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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024154074
(43)【公開日】2024-10-30
(54)【発明の名称】移動時間推定システム及び移動時間推定方法
(51)【国際特許分類】
G05D 1/43 20240101AFI20241023BHJP
【ＦＩ】
G05D1/02 T
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023067687
(22)【出願日】2023-04-18
(71)【出願人】
【識別番号】000002299
【氏名又は名称】清水建設株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100149548
【弁理士】
【氏名又は名称】松沼 泰史
(74)【代理人】
【識別番号】100161506
【弁理士】
【氏名又は名称】川渕 健一
(74)【代理人】
【識別番号】100161207
【弁理士】
【氏名又は名称】西澤 和純
(72)【発明者】
【氏名】服部 克哉
【テーマコード（参考）】
5H301
【Ｆターム（参考）】
5H301AA02
5H301CC03
5H301CC06
5H301CC10
5H301DD07
5H301DD17
5H301GG07
5H301GG08
5H301LL06
5H301QQ02
(57)【要約】
【課題】ロボットによる移動時間を推定できる移動時間推定システム及び移動時間推定方法を提供すること。
【解決手段】移動時間推定システムは、ロボットの走行経路情報及び走行開始日時情報と、ロボットが走行する建物に設置されたエレベータの運行状況情報とを取得する取得部と、ロボットの走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合には運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボットの移動時間を推定する推定部とを備える。
【選択図】図１
【解決手段】移動時間推定システムは、ロボットの走行経路情報及び走行開始日時情報と、ロボットが走行する建物に設置されたエレベータの運行状況情報とを取得する取得部と、ロボットの走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合には運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボットの移動時間を推定する推定部とを備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ロボットの走行経路情報及び走行開始日時情報と、前記ロボットが走行する建物に設置されたエレベータの運行状況情報とを取得する取得部と、
前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合には前記運行状況情報、前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定する推定部と
を備える、移動時間推定システム。
前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合には前記運行状況情報、前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定する推定部と
を備える、移動時間推定システム。
【請求項2】
前記推定部は、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれない場合には前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定する、請求項１に記載の移動時間推定システム。
【請求項3】
前記運行状況情報は、時間帯ごとのエレベータ利用率情報を含む、請求項１に記載の移動時間推定システム。
【請求項4】
前記推定部は、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合に、前記運行状況情報から前記走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得した前記エレベータ利用率情報と前記エレベータの基本移動時間とに基づいて前記エレベータによる移動時間を推定する、請求項３に記載の移動時間推定システム。
【請求項5】
前記推定部は、前記ロボットの走行経路情報、前記ロボットの走行開始日時情報及び前記走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、前記ロボットの移動時間との関係を機械学習しており、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合に、前記取得部が取得した前記運行状況情報から前記走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得した前記エレベータ利用率情報、前記取得部が取得した前記走行経路情報、前記走行開始日時情報及び当該機械学習の結果に基づいて前記ロボットの移動時間を推定する、請求項３に記載の移動時間推定システム。
【請求項6】
ロボットの走行経路情報及び走行開始日時情報と、前記ロボットが走行する建物に設置されたエレベータの運行状況情報とを取得し、
前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合には前記運行状況情報、前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定する、移動時間推定システムが実行する移動時間推定方法。
前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合には前記運行状況情報、前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定する、移動時間推定システムが実行する移動時間推定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、移動時間推定システム及び移動時間推定方法に関する。
【背景技術】
【0002】
ロボット技術の普及に伴って、人による作業をロボットに代替させることによって人員不足を補うことが望まれている。現在では様々な用途の自動走行ロボットが開発されており、配送、警備、清掃、案内などの各種業務をロボットが自律的に判断し遂行することが期待されている。
清掃ロボットを運搬して、清掃ロボットが指定されたフロアの廊下部分を無人で清掃するとともに、かつ、異常が発生した場合には、清掃ロボットの状態を警報により検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
清掃ロボットを運搬して、清掃ロボットが指定されたフロアの廊下部分を無人で清掃するとともに、かつ、異常が発生した場合には、清掃ロボットの状態を警報により検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２００７－１３７６５０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
人とロボットとでは移動の際にかかる時間に差がある。これは移動の際にとる経路の違い、障害物の避け方や建物設備の利用の仕方の差異などが原因である。特にロボットはエレベータの乗り降りの際に無線通信を通してエレベータを管理するシステムとの連携が必要となる関係で、エレベータによる移動時間が人とロボットで大きく異なる場合がある。ロボットによる移動時間が不明瞭な状態は、各用途でロボットの利用を検討する際の障壁となり得る。
本発明の目的は、ロボットによる移動時間を推定できる移動時間推定システム及び移動時間推定方法を提供することである。
本発明の目的は、ロボットによる移動時間を推定できる移動時間推定システム及び移動時間推定方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
（１）本発明の一態様は、ロボットの走行経路情報及び走行開始日時情報と、前記ロボットが走行する建物に設置されたエレベータの運行状況情報とを取得する取得部と、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合には前記運行状況情報、前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定する推定部とを備える、移動時間推定システムである。
（２）本発明の一態様は、前記推定部は、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれない場合には前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定する、上記（１）に記載の移動時間推定システムである。
（３）本発明の一態様は、前記運行状況情報は、時間帯ごとのエレベータ利用率情報を含む、上記（１）に記載の移動時間推定システムである。
（４）本発明の一態様は、前記推定部は、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合に、前記運行状況情報から前記走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得した前記エレベータ利用率情報と前記エレベータの基本移動時間とに基づいて前記エレベータによる移動時間を推定する、上記（３）に記載の移動時間推定システムである。
（５）本発明の一態様は、前記推定部は、前記ロボットの走行経路情報、前記ロボットの走行開始日時情報及び前記走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、前記ロボットの移動時間との関係を機械学習しており、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合に、前記取得部が取得した前記運行状況情報から前記走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得した前記エレベータ利用率情報、前記取得部が取得した前記走行経路情報、前記走行開始日時情報及び当該機械学習の結果に基づいて前記ロボットの移動時間を推定する、上記（３）に記載の移動時間推定システムである。
（２）本発明の一態様は、前記推定部は、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれない場合には前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定する、上記（１）に記載の移動時間推定システムである。
（３）本発明の一態様は、前記運行状況情報は、時間帯ごとのエレベータ利用率情報を含む、上記（１）に記載の移動時間推定システムである。
（４）本発明の一態様は、前記推定部は、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合に、前記運行状況情報から前記走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得した前記エレベータ利用率情報と前記エレベータの基本移動時間とに基づいて前記エレベータによる移動時間を推定する、上記（３）に記載の移動時間推定システムである。
（５）本発明の一態様は、前記推定部は、前記ロボットの走行経路情報、前記ロボットの走行開始日時情報及び前記走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、前記ロボットの移動時間との関係を機械学習しており、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合に、前記取得部が取得した前記運行状況情報から前記走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得した前記エレベータ利用率情報、前記取得部が取得した前記走行経路情報、前記走行開始日時情報及び当該機械学習の結果に基づいて前記ロボットの移動時間を推定する、上記（３）に記載の移動時間推定システムである。
【0006】
（６）本発明の一態様は、ロボットの走行経路情報及び走行開始日時情報と、前記ロボットが走行する建物に設置されたエレベータの運行状況情報とを取得し、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれない場合には前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定し、前記ロボットの走行経路情報に前記エレベータによる移動が含まれる場合には前記運行状況情報、前記走行経路情報及び前記走行開始日時情報から前記ロボットの移動時間を推定する、移動時間推定システムが実行する移動時間推定方法である。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、ロボットによる移動時間を推定できるのでロボットの到達時刻を予想し、作業計画を立てることができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本発明の実施形態に係る移動時間推定システム１００の一例を示す図である。
【図2】エレベータシステムＥＬＶの一例を示す概念図である。
【図3】本実施形態に係るロボット５０及び移動時間推定システム１００の一例を示すブロック図である。
【図4】本実施形態に係る移動時間推定システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。
【図5】本実施形態の変形例に係る移動時間推定システム１００ａの一例を示す図である。
【図6】実施形態の変形例に係る学習モデル作成装置２００の動作の一例を示すフローチャートである。
【図7】本実施形態に係る移動時間推定システム１００ａの動作の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0009】
次に、本実施形態の移動時間推定システム及び移動時間推定方法を、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づいて」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づいて」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づいて」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づいて」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。
【0010】
（実施形態）
（移動時間推定システム）
図１は、本発明の実施形態に係る移動時間推定システム１００の一例を示す図である。図１には、移動時間推定システム１００に加え、監視部６、ロボット５０及び建物管理システム２０が示されている。移動時間推定システム１００、監視部６、ロボット５０及び建物管理システム２０は、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
（移動時間推定システム）
図１は、本発明の実施形態に係る移動時間推定システム１００の一例を示す図である。図１には、移動時間推定システム１００に加え、監視部６、ロボット５０及び建物管理システム２０が示されている。移動時間推定システム１００、監視部６、ロボット５０及び建物管理システム２０は、ネットワークＮＷを介して通信する。ネットワークＮＷは、例えば、インターネット、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、プロバイダ装置、無線基地局などを含む。
【0011】
移動時間推定システム１００は、ロボット５０の移動時間を推定する。ロボット５０は、自律移動する。ロボット５０は、エレベータシステムＥＬＶを使用して自律移動することも可能である。監視部６は、エレベータシステムＥＬＶを監視し、エレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得する。建物管理システム２０は、ロボット５０が走行する建物ＢＵを管理する。建物管理システム２０は、監視部６からエレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得する。
【0012】
移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行予約を取得する。例えば、移動時間推定システム１００は、ロボット５０から走行予約を取得する。走行予約には、ロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報が含まれる。
走行経路情報は、例えば、手押しによる経路確認の結果として取得される。走行経路情報は、予め設定した走行経路（教示走行経路）のデータであり、ロボット５０が自己位置検知を行いながら予定通りの走行をしているか否かについて、位置に関する判断基準となる。
走行経路情報は、例えば、手押しによる経路確認の結果として取得される。走行経路情報は、予め設定した走行経路（教示走行経路）のデータであり、ロボット５０が自己位置検知を行いながら予定通りの走行をしているか否かについて、位置に関する判断基準となる。
【0013】
また、移動時間推定システム１００は、建物管理システム２０から建物ＢＵに設置されたエレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得する。移動時間推定システム１００は、走行予約に含まれるロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれる場合には運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間及び到着時刻を推定する。
【0014】
ロボット５０が使用するエレベータシステムＥＬＶの一例について説明する。図２は、エレベータシステムＥＬＶの一例を示す概念図である。エレベータシステムＥＬＶは、エレベータかご１０、昇降路１１、インターフェイス部１及びエレベータ制御部２を備える。
インターフェイス部１及びエレベータ制御部２の一例は、昇降路１１の上部に設けられた機械室ＭＲに設置されている。図２には、昇降かご１０、昇降路１１、インターフェイス部１及びエレベータ制御部２に加えて、監視部６が記載されている。監視部６の一例は、管理室ＣＲに設置されている。ここで、管理室ＣＲは、エレベータシステムＥＬＶから遠隔地に設けられてもよい。
インターフェイス部１及びエレベータ制御部２の一例は、昇降路１１の上部に設けられた機械室ＭＲに設置されている。図２には、昇降かご１０、昇降路１１、インターフェイス部１及びエレベータ制御部２に加えて、監視部６が記載されている。監視部６の一例は、管理室ＣＲに設置されている。ここで、管理室ＣＲは、エレベータシステムＥＬＶから遠隔地に設けられてもよい。
【0015】
インターフェイス部１には電源ＰＳが接続されている。インターフェイス部１は、エレベータ制御部２及び監視部６と、伝送装置３及び伝送装置４との間の信号の入出力を行う。インターフェイス部１とエレベータ制御部２とは、管理室ＣＲに設置されている監視部６に電気的に接続されている。また、昇降かご１０内には、伝送装置４が設置されている。伝送装置４は、信号線１２を介して、インターフェイス部１及びエレベータ制御部２に電気的に接続されている。
【0016】
また、各階のエレベータ乗場には、伝送装置３が設けられている。伝送装置３は、信号線１３を介して、インターフェイス部１と電気的に接続されている。ロボット５０は、無線通信を通してエレベータ制御部２と連携することによって昇降かご１０の乗り降りを行う。なお、図２に示される例では、ロボット５０は、ある階のエレベータ乗場で、エレベータ乗車のために待機している。図１に戻り説明を続ける。
【0017】
図３は、本実施形態に係るロボット５０及び移動時間推定システム１００の一例を示すブロック図である。図３を参照して、ロボット５０及び移動時間推定システム１００について詳細に説明する。
（ロボット５０）
ロボット５０は、通信部５２、センサ５３、作成部５４、位置推定部５５、制御部５６、駆動装置５７及び記憶部６０を含む。
（ロボット５０）
ロボット５０は、通信部５２、センサ５３、作成部５４、位置推定部５５、制御部５６、駆動装置５７及び記憶部６０を含む。
【0018】
通信部５２は、通信モジュールによって実現される。通信部５２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。通信部５２は、例えば無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信する。通信部５２は、ネットワークＮＷを介して、エレベータ制御部２及び移動時間推定システム１００と通信するために必要な通信情報を保持する。通信部５２は、昇降かご１０の乗り降りを行う際に、エレベータ制御部２との間で制御情報の送受信を行う。通信部５２は、移動時間推定システム１００が送信した走行予約要求を受信する。
【0019】
センサ５３は、例えば、ロボット５０の進行方向において、任意の物体までの距離を計測する。センサ５３は、例えばＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）を含んで構成される。ＬｉＤＡＲは、計測対象の物体までの３次元距離を計測し、計測した３次元距離から点群データを抽出する。
記憶部６０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現される。記憶部６０は、ロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を記憶する。
記憶部６０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現される。記憶部６０は、ロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を記憶する。
【0020】
作成部５４は、通信部５２から走行予約要求を取得し、取得した走行予約要求に基づいて、記憶部６０から走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。作成部５４は、ロボット５０の識別情報と取得した走行経路情報及び走行開始日時情報とを含む走行予約応答を作成し、作成した走行予約応答を通信部５２へ出力する。
通信部５２は、作成部５４が出力した走行予約応答を取得し、取得した走行予約応答を移動時間推定システム１００へ送信する。
通信部５２は、作成部５４が出力した走行予約応答を取得し、取得した走行予約応答を移動時間推定システム１００へ送信する。
【0021】
位置推定部５５は、ロボット５０の位置を推定する。例えば、位置推定部５５は、センサ５３から点群データを取得し、あらかじめ測定した地図データと点群データとを照合しながら位置測定を行う。また、位置推定部５５は、オドメトリによって位置を推定するようにしてもよい。オドメトリでは、単位時あたりの車輪の回転角の積分によって、現在位置が推定される。また、位置推定部５５は、全球測位衛星システム（ＧＮＳＳ： Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）を含んで、航法衛星から発射される信号を用いて位置測定を行ってもよい。
【0022】
制御部５６は、センサ５３から点群データを取得し、取得した点群データに基づいてロボット５０の進行方向を把握する。例えば、制御部５６は、ロボット５０の進行方向に障害物がある場合には、障害物をよけるようにロボット５０の走行を制御する。
制御部５６は、位置推定部５５からロボット５０の位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて記憶部６０に記憶されている走行経路情報に該当する走行経路を通過するようにロボット５０の走行を制御する。制御部５６は、駆動装置５７に対し車輪等の軸速度を移動指令として出力することによってロボット５０の走行を制御する。
制御部５６は、位置推定部５５からロボット５０の位置情報を取得し、取得した位置情報に基づいて記憶部６０に記憶されている走行経路情報に該当する走行経路を通過するようにロボット５０の走行を制御する。制御部５６は、駆動装置５７に対し車輪等の軸速度を移動指令として出力することによってロボット５０の走行を制御する。
【0023】
駆動装置５７は、図示しないアクチュエータ、エンコーダ及びその制御装置と、アクチュエータの出力軸に接続された車輪と操舵軸との組み合わせを複数有する移動機構から構成される。移動機構は、制御部５６からの移動指令に基づき駆動する。
【0024】
作成部５４、位置推定部５５及び制御部５６は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェアプロセッサが記憶部６０に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
【0025】
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）やＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0026】
（移動時間推定システム１００）
移動時間推定システム１００について説明する。移動時間推定システム１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。移動時間推定システム１００は、通信部１０２、取得部１０４、推定部１０８、出力部１１０及び記憶部１５０を含む。
移動時間推定システム１００について説明する。移動時間推定システム１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。移動時間推定システム１００は、通信部１０２、取得部１０４、推定部１０８、出力部１１０及び記憶部１５０を含む。
【0027】
通信部１０２は、通信モジュールによって実現される。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。通信部１０２は、例えば無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信する。通信部１０２は、ネットワークＮＷを介して、建物管理システム２０及びロボット５０と通信するために必要な通信情報を保持する。
記憶部１５０は、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどにより実現され、情報を記憶する。
記憶部１５０は、ＨＤＤやフラッシュメモリ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどにより実現され、情報を記憶する。
【0028】
取得部１０４は、ロボット５０の移動時間を推定する場合に、走行予約要求を作成し、作成した走行予約要求を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、取得部１０４からの走行予約要求を、ロボット５０へ送信する。
通信部１０２は、走行予約要求に対してロボット５０が送信した走行予約応答を受信する。
取得部１０４は、通信部１０２から走行予約応答を取得し、取得した走行予約応答に含まれるロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。
通信部１０２は、走行予約要求に対してロボット５０が送信した走行予約応答を受信する。
取得部１０４は、通信部１０２から走行予約応答を取得し、取得した走行予約応答に含まれるロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。
【0029】
推定部１０８は、取得部１０４からロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。推定部１０８は、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれるか否かを判定する。推定部１０８は、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれる場合には、取得部１０４に、エレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得させる。
【0030】
取得部１０４は、運行状況情報要求を作成し、作成した運行状況情報要求を通信部１０２へ出力する。
通信部１０２は、取得部１０４からの運行状況情報要求を、建物管理システム２０へ送信する。通信部１０２は、運行状況情報要求に対して建物管理システム２０が送信した運行状況情報応答を受信する。
通信部１０２は、取得部１０４からの運行状況情報要求を、建物管理システム２０へ送信する。通信部１０２は、運行状況情報要求に対して建物管理システム２０が送信した運行状況情報応答を受信する。
【0031】
取得部１０４は、通信部１０２から運行状況情報応答を取得し、取得した運行状況情報応答に含まれる運行状況情報を取得する。例えば、運行状況情報には、時間帯ごとのエレベータ利用率情報が含まれる。
推定部１０８は、取得部１０４から運行状況情報を取得し、取得した運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間及び到着時刻を推定する。
推定部１０８は、取得部１０４から運行状況情報を取得し、取得した運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間及び到着時刻を推定する。
【0032】
具体的には、推定部１０８は、単位時間当たりのエレベータ利用率を計算する。例えば、推定部１０８は、式（１）によって、エレベータ利用率を導出する。
エレベータ利用率＝エレベータ利用時間／時間 （１）
ここで、エレベータ利用時間の一例は、エレベータのボタンが押されている時間又は扉が開いている時間である。
エレベータ利用率＝エレベータ利用時間／時間 （１）
ここで、エレベータ利用時間の一例は、エレベータのボタンが押されている時間又は扉が開いている時間である。
【0033】
推定部１０８は、エレベータ利用率、走行経路、走行開始日時から移動時間と到着時刻を推定する。例えば、推定部１０８は、式（２）によって、移動時間を導出する。
移動時間の推定値＝走行経路の距離／移動速度＋エレベータによる基本移動時間×エレベータ利用率に基づく補正値Ｃ （２）
移動時間の推定値＝走行経路の距離／移動速度＋エレベータによる基本移動時間×エレベータ利用率に基づく補正値Ｃ （２）
【0034】
ここで、走行経路の距離は走行経路情報に含まれる始点と終点との間の距離である。移動速度はロボット５０の走行速度である。エレベータによる基本移動時間はエレベータシステムＥＬＶにおいて昇降かご１０が一階の移動に要する時間である。エレベータ利用率に基づく補正値Ｃはエレベータ利用率に基づいてエレベータ基本移動時間に乗算される補正値である。利用率に基づく補正値Ｃの一例は、式（３）で表される。
式（３）において、１＜ｍ＜ｎである。
【数1】
【0035】
推定部１０８は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれない場合には、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する。
具体的には、推定部１０８は、式（４）によって、移動時間を導出する。
移動時間の推定値＝走行経路の距離／移動速度 （４）
具体的には、推定部１０８は、式（４）によって、移動時間を導出する。
移動時間の推定値＝走行経路の距離／移動速度 （４）
【0036】
推定部１０８は、走行開始日時情報から移動時間の推定値が経過した日時を導出することによって到着時刻を推定する。
出力部１１０は、推定部１０８から移動時間の推定値及び到着時刻を取得する。出力部１１０は、取得した移動時間の推定値及び到着時刻を出力する。
出力部１１０は、推定部１０８から移動時間の推定値及び到着時刻を取得する。出力部１１０は、取得した移動時間の推定値及び到着時刻を出力する。
【0037】
取得部１０４、推定部１０８及び出力部１１０は、例えば、ＣＰＵなどのハードウェアプロセッサが記憶部１５０に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＧＰＵなどのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。
【0038】
コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。
【0039】
（移動時間推定システム１００の動作）
図４は、本実施形態に係る移動時間推定システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。図４を参照して、ロボット５０に走行予約が行われた後の移動時間推定システム１００の動作について説明する。
（ステップＳ１－１）
移動時間推定システム１００において、取得部１０４は、走行予約要求を作成し、作成した走行予約要求を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、取得部１０４からの走行予約要求を、ロボット５０へ送信する。
図４は、本実施形態に係る移動時間推定システム１００の動作の一例を示すフローチャートである。図４を参照して、ロボット５０に走行予約が行われた後の移動時間推定システム１００の動作について説明する。
（ステップＳ１－１）
移動時間推定システム１００において、取得部１０４は、走行予約要求を作成し、作成した走行予約要求を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、取得部１０４からの走行予約要求を、ロボット５０へ送信する。
【0040】
（ステップＳ２－１）
ロボット５０において、通信部５２は、移動時間推定システム１００が送信した走行予約要求を受信する。作成部５４は、通信部５２から走行予約要求を取得し、取得した走行予約要求に基づいて、記憶部６０から走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。作成部５４は、取得した走行経路情報及び走行開始日時情報を含む走行予約応答を作成し、作成した走行予約応答を通信部５２へ出力する。通信部５２は、作成部５４が出力した走行予約応答を取得し、移動時間推定システム１００へ送信する。
ロボット５０において、通信部５２は、移動時間推定システム１００が送信した走行予約要求を受信する。作成部５４は、通信部５２から走行予約要求を取得し、取得した走行予約要求に基づいて、記憶部６０から走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。作成部５４は、取得した走行経路情報及び走行開始日時情報を含む走行予約応答を作成し、作成した走行予約応答を通信部５２へ出力する。通信部５２は、作成部５４が出力した走行予約応答を取得し、移動時間推定システム１００へ送信する。
【0041】
（ステップＳ３－１）
移動時間推定システム１００において、通信部１０２は、ロボット５０が送信した走行予約応答を受信する。
（ステップＳ４－１）
移動時間推定システム１００において、取得部１０４は、通信部１０２から走行予約応答を取得し、取得した走行予約応答に含まれるロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。
移動時間推定システム１００において、通信部１０２は、ロボット５０が送信した走行予約応答を受信する。
（ステップＳ４－１）
移動時間推定システム１００において、取得部１０４は、通信部１０２から走行予約応答を取得し、取得した走行予約応答に含まれるロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。
【0042】
（ステップＳ５－１）
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、取得部１０４からロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。推定部１０８は、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれるか否かを判定する。
（ステップＳ６－１）
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれない場合には、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する。
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、取得部１０４からロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。推定部１０８は、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれるか否かを判定する。
（ステップＳ６－１）
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれない場合には、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する。
【0043】
（ステップＳ７－１）
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合には、取得部１０４に、エレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得させる。取得部１０４は、運行状況情報要求を作成し、作成した運行状況情報要求を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、取得部１０４からの運行状況情報要求を、建物管理システム２０へ送信する。
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合には、取得部１０４に、エレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得させる。取得部１０４は、運行状況情報要求を作成し、作成した運行状況情報要求を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、取得部１０４からの運行状況情報要求を、建物管理システム２０へ送信する。
【0044】
（ステップＳ８－１）
建物管理システム２０は、移動時間推定システム１００が送信した運行状況情報要求を受信する。建物管理システム２０は、受信した運行状況情報要求に基づいて、運行状況情報を含む運行状況情報応答を作成する。建物管理システム２０は、作成した運行状況情報応答を、移動時間推定システム１００へ送信する。
建物管理システム２０は、移動時間推定システム１００が送信した運行状況情報要求を受信する。建物管理システム２０は、受信した運行状況情報要求に基づいて、運行状況情報を含む運行状況情報応答を作成する。建物管理システム２０は、作成した運行状況情報応答を、移動時間推定システム１００へ送信する。
【0045】
（ステップＳ９－１）
移動時間推定システム１００において、通信部１０２は、建物管理システム２０が送信した運行状況情報応答を受信する。取得部１０４は、通信部１０２から運行状況情報応答を取得し、取得した運行状況情報応答に含まれる運行状況情報を取得する。推定部１０８は、取得部１０４から運行状況情報を取得し、取得した運行状況情報から単位時間当たりのエレベータ利用率を計算する。
（ステップＳ１０－１）
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、エレベータ利用率、走行経路及び走行開始日時から移動時間と到着時刻を推定する。
移動時間推定システム１００において、通信部１０２は、建物管理システム２０が送信した運行状況情報応答を受信する。取得部１０４は、通信部１０２から運行状況情報応答を取得し、取得した運行状況情報応答に含まれる運行状況情報を取得する。推定部１０８は、取得部１０４から運行状況情報を取得し、取得した運行状況情報から単位時間当たりのエレベータ利用率を計算する。
（ステップＳ１０－１）
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、エレベータ利用率、走行経路及び走行開始日時から移動時間と到着時刻を推定する。
【0046】
前述した実施形態では、移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、エレベータ利用率、走行経路及び走行開始日時から移動時間と到着時刻とを推定する場合について説明したがこの例に限られない。
例えば、移動時間推定システム１００において、取得部１０４は、建物ＢＵに設置されている監視カメラ（図示なし）から得られる画像から算出される屋内の人の密度情報を取得するようにしてもよい。
推定部１０８は、取得部１０４から屋内の人の密度情報を取得し、取得した屋内の人の密度情報にさらに基づいて移動時間と到着時刻とを推定するようにしてもよい。例えば、推定部１０８は、屋内の人の密度情報に基づいて、屋内の人の密度が高くなるほど移動時間が長く、低くなるほど移動時間が短くようにする。
例えば、移動時間推定システム１００において、取得部１０４は、建物ＢＵに設置されている監視カメラ（図示なし）から得られる画像から算出される屋内の人の密度情報を取得するようにしてもよい。
推定部１０８は、取得部１０４から屋内の人の密度情報を取得し、取得した屋内の人の密度情報にさらに基づいて移動時間と到着時刻とを推定するようにしてもよい。例えば、推定部１０８は、屋内の人の密度情報に基づいて、屋内の人の密度が高くなるほど移動時間が長く、低くなるほど移動時間が短くようにする。
【0047】
例えば、移動時間推定システム１００において、取得部１０４は、建物ＢＵの入退記録から得られる建物ＢＵの利用人数情報を取得するようにしてもよい。
推定部１０８は、取得部１０４から建物ＢＵの利用人数情報を取得し、取得した建物ＢＵの利用人数情報にさらに基づいて移動時間と到着時刻とを推定するようにしてもよい。例えば、推定部１０８は、建物ＢＵの利用人数情報に基づいて、利用人数が多くなるほど移動時間が長く、少なくなるほど移動時間が短くようにする。
推定部１０８は、取得部１０４から建物ＢＵの利用人数情報を取得し、取得した建物ＢＵの利用人数情報にさらに基づいて移動時間と到着時刻とを推定するようにしてもよい。例えば、推定部１０８は、建物ＢＵの利用人数情報に基づいて、利用人数が多くなるほど移動時間が長く、少なくなるほど移動時間が短くようにする。
【0048】
例えば、移動時間推定システム１００において、取得部１０４は、建物ＢＵに設置されている監視カメラ（図示なし）から得られる画像から算出される屋内の人の密度情報及び建物ＢＵの入退記録から得られる建物ＢＵの利用人数情報を取得するようにしてもよい。
推定部１０８は、取得部１０４から屋内の人の密度情報及び建物ＢＵの利用人数情報を取得し、取得した屋内の人の密度情報及び建物ＢＵの利用人数情報にさらに基づいて移動時間と到着時刻とを推定するようにしてもよい。例えば、推定部１０８は、屋内の人の密度情報及び建物ＢＵの利用人数情報に基づいて、屋内の人の密度が高くなるほど移動時間が長く、低くなるほど移動時間が短くようにし、建物ＢＵの利用人数が多くなるほど移動時間が長く、少なくなるほど移動時間が短くようにする。
推定部１０８は、取得部１０４から屋内の人の密度情報及び建物ＢＵの利用人数情報を取得し、取得した屋内の人の密度情報及び建物ＢＵの利用人数情報にさらに基づいて移動時間と到着時刻とを推定するようにしてもよい。例えば、推定部１０８は、屋内の人の密度情報及び建物ＢＵの利用人数情報に基づいて、屋内の人の密度が高くなるほど移動時間が長く、低くなるほど移動時間が短くようにし、建物ＢＵの利用人数が多くなるほど移動時間が長く、少なくなるほど移動時間が短くようにする。
【0049】
前述した実施形態では、移動時間推定システム１００において、取得部１０４は、ロボット５０から、ロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、移動時間推定システム１００に走行経路情報及び走行開始日時情報が入力されるようにしてもよい。この場合、取得部１０４は、入力された総経路情報及び走行開始日時情報を取得する。
【0050】
本実施形態に係る移動時間推定システム１００によれば、移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報と、ロボット５０が走行する建物ＢＵに設置されたエレベータの運行状況情報とを取得する取得部１０４と、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合には運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する推定部１０８とを備える。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定できるため、エレベータを利用して自律移動するロボットの移動時間を推定できる。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定できるため、エレベータを利用して自律移動するロボットの移動時間を推定できる。
【0051】
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれない場合には走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれない場合に、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定できるため、エレベータを利用しないで自律移動するロボットの移動時間を推定できる。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれない場合に、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定できるため、エレベータを利用しないで自律移動するロボットの移動時間を推定できる。
【0052】
移動時間推定システム１００において、運行状況情報は、時間帯ごとのエレベータ利用率情報を含む。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、さらに運行状況情報に含まれる時間帯ごとのエレベータ利用率情報からロボット５０の移動時間を推定できるため、エレベータの時間帯ごとのエレベータ利用率情報から自律移動するロボットの移動時間を推定できる。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、さらに運行状況情報に含まれる時間帯ごとのエレベータ利用率情報からロボット５０の移動時間を推定できるため、エレベータの時間帯ごとのエレベータ利用率情報から自律移動するロボットの移動時間を推定できる。
【0053】
移動時間推定システム１００において、推定部１０８は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、運行状況情報から走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得したエレベータ利用率情報とエレベータの基本移動時間とに基づいてエレベータによる移動時間を推定する。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、運行状況情報から取得した走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報とエレベータの基本移動時間とに基づいて、エレベータによる移動時間を推定できる。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００は、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、運行状況情報から取得した走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報とエレベータの基本移動時間とに基づいて、エレベータによる移動時間を推定できる。
【0054】
（実施形態の変形例）
図５は、本実施形態の変形例に係る移動時間推定システム１００ａの一例を示す図である。図５には、移動時間推定システム１００ａに加え、監視部６、ロボット５０、建物管理システム２０及び学習モデル作成装置２００が示されている。移動時間推定システム１００ａ、監視部６、ロボット５０、建物管理システム２０及び学習モデル作成装置２００は、ネットワークＮＷを介して通信する。
図５は、本実施形態の変形例に係る移動時間推定システム１００ａの一例を示す図である。図５には、移動時間推定システム１００ａに加え、監視部６、ロボット５０、建物管理システム２０及び学習モデル作成装置２００が示されている。移動時間推定システム１００ａ、監視部６、ロボット５０、建物管理システム２０及び学習モデル作成装置２００は、ネットワークＮＷを介して通信する。
【0055】
学習モデル作成装置２００は、ロボット５０の走行経路情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって学習済モデルを作成する。学習モデル作成装置２００は、作成した学習済モデルを、移動時間推定システム１００ａへ送信する。
【0056】
移動時間推定システム１００ａは、ロボット５０の移動時間を推定する。移動時間推定システム１００ａは、ロボット５０の走行予約を取得する。例えば、移動時間推定システム１００ａは、ロボット５０から走行予約を取得する。移動時間推定システム１００ａは、建物管理システム２０から建物ＢＵに設置されたエレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得する。
【0057】
移動時間推定システム１００ａは、学習モデル作成装置２００が送信した学習済モデルを受信し、受信した学習済モデルを記憶し、設定する。移動時間推定システム１００ａは、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、取得部１０４が取得した運行状況情報から走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得したエレベータ利用率情報、取得部１０４が取得した走行経路情報及び走行開始日時情報と、学習済モデルとに基づいてロボット５０の移動時間を推定する。
【0058】
移動時間推定システム１００ａは、走行予約に含まれるロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれない場合には運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間及び到着時刻を推定する。
以下、学習モデル作成装置２００及び移動時間推定システム１００ａについて説明する。
以下、学習モデル作成装置２００及び移動時間推定システム１００ａについて説明する。
【0059】
（学習モデル作成装置２００）
学習モデル作成装置２００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。
学習モデル作成装置２００は、ロボット５０の走行経路情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報の組み合わせ等を入力サンプルとし、ロボット５０の移動時間を出力サンプルとした学習用データセットを用いて学習モデル（学習済モデルの元となるモデル）を訓練し、学習済モデル作成する。
学習モデル作成装置２００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。
学習モデル作成装置２００は、ロボット５０の走行経路情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報の組み合わせ等を入力サンプルとし、ロボット５０の移動時間を出力サンプルとした学習用データセットを用いて学習モデル（学習済モデルの元となるモデル）を訓練し、学習済モデル作成する。
【0060】
例えば、学習モデル作成装置２００は、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ－Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ）、ランダムフォレスト、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ）、ニューラルネットワーク等のアルゴリズムを利用して、学習済モデルを構築する。
入力サンプルとは、学習モデルの訓練時に入力層に入力されるデータである。出力サンプルとは、学習モデルの訓練時に出力層から出力される出力値と比較するための正解となるデータ（教師データ）である。
入力サンプルとは、学習モデルの訓練時に入力層に入力されるデータである。出力サンプルとは、学習モデルの訓練時に出力層から出力される出力値と比較するための正解となるデータ（教師データ）である。
【0061】
学習モデル作成装置２００は、通信部２０２、入力部２０３、受付部２０４、処理部２０６、出力部２１０及び記憶部２５０を備える。
通信部２０２は、通信モジュールによって実現される。通信部２０２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。通信部２０２は、例えば無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信する。通信部２０２は、ネットワークＮＷを介して、移動時間推定システム１００ａと通信するために必要な通信情報を保持する。
通信部２０２は、通信モジュールによって実現される。通信部２０２は、ネットワークＮＷを介して、外部の通信装置と通信する。通信部２０２は、例えば無線ＬＡＮ、ブルートゥース（登録商標）又はＬＴＥ（登録商標）などの無線通信方式で通信する。通信部２０２は、ネットワークＮＷを介して、移動時間推定システム１００ａと通信するために必要な通信情報を保持する。
【0062】
入力部２０３は、情報を入力する。一例として、入力部２０３は、キーボード及びマウスなどの操作部を有してもよい。この場合、入力部２０３は、ユーザによって当該操作部に対して行われる操作に応じた情報を入力する。他の例として、入力部２０３は、外部の装置から情報を入力してもよい。当該外部の装置は、例えば、可搬な記憶媒体であってもよい。入力部２０３には、学習用データセットが入力される。
【0063】
受付部２０４は、入力部２０３から学習用データセットを取得し、取得した学習用データセットを受け付ける。学習用データセットには、入力サンプルと出力サンプルとが含まれ、入力サンプルと出力サンプルとはペアになっている。学習用データセットは、複数のペアから構成される。
【0064】
処理部２０６は、全てのペアに対し、入力サンプルを学習モデルの入力層に入力して出力層から出力される出力値と、当該入力サンプルに対応する出力サンプル（教師データ）との誤差を算出し、誤差がなるべく小さくなるように、学習モデルパラメータを変更し（学習モデルを訓練し）、学習済モデルを作成する。
上述のように作成された学習済モデルは、出力部２１０から媒体を介して移動時間推定システム１００ａに受信され、推定部１０８ａが取得する。また、学習済モデルは、通信部２０２から移動時間推定システム１００ａに受信され、推定部１０８ａが取得する。
上述のように作成された学習済モデルは、出力部２１０から媒体を介して移動時間推定システム１００ａに受信され、推定部１０８ａが取得する。また、学習済モデルは、通信部２０２から移動時間推定システム１００ａに受信され、推定部１０８ａが取得する。
【0065】
学習モデル作成装置２００が移動時間推定システム１００ａに含まれるように構成してもよい。この場合、推定部１０８ａは、学習モデル作成装置２００から学習済モデルを取得する。以下、一例として、学習済モデルが、通信部２０２から移動時間推定システム１００ａに受信され、推定部１０８ａが取得する場合について説明を続ける。
【0066】
入力部２０３、受付部２０４、処理部２０６及び出力部２１０の全部または一部は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサが記憶部２５０に格納されたプログラムを実行することにより実現される機能部（以下、ソフトウェア機能部と称する）である。
なお、入力部２０３、受付部２０４、処理部２０６及び出力部２１０の全部または一部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡなどのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
なお、入力部２０３、受付部２０４、処理部２０６及び出力部２１０の全部または一部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡなどのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
【0067】
（移動時間推定システム１００ａ）
移動時間推定システム１００ａについて説明する。移動時間推定システム１００ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。移動時間推定システム１００ａは、通信部１０２、取得部１０４、推定部１０８ａ、出力部１１０及び記憶部１５０を含む。
移動時間推定システム１００ａについて説明する。移動時間推定システム１００ａは、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。移動時間推定システム１００ａは、通信部１０２、取得部１０４、推定部１０８ａ、出力部１１０及び記憶部１５０を含む。
【0068】
通信部１０２は、学習モデル作成装置２００が送信した学習済モデルを受信する。推定部１０８ａは、通信部１０２から学習済モデルを取得し、取得した学習済モデルを記憶し、設定する。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行予約を取得する。
推定部１０８ａは、建物管理システム２０から建物ＢＵに設置されたエレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得する。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、運行状況情報から走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得したエレベータ利用率情報、走行経路情報及び走行開始日時情報と、学習済モデルとに基づいてロボット５０の移動時間を推定する。
推定部１０８ａは、建物管理システム２０から建物ＢＵに設置されたエレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得する。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、運行状況情報から走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得したエレベータ利用率情報、走行経路情報及び走行開始日時情報と、学習済モデルとに基づいてロボット５０の移動時間を推定する。
【0069】
推定部１０８ａは、走行予約に含まれるロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれない場合には運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間及び到着時刻を推定する。
推定部１０８ａの全部または一部は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサが記憶部１５０に格納されたプログラムを実行することにより実現される機能部（以下、ソフトウェア機能部と称する）である。
なお、推定部１０８ａの全部または一部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡなどのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
推定部１０８ａの全部または一部は、例えば、ＣＰＵなどのプロセッサが記憶部１５０に格納されたプログラムを実行することにより実現される機能部（以下、ソフトウェア機能部と称する）である。
なお、推定部１０８ａの全部または一部は、ＬＳＩ、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡなどのハードウェアにより実現されてもよく、ソフトウェア機能部とハードウェアとの組み合わせによって実現されてもよい。
【0070】
（学習モデル作成装置２００の動作）
図６は、実施形態の変形例に係る学習モデル作成装置２００の動作の一例を示すフローチャートである。図６を参照して、学習モデル作成装置２００が学習済モデルを作成する処理について説明する。
（ステップＳ１－２）
入力部２０３は、学習用データセットを取得する。
（ステップＳ２－２）
受付部２０４は、入力部２０３から学習用データセットを取得し、取得した学習用データセットを受け付ける。
図６は、実施形態の変形例に係る学習モデル作成装置２００の動作の一例を示すフローチャートである。図６を参照して、学習モデル作成装置２００が学習済モデルを作成する処理について説明する。
（ステップＳ１－２）
入力部２０３は、学習用データセットを取得する。
（ステップＳ２－２）
受付部２０４は、入力部２０３から学習用データセットを取得し、取得した学習用データセットを受け付ける。
【0071】
（ステップＳ３－２）
処理部２０６は、受付部２０４から学習用データセットを取得する。処理部２０６は、学習用データセットに含まれる入力サンプルと出力サンプルとの全てのペアに対し、入力サンプルを学習モデルの入力層に入力して出力層から出力される出力値と、当該入力サンプルに対応する出力サンプル（教師データ）との誤差を算出し、誤差がなるべく小さくなるように、学習モデルのパラメータを変更し（学習モデルを訓練し）、学習済モデルを作成する。
処理部２０６は、受付部２０４から学習用データセットを取得する。処理部２０６は、学習用データセットに含まれる入力サンプルと出力サンプルとの全てのペアに対し、入力サンプルを学習モデルの入力層に入力して出力層から出力される出力値と、当該入力サンプルに対応する出力サンプル（教師データ）との誤差を算出し、誤差がなるべく小さくなるように、学習モデルのパラメータを変更し（学習モデルを訓練し）、学習済モデルを作成する。
【0072】
（ステップＳ４－２）
出力部２１０は、処理部２０６から、学習済モデルを取得する。出力部２１０は、取得した学習済モデルを出力する。例えば、出力部２１０は、通信部２０２から、移動時間推定システム１００ａに学習済モデルを出力する。
出力部２１０は、処理部２０６から、学習済モデルを取得する。出力部２１０は、取得した学習済モデルを出力する。例えば、出力部２１０は、通信部２０２から、移動時間推定システム１００ａに学習済モデルを出力する。
【0073】
（移動時間推定システム１００ａの動作）
図７は、本実施形態に係る移動時間推定システム１００ａの動作の一例を示すフローチャートである。図７を参照して、移動時間推定システム１００ａの推定部１０８ａに学習済モデルが記憶され、設定された後の動作について説明する。
図７は、本実施形態に係る移動時間推定システム１００ａの動作の一例を示すフローチャートである。図７を参照して、移動時間推定システム１００ａの推定部１０８ａに学習済モデルが記憶され、設定された後の動作について説明する。
【0074】
（ステップＳ１－３）
移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、走行予約要求を作成し、作成した走行予約要求を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、取得部１０４からの走行予約要求を、ロボット５０へ送信する。
移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、走行予約要求を作成し、作成した走行予約要求を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、取得部１０４からの走行予約要求を、ロボット５０へ送信する。
【0075】
（ステップＳ２－３）
ロボット５０において、通信部５２は、移動時間推定システム１００ａが送信した走行予約要求を受信する。作成部５４は、通信部５２から走行予約要求を取得し、取得した走行予約要求に基づいて、記憶部６０から走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。作成部５４は、ロボット５０の識別情報と、取得した走行経路情報及び走行開始日時情報とを含む走行予約応答を作成し、作成した走行予約応答を通信部５２へ出力する。通信部５２は、作成部５４が出力した走行予約応答を取得し、移動時間推定システム１００ａへ送信する。
ロボット５０において、通信部５２は、移動時間推定システム１００ａが送信した走行予約要求を受信する。作成部５４は、通信部５２から走行予約要求を取得し、取得した走行予約要求に基づいて、記憶部６０から走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。作成部５４は、ロボット５０の識別情報と、取得した走行経路情報及び走行開始日時情報とを含む走行予約応答を作成し、作成した走行予約応答を通信部５２へ出力する。通信部５２は、作成部５４が出力した走行予約応答を取得し、移動時間推定システム１００ａへ送信する。
【0076】
（ステップＳ３－３）
移動時間推定システム１００ａにおいて、通信部１０２は、ロボット５０が送信した走行予約応答を受信する。
（ステップＳ４－３）
移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、通信部１０２から走行予約応答を取得し、取得した走行予約応答に含まれるロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。
移動時間推定システム１００ａにおいて、通信部１０２は、ロボット５０が送信した走行予約応答を受信する。
（ステップＳ４－３）
移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、通信部１０２から走行予約応答を取得し、取得した走行予約応答に含まれるロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。
【0077】
（ステップＳ５－３）
移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、取得部１０４からロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれるか否かを判定する。
（ステップＳ６－３）
移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれない場合には、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する。
移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、取得部１０４からロボット５０の走行経路情報及び走行開始日時情報を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれるか否かを判定する。
（ステップＳ６－３）
移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれない場合には、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する。
【0078】
（ステップＳ７－３）
移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれる場合には、取得部１０４に、エレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得させる。取得部１０４は、運行状況情報要求を作成し、作成した運行状況情報要求を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、取得部１０４からの運行状況情報要求を、建物管理システム２０へ送信する。
移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、取得したロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれる場合には、取得部１０４に、エレベータシステムＥＬＶの運行状況情報を取得させる。取得部１０４は、運行状況情報要求を作成し、作成した運行状況情報要求を通信部１０２へ出力する。通信部１０２は、取得部１０４からの運行状況情報要求を、建物管理システム２０へ送信する。
【0079】
（ステップＳ８－３）
建物管理システム２０は、移動時間推定システム１００ａが送信した運行状況情報要求を受信する。建物管理システム２０は、受信した運行状況情報要求に基づいて、運行状況情報を含む運行状況情報応答を作成する。建物管理システム２０は、作成した運行状況情報応答を、移動時間推定システム１００ａへ送信する。
建物管理システム２０は、移動時間推定システム１００ａが送信した運行状況情報要求を受信する。建物管理システム２０は、受信した運行状況情報要求に基づいて、運行状況情報を含む運行状況情報応答を作成する。建物管理システム２０は、作成した運行状況情報応答を、移動時間推定システム１００ａへ送信する。
【0080】
（ステップＳ９－１）
移動時間推定システム１００ａにおいて、通信部１０２は、建物管理システム２０が送信した運行状況情報応答を受信する。取得部１０４は、通信部１０２から運行状況情報応答を取得し、取得した運行状況情報応答に含まれる運行状況情報を取得する。推定部１０８ａは、取得部１０４から運行状況情報を取得し、取得した運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報から単位時間当たりのエレベータ利用率を計算する。
移動時間推定システム１００ａにおいて、通信部１０２は、建物管理システム２０が送信した運行状況情報応答を受信する。取得部１０４は、通信部１０２から運行状況情報応答を取得し、取得した運行状況情報応答に含まれる運行状況情報を取得する。推定部１０８ａは、取得部１０４から運行状況情報を取得し、取得した運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報から単位時間当たりのエレベータ利用率を計算する。
【0081】
（ステップＳ１０－１）
移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、エレベータ利用率情報、走行経路情報及び走行開始日時情報と、学習済モデルとに基づいてロボット５０の移動時間を推定する。
移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、エレベータ利用率情報、走行経路情報及び走行開始日時情報と、学習済モデルとに基づいてロボット５０の移動時間を推定する。
【0082】
前述した実施形態では、移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報にエレベータシステムＥＬＶによる移動が含まれない場合には、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する場合について説明したがこの例に限られない。
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報及びロボット５０の走行開始日時情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定するようにしてもよい。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報及びロボット５０の走行開始日時情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得するようにしてもよい。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定するようにしてもよい。
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報及びロボット５０の走行開始日時情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定するようにしてもよい。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報及びロボット５０の走行開始日時情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得するようにしてもよい。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定するようにしてもよい。
【0083】
前述した実施形態では、移動時間推定システム１００ａにおいて、推定部１０８ａは、エレベータ利用率情報、走行経路情報及び走行開始日時情報と、学習済モデルとに基づいてロボット５０の移動時間を推定する場合について説明したがこの例に限られない。
例えば、移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、建物ＢＵに設置されている監視カメラ（図示なし）から得られる画像から算出される屋内の人の密度情報を取得するようにしてもよい。推定部１０８ａは、取得部１０４から屋内の人の密度情報を取得し、取得した屋内の人の密度情報にさらに基づいてロボット５０の移動時間を推定するようにしてもよい。
例えば、移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、建物ＢＵに設置されている監視カメラ（図示なし）から得られる画像から算出される屋内の人の密度情報を取得するようにしてもよい。推定部１０８ａは、取得部１０４から屋内の人の密度情報を取得し、取得した屋内の人の密度情報にさらに基づいてロボット５０の移動時間を推定するようにしてもよい。
【0084】
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、屋内の人の密度情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定する。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、屋内の人の密度情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定する。
【0085】
例えば、移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、建物ＢＵの入退記録から得られる建物ＢＵの利用人数情報を取得するようにしてもよい。推定部１０８ａは、取得部１０４から建物ＢＵの利用人数情報を取得し、取得した建物ＢＵの利用人数情報にさらに基づいてロボット５０の移動時間を推定するようにしてもよい。
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、建物ＢＵの利用人数情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定する。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、建物ＢＵの利用人数情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定する。
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、建物ＢＵの利用人数情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定する。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、建物ＢＵの利用人数情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定する。
【0086】
例えば、移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、走行中の特定ポイント通過時間情報を取得するようにしてもよい。推定部１０８ａは、取得部１０４から走行中の特定ポイント通過時間情報を取得し、取得した走行中の特定ポイント通過時間情報にさらに基づいてロボット５０の移動時間を推定するようにしてもよい。
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、走行中の特定ポイント通過時間情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定する。
推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、走行中の特定ポイント通過時間情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定する。
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、走行中の特定ポイント通過時間情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定する。
推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、走行中の特定ポイント通過時間情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定する。
【0087】
例えば、移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、エレベータ待ち時間情報を取得するようにしてもよい。推定部１０８ａは、取得部１０４からエレベータ待ち時間情報を取得し、取得した走行中のエレベータ待ち時間情報にさらに基づいてロボット５０の移動時間を推定するようにしてもよい。
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、エレベータ待ち時間情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定する。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、エレベータ待ち時間情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定する。
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、エレベータ待ち時間情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定する。推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、エレベータ待ち時間情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定する。
【0088】
例えば、移動時間推定システム１００ａにおいて、取得部１０４は、屋内の人の密度情報、建物ＢＵの利用人数情報、走行中の特定ポイント通過時間情報及びエレベータ待ち時間情報のうち少なくとも一つを取得するようにしてもよい。
推定部１０８ａは、取得部１０４から屋内の人の密度情報、建物ＢＵの利用人数情報、走行中の特定ポイント通過時間情報及びエレベータ待ち時間情報のうち少なくとも一つを取得し、取得した屋内の人の密度情報、建物ＢＵの利用人数情報、走行中の特定ポイント通過時間情報及びエレベータ待ち時間情報のうち少なくとも一つにさらに基づいてロボット５０の移動時間を推定するようにしてもよい。
推定部１０８ａは、取得部１０４から屋内の人の密度情報、建物ＢＵの利用人数情報、走行中の特定ポイント通過時間情報及びエレベータ待ち時間情報のうち少なくとも一つを取得し、取得した屋内の人の密度情報、建物ＢＵの利用人数情報、走行中の特定ポイント通過時間情報及びエレベータ待ち時間情報のうち少なくとも一つにさらに基づいてロボット５０の移動時間を推定するようにしてもよい。
【0089】
例えば、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、屋内の人の密度情報、建物ＢＵの利用人数情報、走行中の特定ポイント通過時間情報及びエレベータ待ち時間情報のうち少なくとも一つ、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習することによって作成された学習済モデルを記憶し、設定する。
推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、屋内の人の密度情報、建物ＢＵの利用人数情報、走行中の特定ポイント通過時間情報及びエレベータ待ち時間情報のうち少なくとも一つ、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定する。
推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、屋内の人の密度情報、建物ＢＵの利用人数情報、走行中の特定ポイント通過時間情報及びエレベータ待ち時間情報のうち少なくとも一つ、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を、学習済モデルに入力し、学習済モデルが出力したロボット５０の移動時間を取得する。推定部１０８ａは、取得したロボット５０の移動時間と走行開示日時とから到着時刻を推定する。
【0090】
実施形態の変形例に係る移動時間推定システム１００ａによれば、移動時間推定システム１００において、推定部１０８ａは、ロボット５０の走行経路情報、ロボット５０の走行開始日時情報及び走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報と、ロボット５０の移動時間との関係を機械学習しており、ロボット５０の走行経路情報にエレベータによる移動が含まれる場合に、取得部１０４が取得した運行状況情報から走行開始日時情報に対応するエレベータ利用率情報を取得し、取得したエレベータ利用率情報、取得部１０４が取得した走行経路情報、走行開始日時情報及び当該機械学習の結果に基づいてロボット５０の移動時間を推定する。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００ａは、エレベータ利用率情報、走行経路情報、走行開始日時情報及び機械学習の結果に基づいてロボット５０の移動時間を推定できるため、運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する場合と比較して、機械学習の結果を利用することにより推定精度をさらに向上できる。移動時間推定システム１００ａは、自律移動ロボットの作業計画及び、例えばＤＸコア（登録商標）等の建物管理システムへの適用が期待される。
このように構成することによって、移動時間推定システム１００ａは、エレベータ利用率情報、走行経路情報、走行開始日時情報及び機械学習の結果に基づいてロボット５０の移動時間を推定できるため、運行状況情報、走行経路情報及び走行開始日時情報からロボット５０の移動時間を推定する場合と比較して、機械学習の結果を利用することにより推定精度をさらに向上できる。移動時間推定システム１００ａは、自律移動ロボットの作業計画及び、例えばＤＸコア（登録商標）等の建物管理システムへの適用が期待される。
【0091】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。例えば、上述した各装置の機能を実現するためのコンピュータ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、実行するようにしてもよい。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であってもよい。
【0092】
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、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ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（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ））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良い。
【0093】
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）であっても良い。
【符号の説明】
【0094】
１…インターフェイス部、２…エレベータ制御部、３…伝送装置、４…伝送装置、６…監視部、１０…エレベータかご、１１…昇降路、１２…信号線、１３…信号線、２０…建物管理システム、５０…ロボット、５２…通信部、５３…センサ、５４…作成部、５５…位置推定部、５６…制御部、５７…駆動装置、６０…記憶部、１００、１００ａ…移動時間推定システム、１０２…通信部、１０４…取得部、１０８、１０８ａ…推定部、１１０…出力部、１５０…記憶部、２００…学習モデル作成装置、２０２…通信部、２０３…入力部、２０４…受付部、２０６…処理部、２１０…出力部、２５０…記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】