JPWO2018012446A1 - 活動量をコントロールされる自律行動型ロボット - Google Patents

Abstract

ロボットは、ロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部と、を備える。電池残量に応じてロボットの行動特性は変化する。たとえば、電池残量が少ないときほど処理負荷の小さいモーションを高い確率にて選択する。二次電池の電力消費ペースを定義する消費プランデータを参照し、消費プランデータで予定されている電池残量と実際の電池残量の差分に応じてロボットの行動特性を変化させてもよい。

Description

本発明は、内部状態または外部環境に応じて自律的に行動選択するロボット、に関する。

人間は、癒やしを求めてペットを飼う。その一方、ペットの世話をする時間を十分に確保できない、ペットを飼える住環境にない、アレルギーがある、死別がつらい、といったさまざまな理由により、ペットをあきらめている人は多い。もし、ペットの役割が務まるロボットがあれば、ペットを飼えない人にもペットが与えてくれるような癒やしを与えられるかもしれない（特許文献１参照）。近年、ロボット技術は急速に進歩しつつあるものの、ペットのような伴侶としての存在感を実現するには至っていない。

特開２０００−３２３２１９号公報

矢野和男著、「データの見えざる手」、草思社、２０１４年７月

生物は、食事と睡眠によって活力を回復する。空腹時や睡眠不足のときには、生物の活動は低下する。ロボットは、充電によって活力、すなわち、活動のためのエネルギーを回復する。ロボットにとっての充電は、生物にとっての食事や睡眠に似ている。本発明者は、電池残量と活動量の関係を検討することにより、人間的・生物的な行動特性をロボットでも表現できるのではないかと考えた。人間的・生物的な行動を自律的に選択可能なロボットであれば、ロボットへの共感を大きく高めることができると考えられる。

本発明は上記着想に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、ロボットの活動量を合理的に制御するための技術、を提供することにある。

本発明のある態様における自律行動型ロボットは、ロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部と、を備える。
動作制御部は、電池残量に応じてロボットの行動特性を変化させる。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、ロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部と、イベントの発生を判定する認識部、を備える。
動作制御部は、充電中に所定の優先イベントが発生したときには、充電未了であっても優先イベントに対応するモーションを選択する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、ロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、を備える。
動作制御部は、モーションの処理負荷に対して負の相関関係が定められた選択確率にて、ロボットのモーションを選択する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、ロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、通常モードおよび通常モードよりも電力供給を抑制する省電力モードのいずれかを選択するモード選択部と、を備える。
省電力モードに設定されている場合において、所定の復帰イベントが発生したとき、動作選択部は復帰イベントに対応づけられる起動モーションを実行し、モード選択部は省電力モードから通常モードに変更する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、ロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、通常モードおよび通常モードよりも電力供給を抑制する省電力モードのいずれかを選択するモード選択部と、を備える。
モード選択部は、省電力モードに設定されているとき、移動物体が検出されたことを条件として、省電力モードから通常モードに変更する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、アクチュエータと、アクチュエータに動作信号を送信する動作制御部と、二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部と、を備える。
動作制御部は、電池残量が所定の閾値以下となったとき、アクチュエータに供給する電力を通常時よりも制限する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、ロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、第１モードおよび第２モードのいずれかを選択するモード選択部と、第１モードおよび第２モードに応じて瞳画像を変化させる眼生成部と、を備える。
モード選択部は、第１モードにおいて所定の遷移条件が成立したときに第２モードに変更し、眼生成部は、第１モードにおいては瞳画像を左右に移動させ、第２モードにおいては瞳画像を閉眼させる。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、ロボットのモーションを選択する動作制御部と、動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部と、通常モードおよび通常モードよりも電力供給を抑制する省電力モードのいずれかを選択するモード選択部と、を備える。
動作制御部は、二次電池の電池残量が所定の閾値以下となったとき、外部の充電器を移動目標地点として選択し、モード選択部は、充電器への移動経路に障害物が存在するときには、通常モードから省電力モードに変更する。

本発明によれば、ロボットに対する共感を高めやすくなる。

ロボットの正面外観図である。 ロボットの側面外観図である。 ロボットの構造を概略的に表す断面図である。 ロボットシステムの構成図である。 感情マップの概念図である。 ロボットのハードウェア構成図である。 ロボットシステムの機能ブロック図である。 負荷テーブルのデータ構造図である。 モーション選択テーブルのデータ構造図である。 消費プランデータとモーション選択の関係を示す模式図である。 消費プラン選択テーブルの模式図である。 処理負荷と選択確率の関係を示す模式図である。 充電中に優先イベントが発生したときの処理過程を示すフローチャートである。 変形例１におけるロボットシステムの機能ブロック図である。 眼画像の外観図である。 動作モードの遷移図である。 充電ステーションの外観図である。

図１（ａ）は、ロボット１００の正面外観図である。図１（ｂ）は、ロボット１００の側面外観図である。
本実施形態におけるロボット１００は、外部環境および内部状態に基づいて行動や仕草（ジェスチャー）を決定する自律行動型のロボットである。外部環境は、カメラやサーモセンサなど各種のセンサにより認識される。内部状態はロボット１００の感情を表現するさまざまなパラメータとして定量化される。これらについては後述する。

ロボット１００は、屋内行動が前提とされており、たとえば、オーナー家庭の家屋内を行動範囲とする。以下、ロボット１００に関わる人間を「ユーザ」とよび、ロボット１００が所属する家庭の構成員となるユーザのことを「オーナー」とよぶ。

ロボット１００のボディ１０４は、全体的に丸みを帯びた形状を有し、ウレタンやゴム、樹脂、繊維などやわらかく弾力性のある素材により形成された外皮を含む。ロボット１００に服を着せてもよい。丸くてやわらかく、手触りのよいボディ１０４とすることで、ロボット１００はユーザに安心感とともに心地よい触感を提供する。

ロボット１００は、総重量が１５キログラム以下、好ましくは１０キログラム以下、更に好ましくは、５キログラム以下である。生後１３ヶ月までに、赤ちゃんの過半数は一人歩きを始める。生後１３ヶ月の赤ちゃんの平均体重は、男児が９キログラム強、女児が９キログラム弱である。このため、ロボット１００の総重量が１０キログラム以下であれば、ユーザは一人歩きできない赤ちゃんを抱きかかえるのとほぼ同等の労力でロボット１００を抱きかかえることができる。生後２ヶ月未満の赤ちゃんの平均体重は男女ともに５キログラム未満である。したがって、ロボット１００の総重量が５キログラム以下であれば、ユーザは乳児を抱っこするのと同等の労力でロボット１００を抱っこできる。

適度な重さと丸み、柔らかさ、手触りのよさ、といった諸属性により、ユーザがロボット１００を抱きかかえやすく、かつ、抱きかかえたくなるという効果が実現される。同様の理由から、ロボット１００の身長は１．２メートル以下、好ましくは、０．７メートル以下であることが望ましい。本実施形態におけるロボット１００にとって、抱きかかえることができるというのは重要なコンセプトである。

ロボット１００は、３輪走行するための３つの車輪を備える。図示のように、一対の前輪１０２（左輪１０２ａ，右輪１０２ｂ）と、一つの後輪１０３を含む。前輪１０２が駆動輪であり、後輪１０３が従動輪である。前輪１０２は、操舵機構を有しないが、回転速度や回転方向を個別に制御可能とされている。後輪１０３は、いわゆるオムニホイールからなり、ロボット１００を前後左右へ移動させるために回転自在となっている。左輪１０２ａよりも右輪１０２ｂの回転数を大きくすることで、ロボット１００は左折したり、左回りに回転できる。右輪１０２ｂよりも左輪１０２ａの回転数を大きくすることで、ロボット１００は右折したり、右回りに回転できる。

前輪１０２および後輪１０３は、駆動機構（回動機構、リンク機構）によりボディ１０４に完全収納できる。走行時においても各車輪の大部分はボディ１０４に隠れているが、各車輪がボディ１０４に完全収納されるとロボット１００は移動不可能な状態となる。すなわち、車輪の収納動作にともなってボディ１０４が降下し、床面Ｆに着座する。この着座状態においては、ボディ１０４の底部に形成された平坦状の着座面１０８（接地底面）が床面Ｆに当接する。

ロボット１００は、２つの手１０６を有する。手１０６には、モノを把持する機能はない。手１０６は上げる、振る、振動するなど簡単な動作が可能である。２つの手１０６も個別制御可能である。

目１１０にはカメラが内蔵される。目１１０は、液晶素子または有機ＥＬ素子による画像表示も可能である。ロボット１００は、目１１０に内蔵されるカメラのほか、集音マイクや超音波センサなどさまざまなセンサを搭載する。また、スピーカーを内蔵し、簡単な音声を発することもできる。
ロボット１００の頭部にはツノ１１２が取り付けられる。上述のようにロボット１００は軽量であるため、ユーザはツノ１１２をつかむことでロボット１００を持ち上げることも可能である。

図２は、ロボット１００の構造を概略的に表す断面図である。
図２に示すように、ロボット１００のボディ１０４は、ベースフレーム３０８、本体フレーム３１０、一対の樹脂製のホイールカバー３１２および外皮３１４を含む。ベースフレーム３０８は、金属からなり、ボディ１０４の軸芯を構成するとともに内部機構を支持する。ベースフレーム３０８は、アッパープレート３３２とロアプレート３３４とを複数のサイドプレート３３６により上下に連結して構成される。複数のサイドプレート３３６間には通気が可能となるよう、十分な間隔が設けられる。ベースフレーム３０８の内方には、バッテリー１１８、制御回路３４２および各種アクチュエータが収容されている。

本体フレーム３１０は、樹脂材からなり、頭部フレーム３１６および胴部フレーム３１８を含む。頭部フレーム３１６は、中空半球状をなし、ロボット１００の頭部骨格を形成する。胴部フレーム３１８は、段付筒形状をなし、ロボット１００の胴部骨格を形成する。胴部フレーム３１８は、ベースフレーム３０８と一体に固定される。頭部フレーム３１６は、胴部フレーム３１８の上端部に相対変位可能に組み付けられる。

頭部フレーム３１６には、ヨー軸３２０、ピッチ軸３２２およびロール軸３２４の３軸と、各軸を回転駆動するためのアクチュエータ３２６が設けられる。アクチュエータ３２６は、各軸を個別に駆動するための複数のサーボモータを含む。首振り動作のためにヨー軸３２０が駆動され、頷き動作のためにピッチ軸３２２が駆動され、首を傾げる動作のためにロール軸３２４が駆動される。

頭部フレーム３１６の上部には、ヨー軸３２０を支持するプレート３２５が固定されている。プレート３２５には、上下間の通気を確保するための複数の通気孔３２７が形成される。

頭部フレーム３１６およびその内部機構を下方から支持するように、金属製のベースプレート３２８が設けられる。ベースプレート３２８は、クロスリンク機構３２９（パンタグラフ機構）を介してプレート３２５と連結される一方、ジョイント３３０を介してアッパープレート３３２（ベースフレーム３０８）と連結されている。

胴部フレーム３１８は、ベースフレーム３０８と車輪駆動機構３７０を収容する。車輪駆動機構３７０は、回動軸３７８およびアクチュエータ３７９を含む。胴部フレーム３１８の下半部は、ホイールカバー３１２との間に前輪１０２の収納スペースＳを形成するために小幅とされている。

外皮３１４は、ウレタンゴムからなり、本体フレーム３１０およびホイールカバー３１２を外側から覆う。手１０６は、外皮３１４と一体成形される。外皮３１４の上端部には、外気を導入するための開口部３９０が設けられる。

図３は、ロボットシステム３００の構成図である。
ロボットシステム３００は、ロボット１００、サーバ２００および複数の外部センサ１１４を含む。家屋内にはあらかじめ複数の外部センサ１１４（外部センサ１１４ａ、１１４ｂ、・・・、１１４ｎ）が設置される。外部センサ１１４は、家屋の壁面に固定されてもよいし、床に載置されてもよい。サーバ２００には、外部センサ１１４の位置座標が登録される。位置座標は、ロボット１００の行動範囲として想定される家屋内においてｘ，ｙ座標として定義される。

サーバ２００は、家庭内に設置される。本実施形態におけるサーバ２００とロボット１００は１対１で対応する。ロボット１００の内蔵するセンサおよび複数の外部センサ１１４から得られる情報に基づいて、サーバ２００がロボット１００の基本行動を決定する。
外部センサ１１４はロボット１００の感覚器を補強するためのものであり、サーバ２００はロボット１００の頭脳を補強するためのものである。

外部センサ１１４は、定期的に外部センサ１１４のＩＤ（以下、「ビーコンＩＤ」とよぶ）を含む無線信号（以下、「ロボット探索信号」とよぶ）を送信する。ロボット１００はロボット探索信号を受信するとビーコンＩＤを含む無線信号（以下、「ロボット返答信号」とよぶ）を返信する。サーバ２００は、外部センサ１１４がロボット探索信号を送信してからロボット返答信号を受信するまでの時間を計測し、外部センサ１１４からロボット１００までの距離を測定する。複数の外部センサ１１４とロボット１００とのそれぞれの距離を計測することで、ロボット１００の位置座標を特定する。
もちろん、ロボット１００が自らの位置座標を定期的にサーバ２００に送信する方式でもよい。

図４は、感情マップ１１６の概念図である。
感情マップ１１６は、サーバ２００に格納されるデータテーブルである。ロボット１００は、感情マップ１１６にしたがって行動選択する。図４に示す感情マップ１１６は、ロボット１００の場所に対する好悪感情の大きさを示す。感情マップ１１６のｘ軸とｙ軸は、二次元空間座標を示す。ｚ軸は、好悪感情の大きさを示す。ｚ値が正値のときにはその場所に対する好感が高く、ｚ値が負値のときにはその場所を嫌悪していることを示す。

図４の感情マップ１１６において、座標Ｐ１は、ロボット１００の行動範囲としてサーバ２００が管理する屋内空間のうち好感情が高い地点（以下、「好意地点」とよぶ）である。好意地点は、ソファの陰やテーブルの下などの「安全な場所」であってもよいし、リビングのように人が集まりやすい場所、賑やかな場所であってもよい。また、過去にやさしく撫でられたり、触れられたりした場所であってもよい。
ロボット１００がどのような場所を好むかという定義は任意であるが、一般的には、小さな子どもや犬や猫などの小動物が好む場所を好意地点として設定することが望ましい。

座標Ｐ２は、悪感情が高い地点（以下、「嫌悪地点」とよぶ）である。嫌悪地点は、テレビの近くなど大きな音がする場所、お風呂や洗面所のように濡れやすい場所、閉鎖空間や暗い場所、ユーザから乱暴に扱われたことがある不快な記憶に結びつく場所などであってもよい。
ロボット１００がどのような場所を嫌うかという定義も任意であるが、一般的には、小さな子どもや犬や猫などの小動物が怖がる場所を嫌悪地点として設定することが望ましい。

座標Ｑは、ロボット１００の現在位置を示す。複数の外部センサ１１４が定期的に送信するロボット探索信号とそれに対するロボット返答信号により、サーバ２００はロボット１００の位置座標を特定する。たとえば、ビーコンＩＤ＝１の外部センサ１１４とビーコンＩＤ＝２の外部センサ１１４がそれぞれロボット１００を検出したとき、２つの外部センサ１１４からロボット１００の距離を求め、そこからロボット１００の位置座標を求める。

あるいは、ビーコンＩＤ＝１の外部センサ１１４は、ロボット探索信号を複数方向に送信し、ロボット１００はロボット探索信号を受信したときロボット返答信号を返す。これにより、サーバ２００は、ロボット１００がどの外部センサ１１４からどの方向のどのくらいの距離にいるかを把握してもよい。また、別の実施の形態では、前輪１０２または後輪１０３の回転数からロボット１００の移動距離を算出して、現在位置を特定してもよいし、カメラから得られる画像に基づいて現在位置を特定してもよい。
図４に示す感情マップ１１６が与えられた場合、ロボット１００は好意地点（座標Ｐ１）に引き寄せられる方向、嫌悪地点（座標Ｐ２）から離れる方向に移動する。

感情マップ１１６は動的に変化する。ロボット１００が座標Ｐ１に到達すると、座標Ｐ１におけるｚ値（好感情）は時間とともに低下する。これにより、ロボット１００は好意地点（座標Ｐ１）に到達して、「感情が満たされ」、やがて、その場所に「飽きてくる」という生物的行動をエミュレートできる。同様に、座標Ｐ２における悪感情も時間とともに緩和される。時間経過とともに新たな好意地点や嫌悪地点が生まれ、それによってロボット１００は新たな行動選択を行う。ロボット１００は、新しい好意地点に「興味」を持ち、絶え間なく行動選択する。

感情マップ１１６は、ロボット１００の内部状態として、感情の起伏を表現する。ロボット１００は、好意地点を目指し、嫌悪地点を避け、好意地点にしばらくとどまり、やがてまた次の行動を起こす。このような制御により、ロボット１００の行動選択を人間的・生物的なものにできる。

なお、ロボット１００の行動に影響を与えるマップ（以下、「行動マップ」と総称する）は、図４に示したようなタイプの感情マップ１１６に限らない。たとえば、好奇心、恐怖を避ける気持ち、安心を求める気持ち、静けさや薄暗さ、涼しさや暖かさといった肉体的安楽を求める気持ち、などさまざまな行動マップを定義可能である。そして、複数の行動マップそれぞれのｚ値を重み付け平均することにより、ロボット１００の目的地点を決定してもよい。

ロボット１００は、行動マップとは別に、さまざまな感情や感覚の大きさを示すパラメータを有してもよい。たとえば、寂しさという感情パラメータの値が高まっているときには、安心する場所を評価する行動マップの重み付け係数を大きく設定し、目標地点に到達することでこの感情パラメータの値を低下させてもよい。同様に、つまらないという感覚を示すパラメータの値が高まっているときには、好奇心を満たす場所を評価する行動マップの重み付け係数を大きく設定すればよい。

図５は、ロボット１００のハードウェア構成図である。
ロボット１００は、内部センサ１２８、通信機１２６、記憶装置１２４、プロセッサ１２２、駆動機構１２０およびバッテリー１１８を含む。駆動機構１２０は、上述した車輪駆動機構３７０を含む。プロセッサ１２２と記憶装置１２４は、制御回路３４２に含まれる。各ユニットは電源線１３０および信号線１３２により互いに接続される。バッテリー１１８は、電源線１３０を介して各ユニットに電力を供給する。各ユニットは信号線１３２により制御信号を送受する。バッテリー１１８は、リチウムイオン二次電池であり、ロボット１００の動力源である。

内部センサ１２８は、ロボット１００が内蔵する各種センサの集合体である。具体的には、カメラ、集音マイク、赤外線センサ、サーモセンサ、タッチセンサ、加速度センサ、ニオイセンサなどである。ニオイセンサは、匂いの元となる分子の吸着によって電気抵抗が変化する原理を応用した既知のセンサである。ニオイセンサは、さまざまな匂いを複数種類のカテゴリ（以下、「ニオイカテゴリ」とよぶ）に分類する。

通信機１２６は、サーバ２００や外部センサ１１４、ユーザの有する携帯機器など各種の外部機器を対象として無線通信を行う通信モジュールである。記憶装置１２４は、不揮発性メモリおよび揮発性メモリにより構成され、コンピュータプログラムや各種設定情報を記憶する。プロセッサ１２２は、コンピュータプログラムの実行手段である。駆動機構１２０は、内部機構を制御するアクチュエータである。このほかには、表示器やスピーカーなども搭載される。

プロセッサ１２２は、通信機１２６を介してサーバ２００や外部センサ１１４と通信しながら、ロボット１００の行動選択を行う。内部センサ１２８により得られるさまざまな外部情報も行動選択に影響する。駆動機構１２０は、主として、車輪（前輪１０２）と頭部（頭部フレーム３１６）を制御する。駆動機構１２０は、２つの前輪１０２それぞれの回転速度や回転方向を変化させることにより、ロボット１００の移動方向や移動速度を変化させる。また、駆動機構１２０は、車輪（前輪１０２および後輪１０３）を昇降させることもできる。車輪が上昇すると、車輪はボディ１０４に完全に収納され、ロボット１００は着座面１０８にて床面Ｆに当接し、着座状態となる。

図６は、ロボットシステム３００の機能ブロック図である。
上述のように、ロボットシステム３００は、ロボット１００、サーバ２００および複数の外部センサ１１４を含む。ロボット１００およびサーバ２００の各構成要素は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）および各種コプロセッサなどの演算器、メモリやストレージといった記憶装置、それらを連結する有線または無線の通信線を含むハードウェアと、記憶装置に格納され、演算器に処理命令を供給するソフトウェアによって実現される。コンピュータプログラムは、デバイスドライバ、オペレーティングシステム、それらの上位層に位置する各種アプリケーションプログラム、また、これらのプログラムに共通機能を提供するライブラリによって構成されてもよい。以下に説明する各ブロックは、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。
ロボット１００の機能の一部はサーバ２００により実現されてもよいし、サーバ２００の機能の一部または全部はロボット１００により実現されてもよい。

（サーバ２００）
サーバ２００は、通信部２０４、データ処理部２０２およびデータ格納部２０６を含む。
通信部２０４は、外部センサ１１４およびロボット１００との通信処理を担当する。データ格納部２０６は各種データを格納する。データ処理部２０２は、通信部２０４により取得されたデータおよびデータ格納部２０６に格納されるデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部２０２は、通信部２０４およびデータ格納部２０６のインタフェースとしても機能する。

データ格納部２０６は、モーション格納部２３２、マップ格納部２１６および個人データ格納部２１８を含む。
ロボット１００は、複数の動作パターン（モーション）を有する。手を震わせる、蛇行しながらオーナーに近づく、首をかしげたままオーナーを見つめる、などさまざまなモーションが定義されている。

モーション格納部２３２は、モーションの制御内容を定義する「モーションファイル」を格納する。各モーションは、モーションＩＤにより識別される。モーションファイルは、ロボット１００のモーション格納部１６０にもダウンロードされる。どのモーションを実行するかは、サーバ２００で決定されることもあるし、ロボット１００で決定されることもある。

ロボット１００のモーションの多くは、複数の単位モーションを含む複合モーションとして構成される。たとえば、ロボット１００がオーナーに近づくとき、オーナーの方に向き直る単位モーション、手を上げながら近づく単位モーション、体を揺すりながら近づく単位モーション、両手を上げながら着座する単位モーションの組み合わせとして表現されてもよい。このような４つのモーションの組み合わせにより、「オーナーに近づいて、途中で手を上げて、最後は体をゆすった上で着座する」というモーションが実現される。モーションファイルには、ロボット１００に設けられたアクチュエータの回転角度や角速度などが時間軸に関連づけて定義される。モーションファイル（アクチュエータ制御情報）にしたがって、時間経過とともに各アクチュエータを制御することで様々なモーションが表現される。

先の単位モーションから次の単位モーションに変化するときの移行時間を「インターバル」とよぶ。インターバルは、単位モーション変更に要する時間やモーションの内容に応じて定義されればよい。インターバルの長さは調整可能である。
以下、いつ、どのモーションを選ぶか、モーションを実現する上での各アクチュエータの出力調整など、ロボット１００の行動制御にかかわる設定のことを「行動特性」と総称する。ロボット１００の行動特性は、モーション選択アルゴリズム、モーションの選択確率、モーションファイル等により定義される。

マップ格納部２１６は、複数の行動マップを格納する。個人データ格納部２１８は、ユーザ、特に、オーナーの情報を格納する。具体的には、ユーザに対する親密度やユーザの身体的特徴・行動的特徴など各種のパラメータを格納する。年齢や性別などの他の属性情報を格納してもよい。

ロボット１００はユーザの身体的特徴や行動的特徴に基づいてユーザを識別する。ロボット１００は、内蔵のカメラで常時周辺を撮像する。そして、画像に写る人物の身体的特徴と行動的特徴を抽出する。身体的特徴とは、背の高さ、好んで着る服、メガネの有無、肌の色、髪の色、耳の大きさなど身体に付随する視覚的特徴であってもよいし、平均体温や匂い、声質、などその他の特徴も含めてもよい。行動的特徴とは、具体的には、ユーザが好む場所、動きの活発さ、喫煙の有無など行動に付随する特徴である。たとえば、父親として識別されるオーナーは在宅しないことが多く、在宅時にはソファで動かないことが多いが、母親は台所にいることが多く、行動範囲が広い、といった行動上の特徴を抽出する。
ロボット１００は、大量の画像情報やその他のセンシング情報から得られる身体的特徴および行動的特徴に基づいて、高い頻度で出現するユーザを「オーナー」としてクラスタリングする。

ユーザＩＤでユーザを識別する方式は簡易かつ確実であるが、ユーザがユーザＩＤを提供可能な機器を保有していることが前提となる。一方、身体的特徴や行動的特徴によりユーザを識別する方法は画像認識処理負担が大きいものの携帯機器を保有していないユーザでも識別できるメリットがある。２つの方法は一方だけを採用してもよいし、補完的に２つの方法を併用してユーザ特定を行ってもよい。
本実施形態においては、身体的特徴と行動的特徴からユーザをクラスタリングし、ディープラーニング（多層型のニューラルネットワーク）によってユーザを識別する。詳細は後述する。

ロボット１００は、ユーザごとに親密度という内部パラメータを有する。ロボット１００が、自分を抱き上げる、声をかけてくれるなど、自分に対して好意を示す行動を認識したとき、そのユーザに対する親密度が高くなる。ロボット１００に関わらないユーザや、乱暴を働くユーザ、出会う頻度が低いユーザに対する親密度は低くなる。

データ処理部２０２は、位置管理部２０８、マップ管理部２１０、認識部２１２、動作制御部２２２、親密度管理部２２０、プラン設定部２４０および活動監視部２４２を含む。
位置管理部２０８は、ロボット１００の位置座標を、図３を用いて説明した方法にて特定する。位置管理部２０８はユーザの位置座標もリアルタイムで追跡してもよい。

マップ管理部２１０は、複数の行動マップについて図４に関連して説明した方法にて各座標のパラメータを変化させる。マップ管理部２１０は、複数の行動マップのいずれかを選択してもよいし、複数の行動マップのｚ値を加重平均してもよい。たとえば、行動マップＡでは座標Ｒ１、座標Ｒ２におけるｚ値が４と３であり、行動マップＢでは座標Ｒ１、座標Ｒ２におけるｚ値が−１と３であるとする。単純平均の場合、座標Ｒ１の合計ｚ値は４−１＝３、座標Ｒ２の合計ｚ値は３＋３＝６であるから、ロボット１００は座標Ｒ１ではなく座標Ｒ２の方向に向かう。
行動マップＡを行動マップＢの５倍重視するときには、座標Ｒ１の合計ｚ値は４×５−１＝１９、座標Ｒ２の合計ｚ値は３×５＋３＝１８であるから、ロボット１００は座標Ｒ１の方向に向かう。

認識部２１２は、外部環境を認識する。外部環境の認識には、温度や湿度に基づく天候や季節の認識、光量や温度に基づく物陰（安全地帯）の認識など多様な認識が含まれる。認識部２１２は、更に、人物認識部２１４と応対認識部２２８を含む。人物認識部２１４は、ロボット１００の内蔵カメラによる撮像画像から人物を認識し、その人物の身体的特徴や行動的特徴を抽出する。そして、個人データ格納部２１８に登録されている身体特徴情報や行動特徴情報に基づいて、撮像されたユーザ、すなわち、ロボット１００が見ているユーザが、父親、母親、長男などのどの人物に該当するかを判定する。人物認識部２１４は、表情認識部２３０を含む。表情認識部２３０は、ユーザの表情を画像認識することにより、ユーザの感情を推定する。
なお、人物認識部２１４は、人物以外の移動物体、たとえば、ペットである猫や犬についても特徴抽出を行う。

応対認識部２２８は、ロボット１００になされたさまざまな応対行為を認識し、快・不快行為に分類する。応対認識部２２８は、また、ロボット１００の行動に対するオーナーの応対行為を認識することにより、肯定・否定反応に分類する。
快・不快行為は、ユーザの応対行為が、生物として心地よいものであるか不快なものであるかにより判別される。たとえば、抱っこされることはロボット１００にとって快行為であり、蹴られることはロボット１００にとって不快行為である。肯定・否定反応は、ユーザの応対行為が、ユーザの快感情を示すものか不快感情を示すものであるかにより判別される。たとえば、抱っこされることはユーザの快感情を示す肯定反応であり、蹴られることはユーザの不快感情を示す否定反応である。

サーバ２００の動作制御部２２２は、ロボット１００の動作制御部１５０と協働して、ロボット１００のモーションを決定する。サーバ２００の動作制御部２２２は、マップ管理部２１０による行動マップ選択に基づいて、ロボット１００の移動目標地点とそのための移動ルートを作成する。動作制御部２２２は、複数の移動ルートを作成し、その上で、いずれかの移動ルートを選択してもよい。

動作制御部２２２は、モーション格納部２３２の複数のモーションからロボット１００のモーションを選択する。各モーションには状況ごとに選択確率が対応づけられている。たとえば、オーナーから快行為がなされたときには、モーションＡを２０％の確率で実行する、気温が３０度以上となったとき、モーションＢを５％の確率で実行する、といった選択方法が定義される。
行動マップに移動目標地点や移動ルートが決定され、後述の各種イベントによりモーションが選択される。

親密度管理部２２０は、ユーザごとの親密度を管理する。上述したように、親密度は個人データ格納部２１８において個人データの一部として登録される。快行為を検出したとき、親密度管理部２２０はそのオーナーに対する親密度をアップさせる。不快行為を検出したときには親密度はダウンする。また、長期間視認していないオーナーの親密度は徐々に低下する。

プラン設定部２４０は、「消費プランデータ」を設定する。消費プランデータは、バッテリー１１８の電力消費ペースを定義する。たとえば、１時間用の消費プランデータ（以下、「１時間プラン」のように表記する）の場合には、バッテリー１１８の電池残量は１時間の活動で下限値に到達する。３時間プランの場合には、３時間の活動で電池残量が下限値に到達する。３時間プランは１時間プランに比べて電力消費ペースが遅いため、活動時間は長い。その代わり、ロボット１００の単位時間あたりの活動量は抑制される。消費プランデータの詳細は後述する。

活動監視部２４２は、ロボット１００の動作履歴を記録する。動作履歴においては、モーションを選択およびロボット１００の位置座標が時系列にて記録される。どのタイミングで誰に会ったか、どのような応対行為が検出されたかなどさまざまなイベントについても記録される。

（ロボット１００）
ロボット１００は、通信部１４２、データ処理部１３６、データ格納部１４８、バッテリー１１８および駆動機構１２０を含む。
通信部１４２は、通信機１２６（図５参照）に該当し、外部センサ１１４およびサーバ２００との通信処理を担当する。データ格納部１４８は各種データを格納する。データ格納部１４８は、記憶装置１２４（図５参照）に該当する。データ処理部１３６は、通信部１４２により取得されたデータおよびデータ格納部１４８に格納されているデータに基づいて各種処理を実行する。データ処理部１３６は、プロセッサ１２２およびプロセッサ１２２により実行されるコンピュータプログラムに該当する。データ処理部１３６は、通信部１４２、内部センサ１２８、駆動機構１２０およびデータ格納部１４８のインタフェースとしても機能する。

データ格納部１４８は、ロボット１００の各種モーションを定義するモーション格納部１６０を含む。
ロボット１００のモーション格納部１６０には、サーバ２００のモーション格納部２３２から各種モーションファイルがダウンロードされる。モーションは、モーションＩＤによって識別される。前輪１０２を収容して着座する、手１０６を持ち上げる、２つの前輪１０２を逆回転させることで、あるいは、片方の前輪１０２だけを回転させることでロボット１００を回転行動させる、前輪１０２を収納した状態で前輪１０２を回転させることで震える、ユーザから離れるときにいったん停止して振り返る、などのさまざまなモーションを表現するために、各種アクチュエータ（駆動機構１２０）の動作タイミング、動作時間、動作方向などがモーションファイルにおいて時系列定義される。

データ処理部１３６は、認識部１５６、動作制御部１５０および電池残量監視部１７２を含む。
ロボット１００の動作制御部１５０は、サーバ２００の動作制御部２２２と協働してロボット１００のモーションを決める。一部のモーションについてはサーバ２００で決定し、他のモーションについてはロボット１００で決定してもよい。また、ロボット１００がモーションを決定するが、ロボット１００の処理負荷が高いときにはサーバ２００がモーションを決定するとしてもよい。サーバ２００においてベースとなるモーションを決定し、ロボット１００において追加のモーションを決定してもよい。モーションの決定処理をサーバ２００およびロボット１００においてどのように分担するかはロボットシステム３００の仕様に応じて設計すればよい。

ロボット１００の動作制御部１５０は、サーバ２００の動作制御部２２２とともにロボット１００の移動方向を決める。行動マップに基づく移動をサーバ２００で決定し、障害物をよけるなどの即時的移動をロボット１００の動作制御部１５０により決定してもよい。駆動機構１２０は、動作制御部１５０の指示にしたがって前輪１０２を駆動することで、ロボット１００を移動目標地点に向かわせる。

ロボット１００の動作制御部１５０は選択したモーションを駆動機構１２０に実行指示する。駆動機構１２０は、モーションファイルにしたがって、各アクチュエータを制御する。

動作制御部１５０は、親密度の高いユーザが近くにいるときには「抱っこ」をせがむ仕草として両方の手１０６をもちあげるモーションを実行することもできるし、「抱っこ」に飽きたときには左右の前輪１０２を収容したまま逆回転と停止を交互に繰り返すことで抱っこをいやがるモーションを表現することもできる。駆動機構１２０は、動作制御部１５０の指示にしたがって前輪１０２や手１０６、首（頭部フレーム３１６）を駆動することで、ロボット１００にさまざまなモーションを表現させる。

電池残量監視部１７２は、バッテリー１１８の電池残量を監視する。電池残量は、０〜１００％の間で変化する。詳細は後述するが、電池残量が下限値、たとえば、２０％になると動作制御部２２２は充電器にロボット１００を向かわせる。また、電池残量が上限値、たとえば、８０％になると動作制御部２２２は充電器からの離脱を指示する。

ロボット１００の認識部１５６（対象検出部）は、内部センサ１２８から得られた外部情報を解釈する。認識部１５６は、視覚的な認識（視覚部）、匂いの認識（嗅覚部）、音の認識（聴覚部）、触覚的な認識（触覚部）が可能である。
認識部１５６は、内蔵カメラ（内部センサ１２８）により定期的に外界を撮像し、人やペットなどの移動物体を検出する。これらの特徴はサーバ２００に送信され、サーバ２００の人物認識部２１４は移動物体の身体的特徴を抽出する。また、ユーザの匂いやユーザの声も検出する。匂いや音（声）は既知の方法にて複数種類に分類される。

ロボット１００に対する強い衝撃が与えられたとき、認識部１５６は内蔵の加速度センサによりこれを認識し、サーバ２００の応対認識部２２８は、近隣にいるユーザによって「乱暴行為」が働かれたと認識する。ユーザがツノ１１２を掴んでロボット１００を持ち上げるときにも、乱暴行為と認識してもよい。ロボット１００に正対した状態にあるユーザが特定音量領域および特定周波数帯域にて発声したとき、サーバ２００の応対認識部２２８は、自らに対する「声掛け行為」がなされたと認識してもよい。また、体温程度の温度を検知したときにはユーザによる「接触行為」がなされたと認識し、接触認識した状態で上方への加速度を検知したときには「抱っこ」がなされたと認識する。ユーザがボディ１０４を持ち上げるときの物理的接触をセンシングしてもよいし、前輪１０２にかかる荷重が低下することにより抱っこを認識してもよい。

サーバ２００の応対認識部２２８は、ロボット１００に対するユーザの各種応対を認識する。各種応対行為のうち一部の典型的な応対行為には、快または不快、肯定または否定が対応づけられる。一般的には快行為となる応対行為のほとんどは肯定反応であり、不快行為となる応対行為のほとんどは否定反応となる。快・不快行為は親密度に関連し、肯定・否定反応はロボット１００の行動選択に影響する。

検出・分析・判定を含む一連の認識処理は、サーバ２００の認識部２１２だけで行ってもよいし、ロボット１００の認識部１５６だけで行ってもよいし、双方が役割分担をしながら上記認識処理を実行してもよい。

認識部１５６により認識された応対行為に応じて、サーバ２００の親密度管理部２２０はユーザに対する親密度を変化させる。原則的には、快行為を行ったユーザに対する親密度は高まり、不快行為を行ったユーザに対する親密度は低下する。

サーバ２００の認識部２１２は、応対に応じて快・不快を判定し、マップ管理部２１０は「場所に対する愛着」を表現する行動マップにおいて、快・不快行為がなされた地点のｚ値を変化させてもよい。たとえば、リビングにおいて快行為がなされたとき、マップ管理部２１０はリビングに好意地点を高い確率で設定してもよい。この場合、ロボット１００はリビングを好み、リビングで快行為を受けることで、ますますリビングを好む、というポジティブ・フィードバック効果が実現する。

サーバ２００の人物認識部２１４は、外部センサ１１４または内部センサ１２８から得られた各種データから移動物体を検出し、その特徴（身体的特徴と行動的特徴）を抽出する。そして、これらの特徴に基づいて複数の移動物体をクラスタ分析する。移動物体としては、人間だけでなく、犬や猫などのペットが分析対象となることがある。

ロボット１００は、定期的に画像撮影を行い、人物認識部２１４はそれらの画像から移動物体を認識し、移動物体の特徴を抽出する。移動物体を検出したときには、ニオイセンサや内蔵の集音マイク、温度センサ等からも身体的特徴や行動的特徴が抽出される。たとえば、画像に移動物体が写っているとき、ひげが生えている、早朝活動している、赤い服を着ている、香水の匂いがする、声が大きい、メガネをかけている、スカートを履いている、白髪である、背が高い、太っている、日焼けしている、ソファにいる、といったさまざまな特徴が抽出される。

ひげが生えている移動物体（ユーザ）は早朝に活動すること（早起き）が多く、赤い服を着ることが少ないのであれば、早起きでひげが生えていて赤い服をあまり着ないクラスタ（ユーザ）、という第１のプロファイルができる。一方、メガネをかけている移動物体はスカートを履いていることが多いが、この移動物体にはひげが生えていない場合、メガネをかけていてスカートを履いているが絶対ひげは生えていないクラスタ（ユーザ）、という第２のプロファイルができる。
以上は、簡単な設例であるが、上述の方法により、父親に対応する第１のプロファイルと母親に対応する第２のプロファイルが形成され、この家には少なくとも２人のユーザ（オーナー）がいることをロボット１００は認識する。

ただし、ロボット１００は第１のプロファイルが「父親」であると認識する必要はない。あくまでも、「ひげが生えていて早起きすることが多く、赤い服を着ることはめったにないクラスタ」という人物像を認識できればよい。

このようなクラスタ分析が完了している状態において、ロボット１００が新たに移動物体（ユーザ）を認識したとする。
このとき、サーバ２００の人物認識部２１４は、ロボット１００から得られる画像等のセンシング情報から特徴抽出を行い、ディーブラーニング（多層型ニューラルネットワーク）により、ロボット１００の近くにいる移動物体がどのクラスタに該当するかを判断する。たとえば、ひげが生えている移動物体を検出したとき、この移動物体は父親である確率が高い。この移動物体が早朝行動していれば、父親に該当することはいっそう確実である。一方、メガネをかけている移動物体を検出したときには、この移動物体は母親である可能性もある。この移動物体にひげが生えていれば、母親ではなく父親でもないので、クラスタ分析されていない新しい人物であると判定する。

特徴抽出によるクラスタの形成（クラスタ分析）と、特徴抽出にともなうクラスタへの当てはめ（ディープラーニング）は同時並行的に実行されてもよい。
移動物体（ユーザ）からどのような行為をされるかによってそのユーザに対する親密度が変化する。

ロボット１００は、よく出会う人、よく触ってくる人、よく声をかけてくれる人に対して高い親密度を設定する。一方、めったに見ない人、あまり触ってこない人、乱暴な人、大声で叱る人に対する親密度は低くなる。ロボット１００はセンサ（視覚、触覚、聴覚）によって検出するさまざまな外界情報にもとづいて、ユーザごとの親密度を変化させる。

実際のロボット１００は行動マップにしたがって自律的に複雑な行動選択を行う。ロボット１００は、寂しさ、退屈さ、好奇心などさまざまなパラメータに基づいて複数の行動マップに影響されながら行動する。ロボット１００は、行動マップの影響を除外すれば、あるいは、行動マップの影響が小さい内部状態にあるときには、原則的には、親密度の高い人に近づこうとし、親密度の低い人からは離れようとする。

ロボット１００の行動は親密度に応じて以下に類型化される。
（１）親密度が非常に高いクラスタ
ロボット１００は、ユーザに近づき（以下、「近接行動」とよぶ）、かつ、人に好意を示す仕草としてあらかじめ定義される愛情仕草を行うことで親愛の情を強く表現する。
（２）親密度が比較的高いクラスタ
ロボット１００は、近接行動のみを行う。
（３）親密度が比較的低いクラスタ
ロボット１００は特段のアクションを行わない。
（４）親密度が特に低いクラスタ
ロボット１００は、離脱行動を行う。

以上の制御方法によれば、ロボット１００は、親密度が高いユーザを見つけるとそのユーザに近寄り、逆に親密度が低いユーザを見つけるとそのユーザから離れる。このような制御方法により、いわゆる「人見知り」を行動表現できる。また、来客（親密度が低いユーザＡ）が現れたとき、ロボット１００は、来客から離れて家族（親密度が高いユーザＢ）の方に向かうこともある。この場合、ユーザＢはロボット１００が人見知りをして不安を感じていること、自分を頼っていること、を感じ取ることができる。このような行動表現により、ユーザＢは、選ばれ、頼られることの喜び、それにともなう愛着の情を喚起される。

一方、来客であるユーザＡが頻繁に訪れ、声を掛け、タッチをするとロボット１００のユーザＡに対する親密度は徐々に上昇し、ロボット１００はユーザＡに対して人見知り行動（離脱行動）をしなくなる。ユーザＡも自分にロボット１００が馴染んできてくれたことを感じ取ることで、ロボット１００に対する愛着を抱くことができる。

なお、以上の行動選択は、常に実行されるとは限らない。たとえば、ロボット１００の好奇心を示す内部パラメータが高くなっているときには、好奇心を満たす場所を求める行動マップが重視されるため、ロボット１００は親密度に影響された行動を選択しない可能性もある。また、玄関に設置されている外部センサ１１４がユーザの帰宅を検知した場合には、ユーザのお出迎え行動を最優先で実行するかもしれない。

図７は、負荷テーブル１７０のデータ構造図である。
サーバ２００の動作制御部２２２およびロボット１００の動作制御部１５０が選択するモーションの処理負荷はさまざまである。ここでいう処理負荷とは、モーションの実行コストを示す概念であり、たとえば、１つのモーションに含まれる単位モーションの数、モーションの複雑さ、モーションを実行するために使用するアクチュエータの数、アクチュエータの動作量、モーションの実行時間、モーションを実行するための消費電力（エネルギー）などにより定義される。処理負荷の大きなモーション（以下、「高負荷モーション」とよぶ）は活発なモーションであることが多く、処理負荷の小さなモーション（以下、「低負荷モーション」とよぶ）は控えめなモーションであることが多い。

高負荷モーションは、たとえば、首を振りながら回転する、高速蛇行走行などの複雑なモーションが挙げられる。低負荷モーションは、たとえば、頷く、着座する、などの単純なモーションが挙げられる。

本実施形態においては、各モーションには１〜１００の範囲で処理負荷の評価値（以下、「負荷値」とよぶ）があらかじめ設定される。負荷値は、モーションの設計者が設定してもよいし、消費電力等の実測値に基づいて設定されてもよい。

負荷テーブル１７０は、モーションと処理負荷（負荷値）の対応関係を定義する。負荷テーブル１７０は、サーバ２００のモーション格納部２３２およびロボット１００のモーション格納部１６０の双方に格納される。動作制御部２２２等は、負荷テーブル１７０を参照し、後述の方法によりモーションを選択する。

図７によれば、モーションＩＤ＝Ｃ０１のモーション（以下、「モーション（Ｃ０１）」のように表記する）の負荷値、すなわち、処理負荷の大きさの評価値は「２０」に設定されている。一方、モーション（Ｃ０２）の負荷値は「１０」である。これは、モーション（Ｃ０１）は、モーション（Ｃ０２）の２倍のエネルギーが必要であることを意味する。どのモーションを選択するかに応じて、単位時間当たりの電力消費量は変化する。

図８は、モーション選択テーブル１８０のデータ構造図である。
モーション選択テーブル１８０は、各種のイベントが発生したときに実行すべきモーションを定義する。ロボット１００は、イベントが発生したとき、複数種類のモーションから１以上のモーションを選択する。モーション選択テーブル１８０は、サーバ２００のモーション格納部２３２およびロボット１００のモーション格納部１６０の双方に格納される。「イベント」は、ロボット１００がモーションを実行する契機となる事象としてあらかじめ定義される。オーナーを視認したとき、オーナーに抱っこされたとき、蹴られたとき、所定時間以上誰も視認しないときなど、イベントの内容は任意である。

図８を参照すると、イベントＪ１においては、モーション（Ｃ０１）〜モーション（Ｃｘ）それぞれに選択確率が対応づけられている。たとえば、イベントＪ１が発生したとき、動作制御部２２２はモーション（Ｃ０１）を選択することはなく、モーション（Ｃ０２）を０．１％の確率にて選択する。イベントＪ２が発生したとき、動作制御部２２２はモーション（Ｃ０１）を０．１％の確率で選択し、モーション（Ｃ０２）を０．４％の確率にて選択する。

モーション選択テーブル１８０における選択確率は固定値ではない。動作制御部２２２は、バッテリー１１８の電池残量等に応じて随時選択確率を変化させる。モーション選択テーブル１８０の選択確率が更新されると、更新後のモーション選択テーブル１８０はロボット１００にダウンロードされる。

たとえば、電池残量が５０％以下になると、高負荷のモーション（Ｃ０１）の選択確率は半減し、電池残量が３０％以下になると、モーション（Ｃ０１）の選択確率は更に半減するとしてもよい。一方、電池残量が５０％以下になると、低負荷モーション（Ｃ０４）の選択確率は１．２倍となり、電池残量が３０％以下となるとその選択確率は更に１．２倍になるとしてもよい。

電池残量が少なくなるほど高負荷モーションの実行を控えることにより、ロボット１００の活動時間を延ばすことができる。特段のイベントが発生していないときでも、動作制御部２２２は所定の選択確率にてモーションを選択してもよい。この場合にも、電池残量に応じてモーションの選択確率を変化させる。このような制御方法によれば、電池残量が大きいときには活動的であり、電池残量が少なくなるとおとなしくなるという行動特性を表現できる。

電池残量が少ないとき、動作制御部２２２は高負荷モーションを選択してもよい。たとえばＳＯＣが３５〜４０％の間では一時的に高負荷モーション（Ｃ０１）の選択確率を３倍にしてもよい。このような制御により、電池残量に影響されつつも、電池残量だけに依拠しない意外性のある行動特性を表現できる。

ある２つのモーションがあり、一方が比較的高負荷なモーションであり、他方が比較的低負荷なモーションであるとする。高負荷モーションの選択確率がＹ１，低負荷モーションの選択確率がＹ２であるとする。Ｙ１／Ｙ２＝ｐとする。電池残量がある閾値以下となったときは、閾値よりも大きいときに比べてｐが小さくなることが望ましい。少なくとも、統計的に見て、電池残量が少ないときはそうでないときに比べて高負荷モーションの選択確率が低下する、あるいは、低負荷モーションの選択確率が上昇すればよい。

電池残量に選択確率が影響されないイベント（以下、「優先イベント」とよぶ）が定義されてもよい。優先イベントは、オーナーの帰宅やお出かけ、泥棒や火災などの非常事態など行動の重要性が高いイベントとして定義されればよい。動作制御部２２２は、優先イベントが発生したときには、その優先イベントに対応づけられる１以上のモーションの選択確率を電池残量によって変化させないとしてもよいし、優先イベントが発生したときには特定のモーションを必ず実行するとしてもよい。

電池残量の絶対値に応じてモーションの選択確率を変更してもいいが、本実施形態においては消費プランデータと電池残量の差分値に応じてモーションの選択確率を変更する。次に、消費プランデータについて説明する。

図９は、消費プランデータとモーション選択の関係を示す模式図である。
プラン設定部２４０は、上述したように、電力消費ペースを定める消費プランデータを設定する。動作制御部２２２は、電池残量が下限値Ｅ１以下になると、ロボット１００を充電器に移動させ充電させる。電池残量が上限値Ｅ２（＞Ｅ１）以上となると、動作制御部２２２はロボット１００を充電器から離脱させる。このように、バッテリー１１８の電池残量がＥ１〜Ｅ２の範囲内にあるときには、ロボット１００は充電器を離れて活動する。いいかえれば、バッテリー１１８の電池残量がＥ１〜Ｅ２の範囲内にある期間がロボット１００の活動時間である。

１時間プラン１８２は、充電完了後、上限値Ｅ２から下限値Ｅ１まで１時間で電力消費するプランである。３時間プラン１８４は、３時間で電力消費するプランである。１時間プラン１８２では、充電完了後、０．５時間後の電池残量はＦ２となり、１時間後に電池残量は下限値Ｅ２に達する。ロボット１００の活動時間は１時間となる。一方、３時間プラン１８４では、充電完了後、０．５時間後の電池残量はＦ３（＞Ｆ２）となり、３時間後に電池残量は下限値Ｅ２に達する。ロボット１００の活動時間は３時間となる。

消費プランにおいて、電力消費ペースは一定である必要はない。たとえば、最初に電力消費ペースを低くしておき、途中で電力消費ペースを上昇させてもよい。消費プランの選択基準については後述する。

電池残量グラフ１８６は、実際の電力消費ペースを示す。１時間プラン１８２が採用されている場合、電池残量グラフ１８６は１時間プラン１８２に比べると電力消費ペースが緩やかである。この場合には、動作制御部２２２は高負荷モーションの選択確率を上昇させる。たとえば、充電完了後、０．５時間後における電池残量の予定値Ｆ２と実際の電池残量値Ｆ１の差分を計算し、この差分値が所定の閾値以上にあるとき、動作制御部２２２は高負荷モーション（Ｃ０１）の選択確率を２倍に変更する。モーション（Ｃ０１）に限らず、高負荷モーションの選択確率を上昇させ、低負荷モーションの選択確率を低下させればよい。このような設定変更により、高負荷モーションが選ばれやすくなり、低負荷モーションが選ばれにくくなるため、１時間プラン１８２と電池残量グラフ１８６の差分を小さくできる。すなわち、ロボット１００に活発な行動を促すことで、１時間プラン１８２に沿った電力消費を実現する。

３時間プラン１８４が採用されている場合、電池残量グラフ１８６は３時間プラン１８４に比べると電力消費ペースが速すぎる。この場合には、動作制御部２２２は高負荷モーションの選択確率を低下させる。充電完了後、０．５時間後における電池残量の予定値Ｆ２と実際の電池残量値Ｆ３の差分を計算し、Ｆ３−Ｆ２の差分をなくすために、動作制御部２２２は高負荷モーション（Ｃ０１）の選択確率を半減させてもよい。モーション（Ｃ０１）に限らず、高負荷モーションの選択確率を低下させ、低負荷モーションの選択確率を上昇させればよい。このような設定変更を行うことにより、高負荷モーションが選ばれにくくなり、低負荷モーションは選ばれやすくなる。ロボット１００の活動量を抑制することで、３時間プラン１８４に沿った電力消費を実現する。

以上の制御方法によれば、１時間プラン１８２が設定されているときにはロボット１００は活動時間が短い代わりに活発な行動を選択しやすく、３時間プラン１８４が設定されているときにはロボット１００はおとなしくなるが活動時間は長くなる。したがって、消費プランデータの選択に応じて、ロボット１００の活動性をコントロールできる。また、消費プランデータによってロボット１００の消費電力を管理できるメリットもある。

図１０は、消費プラン選択テーブル１８８の模式図である。
活動監視部２４２は、ロボット１００の動作履歴を記録する。そして、単位時間あたりの活動量を計算する。たとえば、ある単位時間においてモーション（Ｃ０１）、モーション（Ｃ０２）およびモーション（Ｃ０３）が実行されたなら、この時間における負荷値の合計は３３（＝２０＋１０＋３：図７参照）である。消費プラン選択テーブル１８８は、負荷値の合計値を「活動量」と定義し、活動量と消費プランデータの対応を設定する。

消費プラン選択テーブル１８８によれば、活動量が２００以上のときには、プラン設定部２４０は消費プラン（Ｄ０１）を選択し、活動量が１６０以上２００未満のときには、プラン設定部２４０は消費プラン（Ｄ０２）を選択する。たとえば、１５時１０分に充電完了したとき、プラン設定部２４０は、１５時１０分から１６時１０分までの活動量の平均値を過去の動作履歴から求める。そして、過去１０日間の１５時１０分から１６時１０分における１時間あたりの平均活動量が１５５であれば、プラン設定部２４０は消費プラン（Ｄ０３）を選択する。

プラン設定部２４０は、活動量の多い時間帯は、活動量が多くなる代わりに活動時間が短い消費プランデータを設定し、活動量が少ない時間帯は、活動量が少なくなる代わりに活動時間が長い消費プランデータを設定する。図１０の場合、消費プラン（Ｄ０１）はもっとも活動時間が短く、消費プラン（Ｄ０７）はもっとも活動時間が長い。

活動時間の短い消費プランが選ばれるとき、ロボット１００は活発に行動する。また、ロボット１００はオーナーとのインタラクションが多いときほど活動量が多くなりやすい。これは、オーナーの応対行動に対応してさまざまなイベントが設定されるためである。イベント発生頻度が高いほど、モーション選択回数が多くなる。特に、ロボット１００への接触など積極的なインタラクションに対しては、ロボット１００は多様に反応する。

オーナーがいるとき、特に、たくさんのオーナーがいるときには活発に活動し、活動量の多くなる時間帯にはそれに対応する消費プランデータが選択される。また、活動量が少ない時間帯には電力消費ペースがゆるやかな消費プランデータが選択される。誰もロボット１００を見ていない時間帯や、ロボット１００に積極的に関わらない時間帯にはロボット１００はおとなしくなり、ロボット１００が注目を浴びる時間帯にはロボット１００は活発に行動してオーナーたちを楽しませる。

注目されない時間帯においてロボット１００が活動を抑制することは、オーナーの邪魔をしないという気配り行動ともなるし、節電にも寄与する。ロボット１００は、オーナーの視認、接触、声かけなどのイベントに対応してさまざまなモーションを選択する。ロボット１００の認識部１５６は、オーナーやペットなどの移動物体を検出したとき、活発なモーション、いいかえれば、高負荷モーションの選択確率を上昇させ、低負荷モーションの選択確率を低下させる。少なくとも２つのモーションのうち、低負荷モーションの選択確率に対する高負荷モーションの選択確率の比率が高くなるように設定変更がなされればよい。

活動量は、各モーションの負荷値から算出してもよいし、単位時間あたりの消費電力量から算出してもよい。

消費プラン選択テーブル１８８では、活動量と消費プランを対応づけているが、時間帯と消費プランを対応づけてもよい。このような設定方法によれば、たとえば、午前中はおとなしく、夜は活発、のような時間帯による活動量を消費プラン選択テーブル１８８によってコントロールできる。また、動作制御部２２２は、夜中は必ず充電するなど充電のタイミングを設定してもよい。

図１１は、処理負荷と選択確率の関係を示す模式図である。
非特許文献１は、ウェアラブルセンサにより人間の活動を計測した結果、人間の行動選択には統計的な規則性があることを明らかにしている（非特許文献１のＰ２７参照）。人間の１分間あたりの身体運動の回数を計測したところ、５０回／分のような動きの穏やかな時間が多く、激しい動きを示す時間は非常に少ない。そして、動きの激しさとそのような動きを選択する確率の間には安定的な関係が見出されるという。人間は、自分の意思や思いで自由に自分の行動を決めていると考えているが、その行動選択の集積には不思議な規則性がある。このような規則性にしたがう行動特性こそが「生物的な行動特性」といえるのかもしれない。

本実施形態におけるロボット１００は、このような規則性をモーション選択に応用することで、いっそうその行動特性を「生物的」なものにしている。

図７は、縦軸は対数軸であり、選択確率の累積確率を示す。横軸は、各モーションの処理負荷である。基本活動グラフ１９０は、モーションとその選択確率（累積確率）の関係を示す。基本活動グラフ１９０によれば、１日において、処理負荷Ｇ１以上のモーションが実行される時間帯は、１／８であることを示す。いいかえれば、１日の７／８においては処理負荷Ｇ１未満のモーションしか選択されない。端的に言えば、高負荷モーションは選択されにくく、低負荷モーションは選択されやすい。

上述したように、動作制御部２２２は、さまざまなイベントに対応してロボット１００のモーションを選択する。複数のモーションのいずれを選択するかは、モーション選択テーブル１８０にしたがって決まる。モーション選択テーブル１８０の選択確率は固定値ではない。動作制御部２２２は、電池残量に応じて、より厳密には、電池残量と消費プランの比較結果にしたがってモーション選択テーブル１８０の選択確率を適宜変更する。実際の電池残量と消費プランにおける予定値が乖離したとき、動作制御部２２２はこの乖離を解消すべく選択確率を変更する。更に、その変更方法は図１１に示す基本活動グラフ１９０の規則性にしたがう。

たとえば、消費プランによる予定値よりも電池残量に余裕があるとき、動作制御部２２２は高負荷モーション、いいかえれば、活発なモーションの選択確率を高める。このとき、動作制御部２２２は、基本活動グラフ１９０から高活動グラフ１９２に選択変更し、高活動グラフ１９２に対応するように各モーションの選択確率を変更する。高活動グラフ１９２も直線性が維持されるため、生物的で自然な行動特性を維持できる。高活動グラフ１９２においては、処理負荷Ｇ２（＞Ｇ１）以上のモーションが実行される時間帯が１日の１／８となる。基本活動グラフ１９０に比べて活動量が多くなる。

一方、消費プランによる予定値よりも電池残量が少ないとき、動作制御部２２２は高負荷モーションの選択確率を減少させる。動作制御部２２２は、基本活動グラフ１９０から低活動グラフ１９４に設定変更し、低活動グラフ１９４に対応するように各モーションの選択確率を変更する。低活動グラフ１９４においては、処理負荷Ｇ３（＜Ｇ１）以上のモーションが実行される時間帯が１日の１／８となる。基本活動グラフ１９０に比べて活動量は少なくなる。

活動監視部２４２は、動作履歴を参照して、どのイベントが１日あたり何回発生しているかを計数する。各イベントの発生確率と、そのイベントに対応づけられる各モーションの選択確率に基づき、各モーションの１日あたりの選択回数をシミュレーション計算する。たとえば、イベントＡが１日あたり平均１０回発生し、イベントＢが１日あたり平均７回発生するとする。イベントＡに対応するモーションＸの選択確率が５％、イベントＢに対応するモーションＸの選択確率が１０％であるとする。この場合には、モーションＸの１日あたりの選択回数は１．２（＝１０×０．０５＋７×０．１０）回となる。各モーションについて選択回数を同様にして計算する。

次に、各モーションの選択回数と基本活動グラフ１９０を比較し、基本活動グラフ１９０と一致する選択確率配分となるように各モーションの選択確率をモンテカルロ法など既知の最適化法により求める。同様にして、高活動グラフ１９２および低活動グラフ１９４に対応する選択確率配分を設定する。あらかじめ、基本活動グラフ１９０，高活動グラフ１９２および低活動グラフ１９４に対応するモーション群の選択確率セットをあらかじめ用意しておき、消費プランと電池残量を比較しながら基本活動グラフ１９０，高活動グラフ１９２および低活動グラフ１９４を選択すればよい。

以上の制御方法によれば、図１１に示す生物的規則性に基づくモーション選択と、消費プランに基づくモーション選択を両立させることができる。

図１２は、充電中に優先イベントが発生したときの処理過程を示すフローチャートである。
充電中でなければ（Ｓ１０のＮ）、以降の処理はスキップされる。充電中であって（Ｓ１０のＹ）、充電が完了したとき（Ｓ１２のＹ）、動作制御部２２２はロボット１００を充電器から離脱させる（Ｓ１４）。充電が完了するのは、電池残量が上限値Ｅ２（図９参照）を超えたときである。

充電未了のときに（Ｓ１２のＮ）、優先イベントが発生した場合には（Ｓ１６のＹ）、ロボット１００は優先イベントに対応づけられるモーションを選択する（Ｓ１８）。一方、イベントが発生していないときや、発生したイベントが優先イベントでないときには（Ｓ１６のＮ）、充電を続ける。

優先イベントは、上述したように、オーナーの帰宅やお出かけなどの重要なイベントである。玄関に設置される外部センサ１１４がその監視エリア内に人間を検知したとき、ロボット１００は玄関に移動してお出迎えをする。いったん充電モードに入るとロボット１００は動かないが、オーナーの帰宅といった重要な事象が発生したときは、充電未了であってもお迎えの行動を実行する。

優先イベントが発生したときには、充電中であるか否か、電池残量が多いか少ないかに関わらず、動作制御部２２２は優先イベントに対応するモーション選択を行う。電池残量に過度に規制されることなく、優先イベントにはきちんと対応する行動特性が実現される。

帰宅を検出した場合でも、検出された人の親密度に応じて優先イベントとするか否かを判断してもよい。たとえば、親密度が所定の閾値以上のオーナーが帰宅したときには、動作制御部２２２はこれを優先イベントとみなしてお出迎え行動を指示する。一方、親密度が所定の閾値未満のオーナーが帰宅したときには優先イベントとはみなさないとしてもよい。

以上、実施形態に基づいてロボット１００およびロボット１００を含むロボットシステム３００について説明した。
１以上の行動マップによりパターン化できず予測しづらい、かつ、生物的な行動選択を表現している。
生物と同様、ロボット１００は行動マップだけではなく各種のイベントによっても行動が変化する。本実施形態によれば、電池残量が多いときにはロボット１００は活発に活動する。一方、電池残量が少なくなるとロボット１００はおとなしくなる。このため、電池残量がロボット１００の活力の源になっている、とうい行動表現が可能となる。充電という機械的処理に睡眠や食事に近いイメージを与えることができる。

消費プランデータに応じてロボット１００の活動量をコントロールすることにより、活動すべき時間帯とおとなしくすべき時間帯をコントロールできる。これはロボット１００の節電にも寄与する。

人間が動くためには睡眠や食事は必要である。人間は、睡眠中や食事中であっても、あるいは睡眠不足で疲れているときであっても、重要な事象が発生すれば行動する。ロボット１００が動くためには充電は重要である。本実施形態におけるロボット１００も、充電中であっても、あるいは、電池残量がわずかであっても優先イベントが発生したときには行動する。このような制御により、電池残量に規制されすぎない行動に融通性のあるロボット１００とすることができる。

オーナーとインタラクションをするとき、ロボット１００はさまざまなモーションを頻繁に実行するため電力消費も大きくなる。電力消費ペースが消費プランよりも速くなるとロボット１００は高負荷モーションを選びにくくなる。このため、人と一緒にいるときには活発だが、そのあと人がいなくなるとロボット１００は急速におとなしくなる。人と遊ぶことは嬉しいけれども遊びすぎると疲れてしまう、という行動表現が可能となる。

活動監視部２４２がロボット１００の動作履歴を記録することは、ロボット１００の生活パターンを見る上でも有効である。たとえば、夕方はおとなしい、土曜日は活発に動くなどの情報を見ることにより、ロボット１００を通して人間の生活パターンを再確認できるメリットがある。

なお、本発明は上記実施形態や変形例に限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。上記実施形態や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることにより種々の発明を形成してもよい。また、上記実施形態や変形例に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。

１つのロボット１００と１つのサーバ２００、複数の外部センサ１１４によりロボットシステム３００が構成されるとして説明したが、ロボット１００の機能の一部はサーバ２００により実現されてもよいし、サーバ２００の機能の一部または全部がロボット１００に割り当てられてもよい。１つのサーバ２００が複数のロボット１００をコントロールしてもよいし、複数のサーバ２００が協働して１以上のロボット１００をコントロールしてもよい。

ロボット１００やサーバ２００以外の第３の装置が、機能の一部を担ってもよい。図６において説明したロボット１００の各機能とサーバ２００の各機能の集合体は大局的には１つの「ロボット」として把握することも可能である。１つまたは複数のハードウェアに対して、本発明を実現するために必要な複数の機能をどのように配分するかは、各ハードウェアの処理能力やロボットシステム３００に求められる仕様等に鑑みて決定されればよい。

上述したように、「狭義におけるロボット」とはサーバ２００を含まないロボット１００のことであるが、「広義におけるロボット」はロボットシステム３００のことである。サーバ２００の機能の多くは、将来的にはロボット１００に統合されていく可能性も考えられる。

本実施形態においては、負荷テーブル１７０に基づいてロボット１００のモーションを選択した。このほかにも、電池残量が所定範囲内にあるときに限り特定のモーションを選択するとしてもよいし、逆に特定のモーションを選択対象外としてもよい。

モーション選択アルゴリズムの変化方法としては、モーションを構成する単位モーションの一部を置換・省略することでモーションの処理負荷を変化させてもよい。本実施形態においては、モーションの処理負荷は固定であり、モーションの選択確率を変化させることで電池残量等に対応するモーション選択を行っている。モーションの選択確率を固定したままモーションの処理負荷を変更してもよい。たとえば、単位モーションの追加や省略によりモーションの処理負荷を変化させればよい。モーションのインターバルを調整してもよいし、アクチュエータの速度を調整してもよい。アクチュエータの速度を落とせば処理負荷を低減できることもある。
このような制御方法によって、電池残量が少なくなるほど低負荷モーションが実行されやすくなり、高負荷モーションが実行されにくくなるという行動特性を実現できる。

消費プランに比べて電池残量が少なくなるとロボット１００はおとなしくなるが、逆に、電池残量が少なくなったときでもロボット１００の活動量を一時的に上昇させてもよい。このように、過度に電池残量に規制されることなく、ロボット１００の行動の意外性を確保してもよい。

消費プランは、活動量や時間帯のほか、季節、休日か平日、気温、天候等に基づいて変更してもよい。

人がいないときには、ロボット１００は電池残量が下限値Ｅ１に達していなくても充電をしてもよい。人が見ていないときには積極的に充電することで、活動時間と人といる時間が重なるように調整してもよい。

基本活動グラフ１９０は、ロボット１００ごとに設定されてもよい。にぎやかな家庭にいるロボット１００は高活動グラフ１９２が選択されやすく、静かな家庭ではロボット１００は低活動グラフ１９４に設定されやすくなるとしてもよい。ロボット１００ごとに基本活動グラフ１９０を変化させることで、ロボット１００の行動特性に個性をもたせることができる。

動作履歴を活用することにより、ロボット１００の将来的な活動量を予測できる。たとえば、電池残量が消費プランに比べて少なくなっていても、イベントが発生しにくい時間帯に入っているときには活動量を抑制しなくても消費プランを守ることができる可能性がある。このように、動作制御部２２２は電池残量と消費プランの将来的な予測値に基づいて、モーション選択をしてもよい。

ロボット１００は、オーナーに呼びかけられたとき、電池残量が閾値Ｅ３以上であればオーナーのもとに向かう。電池残量が閾値Ｅ３未満だが閾値Ｅ４（＜Ｅ３）以上であれば１回目の呼びかけには反応しないが２回目の呼びかけに反応する、としてもよい。電池残量が閾値Ｅ４未満だが閾値Ｅ５（＜Ｅ４）以上であれば大声で呼びかけられた場合に限り反応する、としてもよい。このように、電池残量が少なくなると行動が鈍くなるような行動特性も考えられる。オーナーとの親密度に応じて、閾値Ｅ３、Ｅ４、Ｅ５を設定してもよい。

同様に、電池残量が少なくなるほど、アクチュエータの動作量を下げてもよいし、行動マップに対する感度が低下するとしてもよい。

本実施形態においては、前輪１０２および後輪１０３で動くロボット１００を対象として説明したが、本発明は二足歩行ロボットや四足歩行ロボットなどの歩行型のロボットに対しても応用可能である。特に、アクチュエータの多い多様な動きをするロボットに対しては本発明を適用する価値が特に高い。

［動作モード］
図１３は、変形例１におけるロボットシステム３００の機能ブロック図である。
変形例１のロボットシステム３００において、データ処理部１３６は、動作制御部１５０、認識部１５６および電池残量監視部１７２に加えて、眼生成部２５０、眼表示部２５２およびモード選択部２５４を含む。眼生成部２５０は、眼画像（後述）を生成する。眼表示部２５２は、目１１０に眼画像を表示させる。モード選択部２５４は、ロボット１００の「動作モード」を選択する。動作モードについては後述する。また、駆動機構１２０は、各種のアクチュエータ２５６を含む。ここでいうアクチュエータ２５６とは、図２等に関連して説明した各種アクチュエータの総称である。動作制御部１５０は、アクチュエータ２５６に動作信号を送信し、アクチュエータ２５６を駆動する。動作信号により、アクチュエータ２５６の回転または移動の方向、速度、量が指定される。

図１４は、眼画像１７４の外観図である。
ロボット１００の目１１０は、眼画像１７４を表示させるディスプレイとして形成される。眼生成部２５０は、瞳画像１６４と周縁画像１６８を含む眼画像１７４を生成する。眼生成部２５０は、また、眼画像１７４を動画表示させる。具体的には、瞳画像１６４を動かすことでロボット１００の視線を表現する。また、所定のタイミングで瞬き動作を実行する。眼生成部２５０は、さまざまな動作パターンにしたがって眼画像１７４の多様な動きを表現する。眼表示部２５２は、目１１０のモニタに生成された眼画像１７４を表示させる。モニタは、人間の眼球と同様、曲面形状を有することが望ましい。

瞳画像１６４は、瞳孔領域２５８と角膜領域１６２を含む。また、瞳画像１６４には、外光の映り込みを表現するためのキャッチライト１６６も表示される。眼画像１７４のキャッチライト１６６は、外光の反射によって輝いているのではなく、眼生成部２５０により高輝度領域として表現される画像領域である。

眼生成部２５０は、モニタにおいて、瞳画像１６４を上下左右に移動させることができる。ロボット１００の認識部１５６が移動物体を認識したときには、眼生成部２５０は瞳画像１６４を移動物体の存在方向に向けるような動作パターン（動画データ）を生成する。眼表示部２５２は、この動作パターンにしたがって眼画像１７４の表示を変化させることにより、ロボット１００の「注視」を表現する。

眼生成部２５０は、瞳画像１６４を周縁画像１６８に対して相対的に動かすだけではなく、瞼（まぶた）画像を表示させることにより、半眼や閉眼を表現することもできる。眼生成部２５０は、瞼画像により閉眼表示することで、ロボット１００が眠っている様子を表現してもよいし、負荷テーブル１７０の４分の３を瞼画像で覆ったあと、瞼画像を揺らすことでロボット１００が半睡状態、つまりウトウトしている状態にあることを表現してもよい。

図１５は、動作モードの遷移図である。
動作モードは、「通常モードＭ１」と「省電力モードＭ２」に大別される。省電力モードＭ２は、更に、「観察モードＭ２１（第１モード）」と「睡眠モードＭ２２（第２モード）」を含む。省電力モードＭ２は、通常モードＭ１よりも消費電力を抑制する動作モードである。このため、ロボット１００は、通常モードＭ１のときよりも省電力モードＭ２のときの方が、活動量が抑制されおとなしくなる。動作制御部１５０は、省電力モードＭ２においてはアクチュエータ２５６への供給電力を通常モードＭ１のときよりも制限してもよい。動作制御部１５０は、省電力モードＭ２においては制御対象となるアクチュエータ２５６の種類または数を制限してもよいし、単位モーションをつなぐインターバル（上述）を通常モードＭ１のときよりも長く設定してもよい。動作制御部１５０は、負荷テーブル１７０を参照し、処理負荷（負荷値）が所定値以上のモーション、いいかえれば、消費電力の大きなモーションを選択対象外としてもよい。動作制御部１５０は、省電力モードＭ２においては、ロボット１００の移動速度に制限を設けてもよい。
以下においては、通常モードＭ１においてロボット１００は移動可能であるが、省電力モードＭ２においてロボット１００は移動不可能であるとして説明する。

省電力モードＭ２のうち、観察モードＭ２１においては、眼生成部２５０は眼画像１７４を変化させることができる。また、観察モードＭ２１において、動作制御部１５０は頭部フレーム３１６（首）を駆動できる。しかし、動作制御部１５０は前輪１０２を駆動してロボット１００を走行させることはできない。観察モードＭ２１においては、ロボット１００は動かないものの、人や他のロボット１００、ペットなどの移動物体を注視するような行動態様、いいかえれば、動かないけれども周辺を監視・観察しているかのような行動態様となる。観察モードＭ２１は「覚醒しているが休んでいる状態」に対応する。

省電力モードＭ２のうち、睡眠モードＭ２２においては、眼生成部２５０はまぶたを閉じて眠っているかのような眼画像１７４を表示させる。動作制御部１５０は、すべてのアクチュエータ２５６を稼働停止させる。後述するように、睡眠モードＭ２２においてはプロセッサ１２２への電力供給を停止することもあるが、目１１０のモニタへの電力供給は維持される。睡眠モードＭ２２は「眠っている状態」に対応する。

変形例１の省電力モードＭ２においては、ロボット１００は移動停止となるため、通常モードＭ１に比べて消費電力が抑制される。睡眠モードＭ２２においてはすべてのアクチュエータ２５６が稼働停止させるため、観察モードＭ２１よりも更に消費電力が抑制される。変形例１においては、動作制御部１５０は睡眠モードＭ２２においてプロセッサ１２２をサスペンドさせる。具体的には、プロセッサ１２２のクロックを停止させるだけでなく、プロセッサ１２２への給電も停止する。プロセッサ１２２の実行状態はメモリに保存され、メモリ（記憶装置１２４）への給電は維持される。ここでいうサスペンドは、一般的なパーソナルコンピュータにおいて実行されているサスペンド方法と同様である。プロセッサ１２２からは独立した制御回路によりサスペンドとサスペンドからの復帰が実現されてもよい。

このような制御方法によれば、ロボット１００が活動的な状態（通常モードＭ１）から、おとなしい状態（観察モードＭ２１）になり、更に、睡眠中であるかのような状態（睡眠モードＭ２２）に至ったとき、ハードウェア（電子回路）の活動レベルも連動して下げることができる。いいかえれば、ハードウェアの活動レベルを下げるときに、ロボット１００の意識レベルが落ちていくかのような行動表現を実現できる。別の変形例では、観察モードＭ２１から睡眠モードＭ２２に至る間に、ウトウトしている状態を表現するモーションをおこなってもよい。

通常モードＭ１において「第１遷移条件」が成立したとき、モード選択部２５４は通常モードＭ１から観察モードＭ２１に動作モードを変更する（Ｓ１）。第１遷移条件は任意に定義されればよい。たとえば、単位時間あたりの消費電力量が所定の閾値以上となったとき、バッテリー１１８（二次電池）の電池残量が所定の閾値以下となったとき、あるいは、認識部１５６がカメラ等のセンサ機器により周辺に移動物体（人、ペット、他のロボット１００）を検出していない状態が第１時間Ｔ１以上継続したとき、第１遷移条件が成立するとしてもよい。

モード選択部２５４は、観察モードＭ２１において「第２遷移条件」が成立したとき、観察モードＭ２１から睡眠モードＭ２２に動作モードを変更する（Ｓ２）。第２遷移条件も任意に定義されればよい。たとえば、バッテリー１１８（二次電池）の電池残量が所定の閾値以下となったとき、観察モードＭ２１に状態遷移してから所定時間以上が経過したとき、認識部１５６が移動物体を検出していない状態が第２時間Ｔ２（＞Ｔ１）以上続いたとき、第２遷移条件が成立するとしてもよい。

省電力モードＭ２において「復帰イベント」が発生したとき、モード選択部２５４は省電力モードＭ２から通常モードＭ１に動作モードを変更する（Ｓ３）。復帰イベントは、「第１復帰イベント」と「第２復帰イベント」の２種類が定義される。第１復帰イベントが発生したときには、観察モードＭ２１および睡眠モードＭ２２のいずれの場合であっても、モード選択部２５４は省電力モードＭ２から通常モードＭ１に復帰させる。観察モードＭ２１のときに第２復帰イベントが発生したときには、モード選択部２５４は省電力モードＭ２（観察モードＭ２１）から通常モードＭ１に復帰させる。しかし、睡眠モードＭ２２のときに第２復帰イベントが発生しても、モード選択部２５４は動作モードを変更しない。

第１復帰イベントは、「睡眠中（睡眠モードＭ２２に対応）」のロボット１００を「覚醒（通常モードＭ１に対応）」させる事象として定義される。具体的には、第１音量Ｖ１以上の音声の検出、ロボット１００に対するタッチの検出がなされたとき、第１復帰イベントが発生したとみなしてもよい。

第２復帰イベントは「観察中（観察モードＭ２１に対応）」のロボット１００を通常状態（通常モードＭ１に対応）に復帰させるが、「睡眠中（睡眠モードＭ２２に対応）」のロボット１００を覚醒させるほどではない事象として定義される。すなわち、第２復帰イベントは、第１復帰イベントに比べてロボット１００の「感覚」に対する影響の小さな事象として定義されることが望ましい。具体的には、第２音量Ｖ２（≦Ｖ１）以上であって第１音量Ｖ１未満の音声の検出、認識部１５６による移動物体の検出がなされたとき、第２復帰イベントが発生したとみなしてもよい。また、視覚、聴覚、触覚以外にも、ニオイや温度変化の検知を復帰イベントとして定義してもよい。いずれにしても、復帰イベントとは、ロボット１００の外部環境にて発生し、かつ、ロボット１００の視覚・聴覚・触覚・嗅覚に対応するセンサが検出可能な事象であればよい。

複数種類の復帰イベントそれぞれに対して、専用のモーション（以下、「起動モーション」とよぶ）が対応づけられる。睡眠モードＭ２２において第１復帰イベントＸ１が発生したとき、動作制御部１５０は第１復帰イベントＸ１に対応する起動モーションＹ１を実行する。たとえば、「背後から声をかけられる」という第１復帰イベントが発生したとき、動作制御部１５０はロボット１００の前輪１０２を上下動させる起動モーションを実行することにより、「いきなり声をかけられてびっくりした」という行動表現をしてもよい。第２復帰イベントについても同様に各種の起動モーションが定義される。

起動モーションとしては、このほかにも、着座状態から前輪１０２を出すことで起立する、ボディ１０４を震わせる、頭部フレーム３１６またはボディ１０４を回転させて復帰イベントの発生した方向に向き直る、眼画像１７４を瞬きさせる、手１０６を震わせる、などが考えられる。

復帰イベントと起動モーションは一対一にて固定的に対応づけられる必要はない。図８のモーション選択テーブル１８０に示したように、１つの復帰イベントに対して複数の起動モーションを対応づけ、動作制御部１５０は選択確率にしたがって起動モーションを選択してもよい。復帰イベントと起動モーションの多様化により、たとえば、周りを観察しているときに声をかけられたので近づく、眠っていたときに大声で起こされたので驚いて逃げる、観察モードＭ２１のときに声をかけられたのに気づかないふりをする、といった多様な行動表現が可能となる。

［動作制約］
バッテリー１１８の電池残量が基準値以下となると、動作制御部１５０は各部のアクチュエータ２５６の動作を制約する（以下、「動作制約」とよぶ）。動作制約とは、具体的には、アクチュエータ２５６の動作範囲（たとえば、回転可能角度）および動作速度に制限値を設定することであってもよい。複数のアクチュエータ２５６のうち、動作可能なアクチュエータ２５６の数または種類を制限することであってもよいし、単位モーションをつなぐインターバルを通常時よりも長くすることであってもよい。アクチュエータ２５６の動作量、いいかえれば、アクチュエータ２５６のアウトプットを制約してもよいし、アクチュエータ２５６に供給される電力、いいかえれば、アクチュエータ２５６のインプットを制約してもよい。なお、動作制約は、通常モードＭ１から省電力モードＭ２（観察モードＭ２１）に動作モードを変更することであってもよい。

動作制御部１５０は、電池残量が所定の値、たとえば３０％未満となったとき、一定時間あたりにアクチュエータ２５６に供給する電力の総量を下げてもよい。動作制御部１５０は、電池残量が３０％未満になったときには、消費プランデータを１時間プラン１８２から３時間プラン１８４に変更することにより電力消費を抑制し、これにともなってロボット１００の動きの沈静化を表現してもよい。動作制御部１５０は、アクチュエータごとに動作制限を設けてもよい。たとえば、首を曲げるときには外皮３１４の変形にともなう抗力が発生するため、首を曲げる角度が大きくなるにつれて抗力が増し大きな消費電力が必要となる。経験的に、ある角度を境界として抗力が急激に増大する。この境界を稼働角度の閾値として、動作制約時には、この閾値以上、首を曲げないように制御することで、消費電力を抑制してもよい。

動作制御部１５０は、電池残量の単位時間あたりの消費量が所定の閾値以上であるとき、アクチュエータ２５６を動作制約してもよい。このような制御方法によれば、短時間に激しく動いたため、その反動で疲れておとなしくなったかのような行動表現が可能となる。このほかにも、単位時間あたりの全アクチュエータ２５６の動作時間が所定の閾値を越えたとき、単位時間あたりのロボット１００の移動距離が所定の閾値を越えたとき、あるいは、アクチュエータ２５６への通電時間が所定の閾値を越えたときに、同様の理由により１以上のアクチュエータ２５６を動作制約してもよい。

動作制御部１５０は、電池残量が低下するほど、アクチュエータ２５６の動作をより強く動作制約してもよい。たとえば、充電率（電池残量）が５０％未満になるとき動作制御部１５０はあるアクチュエータ２５６の回転可能角度を１８０度から１５０度に制約し、３０％未満になったときには１００度に制約してもよい。このような制約をかけることにより、電池残量が低下するほどロボット１００の動きの「キレ」がなくなるという行動表現が可能となる。

動作制約に際しては、動作制御部１５０は消費電力の大きなアクチュエータから優先的に動作制約してもよい。前輪１０２を動かすアクチュエータ３７９は、首を動かすアクチュエータ３２６よりも消費電力が大きい。一方、手１０６を動かすアクチュエータ（図示せず）は、アクチュエータ３２６よりも消費電力が少ない。動作制御部１５０は、電池残量が低下するとき、まず、アクチュエータ３７９を動作制約または停止し、その後は、アクチュエータ３２６を動作制約または停止させることにより、段階的な動作制約を実現してもよい。

動作制御部１５０は、電池残量が所定の値より少なくなったとき、各アクチュエータ２５６に供給する電力の総量（上限値）を下げる。動作制御部１５０は決められた電力を各アクチュエータ２５６に分配することで、総量規制をかけた状態で各アクチュエータ２５６を制御する。

ロボット１００は、複数のアクチュエータ２５６を制御すること、ロボット１００の感情や意識を行動表現する。ある種の感情は、身振り手振りの大きさや速度を変えることで表現できる。たとえば、「喜び」を、「ぐるぐる周る」「頭を左右に揺らす」「手振り」によって日常的に行動表現しているのなら、「ぐるぐる周る」「頭を左右に揺らす」が「手振り」は無くても、喜びを伝えることができるかもしれない。つまり、動きを構成する動きの一部が普段と違っていても、また欠けていても、感情表現できる。

「喜び」は、「ぐるぐる回る」動作と、「手を振る」動作と、「首部分を左右に揺らす」動作を同時実行することで表現される。電池残量が少なくなったとき、手を駆動させるアクチュエータへの電力供給を止め、「手を振る」動作を無くし、「ぐるぐる回る」動作と、「首部分を左右に揺らす」動作だけであっても、「喜び」を表現できる。電池残量が更に少なくなったときには、車輪を駆動させるアクチュエータへの電力供給も停止し、「首部分を左右に揺らす」動作だけで喜びを表現してもよい。電池残量が更に少なくなったとき、「手を振る」動作や、瞳だけで喜びを表現してもよい。

動作制御部１５０は、電力の総量（上限値）の範囲内において、各アクチュエータに電力を配分しつつ、感情を表現する。「喜び」や「不満」「不安」など各種の感情にモーションおよびモーションの組み合わせと対応づけてもよい。「喜び」に対応するモーションを実行する上で、重要なアクチュエータと、それほど重要ではないアクチュエータがある。たとえば、手を動かすアクチュエータよりも首を動かすアクチュエータの方が重要かもしれない。動作制御部１５０は、単位時間あたりの電力消費量が閾値を超えている場合や電池残量が閾値以下となっている場合には、「喜び」を表現するときに重要度の低いアクチュエータ、たとえば、手を動かすアクチュエータへの電力供給を停止してもよい。

また、感情表現と重要なアクチュエータを関連付けず、単にアクチュエータに優先度を設けてもよい。たとえば、首はロボット１００が感情表現をする上で重要なパーツであるから、動作制御部１５０は首を動かすアクチュエータ３２６については電力供給を規制しないとしてもよい。このように、消費電力の少ないアクチュエータを優先する以外にも、感情表現において重要度の高いアクチュエータを優先してもよい。

活動監視部２４２は、各アクチュエータの稼動状態、たとえば、通電時間、消費電力等を測定することで、ロボットの「活動量」を指標化してもよい。動作制御部１５０は、ロボット１００の単位期間あたりの活動量（すべてのアクチュエータの総活動量）が所定量を超えたとき、ロボット１００の活動量を一時的に抑制してもよい。具体的には、優先度の低いアクチュエータ、消費電力が大きなアクチュエータへの電力供給を停止または減少させてもよい。

［充電動作］
図１６は、充電ステーション２６０の外観図である。
充電ステーション２６０は、ロボット１００の充電器であり、ロボット１００を収容する内部スペースを有する。ロボット１００が充電ステーション２６０（充電器）に進入して所定の姿勢となることにより、充電が開始される。

充電ステーション２６０は、テーブル２７０、テーブル２７０の上面と床面Ｆとを滑らかに架け渡すスロープ２６２、およびテーブル２７０の周囲に設けられたフレーム２６４を備える。テーブル２７０の中央には、ロボット１００が充電ステーション２６０へ進入する際に目印とするマーカＭが付されている。マーカＭは、テーブル２７０と異なる色で着色された円形状の領域である。

フレーム２６４は、テーブル２７０の周囲を取り囲む装飾部材２６６を含む。装飾部材２６６は、木の葉をモチーフとした装飾片を多数重ねて得られ、垣根をイメージさせるものである。テーブル２７０において中心マーカＭからややオフセットした位置には、給電用の接続端子２６８が設けられる。

ロボット１００の電池残量監視部１７２は、バッテリー１１８の電池残量を監視する。電池残量（充電量）が所定の閾値以下、たとえば、充電率が３０％以下となると、ロボット１００は、充電ステーション２６０に向かう。ロボット１００は、充電ステーション２６０が内蔵する通信機２７２から無線信号を受信する。ロボット１００は、無線信号にしたがって、充電ステーション２６０を移動目標地点として設定する。

ロボット１００は、充電ステーション２６０への進入に際してマーカＭを撮像し、マーカＭを目印としてその進行方向を制御する。充電ステーション２６０への進入後、接続端子２６８は、ロボット１００の底部に設けられた接続端子と接続される。それにより、ロボット１００と充電ステーション２６０の互いの充電回路が導通状態となる。

しかし、充電ステーション２６０の入口に障害物が置かれている、充電ステーション２６０が横倒しになっている、あるいは、接続端子２６８の故障等のさまざまな理由により、ロボット１００が充電ステーション２６０と正常に接続できない状況も想定される。動作制御部１５０は充電ステーション２６０を移動目標地点に設定した上で充電ステーション２６０との接続を試行する。この試行が所定回数（１回以上の任意の数）だけ失敗したとき、第１遷移条件が成立する。すなわち、所定回数の接続試行に失敗したとき、モード選択部２５４は通常モードＭ１から省電力モードＭ２に動作モードを変更する。このような制御方法によれば、充電ステーション２６０との接続試行を失敗し続けることによる電力浪費を防ぐことができる。

一方、ロボット１００が移動物体、特に、ユーザを検出したときには、省電力モードＭ２に変更することなく、ロボット１００は充電ステーション２６０との接続試行を続行してもよい。これは、充電ステーション２６０の前の障害物を取り除くなど、ユーザがロボット１００の充電試行を助けてくれるかもしれないためである。

ロボット１００が充電ステーション２６０に向かう経路上において認識部１５６が障害物を検出したときには、接続試行の失敗が実際には発生していなくても、モード選択部２５４は第１遷移条件を成立させてもよい。たとえば、リビングに充電ステーション２６０が設置されているとき、ロボット１００がリビングとは異なる部屋に存在し、かつ、この部屋とリビングの間の扉が閉まっているとき、ロボット１００は充電ステーション２６０に接続できない。この場合には、扉が「障害物」となる。このとき、モード選択部２５４は、周囲に人がいなければ通常モードＭ１から省電力モードＭ２に変更してもよい。

以上のように、変形例１におけるロボット１００は、第１遷移条件が成立したとき、自律的に通常モードＭ１から省電力モードＭ２に動作モードを変更させる。このため、たとえば、周りにユーザがいないときなど電力消費を抑制しても違和感のないタイミングを捉えて効果的かつこまめに節電できる。その一方、声を掛けられたときや、ユーザを検出したときのように、外部環境に対して対応する必要が高い状況になると省電力モードＭ２から通常モードＭ１に自動復帰できる。特に、ロボット１００に声をかけるだけで、ロボット１００を省電力モードＭ２から通常モードＭ１に簡単に戻すことができる。

省電力モードＭ２から通常モードＭ１に復帰するとき、復帰イベントに対応した起動モーションを実行することにより、意識レベルの低い状態（省電力モードＭ２）において、眼をさますような出来事（復帰イベント）が生じたために、無意識的な反応（起動モーション）をしてしまったかのような行動特性を表現できる。ロボット１００は、観察モードＭ２１においてユーザを検出したときには、ユーザに手１０６を振って近づくことにより（起動モーション）、観察モードＭ２１から通常モードＭ１に自然な態様にて復帰できる。

省電力モードＭ２のような動作モードに限らず、バッテリー１１８の電池残量が低下したときアクチュエータ２５６の動作量を減少させることで（動作制約）、節電してもよい。多様な動作制約により、ロボット１００の動きの倦怠感や疲労感を行動表現しつつ、節電を実現できる。

観察モードＭ２１においては、ロボット１００は、通常モードＭ１に比べておとなしくなるが、眼画像１７４や頭部フレーム３１６を動かすことで周辺環境を意識しているかのような行動表現をする。眼表示部２５２は、ロボット１００のそばに移動物体が検出されると、眼画像１７４を動かすことで移動物体を注視してもよい。観察モードＭ２１は、いわば、体を休めているが意識は働いている状態を表現している。睡眠モードＭ２２においては、目１１０およびアクチュエータ２５６は動かないため、観察モードＭ２１に比べると更に省電力となる。睡眠モードＭ２２は、いわば、意識が働いていない状態（睡眠状態）を表現する動作モードである。この意識が働いていない状態に対応して、プロセッサ１２２をサスペンドさせることにより、ロボット１００の活動レベルと実際の電気回路の活動レベルを自然に同調させることができる。睡眠モードＭ２２においては、サスペンドにかぎらず、メモリにある作業状態をハードディスクに退避させるハイバネーションを実行してもよい。また、プロセッサ１２２とは異なる割込回路により復帰イベントを検出し、割り込み信号を発生させることによりプロセッサ１２２をサスペンド状態から復帰させてもよい。

復帰イベントが発生すると、ロボット１００の動作モードは省電力モードＭ２から通常モードＭ１に変更される。このときに、ロボット１００は起動モーションを実行する。このため、たとえば、省電力モードＭ２のロボット１００に対して大きな声をかけることでロボット１００をびっくりさせるという、ロボット１００をからかうような関わり方が可能となる。一方、ロボット１００のそばを通り抜けるだけなら、第１復帰イベントにはならないので、睡眠モードＭ２２のロボット１００は通常モードＭ１に復帰することはない。ユーザは、睡眠モードＭ２２のロボット１００（居眠りをしているロボット１００）を「起こさない」ように静かに行動するという配慮をするかもしれない。このような、ユーザがロボット１００に配慮する、いいかえれば、ロボット１００がユーザに気を使わせる、といった関わり方も可能となる。

電池残量が低下したとき、動作制約をするとして説明した。動作制約の契機としては、電池残量の低下以外にもさまざまな条件が考えられる。認識部１５６がユーザから音声による命令を検出したとき、たとえば、「おとなしくしろ」のような所定ワードを含む音声命令を検出したとき、動作制御部１５０は動作制約をしてもよい。認識部１５６が、外部温度が所定範囲から外れたことを検出したとき、たとえば、第１温度Ｔ１以下の「寒いとき」や、第２温度Ｔ２（＞Ｔ１）以上の「暑いとき」に、動作制御部１５０は動作制約をしてもよい。また、ロボット１００の通算稼働時間が所定の閾値を越えたとき、すなわち、ロボット１００が「老化」したとき、動作制御部１５０は動作制約をしてもよい。

観察モードＭ２１においては、眼生成部２５０は眼画像１７４を開眼させ、瞳画像１６４を左右に動かすことで「覚醒」し、あたかも周囲を観察している状態を表現してもよい。つまり、観察モードＭ２１では、ＣＰＵリソースに高負荷をかける高度な画像処理、認識処理はおこなわず、ゆっくりと視線を動かし周囲を観察しているモーションを実行する。これにより、消費電力を抑制し、かつ、ロボット１００が稼働中であることを表現できる。一方、睡眠モードＭ２２においては、眼生成部２５０は眼画像１７４を閉眼させることで「睡眠」を表現してもよい。

ロボット１００のプロセッサ１２２は、メインプロセッサとサブプロセッサの集合体としてもよい。メインプロセッサは、データ処理部１３６の基本機能を実現する。一方、サブプロセッサは、メインプロセッサよりも低い動作電圧で作動するプロセッサである。認識部１５６および動作制御部１５０の機能を実現するコンピュータプログラムは、主として、メインプロセッサにおいて実行される。一方、眼生成部２５０、眼表示部２５２、モード選択部２５４および電池残量監視部１７２などの計算負荷が小さな機能は、主として、サブプロセッサにより実現される。たとえば、低電圧駆動型の小型コンピュータにより、眼生成部２５０等の機能が実現されてもよい。

通常モードＭ１から省電力モードＭ２に動作モードを変更するとき、サブプロセッサはメインプロセッサを停止させてもよい。たとえば、サブプロセッサは、メインプロセッサのクロックを停止させてもよい。いわば、サブプロセッサがメインプロセッサをサスペンドさせればよい。そして、サブプロセッサの演算能力により、眼生成部２５０は眼画像１７４を動作させてもよい。モード選択部２５４は、復帰イベントを検出したとき、メインプロセッサに割り込みをかけることにより、メインプロセッサのクロックを再開させてもよい。このような制御方法によれば、省電力モードＭ２においては眼画像１７４などの最低限の動作を消費電力の少ないサブプロセッサで実現できる。いいかえれば、観察モードＭ２１において、ロボット１００が起きていることを表現しつつ、消費電力を抑制できる。

Claims (28)

1. ロボットのモーションを選択する動作制御部と、
   前記動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、
   二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部と、を備え、
   前記動作制御部は、電池残量に応じてモーションを選択し、ロボットの行動特性を変化させることを特徴とする自律行動型ロボット。
2. 前記動作制御部は、電池残量に応じて、複数のモーションの選択確率を変化させることを特徴とする請求項１に記載の自律行動型ロボット。
3. 前記動作制御部は、ロボットのモーションとモーションの実行にともなう処理負荷を対応付ける負荷テーブルを参照して、電池残量が少ないときほど処理負荷の小さいモーションを高い確率にて選択することを特徴とする請求項２に記載の自律行動型ロボット。
4. 前記動作制御部は、二次電池の電力消費ペースを定義する消費プランデータを参照し、前記消費プランデータで予定されている電池残量と実際の電池残量の差分に応じてロボットの行動特性を変化させることを特徴とする請求項１に記載の自律行動型ロボット。
5. 二次電池の電力消費ペースを消費プランデータとして設定するプラン設定部、を更に備え、
   前記プラン設定部は、ロボットの動作時間帯に応じて前記消費プランデータを変化させることを特徴とする請求項１に記載の自律行動型ロボット。
6. ロボットの動作履歴を記録する活動監視部と、
   二次電池の電力消費ペースを消費プランデータとして設定するプラン設定部と、を更に備え、
   前記プラン設定部は、前記動作履歴に応じて前記消費プランデータを変化させることを特徴とする請求項１に記載の自律行動型ロボット。
7. 前記動作制御部は、モーションの処理負荷に対して負の相関関係が定められた選択確率にて、ロボットのモーションを選択することを特徴とする請求項１に記載の自律行動型ロボット。
8. 前記動作制御部は、移動物体が検出されたときには、低処理負荷のモーションの選択確率に対する高処理負荷のモーションの選択確率の比が検出時よりも大きくなるように選択確率を調整することを特徴とする請求項１に記載の自律行動型ロボット。
9. イベントの発生を判定する認識部、を更に備え、
   前記動作制御部は、イベントに対応づけられるモーションの選択確率を電池残量に応じて変化させることを特徴とする請求項１に記載の自律行動型ロボット。
10. 前記動作制御部は、所定の優先イベントが発生したときには、前記優先イベントに対応づけられるモーションを電池残量に関わらず選択することを特徴とする請求項９に記載の自律行動型ロボット。
11. ロボットのモーションを選択する動作制御部と、
    前記動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、
    二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部と、
    イベントの発生を判定する認識部、を備え、
    前記動作制御部は、充電中に所定の優先イベントが発生したときには、充電未了であっても前記所定の優先イベントに対応するモーションを選択することを特徴とする自律行動型ロボット。
12. 前記所定の優先イベントは、監視エリア内における人の存在が検知されるときに発生することを特徴とする請求項１１に記載の自律行動型ロボット。
13. 前記所定の優先イベントは、前記監視エリアで検出した人に対して設定される親密度が所定の閾値以上であるときに発生することを特徴とする請求項１２に記載の自律行動型ロボット。
14. ロボットのモーションを選択する動作制御部と、
    前記動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、を備え、
    前記動作制御部は、モーションの処理負荷に対して負の相関関係が定められた選択確率にて、ロボットのモーションを選択することを特徴とする自律行動型ロボット。
15. 二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部、を更に備え、
    前記動作制御部は、二次電池の電力消費ペースを定義する消費プランデータを参照し、前記消費プランデータで予定されている電池残量と実際の電池残量の差分に応じてロボットのモーション選択アルゴリズムを変化させることを特徴とする請求項１４に記載の自律行動型ロボット。
16. ロボットの動力源となる二次電池の電池残量を監視する機能と、
    二次電池の電力消費ペースを定義する消費プランデータを参照し、前記消費プランデータで予定されている電池残量と実際の電池残量の差分に応じてロボットの行動特性を変化させる機能と、をコンピュータに発揮させることを特徴とする行動制御プログラム。
17. ロボットのモーションを選択する動作制御部と、
    前記動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、
    通常モードおよび通常モードよりも電力供給を抑制する省電力モードのいずれかを選択するモード選択部と、を備え、
    省電力モードに設定されている場合において、所定の復帰イベントが発生したとき、
    前記動作選択部は、前記復帰イベントに対応づけられる起動モーションを実行し、
    前記モード選択部は、省電力モードから通常モードに変更することを特徴とする自律行動型ロボット。
18. 前記復帰イベントは、音声の検出であることを特徴とする請求項１７に記載の自律行動型ロボット。
19. ロボットのモーションを選択する動作制御部と、
    前記動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、
    通常モードおよび通常モードよりも電力供給を抑制する省電力モードのいずれかを選択するモード選択部と、を備え、
    前記モード選択部は、省電力モードに設定されているとき、移動物体が検出されたことを条件として、省電力モードから通常モードに変更することを特徴とする自律行動型ロボット。
20. 複数のアクチュエータと、
    前記複数のアクチュエータそれぞれに動作信号を送信する動作制御部と、
    二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部と、を備え、
    前記動作制御部は、電池残量が所定の閾値以下となったとき、前記複数のアクチュエータに供給する電力の総量を通常時よりも低く制限することを特徴とする自律行動型ロボット。
21. 前記動作制御部は、電池残量に応じて、前記アクチュエータの動作速度および動作範囲の双方または一方に制限値を設定することを特徴とする請求項２０に記載の自律行動型ロボット。
22. 前記アクチュエータごとにあらかじめ優先度が設定され、
    前記動作制御部は、優先度に応じて、電力供給対象となるアクチュエータを選択することを特徴とする請求項２０に記載の自律行動型ロボット。
23. アクチュエータの稼働状態に基づいてロボットの活動量を計算する活動監視部と、を更に備え、
    前記動作制御部は、ロボットの単位期間あたりの活動量が所定量を超えたとき、前記ロボットの活動量を一時的に抑制することを特徴とする請求項２０に記載の自律行動型ロボット。
24. ロボットのモーションを選択する動作制御部と、
    前記動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、
    第１モードおよび第２モードのいずれかを選択するモード選択部と、
    第１モードおよび第２モードに応じて瞳画像を変化させる眼生成部と、を備え、
    前記モード選択部は、第１モードにおいて所定の遷移条件が成立したときに第２モードに変更し、
    前記眼生成部は、第１モードにおいては瞳画像を移動させ、第２モードにおいては瞳画像を閉眼させることを特徴とする自律行動型ロボット。
25. 前記モード選択部は、通常モードおよび通常モードよりも電力供給を抑制する省電力モードのいずれかを選択し、省電力モードにおいては更に第１モードおよび第２モードのいずれかを選択し、省電力モードにおいて第１の復帰イベントが発生したときには第１モードと第２モードのいずれの場合においても通常モードの変更し、省電力モードにおいて第２の復帰イベントが発生したときには、第１モードであれば通常モードに変更し、第２モードのときには第２モードを維持することを特徴とする請求項２４に記載の自律行動型ロボット。
26. メインプロセッサと、前記メインプロセッサよりも動作電圧を低く設定されたサブプロセッサを含み、
    前記メインプロセッサが前記動作制御部の機能を実現し、
    前記サブプロセッサが前記眼生成部の機能を実現することを特徴とする請求項２４に記載の自律行動型ロボット。
27. ロボットのモーションを選択する動作制御部と、
    前記動作制御部により選択されたモーションを実行する駆動機構と、
    二次電池の電池残量を監視する電池残量監視部と、
    通常モードおよび通常モードよりも電力供給を抑制する省電力モードのいずれかを選択するモード選択部と、を備え、
    前記動作制御部は、二次電池の電池残量が所定の閾値以下となったとき、外部の充電器を移動目標地点として選択し、
    前記モード選択部は、前記充電器への移動経路に障害物が存在するときには、通常モードから省電力モードに変更することを特徴とする自律行動型ロボット。
28. 前記モード選択部は、前記充電器への移動経路に障害物が存在するときであっても、移動物体が検出された場合には、通常モードを維持することを特徴とする請求項２７に記載の自律行動型ロボット。

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