(57)【要約】【課題】外部対象への行動についてのロボットに対する教示を、容易にかつ効率的に行うことができるようにする。【解決手段】  学習時においては、学習部２０１は、所定の時系列パターンを学習する。出力部２０２は、学習部２０１による学習の結果に応じた時系列パターンを出力する。調整部２０３は、出力部２０２から出力された時系列パターンに基づくロボットの行動とその行動に対するユーザによる直接教示から得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力部２０２が出力する時系列パターンを調整する。学習部２０１は、出力部２０２から出力される、調整部２０３により調整された時系列パターンを学習する。【選択図】図２０
2006293442.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
行動部を制御する情報処理装置において、
所定の時系列パターンを学習する学習手段と、
前記学習手段による学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力手段と、
前記出力手段により出力された前記時系列パターンに基づく前記行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した前記時系列パターンに応じて、前記出力手段により出力される時系列パターンを調整する調整手段と
を備え、
前記学習手段は、前記調整手段により調整された、前記出力手段により出力された前記時系列パターンを学習する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記外部からの教示は、ユーザの前記行動部に対する接触によるものである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、リカレント型ニューラルネットワークからなり、
前記学習手段は、前記時系列パターンの学習結果として、前記リカレント型ニューラルネットワークにおける重み付け係数とパラメトリックバイアスパラメータを取得し、
前記出力手段は、前記重み付け係数に基づいて、前記パラメトリックバイアスパラメータに対する演算を行い、その結果得られた前記パラメトリックバイアスパラメータに対応する時系列パターンを出力し、
前記調整手段は、前記出力手段により出力された前記時系列パターンに基づく前記行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した前記時系列パターンに応じて、前記パラメトリックバイアスパラメータを変更する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
行動部を制御する情報処理方法において、
所定の時系列パターンを学習する学習ステップと、
前記学習ステップでの学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップと、
前記出力ステップの処理で出力された前記時系列パターンに基づく前記行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した前記時系列パターンに応じて、前記出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップと
を含み、
前記学習ステップは、前記調整ステップの処理で調整された、前記出力ステップの処理で出力された前記時系列パターンを学習する
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項５】
行動部を制御する情報処理装置を制御するプロセッサに実行させるプログラムにおいて、
所定の時系列パターンを学習する学習ステップと、
前記学習ステップでの学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップと、
前記出力ステップの処理で出力された前記時系列パターンに基づく前記行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した前記時系列パターンに応じて、前記出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップと
を含み、
前記学習ステップは、前記調整ステップの処理で調整された、前記出力ステップの処理で出力された前記時系列パターンを学習する
ことを特徴とするプログラム。
【請求項６】
行動部を制御する情報処理装置において、
所定の時系列パターンを学習する学習手段と、
前記学習手段による学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力手段と、
前記出力手段により出力された前記時系列パターンに基づく前記行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した前記時系列パターンに応じて、前記出力手段により出力される時系列パターンを調整する調整手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項７】
前記外部からの教示は、ユーザの前記行動部に対する接触によるものである
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記情報処理装置は、リカレント型ニューラルネットワークからなり、
前記学習手段は、前記時系列パターンの学習結果として、前記リカレント型ニューラルネットワークにおける重み付け係数とパラメトリックバイアスパラメータを取得し、
前記出力手段は、前記重み付け係数に基づいて、前記パラメトリックバイアスパラメータに対する演算を行い、その結果得られた前記パラメトリックバイアスパラメータに対応する時系列パターンを出力し、
前記調整手段は、前記出力手段により出力された前記時系列パターンに基づく前記行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した前記時系列パターンに応じて、前記パラメトリックバイアスパラメータを変更する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
行動部を制御する情報処理方法において、
所定の時系列パターンを学習する学習ステップと、
前記学習ステップの処理での学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップと、
前記出力ステップの処理で出力された前記時系列パターンに基づく前記行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した前記時系列パターンに応じて、前記出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップと
を含むことを特徴とする情報処理方法。
【請求項１０】
行動部を制御する情報処理装置を制御するプログラムにおいて、
所定の時系列パターンを学習する学習ステップと、
前記学習ステップの処理での学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップと、
前記出力ステップの処理で出力された前記時系列パターンに基づく前記行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した前記時系列パターンに応じて、前記出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップと
を含むことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、教示に応じた行動を生成する情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の技術開発により、いろいろな行動を取ることができるロボットが開発されているが、その行動を行えるようにするためには、ユーザが、ロボットに対して何らかの教示を行う必要がある。
【０００３】
例えば、ヒューマノイドタイプのロボットに、その手の部分を、所定の位置にある物体に到達させる行動（以下、リーチング行動と称する）や、その物体を手の部分で操作させる行動などの、外部対象への行動を行うことができるようにするためには、ロボットに、単一のトラジェクトリ（制御指令値の軌道など）ではなく、ロボットの運動と外部対象との関係性を構造的に学習させる必要がある。それには、ユーザは、一方的に教示を行うだけではなく、ロボットの学習状況に応じた教示を繰り返し行う必要があった。
【０００４】
また、複数の行動を並行して教示する場合には、教示をはじめる前に、どの行動を教示しようとしているかをロボットに明示的に指定する必要があった。
【０００５】
さらに、協調動作のようにユーザとロボットがインタラクションを通じてお互いに行動生成する場合、ユーザが予めロボットの持つ行動のレパートリーを知っておく必要があった。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
以上のように、従来の、外部対象への行動をロボットに教示する方法は、簡単ではなく、効率的に行うことができなかった。
【０００７】
本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、外部対象への行動についてのロボットに対する教示を、容易にかつ効率的に行うことができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の第１の情報処理装置は、所定の時系列パターンを学習する学習手段と、学習手段による学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力手段と、出力手段により出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力手段により出力される時系列パターンを調整する調整手段とを備え、学習手段は、調整手段により調整された、出力手段により出力された時系列パターンを学習することを特徴とする。
【０００９】
外部からの教示は、ユーザの行動部に対する接触によるものであるようにすることができる。
【００１０】
第１および第２の情報処理装置は、リカレント型ニューラルネットワークからなり、学習手段は、時系列パターンの学習結果として、リカレント型ニューラルネットワークにおける重み付け係数とパラメトリックバイアスパラメータを取得し、出力手段は、重み付け係数に基づいて、パラメトリックバイアスパラメータに対する演算を行い、その結果得られたパラメトリックバイアスパラメータに対応する時系列パターンを出力し、調整手段は、出力手段により出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、パラメトリックバイアスパラメータを変更することができる。
【００１１】
本発明の第１の情報処理方法は、所定の時系列パターンを学習する学習ステップと、学習ステップでの学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップと、出力ステップの処理で出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップとを含み、学習ステップは、調整ステップの処理で調整された、出力ステップの処理で出力された時系列パターンを学習することを特徴とする。
【００１２】
本発明の第１のプログラムは、所定の時系列パターンを学習する学習ステップと、学習ステップでの学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップと、出力ステップの処理で出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップとを含み、学習ステップは、調整ステップの処理で調整された、出力ステップの処理で出力された時系列パターンを学習することを特徴とする。
【００１３】
本発明の第１の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、所定の時系列パターンが学習され、学習の結果に応じた時系列パターンが出力され、出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンが入力されるとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力される時系列パターンが調整され、調整された、出力された時系列パターンが学習される。
【００１４】
本発明の第２の情報処理装置は、所定の時系列パターンを学習する学習手段と、学習手段による学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力手段と、出力手段により出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力手段により出力される時系列パターンを調整する調整手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
本発明の第２の情報処理方法は、所定の時系列パターンを学習する学習ステップと、学習ステップの処理での学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップと、出力ステップの処理で出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップとを含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明の第２のプログラムは、所定の時系列パターンを学習する学習ステップと、学習ステップの処理での学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップと、出力ステップの処理で出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップとを含むことを特徴とする。
【００１７】
本発明の第２の情報処理装置および方法、並びにプログラムにおいては、所定の時系列パターンが学習され、学習の結果に応じた時系列パターンが出力され、出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンが入力されるとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力される時系列パターンが調整される。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、外部対象への行動についてのロボットに対する教示を、容易にかつ効率的に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に本発明の実施の形態を説明するが、請求項に記載の構成要件と、発明の実施の形態における具体例との対応関係を例示すると、次のようになる。この記載は、請求項に記載されている発明をサポートする具体例が、発明の実施の形態に記載されていることを確認するためのものである。従って、発明の実施の形態中には記載されているが、構成要件に対応するものとして、ここには記載されていない具体例があったとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、具体例が構成要件に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その具体例が、その構成要件以外の構成要件には対応しないものであることを意味するものでもない。
【００２０】
さらに、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明が、請求項に全て記載されていることを意味するものではない。換言すれば、この記載は、発明の実施の形態に記載されている具体例に対応する発明であって、この出願の請求項には記載されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により追加される発明の存在を否定するものではない。
【００２１】
請求項１に記載の情報処理装置は、
所定の時系列パターンを学習する学習手段（例えば、図２０の学習部２０１）と、
学習手段による学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力手段（例えば、図２０の出力部２０２）と、
出力手段により出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力手段により出力される時系列パターンを調整する調整手段（例えば、図２０の調整部２０３）と
を備え、
学習手段は、調整手段により調整された、出力手段により出力された時系列パターンを学習する
ことを特徴とする。
【００２２】
請求項２および請求項７に記載の情報処理装置は、外部からの教示は、ユーザの行動部に対する接触によるものである（例えば、図２に示す直接教示）
ことを特徴とする。
【００２３】
請求項３および請求項８に記載の情報処理装置は、
リカレント型ニューラルネットワークからなり（例えば、図４のRNN１１）、
学習手段は、時系列パターンの学習結果として、リカレント型ニューラルネットワークにおける重み付け係数とパラメトリックバイアスパラメータを取得し（例えば、パラメータＰ）、
出力手段は、重み付け係数に基づいて、パラメトリックバイアスパラメータに対する演算を行い、その結果得られたパラメトリックバイアスパラメータに対応する時系列パターンを出力し、
調整手段は、出力手段により出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、パラメトリックバイアスパラメータを変更する
ことを特徴とする。
【００２４】
請求項４に記載の情報処理方法および請求項５に記載のプログラムは、
所定の時系列パターンを学習する学習ステップ（例えば、図２０の学習部２０１の処理）と、
学習ステップでの学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップ（例えば、図２０の出力部２０２の処理）と、
出力ステップの処理で出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップ（例えば、図２０の調整部２０３の処理）と
を含み、
学習ステップは、調整ステップの処理で調整された、出力ステップの処理で出力された時系列パターンを学習する
ことを特徴とする。
【００２５】
請求項６に記載の情報処理装置は、
所定の時系列パターンを学習する学習手段（例えば、図２０の学習部２０１）と、
学習手段による学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力手段（例えば、図２０の出力部２０２）と、
出力手段により出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力手段により出力される時系列パターンを調整する調整手段（例えば、図２０の調整部２０３）と
を備えることを特徴とする。
【００２６】
請求項９に記載の情報処理方法および請求項１０に記載のプログラムは、
所定の時系列パターンを学習する学習ステップ（例えば、図２０の学習部２０１の処理）と、
学習ステップの処理での学習の結果に応じた時系列パターンを出力する出力ステップ（例えば、図２０の出力部２０２の処理）と、
出力ステップの処理で出力された時系列パターンに基づく行動部の行動とその行動に対する外部からの教示とから得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力ステップの処理で出力される時系列パターンを調整する調整ステップ（例えば、図２０の調整部２０３の処理）と
を含むことを特徴とする。
【００２７】
図１は、本発明を適用したロボット１の外観の構成例を示している。この例の場合、ロボット１は、ヒューマノイドタイプロボットであり、人間の右腕に相当する腕部２−１と左腕に相当する腕部２−２（以下、個々に区別する必要がない場合、単に腕部２と称する。他の部分についても同様である）等の人間の体に対応する可動可能な行動部を有している。各腕部２は、人間の手の部分に相当する手部２Ａを備えて構成されている。
【００２８】
ロボット１は、ユーザからの教示を学習し、その学習結果に応じた行動をとることができる。
【００２９】
ユーザが、図２に示すように、例えばロボット１の腕部２を手にとって（掴んで）、直接働きかけて（ロボット１に接触して）教示すると（後述）、ロボット１は、腕部２の手部２Ａを、手部２Ａと所定の位置関係にある物体Ｗに到達させる行動（リーチング行動）や、その物体Ｗを手部２Ａで移動させる行動などの物体Ｗに対する操作行動（物体操作行動）をとることができるようになる。
【００３０】
図３は、ロボット１の内部の、本発明に関係ある部分の構成例を示している。
【００３１】
腕部２は、手部２Ａなどの所定の場所に取り付けられたビデオカメラ５１、並びに手部２Ａなどの所定の場所に取り付けられた、外部からの圧力（物体Ｗやユーザの手の接触による力）を検出するセンサやビデオカメラ５１により取り込まれた画像から、画像上の物体Ｗの位置（ｘ，ｙ）を検出するセンサなどの各種センサ５２−１乃至５２−ｎを有している。
【００３２】
モータ群１２は、モータ１２１−１乃至１２１−ｍからなり、これらのモータ１２１は、腕部２や手部２Ａなどの各行動部を駆動する。
【００３３】
モニタ部１３は、ロボット１の頭部分などの所定の位置に取り付けられたビデオカメラ７１、およびビデオカメラ７１により取り込まれた画像から、物体Ｗの画像上の位置（ｘ，ｙ）を検出するセンサなどの各種センサ７２−１乃至７２−ｋを有している。
【００３４】
制御部１１は、ユーザによる教示を学習し、その学習の結果に基づく行動を実現するために、各部を制御する。
【００３５】
例えば制御部１１は、学習時において入力される、ユーザによる直接教示（図２）に応じて発生される入力ベクトル時系列（例えば、センサ５２やセンサ７２からのセンサ入力ベクトルｓt（t=1,2,・・・）に基づいて、その教示（例えば、手部２Ａの軌道）を学習する。
【００３６】
制御部１１はまた、自立行動時において、学習の結果に基づいて、出力ベクトル時系列（例えば、モータ１２１を動作させるためのモータコマンド出力ベクトルｍt）を生成し、各モータ１２１に出力する。
【００３７】
制御部１１はこの例の場合、人間や動物の脳に関する１つのモデルとして研究されているニューラルネットワークを応用したリカレント型ニューラルネットワーク（RNN）より構成されており、そのモデルの演算によって学習および自立行動を実現する。
【００３８】
RNN（以下、RNN１１と称する）は、図４に示すように構成されている。
【００３９】
RNN１１は、入力層１１１、中間層１１２、および出力層１１３から構成されており、それらは、それぞれ任意の数のニューロンにより構成されている。
【００４０】
入力層１１１の一部のニューロン１１１−１には、データｘt（t=1,2,・・・）が入力される。入力層１１１の一部のニューロンであるパラメトリックバイアスノード１１１−２には、パラメータＰtが入力される。さらに、入力層１１１の一部のニューロン１１１−３には、出力層１１３の一部のニューロン１１３−２より出力されたデータが、RNN１１の内部の状態を表すコンテキストＣtとしてフィードバックされている。
【００４１】
中間層１１２のニューロンは、入力されたデータに対して重み付け加算処理を行い、順次後段に出力する処理を実行する。すなわち、データｘt、パラメータＰt、およびコンテキストｃtに対して所定の重み付け係数に対する演算処理（非線形関数に基づく演算処理）を行った後、出力層１１３に出力する。
【００４２】
出力層１１３を構成する一部のニューロン１１３−１は、入力データに対応するデータｘ*t+1を出力する。
【００４３】
演算器１２１は、バックプロパケーションによる学習を行う。演算部１２２は、RNN１１に対する重み付け係数の設定処理を行う。
【００４４】
すなわちRNN１１は、学習時に入力される時系列パターンに応じた重み付け係数とパラメータＰを算出し、パラメトリックバイアスノードの値（パラメータＰt）を時系列パターンに対応付けることで、複数の力学構造を保持することができる。
【００４５】
またRNN１1は、学習後において、学習の結果得られた係数とパラメータＰに応じた時系列パターン（予測）を出力するとともに、そのとき入力される時系列パターン（結果）に応じてパラメータＰを適宜変更して、出力する時系列パターンを調整することができる。
【００４６】
例えば、RNN１１に、図５に示されるように、曲線Ｌ１１で示される時系列パターンＡ、曲線Ｌ１２で示される時系列パターンＢ、並びに曲線Ｌ１３で示される時系列パターンＣの、３つの時系列パターンをRNN１１に予め学習させ、曲線Ｌ１１に対応する時系列パターンＡの学習からは、パラメトリックバイアスノード１１１−２からパラメータＰAが得られ、曲線Ｌ１２の時系列パターンＢの学習からは、パラメータＰBが得られ、曲線Ｌ１３の時系列パターンＣの学習からは、パラメータＰCがそれぞれ得られたものとする。
【００４７】
その場合、例えば、パラメータＰAがRNN１１に与えられると、時系列パターンＡが出力されることになる。また逆に、時系列パターンＡがRNN１１に与えられると、パラメータＰAが出力されることになる。
【００４８】
なおRNN１１は、学習して得たパラメータＰ以外のパラメータが入力されても、学習して得たパラメータＰとの関係に基づいて、所定の時系列パターンを生成して出力することができる（汎化機能を有している）。
【００４９】
RNN１１の詳細は、特開2004-030627号公報および特開2004-030628号公報に記載されている。
【００５０】
次に、ユーザが行うロボット１に対する教示を、卓上にある物体Ｗ（図１）へのリーチング行動の教示を例として説明する。
【００５１】
リーチング行動によりロボット１は、図６Ａに示すように、物体Ｗの位置が与えられた場合、任意の初期位置にある手部２Ａを、その物体Ｗへ到達させることができるとともに（以下、第１のリーチング行動と称する）、図６Ｂに示すように、所定の初期位置にある手部２Ａを、任意の位置にある物体Ｗへ到達させることができるようになる（以下、第２のリーチング行動と称する）。
【００５２】
はじめに、第１のリーチング行動の（物体Ｗの位置が与えられた場合、任意の初期位置にある手部２Ａを、その物体Ｗへ到達させる）（図６Ａ）ための教示（以下、第１の教示と称する）について説明する。
【００５３】
ロボット１の手部２Ａが、図７Ａに示すように位置Ａ１１に、そして物体Ｗが位置Ｂ１にあるものとする（両者がそのような位置関係にあるものとする）。はじめに、ユーザは、ロボット１の腕部２をとって（掴んで）（図２）、図７Ａの実線の矢印が示すように、ロボット１の手部２Ａを物体Ｗに向かって移動させて到達させる。
【００５４】
この教示によりロボット１は、位置Ａ１１周辺にある手部２Ａを位置Ｂ１周辺に到達させる軌道を学習する。その結果、ロボット１は、図７Ｂに示すように、手部２Ａが位置Ａ１１やその周辺の例えば、位置Ａ１２および位置Ａ１３（正確は、位置Ｂ１との位置関係における位置Ａ１２，Ａ１３）であるとき、手部２Ａを、物体Ｗに到達させることができるようになる（図７Ｂにおける符号Ａ１２およびＡ１３から出発する矢印）。
【００５５】
しかしながらこの教示だけでは、手部２Ａの初期位置が、位置Ａ１４および位置Ａ１５のように、位置Ａ１１から離れた位置である場合、ロボット１は、手部２Ａを物体Ｗに到達させることができない（図７Ｂ中の符号Ａ１４およびＡ１５から出発する矢印）。
【００５６】
そこで次に、ロボット１の手部２Ａの初期位置を、図７Ｃに示すように、位置Ａ１４にし、ロボット１に自立行動による物体Ｗへのリーチング行動を行わせる。いまの場合、上述したようにロボット１の手部２Ａは、図７Ｃの点線の矢印が示す軌道で移動する（物体Ｗから離れる）。
【００５７】
ユーザは、ロボット１の手部２Ａが物体Ｗから離れようとしたとき、ロボット１の腕部２をとって、図７Ｃの実線の矢印が示すように、ロボット１の手部２Ａが物体Ｗに到達するように誘導する。
【００５８】
この教示によりロボット１は、位置Ａ１４周辺にある手部２Ａを位置Ｂ１周辺へ到達させる軌道をさらに学習する。その結果、ロボット１は、図７Ｄに示すように、手部２Ａの初期位置が位置Ａ１４周辺である場合においても、手部２Ａを、物体Ｗに到達させることができる。
【００５９】
しかしながら、これまでの教示だけでは、手部２Ａの初期位置が、位置Ａ１５にある場合、ロボット１は、手部２Ａを物体Ｗに到達させることはできない（図７Ｄ中、符号Ａ１５から出発する矢印）。
【００６０】
そこでさらに、ロボット１の手部２Ａの初期位置を、図７Ｅに示すように、位置Ａ１５にし、ロボット１に自立行動による物体Ｗへのリーチング行動を行わせる。いまの場合、上述したようにロボット１の手部２Ａは、図７Ｅの点線の矢印が示す軌道で移動する（物体Ｗから離れる。）
【００６１】
ユーザは、ロボット１の手部２Ａが物体Ｗから離れようとしたとき、ロボット１の腕部２をとって、図７Ｅの実線の矢印が示すように、ロボット１の手部２Ａが物体Ｗに到達するように誘導する。
【００６２】
この教示によりロボット１は、位置Ａ１５周辺にある手部２Ａを位置Ｂ１周辺に到達させる軌道をさらに学習する。その結果、ロボット１は、図７Ｆに示すように、手部２Ａの初期位置が位置Ａ１５周辺である場合においても、手部２Ａを、物体Ｗに到達させることができるようになる。
【００６３】
このようにして、物体Ｗの位置が与えられた場合に、任意の初期位置にある手部２Ａを、その物体Ｗへ到達させるための（第１のリーチング行動の）教示が行われる。
【００６４】
次に、第２のリーチング行動の（図６Ｂに示すように、所定の初期位置にある手部２Ａを、任意の位置にある物体へ到達させるための）教示（以下、第２の教示と称する）について説明する。
【００６５】
この教示も、先に説明した第１の教示と基本的には同様に、ユーザがロボット１の腕部２をとって手部２Ａを誘導することによって行われる。なおいまの場合、この第２の教示は、第１の教示の後に行われるものとする。
【００６６】
図８Ａに示すように、ロボット１の手部２Ａが位置Ａ２１に、そして物体Ｗが位置Ｂ１と異なる位置Ｂ２にあるものとする（両者がそのような位置関係にあるものとする）。はじめに、ユーザは、ロボット１の腕部２をとって、図８Ａの実線の矢印が示すように、ロボットの手部２Ａを物体Ｗに向かって移動させて到達させる。
【００６７】
この教示によりロボット１は、位置Ａ２１周辺にある手部２Ａを位置Ｂ２周辺へ到達させる軌道をさらに学習する。その結果、ロボット１は、図８Ｂに示すように、手部２Ａが位置Ａ２１周辺にあるとき、手部２Ａを、位置Ｂ２周辺にある物体Ｗに到達させることができるようになる。
【００６８】
次にロボット１の手部２Ａの初期位置が、図８Ｃに示すように、位置Ａ２２に、物体Ｗの位置が位置Ｂ３に変更される。そしてユーザは、ロボット１の腕部２をとって、図８Ｃの実線の矢印が示すように、ロボット１の手部２Ａを物体Ｗに向かって移動させて到達させる。
【００６９】
この教示によりロボット１は、位置Ａ２２周辺にある手部２Ａを位置Ｂ３周辺へ到達させる軌道をさらに学習する。その結果、ロボット１は、図８Ｄに示すように、手部２Ａが位置Ａ２２周辺にあるとき、手部２Ａを、位置Ｂ３周辺にある物体Ｗに到達させることができるようになる。
【００７０】
次にロボット１の手部２Ａの初期位置が、図８Ｅに示すように、位置Ａ２３に、物体Ｗの位置が位置Ｂ４に変更される。ユーザは、ロボット１の腕部２をとって、図８Ｅの実線の矢印が示すように、ロボット１の手部２Ａを物体Ｗに向かって移動させて到達させる。
【００７１】
この教示によりロボット１は、位置Ａ２３周辺にある手部２Ａを位置Ｂ４周辺へ到達させる軌道をさらに学習する。その結果、ロボット１は、図８Ｆに示すように、手部２Ａが位置Ａ２３周辺にあるとき、手部２Ａを、位置Ｂ４にある物体Ｗに到達させることができるようになる。
【００７２】
このようにして、所定の初期位置にある手部２Ａを、任意の位置にある物体Ｗへ到達させるための教示（第２の教示）が行われる。
【００７３】
このような第１の行動および第２の行動に対する第１の教示および第２の教示により、ロボット１は、対象物Ｗと腕部２との関係性を獲得し、図８Ｆに示すような軌道でリーチング行動をとることができるようになる。
【００７４】
以上のようにしてユーザは、リーチング行動をロボットに教示することができる。
【００７５】
次に、上述した教示に対するロボット１の学習処理を、図９のフローチャートを参照して説明する。
【００７６】
最初に、ステップＳ１１において、制御部（RNN（図４））１１の入力層１１１のニューロン１１１−１は、所定の時刻ｔの入力ｘtを取り込む。
【００７７】
ステップＳ１２において、RNN１１の中間層１１２は、入力ｘtに対して、重み付け係数に対応する演算処理を行い、出力層１１３のニューロン１１３−１から予測値ｘ*t+1を出力する。
【００７８】
ステップＳ１３において、演算部１２１は、次の時刻ｔ＋１の入力ｘt+1を教師データとして取り込む。
【００７９】
ステップＳ１４において、演算部１２１は、ステップＳ１３の処理で取り込んだ教師入力ｘt+1と、ステップＳ１２の処理で演算して得た予測値ｘ*t+1の誤差を演算する。
【００８０】
ステップＳ１５において、RNN１１は、ステップＳ１４の処理で演算して得た誤差を出力層１１３のニューロン１１３−１から入力し、中間層１１２、さらに入力層１１１の順に伝搬することで、演算結果dXbptを得る。
【００８１】
ステップＳ１６において、中間層１１２は、式（１）に基づいて、内部状態の修正値dXUを得る。
【００８２】
2006293442.tif 000003
【００８３】
さらに、中間層１１２は、式（２）乃至式（４）に基づいて、修正値dXUを修正する（重み係数を得る）。
2006293442.tif 000004
2006293442.tif 000005
【００８４】
ステップＳ１７において、パラメトリックバイアスノード１１１−２は、その内部状態の値（パラメータＰ）を保存する処理を実行する。
【００８５】
次に、ステップＳ１８において、RNN１１は、学習処理を終了するか否かを判定し、まだ学習処理を終了しない場合には、ステップＳ１１に戻り、それ以降の処理を繰り返し実行する。
【００８６】
ステップＳ１８において、学習処理を終了すると判定された場合、学習処理が終了される。
【００８７】
以上のような学習処理を行うことで、RNN１１に対して１つの時系列パターンが学習される。
【００８８】
上述したリーチング行動の教示（図７）に対する学習においては、ロボット１の自立行動により腕部２が移動しようとする力とユーザの直接教示によるロボット１の腕部２に対する力の相互作用の結果得られる（手部２Ａが図７Ｃまたは図７Ｅの実線が示す軌道で移動する際の）センサ入力ベクトルｓt（t=1,2,・・・）とモータコマンド出力ベクトルｍtが所定の時刻の入力ｘtとして入力層１１１に入力され（ステップＳ１１）、その入力ｘtに対して重み付け係数に対する演算処理が行われ、次の時刻の予測値ｘ*t+1が算出される（ステップＳ１２）。
【００８９】
なおこの例の場合、センサ入力ベクトルｓは、ロボット１の腕部２の間接角度情報と外部対象（対象物Ｗ）の位置情報からなり、モータコマンド出力ベクトルｍは、ロボット１の腕部２等の間接角度指令値等からなる。
【００９０】
次に、時刻ｔ＋１のセンサ入力ベクトルｓt+1とモータコマンド出力ベクトルｍt+1が入力ｘt+1（教師データ）として演算部１２１に入力され（ステップＳ１３）、教師入力ｘt+1と予測値ｘ*t+1の誤差が演算される（ステップＳ１４）。
【００９１】
算出された誤差に基づいて重み付け係数とパラメータＰが算出される（ステップＳ１５乃至ステップＳ１７）。
【００９２】
なお重み付け係数は、通常のニューラルネットワークで用いられるバックプロバゲーションにより変更される。
【００９３】
図９のフローチャートを参照して説明した学習処理は、学習させる時系列パターン毎に実行される。換言すれば、学習する時系列パターンの数だけ仮想的なRNNが用意され、各仮想RNN毎に図９の処理が実行される。
【００９４】
例えば、図７の例における第１の教示においては、３個の時系列パターンを学習しているので（手部２Ａが図７Ａ、図７Ｃ、または図７Ｅの実線が示す軌道で移動する際のセンサ入力ベクトルｓtとモータコマンド出力ベクトルｍtを学習しているので）、その場合、図１０に示すように、３個の仮想的なRNN１１が用意され、各仮想RNN１１毎に図９の処理が実行される。
【００９５】
図１０の例では、RNN１１Ａで、図７Ａの実線が示す軌道時の時系列パターン（センサ入力ベクトルｓtとモータコマンド出力ベクトルｍt）が、RNN１１Ｂで、図７Ｃの実線が示す軌道時の時系列パターンが、そしてRNN１１Ｃで、図７Ｅの実線が示す軌道時の時系列パターンがそれぞれ学習される。
【００９６】
このように複数の時系列パターンの学習が行われた後は、各時系列パターンの学習で得られたパラメータＰはその学習結果としてそれぞれ保持され、各学習処理により得られた重み付け係数は、合成されて実RNN１１に設定される。この場合の重み付け設定処理を、図１１のフローチャートを参照して説明する。
【００９７】
RNN１１の演算部１２２（図４）は、ステップＳ２１において、仮想RNN毎に図９のフローチャートに示される処理を実行した結果得られた係数の合成値を演算する。この合成値としては、例えば、平均値を用いることができる。すなわち、各仮想RNNの重み付け係数の平均値がここで演算される。
【００９８】
次に、ステップＳ２２において、演算部１２２は、ステップＳ２１の処理で演算した合成値（平均値）を実RNN１１の中間層１１２のニューロンに対して、重み付け係数として設定する処理を実行する。
【００９９】
これにより、実際のRNN１１の中間層１１２の各ニューロンに、複数の時系列パターンを学習して得た係数が設定されることになる。
【０１００】
以上のような学習処理により、中間層１１２の各ニューロンの重み付け係数には、複数の教示時系列パターンを生成する上で、共有可能な力学構造に関する情報が保持され、入力層１１１のパラメトリックバイアスノード１１１−２には、共有可能な力学構造を各教示時系列パターンの生成に適した力学構造に切り替えるために必要な情報（パラメータＰ）が設定されることになる。
【０１０１】
すなわちリーチング行動における学習処理により、中間層１１２の各ニューロンの重み付け係数には、複数の教示時系列パターン（手部２Ａを図７Ａ、図７Ｃ、または図７Ｅの実線が示す軌道で移動する際のセンサ入力ベクトルｓtとモータコマンド出力ベクトルｍt）を生成する上で、共有可能な力学構造に関する情報が保持され、パラメトリックバイアスノード１１１−２には、共有可能な力学構造を各教示時系列パターンの生成に適した力学構造に切り替えるために、必要な情報（パラメータＰ）が設定されることになる。
【０１０２】
このようにしてユーザによる直接教示に対する学習が行われる。
【０１０３】
すなわち本発明によれば、ロボット１に、先になされた教示に応じた行動をとらせながら、その行動を補うような形で教示を継続し、ロボット１の行動の精度を上げるようにできるので、簡単に、かつ、効率的に、外部対象への行動を教示することができる。またロボット１にとって既知の行動が組み合わさった複雑な行動も教示することができる。さらにこのような教示を通じて、ロボット１の身体制約や学習情報の理解が深まり、ユーザは、ロボット１に対してさらに効果的な教示を行うことができるようになる。
【０１０４】
またユーザは、ロボット１の行動を実際に見て確認し、その結果に応じて教示を与えることができるので、ユーザは、ロボット１が持つ行動のレパートリーを予め知っておく必要がない。
【０１０５】
また以上のことから、ロボット１はユーザの教示から様々な行動を獲得し、ユーザはロボット１の行動特性の理解が深まるため、ユーザとロボット１のインタラクションがよりスムーズかつより豊かになることが期待できる。
【０１０６】
次に、上述した学習処理に基づく自立行動処理を、図１２のフローチャートを参照して説明する。
【０１０７】
最初に、ステップＳ３１において、RNN１１のパタメトリックバイアスノード１１１−２は、パラメータＰを入力する。
【０１０８】
ステップＳ３２において、中間層１１２は、ステップＳ３１の処理で、パタメトリックバイアスノード１１１−２に入力されたパラメータＰに対して、重み付け係数に基づく演算を行う。
【０１０９】
そして、ステップＳ３３において、RNN１１の出力層１１３のニューロン１１３−１は、所定の時刻ｔの、ステップＳ３１の処理で入力されたパラメータＰに対応する予測値ｘ*ｔを、演算部１２１に出力する。
【０１１０】
ステップＳ３４において、演算部１２１は、時刻ｔの入力ｔを教師データとして取り込む。
【０１１１】
ステップＳ３５において、演算部１２１は、予測値ｘ*ｔと教師入力ｘtの誤差を演算する。
【０１１２】
ステップＳ３６において、RNN１１は、ステップＳ３５での演算結果に基づいて、パラメトリックバイアスノード１１１−２のパラメトリックバイアス値（パラメータＰ）を変更する必要があるか否かを判定し、誤差が大きく、パラメトリックバイアス値を変更する必要があると判定した場合、ステップＳ３７に進み、その誤差に応じたパラメトリックバイアス値（パラメータＰ）を決定する。
【０１１３】
その後、ステップＳ３１に戻り、パラメトリックバイアスノード１１１−２は、ステップＳ３７で決定されたパラメータＰを入力する。その後、ステップＳ３２以降の処理が同様に行われる。
【０１１４】
ステップＳ３６で、パラメトリックバイアス値を変更する必要がないと判定された場合、処理は、ステップＳ３３に戻り、それ以降の処理が同様に実行される。
【０１１５】
上述したリーチング行動の教示（図７および図８）を学習した後の自立行動においては、学習の結果得られたパラメータＰのうち、手部２Ａを、いまある位置から物体Ｗのいまある位置に移動させるためのパラメータＰ（その軌跡で手部２Ａを移動する際のセンサ入力ベクトルｓtとモータコマンド出力ベクトルｍtを出力するためのパラメータＰ）が、パラメトリックバイアスノード１１１−２に入力される（ステップＳ３１）。
【０１１６】
そして入力されたそのパラメータＰに対して重み付け係数に基づく演算がなされ（ステップＳ３２）、その演算に応じたセンサ入力ベクトルｓtの予測値ｓ*ｔが演算部１２１に出力される。なおその演算に応じたモータコマンド出力ベクトルｍtも出力される。
【０１１７】
出力されたそのモータコマンド出力ベクトルｍtに基づくロボット１の行動に応じて入力されるセンサ入力ベクトルｓtが教師入力ｘtとして演算部１２１に取り込まれ（ステップＳ３４）、その実センサ入力ベクトルｓtとセンサ入力ベクトルｓtの予測値ｓ*ｔとの誤差が演算される。
【０１１８】
算出された誤差が小さい場合、すなわち予測したように手部２Ａと物体Ｗの関係が変化しているとき（予想したように手部２Ａが物体Ｗに近づいているとき）、パラメトリックバイアス値が変更されずに、そのパラメータＰに応じたセンサ入力ベクトルｓとモータコマンド出力ベクトルｍ（時系列パターン）が継続して出力される。
【０１１９】
一方、誤差が大きくなった場合、パラメトリックバイアス値（パラメータＰ）が変更され、その値に応じてセンサ入力ベクトルｓとモータコマンド出力ベクトルｍが出力される。
【０１２０】
例えば、図１３の例では、時刻ｔ1以降においてセンサ入力ベクトルｓの予測値ｓ*と実センサ入力ベクトルｓの誤差が大きくなったので、パラメトリックバイアス値がパラメータＰ1からパラメータＰ2に変更されている。その結果、モータコマンド出力ベクトルｍの出力が時刻ｔ1以降から変更されている。
【０１２１】
誤差が大きくなるときとは、例えば、予測が間違っていた場合や、物体Ｗの位置が位置Ｂ２から位置Ｂ３（図８）に変更され、ユーザに位置Ｂ３の方向に腕部２が少し押されたときなどが考えられる。
【０１２２】
なおリーチング行動時において、図１４に示すようにニューロン１１３−１から出力されるモータコマンド出力ベクトルｍは、ニューロン１１１−１にフィードバックループされる。このようにすることにより、モータコマンド出力ベクトルｍを自律的に生成することができる。
【０１２３】
以上においては、リーチング行動を教示し、ロボット１にリーチング行動をとらせる場合を例として説明したが、図１５に示すように腕部２（手部２Ａ）間で卓上にあるボールＷを転がし続ける行動をとらせることもできる。
【０１２４】
この例の場合、ユーザの直接教示により、ロボット１は、ボールＷが左手に近づいてきたときには、左手でボールＷを打ち返し、ボールＷが右手に近づいてきたときには、右手でボールＷを打ち返すといった、ボールＷとの動的な位置関係を獲得し、その結果としてボールＷを転がし続ける行動をとることができるようになる。
【０１２５】
また図１６に示すように、両手でボールＷを持ち上げる行動をとらせることもできる。
【０１２６】
なお例えば、ボール転がし行動とボール持ち上げ行動の２つの行動を教示する場合、ロボット１にボール転がし行動を教示した後、ロボット１の腕部２をとって、ボールＷを持ち上げるように誘導すれば、続けてボール持ち上げ行動を教示することができる。
【０１２７】
すなわちボール転がし行動とボール持ち上げ行動の２個の行動を教示する場合であっても、ユーザは、いまからどの行動を教示するかを明示的にロボット１に指定する必要がないので、複数の教示を簡単に行うことができる。
【０１２８】
また図１７および図１８に示すように、所定の色が付いた積み木を、色に応じて積み上げさせる行動をとらせることもできる。
【０１２９】
図１７は、積み木が、黄色の積み木Ｗy、青色の積み木Ｗb、赤色の積み木Ｗrの順に配置されている場合において、黄色の積み木Ｗyを青色の積み木Ｗbの上に積むロボット１の行動を表している。
【０１３０】
図１８は、積み木が、赤色の積み木Ｗr、黄色の積み木Ｗy、青色の積み木Ｗbの順に配置されている場合において、黄色の積み木Ｗyを青色の積み木Ｗbに積むロボット１の行動を表している。
【０１３１】
なお、以上においては、ユーザによるロボット１への教示は、ロボット１の腕部２をとって（接触して）誘導することで行われたが、誘導する場所は腕部２に限らず、教示したい行動内容に応じた他の部分でもよい。またロボット１の体を掴んで誘導する方法に限らず、言葉や手によるサイン（握った手を見せる、開いた手を見せる、または移動させたい方向を指さすなど）で行うようにすることもできる。
【０１３２】
例えば、図１８は、図１７に示した積み木の積み上げ行動の教示の例であるが、最初に、ユーザが、ロボット１の腕部２をもって黄色の積み木Ｗyのある場所に誘導し（図１８Ａおよび図１８Ｂ）、その誘導によってロボット１が黄色の積み木Ｗyを握っている（図１８Ｃ乃至図１８Ｇ）。そしてユーザは、黄色の積み木Ｗyを積むべき青色の積み木Ｗbの場所を手で示す教示を行う（図１８Ｈ）。その結果ロボット１は、黄色の積み木Ｗyを青色の積み木Ｗbに積むことができた（図１８Ｉ）。
【０１３３】
以上においては、制御部１１が、RNN１１により構成され、そのRNN１１の演算により上述した学習処理や自立行動処理が実現されたが、図２０に示すような構成を有する装置またはモジュールによって実現するようにしてもよい。
【０１３４】
学習時においては、制御部１１の学習部２０１は、所定の時系列パターンを学習する（例えば、図７Ａの実線の矢印が示す軌道を学習する）。出力部２０２は、学習部２０１による学習の結果に応じた時系列パターンを出力する（例えば、図７Ｃの点線の矢印が示す軌道で手部２Ａを移動させる）。調整部２０３は、出力部２０２から出力された時系列パターンに基づくロボット１の行動とその行動に対する教示から得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力部２０２が出力する時系列パターンを調整する（例えば、図７Ｃの実線の矢印が示す軌道で手部２Ａが移動するようにする）。学習部２０１は、出力部２０２から出力される、調整部２０３により調整された時系列パターン（例えば、図７Ｃの実線の矢印が示す軌道）を学習する。
【０１３５】
また自立行動時において、制御部１１の出力部２０２は、学習部２０１による学習の結果（リーチング行動に対する教示の学習結果）に応じた時系列パターンを出力する（例えば、手部２Ａを位置Ｂ１にある物体Ｗに移動させる（図７））。調整部２０３は、出力部２０２から出力された時系列パターンに基づくロボット１の行動とその行動に対する教示から得られる時系列パターンを入力するとともに、入力した時系列パターンに応じて、出力部２０２が出力する時系列パターンを調整する（例えば、移動中に物体Ｗの位置が位置Ｂ２に変更され、腕部２がユーザによりその方向に誘導されたとき、手部２Ａが位置Ｂ２の方向に移動するようにする）（パラメータを変更する）。
【０１３６】
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるが、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、図２１に示されるようなパーソナルコンピュータ５０１が用いられる。
【０１３７】
図２１において、CPU（Central Processing Unit）５１１は、ROM（Read Only Memory）５１２に記憶されているプログラム、またはハードディスク５１４からRAM（Random Access Memory）５１３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM５１３にはまた、CPU５１１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１３８】
CPU５１１、ROM５１２、およびRAM５１３は、バス５１５を介して相互に接続されている。このバス５１５にはまた、入出力インタフェース５１６も接続されている。
【０１３９】
入出力インタフェース５１６には、キーボード、マウスなどよりなる入力部５１８、CRT，LCDなどよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部５１７、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部５１９が接続されている。通信部５１９は、ネットワークを介しての通信処理を行う。
【０１４０】
入出力インタフェース５１６にはまた、必要に応じてドライブ５２０が接続され、磁気ディスク５３１、光ディスク５３２、光磁気ディスク５３３、或いは半導体メモリ５３４などが適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じてハードディスク５１４にインストールされる。
【０１４１】
一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、パーソナルコンピュータ５０１に、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１４２】
この記録媒体は、図２１に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク５３１（フロッピディスクを含む）、光ディスク５３２、光磁気ディスク５３３、もしくは半導体メモリ５３４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM５１２やハードディスク５１４などで構成される。
【０１４３】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものとする。
【図面の簡単な説明】
【０１４４】
【図１】本発明を適用したロボット１の外観の構成例を示す図である。
【図２】ユーザの直接教示を説明する図である。
【図３】図１のロボット１の内部の構成例を示すブロック図である。
【図４】図３の制御部１１の構成例を示す図である。
【図５】図４の制御部１１の動作を説明する図である。
【図６】リーチング行動を説明する図である。
【図７】リーチング行動の教示を説明する図である。
【図８】リーチング行動の教示を説明する他の図である。
【図９】学習処理を説明するフローチャートである。
【図１０】学習時の図４の制御部１１の動作を示す図である。
【図１１】学習処理を説明する他のフローチャートである。
【図１２】自立行動処理を説明するフローチャートである。
【図１３】自立行動処理を説明する図である。
【図１４】自立行動処理時の図４の制御部１１の動作を示す図である。
【図１５】自立行動の例を示す図である。
【図１６】他の自立行動の例を示す図である。
【図１７】他の自立行動の例を示す図である。
【図１８】他の自立行動の例を示す図である。
【図１９】他の自立行動の例を示す図である。
【図２０】図３の制御部１１の他の構成例を示すブロック図である。
【図２１】パーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１４５】
１  ロボット，  ２  腕部，  １１  制御部，  １１１  入力層，  １１２  中間層，１１３  出力層，  １２１  演算部，  １２２  演算部，  ２０１  学習部，  ２０２  出力部，  ２０３  調整部
【図１】
2006293442.tif 000006
【図２】
2006293442.tif 000007
【図３】
2006293442.tif 000008
【図４】
2006293442.tif 000009
【図５】
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【図６】
2006293442.tif 000011
【図７】
2006293442.tif 000012
【図８】
2006293442.tif 000013
【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１５】
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【図１６】
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【図１７】
2006293442.tif 000022
【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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