(57)【要約】【課題】意図の検出の精度が十分ではなかった。【解決手段】脳・機械インタフェースによる機械の操作前に行う学習データを取得するための実験を、以下の２つのセッションに分割する。第一段階はトレーニングセッション、第二段階はブラッシュアップセッションである。トレーニングセッションでは、操作する機械を使わずにデータを取得し、そのデータを用いて、意図判別アルゴリズムのパラメータを仮に設定する。その後、ブラッシュアップセッションでは、機械を動作させる環境において、仮に設定したパラメータを使って、データを取得し、次にそのデータを含めて意図判別アルゴリズムのパラメータを本設定する。以上のように、２つのセッションにより、学習データを取得することにより、意図検出の精度を向上させる。【選択図】図８
2010198237.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの意図を識別する情報である意図識別子と、当該意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得された第一学習データから、抽出された１以上の特徴量である第一学習特徴量群とを対に有する第一意図判別情報を、２以上格納し得る第一意図判別情報格納部と、
操作対象のロボットが動作しない環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第一学習データを取得する第一学習データ取得部と、
前記第一学習データから、１以上の特徴量である第一学習特徴量群を取得する第一学習特徴量群取得部と、
前記第一学習特徴量群取得部が取得した第一学習特徴量群と、前記第一学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第一意図判別情報を、前記第一意図判別情報格納部に蓄積する第一意図判別情報蓄積部と、
意図識別子と、当該意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得された第二学習データから、抽出された１以上の特徴量である第二学習特徴量群とを対に有する第二意図判別情報を、２以上格納し得る第二意図判別情報格納部と、
受け付けた意図識別子に応じた動作を行うロボットであり、操作対象のロボットが動作する環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第二学習データを取得する第二学習データ取得部と、
前記第二学習データから、１以上の特徴量である第二学習特徴量群を取得する第二学習特徴量群取得部と、
前記第二学習特徴量群取得部が取得した第二学習特徴量群と、前記第二学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第二意図判別情報を、前記第二意図判別情報格納部に蓄積する第二意図判別情報蓄積部とを具備する意図判別情報取得装置。
【請求項２】
前記第二学習特徴量群に対応する意図識別子を、前記第一意図判別情報格納部に格納されている２以上の意図判別情報から取得する第一意図識別子取得部と、
前記第一意図識別子取得部が取得した意図識別子を、ロボットに対して出力する第一意図識別子出力部とをさらに具備し、
前記ロボットは、
前記意図識別子を受け付け、当該受け付けた意図識別子に応じた動作を行う請求項１記載の意図判別情報取得装置。
【請求項３】
前記第一学習データ取得部は、
２種類以上の学習データである第一学習データを取得し、
前記第一学習特徴量群取得部は、
２種類以上の第一学習データのうちの種類ごとに、前記第一学習データから、第一学習特徴量群を取得し、
前記第一意図判別情報蓄積部は、
学習データの種類ごとの第一学習特徴量群と前記意図識別子とを対応付けた、学習データの種類ごとの第一意図判別情報を、前記第一意図判別情報格納部に蓄積し、
前記第二学習データ取得部は、
２種類以上の学習データである第二学習データを取得し、
前記第二学習特徴量群取得部は、
２種類以上の第二学習データのうちの種類ごとに、前記第二学習データから、第二学習特徴量群を取得し、
前記第二意図判別情報蓄積部は、
学習データの種類ごとの第二学習特徴量群と前記意図識別子とを対応付けた、学習データの種類ごとの第二意図判別情報を、前記第二意図判別情報格納部に蓄積する請求項１または請求項２記載の意図判別情報取得装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３いずれか記載の意図判別情報取得装置と、
ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する脳活動データ取得部と、
前記脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する特徴量群取得部と、
前記入力特徴量群に対応する意図識別子を、前記第二意図判別情報格納部に格納されている２以上の第二意図判別情報から取得する第二意図識別子取得部と、
前記第二意図識別子取得部が取得した意図識別子を出力する第二意図識別子出力部とを具備する脳情報出力装置。
【請求項５】
前記第二意図識別子取得部は、
前記第二意図判別情報格納部に格納されている２以上の第二意図判別情報、および前記第一意図判別情報格納部に格納されている２以上の第一意図判別情報を用いて、前記入力特徴量群に対応する意図識別子を取得する請求項４記載の脳情報出力装置。
【請求項６】
前記脳活動データ取得部は、
２種類以上の脳活動データを取得し、
前記特徴量群取得部は、
前記２種類以上の脳活動データから、種類ごとに、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得し、
前記第二意図識別子取得部は、
前記脳活動データの種類ごとに、前記示された一の意図が、複数の意図識別子のうちの一の意図識別子に対応する意図である確率を、意図識別子ごとに算出する確率算出手段と、
前記確率算出手段が算出した種類ごと、および意図識別子ごとの確率を用いて、意図識別子を取得する意図決定手段とを具備する請求項４または請求項５記載の脳情報出力装置。
【請求項７】
前記意図決定手段は、
前記脳活動データの種類ごとの確率に対して、異なる重みを用いて、前記意図識別子ごとの最終的な確率を算出し、当該意図識別子ごとの最終的な確率が最も大きい意図識別子を取得する請求項６記載の脳情報出力装置。
【請求項８】
前記確率算出手段は、
前記脳活動データの種類ごとに、予め決められた一部の意図識別子のみに対して、意図識別子ごとに確率を算出する請求項６記載の脳情報出力装置。
【請求項９】
意図識別子と当該意図識別子に対応する動作を行わせる動作モジュールとの組である動作情報を２以上格納し得る動作情報格納部と、
請求項４から請求項８いずれか記載の脳情報出力装置から出力された意図識別子を受け付ける意図識別子受付部と、
前記意図識別子受付部が受け付けた意図識別子に対応する動作モジュールを実行する実行部とを具備するロボット。
【請求項１０】
操作対象のロボットが動作しない環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第一学習データを取得する第一学習データ取得ステップと、
前記第一学習データから、１以上の特徴量である第一学習特徴量群を取得する第一学習特徴量群取得ステップと、
前記第一学習特徴量群取得ステップで取得された第一学習特徴量群と、前記一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第一意図判別情報を、記憶媒体に蓄積する第一意図判別情報蓄積ステップと、
受け付けた意図識別子に応じた動作を行うロボットであり、操作対象のロボットが動作する環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第二学習データを取得する第二学習データ取得ステップと、
前記第二学習データから、１以上の特徴量である第二学習特徴量群を取得する第二学習特徴量群取得ステップと、
前記第二学習特徴量群取得ステップで取得された第二学習特徴量群と、前記一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第二意図判別情報を、記憶媒体に蓄積する第二意図判別情報蓄積ステップとを具備する意図判別情報取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、脳の情報を出力する脳情報出力装置等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、脳に対する生理学的な知見の充実、脳計測機器の発展、高性能なコンピュータのコストダウン、および機械学習の分野の進歩等に伴い、脳・機械インタフェース（Brain Machine Interface:ＢＭＩ）に関する研究が注目を浴びてきている（非特許文献１）。ＢＭＩは、脳と機械をつなぐインタフェースである。ＢＭＩは、人が考えた時や、何らかの行動した際に生ずる脳活動の信号を計測し、その計測データに信号処理技術を施すことにより、ユーザの意図を汲み出すものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Toward Brain-Computer Interfacing (Neural Information Processing)、 MIT Press、 ISBN 978-0262042444
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、ロボットを動かすには学習データの取得が必要であり、一方、適切な学習データを取得するにはロボットを動かす必要があると言った「鶏と卵」の関係が生じ、ロボットを動作させるための意図の検出精度が十分ではなかった。
【０００５】
本発明において、ＢＭＩにおけるロボットの以心伝心操作において、意図検出精度を向上させるための学習データ取得方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本第一の発明の意図判別情報取得装置は、ユーザの意図を識別する情報である意図識別子と、当該意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得された第一学習データから、抽出された１以上の特徴量である第一学習特徴量群とを対に有する第一意図判別情報を、２以上格納し得る第一意図判別情報格納部と、操作対象のロボットが動作しない環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第一学習データを取得する第一学習データ取得部と、前記第一学習データから、１以上の特徴量である第一学習特徴量群を取得する第一学習特徴量群取得部と、前記第一学習特徴量群取得部が取得した第一学習特徴量群と、前記第一学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第一意図判別情報を、前記第一意図判別情報格納部に蓄積する第一意図判別情報蓄積部と、意図識別子と、当該意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得された第二学習データから、抽出された１以上の特徴量である第二学習特徴量群とを対に有する第二意図判別情報を、２以上格納し得る第二意図判別情報格納部と、受け付けた意図識別子に応じた動作を行うロボットであり、操作対象のロボットが動作する環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第二学習データを取得する第二学習データ取得部と、前記第二学習データから、１以上の特徴量である第二学習特徴量群を取得する第二学習特徴量群取得部と、前記第二学習特徴量群取得部が取得した第二学習特徴量群と、前記第二学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第二意図判別情報を、前記第二意図判別情報格納部に蓄積する第二意図判別情報蓄積部とを具備する意図判別情報取得装置である。
【０００７】
かかる構成により、２段階で学習データを取得することにより、意図検出の精度を向上させるための学習データを取得できる。
【０００８】
また、本第二の発明の意図判別情報取得装置は、第一の発明に対して、前記第二学習特徴量群に対応する意図識別子を、前記第一意図判別情報格納部に格納されている２以上の意図判別情報から取得する第一意図識別子取得部と、前記第一意図識別子取得部が取得した意図識別子を、ロボットに対して出力する第一意図識別子出力部とをさらに具備し、前記ロボットは、前記意図識別子を受け付け、当該受け付けた意図識別子に応じた動作を行う意図判別情報取得装置である。
【０００９】
かかる構成により、２段階で学習データを取得することにより、意図検出の精度を向上させるための学習データを取得できる。
【００１０】
また、本第三の発明の意図判別情報取得装置は、第一、第二いずれかの発明に対して、前記第一学習データ取得部は、２種類以上の学習データである第一学習データを取得し、前記第一学習特徴量群取得部は、２種類以上の第一学習データのうちの種類ごとに、前記第一学習データから、第一学習特徴量群を取得し、前記第一意図判別情報蓄積部は、学習データの種類ごとの第一学習特徴量群と前記意図識別子とを対応付けた、学習データの種類ごとの第一意図判別情報を、前記第一意図判別情報格納部に蓄積し、前記第二学習データ取得部は、２種類以上の学習データである第二学習データを取得し、前記第二学習特徴量群取得部は、２種類以上の第二学習データのうちの種類ごとに、前記第二学習データから、第二学習特徴量群を取得し、前記第二意図判別情報蓄積部は、学習データの種類ごとの第二学習特徴量群と前記意図識別子とを対応付けた、学習データの種類ごとの第二意図判別情報を、前記第二意図判別情報格納部に蓄積する意図判別情報取得装置である。
【００１１】
かかる構成により、２種類以上の学習データを用いることにより、意図検出の精度を、さらに向上させるための学習データを取得できる。
【００１２】
また、本第四の発明の意図判別情報取得装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、意図判別情報取得装置と、ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する脳活動データ取得部と、前記脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する特徴量群取得部と、前記入力特徴量群に対応する意図識別子を、前記第二意図判別情報格納部に格納されている２以上の第二意図判別情報から取得する第二意図識別子取得部と、前記第二意図識別子取得部が取得した意図識別子を出力する第二意図識別子出力部とを具備する脳情報出力装置である。
【００１３】
かかる構成により、２段階で取得された学習データを用いることにより、意図検出の精度を向上させることができる。
【００１４】
また、本第五の発明の意図判別情報取得装置は、第四の発明に対して、前記第二意図識別子取得部は、前記第二意図判別情報格納部に格納されている２以上の第二意図判別情報、および前記第一意図判別情報格納部に格納されている２以上の第一意図判別情報を用いて、前記入力特徴量群に対応する意図識別子を取得する脳情報出力装置である。
【００１５】
かかる構成により、第一段階、および第二段階の両方の段階で取得された両方の学習データを用いることにより、意図検出の精度を向上させることができる。
【００１６】
また、本第六の発明の意図判別情報取得装置は、第四、第五いずれかの発明に対して、前記脳活動データ取得部は、２種類以上の脳活動データを取得し、前記特徴量群取得部は、前記２種類以上の脳活動データから、種類ごとに、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得し、前記第二意図識別子取得部は、前記脳活動データの種類ごとに、前記示された一の意図が、複数の意図識別子のうちの一の意図識別子に対応する意図である確率を、意図識別子ごとに算出する確率算出手段と、前記確率算出手段が算出した種類ごと、および意図識別子ごとの確率を用いて、意図識別子を取得する意図決定手段とを具備する脳情報出力装置である。
【００１７】
かかる構成により、２種類以上の学習データを用いることにより、意図検出の精度を、さらに向上させることができる。
【００１８】
また、本第七の発明の意図判別情報取得装置は、第六の発明に対して、前記意図決定手段は、前記脳活動データの種類ごとの確率に対して、異なる重みを用いて、前記意図識別子ごとの最終的な確率を算出し、当該意図識別子ごとの最終的な確率が最も大きい意図識別子を取得する脳情報出力装置である。
【００１９】
かかる構成により、２種類以上の学習データを用いることにより、意図検出の精度を、さらに向上させることができる。
【００２０】
また、本第八の発明の意図判別情報取得装置は、第六の発明に対して、前記確率算出手段は、前記脳活動データの種類ごとに、予め決められた一部の意図識別子のみに対して、意図識別子ごとに確率を算出する脳情報出力装置である。
【００２１】
かかる構成により、２種類以上の学習データを用いることにより、意図検出の精度を、さらに向上させることができる。
【発明の効果】
【００２２】
本発明による意図判別情報取得装置によれば、意図検出の精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】実施の形態１におけるロボットシステム１の概念図
【図２】同ロボットシステム１のブロック図
【図３】同意図判別情報取得装置１１１の動作について説明するフローチャート
【図４】同脳情報出力装置１１の動作について説明するフローチャート
【図５】同意図識別子取得処理について説明するフローチャート
【図６】同ロボット１２の動作について説明するフローチャート
【図７】同意図判別情報取得装置１１１の動作フローの概略図
【図８】同意図判別情報取得装置１１１の動作の概略図
【図９】同脳活動データ（ＮＩＲＳデータ）の例を示す図
【図１０】同第一学習特徴量群の例を示す図
【図１１】同第一意図判別情報の例を示す図
【図１２】同第二意図判別情報の例を示す図
【図１３】実施の形態２におけるロボットシステム２のブロック図
【図１４】同意図識別子取得処理の例について説明するフローチャート
【図１５】同ユーザが頭部にかぶる測定器具を示す図
【図１６】同脳活動データ（脳波データ）の例を示す図
【図１７】同第一意図判別情報の例を示す図
【図１８】同第二意図判別情報の例を示す図
【図１９】同コンピュータシステムの概観図
【図２０】同コンピュータシステムのブロック図
【図２１】同確率算出アルゴリズムを説明するための図
【図２２】同確率算出アルゴリズムを説明するための図
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、意図判別情報取得装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００２５】
（実施の形態１）
【００２６】
本実施の形態において、脳・機械インタフェースの意図検出の精度向上のための学習データ取得の方法について説明する。また、かかる学習方法を実現する意図判別情報取得装置、脳情報出力装置について説明する。また、本実施の形態において、脳情報出力装置からの出力を受け付け、動作するロボットについて説明する。
【００２７】
本実施の形態において、以下のような学習方法をとる。つまり、脳・機械インタフェースによる機械（ロボットと同意義）の操作前に行う学習データを取得するための実験は、以下の２つのセッションに分割する。第一段階はトレーニングセッション、第二段階はブラッシュアップセッションである。トレーニングセッションでは、操作する機械を使わずにデータを取得し、そのデータを用いて、意図判別アルゴリズムのパラメータ（後述する学習特徴量群と同意義）を仮に設定する。その後、ブラッシュアップセッションでは、機械を動作させる環境において、仮に設定したパラメータを使って、データを取得し、次にそのデータを含めて意図判別アルゴリズムのパラメータを本設定することで、意図検出の精度を向上させる。
【００２８】
図１は、本実施の形態におけるロボットシステム１の概念図である。ロボットシステム１は、脳情報出力装置１１、ロボット１２を具備する。脳情報出力装置１１は、脳活動計測装置によって脳情報を取得し、ユーザの意図を検出し、当該意図を識別する意図識別子をロボット１２に送付する。ロボット１２は、脳情報出力装置１１から意図識別子を受け付け、当該意図識別子に応じた動作を行う。ロボット１２は、いわゆる人型の形状を有する電子機器でも良いが、他の形状を有する電子機器でも良い。ロボット１２は、例えば、四輪車、二輪車、航空機、電車などの移動体でも良い。
【００２９】
図２は、本実施の形態におけるロボットシステム１のブロック図である。
【００３０】
脳情報出力装置１１は、意図判別情報取得装置１１１、脳活動データ取得部１１２、特徴量群取得部１１３、第二意図識別子取得部１１４、第二意図識別子出力部１１５を具備する。
【００３１】
意図判別情報取得装置１１１は、第一意図判別情報格納部１１１０、第一学習データ取得部１１１１、第一学習特徴量群取得部１１１２、第一意図判別情報蓄積部１１１３、第二意図判別情報格納部１１１４、第二学習データ取得部１１１５、第二学習特徴量群取得部１１１６、第二意図判別情報蓄積部１１１７、第一意図識別子取得部１１１８、第一意図識別子出力部１１１９を具備する。
【００３２】
意図判別情報取得装置１１１は、意図を判別するための学習データを取得する装置である。
【００３３】
ロボット１２は、動作情報格納部１２１、意図識別子受付部１２２、実行部１２３を具備する。
【００３４】
意図判別情報取得装置１１１は、脳情報出力装置１１が意図の判別に利用する学習データを取得する装置である。
【００３５】
第一意図判別情報格納部１１１０は、２以上の第一意図判別情報を格納し得る。第一意図判別情報は、意図識別子と第一学習特徴量群とを有する。意図識別子は、ユーザの意図を識別する情報である。意図とは、体の一部（例えば、右手、左手、舌、足など）を動かす行為や、特定のこと（例えば、右手を動かしていること、舌を出したこと、走っていることなど）を想像することなど、ユーザが考えて脳の活動に反映されることである。また、意図識別子は、例えば、ユーザが動かす体の部分であり、例えば、「右手」「左手」「舌」「足」の４つである。また、意図識別子は、例えば、「右手」「左手」の２つであっても良い。意図識別子の数は問わないが、意図識別子の数は少ない方が、通常、脳情報出力装置１１が出力する意図識別子がユーザの意図と合致している可能性は高い、と考えられる。第一学習特徴量群とは、第一学習データから抽出された１以上の特徴量の情報である。第一学習データとは、意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得されたデータである。第一学習データは、ＮＩＲＳ（近赤外分光分析）、ｆＭＲＩ（機能的ＭＲＩ）、ＭＥＧ（脳磁計）、ＥＥＧ（脳波計）により取得されるデータなど、脳から取得される脳活動を示すデータであれば何でもよい。第一学習データが取得される際には、ロボット１２は動作しない環境である。
【００３６】
第一意図判別情報格納部１１１０は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。第一意図判別情報格納部１１１０に第一意図判別情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して第一意図判別情報が第一意図判別情報格納部１１１０で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された第一意図判別情報が第一意図判別情報格納部１１１０で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された第一意図判別情報が第一意図判別情報格納部１１１０で記憶されるようになってもよい。
【００３７】
第一学習データ取得部１１１１は、操作対象のロボット１２が動作しない環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第一学習データを取得する。学習データとは、一連の行為を行った際に、観測される一連の脳活動のデータである。なお、第一学習データ取得部１１１１、第二学習データ取得部１１１５、および脳活動データ取得部１１２は、通常、同一種類のデータを取得する。  第一学習データ取得部１１１１は、例えば、近赤外線光計測装置である。また、第一学習データ取得部１１１１は、例えば、脳波計測装置である。また、第一学習データ取得部１１１１は、例えば、機能的ＭＲＩ（fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging）や、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)なども良い。
【００３８】
第一学習特徴量群取得部１１１２は、第一学習データ取得部１１１１が取得した第一学習データに対して信号処理し、１以上の特徴量である第一学習特徴量群を取得する。ここで、信号処理は、例えば、バイアス補正、ベースライン補正、トレンド除去、平均値計算、ハイパスフィルターによる処理、ローパスフィルターによる処理、FFTによる処理、PCAによる処理、ICAによる処理、Phase Locking 値の算出、移動平均の算出、センサー選択、時間選択、リファレンス補正、ダウンサンプリング、アップサンプリング、パワー計算、包絡線計算（ヒルベルト変換）、空間フィルターによる処理、逆問題フィルターによる処理、などである。そして、特徴量とは、例えば、上記の信号処理により、算出されるデータであり、例えば、平均値、分散、Phase Locking 値などである。なお、第一学習特徴量群を構成する特徴量は、第一学習データの特性を示すデータであれば、何でも良い。また、第一学習特徴量群取得部１１１２が行う信号処理の数は、複数でも良い。また、上記の各種の信号処理の例は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００３９】
第一学習特徴量群取得部１１１２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一学習特徴量群取得部１１１２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４０】
第一意図判別情報蓄積部１１１３は、第一学習特徴量群取得部１１１２が取得した第一学習特徴量群と、第一学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第一意図判別情報を、第一意図判別情報格納部１１１０に蓄積する。ここで、意図識別子の入力は、ユーザが行っても良いし、第三者が行っても良いし、意図判別情報取得装置１１１がユーザに出力した指示（例えば、「右手を握ったり、開いたりしてください。」など）に対応する意図識別子を、第一意図判別情報蓄積部１１１３が取得しても良い。第一意図判別情報蓄積部１１１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一意図判別情報蓄積部１１１３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４１】
第二意図判別情報格納部１１１４は、２以上の第二意図判別情報を格納し得る。第二意図判別情報は、意図識別子と第二学習特徴量群とを有する。第二学習特徴量群は、第二学習データから抽出された１以上の特徴量の情報である。第二学習データは、意図識別子で識別される意図の元にユーザが一連の行為を行った際に当該ユーザの脳から取得されたデータである。第二学習データとは、ＮＩＲＳ（近赤外分光分析）、ｆＭＲＩ（機能的ＭＲＩ）、ＭＥＧ（脳磁計）、ＥＥＧ（脳波計）により取得されるデータなど、脳から取得される脳活動を示すデータであれば何でもよい。第二学習データが取得される際には、ロボット１２が動作する環境である。
【００４２】
第二意図判別情報格納部１１１４は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。第二意図判別情報格納部１１１４に第二意図判別情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して第二意図判別情報が第二意図判別情報格納部１１１４で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された第二意図判別情報が第二意図判別情報格納部１１１４で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された第二意図判別情報が第二意図判別情報格納部１１１４で記憶されるようになってもよい。
【００４３】
第二学習データ取得部１１１５は、受け付けた意図識別子に応じた動作を行うロボット１２であり、操作対象のロボット１２が動作する環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第二学習データを取得する。第二学習データとは、一連の行為を行った際に、観測される一連の脳のデータである。第二学習データ取得部１１１５は、例えば、脳波計測装置である。また、第二学習データ取得部１１１５は、例えば、近赤外線光計測装置である。また、第二学習データ取得部１１１５は、例えば、機能的ＭＲＩ（fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging）や、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)なども良い。
【００４４】
第二学習特徴量群取得部１１１６は、第二学習データ取得部１１１５が取得した第二学習データに対して信号処理し、１以上の特徴量である第二学習特徴量群を取得する。ここで、信号処理は、例えば、バイアス補正、ベースライン補正、トレンド除去、平均値計算、ハイパスフィルターによる処理、ローパスフィルターによる処理、FFTによる処理、PCAによる処理、ICAによる処理、Phase Locking 値の算出、移動平均の算出、センサー選択、時間選択、リファレンス補正、ダウンサンプリング、アップサンプリング、パワー計算、包絡線計算（ヒルベルト変換）、空間フィルターによる処理、逆問題フィルターによる処理、などである。そして、特徴量とは、例えば、上記の信号処理により、算出されるデータであり、例えば、平均値、分散、Phase Locking 値などである。なお、第二学習特徴量群を構成する特徴量は、第二学習データの特性を示すデータであれば、何でも良い。また、第二学習特徴量群取得部１１１６が行う信号処理の数は、複数でも良い。
【００４５】
第二学習特徴量群取得部１１１６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二学習特徴量群取得部１１１６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４６】
第二意図判別情報蓄積部１１１７は、第二意図判別情報を第二意図判別情報格納部１１１４に蓄積する。第二意図判別情報は、第二学習特徴量群取得部１１１６が取得した第二学習特徴量群と、第二学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた情報である。第二意図判別情報蓄積部１１１７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二意図判別情報蓄積部１１１７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４７】
第一意図識別子取得部１１１８は、第二学習特徴量群に対応する意図識別子を、第一意図判別情報格納部１１１０に格納されている２以上の第一意図判別情報から取得する。第二学習特徴量群に対応する意図識別子とは、第二学習データ取得部１１１５が取得した第二学習データに対応する意図識別子ともいう。第一意図識別子取得部１１１８は、例えば、２以上の意図判別情報を用いて、第二学習特徴量群が、複数の意図識別子の中の各意図識別子である確率を、意図識別子ごとに算出する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、最も高い確率に対応する意図識別子を取得する。また、第一意図識別子取得部１１１８は、例えば、第二学習特徴量群と、２以上の各第一意図判別情報が有する第一学習特徴量群との距離を算出し、最も小さい距離に対応する意図識別子を取得しても良い。第一意図識別子取得部１１１８が意図識別子を取得するためのアルゴリズムは問わない。
【００４８】
なお、さらに具体的には、意図識別子が２つ（２種類）の場合、例えば、第一意図識別子取得部１１１８は、以下のように意図識別子ごとの確率を算出する。つまり、第一意図識別子取得部１１１８は、第一学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第一の意図識別子］、またはクラス２［第二の意図識別子］）に分けるための境界面の情報を得る。かかる概念を図２１に示す。
次に、第一意図識別子取得部１１１８は、境界面からの第二学習特徴量群の距離を算出する（図２１参照）。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該変換した値（０〜１）を、第一の意図識別子の確率とする。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、第二の意図識別子の確率を、「１−第一の意図識別子の確率」により算出する。
【００４９】
また、意図識別子が４つ（４種類）の場合、例えば、第一意図識別子取得部１１１８は、以下のように意図識別子ごとの確率を算出する。つまり、上記２つの意図識別子の場合の処理を拡張する。まず、第一の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、第一意図識別子取得部１１１８は、第一学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第一の意図識別子］、またはクラス２［第二の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、第一意図識別子取得部１１１８は、境界面からの第二学習特徴量群の距離を算出する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該変換した値（０〜１）を、第一の意図識別子の確率とする。次に、第一意図識別子取得部１１１８は、第二の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第一の意図識別子の確率」により算出する。
【００５０】
そして、次に、第二の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、第一意図識別子取得部１１１８は、第一学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第二の意図識別子］、またはクラス２［第一の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、第一意図識別子取得部１１１８は、境界面からの第二学習特徴量群の距離を算出する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該変換した値（０〜１）を、第二の意図識別子の確率とする。次に、第一意図識別子取得部１１１８は、第一の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第二の意図識別子の確率」により算出する。
【００５１】
そして、次に、第三の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、第一意図識別子取得部１１１８は、第一学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第三の意図識別子］、またはクラス２［第一の意図識別子または第二の意図識別子または第四の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、第一意図識別子取得部１１１８は、境界面からの第二学習特徴量群の距離を算出する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該変換した値（０〜１）を、第三の意図識別子の確率とする。次に、第一意図識別子取得部１１１８は、第一の意図識別子または第二の意図識別子または第四の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第三の意図識別子の確率」により算出する。
【００５２】
そして、次に、第四の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、第一意図識別子取得部１１１８は、第一学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第四の意図識別子］、またはクラス２［第一の意図識別子または第二の意図識別子または第三の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、第一意図識別子取得部１１１８は、境界面からの第二学習特徴量群の距離を算出する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一意図識別子取得部１１１８は、当該変換した値（０〜１）を、第四の意図識別子の確率とする。次に、第一意図識別子取得部１１１８は、第一の意図識別子または第二の意図識別子または第三の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第四の意図識別子の確率」により算出する。
【００５３】
そして、第一意図識別子取得部１１１８は、上記で取得した確率をマージすることにより、第一の意図識別子から第四の意図識別子の確率を取得する。ここで、マージとは、前記の第一の意図識別子の確率（Ｐ１）、前記の第一以外の意図識別子の確率（Ｐ２３４）、前記の第二の意図識別子の確率（Ｐ２）、前記の第二以外の意図識別子の確率（Ｐ１３４）、前記の第三の意図識別子の確率（Ｐ３）、前記の第三以外の意図識別子の確率（Ｐ１２４）、前記の第四の意図識別子の確率（Ｐ４）、前記の第四以外の意図識別子の確率（Ｐ１２３）の８つの確率から求める操作のことを言う。マージした第一の意図識別子の確率はＰ１×Ｐ１３４×Ｐ１２４×Ｐ１２３、マージした第二の意図識別子の確率はＰ２３４×Ｐ２×Ｐ１２４×Ｐ１２３、マージした第三の意図識別子の確率はＰ２３４×Ｐ１３４×Ｐ３×Ｐ１２３、マージした第四の意図識別子はＰ２３４×Ｐ１３４×Ｐ１２４×Ｐ４のように求めることが好適である。なお、確率を正規化する操作を加えても良い。ここで、正規化とは、マージした第一の意図識別子の確率から第四の意図識別子の確率までを足した値でそれぞれの確率を割ることで、全てを足した確率が１になるようにする操作である。
【００５４】
第一意図識別子取得部１１１８は、第一意図判別情報格納部１１１０に格納されている２以上の第一意図判別情報を教師データとして、ＳＶＭや、ＳＶＲや、決定木などの機械学習のアルゴリズムにより、第二学習特徴量群に対応する意図識別子を取得しても良い。
【００５５】
第一意図識別子取得部１１１８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一意図識別子取得部１１１８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００５６】
第一意図識別子出力部１１１９は、第一意図識別子取得部１１１８が取得した意図識別子を、ロボット１２に対して出力する。かかるロボット１２への出力により、ロボット１２は、意図識別子に応じた動作を行う。第一意図識別子出力部１１１９は、例えば、無線または有線の通信手段により実現され得る。
【００５７】
なお、第一意図識別子出力部１１１９が出力した意図識別子に応じたロボット１２の動作を見て、ユーザ等は、正しい意図識別子を、意図判別情報取得装置１１１に入力しても良い。かかる場合、第二意図判別情報蓄積部１１１７は、入力された意図識別子と、第二学習特徴量群取得部１１１６が取得した第二学習特徴量群とを対にした第二意図判別情報を構成し、当該第二意図判別情報を第二意図判別情報格納部１１１４に蓄積する。
【００５８】
脳活動データ取得部１１２は、ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する。脳活動データは、ユーザが一の意図を示した際に、当該ユーザから取得された脳活動のデータである。脳活動データは、ＮＩＲＳ（近赤外分光分析）、ｆＭＲＩ（機能的ＭＲＩ）、ＭＥＧ（脳磁計）、ＥＥＧ（脳波計）により取得されるデータなどである。脳活動データは、脳活動を示すデータであれば何でもよい。なお、脳活動データは第一学習データや第二学習データと同じ種類のデータである。脳活動データ取得部１１２は、例えば、近赤外線光計測装置である。また、脳活動データ取得部１１２は、例えば、脳波計測装置である。また、脳活動データ取得部１１２は、例えば、機能的ＭＲＩ（fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging）や、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)などでも良い。
【００５９】
特徴量群取得部１１３は、脳活動データ取得部１１２が取得した脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する。特徴量群取得部１１３は、脳活動データを信号処理し、入力特徴量群を取得する。ここで、信号処理は、例えば、バイアス補正、ベースライン補正、トレンド除去、平均値計算、ハイパスフィルターによる処理、ローパスフィルターによる処理、FFTによる処理、PCAによる処理、ICAによる処理、Phase Locking 値の算出、移動平均の算出、センサー選択、時間選択、リファレンス補正、ダウンサンプリング、アップサンプリング、パワー計算、包絡線計算（ヒルベルト変換）、空間フィルターによる処理、逆問題フィルターによる処理、などである。そして、特徴量とは、例えば、上記の信号処理により、算出されるデータであり、例えば、平均値、分散、Phase Locking 値などである。なお、入力特徴量群を構成する特徴量は、脳活動データの特性を示すデータであれば、何でも良い。また、特徴量群取得部１１３が行う信号処理の数は、複数でも良い。
【００６０】
特徴量群取得部１１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。特徴量群取得部１１３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６１】
第二意図識別子取得部１１４は、入力特徴量群に対応する意図識別子を、第二意図判別情報格納部１１１４に格納されている２以上の第二意図判別情報から取得する。また、第二意図識別子取得部１１４は、第二意図判別情報格納部１１１４に格納されている２以上の第二意図判別情報、および第一意図判別情報格納部１１１０に格納されている２以上の第一意図判別情報を用いて、入力特徴量群に対応する意図識別子を取得しても良い。第二意図識別子取得部１１４が、第二意図判別情報および第一意図判別情報の両方を用いて意図識別子を取得する場合、第二意図識別子取得部１１４は、第一意図判別情報の重みより、第二意図判別情報の重みを大きくして、意図識別子を取得することは好適である。なお、第二意図識別子取得部１１４の処理は、第一意図識別子取得部１１１８の処理と同様でも良い。
【００６２】
つまり、第二意図識別子取得部１１４は、例えば、２以上の第二意図判別情報、または２以上の第二意図判別情報と２以上の第一意図判別情報とを用いて、入力特徴量群が、複数の意図識別子の中の各意図識別子に対応する確率を、意図識別子ごとに算出する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、最も高い確率に対応する意図識別子を取得する。
【００６３】
さらに具体的には、意図識別子が２つ（２種類）の場合、例えば、第二意図識別子取得部１１４は、以下のように意図識別子ごとの確率を算出する。つまり、第二意図識別子取得部１１４は、第二学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第一の意図識別子］、またはクラス２［第二の意図識別子］）に分けるための境界面の情報を得る。かかる概念は図１９である。
次に、第二意図識別子取得部１１４は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する（図２０参照）。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該変換した値（０〜１）を、第一の意図識別子の確率とする。そして、第二意図識別子取得部１１４は、第二の意図識別子の確率を、「１−第一の意図識別子の確率」により算出する。
【００６４】
また、意図識別子が４つ（４種類）の場合、例えば、第二意図識別子取得部１１４は、以下のように意図識別子ごとの確率を算出する。つまり、上記２つの意図識別子の場合の処理を拡張する。まず、第一の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、第二意図識別子取得部１１４は、第二学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第一の意図識別子］、またはクラス２［第二の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、第二意図識別子取得部１１４は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該変換した値（０〜１）を、第一の意図識別子の確率とする。次に、第二意図識別子取得部１１４は、第二の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子に対応する第二学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第一の意図識別子の確率」により算出する。
【００６５】
そして、次に、第二の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、第二意図識別子取得部１１４は、第二学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第二の意図識別子］、またはクラス２［第一の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、第二意図識別子取得部１１は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該変換した値（０〜１）を、第二の意図識別子の確率とする。次に、第一意図識別子取得部１１１８は、第一の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第二の意図識別子の確率」により算出する。
【００６６】
そして、次に、第三の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、第二意図識別子取得部１１４は、第二学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第三の意図識別子］、またはクラス２［第一の意図識別子または第二の意図識別子または第四の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、第二意図識別子取得部１１４は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該変換した値（０〜１）を、第三の意図識別子の確率とする。次に、第二意図識別子取得部１１４は、第一の意図識別子または第二の意図識別子または第四の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第三の意図識別子の確率」により算出する。
【００６７】
そして、次に、第四の意図識別子と他の意図識別子との２つのクラスが存在すると考え、第二意図識別子取得部１１４は、第二学習特徴量群から、２つのクラス（クラス１［第四の意図識別子］、またはクラス２［第一の意図識別子または第二の意図識別子または第三の意図識別子）に分けるための境界面の情報を得る。次に、第二意図識別子取得部１１４は、境界面からの入力特徴量群の距離を算出する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、当該変換した値（０〜１）を、第四の意図識別子の確率とする。次に、第二意図識別子取得部１１４は、第一の意図識別子または第二の意図識別子または第三の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第四の意図識別子の確率」により算出する。
【００６８】
そして、第二意図識別子取得部１１４は、上記で取得した確率をマージすることにより、第一の意図識別子から第四の意図識別子の確率を取得する。ここで、マージとは、前記の第一の意図識別子の確率（Ｐ１）、前記の第一以外の意図識別子の確率（Ｐ２３４）、前記の第二の意図識別子の確率（Ｐ２）、前記の第二以外の意図識別子の確率（Ｐ１３４）、前記の第三の意図識別子の確率（Ｐ３）、前記の第三以外の意図識別子の確率（Ｐ１２４）、前記の第四の意図識別子の確率（Ｐ４）、前記の第四以外の意図識別子の確率（Ｐ１２３）の８つの確率から求める操作のことを言う。マージした第一の意図識別子の確率はＰ１×Ｐ１３４×Ｐ１２４×Ｐ１２３、マージした第二の意図識別子の確率はＰ２３４×Ｐ２×Ｐ１２４×Ｐ１２３、マージした第三の意図識別子の確率はＰ２３４×Ｐ１３４×Ｐ３×Ｐ１２３、マージした第四の意図識別子はＰ２３４×Ｐ１３４×Ｐ１２４×Ｐ４のように求めることが好適である。なお、確率を正規化する操作を加えても良い。ここで、正規化とは、マージした第一の意図識別子の確率から第四の意図識別子の確率までを足した値でそれぞれの確率を割ることで、全てを足した確率が１になるようにする操作である。
【００６９】
なお、上記において、入力特徴量群と、第二学習特徴量群および第一学習特徴量群との距離を算出する場合、第二意図識別子取得部１１４は、第二学習特徴量群および第一学習特徴量群の平均値、または重み付け平均値を特徴量ごとに算出し、ベクトル（学習特徴量群）を構成する。そして、第二意図識別子取得部１１４は、入力特徴量群と、当該学習特徴量群との距離を算出する。なお、重み付ける場合、第二学習特徴量群の重みが大きくなるようにすることが好適である。
【００７０】
第二意図識別子取得部１１４は、第二意図判別情報、または第一意図判別情報と第二意図判別情報を教師データとして、ＳＶＭや、ＳＶＲや、決定木などの機械学習のアルゴリズムにより、第二学習特徴量群に対応する意図識別子を取得しても良い。第二意図識別子取得部１１４における意図識別子の取得のアルゴリズムは問わない。
【００７１】
第二意図識別子取得部１１４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二意図識別子取得部１１４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７２】
第二意図識別子出力部１１５は、第二意図識別子取得部１１４が取得した意図識別子を出力する。出力とは、ロボット１２への出力が好適であるが、ディスプレイへの表示や、音声出力などでも良い。第二意図識別子出力部１１５は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００７３】
ロボット１２は、意図識別子を受け付け、当該受け付けた意図識別子に応じた動作を行う。
【００７４】
動作情報格納部１２１は、２以上の動作情報を格納し得る。動作情報とは、意図識別子と当該意図識別子に対応する動作を行わせる動作モジュールとの組である。動作モジュールとは、ハードウェアで実現されていても良いし、ソフトウェアで実現されていても良いし、ハードウェアとソフトウェアで実現されていても良い。動作情報格納部１２１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。動作情報格納部１２１に動作情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して動作情報が動作情報格納部１２１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された動作情報が動作情報格納部１２１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された動作情報が動作情報格納部１２１で記憶されるようになってもよい。
【００７５】
意図識別子受付部１２２は、脳情報出力装置１１から出力された意図識別子を受け付ける。受け付けとは、通信手段を用いた受信や、ソフトウェアによる情報（意図識別子）の引き渡し等である。
【００７６】
実行部１２３は、意図識別子受付部１２２が受け付けた意図識別子に対応する動作モジュールを実行する。動作モジュールが実現する動作内容は何でも良い。実行部１２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。実行部１２３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７７】
次に、ロボットシステム１の動作について説明する。まず、意図判別情報取得装置１１１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。
【００７８】
（ステップＳ３０１）第一学習データ取得部１１１１は、第一学習データを取得するか否かを判断する。第一学習データを取得するのであればステップＳ３０２に行き、第一学習データを取得しないのであればステップＳ３０７に行く。なお、例えば、第一学習データを取得するために、図示しない出力手段が、ユーザに対して、意図に対応する動作（思考、想像なども含む）を行うことを示す指示を出力する。そして、かかる指示が出力された後、所定期間（例えば、１０秒など）、第一学習データ取得部１１１１は、第一学習データを取得する、と判断する。また、意図に対応する動作を行うことを示す指示とは、「右手を１０秒間、振ってください。」「１５秒間、足をばたつかせてください。」などの情報である。
【００７９】
（ステップＳ３０２）第一学習データ取得部１１１１は、第一学習データを取得し、記録媒体に、少なくとも一時的に蓄積する。
【００８０】
（ステップＳ３０３）第一学習特徴量群取得部１１１２は、ステップＳ３０２で取得された第一学習データから、第一学習特徴量群を取得する。
【００８１】
（ステップＳ３０４）第一意図判別情報蓄積部１１１３は、意図識別子を取得する。なお、例えば、意図判別情報取得装置１１１は、図示しない出力手段が出力する指示（指示を示す情報）と対にして、意図識別子を格納している、とする。そして、第一意図判別情報蓄積部１１１３は、例えば、出力された指示に対応する意図識別子を取得する。
【００８２】
（ステップＳ３０５）第一意図判別情報蓄積部１１１３は、ステップＳ３０３で取得した第一学習特徴量群と、ステップＳ３０４で取得した意図識別子を有する第一意図判別情報を構成する。
【００８３】
（ステップＳ３０６）第一意図判別情報蓄積部１１１３は、ステップＳ３０５で構成した第一意図判別情報を第一意図判別情報格納部１１１０に蓄積する。ステップＳ３０１に戻る。
【００８４】
（ステップＳ３０７）第一学習データ取得部１１１１は、第一学習データを取得する処理を終了するか否かを判断する。終了する場合はステップＳ３０８に行き、終了しない場合はステップＳ３０１に戻る。なお、第一学習データ取得部１１１１は、例えば、すべての意図識別子に対応する第一学習データを取得した場合、第一学習データの取得処理を終了すると判断する。
【００８５】
（ステップＳ３０８）第二学習データ取得部１１１５は、第二学習データを取得するか否かを判断する。第二学習データを取得するのであればステップＳ３０９に行き、第二学習データを取得しないのであればステップＳ３１７に行く。なお、例えば、第二学習データを取得するために、図示しない出力手段が、ユーザに対して、意図に対応する動作（思考、想像なども含む）を行わせる指示を出力した後、所定期間（例えば、１２秒など）、第二学習データ取得部１１１５は、第一学習データを取得すると判断する。また、指示とは、「左手を１０秒間、１Ｈｚの周期で、握ったり開いたりしてください。」「１５秒間、舌を口の中で上下または左右に動かし続けてください。」などの情報である。
【００８６】
（ステップＳ３０９）第二学習データ取得部１１１５は、第二学習データを取得し、記録媒体に、少なくとも一時的に蓄積する。
【００８７】
（ステップＳ３１０）第二学習特徴量群取得部１１１６は、ステップＳ３０９で取得された第二学習データから、第二学習特徴量群を取得する。
【００８８】
（ステップＳ３１１）第一意図識別子取得部１１１８は、ステップＳ３１０で取得された第二学習特徴量群を入力として、当該第二学習特徴量群に対応する意図識別子を取得する。かかる意図識別子取得処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでの学習特徴量群は、第一学習特徴量群である。
【００８９】
（ステップＳ３１２）第一意図識別子出力部１１１９は、ステップＳ３１１で取得された意図識別子を、ロボット１２に出力する。なお、ロボット１２は、意図識別子を受け付け、当該意図識別子に対応する動作を行う（図６参照）。
【００９０】
（ステップＳ３１３）第二意図判別情報蓄積部１１１７は、ユーザ等から入力された、意図識別子の正誤に関する情報を受け付けたか否かを判断する。正誤に関する情報を受け付ければステップＳ３１４に行き、正誤に関する情報を受け付けなければステップＳ３１３に戻る。なお、正誤に関する情報とは、ステップＳ３１２で出力した意図識別子が示す意図が、ユーザが示した意図と一致するか否かに関する情報である。また、ステップＳ３１２で出力した意図識別子が示す意図が、ユーザが示した意図と一致しない場合、正誤に関する情報は、例えば、正しい意図を示す意図識別子である、とする。
【００９１】
（ステップＳ３１４）第二意図判別情報蓄積部１１１７は、ステップＳ３１３で受け付けた正誤に関する情報が「正しい」を示す情報であるか否かを判断する。「正しい」を示す情報であればステップＳ３１６に行き、「正しい」を示す情報でなければステップＳ３１５に行く。
【００９２】
（ステップＳ３１５）第二意図判別情報蓄積部１１１７は、正しい意図識別子を取得する。正しい意図識別子とは、ステップＳ３１３で受け付けられた正しい意図を示す意図識別子である。
【００９３】
（ステップＳ３１６）第二意図判別情報蓄積部１１１７は、意図識別子と、ステップＳ３１０で取得された第二学習特徴量群から第二意図判別情報を構成し、当該第二意図判別情報を第二意図判別情報格納部１１１４に蓄積する。ステップＳ３０８に戻る。
【００９４】
（ステップＳ３１７）第二学習データ取得部１１１５は、第二学習データを取得する処理を終了するか否かを判断する。終了する場合は処理を終了し、終了しない場合はステップＳ３０８に戻る。なお、例えば、すべての意図識別子に対応する第二意図判別情報が第二意図判別情報格納部１１１４に蓄積された場合、第二学習データ取得部１１１５は、第二学習データの取得処理を終了する、と判断する。
【００９５】
なお、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ３０１からステップＳ３０７は、上述したトレーニングセッションである。また、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ３０８からステップＳ３１７は、上述したブラッシュアップセッションである。また、トレーニングセッションにおいてロボット１２は動作しないが、ブラッシュアップセッションにおいてロボット１２は動作する。
【００９６】
また、図３のフローチャートにおいて、ステップＳ３１３において、出力された意図識別子（ロボット１２の動作）が正しいか否かについての正誤に関する情報の入力を、ユーザ等から受け付けたが、かかる受付処理はなくても良い。受付処理が無い場合は、第二意図判別情報蓄積部１１１７は、ステップＳ３１１で取得された意図識別子と、ステップＳ３１０で取得された第二学習特徴量群から第二意図判別情報を構成し、当該第二意図判別情報を第二意図判別情報格納部１１１４に蓄積する。
【００９７】
次に、脳情報出力装置１１が、意図識別子を出力する動作について図４のフローチャートを用いて説明する。
【００９８】
（ステップＳ４０１）脳活動データ取得部１１２は、脳活動データを取得したか否かを判断する。脳活動データを取得すればステップＳ４０２に行き、脳活動データを取得しなければステップＳ４０１に戻る。
【００９９】
（ステップＳ４０２）特徴量群取得部１１３は、ステップＳ４０１で取得された脳活動データから、入力特徴量群を取得する。
【０１００】
（ステップＳ４０３）第二意図識別子取得部１１４は、ステップＳ４０２で取得された入力特徴量群を入力として、当該入力特徴量群に対応する意図識別子を取得する。かかる意図識別子取得処理について、図５のフローチャートを用いて説明する。なお、ここでの学習特徴量群は、第二学習特徴量群、または第二学習特徴量群と第一学習特徴量群である。
【０１０１】
（ステップＳ４０４）第二意図識別子出力部１１５は、ステップＳ４０３で取得された意図識別子を、ロボット１２に出力する。ステップＳ４０１に戻る。
【０１０２】
なお、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１０３】
次に、ステップＳ３１１、ステップＳ４０３の意図識別子取得処理の例について図５のフローチャートを用いて説明する。
【０１０４】
（ステップＳ５０１）第一意図識別子取得部１１１８、または第二意図識別子取得部１１４（以下、意図識別子取得部という）は、カウンタｉを１に設定する。
【０１０５】
（ステップＳ５０２）意図識別子取得部は、ｉ番目の意図識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目の意図識別子が存在すればステップＳ５０３に行き、ｉ番目の意図識別子が存在しなければステップＳ５０８に行く。
【０１０６】
（ステップＳ５０３）意図識別子取得部は、ｉ番目の意図識別子に対応する学習特徴量群（ベクトル）を取得する。
【０１０７】
（ステップＳ５０４）意図識別子取得部は、入力された特徴量群（ベクトル）を取得する。
【０１０８】
（ステップＳ５０５）意図識別子取得部は、ステップＳ５０３で取得された学習特徴量群（ベクトル）と、ステップＳ５０４で取得された特徴量群（ベクトル）の距離を算出する。
【０１０９】
（ステップＳ５０６）意図識別子取得部は、ステップＳ５０５で取得した距離と、ｉ番目の意図識別子とを対応付けて、少なくとも一時的に記録媒体に蓄積する。
【０１１０】
（ステップＳ５０７）意図識別子取得部は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
【０１１１】
（ステップＳ５０８）意図識別子取得部は、ステップＳ５０６で蓄積された距離を用いて、意図識別子を取得する。例えば、意図識別子取得部は、最も小さい距離と対になる意図識別子を取得する。また、上述したように、意図識別子取得部は、意図識別子ごとの確率を算出し、確率が最も大きい意図識別子を取得しても良い。上位処理にリターンする。
【０１１２】
なお、図５のフローチャートにおいて、ステップＳ５０４の動作は、ループ外に配置し、一度のみ行っても良い。
【０１１３】
次に、ロボット１２の動作について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１１４】
（ステップＳ６０１）意図識別子受付部１２２は、脳情報出力装置１１から出力された意図識別子を受け付けたか否かを判断する。意図識別子を受け付ければステップＳ６０２に行き、意図識別子を受け付けなければステップＳ６０１に戻る。
【０１１５】
（ステップＳ６０２）実行部１２３は、ステップＳ６０１で受け付けられた意図識別子に対応する動作モジュールを、動作情報格納部１２１から読み出す。
【０１１６】
（ステップＳ６０３）実行部１２３は、ステップＳ６０２で読み出した動作モジュールを実行する。ステップＳ６０１に戻る。
【０１１７】
以上の処理により、ユーザが意図した行為（思考を含む）に対応する動作が、ロボット１２により行われる。
【０１１８】
なお、図６のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１１９】
以下、本実施の形態における意図判別情報取得装置１１１の動作の概念を説明する。意図判別情報取得装置１１１の動作フローの概略図は図７である。
【０１２０】
まず、最初、機械（ロボット１２）の操作用パラメータ（学習特徴量群）が存在しないため、機械操作ができない。
【０１２１】
そこで、トレーニングセッションで、ユーザは、機械操作なしの状態での脳活動を行う。そして、第一学習データ取得部１１１１は、データ１（第一学習データ）を取得する（Ｓ７０１）。
【０１２２】
次に、トレーニングセッションで、第一学習特徴量群取得部１１１２は、データ１（第一学習データ）から、機械操作用パラメータ（パラメータ１）を計算して取得する（Ｓ７０２）。パラメータ１は、第一学習特徴量群である。
【０１２３】
次に、ユーザは、機械（ロボット１２）の操作を行う。つまり、ユーザが機械操作をしながら、ブラッシュアップセッションにおいて、第二学習データ取得部１１１５は、データ２（第二学習データ）を取得する（Ｓ７０３）。かかる場合、機械操作ありの状態での脳活動を示すデータが取得される。
【０１２４】
そして、次に、ブラッシュアップセッションで、第二学習特徴量群取得部１１１６は、データ２（第二学習データ）からパラメータ２（第二学習特徴量群）を取得する（Ｓ７０４）。そして、このパラメータ２は、機械（ロボット１２）操作用パラメータとなる。
【０１２５】
そして、パラメータ２を用いて、実際の機械操作が行われる（Ｓ７０５）。かかるステップＳ７０５を、テストセッションという。
【０１２６】
また、上記の意図判別情報取得装置１１１の概念を、図８の概念図を用いて、さらに説明する。
【０１２７】
Ｓ８０１のトレーニングセッションにおいて、ユーザは機械（ロボット１２）の操作なしで、動作（思考、想像も含む）を行い、学習データ（第一意図判別情報）が取得される。トレーニングセッションにおいて、機械は操作されないので、実際の場合と、脳活動が異なる場合がある。
【０１２８】
次に、Ｓ８０２のブラッシュアップセッションにおいて、ユーザは機械（ロボット１２）の操作ありで、動作（思考、想像も含む）を行い、学習データ（第二意図判別情報）が取得される。ブラッシュアップセッションにおいて、データの学習のためのセッションであるが、実際の機械を操作するため、実際の場合と、脳活動が類似している、と考えられる。
【０１２９】
次に、Ｓ８０３のテストセッション（実際の操作）において、学習したデータ（第二意図判別情報、または、第二意図判別情報と第一意図判別情報）を用いて、ユーザは、予め決められた動作（思考、想像も含む）を行い、実際に機械を操作する。
【０１３０】
以下、本実施の形態におけるロボットシステム１の具体的な動作について説明する。ロボットシステム１の概念図は図１である。
【０１３１】
今、脳情報出力装置１１は、いわゆる脳・機械インタフェース（左手・右手の実運動）として機能する電子機器である。そして、脳情報出力装置１１から出力される意図識別子は、ロボット１２に送付され、ロボット１２は意図識別子に対応した動作を行う、とする。
【０１３２】
また、第一学習データ取得部１１１１、第二学習データ取得部１１１５、および脳活動データ取得部１１２は、例えば、近赤外線光計測装置である、とする。そして、第一学習データおよび第二学習データおよび脳活動データは、ＮＩＲＳデータである。ＮＩＲＳデータとは、頭部のヘモグロビン量を示すヘモグロビン情報の集合である。
【０１３３】
かかる状況において、ユーザは、トレーニングセッションを行う。つまり、ユーザは、例えば、「右手」を動かしている動作を想像する、とする。かかる場合、意図は「右手を動かしたことを想像すること」であり、意図識別子は「右手」である。
【０１３４】
そして、意図判別情報取得装置１１１の第一学習データ取得部１１１１は、図９に示す脳活動データ（ＮＩＲＳデータ）を取得した、とする。図９は、時間（ｔ）の経過ごとの、取得されたヘモグロビン量を示す。ヘモグロビン情報は、ここでは、例えば、８ｍｓｅｃごとに取得される、とする。
【０１３５】
次に、第一学習特徴量群取得部１１１２は、図９に示す第一脳活動データから、図１０に示す第一学習特徴量群を取得する。
【０１３６】
そして、第一意図判別情報蓄積部１１１３は、意図識別子「右手」と図１０に示す第一学習特徴量群を対にした第一意図判別情報を構成し、第一意図判別情報格納部１１１０に蓄積する。なお、図１０において、第一学習特徴量群は、第一特徴量、第二特徴量の２つの特徴量を有する。また、本具体例において、説明の簡単化のため、特徴量群は２つの特徴量を有するものとする。しかし、特徴量群は、３以上の特徴量を有しても良いことは言うまでもない。
【０１３７】
以上の処理を、少なくとも、意図識別子「左手」、「舌」、「足」に対して、繰り返し行い、第一意図判別情報格納部１１１０には、図１１に示す、少なくとも４つの第一意図判別情報が格納される。以上により、トレーニングセッションは終了する。
【０１３８】
なお、意図識別子「右手」は、ユーザが「右手を動かしたことを想像した」場合に得られる意図を識別する情報である。また、意図識別子「左手」は、ユーザが「左手を動かしたことを想像した」場合に得られる意図を識別する情報である。意図識別子「舌」は、ユーザが「舌を動かしたことを想像した」場合に得られる意図を識別する情報である。意図識別子「足」は、ユーザが「足を動かしたことを想像した」場合に得られる意図を識別する情報である。
【０１３９】
次に、ユーザは、ブラッシュアップセッションを行う。つまり、ユーザは、意図識別子「足」に対応する動作をロボット１２に行わそうとして、ユーザが足を動かしたことを想像する、とする。
【０１４０】
次に、第二学習データ取得部１１１５は、ユーザが足を動かしたことを想像した際に発生する脳活動のデータである第二学習データを取得する、とする。
【０１４１】
次に、第二学習特徴量群取得部１１１６は、取得された第二学習データから、第二学習特徴量群（ここでは、第一特徴量、第二特徴量の２つの特徴量）を取得する。
【０１４２】
次に、第一意図識別子取得部１１１８は、図１１の第一学習特徴量群を学習データとして、取得された第二学習特徴量群に対応する意図識別子を取得する。つまり、第一意図識別子取得部１１１８は、第二学習特徴量群と、図１１の意図識別子ごとの第一学習特徴量群との距離を算出する。そして、距離が最も小さい意図識別子（ここでは「舌」）を取得した、とする。
【０１４３】
そして、第一意図識別子出力部１１１９は、取得された意図識別子「舌」を、ロボット１２に出力する。
【０１４４】
次に、ロボット１２の意図識別子受付部１２２は、意図識別子「舌」を受け付ける。そして、実行部１２３は、受け付けられた意図識別子「舌」に対応する動作モジュールを、動作情報格納部１２１から読み出す。次に、実行部１２３は、読み出した動作モジュールを実行する。
【０１４５】
以上の動作により、ユーザは、自分の意図とは異なった動きを、ロボット１２が行ったと認識する。そして、ユーザは、正しい意図識別子「足」を、図示しない入力手段を用いて、意図判別情報取得装置１１１に入力する。
【０１４６】
そして、意図判別情報取得装置１１１の第二意図判別情報蓄積部１１１７は、ユーザから入力された意図識別子「足」を受け付ける。
【０１４７】
次に、第二意図判別情報蓄積部１１１７は、意図識別子「足」と、取得された第二学習特徴量群を対とする第二意図判別情報を構成し、当該第二意図判別情報を第二意図判別情報格納部１１１４に蓄積する。
【０１４８】
次に、ユーザは、意図識別子「右手」に対応する動作をロボット１２に行わそうとして、ユーザが右手を動かしたことを想像する、とする。
【０１４９】
次に、第二学習データ取得部１１１５は、ユーザが右手を動かしたことを想像した際に発生する脳活動のデータである第二学習データを取得する、とする。
【０１５０】
次に、第二学習特徴量群取得部１１１６は、取得された第二学習データから、第二学習特徴量群を取得する。
【０１５１】
次に、第一意図識別子取得部１１１８は、図１１の第一学習特徴量群を学習データとして、取得された第二学習特徴量群に対応する意図識別子を取得する。つまり、第一意図識別子取得部１１１８は、第二学習特徴量群と、図１１の意図識別子ごとの第一学習特徴量群との距離を算出する。そして、距離が最も小さい意図識別子（ここでは「右手」）を取得した、とする。
【０１５２】
そして、第一意図識別子出力部１１１９は、取得された意図識別子「右手」を、ロボット１２に出力する。
【０１５３】
次に、ロボット１２の意図識別子受付部１２２は、意図識別子「右手」を受け付ける。そして、実行部１２３は、受け付けられた意図識別子「右手」に対応する動作モジュールを、動作情報格納部１２１から読み出す。次に、実行部１２３は、読み出した動作モジュールを実行する。
【０１５４】
以上の動作により、ユーザは、自分の意図に従った動きを、ロボット１２が行ったと認識する。そして、ユーザは、正しいことを示す情報を、図示しない入力手段を用いて、意図判別情報取得装置１１１に入力する。
【０１５５】
次に、第二意図判別情報蓄積部１１１７は、意図識別子「右手」と、取得された第二学習特徴量群を対とする第二意図判別情報を構成し、当該第二意図判別情報を第二意図判別情報格納部１１１４に蓄積する。
【０１５６】
以上の処理を、少なくとも意図識別子「左手」、意図識別子「舌」に対しても行い、すべての意図識別子に対応する第二意図判別情報が、第二意図判別情報格納部１１１４に蓄積される（図１２）。
【０１５７】
以上の処理により、ブラッシュアップセッションが終了する。
【０１５８】
次に、ユーザは、実際のロボット１２を動作させるテストセッションを行う、とする。ここでは、学習データとして、図１２の第二意図判別情報が用いられる、とする。
【０１５９】
つまり、例えば、ユーザは、意図識別子「左手」に対応する想像「左手を動かしたとの想像」をする、とする。
【０１６０】
次に、脳活動データ取得部１１２は、かかる場合の脳活動データを取得する。
【０１６１】
そして、特徴量群取得部１１３は、取得された脳活動データから、入力特徴量群（ここでは、第一特徴量、第二特徴量の２つの特徴量）を取得する。
【０１６２】
次に、第二意図識別子取得部１１４は、意図識別子ごとに、図１２の対応する第二特徴量群と、入力特徴量群との距離を算出する。
【０１６３】
次に、第二意図識別子取得部１１４は、最も近い距離に対応する意図識別子「左手」を取得する。そして、第二意図識別子出力部１１５は、取得された意図識別子「左手」を、ロボット１２に出力する。
【０１６４】
次に、ロボット１２の意図識別子受付部１２２は、脳情報出力装置１１から出力された意図識別子「左手」を受け付ける。
【０１６５】
そして、実行部１２３は、受け付けられた意図識別子「左手」に対応する動作モジュールを、動作情報格納部１２１から読み出す。
【０１６６】
次に、実行部１２３は、読み出した動作モジュールを実行する。以上の処理により、ユーザの意図のとおり、ロボット１２が動作する。
【０１６７】
以上、本実施の形態によれば、トレーニングセッションとブラッシュアップセッションの２つのセッションにより、脳情報出力装置１１は、学習データを得ることができる。したがって、テストセッションにおける、意図検出の精度を向上させることができる。
【０１６８】
なお、本実施の形態によれば、意図判別情報取得装置１１１は、脳情報出力装置１１と一体になっていなくても良い。かかる場合、脳情報出力装置１１は、第一意図判別情報格納部１１１０、第二意図判別情報格納部１１１４、脳活動データ取得部１１２、特徴量群取得部１１３、第二意図識別子取得部１１４、第二意図識別子出力部１１５を具備する。
【０１６９】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における意図判別情報取得装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、操作対象のロボットが動作しない環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第一学習データを取得する第一学習データ取得部と、前記第一学習データから、１以上の特徴量である第一学習特徴量群を取得する第一学習特徴量群取得部と、前記第一学習特徴量群取得部が取得した第一学習特徴量群と、前記第一学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第一意図判別情報を、記憶媒体に蓄積する第一意図判別情報蓄積部と、受け付けた意図識別子に応じた動作を行うロボットであり、操作対象のロボットが動作する環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第二学習データを取得する第二学習データ取得部と、前記第二学習データから、１以上の特徴量である第二学習特徴量群を取得する第二学習特徴量群取得部と、前記第二学習特徴量群取得部が取得した第二学習特徴量群と、前記第二学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第二意図判別情報を、記憶媒体に蓄積する第二意図判別情報蓄積部として機能させるためのプログラム、である。
【０１７０】
また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記第二学習特徴量群に対応する意図識別子を、前記第一意図判別情報格納部に格納されている２以上の意図判別情報から取得する第一意図識別子取得部と、前記第一意図識別子取得部が取得した意図識別子を、ロボットに対して出力する第一意図識別子出力部としてさらに機能させるためのプログラム、であることは好適である。
【０１７１】
また、本実施の形態における脳情報出力装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、上記の意図判別情報取得装置と、ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する脳活動データ取得部と、前記脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する特徴量群取得部と、前記入力特徴量群に対応する意図識別子を、記憶媒体に格納されている２以上の第二意図判別情報から取得する第二意図識別子取得部と、前記第二意図識別子取得部が取得した意図識別子を出力する第二意図識別子出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０１７２】
また、上記プログラムにおいて、前記第二意図識別子取得部は、前記記憶媒体に格納されている２以上の第二意図判別情報を用いて、前記入力特徴量群に対応する意図識別子を取得するものとして機能させるためのプログラム、であることは好適である。
【０１７３】
（実施の形態２）
【０１７４】
本実施の形態において、実施の形態１と同様、意図の検出を行うための学習データを取得する際に、実験を２つに分割し、１つはトレーニングセッション、もう一つをブラッシュアップセッションとするロボットシステムについて説明する。また、本実施の形態において、実施の形態１と異なるのは、ＮＩＲＳデータと脳波データ等の２種以上のデータを用いて、意図の検出を行う点である。
【０１７５】
また、本実施の形態において、複数の脳活動計測装置から得られる複数の脳活動データのそれぞれに対して、重み付けして、ユーザの意図を決定する脳情報出力装置についても説明する。なお、脳活動データに対する重み付けは、脳活動データから得られた確率に対する重み付けと同意義である。
【０１７６】
また、本実施の形態において、各脳活動計測装置が、得意とする意図のみを使って、最終的な意図を決定する脳情報出力装置についても説明する。
【０１７７】
図１は、本実施の形態におけるロボットシステム１の概念図である。図１３は、本実施の形態におけるロボットシステム２のブロック図である。
【０１７８】
ロボットシステム２は、脳情報出力装置２１、ロボット１２を具備する。
【０１７９】
脳情報出力装置２１は、意図判別情報取得装置２１１、脳活動データ取得部２１２、特徴量群取得部２１３、第二意図識別子取得部２１４、第二意図識別子出力部１１５を具備する。
【０１８０】
意図判別情報取得装置２１１は、第一意図判別情報格納部２１１０、第一学習データ取得部２１１１、第一学習特徴量群取得部２１１２、第一意図判別情報蓄積部２１１３、第二意図判別情報格納部２１１４、第二学習データ取得部２１１５、第二学習特徴量群取得部２１１６、第二意図判別情報蓄積部２１１７、第一意図識別子取得部２１１８、第一意図識別子出力部１１１９を具備する。
【０１８１】
第一意図識別子取得部２１１８は、第一確率算出手段２１１８１、第一意図決定手段２１１８２を具備する。
【０１８２】
第二意図識別子取得部２１４は、第二確率算出手段２１４１、第二意図決定手段２１４２を具備する。
【０１８３】
第一意図判別情報格納部２１１０は、２種類以上の学習データから作られた、２以上の第一意図判別情報を格納し得る。２種類以上の学習データとは、ＮＩＲＳ（近赤外分光分析）、ｆＭＲＩ（機能的ＭＲＩ）、ＭＥＧ（脳磁計）、ＥＥＧ（脳波計）などのうちから、２種類以上の脳活動データである。第一意図判別情報格納部２１１０は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１８４】
第一学習データ取得部２１１１は、操作対象のロボット１２が動作しない環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第一学習データを取得する。第一学習データ取得部２１１１は、２種類以上の学習データである第一学習データを取得する。学習データとは、ユーザが一連の行為を行った際に、観測される一連の脳活動のデータである。第一学習データ取得部２１１１は、例えば、近赤外線光計測装置、脳波計測装置、機能的ＭＲＩ（fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging）、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)などの脳計測装置のうちの２以上の装置である。
【０１８５】
第一学習特徴量群取得部２１１２は、２種類以上の第一学習データから、その種類ごとに、第一学習特徴量群を取得する。第一学習特徴量群取得部２１１２は、２つ以上の第一学習特徴量群を取得することとなる。第一学習特徴量群取得部２１１２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一学習特徴量群取得部２１１２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１８６】
第一意図判別情報蓄積部２１１３は、学習データの種類ごとの第一学習特徴量群と意図識別子とを対応付けた、学習データの種類ごとの第一意図判別情報を、第一意図判別情報格納部２１１０に蓄積する。第一意図判別情報蓄積部２１１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一意図判別情報蓄積部２１１３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１８７】
第二意図判別情報格納部２１１４は、２種類以上の学習データから作られた、２以上の第二意図判別情報を格納し得る。２種類以上の学習データとは、ＮＩＲＳ（近赤外分光分析）、ｆＭＲＩ（機能的ＭＲＩ）、ＭＥＧ（脳磁計）、ＥＥＧ（脳波計）などのうちから、２種類以上の脳活動データである。第二意図判別情報格納部２１１４は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１８８】
第二学習データ取得部２１１５は、受け付けた意図識別子に応じた動作を行うロボット１２であり、操作対象のロボット１２が動作する環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第二学習データを取得する。ここで、第二学習データ取得部２１１５が取得する第二学習データは、２種類以上の学習データである。第二学習データ取得部２１１５は、例えば、近赤外線光計測装置、脳波計測装置、機能的ＭＲＩ（fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging）、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)などの脳計測装置のうちの２以上の装置である。
【０１８９】
第二学習特徴量群取得部２１１６は、２種類以上の第二学習データから、その種類ごとに、第二学習特徴量群を取得する。第二学習特徴量群取得部２１１６は、２つ以上の第二学習特徴量群を取得することとなる。第二学習特徴量群取得部２１１６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二学習特徴量群取得部２１１６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１９０】
第二意図判別情報蓄積部２１１７は、第二意図判別情報蓄積部２１１７は、学習データの種類ごとの第二学習特徴量群と意図識別子とを対応付けた、学習データの種類ごとの第二意図判別情報を、第二意図判別情報格納部２１１４に蓄積する。第二意図判別情報蓄積部２１１７は、例えば、学習データの種類識別子、意図識別子、および第二学習特徴量群とを有する第二意図判別情報を第二意図判別情報格納部２１１４に蓄積する。第二意図判別情報蓄積部２１１７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二意図判別情報蓄積部２１１７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１９１】
第一意図識別子取得部２１１８は、２種類のデータ（例えば、ＮＩＲＳデータと脳波データ）に対する第二学習特徴量群に対応する意図識別子を、２種類のデータに対応する２以上の第一意図判別情報から取得する。第一意図識別子取得部２１１８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一意図識別子取得部２１１８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１９２】
第一確率算出手段２１１８１は、脳活動データの種類ごとに、示された一の意図が、複数の意図識別子のうちの一の意図識別子に対応する意図である確率を、意図識別子ごとに算出する。第一確率算出手段２１１８１は、脳活動データの種類ごとに、予め決められた一部の意図識別子のみに対して、意図識別子ごとに確率を算出することは好適である。かかる場合、第一確率算出手段２１１８１は、脳活動データが得意とする意図識別子に関してのみ、確率を算出することとなる。
【０１９３】
まず、意図識別子が２つ（２種類）の場合、例えば、第一確率算出手段２１１８１は、以下のように意図識別子ごとの確率を算出する。つまり、第一確率算出手段２１１８１は、第二学習特徴量群（ベクトル）と、第一の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を算出する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第一の意図識別子の確率とする。そして、第一確率算出手段２１１８１は、第二の意図識別子の確率を、「１−第一の意図識別子の確率」により算出する。
【０１９４】
また、意図識別子が４つ（４種類）の場合、例えば、第一確率算出手段２１１８１は、以下のように意図識別子ごとの確率を算出する。つまり、上記２つの意図識別子の場合の処理を拡張する。第一確率算出手段２１１８１は、第二学習特徴量群（ベクトル）と、第一の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を算出する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第一の意図識別子の確率とする。次に、第一確率算出手段２１１８１は、第二の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第一の意図識別子の確率」により算出する。
【０１９５】
そして、次に、第一確率算出手段２１１８１は、第二学習特徴量群（ベクトル）と、第二の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を算出する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第二の意図識別子の確率とする。次に、第一確率算出手段２１１８１は、第一の意図識別子または第三の意図識別子または第四の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第二の意図識別子の確率」により算出する。
【０１９６】
そして、次に、第一確率算出手段２１１８１は、第二学習特徴量群（ベクトル）と、第三の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を算出する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第三の意図識別子の確率とする。次に、第一確率算出手段２１１８１は、第一の意図識別子または第二の意図識別子または第四の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第三の意図識別子の確率」により算出する。
【０１９７】
そして、次に、第一確率算出手段２１１８１は、第二学習特徴量群（ベクトル）と、第四の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を算出する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該距離をロジスティック関数（シグモイド関数）に入力し、０〜１の値（０以上１以下の値）に変換する。そして、第一確率算出手段２１１８１は、当該変換した値（０〜１）を、第四の意図識別子の確率とする。次に、第一確率算出手段２１１８１は、第一の意図識別子または第二の意図識別子または第三の意図識別子に対応する第一学習特徴量群（ベクトル）との距離を、「１−第四の意図識別子の確率」により算出する。
【０１９８】
そして、第一確率算出手段２１１８１は、上記で取得した確率をマージすることにより、第一の意図識別子から第四の意図識別子の確率を取得する。ここで、マージとは、前記の第一の意図識別子の確率（Ｐ１）、前記の第一以外の意図識別子の確率（Ｐ２３４）、前記の第二の意図識別子の確率（Ｐ２）、前記の第二以外の意図識別子の確率（Ｐ１３４）、前記の第三の意図識別子の確率（Ｐ３）、前記の第三以外の意図識別子の確率（Ｐ１２４）、前記の第四の意図識別子の確率（Ｐ４）、前記の第四以外の意図識別子の確率（Ｐ１２３）の８つの確率から求める操作のことを言う。マージした第一の意図識別子の確率はＰ１×Ｐ１３４×Ｐ１２４×Ｐ１２３、マージした第二の意図識別子の確率はＰ２３４×Ｐ２×Ｐ１２４×Ｐ１２３、マージした第三の意図識別子の確率はＰ２３４×Ｐ１３４×Ｐ３×Ｐ１２３、マージした第四の意図識別子はＰ２３４×Ｐ１３４×Ｐ１２４×Ｐ４のように求めることが好適である。なお、確率を正規化する操作を加えても良い。ここで、正規化とは、マージした第一の意図識別子の確率から第四の意図識別子の確率までを足した値でそれぞれの確率を割ることで、全てを足した確率が１になるようにする操作である。
【０１９９】
第一意図決定手段２１１８２は、第一確率算出手段２１１８１が算出した種類ごと、および意図識別子ごとの確率を用いて、意図識別子を取得する。第一意図決定手段２１１８２は、脳活動データの種類ごとの確率に対して、異なる重みを用いて、意図識別子ごとの最終的な確率を算出し、当該意図識別子ごとの最終的な確率が最も大きい意図識別子を取得することは好適である。
【０２００】
第一意図決定手段２１１８２は、脳活動データの種類ごとに算出した確率のうち、２以上の確率を用いて、意図識別子ごとに確率を算出する。この確率を統合確率ということとする。統合確率の算出方法は、後述する
【０２０１】
例えば、意図識別子が、左手「Ｌｅｆｔ」、右手「Ｒｉｇｈｔ」、舌「Ｔｏｎｇｕｅ」、足「Ｆｏｏｔ」の4種類であり、脳活動データは２種類であり、かつ、脳活動データは近赤外線光計測装置により取得されたヘモグロビン量の時系列のデータ、および脳波計測装置により取得された脳波の時系列のデータである場合、第一意図決定手段２１１８２は、以下の数式１を用いて、統合確率を算出する。
【数１】
2010198237.tif 000003
【０２０２】
数式１において、ＰＮＩＲＳＬｅｆｔ（数式１において上付きの文字列と下付きの文字列は上限に並んでいるが、上付きの文字列と下付きの文字が上下に整列しているものと、ずれているものとは同一のものである。）は、ヘモグロビン量の脳活動データ（ＮＩＲＳデータ）を用いた場合の、意図識別子「Ｌｅｆｔ」である確率である。また、ＰＮＩＲＳＲｉｇｈｔは意図識別子「Ｒｉｇｈｔ」である確率である。また、ＰＮＩＲＳＴｏｎｇｕｅは、ヘモグロビン量の脳活動データ（ＮＩＲＳデータ）を用いた場合の、意図識別子「Ｔｏｎｇｕｅ」である確率である。また、ＰＮＩＲＳＦｏｏｔは、ヘモグロビン量の脳活動データ（ＮＩＲＳデータ）を用いた場合の、意図識別子「Ｆｏｏｔ」である確率である。また、ＰＥＥＧＬｅｆｔは、脳波の時系列のデータ（ＥＥＧデータ）を用いた場合の、意図識別子「Ｌｅｆｔ」である確率である。また、ＰＥＥＧＲｉｇｈｔは、脳波の時系列のデータ（ＥＥＧデータ）を用いた場合の、意図識別子「Ｒｉｇｈｔ」である確率である。また、ＰＥＥＧＴｏｎｇｕｅは、脳波の時系列のデータ（ＥＥＧデータ）を用いた場合の、意図識別子「Ｔｏｎｇｕｅ」である確率である。また、ＰＥＥＧＦｏｏｔは、脳波の時系列のデータ（ＥＥＧデータ）を用いた場合の、意図識別子「Ｆｏｏｔ」である確率である。また、Ｐｔｏｔａｌｔｅｘｔは、統合確率である。Ｐｔｏｔａｌｔｅｘｔは、意図識別子ＴＥＸＴ（Ｌｅｆｔ、Ｒｉｇｈｔ、Ｔｏｎｇｕｅ、またはＦｏｏｔ）の最終的な確率（統合確率）である。
【０２０３】
また、数式１において、ｗは重みを示す重みパラメータである。「ｗ＝１」の場合、脳活動データの種類に関わらず、種類ごとの確率を同じ重みで扱うことを示す。「ｗ＝２」の場合、ヘモグロビン量の脳活動データ（ＮＩＲＳデータ）を用いた場合の確率より、脳波の時系列のデータ（ＥＥＧデータ）を用いた場合の確率の方に重きを置いて扱うことを示す。
【０２０４】
また、数式１において、ｉは、「Ｌｅｆｔ、Ｒｉｇｈｔ、Ｔｏｎｇｕｅ、Ｆｏｏｔ」のいずれかをとり得る。さらに、ＰＮＩＲＳｉは、近赤外線光計測装置から得られる確率、ＰＥＥＧｉは、脳波から得られる確率である。
【０２０５】
なお、数式１は２つの種類の学習データに対応する確率から、統合確率を算出する式であるが、３以上の種類の学習データに対応する確率から、統合確率を算出する場合でも、同様の算出式により、統合確率を算出できる。かかる場合、それぞれの学習データに対応する確率に、異なる重み（ｗ）を付与することは好適である。
【０２０６】
第一意図決定手段２１１８２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一意図決定手段２１１８２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２０７】
脳活動データ取得部２１２は、２種類以上の脳活動データを取得する。脳活動データは、例えば、ＮＩＲＳ（近赤外分光分析）、ｆＭＲＩ（機能的ＭＲＩ）、ＭＥＧ（脳磁計）、ＥＥＧ（脳波計）により取得されるデータのうちの２種類以上のデータである。脳活動データ取得部２１２が取得する脳活動データは、脳活動を示す２種類以上のデータであればよい。脳活動データ取得部２１２は、例えば、近赤外線光計測装置と脳波計測装置である。また、脳活動データ取得部２１２は、例えば、機能的ＭＲＩ（fMRI: functional Magnetic Resonance Imaging）や、ＰＥＴ(Positron Emission Tomography)などでも良い。
【０２０８】
特徴量群取得部２１３は、脳活動データ取得部２１２が取得した２種類以上の脳活動データから、種類ごとに、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する。特徴量群取得部２１３は、２種類以上の各脳活動データを信号処理することにより、２以上の入力特徴量群を取得する。特徴量群取得部２１３の信号処理は、例えば、バイアス補正、ベースライン補正、トレンド除去、平均値計算、ハイパスフィルターによる処理、ローパスフィルターによる処理、FFTによる処理、PCAによる処理、ICAによる処理、Phase Locking 値、移動平均の算出、センサー選択、時間選択、リファレンス補正、ダウンサンプリング、アップサンプリング、パワー計算、包絡線計算（ヒルベルト変換）、空間フィルターによる処理、逆問題フィルターによる処理などの信号処理である。また、特徴量とは、平均値、分散など、何でも良い。特徴量群取得部２１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。特徴量群取得部２１３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２０９】
第二意図識別子取得部２１４は、２種類のデータ（例えば、ＮＩＲＳデータと脳波データ）に対する入力特徴量群に対応する意図識別子を、２種類のデータに対応する２以上の第二意図判別情報、または第一意図判別情報と第二意図判別情報から取得する。第二意図識別子取得部２１４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二意図識別子取得部２１４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２１０】
第二確率算出手段２１４１は、脳活動データの種類ごとに、示された一の意図が、複数の意図識別子のうちの一の意図識別子に対応する意図である確率を、意図識別子ごとに算出する。第二確率算出手段２１４１は、脳活動データの種類ごとに、予め決められた一部の意図識別子のみに対して、意図識別子ごとに確率を算出することは好適である。かかる場合、第二確率算出手段２１４１は、脳活動データが得意とする意図識別子に関してのみ、確率を算出することとなる。
【０２１１】
第二確率算出手段２１４１は、取り扱うデータは異なるが、第一確率算出手段２１１８１と同様の処理を行う。つまり、第一確率算出手段２１１８１における第一学習特徴量群は第二学習特徴量群である。また、第一確率算出手段２１１８１における第二学習特徴量群は入力特徴量群である。したがって、第二確率算出手段２１４１の動作の具体的な説明は省略する。
【０２１２】
第二確率算出手段２１４１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二確率算出手段２１４１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２１３】
第二意図決定手段２１４２は、第二確率算出手段２１４１が算出した種類ごと、および意図識別子ごとの確率を用いて、意図識別子を取得する。第二意図決定手段２１４２は、脳活動データの種類ごとの確率に対して、異なる重みを用いて、意図識別子ごとの最終的な確率を算出し、当該意図識別子ごとの最終的な確率が最も大きい意図識別子を取得することは好適である。
【０２１４】
第二意図決定手段２１４２は、脳活動データの種類ごとに算出した確率のうち、２以上の確率を用いて、意図識別子ごとに確率を算出する。この確率を統合確率ということとする。
【０２１５】
また、第二意図決定手段２１４２の動作は、第一意図決定手段２１１８２の動作と同様であるので説明を省略する。ただし、第二意図決定手段２１４２が取り扱う確率（データ種類ごと、および意図識別子ごとの確率）は、第二確率算出手段２１４１が算出した確率である点、第一意図決定手段２１１８２とは異なる。
【０２１６】
第二意図決定手段２１４２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二意図決定手段２１４２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２１７】
次に、ロボットシステム２の動作について説明する。まず、意図判別情報取得装置２１１の動作について説明する。意図判別情報取得装置２１１の動作は、複数種類の脳活動データを利用する点以外、意図判別情報取得装置１１１の動作と同様である。つまり、意図判別情報取得装置２１１の動作において、第一学習データは、２種類以上の学習データを有する。そして、意図判別情報取得装置２１１は、２種類以上の学習データごとに、第一意図判別情報および第二意図判別情報を得る。
【０２１８】
また、脳情報出力装置２１が、意図識別子を出力する動作は、２種類以上の脳活動データを用いる点が異なるが、その異なる点以外は、図４のフローチャートの動作と概ね同一である。その異なる点の主たる処理である意図識別子取得処理の例について、図１４のフローチャートを用いて説明する。本意図識別子取得処理は、確率を用いて、意思識別子を取得する処理の例である。
【０２１９】
（ステップＳ１４０１）第一意図識別子取得部２１１８、または第二意図識別子取得部２１４（以下、意図識別子取得部という）は、カウンタｉを１に設定する。
【０２２０】
（ステップＳ１４０２）意図識別子取得部は、ｉ番目の意図識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目の意図識別子が存在すればステップＳ１４０３に行き、ｉ番目の意図識別子が存在しなければステップＳ１４０８に行く。
【０２２１】
（ステップＳ１４０３）意図識別子取得部は、カウンタｊを１に設定する。
【０２２２】
（ステップＳ１４０４）意図識別子取得部は、ｊ番目の種類の学習データが存在するか否かを判断する。ｊ番目の種類の学習データが存在すればステップＳ１４０５に行き、ｊ番目の種類の学習データが存在しなければステップＳ１４１０に行く。
【０２２３】
（ステップＳ１４０５）意図識別子取得部は、ｊ番目の種類の学習データ、およびｉ番目の意図識別子に対応する、学習データの種類ごとの学習特徴量群（ベクトル）を取得する。
【０２２４】
（ステップＳ１４０６）意図識別子取得部は、入力された特徴量群（ベクトル）を取得する。
【０２２５】
（ステップＳ１４０７）意図識別子取得部（第二確率算出手段２１４１など）は、ステップＳ１４０５で取得された学習特徴量群（ベクトル）と、ステップＳ１４０６で取得された特徴量群（ベクトル）を用いて、入力された特徴量群がｉ番目の意図識別子に対応する確率を算出する。
【０２２６】
（ステップＳ１４０８）意図識別子取得部は、ｊ番目の種類の学習データの識別子、ｉ番目の意図識別子、およびステップＳ１４０７で算出した確率とを対応付けて、少なくとも一時的に記録媒体に蓄積する。
【０２２７】
（ステップＳ１４０９）意図識別子取得部は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ１４０４に戻る。
【０２２８】
（ステップＳ１４１０）意図識別子取得部は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１４０２に戻る。
【０２２９】
（ステップＳ１４１１）意図識別子取得部は、すべての意図識別子の各々に対応する統合確率を算出する。統合確率を算出する方法は、例えば、上述した数式１を用いる。
【０２３０】
（ステップＳ１４１２）意図識別子取得部は、最も大きい統合確率に対応する意図識別子を取得する。上位処理にリターンする。
【０２３１】
なお、図１４のフローチャートにおいて、ステップＳ１４０６の処理がループ内で繰り返されているが、ループ外において、一度のみ行われても良いことは言うまでもない。図１４のフローチャートは、意図識別子取得処理の一例である。
【０２３２】
以下、本実施の形態におけるロボットシステム２の具体的な動作について説明する。ロボットシステム２の概念図は図１である。
【０２３３】
今、第一学習データ取得部２１１１は、ユーザが頭部にかぶる測定器具（図１５）である。第一学習データ取得部２１１１は、例えば、７８０ｎｍ、８０５ｎｍ、８３０ｎｍの近赤外光を発光させて頭部に当てた場合の電圧と、発光しない場合の電圧を取得し、当該取得した電圧を、予め決められた式（ヘモグロビン量を算出する式）に代入し、ヘモグロビン量であるヘモグロビン情報を取得する。また、第一学習データ取得部２１１１は、例えば、４８チャネル（図１５において、４８の測定点が存在する）から、ヘモグロビン情報を取得する。なお、第一学習データ取得部２１１１は、予め決められた式の情報を保持している。そして、第一学習データ取得部２１１１は、脳波データも取得する。そして、例えば、図１５に示す測定器具により、２種類の異なる脳活動データが取得される。
【０２３４】
また、第二学習データ取得部２１１５および脳活動データ取得部２１２も、第一学習データ取得部２１１１と同じハードウェアである。つまり、第一学習データおよび第二学習データおよび脳活動データは、ＮＩＲＳデータと脳波データである。
【０２３５】
かかる状況において、ユーザは、トレーニングセッションを行う。つまり、ユーザは、例えば、「右手」を動かしている動作を想像する、とする。かかる場合、意図は「右手を動かしたことを想像すること」であり、意図識別子は「右手」である。
【０２３６】
そして、意図判別情報取得装置２１１の第一学習データ取得部２１１１は、図９に示す脳活動データ（ＮＩＲＳデータ）を取得した、とする。また、第一学習データ取得部２１１１は、図１６に示す脳活動データ（脳波データ）を取得した、とする。図１６は、時間（ｔ）の経過ごとの、取得された脳波データを示す。図１６において、脳波情報は２ｍｓｅｃごとに取得される、とする。
【０２３７】
次に、第一学習特徴量群取得部２１１２は、図９に示すＮＩＲＳデータから、当該ＮＩＲＳデータに対応する第一学習特徴量群を取得する。また、第一学習特徴量群取得部２１１２は、図１６に示す脳波データから、当該脳波データに対応する第一学習特徴量群を取得する。
【０２３８】
そして、第一意図判別情報蓄積部２１１３は、学習データの種類ごとの第一学習特徴量群と意図識別子「右手」とを対応付けた、学習データの種類ごとの第一意図判別情報を、第一意図判別情報格納部２１１０に蓄積する。かかる第一意図判別情報の例は、図１７の１７０１のレコードの情報である。
【０２３９】
以上の処理を、少なくとも、意図識別子「左手」、「舌」、「足」に対して、繰り返し行い、第一意図判別情報格納部２１１０には、図１７に示す、少なくとも４つの第一意図判別情報が格納される。以上により、トレーニングセッションは終了する。
【０２４０】
次に、ユーザは、ブラッシュアップセッションを行う。つまり、ユーザは、意図識別子「足」に対応する動作をロボット１２に行わそうとして、ユーザが足を動かしたことを想像する、とする。
【０２４１】
次に、第二学習データ取得部２１１５は、ユーザが足を動かしたことを想像した際に発生する２種類の脳活動のデータである２種類の第二学習データを取得する、とする。
【０２４２】
次に、第二学習特徴量群取得部２１１６は、取得された２種類の第二学習データから、２種類の第二学習特徴量群を取得する。２種類の第二学習特徴量群とは、ＮＩＲＳデータに対応する第一特徴量と第二特徴量、および脳波データに対応する第一特徴量と第二特徴量である。
【０２４３】
次に、第一意図識別子取得部２１１８は、図１７の第一学習特徴量群を用いて、取得された第二学習特徴量群に対応する意図識別子を取得する。つまり、第一意図識別子取得部２１１８は、図１７の各意図識別子に対する、第一学習特徴量群が対応する統合確率を算出する。統合確率の算出方法は、例えば、数式１を用いた方法である。そして、第一意図識別子取得部２１１８は、統合確率が最も大きい意図識別子（ここでは「舌」）を取得した、とする。
【０２４４】
そして、第一意図識別子出力部１１１９は、取得された意図識別子「舌」を、ロボット１２に出力する。
【０２４５】
次に、ロボット１２の意図識別子受付部１２２は、意図識別子「舌」を受け付ける。そして、実行部１２３は、受け付けられた意図識別子「舌」に対応する動作モジュールを、動作情報格納部１２１から読み出す。次に、実行部１２３は、読み出した動作モジュールを実行する。
【０２４６】
以上の動作により、ユーザは、自分の意図とは異なった動きを、ロボット１２が行ったと認識する。そして、ユーザは、正しい意図識別子「足」を、図示しない入力手段を用いて、意図判別情報取得装置２１１に入力する。
【０２４７】
そして、意図判別情報取得装置１１１の第二意図判別情報蓄積部１１１７は、ユーザから入力された意図識別子「足」を受け付ける。
【０２４８】
次に、第二意図判別情報蓄積部２１１７は、意図識別子「足」と、取得された学習データの種類ごとの、第二学習特徴量群を対とする第二意図判別情報を構成し、当該第二意図判別情報を第二意図判別情報格納部１１１４に蓄積する。第二意図判別情報のデータ構造も図１７と同様である。
【０２４９】
次に、ユーザは、意図識別子「右手」に対応する動作をロボット１２に行わそうとして、ユーザが右手を動かしたことを想像する、とする。
【０２５０】
次に、第二学習データ取得部２１１５は、ユーザが右手を動かしたことを想像した際に発生する２種類の第二学習データを取得する、とする。
【０２５１】
次に、第二学習特徴量群取得部１１１６は、取得された２種類の第二学習データから、２種類の第二学習特徴量群を取得する。
【０２５２】
次に、第一意図識別子取得部２１１８は、図１７の第一学習特徴量群を用いて、取得された第二学習特徴量群に対応する意図識別子を取得する。つまり、第一意図識別子取得部２１１８は、第二学習特徴量群と、図１７の意図識別子ごとに、第一学習特徴量群に対応する統合確率を算出する。そして、第一意図識別子取得部２１１８は、統合確率が最も大きい意図識別子（ここでは「右手」）を取得した、とする。
【０２５３】
そして、第一意図識別子出力部１１１９は、取得された意図識別子「右手」を、ロボット１２に出力する。
【０２５４】
次に、ロボット１２の意図識別子受付部１２２は、意図識別子「右手」を受け付ける。そして、実行部１２３は、受け付けられた意図識別子「右手」に対応する動作モジュールを、動作情報格納部１２１から読み出す。次に、実行部１２３は、読み出した動作モジュールを実行する。
【０２５５】
以上の動作により、ユーザは、自分の意図に従った動きを、ロボット１２が行ったと認識する。そして、ユーザは、正しいことを示す情報を、図示しない入力手段を用いて、意図判別情報取得装置２１１に入力する。
【０２５６】
次に、第二意図判別情報蓄積部２１１７は、意図識別子「右手」と、取得された第二学習特徴量群を対とする第二意図判別情報を構成し、当該第二意図判別情報を第二意図判別情報格納部２１１４に蓄積する。
【０２５７】
以上の処理を、少なくとも意図識別子「左手」、意図識別子「舌」に対しても行い、すべての意図識別子に対応する第二意図判別情報が、第二意図判別情報格納部２１１４に蓄積される（図１８）。
【０２５８】
以上の処理により、ブラッシュアップセッションが終了する。
【０２５９】
次に、ユーザは、実際のロボット１２を動作させるテストセッションを行う、とする。ここでは、学習データとして、図１８の第二意図判別情報が用いられる、とする。
【０２６０】
つまり、例えば、ユーザは、意図識別子「左手」に対応する想像「左手を動かしたとの想像」をする、とする。
【０２６１】
次に、脳活動データ取得部２１２は、かかる場合の２種類の脳活動データを取得する。
【０２６２】
そして、特徴量群取得部２１３は、取得された２種類の脳活動データから、データの種類ごとに、入力特徴量群を取得する。
【０２６３】
次に、第二意図識別子取得部２１４は、意図識別子ごとに、総合確率を算出する。そして、第二意図識別子取得部２１４は、最も近い距離に対応する意図識別子「左手」を取得する。そして、第二意図識別子出力部２１５は、取得された意図識別子「左手」を、ロボット１２に出力する。
【０２６４】
次に、ロボット１２の意図識別子受付部１２２は、脳情報出力装置２１から出力された意図識別子「左手」を受け付ける。
【０２６５】
そして、実行部１２３は、受け付けられた意図識別子「左手」に対応する動作モジュールを、動作情報格納部１２１から読み出す。
【０２６６】
次に、実行部１２３は、読み出した動作モジュールを実行する。以上の処理により、ユーザの意図のとおり、ロボット１２が動作する。
【０２６７】
以上、本実施の形態によれば、トレーニングセッションとブラッシュアップセッションの２つのセッションにより、脳情報出力装置１１は、学習データを得ることができる。したがって、意図検出の精度を向上させることができる。
【０２６８】
また、本実施の形態によれば、２以上の種類の脳活動データを用いて、精度高く、意図を検出できる。
【０２６９】
なお、本実施の形態によれば、主として、２種類の脳活動データを用いる例を説明したが、３種類以上の脳活動データを用いても良い。
【０２７０】
さらに、本実施の形態における意図判別情報取得装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、操作対象のロボットが動作しない環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第一学習データを取得する第一学習データ取得部と、前記第一学習データから、１以上の特徴量である第一学習特徴量群を取得する第一学習特徴量群取得部と、前記第一学習特徴量群取得部が取得した第一学習特徴量群と、前記第一学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第一意図判別情報を、記憶媒体に蓄積する第一意図判別情報蓄積部と、受け付けた意図識別子に応じた動作を行うロボットであり、操作対象のロボットが動作する環境において、一の意図の元にユーザが一連の行為を行った際に、当該ユーザの脳から学習データである第二学習データを取得する第二学習データ取得部と、前記第二学習データから、１以上の特徴量である第二学習特徴量群を取得する第二学習特徴量群取得部と、前記第二学習特徴量群取得部が取得した第二学習特徴量群と、前記第二学習データが取得された際の一の意図を識別する意図識別子とを対応付けた第二意図判別情報を、記憶媒体に蓄積する第二意図判別情報蓄積部として機能させるためのプログラム、である。
【０２７１】
また、上記プログラムにおいて、前記第一学習データ取得部は、２種類以上の学習データである第一学習データを取得し、前記第一学習特徴量群取得部は、２種類以上の第一学習データのうちの種類ごとに、前記第一学習データから、第一学習特徴量群を取得し、前記第一意図判別情報蓄積部は、学習データの種類ごとの第一学習特徴量群と前記意図識別子とを対応付けた、学習データの種類ごとの第一意図判別情報を、前記記憶媒体に蓄積し、前記第二学習データ取得部は、２種類以上の学習データである第二学習データを取得し、前記第二学習特徴量群取得部は、２種類以上の第二学習データのうちの種類ごとに、前記第二学習データから、第二学習特徴量群を取得し、前記第二意図判別情報蓄積部は、学習データの種類ごとの第二学習特徴量群と前記意図識別子とを対応付けた、学習データの種類ごとの第二意図判別情報を、前記記憶媒体に蓄積することは好適である。
【０２７２】
また、本実施の形態における脳情報出力装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、上記の意図判別情報取得装置と、ユーザから脳活動のデータである脳活動データを取得する脳活動データ取得部と、前記脳活動データから、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得する特徴量群取得部と、前記入力特徴量群に対応する意図識別子を、記憶媒体に格納されている２以上の第二意図判別情報から取得する第二意図識別子取得部と、前記第二意図識別子取得部が取得した意図識別子を出力する第二意図識別子出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０２７３】
また、上記プログラムにおいて、前記脳活動データ取得部は、２種類以上の脳活動データを取得し、前記特徴量群取得部は、前記２種類以上の脳活動データから、種類ごとに、１以上の特徴量である入力特徴量群を取得し、前記第二意図識別子取得部は、前記脳活動データの種類ごとに、前記示された一の意図が、複数の意図識別子のうちの一の意図識別子に対応する意図である確率を、意図識別子ごとに算出する確率算出手段と、前記確率算出手段が算出した種類ごと、および意図識別子ごとの確率を用いて、意図識別子を取得する意図決定手段とを具備するものとして、コンピュータを、機能させるためのプログラム、であることは好適である。
【０２７４】
また、上記プログラムにおいて、前記意図決定手段は、前記脳活動データの種類ごとの確率に対して、異なる重みを用いて、前記意図識別子ごとの最終的な確率を算出し、当該意図識別子ごとの最終的な確率が最も大きい意図識別子を取得するものとして、コンピュータを、機能させるためのプログラム、であることは好適である。
【０２７５】
また、上記プログラムにおいて、前記確率算出手段は、前記脳活動データの種類ごとに、予め決められた一部の意図識別子のみに対して、意図識別子ごとに確率を算出するものとして、コンピュータを、機能させるためのプログラム、であることは好適である。
【０２７６】
また、図１９は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した実施の形態の意図判別情報取得装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１９は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図２０は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
【０２７７】
図１９において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。
【０２７８】
図２０において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＭＰＵ３４１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ３４１５とに接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０２７９】
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の意図判別情報取得装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０２８０】
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の意図判別情報取得装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０２８１】
なお、上記プログラムにおいて、ハードウェアによって行われる処理、例えば、モデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０２８２】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０２８３】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０２８４】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０２８５】
以上のように、本発明にかかる意図判別情報取得装置は、意図検出精度を向上できる、という効果を有し、ＢＭＩ等として有用である。
【符号の説明】
【０２８６】
１、２  ロボットシステム
１１、２１  脳情報出力装置
１２  ロボット
１１１、２１１  意図判別情報取得装置
１１２、２１２  脳活動データ取得部
１１３、２１３  特徴量群取得部
１１４、２１４  第二意図識別子取得部
１１５、２１５  第二意図識別子出力部
１２１  動作情報格納部
１２２  意図識別子受付部
１２３  実行部
１１１０、２１１０  第一意図判別情報格納部
１１１１、２１１１  第一学習データ取得部
１１１２、２１１２  第一学習特徴量群取得部
１１１３、２１１３  第一意図判別情報蓄積部
１１１４、２１１４  第二意図判別情報格納部
１１１５、２１１５  第二学習データ取得部
１１１６、２１１６  第二学習特徴量群取得部
１１１７、２１１７  第二意図判別情報蓄積部
１１１８、２１１８  第一意図識別子取得部
１１１９  第一意図識別子出力部
２１４１  第二確率算出手段
２１４２  第二意図決定手段
２１１８１  第一確率算出手段
２１１８２  第一意図決定手段
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図１】
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【図８】
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【図１５】
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