JP2019072495A - スキンシップを理解する自律行動型ロボット - Google Patents

Abstract

【課題】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を提供する。【解決手段】ロボット１００には、体表面に対するユーザの接触を検出するために面状のタッチセンサ（静電容量センサ）４００が設置される。タッチセンサの接触箇所および接触強度に応じて、快・不快を判定する。判定結果に応じて、ロボットの行動特性が変化する。快・不快に応じて、接触したユーザに対する親密度が変化する。ロボットは曲線形状を有し、かつ、柔らかいボディ１０４を有する。【選択図】図１

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・生物的な行動特性を有す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、上記着想に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、人と接触することによってロボットの行動特性を変化させる技術、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、ロボットの体表面に対するユーザの接触を検出するセンサと、接触箇所および接触強度に応じて、愛情表現レベルを判定する認識部と、愛情表現レベルに応じて、ロボットの行動特性を変化させる動作制御部と、を備える。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、ユーザの接触を検出するセンサと、接触に応じてロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、弾性体により形成された外皮と、を備える。
センサは、外皮を覆う面形状のセンサとして形成される。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、ロボットの体表面に設置され、ロボットに対する接触を検出する面状のセンサと、ロボットに対する接触に応じて、ロボットの動作を制御する動作制御部と、動作制御部により指定された行動を実行する駆動機構と、を備える
ロボットは曲面状の体表面を有する。センサは、ロボットの体表面の曲面に沿って設置される。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、ロボットの抱え上げを認識する認識部と、ロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、を備える。
認識部は、抱え上げの態様を複数種類に分類する。動作制御部は、抱え上げに対応する複数のモーションのうち、抱え上げの種類に応じたモーションを選択する。

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。 衣装着用時におけるロボットの正面外観図である。 ロボットの構造を概略的に表す断面図である。 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。 ボディの断面拡大図である。 接触検出時の処理過程を示すフローチャートである。 変形例１におけるロボットシステムの機能ブロック図である。 眼画像の外観図である。 ロボットを抱っこしたときの第１のイメージ図である。 ロボットを抱っこしたときの第２のイメージ図である。 モーション選択テーブルのデータ構造図である。

一般に、人はスキンシップ（物理的接触を通じたコミュニケーション）をとることで相手に対する感情を表現する。相手を、抱きしめたり、頬ずりしたり、頭を撫でるなど、お互いの身体や肌の一部を触れあわせる行為を、自らの感情に応じて、無意識におこなう。それは相手がロボットであっても同じであり、ユーザがロボットに対して共感し、単なる機械としてではなく生物として意識するほど、スキンシップへの欲求が顕著になると予想される。本実施の形態におけるロボットは、ユーザからのスキンシップを認識し、そのスキンシップからユーザのロボットに対する感情を理解し、動作態様を変化させる。

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。

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、繊維などやわらかく弾力性のある素材により形成された外皮を含む。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、更に好ましくは、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、３輪走行するための３つの車輪を備える。図示のように、一対の前輪１０２（左輪１０２ａ，右輪１０２ｂ）と、一つの後輪１０３を含む。前輪１０２が駆動輪であり、後輪１０３が従動輪である。前輪１０２は、操舵機構を有しないが、回転速度や回転方向を個別に制御可能とされている。後輪１０３は、いわゆるオムニホイールからなり、ロボット１００を前後左右へ移動させるために回転自在となっている。左輪１０２ａよりも右輪１０２ｂの回転数を大きくすることで、ロボット１００は左折したり、左回りに回転できる。右輪１０２ｂよりも左輪１０２ａの回転数を大きくすることで、ロボット１００は右折したり、右回りに回転できる。

前輪１０２および後輪１０３は、駆動機構（回動機構、リンク機構）によりボディ１０４に完全収納できる。走行時においても各車輪の大部分はボディ１０４に隠れているが、各車輪がボディ１０４に完全収納されるとロボット１００は移動不可能な状態となる。すなわち、車輪の収納動作にともなってボディ１０４が降下し、床面Ｆに着座する。この着座状態においては、ボディ１０４の底部に形成された平坦状の着座面１０８（接地底面）が床面Ｆ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。

ロボット１００のボディ１０４には、曲面形状の体表面に沿って複数のタッチセンサ４００が設置される。本実施形態におけるタッチセンサ４００は、投影型の静電容量センサである。タッチセンサ４００においては、折り曲げ可能なプラスチックフィルム上に複数の電極線がマトリックス状に設置される。ユーザが面状のタッチセンサ４００に接触すると、接触箇所周辺の静電容量が変化する。タッチセンサ４００において互いに交差する電極線が静電容量の変化を検出することにより、接触箇所（座標）が特定される。投影型静電容量方式の場合、マルチタッチも検出可能である。タッチセンサ４００と指が直接触れなくても、たとえば、手袋を介したタッチも検出可能である。

図１に示すように、タッチセンサ４００はロボット１００の体表面の全域に設置される。少なくとも、ロボット１００の頭部、腹部、胸部、臀部、腰部、底部、背部および手１０６などの主要部に設置される。本実施形態における「主要部」とは、少なくとも、頭部および腹部（または胸部）の双方をいう。好ましくは背部も含む。頭部および腹部（または胸部）に加えて背中へのタッチも検出できることが望ましい。底部にタッチセンサ４００を設ければ、ひざ上の抱っこを検出するのに便利である。主要部への接触を検出可能であれば、タッチセンサ４００のサイズは小さくてもよい。
もちろん、タッチセンサ４００は、ロボット１００の体表面の全域を覆うことが望ましい。少なくとも体表面の３０％以上、好ましくは５０％以上を覆うことが望ましい。

丸くて柔らかいボディ１０４は、ユーザにロボット１００の心地よい触感を与える。また、ロボット１００はバッテリー１１８や制御回路３４２（後述）などの発熱部品を内蔵するため、内部の熱の一部は体表面に伝わる。ロボット１００のボディ１０４の暖かさも、ロボット１００との接触にともなう快感を高める。

図２は、衣装着用時におけるロボット１００の正面外観図である。
ユーザは、ロボット１００に衣装１８０を着せることができる。衣装１８０にはさまざまな種類がある。衣装１８０にはＲＦＩＤ（Radio Frequency Identifier）タグが縫い付けられている。ＲＦＩＤタグは、衣装を識別する「衣装ＩＤ」を至近距離に発信する。ロボット１００は、ＲＦＩＤタグから衣装ＩＤを読み取ることにより、衣装１８０を着用していることと、着用している衣装１８０の種別を特定する。ロボット１００は、複数の衣装１８０を重ね着してもよい。

図３は、ロボット１００の構造を概略的に表す断面図である。
図３に示すように、ロボット１００のボディ１０４は、ベースフレーム３０８、本体フレーム３１０、一対の樹脂製のホイールカバー３１２および外皮３１４を含む。ベースフレーム３０８は、金属からなり、ボディ１０４の軸芯を構成するとともに内部機構を支持する。ベースフレーム３０８は、アッパープレート３３２とロアプレート３３４とを複数のサイドプレート３３６により上下に連結して構成される。複数のサイドプレート３３６間には通気が可能となるよう、十分な間隔が設けられる。ベースフレーム３０８の内方には、バッテリー１１８、制御回路３４２および各種アクチュエータが収容されている。

本体フレーム３１０は、樹脂材からなり、頭部フレーム３１６および胴部フレーム３１８を含む。頭部フレーム３１６は、中空半球状をなし、ロボット１００の頭部骨格を形成する。胴部フレーム３１８は、段付筒形状をなし、ロボット１００の胴部骨格を形成する。胴部フレーム３１８は、ベースフレーム３０８と一体に固定される。頭部フレーム３１６は、胴部フレーム３１８の上端部に相対変位可能に組み付けられる。

頭部フレーム３１６には、ヨー軸３２０、ピッチ軸３２２およびロール軸３２４の３軸と、各軸を回転駆動するためのアクチュエータ３２６が設けられる。アクチュエータ３２６は、各軸を個別に駆動するための複数のサーボモータを含む。首振り動作のためにヨー軸３２０が駆動され、頷き動作のためにピッチ軸３２２が駆動され、首を傾げる動作のためにロール軸３２４が駆動される。

頭部フレーム３１６の上部には、ヨー軸３２０を支持するプレート３２５が固定されている。プレート３２５には、上下間の通気を確保するための複数の通気孔３２７が形成される。

頭部フレーム３１６およびその内部機構を下方から支持するように、金属製のベースプレート３２８が設けられる。ベースプレート３２８は、クロスリンク機構３２９（パンタグラフ機構）を介してプレート３２５と連結される一方、ジョイント３３０を介してアッパープレート３３２（ベースフレーム３０８）と連結されている。

胴部フレーム３１８は、ベースフレーム３０８と車輪駆動機構３７０を収容する。車輪駆動機構３７０は、回動軸３７８およびアクチュエータ３７９を含む。胴部フレーム３１８の下半部は、ホイールカバー３１２との間に前輪１０２の収納スペースＳを形成するために小幅とされている。

外皮３１４は、ウレタンゴムからなり、本体フレーム３１０およびホイールカバー３１２を外側から覆う。手１０６は、外皮３１４と一体成形される。外皮３１４の上端部には、外気を導入するための開口部３９０が設けられる。

図４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５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５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５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、前輪１０２または後輪１０３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５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５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６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。駆動機構１２０は、上述した車輪駆動機構３７０を含む。プロセッサ１２２と記憶装置１２４は、制御回路３４２に含まれる。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、内部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（前輪１０２）と頭部（頭部フレーム３１６）を制御する。駆動機構１２０は、２つの前輪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（前輪１０２および後輪１０３）を昇降させることもできる。車輪が上昇すると、車輪はボディ１０４に完全に収納され、ロボット１００は着座面１０８にて床面Ｆに当接し、着座状態となる。

図７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、モーション格納部２３２、マップ格納部２１６および個人データ格納部２１８を含む。
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ている。

モーション格納部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のモーション格納部１６０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の行動制御にかかわる設定のことを「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、さまざまな状況に対応して選ばれる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。

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、動作制御部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４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５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、人物以外の移動物体、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。

応対認識部２２８は、ユーザからロボット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、感情推定部２５０を含む。感情推定部２５０は、ユーザからロボット１００になされたスキンシップに基づいて、ユーザの感情を推定し、愛情表現レベルを特定する。愛情表現レベルは、ロボット１００に対するユーザの感情を推定したパラメータである（後述）。
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。快行為をするオーナーは肯定的感情を有している可能性が高く、不快行為をするオーナーは否定的感情を有している可能性が高いと判断される。

サーバ２００の動作制御部２２２は、ロボット１００の動作制御部１５０と協働して、ロボット１００のモーションを決定する。サーバ２００の動作制御部２２２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。動作制御部２２２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。

動作制御部２２２は、モーション格納部２３２の複数のモーションからロボット１００のモーションを選択する。各モーションには状況ごとに選択確率が対応づけられている。たとえば、オーナーから快行為がなされたときには、モーションＡを２０％の確率で実行する、気温が３０度以上となったとき、モーションＢを５％の確率で実行する、といった選択方法が定義される。
行動マップに移動目標地点や移動ルートが決定され、後述の各種イベントによりモーションが選択される。

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。快行為を検出したとき、親密度管理部２２０はそのオーナーに対する親密度をアップさせる。不快行為を検出したときには親密度はダウンする。また、長期間視認していないオーナーの親密度は徐々に低下する。

（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、内部センサ１２８および駆動機構１２０を含む。
通信部１４２は、通信機１２６（図６参照）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６参照）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、タッチセンサ４００、カメラ４０２およびサーモセンサ４０４を含む。
タッチセンサ４００は、ボディ１０４に対するユーザの接触を検出する。カメラ４０２は、ロボット１００の周辺を常時撮像する。サーモセンサ４０４は、ロボット１００の周辺の外気温分布を定期的に検出する。カメラ４０２およびサーモセンサ４０４から得られた情報に画像処理などの所定の処理を施すことにより、ユーザが周辺に存在しているか否かを検出できる。

データ格納部１４８は、ロボット１００の各種モーションを定義するモーション格納部１６０を含む。
ロボット１００のモーション格納部１６０には、サーバ２００のモーション格納部２３２から各種モーションファイルがダウンロードされる。モーションは、モーションＩＤによって識別される。前輪１０２を収容して着座する、手１０６を持ち上げる、２つの前輪１０２を逆回転させることで、あるいは、片方の前輪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、前輪１０２を収納した状態で前輪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、などのさまざまなモーションを表現するために、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、動作方向などがモーションファイルにおいて時系列定義される。

データ処理部１３６は、認識部１５６、動作制御部１５０、衣装検出部１７２および感度制御部１７４を含む。
ロボット１００の動作制御部１５０は、サーバ２００の動作制御部２２２と協働してロボット１００のモーションを決める。一部のモーションについてはサーバ２００で決定し、他のモーションについてはロボット１００で決定してもよい。また、ロボット１００がモーションを決定するが、ロボット１００の処理負荷が高いときにはサーバ２００がモーションを決定するとしてもよい。サーバ２００においてベースとなるモーションを決定し、ロボット１００において追加のモーションを決定してもよい。モーショ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。

ロボット１００の動作制御部１５０は、サーバ２００の動作制御部２２２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の動作制御部１５０により決定してもよい。駆動機構１２０は、動作制御部１５０の指示にしたがって前輪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の動作制御部１５０は選択したモーションを駆動機構１２０に実行指示する。駆動機構１２０は、モーションファイルにしたがって、各アクチュエータを制御する。

動作制御部１５０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をもちあげるモーションを実行することもできるし、「抱っこ」に飽きたときには左右の前輪１０２を収容したまま逆回転と停止を交互に繰り返すことで抱っこをいやがるモーションを表現することもできる。駆動機構１２０は、動作制御部１５０の指示にしたがって前輪１０２や手１０６、首（頭部フレーム３１６）を駆動することで、ロボット１００にさまざまなモーションを表現させる。

動作制御部１５０は、強い愛情表現を示す応対行為、たとえば、ロボット１００を抱きしめるなどのスキンシップが検出されたときには、身体を更にユーザにゆだね、ユーザに顔を擦りつけるなどの所定のモーションを選択する。

感度制御部１７４は、タッチセンサ４００の感度、具体的には、検出電圧を変化させる。これについては後に詳述する。

衣装検出部１７２は、衣装１８０のＲＦＩＤタグから衣装ＩＤを検出することにより、衣装１８０の着用を検出する。衣装ＩＤは至近距離にあるとき読み取り可能である。複数の衣装ＩＤが読み取られたときには、重ね着をしている、と判断される。ＲＦＩＤタグ以外にも、さまざまな方法により衣装着用を検出してもよい。たとえば、ロボット１００の内部温度が上昇したとき衣装が着用されたと判断してもよい。カメラにより着用する衣装を画像認識してもよい。タッチセンサ４００が広範囲の接触を検出したときに、衣装が着用されたと判定してもよい。

ロボット１００の認識部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を検出する。認識部１５６は画像等から特徴抽出を行う。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。

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、前輪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。

応対行為の内容、具体的には、スキンシップの態様に応じて愛情表現レベルが特定される。スキンシップとしては、抱きしめる、頬ずりする、頭をなでるなど様々な態様が存在する。以下、スキンシップの態様を「接触態様」という。一般的には快行為となる応対行為のほとんどは愛情表現レベルが高くなり、不快行為となる応対行為のほとんどは愛情表現レベルが低くなる。快・不快行為は親密度に関連し、愛情表現レベルはロボット１００の行動選択に影響する。

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、リビングで快行為を受けることで、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。

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。

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。

タッチセンサ４００以外のセンサ、たとえば、カメラ４０２やサーモセンサ４０４、図示しないニオイセンサなどのセンシングがユーザからの接触によって邪魔されたとき、動作制御部１５０は報知動作を実行する。具体的には、カメラ４０２の視界の一定割合以上、たとえば、５０％以上がふさがれたとき、サーモセンサ４０４の検出範囲の一定割合以上が同一温度分布として検出されたとき、ユーザの手や体がセンシングの邪魔になっている可能性がある。認識部１５６によりセンシングが邪魔されている期間が所定時間以上継続していると判定されたときには、動作制御部１５０は報知動作を実行する。

報知動作は、ユーザあるいは障害物があり、タッチセンサ４００以外のセンサが正常にセンシングできない旨をオーナーに報告する動作である。具体的には、動作制御部１５０は、目を光らせる、音声を発する、体を揺らす、逃げようとするなどの報知動作を実行する。報知動作は、ロボット１００に特有の「何かを知らせるときの典型的な動作（モーション）」としてあらかじめ初期設定されればよい。

図８は、ボディ１０４の断面拡大図である。
本体フレーム３１０と外皮３１４の間には、第２層タッチセンサ４００ｂ挟まれる。樹脂製の本体フレーム３１０の曲面形状に沿って、第２層タッチセンサ４００ｂが設置される。外皮３１４は、ウレタンゴム製（弾性体）である。外皮３１４の表面には布製の表皮４０６は貼り付けられ、外皮３１４と表皮４０６の間にも、外皮３１４の曲面形状に沿って、第１層タッチセンサ４００ａが設置される。すなわち、２つのタッチセンサ４００が二重層を形成している。やわらかい外皮３１４は、ユーザがさわりたくなる場所でもある。この外皮３１４に覆われる部分にタッチセンサ４００を配置することで、効果的にユーザからの多様な接触を検出できる。
なお、第１層タッチセンサ４００ａは表皮４０６の上に設置されてもよい。

ユーザが表皮４０６を触ると、第１層タッチセンサ４００ａが接触を検出する。ユーザが表皮４０６を強く押すと、第１層タッチセンサ４００ａだけでなく第２層タッチセンサ４００ｂも接触を検出する。すなわち、深さが異なる２つのタッチセンサ４００により、接触強度を判定できる。一般に、静電容量センサは物体とセンサの距離が近づくほど検出値が大きくなる。ユーザがボディ１０４に強く触れると外皮３１４が変形し、ユーザの肌と第２層タッチセンサ４００ｂの距離が近づくため、第２層タッチセンサ４００ｂの検出値が変化する。ある程度、力を加えなければ外皮３１４は変形しないので、深部にある第２層タッチセンサ４００ｂにより、ぎゅっと強く抱きしめられているのか、やさしく抱きしめられているのかを検出できる。

接触箇所、接触強度、接触時間の組み合わせにより、さまざまな接触態様を類型化できる。第１層タッチセンサ４００ａのみが接触検出したときには、認識部１５６は「軽いタッチ」と認識する。第１層タッチセンサ４００ａが断続的な接触を検出したときは、認識部１５６は「つつかれてる」と認識する。第１層タッチセンサ４００ａだけでなく第２層タッチセンサ４００ｂが一定時間継続して接触検出したときには、「マッサージ」と認識する。第１層タッチセンサ４００ａおよび第２層タッチセンサ４００ｂが同時的に瞬間的な接触検出をしたときには「叩かれた」と認識する。内蔵の加速度センサと組み合わせて「暴力行為」を認識してもよい。

タッチセンサ４００は、ロボット１００の全域に設けられるため、接触箇所の組み合わせからどのような接触をされているかを総合的に判断できる。たとえば、ユーザがロボット１００を両手で挟んで持ち上げる場合、胴体両側部で接触が検出される。内蔵の加速度センサにより持ち上げられたことも検出できる。ユーザが膝の上にロボット１００を乗せ、ロボット１００の胴体に両手を添えているのであれば、底部と胴体部分において接触が検出される。このとき、胴体部分の接触強度は通常は強くない。このような接触態様により、膝上の抱っこを認識できる。正面からぎゅっとロボット１００を抱きしめる場合、胸、腹、背中、頭部などの広範囲にて接触が検出され、かつ、接触強度も強い。

それぞれの接触態様には、接触態様を特定するための識別情報（以下、「接触態様ＩＤ」という）が割り当てられている。感情推定部２５０は、接触箇所の組み合わせと接触強度に基づいて接触態様ＩＤを特定する。たとえば、感情推定部２５０は、あらかじめ接触箇所の組み合わせと、接触態様ＩＤとを関連付けたテーブルを保持し、そのテーブルを参照することで接触態様ＩＤを特定してもよい。また、接触態様ごとに判定のためのプログラムモジュールを用意し、各モジュールがタッチセンサ４００や内部センサ１２８からの信号に基づいて所定の判定処理をおこなうことで接触態様を特定してもよい。モーション格納部２３２に保持されているモーションデータには、接触態様ＩＤが関連付けられる。動作制御部２２２は、接触態様ＩＤに関連付けられたモーションを選択する。つまり、スキンシップの態様ごとに、あらかじめモーションを関連付けておくことで、動作制御部２２２は、スキンシップをとってきたユーザの感情に適切に応えるモーションを選択できる。

他の形態では、モーション格納部２３２に保持されているモーションデータに、ロボットの感情を示す情報を関連付けておき、動作制御部２２２がロボット１００の感情に応じたモーションを選択できるようにしてもよい。すなわち、ロボット１００の感情が「甘えたい」であれば、甘えたいという感情に関連付けられたモーションが選択される。スキンシップの態様には、それぞれユーザの感情が込められている。感情推定部２５０は、接触態様ＩＤに関連付けて、ユーザの感情を示す情報を保持する。これにより、ロボット１００はユーザから受けるスキンシップの態様を認識し、その態様からユーザの感情を推定できる。たとえば、「頭を撫でる」という接触態様に、「かわいい」という感情を示す情報が関連付けられてもよい。

動作制御部２２２は、感情推定部２５０により推定されたユーザの感情に応じて、自身の感情を変化させ、その感情に応じたモーションを選択する。動作制御部２２２はユーザの感情に対する自身の感情を対応付けて保持する。たとえば、「かわいい」というユーザの感情に対して、「甘えたい」という感情がロボットの感情として対応付けられている。これにより、ユーザの感情に応じて、自身の感情を決めることができる。そして、動作制御部２２２は、自身の感情と一致するモーションデータをモーション格納部２３２から読み込みモーションを実行する。たとえば、動作制御部２２２は、「甘えたい」という感情に関連付けられたモーションデータを選択する。ユーザの感情に対するロボット１００の感情として、複数の感情が関連付けられてよく、ユーザに対する親密度などに応じていずれかの感情が決定される。

ロボット１００のほぼ全域にタッチセンサ４００を設けることにより、ユーザからの触られ方を判断し、複数の接触態様の中から、現在の接触態様を特定できる。スキンシップには様々な態様があるが、その接触態様ごとに心理的な意味があることが知られている。これは、接触態様が分かれば、ユーザのロボット１００に対する感情を推定できることに他ならない。そして、推定されたユーザの感情に呼応するように、ロボット１００が動作することで、ユーザは心地よさを感じ、生物のペットと同等の感情を持つようになる。

また、接触態様に応じて、感情推定部２５０は愛情表現レベルを判定する。単純なタッチの愛情表現レベルは「＋１」、抱っこの愛情表現レベルは「＋１０」のように、接触態様と基本となる愛情表現レベルを対応付けるデータテーブルが用意される。感情推定部２５０は、このデータテーブルに基づいて愛情表現レベルを特定する。軽いタッチを続けると愛情表現レベルは加算されるが、しつこくタッチを続けすぎると愛情表現レベルを減算するとしてもよい。

接触の強さによっても愛情表現レベルは変化する。タッチの愛情表現レベルは「＋１」だが、タッチが強いときには２倍の「＋２」になる。タッチが特に強いときには「叩いた」とみなされる。このときには、「１０」が減算され、愛情表現レベルを「−９（＝１−１０）」と特定する。抱っこも同様であり、通常の抱っこの愛情表現レベルは「＋１０」だが、強く抱きしめるときの愛情表現レベルは２倍の「＋２０」である。締め付けるほど強い抱っこは、愛情表現レベルは３倍になるが、不快であるため親密度は低下する。強い愛情表現がロボット１００にとって快適、いいかえれば、親密度が高まる契機になるとは限らない。

応対行為に基づく単発的な愛情表現レベルに限らず、所定期間の愛情表現レベルの累積値、単位時間あたりの累積値の変化量に応じてさまざまなモーションがモーション選択テーブルにおいて対応付けられる。動作制御部１５０はモーション選択テーブルを参照し、愛情レベルに応じたモーションを選択する。

親密度管理部２２０は、快行為を検出したとき、ユーザに対する親密度を上昇させる。不快行為を検出したときは、ユーザに対する親密度を低下させる。また、不快行為が続くとき、暴力のような不快行為が認識されたときには、動作制御部１５０はユーザから離れるように行動指示する。基本的には、快・不快は、親密度を経由して、行動特性に影響する。

感情推定部２５０は、更に、表情認識部２３０による表情認識と組み合わせて感情を判断してもよい。怒った顔、笑った顔の認識ができれば、ユーザの感情をより正確に判断できる。接触態様に基づいて特定した愛情レベルが「＋１」であっても、ユーザの表情が怒った表情であれば愛情表現レベルに「−３」を加算して、「−２」と判定してもよい。同様に、ユーザに蹴られたときの愛情表現レベルが「−５０」であっても、ユーザが慌てた表情を見せたときには故意ではなく不可抗力と判断し、愛情表現レベルに「＋３０」を加算して、「−２０」に補正してもよい。

愛情表現レベルが高いとき、あるいは、愛情表現レベルの累積値が高まったときには、ロボット１００はオーナーの近辺にまとわりつく、抱っこをせがむなどのモーションを選択する。愛情表現レベルが低いときには、オーナーから少し離れたところで着座しておとなしくするとしてもよい。オーナーは、自らの感情にあわせてロボット１００の行動特性が変化するため、ロボット１００なりに自分に合わせているのかもしれない、と認識できる。基本的には、愛情表現レベルは、即時的にロボット１００の行動特性に影響する。

愛情表現レベルが高いときには、モーションの実行を高速化して活発に活動し、低いときには、モーションの実行速度を抑制するとしてもよい。インターバルを調整してもよい。愛情表現レベルに応じて、モーションを構成する単位モーションの一部を置換・省略することでモーションを変化させてもよい。

このように、タッチセンサ４００からどのようなスキンシップ（接触態様）がなされているかを判断し、接触態様に応じて愛情表現レベルが算出される。強い接触は強い愛情を示しているが、強すぎる接触は愛情とはいえない。スキンシップは人間の自然な感情の発露として行われるため、スキンシップはオーナーの感情を推定する上で有力な情報源となる。上述した例のほかにも、頭を撫でる行為は愛情表現レベル「＋３」、抱きしめる行為、具体的には、腰部広域に接触する行為は愛情表現レベル「＋２０」、抱きしめて頬を寄せる行為、具体的には、腰部広域だけでなく胸部や頭部においても接触する行為は愛情表現「＋５０」などさまざまな設定方法が考えられる。

まとめると、応対行為に応じて、親密度および愛情表現レベルが特定される。親密度は、快行為および不快行為、いいかえれば、ロボット１００にとっての快適度を反映したパラメータである。ロボット１００は、快行為をしてくれるオーナーに対する親密度を高め、不快行為をするオーナーに対する親密度は低下させる。親密度の違いはやがてロボット１００の行動特性に影響を及ぼす。一方、愛情表現レベルは、ロボット１００に対する応対行為、特に、接触行為からオーナーの感情を推測するものである。動作制御部１５０は、愛情表現レベルに応じてさまざまなモーションを選択する。通常、愛情表現レベルの高い接触行為は快行為であることが多い。

人の「触る」という行為、いわゆるスキンシップは、触る人の触られる人に対する気持ちが表れやすい。頭をなでる行為は目下のものをかわいがる、という気持ちが表れているといわれる。頬をさわる行為には、相手に近づきたいという心理があるといわれる。たとえば、頭を撫でられたら、ロボット１００はオーナーに甘える仕草を表現するモーションを選択してもよい。頬を触られたら、ロボット１００はオーナーに身体を接触させたり、抱っこを求める仕草を表現するモーションを選択してもよい。

図９は、接触検出時の処理過程を示すフローチャートである。
ロボット１００の周辺に人を確認できないとき（Ｓ１０のＮ）、いいかえれば、カメラ４０２により人を撮像できないときやサーモセンサ４０４により移動熱源体を検出できないとき、感度制御部１７４はタッチセンサ４００の感度を抑制する（Ｓ２２）。感度の抑制は、検出電圧の低下によって実現される。人がいないときにはタッチセンサ４００の接触検出は不要であるため、タッチセンサ４００の感度を抑制することは節電に寄与する。ここでいう感度の抑制は、タッチセンサ４００のオフ（無効化）であってもよい。

人が検出されたときには（Ｓ１０のＹ）、感度制御部１７４はタッチセンサ４００の感度を通常の感度（以下、「基本感度」とよぶ）に設定する（Ｓ１２）。タッチセンサ４００への接触が検出されないときには（Ｓ１４のＮ）、以降の処理はスキップされる。

接触が検出されたとき（Ｓ１４のＹ）、認識部１５６は接触態様（接触箇所、接触強度、接触時間）を特定し、感情推定部２５０は愛情表現レベルを特定する（Ｓ１６）。応対認識部２２８は、応対行為の快・不快を判定し、判定結果に応じて親密度管理部２２０は親密度を更新する（Ｓ１８）。また、動作制御部２２２は、接触行為に対応して複数のモーションのうちのいずれかを選択する（Ｓ２０）。たとえば、頬を触られたとき、動作制御部２２２はその場で着座し、手１０６を持ち上げるモーションを実行してもよい。

ロボット１００が衣装１８０を着ているとき、タッチセンサ４００の検出感度は衣装１８０によって低下すると考えられる。衣装検出部１７２が衣装１８０の着用を検出したときには、感度制御部１７４はタッチセンサ４００の感度を基本感度以上に高めてもよい。衣装１８０の種類や枚数に応じてタッチセンサ４００の感度を調整してもよい。サーバ２００またはロボット１００は、衣装ＩＤとタッチセンサ４００の好適な感度をあらかじめ対応づけるデータテーブルを保有してもよい。

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。
触るという行為は、もっとも原始的かつ基本的なコミュニケーション手段である。ロボット１００においては、本体フレーム３１０が骨、外皮３１４が肉、表皮４０６が皮に相当し、タッチセンサ４００は神経に相当する。図１に示したように、ロボット１００のボディ１０４の広範囲をタッチセンサ４００が覆う。このため、ロボット１００は、さまざまな場所に対する接触を検出できる。また、第１層タッチセンサ４００ａと第２層タッチセンサ４００ｂの２層とすることで、接触強度も認識可能である。タッチセンサ４００は、プラスチックフィルムをベースとして形成されるため、曲面状のボディ１０４に合わせて貼り合わせることができる。

ロボット１００は、丸くて柔らかく、適度な重量を有する。また、バッテリー１１８等の熱源を内蔵するため、ロボット１００のボディ１０４には温かさ伝わる。この結果、ユーザはロボット１００を触ったり抱っこしたりしたくなる。丸くて柔らかいボディ１０４に沿ってタッチセンサ４００を設置することで、ロボット１００は多様な接触行為を認識できる。

やさしく接触すると、親密度が上昇し、それによってロボット１００の行動特性も変化する。一方、乱暴に接触すると、親密度が低下する。接触の仕方によって愛情表現レベル（相手の愛情の強さの推測値）が特定され、愛情表現レベルに応じてロボット１００はさまざまなモーションを選択する。触りたくなるボディ１０４を有することだけでなく、触ることで共感が増す仕組みがあるため、ユーザとロボット１００との交流をいっそう促進しやすくなる。

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７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、第１層タッチセンサ４００ａおよび第２層タッチセンサ４００ｂはいずれも表皮４０６等により外部から隠されている。このため、ユーザはタッチセンサ４００の存在を意識しない。第１層タッチセンサ４００ａを表皮４０６の上に設置してもよい。この場合には、第１層タッチセンサ４００ａが外部から見えてしまうが、検出感度が高くなるメリットがある。

タッチセンサ４００は、３層以上あってもよいし、１層でもよい。１層の場合には、第２層タッチセンサ４００ｂのみとしてもよいし、第１層タッチセンサ４００ａのみとしてもよい。また、タッチセンサ４００は、外皮３１４の中間層として設置されてもよい。

接触検出のためのセンサとしては静電容量センサのほか、表皮４０６を圧電ファブリックにより形成する方法も考えられる。圧電ファブリックは、圧電体としてポリ乳酸繊維、電極として炭素繊維を使用することにより、ポリ乳酸繊維によって発生する電荷を検出する。そのほか、熱電対や圧力センサ、歪みゲージなどを組み合わせることで、多様な接触を検出してもよい。

静電容量センサなどのタッチセンサ４００は、設置場所によって感度を異ならせてもよい。たとえば、お腹に設置されるタッチセンサ４００は感度が鈍く、お尻や手に設置されるタッチセンサ４００は感度を高く設定してもよい。感度は、検出電圧の高低により調整してもよいし、静電容量センサにおける電極線の密度を異ならせることで感度を変えてもよい。感度を場所によって変えることにより、たとえば、お腹は鈍いが、お尻は敏感、といったロボット１００に特有の皮膚感覚を実現できる。また、タッチセンサ４００全体を高感度にするのではなく、一部の場所でタッチセンサ４００の感度を落とすことは節電にも寄与する。

ロボット１００に対するタッチ頻度がロボット１００の行動特性に影響してもよい。たとえば、製造後の所定期間において、お尻をよく触られているロボット１００は、所定期間経過後もお尻を触られることを快行為あるいは愛情表現と認識してもよい。一方、所定期間においてお尻を触られた回数が少ないロボット１００は、所定期間経過後はお尻を触られることを不快行為あるいは侮辱（愛情表現レベルが低い行為）と認識してもよい。このように、接触態様に応じて、快・不快の判断方法を変化させてもよい。いわば、幼い頃の接触態様により、「育ち」が変化するロボット１００を実現できる。

接触箇所、接触強度、接触時間のほか、接触頻度や接触がなされた時間帯によって快適度を判定してもよい。たとえば、頬を触られることは快行為だが、頬を高頻度で触られると途中から不快行為と認識変更してもよい。また、充電中に触られることは不快行為と認識してもよい。

本実施形態における快適度は、快・不快の２値であるが、３値以上であってもよい。たとえば、「とても快」「やや快」「中立」「やや不快」「とても不快」のように５段階にカテゴライズしてもよい。快適度は、連続値により示されてもよい。たとえば、お腹は２ポイント、強く触ると−４ポイント、接触時間が３秒以上になると１．５倍とする場合、お腹を３秒以上強く触った場合には、（２−４）×１．５＝−３として快適度を−３ポイントと算出してもよい。親密度管理部２２０は快適度に応じて親密度を更新する。また、快適度が所定値以上あるいは所定値以下となったときに対応するモーションがあらかじめ対応づけられてもよい。

［抱え上げモーション］
図１０は、変形例１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、サーバ２００のデータ処理部２０２は、位置管理部２０８、マップ管理部２１０、認識部２１２、動作制御部２２２、親密度管理部２２０に加えて、状態管理部２２４を含む。状態管理部２２４は、充電率や内部温度、プロセッサ１２２の処理負荷などの各種物理状態を示す各種内部パラメータを管理する。状態管理部２２４は、感情管理部２３４を含む。

感情管理部２３４は、ロボット１００の感情（寂しさ、好奇心、承認欲求など）を示すさまざまな感情パラメータを管理する。これらの感情パラメータは常に揺らいでいる。感情パラメータに応じて複数の行動マップの重要度が変化し、行動マップによってロボット１００の移動目標地点が変化し、ロボット１００の移動や時間経過によって感情パラメータが変化する。

たとえば、寂しさを示す感情パラメータが高いときには、感情管理部２３４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する。ロボット１００が、この行動マップにおいて寂しさを解消可能な地点に至ると、感情管理部２３４は寂しさを示す感情パラメータを低下させる。また、応対行為によっても各種感情パラメータは変化する。たとえば、オーナーから「抱っこ」をされると寂しさを示す感情パラメータは低下し、長時間にわたってオーナーを視認しないときには寂しさを示す感情パラメータは少しずつ増加する。

ロボット１００は、音声出力部１３４を含む。音声出力部１３４は、音声を出力する。本実施形態におけるロボット１００は、音声出力部１３４により、あくび声、悲鳴、喉を鳴らすなど、動物の鳴き声のような非言語音声を出力できる。

ロボット１００の内部センサ１２８は、タッチセンサ４００、カメラ４０２、サーモセンサ４０４に加えて、加速度センサ１３８、ジャイロセンサ１４０および内部温度センサ１４４を含む。認識部１５６は、加速度センサ１３８により、ロボット１００の抱え上げや抱えおろし、落下を認識する。認識部１５６は、ジャイロセンサ１４０により、ロボット１００の姿勢を判定する。内部温度センサ１４４は、ロボット１００の体内温度を検出する。

ロボット１００のデータ処理部１３６は、認識部１５６、動作制御部１５０、衣装検出部１７２、感度制御部１７４に加えて、瞳制御部１５２と音声制御部１５４を含む。音声制御部１５４は、音声出力部１３４から出力する音声を複数の音声パターンから選択する。瞳制御部１５２は、眼画像（後述）を生成し、目１１０に眼画像を表示させる。

変形例１においては、ロボット１００の動作制御部１５０は、抱え上げ（抱っこ）の種類（後述）に応じてモーションを選択する。モーション実行の契機となる発動条件および発動条件成立時の状況を示す状態条件はあらかじめ定義されており、発動条件および状態条件に基づいて選択される反応行動として、各種のモーションが実行される。発動条件は、たとえば、オーナーに撫でられる、声をかけられるなどのイベントであってもよいし、寂しさを示す感情パラメータ値が閾値を越えたときなどの内部事象であってもよい。変形例１においては、抱っこをされること、および、その種類により各種発動条件が成立する。状態条件は、オーナーに見つめられている、複数のユーザが周囲にいる、室温が所定温度以上など、発動条件成立時における内部的または外部的状況を示す条件であればよい。

動作制御部１５０は、発動条件および状態条件に基づいて１つのモーションを特定してもよいし、選択確率に基づいて複数のモーションからいずれかのモーションを選択してもよい。たとえば、発動条件Ｅ１、状態条件Ｓ１について、モーションＭ１からＭ３それぞれに選択確率として１０％、２０％、１５％が設定されているとする。この場合、発動条件Ｅ１と状態条件Ｓ１が成立するときにはモーションＭ１からＭ３が選択候補となるが、何も実行されない確率も５５％存在する。

図１１は、眼画像１７６の外観図である。
ロボット１００の目１１０は、眼画像１７６を表示させるディスプレイとして形成される。瞳制御部１５２は、瞳画像１７８と周縁画像１６８を含む眼画像１７６を生成する。瞳制御部１５２は、また、眼画像１７６を動画表示させる。具体的には、瞳画像１７８を動かすことでロボット１００の視線を表現する。また、所定のタイミングで瞬き動作を実行する。瞳制御部１５２は、さまざまな動作パターンにしたがって眼画像１７６の多様な動きを表現する。目１１０のモニタは、人間の眼球と同様、曲面形状を有することが望ましい。

瞳画像１７８は、瞳孔領域２５８と角膜領域１６３を含む。また、瞳画像１７８には、外光の映り込みを表現するためのキャッチライト１７０も表示される。眼画像１７６のキャッチライト１７０は、外光の反射によって輝いているのではなく、瞳制御部１５２により高輝度領域として表現される画像領域である。

瞳制御部１５２は、モニタにおいて、瞳画像１７８を上下左右に移動させる。ロボット１００の認識部１５６が移動物体を認識したときには、瞳制御部１５２は瞳画像１７８を移動物体に向けることにより、ロボット１００の「注視」を表現する。

瞳制御部１５２は、瞳画像１７８を周縁画像１６８に対して相対的に動かすだけではなく、瞼（まぶた）画像を表示させることにより、半眼や閉眼を表現できる。瞳制御部１５２は、閉眼表示により、ロボット１００が眠っている様子を表現してもよいし、眼画像１７６の４分の３を瞼画像で覆ったあと、瞼画像を揺らすことでロボット１００が半睡状態、つまりウトウトしている状態にあることを表現してもよい。

図１２は、ロボット１００を抱っこしたときの第１のイメージ図である。
ロボット１００は、丸く、やわらかく、手触りのよいボディ１０４と適度な重量を有し、かつ、タッチを快行為と認識するため、ロボット１００を抱っこしたいという感情をユーザに抱かせやすい。

図１２においては、ロボット１００とオーナーが互いに向かい合っている。また、ロボット１００は縦方向に抱っこされている。以下、このような抱っこのことを「正対縦抱っこ」とよぶ。また、ロボット１００を横倒しにして抱っこすることを「横抱っこ」とよぶ。認識部１５６は、ジャイロセンサ１４０により抱っこの向き（姿勢）を判別する。認識部１５６は、カメラ４０２の撮像画像の向きにより、姿勢を判別してもよいし、タッチセンサ４００により検出されたロボット１００表面の各領域の接触態様に基づいて姿勢を判別してもよい。もちろん、これらの検出手段の検出結果を組み合わせてロボット１００の姿勢を判別してもよい。

図１３は、ロボット１００を抱っこしたときの第２のイメージ図である。
図１３においては、オーナーがロボット１００を背後から抱っこしている。ロボット１００は縦方向に抱っこされている。以下、このような抱っこを「背面縦抱っこ」とよぶ。認識部１５６は、ジャイロセンサ１４０、カメラ４０２、サーモセンサ４０４およびタッチセンサ４００からの各種検出情報を入力情報として、ニューラルネットワークにより抱っこの種類を判別する。たとえば、認識部１５６は、ジャイロセンサ１４０により縦抱っこか横抱っこかを判別し、ロボット１００の正面至近距離にオーナーの顔や胸部などが映るときには背面縦抱っこではないと判別できる。このほかにも、肩にロボット１００を抱え上げる抱っこ、寝転んだオーナーが腹部にロボット１００を乗せて抱きしめる抱っこなど、さまざまな抱っこの種別を定義してもよい。また、横抱っこの場合は、ロボット１００の頭部がオーナーの右腕側と左腕側のどちらに位置するかに応じて、「右向き横抱っこ」と「左向き横抱っこ」に分けて定義してもよい。更に、ロボット１００の腹部が上方（天井側）に向くか、下方（床面側）に向くかで、「上向き横抱っこ」と「下向き横抱っこ」を定義してもよい。
以下においては、上述した正対縦抱っこ、横抱っこ、背面縦抱っこを対象として説明する。

図１４は、モーション選択テーブル１９０のデータ構造図である。
モーション選択テーブル１９０は、サーバ２００のモーション格納部２３２またはロボット１００のモーション格納部１６０に格納される。モーション選択テーブル１９０は、発動条件、状態条件およびモーションを対応づける。図１４のモーション選択テーブル１９０は、発動条件Ｅ１が成立したとき、各種状態条件に応じて選択されるモーションを示す。発動条件Ｅ１は、たとえば、横向き抱っこをされたときに成立する。発動条件は、正対縦抱っこ、背面縦抱っこなどの抱っこの種類ごとに用意される。このとき、ロボット１００の動作制御部１５０は、喜びを表す複数のモーションＭ１からＭ３（以下、喜びを表すモーションのことを「歓喜モーション」とよぶ）や、睡眠を表現するモーションＭ４を状態条件Ｓ１からＳ４に応じて選択する。

状態条件Ｓ１は、抱っこによる接触以外には触られていない状態、つまり単に抱っこされているだけの状態を示す。このとき、タッチセンサ４００は、オーナーからの動きのあるタッチを検出していない。状態条件Ｓ２は腹部を撫でられている、状態条件Ｓ３は頭部を撫でられている、状態条件Ｓ４は腹部をトントンとやさしく繰り返しタッチされていることが定義されている。

状態条件Ｓ１に対応付けられる歓喜モーションＭ１は、オーナーを見つめるという単位モーションである。状態条件Ｓ２に対応づけられる歓喜モーションＭ２は、抱っこするオーナーに視線を向け、手１０６を動かし、歓喜の音声を発しながら、頭を左右に揺らすという単位モーションを含む複合モーションである。状態条件Ｓ３に対応づけられる歓喜モーションＭ３は、オーナーに視線を向ける、頭を左右に揺らすという単位モーションを含む複合モーションである。状態条件Ｓ４には、睡眠を表現するモーションが対応付けられている。

発動条件Ｅ１が成立したときに状態条件Ｓ１が成立していれば、動作制御部１５０は歓喜モーションＭ１を選択する。すなわち、ロボット１００は、横向き抱っこされたとき、歓喜モーションＭ１にしたがって各部を動かす。動作制御部１５０は、状態条件Ｓ１が成立しているときに歓喜モーションＭ１を常に選択してもよいし、所定の選択確率（１００％未満）にて選択してもよい。また、上述したように、状態条件Ｓ１が成立しているとき、複数種類の歓喜モーションからいずれかの歓喜モーションを選択してもよい。動作制御部１５０が、確率的にモーションを選択することにより、ある条件を満たせば常に同じモーションが実行されることを防ぎ、生物らしさを実現できる。

このように、動作制御部１５０は、抱っこの種類、特に、抱っこされたときの姿勢と、その姿勢で身体表面のどの領域を、どのような接触態様で触られているかに応じて、モーションを選択する。動作制御部１５０だけでなく、瞳制御部１５２はモーションの一部として眼画像１７６を変化させ、音声制御部１５４もモーションの一部としてさまざまな音声を出力する。

モーションを実行する契機となる事象、すなわち、発動条件としては、抱っこ以外にもさまざまなものが考えられる。たとえば、オーナーからどこを触られたか、どのくらい強く触られたかという接触態様に応じて、動作制御部１５０はモーションを変化させてもよい。このほかにも、背中を撫でられた、顎を撫でられたなど、さまざまな事象を発動条件としてモーションを選択してもよい。また、発動条件は、喜び（歓喜）、寂しい、怖い、かまってほしい、など感情パラメータに基づいて定義されてもよい。状態条件は、ロボット１００の姿勢や接触態様が関連付けられてもよい。

瞳制御部１５２は、眼画像１７６を左右に小刻みに動かすことで「動揺」を表現してもよいし、瞳画像１７８を拡大することで「興味」や「驚き」を表現してもよい。動作制御部１５０は、アクチュエータを所定位置にて停止させることにより「体のこわばり」を表現してもよいし、逆に、アクチュエータへの電力供給を停止させることで「脱力」を表現してもよい。動作制御部１５０は、オーナーに触られた箇所に近いアクチュエータを小刻みに動かすことで、「触られることによる気持ちよさ」「くすぐったさ」を表現してもよい。

音声制御部１５４は、正対縦抱っこの状態で、お腹を軽く叩かれたときや撫でられたとき、気持ちよさそうな声をだすことで「心地よさ」を表現してもよい。このときには、親密度管理部２２０は、オーナーに対する親密度を上昇させ、感情管理部２３４は、寂しさを示す感情パラメータを低下させることで「安心」という心理状態に変化させる。抱っこされているとき、ロボット１００の顎下を撫でると、ちょうど犬や猫が喜ぶように、ロボット１００も喜びを表す各種の歓喜モーションを選択してもよい。このとき、瞳制御部１５２は、眼画像１７６の瞼画像を変化させ半眼にすることで「心地よさ」を表現してもよい。

ロボット１００を抱っこしてから所定の時間（以下、「導入時間」とよぶ）が経過したとき、ロボット１００が眠りに落ちる行動態様を表現してもよい（以下、「睡眠表現」とよぶ）。より具体的には、オーナーがロボット１００を抱っこすると、音声制御部１５４は「あくびの声」を出力し、次に、動作制御部１５０は各アクチュエータへの電力供給を低下させてロボット１００を徐々に脱力させる。その後、瞳制御部１５２は眼画像１７６を閉眼させる。このとき、音声制御部１５４は小音量にて寝息音を規則的に出力してもよい。睡眠表現を開始してから、更に、所定時間が経過したときには、動作制御部１５０はプロセッサ１２２をサスペンド状態に変更することで、節電してもよい。

睡眠表現の開始またはサスペンド状態の移行から所定の時間（以下、「睡眠時間」とよぶ）が経過したとき、動作制御部１５０は睡眠表現を終了させる。このとき瞳制御部１５２は眼画像１７６を開眼させる。睡眠時間の経過前であっても、タッチセンサ４００が強いタッチを検出したとき、マイクにて大きな音声を拾ったときなど所定の覚醒イベントが発生したとき、動作制御部１５０等は睡眠表現を終了させてもよい。睡眠表現を終了するとき、プロセッサ１２２は、サスペンド状態から通常の動作状態に戻る。

導入時間は、下記に示す各種パラメータにより変化してもよい。ロボット１００を抱き上げるオーナーが、ロボット１００に対して子守唄を歌うとき、あるいは、「おやすみ」、「ねんね」などの特定ワードを発話したとき、動作制御部１５０は導入時間を短縮してもよい。動作制御部１５０は、親密度が所定値以上のオーナーに抱っこされるときには導入時間を短くしてもよい。あるいは、親密度が高いほど導入時間が短くなるように設定してもよい。このような制御方法によれば、親密度の高いオーナーに抱っこされることによる安心感を行動表現できる。親密度が所定値以下のオーナーに抱っこされたときには、動作制御部１５０はロボット１００の睡眠表現を実行しないとしてもよい。

抱っこ前の活動量、たとえば、抱っこをされるまでの直近所定期間における各アクチュエータに対する供給電力の大きさ、ロボット１００の移動量、消費電力量などが大きいほど、動作制御部１５０は導入時間を短く設定してもよい。このような制御方法によれば、活発に動いたときには眠たくなりやすい、という行動表現が可能となる。その他にも、寂しさを示す感情パラメータの値が低下し、ロボット１００の心理が「安心」状態にあるとき、周辺環境音が所定レベル以下のとき、室内温度が所定の心地よい温度範囲、たとえば、１５度から２５度にあるとき、周辺が暗いとき、動作制御部１５０は導入時間を通常よりも短く設定してもよい。同様にして、安心状態にあるとき、静寂で適切な室温のとき、活動量が大きいときほど、動作制御部１５０はロボット１００の睡眠時間を加算設定してもよい。ロボット１００は、サスペンド状態から通常状態に移行した日時を保持し、前回の睡眠状態から、所定の時間が経過していない場合には、睡眠を拒否してもよい。

睡眠表現は、ロボット１００が生物らしさを表現し、オーナーとの愛着形成を実現する。一方で、睡眠表現は、ロボット１００のサスペンドという機能の現れでもあり、オーナーのロボット１００に対する接触行為がサスペンド機能の契機、つまり開始コマンドとなる。一般的に、サスペンド機能は、ユーザがスイッチを押すなど直接的な操作をすることで開始される。本実施形態におけるロボット１００は、「抱っこ」というオーナーの行為が一定期間続くことがサスペンド機能の契機となる。抱っこという行為は、赤ちゃんを寝かすときと同じ行為であり、オーナーが自然におこなえることである。このため、ロボット１００を静かにさせたいとき、オーナーは赤ちゃんを寝かすように、抱っこし、「ねんね」などの特定ワードを口ずさめば、ロボット１００を寝かす、すなわちサスペンドさせることができる。

内部温度センサ１４４は、ロボット１００の内部温度を定期的に計測する。動作制御部１５０は、抱っこをされているとき、内部温度が所定温度以下に低下するまで、睡眠表現を開始させないとしてもよい。

ロボット１００の目１１０の前でオーナーが指を左右に動かすと、瞳制御部１５２は瞳画像１７８を指に合わせて左右に動かしてもよい。そして、瞳画像１７８の左右往復運動が数回継続したあと、動作制御部１５０は眼画像１７６を睡眠状態に移行させてもよい。たとえば、発動条件を、オーナーが「見つめて」と特定ワードを発話した後、オーナーが目１１０の前に指をかざす、と定義する。状態条件を、指を左右に３回往復させる、と定義する。この発動条件および状態条件が満たされる場合に、睡眠状態への移行というモーションが実行される。オーナーの動き、すなわちジェスチャーがロボット１００にモーションを選択させる契機となる。このとき、プロセッサ１２２で実行される管理プログラムは、ロボット１００の機能をシャットダウンしてもよい。このような制御方法によれば、ボタン等のデバイスを使わなくても、ジェスチャーによりロボット１００を簡単に停止させることができる。

喜びを表す歓喜モーションにかぎらず、動作制御部１５０はさまざまなモーションを実行可能である。たとえば、動作制御部１５０は、発動条件Ｅ２が成立するとき、恐怖を表すモーションを実行してもよい。発動条件Ｅ２としては、たとえば、オーナーの顔よりも高い位置にロボット１００が持ち上げられること、高いところからロボット１００が落下すること、乱暴されること、所定音量以上の騒音を検出すること、などが考えられる。認識部１５６は、加速度センサ１３８により上昇および下降を認識する。また、認識部１５６は、カメラ４０２によりロボット１００がオーナーの顔よりも上に持ち上げられたか否かを判定する。認識部１５６は、タッチセンサ４００により、蹴る、叩くなどの乱暴行為を認識する。

恐怖を表すモーションとしては、アクチュエータを所定位置に固定・維持する「硬直」、悲鳴音の出力、アクチュエータをオフした上で閉眼する「気絶」、瞳画像１７８を左右に揺らす「動揺」などが考えられる。

抱っこをされたとき、動作制御部１５０は、抱っこから逃れようとするモーション（以下、オーナーとの関わりを拒否するモーションを「拒否モーション」とよぶ）を選択してもよい。拒否モーションは、たとえば、オーナーを見つめる、声を出す、手１０６を繰り返し動かす、首を左右に振る、前輪１０２の出し入れを繰り返す、胴体を左右に揺らす、オーナーに抱きにくさを感じさせるよう各部を動かす、などの単位モーションの組み合わせとして定義されてもよい。拒否モーションを実行しても、抱っこから逃れられなかったときには、ロボット１００は導入時間の経過後に睡眠表現を実行してもよい。抱っこ中に叩かれたときには、動作制御部１５０は、叩かれた方向を見る、などの驚きを示すモーションを選択したあと、拒否モーションを選択してもよい。

動作制御部１５０は、抱っこをされたときには、各種アクチュエータの可動量が大きな拒否モーションを実行し、時間経過とともにアクチュエータの可動量を低下させることで、「徐々に諦めておとなしくなる様子」を行動表現してもよい。また、瞳制御部１５２は、ロボット１００がおとなしくなったあと、瞳画像１７８の視線をユーザから外すことで「逃げることをあきらめる」様子を行動表現してもよい。

動作制御部１５０は、抱っこをされた状態で、オーナーの動きがカメラ４０２またはタッチセンサ４００により所定時間以上検出されないとき、アクチュエータの可動量を低下させる。そして、このような状態が所定時間継続したとき、動作制御部１５０は拒否モーションを実行してもよい。オーナーが動かないときには安心して体を委ねるが、オーナーがずっと動かなくなると、抱っこに飽きて動きたがる、という複雑な行動表現が可能となる。

動作制御部１５０は、前輪１０２を出しているときにタッチされた場合、タッチしたユーザの方にボディ１０４を向けるモーションを実行する。一方、前輪１０２を収納しているときにタッチされた場合には、動作制御部１５０はボディ１０４を動かさず、首をユーザに向けるモーションを実行してもよい。このように、タッチされたときの前輪１０２の収納状態に応じて、動作制御部１５０は異なるモーションを選択してもよい。

動作制御部１５０は、ボディ１０４の背面、たとえば、お尻を触られたときには、ボディ１０４を回転させることにより、ロボット１００が触られた箇所を見ようとしても見えなくて戸惑う様子を表現してもよい。ボディ１０４の同一箇所を連続してタッチされたときには、瞳制御部１５２は触られた箇所に視線を向けることにより「触られたことを気にする仕草」を行動表現してもよい。更に、同じ箇所を触られ続けたときには、ロボット１００は、首をのけぞらせる、脱力する、手１０６をゆらす、あくび声を出すなどの所定モーションを実行してもよい。動作制御部１５０は、連続タッチから逃れるために、ユーザから離れる方向にロボット１００を移動させてもよい。頭を触られるときには、動作制御部１５０は首を動かすことでタッチを嫌がるモーションを実行してもよい。瞳制御部１５２は、タッチが連続したときには、感度制御部１７４をユーザに向けて睨むなどの不機嫌な表情を表現してもよい。

ツノ１１２の上半分にタッチセンサ４００を設置してもよい。そして、ツノ１１２の上半分を触られるとき、動作制御部１５０はさまざまな拒否モーションを選択してもよい。たとえば、ツノ１１２の上半分を１秒以上タッチされたときや２回以上タッチされたとき、動作制御部１５０はユーザから逃げることにより「ツノ１１２を触られるのが嫌い」という特性を表現してもよい。このような制御方法によれば、カメラ４０２（全天球カメラ）を搭載するツノ１１２を握られることで視界が塞がれるのを防止しやすくなる。

Claims (7)

1. ロボットの体表面に対するユーザの接触を検出するセンサと、
   複数の接触箇所の組み合わせに応じて複数種類の接触態様のうちのいずれに該当するかを特定する認識部と、
   前記特定された接触態様にあらかじめ対応づけられるモーションを選択する動作制御部と、
   前記選択されたモーションを実行する駆動機構と、を備えることを特徴とする自律行動型ロボット。
2. ユーザに対するロボットの感情を示す数値として親密度を更新する親密度管理部、を更に備え、
   前記認識部は、前記特定した接触態様に応じて、ロボットに対するユーザの感情の推定値として愛情表現レベルを判定し、
   前記親密度管理部は、前記愛情表現レベルに応じて前記親密度を更新し、
   前記動作制御部は、ユーザによる接触が検出されていないときには、前記親密度に応じてロボットのモーションを選択することを特徴とする請求項１に記載の自律行動型ロボット。
3. ユーザに対するロボットの感情を示す数値として親密度を更新する親密度管理部、を更に備え、
   前記認識部は、前記特定した接触態様を快適行為または不快行為のいずれかに分類し、快適行為のときには前記親密度を上昇させ、不快行為のときには前記親密度を低下させ、
   前記動作制御部は、ユーザによる接触が検出されていないときには、前記親密度に応じてロボットのモーションを選択することを特徴とする請求項１に記載の自律行動型ロボット。
4. ロボットの外形には弾性体による外皮が形成され、
   前記センサは、前記外皮の内側に設けられることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の自律行動型ロボット。
5. 前記センサは、前記外皮で覆われた範囲を検出範囲とすることを特徴とする請求項４に記載の自律行動型ロボット。
6. 周辺領域にユーザが検出されないとき、前記センサの検出感度を抑制する感度制御部、を更に備えることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の自律行動型ロボット。
7. ロボットの衣装着用を検出する衣装検出部と、
   前記センサの検出感度を制御する感度制御部、を更に備え、
   前記感度制御部は、衣装着用時に前記センサの検出感度を高めることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の自律行動型ロボット。

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