JP7107017B2 - ロボット、ロボットの制御方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ロボット、ロボットの制御方法及びプログラムに関する。

所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得して身体機能をケアする技術が知られている。例えば、特許文献１は、所定の対象の握力の強さを身体情報として取得し、取得した握力の強さに基づいて所定の対象の緊張状態又は疲労状態を判定し、所定の対象がストレス等を感じている場合に所定の対象に緊張緩和又は疲労軽減の効果を与える刺激を発生するストレスケア装置を開示している。

特開２００６－３２０６２１号公報

しかしながら、特許文献１は、所定の対象がストレス等を感じている場合に、所定の対象をリラックスさせる技術であり、所定の対象の身体情報を取得して、所定の対象の身体機能のセルフケアを支援するには不充分であるという問題がある。

本発明は、以上のような課題を解決するためのものであり、身体機能のセルフケアを支援することが可能なロボット、ロボットの制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。

前記目的を達成するため、本発明に係るロボットの一様態は、
自装置に動作をさせる動作手段と、
所定の対象により把持される把持手段と、
前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記身体情報に応じて前記動作手段を制御することにより、前記所定の対象の前記身体機能を検査する検査動作と、前記所定の対象に前記身体機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる動作制御手段と、
を備える、
ことを特徴とする。

前記目的を達成するため、本発明に係るロボットの制御方法の一様態は、
所定の対象により把持される把持手段を有するロボットの制御部が実行する制御方法であって、
前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得し、
取得した前記身体情報に応じて、前記所定の対象の前記身体機能を検査する検査動作と、前記所定の対象に前記身体機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方をロボットに実行させる、
ことを含む、
ことを特徴とする。

前記目的を達成するため、本発明に係るプログラムの一様態は、
所定の対象により把持される把持手段を有するロボットのコンピュータを、
前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記身体情報に応じて、前記所定の対象の前記身体機能を検査する検査動作と、前記所定の対象に前記身体機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方を前記ロボットに実行させる動作制御手段、
として機能させる、
ことを特徴とする。

本発明によれば、身体機能のセルフケアを支援することが可能なロボット、ロボットの制御方法及びプログラムを提供することができる。

本発明の実施形態１に係るロボットの外観を示す図である。 実施形態１に係るロボットのハードウェア構成を示すブロック図である。 実施形態１に係るロボットの機能的な構成を示すブロック図である。 実施形態１に係るロボットの動作ＤＢに記憶された動作情報の例を示す図である。 実施形態１に係るロボットのユーザＤＢに記憶されたユーザ情報の例を示す図である。 実施形態１に係るロボットの左右の手部がユーザにより把持される様子を示す図である。 （ａ）、（ｂ）共に、実施形態１に係るロボットの手部における握力センサの配置例を示す図である。 実施形態１に係るロボットが手部を強く握るようにユーザに要求する例を示す図である。 実施形態１に係るロボットの握力ＤＢに記憶された握力情報の例を示す図である。 図８に示した握力ＤＢに記憶された握力値の推移を示す図である。 実施形態１に係るロボットが検査動作を実行する第１の例を示す図である。 実施形態１に係るロボットが検査動作を実行する第２の例を示す図である。 実施形態１に係るロボットがトレーニング支援動作を実行する例を示す図である。 実施形態１に係るロボットによって実行されるロボット制御処理の流れを示す第１のフローチャートである。 実施形態１に係るロボットによって実行されるロボット制御処理の流れを示す第２のフローチャートである。 本発明の実施形態２に係るロボットの機能的な構成を示すブロック図である。 実施形態２に係るロボットによって実行されるロボット制御処理の流れを示す第２のフローチャートである。

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

（実施形態１）
図１に、本発明の実施形態１に係るロボット１００の外観を示す。ロボット１００は、動物（ペット）を模した形状を有し、予め規定された動作プログラムに従って自律的に動作する装置である。

ロボット１００は、自装置の外部に存在する所定の対象からの呼び掛け、接触等の外部からの刺激に反応して、様々に動作する。これによって、ロボット１００は、所定の対象とコミュニケーションをとり、所定の対象と交流をすることができる。

所定の対象とは、ロボット１００の外部に存在し、且つ、ロボット１００とコミュニケーション及び交流をする相手となる対象である。所定の対象として、具体的には、ロボット１００の周囲の人間であるユーザ（ロボット１００の所有者、家族、友人等）、ユーザの周囲の動物（ユーザに飼われているペット等）、ロボット１００以外の他のロボット等が挙げられる。所定の対象は、コミュニケーション対象、コミュニケーション相手、交流対象、交流相手等とも言うことができる。以下では、所定の対象がユーザである場合を例にとって説明する。

図１に示すように、ロボット１００は、外観的には犬を模した立体的な形状を有する。ロボット１００は、例えばプラスチック等の硬質合成樹脂を主たる材料として作製されている。ロボット１００は、頭部１０１と、胴体部１０２と、耳部１０３と、目部１０４と、口部１０５と、手部１０７と、足部１０８と、を備える。

頭部１０１、耳部１０３、手部１０７及び足部１０８は、ロボット１００に内蔵された駆動部材によって動かすことができる部位である。頭部１０１は、首に設けられた首の関節によって、ピッチ、ロール及びヨーの３方向に回転可能に胴体部１０２に取り付けられている。目部１０４には、目に関する画像（目玉等）を表示する表示部１１７が設けられている。口部１０５には、ロボット１００の前方を撮像する撮像部１１５ａが設けられている。

図２に、ロボット１００のハードウェア構成を示す。図２に示すように、ロボット１００は、制御部１１０と、記憶部１１１と、バッテリ１１２と、駆動ドライバ１１３と、可動部１１４と、センサ部１１５と、無線通信部１１６と、表示部１１７と、音声出力部１１８と、画像認識部１１９と、を備える。

制御部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備える。ＣＰＵは、例えばマイクロプロセッサ等であって、様々な処理や演算を実行する中央演算処理部である。制御部１１０において、ＣＰＵが、ＲＯＭに記憶されている制御プログラムを読み出して、ＲＡＭをワークメモリとして用いながら、自装置（ロボット１００）全体の動作を制御する。制御部１１０は、制御手段として機能する。

記憶部１１１は、フラッシュメモリ、ハードディスク等の不揮発性メモリである。記憶部１１１は、ＯＳ（Operating System）及びアプリケーションプログラムを含む、制御部１１０が各種処理を行うために使用するプログラム及びデータを記憶する。また、記憶部１１１は、制御部１１０が各種処理を行うことにより生成又は取得するデータを記憶する。記憶部１１１は、記憶手段として機能する。

バッテリ１１２は、電気エネルギーを蓄電し、ロボット１００の各部に電力を供給する蓄電池である。バッテリ１１２は、ロボット１００が充電ステーションに帰巣した場合に、充電ステーションによって充電される。

駆動ドライバ１１３は、ロボット１００の可動部１１４を駆動させるモータ、アクチュエータ等の駆動部材と、これらの駆動部材を駆動する駆動回路と、を備える。可動部１１４とは、可動する部位であって、具体的には頭部１０１、手部１０７及び足部１０８である。制御部１１０は、動作プログラムに基づいて、駆動回路に制御信号を送信する。駆動回路は、制御部１１０から送信された制御信号に従って、駆動部材に駆動用のパルス信号を供給する。駆動部材は、駆動回路から供給されたパルス信号に従って、可動部１１４を駆動させる。可動部１１４は、可動手段として機能する。

ロボット１００は、駆動ドライバ１１３が可動部１１４を駆動させることによって、様々に動作することができる。例えば、ロボット１００は、足部１０８を動かすことによって、前方又は後方に移動することができ、自装置の向きを変えることができる。ここで、足部１０８には車輪が設けられており、駆動ドライバ１１３が車輪を回転駆動させることにより、ロボット１００の位置又は向きを変えても良い。また、ロボット１００は、頭部１０１又は手部１０７を動かすことによって、人の動作及び人の仕草を真似ることができる。

センサ部１１５は、自装置の周囲又は内部の物理量を検知する複数のセンサを備える。図２に示すように、センサ部１１５は、周囲を撮像する撮像部１１５ａと、音を検知する音センサ１１５ｂと、自装置への接触を検知する接触センサ１１５ｃと、握力を検知する握力センサ１１５ｄと、を含む。また、センサ部１１５は、図示しないが、周囲の物体までの距離を測定する距離センサ、自装置の動きを検知する加速度センサ、自装置の回転を検知するジャイロセンサ、自装置の方角を検知する地磁気センサ、自装置の周囲の温度を検知する温度センサ、自装置の周囲の気圧を検知する気圧センサ等を含む。

撮像部１１５ａは、いわゆるカメラであって、口部１０５に設置されている。撮像部１１５ａは、被写体から射出された光を集光して被写体の画像を取得する画像取得部と、画像取得部によって取得された画像を処理する画像処理部と、を備えており、ロボット１００の前方を撮像する撮像手段として機能する。音センサ１１５ｂは、頭部１０１に設置されており、ユーザから発せられた音声、周囲の環境音等を検知する。ロボット１００は、図示しないが、音センサ１１５ｂとして頭部１０１を囲むように複数のマイクを備えており、四方で発生した音を効率良く検知することができる。音センサ１１５ｂは、ユーザから発せられた音声の入力を受け付ける音声入力手段として機能する。

接触センサ１１５ｃは、ロボット１００の各所に設置されており、ユーザにより自装置の表面に接触された場合に、その接触の位置を検知する。握力センサ１１５ｄは、左右の手部１０７に設置されており、ユーザにより手部１０７が握られた場合に、その握力の強さを測定する握力測定手段として機能する。例えば握力センサ１１５ｄは、ユーザにより手部１０７が握られた場合にその荷重を歪みセンサにより検知し、検知された荷重を電気信号に変換する方式で握力の強さを測定する。

その他のセンサは、ロボット１００の各所に設置され、ロボット１００の周囲の状態又は内部の状態を示す情報を取得する。センサ部１１５は、このような複数のセンサによって、ロボット１００の周囲の状態又は内部の状態を示す情報を取得し、制御部１１０に供給する。

無線通信部１１６は、外部の機器と無線で通信するためのインタフェースを備える。無線通信部１１６は、制御部１１０の制御の下、例えばＷｉ－Ｆｉ（Wireless Fidelity）等の無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near Field Communication）等の通信規格に従って、ロボット１００を充電するための充電ステーション、クラウドサーバ等の外部の機器と無線通信する。無線通信部１１６は、通信手段として機能する。

表示部１１７は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の表示デバイスである。表示部１１７は、目部１０４の眼球部分に設置されており、図示しない表示駆動回路による制御のもと、状況に応じて様々な画像を表示する。表示部１１７は、表示手段として機能する。

音声出力部１１８は、スピーカと音声出力インタフェースとを備え、制御部１１０によって生成された音声データを音声に変換して外部に出力する。スピーカは、頭部１０１に設置されている。音声出力部１１８は、動物の鳴き声及び人間の言葉を含む様々な音声を出力する。例えば、ロボット１００は、音センサ１１５ｂでユーザの音声を収集し、ユーザの発話内容に対応する音声を音声出力部１１８から出力する。これにより、ユーザと簡単な会話をすることができる。音声出力部１１８は、音声出力手段として機能する。

画像認識部１１９は、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等の画像処理用のプロセッサと、処理される画像を一時的に保存するバッファメモリと、を備え、撮像部１１５ａによって撮像された画像を認識する。画像認識部１１９は、周知の画像認識手法を用いて、撮像部１１５ａによって撮像された画像に含まれる人、顔、物体、パターン等を認識する。画像認識部１１９は、撮像部１１５ａによって撮像された所定の対象の顔を認識する認識手段として機能する。

次に、図３を参照して、ロボット１００の機能的な構成について説明する。図３に示すように、ロボット１００は、機能的に、動作部１２０と、動作制御部１３０と、識別部１４０と、取得部１５０と、判定部１６０と、を備える。動作制御部１３０、識別部１４０、取得部１５０及び判定部１６０の各部は、制御部１１０において、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムをＲＡＭに読み出して、読み出されたプログラムを実行して制御することにより機能する。

また、ロボット１００は、動作ＤＢ（Database）１９１と、ユーザＤＢ１９２と、握力ＤＢ１９３と、を備える。これら各ＤＢは、記憶部１１１の適宜の記憶領域に構築される。

動作部１２０は、自装置、すなわちロボット１００を動作させる部位である。図３に示すように、動作部１２０は、可動部１１４と、表示部１１７と、音声出力部１１８と、を含む。動作部１２０は、可動部１１４を動かしてロボット１００の姿勢を変化させる、表示部１１７にロボット１００の表情を表す画像を表示する、又は、音声出力部１１８から音声を出力する。このようにして、動作部１２０は、ロボット１００に様々な動作を実行させる。動作部１２０は、動作手段として機能する。

また、動作部１２０は、移動部１２１を含む。移動部１２１は、駆動ドライバ１１３が足部１０８を前後左右に動かす、又は足部１０８に設けられた車輪を回転させることにより、ロボット１００を移動させる。これにより、ロボット１００は、自律的に走行することができる。移動部１２１は、移動手段として機能する。

動作制御部１３０は、動作部１２０を制御して、予め規定された様々な動作をロボット１００に実行させる。例えば、動作制御部１３０は、可動部１１４として設けられた頭部１０１、手部１０７及び足部１０８を動かすことにより、ロボット１００の位置、向き、姿勢等を変更する。また、動作制御部１３０は、表示部１１７に画像を表示することによって、顔の表情を変化させる。更に、動作制御部１３０は、音声出力部１１８から音声を出力することによって、ユーザと対話する。動作制御部１３０は、制御部１１０が、駆動ドライバ１１３、可動部１１４、表示部１１７及び音声出力部１１８と協働することによって実現される。動作制御部１３０は、動作制御手段として機能する。

ロボット１００の動作は、動作ＤＢ１９１に予め規定されている。動作ＤＢ１９１は、ロボット１００が実行する動作を定めたデータベースである。動作制御部１３０は、動作ＤＢ１９１を参照して、状況に応じて動作部１２０を制御することにより、様々な動作をロボット１００に実行させる。

図４に、動作ＤＢ１９１に規定された動作の具体例を示す。図４に示すように、動作ＤＢ１９１は、ロボット１００が実行する動作を、条件毎に規定している。例えば、「人を認識した」ことを撮像部１１５ａにより検知すると、動作制御部１３０は、「興味を示しながら人の方に向けて移動する」との動作をロボット１００に実行させる。また、「音楽が聞こえた」ことを音センサ１１５ｂにより検知すると、動作制御部１３０は、「楽しそうに動き回る」との動作をロボット１００に実行させる。このように、動作ＤＢ１９１は、発生し得る様々な状況に応じて、ロボット１００が実行する動作を規定している。

識別部１４０は、所定の対象であるユーザを識別する。具体的に説明すると、識別部１４０は、撮像部１１５ａによって周囲を撮像して、周囲の様子を表す画像を取得する。そして、識別部１４０は、撮像部１１５ａによって得られた画像にユーザが含まれている場合、ユーザの顔を画像認識部１１９によって認識する。識別部１４０は、ユーザＤＢ１９２を参照して、認識した顔に対応する顔画像を特定することにより、ユーザを識別する。

ユーザＤＢ１９２は、所定の対象となる複数のユーザに関する情報が記憶されたデータベースである。図５に、ユーザＤＢ１９２に記憶された情報の例を示す。図５に示すように、ユーザＤＢ１９２は、複数のユーザのそれぞれについて、ユーザＩＤと、ユーザの顔画像データと、ユーザの身体機能の検査履歴と、ユーザの身体機能のトレーニング履歴と、を対応付けて記憶している。

識別部１４０は、ユーザＤＢ１９２に記憶された顔画像の中に、撮像部１１５ａによって撮像されたユーザの顔に合致する顔画像が含まれているか否かを判定する。識別部１４０は、判定の結果、撮像された顔に合致する顔画像がユーザＤＢ１９２に記憶されている場合に、撮像されたユーザがその顔画像に対応するユーザであると識別する。これにより、識別部１４０は、ロボット１００の周囲に存在しているユーザを認証する。識別部１４０は、制御部１１０が画像認識部１１９と協働することによって実現される。識別部１４０は、識別手段として機能する。

より詳細に説明すると、識別部１４０は、ユーザにより左右の手部１０７の少なくとも一方が把持された場合に、ユーザを識別する。例えば、ユーザは、ロボット１００が稼働している最中において、ロボット１００との交流の一環として、ロボット１００の手部１０７を把持する行動をとる。ここで、把持とは、ユーザが手でロボット１００の手部１０７に接触して握る（掴む）ことを意味する。

具体的に図６に、ロボット１００の左右の手部１０７がユーザにより把持される様子を示す。図６に示すように、ユーザは、ロボット１００と向かい合った状態で、右手ＵＨでロボット１００の左側の手部１０７を把持し、且つ、左手ＵＨでロボット１００の右側の手部１０７を把持する。このように、ロボット１００の左右の手部１０７は、ユーザにより把持される把持部（把持手段）として機能する。

識別部１４０は、左右の手部１０７の少なくとも一方がユーザにより把持された場合、把持による接触を接触センサ１１５ｃにより検知する。このように手部１０７が把持された状態では、ユーザの顔がロボット１００の正面を向いている可能性が高いため、ロボット１００の口部１０５に設けられた撮像部１１５ａによりユーザの顔を撮像し易い。そのため、識別部１４０は、ユーザにより手部１０７が把持された場合にユーザを識別することにより、的確にユーザを認識することができる。

図３に戻って、取得部１５０は、左右の手部１０７のうちの少なくとも一方がユーザにより把持された場合に、ユーザの身体機能に関する身体情報を取得する。身体機能とは、所定の対象であるユーザの身体を正常に活動させるための機能である。以下では、ユーザの身体機能として、取得部１５０がユーザの脳機能、より詳細にはユーザの認知機能に関する身体情報を取得する場合について説明する。ここで、認知機能とは、ユーザが外界を正しく認識し、正しく行動するための機能であって、一般的な傾向として加齢に伴って低下し易い。

取得部１５０は、身体情報として、握力センサ１１５ｄにより測定されたユーザの握力の強さを取得する。取得部１５０は、図６に示したように、左右の手部１０７の少なくとも一方がユーザにより把持されている状態で、手部１０７に設けられた握力センサ１１５ｄにより、手部１０７を把持するユーザの握力の強さを取得する。

握力センサ１１５ｄは、握力の強さを的確に測定できるように、左右の手部１０７における握力を測定し易い位置に設けられている。具体的に図７（ａ）、図７（ｂ）に、ロボット１００の左右の手部１０７における握力センサ１１５ｄの配置例を示す。例えば図７（ａ）に示すように、ユーザが手部１０７をどのように把持しても握力を測定することができるように、左右の手部１０７の先端部において全体的に散らばるように、複数の握力センサ１１５ｄが配置されている。又は、図７（ｂ）に示すように、左右の手部１０７のそれぞれにおいて、ユーザが手部１０７を左右から把持した場合に指が握力センサ１１５ｄに接触するように、握力センサ１１５ｄが横手方向に延びるように配置されていても良い。更には、図示しないが、ユーザが指を接触させる位置を認識し易いように、ユーザが指を接触させる位置に窪み又は開口が設けられていており、そこに握力センサ１１５ｄが設けられていても良い。

また、取得部１５０が握力の強さを取得するために、動作制御部１３０は、左右の手部１０７の少なくとも一方がユーザにより把持されたことが接触センサ１１５ｃにより検知されると、動作部１２０を制御して、ユーザに手部１０７を把持する力を強めるように要求する動作をロボット１００に実行させる。具体的には図８に示すように、動作制御部１３０は、ユーザに左右の手部１０７が把持されている状態で、「手を強く握って下さい。」との音声を音声出力部１１８から出力する。取得部１５０は、動作制御部１３０がこのような音声によりユーザに手部１０７を把持する力を強めるように要求した後、握力センサ１１５ｄにより測定された握力の強さを取得する。ユーザがこのような要求に応答して手部１０７を強く握ることで、取得部１５０は、ユーザの握力の強さを適切に取得することができる。

なお、動作制御部１３０は、ユーザにより手部１０７が握られた場合に、動作部１２０を制御して、ユーザが手部１０７をより強く握りたくなるような反応を示しても良い。例えば、動作制御部１３０は、ユーザにより手部１０７が握られた場合に、目部１０４に設置された表示部１１７に、にこやかな表情を表す画像を表示させる。又は、動作制御部１３０は、可動部１１４を動かして楽しそうな動作をロボット１００にさせても良い。また、動作制御部１３０は、ユーザが継続して手部１０７を握りたくなるように、表情又は動作をランダムに変化させて、ユーザを飽きさせないようにしても良い。

取得部１５０は、握力の強さを取得すると、取得した握力の強さを示す値を握力ＤＢ１９３に記憶させる。具体的に説明すると、取得部１５０は、左右の手部１０７のそれぞれが規定時間以上に亘ってユーザに把持された場合、左右の手部１０７のそれぞれにおいて測定された握力の値のうちの最も大きい値を、握力ＤＢ１９３に登録する。

図９に、握力ＤＢ１９３に記憶された情報の例を示す。図９に示すように、握力ＤＢ１９３は、取得部１５０により取得された握力の強さを示す値として、ユーザの右手の握力値、ユーザの左手の握力値、及び右手と左手との握力の平均値を、その握力が取得された日時に対応付けて、時系列順に記憶する。握力ＤＢ１９３に記憶された情報は、ユーザＤＢ１９２に記憶された複数のユーザのＩＤに紐付けられている。握力ＤＢ１９３は、取得部１５０により取得された握力の強さの履歴を、複数のユーザのそれぞれについて記憶する。

取得部１５０は、握力の強さを取得する毎に、握力ＤＢ１９３に新たに取得された握力の強さを示す値を、その取得日時と共に、識別部１４０により識別されたユーザＩＤに紐付けられた握力の履歴に追加する。このようにして、取得部１５０は、握力ＤＢ１９３を随時更新する。取得部１５０は、制御部１１０が握力センサ１１５ｄと協働することによって実現される。取得部１５０は、取得手段として機能する。

図３に戻って、判定部１６０は、取得部１５０により取得された握力の強さに基づいて、ユーザの脳機能が低下しているか否かを判定する。握力と脳機能との間の関連性について、近年、握力が弱い人は脳機能が低下し易いという研究結果が報告されている。例えば、Clouston SA, et al. “The dynamic relationship between physical function and cognition in longitudinal aging cohorts.” Epidemiol Rev. 2013;35:33-50.には、握力を含む身体機能の低下が認知機能の低下に関連しているとの報告がされている。

このような握力と脳機能との関連性に基づいて、判定部１６０は、ユーザの脳機能に異常が生じているか否かを判定する。具体的に説明すると、判定部１６０は、取得部１５０により取得された握力の強さが所定の閾値未満に低下したか否かを判定する。そして、判定部１６０は、取得部１５０により取得された握力の強さが所定の閾値未満である場合に、ユーザの脳機能が低下していると判定する。

図１０に、図９に示した握力ＤＢ１９３に記憶されたあるユーザの握力の強さの推移を示す。図１０では、右手の握力値を点線で示し、左手の握力値を一点鎖線で示し、右手と左手とで平均された握力値を実線で示している。図１０に示す例では、９月４日に取得された最新の握力の強さは、その直前の３日間に取得された握力の強さに比べて、低下している。判定部１６０は、最新の握力の強さが、所定の閾値未満に低下したかを判定する。

ここで、所定の閾値は、取得部１５０により取得されたユーザの握力の強さの過去の履歴に応じて定められる。具体的に説明すると、判定部１６０は、図９及び図１０に示したように９月４日に取得された握力が最新である場合、それより以前に取得された同じユーザの握力に基づいて、所定の閾値を設定する。例えば、判定部１６０は、９月１日から９月３日に取得された握力の強さの平均に所定の比率を乗じた値を、所定の閾値として設定する。所定の比率は、０よりも大きく１よりも小さい値であって、以前に比べて大きく低下したことが判定可能な値に予め設定される。判定部１６０は、握力ＤＢ１９３に新たに握力の強さが登録される毎に、所定の閾値を更新する。

判定部１６０は、このようにユーザの過去の握力の強さに応じて設定された閾値よりも、新たに取得された握力の強さが低下したか否かを判定する。これにより、判定部１６０は、ユーザの握力が以前に比べて大きく低下したか否かを判定する。例えば図１０では、９月４日において取得された最新の握力の強さが、破線で示す所定の閾値を下回っている。このように、左手の握力値と右手の握力値とそれらの平均値とのうちの少なくとも何れかが所定の閾値を下回った場合に、判定部１６０は、ユーザの握力の強さが所定の閾値よりも低下したと判定する。そして、この場合、判定部１６０は、ユーザの脳機能が低下していると判定する。

これに対して、判定部１６０は、取得部１５０により取得された握力の強さが所定の閾値以上である場合には、ユーザの握力の強さは以前に比べて大きく低下していない。そのため、この場合、判定部１６０は、ユーザの脳機能が低下していないと判定する。

このようにして、判定部１６０は、取得部１５０により取得された握力の強さに基づいて、ユーザの脳機能に異常の懸念があるか否かを診断する。判定部１６０は、制御部１１０が記憶部１１１と協働することによって実現される。判定部１６０は、判定手段として機能する。

動作制御部１３０は、取得部１５０により取得されたユーザの握力の強さに応じて動作部１２０を制御することにより、ユーザの脳機能を検査する検査動作と、ユーザに脳機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方をロボット１００に実行させる。具体的に説明すると、動作制御部１３０は、判定部１６０によりユーザの脳機能が低下していると判定され、且つ、直近の所定期間内にユーザの脳機能が検査されていない場合、動作部１２０を制御して、検査動作をロボット１００に実行させる。

検査動作は、ユーザの認知機能に異常が有るか否かを検査するための動作であって、より詳細には、ユーザが認知症であるか否かを検査するための動作である。判定部１６０によりユーザの握力の強さが所定の閾値未満であると判定された場合、ユーザの脳機能が低下している虞がある。この場合、動作制御部１３０は、検査動作をロボット１００に実行させることにより、ユーザの脳機能に異常があるか否かをより詳細に調べる。

図１１及び図１２に、ロボット１００が検査動作を実行する様子を示す。図１１に示す検査動作は、ユーザが簡単な日付の質問に答えることができるか否かを検査するための動作である。図１１に示す検査動作をロボット１００に実行させる場合、動作制御部１３０は、今日の日付を質問する音声を音声出力部１１８から出力する。これに対して、図１２に示す検査動作は、ユーザの注意力及び反応力を検査するための動作である。図１２に示す検査動作をロボット１００に実行させる場合、動作制御部１３０は、左右の目部１０４に方向を示す画像を表示し、且つ、左右の手部１０７をそれぞれ左右の目部１０４に表示された方向に動かすように指示する音声を音声出力部１１８から出力する。

取得部１５０は、検査動作に対するユーザの応答を検知することにより、検査結果を示す検査情報を取得する。例えば、ロボット１００により図１１に示した検査動作が実行された場合、ユーザは、今日の日付を声に出して答える。取得部１５０は、ユーザから発せられた音声を音センサ１１５ｂにより検知する。これにより、取得部１５０は、ユーザが簡単な日付の質問に正しく答えることができたか否かを示す検査情報を取得する。

又は、ロボット１００により図１２に示した検査動作が実行された場合、ユーザは、把持しているロボット１００の左右の手部１０７を、指示された方向にレバーのように動かす。例えば、ロボット１００の右側の目部１０４に表示された「上」との文字に対して、ユーザは、ロボット１００の右側の手部１０７を上に向けて動かす。また、ロボット１００の左側の目部１０４に表示された「右」との文字に対して、ユーザは、ロボット１００の左側の手部１０７を右に向けて動かす。取得部１５０は、ユーザにより手部１０７が動かされた方向を検知する。これにより、取得部１５０は、ユーザの注意力及び反応力を示す検査情報を取得する。

判定部１６０は、取得部１５０により取得された検査情報に基づいて、ユーザの脳機能が低下しているか否かを判定する。例えば、判定部１６０は、図１１に示した検査動作に対して、ユーザから正しい日付の応答が取得されたか否かを判定する。又は、判定部１６０は、図１２に示した検査動作に対して、ユーザから適切なタイミングで正しい方向の入力が取得されたか否かを判定する。

検査動作に対してユーザから正常な応答が得られた場合、判定部１６０は、ユーザの脳機能が正常であって、ユーザが認知症に罹患していないと判定する。一方で、検査動作に対してユーザから正常な応答が得られなかった場合、判定部１６０は、ユーザの脳機能が低下しており、ユーザが認知症に罹患している可能性があると判定する。判定部１６０は、検査情報によりユーザの脳機能が低下しているか否かを判定すると、その検査結果を日時と対応付けてユーザＤＢ１９２に記憶させる。

なお、動作制御部１３０は、検査動作として、図１１及び図１２に示した動作に限らず、脳機能を検査することができるものであれば、どのような動作をロボット１００に実行させても良い。例えば、図示しないが、動作制御部１３０は、表示部１１７に漢字や計算の課題を表示して、漢字の読み方や計算結果をユーザに答えさせても良い。

動作制御部１３０は、このような検査動作を、直近の所定期間内にユーザの脳機能が検査されていない場合に、ロボット１００に実行させる。直近の所定期間とは、現時点を基準として、予め設定された時間長の過去の期間であって、一例として１か月程度の長さの期間である。

これに対して、動作制御部１３０は、判定部１６０によりユーザの脳機能が低下していると判定され、且つ、直近の所定期間内にユーザの脳機能が検査されている場合、動作部１２０を制御して、トレーニング支援動作をロボット１００に実行させる。

トレーニング支援動作は、ユーザに脳機能をトレーニングさせることにより、ユーザが認知症に罹患することを予防するための動作である。動作制御部１３０は、直近の所定期間内にユーザの脳機能を検査している場合には、再度の検査を実施しても同じ結果が得られる可能性が高い。そのため、この場合、動作制御部１３０は、検査動作に代えて、ユーザに脳機能をトレーニングさせるためのトレーニング支援動作をロボット１００に実行させる。

図１３に、ロボット１００がトレーニング支援動作を実行する様子を示す。図１３に示すトレーニング支援動作は、ユーザの注意力及び言語能力をトレーニングするための動作である。図１３に示すトレーニング支援動作をロボット１００に実行させる場合、動作制御部１３０は、所定のタイミングで左右の目部１０４の少なくとも一方に文字を表示し、且つ、表示された言葉を言いながら手部１０７を動かすようにユーザに指示する音声を、音声出力部１１８から出力する。

このようなトレーニング支援動作に対して、ユーザは、表示された文字（図１３の例では「ふ」）を言いながら、把持しているロボット１００の左右の手部１０７の一方をレバーのように動かす。例えば左側の目部１０４に言葉が表示された場合には、ユーザは、表示された言葉を言いながら左側の手部１０７を動かす。また、右側の目部１０４に言葉が表示された場合には、ユーザは、表示された言葉を言いながら右側の手部１０７を動かす。このようなトレーニング支援動作により、ユーザは脳を積極的に活動させて行動するため、ユーザの脳機能及び認知機能をトレーニングすることができる。

なお、動作制御部１３０は、トレーニング支援動作として、図１３に示した動作に限らず、脳機能をトレーニングすることができるものであれば、どのような動作をロボット１００に実行させても良い。例えば、図示しないが、動作制御部１３０は、トレーニング支援動作として、表示部１１７に言葉や算数に関する課題を出題しても良い。又は、動作制御部１３０は、トレーニング支援動作として、左右の目部１０４のそれぞれに画像を表示し、左側の目部１０４に表示された画像と右側の目部１０４に表示された画像との間での違いをユーザに答えさせるゲーム（いわゆる間違い探しゲーム）をロボット１００に実行させても良い。動作制御部１３０は、トレーニング支援動作をロボット１００に実行させると、そのトレーニング支援動作の内容を日時と対応付けてユーザＤＢ１９２に記憶させる。

以上のように構成されるロボット１００において実行されるロボット制御処理の流れについて、図１４及び図１５に示すフローチャートを参照して説明する。図１４に示すロボット制御処理は、ロボット１００の電源が投入され、且つ、バッテリ１１２が充電されることによって、ロボット１００が正常に動作可能な状態になると、開始する。

ロボット制御処理を開始すると、制御部１１０は、まず各種の設定を初期化する（ステップＳ１０１）。そして、制御部１１０は、状況に応じてロボット１００に各種の動作を実行させる（ステップＳ１０２）。具体的に説明すると、制御部１１０は、ロボット１００に動作させるための条件として動作ＤＢ１９１に規定された複数の条件のうちの何れかの条件が成立したか否かを判定する。そして、制御部１１０は、成立した条件に応じて動作部１２０を制御することにより、ロボット１００に動作させる。

次に、制御部１１０は、手部１０７を握られたか否かを判定する（ステップＳ１０３）。具体的に説明すると、制御部１１０は、接触センサ１１５ｃにより左右の手部１０７の少なくとも一方への接触を検知したか否かを判定する。手部１０７を握られていない場合（ステップＳ１０３；ＮＯ）、制御部１１０は、処理をステップＳ１０２に戻し、引き続き状況に応じて各種動作を動作部１２０に実行させる。

これに対して、ユーザに手部１０７を握られた場合（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、制御部１１０は、識別部１４０として機能し、ユーザの顔を認識する（ステップＳ１０４）。具体的に説明すると、制御部１１０は、手部１０７を握ったユーザの顔を撮像部１１５ａにより撮像する。そして、制御部１１０は、画像認識部１１９の機能により、撮像された画像に含まれるユーザの顔を認識する。

ユーザの顔を認識すると、制御部１１０は、ユーザがユーザＤＢ１９２に登録されているか否かを判定する（ステップＳ１０５）。具体的に説明すると、制御部１１０は、ユーザＤＢ１９２を参照して、ユーザＤＢ１９２に記憶された複数のユーザの顔画像の中に、撮像されたユーザの顔と合致するものがあるか否かを判定する。判定の結果、ユーザＤＢ１９２に撮像されたユーザの顔と合致する顔画像がある場合に、制御部１１０は、ユーザが登録されていると判定する。

ユーザがユーザＤＢ１９２に登録されていない場合（ステップＳ１０５；ＮＯ）、制御部１１０は、顔を認識したユーザが脳機能を検査又はトレーニングする対象ではないと判定する。そのため、制御部１１０は、ステップＳ１０６以降の処理には進まず、処理をステップＳ１０２に戻す。このとき、制御部１１０は、ユーザから新たに登録の指示を受け付けた場合等のように、必要に応じて、このユーザの顔画像をユーザＤＢ１９２に新たに登録しても良い。

これに対して、ユーザがユーザＤＢ１９２に登録されている場合（ステップＳ１０５；ＹＥＳ）、制御部１１０は、ユーザに対して手部１０７を強く握るように要求する（ステップＳ１０６）。例えば図８に示すように、制御部１１０は、「手を強く握ってください。」等の音声を音声出力部１１８から出力する。

ユーザに対して手部１０７を強く握るように要求すると、制御部１１０は、取得部１５０として機能し、ユーザの握力を測定する（ステップＳ１０７）。具体的に説明すると、制御部１１０は、ユーザにより手部１０７が握られた場合における握力の強さを、左右の手部１０７に設けられた握力センサ１１５ｄにより測定する。

握力の測定を開始すると、制御部１１０は、測定開始から規定時間が経過したか否かを判定することにより、握力の測定が完了したか否かを判定する（ステップＳ１０８）。握力の測定が完了していない場合（ステップＳ１０８；ＮＯ）、制御部１１０は、握力の測定が完了するまで、ステップＳ１０７で握力の測定を継続する。

握力の測定を完了すると（ステップＳ１０８；ＹＥＳ）、制御部１１０は、測定された握力を握力ＤＢ１９３に登録する（ステップＳ１０９）。具体的に説明すると、制御部１１０は、新たに測定された握力の値を、握力ＤＢ１９３に記憶された握力の履歴に追加することで、握力ＤＢ１９３を更新する。

測定された握力を握力ＤＢ１９３に登録すると、図１５に示すフローチャートに移り、制御部１１０は、判定部１６０として機能し、測定された握力が所定の閾値未満であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。具体的に説明すると、制御部１１０は、新たに測定された握力が、以前に測定された握力に基づいて定められる閾値を下回ったか否かを判定する。これにより、制御部１１０は、ユーザの握力が以前に比べて大きく下がったか否かを判定する。

測定された握力が所定の閾値以上である場合（ステップＳ１１０；ＮＯ）、制御部１１０は、ユーザの脳機能の検査又はトレーニングを実施する必要が無いと判定する。そのため、制御部１１０は，処理をステップＳ１０２に戻し、引き続きロボット１００に通常の動作を実行させる。

これに対して、測定された握力が所定の閾値未満である場合（ステップＳ１１０；ＹＥＳ）、制御部１１０は、直近の所定期間内にユーザの脳機能の検査を実施しているか否かを判定する（ステップＳ１１１）。具体的に説明すると、制御部１１０は、ユーザＤＢ１９２を参照して、ユーザの脳機能を検査した最後の日時が、現時点から所定期間内であるか否かを判定する。

直近の所定期間内に脳機能の検査を実施していない場合（ステップＳ１１１；ＮＯ）、制御部１１０は、ユーザの脳機能の検査を実施する（ステップＳ１１２）。制御部１１０は、例えば図１１又は図１２に示した検査動作をロボット１００に実行させる。このとき、制御部１１０は、検査動作に対するユーザの応答を音センサ１１５ｂ又は手部１０７を介して検知する。これにより、制御部１１０は、ユーザの脳機能及び認知機能が正常であるか否かの検査を実施する。

これに対して、直近の所定期間内に脳機能の検査を実施している場合（ステップＳ１１１；ＹＥＳ）、制御部１１０は、ユーザの脳機能のトレーニングを実施する（ステップＳ１１３）。制御部１１０は、例えば図１３に示したトレーニング支援動作をロボット１００に実行させる。これにより、制御部１１０は、ユーザの脳機能をトレーニングし、ユーザの脳機能が低下することを抑制する。

ステップＳ１１２又はステップＳ１１３でユーザの脳機能の検査又はトレーニングを実施すると、制御部１１０は、ユーザＤＢ１９２を更新する（ステップＳ１１４）。具体的に説明すると、制御部１１０は、脳機能の検査を実施した場合、検査結果をその日時と共にユーザＤＢ１９２に記憶させる。一方で、制御部１１０は、トレーニングを実施した場合、トレーニングの内容をその日時と共にユーザＤＢ１９２に記憶させる。

その後、制御部１１０は，処理をステップＳ１０２に戻す。そして、制御部１１０は、引き続きロボット１００に通常の動作を実行させながら、必要に応じてユーザの握力を測定し、検査動作又はトレーニング支援動作をロボット１００に実行させる処理を繰り返す。

以上説明したように、実施形態１に係るロボット１００は、左右の手部１０７の少なくとも一方がユーザにより把持された場合に、ユーザの脳機能が低下しているか否かを示す情報として、ユーザの握力の強さを取得する。そして、実施形態１に係るロボット１００は、取得した握力の強さが所定の閾値未満である場合に、ユーザの脳機能を検査するための検査動作と、ユーザの脳機能をトレーニングするためのトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方を実行する。このように、左右の手部１０７の少なくとも一方がユーザにより把持された場合にロボット１００が握力の強さからユーザの脳機能を診断するため、ユーザは、ロボット１００と交流している場合に手軽に脳機能の診断を受けることができる。そして、握力による診断結果に応じて、ユーザは、脳機能の検査又はトレーニングを受けることができる。その結果、ユーザは、自身の脳機能を手軽にセルフケアすることができる。

（実施形態２）
次に、本発明の実施形態２について説明する。なお、実施形態１と同様の構成及び機能については、適宜説明を省略する。

前記実施形態１に係るロボット１００は、所定の対象の身体機能に関する身体情報として、ユーザの握力の強さを取得した。これに対して、実施形態２に係るロボット１００ａは、所定の対象の身体情報として、検査動作に対する所定の対象の応答を検知することにより、検査情報を取得する。

図１６に、実施形態２に係るロボット１００ａの機能的な構成を示す。図１６に示すように、実施形態２に係るロボット１００ａは、機能的に、動作部１２０と、動作制御部１３０ａと、識別部１４０と、取得部１５０ａと、判定部１６０ａと、を備える。制御部１１０において、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムをＲＡＭに読み出して、読み出されたプログラムを実行して制御することにより、これら各部として機能する。なお、動作部１２０及び識別部１４０は、実施形態１において説明したものと同様であるため、ここでは説明を省略する。

また、ロボット１００ａは、動作ＤＢ１９１と、ユーザＤＢ１９２とを備える。これらは、記憶部１１１の適宜の記憶領域に構築される。

動作制御部１３０ａは、ロボット１００ａの左右の手部１０７の少なくとも一方がユーザにより把持された場合に、動作部１２０を制御して、ユーザの脳機能を検査するための検査動作をロボット１００ａに実行させる。ここで、検査動作は、実施形態１で説明したものと同様である。具体的に説明すると、動作制御部１３０ａは、例えば図１１に示したように、今日の日付を質問する音声を音声出力部１１８から出力する。又は、動作制御部１３０ａは、図１２に示したように、左右の目部１０４に方向を示す画像を表示し、且つ、左右の手部１０７をそれぞれ左右の目部１０４に表示された方向に動かすように指示する音声を音声出力部１１８から出力する。

取得部１５０ａは、検査動作に対するユーザの応答を検知することにより、ユーザの身体機能に関する身体情報を取得する。例えば、ロボット１００ａにより図１１に示した検査動作が実行された場合、ユーザは、今日の日付を声に出して答える。取得部１５０ａは、ユーザから発せられた音声を音センサ１１５ｂにより検知する。これにより、取得部１５０ａは、ユーザが簡単な日付の質問に正しく答えることができたか否かを示す検査情報を取得する。又は、ロボット１００ａにより図１２に示した検査動作が実行された場合、ユーザは、把持しているロボット１００ａの左右の手部１０７を、指示された方向に動かす。取得部１５０ａは、ユーザにより手部１０７が動かされた方向を検知する。これにより、取得部１５０ａは、ユーザの注意力及び反応力を示す検査情報を取得する。

判定部１６０ａは、取得部１５０ａにより取得された身体情報に基づいて、ユーザの身体機能が低下しているか否かを判定する。例えば、判定部１６０ａは、図１１に示した検査動作に対して、ユーザから正しい日付の応答が取得されたか否かを判定する。又は、判定部１６０ａは、図１２に示した検査動作に対して、ユーザから適切なタイミングで正しい方向の入力が取得されたか否かを判定する。

検査動作に対してユーザから正常な応答が得られた場合、判定部１６０ａは、ユーザの脳機能が正常であって、ユーザが認知症に罹患していないと判定する。一方で、検査動作に対してユーザから正常な応答が得られなかった場合、判定部１６０ａは、ユーザの脳機能が低下しており、ユーザが認知症に罹患している可能性があると判定する。判定部１６０ａは、検査情報によりユーザの脳機能が低下しているか否かを判定すると、その検査結果を日時と対応付けてユーザＤＢ１９２に記憶させる。

動作制御部１３０ａは、判定部１６０ａによりユーザの脳機能が低下していると判定された場合に、動作部１２０を制御して、トレーニング支援動作をロボット１００ａに実行させる。ここで、トレーニング支援動作は、実施形態１で説明したものと同様である。具体的に説明すると、動作制御部１３０ａは、例えば図１３に示したように、所定のタイミングで左右の目部１０４の少なくとも一方に文字を表示し、且つ、表示された言葉を言いながら手部１０７を動かすようにユーザに指示する音声を、音声出力部１１８から出力する。

このようなトレーニング支援動作に対して、ユーザは、表示された文字を言いながら、把持しているロボット１００ａの左右の手部１０７の一方をレバーのように動かす。このようなトレーニング支援動作により、ユーザは脳を積極的に活動させて行動するため、ユーザの脳機能及び認知機能をトレーニングすることができる。

このように、検査動作によってユーザの脳機能が低下していると判定された場合にユーザの脳機能をトレーニングすることで、ユーザの脳機能が更に低下することを抑制することができる。動作制御部１３０ａは、トレーニング支援動作をロボット１００ａに実行させると、そのトレーニング支援動作の内容を日時と対応付けてユーザＤＢ１９２に記憶させる。

図１７に示すフローチャートを参照して、実施形態２に係るロボット１００ａにおいて実行されるロボット制御処理の流れについて説明する。図１７に示すロボット制御処理は、ロボット１００ａの電源が投入され、且つ、バッテリ１１２が充電されることによって、ロボット１００ａが正常に動作可能な状態になると、開始する。

図１７に示すロボット制御処理において、ステップＳ２０１からステップＳ２０４までの処理は、図１４に示したステップＳ１０１からステップＳ１０４の処理と同様である。具体的に説明すると、制御部１１０は、ロボット制御処理を開始すると、まず各種の設定を初期化する（ステップＳ２０１）。そして、制御部１１０は、状況に応じてロボット１００ａに各種の動作を実行させる（ステップＳ２０２）。

次に、制御部１１０は、手部１０７を握られたか否かを判定する（ステップＳ２０３）。手部１０７を握られていない場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、制御部１１０は、処理をステップＳ２０２に戻し、引き続き状況に応じて各種動作を動作部１２０に実行させる。これに対して、ユーザに手部１０７を握られた場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、制御部１１０は、識別部１４０として機能し、ユーザの顔を認識する（ステップＳ２０４）。

ユーザの顔を認識すると、制御部１１０は、ユーザがユーザＤＢ１９２に登録されているか否かを判定する（ステップＳ２０５）。ユーザがユーザＤＢ１９２に登録されていない場合（ステップＳ２０５；ＮＯ）、制御部１１０は、顔を認識したユーザが脳機能を検査又はトレーニングする対象ではないと判定する。そのため、制御部１１０は、ステップＳ２０６以降の処理には進まず、処理をステップＳ２０２に戻す。

これに対して、ユーザがユーザＤＢ１９２に登録されている場合（ステップＳ２０５；ＹＥＳ）、制御部１１０は、ユーザの脳機能の検査を実施する（ステップＳ２０６）。制御部１１０は、例えば図１１又は図１２に示した検査動作をロボット１００ａに実行させる。このとき、制御部１１０は、検査動作に対するユーザの応答を音センサ１１５ｂ又は手部１０７を介して検知する。これにより、制御部１１０は、ユーザの脳機能及び認知機能が正常であるか否かの検査を実施する。

脳機能の検査を実施すると、制御部１１０は、ユーザの脳機能が低下しているか否かを判定する（ステップＳ２０７）。具体的に説明すると、制御部１１０は、検査動作に対してユーザから正常な応答が得られた場合に、ユーザの脳機能が低下していないと判定し、検査動作に対してユーザから正常な応答が得られなかった場合に、ユーザの脳機能が低下していると判定する。

ユーザの脳機能が低下していないと判定した場合（ステップＳ２０７；ＮＯ）、制御部１１０は、ユーザの脳機能をトレーニングする必要が無いと判定する。そのため、制御部１１０は、処理をステップＳ２０２に戻し、引き続きロボット１００ａに通常の動作を実行させる。

これに対して、ユーザの脳機能が低下していると判定した場合（ステップＳ２０７；ＹＥＳ）、制御部１１０は、脳機能のトレーニングを実施する（ステップＳ２０８）。制御部１１０は、例えば図１３に示したトレーニング支援動作をロボット１００ａに実行させる。これにより、制御部１１０は、ユーザの脳機能をトレーニングし、ユーザの脳機能が低下することを抑制する。

脳機能のトレーニングを実施すると、制御部１１０は、ユーザＤＢ１９２を更新する（ステップＳ２０９）。具体的に説明すると、制御部１１０は、脳機能の検査を実施した場合、検査結果をその日時と共にユーザＤＢ１９２に記憶させる。一方で、制御部１１０は、トレーニングを実施した場合、トレーニングの内容をその日時と共にユーザＤＢ１９２に記憶させる。

その後、制御部１１０は，処理をステップＳ２０２に戻す。そして、制御部１１０は、引き続きロボット１００ａに通常の動作を実行させながら、必要に応じて検査動作又はトレーニング支援動作をロボット１００ａに実行させる処理を繰り返す。

以上説明したように、実施形態２に係るロボット１００ａは、左右の手部１０７の少なくとも一方がユーザにより把持された場合に、ユーザの脳機能を検査するための検査動作を実行し、ユーザの脳機能が低下しているか否かを示す情報を取得する。そして、実施形態２に係るロボット１００ａは、検査動作の結果として脳機能が低下していると判定された場合に、ユーザの脳機能をトレーニングするためのトレーニング支援動作を実行する。このように、左右の手部１０７の少なくとも一方がユーザにより把持された場合にロボット１００ａが検査動作を実行するため、ユーザは、ロボット１００ａとの交流中に手軽に脳機能の検査を受けることができる。その場合に、ユーザは、検査結果に応じて脳機能をトレーニングすることができる。その結果、ユーザは、自身の脳機能を手軽にセルフケアすることができる。

また、実施形態２に係るロボット１００ａは、ユーザの握力の強さを取得する構成が不要であるため、実施形態１に比べてより簡易な構成で、ユーザの脳機能の低下を抑制することを効果的に支援することができる。

（変形例）
以上に本発明の実施形態について説明したが、前記実施形態は一例であり、本発明の適用範囲はこれに限られない。すなわち、本発明の実施形態は種々の応用が可能であり、あらゆる実施の形態が本発明の範囲に含まれる。

例えば、前記実施形態では、動作制御部１３０，１３０ａは、左右の手部１０７がユーザにより把持された状態で、検査動作又はトレーニング支援動作をロボット１００，１００ａに実行させた。このように左右の手部１０７がユーザにより把持された状態は、ユーザの顔はロボット１００，１００ａの頭部１０１と向かい合っている状態であるため、撮像部１１５ａにより撮像されたユーザの顔の画像からユーザの表情を高精度で認識することが可能である。そのため、画像認識部１１９は、ユーザの顔を認識し、動作制御部１３０，１３０ａは、画像認識部１１９により認識されたユーザの顔の表情の変化に応じて、ロボット１００，１００ａに実行させる検査動作又はトレーニング支援動作を変化させても良い。

例えば、検査動作又はトレーニング支援動作の最中にユーザの表情が悪くなった場合、動作制御部１３０，１３０ａは、別の検査動作又は別のトレーニング支援動作をロボット１００，１００ａに実行させても良い。又は、検査動作又はトレーニング支援動作の最中にユーザが相対的に良い表情をしている場合、動作制御部１３０，１３０ａは、そのユーザに対して今後もその検査動作又はトレーニング支援動作をロボット１００，１００ａに実行させても良い。これにより、ユーザのセルフケアをより効果的に支援することができる。

前記実施形態では、取得部１５０，１５０ａは、身体情報として、所定の対象の脳機能及び認知機能に関する情報を取得した。しかしながら、本発明において、取得部１５０，１５０ａは、身体情報として、これら以外の機能に関する情報を取得しても良い。

動作制御部１３０，１３０ａは、左右の手部１０７の少なくとも一方がユーザにより把持された時間が規定時間よりも短い場合、動作部１２０を制御して、ユーザに手部１０７を把持する時間を延長するように要求する動作をロボット１００，１００ａに実行させても良い。規定時間は、身体情報を取得するために必要な時間として予め規定された長さの時間であって、具体的には、ユーザの握力を測定するため、又は、ユーザの身体機能を検査するために必要な時間である。例えば、ユーザが手部１０７を把持し始めてから規定時間が経過するまでに把持する力を弱めた場合、動作制御部１３０，１３０ａは、ユーザに把持する力を暫くの間は弱めないように要求する音声を音声出力部１１８から出力する。

動作制御部１３０，１３０ａは、予め定められた期間（例えば１か月等）に亘ってユーザの身体情報を取得していない場合に、ユーザに手部１０７を把持するように促す動作をロボット１００，１００ａに実行させても良い。例えば、動作制御部１３０，１３０ａは、手部１０７を自装置の前方に差し出しながら、移動部１２１によりユーザの方に向けてロボット１００，１００ａを移動させても良い。このように定期的にユーザの身体情報を取得することで、ユーザの身体機能が低下しているか否かを判定することができるため、ユーザのセルフケアを効果的に支援することができる。

動作制御部１３０，１３０ａは、判定部１６０，１６０ａによりユーザの身体機能が低下していると判定された場合、身体機能の低下レベル、すなわち身体機能の低下の度合に応じて、ロボット１００，１００ａに実行させるトレーニング支援動作の回数、種類又は難易度を変化させても良い。例えば、動作制御部１３０，１３０ａは、身体機能の低下レベルが相対的に大きい場合には、トレーニング支援動作の回数を増やしても良い。又は、トレーニング支援動作の後に実行した検査動作によりユーザの身体機能が改善されていないと判定された場合、動作制御部１３０，１３０ａは、ロボット１００，１００ａに実行させるトレーニング支援動作の種類又は難易度を変化させても良い。このようにして、状況に応じて効果が高いトレーニングをユーザに実施させることにより、ユーザのセルフケアを的確に支援することができる。

前記実施形態では、ロボット１００，１００ａは、犬を模したロボットであった。しかしながら、本発明に係るロボット１００，１００ａは、どのような形状を有していても良い。例えば、本発明に係るロボット１００，１００ａは、外観的に猫、鼠、兎等の他の動物を模していても良いし、人間を模していても良い。

前記実施形態では、表示部１１７は目部１０４に設けられており、撮像部１１５ａは口部１０５に設けられていた。しかしながら、本発明において、表示部１１７は目部１０４以外の場所に設けられていても良いし、撮像部１１５ａは口部１０５以外の場所（例えば鼻部等）に設けられていても良い。

前記実施形態では、動作ＤＢ１９１、ユーザＤＢ１９２及び握力ＤＢ１９３は、ロボット１００，１００ａの内部に設けられていた。しかしながら、本発明において、これらのＤＢのうちの少なくとも１つは、ロボット１００，１００ａの外部の装置に設けられていても良い。外部の装置とは、例えばクラウドサーバであっても良いし、ロボット１００，１００ａのバッテリ１１２に充電する充電ステーションであっても良い。この場合、ロボット１００，１００ａは、無線通信部１１６を介して外部の装置と通信することにより、各ＤＢにデータを登録し、各ＤＢからデータを読み出す。

また、判定部１６０，１６０ａの機能は、ロボット１００，１００ａに設けられることに限らず、ロボット１００，１００ａの外部の装置に設けられていても良い。例えば、握力ＤＢ１９３を備えた外部の装置が判定部１６０，１６０ａの機能を備えていても良い。この場合、外部の装置は、ロボット１００，１００ａにおいて取得された所定の対象の身体情報をロボット１００，１００ａから受信し、受信した身体情報により握力ＤＢ１９３を更新する。そして、外部の装置は、握力ＤＢ１９３を参照して、所定の対象の身体機能が低下しているか否かを判定し、判定結果をロボット１００，１００ａに通知する。

また、実施形態１で説明した機能及び動作と実施形態２で説明した機能及び動作とを自由に組み合わせても良い。例えば、ロボット１００,１００ａは、ユーザの身体情報として、実施形態１で説明したように握力の強さを取得し、握力の強さが所定の閾値未満である場合に、更にユーザの身体情報として、実施形態２で説明したように検査動作に対するユーザの応答を検知しても良い。そして、ロボット１００，１００ａは、実施形態２で説明したように、検査動作に対するユーザの応答に基づいてユーザの身体機能が低下しているか否かを判定し、ユーザの身体機能が低下していると判定された場合に、トレーニング支援動作を実行しても良い。

前記実施形態では、制御部１１０において、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行することによって、図３に示した各部として機能した。しかしながら、本発明において、制御部１１０は、ＣＰＵの代わりに、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、又は、各種制御回路等の専用のハードウェアを備え、専用のハードウェアが、図３に示した各部として機能しても良い。この場合、各部の機能それぞれを個別のハードウェアで実現しても良いし、各部の機能をまとめて単一のハードウェアで実現しても良い。また、各部の機能のうちの、一部を専用のハードウェアによって実現し、他の一部をソフトウェア又はファームウェアによって実現しても良い。

なお、本発明に係る機能を実現するための構成を予め備えたロボットとして提供できることはもとより、プログラムの適用により、既存の情報処理装置等を、本発明に係るロボットとして機能させることもできる。すなわち、前記実施形態で例示したロボット１００による各機能構成を実現させるためのプログラムを、既存の情報処理装置等を制御するＣＰＵ等が実行できるように適用することで、本発明に係るロボットとして機能させることができる。

また、このようなプログラムの適用方法は任意である。プログラムを、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）－ＲＯＭ、メモリカード等のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納して適用できる。さらに、プログラムを搬送波に重畳し、インターネットなどの通信媒体を介して適用することもできる。例えば、通信ネットワーク上の掲示板（ＢＢＳ：Bulletin Board System）にプログラムを掲示して配信してもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳ（Operating System）の制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、前記の処理を実行できるように構成してもよい。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではなく、本発明には、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲とが含まれる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
（付記１）
自装置に動作をさせる動作手段と、
所定の対象により把持される把持手段と、
前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得された前記身体情報に応じて前記動作手段を制御することにより、前記所定の対象の前記身体機能を検査する検査動作と、前記所定の対象に前記身体機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる動作制御手段と、
を備える、
ことを特徴とするロボット。
（付記２）
前記取得手段により取得された前記身体情報に基づいて、前記所定の対象の前記身体機能が低下しているか否かを判定する判定手段、
を更に備え、
前記動作制御手段は、前記判定手段により前記身体機能が低下していると判定された場合、前記動作手段を制御して、前記検査動作と前記トレーニング支援動作とのうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる、
ことを特徴とする付記１に記載のロボット。
（付記３）
前記動作制御手段は、前記判定手段により前記身体機能が低下していると判定され、且つ、直近の所定期間内に前記所定の対象の前記身体機能が検査されていない場合、前記動作手段を制御して、前記検査動作を前記自装置に実行させる、
ことを特徴とする付記２に記載のロボット。
（付記４）
前記動作制御手段は、前記判定手段により前記身体機能が低下していると判定され、且つ、直近の所定期間内に前記所定の対象の前記身体機能が検査されている場合、前記動作手段を制御して、前記トレーニング支援動作を前記自装置に実行させる、
ことを特徴とする付記２又は３に記載のロボット。
（付記５）
前記取得手段は、前記身体情報として、前記所定の対象の脳機能に関する情報を取得する、
ことを特徴とする付記１乃至４の何れか１つに記載のロボット。
（付記６）
前記検査動作は、前記所定の対象の認知症であるか否かを検査するための動作であり、
前記トレーニング支援動作は、前記認知症を予防するための動作である、
ことを特徴とする付記１乃至５の何れか１つに記載のロボット。
（付記７）
前記把持手段に、前記所定の対象の握力の強さを測定する握力測定手段、
を更に備え、
前記取得手段は、前記身体情報として、前記握力測定手段により測定された前記握力の強さを取得する、
ことを特徴とする付記１乃至６の何れか１つに記載のロボット。
（付記８）
前記動作制御手段は、前記取得手段により取得された前記握力の強さが所定の閾値未満である場合に、前記動作手段を制御して、前記検査動作と前記トレーニング支援動作とのうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる、
ことを特徴とする付記７に記載のロボット。
（付記９）
前記動作制御手段は、前記把持手段が前記所定の対象に把持された場合に、前記動作手段を制御して、前記検査動作を前記自装置に実行させ、
前記取得手段は、前記検査動作に対する前記所定の対象の応答を検知することにより、前記身体情報を取得し、
前記動作制御手段は、前記取得手段により取得された前記身体情報に基づいて、前記所定の対象の前記身体機能が低下していると判定された場合に、前記動作手段を制御して、前記トレーニング支援動作を前記自装置に実行させる、
ことを特徴とする付記１乃至８の何れか１つに記載のロボット。
（付記１０）
前記取得手段は、前記応答として、前記所定の対象から発せられた音声を検知することにより、又は、前記所定の対象により前記把持手段が動かされた方向を検知することにより、前記身体情報を取得する、
ことを特徴とする付記９に記載のロボット。
（付記１１）
前記動作制御手段は、前記把持手段が前記所定の対象により把持された状態で、前記動作手段を制御して、前記検査動作と前記トレーニング支援動作とのうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる、
ことを特徴とする付記１乃至１０の何れか１つに記載のロボット。
（付記１２）
前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の顔を認識する認識手段、
を更に備え、
前記動作制御手段は、前記認識手段により認識された前記顔の表情の変化に応じて、前記自装置に実行させる前記検査動作又は前記トレーニング支援動作を変化させる、
ことを特徴とする付記１乃至１１の何れか１つに記載のロボット。
（付記１３）
前記動作制御手段は、前記把持手段が前記所定の対象により把持された時間が規定時間よりも短い場合、前記動作手段を制御して、前記所定の対象に前記把持手段を把持する時間を延長するように要求する、
ことを特徴とする付記１乃至１２の何れか１つに記載のロボット。
（付記１４）
前記動作手段は、前記自装置を移動させる移動手段を含み、
前記動作制御手段は、前記把持手段を前記自装置の前方に差し出しながら、前記移動手段を制御することにより、前記自装置を前記所定の対象に向けて移動させる、
ことを特徴とする付記１乃至１３の何れか１つに記載のロボット。
（付記１５）
前記動作制御手段は、前記取得手段により取得された前記身体情報に基づいて前記所定の対象の前記身体機能が低下していると判定された場合、前記身体機能の低下レベルに応じて、前記自装置に実行させる前記トレーニング支援動作の回数、種類又は難易度を変化させる、
ことを特徴とする付記１乃至１４の何れか１つに記載のロボット。
（付記１６）
前記把持手段は、前記自装置に設けられた少なくとも１つの手部である、
ことを特徴とする付記１乃至１５の何れか１つに記載のロボット。
（付記１７）
前記動作手段は、可動手段と表示手段と音声出力手段とのうちの少なくとも１つを含み、
前記動作制御手段は、前記可動手段を動かす、前記表示手段に画像を表示する、又は、前記音声出力手段から音声を出力することにより、前記検査動作と前記トレーニング支援動作とのうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる、
ことを特徴とする付記１乃至１６の何れか１つに記載のロボット。
（付記１８）
前記所定の対象は、人間を含む、
ことを特徴とする付記１乃至１７の何れか１つに記載のロボット。
（付記１９）
所定の対象により把持される把持手段を有するロボットの制御方法であって、
前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得し、
取得した前記身体情報に応じて、前記所定の対象の前記身体機能を検査する検査動作と、前記所定の対象に前記身体機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方をロボットに実行させる、
ことを含む、
ことを特徴とするロボットの制御方法。
（付記２０）
所定の対象により把持される把持手段を有するロボットのコンピュータを、
前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得する取得手段、
前記取得手段により取得された前記身体情報に応じて、前記所定の対象の前記身体機能を検査する検査動作と、前記所定の対象に前記身体機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方を前記ロボットに実行させる動作制御手段、
として機能させる、
ことを特徴とするプログラム。

１００，１００ａ…ロボット、１０１…頭部、１０２…胴体部、１０３…耳部、１０４…目部、１０５…口部、１０７…手部、１０８…足部、１１０…制御部、１１１…記憶部、１１２…バッテリ、１１３…駆動ドライバ、１１４…可動部、１１５…センサ部、１１５ａ…撮像部、１１５ｂ…音センサ、１１５ｃ…接触センサ、１１５ｄ…握力センサ、１１６…無線通信部、１１７…表示部、１１８…音声出力部、１１９…画像認識部、１２０…動作部、１２１…移動部、１３０，１３０ａ…動作制御部、１４０…識別部、１５０，１５０ａ…取得部、１６０，１６０ａ…判定部、１９１…動作ＤＢ、１９２…ユーザＤＢ、１９３…握力ＤＢ、ＵＨ…手

Claims (20)

1. 自装置に動作をさせる動作手段と、
   所定の対象により把持される把持手段と、
   前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記身体情報に応じて前記動作手段を制御することにより、前記所定の対象の前記身体機能を検査する検査動作と、前記所定の対象に前記身体機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる動作制御手段と、
   を備える、
   ことを特徴とするロボット。
2. 前記取得手段により取得された前記身体情報に基づいて、前記所定の対象の前記身体機能が低下しているか否かを判定する判定手段、
   を更に備え、
   前記動作制御手段は、前記判定手段により前記身体機能が低下していると判定された場合、前記動作手段を制御して、前記検査動作と前記トレーニング支援動作とのうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる、
   ことを特徴とする請求項１に記載のロボット。
3. 前記動作制御手段は、前記判定手段により前記身体機能が低下していると判定され、且つ、直近の所定期間内に前記所定の対象の前記身体機能が検査されていない場合、前記動作手段を制御して、前記検査動作を前記自装置に実行させる、
   ことを特徴とする請求項２に記載のロボット。
4. 前記動作制御手段は、前記判定手段により前記身体機能が低下していると判定され、且つ、直近の所定期間内に前記所定の対象の前記身体機能が検査されている場合、前記動作手段を制御して、前記トレーニング支援動作を前記自装置に実行させる、
   ことを特徴とする請求項２又は３に記載のロボット。
5. 前記取得手段は、前記身体情報として、前記所定の対象の脳機能に関する情報を取得する、
   ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載のロボット。
6. 前記検査動作は、前記所定の対象の認知症であるか否かを検査するための動作であり、
   前記トレーニング支援動作は、前記認知症を予防するための動作である、
   ことを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載のロボット。
7. 前記把持手段に、前記所定の対象の握力の強さを測定する握力測定手段、
   を更に備え、
   前記取得手段は、前記身体情報として、前記握力測定手段により測定された前記握力の強さを取得する、
   ことを特徴とする請求項１乃至６の何れか１項に記載のロボット。
8. 前記動作制御手段は、前記取得手段により取得された前記握力の強さが所定の閾値未満である場合に、前記動作手段を制御して、前記検査動作と前記トレーニング支援動作とのうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる、
   ことを特徴とする請求項７に記載のロボット。
9. 前記動作制御手段は、前記把持手段が前記所定の対象に把持された場合に、前記動作手段を制御して、前記検査動作を前記自装置に実行させ、
   前記取得手段は、前記検査動作に対する前記所定の対象の応答を検知することにより、前記身体情報を取得し、
   前記動作制御手段は、前記取得手段により取得された前記身体情報に基づいて、前記所定の対象の前記身体機能が低下していると判定された場合に、前記動作手段を制御して、前記トレーニング支援動作を前記自装置に実行させる、
   ことを特徴とする請求項１乃至８の何れか１項に記載のロボット。
10. 前記取得手段は、前記応答として、前記所定の対象から発せられた音声を検知することにより、又は、前記所定の対象により前記把持手段が動かされた方向を検知することにより、前記身体情報を取得する、
    ことを特徴とする請求項９に記載のロボット。
11. 前記動作制御手段は、前記把持手段が前記所定の対象により把持された状態で、前記動作手段を制御して、前記検査動作と前記トレーニング支援動作とのうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１０の何れか１項に記載のロボット。
12. 前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の顔を認識する認識手段、
    を更に備え、
    前記動作制御手段は、前記認識手段により認識された前記顔の表情の変化に応じて、前記自装置に実行させる前記検査動作又は前記トレーニング支援動作を変化させる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１１の何れか１項に記載のロボット。
13. 前記動作制御手段は、前記把持手段が前記所定の対象により把持された時間が規定時間よりも短い場合、前記動作手段を制御して、前記所定の対象に前記把持手段を把持する時間を延長するように要求する、
    ことを特徴とする請求項１乃至１２の何れか１項に記載のロボット。
14. 前記動作手段は、前記自装置を移動させる移動手段を含み、
    前記動作制御手段は、前記把持手段を前記自装置の前方に差し出しながら、前記移動手段を制御することにより、前記自装置を前記所定の対象に向けて移動させる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１３の何れか１項に記載のロボット。
15. 前記動作制御手段は、前記取得手段により取得された前記身体情報に基づいて前記所定の対象の前記身体機能が低下していると判定された場合、前記身体機能の低下レベルに応じて、前記自装置に実行させる前記トレーニング支援動作の回数、種類又は難易度を変化させる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１４の何れか１項に記載のロボット。
16. 前記把持手段は、前記自装置に設けられた少なくとも１つの手部である、
    ことを特徴とする請求項１乃至１５の何れか１項に記載のロボット。
17. 前記動作手段は、可動手段と表示手段と音声出力手段とのうちの少なくとも１つを含み、
    前記動作制御手段は、前記可動手段を動かす、前記表示手段に画像を表示する、又は、前記音声出力手段から音声を出力することにより、前記検査動作と前記トレーニング支援動作とのうちの少なくとも一方を前記自装置に実行させる、
    ことを特徴とする請求項１乃至１６の何れか１項に記載のロボット。
18. 前記所定の対象は、人間を含む、
    ことを特徴とする請求項１乃至１７の何れか１項に記載のロボット。
19. 所定の対象により把持される把持手段を有するロボットの制御部が実行する制御方法であって、
    前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得し、
    取得した前記身体情報に応じて、前記所定の対象の前記身体機能を検査する検査動作と、前記所定の対象に前記身体機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方をロボットに実行させる、
    ことを含む、
    ことを特徴とするロボットの制御方法。
20. 所定の対象により把持される把持手段を有するロボットのコンピュータを、
    前記把持手段が前記所定の対象により把持された場合に、前記所定の対象の身体機能に関する身体情報を取得する取得手段、
    前記取得手段により取得された前記身体情報に応じて、前記所定の対象の前記身体機能を検査する検査動作と、前記所定の対象に前記身体機能をトレーニングさせるトレーニング支援動作と、のうちの少なくとも一方を前記ロボットに実行させる動作制御手段、
    として機能させる、
    ことを特徴とするプログラム。

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