JPH11259129A - 自律移動体の制御方法 - Google Patents

自律移動体の制御方法

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JPH11259129A
JPH11259129A JP10057242A JP5724298A JPH11259129A JP H11259129 A JPH11259129 A JP H11259129A JP 10057242 A JP10057242 A JP 10057242A JP 5724298 A JP5724298 A JP 5724298A JP H11259129 A JPH11259129 A JP H11259129A
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JP
Japan
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emotion
user
autonomous mobile
action
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Application number
JP10057242A
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English (en)
Inventor
Tsuyoshi Kamiya
剛志 神谷
Masaya Sakagami
昌也 坂上
Naoki Sadakuni
直樹 定国
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Yamaha Motor Co Ltd
Original Assignee
Yamaha Motor Co Ltd
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Publication date
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  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】周囲の環境や利用者の好みが変化し、その最終
的な目標もその都度変化するような条件下で、利用者の
好みに対して最適解が得られる自律移動体の制御方法を
提供する。 【解決手段】自律移動体の周辺環境情報入手手段1 と、
同移動体に対するユーザの感情情報入力手段2 からユー
ザ感情を推定する手段3 、自律移動体自身の擬似感情生
成手段4 から感情情報を生成して、制御対象の動作と関
連づけて、動作を決定する手段5 とを備え、後２者手段
4 及5 が、感情生成及び／又は動作決定アルゴリズムの
補正及学習を行い、上記の環境情報入手段から得られた
外界情報に対する位置的好みと行動的好みを、習性設定
手段6 により決定し、行動決定手段5 を、外界情報と当
習性設定手段からの出力情報に関連づけて制御対象の動
作を決定するように制御する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、自律移動体の制御
方法に関し、特に移動時の基本的な障害物の回避等の予
め定められた基本事項の対応した行動みにとどまらず、
自律移動体自身もしくはユーザーの感情の情報も行動決
定の一つの情報として利用することで、機械でありなが
ら、生物的な振る舞いをする自律移動体の環境情報マッ
プによる制御方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、自律移動体の制御としては、移動
時の基本的な障害物の回避等の予め定められた基本事項
の対応した行動と、過去の行動時において問題が生じた
際の学習効果のみに留まる制御であった。その結果とし
て、周囲の環境や利用者の好みが変わったとしても、同
一種の行動しかしなかった。
【０００３】
【発明が解決すべき課題】以上のように、周囲の環境や
利用者の好みが変化し、その最終的な目標もその都度変
化するような条件下で、観察者である利用者の好み（楽
しみ）に対してもっとも最適解が得られる自律移動体の
環境感情マップによる制御方法が望まれている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、請求項１で定義される発明では、自律移動体の周
辺環境の情報を入手する環境情報入手手段(1 )と、前記
自律移動体に対するユーザの感情情報入力手段(2 )から
の情報に基づいてユーザーの感情を推定するユーザ感情
推定手段(3 )及び／又は前記自律移動体自身の疑似感情
を生成する疑似感情生成手段(4 )を備える感情情報生成
手段と、前記感情生成手段からの感情情報が制御対象の
動作に影響を及ぼすように制御対象の動作と関連づけし
た動作決定アルゴリズムにより前記環境情報入手手段(1
)に関連づけて制御対象の動作を決定する行動決定手段
(5 )とを備え、疑似感情生成手段(4 )および／又は行動
決定手段(5 )の手段が、前記感情情報が反映した制御対
象の動作結果に対する使用者の反応を評価基準として感
情生成アルゴリズム及び／又は動作決定アルゴリズムの
補正及び学習を行うようにした自律移動体の制御方法に
おいて、前記自律移動体の前記環境情報入手手段(1 )で
得た外界情報に対する位置的好み及び／または前記外界
情報に対する行動的好みを決定する習性設定手段(6 )を
少なくとも前記外界情報に基づいて学習可能に構成し、
前記行動決定手段(5 )を、前記外界情報と習性設定手段
(6 )から出力される情報に関連づけて制御対象の動作を
決定するように制御したことを特徴としている。
【０００５】また、別の特徴を有する請求項１０で定義
される発明では自律移動体の周辺環境の情報を入手する
環境情報入手手段(1 )と、前記自律移動体に対するユー
ザの感情情報入力手段(2 )からの情報に基づいてユーザ
ーの感情を推定するユーザ感情推定手段(3 )及び／又は
前記自律移動体自身の疑似感情を生成する疑似感情生成
手段(4 )を備える感情情報生成手段と、前記感情生成手
段からの感情情報が制御対象の動作に影響を及ぼすよう
に制御対象の動作と関連づけした動作決定アルゴリズム
により前記環境情報入手手段(1 )に関連づけて制御対象
の動作を決定する行動決定手段(5 )とを備え、疑似感情
生成手段(4 )および／又は行動決定手段(5 )の手段が、
前記感情情報が反映した制御対象の動作結果に対する使
用者の反応を評価基準として感情生成アルゴリズム及び
／又は動作決定アルゴリズムの補正及び学習を行うよう
にした自律移動体の制御方法において、前記行動決定手
段(5 )が、制御対象の動作に前記感情情報、環境情報入
手手段(1 )及び習性設定手段(6 )からの出力される情報
に基づいて制御対象の動作を決定して出力する理性的行
動生成手段(7 )と、環境情報入手手段(1 )と、制御対象
の環境情報入手手段(1 )に対する位置関係から予め決め
られた基本行動に沿うように制御対象の動作を決定して
出力する基本行動生成手段(8 )と、ユーザの感情情報入
力手段(2 )から得られた情報に応じた制御対象の動作を
決定して出力する使用者指示行動生成手段(9 )と、少な
くとも前記感情情報を基準として前記三つの行動生成手
段(7 ),(8 ),(9 )の出力の合成又は三つの行動生成部の
出力の選択を行い、最終的な自律移動体の行動を決定す
る行動調整手段(10)とによって制御したことを特徴とし
ている。
【０００６】
【発明の実施の形態】本発明の自律移動体の制御方法
は、以下のような実施の形態が好ましい。自律移動体の
周辺環境の情報を入手する環境情報入手手段(1 )と、前
記自律移動体に対するユーザの感情をユーザの感情情報
入力手段(2 )からの情報に基づいてユーザーの感情を推
定するユーザ感情推定手段(3 )及び／又は前記自律移動
体自身の疑似感情を生成する疑似感情生成手段(4 )を備
える感情生成手段と、前記感情情報が制御対象の動作に
影響を及ぼすように制御対象の動作と関連づけした動作
決定アルゴリズムにより前記環境情報入手手段(1 )に関
連づけて制御対象の動作を決定する行動決定手段(5 )と
を備え、前記行動決定手段(5 )を、前記外界情報と習性
設定手段(6 )から出力される情報に関連づけて制御対象
の動作を決定するようにされる。
【０００７】なお、前記周辺環境の情報とは、例えば制
御物体の位置における明るさ、制御物体に届く音（ユー
ザ以外の人の声）、制御物体の位置またはその周辺にお
ける設置面の状況（傾斜、平坦さ、粘性、乾湿性）、制
御物体に当たる風の強さや向き、温度、臭い、制御物体
への刺激（ユーザ以外の動的物体がこの制御物体に対し
て、打つ、触れる、近づく）に関すること等である。
【０００８】さらに、前ユーザの感情情報(3 )とは、例
えば制御物体に届くユーザの声、制御物体への刺激（ユ
ーザがこの制御物体に対して、打つ、触れる、近づく）
に関すること等であり、更にこの自律移動体自身の疑似
感情とは、例えばユーザの感情情報入力手段(2 )から自
律移動体に対して発生した声（例えば、×とか○とかと
いう発声音）が蓄積されて得られた結果として疑似感情
が生成されたり、あるいは、自律移動体自体に内蔵され
たタイマーにより、早朝は眠くて機嫌が悪く、昼夜は元
気で、夕方は再び機嫌が悪くなるといった疑似感情を生
成したり、あるいは部屋の明るさに対して単純に明るい
と、明るい性格（命令に対する反応が異常に高い）に、
暗いと暗い性格（命令に対する反応が鈍い）としたり、
更に明るさの変化が急激に生じた際に命令に対する反応
を鈍くする疑似感情の生成をする等のことが一例と挙げ
られる。
【０００９】この行動決定手段(5 )を詳しく述べると、
行動決定手段(5 )は、制御対象の動作に前記感情情報
や、ユーザの感情情報入力手段(2 )環境情報入手手段(1
)及び習性設定手段(6 )からの出力される情報に基づい
て制御対象の動作を決定して出力する理性的行動生成手
段(7 )と、環境情報入手手段(1 )と、から得られる制御
対象の周辺環境に対する位置関係情報に基づいて予め決
められた基本行動に沿うように制御対象の動作を決定し
て出力する基本行動生成手段(8 )と、ユーザの感情情報
入力手段(2 )から得られた情報に応じた制御対象の動作
を決定して出力する使用者指示行動生成手段(9 )と、少
なくとも前記感情情報を基準として前記三つの行動生成
手段(7 )(8 )(9 )の出力の合成又は三つの行動生成部の
出力の選択を行い、最終的な自律移動体の行動を決定す
る行動調整手段(10)とを備えており、前記行動調整手段
(10)が、前記感情情報を反映するように前記三つの行動
生成手段からの出力の優先度をファジィ推論し、前記優
先度の高い行動生成部の出力を最終的な自律移動体の行
動として出力するようにされ、さらに、前記ユーザ感情
推定手段(3 )が状態が、制御対象の動作結果に対する使
用者の評価及び／又は使用者の指示の強さによって感情
を推定するようにするとさらに好ましい。
【００１０】さらに、前記自律移動体の前記環境情報入
手手段(1 )で得た外界情報に対する位置的好み及び／ま
たは前記外界情報に対する行動的好みを決定する習性設
定手段(6 )は少なくとも前記外界情報に基づいて以下の
ように学習可能にされる。この習性設定手段(6 )の前記
外界情報に対する位置的好みの学習は、前記自律移動体
の行動範囲の好き嫌いレベルを表し、前記外界情報に基
づいて自律移動体の周囲の好き嫌いレベルを前記行動決
定部に出力する環境感情マップ(11)を備え、前記環境感
情マップ(11)が、外界情報及び／又は疑似感情を評価基
準として、外界情報に対する位置的習性の好き嫌いレベ
ルを学習可能に構成することができ得る。また好き嫌い
レベルが使用者の好みと障害物の有無とで決定すること
ができ得る。さらに、習性設定手段(6 )が、前記自律移
動体の外界情報に対する行動的好みを学習する記憶手段
を備え、前記記憶手段が、外界情報及び／又は疑似感情
を評価基準として、前記行動的好みの厚み付け処理がな
されるようすることもでき得る。行動的好みが、使用者
の好みおよび予め決定した物体の位置または動きを評価
基準として決定することもでき得る。
【００１１】
【実施例】本発明を添付図面を参照し説明する。図１
は、本発明の方法の概略を示すブロック図である。自律
移動体にはその動きの状態および自律移動体の近辺の障
害物などの状態を把握する２つの距離センサ68L、68Rが
設けられている。
【００１２】又、自律移動体には、その実際の動きを把
握するために出力軸回転63L,63Rの動きを監視する出力
軸回転センサ63L,63Rを設けている。この出力軸回転セ
ンサ63L,63Rは、駆動用のモータの電流値の変化を取
る、あるいは、正確な回転数カウンタによって、数値的
にカウントすること等が可能である。
【００１３】次ぎに、自律移動体には、それに供給され
たエネルギ消費量を検出するエネルギ消費量センサ63R
が設けられる。このエネルギー消費量の検出は、例え
ば、自律移動体の駆動モータに小型積算電力計を設け、
この数値に基づいて行ったり、この駆動モータを外部電
力で駆動し、その駆動エネルギーの積算値を計測した
り、これら積算値のみならず、その時々の最大値を電流
計で計測することによって得ることもでき得る。
【００１４】また、自律移動体には、その行動域におけ
る明るさを計測する光センサー71が設けられている。こ
の光センサーは、自律移動体自身に設けることも可能
で、この場合、複数方向に光センサーを設けて、光の量
だけでなく、その方角や、色も検出することが望まし
い。
【００１５】このようなエネルギ消費量センサ63Rある
いは光センサー71は図１において、環境情報入手手段(1
)に該当する。この、環境情報入手手段(1 )は大別して
自律移動体に依存して変化する情報を収集するための対
象別専用情報収集センサー群と、自律移動体の動きとは
関係なく変化する情報を収集するための雰囲気内全体情
報収集センサ群とが設けられている。対象別専用情報収
集センサー群の一例としては、自律移動体自身のエネル
ギー消費量を計測するセンサであり、その具体例として
は、自律移動体内に設けられた電力計によって計測され
る。一方、雰囲気内全体情報収集センサ群の一例として
は、自律移動体が行動可能雰囲気内の光量を計測するセ
ンサであり、その具体例としては、その雰囲気内の平均
的な光量を計測する光センサによって計測される。とこ
ろで、同じ光センサを利用した場合であっても、対象別
専用情報収集センサー群に該当するケースもある。例え
ば自律移動体自身に受ける光量を計測するセンサの場
合、さらに自律移動体自身に対して、どの方向から特徴
的な光量を受けているかを計測することまでをも含む。
その具体的な計測手段としては、自律移動体の周囲に複
数の光センサを設け、その複数で計測された光量によっ
て、どの方角からより多くの光を受けているかが計測さ
れ、そして、この自律移動体が移動する度に、その対象
とする自律移動体固有の光量情報が得られる。さて、こ
の環境情報の入手をまとめると下記の表となる。
【００１６】
【００１７】前記自律移動体に対するユーザの感情情報
入力手段(2 )からの情報に基づいてユーザーの感情を推
定するユーザ感情推定手段(3 )と前記自律移動体自身の
疑似感情を生成する疑似感情生成手段(4 )の少なくとも
一方の手段から感情情報を生成する手段を備える。ま
ず、ユーザの感情情報入力手段(2 )からの情報に基づい
てユーザーの感情を推定するユーザ感情推定手段(3 )の
例を以下の表にまとめた。
【００１８】
【００１９】疑似感情生成手段(4 )は、環境情報に基づ
いて、自己の感情を擬似的に生成できる感情生成アルゴ
リズムを備え、このアルゴリズムを疑似感情情報が反映
した制御対象の動作結果に対する使用者の反応を評価基
準として補正及び学習できるように構成される。疑似感
情生成手段(4 )の感情生成アルゴリズムの例としては、
まず、ユーザの感情情報(3 )において、例えば制御物体
に届くユーザの声、制御物体への刺激（ユーザがこの制
御物体に対して、打つ、触れる、近づく）に関する情報
をセンサから、更にこの自律移動体自身の疑似感情と
は、例えばユーザの感情情報入力手段(2 )から自律移動
体に対して発生した声（例えば、×とか○とかという発
声音）を音声認識してこの認識した内容だけで感情を生
成するのみならず、さらに、この発声した声が発生した
際に、他の環境情報入手手段(1 )とで、別の特徴的な情
報が入力されていれば、この環境情報入手手段(1 )に沿
った感情が生成され得る。例えば、その一例として、ユ
ーザの声が“×”を意味する言葉を発したときに、エネ
ルギー消費量が異常に高くなっていた場合、この“×”
の意味をエネルギー消費量が加熱しているから、動作を
減速するべきであるという学習がなされ、その結果とし
て、次ぎに同じ様なレベルのエネルギー消費の加熱レベ
ルに達した時には、ユーザの声が無くとも、落ちつくべ
きであるという感情変化が生じるように生成がなされ
る。あるいは、ユーザの感情情報入力手段(2 )から自律
移動体に対して発生した声（例えば、×とかという発声
音）を音声認識してこの認識したことで、制御物体が、
現在の進行方向を変えて右折した際に、その行動と同時
期に他の環境情報入手手段(1 )で捉えた特徴的な情報が
“ブーイング”の音を捉えた場合、この前記右折の行動
が、すなわち、“快く捉えていない旨の情報”と結びつ
くという感情生成アルゴリズムによって補正を行なわれ
る。また、同補正は一時的に記憶され、重複して同じ補
正が生じた場合には、半恒久的な学習を行うようにアル
ゴリズムを形成する。
【００２０】また、環境情報と関連はさせなくとも、例
えば自律移動体自体にタイマーを内蔵させ、そのタイマ
ーにより、早朝は眠くて機嫌が悪く、昼夜は元気で、夕
方は再び機嫌が悪くなるといった疑似感情を生成した
り、あるいは部屋の明るさに対して単純に明るいと、明
るい性格（命令に対する反応が異常に高い）に、暗いと
暗い性格（命令に対する反応が鈍い）としたり、更に明
るさの変化が急激に生じた際に命令に対する反応を鈍く
する疑似感情の生成をするような、単純化された疑似感
情の生成も取り得る。以上のようにして、自律移動体自
身の感情情報が推定され、またユーザ感情の推定手段に
よってユーザ自身の感情情報が生成される。
【００２１】又、自律移動体は、感情情報が制御対象の
動作に影響を及ぼすように制御対象の動作と関連づけし
た動作決定アルゴリズムにより前記環境情報入手手段(1
)から得られる情報に基づいて制御対象の動作を決定す
る行動決定手段(5 )を備える。即ち行動決定手段(5 )と
は、理性的行動生成手段(7 )、基本行動生成手段(8 )お
よび使用者指示行動生成手段(9 )の３つの情報出力手段
と、これらの出力の優先度をファジィ推論してこれら３
つの情報の出力を選択的もしくは特定の割合で出力する
ようにする行動調整手段(10)とから形成されたものであ
る。まず、前記理性的行動生成手段(7 )とは、前記環境
情報入手手段(1 )で得られた情報と、前記習性設定手段
(6 )から出力される情報とを関連づけて制御対象の動作
を決定するようにされ、更に、制御対象の動作に前記感
情情報、環境情報入手手段(1 )及び習性設定手段(6 )か
らの出力される情報に基づいて制御対象の動作の決定情
報の一つを出力する。この情報は更に、行動調整手段(1
0)の入力情報の一つとして使用され、最終的に行動調整
手段(10)で自律移動体を動かす指示情報が出力され、自
律移動体が行動を起こす。また、この指示情報および／
又は自律移動体の真の行動を結果を監視するセンサから
の情報を教師データとして前記理性的行動生成手段(7 )
のニューラル回路上の１ないし複数のパラメータに変更
を加える。さらに、前記理性的行動生成手段(7 )は、疑
似感情生成手段(4 )及びユーザ感情推定手段(3 )からの
情報に基づいて、ニューラル回路上のパラメータに変更
が加えられ、前記感情情報が出力に反映されるように構
成されている。次ぎに、前記基本行動生成手段(8 )は、
前述の通り制御対象の環境情報入手手段(1 )に対する位
置関係から予め決められた基本行動に沿うように制御対
象の動作を決定する一つの情報を出力するようにされて
いる。即ちこの関係を下記の基本行動生成手段(8 )の動
作表に記載したように、前記環境情報入手手段(1 )と、
制御対象の環境情報入手手段(1 )に対する位置関係から
予め決められた基本行動に沿うように制御対象の動作は
決定される。
【００２２】
【００２３】使用者指示行動生成手段(9 )は、ユーザの
感情情報入力手段(2 )から得られた情報に応じた制御対
象の動作を決定して出力する。このユーザの感情情報入
力手段(2 )から得られる情報は、例えば制御物体に届く
ユーザの声、制御物体への刺激（ユーザがこの制御物体
に対して、打つ、触れる、近づく）に関することであ
る。また、行動調整手段(10)は、前記感情情報を基準と
して前記三つの行動生成手段(7 )(8 )(9 )の出力の合成
又は三つの行動生成部の出力の選択を行い、最終的な自
律移動体の行動を決定する。そして前記行動調整手段(1
0)が、前記感情情報に基づくルールに従って前記三つの
行動生成手段からの出力の優先度をファジィ推論し、前
記優先度の高い行動生成部の出力を最終的な自律移動体
の行動として出力するようにされる。このファジィ動作
を図２のファジィのルール表および図３の各行動生成手
段の優先度に関するメンバーシップ関数を参照して説明
する。
【００２４】まず、図２のファジィルール表は感情情報
と各行動生成手段とに基づいて作成される。一例を挙げ
て説明すると、ファジィルール表は、自律移動体自身の
疑似感情を生成する疑似感情生成手段(4 )から出力され
た情報が、例えば「快」の場合、使用者指示行動生成手
段(9 )からの出力の優先度を「中」として採用するとい
う取り決めとする。ところが前記疑似感情が「快」から
「普通」へ変化した場合、使用者指示行動生成手段(9 )
からの出力の優先度は「中」から、「本項目は無視す
る」即ち採用すべき値が無いことに移行する。さらに、
前記疑似感情が「普通」から「不快」へ変化した場合、
使用者指示行動生成手段(9 )の出力の優先度は「低い」
と判断される。前述のユーザ感情推定手段(3 )で生成さ
れた感情は、評価と指示とに分けられ、前者は、「肯
定」「なし」「否定」に大別され、各々の３つのレベル
に対応した各行動生成手段のルールが決められる。行動
調整手段は、前記した ファジィルールに基づいて、予
め決められた各行動生成部のメンバーシップ関数から、
各行動生成部の各条件に対応する優先度のグレードを算
出し、各行動生成部毎に前記グレードから重心法により
最終優先度を算出する。そして、前記行動調整手段は、
前記最終優先度と行動生成部の出力とから、最終的なモ
ータへの出力を決定する。具体的には、前記行動調整手
段は、例えば、最終優先度の最も高い行動生成部の出力
を選択してもよく、また、各行動生成部の最終優先度か
ら、各行動生成部の出力の重み（比率）を算出して、こ
の比率に従って各行動生成部の出力を加算してもよい。
【００２５】前記自律移動体の前記環境情報入手手段(1
)で得た外界情報に対する位置的好み及び／または外界
情報に対する行動的好みを決定する習性設定手段(6 )
は、少なくとも前記外界情報に基づいて学習可能に構成
される。この習性設定手段(6 )は、前記外界情報に対す
る位置的好みを、前記自律移動体の行動範囲の好き嫌い
レベルで表し、好き嫌いレベルを前記行動決定部に出力
する環境感情マップ(11)を備え、前記環境感情マップ(1
1)が、外界情報及び／又は感情情報を評価基準として、
行動範囲の好き嫌いレベルを学習可能に構成することが
できる。前記好き嫌いレベルは、例えば使用者の好みと
障害物の有無とで決定することができる。さらに、習性
設定手段(6 )は、前記自律移動体の外界情報に対する行
動的好みを学習する記憶手段を備え、前記記憶手段が、
外界情報及び／又は疑似感情を評価基準とした、前記位
置的好みを重み付け可能に記憶する。
【００２６】上述した構成を図４の環境感情マップ(11)
および図５のフローチャートを参照して詳細に説明す
る。図４は、自律移動体の行動範囲が、固定された四角
空間と仮定し、かつ、障害物が固定されている比較的簡
単な条件における環境感情マップ(11)生成の例を示して
いる。
【００２７】図４における環境感情マップ(11)の生成さ
れる一過程を説明する。外界情報は、前記環境情報入力
手段(1)から得られる。具体的には、自律移動体は、距
離センサ68L,68R及び出力軸回転センサ63L,63Rから得ら
れる情報に基づいて、行動範囲における自分の位置を認
識し、さらに、前記距離センサ68L,68Rから得られる自
分と障害物等との間の距離から、行動範囲中にある障害
物等の位置情報を記憶する。図４に示した環境感情マッ
プ(11)のエリア全体を網羅するデータ収集を行なうため
には、前記自律移動体を癖の少ないランダムな方角に走
行させるかあるいは、左右にスキャンしながら逐次上下
移動を行って全体を把握するなどを行なうことで環境感
情マップ(11)の基礎的な障害物の位置に関するデータの
収集が完了する。この種のデータ収集の手法は従来の多
種多様な手法が適応し得る。
【００２８】基礎的なデータ収集が完了もしくはある実
施レベルまで入力された状態において、つぎのステップ
として、環境に対する自律移動体自身の好きな場所や、
嫌いな場所の認識と、前記記憶データの環境感情マップ
(11)上への記憶を開始する。
【００２９】図５フローチャートを参照して環境感情マ
ップ(11)の生成を説明する。図中の“スタート”の行程
において、ここでは自律移動体の行動雰囲気内における
障害物の位置データは入力されていない状態を示してい
る。ステップ１において、（前記出力軸回転センサ63L,
63Rの連続した蓄積データに基づいて）位置算出を行な
う。なお、位置算出精度を高めるために、衛生電波を利
用した位置検出手段（ＧＰＳ）や自律移動体内にジャイ
ロスコープを設けて方位情報を前記出力軸回転センサ63
L,63Rに加えて使用するなどの構成は自由にとり得る。
【００３０】ステップ２では、前記出力軸回転センサ63
L,63Rから得られる自律移動体の移動状態情報（即ち位
置情報）と、この移動に伴って発見された障害物の情報
と、ユーザ感情推定手段(3 )と前記自律移動体自身の疑
似感情を生成する疑似感情生成手段(4 )の一方もしくは
両方の手段から出力される感情情報とを関連づけて環境
情報入力手段から入力可能な位置的好みのレベルを決定
する。前記好みレベルは、例えば、好きな場所が正で、
嫌いな場所が負であり、その好き嫌いのレベルが数字の
大きさで表される。初期状態（即ち、基礎的なデータ収
集の完了又は実施レベルまで入力され後、好みレベルを
全く学習していない状態）において、マップ(11)の各位
置の好みレベルが”０”に設定されている場合には、前
記ステップ２において決定されたレベルが”０”以外の
場合のみ、ステップ３に進んで、好みレベルの学習（即
ち記憶）を行い、前記ステップ２において決定されたレ
ベルが”０”の場合には、ステップ４に進む。また、前
記初期状態において、マップ(11)に好みレベルの情報が
全く記憶されていない場合には、マップ(11)に所定の状
態まで好みレベルが記憶されるまで次々にステップ３で
学習していく。
【００３１】ステップ３では、好みレベルのデータは自
動的に環境感情マップ(11)上に記録される。その具体例
としては図４上に記載された“0.1”あるいは“-.2”の
ようになされる。また、上記“0.1”は0.1ポイントほど
好む位置であることを意味し、それに対して“-.2”は
この記載された位置が0.2ポイントほど嫌いな場所であ
ることを意味している。
【００３２】次ぎに、ステップ４では、前行程までは、
自律移動体の行動とともに、その行動に伴う影響を判断
して環境感情マップ(11)に記載する様子を示している
が、それと同時に、この環境感情マップ(11)で形成され
た情報を利用して自律移動体の移動する際の予測制御を
行なう。つまり、この“向きθの算出”においては、前
記出力軸回転センサ63L,63Rの両回転状態を観察するこ
とで、現在の移動の向きを計算する。例えば図４中に記
載した☆の印に現在自律移動体が存在し、その向きが図
面上において上方であると“向きθの算出”の結果とし
て得られた場合、次ぎの単位時間において“-.1”分だ
け嫌いな場所へ移動すると予測がなされる。この予測情
報は前述の理性的行動生成手段(7 )の決定要因の一つの
情報として入力されることになる。
【００３３】ステップ５へ進む。ここでは、この予測情
報内において、単に好きな領域へ移動しつつある場合
や、嫌いな領域へ移動しつつある場合とは別に、好き嫌
いを問わず避けなければ衝突してしまう障害物情報があ
るかどうかの確認をする行程である。図４において
“×”を付した場所がその衝突回避すべき物体があるこ
とを意味している。具体的には自律移動体が“※”の位
置にいて図面上において真下方向へ移動している場合、
障害物に対して衝突する可能性がある旨の結果が得られ
る。
【００３４】ステップ６においては、前項のように、障
害物に対して衝突する可能性があった場合、同方向へあ
といくつステップ分だけ移動したら実際に衝突が生じる
かが予測される。即ち、上記“※”の場合２ステップ目
で“×”と衝突することが分かる。ステップ７ではステ
ップ５において、障害物はないと判断がなされた場合ス
テップ６をスキップしてこのステップ７の処理を行な
う。すなわち、特別に回避すべき障害物が無い場合に
は、自律移動体自身の好みに従って行動する傾向の情報
を生成する。そして、この情報は前述の理性的行動生成
手段(7 )の決定要因の一つの情報として入力されること
になる。
【００３５】なお、前記好み度の算出の方法の一例とし
ては、図４における現在地を（ｉ，ｊ）、向きをθとす
ると、距離Ｌ先の座標（ｘ，ｙ）は ｘ＝ｉ＋Ｌsinθ ｙ＝ｊ＋Ｌcosθ として定義され、ｎまでの距離の好
み予測値 Ｐｖ（ｉ，ｊ，θ）は Ｐｖ（ｉ，ｊ，θ）＝ΣP（ｉ＋Ｌsinθ，ｊ＋Ｌcos
θ）／Ｌ ただし、Ｌ＝１ to ｎ として算出が可能である。
【００３６】さらに、前述の“好みレベルの学習”の行
程を数式化して示すと、以下の通りになる。即ち、自律
移動体の位置での好みレベルＰ（ｉ，ｊ）は、学習係数
ａと、以前の好みレベルＰｏｌｄ（ｉ，ｊ）とユーザー
の好み度Ｕ（ｉ，ｊ）、疑似感情の快レベルＥ（ｉ，
ｊ）とすると Ｐ(ｉ，ｊ)＝(Ｕ(ｉ，ｊ)＋Ｅ(ｉ，ｊ)))×ａ＋Ｐｏｌ
ｄ(ｉ，ｊ)×(１−ａ) の式で算出をする。ただし、ａは ０≦ａ≦１ とす
る。
【００３７】以上の本発明の実施例は、図６に示すよう
な構造の自律移動型ロボット60とすることができる。こ
のロボットの構成は以下のような要素から形成される。 ・ あらゆる衝突状態を考慮して円形状の外周形状を有
する基礎基板61を備えている。 ・ 前記基礎基板61上中央にには左右一対で独立した制
御が可能な駆動モータ62が設けられる。 ・ 前記駆動モータ62R,62Lは出力軸回転センサ63R,63L
を介して外周側に駆動輪64R,64Lが各々装着されてい
る。 ・ 前記２つの駆動モータ62R,62Lは独立した回転制御回
路65と結線される。 ・ 前記回転制御回路65は電力計66を介して充電池67と
接続される。 ・ 前記回転制御回路65は中央演算素子（ｃｐｕ）を備
え、このｃｐｕでは図１に示した行動制御部(5 )がプロ
グラミングされている。 ・ 前記基礎基板61の前側には２つの距離センサ68R,68L
が設けられ、この距離センサ68R,68Lのセンシング領域
は指向特性を有し、この指向特性上の中心線が互いに交
差するように距離センサ68R,68Lと基礎基板61との相対
位置が決定している。 ・ 前記基礎基板61の前側には２つのユーザーからの声
の反応を主に収音する目的のマイクロフォン69が左右に
設けられている。 ・ 前記基礎基板61の中央上部には接触方角、接触位
置、接触回数、接触の強さなどが検出でき得る触覚セン
サー70が上方へやや突出状態で設けられている。 ・ 触覚センサー70の前後には光センサ71が設けられて
いる。
【００３８】さて、以上のように構成された自律移動型
ロボット60各構成部材は以下のように利用がなされる。 ・ 前記駆動モータ62R,62Lは図１上の行動決定部(5 )か
らの情報に従って回転制御回路65を介して回転をするも
のである。 ・ 前記回転制御回路62R,62Lは電力計66を介して充電池
67と接続される。この電力計66からの単位時間当たりの
消費電力、もしくは積算電力の情報は環境情報入手手段
(1 )の一つの情報として利用される。 ・ 前記２つの距離センサ68R,68Lは図１における理性的
行動生成手段(7 )の決定を促す一つの情報として利用さ
れる。 ・ 前記マイクロフォン69は、環境情報入手手段(1 )の
一つの情報として利用される。 ・ 前記触覚センサー70は、ユーザの感情情報入力手段
(2 )の一つの情報として利用される。 ・ 光センサ71は環境情報入手手段(1 )の一つの情報と
して利用される。
【００３９】図７では、制御対象の動作を決定して出力
する理性的行動生成手段(7 )の初期状態を示すネットワ
ークの状態を示す図である。同図において、特徴的なの
は、前距離センサ68R,68Lの情報がネットワーク上にお
いては左右が入れ替わって制御がなされている点であ
る。即ち、右の距離センサ68Rが例えばレベル１０とい
う反射波を受け、右側が例えばレベル２という反射波を
受けた場合、駆動モータ62Rにはレベル２の駆動量を示
す情報が生成され、一方、駆動モータ62Lにはレベル２
の駆動量を示す情報が生成される。また、上記距離セン
サ68R,68Lの情報が予め設定される前記交差距離よりも
小さい値を示した場合には前距離センサ68R,68Lの情報
はネットワーク上においも左右が入れ替わらずに情報伝
達がなされるようにすることができ得る。
【００４０】なお、好みの学習方法は本実施例に限定さ
れることなく、必要により、この記載は複数回同一数値
が記載された場合に限り記録を定着させたり、あるい
は、時間経過とともに少しづつこの絶対値の数値を下げ
るように工夫をすることも可能である。また、図４に示
した環境感情マップ(11)は単なる位置に対する好き嫌い
レベルが記録されているに過ぎないが、必要により、自
律移動体の向きごとにマップを形成して、例えば障害物
に近いある位置において、障害物に近づく方向の位置に
おいて、その方角を向いた場合には“-.3”とする等と
記録させることで、より細かな動きに対応した好みレベ
ルが記録および学習ができる。例えば、環境情報入力手
段1 において、例えば、紫外線の量の情報が得られるよ
うに構成した場合、その紫外線が非常に強い場合には、
人や動物は物陰に移動したくなるような性質を加味して
マップを作成する。即ち、図４のプラスとマイナスが反
転するような環境感情マップが出来上がり、この環境感
情マップは、当然ながら、紫外線がある一定レベル以上
に強いというデータが環境情報入力手段1 から得られた
時のみに適応されてこのマップのデータが出力される。
そして、紫外線レベルが下がった場合には、再び図４で
示したマップの状態へもどり、より、広い場所での行動
を好む状況へと戻る。このように、環境の変化で、好み
は変化する状態にも適応ができ得る。
【００４１】
【発明の効果】請求項１で定義される発明では、自律移
動体の初期的に備えている行動的好みが設定され、さら
に環境情報にもとづいて、この行動的好みが変化するよ
うに構成されているので、自律移動体の個性が行動範囲
内における収束すべき好みの位置として表現がなされ得
る。また、特にこの行動的好みは、動物に例えると習性
を意味するもので、そのために、自律移動体自身の疑似
感情や使用者の発する感情と関連はするものの、独立し
た情報を発する。その結果として、このような行動的好
み（習性的な性質）が存在した場合、仮に複数の自律移
動体に初期設定として好みの（相対的な位置を含む）位
置を個別に個性豊かに設定してやることで、複数の自律
移動体が一箇所に固まってしまうような傾向を分散する
ことができ、また、環境変化に対応して、一箇所に集ま
ることもあり得るという、行動のバリエーションが豊か
になり、例えば、複数の自律移動体を個性豊かに制御す
る可能性をも有する。
【００４２】請求項２から７で定義される発明では、自
律移動体の好みの一つの表現としての好き嫌いレベルを
環境感情マップ(11)として絶対位置的に記録をさせ、そ
の蓄積した環境感情マップ(11)のデータは外界情報及び
／又は疑似感情（利用者の反応を含む）を評価基準とし
て、外界情報に対する位置的習性の好き嫌いレベルを学
習可能に制御しているので、その環境感情マップ(11)
は、自律移動体自身の好みが反映されるのみならず、利
用者の希望が声や接触を通じて反映されて、環境感情マ
ップ(11)へ蓄積がなされる。またそれは、位置的な情報
と共に形成されるので、位置もしくは相対位置固有の利
用者の判断が蓄積される。もし、このような位置もしく
は相対位置に関するパラメータを無くした場合に、自律
移動体は、同じ行動を取っていても、ある時は利用者が
喜び、もう一方の時においては利用者は困るという情報
を入手して、本当の利用者の意図する情報を十分に取り
込むことができなかった。このような問題点が解決され
る。
【００４３】請求項８で定義される発明では、請求項１
で定義された発明の行動決定手段(5)を理性的行動生成
手段(7 )、基本行動生成手段(8 )および使用者指示行動
生成手段(9 )とからなる情報を行動調整手段(10)によっ
て最終的な自律移動体の行動を決定するようにしている
ので、その効果は請求項１で定義された発明の効果に加
えて、この自律移動体の行動は、ある時には主たる行動
が基本行動生成手段による比較的本能的な行動生成に従
って動いたり、またある時には、使用者指示行動生成手
段からの指示内容に忠実に行動したり、さらにある時に
は、基本的に自律移動体自身の感情や好き嫌いの情報に
基づいて行動を起こすといった、多面性を備えることが
可能となった。
【００４４】請求項９で定義される発明では、請求項８
に定義された発明に加えて、最終的な行動調整手段を前
記三つの行動生成手段からの出力の優先度をファジィ推
論するように構成するとともに、このファジィ推論に前
記感情情報が反映するようにしている。従って、自律移
動体の行動がより感情情報に関連して行動するようにさ
れる。それにより、ペットロボット的な目的で本制御方
法を用いれば、より動物の行動のパターンに近い動きが
達成し得る。
【００４５】請求項１０で定義される発明では、請求項
１で定義されたユーザ感情推定手段(3 )が状態が、制御
対象の動作結果に対する使用者の評価及び／又は使用者
の指示の強さによって感情の推定がなさているので、使
用者の指示に対して自律移動体お実際の動きに応じてユ
ーザ感情が生成されるので、自律移動体の実際の動作が
十分反映されたユーザ感情が反映される。したがって、
このように制御することで自律移動体を動かす一つの要
因となるユーザ感情が、実際の自律移動体の動きにより
適切に追従するようになる。
【００４６】請求項１１で定義される発明は、理性的行
動生成手段(7 )、基本行動生成手段(8 )および使用者指
示行動生成手段(9 )とからなる情報を行動調整手段(10)
によって最終的な自律移動体の行動を決定するようにし
て、さらに自律移動体の周辺環境の情報を入手する環境
情報入手手段(1 )と、使用者または／及び自律移動体自
身のいずれかの感情情報を生成する手段とが、上記行動
決定の促す情報としているので、この自律移動体の行動
は、ある時には主たる行動が基本行動生成手段による比
較的本能的な行動生成に従って動いたり、またある時に
は、使用者指示行動生成手段からの指示内容に忠実に行
動したり、さらにある時には、基本的に自律移動体自身
の感情や好き嫌いの情報に基づいて行動を起こすといっ
た、多面性を備えることが可能となった。
【００４７】請求項１２で定義される発明では、請求項
１１に定義された発明に加えて、最終的な行動調整手段
を前記三つの行動生成手段からの出力の優先度をファジ
ィ推論するように構成するとともに、このファジィ推論
に前記感情情報が反映するようにしている。従って、自
律移動体の行動がより感情情報に関連して行動するよう
にされる。それにより、ペットロボット的な目的で本制
御方法を用いれば、より動物の行動のパターンに近い動
きが達成し得る。
【００４８】請求項１３で定義される発明では、請求項
１１で定義されたユーザ感情推定手段(3 )が状態が、制
御対象の動作結果に対する使用者の評価及び／又は使用
者の指示の強さによって感情の推定がなさているので、
使用者の指示に対して自律移動体お実際の動きに応じて
ユーザ感情が生成されるので、自律移動体の実際の動作
が十分反映されたユーザ感情が反映される。したがっ
て、このように制御することで自律移動体を動かす一つ
の要因となるユーザ感情が、実際の自律移動体の動きに
より適切に追従するようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の方法の概略を示すブロック図であ
る。
【図２】 ファジィの規則表を示す図表である。
【図３】 ファジィ行動調整図である。
【図４】 環境感情マップを示す図である。
【図５】 フローチャートである。
【図６】 自律移動型ロボットの構造を示す図。
【符号の説明】
1 …環境情報入手手段 2 …ユーザの感情情報 3 …ユーザ感情推定手段 4 …疑似感情生成手段 5 …行動決定手段 6 …習性設定手段 7 …理性的行動生成手段 8 …基本行動生成手段 9 …ユーザ 11…環境感情マップ 12…予測制御をする手段

Claims (13)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】自律移動体の周辺環境の情報を入手する環
    境情報入手手段(1 )と、 前記自律移動体に対するユーザの感情情報入力手段(2 )
    からの情報に基づいてユーザーの感情を推定するユーザ
    感情推定手段(3 )及び／又は前記自律移動体自身の疑似
    感情を生成する疑似感情生成手段(4 )を備える感情情報
    生成手段と、 前記感情生成手段からの感情情報が制御対象の動作に影
    響を及ぼすように制御対象の動作と関連づけした動作決
    定アルゴリズムにより前記環境情報入手手段(1 )に関連
    づけて制御対象の動作を決定する行動決定手段(5 )とを
    備え、 疑似感情生成手段(4 )および／又は行動決定手段(5 )の
    手段が、前記感情情報が反映した制御対象の動作結果に
    対する使用者の反応を評価基準として感情生成アルゴリ
    ズム及び／又は動作決定アルゴリズムの補正及び学習を
    行うようにした自律移動体の制御方法において、 前記自律移動体の前記環境情報入手手段(1 )で得た外界
    情報に対する位置的好み及び／または前記外界情報に対
    する行動的好みを決定する習性設定手段(6 )を少なくと
    も前記外界情報に基づいて学習可能に構成し、 前記行動決定手段(5 )を、前記外界情報と習性設定手段
    (6 )から出力される情報に関連づけて制御対象の動作を
    決定するように制御したことを特徴とする自律移動体の
    制御方法。
  2. 【請求項２】前記、習性設定手段(6 )の前記外界情報に
    対する位置的好みの学習を、前記自律移動体の行動範囲
    の好き嫌いレベルを表し、前記外界情報に基づいて自律
    移動体の周囲の好き嫌いレベルを前記行動決定部に出力
    する環境感情マップ(11)を備え、前記環境感情マップ(1
    1)が、外界情報及び／又は疑似感情を評価基準として、
    外界情報に対する位置的習性の好き嫌いレベルを学習可
    能に制御したことを特徴とする請求項１に記載の自律移
    動体の制御方法。
  3. 【請求項３】前記好き嫌いレベルが、使用者の好みを評
    価基準として決定されることを特徴とする請求項２に記
    載の自律移動体の制御方法。
  4. 【請求項４】前記好き嫌いレベルが、障害物の有無を評
    価基準として決定されることを特徴とする請求項２又は
    ３に記載の自律移動体の制御方法。
  5. 【請求項５】前記、習性設定手段(6 )が、前記自律移動
    体の外界情報に対する行動的好みを学習する記憶手段を
    備え、前記記憶手段が、外界情報及び／又は疑似感情を
    評価基準として、前記行動的好みの厚み付け処理がなさ
    れることを特徴とする請求項１に記載の自律移動体の制
    御方法。
  6. 【請求項６】前記行動的好みが、使用者の好みを評価基
    準として決定されることを特徴とする請求項５に記載の
    自律移動体の制御方法。
  7. 【請求項７】前記行動的好みが、予め決定した物体の位
    置または動きを評価基準として決定されることを特徴と
    する請求項４に記載の自律移動体の制御方法。
  8. 【請求項８】前記行動決定手段(5 )が、 制御対象の動作に前記感情情報、環境情報入手手段(1 )
    及び習性設定手段(6 )からの出力される情報に基づいて
    制御対象の動作を決定して出力する理性的行動生成手段
    (7 )と、 環境情報入手手段(1 )と、制御対象の環境情報入手手段
    (1 )に対する位置関係から予め決められた基本行動に沿
    うように制御対象の動作を決定して出力する基本行動生
    成手段(8 )と、 ユーザの感情情報入力手段(2 )から得られた情報に応じ
    た制御対象の動作を決定して出力する使用者指示行動生
    成手段(9 )と、 少なくとも前記感情情報を基準として前記三つの行動生
    成手段(7 )(8 )(9 )の出力の合成又は三つの行動生成部
    の出力の選択を行い、最終的な自律移動体の行動を決定
    する行動調整手段(10)との手段によって制御されること
    を特徴とする請求項１に記載の自律移動体の制御方法。
  9. 【請求項９】 前記行動調整手段(10)が、前記感情情報
    を反映するように前記三つの行動生成手段からの出力の
    優先度をファジィ推論し、 前記優先度の高い行動生成部の出力を最終的な自律移動
    体の行動として出力することを特徴とする請求項８に記
    載の自律移動体の制御方法。
  10. 【請求項１０】 前記ユーザ感情推定手段(3 )が状態
    が、制御対象の動作結果に対する使用者の評価及び／又
    は使用者の指示の強さによって感情の推定がなさている
    ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動体の制御方
    法。
  11. 【請求項１１】自律移動体の周辺環境の情報を入手する
    環境情報入手手段(1 )と、 前記自律移動体に対するユーザの感情情報入力手段(2 )
    からの情報に基づいてユーザーの感情を推定するユーザ
    感情推定手段(3 )及び／又は前記自律移動体自身の疑似
    感情を生成する疑似感情生成手段(4 )を備える感情情報
    生成手段と、 前記感情生成手段からの感情情報が制御対象の動作に影
    響を及ぼすように制御対象の動作と関連づけした動作決
    定アルゴリズムにより前記環境情報入手手段(1 )に関連
    づけて制御対象の動作を決定する行動決定手段(5 )とを
    備え、 疑似感情生成手段(4 )および／又は行動決定手段(5 )の
    手段が、前記感情情報が反映した制御対象の動作結果に
    対する使用者の反応を評価基準として感情生成アルゴリ
    ズム及び／又は動作決定アルゴリズムの補正及び学習を
    行うようにした自律移動体の制御方法において、 前記行動決定手段(5 )が、 制御対象の動作に前記感情情報、環境情報入手手段(1 )
    及び習性設定手段(6 )からの出力される情報に基づいて
    制御対象の動作を決定して出力する理性的行動生成手段
    (7 )と、 環境情報入手手段(1 )と、制御対象の環境情報入手手段
    (1 )に対する位置関係から予め決められた基本行動に沿
    うように制御対象の動作を決定して出力する基本行動生
    成手段(8 )と、 ユーザの感情情報入力手段(2 )から得られた情報に応じ
    た制御対象の動作を決定して出力する使用者指示行動生
    成手段(9 )と、 少なくとも前記感情情報を基準として前記三つの行動生
    成手段(7 )(8 )(9 )の出力の合成又は三つの行動生成部
    の出力の選択を行い、最終的な自律移動体の行動を決定
    する行動調整手段(10)とによって制御したことを特徴と
    する自律移動体の制御方法。
  12. 【請求項１２】 前記行動調整手段(10)が、前記感情情
    報を反映するように前記三つの行動生成手段からの出力
    の優先度をファジィ推論し、 前記優先度の高い行動生成部の出力を最終的な自律移動
    体の行動として出力することを特徴とする請求項１１に
    記載の自律移動体の制御方法。
  13. 【請求項１３】 前記ユーザ感情推定手段(3 )が状態
    が、制御対象の動作結果に対する使用者の評価及び／又
    は使用者の指示の強さによって感情の推定がなさている
    ことを特徴とする１１項に記載の自律移動体の制御方
    法。
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