信息处理装置、信息处理方法、程序和移动装置与流程

1.本技术涉及信息处理装置、信息处理方法、程序和移动装置，并且具体地涉及设置在对引导对象进行引导的移动装置中并且高效地对引导对象进行引导的信息处理装置等。


背景技术：

2.在现有技术中，已经提出了将人引导至目的地的机器人。例如，专利文献1描述了涉及引导机器人的技术，该引导机器人沿着可以看到到目的地的标记的路线来引导人，在到达可以在路线上看到标记的地点的情况下解释到目的地的路线的顺序，并且在人理解了路线的顺序的情况下的时间点处结束引导。
3.引用列表
4.专利文献
5.专利文献1：日本专利申请公开第2007-260822号


技术实现要素：

6.发明要解决的问题
7.在专利文献1所描述的技术中，由于在能够看到标记的地点处结束引导，因此存在以下缺点：老年人或不熟悉场所(设施)的人在引导结束之后会迷路。注意，在专利文献1所描述的技术中，可以与人沟通是否结束引导，但是对于想要被可靠地引导至目的地的人来说是有困难的。
8.本技术的目的是高效地执行对引导对象的必要且充分的引导。
9.问题的解决方案
10.本技术的构思是：一种信息处理装置，包括在将引导对象引导至目的地的移动装置中，该信息处理装置包括：
11.设置单元，其基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地，将从引导起始地点到目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。
12.本技术的信息处理装置包括在将引导对象引导至目的地的移动装置中。此处，引导对象是如下对象，例如，被移动装置(例如，引导机器人)引导至目的地的人。在本技术中，设置单元基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地将从引导起始地点到引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。
13.例如，引导对象的目的地可以包括预定设施或预定设施中的预定地点。因此，移动装置可以根据需要高效地且充分地将引导对象引导至预定设施或预定设施中的预定地点。
14.此外，例如，在引导对象的目的地是预定设施中的预定地点的情况下，引导路线的环境信息包括预定设施的类型或预定设施的结构特性。因此，可以根据预定设施的类型或预定设施的结构特性来设置引导结束地点。
15.此外，例如，在引导对象的目的地是预定设施中的预定地点的情况下，引导对象的特有信息是用于获取关于预定设施的了解程度的信息。在这种情况下，例如，用于获取关于预定设施的了解程度的信息可以包括过去访问预定设施中的预定地点或预定设施的历史的信息。因此，可以根据关于预定设施的了解程度来设置引导结束地点。
16.此外，例如，还可以提供属性估计单元，该属性估计单元基于传感器信息来估计引导对象。因此，可以节省引导对象的时间和精力(例如人输入他/她的属性的时间和精力)，引导对象例如是老年人、视觉障碍者、外国人、儿童、团体等。
17.此外，例如，移动装置可以包括引导机器人。因此，引导机器人能够根据需要高效地且充分地将引导对象引导至目的地。
18.此外，例如，移动装置可以将引导对象引导至所设置的引导结束地点。因此，可以由移动装置将引导对象引导至所设置的引导结束地点。
19.此外，例如，移动装置可以将引导对象引导至从引导起始地点到所设置的引导结束地点的地点中的任何预定地点，在该预定地点处，移动装置将引导移交给将引导对象引导至所设置的引导结束地点的另外的移动装置。因此，可以通过移动装置和另外的移动装置的协作将引导对象引导至所设置的引导结束地点。
20.此外，例如，引导对象可以是具有相同目的地的多个引导对象。因此，移动装置可以根据需要高效地且充分地将多个引导对象(例如人员团体)引导至目的地。
21.在本技术中，基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地，将从引导起始地点到引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。因此，移动装置能够根据需要高效地且充分地将引导对象引导至目的地。
22.注意，在本技术中，例如，还可以设置确定单元，该确定单元在引导开始之后基于预定条件将与所设置的引导结束地点不同的地点确定为引导结束地点。因此，移动装置能够根据需要更高效地且充分地将引导对象引导至目的地。
23.在这种情况下，例如，预定条件可以包括估计出引导对象已经识别出引导对象的目的地。因此，可以将估计出引导对象已经识别出目的地的地点确定为引导结束地点，并且能够根据需要更高效地且充分地执行移动装置的引导。
24.此外，在这种情况下，例如，预定条件可以包括发现前往与引导对象的目的地相同的目的地的与引导对象不同的另外的对象的流动。因此，可以将发现前往该目的地的与引导对象不同的另外的对象的地点确定为引导结束地点，并且能够根据需要更高效地且充分地执行移动装置的引导。
25.例如，可以基于另外的对象的移动方向和关于引导对象的目的地的统计信息来执行对另外的对象的发现。此外，例如，可以基于从另外的对象所持有的终端获取的目的地信息来执行对另外的对象的发现。因此，可以令人满意地发现前往该目的地的与引导对象不同的另外的对象。
26.此外，在这种情况下，预定条件可以包括发现将另外的引导对象引导至与引导对象的目的地相同的目的地的另外的移动装置。因此，可以将发现将另外的引导对象引导至与引导对象的目的地相同的目的地的另外的移动装置的地点确定为引导结束地点，并且能够根据需要更高效地且充分地执行移动装置的引导。
27.此外，在本技术中，例如，设置单元还可以基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地来设置用于对引导对象进行引导的引导路线和引导方法。因此，移动装置能够令人满意地将引导对象引导至目的地。
28.此外，本技术的另一构思是：一种信息处理方法，包括以下过程：
29.基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地，将从引导起始地点到引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。
30.此外，本技术的另一构思是：一种程序，使计算机用作：
31.设置单元，其基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地，将从引导起始地点到引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。
32.此外，本技术的另一构思是：一种移动装置，包括信息处理装置，并且将引导对象引导至目的地，
33.其中，信息处理装置包括：
34.设置单元，其基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地，将从引导起始地点到引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。
附图说明
35.图1是示出引导机器人将作为引导对象的老年人引导至目的地的示例的图。
36.图2是示出引导机器人将作为引导对象的对象者1和对象者2引导至各自的目的地的示例的图。
37.图3是示出引导机器人将作为引导对象的对象者1和对象者2引导至各自的目的地的示例的图。
38.图4是示出作为移动装置的引导机器人的硬件配置的示例的框图。
39.图5是示出基于对象者关于设施的了解程度来校正目的地的示例的图。
40.图6是示出根据对象者的属性来设置引导路线和引导方法的示例的图。
41.图7是示出估计前往与对象者的目的地相同的目的地的人流的示例的图。
42.图8是示出估计前往与对象者的目的地相同的目的地的人流的另一示例的图。
43.图9是示出基于对象者的属性和对象者关于设施的了解程度的目的地和引导结束确定的改变示例的图。
44.图10是示出包括处理器的信息处理装置的功能配置的示例的框图。
45.图11是示出在处理器(信息处理装置)中的引导处理流程的示例的图。
46.图12是示出在处理器(信息处理装置)中的在对象者的属性是视觉障碍者的情况下的引导处理流程的示例的图。
47.图13是示出在处理器(信息处理装置)中的在对象者的属性是外国人的情况下的引导处理流程的示例的图。
48.图14是示出在处理器(信息处理装置)中的在对象者的属性是团体的情况下的引
导处理流程的示例的图。
49.图15是示出取决于引导地点的目的地校正的示例的图。
50.图16是示出在处理多个引导地点的引导机器人的处理器(信息处理装置)中的引导处理流程的示例的图。
51.图17是用于描述将本技术应用于汽车导航系统的示例的图。
具体实施方式
52.在下文中，将描述用于实施本发明的模式(在下文中，称为实施方式)。注意，将按以下顺序给出描述。
53.1.实施方式
54.2.修改示例
55.《1.实施方式》
56.[本技术的概述]
[0057]
图1示出了引导机器人500将作为引导对象的老年人引导至目的地的示例。在该示例中，引导机器人500在可以看到用于目的地的标记的地点p0处结束引导，从而提高引导的效率。在这种情况下，由于在地点p0处结束对其引导的老年人具有低认知能力，因此可以想到老年人在引导机器人500的引导结束之后将迷路。注意，在这种情况下，引导机器人500可以与老年人沟通关于是否在地点p0处结束引导，但是对于想要被可靠地引导至目的地的老年人来说是有困难的。
[0058]
因此，在本技术中，被配置成使得基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地，将从引导起始地点到目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点，并且移动装置能够根据需要高效地且充分地将引导对象引导至目的地。
[0059]
例如，引导对象的目的地包括预定设施或预定设施中的预定地点。例如，在引导对象的目的地是预定设施中的预定地点的情况下，引导路线的环境信息包括预定设施的类型或预定设施的结构特性。此外，例如，在引导对象的目的地是预定设施中的预定地点的情况下，引导对象的特有信息是用于获取关于预定设施的了解程度的信息。此外，例如，用于获取关于预定设施的了解程度的信息包括过去访问预定设施中的预定地点或预定设施的历史的信息。
[0060]
图2示出了引导机器人500将作为引导对象的对象者1和对象者2引导至各自目的地的示例。此处，假设对象者1是老年人并且对设施中的目的地(商店)的商店访问历史未知，并且假设对象者2是年轻人并且对该设施中的目的地(商店)的商店访问历史为15次。
[0061]
在这种情况下，关于对象者1，由于估计出其关于设施的了解程度低并且认知能力低，因此引导机器人500将对象者1的目的地设置为引导结束地点，并且将对象者1引导至引导结束地点。在这种情况下，引导机器人500向对象者1指示例如“已经到达目的地。引导结束。”。
[0062]
关于对象者2，由于估计出其关于设施的了解程度高并且认知能力高，因此引导机器人500将与对象者2的目的地有关的标志牌设置为引导结束地点，并且将对象者2引导至引导结束地点。在这种情况下，引导机器人500向对象者2指示例如“从这里开始，请跟随标
志牌”。
[0063]
此外，在本技术中，被配置成使得在引导开始之后基于预定条件将与所设置的引导结束地点不同的地点确定为引导结束地点，并且移动装置能够根据需要更高效地且充分地将引导对象引导至目的地。
[0064]
此处，预定条件是：估计出引导对象已经能够识别出目的地、发现前往与引导对象的目的地相同的目的地并且与引导对象不同的对象、以及发现将另一引导对象引导至与引导对象的目的地相同的目的地的另一移动装置等。
[0065]
图3示出了引导机器人500将作为引导对象的对象者1和对象者2引导至各自目的地的示例。此处，假设将对象者1的目的地设置为对象者1的引导结束地点，并且将对象者2的目的地设置为对象者2的引导结束地点。
[0066]
在这种情况下，关于对象者1，引导机器人500将对象者1引导至地点p2，其中在该地点p2处对象者1被估计出已经识别出对象者1的目的地。在这种情况下，引导机器人500向对象者1指示例如“从这里开始，请沿着道路前进”。
[0067]
将对象者2引导至地点p3，其中在该地点p3处发现了前往与对象者2的目的地相同的目的地的人流。在这种情况下，引导机器人500向对象者2指示例如“请跟随那些人”。
[0068]
此外，在本技术中，被配置成使得基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地来设置用于对引导对象进行引导的引导路线和引导方法，并且移动装置可以将引导对象成功地引导至目的地。
[0069]“引导机器人的硬件配置”[0070]
图4示出了作为移动装置的引导机器人10的硬件配置的示例。在本实施方式中，引导机器人10在作为设施的购物中心内将作为引导对象的对象者(要被引导的人)引导至作为对象者的目的地的商店。
[0071]
引导机器人10具有处理单元110、输入单元120、输出单元130、输出单元140和通信单元150。处理单元110包括处理器111、存储器112、存储装置113等。处理器111基于存储在存储器112或存储装置113中的控制程序来进行操作，并且控制引导机器人10的每个单元。
[0072]
存储器112临时地或永久地存储由处理器111读取的控制程序、在执行程序的情况下适当地改变的各种参数等。存储装置113包括例如诸如硬盘驱动器(hdd)的磁存储装置、半导体存储装置等。各种数据被存储。
[0073]
在本实施方式中，各种类型的数据包括设施内地图、设施中的商店(电影院)中的电影放映时间信息、设施中进行销售的商店的销售开始信息、设施中的每个商店的顾客吸引能力的统计信息、设施中的每个商店每小时吸引的顾客数目的统计信息等。此处，设施内地图包括设施的结构特性信息。
[0074]
输入单元120包括光探测和测距(lidar)121、摄像装置122、麦克风123、触摸面板124、键盘125等。lidar 121用激光扫描周围环境来探测与周围对象的距离。摄像装置122对对象者进行成像，并且还对周围环境进行成像。
[0075]
麦克风123收集对象者的声音。触摸面板124通过在平板型显示器的表面上布置触摸开关来配置，并且检测对象者的触摸位置。键盘125与触摸面板124一起构成对象者的操作件。
[0076]
输出单元130用于与对象者进行通信。输出单元130包括显示器131、扬声器132等。
显示器131是诸如液晶显示器或有机el的平板型显示器，并且显示各种画面。触摸面板124设置在显示器的表面上。扬声器132向对象者输出语音指令等。输出单元140构成致动器。输出单元140包括轮141、臂142等。通信单元150与外部设备进行通信。
[0077]
处理器111获取对象者(人)的目的地，并且将对象者引导至目的地。例如，处理器111基于通过对对象者的声音信息执行语音识别处理而获得的对象者的目的地信息或者通过操作触摸面板124或键盘125而获得的目的地信息来获取目的地。
[0078]
此外，处理器111获取对象者关于设施的了解程度。例如，处理器111基于通过通信单元150访问对象者的持有终端而获得的对目的地(商店)的商店访问历史信息、通过对象者操作触摸面板124或键盘125而输入的对目的地(商店)的商店访问历史信息、或者通过对对象者的声音信息执行语音识别处理而获得的对目的地(商店)的商店访问历史信息，来估计并获取对象者关于设施的了解程度。注意，可以使用对设施(购物中心)本身的商店访问历史信息代替对目的地(商店)的商店访问历史信息。
[0079]
此外，例如，处理器111基于通过对象者操作触摸面板124或键盘125而输入的关于设施的了解程度信息或者通过对对象者的声音信息执行语音识别处理而获得的对象者关于设施的了解程度信息，来获取对象者关于设施的了解程度。
[0080]
此外，处理器11获取对象者的属性。此处，对象者的属性是年轻人、老年人、视觉障碍者、外国人、儿童、亲密顾客团体、非亲密顾客团体等。此处，顾客团体包括具有相同目的地的多个对象者(人)。例如，处理器111通过对对象者的图像信息执行图像识别处理或者对对象者的声音信息执行语音识别处理来估计并获取对象者的属性。此外，例如，处理器111基于通过对象者操作触摸面板124或键盘125而输入的属性信息来获取对象者的属性。在对象者的属性中，对象者的认知能力也作为用于确定运动能力的材料。
[0081]
接下来，在如上所述获取了对象者的目的地、对象者关于设施的了解程度和对象者的属性之后，处理器111根据设施的结构特性、对象者关于设施的了解程度和对象者的属性来校正目的地，设置用于引导对象者的引导路线和引导方法，并且然后开始对对象者的引导。
[0082]
此处，不是必须要校正目的地，并且可以不校正。此外，有选择地设置诸如最短距离、避开台阶、沿着盲文块、与多人一起、或给予主街道优先权的路线作为引导路线。此外，有选择地设置高速、中速、低速、低速且在拐弯处的语音引导(暂时停止或转弯)等作为引导方法。
[0083]
图5示出了基于对象者关于设施的了解程度来校正目的地的示例。引导机器人10在引导起始地点q1处获取对象者的目的地。然后，在对象者关于设施的了解程度高的情况下，引导机器人10执行校正以将距对象者的目的地相对远的地点(例如主街道上的地点q2)设置为目的地。另一方面，在对象者关于设施的了解程度低的情况下，引导机器人10执行校正以将靠近对象者的目的地的地点(例如在最后的拐弯处的地点q3)设置为目的地。
[0084]
图6示出了根据对象者的属性来设置引导路线和引导方法的示例。在对象者的属性是“年轻人”的情况下，通过例如图像识别或从持有终端获取信息来执行识别，将引导路线设置为具有最短距离的路线，并且将引导方法设置为高速。此外，在对象者的属性是“老年人”的情况下，通过例如图像识别或从持有终端获取信息来执行识别，将引导路线设置为避开台阶的路线，并且将引导方法设置为低速。
[0085]
此外，在对象者的属性是“视觉障碍者”的情况下，通过例如图像识别(白手杖、导盲犬)来执行识别，将引导路线设置为沿着盲文块的路线，并且将引导方法设置为低速且在拐弯处的语音引导(暂时停止或转弯)。此外，在对象者的属性是“外国人”的情况下，通过例如目的地输入时的语言或语音识别来执行识别，将引导路线设置为具有最短距离的路线(具有母语引导标志牌的路线优先)，并且将引导方法设置为高速。
[0086]
此外，在对象者的属性是“儿童”的情况下，通过例如图像识别来执行识别，将引导路线设置为具有多个人的路线，并且将引导方法设置为低速。此外，在对象者的属性是亲密顾客团体的情况下，通过例如语音识别(团体中的对话量)来执行识别，将引导路线设置为给予主街道优先权的路线，并且将引导方法设置为中速。此外，在对象者的属性是非亲密顾客团体的情况下，通过例如语音识别(团体中的对话量)来执行识别，将引导路线设置为给予主街道优先权的路线，并且将引导方法设置为中速。
[0087]
在处理器111引导对象者并到达引导结束地点(在未校正目的地的情况下为对象者的目的地，并且在校正目的地的情况下为经校正的目的地)的情况下，处理器向对象者指示采取到对象者的目的地的行动，并且结束对对象者的引导。
[0088]
此处，在对象者被引导到达引导结束地点之前确定对象者能够识别出对象者的目的地(原始目的地)的情况下，处理器111将做出该确定的地点设置为引导结束地点，向对象者指示采取到对象者的目的地的行动，并且结束对对象者的引导。
[0089]
在这种情况下，处理器111通过对对象者的图像信息执行图像识别处理或者对对象者的声音信息执行语音识别处理来估计对象者对目的地的识别状态，并且在识别状态等于或大于阈值的情况下确定对象者可以识别出对象者的目的地(原始目的地)。
[0090]
此外，在这种情况下，在发现前往与对象者的目的地相同的目的地的与对象者不同的人流的情况下，处理器111确定对象者可以识别出对象者的目的地(原始目的地)。例如，处理器111基于与对象者不同的人流的方向和关于对象者的目的地的统计信息来发现与对象者不同的人流。
[0091]
图7示出了估计前往与对象者的目的地相同的目的地的人流的示例。在这种情况下，处理器111基于引导机器人10周围的图像信息观察人流，并且估计前往与对象者的目的地相同的目的地的人流。在这种情况下，基于诸如电影放映时间、销售开始信息和每个商店的顾客吸引能力的统计信息之类的上下文信息来估计前往与对象者的目的地相同的目的地的人流。
[0092]
在示出的示例中，在引导机器人10已经将对象者从引导起始地点q1引导至地点q4的时间点处，引导机器人10发现前往与对象者的目的地相同的方向的人流，但是，例如，基于诸如“电影放映前15分钟”或“在该地点之后，具有最高顾客吸引力的商店仅是对象者的目的地”的信息来将人流估计为前往与对象者的目的地相同的目的地的人流。然后，在地点q4处，引导机器人10向对象者指示例如“请跟随那些人”，并且结束对对象者的引导。
[0093]
图8也示出了估计前往与对象者的目的地相同的目的地的人流的示例。在这种情况下，处理器111基于引导机器人10周围的图像信息观察人流，并且基于每个商店每小时吸引的顾客数目的统计信息来估计前往与对象者的目的地相同的目的地的人流。在这种情况下，通过将吸引到对象者的目的地处的顾客的数目除以吸引到人的行进方向前方的所有商店的顾客的总数，来估计前往与对象者的目的地相同的方向的人流的目的地的概率，并且
在该概率等于或大于阈值(例如80％或更高)的情况下，将人流估计为前往与对象者的目的地相同的目的地的人流。
[0094]
在示出的示例中，在引导机器人10已经将对象者从引导起始地点q1引导至地点q5的时间点处，引导机器人10发现前往与对象者的目的地相同的方向的人流，但是，例如，由于概率约为35％(＝200/(200+100+200+50+10)
×
100％)并且不等于或大于阈值(80％)，因此估计出该人流不是前往与对象者的目的地相同的目的地的人流。
[0095]
接下来，在引导机器人10已经将对象者从地点q5引导至地点q6的时间点处，引导机器人10发现前往与对象者的目的地相同的方向的人流，但是，例如，由于概率约为95％(＝200/(200+10)
×
100％)并且等于或大于阈值(80％)，因此估计出该人流是前往与对象者的目的地相同的目的地的人流。然后，在地点q6处，引导机器人10向对象者指示例如“请跟随那些人”，并且结束对对象者的引导。
[0096]
此外，例如，在可以从与对象者不同的人所持有的终端获取目的地信息的情况下，还可以想到处理器111基于该目的地信息发现前往与对象者的目的地相同的目的地的与对象者不同的人流。
[0097]
此外，在这种情况下，在发现将另一对象者引导至与对象者的目的地相同的目的地的另一引导机器人的情况下，处理器111确定对象者可以识别出对象者的目的地(原始目的地)。在这种情况下，处理器111可以例如通过与另一引导机器人进行通信来识别出另一引导机器人正在将另一对象者引导至与对象者的目的地相同的目的地。在这种情况下，引导机器人10在发现另一引导机器人的地点处向对象者指示例如“此后，请让引导机器人10将你引导至目的地”，并且结束对对象者的引导。
[0098]
图9示出了基于对象者的属性和对象者关于设施的了解程度的目的地和引导结束确定的改变示例。
[0099]
将描述对象者的属性是“年轻人”的情况。在了解程度是低程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到到达目的地”。此外，在了解程度是中等程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到对象者识别出拐弯”。此外，在了解程度是高程度的情况下，目的地是“引导标志牌”，并且引导结束是“直到对象者识别出引导标志牌”。
[0100]
接下来，将描述对象者的属性是“儿童”的情况。在了解程度是低程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到到达目的地”。此外，在了解程度是中等程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到对象者识别出目的地”。此外，在了解程度是高程度的情况下，目的地是“前一个拐弯”，并且引导结束是“直到对象者可以看到拐弯的末端”。
[0101]
接下来，将描述对象者的属性是“视觉障碍者”的情况。在了解程度是低程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到到达目的地”。此外，在了解程度是中等程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到到达目的地”。此外，在了解程度是高程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到到达目的地”。
[0102]
接下来，将描述对象者的属性是“老年人”的情况。在了解程度是低程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到到达目的地”。此外，在了解程度是中等程度的情况下，目的地是“前一个拐弯”，并且引导结束是“直到到达拐弯”。此外，在了解程度是高程度的情况下，目的地是“引导标志牌”，并且引导结束是“直到到达引导标志牌”。
[0103]
接下来，将描述对象者的属性是“外国人”的情况。在了解程度是低程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到到达目的地”。此外，在了解程度是中等程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到对象者识别出目的地”。此外，在了解程度是高程度的情况下，目的地是“无校正”或“母语引导标志牌”，并且引导结束是“直到对象者识别出目的地或引导标志牌”。
[0104]
接下来，将描述对象者的属性是“亲密顾客团体”的情况。在了解程度是低程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到至少一个对象者查看到目的地”。此外，在了解程度是中等程度的情况下，目的地是“前一个拐弯”，并且引导结束是“直到至少一个对象者查看到拐弯”。此外，在了解程度是高程度的情况下，目的地是“引导标志牌”，并且引导结束是“直到至少一个对象者查看到引导标志牌”。
[0105]
接下来，将描述对象者的属性是“非亲密顾客团体”的情况。在了解程度是低程度的情况下，目的地是“无校正”，并且引导结束是“直到一半的对象者查看到目的地”。此外，在了解程度是中等程度的情况下，目的地是“前一个拐弯”，并且引导结束是“直到一半的对象者查看到拐弯”。此外，在了解程度是高程度的情况下，目的地是“引导标志牌”，并且引导结束是“直到一半的对象者查看到引导标志牌”。
[0106]
注意，在图9所示的示例中，将对象者关于设施的了解程度划分为三个阶段，但是了解程度的阶段的数目不限于此，并且例如，还可以想到进一步更精细地划分阶段。此外，阶段的数目可以根据对象者的属性而不同。
[0107]“包括处理器的信息处理装置的功能配置”[0108]
图10示出了包括处理器111(参照图4)的信息处理装置200的功能配置的示例。信息处理装置200包括目的地获取单元201、对象者属性获取单元202、对象者了解程度获取单元203、目的地校正单元204、路线搜索单元205、引导生成单元206、人流估计单元207和引导结束确定单元208。
[0109]
目的地获取单元201基于通过对对象者的对象者声音信息执行语音识别处理而获得的目的地信息或者通过操作触摸面板124或键盘125而获得的对象者操作信息(目的地信息)来获取对象者的目的地。
[0110]
对象者属性获取单元202通过对对象者图像信息执行图像识别处理或者对对象者声音信息执行语音识别处理来估计并获取对象者的属性。替选地，对象者属性获取单元201基于通过对象者操作触摸面板124或键盘125而获得的对象者操作信息(属性输入信息)来获取对象者的属性。
[0111]
设施了解程度获取单元203基于通过通信单元150访问对象者的持有终端而获得的对目的地(商店)的商店访问历史信息、通过对象者操作触摸面板124或键盘125而输入的对目的地(商店)的商店访问历史信息、或者通过对对象者声音信息执行语音识别处理而获得的对目的地(商店)的商店访问历史信息，来估计并获取对象者关于设施的了解程度。替选地，设施了解程度获取单元202基于通过对象者操作触摸面板124或键盘125而输入的关于设施的了解程度信息或者通过对对象者声音信息执行语音识别处理而获得的对象者关于设施的了解程度信息，来获取对象者关于设施的了解程度。
[0112]
目的地校正单元204根据设施的结构特性、由对象者属性获取单元202获取的对象者的属性以及由设施了解程度获取单元203获取的对象者关于设施的了解程度来校正目的
地(参照图9)。在这种情况下，对目的地进行校正使得可以基于对象者关于设施的了解程度和对象者的属性而提前结束引导。在这种情况下，也可以不校正目的地。
[0113]
路线搜索单元205根据由目的地校正单元204校正的目的地、由对象者属性获取单元202获取的对象者的属性以及由设施了解程度获取单元203获取的对象者关于设施的了解程度，参照设施内地图来设置引导路线(参照图6)。在这种情况下，设置到目的地的适当路线。
[0114]
引导生成单元206根据由对象者属性获取单元202获取的对象者的属性、由设施了解程度获取单元203获取的对象者关于设施的了解程度以及由路线搜索单元205生成的引导路线，参照设施内地图，来设置引导路线上的引导方法，即移动速度、给予对象者的语音内容、图像显示内容等，并且生成用于引导机器人10的输出装置(输出单元130和140)的移动、语音和显示命令。
[0115]
人流估计单元207基于周围图像信息(多个连续帧的图像信息)来估计人的移动，并且获取周围移动的人的数目和移动方向。
[0116]
引导结束确定单元208根据对象者图像信息、对象者声音信息、对象者操作信息、由路线搜索单元205设置的引导路线、由人流估计单元207估计的周围的人的数目和移动方向、设施统计信息等，从对象者的反应、引导路线上的人流、设施中的人的分布信息等估计对象者能够到达目的地的可能性，并且生成用于引导结束的语音、画面显示和停止命令等。
[0117]“处理器中的引导处理流程”[0118]
图11示出了处理器111(信息处理装置200)中的引导处理流程的示例。首先，在步骤st1中，处理器111获取对象者的目的地。
[0119]
接下来，在步骤st2中，处理器111获取对象者关于设施的了解程度和对象者的属性。
[0120]
接下来，在步骤st3中，处理器111根据设施的结构特性、对象者关于设施的了解程度以及对象者的属性来校正目的地，并且设置引导路线和引导方法(参照图6和图9)。
[0121]
接下来，在步骤st4中，处理器111开始对对象者的引导。在这样开始的情况下，引导机器人10基于在步骤st3中设置的引导路线和引导方法来引导对象者。
[0122]
接下来，在步骤st5中，处理器111确定是否已经到达引导结束地点。此处，在步骤st3中不校正目的地的情况下，引导结束地点是在步骤st1中获取的对象者的目的地本身，或者在步骤st3中校正了目的地的情况下，引导结束地点是经校正的目的地。
[0123]
在确定已经到达引导结束地点的情况下，在步骤st6中，处理器111指示对象者采取到对象者的目的地(在步骤st1中获取的对象者的目的地)的行动。此后，在步骤st7中，处理器111结束对对象者的引导。
[0124]
此外，在步骤st5中确定尚未到达引导结束地点的情况下，在步骤st8中，处理器111估计对象者对目的地的识别状态。然后，在步骤st9中，处理器111确定对象者是否能够识别出目的地。
[0125]
在这种情况下，在对象者对目的地的识别状态等于或大于阈值的情况下，处理器111确定对象者可以识别出对象者的目的地。此外，在这种情况下，在发现与对象者不同的、前往与对象者的目的地相同的目的地的人流的情况下，处理器111确定对象者可以识别出对象者的目的地。此外，在这种情况下，在发现将另一对象者引导至与对象者的目的地相同
的目的地的另一引导机器人的情况下，处理器111确定对象者可以识别出对象者的目的地。
[0126]
在步骤st9中确定对象者不能识别出目的地的情况下，处理器111返回至步骤st5的处理。另一方面，在步骤st9中确定对象者可以识别出目的地的情况下，在步骤st6中，处理器111指示对象者采取到对象者的目的地的行动，并且此后，在步骤st7中，结束对对象者的引导。
[0127]
图12示出了在处理器111(信息处理装置200)中的在对象者的属性是视觉障碍者的情况下的引导处理流程的示例。
[0128]
首先，在步骤st11中，处理器111获取对象者的目的地。接下来，在步骤st12中，处理器111获取视觉障碍者作为对象者的属性。接下来，在步骤st13中，处理器111将沿着盲文块的路线设置为引导路线。
[0129]
接下来，在步骤st14中，处理器111将低速且在拐弯处的语音引导(暂时停止或转弯)设置为引导方法。然后，在步骤st15中，处理器111开始对对象者的引导。
[0130]
接下来，在步骤st16中，处理器111将对象者引导至目的地。在这种情况下，在诸如以下的条件下确定结束引导：到达目的地、到达目的地并移交给工作人员、或者到达目的地并移交给负责的机器人。在满足引导结束的条件的情况下，在步骤st17中，处理器111结束对对象者的引导。
[0131]
图13示出了在处理器111(信息处理装置200)中的在对象者的属性是外国人的情况下的引导处理流程的示例。
[0132]
首先，在步骤st21中，处理器111获取对象者的目的地。接下来，在步骤st22中，处理器111获取外国人作为对象者的属性。接下来，在步骤st23中，处理器111确定在目的地周围是否存在对象者的母语引导标志牌。
[0133]
在确定在目的地周围存在对象者的母语引导标志牌的情况下，在步骤st24中，处理器111将目的地校正为引导标志牌，并且然后进行至步骤st25的处理。另一方面，在确定在目的地周围不存在对象者的母语引导标志牌的情况下，处理器111直接进行至步骤st25的处理。
[0134]
在步骤st25中，处理器111选择具有最短距离的路线作为引导路线。接下来，在步骤st26中，处理器111将高速设置为引导方法。然后，在步骤st27中，处理器111开始对对象者的引导。
[0135]
接下来，在步骤st28中，处理器111将对象者引导至目的地。在这种情况下，在不校正目的地的情况下，在诸如到达目的地的条件下确定引导结束。此外，在这种情况下，在将目的地校正到引导标志牌的情况下，在诸如对象者识别了引导标志牌的条件下确定引导结束。在满足引导结束的条件的情况下，在步骤st29中，处理器111结束对对象者的引导。
[0136]
注意，在图13的引导处理流程中，示出了在目的地周围存在对象者的母语引导标志的情况下将目的地校正到引导标志牌的示例，但是可以根据外国人关于设施的了解程度等进一步校正目的地。
[0137]
图14示出了在处理器111(信息处理装置200)中的在对象者的属性是团体的情况下的引导处理流程的示例。
[0138]
首先，在步骤st31中，处理器111获取对象者的目的地。接下来，在步骤st32中，处理器111获取团体作为对象者的属性。接下来，在步骤st33中，处理器111将给予主街道优先
权的路线设置为引导路线。接下来，在步骤st34中，处理器111将中速设置为引导方法。注意，在团体中的人数较多的情况下，可以将低速设置为引导方法。
[0139]
接下来，处理器111根据对话量来设置人数的阈值。例如，在团体中的对话量大的情况下，将人数的阈值设置为1，而在团体中的对话量小的情况下，将人数的阈值设置为一半。然后，在步骤st36中，处理器111开始对对象者的引导。
[0140]
接下来，在步骤st37中，处理器111测量已识别出目的地的人数。接下来，在步骤st38中，处理器111确定是否有数目等于或大于阈值的人已识别出目的地。在确定尚未有数目等于或大于阈值的人识别出目的地的情况下，在步骤st39中，处理器111确定是否到达目的地。在确定未到达目的地的情况下，处理器111返回至步骤st37的处理。
[0141]
在步骤st38中确定数目等于或大于阈值的人已经识别出目的地的情况下，在步骤st40中，处理器111指示对象者采取到目的地的行动，并且此后，在步骤st41中结束对对象者的引导。在这种情况下，例如，做出诸如“引导到此结束。请跟随识别出目的地的人”的语音指令。
[0142]
此外，在步骤st39中确定到达目的地的情况下，在步骤st40中，处理器111指示对象者采取到目的地的行动，并且此后，在步骤st41中结束对对象者的引导。在这种情况下，例如，做出诸如“已经到达目的地。引导结束。”的语音指令。
[0143]
如上所述，在图4中所示的引导机器人10中，根据设施的结构特性、对象者关于设施的了解程度以及对象者的属性来校正目的地，并且将从引导起始地点到对象者的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。因此，引导机器人10能够根据需要高效地且充分地将引导对象引导至目的地。
[0144]
此外，在图4中所示的引导机器人10中，在引导开始之后，基于预定条件将与所设置的引导结束地点不同的地点确定为引导结束地点，并且引导结束。因此，引导机器人10能够根据需要高效地且充分地将引导对象引导至目的地。
[0145]
此外，在图4中所示的引导机器人10中，基于设施的结构特性、对象者关于设施的了解程度和对象者的属性来设置用于对引导对象进行引导的引导路线和引导方法。因此，引导机器人10能够将引导对象令人满意地引导至目的地。
[0146]
《2.修改示例》
[0147]
注意，在上述实施方式中，本技术被应用于在作为引导场所的设施(购物中心)内将对象者引导至目的地(商店)的引导机器人10。此处，除了购物中心之外，还可以考虑将车站、公共道路、机场、观光点、办公室、旅馆等作为引导场所。在这种情况下，还可以想到根据引导场所的类型来校正对象者的目的地。
[0148]
图15示出了取决于引导场所的目的地校正的示例。例如，在引导场所是车站的情况下，在对象者的目的地是列车(自由座位)的情况下，将目的地校正为到站台的楼梯。在这种情况下，可以在可以看到楼梯的地点处结束对对象者的引导。
[0149]
此外，例如，在引导场所是车站的情况下，在对象者的目的地是列车(预定座位)的情况下，将目的地校正为到距离乘车车辆最近的站台的楼梯。在这种情况下，可以在可以看到该楼梯的地点处结束对对象者的引导。替选地，可以在发现乘坐同一列车的人的地点处结束对对象者的引导。
[0150]
此外，例如，在引导场所是公共道路的情况下，在目的地是设施的情况下，将目的
地校正为到目的地的引导标志牌。在这种情况下，可以在可以看到引导标志牌的地点处结束对对象者的引导。替选地，可以在可以看到设施的入口的地点处结束对对象者的引导。
[0151]
此外，例如，在引导场所是机场的情况下，在目的地是登机口的情况下，将目的地校正为登机手续办理柜台或经过登机手续办理柜台的安全检查站的入口。在这种情况下，可以在可以看到登机手续办理柜台的地点处结束对对象者的引导。替选地，可以在发现乘坐同一航班的人的地点处结束对对象者的引导。
[0152]
此外，例如，在引导场所是观光点的情况下，在目的地是著名景点的情况下，将目的地校正为到著名景点的引导标志牌。在这种情况下，可以在可以看到引导标志牌的地点处结束对对象者的引导。替选地，可以在发现前往同一目的地的人流的地点处结束对对象者的引导。
[0153]
此外，例如，在引导场所是办公室的情况下，在目的地是会议室的情况下，将目的地校正为到目的地的连续布置的最近会议室。此外，例如，在引导场所是旅馆的情况下，在目的地是客房的情况下，将目的地校正为电梯或到目的地的连续布置的最近客房。
[0154]
图16示出了处理多个引导场所的引导机器人10(参照图4)的处理器111(信息处理装置200)中的引导处理流程的示例。在图16中，由相同的附图标记表示与图11中的步骤对应的步骤，并且适当地省略其详细描述。
[0155]
首先，在步骤st1中，处理器111获取对象者的目的地。
[0156]
接下来，在步骤st2a中，处理器111获取对象者关于引导场所的了解程度和对象者的属性。
[0157]
接下来，在步骤st3a中，处理器111根据引导场所的类型、引导场所的结构特性、对象者关于引导场所的了解程度以及对象者的属性来校正目的地，并且设置引导路线和引导方法(参照图6、图9和图15)。
[0158]
由于后续步骤类似于图11的引导处理流程中的步骤，因此将省略其描述。
[0159]
此外，在上述实施方式中，描述了一个引导机器人10将对象者引导至引导结束地点的示例。然而，还可以想到多个引导机器人10接管对象者并将其引导至引导结束地点。
[0160]
例如，在对象者在车站并且目的地是购物中心的预定商店的情况下，假设第一引导机器人10将对象者从车站引导至购物中心的入口，并且第二引导机器人10将对象者从购物中心的入口引导至预定商店。在这种情况下，在将引导移交给第二引导机器人10的情况下，第一引导机器人10还移交诸如目的地、引导路线和引导方法的信息。
[0161]
在多个引导机器人10以这种方式接管对象者并将其引导至引导结束地点的情况下，可以想到以如下方式提高工作速度，例如，在对象者关于引导场所的了解程度低的情况下，接管引导的引导机器人10引导对象者直到对象者遇到另一方的机器人，并且另一方面，在对象者关于引导场所的了解程度高的情况下，引导机器人10在能够看到另一方的机器人的地点处结束引导。
[0162]
此外，在上述实施方式中，已经描述了将本技术应用于作为移动装置的引导机器人10的示例。然而，也可以将本技术应用于汽车导航系统。即，通过根据行驶场所的结构特性、驾驶员的属性和驾驶员关于行驶场所的了解程度来校正目的地，并且设置引导路线和引导方法，可以根据需要高效地且充分地将车辆和驾驶员引导至目的地。
[0163]
例如，如图17所示，被配置成使得根据每个区域的行驶频度将驾驶员的了解度数
值化并进行记录，并且在从当前位置到目的地的行驶路线上的区域的了解度等于或大于阈值的情况下结束引导。在这种情况下，将驾驶员进入驾驶员熟知的区域的地点设置为经校正的目的地，并且在该地点处结束引导。在这种情况下，驾驶员可以可靠地到达目的地，并且汽车导航系统也可以高效地执行引导。
[0164]
此外，例如，还可以想到不仅基于驾驶员的了解度而且基于行驶路线的结构来结束引导。例如，即使在驾驶员的了解度低的情况下，在车辆通过沿着到目的地的一条道路行驶而到达目的地的情况下，将稍微远离目的地的地点设置为经校正的目的地，并且在该地点处结束引导。在这种情况下，驾驶员可以可靠地到达目的地，并且汽车导航系统也可以高效地执行引导。
[0165]
此外，已经参照附图详细描述了本公开内容的优选实施方式，但是本公开内容的技术范围不限于这样的示例。明显的是，本公开内容的技术领域的普通技术人员可以在权利要求书中描述的技术构思的范围内设想出各种修改或改变，并且应当理解的是，这些修改或改变自然地属于本公开内容的技术范围。
[0166]
此外，在本说明书中描述的效果仅是说明性或示例性的，而不是限制性的。也就是说，除了上述效果之外或代替上述效果，根据本公开内容的技术可以表现出对于本领域技术人员从本说明书的描述中明显的其他效果。
[0167]
此外，本技术可以具有以下配置。
[0168]
(1)一种信息处理装置，包括在将引导对象引导至目的地的移动装置中，所述信息处理装置包括：
[0169]
设置单元，其基于引导路线的环境信息、所述引导对象的属性和所述引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及所述引导对象的目的地，将从引导起始地点到所述引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。
[0170]
(2)根据(1)所述的信息处理装置，
[0171]
其中，所述引导对象的目的地包括预定设施或预定设施中的预定地点。
[0172]
(3)根据(1)或(2)所述的信息处理装置，
[0173]
其中，在所述引导对象的目的地是预定设施中的预定地点的情况下，所述引导路线的环境信息包括所述预定设施的类型或所述预定设施的结构特性。
[0174]
(4)根据(1)至(3)中任一项所述的信息处理装置，
[0175]
其中，在所述引导对象的目的地是预定设施中的预定地点的情况下，所述引导对象的特有信息是用于获取关于所述预定设施的了解程度的信息。
[0176]
(5)根据(4)所述的信息处理装置，
[0177]
其中，用于获取关于所述预定设施的了解程度的信息包括过去访问所述预定设施中的预定地点或所述预定设施的历史的信息。
[0178]
(6)根据(1)至(5)中任一项所述的信息处理装置，还包括：属性估计单元，其基于传感器信息来估计所述引导对象的属性。
[0179]
(7)根据(1)至(6)中任一项所述的信息处理装置，
[0180]
其中，所述移动装置包括引导机器人。
[0181]
(8)根据(1)至(7)中任一项所述的信息处理装置，还包括：
[0182]
确定单元，其在引导开始之后基于预定条件将与所设置的引导结束地点不同的地
点确定为引导结束地点。
[0183]
(9)根据(8)所述的信息处理装置，
[0184]
其中，所述预定条件包括估计出所述引导对象已经识别出所述引导对象的目的地。
[0185]
(10)根据(8)或(9)所述的信息处理装置，
[0186]
其中，所述预定条件包括发现前往与所述引导对象的目的地相同的目的地的与所述引导对象不同的另外的对象的流动。
[0187]
(11)根据(10)所述的信息处理装置，
[0188]
其中，基于所述另外的对象的移动方向和关于所述引导对象的目的地的统计信息来执行对所述另外的对象的发现。
[0189]
(12)根据(10)所述的信息处理装置，
[0190]
其中，基于从所述另外的对象持有的终端获取的目的地信息来执行对所述另外的对象的发现。
[0191]
(13)根据(8)至(12)中任一项所述的信息处理装置，
[0192]
其中，所述预定条件包括发现将另外的引导对象引导至与所述引导对象的目的地相同的目的地的另外的移动装置。
[0193]
(14)根据(1)至(13)中任一项所述的信息处理装置，
[0194]
其中，所述设置单元还基于所述引导路线的环境信息、所述引导对象的属性和所述引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及所述引导对象的目的地来设置用于引导所述引导对象的引导路线和引导方法。
[0195]
(15)根据(1)至(14)中任一项所述的信息处理装置，
[0196]
其中，所述移动装置将所述引导对象引导至所设置的引导结束地点。
[0197]
(16)根据(1)至(14)中任一项所述的信息处理装置，
[0198]
其中，所述移动装置将所述引导对象引导至从所述引导起始地点到所设置的引导结束地点的地点中的任何预定地点，其中在所述预定地点处，所述移动装置将所述引导移交给将所述引导对象引导至所设置的引导结束地点的另外的移动装置。
[0199]
(17)根据(1)至(16)中任一项所述的信息处理装置，
[0200]
其中，所述引导对象是具有相同目的地的多个引导对象。
[0201]
(18)一种信息处理方法，包括以下过程：
[0202]
基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和所述引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及所述引导对象的目的地，将从引导起始地点到所述引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。
[0203]
(19)一种程序，使计算机用作：
[0204]
设置单元，其基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和所述引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及引导对象的目的地，将从引导起始地点到所述引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。
[0205]
(20)一种移动装置，包括信息处理装置，并且将引导对象引导至目的地，
[0206]
其中，所述信息处理装置包括：
[0207]
设置单元，其基于引导路线的环境信息、所述引导对象的属性和所述引导对象的
特有信息中的至少一个或更多个以及所述引导对象的目的地，将从引导起始地点到所述引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。
[0208]
附图标记列表
[0209]
10引导机器人
[0210]
110处理单元
[0211]
111处理器
[0212]
112存储器
[0213]
113存储装置
[0214]
120输入单元
[0215]
121lidar
[0216]
122摄像装置
[0217]
123麦克风
[0218]
124触摸面板
[0219]
125键盘
[0220]
130输出单元
[0221]
131显示器
[0222]
132扬声器
[0223]
140输出单元
[0224]
141轮
[0225]
142臂
[0226]
150通信单元
[0227]
200信息处理装置
[0228]
201目的地获取单元
[0229]
202对象者属性获取单元
[0230]
203设施了解程度获取单元
[0231]
204目的地校正单元
[0232]
205路线搜索单元
[0233]
206引导生成单元
[0234]
207人流估计单元
[0235]
208引导结束确定单元

技术特征：
1.一种信息处理装置，包括在将引导对象引导至目的地的移动装置中，所述信息处理装置包括：设置单元，其基于引导路线的环境信息、所述引导对象的属性和所述引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及所述引导对象的目的地，将从引导起始地点到所述引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。2.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述引导对象的目的地包括预定设施或预定设施中的预定地点。3.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，在所述引导对象的目的地是预定设施中的预定地点的情况下，所述引导路线的环境信息包括所述预定设施的类型或所述预定设施的结构特性。4.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，在所述引导对象的目的地是预定设施中的预定地点的情况下，所述引导对象的特有信息是用于获取关于所述预定设施的了解程度的信息。5.根据权利要求4所述的信息处理装置，其中，用于获取关于所述预定设施的了解程度的信息包括过去访问所述预定设施中的预定地点或所述预定设施的历史的信息。6.根据权利要求1所述的信息处理装置，还包括：属性估计单元，其基于传感器信息来估计所述引导对象的属性。7.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述移动装置包括引导机器人。8.根据权利要求1所述的信息处理装置，还包括：确定单元，其在引导开始之后基于预定条件将与所设置的引导结束地点不同的地点确定为引导结束地点。9.根据权利要求8所述的信息处理装置，其中，所述预定条件包括估计出所述引导对象已经识别出所述引导对象的目的地。10.根据权利要求8所述的信息处理装置，其中，所述预定条件包括发现前往与所述引导对象的目的地相同的目的地的与所述引导对象不同的另外的对象的流动。11.根据权利要求10所述的信息处理装置，其中，基于所述另外的对象的移动方向和关于所述引导对象的目的地的统计信息来执行对所述另外的对象的发现。12.根据权利要求10所述的信息处理装置，其中，基于从所述另外的对象持有的终端获取的目的地信息来执行对所述另外的对象的发现。13.根据权利要求8所述的信息处理装置，其中，所述预定条件包括发现将另外的引导对象引导至与所述引导对象的目的地相同的目的地的另外的移动装置。14.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述设置单元还基于所述引导路线的环境信息、所述引导对象的属性和所述引
导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及所述引导对象的目的地来设置用于引导所述引导对象的引导路线和引导方法。15.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述移动装置将所述引导对象引导至所设置的引导结束地点。16.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述移动装置将所述引导对象引导至从所述引导起始地点到所设置的引导结束地点的地点中的任何预定地点，其中在所述预定地点处，所述移动装置将所述引导移交给将所述引导对象引导至所设置的引导结束地点的另外的移动装置。17.根据权利要求1所述的信息处理装置，其中，所述引导对象是具有相同目的地的多个引导对象。18.一种信息处理方法，包括以下过程：基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和所述引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及所述引导对象的目的地，将从引导起始地点到所述引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。19.一种程序，使计算机用作：设置单元，其基于引导路线的环境信息、引导对象的属性和所述引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及所述引导对象的目的地，将从引导起始地点到所述引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。20.一种移动装置，包括信息处理装置，并且将引导对象引导至目的地，其中，所述信息处理装置包括：设置单元，其基于引导路线的环境信息、所述引导对象的属性和所述引导对象的特有信息中的至少一个或更多个以及所述引导对象的目的地，将从引导起始地点到所述引导对象的目的地的地点中的任何预定地点设置为引导结束地点。

技术总结
本发明使得能够根据需要充分地引导待引导对象。该信息处理装置被设置到将待引导对象引导至目的地的移动装置中。由设置单元执行设置，使得基于目的地、关于引导路线的环境信息、待引导对象的属性以及关于待引导对象的特有信息中的至少一个，将从引导起始地点到待引导对象的目的地的任何预定地点设置为引导结束地点。例如，在引导开始之后，确定单元基于预定条件来将与所设置的引导结束地点不同的地点确定为引导结束地点。确定为引导结束地点。确定为引导结束地点。


技术研发人员：工藤祐介
受保护的技术使用者：索尼集团公司
技术研发日：2021.12.13
技术公布日：2023/8/14