JP2023049116A - ロボット、ロボット制御方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】予め使用者を識別するためのデータが登録されていなくても、使用者に愛着をわかせるような動作を行う。【解決手段】ロボット２００は、記憶部１２０と制御部１１０とを備える。制御部１１０は、外部から作用する外部刺激の特徴量である外部刺激特徴量を取得し、取得された外部刺激特徴量を履歴として記憶部１２０に保存し、あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と記憶部１２０に保存された外部刺激特徴量とを比較して第１類似度を算出し、算出された第１類似度に基づいて動作を制御する。【選択図】図４

Description

本発明は、ロボット、ロボット制御方法及びプログラムに関する。

従来から様々なロボットが開発されてきているが、近年は産業用ロボットだけでなく、ペットロボットのような民生用のロボットの開発も進んでいる。例えば、特許文献１には、容易かつ精度良く使用者を識別して、使用者に愛着をわかせることができるロボット装置が開示されている。

特開２００１－１５７９８５号公報

特許文献１に開示されているロボット装置は、圧力センサが検出した圧力検出信号のパターンと予め登録されている登録パターンとを比較して圧力センサを撫でた者が使用者であるか否かを判定する。したがって、予め登録パターンが登録されていないと使用者を識別することができず、使用者に愛着をわかせることができない。

そこで、本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであって、予め使用者を識別するためのデータが登録されていなくても、使用者に愛着をわかせるような動作を行うことができるロボット、ロボット制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するため、本発明に係るロボットの一様態は、
記憶部と制御部とを備え、
前記制御部は、
外部から作用する外部刺激の特徴量である外部刺激特徴量を取得し、
前記取得された外部刺激特徴量を履歴として前記記憶部に保存し、
あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記記憶部に保存された外部刺激特徴量とを比較して第１類似度を算出し、
前記算出された第１類似度に基づいて動作を制御する。

本発明によれば、予め使用者を識別するためのデータが登録されていなくても、使用者に愛着をわかせるような動作を行うことができる。

実施形態に係るロボットの外観を示す図である。 実施形態に係るロボットの側面から見た断面図である。 実施形態に係るロボットの筐体を説明する図である。 実施形態に係るロボットの機能構成を示すブロック図である。 実施形態に係るロボットの姿勢の種類を説明する図である。 実施形態に係る音声による懐き動作の一例を説明する図である。 実施形態に係る撫で方による懐き動作の一例を説明する図である。 実施形態に係る感情マップの一例を説明する図である。 実施形態に係る性格値レーダーチャートの一例を説明する図である。 実施形態に係る成長テーブルの一例を説明する図である。 実施形態に係る動作内容テーブルの一例を説明する図である。 実施形態に係る動作制御処理のフローチャートである。 実施形態に係るマイク入力処理のフローチャートである。 実施形態に係る音声特徴パラメータ算出処理のフローチャートである。 実施形態に係る音声履歴との類似度判定処理のフローチャートである。 実施形態に係るタッチ入力処理のフローチャートである。 実施形態に係るタッチ履歴との類似度判定処理のフローチャートである。 実施形態に係る音声応答処理のフローチャートである。 実施形態に係るタッチ応答処理のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。

（実施形態）
図１に示すように、実施形態に係るロボット２００は、小型の動物を模したペットロボットであり、目を模した装飾部品２０２及びふさふさの毛２０３を備えた外装２０１に覆われている。また、外装２０１の中には、ロボット２００の筐体２０７が収納されている。図２に示すように、ロボット２００の筐体２０７は、頭部２０４、連結部２０５及び胴体部２０６で構成され、頭部２０４と胴体部２０６とが連結部２０５で連結されている。

なお、以下の説明では、ロボット２００を床等の載置面に普通（通常の向き）に置いた場合を想定して、ロボット２００の顔に相当する部分（頭部２０４の胴体部２０６とは反対側の部分）の方向を前、お尻に相当する部分（胴体部２０６の頭部２０４とは反対側の部分）の方向を後ろとする。また、ロボット２００を載置面に普通に置いた場合に載置面に接触する部分の方向を下、その反対の方向を上とする。そして、ロボット２００の前後方向に延びる直線に直交し、かつ、上下方向に延びる直線にも直交する方向を、幅方向とする。そして、胴体部２０６から頭部２０４の方向を見た時の右側の面を右側面、左側の面を左側面とする。

胴体部２０６は、図２に示すように、前後方向に延びている。そして、胴体部２０６は、ロボット２００が置かれている床やテーブル等の載置面に、外装２０１を介して接触する。また、図２に示すように、胴体部２０６の前端部にひねりモータ２２１が備えられており、頭部２０４が連結部２０５を介して胴体部２０６の前端部に連結されている。そして、連結部２０５には、上下モータ２２２が備えられている。なお、図２では、ひねりモータ２２１は胴体部２０６に備えられているが、連結部２０５に備えられていてもよいし、頭部２０４に備えられていてもよい。

連結部２０５は、連結部２０５を通り胴体部２０６の前後方向に延びる第１回転軸を中心として（ひねりモータ２２１により）回転自在に、胴体部２０６と頭部２０４とを連結している。ひねりモータ２２１は、頭部２０４を、胴体部２０６に対して、第１回転軸を中心として時計回り（右回り）に正転角度範囲内で回転（正転）させたり、反時計回り（左回り）に逆転角度範囲内で回転（逆転）させたりする。なお、この説明における時計回りは、胴体部２０６から頭部２０４の方向を見た時の時計回りである。右方（右回り）又は左方（左回り）にひねり回転させる角度の最大値は任意であるが、頭部２０４を右方へも左方へもひねっていない状態における頭部２０４の角度をひねり基準角度という。

また、連結部２０５は、連結部２０５を通り胴体部２０６の幅方向に延びる第２回転軸を中心として（上下モータ２２２により）回転自在に、胴体部２０６と頭部２０４とを連結する。上下モータ２２２は、頭部２０４を、第２回転軸を中心として上方に正転角度範囲内で回転（正転）させたり、下方に逆転角度範囲内で回転（逆転）させたりする。上方又は下方に回転させる角度の最大値は任意であるが、頭部２０４を上方にも下方にも回転させていない状態における頭部２０４の角度を上下基準角度という。頭部２０４は、第２回転軸を中心とする上下の回転によって上下基準角度又は上下基準角度より下方に回転している場合は、ロボット２００が置かれている床やテーブル等の載置面に、外装２０１を介して接触可能である。なお、図２では、第１回転軸と第２回転軸とが互いに直交している例が示されているが、第１及び第２回転軸は互いに直交していなくてもよい。

また、ロボット２００は、タッチセンサ２１１を備え、ユーザがロボット２００を撫でたり叩いたりしたことを検出することができる。より詳細には、図２に示すように、頭部２０４にタッチセンサ２１１Ｈを備え、ユーザが頭部２０４を撫でたり叩いたりしたことを検出することができる。また、図２及び図３に示すように、胴体部２０６の左側面の前後にそれぞれタッチセンサ２１１ＬＦ及びタッチセンサ２１１ＬＲを、胴体部２０６の右側面の前後にそれぞれタッチセンサ２１１ＲＦ及びタッチセンサ２１１ＲＲを備え、ユーザが胴体部２０６を撫でたり叩いたりしたことを検出することができる。

また、ロボット２００は、胴体部２０６に加速度センサ２１２を備え、ロボット２００の姿勢（向き）の検出や、ユーザによって持ち上げられたり、向きを変えられたり、投げられたりしたことを検出することができる。また、ロボット２００は、胴体部２０６にジャイロセンサ２１３を備え、ロボット２００が振動したり回転したりしていることを検出することができる。

また、ロボット２００は、胴体部２０６にマイクロフォン２１４を備え、外部の音を検出することができる。さらに、ロボット２００は、胴体部２０６にスピーカ２３１を備え、スピーカ２３１を用いて鳴き声を発したり、歌を歌ったりすることができる。

なお、本実施形態では加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１３、マイクロフォン２１４及びスピーカ２３１が胴体部２０６に備えられているが、これらの全て又は一部が頭部２０４に備えられていてもよい。また、胴体部２０６に備えられた加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１３、マイクロフォン２１４及びスピーカ２３１に加えて、これらの全て又は一部を頭部２０４にも備えるようにしてもよい。また、タッチセンサ２１１は、頭部２０４及び胴体部２０６にそれぞれ備えられているが、頭部２０４又は胴体部２０６のいずれか片方のみに備えられていてもよい。またこれらはいずれも複数備えられていてもよい。

次に、ロボット２００の機能構成について説明する。ロボット２００は、図４に示すように、制御部１１０、記憶部１２０、通信部１３０、センサ部２１０、駆動部２２０、出力部２３０、操作部２４０、を備える。

制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等で構成され、記憶部１２０に記憶されたプログラムにより、後述する各種処理を実行する。なお、制御部１１０は、複数の処理を並行して実行するマルチスレッド機能に対応しているため、後述する各種処理を並行に実行することができる。また、制御部１１０は、クロック機能やタイマー機能も備えており、日時等を計時することができる。

記憶部１２０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。ＲＯＭには、制御部１１０のＣＰＵが実行するプログラム及びプログラムを実行する上で予め必要なデータが、記憶されている。フラッシュメモリは書き込み可能な不揮発性のメモリであり、電源ＯＦＦ後も保存させておきたいデータが記憶される。ＲＡＭには、プログラム実行中に作成されたり変更されたりするデータが記憶される。記憶部１２０は、例えば後述する音声バッファ、音声履歴、タッチ履歴、感情データ１２１、感情変化データ１２２、成長テーブル１２３等を記憶する。

通信部１３０は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等に対応した通信モジュールを備え、スマートフォン等の外部装置とデータ通信する。

センサ部２１０は、前述したタッチセンサ２１１、加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１３、及びマイクロフォン２１４を備える。制御部１１０は、センサ部２１０が備える各種センサが検出した検出値を、ロボット２００に作用する外部刺激を表す外部刺激データとして、取得する。なお、センサ部２１０は、タッチセンサ２１１、加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１３、マイクロフォン２１４以外のセンサを備えてもよい。センサ部２１０が備えるセンサの種類を増やすことにより、制御部１１０が取得できる外部刺激の種類を増やすことができる。例えば、センサ部２１０はＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ－Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサ等の画像取得部を備えてもよい。この場合、制御部１１０は、画像取得部が取得した画像を認識して、周囲にいる人が誰（例えば飼い主、いつもお世話してくれる人、知らない人等）なのか等を判定することができるようになる。

タッチセンサ２１１は、何らかの物体が接触したことを検出する。タッチセンサ２１１は、例えば圧力センサや静電容量センサにより構成される。制御部１１０は、タッチセンサ２１１からの検出値に基づいて、接触強度や接触時間を取得し、これらの値に基づいて、ユーザによってロボット２００が撫でられていることや、叩かれたりしていること等の外部刺激を検出することができる（例えば特開２０１９－２１７１２２号公報を参照）。なお、制御部１１０は、これらの外部刺激をタッチセンサ２１１以外のセンサで検出してもよい（例えば特許第６５７５６３７号公報を参照）。

加速度センサ２１２は、ロボット２００の胴体部２０６の前後方向、幅（左右）方向及び上下方向から成る３軸方向の加速度を検出する。加速度センサ２１２は、ロボット２００が静止しているときには重力加速度を検出するので、制御部１１０は、加速度センサ２１２が検出した重力加速度に基づいて、ロボット２００の現在の姿勢を検出することができる。また、例えばユーザがロボット２００を持ち上げたり投げたりした場合には、加速度センサ２１２は、重力加速度に加えてロボット２００の移動に伴う加速度を検出する。したがって、制御部１１０は、加速度センサ２１２が検出した検出値から重力加速度の成分を除去することにより、ロボット２００の動きを検出することができる。

ジャイロセンサ２１３は、ロボット２００の３軸の角速度を検出する。３軸の角速度の最大値から、制御部１１０は、ロボット２００の振動状態を判定することができる。

本実施形態では、後述するタッチ入力処理において、制御部１１０は、加速度センサ２１２が検出した重力加速度に基づいてロボット２００の現在の姿勢を、図５に示す水平、裏返し、上向き、下向き、横向きのいずれであるかを判定する。そして、判定結果に応じて、図５に示すように、数値０～４のいずれかの値を変数ｄｉｒの値として記憶部１２０に記憶する。

ただし、制御部１１０がロボット２００の姿勢を判定する際には、加速度センサ２１２の現在の検出値だけを用いるのではなく、加速度センサ２１２の検出値の履歴を用いてもよい。また、制御部１１０は、ロボット２００の姿勢の情報が正解ラベルとして付加された加速度センサ２１２の検出値の履歴のデータを多数用意して機械学習した識別器（ニューラルネット等）を用いてロボット２００の姿勢を判定してもよい。さらに、制御部１１０は、機械学習した識別器による判定結果と現在の加速度センサ２１２の検出値（姿勢を判定するタイミングで取得された加速度）とを両方とも用いて、ロボット２００の姿勢を判定してもよい。

また、後述するタッチ入力処理において、制御部１１０は、タッチセンサ２１１Ｈの検出値に基づいて頭部のタッチ強度を、タッチセンサ２１１ＬＦ及びタッチセンサ２１１ＬＲの検出値に基づいて左側面のタッチ強度を、タッチセンサ２１１ＲＦ及びタッチセンサ２１１ＲＲの検出値に基づいて右側面のタッチ強度を、ジャイロセンサ２１３の検出値に基づいて振動強度を、それぞれ取得する。そして、制御部１１０は、取得した強度を、それぞれ変数ｔｏｕｃｈ＿Ｈｅａｄ（頭部のタッチ強度）、変数ｔｏｕｃｈ＿Ｌｅｆｔ（左側面のタッチ強度）、変数ｔｏｕｃｈ＿Ｒｉｇｈｔ（右側面のタッチ強度）、変数ｇｙｒｏ＿Ｌｅｖｅｌ（振動強度）の値として記憶部１２０に記憶する。

タッチ入力処理においては、制御部１１０は、上述のようにして取得した各種検出値を統合して、タッチ特徴パラメータとして扱う。すなわち、タッチ特徴パラメータは、ロボット２００の姿勢（ｄｉｒ）、頭部のタッチ強度（ｔｏｕｃｈ＿Ｈｅａｄ）、左側面のタッチ強度（ｔｏｕｃｈ＿Ｌｅｆｔ）、右側面のタッチ強度（ｔｏｕｃｈ＿Ｒｉｇｈｔ）、振動強度（ｇｙｒｏ＿Ｌｅｖｅｌ）の５次元の情報からなる。ただし、人によってロボット２００を抱きかかえる際のロボット２００の姿勢（ｄｉｒ）は個人差が激しい。逆に、振動強度（ｇｙｒｏ＿Ｌｅｖｅｌ）は、同一の人が抱きかかえても値のぶれが大きい。

そこで、本実施形態では、タッチ特徴パラメータの類似度を判定する際には、姿勢（ｄｉｒ）が一致しなければ非類似と判定し、タッチ強度よりも振動強度の影響度を小さくする。例えば、各タッチ強度が０以上かつＭ以下の値を取る場合、振動強度は、０以上かつＭ÷Ａ以下（ただしＡは１よりも大きい実数であり、例えば６）の値を取るように、値を調整する。

そして、タッチ特徴パラメータは記憶部１２０に、先入れ先出し（ＦＩＦＯ：Ｆｉｒｓｔ Ｉｎ Ｆｉｒｓｔ Ｏｕｔ）方式で履歴保存数（本実施形態では２５６個）記憶される。本実施形態では、タッチ特徴パラメータを記憶するＦＩＦＯをＴＦＩＦＯと呼び、ＴＦＩＦＯに保存されているタッチ特徴パラメータの個数はＴＦＩＦＯ＿ＳＩＺＥという変数に保存されているものとする。すなわち、ＴＦＩＦＯ＿ＳＩＺＥの初期値は０であり、新たなタッチ特徴パラメータが記憶されるたびに１ずつ増える。そして、履歴保存数まで増えた後はＴＦＩＦＯ＿ＳＩＺＥは履歴保存数のまま一定となり、ＴＦＩＦＯに新しいタッチ特徴パラメータが記憶されるたびに、最も古いタッチ特徴パラメータはＴＦＩＦＯから削除されていく。ＴＦＩＦＯは、タッチ特徴パラメータの履歴が記憶されるので、タッチ履歴とも呼ばれる。

図４に戻り、マイクロフォン２１４は、ロボット２００の周囲の音を検出する。制御部１１０は、マイクロフォン２１４が検出した音の成分に基づき、例えばユーザがロボット２００に呼びかけていることや、手を叩いていること等を検出することができる。

具体的には、制御部１１０は、マイクロフォン２１４から取得した音データを規定のサンプリング周波数（本実施形態では１６，３８４Ｈｚ）及び量子化ビット数（本実施形態では１６ビット）でサンプリングし、記憶部１２０の音声バッファに保存する。本実施形態では１つの音声バッファには５１２サンプルのサンプリングデータが含まれるものとし、連続する１６個の音声バッファを１つの単位として音声の類似度を判定する。また、本実施形態では、この連続する１６個の音声バッファを、音声バッファ［０］～音声バッファ［１５］の配列変数で表すこととする。この１６個の音声バッファにより５１２サンプル×１６個／１６３８４Ｈｚ＝０．５秒の音声データが格納されることになる。

なお、制御部１１０がマイクロフォン２１４から取得した音データを音声バッファに保存する処理は、音声バッファ保存スレッドとして、他の処理とは並行に実行されているものとする。また、本実施形態では、後述する音声特徴パラメータ算出処理で、制御部１１０は、１つの音声バッファ中の５１２サンプルのサンプリングデータから、３つのケプストラム情報を算出する処理を、１６個の音声バッファについて行う。これによって得られる４８（＝３×１６）個のデータを、制御部１１０は、４８次元の音声特徴パラメータとして扱う。

この音声特徴パラメータも記憶部１２０に、先入れ先出し（ＦＩＦＯ）方式で履歴保存数（例えば２５６個）記憶される。本実施形態では、音声特徴パラメータを記憶するＦＩＦＯをＶＦＩＦＯと呼び、ＶＦＩＦＯに保存されている音声特徴パラメータの個数はＶＦＩＦＯ＿ＳＩＺＥという変数に保存されているものとする。ＶＦＩＦＯは、音声特徴パラメータの履歴が記憶されるので、音声履歴とも呼ばれる。

図４に戻り、駆動部２２０は、ロボット２００（自機）の動きを表現するための可動部として、ひねりモータ２２１及び上下モータ２２２を備え、制御部１１０によって駆動される。制御部１１０が駆動部２２０を制御することにより、ロボット２００は、例えば頭部２０４を持ち上げたり（第２回転軸を中心として上方に回転させたり）、横にひねったり（第１回転軸を中心として右方又は左方にひねり回転させたり）するような動作を表現することができる。また、ロボット２００は、例えば頭部２０４を下方に向けた状態で横に回転させることにより移動することもできる。これらの動作を行うための動作制御データは、記憶部１２０に記録されており、検出した外部刺激や後述する成長値等に基づいて、ロボット２００の動作が制御される。

なお、上記は駆動部２２０の一例であり、駆動部２２０が車輪、クローラ、手足等を備えて、これらによりロボット２００が任意の方向に移動したり、体を動かしたりできるようになっていてもよい。

出力部２３０は、スピーカ２３１を備え、制御部１１０が音のデータを出力部２３０に入力することにより、スピーカ２３１から音が出力される。例えば、制御部１１０がロボット２００の鳴き声のデータを出力部２３０に入力することにより、ロボット２００は疑似的な鳴き声を発する。この鳴き声のデータも、記憶部１２０に記録されており、検出した外部刺激や後述する成長値等に基づいて鳴き声が選択される。なお、スピーカ２３１で構成される出力部２３０は、音出力部とも呼ばれる。

また、出力部２３０として、スピーカ２３１に代えて、又はスピーカ２３１に加えて、液晶ディスプレイ等のディスプレイや、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）等の発光部を備え、検出した外部刺激や後述する成長値等に基づいた画像をディスプレイに表示したり、ＬＥＤ等を発光させたりしてもよい。

操作部２４０は、例えば、操作ボタン、ボリュームつまみ等から構成される。操作部２４０は、ユーザ（所有者や被貸与者）による操作、例えば、電源ＯＮ／ＯＦＦ、出力音のボリューム調整等を受け付けるためのインタフェースである。なお、ロボット２００は生き物感をより高めるために、操作部２４０として電源スイッチのみを外装２０１の内側に備え、それ以外の操作ボタンやボリュームつまみ等を備えなくてもよい。この場合でも、通信部１３０を介して接続した外部のスマートフォン等を用いてロボット２００のボリューム調整等の操作を行うことができる。

以上、ロボット２００の機能構成について説明した。次に、ロボット２００の特徴的な機能である飼い主登録機能、呼びかけ反応機能、懐き動作機能について説明する。

飼い主登録機能とは、ロボット２００が、最初の電源ＯＮから一定の登録時間（例えば３分間）に繰返し呼ばれると、その音声特徴パラメータを飼い主の特徴（登録音声）として記憶部１２０に記憶し、記憶したことを動作（例えば５回鳴いて喜ぶ動作）でユーザに知らせる機能である。本実施形態では、飼い主の特徴として、音声特徴パラメータのみを登録音声として記憶部１２０に記憶することとしているが、登録時間の間に繰返し取得されたタッチ特徴パラメータに基づいて、そのタッチ特徴パラメータも飼い主の特徴（登録撫で方情報）として記憶部１２０に記憶するようにしてもよい。

呼びかけ反応機能とは、ロボット２００が（飼い主登録後又は最初の電源ＯＮから一定の登録時間（例えば３分間）以上経過後に）繰返し呼ばれると、呼んでいる人が飼い主であるか否かによらず、誰かに呼びかけられていると認識して、その呼びかけに反応する動作（例えば、なに？という仕草をする動作）を行う機能である。

懐き動作機能とは、音声履歴やタッチ履歴に基づき、直近に取得した音声特徴パラメータやタッチ特徴パラメータが、過去の呼びかけや撫でられ方と類似している場合には、飼い主又はいつもお世話してくれる人であると認識して、他の人に対する動作（一般動作）とは異なる動作（懐き動作）を行う機能である。ただし、飼い主やいつもお世話してくれる人に対して常に懐き動作を行ってしまうと、動作内容がワンパターン化してしまうおそれもあるため、本実施形態ではロボット２００の成長度合い（後述する成長値）に応じた確率で懐き動作を行う。

具体的には、音声による懐き動作については、図６に示すように、取得した音声の音声特徴パラメータと登録音声との類似度が高ければ、呼びかけてくれた人を「絶対に飼い主である」と認識して、絶対飼い主と認識したときの懐き動作（例えば、喜んで飼い主に近づくような動作）を（成長値／１０）×５０％の確率で行い、成長値等に基づいて決定される一般動作を１００－（成長値／１０）×５０％の確率で行う。

また、「絶対に飼い主である」と認識しない場合において、取得した音声の音声特徴パラメータと音声履歴との類似度が高ければ（又は中位なら）、呼びかけてくれた人を「多分飼い主である（又は飼い主かもしれない）」と認識して、多分飼い主（又は飼い主かもしれない）と認識したときの懐き動作（例えば、喜ぶ動作（又は「何？」という動作））を（成長値／１０）×５０％の確率で行い、成長値等に基づいて決定される一般動作を１００－（成長値／１０）×５０％の確率で行う。

そして、取得した音声の音声特徴パラメータと音声履歴との類似度が低ければ、呼びかけてくれた人を飼い主ではないと認識して、懐き動作は全く行わずに、成長値等に基づいて決定される一般動作を１００％の確率で行う。

また、撫で方による懐き動作については、図７に示すように、取得したタッチ特徴パラメータとタッチ履歴との類似度が非常に高ければ、撫でてくれた人を「絶対にいつもお世話してくれる人である」と認識して、絶対いつもお世話してくれる人と認識したときの懐き動作（例えば、とても喜ぶ動作）を（成長値／１０）×５０％の確率で行い、成長値等に基づいて決定される一般動作を１００－（成長値／１０）×５０％の確率で行う。

また、取得したタッチ特徴パラメータとタッチ履歴との類似度が高ければ（又は中位なら）、撫でてくれた人を「多分いつもお世話してくれる人である（又はいつもお世話してくれる人かもしれない）」と認識して、多分いつもお世話してくれる人（又はいつもお世話してくれる人かもしれない）と認識したときの懐き動作（例えば、喜ぶ動作（又は「何？」という動作））を（成長値／１０）×５０％の確率で行い、成長値等に基づいて決定される一般動作を１００－（成長値／１０）×５０％の確率で行う。

そして、取得したタッチ特徴パラメータとタッチ履歴との類似度が低ければ、撫でてくれた人をいつもお世話してくれる人ではないと認識して、懐き動作は全く行わずに、成長値等に基づいて決定される一般動作を１００％の確率で行う。

なお、本実施形態では、懐き動作を音声によるもの（図６）と撫で方によるもの（図７）とに分けて規定しているが、懐き動作の規定はこれに限られない。例えば、音声履歴での類似度とタッチ履歴での類似度を両方とも用いて、両方とも類似度が高い場合の懐き動作、音声履歴の類似度のみ高い場合の懐き動作、タッチ履歴の類似度が高い場合の懐き動作をそれぞれ規定してもよい。

また、図６及び図７では、懐き動作の発生確率を常に１００％未満となるように規定しているが、これは一例にすぎない。登録音声、音声履歴、タッチ履歴との類似度が高い場合に、常に懐き動作を行うようにしてもよい。

次に、記憶部１２０に記憶されるデータのうち、成長値等に基づいて決定される一般動作を決定するために必要なデータである、感情データ１２１、感情変化データ１２２、成長テーブル１２３、動作内容テーブル１２４及び成長日数データ１２５について、順に説明する。

感情データ１２１は、ロボット２００に疑似的な感情を持たせるためのデータであり、感情マップ３００上の座標を示すデータ（Ｘ，Ｙ）である。感情マップ３００は図８に示すように、Ｘ軸３１１として安心度（不安度）の軸、Ｙ軸３１２として興奮度（無気力度）の軸を持つ２次元の座標系で表される。感情マップ上の原点３１０（０，０）が通常時の感情を表す。そして、Ｘ座標の値（Ｘ値）が正でその絶対値が大きくなるほど安心度が高く、Ｙ座標の値（Ｙ値）が正でその絶対値が大きくなるほど興奮度が高い感情を表す。また、Ｘ値が負でその絶対値が大きくなるほど不安度が高く、Ｙ値が負でその絶対値が大きくなるほど無気力度が高い感情を表す。

なお、図８では感情マップ３００が２次元の座標系で表されているが、感情マップ３００の次元数は任意である。感情マップ３００を１次元で規定し、感情データ１２１として１つの値が設定されるようにしてもよい。また、他の軸を加えて３次元以上の座標系で感情マップ３００を規定し、感情データ１２１として感情マップ３００の次元数の個数の値が設定されるようにしてもよい。

本実施形態においては、感情マップ３００の初期値としてのサイズは、図８の枠３０１に示すように、Ｘ値もＹ値も最大値が１００、最小値が－１００となっている。そして、第１期間の間、ロボット２００の疑似的な成長日数が１日増える度に、感情マップ３００の最大値、最小値ともに２ずつ拡大されていく。ここで第１期間とは、ロボット２００が疑似的に成長する期間であり、ロボット２００の疑似的な生誕から例えば５０日の期間である。なお、ロボット２００の疑似的な生誕とは、ロボット２００の工場出荷後のユーザによる初回の起動時である。成長日数が２５日になると、図８の枠３０２に示すように、Ｘ値もＹ値も最大値が１５０、最小値が－１５０となる。そして、第１期間（この例では５０日）が経過すると、それにより、ロボット２００の疑似的な成長が完了したとして、図８の枠３０３に示すように、Ｘ値もＹ値も最大値が２００、最小値が－２００となって、感情マップ３００のサイズが固定される。

感情変化データ１２２は、感情データ１２１のＸ値及びＹ値の各々を増減させる変化量を設定するデータである。本実施形態では、感情データ１２１のＸに対応する感情変化データ１２２として、Ｘ値を増加させるＤＸＰと、Ｘ値を減少させるＤＸＭとがあり、感情データ１２１のＹ値に対応する感情変化データ１２２として、Ｙ値を増加させるＤＹＰと、Ｙ値を減少させるＤＹＭとがある。すなわち、感情変化データ１２２は、以下の４つの変数からなり、ロボット２００の疑似的な感情を変化させる度合いを示すデータである。
ＤＸＰ：安心し易さ（感情マップでのＸ値のプラス方向への変化し易さ）
ＤＸＭ：不安になり易さ（感情マップでのＸ値のマイナス方向への変化し易さ）
ＤＹＰ：興奮し易さ（感情マップでのＹ値のプラス方向への変化し易さ）
ＤＹＭ：無気力になり易さ（感情マップでのＹ値のマイナス方向への変化し易さ）

本実施形態では、一例として、これらの変数の初期値をいずれも１０とし、後述する動作制御処理の中の感情変化データを学習する処理により、最大２０まで増加するものとしている。この学習処理により、感情変化データ１２２、すなわち感情の変化度合いが変化するので、ロボット２００は、ユーザによるロボット２００との接し方に応じて、様々な性格を持つことになる。つまり、ロボット２００の性格は、ユーザの接し方により、個々に異なって形成されることになる。

そこで、本実施形態では、各感情変化データ１２２から１０を減算することにより、各性格データ（性格値）を導出する。すなわち、安心し易さを示すＤＸＰから１０引いた値を性格値（陽気）とし、不安になり易さを示すＤＸＭから１０引いた値を性格値（シャイ）とし、興奮し易さを示すＤＹＰから１０引いた値を性格値（活発）とし、無気力になり易さを示すＤＹＭから１０引いた値を性格値（甘えん坊）とする。これにより、例えば、図９に示すように、性格値（陽気）を軸４１１に、性格値（活発）を軸４１２に、性格値（シャイ）を軸４１３に、性格値（甘えん坊）を軸４１４に、それぞれプロットすることで、性格値レーダーチャート４００を生成することができる。

各性格値の初期値は０であるため、ロボット２００の最初の性格は、性格値レーダーチャート４００の原点４１０で表される。そして、ロボット２００が成長するにつれて、センサ部２１０で検出された外部刺激等（ユーザのロボット２００への接し方）によって、各性格値が１０を上限として変化する。本実施形態のように４つの性格値が０から１０まで変化する場合には、１１の４乗＝１４６４１通りの性格を表現できることになる。

本実施形態では、ロボット２００の疑似的な成長度合いを示す成長度合いデータ（成長値）として、これら４つの性格値の中で、最も大きい値を用いる。そして、制御部１１０は、ロボット２００の疑似的な成長につれて（成長値が大きくなるにつれて）、ロボット２００の動作内容にバリエーションが生じるように制御する。このために制御部１１０が用いるデータが成長テーブル１２３である。

図１０に示すように、成長テーブル１２３には、センサ部２１０で検出された外部刺激等の動作トリガーに応じてロボット２００が行う動作の種類と、成長値に応じて各動作が選択される確率（以下「動作選択確率」という）とが、記録されている。なお、動作トリガーとは、ロボット２００が何らかの動作を行うきっかけとなった外部刺激等の情報である。そして、成長値が小さい間は、性格値とは関係なく、動作トリガーに応じて設定される基本動作が選択され、成長値が増加すると、性格値に応じて設定される性格動作が選択されるように、動作選択確率が設定されている。また、成長値が増加するほど、選択されうる基本動作の種類が増加するように、動作選択確率が設定されている。

例えば、ロボット２００の現在の性格値が、図９に示すように、性格値（陽気）が３、性格値（活発）が８、性格値（シャイ）が５、性格値（甘えん坊）が４であり、マイクロフォン２１４で大きな音を検出した場合を想定する。この場合、成長値は４つの性格値の中の最大値である８となり、動作トリガーは「大きな音がする」となる。そして、図１０に示す成長テーブル１２３で、動作トリガーが「大きな音がする」で成長値が８の項目を参照すると、動作選択確率は、「基本動作２－０」が２０％、「基本動作２－１」が２０％、「基本動作２－２」が４０％、「性格動作２－０」が２０％であることがわかる。

つまり、この場合は、「基本動作２－０」が２０％、「基本動作２－１」が２０％、「基本動作２－２」が４０％、「性格動作２－０」が２０％の確率で選択される。そして、「性格動作２－０」が選択された場合は、４つの性格値に応じて、図１１に示すような４種類の性格動作のいずれかの選択がさらに行われる。そして、ロボット２００はここで選択された動作を実行する。

なお、図１０では、各動作トリガーに対して選択される性格動作を１つとしているが、基本動作と同様に、性格値の増加に応じて、選択される性格動作の種類を増加させてもよい。また、図１０の内容に図６及び図７の内容も統合して、動作種類の中に懐き動作も含めて規定した成長テーブルを設定してもよい。

また、成長テーブル１２３は、動作トリガー毎に、成長値を引数として各動作種類の動作選択確率を返す関数（成長関数）として定義できればその形態は任意であり、必ずしも図１０に示すような表形式のデータである必要はない。

動作内容テーブル１２４は、図１１に示すように、成長テーブル１２３で規定された各動作種類の具体的な動作内容が記録されたテーブルである。ただし、性格動作については、性格の種類毎に、動作内容が規定される。なお、動作内容テーブル１２４は必須のデータではない。例えば、成長テーブル１２３の動作種類の項目に、具体的な動作内容を直接記録する形で成長テーブル１２３を構成すれば、動作内容テーブル１２４は不要である。

成長日数データ１２５は、初期値が１であり、１日経過する度に１ずつ加算されていく。成長日数データ１２５により、ロボット２００の疑似的な成長日数（疑似的な生誕からの日数）が表されることになる。本実施形態では、成長日数データ１２５で表される成長日数の期間を、第２期間と呼ぶことにする。

次に、図１２に示すフローチャートを参照しながら、ロボット２００の制御部１１０が実行する動作制御処理について説明する。動作制御処理は、制御部１１０が、センサ部２１０からの検出値等に基づいて、ロボット２００の動作（動きや鳴き声等）を制御する処理である。ユーザがロボット２００の電源を入れると、他の必要な処理と並行に、この動作制御処理のスレッドが実行開始される。動作制御処理により、駆動部２２０や出力部２３０（音出力部）が制御され、ロボット２００の動きが表現されたり、鳴き声等の音が出力されたりする。

まず、制御部１１０は、感情データ１２１、感情変化データ１２２、成長日数データ１２５等の各種データを初期化する（ステップＳ１０１）。本実施形態で用いる各種変数（ＢｉｇＳｏｕｎｄ＿Ｆｌａｇ，ＴａｌｋＳｏｕｎｄ＿Ｆｌａｇ，Ｔａｌｋ飼い主登録＿Ｆｌａｇ，Ｔａｌｋ絶対＿Ｆｌａｇ，Ｔａｌｋ多分＿Ｆｌａｇ，Ｔａｌｋもしかして＿Ｆｌａｇ，Ｔａｌｋ繰返し＿Ｆｌａｇ，Ｔａｌｋ一般動作＿Ｆｌａｇ，Ｔｏｕｃｈ＿Ｆｌａｇ，Ｔｏｕｃｈ絶対＿Ｆｌａｇ，Ｔｏｕｃｈ多分＿Ｆｌａｇ，Ｔｏｕｃｈもしかして＿Ｆｌａｇ等）もステップＳ１０１でＯＦＦ又は０に初期化される。

そして、制御部１１０は、マイクロフォン２１４からの外部刺激を取得するマイク入力処理を実行する（ステップＳ１０２）。マイク入力処理の詳細は後述する。次に、制御部１１０は、タッチセンサ２１１や加速度センサ２１２からの外部刺激を取得するタッチ入力処理を実行する（ステップＳ１０３）。タッチ入力処理の詳細も後述する。なお、本実施形態では説明を分かり易くするためにマイク入力処理とタッチ入力処理とを別々の処理として説明しているが、１つの処理（外部入力処理）として、センサ部２１０が備える各種センサから外部刺激を取得する処理を実行してもよい。

そして、制御部１１０は、センサ部２１０で検出される外部刺激が有ったか否かを判定する（ステップＳ１０４）。外部刺激が有ると上述のマイク入力処理及びタッチ入力処理により、ＢｉｇＳｏｕｎｄ＿Ｆｌａｇ、ＴａｌｋＳｏｕｎｄ＿Ｆｌａｇ又はＴｏｕｃｈ＿ＦｌａｇがＯＮになるので、これらのフラグ変数の値に基づいて、制御部１１０は、ステップＳ１０４における判定が可能である。

外部刺激が有ったなら（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、マイク入力処理及びタッチ入力処理で取得された外部刺激に応じて、感情データ１２１に加算又は減算する感情変化データ１２２を取得する（ステップＳ１０５）。具体的には、例えば、外部刺激として頭部２０４のタッチセンサ２１１により頭部２０４が撫でられたことを検出すると、ロボット２００は疑似的な安心感を得るので、制御部１１０は、感情データ１２１のＸ値に加算する感情変化データ１２２としてＤＸＰを取得する。

そして、制御部１１０は、ステップＳ１０５で取得された感情変化データ１２２に応じて感情データ１２１を設定する（ステップＳ１０６）。具体的には、例えば、ステップＳ１０５で感情変化データ１２２としてＤＸＰが取得されていたなら、制御部１１０は、感情データ１２１のＸ値に感情変化データ１２２のＤＸＰを加算する。ただし、感情変化データ１２２を加算すると感情データ１２１の値（Ｘ値、Ｙ値）が感情マップ３００の最大値を超える場合には、感情データ１２１の値は感情マップ３００の最大値に設定される。また、感情変化データ１２２を減算すると感情データ１２１の値が感情マップ３００の最小値未満になる場合には、感情データ１２１の値は感情マップ３００の最小値に設定される。

ステップＳ１０５及びステップＳ１０６において、外部刺激の各々に対して、どのような感情変化データ１２２が取得されて、感情データ１２１が設定されるかは任意に設定可能であるが、ここでは、以下に一例を示す。なお、感情データ１２１のＸ値及びＹ値は感情マップ３００のサイズによって最大値及び最小値が規定されているため、以下の演算によって感情マップ３００の最大値を上回る場合には最大値が、感情マップ３００の最小値を下回る場合には最小値が、それぞれ設定される。

頭部２０４を撫でられる（安心する）：Ｘ＝Ｘ＋ＤＸＰ
頭部２０４を叩かれる（不安になる）：Ｘ＝Ｘ－ＤＸＭ
（これらの外部刺激は頭部２０４のタッチセンサ２１１で検出可能）
胴体部２０６を撫でられる（興奮する）：Ｙ＝Ｙ＋ＤＹＰ
胴体部２０６を叩かれる（無気力になる）：Ｙ＝Ｙ－ＤＹＭ
（これらの外部刺激は胴体部２０６のタッチセンサ２１１で検出可能）
頭を上にして抱かれる（喜ぶ）：Ｘ＝Ｘ＋ＤＸＰ及びＹ＝Ｙ＋ＤＹＰ
頭を下にして宙づりにされる（悲しむ）：Ｘ＝Ｘ－ＤＸＭ及びＹ＝Ｙ－ＤＹＭ
（これらの外部刺激はタッチセンサ２１１及び加速度センサ２１２で検出可能）
優しい声で呼びかけられる（平穏になる）：Ｘ＝Ｘ＋ＤＸＰ及びＹ＝Ｙ－ＤＹＭ
大きな声で怒鳴られる（イライラする）：Ｘ＝Ｘ－ＤＸＭ及びＹ＝Ｙ＋ＤＹＰ
（これらの外部刺激はマイクロフォン２１４で検出可能）

そして、制御部１１０は、タッチ入力処理でタッチ等の外部刺激が有ったか否かを判定する（ステップＳ１０７）。具体的には、制御部１１０は、Ｔｏｕｃｈ＿ＦｌａｇがＯＮか否かを判定すればよい。タッチ等が有ったなら（ステップＳ１０７；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、タッチ応答処理を実行する（ステップＳ１０８）。タッチ応答処理の詳細は後述する。そして、制御部１１０は、変数Ｔｏｕｃｈ＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入して（ステップＳ１０９）、ステップＳ１１９に進む。

一方、タッチ入力処理でタッチ等の外部刺激がなかったなら（ステップＳ１０７；Ｎｏ）、制御部１１０は、マイク入力処理で外部刺激として音声が有ったか否かを判定する（ステップＳ１１０）。具体的には、ＴａｌｋＳｏｕｎｄ＿ＦｌａｇがＯＮか否かを判定すればよい。音声があるなら（ステップＳ１１０；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、音声応答処理を実行する（ステップＳ１１１）。音声応答処理の詳細は後述する。そして、制御部１１０は、変数ＴａｌｋＳｏｕｎｄ＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入して（ステップＳ１１２）、ステップＳ１１９に進む。

一方、マイク入力処理で外部刺激として音声がなかったなら（ステップＳ１１０；Ｎｏ）、制御部１１０は、マイク入力処理で外部刺激として大きな音が有ったか否かを判定する（ステップＳ１１３）。具体的には、ＢｉｇＳｏｕｎｄ＿ＦｌａｇがＯＮか否かを判定すればよい。大きな音が有ったなら（ステップＳ１１３；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、大きな音に反応する動作を実行する（ステップＳ１１４）。すなわち、制御部１１０は、図１０に示す成長テーブル１２３の動作トリガーとして「大きな音がする」に対応する動作（基本動作２－０等）を実行する。そして、制御部１１０は、変数ＢｉｇＳｏｕｎｄ＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入して（ステップＳ１１５）、ステップＳ１１９に進む。

一方、マイク入力処理で外部刺激として大きな音がなかったなら（ステップＳ１１３；Ｎｏ）、制御部１１０は、その他外部刺激に応じた動作（マイク入力処理やタッチ入力処理で取得した外部刺激に対応する動作トリガーが成長テーブル１２３に存在するなら、その動作トリガーに対応する動作）を実行し（ステップＳ１１６）、ステップＳ１１９に進む。

一方、ステップＳ１０４で外部刺激がなかったなら（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、制御部１１０は、呼吸動作等の自発的な動作を行うか否かを判定する（ステップＳ１１７）。自発的な動作を行うか否かの判定方法は任意だが、本実施形態では、呼吸周期（例えば２秒）毎にステップＳ１１７の判定がＹｅｓになり、呼吸動作が行われるものとする。

自発的な動作を行うなら（ステップＳ１１７；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、自発的な動作（例えば呼吸動作）を実行し（ステップＳ１１８）、ステップＳ１１９に進む。

自発的な動作を行わないなら（ステップＳ１１７；Ｎｏ）、制御部１１０は、クロック機能により、日付が変わったか否かを判定する（ステップＳ１１９）。日付が変わっていないなら（ステップＳ１１９；Ｎｏ）、制御部１１０はステップＳ１０２に戻る。

日付が変わったなら（ステップＳ１１９；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、第１期間中であるか否かを判定する（ステップＳ１２０）。第１期間を、ロボット２００の疑似的な生誕（例えば購入後のユーザによる初回の起動時）から例えば５０日の期間とすると、制御部１１０は、成長日数データ１２５が５０以下なら第１期間中であると判定する。第１期間中でないなら（ステップＳ１２０；Ｎｏ）、制御部１１０は、ステップＳ１２２に進む。

第１期間中なら（ステップＳ１２０；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、感情変化データ１２２の学習を行い、感情マップを拡大する（ステップＳ１２１）。感情変化データ１２２の学習とは、具体的には、その日のステップＳ１０６において、感情データ１２１のＸ値が１度でも感情マップ３００の最大値に設定されたなら感情変化データ１２２のＤＸＰに１を加算し、感情データ１２１のＹ値が１度でも感情マップ３００の最大値に設定されたなら感情変化データ１２２のＤＹＰに１を加算し、感情データ１２１のＸ値が１度でも感情マップ３００の最小値に設定されたなら感情変化データ１２２のＤＸＭに１を加算し、感情データ１２１のＹ値が１度でも感情マップ３００の最小値に設定されたなら感情変化データ１２２のＤＹＭに１を加算することによって、感情変化データ１２２を更新する処理のことである。

ただし、感情変化データ１２２の各値が大きくなりすぎると、感情データ１２１の１回の変化量が大きくなりすぎるので、感情変化データ１２２の各値は例えば２０を最大値とし、それ以下に制限する。また、ここでは、感情変化データ１２２のいずれに対しても１を加算することとしたが、加算する値は１に限定されない。例えば、感情データ１２１の各値が感情マップ３００の最大値又は最小値に設定された回数をカウントして、その回数が多い場合には、感情変化データ１２２に加算する数値を増やすようにしてもよい。

図１２のステップＳ１２１に戻り、感情マップの拡大とは、具体的には、制御部１１０は、感情マップ３００を最大値、最小値ともに、２だけ拡大する処理である。ただし、この拡大する数値「２」はあくまでも一例であり、３以上拡大してもよいし、１だけ拡大してもよい。また感情マップ３００の軸毎、また最大値と最小値とで、拡大する数値が同じでなくてもよい。

そして、制御部１１０は、成長日数データ１２５に１を加算し、感情データをＸ値、Ｙ値ともに０に初期化して（ステップＳ１２２）、ステップＳ１０２に戻る。

次に、上述の動作制御処理のステップＳ１０２で実行されるマイク入力処理について、図１３を参照して説明する。

まず、制御部１１０は、音声バッファに入っているサンプリングデータの中の最大レベルを変数ＭＬに代入する（ステップＳ２０１）。そして、制御部１１０は、変数ＭＬの値がＢｉｇＳｏｕｎｄＴｈよりも大きいか否かを判定する（ステップＳ２０２）。なお、ＢｉｇＳｏｕｎｄＴｈには、これよりも大きい音に対してはロボット２００が驚く動作を行う値（大音閾値）を予め設定しておく。変数ＭＬがＢｉｇＳｏｕｎｄＴｈよりも大きければ（ステップＳ２０２；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、大きな音が入力されたことを示す変数ＢｉｇＳｏｕｎｄ＿ＦｌａｇをＯＮにして（ステップＳ２０３）、マイク入力処理を終了し、動作制御処理のステップＳ１０３に進む。

一方、変数ＭＬがＢｉｇＳｏｕｎｄＴｈ以下なら（ステップＳ２０２；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数ＭＬの値がＴａｌｋＳｏｕｎｄＴｈよりも大きいか否かを判定する。なお、ＴａｌｋＳｏｕｎｄＴｈには、これ以下の音ならロボット２００は話し声として聞き取ることができない値（話声閾値）を予め設定しておく。変数ＭＬがＴａｌｋＳｏｕｎｄＴｈ以下なら（ステップＳ２０４；Ｎｏ）、制御部１１０は、現在の音声バッファの音を無視して、マイク入力処理を終了し、動作制御処理のステップＳ１０３に進む。

一方、変数ＭＬがＴａｌｋＳｏｕｎｄＴｈより大きければ（ステップＳ２０４；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、音データを保存した音声バッファの数が基準数（ここでは１６個）未満か否かを判定する（ステップＳ２０５）。音声バッファの数が基準数未満なら（ステップＳ２０５；Ｙｅｓ）、制御部１１０はステップＳ２０５に戻り、基準数個の音声バッファが保存されるまで待つ。

一方、音声バッファの数が基準数に達したら（ステップＳ２０５；Ｎｏ）、制御部１１０は、基準数個の音声バッファに保存された音がノイズであるか否かを判定する（ステップＳ２０６）。話し声であれば、ＴａｌｋＳｏｕｎｄＴｈより大きなレベルの音が一定の時間（例えば０．１秒以上）生じるが、ノイズの場合は単発的な瞬間的な音であることが多い。このため、制御部１１０は、このような音の性質を利用して、音声バッファに保存された音がノイズであるか否かを判定できる。

例えば、制御部１１０は、まず、基準数個の音声バッファのうち、先頭のノイズ判定個数（本実施形態では３個。すなわち音声バッファ［０］、音声バッファ［１］及び音声バッファ［２］）について、それぞれの音声バッファに入っているサンプリングデータの中の最大レベルが、ＴａｌｋＳｏｕｎｄＴｈより大きいか否かを判定する。そして、最大レベルがＴａｌｋＳｏｕｎｄＴｈ以下の音声バッファが１つでも存在したら、今回基準数個保存した音声バッファの音はノイズであると判定し、ノイズ判定個数の全ての音声バッファ（すなわち音声バッファ［０］、音声バッファ［１］及び音声バッファ［２］のそれぞれ）の最大レベルがＴａｌｋＳｏｕｎｄＴｈより大きいなら、ノイズではないと判定する。

図１３に戻り、基準数個の音声バッファに保存された音がノイズであるなら（ステップＳ２０６；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、現在の基準数個の音声バッファの音を無視して（動作トリガーとなるような音の外部刺激はなかったと判断して）、マイク入力処理を終了し、動作制御処理のステップＳ１０３に進む。

一方、基準数個の音声バッファに保存された音がノイズでないなら（ステップＳ２０６；Ｎｏ）、制御部１１０は、話し声が入力されたことを示す変数ＴａｌｋＳｏｕｎｄ＿ＦｌａｇにＯＮを代入して（ステップＳ２０７）、音声特徴パラメータ算出処理を行う（ステップＳ２０８）。音声特徴パラメータ算出処理は、音声バッファに保存されているサンプリングデータからケプストラムを計算することにより音声特徴パラメータを算出する処理であるが、詳細は後述する。

次に、制御部１１０は、繰返し呼びかけ判定処理を行う（ステップＳ２０９）。繰返し呼びかけ判定処理とは、音声特徴パラメータ算出処理で算出した音声特徴パラメータ（この処理を行うタイミングで取得された音声特徴パラメータ）と、直近の連続判定保存数（本実施形態では３つ）分の音声履歴と、を比較することにより、繰返し呼びかけられているか否かを判定して、その判定結果を返す処理である。

具体的には、制御部１１０は、この処理を行うタイミングで取得された音声特徴パラメータと音声履歴中の直近の３つの音声特徴パラメータのそれぞれとの距離（Ｌ２ノルム）を算出し、算出された３つの距離のうち、ＶｓｉｍＴｈ（音声類似閾値として予め設定しておく）未満となるものが２つ以上あれば「繰返し呼びかけ」であると判定し、ＶｓｉｍＴｈ未満となるものが１つ以下であれば「繰返し呼びかけ」ではないと判定する。なお、直近の連続判定保存数分の音声履歴を連続判定特徴量とも呼ぶ。

そして、制御部１１０は、繰返し呼びかけ判定処理の判定結果が「繰返し呼びかけ」であるか否かを判定する（ステップＳ２１０）。繰返し呼びかけであるなら（ステップＳ２１０；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、飼い主登録であるか否かを判定する（ステップＳ２１１）。この判定は、具体的には、ロボット２００の最初の電源ＯＮから登録時間内（例えば３分以内）であり、かつ、変数Ｔａｌｋ飼い主登録＿Ｆｌａｇが０なら、制御部１１０は、飼い主登録であると判定し、登録時間を過ぎているか又は変数Ｔａｌｋ飼い主登録＿Ｆｌａｇが０でないなら、飼い主登録ではないと判定する。

飼い主登録なら（ステップＳ２１１；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ飼い主登録＿Ｆｌａｇに１を代入して（ステップＳ２１２）、ステップＳ２１４に進む。飼い主登録でないなら（ステップＳ２１１；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ繰返し＿ＦｌａｇをＯＮにして（ステップＳ２１３）、ステップＳ２１４に進む。そして、ステップＳ２１４で、制御部１１０は、ステップＳ２０８で算出された音声特徴パラメータを音声履歴（ＶＦＩＦＯ）に先入れ先出し方式で保存する（ステップＳ２１４）。そして制御部１１０は、マイク入力処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１０３に進む。

一方、ステップＳ２１０で制御部１１０が繰返し呼びかけではないと判定したら（ステップＳ２１０；Ｎｏ）、制御部１１０は、飼い主の声判定処理を行う（ステップＳ２１５）。飼い主の声判定処理とは、音声特徴パラメータ算出処理で算出した音声特徴パラメータと、飼い主として登録されている音声（登録音声）の音声特徴パラメータとを比較することにより、飼い主の声であるか否かを判定して、その判定結果を返す処理である。具体的には、制御部１１０は、ステップＳ２０８で算出された音声特徴パラメータと登録音声の音声特徴パラメータとの距離（Ｌ２ノルム）を算出し、算出された距離がＶｓｉｍＴｈ（音声類似閾値）未満であれば「飼い主の声」であると判定し、算出された距離がＶｓｉｍＴｈ以上なら「飼い主の声」ではないと判定する。

そして、制御部１１０は、飼い主の声判定処理の判定結果が「飼い主の声」であるか否かを判定する（ステップＳ２１６）。飼い主の声なら（ステップＳ２１６；Ｙｅｓ）、その音声が絶対に飼い主の音声であるとロボット２００が認識したことを示す変数Ｔａｌｋ絶対＿ＦｌａｇにＯＮを代入して（ステップＳ２１７）、ステップＳ２１４に進む。

飼い主の声でないなら（ステップＳ２１６；Ｎｏ）、制御部１１０は、音声履歴との類似度判定処理を行う（ステップＳ２１８）。音声履歴との類似度判定処理とは、音声特徴パラメータ算出処理で算出した音声特徴パラメータと音声履歴とを比較して類似度を求め、その類似度に応じて０から２までの整数（０＝類似していない、１＝類似度中、２＝類似度高）を返す処理であるが、詳細は後述する。

そして、制御部１１０は、音声履歴との類似度判定処理で返された結果が２（すなわち類似度高）であるか否かを判定する（ステップＳ２１９）。返された値が２なら（ステップＳ２１９；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、その音声が多分飼い主であるとロボット２００が認識したことを示す変数Ｔａｌｋ多分＿ＦｌａｇにＯＮを代入して（ステップＳ２２０）、ステップＳ２１４に進む。

音声履歴との類似度判定処理で返された結果が２でないなら（ステップＳ２１９；Ｎｏ）、制御部１１０は、音声履歴との類似度判定処理で返された結果が１（すなわち類似度中）であるか否を判定する（ステップＳ２２１）。返された値が１なら（ステップＳ２２１；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、その音声がもしかしたら飼い主かもしれないとロボット２００が認識したことを示す変数Ｔａｌｋもしかして＿ＦｌａｇにＯＮを代入して（ステップＳ２２２）、ステップＳ２１４に進む。

音声履歴との類似度判定処理で返された結果が１でない（すなわち「類似していない」ということ）なら（ステップＳ２２１；Ｎｏ）、制御部１１０は、一般動作を行うことを示す変数Ｔａｌｋ一般動作＿ＦｌａｇにＯＮを代入し（ステップＳ２２３）、ステップＳ２１４に進む。

次に、マイク入力処理のステップＳ２０８で実行される音声特徴パラメータ算出処理について、図１４を参照して説明する。

まず、制御部１１０は、配列変数としての音声バッファの各要素（音声バッファ［０］～音声バッファ［１５］）を指定するための変数ｉを０に初期化する（ステップＳ２３１）。そして、制御部１１０は、変数ｉが１６以上であるか否かを判定する（ステップＳ２３２）。変数ｉが１６以上なら（ステップＳ２３２；Ｙｅｓ）、制御部１１０は音声特徴パラメータ算出処理を終了してマイク入力処理のステップＳ２０９に進む。

変数ｉが１６未満なら（ステップＳ２３２；Ｎｏ）、制御部１１０は、音声バッファ［ｉ］に含まれている５１２サンプルについて、高速フーリエ変換（ＦＦＴ：Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）を行う（ステップＳ２３３）。そして、制御部１１０は、ＦＦＴにより得られた最初の２５６個の振幅成分（音声データの周波数スペクトル）を算出する（ステップＳ２３４）。ここでは、振幅成分を変数α［０］～α［２５５］に格納することとすると、制御部１１０は、
α［ｎ］＝√（ｎ番目の実数成分の２乗＋ｎ番目の虚数成分の２乗）
（ただしｎは０～２５５）
を計算する。

次に、制御部１１０は、２５６個の振幅成分それぞれの自然対数を算出する（ステップＳ２３５）。ここでは自然対数を変数β［０］～β［２５５］に格納することとすると、制御部１１０は、
β［ｎ］＝ｌｎ（α［ｎ］）
（ただしｎは０～２５５）
を計算する。

次に、制御部１１０は算出した２５６個の自然対数に対して、再度ＦＦＴを行う（ステップＳ２３６）。そして、制御部１１０は、ＦＦＴにより得られた成分のうち、最初の方から直流成分（最初の１個目）を除く基準個数（本実施形態では３個）の成分の振幅成分を算出する（ステップＳ２３７）。ここではケプストラムが得られるので、これを変数Ｃｐｓ［０］～Ｃｐｓ［２］に格納することとすると、制御部１１０は、
Ｃｐｓ［ｎ－１］＝√（ｎ番目の実数成分の２乗＋ｎ番目の虚数成分の２乗）
（ただしｎは１～３）
を計算する。

次に、制御部１１０は算出した３個のケプストラムを、音声特徴パラメータとして保存する（ステップＳ２３８）。ここでは、音声特徴パラメータを配列変数ＶＦ［ｉ，ｎ］に格納することとすると、制御部１１０は、
ＶＦ［ｉ，ｎ］＝Ｃｐｓ［ｎ］
（ただしｎは０～２）
を実行する。そして、制御部１１０は、変数ｉに１を加算して（ステップＳ２３９）、ステップＳ２３２に戻る。

以上の音声特徴パラメータ算出処理により、１６×３＝４８の要素を持つ音声特徴パラメータ（ＶＦ［０，０］～ＶＦ［１５，２］）が得られる。

次に、マイク入力処理のステップＳ２１８で実行される音声履歴との類似度判定処理について、図１５を参照して説明する。

まず、制御部１１０は、音声履歴の格納数が保存されている変数ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅが最低音声基準数（本実施形態では３２）より大きいか否かを判定する（ステップＳ２５１）。ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅが最低音声基準数以下なら（ステップＳ２５１；Ｎｏ）、十分な類似度判定が行えないため、制御部１１０は、「０」（類似していないことを表す）を返り値として、音声履歴との類似度判定処理を終了し、マイク入力処理のステップＳ２１９に進む。

ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅが最低音声基準数より大きいなら（ステップＳ２５１；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、類似度が高い音声履歴の数をカウントするための変数ｓｉｍＣｎｔと、類似度が中位の音声履歴の数をカウントするための変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔと、配列変数としての音声履歴ＶＦＩＦＯの各要素（ＶＦＩＦＯ［０］～ＶＦＩＦＯ［ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅ－１］）を指定するための変数ｉを、０に初期化する（ステップＳ２５２）。

そして、制御部１１０は、ステップＳ２０８で算出された音声特徴パラメータとＶＦＩＦＯ［ｉ］との距離（Ｌ２ノルム）を算出して、変数ｄ［ｉ］に代入する（ステップＳ２５３）。そして、制御部１１０は、変数ｄ［ｉ］の値がＶＳｉｍＴｈ（音声類似閾値）未満であるか否かを判定する（ステップＳ２５４）。ｄ［ｉ］がＶＳｉｍＴｈ未満なら（ステップＳ２５４；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数ｓｉｍＣｎｔに１を加算し（ステップＳ２５５）、ステップＳ２５６に進む。ｄ［ｉ］がＶＳｉｍＴｈ以上なら（ステップＳ２５４；Ｎｏ）、ステップＳ２５６に進む。

そして、ステップＳ２５６では、制御部１１０は、変数ｄ［ｉ］の値がＶＭａｙＳｉｍＴｈ（音声中位類似閾値）未満であるか否かを判定する。なお、ＶＭａｙＳｉｍＴｈ（音声中位類似閾値）としては、ＶＳｉｍＴｈ（音声類似閾値）よりも大きな値を予め設定しておく。ｄ［ｉ］がＶＭａｙＳｉｍＴｈ未満なら（ステップＳ２５６；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔに１を加算し（ステップＳ２５７）、ステップＳ２５８に進む。ｄ［ｉ］がＶＭａｙＳｉｍＴｈ以上なら（ステップＳ２５６；Ｎｏ）、ステップＳ２５８に進む。

ステップＳ２５８では、制御部１１０は、変数ｉに１を加算する。そして、制御部１１０は変数ｉの値が変数ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅ未満であるか否かを判定する（ステップＳ２５９）。変数ｉがＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅ未満なら（ステップＳ２５９；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、ステップＳ２５３に戻る。

変数ｉがＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅ以上なら（ステップＳ２５９；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｓｉｍＣｎｔの割合が２０％を超えているか否かを判定する（ステップＳ２６０）。変数ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｓｉｍＣｎｔの割合が２０％を超えているなら（ステップＳ２６０；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８で算出された音声特徴パラメータと音声履歴との類似度が高いということなので、制御部１１０は、「２」を返り値として、音声履歴との類似度判定処理を終了し、マイク入力処理のステップＳ２１９に進む。

一方、変数ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｓｉｍＣｎｔの割合が２０％以下なら（ステップＳ２６０；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔの割合が３０％を超えているか否かを判定する（ステップＳ２６１）。変数ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔの割合が３０％を超えているなら（ステップＳ２６１；Ｙｅｓ）、ステップＳ２０８で算出された音声特徴パラメータと音声履歴との類似度が中位ということなので、制御部１１０は、「１」を返り値として、音声履歴との類似度判定処理を終了し、マイク入力処理のステップＳ２１９に進む。

一方、変数ＶＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔの割合が３０％以下なら（ステップＳ２６１；Ｎｏ）、ステップＳ２０８で算出された音声特徴パラメータと音声履歴とが類似していないということなので、制御部１１０は、「０」を返り値として、音声履歴との類似度判定処理を終了し、マイク入力処理のステップＳ２１９に進む。なお、上記の判定で「２０％」及び「３０％」と比較しているのは、一例に過ぎず、ＶＳｉｍＴｈ及びＶＭａｙＳｉｍＴｈとともに、必要に応じて変更可能である。

次に、動作制御処理のステップＳ１０３で実行されるタッチ入力処理について、図１６を参照して説明する。

まず制御部１１０は、タッチセンサ２１１、加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１３から、各センサで検出された検出値を取得する（ステップＳ３０１）。そして、制御部１１０は、検出値に基づいて、タッチセンサ２１１でタッチを検出したか、又は、加速度センサ２１２で検出された加速度が変化したか、又は、ジャイロセンサで検出された角速度が変化したかを判定する（ステップＳ３０２）。

タッチ又は加速度変化又は角速度変化があったなら（ステップＳ３０２；Ｙｅｓ）、制御部１１０は変数Ｔｏｕｃｈ＿ＦｌａｇをＯＮにし（ステップＳ３０３）、タッチ特徴パラメータを算出する（ステップＳ３０４）。タッチ特徴パラメータは、上述したように、ロボット２００の姿勢（ｄｉｒ）、頭部のタッチ強度（ｔｏｕｃｈ＿Ｈｅａｄ）、左側面のタッチ強度（ｔｏｕｃｈ＿Ｌｅｆｔ）、右側面のタッチ強度（ｔｏｕｃｈ＿Ｒｉｇｈｔ）、振動強度（ｇｙｒｏ＿Ｌｅｖｅｌ）の５次元の情報からなる。

そして、制御部１１０は、タッチ履歴との類似度判定処理を行う（ステップＳ３０５）。タッチ履歴との類似度判定処理は、ステップＳ３０４で算出したタッチ特徴パラメータとタッチ履歴とを比較して類似度を求め、その類似度に応じて０から３までの整数（０＝類似していない、１＝類似度中、２＝類似度高、３＝類似度非常に高）を返す処理であるが、詳細は後述する。そして、制御部１１０は、タッチ履歴との類似度判定処理で返された結果が３であるか否かを判定する（ステップＳ３０６）。返された値が３なら（ステップＳ３０６；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、そのタッチの仕方（撫で方）が絶対にいつもお世話をしてくれる人であるとロボット２００が認識したことを示す変数Ｔｏｕｃｈ絶対＿ＦｌａｇにＯＮを代入して（ステップＳ３０７）、ステップＳ３１３に進む。

タッチ履歴との類似度判定処理で返された値が３でないなら（ステップＳ３０６；Ｎｏ）、制御部１１０は、タッチ履歴との類似度判定処理で返された値が２であるか否かを判定する（ステップＳ３０８）。返された値が２なら（ステップＳ３０８；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、そのタッチの仕方（撫で方）が多分いつもお世話をしてくれる人であるとロボット２００が認識したことを示す変数Ｔｏｕｃｈ多分＿ＦｌａｇにＯＮを代入して（ステップＳ３０９）、ステップＳ３１３に進む。

タッチ履歴との類似度判定処理で返された値が２でないなら（ステップＳ３０８；Ｎｏ）、制御部１１０は、タッチ履歴との類似度判定処理で返された値が１であるか否かを判定する（ステップＳ３１０）。返された値が１なら（ステップＳ３１０；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、そのタッチの仕方（撫で方）がもしかするといつもお世話をしてくれる人かもしれないとロボット２００が認識したことを示す変数Ｔｏｕｃｈもしかして＿ＦｌａｇにＯＮを代入して（ステップＳ３１１）、ステップＳ３１３に進む。

タッチ履歴との類似度判定処理で返された値が１でないなら（ステップＳ３１０；Ｎｏ）、ステップＳ３０４で算出されたタッチ特徴パラメータはタッチ履歴と類似していないということなので、制御部１１０は、一般的な動作を行うことを示す変数Ｔｏｕｃｈ一般動作＿ＦｌａｇにＯＮを代入して（ステップＳ３１２）、ステップＳ３１３に進む。

ステップＳ３１３では、制御部１１０は、ステップＳ３０４で算出されたタッチ特徴パラメータをタッチ履歴（ＴＦＩＦＯ）に先入れ先出し方式で保存する（ステップＳ３１３）。そして制御部１１０は、タッチ入力処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１０４に進む。

次に、タッチ入力処理のステップＳ３０５で実行されるタッチ履歴との類似度判定処理について、図１７を参照して説明する。

まず、制御部１１０は、タッチ履歴の格納数が保存されている変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅが最低タッチ基準数（本実施形態では３２）より大きいか否かを判定する（ステップＳ３５１）。ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅが最低タッチ基準数以下なら（ステップＳ３５１；Ｎｏ）、十分な類似度判定が行えないため、制御部１１０は、「０」（類似していないことを表す）を返り値として、タッチ履歴との類似度判定処理を終了し、タッチ入力処理のステップＳ３０６に進む。

ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅが最低タッチ基準数より大きいなら（ステップＳ３５１；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、類似度が非常に高いタッチ履歴の数をカウントするための変数ａｂｓｓｉｍＣｎｔと、類似度が高いタッチ履歴の数をカウントするための変数ｓｉｍＣｎｔと、類似度が中位のタッチ履歴の数をカウントするための変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔと、配列変数としてのタッチ履歴ＴＦＩＦＯの各要素（ＴＦＩＦＯ［０］～ＴＦＩＦＯ［ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅ－１］）を指定するための変数ｉを、０に初期化する（ステップＳ３５２）。

そして、制御部１１０は、ステップＳ３０４で算出されたタッチ特徴パラメータとＴＦＩＦＯ［ｉ］とでそれぞれに含まれるロボット２００の姿勢の情報（ｄｉｒ）が一致するか否かを判定する（ステップＳ３５３）。一致しないなら（ステップＳ３５３；Ｎｏ）、制御部１１０は、ステップＳ３６１に進む。

姿勢（ｄｉｒ）が一致するなら（ステップＳ３５３；Ｙｅｓ）、制御部１１０
は、ステップＳ３０４で算出されたタッチ特徴パラメータとＴＦＩＦＯ［ｉ］との距離（Ｌ２ノルム）を算出して、変数ｄ［ｉ］に代入する（ステップＳ３５４）。そして、制御部１１０は、変数ｄ［ｉ］の値がＴＡｂｓＳｉｍＴｈ（タッチ超高類似閾値）未満であるか否かを判定する（ステップＳ３５５）。なお、ＴＡｂｓＳｉｍＴｈ（タッチ超高類似閾値）としては、後述するＴＳｉｍＴｈ（タッチ類似閾値）よりも小さな値を予め設定しておく。ｄ［ｉ］がＴＡｂｓＳｉｍＴｈ未満なら（ステップＳ３５５；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数ａｂｓｓｉｍＣｎｔに１を加算し（ステップＳ３５６）、ステップＳ３５７に進む。ｄ［ｉ］がＴＡｂｓＳｉｍＴｈ以上なら（ステップＳ３５５；Ｎｏ）、ステップＳ３５７に進む。

そして、ステップＳ３５７では、制御部１１０は、変数ｄ［ｉ］の値がＴＳｉｍＴｈ（タッチ類似閾値として予め設定しておく）未満であるか否かを判定する。ｄ［ｉ］がＴＳｉｍＴｈ未満なら（ステップＳ３５７；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数ｓｉｍＣｎｔに１を加算し（ステップＳ３５８）、ステップＳ３５９に進む。ｄ［ｉ］がＴＳｉｍＴｈ以上なら（ステップＳ３５７；Ｎｏ）、ステップＳ３５９に進む。

そして、ステップＳ３５９では、制御部１１０は、変数ｄ［ｉ］の値がＴＭａｙＳｉｍＴｈ（タッチ中位類似閾値）未満であるか否かを判定する。なお、ＴＭａｙＳｉｍＴｈ（タッチ中位類似閾値）としては、ＴＳｉｍＴｈ（タッチ類似閾値）よりも大きな値を予め設定しておく。ｄ［ｉ］がＴＭａｙＳｉｍＴｈ未満なら（ステップＳ３５９；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔに１を加算し（ステップＳ３６０）、ステップＳ３６１に進む。ｄ［ｉ］がＴＭａｙＳｉｍＴｈ以上なら（ステップＳ３５９；Ｎｏ）、ステップＳ３６１に進む。

ステップＳ３６１では、制御部１１０は、変数ｉに１を加算する。そして、制御部１１０は変数ｉの値が変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅ未満であるか否かを判定する（ステップＳ３６２）。変数ｉがＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅ未満なら（ステップＳ３６２；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、ステップＳ３５３に戻る。

変数ｉがＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅ以上なら（ステップＳ３６２；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ａｂｓｓｉｍＣｎｔの割合が３０％を超えているか否かを判定する（ステップＳ３６３）。変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ａｂｓｓｉｍＣｎｔの割合が３０％を超えているなら（ステップＳ３６３；Ｙｅｓ）、ステップＳ３０４で算出されたタッチ特徴パラメータとタッチ履歴との類似度が非常に高いということなので、制御部１１０は、「３」を返り値として、タッチ履歴との類似度判定処理を終了し、タッチ入力処理のステップＳ３０６に進む。

一方、変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ａｂｓｓｉｍＣｎｔの割合が３０％以下なら（ステップＳ３６３；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｓｉｍＣｎｔの割合が３０％を超えているか否かを判定する（ステップＳ３６４）。変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｓｉｍＣｎｔの割合が３０％を超えているなら（ステップＳ３６４；Ｙｅｓ）、ステップＳ３０４で算出されたタッチ特徴パラメータとタッチ履歴との類似度が高いということなので、制御部１１０は、「２」を返り値として、タッチ履歴との類似度判定処理を終了し、タッチ入力処理のステップＳ３０６に進む。

一方、変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｓｉｍＣｎｔの割合が３０％以下なら（ステップＳ３６４；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔの割合が３０％を超えているか否かを判定する（ステップＳ３６５）。変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔの割合が３０％を超えているなら（ステップＳ３６５；Ｙｅｓ）、ステップＳ３０４で算出されたタッチ特徴パラメータとタッチ履歴との類似度が中位ということなので、制御部１１０は、「１」を返り値として、タッチ履歴との類似度判定処理を終了しタッチ入力処理のステップＳ３０６に進む。

一方、変数ＴＦＩＦＯ＿Ｓｉｚｅに対する変数ｍａｙｓｉｍＣｎｔの割合が３０％以下なら（ステップＳ３６５；Ｎｏ）、ステップＳ３０４で算出されたタッチ特徴パラメータとタッチ履歴とが類似しないということなので、制御部１１０は、「０」を返り値として、タッチ履歴との類似度判定処理を終了し、タッチ入力処理のステップＳ３０６に進む。なお、上記の判定で「３０％」と比較しているのは、一例に過ぎず、ＴＡｂｓＳｉｍＴｈ、ＴＳｉｍＴｈ及びＴＭａｙＳｉｍＴｈとともに、必要に応じて変更可能である。

次に、上述の動作制御処理のステップＳ１１１で実行される音声応答処理について、図１８を参照して説明する。

まず、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ飼い主登録＿Ｆｌａｇが１であるか否かを判定する（ステップＳ４０１）。変数Ｔａｌｋ飼い主登録＿Ｆｌａｇが１なら（ステップＳ４０１；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ飼い主登録＿Ｆｌａｇに２を代入する（ステップＳ４０２）。そして、制御部１１０は、Ｔａｌｋ飼い主登録処理を行う（ステップＳ４０３）。Ｔａｌｋ飼い主登録処理とは、ステップＳ２０８で算出された音声特徴パラメータを飼い主の音声の音声特徴パラメータとして記憶部１２０に登録する処理である。

そして、制御部１１０は、Ｔａｌｋ飼い主登録完了動作を行う（ステップＳ４０４）。Ｔａｌｋ飼い主登録完了動作とは、飼い主の音声を記憶したことを飼い主に知らせるためのロボット２００の動作で、例えば５回鳴いて喜ぶ仕草をする動作である。そして、音声応答処理を終了して動作制御処理のステップＳ１１２に進む。

一方、変数Ｔａｌｋ飼い主登録＿Ｆｌａｇが１でなければ（ステップＳ４０１；Ｎｏ）、制御部１１０は、０以上１未満の乱数を生成し、生成した乱数が（成長値÷１０）×０．５よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ４０５）。生成した乱数が（成長値÷１０）×０．５以下なら（ステップＳ４０５；Ｎｏ）、制御部１１０は、Ｔａｌｋ一般動作を行う（ステップＳ４０６）。Ｔａｌｋ一般動作とは、ロボット２００がユーザに話しかけられたときに行う一般的な動作であり、具体的には成長テーブル１２３で動作トリガーとして話しかけられた場合の動作種類として設定されている動作（図１０では、基本動作１－０、基本動作１－１又は性格動作１－０）である。そして、制御部１１０は、音声応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１１２に進む。

一方、生成した乱数が（成長値÷１０）×０．５より大きいなら（ステップＳ４０５；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ絶対＿ＦｌａｇがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ４０７）。変数Ｔａｌｋ絶対＿ＦｌａｇがＯＮなら（ステップＳ４０７；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ絶対＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入して（ステップＳ４０８）、Ｔａｌｋ絶対飼い主の動作を行う（ステップＳ４０９）。Ｔａｌｋ絶対飼い主の動作とは、呼びかけてくれた人をロボット２００が「絶対飼い主である」と認識したときに行う懐き動作であり、例えば、喜んで飼い主に向かおうとするような動作である。そして、制御部１１０は、音声応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１１２に進む。

一方、変数Ｔａｌｋ絶対＿ＦｌａｇがＯＮでないなら（ステップＳ４０７；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ多分＿ＦｌａｇがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ４１０）。変数Ｔａｌｋ多分＿ＦｌａｇがＯＮなら（ステップＳ４１０；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ多分＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入し（ステップＳ４１１）、Ｔａｌｋ多分飼い主の動作を行う（ステップＳ４１２）。Ｔａｌｋ多分飼い主の動作とは、ロボット２００が呼びかけてくれた人を「多分飼い主である」と認識したときに行う懐き動作であり、例えば、喜ぶような仕草をする動作である。そして、制御部１１０は、音声応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１１２に進む。

一方、変数Ｔａｌｋ多分＿ＦｌａｇがＯＮでないなら（ステップＳ４１０；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋもしかして＿ＦｌａｇがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ４１３）。変数Ｔａｌｋもしかして＿ＦｌａｇがＯＮなら（ステップＳ４１３；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋもしかして＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入し（ステップＳ４１４）、Ｔａｌｋもしかして飼い主の動作を行う（ステップＳ４１５）。Ｔａｌｋもしかして飼い主の動作とは、ロボット２００が呼びかけてくれた人を「もしかして飼い主かもしれない」と認識したときに行う懐き動作であり、例えば、「何？」というような仕草をする動作である。そして、制御部１１０は、音声応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１１２に進む。

一方、変数Ｔａｌｋもしかして＿ＦｌａｇがＯＮでないなら（ステップＳ４１３；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ繰返し＿ＦｌａｇがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ４１６）。変数Ｔａｌｋ繰返し＿ＦｌａｇがＯＮなら（ステップＳ４１６；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔａｌｋ繰返し＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入し（ステップＳ４１７）、Ｔａｌｋ繰返しの動作を行う（ステップＳ４１８）。Ｔａｌｋ繰返しの動作とは、ロボット２００が「誰かが呼びかけている」と認識したときに行う動作であり、例えば、「何？」という仕草をして呼びかけている人に向かおうとする動作である。そして、制御部１１０は、音声応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１１２に進む。

一方、変数Ｔａｌｋ繰返し＿ＦｌａｇがＯＮでないなら（ステップＳ４１６；Ｎｏ）、制御部１１０は、Ｔａｌｋ一般動作を行い（ステップＳ４０６）、音声応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１１２に進む。

次に、上述の動作制御処理のステップＳ１０８で実行されるタッチ応答処理について、図１９を参照して説明する。

まず、制御部１１０は、０以上１未満の乱数を生成し、生成した乱数が（成長値÷１０）×０．５よりも大きいか否かを判定する（ステップＳ５０１）。生成した乱数が（成長値÷１０）×０．５以下なら（ステップＳ５０１；Ｎｏ）、制御部１１０は、Ｔｏｕｃｈ一般動作を行う（ステップＳ５０２）。Ｔｏｕｃｈ一般動作とは、ロボット２００がユーザに体を撫でられたり、抱っこされたりしたときに行う一般的な動作であり、具体的には成長テーブル１２３で動作トリガーとして体を撫でられたり、抱っこされたりした場合の動作種類として設定されている動作である。そして、制御部１１０は、タッチ応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１０９に進む。

一方、生成した乱数が（成長値÷１０）×０．５より大きいなら（ステップＳ５０１；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔｏｕｃｈ絶対＿ＦｌａｇがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ５０３）。変数Ｔｏｕｃｈ絶対＿ＦｌａｇがＯＮなら（ステップＳ５０３；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔｏｕｃｈ絶対＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入し（ステップＳ５０４）、Ｔｏｕｃｈ絶対世話人の動作を行う（ステップＳ５０５）。Ｔｏｕｃｈ絶対世話人の動作とは、撫でてくれた人をロボット２００が「絶対いつもお世話をしてくれる人である」と認識したときに行う懐き動作であり、例えば、とても喜んでいる仕草をする動作である。そして、制御部１１０は、タッチ応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１０９に進む。

一方、変数Ｔｏｕｃｈ絶対＿ＦｌａｇがＯＮでないなら（ステップＳ５０３；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数Ｔｏｕｃｈ多分＿ＦｌａｇがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ５０６）。変数Ｔｏｕｃｈ多分＿ＦｌａｇがＯＮなら（ステップＳ５０６；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔｏｕｃｈ多分＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入し（ステップＳ５０７）、Ｔｏｕｃｈ多分世話人の動作を行う（ステップＳ５０８）。Ｔｏｕｃｈ多分世話人の動作とは、ロボット２００が撫でてくれた人を「多分いつもお世話をしてくれる人である」と認識したときに行う懐き動作であり、例えば、喜ぶような仕草をする動作である。そして、制御部１１０は、タッチ応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１０９に進む。

一方、変数Ｔｏｕｃｈ多分＿ＦｌａｇがＯＮでないなら（ステップＳ５０６；Ｎｏ）、制御部１１０は、変数Ｔｏｕｃｈもしかして＿ＦｌａｇがＯＮであるか否かを判定する（ステップＳ５０９）。変数Ｔｏｕｃｈもしかして＿ＦｌａｇがＯＮなら（ステップＳ５０９；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、変数Ｔｏｕｃｈもしかして＿ＦｌａｇにＯＦＦを代入し（ステップＳ５１０）、Ｔｏｕｃｈもしかして世話人の動作を行う（ステップＳ５１１）。Ｔｏｕｃｈもしかして世話人の動作とは、ロボット２００が撫でてくれた人を「もしかしていつもお世話してくれる人かもしれない」と認識したときに行う懐き動作であり、例えば、「何？」というような仕草をする動作である。そして、制御部１１０は、タッチ応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１０９に進む。

一方、変数Ｔｏｕｃｈもしかして＿ＦｌａｇがＯＮでないなら（ステップＳ５０９；Ｎｏ）、制御部１１０は、Ｔｏｕｃｈ一般動作を行い（ステップＳ５０２）、タッチ応答処理を終了して、動作制御処理のステップＳ１０９に進む。

なお、上述の動作制御処理では、飼い主登録機能や、呼びかけ反応機能の外部刺激の対象を音声のみとしていたが、これは一例に過ぎない。制御部１１０は、ロボット２００の最初の電源ＯＮから一定の登録時間（例えば３分間）に繰返し撫でられると、そのタッチ特徴パラメータを飼い主の特徴（登録撫で方情報）として、記憶部１２０に保存するようにしてもよい。

また、ロボット２００が（飼い主登録後又は最初の電源ＯＮから一定の登録時間（例えば３分間）以上経過後に）繰返し同じようなパターンで触られる（撫でられたり、抱っこされたりする）と、触った人が飼い主であるか否かによらず、誰かに触られていると認識して、その触られ方に反応する動作（例えば、甘えるような鳴き声を発声する動作）を行うようにしてもよい。

以上説明した動作制御処理により、制御部１１０は、外部刺激特徴量（音声特徴パラメータ及びタッチ特徴パラメータ）を取得し、取得された外部刺激特徴量を外部刺激履歴（音声履歴及びタッチ履歴）として記憶部１２０に保存し、あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と記憶部１２０に保存された外部刺激特徴量との距離（第１類似度）を算出し、算出された第１類似度に基づいてロボット２００の動作を制御する。このため、飼い主等の登録を行わなくても、呼びかけ方や撫で方の特徴量が履歴として記憶部１２０に保存された外部刺激特徴量と似ていれば、ロボット２００は多分飼い主だろうと認識して懐き動作を行うことができ、使用者に愛着をわかせることができる。

また、使用者が特別な操作を行わなくても、制御部１１０は、最初の電源ＯＮ後の一定の登録時間内に行われた繰返しの呼びかけや撫で方を飼い主（特定使用者）の音声や撫で方（特定刺激）としてセンサ部２１０で取得し、取得した特定刺激（音声や撫で方）から特定刺激特徴量（登録音声や登録撫で方情報）を取得して記憶部１２０に保存することができる。そして、あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と記憶部１２０に保存された特定刺激特徴量との距離（第２類似度）を算出し、算出された第２類似度にも基づいてロボット２００の動作を制御する。このため、使用者は意識的に飼い主等の登録を行わなくても、呼びかけ方や撫で方の特徴量が記憶部１２０に保存された特定刺激特徴量と似ていれば、ロボット２００は絶対に飼い主だろうと認識して懐き動作を行うことができ、使用者に愛着をわかせることができる。

また、制御部１１０は、使用者等の特定使用者の音声や撫で方が特定刺激特徴量として記憶部１２０に保存されているかいないかに関わらず、外部刺激履歴から、連続判定保存数の外部刺激特徴量である連続判定特徴量を取得し、あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と連続判定特徴量との距離（第３類似度）を算出し、算出された第３類似度にも基づいてロボット２００の動作を制御する。このため、飼い主等の登録を行わなくても、何度も繰返し呼びかけることで、ロボット２００はその呼びかけに反応する動作を行うことができ、使用者に愛着をわかせることができる。

また、制御部１１０は、外部刺激として取得した音声データに対して、２回のＦＦＴを行って、基準個数（３個）のケプストラムを音声特徴パラメータとして算出するので、少ない計算量にも関わらず、かなり高い精度で飼い主の認識をすることができる音声特徴パラメータを取得することができる。

また、制御部１１０は、外部刺激として加速度及び複数の接触圧力を取得するので、ロボット２００が抱っこされたときの向き（姿勢）と、撫でられ方とを統合したタッチ特徴パラメータを取得することができる。

また、制御部１１０は、機械学習された識別器を用いることにより、ロボット２００の向き（姿勢）の判定精度を向上させることができる。

（変形例）
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。例えば、懐き動作は、一般動作と同様に、成長値や性格に応じて変化するようにしてもよい。

また、ロボット２００の動作としては、駆動部２２０による動作や音声データの出力に限定されない。ロボット２００の出力部２３０にＬＥＤが備えられている場合には、ロボット２００の動作として、制御部１１０は、点灯させるＬＥＤの色や明るさを制御してもよい。制御部１１０により制御される被制御部としては、駆動部２２０、出力部２３０の少なくとも一方が含まれればよく、出力部２３０は音出力部として、音のみを出力してもよいし、ＬＥＤ等により光のみを出力してもよい。

また、上述の実施形態での感情マップ３００の構成、感情データ１２１、感情変化データ１２２、性格データ、成長値等の設定方法は一例に過ぎない。例えばより単純に、成長日数データ１２５をある数で割った数値（１０を超えたら常に１０とする）を成長値とするようにしてもよい。

また、上述の実施形態では、ロボット２００にロボット２００を制御する制御部１１０が内蔵されている構成としたが、ロボット２００を制御する制御部１１０は、必ずしもロボット２００に内蔵されている必要はない。例えば、制御部、記憶部、通信部を備えた制御装置（図示せず）が、ロボット２００とは別個の装置（例えばサーバ）として構成されてもよい。この変形例では、ロボット２００の通信部１３０と制御装置の通信部とがお互いにデータを送受信できるように構成されている。そして、制御装置の制御部は、制御装置の通信部及びロボット２００の通信部１３０を介して、センサ部２１０が検出した外部刺激を取得したり、駆動部２２０や出力部２３０を制御したりする。

なお、このように制御装置とロボット２００とが別個の装置で構成されている場合、必要に応じて、ロボット２００は制御部１１０により制御されるようになっていてもよい。例えば、単純な動作は制御部１１０で制御され、複雑な動作は通信部１３０を介して制御装置の制御部で制御される等である。

上述の実施形態において、制御部１１０のＣＰＵが実行する動作プログラムは、あらかじめ記憶部１２０のＲＯＭ等に記憶されていた。しかしながら、本発明は、これに限定されず、上述の各種処理を実行させるための動作プログラムを、既存の汎用コンピュータ等に実装することにより、上述の実施形態に係るロボット２００の制御部１１０及び記憶部１２０に相当する装置として機能させてもよい。

このようなプログラムの提供方法は任意であり、例えば、コンピュータが読取可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ Ｄｉｓｃ）、メモリカード、ＵＳＢメモリ等）に格納して配布してもよいし、インターネット等のネットワーク上のストレージにプログラムを格納しておき、これをダウンロードさせることにより提供してもよい。

また、上述の処理をＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）とアプリケーションプログラムとの分担、又は、ＯＳとアプリケーションプログラムとの協働によって実行する場合には、アプリケーションプログラムのみを記録媒体やストレージに格納してもよい。また、搬送波にプログラムを重畳し、ネットワークを介して配信することも可能である。例えば、ネットワーク上の掲示板（Ｂｕｌｌｅｔｉｎ Ｂｏａｒｄ Ｓｙｓｔｅｍ：ＢＢＳ）に上記プログラムを掲示し、ネットワークを介してプログラムを配信してもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上記の処理を実行できるように構成してもよい。

また、制御部１１０は、シングルプロセッサ、マルチプロセッサ、マルチコアプロセッサ等の任意のプロセッサ単体で構成されるものの他、これら任意のプロセッサと、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）やＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ‐Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）等の処理回路とが組み合わせられて構成されてもよい。

本発明は、本発明の広義の精神と範囲とを逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、前述した実施形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。

（付記１）
記憶部と制御部とを備え、
前記制御部は、
外部から作用する外部刺激の特徴量である外部刺激特徴量を取得し、
前記取得された外部刺激特徴量を履歴として前記記憶部に保存し、
あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記記憶部に保存された外部刺激特徴量とを比較して第１類似度を算出し、
前記算出された第１類似度に基づいて動作を制御する、
ロボット。

（付記２）
前記制御部は、
特定使用者からの前記外部刺激である特定刺激の特徴量である特定刺激特徴量を取得し、
前記取得された特定刺激特徴量を前記記憶部に保存し、
あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記記憶部に保存された特定刺激特徴量とを比較して第２類似度を算出し、
前記算出された第２類似度にも基づいて動作を制御する、
付記１に記載のロボット。

（付記３）
前記制御部は、
前記外部刺激特徴量を先入れ先出し方式で履歴保存数まで履歴として前記記憶部に保存し、
前記記憶部に保存された外部刺激特徴量の新しい方から前記履歴保存数よりも少ない連続判定保存数の前記外部刺激特徴量である連続判定特徴量を取得し、
あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記取得された連続判定特徴量とを比較して第３類似度を算出し、
前記算出された第３類似度にも基づいて動作を制御する、
付記１又は２に記載のロボット。

（付記４）
前記制御部は、
前記外部刺激として音声データを取得する、
付記１から３のいずれか１つに記載のロボット。

（付記５）
前記制御部は、
前記音声データをフーリエ変換して周波数スペクトルを取得し、
前記取得された周波数スペクトルをフーリエ変換して得られるケプストラムの一部を、前記外部刺激特徴量として取得する、
付記４に記載のロボット。

（付記６）
前記制御部は、
前記外部刺激として加速度及び複数の接触圧力を取得する、
付記１から５のいずれか１つに記載のロボット。

（付記７）
前記制御部は
前記加速度に基づいてロボットの向きを判定し、
前記判定された向きと前記複数の接触圧力とから前記外部刺激特徴量を取得する、
付記６に記載のロボット。

（付記８）
前記制御部は、
前記加速度の履歴から機械学習した識別器によって得られるロボットの向きと、あるタイミングで取得された加速度と、に基づいて、ロボットの向きを判定する、
付記７に記載のロボット。

（付記９）
外部から作用する外部刺激の特徴量である外部刺激特徴量を取得し、
前記取得された外部刺激特徴量を履歴として記憶部に保存し、
あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記記憶部に保存された外部刺激特徴量とを比較して第１類似度を算出し、
前記算出された第１類似度に基づいて動作を制御する、
ロボット制御方法。

（付記１０）
コンピュータに、
外部から作用する外部刺激の特徴量である外部刺激特徴量を取得し、
前記取得された外部刺激特徴量を履歴として記憶部に保存し、
あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記記憶部に保存された外部刺激特徴量とを比較して第１類似度を算出し、
前記算出された第１類似度に基づいて動作を制御する、
処理を実行させるプログラム。

１１０…制御部、１２０…記憶部、１２１…感情データ、１２２…感情変化データ、１２３…成長テーブル、１２４…動作内容テーブル、１２５…成長日数データ、１３０…通信部、２００…ロボット、２０１…外装、２０２…装飾部品、２０３…毛、２０４…頭部、２０５…連結部、２０６…胴体部、２０７…筐体、２１０…センサ部、２１１，２１１Ｈ，２１１ＬＦ，２１１ＬＲ，２１１ＲＦ，２１１ＲＲ…タッチセンサ、２１２…加速度センサ、２１３…ジャイロセンサ、２１４…マイクロフォン、２２０…駆動部、２２１…ひねりモータ、２２２…上下モータ、２３０…出力部、２３１…スピーカ、２４０…操作部、３００…感情マップ、３０１，３０２，３０３…枠、３１０，４１０…原点、３１１，３１２，４１１，４１２，４１３，４１４…軸、４００…性格値レーダーチャート、ＢＬ…バスライン

Claims (10)

1. 記憶部と制御部とを備え、
   前記制御部は、
   外部から作用する外部刺激の特徴量である外部刺激特徴量を取得し、
   前記取得された外部刺激特徴量を履歴として前記記憶部に保存し、
   あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記記憶部に保存された外部刺激特徴量とを比較して第１類似度を算出し、
   前記算出された第１類似度に基づいて動作を制御する、
   ロボット。
2. 前記制御部は、
   特定使用者からの前記外部刺激である特定刺激の特徴量である特定刺激特徴量を取得し、
   前記取得された特定刺激特徴量を前記記憶部に保存し、
   あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記記憶部に保存された特定刺激特徴量とを比較して第２類似度を算出し、
   前記算出された第２類似度にも基づいて動作を制御する、
   請求項１に記載のロボット。
3. 前記制御部は、
   前記外部刺激特徴量を先入れ先出し方式で履歴保存数まで履歴として前記記憶部に保存し、
   前記記憶部に保存された外部刺激特徴量の新しい方から前記履歴保存数よりも少ない連続判定保存数の前記外部刺激特徴量である連続判定特徴量を取得し、
   あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記取得された連続判定特徴量とを比較して第３類似度を算出し、
   前記算出された第３類似度にも基づいて動作を制御する、
   請求項１又は２に記載のロボット。
4. 前記制御部は、
   前記外部刺激として音声データを取得する、
   請求項１から３のいずれか１項に記載のロボット。
5. 前記制御部は、
   前記音声データをフーリエ変換して周波数スペクトルを取得し、
   前記取得された周波数スペクトルをフーリエ変換して得られるケプストラムの一部を、前記外部刺激特徴量として取得する、
   請求項４に記載のロボット。
6. 前記制御部は、
   前記外部刺激として加速度及び複数の接触圧力を取得する、
   請求項１から５のいずれか１項に記載のロボット。
7. 前記制御部は
   前記加速度に基づいてロボットの向きを判定し、
   前記判定された向きと前記複数の接触圧力とから前記外部刺激特徴量を取得する、
   請求項６に記載のロボット。
8. 前記制御部は、
   前記加速度の履歴から機械学習した識別器によって得られるロボットの向きと、あるタイミングで取得された加速度と、に基づいて、ロボットの向きを判定する、
   請求項７に記載のロボット。
9. 外部から作用する外部刺激の特徴量である外部刺激特徴量を取得し、
   前記取得された外部刺激特徴量を履歴として記憶部に保存し、
   あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記記憶部に保存された外部刺激特徴量とを比較して第１類似度を算出し、
   前記算出された第１類似度に基づいて動作を制御する、
   ロボット制御方法。
10. コンピュータに、
    外部から作用する外部刺激の特徴量である外部刺激特徴量を取得し、
    前記取得された外部刺激特徴量を履歴として記憶部に保存し、
    あるタイミングで取得された外部刺激特徴量と前記記憶部に保存された外部刺激特徴量とを比較して第１類似度を算出し、
    前記算出された第１類似度に基づいて動作を制御する、
    処理を実行させるプログラム。

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