(57)【要約】【課題】現在実行すべきタスクを有していないときに能動的に行動するロボットを提供する。【解決手段】ロボットは、人物を検知する対象検知部と、タスクを実行するための行動計画を管理する行動計画管理部４６とを備え、人物に対して行った過去の行動を数値化し、当該人物に対して行う次の行動の実行可能性の大きさを示すモチベーション指数を算出するモチベーション指数算出手段４７６と、ロボットの内部状態としてバッテリ残量を検出する内部状態検出部４５と、バッテリ残量が所定のしきい値より小さいか否かを判別する内部状態判別手段４７１と、バッテリ残量が行動に支障をきたす状態ではない場合に、現在実行すべきタスクを保有しているか否かを判別するタスク判別手段４７３と、現在実行すべきタスクを保有していない場合にモチベーション指数に基づいて人物に対して次に行う行動計画を追加する行動計画追加手段４７５とを備える。【選択図】図９
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を検知する対象検知手段と、予め定められたタスクを実行するための行動計画を管理する行動計画管理手段とを備えたロボットであって、
予め設定された前記対象物に関する既存の情報または前記対象物に対して行った過去の行動を数値化し、当該対象物に対して行う次の行動の実行可能性の大きさを示すモチベーション指数を算出するモチベーション指数算出手段と、
当該ロボットの内部状態を示す所定の信号値を検出する内部状態検出手段と、
前記検出された信号値が所定のしきい値より小さいか否かを判別することで、当該ロボットの内部状態が次の行動に支障をきたす状態であるか否かを判別する内部状態判別手段と、
前記内部状態が次の行動に支障をきたす状態ではない場合に、現在実行すべきタスクを保有しているか否かを判別するタスク判別手段と、
現在実行すべきタスクを保有していない場合に、前記算出されたモチベーション指数に基づいて、前記対象物に対して次に行う行動計画を追加する行動計画追加手段と、
を備えることを特徴とするロボット。
【請求項２】
前記内部状態は、バッテリ残量であり、
前記内部状態判別手段は、前記バッテリ残量を示す信号値が所定のしきい値より小さいか否かを判別することを特徴とする請求項１に記載のロボット。
【請求項３】
前記対象物は人間であり、
予め定められた人物の嗜好する話題を記憶する人物情報記憶手段と、
音声入力手段に入力された人物の音声を認識する音声認識手段と、
前記予め定められた人物の嗜好する話題と音声認識結果とに基づいた音声を出力する音声出力手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項１または請求項２に記載のロボット。
【請求項４】
前記モチベーション指数算出手段は、
前記対象物に対する当該ロボットの直近の行動から経過した時間に関する経過時間指数と、前記対象物に対する当該ロボットの過去の行動の回数および行動時間に関する行動指数とに基づいて、前記モチベーション指数を算出することを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載のロボット。
【請求項５】
前記経過時間指数は、当該ロボットの直近の行動から経過した時間の大きさに比例して設定され、
前記行動指数は、当該ロボットの過去の行動の回数および行動時間の大きさに比例して設定され、
前記モチベーション指数は、前記経過時間指数と前記行動指数との和であり、
前記行動計画追加手段は、前記モチベーション指数の最も大きい対象物に対して次に行う行動計画を追加することを特徴とする請求項４に記載のロボット。
【請求項６】
当該ロボットの移動手段と、
当該ロボットの現在位置を検出する自己位置検出手段と、
地図データを記憶した地図データ記憶手段と、
前記対象物の位置情報を記憶する記憶手段とをさらに備え、
前記行動計画追加手段は、前記地図データと前記対象物の位置情報とに基づいて、前記検出された当該ロボットの現在位置から前記対象物の位置までの移動計画を前記行動計画として追加することを特徴とする請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載のロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、所定のタスクを実行するロボットに係り、特に、自律移動可能なロボットに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、移動可能なロボットが知られている（例えば、特許文献１、特許文献２参照）。特許文献１に記載のロボットは、荷物の運搬業務や案内業務などの各種の作業（以下、総称して「タスク」という）を行うエリアを示すタスク実行エリアにおいて、複数のロボットを管理する管理用コンピュータの制御の下でタスクを実行するものである。このロボットは、管理用コンピュータから新たなタスクを割り当てられるまで待機している。
【０００３】
特許文献２に記載のペット型ロボットは、視覚認識した現在の興味対象に近づいたり手足で触ったりする好奇心行動をとっているときに、叩かれたり、触られたり、音声が入力したりするきっかけがあった場合に、新たな興味対象の方向に視線を変更する。このようなきっかけがあった場合に、ペット型ロボットは、現在の興味対象と新たな興味対象との興味度のより大きい方に好奇心行動をとる。このペット型ロボットは時間の経過とともに興味対象に飽きるように、興味度が時間経過と共に減衰する関数で定義されている。
【特許文献１】特開２００６−１０６９１９号公報（段落００１８、図１）
【特許文献２】特開２００１−１７９６６６号公報（段落００２７〜段落００３８、図２）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載のロボットは、現在実行すべきタスクを有していないときに新たなタスクを割り当てられるまで待機しているので、現在実行すべきタスクを有していないロボットを有効に活用することができない。そこで、例えば、待機中のロボットに人間とコミュニケーションをとらせることが要望されている。
また、特許文献２に記載のペット型ロボットは、外部からはたらきかけてくる対象に反応してペットや幼児が行うような好奇心行動をとるものであり、能動的に行動することができず、また、タスクを実行することができないという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明では、前記した問題を解決し、現在実行すべきタスクを有していないときに能動的に行動することができるロボット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】
本発明は、前記目的を達成するために創案されたものであり、本発明のうち請求項１に記載のロボットは、対象物を検知する対象検知手段と、予め定められたタスクを実行するための行動計画を管理する行動計画管理手段とを備えたロボットであって、予め設定された前記対象物に関する既存の情報または前記対象物に対して行った過去の行動を数値化し、当該対象物に対して行う次の行動の実行可能性の大きさを示すモチベーション指数を算出するモチベーション指数算出手段と、当該ロボットの内部状態を示す所定の信号値を検出する内部状態検出手段と、前記検出された信号値が所定のしきい値より小さいか否かを判別することで、当該ロボットの内部状態が次の行動に支障をきたす状態であるか否かを判別する内部状態判別手段と、前記内部状態が次の行動に支障をきたす状態ではない場合に、現在実行すべきタスクを保有しているか否かを判別するタスク判別手段と、現在実行すべきタスクを保有していない場合に、前記算出されたモチベーション指数に基づいて、前記対象物に対して次に行う行動計画を追加する行動計画追加手段とを備えることを特徴とする。
【０００７】
かかる構成によれば、ロボットは、当該ロボットの内部状態が行動に支障をきたす状態ではなく、現在実行すべきタスクを保有していない場合に、行動計画追加手段によって、モチベーション指数に基づいて対象物に対して次に行う行動計画を追加する。ここで、内部状態が行動に支障をきたす状態とは、ロボットの内部状態を示す所定の信号値が所定のしきい値より小さい場合を指す。ここで、所定の信号値は、例えば、バッテリ残量を示す信号やモータ駆動信号を示す電流値や電圧値、温度や湿度などの内部動作環境を示す物理量が含まれる。また、対象物とは、例えば、人間や場所等である。また、対象物に対して次に行う行動計画とは、対象物自体に近づく行動のほか、例えば、ロビーや休憩所など人間が集まる特定の場所に近づく行動、対象物に関する情報を有した情報源に近づく行動が含まれる。
【０００８】
また、請求項２に記載のロボットは、請求項１に記載のロボットであって、前記内部状態が、バッテリ残量であり、前記内部状態判別手段が、前記バッテリ残量を示す信号値が所定のしきい値より小さいか否かを判別することを特徴とする。
【０００９】
かかる構成によれば、ロボットは、バッテリ残量が所定のしきい値より小さい場合に行動に支障をきたす状態と判定する。一方、ロボットは、バッテリ残量が所定のしきい値より大きく、かつ、タスクを有していない場合に、対象物に対して次に行う行動計画を追加する。したがって、ロボットは、追加する行動計画から、バッテリを補給するための行動計画を除外することができる。
【００１０】
また、請求項３に記載のロボットは、請求項１または請求項２に記載のロボットであって、前記対象物が人間であり、予め定められた人物の嗜好する話題を記憶する人物情報記憶手段と、音声入力手段に入力された人物の音声を認識する音声認識手段と、前記予め定められた人物の嗜好する話題と音声認識結果とに基づいた音声を出力する音声出力手段とをさらに備えることを特徴とする。
【００１１】
かかる構成によれば、ロボットは、当該ロボットの内部状態が行動に支障をきたす状態ではなく、現在実行すべきタスクを保有していない場合に、モチベーション指数に基づく人物を選択して、その人物に会ってコミュニケーションをとる行動を、行動計画として追加する。また、会った人物の嗜好する話題を音声出力することで、当該人物がロボットに対して親しみを感じることが可能となる。
【００１２】
また、請求項４に記載のロボットは、請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載のロボットであって、前記モチベーション指数算出手段が、前記対象物に対する当該ロボットの直近の行動から経過した時間に関する経過時間指数と、前記対象物に対する当該ロボットの過去の行動の回数および行動時間に関する行動指数とに基づいて、前記モチベーション指数を算出することを特徴とする。
【００１３】
かかる構成によれば、ロボットは、経過時間指数と行動指数とに基づいて算出されたモチベーション指数に基づいて、行動計画を追加する。ここで、行動計画を追加すべき対象物の候補が複数ある場合に、モチベーション指数は対象物ごとにその値が異なる。したがって、経過時間指数と行動指数とに基づくモチベーション指数を用いることで、どの対象物に対する行動計画を優先すべきか決定し易くなる。
【００１４】
また、請求項５に記載のロボットは、請求項４に記載のロボットであって、前記経過時間指数が、当該ロボットの直近の行動から経過した時間の大きさに比例して設定され、前記行動指数が、当該ロボットの過去の行動の回数および行動時間の大きさに比例して設定され、前記モチベーション指数が、前記経過時間指数と前記行動指数との和であり、前記行動計画追加手段が、前記モチベーション指数の最も大きい対象物に対して次に行う行動計画を追加することを特徴とする。
【００１５】
かかる構成によれば、ロボットは、モチベーション指数の最も大きい対象物に対して次に行う行動計画を追加する。ここで、モチベーション指数の最も大きい対象物とは、ロボットを擬人化した場合に、経過時間指数が大きいほど対象物に対する懐古性が高く、また、行動指数が大きいほど対象物に対する親密性が高い対象物である。したがって、ロボットは、あたかも人間のように、例えば、知り合いの複数の人物の中から、懐古性が高い人物や親密性が高い人物を選ぶことができる。
【００１６】
また、請求項６に記載のロボットは、請求項１ないし請求項５のいずれか一項に記載のロボットであって、当該ロボットの移動手段と、当該ロボットの現在位置を検出する自己位置検出手段と、地図データを記憶した地図データ記憶手段と、前記対象物の位置情報を記憶する記憶手段とをさらに備え、前記行動計画追加手段が、前記地図データと前記対象物の位置情報とに基づいて、前記検出された当該ロボットの現在位置から前記対象物の位置までの移動計画を前記行動計画として追加することを特徴とする。
【００１７】
かかる構成によれば、ロボットは、モチベーション指数に基づいて選択した対象物の位置する場所まで移動することができる。ここで、移動手段は、例えば、陸上移動であれば２足等の多足歩行や２輪以上の車輪走行が可能な手段である。また、自己位置検出手段は、例えば、ＧＰＳ受信器等である。
【発明の効果】
【００１８】
請求項１に記載の発明によれば、ロボットは、自らの維持管理とタスク実行とを優先させつつ現在実行すべきタスクを有していないときに能動的に行動することができる。
請求項２に記載の発明によれば、ロボットは、バッテリ残量が充分であり、かつ、タスクを有していない場合に、対象物に対して次に行う行動計画を追加することができる。
請求項３に記載の発明によれば、ロボットは、識別対象の人物が好む話題を用いて対話することができる。
【００１９】
請求項４に記載の発明によれば、ロボットは、対象物の候補が複数ある場合に、どの対象物に対する行動計画を優先すべきか決定し易くなる。
請求項５に記載の発明によれば、ロボットは、複数の対象物の候補の中から懐古性が高い対象物人物や親密性が高い対象物人物を選択することができる。
請求項６に記載の発明によれば、ロボットは、選択した対象物の位置まで移動することで対象物に会うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明のロボットを実施するための最良の形態（以下「実施形態」という）について詳細に説明する。まず、本発明の実施形態に係るロボットを含むロボット制御システムＡの全体構成について図１を参照して説明する。図１は、本発明の実施形態に係るロボットを含むロボット制御システムの構成を模式的に示す図である。
【００２１】
（ロボット制御システムＡの構成）
図１に示すように、ロボット制御システムＡは、ロボットＲと、このロボットＲと無線通信によって接続された基地局１と、この基地局１とロボット専用ネットワーク２を介して接続された管理用コンピュータ３と、この管理用コンピュータ３にネットワーク４を介して接続された端末５とから構成される。
【００２２】
図１に示すように、このロボット制御システムＡは、移動機能を備えた複数のロボットＲA，ＲB，ＲC（ただし、ロボットを特定しない場合は、単にロボットＲという）を有しており、各ロボットＲは、管理用コンピュータ３においてロボットＲ毎に予め設定されたタスクの実行計画（タスクスケジュール）に従って、タスクを実行する。
【００２３】
ここでは、自律移動型の２足歩行ロボットを一例として説明する。
ロボットＲは、管理用コンピュータ３から入力された実行命令に従ってタスクを実行するものであり、ロボットＲがタスクを実行する領域として予め設定されたタスク実行エリア内に、少なくとも一台配置されている。
ここで、図１には、来訪者を会議室などの所定の場所に案内するという内容のタスク（案内タスク）を実行中のロボットＲAと、荷物をある人に渡すという内容のタスク（荷物配達タスク）を実行中のロボットＲBと、新たなタスクが割り当てられるまで待機中のロボットＲCとが、例示されている。
【００２４】
ロボットＲは、図２に示すように、頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３、胴部Ｒ４および背面格納部Ｒ５を有しており、頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３は、それぞれアクチュエータにより駆動され、自律移動制御部５０（図６参照）により２足歩行の制御がなされる。この２足歩行についての詳細は、例えば、特開２００１−６２７６０号公報に開示されている。
【００２５】
このロボットＲは、例えば、案内タスクを実行するときには、人物Ｈを所定の案内領域（オフィスや廊下などの移動領域）で案内する。ここでは、ロボットＲは、周囲に光（例えば、赤外光、紫外光、レーザ光など）および電波を発信して周辺領域に、タグＴを備えた人物Ｈが存在するか否かを検知し、検知した人物Ｈの位置を特定して接近し、タグＴに基づいて、人物Ｈが誰であるのかという個人識別を行う。このタグＴは、ロボットＲが人物の位置（距離および方向）を特定するために発する赤外光および電波を受信する。このタグＴは、受信した赤外光に含まれる受光方向を示す信号と、受信した電波に含まれるロボットＩＤとに基づいて、タグ識別番号を含む受信報告信号を生成し、当該ロボットＲに返信する。この受信報告信号を受信したロボットＲは、受信報告信号に基づいて、タグＴを装着した人物Ｈまでの距離と方向とを認識し、当該人物Ｈに接近することができる。
【００２６】
ロボットＲは、あるタスク（例えば案内タスクや荷物配達タスクなど）を実行するために案内領域内を自律移動する場合に、レーザスリット光または赤外線を照射して、路面状態あるいは路面上のマークを探索するようになっている。すなわち、ロボットＲは、自己が移動領域内のどこを移動しているかを把握し、通常の移動領域内にいる場合はレーザスリット光を路面に照射して路面の段差、うねり、障害物の有無などを検出し、マークＭの設置領域内にいる場合は、赤外線を路面に照射してマークＭを検出し、自己位置の確認・補正などを行うようになっている。ここで、マークＭは、例えば赤外線を再帰的に反射する反射材料で構成された部材である。また、マークＭは位置データを有しており、当該位置データは地図データに含まれる形で記憶部３０（図６参照）に記憶されている。なお、地図データは、案内領域内の特定の場所に設置されたマークの位置データと、当該位置データに所定の幅（範囲）を持たせたマークの設置領域に関するデータとを含んでいる。また、マークＭの設置領域とは、マークＭから所定距離の範囲内にある領域をいい、例えば、マークＭを中心とした半径１〜３ｍの円形領域や、マークＭの手前（ロボット側）３ｍの矩形領域などのように任意に設定される。
【００２７】
図１に戻って、ロボット制御システムＡの構成の説明を続ける。
基地局１は、ロボットＲと管理用コンピュータ３との間のデータ交換を仲介するものである。
具体的には、基地局１は、管理用コンピュータ３から出力された実行命令をロボットＲに送信すると共に、ロボットＲから送信されたロボットＲの状態に関するデータ（ステータス情報）やロボットＲが実行命令を受信したことを示す信号（受信報告信号）を受信して、管理用コンピュータ３に出力するものである。
基地局１は、ロボットＲと管理用コンピュータ３との間のデータ交換を確実に行えるようにするために、タスク実行エリア内に少なくとも一つ設けられている。
なお、タスク実行エリアが建物の数フロアに亘って設定されている場合には、フロア毎に設けられていることが好ましく、一つの基地局１では総てのタスク実行エリアをカバーできない場合には、複数の基地局１がタスク実行エリア内に設けられていることが好ましい。
【００２８】
ロボット専用ネットワーク２は、基地局１と、管理用コンピュータ３と、ネットワーク４とを接続するものであり、ＬＡＮ（Local Area Network）などにより実現されるものである。
【００２９】
管理用コンピュータ３は、複数のロボットＲを管理するものであり、基地局１、ロボット専用ネットワーク２を介してロボットＲの移動・発話などの各種制御を行うと共に、ロボットＲに対して必要な情報を提供する。ここで、必要な情報とは、検知された人物の氏名や、ロボットＲの周辺の地図（ローカル地図）などがこれに相当し、これらの情報は、管理用コンピュータ３の記憶部３ａに記憶されている。
【００３０】
図３は、図１に示したロボットシステムで用いられるローカル地図の一例を示す図である。ここでは、案内領域３０１は、図３に示すように、建物のあるフロアの長方形の領域である。ロボットＲやロボットＲが案内すべき人物は、案内領域３０１の出入口３０２の外側の通路３０３を通って案内領域３０１に入る。出入口３０２の内側には、ホール３０４が広がっており、ホール３０４の奥の隅には受付３０５が配置され、案内領域３０１の壁側には個室として仕切られた複数の会議室３０６（３０６ａ，３０６ｂ，３０６ｃ）が設けられている。受付３０５は、Ｌ字型のカウンタテーブル３０５ａと、受付スタッフが配置されるカウンタスペース３０５ｂとから成る。カウンタスペース３０５ｂには、基地局１が設置されている。なお、管理用コンピュータ３は、通路や部屋などのローカル地図の情報を位置座標データと関連づけて登録したローカルマップ（ローカル地図データ）と、ローカルマップを集積したタスク実行エリアの地図情報であるグローバルマップとを記憶部３ａ（図１参照）に保持している。
【００３１】
また、管理用コンピュータ３は、ロボットＲに実行させるタスクに関する情報（タスクデータ）を記憶するタスク情報データベースを記憶部３ａ（図１参照）に保持している。
図４に示すように、タスク情報データベース４００には、タスク毎に割り当てられた固有の識別子であるタスクＩＤ、タスクの優先度、タスクの重要度、タスクを実行させるロボットの識別子であるロボットＩＤ、案内や運搬（荷物配達）などのタスクの内容、タスク実行エリア内におけるタスクを開始する位置（開始位置）、タスク実行エリア内におけるタスクを終了する位置（終了位置）、タスクの実行に要する時間（所要時間）、そしてタスクの開始予定時刻（開始時刻）、タスクの終了予定時刻（終了時刻）、そしてタスクの状態などが、情報項目として含まれている。
【００３２】
また、管理用コンピュータ３は、ロボットＲに実行させるタスクの実行計画（タスクスケジュール）を、ロボットＲ毎に設定するものである。
図５に示すように、タスクスケジュールテーブル５００は、ロボットＲに実行させるタスクの実行順位、タスク情報データベース４００（図４参照）に登録されたタスクを特定するためのタスクＩＤ、タスクの優先度、タスクの内容、そしてタスクの状態を情報項目として含むテーブルである。
このタスクスケジュールテーブル５００では、これら情報項目が、タスク実行エリア内に配置されたロボットＲ毎に整理されており、どの様なタスクが、どのような順番で各ロボットＲに割り当てられているのかを把握できるようになっている。
【００３３】
再び、図１に戻って、ロボット制御システムＡの構成の説明を続ける。
端末５は、ネットワーク４を介して管理用コンピュータ３に接続し、管理用コンピュータ３の記憶部３ａに、人物に関する情報などを登録する、もしくは登録されたこれらの情報を修正するものである。また、端末５は、ロボットＲに実行させるタスクの登録や、管理用コンピュータ３において設定されるタスクスケジュールの変更や、ロボットＲの動作命令の入力などを行うものである。
【００３４】
以下、ロボットＲについて詳細に説明する。
【００３５】
［ロボット］
ロボットＲは、図６に示すように、頭部Ｒ１、腕部Ｒ２、脚部Ｒ３、胴部Ｒ４および背面格納部Ｒ５に加えて、これら各部Ｒ１〜Ｒ５の適所に、カメラＣ，Ｃ、スピーカＳ、マイクＭＣ，ＭＣ、画像処理部１０、音声処理部２０、記憶部３０、主制御部４０、自律移動制御部５０、無線通信部６０、バッテリ７０、対象検知部８０、および周辺状態検知部９０を有する。
さらに、ロボットＲは、ロボットＲの向いている方向を検出するジャイロセンサＳＲ１や、ロボットＲの存在する位置座標を取得するためのＧＰＳ（Global Positioning System）受信器ＳＲ２を有している。
【００３６】
［カメラ］
カメラＣ，Ｃは、ロボットＲの前方移動方向側の映像をデジタルデータとして取り込むことができるものであり、例えば、カラーＣＣＤ(Charge-Coupled  Device)カメラが使用される。カメラＣ，Ｃで撮影された画像情報は画像処理部１０に出力される。カメラＣ，Ｃは、左右に平行に並んで配置され、撮影した画像は画像処理部１０に出力される。このカメラＣ，Ｃと、スピーカＳおよびマイクＭＣ，ＭＣは、いずれも頭部Ｒ１の内部に配設される。スピーカ（音声出力手段）Ｓは、音声処理部２０で音声合成された所定の音声を発することができる。
【００３７】
［画像処理部］
画像処理部１０は、カメラＣ，Ｃが撮影した画像を処理して、撮影された画像からロボットＲの周囲の状況を把握するため、周囲の障害物や人物の認識を行う部分である。この画像処理部１０は、ステレオ処理部１１ａ、移動体抽出部１１ｂ、および顔認識部１１ｃを含んで構成される。
ステレオ処理部１１ａは、左右のカメラＣ，Ｃが撮影した２枚の画像の一方を基準としてパターンマッチングを行い、左右の画像中の対応する各画素の視差を計算して視差画像を生成し、生成した視差画像および元の画像を移動体抽出部１１ｂに出力する。なお、この視差は、ロボットＲから撮影された物体までの距離を表すものである。
【００３８】
移動体抽出部１１ｂは、ステレオ処理部１１ａから出力されたデータに基づき、撮影した画像中の移動体を抽出するものである。移動する物体（移動体）を抽出するのは、移動する物体が人物であると推定して、人物の認識をするためである。
移動体の抽出をするために、移動体抽出部１１ｂは、過去の数フレーム（コマ）の画像を記憶しており、最も新しいフレーム（画像）と、過去のフレーム（画像）を比較して、パターンマッチングを行い、各画素の移動量を計算し、移動量画像を生成する。そして、視差画像と、移動量画像とから、カメラＣ，Ｃから所定の距離範囲内で、移動量の多い画素がある場合に、人物があると推定し、その所定距離範囲のみの視差画像として、移動体を抽出し、顔認識部１１ｃへ移動体の画像を出力する。
【００３９】
顔認識部１１ｃは、抽出した移動体から肌色の部分を抽出して、その大きさ、形状などから顔の位置を認識する。なお、同様にして、肌色の領域と、大きさ、形状などから手の位置も認識される。
認識された顔の位置は、ロボットＲが移動するときの情報として、また、その人とのコミュニケーションを取るため、主制御部４０に出力される。
【００４０】
［音声処理部］
音声処理部２０は、音声合成部２１ａと、音声認識部２１ｂと、音源定位部２１ｃとを有する。
音声合成部２１ａは、主制御部４０が決定し、出力してきた発話行動の指令に基づき、文字情報（テキストデータ）から音声データを生成し、スピーカＳに音声を出力する部分である。音声データの生成には、予め記憶部３０に記憶している文字情報（テキストデータ）と音声データとの対応関係を利用する。なお、音声データは、管理用コンピュータ３から取得され、記憶部３０に保存される。
音声認識部（音声認識手段）２１ｂは、マイクＭＣ，ＭＣから音声データが入力され、入力された音声データから文字情報（テキストデータ）を生成し、主制御部４０に出力するものである。なお、音声データと文字情報（テキストデータ）との対応関係は、記憶部３０に予め記憶されている。
音源定位部２１ｃは、マイクＭＣ，ＭＣ間の音圧差および音の到達時間差に基づいて音源位置（ロボットＲが認識する平面状の位置）を特定し、主制御部４０に出力するものである。音源位置は、例えば、ロボットＲの立っている方向（ｚ軸方向）周りの回転角θzで表される。
【００４１】
[記憶部]
記憶部（記憶手段）３０は、例えば、一般的なハードディスク等から構成され、管理用コンピュータ３から送信された必要な情報（ローカル地図データ、会話用データなど）を記憶するものである。
【００４２】
[主制御部]
主制御部４０は、画像処理部１０、音声処理部２０、記憶部３０、自律移動制御部５０、無線通信部６０、対象検知部８０、および周辺状態検知部９０を統括制御するものである。また、ジャイロセンサＳＲ１、およびＧＰＳ受信器ＳＲ２が検出したデータは、主制御部４０に出力され、ロボットＲの行動を決定するために利用される。この主制御部４０は、例えば、管理用コンピュータ３と通信を行うための制御、管理用コンピュータ３から取得したタスク実行命令に基づいて所定のタスクを実行するための制御、ロボットＲを目的地に移動させるための制御、人物を識別するための制御、人物と対話するための制御を行うために、種々の判断を行ったり、各部の動作のための指令を生成したりする。
【００４３】
［自律移動制御部］
自律移動制御部５０は、主制御部４０の指示に従い頭部Ｒ１、腕部Ｒ２および脚部Ｒ３を駆動するものである。この自律移動制御部５０は、図示を省略するが、頭部Ｒ１を駆動する頭部制御部、腕部Ｒ２を駆動する腕部制御部、脚部Ｒ３を駆動する脚部制御部を有する。この自律移動制御部５０および脚部Ｒ３は移動手段を構成する。
【００４４】
［無線通信部］
無線通信部６０は、管理用コンピュータ３とデータの送受信を行う通信装置である。無線通信部６０は、公衆回線通信装置６１ａおよび無線通信装置６１ｂを有する。
公衆回線通信装置６１ａは、携帯電話回線やＰＨＳ(Personal  Handyphone  System)回線などの公衆回線を利用した無線通信手段である。一方、無線通信装置６１ｂは、IEEE802.11b規格に準拠するワイヤレスＬＡＮなどの、近距離無線通信による無線通信手段である。
無線通信部６０は、管理用コンピュータ３からの接続要求に従い、公衆回線通信装置６１ａまたは無線通信装置６１ｂを選択して管理用コンピュータ３とデータ通信を行う。
【００４５】
バッテリ７０は、ロボットＲの各部の動作や処理に必要な電力の供給源である。
【００４６】
［対象検知部］
対象検知部（対象検知手段）８０は、ロボットＲの周囲にタグＴを備える人物が存在するか否かを検知するものである。対象検知部８０は、複数の発光部８１（図６では１つのみ表示した）を備える。これら発光部８１は、例えば、ＬＥＤから構成され、ロボットＲの頭部Ｒ１外周に沿って前後左右などに配設される（図示は省略する）。対象検知部８０は、発光部８１から、各発光部８１を識別する発光部ＩＤを示す信号を含む赤外光をそれぞれ発信すると共に、この赤外光を受信したタグＴから受信報告信号を受信する。いずれかの赤外光を受信したタグＴは、その赤外光に含まれる発光部ＩＤに基づいて、受信報告信号を生成するので、ロボットＲは、この受信報告信号に含まれる発光部ＩＤを参照することにより、当該ロボットＲから視てどの方向にタグＴが存在するかを特定することができる。また、対象検知部８０は、タグＴから取得した受信報告信号の電波強度に基づいて、タグＴまでの距離を特定する機能を有する。したがって、対象検知部８０は、受信報告信号に基づいて、タグＴの位置（距離および方向）を、人物の位置として特定することができる。さらに、対象検知部８０は、発光部８１から赤外光を発光するだけではなく、ロボットＩＤを示す信号を含む電波を図示しないアンテナから発信する。これにより、この電波を受信したタグＴは、赤外光を発信したロボットＲを正しく特定することができる。なお、対象検知部８０およびタグＴについての詳細は、例えば、特開２００６−１９２５６３号公報に開示されている。
【００４７】
［周辺状態検知部］
周辺状態検知部９０は、ロボットＲの周辺状態を検知するものであり、ジャイロセンサＳＲ１やＧＰＳ受信器ＳＲ２によって検出された自己位置データを取得可能になっている。また、周辺状態検知部９０は、探索域に向かってスリット光を照射するレーザ照射部９１と、探索域に向かって赤外線を照射する赤外線照射部９２と、スリット光または赤外線が照射された探索域を撮像する床面カメラ９３とを有する。この周辺状態検知部９０は、床面カメラ９３で撮像したスリット光画像（スリット光が照射されたときの画像）を解析して路面状態を検出する。また、周辺状態検知部９０は、床面カメラ９３で撮像した赤外線画像（赤外線が照射されたときの画像）を解析してマークＭ（図２参照）を検出し、検出されたマークＭの位置（座標）からマークＭとロボットＲとの相対的な位置関係を計算する。なお、周辺状態検知部９０についての詳細は、例えば、特開２００６−１６７８４４号公報に開示されている。
【００４８】
［主制御部の構成］
図７は、図６に示したロボットの主制御部の構成を示すブロック図である。
主制御部４０は、静止障害物統合部４１と、オブジェクトデータ統合部４２と、行動パターン部４３と、身振り統合部４４と、内部状態検出部４５と、行動計画管理部４６と、モチベーション管理部４７とを備えている。
【００４９】
静止障害物統合部４１は、周辺状態検知部９０で検知されたロボットＲの周辺状態に関する情報を統合し、行動パターン部４３に出力するものである。例えば、静止障害物統合部４１が、ロボットＲの進路の床面に段ボール箱などの障害物を検知した場合や、床面の段差を検知した場合には、行動パターン部４３は、この統合された障害物情報に基づいて、図示しない局所回避モジュールによって迂回経路を探索する。
【００５０】
オブジェクトデータ統合部４２は、ロボットＲの姿勢データ、画像処理部１０、対象検知部８０および音源定位部２１ｃからの入力データに基づいて、対象物（オブジェクト）に関する識別データ（オブジェクトデータ）を統合し、この統合したオブジェクトデータを記憶部３０のオブジェクトデータ記憶手段３１に出力するものである。これにより、オブジェクトデータ記憶手段３１には、オブジェクトデータをオブジェクト別かつ時刻別に記録したデータであるオブジェクトマップが生成される。
【００５１】
［オブジェクトマップの構成］
ここで、図８を参照して、オブジェクトデータ記憶手段３１に記憶されるオブジェクトマップの構成を説明する。図８は、オブジェクトデータの一例を示す図である。
オブジェクトマップは、時刻別に分類された複数の時刻別データ８０１を備えている。この時刻別データ８０１には、それぞれ、時刻情報としてのカウント８０２と、姿勢データおよびカメラ姿勢と、表８０３が付されている。姿勢データは、例えば顔の位置（ｘ，ｙ，ｚ）と顔の向き（θx，θy，θz）で表され、カメラ姿勢は、例えばパン、チルト、ロールの各軸周りの回転角度（pan，tilt，role）で表される。また、この表８０３では、列に識別すべき対象（オブジェクト）が配され、行に、このオブジェクトを特徴付ける複数の項目が配されており、オブジェクト別に（列ごとに）レコードが蓄積されている。以下に、各項目の詳細を説明する。
【００５２】
オブジェクトナンバ８０４は、ロボットＲがオブジェクトを検出した順番に最大Ｍ個まで付されるものであり、この表８０３では、「０」〜「１０」の１１個（Ｍ＝１１）のオブジェクトを管理できるようになっている。
ボディ位置８０５は、画像処理部１０から出力される位置座標データであり、ロボットＲが認識している座標平面における人物（オブジェクト）の重心位置座標（ｘ，ｙ）で表される。
速度８０６は、画像処理部１０から出力される速度データであり、ロボットＲが認識している座標平面における人物（オブジェクト）の移動速度（Ｖｘ，Ｖｙ）で表される。
【００５３】
人物ＩＤ８０７は、人物を識別するための識別番号である。
人物確度８０８は、人物ＩＤ８０７の確度を示すものであり、完全一致を１００％として定められている。
人物ライフカウント８０９は、人物ＩＤ８０７に登録されたデータのオブジェクトデータ上での経過時間を表している。
【００５４】
ＲＦＩＤ識別番号８１０は、タグに記録された人物（オブジェクト）の識別番号であり、対象検知部８０から出力されたものである。
ＲＦＩＤ位置８１１は、対象検知部８０から出力される位置データであり、ロボットＲの周囲におけるタグ（オブジェクト）までの距離および方向で定まる領域で表される。
ＲＦＩＤ確度８１２は、ＲＦＩＤ識別番号８１０のデータ（識別番号）の確度を示すものである。
ＲＦＩＤライフカウント８１３は、ＲＦＩＤ識別番号８１０に登録されたデータ（識別番号）のオブジェクトマップ上での経過時間を表している。
【００５５】
音源位置８１４は、音源定位部２１ｃから出力されるデータであり、ロボットＲが認識している座標平面における発声する人物（オブジェクト）の角度θｚで表される。
音源確度８１５は、音源位置８１４のデータの確度を示すものである。
音源ライフカウント８１６は、音源位置８１４に登録されたデータ（位置座標）のオブジェクトマップ上での経過時間を表している。
【００５６】
オブジェクトライフカウント８１７は、オブジェクトに対して、人物データ、ＲＦＩＤ識別データ、音源識別データのいずれかが初めて入力されたときに開始されたカウントを表すものである。
ＴＯＴＡＬ＿ＩＤ８１８は、人物ＩＤ８０７とＲＦＩＤ識別番号８１０に基づいてオブジェクトデータ統合部４２で決定されたオブジェクトの識別番号である。
ＴＯＴＡＬ＿確度８１９は、人物確度８０８とＲＦＩＤ確度８１２とに基づいてオブジェクトデータ統合部４２で決定されたオブジェクトの識別番号の確度を示すものである。
【００５７】
図７を参照して主制御部４０の構成の説明を続ける。
行動パターン部４３は、ロボットＲの予め定められた行動（行動パターン）を実行するための各種プログラム（モジュール）を格納すると共に、この行動パターンを実行するときに、記憶部３０を参照して、行動パターンに反映するものである。
【００５８】
本実施形態では、図７に示すように、記憶部３０に、オブジェクトデータ記憶手段３１のほかに、ローカル地図データ記憶手段３２と、モチベーション指数記憶手段３３と、シナリオ記憶手段３４と、人物情報記憶手段３５とを備えている。なお、記憶部３０は、予め定められた人物の位置情報等も記憶している。ここで、人物の位置情報とは、当該人物の所在を示す情報であり、例えば、曜日、時間等に関連付けて予め作成されたものである。
【００５９】
ローカル地図データ記憶手段３２は、図３を参照して説明したロボットＲの周辺の地図（ローカル地図）を記憶するものである。このローカル地図は、例えば、管理用コンピュータ３から取得される。
モチベーション指数記憶手段３３は、モチベーション指数を記憶するものである。モチベーション指数は、モチベーション管理部４７が管理するものなので詳細は後記する。
【００６０】
シナリオ記憶手段３４は、各種行動パターンに対応したシナリオ（台本）を記憶するものである。シナリオは、例えば、歩行中に人物や障害物（オブジェクト）に遭遇したときにオブジェクトの１ｍ手前で立ち止まるといったもの、立ち止まってから１０秒後に腕部Ｒ２を所定位置まで上げるといったものなど動作に関するものと、発話に関するものとがある。
人物情報記憶手段３５は、予め定められた人物の嗜好する話題を記憶するものである。本実施形態では、人物情報記憶手段３５は、話題を人物別およびジャンル別に系統的に記憶している。人物情報記憶手段３５に記憶された話題は、ロボットＲの発話行動に用いられる。
【００６１】
行動パターン部４３は、オブジェクトデータ記憶手段３１、ローカル地図データ記憶手段３２、シナリオ記憶手段３４、および人物情報記憶手段３５を適宜利用して様々な場面や状況に応じた行動パターンを実行するモジュールを備えている。モジュールの例としては、目的地移動モジュール、局所回避モジュール、デリバリモジュール、案内モジュール、人対応モジュール等がある。
【００６２】
目的地移動モジュールは、ロボットＲの現在位置から、例えば、タスク実行エリア内のタスク実行位置等の目的地までの経路探索（例えばノード間の経路を探索）及び移動を行うものである。この目的地移動モジュールは、地図データと現在位置とを参照しつつ、目的地までの最短距離を求める。
局所回避モジュールは、歩行中に障害物が検知されたときに、静止障害物統合部４１で統合された障害物情報に基づいて、障害物を回避する迂回経路を探索するものである。
【００６３】
デリバリモジュールは、物品の運搬を依頼する人物（依頼人）から物品を受け取る（把持する）動作や、受け取った物品を受取人に渡す（物品を手放す）動作を実行するものである。
案内モジュールは、例えば、タスク実行エリア内の案内開始地点に来訪した来訪客を案内領域３０１（図３参照）の受付３０５にいる受付スタッフのもとへ案内するタスクを実行するものである。
人対応モジュールは、例えば、物品運搬タスクや案内タスクの実行時に所定のシナリオに基づいて、発話、姿勢の変更、腕部Ｒ２の上下移動や把持等を行うものである。
【００６４】
身振り統合部４４は、所定のシナリオに基づいて、発話に伴う身体動作である身振りを統合し、自律移動制御部５０にコマンドを出力するものである。頭部Ｒ１の動作による身振りは、例えば、頭部Ｒ１を下方に傾けることで「お辞儀」、「礼」、「同意」、「謝罪」等を表示する動作や、頭部Ｒ１を左右に傾けることで「分からない」という意思表示を伝える動作が含まれる。また、腕部Ｒ２の動作による身振りは、例えば、腕部Ｒ２を上げることで「喜び」、「賞賛」等を表示する動作や、腕部Ｒ２を下方左右に広げることや握手を行うことで「歓迎」という意思表示を伝える動作が含まれる。また、脚部Ｒ３の動作による身振りは、例えば、その場で駆け足をすることで「喜び」、「元気」等の意思表示を伝える動作が含まれる。
【００６５】
内部状態検出部（内部状態検出手段）４５は、ロボットＲの内部状態を示す所定の信号値を検出し、検出結果をモチベーション管理部４７に出力するものである。本実施形態では、内部状態検出部４５は、所定の信号値としてバッテリ７０の残量を検出する。検出されたバッテリ残量は、モチベーション管理部４７に出力される。また、内部状態検出部４５は、ロボットＲの状態（現在位置、バッテリ残量、タスク実行状況など）に関するデータ（ステータス情報）を、所定時間間隔毎に生成し、生成したステータス情報を無線通信部６０を介して管理用コンピュータ３に出力する。そして、管理用コンピュータ３は、入力されたステータス情報を記憶部３ａに格納された図示しないロボット情報データベースにロボット毎に登録する。
【００６６】
行動計画管理部（行動計画管理手段）４６は、行動パターン部４３が備える各種モジュールを所定のスケジュールで実行する行動計画を管理するものである。本実施形態では、行動計画管理部４６は、管理用コンピュータ３から取得したタスク実行命令に基づいて予め定められたタスクを実行するための行動計画を管理し、現在実行すべき作業に必要なモジュールを適宜選択する。また、行動計画管理部４６は、モチベーション管理部４７の指示に基づいて識別対象に対する行動計画に必要なモジュールを適宜選択する。
【００６７】
モチベーション管理部４７は、モチベーション指数を管理し、現在実行すべきタスクを有していない場合に、モチベーション指数に基づいて、能動的に行動するための行動計画の追加を行動計画管理部４６に指示するものである。ここで、モチベーション指数とは、予め設定された対象物に関する既存の情報または当該対象物に対して行った過去の行動を数値化し、当該対象物に対して行う次の行動の実行可能性の大きさを示すものである。本実施形態では、対象物は人間である。また、モチベーション指数は、人間に対するロボットＲの直近の行動から経過した時間に関する経過時間指数と、人間に対するロボットＲの過去の行動の回数および行動時間に関する行動指数とに基づいて決定される。
【００６８】
具体的には、経過時間指数は、ロボットＲの直近の行動から経過した時間の大きさに比例して設定され、行動指数は、ロボットＲの過去の行動の回数および行動時間時間の大きさに比例して設定されている。つまり、ロボットＲを擬人化した場合には、経過時間指数が大きいことは人物に対する懐古性が高いことを意味し、また、行動指数が大きいことは人物に対する親密性が高いことを意味する。このように設定することにより、既知の複数の人物の中から、懐古性が高い人物や親密性が高い人物を選ぶためにモチベーション指数を用いることができる。行動指数が親密性を表すため、以下では、行動指数のことをあらためて情動指数と呼ぶことにする。
【００６９】
［モチベーション管理部の構成］
モチベーション管理部４７は、図９に示すように、内部状態判別手段４７１と、保身行動制御手段４７２と、タスク判別手段４７３と、モチベーション指数判別手段４７４と、行動計画追加手段４７５と、モチベーション指数算出手段４７６とを備えている。
【００７０】
内部状態判別手段４７１は、内部状態検出部４５で検出された信号値が所定のしきい値より小さいか否かを判別することで、ロボットＲの内部状態が行動に支障をきたす状態であるか否かを判別するものである。本実施形態では、内部状態判別手段４７１は、バッテリ残量を示す信号値が所定のしきい値よりも小さい場合に、バッテリの補給が必要であると判定する。所定のしきい値は、ロボットＲが配置されるタスク実行エリアの状態、例えば、アップダウンが多い、環境が高温多湿であるといった、バッテリの消費に影響し得る要因を考慮の上、予め設定される値である。
【００７１】
保身行動制御手段４７２は、ロボットＲにバッテリの補給が必要である場合に、バッテリ補給エリアＢ1〜Ｂ3（図１参照）のうち最も近い場所を選択し、選択したバッテリ補給エリアへ移動するための制御を行うものである。なお、移動の途中で障害物に遭遇した場合には、行動パターン部４３の局所回避モジュールと協働して衝突を回避するための移動を行う。
【００７２】
タスク判別手段４７３は、内部状態が次の行動に支障をきたす状態ではない場合に、現在実行すべきタスクを保有しているか否かを判別するものである。具体的には、タスク判別手段４７３は、ロボットＲにバッテリの補給が必要ではない場合に、現在実行すべきタスクを保有しているか否かを判別する。本実施形態では、タスク判別手段４７３は、行動計画管理部４６に問い合わせることで、タスクスケジュールを取得する。また、タスク判別手段４７３は、現在実行すべきタスクを保有していない場合に、次のタスクの開始時刻や開始位置等の情報を取得し、モチベーション指数判別手段４７４に出力する。
【００７３】
モチベーション指数判別手段４７４は、現在実行すべきタスクを保有していない場合に、モチベーション指数記憶手段３３を参照して、モチベーション指数が所定値よりも高い人物を選択するものである。本実施形態では、モチベーション指数判別手段４７４は、モチベーション指数が所定値よりも高い人物のうちでモチベーション指数が最大値である人物だけを選択し、選択した人物の情報を行動計画追加手段４７５およびモチベーション指数算出手段４７６に出力する。
【００７４】
行動計画追加手段４７５は、現在実行すべきタスクを保有していない場合に、モチベーション指数算出手段４７６で算出されたモチベーション指数に基づいて、選択した人物に対して次に行う行動計画を追加するものである。この行動計画追加手段４７５が追加する行動計画のことを、タスク実行のための行動計画と区別するために、特に「能動的な行動計画」と呼ぶ場合もある。
【００７５】
本実施形態では、行動計画追加手段４７５は、ローカル地図データ記憶手段３２（図７参照）と記憶部３０に記憶された人物の位置情報とに基づいて、ロボットＲの現在位置から選択した人物の位置までの移動計画を行動計画（能動的な行動計画）として追加する。
この場合、行動計画追加手段４７５は、目的地（選択した人物の位置）の位置情報（位置座標または位置ＩＤ）を無線通信部６０を介して管理用コンピュータ３に送る。これ応じて、管理用コンピュータ３は、例えば、日時曜日毎に予め登録された人物所在地を記憶する図示しない人物情報データベースを参照して、受信した目的地の位置情報と日時曜日とに基づいて目的地を抽出し、ロボットＲに通知する。なお、管理用コンピュータ３から、人物情報データベースの情報を予め取得してロボットＲの記憶部３０に格納しておくようにしてもよい。
【００７６】
モチベーション指数算出手段４７６は、モチベーション指数を、ロボットＲの直近の行動から経過した時間が大きいほど大きくなるように設定された経過時間指数と、ロボットＲの過去の行動の回数および行動時間が大きいほど大きくなるように設定された情動指数（行動指数）との和として算出するものである。ここで、モチベーション指数算出手段４７６は、モチベーション指数を、経過時間指数と情動指数との単純和として算出するだけではなく、経過時間指数と情動指数の少なくとも一方に重み付けをしてもよい。モチベーション指数算出手段４７６は、算出したモチベーション指数をモチベーション指数記憶手段３３に格納する。
【００７７】
本実施形態では、モチベーション指数算出手段４７６は、オブジェクトデータ記憶手段３１を参照して、対象とする人物に最後に会ってから経過した時間と、対象とする人物に会った回数および対話時間とを取得する。ここで、ロボットＲが人物と会うという行為（経験）は、オブジェクトデータ統合部４２がオブジェクトデータを統合して人物を認識したときに発生したものとする。この場合、対話時間は、オブジェクトマップに記録されているカウント（時間情報）で求めた会見時間としてもよい。また、対話時間は、識別された人物からの声を音声認識できていたときにオブジェクトマップに記録されているカウント（時間情報）で求めた音声認識時間としてもよい。また、対象とする人物に会った回数の数え方は、会うたびにカウント値を増加させるようにしてもよいし、必要なときにオブジェクトマップを走査してカウントしてもよい。本実施形態では、人物と会った経験とは、追加された行動計画に伴って生じるものとする。
【００７８】
ただし、ロボットＲが人物と会った経験とは、このようなタスクのない空き時間にだけ蓄積されるものに限定されるものではなく、タスク遂行時にも順次蓄積するようにしてもよいことはもちろんである。このように構成した場合には、例えば、タスク遂行中にすれ違って出会ったり、会釈するなど軽微な挨拶等を行ったりした回数をカウントすることができる。このようにじっくりとした対話とは言えないコミュニケーションの場合には、１度のコミュニケーションを１回とカウントするのでなく、「１」以下の「０．５」等の数値にして重み付けを変える方式をとることもできる。
【００７９】
また、モチベーション指数算出手段４７６は、モチベーション指数判別手段４７４で選択された人物のモチベーション指数を構成する情動指数や時間指数の値を減少させると共に、選択しなかった人物のモチベーション指数を構成する情動指数や時間指数の値を増加させてモチベーション指数記憶手段３３に上書き保存する。また、モチベーション指数算出手段４７６は、人物の情動指数や時間指数の値を回復させる（増加させる）ときに、モチベーション指数判別手段４７４で選択された回数（頻度）が多い人物ほど早く回復するように、情動指数や時間指数の値を変動させる。ここで、指数の値を変動させるために、変動速度と変動型の少なくとも一方を段階的に変化させることができる。この場合、例えば、変動速度を、「速い」、「やや速い」、「普通」、「やや遅い」、「遅い」の５段階に区分したり、人物によらずに一定にしたりすることができる。また、例えば、変動型を、「平方根」、「線形」、「二次関数」の３段階に区分したり、人物によらずに「線形」にしたりすることができる。なお、「線形」とは、単位時間当たりの変動が一定であることを示し、「二次関数」とは、単位時間当たりの変動が二次関数で記述されることを示し、「平方根」とは、単位時間当たりの変動が無理関数で記述されることを示す。
【００８０】
モチベーション指数記憶手段３３には、モチベーション指数テーブルが記憶されている。図１０に示すように、モチベーション指数テーブル１０００には、人物の名前、対象として選択された回数の指標である「頻度」、時間指数および情動指数の回復の指標である「回復」、モチベーション指数の内訳を示す「指数」、指数の値およびその最大値である「値／ＭＡＸ」などが、情報項目として含まれている。このモチベーション指数テーブル１０００では、モチベーション指数を省略して「モチ指数」と表記した。また、最大値が「５０」である経過時間指数と、最大値が「５０」である行動指数との和によって、最大値が「１００」であるモチベーション指数を定義した。また、モチベーション指数テーブル１０００には、モチベーション指数等の値を棒グラフで表示した。
【００８１】
［ロボットの動作］
図６に示したロボットＲの動作について主にモチベーション管理部４７の動作を中心に図１１を参照（適宜図１、図６、図７および図９参照）して説明する。図１１は、図６に示したロボットの動作を示すフローチャートである。ロボットＲは、主制御部４０によって、無線通信部６０を介して管理用コンピュータ３からローカル地図等の情報を予め取得しておく。
【００８２】
そして、主制御部４０のモチベーション管理部４７は、内部状態判別手段４７１によって、内部状態が良好か否かを判別する（ステップＳ１）。具体的には、内部状態判別手段４７１は、バッテリ残量が所定のしきい値よりも大きいか否かを判別する。内部状態が良好ではない場合（ステップＳ１：Ｎｏ）、すわわち、バッテリ残量が所定のしきい値よりも小さい場合に、モチベーション管理部４７は、保身行動制御手段４７２によって、保身行動を実行する（ステップＳ２）。具体的には、保身行動制御手段４７２は、最も近くにあるバッテリ補給エリアへ移動するための制御を行う。
【００８３】
一方、内部状態が良好である場合（ステップＳ１：Ｙｅｓ）、モチベーション管理部４７は、タスク判別手段４７３によって、タスクがあるか否かを判別する（ステップＳ３）。現在実行すべきタスクを保有している場合（ステップＳ３：Ｙｅｓ）、主制御部４０は、行動パターン部４３の各種モジュールによって、タスクを実行する（ステップＳ４）。一方、現在実行すべきタスクを保有していない場合（ステップＳ３：Ｎｏ）、モチベーション管理部４７は、モチベーション指数判別手段４７４によって、モチベーション指数記憶手段３３に記憶されたモチベーション指数が所定値よりも高いか否かを判別する（ステップＳ５）。モチベーション指数が所定値よりも高い場合（ステップＳ５：Ｙｅｓ）、モチベーション管理部４７は、モチベーション指数判別手段４７４によって、モチベーション指数が最大値である人物を選択する。そして、行動計画追加手段４７５は、モチベーション指数判別手段４７４によって選択された人物に対する行動計画を追加する（ステップＳ６）。一方、モチベーション指数が所定値よりも低い場合（ステップＳ５：Ｎｏ）、モチベーション管理部４７は、ステップＳ１に戻る。なお、主制御部４０は、ステップＳ２，Ｓ４，Ｓ６に続いてステップＳ１に戻る。
【００８４】
本実施形態によれば、ロボットＲは、バッテリ残量が充分にあり、かつ、現在実行すべきタスクを保有していない場合に、モチベーション指数に基づいて人物に対して次に行う行動計画を追加することが可能である。したがって、ロボットＲは、自らの維持管理とタスク実行とを優先させつつ現在実行すべきタスクを有していないときに能動的に行動することができる。その結果、ロボットが現在実行すべきタスクを有していないときに待機させておくのではなく、例えば、人とコミュニケーションをとらせることが可能となる。
【００８５】
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は前記した実施形態に限定されるものではない。例えば、本実施形態では、モチベーション指数算出手段４７６は、対象とする人物に最後に会ってから経過した時間と、対象とする人物に会った回数および対話時間とを、オブジェクトデータ記憶手段３１から取得するものとして説明したが、これに限定されるものではない。例えば、ロボットＲの主制御部４０は、ロボットＲと人物とが出会うイベントが発生するたびに、イベントの発生時刻の情報と、イベントの継続時間の情報と、イベント発生回数とを記憶部３０の所定領域に記録しておくようにしてもよい。この場合、モチベーション指数算出手段４７６は、この記録された情報に基づいてモチベーション指数を算出することができる。
【００８６】
また、本実施形態では、モチベーション指数判別手段４７４は、モチベーション指数が最大である人物を選択したときに、その人物に対する情報を行動計画追加手段４７５に出力したが、これに限定されるものではない。例えば、モチベーション指数判別手段４７４は、行動計画管理部４６から、次のタスクの開始時刻や開始位置等の情報を取得し、能動的な行動計画を行う時間があるか否かを判別し、能動的な行動計画を行う時間がある場合に、選択された人物の情報を行動計画追加手段４７５に出力するようにしてもよい。
【００８７】
また、本実施形態では、モチベーション指数判別手段４７４は、モチベーション指数が最大である人物だけを選択するものとしたが、これに限定されず、複数の人物を候補として選択しておくようにしてもよい。この場合には、選択した人物の所在等を考慮しつつ、モチベーション指数の大きい人物から順番に、追加すべき行動計画が実行可能か否かを検討し、行動計画を実行可能な人物を選択することができる。
【００８８】
また、ロボットＲは、追加した行動計画によって、選択した人物と対話したとき、対話相手の話した内容の音声認識結果（テキスト）からテンプレート等を用いて例えば分類名等のキーワードを抽出し、抽出したキーワードを、人物情報記憶手段３５の該当人物の記憶領域に保存するようにしてもよい。この場合には、ロボットＲは、人物情報記憶手段３５に同一のキーワードが保存された複数の人物をリンクさせてグループ化させることができる。そして、ロボットＲが、このグループに属する人物と再び対話したときに、当該グループに属する他の人物に関する情報のうちキーワードに関連する情報を話題として提供することが可能となる。例えば、ロボットＲが人物“甲”と人物“乙”との対話の結果、２人から別々のタイミングで「野球が好きだ」というキーワードを取得したとする。そして、ロボットが人物“甲”と再び対話したときに、「人物“乙”も野球が好きですよ」のように発話することによって、ロボットＲが人物“甲”に人物“乙”の情報を提供することが可能となる。その結果、人物“甲”がロボットＲに親しみを感じたり、人物“甲”が人物“乙”との人間関係を深めたりする効果がある。
【００８９】
また、モチベーション指数を構成する情動指数は、ロボットＲが選択した人物と対話するという能動的な行動の回数や行動時間のみで決定されるものに限定されるものではなく、突発的な要因を加味して決定されるようにしてもよい。例えば、ロボットＲが、人物情報記憶手段３５に同一のキーワードが保存された複数の人物をリンクさせてグループ化させるときに、同一のキーワードが新たに保存された人物に対する情動指数を増加させるようにしてもよい。また、ロボットＲが、既知の人物の嗜好する情報を獲得したときに、当該人物に対する情動指数を増加させるようにしてもよい。これによれば、ロボットＲが、何らかの方法である人物に対応する情報を獲得しその人物に紐付けて保存すると共に、その人物の情動指数、すなわち、モチベーション指数を増加させておき、タスクを保有していないときに、その人物と対話することで、予め保存しておいた情報を当該人物に提供することが可能となる。
【００９０】
また、本実施形態では、内部状態検出手段４５は、ロボットの内部状態を示す所定の信号値としてバッテリ残量を検出し、バッテリ残量を示す信号値が所定のしきい値より小さい場合にロボットＲが行動に支障をきたす状態であると判定したが、これに限定されるものではない。内部状態検出手段４５は、腕部Ｒ２や脚部Ｒ３を駆動するモータの駆動信号を示す電流値や電圧値、コンピュータ周辺の温度や湿度などの内部動作環境を示す物理量を示す信号値を検出するようにしてもよい。そして、これらの検出値が所定のしきい値より小さい場合にロボットＲが行動に支障をきたす状態であると判定してもよい。具体的には、ロボットＲが行動に支障をきたす状態とは、例えば、腕部Ｒ２が上がらなくなったり、脚部Ｒ３が動かなくなったりするような機械的な故障も含まれる。また、ロボットＲが行動する環境の温度・湿度などの変化によってロボットＲに搭載されたコンピュータの動作環境が劣悪になって処理動作ができなくなる場合も含まれる。つまり、行動に支障をきたす状態とは、人手によるメンテナンスを必要とする状態である。また、行動計画を追加すべき対象は、人間に限定されず、例えば、ロビーや休憩所など人間が集まる特定の場所等でもよい。この場合、場所に対してモチベーション指数を定義することが可能である。また、人物等に対して次に行う行動計画とは、選択した人物等の所在地に移動する行動のほか、例えば、ロビーや休憩所に移動する行動や、選択した人物に関する情報を有した情報源に近づく行動が含まれる。
【００９１】
また、本実施形態では、ロボットを、２足歩行可能な自律移動型ロボットとして説明したが、これに限定されず、車輪で移動する自律移動型ロボット、産業用ロボット、自動車などの種々の移動体への応用も可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】本発明の実施形態に係るロボットを含むロボットシステムの構成を模式的に示す図である。
【図２】ロボットによる自己位置検出およびオブジェクト検出の一例を模式的に示す図である。
【図３】図１に示したロボットシステムで用いられるローカル地図の一例を示す図である。
【図４】図１に示した管理用コンピュータの記憶手段に記憶されたタスク情報データベースの一例を示す図である。
【図５】図１に示した管理用コンピュータの記憶手段に記憶されたタスクスケジュールテーブルの一例を示す図である。
【図６】本発明の実施形態に係るロボットの構成を示すブロック図である。
【図７】図６に示したロボットの主制御部の構成を示すブロック図である。
【図８】オブジェクトデータの一例を示す図である。
【図９】図７に示したモチベーション管理部の構成を示すブロック図である。
【図１０】モチベーション指数テーブルの一例を示す図である。
【図１１】図６に示したロボットの動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９３】
Ａ      ロボットシステム
Ｒ      ロボット
Ｒ１    頭部
Ｒ２    腕部
Ｒ３    脚部
Ｒ４    胴体部
Ｒ５    背面格納部
１      基地局
２      ロボット専用ネットワーク
３      管理用コンピュータ
３ａ    記憶部
４      ネットワーク
５      端末
１０    画像処理部
２０    音声処理部
２１ａ  音声合成部
２１ｂ  音声認識部（音声認識手段）
２１ｃ  音源定位部
３０    記憶部（記憶手段）
３１    オブジェクトデータ記憶手段
３２    ローカル地図データ記憶手段
３３    モチベーション指数記憶手段
３４    シナリオ記憶手段
３５    人物情報記憶手段
４０    主制御部
４１    静止障害物統合部
４２    オブジェクトデータ統合部
４３    行動パターン部
４４    身振り統合部
４５    内部状態検出部（内部状態検出手段）
４６    行動計画管理部（行動計画管理手段）
４７    モチベーション管理部
４７１  内部状態判別手段
４７２  保身行動制御手段
４７３  タスク判別手段
４７４  モチベーション指数判別手段
４７５  行動計画追加手段
４７６  モチベーション指数算出手段
５０    自律移動制御部
６０    無線通信部
７０    バッテリ
８０    対象検知部（対象検知手段）
９０    周辺状態検知部
Ｃ      カメラ
ＭＣ    マイク
Ｓ      スピーカ（音声出力手段）
ＳＲ１  ジャイロセンサ
ＳＲ２  ＧＰＳ受信器（自己位置検出手段）
【図１】
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【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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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