JP7442341B2 - ロボット、ロボット制御プログラムおよびロボット制御方法 - Google Patents

Description

この発明は、ロボット、ロボット制御プログラムおよびロボット制御方法に関し、特にたとえば、人間に似た外観を有する、ロボット、ロボット制御プログラムおよびロボット制御方法に関する。

この種の従来のロボットの一例が非特許文献１に開示されている。非特許文献２に開示されるロボットは、物理空間に存在するエージェントであり、人間に触れられる前に反応する距離を人間と同じように設定することが開示される。

また、非特許文献２に開示されるように、バーチャルリアリティ（ＶＲ）空間においては、エージェントに物体が触れた際の動作制御などの研究が進められている。

M. Shiomi, K. Shatani, T. Minato, and H. Ishiguro, "How should a Robot React before People's Touch?: Modeling a Pre-Touch Reaction Distance for a Robot's Face," IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 3, no. 4, pp. 3773-3780, 2018.

上記の非特許文献１に開示されるロボットでは、複数の被験者について実験した結果の平均値を、人間に触れられる前に反応する距離として使用するため、平均値から離れた距離を好む人間にとっては、自然な反応ではない可能性があった。

それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、ロボット、ロボット制御プログラムおよびロボット制御方法を提供することである。

また、この発明の他の目的は、コミュニケーション対象の人間の各々に対して自然な反応動作を実行できる、ロボット、ロボット制御プログラムおよびロボット制御方法を提供することである。

第１の発明は、人間に似た外観を有するロボットであって、１または複数の他者の対接触前距離についての対接触前距離データを記憶する記憶手段と、ロボットの周囲に他者が存在するかどうかを判断する他者判断手段と、他者判断手段によって他者が存在することが判断されたとき、当該他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されているかどうかを判断する記憶判断手段と、記憶判断手段によって、ロボットの周囲に存在する他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されていることが判断された場合に、当該他者に属する第１所定部位が当該対接触前距離データに対応する対接触前距離を超えてロボットに近づいたかどうかを判断する接近判断手段と、接近判断手段によって他者に属する第１所定部位が当該他者の対接触前距離を超えてロボットに近づいたことが判断された場合に、所定の反応動作を当該他者に対して実行する反応動作実行手段と、記憶判断手段によって、ロボットの周囲に存在する他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されていないことが判断された場合に、対象の当該他者の対接触前距離を推定する推定行動を当該対象の他者に対して実行する推定行動実行手段と、推定行動実行手段によって推定行動を実行したことに対する対象の他者の反応に基づいて当該対象の他者の対接触前距離を推定する距離推定手段を備える、ロボットである。

第２の発明は、第１の発明に従属し、接近判断手段は、記憶判断手段によって、ロボットの周囲に存在する他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されていないことが判断された場合に、当該他者に属する第１所定部位が距離推定手段によって推定された対接触前距離を超えて当該ロボットに近づいたかどうかを判断する。

第３の発明は、第１または第２の発明に従属し、記憶手段に記憶されたすべての他者のそれぞれについて、当該すべての他者の対接触前距離についての平均値以上である第１グループ、または、当該平均値よりも小さい第２グループに分類した分類情報を記憶手段にさらに記憶し、反応動作実行手段は、所定の反応動作を実行する場合に、当該所定の反応動作を実行する対象の他者の分類に応じて、当該所定の反応動作を変化させる。

第４の発明は、第１から第３の発明までのいずれかに従属し、推定行動は、対象の他者に触れようとする接触動作と、当該接触動作を停止するための条件を当該他者に向けて発話する発話動作を含み、距離推定手段は、接触動作を停止するための条件を検出したときの対象の他者の第２所定部位とロボットの第３所定部位の距離を、当該対象の他者の対接触前距離として推定する。

第５の発明は、第１から第３の発明までのいずれかに従属し、推定行動は、対象の他者に向けて、ロボットの第４所定部位に接触することを促す発話動作を含み、距離推定手段は、対象の他者がロボットの第４所定部位に接触しようとするときの当該対象の他者の第５所定部位の移動速度が遅くなったときの第４所定部位と第５所定部位の距離を、当該他者の対接触前距離として推定する。

第６の発明は、１または複数の他者の対接触前距離についての対接触前距離データを記憶する記憶手段を備え、人間に似た外観を有するロボットのロボット制御プログラムであって、ロボットのプロセッサに、ロボットの周囲に他者が存在するかどうかを判断する他者判断ステップと、他者判断ステップにおいて他者が存在することを判断したとき、当該他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されているかどうかを判断する記憶判断ステップと、記憶判断ステップにおいて、ロボットの周囲に存在する他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されていることを判断した場合に、当該他者に属する所定部位がロボットの当該対接触前距離データに対応する対接触前距離内に近づいたかどうかを判断する接近判断ステップと、接近判断ステップにおいて他者に属する所定部位がロボットの当該他者の対接触前距離内に近づいたことを判断した場合に、所定の反応動作を当該他者に対して実行する反応動作実行ステップと、記憶判断ステップにおいて、ロボットの周囲に存在する他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されていないことを判断した場合に、対象の当該他者の対接触前距離を推定する推定行動を当該対象の他者に対して実行する推定行動実行ステップと、推定行動実行ステップにおいて推定行動を実行したことに対する対象の他者の反応に基づいて当該対象の他者の対接触前距離を推定する距離推定ステップを実行させる、ロボット制御プログラムである。

第７の発明は、１または複数の他者の対接触前距離についての対接触前距離データを記憶する記憶手段を備え、人間に似た外観を有するロボットのロボット制御方法であって、（ａ）ロボットの周囲に他者が存在するかどうかを判断するステップと、（ｂ）ステップ（ａ）において他者が存在することを判断したとき、当該他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されているかどうかを判断するステップと、（ｃ）ステップ（ｂ）において、ロボットの周囲に存在する他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されていることを判断した場合に、当該他者に属する所定部位がロボットの当該対接触前距離データに対応する対接触前距離内に近づいたかどうかを判断するステップと、（ｄ）ステップ（ｃ）において他者に属する所定部位がロボットの当該他者の対接触前距離内に近づいたことを判断した場合に、所定の反応動作を当該他者に対して実行するステップと、（ｅ）（ｂ）において、ロボットの周囲に存在する他者の対接触前距離データが記憶手段に記憶されていないことを判断した場合に、対象の当該他者の対接触前距離を推定する推定行動を当該対象の他者に対して実行するステップと、（ｆ）ステップ（ｅ）において推定行動を実行したことに対する対象の他者の反応に基づいて当該対象の他者の対接触前距離を推定するステップを含む、ロボット制御方法である。

この発明によれば、コミュニケーション対象の人間の各々に対して、物理空間に存在するロボットのようなエージェントに自然な反応動作を実行させることができる。

この発明の上述の目的、その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。

図１はこの発明の一実施例のシステムを示す図である。 図２（Ａ）は図１に示すアンドロイドロボットの瞼および眼球を動かすアクチュエータを説明するための図であり、図２（Ｂ）は図１に示すアンドロイドロボットの額、眉間および口角を動かすアクチュエータを説明するための図であり、図２（Ｃ）は図１に示すアンドロイドロボットの唇を動かすアクチュエータを説明するための図である。 図３は図１に示すアンドロイドロボットの頭部、肩、腰を動かすアクチュエータを説明するための図である。 図４は図１のアンドロイドロボットの電気的な構成を示すブロック図である。 図５は人間が他者の接触に対して反応する対接触前距離を測定する方法を説明するための図である。 図６は第１実施例の閾値テーブルを示す図である。 図７は図４に示したＲＡＭのメモリマップの一例を示す図である。 図８は図４に示すＣＰＵのロボット制御処理の一部を示すフロー図である。 図９は図４に示すＣＰＵのロボット制御処理の他の一部であって、図８に後続するフロー図である。 図１０は図４に示すＣＰＵの第１推定処理の一部を示すフロー図である。 図１１は図４に示すＣＰＵの第１推定処理の他の一部であって、図１０に後続するフロー図である。 図１２は図４に示すＣＰＵの第２推定処理の一部を示すフロー図である。 図１３は図４に示すＣＰＵの第２推定処理の他の一部であって、図１２に後続するフロー図である。 図１４は第２実施例のシステムを示す図である。 図１５（Ａ）は図１４に示すＨＭＤに表示される画像の一例であり、図１５（Ｂ）は図１４に示すＨＭＤに表示される画像の他の例である。 図１６は図１４に示すＨＭＤに表示される画像のその他の例である。 図１７は第２実施例の閾値テーブルを示す図である。 図１８は図１４に示すＲＡＭのメモリマップの一例を示す図である。 図１９は図１４に示すＣＰＵのオブジェクト制御処理の一部を示すフロー図である。 図２０は図１４に示すＣＰＵのオブジェクト制御処理の他の一部であって、図１９に後続するフロー図である。 図２１は図１４に示すＣＰＵの第３推定処理の一部を示すフロー図である。 図２２は図１４に示すＣＰＵの第３推定処理の他の一部であって、図２１に後続するフロー図である。 図２３は図１４に示すＣＰＵの第４推定処理の一部を示すフロー図である。 図２４は図１４に示すＣＰＵの第４推定処理の他の一部であって、図２３に後続するフロー図である。

＜第１実施例＞
図１を参照して、この第１実施例のアンドロイドロボット制御システム（以下、単に「システム」ということがある。）１０は、物理空間（または、現実空間）に存在するエージェントの一例であるアンドロイドロボット（以下、単に「ロボット」という）１２を含む。ロボット１２は、人間に酷似した姿形（外観など）を有する人型ロボットであり（図２（Ａ）、（Ｂ）、（Ｃ）および図３参照）、人間に酷似した動作（振り、振る舞い、発話）を行う。

ロボット１２は、インターネットや電話通信回線のようなネットワーク１４を介してコンピュータ１６に接続される。コンピュータ１６は、ＰＣまたはサーバのような汎用のコンピュータであり、このコンピュータ１６には、複数の距離画像センサ１８が接続される。

距離画像センサ１８は、赤外光またはレーザなどの光を照射し、対象物から反射した光（反射光）をＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサなどの光学センサによって捉える。距離画像センサ１８は、光が戻るまでの時間を画素毎に計測することで、対象物までの実際の距離を測定する。また、距離画像センサ１８は、対象物の形状（たとえば、人間のジェスチャ）を測定することが可能である。したがって、距離画像センサ１８の出力に基づいて、人間の位置および人間の所定の部位（頭部および手）の位置を検出することができる。ただし、ロボット１２が配置される場所ないし環境には、予め３次元の座標系が設定されており、所定の位置を原点として、人間の位置および人間の所定の部位の位置の３次元座標を検出することができる。ただし、この第１実施例では、人間の位置は、人間の足元の位置であるため、高さ方向の成分は無視される。このことは、ロボット１２の位置についても同様である。

第１実施例の距離画像センサ１８としては、ASUS（登録商標）製のXtion（登録商標）と言われる製品が採用されている。なお、他の例では、距離画像センサ１８は、Microsoft（登録商標）製のKinect（登録商標）センサ、パナソニック（登録商標）製の３次元距離画像センサD-IMager（登録商標）などを使用することも可能である。この種のセンサは、３次元距離計測センサ、３Ｄスキャナなどと言われる場合もある。

なお、距離画像センサ１８としては、たとえばＬｉＤＡＲ（たとえば、Ｖｅｌｏｄｉｎｅ社製のイメージングユニットＬｉＤＡＲ（ＨＤＬ－３２ｅ）（商品名））のような全方位レーザ距離計や、ステレオカメラなども利用可能である。

複数の距離画像センサ１８の各々からの距離画像信号は、コンピュータ１６に入力され、コンピュータ１６では、その距離画像信号をディジタルデータとして、メモリ（たとえばＨＤＤまたはＲＡＭなど）に記憶する。コンピュータ１６は、このメモリに記憶した距離画像データを処理した結果得られた、１または複数の人間の各々の位置（この第１実施例では、人間の位置と、頭部２６および手の３次元位置）についてのデータ（以下、「人間データ」という）をロボット１２に送信する。

なお、図１では省略するが、ネットワーク１４を介してロボット１２と通信可能に外部制御端末が設けられてもよい。外部制御端末は、ロボット１２を遠隔操作するためのコンピュータである。たとえば、ロボット１２が人間とコミュニケーションを行う場合において、ロボット１２で対応できない事象が発生したときに、管理者等が外部制御端末を用いてロボット１２を制御し、ロボット１２が対応できない事象について対応する。管理者等は、ロボット１２を通して人間と会話したり、ロボット１２にコマンドを送信してコミュニケーション行動を実行させたりする。

図２（Ａ）、図２（Ｂ）、図２（Ｃ）および図３は図１のロボット１２の外観および構成の一例を示す。具体的には、図２（Ａ）は図１に示すロボット１２の瞼（２８ａ、２８ｂ）および眼球を動かすアクチュエータＡ１、Ａ２、Ａ３、Ａ４、Ａ５を説明するための図であり、図２（Ｂ）は図１に示すロボット１２の額、眉間および口角３０を動かすアクチュエータＡ６、Ａ７、Ａ８、Ａ９を説明するための図であり、図２（Ｃ）は図１に示すロボット１２の唇を動かすアクチュエータＡ１０、Ａ１１、Ａ１３を説明するための図である。また、図３は図１に示すロボット１２の頭部２６、肩３２、腰３４を動かすアクチュエータＡ１４、Ａ１５、Ａ１６、Ａ１７、Ａ１８、Ａ１９を説明するための図である。以下、図２（Ａ）～図２（Ｃ）および図３を用いて、ロボット１２の外観および構成について簡単に説明する。

なお、図２（Ａ）～図２（Ｃ）および図３に示すロボット１２は一例であり、他の外観、構成を持つ任意のアンドロイドロボットが利用可能である。また、ロボット１２は、アンドロイドロボットに限定される必要は無く、人間に似た外観を有するロボットであれば他のロボットを使用することもできる。一例として、身体動作または／および音声で、コミュニケーション対象である人間または他のロボットとコミュニケーションを取ることができるコミュニケーションロボットを使用することができる。具体的には、出願人が開発等を行うコミュニケーションロボットの一例であるロボビー（登録商標）を使用することができる。このロボビーは、人間とは異なり、車輪で移動可能に構成されるが、頭部、胴体、両腕を有し、人間と似た外観を有している。

ロボット１２は、胴体部２４およびその胴体部２４の上に設けられた頭部２６を含む。頭部２６には、目（眼球）の上下に、上瞼２８ａおよび下瞼２８ｂが形成され、それらの上瞼２８ａおよび下瞼２８ｂの上下動を制御することによって、目を開けたり閉じたりする動作が可能となる。頭部２６にはさらに口唇が形成され、それの両端が口角３０となる。口角３０も同様に上下動可能である。

胴体部２４の上端（頭部の下方）が肩３２であり、胴体部２４の中ほどが腰３４である。肩３２は上下動可能であり、腰３４は左右にひねる（回動する）ことができ、また、前屈および後傾が可能である。

ロボット１２の上述の各部分を動かすための以下に説明するアクチュエータは、この第１実施例では、いずれもパルス電力によって駆動されるステッピングモータであり、ステッピングモータの回転量はパルス数で決まる。パルス数が指令値として与えられる。なお、各対象部位は、平常状態において、アクチュエータに初期値が与えられ、変位させる場合に、その方向と大きさに応じたパルス数の指令値が該当するアクチュエータに与えられる。この第１実施例では、各アクチュエータは、「０－２５５」の指令値で動作され、「０－２５５」のいずれかの値が初期値として与えられる。

アクチュエータＡ１は、上瞼２８ａの上下動を制御するための制御するためのアクチュエータである。アクチュエータＡ２、Ａ３およびＡ４は眼球を左右上下に動かすためのアクチュエータである。アクチュエータＡ５は、下瞼２８ｂの上下動を制御するアクチュエータである。したがって、アクチュエータＡ１およびＡ５によって、目が開閉される。

アクチュエータＡ６は額を動かすためのアクチュエータであり、アクチュエータＡ７は眉間を動かすためのアクチュエータである。

アクチュエータＡ８は、口角３０を上げるためのアクチュエータである。アクチュエータＡ９は舌を上下方に動かすためのアクチュエータである。アクチュエータＡ１０は口唇を左右に広げるアクチュエータであり、アクチュエータＡ１１は口唇を前に突き出すためのアクチュエータである。

アクチュエータＡ１３は顎を突き出したり引いたりするためのアクチュエータである。このアクチュエータＡ１３によって、口が開閉される。

アクチュエータＡ１４は頭部２６を左右に傾動させるためのアクチュエータであり、アクチュエータＡ１５は頭部２６を俯仰させるためのアクチュエータであり、そして、アクチュエータＡ１６は頭部を左右に回動させるためのアクチュエータである。

アクチュエータＡ１７は肩３２を上下動するためのアクチュエータである。アクチュエータＡ１８は腰３４を前屈させまたは後傾させるためのアクチュエータであり、アクチュエータＡ１９は腰３４を左右に回動（ひねる）ためのアクチュエータである。

ロボット１２は、図４に示すように、ロボット１２の全体制御を司るプロセッサ（この第１実施例では、ＣＰＵ）５０を備える。ＣＰＵ５０は、バス５２を通して通信モジュール５６に接続され、したがって、ＣＰＵ５０は通信モジュール５６を介して、ネットワーク１４すなわちコンピュータ１６と、有線で、または無線で、通信可能に接続される。

ＣＰＵ５０はまた、バス５２を通してＲＡＭ５４にアクセスでき、このＲＡＭ５４に記憶されているプログラムやデータ（図６参照）に従って、バス５２を通してアクチュエータ制御回路５８に指令値を与え、各アクチュエータＡ１－Ａｎの動作を制御する。

ＲＡＭ５４は、ＣＰＵ５０のバッファ領域およびワーク領域として用いられる。ただし、ＲＡＭ５４に代えて、ＨＤＤを用いることもできる。アクチュエータ制御回路５８は、ＣＰＵ５０から与えられる指令値に応じた数のパルス電力を生成し、それを該当するステッピングモータに与えることによって、各アクチュエータＡ１－Ａｎを駆動する。

ただし、アクチュエータとしてはこのようなステッピングモータを用いるものの他、サーボモータを用いるアクチュエータ、流体アクチュエータなど任意のアクチュエータが利用可能である。

センサＩ／Ｆ（インタフェース）６２は、バス５２を介して、ＣＰＵ５０に接続され、触覚センサ６４および眼カメラ６６からのそれぞれの出力を受ける。

触覚センサ６４ないし皮膚センサは、たとえばタッチセンサであり、ロボット１２の触覚の一部を構成する。つまり、触覚センサ６４は、人間や他の物体等がロボット１２に触れたか否かを検出するために用いられる。触覚センサ６４からの出力（検出データ）は、センサＩ／Ｆ６０を介してＣＰＵ５０に与えられる。したがって、ＣＰＵ５０は、人間や他の物体等がロボット１２に触れたこと（およびその強弱）を検出することができる。

眼カメラ６６は、イメージセンサであり、ロボット１２の視覚の一部を構成する。つまり、眼カメラ６６は、ロボット１２の眼から見た映像ないし画像を検出するために用いられる。この第１実施例では、眼カメラ６６の撮影映像（動画ないし静止画）に対応するデータ（画像データ）は、センサＩ／Ｆ６０を介してＣＰＵ５０に与えられる。ＣＰＵ５０は、その画像データを、ＲＡＭ５４に記憶したり、通信モジュール５６およびネットワーク１４（図１）を介して外部のコンピュータ（たとえば、外部制御端末）に送信したりする。

また、スピーカ６８およびマイク７０は、入出力Ｉ／Ｆ６２に接続される。スピーカ６８は、ロボット１２が発話を行う際に音声を出力する。マイク７０は、音センサであり、ロボット１２の聴覚の一部を構成する。このマイク７０は、指向性を有し、主として、ロボット１２と対話（コミュニケーション）するコミュニケーション対象である人間の音声を検出するために用いられる。

このような構成のシステム１０は、或る会社や或るイベント会場などに適用され、ロボット１２は、人間の代役として働く。たとえば、ロボット１２は、会社やイベント会場の受付として機能する。ロボット１２は、人間からの話し掛けに応じて、人間と会話したり、人間を道案内したりするなどのコミュニケーション行動（または動作）を行う。このとき、ロボット１２は、音声を発するのみならず、頭部２６、肩３２および腰３４の少なくとも１つを動かす。

なお、詳細な説明は省略するが、コミュニケーション行動を実行する場合において、音声を発するときには、口が開閉され、さらに、額、眉間および口角３０が動かされることにより、顔の表情が変化される。このような口、額、眉間、口角３０などの動きもコミュニケーション行動に含まれる。以下、コミュニケーション行動を実行する場合について同様である。

たとえば、ロボット１２は、人間と会話する場合において、人間の話を聞くときに、単に聞くまたは同意するときの音声（たとえば、「はい」）を発しながら、相槌を打つように、首を縦に振る（頷く）、または、同意しないときの音声（たとえば、「いいえ」）を発しながら、首を横に振るまたは首を傾げる。また、ロボット１２は、人間から話しかけられると、挨拶したり、自己紹介したり、要件を聞いたりする。挨拶する場合には、「おはようございます」または「こんにちは」と発しながら、お辞儀する、つまり、上体を少し前傾する。

また、ロボット１２は、道案内する場合には、道順の音声を発しながら、頭部２６を動かし、道順に従う進行方向を向くように視線を向けるとともに、肩３２を動かし、進行方向に手を伸ばす（指さす）。ただし、この第１実施例では、ロボット１２の視線は、ロボット１２の左右の目の中心を結ぶ線分の垂直二等分線であって、顔の正面側に延びる直線を意味する。

このように、人間と会話したり、道案内のような所定のサービスを提供したりするためのコミュニケーション行動（後述する「反応動作」に対して「通常動作」という）は、コミュニケーション対象としての人間がロボット１２に話し掛けた（問い掛けた）ことに応じて、反応動作を実行した後に、実行される。ただし、人間がロボット１２に話し掛ける（問い掛ける）場合には、人間は或る程度の距離（たとえば、６０～７０ｃｍ）までロボット１２に近づく必要がある。これは、ロボット１２が、人間の音声を検出し、検出した音声を正しく音声認識するためである。

また、ロボット１２は、所定の入力（または、刺激）に反応して実行するコミュニケーション行動（反応動作）を実行する。所定の入力は、ロボット１２が備える各種のセンサの入力である。具体的には、所定の入力は、距離画像センサ１８の出力に基づいて一定範囲（たとえば、ロボット１２の位置を中心とする半径６０～７０ｃｍの円内）内に物または人間が存在することを検出したことである。ただし、距離のみならず、眼カメラ６６の撮影画像に基づいて、さらに、ロボット１２の前方に物または人間が存在することを知ることもできる。また、所定の入力は、触覚センサ６４によって、ロボット１２が物または人間に衝突または触れられたことを検出したことである。さらに、所定の入力は、マイク７０によって、一定レベル以上の音量の音声を検出したことである。

この第１実施例では、反応動作は、ロボット１２は、人間がロボット１２に近づき、この人間がロボット１２の視野内に居て（または存在し）、この人間に属する所定の部位（この第１実施例では「手」）がロボット１２の所定の部位（たとえば「顔」）に触れようとしたときに、触れようとしたことに気付いて行うコミュニケーション行動（動作）、人間がロボット１２に近づき、この人間がロボット１２の視野内に居ないで、この人間がロボット１２に触れたときに、触れたことに気づいて行う動作、または人間がロボット１２に話し掛けたことに対して行う動作を意味する。

また、この第１実施例では、反応動作として、ロボット１２は、ロボット１２に話し掛けること無く、ロボット１２自身の顔（頭部２６）に触れようとした人間の顔を見る動作（コミュニケーション行動）が実行される。このため、何かに集中していて、近づく人間に気づいていなかったロボット１２が、当該人間がロボット１２の顔に触れようとしたことに気づいて反応するように動作することができる。

具体的には、ＣＰＵ５０は、コンピュータ１６からの出力（人間データ）を検出し、人間がロボット１２を基準とする一定範囲内に居るかどうかを判断する。ロボット１２は、自身が配置されている位置の座標を予め記憶しており、その座標と人間データに含まれる人間の位置の座標から人間との距離を算出することができる。算出した距離が一定範囲を規定する長さよりも短い場合に、人間がロボット１２を基準とする一定範囲内に居ると判断し、算出した距離が一定範囲を規定する長さ以上である場合に、人間がロボット１２を基準とする一定範囲内に居ないと判断する。

人間がロボット１２を基準とする一定範囲内に居る場合には、ＣＰＵ５０は、当該人間がロボット１２の視野内に居るかどうかを判断する。つまり、ＣＰＵ５０は、ロボット１２の現在の顔の向きを基準の方向（つまり、視線の方向）とした場合に、上記の一定範囲内に居る人間がロボット１２の視野角内に居るかどうかを判断する。

ただし、ロボット１２の視野角は、一般的な人間の視野角に合わせて、水平方向が約２００度（ただし、視線を基準（中心）に、左右のそれぞれに１００度である）で設定され、垂直方向が約１２５度（ただし、視線を基準に、下向きが７５度で、上向きが５０度である）に設定される。ただし、この第１実施例では、ロボット１２が見ている方向に人間が居るかどうかを判断するだけであるため、垂直方向については無視される。

ロボット１２は、自身の視線が向く方向（垂直方向の成分を除く）に大きさが１のベクトル（視線ベクトル）を算出するとともに、ロボット１２の位置から人間の位置に向かうベクトルを算出し、この２つのベクトルが成す角度が１００度以内であるかどうかを判断する。２つのベクトルが成す角度が１００度以内であれば、人間がロボット１２の視野内に居ることが判断される。一方、２つのベクトルが成す角度が１００度を超えている場合には、人間がロボット１２の視野外に居ることが判断される。

なお、この第１実施例では、視野角は固定的に設定されるが、可変的に設定されてもよい。たとえば、人間がロボット１２に近づくに連れて視野角は小さくされてもよい。

人間がロボット１２の視野内に居ることが判断されると、ロボット１２は、自身の顔を当該人間の顔の方に向ける。そして、ＣＰＵ５０は、当該人間の手がロボット１２の顔周辺の所定距離（第１閾値）以内に有るかどうかを判断する。具体的には、この第１実施例では、人間の手と、ロボット１２の頭部２６の表面との距離が所定距離以内であるかどうかが判断される。人間の手がロボット１２の顔周辺の所定距離以内に有る場合に、つまり、人間の手が所定距離を超えてロボット１２の顔に近づいた場合に、人間がロボット１２の顔に触れようとしていることが判断される。一方、人間の手がロボット１２の顔周辺の所定距離を超えて離れている場合には、人間がロボット１２の顔に触れようとしていることが判断されない。

後述するように、所定距離は、人間毎に、予め測定された値について基づいて設定される。人間毎の所定距離が記載されたテーブル（後述する「閾値テーブル」）は、データベースに登録されており、ロボット１２のコミュニケーション対象である人間に応じた所定距離を閾値テーブルから参照して用いることにより、上記の判断が行われる。一例として、データベースは、コンピュータ１６の内部メモリまたはコンピュータ１６がアクセス可能な外部のメモリである。また、所定距離は、ロボット１２のようなエージェントが、人間に触れられる前に反応する距離（以下、「対接触前距離」という）である。

このように、対接触前距離は、コミュニケーション対象の人間毎に設定されるため、個別に人間を識別する必要がある。したがって、この第１実施例では、人間に固有の識別情報（ユーザＩＤ）を記憶したＩＣタグを装着し、ロボット１２は、コミュニケーション対象の人間に装着されたＩＣタグから識別情報を読み出して、人間を個別に識別する。つまり、ロボット１２は、ＩＣタグのリーダをさらに備える。

ただし、これは一例であり、他の方法で人間を識別することもできる。たとえば、生態情報（たとえば、網膜または声紋）に基づいて人間を識別することもできる。かかる場合には、予め生態情報をユーザＩＤに対応付けて記憶しておき、取得した生態情報と一致またはほぼ一致することが判断されたユーザＩＤを取得することにより、人間を個別に識別する。

また、人間を個別に識別するために使用されるセンサ等は、ロボット１２に設ける必要はなく、ロボット１２が存在する環境に設けておき、センサ等の出力をロボット１２に入力するようにしても良い。さらには、ロボット１２と通信可能なコンピュータ（たとえば、コンピュータ１６）が、ロボット１２が存在する環境に設けたセンサ等の出力に基づいて人間を個別に識別し、識別した結果をロボット１２に送信するようにしてもよい。

詳細な説明は省略するが、上記の一定範囲（最大の接触前距離のよりも長い距離の半径を有する円）内に、複数の人間が居る場合には、各人間について、ロボット１２の視野内に居るかどうかが判断される。さらに、複数の人間がロボット１２の視野内に居る場合には、ロボット１２に最も近い人間について、当該人間の手がロボット１２の顔周辺の対接触前距離以内に有るかどうかが判断される。ただし、複数の人間がロボット１２の視野内に居る場合には、いずれかの人間の手がロボット１２の顔周辺の対接触前距離以内に有るかどうかが判断されてもよい。

この第１実施例では、上述したように、人間がロボット１２の顔に触れようとしていることが判断されると、つまり、人間の手が対接触前距離を超えてロボット１２に近づいたことが判断されると、ロボット１２は、反応動作として、ロボット１２自身の視線をその人間の方に向ける。コンピュータ１６から送信される人間データに基づいて、人間の位置を検出し、この位置において実空間の高さ方向に延びる直線とロボット１２の視線が交わるように、アクチュエータＡ１４、Ａ１５およびＡ１６の少なくとも１つが制御され、ロボット１２の頭部２６の向きが変化される。ただし、ロボット１２の視線は人間の顔の位置よりも高い位置には向けられない。

また、対接触前距離が比較的近い人間については、つまり、後述するように、「近い」距離のグループに分類された人間については、上記の反応動作の前に、さらに、ロボット１２は、首を少し後ろに傾ける動作も実行する。ロボット１２は、一定範囲内であり、視野内に人間が居るときに、ロボット１２自身の顔を当該人間の顔の方に向けているため、首を少し後ろに傾けることにより、近づいた当該人間の顔の方に顔を向けることができる。つまり、対接触前距離が比較的近い人間に対しては、ロボット１２は、視線のみならず、自身の顔を人間の顔の方向に向ける。このように、「近い」距離のグループに分類された人間については、ロボット１２の反応動作が変化される。

また、第１実施例では、人間がロボット１２の視野内に居ない（または存在しない）場合には、ロボット１２は人間にいずれかの部位を触れられると、わずかな反応動作を実行した後に、当該人間の方に顔を向ける。ただし、わずかな反応動作とは、触れられたことに気づく動作を意味し、より具体的には、ぴくりとするように、少し上体を後傾する動作を意味する。つまり、ＣＰＵ５０は、人間に触られると、触れた手が伸びる方向（この第１実施例では、２次元の方向すなわち水平方向）と同じ方向に、ロボット１２の上体を少し傾ける（たとえば、３次元の物理空間における高さ方向に対して５～１０度程度傾ける）ように、アクチュエータＡ１８またはＡ１９を制御する。

また、詳細な説明は省略するが、人間がロボット１２に話し掛ける（問い掛ける）と、反応動作として、“挨拶”の動作を実行したり、“返事”の動作を実行したりする。詳細な説明は省略するが、“挨拶”の動作では、ロボット１２は、“こんにちは”と発話した後に、お辞儀する。また、“返事”の動作では、ロボット１２は、“はい”と発話した後に、人間の方を見る。

また、上述したように、この第１実施例では、対接触前距離（または、第１閾値）は、下記の実験１を行ったときに測定された距離に基づいて算出（または、設定）される。

人間が他者の接触に対してどの程度の距離で反応するかを検証するために、お互いを知らない他人の被験者同士によるデータ収集の実験１を行った。具体的には、図５に示すように、まず評価者Ｔ１である被験者が椅子に座って正面を見ている状況で、接触者Ｔ２となる被験者が評価者Ｔ１の顔へゆっくりと手を近づけ、評価者Ｔ１がそれ以上手を近づけてほしくないと感じる距離でボタンを押すことでその距離を計測する、というデータ収集の実験１が行われた。距離の計測には、２台の距離画像センサ１８（実験１では、Kinect V2を使用）が用いられた。また、図５に示すように、接触者Ｔ２の立ち位置は、９か所（０～８）用意し、それぞれの立ち位置から様々な角度で評価者Ｔ１の顔へ手を近づけてもらうタスクを繰り返し行った。接触者Ｔ２と評価者Ｔ１の性別を考慮し、４通りの組み合わせで、それぞれ１０ペア（合計４０ペア；男性評価者・女性接触者、女性評価者・男性接触者、男性評価者・男性評価者、女性評価者・女性評価者）についてデータ収集が行われた。

上記の実験１により、約１２０００回分の距離のデータが収集され、収集されたデータなどを分析した結果、全体の距離の平均値は約２０ｃｍであり、この全体の平均値の距離で、評価者Ｔ１がそれ以上手を近づけてほしくないと感じることが示された。また、接触者Ｔ２と評価者Ｔ１の性別による有意な影響は見られておらず、手を近づける角度による有意な影響も見られなかった。

なお、実験１等の詳細については、発明者等が発表した非特許文献１に開示されているため、その内容についての説明は省略する。

また、被験者の対接触前距離は、それぞれ点でグラフ上に表し、その分布を視覚化したところ、全員の平均（以下、「全体平均」ということがある）である平均値（約２０ｃｍ）を境に、２つのグループへと分離していることが示唆された。そこで、これらのデータが全体平均未満および以上の２種類のクラスタに分類できると仮定し、クラスタ数２のk-means法によるクラスタリングを行ったところ、全体平均未満および以上のグループで属するクラスタが異なる結果となった。

ただし、被験者の対接触前距離は、実験１で当該被験者について測定した距離の平均値である。また、全体平均未満のグループに属する全被験者の対接触前距離の平均値は約１４ｃｍであり、全体平均以上のグループに属する全被験者の対接触前距離の平均値は約２７ｃｍである。

全体平均を基準として、人間（または、人間の対接触前距離）は、全体平均の平均値未満のグループ（この第１実施例では、「近い」距離のグループ）と、全体平均の平均値以上のグループ（この第１実施例では、「遠い」距離のグループ）に分類される。

ただし、全体平均を基準として、人間は、全体平均の平均値以下の「近い」距離のグループと、全体平均の平均値よりも大きい「遠い」距離のグループに分類されるようにしてもよい。このことは、後述する第１推定処理および第２推定処理においても同様である。

上記のように、実験１では、人間が他人に触れられようとしたときに、それ以上手を近づけて欲しくないと感じる距離を測定するようにしてある。このため、測定した距離に基づいて対接触前距離を設定し、人間がロボット１２に触れようとするときに、人間の手と、ロボット１２の頭部２６の表面との距離がその対接触前距離以内であるかどうかを判断して、ロボット１２に反応動作を実行させるようにすると、人間は、実験１の時とは、接触側と被接触側で逆の立場である。

そこで、被験者がロボット１２を触ろうとしたときに、ロボット１２が反応動作を行うかどうかを判断する対接触前距離を変化させて、対接触前距離で反応するロボット１２の動作が自然であるかどうかを被験者が評価する実験２をさらに行った。

この実験２では、対接触前距離を、「近い」距離のグループの被験者の平均値（ここでは、「近い距離」という）、被験者全部の平均値（ここでは、「全体平均の距離」という）および「遠い」距離のグループの被験者の平均値（ここでは、「遠い距離」という）の３つで変化させた。それぞれの平均値は上述した通りであるが、実験２では、近い距離を１４ｃｍに設定し、全体平均の距離を２０ｃｍに設定し、遠い距離を２７ｃｍに設定した。

また、反応動作としては、ロボット１２は、自身の視線を被験者の方向に向ける動作を行った。

被験者が評価した結果を考察すると、被験者は、自身が属するグループの対接触前距離の平均値で反応するロボット１２の方が、他のグループの対接触前距離の平均値で反応するロボット１２よりも自然であると感じる傾向がみられた。

以上より、この第１実施例では、実験１において、被験者（つまり、人間）単位で計測された距離の平均値が当該人間の対接触前距離として設定される。

図６は、閾値テーブルの一例を示す図である。図６に示すように、ユーザＩＤに対応して、閾値およびカテゴリが記載される。ユーザＩＤは、ユーザ（すなわち、人間）毎に割り当てられた固有の識別情報である。図６に示す例では、ユーザＩＤを１文字のアルファベットで示してあるが、これに限定される必要はない。アルファベットに代えて数字で示してもよいし、アルファベットまたは／および数字を用いて２文字以上で示しても良い。

閾値は、上記のようにして設定された対接触前距離（または、第１閾値）についての数値である。この第１実施例では、小数点以下の数値も記載してあるが、四捨五入するなどにより、整数で示してもよい。カテゴリは、上記のように分類されたグループの種類である。この第１実施例では、「近い」または「遠い」が記載される。

詳細な説明は省略するが、閾値テーブルのデータ（後述する、「閾値テーブルデータ３０４ｄ」）は、上記のデータベースに記憶されており、コンピュータ１６が閾値テーブルデータ３０４ｄをデータベースから取得し、ロボット１２に送信する。したがって、ロボット１２では、閾値テーブルデータ３０４ｄがＲＡＭ５４に書き込まれ、反応動作を実行するかどうかを判断する場合に参照される。

また、上記のように、通常動作および反応動作では、ロボット１２が、所定の振り、振る舞いのような身体動作または／および発話動作を行う。したがって、この第１実施例では、通常動作および反応動作のようなコミュニケーション行動を実行するための制御情報は、アクチュエータ（Ａ１～Ａ１１、Ａ１３～Ａ１９）を駆動制御するための制御データまたは／および発話内容についての合成音声の音声データを含み、各コミュニケーション行動に付された名称（コマンド名）に対応して記憶される。ただし、身体動作には、自然の動作（無意識動作）も含まれる。無意識動作の代表的な例としては、瞬きや呼吸が該当する。また、このような生理的な動作のみならず、人間の癖による動作も無意識動作に含まれる。たとえば、癖による動作としては、たとえば、髪の毛を触る動作、顔を触る動作や爪を噛む動作などが該当する。また、制御情報は、身体動作とは別に、口の動きおよび顔の表情を表現するための制御データも含む。

図４では省略したが、コミュニケーション行動についての制御情報は、ＨＤＤのような不揮発性のメモリに記憶され、必要に応じて、ＨＤＤから読み出され、ＲＡＭ５４に書き込まれる。

上記のとおり、ロボット１２は、一定範囲内であり、かつ、視野内に居る人間のユーザＩＤに対応する閾値（この第１実施例では、第１閾値）すなわち対接触前距離を閾値テーブルから取得するが、このユーザＩＤおよびそれに対応する閾値が閾値テーブルに登録（または、記載）されていない場合もある。したがって、かかる場合には、第１実施例では、ロボット１２に、第１閾値を推定するコミュニケーション行動（以下、「推定行動」）を実行させ、その推定行動に対する人間の反応に基づいて当該人間の対接触前距離を推定し、推定した対接触前距離を使用してロボット１２が反応動作を実行するかどうかを判断するようにしてある。

この第１実施例では、２種類の推定行動のいずれか一方が実行される。一方の推定行動を実行して、対接触前距離（第１閾値）を推定する処理を「第１推定処理」と呼び、他方の推定行動を実行して、対接触前距離を推定する処理を「第２推定処理」と呼ぶことにする。

第１推定処理では、対接触前距離を推定するために、推定行動として、「手を近づけますので、気になる距離になったら私を見てください」との発話とともに、人間の方向に顔を向けて、手を伸ばす動作を実行する。つまり、ロボット１２は、対接触前距離を推定するための発話と身体動作を実行する。この第１実施例では、発話の後に身体動作が実行されるが、発話の途中で身体動作が開始されても良い。

そして、人間がロボット１２に顔を向けた、または、人間の顔とロボット１２の手の距離が第２閾値（９ｃｍ）以下になった場合には、ロボット１２は手を伸ばす動作を停止する。

人間の顔とロボット１２の手の距離が第２閾値以下になる前に、人間がロボット１２に顔を向けた場合には、ロボット１２が手を伸ばす動作を停止させたときの人間の顔とロボット１２の手の距離を測定し、測定した距離が対接触前距離として推定される。また、人間がロボット１２に顔を向けないで、人間の顔とロボット１２の手の距離が第２閾値以下になった場合には、第２閾値が対接触前距離として推定される。

また、人間の対接触前距離を推定すると、推定した対接触前距離が第３閾値（２０ｃｍ）未満であるかどうかに応じて、カテゴリが設定される。つまり、推定した対接触前距離が全体平均以上か未満かに応じて、対象者である人間が「近い」距離のグループまたは「遠い」距離のグループに分類される。推定した対接触前距離が第３閾値未満である場合には、対象者である人間のカテゴリが「近い」に設定される。一方、推定した対接触前距離が第３閾値以上である場合には、対象者である人間のカテゴリが「遠い」に設定される。

第２推定処理では、対接触前距離を推定するために、推定行動として、「私の顔に手を近づけてみてください」との発話を実行する。つまり、ロボット１２は、対接触前距離を推定するための発話を実行する。

その後、人間の手とロボット１２の顔の距離を計測するとともに、人間の手の移動速度を計測し、人間が手を近づける速度が遅くなった、または、人間の手とロボット１２の顔の距離が第４閾値（１４ｃｍ）以下になった場合に、対接触前距離を推定する。

人間の手とロボット１２の顔の距離が第４閾値以下になる前に、人間の手の移動速度が遅くなった場合には、そのときに計測された人間の手とロボット１２の顔の距離が対接触前距離として推定される。また、人間の手の移動速度が遅くならないで、人間の手とロボット１２の顔の距離が第４閾値以下になった場合には、第４閾値が対接触前距離として推定される。

また、人間の対接触前距離を推定すると、推定した対接触前距離が第５閾値（２０ｃｍ）未満であるかどうかに応じて、カテゴリが設定される。つまり、推定した対接触前距離が全体平均以上か未満かに応じて、対象者である人間が「近い」距離のグループまたは「遠い」距離のグループに分類される。推定した対接触前距離が第５閾値未満である場合には、対象者である人間のカテゴリが「近い」に設定される。一方、推定した対接触前距離が第５閾値以上である場合には、対象者である人間のカテゴリが「遠い」に設定される。

図７は図４に示したＲＡＭ５４のメモリマップ３００の一例を示す図である。図７に示すように、ＲＡＭ５４は、プログラム記憶領域３０２およびデータ記憶領域３０４を含む。

プログラム記憶領域３０２には、通信プログラム３０２ａ、距離検出プログラム３０２ｂ、動作制御プログラム３０２ｃ、音声処理プログラム３０２ｄ、閾値設定プログラム３０２ｅおよび推定プログラム３０２ｆが記憶される。

通信プログラム３０２ａは、他のロボットまたはコンピュータ（たとえば、コンピュータ１６）と通信するためのプログラムである。距離検出プログラム３０２ｂは、コンピュータ１６から送信される人間データに基づいて、一人または複数の人間の各々との距離についてのデータ（以下、「距離データ」という）を検出または取得するためのプログラムである。

動作制御プログラム３０２ｃは、ロボット１２の動作を制御するためのプログラムであって、頭部制御プログラム３０２０、口唇動作制御プログラム３０２２、表情制御プログラム３０２４、上半身（肩）制御プログラム３０２６および下半身（腰）制御プログラム３０２８を含む。

頭部制御プログラム３０２０は、ロボット１２の頭部２６（図２）を通常動作または反応動作に適合するように、図３に示すアクチュエータＡ１４－Ａ１６を制御するためのプログラムである。

口唇動作制御プログラム３０２２は、ロボット１２がスピーカ６８から発話するとき、その発話音声（合成音声）に適合する口唇形状となるように、たとえば図２（Ｃ）に示すアクチュエータＡ１０－Ａ１１を制御するためのプログラムである。

表情制御プログラム３０２４は、通常動作または反応動作に合わせてロボット１２の目または／および口の表情を表現するように、図２（Ａ）～図２（Ｃ）に示すアクチュエータＡ１～Ａ１１およびＡ１３を制御するためのプログラムである。

上半身（肩）制御プログラム３０２６は、通常動作または反応動作に合わせてロボット１２の上半身（肩）３２の動作を行うように、図３に示すアクチュエータＡ１７を制御するためのプログラムである。

下半身（腰）制御プログラム３０２８は、通常動作または反応動作に合わせてロボット１２の下半身（腰）３４の動作を行うために、図３に示すアクチュエータＡ１８およびＡ１９を制御するためのプログラムである。

音声処理プログラム３０２ｄは、音声認識プログラムおよび音声合成プログラムを含む。音声認識プログラムは、マイク７０を通して入力される、人間がロボット１２に対して発話した内容をＣＰＵ５０が認識するためのプログラムであり、ＣＰＵ５０は、たとえばＤＰマッチングや隠れマルコフ法（Hidden Markov Model：ＨＭＭ）により、人間の発話内容を音声認識する。また、ＣＰＵ５０は、音声合成プログラムを実行することにより、音声合成データに従って合成した音声をスピーカ６８に出力する。

閾値設定プログラム３０２ｅは、ロボット１２の一定範囲内であり、かつ、視野内に居る人間に応じて第１閾値を設定するためのプログラムである。具体的には、閾値設定プログラム３０２ｅは、ロボット１２の一定範囲内であり、かつ、視野内に居る人間のユーザＩＤを取得し、閾値テーブルを参照して、取得したユーザＩＤに対応して記載された第１閾値を設定する。また、閾値設定プログラム３０２ｅは、ユーザＩＤおよび閾値が閾値テーブルに登録（または、記載）されていない場合には、後述する推定プログラム３０２ｆに従って推定した第１閾値を設定する。推定処理では、推定行動が実行されるが、この推定行動は、動作制御プログラム３０２ｃおよび音声処理プログラム３０２ｄに従って実行される。

推定プログラム３０２ｆは、閾値テーブルに登録されていないユーザについての第１閾値およびカテゴリを推定するためのプログラムである。上述したように、推定プログラム３０２ｆに従って、ＣＰＵ５０（または、ロボット１２）は、第１推定処理または第２推定処理を実行し、第１閾値を推定し、カテゴリを決定する。

図示は省略するが、プログラム記憶領域３０２には、ロボット１２を制御するための他のプログラムが記憶される。

ＲＡＭ５４のデータ記憶領域３０４には、種々のデータが記憶される。音声データ３０４ａは、マイク７０から入力される音声データであり、一時的に記憶される。辞書データ３０４ｂは、音声認識のために必要な辞書などのデータである。距離データ３０４ｃは、距離検出プログラム３０２ｂに従って検出された距離データであり、一時的に記憶される。ただし、複数の人間がロボット１２の周囲に存在する場合には、各人間についての距離データが検出される。閾値テーブルデータ３０４ｄは、図６に示したような閾値テーブルについてのデータである。推定データ３０４ｅは、推定プログラム３０２ｆに従って推定された第１閾値およびカテゴリについてのデータである。

図示は省略するが、データ記憶領域３０４には、ロボット１２の制御に必要なコミュニケーション行動を実行するための制御情報などの他のデータが記憶され、また、ＣＰＵ５０の動作に必要な、タイマ、レジスタ、フラグなどが設けられる。

図８は第１実施例における図４に示すＣＰＵ５０のロボット制御処理の一例を示すフロー図である。図８に示すように、ＣＰＵ５０は、ロボット制御処理を開始すると、ステップＳ１で、ロボット１２の顔の向きを初期の方向に設定する。この第１実施例では、初期の方向は、ロボット１２の顔の向きが正面を向いている方向であり、アクチュエータＡ１４、Ａ１５およびＡ１６の指令値がすべての初期値に設定される。

次のステップＳ３では、一定時間（たとえば、数秒から十数秒）待機する。第１実施例では、ロボット１２が一点を見つめるように動作させることにより、何かに集中していることが表現される。たとえば、口を閉じて、少し下向きで机の上の資料を見つめ、瞬きするように、瞼（２８ａおよび２８ｂ）が動作される。つまり、ＣＰＵ５０は、アクチュエータＡ１およびＡ５を制御したり、アクチュエータＡ１３を制御したり、アクチュエータＡ１５を制御したりする。

続いて、ステップＳ５では、人間が一定範囲（たとえば、ロボット１２の位置を中心とする６０～７０ｃｍの円）内に居るかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０は、コンピュータ１６からの人間データを受信し、受信した人間データに基づいて、人間との距離を算出し、人間が一定範囲内に居るかどうかを判断する。

ステップＳ５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間が一定範囲内に居なければ、ステップＳ１に戻る。一方、ステップＳ５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間が一定範囲内に居れば、ステップＳ７で、当該人間がロボット１２の視野内に居るかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０は、人間データに基づいて、人間がロボット１２の視野角内に居るかどうかを判断する。

ステップＳ７で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間がロボット１２の視野内に居れば、図９に示すステップＳ１５に進む。一方、ステップＳ７で“ＮＯ”であれば、つまり、人間がロボット１２の視野内に居なければ、ステップＳ９で、人間の手がロボット１２に触れたかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０は、人間データから取得した人間の手の３次元位置がロボット１２の頭部２６、胴体または手（腕を含む）の表面の位置であり、触覚センサ６４の検出データが触れられたことを示すかどうかを判断する。

ステップＳ９で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手がロボット１２に触れていなければ、ステップＳ３に戻る。一方、ステップＳ９で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手がロボット１２に触れれば、ステップＳ１１で、わずかな反応動作を実行する。このステップＳ１１では、触れられたことに気づく動作が実行される。たとえば、ロボット１２は、人間に触れられると、触れられた状態を解除または回避するように、上体を移動させる。

続くステップＳ１３では、ロボット１２の顔を人間の顔の方に向けて、図９に示すステップＳ３１に進む。ステップＳ１３では、ＣＰＵ５０は、人間データから人間の顔の３次元位置を取得し、この３次元位置を視線が通るように、頭部２６を動作させる。

図９に示すように、ステップＳ１５では、ロボット１２の顔を人間の顔の方に向けて、ステップＳ１７に進む。なお、ステップＳ１５の処理は、ステップＳ１３の処理と同じであるため、重複した説明は省略する。

ステップＳ１７では、人間のユーザＩＤが閾値テーブルに登録されているかどうかを判断する。つまり、ＣＰＵ５０は、閾値テーブルデータ３０４ｄを参照して、人間のユーザＩＤが閾値テーブルに記載されているかどうかを判断する。

ステップＳ１７で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間のユーザＩＤが閾値テーブルに登録されていれば、ステップＳ１９で、第１閾値を閾値テーブルに基づいて設定して、ステップＳ２５に進む。

一方、ステップＳ１７で“ＮＯ”であれば、つまり、人間のユーザＩＤが閾値テーブルに登録されていなければ、ステップＳ２１で、後述する推定処理（図１０および図１１に示す第１推定処理、または、図１２および図１３に示す第２推定処理）を実行し、ステップＳ２３で、ステップＳ２１で推定した第１閾値を設定して、ステップＳ２５に進む。ただし、ステップＳ２３では、ＣＰＵ５０は、推定データ３０４ｅを参照して、推定した第１閾値を設定する。

ステップＳ２５では、人間の手がロボット１２の顔周辺の第１閾値以内に有るかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０は、人間データに基づいて、人間の手がロボット１２の顔（頭部２６）から第１閾値以内に位置するかどうかを判断する。つまり、人間がロボット１２の顔を触ろうとしているかどうかが判断される。

ステップＳ２５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手がロボット１２の顔周辺の第１閾値以内に無ければ、ステップＳ１５に戻る。一方、ステップＳ２５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手がロボット１２の顔周辺の第１閾値以内に有れば、ステップＳ２７で、人間のカテゴリが「近い」であるかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０は、閾値テーブルデータ３０４ｄを参照して、ユーザＩＤに対応して記載されたカテゴリが「近い」を示すかどうかを判断する。

ステップＳ２７で“ＮＯ”であれば、つまり、人間のカテゴリが「近い」でなければ、ステップＳ３１に進む。一方、ステップＳ２７で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間のカテゴリが「近い」であれば、ステップＳ２９で、首を少し後ろに傾ける動作を実行する。

続いて、ステップＳ３１で、視線を人間に向けて、ステップＳ３３で、「何か御用ですか？」と発話する。

したがって、接触前距離が近い人間の場合および遠い人間の場合の両方の場合において、ロボット１２は、人間がロボット１２自身の顔を触ろうとしていることを察知して、この人間の方を見るように動作される。また、接触前距離が近い人間の場合には、ロボット１２は、さらに、自身の顔を人間の顔に向けるように動作される。このように、人間が、他の人間に近づいて、この他の人間の顔に触れようとした場合に、他の人間が行う動作と同様の動作をロボット１２に実行させることができる。つまり、ロボット１２は自然な反応動作を行うため、ロボット１２の顔を触れようとした人間が違和感を覚えるのを出来る限り防止することができる。

そして、ステップＳ３５では、終了かどうかを判断する。つまり、ＣＰＵ５０は、ユーザから終了の指示が与えられたかどうかを判断する。ステップＳ３５で“ＮＯ”であれば、つまり、終了でなければ、図８に示したステップＳ１に戻る。一方、ステップＳ３５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、終了であれば、ロボット制御処理を終了する。

なお、図８および図９では省略するが、図示は省略するが、上述したように、一定範囲内に居る人間がロボット１２に話し掛けると、反応動作を実行した後に、ロボット１２は通常動作を実行する。

図１０および図１１は、図９に示したステップＳ２１の推定処理に対応する第１推定処理を示すフロー図である。以下、第１推定処理について説明するが、既に説明した処理と同じ処理については簡単に説明することにする。

図１０に示すように、ＣＰＵ５０は、第１推定処理を開始すると、ステップＳ５１で、ロボット１２の顔の向きを初期の方向に設定する。次のステップＳ５３では、一定時間（たとえば、数秒から十数秒）待機する。続いて、ステップＳ５５では、人間が一定範囲（たとえば、ロボット１２の位置を中心とする６０～７０ｃｍの円）内に居るかどうかを判断する。

なお、第１推定処理（後述する第２推定処理のＳ９１－Ｓ９５も同様）では、ステップＳ５１－Ｓ５５の処理を実行するようにしてあるが、ステップＳ１－Ｓ３の処理によって、既に、人間が一定範囲内に存在することは判断されているため、省略してもよい。

ステップＳ５５で“ＮＯ”であれば、ステップＳ５１に戻る。一方、ステップＳ５５で“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ５７で、推定のための発話を実行する。上述したように、ここでは、ＣＰＵ５０は、「手を近づけますので、気になる距離になったら私を見てください」の合成音声をスピーカ６８から出力する。

次のステップＳ５９では、人間の方向に顔を向けた状態で、その方向に手を伸ばす動作を実行して、図１１に示すステップＳ６１で、人間が顔を向けたかどうかを判断する。ＣＰＵ５０は、眼カメラ６６で撮影された画像から人間の顔を認識したかどうかを判断する。

ステップＳ６１で“ＮＯ”であれば、つまり、人間が顔を向けていなければ、ステップＳ６３で、距離を計測する。ここでは、ＣＰＵ５０は、人間データに基づいて、ロボット１２の手と人間の顔との距離を計測（または、算出）する。

続いて、ステップＳ６５では、人間の顔とロボット１２自身の手の距離が第２閾値（第１実施例では、１４ｃｍ）以下であるかどうかを判断する。ステップＳ６５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の顔とロボット１２自身の手の距離が第２閾値よりも大きい場合には、ステップＳ６１に戻る。

一方、ステップＳ６５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の顔とロボット１２自身の手の距離が第２閾値以下である場合には、ステップＳ６７で、手を伸ばす動作を止めて、ステップＳ６９で、人間（つまり、対象者）のカテゴリを「近い」に設定し、第１推定処理を終了して、図８および図９に示したロボット制御処理にリターンする。

また、ステップＳ６１で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間が顔を向ければ、ステップＳ７１で、手を伸ばす動作を停止し、ステップＳ７５で、人間の顔とロボット１２自身の手の距離が第３閾値（第１実施例では、２０ｃｍ）未満であるかどうかを判断する。

ステップＳ７５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の顔とロボット１２自身の手の距離が第３閾値未満であれば、ステップＳ６９に進む。一方、ステップＳ７５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の顔とロボット１２自身の手の距離が第３閾値以上であれば、ステップＳ７７で、人間（対象者）のカテゴリを「遠い」に設定し、第１推定処理を終了して、ロボット制御処理にリターンする。

なお、説明は省略したが、第１推定処理では、ステップＳ６３またはステップＳ７３で計測された距離すなわち推定された対接触前距離のデータと、ステップＳ６９またはステップＳ７７で設定されたカテゴリのデータが推定データ３０４ｅとしてＲＡＭ５４に記憶される。

図１２および図１３は、図９に示したステップＳ２１の推定処理に対応する第２推定処理を示すフロー図である。以下、第２推定処理について説明するが、既に説明した処理と同じ処理については簡単に説明することにする。

図１２に示すように、ＣＰＵ５０は、第２推定処理を開始すると、ステップＳ９１で、ロボット１２の顔の向きを初期の方向に設定する。次のステップＳ９３では、一定時間（たとえば、数秒から十数秒）待機する。続いて、ステップＳ９５では、人間が一定範囲（たとえば、ロボット１２の位置を中心とする６０～７０ｃｍの円）内に居るかどうかを判断する。

ステップＳ９５で“ＮＯ”であれば、ステップＳ９１に戻る。一方、ステップＳ９５で“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ９７で、推定のための発話を実行する。上述したように、ここでは、ＣＰＵ５０は、「私の顔に手を近づけてみてください」の合成音声をスピーカ６８から出力する。

次のステップＳ９９では、人間の手の移動速度を計測する。ここでは、ＣＰＵ５０は、人間データに基づいて、単位時間当たりの手の移動距離から移動速度を算出し、図示等は省略したが、時系列に従ってＲＡＭ５４のデータ記憶領域３０４に記憶する。ただし、人間の手がロボット１２に近づいていない場合には、移動速度は算出されない。人間の手がロボット１２に近づいていない場合には、人間の手が止まっている場合と、人間の手がロボット１２に近づく方向に動いていない場合を含む。

図１３に示すように、次のステップＳ１０１では、距離を計測する。次のステップＳ１０３では、人間の手を近づける速度が遅くなったかどうかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０は、前回の移動速度と今回の移動速度を比較し、今回の移動速度が前回の移動速度よりも小さいかどうかを判断する。

ステップＳ１０３で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手を近づける速度が遅くなっていなければ、ステップＳ１０５で、人間の手とロボット１２自身の顔の距離が第４閾値（第１実施例では、１４ｃｍ）以下であるかどうかを判断する。ステップＳ１０５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手とロボット１２自身の顔の距離が第４閾値よりも大きい場合には、図１２に示したステップＳ９９に戻る。

一方、ステップＳ１０５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手とロボット１２自身の顔の距離が第４閾値以下である場合には、ステップＳ１０７で、人間（つまり、対象者）のカテゴリを「近い」に設定し、第２推定処理を終了して、図８および図９に示したロボット制御処理にリターンする。

また、ステップＳ１０３で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手を近づける速度が遅くなっていれば、ステップＳ１０９で、人間の手とロボット１２自身の顔の距離が第５閾値（第１実施例では、２０ｃｍ）未満であるかどうかを判断する。

ステップＳ１０９で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手とロボット１２自身の顔の距離が第５閾値未満であれば、ステップＳ１０７に進む。一方、ステップＳ１０９で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手とロボット１２自身の顔の距離が第５閾値以上であれば、ステップＳ１１１で、人間（対象者）のカテゴリを「遠い」に設定し、第２推定処理を終了して、ロボット制御処理にリターンする。

なお、説明は省略したが、第２推定処理では、ステップＳ１０１で計測された距離すなわち推定された対接触前距離のデータと、ステップＳ１０７またはステップＳ１１１で設定されたカテゴリのデータが推定データ３０４ｅとしてＲＡＭ５４に記憶される。

この第１実施例によれば、ロボットが人間に触れようとしたときに、これ以上近づけて欲しくない距離を人間毎に測定し、これを用いて、人間がロボットに触れようとしたときにロボットが反応動作を実行するかどうかを判断するので、ロボットに触れようとした人間が違和感を覚えるのを出来る限り防止することができる。つまり、コミュニケーション対象の人間の各々に対して、物理空間に存在するロボットのようなエージェントに自然な反応動作を実行させることができる。

また、この第１実施例によれば、接触前距離が記憶されていない人間については、推定行動を実行して推定した接触前距離を用いて反応動作を実行するので、接触前距離が記憶されていない人間に対しても、物理空間に存在するロボットのようなエージェントに自然な反応動作を実行させることができる。

なお、この第１実施例では、人間の手がロボットの顔に触れようとした場合について説明したが、これに限定される必要はない。たとえば、人間が手に物を持っている場合には、当該手に持った物がロボットの顔に触れようとしたかどうかを判断するようにしてもよい。また、ロボット１２の特定の部位は顔に限定される必要は無く、人間がロボットの他の部位（手または肩など）に触れようとしたかどうかを判断するようにしてもよい。ただし、他の部位に触れようとしたかどうかを判断する場合には、上記のような実験を行うことにより、他の部位に応じた第１閾値が人間毎に決定される。

また、この第１実施例では、人間が「近い」距離のグループである場合には、ロボット１２の視線を当該人間の方に向ける動作に加えて、ロボット１２の首を後ろに傾けるようにしてあるが、これに限定される必要はない。ロボット１２の首を後ろに傾けることに代えて、または、傾けることに加えて、他の動作（たとえば、両手を広げる動作）を行っても良い。

また、人間が「近い」距離のグループである場合のみならず、「遠い」距離のグループである場合にも、ロボット１２の視線を当該人間の方に向ける動作に加えて、他の動作（たとえば、右手を挙げる動作）を行っても良い。

さらに、この第１実施例では、人間を２つの距離のグループに分類するようにしたが、これに限定される必要はない。３つ以上の距離のグループに分類することも可能である。

＜第２実施例＞
第２実施例は、バーチャルリアリティ空間（以下、「ＶＲ空間」という）内で活動するアバターまたは自律的に行動するエージェントであるキャラクタオブジェクトを制御するシステム５００であり、キャラクタオブジェクトの制御装置として機能するコンピュータ５０２を含む。

コンピュータ５０２は、汎用のＰＣまたはワークステーションであり、ＣＰＵ５０２ａおよびＲＡＭ５０２ｂなどのコンポーネントを備えている。第２実施例では、３次元モデル、ＶＲ空間およびキャラクタオブジェクトの動作（アニメーション）などは、ユニティ・テクノロジーズ社が提供するゲーム開発プラットフォームであるUnityを用いて作成した。また、後述するように、近づいてくるキャラクタオブジェクトの手の停止操作、対人距離の測定およびＨＭＤ５０６との連携などもUnityで実装した。

システム５００は、入力装置５０４およびヘッドマウントディスプレイ（以下、「ＨＭＤ」という）５０６をさらに含み、入力装置５０４およびＨＭＤ５０６は、それぞれ、コンピュータ５０２に接続される。

第２実施例では、入力装置５０４として、Oculus（登録商標）社が開発および販売しているバーチャルリアリティ向けヘッドマウントディスプレイのOculus（登録商標） Touchコントローラが用いられる。詳細な説明は省略するが、このコントローラを用いることにより、コンピュータ５０２は、ＶＲ空間内に、人間の手を配置し、その動きをリアルタイムにシミュレーション表示させる。

また、ＶＲ環境を構築するために、ＨＭＤ５０６として、Oculus（登録商標）社が開発および販売しているバーチャルリアリティ向けヘッドマウントディスプレイのOculus Rift（登録商標）が用いられる。ただし、これは一例であり、他の汎用のヘッドマウントディスプレイを用いるようにしてもよい。Unityと連携することにより、ＨＭＤ５０６またはこれを装着した人間（または、ユーザ）の頭部の位置および向きがＶＲ空間に反映され、人間の視野の画像がＨＭＤ５０６に表示される。したがって、ＨＭＤ５０６を装着した人間は、そのＶＲ空間内に居るかのように感じる（没入感を得る）ことができる。

なお、ＨＭＤ５０６に表示される画像を描画する方法は、既に周知であり、本願発明の本質的な内容ではないため、その説明は省略することにする。

第２実施例では、ＶＲ空間において、対接触前距離を用いて、キャラクタオブジェクトに、第１実施例のロボット１２と同様に、所定の入力（または、刺激）に反応して反応動作を実行させる。

ただし、第２実施例では、対接触前距離は、ＶＲ空間において、キャラクタオブジェクトがＶＲ空間内の人間に触れられる前に反応する距離である。

また、所定の入力は、ＶＲ空間において、キャラクタオブジェクトの一定範囲（たとえば、キャラクタオブジェクトの位置を中心とする半径６０～７０ｃｍの円内）内に、人間が存在することを検出したことである。一定範囲内かどうかは、ＶＲ空間内における人間とキャラクタオブジェクトの距離をそれぞれの位置座標に基づいて算出することにより、知ることができる。また、他の例では、所定の入力は、ＶＲ空間内において、所定のイベントが発生したことである。たとえば、ＶＲ空間内の所定のオブジェクトから一定レベル以上の音量の音が発生したこと、または、特定のオブジェクトがＶＲ空間内に出現したことなどが所定のイベントの発生に該当する。

ただし、第２実施例では、キャラクタオブジェクトは、ＶＲ空間に存在するため、所定の動作を実行する場合には、所定の動作を行うアニメーションが再生され、所定の音声を発する場合には、予め用意された音声データが再生される。ただし、音声データを再生することに代えて、または、音声データを再生するとともに、予め用意された発話内容が字幕または吹き出しで表示されてもよい。これらのことについては、第２実施例において、キャラクタオブジェクトが動作ないし行動を実行する場合について同様である。

この第２実施例では、反応動作は、ＶＲ空間において、キャラクタオブジェクトは、人間がキャラクタオブジェクトに近づき、この人間がキャラクタオブジェクトの視野内に居て（または存在し）、この人間に属する所定の部位（この第２実施例では「手」）がキャラクタオブジェクトの所定の部位（たとえば「顔」）に触れようとしたときに、触れようとしたことに気付いて行う動作、人間がキャラクタオブジェクトに近づき、この人間がキャラクタオブジェクトの視野内に居ないで、この人間がキャラクタオブジェクトに触れたときに、触れたことに気づいて行う動作を意味する。

図１５（Ａ）は、キャラクタオブジェクトが反応動作を行う前にＨＭＤ５０６に表示される画像の一例であり、図１５（Ｂ）はキャラクタオブジェクトが反応動作を行ったときにＨＭＤ５０６に表示される画像の一例である。

図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）に示すように、ＨＭＤ５６０に表示される画像は、ＶＲ空間内に存在するキャラクタオブジェクト６００および人間の右手に相当する画像（以下、「右手画像」という）６０２を含む。なお、背景画像は省略してある。

物理空間において、人間が右手を胴体の横から少し前に出すと、図１５（Ａ）に示すように、右手画像６０２が表示される。このとき、キャラクタオブジェクト６００は、ＶＲ空間内の人間以外の方向を向いている。そして、人間がキャラクタオブジェクト６００に右手を近づけるように手を移動させると、右手画像６０２がキャラクタオブジェクト６００の方に向けて移動し、対接触前距離以上近づいたときに、反応動作を実行する。

図１５（Ｂ）に示すように、この第２実施例では、反応動作として、キャラクタオブジェクト６００は、キャラクタオブジェクト６００自身の顔（または、頭部）に触れようとした人間の顔を見る動作を実行する。

このため、何かに集中していて、近づく人間に気づいていなかったキャラクタオブジェクト６００に、当該人間がキャラクタオブジェクト６００の顔に触れようとしたことに気づいて反応するように動作させることができる。

なお、図１５（Ａ）および図１５（Ｂ）は、キャラクタオブジェクト６００の反応動作を分かり易く説明するための画像であり、後述するオブジェクト制御処理における動作とは少し異なる。

第２実施例では、ＣＰＵ５０２ａは、ＶＲ空間内において、人間がキャラクタオブジェクト６００を基準とする一定範囲内に居るかどうかを判断する。ＣＰＵ５０２ａは、ＶＲ空間において、人間の位置の座標およびキャラクタオブジェクト６００の位置の座標を記憶しており、それらの位置の座標から人間とキャラクタオブジェクト６００の距離を算出することができる。算出した距離が一定範囲を規定する長さよりも短い場合に、人間がキャラクタオブジェクト６００を基準とする一定範囲内に居ると判断し、算出した距離が一定範囲を規定する長さ以上である場合に、人間がキャラクタオブジェクト６００を基準とする一定範囲内に居ないと判断する。

人間がキャラクタオブジェクト６００を基準とする一定範囲内に居る場合には、ＣＰＵ５０２ａは、当該人間がキャラクタオブジェクト６００の視野内に居るかどうかを判断する。つまり、ＣＰＵ５０２ａは、キャラクタオブジェクト６００の現在の顔の向きを基準の方向（つまり、視線の方向）とした場合に、上記の一定範囲内に居る人間がキャラクタオブジェクト６００の視野角内に居るかどうかを判断する。

ただし、キャラクタオブジェクト６００の視野角は、一般的な人間の視野角に合わせて、水平方向が約２００度（ただし、視線を基準（中心）に、左右のそれぞれに１００度である）で設定され、垂直方向が約１２５度（ただし、視線を基準に、下向きが７５度で、上向きが５０度である）に設定される。ただし、この第２実施例では、キャラクタオブジェクト６００が見ている方向に人間が居るかどうかを判断するだけであるため、垂直方向については無視される。

キャラクタオブジェクト６００は、自身の視線が向く方向（垂直方向の成分を除く）に大きさが１のベクトル（視線ベクトル）を算出するとともに、キャラクタオブジェクト６００の位置から人間の位置に向かうベクトルを算出し、この２つのベクトルが成す角度が１００度以内であるかどうかを判断する。２つのベクトルが成す角度が１００度以内であれば、人間がキャラクタオブジェクト６００の視野内に居ることが判断される。一方、２つのベクトルが成す角度が１００度を超えている場合には、人間がキャラクタオブジェクト６００の視野外に居ることが判断される。

なお、この第２実施例では、視野角は固定的に設定されるが、可変的に設定されてもよい。たとえば、人間がキャラクタオブジェクト６００に近づくに連れて視野角は小さくされてもよい。

ＶＲ空間において、人間がキャラクタオブジェクト６００の視野内に居ることが判断されると、キャラクタオブジェクト６００は、自身の顔を当該人間の方に向ける。そして、ＣＰＵ５０２ａは、ＶＲ空間において、当該人間の手がキャラクタオブジェクト６００の顔周辺の対接触前距離（第６閾値）以内に有るかどうかを判断する。具体的には、この第２実施例では、人間の右手と、キャラクタオブジェクト６００の頭部の表面との距離が対接触前距離以内であるかどうかが判断される。人間の手がキャラクタオブジェクト６００の顔周辺の対接触前距離以内に有る場合に、人間がキャラクタオブジェクト６００の顔に触れようとしていることが判断される。一方、人間の手がキャラクタオブジェクト６００の顔周辺の対接触前距離を超えて離れている場合には、人間がキャラクタオブジェクト６００の顔に触れようとしていることが判断されない。

後述するように、対接触前距離は、人間毎に、予め測定された値に基づいて設定される。人間毎の対接触前距離が記載された閾値テーブルがデータベースに登録されており、キャラクタオブジェクト６００のコミュニケーション対象である人間に応じた対接触前距離を閾値テーブルから参照して用いることにより、上記の判断が行われる。一例としては、データベースは、コンピュータ５０２の内部メモリまたはコンピュータ５０２がアクセス可能な外部のメモリである。

このように、第２実施例においても、対接触前距離は、コミュニケーション対象の人間毎に設定されるため、個別に人間を識別する必要がある。したがって、この第２実施例では、人間に固有の識別情報（ユーザＩＤ）を割り当て、コンピュータ５０２の使用時（たとえば、ログイン時）などに当該ユーザＩＤを入力させる。

ただし、これは一例であり、他の方法で人間を識別することもできる。たとえば、コンピュータ５０２に接続したカメラで撮影した画像から取得した生態情報（たとえば、網膜または声紋）に基づいて人間を識別することもできる。かかる場合には、予め生態情報をユーザＩＤに対応付けて記憶しておき、取得した生態情報と一致またはほぼ一致することが判断されたユーザＩＤを取得することにより、人間を個別に識別する。

詳細な説明は省略するが、ＶＲ空間において、上記の一定範囲（最大の対接触前距離も長い距離の半径を有する円）内に、複数の人間が居る場合には、各人間について、キャラクタオブジェクト６００の視野内に居るかどうかが判断される。さらに、ＶＲ空間において、複数の人間がキャラクタオブジェクト６００の視野内に居る場合には、キャラクタオブジェクト６００に最も近い人間について、当該人間の手がキャラクタオブジェクト６００の顔周辺の対接触前距離以内に有るかどうかが判断される。ただし、ＶＲ空間において、複数の人間がキャラクタオブジェクト６００の視野内に居る場合には、いずれかの人間の手がキャラクタオブジェクト６００の顔周辺の対接触前距離以内に有るかどうかが判断されてもよい。

この第２実施例では、上述したように、ＶＲ空間において、人間がキャラクタオブジェクト６００の顔に触れようとしていることが判断されると、つまり、人間の手が対接触前距離を超えてキャラクタオブジェクト６００に近づいたことが判断されると、キャラクタオブジェクト６００は、反応動作として、キャラクタオブジェクト６００自身の視線をその人間の方に向ける。たとえば、ＶＲ空間における人間の頭部に相当する位置に仮想カメラが配置されるため、仮想カメラが配置される位置においてＶＲ空間の高さ方向に延びる直線とキャラクタオブジェクト６００の視線が交わるようにキャラクタオブジェクト６００の視線の向きが変化される。ただし、キャラクタオブジェクト６００の視線は、人間の顔の位置よりも高い位置には向けられない。

また、対接触前距離が比較的近い人間については、つまり、後述するように、「近い」距離のグループに分類された人間については、上記の反応動作の前に、さらに、キャラクタオブジェクト６００は、首を少し後ろに傾ける動作も実行する。キャラクタオブジェクト６００は、一定範囲内であり、視野内に人間が居る時、キャラクタオブジェクト６００自身の顔を当該人間の方に向けているため、首を少し後ろに傾けることにより、近づいた人間の顔の方に顔を向けことができる。つまり、対接触前距離が比較的近い人間に対しては、キャラクタオブジェクト６００は、視線のみならず、自身の顔を人間の顔の方向に向ける。このように、「近い」距離のグループに分類された人間については、キャラクタオブジェクト６００の反応動作が変化される。

また、第２実施例では、人間がキャラクタオブジェクト６００の視野内に居ない（または存在しない）場合には、キャラクタオブジェクト６００は人間にいずれかの部位を触れられると、わずかな反応動作を実行した後に、当該人間の方に顔を向ける。ただし、わずかな反応動作とは、触れられたことに気づく動作を意味し、より具体的には、ぴくりとするように、少し上体を後傾する動作を意味する。つまり、ＣＰＵ５０２ａは、キャラクタオブジェクト６００が人間に触られると、触れた手が伸びる方向（この第２実施例では、２次元の方向すなわちＶＲ空間内の水平方向）と同じ方向に、キャラクタオブジェクト６００の上体を少し傾ける（たとえば、３次元のＶＲ空間における高さ方向に対して５～１０度程度傾ける）ように、動作させる。

また、詳細な説明は省略するが、人間がキャラクタオブジェクト６００に話し掛ける（問い掛ける）と、反応動作として、“挨拶”の動作を実行したり、“返事”の動作を実行したりする。詳細な説明は省略するが、“挨拶”の動作では、キャラクタオブジェクト６００は、“こんにちは”と発話した後に、お辞儀する。また、“返事”の動作では、キャラクタオブジェクト６００は、“はい”と発話した後に、人間の方を見る。

また、上述したように、この第２実施例では、対接触前距離（または、第６閾値）は、下記のデータ収集の実験３を行ったときに測定された距離に基づいて算出（または、設定）される。

実験３では、人間がＶＲ空間上でキャラクタオブジェクト６００から顔に向かって手を近づけられた時に、どの程度の距離で不快感を受け始めるのかを測定する。距離の測定方法は，対人距離計測に最も多く利用されている停止距離法に基づいて設計した。キャラクタオブジェクト６００が自身の手を被験者の顔に徐々に近づけ、被験者が不快だと感じた際の距離を計測した。

なお、ＶＲ空間上の対接触前距離は、本研究においては、キャラクタオブジェクト６００の右手中指の付け根と、ユーザの視点（仮想カメラまたはＶＲ空間におけるＨＭＤ５０６の座標）との距離として定義した。

また、停止距離法については、参考文献１（L. Takayama, and C. Pantofaru, "Influences on proxemic behaviors in human-robot interaction," in Intelligent robots and systems, 2009. IROS 2009. IEEE/RSJ international conference on, pp. 5495-5502, 2009.）、参考文献２（J. Mumm, and B. Mutlu, "Human-robot proxemics: physical and psychological distancing in human-robot interaction," in Proceedings of the 6th international conference on Human-robot interaction, pp. 331-338, 2011.）、参考文献３（M. Obaid, E. B. Sandoval, J. Z？otowski, E. Moltchanova, C. A. Basedow, and C. Bartneck, "Stop! That is close enough. How body postures influence human-robot proximity," in Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN), 2016 25th IEEE International Symposium on, pp. 354-361, 2016.）、参考文献４（S. Rossi, M. Staffa, L. Bove, R. Capasso, and G. Ercolano, "User's Personality and Activity Influence on HRI Comfortable Distances," in International Conference on Social Robotics, pp. 167-177, 2017.）、参考文献５（Y. H. a. A. Ito, "Influence of the Size Factor of a Mobile Robot Moving Toward a Human on Subjective Acceptable Distance, ," Mobile Robots - Current Trends, Zoran Gacovski (Ed.),, 2011.）および参考文献６（Y. Kim, S. S. Kwak, and M.-s. Kim, "Am I acceptable to you? Effect of a robot's verbal language forms on people's social distance from robots," Computers in Human Behavior, vol. 29, no. 3, pp. 1091-1101, 2013.）に開示されているため、その説明については省略する。

また、人間に触れるキャラクタオブジェクト６００の性別がもたらす影響も検証するため、男女らしい外見を備えた２種類のキャラクタオブジェクト６００を用いて対接触前距離を計測した。被験者は、１８～２４歳の男性１０名、女性１０名の合計２０名であった。

図示は省略するが、実験３は、被験者が椅子に座った状態でヘッドマウントディスプレイを装着し、コントローラを握った状態で行われた。データ収集において、自身の顔に近づいてくるキャラクタオブジェクト６００の手を停止するために、被験者はコントローラのボタンを押す。被験者は任意のタイミングでボタンを押すことが可能であり、そのタイミングで対接触前距離を計測した．ただし、データ収集においては、上記のOculus（登録商標） Touchコントローラに代えて、Microsoft（登録商標）社が販売する家庭用ゲーム機Xbox（登録商標）用のコントローラを用いた。

対接触前距離を測るためのキャラクタオブジェクト６００として、Unity assetで購入可能な、アニメ調の男女の３Ｄモデルを用いた。ただし、第２実施例に示すキャラクタオブジェクト６００は、アニメ調の男性型の３Ｄモデルを模して記載したオブジェクトであり、実際の３Ｄモデルとは異なる。男女のキャラクタオブジェクト６００は同様の関節部位を備えており、データ収集において必要となる、人間の顔に触れる動作を行うことが可能である。

なお、女性型の３Ｄモデルを模したキャラクタオブジェクトについては省略するが、服装などによって一目で女性であることが分かるように表現されている。

データ収集のための接触動作として、椅子に座った状態の被験者に対し、ＶＲ空間上で立ったキャラクタオブジェクト６００が右手を近づける動作を実装した。データ収集のために用いた画像の一例が図１６に示される。上記のとおり、キャラクタオブジェクト６００は立った状態で右手を前方に延ばすように動作される。

キャラクタオブジェクト６００が手を近づける角度は、被験者の顔正面方向に対して縦方向が－４５度から４５度までを５度刻みで１９通り、横方向が－３０度から３０度までを５度刻みの１３通りで、合計２４７通りの角度からランダムな順番で設定した。

キャラクタオブジェクト６００の手は全ての角度において被験者の顔から７０ｃｍ離れたところに現れ、５秒間で顔に到達する速さで接近するように調整した。また、キャラクタオブジェクト６００の手のひらが、最も被験者の顔部分に近くなるように角度を調整して触れる動作を行うように設計した。キャラクタオブジェクト６００の出現、接近および停止タイミングは、被験者のコントローラによるボタン操作で自動的に切り替わるように設定した。

被験者はＨＭＤ５０６の装着および調整を行い、実験３を開始した後、被験者がコントローラのボタンを押すと、キャラクタオブジェクト６００が右手を出して停止した状態で表示される。被験者はキャラクタオブジェクト６００の右手の位置を確認した後、任意のタイミングでボタンを押してキャラクタオブジェクト６００の動作を開始させることが可能である。被験者が不快と感じ始めた距離でもう一度ボタンを押すことで、キャラクタオブジェクト６００の手を停止させることが可能である。システム５００（コンピュータ５０２）は、キャラクタオブジェクト６００の手を停止させるボタン操作が行われた時点での距離を計測した。これらの計測手順を全ての対象角度に対して行った後、３分程度の小休止を挟み、キャラクタオブジェクト６００のモデルを切り替えて再度計測が行われた。

ここで、ＶＲ空間上で計測した対接触前距離データの処理方法とデータ分析結果を説明する。その分析結果をもとに、ＶＲ空間上のキャラクタオブジェクト６００が顔に手を近づけられた時に反応動作を実行すべき距離の基準を決定する。

被験者がコントローラ操作によって、近づいてくるキャラクタオブジェクト６００の手を停止した時、被験者の視点の座標とキャラクタオブジェクト６００の右手中指の付け根部分との距離を計測し、角度情報やキャラクタオブジェクト６００の性別情報などと共に記録した。被験者がボタンを連打するなど、操作ミスによって意図しない距離でキャラクタオブジェクト６００の手を停止させた試行については、分析の対象外とした。

取得したデータにおいて分析対象となったデータ点数は、１０名の男性被験者で４９３４点（男性型のキャラクタオブジェクト６００：２４６７点、女性型のキャラクタオブジェクト６００：２４６７点）、１０名の女性被験者４９１８点（男性型のキャラクタオブジェクト６００：２４５７点、女性型のキャラクタオブジェクト６００：２４６１点）であった。全２０名の被験者における対接触前距離の平均値は１７．９３ｃｍ（標準誤差１．９８ｃｍ）であった。

収集したデータに対して、被験者の性別（男性・女性）、キャラクタオブジェクト６００の性別（男性・女性）、上下方向（被験者の顔正面を含む上方向・下方向）、および左右方向（被験者の顔正面を含む左方向・右方向）を考慮した４要因分散分析を行った。

なお、データ収集の実験３において、キャラクタオブジェクト６００の触れる動作の速度は一定としたため、速度に関する分析は行っていない。

上記の分析においては、上下方向要因と左右方向要因の主効果、および上下方向要因とキャラクタオブジェクト６００の性別要因の交互作用において有意な差がみられた。

なお、左右方向要因に関しては、左側から触れる方が右側から触れる場合よりも有意に大きな距離を示すことが明らかになった（右側：１７．４ｃｍ、左側：１８．４ｃｍ）。この理由としては、被験者の視界に提示されるキャラクタオブジェクト６００の身体の割合の違いが影響したと考えられる。左側から触れる場合にはキャラクタオブジェクト６００の身体が被験者の正面方向に存在するが、右側から触れる場合はその身体が視界外となる場合が多くなっており、提示される視覚刺激の違いが影響を及ぼした可能性がある。

上下方向要因とキャラクタオブジェクト６００の性別要因の交互作用に関して、Bonferroni法による多重比較を行った結果、キャラクタオブジェクト６００の性別が男性の場合に、下側から触れる方が上側から触れる場合よりも有意に大きな距離を示すことが明らかになった（有意確率ｐ＝０．０１０、上側：１６．８ｃｍ、下側：１９．３ｃｍ）。

これらの結果から、触れる方向およびキャラクタオブジェクト６００の性別との組み合わせが対接触前距離に影響を及ぼすことが示された。一方、絶対値としての差は、１ｃｍ～２．５ｃｍ程度であることも明らかになった。

また、各被験者の平均対接触前距離は、それぞれ点でグラフ上に表し、その分布を視覚化したところ、全員の平均（以下、「全体平均」ということがある）である１７．９３ｃｍを境に、二つのグループへと分離していることが示唆された。そこで、これらのデータが全体平均未満および以上の２種類のクラスタに分類できると仮定し、クラスタ数２のk-means法によるクラスタリングを行ったところ、全体平均未満および以上のグループで属するクラスタが異なる結果となった。

ただし、被験者の対接触前距離は、実験３で当該被験者について測定した距離の平均値である。また、全体平均未満のグループに属する全被験者の対接触前距離の平均値は９．２４ｃｍであり、全体平均以上のグループに属する全被験者の対接触前距離の平均値は２５．０３ｃｍである。

全体平均を基準として、人間（または、人間の対接触前距離）は、全体平均の平均値未満のグループ（この第２実施例では、「近い」距離のグループ）と、全体平均の平均値以上のグループ（この第２実施例では、「遠い」距離のグループ）に分類される。

ただし、全体平均を基準として、人間は、全体平均の平均値以下の「近い」距離のグループと、全体平均の平均値よりも大きい「遠い」距離のグループに分類されるようにしてもよい。このことは、後述する第３推定処理および第４推定処理においても同様である。

これらの結果は、人間が好む対接触前距離は必ずしも一様ではないことを示唆していると考える。そこで、第２実施例では、全体平均を含む各グループの対接触前距離の平均値を用いてキャラクタオブジェクト６００が人間からの接触に反応した場合に、どのような印象の違いをもたらすかの実験４をさらに行うこととした。

上記の第１実施例で示したように、物理空間において人間がロボット１２に触れようとしている状況においては、ロボット１２が人間の平均対接触前距離を用いて反応動作を実行することで、より自然な印象を与えることが分かっている（非特許文献１参照）。しかし、ＶＲ空間におけるキャラクタオブジェクト６００に対しても同様に人間から収集した対接触前距離が有効であるかは明らかではない。

実験３で収集したデータの分析結果からは、上記のとおり、全員の対接触前距離の平均値を閾値として２つの異なる対接触前距離群（「近い」距離のグループと「遠い」距離のグループ）が存在することが示唆された。キャラクタオブジェクト６００が、これら人間から収集したデータに基づく対接触前距離を用いて人間からの接触に対する反応動作を行う場合、物理空間における対人距離と同様に、より近い距離までの接近を許容することで、キャラクタオブジェクト６００に対してより良い印象を与えたり、キャラクタオブジェクト６００が自身に対してより良い印象を持っていると感じさせたりすることが期待できる。また、キャラクタオブジェクト６００の対接触前距離が、触れようとする人間自身の好む対接触前距離と同じ場合に、そのキャラクタオブジェクト６００をより好むことも期待できる。

実験４では、被験者内要因である対接触前距離条件（３要因）とキャラクタオブジェクト６００性別要因（２要因：男性・女性）、および被験者間要因である被験者性別要因（２要因：男性・女性）と被験者の対接触前距離群（２要因：近い／遠い）の、４要因による比較を行う。以下に、対接触前距離条件における各要因の詳細を示す。

Near（近い）条件：キャラクタオブジェクト６００の対接触前距離として、データ収集の実験３を行った被験者のうち「近い」距離のカテゴリに属する被験者の対折衝前距離の平均値である９．２４ｃｍを用いる。

Average（平均）条件：キャラクタオブジェクト６００の対接触前距離として、データ収集の実験３を行った被験者全員の平均値である１７．９３ｃｍを用いる。

Far（遠い）条件：キャラクタオブジェクト６００の対接触前距離として、データ収集の実験３を行った被験者のうち「遠い」距離のカテゴリに属する被験者の対接触前距離の平均値である２５．０３ｃｍを用いる。

この実験４では、被験者がキャラクタオブジェクト６００の顔に手を近づける動作を行う。そこで、被験者の右手には、ワイヤレスコントローラすなわちOculus（登録商標） Touchコントローラを装着し、物理空間における被験者の手の位置が、ＶＲ空間上に反映されるよう設定した。

この実験４には、１８～２４歳の男女２４名（男性：１２名、女性：１２名）が参加した。被験者はＨＭＤ５０６の装着および調整を行い、被験者の対接触前距離を簡易的に計測するため、上記のデータ収集を簡易版のプロセスによって実行した。具体的には、キャラクタオブジェクト６００が手を近づける角度の解像度を５度単位から１５度単位へと変更し、合計３５通りの角度で対接触前距離を計測した。

簡易版のプロセスによってデータ収集を行った後、実験４を開始した。実験４では、ＶＲ空間には座席に座った男性または女性のキャラクタオブジェクト６００が存在しており、被験者は任意のタイミングで右手をキャラクタオブジェクト６００の顔へと近づけることが出来る。被験者に対して、事前に、キャラクタオブジェクト６００は顔から一定の距離範囲内に被験者の手が近づくと被験者の顔を見る反応を示し、その動作は落ち着かない感じや不快感を示すものであることを説明した上で、その反応が見られた時点で手を近づける動作を止めるように依頼した。

各条件において、キャラクタオブジェクト６００が被験者の顔に反応する距離は上記の条件に基づいて決定された。被験者は、異なる角度から合計９回（高さ方向（上、正面、下）と、横方向（右、正面、左）の組み合わせ）、自身の手をキャラクタオブジェクト６００の顔に近づけ、その反応を観察した。このような実験４を全ての対接触前距離の条件に対して行った後、小休止を挟み、キャラクタオブジェクト６００の外見を変更して再度計測を行った。

実験４の終了後、Near（近い）/Average（平均）/Far（遠い）条件のうちどの条件が最も好みであったかの聞き取り調査を行い、簡易データ収集を通じて得られた被験者の対接触前距離群（「近い」距離のグループまたは「遠い」距離のグループ）と一致する割合を計測した。

実験４の前に実施したデータ収集の実験３についての分析を行った結果、「近い」距離のグループは１０名（男女５名ずつ）あり、「遠い」距離のグループは１４名（男女７名ずつ）であった。

分析した結果、被験者は、自身が属するグループにおける対接触前距離の平均値で反応するキャラクタオブジェクト６００の方が、他のグループにおける対接触前距離の平均値で反応するキャラクタオブジェクト６００よりも好む傾向（まては、自然であると感じる傾向）があることが一部の被験者に見られた。

上記実験４の結果に基づいて、キャラクタオブジェクト６００が人間の顔に触れようとしたときに不快感を受け始める距離を計測して得られた対接触前距離を用いて、人間がキャラクタオブジェクト６００に触れようとしたときの当該キャラクタオブジェクト６００が反応動作を制御しても、人間（ユーザ）に違和感を与えることはないと考えられる。

以上より、第２実施例においても、第１実施例と同様に、実験３において、被験者（つまり、人間）単位で測定された距離の平均値が当該人間の対接触前距離として設定される。

図１７は、閾値テーブルの一例を示す図である。図１７に示すように、ユーザＩＤに対応して、閾値およびカテゴリが記載される。ユーザＩＤは、ユーザ（すなわち、人間）毎に割り当てられた固有の識別情報である。図１７に示す例では、ユーザＩＤを１つの数字で示してあるが、これに限定される必要はない。数字に代えてアルファベットで示してもよいし、数字または／およびアルファベットを用いて２つ以上で示しても良い。

閾値は、上記のようにして設定された対接触前距離（または、第６閾値）についての数値である。この第２実施例では、小数点以下の数値も記載してあるが、四捨五入するなどにより、整数で示してもよい。カテゴリは、上記のように分類されたグループの種類である。この第２実施例では、「近い」または「遠い」が記載される。

詳細な説明は省略するが、閾値テーブルのデータ（後述する、「閾値テーブルデータ７０４ｆ」）は、上記のデータベースに記憶されており、コンピュータ１６（または、ＣＰＵ５０２ａ）は閾値テーブルデータ７０４ｆをデータベースから取得し、ＲＡＭ５０２ｂに書き込れ、反応動作を実行するかどうかを判断する場合に参照される。

また、上記のように、通常動作および反応動作では、キャラクタオブジェクト６００が、所定の振り、振る舞いのような身体動作または／および発話動作を行う。したがって、この第２実施例では、通常動作および反応動作のようなキャラクタオブジェクト６００のアニメーションのデータを含む画像生成データ７０４ｃと、キャラクタオブジェクト６００の発話内容についての音声データ７０４ｂは、コンピュータ５０２に内蔵されるＨＤＤのような不揮発性のメモリから読み出され、ＲＡＭ５０２ｂに記憶される。ただし、身体動作には、自然の動作（無意識動作）も含まれる。無意識動作の代表的な例としては、瞬きや呼吸が該当する。また、このような生理的な動作のみならず、人間の癖による動作も無意識動作に含まれる。たとえば、癖による動作としては、たとえば、髪の毛を触る動作、顔を触る動作や爪を噛む動作などが該当する。また、身体動作のアニメーションとは別に、口の動きおよび顔の表情を表現するアニメーションも画像生成データ７０４ｃに含まれる。

上記のとおり、キャラクタオブジェクト６００は、一定範囲内であり、かつ、視野内に居る人間のユーザＩＤに対応する閾値（この第２実施例では、第６閾値）すなわち対接触前距離を閾値テーブルから取得するが、このユーザＩＤおよびそれに対応する閾値が閾値テーブルに登録（または、記載）されていない場合もある。したがって、かかる場合には、第２実施例では、キャラクタオブジェクト６００に、第６閾値を推定するコミュニケーション行動（以下、「推定行動」）を実行させ、その推定行動に対する人間の反応に基づいて当該人間の対接触距離を推定し、推定した対接触距離を使用してキャラクタオブジェクト６００に反動動作を実行させるかどうかを判断するようにしてある。

この第２実施例では、２種類の推定行動のいずれか一方が実行される。一方の推定行動を実行して、対接触前距離（第６閾値）を推定する処理を「第３推定処理」と呼び、他方の推定行動を実行して、対接触前距離を推定する処理を「第４推定処理」と呼ぶことにする。

第３推定処理では、対接触前距離を推定するために、推定行動として、「手を近づけますので、気になる距離になったら所定のボタンを押してください」との発話とともに、人間の方向に顔を向けて、右手を伸ばす動作を実行する。つまり、キャラクタオブジェクト６００は、対接触前距離を推定するための発話と身体動作を実行する。この第２実施例では、発話の後に身体動作が実行されるが、発話の途中で身体動作が開始されても良い。ただし、キャラクタオブジェクト６００の発話内容は、音声で出力することに代えて、また、音声で出力するとともに、字幕または吹き出し（バルーン）で表示されてもよい。以下、キャラクタオブジェクト６００が発話する場合について同様である。

そして、人間が所定のボタンを押した、または、人間の顔とキャラクタオブジェクト６００の手の距離が第７閾値（９．２４ｃｍ）以下になった場合には、キャラクタオブジェクト６００は手を伸ばす動作を停止する。

人間の顔とキャラクタオブジェクト６００の手の距離が第７閾値以下になる前に、人間が所定のボタンを押した場合には、キャラクタオブジェクト６００が手を伸ばす動作を停止させたときの人間の顔とキャラクタオブジェクト６００の手の距離を測定し、測定した距離が対接触前距離として推定される。また、人間が所定のボタンを押さないで、人間の顔とキャラクタオブジェクト６００の手の距離が第７閾値以下になった場合には、第７閾値が対接触前距離として推定される。

また、人間の対接触前距離を推定すると、推定した対接触前距離が第８閾値（１７．９３ｃｍ）未満であるかどうかに応じて、カテゴリが設定される。つまり、推定した対接触前距離が全体平均以上か未満かに応じて、対象者である人間が「近い」距離のグループまたは「遠い」距離のグループに分類される。推定した対接触前距離が第８閾値未満である場合には、対象者である人間のカテゴリが「近い」に設定される。一方、推定した対接触前距離が第８閾値以上である場合には、対象者である人間のカテゴリが「遠い」に設定される。

第４推定処理では、対接触前距離を推定するために、推定行動として、「私の顔に手を近づけてみてください」との発話を実行する。つまり、キャラクタオブジェクト６００は、対接触前距離を推定するための発話を実行する。

その後、人間の手とキャラクタオブジェクト６００の顔の距離を計測するとともに、人間の手の移動速度を計測し、人間が手を近づける速度が遅くなった、または、人間の手とキャラクタオブジェクト６００の顔の距離が第９閾値（９．２４ｃｍ）以下になった場合に、対接触前距離を推定する。

なお、人間の手の移動速度は、人間の手に装着されたコントローラから入力される加速度を時間で積分することに算出することができる。

人間の手とキャラクタオブジェクト６００の顔の距離が第９閾値以下になる前に、人間の手の移動速度が遅くなった場合には、そのときに計測された人間の手とキャラクタオブジェクト６００の顔の距離が対接触前距離として推定される。また、人間の手の移動速度が遅くならないで、人間の手とキャラクタオブジェクト６００の顔の距離が第９閾値以下になった場合には、第９閾値が対接触前距離として推定される。

また、人間の対接触前距離を推定すると、推定した対接触前距離が第１０閾値（１７．９３ｃｍ）未満であるかどうかに応じて、カテゴリが設定される。つまり、推定した対接触前距離が全体平均以上か未満かに応じて、対象者である人間が「近い」距離のグループまたは「遠い」距離のグループに分類される。推定した対接触前距離が第１０閾値未満である場合には、対象者である人間のカテゴリが「近い」に設定される。一方、推定した対接触前距離が第１０閾値以上である場合には、対象者である人間のカテゴリが「遠い」に設定される。

図１８は図１４に示したＲＡＭ５０２ｂのメモリマップ７００の一例を示す図である。図１８に示すように、ＲＡＭ５０２ｂは、プログラム記憶領域７０２およびデータ記憶領域７０４を含む。

プログラム記憶領域７０２には、通信プログラム７０２ａ、操作検出プログラム７０２ｂ、距離検出プログラム７０２ｃ、動作制御プログラム７０２ｄ、画像生成プログラム７０２ｅ、画像表示プログラム７０２ｆ、音声処理プログラム７０２ｇ、閾値設定プログラム７０２ｈ、推定プログラム７０２ｉおよび速度算出プログラム７０２ｊが記憶される。

通信プログラム７０２ａは、他のコンピュータと直接またはネットワークを介して通信するためのプログラムである。操作検出プログラム７０２ｂは、コントローラのような入力装置５０４から入力される操作情報または操作データを検出し、ＲＡＭ５０２ｂのデータ記憶領域７０４に記憶するためのプログラムである。

距離検出プログラム７０２ｃは、ＶＲ空間内における人間とキャラクタオブジェクト６００の距離を算出するためのプログラムである。動作制御プログラム７０２ｄは、キャラクタオブジェクト６００の動作を制御するためのプログラムであって、身体動作に応じたアニメーションを再生する。

画像生成プログラム７０２ｅは、画像生成データ７０４ｃを用いて、ＨＭＤ５０６に画像を表示するための画像データを生成するためのプログラムである。画像表示プログラム７０２ｆは、画像生成プログラム７０２ｅに従って生成された画像データをＨＭＤ５０６に出力するためのプログラムである。

音声処理プログラム７０２ｇは、音声データ７０４ｂに従って合成した音声をＨＭＤ５０６に設けられたスピーカに出力する。

閾値設定プログラム７０２ｈは、ＶＲ空間において、キャラクタオブジェクト６００の一定範囲内であり、かつ、視野内に居る人間に応じて第６閾値を設定するためのプログラムである。具体的には、閾値設定プログラム７０２ｈは、キャラクタオブジェクト６００の一定範囲内であり、かつ、視野内に居る人間のユーザＩＤを取得し、閾値テーブルを参照して、取得したユーザＩＤに対応して記載された第６閾値を設定する。また、閾値設定プログラム７０２ｈは、ユーザＩＤおよび閾値が閾値テーブルに登録（または、記載）されていない場合には、後述する推定プログラム７０２ｉに従って推定した第６閾値を設定する。推定処理では、推定行動が実行されるが、この推定行動は、動作制御プログラム７０２ｄおよび音声処理プログラム７０２ｇに従って実行される。

推定プログラム７０２ｉは、閾値テーブルに登録されていないユーザについての第６閾値およびカテゴリを推定するためのプログラムである。上述したように、推定プログラム７０２ｉに従って、ＣＰＵ５０２ａは、第３推定処理または第４推定処理を実行し、第６閾値を推定し、カテゴリを決定する。

速度算出プログラム７０２ｊは、第４推定処理において、人間がキャラクタオブジェクト６００に触れるために右手を移動させるときの移動速度をコントローラから入力される加速度に基づいて算出するためのプログラムである。

図示は省略するが、プログラム記憶領域７０２には、キャラクタオブジェクト６００を制御するための他のプログラムが記憶される。

ＲＡＭ５０２ｂのデータ記憶領域７０４には、種々のデータが記憶される。操作データ７０４ａは、コントローラのような入力装置５０４から入力される操作入力についてのデータである。

音声データ７０４ｂは、キャラクタオブジェクト６００の発話内容の合成音声についてのデータである。画像生成データ７０４ｃは、ＨＭＤ５０６に表示する画像を生成するためのポリゴンデータおよびテクスチャデータを含む画像データである。

距離データ７０４ｄは、距離検出プログラム７０２ｃに従って検出された距離データであり、一時的に記憶される。速度データ７０４ｅは、速度算出プログラム７０２ｊに従って算出された移動速度についてのデータである。

閾値テーブルデータ７０４ｆは、図１７に示したような閾値テーブルについてのデータである。推定データ７０４ｇは、推定プログラム７０２ｉに従って推定された第６閾値およびカテゴリについてのデータである。

図示は省略するが、データ記憶領域７０４には、キャラクタオブジェクト６００の制御に必要なコミュニケーション行動を実行するための制御情報などの他のデータが記憶され、また、ＣＰＵ５０２ａの動作に必要な、タイマ、レジスタ、フラグなどが設けられる。

図１９は第２実施例における図１４に示すＣＰＵ５０２ａのオブジェクト制御処理の一例を示すフロー図である。図１９に示すように、ＣＰＵ５０２ａは、オブジェクト制御処理を開始すると、ステップＳ２０１で、キャラクタオブジェクト６００の顔の向きを初期の方向に設定する。この第２実施例では、初期の方向は、キャラクタオブジェクト６００の顔の向きがＶＲ空間において所定の方向を向いている方向である。

次のステップＳ２０３では、一定時間（たとえば、数秒から十数秒）待機する。第２実施例では、キャラクタオブジェクト６００が一点を見つめるように動作させることにより、何かに集中していることが表現される。たとえば、口を閉じて、少し下向きで机の上の資料を見つめ、瞬きするように、瞼が動作されるアニメーションが再生される。

続いて、ステップＳ２０５では、ＶＲ空間において、人間が一定範囲（たとえば、キャラクタオブジェクト６００の位置を中心とする６０～７０ｃｍの円）内に居るかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０２ａは、ＶＲ空間において、人間とキャラクタオブジェクト６００の距離を算出し、人間が一定範囲内に居るかどうかを判断する。

ステップＳ２０５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間が一定範囲内に居なければ、ステップＳ２０１に戻る。一方、ステップＳ２０５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間が一定範囲内に居れば、ステップＳ２０７で、ＶＲ空間において、当該人間がキャラクタオブジェクト６００の視野内に居るかどうかを判断する。

ステップＳ２０７で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間がキャラクタオブジェクト６００の視野内に居れば、図２０に示すステップＳ２１５に進む。一方、ステップＳ２０７で“ＮＯ”であれば、つまり、人間がキャラクタオブジェクト６００の視野内に居なければ、ステップＳ２０９で、ＶＲ空間において、人間の手がキャラクタオブジェクト６００に触れたかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０２ａは、ＶＲ空間における人間の手の３次元位置がキャラクタオブジェクト６００の頭部、胴体または手（腕を含む）の表面上の位置であるかどうかを判断する。

ステップＳ２０９で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手がキャラクタオブジェクト６００に触れていなければ、ステップＳ２０３に戻る。一方、ステップＳ２０９で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手がキャラクタオブジェクト６００に触れれば、ステップＳ２１１で、わずかな反応動作を実行する。このステップＳ２１１では、触れられたことに気づく動作のアニメーションが再生される。たとえば、キャラクタオブジェクト６００は、人間に触れられると、触れられた状態を解除または回避するように、上体を移動させる。

続くステップＳ２１３では、キャラクタオブジェクト６００自身の顔を人間の顔の方に向けて、図２０に示すステップＳ２３１に進む。ステップＳ２１３では、ＣＰＵ５０２ａは、ＶＲ空間において、キャラクタオブジェクト６００の視線が、人間の顔の３次元位置を通るように、キャラクタオブジェクト６００の頭部を動作させる。

図２０に示すように、ステップＳ２１５では、キャラクタオブジェクト６００の顔を人間の顔の方に向けて、ステップＳ２１７に進む。なお、ステップＳ２１５の処理は、ステップＳ２１３の処理と同じであるため、重複した説明は省略する。

ステップＳ２１７では、人間のユーザＩＤが閾値テーブルに登録されているかどうかを判断する。つまり、ＣＰＵ５０２ａは、閾値テーブルデータ７０４ｆを参照して、人間のユーザＩＤが閾値テーブルに記載されているかどうかを判断する。ただし、ユーザＩＤは、人間がコンピュータ５０２にログインしたときに取得される。

ステップＳ２１７で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間のユーザＩＤが閾値テーブルに登録されていれば、ステップＳ２１９で、第６閾値を閾値テーブルに基づいて設定して、ステップＳ２２５に進む。

一方、ステップＳ２１７で“ＮＯ”であれば、つまり、人間のユーザＩＤが閾値テーブルに登録されていなければ、ステップＳ２２１で、後述する推定処理（図２１および図２２に示す第３推定処理、または、図２３および図２４に示す第４推定処理）を実行し、ステップＳ２２３で、ステップＳ２２１で推定した第６閾値を設定して、ステップＳ２２５に進む。ただし、ステップＳ２２３では、ＣＰＵ５０２ａは、推定データ７０４ｇを参照して、推定した第６閾値を設定する。

ステップＳ２２５では、人間の手がキャラクタオブジェクト６００の顔周辺の第６閾値以内に有るかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０２ａは、ＶＲ空間において、人間の手がキャラクタオブジェクト６００の顔（または、頭部）から第６閾値以内に位置するかどうかを判断する。つまり、人間がキャラクタオブジェクト６００の顔を触ろうとしているかどうかが判断される。

ステップＳ２２５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手がキャラクタオブジェクト６００の顔周辺の第６閾値以内に無ければ、ステップＳ２１５に戻る。一方、ステップＳ２２５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手がキャラクタオブジェクト６００の顔周辺の第６閾値以内に有れば、ステップＳ２２７で、人間のカテゴリが「近い」であるかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０２ａは、閾値テーブルデータ７０４ｆを参照して、ユーザＩＤに対応して記載されたカテゴリが「近い」を示すかどうかを判断する。

ステップＳ２２７で“ＮＯ”であれば、つまり、人間のカテゴリが「近い」でなければ、ステップＳ２３１に進む。一方、ステップＳ２２７で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間のカテゴリが「近い」であれば、ステップＳ２２９で、首を少し後ろに傾ける動作のアニメーションを再生する。

続いて、ステップＳ２３１で、視線を人間に向けるアニメーションを再生して、ステップＳ２３３で、「何か御用ですか？」と発話する。

したがって、接触前距離が近い人間の場合および遠い人間の場合の両方の場合において、キャラクタオブジェクト６００は、人間がキャラクタオブジェクト６００自身の顔を触ろうとしていることを察知して、この人間の顔を見るように動作される。また、接触前距離が近い人間の場合には、キャラクタオブジェクト６００は、さらに、自身の顔を人間の顔に向けるように動作される。たとえば、物理空間において、人間が、他の人間に近づいて、この他の人間の顔に触れようとした場合に、他の人間が行う動作と同様の動作を、ＶＲ空間において、キャラクタオブジェクト６００に実行させることができる。つまり、キャラクタオブジェクト６００は自然な反応動作を行うため、キャラクタオブジェクト６００の顔を触れようとした人間が違和感を覚えるのを出来る限り防止することができる。

そして、ステップＳ２３５では、終了かどうかを判断する。つまり、ＣＰＵ５０２ａは、ユーザから終了の指示が与えられたかどうかを判断する。ステップＳ２３５で“ＮＯ”であれば、つまり、終了でなければ、図１９に示したステップＳ２０１に戻る。一方、ステップＳ２３５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、終了であれば、オブジェクト制御処理を終了する。

なお、図１９および図２０では省略するが、図示は省略するが、上述したように、ＶＲ空間において、一定範囲内に居る人間がキャラクタオブジェクト６００に話し掛けると、キャラクタオブジェクト６００は、反応動作を実行した後に、通常動作を実行する。ただし、人間がキャラクタオブジェクト６００に話し掛ける場合には、人間の音声がマイクを通して入力されても良いし、人間がコントローラの所定のボタンをオンすることにより、所定の音声が入力されても良い。

図２１および図２２は、図２０に示したステップＳ２２１の推定処理に対応する第３推定処理を示すフロー図である。以下、第３推定処理について説明するが、既に説明した処理と同じ処理については簡単に説明することにする。

図２１に示すように、ＣＰＵ５０２ａは、第３推定処理を開始すると、ステップＳ２５１で、キャラクタオブジェクト６００の顔の向きを初期の方向に設定する。次のステップＳ２５３では、一定時間（たとえば、数秒から十数秒）待機する。続いて、ステップＳ２５５では、人間が一定範囲（たとえば、キャラクタオブジェクト６００の位置を中心とする６０～７０ｃｍの円）内に居るかどうかを判断する。

なお、第３推定処理（後述する第４推定処理のＳ２９１－Ｓ２９５も同様）では、ステップＳ２５１－Ｓ２５５の処理を実行するようにしてあるが、ステップＳ１－Ｓ３の処理によって、既に、人間が一定範囲内に存在することは判断されているため、省略してもよい。

ステップＳ２５５で“ＮＯ”であれば、ステップＳ２５１に戻る。一方、ステップＳ２５５で“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ２５７で、推定のための発話を実行する。上述したように、ここでは、ＣＰＵ５０２ａは、「手を近づけますので、気になる距離になったら私を見てください」の合成音声のデータをＨＭＤ５０６に出力する。したがって、合成音声がＨＭＤ５０６のスピーカから出力される。

次のステップＳ２５９では、人間の方向に顔を向けた状態で、その方向に手を伸ばす動作のアニメーションの再生を開始して、図２２に示すステップＳ２６１で、人間が顔を向けたかどうかを判断する。ＣＰＵ５０２ａは、仮想カメラの撮影方向の延長線上に、キャラクタオブジェクト６００が存在するかどうかを判断する。

ステップＳ２６１で“ＮＯ”であれば、つまり、人間が顔を向けていなければ、ステップＳ２６３で、距離を計測する。ここでは、ＣＰＵ５０２ａは、キャラクタオブジェクト６００の手と人間の顔すなわち仮想カメラとの距離を算出する。

続いて、ステップＳ２６５では、人間の顔とキャラクタオブジェクト６００自身の手の距離が第７閾値（第２実施例では、９．２４ｃｍ）以下であるかどうかを判断する。ステップＳ２６５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の顔とキャラクタオブジェクト６００自身の手の距離が第７閾値よりも大きい場合には、ステップＳ２６１に戻る。

一方、ステップＳ２６５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の顔とキャラクタオブジェクト６００自身の手の距離が第７閾値以下である場合には、ステップＳ２６７で、手を伸ばすアニメーションの再生を止めて、ステップＳ２６９で、人間（つまり、対象者）のカテゴリを「近い」に設定し、第３推定処理を終了して、図１９および図２０に示したオブジェクト制御処理にリターンする。

また、ステップＳ２６１で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間が顔を向ければ、ステップＳ２７１で、手を伸ばす動作を停止し、ステップＳ２７５で、人間の顔とキャラクタオブジェクト６００自身の手の距離が第８閾値（第２実施例では、１７．９３ｃｍ）未満であるかどうかを判断する。

ステップＳ２７５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の顔とキャラクタオブジェクト６００自身の手の距離が第８閾値未満であれば、ステップＳ２６９に進む。一方、ステップＳ２７５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の顔とキャラクタオブジェクト６００自身の手の距離が第８閾値以上であれば、ステップＳ２７７で、人間（対象者）のカテゴリを「遠い」に設定し、第３推定処理を終了して、オブジェクト制御処理にリターンする。

なお、説明は省略したが、第３推定処理では、ステップＳ２６３またはステップＳ２７３で計測された距離（第６閾値）のデータと、ステップＳ２６９またはステップＳ２７７で設定されたカテゴリのデータが推定データ７０４ｇとしてＲＡＭ５０２ｂに記憶される。

図２３および図２４は、図２０に示したステップＳ２１の推定処理に対応する第４推定処理を示すフロー図である。以下、第４推定処理について説明するが、既に説明した処理と同じ処理については簡単に説明することにする。

図２３に示すように、ＣＰＵ５０２ａは、第４推定処理を開始すると、ステップＳ２９１で、キャラクタオブジェクト６００の顔の向きを初期の方向に設定する。次のステップＳ２９３では、一定時間（たとえば、数秒から十数秒）待機する。続いて、ステップＳ２９５では、人間が一定範囲（たとえば、キャラクタオブジェクト６００の位置を中心とする６０～７０ｃｍの円）内に居るかどうかを判断する。

ステップＳ２９５で“ＮＯ”であれば、ステップＳ２９１に戻る。一方、ステップＳ２９５で“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ２９７で、推定のための発話を実行する。上述したように、ここでは、ＣＰＵ５０２ａは、「私の顔に手を近づけてみてください」の合成音声のデータをＨＭＤ５０６に出力する。

次のステップＳ２９９では、人間の手の移動速度を計測する。ここでは、ＣＰＵ５０２ａは、コントローラから入力される操作データに含まれる加速度データに基づいて人間の手の移動速度を算出する。ただし、人間の手がキャラクタオブジェクト６００に近づいていない場合には、移動速度は算出されない。人間の手がキャラクタオブジェクト６００に近づいていない場合には、人間の手が止まっている場合と、人間の手がキャラクタオブジェクト６００に近づく方向に動いていない場合を含む。

図２４に示すように、次のステップＳ３０１では、距離を計測する。次のステップＳ３０３では、人間の手を近づける速度が遅くなったかどうかどうかを判断する。ここでは、ＣＰＵ５０２ａは、前回の移動速度と今回の移動速度を比較し、今回の移動速度が前回の移動速度よりも小さいかどうかを判断する。

ステップＳ３０３で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手を近づける速度が遅くなっていなければ、ステップＳ３０５で、人間の手とキャラクタオブジェクト６００自身の顔の距離が第９閾値（第２実施例では、９．２４ｃｍ）以下であるかどうかを判断する。ステップＳ３０５で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手とキャラクタオブジェクト６００自身の顔の距離が第９閾値よりも大きい場合には、図２３に示したステップＳ２９９に戻る。

一方、ステップＳ３０５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手とキャラクタオブジェクト６００自身の顔の距離が第９閾値以下である場合には、ステップＳ３０７で、人間（つまり、対象者）のカテゴリを「近い」に設定し、第４推定処理を終了して、図１９および図２０に示したオブジェクト制御処理にリターンする。

また、ステップＳ３０３で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手を近づける速度が遅くなっていれば、ステップＳ３０９で、人間の手とキャラクタオブジェクト６００自身の顔の距離が第１０閾値（第２実施例では、１７．９３ｃｍ）未満であるかどうかを判断する。

ステップＳ３０９で“ＹＥＳ”であれば、つまり、人間の手とキャラクタオブジェクト６００自身の顔の距離が第１０閾値未満であれば、ステップＳ３０７に進む。一方、ステップＳ３０９で“ＮＯ”であれば、つまり、人間の手とキャラクタオブジェクト６００自身の顔の距離が第１０閾値以上であれば、ステップＳ３１１で、人間（対象者）のカテゴリを「遠い」に設定し、第４推定処理を終了して、オブジェクト制御処理にリターンする。

なお、説明は省略したが、第４推定処理では、ステップＳ３０１で計測された距離（第６閾値）のデータと、ステップＳ３０７またはステップＳ３１１で設定されたカテゴリのデータが推定データ７０４ｇとしてＲＡＭ５０２ｂに記憶される。

第２実施例によれば、ＶＲ空間において、キャラクタオブジェクトが人間に触れようとしたときに、これ以上近づけて欲しくない距離を人間毎に測定し、これを用いて、人間がキャラクタオブジェクトに触れようとしたときにキャラクタオブジェクトが反応動作を実行するかどうかを判断するので、キャラクタオブジェクトに触れようとした人間が違和感を覚えるのを出来る限り防止することができる。つまり、コミュニケーション対象の人間の各々に対して、ＶＲ空間に存在するキャラクタオブジェクトのようなエージェントに自然な反応動作を実行させることができる。

また、この第２実施例によれば、接触前距離が記憶されていない人間については、キャラクタオブジェクトに推定行動を実行させて推定した接触前距離を用いて反応動作を実行するので、接触前距離が記憶されていない人間に対しても、ＶＲ空間に存在するキャラクタオブジェクトのようなエージェントに自然な反応動作を実行させることができる。

なお、この第２実施例では、ＶＲ空間において、人間の手がキャラクタオブジェクトの顔に触れようとした場合について説明したが、これに限定される必要はない。たとえば、ＶＲ空間において、人間が手に物を持っている場合には、当該手に持った物がキャラクタオブジェクトの顔に触れようとしたかどうかを判断するようにしてもよい。また、キャラクタオブジェクトの特定の部位は顔に限定される必要は無く、人間がキャラクタオブジェクトの他の部位（手または肩など）に触れようとしたかどうかを判断するようにしてもよい。ただし、他の部位に触れようとしたかどうかを判断する場合には、上記のような実験を行うことにより、他の部位に応じた第６閾値が人間毎に決定される。

また、この第２実施例では、人間が「近い」距離のグループである場合には、キャラクタオブジェクト６００の視線を当該人間の方に向ける動作に加えて、キャラクタオブジェクト６００の首を後ろに傾けるようにしてあるが、これに限定される必要はない。キャラクタオブジェクト６００の首を後ろに傾けることに代えて、または、傾けることに加えて、他の動作（たとえば、両手を広げる動作）を行っても良い。

また、人間が「近い」距離のグループである場合のみならず、「遠い」距離のグループである場合にも、キャラクタオブジェクト６００の視線を当該人間の方に向ける動作に加えて、他の動作（たとえば、右手を挙げる動作）を行っても良い。

さらに、この第２実施例では、人間を２つの距離のグループに分類するようにしたが、これに限定される必要はない。３つ以上の距離のグループに分類することも可能である。

さらにまた、この第２実施例では、第１実施例のロボット１２と同様のコミュニケーション行動を実行するキャラクタオブジェクト６００について説明したが、コミュニケーション行動の内容はロボット１２と異なっていてもよい。たとえば、キャラクタオブジェクト６００が仮想のゲームに登場する場合には、仮想のゲームの内容または／仮想のゲームにおける役割に応じたコミュニケーション行動が実行される。

なお、上述の各実施例では、人間の手がロボットまたはキャラクタオブジェクトの顔周辺の対接触前距離（第１閾値または第６閾値）以内に有るかどうかどうかを判断して、反応動作を実行するようにしたが、これに限定される必要はない。人間の手の移動速度から予測して、数秒後に、人間の手がロボットまたはキャラクタオブジェクトの顔周辺の対接触前距離以内に有るかどうかを判断して、反応動作を実行するようにしてもよい。

また、上述の各実施例で示した具体的な数値は単なる例示であり、限定される必要は無く、実際の製品および製品が適用される環境などに応じて適宜変更可能である。

さらに、上述の実施例で示したロボット制御処理およびオブジェクト制御処理は、同じ結果が得られるのであれば、各ステップが処理される順番を変更してもよい。

１０ …システム
１２ …アンドロイドロボット
１６ …コンピュータ
１８ …画像距離センサ
２６ …頭部
２８ａ …上瞼
２８ｂ …下瞼
３０ …口角
３２ …肩
３４ …腰
５０ …ＣＰＵ
５４ …ＲＡＭ
５６ …通信モジュール
６４ …触角センサ
６６ …眼カメラ
６８ …スピーカ
７０ …マイク
５００ …システム
５０２ …制御装置
５０４ …入力装置
５０６ …ＨＭＤ

Claims (7)

1. 人間に似た外観を有するロボットであって、
   １または複数の他者の対接触前距離についての対接触前距離データを記憶する記憶手段と、
   前記ロボットの周囲に他者が存在するかどうかを判断する他者判断手段と、
   前記他者判断手段によって他者が存在することが判断されたとき、当該他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されているかどうかを判断する記憶判断手段と、
   前記記憶判断手段によって、前記ロボットの周囲に存在する前記他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されていることが判断された場合に、当該他者に属する第１所定部位が当該対接触前距離データに対応する対接触前距離を超えて前記ロボットに近づいたかどうかを判断する接近判断手段と、
   前記接近判断手段によって前記他者に属する第１所定部位が当該他者の対接触前距離を超えて前記ロボットに近づいたことが判断された場合に、所定の反応動作を当該他者に対して実行する反応動作実行手段と、
   前記記憶判断手段によって、前記ロボットの周囲に存在する前記他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されていないことが判断された場合に、対象の当該他者の対接触前距離を推定する推定行動を当該対象の他者に対して実行する推定行動実行手段と、
   前記推定行動実行手段によって前記推定行動を実行したことに対する前記対象の他者の反応に基づいて当該対象の他者の対接触前距離を推定する距離推定手段を備える、ロボット。
2. 前記接近判断手段は、前記記憶判断手段によって、前記ロボットの周囲に存在する前記他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されていないことが判断された場合に、当該他者に属する第１所定部位が前記距離推定手段によって推定された対接触前距離を超えて当該ロボットに近づいたかどうかを判断する、請求項１記載のロボット。
3. 前記記憶手段に記憶されたすべての前記他者のそれぞれについて、当該すべての他者の対接触前距離についての平均値以上である第１グループ、または、当該平均値よりも小さい第２グループに分類した分類情報を前記記憶手段にさらに記憶し、
   前記反応動作実行手段は、前記所定の反応動作を実行する場合に、当該所定の反応動作を実行する対象の前記他者の分類に応じて、当該所定の反応動作を変化させる、請求項１または２記載のロボット。
4. 前記推定行動は、前記対象の他者に触れようとする接触動作と、当該接触動作を停止するための条件を当該他者に向けて発話する発話動作を含み、
   前記距離推定手段は、前記接触動作を停止するための条件を検出したときの前記対象の他者の第２所定部位と前記ロボットの第３所定部位の距離を、当該対象の他者の対接触前距離として推定する、請求項１から３までのいずれかに記載のロボット。
5. 前記推定行動は、前記対象の他者に向けて、前記ロボットの第４所定部位に接触することを促す発話動作を含み、
   前記距離推定手段は、前記対象の他者が前記ロボットの前記第４所定部位に接触しようとするときの当該対象の他者の第５所定部位の移動速度が遅くなったときの前記第４所定部位と前記第５所定部位の距離を、当該他者の対接触前距離として推定する、請求項１から３までのいずれかに記載のロボット。
6. １または複数の他者の対接触前距離についての対接触前距離データを記憶する記憶手段を備え、人間に似た外観を有するロボットのロボット制御プログラムであって、
   前記ロボットのプロセッサに、
   前記ロボットの周囲に他者が存在するかどうかを判断する他者判断ステップと、
   前記他者判断ステップにおいて他者が存在することを判断したとき、当該他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されているかどうかを判断する記憶判断ステップと、
   前記記憶判断ステップにおいて、前記ロボットの周囲に存在する前記他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されていることを判断した場合に、当該他者に属する所定部位が前記ロボットの当該対接触前距離データに対応する対接触前距離内に近づいたかどうかを判断する接近判断ステップと、
   前記接近判断ステップにおいて前記他者に属する所定部位が前記ロボットの当該他者の対接触前距離内に近づいたことを判断した場合に、所定の反応動作を当該他者に対して実行する反応動作実行ステップと、
   前記記憶判断ステップにおいて、前記ロボットの周囲に存在する前記他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されていないことを判断した場合に、対象の当該他者の対接触前距離を推定する推定行動を当該対象の他者に対して実行する推定行動実行ステップと、
   前記推定行動実行ステップにおいて前記推定行動を実行したことに対する前記対象の他者の反応に基づいて当該対象の他者の対接触前距離を推定する距離推定ステップを実行させる、ロボット制御プログラム。
7. １または複数の他者の対接触前距離についての対接触前距離データを記憶する記憶手段を備え、人間に似た外観を有するロボットのロボット制御方法であって、
   （ａ）前記ロボットの周囲に他者が存在するかどうかを判断するステップと、
   （ｂ）前記ステップ（ａ）において他者が存在することを判断したとき、当該他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されているかどうかを判断するステップと、
   （ｃ）前記ステップ（ｂ）において、前記ロボットの周囲に存在する前記他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されていることを判断した場合に、当該他者に属する所定部位が前記ロボットの当該対接触前距離データに対応する対接触前距離内に近づいたかどうかを判断するステップと、
   （ｄ）前記ステップ（ｃ）において前記他者に属する所定部位が前記ロボットの当該他者の対接触前距離内に近づいたことを判断した場合に、所定の反応動作を当該他者に対して実行するステップと、
   （ｅ）前記（ｂ）において、前記ロボットの周囲に存在する前記他者の対接触前距離データが前記記憶手段に記憶されていないことを判断した場合に、対象の当該他者の対接触前距離を推定する推定行動を当該対象の他者に対して実行するステップと、
   （ｆ）前記ステップ（ｅ）において前記推定行動を実行したことに対する前記対象の他者の反応に基づいて当該対象の他者の対接触前距離を推定するステップを含む、ロボット制御方法。

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