JP2016215292A - ロボット動作生成装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ユーザの感情、ユーザの興味、ユーザの過去の発言内容等の利用環境に応じて、適応的にロボット動作を生成する。
【解決手段】本発明は、入力された環境情報４０からロボット１０に動作を与える情報を生成するロボット動作生成装置１であって、前記環境情報４０から解析されたユーザの感情５０または関心度６０の動的特徴量に基づいて時間的ロボット動作データ７０−１を生成する時間的ロボット動作生成部３０−２と、前記環境情報から解析されたユーザの感情５０または関心度６０の静的特徴量に基づいて空間的ロボット動作データ７０−２を生成する空間的ロボット動作生成部３０−３と、を備える。
【選択図】図２

Description

本発明は、入力された環境情報からロボットに動作を与える情報を生成するロボット動作生成装置およびプログラムに関する。

従来から、適応的にロボット動作を制御する技術が知られている。特許文献１では、対象物をカメラで認識し、ロボットの動作を適応的に制御して、衝突を回避する技術が開示されている。

また、特許文献２では、対話を通じて理解したユーザの行動に基づいて人間に対して返答する言動の強制度合いを判定し、判定された強制度合に応じたロボット動作によって情報を伝達するコミュニケーションロボットシステムに関する技術が開示されている。

また、特許文献３では、カメラによりユーザの感情状態を検知し、インタラクションの内容を更新するインタラクションシステムに関する技術が開示されている。

また、特許文献４では、行動履歴等のユーザ属性に基づいてロボットを制御するネットワークロボットサービスシステムに関する技術が開示されている。

特開２００９−０３９８５２号公報 特開２０１０−１１０８６２号公報 特開２０１３−０６３４８９号公報 特開２００５−１１１６３７号公報

しかしながら、特許文献１では、物理的に認識可能な対象物に対して適応的なロボット制御をするが、ユーザの感情、興味、経験等の物理センサでは認識困難な環境においては、適応できないといった課題がある。

また、特許文献２では、対話を通じて理解したユーザの行動に基づいて人間に対して返答する言動の強制度合いを判定し、判定された強制度合いに応じたロボット動作を生成して、情報を伝達させるが、ロボットに対する発話が必須である、高圧的な動作が頻発してユーザがうんざりする、決定された強制度合いがユーザの遭遇している状況と合わずユーザが混乱する、等といった課題がある。

また、特許文献３では、検知された感情状態に応じてインタラクションの内容は更新されるが、動作のスピードや駆動範囲等のロボット制御には反映できない。

また、特許文献４では、行動履歴に基づいてロボットを制御するが、行動単位でしか制御できないため、時事刻々と変わるユーザの感情や興味には対応できない。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、ユーザの感情、ユーザの興味、ユーザの過去の発言内容等の利用環境に応じて、適応的にロボット動作データを生成するロボット動作生成装置およびプログラムを提供することを目的とする。

（１）上記目的を達成するために、本発明のロボット動作生成装置は、以下のような手段を講じた。すなわち、入力された環境情報からロボットに動作を与える情報を生成するロボット動作生成装置であって、前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の動的特徴量に基づいて時間的ロボット動作データを生成する時間的ロボット動作生成部と、前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の静的特徴量に基づいて空間的ロボット動作データを生成する空間的ロボット動作生成部と、を備えることを特徴とする。

このように、環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の動的特徴量に基づいて時間的ロボット動作データを生成し、環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の静的特徴量に基づいて空間的ロボット動作データを生成するので、ユーザの感情および感情の強度を反映したロボット動作データを生成することが可能となる。

（２）また、本発明のロボット動作生成装置は、前記環境情報を取得する環境入力部を備えることを特徴とする。このように、ロボット動作生成装置は、環境情報を取得するので、ユーザに関する情報を取得し、ロボット動作データに反映することが可能となる。

（３）また、本発明のロボット動作生成装置は、前記環境情報からユーザの感情を特徴づける情報を抽出する環境抽出部を備えることを特徴とする。

このように、ロボット動作生成装置は、環境情報からユーザの感情を特徴づける情報を抽出するので、時々刻々と変化するユーザの嗜好や興味等に関する情報を取得することが可能となる。

（４）また、本発明のロボット動作生成装置は、前記環境情報を用いて、ユーザの感情および関心度を解析する環境解析部を備えることを特徴とする。

このように、ロボット動作生成装置は、環境情報を用いて、ユーザの感情および関心度を解析するので、ロボット動作のスピードや駆動範囲に変化をつけることが可能となる。その結果、例えば、小刻みに動かしたり、ゆっくり動かしたり、大きく動かしたり、小さく動かしたり、ユーザの利用環境に応じたロボット動作データを生成することが可能となる。

（５）また、本発明のロボット動作生成装置は、前記生成された時間的ロボット動作データまたは前記生成された空間的ロボット動作データを出力するロボット動作再生部を備えることを特徴とする。

このように、ロボット動作生成装置は、生成された時間的ロボット動作データまたは生成された空間的ロボット動作データを出力するので、時々刻々と変化するユーザの嗜好、感情または関心度をロボットで表現することが可能となる。

（６）また、本発明のロボット動作生成装置は、前記生成された時間的ロボット動作データまたは前記生成された空間的ロボット動作データから映像データを生成する映像生成部を備えることを特徴とする。

このように、ロボット動作生成装置は、生成された時間的ロボット動作データまたは生成された空間的ロボット動作データから映像データを生成するので、時々刻々と変化するユーザの嗜好、感情または関心度を、３Ｄ等の映像で表現することが可能となる。

（７）また、本発明のロボット動作生成装置は、いずれかの部位が可動であるロボット本体と、前記部位を動かす駆動部とを有するロボットを更に備え、前記時間的ロボット動作データおよび前記空間的ロボット動作データに基づいて、前記駆動部を動作させることを特徴とする。

このように、ロボット動作生成装置は、いずれかの部位が可動であるロボット本体と、部位を動かす駆動部とを有し、時間的ロボット動作データおよび空間的ロボット動作データに基づいて、駆動部を動作させるので、ユーザの利用環境に応じたロボット動作を提供することが可能となる。例えば、生成されたロボット動作データに基づいて、ロボットが座ったり、手を振ったりすることができる他、ユーザの感情や関心度の度合いにより、小刻みに動かしたり、ゆっくり動かしたり、大きく動かしたり、小さく動かしたり、ユーザの利用環境に応じた動作を行なうこともできる。さらに、顔や腕等の部位を空気圧で膨らませたりする等、表現を豊かにすることもできる。

（８）また、本発明のロボット動作生成装置において、前記環境情報は、テキストデータに変換可能であることを特徴とする。

このように、環境情報は、テキストデータに変換可能であるので、物理センサだけでなく、ソーシャルメディアを利用したソーシャルセンサ等からも環境情報を取得することができ、物理センサだけでは認識困難な利用環境にも適応したロボット動作データを生成することが可能となる。

（９）また、本発明のプログラムは、入力された環境情報からロボットに動作を与える情報を生成するプログラムであって、前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の動的特徴量に基づいて時間的ロボット動作データを生成する処理と、前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の静的特徴量に基づいて空間的ロボット動作データを生成する処理と、を含む一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

このように、環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の動的特徴量に基づいて時間的ロボット動作データを生成し、環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の静的特徴量に基づいて空間的ロボット動作データを生成するので、ユーザの感情および感情の強度を反映したロボット動作データを生成することが可能となる。

本発明によれば、ユーザから入力された環境情報、ソーシャルメディア等から取得した環境情報を用いることにより、物理センサでは認識困難な利用環境においても、ユーザの感情、ユーザの興味、ユーザの過去の発言内容等の利用環境に応じて、適応的にロボット動作を生成することができるようになる。さらに、ユーザの感情や関心度を解析したデータに基づいて、ロボット動作を生成することにより、ユーザの嗜好や刻々と変わるユーザの興味等を、動作のスピードや駆動範囲に反映し、よりユーザの感情や関心度に近い動作を表現することができる。

本実施形態に係るロボット動作生成装置の構成を示した構成図である。 本実施形態に係るロボット動作生成装置の機能を示すブロック図である。 本実施形態に係るロボット動作生成装置の動作を示すフローチャートである。 ユーザの感情データの解析手順を示したブロック図である。 ユーザの関心度の解析手順を示したブロック図である。 ロボットの動作の一例を示す図である。 映像で示された動作の一例を示す図である。

本発明者らは、時々刻々と変化するユーザの嗜好や興味のような物理センサでは認識が困難である環境では、ユーザの感情や関心度等の利用環境に応じたロボット動作ができない点に着目し、物理センサ等のユーザから入力された環境情報の他、ソーシャルセンサ等からも環境情報を取得することにより、物理センサでは認識困難な利用環境においても、ユーザの感情、ユーザの興味、ユーザの過去の発言内容等の利用環境に応じて、適応的にロボット動作を生成することができ、さらに、ユーザの感情や関心度を解析したデータに基づいて、ロボット動作を生成することにより、ユーザの嗜好や刻々と変わるユーザの興味等を、動作のスピードや駆動範囲に反映し、よりユーザの感情や関心度に近い動作を表現することができることを見出し、本発明をするに至った。

すなわち、本発明のロボット動作生成装置は、前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の動的特徴量に基づいて時間的ロボット動作データを生成する時間的ロボット動作生成部と、前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の静的特徴量に基づいて空間的ロボット動作データを生成する空間的ロボット動作生成部と、を備えることを特徴とする。

これにより、本発明者らは、ユーザの感情および感情の強度を反映したロボット動作データを生成することを可能とした。以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

図１は、本実施形態に係るロボット動作生成装置１の構成を示した構成図である。ロボット動作生成装置１は、ロボット１０、環境情報抽出サーバ２０、およびＰＣ（Personal Computer）３０から構成されている。本実施形態では、ロボット１０を人型のロボットとして構成した。すなわち、ロボット１０は、いずれかの部位（手、足、首等）が可動であり、ロボット１０が内蔵する駆動部の駆動力を受けていずれかの部位を動かすことができる。本発明は、人型のロボットに限定されるわけではなく、動物やキャラクタの形を採っても良い。

まず、ユーザがロボットに装着された入力センサ１５に対して、環境情報４０を入力する。もしくは、環境情報抽出サーバ２０において、過去の入力履歴やＷＥＢサイトから環境情報４０を抽出する。なお、入力センサ１５は、キーボード、マイク、ＩＣ受信センサ、無線受信センサ等、いずれの入力センサであっても良く、これらに限定されない。また、図１において、環境情報抽出サーバ２０はＰＣ３０に接続されているが、本発明の技術的思想は、これに限定されるわけではなく、環境情報抽出サーバ２０はロボット１０に内蔵されていても良い。

ＰＣ３０は、ロボット１０および環境情報抽出サーバ２０と接続されている。ＰＣ３０は、入力または抽出された環境情報における感情データおよび関心度を解析する。また、ＰＣ３０は、解析された感情データまたは関心度に含まれるユーザの感情または関心度の動的特徴量に基づいて、時間的ロボット動作データを生成する。さらに、ＰＣ３０は、解析された感情データまたは関心度に含まれるユーザの感情または関心度の静的特徴量に基づいて、空間的ロボット動作データを生成する。そして、ＰＣ３０は、生成された時間的ロボット動作データまたは空間的ロボット動作データを、ロボット１０に送信する。なお、図１において、ＰＣ３０がロボット１０に接続されているが、本発明の思想は、これに限定されるわけではなく、ＰＣ３０はロボット１０に内蔵されていても良い。

図２は、本実施形態に係るロボット動作生成装置１の機能を示すブロック図である。ロボット動作生成装置１は、入力センサ１５、ロボット１０、環境情報抽出サーバ２０およびＰＣ３０から構成される。ロボット１０には、環境入力部１０−１およびロボット再生部１０−２を備える。環境入力部１０−１は、ユーザが入力センサ１５に入力した環境情報４０を取得する。ロボット再生部１０−２は、ＰＣ３０で生成されたロボットの動作データ（時間的ロボットデータ７０−１、空間的ロボットデータ７０−２または映像データ７０−３）を取得し、出力する。ロボット再生部１０−２は、ロボット１０の可動な部位を駆動する駆動部１０−３を備えている。この駆動部１０−３は、ロボット１０の可動な部位（目、口、手、指、脚等）を動作させるためのアクチュエータやモータ等を備える。

環境情報抽出サーバ２０は、環境入力部１０−１で取得した環境情報４０を過去の入力履歴として記憶し、または、ＲＳＳ（RDF Site Summary）等を利用し、ユーザの属性、入力の種類、発話内容、ＷＥＢサイトのＵＲＬ、書き込み内容、入力日時等の情報を収集する。環境情報抽出サーバ２０は、さらに、環境抽出部２０−１を備える。環境抽出部２０−１は、過去の入力履歴またはＷＥＢサイトから環境情報４０を抽出する。

ＰＣ３０は、環境解析部３０−１、時間的ロボット動作生成部３０−２および空間的ロボット動作生成部３０−３を備える。環境解析部３０−１は、環境入力部１０−１で取得した、または環境抽出部２０−１で抽出した環境情報４０を用いて、ユーザの感情データ５０または関心度６０を解析する。時間的ロボット動作生成部３０−２は、環境解析部３０−１で解析された感情データ５０または関心度６０に含まれる感情または関心度の動的特徴量に基づいて、時間的ロボット動作データ７０−１を生成する。空間的ロボット動作生成部３０−３は、環境解析部３０−１で解析された感情データ５０または関心度６０に含まれる感情または関心度の静的特徴量に基づいて、空間的ロボット動作データ７０−２を生成する。時間的ロボット動作生成部３０−２および空間的ロボット動作生成部３０−３で生成された時間的ロボット動作データ７０−１および空間的ロボット動作データ７０−２をロボット再生部１０−２へ送信する。ＰＣ３０は、更に、映像生成部３０−４を備えていても良い。映像生成部３０−４は、時間的ロボット動作生成部３０−２および空間的ロボット動作生成部３０−３で生成された時間的ロボット動作データ７０−１および空間的ロボット動作データ７０−２を用いて、映像データ７０−３を生成し、生成した映像データ７０−３をロボット再生部１０−２へ送信する。

図３は、本実施形態に係るロボット動作生成装置の動作を示すフローチャートである。まず、ユーザがロボットに装着された入力センサに対して、環境情報を入力する（ステップＳ１）。ここで、入力された環境情報は、環境入力部へ送信される。環境入力部が取得した環境情報は、環境抽出部および環境解析部へ送信される。環境抽出部では、環境入力部から取得した環境情報を、入力履歴情報として記憶する。

次に、環境情報抽出サーバにおいて、環境抽出部は、ステップＳ１で取得した環境情報に基づいて、環境情報を特徴づける単語群を抽出する（ステップＳ２）。環境情報抽出サーバでは、予めＲＳＳ（RDF Site Summary）等を利用し、ユーザの属性、入力の種類、発話内容、ＷＥＢサイトのＵＲＬ、書き込み内容、入力日時等の情報を収集しておく。ここで、ＴＦＩＤＦ（Term Frequency Inverse Document Frequency）等を用いて入力された環境情報を特徴づける単語を収集した情報またはＷＥＢサイト上から検索することで、環境情報に関連する単語群を抽出する。なお、入力された環境情報に関連する単語群は、ユーザの属性、発話内容、ＷＥＢサイトのＵＲＬ、書き込み内容等をコンテンツプロバイダやＳＮＳが提供する検索ＡＰＩ等を用いて検索することで、抽出することができる。また、発話内容や書き込み内容から環境情報を特徴づける単語を、ＴＦＩＤＦ等を用いて取り出し、検索に利用しても良い。このとき、ＴＦ（Term Frequency）は、当該ユーザにおける発話内容や書き込み内容の各単語の出現頻度、ＤＦ（Document Frequency）には、全ユーザにおける発話内容や書き込み内容の各単語の出現頻度等を設定する。

次に、ＰＣにおいて、環境解析部は、ステップＳ１で取得した環境情報またはステップＳ２で抽出した環境情報を特徴づける単語群に基づいて、ユーザの感情データを解析する（ステップＳ３）。以下にユーザの感情データの解析手順について、説明する。

ここでは、入力された環境情報または抽出された環境情報を特徴づける単語群が単語列の場合を説明するが、本発明の技術的思想は、単語に限定されるわけではなく、句であっても文であっても良い。

図４は、ユーザの感情データの解析手順を示したブロック図である。本実施形態では、感情分類および分類された各感情の強度から構成される感情語データベースを使用する。感情語データベースは、日本語辞書等の大量の単語データベースに存在する全ての単語に対して、感情分類「喜び」「悲しみ」「怒り」「嫌悪」「恐怖」「罪」「恥」「興味」「驚き」の９つがどのくらいの割合で存在するかを規定し、分類された各感情の強度を０〜１の範囲で０．１刻みに１０段階で指定して、予め形成されている。また、入力されるニュースデータが句または文である場合は、単語の場合と同様に、句または文全体における感情分類および分類された各感情の強度から構成される感情句データベースまたは感情文データベースを使用すれば良い。

ここで、「喜び」の強度をＳ_１、「悲しみ」の強度をＳ_２、「怒り」の強度をＳ_３、「嫌悪」の強度をＳ_４、「恐怖」の強度をＳ_５、「罪」の強度をＳ_６、「恥」の強度をＳ_７、「興味」の強度をＳ_８、「驚き」の強度をＳ_９とし、式（１）で表わす。

そして、入力された環境情報４０または抽出された環境情報４０を特徴づける単語群と、一致または類似する単語を、感情語データベースの中から検索し、その単語における感情分類と強度を抽出し、感情データ５０を生成する。すなわち、環境情報４０における感情分類は、式（２）のように、９次元ベクトルで示される。

ここでＮは、入力された環境情報４０または抽出された環境情報４０を特徴づける単語群のＩＤを示している。

また、入力された環境情報４０または抽出された環境情報４０を特徴づける単語群における全体強度Ｗは、式（３）で表わされる。

次に、ＰＣにおいて、環境解析部は、ステップＳ１で入力された環境情報または抽出された環境情報を特徴づける単語群に基づいて、ユーザの関心度を解析する（ステップＳ４）。以下にユーザの関心度の解析手順について、説明する。

図５は、ユーザの関心度の解析手順を示したブロック図である。環境解析部３０−１は、主観指標抽出部および関心度算出部を備える。主観指標抽出部は、文体抽出部および盛り上がり抽出部を備える。

文体抽出部は、入力された環境情報４０または抽出された環境情報４０を特徴づける単語群を文体に基づいて複数に分類する。文体の判別は、文末に着目し、語尾の活用形（命令形、仮定形、未然形等）を利用することで判別することができる。形態素解析器を用いて文章を解析し、文末の形容詞、形容動詞、動詞等の活用形を抽出する。活用形の種類数ｎに対し、各活用形の出現の有無をｗ_１・・・ｗ_ｎで表現する。

例えば、ｗ_１：命令形、ｗ_２：仮定形、・・・、とし、文体が命令形の場合、ｗ_１＝１、ｗ_２・・・ｗ_ｎ＝０とする。

（文体の例）
・ わぁ、誰得な仕様はやめろよ
・ ほしいけど、もうちょっと安かったらなぁ
・ こんな誰得携帯は買わない
各文末の語尾の活用形は、「やめろよ」（命令形）、「安かったらなぁ」（仮定形）、「買わない」（未然形）、となる。

また、盛り上がり抽出部は、入力される環境情報または抽出される環境情報を特徴づける単語群から盛り上がりを表わす表現を抽出する。盛り上がりを表わす表現は、文字の連続性に着目することにより抽出する。

例えば、同一形態素が連続して出現する、または同一の文字が３文字以上出現することを検出する。各発話や書き込みにおいて、連続する形態素数または文字数の最大値を、ユーザの盛り上がり度ｅとする。

（盛り上がり表現の例）
・ うぉーーーーー！欲しい！
・ おいおいおい誰得だよ
各盛り上がり度ｅは、５モーラ（ｅ＝５）、「おい」３回（ｅ＝６）、となる。

関心度算出部は、入力された環境情報または抽出された環境情報を特徴づける単語群から抽出された主観指標に基づいて、ユーザの関心度Ｐ（Ｎ）を算出する。関心度Ｐ（Ｎ）は、入力された環境情報または抽出された環境情報を特徴付ける単語群から抽出した（ア）文体の特徴ｗ_１＋ｗ_２＋・・・＋ｗ_ｎ、（イ）盛り上がり度ｅ、を用いて、例えば、線型結合の計算式（４）で算出することができる。

また、関心度算出部は、評価指標重み付け部を含んでも良い。この場合、環境情報の特徴、具体的には（Ａ）ユーザの嗜好、（Ｂ）環境情報の種類、（Ｃ）入力日時に基づいて、主観指標に重み付けをすることで、関心度Ｐ（Ｎ）を算出する。ここで、各重み係数β_Ａ、β_Ｂ、β_Ｃは、入力される環境情報または抽出される環境情報を特徴付ける単語群を文体に対する、（ａ）ユーザの嗜好による重み、（ｂ）環境情報の種類による重み、（ｃ）入力日時による重み、となる。同様に、γは盛り上がり度に対する重みとなる。

例えば、ユーザの嗜好がスポーツの場合、共感を促す環境情報が入力される傾向が高いため、盛り上がり度の重みγ_Ａを大きく設定すると有効である。一方、ユーザの嗜好が政治・経済の場合、冷静な環境情報が入力される傾向が高くなることから、γ_Ａの値は小さくなる。また、朝に入力される環境情報は、日中に入力される環境情報に比べ、穏やかな環境情報が入力される可能性が高いことから、命令形の文体を排除するようβ_Ａの重みを設定する、といった関心度Ｐ（Ｎ）の算出方法が有効である。

次に、ＰＣにおいて、時間的ロボット動作生成部は、ステップＳ３で解析された感情データまたはステップＳ４で解析された関心度、に含まれるユーザの感情または関心度の動的特徴量に基づいて、時間的ロボット動作を生成する（ステップＳ５）。

本実施形態では、まず、ロボット動作データベースを用意する。なお、ここでいうロボット動作データベースは、ロボットのすべての部位が任意の時刻において、何れかの空間位置座標に存在するか、が記憶されている。ロボット動作データベースに記憶されているすべてのロボット動作における無感情のロボット動作データから各感情分類のロボット動作データへの変換を予め定義する。

ステップＳ３で解析された感情データの分散Ｖ_ｉは、式（６）で表わされる。

また、感情分類ｉに対し、動的特徴量Δ_ｉは、式（７）で表わされる。

ステップＳ４で解析された関心度の分散Ｖは、式（８）で表わされる。

また、感情分類ｉに対し、動的特徴量Δ_ｉは、次式（９）で表わされる。

以上の式で算出した動的特徴量Δ_ｉに応じて、ロボット動作データを変換することにより、時間的ロボット動作を生成する。本実施形態では、一例として、主成分分析を用いて時間的ロボット動作を生成するが、本発明の技術的思想は、主成分分析に限定されるわけではなく、非線形状態空間写像や機械学習等、別の方法を用いて、時間的ロボット動作を生成しても良い。

ここで、ロボット動作データベースに記憶された全ての無感情のロボット動作データおよび各感情分類のロボット動作データベースを学習し、線形回帰手法により、無感情のロボット動作データから各感情分類のロボット動作データに変換するためのパラメータを算出する。すなわち、予め用意されたロボット動作をｍ（ｍ＝１，２，・・・）とすると、無感情のロボット動作データ第ｊ主成分座標の微分値ｋ^ｊ（ｍ）を用いて、式（１０）により、線形回帰演算を行ない、変換パラメータａ^ｊ _ｉ、ｂ^ｊ _ｉを算出する。

ただし、ｑ^ｊ _ｉ（ｍ）は、ロボット動作ｍにおける各感情のロボット動作データの第ｊ主成分座標の微分値を示す。

次に、算出された変換パラメータａ^ｊ _ｉ、ｂ^ｊ _ｉを用いて、ロボット動作ｍを変換し、時間的ロボット動作データを生成する。すなわち、生成する時間的ロボット動作データｈの第ｊ主成分座標の微分値ｐ^ｊ（ｈ）は、式（１１）で表わされる。

そして、時間的ロボット動作データｈの第ｊ主成分の座標は、その初期座標をＣ^ｊとすると、（１２）で表わされる。

これにより、例えば、続々と入力される環境情報が段階的に暗くなる場合は、式（１２）の変位が小さくなるため、徐々にスピードが遅くなる沈静化させたロボット動作を、時間的ロボット動作データとして生成することが可能となる。

次に、ＰＣにおいて、空間的ロボット動作生成部は、ステップＳ３で解析された感情データまたはステップＳ４で解析された関心度に含まれるユーザの感情または関心度の静的特徴量に基づいて、空間的ロボット動作を生成する（ステップＳ６）。静的特徴量Ｅ_ｉは、式（１３）で表わされる。

また、ステップＳ３で解析された感情データの分散Ｖ_ｉが閾値を下回った感情分類ｉに対し、静的特徴量Ｅ_ｉに、ステップＳ４で解析された関心度の分散Ｖが閾値を下回った場合は、全ての感情分類ｉに対し、静的特徴量Ｅ_ｉは、式（１４）で表わされる。

式（１４）のＥ_ｉに応じて、ロボット動作データを変換することで、空間的ロボット動作を生成する。すなわち、式（１２）で算出されたロボット動作データの第ｊ主成分座標を静的特徴量Ｅ_ｉで線形結合する形で、空間的ロボット動作データを生成する。

これにより、例えば、ユーザの嗜好がスポーツの場合、スポーツに関する情報を伝達する際に、式（１３）の値が大きくなるため、駆動範囲が広がり、共感を呼ぶようなダイナミックなロボット動作を空間的ロボット動作データとして生成することができる。一方、ユーザの嗜好がスポーツでない場合は、式（１３）が小さくなるため、駆動範囲が狭まり、興味を示さない控えめなロボット動作を空間的ロボット動作データとして生成することができる。

感情データまたは関心度に動的特徴量と静的特徴量が同時に含まれる場合は、ステップＳ５で生成された時間的ロボット動作データに対して、ステップＳ６で生成された空間的ロボット動作データを生成しても良いし、ステップＳ６で生成された空間的ロボット動作データに対して、ステップＳ５で生成された時間的ロボット動作データを生成しても良い。

最後に、ロボットにおいて、ロボット再生部は、ステップＳ５で生成された時間的ロボット動作データ、またはステップＳ６で生成された空間的ロボット動作データを再生する（ステップＳ７）。各時間的ロボット動作データまたは空間的ロボット動作データに記憶されている、任意の時刻において、ロボットの各部位が何れかの空間位置座標に存在するかに関する情報に基づいて、ロボットに搭載されている駆動部を制御して、目、口、手、指、脚等を動作させる。

図６（ａ）〜（ｃ）は、ロボットの動作の一例を示す図である。図６（ａ）は、ロボットが立ち上がった状態のイメージ図である。図６（ｂ）は、ロボットが座った状態のイメージ図である。図６（ｃ）は、ロボットが手を振っているイメージ図である。生成された時間的ロボット動作データおよび空間的ロボット動作データを用いることによって、立ち上がる、座る、手を振る等の動作に加え、例えば、手を大きく振る等のユーザの感情および関心度を動作に反映させることができる。

図７（ａ）〜（ｃ）は、映像で示された動作の一例を示す図である。図７（ａ）は、３Ｄ等で表現されたキャラクタが立ち上がった状態のイメージ図である。図７（ｂ）は、３Ｄ等で表現されたキャラクタが座った状態のイメージ図である。図７（ｃ）は、３Ｄ等で表現されたキャラクタが手を振っているイメージ図である。ロボットの動作と同様、生成された時間的ロボット動作データおよび空間的ロボット動作データを用いることによって、立ち上がる、座る、手を振る等の動作に加え、例えば、手を大きく振る等のユーザの感情および関心度を示す動作を反映させ、映像として表示することもできる。

以上説明したように、本実施形態によれば、ユーザから入力された環境情報、ソーシャルメディア等から取得した環境情報を用いることにより、物理センサでは認識困難な利用環境においても、ユーザの感情、ユーザの興味、ユーザの過去の発言内容等の利用環境に応じて、適応的にロボット動作を生成することができるようになる。さらに、ユーザの感情や関心度を解析したデータに基づいて、ロボット動作を生成することにより、ユーザの嗜好や刻々と変わるユーザの興味等を、動作のスピードや駆動範囲に反映し、よりユーザの感情や関心度に近い動作を表現することができる。

１ ロボット動作生成装置
１０ ロボット
１０−１ 環境入力部
１０−２ ロボット再生部
１０−３ 駆動部
１５ 入力センサ
２０ 環境情報抽出サーバ
２０−１ 環境抽出部
３０ ＰＣ
３０−１ 環境解析部
３０−２ 時間的ロボット動作生成部
３０−３ 空間的ロボット動作生成部
３０−４ 映像生成部
４０ 環境情報
５０ 感情データ
６０ 関心度
７０−１ 時間的ロボット動作データ
７０−２ 空間的ロボット動作データ
７０−３ 映像データ

Claims (9)

1. 入力された環境情報からロボットに動作を与える情報を生成するロボット動作生成装置であって、
   前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の動的特徴量に基づいて時間的ロボット動作データを生成する時間的ロボット動作生成部と、
   前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の静的特徴量に基づいて空間的ロボット動作データを生成する空間的ロボット動作生成部と、を備えることを特徴とするロボット動作生成装置。
2. 前記環境情報を取得する環境入力部を備えることを特徴とする請求項１記載のロボット動作生成装置。
3. 前記環境情報からユーザの感情を特徴づける情報を抽出する環境抽出部を備えることを特徴とする請求項１または請求項２記載のロボット動作生成装置。
4. 前記環境情報を用いて、ユーザの感情および関心度を解析する環境解析部を備えることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載のロボット動作生成装置。
5. 前記生成された時間的ロボット動作データまたは前記生成された空間的ロボット動作データを出力するロボット動作再生部を備えることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載のロボット動作生成装置。
6. 前記生成された時間的ロボット動作データまたは前記生成された空間的ロボット動作データから映像データを生成する映像生成部を備えることを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載のロボット動作生成装置。
7. いずれかの部位が可動であるロボット本体と、前記部位を動かす駆動部とを有するロボットを更に備え、前記時間的ロボット動作データおよび前記空間的ロボット動作データに基づいて、前記駆動部を動作させることを特徴とする請求項１から請求項６のいずれかに記載のロボット動作生成装置。
8. 前記環境情報は、テキストデータに変換可能であることを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載のロボット動作生成装置。
9. 入力された環境情報からロボットに動作を与える情報を生成するプログラムであって、
   前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の動的特徴量に基づいて時間的ロボット動作データを生成する処理と、
   前記環境情報から解析されたユーザの感情または関心度の静的特徴量に基づいて空間的ロボット動作データを生成する処理と、を含む一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。

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