JP2018120618A - 涼しさを求める自律行動型ロボット - Google Patents

Abstract

【課題】ロボット涼しい場所を求める行動特性を表現する行動制御技術を提供する。
【解決手段】ロボット１００は、冷涼地点Ｃを移動目標地点として設定し、冷涼地点Ｃに至るためのルート座標Ｒ１，座標Ｒ２を特定する。ロボット１００は、より低温のルートＲ１を経由して冷涼地点Ｃに移動する。ロボット１００は、移動可能範囲の温度分布を示す温度マップを参照することにより、冷涼地点Ｃをサーチする。また、ロボット１００は、自ら内蔵する温度計により適宜周辺温度を計測することにより温度マップを作成・更新する。
【選択図】図６

Description

本発明は、内部状態または外部環境に応じて自律的に行動選択するロボット、に関する。

人間は、感覚器官を通して外部環境からさまざまな情報を取得し、行動選択する。意識的に行動選択することもあれば、無意識的な行動選択もある。繰り返し行動はやがて無意識的行動となり、新しい行動は意識領域にとどまる。

人間は、自らの行動を自由に選択する意志、すなわち、自由意志をもっていると信じている。人間が他人に対して愛情や憎しみといった感情を抱くのは、他人にも自由意志があると信じているからである。自由意志を持つ者、少なくとも自由意志を持っていると想定可能な存在は、人の寂しさを癒す存在にもなる。

人間がペットを飼う理由は、人間の役に立つか否かよりも、ペットが癒しを与えてくれるからである。ペットは、多かれ少なかれ自由意志を感じさせる存在であるからこそ、人間のよき伴侶となることができる。

その一方、ペットの世話をする時間を十分に確保できない、ペットを飼える住環境にない、アレルギーがある、死別がつらい、といったさまざまな理由により、ペットをあきらめている人は多い。もし、ペットの役割が務まるロボットがあれば、ペットを飼えない人にもペットが与えてくれるような癒しを与えられるかもしれない（特許文献１参照）。

特開２０００−３２３２１９号公報

近年、ロボット技術は急速に進歩しつつあるが、ペットのような伴侶としての存在感を実現するには至っていない。ロボットに自由意志があるとは思えないからである。人間は、ペットの自由意志があるとしか思えないような行動を観察することにより、ペットに自由意志の存在を感じ、ペットに共感し、ペットに癒される。
したがって、人間的・生物的な行動をエミュレートできるロボットであれば、いいかえれば、人間的・生物的な行動を自律的に選択可能なロボットであれば、ロボットへの共感を大きく高めることができると考えられる。

本発明は上記課題認識に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、ロボットによる生物的行動特性、特に、涼しい場所を求める行動特性を表現する行動制御技術、を提供することにある。

本発明のある態様における自律行動型ロボットは、移動方向を指定する動作判断部と、動作判断部により指定された移動を実行する駆動機構と、を備える。
動作判断部は、現在地点よりも低温の地点である冷涼地点を移動目標地点として指定する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、移動方向を指定する動作判断部と、動作判断部により指定された移動を実行する駆動機構と、冷房装置または冷房装置のコントローラを検出する認識部と、を備える。
動作判断部は、ロボットの内部温度が所定値以上となるとき、または、内部温度が所定値以上になると推定されるとき、冷房装置またはコントローラが存在する方向を移動方向として設定する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、移動方向を指定する動作判断部と、動作判断部により指定された移動を実行する駆動機構と、内部温度に基づいて、ファンの回転速度を変化させる冷却機構と、を備える。
動作判断部は、ファンの回転速度が所定値以上となるとき、または、ファンの回転速度が所定値以上となると推定されるとき、ユーザから離れる方向に移動方向を設定する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、移動方向を指定する動作判断部と、動作判断部により指定された移動を実行する駆動機構と、内部温度に基づいて、ファンの回転速度を変化させる冷却機構と、を備える。
冷却機構は、所定範囲内にユーザが存在するときには、ファンの回転速度の上限値を、ユーザが存在しないときより低く設定する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、移動方向を指定する動作判断部と、動作判断部により指定された移動を実行する駆動機構と、ユーザの体温を検出する体温検出部、を備える。
動作判断部は、ユーザの体温が所定値以上であるとき、ユーザを冷涼地点に導くための所定のモーションの実行を駆動機構に指示する。

本発明によれば、ロボットに対する共感を高めやすくなる。

ロボットの正面外観図である。 ロボットの側面外観図である。 ロボットシステムの構成図である。 感情マップの概念図である。 ロボットのハードウェア構成図である。 ロボットシステムの機能ブロック図である。 ロボットが涼しさを求める機能を説明するための模式図である。 温度マップの時間変化を説明するための模式図である。 ロボットが冷涼地点へ向かう過程を示すフローチャートである。 変形例におけるロボットシステムの機能ブロック図である。

図１（ａ）は、ロボット１００の正面外観図である。図１（ｂ）は、ロボット１００の側面外観図である。
本実施形態におけるロボット１００は、外部環境および内部状態に基づいて行動や仕草（ジェスチャー）を決定する自律行動型のロボットである。外部環境は、カメラやサーモセンサなど各種のセンサにより認識される。内部状態はロボット１００の感情を表現するさまざまなパラメータとして定量化される。これらについては後述する。
本実施形態のロボット１００は、屋内行動が前提とされており、たとえば、オーナー家庭の家屋内を行動範囲とする。以下、ロボット１００に関わる人間を「ユーザ」とよび、ロボット１００が所属する家庭の構成員となるユーザのことを「オーナー」とよぶ。

ロボット１００のボディ１０４は、全体的に丸みを帯びた形状を有し、ウレタンやゴム、樹脂などやわらかく弾力性のある素材により形成される。ロボット１００に服を着せてもよい。丸くてやわらかく、手触りのよいボディ１０４とすることで、ロボット１００はユーザに安心感とともに心地よい触感を提供する。

ロボット１００は、総重量が１５キログラム以下、好ましくは１０キログラム以下、さらに好ましくは、５キログラム以下である。生後１３ヶ月までに、赤ちゃんの過半数は一人歩きを始める。生後１３ヶ月の赤ちゃんの平均体重は、男児が９キログラム強、女児が９キログラム弱である。このため、ロボット１００の総重量が１０キログラム以下であれば、ユーザは一人歩きできない赤ちゃんを抱きかかえるのとほぼ同等の労力でロボット１００を抱きかかえることができる。
生後２ヶ月未満の赤ちゃんの平均体重は男女ともに５キログラム未満である。したがって、ロボット１００の総重量が５キログラム以下であれば、ユーザは乳児を抱っこするのと同等の労力でロボット１００を抱っこできる。

適度な重さと丸み、柔らかさ、手触りのよさ、といった諸属性により、ユーザがロボット１００を抱きかかえやすく、かつ、抱きかかえたくなるという効果が実現される。同様の理由から、ロボット１００の身長は１．２メートル以下、好ましくは、０．７メートル以下であることが望ましい。
本実施形態におけるロボット１００にとって、抱きかかえることができるというのは重要なコンセプトである。

ロボット１００は、車輪１０２により移動する。２つの車輪１０２の回転速度や回転方向は個別に制御可能である。また、車輪１０２をロボット１００のボディ１０４の内部において上方向にスライドさせ、ボディ１０４に完全格納することもできる。走行時においても車輪１０２の大部分はボディ１０４に隠れているが、車輪１０２がボディ１０４に完全格納されるとロボット１００は移動不可能な状態（以下、「着座状態」とよぶ）となる。着座状態においては、平坦状の着座面１０８が床面に当接する。

ロボット１００は、２つの手１０６を有する。手１０６には、モノを把持する機能はない。手１０６は上げる、振る、振動するなど簡単な動作が可能である。２つの手１０６も個別制御可能である。
目１１０にはカメラが内蔵される。目１１０は、液晶素子または有機ＥＬ素子による画像表示も可能である。ロボット１００は、目１１０に内蔵されるカメラのほか、集音マイクや超音波センサなどさまざまなセンサを搭載する。また、スピーカーを内蔵し、簡単な音声を発することもできる。
ロボット１００の頭部にはツノ１１２が取り付けられる。上述のようにロボット１００は軽量であるため、ユーザはツノ１１２をつかむことでロボット１００を持ち上げることも可能である。

図２は、ロボットシステム３００の構成図である。
ロボットシステム３００は、ロボット１００、サーバ２００および複数の外部センサ１１４を含む。家屋内にはあらかじめ複数の外部センサ１１４（外部センサ１１４ａ、１１４ｂ、・・・、１１４ｎ）が設置される。外部センサ１１４は、家屋の壁面に固定されてもよいし、床に載置されてもよい。サーバ２００には、外部センサ１１４の位置座標が登録される。位置座標は、ロボット１００の行動範囲として想定される家屋内においてｘ，ｙ座標として定義される。

サーバ２００は、家庭内に設置される。本実施形態におけるサーバ２００とロボット１００は１対１で対応する。ロボット１００の内蔵するセンサおよび複数の外部センサ１１４から得られる情報に基づいて、サーバ２００がロボット１００の基本行動を決定する。
外部センサ１１４はロボット１００の感覚器を補強するためのものであり、サーバ２００はロボット１００の頭脳を補強するためのものである。

外部センサ１１４は、定期的に外部センサ１１４のＩＤ（以下、「ビーコンＩＤ」とよぶ）を含む無線信号（以下、「ロボット探索信号」とよぶ）を送信する。ロボット１００はロボット探索信号を受信するとビーコンＩＤを含む無線信号（以下、「ロボット返答信号」とよぶ）を返信する。サーバ２００は、外部センサ１１４がロボット探索信号を送信してからロボット返答信号を受信するまでの時間を計測し、外部センサ１１４からロボット１００までの距離を測定する。複数の外部センサ１１４とロボット１００とのそれぞれの距離を計測することで、ロボット１００の位置座標を特定する。
もちろん、ロボット１００が自らの位置座標を定期的にサーバ２００に送信する方式でもよい。

図３は、感情マップ１１６の概念図である。
感情マップ１１６は、サーバ２００に格納されるデータテーブルである。ロボット１００は、感情マップ１１６にしたがって行動選択する。図３に示す感情マップ１１６は、ロボット１００の場所に対する好悪感情の大きさを示す。感情マップ１１６のｘ軸とｙ軸は、二次元空間座標を示す。ｚ軸は、好悪感情の大きさを示す。ｚ値が正値のときにはその場所に対する好感が高く、ｚ値が負値のときにはその場所を嫌悪していることを示す。

図３の感情マップ１１６において、座標Ｐ１は、ロボット１００の行動範囲としてサーバ２００が管理する屋内空間のうち好感情が高い地点（以下、「好意地点」とよぶ）である。好意地点は、ソファの陰やテーブルの下などの「安全な場所」であってもよいし、リビングのように人が集まりやすい場所、賑やかな場所であってもよい。また、過去にやさしく撫でられたり、触れられたりした場所であってもよい。
ロボット１００がどのような場所を好むかという定義は任意であるが、一般的には、小さな子どもや犬や猫などの小動物が好む場所を好意地点として設定することが望ましい。

座標Ｐ２は、悪感情が高い地点（以下、「嫌悪地点」とよぶ）である。嫌悪地点は、テレビの近くなど大きな音がする場所、お風呂や洗面所のように濡れやすい場所、閉鎖空間や暗い場所、ユーザから乱暴に扱われたことがある不快な記憶に結びつく場所などであってもよい。
ロボット１００がどのような場所を嫌うかという定義も任意であるが、一般的には、小さな子どもや犬や猫などの小動物が怖がる場所を嫌悪地点として設定することが望ましい。

座標Ｑは、ロボット１００の現在位置を示す。複数の外部センサ１１４が定期的に送信するロボット探索信号とそれに対するロボット返答信号により、サーバ２００はロボット１００の位置座標を特定する。たとえば、ビーコンＩＤ＝１の外部センサ１１４とビーコンＩＤ＝２の外部センサ１１４がそれぞれロボット１００を検出したとき、２つの外部センサ１１４からロボット１００の距離を求め、そこからロボット１００の位置座標を求める。
あるいは、ビーコンＩＤ＝１の外部センサ１１４は、ロボット探索信号を複数方向に送信し、ロボット１００はロボット探索信号を受信したときロボット返答信号を返す。これにより、サーバ２００は、ロボット１００がどの外部センサ１１４からどの方向のどのくらいの距離にいるかを把握してもよい。また、別の実施の形態では、車輪１０２の回転数からロボット１００の移動距離を算出して、現在位置を特定してもよいし、カメラから得られる画像に基づいて現在位置を特定してもよい。
図３に示す感情マップ１１６が与えられた場合、ロボット１００は好意地点（座標Ｐ１）に引き寄せられる方向、嫌悪地点（座標Ｐ２）から離れる方向に移動する。

感情マップ１１６は動的に変化する。ロボット１００が座標Ｐ１に到達すると、座標Ｐ１におけるｚ値（好感情）は時間とともに低下する。これにより、ロボット１００は好意地点（座標Ｐ１）に到達して、「感情が満たされ」、やがて、その場所に「飽きてくる」という生物的行動をエミュレートできる。同様に、座標Ｐ２における悪感情も時間とともに緩和される。時間経過とともに新たな好意地点や嫌悪地点が生まれ、それによってロボット１００は新たな行動選択を行う。ロボット１００は、新しい好意地点に「興味」を持ち、絶え間なく行動選択する。

感情マップ１１６は、ロボット１００の内部状態として、感情の起伏を表現する。ロボット１００は、好意地点を目指し、嫌悪地点を避け、好意地点にしばらくとどまり、やがてまた次の行動を起こす。このような制御により、ロボット１００の行動選択を人間的・生物的なものにできる。

なお、ロボット１００の行動に影響を与えるマップ（以下、「行動マップ」と総称する）は、図３に示したようなタイプの感情マップ１１６に限らない。たとえば、好奇心、恐怖を避ける気持ち、安心を求める気持ち、静けさや薄暗さ、涼しさや暖かさといった肉体的安楽を求める気持ち、などさまざまな行動マップを定義可能である。そして、複数の行動マップそれぞれのｚ値を重み付け平均することにより、ロボット１００の目的地点を決定してもよい。

ロボット１００は、行動マップとは別に、さまざまな感情や感覚の大きさを示すパラメータを有してもよい。たとえば、寂しさという感情パラメータの値が高まっているときには、安心する場所を評価する行動マップの重み付け係数を大きく設定し、目標地点に到達することでこの感情パラメータの値を低下させてもよい。同様に、つまらないという感覚を示すパラメータの値が高まっているときには、好奇心を満たす場所を評価する行動マップの重み付け係数を大きく設定すればよい。

図４は、ロボット１００のハードウェア構成図である。
ロボット１００は、内部センサ１２８、通信機１２６、記憶装置１２４、プロセッサ１２２、駆動機構１２０およびバッテリー１１８を含む。各ユニットは電源線１３０および信号線１３２により互いに接続される。バッテリー１１８は、電源線１３０を介して各ユニットに電力を供給する。各ユニットは信号線１３２により制御信号を送受する。バッテリー１１８は、リチウムイオン二次電池などの二次電池であり、ロボット１００の動力源である。

内部センサ１２８は、ロボット１００が内蔵する各種センサの集合体である。具体的には、カメラ、集音マイク、赤外線センサ、サーモセンサ、タッチセンサ、加速度センサ、ニオイセンサなどである。ニオイセンサは、匂いの元となる分子の吸着によって電気抵抗が変化する原理を応用した既知のセンサである。ニオイセンサは、さまざまな匂いを複数種類のカテゴリ（以下、「ニオイカテゴリ」とよぶ）に分類する。

通信機１２６は、サーバ２００や外部センサ１１４、ユーザの有する携帯機器など各種の外部機器を対象として無線通信を行う通信モジュールである。記憶装置１２４は、不揮発性メモリおよび揮発性メモリにより構成され、コンピュータプログラムや各種設定情報を記憶する。プロセッサ１２２は、コンピュータプログラムの実行手段である。駆動機構１２０は、車輪１０２や手１０６等の各機構を制御するアクチュエータである。
このほかには、表示器やスピーカーなども搭載される。

プロセッサ１２２は、通信機１２６を介してサーバ２００や外部センサ１１４と通信しながら、ロボット１００の行動選択を行う。内部センサ１２８により得られるさまざまな外部情報も行動選択に影響する。駆動機構１２０は、主として、車輪１０２および手１０６を制御する。駆動機構１２０は、２つの車輪１０２それぞれの回転速度や回転方向を変化させることにより、ロボット１００の移動方向や移動速度を変化させる。また、駆動機構１２０は、車輪１０２を昇降させることもできる。車輪１０２が上昇すると、車輪１０２はボディ１０４に完全に格納され、ロボット１００は着座面１０８にて床面に当接し、着座状態となる。

駆動機構１２０がワイヤ１３４を介して手１０６を引っ張ることにより、手１０６を持ち上げることができる。手１０６を振動させることで手を振るような仕草も可能である。多数のワイヤ１３４を利用すればさらに複雑な仕草も表現可能である。

図５は、ロボットシステム３００の機能ブロック図である。
上述のように、ロボットシステム３００は、ロボット１００、サーバ２００および複数の外部センサ１１４を含む。ロボット１００およびサーバ２００の各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および各種コプロセッサなどの演算器、メモリやストレージといった記憶装置、それらを連結する有線または無線の通信線を含むハードウェアと、記憶装置に格納され、演算器に処理命令を供給するソフトウェアによって実現される。コンピュータプログラムは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、それらの上位層に位置する各種アプリケーションプログラム、また、これらのプログラムに共通機能を提供するライブラリによって構成されてもよい。以下に説明する各ブロックは、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。
ロボット１００の機能の一部はサーバ２００により実現されてもよいし、サーバ２００の機能の一部または全部はロボット１００により実現されてもよい。

（サーバ２００）
サーバ２００は、通信部２０４、データ処理部２０２およびデータ格納部２０６を含む。通信部２０４は、外部センサ１１４およびロボット１００との通信処理を担当する。データ格納部２０６は各種データを格納する。データ処理部２０２は、通信部２０４により取得されたデータおよびデータ格納部２０６に格納されているデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部２０２は、通信部２０４およびデータ格納部２０６のインタフェースとしても機能する。

データ格納部２０６は、動作パターン格納部２３２、マップ格納部２１６および個人データ格納部２１８を含む。動作パターン格納部２３２は、ロボット１００の各種仕草（ジェスチャー）を表現する動作パターンのＩＤ（以下、「動作ＩＤ」とよぶ）とその選択条件を対応づける。マップ格納部２１６は、複数の行動マップを格納する。個人データ格納部２１８は、ユーザ、特に、オーナーの情報を格納する。具体的には、ユーザに対する親密度やユーザの身体的特徴・行動的特徴など各種のパラメータを格納する。年齢や性別などの他の属性情報を格納してもよい。

ロボット１００はユーザの身体的特徴や行動的特徴に基づいてユーザを識別する。ロボット１００は、内蔵のカメラで常時周辺を撮像する。そして、画像に写る人物の身体的特徴と行動的特徴を抽出する。身体的特徴とは、背の高さ、好んで着る服、メガネの有無、肌の色、髪の色、耳の大きさなど身体に付随する視覚的特徴であってもよいし、平均体温や匂い、声質、などその他の特徴も含めてもよい。行動的特徴とは、具体的には、ユーザが好む場所、動きの活発さ、喫煙の有無など行動に付随する特徴である。たとえば、父親として識別されるオーナーは在宅しないことが多く、在宅時にはソファで動かないことが多いが、母親は台所にいることが多く、行動範囲が広い、といった行動上の特徴を抽出する。
ロボット１００は、大量の画像情報やその他のセンシング情報から得られる身体的特徴および行動的特徴に基づいて、高い頻度で出現するユーザを「オーナー」としてクラスタリングする。

ユーザＩＤでユーザを識別する方式は簡易かつ確実であるが、ユーザがユーザＩＤを提供可能な機器を保有していることが前提となる。一方、身体的特徴や行動的特徴によりユーザを識別する方法は画像認識処理負担が大きいものの携帯機器を保有していないユーザでも識別できるメリットがある。２つの方法は一方だけを採用してもよいし、補完的に２つの方法を併用してユーザ特定を行ってもよい。
本実施形態においては、身体的特徴と行動的特徴からユーザをクラスタリングし、ディープラーニング（多層型のニューラルネットワーク）によってユーザを識別する。詳細は後述する。

ロボット１００は、ユーザごとに親密度という内部パラメータを有する。ロボット１００が、自分を抱き上げる、声をかけてくれるなど、自分に対して好意を示す行動を認識したとき、そのユーザに対する親密度が高くなる。ロボット１００に関わらないユーザや、乱暴を働くユーザ、出会う頻度が低いユーザに対する親密度は低くなる。

データ処理部２０２は、位置管理部２０８、マップ管理部２１０、認識部２１２、動作判断部２２２および親密度管理部２２０を含む。
位置管理部２０８は、ロボット１００の位置座標を、図２を用いて説明した方法にて特定する。位置管理部２０８はユーザの位置座標もリアルタイムで追跡してもよい。

マップ管理部２１０は、複数の行動マップについて図３に関連して説明した方法にて各座標のパラメータを変化させる。マップ管理部２１０の機能の一部である温度マップ管理部２２６は、行動マップの一種である温度マップを管理する。温度マップについては後述する。
マップ管理部２１０は、複数の行動マップのいずれかを選択してもよいし、複数の行動マップのｚ値を加重平均してもよい。たとえば、行動マップＡでは座標Ｒ１、座標Ｒ２におけるｚ値が４と３であり、行動マップＢでは座標Ｒ１、座標Ｒ２におけるｚ値が−１と３であるとする。単純平均の場合、座標Ｒ１の合計ｚ値は４−１＝３、座標Ｒ２の合計ｚ値は３＋３＝６であるから、ロボット１００は座標Ｒ１ではなく座標Ｒ２の方向に向かう。
行動マップＡを行動マップＢの５倍重視するときには、座標Ｒ１の合計ｚ値は４×５−１＝１９、座標Ｒ２の合計ｚ値は３×５＋３＝１８であるから、ロボット１００は座標Ｒ１の方向に向かう。

認識部２１２は、外部環境を認識する。外部環境の認識には、温度や湿度に基づく天候や季節の認識、光量や温度に基づく物陰（安全地帯）の認識など多様な認識が含まれる。認識部２１２は、更に、人物認識部２１４と応対認識部２２８を含む。人物認識部２１４は、ロボット１００の内蔵カメラによる撮像画像から人物を認識し、その人物の身体的特徴や行動的特徴を抽出する。そして、個人データ格納部２１８に登録されている身体特徴情報や行動特徴情報に基づいて、撮像されたユーザ、すなわち、ロボット１００が見ているユーザが、父親、母親、長男などのどの人物に該当するかを判定する。人物認識部２１４は、表情認識部２３０を含む。表情認識部２３０は、ユーザの表情を画像認識することにより、ユーザの感情を推定する。
なお、人物認識部２１４は、人物以外、たとえば、ペットである猫や犬についても特徴抽出を行う。以下、ユーザ、または、オーナーとは、人に限らず、ペットも含まれるものとして説明する。

応対認識部２２８は、ロボット１００になされたさまざまな応対行為を認識し、快・不快行為に分類する。応対認識部２２８は、また、ロボット１００の行動に対するオーナーの応対行為を認識することにより、肯定・否定反応に分類する。
快・不快行為は、ユーザの応対行為が、生物として心地よいものであるか不快なものであるかにより判別される。たとえば、抱っこされることはロボット１００にとって快行為であり、蹴られることはロボット１００にとって不快行為である。肯定・否定反応は、ユーザの応対行為が、ユーザの快感情を示すものか不快感情を示すものであるかにより判別される。たとえば、抱っこされることはユーザの快感情を示す肯定反応であり、蹴られることはユーザの不快感情を示す否定反応である。

サーバ２００の動作判断部２２２は、ロボット１００の動作判断部１５０と協働して、ロボット１００の動作（移動と仕草）を決定する。動作判断部２２２は、移動判断部２３４と行動判断部２３６を含む。移動判断部２３４は、マップ管理部２１０による行動マップ選択に基づいて、ロボット１００の移動目標地点とそのための移動ルートを作成する。移動判断部２３４は、複数の移動ルートを作成し、その上で、いずれかの移動ルートを選択してもよい。行動判断部２３６は、動作パターン格納部２３２の複数の動作パターンからロボット１００の仕草を選択する。

親密度管理部２２０は、ユーザごとの親密度を管理する。上述したように、親密度は個人データ格納部２１８において個人データの一部として登録される。親密度管理の詳細は後述する。

（ロボット１００）
ロボット１００は、通信部１４２、データ処理部１３６、データ格納部１４８、駆動機構１２０、内部センサ１２８および冷却機構１６２を含む。
通信部１４２は、通信機１２６（図４参照）に該当し、外部センサ１１４およびサーバ２００との通信処理を担当する。データ格納部１４８は各種データを格納する。データ格納部１４８は、記憶装置１２４（図４参照）に該当する。データ処理部１３６は、通信部１４２により取得されたデータおよびデータ格納部１４８に格納されているデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部１３６は、プロセッサ１２２およびプロセッサ１２２により実行されるコンピュータプログラムに該当する。データ処理部１３６は、通信部１４２、内部センサ１２８、駆動機構１２０およびデータ格納部１４８のインタフェースとしても機能する。

内部センサ１２８は、温度検出部１５２を含む。
温度検出部１５２は、ユーザの体温や周辺温度を測定する。温度検出部１５２は、放射温度計やサーモグラフィーなど非接触型温度センサと、サーミスタや測温抵抗体、熱電対、ＩＣ温度センサなどの接触型温度センサを含む。

冷却機構１６２は、ヒートシンクおよびファンを含む。冷却機構１６２のファンは外気を取り込み、内部にこもる熱を排出する。冷却機構１６２は、ロボット１００の内部の温度に応じて、ファンの回転数を調整することで動作レベルを調整できる。

データ格納部１４８は、ロボット１００の各種動作を定義する動作パターン格納部１６０を含む。
サーバ２００の動作パターン格納部１６０においては、動作ＩＤと動作の選択条件が対応づけられる。たとえば、不快行為を検出したときの動作パターンＡの選択確率が動作ＩＤと対応づけて記録される。サーバ２００の行動判断部２３６は、このような選択条件に基づいて動作パターンを選択する。

ロボット１００の動作パターン格納部１６０においては、動作ＩＤとその動作を実現するための各種アクチュエータの制御方法が定義される。具体的には、車輪１０２を収容して着座する、手１０６を持ち上げる、２つの車輪１０２を逆回転させることで、あるいは、片方の車輪１０２だけを回転させることでロボット１００を回転行動させる、車輪１０２を収納した状態で車輪１０２を回転させることで震える、ユーザから離れるときにいったん停止して振り返る、などのさまざまな仕草を表現するために、各種アクチュエータ（駆動機構１２０）の動作タイミング、動作時間、動作方向などが動作パターンごとに時系列定義される。

データ処理部１３６は、認識部１５６と動作判断部１５０を含む。ロボット１００の動作判断部１５０は、サーバ２００の動作判断部２２２と協働してロボット１００の動作を決める。動作判断部１５０は、移動判断部１３８および行動判断部１４０を含む。
駆動機構１２０は、移動駆動部１４４と行動駆動部１４６を含む。移動判断部１３８は、サーバ２００の移動判断部２３４とともにロボット１００の移動方向を決める。行動マップに基づく移動をサーバ２００で決定し、障害物をよけるなどの即時的移動をロボット１００の移動判断部１３８により決定してもよい。移動駆動部１４４は、移動判断部１３８の指示にしたがって車輪１０２を駆動することで、ロボット１００を移動目標地点に向かわせる。
ロボット１００の移動方向の大枠を決めるのは行動マップであるが、ロボット１００は親密度に対応した行動も可能である。

サーバ２００の行動判断部２３６により選択された動作ＩＤはロボット１００に伝えられ、ロボット１００の行動判断部１４０は動作ＩＤに対応する動作パターンを行動駆動部１４６に実行指示する。

なお、一部の複雑な動作パターンをサーバ２００により決定し、それ以外の動作パターンをロボット１００により決定してもよい。あるいは、サーバ２００において基本の動作パターンを決定し、ロボット１００において追加の動作パターンを決定してもよい。動作パターンの決定処理をサーバ２００およびロボット１００においてどのように分担するかはロボットシステム３００の仕様に応じて設計すればよい。

行動判断部１４０は、親密度の高いユーザが近くにいるときには「抱っこ」をせがむ仕草として両方の手１０６をもちあげる仕草を実行することもできるし、「抱っこ」に飽きたときには車輪１０２を収容したまま逆回転させることで抱っこをいやがる仕草を表現することもできる。行動駆動部１４６は、行動判断部１４０からの指示にしたがって車輪１０２や手１０６を駆動することで、ロボット１００にさまざまな仕草を表現させる。

認識部１５６は、内部センサ１２８から得られた外部情報を解釈する。認識部１５６は、視覚的な認識（視覚部）、匂いの認識（嗅覚部）、音の認識（聴覚部）、触覚的な認識（触覚部）が可能である。
認識部１５６は、内蔵カメラ（内部センサ１２８）により定期的に外界を撮像し、人やペットなどの移動物体であるユーザを検出する。これらの特徴はサーバ２００に送信され、サーバ２００の人物認識部２１４は移動物体の身体的特徴を抽出する。また、ユーザの匂いやユーザの声も検出する。匂いや音（声）は既知の方法にて複数種類に分類される。また、温度検出部１５２により、触られたときの温度も検出できる。

ロボット１００に対する強い衝撃が与えられたとき、認識部１５６は内蔵の加速度センサによりこれを認識し、サーバ２００の応対認識部２２８は、近隣にいるユーザによって「乱暴行為」が働かれたと認識する。ユーザがツノ１１２を掴んでロボット１００を持ち上げるときにも、乱暴行為と認識してもよい。ロボット１００に正対した状態にあるユーザが特定音量領域および特定周波数帯域にて発声したとき、サーバ２００の応対認識部２２８は、自らに対する「声掛け行為」がなされたと認識してもよい。また、体温程度の温度を検知したときにはユーザによる「接触行為」がなされたと認識し、接触認識した状態で上方への加速度を検知したときには「抱っこ」がなされたと認識する。ユーザがボディ１０４を持ち上げるときの物理的接触をセンシングしてもよいし、車輪１０２にかかる荷重が低下することにより抱っこを認識してもよい。

このように、サーバ２００の応対認識部２２８は、ロボット１００に対するユーザの各種応対を認識する。これらの各種応対行為のうち一部の典型的な応対行為には、快または不快、肯定または否定が対応づけられる。一般的には快行為となる応対行為のほとんどは肯定反応であり、不快行為となる応対行為のほとんどは否定反応となる。快・不快行為は親密度に関連し、肯定・否定反応はロボット１００の行動選択に影響する。
検出・分析・判定を含む一連の認識処理は、サーバ２００の認識部２１２だけで行ってもよいし、ロボット１００の認識部１５６だけで行ってもよいし、双方が役割分担をしながら上記認識処理を実行してもよい。
認識部１５６により認識された応対行為に応じて、サーバ２００の親密度管理部２２０はユーザに対する親密度を変化させる。原則的には、快行為を行ったユーザに対する親密度は高まり、不快行為を行ったユーザに対する親密度は低下する。

サーバ２００の認識部２１２は、応対に応じて快・不快を判定し、マップ管理部２１０は「場所に対する愛着」を表現する行動マップにおいて、快・不快行為がなされた地点のｚ値を変化させてもよい。たとえば、リビングにおいて快行為がなされたとき、マップ管理部２１０はリビングに好意地点を高い確率で設定してもよい。この場合、ロボット１００はリビングを好み、リビングで快好意を受けることで、ますますリビングを好む、というポジティブ・フィードバック効果が実現する。

サーバ２００の人物認識部２１４は、外部センサ１１４または内部センサ１２８から得られた各種データから移動物体を検出し、その特徴（身体的特徴と行動的特徴）を抽出する。そして、これらの特徴に基づいて複数の移動物体をクラスタ分析する。移動物体としては、人間だけでなく、犬や猫などのペットが分析対象となることがある。

ロボット１００は、定期的に画像撮影を行い、人物認識部２１４はそれらの画像から移動物体を認識し、移動物体の特徴を抽出する。移動物体を検出したときには、ニオイセンサや内蔵の集音マイク、温度センサ等からも身体的特徴や行動的特徴が抽出される。たとえば、画像に移動物体が写っているとき、ひげが生えている、早朝活動している、赤い服を着ている、香水の匂いがする、声が大きい、メガネをかけている、スカートを履いている、白髪である、背が高い、太っている、日焼けしている、ソファにいる、といったさまざまな特徴が抽出される。

ひげが生えている移動物体（ユーザ）は早朝に活動すること（早起き）が多く、赤い服を着ることが少ないのであれば、早起きでひげが生えていて赤い服をあまり着ないクラスタ（ユーザ）、という第１のプロファイルができる。一方、メガネをかけている移動物体はスカートを履いていることが多いが、この移動物体にはひげが生えていない場合、メガネをかけていてスカートを履いているが絶対ひげは生えていないクラスタ（ユーザ）、という第２のプロファイルができる。
以上は、簡単な設例であるが、上述の方法により、父親に対応する第１のプロファイルと母親に対応する第２のプロファイルが形成され、この家には少なくとも２人のユーザ（オーナー）がいることをロボット１００は認識する。

ただし、ロボット１００は第１のプロファイルが「父親」であると認識する必要はない。あくまでも、「ひげが生えていて早起きすることが多く、赤い服を着ることはめったにないクラスタ」という人物像を認識できればよい。

このようなクラスタ分析が完了している状態において、ロボット１００が新たに移動物体（ユーザ）を認識したとする。
このとき、サーバ２００の人物認識部２１４は、ロボット１００から得られる画像等のセンシング情報から特徴抽出を行い、ディーブラーニング（多層型ニューラルネットワーク）により、ロボット１００の近くにいる移動物体がどのクラスタに該当するかを判断する。たとえば、ひげが生えている移動物体を検出したとき、この移動物体は父親である確率が高い。この移動物体が早朝行動していれば、父親に該当することはいっそう確実である。一方、メガネをかけている移動物体を検出したときには、この移動物体は母親である可能性もある。この移動物体にひげが生えていれば、母親ではなく父親でもないので、クラスタ分析されていない新しい人物であると判定する。
特徴抽出によるクラスタの形成（クラスタ分析）と、特徴抽出にともなうクラスタへの当てはめ（ディープラーニング）は同時並行的に実行されてもよい。
移動物体（ユーザ）からどのような行為をされるかによってそのユーザに対する親密度が変化する。

親密度管理部２２０は、クラスタリングされた各ユーザに対する親密度を増減させる。親密度は、主として（１）検出（視認）、（２）物理的接触、（３）声掛け、により変化する。

（１）検出
ロボット１００の撮影画像に幼児が検出された場合、幼児はロボット１００に「視認」される。より具体的には、撮影画像から得られる特徴情報と撮影時にニオイセンサ等から得られる他の特徴情報に基づくディープラーニングにより、検出した移動物体の特徴が幼児のクラスタ（プロファイル）に一致すると判定したとき、視認判定となる。視認判定がなされると、親密度管理部２２０は幼児の親密度をアップさせる。検出頻度が高いユーザほど親密度が高くなりやすい。
このような制御方法により、よく出会う人について親近感をいだきやすい、という生物的行動をエミュレートする。
単なる検出に限らず、「目が合う」ときに親密度が高くなるとしてもよい。ロボット１００の認識部１５６は、正対するユーザの顔画像を認識し、その顔画像から視線方向を認識し、視線方向が自らに向けられている時間が所定時間以上であるとき、「目が合った」と認識してもよい。

（２）物理的接触
ロボット１００がユーザを視認し、かつ、ユーザからのタッチ（物理的接触）を検出したときには、ユーザからロボット１００に対する興味を示されたと判定し、親密度はアップする。たとえば、母親に触られたとき、親密度管理部２２０は母親の親密度をアップさせる。ロボット１００は、圧電ファブリックによって外殻を覆うことにより、自らに対するタッチを検出してもよい。温度センサにより、ユーザの体温を検知することでタッチを検出してもよい。ロボット１００が抱っこを検出したときには、ロボット１００に対する強い親愛が示されたとして、親密度を大きくアップさせてもよい。
一方、蹴られる、叩かれる、ツノ１１２を掴まれるなどの乱暴行為を検出したときには、親密度管理部２２０は親密度をダウンさせる。たとえば、幼児に放り投げられたときには、親密度管理部２２０は幼児に対する親密度を大幅に低下させる。
このような制御方法により、ソフトにタッチしてくれる人には親近感を抱きやすいが乱暴な人は嫌う、という生物的行動をエミュレートする。

（３）声掛け
ロボット１００は、自らに向けられた声を検出したときにも親密度を変化させる。たとえば、自分の名前や親愛用語を所定の音量範囲にて検出したとき、親愛度はアップする。親愛用語として「かわいい」「おもしろい」「おいで」のようにあらかじめ典型的な用語パターンを登録しておき、音声認識により親愛用語か否かを判定してもよい。一方、通常の音量範囲を超えた大音量で声を掛けられたときには親密度をダウンさせてもよい。大声で叱られたとき、びっくりさせられたときには親愛度は低下する。
また、嫌悪用語をかけられたときには、親愛度を低下させてもよい。嫌悪用語として、「こら」「くるな」「あっちへいけ」「ばか」のようにあらかじめ典型的な用語パターンを登録しておき、音声認識によって嫌悪用語か否かを判定してもよい。

ロボット１００の名前は、あらかじめユーザにより登録されてもよい。あるいは、ロボット１００は、自らに掛けられるさまざまな用語のうち、特に頻繁に掛けられる用語を自分の名前だと認識してもよい。この場合には、「おい」「おいで」のように一般的に頻出しやすい用語については名前認識の候補から除外してもよい。

以上の制御方法によれば、ロボット１００は、よく出会う人、よく触ってくる人、よく声をかけてくれる人に対して高い親密度を設定する。一方、めったに見ない人、あまり触ってこない人、乱暴な人、大声で叱る人に対する親密度は低くなる。ロボット１００はセンサ（視覚、触覚、聴覚）によって検出するさまざまな外界情報にもとづいて、ユーザごとの親密度を変化させる。

親密度管理部２２０は、親密度を時間とともに低下させる。たとえば、親密度管理部２２０は、１０分ごとに全ユーザの親密度を１ずつ低下させてもよい。ユーザはロボット１００と関わり続けなければ、いいかえれば、ロボット１００をかわいがり続けなければ、ロボット１００と親密な関係を維持できなくなる。

実際のロボット１００は行動マップにしたがって自律的に複雑な行動選択を行う。ロボット１００は、寂しさ、退屈さ、好奇心などさまざまなパラメータに基づいて複数の行動マップに影響されながら行動する。ロボット１００は、行動マップの影響を除外すれば、あるいは、行動マップの影響が小さい内部状態にあるときには、原則的には、親密度の高い人に近づこうとし、親密度の低い人からは離れようとする。

ロボット１００の行動は親密度に応じて以下に類型化される。
（１）親密度が非常に高いクラスタ
ロボット１００は、ユーザに近づき（以下、「近接行動」とよぶ）、かつ、人に好意を示す仕草としてあらかじめ定義される愛情仕草を行うことで親愛の情を強く表現する。
（２）親密度が比較的高いクラスタ
ロボット１００は、近接行動のみを行う。
（３）親密度が比較的低いクラスタ
ロボット１００は特段のアクションを行わない。
（４）親密度が特に低いクラスタ
ロボット１００は、離脱行動を行う。

以上の制御方法によれば、ロボット１００は、親密度が高いユーザを見つけるとそのユーザに近寄り、逆に親密度が低いユーザを見つけるとそのユーザから離れる。このような制御方法により、いわゆる「人見知り」を行動表現できる。また、来客（親密度が低いユーザＡ）が現れたとき、ロボット１００は、来客から離れて家族（親密度が高いユーザＢ）の方に向かうこともある。この場合、ユーザＢはロボット１００が人見知りをして不安を感じていること、自分を頼っていること、を感じ取ることができる。このような行動表現により、ユーザＢは、選ばれ、頼られることの喜び、それにともなう愛着の情を喚起される。

一方、来客であるユーザＡが頻繁に訪れ、声を掛け、タッチをするとロボット１００のユーザＡに対する親密度は徐々に上昇し、ロボット１００はユーザＡに対して人見知り行動（離脱行動）をしなくなる。ユーザＡも自分にロボット１００が馴染んできてくれたことを感じ取ることで、ロボット１００に対する愛着を抱くことができる。

なお、以上の行動選択は、常に実行されるとは限らない。たとえば、ロボット１００の好奇心を示す内部パラメータが高くなっているときには、好奇心を満たす場所を求める行動マップが重視されるため、ロボット１００は親密度に影響された行動を選択しない可能性もある。また、玄関に設置されている外部センサ１１４がユーザの帰宅を検知した場合には、ユーザのお出迎え行動を最優先で実行するかもしれない。

［涼しさを求める機能］
ロボット１００は、外気を取り込むことでＣＰＵなどの発熱部材を冷却する。外気温が低いほど発熱部材を冷やしやすくなり、ファンなどの強制的に空気を循環させる装置の動作レベルを抑制できる。一般に、冷却装置の動作レベルが高まれば、ファンの回転数があがり、騒音が増す。生物的な行動特性をエミュレートするロボット１００にとっては、冷却時の騒音は「機械」を感じさせてしまうことになり、極力抑えることが好ましい。そこで、本実施の形態におけるロボット１００は、冷却のために発生する機械的な騒音を極力減らすように、涼しい場所へ自ら移動する機能を備える。

図６は、ロボット１００が涼しさを求める機能を説明するための模式図である。
本実施形態におけるロボット１００の移動可能範囲は、図６に示される屋内全体である。屋内の各部に外部センサ１１４が設置されている。ロボット１００は、屋内を動くとき、定期的に室温（周辺温度）を計測する。温度マップ管理部２２６は、室温と計測地点の位置座標を対応付けることで移動可能範囲における周辺温度分布を示す温度マップを作成する。温度マップは、室温と位置座標を対応付ける情報であり、温度マップにより高温領域１７０と低温領域１７２が特定される。高温領域１７０は、室温が閾値Ｍ１以上の領域であり、高温領域１７０は室温が閾値Ｍ２未満（Ｍ２≦Ｍ１）である。

本実施形態においては、高温領域１７０は摂氏２５度以上の領域、低温領域１７２は摂氏１５度未満の領域であるとする。図６においては複数の高温領域１７０ａ〜１７０ｄと複数の低温領域１７２ａ〜１７２ｇが検出されている。
高温領域１７０は、たとえば、窓際や電化製品などの発熱体の近くが考えられる。低温領域１７２は、エアコンディショナーの風があたる場所や物陰などが考えられる。

ロボット１００は、低温領域１７２を好み、高温領域１７０を避ける行動特性を有する。ロボット１００は、内部温度が上昇すると、温度を下げるために現在地点よりも室温が低い地点をサーチする。具体的には、ロボット１００（サーバ２００）は温度マップに基づいて、現在地点よりも室温が低いと推定される冷涼地点Ｃを移動目標地点として特定する。

冷涼地点Ｃは、低温領域１７２ａにあり、室温が特に低い地点であることが望ましい。サーバ２００の移動判断部２３４は、もっとも近い低温領域１７２のうち任意の地点を冷涼地点Ｃとして特定してもよいし、現在地点からもっとも近い所定室温以下の地点を冷涼地点Ｃとして特定してもよい。あるいは、温度マップにおいてもっとも室温が低い地点を冷涼地点Ｃして特定してもよい。少なくとも、冷涼地点Ｃは、現在地点よりも室温が低い、あるいは、室温が低いと推定される地点であればよい。

サーバ２００の移動判断部２３４は、冷涼地点Ｃに向かう移動ルートを複数特定する。図６ではルートＲ１とルートＲ２の２つの移動ルートが特定されている。ルートＲ２は高温領域１７０ａを通過するが、ルートＲ１は高温領域１７０を通過しない。この場合、移動判断部２３４は、より低温のルートＲ１を選択する。ロボット１００の移動時においてもなるべく内部温度の上昇を抑制するためである。

移動判断部２３４は、所定間隔ごとの室温の平均値が低い移動ルートを選択してもよい。３メートルの移動ルートにおいて、１メートルごとの室温が２５度、２２度、２７度であれば、その平均値の２５度をこの移動ルートの室温（以下、「ルート温度」とよぶ）として特定してもよい。あるいは、移動判断部２３４は、移動ルート中における最高室温や最低温度をルート温度として特定してもよい。複数の移動ルートのルート温度が同一のとき、あるいは、ルート温度の差異が所定の閾値以下のときには、移動判断部２３４は短い方の移動ルートを選択してもよい。
サーバ２００は、移動目標地点（冷涼地点Ｃ）とそのためのルートＲ１をロボット１００に通知し、ロボット１００はルートＲ１を通って冷涼地点Ｃに向かう。

ロボット１００はプロセッサ１２２などの発熱体を内蔵するため、ロボット１００の筐体内部の温度（内部温度）は室温よりも高くなりやすい。ロボット１００は、一般的なコンピュータと同様、内蔵のファンを回転させることで排熱してもよいが、自律的に冷涼地点Ｃに向かうことでも内部温度を下げることもできる。これは、自律行動型ロボットならではのメリットである。しかも、このような制御方法によれば、「暑いのが苦手」という生物的な行動特性を表現できる。

図７は、温度マップの時間変化を説明するための模式図である。
室温は、時間によって変化する。図７は、６：００〜９：００の温度マップ１８０ａ、９：００〜１２：００の温度マップ１８０ｂ、１２：００〜１５：００の温度マップ１８０ｃの３つの時間帯の温度マップ１８０を示す。

ロボット１００は定期的に室温を計測する。温度マップ管理部２２６は、室温と計測地点に計測日時を対応づけて記録する。たとえば、６：００〜９：００の間に室温計測されると、温度マップ管理部２２６は温度マップ１８０ａを更新する。同一時間帯において、同一地点で複数回室温が計測された時には、温度マップ１８０には最新の室温が記録されてもいいし、複数回計測された室温の平均室温が記録されてもよい。

図７によれば、温度マップ１８０ａにおいては低温領域１７２が高温領域１７０よりも広いが、温度マップ１８０ｂから温度マップ１８０ｃへと時間が進むにつれて高温領域１７０が拡大している。複数の温度マップ１８０により、日中は南の窓際の室温が高くなる、ソファの後ろはいつも涼しい、といった情報が得られる。
ロボットシステム３００は、移動開始時点の時間帯に応じた温度マップ１８０を参照することで冷涼地点Ｃを適切に特定できる。

図８は、ロボット１００が冷涼地点Ｃへ向かう過程を示すフローチャートである。
内部センサ１２８は、定期的にロボット１００の内部温度を計測する。図８に示す処理は、内部温度の計測タイミングにおいて繰り返し実行される。内部温度ｔが、所定の閾値Ｔ１よりも大きいとき（Ｓ１０のＹ）、移動判断部２３４は温度マップ１８０を参照して冷涼地点Ｃをサーチする（Ｓ１４）。

内部温度ｔが、閾値Ｔ１以下のときでも（Ｓ１０のＮ）、内部温度の変化率Δｔが所定の閾値Ｔ２よりも大きいときにも（Ｓ１２のＹ）、移動判断部２３４は冷涼地点Ｃをサーチする（Ｓ１４）。内部温度の変化率は、所定期間、たとえば、５秒間あたりの温度上昇率として定義されてもよい。温度上昇率が大きいときには、現時点で内部温度ｔが低くてもすぐに冷却が必要になると予想されるためである。

移動判断部２３４は、冷涼地点Ｃを移動目標地点として設定し、冷涼地点Ｃに至るための移動ルートを決定する（Ｓ１６）。移動目標地点と移動ルートが決定すると、ロボット１００の移動判断部１３８は移動駆動部１４４に移動指示を出す（Ｓ１８）。
内部温度ｔが閾値Ｔ１以下で（Ｓ１０のＮ）、かつ、内部温度の変化率Δｔが閾値Ｔ２以下のときには（Ｓ１２のＮ）、ロボット１００は冷涼地点Ｃへ移動しない。

ロボット１００の実際の行動特性はもう少し複雑である。図４に関連して説明した感情マップ１１６において、ｚ値の大きな好意地点Ｐ１が存在するときには、内部温度ｔが高くてもロボット１００は冷涼地点Ｃよりも好意地点Ｐ１を移動目標地点として選択するかもしれない。内部温度ｔが特に高いときには、ｚ値の大きな好意地点Ｐ１が存在しても、ロボット１００は冷涼地点Ｃに向かうかもしれない。

冷暗所が存在し、かつ、ロボット１００が暗い場所が苦手という特性を有する場合には、暗い場所を避ける行動特性と涼しい場所を求める行動特性が相克する。内部温度が非常に高いときには、涼しい場所を求めるインセンティブが暗い場所を避けるインセンティブよりも強くなる。温度マップ１８０を含む複数の行動マップと、内部温度や親密度などさまざまなパラメータに基づいてロボット１００の移動目標地点が決定される。
図８は、複数の行動マップのうち、温度マップ１８０のみに基づく移動特性を模式的に示すフローチャートである。

以上、実施形態に基づいてロボット１００およびロボット１００を含むロボットシステム３００について説明した。
１以上の行動マップによりパターン化できず予測しづらい、かつ、生物的な行動選択を表現している。このような方法により生物的な行動選択をエミュレートする。
生物の行動はさまざまな要因の影響を受けるが、室温はその一つである。生物は体温が上昇すると、日陰に移動するなどして体温上昇を抑制しようとする。本実施形態におけるロボット１００も、内部温度、特に、バッテリー１１８やプロセッサ１２２などの発熱源付近の温度が上昇したときには、自ら冷涼地点Ｃを探して自律的に移動する。このため、ロボット１００において生物的な行動特性を表現できる。

また、コンピュータも、高温時にはプロセッサ１２２の停止、メモリ（記憶装置１２４）のデータ破壊など不具合が発生することがある。ファンなどの冷却装置によって内部温度を下げる場合、冷却機能の動作レベルが高くなると騒音が大きくなる。生物的な行動特性をエミュレートするロボット１００にとっては、冷却時の騒音は「機械」を感じさせるため、興ざめになりかねない。その一方、ロボット１００は、自律行動という特徴がある。ロボット１００が自ら冷涼地点Ｃに移動することで冷却装置に過度に頼らない冷却が可能となる。このような制御方法は、ロボット１００の省電力化にも寄与する。

なお、本発明は上記実施形態や変形例に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。上記実施形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成してもよい。また、上記実施形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。

１つのロボット１００と１つのサーバ２００、複数の外部センサ１１４によりロボットシステム３００が構成されるとして説明したが、ロボット１００の機能の一部はサーバ２００により実現されてもよいし、サーバ２００の機能の一部または全部がロボット１００に割り当てられてもよい。１つのサーバ２００が複数のロボット１００をコントロールしてもよいし、複数のサーバ２００が協働して１以上のロボット１００をコントロールしてもよい。
ロボット１００やサーバ２００以外の第３の装置が、機能の一部を担ってもよい。図５において説明したロボット１００の各機能とサーバ２００の各機能の集合体は大局的には１つの「ロボット」として把握することも可能である。１つまたは複数のハードウェアに対して、本発明を実現するために必要な複数の機能をどのように配分するかは、各ハードウェアの処理能力やロボットシステム３００に求められる仕様等に鑑みて決定されればよい。

上述したように、「狭義におけるロボット」とはサーバ２００を含まないロボット１００のことであるが、「広義におけるロボット」はロボットシステム３００のことである。サーバ２００の機能の多くは、将来的にはロボット１００に統合されていく可能性も考えられる。

本実施形態においては、ロボット１００が適宜室温を計測することにより、温度マップ管理部２２６が温度マップ１８０を作成・更新するとして説明したが、温度マップ１８０はあらかじめサーバ２００に「先天的かつ変更不可能な予備知識」として設定されてもよい。マップ格納部２１６において複数種類の時間帯に対応する複数の温度マップ１８０が初期設定されてもよい。
同様にして、あらかじめ１以上の冷涼地点Ｃが「先天的知識」としてサーバ２００において初期設定されてもよい。たとえば、ソファの後ろや寝室を冷涼地点Ｃとしてあらかじめ設定してもよい。ロボット１００は、このように決められた冷涼地点Ｃを「現在地点よりも低温の地点」と推定して行動してもよい。

ロボット１００は、温度マップ１８０を参照せず、自ら冷涼地点Ｃをサーチしてもよい。たとえば、ロボット１００はサーモセンサにより周囲の温度を計測し、周辺温度のもっとも低い地点を冷涼地点Ｃとして特定してもよい。

ロボット１００は、内部温度を低下させるためのファンを内蔵するとして説明した。ロボット１００は、ファンの動作レベル、具体的には、ファンの回転速度や回転時間を計測し、動作レベルが所定の閾値以上となるときや、動作レベルが所定の閾値以上となると推定されるとき、冷涼地点Ｃへ移動してもよい。ロボット１００は、ファンの動作レベルの変化率が大きいときに動作レベルが高くなると推定してもよいし、負荷の大きな処理を実行予定であるときに動作レベルが高くなると推定してもよい。高負荷の処理を実行予定であるときには、内部温度も高くなると推定可能である。
なお、冷却機構１６２はファンに限られるものではなく、ロボット１００の内部の空気を排出し、外部の空気を取り込む機構であればよい。

ユーザが出かけるときには、冷房をオフにするため、室温が上昇すると考えられる。このため、ロボット１００は、ユーザが出かけるとき、内部温度が上昇すると推定してもよい。ロボット１００は、１４：００に部屋の温度がもっとも高くなるという先天的または経験的知識を持っているときには、１４：００になる前に冷涼地点Ｃに移動してもよい。このように、ロボット１００は内部温度の変化率に限らず、先天的または経験的知識に基づいて内部温度が所定温度以上となるタイミングを推定してもよい。

真夏日において、外部センサ１１４によりユーザの帰宅が検出されたときには、ロボット１００はユーザに近づいてもよい。これは、帰宅したユーザが冷房をつけることが期待できるためである。また、暑い時にはユーザと冷房を見比べるなどの仕草を実行することにより、ユーザに冷房をつけるようにせがんでもよい。

温度マップ１８０の時間帯は、１日における時間だけではなく、日や季節に基づいて定義されてもよい。たとえば、６月６日の９：００〜１２：００の温度マップ１８０とは別に、６月７日の９：００〜１２：００の温度マップ１８０が用意されてもよい。さまざまな時間帯に対応した温度マップ１８０を用意することにより、より正確に冷涼地点Ｃを特定しやすくなる。時間帯に限らず、晴天、雲天、雨天など、天候に応じて複数の温度マップ１８０が用意されてもよい。サーバ２００は、天気予報サイトと接続することで天候情報を取得してもよい。

ロボット１００は、冷涼地点Ｃに向かう移動ルート上の高温地点は素早く通り過ぎ、低温地点はゆっくり通りすぎてもよい。
サーバ２００は、温度マップ１８０に基づいて、各移動ルートのルート温度を推定する。そして、ルート温度の低い移動ルートを優先的に選択する。ここで「優先的に選択する」とは、ルート温度の低い移動ルートほど高い確率にて選択することであってもよい。

複数のロボット１００が存在する場合、温度マップを共有してもよい。
外部センサ１１４は、温度センサを内蔵してもよい。そして、温度マップ管理部２２６は、複数の外部センサ１１４から得られる温度情報により、温度マップ１８０を形成・更新してもよい。

図９は、変形例におけるロボットシステム３００の機能ブロック図である。
変形例１のロボットシステム３００において、通信部１４２は冷涼報知部１５４を含む。冷涼報知部１５４は、他のロボットに対して後述の「冷涼報知」を行う。内部センサ１２８は、体温検出部１６４を含む。体温検出部１６４は、ユーザまたは他のロボットの温度（体温）を検出する。体温検出部１６４は、放射温度計やサーモグラフィーなど非接触型温度センサと、サーミスタや測温抵抗体、熱電対、ＩＣ温度センサなどの接触型温度センサを含む。温度検出部１５２が体温検出部１６４の機能を兼用してもよい。

ロボット１００は、複数の動作パターン（モーション）を有する。手１０６を震わせる、蛇行しながらオーナーに近づく、首をかしげたままオーナーを見つめる、などさまざまなモーションが定義される。

動作パターン格納部２３２は、モーションの制御内容を定義する「モーションファイル」を格納する。各モーションは、モーションＩＤにより識別される。モーションファイルは、ロボット１００の動作パターン格納部２３２にもダウンロードされる。どのモーションを実行するかは、サーバ２００で決定されることもあるし、ロボット１００で決定されることもある。

ロボット１００のモーションの多くは、複数の単位モーションを含む複合モーションとして構成される。たとえば、ロボット１００がオーナーに近づくとき、オーナーの方に向き直る単位モーション、手を上げながら近づく単位モーション、体を揺すりながら近づく単位モーション、両手を上げながら着座する単位モーションの組み合わせとして表現されてもよい。このような４つのモーションの組み合わせにより、「オーナーに近づいて、途中で手を上げて、最後は体をゆすった上で着座する」というモーションが実現される。モーションファイルには、ロボット１００に設けられたアクチュエータの回転角度や角速度などが時間軸に関連づけて定義される。モーションファイル（アクチュエータ制御情報）にしたがって、時間経過とともに各アクチュエータを制御することで様々なモーションが表現される。

先の単位モーションから次の単位モーションに変化するときの移行時間を「インターバル」とよぶ。インターバルは、単位モーション変更に要する時間やモーションの内容に応じて定義されればよい。インターバルの長さは調整可能である。
以下、いつ、どのモーションを選ぶか、モーションを実現する上での各アクチュエータの出力調整など、ロボット１００の行動制御に関わる設定のことを「行動特性」と総称する。ロボット１００の行動特性は、モーション選択アルゴリズム、モーションの選択確率、モーションファイル等により定義される。

ロボット１００は、行動マップとは別に、さまざまな感情や感覚の大きさを示すパラメータを有する。たとえば、寂しさという感情パラメータの値が高まっているときには、安心する場所を評価する行動マップの重み付け係数を大きく設定し、目標地点に到達することでこの感情パラメータの値を低下させる。同様に、つまらないという感覚を示すパラメータの値が高まっているときには、好奇心を満たす場所を評価する行動マップの重み付け係数を大きく設定すればよい。

認識部１５６が人やペットなどの移動物体を検出したとき、体温検出部１６２はその移動物体の体温を計測する。サーバ２００の移動判断部２３４（あるいはロボット１００の移動判断部１３８）は、この移動物体の体温が所定値以上、たとえば、３７度以上の場合、温度マップ１８０に基づいて特定される冷涼地点を移動目標地点に設定する。また、サーバ２００の行動判断部２３６（あるいはロボット１００の行動判断部１４０）は、この移動物体に対して上記状況に応じてあらかじめ対応づけられたモーション（以下、「冷涼誘導モーション」とよぶ）を選択し、行動駆動部１４６に実行させる。冷涼誘導モーションは、手１０６を揺らす、ボディ１０４を移動物体の方に向けたあとに冷涼地点の方向に向ける、手１０６を冷涼地点の方向に向ける、移動物体の方を振り返りながら冷涼地点に移動する、冷涼地点に居座る、など移動物体を冷涼地点に誘導するために定義された特定のモーションであればよい。冷涼誘導モーションは、移動物体が興味を持ち近づきたくなるモーションであることが望ましい。このような制御方法によれば、体温が上昇している人やペットを冷涼地点に導くことで熱中症を防止しやすくなる。

ユーザの属性に応じて、複数種類の冷涼誘導モーションが定義されてもよい。たとえば、ユーザが子どもであれば、動作判断部１５０は、ユーザにタッチしたあと冷涼地点に逃げる冷涼誘導モーションを実行してもよい。ユーザ（子ども）は、ロボット１００を追いかけることで冷涼地点に導かれる。ユーザが大人であれば、動作判断部１５０は、ユーザに手１０６で触れる、手１０６で冷涼地点を指し示すなどの冷涼誘導モーションを実行させてもよい。動作制御部１５０は、ユーザの年代に限らず、性別や親密度など他の属性（パラメータ）に基づいて冷涼誘導モーションを選択してもよい。

認識部２１２は、冷涼誘導モーションとその成否を対応づけて履歴情報として管理してもよい。たとえば、認識部２１２は、冷涼誘導モーションＭ１を実行したとき、ユーザＰ１が冷涼地点に移動すれば成功と判定し、ユーザＰ１と冷涼誘導モーションＭ１の成功率を更新する。動作判断部１５０は、この履歴情報を参照して、冷涼誘導モーションを選択してもよい。具体的には、ユーザＰ１を冷涼地点に誘導したいときには、動作判断部１５０は、ユーザＰ１について成功率の高い冷涼誘導モーションを選択すればよい。このときに誘導に失敗した場合には、動作判断部１５０は次に成功率の高かった冷涼誘導モーションを選択することにより、誘導に再挑戦すればよい。

体温検出部１６４は移動物体ごとの体温を定期的に計測し、通信部１４２は計測された体温をサーバ２００に通知してもよい。そして、認識部２１２は、計測された体温を個人データ格納部２１８に登録することにより、移動物体ごとの平均体温を記録してもよい。サーバ２００の動作判断部２２２（あるいはロボット１００の動作判断部１５０）は、移動物体について計測された体温とその平均体温の差が所定値以上となったとき、冷涼地点を移動目標地点に設定し、冷涼誘導モーションを選択してもよい。あるいは、移動物体の周辺温度が所定温度以上となったとき、動作判断部１５０は冷涼誘導モーションを選択してもよい。

認識部１５６が他のロボットＲ１を検出したときにも、体温検出部１６４はロボットＲ１の体温（放射温度）を計測する。ここでいうロボットＲ１はロボット１００と同じタイプであってもよいし、冷涼地点に向かう機能を備えないタイプであってもよい。サーバ２００の認識部２１２（あるいはロボット１００の認識部１５６）は、人ともペットとも異なる形状を有する移動物体を「ロボット」と認識してもよい。あるいは、ロボットＲ１から定期的に送信されるＩＤ信号を図示しないセンサによって検出することにより、認識部２１２（あるいは認識部１５６）は他のロボットを認識してもよい。

認識部１５６は、ロボットＲ１の放射熱から測定される体温（放射温度）が所定値以上であるとき、冷涼報知部１５４はロボットＲ１に対して冷涼報知、より具体的には、冷涼地点の座標を指定する信号（以下、「冷涼信号」とよぶ）を送信する。ロボットＲ１は、自ら冷涼地点を見つける機能を有していなくても、ロボット１００から冷涼信号を受信し、冷涼信号によって指定されて冷涼地点に移動する機能を有していれば、ロボット１００と同様にして高温時に冷涼地点に向かうことができる。

なお、ロボットＲ１の平均体温を記録しておき、冷涼報知部１５４はロボットＲ１について計測された体温とその平均体温の差が所定の閾値以上となったとき、冷涼信号を送信してもよい。また、ロボットＲ１の周辺温度が所定温度以上となったとき、冷涼報知部１５４は冷涼信号を送信してもよい。

行動判断部１４０は、移動中において温度検出部１５２により定期的に計測される周辺温度が所定の閾値温度以上、たとえば、３０度以上のときには、移動速度を高く設定してもよい。あるいは、移動中において温度マップ１８０において示される現在地点の周辺温度が所定の閾値温度以上のときにも行動判断部１４０はロボット１００の移動速度を高く設定してもよい。このような制御方法によれば、移動中においてもロボット１００が高温地帯に滞在する時間を極力減らすことができるため、ロボット１００の内部温度を抑制しやすくなる。同様の理由から、行動判断部１４０は、温度検出部１５２により計測される周辺温度、あるいは、温度マップ１８０において示される現在地点の周辺温度が所定の閾値以下、たとえば、１０度以下のときには、移動速度を低下させてもよい。

認識部２１２（あるいは認識部１５６）は、屋内に設置されるエアコンディショナーあるいはそのリモートコントローラを画像認識してもよい。エアコンディショナーまたはリモートコントローラが設置されていることをあらかじめロボット１００に登録してもよい。動作判断部２２２（あるいは動作判断部１５０）は、ロボット１００の内部温度が閾値を超えるとき、あるいは、内部温度の上昇率が閾値を超えるとき、エアコンディショナーの直下またはそのリモートコントローラのある地点を移動目標地点に設定してもよいし、それらの存在する方向に移動してもよい。認識部２１２（あるいは認識部１５６）が冷涼地点を検出できないとき、動作判断部（あるいは動作判断部１５０）は、エアコンディショナーの直下またはそのリモートコントローラのある地点を移動目標地点に設定してもよい。ロボット１００がエアコンディショナー等の近くに移動することで、ユーザに対して室内温度を下げて欲しいという意味の無言のアピールが可能となる。

認識部１５６は、温度検出部１５２による検出結果に基づいて、エアコンディショナーなどの冷房装置を特定してもよい。たとえば、認識部１５６は、温度マップ１８０において、周辺に比べて顕著に低温の地点、たとえば、室内の平均温度よりも１度以上低い地点があれば、そこにエアコンディショナーがあると判定してもよい。サーバ２００またはロボット１００に、あらかじめ複数のエアコンディショナーの位置が登録されているときには、認識部１５６は現在地点に近いエアコンディショナーを登録情報から検索してもよい。

ロボット１００は、エアコンディショナーに限らず、扇風機など他の冷房装置を対象として移動目標地点を設定してもよい。また、このようなアピールはユーザ（人間）がいないときには意味がないため、認識部１５６がユーザを認識したときに限り、ロボット１００は冷房装置へ移動してもよい。冷房装置への移動に限らず、行動判断部１４０は冷房装置に手１０６を向けることで冷房装置の使用をユーザに求めてもよい。

動作判断部１５０は、内部温度が高いとき、あるいは、内部温度の上昇率が高いときであって、扇風機が作動しているときには、扇風機の前方に移動目標地点を設定してもよい。認識部２１２（あるいは認識部１５６）は、扇風機とそのファンの回転を画像認識することにより、扇風機の位置およびその作動状態を判定してもよい。このような制御方法によれば、扇風機という外部の冷房装置を利用して内部温度を低下させることができるだけでなく、暑いので扇風機の近くに行きたがるという生物的特性を行動表現できる。なお、ロボット１００の通信部１４２は、エアコンディショナーや扇風機に対して制御信号を送信することにより、自ら冷房装置を作動させてもよい。

冷却機構１６２は、内部温度が上昇しているとき、あるいは、内部温度の上昇率が高いとき、ファンの回転速度を増加させる。しかし、ファンは回転速度が高くなるときに騒音を発生する。ファンの回転音は、騒音になるだけでなく、ロボット１００が「機械」であることをユーザに感じさせることになるため、生物的特性というコンセプトから見ても好ましくない。移動判断部２３４（あるいは移動判断部１３８）は、内部温度が高いとき、あるいは、ファンの回転速度が高いときには、ユーザから離れる方向に移動方向を設定してもよい。複数のユーザが存在するとき、より具体的には、カメラの撮像画像から複数のユーザが認識されるとき、移動判断部２３４（あるいは移動判断部１３８）は複数のユーザのいずれからも離れた地点を移動目標地点に設定してもよい。このような制御方法によれば、ユーザから充分離れてからファンの回転速度を高めることができるため、ユーザにファン音を聞かれにくくできる。

同様の理由から、冷却機構１６２は、ユーザから所定範囲内にあるとき、あるいは、ユーザが撮像されているときには、ファンの回転速度に上限値を設定してもよい。ユーザがそばにいるときにはファンの回転速度に上限値を設けることで静音性を重視し、ユーザがそばにいないときにファンの回転速度の上限値制限を解除することにより冷却性を重視してもよい。ファンの回転速度について、第１の上限値Ｔ１と第２の上限値Ｔ２（＞Ｔ１）をあらかじめ登録してもよい。冷却機構１６２は、認識部１５６がユーザを認識したときには第１の上限値Ｔ１を設定し、認識されないときには第２の上限値Ｔ２を設定してもよい。また、ロボット１００は、ユーザとロボット１００の距離を既知の距離測定デバイスにより測定し、距離が大きいほど回転速度の上限値を大きく設定してもよい。また、ロボット１００がユーザのそばにいる場合であっても、ロボット１００の内部温度が特に上昇しているときには、移動判断部２３４はユーザから離れた地点を移動目標地点に設定し、その上で、ファンの回転速度の上限値を解除してもよい。

室内、たとえば、天井に固定設置されるサーモセンサにより、屋内の温度分布を計測してもよい。温度マップ管理部２２６は、サーモセンサから温度分布情報を定期的に受信し、温度マップ１８０を更新してもよい。

サーバ２００の移動判断部２３４は、ロボット１００の内部温度が所定値以上であるときには、高温領域１７０を通過禁止領域に設定してもよい。

内部温度が所定値以上であるとき、あるいは、室内温度が所定値以上であるとき、ロボット１００の行動判断部１４０は、エアコンディショナー、扇風機等の冷房装置に手１０６を向けることで冷房装置を作動させるようにユーザにアピールしてもよい。あるいは、ロボット１００の移動判断部１３８は冷房装置に近づくように移動駆動部１４４に指示してもよいし、行動判断部１４０はユーザにボディ１０４を向けるモーションと冷房装置にボディ１０４を向けるモーションを交互に実行させてもよい。冷房装置に限らず、冷蔵庫を対象として同様のモーションを実行してもよいし、窓を手１０６で叩くことで換気を促してもよい。

上述したように、複数のロボット１００において温度マップ１８０を共有してもよい。たとえば、ロボット１００Ａの温度計測機能に基づいて温度マップ１８０が形成されたとする。このとき、サーバ２００の温度マップ管理部２２６は、別のロボット１００Ｂに対して、温度マップ１８０へのアクセス権を与えてもよい。また、サーバ２００の動作判断部２２２は、同一の温度マップ１８０に基づいて、ロボット１００Ａおよびロボット１００Ｂの双方を制御してもよい。このような制御方法によれば、ロボット１００Ｂが温度マップ１８０を形成する機能を有さない場合であっても、ロボット１００Ａと同様に温度分布に基づく行動選択が可能となる。

ロボット１００は、内部温度が所定値以上、あるいは、室内温度が所定値以上となるとき、「暑さ」をアピールするためのさまざまなモーションを実行してもよい。たとえば、ロボット１００が衣服を着用しているときには、ロボット１００の行動判断部１４０は衣服を脱ぎたがるモーション、たとえば、手１０６で衣服のボタンを叩くモーションを実行してもよい。このほか、行動判断部１４０は手１０６を団扇のように動かして顔をあおぐモーションを実行してもよいし、移動判断部１３８はよろめきながら移動するモーションを実行することで「暑さによるだるさ」を行動表現してもよい。

冷却機構１６２は、周辺に人（ユーザ）が検出されていないときにはファンの回転速度を高くして、内部温度を所定値、たとえば、１５度以下に低下させ、人が検出されているときにはファンの回転速度または作動時間を抑制してもよい。また、ファンのほか、静音のペルチェ素子によりプロセッサ１２２等の熱源を冷却できてもよい。冷却機構１６２は、ファンの回転速度が所定の上限値に到達したとき、ファンに代えて、あるいは、ファンに加えてペルチェ素子により熱源を冷却してもよい。同様にして、冷却機構１６２は、ユーザが周辺に存在するときにはペルチェ素子により熱源を冷却し、ユーザが周辺に存在しないとき、すなわち、内蔵のカメラによる撮像画像に人が写っていないときにはファンにより熱源を冷却してもよい。このような制御方法によれば、冷却能力の強化とともに、静音性を高めることができる。

冷涼地点は、日陰、ドアのそばなど、直射日光の当たらないところに設定されてもよい。ロボット１００の認識部１５６は光センサにより、照度が所定値以下の「暗い場所」を検出し、動作判断部１５０は「暗い場所」を冷涼地点として設定してもよい。また、ロボット１００の認識部１５６は風向センサにより、冷房装置や屋外からの「風が当たる場所」を検出してもよい。そして、動作判断部１５０は「風が当たる場所」を冷涼地点として設定してもよい。

また、ファンを回転させるときやペルチェ素子を作動させるとき、ロボット１００の行動判断部１４０は冷却中であることを示唆する行動を実行してもよい。たとえば、着座した状態で、行動判断部１４０は手１０６をゆっくりと上下させるなどのあらかじめ定められた特徴的な行動を実行してもよい。

上述したように、ロボット１００の行動特性はさまざまな外的および内的要因に基づいて変化する。たとえば、親密度の高いユーザが存在するときには、ユーザに近づきたいというモーメンタムが生じる。一方、内部温度が高まっているときには、ユーザから離れてファンを駆動し、内部温度を低下させたいというモーメンタム、あるいは、冷涼地点に向かいたいというモーメンタムが生じる。動作判断部２２２（またはロボット１００の動作判断部１５０）は、親密度と内部温度を比較し、たとえば、内部温度が３０度以下のときには親密度に基づく接近行動を優先し、内部温度が３０度を超えるときには冷涼地点への移動を優先してもよい。このように、動作判断部２２２はさまざまなモーメンタムをその強度に応じて選択することでロボット１００の行動特性を変化させることができる。

Claims (2)

1. 移動方向を指定する動作判断部と、
   前記動作判断部により指定された移動を実行する駆動機構と、
   ユーザの体温を検出する体温検出部と、を備え、
   前記動作判断部は、前記ユーザの体温が所定値以上であるとき、前記ユーザを冷涼地点に導くための所定のモーションの実行を前記駆動機構に指示することを特徴とする自律行動型ロボット。
2. ユーザの体温を検出する機能と、
   前記ユーザの体温が所定値以上であるとき、前記ユーザを冷涼地点に導くための所定のモーションの実行を駆動機構に指示する機能と、を自律行動型ロボットに発揮させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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