JP6979115B2 - ロボットの性格設定方法、装置及びロボット - Google Patents

Description

本願の実施例は、人工知能の分野に関し、例えば、ロボットの性格設定方法、装置及びロボットに関する。

人工知能技術の発展に伴い、ロボットは人間の生産と生活に多くの利便性をもたらし、ロボットは、かつてない形態と速度で重要な位置を占めつつあり、次第に様々な形態と機能のロボットが開発されている。

先行技術の研究過程において、発明者らは、関連技術に少なくとも以下の問題が存在することを見出した。現在、ロボットの外観、知能レベル、及び性格特徴等は、一般的に工場出荷時に設定されており、即ち、その性格特徴は固定となる。しかし、ロボットは様々なユーザに使用され、ロボットの性格がユーザに好まれない場合が多いため、ユーザ体験の質が低下する。

本願の実施例の１つの目的は、新たなロボットの性格設定方法、装置及びロボットを提供することであり、ロボットは、ユーザの好みに応じて性格特徴を調整でき、ユーザ体験が良い。

第１の態様では、本願の実施例は、ロボットに適用されるロボットの性格設定方法を提供し、前記方法は、
ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整し、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値があるステップと、
現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するステップとを含む。

第２の態様では、本願の実施例は、ロボットに適用されるロボットの性格設定装置を提供し、前記装置は、
ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整するために用いられ、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値がある調整モジュールと、
現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するための実行モジュールと、を含む。

第３の態様では、本願の実施例は、ロボットを提供し、前記ロボットは、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリとを含み、
ただし、前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行できるコマンドが格納され、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサが上記の方法を実行できる。

本願の実施例に係る性格設定方法及び装置により、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整するとともに、現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて対応する動作又は音声を実行することにより、ロボットにユーザが好む性格を取得させ、即ち、ユーザの好みに基づいてロボットの性格を設定できるため、良いユーザ体験になる。

１つ又は複数の実施例は、それに対応する図面の図によって例示的に説明されるが、これらの例示的な説明は、実施例を限定するものではない。図面において、同じ参照番号を有する要素は類似する要素を示しており、図面の図は、特記しない限り、縮尺の制限を構成するものではない。
本願の方法及び装置の適用シーンの模式図である。 本願の方法及び装置の適用シーンの模式図である。 本願の性格設定方法の一実施例のフローチャートである。 本願の性格設定方法の一実施例のフローチャートである。 本願の性格設定方法の一実施例における性格属性のユーザ期待値を取得するステップのフローチャートの模式図である。 本願の性格設定方法の一実施例における性格属性のユーザ期待値を取得するステップのフローチャートの模式図である。 本願の性格設定装置の一実施例の構造模式図である。 本願の性格設定装置の一実施例の構造模式図である。 本願の性格設定装置の一実施例における期待値取得モジュールの構造模式図である。 本願の性格設定装置の一実施例における期待値取得モジュールの構造模式図である。 本願の性格設定装置の一実施例の構造模式図である。 本願の性格設定装置の一実施例の構造模式図である。 本願の実施例に係る性格設定方法のロボットのハードウェアの構造模式図である。

本願の実施例の目的、技術的解決手段及び利点をより明確にするために、以下、本願の実施例における添付図面を参照しながら、本願の実施例における技術的解決手段について明確且つ完全に説明し、記載された実施例は、本願の一部の実施例であるが、全ての実施例ではないことは明らかである。本願の実施例に基づいて、当業者の創造的な働きなしに得られたすべての他の実施例は、いずれも本願の保護範囲に属す。

本願に係るロボットの性格設定方法及び装置は、図１及び図２に示す適用シーンに適用され、ユーザ１０及びロボット２０を含み、ロボット２０は１つあっても複数あってもよい（図１は、ロボットが１つのシーンを示し、図２は、ロボットが複数のシーンを示す）。図２に示すように、複数のロボット２０同士は、ネットワーク３０を介して互いに通信でき、ここで、ネットワーク３０は、例えば、家庭又は会社のローカルエリアネットワーク、又は１つの特定のネットワーク等であってもよい。ロボット２０は、少なくとも１つのネットワークインタフェースを有し、ネットワーク３０と通信接続を確立し、ネットワーク３０からデータ又はコマンドを取得する。ユーザ１０は、複数のロボット２０に対して設定、命令の発行を行うことも、又はロボット２０と対話することもできる。

ロボット２０の各々が性格特徴を有し、前記性格特徴は、工場出荷時にセットされたものであってもよく、ユーザ１０が複数のプロビジョニング性格特徴から１つの性格特徴を選択したものであってもよく、ロボット２０がユーザ１０のコマンドに基づいて設定したものであってもよく、ロボット２０が複数のプロビジョニング性格特徴から１つの性格特徴を能動的に選択して自分を設定したものであってもよい。

性格特徴を、ユーザ１０又はロボット２０が複数のプロビジョニング性格特徴から選択して設定する場合、複数の前記性格特徴は、工場出荷時にプロビジョニングされてもよく、出荷後にクラウドを介してダウンロードされてもよい。ここで、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、性格属性ごとに属性値があり、アップグレードの過程で性格属性の種類を継続的に細分化することができ、細分化すればするほど性格に対する描きが精確になり、性格特徴の構造は下記のとおりであってもよい。
ｓｔｒｕｃｔ
｛
明るさの度合い （０〜１０）、
能動的に発話する度合い （０〜１０）、
活発さの度合い （０〜１０）、
思いやりの度合い （０〜１０）、
依存の度合い （０〜１０）、
気性の荒さ （０〜１０）、
......
｝。

例えば、性格特徴１は、下記のように構成されることが可能である。
｛
明るさの度合い： ４、
能動的に発話する度合い： ４、
活発さの度合い： ２、
思いやりの度合い １０、
依存の度合い ５、
気性の荒さ １
｝。

性格特徴２は、下記のように構成されることが可能である。
｛
明るさの度合い： ６、
能動的に発話する度合い： ７、
活発さの度合い： ３、
思いやり度合い ３、
依存の度合い ０、
気性の荒さ ８
｝。

ここで、明るさの度合い、能動的に発話する度合い、活発さの度合い等は、性格属性のカテゴリを示し、数値は当該性格属性カテゴリの属性値を示す。

ロボット２０は、ある性格特徴に設定した後、ユーザ１０のフィードバックに基づいてある性格属性の属性値を調整してもよい。例えば、ロボット２０は、性格特徴２に設定し、性格特徴２の気性の荒さの値が８であり、ユーザ１０はロボット２０の気性が荒いと文句を言い、ロボットの気性がそれほど荒くないことを期待するとき、ロボット２０が気性の荒さを６に調整したが、ユーザは次の２日間も満足せず、ロボット２０は引き続いて気性の荒さを４に調整する。

ここで、性格属性の属性値を調整することは、ロボット２０がユーザ１０のコマンドに基づいて性格属性の属性値を調整することであってもよく、ロボット２０がユーザの音声命令又は対話内容に基づいて調整する必要があると判断してから、自分の性格属性の属性値を調整することであってもよい。

ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整することは、ロボットにユーザが好む性格を取得させることで、即ち、ユーザの好みに基づいてロボットの性格を設定でき、ユーザ体験度が良い。

なお、図１には１つのユーザ１０及び１つのロボット２０のみが示され、図２には１つのユーザ１０、３つのロボット２０のみが示されたが、当業者であれば、実際の適用過程において、当該適用シーンにより多くのユーザ１０及びロボット２０が含まれてもよいことを理解されたい。

本願の実施例はロボットの性格設定方法を提供し、前記方法は、図１又は図２に示すいずれか１つのロボット２０によって実行されてもよく、図３に示すように、前記方法は、ステップ１０１及びステップ１０２を含む。

ステップ１０１：ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整し、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値がある。

ここで、前記方法の一部の実施例において、前記方法は、
性格特徴を予め設定するステップをさらに含み、性格特徴を予め設定する前記ステップは、
複数のプロビジョニング性格特徴から性格特徴を選択することと、
選択された性格特徴を自分の性格特徴として設定することとを含む。

即ち、ロボット２０の予め設定された性格特徴を、事前に複数のプロビジョニング性格特徴から１つの性格特徴を選択して設定することができ、ここで、ユーザが性格特徴を選択してから、ロボットがユーザの選択コマンドに基づいて性格特徴を設定してもよく、ロボットが性格特徴を選択して、自分の性格特徴を設定してもよい。ロボット２０の予め設定された性格特徴は、ロボットの工場出荷時に設定済みのものであってもよい。

ここで、前記性格属性の属性値を調整することは、ロボットがユーザのコマンドに基づいて調整することであってもよく、例えば、思いやりの度合いを３から８に調整するように、ユーザがスクリーン（ロボット自体のスクリーンであってもよく、遠隔スクリーン、例えばユーザの携帯電話又はタブレット等であってもよい）上で直接操作することによりロボットの性格属性の属性値を調整してもよく、ロボット自身がユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整してもよい。前記ユーザのフィードバックは、ユーザの音声命令又は対話内容であってもよい。例えば、ユーザから「Ｒａｃｈｅｌ、性格を調整してより優しくなって」、「Ａｍａｎｄａ、気性の設定を少々小さくして」などの音声命令を発行する。又はユーザがロボットに「喋りすぎ、静かにして！」、「これらはいい、全部自分でできる」等を言う。又はユーザが他人との対話中で「Ｒａｃｈｅｌは気性が荒い」、「Ａｍａｎｄａは喋りすぎ」等を言う。ロボットは、言葉の理解中にロボットの現在の性格設定におけるある性格属性（又は複数の属性）に対してユーザが満足していないことを解析すると、それに応じて当該属性の属性値を変更する。

ステップ１０２：現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行する。

性格特徴の設定が異なる場合、表現される動作と言葉も同じではない。統一的に機械的回答を行うことではなく、上記のように設定された属性の属性値に基づいて性格特徴を持って答える。例えば、気性値が小さい場合、動作が穏やかで、音声が優しく、気性値が大きくなるほど、ロボットの動作幅が大きくなり、話声も大きくなる。活発さの度合いが低い場合、ユーザの質問に対して簡潔な回答を採用し、活発さの度合いの属性値が大きくなるほど、より多くの言葉で同じ質問に回答する。能動的に発話する度合いが低い場合、ユーザと能動的に会話しない可能性があり、能動的に発話する度合いの属性値が大きくなるほど、ユーザと能動的に会話する頻度が高くなる。

本願の実施例に係る性格設定方法は、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整するとともに、現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて対応する動作又は音声を実行することにより、ロボットはユーザに能動的に応じ、徐々にユーザが好む性格に変え、ユーザ体験度が良い。

好ましくは、図４に示すように、前記方法の他の実施例において、前記方法は、ステップ２０１、２０２及び２０３（ステップ２０１、２０２及び２０３の詳細な内容は上記の実施例を参照してください）以外に、さらに、
ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得するステップ２０４を含む。

ユーザのある性格属性に対する期待値を取得する目的は、ユーザが好むロボットの性格を取得して、ユーザ又は他の新たに追加されるロボットに参照を提供するためである。これは、多くの人にとって、自分が本当にどのような性格を好むかを知らないか、又は自分が好む性格であると思い込んでいる性格が実は本当に好む性格ではないからである。ユーザは、自分が好む性格を明確にした後、ロボットを新たに追加する場合、直接自分の好みに基づいて設定してもよい。又はロボットを新たに追加する場合、他のロボットが各性格属性のユーザ期待値を新たに追加されるロボットにブロードキャストし、新たに追加されるロボットは、各属性のユーザ期待値に基づいて各属性の属性値を設定でき、こうすると、新たに追加されるロボットは調整せずにユーザが好む性格を取得することができ、ユーザの体験度をさらに高める。

具体的には、図５に示すように、前記方法の一部の実施例において、一方向収束方法を用いてユーザのある性格属性に対する期待値を取得することができる。それは、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定するステップ３０１と、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップ３０２と、
調整終了後の前記性格属性の属性値を前記性格属性のユーザ期待値として記録するステップ３０３とを含む。

即ち、１つの時間帯内に、ロボットの性格特徴を同じ性格特徴（例えば、上記の性格特徴２）に設定し、１つの又はいくつの性格に対して、ユーザのフィードバックに基づいて前記性格属性の属性値を調整し、ユーザが満足するまで続く。例えば、性格特徴２に対して、使用中にユーザがロボットの気性が荒いと文句を言い、ロボットの気性がそれほど悪くないことを期待するとき、ロボットは気性の荒さの値を６に調整すると判定したが、ユーザは次の２日間も満足せず、ロボットが引き続いて４に調整してから、ユーザが文句を言わなくなった。ロボットは、気性の荒さ属性のユーザ期待値を４に記録する。ここで、前記ユーザのフィードバックの詳細な内容は、図３に示す実施例の解釈を参照し、ここでは重複な説明を省略する。

好ましくは、図６に示すように、前記方法の他の実施例において、さらに双方向収束法を用いてユーザのある性格属性に対する期待値を取得することができる。それは、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定するステップ４０１と、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップ４０２と、
第２の時間帯内に自分の性格特徴を第２の性格特徴に設定するステップ４０３と、
ユーザのフィードバックに基づいて第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップ４０４と、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定するステップ４０５とを含む。

即ち、２つの異なる時間帯内に、ロボットをそれぞれ異なる性格特徴（例えば、上記の性格特徴１及び性格特徴２）に設定する。各時間帯内に、１つの又はいくつの性格属性に対して、ユーザのフィードバックに基づいて前記性格属性の属性値を調整し、ユーザが満足するまで続く。

第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、性格属性の属性値が同じ値になる傾向がある場合があり、即ち、第１の性格特徴及び第２の特徴における同じ属性値の差が小さくなり、且つその最終的な差が予め設定された閾値未満（例えば、３未満又は２未満）であり、これは、属性値が１つの小さな範囲に収束することを意味し、この場合、当該範囲を当該性格属性のユーザ期待値としてもよい。しかし、性格属性の属性値に対する調整方向が一致しないか、又は調整による属性値が同じ値になる傾向がない場合がある。これは、実際には、好む性格特徴が１つだけではないユーザもいて、例えば活発系を好むと同時に、静か系も好み、この場合、ユーザが好む性格特徴及び当該性格特徴専用性格属性のユーザ期待値を別々に格納し、記録すべきである。

双方向収束法を用い、同じ性格属性を異なる性格特徴の下でそれぞれ調整すると、収束速度がより速く、精度がより高い。

第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定する前記ステップは、具体的には、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が小さくなり、且つ調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値未満である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値をエンド値とする値の範囲を前記性格属性のユーザ期待値として記録することを含む。

例えば、予め設定された閾値が２であり、１週間目には、ユーザはロボットを性格特徴１（気性の荒さの属性値が１である）に設定し、使用中にロボットの気性が少々荒い野方がより可愛いと期待し、ロボットは、ユーザがロボットの気性の荒さの属性値を３にしたいと判定して調整を行い、調整後にユーザはこの点に対する文句を言わなくなる。２週間目には、ユーザはロボットを性格特徴２（気性の荒さの属性値が８である）に設定し、ロボットの気性が荒いと文句を言い、ロボットの気性が荒くないことを期待し、この場合、ロボットはユーザが気性の荒さの値を６に調整することを期待すると判定したが、ユーザは次の２日間も満足せず、ロボット２０が引き続いて気性の荒さを４に調整（属性値間の差の絶対値が小さくなり、最終的に差が２未満になる）してから、ユーザは文句を言わなくなった。この２つの性格特徴設定に基づいて、ユーザの気性の荒さに対する期待値は３〜４であると確定できる。

第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が大きくなり、又は調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値以上である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を第１の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録し、及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を第２の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録する。

例えば、第１の性格特徴（上記の性格特徴１である場合）における活発さの度合いの初期値が２であり、第２の性格特徴（上記の性格特徴２である場合）における活発さの度合いの初期値が３であり、数回調整した後、第１の性格特徴における活発さの度合いの属性値が４になり、第２の性格特徴における活発さの度合いの属性値が２になると、調整後の性格特徴１における活発さの度合いの属性値と性格特徴２における活発さの度合いの属性値との差の絶対値が２であり、調整前の性格特徴１における活発さの度合いの属性値と性格特徴２における活発さの度合いの属性値との差の絶対値が１であり、差が大きくなった。性格特徴１専用活発さの度合いのユーザ期待値を４に、性格特徴２専用活発さの度合いのユーザ期待値を２に記録する。また、例えば、性格特徴１における気性の荒さの初期値が１であり、性格特徴２における気性の荒さの初期値が８であり、数回調整した後、性格特徴１における気性の荒さの属性値が依然として１であり、性格特徴２における気性の荒さの属性値が７になり、当該差の絶対値が小さくなったが、当該差の絶対値が予め設定された閾値２より大きく、これは、属性値が長期間所定範囲内に収束されず、即ち、ユーザが好む性格は２つで、それぞれ記録する必要があることを意味する。

なお、前記第１の性格特徴及び第２の性格特徴は、異なる時間帯内に異なる性格特徴が採用されることを説明するために用いられるものにすぎず、特にある特定の性格特徴を指すものではない。上記の性格特徴１及び性格特徴２以外にも、他のいずれの異なる性格特徴であってもよい。

好ましくは、ユーザ期待値の収束速度をさらに速めるために、前記方法の他の実施例において、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得する前記ステップは、
各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストすることと、
他のロボットから送信される各性格属性のユーザ期待値を取得することと、
同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とすることとをさらに含む。

同じローカルエリアネットワークに複数のロボットがあり、各ロボットが他のロボットに自分が取得した各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストすることができ、異なるロボットの同じ性格属性に対するユーザ期待値に共通集合がある場合、当該共通集合を当該性格属性のより正確なユーザ期待値とすることができる。例えば、１つのロボットは、ユーザは気性の荒さが１〜２であることを好むと判定し、別のロボットは、ユーザは気性の荒さが２〜３であることを好むと判定した場合、この２つの区間範囲の共通集合に基づいて気性の荒さのユーザ期待値が２であると判定できる。このようなネットワーク共有メカニズムは、性格分析の収束速度を大幅に速める。

好ましくは、ユーザ期待値の収束速度を速めるために、同じロボットの２回の異なる判定において、同じ性格属性に対するユーザ期待値に共通集合がある場合、即ち、同じ性格属性に２つ以上のユーザ期待値があり、且つ同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とする。

例えば、ロボットは、第１の時間帯に性格特徴１を設定し、第２の時間帯に性格特徴２を設定し、ユーザのフィードバックに基づいて気性の荒さを調整することにより、第１の時間帯及び第２の時間帯での双方向収束により、気性の荒さのユーザ期待値が１〜２であることを確定する。第３の時間帯に性格特徴３を設定し、第４の時間帯に性格特徴４を設定し、ユーザのフィードバックに基づいて気性の荒さを調整することにより、第３の時間帯及び第４の時間帯での双方向収束により、気性の荒さのユーザ期待値が２〜３であることを確定する。即ち、気性の荒さのユーザ期待値は２つ、１〜２及び２〜３あり、且つ当該２つのユーザ期待値の共通集合が２であると、当該共通集合の２を気性の荒さの新しいユーザ期待値とする。

好ましくは、前記方法の他の実施例において、前記方法は、さらに、性格属性のユーザ期待値に基づいて性格属性の属性値を設定すること、
又は、
性格属性のユーザ期待値を出力することとを含む。

即ち、ユーザがロボットの性格特徴を設定する際に基準として使えるように、ロボットが性格属性のユーザ期待値を取得した後、当該性格属性のユーザ期待値をユーザに出力してもよい。又は、ロボットは当該性格属性のユーザ期待値を、ローカルエリアネットワークに既に存在している他のロボット又は新たに追加されるロボットにブロードキャストすることができ、他のロボットは性格属性のユーザ期待値を受信した後、性格属性のユーザ期待値に基づいて自分の性格特徴のうち対応する性格属性の属性値を設定してもよい。例えば、ロボットは、思いやりの度合いのユーザ期待値が７〜９の間であることを受信した場合、直接自分の思いやりの度合いの値を８にしてもよい。

好ましくは、前記方法の他の実施例において、前記方法は、さらに、
現在の性格特徴を取得することと、
現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値があれば、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定することと、
なければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定することとを含む。

ロボットは、ある性格特徴専用性格属性のユーザ期待値を取得した後、ユーザに当該ある性格特徴専用性格属性のユーザ期待値を出力してもよく、当該ある性格特徴専用性格属性のユーザ期待値を他のローカルエリアネットワークに既に存在しているロボット又は新たに追加されるロボットにブロードキャストしてもよい。他のロボットは、これらのある性格特徴専用性格属性のユーザ期待値及び性格属性のユーザ期待値（ある性格特徴専用ではない）を同時に受信すると、先に、自分の現在の性格特徴を判断し、現在の性格特徴に、専用性格属性のユーザ期待値がある場合、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて対応する性格属性の属性値を設定し、現在の性格特徴に、専用性格属性のユーザ期待値がなければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて対応する性格属性の属性値を設定することができる。

それに応じて、本願の実施例は、さらに、ロボットの性格設定装置を提供し、前記性格設定装置は、図１又は図２に示すいずれのロボット内に設定され、図７に示すように、前記性格設定装置５００は、
ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整するために用いられ、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値がある調整モジュール５０１と、
現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するための実行モジュール５０２とを含む。

本願の実施例に係る性格設定方法は、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整するとともに、現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて対応する動作又は音声を実行することにより、ロボットがユーザに能動的に応じ、徐々にユーザが好む性格に変え、ユーザ体験度が良い。

好ましくは、図８に示すように、前記装置の他の実施例において、前記装置は、調整モジュール６０２及び実行モジュール６０３の以外に、さらに、
性格特徴を予め設定するための性格の予め設定モジュール６０１を含み、
前記性格の予め設定モジュールは、具体的には、
複数のプロビジョニング性格特徴から性格特徴を選択し、
選択された性格特徴を自分の性格特徴として設定するために用いられる。

好ましくは、図９に示すように、前記装置の他の実施例において、前記装置は、さらに、
ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得するための期待値取得モジュール７００を含む。

具体的には、図９に示すように、前記期待値取得モジュール７００は、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定し、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
調整終了後の前記性格属性の属性値を前記性格属性のユーザ期待値として記録するための第１の期待値取得サブモジュール７０１を含む。

好ましくは、図１０に示すように、前記装置の他の実施例において、前記期待値取得モジュール７００は、
第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定し、
ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
第２の時間帯内に自分の性格特徴を第２の性格特徴に設定し、
ユーザのフィードバックに基づいて第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定するための第２の期待値取得サブモジュール７０２を含む。

好ましくは、前記装置の他の実施例において、前記第２の期待値取得サブモジュール７０２は、さらに、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が小さくなり、且つ調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値未満である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値をエンド値とする値の範囲を前記性格属性のユーザ期待値として記録するために用いられる。

好ましくは、前記装置の他の実施例において、前記第２の期待値取得サブモジュール７０２は、さらに、
第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が大きくなり、又は調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値以上である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を第１の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録し、及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を第２の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録するために用いられる。

好ましくは、前記装置の他の実施例において、前記第２の期待値取得サブモジュール７０２は、さらに、
各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストし、
他のロボットから送信される各性格属性のユーザ期待値を取得し、
同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とするために用いられる。

好ましくは、前記装置の他の実施例において、前記第２の期待値取得サブモジュール７０２は、さらに、
同じ性格属性に２つ以上のユーザ期待値があり、且つ同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とするために用いられる。

好ましくは、前記装置の他の実施例において、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整する前記ステップは、
ユーザの音声命令又は対話内容に基づいて前記性格属性の属性値を調整することと、
ユーザのコマンドに基づいて前記性格属性の属性値を調整することと、を含む。

好ましくは、図１１に示すように、前記装置の他の実施例において、前記装置８００は、性格の予め設定モジュール８０１、調整モジュール８０２、実行モジュール８０３及び期待値取得モジュール８０４以外に、さらに、
性格属性のユーザ期待値に基づいて性格属性の属性値を設定するための第１の属性値設定モジュール８０５と、
及び／又は、
性格属性のユーザ期待値を出力するための出力モジュール８０６と、を含む。

好ましくは、図１２に示すように、前記装置の他の実施例において、前記装置９００は、性格の予め設定モジュール９０１、調整モジュール９０２、実行モジュール９０３及び期待値取得モジュール９０４の以外に、さらに、
現在の性格特徴を取得し、
現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値があれば、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定し、
なければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定するための第２の属性値設定モジュール９０５を含む。

なお、上記の性格設定装置は、本願の実施例に係る性格設定方法を実行でき、方法の実行に対応する機能モジュール及び有益な効果を有する。性格設定装置の実施例に詳述されていない技術的な詳細については、本願の実施例に係る性格設定方法を参照してください。

図１３は本願の実施例に係るロボットの性格設定方法のロボット２０のハードウェア構造の模式図であり、図１３に示すように、該ロボット２０は、
１つの又は複数のプロセッサ２１及びメモリ２２を含み、図１３においては、１つのプロセッサ２１を例に挙げる。

プロセッサ２１及びメモリ２２は、バス又は他の方法で接続してもよく、図１３においてはバスによる接続を例に挙げる。

メモリ２２は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体として、不揮発性ソフトウェアプログラム、不揮発性コンピュータ実行可能プログラム、及びモジュールを格納するために用いられ、例えば、本願の実施例における性格設定方法に対応するプログラムのコマンド／モジュール（例えば、図８に示した性格の予め設定モジュール６０１、調整モジュール６０２、実行モジュール６０３）がある。プロセッサ２１は、メモリ２２に格納されている不揮発性ソフトウェアプログラム、コマンド及びモジュールを実行することにより、サーバの各種機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち上記方法の実施例の性格設定方法を実施する。

メモリ２２は、プログラム記憶領域とデータ記憶領域を含んでもよく、ここで、前記プログラム記憶領域は、オペレーティングシステムと、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムとを格納でき、前記データ記憶領域は、性格設定装置の使用に応じて作成されたデータなどを格納できる。また、メモリ２２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、さらに不揮発性メモリ、例えば少なくとも１つの磁気ディスクストレージデバイス、フラッシュメモリデバイス、又は他の不揮発性固体メモリデバイスを含んでもよい。一部の実施例において、メモリ２２は、好ましくは、プロセッサ２１と比べて遠隔に配置されたメモリを含み、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して性格設定装置に接続できる。上記ネットワークは、実例としてインターネット、企業のイントラネット、ローカルエリアネットワーク、移動体通信ネットワーク、及びそれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。

前記１つの又は複数のモジュールは、前記メモリ２２に格納されており、前記１つの又は複数のプロセッサ２１によって実行されるとき、上記のいずれの方法の実施例における性格設定方法を実行し、例えば、上記の図３における方法のステップ１０１〜ステップ１０２、図４における方法のステップ２０１〜ステップ２０４、図５における方法のステップ３０１〜ステップ３０３、図６における方法のステップ４０１〜ステップ４０５を実行し、図７におけるモジュール５０１〜５０２、図８におけるモジュール６０１〜６０３、図９におけるモジュール７００及びサブモジュール７０１、図１０におけるモジュール７００及びサブモジュール７０２、図１１におけるモジュール８０１〜８０６、図１２におけるモジュール９０１〜９０５の機能を実施する。

上記製品は、本願の実施例に係る方法を実行でき、方法の実行に対応する機能モジュール及び有益な効果を有する。本実施例で詳述されていない技術的な詳細については、本願の実施例に係る方法を参照されたい。

本願の実施例は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体を提供し、前記不揮発性コンピュータ可読記憶媒体には、コンピュータ実行可能コマンドが格納されており、当該コンピュータ実行可能コマンドは１つの又は複数のプロセッサ、例えば、図１３に示すプロセッサ２１によって実行され、上記の１つの又は複数のプロセッサは上記のいずれの方法の実施例における性格設定方法を実行でき、例えば、上記の図３における方法のステップ１０１〜ステップ１０２、図４における方法のステップ２０１〜ステップ２０４、図５における方法のステップ３０１〜ステップ３０３、図６における方法のステップ４０１〜ステップ４０５を実行し、図７におけるモジュール５０１〜５０２、図８におけるモジュール６０１〜６０３、図９におけるモジュール７００及びサブモジュール７０１、図１０におけるモジュール７００及びサブモジュール７０２、図１１におけるモジュール８０１〜８０６、図１２におけるモジュール９０１〜９０５の機能を実施する。

上述の装置の実施例は、例示的なものにすぎず、分離した部材として説明された前記ユニットは物理的に分離しているものであっても、そうでなくてもよく、ユニットとして表示される部材は、物理的ユニットであっても、そうでなくてもよく、即ち、１箇所に位置してもよく、複数のネットワークユニットに分散してもよい。本実施例の解決手段の目的を達成するために、実際のニーズに基づいて、一部の又は全部のモジュールを選択してもよい。

上記の実施形態の説明により、当業者は、ソフトウェアに一般的なハードウェアプラットフォームを加える方法で各実施形態を実施することができ、もちろんハードウェアで実施できることも明確に理解しているだろう。当業者であれば、上記の実施例の方法における全部又は一部のフローは、コンピュータプログラムを介して関連するハードウェアを命令することにより実現でき、前記プログラムはコンピュータ可読記憶媒体に格納されることができ、当該プログラムは実行時に、上記の各方法の実施例のフローを含んでもよいことが理解できるだろう。ここで、前記記憶媒体は、磁気ディスク、光ディスク、読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、又はランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）等であってもよい。

最後に、上記の実施例は、本願の技術的解決手段を説明するために用いられるものに過ぎず、それを限定するものではなく、本願の思想において、上記の実施例又は異なる実施例における技術的特徴は組み合わせてもよく、ステップの実施順序は任意であってもよく、且つ上記のように本願の異なる態様の他の多くの変更形態もあり、簡潔にするために、それらを詳細に記載していないことを理解すべきである。上記の実施例を参照して本願について詳細に説明したが、当業者であれば、上記の各実施例に記載の技術的解決手段を変更するか、又は技術的特徴の一部に対して等価置換を行ってもよく、これらの変更又は置換に対応する技術的解決手段の本質が本願の各実施例の技術的解決手段の範囲から逸脱しないことを理解すべきである。

Claims (21)

1. ロボットに適用されるロボットの性格設定方法であって、前記方法は、
   調整モジュールにより、ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整し、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値があり、前記ユーザのフィードバックは、ユーザの前記予め設定された性格特徴における性格属性に対するフィードバックであるステップと、
   実行モジュールにより、現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するステップと、
   期待値取得モジュールにより、ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得するステップとを含み、
   ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得する前記ステップは、
   第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定するステップと、
   ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップと、
   調整終了後の前記性格属性の属性値を前記性格属性のユーザ期待値として記録するステップと、
   各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストすることと、
   他のロボットから送信される各性格属性のユーザ期待値を取得することと、
   同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格
   属性の新しいユーザ期待値とすることとを含む、ことを特徴とするロボットの性格設定方法。
2. 前記方法は、さらに、
   性格特徴を予め設定するステップを含み、
   性格特徴を予め設定する前記ステップは、
   複数のプロビジョニング性格特徴から性格特徴を選択することと、
   選択された性格特徴を自分の性格特徴として設定することとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得する前記ステップは、
   第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定するステップと、
   ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップと、
   第２の時間帯内に自分の性格特徴を第２の性格特徴に設定するステップと、
   ユーザのフィードバックに基づいて第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整するステップと、
   第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定するステップとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
4. 第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定する前記ステップは、
   第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が小さくなり、且つ調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値未満である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値をエンド値とする値の範囲を前記性格属性のユーザ期待値として記録するステップ、を含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
5. 第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定する前記ステップは、さらに、
   第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が大きくなり、又は調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値以上である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を第１の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録し、及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を第２の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録するステップを含む、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
6. ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整して、ユーザのある性格属性に対する期待値を取得する前記ステップは、さらに、
   同じ性格属性に２つ以上のユーザ期待値があり、且つ同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とするステップをさらに含む、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
7. ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整する前記ステップは、
   ユーザの音声命令又は対話内容に基づいて前記性格属性の属性値を調整することと、
   ユーザのコマンドに基づいて前記性格属性の属性値を調整することとを含む、ことを特徴とする請求項１〜請求項６のいずれか１項に記載の方法。
8. 前記方法は、さらに、
   性格属性のユーザ期待値に基づいて性格属性の属性値を設定することと、
   及び／又は、
   性格属性のユーザ期待値を出力することとを含む、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
9. 前記方法は、さらに、
   現在の性格特徴を取得することと、
   現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値があれば、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定することと、
   なければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定することとを含む、ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
10. ロボットに適用されるロボットの性格設定装置であって、前記装置は、
    ユーザのフィードバックに基づいて予め設定された性格特徴における性格属性の属性値を調整するために用いられ、前記性格特徴は複数の性格属性を含み、前記性格属性の各々に属性値があり、前記ユーザのフィードバックは、ユーザの前記予め設定された性格特徴における性格属性に対するフィードバックである調整モジュールと、
    現在の性格特徴における性格属性の属性値に基づいて動作又は音声を実行するための実行モジュールと、
    第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定し、ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、調整終了後の前記性格属性の属性値を前記性格属性のユーザ期待値として記録し、各性格属性のユーザ期待値をブロードキャストし、他のロボットから送信される各性格属性のユーザ期待値を取得し、同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とする期待値取得モジュールとを含む、ことを特徴とするロボットの性格設定装置。
11. 前記装置は、さらに、
    性格特徴を予め設定するための性格の予め設定モジュールを含み、
    前記性格の予め設定モジュールは、具体的には、
    複数のプロビジョニング性格特徴から性格特徴を選択し、
    選択された性格特徴を自分の性格特徴として設定するために用いられる、ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
12. 前記期待値取得モジュールは、
    第１の時間帯内に自分の性格特徴を第１の性格特徴に設定し、
    ユーザのフィードバックに基づいて第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
    第２の時間帯内に自分の性格特徴を第２の性格特徴に設定し、
    ユーザのフィードバックに基づいて第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を調整し、
    第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整に基づいて、ユーザの前記性格属性に対する期待値を確定するための第２の期待値取得サブモジュールを含む、ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
13. 前記第２の期待値取得サブモジュールは、さらに、
    第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が小さくなり、且つ調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値未満である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値をエンド値とする値の範囲を前記性格属性のユーザ期待値として記録するために用いられる、ことを特徴とする請求項１０に記載の装置。
14. 前記第２の期待値取得サブモジュールは、さらに、
    第１の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値に対する調整により、第１の性格特徴における前記性格属性の属性値及び第２の性格特徴における前記性格属性の属性値の差の絶対値が大きくなり、又は調整終了後の前記絶対値が予め設定された閾値以上である場合、調整終了後の第１の性格特徴における前記性格属性の属性値を第１の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録し、及び調整終了後の第２の性格特徴における前記性格属性の属性値を第２の性格特徴専用前記性格属性のユーザ期待値として記録するために用いられる、ことを特徴とする請求項１２に記載の装置。
15. 前記第２の期待値取得サブモジュールは、さらに、
    同じ性格属性に２つ以上のユーザ期待値があり、且つ同じ性格属性の異なるユーザ期待値に共通集合がある場合、前記共通集合を前記性格属性の新しいユーザ期待値とするために用いられる、ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
16. ユーザのフィードバックに基づいて性格属性の属性値を調整する前記ステップは、
    ユーザの音声命令又は対話内容に基づいて前記性格属性の属性値を調整することと、
    ユーザのコマンドに基づいて前記性格属性の属性値を調整することとを含む、ことを特徴とする請求項１０〜請求項１５のいずれか１項に記載の装置。
17. 前記装置は、さらに、
    性格属性のユーザ期待値に基づいて性格属性の属性値を設定するための第１の属性値設定モジュールと、
    及び／又は、
    性格属性のユーザ期待値を出力するための出力モジュールとを含む、ことを特徴とする請求項１３に記載の装置。
18. 前記装置は、さらに、
    現在の性格特徴を取得し、
    現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値があれば、現在の性格特徴専用性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定し、
    なければ、性格属性のユーザ期待値に基づいて前記性格属性の属性値を設定するための第２の属性値設定モジュールを含む、ことを特徴とする請求項１４に記載の装置。
19. 少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリとを含み、ただし、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサによって実行できるコマンドが格納され、前記コマンドが前記少なくとも１つのプロセッサによって実行されることにより、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の方法を実行できる、ことを特徴とするロボット。
20. コンピュータ可読記憶媒体には、コンピュータで実行可能なコマンドが格納され、前記コンピュータで実行可能なコマンドがロボットによって実行されると、前記ロボットに請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の方法を実行させる、ことを特徴とする不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。
21. ロボットに、請求項１〜請求項９のいずれか１項に記載の方法を実行させる、コンピュータプログラム。
    
    
    

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