JPWO2018097089A1 - 瞳を変化させる自律行動型ロボット - Google Patents

Abstract

ロボットの眼にはモニタが設置され、モニタには眼画像１７４が表示される。ロボットは、ユーザの撮像画像から、ユーザの眼の特徴量を抽出する。ユーザの眼の特徴量は、眼画像１７４に反映される。たとえば、瞳孔領域１５８および瞳画像１６４のサイズ、瞼画像１７６の形状である。また、瞬きの頻度なども特徴量として反映されてもよい。各ユーザに対しては親密度が設定されており、親密度に応じてどのユーザの特徴量を反映させるかを決定してもよい。

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

VITOR F. PAMPLONA, MANUEL M. OLIVEIRA and GLADIMIR V. G. BARANOSKI, "Photorealistic Models for Pupil Light Reflex and Iridal Pattern Deformation" ACM Transactions on Graphics, Vol.28, No.4, Article 106, August 2009

俗に「ペットは飼い主に似る」といわれる。人間は見慣れたものに親しみを感じる性質があるため、人間は自分に似ているペットを無意識に選んでしまうのかもしれない。また、ペットは、成長・加齢により容姿・表情を変化させる。容姿・表情の中でも、目は、表情や個性、成熟度などを表す上で特に重要な部分である。本発明者は、ロボットの目の表現力を強化することにより、ロボットへの共感を大きく高めることができるのではないかと考えている。

本発明は、本発明者による上記着目に基づいて完成された発明であり、その主たる目的は、ロボットの目の表現力を高める技術を提案することにある。

本発明のある態様における自律行動型ロボットは、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、眼画像を生成する眼生成部と、ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる眼表示部と、ユーザの撮像画像から、ユーザの目の特徴量を抽出する特徴抽出部と、を備える。
眼生成部は、ユーザの目の特徴量を眼画像に反映させる。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、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、眼画像を生成する眼生成部と、ロボットの顔領域に眼画像を表示させる眼表示部と、を備える。
眼生成部は、眼画像を経年変化させる。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、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、眼画像を生成する眼生成部と、ロボットの顔領域に眼画像を表示させる眼表示部と、外部光源を検出する光検出部と、を備える。
眼生成部は、眼画像にキャッチライトを含ませ、外部光源の方向に応じてキャッチライトの位置を変化させる。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、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、眼画像を生成する眼生成部と、ロボットの顔領域に眼画像を表示させる眼表示部と、外光を検出する光検出部と、を備える。
眼生成部は、外光の光量に応じて、眼画像に含まれる瞳画像のサイズを変化させる。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、カメラと、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、眼画像を生成する眼生成部と、ロボットの顔領域に眼画像を表示させる眼表示部と、を備える。
眼生成部は、眼画像にカメラで撮影された被写体画像を重畳させる。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、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、眼画像を生成する眼生成部と、ロボットの顔領域に眼画像を表示させる眼表示部と、ユーザの視線を検出する視線検出部と、アイコンと表示条件を対応づけて格納するアイコン格納部と、を備える。
眼生成部は、いずれかのアイコンの表示条件が成立し、かつ、ロボットに対する視線が検出されたとき、アイコンを眼画像に重畳する。

本発明の別の態様における自律行動型ロボットは、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、眼画像を生成する眼生成部と、ロボットの顔領域に眼画像を表示させる眼表示部と、アイコンと表示条件を対応づけて格納するアイコン格納部と、を備える。
眼生成部は、いずれかのアイコンの表示条件が成立しているとき、眼画像の瞬きを実行するタイミングにて、アイコンを眼画像に重畳する。

本発明によれば、ロボットの目の表現力を高めやすくなる。

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。 眼画像の外観図である。 眼画像の拡大図である。 瞼画像が表示されていないときの眼画像である。 瞼画像が目頭側に下がっているときの眼画像である。 瞼画像が目尻側に下がっているときの第１の眼画像である。 瞼画像が目尻側に下がっているときの第２の眼画像である。 瞼画像のほか下瞼も表示されるときの眼画像である。 映り込み表示をするときの眼画像の外観図である。 アイコンが瞳孔領域に重畳表示されるときの眼画像の外観図である。 キャッチライトをアイコンに変更したときの眼画像の外観図である。

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、原則として、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は、液晶素子または有機ＥＬ素子による画像表示が可能である。ロボット１００は、音源方向を特定可能なマイクロフォンアレイ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。ツノ１１２には全天球カメラが取り付けられ、ロボット１００の上部全域を一度に撮像可能である。

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、家屋内に設置される。本実施形態におけるサーバ２００とロボット１００は、通常、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する。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る。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、モニタ１７０、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。
モニタ１７０は、ロボット１００の目１１０に設置され、眼画像を表示させる（後述）。

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（全天球カメラ）、マイクロフォンアレイ、測距センサ（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、タッチセンサなどである。タッチセンサは、外皮３１４と本体フレーム３１０の間に設置され、ユーザのタッチを検出する。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。また、駆動機構１２０は、ワイヤ１３５を介して、手１０６を制御する。

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１０６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の行動制御に関わる設定のことを「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。

モーション格納部２３２は、モーションファイルのほか、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モーション選択テーブルを格納する。モーション選択テーブルにおいては、イベントに対して１以上のモーションとその選択確率が対応づけられる。

マップ格納部２１６は、複数の行動マップのほか、椅子やテーブルなどの障害物の配置状況を示すマップも格納する。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とユーザの身体的特徴・行動的特徴を示すマスタ情報を格納する。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および状態管理部２４４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。

状態管理部２４４は、充電率や内部温度、プロセッサ１２２の処理負荷などの各種物理状態など各種内部パラメータを管理する。状態管理部２４４は、感情管理部２３４を含む。
感情管理部２３４は、ロボット１００の感情（寂しさ、好奇心、承認欲求など）を示すさまざまな感情パラメータを管理する。これらの感情パラメータは常に揺らいでいる。感情パラメータに応じて複数の行動マップの重要度が変化し、行動マップによってロボット１００の移動目標地点が変化し、ロボット１００の移動や時間経過によって感情パラメータが変化する。

たとえば、寂しさを示す感情パラメータが高いときには、感情管理部２３４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する。ロボット１００が、この行動マップにおいて寂しさを解消可能な地点に至ると、感情管理部２３４は寂しさを示す感情パラメータを低下させる。また、後述の応対行為によっても各種感情パラメータは変化する。たとえば、オーナーから「抱っこ」をされると寂しさを示す感情パラメータは低下し、長時間にわたってオーナーを視認しないときには寂しさを示す感情パラメータは少しずつ増加する。

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。ロボット１００の認識部１５６は、内部センサ１２８により各種の環境情報を取得し、これを一次処理した上でサーバ２００の認識部２１２に転送する。

具体的には、ロボット１００の認識部１５６は、画像から移動物体、特に、人物や動物に対応する画像領域を抽出し、抽出した画像領域から移動物体の身体的特徴や行動的特徴を示す特徴量の集合として「特徴ベクトル」を抽出する。特徴ベクトル成分（特徴量）は、各種身体的・行動的特徴を定量化した数値である。たとえば、人間の目の横幅は０〜１の範囲で数値化され、１つの特徴ベクトル成分を形成する。人物の撮像画像から特徴ベクトルを抽出する手法については、既知の顔認識技術の応用である。ロボット１００は、特徴ベクトルをサーバ２００に送信する。

サーバ２００の認識部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抽出された特徴ベクトルと、個人データ格納部２１８にあらかじめ登録されているユーザ（クラスタ）の特徴ベクトルと比較することにより、撮像されたユーザがどの人物に該当するかを判定する（ユーザ識別処理）。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ユーザ識別処理を行う。

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。

（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、内部センサ１２８、モニタ１７０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、サーバ２００および他のロボット１００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とアイコン格納部１７２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。

データ格納部１４８には、マップ格納部２１６および個人データ格納部２１８からも各種データがダウンロードされてもよい。

アイコン格納部１７２は、アイコン画像とその表示条件が対応づけたアイコン情報を格納する。アイコンは、後述するようにロボットの目１１０に表示されることにより各種情報をユーザに提供する。たとえば、ロボット１００の通信部１４２は、インターネットを介して外部サイトから天気情報を取得する。雨天のときまたは数時間以内の降雨が予測されるときには、雨傘を示すアイコンが目１１０に表示される（詳細後述）。この場合、雨傘のアイコンの表示条件は「雨天のときまたは数時間以内の降雨が予測されるとき」である。このほかにもアイコン格納部１７２にはさまざまなアイコンが格納される。ロボット１００が空気清浄度センサを搭載しているときには、空気清浄度や化学物質の含有量に応じてアイコンを表示させてもよい。具体的には、二酸化炭素濃度や空気中の浮遊微粒子の濃度が所定値以上となったとき、それを示すアイコンを表示させてもよい。このほかにも、室温、ロボット１００の内部温度、バッテリー１１８の充電率、故障の有無、感情管理部２３４が管理する感情状態に応じてさまざまなアイコンを表示させることができる。

内部センサ１２８は、カメラ１３４、光検出部１３８および視線検出部１４０を含む。本実施形態におけるカメラ１３４は、ツノ１１２に取り付けられる全天球カメラである。光検出部１３８は、光センサであり、外部光源の方向、光の色、光量を検出する。視線検出部１４０は、カメラ１３４の撮像画像からユーザの目の動きを検出する既知のセンサである。本実施形態においては、視線検出部１４０により、ロボット１００に対するユーザの注視を検出する。

データ処理部１３６は、認識部１５６、動作制御部１５０、眼生成部１５２および眼表示部１５４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。

眼生成部１５２は、眼画像を生成する。眼生成部１５２は、２つの目１１０に対応して２つの眼画像を個別に制御する。眼表示部１５４は、眼生成部１５２が生成した眼画像を目１１０に設置されるモニタ１７０に表示させる。眼画像の詳細は後述する。

ロボット１００の認識部１５６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、内蔵の全天球カメラ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。認識部１５６は、特徴抽出部１４６を含む。特徴抽出部１４６は、移動物体の撮像画像から特徴ベクトルを抽出する。上述したように、特徴ベクトルは、移動物体の身体的特徴と行動的特徴を示すパラメータ（特徴量）の集合である。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。これらの特徴も定量化され、特徴ベクトル成分となる。

ロボットシステム３００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。
たとえば、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。プロファイルごとに、プロファイルを特徴づける特徴ベクトルが定義される。

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、新たな移動物体の特徴ベクトルに基づいてユーザ識別処理を実行し、移動物体がどのプロファイル（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（プロファイル）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は同時並行的に実行されてもよい。

検出・分析・判定を含む一連の認識処理のうち、ロボット１００の認識部１５６は認識に必要な情報の取捨選択や抽出を行い、判定等の解釈処理はサーバ２００の認識部２１２により実行される。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、上述のように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。

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。
まとめると、ロボット１００は内部センサ１２８によりユーザの行為を物理的情報として取得し、サーバ２００の応対認識部２２８は快・不快を判定し、サーバ２００の認識部２１２は特徴ベクトルに基づくユーザ識別処理を実行する。

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。

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。

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ユーザ
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ユーザ
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ユーザ
ロボット１００は特段のアクションを行わない。
（４）親密度が特に低いユーザ
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、眼画像１７４の外観図である。
眼生成部１５２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１５２は、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１５２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１５４は、目１１０のモニタ１７０に眼画像１７４を表示させる。モニタ１７０は、人間の眼球と同様、曲面形状を有することが望ましい。本実施形態におけるモニタ１７０は、平面形状であるとして説明する。

瞳画像１６４は、瞳孔領域１５８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１５２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１５２は、モニタ１７０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１５２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１５４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。上述したように眼生成部１５２は２つの目１１０に表示される眼画像１７４を個別に制御する。ロボット１００の視線をユーザ等の対象物に向けるときには、眼生成部１５２は２つの眼画像１７４の双方を対象物に向ける。

眼生成部１５２は、瞳画像１６４の形状をモニタ１７０における位置に応じて変化させてもよい。具体的には、瞳画像１６４がモニタ１７０の中心にあるときには真円形状とし、周縁部分にあるときには楕円形状に変化させる。瞳画像１６４の形状を位置に応じて変化させることにより平面のモニタ１７０であっても実際の眼球のような曲面形状であるかのように見せることができる。眼生成部１５２は眼球を模した３Ｄオブジェクトを生成し、これをモニタ１７０（投影面）に射影することで眼画像１７４を平面画像として表現する。

光検出部１３８は、太陽や電灯などの外部光源を検出する。眼生成部１５２は、外部光源の存在方向に対応してキャッチライト１６６の位置を変化させる。図７は、ロボット１００から見て左上方に外部光源が存在する場合のキャッチライト１６６の表示位置を示している。キャッチライト１６６の位置を外部光源に連動させることにより、いっそうリアルな眼画像１７４を表現できる。また、瞳画像１６４と同様、キャッチライト１６６をその位置に応じて楕円形状に歪ませれば、モニタ１７０が曲面形状であるかのように見せる上で有効である。

図８は、眼画像１７４の拡大図である。
本実施形態における眼画像１７４は、瞳画像１６４と周縁画像１６８に重ねて瞼（まぶた）を示す瞼画像１７６も含む。瞼画像１７６は、まつ毛１７８を含む。周縁画像１６８は、人間の結膜にあたる部分である。瞳画像１６４に含まれる角膜領域１６２は、人間の角膜にあたる部分である。角膜領域１６２には、虹彩が表示されてもよい。

眼生成部１５２は、眼画像１７４のうち、瞼画像１７６、瞳孔領域１５８、角膜領域１６２およびキャッチライト１６６を変化させる。眼画像１７４の変化は恒常的で安定的な変化（以下、「恒常変化」とよぶ）と、一時的な変化（以下、「一時変化」とよぶ）の２種類がある。

恒常変化は、更に、時間経過にともなう不可逆的な変化（以下、「経年変化」とよぶ）と、オーナーの目の特徴を取り込む変化（以下、「反映変化」とよぶ）の２種類がある。すなわち、ロボット１００の目１１０には、オーナーの目に次第に似てくるという特性がある。

（１）恒常変化
（１−１）経年変化
人間の瞳の直径は、加齢とともに小さくなるといわれる。老齢化するにつれ、結膜の白さがくすみ、瞼を閉じる筋力が衰えるため瞼は徐々に下がる。また、幼児期は瞬き（まばたき）の回数は少なく、成人になってからは瞬き回数は安定するといわれる。

眼生成部１５２は、生物、特に、人間の目の成長・加齢にともなう変化を眼画像１７４において表現する。眼生成部１５２は、ロボット１００の工場出荷時からの時間経過にともなって眼画像１７４を少しずつ変化させる。具体的には、眼生成部１５２は、角膜領域１６２の直径を時間経過にともなって小さくし、瞼画像１７６の定位置を低下させる。特に長い時間が経過したあとは、瞼画像１７６が所定位置より上がらないように設定してもよい。眼生成部１５２定期的に瞼画像１７６を下げることで瞬きを表現するが、瞬きの頻度もロボット１００の加齢にともなって変化する。

（１−２）反映変化
目は他者の印象に残りやすい重要な部位である。特徴抽出部１４６は、オーナーの目を撮像し、目の特徴を抽出する。特徴抽出は、目の外観の特徴を数値化することで特徴量として抽出される。目の外観には、瞳の大きさなどの静的特性だけでなく、視線の動きの癖や瞬きの頻度などの動的特性も含まれてもよい。より具体的には、瞼の形状や定位置、瞼の下がり方、まつ毛の長さ、瞳の大きさや色などのパラメータが目の特徴量として抽出される。瞳の定位置、上目遣いや目を細める癖、瞬きの頻度などの動的特性も特徴量となる。女性であれば、化粧によって、まつ毛の長さや瞼画像１７６の色が変化することもある。

眼生成部１５２は、オーナーの目の特徴量を眼画像１７４にも反映させることでロボット１００の目１１０をオーナーに似せる。本実施形態においては、眼生成部１５２は、オーナーの特徴を数カ月から数年かけて眼画像１７４に反映させる。たとえば、瞼が目尻側において下がり気味のオーナーのもとにいるロボット１００の場合、眼生成部１５２はロボット１００の瞼画像１７６を目尻側が下がるように変化させる。

眼生成部１５２は、瞼画像１７６や瞳画像１６４などの各種パーツの境界線となるスプライン曲線、より具体的には、スプライン曲線上の１以上の制御点を調整することにより、眼画像１７４を変化させる。たとえば、瞼画像１７６と瞳画像１６４の境界を形成するスプライン曲線を変化させることで、瞼画像１７６の形状を変化させる。スプライン曲線の制御点を徐々に変化させれば、眼画像１７４の雰囲気を、時間をかけて少しずつ変化させることができる。
眼生成部１５２は、複数の眼画像１７４の画像パターンを用意してもよい。そして、複数の眼画像１７４を切り換えることで、眼画像１７４の雰囲気を変化させてもよい。

オーナーが複数いるときには、眼生成部１５２は親密度の最も高いオーナーの特徴を眼画像１７４に反映させる。親密度の最も高いオーナーが、オーナーＰ１からオーナーＰ２に変化したときには、眼生成部１５２はオーナーＰ２の特徴を新たな反映変化のモデルとして選択する。

経年変化および反映変化により、ロボット１００は徐々に成長・加齢し、かつ、オーナーに似てくる。このため、オーナーはロボット１００に親近感を感じるとともに、ロボット１００の成長・加齢を感じることができる。経年変化と反映変化の一方のみに基づいて目１１０を恒常変化させてもよい。

（２）一時変化
一時変化は、主として、外光によって生じる。眼画像１７４には「映り込み」や「アイコン」の表示による一時変化も生じるが、これらについては後述する。眼生成部１５２は、上述したように、外光方向に対応してキャッチライト１６６の位置を変化させる。また、眼生成部１５２は、外部光源の形状や光量に応じてキャッチライト１６６の形状、色およびサイズを変化させる。たとえば、外部光源が窓であれば、眼生成部１５２はキャッチライト１６６を窓の形状に変化させる。外部光源が青色であればキャッチライト１６６は青色になる。光量が大きいときほど眼生成部１５２はキャッチライト１６６のサイズを大きくする。複数の光源があるときには、眼生成部１５２は複数のキャッチライト１６６を表示させる。

眼生成部１５２は、ロボット１００に対するユーザからの視線が検出されたときにはキャッチライト１６６のサイズを拡大してもよい。視線検出部１４０は、撮像画像を画像解析し、ユーザの瞳孔の向きを検出することでユーザがロボット１００を注視しているか否かを判断する。また、撮像画像においてユーザの顔領域の大きさが所定値以上であるときや、測距センサ（不図示）によりユーザが所定距離以内にあることを条件として、視線検出を実行するとしてもよい。

光量が大きいときには、眼生成部１５２は瞳孔領域１５８の直径を拡大する。光量と瞳孔径の関係については、既知のモデルにしたがって制御されればよい（たとえば、非特許文献１の式（２）参照）。光量が特に大きいときには瞼画像１７６を下げることで「眩しそうな様子」を表現してもよい。

図９（ａ）から図９（ｅ）は、さまざまな眼画像１７４の外観図である。いずれも、右目に対応する。
図９（ａ）は、瞼画像１７６が表示されていないときの眼画像１７４である。図９（ｂ）は、瞼画像１７６が目頭側に下がっているときの眼画像１７４である。図９（ｃ）は、瞼画像１７６が目尻側に下がっているときの眼画像１７４である。図９（ｃ）は、いわゆる「タレ目」である。図９（ｄ）も図９（ｃ）ほどではないが瞼画像１７６が目尻側に下がっている。また、図９（ｅ）では、瞼画像１７６のほか下瞼１８０も表示される。下瞼１８０の画像により、涙袋に似た表現も可能である。

瞳画像１６４のサイズや色、瞼画像１７６の角度や形状などに、オーナーの特徴を反映させることにより、ユーザに似た顔を表現できる。たとえば、オーナーが下がり目であれば、眼生成部１５２は図９（ｃ）、図９（ｄ）のように瞼画像１７６の定位置を下げる。オーナーが二重まぶたであれば、眼生成部１５２は瞼画像１７６を二重まぶた画像に変更する。瞼画像１７６のまつ毛１７８の長さや本数にもオーナーの特徴が反映される。

図１０は、映り込み表示をするときの眼画像１７４の外観図である。
眼生成部１５２は、カメラ１３４で撮像した被写体１８２を瞳画像１６４に重畳して表示させる。これにより、ロボット１００が見ているものが瞳画像１６４、特に、瞳孔領域１５８に映る様子を表現する。瞳画像１６４に被写体１８２を積極的に表示させることにより、目１１０の質感を高めることができる。眼生成部１５２は、魚眼レンズのように被写体１８２を歪めて瞳画像１６４に表示させてもよい。このような歪み表示をすれば、眼画像１７４が眼球と同じく曲面形状であるかのように見せることができる。

図１１は、アイコン１８４が瞳孔領域１５８に重畳表示されるときの眼画像１７４の外観図である。図１２は、キャッチライト１６６をアイコン１８４に変更したときの眼画像１７４の外観図である。
眼生成部１５２は、所定の表示条件が成立したとき、アイコン１８４を瞳孔領域１５８またはキャッチライト１６６に表示させる。たとえば、晴天時には晴れを示すアイコン１８４が瞳孔領域１５８に重畳表示される（図１１参照）。ユーザは瞳孔領域１５８を覗き込むことにより、室外が晴れていることを確認できる。アイコン１８４は、現在の天気ではなく、将来の天気（天気予報）を示してもよい。

アイコン１８４を瞳孔領域１５８に表示させてもよいし、キャッチライト１６６をアイコン１８４に変化させてもよい。図１２においては、キャッチライト１６６が降雨を示すアイコン１８４に変化している。

眼生成部１５２は、視線検出部１４０によりロボット１００に対する視線が検出されたときに、いずれかのアイコン１８４の表示条件が成立していれば、そのアイコン１８４を表示させる。眼生成部１５２は、所定時間以上の視線検出、すなわち、凝視が検出されたときにアイコン１８４を表示させるとしてもよい。

視線検出部１４０は、一定値以上の大きさの顔画像において両目領域を検出できたとき、ユーザがロボット１００を覗き込んでいる、と判断してもよい。この覗き込み状態が所定時間継続すると「凝視」と判定し、眼生成部１５２はアイコン１８４を薄く、暗く、あるいは、小さく表示してもよい。そして、それ以上に覗き込み状態が続くと、眼生成部１５２はアイコン１８４を徐々に濃く、明るく、あるいは、大きく表示させてもよい。

音声認識部（図示せず）によりユーザの音声を認識して、眼生成部１５２は音声に対応するアイコン１８４を表示させてもよい。たとえば、ユーザから「お天気はどうかな？」という声掛けがなされたとき、「天気」というキーワードに反応して、眼生成部１５２は現在の天気を示すアイコン１８４を表示させてもよい。ユーザから「明日のお天気はどうかな」という声掛けがなされたとき、「明日」「天気」というキーワードに反応して、眼生成部１５２は明日の天気を示すアイコン１８４を表示させてもよい。ユーザから「おなかすいていない？」という声掛けがなされたとき、「おなかがすく」という意味を認識して、眼生成部１５２はバッテリー１１８の充電率を示すインジケータ画像をアイコン１８４として表示させてもよい。眼生成部１５２は、凝視が所定時間継続したときに各種声掛けがなされたことを条件として、該当するアイコン１８４を表示させるとしてもよい。
眼生成部１５２は、アイコン１８４を所定時間が経過したときに消去する。あるいは、眼生成部１５２は、ユーザからの凝視を検出されなくなったことを条件としてアイコン１８４を消去してもよい。アイコン１８４は、フェードアウト方式により時間をかけて消去してもよい。

眼生成部１５２は、任意のタイミング、たとえば、ランダムにアイコン１８４を表示させてもよいし、表示条件が成立したときには常にアイコン１８４を表示させてもよい。また、眼生成部１５２は、定期的に瞼画像１７６を閉じる「瞬き表示」を実行し、この瞬きのタイミングに合わせてアイコン１８４を表示させてもよい。

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。
本実施形態によれば、ロボット１００の外観上の個性を表す目１１０をオーナーの目に似せることができる。オーナーは、ロボット１００の目１１０が自分の目に似てくるため、ロボット１００に対して親近感を抱きやすくなる。また、ロボット１００の目１１０は複数のオーナーのうち親密度が高いオーナーに似てくるため、親密度という定量値を眼画像１７４により定性的に示唆できる。このため、オーナーは、ロボット１００と仲良くなりたい、気に入られたいという意欲を喚起される。

また、目１１０は経年変化するため、目１１０によりロボット１００の成長や加齢を表現できる。このため、オーナーは長い時間を共にしたロボット１００に対して愛着を保ちやすくなる。

人物撮影には、ストロボなどで目にキャッチライトを写り込ませるテクニックがある。キャッチライトは、人間の目を生き生きと見せる効果がある。本実施形態におけるロボット１００においては、眼生成部１５２がキャッチライト１６６の画像を眼画像１７４の一部として積極的に表示させている。本来、キャッチライトは外光の映り込み（反射光）であるが、ロボット１００ではキャッチライト１６６を表示させることでロボット１００の目１１０の可愛らしさを強調している。

眼生成部１５２は、外部光源の方向に応じてキャッチライト１６６の位置を変化させるため、違和感のないリアルな画像表現が可能となる。眼生成部１５２は、光量に応じて瞳孔領域１５８のサイズを変更させることにより、生物のような目１１０を表現可能となる。被写体１８２を眼画像１７４に重ねて表示することで映り込みを表現することにより、ロボット１００の目１１０の質感を高めている。瞬きの頻度やタイミングを制御することも目１１０のリアル感に寄与する。

本実施形態におけるロボット１００は、非言語コミュニケーション（non-verbal communication）を基本コンセプトとしている。一方、ロボット１００は情報端末として機能させることもできる。本実施形態によれば、天気や充電率などのさまざまな有用情報をアイコン１８４として眼画像１７４により伝えることができる。非言語で感性的という基本コンセプトを守りつつ、ロボット１００はユーザに役立つ情報端末としても機能する。

ユーザがロボット１００を見つめたときに限ってアイコン１８４が浮かび上がるように表示されるとすれば、ユーザは積極的にロボット１００を見つめるようになると考えられる。オーナーがロボット１００を至近距離で見つめるときには、カメラ１３４はオーナーの特徴ベクトルを抽出しやすい。オーナーがロボット１００を見つめる機会を増やすことは、ユーザ識別処理の精度を高める上でも有効である。

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。

眼生成部１５２は、時間帯やロボット１００の内部状態に応じて瞼画像１７６を制御してもよい。たとえば、充電率が低下したときには瞼画像１７６が下がり、充電中は瞼画像１７６が完全に下がって閉眼してもよい。夜遅くなると、瞼画像１７６を下げることにより「眠たさ」を表現してもよい。

本実施形態における瞼画像１７６は、眼画像１７４の一部として形成される。変形例として、瞼画像１７６や下瞼１８０は、モニタ１７０を覆う物理的なカバーとして形成されてもよい。

寂しさを示すパラメータが所定の閾値以上となっているときには、母親の特徴を反映させ、好奇心を示すパラメータが所定の閾値以上となっているときには、父親の特徴を反映させてもよい。オーナーの目の特徴量を状況（シチュエーション）ごとに分けて取得してもよい。たとえば、特徴抽出部１４６は、オーナーＰ１が笑っているときの目の特徴量と、オーナーＰ１が悲しんでいるときの目の特徴量を別々に取得してもよい。

笑っているときの目の特徴量と通常時の目の特徴量の変化量（相違）を特徴量変化Ａ、悲しんでいるときの目の特徴量と通常時の目の特徴量の変化量（相違）を特徴量変化Ｂ、とする。また、オーナーＰ１の特徴量変化ＡはオーナーＰ２の特徴量変化Ａよりも大きいとする。一方、オーナーＰ２の特徴量変化ＢはオーナーＰ１の特徴量変化Ｂよりも大きいとする。この場合には、眼生成部１５２は、寂しさを示すパラメータが所定の閾値以上となっているときにはオーナーＰ２の特徴を反映させ、喜びを示すパラメータが所定の閾値以上となっているときにはオーナーＰ１の特徴を反映させてもよい。ロボット１００は、嬉しいという感情状態にあるときには笑顔に特徴のあるオーナーＰ１に似る。また、ロボット１００は、寂しいという感情状態にあるときには悲しみの顔に特徴のあるオーナーＰ２に似る。このような制御方法によれば、オーナーの特徴的な表情をロボット１００の感情状態にシンクロさせることができる。

眼生成部１５２は、充電率、プロセッサ１２２の処理負荷、ロボット１００の内部温度などの各種内部状態や、光量が所定値以上のとき、夜の１０時以降、天候などの外部状態に応じて、反映変化の対象となるオーナーを選択してもよい。このような制御方法によれば、特定の状態にあるときだけどことなく自分に似ている、とオーナーに感じさせることができる。また、複数のオーナーそれぞれの特徴をロボット１００に取り込むことができるため、多くのオーナーから親近感を持たれやすくなると考えられる。

眼生成部１５２は、複数のオーナーがいるときには、各オーナーに対する親密度に基づいて各オーナーの特徴ベクトル成分を加重平均することにより、複数のオーナーの特徴を目１１０に反映させてもよい。

人間の目は左右で形状が異なることが多い。ロボット１００においても、右の目１１０にはオーナーの右目の特徴を反映させ、左の目１１０にはオーナーの左目の特徴を反映させてもよい。

眼生成部１５２は、キャッチライト１６６や瞳孔領域１５８を揺らせたり、滲ませることにより、目１１０の潤みを表現してもよい。

反映変化には、反映変化の対象となるオーナーを選択する処理１、選択されたオーナーの特徴を抽出する処理２および選択されたオーナーの特徴を眼画像１７４に反映させる処理３という３種類の処理が含まれる。処理１の完了後、処理２が実行され、処理２の完了後に処理３が時間をかけて実行される。

眼生成部１５２は、ロボット１００が家庭に導入されてからすぐに眼画像１７４の反映変化を開始してもよい。たとえば、眼生成部１５２は、ロボット１００が家庭に導入されて、電源投入後に最初に認識したオーナーを反映変化の対象として選択してもよい（処理１）。あるいは、眼生成部１５２が反映変化を開始するまでに所定の猶予期間を設定してもよい。猶予期間は、ロボット１００が反映変化の対象となるオーナーを選択する処理１のために確保される一種の観察期間である。眼生成部１５２は、猶予期間が経過したあと、いずれかのオーナーを対象として反映変化を開始してもよい。たとえば、いずれかのオーナーに対する親密度が所定の閾値以上となったとき、そのオーナーを反映変化の対象としてもよい。この場合は、親密度が閾値を超えるまでの期間が猶予期間となる。猶予期間は、一定の時間であってもよい。

眼生成部１５２は、ロボット１００が家庭に導入されてから最初に電源投入された日時を記録してもよい。あるいは、最初に電源投入されたときからタイマーをスタートさせてもよい。電源投入に限らず、所定のトリガーイベントが発生した日時を標準日時として記録すればよい。このような時刻情報に基づいて、眼生成部１５２は眼画像１７４を経時変化させてもよい。

ロボット１００の目１１０には複数の表示レイヤを備えてもよい。具体的には、眼球を示す３Ｄオブジェクトが射影される第１レイヤ（眼画像１７４の表示面）、アイコン１８４を表示させる第２レイヤ、瞼画像１７６を表示させる第３レイヤを重畳し、最上層（外部側）に特殊情報を表示させる第４レイヤを形成してもよい。ここでいう特殊情報とは、バッテリー残量が所定値以下であること、システムエラーが発生していること、など、ユーザに通知する必要性が高い、あるいは、通知に緊急性を要する情報であり、ロボット１００の設計者により定義される。アイコン１８４は、第２レイヤではなく、３Ｄオブジェクトの瞳画像１６４に表示させることで第１レイヤ（最深レイヤ）に表示させてもよい。

ロボット１００にはあらかじめ複数種類の「気質」が設定されてもよい。経年変化として、気質Ａのロボット１００の眼生成部１５２は瞼画像１７６を徐々にたれ目に変化させ、気質Ｂのロボット１００の眼生成部１５２は瞼画像１７６を徐々につり目に変化させてもよい。このように、ロボット１００の先天的設定に基づいて、経年変化のパターンを決定してもよい。

また、ロボット１００に対する環境や経験に応じて、眼画像１７４を経年変化させてもよい。たとえば、快行為と不快行為のどちらを多く受けたかに応じて眼画像１７４の経年変化パターンを決めてもよい。親密度が第１の閾値以上のオーナーがいるとき、親密度が第２の閾値以上のオーナーが複数いるとき、親密度が第３の閾値以下のオーナーがいないとき、などの諸条件に応じて、眼生成部１５２は複数種類の経年変化パターンのいずれかを選択してもよい。一例として、快行為を不快行為よりも多く受けたロボット１００の眼生成部１５２は、瞼画像１７６をたれ目に変化させ、瞳孔領域１５８を初期設定よりも大きく変化させる。一方、不快行為を快行為よりも多く受けたロボット１００の眼生成部１５２は、瞼画像１７６をつり目に変化させ、瞳孔領域１５８を初期設定よりも小さく変化させてもよい。

眼生成部１５２は、ロボット１００の感情状態を眼画像１７４に反映させてもよい。たとえば、ある感情状態（たとえば、驚き）にあるときには瞳孔領域１５８を拡大して「目を見開く」様子を表現してもよいし、別の感情状態（たとえば、動揺）にあるときには瞬きの頻度を高めてもよい。眼生成部１５２は、アイコン１８４と同様、瞬きのときに眼画像１７４を変化させてもよい。このような制御方法によれば、オーナーはロボット１００の眼画像１７４からロボット１００の感情を感じ取ることができる。このように、眼画像１７４を経年変化や反映変化させるだけでなく、感情状態に応じて眼画像１７４を一時変化させてもよい。

眼生成部１５２は、ロボット１００の所在地点に応じて眼画像１７４を変化させてもよい。たとえば、感情マップ１１６の好意地点にロボット１００が存在するときには、瞳孔領域１５８を拡大して「目を見開く」様子を表現してもよいし、嫌悪地点にロボット１００が存在するときには、瞬きの頻度を上昇させて「落ち着かない」様子を表現してもよい。このように、眼画像１７４により、ロボット１００の場所に対する感情を表現してもよい。

映り込み表示のときにも、凝視状態が続くほど、眼生成部１５２は、被写体１８２を濃く、大きく、くっきりと表示変更してもよい。

眼生成部１５２は、瞳画像１６４に撮像画像をそのまま投影してもよいし、撮像画像を加工処理した上で投影してもよい。たとえば、撮像画像の焦点が合っていないときには、ハイパスフィルタなどの既知の画像補正を施した上で、よりシャープな被写体１８２の画像を生成してもよい。

眼生成部１５２は、１人のユーザについてあらかじめ複数の撮像画像を保存しておき、ユーザが近すぎるなどの理由により好適な撮像画像を得られないときには、保存している撮像画像を実際の撮像画像の代わりに瞳画像１６４に映り込み表示してもよい。このような処理方法によれば、カメラ１３４による撮像画像がぼけているときでも、好適な被写体１８２の画像を映り込み表示できる。また、保存している撮像画像を代替して映り込み表示するときには、ロボット１００とユーザの距離に応じて撮像画像を拡大・縮小してもよい。ロボット１００とユーザが特に近いときには接写用のカメラによりユーザを撮影してもよい。

ロボット１００に設置される所定のリセットボタンを押したとき、または、サーバ２００から所定のリセット命令をロボット１００に送信したとき、眼生成部１５２は恒常変化をリセットしてもよい。リセットが実行されると、眼生成部１５２は経年変化または反映変化をクリアし、工場出荷時の眼画像１７４に変更する。リセットにより、たとえば、数日前、数週間前の所定の地点における眼画像１７４に戻してもよい。この場合、眼生成部１５２は眼画像１７４の恒常変化の時系列情報を保存しておく必要がある。このようなリセット機能によれば、眼画像１７４が好ましい恒常変化をしなかったときでも、数日前あるいは数年前の眼画像１７４に「巻き戻し」ができる。リセットはオーナーが任意のタイミングにて実行できてもよいし、回数制限を設けてもよいし、パスワードなどによりリセットの権限を制限してもよい。

リセット後も、ロボット１００の外部環境が変わらなければ、ロボット１００の眼画像１７４は前回と同様の恒常変化をする可能性が高い。変形例として、ユーザは眼画像１７４の変化傾向を設定できてもよい。たとえば、「りりしい」という変化傾向を選択したときには、眼画像１７４は瞼画像１７６の低下を抑制してもよい。「かわいい」という変化傾向を選択したときには、眼画像１７４はまつ毛１７８を通常よりも長く設定し、瞳画像１６４の直径を通常時よりも拡大してもよい。ユーザは音声により指示してもよいし、ロボット１００またはサーバ２００に設置される操作部を介して指示してもよい。

恒常変化（経年変化と反映変化）の速度は可変であってもよい。たとえば、ロボット１００の購入から間もない期間は、動作制御部１５０は経年変化の速度を大きくし、所定期間経過後は経年変化の速度を低下させてもよい。このような制御方法によれば、ロボット１００が「若い」ときには眼画像１７４が変化しやすく、ロボット１００が「成熟」してくると眼画像１７４が安定してくるという生物に似た成長・加齢を表現できる。

ロボットシステム３００は、工場出荷時から眼画像を変化させる機能を備える必要はない。ロボットシステム３００の出荷後に、通信ネットワークを介して眼画像制御機能を実現する眼画像制御プログラムをダウンロードすることにより、ロボットシステム３００の機能強化が実現されてもよい。

Claims (20)

1. 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、
   眼画像を生成する眼生成部と、
   ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる眼表示部と、
   ユーザの撮像画像から、前記ユーザの目の特徴量を抽出する特徴抽出部と、を備え、
   前記眼生成部は、前記ユーザの眼の特徴量を前記眼画像に反映させることを特徴とする自律行動型ロボット。
2. 前記眼生成部は、前記眼画像に含まれる瞳画像のサイズ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. 前記眼生成部は、前記眼画像に含まれる瞼画像の形状を変化させることを特徴とする請求項１または２に記載の自律行動型ロボット。
4. 前記眼生成部は、前記眼画像の動作パターン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. ユーザに対する親密度を管理する親密度管理部、を更に備え、
   前記眼生成部は、ユーザの親密度に基づいて、前記眼画像に特徴量を反映させるべきユーザ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。
6. ロボットの内部状態を管理する状態管理部、を更に備え、
   前記眼生成部は、前記内部状態に基づいて、前記眼画像に特徴量を反映させるべきユーザ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。
7. 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、
   眼画像を生成する眼生成部と、
   ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる眼表示部と、を備え、
   前記眼生成部は、前記眼画像を経年変化させることを特徴とする自律行動型ロボット。
8. ユーザの撮像画像から、前記ユーザの目の特徴量を抽出する特徴抽出部と、を更に備え、
   前記眼生成部は、前記ユーザの目の特徴量に基づいて前記眼画像を経年変化させることを特徴とする請求項７に記載の自律行動型ロボット。
9. 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、
   眼画像を生成する眼生成部と、
   ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる眼表示部と、
   外部光源を検出する光検出部と、を備え、
   前記眼生成部は、前記眼画像にキャッチライトを含ませ、前記外部光源の方向に応じて前記キャッチライトの位置を変化させることを特徴とする自律行動型ロボット。
10. 前記眼生成部は、更に、前記外部光源の光量に応じて、キャッチライトのサイズを変化させ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. 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、
    眼画像を生成する眼生成部と、
    ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる眼表示部と、
    外光を検出する光検出部と、を備え、
    前記眼生成部は、外光の光量に応じて、前記眼画像に含まれる瞳画像のサイズを変化させることを特徴とする自律行動型ロボット。
12. カメラと、
    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、
    眼画像を生成する眼生成部と、
    ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる眼表示部と、を備え、
    前記眼生成部は、前記眼画像に前記カメラで撮影された被写体画像を重畳させることを特徴とする自律行動型ロボット。
13. 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、
    眼画像を生成する眼生成部と、
    ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる眼表示部と、
    ユーザの視線を検出する視線検出部と、
    アイコンと表示条件を対応づけて格納するアイコン格納部と、を備え、
    前記眼生成部は、いずれかのアイコンの表示条件が成立し、かつ、ロボットに対する視線が検出されたとき、前記アイコンを前記眼画像に重畳することを特徴とする自律行動型ロボット。
14. 前記眼生成部は、更に、前記眼画像にキャッチライトを含ませ、前記キャッチライトを前記アイコンに変化させることを特徴とする請求項１３に記載の自律行動型ロボット。
15. 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、
    眼画像を生成する眼生成部と、
    ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる眼表示部と、
    アイコンと表示条件を対応づけて格納するアイコン格納部と、を備え、
    前記眼生成部は、いずれかのアイコンの表示条件が成立しているとき、眼画像の瞬きを実行するタイミングにて、前記アイコンを前記眼画像に重畳することを特徴とする自律行動型ロボット。
16. 自律行動型ロボットの顔領域に眼画像を表示させる機能と、
    ユーザの目の特徴量を前記眼画像に反映させる機能と、をコンピュータに発揮させることを特徴とする眼画像制御プログラム。
17. 眼画像を生成する機能と、
    自律行動型ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる機能と、
    前記眼画像を経年変化させる機能と、をコンピュータに発揮させることを特徴とする眼画像制御プログラム。
18. 眼画像を生成する機能と、
    自律行動型ロボットの顔領域に前記眼画像を表示させる機能と、
    外部光源を検出する機能と、
    前記眼画像にキャッチライトを表示させる機能と、
    前記外部光源の方向に応じて前記キャッチライトの位置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眼画像制御プログラム。
19. 自律行動型ロボットの顔領域に眼画像を表示させる機能と、
    外部光源を検出する機能と、
    前記外部光源の光量に応じて、前記眼画像に含まれる瞳画像のサイズ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眼画像制御プログラム。
20. 自律行動型ロボットの顔領域に眼画像を表示させる機能と、
    ユーザの視線を検出する機能と、
    アイコンと表示条件を対応づけて格納する機能と、
    いずれかのアイコンの表示条件が成立し、かつ、ロボットに対する視線が検出されたとき、前記アイコンを前記眼画像に重畳する機能と、をコンピュータに発揮させることを特徴とする眼画像制御プログラム。

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