JP7322374B2 - ロボットの制御装置、ロボット、ロボットの制御方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ロボットの制御装置、ロボット、ロボットの制御方法およびプログラムに関する。

表情を変更可能に構成されたロボットの制御装置が知られている。例えば、特許文献１には、対話しているときに、音声を解析することにより対話内容を判定し、判定した対話内容に基づいて、ロボットの表情を制御することが開示されている。

特開２０１８－６２０４２号公報

しかし、従来のロボットの制御装置では、その時々に判定した対話内容に基づいてロボットの表情を制御しているにすぎないので、例えば、対話内容が大きく変化するようなときには、ロボットの表情を適切に制御することができない問題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、ユーザ等の所定の対象の発話内容が大きく変化する場合であっても、発話の流れに沿ってロボットの表情を適切に制御することを目的とする。

本発明に係るロボットの制御装置は、
自機の表情を変更可能に構成されたロボットの表情を制御するロボットの制御装置であって、
所定の対象が発話する音声を取得する音声取得手段と、
前記音声取得手段により取得された音声を解析することによって、前記所定の対象の発話内容の属性を表す属性パラメータを取得する属性パラメータ取得手段と、
前記属性パラメータ取得手段により取得された属性パラメータを記憶する記憶手段と、
前記所定の対象の発話中に取得された属性パラメータと前記記憶手段に記憶された過去の属性パラメータとの関係に基づいて、前記ロボットの表情を制御する表情制御手段と、
前記所定の対象の認証を行う個人認証手段と、
所定の対象毎に発話内容に応じた属性パラメータが登録された属性パラメータデータベースと、
を備え、
前記属性パラメータ取得手段は、前記個人認証手段で認証された所定の対象に応じた属性パラメータデータベースを選択し、前記音声取得手段により取得された音声を前記属性パラメータデータベースと照合して、前記属性パラメータを取得する。

本発明によれば、所定の対象の発話内容が大きく変化する場合であっても、発話の流れに沿ってロボットの表情を適切に制御することができる。

本発明の実施の形態に係るロボットの外観を正面から見た図である。 本発明の実施の形態に係るロボットの外観を背面から見た図である。 本発明の実施の形態に係るロボットのハードウェア構成図である。 本発明の実施の形態に係るロボットの制御装置の機能的構成図である。 本発明の実施の形態に係るキーワード判定処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係るロボットの制御装置のキーワード情報データベースの構成の一例を示す図である。 本発明の実施の形態に係る表情決定処理を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る表情決定処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る表情決定処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る表情決定処理のフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る表情決定処理のフローチャートである。 図６および図７の表情決定処理で決定された表情の一例を示す図であり、（Ａ）は「通常」の表情、（Ｂ）は「嬉しい」の表情、（Ｃ）は「心配」の表情、（Ｄ）は「瞳孔変化」を示す図である。 図８の表情決定処理で決定された表情の一例を示す図であり、（Ａ）は「ご機嫌」の表情、（Ｂ）は「感激」の表情、（Ｃ）は「戸惑い」の表情、（Ｄ）は「期待」の表情を示す図である。 図９の表情決定処理で決定された表情の一例を示す図であり、（Ａ）は「落ち込み」の表情、（Ｂ）は「安心」の表情、（Ｃ）は「悲しみ」の表情、（Ｄ）は「不安」の表情を示す図である。 図１０の表情決定処理で決定された表情の一例を示す図であり、（Ａ）は「確認」の表情、（Ｂ）は「嬉しい」の表情、（Ｃ）は「心配」の表情、（Ｄ）は「瞳孔変化」を示す図である。 ロボットに話しかけた時のロボットの表情の変化の一例を示す図である。 携帯端末の画面に表情を表示した例を示す図である。

以下、本発明の実施の形態にかかるロボットの制御装置、ロボット、ロボットの制御方法およびプログラムについて図面を参照して詳細に説明する。

本発明の実施の形態に係るロボット１は、ユーザ等の所定の対象の発話に応じて自律的に動作するロボットである。所定の対象とは、ロボット１とコミュニケーションおよび交流する相手となる対象である。具体的には、ロボット１の所有者であるユーザ（人間）、ユーザの周囲の人間（ユーザの家族、友人等）等が挙げられる。

図１Ａは、ロボット１の外観を正面から見た図であり、図１Ｂは、背面から見た図である。ロボット１は、頭部２、胴体部３、手部４、足部５、尻尾部６を備える。頭部２は、耳部７、目部８、口部９を備える。頭部２のおでこ１０の部分には、対面する所定の対象を撮影するための撮像素子２３（図２参照）であるカメラが設けられる。また、左右一対の耳部７のそれぞれには、所定の対象の発話を検出するためのマイクロフォン２４（図２参照）が設けられる。口部９には、ロボット１が発話するためのスピーカ２７（図２参照）が設けられている。

ロボット１の目部８には、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ等の表示装置２８（図２参照）が設けられ、表示装置２８の画面上に両目の画像が表示される。ロボット１の顔の表情は、瞳、瞼等の目の部分の変化によって表される。例えば、悲しい時は、瞼を下げて、瞳を下に向けることによって悲しさを表現する。ロボット１は、カメラ（撮像素子２３）に撮影された人物をデータベースと照合することによって所定の対象を認識し、マイクロフォン２４から検出された音声を解析して、所定の対象の発話の内容（属性）を判断し、その判断結果に応じて表情を変化させる。

ロボット１は、ハードウェア的には、図２に示すように、制御部２１と、記憶部２２と、上述した撮像素子２３と、マイクロフォン２４と、移動部２５と、可動部２６と、スピーカ２７と、表示装置２８と、を備える。

記憶部２２は、特許請求の範囲に記載の記憶手段の一例である。移動部２５は、特許請求の範囲に記載の移動機構の一例である。表示装置２８は、特許請求の範囲に記載の表示手段の一例である。

制御部２１は、ロボット全体の動作を制御する。制御部２１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を備え、記憶部２２に記憶されているプログラムを実行する。また制御部２１は、動作プログラムに基づき、撮像素子２３やマイクロフォン２４から取得した各種データに応じて、ロボット１を移動させるための制御信号を生成して移動部２５に送信することにより、ロボット１の移動動作を制御する。

記憶部２２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ等を備える。ＲＯＭは、各種動作プログラムを記憶する。ＲＡＭは、ＣＰＵが実行する各種動作プログラム、これらの動作プログラムの実行に必要なデータ等を一時的に記憶するワークエリアとして機能する。また、記憶部２２は、後述する人物データベースおよびキーワード情報データベースとして利用される。

撮像素子２３は、所定の対象を認識するために画像を撮影するカメラである。マイクロフォン２４は、所定の対象が発話した音声データを取得するための音声入力装置である。

移動部２５は、ロボット１を移動させるための部位である。移動部２５は、ロボットの足の底面に設けられた左右の車輪と、左右の車輪を回転駆動するモータと、モータを駆動制御する駆動回路と、を備える。可動部２６は、アクチュエータ等の駆動により変位する部位である。可動部２６は、頭部２、手部４、足部５、尻尾部６等の被駆動部材と、アクチュエータ等の駆動部材と、駆動部材を駆動制御する駆動回路と、を備える。

スピーカ２７は、制御部２１により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。ロボット１は、所定の対象の発話内容に対応する音声をスピーカ２７から出力することにより、所定の対象と簡単な会話をすることができる。表示装置２８は、制御部２１により生成されたロボット１の表情の画像を画面に表示する。

ロボットの制御装置３０は、機能的には、図３に示すように、音声検出部３１と、音声認識部３２と、個人認証部３３と、キーワード判定部３４と、表情決定部３５と、人物データベース３６と、キーワード情報データベース３７と、発話方向特定部３８と、距離情報取得部３９と、移動制御部４０と、可動制御部４１と、を備える。

音声検出部３１および音声認識部３２は、特許請求の範囲に記載の音声取得手段の一例である。個人認証部３３は、特許請求の範囲に記載の個人認証手段の一例である。キーワード判定部３４は、特許請求の範囲に記載の属性パラメータ取得手段の一例である。表情決定部３５は、特許請求の範囲に記載の表情制御手段の一例である。キーワード情報データベース３７は、特許請求の範囲に記載の属性パラメータデータベースの一例である。

音声検出部３１は、マイクロフォン２４で収音された音から所定の対象（ユーザを含む人間）による発話に含まれた音声を検出する。音声検出部３１は、一定時間以上、例えば１．５秒以上、無音の区間が続いた場合に、この無音区間に基づいて発話を区切り、区切られた発話区間毎に音声データを検出する。音声認識部３２は、音声検出部３１で検出された音声データを、発話区間毎に音声認識し、周知の解析手法により解析することによって、テキストデータを生成する。

個人認証部３３は、撮像素子２３により撮像された所定の対象の画像データを、記憶部２２内の個人に関する情報が登録された人物データベース３６のデータと照合して、個人判定を行う。個人認証部３３は、ロボットが撮像素子２３により所定のフレームレート（例えば３０ｆｐｓ）で撮像したフレーム画像から人物の顔を検出し、検出した顔が誰であるかを識別する。人物データベース３６には、個人認証部３３が認証する人物に関する情報が登録されている。具体的には、人物データベース３６には、人物毎に人物ＩＤと氏名と顔画像とが記憶されている。検出された顔画像と人物データベース３６に登録されている顔画像とで、目の間の距離、顔の縦横の比率等の特徴量を比較して顔識別を行い、顔が誰であるかを確定する。

キーワード判定部３４は、音声認識部３２が生成したテキストデータを解析し、キーワード情報データベース３７のデータと照合して、テキストデータ内のキーワードとキーワードに紐付けられた表情決定情報を出力する。キーワード情報データベース３７は個人別に区分けされており、個人認証部３３により認証された個人情報に基づき、その個人に応じたキーワード情報を選択する。

キーワード情報データベース３７には、人の発話内容の属性を判断するための言葉が、キーワードとして単語単位、あるいは短い文章単位で登録されている。キーワードは、名詞、動詞、形容詞等様々な品詞を含んでいる。各キーワードには、その属性情報がタグ付けされている。このキーワードの属性情報は、表情の決定に利用される表情決定情報であり、特許請求の範囲に記載の属性パラメータの一例である。

キーワードの属性情報は、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルに分類される。キーワードの属性情報がポジティブである状態には、当該キーワードが含まれる発話の発話内容が喜び・楽しさを表している状態や、安らぎを表している状態、興味を抱いている状態等が含まれる。例えば、「嬉しい」「楽しい」「面白い」等のキーワードは、ポジティブに分類される。キーワードの属性情報がネガティブである状態には、当該キーワードが含まれる発話の発話内容が怒り・悲しみを表している状態や、不安を表している状態、退屈を表している状態等が含まれる。例えば、「怖い」「悲しい」「つまらない」等のキーワードは、ネガティブに分類される。キーワードの属性情報がニュートラルである状態には、当該キーワードが含まれる発話の発話内容がポジティブおよびネガティブ以外の通常の状態が含まれる。発話内容の属性を判断するための言葉について、どのような言葉がどのような属性（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を表すかは、個人の経験、思い出、趣味、趣向等によって異なるため、同じ言葉であっても、人によってその言葉が含まれる発話内容の属性が異なる。したがって、キーワード情報データベース３７は、個々の所定の対象別に異なる内容のデータを設けている。

キーワード情報データベース３７の構成の一例として、図５に示すように、所定の対象別にキーワードとキーワードの属性情報が記録されている。キーワードのうち、「嬉しい」「悲しい」「行く」について、ユーザＡ，Ｂのキーワードの属性情報は一致する。これに対して、「やばい」について、ユーザＡのキーワードの属性情報はネガティブであるが、ユーザＢのキーワードの属性情報はポジティブであり、換言すれば、両者ＡおよびＢにおいて「やばい」が表す発話内容の属性は、互いに異なっている。このように個人に応じたキーワード情報を作成して、個人に見合った表情を決定するための情報を提供する。

表情決定部３５は、キーワード判定部３４からのポジティブ、ネガティブ等の表情決定情報に基づいてロボットの表情を決定し、決定した表情に応じた画像を表示装置２８に表示させる。このとき、所定の対象の今回の発話に含まれるキーワードから得られる表情決定情報のみならず、連続して取得される２つのキーワードから得られる２つの表情決定情報に基づいて表情を決定する。すなわち、前回の発話に含まれるキーワードから得られる表情決定情報と、今回の発話に含まれるキーワードから得られる表情決定情報との関係に基づいて、表情を決定する。

発話方向特定部３８は、所定の対象からの発話に応じて、左右一対の耳部７のそれぞれに設けられたマイクロフォン２４で取得される音声の位相差あるいは音量の差を把握することによって、発話方向を特定する。距離情報取得部３９は、撮像素子２３から所定の対象との距離情報を得る。距離情報は、撮像素子のオートフォーカス機能により取得する。なお、距離情報は、距離センサを設けることによって取得してもよい。移動制御部４０は、動作プログラムを実行することにより、例えば発話方向特定部３８、距離情報取得部３９から取得したデータに基づき、ロボット１を移動させるための制御信号を生成して移動部２５に入力することにより、ロボット１の移動動作を制御する。可動制御部４１は、動作プログラムを実行することにより、可動部２６の動作を制御する。

次に、所定の対象がロボット１に対して話しかけた時のロボット１の動作について説明する。所定の対象がロボット１に対して話しかけると、ロボット１は耳部７に設けられたマイクロフォン２４で所定の対象の音声を収集する。所定の対象からの発話に応じて、発話方向特定部３８は、発話方向を特定する。方向が特定されると、移動制御部４０は、特定された方向に向かってロボット１を移動するために移動部２５を制御する。さらに、距離情報取得部３９は、撮像素子２３から所定の対象と距離情報を得る。

ロボット１は、所定の対象からの発話に応じて、所定の対象との相対的位置関係を特定する。移動制御部４０は、距離情報取得部３９が取得した距離情報と発話方向特定部３８が取得した発話方向の情報に基づいてロボット１と所定の対象との相対的位置関係を特定する。そして、移動制御部４０は、所定の対象に向かって移動するための制御信号を生成し、この信号を移動部２５に入力する。これにより移動制御部４０は移動部２５の動作を制御する。移動制御部４０は、ロボットと所定の対象との距離が所定距離に達したと判定すると、移動部２５の動作を停止する。

以上により、ロボット１は所定の対象に近づく。その後、所定の対象の個人認証を行い、所定の対象の発話内容からキーワード判定処理により表情決定に利用するキーワードとその属性情報を取得する。

次に、図４に示すフローチャートを参照しながら、キーワード判定処理について説明する。キーワード判定部３４は、所定の対象の発話を音声認識してテキスト化したテキストデータを、音声認識部３２から取得する（ステップＳ１０１）。キーワード判定部３４は、個人認証された所定の対象の個人情報を、個人認証部３３から取得する（ステップＳ１０２）。所定の対象を特定する個人情報を取得すると、キーワード判定部３４は、取得された個人情報に基づき、その個人用のキーワード情報を選択する（ステップＳ１０３）。続いてキーワード判定部３４は、選択された個人用のキーワード情報とテキストデータを照合して、一致するキーワードとそのキーワードにタグ付けされている属性情報[Property_0]を取得し、記憶部２２に記憶する（ステップＳ１０４）。このように、所定の対象を認証して、その所定の対象に応じた個人用のキーワード情報データベースを利用できるので、より個人の感覚に合わせた表情決定を行うことができる。

キーワードの属性情報（表情決定情報）が取得されると、表情決定部３５は、取得されたキーワードの属性情報を用いてロボット１の表情を決定する。図６に示すフローチャートを参照しながら、ロボット１の表情を決定するための表情決定処理について説明する。

表情決定部３５は、表情決定処理が開始されると、まず、キーワード判定部３４から取得したキーワードの属性情報[Property_0]が不明であるか否か判断する（ステップＳ２０１）。音声認識部３２から取得したテキストデータをキーワード情報データベース３７と照合しても該当するキーワードが存在しない場合がある。この場合、今回の属性情報[Property_0]が不明であると判断される（ステップＳ２０１：Ｙｅｓ）。

今回の属性情報[Property_0]が不明であると判断されると、ロボットの表情として、「通常」の表情が決定される（ステップＳ２０２）。「通常」の表情は、嬉しい、楽しい等のポジティブな感情を示す表情でもなく、悲しい、つまらない等のネガティブな感情を示す表情でもない、平穏な状況における表情である。「通常」の表情は、図１１（Ａ）に示すように、瞼は開いた状態であり、瞳に対する瞳孔の径が半分程度である。決定された通常の表情の画像データは、表示装置２８に送られ、表示装置２８は通常の表情の画像を表示する。すなわち、所定の対象の発話に対して発話内容に応じた自然な対応として通常の表情がなされる。

今回の属性情報[Property_0]が不明ではないと判断されると（ステップＳ２０１：Ｎｏ）、今回の属性情報が、「ポジティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ２０３）。今回の属性情報が「ポジティブ」であると判断されると（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）、所定の対象に喜ばしいことがあったと判断し、ロボットの表情として、「嬉しい」表情が決定される（ステップＳ２０４）。属性情報がポジティブである時の表情として広く適用可能な表情は、「嬉しい」表情であり、所定の対象の発話に対する反応として違和感なく受け入れられる。「嬉しい」表情は、図１１（Ｂ）に示すように。瞼を開いた状態であって、瞳孔がほぼ瞳と同じ大きさであり、瞳に外光の映り込みが楕円、星形、三日月形状で多数表されている状態である。目をキラキラさせた表情が表されている。

今回の属性情報が「ポジティブ」でない場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）、属性情報が「ネガティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ２０５）。今回の属性情報が「ネガティブ」であると判断されると（ステップＳ２０５：Ｙｅｓ）、所定の対象に悲しいこと、不満なことがあったと判断し、ロボットの表情として、「心配」の表情が決定される（ステップＳ２０６）。「心配」の表情は、図１１（Ｃ）に示すように、瞼が少し下げられ、瞳が上に向いた状態である。

今回の属性情報が「ポジティブ」でも「ネガティブ」でもない場合（ステップＳ２０５：Ｎｏ）、今回の属性情報が「ニュートラル」であると判断される（ステップＳ２０７）。この場合、キーワードで表される発話内容がポジティブでもネガティブでもなかったため、瞳孔変化・瞬きなどで認識していることを表す表情とする（ステップＳ２０８）。図１１（Ｄ）に示すように、「瞳孔変化」の表情は、瞳孔の大きさが徐々に大きくなるように変化していくとともに、瞼を複数回上下させて瞬きを行う。

今回の属性情報が判断され、ステップＳ２０２，Ｓ２０４，Ｓ２０６，Ｓ２０８のいずれかの実行により表情が決定されると、続くテキストデータがあるか否か判断される（ステップＳ２０９）。所定の対象による発話が続き、続くテキストデータがある場合（ステップＳ２０９：Ｙｅｓ）、図７に示す次の処理ステップＳ３０１に進む。続くテキストデータがない場合（ステップＳ２０９：Ｎｏ）、処理を終了する。

図６における処理ステップは、表情決定処理の開始直後の初回に実行されるステップであるため、それ以前に取得されたキーワードはない。したがって、今回の属性情報のみに基づいてロボット１の表情を決定した。これに対して、図７以降においては、前回に取得されたキーワードの属性情報と今回取得されたキーワードの属性情報との関係に基づいて表情を決定する。すなわち、発話の流れを属性情報の遷移で読み取り、所定の対象の発話の流れに沿った表情を選択する。

まず図６の処理で取得したキーワードの属性情報[Property_0]を前回の属性情報[Property_1]にシフトする（ステップＳ３０１）。すなわち、[Property_0]＝[Property_1]とする。なお、後述するように、図７から図１０のそれぞれの処理において、次のテキストデータがある場合、ステップＳ３０１に戻る。この場合は、図７から図１０のそれぞれの処理で取得されたキーワードの属性情報[Property_0]を前回の属性情報[Property_1]にシフトする。表情決定部３５は、前回の属性情報[Property_1]が不明であるか否かを判断する（ステップＳ３０２）。前回の属性情報が不明である場合（ステップＳ３０２：Ｙｅｓ）、今回新たにキーワード判定部３４から取得された今回の属性情報[Property_0]が不明であるか否かが判断される（ステップＳ３０３）。前回の属性情報および今回の属性情報がいずれも不明である場合（ステップＳ３０３：Ｙｅｓ）、ロボットの表情を「通常」の表情のまま維持する（ステップＳ３０４）。

今回の属性情報が不明でない場合（ステップＳ３０３：Ｎｏ）、今回の属性情報が「ポジティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ３０５）。前回の属性情報が不明で、かつ、今回の属性情報が「ポジティブ」である場合（ステップＳ３０５：Ｙｅｓ）、喜ばしいことがあったと判断し、「嬉しい」表情とすることを決定する（ステップＳ３０６）。

今回の属性情報が「ポジティブ」でない場合（ステップＳ３０５：Ｎｏ）、今回の属性情報が「ネガティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ３０７）。前回の属性情報が不明で、かつ、今回の属性情報が「ネガティブ」であると判断されると（ステップＳ３０７：Ｙｅｓ）、ユーザの発話内容が悲しい内容・不満な内容であると判断し、ロボットの表情として、「心配」の表情とすることを決定する（ステップＳ３０８）。

今回の属性情報が「ポジティブ」でも「ネガティブ」でもない場合（ステップＳ３０７：Ｎｏ）、前回の属性情報が不明で、かつ、今回の属性情報が「ニュートラル」であると判断する（ステップＳ３０９）。「ニュートラル」の場合、発話の続きを引き出すために、瞳孔変化・瞬きなどで認識していることを表す表情とする（ステップＳ３１０）。

属性情報が判断され、表情が決定されると、続くテキストデータがあるか否か判断される（ステップＳ３１１）。所定の対象による発話が続き、続くテキストデータがある場合（ステップＳ３１１：Ｙｅｓ）、処理ステップＳ３０１に移動する。続くテキストデータがない場合（ステップＳ３１１：Ｎｏ）、処理を終了する。

前回の属性情報が不明でない場合（ステップＳ３０２：Ｎｏ）、図８の処理ステップに進み、前回の属性情報が「ポジティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ４０１）。前回の属性情報が「ポジティブ」であった場合（ステップＳ４０１：Ｙｅｓ）、続いて今回の属性情報が不明であるか否かが判断される（ステップＳ４０２）。

今回の属性情報が不明である場合（ステップＳ４０２：Ｙｅｓ）、所定の対象の発話内容は前回のポジティブの状態を継承するため、 ロボットの表情として、「ご機嫌」の表情とすることを決定する（ステップＳ４０３）。図１２（Ａ）に示すように、「ご機嫌」の表情は、目の中心に三日月形状の瞳が表示されている状態である。「嬉しい」表情よりは、時間が経過したことにより落ち着いた表情ではあるが、機嫌の良い表情を表している。

反対に、今回の属性情報が不明でない場合（ステップＳ４０２：Ｎｏ）、今回の属性情報が、「ポジティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ４０４）。前回の属性情報および今回の属性情報のいずれもが「ポジティブ」であった場合（ステップＳ４０４：Ｙｅｓ）、属性情報が連続して「ポジティブ」となることから、発話内容で表される嬉しさや楽しさ等がさらに増したと判断し、ロボットの表情として、「感激」の表情とすることを決定する（ステップＳ４０５）。図１２（Ｂ）に示すように、「感激」の表情は、瞳孔が瞳とほぼ同じ大きさとなった状態であって、瞳は外光の映り込みが楕円と三日月形状で複数箇所表示され、目の下部には楕円で涙が表示されている状態である。感激したことにより、感極まって目を潤ませて涙を浮かべている表情を表している。

今回の属性情報が「ポジティブ」でなかった場合（ステップＳ４０４：Ｎｏ）、今回の属性情報が「ネガティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ４０６）。前回の属性情報が「ポジティブ」で、かつ、今回の属性情報が「ネガティブ」であると判断された場合（ステップＳ４０６：Ｙｅｓ）、属性情報が「ポジティブ」から「ネガティブ」に変わったことから、発話内容が嬉しさや楽しさから悲しさに変わったと判断し、ロボットの表情として、「戸惑い」の表情とすることを決定する（ステップＳ４０７）。図１２（Ｃ）に示すように、「戸惑い」の表情は、右目の瞼が少し下げられ、瞳孔の径が瞳の３分の１程度の状態である。瞳孔を小さくすることによって戸惑いの表情を表している。

今回の属性情報が「ポジティブ」でも「ネガティブ」でもない場合（ステップＳ４０６：Ｎｏ）、前回の属性情報が「ポジティブ」で、かつ、今回の属性情報が「ニュートラル」であると判断される（ステップＳ４０８）。この場合、属性情報は、「ポジティブ」から「ニュートラル」に変化していることから、発話内容が嬉しさや楽しさから変化がないが他のキーワードが認識されている状態であり、今後の話の展開を期待するように、ロボットの表情として、「期待」の表情が決定される（ステップＳ４０９）。図１２（Ｄ）に示すように、「期待」の表情は、「嬉しい」表情に対して瞳孔の大きさおよび外光の映り込みが多少少ない状態である。目を輝かせて期待の表情を表している。

属性情報が判断され、表情が決定されると、続くテキストデータがあるか否か判断される（ステップＳ４１０）。所定の対象による発話が続き、続くテキストデータがある場合（ステップＳ４１０：Ｙｅｓ）、図７の処理ステップＳ３０１に移動する。続くテキストデータがない場合（ステップＳ４１０：Ｎｏ）、処理を終了する。

一方、前回の属性情報が「ポジティブ」でなかった場合（ステップＳ４０１：Ｎｏ）、図９の処理ステップに進む。この場合、前回の属性情報が「ネガティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ５０１）。前回の属性情報が「ネガティブ」であると判断されると（ステップＳ５０１：Ｙｅｓ）、今回の属性情報が不明であるか否かが判断される（ステップＳ５０２）。

今回の属性情報が不明である場合（ステップＳ５０２：Ｙｅｓ）、前回の属性情報が「ネガティブ」であることから、ロボットの表情として、「落ち込み」の表情とすることを決定する（ステップＳ５０３）。今回の属性情報が「ネガティブ」で、それのみにより表情を決定する場合、前記ステップＳ２０６で説明したように「心配」の表情とするが、上記のような場合には、発話の内容が好転せず、ネガティブの状態が続いているとみなして、「落ち込み」の表情とされる。図１３（Ａ）に示すように、「落ち込み」の表情は、瞼が目の半分近くさがり、瞳が下に位置している状態である。「心配」の表情よりも、瞼は下がり、うつむき加減の表情が表されている。

今回の属性情報が不明でない場合（ステップＳ５０２：Ｎｏ）、今回の属性情報が「ポジティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ５０４）。前回の属性情報が「ネガティブ」で、かつ、今回の属性情報が「ポジティブ」である場合（ステップＳ５０４：Ｙｅｓ）、属性情報が「ネガティブ」から「ポジティブ」に変化することから、発話内容の属性が悲しみや怒り等から嬉しさや楽しさ等に変わったと判断し 、ロボットの表情として、「安心」の表情とすることを決定する（ステップＳ５０５）。図１３（Ｂ）に示すように、「安心」の表情は、三日月形状の瞳が斜め下に向けて配置されている状態である。目が垂れた状態としてほっとした表情を表している。

今回の属性情報が「ポジティブ」でない場合（ステップＳ５０４：Ｎｏ）、今回の属性情報が「ネガティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ５０６）。前回の属性情報および今回の属性情報がいずれも「ネガティブ」である場合（ステップＳ５０６：Ｙｅｓ）、属性情報が「ネガティブ」である状態が連続することになるから、発話内容で表された悲しみ、不満等がさらに増したと想定し、ロボットの表情として、「悲しみ」の表情とすることを決定する（ステップＳ５０７）。図１３（Ｃ）に示すように、「悲しみ」の表情は、瞼が目の３分の２程度まで下がり、瞳が目の下に位置し、目の下部に楕円状の涙が位置している状態である。「落ち込み」の表情よりもさらに瞼を下げて、涙を浮かべることにより「悲しみ」の表情を表している。

今回の属性情報が「ポジティブ」でも「ネガティブ」でもない場合（ステップＳ５０６：Ｎｏ）、前回の属性情報が「ネガティブ」で、かつ、今回の属性情報が「ニュートラル」であると判断する（ステップＳ５０８）。この場合、属性情報が「ネガティブ」から「ニュートラル」に変化することから、所定の対象の発話内容が悲しみの状態から変化がないが他のキーワードが認識されている状態であり、今後の話の展開がどうなるか気になるように、ロボットの表情として、「不安」の表情とすることに決定する（ステップＳ５０９）。図１３（Ｄ）に示すように、「不安」の表情は、瞼が目の４分の１程度下がり、瞳と瞳孔が目の下に位置している状態である。「心配」の表情よりも瞼が下がって、うつむき加減であり、状況が定まらず不安な表情が表されている。

属性情報が判断され、表情が決定されると、続くテキストデータがあるか否か判断される（ステップＳ５１０）。所定の対象による発話が続き、続くテキストデータがある場合（ステップＳ５１０：Ｙｅｓ）、図７の処理ステップＳ３０１に移動する。続くテキストデータがない場合（ステップＳ５１０：Ｎｏ）、処理を終了する。

前回の属性情報が不明でなく、かつ、「ポジティブ」でも「ネガティブ」でもなかった場合（ステップＳ５０１：Ｎｏ）、図１０の処理ステップに進む。この場合、前回の属性情報が「ニュートラル」であると判断される（ステップＳ６０１）。

続いて今回の属性情報が不明であるか否かが判断される（ステップＳ６０２）。今回の属性情報が不明である場合（ステップＳ６０２：Ｙｅｓ）、前回の属性情報が「ニュートラル」であり、キーワードで表される発話内容がポジティブでもネガティブでもないため、ロボットの表情として、伺うように確認するような表情とすることに決定する（ステップＳ６０３）。図１４（Ａ）に示すように、「確認」の表情は、瞳と瞳孔が目の上に位置している状態である。上目使いで伺うような表情を表している。今回の属性情報が不明でない場合（ステップＳ６０２：Ｎｏ）、今回の属性情報が「ポジティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ６０４）。

前回の属性情報が「ニュートラル」で、かつ、今回の属性情報が「ポジティブ」である場合（ステップＳ６０４：Ｙｅｓ）、属性情報は「ニュートラル」から「ポジティブ」に変化する。この場合、所定の対象の発話内容に嬉しいことがあったと想定し、ロボットの表情として、「嬉しい」表情とすることに決定する（ステップＳ６０５）。図１４（Ｂ）は、「嬉しい」表情の例を示す。今回の属性情報が「ポジティブ」でない場合（ステップＳ６０４：Ｎｏ）、今回の属性情報が「ネガティブ」であるか否かが判断される（ステップＳ６０６）。

前回の属性情報が「ニュートラル」で、かつ、今回の属性情報が「ネガティブ」である場合（ステップＳ６０６：Ｙｅｓ）、属性情報は「ニュートラル」から「ネガティブ」に変化し、所定の対象の発話内容に悲しいこと・不満なことがあったと判断して、ロボットの表情として、「心配」の表情とすることに決定する（ステップＳ６０７）。図１４（Ｃ）は、「心配」の表情の例を示す。

今回の属性情報が「ポジティブ」でも「ネガティブ」でもない場合（ステップＳ６０６：Ｎｏ）、前回の属性情報および今回の属性情報がいずれも「ニュートラル」であると判断される（ステップＳ６０８）。属性情報は「ニュートラル」が連続しており、キーワードで表される発話内容がポジティブでもネガティブでもなかったため、次の発話を引き出すべく、ロボットの表情として、瞳孔変化・瞬きなどで認識していることを表す表情とすることに決定する（ステップＳ６０９）。図１４（Ｄ）は、「瞳孔変化」の表情の例を示す。

属性情報が判断され、表情が決定されると、続くテキストデータがあるか否か判断される（ステップＳ６１０）。所定の対象による発話が続き、続くテキストデータがある場合（ステップＳ６１０：Ｙｅｓ）、図７の処理ステップＳ３０１に移動する。続くテキストデータがない場合（ステップＳ６１０：Ｎｏ）、処理を終了する。

以上のように、表情決定処理が開始されてから２回目の表情の決定が実行された以降、前回の属性情報と今回の属性情報との関係に基づいて表情が決定され、そのような表情の決定手法が繰り返し実行される。

上記の表情決定処理と表情の例に基づいて、所定の対象が話しかけた場合においてロボットの表情がどのように変化するかについて、一例を図１５に示す。所定の対象が以下に示すようにロボット１に話しかけたとする。
「昨日お友達とおしゃれランチしてきたの」
「でもハプニングが・・・」
「店員のミスで予約取れて無くて・・・ 本当に焦っちゃったのよ」
所定の対象がロボットに対して、「昨日お友達とおしゃれランチしてきたの」と、話かけると、音声検出部３１は所定の対象の音声を検出し、音声認識部３２は検出された所定の対象の音声データをテキスト化する。テキストデータは、キーワード判定部３４に送られる。キーワード判定部３４は、テキストデータを所定の対象に応じたキーワード情報データベース３７と照合して、キーワードとこれにタグ付けされた属性情報を取得する。ここでは、「おしゃれランチ」＋「した」のキーワードと、その属性情報として「ポジティブ」を取得する。表情決定部３５は取得された属性情報から表情決定処理を実行する。この場合、図６の表情決定処理のステップＳ２０３のＹｅｓに該当し、続くステップＳ２０４により、「嬉しい」表情が決定される。ロボット１の表情はこの決定に基づき「嬉しい」表情に変化する。

続いて所定の対象は、「でもハプニングが・・・」と発話する。キーワード判定部３４は、キーワードとして「ハプニング」を抽出し、その属性情報として「ネガティブ」を取得する。前回のキーワード「おしゃれランチ」＋「した」の属性情報は「ポジティブ」であったことから、属性情報は、「ポジティブ」から「ネガティブ」に遷移する。この場合、図８の表情決定処理のステップＳ４０６のＹｅｓに該当し、続くステップＳ４０７により、「戸惑い」の表情が決定される。ロボット１の表情はこの決定に基づき、「嬉しい」表情から「戸惑い」の表情に変化する。

続いて所定の対象は、「店員のミスで予約取れて無くて・・・ 本当に焦っちゃったのよ」と発話する。キーワード判定部３４は、キーワードとして「焦った」を抽出し、その属性情報として「ネガティブ」を取得する。前回のキーワード「ハプニング」の属性情報は「ネガティブ」であったことから、属性情報は、「ネガティブ」から「ネガティブ」に遷移する。この場合、図９の表情決定処理のステップＳ５０６のＹｅｓに該当し、続くステップＳ５０７により、「悲しみ」の表情が決定される。ロボット１の表情はこの決定に基づき、「戸惑い」の表情から「悲しみ」の表情に変化する。

なお、ロボット１は、表情決定部３５の決定結果に応じて音声をスピーカ２７から出力することによって所定の対象と対話をすることができる。例えば、図１５の例において、「昨日お友達とおしゃれランチしてきたの」の発話に対して、「よかったね」と「嬉しい」を表す返事をする。次の「でもハプニングが・・・」に対して、「どうしたの？」と「戸惑い」を表す返事をする。そして「店員のミスで予約取れて無くて・・・ 本当に焦っちゃったのよ」に対して、「大変だったね」と「悲しみ」を表す返事をする。

以上説明したように、ロボット１の制御装置３０は、所定の対象が発話する音声を音声検出部３１および音声認識部３２により取得し、取得された所定の対象の発話から「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の属性情報をキーワード判定部３４により取得する。そして、ロボット１の制御装置３０は、所定の対象の発話中に取得された今回の属性情報と前回の属性情報との関係である「ポジティブ」「ネガティブ」の属性遷移に基づいて発話の流れを読み取って表情決定部３５により表情を決定する。これにより、話の流れに沿った自然な表情の変化を実現することができる。

また、ロボット１の制御装置３０は、所定の対象の認証を行う個人認証部３３と、所定の対象毎にキーワードに応じた属性情報が登録された人物データベース３６と、をさらに備え、キーワード判定部３４は、個人認証部３３で認証された所定の対象に応じたキーワード情報データベース３７を選択し、音声認識部３２から取得したテキストデータをキーワード情報データベース３７と照合して、属性情報を取得する。これにより、対面する個人を判定して個人用のキーワード情報データベースを利用する事ができ、個人に合わせた表情選択が実現できる。

また、ロボット１の制御装置３０は、キーワード判定部３４により、音声検出部３１および音声認識部３２により取得された音声を解析して、音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードにタグ付けされた「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」の属性情報を取得する。これにより、リアルタイムで音声認識を行い、その中から表情決定に利用するキーワードと属性情報を取得し、素早く表情変化を行うことができる。

また、ロボット１は、所定の対象と対話可能に構成されており、ロボット１の制御装置３０は、表情決定部３５により、所定の対象との対話中に取得された今回の属性情報と過去である前回の属性情報との関係に基づいて、ロボット１の表情を制御する。これにより、対話の流れに沿った自然な表情の変化を実現することができる。

また、ロボット１は、自機の表情に応じた画像を表示するように構成された表示装置２８を備え、ロボット１の制御装置３０は、表情決定部３５により、所定の対象の発話中に取得された今回の属性情報と前回の属性情報との関係に基づいて表情データを生成して表示装置２８に表示する。これにより、話の流れに沿った自然な表情の変化をロボット１の表情として表示することができる。

また、ロボット１は、自機を移動させるように構成された移動部２５を備え、ロボット１の制御装置３０は、表情決定部３５によりロボット１の表情を制御する場合に、ロボット１を所定の対象に近づけるように、移動部２５を制御する移動制御部４０をさらに備える。これにより、相手と対面してコミュニケーションをとりやすくする。

なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されず、種々の改変および応用が可能である。前記の実施の形態は、次のように変形されてもよい。

上記の実施の形態において、前回のキーワードで表される感情の属性情報と今回のキーワードで表される感情の属性情報からなる連続する２つの属性情報の関係に基づいて表情決定処理を行った。これに限らず、時間的に連続する対象者の３回以上の発話の各々に含まれるキーワードで表される属性情報の関係に基づいて表情決定処理を行ってもよい。組合せを多くすることにより、より多くの表情を表すことができる。ただし、キーワードが増加すると、表情決定処理を行うために必要なキーワード数を取得するまでに時間を要し、次の表情の決定が遅れてしまう。結果的に所定の対象の発話に対して瞬時に表情を変えることが難しくなる。２つのキーワードの属性情報の組合せであれば、必要なキーワードの取得に時間を要さず、所定の対象の発話に対して瞬時に表情を変えることができる。さらに、表現する表情の数についても、本実施の形態で示された表情のバリエーションにより必要な種類の表情はほぼカバーされており、所定の対象の発話内容に応じた自然な表情を表現できる。したがって、２つのキーワードの属性情報の組合せが、実施をするうえで望ましい。

本実施の形態では、ロボットの顔の表情の変化を目の状態により表現したが、これに限らず、目に加えて口、眉毛等顔の別の部分で表現してもよい。また、表情は、顔に限らず、身振りも含む。ロボット１は、図１に示すように、可動する尻尾部６を有している。表情決定処理で決定される表情に尻尾部６の動きを加えることにより、所定の対象の発話に応じて尻尾部６により表情を示すことが可能である。例えば、尻尾部６を左右に大きく振ることにより「嬉しい」感情を表現する、尻尾部６を斜め下にゆっくり振ることにより「安心」の感情を表現する等である。表情決定部３５の決定結果に応じて可動制御部４１は、上記動きをするための駆動信号を生成し、この信号を可動部２６に送信する。可動部２６は、駆動信号に応じて駆動回路がアクチュエータ等の駆動部材を制御して尻尾部６を動かす。なお、尻尾部６に限らず、頭部２、手部４、足部５等他の部位を動かして表情を表現してもよい。ただし、駆動に時間がかかるような部位、動きは、所定の対象の発話に応答して瞬時に表情を変えることが難しくなるので、駆動に時間がかからない部位、動きが好ましい。

本実施の形態において、人形の形態のロボットを例に挙げて説明した。しかしながら、ロボットはこれに限らず、図１６に示すように、携帯端末５０の画面５１にロボットの画像が表示されるものも含まれる。携帯端末５０に内蔵されている撮像素子２３を用いて対面する所定の対象を撮影し、内蔵されたマイクロフォン２４を用いて所定の対象の発話を検出する。携帯端末５０に向かって所定の対象が話しかけると、携帯端末５０の画面５１に表示されたロボットの表情が対話に応じて変化する。なお、画面５１上には、顔だけでなく、上半身あるいは全身を表示してもよい。この場合、顔で表情を表すだけでなく、手、足等を動かして身振りによっても表情を表すことができる。

本実施の形態において、キーワードの属性情報として、ポジティブ、ネガティブ、ニュートラルで分類したが、これに限らず、例えば、喜・怒・哀・楽等で分類してもよい。

本実施の形態において、キーワード情報データベース３７は、個人毎に区分けされており、その個人に応じたキーワードとその属性情報が登録されている。本実施の形態では、この個人毎のキーワード情報データベースの作成については、特に触れなかった。個人毎のキーワード情報データベースは、例えば、キーワードに対する個人毎の声のトーンによってポジティブ・ネガティブを判定したり、キーワードを発話している時の個人毎の表情を撮像素子により撮影して撮影画像からポジティブ・ネガティブを判定する等により作成する。

また、本実施の形態では、キーワード情報データベース３７から抽出した属性情報のみから表情の決定を行っていた。これに限らず、キーワード情報データベースから抽出した属性情報に加えて、別途ポジティブ・ネガティブの判定を行って両者の結果から表情の決定を行ってもよい。例えば、ポジティブにもネガティブにもとれるキーワードの場合、声のトーン、表情によりポジティブ・ネガティブの判定することが可能である。また構文解析することにより判断することも可能である。ただし、自然な表情の変化を実現するためには、連続するキーワードに対して素早く反応する必要がある。したがって、判定に時間がかからないことが条件とされる。

本実施の形態では、ロボット１が備える記憶部２２に、実行動作を決定するために必要な各種データベースを格納するものとして説明した。しかし、これらのデータは外部の記憶装置などに記憶させるようにしてもよい。ロボット１は、通信ネットワークを介して通信可能な外部記憶装置から必要なデータを適宜取得するように構成してもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、本発明の範囲は、上述の実施の形態に限定するものではなく、特許請求の範囲に記載された発明の範囲とその均等の範囲を含む。以下に、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲に記載した発明を付記する。付記の番号は、この出願の願書に最初に添付した特許請求の範囲の通りである。

（付記１）
自機の表情を変更可能に構成されたロボットの表情を制御するロボットの制御装置であって、
所定の対象が発話する音声を取得する音声取得手段と、
前記音声取得手段により取得された音声を解析することによって、前記所定の対象の発話内容の属性を表す属性パラメータを取得する属性パラメータ取得手段と、
前記属性パラメータ取得手段により取得された属性パラメータを記憶する記憶手段と、
前記所定の対象の発話中に取得された属性パラメータと前記記憶手段に記憶された過去の属性パラメータとの関係に基づいて、前記ロボットの表情を制御する表情制御手段と、
を備えるロボットの制御装置。

（付記２）
所定の対象の認証を行う個人認証手段と、
所定の対象毎に発話内容に応じた属性パラメータが登録された属性パラメータデータベースと、
をさらに備え、
前記属性パラメータ取得手段は、前記個人認証手段で認証された所定の対象に応じた属性パラメータデータベースを選択し、前記音声取得手段により取得された音声を前記属性パラメータデータベースと照合して、前記属性パラメータを取得する、
付記１に記載のロボットの制御装置。

（付記３）
前記属性パラメータ取得手段は、前記音声取得手段により取得された音声を解析して、前記音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードの属性情報を前記属性パラメータとして取得する、
付記１又は２に記載のロボットの制御装置。

（付記４）
前記ロボットは、前記所定の対象と対話可能に構成されており、
前記表情制御手段は、前記所定の対象との対話中に取得された属性パラメータと前記過去の属性パラメータとの関係に基づいて、前記ロボットの表情を制御する、
付記１ないし３のいずれか１つに記載のロボットの制御装置。

（付記５）
前記ロボットは、自機の表情に応じた画像を表示するように構成された表示手段を備え、
前記表情制御手段は、前記所定の対象の発話中に取得された属性パラメータと前記過去の属性パラメータとの関係に基づいて表情データを生成して前記表示手段に表示する、
付記１ないし４のいずれか１つに記載のロボットの制御装置。

（付記６）
前記ロボットは、自機を移動させるように構成された移動機構を備え、
前記表情制御手段により前記ロボットの表情を制御する場合に、前記ロボットを前記所定の対象に近づけるように、前記移動機構を制御する移動制御手段をさらに備える、
付記１ないし５のいずれか１つに記載のロボットの制御装置。

（付記７）
付記１ないし６のいずれか１つに記載のロボットの制御装置を備えるロボット。

（付記８）
所定の対象が発話する音声を取得する音声取得ステップと、
取得された音声を解析することによって、前記所定の対象の発話内容の属性を表す属性パラメータを取得する属性パラメータ取得ステップと、
取得された属性パラメータを記憶する記憶ステップと、
前記所定の対象の発話中に取得された属性パラメータと過去に記憶された属性パラメータとの関係に基づいて、ロボットの表情を制御する表情制御ステップと、
を含むロボットの制御方法。

（付記９）
ロボットのコンピュータに、
所定の対象が発話する音声を取得する音声取得処理と、
取得された音声を解析することによって、前記所定の対象の発話内容の属性を表す属性パラメータを取得する属性パラメータ取得処理と、
取得された属性パラメータを記憶する記憶処理と、
前記所定の対象の発話中に取得された属性パラメータと過去に記憶された属性パラメータとの関係に基づいて、前記ロボットの表情を制御する表情制御処理と、
を実行させるプログラム。

１…ロボット、２…頭部、３…胴体部、４…手部、５…足部、６…尻尾部、７…耳部、８…目部、９…口部、１０…おでこ、２１…制御部、２２…記憶部、２３…撮像素子、２４…マイクロフォン、２５…移動部、２６…可動部、２７…スピーカ、２８…表示装置、３０…制御装置、３１…音声検出部、３２…音声認識部、３３…個人認証部、３４…キーワード判定部、３５…表情決定部、３６…人物データベース、３７…キーワード情報データベース、３８…発話方向特定部、３９…距離情報取得部、４０…移動制御部、４１…可動制御部、５０…携帯端末、５１…画面

Claims (9)

1. 自機の表情を変更可能に構成されたロボットの表情を制御するロボットの制御装置であって、
   所定の対象が発話する音声を取得する音声取得手段と、
   前記音声取得手段により取得された音声を解析することによって、前記所定の対象の発話内容の属性を表す属性パラメータを取得する属性パラメータ取得手段と、
   前記属性パラメータ取得手段により取得された属性パラメータを記憶する記憶手段と、
   前記所定の対象の発話中に取得された属性パラメータと前記記憶手段に記憶された過去の属性パラメータとの関係に基づいて、前記ロボットの表情を制御する表情制御手段と、
   前記所定の対象の認証を行う個人認証手段と、
   所定の対象毎に発話内容に応じた属性パラメータが登録された属性パラメータデータベースと、
   を備え、
   前記属性パラメータ取得手段は、前記個人認証手段で認証された所定の対象に応じた属性パラメータデータベースを選択し、前記音声取得手段により取得された音声を前記属性パラメータデータベースと照合して、前記属性パラメータを取得する、
   ロボットの制御装置。
2. 所定の対象の認証を行う個人認証手段と、
   所定の対象毎に発話内容に応じた属性パラメータが登録された属性パラメータデータベースと、
   をさらに備え、
   前記属性パラメータ取得手段は、前記個人認証手段で認証された所定の対象に応じた属性パラメータデータベースを選択し、前記音声取得手段により取得された音声を前記属性パラメータデータベースと照合して、前記属性パラメータを取得する、
   請求項１に記載のロボットの制御装置。
3. 前記属性パラメータ取得手段は、前記音声取得手段により取得された音声を解析して、前記音声に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードの属性情報を前記属性パラメータとして取得する、
   請求項１または２に記載のロボットの制御装置。
4. 前記ロボットは、前記所定の対象と対話可能に構成されており、
   前記表情制御手段は、前記所定の対象との対話中に取得された属性パラメータと前記過去の属性パラメータとの関係に基づいて、前記ロボットの表情の出力内容を制御する、
   請求項１ないし３のいずれか１項に記載のロボットの制御装置。
5. 前記ロボットは、自機の表情に応じた画像を表示するように構成された表示手段を備え、
   前記表情制御手段は、前記所定の対象との対話中に取得された属性パラメータと前記過去の属性パラメータとの関係に基づいて表情データを生成して前記表示手段に表示するよう制御する、
   請求項１ないし４のいずれか１項に記載のロボットの制御装置。
6. 前記ロボットは、自機を移動させるように構成された移動機構を備え、
   前記表情制御手段により前記ロボットの表情を制御する場合に、前記ロボットを前記所定の対象に近づけるように、前記移動機構を制御する移動制御手段をさらに備える、
   請求項１ないし５のいずれか１項に記載のロボットの制御装置。
7. 請求項１ないし６のいずれか１項に記載のロボットの制御装置を備えるロボット。
8. ロボットの制御装置が実行する前記ロボットの制御方法であって、
   所定の対象が発話する音声を取得する音声取得ステップと、
   取得された音声を解析することによって、前記所定の対象の発話内容の属性を表す属性パラメータを取得する属性パラメータ取得ステップと、
   取得された属性パラメータを記憶部に記憶させる記憶ステップと、
   前記所定の対象の発話中に取得された属性パラメータと過去に記憶された属性パラメータとの関係に基づいて、ロボットの表情を制御する表情制御ステップと、
   前記所定の対象の認証を行う個人認証ステップと、
   を含み、
   前記属性パラメータ取得ステップは、所定の対象毎に発話内容に応じた属性パラメータが登録された属性パラメータデータベースから前記個人認証ステップにて認証された所定の対象に応じた属性パラメータデータベースを選択し、前記音声取得ステップにて取得された音声を前記属性パラメータデータベースと照合して、前記属性パラメータを取得する、ロボットの制御方法。
9. ロボットのコンピュータに、
   所定の対象が発話する音声を取得する音声取得処理、
   取得された音声を解析することによって、前記所定の対象の発話内容の属性を表す属性パラメータを取得する属性パラメータ取得処理、
   取得された属性パラメータを記憶部に記憶させる記憶処理、
   前記所定の対象の発話中に取得された属性パラメータと過去に記憶された属性パラメータとの関係に基づいて、前記ロボットの表情を制御する表情制御処理、
   前記所定の対象の認証を行う個人認証処理、
   を実行させ、
   前記属性パラメータ取得処理は、所定の対象毎に発話内容に応じた属性パラメータが登録された属性パラメータデータベースから前記個人認証処理にて認証された所定の対象に応じた属性パラメータデータベースを選択し、前記音声取得処理によって取得された音声を前記属性パラメータデータベースと照合して、前記属性パラメータを取得する、プログラム。

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