特開 2024-164543 人物位置特定システム、テレプレゼンスロボット運用管理装置、テレプレゼンスロボット運用管理方法、およびプログラム

(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】P2024164543

(43)【公開日】2024-11-27

(54)【発明の名称】人物位置特定システム、テレプレゼンスロボット運用管理装置、テレプレゼンスロボット運用管理方法、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/70 20170101AFI20241120BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20241120BHJP

   G06T 7/174 20170101ALI20241120BHJP

   G06T 7/60 20170101ALI20241120BHJP

【ＦＩ】

G06T7/70 A

G06T7/00 660B

G06T7/174

G06T7/60 150S

G06T7/60 180B

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023080105

(22)【出願日】2023-05-15

【公序良俗違反の表示】

（特許庁注：以下のものは登録商標）

１．ＪＡＶＡ

２．ＰＹＴＨＯＮ

(71)【出願人】

【識別番号】000003193

【氏名又は名称】ＴＯＰＰＡＮホールディングス株式会社

(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】100139686

【弁理士】

【氏名又は名称】鈴木 史朗

(74)【代理人】

【識別番号】100169764

【弁理士】

【氏名又は名称】清水 雄一郎

(74)【代理人】

【識別番号】100147267

【弁理士】

【氏名又は名称】大槻 真紀子

(72)【発明者】

【氏名】深田 隆之

(72)【発明者】

【氏名】森本 哲郎

(72)【発明者】

【氏名】杉本 幸一

(72)【発明者】

【氏名】米山 茂信

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096BA20

5L096CA02

5L096DA04

5L096FA02

5L096FA66

5L096HA05

(57)【要約】

【課題】人物の位置を特定できない領域を、従来よりも減らすことができる人物位置特定システムを提供すること。
【解決手段】環境形状計測センサを備え、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットと、テレプレゼンスロボット運用管理装置とを備え、テレプレゼンスロボット運用管理装置は、環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、テレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部を備える、人物位置特定システム。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

環境形状計測センサを備え、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットと、
テレプレゼンスロボット運用管理装置と
を備え、
前記テレプレゼンスロボット運用管理装置は、
前記環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、前記テレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部
を備える、人物位置特定システム。

【請求項2】

前記環境表示部は、前記予め決められたマークの色を、前記テレプレゼンスロボットから前記計測情報が示す位置までの距離に応じたものとする、請求項１に記載の人物位置特定システム。

【請求項3】

前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの各々は、カメラを備え、
前記運用管理装置は、
前記カメラが撮影した画像のうち、同じ人物が検出された画像を、前記１つまたは複数のロボットの各々から１つ選択し、１つの列に並べて表示させる検出人物表示部
を備える、請求項１に記載の人物位置特定システム。

【請求項4】

前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの各々は、カメラを備え、
前記運用管理装置は、
前記カメラが撮影した画像から検出された人物が、予め登録されたホワイトリストに含まれていない、または予め登録されたブラックリストに含まれているときに、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットのいずれかに、前記検出された人物を追跡させるロボット制御部
を備える、請求項１に記載の人物位置特定システム。

【請求項5】

移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットが備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部
を備える、テレプレゼンスロボット運用管理装置。

【請求項6】

移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットが備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得するステップと、
前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させるステップと
を有する、テレプレゼンスロボット運用管理方法。

【請求項7】

コンピュータを、
移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットが備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部
として機能させるためのプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、人物位置特定システム、テレプレゼンスロボット運用管理装置、テレプレゼンスロボット運用管理方法、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

屋内施設内を移動している人物の位置を特定する方法として、例えば、屋内施設の天井や壁に設置された監視ビデオカメラを用いる方法がある。特定の人物が監視ビデオカメラの視野内を横切ったときに、監視ビデオカメラによりその人物が撮影されるため、その人物は撮影された監視ビデオカメラの傍に居たと監視者は判断できる。更に、屋内施設内を移動している人物の位置を特定する方法として、ビーコンとスマートフォンを連動させる方式が知られている。ビーコンは屋内施設の天井や壁に設置されており、ビーコンが発信する電波をスマートフォンがキャッチすることによって、スマートフォンを所持する人物の位置が特定される。

【0003】

特許文献１には、この様な屋内施設における複数カメラ監視システムが開示されている。特許文献１の複数カメラ監視システムは、各カメラ間のカメラ視野の重複量に応じたフィードバックをすることで、カメラ視野の重複量が少なくなるような複数カメラの配置を実現する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１１－１１４５８０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、上述の複数カメラ監視システムにおいては、複数カメラが固定的に設置されているため、これらのカメラのカメラ視野の死角が重複している場合など、人物の位置を特定できない場所ができてしまうことがあるという問題がある。

【0006】

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、人物の位置を特定できない領域を、従来よりも減らすことができる人物位置特定システム、テレプレゼンスロボット運用管理装置、テレプレゼンスロボット運用管理方法、およびプログラムを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

この発明は上述した課題を解決するためになされたもので、本発明の一態様は、環境形状計測センサを備え、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットと、テレプレゼンスロボット運用管理装置とを備え、前記テレプレゼンスロボット運用管理装置は、前記環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、前記テレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部を備える、人物位置特定システムである。

【0008】

また、本発明の他の一態様は、上述した人物位置特定システムであって、前記環境表示部は、前記予め決められたマークの色を、前記テレプレゼンスロボットから前記計測情報が示す位置までの距離に応じたものとする。

【0009】

また、本発明の他の一態様は、上述した人物位置特定システムであって、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの各々は、カメラを備え、前記運用管理装置は、前記カメラが撮影した画像のうち、同じ人物が検出された画像を、前記１つまたは複数のロボットの各々から１つ選択し、１つの列に並べて表示させる検出人物表示部を備える。

【0010】

また、本発明の他の一態様は、上述した人物位置特定システムであって、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの各々は、カメラを備え、前記運用管理装置は、前記カメラが撮影した画像から検出された人物が、予め登録されたホワイトリストに含まれていない、または予め登録されたブラックリストに含まれているときに、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットのいずれかに、前記検出された人物を追跡させるロボット制御部を備える。

【0011】

また、本発明の他の一態様は、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットが備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部を備える、テレプレゼンスロボット運用管理装置である。

【0012】

また、本発明の他の一態様は、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットが備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得するステップと、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させるステップとを有する、テレプレゼンスロボット運用管理方法である。

【0013】

また、本発明の他の一態様は、コンピュータを、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットが備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部として機能させるためのプログラムである。

【発明の効果】

【0014】

この発明によれば、人物位置特定システム、テレプレゼンスロボット運用管理装置、テレプレゼンスロボット運用管理方法、およびプログラムは、人物の位置を特定できない領域を、従来よりも減らすことができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】この発明の一実施形態による人物位置特定システム１０の構成を示す模式図である。

【図2】同実施形態における記憶部９００が保存する画像の例（その１）を示す図である。

【図3】同実施形態における記憶部９００が保存する画像の例（その２）を示す図である。

【図4】同実施形態における記憶部９００が保存する画像の例（その３）を示す図である。

【図5】同実施形態における記憶部９００が保存する画像の例（その４）を示す図である。

【図6】同実施形態における記憶部９００が保存する画像の例（その５）を示す図である。

【図7】同実施形態におけるテレプレゼンスロボット運用管理装置２００の構成を示す概略ブロック図である。

【図8】同実施形態における環境表示部３０２による表示例を示す図である。

【図9】同実施形態におけるテレプレゼンスロボットが備えるビデオカメラで撮影された画像例を示す図である。

【図10】同実施形態における電子ディスプレイ３００に表示される画面ＵＩの例を示す図である。

【図11】同実施形態における人物位置特定システム１０の動作を説明するフローチャートである。

【図12】同実施形態における環境表示部３０２の動作を説明するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態について説明する。図１は、この発明の一実施形態による人物位置特定システム１０の構成を示す模式図である。人物位置特定システム１０は、１つまたは複数のテレプレゼンスロボット１００、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００、電子ディスプレイ３００、情報通信網４００、画像入力サーバ５００、画像認識サーバ６００、画像切り出しサーバ７００、画像出力サーバ８００、記憶部９００を備える。

【0017】

人物位置特定システム１０が備える各装置は、１つまたは複数のコンピュータがプログラムを読み込み実行することで実現されてもよい。該プログラムは、一般にコンピュータに読み込ませるプログラミング言語で作成された０と１の機械語である。機械語のプログラミング言語としては、人物位置特定システム１０を構築できるものであれば種類を限定しないが、例えば、Ｂａｓｉｃ、Ｖｉｓｕａｌ－Ｂａｓｉｃ、Ｆｏｒｔｒａｎ、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｖｉｓｕａｌ－Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ｊａｖａ、Ｂａｓｈ，Ｐｙｔｈｏｎ、ＭＡＴＬＡＢ（登録商標）等、あるいはこれらの組み合わせであっても良い。

【0018】

テレプレゼンスロボット１００は、ビデオカメラ（カメラ）、環境形状計測センサ、移動手段を備える。テレプレゼンスロボット１００は、移動手段として、例えば、走行するための車輪を備えていてもよい。車輪は動力源に繋がっており、動力源が発生する動力によって車輪に力を伝える。動力源としては、電磁石モーターが好適で、例えば、ＤＣモーター、ブラシレスＤＣモーター、ステッピングモーター、サーボモーター、誘導モーター、ＰＭモーター、ＡＣモーター、インホイールモーターおよび超音波モーター等が挙げられる。内燃機関も動力源として使用できる。車輪の数と設置位置はテレプレゼンスロボット１００が安定に走行できる数と位置であれば特に限定しない。テレプレゼンスロボット１００の移動は、無線通信で遠隔制御が可能である。テレプレゼンスロボット１００と、テレプレゼンスロボット１００を遠隔制御するテレプレゼンスロボット運用管理装置２００との間の無線通信の手段は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、第３世代、第４世代、第５世代などの移動通信システム、およびＬＰＷＡ（Ｌｏｗ Ｐｏｗｅｒ Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ）等のいずれであってもよい。

【0019】

テレプレゼンスロボット１００が備えるビデオカメラは、電子的な撮像素子を備えたものであれば何でも良く、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅｓ）やＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｃｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）等を搭載したビデオカメラであってもよい。画像認識技術の利用のために、該ビデオカメラのカメラパラメータは事前に取得され、画像認識サーバ６００などにおいて画像認識技術に活用されてもよい。画像認識技術を使用する方法としては、カメラパラメータが既知であることを前提として次の１あるいは２が知られている：１．予め撮影しておいた対象人物のテスト画像においてスケール差や画像中心の位置から対象人物の体形を知る方法、２．ストラクチャーフロムモーション（Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎ、略称ＳｆＭ）から対象人物の体形を知る方法。対象人物の体形には、身長、胴幅等が含まれる。また、該ビデオカメラで撮影した画像は静止画あるいは動画が利用できるが、動画の場合は少しずつシーンの異なる静止画の連続的な流れで形成されているので、そのなかの任意の１枚以上の静止画を使うことができる。該ビデオカメラは、Ｗｅｂビデオカメラでも、Ｗｅｂビデオカメラとは別に設置する一眼レフビデオカメラでもよいが、例えば、画質、重量、サイズおよび価格の観点で適宜選択することが好ましい。

【0020】

テレプレゼンスロボット１００が備える環境形状計測センサは、テレプレゼンスロボット１００のＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）技術を実現するために使用される。ＳＬＡＭとは、環境形状計測センサを用いて取得したテレプレゼンスロボット１００の周囲の地図を作成しながら、同時に、テレプレゼンスロボット１００の現在の位置情報を推定する方法のことで、テレプレゼンスロボット１００が走行することで新たな計測領域を拡大させながら全体の地図を完成させる手法である。ＳＬＡＭを計算する手法としては、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）やＮＤＴ（Ｎｏｒｍａｌ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｓ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）等のスキャンマッチング法、ベイズフィルター法が挙げられ、何れの手法も本実施形態に使用できる。環境形状計測センサとしては、光線、電波、超音波のいずれを用いたセンサであってもよい。例えば、レーザーレンジスキャナーを用いたＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）センサ、ミリ波を用いたミリ波レーダ、超音波を用いた超音波センサ等、あるいはこれらを組み合わせたセンサが好適に使える。

【0021】

環境形状計測センサは、建物の内部形状を計測するのみならず、テレプレゼンスロボット１００の近辺を移動する人物に対しても応答する。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、環境形状計測センサの検出結果を用いて、テレプレゼンスロボット１００と人物との位置関係（距離）を特定することができる。また、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００が表示するテレプレゼンスロボット１００が備えるビデオカメラからの画像をオペレータ（人間）が確認しながらテレプレゼンスロボット運用管理装置２００を介してテレプレゼンスロボット１００を手動走行させても良い。また、オペレータが指定したスタート地点からゴール地点までの経路を、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００が、Ａ＊等の経路探索アルゴリズムを用いて決定し、決定した経路に従い自動でテレプレゼンスロボット１００を走行させてもよい。また、これら手動走行と自動走行が併用されてもよい。

【0022】

情報通信網４００は、インターネット回線網を含んでもよい。ローカルサーバ領域とリモートサーバ領域は情報通信網４００を介して通信を行う。情報通信網４００の回線網は、有線であっても無線であっても、その両方の併用でも構わない。

【0023】

画像入力サーバ５００は、テレプレゼンスロボット１００のビデオカメラが撮影した人物の画像を、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００を介して入力し、記憶部９００に書き込ませて保存する。画像入力サーバ５００は、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００と情報通信網４００を介して、通信接続されているが、有線通信による接続であってもよいし、無線通信による接続であってもよい。

【0024】

画像認識サーバ６００は、記憶部９００に保存された画像中の人物を認識するアルゴリズムを搭載したサーバである。人物の認識対象としては様々あり、例えば、顔、背丈、身体の骨格、歩く姿勢や歩幅、人物の服装の柄や色、トップスの位置やボトムスの位置関係、人物が所持するアクセサリーやバッグ等の装飾品の有無等、あるいはこれらを組み合わせた情報を利用して、画像認識サーバ６００は、人物（個人）を認識（識別）する。人物を認識するアルゴリズムとしては一般的なものが利用でき、例えば、ＹＯＬＯ（Ｙｏｕ Ｏｎｌｙ Ｌｏｏｋ Ｏｎｃｅ）、Ｒ－ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＳＳＤ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｈｏｔ Ｍｕｌｔｉｂｏｘ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）、ＤＥＴＲ（Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ）、ＤＣＮ（Ｄｅｆｏｒｍｅｄ Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ）、ＨＯＧ（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ ｏｆ Ｏｒｉｅｎｔｅｄ Ｇｒａｄｉｅｎｔ）等が利用できる。画像認識サーバ６００は、人物を画像認識した際に、画像に画像を取得した日時をデジタルタイムスタンプすることが好ましい。

【0025】

画像切り出しサーバ７００は、記憶部９００に保存された画像から認識された人物の特定部分（例えば、認識対象部分）だけを四角形に切り出して抽出する。画像切り出しサーバ７００は、撮影画像の全体ではなく特定部分だけを切り出すことで余分な画像部分を削除し情報量を少なくする。その結果、後段における情報通信網４００の通信遅延を少なくし、人物位置の特定におけるリアルタイム性を向上させる役割を担う。より一層人物位置の特定のためのリアルタイム性を向上させたい場合には、画像入力サーバ５００、および画像切り出しサーバ７００の後段に画像圧縮サーバを入れても良い。その場合は、更に画像圧縮サーバの後段に画像復号化サーバを入れ、画像復号化サーバにおいて予め与えられた復号キーを使って圧縮された画像データの暗号を解除し、元の画像に復号する。

【0026】

画像出力サーバ８００は、画像切り出しサーバ７００が出力した切り出し画像を記憶部９００から読み出し、情報通信網４００を介して、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００に送信する。

【0027】

記憶部９００は、テレプレゼンスロボット１００のビデオカメラが撮影した画像、画像切り出しサーバ７００による切り出し画像を保存し、画像認識サーバ６００、画像出力サーバ８００に提供する。記憶部９００は、ローカルサーバ領域およびリモートサーバ領域の両方に設置されてもよい。記憶部９００として、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、不揮発性メモリ等が用いられてもよい。

【0028】

図２から図６は、本実施形態における記憶部９００が保存する画像の例を示す図である。図２は、テレプレゼンスロボット１００のビデオカメラが撮影した画像、すなわち画像入力サーバ５００が記憶部９００に保存させた画像の例である。図３から図６の各々は、画像切り出しサーバ７００による切り出し画像の例である。図３から図６では特定部分が、人物の服装である場合を例としたが、服装でなく、認識対象と同様に、顔、全身、服装、装飾品等であってもよい。

【0029】

画像入力サーバ５００はテレプレゼンスロボット１００が置かれる場所と同じ敷地内に設置され、一方、画像認識サーバ６００、画像切り出しサーバ７００、画像出力サーバ８００、および記憶部９００は、いわゆるクラウドと呼ばれる、テレプレゼンスロボット１００が置かれる敷地（ローカルサーバ領域）から離れた場所（リモートサーバ領域）に設置されてもよい。クラウドを展開するサービスとしては、ＡＷＳ（登録商標）（アマゾン（登録商標）提供）、Ａｚｕｒｅ（登録商標）（マイクロソフト（登録商標）提供）、ＧＣＰ（登録商標）（グーグル（登録商標）提供）等があるが、いずれであってもよい。

【0030】

画像認識サーバ６００が、人物認識を実施するために、予め多数の人物画像を画像認識サーバ６００に学習させておいてもよい。学習させる人物画像（訓練データ）は、１枚以上の人物画像であることが好ましい。特に、画像認識率を向上させるために、学習させる人物画像は、人物の正面画像を含んでいてもよいし、人物の正面画像と側面画像の２枚の組み合わせを含んでいてもよいし、人物の正面画像、側面画像および背面画像の３枚の組み合わせを含んでいてもよい。

【0031】

同様に、テストデータ（学習済みモデルの汎化性を評価するデータ）は、１枚以上の人物画像が好ましい。特に、画像認識率を向上させるために、テストデータは、人物の正面画像を含んでいてもよいし、人物の正面画像と側面画像の２枚の組み合わせを含んでいてもよいし、人物の正面画像、側面画像および背面画像の３枚の組み合わせを含んでいてもよい。

【0032】

電子ディスプレイ３００は、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００が画像出力サーバ８００から受信した切り出し画像を表示する。電子ディスプレイ３００の設置場所は、ローカルサーバ領域、リモートサーバ領域のどちらかの場所、あるいは両方の場所に設置することができ、用途に合わせて適宜選択すれば良い。電子ディスプレイ３００は、電子的な光学素子を備えたものであれば何でも良く、特に、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（ＯＬＥＤ）ディスプレイ、ミニＬＥＤディスプレイ、マイクロＬＥＤディスプレイ等が利用できる。また、電子ディスプレイ３００は、画像表示専用のモニター装置を用いても、ノート型パソコンやタブレット端末、スマートフォン等の電子ディスプレイを用いても良い。

【0033】

テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、テレプレゼンスロボット１００と連携して用いられ、テレプレゼンスロボット１００の稼働状況を表示したり、テレプレゼンスロボット１００を遠隔制御したりする。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、電子ディスプレイを備えた情報処理端末であってもよい。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、例えば、デスクトップ型コンピュータ、ノート型コンピュータ、タブレット端末、およびスマートフォンであってもよい。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００の監視用表示機能による表示内容は、テレプレゼンスロボット１００の現在位置や向き、テレプレゼンスロボット１００が備えるビデオカメラの向き、走行経路と軌跡、走行速度、バッテリー残量、およびテレプレゼンスロボット１００が備えるビデオカメラが撮影した映像等である。また、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００のテレプレゼンスロボット操縦用機能による制御内容は、テレプレゼンスロボット１００の走行速度と向き、テレプレゼンスロボット１００が備えるビデオカメラの上下左右の向き等である。これらの制御内容は、オペレータにより直接指定されたものであってもよいし、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００による自動制御であってもよい。また、テレプレゼンスロボット１００は、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００により指定された経路の情報などに基づき、自律的に走行してもよい。

【0034】

図７は、本実施形態におけるテレプレゼンスロボット運用管理装置２００の構成を示す概略ブロック図である。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、通信部３０１、環境表示部３０２、ロボット制御部３０３、検出人物表示部３０４を備える。通信部３０１は、テレプレゼンスロボット１００との通信、情報通信網４００を介した他装置との通信を行う。

【0035】

環境表示部３０２は、テレプレゼンスロボット１００が備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、テレプレゼンスロボット１００の周囲を含む背景地図（マップ）の該計測情報が示す位置に、図８に示す通り十字を表示させる。ここでは、予め決められたマークとして、十字を用いているが、三角、丸、四角、星形など、どのようなマークであってもよい。環境表示部３０２は、十字の色を、テレプレゼンスロボット１００から計測情報が示す位置までの距離に応じたものとしてもよい。例えば、環境表示部３０２は、該距離が１ｍ未満の場合は、十字の色を赤色とし、１ｍ以上、３ｍ未満の場合は、橙色とし、３ｍ以上の場合は、水色としてもよい。環境表示部３０２は、図９に示す通り、さらに、テレプレゼンスロボット１００のビデオカメラが撮影した画像を表示してもよい。これらを見ることで、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００のオペレータは、ビデオカメラが撮影した画像中の人物の位置を容易に把握することができる。

【0036】

ロボット制御部３０３は、テレプレゼンスロボット１００のビデオカメラが撮影した画像から検出された人物が、ホワイトリストに登録されていない、またはブラックリストに登録されているときに、１つまたは複数のテレプレゼンスロボット１００のいずれかに、検出された人物を追跡させる。ホワイトリストおよびブラックリストは、予め画像認識サーバ６００に学習された登録画像に対応する人物のリストであってもよい。テレプレゼンスロボット１００は、人物を追跡する際に、ビデオカメラで人物を撮影し続けるように、自動走行するようにしてもよい。

【0037】

検出人物表示部３０４は、図１０に示すように、テレプレゼンスロボット１００のビデオカメラが撮影した画像のうち、同じ人物が検出された画像を、１つまたは複数のテレプレゼンスロボット１００の各々から少なくとも１つ選択し、１つの列に並べて表示させる。

【0038】

環境表示部３０２は、ＶＲ（Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔｙ）やＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）、あるいはＢＩＭ（Ｂｕｉｌｄｉｎｇ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌｉｎｇ）等によって実空間の寸法に合わせて描画された仮想空間の背景地図のデータを記憶しており、該背景地図（マップ）を表示してもよい。この背景地図は、予めスケーリングされているため、背景地図上の２点間の距離（水平距離、垂直距離）を知ることができる。環境表示部３０２は、この背景地図にテレプレゼンスロボット１００の現在位置・向きを示すアイコン、およびテレプレゼンスロボット１００が備えるビデオカメラの向きを示すアイコンを重畳してもよい。これにより、テレプレゼンスロボット１００の現在位置と人物の距離を、オペレータが確認し易くできる。

【0039】

背景地図は、スケーリングされているため、背景地図上で環境形状計測センサを備えた仮想テレプレゼンスロボットを走行させることによって、環境形状地図を取得することができる。あるいは、実物の環境中を実物の環境形状計測センサを備えた実物のテレプレゼンスロボット１００を走行させることによって、環境形状地図を取得こともできる。環境形状地図を取得することによってＳＬＡＭを用いながら環境中でテレプレゼンスロボット１００を自在に走行させることが可能になる。

【0040】

環境表示部３０２は、環境形状地図と背景地図を重畳して表示してもよい。環境形状地図は十字で物体を表示するため、その物体が固定物体である場合、どのような形状であるか判断ができないが、背景地図はＶＲやＣＡＤ、あるいはＢＩＭによって固定物体の形状を表現しているため、固定物体が何であるか可視化されており、判別が付き易いメリットが生じる。

【0041】

テレプレゼンスロボット１００が備える環境形状計測センサが検知した物体がテレプレゼンスロボット１００からどのくらい離れているかを可視化するために、環境表示部３０２は、検知した対象物を距離別に色で区分することが好ましい。図８は、本実施形態における環境表示部３０２による表示例を示す図である。図８において、テレプレゼンスロボット１００の形状ＴＲが環境表示部３０２に表示されており、テレプレゼンスロボット１００から遠く離れた位置にある物体を水色の十字ＣＲ１で、或る程度テレプレゼンスロボット１００に近い位置にある物体を橙色の十字ＣＲ２で、橙色の物体より更に近い位置にある物体を赤色の十字ＣＲ３で表示している。テレプレゼンスロボット１００と物体と位置関係が一目瞭然になって好ましい。

【0042】

環境形状計測センサが検知した物体が固定物体であった場合、環境形状地図上で、あるいは背景地図上で十字は移動せず、ずっとその位置にあり続ける。一方、環境形状計測センサが検知した物体が移動物体であった場合、環境形状地図上で、あるいは背景地図上で十字が移動するため、その移動物体は人物である可能性が高い。そこで、環境表示部３０２は、特定した移動物体（人物）の位置を人型で再現した仮想人物を表示するようにしてもよい。人型ではなく、三角形など、十字とは異なるマークであり、移動物体であることを示す、予め決められたマークを用いるようにしてもよい。これにより、環境形状計測センサが検出したものが、固定物体であるか人物（移動物体）であるかを、オペレータが識別し易くなる。

【0043】

図１０は、本実施形態における電子ディスプレイ３００に表示される画面ＵＩ（Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）の例を示す図である。図１０の画面Ｇ１は、検出人物表示部３０４が、電子ディスプレイ３００に表示させる画面ＵＩの例である。画面Ｇ１は、５台のテレプレゼンスロボットＡ～Ｅで３人の人物Ａ～Ｃを表示する画面としたが、テレプレゼンスロボットと人物の数はこれに限らず、用途によって所望の数とすることができる。また、認識対象としては、例として、人物の服装としたが、前述の通り認識対象は人物の服装だけとは限らない。

【0044】

画面Ｇ１の中央部にはテレプレゼンスロボット１００のビデオカメラで撮影された画像から、人物の服装を中心に画像が切り取られたものが、格子状に表示されている。切り取られた画像の各々は、画像認識サーバ６００により人物が認識され、画像切り出しサーバ７００による切り出し画像である。これらの切り出し画像には、テレプレゼンスロボット１００が備えるビデオカメラで撮影・取得した画像の年月日および時刻がデジタルスタンプによって打刻表示される。画面上部には、撮影したテレプレゼンスロボット１００の名称、あるいは識別情報（ＩＤ）が付記されており、対応する縦一列の切り出し画像が、いずれのテレプレゼンスロボット１００により撮影されたものであるかを示している。更に、画面左部には、服装認識された人物の識別情報が付記されて、対応する横一列の切り出し画像が、いずれの人物が検出（認識、識別）された画像かを区別する。画面右部には、人物の認識率が表示される。なお、画面Ｇ１は、あくまで一例であって、これに類似する画面ＵＩが採用されてもよい。

【0045】

図１１は、本実施形態における人物位置特定システム１０の動作を説明するフローチャートである。まず、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、テレプレゼンスロボット１００のビデオカメラを用いて、人物の登録画像を撮影する（ステップＳａ１）。なお、撮影に用いるカメラは、携帯可能な汎用の小型カメラであってもよいし、天井、壁などに固定的に設置されるような大型カメラであってもよい。

【0046】

テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、ステップＳａ１で撮影した登録画像を、画像認識サーバ６００に学習させる（ステップＳａ２）。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、テレプレゼンスロボット１００に巡回を開始させる（ステップＳａ３）。テレプレゼンスロボット１００は、巡回中にビデオカメラで人物を撮影する（ステップＳａ４）。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、ステップＳａ４で撮影された画像を、テレプレゼンスロボット１００から取得し、画像入力サーバ５００に送信する（ステップＳａ５）。なお、送信される画像には、人物が写っていないものが含まれてもよいし、人物が写っているもののみでもよい。人物が写っているもののみが送信される場合は、テレプレゼンスロボット１００またはテレプレゼンスロボット運用管理装置２００が、画像中に人物が含まれているか否かを判定してもよい。また、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００を介さず、テレプレゼンスロボット１００が、ステップＳａ４で撮影された画像を、画像入力サーバ５００に送信してもよい。画像入力サーバ５００は、送信された画像を受信すると、記憶部９００に該画像を保存する。

【0047】

次に、画像認識サーバ６００が、記憶部９００に保存された画像を、ステップＳａ２で学習した登録画像と照合し、人物を認識する（ステップＳａ６）。次に、画像切り出しサーバ７００が、ステップＳａ６において人物が認識された領域の画像を切り出し、切り出し画像とする（ステップＳａ７）。なお、画像切り出しサーバ７００は、ステップＳａ６の照合において登録された人物に該当者がいない場合、該当者がいない画像として切り出してもよい。

【0048】

次に、画像切り出しサーバ７００は、切り出し画像を、ステップＳａ６における照合結果とともに、画像出力サーバ８００に送信する（ステップＳａ８）。画像出力サーバ８００は、切り出し画像との照合結果を受信すると、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００の検出人物表示部３０４を介して、電子ディスプレイ３００に切り出し画像を照合結果とともに画像表示させる（ステップＳａ９）。なお、画像出力サーバ８００が検出人物表示部３０４を備え、該検出人物表示部３０４が電子ディスプレイ３００に切り出し画像を照合結果とともに画像表示させてもよい。

【0049】

図１２は、本実施形態における環境表示部３０２の動作を説明するフローチャートである。まず、環境表示部３０２は、テレプレゼンスロボット１００の環境形状計測センサの計測結果（計測情報）を取得する（ステップＳｂ１）。次に、環境表示部３０２は、テレプレゼンスロボット１００の位置を特定する（ステップＳｂ２）。環境表示部３０２は、計測結果を、背景地図と照合して、テレプレゼンスロボット１００の位置を特定してもよい。

【0050】

次に、環境表示部３０２は、ステップＳｂ１で取得した計測結果の座標を、ステップＳｂ２で特定されたテレプレゼンスロボット１００の位置に基づき変換する（ステップＳｂ３）。計測結果は、環境形状計測センサで検出された物体の位置を、テレプレゼンスロボット１００を基準とした相対座標で示すが、この変換により、絶対座標（例えば、背景地図上の座標）で示すように変換される。次に、環境表示部３０２は、ステップＳｂ３による変換後の計測結果を示す十字を背景地図に重畳して画像表示する（ステップＳｂ４）。なお、環境表示部３０２は、複数のテレプレゼンスロボット１００による変換後の計測結果を背景地図に重畳して画像表示してもよい。

【0051】

なお、上述の実施形態において、テレプレゼンスロボット１００は、ビデオカメラを備えるとして説明したが、スチルカメラを備えていてもよい。

【0052】

本発明に係る人物位置特定システム１０について、応用シナリオを用いて更に説明する。本発明の技術的範囲は、応用シナリオの具体的内容のみを根拠として限定的に解釈されることはない。

【0053】

（応用シナリオ：オフィスビルにおける巡回警備）
オフィスビルの各所に配置された１０台のテレプレゼンスロボット１００によってオフィスビルの巡回警備を行う。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００をデスクトップ型パソコンとし、該パソコン、画像入力サーバ５００、記憶部９００の一部を構成するＳＳＤ、および電子ディスプレイ３００は、テレプレゼンスロボット１００を管理するコントロールセンターに設置されている。その他の画像認識サーバ６００、画像切り出しサーバ７００、画像出力サーバ８００、および記憶部９００の一部を構成するハードディスクはクラウド上に設置されている。コントロールセンターとクラウドの間は有線で情報通信網４００を構成するインターネットにより通信接続されている。１０台のテレプレゼンスロボット１００に備えられた各々のＷｅｂビデオカメラは事前にカメラパラメータを測定してある。また、１０台のテレプレゼンスロボット１００の各々は環境形状計測センサとしてＬｉＤＡＲを備える。

【0054】

このオフィスビルに勤務する全従業員は予め、テレプレゼンスロボット１００の備えるＷｅｂビデオカメラによって出社時に、正面画像、側面画像および背面画像の３枚の人物画像が撮影され、ホワイトリストとしてＳＳＤに登録される。人物を認識するアルゴリズムとしてはＹＯＬＯｖ５を使用し、認識対象としては、人物が身に着けている服装とした。

【0055】

テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、１０台のテレプレゼンスロボット１００を設定し、これらのテレプレゼンスロボット１００にオフィスビル内を自動走行させ、天井や壁に固定したビデオカメラでは監視が死角になりがちなエントランス、柱回り、トイレ、および従業員用バックヤードの近辺を集中的に巡回させる。

【0056】

これら１０台のテレプレゼンスロボット１００のうち１台のテレプレゼンスロボットＡの備えるビデオカメラＡ１が、ＳＳＤに保存・登録されている全従業員の服装画像には存在しない服装をした人物の画像を撮影した。該画像は、画像入力サーバ５００を経由して記憶部９００に保存される。画像認識サーバ６００は、該画像を記憶部９００から読み出して、人物が認識された後、画像切り出しサーバ７００によって服装部分だけが切り出される。画像切り出しサーバ７００によって切り出された画像（切り出し画像）を画像出力サーバ８００がテレプレゼンスロボット運用管理装置２００に送信する。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、従業員ではない人物を検出したことを示す情報とともに、該切り出し画像を、コントロールセンターに設置した電子ディスプレイ３００に表示させる。

【0057】

該表示を見たコントロールセンターの監視員が、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００の監視用画面において目視確認すると、テレプレゼンスロボットＡは、エントランスの右端に向かって走行しており、ビデオカメラＡ１もエントランス右端の向きを向いていた状態である。このため、該監視員は、この人物がエントランス左端から入場したと推察しつつ、この人物を不審人物として警戒することとした。また、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００は、ビデオカメラＡ１における画像を使用したＳｆＭによって不審人物の身長は１７８ｃｍと推定し、電子ディスプレイ３００に表示する。

【0058】

コントロールセンターでは、その後、この不審人物が、テレプレゼンスロボットＢ、テレプレゼンスロボットＣ、テレプレゼンスロボットＤの順に撮影されていることを切り出し画像にデジタルタイムスタンプされた時刻情報で確認した。この不審人物の位置の特定は、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００における監視画面によって、テレプレゼンスロボットＢが柱Ａの近傍、テレプレゼンスロボットＣが柱Ｂの近傍、テレプレゼンスロボットＣが喫煙所近辺、およびテレプレゼンスロボットＤが従業員用バックヤード近辺に位置していたことが特定できた。

【0059】

続いて、コントロールセンターの監視員は、しばらくの間、この不審人物の行動を黙って観察することにした。しかし、次にテレプレゼンスロボットＥからこの不審人物の服装画像が送信され電子ディスプレイ３００に表示されたときに、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００の監視画面を確認すると、不審人物は従業員用バックヤード近辺を再び徘徊していることが判明した。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００が表示する監視画面において、テレプレゼンスロボットＥのＬｉＤＡＲにより測定された不審人物とバックヤードの距離は１ｍ程度であることが判明した。また、テレプレゼンスロボットＥのビデオカメラＥ１の画像を用いたＳｆＭにより、不審人物の身長は１７７ｃｍであり、ビデオカメラＡ１により前回の結果とほぼ同じ数値であることから同一の不審人物であることを確認できた。コントロールセンターの監視員は、直ちに警備員に連絡を取り、この不審人物をバックヤード近辺から排除した。

【0060】

（応用シナリオ２：迷子探索）
デパートＦでは顧客サービスとして、未就学児の迷子探索サービスを行っている。デパート入店時にテレプレゼンスロボット１００に備えられたビデオカメラで未就学児の全身の正面画像、側面画像、および背面画像の３枚の画像が撮影され、ブラックリストとして登録しておく。このケースでは、未就学児の顔、服装の柄や色、およびアクセサリーやバッグの組み合わせを認識対象とする。人物を認識するアルゴリズムとしてはＲ－ＣＮＮを使用した。デパートＦのテレプレゼンスロボット１００各々に備えられたＷｅｂビデオカメラは事前にカメラパラメータを測定してある。また、テレプレゼンスロボット１００の各々は環境形状計測センサとしてＴｏＦを備えている。

【0061】

デパートＦの中央監視センターでは、未就学児Ｇが迷子になったとの通報を受けたため、普段の巡回では見落としがちな場所、例えば、柱やオブジェの近傍、商品の陳列棚の陰、トイレ近辺、試着室、屋内駐車場を中心に複数台のテレプレゼンスロボット１００をこれら付近に配備し、自動走行で巡回を開始した。

【0062】

テレプレゼンスロボット運用管理装置２００をノート型パソコンとし、該パソコン、画像入力サーバ５００、記憶部９００の一部を構成するハードディスク、および電子ディスプレイ３００は中央監視センターに設置されている。画像認識サーバ６００、画像切り出しサーバ７００、画像出力サーバ８００、および記憶部９００を構成するハードディスクはクラウド上に設置し、中央監視センターとクラウドの間は有線で情報通信網４００を構成するインターネットにより通信接続されている。

【0063】

未就学児Ｇはブラックリストに含まれているため、しばらくすると、テレプレゼンスロボットＨ、テレプレゼンスロボットＩ、テレプレゼンスロボットＪによって撮影された未就学児Ｇの認識画像の切り出し画像が、順次、中央監視センターに設置した電子ディスプレイ３００に表示された。切り出し画像にデジタルタイムスタンプされた時刻情報と、テレプレゼンスロボット運用管理装置２００の監視画面を照らし合わせると、未就学児Ｇは、商品陳列棚からトイレ近辺に移動し、今現在はオブジェ近傍にいることが判明した。テレプレゼンスロボット運用管理装置２００が表示する監視画面において、テレプレゼンスロボットＪのＴｏＦによる未就学児Ｇとオブジェの距離は０．５ｍ程度であった。また、いずれの画像においてもＳｆＭによる人物の身長測定で常に９０ｃｍ前後を表出したため、この人物が同一の未就学児Ｇであることが確認できた。中央監視センターは、警備員をこのオブジェ付近に急行させ、未就学児Ｇを保護して保護者に引き渡した。

【0064】

以上、本発明の各応用シナリオについて説明したが、具体的なシナリオはこれらの応用シナリオ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シナリオの変更、組み合わせなども含まれる。

【0065】

屋内施設の天井や壁に設置するビデオカメラやビーコンのような人物検知機器の死角になる場所としては、建物のエントランス、柱やオブジェ等の構造物の裏側、商品の陳列棚の陰、トイレ、喫煙所、試着室、従業員用バックヤード、および屋内駐車場等が挙げられる。

【0066】

一方、本発明に係る人物位置特定システム１０においては、ビデオカメラおよび環境形状計測センサを備えたテレプレゼンスロボット１００が屋内施設内を自在に走行・巡回するため、監視場所における死角を狭くすることが可能である。また、サーバ群をローカルサーバ領域とリモートサーバ領域の２つのサーバ領域に分割して計算処理を分散させ、更に、画像切り出しサーバ７００によって情報通信網４００に送信するデータ量を軽量しているため、認識画像が直ちに電子ディスプレイ３００に表示されることで監視時間における死角も低減可能である。

【0067】

以上説明したように、本実施形態に係る人物位置特定システムは、屋内施設内でビデオカメラと環境形状計測センサを備えたテレプレゼントロボットを自在に巡回させることによって、固定ビデオカメラやビーコンでは死角になるような場所であっても人物の位置をリアルタイムに特定できる。

【0068】

また、以下のような実施形態であってもよい。
（１）一実施形態は、環境形状計測センサを備え、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットと、テレプレゼンスロボット運用管理装置とを備え、前記テレプレゼンスロボット運用管理装置は、前記環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、前記テレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部を備える、人物位置特定システムである。

【0069】

（２）他の一実施形態は、（１）に記載の人物位置特定システムであって、前記環境表示部は、前記予め決められたマークの色を、前記テレプレゼンスロボットから前記計測情報が示す位置までの距離に応じたものとする。

【0070】

（３）また、他の一実施形態は、（１）または（２）に記載の人物位置特定システムであって、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの各々は、カメラを備え、前記運用管理装置は、前記カメラが撮影した画像のうち、同じ人物が検出された画像を、前記１つまたは複数のロボットの各々から１つ選択し、１つの列に並べて表示させる検出人物表示部を備える。

【0071】

（４）また、他の一実施形態は、（１）から（３）のいずれかに記載の人物位置特定システムであって、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの各々は、カメラを備え、前記運用管理装置は、前記カメラが撮影した画像から検出された人物が、予め登録されたホワイトリストに含まれていない、または予め登録されたブラックリストに含まれているときに、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットのいずれかに、前記検出された人物を追跡させるロボット制御部を備える。

【0072】

（５）また、他の一実施形態は、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットが備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部を備える、テレプレゼンスロボット運用管理装置である。

【0073】

（６）また、他の一実施形態は、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットが備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得するステップと、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させるステップとを有する、テレプレゼンスロボット運用管理方法である。

【0074】

（７）また、他の一実施形態は、コンピュータを、移動可能な１つまたは複数のテレプレゼンスロボットが備える環境形状計測センサによる計測結果である位置を示す計測情報を取得し、前記１つまたは複数のテレプレゼンスロボットの周囲を含むマップの前記計測情報が示す位置に、予め決められたマークを表示させる環境表示部として機能させるためのプログラムである。

【0075】

また、図１におけるテレプレゼンスロボット運用管理装置２００、画像入力サーバ５００、画像認識サーバ６００、画像切り出しサーバ７００、画像出力サーバ８００の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりこれらの装置を実現してもよい。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とする。

【0076】

また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その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、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く、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であっても良い。

【0077】

以上、この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、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。

【符号の説明】

【0078】

１０ 人物位置特定システム
１００ テレプレゼンスロボット
２００ テレプレゼンスロボット運用管理装置
３００ 電子ディスプレイ
３０１ 通信部
３０２ 環境表示部
３０３ ロボット制御部
３０４ 検出人物表示部
４００ 情報通信網
５００ 画像入力サーバ
６００ 画像認識サーバ
７００ 画像切り出しサーバ
８００ 画像出力サーバ
９００ 記憶部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】