JP4798581B2 - ロボットシステム - Google Patents

Description

この発明はロボットシステムに関し、特にたとえば、身体動作を実行するロボットを含む、ロボットシステムに関する。

従来のこの種のロボットシステムの一例が特許文献１に開示される。特許文献１の技術は、原動体の動作を従動体へ伝達する動作伝達システムであって、モーションキャプチャによって原動体の動作データを取得し、予め作成した学習モデルを用いて認識処理を行い、原動体の動作を学習済みの複数種類の運動パターンに分類する。そして、これによって得た運動パターンの識別情報を、変換テーブルを用いて制御信号の識別情報に変換し、従動体に送信する。この制御信号に基づいて、従動体は原動体の動作に追従する。
特開２００６−１４６４３５号公報［Ｇ０６Ｔ １５／７０］

しかし、特許文献１の技術では、予め記憶した学習モデルに基づくワンパターンな動作を従動体（ロボット）に再現させるだけであり、特許文献１には、原動体の癖や特徴（すなわち、個性）を考慮した動作をロボットに実行させるような技術は何ら明らかにされていない。

それゆえに、この発明の主たる目的は、被験体（たとえば人間）の個性を考慮した動作をロボットに実行させることができる、ロボットシステムを提供することである。

この発明の他の目的は、被験体の個性を考慮した動作をロボットに実行させるロボットシステムを実現するための辞書を作成することができる、動作分解方法を提供することである。

本発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明などは、本発明の理解を助けるために後述する実施の形態との対応関係を示したものであって、本発明を何ら限定するものではない。

この発明に従った第１の発明（請求項１の発明）は、身体動作を実行するロボットを含むロボットシステムであって、予め計測した複数の被験体の特定動作に関する動作データを主成分分析した結果に基づいて、特定動作を複数の被験体に共通する動作成分によって構成される一般動作と各被験体に特有の動作成分によって構成される癖動作とに分解した、分解済動作に関する情報を記憶する分解済動作記憶手段、および分解済動作に関する情報を用いてロボットの身体動作を制御し、特定動作をロボットに実行させるロボット制御手段を備える、ロボットシステムである。

請求項１の発明では、ロボットシステム（１０）は、身体動作を実行するロボット（１４）、たとえば複数のアクチュエータを備え、身体動作を用いて人間とコミュニケーションを実行するコミュニケーションロボットを含む。分解済動作記憶手段（１８）は、主成分分析を用いて、被験体の特定動作を一般動作と癖動作とに分解した、分解済動作に関する情報を記憶する。ここで、被験体とは、ロボットが身体動作を行うためのデータを取得する動作計測の対象をいい、言い換えると、ロボットが実行する身体動作のモデル（見本）となる特定動作を行うものをいう。たとえば、ロボットが人型ロボットである場合には、人間を被験体として採用することができる。また、特定動作とは、「うなずく」や「手を振る」等の身体表現（ジェスチャ）を意味し、その動作の中に複数の人間に対する共通性（共通成分）を有する動作をいう。そして、その共通成分によって構成される動作が一般動作であり、一般動作を除く各人間に特有の動作成分によって構成される動作が癖動作である。ロボット制御手段（１２，６２）は、分解済動作、すなわち一般動作および癖動作に関する情報を利用して、ロボットの身体動作を制御する。たとえば、一般動作のみの特定動作をロボットに実行させたり、或る人間の一般動作に別の人間の癖動作を合成した特定動作をロボットに実行させたりする。

請求項１の発明によれば、人間の特定動作を一般動作と癖動作とに分解して記憶し、それをロボットの身体動作の制御に利用する。したがって、ロボットは人間の個性を考慮した動作を実行することができる。

請求項２の発明は、請求項１の発明に従属し、操作者によってロボットを操作するための情報が入力されるロボット操作手段、および分解済動作に関する情報およびロボット操作手段によって入力された情報に基づいて、ロボットに実行させる特定動作を選択するロボット動作選択手段をさらに備え、ロボット制御手段はロボット動作選択手段によって選択された特定動作をロボットに実行させる。

請求項２の発明では、操作者によってロボットの動作を制御するための情報が入力されるロボット操作手段（１６，９８，１０６）をさらに備える。ロボット動作選択手段（１２）は、分解済動作記憶手段（１８）に記憶された分解済動作に関する情報および操作者の入力した情報に基づいて、ロボット（１４）に実行させる特定動作を選択する。ロボット制御手段（１２，６２）は、選択された特定動作をロボットに実行させる。したがって、操作者の所望の動作をロボットに実行させることができる。

請求項３の発明は、請求項１または２の発明に従属し、分解済動作に関する情報は各被験体に対応付けて記憶されており、分解済動作記憶手段に記憶された被験体の中から或る被験体を選択する被験体選択手段をさらに備え、ロボット制御手段は被験体選択手段によって選択された被験体の癖動作と当該癖動作に対応する一般動作とを合成した動作を特定動作としてロボットに実行させる。

請求項３の発明では、被験体選択手段（１２，１０２，Ｓ３５）は、たとえば操作者の入力（指定）に基づいて、分解済動作記憶手段（１８）に記憶された被験体の中から或る人間を選択する。ロボット制御手段（１２，６２）は、人間選択手段によって選択された人間の癖動作を分解済動作記憶手段から読み出し、読み出した癖動作とこの癖動作に対応する一般動作とを合成した動作をロボット（１４）に実行させる。したがって、所望の人間の個性をロボットに表現させることができる。

請求項４の発明は、請求項２の発明に従属し、ロボット操作手段は操作者の動作を計測して動作データを取得する動作データ取得手段を含み、動作データ取得手段によって取得された動作データに基づいて操作者の動作に該当する一般動作が存在するか否かを判断する判断手段をさらに備え、ロボット動作選択手段は判断手段によって操作者の動作に該当する一般動作が存在すると判断されたとき、その該当する一般動作をロボットに実行させる特定動作として選択する。

請求項４の発明では、モーションキャプチャシステムのような動作データ取得手段（１６）によって操作者の動作を計測し、その動作をロボット（１４）に実行（再現）させる。判断手段（１２，Ｓ３９）は、ＤＰマッチング等の手法を用いて、操作者の動作（特定動作）に該当する一般動作が分解済動作記憶手段（１８）に記憶されているかどうかを判断する。該当する一般動作が存在するときには、ロボット動作選択手段（１２）は、該当する一般動作をロボットに実行させる特定動作として選択し、ロボット制御手段（１２，６２）は、その一般動作のみの動作をロボットに実行させる。したがって、操作者の動作から操作者の癖動作を除いた特定動作をロボットに実行させることができる。つまり、誰が操作しても同様の癖の無い動作をロボットに実行させることができる。

請求項５の発明は、請求項４の発明に従属し、分解済動作に関する情報は被験体としての各人間に対応付けて記憶されており、分解済動作記憶手段に記憶された人間の中から或る人間を選択する人間選択手段をさらに備え、ロボット制御手段はロボット動作選択手段によって選択された一般動作と人間選択手段によって選択された人間の癖動作とを合成した動作を特定動作としてロボットに実行させる。

請求項５の発明では、人間選択手段（１２，１０２，Ｓ３５）は、操作者の入力に基づいて、分解済動作記憶手段（１８）に記憶された人間（被験体）の中から或る人間を選択する。ロボット制御手段（１２，６２）は、ロボット動作選択手段（１２）によって選択された操作者の動作に該当する一般動作と人間選択手段によって選択された人間の癖動作とを合成した動作をロボット（１４）に実行させる。つまり、操作者の特定動作から癖動作を除いた動作（一般動作）と選択した人間の癖動作とを合成した特定動作をロボットに実行させる。したがって、操作者とは別の人間の個性をロボットに表現させることができる。

この発明に従った第２の発明（請求項６の発明）は、特定動作を複数の被験体に共通する動作成分によって構成される一般動作と各被験体に特有の動作成分によって構成される癖動作とに分解するための動作分解方法であって、（ａ）複数の被験体の特定動作を計測することによって、当該特定動作に関する動作データを取得し、（ｂ）複数の被験体の動作データをつなぎ合わせた合成動作データの主成分分析を行い、（ｃ）各主成分の寄与率に基づいて、複数の被験体に共通する動作成分を表すための一般主成分軸と各被験体に特有の動作成分を表すための癖主成分軸とを求め、（ｄ）各被験体の動作データを一般主成分軸および癖主成分軸にそれぞれ再投影し、各被験体の特定動作を一般動作と癖動作とに分解する、動作分解方法である。

請求項６の発明では、被験体（たとえば、人間）の特定動作を、複数の被験体に共通する動作成分によって構成される一般動作と各被験体に特有の動作成分によって構成される癖動作とに分解する。ステップ（ａ）では、たとえば、複数の被験体に特定動作を行わせて、それらをモーションキャプチャシステム（１６）等によって計測し、その特定動作に関する動作データを取得する（Ｓ１）。なお、この動作データには、特定動作を表すためのデータ（たとえば、被験体の特徴点の３次元位置座標データやこれをロボット（１４）の関節角度指令値などに変換したデータ）が適宜選択して用いられる。ステップ（ｂ）では、記録した複数の被験体の動作データをつなぎ合わせた合成動作データを作成し、その合成動作データについて主成分分析を行う（Ｓ３，Ｓ５）。ステップ（ｃ）では、その主成分分析の結果求められた主成分の中で、たとえば累積寄与率が８０％になるまでの主成分を一般主成分として採用し、一般主成分以外の主成分を癖主成分として採用する。そして、一般主成分を表す軸を一般主成分軸とし、癖主成分を表す軸を癖主成分軸とする（Ｓ７〜Ｓ１３）。ステップ（ｄ）では、この一般主成分軸および癖主成分軸に各人間の動作データを再投影することによって、各人間の動作データを一般動作と癖動作とに分解する（Ｓ１５〜Ｓ２１）。

請求項６の発明によれば、分解済動作（一般動作および癖動作）に関する情報を記憶する辞書を作成することができる。なお、このように分解した、或る特定動作における一般動作と癖動作とは、異なる人間同士でも合成可能である。このため、作成した辞書をロボットの制御に利用すれば、或る人間の癖（特徴）を除いたり、加えたりした特定動作をロボットに実行させることができる。

この発明によれば、特定動作を一般動作と癖動作とに分解した分解済動作に関する情報を記憶するので、癖動作を除いたり、加えたりした動作をロボットに実行させることができる。したがって、ロボットの身体動作の中に被験体の個性を表現させることができる。

また、特定動作を一般動作と癖動作とに分解することができるので、分解済動作に関する情報を記憶する辞書を作成することができる。

この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。

図１を参照して、この実施例のロボットシステム１０では、モーションキャプチャシステム１６を用いて操作者の動作（特定動作）を計測し、ロボット制御装置１２によって、その操作者の行った特定動作をロボット１４に実行（再現）させる。ここで、特定動作とは、「うなずく」、「手を振る」および「待機」などの身体表現（ジェスチャ）を意味し、その動作の中に、複数の被験体（たとえば人間）に対して共通性（共通成分）を有する動作をいう。

ロボット制御装置１２は、ロボット１４を遠隔操作するための、汎用のパーソナルコンピュータ或いはワークステーション等のコンピュータであって、図示は省略するが、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭおよびＨＤＤ等を備える。ロボット１４の動作を制御するためのプログラムおよびデータは、主記憶装置としてのＨＤＤ等に格納されており、ＣＰＵはこのプログラムに従って処理を実行する。ロボット制御装置１２には、たとえば、ＬＡＮやインターネット等のようなネットワーク（図示せず）を介して、ロボット１４、モーションキャプチャシステム１６、環境カメラ８８、モニタ９０、スピーカ９２およびマイク９４等が接続される。これらは、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよい。また、有線と無線とが混在するネットワークを介して接続されてもよい。

ロボット１４は、人間のような多自由度を有する身体を有し、その身体を用いて、たとえば人間とのコミュニケーションを行うために必要な身体動作を実行する、コミュニケーションロボット（人型ロボット）である。具体的には、図２に示すように、ロボット１４は台車２０を含み、この台車２０の下面にはロボット１４を自律移動させる２つの車輪２２および１つの従輪２４が設けられる。２つの車輪２２は車輪モータ２６（図３参照）によってそれぞれ独立に駆動され、台車２０すなわちロボット１４を前後左右任意の方向に動かすことができる。また、従輪２４は車輪２２を補助する補助輪である。このように、ロボット１４は、配置された空間内を移動可能なものである。ただし、或る場所に固定的に配置されてもかまわない。

台車２０の上には、円柱形のセンサ取付パネル２８が設けられ、このセンサ取付パネル２８には、多数の赤外線距離センサ３０が取り付けられる。これらの赤外線距離センサ３０は、センサ取付パネル２８すなわちロボット１４の周囲の物体（人間や障害物など）との距離を計測するものである。

また、センサ取付パネル２８の上には、胴体３２が直立するように設けられる。胴体３２の前方中央上部（胸に相当する位置）には、上述した赤外線距離センサ３０がさらに設けられる。これは、ロボット１４の前方の主として人間との距離を計測する。また、胴体３２には、その背面側上端部のほぼ中央から延びる支柱３６が設けられ、支柱３６の上には、全方位カメラ３４が設けられる。全方位カメラ３４は、ロボット１４の周囲を撮影するものであり、後述する眼カメラ６０とは区別される。この全方位カメラ３４としては、たとえばＣＣＤやＣＭＯＳのような固体撮像素子を用いるカメラを採用することができる。なお、これら赤外線距離センサ３０および全方位カメラ３４の設置位置は当該部位に限定されず適宜変更され得る。

胴体３２の両側面上端部（肩に相当する位置）には、それぞれ、肩関節３８Ｒおよび３８Ｌによって、上腕４０Ｒおよび４０Ｌが設けられる。図示は省略するが、肩関節３８Ｒおよび３８Ｌは、それぞれ、直交する３軸の自由度を有する。すなわち、肩関節３８Ｒは、直交する３軸のそれぞれの軸廻りにおいて上腕４０Ｒの角度を制御できる。肩関節３８Ｒの或る軸（ヨー軸）は、上腕４０Ｒの長手方向（または軸）に平行な軸であり、他の２軸（ピッチ軸、ロール軸）は、それにそれぞれ異なる方向から直交する軸である。同様に、肩関節３８Ｌは、直交する３軸のそれぞれの軸廻りにおいて上腕４０Ｌの角度を制御できる。肩関節３８Ｌの或る軸（ヨー軸）は、上腕４０Ｌの長手方向（または軸）に平行な軸であり、他の２軸（ピッチ軸、ロール軸）は、それにそれぞれ異なる方向から直交する軸である。

また、上腕４０Ｒおよび４０Ｌのそれぞれの先端には、肘関節４２Ｒおよび４２Ｌを介して、前腕４４Ｒおよび４４Ｌが設けられる。図示は省略するが、肘関節４２Ｒおよび４２Ｌは、それぞれ１軸の自由度を有し、この軸（ピッチ軸）の軸廻りにおいて前腕４４Ｒおよび４４Ｌの角度を制御できる。

前腕４４Ｒおよび４４Ｌのそれぞれの先端には、手に相当する球体４６Ｒおよび４６Ｌがそれぞれ固定的に設けられる。ただし、指や掌の機能が必要な場合には、人間の手の形をした「手」を用いることも可能である。

また、図示は省略するが、台車２０の前面、肩関節３８Ｒ，３８Ｌを含む肩に相当する部位、上腕４０Ｒ，４０Ｌ、前腕４４Ｒ，４４Ｌおよび球体４６Ｒ，４６Ｌには、それぞれ、接触センサ（図３で包括的に示す。：４８）が設けられている。台車２０の前面の接触センサ４８は、台車２０への人間や他の障害物の接触を検知する。したがって、ロボット１４の移動中に障害物との接触があると、それを検知し、直ちに車輪２２の駆動を停止してロボット１４の移動を急停止させることができる。また、その他の接触センサ４８は、主に、人間がロボット１４の当該各部位に触れたかどうかを検知する。なお、接触センサ４８の設置位置はこれらに限定されず、適宜な位置（胸、腹、脇、背中、腰など）に設けられてよい。

胴体３２の中央上部（首に相当する位置）には首関節５０が設けられ、さらにその上には頭部５２が設けられる。図示は省略するが、首関節５０は、３軸の自由度を有し、３軸の各軸廻りに角度制御可能である。或る軸（ヨー軸）はロボット１４の真上（鉛直上向き）に向かう軸であり、他の２軸（ピッチ軸、ロール軸）は、それぞれ、それと異なる方向で直交する軸である。

頭部５２には、口に相当する位置に、スピーカ５４が設けられる。スピーカ５４は、ロボット１４が、それの周辺の人間に対して音声ないし音によってコミュニケーションを取るために用いられる。また、耳に相当する位置には、マイク５６Ｒおよび５６Ｌが設けられる。以下、右耳に相当するマイク５６Ｒと左耳に相当するマイク５６Ｌとをまとめてマイク５６ということがある。マイク５６は、周囲の音、とりわけコミュニケーションを実行する対象である人間の声を取り込む。さらに、目に相当する位置には、眼球部５８Ｒおよび５８Ｌが設けられる。眼球部５８Ｒおよび５８Ｌは、それぞれ眼カメラ６０Ｒおよび６０Ｌを含む。以下、右の眼球部５８Ｒと左の眼球部５８Ｌとをまとめて眼球部５８ということがあり、また、右の眼カメラ６０Ｒと左の眼カメラ６０Ｌとをまとめて眼カメラ６０ということがある。

眼カメラ６０は、ロボット１４に接近した人間の顔や他の部分ないし物体などを撮影して、それに対応する映像信号を取り込む。眼カメラ６０としては、上述した全方位カメラ３４と同様のカメラを用いることができる。たとえば、眼カメラ６０は眼球部５８内に固定され、眼球部５８は眼球支持部（図示せず）を介して頭部５２内の所定位置に取り付けられる。図示は省略するが、眼球支持部は、２軸の自由度を有し、それらの各軸廻りに角度制御可能である。たとえば、この２軸の一方は、頭部５２の上へ向かう方向の軸（ヨー軸）であり、他方は、一方の軸に直交しかつ頭部５２の正面側（顔）が向く方向に直交する方向の軸（ピッチ軸）である。眼球支持部がこの２軸の各軸廻りに回転されることによって、眼球部５８ないし眼カメラ６０の先端（正面）側が変位され、カメラ軸すなわち視線方向が移動される。なお、上述のスピーカ５４、マイク５６および眼カメラ６０の設置位置は、これらに限定されず、適宜な位置に設けてられてよい。

このように、この実施例のロボット１４は、車輪２２の独立２輪駆動、肩関節３８の３自由度（左右で６自由度）、肘関節４２の１自由度（左右で２自由度）、首関節５０の３自由度および眼球支持部の２自由度（左右で４自由度）の合計１７自由度を有する。

図３はロボット１４の電気的な構成を示すブロック図であり、この図３を参照して、ロボット１４は、ＣＰＵ６２を含む。ＣＰＵ６２は、マイクロコンピュータ或いはプロセサとも呼ばれ、バス６４を介して、メモリ６６、モータ制御ボード６８、センサ入力／出力ボード７０および音声入力／出力ボード７２に接続される。

メモリ６６は、図示は省略するが、ＲＯＭやＨＤＤおよびＲＡＭを含む。ＲＯＭやＨＤＤには、ロボット１４の動作を制御するための制御プログラムが予め記憶される。たとえば、各センサからの検知情報を検出するための検出プログラム、外部コンピュータ（ロボット制御装置１２など）との間で必要なデータやコマンドを送受信するための通信プログラムおよび受信した動作コマンドに基づいて特定動作を実行するための動作プログラム等が記録される。また、ＲＡＭは、ワークメモリやバッファメモリとして用いられる。

モータ制御ボード６８は、たとえばＤＳＰで構成され、各腕や首関節および眼球部などの各軸モータの駆動を制御する。すなわち、モータ制御ボード６８は、ＣＰＵ６２からの制御データを受け、右眼球部５８Ｒの２軸のそれぞれの角度を制御する２つのモータ（図３では、まとめて「右眼球モータ」と示す。）７４の回転角度を制御する。同様に、モータ制御ボード６８は、ＣＰＵ６２からの制御データを受け、左眼球部５８Ｌの２軸のそれぞれの角度を制御する２つのモータ（図３では、まとめて「左眼球モータ」と示す。）７６の回転角度を制御する。

また、モータ制御ボード６８は、ＣＰＵ６２からの制御データを受け、右肩関節３８Ｒの直交する３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータと右肘関節４２Ｒの角度を制御する１つのモータとの計４つのモータ（図３では、まとめて「右腕モータ」と示す。）７８の回転角度を調節する。同様に、モータ制御ボード６８は、ＣＰＵ６２からの制御データを受け、左肩関節３８Ｌの直交する３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータと左肘関節４２Ｌの角度を制御する１つのモータとの計４つのモータ（図３では、まとめて「左腕モータ」と示す。）８０の回転角度を調節する。

さらに、モータ制御ボード６８は、ＣＰＵ６２からの制御データを受け、首関節５０の直交する３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータ（図３では、まとめて「頭部モータ」と示す。）８２の回転角度を制御する。さらにまた、モータ制御ボード６８は、ＣＰＵ６２からの制御データを受け、車輪２２を駆動する２つのモータ（図３では、まとめて「車輪モータ」と示す。）２６の回転角度を制御する。

なお、この実施例では、車輪モータ２６を除くモータは、制御を簡素化するために、ステッピングモータ或いはパルスモータを用いるようにしてある。ただし、車輪モータ２６と同様に、直流モータを用いるようにしてもよい。また、ロボット１４の身体部位を駆動するアクチュエータは、電力を駆動源とするモータに限られず適宜変更され、たとえば、他の実施例では、エアアクチュエータが適用されてもよい。

センサ入力／出力ボード７０もまた、同様に、ＤＳＰで構成され、各センサからの信号を取り込んでＣＰＵ６２に与える。すなわち、赤外線距離センサ３０のそれぞれからの反射時間に関するデータがこのセンサ入力／出力ボード７０を通してＣＰＵ６２に入力される。また、全方位カメラ３４からの映像信号が、必要に応じてこのセンサ入力／出力ボード７０で所定の処理を施された後、ＣＰＵ６２に入力される。眼カメラ６０からの映像信号も、同様にして、ＣＰＵ６２に入力される。また、上述した複数の接触センサ（図３では、まとめて「接触センサ４８」と示す。）からの信号がセンサ入力／出力ボード７０を介してＣＰＵ６２に与えられる。

音声入力／出力ボード７２もまた、同様に、ＤＳＰで構成され、ＣＰＵ６２から与えられる音声合成データに従った音声または声がスピーカ５４から出力される。また、マイク５６からの音声入力が、音声入力／出力ボード７２を介してＣＰＵ６２に取り込まれる。

また、ＣＰＵ６２は、バス６４を介して通信ＬＡＮボード８４に接続される。通信ＬＡＮボード８４は、ＤＳＰで構成され、ＣＰＵ６２から送られる送信データを無線通信装置８６に与え、無線通信装置８６から送信データを、たとえば、ＬＡＮのようなネットワークを介して外部コンピュータに送信する。また、通信ＬＡＮボード８４は、無線通信装置８６を介してデータを受信し、受信したデータをＣＰＵ６２に与える。つまり、この通信ＬＡＮボード８４および無線通信装置８６によって、ロボット１４は、ロボット制御装置１２のような外部コンピュータなどと無線通信を行うことができる。

図１に戻って、モーションキャプチャシステム（３次元動作計測装置）１６は、パーソナルコンピュータ或いはワークステーション等のコンピュータを含み、操作者（或いは、後述する被験体）の身体動作に関する３次元データ（動作データ）を取得する。モーションキャプチャシステム１６には、公知のモーションキャプチャシステム、たとえばＶＩＣＯＮ社の光学式のモーションキャプチャシステムを適用することができる。

モーションキャプチャシステム１６においては、図４に示すように、複数（たとえば、１２台）のカメラ１６ａが操作者を前後左右から撮影可能な位置に設けられる。ただし、図４はモーションキャプチャシステム１６が設置される部屋を上面から見た場合を示しており、操作者は位置Ｐ（部屋の中心）において身体動作（この実施例では、特定動作）を行う。操作者には、図５に示すように、頭頂、目の上、首、肩、肘および手先などの操作者の動作を特徴付ける特徴点、すなわち操作者の動作を特定可能な部位にマーカ１６ｂが取り付けられる。そして、これらを複数のカメラ１６ａによって多方向から撮影し、画像解析を行うことによって、計測時刻（たとえば１秒間に６０フレーム）毎の各マーカ１６ｂの３次元位置座標データを算出する。つまり、操作者の動作は、モーションキャプチャシステム１６によって、特徴点の３次元位置座標の時系列データとして取得される。なお、操作者に取り付けられるマーカ１６ｂの個数および取り付け位置は、これに限定されず、たとえば操作者の行う特定動作やロボットシステム１０に適用するロボット１４の種類に応じて、適宜変更され得る。また、カメラ１６ａの台数も１２台に限定されず、原理的には３台以上のカメラ１６ａが設けられれば、マーカ１６ｂの３次元位置座標データが算出可能である。

図１に戻って、環境カメラ８８は、ロボット１４が配置される場所或いは部屋に設置され、ロボット１４を含む当該場所或いは部屋の全体を撮影する。環境カメラ８８としては、上述した、ロボット１４が備える全方位カメラ３４や眼カメラ６０と同様のカメラを用いるとよい。

モニタ９０、スピーカ９２およびマイク９４は、ロボット１４を遠隔操作する操作者の近傍、たとえば操作者の前方などに配置される。モニタ９０は、詳細は後述する、遠隔操作画面９６を表示する。スピーカ９２は、音声ないし音によってロボット１４の周囲の音声（特に、ロボット１４がコミュニケーションを取る人間の発話内容）を操作者に伝え、マイク９４は、操作者の声を取り込む。

また、ロボット制御装置１２の内部或いは外部には、分解済動作データベース（ＤＢ）１８が設けられる。分解済動作ＤＢ１８は、予め計測した複数の被験体の特定動作に基づいて構築した分解済動作に関する情報（分解済動作情報）を記憶する。ここで、被験体とは、ロボットが身体動作を行うためのデータを取得する動作計測の対象をいい、言い換えると、ロボットが実行する身体動作のモデル（見本）となる特定動作を行うものをいう。この実施例では、ロボット１４が人型ロボットであるため、人間を被験体として採用した。つまり、分解済動作ＤＢ１８は、「うなずく」や「手を振る」等の人間の特定動作を、複数の人間に共通する動作成分によって構成される一般動作と、或る人間に特有の動作成分によって構成される癖動作とに分解して、記憶している。なお、特定動作は上述のものに限定されず、適宜な特定動作が採用され得る。

ここで、分解済動作ＤＢ１８に記憶される分解済動作情報の作成方法（言い換えると、被験体（この実施例では、人間）の特定動作の分解方法）について説明する。図６は、上述のようなモーションキャプチャシステム１６等と接続される分解済動作ＤＢ作成用コンピュータ（図示せず）が実行する分解済動作情報の作成動作を示す。

図６を参照して、分解済動作ＤＢ作成用コンピュータは、先ず、ステップＳ１で複数人の動作を記録（取得）する。具体的には、モーションキャプチャシステム１６等を用いて計測した複数の人間の或る特定動作に関する動作データ（たとえば、特徴点の３次元位置座標の時系列データ）を受信し、記憶する。次のステップＳ３では、合成動作データを作成する。すなわち、記憶した複数の人間の全ての動作データをつなぎ合わせた合成動作データを作成する。そして、ステップＳ５では、合成動作データについて主成分分析を行い、合成動作データの主成分を求める。なお、求めた主成分は、寄与率が高いものから順番に第１主成分、第２主成分、第３主成分・・・と番号付けしておく。

続いて、ステップＳ５で求めた主成分の寄与率に基づいて、一般主成分軸と癖主成分軸とを求める。一般主成分軸は、一般動作を表すための主成分（一般主成分）を表す軸であり、癖主成分軸は、癖動作を表すための主成分（癖主成分）を表す軸である。この実施例では、累積寄与率（Ｋ）が閾値以上になるまでの主成分を一般主成分として採用し、それ以外の全ての主成分を癖主成分として採用する。具体的には、ステップＳ７からステップＳ１３の処理によって算出する。

ステップＳ７では、初期値として、Ｋ＝第１主成分の寄与率とし、続くステップＳ９で、Ｋが閾値（この実施例では８０％）以上であるか否かを判断する。ステップＳ９で“ＮＯ”の場合、すなわちＫが８０％未満の場合は、ステップＳ１１に進む。ステップＳ１１では、Ｋ＝Ｋ＋次番号の主成分の寄与率とし、つまり、次番号までの累積寄与率を算出して、ステップＳ９に戻る。

一方、ステップＳ９で“ＹＥＳ”の場合、すなわちＫが８０％以上の場合は、ステップＳ１３に進む。ステップＳ１３では、Ｋの算出に用いた各主成分を表す軸を一般主成分軸とし、残りの主成分を表す軸を癖主成分軸とする。

ここで、一例を挙げて説明すると、或る特定動作の合成動作データについて主成分分析を行った結果、図７に示すような、主成分と寄与率との関係を得たとする。ただし、この実施例では、モーションキャプチャシステム１６によって取得した動作データ（合成動作データ）の主成分分析を行うため、特徴点の位置を表す変数の数（つまり、人間に取り付けたマーカの数×３、ここで×３としたのはマーカの位置が３次元の座標によって表されるからである）だけ変数が存在する、すなわち主成分は特徴点の位置を表す変数の数だけ導出可能であるが、ここでは簡単のため、５つの主成分を導出した場合について説明する。ここで、各主成分の寄与率はそれぞれ、第１主成分が５７％、第２主成分が２５％、第３主成分が７％、第４主成分が６％、第５主成分が５％である。この場合、第１主成分と第２主成分とによって、累積寄与率が８０％以上になる。したがって、第１および第２主成分を表す軸が一般動作を表すための一般主成分軸となり、第３主成分以下（第３、第４および第５主成分）の主成分を表す軸が癖動作を表すための癖主成分軸となる。

次に、このようにして求めた一般主成分軸或いは癖主成分軸に、各人間の動作データをそれぞれ再投影することによって、各人間の或る特定動作における一般動作および癖動作をそれぞれ抽出（すなわち、特定動作を一般動作と癖動作とに分解）して、分解済動作ＤＢ１８に記憶する。具体的には、ステップＳ１５からステップＳ２１の処理によって実行する。

ステップＳ１５では、各人間の動作データを各主成分軸に再投影する。つまり、一般主成分軸（上述の例では、第１および第２主成分軸）、および癖主成分軸（上述の例では、第３、第４および第５主成分軸）に対して、合成前の各人間の動作データを再投影する。

そして、ステップＳ１７で、一般主成分軸に再投影した動作データであるか否かを判断する。つまり、一般主成分軸に再投影した動作データ、或いは癖主成分軸に再投影した動作データのいずれであるかを判断する。ステップＳ１７で“ＹＥＳ”の場合、すなわち一般主成分軸に再投影した動作データである場合には、ステップＳ１９で、当該動作データを一般動作として分解済動作ＤＢ１８に記憶する。一方、ステップＳ１７で“ＮＯ”の場合、すなわち癖主成分軸に再投影した動作データである場合には、ステップＳ２１で、当該動作データを癖動作として分解済動作ＤＢ１８に記憶する。

同様の処理を他の特定動作についても行う。このようにして求めた一般動作（一般動作データ）および癖動作（癖動作データ）は、各人間および各特定動作（すなわち、これらを表す識別記号）に対応付けて、分解済動作ＤＢ１８に記憶される。

なお、各成分に分解された動作データ（分解済動作データ）は、各主成分が互いに無相関であるため、足し算および引き算を容易に行うことができる。つまり、或る特定動作において、或る人間の分解済動作データと別の人間の分解済動作データとを容易に合成することができる。たとえば、図７に示した各主成分を表す軸をそれぞれ、第１主成分から順に、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸、Ｖ軸およびＷ軸とする。つまり、一般主成分軸がＸ軸およびＹ軸であり、癖主成分軸がＺ軸、Ｖ軸およびＷ軸である。また、或る人間Ａの分解された動作データを（Ａｘ，Ａｙ，Ａｚ，Ａｖ，Ａｗ）とし、別の人間Ｂの分解された動作データを（Ｂｘ，Ｂｙ，Ｂｚ，Ｂｖ，Ｂｗ）とする。このような場合に、Ａの癖動作とＢの一般動作とを合成するときには、（Ｂｘ，Ｂｙ，Ａｚ，Ａｖ，Ａｗ）とすればよい。

このような構成のロボットシステム１０は、或るイベント会場や或る会社などにおいて適用され、ロボット１４は、操作者の遠隔操作に基づいて、たとえば道案内を実行したり、人間とコミュニケーションを取ったりする。

ロボット１４の遠隔操作を行うときには、たとえば操作者の前に設けられるモニタ９０に、ＧＵＩとして、遠隔操作画面９６が表示される。遠隔操作画面９６には、たとえば、図８に示すように、操作パネル９８およびカメラ画像領域１００が設けられる。

操作パネル９８では、操作者がマウス、キーボードまたはタッチパネル等の入力装置を操作することによって、癖動作を使用する人間（すなわち、誰の癖動作をロボット１４の動作に反映させるか）が選択、或いは指定される。操作パネル９８には、癖選択ボタン１０２、たとえば「上司Ａ」、「友人Ｂ」および「後輩Ｃ」を指定するためのボタンが設けられる。たとえば、操作者が「上司Ａ」ボタンを選択すると、詳細は後述するように、ロボット１４は、その動作の中に「上司Ａ」の癖や特徴などを表現するようになる。「友人Ｂ」ボタン或いは「後輩Ｃ」ボタンが操作者によって選択されたときも同様に、ロボット１４は、その動作の中に「友人Ｂ」或いは「後輩Ｃ」の癖などを表現するようになる。また、癖選択ボタン１０２は、「なし」ボタンを含み、操作者は、この「なし」ボタンを選択することによって、癖動作を使用する人間を指定しないこともできる。たとえば、「なし」ボタンが操作者によって選択されると、ロボット１４は、一般成分のみの癖の無い動作（一般動作のみの動作）を実行するようになる。この癖選択ボタン１０２によって、操作者は、癖動作を使用する人間を指定してロボット１４の遠隔操作を行うことができ、また、癖動作を使用する人間を指定しないでロボット１４の遠隔操作を行うこともできる。

なお、癖選択ボタン１０２（操作パネル９８）は、遠隔操作画面９６上、すなわちモニタ９０上に設ける必要は無く、モニタ９０とは別の適宜な場所に、癖選択ボタン１０２（或いは、癖動作を使用する人間を選択するための装置）を設けることもできる。また、「なし」ボタンは必ずしも設ける必要は無く、たとえば、ロボット１４の遠隔操作を行うときには、必ず誰かの癖動作を選択するようにしてもよい。また、癖選択ボタン１０２が選択されずにロボット１４の遠隔操作が行われた（つまり、操作者によって動作コマンドが入力された）ときに、癖動作を使用する人間の指定が無いと判断するようにしてもよい。

カメラ画像領域１００には、たとえば環境カメラ８８からの撮影画像が表示される。たとえば図８では、ロボット１４と人間とがコミュニケーションを取っている様子が示されている。ただし、カメラ画像領域１００には、環境カメラ８８からの撮影画像の代わりに、或いは環境カメラ８８からの撮影画像と共に、ロボット１４の眼カメラ６０や全方位カメラ３４が撮影した画像を表示するようにしてもよい。たとえば、これらの撮影画像を選択的に表示できるようにしてもよいし、これらの撮影画像を同時に表示するようにしてもよい。なお、遠隔操作画面９６には、各カメラからの撮影画像だけでなく、たとえばロボット１４が備える各種センサによって取得した情報を適宜表示するようにしてもよい。

また、ロボット１４の周囲の音声、特にロボット１４と対話している人間（対話者）の音声（発話）は、ロボット１４のマイク５６によって取得され、当該音声がロボット制御装置１２に接続されているスピーカ９２から出力される。ただし、マイク５６は必ずしもロボット１４に設ける必要は無く、ロボット１４の周囲に設けた環境マイクによって音声を取得してもよい。なお、ロボット制御装置１２に接続されているマイク９４は、操作者の発話を取得し、当該発話がロボット１４のスピーカ５４から出力される。

これらによって、操作者は、ロボット１４が配置されている場所の状況（たとえば、対話者とロボット１４との位置関係、およびロボット１４や対話者の状態など）、および対話者の発話内容などを確認しながら、ロボット１４の遠隔操作を実行したり、操作者自身の発話を対話者に伝えたりする。

この実施例では、上述したように、ロボット１４の遠隔操作（動作コマンドの入力）にモーションキャプチャシステム１６を利用する。操作者は、ロボット１４に実行させたい特定動作、たとえば「うなずく」、「手を振る」、および「待機」などの動作を自らが実行し、ロボット１４にその動作（厳密には、それに対応する、或いは類似する動作）を再現（実行）させることによって、ロボット１４の遠隔操作を行う。具体的には、図５に示すように、操作者には、操作者の動きを特徴付ける部位、すなわち特徴点にマーカ１６ｂが取り付けられ、モーションキャプチャシステム１６によってその動作が計測される。計測された操作者の動作データは、ロボット制御装置１２に送信される。ロボット制御装置１２のＣＰＵは、ＤＰマッチング等の手法を用いて、操作者の動作に該当する（一致する）上述の一般動作が分解済動作ＤＢ１８に記憶されているかどうかを判断する。

操作者の動作に該当する一般動作が分解済動作ＤＢ１８に記憶されていない場合には、ロボット制御装置１２のＣＰＵは、操作者がロボット１４に実行させたい特定動作が分からないと判断して、操作者の動作を例外動作として処理する。たとえば、ロボット１４をそのまま何もしない状態にしてもよいし、操作者の動作データをそのままロボット１４の動作コマンドに変換してロボット１４に送信し、その動作をロボット１４に実行させてもよい。

一方、操作者の動作に該当する一般動作が分解済動作ＤＢ１８に記憶されている場合には、ロボット制御装置１２のＣＰＵは、その該当した一般動作に対応する特定動作が操作者のロボット１４に実行させたい動作であると判断して、その一般動作のデータを分解済動作ＤＢ１８から選択して（読み出して）ロボット１４の動作コマンドに変換する。なお、或る特定動作における一般動作は、分解済動作データを作成するときにデータを取った人間の人数分だけ存在し、分解済動作ＤＢに記憶されているので、その中から、操作者の動作に一番近い一般動作が選択されることになる。

ただし、上述の癖選択ボタン１０２（図８参照）によって、操作者が或る人間を予め指定している場合には、該当した一般動作と指定された人間の癖動作とを合成した動作をロボット１４の動作コマンドに変換する。具体的には、各人間の一般動作および癖動作は各特定動作に対応付けて分解済動作ＤＢ１８に記憶されているので、ロボット制御装置１２のＣＰＵは、操作者の動作に該当する一般動作を選択すると、その一般動作に対応付けられた特定動作を特定し、その特定動作に対応付けられた癖動作のうち、指定された人間の癖動作を選択する。そして、選択した癖動作と一般動作とを合成して、その合成した動作（動作データ）をロボット１４の動作コマンドに変換する。

なお、人間の動作データをロボット１４の動作コマンド、すなわち関節角度制御データ（或いは、関節角度の指令値）に変換する手法には、既存の手法を用いることができる。たとえば、人間の動作データに基づく各関節位置の相関から、逆運動学によって各関節の角度を算出するとよい。ただし、この関節角軌道は、ロボット１４の制約（各関節の可動範囲や関節角速度などの制限）を常に満たすとは限らないので、ロボット１４の制約内に収まるように、算出した関節角軌道を適宜修正したものをロボット１４の関節角度制御データ（動作コマンド）として用いる必要がある。

この関節角度制御データは、ロボット１４に送信され、ロボット１４（ロボット１４のＣＰＵ６２）は、受信した関節角制御データに基づいて自身の動作を制御し、操作者の行った特定動作を再現する。

このように、操作者の行った特定動作に該当する一般動作をロボット１４に実行（再現）させることによって、ロボット１４は、誰が操作しても癖の無い同様の特定動作を実行する。また、その一般動作に或る人間の癖動作を合成した動作をロボット１４に実行させることによって、ロボット１４は、操作者とは別の或る人間の癖（特徴）をその特定動作の中に表現するようになる。つまり、ロボット１４は、或る人間の個性を表現する。

上述のようなロボットシステム１０の動作をフロー図に従って説明する。具体的には、図１に示したロボット制御装置１２のＣＰＵが図９に示すフロー図に従って全体処理を実行する。図９を参照して、ロボット制御装置１２のＣＰＵは、全体処理を開始すると、ステップＳ３１で、モニタ９０に遠隔操作画面９６を表示する。すなわち、上述した図８に示すような、操作パネル９８およびカメラ画像領域１００を含む遠隔操作画面９６をモニタ９０に表示する。

ステップＳ３３では、ロボット周囲状況の受信および更新が行われる。すなわち、環境カメラ８８やロボット１４から画像データを受信して、遠隔操作画面９６のカメラ画像領域１００の表示を更新する。また、ロボット１４から音声データを受信して、スピーカ９２から当該音声を出力する。次に、ステップＳ３５では、「上司Ａ」などの人間指定を行う。具体的には、操作者が操作パネル９８の癖選択ボタン１０２（図８参照）によって入力する人間の指定情報を検出し、その情報を記憶しておく。

次のステップＳ３７では、操作者の動作データを受信したか否かを判断する。つまり、モーションキャプチャシステム１６によって測定した、操作者がロボット１４の遠隔操作を実行するために行った特定動作の動作データを受信したか否かを判断する。ステップＳ３７で“ＮＯ”場合、すなわち操作者の動作データを受信しなかった場合は、ステップＳ３３に戻る。一方、ステップＳ３７で“ＹＥＳ”の場合、すなわち操作者の動作データを受信した場合は、ステップＳ３９に進む。

ステップＳ３９では、受信した動作データに該当する一般動作が有るか否かを判断する。つまり、操作者の行った特定動作に該当する一般動作が分解済動作ＤＢ１８に記憶されているか否かを、ＤＰマッチング等を用いて判断する。ステップＳ３９で“ＮＯ”の場合、すなわち操作者の特定動作に該当する一般動作が無い場合は、ステップＳ４１に進み、操作者の行った特定動作を例外動作として処理し、たとえば、そのままステップＳ５１に進む。一方、ステップＳ３９で“ＹＥＳ”の場合、すなわち操作者の動作に該当する一般動作が有る場合は、ステップＳ４３に進む。

ステップＳ４３では、癖を使用する人間の指定が有るか否かを判断する。すなわち、ステップＳ３５で検出した人間の指定情報に基づいて、癖を使用する人間が指定されたか否かを判断する。ステップＳ４３で“ＮＯ”の場合、すなわち癖を使用する人間の指定が無い場合は、ステップＳ４５に進み、ステップＳ４３で“ＹＥＳ”の場合、すなわち癖を使用する人間の指定が有る場合は、ステップＳ４７に進む。

ステップＳ４５では、一般動作のみの動作をロボット１４の動作コマンドに変換する。すなわち、ステップＳ３９で操作者の動作に該当すると判断された一般動作をロボット１４の動作コマンド（関節角度制御データ）に変換する。この処理が終了するとステップＳ４９に進む。

また、ステップＳ４７では、一般動作に指定した人間の癖動作を加えた動作をロボット１４の動作コマンドに変換する。すなわち、ステップＳ３９で操作者の動作に該当すると判断された一般動作と操作者によって指定された人間の癖動作とを合成した特定動作をロボット１４の動作コマンドに変換する。この処理が終了するとステップＳ４９に進む。

ステップＳ４９では、ステップＳ４５或いはステップＳ４７で変換した動作コマンドをロボット１４に送信し、ステップＳ５１に進む。なお、動作コマンドを受信したロボット１４は、その動作コマンドに基づいて自身の動作を制御し、操作者によらず癖の無い特定動作を実行したり、操作者とは違う癖を有する特定動作を実行したりする。

また、次のステップＳ５１では、ロボット１４の遠隔操作を終了するか否かを判断する。たとえば、操作パネル９８にロボット１４の遠隔操作を終了するためのボタンを設けるようにして、そのボタンが操作者によって選択されたか否かによって判断するとよい。このステップＳ５１で“ＹＥＳ”の場合には、ロボット１４の遠隔操作を終了する。一方、ステップＳ５１で“ＮＯ”の場合には、処理はステップＳ３３に戻る。

この実施例によれば、人間の特定動作を一般動作と癖動作とに分解して記憶し、一般動作のみの特定動作をロボット１４に実行させたり、一般動作に或る人間の癖動作を合成した特定動作をロボット１４に実行させたりする。したがって、一般動作のみの特定動作をロボットに実行させる場合には、誰がロボット１４を遠隔操作しても癖の無い同様の特定動作をロボット１４に実行させることができる。一方、一般動作に或る人間の癖動作を合成した特定動作をロボット１４に実行させる場合には、操作者とは別の人間の雰囲気をロボット１４に表現させることができる。つまり、ロボット１４は、人間の個性を考慮した動作を実行することができる。また、分解済動作ＤＢ１８に記憶した複数の人間の中から癖動作を使用する人間を選択できるので、ロボット１４は、１台で複数の人間の雰囲気（癖）を表現することもできる。このように、人間の個性をロボット１４の動作に表現することによって、人間はロボット１４に対して親しみを感じるであろう。また、ロボット１４とコミュニケーションを取る（或いは、ロボット１４にサービスを受ける）人間に応じて適切な人間の癖動作を使用するようにすれば、人間はロボット１４に対してより親近感を感じるであろう。たとえば、ロボット１４とコミュニケーションを取る人間が子供の場合には、或る子供の癖動作を使用して、子供らしい雰囲気をロボット１４に表現させるのもよいし、その母親（或いは父親）の癖動作を使用して、母親の雰囲気をロボット１４に表現させるのもよい。

なお、上述の実施例では、モーションキャプチャシステム１６を利用してロボット１４の遠隔操作を行ったが、これに限定されず、パネル操作などによって動作コマンドを入力し、ロボット１４の遠隔操作を実行するようにしてもよい。たとえば、ロボット制御装置１２に接続したモニタ９０に、図１０に示すような遠隔操作画面１０４を表示する。なお、遠隔操作画面１０４に表示される内容は、操作パネル１０６に動作選択ボタン１０８が設けられる以外は図８に示す遠隔操作画面９６と同様であるので、共通するものには同じ参照番号を付し、重複する説明は省略する。

動作選択ボタン１０８は、操作者がたとえば、「うなずき」、「挨拶」および「待機動作」などの特定動作（一般動作）を指定するためのボタンを含み、操作者が各ボタンを選択すると、ロボット１４は、それに応じた特定動作を実行する。なお、図示は省略するが、特定動作を指定するためのボタン（動作選択ボタン１０８）は、大項目と小項目とに分けて設けられてよく、たとえば、大項目が操作者によって選択されると、プルダウン式にその大項目に関連する小項目が表示されるようにしてもよい。より詳細には、操作者によって「挨拶」ボタン（大項目）が選択されると、「手を振る」や「手を挙げる」等の特定動作を指定するためのボタン（小項目）が操作パネル１０６にさらに表示されるようにしてもよい。

操作者は、このような動作選択ボタン１０８を含む操作パネル１０６を操作することによって、ロボット１４の遠隔操作を実行することができる。たとえば、操作者はロボット１４の遠隔操作を開始すると、先ず、癖選択ボタン１０２によって癖動作を使用する人間を指定する。次に、動作選択ボタン１０８によって特定動作を指定すると、ロボット制御装置１２では、指定した特定動作の一般動作とそれに対応する指定した人間の癖動作とを合成した動作がロボット１４の動作コマンドに変換され、その動作コマンドがロボット１４に送信される。また、操作者によって癖動作を使用する人間が指定されない場合（たとえば、「なし」ボタンが選択された場合）には、操作者が動作選択ボタン１０８によって特定動作を指定すると、ロボット制御装置１２では、指定した特定動作の一般動作のみの動作がロボット１４の動作コマンドに変換され、その動作コマンドがロボット１４に送信される。なお、癖選択ボタン１０２による人間の指定は、別の癖選択ボタン１０２が指定されるまで有効であるようにしてもよいし、動作選択ボタン１０８による特定動作の指定ごとに癖選択ボタン１０２による人間の指定を行うようにしてもよい。このように、パネル操作などによっても、モーションキャプチャシステム１６を用いる場合と同様に、ロボット１４の身体動作の中に人間の個性（癖や雰囲気）を表現させることができる。

また、モーションキャプチャシステム１６とパネル操作とを併用して、ロボット１４の動作コマンドを入力することもできる。たとえば、口元或いは目元などの微妙な動き（表現）は、モーションキャプチャシステム１６を利用して遠隔操作し、「挨拶」や「うなずく」等の単純な特定動作は、パネル操作によって遠隔操作するようにしてもよい。

また、上述の各実施例では、台車２０に設けられた車輪２２によって移動するロボット１４（本件出願人等が提案し、販売されているコミュニケーションロボット、商品名「Ｒｏｂｏｖｉｅ−Ｒ ｖｅｒ．２」）にロボットシステム１０を適用したが、これに限定されず、適宜なロボットにロボットシステム１０を適用することができる。たとえば、２足歩行ロボットに適用することもできるし、或る人間に酷似した姿形を有する人型ロボットであるアンドロイドに適用することもできる。たとえば、ロボットシステム１０を２足歩行ロボットに適用する場合には、股関節や膝関節などを使用する特定動作、すなわち「歩く」や「ボールを蹴る」等の上述のロボット１４では実行できない特定動作において、人間の個性を表現できる。また、たとえば、ロボットシステム１０をアンドロイドに適用する場合には、そのアンドロイドの姿形のモデルとなった人間の癖動作を使用すれば、誰がアンドロイドを操作しても、アンドロイドはそのモデルとなった人間の個性や雰囲気をその動作の中に表現できる。もちろん、アンドロイドを用いる場合でも、そのモデルとなった人間以外の癖動作を使用することもできる。

さらに、上述の各実施例では、遠隔操作によってロボット１４の動作を制御したが、自律制御によって自身の動作を制御する自律ロボットに、ロボットシステム１０を適用することもできる。この場合には、癖動作を使用する人間を適宜選択するようにして、その癖動作を合成した特定動作を行うようにするとよい。たとえば、癖動作を使用する人間をランダムに選択するようにしてもよいし、コミュニケーションを取る人間を判別できるようにして、その判別した人間に適した人間を、癖動作を使用する人間として選択するようにしてもよい。また、自律ロボット或いはその周囲に、癖動作を使用する人間を選択するためのボタン等を設け、操作者、或いは自律ロボットがコミュニケーションを取る人間などのボタン操作に応じて癖動作を使用する人間を選択するようにしてもよい。

また、上述の各実施例では、分解済動作ＤＢ１８を作成するときに、累積寄与率が８０％以上になるまでの主成分を一般動作を表すための一般主成分として採用したが、これに限定されず、閾値となる累積寄与率の値は、適宜設定され得る（たとえば、７０％や９０％に設定してもよい）。また、累積寄与率の代わりに、各寄与率の値に基づいて各主成分を一般主成分と癖主成分とに分けてもかまわない。たとえば、１０％以上の寄与率を有する主成分を一般主成分として採用し、それ以外（寄与率が１０％未満）の主成分を癖主成分とすることもできる。ただし、一般動作のみによって、或る特定動作を実行（表現）できることが必要である、すなわち、実際のロボット１４に一般動作のみに基づく動作コマンド（各関節角度指令値のデータ）を与え、ロボット１４が実際にその動作を実行できることが必要であるので、その実行可能な範囲で一般主成分を選択（採用）する必要がある。

また、一般主成分以外の全ての主成分を癖動作を表すための癖主成分として採用したが、これに限定されず、たとえば、寄与率が０％或いはほぼ０％の主成分は採用せず、或る程度（たとえば、１−２％）以上の寄与率を持つ主成分のみを癖主成分として採用するようにしてもよい。

また、上述の各実施例では、モーションキャプチャシステム１６によって取得したデータ（特徴点の３次元位置座標の時系列データ）を特定動作に関する動作データとして主成分分析を行ったが、これに限定されず、適宜なデータを特定動作に関する動作データとして主成分分析を行ってもよい。言い換えると、特定動作を表すためのデータに共通性が有る場合には、主成分分析に基づいて一般主成分を求めることが可能であり、その特定動作を一般動作と癖動作とに分解することができる。

たとえば、モーションキャプチャシステム１６によって取得したデータをロボット１４の関節角度指令値に変換した後に、その関節角度指令値のデータを用いて主成分分析を行い、その結果得た分解済動作情報を分解済動作ＤＢ１８に記憶し、ロボット１４の制御に利用するようにしてもよい。モーションキャプチャシステム１６を利用した動作コマンドの入力が実行可能なロボットシステム１０において、この分解済動作ＤＢ１８を適用する場合には、操作者の動作データをロボット１４の関節角度指令値に変換してから分解済動作ＤＢ１８に記憶したデータと照合する必要がある。ただし、ロボット１４の動作コマンドへの変換処理（図９に示すＳ４５或いはＳ４７）は不要となる。また、ボタン操作によって動作コマンドが入力可能なロボットシステム１０では、ロボット１４の関節角度指令値に変換したデータについての分解済動作ＤＢ１８を構築しておけば、ロボット制御装置１２におけるロボット１４の動作コマンドへの変換処理を省略することができるので、ロボット制御装置１２の負担を減らすことができる。なお、被験体の特徴点の３次元位置座標の時系列データについての分解済動作ＤＢ１８を構築した場合には、ロボット制御装置１２において各ロボット１４に応じた動作コマンドへの変換処理を実行することによって、様々なロボット１４のロボットシステム１０に応用することができる。

また、上述の各実施例では、人間を被験体（モデル）として、その特定動作を分解して記憶し、それを人型ロボットに利用したが、これに限定されない。たとえば、犬や猫などの動物を被験体として、その特定動作（たとえば犬を被験体とする場合には、「お手」や「おすわり」等の特定動作）を分解して記憶し、それを犬型や猫型などの動物型ロボットに利用することもできる。また、人間を被験体としてその特定動作を分解して記憶し、それを動物型ロボットに利用することもできるし、動物を被験体としてその特定動作を分解して記憶し、それを人型ロボットに利用することもできる。

この発明のロボットシステムの一例を示す図解図である。 図１に示すロボットの外観を示す図解図である。 図１に示すロボットの電気的構成を示すブロック図である。 図１に示すモーションキャプチャシステムの概要を示す図解図である。 図１に示すモーションキャプチャシステムで検出するマーカの操作者（或いは、被験体）への装着状態を示す図解図である。 分解済動作ＤＢ作成用コンピュータによって実行される分解済動作情報の作成処理の一例を示すフロー図である。 特定動作について主成分分析を行った結果の一例を示すグラフである。 図１のモニタに表示される遠隔操作画面の一例を示す図解図である。 図１のロボット制御装置のＣＰＵによって実行される全体処理の一例を示すフロー図である。 他の実施例でモニタに表示される遠隔操作画面の一例を示す図解図である。

符号の説明

１０ …ロボットシステム
１２ …ロボット制御装置
１４ …ロボット
１６ …モーションキャプチャシステム
１８ …データベース
８８ …環境カメラ
９０ …モニタ
９６，１０４ …遠隔操作画面

Claims (6)

1. 身体動作を実行するロボットを含むロボットシステムであって、
   予め計測した複数の被験体の特定動作に関する動作データを主成分分析した結果に基づいて、前記特定動作を前記複数の被験体に共通する動作成分によって構成される一般動作と各被験体に特有の動作成分によって構成される癖動作とに分解した、分解済動作に関する情報を記憶する分解済動作記憶手段、および
   前記分解済動作に関する情報を用いて前記ロボットの身体動作を制御し、前記特定動作を前記ロボットに実行させるロボット制御手段を備える、ロボットシステム。
2. 操作者によって前記ロボットを操作するための情報が入力されるロボット操作手段、および
   前記分解済動作に関する情報および前記ロボット操作手段によって入力された情報に基づいて、前記ロボットに実行させる前記特定動作を選択するロボット動作選択手段をさらに備え、
   前記ロボット制御手段は、前記ロボット動作選択手段によって選択された特定動作を前記ロボットに実行させる、請求項１記載のロボットシステム。
3. 前記分解済動作に関する情報は各被験体に対応付けて記憶されており、
   前記分解済動作記憶手段に記憶された被験体の中から或る被験体を選択する被験体選択手段をさらに備え、
   前記ロボット制御手段は、前記被験体選択手段によって選択された被験体の前記癖動作と当該癖動作に対応する前記一般動作とを合成した動作を前記特定動作として前記ロボットに実行させる、請求項１または２記載のロボットシステム。
4. 前記ロボット操作手段は、前記操作者の動作を計測して動作データを取得する動作データ取得手段を含み、
   前記動作データ取得手段によって取得された動作データに基づいて、前記操作者の動作に該当する前記一般動作が存在するか否かを判断する判断手段をさらに備え、
   前記ロボット動作選択手段は、前記判断手段によって前記操作者の動作に該当する前記一般動作が存在すると判断されたとき、その該当する一般動作を前記ロボットに実行させる前記特定動作として選択する、請求項２記載のロボットシステム。
5. 前記分解済動作に関する情報は前記被験体としての各人間に対応付けて記憶されており、
   前記分解済動作記憶手段に記憶された人間の中から或る人間を選択する人間選択手段をさらに備え、
   前記ロボット制御手段は、前記ロボット動作選択手段によって選択された一般動作と前記人間選択手段によって選択された人間の癖動作とを合成した動作を前記特定動作として前記ロボットに実行させる、請求項４記載のロボットシステム。
6. 特定動作を複数の被験体に共通する動作成分によって構成される一般動作と各被験体に特有の動作成分によって構成される癖動作とに分解するための動作分解方法であって、
   （ａ）複数の被験体の特定動作を計測することによって、当該特定動作に関する動作データを取得し、
   （ｂ）前記複数の被験体の前記動作データをつなぎ合わせた合成動作データの主成分分析を行い、
   （ｃ）各主成分の寄与率に基づいて、前記複数の被験体に共通する動作成分を表すための一般主成分軸と各被験体に特有の動作成分を表すための癖主成分軸とを求め、
   （ｄ）前記各被験体の前記動作データを前記一般主成分軸および前記癖主成分軸にそれぞれ再投影し、前記各被験体の前記特定動作を前記一般動作と前記癖動作とに分解する、動作分解方法。

Images