JP4572080B2 - Robot or behavior update method in robot, and program for controlling behavior update in robot - Google Patents

Robot or behavior update method in robot, and program for controlling behavior update in robot Download PDF

Info

Publication number
JP4572080B2
JP4572080B2 JP2004064264A JP2004064264A JP4572080B2 JP 4572080 B2 JP4572080 B2 JP 4572080B2 JP 2004064264 A JP2004064264 A JP 2004064264A JP 2004064264 A JP2004064264 A JP 2004064264A JP 4572080 B2 JP4572080 B2 JP 4572080B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
behavior
data
action
behavior data
robot
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Lifetime
Application number
JP2004064264A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2005246591A (en
Inventor
信行 山下
正輝 荒川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
NEC Solution Innovators Ltd
Original Assignee
NEC Corp
NEC System Technologies Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp, NEC System Technologies Ltd filed Critical NEC Corp
Priority to JP2004064264A priority Critical patent/JP4572080B2/en
Publication of JP2005246591A publication Critical patent/JP2005246591A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP4572080B2 publication Critical patent/JP4572080B2/en
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Images

Landscapes

  • Manipulator (AREA)

Description

本発明は、人とコミュニケーションを行うロボット、あるいはそれに類するインターフェイスを持つ機器において、行動の更新を行うロボット、または、ロボットにおける行動の更新方法、並びに、ロボットにおける行動の更新を制御するプログラムに関する。   The present invention relates to a robot that updates behavior in a robot that communicates with humans, or a device having an interface similar thereto, a behavior update method in a robot, and a program that controls behavior updates in a robot.

近年、ペットロボットのようなユーザとのコミュニケーションを行うロボットが商品化されるなど、対話型ロボットの開発が盛んに行われている。   In recent years, robots that communicate with users such as pet robots have been commercialized, and interactive robots have been actively developed.

これら、対話型ロボットの多くは、ロボットの振る舞いを定義するデータ(以降、行動データ、と呼ぶ)があらかじめロボット内部に備える内部記憶領域に格納されており、その行動データに従い動作する。しかし、ロボット内部の内部記憶領域の容量には限界があり、ロボットの行動パターンは自ずと制限されてしまう。よって対話型ロボットの大半は、長期間使用すると同じ行動が繰り返し行われてしまい、ユーザに飽きが生じる問題が生じる。
また、個々のユーザはそれぞれ趣向が異なるため、あらかじめ記憶領域に格納されている行動データだけでは、全てのユーザの要求に十分に答えられないという問題が生じる。
In many of these interactive robots, data defining the behavior of the robot (hereinafter referred to as behavior data) is stored in advance in an internal storage area provided in the robot, and operates according to the behavior data. However, the capacity of the internal storage area inside the robot is limited, and the behavior pattern of the robot is naturally limited. Therefore, most of the interactive robots repeatedly perform the same action when used for a long period of time, resulting in a problem that the user gets bored.
In addition, since each user has a different preference, there arises a problem that only the action data stored in advance in the storage area cannot sufficiently answer the requests of all users.

そこで、これらの問題点を解決するために、ロボット内部に備える内部記憶領域に存在する行動データを動的に更新する方法としては、ネットワーク上にある大容量の記憶領域をもつ外部記憶装置から必要に応じてユーザが行動データを取得し、ユーザがロボットの内部記憶領域の行動データを更新するものがある。その一例が特許文献1に記載されている。この方法を用いることで、ロボットの既出行動の発現が減少するため、ユーザの飽きを緩和することが可能となる。   Therefore, in order to solve these problems, a method for dynamically updating behavior data existing in the internal storage area provided in the robot is necessary from an external storage device having a large capacity storage area on the network. In response, the user acquires behavior data, and the user updates the behavior data in the internal storage area of the robot. One example thereof is described in Patent Document 1. By using this method, since the expression of the robot's already appearing action is reduced, it becomes possible to alleviate the user's tiredness.

特開2003-255991号公報JP2003-255991

主に人間とコミュニケーションを行う対話ロボットにおいて、ユーザに長く利用されるためには、ユーザに対して飽きや不快などを与えないことが重要になる。例えば、頻出している行動データはユーザに飽きを与える原因となる。また、失敗を繰り返している行動データはユーザに不快を与える原因となる。また、殆ど発現していない行動データは内部記憶領域が有効に活用されていないことを示し、他の行動データが頻出する要因となるので飽きにつながると考えられる。そのため、ユーザの飽きや不快を解消するためには、頻出している、および、失敗を繰り返している、殆ど発現していない、などのユーザにあまり良い印象を与えないと考えられる好ましくない発現パターンに特徴のある行動データ(以降、望ましくない行動パターン、と呼ぶ)を減らす必要がある。
しかし、特許文献1に記載されているネットワーク経由でロボットの行動データを更新する方法は、同じ行動を繰り返さないように行動データの更新を行うが、望ましくない行動パターンが発現する要因を特定していないため、頻出している行動データを置き換えても、置き換えたデータが頻出し続けてしまう可能性が大きいという問題がある。
また、対話型ロボットの多くは、音声認識や画像認識の結果およびセンサ入力などの外部からの刺激に応じて行動データを選択することによって振る舞いを変化させるため、ユーザの使用方法やロボットが稼動している環境によって、同一のロボットであっても発現する行動には違いが生じる。そのため、ユーザに飽きや不快などを与える原因となる行動データもロボットごとに異なるので、飽きや不快の原因となる行動データを減らすための対処法もロボットごとに異なる。
そこで、望ましくない行動パターンを減らすため、各ロボットで異なる望ましくない行動パターンの要因となる問題を検出して行動データを更新する方法が求められる。
In order to be used by a user for a long time in an interactive robot that mainly communicates with humans, it is important that the user is not bored or uncomfortable. For example, frequent behavior data causes users to get bored. Moreover, the action data which repeats failure causes discomfort to the user. In addition, behavior data that is hardly expressed indicates that the internal storage area is not effectively used, and other behavior data frequently appears, leading to boredom. Therefore, in order to eliminate the user's tiredness and discomfort, unfavorable expression patterns that do not give a very good impression to the user, such as frequent and repeated failures, almost no expression It is necessary to reduce the behavior data characteristic of (hereinafter referred to as undesirable behavior patterns).
However, the method for updating the behavior data of the robot via the network described in Patent Document 1 updates the behavior data so as not to repeat the same behavior, but specifies the factors that cause an undesirable behavior pattern. Therefore, there is a problem that there is a high possibility that the replaced data will continue to appear frequently even if the frequently appearing behavior data is replaced.
Many interactive robots change behavior by selecting behavior data according to external stimuli such as voice recognition and image recognition results and sensor input. Depending on the environment in which the robot is used, even if it is the same robot, there will be a difference in the behavior that appears. For this reason, the behavior data that causes the user to get bored or uncomfortable is also different for each robot, and the countermeasure for reducing the behavior data that causes the tired or unpleasant is also different for each robot.
Therefore, in order to reduce undesirable behavior patterns, there is a need for a method of detecting behavior that causes different undesirable behavior patterns for each robot and updating behavior data.

また、行動データにはロボットの機能、しぐさ、発話セリフ、動作パラメータ、などの種類があるが、特定の種類の行動データに限定すると、効果的な行動データの更新を行うことができない。例えば、頻出している発話セリフを検出したときの対処法としては、類似の発話セリフに置き換えることだけでなく、その発話セリフを呼び出している機能を置き換えるという方法が考えられる。また、失敗の多い機能を検出したときの対処法としては、より高性能な類似機能に置き換えることや、失敗の多い機能が利用している動作パラメータを置き換えることが考えられる。また、殆ど発現していないしぐさを検出したときに、類似データに置き換えるだけでは、依然として類似データが発現することはないので解決策とはならない。つまり、発現パターンに特徴のある行動データと、改善するために更新すべき行動データが同一の種類であるとは限らない。そこで、行動データの種類を限定しない柔軟な更新方法が求められる。   In addition, there are types of behavior data such as robot functions, gestures, utterances, and operation parameters. However, if the behavior data is limited to specific types of behavior data, effective behavior data cannot be updated. For example, as a coping method when a frequent utterance line is detected, a method of replacing a function that calls the utterance line as well as replacing it with a similar utterance line can be considered. Moreover, as a countermeasure when a function with many failures is detected, it can be considered to replace it with a higher-performance similar function or to replace an operation parameter used by a function with many failures. In addition, when a gesture that is hardly expressed is detected, simply replacing it with similar data does not provide a solution because the similar data still does not appear. In other words, the behavior data having a characteristic expression pattern and the behavior data to be updated for improvement are not always the same type. Therefore, a flexible update method that does not limit the types of behavior data is required.

そのようなロボットの行動データを更新する機能をユーザに提供したとき、ユーザはどの行動データをいつ更新するかを判断する必要がある。しかし、多くの場合、ユーザはロボットの専門知識を持っていないので、ロボットの内部状態を知ることが難しく、更新の必要があるのか、および、更新の必要があるとすればどの行動データを更新すべきであるかの判断ができない。また、行動データの類似性の判断が難しいので、行動データの置き換えを行う場合、どの行動データと置き換えれば更新の前後で振る舞いの整合性が保たれるかの判断ができない。そのため、行動データを更新したが効果的に働いていない、あるいは、ロボットの振る舞いの整合性を失わせ悪化させてしまう可能性もある。そこで、更新が望ましい行動データを検出し、その行動データをユーザに提示して、行動データの更新を促すなどの補助を行う、あるいは、更新が望ましい行動データの検出から行動データの更新までを全て自動で行うといった機能が求められる。また、更新の前後でロボットの振る舞いの整合性が失われない更新方法が求められる。   When the user is provided with a function for updating such robot behavior data, the user needs to determine when to update which behavior data. However, in many cases, the user does not have the expertise of the robot, so it is difficult to know the internal state of the robot, it is necessary to update, and if it is necessary to update which behavior data I can't judge what to do. In addition, since it is difficult to determine the similarity of behavior data, when replacing behavior data, it is impossible to determine which behavior data is used to maintain the consistency of behavior before and after the update. Therefore, there is a possibility that the behavior data is updated but is not working effectively, or the consistency of the behavior of the robot is lost and deteriorated. Therefore, the behavior data that is desired to be updated is detected and the behavior data is presented to the user to assist the user in updating the behavior data, or everything from the detection of the behavior data that is desirably updated to the update of the behavior data. A function to perform automatically is required. There is also a need for an update method that does not lose the consistency of the robot behavior before and after the update.

そこで、本発明は、頻出している、殆ど発現していないなどのユーザに飽きを与える行動データや、失敗を繰り返すなどのユーザに不快を与える行動データなどの望ましくない行動パターンから、それらを改善するために更新が望ましい行動データを検出し、更新前後の振る舞いの整合性を保ちつつ、その行動データを更新することで、ロボットにユーザに対して飽きや不快を与えることのない振る舞いをさせることができる、ロボット、または、ロボットにおける行動の更新方法、並びに、ロボットにおける行動の更新を制御するプログラムを提供することを目的とする。   Therefore, the present invention improves them from undesirable behavioral patterns such as behavioral data that gives users fatigue, such as frequent appearances and rare expression, and behavioral data that makes users uncomfortable, such as repeated failures. To detect behavior data that needs to be updated and maintain the consistency of the behavior before and after the update, update the behavior data to make the robot do not get bored or uncomfortable for the user An object of the present invention is to provide a robot, a behavior updating method for a robot, and a program for controlling behavior updating in the robot.

本発明によるロボットは、記憶装置に記憶された行動データと行動履歴を用いて、予め行動データを同一の効果および同一の意味を持つ行動データ(以下、類似データ)ごとに分類し、分類された一つの単位(以下、行動タイプ)ごとに行動データを扱う特徴行動検出手段と、行動タイプをキーとして検索し、ロボットに接続された半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクやネットワークで接続されたサーバなどの外部記憶装置から同じ行動タイプに属するデータ群を取得する特徴行動検索手段と、を備えて構成される。   The robot according to the present invention uses the behavior data and behavior history stored in the storage device to classify the behavior data into behavior data having the same effect and the same meaning (hereinafter, similar data) and classify the behavior data. A feature behavior detection means that handles behavior data for each unit (hereinafter referred to as behavior type), a search using the behavior type as a key, a semiconductor memory connected to the robot, a magnetic disk, an optical disk, a server connected via a network, etc. Characteristic behavior search means for acquiring a data group belonging to the same behavior type from an external storage device.

また、行動検索手段を介して得られた行動データと、記憶装置に記憶された行動履歴を分析し、更新が望ましくない行動パターンから、それらを改善するために更新が望ましい行動タイプを検出する第3の手段により構成される。   In addition, the behavior data obtained through the behavior search means and the behavior history stored in the storage device are analyzed, and the behavior type that is desirably updated to improve them is detected from the behavior patterns that are not desirably updated. 3 means.

本発明によれば、前記特徴行動検出手段により、行動データの種類を限定することなく扱うことができる。つまり、行動データは一種類ではなく、機能、しぐさ、発話セリフ、行動パラメータなどの様々な種類のデータが含まれているが、行動タイプという共通の値を持たせることにより、それらの種類に関係なく全て同様に扱うことが可能となる。   According to the present invention, the characteristic behavior detection means can handle the behavior data without limiting the type. In other words, action data is not a single type, but includes various types of data such as functions, gestures, utterances, and behavior parameters, but it is related to these types by having a common value called an action type. All can be handled in the same way.

本発明によれば、前記行動検索手段により、ロボットの行動データの更新を行う際、行動タイプをキーとして検索し、外部記憶装置から同じ行動に属するデータ群を取得し、置き換える、あるいは、追加することで、確実に類似の行動データを扱うことが可能となるため、更新前後のロボットの振る舞いの整合性を保ちつつ行動データの更新を行うことができる。   According to the present invention, when the robot behavior data is updated by the behavior search means, the behavior type is searched as a key, and a data group belonging to the same behavior is acquired from the external storage device and replaced or added. Thus, it is possible to reliably handle similar behavior data, so that the behavior data can be updated while maintaining the consistency of the behavior of the robot before and after the update.

本発明によれば、前記行動更新手段により、ロボットの行動履歴を分析して、望ましくない行動パターンから、それらの要因となり改善するために更新が望ましい行動タイプを検出することにより、ロボット個々の問題に対処することが可能となる。また、更新が望ましい行動タイプを検出することで、ユーザにデータ更新の必要性、および、更新が望ましい行動タイプなどを提示し、ユーザに行動データの更新を促すこと、および、ユーザに負荷を与えることなく、検出した行動タイプに属する行動データを自動で取得して更新を行うことができる。   According to the present invention, the behavior update means analyzes the behavior history of the robot and detects the behavior type that is desired to be updated in order to improve it as an undesired behavior pattern. It becomes possible to cope with. In addition, by detecting an action type that is desired to be updated, the user is required to update the data, and an action type that is desired to be updated is presented, and the user is prompted to update the action data, and the user is burdened. The behavior data belonging to the detected behavior type can be automatically acquired and updated.

以上説明したように本発明のロボットの行動データの更新方法は、ロボットの行動履歴を分析し、頻出している、殆ど発現しないなどのユーザに飽きを与える行動データや、失敗を繰り返すなどのユーザに不快を与える行動データから、それらを改善するために更新が望ましい行動タイプを検出し、外部記憶装置から同じ行動に属するデータ群を取得し、置き換える、あるいは、追加することで、ユーザに与える飽きや不快などの感情を緩和、および、解消することができる。   As described above, the robot behavior data update method of the present invention analyzes the behavior history of the robot, and the behavior data that makes the user bored, such as being frequent and rarely expressed, or the user who repeats failure, etc. The behavior data that is unpleasant to the behavior data is detected, and the behavior types that are desired to be updated are detected to improve them, and the data group belonging to the same behavior is acquired from the external storage device, replaced, or added, and the user is bored. Can alleviate and eliminate emotions such as discomfort.

次に本発明の第1の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。   Next, a first embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図1を参照すると、本発明の第1の実施の形態は、予め内部記憶領域である記憶装置11に格納されている行動データに従い動作する、人とコミュニケーションを行うロボット1と、ロボット1に直接接続することが可能な磁気ディスクなどの外部記憶装置2により構成されている。   Referring to FIG. 1, in the first embodiment of the present invention, a robot 1 that communicates with a person that operates according to behavior data stored in advance in a storage device 11 that is an internal storage area, and that is directly connected to the robot 1. It is configured by an external storage device 2 such as a magnetic disk that can be connected.

ロボット1は、情報を記憶する記憶装置11、および、行動実行手段12、特徴行動検出手段13、行動検出手段14、行動更新手段15によって構成されている。
記憶装置11は、ロボット1の行動データを記憶する行動データ記憶部111と、ロボット1の行動履歴を記憶する行動履歴記憶部112により構成されている。
外部記憶装置2はロボットの行動データを記憶する行動データ記憶部21を含む。
The robot 1 includes a storage device 11 that stores information, a behavior executing unit 12, a characteristic behavior detecting unit 13, a behavior detecting unit 14, and a behavior updating unit 15.
The storage device 11 includes an action data storage unit 111 that stores action data of the robot 1 and an action history storage unit 112 that stores an action history of the robot 1.
The external storage device 2 includes a behavior data storage unit 21 that stores robot behavior data.

なお、図1上はロボット1と外部記憶装置2との間を矢印を引いているが、外部記憶装置は、インターネットなどの既存のネットワークを介して接続されていてもかまわないし、外部記憶装置2がパーソナルコンピュータに備える磁気記憶装置などであって、当該パーソナルコンピュータを介して、インターネットなどから行動データをダウンロードし、そのダウンロードした行動データをコンパクトフラッシュ(R)などの半導体記憶装置に保存し、この半導体記憶装置を介してロボット1に備える行動検索手段にアクセスされる形態でもかまわない。   In FIG. 1, an arrow is drawn between the robot 1 and the external storage device 2. However, the external storage device may be connected via an existing network such as the Internet. Is a magnetic storage device provided in a personal computer, which downloads behavior data from the Internet or the like via the personal computer, stores the downloaded behavior data in a semiconductor storage device such as a compact flash (R), It is also possible to access the behavior search means provided in the robot 1 via the semiconductor memory device.

これらの手段はそれぞれ概略次のように動作する。
行動実行手段12は行動データ記憶部111に格納されている行動データを読み込み、読み込んだ行動データに従いロボット1の振る舞いを開始する。また、どの振る舞いを実行したか(どの行動データが利用されたか)、および、行動の実行結果(行動データの利用情報)を行動履歴記憶部112に格納する。
特徴行動検出手段13は行動履歴記憶部112の持つ履歴を分析し、更新が望ましい行動タイプを検出する。行動検索手段14は検索のキーとなる行動タイプを受け取り、外部記憶装置2の持つ行動データ記憶部21から受け取った行動タイプに属する行動データを検索する。行動更新手段15は更新を行うための行動データ群を受け取り、受け取ったデータ群を用いてロボット1の持つ行動データ記憶部111に格納されている行動データを更新する。
図4、および、図6を参照すると、ロボット1の持つ行動データ記憶部111、および、外部記憶装置2の持つ行動データ記憶部21のデータは、データID、行動データ、行動タイプの3つの値を1レコードとして、そのレコードが複数存在する形式を持つ。データID値は行動データを一意に判別するための番号を扱う。行動データ値は、ロボットの機能、および、しくさ、発話セリフ、動作パラメータなどのロボットの振る舞いを定義するデータを扱う。また、行動データ値はロボットの振る舞いを定義するデータを扱うため、ロボットの構成により扱うデータの種類は異なる。例えば、犬型ロボットのような発話を行わないロボットであれば発話セリフデータは不要であるが、スピーカーを持ち発話を行うロボットであれば発話セリフは必要となる。行動タイプ値は、行動データを類似データごとに細かく分類した分類名を扱い、行動データが属する行動タイプが格納される。例えば、発話セリフの場合、「おはよう」「おはようございます」「グッドモーニング」という発話セリフは、『挨拶_朝_セリフ』という行動タイプに分類される。また、「こんにちは」は『挨拶_昼_セリフ』に、「こんばんは」は『挨拶_夜_セリフ』に含まれる。
Each of these means generally operates as follows.
The behavior executing means 12 reads the behavior data stored in the behavior data storage unit 111 and starts the behavior of the robot 1 according to the read behavior data. In addition, the behavior history storage unit 112 stores which behavior has been executed (which behavior data has been used) and the execution result of the behavior (use data usage information).
The characteristic behavior detection unit 13 analyzes the history of the behavior history storage unit 112 and detects a behavior type that is desired to be updated. The behavior search means 14 receives a behavior type as a search key, and retrieves behavior data belonging to the behavior type received from the behavior data storage unit 21 of the external storage device 2. The behavior update unit 15 receives a behavior data group for updating, and updates the behavior data stored in the behavior data storage unit 111 of the robot 1 using the received data group.
Referring to FIG. 4 and FIG. 6, the behavior data storage unit 111 of the robot 1 and the data of the behavior data storage unit 21 of the external storage device 2 have three values: data ID, behavior data, and behavior type. Is a record, and there are a plurality of records. The data ID value handles a number for uniquely identifying behavior data. The behavior data value handles data defining the robot's behavior such as the robot's function and mechanism, utterance speech, and operation parameters. Since the behavior data value handles data defining the behavior of the robot, the type of data handled varies depending on the configuration of the robot. For example, utterance speech data is unnecessary for a robot that does not utter, such as a dog-type robot, but utterance speech is necessary for a robot that has a speaker and utters. The action type value handles a classification name obtained by finely classifying action data for each similar data, and stores an action type to which the action data belongs. For example, in the case of an utterance line, utterance lines such as “Good morning”, “Good morning” and “Good morning” are classified into action types “greeting_morning_line”. Also, included in the "Hello" in the "greeting _ day _ serif", "Good evening" is "greeting _ night _ dialogue".

図5を参照すると、行動履歴部112のデータは、タイムスタンプ、行動タイプ、データID、実行結果の4つの値を1レコードとして、そのレコードが複数存在する形式を持つ。タイムスタンプ値は、行動が発現した時刻を格納する。データID値は使用された行動データのデータIDを格納し、その行動データが属する行動タイプを行動タイプ値に格納する。実行結果値は行動データの実行が成功したか失敗したかを格納する。また、成功か失敗かの基準は行動データごとに異なる。例えば、機能の場合は正常に終了すれば成功とし、正常に終了しなければ失敗とする。また、発話セリフの場合はカメラやマイクなどのセンサを用いて発話後のユーザの反応を取得し、ユーザが驚く、戸惑うなどの反応をした場合に失敗とし、それ以外は成功とする。   Referring to FIG. 5, the data of the action history unit 112 has a format in which a plurality of records are present with four values of time stamp, action type, data ID, and execution result as one record. The time stamp value stores the time when the action is manifested. The data ID value stores the data ID of the used behavior data, and stores the behavior type to which the behavior data belongs in the behavior type value. The execution result value stores whether the execution of the action data has succeeded or failed. The criteria for success or failure differ for each action data. For example, in the case of a function, if it ends normally, it will be a success, and if it does not end normally, it will be a failure. In the case of an utterance line, a user's reaction after the utterance is acquired using a sensor such as a camera or a microphone. If the user reacts such as being surprised or confused, it is determined to be a failure, and otherwise it is determined to be a success.

次に、図1および図2のフローチャートを参照して第1の実施の形態に含まれる、行動実行手段12の動作について詳細に説明する。このフローはロボット1の起動と共に開始する。行動実行手段12は、まず、行動データ記憶部111からロボットの行動データを読み込む(図2ステップA11)。次に、読み込んだ行動データに従いロボットを実行させる(図2のステップA12)。次に、利用した行動データのデータID、および、行動データが属する行動タイプ、実行開始時刻、実行結果を履歴として行動履歴記憶部112に格納する(図2のステップA13)。最後に次に実行するべき行動データがあるかを判定し(図2のステップA14)、行動データがあればステップA1から繰り返し、なければロボットの実行を終了する。また、ステップA2の行動実行において、現在実行している行動データの中で、別の行動データを呼び出す場合、ステップA11、A12、A13が再帰的に行われる。例えば、発話セリフやしぐさなどは、主に他の行動データから呼び出される。   Next, the operation of the action execution unit 12 included in the first embodiment will be described in detail with reference to the flowcharts of FIGS. 1 and 2. This flow starts when the robot 1 is activated. The behavior executing means 12 first reads robot behavior data from the behavior data storage unit 111 (step A11 in FIG. 2). Next, the robot is executed according to the read action data (step A12 in FIG. 2). Next, the data ID of the used behavior data, the behavior type to which the behavior data belongs, the execution start time, and the execution result are stored in the behavior history storage unit 112 as a history (step A13 in FIG. 2). Finally, it is determined whether there is action data to be executed next (step A14 in FIG. 2). If there is action data, the process is repeated from step A1, and if not, the execution of the robot is terminated. Moreover, in the action execution of step A2, when calling another action data among the action data currently being executed, steps A11, A12, and A13 are recursively performed. For example, utterance lines and gestures are mainly called from other action data.

次に、図1および図3のフローチャートを参照して、第1の実施の形態に含まれる特徴行動検出手段13、および、行動取得手段14、行動更新手段15の動作について説明する。このフローはロボット1が起動中で、外部記憶装置2が接続されているときに定期的に実行される。また、ユーザの要求に応じても実行される。まず、特徴行動検出手段13は行動データ記憶部111、および、行動履歴記憶部112に格納されている情報を行動データ、および、行動タイプに着目して分析をし、望ましくない行動パターンがあるかを調べ、ある場合にはそれらに対処するために更新が望ましい行動タイプを検出する(図3のステップA21)。例えば、失敗を繰り返している行動データを検出した場合、失敗の原因としては行動データそのものに問題があることや、動作パラメータのような行動データが利用している別の行動データに問題があることなどが考えられる。そのため、問題の対策としては失敗を繰り返している行動データを別の類似データと置き換えることや、失敗を繰り返している行動データが利用している別の行動データを置き換える方法があるので、特徴行動検出手段13は失敗を繰り返している行動データが属する行動タイプ、あるいは、失敗を繰り返している行動データが利用している行動データが利用している行動データの属する行動タイプを検出結果とする。また、頻出している行動データが特定の行動データから呼び出されていた場合は、頻出している行動データの類似データを追加し出現頻度を分散させることや、呼び出している行動データを類似データと置き換えることで、出現頻度を抑えることが考えられるので、特徴行動検出手段13は頻出している行動データが属する行動タイプ、あるいは、頻出している行動データを呼び出している行動データが属している行動タイプを検出結果とする。
次に、更新が望ましい行動タイプが検出されなかった場合は終了し、検出された場合は行動タイプを行動検索手段14に渡す(図3のステップA22)。次に、行動検索手段14は受け取った行動タイプを検索のキーとして、外部記憶装置2の持つ行動データ記憶部21から検索のキーとした行動タイプに属する行動データを検索する(図3のステップA23)。検索結果の行動データ群は行動更新手段15に渡される。次に、行動更新手段15は、受け取った行動データ群の中に新規データがあるかを判定する(図3のステップA24)。新規行動データがなければそのまま終了する。新規行動データがあればロボット1の行動データ記憶部111のデータの置換、あるいは追加を行い(図3のステップA25)終了する。
Next, operations of the characteristic behavior detection unit 13, the behavior acquisition unit 14, and the behavior update unit 15 included in the first embodiment will be described with reference to the flowcharts of FIGS. This flow is periodically executed when the robot 1 is activated and the external storage device 2 is connected. It is also executed in response to a user request. First, the characteristic behavior detection means 13 analyzes the information stored in the behavior data storage unit 111 and the behavior history storage unit 112 by paying attention to the behavior data and the behavior type, and whether there is an undesirable behavior pattern. In some cases, an action type that is preferably updated to cope with them is detected (step A21 in FIG. 3). For example, when behavior data that repeatedly fails is detected, the cause of the failure is that there is a problem in the behavior data itself, or that there is a problem in another behavior data used by behavior data such as motion parameters. Etc. are considered. Therefore, as countermeasures for problems, there are methods to replace behavior data that repeatedly fails with other similar data, or to replace other behavior data that is used by behavior data that repeatedly fails. The means 13 uses the action type to which the action data to which the action data that repeatedly fails belongs, or the action type to which the action data that is used by the action data that repeatedly repeats failure belongs. If frequent action data is called from specific action data, add similar data of frequent action data to distribute appearance frequency, or call action data as similar data. Since it is conceivable to suppress the appearance frequency by replacing, the characteristic behavior detection means 13 is the behavior type to which the frequent behavior data belongs or the behavior to which the behavior data calling the frequent behavior data belongs. The type is the detection result.
Next, if an action type that is desired to be updated is not detected, the process ends. If detected, the action type is passed to the action search means 14 (step A22 in FIG. 3). Next, the behavior search means 14 searches the behavior data storage unit 21 of the external storage device 2 for behavior data belonging to the behavior type using the received behavior type as a retrieval key (step A23 in FIG. 3). ). The behavior data group of the search result is passed to the behavior update unit 15. Next, the behavior update unit 15 determines whether there is new data in the received behavior data group (step A24 in FIG. 3). If there is no new behavior data, the process ends. If there is new action data, the data in the action data storage unit 111 of the robot 1 is replaced or added (step A25 in FIG. 3), and the process ends.

第1の実施の形態では、行動データ記憶部111、および、総合行動データ記憶部211に格納するレコードに、行動データのデータIDとその行動データが属している行動タイプを持たせることにより、行動タイプをキーとして種類の区別なく行動データを扱うことができる。また、特徴行動検出手段13を持つので、履歴を分析してロボット固有の問題に対処することができる。また、行動検索手段22を持つので、行動タイプをキーとして検索することにより確実に類似データを検索できる。   In the first embodiment, the records stored in the behavior data storage unit 111 and the general behavior data storage unit 211 have the behavior data data ID and the behavior type to which the behavior data belongs. It is possible to handle behavior data without distinction of types using types as keys. In addition, since the characteristic behavior detecting means 13 is provided, it is possible to analyze the history and deal with the problems unique to the robot. Further, since the behavior search means 22 is provided, similar data can be reliably searched by searching using the behavior type as a key.

第1の実施の形態の応用として、ステップA21からA25までの流れを一つの機能として行動データ記憶部111に格納する構成も考えられる。その際、図2のステップA12で行動データの更新機能が実行される。加えて、特徴行動検出手段13を一つの行動タイプとして複数の検出手段を行動データ記憶部111に格納する構成も考えられる。そのような構成にすれば、頻出している発話セリフだけを対象とする、失敗を繰り返している機能だけを対象とするなど、一つ一つの検出手段を単純な構成にすることにより検出手段が複雑になることが避けられる。また、新しい種類の行動データが追加された場合に、追加された行動データに対応する検出手段を追加することでロボットの行動データの変化に対応することができる。   As an application of the first embodiment, a configuration in which the flow from step A21 to A25 is stored in the behavior data storage unit 111 as one function is also conceivable. At that time, the action data update function is executed in step A12 of FIG. In addition, a configuration in which a plurality of detecting means are stored in the action data storage unit 111 with the characteristic action detecting means 13 as one action type is also conceivable. By adopting such a configuration, the detection means can be made simple by making each detection means simple, such as targeting only frequently spoken speech lines, and only failing functions. Complexity is avoided. Further, when a new type of behavior data is added, it is possible to cope with a change in the behavior data of the robot by adding a detection unit corresponding to the added behavior data.

また、別の応用として、ステップA22において、ユーザに更新が望ましい行動タイプがあることを提示して行動データの更新を促す、または、行動データの更新の確認を行うことが考えられる。例えば、更新が望ましい行動タイプが検出された場合に、ディスプレイへの表示やスピーカーからの音声出力を用いてユーザに更新が望ましい行動タイプを提示し、更新実行を行うかの確認を行う。キーボードやマウスからの入力、および、マイクからの音声入力などのユーザからの応答を受け、ユーザの応答が肯定の場合はステップA23に進み、否定の場合はそのまま終了する。このような構成にすることで、ユーザはどのような行動データ更新が行われるのかを把握することができる。また、ユーザが望まない行動データの更新を行わないようにすることができる。   As another application, in step A22, the user may be prompted to update the behavior data by indicating that there is an action type that is desired to be updated, or the behavior data update may be confirmed. For example, when an action type that is desired to be updated is detected, the action type that is desired to be updated is presented to the user using a display on a display or an audio output from a speaker, and confirmation is made as to whether or not to perform the update. Upon receiving a response from the user such as input from the keyboard or mouse and voice input from the microphone, if the user's response is affirmative, the process proceeds to step A23, and if not, the process ends. With such a configuration, the user can grasp what kind of behavior data is updated. In addition, it is possible to prevent the behavior data not desired by the user from being updated.

また、別の応用として、行動データの分類を行う際に、同じ意味、および、同じ効果を持つ行動データを、さらに、行動データの難易度、および、複雑さを考慮して分類する構成も考えられる。例えば、ロボットからユーザに語りかける『自立発話』という行動タイプにおいて、4〜5歳くらいの子供が語りかける内容の『自立発話(幼)』や、6〜7歳くらいの子供が語りかける内容の『自立発話(小低)』、9〜10歳くらいの子供が語りかける内容の『自立発話(小高)』などのように分類する。このような構成にすることで、例えば、始めはロボットに『自立発話(幼)』のみを記憶させておき、『自立発話(幼)』に属する行動データが頻出していることを確認する度、該当データを順次『自立発話(小低)』に属する行動データに置き換える。また、『自立発話(小低)』に属する行動データが頻出していることを確認する度、該当データを順次『自立発話(小高)』に属する行動データに置き換えるなどすることで、少しずつロボットが成長していくかのように振る舞いを変化させることができる。また、頻繁に使用する機能は単純な機能から複雑な機能へ置き換えることや、あまり使用していない機能は複雑な機能から単純な機能へ置き換えることで、ロボットの習熟度などを表現することができる。   As another application, when classifying behavior data, a configuration is also considered in which behavior data having the same meaning and the same effect is classified in consideration of the difficulty and complexity of the behavior data. It is done. For example, in an action type of “self-speaking” that talks to the user from the robot, “self-speaking (young)” that is spoken by a child about 4 to 5 years old or “self-speaking” that a child about 6 to 7 years old speaks (Small low) ”,“ Self-sustained utterance (small high) ”, etc., spoken by children about 9-10 years old. With this configuration, for example, each time you confirm that the behavior data belonging to “independent utterance (young)” frequently appears, letting the robot store only “independent utterance (young)” at the beginning. The corresponding data is sequentially replaced with action data belonging to “independent utterances (small and low)”. In addition, every time it is confirmed that the action data belonging to “independent utterance (small and high)” appears frequently, the corresponding data is sequentially replaced with action data belonging to “independent utterance (small and high)”. Can change its behavior as if it grows up. In addition, by replacing frequently used functions from simple functions to complex functions, and replacing rarely used functions from complex functions to simple functions, it is possible to express the skill level of the robot. .

なお、本発明を実施するための最良の形態を説明するにあたり、図1に記載されたブロック図や図2、図3に記載されたフローチャートを用いて説明したが、本発明をプログラムで実施可能であることはいうまでもない。その場合、主に、ロボットの行動を決定するためのプログラムとして動作し、図1の構成であれば、特徴行動検出手段13、行動検索手段14、行動更新手段15などの構成を生成せしめるものであればよい。   In describing the best mode for carrying out the present invention, the block diagram shown in FIG. 1 and the flowcharts shown in FIGS. 2 and 3 have been used. However, the present invention can be implemented by a program. Needless to say. In that case, it mainly operates as a program for determining the behavior of the robot. With the configuration of FIG. 1, the configuration of the feature behavior detection means 13, behavior search means 14, behavior update means 15 and the like is generated. I just need it.

次に、具体的な実施例を用いて本発明の動作を説明する。   Next, the operation of the present invention will be described using specific examples.

図1に示すように、カメラやマイク、赤外線センサなどの認識装置を備え、マイクからの音声出力や接続されたモニタへの外部出力が行える、人とコミュニケーションを行うロボット1と、そのロボット1に直接接続されている磁気ディスクなどの外部記憶装置2において、ロボット1の持つ行動データ記憶部111には図4に示すデータが、行動履歴記憶部112には図5に示すデータが、外部記憶装置の持つ行動データ記憶部21には図6に示すデータが格納されているとする。   As shown in FIG. 1, a robot 1 having a recognition device such as a camera, a microphone, an infrared sensor, etc., capable of outputting sound from the microphone or externally outputting to a connected monitor, and communicating with a person. In the external storage device 2 such as a directly connected magnetic disk, the data shown in FIG. 4 is stored in the behavior data storage unit 111 of the robot 1, and the data shown in FIG. 5 is stored in the behavior history storage unit 112. Assume that the behavior data storage unit 21 has the data shown in FIG.

特徴行動検出手段13が行動履歴記憶部112、および、行動データ記憶部111のデータを分析した結果、「おはよう」という発話セリフが頻出していることを発見した場合、類似データの追加を行うために「おはよう」が属する行動タイプである『挨拶_朝_セリフ』を検出結果とし、検出結果を行動検索手段14に渡す。行動検索手段14は受け取った『挨拶_朝_セリフ』を検索のキーとして、外部記憶装置2の持つ行動データ記憶部21から『挨拶_朝_セリフ』に属する行動データの検索を行い、検索結果と「おはよう」「おはようございます」「グッドモーニング」の発話セリフを得る。取得した発話セリフは行動更新手段15に渡される。行動更新手段15は受け取った行動データ群の中にロボットの持つ行動データ記憶部111に格納されていない新規データがあるかを調べ、新規データである「おはようございます」「グッドモーニング」の発話セリフが追加される。   As a result of analyzing the data in the behavior history storage unit 112 and the behavior data storage unit 111 by the characteristic behavior detection unit 13, when it is found that the speech line “Good morning” appears frequently, to add similar data “Good morning” is the action type to which “good morning” belongs, and the detection result is passed to the action search means 14. The behavior retrieval means 14 retrieves behavior data belonging to “greeting_morning_serif” from the behavior data storage unit 21 of the external storage device 2 using the received “greeting_morning_serif” as a search key, and the retrieval result And “Good morning”, “Good morning” and “Good morning” utterances. The acquired utterance speech is passed to the behavior update means 15. The behavior update unit 15 checks whether there is new data that is not stored in the behavior data storage unit 111 of the robot in the received behavior data group, and utterances of the new data “Good morning” and “Good morning” Is added.

本発明によれば、人とコミュニケーションを行うロボット、および、それに類するインターフェイスを持つ機器において、外部記憶装置のデータを用いて内部データをアップデートするためのプログラムといった用途に適用できる。また、行動履歴を分析し問題のある行動データを更新する機能を、ネットワーク家電など外部記憶との通信手段を持つ機器において、機能拡張を行うためのプログラムといった用途に適用できる。また、振る舞いの整合性を崩すことなく発話セリフなどの行動データを更新する機能を、ソフトウェアエージェントやゲーム上の仮想キャラクタにおいて、対話に変化をもたせることや、思考を成長させるといった用途に適用可能である。   The present invention can be applied to applications such as a program for updating internal data using data in an external storage device in a robot that communicates with a person and a device having an interface similar thereto. Further, the function of analyzing behavior history and updating problematic behavior data can be applied to applications such as a program for function expansion in a device having communication means with an external storage such as a network home appliance. In addition, the ability to update behavioral data such as utterance lines without breaking the consistency of behavior can be applied to applications such as changing the dialogue and growing thoughts in virtual characters on software agents and games. is there.

本発明第1の実施の形態の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施の形態のロボット1に含まれる行動実行手段12の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the action execution means 12 contained in the robot 1 of the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施の形態のロボット1に含まれる特徴行動検出手段13、および、行動更新手段14と、サーバ2の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation | movement of the characteristic action detection means 13, the action update means 14, and the server 2 which are contained in the robot 1 of the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施の形態のロボット1に含まれる行動データ記憶部111のデータを示す図である。It is a figure which shows the data of the action data memory | storage part 111 contained in the robot 1 of the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施の形態のロボット1に含まれる行動履歴記憶部112のデータを示す図である。It is a figure which shows the data of the action history memory | storage part 112 contained in the robot 1 of the 1st Embodiment of this invention. 本発明の第1の実施の形態のサーバ2に含まれる総合行動データ記憶部211のデータを示す図である。It is a figure which shows the data of the comprehensive action data storage part 211 contained in the server 2 of the 1st Embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1 ロボット
11 記憶装置
111 行動データ記憶装置
112 行動履歴記憶装置
12 行動実行手段
13 特徴行動検出手段
14 行動検索手段
15 行動更新手段
2 外部記憶装置
21 行動データ記憶部
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Robot 11 Storage device 111 Behavior data storage device 112 Behavior history storage device 12 Behavior execution means 13 Feature behavior detection means 14 Behavior search means 15 Behavior update means 2 External storage device 21 Behavior data storage section

Claims (9)

記憶領域に記憶された振る舞いを定義する行動データに従い動作するロボットであって
該記憶領域は、意味及び効果に基づいて行動データの集合を行動タイフ゜として分類し、行動データとそのデータがどの行動タイフ゜に属しているかを記憶するとともに、利用した行動データの履歴を記憶しておき、該履歴に格納されている情報を行動データ、および行動タイプ毎の失敗の頻度に着目して分析し、失敗の頻度が多い行動データがどの行動タイフ゜に属しているかを検出し、検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の行動データを更新することを特徴とするロボット。
A robot that operates according to behavior data that defines behavior stored in a storage area, and the storage area classifies a set of behavior data as behavior types based on meaning and effects, and the behavior data and the data that is the behavior type. And the history of the used behavior data is stored, and the information stored in the history is analyzed by paying attention to the frequency of failure for each behavior data and behavior type. A robot characterized by detecting to which action type frequently- behaved action data belongs, and updating the action data in the storage area according to the detected action type.
意味及び効果に基づいて行動データの集合を行動タイフ゜として分類して記憶する第1の行動データ記憶手段と、
利用した行動データの履歴を記憶する行動履歴記憶手段と、
前記行動データ記憶手段及び前記行動履歴記憶手段に記憶されている行動データ及び行動履歴を行動データおよび行動タイプ毎の失敗の頻度に着目して分析し、前記行動データ記憶手段に記憶された行動データであって失敗の頻度が多い行動データである更新が望ましい行動データの属する行動タイフ゜を検出する特徴行動検出手段を備え、検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の更新が望ましい行動データを別の類似の行動データへ更新することを特徴とするロボット。
First behavior data storage means for classifying and storing a set of behavior data as behavior types based on meaning and effect;
Action history storage means for storing a history of used action data;
The behavior data and behavior history stored in the behavior data storage means and the behavior history storage means are analyzed focusing on the failure frequency for each behavior data and behavior type, and the behavior data stored in the behavior data storage means In addition, there is provided characteristic behavior detecting means for detecting a behavior type to which behavior data which is frequently updated and which is behavior data having a high frequency of failure belongs, and the behavior data for which the storage area is desirably updated is changed according to the detected behavior type. A robot characterized by updating to similar behavior data .
前記第1の行動データ記憶手段とは別に、行動データを分類して記憶する第2の行動データ記憶手段と、
該分類された行動データの行動タイフ゜を検索のキーとして前記第2の行動データ記憶手段からキーとなる行動タイフ゜に属する行動データを検索する行動検索手段と
前記行動検索手段が取得した行動データを用いて、前記行動データ記憶手段に記憶されている行動データを更新する行動更新手段を備えることを特徴とする請求項2記載のロボット
Separately from the first behavior data storage means, second behavior data storage means for classifying and storing behavior data;
Using the action type of the classified action data as a search key, action search means for searching action data belonging to the action type as a key from the second action data storage means, and action data acquired by the action search means are used. The robot according to claim 2, further comprising behavior update means for updating behavior data stored in the behavior data storage means .
意味及び効果に基づいて行動データを分類して記憶する第1の行動データ記憶手段と、
意味及び効果に基づいて行動データを分類して記憶する第2の行動データ記憶手段と、
利用した行動データの履歴を記憶する行動履歴記憶手段と、
前記第1の行動データ記憶手段及び前記行動履歴記憶手段に記憶されている行動データ及び行動履歴を行動データ及び行動履歴毎の失敗の頻度に着目して分析し、失敗の頻度が多い行動データである更新が望ましい行動データが分類されたどの行動タイフ゜に属しているかを検出する特徴行動検出手段と、
前記特徴行動検出手段が検出した行動データの行動タイフ゜を検索のキーとして前記第2の行動データ記憶手段からキーとなる行動タイフ゜に属する行動データを検索する行動検索手段と、
検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の更新が望ましい行動データを別の類似の行動データへ更新する行動更新手段を備えることを特徴とするロボット。
First behavior data storage means for classifying and storing behavior data based on meaning and effect;
Second behavior data storage means for classifying and storing behavior data based on meaning and effect;
Action history storage means for storing a history of used action data;
Analyzing the behavior data and behavior history stored in the first behavior data storage means and the behavior history storage means by focusing on the failure frequency for each behavior data and behavior history , Characteristic behavior detection means for detecting which behavior type the behavior data desired to be updated belongs to;
Action search means for searching action data belonging to a key action type from the second action data storage means using the action type of action data detected by the characteristic action detecting means as a search key;
A robot comprising behavior updating means for updating behavior data for which the storage area is desirably updated to another similar behavior data in accordance with the detected behavior type.
前記行動データは複数の種類からなり、前記検出は、行動データの種類を限定することなく行うことを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載のロボット The robot according to any one of claims 1 to 4, wherein the behavior data includes a plurality of types, and the detection is performed without limiting the types of the behavior data . ロボットに備える記憶領域に記憶されたロボットの振る舞いを定義する行動データに従い動作するロボットの行動データの更新方法であって、
該行動データを意味及び効果に基づいた行動データの集合を行動タイフ゜として分類し記憶するとともに、利用した該行動データの履歴を記憶しておき、該履歴を行動データ及び行動履歴毎の失敗の頻度に着目して分析し、失敗の頻度が多い行動データである更新が望ましい行動データの行動タイプを検出し、
検出された行動タイプを検索のキーとしてロボットに備える記憶領域以外に記憶されている行動データを検索し、検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の更新が望ましい行動データを別の類似の行動データへ更新することを特徴とする行動データの更新方法。
A method for updating behavior data of a robot that operates according to behavior data that defines the behavior of the robot stored in a storage area provided for the robot,
A set of action data based on meaning and effect is classified and stored as an action type, a history of the used action data is stored, and the history is stored in the action data and the frequency of failure for each action history. , Analyze the behavior type of behavior data with frequent failures , detect behavior types that should be updated ,
Using the detected action type as a search key, search is made for action data stored in a storage area other than the storage area provided in the robot, and the action data for which the storage area is desired to be updated according to the detected action type is changed to another similar action data. how to update behavior data and updates to.
前記行動データは複数の種類からなり、前記検出は、行動データの種類を限定することなく行うことを特徴とする請求項6に記載の更新方法 The update method according to claim 6, wherein the behavior data includes a plurality of types, and the detection is performed without limiting the types of behavior data . ロボットに備える記憶領域に記憶されたロボットの振る舞いを定義する行動データに従い動作するロボットの行動データの更新プログラムであって、
意味及び効果に基づき該行動データの集合を行動タイフ゜として分類し記憶するとともに、利用した該行動データの履歴を記憶しておき、該履歴を行動データ及び行動履歴毎の失敗の頻度に着目して分析し、失敗の頻度が多い行動データである更新が望ましい行動データの行動タイプを検出するステップと、
検出された行動タイプを検索のキーとしてロボットに備える記憶領域以外に記憶されている行動データを検索するステップと、
検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の更新が望ましい行動データを別の類似の行動データへ更新するステップを含んで構成されることを特徴とする行動データの更新プログラム。
An update program for behavior data of a robot that operates according to behavior data that defines the behavior of the robot stored in a storage area provided for the robot,
Based on the meaning and effect, the set of action data is classified and stored as an action type, and the history of the used action data is stored, and the history is focused on the frequency of failure for each action data and action history. Analyzing and detecting an action type of action data that is frequently updated and is desired action data ,
Searching for action data stored outside the storage area provided in the robot with the detected action type as a search key;
A behavior data update program comprising a step of updating behavior data for which the storage area is desirably updated to another similar behavior data in accordance with the detected behavior type.
前記行動データは複数の種類からなり、前記検出は、行動データの種類を限定することなく行うことを特徴とする請求項8に記載の更新プログラム The update program according to claim 8, wherein the behavior data includes a plurality of types, and the detection is performed without limiting the types of behavior data .
JP2004064264A 2004-03-08 2004-03-08 Robot or behavior update method in robot, and program for controlling behavior update in robot Expired - Lifetime JP4572080B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004064264A JP4572080B2 (en) 2004-03-08 2004-03-08 Robot or behavior update method in robot, and program for controlling behavior update in robot

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004064264A JP4572080B2 (en) 2004-03-08 2004-03-08 Robot or behavior update method in robot, and program for controlling behavior update in robot

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2005246591A JP2005246591A (en) 2005-09-15
JP4572080B2 true JP4572080B2 (en) 2010-10-27

Family

ID=35027561

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004064264A Expired - Lifetime JP4572080B2 (en) 2004-03-08 2004-03-08 Robot or behavior update method in robot, and program for controlling behavior update in robot

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP4572080B2 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8265789B2 (en) 2007-12-03 2012-09-11 Electronics And Telecommunications Research Institute Network-based robot system and method for action execution of robot
KR100989078B1 (en) * 2007-12-03 2010-10-25 한국전자통신연구원 Method and apparatus for action execution in a robot
JP5834677B2 (en) * 2011-09-16 2015-12-24 富士通株式会社 Interaction system, interactive system and program

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001310283A (en) * 2000-02-14 2001-11-06 Sony Corp Robot system, robot device, and control method thereof, and device and method of information processing

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001310283A (en) * 2000-02-14 2001-11-06 Sony Corp Robot system, robot device, and control method thereof, and device and method of information processing

Also Published As

Publication number Publication date
JP2005246591A (en) 2005-09-15

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102411766B1 (en) Method for activating voice recognition servive and electronic device for the same
KR102437944B1 (en) Voice wake-up method and device
US8521677B2 (en) Artificial intelligence system
US6513011B1 (en) Multi modal interactive system, method, and medium
KR20200007496A (en) Electronic device for generating personal automatic speech recognition model and method for operating the same
JP4213008B2 (en) Information terminal device, operation support method, and operation support program
KR20190006403A (en) Voice processing method and system supporting the same
US20030040901A1 (en) Method and apparatus for dynamic grammars and focused semantic parsing
JP2006171719A (en) Interactive information system
CN107610698A (en) A kind of method for realizing Voice command, robot and computer-readable recording medium
US6799086B2 (en) Robot, robot control system, and program for the same
US10976997B2 (en) Electronic device outputting hints in an offline state for providing service according to user context
JP4572080B2 (en) Robot or behavior update method in robot, and program for controlling behavior update in robot
KR20180108321A (en) Electronic device for performing an operation for an user input after parital landing
CN111506183A (en) Intelligent terminal and user interaction method
JP4223832B2 (en) Adaptive spoken dialogue system and method
US20220328033A1 (en) Road map for audio presentation of communications
JP2003030187A (en) Automatic interpreting system, conversation learning device, automatic interpreting device, its method and its program
US11853650B2 (en) Audio presentation of conversation threads
WO2007046613A1 (en) Method of representing personality of mobile robot based on navigation logs and mobile robot apparatus therefor
JP4058031B2 (en) User action induction system and method
JP7248615B2 (en) Output device, output method and output program
KR102612835B1 (en) Electronic device and method for executing function of electronic device
WO2019142447A1 (en) Information processing device and information processing method
WO2021095564A1 (en) Information processing device

Legal Events

Date Code Title Description
RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421

Effective date: 20070123

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20070214

RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421

Effective date: 20080606

RD01 Notification of change of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421

Effective date: 20090601

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20100119

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100319

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20100518

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100714

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20100803

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20100816

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130820

Year of fee payment: 3

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 4572080

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

S111 Request for change of ownership or part of ownership

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313115

R350 Written notification of registration of transfer

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350