JP7466944B2 - Control Method - Google Patents
Control Method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7466944B2 JP7466944B2 JP2022173024A JP2022173024A JP7466944B2 JP 7466944 B2 JP7466944 B2 JP 7466944B2 JP 2022173024 A JP2022173024 A JP 2022173024A JP 2022173024 A JP2022173024 A JP 2022173024A JP 7466944 B2 JP7466944 B2 JP 7466944B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- sensor
- series data
- time series
- animal
- movement
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 21
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 claims description 81
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 29
- 238000005314 correlation function Methods 0.000 claims description 4
- 230000008921 facial expression Effects 0.000 claims description 3
- 241000282472 Canis lupus familiaris Species 0.000 description 35
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 22
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 19
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 11
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 10
- 241000282412 Homo Species 0.000 description 9
- 230000036541 health Effects 0.000 description 7
- 244000144972 livestock Species 0.000 description 6
- 230000008520 organization Effects 0.000 description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 5
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 4
- 230000009471 action Effects 0.000 description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 238000011160 research Methods 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000001617 migratory effect Effects 0.000 description 2
- 210000003205 muscle Anatomy 0.000 description 2
- 208000019901 Anxiety disease Diseases 0.000 description 1
- 241000271566 Aves Species 0.000 description 1
- 241000283690 Bos taurus Species 0.000 description 1
- 241000283707 Capra Species 0.000 description 1
- 241000282693 Cercopithecidae Species 0.000 description 1
- 241000699800 Cricetinae Species 0.000 description 1
- 241000283086 Equidae Species 0.000 description 1
- 241000282326 Felis catus Species 0.000 description 1
- 241000254158 Lampyridae Species 0.000 description 1
- 241000270322 Lepidosauria Species 0.000 description 1
- 241000124008 Mammalia Species 0.000 description 1
- 241000283973 Oryctolagus cuniculus Species 0.000 description 1
- XNOPRXBHLZRZKH-UHFFFAOYSA-N Oxytocin Natural products N1C(=O)C(N)CSSCC(C(=O)N2C(CCC2)C(=O)NC(CC(C)C)C(=O)NCC(N)=O)NC(=O)C(CC(N)=O)NC(=O)C(CCC(N)=O)NC(=O)C(C(C)CC)NC(=O)C1CC1=CC=C(O)C=C1 XNOPRXBHLZRZKH-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 101800000989 Oxytocin Proteins 0.000 description 1
- 102100031951 Oxytocin-neurophysin 1 Human genes 0.000 description 1
- 241001494479 Pecora Species 0.000 description 1
- 241000287530 Psittaciformes Species 0.000 description 1
- 230000036506 anxiety Effects 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 210000003403 autonomic nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 231100000877 autonomic nervous system dysfunction Toxicity 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 230000004397 blinking Effects 0.000 description 1
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 1
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 230000027288 circadian rhythm Effects 0.000 description 1
- 230000002596 correlated effect Effects 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000009207 exercise therapy Methods 0.000 description 1
- 230000003862 health status Effects 0.000 description 1
- 208000014674 injury Diseases 0.000 description 1
- 210000000653 nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 230000008452 non REM sleep Effects 0.000 description 1
- XNOPRXBHLZRZKH-DSZYJQQASA-N oxytocin Chemical compound C([C@H]1C(=O)N[C@H](C(N[C@@H](CCC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CC(N)=O)C(=O)N[C@@H](CSSC[C@H](N)C(=O)N1)C(=O)N1[C@@H](CCC1)C(=O)N[C@@H](CC(C)C)C(=O)NCC(N)=O)=O)[C@@H](C)CC)C1=CC=C(O)C=C1 XNOPRXBHLZRZKH-DSZYJQQASA-N 0.000 description 1
- 229960001723 oxytocin Drugs 0.000 description 1
- 230000001734 parasympathetic effect Effects 0.000 description 1
- 238000000554 physical therapy Methods 0.000 description 1
- 230000033764 rhythmic process Effects 0.000 description 1
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 1
- 230000037322 slow-wave sleep Effects 0.000 description 1
- 230000011273 social behavior Effects 0.000 description 1
- 230000035882 stress Effects 0.000 description 1
- 210000002820 sympathetic nervous system Anatomy 0.000 description 1
- 208000024891 symptom Diseases 0.000 description 1
- 208000011580 syndromic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000008733 trauma Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
Description
本発明は、制御方法に関する。より詳細には、本発明は、第三の動物個体の第三の動物個体以外のモノに対する親和度を高めることができる、制御方法に関する。 The present invention relates to a control method. More specifically, the present invention relates to a control method that can increase the affinity of a third animal individual to something other than the third animal individual.
複数の動物個体間における同調現象が注目されている。例えば、サーカディアン・リズム、ペースメーカー等の個体内における神経系、細胞間にみられるミクロな同期および同調現象、ホタルの集団発光、渡り鳥や移動性大型哺乳類の群れ行動などのマクロな同調現象などが知られている。また、ヒトとイヌとの共生などの研究から、動物個体間の同調行動が、社会性行動(例えば、コミュニケーション)の発達、不安やストレスの軽減、自閉症児の症状改善、トラウマ症候群の軽減、循環器系の改善、疼痛の軽減などに関わっていることが次第に明らかになってきている(非特許文献1、非特許文献2など参照)。このような動物個体間の同調行動を定量的に把握することは、ヒトまたは愛玩動物、伴侶動物または家畜の健康維持または健康増進のための手法を見出すなどのために重要である。
Synchronization between multiple individual animals has been attracting attention. For example, micro-synchronization and synchronization phenomena observed between cells in the nervous system of an individual, such as circadian rhythms and pacemakers, and macro-synchronization phenomena such as the collective lighting of fireflies and the flocking behavior of migratory birds and large migratory mammals are known. In addition, research on the coexistence of humans and dogs has gradually revealed that synchronized behavior between individual animals is involved in the development of social behavior (e.g., communication), reduction of anxiety and stress, improvement of symptoms in autistic children, reduction of trauma syndrome, improvement of the circulatory system, and reduction of pain (see
ヒトやイヌなどの動物個体の活動状況や健康状態などを把握するための技術が種々提案されている。
例えば、特許文献1は、動物に固定され、当該動物の前後方向であるX方向、左右方向であるY方向、上下方向であるZ方向の加速度信号(Gx,Gy,Gz)を検出する3次元の加速度センサと、前記加速度センサからの加速度信号を蓄積する記憶部と、前記加速度信号に基づいて、Z方向に対するXY面のX軸を中心とした左右傾き角θx、および、Y軸を中心とした前後傾き角θyを算出する傾き角算出部と、前記XY面の左右傾き角θx、および、前記XY面の前後傾き角θyを、画面上に二次元グラフィックで表示する傾き角二次元表示制御部とを備えたことを特徴とする動物活動計測装置を開示している。
2. Description of the Related Art Various techniques have been proposed for understanding the activity and health status of individual animals such as humans and dogs.
For example, Patent Document 1 discloses an animal activity measuring device that includes a three-dimensional acceleration sensor that is fixed to an animal and detects acceleration signals (Gx, Gy, Gz) in the X direction, which is the forward/backward direction of the animal, the Y direction, which is the left/right direction, and the Z direction, which is the up/down direction of the animal; a memory unit that accumulates acceleration signals from the acceleration sensor; a tilt angle calculation unit that calculates a left/right tilt angle θx about the X axis of an XY plane relative to the Z direction and a front/back tilt angle θy about the Y axis based on the acceleration signal; and a tilt angle two-dimensional display control unit that displays the left/right tilt angle θx of the XY plane and the front/back tilt angle θy of the XY plane in two-dimensional graphics on a screen.
特許文献2は、飼育動物の吠え声を検知するセンサと、他の飼育動物と対応付けられた他の相性判定装置と無線通信を確立し、自装置と対応付けられた飼育動物に関する情報を前記他の相性判定装置へ送信し、前記他の相性判定装置から前記他の飼育動物に関する情報を受信する第1の無線通信部と、前記第1の無線通信部により前記他の相性判定装置から受信した前記他の飼育動物に関する情報を記憶部に記憶させるとともに、前記他の飼育動物に関する情報を受信以降に前記センサが吠え声を検知した場合に、前記他の飼育動物に関する情報と対応付けて吠え声を検知した旨の情報を前記記憶部に記憶させる記憶制御部と、前記記憶部を参照し、前記他の飼育動物に関する情報と対応付けて吠え声を検知した旨の情報が記憶されている場合に、前記飼育動物と、前記他の飼育動物との相性が悪いと判定し、前記他の飼育動物に関する情報と対応付けて吠え声を検知した旨の情報が記憶されていない場合に、前記飼育動物と、前記他の飼育動物との相性が良いと判定する判定部とを備えることを特徴とする相性判定装置を開示している。
特許文献3は、犬の基本情報を入力、またその飼い主または飼い主の家族の基本情報を入力、健康管理ソフトまたは健康管理者が最適健康生活提案メニューを送付、犬の飼い主または飼い主の家族は、実際の人と犬の生活履歴を入力、健康管理ソフトまたは健康管理者は基本情報を基に、生活履歴を分析、最適健康生活提案メニューを犬の飼い主、または飼い主の家族に送付し継続的にやりとりするシステムを開示している。 Patent document 3 discloses a system in which basic information about a dog is input, as well as that of the dog's owner or the dog's family, and health management software or a health manager sends a menu of optimal healthy lifestyle suggestions; the dog's owner or the dog's family inputs the actual lifestyle history of the person and dog, and the health management software or health manager analyzes the lifestyle history based on the basic information and sends a menu of optimal healthy lifestyle suggestions to the dog's owner or the dog's family, thereby engaging in ongoing communication.
特許文献4は、複数の人物で構成される組織の分析を行う組織行動分析装置であって、上記複数の人物それぞれに装着される端末の赤外線送受信部及び加速度センサで取得されるセンサデータ、及び、上記複数の人物それぞれの主観的評価又は客観的評価を示すデータを受信する受信部と、上記センサデータ及び上記主観的評価又は客観的評価を示すデータを解析する制御部と、上記制御部が解析を行うための解析条件と上記制御部が解析した結果とを記録する記録部と、を備え、上記制御部は、上記複数の人物ごとに、上記組織内での人物間の関係及び上記組織内での行動を示す指標を、上記解析条件に基づいて上記センサデータから算出して上記記録部に記録し、上記複数の人物ごとに、行動と思考の特性を示す指標を、上記解析条件に基づいて上記主観的評価を示すデータから算出して上記記録部に記録し、上記複数の人物それぞれの上記行動と思考の特性を示す指標と、上記組織内での人物間の関係及び上記組織内での行動を示す指標との相関をとり、上記組織における上記主観的評価又は上記客観的評価を示すデータの要因を特定する組織行動分析装置を開示している。
本発明の目的は、第三の動物個体の第三の動物個体以外のモノに対する親和度を高めることができる、制御方法を提供することである。ここでいう親和度とは、飼い主に対する愛着行動の多少、分離時の後追い行動、再会時の喜び反応、視線を合わせる頻度などを含む個体間の親和的関係性の度合いを言う。 The object of the present invention is to provide a control method capable of increasing the affinity of a third animal individual to things other than the third animal individual. Affinity here refers to the degree of affiliative relationship between individuals, including the degree of attachment behavior toward the owner, chasing behavior upon separation, joyful reactions upon reunion, frequency of eye contact, etc.
上記目的を達成するために検討を重ねた結果、以下の態様を包含する本発明を完成するに至った。 As a result of extensive research into achieving the above objectives, the present invention has been completed, which encompasses the following aspects:
〔1〕 第三の動物個体以外のモノに装着された第三の動物個体の動きに関わる第三時系列データを取得できる第三センサを用いて第三の動物個体の動きに関わる第三時系列データを取得し、
取得した第三時系列データに対してコヒーレンス値が所定値より高い第四時系列データを生じる動作パターンを生成し、次いで
第三の動物個体以外のモノに前記動作パターンの動作を行わせることを含む、
制御方法。
[1] Acquire third time series data related to the movement of a third animal individual using a third sensor that is attached to an object other than the third animal individual and that can acquire third time series data related to the movement of the third animal individual;
generating a motion pattern that generates fourth time series data having a coherence value higher than a predetermined value for the acquired third time series data, and then causing an object other than the third animal individual to perform a motion according to the motion pattern.
Control methods.
〔2〕 動作を行わせる第三の動物個体以外のモノが、ロボットまたはバーチャルキャラクターである〔1〕に記載の制御方法。 [2] The control method described in [1], in which the thing other than the third animal individual to be operated is a robot or a virtual character.
〔3〕 第三センサーが、3Dカメラ、光センサ、タッチセンサ、角度センサ、サウンドセンサ、距離センサまたはにおいセンサである〔1〕または〔2〕に記載の制御方法。 [3] The control method described in [1] or [2], in which the third sensor is a 3D camera, a light sensor, a touch sensor, an angle sensor, a sound sensor, a distance sensor, or an odor sensor.
〔4〕 第三の動物個体以外のモノに第三センサを装着し、 第三の動物個体に関わる第三時系列データを第三センサで取得し、 取得した第三時系列データに対して同調の度合いが高い第四時系列データを生じる動作を生成し、 第三の動物個体以外のモノにその動作を行わせることを含む、第三の動物個体と第三の動物個体以外のモノとの親和度を高める方法。 [4] A method for increasing affinity between a third animal individual and an object other than the third animal individual, comprising: attaching a third sensor to an object other than the third animal individual; acquiring third time series data relating to the third animal individual by the third sensor; generating an action that produces fourth time series data that is highly synchronized with the acquired third time series data; and having the object other than the third animal individual perform the action.
本発明の動物個体間の親和度を推定する方法およびシステムは、動物個体間の同調行動をコヒーレンスなどの数値で表し可視化することができる。また、本発明の動物個体間の親和度を推定する方法およびシステムならびに親和度を高める方法は、ヒトまたは愛玩動物、伴侶動物若しくは家畜の健康維持または健康増進に寄与できる。 The method and system of the present invention for estimating affinity between individual animals can express and visualize synchronized behavior between individual animals using numerical values such as coherence. Furthermore, the method and system of the present invention for estimating affinity between individual animals and the method of increasing affinity can contribute to maintaining or improving the health of humans, pets, companion animals, or livestock.
本発明の親和度を推定する方法は、 第一の動物個体に第一センサを装着し、 第二の動物個体に第二センサを装着し、 所定の同じ期間に亘って第一センサおよび第二センサにて第一の動物個体に関わる第一時系列データおよび第二の動物個体に関わる第二時系列データを取得し、 第一時系列データと第二時系列データとの同調の度合いを評価し、 該同調の度合いから第一の動物個体と第二の動物個体との親和度を推定することを含む。 The method of estimating affinity of the present invention includes attaching a first sensor to a first animal, attaching a second sensor to a second animal, acquiring first time series data related to the first animal and second time series data related to the second animal by the first sensor and the second sensor over a predetermined same period of time, evaluating the degree of synchronization between the first time series data and the second time series data, and estimating the affinity between the first animal and the second animal from the degree of synchronization.
動物個体としては、ヒト、愛玩動物、伴侶動物、家畜などを挙げることができる。愛玩動物または伴侶動物としては、イヌ、ネコ、ウサギ、ハムスター、トカゲ、オウム、サルなどを挙げることができる。家畜としては、ウシ、ウマ、ヒツジ、ヤギなどを挙げることができる。本発明においては、第一の動物個体がヒトであり、第二の動物個体が愛玩動物、伴侶動物または家畜であることが好ましい。 Examples of animal individuals include humans, pet animals, companion animals, livestock, etc. Examples of pet or companion animals include dogs, cats, rabbits, hamsters, lizards, parrots, monkeys, etc. Examples of livestock include cows, horses, sheep, goats, etc. In the present invention, it is preferred that the first animal individual is a human and the second animal individual is a pet, companion animal, or livestock.
第一センサおよび第二センサは、動物個体に装着できるものであれば、特に限定されない。センサとしては、加速度センサ、心電計、脳波計などを挙げることができる。加速度センサは3軸加速度センサが好ましい。センサは、イヌなどに取り付け可能な首輪、胴輪などに内蔵させたものであってもよいし、ヒトが持ち運び可能な電子機器(スマートフォンなど)、腕時計、歩数計、ヘッドセット、ヘッドバンド、帽子、リストバンドなどに内蔵させたものであってもよい。一つの動物個体に取り付けるセンサの数は一つに限らず、複数であってもよい。センサ、通信機などを駆動させるための電源として、一次電池、二次電池、太陽電池などの電池、振動発電機、光発電機などの発電機と蓄電素子との組み合わせを用いてもよい。さらに、電池の寿命を延ばすために、動物個体が活動しているときだけ、センサや通信機などが作動するようにしてもよい。3軸加速度センサは、ノードの加速度またはノードの動きを検出できる。取得した加速度の時系列データから動物個体の動きの激しさや歩行などの行動を知ることができる。第一センサおよび第二センサによる測定は所定の同じ期間に亘って行う。例えば、ヒトがイヌを連れて散歩している期間に亘って測定を行う。取得した時系列データは、有線通信または無線通信、好ましくは無線通信にて、制御部に転送することができる。無線通信としては、Wi-Fi、Bluetooth(登録商標)、Bluetooth Low Energy(BLE)、IrDAなどを用いることができる。取得した時系列データは一時的に記録部に保存し、次いでそれを制御部に転送してもよい。記録部または制御部は、持ち運び可能な電子機器に設けてもよいし、クラウドシステムなどのように、離れた場所に設置された情報処理装置に設けてもよい。上記のセンサ以外に、測距器、GPSなどを設置して、動物個体の姿勢、位置などの時系列データを取得してもよい。 The first sensor and the second sensor are not particularly limited as long as they can be attached to the individual animal. Examples of the sensor include an acceleration sensor, an electrocardiograph, and an electroencephalograph. The acceleration sensor is preferably a three-axis acceleration sensor. The sensor may be built into a collar, a harness, or the like that can be attached to a dog, or may be built into an electronic device (such as a smartphone), a wristwatch, a pedometer, a headset, a headband, a hat, a wristband, or the like that can be carried by a human. The number of sensors attached to one individual animal is not limited to one, and may be multiple. As a power source for driving the sensor, the communication device, or the like, a combination of a primary battery, a secondary battery, a solar cell, a generator such as a vibration generator, or a photogenerator, and a storage element may be used. Furthermore, in order to extend the life of the battery, the sensor, the communication device, or the like may be operated only when the individual animal is active. The three-axis acceleration sensor can detect the acceleration of the node or the movement of the node. The intensity of the movement of the individual animal and the behavior such as walking can be known from the time series data of the acquired acceleration. The measurement by the first sensor and the second sensor is performed over the same predetermined period. For example, the measurement is performed over a period during which a human takes a walk with a dog. The acquired time series data can be transferred to the control unit by wired communication or wireless communication, preferably wireless communication. Wi-Fi, Bluetooth (registered trademark), Bluetooth Low Energy (BLE), IrDA, etc. can be used as the wireless communication. The acquired time series data may be temporarily stored in the recording unit and then transferred to the control unit. The recording unit or the control unit may be provided in a portable electronic device, or in an information processing device installed in a remote location, such as a cloud system. In addition to the above sensors, a distance measuring device, GPS, etc. may be installed to acquire time series data such as the posture and position of the individual animal.
時系列データを用いて、同調度合いの評価を行う。同調度合いの評価手法は、特に限定されない。例えば、二つの時系列データx’(t),y’(t)の同調の度合いを定量的に特徴付けるために相互相関関数を用いることができる。時系列データの平均値ux,uyを差し引いた時系列データx(t)=x’(t)-ux,y(t)=y’(t)-uyとすると、相互相関関数は、次のような式で定義される。
また、相関係数は次のような式で定義される。
なお、τは二つの時系列データにおける遅れ時間である。
The degree of synchronization is evaluated using time series data. The method for evaluating the degree of synchronization is not particularly limited. For example, a cross-correlation function can be used to quantitatively characterize the degree of synchronization between two pieces of time series data x'(t) and y'(t). If the time series data x(t)=x'(t)-u x , y(t)=y'(t)-u y from which the average values u x , u y of the time series data are subtracted, the cross-correlation function is defined by the following formula:
Moreover, the correlation coefficient is defined by the following formula:
Here, τ is the delay time between the two time series data.
x(t),y(t)のフーリエ変換をX(ω),Y(ω)とすると、クロススペクトルは次のような式で定義される。
τ=0の場合、
が導き出される。
If the Fourier transforms of x(t) and y(t) are X(ω) and Y(ω), the cross spectrum is defined by the following equation.
When τ=0,
is derived.
クロススペクトルは一般に複素数であり、
と表すことができる。Kxyはコスペクトル、Qxyはクオドスペクトルと呼ばれる。
コヒーレンスは、二つの時系列データのフーリエ周波数成分の相関係数に相当し、次式で表わすことができる。コヒーレンスの値が大きいほど2つの時系列データの同調の度合いが高いことを表す。
また、位相の差は次式で表わすことができる。位相差の変動が低いほど2つの時系列データの同調性が大きい傾向があることを示していると考えられる。
The cross spectrum is generally complex,
K xy is called the cospectrum, and Q xy is called the quadspectrum.
Coherence corresponds to the correlation coefficient between the Fourier frequency components of two time series data, and can be expressed by the following equation: A larger coherence value indicates a higher degree of synchronization between the two time series data.
The phase difference can be expressed by the following formula: It is believed that the lower the fluctuation in the phase difference, the greater the tendency for the synchronization between the two time series data.
さらに、動物個体間の同調の度合いを評価するために用いる時系列データが3以上である場合、EOF解析を用いることができる。 Furthermore, when three or more time series data are used to evaluate the degree of synchronization between individual animals, EOF analysis can be used.
制御部で評価された同調の度合いの数値が、親和度にほぼ比例するとした場合には、スマートフォン、パーソナルコンピュータなどのディスプレイ(表示部)などにて、その数値をそのまま表示してもよいし、その数値の高さを棒グラフ、円グラフなどで表示してもよいし、その数値の範囲に応じて記号、図形、標、絵、動画などを表示してもよい。 If the numerical value of the degree of synchronization evaluated by the control unit is roughly proportional to the degree of affinity, the numerical value may be displayed directly on the display (display unit) of a smartphone, personal computer, etc., or the height of the numerical value may be displayed as a bar graph, pie chart, etc., or a symbol, figure, sign, picture, video, etc. may be displayed according to the range of the numerical value.
記録部、制御部および表示部は、1台の情報処理機器に集中させて設置してもよいし、クラウドシステム、インターネットなどを用いて複数台の情報処理機器に分散させて設置してもよい。 The recording unit, control unit, and display unit may be centralized in one information processing device, or may be distributed across multiple information processing devices using a cloud system, the Internet, etc.
一方で、時系列データを取得した期間に亘って、第一の動物個体および第二の動物個体の動作を記録することが好ましい。例えば、ヒトがイヌを連れ出し散歩しているときの動作、イヌがヒトを交互凝視しているときの動作、ヒトがイヌに話しかけているときの動作、二人のヒトが散歩、ジョギング、家事などをしているときの動作、ヒトがウマに乗っているときの動作、アタッチメント(愛着)行動時の動作などを記録し、制御部で評価された同調の度合いと各動作との相関をとる。これにより動物個体間の親和度の高まりがどのような動作をしたときに引き起こされるかを知ることができる。 On the other hand, it is preferable to record the behavior of the first individual animal and the second individual animal over the period in which the time-series data was acquired. For example, the behavior when a human takes the dog out for a walk, the behavior when the dog alternates between staring at the human, the behavior when a human is talking to the dog, the behavior when two people are walking, jogging, doing housework, etc., the behavior when a human is riding a horse, the behavior during attachment behavior, etc. are recorded, and the degree of synchronization evaluated by the control unit is correlated with each behavior. This makes it possible to know what behaviors cause increased affinity between the individual animals.
第三の動物個体の第三の動物個体以外のモノに対する親和度を高めることができる、本発明の方法は、第三の動物個体以外のモノに装着された第三の動物個体に関わる第三時系列データを取得できる第三センサで第三の動物個体に関わる第三時系列データを取得し、取得した第三時系列データに対して同調の度合いが高い(コヒーレンス値が所定値より高い)第四時系列データを生じる動作パターンを生成し、次いで第三の動物個体以外のモノに前記動作パターンの動作を行わせることを含む。ここで、第三の動物個体以外のモノは、第四の動物個体に限られず、ロボット、バーチャルキャラクターなどであってもよい。本発明の親和度を高める方法は、動物個体間または動物個体とロボットまたはバーチャルキャラクターとの間において、上記の知見から得られた親和度が高まる動作をすることによって、低かった親和度を向上させることが期待できる。動作とコヒーレンスとの相関データは、例えば、愛玩ロボット、伴侶ロボット、介護ロボット、バーチャルキャラクターなどの動作を制御するためにも用いることができる。具体的には、ロボットやバーチャルキャラクターなどが、ヒトなどの動物個体の動き(顔の表情、まばたき、頭の向き、発声の音など)に関する第三時系列データを、3Dカメラ、光センサ、タッチセンサ、角度センサ、サウンドセンサ、距離センサ、においセンサなどのセンサ(第三センサ)で取得し、第三時系列データに対して高いコヒーレンスとなるような動作(姿勢、声質、表情など)パターンを生成し、ロボットやバーチャルキャラクターに前記動作パターンの動作を行わせる。この動作は位相差が小さくなるように行わせることが好ましい。これによって、ヒトなどの動物個体がロボットやバーチャルキャラクターに温かみを感じたり、良い印象を持ったりするようにできる。なお、この動作生成の計算には人工知能(AI)などを使用することもできる。 The method of the present invention, which can increase the affinity of a third animal individual to an object other than the third animal individual, includes acquiring third time series data related to the third animal individual with a third sensor that can acquire third time series data related to the third animal individual attached to an object other than the third animal individual, generating a motion pattern that generates fourth time series data that has a high degree of synchronization with the acquired third time series data (coherence value is higher than a predetermined value), and then having the object other than the third animal individual perform the motion of the motion pattern. Here, the object other than the third animal individual is not limited to the fourth animal individual, but may be a robot, a virtual character, etc. The method of increasing affinity of the present invention is expected to improve low affinity between animals or between an animal individual and a robot or virtual character by performing motions that increase affinity obtained from the above findings. Correlation data between motion and coherence can also be used to control the motion of, for example, a pet robot, a companion robot, a care robot, a virtual character, etc. Specifically, a robot or virtual character acquires third time-series data related to the movements of an individual animal such as a human (facial expressions, blinking, head direction, vocalization, etc.) using a sensor (third sensor) such as a 3D camera, light sensor, touch sensor, angle sensor, sound sensor, distance sensor, or odor sensor, generates a movement pattern (posture, voice quality, facial expressions, etc.) that has high coherence with the third time-series data, and makes the robot or virtual character perform the movement pattern. It is preferable to perform this movement so that the phase difference is small. This makes it possible for the individual animal such as a human to feel warmth toward the robot or virtual character and have a good impression of it. Note that artificial intelligence (AI) or the like can also be used for the calculation of this movement generation.
次に、実施例を示し、本発明をより詳しく説明する。ただし、本発明はこれら実施例に限定されるものでない。 Next, the present invention will be described in more detail with reference to examples. However, the present invention is not limited to these examples.
震災地から譲り受けた被災犬6頭において、飼い始めから3か月にわたり、加速度センサでヒト(飼い主)とイヌ(飼い犬)とが散歩している期間に亘る動き(周波数)を加速度センサで測定した。 For six dogs that had been affected by the earthquake and tsunami, we used an acceleration sensor to measure the movements (frequency) of the humans (owners) and dogs (pet dogs) going for walks over a period of three months from the time they were first kept.
被災犬を飼い始めたときにおいては、図1に示すように、ヒト(飼い主)の加速度スペクトルおよびイヌ(飼い犬)の加速度スペクトルはともに安定しておらず、どの周波数においてもコヒーレンスが低かった。
飼育3か月目においては、図2に示すように、ヒト(飼い主)の加速度スペクトルおよびイヌ(飼い犬)の加速度スペクトルが、約2Hzの周波数において高いコヒーレンス(白い帯の部分)が現れるようになった。イヌ(飼い犬)が飼い主の行動に追随しようとする傾向が見られた。
また、飼い主以外のヒト(そのイヌに低親和度のヒト)がそのイヌを連れ出し散歩したときに検出されるコヒーレンスは図1に示したものと同様にどの周波数においても低かった。
これらのことから、ヒト(飼い主)とイヌ(飼い犬)との親和度(アタッチメント)が高まると、時系列データの同調度合い(コヒーレンスの値)が大きくなると言える。
When the owner first started keeping the affected dog, as shown in Figure 1, the acceleration spectrum of both the human (owner) and the dog (pet dog) was not stable, and the coherence was low at all frequencies.
After three months of care, the acceleration spectrum of the human (owner) and the dog (pet dog) began to show high coherence (white band) at a frequency of about 2 Hz, as shown in Figure 2. The dog (pet dog) showed a tendency to follow the actions of its owner.
In addition, when a person other than the owner (one who had low affinity to the dog) took the dog out for a walk, the coherence detected was low at all frequencies, similar to that shown in Figure 1.
From these findings, it can be said that as the affinity (attachment) between a human (owner) and a dog (pet dog) increases, the degree of synchronization (coherence value) of the time series data increases.
約2Hzの周波数は徐波睡眠(ノンレム睡眠)との関連性を説かれているδ波の中心周波数である。この周波数の運動はヒトの動きやすさと関係していると思われる。例えば、ヒトの自由歩行時の歩行率は1秒間に約1.9歩であり,ヒトはほぼ2Hzのリズムで歩行しているとの知見がある。また、2Hzの小振幅他動運動を続けることによって筋緊張の低下が見られたとの知見もある(田中恩ら「自律神経機能異常(交感神経優位状態)に対する運動療法の検討」第50回日本理学療法学術大会)。イヌとの親和度向上がヒトの副交感神経活動の変化、筋緊張低下など、自律神経系に影響を与えることが示唆されるので、本願発明は、ヒトまたは愛玩動物、伴侶動物または家畜の健康維持または健康増進の一助となることが期待できる。 The frequency of about 2 Hz is the central frequency of delta waves, which are said to be related to slow wave sleep (non-REM sleep). Movement at this frequency is thought to be related to the ease of human movement. For example, it is known that humans walk at a rhythm of about 2 Hz, with a walking rate of about 1.9 steps per second when walking freely. There is also knowledge that muscle tone is reduced by continuing small amplitude passive movement at 2 Hz (Tanaka On et al., "Study on Exercise Therapy for Autonomic Nervous System Dysfunction (Sympathetic Nervous System Dominant State)," 50th Japan Physical Therapy Academic Conference). It is suggested that improving affinity with dogs affects the autonomic nervous system, such as changing parasympathetic nervous activity and reducing muscle tone, so the present invention is expected to help maintain or improve the health of humans, pets, companion animals, and livestock.
Claims (4)
取得した第三時系列データに対して相互相関関数に係るコヒーレンス値が所定値より高い第四時系列データを相互相関関数によって算出し、第四時系列データの生じる姿勢、声質または表情に係る動作パターンを生成し、次いで
ロボットまたはバーチャルキャラクターに前記動作パターンの動作を第三時系列データに対する前記動作パターンの動作によって生じる時系列データの相互相関関数に係る位相差が所定値より小さくなるように行わせることを含む、
ロボットまたはバーチャルキャラクターの制御方法。 acquiring third time series data relating to a movement of a third animal individual using a third sensor that is attached to the robot or the virtual character and that is capable of acquiring third time series data relating to a movement of a third animal individual;
Calculating fourth time series data having a coherence value higher than a predetermined value according to the cross-correlation function for the acquired third time series data, and generating a movement pattern related to the posture, voice quality or facial expression resulting from the fourth time series data; and
and making a robot or a virtual character perform the movement of the movement pattern so that a phase difference related to a cross-correlation function of time-series data generated by the movement of the movement pattern with respect to third time-series data becomes smaller than a predetermined value .
A method for controlling a robot or virtual character .
The control method according to claim 1 or 2, wherein the third sensor is an angle sensor .
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2022173024A JP7466944B2 (en) | 2018-08-03 | 2022-10-28 | Control Method |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018147252A JP7187007B2 (en) | 2018-08-03 | 2018-08-03 | Method and system for estimating affinity between individual animals |
JP2022173024A JP7466944B2 (en) | 2018-08-03 | 2022-10-28 | Control Method |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018147252A Division JP7187007B2 (en) | 2018-08-03 | 2018-08-03 | Method and system for estimating affinity between individual animals |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022187004A JP2022187004A (en) | 2022-12-15 |
JP7466944B2 true JP7466944B2 (en) | 2024-04-15 |
Family
ID=69587501
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018147252A Active JP7187007B2 (en) | 2018-08-03 | 2018-08-03 | Method and system for estimating affinity between individual animals |
JP2022173024A Active JP7466944B2 (en) | 2018-08-03 | 2022-10-28 | Control Method |
Family Applications Before (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018147252A Active JP7187007B2 (en) | 2018-08-03 | 2018-08-03 | Method and system for estimating affinity between individual animals |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (2) | JP7187007B2 (en) |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003305677A (en) | 2002-04-11 | 2003-10-28 | Sony Corp | Robot device, robot control method, recording medium and program |
JP2006088276A (en) | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Advanced Telecommunication Research Institute International | Motion generation system |
JP2011217928A (en) | 2010-04-09 | 2011-11-04 | Osaka Prefecture Univ | Animal activity measuring device |
WO2017051627A1 (en) | 2015-09-24 | 2017-03-30 | シャープ株式会社 | Speech production apparatus and speech production method |
WO2018043235A1 (en) | 2016-08-29 | 2018-03-08 | Groove X株式会社 | Autonomous behavior type robot recognizing direction of sound source |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS60188135A (en) * | 1984-03-06 | 1985-09-25 | 三菱電機株式会社 | Tuning degree estimation apparatus of group |
JP2008109971A (en) * | 2006-10-30 | 2008-05-15 | Bycen Inc | Device for quantifying walking balance, and method for quantifying walking balance, by means of inclination walking surface |
JP2009129338A (en) * | 2007-11-27 | 2009-06-11 | Sony Corp | Interpersonal relationship evaluation device, interpersonal relationship evaluation method, interpersonal relationship evaluation system, and terminal device |
JP2016120271A (en) * | 2014-11-17 | 2016-07-07 | ルネサスエレクトロニクス株式会社 | Phase correction device, action identification device, action identification system, microcontroller, phase correction method and program |
JP6914597B2 (en) * | 2017-09-26 | 2021-08-04 | 東芝情報システム株式会社 | Pet / person friendship measuring device and pet / person friendship measuring program |
-
2018
- 2018-08-03 JP JP2018147252A patent/JP7187007B2/en active Active
-
2022
- 2022-10-28 JP JP2022173024A patent/JP7466944B2/en active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2003305677A (en) | 2002-04-11 | 2003-10-28 | Sony Corp | Robot device, robot control method, recording medium and program |
JP2006088276A (en) | 2004-09-24 | 2006-04-06 | Advanced Telecommunication Research Institute International | Motion generation system |
JP2011217928A (en) | 2010-04-09 | 2011-11-04 | Osaka Prefecture Univ | Animal activity measuring device |
WO2017051627A1 (en) | 2015-09-24 | 2017-03-30 | シャープ株式会社 | Speech production apparatus and speech production method |
WO2018043235A1 (en) | 2016-08-29 | 2018-03-08 | Groove X株式会社 | Autonomous behavior type robot recognizing direction of sound source |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
畠山 誠 Makoto Hatakeyama,同調動作に基づくロボットと人間のコミュニケーション,2003年度人工知能学会全国大会(第17回)論文集 [CD-ROM] Proceedings of the 17th Annual Conference of JSAI, 2003,2003年06月27日,pp.1-3 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP7187007B2 (en) | 2022-12-12 |
JP2022187004A (en) | 2022-12-15 |
JP2020018276A (en) | 2020-02-06 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11481946B2 (en) | Information processing apparatus, information processing method, program, and information processing system for reinforcing target behavior | |
US10136619B2 (en) | Intelligent pet monitoring system | |
CN101198277B (en) | Systems for physiological and psycho-physiological monitoring | |
US20160292983A1 (en) | Wearable infant monitoring device | |
WO2017199662A1 (en) | Autonomous action robot and computer program | |
US10223497B2 (en) | Infant learning receptivity detection system | |
JP6558811B2 (en) | Sound collector, animal emotion estimation device, and animal emotion estimation method | |
WO2015190042A1 (en) | Activity evaluation device, evaluation processing device, and program | |
KR20060058105A (en) | Image display system, image display device, image display method | |
US20160287073A1 (en) | Infant monitoring hub | |
CN108012560B (en) | Intelligent infant monitoring system, infant monitoring center and infant learning receptivity detection system | |
US20160287097A1 (en) | Remotely aggregating measurement data from multiple infant monitoring systems | |
US10839705B2 (en) | Intelligent infant monitoring system and infant monitoring hub and infant learning receptivity detection system | |
US20160292986A1 (en) | Remote aggregation of data relating to effects of environmental conditions on infants | |
CN107924643B (en) | Infant development analysis method and system | |
JP6914597B2 (en) | Pet / person friendship measuring device and pet / person friendship measuring program | |
JP7466944B2 (en) | Control Method | |
JP2018175795A (en) | Method and system for improving efficiency of work by working dog | |
US20160292984A1 (en) | System for determining the orientation of an infant | |
US11950910B2 (en) | Valence state memory association | |
GB2551430A (en) | Animal monitoring | |
US20160287185A1 (en) | Analysis of aggregated infant measurement data | |
US20160292981A1 (en) | System for monitoring the suitablility of environmental conditions for an infant | |
JP7304391B2 (en) | Information processing system, information processing device, information processing program, and information processing method | |
Moon et al. | The use of photographs taken by variation in dog's heartbeat for emotional measurements. |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20221028 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230829 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20231017 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20231128 |
|
A601 | Written request for extension of time |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601 Effective date: 20240129 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20240130 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20240312 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20240327 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7466944 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |