JP2019089197A - 自然な距離感を保つ自律行動型ロボットおよびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ロボットに生命感を与えるための制御技術を提供する。【解決手段】ロボット１００は、周囲を撮像する撮像部と、撮像された対象物４１４の大きさに応じて対象物４１４との距離を制御する移動制御部と、を備える。ロボット１００は、頭部の動作を制御する動作制御部と、撮像された対象物４１４の顔を認識する認識部と、をさらに備えてもよい。動作制御部は、頭部の視線が対象物４１４の顔に向けた見上げ角θとなるよう、頭部の動作を制御してもよい。移動制御部は、対象物４１４の高さに応じて対象物４１４との距離を制御してもよい。【選択図】図９

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。

ヒューマノイドロボットやペットロボット等、人間との対話や癒しを提供する自律行動型ロボットの開発が進められている（例えば特許文献１参照）。このようなロボットは、制御プログラムにしたがって動作するが、周囲の状況に基づいて自律的に学習することで行動を進化させ、生命体に近い存在となっていくものもある。

特開２０００−３２３２１９号公報

近年、このようなロボット技術が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。ロボットがいかに高性能になろうとも、生物のような生身の温かさを有するものではない。そうした固定観念に基づく設計がなされ、動作制御がなされるからである。

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、ロボットに生命感を与えるための制御技術を提供することにある。

本発明のある態様は、自律行動型ロボットである。このロボットは、周囲を撮像する撮像部と、撮像された対象物の大きさに応じて対象物との距離を制御する移動制御部と、を備える。

本発明の別の態様は、自律行動型ロボットの行動制御プログラムである。このプログラムは、ロボットの周囲の撮像画像を取得する機能と、撮像画像において所定の対象物を特定する機能と、撮像された対象物の大きさに応じて、ロボットと対象物とがとるべき位置関係を演算する機能と、演算された位置関係を実現するようにロボットの移動を制御する機能と、をコンピュータに実現させる。

本発明によれば、ロボットに生命感を与えるための制御技術を提供できる。

実施形態に係るロボットの外観を表す図である。 ロボットの構造を概略的に表す断面図である。 ロボットの構造をフレームを中心に表す側面図である。 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。 ユーザとの距離を制御する方法を表す模式図である。 見上げ角の設定方法の一例を示す図である。 見上げ角の設定方法の他の例を示す図である。 見上げ角を決定する際に参照される設定テーブルを表す図である。 ロボットの動作制御を例示するフローチャートである。

以下、本発明の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下の説明においては便宜上、図示の状態を基準に各構造の位置関係を表現することがある。また、以下の実施形態およびその変形例について、ほぼ同一の構成要素については同一の符号を付し、その説明を適宜省略することがある。

図１は、実施形態に係るロボット１００の外観を表す図である。図１（ａ）は正面図であり、図１（ｂ）は側面図である。
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、例えば、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、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、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が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を前後左右への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が左折したり、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が右折したり、右回りに回転できる。

前輪１０２および後輪１０３は、後述する駆動機構（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、車輪の収納動作に伴ってボディ１０４が降下し、床面に着座する。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。

ロボット１００の頭部正面（顔）には２つの目１１０が設けられている。目１１０には高解像度カメラ４０２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、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の頭頂部にはツノ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。

本実施形態のロボット１００は、ツノ１１２に全天球カメラ４００（第１のカメラ）が内蔵される。全天球カメラ４００は、魚眼レンズにより上下左右全方位（３６０度：特に、ロボット１００の上方略全域）を一度に撮影できる（図８参照）。目１１０に内蔵される高解像度カメラ４０２（第２のカメラ）は、ロボット１００の正面方向のみを撮影できる。全天球カメラ４００は撮影範囲が広いが高解像度カメラ４０２よりは解像度が低い。

このほか、ロボット１００は、周辺温度分布を画像化する温度センサ（サーモセンサ）、複数のマイクロフォンを有するマイクロフォンアレイ、計測対象の形状を測定可能な形状測定センサ（深度センサ）、超音波センサなどさまざまなセンサを内蔵する。

図２は、ロボット１００の構造を概略的に表す断面図である。図３は、ロボット１００の構造をフレームを中心に表す側面図である。図２は図３のＡ−Ａ矢視断面に対応する。
図２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ている。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等が収容されている。

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と一体に固定されている。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ている。

頭部フレーム３１６には、ヨー軸３２１、ピッチ軸３２２およびロール軸３２３の３軸と、各軸を回転駆動するアクチュエータ３２４，３２５が設けられている。アクチュエータ３２４は、ヨー軸３２１を駆動するためのサーボモータを含む。アクチュエータ３２５は、ピッチ軸３２２およびロール軸３２３をそれぞれ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３２１が駆動され、頷き動作，見上げ動作および見下ろし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３２３が駆動される。

頭部フレーム３１６の上部には、ヨー軸３２１に支持されるプレート３２６が固定されている。プレート３２６には、上下間の通気を確保するための複数の通気孔３２７が形成されている。

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が設けられている。ベースプレート３２８は、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。ベースプレート３２８には支持台３３５が設けられ、アクチュエータ３２４，３２５およびクロスリンク機構３２９（パンタグラフ機構）が支持されている。クロスリンク機構３２９は、アクチュエータ３２５，３２６を上下に連結し、それらの間隔を変化させることができる。

より詳細には、アクチュエータ３２５のロール軸３２３が、図示略のギア機構を介して支持台３３５に連結されている。アクチュエータ３２５のピッチ軸３２２は、クロスリンク機構３２９の下端部に連結されている。一方、クロスリンク機構３２９の上端部にアクチュエータ３２４が固定されている。アクチュエータ３２４のヨー軸３２１が、プレート３２６に連結されている。なお、アクチュエータ３２５には、クロスリンク機構３２９を伸縮駆動するための図示略の回転駆動機構が設けられている。

このような構成により、ロール軸３２３を回転させることにより、アクチュエータ３２５と頭部フレーム３１６とを一体に回転（ローリング）させることができ、首を傾げる動作を実現できる。また、ピッチ軸３２２を回転させることにより、クロスリンク機構３２９と頭部フレーム３１６とを一体に回転（ピッチング）させることができ、頷き動作等を実現できる。ヨー軸３２１を回転させることにより、プレート３２６と頭部フレーム３１６とを一体に回転（ヨーイング）させることができ、首振り動作を実現できる。さらに、クロスリンク機構３２９を伸縮させることにより、首の伸縮動作を実現できる。

胴部フレーム３１８は、ベースフレーム３０８および車輪駆動機構３７０を収容している。図３にも示すように、車輪駆動機構３７０は、前輪駆動機構３７４および後輪駆動機構３７６を含む。胴部フレーム３１８は、ボディ１０４のアウトラインに丸みをもたせるよう、上半部３８０が滑らかな曲面形状とされている。上半部３８０は、首部に対応する上部に向けて徐々に小幅となるように形成されている。胴部フレーム３１８の下半部３８２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。上半部３８０と下半部３８２との境界は段差形状となっている。

下半部３８２を構成する左右の側壁は互いに平行とされ、前輪駆動機構３７４の後述する回動軸３７８を貫通させ、これを支持している。下半部３８２の下端開口部を閉止するようにロアプレート３３４が設けられている。言い換えれば、ベースフレーム３０８は、胴部フレーム３１８の下端部に固定され、支持されている。

一対のホイールカバー３１２は、胴部フレーム３１８の下半部３８２を左右から覆うように設けられている。ホイールカバー３１２は、樹脂からなり、胴部フレーム３１８の上半部３８０と連続した滑らかな外面（曲面）を形成するように組み付けられている。ホイールカバー３１２の上端部が、上半部３８０の下端部に沿って連結されている。それにより、下半部３８２の側壁とホイールカバー３１２との間に、下方に向けて開放される収納スペースＳが形成されている。

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。

前輪駆動機構３７４は、前輪１０２を回転させるための回転駆動機構と、前輪１０２を収納スペースＳから進退させるための収納作動機構とを含む。すなわち、前輪駆動機構３７４は、回動軸３７８およびアクチュエータ３７９を含む。前輪１０２は、その中心部にダイレクトドライブモータ（以下「ＤＤモータ」と表記する）３９６を有する。ＤＤモータ３９６は、アウターロータ構造を有し、ステータが車軸３９８に固定され、ロータが前輪１０２のホイール３９７に同軸状に固定されている。車軸３９８は、アーム３５０を介して回動軸３７８と一体化されている。胴部フレーム３１８の下部側壁には、回動軸３７８を貫通させつつ回動可能に支持する軸受３５２が埋設されている。軸受３５２には、胴部フレーム３１８の内外を気密にシールするためのシール構造（軸受シール）が設けられている。アクチュエータ３７９の駆動により、前輪１０２を収納スペースＳから外部へ向けて進退駆動できる。

後輪駆動機構３７６は、回動軸３５４およびアクチュエータ３５６を含む。回動軸３５４からは２本のアーム３５８が延び、その先端に車軸３６０が一体に設けられている。車軸３６０に後輪１０３が回転可能に支持されている。胴部フレーム３１８の下部側壁には、回動軸３５４を貫通させつつ回動可能に支持する図示略の軸受が埋設されている。その軸受にも軸シール構造が設けられている。アクチュエータ３５６の駆動により、後輪１０３を収納スペースＳから外部へ向けて進退駆動できる。

車輪収納時には、アクチュエータ３７９，３５６が一方向に駆動される。このとき、アーム３５０が回動軸３７８を中心に回動し、前輪１０２が床面Ｆから上昇する。また、アーム３５８が回動軸３５４を中心に回動し、後輪１０３が床面Ｆから上昇する。それにより、ボディ１０４が降下し、着座面１０８が床面Ｆに接地する。これにより、ロボット１００がお座りした状態が実現される。アクチュエータ３７９，３５６を反対方向に駆動することにより、各車輪を収納スペースＳから進出させ、ロボット１００を立ち上がらせることができる。

手１０６を駆動するための駆動機構は、外皮３１４に埋設されたワイヤ１３４と、その駆動回路３４０（通電回路）を含む。ワイヤ１３４は、本実施形態では形状記憶合金線からなり、加熱されると収縮硬化し、徐熱されると弛緩伸長する。ワイヤ１３４の両端から引き出されたリード線が、駆動回路３４０に接続されている。駆動回路３４０のスイッチがオンされるとワイヤ１３４（形状記憶合金線）に通電がなされる。

ワイヤ１３４は、外皮３１４から手１０６に延びるようにモールド又は編み込まれている。ワイヤ１３４の両端から胴部フレーム３１８の内方にリード線が引き出されている。ワイヤ１３４は外皮３１４の左右に１本ずつ設けてもよいし、複数本ずつ並列に設けてもよい。ワイヤ１３４に通電することで手１０６を上げることができ、通電遮断することで手１０６を下げることができる。

ロボット１００は、ピッチ軸３２２の回転角度を制御することにより、視線（点線矢印参照）の角度を調整できる。なお、本実施形態では便宜上、ピッチ軸３２２と目１１０とを通る仮想直線の方向を視線の方向とする。高解像度カメラ４０２の光軸は視線と一致する。また、後述の演算処理を容易にするため、全天球カメラ４００とピッチ軸３２２とを結ぶ直線と視線とが直角となるように設定されている。

頭部フレーム３１６の前後には、胴部フレーム３１８の上端部を挿通可能なスリット３６２，３６４が設けられている。このため、ピッチ軸３２２を中心とする頭部フレーム３１６の可動範囲（回転範囲）を大きくとることができる。本実施形態では、この可動範囲を９０度とし、視線が水平となる状態から上下に４５度ずつとしている。すなわち、ロボット１００の視線が上向く角度（見上げ角）の限界値が４５度とされ、視線が下向く角度（見下ろし角）の限界値も４５度とされている。

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。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。

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。例えば、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（前輪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。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。例えば、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。例えば、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４１０（全天球カメラ４００と高解像度カメラ４０２）、マイクロフォンアレイ４０４、温度センサ４０６、形状測定センサ４０８のほか、赤外線センサ、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）、頭部（頭部フレーム３１６）および胴部（手１０６）を制御する。駆動機構１２０は、２つの前輪１０２の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、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。例えば、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、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。例えば、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。

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、行動マップの一種である温度マップを管理する。

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。例えば、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、例えば、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、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。例えば、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。例えば、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。

動作判断部２２２は、ロボット１００の制御部１５０と協働して、ロボット１００のモーションを決定する。動作判断部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。動作判断部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。

動作判断部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。例えば、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、内部センサ１２８、通信部１４２、データ処理部１３６、データ格納部１４８および駆動機構１２０を含む。内部センサ１２８は、各種センサの集合体である。内部センサ１２８は、マイクロフォンアレイ４０４、カメラ４１０、温度センサ４０６および形状測定センサ４０８を含む。

マイクロフォンアレイ４０４は、複数のマイクロフォンをつなぎ合わせたユニットであり、音を検出する音声センサである。マイクロフォンアレイ４０４は、音を検出し、音源の方向を検出可能なデバイスであればよい。マイクロフォンアレイ４０４は、頭部フレーム３１６に内蔵される。音源と各マイクロフォンの距離は一致しないため、集音タイミングにばらつきが生じる。このため、各マイクロフォンにおける音の強さと位相から音源の位置を特定できる。ロボット１００は、マイクロフォンアレイ４０４により音源の位置、特に音源の方向を検出する。

カメラ４１０は外部を撮影するデバイスである。カメラ４１０は、全天球カメラ４００と高解像度カメラ４０２を含む。温度センサ４０６は、外部環境の温度分布を検出し、画像化する。形状測定センサ４０８は、プロジェクタから近赤外線を照射し、近赤外線カメラにて近赤外線の反射光を検出することにより、対象物体の深度、ひいては、凹凸形状を読み取る赤外線深度センサである。

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。

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。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、制御部１５０およびセンサ制御部１７２を含む。制御部１５０は、移動制御部１５２および動作制御部１５４を含む。移動制御部１５２は、サーバ２００の動作判断部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で決定してもよい。駆動機構１２０は、移動制御部１５２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。

動作制御部１５４は、サーバ２００の動作判断部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。動作制御部１５４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１５４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１５４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。

センサ制御部１７２は、内部センサ１２８を制御する。具体的には、高解像度カメラ４０２、温度センサ４０６および形状測定センサ４０８の計測方向を制御する。頭部フレーム３１６の方向に合わせて、ロボット１００の頭部に搭載される高解像度カメラ４０２、温度センサ４０６および形状測定センサ４０８の計測方向が変化する。センサ制御部１７２は、高解像度カメラ４０２の撮像方向を制御する（つまり、その撮像方向に合わせて頭部の動きを制御する）。センサ制御部１７２およびカメラ４１０が、「撮像部」として機能する。

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、カメラ４１０、温度センサ４０６および形状測定センサ４０８の検出情報を定期的に取得し、人やペットなどの移動物体を検出する。これらの情報はサーバ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。

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。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。例えば、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。例えば、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。

このような特徴抽出による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。

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。例えば、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。

次に、ロボット１００がユーザと自然な距離感を保つための制御について説明する。
本実施形態のロボット１００は、視野に入ったユーザの属性や親密度（選好性）に応じてそのユーザとの距離感を適度に保ち、生物的に自然な行動をエミュレートする。認識部１５６は「選好性判定部」としても機能する。また、その距離に応じて自然な角度でユーザの顔を見上げる仕草をとることにより、ユーザに愛着を感じさせる。以下、その詳細について説明する。

図８は、ユーザとの距離を制御する方法を表す模式図である。
ロボット１００は、カメラ４１０の被写体からユーザ（対象物）を抽出してその画像を分析するとともに、対応するユーザ情報があればそれを参照し、ユーザとの距離が適切となるよう移動する。本実施形態におけるロボット１００の身長（高さ）は、５０センチメートル程度を想定している。この身長のロボット１００がユーザの顔を視認するとき、必然的に頭部を傾けて見上げる状態になる。見上げる角度を大きくし、ユーザの顔を視認するためには、ロボット１００はユーザに近づく必要があるし、見上げる角度を小さくすれば、ロボット１００はユーザから離れる必要がある。見上げる角度を一定にして、その時のユーザの顔の視認状態を維持するようにロボット１００の前進後退動作を制御することで、ユーザとの自然な距離感を維持しながら、ロボット１００をユーザに追従させることができる。つまり、ロボット１００とユーザとの明確な距離を測定しなくとも、自然な距離感を維持することができる。

図８において、天球撮像範囲４１８は、全天球カメラ４００による撮像範囲である。全天球カメラ４００は、ロボット１００の上方半球略全域を一度に撮像可能である。認識部１５６は、天球撮像範囲４１８のうち対象物４１４の方向を含む所定範囲である撮像領域４２０の画像（撮像画像）を分析する。なお、本実施形態では、被写体のうち、人間（ユーザ）や動物（ペット）のように対話やスキンシップの対象となる生物を「対象物」とよぶが、特に人間のみを対象物としてもよい。

認識部１５６は、撮像領域４２０に所定の特徴を有する被写体が存在するか画像分析を行う。本実施形態では、撮像領域４２０から対象物４１４を画像認識する処理をロボット１００の認識部１５６が実行する。変形例においては、その画像認識をサーバ２００の認識部２１２が実行してもよいし、サーバ２００の認識部２１２およびロボット１００の認識部１５６の双方が実行してもよい。

認識部１５６は、被写体からの対象物４１４の特定に際し、温度センサ４０６によりその被写体の周辺温度分布を計測し、その被写体が発熱体、特に、摂氏３０〜４０度程度の発熱体であるか否かを判定する。認識部１５６は「温度判定部」としても機能する。人間やペットなどの恒温動物は発熱体であるため、この温度計測によりオーディオやテレビ、壁、鏡などを対象物４１４の候補から除外できる。

認識部１５６は、さらに、形状測定センサ４０８により被写体の三次元形状を測定し、その被写体が所定の形状を有する物体であるか否かを判定する。例えば、認識部１５６は、被写体が凹凸形状を有するか否かを判定する。凹凸形状を有しないとき、被写体はテレビ、壁、鏡などの平面体であると考えられるため、これらを対象物４１４の候補から除外できる。より好ましくは、形状測定センサ４０８により、被写体の立体形状の特徴を検出することが望ましい。人間の顔や動物の顔の形状上の特徴（鼻の位置や口の形など）を認識できれば、オーディオやテレビなどの無生物を対象物４１４の候補からより確実に除外しやすい。個人データ格納部２１８には、形状測定センサ４０８により各クラスタの顔の特徴情報も格納される。このため、さらに好ましくは、形状測定センサ４０８により、対象物４１４が誰であるかを特定してもよい。

このようにして温度センサ４０６および形状測定センサ４０８により対象物４１４の候補（「対象物候補」という）が特定されると、その対象物候補を高解像度カメラ４０２にて撮像する。このとき、画面中央にその対象物候補の全体が含まれるよう画角を調整する。既に述べたように、高解像度カメラ４０２の光軸は視線と一致する。このため、ロボット１００の視線の方向に対象物候補が存在することとなる。認識部１５６は、その高解像度カメラ４０２の画像に基づき、その対象物候補が対象物４１４であることを特定する。

例えば、２つの目と１つの口に相当する部分を有している、肌色である、動いている、服を着ているなど、生物に特有の身体的・行動的特徴を有する対象物候補が対象物４１４として認識される。そして、この対象物４１４の顔を特定するために、公知の顔認識技術が用いられる。この顔認識では、例えば対象物４１４の画像から顔のエッジ部分を検出して顔領域を特定し、その顔領域の画像に対して予め設定された特徴量のパターン（目、鼻、口の配置など）を対比する。この対比における類似度が基準値以上であれば、顔であると判定できる。対象物４１４が複数ある場合、複数の顔を特定する。

認識部１５６は、このように対象物４１４を特定した後、さらに対象物４１４の高さと顔の大きさを特定する。具体的には、撮像画面から対象物４１４における特徴点を抽出し、その特徴点の高さを「対象物の高さ」として特定する。本実施形態では、顔の中心で前方に突き出る鼻を特徴点として抽出し、対象物４１４の高さを特定する。また、顔の輪郭を抽出し、その縦方向の長さを「顔の大きさ」として特定する。撮像画面において、顔として認識した領域（「顔領域」ともいう）の大きさ、つまり顔領域の面積が所定の範囲になるようにロボット１００の前進後退動作を制御する。顔領域の面積を大きくすれば、対象物４１４との距離感は近くなり、顔領域の面積を小さくすれば対象物４１４との距離感は遠くなる。

対象物４１４が複数あるときには、その高さおよび顔の大きさ情報に基づき、距離感の調整対象となる対象物４１４を特定する。対象物４１４が単数であるときは、これを調整対象とする。そして、調整対象となった対象物４１４の属性や親密度に応じて見上げ角を設定し、対象物４１４に対面したときにその見上げ角での視線上に対象物４１４の顔がくるよう、対象物４１４との距離（「対面距離」ともいう）を制御する。例えば、両親と子供が集合している状況で、子供にアプローチする場合、超音波センサーを使って子供との正確な距離を計測することは難しい。しかし、子供の顔を視認し、見上げ角を一定にした上で、子供の顔領域の面積が一定の範囲内に収まるように制御すれば、子供にあわせて距離感を調整できる。

図９は、見上げ角の設定方法の一例を示す図である。
ロボット１００の視線の上下範囲（つまり頭部の可動範囲）は、水平方向（二点鎖線参照）に対して−４５度〜＋４５度（点線参照）とされている。生物のように、頭部の可動域で被写体を快適な視野角に入れる感覚を再現するものである。このため、ロボット１００の見上げ角θ（水平方向に対する上向き角度）は、０〜４５度の範囲で調整される。見上げる仕草を自然に見せるため、基準値として３０度（一点鎖線参照）が設定される。

ロボット１００にて認識される親密度が同じである場合、対象物４１４が大人であるか子供であるか、また男性であるか女性であるか等の属性に応じて対面距離ｄが異なる。すなわち、大人４１４ｍ，４１４ｆよりも子供４１４ｃのほうが距離は近くなる。また、大人であれば、その身長に応じて距離が異なる。図示の例では、大人の男性４１４ｍとの距離ｄｍよりも女性４１４ｆとの距離ｄｆが近くなり、子供４１４ｃとの距離ｄｃはさらに近くなっている。このように、大きいものからは離れ、小さいものには近づくという動物の本能的な距離感の調整を、見上げ角を一定にした状態で、顔領域の面積が所定の範囲内に収まるように前進後退制御をおこなうという画一的な処理で実現できる。

仮にこの三人が横並びである場合（図８参照）、ロボット１００は、高さの小さい子供４１４ｃとの距離ｄｃを優先する。すなわち、移動制御部１５２は、子供４１４ｃとの距離ｄｃとなるようロボット１００を移動させる。このとき、ロボット１００の仕草を自然に見せるために、ロボット１００が子供４１４ｃに所定距離以内（例えば５ｍ以内）に近づいたときに、頭部の駆動を開始して見上げ角θが徐々に設定値に近づくよう制御する。

なお、ロボット１００が対象物４１４に近づく速度は緩やかでよい。それにより、対面距離が設定されつつも、対象物４１４がロボット１００に触れることができる。すなわち、ユーザの意向に応じたロボット１００とのスキンシップが確保される。

図１０は、見上げ角の設定方法の他の例を示す図である。図１０（ａ）は対象物が複数存在する場合を示し、図１０（ｂ）は親密度に応じた見上げ角の変化を示す。
図１０（ａ）に示すように、例えば子供４１４ｃの傍で父親４１４ｍがしゃがみ、ロボット１００に呼びかけているような場合、親密表現をしている父親４１４ｍに応えるのが自然であり、共感が得られるものと考えられる。そこで、このように対象物４１４が複数存在する場合、特定された両者の高さの差Δｈが基準値以下（例えば２０ｃｍ以下に相当する画面上の高さ）であれば、顔が大きいほうの対象物４１４を距離制御の基準とする。図示の例では、移動制御部１５２は、ロボット１００を父親４１４ｍに対して正対させ、見上げ角θが設定値（例えば３０度）となる位置に移動させる。動作制御部１５４は、その移動の過程で見上げ角θが徐々にその設定値に近づくように頭部を駆動する。「高さの差Δｈ」および「基準値」は、画像処理におけるピクセル数で設定してもよい。

見上げ角θは、対象物４１４の親密度に応じて可変とされる。すなわち、対象物４１４の親密度が以前よりも高くなった場合、図１０（ｂ）に示すように、見上げ角θが以前の角度（例えば３０度：細い一点鎖線参照）よりも大きな角度（例えば４０度：太い一点鎖線参照）となるように設定変更される。その結果、ロボット１００と対象物４１４との距離がｄ１からｄ２へと小さくなる。それにより、ペットが飼い主に慣れて距離感を縮めるのと同様、ロボット１００が対象物４１４に対して以前よりも好意をもっていることを表現できる。

図１１は、見上げ角を決定する際に参照される設定テーブルを表す図である。
この設定テーブルは、見上げ角と親密度との対応関係が定義されたデータテーブルである。図示の例では、標準的な親密度（「標準親密度」という）を２１以上４０以下とし、それに対応する見上げ角θを３０度としている。対象物４１４の親密度がその標準親密度よりも高くなると、見上げ角θは３０度よりも大きくなる。このとき、ロボット１００は以前よりも対象物４１４に近づいて見つめる仕草をする。それにより、ロボット１００が対象物４１４に対して以前よりも好意をもっていることを表現できる。

逆に、対象物４１４の親密度がその標準親密度よりも低くなると、見上げ角θは３０度よりも小さくなる。このとき、ロボット１００は以前よりも対象物４１４から遠ざかって見つめる仕草をする。それにより、対象物４１４の愛情不足に対する不満や警戒心を表現できる。このように、親密度に応じて距離感を変化させることにより、ロボット１００の行動選択を人間的・生物的なものにできる。

図１２は、ロボット１００の動作制御を例示するフローチャートである。
本図の処理は、所定の制御周期にて繰り返し実行される。以下、対象物４１４がユーザである場合を例に説明する。

内部センサ１２８は、定期的にロボット１００の周囲を撮像し、周辺温度を計測する。全天球カメラ４００により被写体が捉えられると、認識部１５６は、温度センサ４０６および形状測定センサ４０８の検出情報に基づいてその被写体がユーザであるか否かを判定する。その被写体がユーザであった場合（Ｓ１０のＹ）、認識部１５６は、高解像度カメラ４０２によりユーザの顔を認識し、これを追尾する（Ｓ１２）。

認識部１５６は、高解像度カメラ４０２の画像に基づき、ユーザの高さｈを判定し（Ｓ１４）、またそのユーザの顔の大きさを判定する（Ｓ１６）。ユーザが複数存在する場合（Ｓ１８のＹ）、その複数のユーザの高さの差Δｈが基準値以内でなければ（Ｓ２０のＮ）、距離調整の対象として低い方のユーザを設定する（Ｓ２２）。一方、高さの差Δｈが基準値以内であれば（Ｓ２０のＹ）、顔が大きい方のユーザを設定する（Ｓ２４）。ユーザが一人である場合（Ｓ１８のＮ）、Ｓ２０〜Ｓ２４の処理をスキップする。このとき設定されたユーザを「設定ユーザ」ともよぶ。

認識部１５６は、設定ユーザの情報を取得し、その親密度を判定する（Ｓ２６）。設定ユーザの情報がなければ、親密度を標準親密度として仮判定する。そして、その親密度を用いて設定テーブル（図１１）を参照し、見上げ角θを設定する（Ｓ２８）。

移動制御部１５２は、ロボット１００を設定ユーザに正対させ（Ｓ３０）、その設定ユーザの方向へ移動させる（Ｓ３２）。このとき、動作制御部１５４は、その移動の過程で見上げ角θが徐々にその設定値に近づくように頭部を駆動する。なお、ユーザがその見上げ角θに相当する距離よりもロボット１００に接近している場合、移動制御部１５２は、その距離となるようロボット１００を設定ユーザから遠ざける。ユーザを検出しない場合（Ｓ１０のＮ）、Ｓ１２〜Ｓ３２の処理をスキップして一旦処理を終了する。

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。本実施形態によれば、ロボット１００が、ユーザの高さや顔の大きさに応じてそのユーザとの距離感を制御する。大きい人とは距離をとり、小さい人とは距離を近づける。このような動作により、ユーザからみてロボット１００との自然な距離感を保つことができる。この距離感は見上げ角の設定によるものであり、ロボット１００は自然な角度でユーザに眼差しを向ける。そのため、ユーザに心地よさを感じさせることもできる。

このように見上げ角が一定（設定値）となるように制御するため、ユーザがしゃがんでロボット１００との触れ合いを求めると、ロボット１００はそのユーザに近づく行為をとる。このため、ロボット１００に近寄ってほしいというユーザの気持ちに素直に応えることができる。

また、その見上げ角が親密度の高低に応じて変化する。親密度が高くなると、見上げ角は大きくなる方向に変化する。それにより、ロボット１００がユーザに対してスキンシップを求めるような仕草も表現できる。逆に、親密度が低くなると、見上げ角は小さくなる方向に変化する。それにより、ロボット１００がユーザに対して警戒感を示す、あるいは人見知りをするなどの仕草も表現できる。

例えばペット等の動物と人との関係を想定した場合、人が立っているときには動物とある程度の距離感を保つのが自然である。動物が人に接近してじゃれ付くのは、よほど好意があるときである。本実施形態によれば、親密度に応じてロボット１００の見上げ角を制御することにより、このような生物的に自然な行動（感覚的でシンプルな行動）をエミュレートできる。

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。

上記実施形態では、カメラ４１０として、全天球カメラ４００と高解像度カメラ４０２を含む構成を例示した。変形例においては、コスト低減等のため、高解像度カメラ４０２を省略してもよい。すなわち、全天球カメラ４００による天球撮像範囲４１８の一部として、対象物４１４を含む撮像画面を切り出してもよい。ただし、対象物４１４（ユーザ）の顔認識を高精度に維持するためには、上記実施形態のように、高解像度カメラ４０２を併用するのが好ましい。上記本実施形態では、高解像度カメラ４０２の光軸とロボット１００の視線とを一致させているため、見上げ角の調整は光軸方向の調整にもなり、制御がシンプルになる。

あるいは逆に、全天球カメラ４００を省略し、高解像度カメラ４０２によって対象物４１４を特定してもよい。ただしその場合、頭部を常時駆動して周囲を撮像する必要がある。また、高解像度カメラ４０２の撮像視野に対象物４１４が入った途端に追尾を開始するようになり、ロボット１００の動作がぎこちないものとなりやすい。この点、全天球カメラ４００によれば、カメラ自体を動かさなくとも、対象物４１４の検出が容易である。このため、上記実施形態のように、全天球カメラ４００と高解像度カメラ４０２とを併用するのが好ましい。

本実施形態では、対象物４１４をカメラ４１０，温度センサ４０６および形状測定センサ４０８によりセンシングし、ロボット１００の認識部１５６により認識処理を実行している。変形例においては、認識処理の一部または全部がサーバ２００の認識部２１２により実行されてもよい。また、内部センサ１２８の機能の一部は外部センサ１１４に搭載されてもよい。例えば、外部センサ１１４にカメラ４１０を搭載し、外部センサ１１４の画像情報をサーバ２００にて分析し、その分析結果に基づいてロボット１００が対象物４１４の位置を特定する実装も可能である。

上記実施形態では、全天球カメラ４００をツノ１１２に設け、ロボット１００の頭部と一体に動く構成とした。変形例においては、全天球カメラ４００を頭部と独立した部位（視線の動きに左右されない位置）に設けてもよい。例えば、全天球カメラ４００をベースプレート３２８に固定し、頭部の上方に突き出る構成としてもよい。それにより、全天球カメラ４００による画像を頭部の動きと切り離すことができ、対象物４１４の位置を特定するための演算処理がシンプルになり、その処理負荷を低減できる。

本実施形態では述べなかったが、対象物４１４の認識のためにマイクロフォンアレイ４０４を併用してもよい。マイクロフォンアレイ４０４により対象物４１４を検出し、対象物４１４への方向を特定してもよい。また、マイクロフォンアレイ４０４をロボット１００に装着する代わりにロボット１００の複数箇所にマイクロフォンを配置してもよい。

上記実施形態では、ロボット１００が対象物４１４に正対して距離感を調整する（主に近づける）例を示した。変形例においては、ロボット１００が対象物４１４から離れる場合に、同様の距離感が得られるよう制御してもよい。例えば、ロボット１００が対象物４１４に追いかけられた際に、その対象物４１４の高さに応じた距離を保ちつつ逃げるよう制御してもよい。その場合、ロボット１００は対象物４１４に対して背を向けることとなるが、全天球カメラ４００の画像を用いて距離を制御することができる。あるいは、ロボット１００の背後から対象物４１４が接近することを全天球カメラ４００により検出し、ロボット１００を対象物４１４に正対させるように向き直す制御を実行してもよい。そして、その対象物４１４の親密度に応じてロボット１００に後ずさりをさせるなどの制御を実行してもよい。

その場合、ロボット１００の視線は基本的に対象物４１４の反対側を向くこととなるが、制御アルゴリズムをシンプルにするために、後頭部に顔があると仮定した「仮想の見上げ角」を演算上設定してもよい。それにより、ユーザと正対したときと同様の設定テーブルを使用することが可能となる。このような制御は、全天球カメラ４００の撮像画面を切り出すことで容易に実現できる。

上記実施形態では、対象物４１４の高さに応じて距離を調整する例を示した。変形例においては、対象物４１４の幅を含む大きさに応じて距離を制御してもよい。体の大きさは、身長のみならず、幅方向のボリュームからも感じ取れることを考慮する。体の大きなユーザとは相対的に距離を大きくとり、体の小さなユーザには相対的に近づくよう制御する。このような動作は、概ね生物的動作に合致したものとなる。

上記実施形態では、対象物４１４の鼻を特徴点として抽出し、その鼻の高さを対象物４１４の高さとして特定した。変形例においては、その他の特徴点を設定して対象物４１４の高さを特定してもよい。例えば、対象物４１４の頭部（顔）の輪郭を特定し、その頭頂部の高さを対象物４１４の高さとしてもよい。また、上記実施形態では、顔の輪郭を抽出し、その縦方向の長さを「顔の大きさ」として特定した。変形例においては、例えば顔の輪郭から算出される顔の面積を「顔の大きさ」として特定してもよい。

上記実施形態では、カメラの撮像領域に入る対象物４１４が複数存在する場合として、親子がほぼ同位置にいる例を示したが、複数の対象物が互いに離れているときのように遠近感を考慮すべき場合にも、同様の制御を行うことができる。例えばロボット１００の近くにユーザＣ、遠くにユーザＤがいる場合、撮像画面上においてユーザＣのほうが高く、顔も大きくなる。このため、近いほうのユーザに対して距離制御を実行する。生物的動作を考慮しても、自身に近いものに反応するのが自然であり、理にかなっている。

上記実施形態では、ロボット１００が対象物４１４に接近する際、所定距離以内に近づいたときに頭部の駆動を開始し、見上げ角を徐々に設定値に近づける例を示した。変形例においては、ロボット１００の見上げ角を基本的に固定し、その見上げ角のまま対象物４１４に接近させてもよい。そして、対象物４１４の全身が高解像度カメラ４０２の画角（視野角）に入ったときに、ロボット１００を停止させてもよい。このような構成により、ロボット１００の頭部を動かす頻度を下げることができ、制御負荷が低減される。

上記実施形態では、ロボット１００の見上げ角θが一定となるよう対象物４１４との距離を制御した。具体的には、ロボット１００が対象物４１４に対して所定距離以内に近づいたときに頭部の駆動を開始し、見上げ角を徐々に設定値に近づけつつ、ロボット１００そのものが対象物４１４に徐々に近づき、見上げ角が設定値となったときに停止するようにした。したがって、具体的に距離を測ってロボット１００の移動を制御してはいない。変形例においては、ロボット１００が被写体までの距離を検出する測距センサを備えてもよい。そして、見上げ角が設定値となるときの対象物４１４との距離（設定距離）を演算し、その設定距離が満たされるようロボット１００を移動させてもよい。その際、測距センサの検出情報を逐次取得し、設定距離となる手前から頭部を駆動して４１４を見上げる動作を開始してもよい。そして、設定距離となったタイミングで見上げ角が設定値となるように制御してもよい。

上記実施形態では、対象物４１４をユーザ（人間）としたが、犬や猫などの動物を含めてもよい。それにより、ロボット１００が動物と適度な距離で対面するような演出を表現できる。

上記実施形態では述べなかったが、ロボット１００が見上げ動作をする場合、カメラの撮像状態が逆光状態となることが多い。このため、逆光状態でもロボット１００が対象物４１４を正確に認識できるよう、撮像画像に対して補正処理を行ってもよい。具体的には、撮像画像の全体を明るくするよう露出補正してもよい。あるいは、撮像画像の明るい箇所を除いて露出を上げる（明るくする）補正をしてもよい。対象物４１４の特徴部分（顔など）を中心に露出を上げてもよい。ＨＤＲ（High-dynamic-range rendering）による補正を行ってもよい。認識部１５６は、このような補正後の画像に基づいて対象物４１４の特徴を抽出するなど、上述した認識処理を行ってもよい。その撮像画像がユーザに提供されるものではなく、ロボット１００の内部処理（画像認識）に用いられるものであるため、対象物４１４と無関係の画像部分についての「色飛び」や「色潰れ」は特に問題とならない。

上記実施形態では、全天球カメラ４００を例示したが、これに代わり、半天球カメラを採用してもよい。あるいは、全天球カメラ４００の上天球のみを撮像対象としてもよい。ただし、これらの天球カメラは、一般にその撮像画像（天球画像）の歪みが大きいため、認識部１５６は、その天球画像の歪みを小さくするよう補正した後、画像認識を行うことが好ましい。

ロボットの見上げ角を一定にして対象物との距離を保つ場合、画面上の対象物の特定部位（顔や特徴点）の位置および大きさが維持されるようにロボットの前進および後進を制御する。ここで、「見上げ角」は、ピッチ軸の回転角度（「ピッチ角」ともいう）に対応する。カメラによる上下方向（見上げ／見下ろし方向）の撮像範囲は、ピッチ角の調整により変化させることができる。すなわち、ロボットの見上げ角を一定にしつつ対象物との距離を制御する場合、ピッチ角を一定にした状態で画面に映りこむ対象物の特定部位が画面上の設定領域（設定位置および設定範囲）に維持されるようにロボットを移動制御すればよい。

Claims (8)

1. 周囲を撮像する撮像部と、
   撮像された対象物との距離を制御する移動制御部と、
   頭部の動作を制御する動作制御部と、
   撮像された対象物の顔を認識する認識部と、
   を備え、
   前記動作制御部は、前記頭部が前記対象物の顔を見上げる角度となるよう、前記頭部の動作を制御し、
   前記移動制御部は、前記頭部の見上げ角が予め設定した角度範囲に収まるよう、前記対象物との距離を制御することを特徴とする自律行動型ロボット。
2. 撮像画面に複数の対象物が存在する場合、
   前記移動制御部は、低いほうの対象物の高さに応じて前記対象物との距離を制御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. 撮像画面に複数の対象物が存在する場合、
   前記移動制御部は、顔が大きいほうの対象物の高さに応じて前記対象物との距離を制御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. 前記移動制御部は、距離制御の基準となった対象物に正対するように制御することを特徴とする請求項２または３に記載の自律行動型ロボット。
5. 前記撮像部が、周辺の略全域を撮像可能なカメラを含み、
   前記カメラが前記頭部の視線の動きに左右されない位置に設けられていることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の自律行動型ロボット。
6. 対象物に対する選好性を判定する選好性判定部をさらに備え、
   前記移動制御部は、前記対象物の選好性に応じて前記対象物の大きさと制御対象である距離との対応関係を変更することを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の自律行動型ロボット。
7. 対象物の温度を判定する温度判定部をさらに備え、
   前記移動制御部は、前記対象物の温度に基づいて距離制御の対象であることを判定することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の自律行動型ロボット。
8. ロボットの周囲の撮像画像を取得する機能と、
   前記撮像画像において所定の対象物を特定する機能と、
   前記対象物の顔を認識する機能と、
   前記ロボットの頭部が前記対象物の顔を見上げる角度となるよう、前記頭部の動作を制御する機能と、
   前記頭部の見上げ角が予め設定した角度範囲に収まるよう、前記ロボットと前記対象物とがとるべき位置関係を演算する機能と、
   演算された位置関係を実現するように前記ロボットの移動を制御する機能と、
   をコンピュータに実現させるためのプログラム。

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