JP2003136456A

JP2003136456A - ロボット装置、ロボット装置の明るさ検出方法、明るさ検出プログラム及び記録媒体

Info

Publication number: JP2003136456A
Application number: JP2001341079A
Authority: JP
Inventors: Nozomi Ikeda; 望池田
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2001-11-06
Filing date: 2001-11-06
Publication date: 2003-05-14

Abstract

(57)【要約】【課題】照度計を設けることなく精度良く周囲の環境
の明るさを検出する。【解決手段】ロボット装置１は、ＣＣＤカメラ２０に
よって所定領域の画像を複数枚撮像し、その画像の明る
さに基づいて環境の明るさを判断する。そして、ロボッ
ト装置１は、環境が暗い場合等には、ヘッドライト２５
を点灯し、周囲を照明する。その際、明るさのレベルに
応じて、光量を変えることもできる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ロボット装置、ロ
ボット装置の明るさ検出方法、明るさ検出プログラム、
及び記録媒体に関し、特に、周囲の環境の明るさを検出
するロボット装置、そのロボット装置の明るさ検出方
法、明るさ検出プログラム、及び明るさ検出プログラム
の記録された記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】電気的又は磁気的な作用を用いて人間
（生物）の動作に似た運動を行う機械装置を「ロボッ
ト」という。我が国においてロボットが普及し始めたの
は、１９６０年代末からであるが、その多くは、工場に
おける生産作業の自動化・無人化等を目的としたマニピ
ュレータや搬送ロボット等の産業用ロボット（Industri
al Robot）であった。

【０００３】最近では、人間のパートナーとして生活を
支援する、すなわち住環境その他の日常生活上の様々な
場面における人的活動を支援する実用ロボットの開発が
進められている。このような実用ロボットは、産業用ロ
ボットとは異なり、人間の生活環境の様々な局面におい
て、個々に個性の相違した人間、又は様々な環境への適
応方法を自ら学習する能力を備えている。例えば、犬、
猫のように４足歩行の動物の身体メカニズムやその動作
を模した「ペット型」ロボット、或いは、２足直立歩行
を行う動物の身体メカニズムや動作をモデルにしてデザ
インされた「人間型」又は「人間形」ロボット（Humano
id Robot）等の脚式移動ロボットは、既に実用化されつ
つある。

【０００４】これらの脚式移動ロボットは、産業用ロボ
ットと比較して、エンターテインメント性を重視した様
々な動作を行うことができるため、エンターテインメン
トロボットと呼称される場合もある。

【０００５】脚式移動ロボットは、動物や人間の容姿に
できる限り近い外観形状とされ、動物や人間の動作にで
きる限り近い動作を行うように設計されている。例え
ば、上述した４足歩行の「ペット型」ロボットの場合
は、一般家庭において飼育される犬や猫に似た外観形状
を有し、ユーザ（飼い主）からの「叩く」や「撫でる」
といった働きかけや、周囲の環境等に応じて自律的に行
動する。例えば、自律的な行動として、実際の動物と同
様に、「吠える」、「寝る」等といった行動をする。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した脚
式移動ロボットに周囲の環境の明るさを検出させ、明る
さを脚式移動ロボットの感情に影響させることが考えら
れる。また、このような脚式移動ロボットにライトを搭
載し、暗いときには自分で判断してライトを点灯させる
ことが考えられる。

【０００７】このような場合、明るさを判断するための
一般的な方法としては、照度計を搭載することである。
しかしながら、従来搭載されていない照度計を搭載する
にはコストがかかり、実用的ではない。

【０００８】本発明は、このような従来の実情に鑑みて
提案されたものであり、照度計を設けることなく、精度
良く周囲の環境の明るさを検出することのできるロボッ
ト装置、そのロボット装置の明るさ検出方法、明るさ検
出プログラム、及び明るさ検出プログラムの記録された
記録媒体を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上述した目的を解決する
ために、本発明に係るロボット装置は、自律行動するロ
ボット装置であって、画像を撮像する撮像手段と、上記
撮像手段によって撮像された所定領域の画像の明るさに
基づいて環境の明るさを検出する明るさ検出手段とを備
えることを特徴としている。

【００１０】ここで、ロボット装置は、上記明るさ検出
手段による検出結果に応じて周囲を照明する照明手段を
さらに備えるようにしてもよい。

【００１１】このようなロボット装置は、撮像手段によ
って撮像された所定領域の画像の明るさに基づいて環境
の明るさを検出する。この際、明るさの検出結果に応じ
て、暗い場合には、周囲を照明することも可能である。

【００１２】また、上述した目的を達成するために、本
発明に係るロボット装置の明るさ検出方法は、自律行動
するロボット装置の明るさ検出方法であって、画像を撮
像する撮像手段によって撮像された所定領域の画像の明
るさに基づいて環境の明るさを検出する明るさ検出工程
を有することを特徴としている。

【００１３】ここで、ロボット装置の明るさ検出方法
は、上記明るさ検出工程における検出結果に応じて周囲
を照明する照明工程をさらに有するようにしてもよい。

【００１４】このようなロボット装置の明るさ検出方法
では、撮像手段によって撮像された所定領域の画像の明
るさに基づいて環境の明るさが検出される。この際、明
るさの検出結果に応じて、暗い場合には、周囲を照明す
ることも可能である。

【００１５】また、上述した目的を達成するために、本
発明に係る明るさ検出プログラムは、自律行動するロボ
ット装置の明るさ検出プログラムであって、画像を撮像
する撮像手段によって撮像された所定領域の画像の明る
さに基づいて環境の明るさを検出する明るさ検出工程を
有することを特徴としている。

【００１６】ここで、明るさ検出プログラムは、上記明
るさ検出工程における検出結果に応じて周囲を照明する
照明工程をさらに有するようにしてもよい。

【００１７】このような明るさ検出プログラムは、撮像
手段によって撮像された所定領域の画像の明るさに基づ
いて環境の明るさを検出する。この際、明るさの検出結
果に応じて、暗い場合には、周囲を照明することも可能
である。

【００１８】また、上述した目的を達成するために、本
発明に係る記録媒体は、自律行動するロボット装置の明
るさ検出プログラムが記録されたコンピュータ制御可能
な記録媒体であって、上記明るさ検出プログラムは、画
像を撮像する撮像手段によって撮像された所定領域の画
像の明るさに基づいて環境の明るさを検出する明るさ検
出工程とを有することを特徴としている。

【００１９】ここで、明るさ検出プログラムは、上記明
るさ検出工程における検出結果に応じて周囲を照明する
照明工程をさらに有するようにしてもよい。

【００２０】このような記録媒体に記録されている明る
さ検出プログラムは、撮像手段によって撮像された所定
領域の画像の明るさに基づいて環境の明るさを検出す
る。この際、明るさの検出結果に応じて、暗い場合に
は、周囲を照明することも可能である。

【００２１】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を用いて詳しく説明する。この実施の形態は、周
囲環境（或いは外部刺激）や内部状態に応じて自律行動
をする自律型のロボット装置である。

【００２２】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。

【００２３】（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、本実施の形態によるロボット装置１
は、４足歩行の脚式移動ロボットとされ、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，３
Ｃ，３Ｄが連結されると共に、胴体部ユニット２の前端
部に頭部ユニット４が連結されて構成されている。

【００２４】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。

【００２５】また、頭部ユニット４には、外部の状況を
撮像するとともに、周囲の明るさを検出するためのＣＣ
Ｄ（Charge Coupled Device）カメラ２０と、前後に倒
すといった使用者からの物理的な働きかけを検出するた
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、各種音声を出力するため
のスピーカ２４と、頭部ユニット４内に格納可能とされ
たヘッドライト２５と、ロボット装置１の「目」に相当
するＬＥＤ（Light Emitting Diode）（図示せず）など
がそれぞれ所定位置に配置されている。なお、ロボット
装置１においては、タッチセンサ２１以外にも、胴体部
ユニット２及び頭部ユニット４の所定位置に複数のタッ
チセンサが配置されている。

【００２６】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、並びに頭部ユニット４及び胴体部ユニッ
ト２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２６_１〜２６_ｎ及びポテンショメータ２７_１〜２
７_ｎが配設されている。例えば、アクチュエータ２６ _１
〜２６_ｎはサーボモータを構成として有している。サー
ボモータの駆動により、脚部ユニット３Ａ〜３Ｄが制御
されて、目標の姿勢或いは動作に遷移する。

【００２７】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
２７ _１〜２７_ｎなどの各種センサ並びにヘッドライト２
５、ＬＥＤ及び各アクチュエータ２６_１〜２６_ｎは、
それぞれ対応するハブ２８_１〜２８_ｎを介してコントロ
ール部１６の信号処理回路１４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。

【００２８】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。

【００２９】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。

【００３０】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２９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。

【００３１】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。

【００３２】さらに、ＣＰＵ１０は、この判断結果及び
ＤＲＡＭ１１に格納した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２６_１〜２６_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、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。

【００３３】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ＬＥ
Ｄを点灯、消灯又は点滅させる。また、ＣＰＵ１０は、
後述するように、ＣＣＤカメラ２０を用いて周囲の明る
さを検出させ、その検出結果に応じてヘッドライト２５
を点灯させる。

【００３４】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。

【００３５】（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、
ＣＣＤ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こと
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。

【００３６】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
５_１〜２５_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。

【００３７】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。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２９（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。

【００３８】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。

【００３９】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。

【００４０】ミドル・ウェア・レイヤ４０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５
９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、ライト点
灯用及び音再生用の各信号処理モジュール６１〜６７な
どを有する出力系６９とから構成されている。

【００４１】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。

【００４２】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５０〜５８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。

【００４３】アプリケーション・レイヤ４ｌは、図５に
示すように、行動モデルライブラリ７０、行動切換モジ
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。

【００４４】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
現する場合」、「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７０_１〜７０_ｎが設けられて
いる。

【００４５】そして、これら行動モデル７０_１〜７０_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
対応する情動のパラメータ値や、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モジュ
ール７１に出力する。

【００４６】なお、この実施の形態の場合、各行動モデ
ル７０_１〜７０_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）ＮＯＤＥ_０〜Ｎ
ＯＤＥ_ｎから他のどのノードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎに
遷移するかを各ノードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎに間を接
続するアークＡＲＣ_１〜ＡＲＣ_ｎに対してそれぞれ設定
された遷移確率Ｐ_１〜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。

【００４７】具体的に、各行動モデル７０_１〜７０
_ｎは、それぞれ自己の行動モデル７０_１〜７０_ｎを形成
するノードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎにそれぞれ対応させ
て、これらノードＮＯＤＥ_０〜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。

【００４８】この状態遷移表８０では、そのノードＮＯ
ＤＥ_０〜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」の列に優先順に列
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」の列における対応する行に記
述されている。

【００４９】したがって、図８の状態遷移表８０で表さ
れるノードＮＯＤＥ_１００では、「ボールを検出（ＢＡ
ＬＬ）」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。

【００５０】また、このノードＮＯＤＥ_１００では、認
識結果の入力がない場合においても、行動モデル７０_１
〜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
（ＪＯＹ）」、「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。

【００５１】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」の行にそ
のノードＮＯＤＥ_０〜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」の列に記述された全
ての条件が揃ったときに遷移できる他の各ノードＮＯＤ
Ｅ_０〜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ＮＯＤＥ_０〜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。

【００５２】したがって、図８の状態遷移表８０で表さ
れるノードＮＯＤＥ_１００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
ＯＤＥ_１２０（node 120）」に遷移でき、そのとき「Ａ
ＣＴＩＯＮ１」の行動が出力されることとなる。

【００５３】各行動モデル７０_１〜７０_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ＮＯ
ＤＥ_０〜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ＮＯＤＥ_０〜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モジュー
ル７１に出力するようになされている。

【００５４】図５に示す行動切換モジュール７１は、行
動モデルライブラリ７０の各行動モデル７０_１〜７０_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７０_１〜７０_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７０_１〜７０_ｎ
ほど優先順位が高く設定されている。

【００５５】また、行動切換モジュール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。

【００５６】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。

【００５７】そして、学習モジュール７２は、この認識
結果及び行動切換モジュール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７０_１〜７
０_ｎの対応する遷移確率を変更する。

【００５８】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。

【００５９】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。

【００６０】

【数１】

【００６１】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。

【００６２】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、上述した学習モジュール
７２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７０_１〜７０_ｎの対応する遷
移確率を変更する。

【００６３】なお、行動結果のフィードバックは、行動
切換モジュール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。

【００６４】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。

【００６５】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。

【００６６】

【数２】

【００６７】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。

【００６８】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。

【００６９】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。

【００７０】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２５_１〜２５_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２５_１〜
２５_ｎ又はスピーカ２４又はＬＥＤに順次送出する。

【００７１】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（内部）及び周囲
（外部）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。

【００７２】（３）ロボット装置への本発明の適用ここで、本発明を上述したような構造を有するロボット
装置１に適用した例について説明する。

【００７３】上述したように、本実施の形態におけるロ
ボット装置１は、頭部ユニット４にヘッドライト２５が
格納されており、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に
基づいて、或いは何かを探している場合等に持ち上がっ
て点灯する。また、ロボット装置１は、以下に説明する
ように、ＣＣＤカメラ２０を用いて周囲の環境の明るさ
を検出することができ、暗い場合等にもヘッドライト２
５を点灯させることができる。

【００７４】ここで、ロボット装置１のＣＣＤカメラ２
０の画角は、水平方向約５８度、垂直方向約４８度と狭
いため、単純に１枚の画像の平均輝度から環境の明るさ
を推定する場合には誤認識が多く、正確性の低い判断と
なる。すなわち例えば、ＣＣＤカメラ２０の画面全体に
白いものを見せると明るいと判断されやすく、反対に画
面全体に黒いものを見せると暗いと判断されやすい。

【００７５】そこで、本実施の形態では、図９に示すよ
うに、ＣＣＤカメラ２０を向ける方向を図中矢印ａで示
す水平方向及び矢印ｂで示す垂直方向に動かして複数の
画像を取得する。このように、ロボット装置１の頭部１
００が頸部１０１を介して胴体部１０２に対して可動と
されており、視覚情報を取得するためのＣＣＤカメラ２
０を明るさ検出に流用しているため、特別な駆動手段を
設けることなく、周囲の画像を取得し、環境の明るさを
検出することができる。

【００７６】ここで、ロボット装置１は、例えば、図１
０に示すように、現在ＣＣＤカメラ２０によって撮像さ
れる画像を中心として、画像ａ乃至画像ｉの９枚の画像
を取得する。

【００７７】なお、取得する画像数がこの例に限定され
ないことは勿論である。また、図９の例では、隣り合う
画像同士が連続するようにしているが、オーバーラップ
させるようにしてもよく、また、連続しない画像を複数
取得するようにしても構わない。

【００７８】そして、取得された画像毎に平均輝度を算
出し、取得した画像全てについての積和を明るさの評価
値とする。具体的には、図１１に示すような画像内の全
ての画素について、以下の（３）式に従って平均輝度Ａ
を計算する。ここで、（３）式において、Ｐ_ｘｙは、位
置（ｘ，ｙ）に位置する画素の輝度である。また、heig
htは、垂直方向の画素数であり、widthは、水平方向の
画素数である。なお、本実施の形態におけるロボット装
置１の場合、垂直方向は、１４４画素であり、水平方向
は、１７６画素である。

【００７９】

【数３】

【００８０】取得した画像全ての輝度を計算したら、以
下の（４）式に従って、その積和を計算して評価値Ｅを
求める。ここで、（４）式において、Ｎは、取得した画
像の総数である。

【００８１】

【数４】

【００８２】そして、（４）式に従って求めた評価値を
所定の閾値と比較することによって明るさを評価する。
例えば、評価値Ｅが所定の閾値Ｅ_ｔｈ以上であれば明る
いと判断し、所定の閾値Ｅ_ｔｈよりも小さければ暗いと
判断してヘッドライト２５を点灯させる。

【００８３】以上の処理を図１２のフローチャートを用
いて説明する。先ず、ステップＳ１において、上述した
ように複数枚の画像を取得する。

【００８４】次にステップＳ２において、取得した画像
データを評価する。具体的には、上述したように、各画
像の平均輝度Ａを計算し、その積和である評価値Ｅを求
める。

【００８５】続いてステップＳ３では、ステップＳ２で
求めた評価値Ｅが所定の閾値Ｅ_ｔｈよりも小さいか否か
が判別される。評価値Ｅが所定の閾値Ｅ_ｔｈよりも小さ
い場合（YES）には、暗いと判断し、ステップＳ４にお
いてヘッドライト２５を点灯させて処理を終了する。ス
テップＳ３において評価値Ｅが所定の閾値Ｅ_ｔｈ以上で
ある場合（NO）には、明るいと判断し、処理を終了す
る。

【００８６】ここで、評価値の求め方は、上述した例に
限定されるものではなく、例えば、取得した画像の位置
に応じて重み付けを変えるようにすることもできる。す
なわち、前述した図１０のように画像ａ乃至画像ｉの９
枚の画像を取得した場合、上方向の空間には照明器具が
ある可能性が高く、光源が直接画像内にない場合であっ
ても明るいと判断されやすい。そこで、画像ａ乃至画像
ｃのような上方向の画像の平均輝度については、重み付
けを低くして計算する。また、下方向の空間には影が映
っている可能性があるため、環境が明るくても暗いと判
断されやすい。そこで、画像ｇ乃至画像ｉのような下方
向の画像の平均輝度についても、重み付けを低くして計
算する。

【００８７】具体的には、以下の（５）式に示すよう
に、上方向の画像の平均輝度Ａ_ｕｐ、中間の画像の平均
輝度Ａ_ｍｉｄ及び下方向の画像の平均輝度Ａ_ｌｏｗに対
して、それぞれ重み係数ｗ_ｕｐ、ｗ_ｍｉｄ及びｗ_ｌｏｗ
を乗算し、その総和を評価値Ｅとする。

【００８８】

【数５】

【００８９】このように、空間内における画像の位置を
考慮して評価値Ｅを求めることにより、精度良く環境の
明るさを検出することができる。

【００９０】なお、上述した例では、評価値Ｅを所定の
閾値Ｅ_ｔｈと比較することによって明るいか否かを検出
するようにしたが、これに限定されるものではなく、例
えば、閾値を複数設けることにより、明るさのレベルを
多値化することも可能である。これにより、明るさのレ
ベルに応じた光量に設定することが可能である。

【００９１】また、画像内の全ての画素の輝度を用いる
のではなく、輝度が所定値以上の画素をカウントし、そ
のカウント値が所定の閾値を超える場合に、明るいと判
断するようにすることもできる。この場合においても、
明るさのレベルを多値化しても構わない。

【００９２】以上のように、ロボット装置１は、本発明
が適用されることにより、撮像手段であるＣＣＤカメラ
２０を用いて環境の明るさを検出することができる。こ
れにより、ロボット装置１は、例えば環境が暗い場合等
にヘッドライト２５を点灯させることができる。また、
ロボット装置１は、例えば暗いときには怖がるなど、明
るさに応じて感情を変化させることが可能となる。さら
に、周囲で明るいところに近づくように設定すること
も、明るさによって周囲の人間の有無を認知させるよう
にすることも可能となる。

【００９３】ここで、上述したような、ロボット装置１
への本発明の適用は、例えばソフトウェアとよって実現
可能とされるものであり、その制御プログラムは、メモ
リカード２９又はフラッシュＲＯＭ１２に格納されてい
る。

【００９４】なお、本発明は上述した実施の形態のみに
限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範
囲において種々の変更が可能であることは勿論である。

【００９５】例えば、上述した例では、複数枚の画像を
取得して明るさの検出を行うものとして説明したが、こ
れに限定されるものではなく、１枚の画像で十分な画角
が得られる場合には、１枚の画像のみを用いて明るさを
検出してもよい。この際、図１３に示すように、画像を
上方向の画素、中間の画素及び下方向の画素に分け、以
下の（６）式に示すように、上方向の画素の平均輝度Ａ
_ｕｐ、中間の画素の平均輝度Ａ_ｍｉｄ及び下方向の画素
の平均輝度Ａ_ｌｏｗに対して、それぞれ重み係数
ｗ_ｕｐ、ｗ_ｍｉｄ及びｗ_ｌｏｗを乗算し、その和を画像
の平均輝度Ａとすることが好ましい。

【００９６】

【数６】

【００９７】このように、画像内の画素の位置を考慮し
て評価値Ｅを求めることにより、上述した例と同様に、
精度良く環境の明るさを検出することができる。

【００９８】

【発明の効果】以上詳細に説明したように本発明に係る
ロボット装置は、自律行動するロボット装置であって、
画像を撮像する撮像手段と、上記撮像手段によって撮像
された所定領域の画像の明るさに基づいて環境の明るさ
を検出する明るさ検出手段とを備えることを特徴として
いる。

【００９９】ここで、ロボット装置は、上記明るさ検出
手段による検出結果に応じて周囲を照明する照明手段を
さらに備えるようにしてもよい。

【０１００】このようなロボット装置によれば、撮像手
段によって撮像された所定領域の画像の明るさに基づい
て環境の明るさを検出することができる。この際、明る
さの検出結果に応じて、暗い場合には、周囲を照明する
ことも可能である。

【０１０１】また、本発明に係るロボット装置の明るさ
検出方法は、自律行動するロボット装置の明るさ検出方
法であって、画像を撮像する撮像手段によって撮像され
た所定領域の画像の明るさに基づいて環境の明るさを検
出する明るさ検出工程を有することを特徴としている。

【０１０２】ここで、ロボット装置の明るさ検出方法
は、上記明るさ検出工程における検出結果に応じて周囲
を照明する照明工程をさらに有するようにしてもよい。

【０１０３】このようなロボット装置の明るさ検出方法
によれば、撮像手段によって撮像された所定領域の画像
の明るさに基づいて環境の明るさを検出することができ
る。この際、明るさの検出結果に応じて、暗い場合に
は、周囲を照明することも可能である。

【０１０４】また、本発明に係る明るさ検出プログラム
は、自律行動するロボット装置の明るさ検出プログラム
であって、画像を撮像する撮像手段によって撮像された
所定領域の画像の明るさに基づいて環境の明るさを検出
する明るさ検出工程を有することを特徴としている。

【０１０５】ここで、明るさ検出プログラムは、上記明
るさ検出工程における検出結果に応じて周囲を照明する
照明工程をさらに有するようにしてもよい。

【０１０６】このような明るさ検出プログラムによれ
ば、撮像手段によって撮像された所定領域の画像の明る
さに基づいて環境の明るさを検出することができる。こ
の際、明るさの検出結果に応じて、暗い場合には、周囲
を照明することも可能である。

【０１０７】また、本発明に係る記録媒体は、自律行動
するロボット装置の明るさ検出プログラムが記録された
コンピュータ制御可能な記録媒体であって、上記明るさ
検出プログラムは、画像を撮像する撮像手段によって撮
像された所定領域の画像の明るさに基づいて環境の明る
さを検出する明るさ検出工程とを有することを特徴とし
ている。

【０１０８】ここで、明るさ検出プログラムは、上記明
るさ検出工程における検出結果に応じて周囲を照明する
照明工程をさらに有するようにしてもよい。

【０１０９】このような記録媒体に記録されている明る
さ検出プログラムによれば、撮像手段によって撮像され
た所定領域の画像の明るさに基づいて環境の明るさを検
出することができる。この際、明るさの検出結果に応じ
て、暗い場合には、周囲を照明することも可能である。

【図面の簡単な説明】

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

【図２】同ロボット装置の回路構成を示すブロック図で
ある。

【図３】同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】同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・レイヤの構成を示すブロック図である。

【図５】同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・レイヤの構成を示すブロック図であ
る。

【図６】同アプリケーション・レイヤの行動モデルライ
ブラリの構成を示すブロック図である。

【図７】同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】同ロボット装置が複数の画像を撮像する様子を
説明する図である。

【図１０】同ロボット装置によって撮像される複数の画
像を説明する図である。

【図１１】各画像の平均輝度の計算手法を説明するため
に使用した図である。

【図１２】同ロボット装置の明るさ検出処理を説明する
ためのフローチャートである。

【図１３】画像内で輝度値の重み付けを変える例を説明
する図である。

【符号の説明】

１ロボット装置、２胴体部ユニット、３Ａ〜３Ｄ
脚部ユニット、４頭部ユニット、１０ＣＰＵ、１２
フラッシュＲＯＭ、２０ＣＣＤカメラ、２５ヘッ
ドライト、２９メモリカード

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】自律行動するロボット装置であって、画像を撮像する撮像手段と、上記撮像手段によって撮像された所定領域の画像の明る
さに基づいて環境の明るさを検出する明るさ検出手段と
を備えることを特徴とするロボット装置。
【請求項２】上記明るさ検出手段による検出結果に応
じて周囲を照明する照明手段をさらに備えることを特徴
とする請求項１記載のロボット装置。
【請求項３】上記撮像手段は、胴体部に対して可動と
された上記ロボット装置の頭部に設けられており、上記
頭部が駆動されることによって、上記撮像手段の画角よ
りも広い上記所定領域の画像を複数枚撮像することを特
徴とする請求項１記載のロボット装置。
【請求項４】上記明るさ検出手段は、上記撮像手段に
よって撮像された画像の平均輝度を計算し、上記照明手段は、上記平均輝度が所定の閾値未満である
ときに照明することを特徴とする請求項２記載のロボッ
ト装置。
【請求項５】上記明るさ検出手段は、上記平均輝度を
計算する際に、上記画像の空間内における位置に応じて
重み付けを行うことを特徴とする請求項４記載のロボッ
ト装置。
【請求項６】上記照明手段は、上記明るさ検出手段に
よる検出結果に応じて光量を変化させることを特徴とす
る請求項２記載のロボット装置。
【請求項７】上記明るさ検出手段は、輝度が所定の閾
値以上である画素を計数し、当該計数結果に基づいて明
るさを検出することを特徴とする請求項１記載のロボッ
ト装置。
【請求項８】自律行動するロボット装置の明るさ検出
方法であって、画像を撮像する撮像手段によって撮像された所定領域の
画像の明るさに基づいて環境の明るさを検出する明るさ
検出工程を有することを特徴とするロボット装置の明る
さ検出方法。
【請求項９】上記明るさ検出工程における検出結果に
応じて周囲を照明する照明工程をさらに有することを特
徴とする請求項８記載のロボット装置の明るさ検出方
法。
【請求項１０】上記撮像手段は、胴体部に対して可動
とされた上記ロボット装置の頭部に設けられており、上
記頭部が駆動されることによって、上記撮像手段の画角
よりも広い上記所定領域の画像を複数枚撮像することを
特徴とする請求項８記載のロボット装置の明るさ検出方
法。
【請求項１１】上記明るさ検出工程では、上記撮像手
段によって撮像された画像の平均輝度が計算され、上記照明工程では、上記平均輝度が所定の閾値未満であ
るときに照明されることを特徴とする請求項９記載のロ
ボット装置の明るさ検出方法。
【請求項１２】上記明るさ検出工程では、上記平均輝
度を計算する際に、上記画像の空間内における位置に応
じて重み付けが行われることを特徴とする請求項１１記
載のロボット装置の明るさ検出方法。
【請求項１３】上記照明工程では、上記明るさ検出工
程における検出結果に応じて光量が変化されることを特
徴とする請求項９記載のロボット装置の明るさ検出方
法。
【請求項１４】上記明るさ検出工程では、輝度が所定
の閾値以上である画素が計数され、当該計数結果に基づ
いて明るさが検出されることを特徴とする請求項８記載
のロボット装置の明るさ検出方法。
【請求項１５】自律行動するロボット装置の明るさ検
出プログラムであって、画像を撮像する撮像手段によって撮像された所定領域の
画像の明るさに基づいて環境の明るさを検出する明るさ
検出工程を有することを特徴とする明るさ検出プログラ
ム。
【請求項１６】上記明るさ検出工程における検出結果
に応じて周囲を照明する照明工程をさらに有することを
特徴とする請求項１５記載の明るさ検出プログラム。
【請求項１７】上記撮像手段は、胴体部に対して可動
とされた上記ロボット装置の頭部に設けられており、上
記頭部が駆動されることによって、上記撮像手段の画角
よりも広い上記所定領域の画像を複数枚撮像することを
特徴とする請求項１５記載の明るさ検出プログラム。
【請求項１８】上記明るさ検出工程では、上記撮像手
段によって撮像された画像の平均輝度が計算され、上記照明工程では、上記平均輝度が所定の閾値未満であ
るときに照明されることを特徴とする請求項１６記載の
明るさ検出プログラム。
【請求項１９】上記明るさ検出工程では、上記平均輝
度を計算する際に、上記画像の空間内における位置に応
じて重み付けが行われることを特徴とする請求項１８記
載の明るさ検出プログラム。
【請求項２０】上記照明工程では、上記明るさ検出工
程における検出結果に応じて光量が変化されることを特
徴とする請求項１６記載の明るさ検出プログラム。
【請求項２１】上記明るさ検出工程では、輝度が所定
の閾値以上である画素が計数され、当該計数結果に基づ
いて明るさが検出されることを特徴とする請求項１５記
載の明るさ検出プログラム。
【請求項２２】自律行動するロボット装置の明るさ検
出プログラムが記録されたコンピュータ制御可能な記録
媒体であって、上記明るさ検出プログラムは、画像を撮像する撮像手段によって撮像された所定領域の
画像の明るさに基づいて環境の明るさを検出する明るさ
検出工程を有することを特徴とする明るさ検出プログラ
ムが記録された記録媒体。
【請求項２３】上記明るさ検出プログラムは、上記明
るさ検出工程における検出結果に応じて周囲を照明する
照明工程をさらに有することを特徴とする明るさ検出プ
ログラムが記録された請求項２２記載の記録媒体。
【請求項２４】上記撮像手段は、胴体部に対して可動
とされた上記ロボット装置の頭部に設けられており、上
記頭部が駆動されることによって、上記撮像手段の画角
よりも広い上記所定領域の画像を複数枚撮像することを
特徴とする明るさ検出プログラムが記録された請求項２
２記載の記録媒体。
【請求項２５】上記明るさ検出工程では、上記撮像手
段によって撮像された画像の平均輝度が計算され、上記照明工程では、上記平均輝度が所定の閾値未満であ
るときに照明されることを特徴とする明るさ検出プログ
ラムが記録された請求項２３記載の記録媒体。
【請求項２６】上記明るさ検出工程では、上記平均輝
度を計算する際に、上記画像の空間内における位置に応
じて重み付けが行われることを特徴とする明るさ検出プ
ログラムが記録された請求項２５記載の記録媒体。
【請求項２７】上記照明工程では、上記明るさ検出工
程における検出結果に応じて光量が変化されることを特
徴とする明るさ検出プログラムが記録された請求項２３
記載の記録媒体。
【請求項２８】上記明るさ検出工程では、輝度が所定
の閾値以上である画素が計数され、当該計数結果に基づ
いて明るさが検出されることを特徴とする明るさ検出プ
ログラムが記録された請求項２２記載の記録媒体。