JP2001277166A

JP2001277166A - ロボット及びロボットの行動決定方法

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Publication number: JP2001277166A
Application number: JP2000101349A
Authority: JP
Inventors: Takeshi Takagi; 剛高木
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2000-03-31
Filing date: 2000-03-31
Publication date: 2001-10-09
Also published as: EP1151779B1; CN1103659C; KR20010095176A; US6539283B2; US20020024312A1; DE60111677D1; EP1151779A3; CN1318454A; DE60111677T2; EP1151779A2

Abstract

(57)【要約】【課題】使用者毎に異なった反応を示す。【解決手段】ロボット装置１は、使用者の情報を検出
するセンサ１０１と、センサ１０１が検出した使用者の
情報に基づいて、識別可能な複数の使用者から一の使用
者を識別する使用者識別部１２０と、使用者識別部１２
０が識別した一の使用者に対応した行動を出現させる行
動制御手段とされる行動計画部１３０、行動命令実行部
１０３及び出力部１０４とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ロボット及び、ロ
ボットの行動を決定する行動決定方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】近年、周囲の情報（外的要因）や内部の
情報（内的要因）に応じて自律的に行動するロボットが
提案されている。例えば、このようなロボットとして
は、動物を模したロボット装置であるいわゆるペットロ
ボット、模擬生物、或いはコンピュータシステムのディ
スプレイ等に表示される仮想生物等が挙げられる。

【０００３】上述のロボット装置等は、例えば使用者の
発した言葉或いは命令に応じて、自律的に行動をするこ
とができる。例えば、特開平10−289006号公報には、疑
似感情に基づいて行動を決定する技術が開示されてい
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来のロボ
ット装置等では、使用者毎に対応は同じであった。すな
わち、ロボット装置等は、使用者が異なっても反応は一
律であり、使用者毎に反応が変化することはなかった。

【０００５】ロボット装置等が、使用者を識別し、使用
者毎に異なる反応を示すようになれば、各使用者毎のイ
ンタラクションによる反応を楽しむことができる。

【０００６】そこで、本発明は、上述の実情に鑑みてな
されたものであり、使用者毎に異なった反応を示すロボ
ット及びロボットの行動決定方法の提供を目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明に係るロボット
は、上述の課題を解決するために、使用者の情報を検出
する検出手段と、検出手段が検出した使用者の情報に基
づいて、識別可能な複数の使用者から一の使用者を識別
する識別手段と、識別手段が識別した一の使用者に対応
した行動を出現させる行動制御手段とを備える。

【０００８】このような構成を備えたロボットは、検出
手段が検出した使用者の情報に基づいて、識別可能な複
数の使用者から一の使用者を識別手段により識別し、識
別手段が識別した一の使用者に対応した行動を行動制御
手段により出現させる。

【０００９】これによりロボットは、複数の識別可能な
使用者から一の使用者を識別して、当該一の使用者に応
じた反応を示す。

【００１０】また、本発明に係るロボットの行動決定方
法は、上述の課題を解決するために、検出手段が検出し
た使用者の情報に基づいて、識別可能な複数の使用者か
ら一の使用者を識別し、識別した一の使用者に対応した
行動を出現させる。

【００１１】このロボットの行動決定方法により、ロボ
ットは、複数の識別可能な使用者から一の使用者を識別
して、当該一の使用者に応じた反応を示す。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る実施の形態に
ついて図面を用いて詳しく説明する。この実施の形態
は、本発明を、周囲の情報や内部の情報（自己の情報）
に応じて、自律的に行動するロボット装置に適用したも
のである。

【００１３】実施の形態では、先ず、ロボット装置の構
成について説明して、その後、ロボット装置における本
発明の適用部分について詳細に説明する。

【００１４】（１）本実施の形態によるロボット装置の
構成図１に示すように、「犬」を模した形状のいわゆるペッ
トロボットとされ、胴体部ユニット２の前後左右にそれ
ぞれ脚部ユニット３Ａ，３Ｂ，３Ｃ，３Ｄが連結される
と共に、胴体部ユニット２の前端部及び後端部にそれぞ
れ頭部ユニット４及び尻尾部ユニット５が連結されて構
成されている。

【００１５】胴体部ユニット２には、図２に示すよう
に、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０、ＤＲＡ
Ｍ（Dynamic Random Access Memory）１１、フラッシュ
ＲＯＭ（Read ０nly Memory）１２、ＰＣ（Personal Co
mputer）カードインターフェース回路１３及び信号処理
回路１４が内部バス１５を介して相互に接続されること
により形成されたコントロール部１６と、このロボット
装置１の動力源としてのバッテリ１７とが収納されてい
る。また胴体部ユニット２には、ロボット装置１の向き
や動きの加速度を検出するための角速度センサ１８及び
加速度センサ１９なども収納されている。

【００１６】また、頭部ユニット４には、外部の状況を
撮像するためのＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメ
ラ２０と、使用者からの「撫でる」や「叩く」といった
物理的な働きかけにより受けた圧力を検出するためのタ
ッチセンサ２１と、前方に位置する物体までの距離を測
定するための距離センサ２２と、外部音を集音するため
のマイクロホン２３と、鳴き声等の音声を出力するため
のスピーカ２４と、ロボット装置１の「目」に相当する
ＬＥＤ（Light Emitting Diode）（図示せず）となどが
それぞれ所定位置に配置されている。

【００１７】さらに、各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄの関節
部分や各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄ及び胴体部ユニット２
の各連結部分、頭部ユニット４及び胴体部ユニット２の
連結部分、並びに尻尾部ユニット５の尻尾５Ａの連結部
分などにはそれぞれ自由度数分のアクチュエータ２５₁
〜２５_n及びポテンショメータ２６₁〜２６_nが配設され
ている。

【００１８】そして、これら角速度センサ１８、加速度
センサ１９、タッチセンサ２１、距離センサ２２、マイ
クロホン２３、スピーカ２４及び各ポテンショメータ２
６₁〜２６_nなどの各種センサ並びにＬＥＤ及び各アクチ
ュエータ２５₁ 〜２５_nは、それぞれ対応するハブ２７₁
〜２７_nを介してコントロール部１６の信号処理回路１
４と接続され、ＣＣＤカメラ２０及びバッテリ１７は、
それぞれ信号処理回路１４と直接接続されている。

【００１９】信号処理回路ｌ４は、上述の各センサから
供給されるセンサデータや画像データ及び音声データを
順次取り込み、これらをそれぞれ内部バス１５を介して
ＤＲＡＭ１１内の所定位置に順次格納する。また信号処
理回路１４は、これと共にバッテリ１７から供給される
バッテリ残量を表すバッテリ残量データを順次取り込
み、これをＤＲＡＭ１１内の所定位置に格納する。

【００２０】このようにしてＤＲＡＭ１１に格納された
各センサデータ、画像データ、音声データ及びバッテリ
残量データは、この後ＣＰＵ１０がこのロボット装置１
の動作制御を行う際に利用される。

【００２１】実際上ＣＰＵ１０は、ロボット装置１の電
源が投入された初期時、胴体部ユニット２の図示しない
ＰＣカードスロットに装填されたメモリカード２８又は
フラッシュＲＯＭ１２に格納された制御プログラムをＰ
Ｃカードインターフェース回路１３を介して又は直接読
み出し、これをＤＲＡＭ１１に格納する。

【００２２】また、ＣＰＵ１０は、この後上述のように
信号処理回路１４よりＤＲＡＭ１１に順次格納される各
センサデータ、画像データ、音声データ及びバッテリ残
量データに基づいて自己及び周囲の状況や、使用者から
の指示及び働きかけの有無などを判断する。

【００２３】さらにＣＰＵ１０は、この判断結果及びＤ
ＲＡＭ１１に格納しだ制御プログラムに基づいて続く行
動を決定すると共に、当該決定結果に基づいて必要なア
クチュエータ２５₁〜２５_nを駆動させることにより、頭
部ユニット４を上下左右に振らせたり、尻尾部ユニット
５の尻尾５Ａを動かせたり、各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄ
を駆動させて歩行させるなどの行動を行わせる。

【００２４】またこの際ＣＰＵ１０は、必要に応じて音
声データを生成し、これを信号処理回路１４を介して音
声信号としてスピーカ２４に与えることにより当該音声
信号に基づく音声を外部に出力させたり、上述のＬＥＤ
を点灯、消灯又は点滅させる。

【００２５】このようにしてこのロボット装置１におい
ては、自己及び周囲の状況や、使用者からの指示及び働
きかけに応じて自律的に行動し得るようになされてい
る。

【００２６】（２）制御プログラムのソフトウェア構成ここでロボット装置１における上述の制御プログラムの
ソフトウェア構成は、図３に示すようになる。この図３
において、デバイス・ドライバ・レイヤ３０は、この制
御プログラムの最下位層に位置し、複数のデバイス・ド
ライバからなるデバイス・ドライバ・セット３１から構
成されている。この場合各デバイス・ドライバは、ＣＣ
Ｄカメラ２０（図２）やタイマ等の通常のコンピュータ
で用いられるハードウェアに直接アクセスするごとを許
されたオブジェクトであり、対応するハードウェアから
の割り込みを受けて処理を行う。

【００２７】また、ロボティック・サーバ・オブジェク
ト３２は、デバイス・ドライバ・レイヤ３０の最下位層
に位置し、例えば上述の各種センサやアクチュエータ２
５₁〜２５_n等のハードウェアにアクセスするためのイン
ターフェースを提供するソフトウェア群でなるバーチャ
ル・ロボット３３と、電源の切換えなどを管理するソフ
トウェア群でなるバワーマネージャ３４と、他の種々の
デバイス・ドライバを管理するソフトウェア群でなるデ
バイス・ドライバ・マネージャ３５と、ロボット装置１
の機構を管理するソフトウェア群でなるデザインド・ロ
ボット３６とから構成されている。

【００２８】マネージャ・オブジェクト３７は、オブジ
ェクト・マネージャ３８及びサービス・マネージャ３９
から構成されている。この場合オブジェクト・マネージ
ャ３８は、ロボティック・サーバ・オブジェクト３２、
ミドル・ウェア・レイヤ４０、及びアプリケーション・
レイヤ４１に含まれる各ソフトウェア群の起動や終了を
管理するソフトウェア群であり、サービス・マネージャ
３９は、メモリカード２８（図２）に格納されたコネク
ションファイルに記述されている各オブジェクト間の接
続情報に基づいて各オブジェクトの接続を管理するソフ
トウェア群である。

【００２９】ミドル・ウェア・レイヤ４０は、ロボティ
ック・サーバ・オブジェクト３２の上位層に位置し、画
像処理や音声処理などのこのロボット装置１の基本的な
機能を提供するソフトウェア群から構成されている。ま
た、アプリケーション・レイヤ４１は、ミドル・ウェア
・レイヤ４０の上位層に位置し、当該ミドル・ウェア・
レイヤ４０を構成する各ソフトウェア群によって処理さ
れた処理結果に基づいてロボット装置１の行動を決定す
るためのソフトウェア群から構成されている。

【００３０】なお、ミドル・ウェア・レイヤ４０及びア
プリケーション・レイヤ４１の具体なソフトウェア構成
をそれぞれ図４に示す。

【００３１】ミドル・ウェア・レイヤ４０においては、
図４に示すように、騒音検出用、温度検出用、明るさ検
出用、音階認識用、距離検出用、姿勢検出用、タッチセ
ンサ用、動き検出用及び色認識用の各信号処理モジュー
ル５０〜５８並びに入力セマンティクスコンバータモジ
ュール５９などを有する認識系６０と、出力セマンティ
クスコンバータモジュール６８並びに姿勢管理用、トラ
ッキング用、モーション再生用、歩行用、転倒復帰用、
ＬＥＤ点灯用及び音再生用の各信号処理モジュール６１
〜６７などを有する認識系６９とから構成されている。

【００３２】認識系６０の各信号処理モジュール５０〜
５８は、ロボティック・サーバ・オブジェクト３２のバ
ーチャル・ロボット３３によりＤＲＡＭ１１（図２）か
ら読み出される各センサデータや画像データ及び音声デ
ータのうちの対応するデータを取り込み、当該データに
基づいて所定の処理を施して、処理結果を入力セマンテ
ィクスコンバータモジュール５９に与える。ここで、例
えば、バーチャル・ロボット３３は、所定の通信規約に
よって、信号の授受或いは変換をする部分として構成さ
れている。

【００３３】入力セマンティクスコンパータモジュール
５９は、これら各信号処理モジュール５０〜５８から与
えられる処理結果に基づいて、「うるさい」、「暑
い」、「明るい」、「ボールを検出した」、「転倒を検
出した」、「撫でられた」、「叩かれた」、「ドミソの
音階が聞こえた」、「動く物体を検出した」又は「障害
物を検出した」などの自己及び周囲の状況や、使用者か
らの指令及び働きかけを認識し、認識結果をアプリケー
ション・レイヤ４１（図２）に出力する。

【００３４】アプリケーション・レイヤ４ｌにおいて
は、図５に示すように、行動モデルライブラリ７０、行
動切換えモジュール７１、学習モジュール７２、感情モ
デル７３及び本能モデル７４の５つのモジュールから構
成されている。

【００３５】行動モデルライブラリ７０には、図６に示
すように、「バッテリ残量が少なくなった場合」、「転
倒復帰する」、「障害物を回避する場合」、「感情を表
現する楊命」、「ボールを検出した場合」などの予め選
択されたいくつかの条件項目にそれぞれ対応させて、そ
れぞれ独立した行動モデル７０₁〜７０_nが設けられてい
る。

【００３６】そして、これら行動モデル７０₁〜７０
_nは、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュー
ル５９から認識結果が与えられたときや、最後の認識結
果が与えられてから一定時間が経過したときなどに、必
要に応じて後述のように感情モデル７３に保持されてい
る対応する情動のバラメータ値や、本能モデル７４に保
持されている対応する欲求のパラメータ値を参照しなが
ら続く行動をそれぞれ決定し、決定結果を行動切換えモ
ジュール７１に出力する。

【００３７】なお、この実施の形態の場合、各行動モデ
ル７０₁〜７０_nは、次の行動を決定する手法として、図
７に示すような１つのノード（状態）ＮＯＤＥ₀〜ＮＯ
ＤＥ_nから他のどのノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nに遷移
するかを各ノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nに間を接続する
アークＡＲＣ₁〜ＡＲＣ_{n 1}に対してそれぞれ設定された
遷移確率Ｐ₁〜Ｐ_nに基づいて確率的に決定する有限確率
オートマトンと呼ばれるアルゴリズムを用いる。

【００３８】具体的に、各行動モデル７０₁〜７０_nは、
それぞれ自己の行動モデル７０₁〜７０_nを形成するノー
ドＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nにそれぞれ対応させて、これら
ノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nごとに図８に示すような状
態遷移表８０を有している。

【００３９】この状態遷移表８０では、そのノードＮＯ
ＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nにおいて遷移条件とする入力イベント
（認識結果）が「入力イベント名」の行に優先順に列記
され、その遷移条件についてのさらなる条件が「データ
名」及び「データ範囲」の行における対応する列に記述
されている。

【００４０】したがって、図８の状態遷移表８０で表さ
れるノードＮＯＤＥ₁₀₀では、「ボールを検出（ＢＡＬ
Ｌ）」という認識結果が与えられた場合に、当該認識結
果と共に与えられるそのボールの「大きさ（ＳＩＺ
Ｅ）」が「0から1000」の範囲であることや、「障害物
を検出（ＯＢＳＴＡＣＬＥ）」という認識結果が与えら
れた場合に、当該認識結果と共に与えられるその障害物
までの「距離（ＤＩＳＴＡＮＣＥ）」が「0から100」の
範囲であることが他のノードに遷移するための条件とな
っている。

【００４１】また、このノードＮＯＤＥ₁₀₀では、認識
結果の入力がない場合においても、行動モデル７０₁〜
７０_nが周期的に参照する感情モデル７３及び本能モデ
ル７４にそれぞれ保持された各情動及び各欲求のパラメ
ータ値のうち、感情モデル７３に保持された「喜び（Ｊ
ＯＹ）」、「驚き（ＳＵＲＰＲＩＳＥ）」若しくは「悲
しみ（ＳＵＤＮＥＳＳ）」のいずれかのパラメータ値が
「50から100」の範囲であるときには他のノードに遷移
することができるようになっている。

【００４２】また、状態遷移表８０では、「他のノード
ヘの遷移確率」の欄における「遷移先ノード」の列にそ
のノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nから遷移できるノード
名が列記されていると共に、「入力イベント名」、「デ
ータ値」及び「データの範囲」の行に記述された全ての
条件が揃ったときに遷移できる他の各ノードＮＯＤＥ₀
〜ＮＯＤＥ_nへの遷移確率が「他のノードヘの遷移確
率」の欄内の対応する箇所にそれぞれ記述され、そのノ
ードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nに遷移する際に出力すべき行
動が「他のノードヘの遷移確率」の欄における「出力行
動」の行に記述されている。なお、「他のノードヘの遷
移確率」の欄における各行の確率の和は１００［％］と
なっている。

【００４３】したがって、図８の状態遷移表８０で表さ
れるノードＮＯＤＥ₁₀₀ では、例えば「ボールを検出
（ＢＡＬＬ）」し、そのボールの「ＳＩＺＥ（大き
さ）」が「0から1000」の範囲であるという認識結果が
与えられた場合には、「30［％］」の確率で「ノードＮ
ＯＤＥ₁₂₀（node 120）」に遷移でき、そのとき「ＡＣ
ＴＩＯＮ１」の行動が出力されることとなる。

【００４４】各行動モデル７０₁〜７０_nは、それぞれこ
のような状態遷移表８０として記述されたノードＮＯＤ
Ｅ₀〜ＮＯＤＥ_nがいくつも繋がるようにして構成され
ており、入力セマンティクスコンバータモジュール５９
から認識結果が与えられたときなどに、対応するノード
ＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nの状態遷移表を利用して確率的に
次の行動を決定し、決定結果を行動切換えモジュール７
１に出力するようになされている。

【００４５】なお、後述する使用者認識システムでは、
このような有限確率オートマトンによって行動情報を構
築する行動モデルを、使用者毎に異なるものとして有し
ており、ロボット装置１は、識別した一の使用者に対応
する行動モデル（有限確率オートマトン）によって行動
を決定している。そして、例えば、ノード間の遷移確率
を変化させることにより、識別した使用者毎の行動の違
いをだしている。

【００４６】行動切換えモジュール７１は、行動モデル
ライブラリ７０の各行動モデル７０₁〜７０_nからそれぞ
れ出力される行動のうち、予め定められた優先順位の高
い行動モデル７０₁〜７０_nから出力された行動を選択
し、当該行動を実行すべき旨のコマンド（以下、これを
行動コマンドという。）をミドル・ウェア・レイヤ４０
の出力セマンティクスコンバータモジュール６８に送出
する。なお、この実施の形態においては、図６において
下側に表記された行動モデル７０₁〜７０_nほど優先順位
が高く設定されている。

【００４７】また、行動切換えモジュール７１は、行動
完了後に出力セマンティクスコンバータモジュール６８
から与えられる行動完了情報に基づいて、その行動が完
了したことを学習モジュール７２、感情モデル７３及び
本能モデル７４に通知する。

【００４８】一方、学習モジュール７２は、入力セマン
ティクスコンバータモジュール５９から与えられる認識
結果のうち、「叩かれた」や「撫でられた」など、使用
者からの働きかけとして受けた教示の認識結果を入力す
る。

【００４９】そして、学習モジュール７２は、この認識
結果及び行動切換えモジュール７１からの通知に基づい
て、「叩かれた（叱られた）」ときにはその行動の発現
確率を低下させ、「撫でられた（誉められた）」ときに
はその行動の発現確率を上昇させるように、行動モデル
ライブラリ７０における対応する行動モデル７０₁〜７
０_nの対応する遷移確率を変更する。

【００５０】他方、感情モデル７３は、「喜び（jo
y）」、「悲しみ（sadness）」、「怒り（anger）」、
「驚き（surprise）」、「嫌悪（disgust）」及び「恐
れ（fear）」の合計６つの情動について、各情動ごとに
その情動の強さを表すパラメータを保持している。そし
て、感情モデル７３は、これら各情動のパラメータ値
を、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュール
５９から与えられる「叩かれた」及び「撫でられた」な
どの特定の認識結果と、経過時間及び行動切換えモジュ
ール７１からの通知となどに基づいて周期的に更新す
る。

【００５１】具体的には、感情モデル７３は、入力セマ
ンティクスコンバータモジュール５９から与えられる認
識結果と、そのときのロボット装置１の行動と、前回更
新してからの経過時間となどに基づいて所定の演算式に
より算出されるそのときのその情動の変動量を△Ｅ
［ｔ］、現在のその情動のパラメータ値をＥ［ｔ］、そ
の情動の感度を表す係数をｋ_eとして、（１）式によっ
て次の周期におけるその情動のパラメータ値Ｅ［ｔ＋
１］を算出し、これを現在のその情動のパラメータ値Ｅ
［ｔ］と置き換えるようにしてその情動のパラメータ値
を更新する。また、感情モデル７３は、これと同様にし
て全ての情動のパラメータ値を更新する。

【００５２】

【数１】

【００５３】なお、各認識結果や出力セマンティクスコ
ンバータモジュール６８からの通知が各情動のパラメー
タ値の変動量△Ｅ［ｔ］にどの程度の影響を与えるかは
予め決められており、例えば「叩かれた」といった認識
結果は「怒り」の情動のパラメータ値の変動量△Ｅ
［ｔ］に大きな影響を与え、「撫でられた」といった認
識結果は「喜び」の情動のパラメータ値の変動量△Ｅ
［ｔ］に大きな影響を与えるようになっている。

【００５４】ここで、出力セマンティクスコンバータモ
ジュール６８からの通知とは、いわゆる行動のフィード
バック情報（行動完了情報）であり、行動の出現結果の
情報であり、感情モデル７３は、このような情報によっ
ても感情を変化させる。これは、例えば、「吠える」と
いった行動により怒りの感情レベルが下がるといったよ
うなことである。なお、出力セマンティクスコンバータ
モジュール６８からの通知は、上述し学習モジュール７
２にも入力されており、学習モジュール７２は、その通
知に基づいて行動モデル７０₁〜７０_nの対応する遷移確
率を変更する。

【００５５】なお、行動結果のフィードバックは、行動
切換えモジュレータ７１の出力（感情が付加された行
動）によりなされるものであってもよい。

【００５６】一方、本能モデル７４は、「運動欲（exer
cise）」、「愛情欲（affection）」、「食欲（appetit
e）」及び「好奇心（curiosity）」の互いに独立した４
つの欲求について、これら欲求ごとにその欲求の強さを
表すパラメータを保持している。そして、本能モデル７
４は、これらの欲求のパラメータ値を、それぞれ入力セ
マンティクスコンバータモジュール５９から与えられる
認識結果や、経過時間及び行動切換えモジュール７１か
らの通知などに基づいて周期的に更新する。

【００５７】具体的には、本能モデル７４は、「運動
欲」、「愛情欲」及び「好奇心」については、認識結
果、経過時間及び出力セマンティクスコンバータモジュ
ール６８からの通知などに基づいて所定の演算式により
算出されるそのときのその欲求の変動量をΔＩ［ｋ］、
現在のその欲求のパラメータ値をＩ［ｋ］、その欲求の
感度を表す係数ｋ_iとして、所定周期で（２）式を用い
て次の周期におけるその欲求のパラメータ値Ｉ［ｋ＋
１］を算出し、この演算結果を現在のその欲求のパラメ
ータ値Ｉ［ｋ］と置き換えるようにしてその欲求のパラ
メータ値を更新する。また、本能モデル７４は、これと
同様にして「食欲」を除く各欲求のパラメータ値を更新
する。

【００５８】

【数２】

【００５９】なお、認識結果及び出力セマンティクスコ
ンバータモジュール６８からの通知などが各欲求のパラ
メータ値の変動量△Ｉ［ｋ］にどの程度の影響を与える
かは予め決められており、例えば出力セマンティクスコ
ンバータモジュール６８からの通知は、「疲れ」のパラ
メータ値の変動量△Ｉ［ｋ］に大きな影響を与えるよう
になっている。

【００６０】また、以下に示すように、パラメータ値を
決定することもできる。

【００６１】例えば、「痛み」のパラメータ値を設け
る。「痛み」は、例えば、感情モデル７３の「悲しみ」
に影響するものである。

【００６２】この「痛み」について、ミドル・ウェア・
レイヤ４０の姿勢検出用の信号処理モジュール５５と、
入力セマンティクスコンバータモジュール５９を介して
通知される異常姿勢の回数に基づいて、回数をＮとし、
痛みの強さをＫ₁とし、痛みが減少する速度の定数をＫ₂
とし、（３）式により、「痛み」のパラメータ値Ｉ
［ｋ］を算出し、この演算結果を現在の痛みのパラメー
タ値Ｉ［ｋ］と置き換えるようにして当該「痛み」のパ
ラメータ値を変更する。ただし、Ｉ［ｋ］＜０のときは
Ｉ［ｋ］＝０、ｔ＝０、Ｎ＝０とする。

【００６３】

【数３】

【００６４】また、「熱」のパラメータ値を設ける。こ
の「熱」については、入力セマンティクスコンバータモ
ジュール５９を介して与えられる温度検出用の信号処理
モジュール５１からの温度データに基づいて、温度をＴ
とし、外気温をＴ₀とし、温度上昇係数Ｋ₃として、
（４）式により、「熱」のパラメータ値Ｉ［ｋ］を算出
し、この演算結果を現在の熱のパラメータ値Ｉ［ｋ］と
置き換えるようにして当該「熱」のパラメータ値を更新
する。Ｔ−Ｔ₀＜０のときには、Ｉ［ｋ］＝０とする。

【００６５】

【数４】

【００６６】また、本能モデル７４の「食欲」について
は、入力セマンティクスコンバータモジュール５９を介
して与えられるバッテリ残量データ（図示しないバッテ
リ残量検出用のモジュールが得た情報）に基づいて、バ
ッテリ残量をＢ_Lとして、所定周期で、（５）式によ
り、「食欲」のパラメータ値Ｉ［ｋ］を算出し、この演
算結果を現在の食欲パラメータ値Ｉ［ｋ］と置き換える
ことにようにして当該「食欲」のパラメータ値を更新す
る。

【００６７】

【数５】

【００６８】また、「乾き」のパラメータ値を設ける。
この「乾き」については、入力セマンティクスコンバー
タモジュール５９を介して与えられるバッテリ残量変化
速度に基づいて、時刻ｔにおけるバッテリ残量をＢＬ
（ｔ）とし、今時刻ｔ₁とｔ₂でバッテリ残量データを取
得したとすると、（６）式により、「乾き」のパラメー
タ値Ｉ［ｋ］を算出し、この演算結果を現在の乾きパラ
メータ値Ｉ［ｋ］と置き換えるようにして当該「乾き」
のパラメータを更新する。

【００６９】

【数６】

【００７０】なお、本実施の形態においては、各情動及
び各欲求（本能）のパラメータ値がそれぞれ0から100ま
での範囲で変動するように規制されており、また係数ｋ
_e、ｋ_iの値も各情動及び各欲求ごとに個別に設定されて
いる。

【００７１】一方、ミドル・ウェア・レイヤ４０の出力
セマンティクスコンバータモジュール６８は、図４に示
すように、上述のようにしてアプリケーション・レイヤ
４１の行動切換えモジュール７１から与えられる「前
進」、「喜ぶ」、「鳴く」又は「トラッキング（ボール
を追いかける）」といった抽象的な行動コマンドを出力
系６９の対応する信号処理モジュール６１〜６７に与え
る。

【００７２】そしてこれら信号処理モジュール６１〜６
７は、行動コマンドが与えられると当該行動コマンドに
基づいて、その行動を行うために対応するアクチュエー
タ２５₁〜２５_n（図２）に与えるべきサーボ指令値や、
スピーカ２４（図２）から出力する音の音声データ及び
又は「目」のＬＥＤに与える駆動データを生成し、これ
らのデータをロボティック・サーバ・オブジェクト３２
のバーチャルロボット３３及び信号処理回路１４（図
２）を順次介して対応するアクチュエータ２５₁〜２５_n
又はスピーカ２４又はＬＥＤに順次送出する。

【００７３】このようにしてロボット装置１において
は、制御プログラムに基づいて、自己及び周囲の状況
や、使用者からの指示及び働きかけに応じた自律的な行
動を行うことができるようになされている。

【００７４】（３）環境に応じた本能及び感情の変化かかる構成に加えてこのロボット装置１の場合、例え
ば、周囲が「明るい」ときには陽気になり、これに対し
て周囲が「暗い」ときには物静かになるなど、周囲の環
境のうちの「騒音」、「温度」及び「照度」の３つの条
件（以下、環境条件という。）の度合いに応じて感情・
本能を変化させるようになされている。

【００７５】すなわち、このロボット装置１には、周囲
の状況を検出するための外部センサとして、上述したＣ
ＣＤカメラ２０、距離センサ２２、タッチセンサ２１及
びマイクロホン２３などに加えて周囲の温度を検出する
ための温度センサ（図示せず）が所定位置に設けられて
いる。対応する構成として、ミドル・ウェア・レイヤ４
０の認識系６０には、騒音検出用、温度検出用及び明る
さ検出用の各信号処理モジュール５０〜５２が設けられ
ている。

【００７６】そして、騒音検出用の信号処理モジュール
５０は、ロボティック・サーバ・オブジェクト３２のバ
ーチャル・ロボット３３を介して与えられるマイクロホ
ン２３（図２）からの音声データに基づいて周囲の騒音
レベルを検出し、検出結果を入力セマンティクスコンバ
ータモジュール５９に出力するようになされている。

【００７７】また、温度検出用の信号処理モジュール５
１は、バーチャル・ロボット３３を介して与えられる温
度センサからのセンサデータに基づいて周囲の温度を検
出し、検出結果を入力セマンティクスコンバータモジュ
ール５９に出力する。

【００７８】さらに、明るさ検出用の信号処理モジュー
ル５２は、バーチャル・ロボット３３を介して与えられ
るＣＣＤカメラ２０（図２）からの画像データに基づい
て周囲の照度を検出し、検出結果を入力セマンティクス
コンバータモジュール５９に出力する。

【００７９】入力セマンティクスコンバータモジュール
５９は、これら各信号処理モジュール５０〜５２の出力
に基づいて周囲の「騒音」、「温度」及び「照度」の度
合いを認識し、当該認識結果を上述のようにアプリケー
ション・モジュール４１（図５）の内的状態モデル部７
１に出力する。

【００８０】具体的に、入力セマンティクスコンバータ
モジュール５９は、騒音検出用の信号処理モジュール５
０の出力に基づいて周囲の「騒音」の度合いを認識し、
「うるさい」又は「静か」といった認識結果を感情モデ
ル７３及び本能モデル７４等に出力する。

【００８１】また、入力セマンティクスコンバータモジ
ュール５９は、温度検出用の信号処理モジュール５１の
出力に基づいて周囲の「温度」の度合いを認識し、「暑
い」又は「寒い」といった認識結果を感情モデル７３及
び本能モデル７４等に出力するさらに、入力セマンティ
クスコンバータモジュール５９は、明るさ検出用の信号
処理モジュール５２の出力に基づいて周囲の「照度」の
度合いを認識し、「明るい」又は「暗い」といった認識
結果を、感情モデル７３及び本能モデル７４等に出力す
る。

【００８２】感情モデル部７３は、上述のように、入力
セマンティクスコンバータモジュール５９から与えられ
る各種認識結果に基づき（１）式に従つて各パラメータ
値を周期的に変更する。

【００８３】そして、感情モデル７３は、入力セマンテ
ィクスコンバータモジュール５９から与えられる「騒
音」、「温度」及び「照度」についての認識結果に基づ
いて、予め定められた対応する情動についての（１）式
の係数ｋ_eの値を増減させる。

【００８４】具体的には、感情モデル７３は、例えば
「うるさい」といった認識結果が与えられた場合には
「怒り」の情動に対する係数ｋ_eの値を所定数増加さ
せ、これに対して「静か」といった認識結果が与えられ
た場合には「怒り」の情動に対する係数ｋ_eの値を所定
数減少させる。これにより、周囲の「騒音」に影響され
て「怒り」のパラメータ値が変化することになる。

【００８５】また、感情モデル７３は、「暑い」といっ
た認識結果が与えられた場合には「喜び」の情動に対す
る係数ｋ_eの値を所定数減少させ、これに対して「寒
い」といった認識結果が与えられた場合には「悲しみ」
の情動に対する係数ｋ_eの値を所定数増加させる。これ
により、周囲の「温度」に影響されて「悲しみ」のパラ
メータ値が変化することになる。

【００８６】さらに、感情モデル７３は、「明るい」と
いった認識結果が与えられた場合には「喜び」の情動に
対する係数ｋ_eの値を所定数増加させ、これに対して
［暗い」といった認識結果が与えられた場合には「恐
れ」の情動に対する係数ｋ_eの値を所定数増加させる。
これにより、周囲の「照度」に影響されて「恐れ」のパ
ラメータ値が変化することになる。

【００８７】これと同様にして、本能モデル７４は、上
述のように、入力セマンティクスコンバータモジュール
５９から与えられる各種認識結果等に基づき（２）式〜
（６）式に従って各欲求のパラメータ値を周期的に変更
する。

【００８８】また、本能モデル７４は、入力セマンティ
クスコンバータモジュール５９から与えられる「騒
音」、「温度」及び「照度」の度合いについての認識結
果に基づいて、予め定められた対応する欲求の（２）式
の係数ｋ_iの値を増減させる。

【００８９】具体的に本能モデル７４は、例えば「うる
さい」や「明るい」といった認識結果が与えられた場合
には、「疲れ」に対する係数ｋ_iの値を所定数減少さ
せ、これに対して「静か」や「暗い」といった認識結果
が与えられた場合には「疲れ」に対する係数ｋ_iの値を
所定数増加させる。また、本能モデル７４は、「暑い」
又は「寒い」といった認識結果が与えられた場合には
「疲れ」に対する係数ｋ_iの値を所定数増加させる。

【００９０】この結果このロボット装置１においては、
例えば周囲が「うるさい」ときには、「怒り」のパラメ
ータ値が増加しやすく、「疲れ」のパラメータ値が減少
しやすくなるために、全体として行動が「いらいら」し
たような行動となり、これに対して周囲が「静か」なと
きには、「怒り」のパラメータ値が減少しやすく、「疲
れ」のパラメータ値が増加しやすくなるために、全体と
して行動が「おちついた」行動となる。

【００９１】また、周囲が「暑い」ときには、「喜び」
のパラメータ値が減少しやすく、「疲れ」のパラメータ
値が増加しやすくなるために、全体として行動が「だら
けた」ような行動となり、これに対して周囲が「寒い」
ときには、「悲しみ」のパラメータ値が増加しやすく、
「疲れ」のパラメータ値が増加しやすくなるために、全
体として行動が「寒がっている」行動となる。

【００９２】また、周囲が「明るい」ときには、「喜
び」のパラメータ値が増加しやすく、「疲れ」のパラメ
ータ値が減少しやすくなるために、全体として行動が
「陽気」な行動となり、これに対して周囲が「暗い」と
きには、「喜び」のパラメータ値が増加しやすく、「疲
れ」のパラメータ値が増加しやすくなるために、全体と
して行動が「物静か」な行動となる。

【００９３】以上のようにロボット装置１は構成されて
おり、ロボット装置１は、自己及び外界の情報に応じ
て、感情及び本能の状態を変化させて、その感情及び本
能の状態に応じて自律的に行動することができる。

【００９４】（４）使用者認識のための構成次にロボット装置において本発明が適用される部分につ
いて詳しく説明する。本発明が適用されたロボット装置
は、複数の使用者を識別して、各使用者に応じた反応を
示すことができるように構成されている。各使用者に応
じた反応を示すことを可能とするロボット装置１の使用
者識別システムは、図９に示すように構成されている。

【００９５】使用者識別システムは、センサ１０１、使
用者登録部１１０、使用者識別部１２０、使用者識別情
報データベース１０２、行動計画部１３０、行動命令実
行部１０３及び出力部１０４を備えている。

【００９６】この使用者識別システムにおいて、使用者
識別部１２０は、センサ１０１からの出力に基づいて使
用者を識別する。このとき、使用者登録部１１０により
使用者識別情報データベース１０２に予め登録されてい
る複数の使用者の情報を参照して、一の使用者の識別が
なされる。そして、行動計画部１３０は、使用者識別部
１２０の識別結果に基づいて一の使用者に応じた行動の
計画を立て、その行動計画部１３０における行動計画に
応じて行動命令実行部１０３及び出力部１０４により実
際の行動の出力がなされる。

【００９７】このような構成において、センサ１０１
は、使用者の情報を検出する検出手段を構成し、使用者
識別部１２０は、センサ１０１が検出した使用者の情報
に基づいて、識別可能な複数の使用者から一の使用者を
識別する識別手段を構成し、行動計画部１３０、行動命
令実行部１０３及び出力部１０４は、使用者識別部１２
０が識別した一の使用者に対応した行動を出現させる行
動制御手段を構成する。

【００９８】また、使用者登録部１１０は、使用者識別
情報データベース１０２に複数の使用者の情報（使用者
識別情報）を予め登録する登録手段を構成している。こ
のような使用者識別システムの各構成部の詳細は以下の
ようになる。

【００９９】使用者識別部１２０は、登録されている複
数の使用者から一の使用者を識別する。具体的には、使
用者識別部１２０は、図１０に示すように、使用者情報
検出器１２１、使用者情報抽出器１２２及び使用者識別
器１２３を備え、一の使用者の識別をする。

【０１００】使用者情報検出器１２１は、センサ１０１
からのセンサ信号を使用者識別に使用するための使用者
識別情報（使用者識別信号）に変換する。また、使用者
情報検出器１２１は、例えば、センサ信号から使用者の
特徴量を検出して、これを使用者識別情報に変換する。
ここで、センサ１０１としては、画像情報を検出する図
２に示すＣＣＤカメラ２０、押圧情報を検出するタッチ
センサ２１及び音声情報を検出するマイクロホン２３等
の使用者の特徴の検出が可能な検出手段が挙げられる。
例えば、ＣＣＤセンサ２０であれば顔の特徴部分、マイ
クロホン２３であれば音声の特徴部分が特徴量として検
出される。

【０１０１】そして、使用者情報検出器１２１は、検出
した使用者識別情報を使用者識別器１２３に出力する。
使用者識別器１２３には、使用者情報抽出器１２２から
の情報（登録されている使用者識別情報）も入力されて
いる。

【０１０２】使用者情報抽出器１２２は、使用者識別情
報データベース１０２から予め登録されている使用者識
別情報（使用者識別信号）を抽出して、抽出した使用者
識情報（以下、登録使用者識別情報という。）を使用者
識別器１２３に出力する。

【０１０３】ここで、使用者識別情報データベース１０
２は、使用者に関する種々の情報により構築されている
ものであって、一の情報として使用者識別のための登録
使用者識別情報が含まれている。例えば、使用者の特徴
量が登録使用者識別情報とされている。また、使用者識
別登録データベース１０２への使用者識別情報の登録
は、図９に示した使用者登録部１１０によりなされてい
る。

【０１０４】具体的には、使用者登録部１１０は、図１
１に示すように、使用者情報検出器１１１及び使用者情
報登録器１１２を備えている。

【０１０５】使用者情報検出器１１１は、センサ１０１
からの情報（センサ信号）を使用者識別情報（使用者識
別信号）として検出する。また、センサ１０１が上述し
たように、ＣＣＤカメラ２０、タッチセンサ２１或いは
マイクロホン２３等である場合には、使用者情報検出器
１１１は、このようなセンサ１０１から出力された画像
情報、押圧情報或いは音声情報を、使用者識別情報とし
て使用者情報登録器１１２に出力する。

【０１０６】さらに、上述した使用者識別部１２０の使
用者情報検出器１２１が検出する使用者識別情報と、使
用者識別登録データベースに登録された登録使用者識別
情報とを比較可能とするため、使用者情報検出器１１１
は、上述した使用者識別部１２０の使用者情報検出器１
２１の出力形態と同様な形態として情報を使用者情報登
録器１１２に出力している。すなわち、例えば、使用者
情報検出器１１１は、使用者認識部１２０の使用者情報
検出器１２１が検出する使用者の特徴量と同様な使用者
特徴量をセンサ信号から検出する。

【０１０７】また、例えば、ロボット装置１には、使用
者識別情報を取り込みのためのスイッチ或いはボタンが
あり、使用者情報検出器１１１は、このスイッチ或いは
ボタンの使用者による操作をトリガとして使用者識別情
報の取り込みを開始する。

【０１０８】使用者情報登録器１１２は、使用者情報検
出器１１１からの使用者識別情報を使用者識別データベ
ース１０２に書き込む。

【０１０９】以上のような使用者登録部１１０により、
使用者識別データベース１０２に使用者識別情報が予め
登録される。そして、同様な手順により、複数の使用者
の使用者識別情報が使用者識別データベースに登録され
る。

【０１１０】図１０に戻り、使用者識別部１２０の使用
者識別器１２３は、使用者情報検出器１２１からの使用
者識別情報と、使用者情報抽出器１２２からの登録使用
者識別情報とを比較して、使用者を識別する。例えば、
パターンマッチングにより使用者識別情報を比較する。
また、例えば、使用者識別情報が使用者の特徴量からな
る場合には、使用者識別のためのパターンマッチングを
高速で処理することができるようになる。

【０１１１】また、登録使用者識別情報には、優先度を
付けておいてもよい。比較については、複数の使用者識
別情報について行うことになるが、優先度を参照するこ
とで、所定の登録使用者識別情報から比較していき、こ
れにより、短時間で使用者を特定することが可能にな
る。

【０１１２】例えば、優先度は、ロボット装置１に接し
た機会が多い順番とする。この場合、例えば、ロボット
装置１は、使用者の識別履歴をとり、その履歴情報に基
づいて、登録使用者識別情報に優先度を付す。すなわ
ち、ロボット装置１に接した機会が多いほど優先度を高
くして、優先度の高い登録使用者識別情報を早期に比較
対象にする。これにより、短時間で使用者を特定するこ
とが可能になるといえる。

【０１１３】使用者識別器１２３は、上述のようにして
得た識別結果を行動計画部１３０に出力する。例えば、
識別した使用者情報を使用者ラベル（使用者ラベル信
号）として出力する。

【０１１４】このように使用者情報検出器１２１等によ
り構成された使用者識別部１２０は、センサ１０１から
検出した使用者識別情報と、予め登録されている登録使
用者識別情報とを比較して、使用者を識別している。な
お、使用者識別部１２０については、圧力センサにより
使用者を識別する場合を例として後で詳述する。

【０１１５】行動計画部１３０では、使用者に応じた行
動を選択する。具体的には、行動計画部１３０は、図１
０に示すように、行動計画選択器１３１及び行動命令選
択器１３２を備えている。

【０１１６】行動計画選択器１３１は、使用者識別部１
２０からの使用者ラベルをもとに、行動情報とされる行
動計画データを選択する。具体的には、行動計画選択器
１３１は、複数の使用者に応じて複数の行動計画データ
を有し、使用者ラベルに対応される行動計画データを選
択する。行動計画データは、今後のロボット装置１の行
動を決定していくために必要な情報であり、遷移可能と
される複数の姿勢や行動から構築された情報であって、
具体的には、上述した行動モデルであって、有限確率オ
ートマトンにより行動が規定された行動情報である。

【０１１７】そして、行動計画選択器１３１は、使用者
ラベルに対応して選択した行動計画データを行動命令選
択器１３２に出力する。

【０１１８】行動命令選択器１３２では、行動計画選択
器１３１により選択された行動計画データをもとに行動
命令信号を選択し、これを行動命令実行部１０３に出力
する。すなわち、行動計画データが有限確率オートマト
ンとして構築されている場合には、行動命令信号は、各
ノード（ＮＯＤＥ）において実行される動作或いは姿勢
（目的の動作或いは姿勢）を実現するための情報からな
る。

【０１１９】このように行動計画選択器１３１等により
構成された行動計画部１３０は、使用者識別部１２０の
識別結果とされる使用者ラベルに基づいて行動計画デー
タを選択する。そして、選択した行動計画データに基づ
いた行動命令信号を行動命令実行部１０３に出力する。

【０１２０】ここで、行動計画選択器１３１における行
動計画データ（有限確率オートマトン）の保持形態につ
いて説明する。

【０１２１】行動計画選択器１３１は、図１２に示すよ
うに、複数の使用者に対応させて複数の有限確率オート
マトン（行動計画データ）ＤＴ１，ＤＴ２，ＤＴ３，Ｄ
Ｔ４を保持している。これにより行動計画選択器１３１
は、使用者ラベルに応じて、対応される有限確率オート
マトンを選択し、行動命令選択器１３２に出力する。そ
して、行動命令選択器１３２では、行動計画選択器１３
１が選択した有限確率オートマトンに基づいて行動命令
信号を出力する。

【０１２２】また、行動計画選択器１３１は、図１３に
示すように、行動を規定するものとなる有限確率オート
マトンの一部を各使用者に対応させて保持することもで
きる。すなわち、基本部分の有限確率オートマトンＤＭ
と、使用者毎の有限確率オートマトンＤＳ１，ＤＳ２，
ＤＳ３，ＤＳ４とを行動計画データとして保持すること
もできる。

【０１２３】上述の図１２に示した例では、１つの有限
確率オートマトンを完結したデータとして複数の使用者
に対応して保持しているが、図１３に示すように、一部
を使用者毎に保持することもできる。ロボット装置１の
示す反応が使用者毎に異なることが本発明におけるポイ
ントとなるが、必ずしも全体の行動について異なる必要
もなく、その一方で、一般的な行動部分については共通
する部分もあるからである。

【０１２４】このようなことから、行動計画選択器１３
１は、有限確率オートマトンの一部を複数の使用者に応
じて保持している。また、このような場合、基本部分の
有限確率オートマトンＤＭと、使用者特有のものとして
用意した有限確率オートマトンＤＳ１，ＤＳ２，ＤＳ
３，ＤＳ４とにおいて、基本ノードを設定することによ
り、当該２つの有限確率オートマトンを繋げて、１つの
行動決定のための情報として取り扱うことが可能にな
る。

【０１２５】このように、有限確率オートマトン全体で
はなく、有限確率オートマトンの一部を複数の使用者に
応じて保持することにより、保持するデータ量を少なく
することができるようになり、その結果、メモリ資源を
有効活用することができるようになる。

【０１２６】また、行動計画選択器１３１は、図１４に
示すように、各使用者に対応した行動計画データを遷移
確率データＤＰとして保持こともできる。

【０１２７】上述したように、有限確率オートマトン
は、確率をもってノード間を遷移することを規定するも
のであるが、その遷移確率データを複数の使用者に応じ
て保持することもできる。例えば、図１４に示すよう
に、有限確率オートマトンＤＴ内にある各アークのアド
レスに対応させて遷移確率データＤＰを複数の使用者に
対応させて保持する。図１４に示す例は、ノード”
Ａ”，”Ｂ”，”Ｃ”，・・・に対応させて当該ノード
から他のノードに接続されるアークの遷移確率データを
保持しているものであり、「使用者２」の遷移確率デー
タによって有限確率オートマトンＤＴのアークの遷移確
率が規定されている場合を示している。

【０１２８】このように有限確率オートマトンのアーク
に付した遷移確率を使用者毎に持つことで、用意するノ
ード（姿勢或いは動作）を使用者に関係なく一律とする
一方、各ノード間の遷移確率を使用者毎に異なるものと
することができ、上述したように使用者毎に有限確率オ
ートマトンを有する場合と比べ、メモリ資源を有効利用
することができる。

【０１２９】以上のような行動計画データが、行動計画
選択器１３１において使用者に対応して選択されて、行
動命令選択器１３２がその行動計画データに基づいて行
動命令情報を後段の行動命令実行部１０３に出力する。

【０１３０】行動命令実行部１０３は、行動計画部１３
０から出力される行動命令信号に基づいて行動を実行す
るための動作命令信号を出力部１０４に出力する。具体
的には、上述した出力セマンティクスコンバータモジュ
ール６８及び信号処理モジュール６１〜６７がこれに該
当する。

【０１３１】出力部１０４は、ロボット装置１における
モータ等によって駆動される動作部であり、行動命令実
行部１０３からの動作命令信号に基づいて動作する。出
力部１０４は、具体的には、信号処理モジュール６１〜
６７からのコマンドに制御される各デバイスである。

【０１３２】以上、使用者識別システムの構成及び構成
各部における処理を説明した。ロボット装置１は、この
ような使用者識別システムにより、使用者を識別して、
その識別結果から使用者に対応する行動計画データを選
択して、その選択した行動計画データに基づいて行動を
出現させている。これにより、ロボット装置１は、使用
者毎に異なる反応を示すようになる。よって、各使用者
毎のインタラクションによる反応を楽しむことができ、
ロボット装置１の娯楽性が向上する。

【０１３３】なお、上述の実施の形態では、本発明をロ
ボット装置１に適用して説明したが、これに限定される
ものではない。例えば、模擬生物やコンピュータシステ
ムのディスプレイ等に表示される仮想生物に対しても使
用者識別システムを適用することもできる。

【０１３４】また、上述の実施の形態では、使用者毎に
用意する行動計画データが有限確率オートマトンである
として説明したが、これに限定されるものではない。要
は、ロボット装置１の行動を規定するような行動モデル
等のデータが使用者毎に用意されてればよい。

【０１３５】また、使用者毎にマッチングセットを用意
しておくこともできる。マッチングセットは、一の使用
者についての複数の情報を示す情報群であり、具体的に
は、一の使用者について取得された異なった表情或いは
異なった音声等の各使用者毎の特徴情報が挙げられる。

【０１３６】使用者を特定（識別）した後は、当該使用
者のマッチングセットを使用して、使用者からの表情や
命令をパターンマッチングすることにより、当該使用者
に対しての反応を高速で行う、すなわち使用者とのイン
タラクションをスムーズに行うことができるようにな
る。これは、一の使用者が特定された後は、ロボット装
置１に接する使用者の変更はないという前提にたつ処理
である。

【０１３７】ここで、上述した使用者識別部１２０の具
体的な構成を、圧力センサの押圧により使用者を識別す
る場合について説明する。

【０１３８】例えば、使用者識別部１２０は、図１５に
示すように、使用者情報検出器１２１が圧力検出部１４
１及びなで方検出部１４２を備え、使用者識別器１２３
がなで方評価信号演算部１４３及び使用者判定部１４４
を備えている。そして、センサが圧力センサ１０１ａと
されている。

【０１３９】圧力検出部１４１には、ロボット装置１の
あご部や頭部に取り付けられている圧力センサ１０１ａ
から電気信号Ｓ１が入力されている。例えば、頭部に取
り付けられている圧力センサ１０１ａは、上述したタッ
チセンサ２１である。

【０１４０】圧力検出部１４１では、圧力センサ１０１
ａからの電気出力Ｓ１から当該圧力センサ１０１ａが接
触されたことを検出する。圧力検出部１４１からの信号
（圧力検出信号）Ｓ２はなで方検出部３１に入力され
る。

【０１４１】なで方検出部１４２は、圧力検出信号Ｓ２
の入力により、あごや頭部がなでられたことを認識す
る。通常、圧力センサ１０１ａには、他の情報が入力さ
れている。例えば、ロボット１装置１は、上述したよう
に、使用者が「叩く」、「なでる」といった行為を圧力
センサ１０１ａ（タッチセンサ２１）により検出して、
「怒られた」、「誉められた」等といった行動を実行す
るようにもなされている。すなわち、使用者識別をする
ための情報を生成するため以外の用途にも圧力センサ１
０１ａの出力が使用されている。このようなことから、
なで方検出部１４２は、圧力検出信号Ｓ２が使用者識別
のためのものであるかを認識する。

【０１４２】具体的には、なで方検出部１４２は、圧力
検出信号Ｓ２が大雑把にあるパターンで入力されたもの
である場合、当該圧力検出信号Ｓ２が使用者識別のため
の入力であると認識する。換言すれば、圧力検出信号Ｓ
２は、あるパターンをなしている場合にのみ、使用者識
別のための信号であることが認識される。

【０１４３】このように、圧力検出部１４１及びなで方
検出部１４２により、使用者情報検出器１２１は、圧力
センサ１０１ａにより入力された信号のうち、使用者識
別のための信号を検出している。そして、なで方検出部
１４２により使用者識別のためのものであるとされた圧
力検出信号（使用者識別情報）Ｓ２は、なで方評価信号
演算部１４３に入力される。

【０１４４】なで方評価信号演算部１４３は、入力され
てきた圧力検出信号Ｓ３から、使用者識別の評価情報を
取得する。具体的には、なで方評価信号演算部１４３
は、圧力検出信号Ｓ２のパターンと予め登録されている
登録パターンとを比較して、その比較結果として評価値
を取得する。なで方評価信号演算部１４３が取得した評
価値は、評価信号Ｓ３として、使用者判定部１４４に入
力される。使用者判定部１４４は、評価信号Ｓ３に基づ
いて、圧力センサ１０１ａをなでた者を判定する。

【０１４５】なで方評価信号演算部１４３における使用
者の評価情報の取得手順については、具体的には、次の
ようになる。ここでは、あご部に設けた圧力センサ及び
頭部に設けた圧力センサ（タッチセンサ２１）の両方の
入力によって使用者を識別する場合を例に挙げる。

【０１４６】なで方評価信号演算部１４３では、予め登
録されている接触パターン（登録接触パターン）と、あ
ご部及び頭部がなでられて圧力センサ１０１ａから実際
に得た接触パターン（実測接触パターン）とを比較す
る。

【０１４７】登録接触パターンが例えば図１６に示すよ
うなパターンとして登録されている場合について説明す
る。ここで、登録接触パターンが使用者識別情報データ
ベース１０２に登録されている登録使用者識別情報とな
る。

【０１４８】図１６に示すこの登録接触パターンは、あ
ご部の圧力センサ１０１ａ₁の接触（押圧）時間と、頭
部の圧力センサ１０１ａ₂（タッチセンサ２１）の接触
（押圧）時間と、どの圧力センサ１０１ａ₁，１０１ａ₂
も接触されていない非接触（非押圧）時間との配列から
構成されている。

【０１４９】なお、接触パターンは、このパターンに限
定されるものではない。この例では、あご部の圧力セン
サ１０１ａ₁と頭部の圧力センサ１０１ａ₂とが同時に接
触（押圧）がなされていない登録接触パターンである
が、例えば、あご部の圧力センサ１０１ａ₁と頭部の圧
力センサ１０１ａ₂とが同時に接触（押圧）されるよう
な登録接触パターンであってもよい。

【０１５０】登録接触パターンのデータは、具体的に
は、ｔを時間の無次元量（時間要素）、ｐを圧力センサ
の出力値（検出信号要素）とした場合において、Ｄ
_i［ｔ_i，ｐ］（ここで、ｉは整数。）として表すと、図
１６に示すような登録接触パターンでは、表１に示すよ
うに、のど部の圧力センサ１０１ａ₁の接触データＤ
１、圧力センサの非接触データＤ２、頭部の圧力センサ
１０１ａ₂の１度目の接触データＤ３、圧力センサの非
接触データＤ４、頭部の圧力センサ１０１ａ₂の２度目
の接触データＤ５といった５個（ｉ＝１，２，・・・，
５）のデータの配列の集合Ｄ（＝Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，Ｄ
４，Ｄ５）となる。

【０１５１】

【表１】

【０１５２】ここで、時間の無次元量は、登録接触パタ
ーンの合計時間Ｔ（１００＋５０＋１００＋５０＋１０
０［ｍsec］）により無次元とされている。また、ｐ１
をあご部の圧力センサ１０１ａ₁の出力値（例えば、
「１」とする。）とし、ｐ２を頭部の圧力センサ１０１
ａ₂の出力値（例えば、「２」とする。）としている。
接触パターンのデータとされる時間を無次元化している
のは、なで方評価信号演算部１４３での評価信号への変
換時における時間依存性を排除し、ロバストにするため
である。

【０１５３】上述したような登録接触パターンに対し
て、自己を識別させようとする使用者は、その登録パタ
ーンに合致するように圧力センサ１０１ａをなでる必要
がある。例えば、自己を識別させようとするあご部及び
頭部の圧力センサ１０１ａ₁，１０１ａ₂の操作により、
図１７に示すような実測接触パターンが得られたとす
る。

【０１５４】実測接触パターンのデータは、ｔ’を時間
の無次元量とした場合において、Ｄ_i’［ｔ_i’，ｐ］
（ここで、ｉは整数。）として表すと、図１７に示すよ
うな実測接触パターンでは、表２に示すような５個（ｉ
＝１，２，・・・，５）のデータＤ１’，Ｄ２’，Ｄ
３’，Ｄ４’，Ｄ５’の配列の集合Ｄ’（＝Ｄ１’，Ｄ
２’，Ｄ３’，Ｄ４’，Ｄ５’）となる。

【０１５５】

【表２】

【０１５６】なで方評価信号演算部１４３は、以上のよ
うな形態として表される実測接触パターンと登録接触パ
ターンとを比較する。比較の際に、使用者情報抽出器１
２２により使用者識別情報データベース１０２から登録
接触パターンが読み出される。

【０１５７】具体的には、実測接触パターンを構成する
実測データＤ１’，Ｄ２’，Ｄ３’，Ｄ４’，Ｄ５’
と、登録接触パターンを構成する登録データＤ１，Ｄ
２，Ｄ３，Ｄ４，Ｄ５とを各々照合する。

【０１５８】照合では、実測データＤ１’，Ｄ２’，Ｄ
３’，Ｄ４’，Ｄ５’と登録データＤ１，Ｄ２，Ｄ３，
Ｄ４，Ｄ５との時間要素を比較し、そのずれを検出す
る。具体的には、５つの実測データについて登録データ
との照合を行い、その分散Ｓｕを算出する。分散Ｓｕは
（７）式及び（８）式により（９）式として与えられ
る。

【０１５９】

【数７】

【０１６０】

【数８】

【０１６１】

【数９】

【０１６２】そして、この分散から（１０）式により与
えられる評価値Ｘを得る。

【０１６３】

【数１０】

【０１６４】以上のような手順により、なで方評価信号
演算部４１にて評価値Ｘが取得される。

【０１６５】使用者判定部１４４では、上述のようにな
で方評価信号演算部１４３により算出した評価値（評価
信号Ｓ３）から使用者判定（識別）を行う。具体的に
は、評価値がより「１」に近い方が「使用者」である確
率は高いので、例えば、「１」近傍に設定された閾値と
評価値を比較し、評価値が閾値を超えた場合に「使用
者」と特定する。また、例えば、使用者判定部１４３
は、圧力センサ１０１ａの信頼性等を考慮して、閾値と
評価値とを比較する。例えば、評価値にセンサの「信頼
度」を掛ける。

【０１６６】ところで、この使用者判定部１４４におけ
る使用者判定では、実測時間と登録時間との差分（或い
は実測時間の無次元量と登録時間の無次元量との分散）
を求めている。これは、例えば、登録接触パターンの時
間の無次元量ｔｉと実測接触パターンの時間の時間の無
次元量ｔｉ’との差（ｔｉ−ｔｉ’）をみた場合、図１
８に示すようになり、データ全体としてまとまりのない
ものとなる。よって、本当の使用者であっても、圧力セ
ンサ１０１ａの押圧を登録接触パターンと完全に一致さ
れて行うことは困難といえる。また、圧力センサ１０１
ａの信頼性も考慮する必要がある。

【０１６７】このようなことから、分散を評価値として
用いることにより、照合を的確に行うことができるよう
になる。

【０１６８】また、上述したような評価値は、具体的に
は、図１９に示すような手順により取得される。

【０１６９】ステップＳＴ１において使用者の特徴デー
タ（実測接触パターンを構成するデータ）の検出が開始
され、続くステップＳＴ２において、使用者識別のため
の終了の入力があったか否かの判別を行う。ここで、終
了の入力があった場合、ステップＳＴ７に進み、終了の
入力がない場合、ステップＳＴ３に進む。

【０１７０】具体的には、圧力センサ１０１ａによる入
力が一定時間がなされなかった場合に、上位の制御部か
らデータ取得部（なで方検出部１４２或いはなで方評価
信号演算部１４３）へ使用者識別の終了の入力がなさ
れ、この入力により、ステップＳＴ７以降において、な
で方検出部１４２において圧力検出信号Ｓ２の取得が終
了され、或いはなで方評価信号演算部１４３において評
価値の演算が開始される。

【０１７１】一方、ステップＳＴ３では、次のパターン
の圧力センサ１０１ａが押されたか否かが判別される。
次のパターンの圧力センサ１０１ａが押された場合、ス
テップＳＴ４において、圧力センサ１０１ａが押される
までの非接触時間のデータ［time（ｉ）’，０］を得
る。ここで、time（ｉ）’は無次元化されていない実測
時間である。

【０１７２】そして、続くステップＳＴ５及びステップ
ＳＴ６において、圧力センサ１０１ａから手が離された
か否かの判別と、接触時間のデータ［time（ｉ＋
１）’，ｐ］を得る。具体的には、ステップＳＴ５にお
いて、圧力センサ１０１ａから手が離されたか否かの判
別について自己ループをかけて、圧力センサ１０１ａか
ら手が離された場合には、ステップＳＴ６に進み圧力セ
ンサ１０１ａが押されるまでの接触時間のデータ［time
（ｉ＋１）’，ｐ］を得る。そして、ステップＳＴ６に
おいて、接触時間のデータ［time（ｉ＋１）’，ｐ］を
得た後、ステップＳＴ２において、終了の入力があった
か否かを再び判別する。

【０１７３】ステップＳＴ２にて終了の入力があった場
合に進むステップＳＴ７では、全時間に対する圧力セン
サ１０１ａの非接触時間と圧力センサの非接触時間の比
を算出する。すなわち、無次元化された接触時間及び非
接触時間のデータを取得する。具体的には、圧力センサ
１０１ａが押圧されていた実測時間time（ｉ）’とし
て、（１１）式により実測の全時間Ｔを算出し、（１
２）式により無次元量としての実測時間のデータｔ_i’
を算出し、実測接触パターンの集合データＤ_i’［ｔ_i，
ｐ］を求める。

【０１７４】

【数１１】

【０１７５】

【数１２】

【０１７６】そして、続くステップＳＴ８において上述
したような手順により、評価値（評価信号）を算出す
る。以上述べたような手順により評価値を得ることがで
きる。このような評価値に基づいて使用者判定部１４４
では、使用者を判定する。

【０１７７】このように、なで方評価信号演算部１４３
及び使用者判定部１４４により、使用者識別器１２３
は、なで方検出部１４２からの使用者識別情報（実測接
触パターン）と、使用者情報抽出器１２２からの登録使
用者識別情報（登録接触パターン）とを比較して、使用
者を識別している。そして、使用者識別器１２３は、上
述したように、特定した使用者（情報）を使用者ラベル
として行動計画部１３０に出力する。

【０１７８】以上、ロボット装置１における使用者認識
システムについて説明した。ロボット装置１は、使用者
識別システムにより、使用者を識別して、使用者毎とに
異なる反応を示すことができるようになる。これによ
り、ロボット装置１の娯楽性が向上されたものとなる。

【０１７９】

【発明の効果】本発明に係るロボットは、使用者の情報
を検出する検出手段が検出した使用者の情報に基づい
て、識別可能な複数の使用者から一の使用者を識別手段
により識別し、識別手段が識別した一の使用者に対応し
た行動を行動制御手段により出現させることにより、複
数の識別可能な使用者から一の使用者を識別して、当該
一の使用者に応じた反応を示すことができるようにな
る。

【０１８０】また、本発明に係るロボットの行動決定方
法は、検出手段が検出した使用者の情報に基づいて、識
別可能な複数の使用者から一の使用者を識別し、識別し
た一の使用者に対応した行動を出現させることにより、
ロボットが、複数の識別可能な使用者から一の使用者を
識別して、当該一の使用者に応じた反応を示すことがで
きるようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態であるロボット装置の外観
構成を示す斜視図である。

【図２】上述のロボット装置の回路構成を示すブロック
図である。

【図３】上述のロボット装置のソフトウェア構成を示す
ブロック図である。

【図４】上述のロボット装置のソフトウェア構成におけ
るミドルウェア層の構成を示すブロック図である。

【図５】上述のロボット装置のソフトウェア構成におけ
るアプリケーション層の構成を示すブロック図である。

【図６】上述のアプリケーション層の行動モデルライブ
ラリの構成を示すブロック図である。

【図７】ロボット装置の行動決定のための情報となる有
限確率オートマトンを説明するために使用した図であ
る。

【図８】有限確率オートマトンの各ノードに用意された
状態遷移表を示す図である。

【図９】ロボット装置の使用者認識システムを示すブロ
ック図である。

【図１０】上述の使用者認識システムの使用者識別部及
び行動計画部を示すブロック図である。

【図１１】上述の使用者認識システムの使用者登録部を
示すブロック図である。

【図１２】ロボット装置の行動情報となる行動計画デー
タであって、複数の使用者に応じた有限確率オートマト
ンされたものを示す図である。

【図１３】ロボット装置の行動情報となる行動計画デー
タであって、有限確率オートマトンの一部が複数の使用
者に応じて用意されているものを示す図である。

【図１４】複数の使用者に応じて有限確率オートマトン
の遷移確率データが用意されている場合を示す図であ
る。

【図１５】上述の使用者認識システムの使用者識別部１
２０の具体的な構成を示すブロック図である。

【図１６】登録接触パターンを説明するために使用した
特性図である。

【図１７】実測接触パターンを説明するために使用した
特性図である。

【図１８】使用者の評価情報として分散を用いているこ
とを説明するために使用した特性図である。

【図１９】実測接触パターンを取得して、評価信号を得
るための手順を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１ロボット装置、１０１センサ、１０２使用者認
識データベース、１０３行動命令部、１０４出力
部、１１０使用者登録部、１２０使用者認識部、１
３０行動計画部

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Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】使用者の情報を検出する検出手段と、上記検出手段が検出した使用者の情報に基づいて、識別
可能な複数の使用者から一の使用者を識別する識別手段
と、上記識別手段が識別した一の使用者に対応した行動を出
現させる行動制御手段とを備えたことを特徴とするロボ
ット。
【請求項２】複数の使用者の情報を予め登録して保持
し、且つ複数の使用者に対応して複数の行動情報を保持
しており、上記識別手段は、予め登録されている使用者の情報と、
上記検出手段が検出した使用者の情報とに基づいて、一
の使用者を識別し、上記行動制御手段は、一の使用者に対応される行動情報
に基づいて行動を出現させることを特徴とする請求項１
記載のロボット。
【請求項３】上記使用者の情報を予め登録する登録手
段を備えることを特徴とする請求項２記載のロボット。
【請求項４】上記行動情報は、複数の姿勢及び動作の
遷移図である有限確率オートマトンによるものであるこ
とを特徴とする請求項１記載のロボット。
【請求項５】上記行動制御手段によりモータを制御
し、動作部を駆動して、行動を出現させるロボット装置
であることを特徴とする請求項１記載のロボット。
【請求項６】検出手段が検出した使用者の情報に基づ
いて、識別可能な複数の使用者から一の使用者を識別
し、識別した一の使用者に対応した行動を出現させるこ
とを特徴とするロボットの行動決定方法。