JP2006192563A - 識別対象識別装置およびそれを備えたロボット - Google Patents

Abstract

【課題】識別対象を正確に識別することができる識別対象識別装置およびこの装置を備えたロボットを提供する。
【解決手段】少なくともカメラと外部に存在する識別対象に設けたＲＦＩＤタグとにより識別対象を識別する識別対象識別装置であって、ＲＦＩＤタグに記憶された識別番号を読み取る対象検知部７０と、カメラによって撮像された識別対象の顔画像情報を抽出する顔認識部１１ｃと、顔認識部１１ｃで認識された顔画像データと識別対象の固有の顔画像データとを比較照合することにより、撮像した識別対象を識別する顔識別部４３と、少なくとも顔識別部４３で識別された人物の識別番号と対象検知部７０で読み取られた識別番号とに基づいて、識別対象の識別番号を決定するオブジェクトデータ統合部４５とを備える。
【選択図】図６

Description

本発明は、識別対象を識別する識別対象識別装置に関するものである。より詳細には、識別対象である人物の顔データと、その人物が身に付けているＲＦＩＤタグのデータに基づいて対象人物を識別する識別対象識別装置およびこの識別対象識別装置を備えるロボットに関するものである。

従来、対象人物が身に付けているＲＦＩＤタグのデータに基づいて対象人物を認識するロボットが知られている（例えば、特許文献１参照）。この特許文献１に記載のロボットは、ＲＦＩＤタグをリード可能な距離に近づいてきた人物を認識して、その人物に応じた行動をとる。この場合、ＲＦＩＤタグには、識別番号と、「飼い主」や「他人」といった自己との関係性とがデータとして記録されている。そして、「飼い主」のデータを記録したＲＦＩＤタグを身に付けた人物がロボットに近づいてくると、ロボットは、この人物を「飼い主」と認識し、例えば「立ちあがる」行動を起こす。また、「他人」のデータを記録したＲＦＩＤタグを身に付けた人物が、このロボットに近づいてくると、ロボットは、この人物を「他人」と認識し、例えば「後ずさりする」行動を起こす。つまり、ＲＦＩＤタグに、目的とする人物を探し当てたときの行動を規定する情報（関係性）が含まれており、異なる関係性のデータが記録されたＲＦＩＤは、異なる指令を実行するために供されている。
特開２００４−１６０６３０号公報（段落０１０１〜０１１２、図１９、２０）

しかしながら、ロボットと人物との間でコミュニケーションがなされる場合のロボットと人物との間の距離（数ｃｍ〜数ｍ）によっては、電波が微弱なために、このＲＦＩＤタグの送信データが誤検出されることがあり、このために人物を識別できないという問題がある。

そこで、本発明では、前記した従来の問題を解決し、識別対象を正確に識別することができる識別対象識別装置およびこの装置を備えたロボットを提供することを目的としている。

本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、本発明のうち請求項１に記載の発明は、少なくともカメラと外部に存在する識別対象に設けた無線タグとにより識別対象を識別する識別対象識別装置であって、無線タグに記憶された識別情報を読み取る読取手段と、カメラによって撮像された識別対象の画像情報を抽出する画像処理手段と、画像処理手段で抽出された画像情報と識別対象の固有の画像情報とを比較照合することにより、撮像した識別対象を識別する画像対応識別手段と、少なくとも画像対応識別手段で識別された識別情報と読取手段で読み取られた識別情報とに基づいて、識別対象の識別情報を決定する識別対象決定手段と、を備えることを特徴とする。

ここで、識別対象は、例えば人物または物体であり、静止中または移動中であってもよい。また、画像情報は、例えば画像の比較対照に用いるために画像から抽出された特徴パラメータを含む。かかる構成によれば、識別対象識別装置は、画像対応識別手段によって、無線タグを設けていない識別対象も識別することができ、読取手段によって、カメラの視野にいない識別対象も識別することができる。したがって、識別対象決定手段は、画像対応識別手段と読取手段の一方でしか識別できない状況においても識別対象を決定することができる。また、識別対象識別装置は、識別対象決定手段によって、識別対象の外観と無線タグに記憶された識別情報とが一致しない場合には、例えば、画像対応識別手段で識別された識別情報と読取手段で読み取られた識別情報のいずれか一方を正しい識別情報であると予め決定しておくようにしてもよい。

請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の識別対象識別装置であって、識別対象の発する音声から音源位置を抽出する音源定位抽出手段をさらに備え、識別対象決定手段は、画像対応識別手段で識別された識別情報と、読取手段で読み取られた識別情報と、音源定位抽出手段で抽出された音源位置とに基づいて、識別対象の識別情報を決定する、ことを特徴とする。

請求項２に記載の発明によれば、識別対象識別装置は、音源定位抽出手段によって、識別対象の発する音声から音源位置を抽出する。この音源位置を用いれば、例えば、識別対象が画像処理手段のカメラの視野内から視野外に移動した場合などにおいて、視野外における識別対象の位置を予測する際に位置の補正などに用いることができる。

請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の識別対象識別装置であって、読取手段で読み取られた識別情報の確度を算出する確度算出手段をさらに備え、画像対応識別手段は、識別した識別情報の確度を算出し、識別対象決定手段は、１つの識別対象に対して画像対応識別手段で識別された識別情報と、読取手段で読み取られた識別情報とが異なる場合に、画像対応識別手段で算出された確度と、確度算出手段で算出された確度とに基づいて、識別対象の識別情報を決定する、ことを特徴とする。

請求項３に記載の発明によれば、画像対応識別手段は、所定の確度を以って識別対象を識別する。この確度は、例えば、識別対象の固有の画像から抽出される特徴パラメータに基づいて算出される類似度またはこの類似度に基づいて算出されるものである。また、確度算出手段は、読取手段で読み取られた識別情報の確度を算出する場合、例えば、読取手段で識別情報を読み取ってからの経過時間に基づいて確度を算出する。そして、識別対象決定手段は、１つの識別対象に対して画像対応識別手段で識別された識別情報と、読取手段で読み取られた識別情報とが異なる場合に、確度の高い方を識別対象の識別情報として決定する。なお、この場合、確度が等しければいずれか一方を優先するように予め設定しておくことができる。

請求項４に記載の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の識別対象識別装置であって、前記画像処理手段で抽出した識別対象の位置情報と、識別対象決定手段で決定された識別情報とを、時刻別かつ識別対象別に記憶する識別対象情報記憶手段をさらに備える、ことを特徴とする。

請求項４に記載の発明によれば、識別対象情報記憶手段は、画像処理手段で抽出した識別対象の位置情報と、識別対象決定手段で決定された識別情報を時刻別かつ識別対象別に記憶するので、この識別対象情報記憶手段を参照することにより、複数の識別対象を追跡、管理することができる。例えば時々刻々と移動する識別対象の位置を予測することも可能となる。

請求項５に記載の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の識別対象識別装置であって、前記識別対象を特定する識別情報に対応付けられた画像情報を格納する１以上のデータベースをさらに備え、前記画像対応識別手段は、前記識別対象の固有の画像情報として、前記１以上のデータベースから画像情報を取得する画像情報取得手段と、この画像情報取得手段で取得された１以上の画像情報と、前記画像処理手段で抽出された画像情報とを比較照合し、この比較照合結果に基づいて、前記取得した１以上の画像情報に対応付けられた識別情報に順位付けをして、前記順位付けをした識別情報を前記撮像された識別対象の候補として識別する撮像画像候補識別手段とを備えることを特徴とする。

請求項５に記載の発明によれば、画像対応識別手段は、前記した比較照合結果に基づいて、画像情報取得手段で取得した画像情報に対応付けられた１以上の識別情報に順位付けをするので、画像処理手段で１以上の識別対象の画像情報が抽出された場合に、その１以上の識別対象の候補として、前記１以上の識別情報を割り当てることができる。その結果、画像情報が抽出された複数の識別対象を正確に識別することができる。

請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の識別対象識別装置であって、前記無線タグの位置情報を検知する検知手段と、前記前記撮像画像候補識別手段で識別された識別対象
の位置情報と、前記画像対応識別手段で順位付けされた識別情報と、前記読取手段で読み取られた識別情報と、前記識別対象決定手段で決定された識別情報とを、時刻別かつ前記識別対象別に記憶する識別対象情報記憶手段とをさらに備え、前記画像対応識別手段は、前記画像処理手段で抽出された画像情報から特定される識別対象の位置情報に基づいて、前記識別対象情報記憶手段から、前記読取手段で読み取られた識別情報を１以上取得する読取識別情報取得手段をさらに備え、前記画像情報取得手段は、この読取識別情報取得手段で取得した識別情報に対応付けられた画像情報を、前記識別対象の固有の画像情報として取得することを特徴とする。

請求項６に記載の発明によれば、識別対象情報記憶手段が、１つの識別対象に対して、読取手段で読み取られた識別情報を複数記憶することができる、この場合には、画像対応識別手段は、読取識別情報取得手段によって、画像処理手段で抽出された１つの識別対象に対して、複数の識別情報を取得する。そして、画像対応識別手段は、画像情報取得手段によって、読取識別情報取得手段で取得した複数の識別情報にそれぞれ対応付けられた複数の画像情報を取得する。したがって、画像対応識別手段は、画像処理手段で抽出された画像情報と比較照合すべき適切な画像情報を効率よく取得できる。

請求項７に記載の発明は、請求項６に記載の識別対象識別装置であって、前記画像対応識別手段は、識別対象情報記憶手段から、前記読取手段で読み取られた識別情報をすべて取得し、取得した識別情報を、前記撮像された識別対象の識別情報から成る第１のグループと、前記撮像された識別対象の識別情報以外の識別情報から成る第２のグループとに分けるグループ作成手段をさらに備え、前記画像情報取得手段は、このグループ作成手段で分けられたグループに属する識別情報ごとに、前記グループに属する識別情報に対応付けられた画像情報を、前記識別対象の固有の画像情報として取得し、前記撮像画像候補識別手段は、前記画像情報取得手段で取得された画像情報と、前記画像処理手段で抽出された画像情報とを、前記グループ作成手段で分けられたグループごとに比較照合することを特徴とする。

請求項７に記載の発明によれば、識別対象情報記憶手段は、複数の識別対象に対して、読取手段で読み取られた識別情報をそれぞれ記憶することができる。この場合には、画像対応識別手段は、グループ作成手段によって、複数の識別対象を第１のグループと第２のグループとに分ける。そして、画像対応識別手段は、画像情報取得手段によって、各グループに属する識別情報ごとに、当該識別情報に対応付けられた画像情報を取得する。そして、画像対応識別手段は、撮像画像候補識別手段によって、画像情報取得手段で取得された画像情報と、画像処理手段で抽出された画像情報とをグループごとに比較照合する。ここで、第１のグループだけを用いても、撮像された識別対象の識別が可能な場合もある。ただし、識別対象情報記憶手段から取得された識別情報は、読取手段で読み取られた識別情報なので、読取誤差が含まれている可能性がある。しかしながら、グループ作成手段は、第２のグループも作成するので、たとえ第１のグループに読み取り誤差が含まれていたとしても、その影響を除去することが可能となる。

請求項８に記載の発明は、請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の識別対象識別装置を備えたロボットであって、外部からの指令に基づいて所定の行動を行うと共に、識別対象識別装置で識別された識別情報で特定される識別対象に応じて、自律的に行動を制御可能であることを特徴とする。

請求項８に記載の発明によれば、ロボットは、近づいてくる識別対象を識別するだけではなく、例えば歩行により移動して識別対象に近づいて、識別対象が指令された対象かどうかを判定し、指令された対象であれば、指令内容を実行することができる。これによれば、指令の内容を変更することで、同一の識別対象に対して、場面に応じた様々な行動を実行することができる。

請求項９に記載の発明は、請求項８に記載のロボットであって、指令の内容は、物品の配達を依頼する依頼者の識別情報および位置情報と、配達先である目的者の識別情報および位置情報を含み、所定の行動は、依頼者を探索して識別し、識別した依頼者から物品を受け取り、目的者を探索して識別し、識別した目的者に受け取った物品を渡す行動であることを特徴とする。

請求項９に記載の発明によれば、ロボットは、指令に基づいて、依頼者がいると考えられる位置で、検出した人物が依頼者かどうか識別し、目的者がいると考えられる位置で、検出した人物が目的者かどうか識別する。したがって、検出した人物が依頼者または目的者とは異なる別人であればこの指令を実行せず、正しければこの指令を実行する。その結果、このロボットは、配達動作を正確に実行できる。

請求項１０に記載の発明は、請求項９に記載のロボットであって、依頼者または目的者を識別したときに、依頼者および目的者にそれぞれ固有の会話用データに基づく音声を出力する音声合成手段と、人物の音声を認識する音声認識手段と、をさらに備えることを特徴とする。

請求項１０に記載の発明によれば、ロボットは、指令に基づいて検出した人物が、依頼者の場合は、例えば「荷物を渡して下さい」などと依頼者用の音声を出力し、目的者の場合は、例えば「荷物をお受け取り下さい」などと目的者用の音声を出力する。さらに、検出した人物について、識別対象システムの画像対応識別手段で識別された識別情報と、読取手段で読み取られた識別情報とが一致しない場合に、いずれか一方の識別情報に相当する人物名を挙げて本人かどうかを確認する音声を出力するようにしてもよい。この場合、この人物の回答を音声認識手段で認識するので、本人確認を正確に行うことができる。

請求項１に記載の発明によれば、識別対象識別装置は、識別対象の外観と無線タグに記憶された識別情報の一方しか識別できない状況においても識別対象を識別することができる。また、識別対象識別装置は、画像処理による識別と無線タグによる識別を両方とも行うことにより識別精度を向上させることができる。

請求項２に記載の発明によれば、識別対象識別装置は、識別対象が音声を発する場合に、音源位置を抽出することにより、例えば、識別対象がカメラの視野内から視野外に移動した場合などにおいて、視野外における識別対象の位置を予測する際に位置の補正などに用いることができる。

請求項３に記載の発明によれば、画像対応識別手段は、所定の確度を以って識別対象を識別し、確度算出手段は、読取手段で読み取られた識別情報の確度を算出するので、識別対象決定手段は、定量的に識別対象を識別することができる。

請求項４に記載の発明によれば、識別対象情報記憶手段は、画像処理手段で抽出した識別対象の位置情報と、識別対象決定手段で決定された識別情報を時刻別かつ識別対象別に記憶するので、この識別対象情報記憶手段を参照することにより、複数の識別対象を追跡、管理することができる。

請求項５に記載の発明によれば、１つの識別対象に対して、順位付けされた複数の識別情報を考慮するので、画像処理手段で複数の識別対象の画像情報が抽出された場合に、それぞれの識別対象を正確に識別することができる。

請求項６に記載の発明によれば、１つの識別対象に対して、読取手段で読み取られた識別情報が複数記憶されているときに、各識別情報に対応する画像情報を取得するので、画像処理手段で抽出された画像情報と比較照合すべき適切な画像情報を効率よく取得できる。

請求項７に記載の発明によれば、読み取られたすべての識別情報をグループ化して識別情報に対応する画像情報をグループごとに比較照合するので、仮に、識別対象情報記憶手段から取得された情報に、読取誤差が含まれていたとしても、その影響を除去することができる。

請求項８に記載の発明によれば、ロボットは、指令の内容を変更することで、同一の識別対象にして、場面に応じた様々な行動を実行することができる。

請求項９に記載の発明によれば、ロボットは、指令に基づいて、検出した人物が依頼者または目的者かどうか識別するので、配達動作を正確に実行できる。

請求項１０に記載の発明によれば、ロボットは、指令に基づいて識別した人物が、依頼者の場合は依頼者用の音声を出力し、目的者の場合は目的者用の音声を出力するので、コミュニケーションを図りながら配達することができる。

［第１の実施形態］
＜識別対象識別システムＡの構成＞
はじめに、本発明の第１の実施形態に係る識別対象識別装置を備える識別対象識別システムＡの全体構成について図１を参照して説明する。
図１は、本発明の第１の実施形態に係る識別対象識別システムＡのシステム構成図である。この識別対象識別システムＡは、ロボットＲ（識別対象識別装置）の周辺領域に存在する識別対象Ｄ、例えばＲＦＩＤタグＴ（無線タグ）を装着した人物を、ロボットＲのカメラ（図２参照）で撮像した画像情報と、ＲＦＩＤタグＴに記憶された人物を識別する識別番号（識別情報）とに基づいて、識別対象Ｄを識別するものである。

図１に示すように、識別対象識別システムＡは、ロボットＲと、このロボットＲと無線通信によって接続された基地局１と、この基地局１とロボット専用ネットワーク２を介して接続された管理用コンピュータ３と、この管理用コンピュータ３にネットワーク４を介して接続された端末５と、識別対象Ｄ（人物）に設けられたＲＦＩＤタグＴとから構成される。

この識別対象識別システムＡにおいて、ロボットＲは、当該ロボットＲの周辺領域に存在する識別対象Ｄ、例えばＲＦＩＤタグＴを装着した人物が誰であるのかという個人識別を行うものである。なお、ロボットＲは複数存在するものとする（図では１体）。
管理用コンピュータ３は、基地局１、ロボット専用ネットワーク２を介してロボットＲの移動・発話などの各種制御を行うと共に、ロボットＲに対して必要な情報を提供するものである。ここで、必要な情報とは、識別対象Ｄの氏名や顔画像データの特徴パラメータ、ロボットＲの周辺の地図（ローカル地図データ）、会話用データなどがこれに相当し、これらの情報は、当該管理用コンピュータ３に設けられた記憶手段（図示せず）に記憶されている。

ロボット専用ネットワーク２は、基地局１と、管理用コンピュータ３と、ネットワーク４とを接続するものであり、ＬＡＮなどにより実現されるものである。
端末５は、ネットワーク４を介して管理用コンピュータ３に接続し、当該管理用コンピュータ３の記憶手段(図示せず)に、ＲＦＩＤタグＴに関する情報及び当該ＲＦＩＤタグＴを装着した人物（識別対象Ｄ）に関する情報などを登録する、若しくは登録されたこれらの情報を修正するものである。
そしてＲＦＩＤタグＴとは、例えばＩＣタグがこれに相当するが、本実施形態で使用するＲＦＩＤタグＴの詳細は後記する。

以下、ロボットＲの構成について詳細に説明する。
［ロボットＲ］
ロボットＲは、図１に示すように、頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３を有した自律移動型の２足歩行ロボットである。頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３は、それぞれアクチュエータにより駆動され、自律移動制御部５０（図２参照）により２足歩行の制御がなされる。この２足歩行についての詳細は、例えば特開２００１−６２７６０号公報に開示されている。なお、ロボットＲの腕部Ｒ２の掌には図示しない圧力センサが設けられており、ロボットＲは、手を開いた状態で掌に所定の押圧力を検出したときに手指を所定の角度に曲げて軽く握った状態に保持し、この軽く握った状態で所定の引張力を検出したときに手を開いて手指を元の角度に復元する。

図２は、ロボットＲのブロック構成図である。図２に示すように、ロボットＲは、前記した頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３に加えて、カメラＣ，Ｃ、スピーカＳ、マイクＭＣ、画像処理部１０、音声処理部２０、記憶部３０、制御部４０、自律移動制御部５０、無線通信部６０、及び対象検知部（読取手段、検知手段）７０を有する。さらに、ロボットＲの位置を検出するため、ジャイロセンサＳＲ１や、ＧＰＳ受信器ＳＲ２を有している。なお、本実施形態では、ロボットＲの自律移動制御部５０以外の構成要素で本発明の第１の実施形態に係る識別対象識別装置が構成されている。

［カメラ］
カメラＣ，Ｃは、映像をデジタルデータとして取り込むことができるものであり、例えばカラーＣＣＤ(Charge-Coupled Device)カメラが使用される。カメラＣ，Ｃは、左右に平行に並んで配置され、撮影した画像は画像処理部１０に出力される。このカメラＣ，Ｃと、スピーカＳ及びマイクＭＣは、いずれも頭部Ｒ１の内部に配設される。

［画像処理部］
画像処理部１０（画像処理手段）は、カメラＣ，Ｃが撮影した画像を処理して、撮影された画像からロボットＲの周囲の状況を把握するため、周囲の障害物や人物の認識を行う部分である。この画像処理部１０は、ステレオ処理部１１ａ、移動体抽出部１１ｂ、及び顔認識部１１ｃを含んで構成される。
ステレオ処理部１１ａは、左右のカメラＣ，Ｃが撮影した２枚の画像の一方を基準としてパターンマッチングを行い、左右の画像中の対応する各画素の視差を計算して視差画像を生成し、生成した視差画像及び元の画像を移動体抽出部１１ｂに出力する。なお、この視差は、ロボットＲから撮影された物体までの距離を表すものである。

移動体抽出部１１ｂは、ステレオ処理部１１ａから出力されたデータに基づき、撮影した画像中の移動体を抽出するものである。移動する物体（移動体）を抽出するのは、移動する物体は人物であると推定して、人物の認識をするためである。
移動体の抽出をするために、移動体抽出部１１ｂは、過去の数フレーム（コマ）の画像を記憶しており、最も新しいフレーム（画像）と、過去のフレーム（画像）を比較して、パターンマッチングを行い、各画素の移動量を計算し、移動量画像を生成する。そして、視差画像と、移動量画像とから、カメラＣ，Ｃから所定の距離範囲内で、移動量の多い画素がある場合に、その位置に人物がいると推定し、その所定距離範囲のみの視差画像として、移動体を抽出し、顔認識部１１ｃへ移動体の画像を出力する。

顔認識部１１ｃは、抽出した移動体から肌色の部分を抽出して、その大きさ、形状などからカメラ画面上での顔の位置を認識し、顔画像データから特徴パラメータを求めて制御部４０に出力するものである。なお、ロボットＲの認識する座標平面上でのこの人物の位置座標（ボディ位置）も認識される。認識されたカメラ画面上での顔の位置およびボディ位置は、ロボットＲが移動するときの情報として、また、その人とのコミュニケーションを取るため、制御部４０に出力されると共に、無線通信部６０に出力されて、基地局１を介して、管理用コンピュータ３に送信される。
この顔認識部１１ｃは、例えば、撮影された物体との距離データに基づいて顔推定領域を拡大して基準画像を生成し、この基準画像に基づいて円形エッジとなる画素から左右の瞳候補を検出して、検出した瞳候補画像に正規化処理を加えた正規化画像をベクトル（参照用ベクトル）で表し、この参照用ベクトルに基づいて、いわゆる固有顔手法を利用して、正しい左右の瞳を求めて好適な顔領域（顔画像データ）を決定する。

［音声処理部］
音声処理部２０は、音声合成部（音声合成手段）２１ａと、音声認識部（音声認識手段）２１ｂと、音源定位部（音源定位抽出手段）２１ｃとを有する。
音声合成部（音声合成手段）２１ａは、制御部４０が決定し、出力してきた発話行動の指令に基づき、文字情報から音声データを生成し、スピーカＳに音声を出力する部分である。音声データの生成には、予め記憶している文字情報と音声データとの対応関係を利用する。
音声認識部（音声認識手段）２１ｂは、マイクＭＣから音声データが入力され、予め記憶している音声データと文字情報との対応関係に基づき、音声データから文字情報を生成し、制御部４０に出力するものである。
音源定位部（音源定位抽出手段）２１ｃは、マイクＭＣ，ＭＣ間の音圧差および音の到達時間差に基づいて音源位置（ロボットＲが認識する平面状の位置）を特定し、制御部４０に出力するものである。音源位置は、例えば、ロボットＲの立っている方向（ｚ軸方向）周りの回転角θ_zで表される。

［記憶部］
記憶部３０は、管理用コンピュータ３から送信された必要な情報（識別対象Ｄの氏名およびあらかじめ撮像された固有顔画像データの特徴量、ローカル地図データ、会話用データなど）と、ロボットＲが識別した識別対象Ｄの識別番号（識別情報）や位置情報とを記憶するものである。なお、記憶部３０は、識別対象情報記憶手段に相当する。

［制御部］
制御部４０は、画像処理部１０、音声処理部２０、記憶部３０、自律移動制御部５０、無線通信部６０、及び対象検知部７０を統括制御するものであり、詳細は後記するが、識別対象Ｄを識別するための制御を行う。

［自律移動制御部］
自律移動制御部５０は、頭部制御部５１ａ、腕部制御部５１ｂ、脚部制御部５１ｃを有する。
頭部制御部５１ａは、制御部４０の指示に従い頭部Ｒ１を駆動し、腕部制御部５１ｂは、制御部４０の指示に従い腕部Ｒ２を駆動し、脚部制御部５１ｃは、制御部４０の指示に従い脚部Ｒ３を駆動する。
また、ジャイロセンサＳＲ１、及びＧＰＳ受信器ＳＲ２が検出したデータは、制御部４０に出力され、ロボットＲの行動を決定するために利用されると共に、制御部４０から無線通信部６０を介して管理用コンピュータ３に送信される。

［無線通信部］
無線通信部６０は、管理用コンピュータ３とデータの送受信を行う通信装置である。無線通信部６０は、公衆回線通信装置６１ａ及び無線通信装置６１ｂを有する。
公衆回線通信装置６１ａは、携帯電話回線やＰＨＳ(Personal Handyphone System)回線などの公衆回線を利用した無線通信手段である。一方、無線通信装置６１ｂは、IEEE802.11b規格に準拠するワイヤレスＬＡＮなどの、近距離無線通信による無線通信手段である。
無線通信部６０は、管理用コンピュータ３からの接続要求に従い、公衆回線通信装置６１ａ又は無線通信装置６１ｂを選択して管理用コンピュータ３とデータ通信を行う。

［対象検知部］
対象検知部（読取手段、検知手段）７０は、ロボットＲの周囲にＲＦＩＤタグＴを設けた識別対象Ｄが存在するか否かを検知すると共に、識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）の存在が検知された場合、識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）が、ロボットＲを基準として、どの方向に、そしてどの位離れた位置（タグ位置）に存在するのかを特定し、このタグ位置と後記するロボットＲの姿勢データとに基づく位置（ＲＦＩＤ位置）を特定すると共に、ＲＦＩＤタグＴに記憶された識別番号（識別情報）を読み取るものである。

具体的には、この対象検知部７０は、タグ位置を求めるために、電波をロボットＲの周辺領域に発信すると共に、ロボットＲを基準として当該ロボットＲの周囲において設定された探索域に向けて光を照射する。そして、ロボットＲから発せられた電波と光の両方を受信した旨の信号（受信報告信号）が識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）から返信された場合に、受信報告信号の電界強度から、ロボットＲから識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）までの距離を求めると共に、受信報告信号に予め含まれる情報から特定される方向を識別対象Ｄの存在する方向とみなすことで、タグ位置の特定を行うものである。そのために、この対象検知部７０は、図３に示すように、制御手段８０と、電波送受信手段９０と、発光手段１００と、記憶手段１１０とを含んで構成される。図３は対象検知部の詳細な構成を示すブロック図である。

（制御手段８０）
制御手段８０は、後記する電波送受信手段９０から無線送信される検索信号と、後記する発光手段１００から赤外光として出力される方向検査信号を生成すると共に、検索信号を受信したＲＦＩＤタグＴから送信された受信報告信号を基に、タグ位置を特定するものである。ここで、検索信号とは、ロボットＲの周囲に識別対象Ｄが存在するか否かを検知するための信号であり、方向検査信号とは、識別対象ＤがロボットＲを基準としてどの方向に位置するのかを検知するための信号である。また、受信報告信号とは、ＲＦＩＤタグＴが、少なくとも検索信号を受信したことを示す信号である。

この制御手段８０は、データ処理部８１と、暗号化部８２と、時分割部８３と、復号化部８４と、電界強度検出部８５とを含んで構成される。

データ処理部８１は、検索信号と方向検査信号を生成すると共に、タグ位置を特定するものであり、信号生成部８１ａと、位置特定部８１ｂとを含んで構成される。

（信号生成部８１ａ）
このデータ処理部８１の信号生成部８１ａは、所定時間毎に、若しくはロボットＲの制御部４０から電波の発信を命令する信号（発信命令信号）が入力されるたびに、記憶手段１１０を参照して、対象検知部７０が設けられたロボットＲに固有の識別番号（以下、ロボットＩＤという）を取得する。
そして、信号生成部８１ａは、当該ロボットＩＤと、受信報告要求信号とを含んで構成される検索信号を生成する。
ここで、受信報告要求信号とは、検索信号を受信した識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）に対して、当該検索信号を受信した旨を示す信号（受信報告信号）を生成するように要求する信号である。

さらに、信号生成部８１ａは、この検索信号を生成する際に、後記する発光手段１００から赤外線信号として照射される方向検査信号もまた生成する。
方向検査信号は、発光手段１００に設けられた発光部（ＬＥＤ１〜ＬＥＤ８）の総てについて、個別に生成されるものであり、前記したロボットＩＤと、発光部を特定する識別子（発光部ＩＤ）を含んで構成される。
なお、この方向検査信号は、後記する復号化部８４から入力される受信報告信号に発光要求信号が含まれている場合にも生成される。

本実施の形態の場合、発光部が合計８つ設けられているので、データ処理部８１は、ロボットＩＤと発光部ＩＤとから構成される方向検査信号を、合計８つ生成する。
例えば、ロボットＩＤが「０２」であり、発光部（ＬＥＤ１〜ＬＥＤ８）の発光部ＩＤが「Ｌ１〜Ｌ８」である場合、発光部ＬＥＤ１について生成される方向検査信号は、ロボットＩＤ＝「０２」と、発光部ＩＤ＝「Ｌ１」とを含み、発光部ＬＥＤ２について生成される方向検査信号は、ロボットＩＤ＝「０２」と、発光部ＩＤ＝「Ｌ２」とを含むことになる。

そして、信号生成部８１ａは、方向検査信号と前記した検索信号とを、暗号化部８２に出力する。
尚、このデータ処理部８１の位置特定部８１ｂは、検索信号を受信したＲＦＩＤタグＴから送信された受信報告信号をもとに、タグ位置を特定するものであるが、その際にこの位置特定部８１ｂで行われる処理は、制御手段８０に含まれる復号化部８４と電界強度検出部８５における処理と共に、後記する。

（暗号化部８２）
暗号化部８２は、入力された信号を暗号化した後、出力するものである。そして、暗号化部８２は、検索信号の暗号化により得られた検索信号（暗号化検索信号）を、後記する電波送受信手段９０に出力する。
これにより、暗号化検索信号は、変調されたのち、電波送受信手段９０から無線送信されることになる。

一方、暗号化部８２は、データ処理部８１から入力された方向検査信号を、同様にして暗号化する。そして、暗号化部８２は、方向検査信号の暗号化により得られた方向検査信号（暗号化方向検査信号）を、後記する時分割部８３に出力する。

本実施の形態の場合、方向検査信号は、前記したデータ処理部８１において発光手段１００の発光部ごとに一つずつ生成される。
よって、図３に示すように、発光手段１００には合計８つの発光部が設けられているので、暗号化部８２には、合計８つの方向検査信号がデータ処理部８１から入力される。
その結果、合計８つの暗号化方向検査信号がこの暗号化部８２において生成され、時分割部８３に出力されることになる。

（時分割部８３）
時分割部８３は、発光手段１００の各発光部（ＬＥＤ１〜ＬＥＤ８）の発光順序と、発光タイミングを設定するものである。
具体的には、暗号化部８２から暗号化方向検査信号が入力されると、時分割部８３は、各発光部（ＬＥＤ１〜ＬＥＤ８）の発光順序及び発光タイミングを決定し、決定した発光順序及び発光タイミングで、暗号化方向検査信号を発光手段１００に出力する。

例えば、発光部ＬＥＤ１、発光部ＬＥＤ４、発光部ＬＥＤ７、発光部ＬＥＤ２、発光部ＬＥＤ５、発光部ＬＥＤ８、発光部ＬＥＤ３、そして発光部ＬＥＤ６の順番で、各発光部を０．５秒間隔で発光させる場合、時分割部８３は、暗号化方向検査信号を０．５秒間隔で、発光部ＬＥＤ１の変調部、発光部ＬＥＤ４の変調部、発光部ＬＥＤ７の変調部、発光部ＬＥＤ２の変調部、発光部ＬＥＤ５の変調部、発光部ＬＥＤ８の変調部、発光部ＬＥＤ３の変調部、そして発光部ＬＥＤ６の変調部という順番で出力する。

本実施の形態の場合、合計８つの暗号化方向検査信号が時分割部８３に入力される。そして、これら暗号化方向検査信号は、前記したデータ処理部８１において、出力される発光部があらかじめ決められている。
したがって、時分割部８３は、暗号化方向検査信号が入力されると、暗号化方向検査信号に含まれる発光部ＩＤを確認し、発光部ＩＤにより特定される発光部に隣接する変調部に向けて、決められた順序及びタイミングで、暗号化方向検査信号を出力する。
例えば、発光部（ＬＥＤ１〜ＬＥＤ８）の発光部ＩＤが「Ｌ１〜Ｌ８」で規定される場合、時分割部８３は、発光部ＩＤが「Ｌ１」である暗号化方向検査信号を、発光部ＬＥＤ１に隣接する変調部に出力し、発光部ＩＤが「Ｌ２」である暗号化方向検査信号を、発光部ＬＥＤ２に隣接する変調部に出力することになる。

（発光手段１００）
発光手段１００は、ロボットＲを基準として当該ロボットＲの周囲において予め設定された探索域に向けて光を照射するものである。

図３に示すように、この発光手段１００は、複数の発光部（ＬＥＤ１〜ＬＥＤ８）と、各発光部に対応させて設けられた変調部とを含んで構成されている。
変調部は、時分割部８３から入力された暗号化方向検査信号を、所定の変調方式で変調し、変調信号とするものである。
発光部は、変調信号を赤外線信号（赤外光）として、予め決められた探索域に向けて照射するものである。

本実施の形態では、識別対象Ｄの位置（タグ位置）を特定するために、ロボットＲの周囲の領域が、図４に示すように、複数の探索域に区分されている。図４は、識別対象Ｄの位置を特定する方法を説明する説明図である。そして、この探索域に向けて赤外光を発光する発光部として、発光ダイオードが探索域毎に一つずつ用意されている。

具体的には、図４に示す例の場合、ロボットＲを中心として、全周方向、すなわち３６０度方向に、合計８つの探索域（第１領域〜第８領域）が設定されている。
言い換えると、ロボットＲを中心として、ほぼ扇形の探索域（第１領域〜第８領域）がロボットＲを取り囲むように複数設定されており、ロボットＲは、これら扇形の探索域で囲まれた領域のほぼ中心に位置している。

したがって、図４に示す例の場合、各探索域に向けて赤外光の照射が可能となるように、ロボットＲの頭部Ｒ１には、図示はしないが、頭部Ｒ１の外周に沿って合計８つの発光部が、それぞれ対応する探索域に向けて設けられている。

また、図４から明らかなように、ロボットＲの正面側の探索域（第１領域〜第３領域）は、他の探索域（第４領域〜第８領域）に比べて狭くなるように設定されている。このように探索域を設定するのは、ロボットＲが識別対象Ｄを検知し、識別対象Ｄの方向に顔を向ける動作を行う時に、ロボットＲの顔の正面（これを視線の方向という）と、識別対象Ｄの位置とのズレが生じると、ロボットＲの視線が自分の方を向いていないと識別対象Ｄが感じる場合があるという問題を解決するためである。
ここで、この問題を解決する方法の一つとして、探索域の数を多くするという方法が考えられる。しかし、必ずしも全周の探索域の数を増やす必要はなく、前方のみの探索域を増やして、前方側の位置特定を細かくできるようにすることで、識別対象Ｄの位置する方向にロボットＲの視線の方向を向けることができる。また、こうすることにより、発光部の数を少なく構築できる。

そのため、本実施の形態の場合、ロボットＲの正面側の各領域（第１領域〜第３領域）の赤外光の照射範囲を狭くすることで、ロボットＲの正面側にある各領域（第１領域〜第３領域）内におけるタグ位置をより正確に特定できるようにしているのである。
これにより、識別対象Ｄが人であり、かつロボットＲのカメラＣ，Ｃで人の顔の撮像を行う場合に、ロボットＲの正面側における識別対象Ｄの位置特定をより正確に行って、ロボットＲの移動制御やカメラＣ，Ｃの画角の調整に反映させることができるので、ロボットＲのカメラＣ，Ｃを、識別対象Ｄである人の顔の正面にきちんと位置させることが可能となる。

また、本実施の形態では、探索域に含まれない領域、すなわち探索域の死角を最小限にするために、隣接する探索域は、その幅方向の端部において互いに重なるように設定されているため、隣接する探索域に対して、同時若しくは連続して赤外光が照射されると、探索域の重なる部分において干渉が生じてしまうことがある。ただし、この図４では、説明の便宜上、探索域が重なっている部分は省略してある。
そこで、本実施の形態では、隣接する探索域に対して赤外光が連続して照射されることによる干渉が生じないように、前記した制御手段８０の時分割部８３において、暗号化方向検査信号を出力する順序とタイミングを調整しているのである。なお、赤外光が照射される高さ方向の範囲は、人と人とが向かい合って話をする場合の平均的な距離（対人距離）において、子供から大人までその存在を検知できる範囲に設定されている。

再び、図３を参照して、対象検知部７０の構成の説明を続ける。
（電波送受信手段９０）
電波送受信手段９０は、ロボットＲの周辺領域に向けて電波を発信すると共に、当該電波を受信したＲＦＩＤタグＴから送信された受信報告信号を受信するものである。この電波送受信手段９０は、変調部９１と、復調部９２と、送受信アンテナ９３とから構成される。

変調部９１は、データ処理部８１から入力された検索信号（実際には、暗号化検索信号）を所定の変調方式で変調して変調信号とした後、これを、送受信アンテナ９３を介して無線送信するものである。
復調部９２は、ＲＦＩＤタグＴから無線送信された変調信号を、送受信アンテナ９３を介して受信し、受信した変調信号の復調により、受信報告信号（実際には、暗号化受信報告信号）を取得するものである。この復調部９２は、取得した受信報告信号を、制御手段８０の復号化部８４と電界強度検出部８５に出力する。

（復号化部８４）
復号化部８４は、暗号化された受信報告信号である暗号化受信報告信号を復号化して、受信報告信号を取得し、取得した受信報告信号を、データ処理部８１に出力するものである。本実施の形態の場合、受信報告信号には、発光部ＩＤとロボットＩＤと識別番号（ＲＦＩＤ識別番号）とが少なくとも含まれているので、復号化部８４は、これらをデータ処理部８１に出力することになる。なお、受信報告信号に発光要求信号が含まれていた場合、この発光要求信号もまたデータ処理部８１に出力されることになる。

（電界強度検出部８５）
電界強度検出部８５は、ＲＦＩＤタグＴから送信された変調信号を電波送受信手段９０が受信した際に、当該変調信号の強度を求めるものである。
具体的には、電界強度検出部８５は、電波送受信手段９０の復調部９２から入力された、暗号化受信報告信号の電力を検波し、この検波された電力の平均値を電界強度として求め、この求めた電界強度をデータ処理部８１に出力する。

（位置特定部８１ｂ）
データ処理部８１の位置特定部８１ｂは、タグ位置を特定すると共に、特定したタグ位置と、ロボットＲの姿勢データとに基づいて、ＲＦＩＤ位置を生成するものである。
具体的には、ＲＦＩＤタグＴから送信された変調信号を電波送受信手段９０において受信した際の当該変調信号の電界強度から、ロボットＲから識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）までの距離を求める。さらに、位置特定部８１ｂは、受信報告信号に含まれる発光部ＩＤを参照して、識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）が受信した光が、どの発光部から発光されたのかを特定し、特定された発光部の発光方向を、すなわち当該発光部に対応する探索域の方向を識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）の存在する方向とみなし、タグ位置を特定するものである。

本実施の形態の場合、はじめに、位置特定部８１ｂは、復号化部８４から入力された受信報告信号の中からロボットＩＤを取得する。そして取得したロボットＩＤと記憶手段１１０に記憶されたロボットＩＤを比較し、両ロボットＩＤが一致した場合、位置特定部８１ｂは、タグ位置の特定およびＲＦＩＤ識別番号の読み取りを開始する。

また、本実施の形態の場合、図４に示すように、ロボットＲの周辺領域は、ロボットＲからの距離に応じて４つのエリアに区分されている。すなわち、ロボットＲからの距離が短い順に、エリア１、エリア２、エリア３、そしてエリア４と定義されている。この各エリアと電界強度とは、電界強度の大きさを基準として予め関連づけられており、この関連づけを示すテーブル（距離テーブル）が、記憶手段１１０に記憶されている。したがって、位置特定部８１ｂは、電界強度検出部８５から入力された電界強度をもとに、記憶手段１１０に記憶された距離テーブルを参照し、受信報告信号を発信したＲＦＩＤタグＴがどのエリアにあるのかを示す情報（エリア情報）を取得する。例えば、電界強度検出部８５から入力された電界強度αが、エリア３を規定するしきい値βとγ（βは下限、γは上限）との間の値である場合、位置特定部８１ｂは、エリア３を示す情報（エリア情報）を取得する。

さらに、位置特定部８１ｂは、復号化部８４から入力された受信報告信号に含まれる発光部ＩＤを参照して、受信報告信号を送信したＲＦＩＤタグＴが、ロボットＲの発光手段１００のどの発光部から発光された光を受信したのかを特定し、特定された発光部の発光方向を示す情報（方向情報）を取得する。本実施の形態の場合、図４に示すように、ロボットＲの周辺領域には、ロボットＲを基準として合計８つの探索域（第１領域〜第８領域）が設定されている。そして、記憶手段１１０には、各発光部がどの探索域（第１領域から第８領域）に向けて設置されているのかを示すテーブル（方向テーブル）が記憶されている。したがって、データ処理部８１は、発光部ＩＤをもとに記憶手段１１０に記憶された方向テーブルを参照し、当該発光部ＩＤを持つ発光部から発せられる赤外光が、予め設定された探索域（第１領域〜第８領域）のうち、どの領域に照射されるのかを確認する。そして、データ処理部８１は、確認された探索域を示す情報を、識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）が存在する方向を示す情報（方向情報）として取得する。

そして、位置特定部８１ｂは、取得したエリア情報と方向情報とからタグ位置を特定する。このタグ位置について、図４を参照して説明する。ここで、エリア情報が「エリア３」を示し、方向情報が「第２領域」を示す場合、データ処理部８１は、ロボットＲの周囲において「エリア３」と「第２領域」とが重なる範囲（図中において、符号Ｐ１で示す範囲）をＲＦＩＤタグが存在する位置とみなす。

これにより、ロボットＲが受信した受信報告信号の強度と、この受信報告信号に含まれる発光部ＩＤとから、ロボットＲと識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）との位置関係が特定される。言い換えれば、識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）が、ロボットＲを基準としてどの方向に、どれだけ離れた位置に存在するのか、すなわち、タグ位置が特定される。

そして、位置特定部８１ｂは、特定したタグ位置と、ロボットＲの姿勢データとに基づいて、ＲＦＩＤ位置を生成し、このＲＦＩＤ位置を、復号化部８４から入力された受信報告信号に含まれるＲＦＩＤ識別番号と共に、ロボットＲの制御部４０に出力する。これにより、ロボットＲの制御部４０は、自律移動制御部５０を制御して、ロボットＲを識別対象Ｄの正面に移動させることや、識別対象Ｄが人である場合、カメラＣの仰角や向きを修正して、当該識別対象Ｄの顔の撮像を行うことが可能となる。
なお、位置特定部８１ｂは、制御部４０から取得するロボットＲの姿勢データの履歴を記憶する図示しない記憶手段を有し、これにより、タグ位置が特定されるまでのタイムラグによりロボットＲの姿勢が変化した場合に、特定したタグ位置に含まれる時刻情報に基づいて、過去の姿勢データを検索して、現在のタグ位置と結びつけることにより、正確なＲＦＩＤ位置とすることができる。
また、受信報告信号に発光要求信号が含まれている場合、信号生成部８１ａは方向検査信号を生成し、暗号化部８２に出力する。これにより、発光手段１００の各発光部から赤外線信号が発光されることになる。

［ＲＦＩＤタグ］
ここで、対象検知部７０が検知するＲＦＩＤタグＴについて図５を参照して説明する。図５は、ＲＦＩＤタグの構成を示すブロック図である。
ＲＦＩＤタグＴは、ロボットＲから送信された電波と、照射された光とを受信し、これらを受信したことを示す受信報告信号を、ロボットＲに送信するものである。本実施の形態では、ＲＦＩＤタグＴが取り付けられた人が識別対象Ｄであるので、ロボットＲから送信された電波と照射された光は、このＲＦＩＤタグＴにおいて受信される。
図５に示すように、このＲＦＩＤタグＴは、電波送受信手段１４０と、光受信手段１５０と、受信報告信号生成手段１６０と、記憶手段１７０とを備えて構成される。

（電波送受信手段１４０）
電波送受信手段１４０は、ロボットＲから無線送信された変調信号を受信すると共に、後記する受信報告信号生成手段１６０において生成された受信報告信号を、変調した後、ロボットＲに向けて無線送信するものである。この電波送受信手段１４０は、送受信アンテナ１４１と、復調部１４２と、変調部１４３とを含んで構成される。

復調部１４２は、ロボットＲから発信されると共に、送受信アンテナ１４１を介して受信した変調信号を復調し、検索信号（実際には、暗号化検索信号）を取得し、取得した検索信号を後記する受信報告信号生成手段１６０に出力するものである。
変調部１４３は、後記する受信報告信号生成手段１６０の暗号化部１６３から入力された暗号化後の受信報告信号（暗号化受信報告信号）を変調して変調信号を生成すると共に、当該変調信号を、送受信アンテナ１４１を介して、無線送信するものである。

（光受信手段１５０）
光受信手段１５０は、ロボットＲから照射された赤外光を受光するものである。この光受信手段１５０は、受光部１５１と、光復調部１５２とから構成される。
受光部１５１は、ロボットＲから照射された赤外光（赤外線信号）を直接受光するものである。
光復調部１５２は、受光部１５１において受光した赤外線信号を復調して、方向検査信号（実際には、暗号化方向検査信号）を取得するものである。

具体的には、光受信手段１５０は、ロボットＲから照射された赤外光を受光部１５１で受光すると、受光した赤外線信号を光復調部１５２において復調して、暗号化方向検査信号を取得する。そして、取得した暗号化方向検査信号を受信報告信号生成手段１６０に出力する。

（受信報告信号生成手段１６０）
受信報告信号生成手段１６０は、ロボットＲから発信された検索信号を電波送受信手段１４０で受信した場合、この検索信号に含まれる受信報告要求信号に従って、ロボットＲから発信された検索信号を受信したことを示す信号（受信報告信号）を生成するものである。図５に示すように、この受信報告信号生成手段１６０は、復号化部１６１と、データ処理部１６２と、暗号化部１６３とを含んで構成される。

復号化部１６１は、入力された暗号化信号を復号化して、信号を取得するものである。この復号化部１６１は、電波送受信手段１４０から入力された暗号化検索信号と、光受信手段１５０から入力された暗号化方向検査信号とを復号化して、検索信号と方向検査信号とを取得する。そして、復号化部１６１は、取得した検索信号と方向検査信号とを後段のデータ処理部１６２に出力する。

データ処理部１６２は、受信報告信号を生成するものである。
ここで、本実施の形態の場合、検索信号には、検索信号を発信したロボットＲを特定する識別子であるロボットＩＤと、当該電波を受信したＲＦＩＤタグＴに対し、所定の処理を命ずる受信報告要求信号とが含まれている。
また、方向検査信号には、方向検査信号を発信したロボットを特定する識別子であるロボットＩＤと、方向検査信号を発信した発光部を特定する発光部ＩＤとが含まれている。

したがって、データ処理部１６２は、検索信号が入力されると、この検索信号に含まれる受信報告要求信号に従って、このＲＦＩＤタグＴの光受信手段１５０を待機状態から起動状態にする。そして、光受信手段１５０を起動状態にした後、所定時間経過するまでの間に方向検査信号が入力された場合、データ処理部１６２は、方向検査信号に含まれるロボットＩＤと、検索信号に含まれるロボットＩＤとを比較する。

データ処理部１６２は、両ロボットＩＤが一致した場合、記憶手段１７０を参照し、ＲＦＩＤタグＴに記憶された識別番号（ＲＦＩＤ識別番号）を取得する。続いて、データ処理部１６２は、ＲＦＩＤ識別番号と、検索信号に含まれていたロボットＩＤと、そして方向検査信号に含まれていた発光部ＩＤとを含んで構成される受信報告信号を生成し、生成した受信報告信号を暗号化部１６３に出力する。

一方、ＲＦＩＤタグＴの光受信手段１５０を起動状態にした後、所定時間経過しても方向検査信号が入力されない場合、又は検索信号に含まれていたロボットＩＤと方向検査信号に含まれていたロボットＩＤとが異なる場合、データ処理部１６２は、発光要求信号をさらに含む受信報告信号を生成し、生成した受信報告信号を、暗号化部１６３に出力する。ここで、発光要求信号とは、ロボットＲに対して、赤外光を発光するように命令する信号である。

暗号化部１６３は、入力された受信報告信号を暗号化して、暗号化受信報告信号とした後、これを電波送受信手段１４０に出力する。これにより、暗号化受信報告信号は、前記した電波送受信手段１４０の変調部１４３において変調された後、送受信アンテナ１４１を介して、無線送信されることになる。

［制御部の構成］
次に、図２に示したロボットＲの制御部４０の詳細な構成を図６を参照して説明する。図６は、制御部の詳細を示すブロック図である。図６に示すように、制御部４０は、姿勢データ生成部４１と、人物識別部（画像対応識別手段）４３と、オブジェクトデータ統合部４５と、行動パターン部４７と、タスク処理部４９とを備えている。

（姿勢データ生成部４１）
姿勢データ生成部４１は、自律移動制御部５０からロボットＲの頭部Ｒ１および脚部Ｒ３の動きデータを入力し、この動きデータに基づいて、ロボットＲの重心に対するカメラＣの相対位置と、ステージ座標系（ロボットＲの歩行するステージ上の座標系）でのロボットＲの位置とを示す姿勢データを生成し、オブジェクトデータ統合部４５に入力するものである。この姿勢データ生成部４１は、ロボットＲの体内時計としての制御カウント（以下、単にカウント）を生成し、画像処理部１０、音声処理部２０、対象検知部７０、および制御部４０内のオブジェクトデータ統合部４５に供給する。

（人物識別部４３）
人物識別部（画像対応識別手段）４３は、顔認識部１１ｃから、顔画像データから求められた特徴パラメータを入力し、この特徴パラメータと、無線通信部６０を介して管理用コンピュータから取得して記憶部３０に記憶した固有顔画像データの特徴パラメータとに基づいて、カメラＣで撮像した人物を所定の確度で識別し、オブジェクトデータ統合部４５に出力するものである。

この人物識別部４３は、顔認識部１１ｃから出力される特徴パラメータと、記憶部３０に記憶された特徴パラメータとの差が、あるしきい値以下となるものを記憶部３０において検索する。したがって、この条件を満たす特徴パラメータを有する固有顔画像データが、特徴パラメータが合致する顔画像データとして取り扱われる。さらに、人物識別部４３は、顔認識部１１ｃから出力される特徴パラメータと、合致するものと判定された特徴パラメータとから、この特徴パラメータ（固有顔画像データ）を有する人物の類似度を算出する。そして、この人物の識別番号（人物ＩＤ）とその確度（人物確度）（総称して人物データ）がオブジェクトデータ統合部４５に出力される。

（オブジェクトデータ統合部４５）
オブジェクトデータ統合部４５は、詳細は後記するが、姿勢データ生成部４１、人物識別部４３、対象検知部７０および音源定位部２１ｃからの入力データに基づいて、識別対象Ｄ（オブジェクト）に関する識別データ（オブジェクトデータ）を統合した統合識別データを生成すると共に、この統合識別データを記憶部３０に出力するものである。これにより、記憶部３０には、後記するように、オブジェクトデータをオブジェクト別かつ時刻別に記録したデータであるオブジェクトマップ３１が生成される。このオブジェクトマップ３１は、時刻別（カウント別）の所定枚数の表（カード）の形式で記憶される。

（行動パターン部４７）
行動パターン部４７は、ロボットＲの予め定められた行動（行動パターン）を実行するためのプログラムを格納すると共に、この行動パターンを実行するときに、記憶部３０のオブジェクトマップ３１を参照して、行動パターンに反映するものである。
行動パターンの例としては、歩行中に人物や障害物（オブジェクト）に遭遇したときにオブジェクトの１ｍ手前で立ち止まる、立ち止まってから１０秒後に腕部Ｒ２を所定位置まで上げる、腕部Ｒ２の図示しない圧力センサに入力があれば物を掴む動作をするなど場面や状況に応じたものが用意されている。なお、図では、この行動パターン部４７は１つだけだが行動パターン別に複数設けられている。

（タスク処理部４９）
タスク処理部４９は、無線通信部６０を介して管理用コンピュータ３から送られてくる指令（タスク）に基づいて、目的地までの経路を探索すると共に、行動パターン部４７を制御して行動パターンを所定の順序に組み合わせるものである。なお、タスク処理部４９は、無線通信部６０を介して管理用コンピュータ３から送られてくる作業領域の地図情報であるローカル地図データ３２を記憶部３０に格納し、経路探索に利用する。

［オブジェクトデータ統合部４５の構成］
次に、オブジェクトデータ統合部４５の詳細な構成を図７を参照して説明する。図７は、オブジェクトデータ統合部の詳細を示すブロック図である。図７に示すように、オブジェクトデータ統合部４５は、統合制御部２００と、バッファ３００とを備えている。統合制御部２００は、記憶部３０に記憶されるオブジェクトマップ３１を生成するものであり、このオブジェクトマップ３１の生成過程で生じるデータである仮マップを一時記憶領域であるバッファ３００に蓄積管理するために、入力判定部２０１と、登録制御部２０２と、位置補正処理部２０３と、寿命処理部２０４と、統合処理部（識別対象決定手段）２０５と、書込制御部２０６とを備えている。

入力判定部２０１は、統合制御部２００に入力するデータに応じて、この統合制御部２００の制御を登録制御部２０２または位置補正処理部２０３に受け渡すものである。
登録制御部２０２は、統合制御部２００にオブジェクトデータが入力したときに、入力データをバッファ３００に記憶される仮マップに登録するものであり、人物データ登録制御部２１１と、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２と、音源識別データ登録制御部２１３と、確度算出部（確度算出手段）２１４とを備えている。

人物データ登録制御部２１１は、統合制御部２００に入力したオブジェクトデータが人物データ（人物ＩＤ、位置、速度など）のときに仮マップに登録する制御を行うものである。
ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、統合制御部２００に入力したオブジェクトデータがＲＦＩＤ識別データ（ＲＦＩＤ位置、ＲＦＩＤ識別番号など）のときに仮マップに登録する制御を行うと共に、確度算出部２１４とデータの送受信を行うものである。
音源識別データ登録制御部２１３は、統合制御部２００に入力したオブジェクトデータが音源識別データ（音源位置など）のときに仮マップに登録する制御を行うと共に、確度算出部２１４とデータの送受信を行うものである。なお、登録制御部２０２の各制御部２１１〜２１３が行うオブジェクトデータの登録制御の詳細は後記する。

確度算出部（確度算出手段）２１４は、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２の出力するＲＦＩＤ識別データ（ＲＦＩＤライフカウントＬＣ）とあらかじめ定められたＲＦＩＤ識別データの寿命ＬＴ２とに基づいて、次式（１）で示されるＲＦＩＤ識別データ（ＲＦＩＤ識別番号）の確度を示すＲＦＩＤ確度ＰＲ（％）を算出するものである。なお、このＲＦＩＤライフカウントＬＣは、ＲＦＩＤ識別データのオブジェクトマップ３１上での経過時間（カウント）である。

ＰＲ＝１００−（ＬＣ×１００／ＬＴ２）…（１）

また、この確度算出部２１４は、音源識別データ登録制御部２１３の出力する音源識別データ（音源位置）と、顔認識部１１ｃから出力される人物（オブジェクト）の重心座標とに基づいて、人物（オブジェクト）が発声源である確度を示す音源確度を算出する。例えば、音源確度は、顔認識部１１ｃから出力される重心座標に基づくｚ軸方向の回転角θ_zに対する音源位置（ｚ軸方向の回転角θ_z）の誤差率により算出される。

位置補正処理部２０３は、統合制御部２００に入力した姿勢データに基づいて、バッファ３００に記憶される仮マップにおけるオブジェクトデータの位置情報を補正するものである。
寿命処理部２０４は、バッファ３００に記憶される仮マップにおけるオブジェクトデータの寿命を設定し、寿命の尽きたオブジェクトデータを仮マップから削除するものである。この寿命処理部２０４は、人物データ、ＲＦＩＤ識別データおよび音源識別データのそれぞれに固有の寿命を設定する。なお、予め設定した寿命を基に仮マップからの削除を行うようにしてもよい。

統合処理部（識別対象決定手段）２０５は、人物データおよびＲＦＩＤ識別データに基づいて、１つのオブジェクトに対する唯一の識別データとして利用される統合識別データを生成するものである。この統合処理部２０５は、人物データおよびＲＦＩＤ識別データの示す識別番号が異なる場合、人物データおよびＲＦＩＤ識別データの確度に基づいて、ＴＯＴＡＬ＿ＩＤ（識別番号）を決定する。このとき、ＴＯＴＡＬ＿ＩＤの確度であるＴＯＴＡＬ＿確度も算出する。また、この統合処理部２０５は、仮マップにおいて、あるオブジェクトに関する統合識別データと、他のオブジェクトに関する統合識別データとが同一であると判別した場合には、両オブジェクトを１つのオブジェクトに統合する。

書込制御部２０６は、所定の書込タイミングとなったかどうかを判別し、所定の書込タイミングとなったときに、バッファ３００に記憶される最新の仮マップを記憶部３０のオブジェクトマップ３１の最新のデータとして書き込むものである。なお、書込時には、オブジェクトマップ３１が全体として所定枚数のカードとなるように、最古のカードから削除していく。また、所定の書込タイミングとしては、所定時間が経過したとき、いずれかの識別データが入力したとき、カメラＣが撮像するフレーム毎などいずれを採用してもよい。

［オブジェクトマップの構成］
次に、図８を参照して、記憶部３０に記憶されるオブジェクトマップ３１の構成を説明する。図８は、オブジェクトマップを説明するための説明図である。
オブジェクトマップ３１は、時刻別に分類された複数の時刻別データ８０１（以下、カード８０１という）を備えている。このカード８０１には、それぞれ、カウント（時刻情報）と、姿勢データおよびカメラ姿勢と、表８０３が付されている。姿勢データは、例えば顔の位置（ｘ，ｙ，ｚ）と顔の向き（θ_x，θ_y，θ_z）で表され、カメラ姿勢は、例えばパン、チルト、ロールの各軸周りの回転角度（pan，tilt，role）で表される。また、この表８０３では、列に識別すべき対象（オブジェクト）が配され、行に、このオブジェクトを特徴付ける複数の項目が配されており、オブジェクト別に（列ごとに）レコードが蓄積されている。以下に、各項目の詳細を説明する。

オブジェクトナンバ８０４は、ロボットＲがオブジェクトを検出した順番に最大Ｍ個まで付されるものであり、この表８０３では、「０」〜「１０」の１１個（Ｍ＝１１）のオブジェクトを管理できるようになっている。
ボディ位置８０５は、画像処理部１０から出力される位置座標データであり、ロボットＲが認識している座標平面における人物（オブジェクト）の重心位置座標（ｘ，ｙ）で表される。
速度８０６は、画像処理部１０から出力される速度データであり、ロボットＲが認識している座標平面における人物（オブジェクト）の移動速度（Ｖｘ，Ｖｙ）で表される。

人物ＩＤ８０７は、人物識別部４３から出力されるデータであり、例えば「１００３２」のように、人物（オブジェクト）の識別番号で表される。
人物確度８０８は、人物ＩＤ８０７の確度を示すものであり、人物識別部４３で算出される類似度に基づいて完全一致を１００％として定められている。なお、人物確度８０８として類似度をそのまま用いてもよい。
人物ライフカウント８０９は、人物ＩＤ８０７に登録されたデータのオブジェクトマップ３１上での経過時間（年齢）を表している。

ＲＦＩＤ識別番号８１０は、例えば「１００３２」のように、タグに記録された人物（オブジェクト）の識別番号であり、対象検知部７０から出力されたものである。
ＲＦＩＤ位置８１１は、対象検知部７０から出力される位置データであり、ロボットＲの周囲におけるタグ（オブジェクト）までの距離および方向で定まる領域で表される。
ＲＦＩＤ確度８１２は、ＲＦＩＤ識別番号８１０のデータ（識別番号）の確度を示すものであり、確度算出部２１４で前記した（１）式により算出される。
ＲＦＩＤライフカウント８１３は、ＲＦＩＤ識別番号８１０に登録されたデータ（識別番号）のオブジェクトマップ３１上での経過時間（年齢）を表している。

音源位置８１４は、音源定位部２１ｃから出力されるデータであり、ロボットＲが認識している座標平面における発声する人物（オブジェクト）の角度θ_ｚで表される。
音源確度８１５は、音源位置８１４のデータの確度を示すものであり、確度算出部２１４で算出される。なお、音源位置８１４および音源確度８１５に代えて、人物（オブジェクト）が発声しているかどうかを示すフラグを立てるようにしてもよい。
音源ライフカウント８１６は、音源位置８１４に登録されたデータ（位置座標）のオブジェクトマップ３１上での経過時間（年齢）を表している。

オブジェクトライフカウント８１７は、オブジェクトに対して、人物データ、ＲＦＩＤ識別データ、音源識別データのいずれかが初めて入力されたときに開始されたカウントを表すものである。
ＴＯＴＡＬ＿ＩＤ８１８は、人物ＩＤ８０７とＲＦＩＤ識別番号８１０に基づいて統合処理部２０５で決定されたオブジェクトの識別番号である。
ＴＯＴＡＬ＿確度８１９は、人物確度８０８とＲＦＩＤ確度８１２とに基づいて統合処理部２０５で決定されたオブジェクトの識別番号の確度を示すものである。なお、統合処理部２０５は、音源確度８１５をも考慮してＴＯＴＡＬ＿確度８１９を決定するようにしてもよい。

＜識別対象識別システムＡの動作＞
次に、識別対象識別システムＡにおいて行われる処理について説明する。
［対象検知部７０の動作］
はじめに、ロボットＲの対象検知部７０で行われる処理について説明する（適宜図３および図５参照）。
対象検知部７０の制御手段８０は、所定時間間隔毎に、記憶手段１１０に記憶されたロボットＩＤと、受信報告要求信号とを含んで構成される検索信号を生成すると共に、ロボットＩＤと発光部ＩＤとを含んで構成される方向検査信号（赤外線信号）を発光部毎に個別に生成する。そして、電波送受信手段９０は、暗号化された検索信号を所定の変調方式で変調して変調信号とした後、無線送信する。また、発光手段１００は、ロボットＲの周囲に設けられた各探索域に対し、時分割部８３で決定された順序かつタイミングで、赤外光（暗号化され変調された検索信号）を照射する。

ＲＦＩＤタグＴは、検索信号（無線通信）と方向検査信号（赤外光）を受信（受光）すると、それぞれの信号に含まれるロボットＩＤが一致する場合に、記憶手段１７０を参照し、当該ＲＦＩＤタグＴに割り当てられた固有の識別番号（ＲＦＩＤ識別番号）を含む受信報告信号（変調信号）を生成し、これを無線送信する。

ロボットＲの対象検知部７０の電波送受信手段９０は、ＲＦＩＤタグＴから無線送信された受信報告信号（変調信号）を受信して復調し、さらに、制御手段８０は、復調した信号を復号化して受信報告信号を取得する。この制御手段８０の電界強度検出部８５は、暗号化受信報告信号の電力を検波し、この検波された平均電力を電界強度として求め、この求めた電界強度をデータ処理部８１に出力する。

データ処理部８１の位置特定部８１ｂは、電界強度検出部８５から入力された電界強度をもとに、記憶手段１１０に記憶された距離テーブルを参照し、受信報告信号を発信したＲＦＩＤタグＴがどのエリアにいるのかを示す情報（エリア情報）を取得する。さらに、位置特定部８１ｂは、受信報告信号に含まれる発光部ＩＤをもとに、記憶手段１１０に記憶された方向テーブルを参照し、受信報告信号を発信したＲＦＩＤタグＴが、ロボットＲのどの発光部から発光された赤外光を受信したのかを示す情報（方向情報）を取得する。そして、位置特定部８１ｂは、エリア情報と方向情報とから識別対象Ｄ（ＲＦＩＤタグＴ）の位置（タグ位置）を特定し、特定したタグ位置と、制御部４０から取得したロボットＲの姿勢データとに基づいて、ＲＦＩＤ位置を生成する。なお、対象検知部７０は取得したＲＦＩＤ識別番号を制御部４０に出力する。

［オブジェクトデータ統合部の動作］
次に、オブジェクトデータ統合部４５の動作を図９（適宜図６および図７参照）を参照して説明する。図９は、オブジェクトデータ統合部の全体の動作を示すフローチャートである。
まず、オブジェクトデータ統合部４５は、姿勢データ生成部４１から姿勢データと制御カウントを取得する（ステップＳ１）。なお、姿勢データおよび制御カウントは後記する統合識別データ登録処理（ステップＳ５）で利用される。
オブジェクトデータ統合部４５は、入力判定部２０１によって、人物識別部４３から人物データが入力したかどうかを判定する（ステップＳ２）。

人物データが入力した場合（ステップＳ２：Ｙｅｓ）、入力判定部２０１は、人物データ登録制御部２１１に人物データを出力する。人物データ登録制御部２１１は、後記する人物データ登録処理（ステップＳ９）を実行し、入力した人物データをバッファ３００上の仮マップに登録する。この処理（ステップＳ９）に続いて、または、人物データが入力していない場合（ステップＳ２：Ｎｏ）、オブジェクトデータ統合部４５は、入力判定部２０１によって、対象検知部７０からＲＦＩＤ識別データが入力したかどうかを判定する（ステップＳ３）。

ＲＦＩＤ識別データが入力した場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、入力判定部２０１は、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２にＲＦＩＤ識別データを出力する。ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、後記するＲＦＩＤ識別データ登録処理（ステップＳ１０）を実行し、入力したＲＦＩＤ識別データをバッファ３００上の仮マップに登録する。この処理（ステップＳ１０）に続いて、または、ＲＦＩＤ識別データが入力していない場合（ステップＳ３：Ｎｏ）、オブジェクトデータ統合部４５は、入力判定部２０１によって、確度算出部２１４から音源識別データが入力したかどうかを判定する（ステップＳ４）。

音源識別データが入力した場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、入力判定部２０１は、音源識別データ登録制御部２１３に音源識別データを出力する。音源識別データ登録制御部２１３は、後記する音源識別データ登録処理（ステップＳ１１）を実行し、入力した音源識別データをバッファ３００上の仮マップに登録する。この処理（ステップＳ１１）に続いて、または、音源識別データが入力していない場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、オブジェクトデータ統合部４５は、後記する統合識別データ登録処理を実行して、バッファ３００に記録された仮マップを完成する（ステップＳ５）。なお、人物データ、ＲＦＩＤ識別データおよび音源識別データは、通常、異なるタイミングでオブジェクトデータ統合部４５に入力する。

オブジェクトデータ統合部４５は、書込制御部２０６によって、記憶部３０のオブジェクトマップ３１の履歴書換条件が成立したかどうかを判定する（ステップＳ６）。書込制御部２０６は、履歴書換条件が成立したときに（ステップＳ６：Ｙｅｓ）、オブジェクトマップ３１のカードが一定枚数になるように、最古のカードを削除して、最新のカードを準備する履歴書換を行う（ステップＳ７）。そして、オブジェクトデータ統合部４５は、書込制御部２０６によって、バッファ３００に記録された仮マップの最新データ（統合識別データ）をオブジェクトマップ３１の最新のカードに格納するように、仮マップの所定枚数分のカードをオブジェクトマップ３１に書き込み（ステップＳ８）、ステップＳ１に戻る。履歴書換条件が成立していないときに（ステップＳ６：Ｎｏ）、オブジェクトデータ統合部４５はステップＳ８に進む。なお、このとき、オブジェクトマップ３１の最新のカードだけが上書き保存される。

（人物データ登録処理）
次に、前記したステップＳ９の人物データ登録処理を図１０（適宜図７および図８参照）を参照して説明する。図１０は、人物データ登録処理の動作を示すフローチャートである。まず、人物データ登録制御部２１１は、制御変数ｉを０に設定すると共に、入力した人物データにおけるオブジェクト数ｎを設定する（ステップＳ２１）。そして、人物データ登録制御部２１１は、ｉがｎ未満かどうかを判定し（ステップＳ２２）、ｉがｎ以上ならば（ステップＳ２２：Ｎｏ）、処理を終了する。一方、ｉがｎ未満の場合（ステップＳ２２：Ｙｅｓ）には、入力した人物データに添付されたカウントに基づいて、バッファ３００の仮マップの中から最もカウントが近いカードを選択する（ステップＳ２３）。そして、人物データ登録制御部２１１は、このカードから、入力したｉ番目の人物データに対応するオブジェクトを検索する（ステップＳ２４）。

人物データ登録制御部２１１は、対応するオブジェクトがあるかどうかを判定し（ステップＳ２５）、対応するオブジェクトが有る場合（ステップＳ２５：Ｙｅｓ）、バッファ３００の仮マップにおいて、入力した人物データで更新登録する（ステップＳ２６）。このとき、ボディ位置８０５、速度８０６、人物ＩＤ８０７および人物確度８０８の各データが更新される。そして、人物データ登録制御部２１１は、登録されたオブジェクトの人物ライフカウント８０９をリセット（０に設定）し（ステップＳ２７）、登録した人物データを、選択したカードよりもカウントの大きなカードにおける、このオブジェクトに関するレコードに反映する（ステップＳ２８）。さらに、制御変数ｉを＋１歩進させて（ステップＳ２９）、ステップＳ２２に戻る。

人物データ登録制御部２１１は、入力した人物データに対応するオブジェクトが無い場合（ステップＳ２５：Ｎｏ）、バッファ３００の仮マップの表８０３の列数がＭ（最大列数）以下かどうか判定する（ステップＳ３０）。表８０３の列数がＭ未満である場合（ステップＳ３０：Ｙｅｓ）、人物データ登録制御部２１１は、表８０３に列を新規に作成し（ステップＳ３１）、作成した列に、入力した人物データを新規に登録する（ステップＳ３２）。このとき、ボディ位置８０５、速度８０６、人物ＩＤ８０７および人物確度８０８の各データが登録される。そして、人物データ登録制御部２１１は、このオブジェクトの人物ライフカウント８０９、ＲＦＩＤライフカウントおよび音源ライフカウント８１６の値をリセット（０）に設定し（ステップＳ３３）、ステップＳ２８に進む。

一方、人物データ登録制御部２１１は、表８０３の列数がＭ（最大列数）である場合（ステップＳ３０：Ｎｏ）、表８０３の中で、人物ライフカウント８０９の値が最も大きい（最古）のオブジェクトの列のレコード（オブジェクトデータ）を消去して（ステップＳ３４）、ステップＳ３２に進む。このとき、ｎｕｌｌ（空欄）になった列に、入力した人物データが新規に登録される。

（ＲＦＩＤ識別データ登録処理）
次に、前記したステップＳ１０のＲＦＩＤ識別データ登録処理を図１１を参照して説明する。図１１は、ＲＦＩＤ識別データ登録処理の動作を示すフローチャートである。まず、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、入力したＲＦＩＤ識別データに添付されたカウントに基づいて、バッファ３００の仮マップの中から最もカウントが近いカードを選択する（ステップＳ４１）。そして、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、このカードから、入力したＲＦＩＤ識別データに対応するオブジェクトを検索する（ステップＳ４２）。

ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、対応するオブジェクトがあるかどうかを判定し（ステップＳ４３）、対応するオブジェクトが有る場合（ステップＳ４３：Ｙｅｓ）、
確度算出部２１４によって、前記した（１）式に基づいて、識別番号の確度を示すＲＦＩＤ確度を算出する（ステップＳ４４）。そして、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、選択したカードにおいて、入力したＲＦＩＤ識別データと算出したＲＦＩＤ確度とにより更新登録する（ステップＳ４５）。このとき、ＲＦＩＤ識別番号８１０、ＲＦＩＤ位置８１１、ＲＦＩＤ確度８１２の各データが更新される。そして、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、登録されたオブジェクトのＲＦＩＤライフカウント８１３をリセット（０に設定）し（ステップＳ４６）、登録したＲＦＩＤ識別データを、選択したカードよりもカウントの大きなカードにおける、このオブジェクトに関するレコードに反映する（ステップＳ４７）。

ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、入力したＲＦＩＤ識別データに対応するオブジェクトが無い場合（ステップＳ４３：Ｎｏ）、選択したカードの表８０３の列数がＭ（最大列数）以下かどうか判定する（ステップＳ４８）。表８０３の列数がＭ未満である場合（ステップＳ４８：Ｙｅｓ）、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、表８０３に列を新規に作成する（ステップＳ４９）。そして、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、ステップＳ４４と同様にして、確度算出部２１４によって、ＲＦＩＤ確度を算出する（ステップＳ５０）。そして、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、ステップＳ４９で作成した列に、入力したＲＦＩＤ識別データを新規に登録する（ステップＳ５１）。このとき、ＲＦＩＤ識別番号８１０、ＲＦＩＤ位置８１１、ＲＦＩＤ確度８１２の各データが登録される。そして、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、このオブジェクトの人物ライフカウント８０９、ＲＦＩＤライフカウントおよび音源ライフカウント８１６の値をリセット（０）に設定し（ステップＳ５２）、ステップＳ４７に進む。

一方、ＲＦＩＤ識別データ登録制御部２１２は、表８０３の列数がＭ（最大列数）である場合（ステップＳ４８：Ｎｏ）、表８０３の中で、ＲＦＩＤライフカウント８１３の値が最も大きい（最古）のオブジェクトの列のレコード（オブジェクトデータ）を消去して（ステップＳ５３）、ステップＳ５０に進む。このとき、ｎｕｌｌ（空欄）になった列に、入力したＲＦＩＤ識別データが新規に登録される。

（音源識別データ登録処理）
前記したステップＳ１１の音源識別データ登録処理は、制御対象の主体と取り扱うデータの種類が異なる点を除いて、図１１を参照して説明したステップＳ１０のＲＦＩＤ識別データ登録処理と同様であるので、説明を省略する。なお、ステップＳ４４およびＳ４５に相当する音源確度の算出処理は、音源位置とボディ位置とに基づいて行われる。

（統合識別データ登録処理）
次に、前記したステップＳ５の統合識別データ登録処理を図１２を参照して説明する。図１２は、統合識別データ登録処理の動作を示すフローチャートである。
まず、オブジェクトデータ統合部４５は、位置補正処理部２０３によって、制御変数ｉを０に設定すると共に、Ｍを最大オブジェクト数（オブジェクトマップ３１の表の列数）に設定する（ステップＳ６１）。そして、位置補正処理部２０３は、ｉがＭ未満かどうかを判定し（ステップＳ６２）、ｉがＭ以上ならば（ステップＳ６２：Ｎｏ）、処理を終了し、ｉがＭ未満の場合（ステップＳ６２：Ｙｅｓ）には、さらにｉ番目のオブジェクトについて入力データがあるかどうかを判定する（ステップＳ６３）。入力データが無い場合、後記するステップＳ７３へ進み、入力データがある場合、入力した姿勢データに基づいて、バッファ３００上の仮マップの最新のカードにおいて、ｉ番目のオブジェクトのボディ位置８０５および速度８０６を補正する（ステップＳ６４）。なお、このときＲＦＩＤ位置８１１、ＲＦＩＤ確度８１２、音源位置８１４、音源確度８１５を補正するようにしてもよい。

次に、オブジェクトデータ統合部４５は、寿命処理部２０４によって、ｉ番目のオブジェクトがロボットＲのカメラＣの視野内に存在するかどうかを判定する（ステップＳ６５）。図１３は、ロボットのカメラの視野を説明するための説明図である。図１３において、ロボット１３０１は、所定領域の中心に位置しており、カメラ正面（図中上方）にオブジェクト１３０２が、また、カメラから左方（図中左斜上方）にオブジェクト１３０３が存在している場合を想定している。この場合、オブジェクト１３０２は、カメラの視野１３０４に位置し、オブジェクト１３０３は、視野外１３０５に位置しているとする。ただし、視野外１３０５は、ロボット１３０１が左側に所定角度回転すれば視野内となる領域またはＲＦＩＤタグや音源位置で位置がわかる領域である。

図１２に戻って説明を続ける。この寿命処理部２０４は、視野内に存在する場合（ステップＳ６５：Ｙｅｓ）、人物データの寿命ＬＴ１を所定値ａに設定し（ステップＳ６６）、視野外に存在する場合（ステップＳ６５：Ｎｏ）、人物データの寿命ＬＴ１を所定値ｂ（ｂ＞ａ）に設定する（ステップＳ６７）。このように、視野内での寿命ＬＴ１の値ａ（例えば１〜２秒）を視野外での寿命ＬＴ１の値ｂ（例えば１０秒）よりも小さくすることにより、例えば、視野内に存在していたオブジェクトが視野外に移動したときに、そのオブジェクトをオブジェクトマップ３１上に長期間残しておくことができる。このとき、逆に、視野内ではオブジェクトは寿命が短いので、視野内にいたときの残像を比較的早く消去することができる。

ステップＳ６６またはＳ６７に続いて、オブジェクトデータ統合部４５は、寿命処理部２０４によって、ｉ番目のオブジェクトの人物データの人物ライフカウント８０９が人物データの寿命ＬＴ１よりも大きいかどうかを判定する（ステップＳ６８）。そして、人物ライフカウント８０９が人物データの寿命ＬＴ１以下の場合（ステップＳ６８：Ｎｏ）、オブジェクトデータ統合部４５は、寿命処理部２０４によって、ｉ番目のオブジェクトのＲＦＩＤ識別データのＲＦＩＤライフカウント８１３がＲＦＩＤ識別データの寿命ＬＴ２よりも大きいかどうかを判定する（ステップＳ６９）。そして、ＲＦＩＤライフカウント８１３がＲＦＩＤ識別データの寿命ＬＴ２以下の場合（ステップＳ６９：Ｎｏ）、オブジェクトデータ統合部４５は、寿命処理部２０４によって、ｉ番目のオブジェクトの音源識別データの音源ライフカウント８１６が音源識別データの寿命ＬＴ３よりも大きいかどうかを判定する（ステップＳ７０）。

そして、音源ライフカウント８１６が音源識別データの寿命ＬＴ３以下の場合（ステップＳ７０：Ｎｏ）、オブジェクトデータ統合部４５は、統合処理部２０５によって、ｉ番目のオブジェクトの人物データとＲＦＩＤ識別データとに基づいて、統合識別データを生成する（ステップＳ７１）。ここでは、人物ＩＤ８０７とＲＦＩＤ識別番号８１０とに基づいて、ＴＯＴＡＬ＿ＩＤ８１８を決定すると共に、人物確度８０８とＲＦＩＤ確度８１２とに基づいてＴＯＴＡＬ＿確度８１９を決定する。これにより、ロボットＲは、ＴＯＴＡＬ＿確度８１９の確からしさでｉ番目のオブジェクトの識別番号を認識する。

このステップＳ７１において、人物データとＲＦＩＤ識別データのそれぞれの識別番号が異なる場合には、人物データとＲＦＩＤ識別データの確度の大きい方を優先する。このとき、ＴＯＴＡＬ＿確度は、例えば、それぞれの確度の平均値とする。

ここで、ステップＳ７１の処理について、図８を参照して説明する。図８に示す例では、オブジェクトナンバ８０４が「１」であるオブジェクトは、人物ＩＤ８０７が「５４」、人物確度８０８が「８０（％）」、ＲＦＩＤ識別番号８１０が「５４」、ＲＦＩＤ確度８１２が「８０（％）」である。この場合、人物ＩＤ８０７とＲＦＩＤ識別番号８１０とが等しいので、ＴＯＴＡＬ＿ＩＤ８１８も、これに合わせて「５４」とする。さらに、人物確度８０８とＲＦＩＤ確度８１２は双方とも８０（％）であるので、総合的な確度は上昇し、ＴＯＴＡＬ＿確度８１９は、例えば「９０（％）」となる。

一方、オブジェクトナンバ８０４が「０」であるオブジェクトは、人物ＩＤ８０７が「５」、人物確度８０８が「６０（％）」、ＲＦＩＤ識別番号８１０が「３２」、ＲＦＩＤ確度８１２が「４０（％）」である。この場合、人物ＩＤ８０７と、ＲＦＩＤ識別番号８１０とが異なっているが、人物確度８０８がＲＦＩＤ確度８１２よりも大きいので、人物ＩＤ８０７をＴＯＴＡＬ＿ＩＤ８１８とする。すなわち、ＴＯＴＡＬ＿ＩＤ８１８は「５」となる。また、ＴＯＴＡＬ＿確度８１９は、人物確度８０８「６０（％）」とＲＦＩＤ確度８１２「４０（％）」との平均値である「５０（％）」となる。
さらに、人物ＩＤ８０７と、ＲＦＩＤ識別番号８１０とが異なり、かつ、これらの確度が同一の場合、例えば人物ＩＤ８０７を優先する。この場合、ＲＦＩＤタグＴの読み取り誤りや装着ミスによる誤りを除去できる。なお、ＲＦＩＤ識別番号８１０を優先した場合、カメラＣの視野外や夜間における画像データの誤りを除去できる。

再び、図１２を参照して、統合識別データ登録処理の説明を続ける。
ステップＳ７１に続いて、オブジェクトデータ統合部４５は、統合処理部２０５によって、ｉ番目のオブジェクトの統合識別データと、（ｉ−ｋ）番目（ｋ＝１，２，…，ｉ−１）のオブジェクトの統合識別データとを比較し、同一ならば（ｉ−ｋ）番目のオブジェクトをｉ番目のオブジェクトに統合する（ステップＳ７２）。これにより、例えば、実際には１つであるオブジェクトが人物識別（画像処理）によって２つのオブジェクトと認識されているような場合にオブジェクト識別の精度を向上させることができる。
ステップＳ７２に続いて、オブジェクトデータ統合部４５は、位置補正処理部２０３によって、制御変数ｉを＋１歩進させて（ステップＳ７３）、ステップＳ６２に戻る。

また、この図１２に示す統合識別データ登録処理において、人物ライフカウント８０９が人物データの寿命ＬＴ１よりも大きい場合（ステップＳ６８：Ｙｅｓ）、オブジェクトデータ統合部４５は、寿命処理部２０４によって、ｉ番目のオブジェクトデータ（人物データ、ＲＦＩＤ識別データ、音源識別データ）をバッファ３００の仮マップから消去し（ステップＳ７４）、ステップＳ７１に進む。すなわち、図８に示した例では、表８０３からオブジェクトナンバ８０４が「ｉ」の列のレコードが消去される。

また、ＲＦＩＤライフカウント８１３がＲＦＩＤ識別データの寿命ＬＴ２よりも大きい場合（ステップＳ６９：Ｙｅｓ）、オブジェクトデータ統合部４５は、寿命処理部２０４によって、ｉ番目のＲＦＩＤ識別データ（ＲＦＩＤ識別番号８１０、ＲＦＩＤ位置８１１、ＲＦＩＤ確度８１２、ＲＦＩＤライフカウント８１３）をバッファ３００の仮マップから消去し（ステップＳ７５）、ステップＳ７０に進む。さらに、音源ライフカウント８１６が音源識別データの寿命ＬＴ３よりも大きい場合（ステップＳ７０：Ｙｅｓ）、オブジェクトデータ統合部４５は、寿命処理部２０４によって、ｉ番目の音源識別データ（音源位置８１４、音源確度８１５、音源ライフカウント８１６）をバッファ３００の仮マップから消去し（ステップＳ７６）、ステップＳ７１に進む。なお、ＲＦＩＤ識別データの寿命ＬＴ２および音源識別データの寿命ＬＴ３は、予め定められている。

［指令に基づくロボットＲの動作］
識別対象識別システムＡが、例えばオフィス内の依頼者から、同じオフィス内の目的者への物品の配達に応用された場合を例に挙げて、ロボットＲの動作について説明する。

この場合、ＲＦＩＤタグＴを装着する人物についての情報（氏名など）が端末５（図１参照）において入力され、端末５にネットワーク４を介して接続された管理用コンピュータ３の記憶手段（図示せず）に登録される。そして、依頼者（配達元）および目的者（配達先）は、端末５における入力が完了した後、ＲＦＩＤタグＴを身につけ、それぞれ所定の位置で待機する。
一方、端末５の操作者は、端末５から、依頼者および目的者の氏名と配達コマンドを入力すると、管理用コンピュータ３は、図示しない記憶手段から、依頼者の識別番号および位置情報（オフィス内での座席位置）と、目的者の識別番号および位置情報（オフィス内での座席位置）と、ローカル地図データ（オフィス内での地図）と、依頼者および目的者の顔画像データの特徴パラメータとを読み出して、ロボットＲに送信する。

ロボットＲの制御部４０（図２参照）は、無線通信部６０を介して管理用コンピュータ３から取得したデータを記憶部３０に格納して利用すると共に、制御部４０のタスク処理部４９（図６参照）が管理用コンピュータ３からのコマンド（指令）に基づいて、配達タスクを実行する。このタスク処理部４９は、移動すべき目的地までの経路を探索すると共に、行動パターン部４７を制御して行動パターンを所定の順序に組み合わせる。これにより、ロボットＲは、ロボットＲの現在位置（ホームポジション）から依頼者の位置までの経路探索および移動、依頼者の識別、物品の受領、依頼者の位置から目的者の位置までの経路探索および移動、目的者の識別、物品の受け渡し、目的者の位置からホームポジションまでの経路探索および移動の各行動を順次実行する。
なお、タスク処理部４９は、ロボットＲの移動に際しては、ローカル地図データ３２を参照し、障害物を回避する行動パターンを実行させることにより、ロボットＲに最短距離での移動を可能とさせることができる。

タスク処理部４９に制御される行動パターン部４７は、記憶部３０のオブジェクトマップ３１を適宜参照し、目的地にいる人物が依頼者または目的者であるかを確認して物品の受領および受け渡しを行う。このとき、オブジェクトマップ３１は、随時最新のものに更新され続けている。なお、物品の受領または受け渡しがなされると、ロボットＲの腕部Ｒ２の図示しない圧力センサが所定の押圧力または引張力を検出し、ロボットＲは、それぞれの場面で手を軽く握るか手を開く動作を行う。

また、ロボットＲが依頼者のいるべき位置（依頼者の座席）で依頼者を識別したときに、音声出力を司る行動パターン部４７が、記憶部３０から依頼者に対応した会話用データを読み出して音声合成部２１ａ（図２参照）に出力すると、例えば、「○○○を渡してください。」という音声が出力される。同様に、ロボットＲが目的者のいるべき位置（目的者の座席）で目的者を識別したときに、音声出力を司る行動パターン部４７が、記憶部３０から目的者に対応した会話用データを読み出して音声合成部２１ａ（図２参照）に出力すると、例えば、「○○○をお受け取り下さい。」という音声が出力される。

なお、この場合、統合処理部２０５（図７参照）の処理において、人物ＩＤ８０７とＲＦＩＤ識別番号８１０とが異なる場合に、一方の識別番号に対応する氏名を音声合成部２１ａから出力するようにしてもよい。例えば「あなたは×××さんですか？」と問いかけ、「はい、そうです。」との回答を音声認識部２１ｂ（図２参照）が認識したときに、統合処理部２０５（図７参照）は識別対象が「×××さん」であると認識する。また、「いいえ、ちがいます。」との回答を音声認識部２１ｂ（図２参照）が認識したときに、統合処理部２０５（図７参照）は、他方の識別番号に対応する氏名を音声合成部２１ａから出力するように制御する。例えば「あなたは△△△さんですか？」と問いかけたときに、「はい、そうです。」との回答を音声認識部２１ｂ（図２参照）が認識したときに、統合処理部２０５（図７参照）は識別対象が「△△△さん」であると認識することができる。

［第２の実施形態］
次に、図１４乃至図１９を参照して、本発明の第２の実施形態に係る識別対象識別装置について説明する。第２の実施形態に係る識別対象識別装置は、制御部４０のオブジェクトデータ統合部４５で作成したオブジェクトマップ３１を利用して撮像された識別対象Ｄを識別するものである。参照する図面において、図１４は、第２の実施形態に係る識別対象識別装置の人物識別部の構成を示すブロック図である。なお、第２の実施形態では、ロボットＲの自律移動制御部５０以外の構成要素で本発明の第２の実施形態に係る識別対象識別装置が構成されている。ロボットＲにおいて、第１の実施形態と同一の構成には同一の参照番号を付与する。

［識別対象識別装置の構成］
記憶部（識別対象情報記憶手段）３０は、オブジェクトマップ３１Ａと、ローカル地図データ３２と、顔ＤＢ（顔データベース）３３とを記憶している。
ここで、オブジェクトマップ３１Ａについて図１５および図１６を参照して説明する。図１５は、第２の実施形態に係るロボットのカメラの視野を説明するための説明図であり、図１６は、第２の実施形態に係るオブジェクトマップを説明するための説明図である。

図１５に示すように、ロボットＲは、所定領域の中心に位置しており、ロボットＲのカメラＣは、前方（図中上方）を視野１５０１としており、視野外１５０２（ハッチングの付された領域）のオブジェクトを撮像することができない。ロボットＲの周囲には、図１５に示すように、識別対象Ｄとして、４つのオブジェクト（例えば、人物）１５０３が存在している。このうち、ＩＤが「３」のオブジェクト１５０３と、ＩＤが「５」のオブジェクト１５０３とは、視野１５０１に位置しており、ＩＤが「１０」のオブジェクト１５０３と、ＩＤが「１２」のオブジェクト１５０３とは、視野外１５０２に位置している。また、以下では、説明を単純化するために、視野１５０１は、１つのＲＦＩＤ位置（例えばＰ１、図４参照）に対応するものとする。

（オブジェクトマップの構成例）
図１６に示すように、オブジェクトマップ３１Ａは、図８に示したオブジェクトマップ３１と同様なものであり、時刻別に分類された複数の時刻別データ１６０１（以下、カード１６０１という）を備えている。このカード１６０１には、カウント（時刻情報）と、姿勢データおよびカメラ姿勢と、ＲＦＩＤデータ１６０２と、ＲＦＩＤデータライフカウント１６０３と、表が付されている。
ＲＦＩＤデータ１６０２は、ロボットＲの周囲に存在するＲＦＩＤタグＴに記録されたＲＦＩＤ識別番号（ＲＦＩＤ識別データ）である。ロボットＲの周囲に、図１５に示すような４つのオブジェクト１５０３が存在する場合には、「３，５，１０，１２」が格納される。

ＲＦＩＤデータライフカウント１６０３は、ロボットＲの周囲に存在するＲＦＩＤタグＴに記録されたＲＦＩＤ識別番号のオブジェクトマップ３１Ａ上での経過時間（カウント）である。このＲＦＩＤデータライフカウント１６０３は、オブジェクトマップ３１Ａにデータが入力される度にリセットされるものであり、一方、データが入力されなければ、カウントが増加する。そして、カウント値が所定値を超えると、オブジェクトマップ３１Ａから、ＲＦＩＤデータ１６０２が消去されることとなる。図１６に示すように、例えば、ＲＦＩＤデータが「３」の場合には、ＲＦＩＤデータライフカウントは「０」であり、
ＲＦＩＤデータが「５」の場合には、ＲＦＩＤデータライフカウントは「４」である。
これらは、それぞれ、ＩＤ（ＲＦＩＤ識別番号）が「３」のＲＦＩＤタグＴから、データが入力されたこと、および、ＩＤが「５」のＲＦＩＤタグＴからデータが入力されてから、カウントが「４」進んだことを示している。

カード１６０１の表には、オブジェクトを特徴付ける複数の項目が配されている。
顔位置１６０４，１６０５は、顔認識部１１ｃから出力される位置座標データであり、カメラ画面上での顔の位置座標（ｘ，ｙ）で表される。
顔ＩＤ：顔確度１６０６は、人物識別部４３Ａから出力されるデータと、オブジェクトナンバに対するその確度とを示すものである。このうち、顔ＩＤは、人物（オブジェクト）の顔の固有画像データを格納した顔ＤＢ３３（図１４参照）の識別番号で表される。また、顔確度は、人物識別部４３Ａで算出される類似度に基づいて完全一致を１００％として定められている。なお、顔確度として、類似度をそのまま用いてもよい。また、顔確度として、ＤＦＦＣ（Distance From Face Class）値を用いてもよい。この場合には、ＤＦＦＣ値が小さいほど、当該オブジェクトナンバに対する顔ＩＤの確からしさが高くなる。

顔ＩＤ：顔確度１６０６は、１つのオブジェクト（またはオブジェクトナンバ）に対して複数のレコードを候補として格納できるように構成されている。図１６では、顔ＩＤ：顔確度１６０６に対して、３つの候補が格納できるように構成され、このうち２つの候補にレコードが記録されている。

ＲＦＩＤ識別番号：ＲＦＩＤ確度１６０７は、ＲＦＩＤタグＴに記録された人物（オブジェクト）の識別番号と、オブジェクトナンバに対するその確度とを示すものである。このうち、ＲＦＩＤ識別番号は、対象検知部７０から出力されたものである。また、ＲＦＩＤ確度は、ＲＦＩＤ識別番号のデータ（識別番号）の確度を示すものであり、確度算出部２１４で前記した（１）式により算出される。
ＲＦＩＤ識別番号：ＲＦＩＤ確度１６０７は、顔ＩＤ：顔確度１６０６と同様にして、１つのオブジェクト（またはオブジェクトナンバ）に対して複数のレコードを候補として格納できるように構成されている。

ｈｕｍａｎ ＩＤ１６０８は、顔ＩＤとＲＦＩＤ識別番号に基づいて統合処理部２０５で決定された人物（オブジェクト）の識別番号である。なお、統合処理部２０５は、現在のカード１６０１だけではなく、過去の数フレーム分の履歴を用いて、ｈｕｍａｎ ＩＤ１６０８を決定してもよい。
ｈｕｍａｎ ＩＤ確度１６０９は、顔確度とＲＦＩＤ確度とに基づいて統合処理部２０５で決定されたオブジェクトの識別番号の確度を示すものである。

図１４に示すように、顔ＤＢ３３は、人物別に記憶部３０に複数記憶されている。顔ＤＢ３３は、予め撮像された人物の固有顔画像データであり、無線通信部６０を介して管理用コンピュータ３から取得される。

（人物識別部の構成）
人物識別部（画像対応識別手段）４３Ａは、顔認識部１１ｃから出力される顔位置に関する位置情報とオブジェクトマップ３１Ａとに基づいて、顔認識部１１ｃから出力される画像データと比較すべき固有顔画像データを記憶部３０において検索するものである。この人物識別部４３Ａは、図１４に示すように、固有顔画像データ取得部（画像情報取得手段）４３１と、ＲＦＩＤ識別番号取得部（読取識別情報取得手段）４３２と、グループ作成部（グループ作成手段）４３３と、撮影顔画像候補識別部（撮像画像候補識別手段）４３４とを備える。

固有顔画像データ取得部（画像情報取得手段）４３１は、記憶部３０の顔ＤＢ３３から、グループ作成部４３３で作成されるグループに属するＲＦＩＤ識別番号に対応する顔ＩＤを有する固有顔画像データを取得するものである。

ＲＦＩＤ識別番号取得部（読取識別情報取得手段）４３２は、撮影顔画像候補識別部４３４から、カメラＣで撮像した識別対象Ｄの顔位置に関する位置情報を取得し、取得した顔位置に関する位置情報に基づいて、オブジェクトマップ３１Ａから、１以上のＲＦＩＤ識別番号の候補を取得し、撮影顔画像候補識別部４３４に出力するものである。

グループ作成部（グループ作成手段）４３３は、撮影顔画像候補識別部４３４の制御の下、オブジェクトマップ３１Ａに基づいて、識別対象Ｄの候補となる複数のオブジェクトに対応するＲＦＩＤ識別番号の候補をグループ化し、撮影顔画像候補識別部４３４に出力するものである。このグループ作成部４３３は、オブジェクトマップ３１ＡのＲＦＩＤデータ１６０２に格納されているＲＦＩＤ識別番号（識別情報）をすべて読み込み２つのグループに分ける。本実施形態では、グループ作成部４３３は、顔識別部１１ｃで対応する顔を識別したＲＦＩＤ識別番号から成る第１のグループと、当該ＲＦＩＤ識別番号以外のＲＦＩＤ識別番号から成る第２のグループとに分ける。

撮影顔画像候補識別部（撮像画像候補識別手段）４３４は、前記した固有顔画像データ取得部４３１と、ＲＦＩＤ識別番号取得部４３２と、グループ作成部４３３とを制御すると共に、顔認識部１１ｃから出力される特徴パラメータと、固有顔画像データ取得部４３１で取得された固有顔画像データの特徴パラメータとの差が所定のしきい値以下であるかどうかを判定し、しきい値以下である場合に顔確度を算出するものである。

具体的には、撮影顔画像候補識別部４３４は、第１のグループについて、特徴パラメータどうしの差が第１のしきい値以下であるかどうかを判定し、第１のしきい値以下である場合には、当該特徴パラメータを有する固有顔画像データに対応する顔ＩＤの顔確度を算出する。また、撮影顔画像候補識別部４３４は、特徴パラメータどうしの差が第１のしきい値よりも大きい場合には、第２のグループについて、特徴パラメータどうしの差が第２のしきい値以下であるかどうかを判定する。そして、撮影顔画像候補識別部４３４は、第２のしきい値以下である場合には、当該特徴パラメータを有する固有顔画像データに対応する顔ＩＤの顔確度を算出する。本実施形態では、第２のしきい値は、第１のしきい値よりも小さく設定されている。なお、第２のしきい値を第１のしきい値と同一に設定してもよい。この場合には、撮影顔画像候補識別部４３４は、第２のグループについての特徴パラメータどうしの差が第２のしきい値以下である場合には、顔ＩＤの顔確度を算出した後に、算出された顔確度に対して定数α（０＜α＜１）を乗じて最終的な顔確度とする。

［識別対象識別装置の動作］
次に、第２の実施形態に係る識別対象識別装置の動作を説明する。第２の実施形態に係る識別対象識別装置の動作は、人物識別部４３Ａの動作を除いて、第１の実施形態に係る識別対象識別装置の動作と同一である。以下、人物識別部４３Ａの動作について図１７乃至図１９を参照（適宜図１４乃至図１６参照）して説明する。図１７は、図１４に示した人物識別部の動作を示すフローチャートであり、図１８は、人物識別部の動作の説明図であって、（ａ）は人物識別部の取得データ、（ｂ）はグループの一例をそれぞれ示している。また、図１９は、人物識別部の算出する顔確度の一例を示す説明図である。

まず、人物識別部４３Ａは、ＲＦＩＤ識別番号取得部４３２によって、取得した顔位置に関する位置情報に基づいて、オブジェクトマップ３１Ａから、複数のＲＦＩＤ識別番号の候補を取得する（ステップＳ８１）。具体的には、ＲＦＩＤ識別番号取得部４３２は、図１５に例示したＩＤが「３」のオブジェクト（人物）１５０３を第１の識別対象とした場合に、このオブジェクト１５０３の顔位置と、図１６に例示したカード１６０１（オブジェクトマップ３１Ａ）とに基づいて、第１の識別対象のオブジェクトナンバが例えば「０」であると判定する。同様に、ＲＦＩＤ識別番号取得部４３２は、図１５に例示したＩＤが「５」のオブジェクト（人物）１５０３を第２の識別対象とした場合に、このオブジェクト１５０３の顔位置と、図１６に例示したカード１６０１（オブジェクトマップ３１Ａ）とに基づいて、第２の識別対象のオブジェクトナンバが例えば「１」であると判定する。

図１６に例示したカード１６０１（オブジェクトマップ３１Ａ）では、オブジェクトナンバが「０」の場合には、ＲＦＩＤ識別番号：ＲＦＩＤ確度１６０７の候補１の欄に、ＩＤが「３」、かつ、確度が「５０（％）」のデータが記録されていると共に、候補２の欄に、ＩＤが「５」、かつ、確度が「５０（％）」のデータが記録されている。同様に、オブジェクトナンバが「１」の場合には、ＲＦＩＤ識別番号：ＲＦＩＤ確度１６０７の候補１の欄に、ＩＤが「３」、かつ、確度が「５０（％）」のデータが記録されていると共に、候補２の欄に、ＩＤが「５」、かつ、確度が「５０（％）」のデータが記録されている。ＲＦＩＤ識別番号取得部４３２は、これらのデータを取得し、図１８の（ａ）に示すように、データベース１８０１として、図示しないバッファに格納する。

そして、人物識別部４３Ａは、グループ作成部４３３によって、取得したＲＦＩＤ識別番号の候補をグループ化する（ステップＳ８２）。具体的には、グループ作成部４３３は、図示しないバッファに格納されたＩＤ「３」およびＩＤ「５」を第１のグループとする。ここで、図１６に例示したカード１６０１のＲＦＩＤデータ１６０２の場合には、ＩＤ「３」およびＩＤ「５」以外に、当該ロボットＲの周囲に、ＩＤ「１０」およびＩＤ「１２」のオブジェクトが存在している。そこで、グループ作成部４３３は、ＩＤ「１０」およびＩＤ「１２」を第２のグループとする。そして、グループ作成部４３３は、第１のグループの情報と第２のグループの情報とを格納したデータベース１８１１を図示しないバッファに格納する。

そして、人物識別部４３Ａは、固有顔画像データ取得部４３１によって、記憶部３０の顔ＤＢ３３から第１のグループに対応する固有顔画像データを取得する（ステップＳ８３）。つまり、固有顔画像データ取得部４３１は、記憶部３０から、第１のグループであるＩＤ「３」およびＩＤ「５」に対応付けられた固有顔画像データを取得する。そして、人物識別部４３Ａは、撮影顔画像候補識別部４３４によって、顔認識部１１ｃから出力される特徴パラメータと、第１のグループに対応する固有顔画像データの特徴パラメータとの差が第１のしきい値以下であるかどうかを判定する（ステップＳ８４）。特徴パラメータどうしの差が第１のしきい値以下である場合（ステップＳ８４：Ｙｅｓ）、撮影顔画像候補識別部４３４は、当該特徴パラメータを有する固有顔画像データに対応する顔ＩＤの顔確度を算出する（ステップＳ８５）。具体的には、撮影顔画像候補識別部４３４は、図１８の（ａ）に示したデータベース１８０１の顔ＩＤ：顔確度１６０６の候補１および候補２の欄に、顔ＩＤおよび顔確度を書き込む。これにより、図１９に示すように、データベース１９０１が作成される。そして、人物識別部４３Ａは、撮影顔画像候補識別部４３４によって、各候補の顔ＩＤと顔確度をオブジェクトデータ統合部４５に出力する（ステップＳ８６）。

特徴パラメータどうしの差が第１のしきい値より大きい場合（ステップＳ８４：Ｎｏ）、人物識別部４３Ａは、固有顔画像データ取得部４３１によって、記憶部３０の顔ＤＢ３３から第２のグループに対応する固有顔画像データを取得する（ステップＳ８７）。つまり、この例では、固有顔画像データ取得部４３１は、記憶部３０から、第２のグループであるＩＤ「１０」およびＩＤ「１２」に対応付けられた固有顔画像データを取得する。そして、人物識別部４３Ａは、撮影顔画像候補識別部４３４によって、顔認識部１１ｃから出力される特徴パラメータと、第２のグループに対応する固有顔画像データの特徴パラメータとの差が第２のしきい値以下であるかどうかを判定する（ステップＳ８８）。特徴パラメータどうしの差が第２のしきい値以下である場合（ステップＳ８８：Ｙｅｓ）、人物識別部４３Ａは、ステップＳ８５に進む。一方、特徴パラメータどうしの差が第２のしきい値より大きい場合（ステップＳ８８：Ｎｏ）、人物識別部４３Ａは、処理を終了する。

なお、ステップＳ８６に続いて、オブジェクトデータ統合部４５は、顔ＩＤ（人物データ）およびＲＦＩＤ識別番号（ＲＦＩＤ識別データ）に基づいて、ｈｕｍａｎ ＩＤ（統合識別データ）を生成する。この過程は第１の実施形態で説明したものと同様である。ただし、この例では、１つのオブジェクトに対して、ＲＦＩＤ識別番号の候補が２つあると共に、顔ＩＤの候補が２つある。したがって、第２の実施形態では、オブジェクトデータ統合部４５の統合処理部２０５は、以下のような処理を行う。

例えば、図１９に示すデータベース１９０１には、オブジェクトナンバが「０」の場合には、ＲＦＩＤ識別番号：ＲＦＩＤ確度１６０７の候補１の欄に、ＩＤが「３」、かつ、確度が「５０（％）」のデータが格納されていると共に、候補２の欄に、ＩＤが「５」、かつ、確度が「５０（％）」のデータが格納されている。オブジェクトナンバが「１」の場合も全く同様である。そこで、ＲＦＩＤ識別番号：ＲＦＩＤ確度１６０７の項目だけでは、２つのオブジェクトを区別することが困難である。しかしながら、図１９に示すデータベース１９０１では、オブジェクトナンバが「０」の場合には、顔ＩＤ：顔確度１６０６の候補１の欄に、ＩＤが「３」、かつ、確度が「６０（％）」のデータが格納されていると共に、候補２の欄に、ＩＤが「５」、かつ、確度が「４０（％）」のデータが格納されている。同様に、オブジェクトナンバが「１」の場合には、顔ＩＤ：顔確度１６０６の候補１の欄に、ＩＤが「３」、かつ、確度が「８０（％）」のデータが格納されていると共に、候補２の欄に、ＩＤが「５」、かつ、確度が「２０（％）」のデータが格納されている。したがって、この場合には、オブジェクトナンバが「０」の候補１と、オブジェクトナンバが「１」の候補１とは、共に、ＩＤが「３」のオブジェクト（人物）１５０３である。しかしながら、オブジェクトナンバが「１」の候補１の確度の方が、オブジェクトナンバが「０」の候補１の確度よりも大きい。

したがって、統合処理部２０５は、顔画像の観点によって、オブジェクトナンバが「１」の人物を、ＩＤが「３」のオブジェクト（人物）１５０３であると識別し、図１６に示すオブジェクトマップ３１Ａに対応した仮マップにおいて、ｈｕｍａｎ ＩＤ（統合識別データ）に「３」を割り当てると共に、その確度に、「８０（％）」を割り当てる。同様に、オブジェクトナンバが「０」の人物を、候補２、すなわち、ＩＤが「５」のオブジェクト（人物）１５０３であると識別し、ｈｕｍａｎ ＩＤ（統合識別データ）に「５」を割り当てると共に、その確度に「４０（％）」を割り当てる。そして、オブジェクトデータ統合部４５は、書込制御部２０６によって、この仮マップを所定のタイミングでオブジェクトマップ３１Ａに書き込むことにより、図１６に示すカード１６０１を生成することとなる。また、統合処理部２０５は、最終的に過去のカード１６０１の履歴を利用することでｈｕｍａｎ ＩＤの確度を決定してもよい。

以上のように、第２の実施形態によれば、１つのオブジェクトに対して、ＲＦＩＤ識別番号の候補や顔ＩＤの候補が複数ある場合にも、顔ＩＤ（人物データ）およびＲＦＩＤ識別番号（ＲＦＩＤ識別データ）に基づいて、ｈｕｍａｎ ＩＤ（統合識別データ）を生成することができる。したがって、オブジェクトの認識率（識別率）を向上させることが可能になる。なお、人物識別部４３Ａのグループ作成部４３３は必須の構成ではなく、省略することが可能である。この場合には、図１７に示したフローチャートにおいて、ステップＳ８２，Ｓ８７，Ｓ８８の各処理を省略できる。

しかしながら、以下に示すような場合には、グループ作成部４３３によって、識別対象Ｄの識別率を向上させることができるので、人物識別部４３Ａは、グループ作成部４３３を備えることが好ましい。例えば、１）ロボットＲからＲＦＩＤタグＴまでの距離、２）ロボットＲとＲＦＩＤタグＴとの間に介在する障害物、３）ロボットＲに対するＲＦＩＤタグＴ（タグカード）の向き、によっては、ＲＦＩＤタグＴは、周囲の壁などで反射して向きが変わった赤外線（方向転換赤外線）を受光する場合がある。このような方向転換赤外線を受光したＲＦＩＤタグＴが、受信報告信号をロボットＲ（対象検知部７０）に返信すると、ロボットＲの対象検知部７０は、受信報告信号に含まれる方向検査信号（発光部ＩＤ）によって、実際とは異なる方向にＲＦＩＤタグＴがあると誤認識してしまう。すなわち、読取誤差が生じる場合がある。たとえ、このような場合であっても、人物識別部４３Ａは、顔位置に基づいてオブジェクトマップ３１Ａから取得するＲＦＩＤ識別番号の候補だけに頼ることなく、ロボットＲの周囲に存在する検知できるすべてのＲＦＩＤ識別番号を考慮する。その結果、識別対象Ｄの識別率が向上する。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は各実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を変えない範囲でさまざまに実施することができる。例えば、識別対象の発する音声の周波数の相違から識別対象を識別する周波数識別手段を設けて、人物認識とＲＦＩＤタグとこの周波数識別手段とに基づいて識別対象を特定するようにしてもよい。
また、本発明に係る識別対象識別装置では、識別対象は人物（人間）のほかに、他のロボットや物体であってもよく、また、それらが移動可能であってもよい。
また、本発明に係る識別対象識別装置は、自律二足歩行ロボット以外にも、例えば自動車などの種々の移動体への応用も可能である。この場合には、例えば移動体に接近してきた人物が所有者（運転者）かどうか判別し、所有者の場合にドアを自動的に開けるようにしてもよい。

本発明の第１の実施形態に係る識別対象識別装置のシステム構成図である。 ロボットのブロック図である。 ロボットの対象検知部のブロック図である。 識別対象の位置を特定する方法を説明する説明図である。 ＲＦＩＤタグの構成を示すブロック図である。 制御部の詳細を示すブロック図である。 オブジェクトデータ統合部の詳細を示すブロック図である。 オブジェクトマップを説明するための説明図である。 オブジェクトデータ統合部の全体の動作を示すフローチャートである。 人物データ登録処理の動作を示すフローチャートである。 ＲＦＩＤ識別データ登録処理の動作を示すフローチャートである。 統合識別データ登録処理の動作を示すフローチャートである。 ロボットのカメラの視野を説明するための説明図である。 本発明の第２の実施形態に係る識別対象識別装置の人物識別部の構成を示すブロック図である。 第２の実施形態に係るロボットのカメラの視野を説明するための説明図である。 第２の実施形態に係るオブジェクトマップを説明するための説明図である。 図１４に示した人物識別部の動作を示すフローチャートである。 人物識別部の動作の説明図であって、（ａ）は人物識別部の取得データ、（ｂ）はグループの一例をそれぞれ示している。 人物識別部の算出する顔確度の一例を示す説明図である。

符号の説明

Ａ 識別対象識別システム
Ｃ カメラ
Ｄ 識別対象
Ｒ ロボット（識別対象識別装置）
Ｔ ＲＦＩＤタグ
１ 基地局
２ ロボット専用ネットワーク
３ 管理用コンピュータ
４ ネットワーク
５ 端末
１０ 画像処理部
２０ 音声処理部
２１ｃ 音源定位部（音源定位抽出手段）
３０ 記憶部（識別対象情報記憶手段）
３３ 顔ＤＢ
４０ 制御部
４１ 姿勢データ生成部
４３，４３Ａ 人物識別部（画像対応識別手段）
４３１ 固有顔画像データ取得部（画像情報取得手段）
４３２ ＲＦＩＤ識別番号取得部（読取識別情報取得手段）
４３３ グループ作成部（グループ作成手段）
４３４ 撮影顔画像候補識別部（撮像画像候補識別手段）
４５ オブジェクトデータ統合部
４７ 行動パターン部
４９ タスク処理部
５０ 自律移動制御部
６０ 無線通信部
７０ 対象検知部
８０ 制御手段
９０ 電波送受信手段
１００ 発光手段
１１０ 記憶手段
１４０ 電波送受信手段
１５０ 受光手段
１６０ 受信報告信号生成手段
１７０ 記憶手段
２００ 統合制御部
２０１ 入力判定部
２０２ 登録制御部
２０３ 位置補正処理部
２０４ 寿命処理部
２０５ 統合処理部（識別対象決定手段）
２０６ 書込制御部
２１１ 人物データ登録制御部
２１２ ＲＦＩＤ識別データ登録制御部
２１３ 音源識別データ登録制御部
２１４ 確度算出部（確度算出手段）
３００ バッファ

Claims (10)

1. 少なくともカメラと外部に存在する識別対象に設けた無線タグとにより識別対象を識別する識別対象識別装置であって、
   前記無線タグに記憶された識別情報を読み取る読取手段と、
   前記カメラによって撮像された前記識別対象の画像情報を抽出する画像処理手段と、
   前記画像処理手段で抽出された画像情報と前記識別対象の固有の画像情報とを比較照合することにより、撮像された識別対象を識別する画像対応識別手段と、
   少なくとも前記画像対応識別手段で識別された識別情報と前記読取手段で読み取られた識別情報とに基づいて、前記識別対象の識別情報を決定する識別対象決定手段と、
   を備えることを特徴とする識別対象識別装置。
2. 前記識別対象の発する音声から音源位置を抽出する音源定位抽出手段をさらに備え、
   前記識別対象決定手段は、前記画像対応識別手段で識別された識別情報と、前記読取手段で読み取られた識別情報と、前記音源定位抽出手段で抽出された音源位置とに基づいて、前記識別対象の識別情報を決定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の識別対象識別装置。
3. 前記読取手段で読み取られた識別情報の確度を算出する確度算出手段をさらに備え、
   前記画像対応識別手段は、識別した識別情報の確度を算出し、
   前記識別対象決定手段は、１つの識別対象に対して前記画像対応識別手段で識別された識別情報と、前記読取手段で読み取られた識別情報とが異なる場合に、前記画像対応識別手段で算出された確度と、前記確度算出手段で算出された確度とに基づいて、前記識別対象の識別情報を決定する、
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の識別対象識別装置。
4. 前記画像処理手段で抽出された画像情報から特定される識別対象の位置情報と、前記識別対象決定手段で決定された識別情報とを、時刻別かつ前記識別対象別に記憶する識別対象情報記憶手段をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の識別対象識別装置。
5. 前記識別対象を特定する識別情報に対応付けられた画像情報を格納する１以上のデータベースをさらに備え、
   前記画像対応識別手段は、
   前記識別対象の固有の画像情報として、前記１以上のデータベースから画像情報を取得する画像情報取得手段と、
   この画像情報取得手段で取得された１以上の画像情報と、前記画像処理手段で抽出された画像情報とを比較照合し、この比較照合結果に基づいて、前記取得した１以上の画像情報に対応付けられた識別情報に順位付けをして、前記順位付けをした識別情報を前記撮像された識別対象の候補として識別する撮像画像候補識別手段と、
   を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の識別対象識別装置。
6. 前記無線タグの位置情報を検知する検知手段と、
   前記撮像画像候補識別手段で識別された識別対象の位置情報と、前記画像対応識別手段で順位付けされた識別情報と、前記読取手段で読み取られた識別情報と、前記識別対象決定手段で決定された識別情報とを、時刻別かつ前記識別対象別に記憶する識別対象情報記憶手段と、をさらに備え、
   前記画像対応識別手段は、
   前記画像処理手段で抽出された画像情報から特定される識別対象の位置情報に基づいて、前記識別対象情報記憶手段から、前記読取手段で読み取られた識別情報を１以上取得する読取識別情報取得手段をさらに備え、
   前記画像情報取得手段は、この読取識別情報取得手段で取得した識別情報に対応付けられた画像情報を、前記識別対象の固有の画像情報として取得する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の識別対象識別装置。
7. 前記画像対応識別手段は、
   識別対象情報記憶手段から、前記読取手段で読み取られた識別情報をすべて取得し、取得した識別情報を、前記撮像された識別対象の識別情報から成る第１のグループと、前記撮像された識別対象の識別情報以外の識別情報から成る第２のグループとに分けるグループ作成手段をさらに備え、
   前記画像情報取得手段は、このグループ作成手段で分けられたグループに属する識別情報ごとに、前記グループに属する識別情報に対応付けられた画像情報を、前記識別対象の固有の画像情報として取得し、
   前記撮像画像候補識別手段は、前記画像情報取得手段で取得された画像情報と、前記画像処理手段で抽出された画像情報とを、前記グループ作成手段で分けられたグループごとに比較照合する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の識別対象識別装置。
8. 請求項１乃至請求項７のいずれか一項に記載の識別対象識別装置を備え、外部からの指令に基づいて所定の行動を行うと共に、前記識別対象識別装置で識別された識別情報で特定される識別対象に応じて、自律的に前記行動を制御可能であることを特徴とするロボット。
9. 前記指令の内容は、物品の配達を依頼する依頼者の識別情報および位置情報と、配達先である目的者の識別情報および位置情報を含み、
   前記所定の行動は、前記依頼者を探索して識別し、識別した依頼者から前記物品を受け取り、前記目的者を探索して識別し、識別した目的者に受け取った物品を渡す行動であることを特徴とする請求項８に記載のロボット。
10. 前記依頼者または前記目的者を識別したときに、前記依頼者および前記目的者にそれぞれ固有の会話用データに基づく音声を出力する音声合成手段と、
    人物の音声を認識する音声認識手段と、
    をさらに備えることを特徴とする請求項９に記載のロボット。

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