JP5120754B2 - 動作検出装置 - Google Patents

Description

この発明は動作検出装置に関し、特にたとえば、被験者の指示動作を検出する、動作検出装置に関する。

従来、静止している対象に対する指差し動作や注視動作などの身体動作（指示動作）は、たとえば、非特許文献１に開示されるモーションキャプチャを利用して検出することが可能であった。具体的には、たとえば、被験者の肩や指先などの３次元位置を計測して、腕（手）の角度を算出する。そして、腕の角度が所定角度以上で、腕の動きが所定時間以上静止していれば、その被験者は指差し動作をしていると推定することができる。
Ｖｉｃｏｎ（http://www.crescentvideo.co.jp/vicon/）

しかしながら、従来技術においては、指差したり注視したりする対象が静止していることが前提となっており、動いている対象を追いかけるように指差したり、注視したりする動作は、検出することが困難であった。たとえば、動いている対象に対して指差し動作を行っている場合には、対象の動きに対応して被験者の腕（身体）も不規則に動く。このため、その身体動作が、何かを指差している動作なのか、或いは手を振っているだけ等の他の動作なのかを判別することは困難であった。

それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、動作検出装置を提供することである。

この発明の他の目的は、動いている対象を指差したり、注視したりしている場合にもその身体動作を簡単に検出できる、動作検出装置を提供することである。

この発明は、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、この発明を何ら限定するものではない。

第１の発明は、被験者の指示動作を検出する動作検出装置であって、被験者に設けられた基準点および動作点、ならびに環境に設けられた複数の参照点の位置のそれぞれを時系列に従って検出する位置検出手段、位置検出手段によって検出された基準点、動作点および複数の参照点の位置に基づいて、基準点、動作点および参照点の３点によって形成される角度の少なくとも１つを、各参照点について時系列に従って算出する角度算出手段、角度算出手段によって算出された角度に基づいて、各参照点についての角加速度を算出する角加速度算出手段、および角加速度算出手段によって算出された各参照点についての角加速度の中に、閾値より小さい値の角加速度が存在するとき、被験者の指示動作を検出する動作検出手段を備える、動作検出装置である。

第１の発明では、動作検出装置（１０）は、位置検出手段（１４，２０，Ｓ１）を備え、被験者の指示動作を検出する。ここで、指示動作とは、他の被験者に対して指示を与えたり、他の被験者の注意を向けたりすることができる動作をいい、指示動作には、指差し動作や注視動作を含む。位置検出手段は、指示動作の指示方向を規定するために被験者に設けられた基準点（Ｏ）および動作点（Ａ）、ならびに環境に設けられた複数の参照点（Ｐ）の位置のそれぞれを時系列に従って検出する。角度算出手段（１４，Ｓ７）は、基準点、動作点および参照点の３点によって形成される角度の少なくとも１つを、各参照点について算出し、角加速度算出手段（１４，Ｓ９，Ｓ１１）は、各参照点についての角加速度を算出する。動作検出手段（１４，Ｓ１３）は、各参照点についての角加速度の中に、閾値より小さい値の角加速度が存在するとき、被験者の指示動作を検出する。つまり、第１の発明では、指差し動作や注視動作などの指示動作を、或る対象（或いは環境）に対する静止動作として捉え、基準点、動作点および参照点の３点の相対位置の関係が一定となる参照点が存在するとき、被験者の指示動作を検出する。

第１の発明によれば、指差し動作や注視動作などの指示動作を、環境に対する静止動作として捉えるので、動いている対象を指差したり、注視したりしている場合にもその動作を簡単に検出できる。

第２の発明は、第１の発明に従属し、動作検出手段は、閾値より小さい値の角加速度を有する複数の参照点が存在するとき、指示動作を、当該複数の参照点によって特定される対象に対する指示動作として検出する。

第２の発明では、動作検出手段（１４，Ｓ１３）は、閾値より小さい値の角加速度を有する複数の参照点が存在するとき、それら複数の参照点によって特定される対象に対する指示動作を検出する。

第３の発明は、第１または第２の発明に従属し、動作検出手段は、閾値より小さい値の角加速度を有する１つの参照点が存在するとき、指示動作を、当該１つの参照点によって特定される対象に対する指示動作として検出する。

第３の発明では、動作検出手段（１４，Ｓ１３）は、閾値より小さい値の角加速度を有する１つの参照点が存在するとき、その１つの参照点によって特定される対象に対する指示動作を検出する。

第４の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載の動作検出装置を備える、コミュニケーションロボットである。

第４の発明では、コミュニケーションロボットは、動作検出装置（１０）を備える。これにより、コミュニケーションロボットは、基本的な情報伝達の形態である指差し動作や注視動作を正確に検出できるので、人間（被験者）との間でより円滑にコミュニケーションを行うことができるようになる。

この発明によれば、指差し動作や注視動作を環境に対する静止動作として捉えるので、動いている対象を指差したり、注視したりしている場合にもその動作を簡単に検出できる。

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、この発明の一実施例である動作検出装置（以下、単に「装置」という。）１０は、コンピュータ１２を含み、被験者の指示動作を検出する。ここで、指示動作とは、他の被験者に対して指示を与えたり、他の被験者の注意を向けたりすることができる動作をいい、指示動作には、指差し動作や注視動作を含む。詳細は後述するが、この実施例では、指示動作の指示方向を規定するための被験者の身体部位の２点（基準点および動作点）の位置、および環境に設けた複数の参照点の位置を位置座標取得システム２０によって取得する。そして、基準点、動作点および参照点の３点の相対位置の関係が一定となる参照点が存在するとき、被験者の指示動作を検出する。つまり、指差し動作や注視動作などの指示動作を、或る対象（または環境）に対する静止動作として捉えることにより、被験者の指示動作を検出する。

なお、被験者としては、人間はもちろんのこと、犬などの動物やコミュニケーションロボット（或いはヒューマノイドロボット）等の、指差し動作や注視動作などを実行できるものを含む。以下には、一例として、被験者の指差し動作を検出する場合について説明する。

コンピュータ１２は、汎用のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーション（ＷＳ）のようなコンピュータであり、装置１０の全体制御を行うＣＰＵ１４、およびプログラムおよびデータ等を記憶するメモリ１６を含む。また、コンピュータ１２には、位置座標取得システム２０が通信可能に接続される。

位置座標取得システム２０としては、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できる。図示は省略するが、位置座標取得システム２０は、ＰＣ或いはＷＳのようなコンピュータを含み、このコンピュータとコンピュータ１２とが、有線または無線ＬＡＮ（図示せず）によって互いに接続される。

図２を用いて具体的に説明すると、位置座標取得システム２０においては、複数（この実施例では１２個）の赤外線照射機能を有するカメラ２２が、被験者および環境に存在する物体を異なる方向から撮影できるように配置される。そして、被験者には、２つの赤外線反射マーカ（以下、単に「マーカ」という。）２４が取り付けられる。具体的には、図２からも分かるように、マーカ２４は、被験者の肩と指先とに取り付けられる。これは、指差し動作が、肩を支点として指先を動かす動作であると想定でき、肩および指先の２点により、指差し動作の指示方向（指差し方向）が規定できるからである。この場合、肩に設けたマーカ２４の位置が基準点Ｏとなり、指先に設けたマーカ２４の位置が動作点Ａとなる。ただし、指差し動作の指差し方向を規定するための基準点Ｏおよび動作点Ａの位置（つまり被験者に設けるマーカ２４の位置）は、これに限定されず、たとえば、基準点Ｏの位置は後頭部などであってもよいし、動作点Ａの位置は手の甲などであってもよい。

また、被験者の周囲に存在する物体（環境）にもマーカ２４が取り付けられる。この環境に設けた複数のマーカ２４が参照点Ｐとなる。参照点Ｐは、床、壁、天井、柱、机、椅子、本および玩具などの環境に存在する様々な物体に設けられる。たとえば、図２からも分かるように、壁のように移動しないものに参照点Ｐを設けてもよいし、ラジコンカーのように移動するものに参照点Ｐを設けてもよいし、机のように移動する可能性があるものに参照点Ｐを設けてもよい。また、たとえば、１つの物体に対して１つの参照点Ｐを設けてもよいし、１つの物体に対して複数の参照点Ｐを設けてもよい。１つの物体に対して複数の参照点Ｐを設けておけば、たとえばその物体が移動しているときに被験者の指差し動作の対象物となった場合、その物体に設けた複数の参照点Ｐを参考にして指差し動作を検出できるので、指差し動作の検出精度が向上する。

ただし、柱や壁などの動かない物体に設ける参照点Ｐについては、位置座標取得システム２０によって位置を検出する必要は無く、予め位置をメモリ１６等に記憶しておき、必要に応じてメモリ１６等からそれらの位置を読み出すようにしてもよい。

このような位置座標取得システム２０のコンピュータは、カメラ２２から画像データをたとえば６０Hz（１秒間に６０フレーム）で取得し、画像データを画像処理することによって、その計測時の全ての画像データにおける各マーカ２４の２次元位置を抽出する。そして、コンピュータは、画像データにおける各マーカ２４の２次元位置に基づいて、実空間における各マーカ２４の３次元位置を算出し、算出した３次元位置の座標データ（数値データ）を、コンピュータ１２に送信する。

コンピュータ１２は、位置座標取得システム２０から送信される各マーカ２４の座標データを受信する。つまり、コンピュータ１２は、基準点Ｏ、動作点Ａおよび各参照点Ｐの３次元位置を位置座標取得システム２０から取得する。そして、これらの３次元位置に基づいて、被験者の指差し動作を検出する。

上述したように、この実施例では、指差し動作の検出を、或る対象（または環境）に対する静止動作として捉えることによって行う。つまり、基準点Ｏ、動作点Ａおよび参照点Ｐの３点の相対位置の関係が一定となる参照点Ｐが存在するとき、被験者の指差し動作を検出する。ここで、３点（Ｏ，Ａ，Ｐ）の位置関係が一定となったかどうかは、これら３点（Ｏ，Ａ，Ｐ）によって形成される角の角加速度が、所定値（閾値）以下になるかどうかで正確に判断できる。以下、実験結果を適宜参照して、指差し動作の検出方法について具体的に説明する。

図３を参照して、先ず、被験者に設けた基準点Ｏから動作点Ａに向かう動作ベクトル（指差しベクトル）ＯＡを求め、動作点Ａから参照点Ｐに向かう参照ベクトルＡＰを、各参照点Ｐのそれぞれについて求める。続いて、各参照点Ｐについて、動作ベクトルＯＡと参照ベクトルＡＰとがなす角の角度θ_t（＝ａｃｏｓ（ＯＡ ＡＰ／|ＯＡ||ＡＰ|））を求め、時系列順に記憶する。次に、各参照点Ｐについて、動作ベクトルＯＡと参照ベクトルＡＰとがなす角の角速度ν_t（＝θ_t−θ_t−１）を求め、時系列順に記憶する。そして、各参照点Ｐについて、動作ベクトルＯＡと参照ベクトルＡＰとがなす角の角加速度α_t（＝ν_t−ν_t−１）を求める。

このようにして求めた各参照点Ｐについての角加速度α_tは、３点（Ｏ，Ａ，Ｐ）の位置関係が安定している場合（一定の場合）には、その値が小さくなる。したがって、閾値を適宜設定すれば、角加速度α_tと閾値との比較により、３点（Ｏ，Ａ，Ｐ）の位置関係が安定しているかどうかを判断でき、延いては被験者が指差し動作を行っているかどうかを判断できる。

図４は、静止している複数の物体に対して参照点Ｐを設け、環境内の或る地点（参照点Ｐとは限らない地点）を順番に指差したときの、各参照点Ｐについての角加速度α_tの変化の様子を示す。図４に示すように、角加速度α_tは、或る地点を指差しているときに収束した状態となり、次の地点へ移動しているときに分散した状態となった。これにより、３点（Ｏ，Ａ，Ｐ）の位置関係が安定しているときには、角加速度α_tの値も小さくなることが確認できた。また、全ての参照点Ｐが静止している場合に、静止している物体を指差したときには、全ての参照点Ｐに対する角加速度α_tが収束する（α_tの値が小さくなる）ので、このようなときの指差し動作は、環境全体に対する指差し動作として検出するとよいことが分かる。

図５は、複数の参照点Ｐ１−Ｐ８の内、１つの参照点Ｐ４が移動したときに、被験者がその移動した参照点Ｐ４を追いかけるように指差した場合の様子を模式的に示す図であり、図６は、そのときの各参照点Ｐ１−Ｐ８についての角加速度α_tの大きさを示す表である。図５が示す状態は、たとえば図２において、１つの参照点Ｐが設けられたラジコンカーが移動しており、被験者がそのラジコンカーを追いかけるように指差している状態に相当する。図６に示すように、被験者が追いかけるように指差している参照点Ｐ４についての角加速度α_tの値のみが、他の参照点Ｐ１−３，５−８についての角加速度α_tの値よりも小さくなった。これにより、角加速度α_tを参照することによって、動いている対象に対して指差し動作を行っている場合にも、その動作を正確に検出できることが分かる。また、１つの参照点Ｐについての角加速度α_tのみが閾値以下になった場合には、その１つの参照点Ｐによって特定される対象（物体）に対する指差し動作として検出すればよいことが分かる。

図７は、複数の参照点Ｐ１−８の内、複数（図７では３つ）の参照点Ｐ２−４が揃って移動したときに、被験者がその移動した参照点Ｐ２−４を追いかけるように指差した場合の様子を模式的に示す図であり、図８は、そのときの各参照点Ｐ１−８についての角加速度α_tの大きさを示す表である。図７が示す状態は、たとえば図２において、複数の参照点Ｐが設けられた机が動かされたときに、被験者がその机を追いかけるように指差している状態に相当する。図８に示すように、被験者が追いかけるように指差している参照点Ｐ２−４についての角加速度α_tの値が、他の参照点Ｐ１，５−８についての角加速度α_tの値と比較して小さくなった。これにより、複数の参照点Ｐについての角加速度α_tが閾値以下になった場合には、その複数の参照点Ｐによって特定される対象（物体）に対する指差し動作として検出すればよいことが分かる。

なお、図５または図７に示すような状態において、被験者が動いている参照点Ｐ以外の地点を指差している場合には、静止している参照点Ｐについての角加速度α_tが収束するので、このようなときの指差し動作は、静止している参照点Ｐによって特定される対象に対する指差し動作として検出するとよい。

以下には、上述のような装置１０の動作の一例を、フロー図を用いて説明する。具体的には、コンピュータ１２のＣＰＵ１４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、ＣＰＵ１４は、全体処理を開始すると、ステップＳ１で、位置座標取得システム２０から、基準点Ｏ、動作点Ａおよび各参照点Ｐの位置座標を取得する。すなわち、被験者の肩および指先、ならびに環境に設けた複数の参照点Ｐの３次元位置の座標データを受信し、メモリ１６等に記憶する。

続いて、ステップＳ３−Ｓ１１において、ステップＳ１で取得したデータに基づき、各参照点Ｐについての角加速度α_tを算出する。詳しくは、ステップＳ３で、動作ベクトルＯＡ（＝Ｏ´Ｏ−Ｏ´Ａ）を求め、ステップＳ５で、各参照点Ｐについての参照ベクトルＡＰ（＝Ｏ´Ｐ−Ｏ´Ａ）を求める。続くステップＳ７では、動作ベクトルＯＡと各参照ベクトルＡＰとがなす角の角度θ_ｔをそれぞれ算出し、たとえばメモリ１６に時系列順に保存（記憶）する。また、ステップＳ９で、各角度θ_ｔについて（つまり各参照点Ｐについて）、角速度ν_ｔを算出し、たとえばメモリ１６に時系列順に保存（記憶）する。そして、ステップＳ１１では、各角速度ν_ｔについて、角加速度α_ｔを算出する。

続いて、ステップＳ１３で、後述する指差し動作の判定処理を行い、ステップＳ１５に進む。ステップＳ１５では、全体処理を終了するか否かを判断する。ステップＳ１５で“ＹＥＳ”の場合、たとえば外部から終了指示があったような場合には、この全体処理をそのまま終了する。一方、ステップＳ１５で“ＮＯ”の場合には、処理はステップＳ１に戻る。

図１０は、図９に示したステップＳ１３の指差し動作の判定処理を示すフロー図である。図１０に示すように、コンピュータ１２のＣＰＵ１４は、指差し動作の判定処理を開始すると、ステップＳ２１で、各角加速度α_tと閾値とを比較し、その比較結果に基づき、その後のステップ（Ｓ２３，Ｓ２７，Ｓ３１）における判断処理を行う。

先ず、ステップＳ２３では、閾値以上の角加速度α_tが存在するかどうかを判断する。ステップＳ２３で“ＮＯ”の場合、すなわち閾値以上の角加速度α_tが存在しない場合には、ステップＳ２５に進み、環境全体に対する指差し動作を検出して、図９に示した全体処理にリターンする。一方、ステップＳ２３で“ＹＥＳ”の場合、すなわち閾値以上の角加速度α_tが存在する場合には、ステップＳ２７に進む。

ステップＳ２７では、閾値以上の角加速度α_tが複数であるか１つであるかを判断する。すなわち、角加速度α_tが閾値以上になる複数の参照点Ｐが存在するか、１つの参照点Ｐしか存在しないかを判断する。ステップＳ２７で“ＮＯ”の場合、すなわち角加速度α_tが閾値以上となる１つの参照点Ｐが存在する場合には、ステップＳ２９に進み、１つの参照点Ｐによって特定される対象に対する指差し動作を検出して、図９に示した全体処理にリターンする。一方、ステップＳ２７で“ＹＥＳ”の場合、すなわち角加速度α_tが閾値以上になる複数の参照点Ｐが存在する場合には、ステップＳ３１に進む。

ステップＳ３１では、全ての角加速度α_tが閾値以上になるかどうか、つまり閾値より小さい値の角加速度α_tが１つも存在しないかどうかを判断する。ステップＳ３１で“ＮＯ”の場合、すなわち全ての角加速度α_tが閾値以上ではない場合には、ステップＳ３３に進み、複数の参照点Ｐによって特定される対象に対する指差し動作を検出して、図９に示した全体処理にリターンする。一方、ステップＳ３１で“ＹＥＳ”の場合、すなわち全ての角加速度α_tが閾値以上である場合には、ステップＳ３５に進み、指差し動作は不検出であるとして、図９に示した全体処理にリターンする。

この実施例によれば、指差し動作や注視動作などの指示動作を或る対象（環境）に対する静止動作として捉えるので、動いている対象を指差したり、注視したりしている場合にもその動作を簡単に検出できる。

また、一定数の参照点Ｐを環境に設け、その参照点Ｐの位置に基づいて被験者の指示動作を検出するので、環境内の全ての物体の位置をリアルタイムに把握して被験者の指示動作を検出することと比較して、処理負担を軽減できる。ただし、動いている対象に対する指示動作を確実に検出するためには、動く可能性のある物体の全てに参照点Ｐを設けておくことが望ましい。

なお、図２および図３などに示した例では、装置１０が検出する指示動作として、指差し動作を例示したが、注視動作も装置１０によって同様に検出できる。注視動作を検出する場合には、たとえば図１１に示すように、注視動作の注視方向を規定するための基準点および動作点の位置（つまり被験者に設けるマーカ２４の位置）を、後頭部および額（前頭部）にすればよいだけであり、後は、指差し動作と同様にして注視動作を検出できる。たとえば、額および後頭部に相当する位置にマーカ２４が設けられた帽子を用意し、その帽子を被験者が装着するようにすれば、被験者に負担を与えること無く被験者の注視動作を検出できる。

また、装置１０では、指差し動作および注視動作の一方のみを検出するだけでなく、指差し動作および注視動作の双方を検出することもできる。

なお、上述の実施例では、動作ベクトルＯＡと参照ベクトルＡＰとがなす角θ_ｔの角加速度α_ｔを算出して、指示動作を検出するようにしたが、これに限定されない。基準点Ｏ、動作点Ａおよび参照点Ｐの３点によって形成される角であれば、どの角の角加速度を利用しても、同様に指示動作を正確に検出できる。たとえば、ベクトルＯＡとベクトルＯＰとがなす角の角加速度を算出して、指示動作を検出するようにしてもよい。また、各参照点Ｐについての角速度の値と閾値とを比較することによっても指示動作を検出し得るが、検出精度を考慮すると、角加速度に基づく指示動作の検出が望ましい。

また、上述のような装置１０を、コミュニケーションロボットに搭載するようにしてもよい。ここで、コミュニケーションロボットとは、人間との間でコミュニケーション行動を行うロボットをいい、具体例は、本件出願人による特許公開２００８−１８５２９号などに記載されているので参照されたい。コミュニケーションロボットに装置１０を搭載する場合には、コミュニケーションロボットに内蔵されるＣＰＵが図９および図１０に示した処理を実行するようにしてもよいし、外部のコンピュータが図９および図１０に示した処理を実行し、その検出結果を外部のコンピュータからコミュニケーションロボットに送信するようにしてもよい。装置１０を搭載したコミュニケーションロボットは、基本的な情報伝達の形態である指差し動作や注視動作を正確に検出できるので、人間（被験者）との間でより円滑にコミュニケーションを行うことができるようになる。

なお、装置１０によって検出する動作は、指差し動作や注視動作そのものであり、その対象物まで特定するものではない。対象物の特定は、指差し動作などの検出に伴って、他の適宜な手法で行うとよい。たとえば、マーカ２４（参照点Ｐ）にタグを設けてＩＤを付与しておけば、指差し動作の対象物まで特定することが可能になる。

また、図９および図１０に示す処理だけでは、指差し動作と単に腕を下げている状態とを区別できないが、このような場合でも、別途、胴体と腕とがなす角度が所定以上（たとえば３０°以上）であるかどうかを判断して、所定以上であれば指差し動作として検出するというようにすればよい。また、指差し動作と握手を求める動作との違いは、たとえば、その対象となる人間が所定範囲内にいるかどうかで判別することができる。このように、装置１０は、他のデータと組み合わせて、より詳細に動作を判定するようにしてもよい。

この発明の動作検出装置の一実施例を示す図解図である。 被験者に設けた基準点および動作点、ならびに環境に設けた参照点の様子示す図解図である。 指差し動作の検出を説明するための図解図である。 角加速度の収束および分散の様子を示すグラフである。 被験者が移動している１つの参照点を追いかけるように指差した場合の様子を示す図解図である。 図５の状態において、各参照点についての角加速度の大きさを示す表である。 被験者が移動している複数の参照点を追いかけるように指差した場合の様子を示す図解図である。 図７の状態において、各参照点についての角加速度の大きさを示す表である。 図１のコンピュータのＣＰＵが実行する全体処理の一例を示すフロー図である。 図１のコンピュータのＣＰＵが実行する指差し動作の判定処理の一例を示すフロー図である。 注視動作の検出を説明するための図解図である。

符号の説明

１０ …動作検出装置
１２ …コンピュータ
１４ …ＣＰＵ
１６ …メモリ
２０ …位置座標取得システム
Ｏ …基準点
Ａ …動作点
Ｐ …参照点

Claims (4)

1. 被験者の指示動作を検出する動作検出装置であって、
   前記被験者に設けられた基準点および動作点、ならびに環境に設けられた複数の参照点の位置のそれぞれを時系列に従って検出する位置検出手段、
   前記位置検出手段によって検出された前記基準点、前記動作点および複数の前記参照点の位置に基づいて、前記基準点、前記動作点および前記参照点の３点によって形成される角度の少なくとも１つを、各参照点について時系列に従って算出する角度算出手段、
   前記角度算出手段によって算出された前記角度に基づいて、前記各参照点についての角加速度を算出する角加速度算出手段、および
   前記角加速度算出手段によって算出された前記各参照点についての角加速度の中に、閾値より小さい値の角加速度が存在するとき、前記被験者の前記指示動作を検出する動作検出手段を備える、動作検出装置。
2. 前記動作検出手段は、前記閾値より小さい値の角加速度を有する複数の前記参照点が存在するとき、前記指示動作を、当該複数の参照点によって特定される対象に対する指示動作として検出する、請求項１記載の動作検出装置。
3. 前記動作検出手段は、前記閾値より小さい値の角加速度を有する１つの前記参照点が存在するとき、前記指示動作を、当該１つの参照点によって特定される対象に対する指示動作として検出する、請求項１または２記載の動作検出装置。
4. 請求項１ないし３のいずれかに記載の動作検出装置を備える、コミュニケーションロボット。