(57)【要約】  自然な動作で個人を識別することのできる人型ロボットが示されている。この人型ロボットは、手と握手をすることで、その人の生体情報を取得し個人を識別する。特に、人型ロボットの手に近赤外線発光装置および近赤外線センサーが設けられており、人間の手と握手をした状態において、この近赤外線発光装置から発光した近赤外線が人間の手の内部を照らし、近赤外線センサーで静脈パターンを読み取る。この静脈パターンを記録し照合することによって、個人の識別を行う。【選択図】図３
2016035759.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の手と握手ができるような関節と駆動機構を備えた複数の指部を有する右手と、
前記右手に設けられた近赤外線発光装置および近赤外線センサーであって、人間の手と握手をした状態において、前記近赤外線発光装置から発光した近赤外線が人間の手の内部を照らし、前記近赤外線センサーで静脈パターンとして前記近赤外線センサーで検出される様な位置に設けられた前記近赤外線発光装置および前記近赤外線センサーと、
前記近赤外線センサーで検出された静脈パターンを記録する情報記録装置と、
前記情報記録装置に記録されている静脈パターンと、前記近赤外線センサーで検出された別の静脈パターンを比較処理して、相互の類似度を算出する情報処理装置と
からなることを特徴とする人型ロボット。
【請求項２】
前記情報処理装置は、前記人型ロボットの右手の動きを制御して人間の手と握手を行い、前記近赤外線発光装置と前記近赤外線センサーにより静脈パターンを照合用データセットとして取得し、この静脈パターンと、予め前記情報記録装置に登録データセットとして記録しておいた静脈パターンとの類似度を算出し、この類似度に基いて前記人間の個人識別を行うことを特徴とする請求項１に記載の人型ロボット。
【請求項３】
前記登録データセットとして記録しておいた静脈パターンは、前記人型ロボットのオーナーの静脈パターンであり、この静脈パターンと前記照合用データセットとの類似度に基いてオーナーの認証を行うことを特徴とする請求項２に記載の人型ロボット。
【請求項４】
前記登録データセットは、前記人型ロボットの右手の位置を変えながら繰り返し取得することを特徴とする請求項２に記載の人型ロボット。
【請求項５】
前記登録データセットを取得した後、一旦、前記人型ロボットの右手を握手している人間の手から離して、再度握手してもう一度前記登録データセットの取得を行い、これらの双方を照合用データセットと比較処理して個人識別を行う為の登録データセットとして用いることを特徴とする請求項３に記載の人型ロボット。
【請求項６】
前記個人識別の結果を、前記人型ロボットの動作に反映させることを特徴とする請求項５に記載の人型ロボット。
【請求項７】
前記静脈パターンは、人間の指の静脈のパターンであることを特徴とする請求項６に記載の人型ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然な動作で個人を識別することのできる人型ロボットに関する。
に関する。
【背景技術】
【０００２】
実用ロボットといえば、製造業などにおいて用いられる産業用ロボットが代表的である。しかし、近年、人間とのコミュニケーションが可能な人型ロボットが、徐々に製品化されてきている。その背景には、音声認識や音声合成といった複雑な技術の進歩がある。また、視聴覚装置の機能が向上し、外部の情報を効率的に処理するコンピュータ技術の発展が、家庭内でも利用可能な自律性の高いロボットの実現を可能としている。【０００３】
このような人型ロボットは、二足歩行や車輪による移動が可能であることが普通で、人の指示や自律的に必要な位置に移動できる。また、将来的には単独で野外での作業や活動も可能となることが期待されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−９４４３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような自律型の人型ロボットが一般に利用されるようになると、盗難という問題も予め対処しておく必要がある。盗まれても、そのまま機能するようでは、盗難を助長することになる。また、所有者のプライバシーがロボットを通じて漏洩する可能性もある。【０００６】
一方で、パソコンなどのように認証してから起動するといった方法も考えられる。例えば、特許文献１には、正規の作業者であると認証された場合に、所定の作業内容を行う人型ロボットが示されている。しかし、ここでは人型ロボット自体が認証を行うのではなく、別の認証デバイスを用いて作業者が認証手続きを行うというものであり、人間とのコミュニケーションを期待する人型ロボットとしては自然ではないし、別のデバイスを用いるというのも家庭用としては使い勝手が悪い。また、人間とのコミュニケーションが可能な人型ロボット、すなわち動作する事によって人を和ませたり、楽しませるような目的を持った人型ロボットを対象とした認証手続きとしてみると、余りスマートではなく本来の魅力を半減させてしまう。【０００７】
そこで、本発明の目的は、ロボット自体の自然な動作で、それと接する人の個人を識別することの可能な人型ロボットを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の１つの様相による人型ロボットは、人間の手と握手ができるような関節と駆動機構を備えた複数の指部を有する右手と、前記右手に設けられた近赤外線発光装置および近赤外線センサーであって、人間の手と握手をした状態において、前記近赤外線発光装置から発光した近赤外線が人間の手の内部を照らし、前記近赤外線センサーで静脈パターンとして前記近赤外線センサーで検出される様な位置に設けられた前記近赤外線発光装置および前記近赤外線センサーと、前記近赤外線センサーで検出された静脈パターンを記録する情報記録装置と、前記情報記録装置に記録されている静脈パターンと、前記近赤外線センサーで検出された別の静脈パターンを比較処理して、相互の類似度を算出する情報処理装置とからなることを特徴とする。【０００９】
また、好ましい実施例では、前記情報処理装置は、前記人型ロボットの右手の動きを制御して人間の手と握手を行い、前記近赤外線発光装置と前記近赤外線センサーにより静脈パターンを照合用データセットとして取得し、この静脈パターンと、予め前記情報記録装置に登録データセットとして記録しておいた静脈パターンとの類似度を算出し、この類似度に基いて前記人間の個人識別を行う。【００１０】
更に、好ましい実施例では、前記登録データセットとして記録しておいた静脈パターンは、前記人型ロボットのオーナーの静脈パターンであり、この静脈パターンと前記照合用データセットとの類似度に基いてオーナーの認証を行う。【００１１】
更に、好ましい実施例では、前記登録データセットは、前記人型ロボットの右手の位置を変えながら繰り返し取得する。【００１２】
更に、好ましい実施例では、前記登録データセットを取得した後、一旦、前記人型ロボットの右手を握手している人間の手から離して、再度握手してもう一度前記登録データセットの取得を行い、これらの双方を照合用データセットと比較処理して個人識別を行う為の登録データセットとして用いる。【００１３】
更に、好ましい実施例では、前記個人識別の結果を、前記人型ロボットの動作に反映させる。【００１４】
更に、好ましい実施例では、前記静脈パターンは、人間の指の静脈のパターンである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係わる人型ロボットによれば、握手という人としての自然な動作によって、接する人の個人を識別することにより、人型ロボットの盗難を抑制でき、人型ロボットの動作にも識別結果を反映できる。従って、人間とのコミュニケーション能力の高い人型ロボットが実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】図１は、本発明に係る人型ロボットの基本構成を説明する図である。
【図２】図２は、図１に示した人型ロボットの動作を制御する情報処理装置を示すブロックダイアグラムである。
【図３】図３は、本発明の実施例１に係る人型ロボットの手の構造を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施例１に係る人型ロボットにおいて、人と握手を行ってオーナーの静脈データセットを登録する手続きを示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の実施例１に係る人型ロボットにおいて、人と握手を行ってオーナーの認証を行う手続きを示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の実施例２に係る人型ロボットの手の構造を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施例２係る人型ロボットにおいて、人と握手を行っている状態で、静脈の撮影を行う状態を説明する図である。
【図８】図８は、本発明の実施例１に係る人型ロボットにおいて、その人の識別を行う手続きを示すフローチャートである。
【図９】図９は、本発明の実施例５に係る人型ロボットの手の構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態による人型ロボットを説明する。図１は、人型ロボットの基本的な構成を示す図である。この人型ロボット１００は、左脚２２Ｌ、右脚２２Ｒ、胴体３０、左腕４２Ｌ、右腕４２Ｒ、頭部５０を備えている。
【００１８】
胴体３０両側の左腕４２Ｌと右腕４２Ｒは、複数の関節とその駆動機構、トルクセンサー、関節の位置を検出する関節位置センサーおよび加速度センサーを備え、人間の腕と同様の動きが可能となっている。
【００１９】
頭部５０には、夫々イメージセンサーを備えた左右の眼５２Ｌ、５２Ｒと、マイクロフォンを備えた左右の耳５４Ｌ、５４Ｒと、嗅覚センサーを備えた鼻５６と、スピーカを備えた口５８が設けられている。
【００２０】
胴体３０の底部に設けられた左脚２２Ｌおよび右脚２２Ｒは、複数の関節とその駆動機構、トルクセンサー、関節の位置を検出する関節位置センサーおよび加速度センサーを備え、人間の脚と同様の動きが可能となっている。しかし、これらの脚部はより単純な構造としても、以下に詳細に説明する本発明の実施例の特徴は適用可能である。例えば左脚と右脚を分離せずに一体化し、その底部に複数の車輪を設け、この車輪を回転駆動することにより移動するような構造であっても良い。
【００２１】
また、人型ロボット１００の適当な位置に、この人型ロボット１００の動作を制御する情報処理装置が設けられている。図２は、この情報処理装置１０の主要部を示すブロックダイアグラムである。この情報処理装置１０は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、タイマー１４、Ｉ／Ｏ制御回路１５が、バス１６によって相互に接続されている。ＣＰＵ１１はＲＯＭ１２に格納されているプログラムを実行することで起動し、タイマー１４からの割り込み信号などを参照しつつ、ＲＡＭ１３へのデータの記録読み出し、Ｉ／Ｏ制御回路１５への命令の出力などにより人型ロボット１００の動作を制御する。
【００２２】
Ｉ／Ｏ制御回路１５は、ＣＰＵ１１からの命令に従って、駆動モーター制御回路１７といった外部装置に制御信号を出力することでこれらの外部装置を直接制御し、プログラムに従って実際の動作を実現する。駆動モーター制御回路１７は、人型ロボット１００の各関節を動かすモーターへの電力の供給を制御する。
【００２３】
Ｉ／Ｏ制御回路１５によって制御される外部装置としては、駆動モーター制御回路１７の他に、ＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリ、駆動力伝達機構、ＧＰＳ、無線ＬＡＮ、温度センサー、湿度センサー、位置センサー、バッテリー等が含まれている。更に、後述の近赤外線ＬＥＤや近赤外線センサーも含まれている。
【００２４】
なお、人型ロボット１００の左脚２２Ｌ、右脚２２Ｒ、胴体３０、左腕４２Ｌ、右腕４２Ｒ、頭部５０の動きを行う駆動機構の制御は、上記情報処理装置により行われるが、その詳細な構造やその具体的な制御手続きは、一般的に知られているもので良いため、下記に特記するものを除いてその詳細は省略する。
【実施例１】
【００２５】
以下、図３乃至図５を参照して、実施例１の人型ロボットを説明する。この人型ロボットの基本構造は図１に示した通りである。特に、この実施例１では、右腕４２Ｒの末端にある右手６０Ｒに認証手段が設けられていることが特徴となっている。【００２６】
図３は、実施例１の人型ロボットの手６０Ｒを示す図である。ここで、手６０Ｒは、掌部６２、親指部６４ｔ、人差指部６４ｉ、中指部６４ｍ、薬指部６４ｒ、小指部６４ｆからなっている。各指部には、人間と同様に夫々３箇所に設けられた関節と、これらを独立に駆動する駆動機構を備えている。更に、各関節には、関節位置センサー、トルクセンサーおよび加速度センサーが備えられており、各センサーの情報を参照しつつ、夫々の関節を駆動することにより、人間の手と同様の動きが可能となっている。特に、相手（人間）の手を包み込むようなしっかりとした握手ができるような構成となっている。【００２７】
しかし、この実施例においては、手６０Ｒに実装すべき動作の必須要件は、人間と握手が可能であることである。従って、人差指部６４ｉ、中指部６４ｍ、薬指部６４ｒおよび小指部６４ｆを一体化して複合指部としても問題はない。ただし、複合指部には、人間と握手を行う際に必要となる関節が備えられており、親指部６４ｔとは独立に駆動可能となっている。【００２８】
また、手６０Ｒの掌部６２の内部中央には近赤外線センサー７４が設けられ、この近赤外線センサー７４を挟んで（図の上下）、やはり掌部６２の内部に一対の近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂが設けられている。人と握手を行っている状態で、近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂから近赤外線を照射する。この近赤外線は、近赤外線窓７６を通過して、握手を行っている人の各指、人差指６５ｉ、中指６５ｍ、薬指６５ｒ、小指６５ｆの内部、特に中指６５ｍ、薬指６５ｒの内部を照らす。そして、その反射光が、近赤外線センサー７４に入射し、そこで検出され静脈の画像データとして取得される。【００２９】
人の掌部には静脈のネットワークがあり、そこを血液が巡っている。静脈を流れる血液には還元ヘモグロビンが含まれており、それが７６０ナノメートル付近の波長の近赤外線を吸収する。従って、近赤外線を照射することにより反射の弱い静脈のパターンが黒くなった撮像画像が得られる。この撮像画像を用いて、静脈認証を行う。【００３０】
ここでは、まず画像データを解析し、人差指６５ｉ、中指６５ｍ、薬指６５ｒ、小指６５ｆの画像領域を特定する。そして、中指６５ｍ、薬指６５ｒの画像領域から、夫々の静脈パターンを取得する。従って、中指６５ｍ、薬指６５ｒの夫々について静脈認証を行うことになり、一本のみの場合に比較して精度が向上する。【００３１】
なお、この実施例１の人型ロボットでは、左腕４２Ｌと右腕４２Ｒは完全に左右対称であり、左腕４２Ｌの末端にある手６０Ｌも全く同様の構造となっている。しかし、近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂや近赤外線センサー７４といった左手の認証手段は省略し、認証は常に右手でのみ行うようにしても良い。この場合、左利きの人などが左手で握手をしようとした場合には、「ごめんなさい。私は右手で握手してあなたを識別します」といったことを言うようにしても良い。【００３２】
［登録処理］次に、この実施例による人型ロボット１００の登録処理を説明する。出荷後、最初の起動の際に、人型ロボット１００は、「はじめまして・・・」といった一般的な挨拶などを行った後に、「私のオーナーのお名前を教えて下さい」と言う。そこで所有者は、人型ロボット１００へ例えば「ジョージだよ」と答える。人型ロボット１００は、音声認識により内容を認識し、「ジョージ、あなたをオーナーとして登録します。そのために、握手をして静脈認証をさせて下さい」と言う。そこで所有者は、人型ロボット１００と握手して認証動作を開始する。その処理を図４のフローチャートを参照して説明する。【００３３】
先ず、ステップＳ４０１において、人型ロボット１００は、手６０Ｒを差し出して握手動作を開始する。この握手動作は、人の手を一定の圧力で握っている状態へ移行する動作である。従って、ステップＳ４０２で、親指部６４ｔが掌部６２や他の指部と、握手状態に対応する位置関係にあるかどうかを関節位置センサーにより検出し、更に、各指部に握手状態に対応して一定以上のトルクが発生しているかどうかをトルクセンサーにより検出する。これにより握手状態へ移行したか否かを判断する。もし握手状態へ移行していなければ、ステップＳ４０３で一定時間（例えば、１００ミリ秒）待機してから、再度ステップＳ４０２で握手状態への移行を確認する。これを握手状態への移行が確認されるまで繰り返す。【００３４】
ステップＳ４０２で握手状態への移行が完了したと判断した場合には、ステップＳ４０４へ進む。ステップＳ４０４では、近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂから近赤外線を照射し、近赤外線センサー７４により撮像画像を取得する。ここでは、例えば、１００ミリ秒間隔で３枚の撮像画像を取得するが、この１００ミリ秒の時間を有効に活用するために、撮影スレッドとデータ登録スレッドとからなるマルチタスクで処理を行う。【００３５】
すなわち、この登録処理では先ず撮影スレッドを生成する。そして、ステップＳ４０４で近赤外線センサー７４により撮像画像データが取得されると、この撮像画像データを用いたデータ登録スレッドが１つ生成される。このデータ登録スレッドは、ステップＳ４１０からステップＳ４１６までの処理を行うスレッドである。一方、撮影スレッドは、データ登録スレッドと並行してステップＳ４０１からステップＳ４０８までの処理を行うスレッドである。【００３６】
ステップＳ４０４でデータ登録スレッドが生成されると、撮影スレッドはステップＳ４０５で所定枚数（ここでは３枚）の撮像画像が取得されたか否かを判断し、まだ所定枚数まで取得されていない場合には、ステップＳ４０６で１００ミリ秒待ってから再度ステップＳ４０４で撮像画像を取得する。【００３７】
ステップＳ４０５で所定枚数（ここでは３枚）の撮像画像が取得されたと判断された場合には、人型ロボット１００は、手６０Ｒの位置を変えたり、指の握りをずらせたりして握手位置を変更して、更にもう一度撮像画像を取得するといった処理を所定回数だけ繰り返す。【００３８】
すなわち、ステップＳ４０７で撮像画像取得が所定回数の繰り返えされたか否かを判定する。もし、まだ所定回数だけ繰り返えされていなければ、ステップＳ４０８で、握手位置を変更し握りなおしてから静止し、更に撮像画像を取得するといった処理を繰り返す。【００３９】
ステップＳ４０７で撮像画像取得が所定回数だけ繰り返えされたと判定された場合には、それ以上の撮像画像の取得は行わず、撮影スレッドを終了する（ステップＳ４０９）。この所定回数は、例えば３〜５回であり、都合９〜１５枚の撮像画像を取得することになる。【００４０】
また、上記の通り、一枚の撮像画像が取得される毎にステップＳ４０４で生成されるデータ登録スレッドは、ステップＳ４１０でその撮像画像から静脈データセットを抽出し、ステップＳ４１１でオーナー登録データセットとして情報記録装置に保存する。【００４１】
次に、ステップＳ４１２において、撮影スレッドが終了しているか否かを判定する。もし、撮影スレッドが終了していなければ、ステップＳ４１３において、当該データ登録スレッドはここで終了する。もし、ステップＳ４１２において、撮影スレッドが終了していると判定された場合、上記処理を、もう一度繰り返して更に静脈データセットを取得する。これは登録データを増やして、認証の精度をあげるためである。【００４２】
まず、ステップＳ４１４において、再取得が既に行われているか否かを判定する。もし、再取得が既に行われている場合には、再取得は一度だけなので、ここで全体のプロセスは終了する。まだ再試行が行われていない場合には、ステップＳ４１５において、一旦手６０Ｒの指部を開いて、握手状態を解除して手を離した後、「もう一度、握手をさせて下さい」などと言う。そしてステップＳ４１６で、撮影スレッドを再度生成して、このデータ登録スレッドを終了する。以下、再度生成された撮影スレッドにより、ステップＳ４０１から上記の処理を繰り返す。【００４３】
上記の処理により取得された登録データは、「ジョージ」という名前をキーとして、ＧＰＳにより求めた現在地および登録日と関連付けて、ＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリに保存された静脈データベースに記録する。【００４４】
なお、複数のオーナーを登録する場合には、更に同様の処理を行えば良い。例えば、一人のオーナーの登録を終えた際に、人型ロボット１００は、「別のオーナーのお名前を教えて下さい」と言う。ここで「別のオーナーはいない」とか「これで終わり」とか答えれば、処理を終える。【００４５】
［認証処理］次に、上記登録データセットを用いた認証処理（ユーザー識別処理）を説明する。例えば、既にオーナーの登録を終えている人型ロボットが起動する場合、人型ロボット１００は、最初に「今から起動します。握手をしてオーナーを確認させて下さい」と言って握手を求める。以下この処理を、図５のフローチャートを参照して説明する。【００４６】
先ず、ステップＳ５０１において、人型ロボット１００は、手６０Ｒを差し出して握手動作を開始する。この握手動作は、人の手を一定の圧力で握っている状態へ移行する動作である。従って、上記登録処理と同様に、ステップＳ５０２で、親指部６４ｔが掌部６２や他の指部と、握手状態に対応する位置関係にあるかどうかを関節位置センサーにより検出し、更に、各指部に握手状態に対応して一定以上のトルクが発生しているかどうかをトルクセンサーにより検出する。これにより握手状態へ移行したか否かを判断する。もし握手状態へ移行していなければ、ステップＳ５０３で一定時間（例えば、１００ミリ秒）待機してから、再度ステップＳ５０２で握手状態への移行を確認する。これを握手状態への移行が確認されるまで繰り返す。【００４７】
ステップＳ５０２で握手状態への移行が完了したと判断した場合には、ステップＳ５０４へ進む。ステップＳ５０４では、近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂから近赤外線を照射し、近赤外線センサー７４により撮像画像を取得する。ここでは、例えば、１００ミリ秒間隔で３枚の撮像画像を取得するが、この１００ミリ秒の時間を有効に活用するために、撮影スレッドと評価スレッドとからなるマルチタスクで処理を行う。【００４８】
すなわち、このプロセスは先ず撮影スレッドとして開始される。ステップＳ５０４で近赤外線センサー７４により撮像画像データが取得されると、この撮像画像データを用いた評価スレッドが１つ生成される。この評価スレッドは、ステップＳ５１０からステップＳ５２０までの処理を行うスレッドである。一方、撮影スレッドは、評価スレッドと並行してステップＳ５０１からステップＳ５０８までの処理を行うスレッドである。【００４９】
ステップＳ５０４で評価スレッドが生成されると、撮影スレッドはステップＳ５０５で所定枚数（ここでは３枚）の撮像画像が取得されたか否かを判断し、まだ所定枚数まで取得されていない場合には、ステップＳ５０６で１００ミリ秒待ってから再度ステップＳ５０４で撮像画像を取得する。【００５０】
ステップＳ５０５で所定枚数（ここでは３枚）の撮像画像が取得されたと判断された場合には、図５の登録処理と同様に、人型ロボット１００は、手６０Ｒの位置を変えたり、指の握りをずらせたりして握りなおしてから静止し（ステップＳ５０８）、更に撮像画像を取得するといった処理を繰り返す。但し、ここでは、この繰り返しを含めた撮影回数は２〜３回程度とし、都合６〜９枚の撮像画像を取得する。すなわち、ステップＳ５０７で所定回数の撮像画像取得が繰り返えされたと判断した場合には、それ以上の撮像画像の取得は行わず、撮影スレッドを終了する（ステップＳ５０９）。【００５１】
また、上記の通り、ステップＳ５０４で一枚の撮像画像が取得される毎に、評価スレッドが生成されてからステップＳ５１０へ進む。ステップＳ５１０では、その撮像画像から静脈データセットを抽出して照合用データセットとして保存する。ここまでの処理は、図５に示した登録データセットの取得と同様である。【００５２】
次に、ステップＳ５１１で、静脈データベースからオーナーとして登録されている登録データセットの１つが取得される。また、ステップＳ５１２において、この登録データセットがステップＳ５１０で保存された照合用データセットと比較照合され、相互の類似度を示すスコアが算出される。【００５３】
ステップＳ５１３において、算出されたスコアが、所定のしきい値よりも高いか否かを判定する。もし、所定のしきい値よりも高い場合には、ステップＳ５１４において、握手をしている人は当該オーナーであると認証され、このプロセスは、認証成功という結果で終了する。【００５４】
そして、認証に成功した照合用データセットを、静脈データベースへ新たな登録データセットとして追加する。もし、静脈データベースに登録された登録データセットの数が、所定の数（例えば３２セット）を越えた場合には、最も他との相関の小さい登録データセットの１つを削除する。【００５５】
逆に、ステップＳ５１３において、算出されたスコアが所定のしきい値よりも高くないと判定されれば、ステップＳ５１５に進む。このステップＳ５１５において、次の登録データセットがあるか否かを判定する。もし、次の登録データセットがある高い場合には、ステップＳ５１１に戻り、その新たな登録データセットについて再度処理を行う。【００５６】
逆に、ステップＳ５１５において、次の登録データセットはないと判定された場合、つまり、すべての登録データセットについて処理が終了した場合には、ステップＳ５１６に進む。このステップＳ５１６において、撮影スレッドが終了しているか否かを判定する。もし、撮影スレッドが終了していなければ、ステップＳ５１７において、当該評価スレッドは終了する。【００５７】
もし、ステップＳ５１６において、撮影スレッドが終了していると判定された場合、認証が不成功に終わったことになる。しかし、握手の位置関係が不適当だったということも有りえるので、握手のやり直しをすると、認証がうまくいくこともある。従って、一度だけ再試行を行う。【００５８】
まず、ステップＳ５１８において、再試行が既に行われているか否かを判定する。もし、再試行が既に行われている場合には、再試行は一度だけなので、このプロセスは認証不成功という結果で終了する。この場合は、人型ロボット１００が「オーナー確認ができないので、制限モードで動作します」といった説明を行うようにしても良い。【００５９】
まだ再試行が行われていない場合には、ステップＳ５１９において一旦手６０Ｒの指部を開いて、握手状態を解除して手を離した後、「もう一度、握手をさせて下さい」などと言う。そしてステップＳ５２０において、撮影スレッドを再度生成して、この評価スレッドを終了する。以下、再度生成された撮影スレッドにより、ステップＳ５０１から上記の処理を繰り返す。【００６０】
なお、登録データセットが多くある場合、評価に時間がかかり１つの評価スレッドが終了する前に次の評価スレッドが開始することも有りえる。その際には、評価スレッド間で並列処理が行われる。しかし、もし評価スレッドを複数並列処理するメリットが少ない場合（例えば、情報処理装置がシングルプロセッサで動作するような場合）には、次の評価スレッドは待機させておき、先行する評価スレッドが終了してから次の評価スレッドを開始するようにしても良い。また、上記プロセスでは、再試行は１回のみ行われているが、複数回繰り返すようにしても良い。【００６１】
このようにオーナー個人の識別が行われた場合、基本的に動作制限のないオーナー用の動作モードでロボットは動作を行う。オーナー個人が識別されなければ、制限モードで動作を行う。例えば、オーナー個人のライフログなどを質問された場合で、オーナー用動作モードであれば回答するが、そうでなければ「それは個人情報なのでお答えできません」などと言う。更に、オーナーが識別されていても、左右の眼５２Ｌ、５２Ｒのイメージセンサーによりそれ以外の人が同時にいることが分かっている場合には、制限モードで動作してもよい。【００６２】
また、ＧＰＳにより現在地がオーナー自宅から遠く離れている場合には、上記オーナーの認証が行われてから一定時間経過するとオーナー用動作モードから制限モードへ移行するようにすると良い。これは誰か他の人が、オーナー宅から離れた場所へ移動させた際に、オーナーのプライバシーなどを保護するために行う。【００６３】
これによれば、オーナー自身がロボットと共に外出した際にも、制限モードへ以降してしまうことも有りえる。従って、オーナー用動作モードが必要となったら、再度上記オーナーの認証を行うようにする。このような場合には、制限モードで動作している人型ロボット１００に対して「握手しようか」とか言って、認証処理を開始するようにする。
【実施例２】
【００６４】
上記、図３に示した実施例１では、握手を行っている人の指の静脈を調べて認証を行う所謂指静脈認証である。この場合、中指６５ｍ、薬指６５ｒの２本の指の静脈認証を行うのでその分高い精度が期待できる。また、近赤外線は手のひらに平行に照射されるので、光学系の焦点距離が長く取れ、歪の少ない画像データが得られるという特徴がある。【００６５】
しかし、握手をしている各指は折れ曲がっているため、まっすぐ伸ばした状態に比較して静脈パターンが歪んでしまうということもある。この歪みは、登録データと照合用データの双方で対応しているので、比較そのものには問題はない。しかし、握手の際の折れ曲がり具合や位置ずれなどで、補正のための画像処理が必要で、ソフトウエア側への負担が大きくなる。【００６６】
そこで実施例２では、指静脈認証ではなく手のひら認証を利用する。図６は、実施例２の人型ロボットの手８０Ｒを示す図である。この手８０Ｒの、静脈認証に関する部分を除く、動作の基本部分は図３の人型ロボットの手６０Ｒと同等なので、同じ符号を付してその説明を省略する。【００６７】
この実施例２では、手８０Ｒの親指部６４ｔの付け根付近には近赤外線ＬＥＤ８２ｂが一列に並んで複数設けられており、中指部６４ｍと薬指部６４ｒの夫々の付け根付近には近赤外線センサー８４ｍ、８４ｒが設けられている。更に、親指部６４ｔの先端の内側にも複数の近赤外線ＬＥＤ８２ｔが設けられている。また、遮光カバー８８が、近赤外線センサー８４ｍ、８４ｒへ入射する外光を少なくする為に設けられている。【００６８】
そして、人と握手を行っている状態で、近赤外線ＬＥＤ８２ｂ、８２ｔから近赤外線を照射する（図７参照）。この近赤外線は握手を行っている人の掌部ＨＭの内部を照らし、その反射光が、近赤外線窓８６ｍ、８６ｒを通過して、近赤外線センサー８４ｍ、８４ｒに入射し、そこで検出され静脈の画像データとして取得される。この撮像画像を用いて、手のひら静脈認証を行う。【００６９】
この実施例による人型ロボット１００の登録処理および認証処理は、図４および図５に示した実施例１の登録処理および認証処理と基本的に同じなので、重複する説明は行わない。ただし、２個の近赤外線センサー８４ｍ、８４ｒが設けられており、夫々に撮像画像を取得するので、撮像画像の枚数は実施例１と比較して２倍となる。これにより照合用データセットも２倍となりその分高い精度が期待できる。
【実施例３】
【００７０】
この実施例では、実施例１または実施例２において、ロボットのオーナーだけではなく、オーナー以外の人の識別も行う。この人型ロボットのハードウエアは、実施例１または実施例２の人型ロボットと同一であり、やはり、相手（人間）の手を包み込むようなしっかりとした握手ができるような構成となっている。【００７１】
この人型ロボットは、左右の眼５２Ｌ、５２Ｒのイメージセンサーにより人を識別し、人に出会ったことを認識した場合には、「こんにちは、私は人型ロボットのロボです。」といった挨拶を行う。もし、その人がこの人型ロボットが握手で個人識別を行うことを知っており、それを望むなら「ロボ、私と握手をしよう」と言って識別処理を開始する。【００７２】
以下、この識別処理を、図８のフローチャートを参照して説明する。ここではオーナーとそれ以外の人を同様の処理で識別を行う。ただし、上記の通り、オーナーの場合はより多くの静脈データセットの記録されており、それらが用いられるので識別精度はそれ以外の人に比較して高くなる。また、オーナーの静脈データセットを最初に用いる。そして、オーナーであるとは判定できないがその可能性が高い場合には、図５に示したようなステップＳ５１９やステップＳ５２０を経由する再試行を行うが、オーナー以外の人の静脈データセットに関しては一回のみ識別処理を行う。更に、オーナーが識別されれば、オーナー用の動作モードへ移行するようにする。【００７３】
先ず、ステップＳ８０１において、人型ロボットは、手６０Ｒを差し出して握手動作を開始する。この握手動作は、人の手を一定の圧力で握っている状態へ移行する動作である。ここでも図５の実施例と同様に、ステップＳ８０３で一定時間（例えば、１００ミリ秒）待機を行いながら、ステップＳ８０２で握手状態への移行が完了したか否かを判断する。【００７４】
ステップＳ８０２で握手状態への移行が完了したと判断した場合には、ステップＳ８０４へ進む。ステップＳ８０４では、近赤外線ＬＥＤ７２ｂ、７２ｔから近赤外線を照射し、近赤外線センサー７４ｍ、７４ｒにより撮像画像を取得する。ここでは、例えば、各近赤外線センサー毎に１００ミリ秒間隔で３枚の撮像画像を取得するが、この１００ミリ秒の時間を有効に活用するために、図５の実施例と同様に、撮影スレッドと評価スレッドとからなるマルチタスクで処理を行う。【００７５】
すなわち、このプロセスは先ず撮影スレッドとして開始される。ステップＳ８０４で近赤外線センサー７４ｍ、７４ｒにより撮像画像データが取得されると、この撮像画像データを用いた評価スレッドが１つ生成される。この評価スレッドは、ステップＳ８１０からステップＳ８２０までの処理を行うスレッドである。一方、撮影スレッドは、評価スレッドと並行してステップＳ８０１からステップＳ８０８までの処理を行うスレッドである。【００７６】
ステップＳ８０４で評価スレッドが生成されると、撮影スレッドはステップＳ８０５で所定枚数の撮像画像が取得されたか否かを判断し、まだ所定枚数まで取得されていない場合には、ステップＳ８０６で１００ミリ秒待ってから再度ステップＳ８０４で撮像画像を取得する。なお、ここでの所定枚数は、例えば実施例１では３枚、実施例２では各近赤外線センサー毎に３枚である。【００７７】
ステップＳ８０５でこの所定枚数の撮像画像が取得されたと判断された場合には、図４の登録処理と同様に、人型ロボットは、手６０Ｒの位置を変えたり、指の握りをずらせたりして握りなおしてから静止し（ステップＳ８０８）、更に撮像画像を取得するといった処理を繰り返す。但し、ここでは、この繰り返しを含めた撮影回数は２〜３回程度とする。従って、撮像画像は、実施例１では６〜９枚、実施例２では各近赤外線センサー毎に６〜９枚の撮像画像、従って１２〜１８枚の撮像画像が取得される。すなわち、ステップＳ８０７で所定回数の撮像画像取得が繰り返えされたと判断した場合には、それ以上の撮像画像の取得は行わず、撮影スレッドを終了する（ステップＳ８０９）。【００７８】
また、上記の通り、ステップＳ８０４で一枚の撮像画像が取得される毎に、新たな評価スレッドが生成されステップＳ８１０へ進む。ステップＳ８１０では、その撮像画像から静脈データセットを抽出して照合用データセットとして保存する。ここまでの処理は、図５や図４に示した照合用データセットの取得と同様である。【００７９】
次に、ステップＳ８１１で、静脈データベースから登録されている登録データセットの１つが取得される。上記の通り、ここではオーナーの静脈データセットが最初に取得される。また、ステップＳ８１２において、この登録データセットがステップＳ８１０で保存された照合用データセットと比較照合され、相互の類似度を示すスコアが算出される。【００８０】
ステップＳ８１３において、算出されたスコアが、所定のしきい値よりも高いか否かを判定する。もし、所定のしきい値よりも高い場合には、ステップＳ８１４において、握手をしている人の個人識別がなされ、このプロセスは、個人識別成功という結果で終了する。その場合、人型ロボットは識別された個人の名前を使って、例えば「あなたはジョージですね」と言う。その後、その個人識別結果を利用した動作を行うようにしても良い。そして、ステップＳ５１４と同様に、この照合用データセットによって静脈データベースを更新する。【００８１】
逆に、ステップＳ８１３において、算出されたスコアが所定のしきい値よりも高くないと判定されれば、ステップＳ８１５に進む。このステップＳ８１５において、次の登録データセットがあるか否かを判定する。もし、次の登録データセットがある高い場合には、ステップＳ８１１に戻り、その新たな登録データセットについて再度処理を行う。【００８２】
逆に、ステップＳ８１５において、次の登録データセットはないと判定された場合、つまり、すべての登録データセットについて処理が終了した場合には、ステップＳ８１６に進む。このステップＳ８１６において、撮影スレッドが終了しているか否かを判定する。もし、撮影スレッドが終了していなければ、ステップＳ８１７において、当該評価スレッドは終了する。【００８３】
もし、ステップＳ８１６において、撮影スレッドが終了していると判定された場合、認証が不成功に終わったことになる。しかし、オーナーであるとは判定できないがその可能性が高い場合のみ、図５に示した実施例と同様の再試行を行う。具体的には、ステップＳ８１３において、算出されたスコアが所定のしきい値（第１のしきい値）よりも高くはないものの、オーナーの登録データセットの全体について、算出されたスコアが、比較的高いと思われる場合には再試行を行う。例えば、第１のしきい値よりも低い第２のしきい値よりも高いスコアがあれば、一度だけ再試行を行う。【００８４】
すなわち、ステップＳ８１８において、再試行を行うべきか否かを判定する。すなわち、当該ステップＳ８１８が再試行プロセスの中で行われていないという条件と、オーナーの登録データセットと比較した場合のスコアが、第２のしきい値よりも高いという条件を満たした場合に、再試行を行うべきと判定する。【００８５】
もし再試行を行うべきであると判定した場合には、ステップＳ８１９において一旦手６０Ｒの指部を開いて、握手状態を解除して手を離した後、「もう一度、握手をさせて下さい」などと言う。そしてステップＳ８２０において、撮影スレッドを再度生成して、この評価スレッドを終了する。以下、再度生成された撮影スレッドにより、ステップＳ８０１から上記の処理を繰り返す。【００８６】
もし、再試行が不要であれば、認証不成功ということになる。その場合、人型ロボットは「あなたのお名前を教えて頂けますか？」と言う。例えば、相手が「ボブだよ」と答えれば、ステップＳ８２１において、上記複数の照合用データセットをボブという名前に関連付けて登録する。
【実施例４】
【００８７】
この実施例では、静脈認証を行うと共に心拍数も計測することを特徴とする。測定された心拍数は、本人確認の参考情報の１つとして利用したり、音声で本人に伝えたりする。例えば、静脈認証の正否の判断がボーダーラインにあるような場合に、心拍数が略一致してれば本人である可能性が高まったとして、認証を成功させたりする。または、脈拍計の代わりを努めされたりする。なお、以下の説明では、心拍数測定を除くこの実施例の動作の基本部分は実施例１または実施例２と同等なので、その説明を省略する。【００８８】
静脈は皮膚の表面近く（１．５ｍｍ〜２．０ｍｍ程度）の位置に存在する。従って、その位置に近赤外線センサーの光学系の焦点位置を設定することで、静脈を透過した透過光を、効率よく集光して静脈パターンの撮像を行うようにしている。一方で、動脈は静脈よりも内部に位置しているが、やはり近赤外線を吸収する。【００８９】
静脈には殆ど脈動はないが、動脈は脈動によって心拍数に対応してそのサイズを周期的に変化させる。従って、近赤外線センサーへ入射する近赤外線の信号レベルに、脈動による周期的変動が反映される。この近赤外線センサーの出力を各測定毎に平均信号レベルを算出し、デジタルフィルターなどで実装されたバンドパスフィルターで一定周波数範囲を取り出せば、心拍数を計測できることになる。【００９０】
上記実施例の具体例では、１００ミリ秒間隔で３回の撮像を行っている。しかし、本実施例では握手を行っている間、ずっと１００ミリ秒間隔で撮像を行う。この全ての画像を用いて画像毎の平均信号レベルを算出し、更にフーリエ変換して心拍数に対応する周期を特定する。【００９１】
１００ミリ秒間隔でサンプリングを行うと、心拍数換算で３００回／分まで計測できる。概ね人間の最大心拍数は２００程度なので、これで十分である。更にサンプリング数を多くして、高い周波数を除去すれば、精度は向上するが、通常の状態ではそのような高い周波数成分は無視できると考えられる。また、例えば３０回／分とかそれ以下の周波数成分としては、身体的な動きや心拍数のゆらぎなどが考えられる。しかし、身体的な動きに起因する近赤外線の信号レベルへの影響は小さいと考えられる。また、心拍数のゆらぎは測定の時間範囲が限られているので、要求される精度からすれば無視してもよいものと考えられる。【００９２】
以上の理由から、この実施例においては、バンドパスフィルターは用いない。すなわち、近赤外線センサーへ入射する近赤外線の信号レベルを空間的に平均化し、１００ミリ秒間隔で得た平均信号レベルを、そのままフーリエ変換して、その結果から最も大きな周波数成分を特定すれば、対応する心拍数が算出できる。具体的には、握手を７秒程行い６４個のデータを収集しフーリエ変換（ＦＦＴ）で処理する。【００９３】
しかし、例えば「心拍数を計測します。３０秒ほど握手したままでじっとして下さい」といったことを話し、予め目的を知らせておいてから、２５６個のデータを収集してもよい。この場合、より高い精度の心拍数が測定できる。なお、このように心拍数を計測する為に多くのサンプリングを行う場合、静脈認証には、撮像された画像の中で明暗差が大きなもの、つまりよりピントの合ったものから３枚の画像を用いる。
【実施例５】
【００９４】
この実施例では、上記の実施例１ないし実施例４の何れかにおいて、更に生体情報を取得するセンサーを人型ロボットの手に設けている。図９に示されているように、ここでは、握手の際の握力を計測する力センサー９１ａ、９１ｂと、体温を計測する温度センサー９３が設けられている。【００９５】
力センサー９１ａ、９１ｂは、例えばピエゾ方式又はひずみゲージ方式などの力センサーであり、握手をした状態で、確実に握力を受ける位置、例えば、親指部６４ｔの付け根の人差指部６４ｉ方向の二箇所の位置に設けられている。そして、握手動作を開始してから安定した状態になるまでの握力の大きさの経時的な変化（握力パターン）を、夫々の力センサーからの出力として記録しておく。【００９６】
このように、複数の力センサーを別々の位置に設け、最も大きな測定値を握力の代表値とすると、握手位置に若干の変化があっても変動を吸収できる。また、各位置における握力の時間的な変化を、互いに関連付けることで、その人の握手動作の癖をある程度まで記録でき、それを相関値として取得できる。【００９７】
また、温度センサー９３は、例えばサーミスタ素子を用いた温度センサーであり、掌部６２の中心付近に設けられている。そして、握手の際に手の皮膚の温度を計測する。計測された温度は、そのまま体温にはなっていないが、その人の握手の際の皮膚温度の目安を与える。【００９８】
握手の際に認証に成功した場合には、その時の握力パターンや、計測された皮膚温度を、その人の生体情報データとして記録しておく。また、例えば、静脈認証の正否の判断がボーダーラインにあるような場合に、握力パターンや皮膚温度が、過去の記録データと略一致してれば、認証を成功させたりする。すなわち、これらの関節位置のパターンは、本人確認の判断の補助的な情報として利用する。【００９９】
また、握力が何時もよりも大きかったりした場合には、「今日はお元気そうですね」とか言ったり、逆に握力が何時もよりも小さかったりした場合には、「体調はいかがですか」とか言ったりする。同様に、皮膚温度が高かったりした場合には、「熱はありませんか」とか言ったりする。【０１００】
これらの生体情報データは、参照データとして逐次蓄積しておくが、一定数を越えた段階で、平均値からのずれの大きなものから削除するようにする。従って、認証を繰り返すことで記録されている生体情報データの最適化が行われることになる。
【実施例６】
【０１０１】
この実施例では、静脈認証を行うと共に手の形状に関する情報も取得する。すなわち、上記各実施例において、人型ロボットの各指部、つまり親指部６４ｔ、人差指部６４ｉ、中指部６８ｍ、薬指部６４ｒ、小指部６４ｆの夫々のトルクセンサーから一定のトルクが検出されている状態で、各関節位置センサーの出力を記録しておく。これらの関節位置のパターンは、握手を行っている人の手の形状を反映していると考えられる。【０１０２】
認証に成功した際に、その時の関節位置パターンを、その人の手の形状を示すデータとして記録しておく。また、例えば、静脈認証の正否の判断がボーダーラインにあるような場合に、検出された関節位置パターンが、過去の記録データと略一致していれば、認証を成功させたりする。すなわち、これらの関節位置のパターンも、本人確認の判断の補助的な情報として利用する。【０１０３】
また、認証に成功した時の関節位置パターンが一定数を超えると、平均値からよりずれたものから削除するようにする。従って、認証を繰り返すことで最適な関節位置パターンが得られるようになる。
【実施例７】
【０１０４】
この実施例では、上記静脈認証に他の種類の認証技術を組み合わせる。例えば、実施例１において、静脈データの登録処理を行う前や後、または登録処理と並行して、声紋認証のために登録者（所有者）のフォルマントを登録する。フォルマントとは、音声に含まれる周波数の極大値のパターンである。この声紋パターンは、声道の形状と関係し、真似ることは困難である。これに加えてイントネーションやアクセントの特徴や、発声レベル、発声速度なども登録しておく。【０１０５】
方法としては、静脈認証登録の際に、自由に話しながら音声の録音を行い、その音声を解析しフォルマントを算出する。これにより、フォルマントの取得をごく自然に行うことができる。より精度を高めるには、適当なキーワードやフレーズを決めておいて、それを発してもらい、フォルマントの登録を行うと良い。【０１０６】
声紋による本人確認は、やはり静脈データの認証処理を行う前や後、またはそれと並行して、音声の録音を行い、登録されている声紋パターンとの照合を行う。この照合結果は、静脈認証のスコアに反映される。【０１０７】
なお、この人型ロボットは、コミュニケーションの際に、常に音声認識を行っている。通常、この音声認識結果は保存しておく必要はないが、会話相手毎に区別してすべてをデータベースに保存するようにすると良い。例えば、会話している際に、会話内容をテキストとして形態素解析を行い、データベースの内容と比較し、類似関係にある会話内容を多く含むユーザーを当該会話相手である可能性が高いと判断する。この場合、精度は余り高くない場合もあるので、「ひょっとして、〇〇さんですか？」といったコミュニケーションの一つとして利用すること等が可能である。【０１０８】
また、やはり静脈データの登録処理を行う前や後、または登録処理と並行して、顔認証データを登録する。例えば、静脈認証登録の際に、自由に話しながら声紋認証のフォルマントを取得すると共に顔画像を収集する。この顔画像から特徴を抽出して登録する。具体的には、顔のパーツの相対位置や大きさ、目や鼻やほお骨やあごの形を特徴として利用する。【０１０９】
これらの声紋認証や顔認証は、静脈認証に比較すると一般的に精度は高くない。会話内容に基づく認証は更に低いと思われる。しかし、静脈認証が何らかの事情によって精度が落ちている場合に、それを補完する機能を果たす。また、声紋認証や顔認証および会話内容による認証は、静脈認証とは全く別の情報源を利用するので、不正行為などで静脈認証の信頼性に何らかの器具が生じた際に、セキュリティ上の意味で非常に有効であると考えられる。【０１１０】
一方で静脈認証は、精度が高い反面、データベース参照などの処理がある為、シーケンスに時間がかかる。したがって、認証を行うにあたって、先ず声紋認証や顔認証および会話内容のいずれか又は組み合わせによる認証を行い、それらの認証方法で明確な結果が得られなかった場合に、続いて静脈認証を行うようにしても良い。【０１１１】
或いは、オーナー個人のライフログなどの質問といった個人情報に係る質問に対する応答や、ロボットの設定の変更といった、セキュリティに関わる動作を行う場合には、最初から静脈認証を行い、それ以外の動作は、声紋認証や顔認証および会話内容のいずれか又は組み合わせによる認証を行うようにしても良い。【０１１２】
以上、本発明を実施例により詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本願中に説明した実施例に限定されるものではないということは明らかである。本発明の装置は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。従って、本願の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。【０１１３】
例えば、ステップＳ５１３またはステップＳ８１３において、算出されたスコアが、所定のしきい値よりも高い場合には、個人の識別に成功しプロセスは終了する。しかし、静脈データベースに登録された登録データセットの数が、所定の数（例えば３２セット）を越えた場合には、この個人に関連付けられた登録データセットの全てに関してスコアの算出を行うようにしても良い。そして、最もスコアの低い登録データセットを削除し、この削除された登録データセットの代わりに当該照合用データセットを新たな登録データセットとして加えるようにする。このような方法で、静脈データベースに登録された登録データセットの中から、相関の小さい登録データセットを少ない計算量で削除できる。
【産業上の利用可能性】
【０１１４】
以上のように、本発明による人型ロボットによれば、握手という人としての自然な動作によって、接する人の個人を識別することにより、人型ロボットの盗難を抑制でき、人型ロボットの動作にも識別結果を反映できる。従って、人型ロボット自体の価値が高まる。
【符号の説明】
【０１１５】
１０  情報処理装置
１４  タイマー
１５  制御回路
１６  バス
１７  駆動モーター制御回路
２２Ｌ  左脚
２２Ｒ  右脚
３０  胴体
４２Ｌ  左腕
４２Ｒ  右腕
５０  頭部
５２Ｌ、５２Ｒ  眼
５４Ｌ、５４Ｒ  耳
５６  鼻
５８  口
６０Ｌ  左手
６０Ｒ  右手
６２  掌部
６４ｆ  小指部
６４ｉ  人差指部
６４ｒ  薬指部
６４ｔ  親指部
６４ｍ  中指部
６５ｆ  小指
６５ｉ  人差指
６５ｍ  中指
６５ｒ  薬指
７２ｂ、７２ｔ  近赤外線ＬＥＤ
７４ｍ、７４ｒ  近赤外線センサー
７６ｍ、７６ｒ  近赤外線窓
８０Ｒ  手
８４ｍ、８４ｒ  近赤外線センサー
８６ｍ、８６ｒ  近赤外線窓
８８  遮光カバー
９１ａ、９１ｂ  力センサー
１００  人型ロボット
【図１】
2016035759.tif 000003
【図２】
2016035759.tif 000004
【図３】
2016035759.tif 000005
【図４】
2016035759.tif 000006
【図５】
2016035759.tif 000007
【図６】
2016035759.tif 000008
【図７】
2016035759.tif 000009
【図８】
2016035759.tif 000010
【図９】
2016035759.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成29年2月23日(2017.2.23)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間の手と握手ができるような関節と駆動機構を備えた複数の指部を有する手と、
前記関節に設けられ、前記関節の位置を検出する関節位置センサーと、
前記関節位置センサーで検出された前記関節の位置を記録する情報記録装置と、
前記情報記録装置に前もって記録された前記人間の関節位置と、前記関節位置センサーで検出された個人識別を行うべき人間の関節位置を比較する情報処理装置とを備え、
前記人間の個人識別を行う際に、前記情報処理装置による関節位置の比較結果を利用することを特徴とする人型ロボット。
【請求項２】
前記関節位置センサーは、前記複数の指部の夫々に設けられており、これら前記関節位置センサーが検出する複数の関節位置のパターンによって前記人間の手の形状が示され、前記情報処理装置は、前記情報記録装置に記録されている関節位置パターンと、前記関節位置センサーで検出された個人識別を行うべき人間の関節位置パターンを比較することを特徴とする請求項１に記載の人型ロボット。
【請求項３】
前記人型ロボットの手には、握手を行っている状態で、人間の手の握力を測定する力センサーが設けられており、前記情報記録装置は、前記力センサーによって測定された握力を記録し、
前記情報記録装置に前もって記録された前記人間の手の握力と、個人識別を行うべき人間の手と前記人型ロボットの手とが握手を行っている状態で前記力センサーで測定された握力が前記情報処理装置によって比較され、
前記人間の個人識別を行う際に、前記情報処理装置による握力の比較結果を利用することを特徴とする請求項２に記載の人型ロボット。
【請求項４】
前記人型ロボットの手に設けられた近赤外線発光装置および近赤外線センサーであって、人間の手と握手をした状態において、前記近赤外線発光装置から発光した近赤外線が人間の手の内部を照らし、前記近赤外線センサーで静脈パターンとして前記近赤外線センサーで検出される様な位置に設けられた前記近赤外線発光装置および前記近赤外線センサーを更に備え、
前記近赤外線センサーで検出された静脈パターンが前記情報記録装置に記録され、
前記情報処理装置は、前記人型ロボットの手の動きを制御して人間の手と握手を行い、前記近赤外線発光装置と前記近赤外線センサーにより静脈パターンを照合用データセットとして取得し、この静脈パターンと、予め前記情報記録装置に登録データセットとして記録しておいた静脈パターンとの類似度を算出し、この類似度に基いて前記人間の個人識別を行うことを特徴とする請求項３に記載の人型ロボット。
【請求項５】
前記登録データセットとして記録しておいた静脈パターンは、前記人型ロボットのオーナーの静脈パターンであり、この静脈パターンと前記照合用データセットとの類似度に基いてオーナーの認証を行うことを特徴とする請求項４に記載の人型ロボット。
【請求項６】
前記登録データセットは、前記人型ロボットの手の位置を変えながら繰り返し取得することを特徴とする請求項５に記載の人型ロボット。
【請求項７】
前記登録データセットを取得した後、一旦、前記人型ロボットの手を握手している人間の手から離して、再度握手してもう一度前記登録データセットの取得を行い、これらの双方を照合用データセットと比較処理して個人識別を行う為の登録データセットとして用いることを特徴とする請求項６に記載の人型ロボット。
【請求項８】
前記個人識別の結果を、前記人型ロボットの動作に反映させることを特徴とする請求項８に記載の人型ロボット。
【請求項９】
前記静脈パターンは、人間の指の静脈のパターンであることを特徴とする請求項９に記載の人型ロボット。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自然な動作で個人を識別することのできる人型ロボットに関する。
に関する。
【背景技術】
【０００２】
実用ロボットといえば、製造業などにおいて用いられる産業用ロボットが代表的である。しかし、近年、人間とのコミュニケーションが可能な人型ロボットが、徐々に製品化されてきている。その背景には、音声認識や音声合成といった複雑な技術の進歩がある。また、視聴覚装置の機能が向上し、外部の情報を効率的に処理するコンピュータ技術の発展が、家庭内でも利用可能な自律性の高いロボットの実現を可能としている。
【０００３】
このような人型ロボットは、二足歩行や車輪による移動が可能であることが普通で、人の指示や自律的に必要な位置に移動できる。また、将来的には単独で野外での作業や活動も可能となることが期待されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１４−９４４３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、このような自律型の人型ロボットが一般に利用されるようになると、盗難という問題も予め対処しておく必要がある。盗まれても、そのまま機能するようでは、盗難を助長することになる。また、所有者のプライバシーがロボットを通じて漏洩する可能性もある。
【０００６】
一方で、パソコンなどのように認証してから起動するといった方法も考えられる。例えば、特許文献１には、正規の作業者であると認証された場合に、所定の作業内容を行う人型ロボットが示されている。しかし、ここでは人型ロボット自体が認証を行うのではなく、別の認証デバイスを用いて作業者が認証手続きを行うというものであり、人間とのコミュニケーションを期待する人型ロボットとしては自然ではないし、別のデバイスを用いるというのも家庭用としては使い勝手が悪い。また、人間とのコミュニケーションが可能な人型ロボット、すなわち動作する事によって人を和ませたり、楽しませるような目的を持った人型ロボットを対象とした認証手続きとしてみると、余りスマートではなく本来の魅力を半減させてしまう。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、ロボット自体の自然な動作で、それと接する人の個人を識別することの可能な人型ロボットを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明の１つの様相による人型ロボットは、人間の手と握手ができるような関節と駆動機構を備えた複数の指部を有する手と、前記関節に設けられ、前記関節の位置を検出する関節位置センサーと、前記関節位置センサーで検出された前記関節の位置を記録する情報記録装置と、前記情報記録装置に前もって記録された前記人間の関節位置と、前記関節位置センサーで検出された個人識別を行うべき人間の関節位置を比較する情報処理装置とを備え、前記人間の個人識別を行う際に、前記情報処理装置による関節位置の比較結果を利用することを特徴とする。
【０００９】
また、好ましい実施例では、前記関節位置センサーは、前記複数の指部の夫々に設けられており、これら前記関節位置センサーが検出する複数の関節位置のパターンによって前記人間の手の形状が示され、前記情報処理装置は、前記情報記録装置に記録されている関節位置パターンと、前記関節位置センサーで検出された個人識別を行うべき人間の関節位置パターンを比較する。
【００１０】
更に、好ましい実施例では、前記人型ロボットの手には、握手を行っている状態で、人間の手の握力を測定する力センサーが設けられており、前記情報記録装置は、前記力センサーによって測定された握力を記録し、前記情報記録装置に前もって記録された前記人間の手の握力と、個人識別を行うべき人間の手と前記人型ロボットの手とが握手を行っている状態で前記力センサーで測定された握力が前記情報処理装置によって比較され、前記人間の個人識別を行う際に、前記情報処理装置による握力の比較結果を利用する。
【００１１】
更に、好ましい実施例では、前記人型ロボットの手に設けられた近赤外線発光装置および近赤外線センサーであって、人間の手と握手をした状態において、前記近赤外線発光装置から発光した近赤外線が人間の手の内部を照らし、前記近赤外線センサーで静脈パターンとして前記近赤外線センサーで検出される様な位置に設けられた前記近赤外線発光装置および前記近赤外線センサーを更に備え、前記近赤外線センサーで検出された静脈パターンが前記情報記録装置に記録され、前記情報処理装置は、前記人型ロボットの手の動きを制御して人間の手と握手を行い、前記近赤外線発光装置と前記近赤外線センサーにより静脈パターンを照合用データセットとして取得し、この静脈パターンと、予め前記情報記録装置に登録データセットとして記録しておいた静脈パターンとの類似度を算出し、この類似度に基いて前記人間の個人識別を行う。
【００１２】
更に、好ましい実施例では、前記登録データセットとして記録しておいた静脈パターンは、前記人型ロボットのオーナーの静脈パターンであり、この静脈パターンと前記照合用データセットとの類似度に基いてオーナーの認証を行う。
【００１３】
更に、好ましい実施例では、前記登録データセットは、前記人型ロボットの右手の位置を変えながら繰り返し取得する。
【００１４】
更に、好ましい実施例では、前記登録データセットを取得した後、一旦、前記人型ロボットの右手を握手している人間の手から離して、再度握手してもう一度前記登録データセットの取得を行い、これらの双方を照合用データセットと比較処理して個人識別を行う為の登録データセットとして用いる。
【００１５】
更に、好ましい実施例では、前記個人識別の結果を、前記人型ロボットの動作に反映させる。
【００１６】
更に、好ましい実施例では、前記静脈パターンは、人間の指の静脈のパターンである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明に係わる人型ロボットによれば、握手という人としての自然な動作によって、接する人の個人を識別することにより、人型ロボットの盗難を抑制でき、人型ロボットの動作にも識別結果を反映できる。従って、人間とのコミュニケーション能力の高い人型ロボットが実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】図１は、本発明に係る人型ロボットの基本構成を説明する図である。
【図２】図２は、図１に示した人型ロボットの動作を制御する情報処理装置を示すブロックダイアグラムである。
【図３】図３は、本発明の実施例１に係る人型ロボットの手の構造を示す図である。
【図４】図４は、本発明の実施例１に係る人型ロボットにおいて、人と握手を行ってオーナーの静脈データセットを登録する手続きを示すフローチャートである。
【図５】図５は、本発明の実施例１に係る人型ロボットにおいて、人と握手を行ってオーナーの認証を行う手続きを示すフローチャートである。
【図６】図６は、本発明の実施例２に係る人型ロボットの手の構造を示す図である。
【図７】図７は、本発明の実施例２係る人型ロボットにおいて、人と握手を行っている状態で、静脈の撮影を行う状態を説明する図である。
【図８】図８は、本発明の実施例１に係る人型ロボットにおいて、その人の識別を行う手続きを示すフローチャートである。
【図９】図９は、本発明の実施例５に係る人型ロボットの手の構造を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態による人型ロボットを説明する。図１は、人型ロボットの基本的な構成を示す図である。この人型ロボット１００は、左脚２２Ｌ、右脚２２Ｒ、胴体３０、左腕４２Ｌ、右腕４２Ｒ、頭部５０を備えている。
【００２０】
胴体３０両側の左腕４２Ｌと右腕４２Ｒは、複数の関節とその駆動機構、トルクセンサー、関節の位置を検出する関節位置センサーおよび加速度センサーを備え、人間の腕と同様の動きが可能となっている。
【００２１】
頭部５０には、夫々イメージセンサーを備えた左右の眼５２Ｌ、５２Ｒと、マイクロフォンを備えた左右の耳５４Ｌ、５４Ｒと、嗅覚センサーを備えた鼻５６と、スピーカを備えた口５８が設けられている。
【００２２】
胴体３０の底部に設けられた左脚２２Ｌおよび右脚２２Ｒは、複数の関節とその駆動機構、トルクセンサー、関節の位置を検出する関節位置センサーおよび加速度センサーを備え、人間の脚と同様の動きが可能となっている。しかし、これらの脚部はより単純な構造としても、以下に詳細に説明する本発明の実施例の特徴は適用可能である。例えば左脚と右脚を分離せずに一体化し、その底部に複数の車輪を設け、この車輪を回転駆動することにより移動するような構造であっても良い。
【００２３】
また、人型ロボット１００の適当な位置に、この人型ロボット１００の動作を制御する情報処理装置が設けられている。図２は、この情報処理装置１０の主要部を示すブロックダイアグラムである。この情報処理装置１０は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３、タイマー１４、Ｉ／Ｏ制御回路１５が、バス１６によって相互に接続されている。ＣＰＵ１１はＲＯＭ１２に格納されているプログラムを実行することで起動し、タイマー１４からの割り込み信号などを参照しつつ、ＲＡＭ１３へのデータの記録読み出し、Ｉ／Ｏ制御回路１５への命令の出力などにより人型ロボット１００の動作を制御する。
【００２４】
Ｉ／Ｏ制御回路１５は、ＣＰＵ１１からの命令に従って、駆動モーター制御回路１７といった外部装置に制御信号を出力することでこれらの外部装置を直接制御し、プログラムに従って実際の動作を実現する。駆動モーター制御回路１７は、人型ロボット１００の各関節を動かすモーターへの電力の供給を制御する。
【００２５】
Ｉ／Ｏ制御回路１５によって制御される外部装置としては、駆動モーター制御回路１７の他に、ＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリ、駆動力伝達機構、ＧＰＳ、無線ＬＡＮ、温度センサー、湿度センサー、位置センサー、バッテリー等が含まれている。更に、後述の近赤外線ＬＥＤや近赤外線センサーも含まれている。
【００２６】
なお、人型ロボット１００の左脚２２Ｌ、右脚２２Ｒ、胴体３０、左腕４２Ｌ、右腕４２Ｒ、頭部５０の動きを行う駆動機構の制御は、上記情報処理装置により行われるが、その詳細な構造やその具体的な制御手続きは、一般的に知られているもので良いため、下記に特記するものを除いてその詳細は省略する。
【実施例１】
【００２７】
以下、図３乃至図５を参照して、実施例１の人型ロボットを説明する。この人型ロボットの基本構造は図１に示した通りである。特に、この実施例１では、右腕４２Ｒの末端にある右手６０Ｒに認証手段が設けられていることが特徴となっている。
【００２８】
図３は、実施例１の人型ロボットの手６０Ｒを示す図である。ここで、手６０Ｒは、掌部６２、親指部６４ｔ、人差指部６４ｉ、中指部６４ｍ、薬指部６４ｒ、小指部６４ｆからなっている。各指部には、人間と同様に夫々３箇所に設けられた関節と、これらを独立に駆動する駆動機構を備えている。更に、各関節には、関節位置センサー、トルクセンサーおよび加速度センサーが備えられており、各センサーの情報を参照しつつ、夫々の関節を駆動することにより、人間の手と同様の動きが可能となっている。特に、相手（人間）の手を包み込むようなしっかりとした握手ができるような構成となっている。
【００２９】
しかし、この実施例においては、手６０Ｒに実装すべき動作の必須要件は、人間と握手が可能であることである。従って、人差指部６４ｉ、中指部６４ｍ、薬指部６４ｒおよび小指部６４ｆを一体化して複合指部としても問題はない。ただし、複合指部には、人間と握手を行う際に必要となる関節が備えられており、親指部６４ｔとは独立に駆動可能となっている。
【００３０】
また、手６０Ｒの掌部６２の内部中央には近赤外線センサー７４が設けられ、この近赤外線センサー７４を挟んで（図の上下）、やはり掌部６２の内部に一対の近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂが設けられている。人と握手を行っている状態で、近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂから近赤外線を照射する。この近赤外線は、近赤外線窓７６を通過して、握手を行っている人の各指、人差指６５ｉ、中指６５ｍ、薬指６５ｒ、小指６５ｆの内部、特に中指６５ｍ、薬指６５ｒの内部を照らす。そして、その反射光が、近赤外線センサー７４に入射し、そこで検出され静脈の画像データとして取得される。
【００３１】
人の掌部には静脈のネットワークがあり、そこを血液が巡っている。静脈を流れる血液には還元ヘモグロビンが含まれており、それが７６０ナノメートル付近の波長の近赤外線を吸収する。従って、近赤外線を照射することにより反射の弱い静脈のパターンが黒くなった撮像画像が得られる。この撮像画像を用いて、静脈認証を行う。
【００３２】
ここでは、まず画像データを解析し、人差指６５ｉ、中指６５ｍ、薬指６５ｒ、小指６５ｆの画像領域を特定する。そして、中指６５ｍ、薬指６５ｒの画像領域から、夫々の静脈パターンを取得する。従って、中指６５ｍ、薬指６５ｒの夫々について静脈認証を行うことになり、一本のみの場合に比較して精度が向上する。
【００３３】
なお、この実施例１の人型ロボットでは、左腕４２Ｌと右腕４２Ｒは完全に左右対称であり、左腕４２Ｌの末端にある手６０Ｌも全く同様の構造となっている。しかし、近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂや近赤外線センサー７４といった左手の認証手段は省略し、認証は常に右手でのみ行うようにしても良い。この場合、左利きの人などが左手で握手をしようとした場合には、「ごめんなさい。私は右手で握手してあなたを識別します」といったことを言うようにしても良い。
【００３４】
［登録処理］次に、この実施例による人型ロボット１００の登録処理を説明する。出荷後、最初の起動の際に、人型ロボット１００は、「はじめまして・・・」といった一般的な挨拶などを行った後に、「私のオーナーのお名前を教えて下さい」と言う。そこで所有者は、人型ロボット１００へ例えば「ジョージだよ」と答える。人型ロボット１００は、音声認識により内容を認識し、「ジョージ、あなたをオーナーとして登録します。そのために、握手をして静脈認証をさせて下さい」と言う。そこで所有者は、人型ロボット１００と握手して認証動作を開始する。その処理を図４のフローチャートを参照して説明する。
【００３５】
先ず、ステップＳ４０１において、人型ロボット１００は、手６０Ｒを差し出して握手動作を開始する。この握手動作は、人の手を一定の圧力で握っている状態へ移行する動作である。従って、ステップＳ４０２で、親指部６４ｔが掌部６２や他の指部と、握手状態に対応する位置関係にあるかどうかを関節位置センサーにより検出し、更に、各指部に握手状態に対応して一定以上のトルクが発生しているかどうかをトルクセンサーにより検出する。これにより握手状態へ移行したか否かを判断する。もし握手状態へ移行していなければ、ステップＳ４０３で一定時間（例えば、１００ミリ秒）待機してから、再度ステップＳ４０２で握手状態への移行を確認する。これを握手状態への移行が確認されるまで繰り返す。
【００３６】
ステップＳ４０２で握手状態への移行が完了したと判断した場合には、ステップＳ４０４へ進む。ステップＳ４０４では、近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂから近赤外線を照射し、近赤外線センサー７４により撮像画像を取得する。ここでは、例えば、１００ミリ秒間隔で３枚の撮像画像を取得するが、この１００ミリ秒の時間を有効に活用するために、撮影スレッドとデータ登録スレッドとからなるマルチタスクで処理を行う。
【００３７】
すなわち、この登録処理では先ず撮影スレッドを生成する。そして、ステップＳ４０４で近赤外線センサー７４により撮像画像データが取得されると、この撮像画像データを用いたデータ登録スレッドが１つ生成される。このデータ登録スレッドは、ステップＳ４１０からステップＳ４１６までの処理を行うスレッドである。一方、撮影スレッドは、データ登録スレッドと並行してステップＳ４０１からステップＳ４０８までの処理を行うスレッドである。
【００３８】
ステップＳ４０４でデータ登録スレッドが生成されると、撮影スレッドはステップＳ４０５で所定枚数（ここでは３枚）の撮像画像が取得されたか否かを判断し、まだ所定枚数まで取得されていない場合には、ステップＳ４０６で１００ミリ秒待ってから再度ステップＳ４０４で撮像画像を取得する。
【００３９】
ステップＳ４０５で所定枚数（ここでは３枚）の撮像画像が取得されたと判断された場合には、人型ロボット１００は、手６０Ｒの位置を変えたり、指の握りをずらせたりして握手位置を変更して、更にもう一度撮像画像を取得するといった処理を所定回数だけ繰り返す。
【００４０】
すなわち、ステップＳ４０７で撮像画像取得が所定回数の繰り返えされたか否かを判定する。もし、まだ所定回数だけ繰り返えされていなければ、ステップＳ４０８で、握手位置を変更し握りなおしてから静止し、更に撮像画像を取得するといった処理を繰り返す。
【００４１】
ステップＳ４０７で撮像画像取得が所定回数だけ繰り返えされたと判定された場合には、それ以上の撮像画像の取得は行わず、撮影スレッドを終了する（ステップＳ４０９）。この所定回数は、例えば３〜５回であり、都合９〜１５枚の撮像画像を取得することになる。
【００４２】
また、上記の通り、一枚の撮像画像が取得される毎にステップＳ４０４で生成されるデータ登録スレッドは、ステップＳ４１０でその撮像画像から静脈データセットを抽出し、ステップＳ４１１でオーナー登録データセットとして情報記録装置に保存する。
【００４３】
次に、ステップＳ４１２において、撮影スレッドが終了しているか否かを判定する。もし、撮影スレッドが終了していなければ、ステップＳ４１３において、当該データ登録スレッドはここで終了する。もし、ステップＳ４１２において、撮影スレッドが終了していると判定された場合、上記処理を、もう一度繰り返して更に静脈データセットを取得する。これは登録データを増やして、認証の精度をあげるためである。
【００４４】
まず、ステップＳ４１４において、再取得が既に行われているか否かを判定する。もし、再取得が既に行われている場合には、再取得は一度だけなので、ここで全体のプロセスは終了する。まだ再試行が行われていない場合には、ステップＳ４１５において、一旦手６０Ｒの指部を開いて、握手状態を解除して手を離した後、「もう一度、握手をさせて下さい」などと言う。そしてステップＳ４１６で、撮影スレッドを再度生成して、このデータ登録スレッドを終了する。以下、再度生成された撮影スレッドにより、ステップＳ４０１から上記の処理を繰り返す。
【００４５】
上記の処理により取得された登録データは、「ジョージ」という名前をキーとして、ＧＰＳにより求めた現在地および登録日と関連付けて、ＥＥＰＲＯＭなどの不揮発性メモリに保存された静脈データベースに記録する。
【００４６】
なお、複数のオーナーを登録する場合には、更に同様の処理を行えば良い。例えば、一人のオーナーの登録を終えた際に、人型ロボット１００は、「別のオーナーのお名前を教えて下さい」と言う。ここで「別のオーナーはいない」とか「これで終わり」とか答えれば、処理を終える。
【００４７】
［認証処理］次に、上記登録データセットを用いた認証処理（ユーザー識別処理）を説明する。例えば、既にオーナーの登録を終えている人型ロボットが起動する場合、人型ロボット１００は、最初に「今から起動します。握手をしてオーナーを確認させて下さい」と言って握手を求める。以下この処理を、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００４８】
先ず、ステップＳ５０１において、人型ロボット１００は、手６０Ｒを差し出して握手動作を開始する。この握手動作は、人の手を一定の圧力で握っている状態へ移行する動作である。従って、上記登録処理と同様に、ステップＳ５０２で、親指部６４ｔが掌部６２や他の指部と、握手状態に対応する位置関係にあるかどうかを関節位置センサーにより検出し、更に、各指部に握手状態に対応して一定以上のトルクが発生しているかどうかをトルクセンサーにより検出する。これにより握手状態へ移行したか否かを判断する。もし握手状態へ移行していなければ、ステップＳ５０３で一定時間（例えば、１００ミリ秒）待機してから、再度ステップＳ５０２で握手状態への移行を確認する。これを握手状態への移行が確認されるまで繰り返す。
【００４９】
ステップＳ５０２で握手状態への移行が完了したと判断した場合には、ステップＳ５０４へ進む。ステップＳ５０４では、近赤外線ＬＥＤ７２ａ、７２ｂから近赤外線を照射し、近赤外線センサー７４により撮像画像を取得する。ここでは、例えば、１００ミリ秒間隔で３枚の撮像画像を取得するが、この１００ミリ秒の時間を有効に活用するために、撮影スレッドと評価スレッドとからなるマルチタスクで処理を行う。
【００５０】
すなわち、このプロセスは先ず撮影スレッドとして開始される。ステップＳ５０４で近赤外線センサー７４により撮像画像データが取得されると、この撮像画像データを用いた評価スレッドが１つ生成される。この評価スレッドは、ステップＳ５１０からステップＳ５２０までの処理を行うスレッドである。一方、撮影スレッドは、評価スレッドと並行してステップＳ５０１からステップＳ５０８までの処理を行うスレッドである。
【００５１】
ステップＳ５０４で評価スレッドが生成されると、撮影スレッドはステップＳ５０５で所定枚数（ここでは３枚）の撮像画像が取得されたか否かを判断し、まだ所定枚数まで取得されていない場合には、ステップＳ５０６で１００ミリ秒待ってから再度ステップＳ５０４で撮像画像を取得する。
【００５２】
ステップＳ５０５で所定枚数（ここでは３枚）の撮像画像が取得されたと判断された場合には、図５の登録処理と同様に、人型ロボット１００は、手６０Ｒの位置を変えたり、指の握りをずらせたりして握りなおしてから静止し（ステップＳ５０８）、更に撮像画像を取得するといった処理を繰り返す。但し、ここでは、この繰り返しを含めた撮影回数は２〜３回程度とし、都合６〜９枚の撮像画像を取得する。すなわち、ステップＳ５０７で所定回数の撮像画像取得が繰り返えされたと判断した場合には、それ以上の撮像画像の取得は行わず、撮影スレッドを終了する（ステップＳ５０９）。
【００５３】
また、上記の通り、ステップＳ５０４で一枚の撮像画像が取得される毎に、評価スレッドが生成されてからステップＳ５１０へ進む。ステップＳ５１０では、その撮像画像から静脈データセットを抽出して照合用データセットとして保存する。ここまでの処理は、図５に示した登録データセットの取得と同様である。
【００５４】
次に、ステップＳ５１１で、静脈データベースからオーナーとして登録されている登録データセットの１つが取得される。また、ステップＳ５１２において、この登録データセットがステップＳ５１０で保存された照合用データセットと比較照合され、相互の類似度を示すスコアが算出される。
【００５５】
ステップＳ５１３において、算出されたスコアが、所定のしきい値よりも高いか否かを判定する。もし、所定のしきい値よりも高い場合には、ステップＳ５１４において、握手をしている人は当該オーナーであると認証され、このプロセスは、認証成功という結果で終了する。
【００５６】
そして、認証に成功した照合用データセットを、静脈データベースへ新たな登録データセットとして追加する。もし、静脈データベースに登録された登録データセットの数が、所定の数（例えば３２セット）を越えた場合には、最も他との相関の小さい登録データセットの１つを削除する。
【００５７】
逆に、ステップＳ５１３において、算出されたスコアが所定のしきい値よりも高くないと判定されれば、ステップＳ５１５に進む。このステップＳ５１５において、次の登録データセットがあるか否かを判定する。もし、次の登録データセットがある高い場合には、ステップＳ５１１に戻り、その新たな登録データセットについて再度処理を行う。
【００５８】
逆に、ステップＳ５１５において、次の登録データセットはないと判定された場合、つまり、すべての登録データセットについて処理が終了した場合には、ステップＳ５１６に進む。このステップＳ５１６において、撮影スレッドが終了しているか否かを判定する。もし、撮影スレッドが終了していなければ、ステップＳ５１７において、当該評価スレッドは終了する。
【００５９】
もし、ステップＳ５１６において、撮影スレッドが終了していると判定された場合、認証が不成功に終わったことになる。しかし、握手の位置関係が不適当だったということも有りえるので、握手のやり直しをすると、認証がうまくいくこともある。従って、一度だけ再試行を行う。
【００６０】
まず、ステップＳ５１８において、再試行が既に行われているか否かを判定する。もし、再試行が既に行われている場合には、再試行は一度だけなので、このプロセスは認証不成功という結果で終了する。この場合は、人型ロボット１００が「オーナー確認ができないので、制限モードで動作します」といった説明を行うようにしても良い。
【００６１】
まだ再試行が行われていない場合には、ステップＳ５１９において一旦手６０Ｒの指部を開いて、握手状態を解除して手を離した後、「もう一度、握手をさせて下さい」などと言う。そしてステップＳ５２０において、撮影スレッドを再度生成して、この評価スレッドを終了する。以下、再度生成された撮影スレッドにより、ステップＳ５０１から上記の処理を繰り返す。
【００６２】
なお、登録データセットが多くある場合、評価に時間がかかり１つの評価スレッドが終了する前に次の評価スレッドが開始することも有りえる。その際には、評価スレッド間で並列処理が行われる。しかし、もし評価スレッドを複数並列処理するメリットが少ない場合（例えば、情報処理装置がシングルプロセッサで動作するような場合）には、次の評価スレッドは待機させておき、先行する評価スレッドが終了してから次の評価スレッドを開始するようにしても良い。また、上記プロセスでは、再試行は１回のみ行われているが、複数回繰り返すようにしても良い。
【００６３】
このようにオーナー個人の識別が行われた場合、基本的に動作制限のないオーナー用の動作モードでロボットは動作を行う。オーナー個人が識別されなければ、制限モードで動作を行う。例えば、オーナー個人のライフログなどを質問された場合で、オーナー用動作モードであれば回答するが、そうでなければ「それは個人情報なのでお答えできません」などと言う。更に、オーナーが識別されていても、左右の眼５２Ｌ、５２Ｒのイメージセンサーによりそれ以外の人が同時にいることが分かっている場合には、制限モードで動作してもよい。
【００６４】
また、ＧＰＳにより現在地がオーナー自宅から遠く離れている場合には、上記オーナーの認証が行われてから一定時間経過するとオーナー用動作モードから制限モードへ移行するようにすると良い。これは誰か他の人が、オーナー宅から離れた場所へ移動させた際に、オーナーのプライバシーなどを保護するために行う。
【００６５】
これによれば、オーナー自身がロボットと共に外出した際にも、制限モードへ以降してしまうことも有りえる。従って、オーナー用動作モードが必要となったら、再度上記オーナーの認証を行うようにする。このような場合には、制限モードで動作している人型ロボット１００に対して「握手しようか」とか言って、認証処理を開始するようにする。
【実施例２】
【００６６】
上記、図３に示した実施例１では、握手を行っている人の指の静脈を調べて認証を行う所謂指静脈認証である。この場合、中指６５ｍ、薬指６５ｒの２本の指の静脈認証を行うのでその分高い精度が期待できる。また、近赤外線は手のひらに平行に照射されるので、光学系の焦点距離が長く取れ、歪の少ない画像データが得られるという特徴がある。
【００６７】
しかし、握手をしている各指は折れ曲がっているため、まっすぐ伸ばした状態に比較して静脈パターンが歪んでしまうということもある。この歪みは、登録データと照合用データの双方で対応しているので、比較そのものには問題はない。しかし、握手の際の折れ曲がり具合や位置ずれなどで、補正のための画像処理が必要で、ソフトウエア側への負担が大きくなる。
【００６８】
そこで実施例２では、指静脈認証ではなく手のひら認証を利用する。図６は、実施例２の人型ロボットの手８０Ｒを示す図である。この手８０Ｒの、静脈認証に関する部分を除く、動作の基本部分は図３の人型ロボットの手６０Ｒと同等なので、同じ符号を付してその説明を省略する。
【００６９】
この実施例２では、手８０Ｒの親指部６４ｔの付け根付近には近赤外線ＬＥＤ８２ｂが一列に並んで複数設けられており、中指部６４ｍと薬指部６４ｒの夫々の付け根付近には近赤外線センサー８４ｍ、８４ｒが設けられている。更に、親指部６４ｔの先端の内側にも複数の近赤外線ＬＥＤ８２ｔが設けられている。また、遮光カバー８８が、近赤外線センサー８４ｍ、８４ｒへ入射する外光を少なくする為に設けられている。
【００７０】
そして、人と握手を行っている状態で、近赤外線ＬＥＤ８２ｂ、８２ｔから近赤外線を照射する（図７参照）。この近赤外線は握手を行っている人の掌部ＨＭの内部を照らし、その反射光が、近赤外線窓８６ｍ、８６ｒを通過して、近赤外線センサー８４ｍ、８４ｒに入射し、そこで検出され静脈の画像データとして取得される。この撮像画像を用いて、手のひら静脈認証を行う。
【００７１】
この実施例による人型ロボット１００の登録処理および認証処理は、図４および図５に示した実施例１の登録処理および認証処理と基本的に同じなので、重複する説明は行わない。ただし、２個の近赤外線センサー８４ｍ、８４ｒが設けられており、夫々に撮像画像を取得するので、撮像画像の枚数は実施例１と比較して２倍となる。これにより照合用データセットも２倍となりその分高い精度が期待できる。
【実施例３】
【００７２】
この実施例では、実施例１または実施例２において、ロボットのオーナーだけではなく、オーナー以外の人の識別も行う。この人型ロボットのハードウエアは、実施例１または実施例２の人型ロボットと同一であり、やはり、相手（人間）の手を包み込むようなしっかりとした握手ができるような構成となっている。
【００７３】
この人型ロボットは、左右の眼５２Ｌ、５２Ｒのイメージセンサーにより人を識別し、人に出会ったことを認識した場合には、「こんにちは、私は人型ロボットのロボです。」といった挨拶を行う。もし、その人がこの人型ロボットが握手で個人識別を行うことを知っており、それを望むなら「ロボ、私と握手をしよう」と言って識別処理を開始する。
【００７４】
以下、この識別処理を、図８のフローチャートを参照して説明する。ここではオーナーとそれ以外の人を同様の処理で識別を行う。ただし、上記の通り、オーナーの場合はより多くの静脈データセットの記録されており、それらが用いられるので識別精度はそれ以外の人に比較して高くなる。また、オーナーの静脈データセットを最初に用いる。そして、オーナーであるとは判定できないがその可能性が高い場合には、図５に示したようなステップＳ５１９やステップＳ５２０を経由する再試行を行うが、オーナー以外の人の静脈データセットに関しては一回のみ識別処理を行う。更に、オーナーが識別されれば、オーナー用の動作モードへ移行するようにする。
【００７５】
先ず、ステップＳ８０１において、人型ロボットは、手６０Ｒを差し出して握手動作を開始する。この握手動作は、人の手を一定の圧力で握っている状態へ移行する動作である。ここでも図５の実施例と同様に、ステップＳ８０３で一定時間（例えば、１００ミリ秒）待機を行いながら、ステップＳ８０２で握手状態への移行が完了したか否かを判断する。
【００７６】
ステップＳ８０２で握手状態への移行が完了したと判断した場合には、ステップＳ８０４へ進む。ステップＳ８０４では、近赤外線ＬＥＤ７２ｂ、７２ｔから近赤外線を照射し、近赤外線センサー７４ｍ、７４ｒにより撮像画像を取得する。ここでは、例えば、各近赤外線センサー毎に１００ミリ秒間隔で３枚の撮像画像を取得するが、この１００ミリ秒の時間を有効に活用するために、図５の実施例と同様に、撮影スレッドと評価スレッドとからなるマルチタスクで処理を行う。
【００７７】
すなわち、このプロセスは先ず撮影スレッドとして開始される。ステップＳ８０４で近赤外線センサー７４ｍ、７４ｒにより撮像画像データが取得されると、この撮像画像データを用いた評価スレッドが１つ生成される。この評価スレッドは、ステップＳ８１０からステップＳ８２０までの処理を行うスレッドである。一方、撮影スレッドは、評価スレッドと並行してステップＳ８０１からステップＳ８０８までの処理を行うスレッドである。
【００７８】
ステップＳ８０４で評価スレッドが生成されると、撮影スレッドはステップＳ８０５で所定枚数の撮像画像が取得されたか否かを判断し、まだ所定枚数まで取得されていない場合には、ステップＳ８０６で１００ミリ秒待ってから再度ステップＳ８０４で撮像画像を取得する。なお、ここでの所定枚数は、例えば実施例１では３枚、実施例２では各近赤外線センサー毎に３枚である。
【００７９】
ステップＳ８０５でこの所定枚数の撮像画像が取得されたと判断された場合には、図４の登録処理と同様に、人型ロボットは、手６０Ｒの位置を変えたり、指の握りをずらせたりして握りなおしてから静止し（ステップＳ８０８）、更に撮像画像を取得するといった処理を繰り返す。但し、ここでは、この繰り返しを含めた撮影回数は２〜３回程度とする。従って、撮像画像は、実施例１では６〜９枚、実施例２では各近赤外線センサー毎に６〜９枚の撮像画像、従って１２〜１８枚の撮像画像が取得される。すなわち、ステップＳ８０７で所定回数の撮像画像取得が繰り返えされたと判断した場合には、それ以上の撮像画像の取得は行わず、撮影スレッドを終了する（ステップＳ８０９）。
【００８０】
また、上記の通り、ステップＳ８０４で一枚の撮像画像が取得される毎に、新たな評価スレッドが生成されステップＳ８１０へ進む。ステップＳ８１０では、その撮像画像から静脈データセットを抽出して照合用データセットとして保存する。ここまでの処理は、図５や図４に示した照合用データセットの取得と同様である。
【００８１】
次に、ステップＳ８１１で、静脈データベースから登録されている登録データセットの１つが取得される。上記の通り、ここではオーナーの静脈データセットが最初に取得される。また、ステップＳ８１２において、この登録データセットがステップＳ８１０で保存された照合用データセットと比較照合され、相互の類似度を示すスコアが算出される。
【００８２】
ステップＳ８１３において、算出されたスコアが、所定のしきい値よりも高いか否かを判定する。もし、所定のしきい値よりも高い場合には、ステップＳ８１４において、握手をしている人の個人識別がなされ、このプロセスは、個人識別成功という結果で終了する。その場合、人型ロボットは識別された個人の名前を使って、例えば「あなたはジョージですね」と言う。その後、その個人識別結果を利用した動作を行うようにしても良い。そして、ステップＳ５１４と同様に、この照合用データセットによって静脈データベースを更新する。
【００８３】
逆に、ステップＳ８１３において、算出されたスコアが所定のしきい値よりも高くないと判定されれば、ステップＳ８１５に進む。このステップＳ８１５において、次の登録データセットがあるか否かを判定する。もし、次の登録データセットがある高い場合には、ステップＳ８１１に戻り、その新たな登録データセットについて再度処理を行う。
【００８４】
逆に、ステップＳ８１５において、次の登録データセットはないと判定された場合、つまり、すべての登録データセットについて処理が終了した場合には、ステップＳ８１６に進む。このステップＳ８１６において、撮影スレッドが終了しているか否かを判定する。もし、撮影スレッドが終了していなければ、ステップＳ８１７において、当該評価スレッドは終了する。
【００８５】
もし、ステップＳ８１６において、撮影スレッドが終了していると判定された場合、認証が不成功に終わったことになる。しかし、オーナーであるとは判定できないがその可能性が高い場合のみ、図５に示した実施例と同様の再試行を行う。具体的には、ステップＳ８１３において、算出されたスコアが所定のしきい値（第１のしきい値）よりも高くはないものの、オーナーの登録データセットの全体について、算出されたスコアが、比較的高いと思われる場合には再試行を行う。例えば、第１のしきい値よりも低い第２のしきい値よりも高いスコアがあれば、一度だけ再試行を行う。
【００８６】
すなわち、ステップＳ８１８において、再試行を行うべきか否かを判定する。すなわち、当該ステップＳ８１８が再試行プロセスの中で行われていないという条件と、オーナーの登録データセットと比較した場合のスコアが、第２のしきい値よりも高いという条件を満たした場合に、再試行を行うべきと判定する。
【００８７】
もし再試行を行うべきであると判定した場合には、ステップＳ８１９において一旦手６０Ｒの指部を開いて、握手状態を解除して手を離した後、「もう一度、握手をさせて下さい」などと言う。そしてステップＳ８２０において、撮影スレッドを再度生成して、この評価スレッドを終了する。以下、再度生成された撮影スレッドにより、ステップＳ８０１から上記の処理を繰り返す。
【００８８】
もし、再試行が不要であれば、認証不成功ということになる。その場合、人型ロボットは「あなたのお名前を教えて頂けますか？」と言う。例えば、相手が「ボブだよ」と答えれば、ステップＳ８２１において、上記複数の照合用データセットをボブという名前に関連付けて登録する。
【実施例４】
【００８９】
この実施例では、静脈認証を行うと共に心拍数も計測することを特徴とする。測定された心拍数は、本人確認の参考情報の１つとして利用したり、音声で本人に伝えたりする。例えば、静脈認証の正否の判断がボーダーラインにあるような場合に、心拍数が略一致してれば本人である可能性が高まったとして、認証を成功させたりする。または、脈拍計の代わりを努めされたりする。なお、以下の説明では、心拍数測定を除くこの実施例の動作の基本部分は実施例１または実施例２と同等なので、その説明を省略する。
【００９０】
静脈は皮膚の表面近く（１．５ｍｍ〜２．０ｍｍ程度）の位置に存在する。従って、その位置に近赤外線センサーの光学系の焦点位置を設定することで、静脈を透過した透過光を、効率よく集光して静脈パターンの撮像を行うようにしている。一方で、動脈は静脈よりも内部に位置しているが、やはり近赤外線を吸収する。
【００９１】
静脈には殆ど脈動はないが、動脈は脈動によって心拍数に対応してそのサイズを周期的に変化させる。従って、近赤外線センサーへ入射する近赤外線の信号レベルに、脈動による周期的変動が反映される。この近赤外線センサーの出力を各測定毎に平均信号レベルを算出し、デジタルフィルターなどで実装されたバンドパスフィルターで一定周波数範囲を取り出せば、心拍数を計測できることになる。
【００９２】
上記実施例の具体例では、１００ミリ秒間隔で３回の撮像を行っている。しかし、本実施例では握手を行っている間、ずっと１００ミリ秒間隔で撮像を行う。この全ての画像を用いて画像毎の平均信号レベルを算出し、更にフーリエ変換して心拍数に対応する周期を特定する。
【００９３】
１００ミリ秒間隔でサンプリングを行うと、心拍数換算で３００回／分まで計測できる。概ね人間の最大心拍数は２００程度なので、これで十分である。更にサンプリング数を多くして、高い周波数を除去すれば、精度は向上するが、通常の状態ではそのような高い周波数成分は無視できると考えられる。また、例えば３０回／分とかそれ以下の周波数成分としては、身体的な動きや心拍数のゆらぎなどが考えられる。しかし、身体的な動きに起因する近赤外線の信号レベルへの影響は小さいと考えられる。また、心拍数のゆらぎは測定の時間範囲が限られているので、要求される精度からすれば無視してもよいものと考えられる。
【００９４】
以上の理由から、この実施例においては、バンドパスフィルターは用いない。すなわち、近赤外線センサーへ入射する近赤外線の信号レベルを空間的に平均化し、１００ミリ秒間隔で得た平均信号レベルを、そのままフーリエ変換して、その結果から最も大きな周波数成分を特定すれば、対応する心拍数が算出できる。具体的には、握手を７秒程行い６４個のデータを収集しフーリエ変換（ＦＦＴ）で処理する。
【００９５】
しかし、例えば「心拍数を計測します。３０秒ほど握手したままでじっとして下さい」といったことを話し、予め目的を知らせておいてから、２５６個のデータを収集してもよい。この場合、より高い精度の心拍数が測定できる。なお、このように心拍数を計測する為に多くのサンプリングを行う場合、静脈認証には、撮像された画像の中で明暗差が大きなもの、つまりよりピントの合ったものから３枚の画像を用いる。
【実施例５】
【００９６】
この実施例では、上記の実施例１ないし実施例４の何れかにおいて、更に生体情報を取得するセンサーを人型ロボットの手に設けている。図９に示されているように、ここでは、握手の際の握力を計測する力センサー９１ａ、９１ｂと、体温を計測する温度センサー９３が設けられている。
【００９７】
力センサー９１ａ、９１ｂは、例えばピエゾ方式又はひずみゲージ方式などの力センサーであり、握手をした状態で、確実に握力を受ける位置、例えば、親指部６４ｔの付け根の人差指部６４ｉ方向の二箇所の位置に設けられている。そして、握手動作を開始してから安定した状態になるまでの握力の大きさの経時的な変化（握力パターン）を、夫々の力センサーからの出力として記録しておく。
【００９８】
このように、複数の力センサーを別々の位置に設け、最も大きな測定値を握力の代表値とすると、握手位置に若干の変化があっても変動を吸収できる。また、各位置における握力の時間的な変化を、互いに関連付けることで、その人の握手動作の癖をある程度まで記録でき、それを相関値として取得できる。
【００９９】
また、温度センサー９３は、例えばサーミスタ素子を用いた温度センサーであり、掌部６２の中心付近に設けられている。そして、握手の際に手の皮膚の温度を計測する。計測された温度は、そのまま体温にはなっていないが、その人の握手の際の皮膚温度の目安を与える。
【０１００】
握手の際に認証に成功した場合には、その時の握力パターンや、計測された皮膚温度を、その人の生体情報データとして記録しておく。また、例えば、静脈認証の正否の判断がボーダーラインにあるような場合に、握力パターンや皮膚温度が、過去の記録データと略一致してれば、認証を成功させたりする。すなわち、これらの関節位置のパターンは、本人確認の判断の補助的な情報として利用する。
【０１０１】
また、握力が何時もよりも大きかったりした場合には、「今日はお元気そうですね」とか言ったり、逆に握力が何時もよりも小さかったりした場合には、「体調はいかがですか」とか言ったりする。同様に、皮膚温度が高かったりした場合には、「熱はありませんか」とか言ったりする。
【０１０２】
これらの生体情報データは、参照データとして逐次蓄積しておくが、一定数を越えた段階で、平均値からのずれの大きなものから削除するようにする。従って、認証を繰り返すことで記録されている生体情報データの最適化が行われることになる。
【実施例６】
【０１０３】
この実施例では、静脈認証を行うと共に手の形状に関する情報も取得する。すなわち、上記各実施例において、人型ロボットの各指部、つまり親指部６４ｔ、人差指部６４ｉ、中指部６８ｍ、薬指部６４ｒ、小指部６４ｆの夫々のトルクセンサーから一定のトルクが検出されている状態で、各関節位置センサーの出力を記録しておく。これらの関節位置のパターンは、握手を行っている人の手の形状を反映していると考えられる。
【０１０４】
認証に成功した際に、その時の関節位置パターンを、その人の手の形状を示すデータとして記録しておく。また、例えば、静脈認証の正否の判断がボーダーラインにあるような場合に、検出された関節位置パターンが、過去の記録データと略一致していれば、認証を成功させたりする。すなわち、これらの関節位置のパターンも、本人確認の判断の補助的な情報として利用する。
【０１０５】
また、認証に成功した時の関節位置パターンが一定数を超えると、平均値からよりずれたものから削除するようにする。従って、認証を繰り返すことで最適な関節位置パターンが得られるようになる。
【実施例７】
【０１０６】
この実施例では、上記静脈認証に他の種類の認証技術を組み合わせる。例えば、実施例１において、静脈データの登録処理を行う前や後、または登録処理と並行して、声紋認証のために登録者（所有者）のフォルマントを登録する。フォルマントとは、音声に含まれる周波数の極大値のパターンである。この声紋パターンは、声道の形状と関係し、真似ることは困難である。これに加えてイントネーションやアクセントの特徴や、発声レベル、発声速度なども登録しておく。
【０１０７】
方法としては、静脈認証登録の際に、自由に話しながら音声の録音を行い、その音声を解析しフォルマントを算出する。これにより、フォルマントの取得をごく自然に行うことができる。より精度を高めるには、適当なキーワードやフレーズを決めておいて、それを発してもらい、フォルマントの登録を行うと良い。
【０１０８】
声紋による本人確認は、やはり静脈データの認証処理を行う前や後、またはそれと並行して、音声の録音を行い、登録されている声紋パターンとの照合を行う。この照合結果は、静脈認証のスコアに反映される。
【０１０９】
なお、この人型ロボットは、コミュニケーションの際に、常に音声認識を行っている。通常、この音声認識結果は保存しておく必要はないが、会話相手毎に区別してすべてをデータベースに保存するようにすると良い。例えば、会話している際に、会話内容をテキストとして形態素解析を行い、データベースの内容と比較し、類似関係にある会話内容を多く含むユーザーを当該会話相手である可能性が高いと判断する。この場合、精度は余り高くない場合もあるので、「ひょっとして、〇〇さんですか？」といったコミュニケーションの一つとして利用すること等が可能である。
【０１１０】
また、やはり静脈データの登録処理を行う前や後、または登録処理と並行して、顔認証データを登録する。例えば、静脈認証登録の際に、自由に話しながら声紋認証のフォルマントを取得すると共に顔画像を収集する。この顔画像から特徴を抽出して登録する。具体的には、顔のパーツの相対位置や大きさ、目や鼻やほお骨やあごの形を特徴として利用する。
【０１１１】
これらの声紋認証や顔認証は、静脈認証に比較すると一般的に精度は高くない。会話内容に基づく認証は更に低いと思われる。しかし、静脈認証が何らかの事情によって精度が落ちている場合に、それを補完する機能を果たす。また、声紋認証や顔認証および会話内容による認証は、静脈認証とは全く別の情報源を利用するので、不正行為などで静脈認証の信頼性に何らかの器具が生じた際に、セキュリティ上の意味で非常に有効であると考えられる。
【０１１２】
一方で静脈認証は、精度が高い反面、データベース参照などの処理がある為、シーケンスに時間がかかる。したがって、認証を行うにあたって、先ず声紋認証や顔認証および会話内容のいずれか又は組み合わせによる認証を行い、それらの認証方法で明確な結果が得られなかった場合に、続いて静脈認証を行うようにしても良い。
【０１１３】
或いは、オーナー個人のライフログなどの質問といった個人情報に係る質問に対する応答や、ロボットの設定の変更といった、セキュリティに関わる動作を行う場合には、最初から静脈認証を行い、それ以外の動作は、声紋認証や顔認証および会話内容のいずれか又は組み合わせによる認証を行うようにしても良い。
【０１１４】
以上、本発明を実施例により詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本願中に説明した実施例に限定されるものではないということは明らかである。本発明の装置は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。従って、本願の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【０１１５】
例えば、ステップＳ５１３またはステップＳ８１３において、算出されたスコアが、所定のしきい値よりも高い場合には、個人の識別に成功しプロセスは終了する。しかし、静脈データベースに登録された登録データセットの数が、所定の数（例えば３２セット）を越えた場合には、この個人に関連付けられた登録データセットの全てに関してスコアの算出を行うようにしても良い。そして、最もスコアの低い登録データセットを削除し、この削除された登録データセットの代わりに当該照合用データセットを新たな登録データセットとして加えるようにする。このような方法で、静脈データベースに登録された登録データセットの中から、相関の小さい登録データセットを少ない計算量で削除できる。
【産業上の利用可能性】
【０１１６】
以上のように、本発明による人型ロボットによれば、握手という人としての自然な動作によって、接する人の個人を識別することにより、人型ロボットの盗難を抑制でき、人型ロボットの動作にも識別結果を反映できる。従って、人型ロボット自体の価値が高まる。
【符号の説明】
【０１１７】
１０  情報処理装置
１４  タイマー
１５  制御回路
１６  バス
１７  駆動モーター制御回路
２２Ｌ  左脚
２２Ｒ  右脚
３０  胴体
４２Ｌ  左腕
４２Ｒ  右腕
５０  頭部
５２Ｌ、５２Ｒ  眼
５４Ｌ、５４Ｒ  耳
５６  鼻
５８  口
６０Ｌ  左手
６０Ｒ  右手
６２  掌部
６４ｆ  小指部
６４ｉ  人差指部
６４ｒ  薬指部
６４ｔ  親指部
６４ｍ  中指部
６５ｆ  小指
６５ｉ  人差指
６５ｍ  中指
６５ｒ  薬指
７２ｂ、７２ｔ  近赤外線ＬＥＤ
７４ｍ、７４ｒ  近赤外線センサー
７６ｍ、７６ｒ  近赤外線窓
８０Ｒ  手
８４ｍ、８４ｒ  近赤外線センサー
８６ｍ、８６ｒ  近赤外線窓
８８  遮光カバー
９１ａ、９１ｂ  力センサー
１００  人型ロボット
【国際調査報告】
2016035759.tif 000012
2016035759.tif 000013
2016035759.tif 000014
2016035759.tif 000015