JP7380556B2 - 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム - Google Patents

Description

本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。

近年、電気的又は磁気的な作用を用いて生物の動作を模倣する機械装置であるロボット装置が広く普及している。例えば、工場において、生産作業の自動化等を目的とするマニュピュレータ装置等が広く普及している。

一方で、日常生活の様々な場面において、人間のパートナーとして人的活動を支援するロボット装置の開発が進められている。このようなロボット装置は、一定の動作を繰り返す産業用ロボット装置とは異なり、人間の生活環境の様々な局面に対して柔軟に適応する能力を備えることが求められる。

例えば、このようなロボット装置では、人間の生活環境に存在する様々な物体の操作方法を自ら学習していくことが求められる。しかしながら、ロボット装置による自律的な学習には、時間がかかることが一般的である。そこで、ロボット装置の周辺に存在する他のロボット装置と情報を共有し、情報量を増加させることで、ロボット装置の学習の効率を向上させることが検討されている。

例えば、下記の特許文献１には、通信機能を用いて他のロボット装置と情報を共有するロボット装置において、情報を適切に管理する方法が開示されている。特許文献１に開示された技術によれば、情報の転送に伴って世代数をカウントしていくことで、共有された情報の新しさ等を判断することができる。

特開２００５－２７９８３０号公報

ここで、他のロボット装置から通信によって取得した情報に基づいて、ロボット装置が未知の対象物の操作方法等を判断するためには、妥当な重み付けによって、取得した情報を選別することが重要になる。しかし、特許文献１に開示される技術では、共有された情報の信頼性を判断することができなかった。

そのため、複数のロボット装置から質問に対する回答を受信した場合に、質問に対する回答に適切な重み付けを行うことで、信頼性のある回答を導出することが可能な情報処理装置が求められていた。

本開示によれば、質問を受信した複数の回答者ロボットの各々から取得した前記質問に対する回答、及び前記回答のメタ情報について、前記回答のメタ情報に基づいて前記回答の重み付けを判断する重み管理部と、前記回答の重み付けに基づいて、前記複数の回答者ロボットの前記回答の各々から前記質問への最終的な回答を導出する最終回答判断部と、を備える、情報処理装置が提供される。

また、本開示によれば、演算装置によって、質問を受信した複数の回答者ロボットの各々から取得した前記質問に対する回答、及び前記回答のメタ情報について、前記回答のメタ情報に基づいて前記回答の重み付けを判断することと、前記回答の重み付けに基づいて、前記複数の回答者ロボットの前記回答の各々から前記質問への最終的な回答を導出することと、を含む、情報処理方法が提供される。

また、本開示によれば、コンピュータを、質問を受信した複数の回答者ロボットの各々から取得した前記質問に対する回答、及び前記回答のメタ情報について、前記回答のメタ情報に基づいて前記回答の重み付けを判断する重み管理部と、前記回答の重み付けに基づいて、前記複数の回答者ロボットの前記回答の各々から前記質問への最終的な回答を導出する最終回答判断部と、として機能させる、プログラムが提供される。

本開示によれば、回答のメタ情報を用いることで、回答者ロボットと質問者ロボットとの類似性、回答者ロボットの対象物への習熟度、又は回答者ロボットの学習経験の量等に基づいて、回答の重み付けを行うことが可能である。

以上説明したように本開示によれば、質問に対する複数の回答に対して適切な重み付けを行うことで、信頼性のある回答を導出することが可能である。

なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。

ロボット１からロボット３へ質問を送信したことを表す説明図である。 質問を送信されたロボット３からロボット１に質問に対する回答が送信されたことを表す説明図である。 本開示の一実施形態に係る技術の全体的な流れを示した説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。 同実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れを示したフローチャート図である。 同実施形態に係る情報処理装置１０と、ロボット装置３０とのやり取りを示したシーケンス図である。 変形例において、回答者ロボット３からの回答が情報処理装置１１に送信されることを示す説明図である。 変形例において、ネットワーク４０に新しく参加したロボット１２が情報処理装置１１にアクセスすることを示す説明図である。 変形例において、情報処理装置１１のデータベース記憶部１００に記憶される情報の一例を示す説明図である。 同実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示したブロック図である。

以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．実施形態
１．１．概要
１．２．情報処理装置の構成
１．３．情報処理装置の動作
２．変形例
３．ハードウェア構成
４．まとめ

＜１．実施形態＞
（１．１．概要）
まず、図１～図３を参照して、本開示の一実施形態に係る技術の概要について説明する。図１は、ロボット１からロボット３へ質問を送信したことを表す説明図である。図２は、質問を送信されたロボット３からロボット１に、該質問に対する回答が送信されたことを表す説明図である。図３は、本実施形態に係る技術の全体的な流れを示した説明図である。

図１に示すように、ロボット１が自身にとって未知の対象物２を認識した場合、ロボット１（以下、質問者ロボット１とも称する）は、周囲に存在する他のロボット３（以下、回答者ロボット３とも称する）に対象物２に関する質問を送信する。

質問者ロボット１は、自身にとって未知の対象物２に遭遇した場合、対象物２の名称又は取り扱い方等が分からない。そのため、質問者ロボット１は、対象物２について既知の回答者ロボット３から対象物２の名称又は取り扱い方等について教えてもらうために、周囲に存在する回答者ロボット３に対象物２に関する質問を送信する。これによれば、質問者ロボット１は、対象物２の取り扱い方を自身で学習したり、ユーザに教えてもらったりするよりも短時間で対象物２の名称又は取り扱い方等を把握することができる。

特に、日常生活の様々な場面において、人間のパートナーとして人的活動を支援するロボット装置は、様々な未知の対象物２に遭遇する可能性がある。例えば、世の中には、ペン及びレーザポインタ等に例示されるように、見た目が全く同じであるが、用途が全く異なる物が存在する。そのため、他人の家に細長い棒状の未知物体が存在する場合、ロボット装置は、該未知物体がペン又はレーザポインタのいずれであるのか判断することが困難である。また、ユーザの引っ越し等に伴ってロボット装置が未知の国又は地域に移動した場合、ロボット装置は、見た目から用途等を判断することが困難な未知の物体に遭遇する可能性がある。さらに、ユーザの家には、ユーザ等によって自作された唯一無二の物体が存在する場合があり、このような唯一無二の物体の取り扱い方等については、ロボット装置は、いずれかのデータベース等を参照したとしても知ることはできない。

そこで、質問者ロボット１は、自身にとって未知の対象物２について、周囲に存在する複数の回答者ロボット３に質問を送信することで、未知の対象物２を不用意に取り扱う前に、未知の対象物２に関する情報を取得する。

なお、図１及び図２では、対象物２として形があるものを示しているが、本実施形態はかかる例示に限定されない。対象物２は、所定の部屋の内部空間等の形がないものであってもよい。対象物２は、質問者ロボット１から何らかの作用を及ぼせるものであれば、形があるものであってもよく、形がないものであってもよい。

その後、図２に示すように、質問を受信した回答者ロボット３は、対象物２に関する質問に対する回答をそれぞれ生成し、質問者ロボット１に送信する。質問者ロボット１は、受信した複数の回答をそれぞれ重み付けすることで、質問に対する最終的な回答を導出する。具体的には、質問者ロボット１は、重み付けに基づいて、受信した複数の回答のうちから妥当性又は信頼性が最も高い回答を判断し、判断した回答を質問に対する最終的な回答としてもよい。

ここで、質問者ロボット１は、複数の回答者ロボット３から質問に対する回答を受信するが、複数の回答者ロボット３からの回答の各々は、同一とはなり得ない。これは、回答者ロボット３からの回答は、それぞれ回答者ロボット３の学習経験等に基づいて生成されるためである。よって、回答者ロボット３からの回答は、それぞれ尤もらしさが異なることになる。

そこで、質問者ロボット１は、受信した複数の回答にそれぞれ重み付けをすることで、より妥当性又は信頼性が高い回答を判断しやすくすることができる。なお、受信した複数の回答への重み付けは、回答と併せて受信する回答のメタ情報に基づいて行われる。

例えば、質問者ロボット１は、対象物２との距離が一定範囲内の回答者ロボット３からの回答により大きな重み付けをすることで、質問に対する最終的な回答を導出してもよい。このような場合、回答のメタ情報は、対象物２と回答者ロボット３との距離に関する情報を含むことになる。対象物２との距離が近い回答者ロボット３は、対象物２との距離がより遠い回答者ロボット３よりも対象物２の詳細な情報を有している可能性が高い。そのため、対象物２との距離が近い回答者ロボット３からの回答により大きな重み付けをすることで、質問者ロボット１は、受信した複数の回答のうちから、信頼性がより高い回答を判断し易くなる。

また、質問者ロボット１は、自身と形状又は型式等が類似した回答者ロボット３からの回答により大きな重み付けをすることで、質問に対する最終的な回答を導出してもよい。このような場合、回答のメタ情報は、回答者ロボット３の形状又は型式に関する情報を含むことになる。質問者ロボット１と類似した回答者ロボット３は、質問者ロボット１と異なる回答者ロボット３よりも対象物２の取り扱い方、又は対象物２との距離感について、質問者ロボット１に適した情報を有している可能性が高い。そのため、質問者ロボット１と類似した回答者ロボット３からの回答により大きな重み付けをすることで、質問者ロボット１は、受信した複数の回答のうちから、自身に適した回答を判断し易くなる。

具体的には、本実施形態に係る技術は、図３に示す流れにて実行される。

まず、対象物２の画像等を含むメタ情報と共に、対象物２に関する質問が質問者ロボット１から周囲の回答者ロボット３に送信される。回答者ロボット３は、それぞれの分類器（Ｃｌａｓｓｉｆｉｅｒ１～ＣｌａｓｓｉｆｉｅｒＮ）に、対象物２の画像等を含むメタ情報を入力する（Ｉｎｐｕｔ Ｐａｔｔｅｒｎ）ことで、対象物２を分類し、質問に対する回答を生成する。その後、回答者ロボット３は、生成した回答及びメタ情報を質問者ロボット１に送信する。

回答者ロボット３の各々から回答及びメタ情報を受信した質問者ロボット１は、回答のメタ情報に基づいて、回答の各々を重み付けすることで、受信した回答の各々を統合する（Ｃｏｍｂｉｎｅ）。続いて、質問者ロボット１は、回答の各々の重み付けを考慮することで、受信した回答から質問に対する最終的な回答を決定する（Ｄｅｃｉｓｉｏｎ）。これにより、質問者ロボット１は、回答者ロボット３の分類器を利用することによって、未知の対象物２が何であるのかを判断することができる。したがって、質問者ロボット１は、未知の対象物２に対して試行錯誤を伴う自律学習等を行わずとも、より短時間で対象物２に対して適切な取り扱いを行うことが可能になる。

（１．２．情報処理装置の構成）
続いて、図４を参照して、本実施形態に係る情報処理装置の機能構成の一例について説明する。図４は、本実施形態に係る情報処理装置１０の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施形態に係る情報処理装置１０は、例えば、図１及び図２で示した質問者ロボット１に搭載されてもよい。

図４に示すように、情報処理装置１０は、センサ部１１０と、質問生成部１２０と、通信部１３０と、回答取得部１４０と、重み管理部１５０と、最終回答判断部１６０と、駆動制御部１７０と、を備える。情報処理装置１０は、通信部１３０によって、ネットワーク４０を介してロボット装置３０（図１及び図２で示した回答者ロボット３に対応）と通信を行っている。

センサ部１１０は、公知の各種センサを含み、対象物２を含む外部環境の状態を測定する。センサ部１１０は、例えば、ＲＧＢカメラ、グレースケールカメラ、ステレオカメラ、デプスカメラ、赤外線カメラ又はＴｏＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）カメラ等の各種カメラを含んでもよく、ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサ又はＲＡＤＡＲ（ＲＡｄｉｏ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサなどの各種測距センサを含んでもよく、マイクロフォン、照度計、圧力計、温度計又は湿度計等を含んでもよい。

質問生成部１２０は、ロボット装置３０に送信する質問を生成する。具体的には、質問生成部１２０は、対象物２に関する質問、及び質問のメタ情報を生成する。対象物２は、情報処理装置１０を搭載する質問者ロボット１にとって未知の物体である。そこで、質問生成部１２０は、対象物２が何であり、どのように取り扱えばよいのかということを問う質問を生成する。例えば、質問生成部１２０は、対象物２の構造、用途、名称、把持方法又は操作方法のいずれかを問う質問を生成してもよい。

質問のメタ情報は、質問を受信したロボット装置３０が対象物２を特定するための情報を含む。例えば、質問のメタ情報は、対象物２を撮像した画像情報、対象物２の色及び形状情報、対象物２の位置情報、対象物２から収音した音情報、又は対象物２から測定した匂い情報などの対象物２に関する情報を含んでもよい。これらの対象物２に関する情報は、例えば、センサ部１１０によって取得されてもよい。なお、対象物２に関する情報は、対象物２と非接触で取得可能な情報であってもよい。このような場合、センサ部１１０は、対象物２に関する情報を取得する際に、対象物２への影響を低減することができる。

また、質問のメタ情報は、質問の目的に関する情報を含んでもよい。質問の目的が明確であるほど、質問が送信されるロボット装置３０は、情報処理装置１０にて求められている回答に即した回答を生成することができる。これによれば、情報処理装置１０は、より適切な回答を受信することができる。

さらに、質問のメタ情報は、ワンタイムパスワードを含んでもよい。質問のメタ情報がワンタイムパスワードを含む場合、情報処理装置１０は、１台のロボット装置３０から回答を１回のみ送信可能であるようなシステムを構築することができる。

情報処理装置１０では、より多くのロボット装置３０からそれぞれ回答を受信することによって、質問に対する妥当性及び信頼性がより高い最終的な回答を導出することができると考えられる。そのため、１台のロボット装置３０から同一の回答が複数回送信されることは、質問に対する最終的な回答を導出する際にかく乱要素となり得る。したがって、情報処理装置１０は、ワンタイムパスワード等を用いて、ロボット装置３０からの回答をそれぞれ１回のみに限定することが好ましい。なお、ワンタイムパスワードを用いない場合において、同一の回答を複数回送信するロボット装置３０が発見された場合、情報処理装置１０は、該ロボット装置３０からの回答を除外して、質問に対する最終的な回答を導出してもよい。

通信部１３０は、ロボット装置３０との間で質問の送信、及び回答の受信を行うための通信インタフェースである。

例えば、通信部１３０は、ネットワーク４０を介して、ロボット装置３０と質問の送信及び回答の受信を行ってもよい。ネットワーク４０は、インターネット、衛星通信網又は電話回線網などの公衆通信網であってもよく、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの限られた領域内に設けられた通信網であってもよい。

例えば、通信部１３０は、直接、ロボット装置３０と質問の送信及び回答の受信を行ってもよい。このような場合、通信部１３０は、アンテナ及び通信回路を備え、ロボット装置３０と無線通信する。例えば、通信部１３０は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ Ｌｏｗ Ｅｎｅｒｇｙ（登録商標）、ＡＮＴ（登録商標）、ＡＮＴ＋（登録商標）、又はＥｎＯｃｅａｎ Ａｌｌｉａｎｃｅ（登録商標）等の数百ＭＨｚ～数ＧＨｚの帯域の波長（例えば、９２０ＭＨｚなど）の信号による通信を用いて、ロボット装置３０と無線通信してもよい。

ロボット装置３０は、情報処理装置１０から質問を受信し、受信した質問に対する回答、及び回答のメタ情報を情報処理装置１０に送信する。ロボット装置３０は、図１及び図２で示した回答者ロボット３に対応する。ロボット装置３０は、質問のメタ情報に含まれる対象物２に関する情報に基づいて、受信した質問に対する回答、及び回答のメタ情報を生成する。

具体的には、ロボット装置３０は、質問のメタ情報に含まれる対象物２の画像情報をロボット装置３０が有する分類器又は学習器に入力することで、受信した質問に対する回答を生成してもよい。例えば、ロボット装置３０は、対象物２が何であるのか、又は対象物２にはどのような操作方法が想定されるかという質問に対する回答を生成してもよい。特に、ロボット装置３０が自身の学習器を用いて質問に対する回答を生成する場合、学習器にはロボット装置３０の各々が過去に学習したデータが反映されているため、ロボット装置３０ごとに異なる回答を得ることができる可能性が高まる。

ロボット装置３０は、回答のメタ情報を生成する。回答のメタ情報は、ロボット装置３０に関する情報、又はロボット装置３０と対象物２との関係性に関する情報の少なくともいずれかを含む。

例えば、回答のメタ情報は、ロボット装置３０に関する情報として、ロボット装置３０の構造、構造開発年、型式、腕部又は脚部の構造、滞在期間、メーカー、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）バージョン又はソフトウェアバージョンに関する情報を含んでもよい。回答のメタ情報にロボット装置３０に関する情報が含まれる場合、情報処理装置１０は、情報処理装置１０が搭載される質問者ロボット１と、ロボット装置３０との類似性を判断することが可能となる。これによれば、情報処理装置１０は、ロボット装置３０から受信した回答が自身に適した回答か否かを判断することが可能となる。

また、回答のメタ情報は、ロボット装置３０と対象物２との関係性に関する情報として、ロボット装置３０による対象物２の最終使用日、最終視認日、使用回数、使用頻度、又はロボット装置３０と対象物２との距離に関する情報を含んでもよい。回答のメタ情報にロボット装置３０と対象物２との関係性に関する情報が含まれる場合、情報処理装置１０は、ロボット装置３０が対象物２を扱った頻度等を判断することが可能となる。これによれば、情報処理装置１０は、ロボット装置３０から受信した回答の信頼性が高いか否かを判断することが可能となる。

また、回答のメタ情報は、対象物２についてユーザからロボット装置３０が質問された頻度、対象物２について他の質問者ロボット１からロボット装置３０が質問された頻度、ロボット装置３０が予想する回答の尤もらしさ、又は情報処理装置１０とロボット装置３０との通信経路に関する情報等を含んでもよい。回答のメタ情報が含む情報の種類が多ければ多いほど、後述する重み管理部１５０は詳細な重み付けを行うことが可能となる。

回答のメタ情報は、回答を送信するロボット装置３０ごとの差異が明確になるような情報を含むことが好ましい。回答のメタ情報は、後述する重み管理部１５０にて回答の各々の重みを判断するために用いられる。したがって、回答のメタ情報がロボット装置３０ごとの差異が明確になる情報を含むほど、後述する重み管理部１５０は、ロボット装置３０ごとに回答に対して異なる重み付けを行うことができる。

なお、ロボット装置３０は、質問に対する回答を生成するには情報が不足している場合、情報処理装置１０又は質問者ロボット１に対してメタ情報を追加で送信するよう要求してもよい。

回答取得部１４０は、通信部１３０を介して、複数のロボット装置３０から質問に対する回答、及び回答のメタ情報を取得する。回答取得部１４０は、回答のメタ情報を重み管理部１５０に出力し、質問に対する回答を最終回答判断部１６０に出力する。これにより、情報処理装置１０は、回答のメタ情報に基づいて判断された重みを考慮しつつ、質問に対する回答を集計することで、質問に対する最終的な回答を導出することができる。

重み管理部１５０は、回答のメタ情報に基づいて、回答の重み付けを判断する。例えば、重み管理部１５０は、回答のメタ情報のうちの１種の情報に基づいて、回答の重み付けを判断してもよい。

具体的には、重み管理部１５０は、対象物２と、ロボット装置３０との間の距離に基づいて、ロボット装置３０から受信した回答の各々の重み付けを判断してもよい。例えば、重み管理部１５０は、対象物２からの距離が近いロボット装置３０から受信した回答ほど重みが大きくなるように重み付けを判断してもよい。これは、対象物２からの距離が近いロボット装置３０ほど、対象物２をより正確に把握していたり、対象物２をより多く取り扱っていたりする可能性が高く、受信した回答の信頼性が高いと考えられるためである。これによれば、重み管理部１５０は、信頼性がより高い回答ほど重みが大きくなるように、回答の重み付けを判断することができる。

また、重み管理部１５０は、情報処理装置１０が搭載された質問者ロボット１と、ロボット装置３０との構造的な類似度合に基づいて、ロボット装置３０から受信した回答の各々の重み付けを判断してもよい。例えば、重み管理部１５０は、質問者ロボット１と構造的な類似度合が高いロボット装置３０から受信した回答ほど重みが大きくなるように重み付けを判断してもよい。これは、ロボット装置の構造が異なる場合、同様の行動ができない可能性があるためである。例えば、あるロボット装置では複数の腕部にて対象物２を把持可能であるが、他のロボット装置では腕部が１つしかなく対象物２を把持できないことがあり得る。したがって、質問者ロボット１と構造的な類似度合がより高いロボット装置３０から受信した回答ほど重みが大きくなるようにすることで、情報処理装置１０は、最終的な回答を質問者ロボット１により適したものとすることができる。

また、重み管理部１５０は、情報処理装置１０が搭載された質問者ロボット１と、ロボット装置３０とのソフトウェアの一致度合に基づいて、ロボット装置３０から受信した回答の各々の重み付けを判断してもよい。例えば、重み管理部１５０は、質問者ロボット１とソフトウェアの一致度合が高いロボット装置３０から受信した回答ほど重みが大きくなるように重み付けを判断してもよい。これは、ロボット装置のソフトウェアが異なる場合、たとえ構造が同様であったとしても、同様の行動又は同様の精度での行動ができない可能性があるためである。例えば、あるロボット装置で可能であった対象物２への精密動作が他のロボット装置では同様の精度で行えないことがあり得る。したがって、質問者ロボット１とソフトウェアの一致度合がより高いロボット装置３０から受信した回答ほど重みが大きくなるようにすることで、情報処理装置１０は、最終的な回答を質問者ロボット１にとってより適したものとすることができる。

また、重み管理部１５０は、対象物２が存在する領域でのロボット装置３０の滞在期間の長さに基づいて、ロボット装置３０から受信した回答の各々の重み付けを判断してもよい。例えば、重み管理部１５０は、対象物２が存在する領域に長く滞在したロボット装置３０から受信した回答ほど重みが大きくなるように重み付けを判断してもよい。これは、対象物２が存在する領域に長く滞在したロボット装置３０ほど、対象物２をより正確に把握していたり、対象物２をより多く取り扱っていたりする可能性が高く、受信した回答の信頼性が高いと考えられるためである。これによれば、重み管理部１５０は、信頼性がより高い回答ほど重みが大きくなるように、回答の重み付けを判断することができる。

また、重み管理部１５０は、回答のメタ情報のうち複数種の情報ごとに回答の重み付けを判断し、判断した複数種の重みを積算することで、回答の重み付けを判断してもよい。例えば、重み管理部１５０は、下記の表１に示す情報の各々に基づいて回答を重み付けし、重み付けした重みを回答ごとに積算することで、回答の重みを判断してもよい。なお、下記の表１で、「－」は、対応する状態がないことを示す。

これによれば、重み管理部１５０は、複数の観点から回答の重みを評価することができるため、回答を送信したロボット装置３０ごとにより細かく重み付けを判断することが可能となる。

このとき、重み管理部１５０は、回答のメタ情報のうち重み付けに重要な情報と、重要度が低い参考程度の情報とで、重みの大きさを変化させてもよい。具体的には、重み管理部１５０は、受信した回答から信頼性の高い最終的な回答を導出するために重要な情報については、重みの変動量が大きくなるようにし、重要性が低い情報については、重みの変動量が小さくなるようにしてもよい。これによれば、重み管理部１５０は、信頼性又は妥当性がより高い回答に大きな重み付けをすることができるため、最終回答判断部１６０にて信頼性又は妥当性がより高い最終的な回答を得ることが可能になる。

さらに、重み管理部１５０は、外部データに基づいて、ロボット装置３０から受信した回答の各々の重み付けを判断してもよい。具体的には、重み管理部１５０は、ロボット装置３０の知識量、又は行動の信頼性に関する外部データに基づいて、ロボット装置３０から受信した回答の各々の重み付けを判断してもよい。例えば、重み管理部１５０は、ロボット装置３０の学習の進捗度合を集積したデータベース、ロボット装置３０の稼働時間を集積したデータベース、又はロボット装置３０のタスク成功率を集積したデータベース等の情報に基づいて、より信頼性が高いロボット装置３０から受信した回答の重みが大きくなるように重み付けを判断してもよい。このような外部データを用いて回答の重み付けを行うことで、重み管理部１５０は、最終的な回答の信頼性を向上させ、かつ最終的な回答の質問者ロボット１に対する妥当性を向上させることができる。

最終回答判断部１６０は、重み管理部１５０による回答の重み付けに基づいて、受信した回答から質問に対する最終的な回答を導出する。具体的には、最終回答判断部１６０は、同一内容ごとに回答をまとめて、重み付けを考慮した多数決を取ることで、最終的な回答を導出してもよい。

また、最終回答判断部１６０は、対象物２から一定の距離内に存在するロボット装置３０から受信した回答のみを用いて、質問に対する最終的な回答を導出してもよい。なお、最終回答判断部１６０は、対象物２からの距離に替えて、同じ建物内、同じフロア内、又は同じ店舗エリア内等のような特定の範囲内に存在するロボット装置３０から受信した回答のみを用いて、質問に対する最終的な回答を導出してもよい。

また、最終回答判断部１６０は、同一又は類似構造のロボット装置３０から受信した回答のみを用いて、質問に対する最終的な回答を導出してもよい。特に、ロボット装置の踏破性能、ハンド形状、又はアームの可動範囲などは、対象物２のマニピュレーションに重要な要素となる。そのため、最終回答判断部１６０は、これらの構造が同一又は類似のロボット装置３０から受信した回答のみを用いることで、質問者ロボット１により適した情報を最終的な回答として判断することができる。

駆動制御部１７０は、情報処理装置１０が搭載された質問者ロボット１の行動を制御する。具体的には、駆動制御部１７０は、質問者ロボット１の各関節に備えられる各モータの駆動を制御することで、質問者ロボット１の全体の行動を制御する。また、駆動制御部１７０は、ユーザへの出力を行うために、質問者ロボット１に備えられたスピーカ、プロジェクタ、ディスプレイ、又は発光器（例えば、電球、ＬＥＤ又はレーザ等）等の各種モジュールの駆動を制御してもよい。例えば、駆動制御部１７０は、質問に対する最終的な回答によって既知となった、又は取り扱い方が判明した対象物２を操作するように質問者ロボット１の行動を制御してもよい。

（１．３．情報処理装置の動作）
次に、図５及び図６を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１０の動作について説明する。

まず、図５を参照して、情報処理装置１０の動作の流れについて説明する。図５は、本実施形態に係る情報処理装置１０の動作の流れを示したフローチャート図である。

図５に示すように、まず、情報処理装置１０は、センサ部１１０によって未知の対象物２を認識する（Ｓ１１０）。続いて、質問生成部１２０は、未知の対象物２に関する質問を生成する（Ｓ１２０）。このとき、質問生成部１２０は、質問を受信したロボット装置３０が対象物２を特定するための情報を含む質問のメタ情報を生成してもよい。

次に、質問生成部１２０にて生成された質問がメタ情報と共に周囲のロボット装置３０に送信される（Ｓ１３０）。その後、質問を送信した周囲のロボット装置３０から質問に対する回答が返信され、情報処理装置１０は、質問に対する回答、及び回答のメタ情報をロボット装置３０の各々から受信する（Ｓ１４０）。

続いて、重み管理部１５０は、回答のメタ情報に基づいて、各回答の重み付けを判断する（Ｓ１５０）。具体的には、重み管理部１５０は、回答のメタ情報に含まれるロボット装置３０に関する情報、又はロボット装置３０と対象物２との関係性に関する情報等に基づいて、信頼性又は妥当性を反映するように各回答に重み付けを行う。次に、最終回答判断部１６０は、各回答の重み付けに基づいて、質問に対する最終的な回答を導出する（Ｓ１６０）。具体的には、最終回答判断部１６０は、各回答に対する重み付けを考慮して、同一内容の回答をまとめて多数決を取ることで、最終的な回答を導出してもよい。これによれば、情報処理装置１０を搭載する質問者ロボット１は、最終的な回答によって、未知であった対象物２を既知として認識することができるため、対象物２を適切に操作することが可能となる（Ｓ１７０）。

次に、図６を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１０と、ロボット装置３０とのやり取りについて説明する。図６は、本実施形態に係る情報処理装置１０と、ロボット装置３０とのやり取りを示したシーケンス図である。

図６に示すように、まず、情報処理装置１０にて、センサ部１１０が未知の対象物２を認識する（Ｓ２０１）。続いて、質問生成部１２０は、未知の対象物２に関する質問を生成する（Ｓ２０２）。このとき、質問生成部１２０は、対象物２を特定するための情報を含むメタ情報も生成してもよい。その後、質問生成部１２０にて生成された質問、及びメタ情報が周囲のロボット装置３０に送信される（Ｓ２０３）。

次に、質問を受信したロボット装置３０では、分類器等を用いて、受信した質問に対する回答を生成する（Ｓ２０５）。続いて、ロボット装置３０は、情報処理装置１０での回答の重み付けに用いられる回答のメタ情報を生成する（Ｓ２０７）。その後、質問に対する回答、及びメタ情報が情報処理装置１０に送信される（Ｓ２０９）。

続いて、複数のロボット装置３０からそれぞれ回答を受信した情報処理装置１０では、重み管理部１５０は、各回答のメタ情報に基づいて、各回答の重み付けを判断する（Ｓ２１１）。次に、最終回答判断部１６０は、各回答の重み付けに基づいて、質問に対する最終的な回答を判断する（Ｓ２１３）。これによれば、情報処理装置１０を搭載する質問者ロボット１は、最終的な回答によって、対象物２を既知として認識することができるため、対象物２を適切に操作することが可能となる（Ｓ２１５）。

以上の動作例によれば、情報処理装置１０は、未知の対象物２が何であるのか、又はどのように取り扱うかを周囲のロボット装置３０からの回答によって判断することができる。

＜２．変形例＞
続いて、図７～図９を参照して、本実施形態に係る情報処理装置の変形例について説明する。図７は、回答者ロボット３からの回答が情報処理装置１１に送信されることを示す説明図である。図８は、ネットワーク４０に新しく参加したロボット１２が情報処理装置１１にアクセスすることを示す説明図である。図９は、情報処理装置１１のデータベース記憶部１００に記憶される情報の一例を示す説明図である。

図７に示すように、本変形例に係る情報処理装置１１は、質問と、質問に対する最終的な回答とを対応させて記憶するデータベース記憶部１００を備える。情報処理装置１１は、質問者ロボット１又は回答者ロボット３とは独立して設けられる。すなわち、本変形例に係る情報処理装置１１は、ネットワーク４０に接続するロボット装置から自由にアクセス可能であり、ロボット装置に搭載されず、独立して設けられる点が図３にて説明した情報処理装置１０と異なる。

具体的には、情報処理装置１１は、質問者ロボット１の各々から、質問と、回答者ロボット３から受信した回答から導出した最終的な回答とを受信し、データベース記憶部１００に記憶してもよい。

または、情報処理装置１１は、質問が質問者ロボット１から回答者ロボット３に送信された場合に、回答及び回答のメタ情報を受信し、質問に対する最終的な回答を生成してもよい。その後、情報処理装置１１は、質問と、最終的な回答とをデータベース記憶部１００に記憶すると共に、生成した最終的な回答を質問者ロボット１に送信してもよい。

本変形例に係る情報処理装置１１は、質問者ロボット１が発した質問の各々と、質問の各々に対する最終的な回答とを一元的に管理することで、質問と、質問に対する最終的な回答とをネットワーク４０に接続するロボット間で共有することができる。

例えば、質問者ロボット１が未知の対象物２を認識した場合、情報処理装置１１に対象物２に関する質問を送信する。質問者ロボット１から送信された質問に対する最終的な回答が情報処理装置１１に記憶されている場合、情報処理装置１１は、受信した質問に対する最終的な回答を質問者ロボット１に送信する。これによれば、情報処理装置１１は、異なる質問者ロボット１から同様の質問が何度も送信されてしまうことを防止することができる。

一方、質問者ロボット１から送信された質問に対する最終的な回答が情報処理装置１１に記憶されていない場合、質問者ロボット１は、周囲の回答者ロボット３に回答を送信し、回答者ロボット３からの回答に基づいて最終的な回答を生成する。その後、質問者ロボット１は、質問と最終的な回答とを情報処理装置１１に送信することで、情報処理装置１１のデータベースを更新することができる。すなわち、情報処理装置１１は、最新の情報を随時受け付けることにより、蓄積した情報を更新することができる。例えば、情報処理装置１１は、新しい質問と最終的な回答との組み合わせをデータベース記憶部１００に記憶し、記憶された情報を更新してもよい。

また、情報処理装置１１は、信頼性が低いと判断された質問と最終的な回答との組み合わせをデータベース記憶部１００から削除してもよい。情報の信頼性は、例えば、該情報を参照した質問者ロボット１から情報の有用度等に関するフィードバックを受けることで判断することが可能である。例えば、情報を参照した質問者ロボット１の複数から該情報の有用度が低いというフィードバックを受けた場合、情報処理装置１１は、該情報を削除してもよい。

ここで、図８に示すように、ネットワーク４０に新しくロボット１２が参加した場合について説明する。ロボット１２は、周囲のロボット装置に質問を送信した際に、情報処理装置１１の存在及びアドレスを回答されることで、情報処理装置１１の存在及びアドレスを認識する。情報処理装置１１は、ネットワーク４０を介して自由にアクセス可能であるためロボット１２は、情報処理装置１１にアクセスすることで、情報処理装置１１のデータベース記憶部１００に記憶された情報を使用することが可能になる。

ただし、新しくネットワーク４０に参加したロボット１２については、参加当初は、情報処理装置１１は、セキュリティレベルが低い情報のみをアクセス可能とし、パスワード等のセキュリティレベルが高い情報へのアクセスを制限するようにしてもよい。その後、情報処理装置１１は、ロボット１２の滞在期間の増加等に伴って、セキュリティレベルが高い情報へのアクセスをロボット１２に段階的に許可していってもよい。

また、新しくネットワーク４０に参加したロボット１２については、参加当初は、情報処理装置１１は、情報処理装置１１への情報の読み出しのみを許可し、質問と最終的な回答との組み合わせを情報処理装置１１に追加又は更新することを許可しないようにしてもよい。その後、情報処理装置１１は、ロボット１２の滞在期間の増加等に伴って、ロボット１２に対して、質問と最終的な回答との組み合わせを追加することを許可していってもよい。

本変形例に係る情報処理装置１１は、対象物２に対する質問と、最終的な回答とを集積することで、対象物２の各々の認識情報を集積したデータベースを記憶することができる。例えば、図９に示すように、データベース記憶部１００は、屋内における対象物２の配置を示した地図情報を記憶してもよい。また、データベース記憶部１００は、対象物２の各々の名称、把持形状、位置姿勢、及びアプローチ可能な方向を含む情報を対象物２の各々の位置情報と対応付けて記憶してもよい。情報処理装置１１は、このような物体配置の地図情報をデータベース記憶部１００に記憶させることによって、対象物２に対する質問と、最終的な回答とを他のロボット装置が使用しやすい形式で記憶することができる。

＜３．ハードウェア構成＞
さらに、図１０を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成について説明する。図１０は、本実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成例を示したブロック図である。

図１０に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ブリッジ９０７と、内部バス９０５及び９０６と、インタフェース９０８と、入力装置９１１と、出力装置９１２と、ストレージ装置９１３と、ドライブ９１４と、接続ポート９１５と、通信装置９１６と、を備える。

ＣＰＵ９０１は、演算処理装置として機能し、ＲＯＭ９０２等に記憶された各種プログラムに従って、情報処理装置１０の動作全般を制御する。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラム及び演算パラメータを記憶し、ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラム、及びその実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。例えば、ＣＰＵ９０１は、質問生成部１２０、回答取得部１４０、重み管理部１５０、及び最終回答判断部１６０の機能を実行してもよい。

ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、ブリッジ９０７、内部バス９０５及び９０６等により相互に接続されている。また、ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、インタフェース９０８を介して入力装置９１１、出力装置９１２、ストレージ装置９１３、ドライブ９１４、接続ポート９１５及び通信装置９１６とも接続されている。

入力装置９１１は、タッチパネル、キーボード、マウス、ボタン、マイクロフォン、スイッチ又はレバーなどの情報が入力される入力装置を含む。また、入力装置９１１は、入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力するための入力制御回路なども含む。

出力装置９１２は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）表示装置、液晶表示装置又は有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ ＥｌｅｃｔｒｏＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示装置などの表示装置を含む。さらに、出力装置９１２は、スピーカ又はヘッドホンなどの音声出力装置を含んでもよい。

ストレージ装置９１３は、情報処理装置１０のデータ格納用の記憶装置である。ストレージ装置９１３は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記憶する記憶装置、記憶媒体からデータを読み出す読み出し装置、及び記憶されたデータを削除する削除装置を含んでもよい。

ドライブ９１４は、記憶媒体用リードライタであり、情報処理装置１０に内蔵又は外付けされる。例えば、ドライブ９１４は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又は半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記憶されている情報を読み出し、ＲＡＭ９０３に出力する。ドライブ９１４は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むことも可能である。

接続ポート９１５は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ポート、イーサネット（登録商標）ポート、ＩＥＥＥ８０２．１１規格ポート及び光オーディオ端子等のような外部接続機器を接続するための接続ポートで構成された接続インタフェースである。

通信装置９１６は、例えば、ネットワーク４０に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置９１６は、有線または無線ＬＡＮ対応通信装置であっても、有線によるケーブル通信を行うケーブル通信装置であってもよい。通信装置９１６は、例えば、通信部１３０の機能を実行してもよい。

なお、情報処理装置１０に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアに対して、上述した本実施形態に係る制御装置の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供することが可能である。

＜４．まとめ＞
以上説明したように、本実施形態に係る情報処理装置１０によれば、周囲のロボット装置３０に未知の対象物２に対する質問を送信し、周囲のロボット装置３０から該質問の回答を受信することにより、未知の対象物２への有効な動作を短時間で判断することが可能である。

また、本実施形態に係る情報処理装置１０によれば、回答のメタ情報に基づいて回答の各々に重み付けすることによって、受信した回答から信頼性又は妥当性がより高い最終的な回答を導出することが可能である。

以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、情報処理装置１０は、機械学習を用いて、回答の各々の重み付け、及び回答から最終的な回答を導出することを実行してもよい。具体的には、情報処理装置１０は、複数のロボット装置３０から受信した回答、及び回答のメタ情報を入力とし、質問に対する最終的な回答を出力とする機械学習型分類器を備えていてもよい。

また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。

なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
質問を受信した複数の回答者ロボットの各々から取得した前記質問に対する回答、及び前記回答のメタ情報について、前記回答のメタ情報に基づいて前記回答の重み付けを判断する重み管理部と、
前記回答の重み付けに基づいて、前記複数の回答者ロボットの前記回答の各々から前記質問への最終的な回答を導出する最終回答判断部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記質問は、前記質問のメタ情報と共に、質問者ロボットから前記複数の回答者ロボットの各々に送信される、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記質問は、前記質問者ロボットが認識した対象物に関する質問である、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記質問のメタ情報は、前記対象物に関する情報を少なくとも含む、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記対象物に関する情報は、前記対象物に対して非接触で得られる情報である、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記質問に対する前記回答は、前記複数の回答者ロボットの各々から１つずつ取得される、前記（３）～（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記質問に対する前記回答は、前記複数の回答者ロボットの各々にて、分類器を用いて生成される、前記（３）～（６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（８）
前記回答のメタ情報は、前記回答者ロボットに関する情報、又は前記回答者ロボットと前記対象物との関係性に関する情報のいずれか１つを少なくとも含む、前記（３）～（７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（９）
前記重み管理部は、前記対象物と、前記回答者ロボットとの間の距離に基づいて、前記回答の各々の重み付けを判断する、前記（３）～（８）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記重み管理部は、前記質問者ロボットと、前記回答者ロボットとの構造的な類似度合に基づいて、前記回答の各々の重み付けを判断する、前記（３）～（９）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記重み管理部は、前記質問者ロボットと、前記回答者ロボットとのソフトウェアの一致度合に基づいて、前記回答の各々の重み付けを判断する、前記（３）～（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１２）
前記重み管理部は、前記対象物が存在する領域での前記回答者ロボットの存在期間の長さに基づいて、前記回答の各々の重み付けを判断する、前記（３）～（１１）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記最終回答判断部は、前記回答の各々の重み付けに基づいて、複数の前記回答のうち前記質問の回答として妥当性が高いものを最終的な回答と判断する、前記（１）～（１２）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１４）
前記質問者ロボットは、前記対象物の操作が可能なロボットである、前記（３）～（１２）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記最終的な回答は、前記質問者ロボットによる前記対象物の操作の制御に用いられる、前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
前記情報処理装置は、前記質問者ロボットに搭載される、前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１７）
前記質問と、前記質問に対する前記最終的な回答とを対応させて記憶するデータベース記憶部をさらに備え、
前記データベース記憶部は、他のロボットからアクセス可能に設けられる、前記（１）～（１６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１８）
前記データベース記憶部に記憶された前記最終的な回答は、前記最終的な回答を参照した前記他のロボットからのフィードバックに基づいて、維持又は削除される、前記（１７）に記載の情報処理装置。
（１９）
演算装置によって、
質問を受信した複数の回答者ロボットの各々から取得した前記質問に対する回答、及び前記回答のメタ情報について、前記回答のメタ情報に基づいて前記回答の重み付けを判断することと、
前記回答の重み付けに基づいて、前記複数の回答者ロボットの前記回答の各々から前記質問への最終的な回答を導出することと、
を含む、情報処理方法。
（２０）
コンピュータを、
質問を受信した複数の回答者ロボットの各々から取得した前記質問に対する回答、及び前記回答のメタ情報について、前記回答のメタ情報に基づいて前記回答の重み付けを判断する重み管理部と、
前記回答の重み付けに基づいて、前記複数の回答者ロボットの前記回答の各々から前記質問への最終的な回答を導出する最終回答判断部と、
として機能させる、プログラム。

１ 質問者ロボット
２ 対象物
３ 回答者ロボット
１０ 情報処理装置
３０ ロボット装置
４０ ネットワーク
１００ データベース記憶部
１１０ センサ部
１２０ 質問生成部
１３０ 通信部
１４０ 回答取得部
１５０ 管理部
１６０ 最終回答判断部
１７０ 駆動制御部

Claims (19)

1. 質問を受信した複数の回答者ロボットの各々から取得した前記質問に対する回答、及び前記回答のメタ情報について、前記回答のメタ情報に基づいて前記回答の重み付けを判断する重み管理部と、
   前記回答の重み付けに基づいて、前記複数の回答者ロボットの前記回答の各々から前記質問への最終的な回答を導出する最終回答判断部と、
   を備え、
   前記回答のメタ情報は、前記回答者ロボットに関する情報、又は、前記回答者ロボットと質問者ロボットが認識した対象物との関係性に関する情報のいずれか１つを少なくとも含む、
   情報処理装置。
2. 前記質問は、前記質問のメタ情報と共に、前記質問者ロボットから前記複数の回答者ロボットの各々に送信される、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記質問は、前記対象物に関する質問である、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記質問のメタ情報は、前記対象物に関する情報を少なくとも含む、請求項３に記載の情報処理装置。
5. 前記対象物に関する情報は、前記対象物に対して非接触で得られる情報である、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記質問に対する前記回答は、前記複数の回答者ロボットの各々から１つずつ取得される、請求項１に記載の情報処理装置。
7. 前記質問に対する前記回答は、前記複数の回答者ロボットの各々にて、分類器を用いて生成される、請求項１に記載の情報処理装置。
8. 前記重み管理部は、前記対象物と前記回答者ロボットとの間の距離にさらに基づいて、前記回答の各々の重み付けを判断する、請求項３に記載の情報処理装置。
9. 前記重み管理部は、前記質問者ロボットと前記回答者ロボットとの構造的な類似度合にさらに基づいて、前記回答の各々の重み付けを判断する、請求項３に記載の情報処理装置。
10. 前記重み管理部は、前記質問者ロボットと前記回答者ロボットとのソフトウェアの一致度合にさらに基づいて、前記回答の各々の重み付けを判断する、請求項３に記載の情報処理装置。
11. 前記重み管理部は、前記対象物が存在する領域での前記回答者ロボットの存在期間の長さにさらに基づいて、前記回答の各々の重み付けを判断する、請求項３に記載の情報処理装置。
12. 前記最終回答判断部は、前記回答の各々の重み付けに基づいて、複数の前記回答のうち前記質問の回答として妥当性が高いものを最終的な回答と判断する、請求項１に記載の情報処理装置。
13. 前記質問者ロボットは、前記対象物の操作が可能なロボットである、請求項３に記載の情報処理装置。
14. 前記最終的な回答は、前記質問者ロボットによる前記対象物の操作の制御に用いられる、請求項１３に記載の情報処理装置。
15. 前記情報処理装置は、前記質問者ロボットに搭載される、請求項１３に記載の情報処理装置。
16. 前記質問と、前記質問に対する前記最終的な回答とを対応させて記憶するデータベース記憶部をさらに備え、
    前記データベース記憶部は、他のロボットからアクセス可能に設けられる、請求項１に記載の情報処理装置。
17. 前記データベース記憶部に記憶された前記最終的な回答は、前記最終的な回答を参照した前記他のロボットからのフィードバックに基づいて、維持又は削除される、請求項１６に記載の情報処理装置。
18. 演算装置が、
    質問を受信した複数の回答者ロボットの各々から取得した前記質問に対する回答、及び前記回答のメタ情報について、前記回答のメタ情報に基づいて前記回答の重み付けを判断することと、
    前記回答の重み付けに基づいて、前記複数の回答者ロボットの前記回答の各々から前記質問への最終的な回答を導出することと、
    を実行し、
    前記回答のメタ情報は、前記回答者ロボットに関する情報、又は、前記回答者ロボットと質問者ロボットが認識した対象物との関係性に関する情報のいずれか１つを少なくとも含む、
    情報処理方法。
19. コンピュータを、
    質問を受信した複数の回答者ロボットの各々から取得した前記質問に対する回答、及び前記回答のメタ情報について、前記回答のメタ情報に基づいて前記回答の重み付けを判断する重み管理部と、
    前記回答の重み付けに基づいて、前記複数の回答者ロボットの前記回答の各々から前記質問への最終的な回答を導出する最終回答判断部と、
    として機能させ、
    前記回答のメタ情報は、前記回答者ロボットに関する情報、又は、前記回答者ロボットと質問者ロボットが認識した対象物との関係性に関する情報のいずれか１つを少なくとも含む、
    プログラム。

Images