JP2010160669A - ロボットの制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ロボット等の表現を工夫し、それらの本来の機能としての動作、判断等を阻害することなく、その表現に生命感を与えること。
【解決手段】画面上で人および動物の動作を行わす画像ソフト、あるいはそれをハードウェア上で実現したロボットにおいて、動き（顔を向ける、歩く等々）、判断する、感情表現を行う等々の本来の機能が働いているとき、あるいは働いていないときに、本来の機能が働いているときには本来の機能を阻害することなく、カオス変動を変動の大きさを調整しつつほぼ常時与える機能を持たせる。カオス変動は、乱数またはカオス発生関数によることによる。
【選択図】なし

Description

ロボットの本来の機能として、動き（顔を向ける、歩く等々）や判断、感情表現等の機能の一つづつあるいは複数を持つロボット、あるいは、それらの機能を計算機上等で実現した画像ソフトで、特にペット型ロボットを含むロボットやソフトでは、より生命を持ったように見える生きた表現を表すロボットやソフトが求められる。これらのロボットやソフトで本来の機能を阻害することなく生命体的生きた表現を高めることを目的とした方法を示す。

ロボットの本来の機能として、動き（顔を向ける、歩く等々）をする、状況から判断をし警告をする、感情表現をする等の機能があるが、それらの一つあるいは複数をもつロボットが作られている。あるいは、それらの機能を計算機上等で実現した画像ソフトもある。しかし、特にそれらのロボットを見るとき、本来の生物は、動作や、判断等の機能の仕方により生命体独特の生きた感じを表しているにもかかわらず、ロボットは生命体とは全く違う一見してわかる違いがある。このことは画像ソフトについても同様にあてはまる。また、感情（嬉しい、悲しい、寂しい等々）を顔の表現等で表すロボットについてさえも言える。

特にロボットでは、動作をするロボットのみでなく感情表現をするロボットでも、生命を持った生命体の表現とははっきり違う、生命のない機械としての表現を持ち。生命体とはすぐに区別がつく。他方本当の生命体も、物体の動作、判断等機能の仕方により生命体独特の生きた感じを表していることは確かである。そのため、ロボット等の表現に工夫をし、それらの本来の機能としての動作、判断等を阻害することなく、その表現を生命体の感じに近づけることを目的としている。

画面上で人および動物の動作を行わす画像ソフト、あるいはそれをハードウェア上で実現したロボットにおいて、動き（顔を向ける、歩く等々）、判断する、感情表現を行う等々の本来の機能が働いているとき、あるいは働いていないときに、本来の機能が働いているときには本来の機能を阻害することなく、カオス変動を変動の大きさを調整しつつほぼ常時与える機能を持たせることを特徴とする。
なぜカオス変動が、ロボット等で生きた感じを与えるかについては、下記学会発表による。
平成２０年日本神経科学会大会
日本語演題名:
ロボットになく生命体の持つ生きた感覚を与えるカオス的動きの持つ能力について
英語演題名:
About chaotic movement ability to express feelings of living creatures
different from robots
発表者：高瀬 光雄

カオス変動は、乱数またはカオス発生関数によることを特徴とする。

現在、上記の本来の機能が働いているとき、注意、意志の程度、学習の強さ等を評価する機能を持つことを特徴とする。本来の機能が働いていないときは評価値はほぼ零とする。これらは十分短い時間間隔で常時現在の状態をチェックし、評価を行い下記で反映させる。

画像ソフトあるいはロボットが、上記の本来の機能を行っているときを含む常時、上記の評価結果を反映させ、評価結果が小さいときはカオス変動を大きくし変動を発生する時間間隔を短くする。評価結果が大きいときはカオス変動を小さくし発生する時間間隔を長くすることを特徴とする。

従来のロボットよりも、生命体の持つ生きた表現を、本来の機能を害することなく与えられ、より生きているような表現を高め、より親しみを感じる動きをさせることができる。

「動く物質を目を追う顔の動作」にカオス変動を入れることで、生きた感じを生じさせる方法を示すための顔の動作の例 「動く物体を目で追う顔の動作フローチャート」 「動く物体を目で追う顔の動作フローチャート」 「動く物体を目で追う顔の動作フローチャート」 カオスを発生する関数のグラフの例

具体例を例１〜６に示す。特に、例１に具体例を詳細に示した。
例２〜６に関しては、例１と同様にカオス変動を組み込むことができる。

例１「動く物体を目で追う顔の動作」にカオス変動を入れることで、生きた感じを生じさせる方法の組み込み方法
本来の注意を向ける動作を含むすべての状態に、カオス変動を入れるための本フローはパソコン等の画像ソフト上でも可能だが、ロボットにそのまま組み込むことも可能である。
本例では、パソコン上の画面で動画として行っている。顔の形を図１に、本来の物体に注意を向ける動作を含むすべての状態に、カオス変動を組み込む方法の作業手順をフローで、図２−１、図２−２、図２−３に示す。このフロー図により、パソコン等での動画の作成、ロボットの作成は可能だが、仕組みの骨組みは次による。
ステップ１「自由度の選択と各自由度の動き等の最大範囲、動作の最大間隔の指定」
ステップ２「タイマーの開始」
ステップ３「経過時間測定」
ステップ４「現在の経過時間tのときに、本来の物体に注意向ける動作を行っている場合、意志および注意の強さ、あるいは学習の程度の強さ、の評価」
ステップ５「t＝0か、またはX≠X_oldの判定」（X_oldにはステップ９で値を入れる。t＝0のときX_old＝0）
動作の始まり、またはステップ４で評価する“意志および注意の強さ、あるいは学習の程度の強さ”値Xの変化を判定する。
ステップ６「カオス変動を与える時、カオス変動巾の計算」
ステップ７「カオス変動動作を起こすかを判定する」
ステップ８「カオス変動動作の実施および次の変動動作の指定」
ステップ９「ステップ４で評価し入力したXのこの時点での値を、変数X_old に入れる。」
ステップ１０「経過時間tの再設定」

「カオスとランダムの違いの明確化、およびここでは乱数も用いている理由」
例えば、カオスは次の関数により発生させることが知られている。
ここで、X₀ ＝ 0.25 X_n+1 = 2・X_n 0≦X_n≦1/2 のとき
X_n+1 = −2・X_n + 2 1/2＜X_n≦1 のとき
n = 1, 2, …
本グラフの形を図３に示す。
ここでX_n のわずかな変動X_n’ があると、
ΔX_n = ｜X_n − X_n’｜はΔX_n+1 = ｜X_n+1 − X_n+1’｜で２倍に拡大される。
Aの状態のときBを行う（運動、および判断等）ように学習（経験の繰り返し、および練習等）されているとき。
A−＞Bと書ける。
変動ΔAが与えられると
Ａ＋ΔＡ―＞Ｂ＋ΔＢとなる。
学習または意志が強いとΔＢ ≒ 0となる。つまり多少の変動ΔＡがあっても、Ｂには変動はなくなるかほとんどなくなる。
学習が弱いとΔＢ大となり、誤差の拡大は大きくなる。
逆に、学習が全くないとＡ−＞Ｂは全くなくなり、Ｂは任意な内容になる。
一般に誤差ΔＡは感知できないことが多く、そのため学習の程度によりランダム値（乱数）を加えることでカオス変動を表している。
従って、ここでのカオス変動を表す例としてランダム変化を含めている。したがって乱数を用いた例を示している。

例１以外の「動作」に関係した動画またはロボットに関して例２、例３、例４がある。
例２ 音のする方向に注意を向ける時の動画またはロボット
組み込み方は例１と同様である。
例３ 歩く動作をする動画あるいはロボット
歩く方向のとき方向、速さにカオス変動を与える。歩くこと自体は、図２−１のステップ４で述べたように、学習が強く働いているため、あるいは生まれつき備わった変動の少ない機能と考え、変動はほとんど与えないとする。い
何もしてないとき”を含み、表情、手足の動きにカオス変動を与える。
これらにより、本来の歩く等のロボットに生きた感じを与える。
例４（例１，２、３以外の）動作、運動をする動画またはロボット
例１，２，３とカオス変動の組み込み方は同様である。
例５「判断」を行う計算機上の機能またはロボットの場合
例１と同様に注意、意志の強さ、各状況での学習の強さに応じ、カオス変動を与えことで、本来の機能を阻害することなく生きた感じを強める。
例６「感情表現」をする動画、あるいはロボットの場合。
顔の表現が中心だが、身体による感情表現の場合もある。
例１の場合と同様に、この場合本来の機能が感情表現であり、感情の強さに反比例したカオス変動巾を大きくし、変動を起こす時間間隔を狭くすることで、生きた感じを強める。
これらの例に共通し例１での説明のように、本来の作用が「動き」「判断」「感情表現」であり、その各本来の動きに反比例しカオス変動を強め、変動の起こる間隔を狭くする。これらにより本来の機能を阻害することなく、かつ生きた感じを高める。

Claims (5)

1. ロボットの本来の機能が働いているとき、あるいは働いていないときがあるが、これらのときを含むほぼ常時、カオス変動を生じさせるステップと、
   本来の機能を阻害することなく変動の大きさを調整しつつカオス変動を与えるステップと
   を持たせることを、特徴とするロボットの制御方法。
2. カオス変動は、乱数またはカオス発生関数によることを特徴とする請求項１に記載のロボットの制御方法。
3. 現在、本来の機能が働いているとき、注意、意志の程度、学習の強さを常時評価する機能を持ち、本来の機能が働いていないときは評価値はほぼ零とすることを特徴とする請求項２に記載のロボットの制御方法。
4. 画像ソフトあるいはロボットが、本来の機能を行っているときを含む常時、前記変動の大きさを調節しつつ与えるステップで評価結果を反映させることを含み、評価結果を反映させる場合、評価結果が小さいときはカオス変動を大きくし変動を発生する時間間隔を短くする。評価結果が大きいときはカオス変動を小さくし発生する時間間隔を長くすることを特徴とする請求項２または３に記載のロボットの制御方法。
5. 前記本来の機能は、動きを伴ったもの、動きを計算機上で画像表示するソフトウェアー、認識し判断し警告する機能を含む知能的機能を持ったもの、感情表現を含むことを特徴とする請求項４に記載のロボットの制御方法。