JPH0855104A - 行動シミュレーション装置 - Google Patents
行動シミュレーション装置Info
- Publication number
- JPH0855104A JPH0855104A JP19077994A JP19077994A JPH0855104A JP H0855104 A JPH0855104 A JP H0855104A JP 19077994 A JP19077994 A JP 19077994A JP 19077994 A JP19077994 A JP 19077994A JP H0855104 A JPH0855104 A JP H0855104A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- state
- parameter
- unit
- human
- storage unit
- 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.)
- Pending
Links
Landscapes
- Processing Or Creating Images (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 コンピュータグラフィックスアニメーション
などにおいて、人間のコミュニケーションに基づく行動
決定のしくみをシミュレーションする装置を提供する。 【構成】 人間の性格や感情を数値化した内部状態を記
憶する状態記憶部１０４と、状態を外部に公開するため
に内部状態を加工または選択する公開状態生成部１０５
を有する。内部状態のパラメータはそれ自体が行動決定
の評価に用いられるものと、評価に用いられるパラメー
タの変化量を表すものとに分類される。また、他の人間
モデルの状態や人間モデル間の関係によって自身の状態
を更新する状態更新部１０３を有する。
などにおいて、人間のコミュニケーションに基づく行動
決定のしくみをシミュレーションする装置を提供する。 【構成】 人間の性格や感情を数値化した内部状態を記
憶する状態記憶部１０４と、状態を外部に公開するため
に内部状態を加工または選択する公開状態生成部１０５
を有する。内部状態のパラメータはそれ自体が行動決定
の評価に用いられるものと、評価に用いられるパラメー
タの変化量を表すものとに分類される。また、他の人間
モデルの状態や人間モデル間の関係によって自身の状態
を更新する状態更新部１０３を有する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は行動シミュレーション装
置に関するものである。
置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】コンピュータによって構成された仮想的
な空間に、人間の形状を持つモデルを複数配置し、それ
らの行動を自動的に決定する手法としては例えば、第７
回ＮＩＣＯＧＲＡＰＨ論文コンテスト論文集１１９ペー
ジ「人間の動作生成システム」（１９９１年）に記載さ
れた方法が知られている。この方法は、モデルの行動空
間を魅力度というパラメータで記述することによってモ
デルの移動経路を決定する方法である。
な空間に、人間の形状を持つモデルを複数配置し、それ
らの行動を自動的に決定する手法としては例えば、第７
回ＮＩＣＯＧＲＡＰＨ論文コンテスト論文集１１９ペー
ジ「人間の動作生成システム」（１９９１年）に記載さ
れた方法が知られている。この方法は、モデルの行動空
間を魅力度というパラメータで記述することによってモ
デルの移動経路を決定する方法である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】前述の従来技術は、定
数パラメータによる人間や物体の移動経路決定のしくみ
を実現しており、静的な方法である。しかし、人間どう
しのコミュニケーションの結果による感情の変化や複雑
な反応などは実現できない。ゲームなどに用いるための
コンピュータグラフィックスアニメーションでは、人間
の形状を持つモデルに、コミュニケーションによって動
作を決定させる必要がある。
数パラメータによる人間や物体の移動経路決定のしくみ
を実現しており、静的な方法である。しかし、人間どう
しのコミュニケーションの結果による感情の変化や複雑
な反応などは実現できない。ゲームなどに用いるための
コンピュータグラフィックスアニメーションでは、人間
の形状を持つモデルに、コミュニケーションによって動
作を決定させる必要がある。
【０００４】本発明の目的は、コンピュータグラフィッ
クスアニメーションなどにおいて、人間のコミュニケー
ションに基づく行動決定のしくみをシミュレーションす
る装置を提供することにある。
クスアニメーションなどにおいて、人間のコミュニケー
ションに基づく行動決定のしくみをシミュレーションす
る装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
本発明は、人間の性格や感情を数値化した内部状態を記
憶する機構と、外部に公開するために内部状態を加工ま
たは選択する機構を有する。内部状態のパラメータはそ
れ自体が行動決定の評価に用いられるものと、評価に用
いられるパラメータの変化量を表すものとに分類され
る。
本発明は、人間の性格や感情を数値化した内部状態を記
憶する機構と、外部に公開するために内部状態を加工ま
たは選択する機構を有する。内部状態のパラメータはそ
れ自体が行動決定の評価に用いられるものと、評価に用
いられるパラメータの変化量を表すものとに分類され
る。
【０００６】
【作用】人間モデルは、他の人間モデルの公開された状
態パラメータを取得し、その状態やそのモデルとの関係
を記述した自身の状態パラメータをもとに自身の状態パ
ラメータを更新するすることにより、そのモデルとのコ
ミュニケーションを実現する。内部状態パラメータと公
開状態パラメータを用いることにより、人間の外部に表
れない性格や感情と、外部に表れる表情や態度などをモ
デル化でき、人間の心理状態の簡単な模倣を行うことが
できる。状態パラメータの更新の増減分を個々の人間モ
デルそれぞれで定義することにより、性格や感情に個性
を持たせることができる。
態パラメータを取得し、その状態やそのモデルとの関係
を記述した自身の状態パラメータをもとに自身の状態パ
ラメータを更新するすることにより、そのモデルとのコ
ミュニケーションを実現する。内部状態パラメータと公
開状態パラメータを用いることにより、人間の外部に表
れない性格や感情と、外部に表れる表情や態度などをモ
デル化でき、人間の心理状態の簡単な模倣を行うことが
できる。状態パラメータの更新の増減分を個々の人間モ
デルそれぞれで定義することにより、性格や感情に個性
を持たせることができる。
【０００７】
【実施例】以下本発明の実施例について、図面を参照し
ながら説明する。
ながら説明する。
【０００８】本発明の構成を、図１を参照しながら説明
する。状態記憶部１０４は人間モデル１０１の状態パラ
メータを記憶するものである。状態とは、人間の持つ性
格や感情などを数値化したものである。公開状態生成部
１０５は状態記憶部１０４に記憶された状態パラメータ
から、他の人間モデルに公開する状態パラメータを生成
するものである。生成された公開状態パラメータは、状
態出力部１０６によって他の人間モデルに対し出力され
る。
する。状態記憶部１０４は人間モデル１０１の状態パラ
メータを記憶するものである。状態とは、人間の持つ性
格や感情などを数値化したものである。公開状態生成部
１０５は状態記憶部１０４に記憶された状態パラメータ
から、他の人間モデルに公開する状態パラメータを生成
するものである。生成された公開状態パラメータは、状
態出力部１０６によって他の人間モデルに対し出力され
る。
【０００９】状態取得部１０２は、他の人間モデルの状
態出力部１１６が出力する他の人間モデルの公開状態パ
ラメータを取得するものである。状態更新部１０３は、
状態取得部１０２の取得した他の人間モデルの公開状態
パラメータと状態記憶部１０４の記憶する自身の状態パ
ラメータとから、自身の状態パラメータを更新し、状態
記憶部１０４に出力するものである。
態出力部１１６が出力する他の人間モデルの公開状態パ
ラメータを取得するものである。状態更新部１０３は、
状態取得部１０２の取得した他の人間モデルの公開状態
パラメータと状態記憶部１０４の記憶する自身の状態パ
ラメータとから、自身の状態パラメータを更新し、状態
記憶部１０４に出力するものである。
【００１０】対象決定部１０７は、状態記憶部１０４の
記憶する自身の状態パラメータと、状態取得部１０２が
取得する他の人間モデルそれぞれの公開状態パラメータ
とから、他の人間モデルそれぞれに対して動作を行うか
どうかを評価する対象決定の評価パラメータを計算する
ものである。そして、評価パラメータが最も大きい人間
モデルを、動作を働きかける対象と決定し、その対象の
名前とその対象に対する評価パラメータを状態更新部１
０３に出力する。状態更新部１０３はそのデータを状態
記憶部１０４に出力する。
記憶する自身の状態パラメータと、状態取得部１０２が
取得する他の人間モデルそれぞれの公開状態パラメータ
とから、他の人間モデルそれぞれに対して動作を行うか
どうかを評価する対象決定の評価パラメータを計算する
ものである。そして、評価パラメータが最も大きい人間
モデルを、動作を働きかける対象と決定し、その対象の
名前とその対象に対する評価パラメータを状態更新部１
０３に出力する。状態更新部１０３はそのデータを状態
記憶部１０４に出力する。
【００１１】動作決定部１０８は、状態記憶部１０４の
記憶する、動作を働きかける対象とその評価パラメータ
及び自身の状態パラメータと、状態取得部１０２が取得
したその対象の公開状態パラメータとから、その対象に
働きかける動作の内容を決定するものである。動作の内
容は状態更新部１０３に出力され、状態記憶部１０４に
記憶される。また、動作の内容は、動作出力部１０９に
出力され、動作出力部１０９はその動作を実行するもの
である。例えばコンピュータグラフィックスによって、
その動作を行うアニメーションを合成し、描画する。コ
ンピュータグラフィックスによるアニメーション合成は
既存の技術の例として、第１４０回画像電子学会研究会
講演予稿５ページ「関数近似と逆運動学を用いた人物動
作の生成方法」（１９９４年）がある。この技術によれ
ば、人間の種々の動作のアニメーション画像を、パラメ
ータ制御によって合成することが可能である。
記憶する、動作を働きかける対象とその評価パラメータ
及び自身の状態パラメータと、状態取得部１０２が取得
したその対象の公開状態パラメータとから、その対象に
働きかける動作の内容を決定するものである。動作の内
容は状態更新部１０３に出力され、状態記憶部１０４に
記憶される。また、動作の内容は、動作出力部１０９に
出力され、動作出力部１０９はその動作を実行するもの
である。例えばコンピュータグラフィックスによって、
その動作を行うアニメーションを合成し、描画する。コ
ンピュータグラフィックスによるアニメーション合成は
既存の技術の例として、第１４０回画像電子学会研究会
講演予稿５ページ「関数近似と逆運動学を用いた人物動
作の生成方法」（１９９４年）がある。この技術によれ
ば、人間の種々の動作のアニメーション画像を、パラメ
ータ制御によって合成することが可能である。
【００１２】図２は本発明の実施例のフローチャートで
ある。まず、状態取得部１０２が他のモデルの公開状態
パラメータを取得する（ステップ２０１）。その公開状
態パラメータから、動作を働きかける対象を対象決定部
１０７が決定する（ステップ２０２）。状態更新部１０
３は人間モデル自身の状態パラメータを更新し、対象記
憶部１０４に記憶させる（ステップ２０３、２０４）。
動作決定部１０８は対象決定部１０７が決定した対象に
働きかける動作を決定する（ステップ２０５）。こうし
て決定した動作を、動作対象に対して行う様子を、動作
出力部１０９がコンピュータグラフィックスでの描画な
どによって実行する。これらを繰り返す。
ある。まず、状態取得部１０２が他のモデルの公開状態
パラメータを取得する（ステップ２０１）。その公開状
態パラメータから、動作を働きかける対象を対象決定部
１０７が決定する（ステップ２０２）。状態更新部１０
３は人間モデル自身の状態パラメータを更新し、対象記
憶部１０４に記憶させる（ステップ２０３、２０４）。
動作決定部１０８は対象決定部１０７が決定した対象に
働きかける動作を決定する（ステップ２０５）。こうし
て決定した動作を、動作対象に対して行う様子を、動作
出力部１０９がコンピュータグラフィックスでの描画な
どによって実行する。これらを繰り返す。
【００１３】以上の結果、人間が外部に表さない感情や
性格と外部に表す表情とを保持し、他の人間の表情など
を取得しながら自身の行動を決定していく機構を構成す
ることができる。
性格と外部に表す表情とを保持し、他の人間の表情など
を取得しながら自身の行動を決定していく機構を構成す
ることができる。
【００１４】次に、上記状態記憶部１０４が記憶する状
態パラメータの一実施例について図３及び（表１）を参
照しながら説明する。
態パラメータの一実施例について図３及び（表１）を参
照しながら説明する。
【００１５】
【表１】
【００１６】まず、その人間モデルの、他の人間モデル
それぞれに対して持っている状態パラメータ３０１につ
いて説明する。「好み」３０２は、相手の人間モデルに
対して好きか嫌いかを数値化したもので、好きなときを
＋１、嫌いなときを−１としてその間の値を持つ。「関
心」３０３は相手の人間モデルに対する興味や関心の度
合を数値化したもので、関心のあるときを＋１、ないと
きを０としてその間の値を持つ。このパラメータは他の
パラメータの影響で変化する。「関心」の値が増加する
ときの時間あたりの増加幅が「好奇心」３０４で、これ
が大きいほどその相手に対する関心が高まりやすい。
「関心」の値が減少するときの時間あたりの減少幅が
「飽きやすさ」３０５で、これが大きいほどその相手に
対する関心が失われやすい。
それぞれに対して持っている状態パラメータ３０１につ
いて説明する。「好み」３０２は、相手の人間モデルに
対して好きか嫌いかを数値化したもので、好きなときを
＋１、嫌いなときを−１としてその間の値を持つ。「関
心」３０３は相手の人間モデルに対する興味や関心の度
合を数値化したもので、関心のあるときを＋１、ないと
きを０としてその間の値を持つ。このパラメータは他の
パラメータの影響で変化する。「関心」の値が増加する
ときの時間あたりの増加幅が「好奇心」３０４で、これ
が大きいほどその相手に対する関心が高まりやすい。
「関心」の値が減少するときの時間あたりの減少幅が
「飽きやすさ」３０５で、これが大きいほどその相手に
対する関心が失われやすい。
【００１７】次に、その人間モデルが動作を働きかける
対象に対して持っている状態パラメータ３０６について
説明する。「好み」３０７は、動作を働きかける対象に
対する前述の「好み」３０２と同一である。「興味」３
０８は、対象決定部１０７が出力する動作対象決定の評
価パラメータで、０から＋１までの値を持ち、値が大き
いほど動作対象に対する興味が高い。
対象に対して持っている状態パラメータ３０６について
説明する。「好み」３０７は、動作を働きかける対象に
対する前述の「好み」３０２と同一である。「興味」３
０８は、対象決定部１０７が出力する動作対象決定の評
価パラメータで、０から＋１までの値を持ち、値が大き
いほど動作対象に対する興味が高い。
【００１８】最後に、その人間モデル自身の感情や性格
を表す状態パラメータ３０９について説明する。「気
分」３１０は、その人間モデルの気分の善し悪しを数値
化したもので、気分がいいときを＋１、悪いときを−１
としてその範囲の値を持つ。この「気分」３１０は他の
パラメータの影響を受けて変化する。「気分」３１０が
変化するときの時間あたりの変化幅が「気分の変わりや
すさ」３１１で、これが大きいほど「気分」３１０の変
化が激しい。「注意力」３１２は他の人間モデルの状態
パラメータを状態取得部１０２が取得したときに、取得
した状態パラメータが動作の対象決定に反映される度合
を数値化したもので、０から＋１までの値を持ち、値が
大きいほど他の人間モデルの状態が動作の対象決定に反
映されやすい。「動作」は、動作決定部１０８が決定し
た動作を０以上の数値で表したもので、動作の内容が激
しいほど数値が大きくなるように、また数値によって動
作の内容が特定できるように、数値を割り当てる。例と
して、「立っている」＝０、「歩く」＝０．１、「あい
さつする」＝０．３、「けんかをする」＝０．５のよう
に割り当てることができる。
を表す状態パラメータ３０９について説明する。「気
分」３１０は、その人間モデルの気分の善し悪しを数値
化したもので、気分がいいときを＋１、悪いときを−１
としてその範囲の値を持つ。この「気分」３１０は他の
パラメータの影響を受けて変化する。「気分」３１０が
変化するときの時間あたりの変化幅が「気分の変わりや
すさ」３１１で、これが大きいほど「気分」３１０の変
化が激しい。「注意力」３１２は他の人間モデルの状態
パラメータを状態取得部１０２が取得したときに、取得
した状態パラメータが動作の対象決定に反映される度合
を数値化したもので、０から＋１までの値を持ち、値が
大きいほど他の人間モデルの状態が動作の対象決定に反
映されやすい。「動作」は、動作決定部１０８が決定し
た動作を０以上の数値で表したもので、動作の内容が激
しいほど数値が大きくなるように、また数値によって動
作の内容が特定できるように、数値を割り当てる。例と
して、「立っている」＝０、「歩く」＝０．１、「あい
さつする」＝０．３、「けんかをする」＝０．５のよう
に割り当てることができる。
【００１９】以上の結果、動作やそれを働きかける対象
を決定するのに必要なパラメータを、個性的に各人間モ
デルに設定することができる。
を決定するのに必要なパラメータを、個性的に各人間モ
デルに設定することができる。
【００２０】次に、上記公開状態生成部１０５が状態出
力部１０６に出力する公開状態パラメータの一実施例に
ついて説明する。例えば前述した状態パラメータのう
ち、「好み」や「関心」などは個人的な感情に相当する
ので公開しないが、「気分」についてはこれを人間の表
情と関係付けることで他のモデルに対し公開することが
できる。公開状態生成部１０５の例として、状態記憶部
１０４に記憶された「気分」のパラメータ、及びその人
間モデルの位置座標、移動速度、動作を出力するように
構成する。これらの状態パラメータが、他の人間モデル
の状態取得部１０２によって取得される（ステップ２０
１）。
力部１０６に出力する公開状態パラメータの一実施例に
ついて説明する。例えば前述した状態パラメータのう
ち、「好み」や「関心」などは個人的な感情に相当する
ので公開しないが、「気分」についてはこれを人間の表
情と関係付けることで他のモデルに対し公開することが
できる。公開状態生成部１０５の例として、状態記憶部
１０４に記憶された「気分」のパラメータ、及びその人
間モデルの位置座標、移動速度、動作を出力するように
構成する。これらの状態パラメータが、他の人間モデル
の状態取得部１０２によって取得される（ステップ２０
１）。
【００２１】以上の結果、人間が性格や感情などを直接
外部に表さず、表情や動作を外部に表しながら、人間ど
うしのコミュニケーションを行う様子をシミュレーショ
ンすることができる。
外部に表さず、表情や動作を外部に表しながら、人間ど
うしのコミュニケーションを行う様子をシミュレーショ
ンすることができる。
【００２２】次に、人間モデルが動作を働きかける対象
を決定する（ステップ２０２）ときの、対象決定部１０
７の一実施例について説明する。状態記憶部１０４の記
憶する自身の状態パラメータと、状態取得部１０２の取
得した他の人間モデルの状態パラメータとから、対象決
定部１０７は、（数１）のように興味Ｉを計算する。
を決定する（ステップ２０２）ときの、対象決定部１０
７の一実施例について説明する。状態記憶部１０４の記
憶する自身の状態パラメータと、状態取得部１０２の取
得した他の人間モデルの状態パラメータとから、対象決
定部１０７は、（数１）のように興味Ｉを計算する。
【００２３】
【数１】
【００２４】計算して得られる興味Ｉが＋１を超える場
合はＩ＝１とし、負となる場合はＩ＝０とする。この興
味Ｉを、公開状態パラメータを取得できる全ての人間モ
デルについて計算し、その値が最も大きい人間モデルを
動作を働きかける対象として決定し、その対象に対する
興味Ｉの値を、（表１）における、動作対象に対する
「興味」パラメータとする。（数１）は、大きな動作を
行う人間モデルまたは関心のある人間モデルに興味を持
つように、しかし距離が離れていたり、注意力が小さい
場合は興味を余り持たないように、対象決定のルールを
定めている。
合はＩ＝１とし、負となる場合はＩ＝０とする。この興
味Ｉを、公開状態パラメータを取得できる全ての人間モ
デルについて計算し、その値が最も大きい人間モデルを
動作を働きかける対象として決定し、その対象に対する
興味Ｉの値を、（表１）における、動作対象に対する
「興味」パラメータとする。（数１）は、大きな動作を
行う人間モデルまたは関心のある人間モデルに興味を持
つように、しかし距離が離れていたり、注意力が小さい
場合は興味を余り持たないように、対象決定のルールを
定めている。
【００２５】以上の結果、感情や性格を数値化したパラ
メータを用いて、動作を働きかける対象を決定すること
ができる。
メータを用いて、動作を働きかける対象を決定すること
ができる。
【００２６】次に、人間モデルの状態パラメータを更新
する（ステップ２０３、２０４）、状態更新部１０３の
一実施例について説明する。まず、「気分」のパラメー
タを更新する。状態取得部１０２が取得した、動作対象
の「気分」と、自身の動作対象に対する「好み」とを参
照し、この２つのパラメータの和が０か正のときは「気
分」が上がり、負のときは「気分」が下がる。好きな相
手が楽しそうならば自分も気分がよくなり、嫌いな相手
が不機嫌ならば自分も気分が悪くなる、ということを想
定した更新ルールを用いている。次に、動作対象に対す
る「関心」のパラメータを更新する。２つの人間モデル
どうしが対話をしていると考えられる距離を「対話距
離」と定義する。動作の対象との距離が対話距離よりも
近いときは、その動作の対象に対する関心を時間ごとに
減少させる。その減少幅が「飽きやすさ」パラメータで
ある。一方、動作の対象との距離が対話距離よりも離れ
ている場合は、その対象に対する関心を時間ごとに増加
させる。その増加幅が「好奇心」パラメータである。
する（ステップ２０３、２０４）、状態更新部１０３の
一実施例について説明する。まず、「気分」のパラメー
タを更新する。状態取得部１０２が取得した、動作対象
の「気分」と、自身の動作対象に対する「好み」とを参
照し、この２つのパラメータの和が０か正のときは「気
分」が上がり、負のときは「気分」が下がる。好きな相
手が楽しそうならば自分も気分がよくなり、嫌いな相手
が不機嫌ならば自分も気分が悪くなる、ということを想
定した更新ルールを用いている。次に、動作対象に対す
る「関心」のパラメータを更新する。２つの人間モデル
どうしが対話をしていると考えられる距離を「対話距
離」と定義する。動作の対象との距離が対話距離よりも
近いときは、その動作の対象に対する関心を時間ごとに
減少させる。その減少幅が「飽きやすさ」パラメータで
ある。一方、動作の対象との距離が対話距離よりも離れ
ている場合は、その対象に対する関心を時間ごとに増加
させる。その増加幅が「好奇心」パラメータである。
【００２７】以上の結果、人間の感情が状況によって変
化する様子をシミュレーションすることができ、パラメ
ータを動的に変化させながら行動を決定していくことが
できる。
化する様子をシミュレーションすることができ、パラメ
ータを動的に変化させながら行動を決定していくことが
できる。
【００２８】次に、対象に働きかける動作を決定する
（ステップ２０５）、動作決定部１０８の一実施例につ
いて図４および（表２）を見ながら、説明する。
（ステップ２０５）、動作決定部１０８の一実施例につ
いて図４および（表２）を見ながら、説明する。
【００２９】
【表２】
【００３０】動作は「立っている」（ステップ４０
１）、「歩く」（ステップ４０２、４０３）、「好意的
な動作」（ステップ４０４）、「嫌悪を表す動作」（ス
テップ４０５）、の４つを用意する。まずパラメータ
「興味」３０８を参照する。あるしきい値（例えば０．
２）を設定し、このしきい値よりも「興味」３０８が小
さいとき（ステップ４０６）、この人間モデルは、動作
を働きかける対象に対してもあまり興味を持っていない
という状態に当たる。従ってこの場合は、対象との距離
が十分離れていれば「立っている」（ステップ４０１）
という動作を行い、ある程度近ければ「離れる（歩
く）」（ステップ４０２）という動作を行う。「興味」
３０８がしきい値よりも大きい（ステップ４０６）とき
は、動作対象との距離を参照する。距離が対話距離より
も大きいとき（ステップ４０８）は、「近付く」４０３
動作を行う。対話距離よりも小さいとき（ステップ４０
８）は、更に自身の「気分」３１０と、動作対象に対す
る「好み」３０７の２つのパラメータを参照する。この
２つの和が０か正のとき（ステップ４０９）は、その人
間モデルの気分がよく、近くに好きな相手がいるため、
好意的な動作（ステップ４０４）、例えばあいさつの動
作を行い、和が負のとき（ステップ４０９）は、近くに
嫌いな相手がいて自身の気分も悪いために、嫌悪を表す
動作（ステップ４０５）、例えばけんかをする動作を行
う。
１）、「歩く」（ステップ４０２、４０３）、「好意的
な動作」（ステップ４０４）、「嫌悪を表す動作」（ス
テップ４０５）、の４つを用意する。まずパラメータ
「興味」３０８を参照する。あるしきい値（例えば０．
２）を設定し、このしきい値よりも「興味」３０８が小
さいとき（ステップ４０６）、この人間モデルは、動作
を働きかける対象に対してもあまり興味を持っていない
という状態に当たる。従ってこの場合は、対象との距離
が十分離れていれば「立っている」（ステップ４０１）
という動作を行い、ある程度近ければ「離れる（歩
く）」（ステップ４０２）という動作を行う。「興味」
３０８がしきい値よりも大きい（ステップ４０６）とき
は、動作対象との距離を参照する。距離が対話距離より
も大きいとき（ステップ４０８）は、「近付く」４０３
動作を行う。対話距離よりも小さいとき（ステップ４０
８）は、更に自身の「気分」３１０と、動作対象に対す
る「好み」３０７の２つのパラメータを参照する。この
２つの和が０か正のとき（ステップ４０９）は、その人
間モデルの気分がよく、近くに好きな相手がいるため、
好意的な動作（ステップ４０４）、例えばあいさつの動
作を行い、和が負のとき（ステップ４０９）は、近くに
嫌いな相手がいて自身の気分も悪いために、嫌悪を表す
動作（ステップ４０５）、例えばけんかをする動作を行
う。
【００３１】図５及び図６は動作出力部１０９の一実施
例である。図５は好意的な動作４０４に相当する、握手
をしてあいさつする動作を、図６は嫌悪感を表す動作４
０５に相当する、けんかをする動作を、コンピュータグ
ラフィックスによるアニメーションによって出力したも
のの１コマである。
例である。図５は好意的な動作４０４に相当する、握手
をしてあいさつする動作を、図６は嫌悪感を表す動作４
０５に相当する、けんかをする動作を、コンピュータグ
ラフィックスによるアニメーションによって出力したも
のの１コマである。
【００３２】以上の結果、自身の感情と動作の対象との
相互的な関係によって動作を決定する様子をシミュレー
ションすることができる。
相互的な関係によって動作を決定する様子をシミュレー
ションすることができる。
【００３３】
【発明の効果】以上述べたところから明らかなように、
本発明によれば、人間モデルに簡単な感情や性格を持た
せ、人間どうしのコミュニケーションによる行動決定の
しくみに基づいて動作を制御することが可能となる。
本発明によれば、人間モデルに簡単な感情や性格を持た
せ、人間どうしのコミュニケーションによる行動決定の
しくみに基づいて動作を制御することが可能となる。
【図１】本発明の一実施例を説明するための構成図
【図２】本発明の一実施例を説明するためのフローチャ
ート
ート
【図３】本発明の状態パラメータの一実施例を説明する
ための図
ための図
【図４】本発明の動作決定部の一実施例を説明するため
のフローチャート
のフローチャート
【図５】本発明の動作出力部の一実施例を説明するため
の図
の図
【図６】本発明の動作出力部の一実施例を説明するため
の図
の図
１０１ 人間モデル １０２ 状態取得部 １０３ 状態更新部 １０４ 状態記憶部 １０５ 公開状態生成部 １０６ 状態出力部 １０７ 対象決定部 １０８ 動作決定部 １０９ 動作出力部 １１６ 他の人間モデルの状態出力部 ３０２ 好みパラメータ ３０３ 関心パラメータ ３０４ 好奇心パラメータ ３０５ 飽きやすさパラメータ ３０７ 好みパラメータ ３０８ 興味パラメータ ３１０ 気分パラメータ ３１１ 気分の変わりやすさパラメータ ３１２ 注意力パラメータ
Claims (13)
- 【請求項１】 人間の行動をシミュレーションする人間
モデルを有し、その行動を決定する機構として、 感情や好みなどの、人間の状態をパラメータとして記憶
する状態記憶部と、 前記状態記憶部の記憶する状態パラメータをもとに公開
状態パラメータを生成する公開状態生成部と、 前記公開状態生成部の生成する公開状態パラメータを出
力する状態出力部と、 他のひとつまたは複数の人間モデルの状態出力部から、
出力される公開状態パラメータを取得する状態取得部
と、 前記状態取得部の取得した、他のひとつまたは複数の人
間モデルの状態出力部から出力される公開状態パラメー
タに基づいて、前記状態記憶部の記憶する状態パラメー
タを更新し、前記状態記憶部に出力する状態更新部と、 前記状態記憶部の記憶する状態パラメータと、前記状態
取得部が取得する他のひとつまたは複数の人間モデルの
状態出力部が出力する公開状態パラメータとから、動作
を働きかける対象を決定する対象決定部と、 前記状態記憶部の記憶する状態パラメータと、前記状態
取得部が取得する他のひとつまたは複数の人間モデルの
状態出力部が出力する公開状態パラメータとから、前記
対象決定部の決定した対象に対して働きかける自身の動
作内容を決定する動作決定部と、 前記動作決定部の決定した動作を外部に出力する動作出
力部とを有することを特徴とする、行動シミュレーショ
ン装置。 - 【請求項２】 前記対象決定部が、決定した動作を働き
かける対象およびその評価パラメータを前記状態更新部
に出力し、 前記動作決定部が、決定した動作内容を前記状態更新部
に出力し、 前記状態更新部が、動作を働きかける対象、対象決定の
評価パラメータ及び動作内容を状態パラメータとして状
態記憶部に出力することを特徴とする、請求項１に記載
の行動シミュレーション装置。 - 【請求項３】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、他の人間モデルそれぞれに対する動作の種類を決定
する数値である動作種類決定パラメータを記憶すること
を特徴とする、請求項１又は２に記載の行動シミュレー
ション装置。 - 【請求項４】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、他の人間モデルに対し好きか嫌いかを表す数値であ
る好みパラメータを記憶し、それが前記動作種類決定パ
ラメータに相当することを特徴とする、請求項３に記載
の行動シミュレーション装置。 - 【請求項５】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、他の人間モデルそれぞれに対し動作を行うかどうか
を決定する数値である動作判定パラメータを記憶するこ
とを特徴とする、請求項１から４のいずれかに記載の行
動シミュレーション装置。 - 【請求項６】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、他の人間モデルに対する興味や関心の深さを表す数
値である興味パラメータを記憶し、それが前記動作判定
パラメータに相当することを特徴とする、請求項５に記
載の人間行動シミュレーション装置。 - 【請求項７】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、前記動作判定パラメータの値の変化の、その人間モ
デルにおける増分及び減分である、動作判定増分パラメ
ータ及び動作判定減分パラメータを記憶することを特徴
とする、請求項５又は６に記載の行動シミュレーション
装置。 - 【請求項８】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、その人間モデル自身の好奇心の大きさの度合を表す
数値である好奇心パラメータを記憶し、それが前記動作
判定増分パラメータに相当することを特徴とする、請求
項７に記載の行動シミュレーション装置。 - 【請求項９】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、その人間モデル自身の行動に関する飽きやすさの度
合を表す数値である飽きやすさパラメータを記憶し、そ
れが前記動作判定減分パラメータに相当することを特徴
とする、請求項７に記載の行動シミュレーション装置。 - 【請求項１０】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、他の人間モデルの状態出力部から出力される公開状
態パラメータをその人間モデル自身が利用する度合を示
す数値である状態利用度パラメータを記憶することを特
徴とする、請求項１から９のいずれかに記載の行動シミ
ュレーション装置。 - 【請求項１１】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、その人間モデル自身の注意力の大きさの度合を表す
数値である注意力パラメータを記憶し、それが前記状態
利用度パラメータに相当することを特徴とする、請求項
１０に記載の行動シミュレーション装置。 - 【請求項１２】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、その人間モデル自身の現在の動作の種類を決定する
数値である一時動作決定パラメータを記憶することを特
徴とする、請求項１から１１のいずれかに記載の行動シ
ミュレーション装置。 - 【請求項１３】 前記状態記憶部が状態パラメータとし
て、その人間モデル自身の現在の気分の良し悪しを表す
数値である気分パラメータを記憶し、それが前記一時動
作決定パラメータに相当することを特徴とする、請求項
１２に記載の行動シミュレーション装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19077994A JPH0855104A (ja) | 1994-08-12 | 1994-08-12 | 行動シミュレーション装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19077994A JPH0855104A (ja) | 1994-08-12 | 1994-08-12 | 行動シミュレーション装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0855104A true JPH0855104A (ja) | 1996-02-27 |
Family
ID=16263599
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19077994A Pending JPH0855104A (ja) | 1994-08-12 | 1994-08-12 | 行動シミュレーション装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0855104A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014030865A (ja) * | 2012-08-01 | 2014-02-20 | Fujitsu Ltd | 視線制御装置、視線制御方法及び視線制御プログラム並びに端末装置 |
-
1994
- 1994-08-12 JP JP19077994A patent/JPH0855104A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014030865A (ja) * | 2012-08-01 | 2014-02-20 | Fujitsu Ltd | 視線制御装置、視線制御方法及び視線制御プログラム並びに端末装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Egges et al. | Generic personality and emotion simulation for conversational agents | |
| Egges et al. | A model for personality and emotion simulation | |
| KR101106002B1 (ko) | 객체에서의 행동을 생성하는 장치 및 방법 | |
| Marcos et al. | A realistic, virtual head for human–computer interaction | |
| Ashida et al. | Pedestrians: Creating agent behaviors through statistical analysis of observation data | |
| CN110569352A (zh) | 一种可定制外观和性格的虚拟助手的设计系统及方法 | |
| Allbeck et al. | Avatars a/spl grave/la Snow Crash | |
| US20040179043A1 (en) | Method and system for animating a figure in three dimensions | |
| Herrero et al. | A human based perception model for cooperative intelligent virtual agents | |
| JPH0855104A (ja) | 行動シミュレーション装置 | |
| KR20100070773A (ko) | 성격 변화 장치 및 그 방법과, 그를 이용한 행동 다양화 장치 및 그 방법과, 그 로봇 시스템 | |
| Malatesta et al. | Agent personality traits in virtual environments based on appraisal theory predictions | |
| O’Sullivan et al. | Crowd and group simulation with levels of detail for geometry, motion and behavior | |
| KR20190074558A (ko) | 사물 의인화 및 사물 컨텍스트를 이용한 인공지능 대화 방법 및 시스템 | |
| Heudin | Evolutionary virtual agent | |
| Bosse et al. | Development of virtual agents with a theory of emotion regulation | |
| Gillies et al. | Responsive listening behavior | |
| KR20070056768A (ko) | 다중 감정 모델을 이용한 감정 처리 장치 및 그 방법 | |
| Corradini et al. | Towards believable behavior generation for embodied conversational agents | |
| Torres et al. | The ANIMUS Project: a framework for the creation of interactive creatures in immersed environments | |
| Vala et al. | From virtual bodies to believable characters | |
| Herrero et al. | Design of Believable Intelligent Virtual Agents | |
| EP4385592A1 (en) | Computer-implemented method for controlling a virtual avatar | |
| WO2023000310A1 (en) | Methods, devices, and media for customizing and expressing personality of robot | |
| Thalmann | Control and autonomy for intelligent virtual agent behaviour |