２０は、画像データから抽出された眉の角度が、眉が吊り上がっているか否かを定める第１の閾値以上である場合と、眉が吊り下がっているか否かを定める第２の閾値以下である場合と、どちらでもない場合とに分類する。なお、ここでは、どちらでもない場合、すなわち眉の角度が、第１の閾値未満で第２の閾値よりも大きい場合は、一旦無表情であるものとして取り扱う。

ステップＳ２０１において、眉が吊り上がっていると判断された場合、制御部２０は、さらに顔の皺の多さについて確認する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２において、顔の皺が少ないと判断された場合、心理推定部ＳＲとしての制御部２０は、利用者の心理状態を「平常」（あるいは「通常」）と推定する（ステップＳ２０３）。

一方、ステップＳ２０２において、顔の皺が多いと判断された場合、制御部２０は、さらに目の形状について確認する（ステップＳ２０４）。ここでは、目が見開いているか否かについて確認する。ステップＳ２０４において、目が見開いていると判断された場合、制御部２０は、利用者の心理状態を「いらだち」と推定する（ステップＳ２０５）。

一方、ステップＳ２０４において、目が見開いておらず、細い状態であると判断された場合、制御部２０は、さらに口の形状について確認する（ステップＳ２０６）。ここでは、口が吊り上がっているか、吊り下がっているかについて確認する。ステップＳ２０６において、口が吊り下がっていると判断された場合、制御部２０は、利用者の心理状態を「いらだち」と推定する（ステップＳ２０５）。

一方、口が吊り上がっていると判断された場合、制御部２０は、利用者の心理状態を「喜び」と推定する（ステップＳ２０７）。

次に、ステップＳ２０１において、眉が吊り上がっても吊り下がってもいなく、無表情であると判断された場合、制御部２０は、さらにまばたきや視線の移動について頻度を確認する（ステップＳ２０８）。

ステップＳ２０８において、まばたきや視線の移動が少ないと判断された場合、制御部２０は、さらに、頭の動きについて確認する（ステップＳ２０９）。ステップＳ２０９において、頭の動きが縦に動いていると判断された場合、制御部２０は、利用者の心理状態を「肯定的」と推定する（ステップＳ２１０）。

一方、ステップＳ２０９において、頭の動きがない（動かない）あるいは横に動いていると判断された場合、制御部２０は、利用者の心理状態を「否定的」と推定する（ステップＳ２１１）。

また、ステップＳ２０８において、まばたきや視線の移動が多いと判断された場合、制御部２０は、さらに、手の動きの大小について確認する（ステップＳ２１２）。ステップＳ２１２において、手の動きが多いと判断された場合、制御部２０は、利用者の心理状態を「否定的」と推定する（ステップＳ２１１）。

一方、ステップＳ２１２において、手の動きが少ないと判断された場合、制御部２０は、利用者の心理状態を「不安」と推定する（ステップＳ２１３）。

次に、ステップＳ２０１において、眉が吊り下がっていると判断された場合、制御部２０は、さらに口の形状について確認する（ステップＳ２１４）。ここでは、口が吊り上がっているか、吊り下がっているかについて確認する。ステップＳ２１４において、口が吊り上がっていると判断された場合、制御部２０は、利用者の心理状態を「不安」と推定する（ステップＳ２１３）。

一方、ステップＳ２１４において、口が吊り下がっていると判断された場合、制御部２０は、利用者の心理状態を「悲しみ」と推定する（ステップＳ２１５）。

以上のようにして、応答内容の変更（シナリオの選択）を可能にするための利用者情報の取得が可能となる。上記の例の場合、利用者の感情あるいは心理状態について、「平常」（「通常」）か「喜び」か「いらだち」か「肯定的」か「否定的」か「不安」か「悲しみ」か、の７つの選択肢のうち、いずれであるかについての推定がなされる。

なお、図示や説明を省略するが、例えば発声データ記憶部ＵＴ１に格納された標準的な発生に関するデータとの比較をすること等により、マイクＭＣから集音される利用者の声の様子から、上記と同様な解析を行うことも可能である。

以下、図１０のフローチャートを参照して、案内ロボット１０による案内動作の一例を説明する。

案内ロボット１０が起動すると、まず、制御部２０は、人感センサＳＥによる人検知がなされたか否かを確認する（ステップＳ３０１）。

ステップＳ３０１において、人検知がされない、すなわち案内を行う対象たる利用者がいないことを検知すると（ステップＳ３０１：Ｎｏ）、制御部２０は、周囲環境の推定を行う（ステップＳ３０２）。つまり、環境情報取得部ＥＡとしての撮像部ＣＡや、マイクＭＣ、さらには、マルチセンサＭＳを動作させて環境情報を取得し、取得した環境情報についての解析を行う。続いて、制御部２０は、ステップＳ３０２の処理の結果に基づき、選択され得るシナリオを抽出すべくシナリオ変更の処理を行う（ステップＳ３０３）。具体的には、例えば図５に記された表にあるシナリオのうち、現状の環境条件から選択され得るものが残ることになる。ステップＳ３０３での処理を終えると、制御部２０は、集客動作を行い（ステップＳ３０４）、ステップＳ３０１からの動作に戻る。なお、ステップＳ３０４の集客動作としては、例えば立体構造部１１の可動部分を動かしたり、音声を発生させたりすることで、自己の存在、すなわち案内を行うロボットがいることをアピールする、といったものが考えられる。

一方、ステップＳ３０１において、人検知がされた、すなわち案内を行う対象たる利用者（ユーザ）がいることを検知すると（ステップＳ３０１：Ｙｅｓ）、制御部２０は、マイクＭＣによる当該利用者の発話の入力を受け付ける（ステップＳ３０５ａ）とともに、利用者情報取得部ＵＡとしての撮像部ＣＡやマイクＭＣを動作させて利用者情報を取得してさらに解析し、解析した結果に基づき当該利用者の感情の推定すなわち心理状態の推定を行う（ステップＳ３０５ｂ）。

次に、制御部２０は、ステップＳ３０５ａで受け付けた発話の内容（ユーザ発話）と、ステップＳ３０５ｂで利用者情報から推定した利用者の心理状態（ユーザ感情条件）及びステップＳ３０２で環境情報から推定した環境情報（環境条件）から、最適なものを選択し（ステップＳ３０３）、選択した内容で利用者に対して応答する（ステップＳ３０６）。

ステップＳ３０６の後、制御部２０は、人感センサＳＥでの検知により、利用者が立ち去ったか否かすなわち対話が終了したか否かを確認し（ステップＳ３０７）、立ち去っていなければ（ステップＳ３０７：Ｎｏ）、対話を継続すべく、ステップＳ３０５ａ，Ｓ３０５ｂからの動作を継続する。

一方、ステップＳ３０７において、利用者が立ち去ったことが確認された場合（ステップＳ３０７：Ｙｅｓ）、制御部２０は、それまでの利用者について推定した感情に関するデータを含む利用者に関する種々の情報をリセット（消去）して（ステップＳ３０８）、最初からの動作、すなわち新たな利用者の検知の有無からの動作を開始する。

以上のように、本実施形態では、案内ロボット１０が、利用者の要求に応じた情報提供に際して、周囲環境に関する環境情報と利用者の状態に関する利用者情報との組合せに基づいて、応答態様を変更する。この場合、環境情報と利用者情報との組合せに基づいて、案内ロボット１０による応答態様を変更するので、利用者への情報提供すなわち道案内等の各種案内において、利用者の感情（心理状態）を、周囲の環境を含めて判断して、より的確な応答ができる。また、この場合、例えば利用者についての事前の登録や、利用者への生体センサの取付け等といったことを必ずしも要しないので、簡易な構成にできる。

〔第２実施形態〕
以下、図１１等を参照して、第１実施形態を変形した第２実施形態に係る案内ロボットについて説明する。なお、本実施形態に係る案内ロボット２１０は、第１実施形態に係る案内ロボット１０の変形例であり、制御部（制御ＰＣ）の構造を除いて第１実施形態の場合と同様であるので、全体構成についての図示や説明を省略する。

図１１は、本実施形態に係る案内ロボット２１０における制御部（制御ＰＣ）２２０についての一構成例を示すブロック図であり、図４（Ａ）又は図４（Ｂ）に対応する図である。本実施形態では、案内ロボット２１０において、環境情報と利用者情報との組合せに基づく情報提供に対する利用者の反応に関して蓄積したデータに基づき学習するものとなっている点において、第１実施形態の場合と異なっている。

上記のような学習を行うため、図示の例では、案内ロボット２１０のうち、制御部２２０において、学習部ＬＬが設けられている。

学習部ＬＬは、案内ロボット２１０との対話について利用者が満足したか否かを判定する満足度判定部ＳＪと、利用者との対話時におけるデータを満足度判定部ＳＪでの判定結果とともに蓄積する蓄積データ記憶部ＡＡと、蓄積データ記憶部ＡＡを解析して対話時におけるシナリオの選択過程についての修正を行う選択過程修正部ＳＰとを備える。

案内ロボット２１０は、利用者に対する案内過程については、第１実施形態において例示した案内ロボット１０（図１等参照）と同様の案内動作を行う。これに加え、案内ロボット２１０は、学習部ＬＬにおいて、各案内動作の終了時点において、案内した過程について記録を行う。特に、この際、当該案内が利用者にとって満足であったか否かを併せて記録する。なお、利用者が満足していたか否かの指標については、種々の態様が考えられるが、例えば、案内の終了時における利用者の表情や、「ありがとう」等の言葉を発したか等によって判定可能であると考える。さらに、案内した過程における利用者の表情の変化から満足度合の変遷を集計してもよい。

図１２は、学習部ＬＬにおける学習に関して一例を説明するための概念図である。ここでは、図１１の蓄積データ記憶部ＡＡにおいて、記憶される蓄積データＡＤの一例を示している。具体的には、蓄積データＡＤとして、対話の過程に関する各種データについての履歴データが、１回１回の案内動作ごとに記録されている。すなわち、対話の内容とその際に推定した利用者の心理状態に加え、さらに、環境情報に関するデータすなわち気温や混雑状況等のデータを１回の案内動作単位で蓄積している。さらに、これらに加え、上記案内によって最終的に利用者が満足したか否かについて満足度判定部ＳＪで判定した情報を結果として記録している。なお、図示の例では、説明を簡単にするために、成功（○）、失敗（×）の２択としているが、例えば満足判定に関して種々の指標を定めてより多段階の判定としてもよい。

学習部ＬＬのうち、選択過程修正部ＳＰは、機械学習、さらにはディープラーニング等の種々の学習方法を採用して、蓄積データ記憶部ＡＡに蓄積されたデータを解析することで、より的確な応答すなわちシナリオの選択を可能とすべく、解析を行う。すなわち、どのような対話の過程をたどればより成功（○）となる場合が増えるのかについて、学習し、学習結果に応じて、シナリオの選択過程についての修正を行う。例えば、図５に例示したシナリオの内容や構成、あるいは図９等において例示した心理推定の過程（手順）についての修正を行う。

図１３は、案内ロボット２１０による学習に関して他の一例を示す概念図である。図１１等の例では、１つの案内ロボット２１０によって学習を行うモデルとしているが、これに限らず、例えば複数の案内ロボット２１０における対話の過程を集約して学習を行ってもよい。すなわち、図示の例のように、ホストコンピュータＨＰと複数の案内ロボット２１０との間で通信可能とし、ホストコンピュータＨＰに上記のような学習部ＬＬ又はその一部（選択過程修正部ＳＰ）を設けることで、学習を行うようにしてもよい。この場合、例えば各案内ロボット２１０間での設置環境の違いや、地域性による人の反応の仕方の差異等を加味した学習が可能となる。

本実施形態においても、環境情報と利用者情報との組合せに基づいて、案内ロボット２１０による応答態様を変更するので、利用者への情報提供すなわち道案内等の各種案内において、利用者の感情（心理状態）を、周囲の環境を含めて判断して、より的確な応答ができる。また、本実施形態の場合、学習過程を設けることで、応答の適格性について、さらなる向上を図ることができる。

〔その他〕
この発明は、上記の実施形態に限られるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の態様で実施することが可能である。

まず、上記実施形態において、案内ロボット１０は、各設置場所において、原則固定されているものとしているが、例えば、限られた範囲内で動くようにしてもよい。例えば動くことで、より案内ロボット１０の存在を確認させやすくすること等が可能になる。

また、上記では、人感センサＳＥにより、利用者の存在を特定しているが、これに限らず、種々の態様により利用者の特定を行うことができ、例えば案内ロボット１０を配置する駅等の構内において別途用意しておいたカメラ等からの情報を、通信回線等により利用可能としてもよい。具体的には、例えば施設内（例えば駅等の天井部分）において監視用に設けた定点カメラのデータを受け付け、これを利用して利用者を特定するような構成となっていてもよい。

また、上記では、出力装置として、表示部ＤＵのほか、プリンター等があってもよいものとしたが、これら以外の種々の出力装置を備えるものとしてもよい。また、入力装置として、表示部ＤＵを例示したが、入力装置についても、上記のほか、キーボードやマウス等種々のものを適用できる。

また、上記の例では、人型の案内ロボット１０は、頭部と胴体部のみを有する構成としているが、例えばさらに手に相当する構造を設け、各種ジェスチャ－が行えるものとしてもよい。例えば手話が可能であったり、行き先を、手を使って示したりしてもよい。

また、案内ロボット１０は、人型に限らず、種々の態様とすることが可能であり、例えば、駅の券売機等が、案内ロボット１０として機能するものとしてもよい。

また、上記では、利用者の心理状態の推定において、人間の標準的な場合を用意して、これとの比較から心理状態を推定するものを例示したが、心理状態の推定については、これに限らず、可能な種々の方法を採用できる。例えば、対話開始時の利用者の顔等を標準として、会話を続けていく中での利用者の表情の変化といった対話の過程の中での相対的な変化に基づいて、心理状態の推定を行うようにしてもよい。より具体的には、図４（Ｂ）の取得情報記憶部ＡＲにおいて、会話開始時から一定時間ごとに表情の変化を解析し、時間経過とともに初期の表情と一定時間経過後の表情とについての解析結果を比較することで、会話の過程における心理状態の変化を解析するものとしてもよい。

また、上記各実施形態では、不特定多数の利用者に対する案内を可能とする想定にしているが、これに限らず、特定の利用者にサービスを提供する場合に本願を適用するものとしてもよい。例えば、特定の利用者について、予め個人に関する表情やしぐさ（癖）等の情報を標準データとして入力しておくことで、当該標準データと比較して、現状の利用者の状況がどのようになっているかを判断するものとしてもよい。この場合も、単に標準データに対する現状の状態との比較に加え、現状における周囲環境の情報が加味されることで、より的確な対話の選択が可能となる。

また、単数又は複数の案内ロボット１０，２１０を組み込んだ案内システムとして、案内ロボット１０，２１０を制御するクラウド型サーバを設け、案内を行うための機能の一部を、ネットワークを介して動作制御を行うようにしてもよい。

１０…案内ロボット、１１…立体構造部、１２…台座部、２０…制御部、３０…音響処理基板、２１０…案内ロボット、２２０…制御部、ＡＡ…蓄積データ記憶部、ＡＤ…蓄積データ、ＡＲ…取得情報記憶部、ＢＭ１…人体動作記憶部、ＣＡ…撮像部、ＣＴ…モータコントローラ、ＤＣ…状態データ比較判定部、ＤＲ…状態データ読取部、ＤＵ…表示部、ＥＡ…環境情報取得部、ＥＥ…周囲環境推定部、ＦＤ…表情データ記憶部、ＦＩ…固定部、ＦＰ…顔パネル部、ＧＥ１…周囲画像、ＧＵ１…周囲画像、ＨＤ…頭状部、ＨＰ…ホストコンピュータ、ＬＥ…脚部、ＬＬ…学習部、ＭＣ…マイク、ＭＣ１～ＭＣ４…マイク部、ＭＳ…マルチセンサ、ＭＴ１～ＭＴ３…モーター、ＰＤ１…眉毛データ記憶部、ＰＤ２…目データ記憶部、ＰＤ３…口データ記憶部、ＰＤ４…鼻・耳データ記憶部、ＰＤＨ…顔データ記憶部、ＰＰ…枠画像、ＰＲ…プログラム記憶部、ＳＡ…スピーカアンプ、ＳＣ…筐体部、ＳＤ…標準状態データ記憶部、ＳＥ…人感センサ、ＳＥ１～ＳＥ３…センサ部、ＳＪ…満足度判定部、ＳＫ…スピーカ、ＳＰ…選択過程修正部、ＳＲ…心理推定部、ＴＰ…天板部分、ＴＲ…胴体状部、ＴＲ１…胸部、ＴＲ２…腰部、ＴＲ３…座部、ＵＡ…利用者情報取得部、ＵＴ１…発声データ記憶部

Claims (9)

1. 利用者の要求に応じた情報提供に際して、前記利用者の周囲の混雑状況を含む環境情報と前記利用者の状態に関する利用者情報との組合せに基づいて、応答態様を変更する案内ロボットであって、
   前記環境情報と前記利用者情報との組合せに基づく情報提供と、当該情報提供によって最終的に利用者が満足したか否かの判定とを蓄積したデータに基づき学習する案内ロボット。
2. 前記環境情報を取得する環境情報取得部と、
   前記利用者情報を取得する利用者情報取得部と、
   前記環境情報と前記利用者情報との組合せに基づいて案内動作を制御する動作制御部と
   を備える、請求項１に記載の案内ロボット。
3. 前記利用者情報取得部は、前記利用者情報として、前記利用者を撮像した画像データを取得し、
   前記動作制御部は、前記画像データに基づき前記利用者の心理状態を推定する心理推定部を有し、前記心理推定部の推定結果に応じて応答態様の変更内容を決定する、請求項２に記載の案内ロボット。
4. 前記心理推定部は、前記画像データから読み取った前記利用者の表情に基づき前記利用者の心理状態を推定する、請求項３に記載の案内ロボット。
5. 前記利用者情報取得部は、前記利用者の発声情報を取得するマイクを含む、請求項２～４のいずれか一項に記載の案内ロボット。
6. 前記環境情報取得部は、温度センサ、湿度センサ及び空気質センサのうち少なくともいずれかを含み、前記環境情報として温度、湿度及び空気質のうち少なくともいずれかを取得する、請求項２～５のいずれか一項に記載の案内ロボット。
7. 前記環境情報取得部は、前記環境情報として、周囲環境を撮像した画像データから混雑状況についての情報を取得する、請求項２～６のいずれか一項に記載の案内ロボット。
8. 情報提供を行う前記利用者となるべき対象の存在を検知する人感センサを備える、請求項１～７のいずれか一項に記載の案内ロボット。
9. 利用者の要求に応じた情報提供に際して、前記利用者の周囲の混雑状況を含む環境情報を取得し、
   利用者の状態に関する利用者情報を取得し、
   取得した前記環境情報と前記利用者情報との組合せに基づいて、応答態様を変更し、
   前記環境情報と前記利用者情報との組合せに基づく情報提供と、当該情報提供によって最終的に利用者が満足したか否かの判定とを蓄積したデータに基づき学習する案内ロボット用のプログラム。

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