(57)【要約】    【構成】  コミュニケーションロボット１０はＣＰＵ６０を含み、ＣＰＵ６０は皮膚センサ５８によって検出された検出信号に基づいて、人間が触っている場所（部位）、強度および継続時間を検出する。ＣＰＵ６０は、この検出結果に基づいて、人間の性格を、積極的、消極的、荒っぽい、自由奔放および不明のいずれかに判別する。つまり、ロボット１０は、自身に接した人間の性格を判別する。たとえば、ロボット１０は、人間の性格を判別すると、当該人間の性格に応じたコミュニケーション行動を実行する。    【効果】  簡単に人間の性別を判別して、適切なサービスを提供することができる。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
触覚センサを備える性格判別装置であって、
前記触覚センサからの検出信号に基づいて、前記人間が触っている場所および前記人間が触っている強度を検出する検出手段、および
前記検出手段の検出結果に基づいて、前記人間の性格を、少なくとも、積極的、消極的、荒っぽいおよび自由奔放のいずれかに判別する性格判別手段を備える、性格判別装置。
【請求項２】
前記検出手段は、前記人間が触っている継続時間をさらに検出し、
前記検出手段によって検出された場所、強度および継続時間に基づいて、前記人間の感情を、少なくとも、興味深い、退屈、親しみやすいおよび恐いのいずれかに判別する感情判別手段をさらに備える、請求項１記載の性格判別装置。
【請求項３】
前記検出手段によって検出された継続時間に基づいて、前記人間の性別を、男性、女性および不明のいずれかに判別する性別判別手段をさらに備える、請求項１または２記載の性格判別装置。
【請求項４】
触覚センサを備える性格判別装置の性格判別方法であって、
(a)前記触覚センサからの検出信号に基づいて、前記人間が触っている場所および前記人間が触っている強度を検出し、そして
(b)前記ステップ(a)の検出結果に基づいて、前記人間の性格を、少なくとも、積極的、消極的、荒っぽいおよび自由奔放のいずれかに判別する、性格判別方法。
【請求項５】
触覚センサを備え、人間との間でコミュニケーション行動を実行するコミュニケーションロボットであって、
音声および身体動作の少なくとも一方を含むコミュニケーション行動の制御情報を記憶する記憶手段、
前記触覚センサからの検出信号に基づいて、前記人間が触っている場所および前記人間が触っている強度を検出する検出手段、
前記検出手段の検出結果に基づいて、前記人間の性格を、積極的、消極的、荒っぽい、自由奔放および不明のいずれかに判別する性格判別手段、
前記性格判別手段の判別結果に応じて前記記憶手段から１の前記制御情報を選択する選択手段、および
前記選択手段によって選択された前記１の制御情報に従うコミュニケーション行動を実行する実行手段を備える、コミュニケーションロボット。
【請求項６】
触覚センサを備え、人間が所持ないし使用する電子機器であって、
音声およびテキストの少なくとも一方を含む案内情報を記憶する記憶手段、
前記触覚センサからの検出信号に基づいて、前記人間が触っている場所および前記人間が触っている強度を検出する検出手段、
前記検出手段の検出結果に基づいて、前記人間の性格を、積極的、消極的、荒っぽい、自由奔放および不明のいずれかに判別する性格判別手段、
前記性格判別手段の判別結果に応じて前記記憶手段から１の前記案内情報を選択する選択手段、および
前記選択手段によって選択された前記１の案内情報を前記人間に提供する提供手段を備える、電子機器。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は性格判別装置、性格判別方法、コミュニケーションロボットおよび電子機器に関し、特にたとえば、触覚センサを備えるロボットや電子機器に適用される、性格判別装置、性格判別方法、コミュニケーションロボットおよび電子機器に関する。
【背景技術】
【０００２】
背景技術の一例が特許文献１に開示される。この特許文献１によれば、ユーザがコンピュータを用いて入力するメールの文章に含まれる言葉の癖に基づいて、当該ユーザの性格を診断（判別）する。
【０００３】
また、背景技術の他の例が特許文献２に開示される。この特許文献２によれば、ゲームの進行状況に応じた質問文がモニタに表示される。このとき、性格診断モジュールは、皮膚インピーダンスセンサの測定データの微分成分（ＳＩＲ信号）を求め、質問文の内容とＳＩＲ信号とを用いて予め設定された推論ルールに基づいて遊戯者の心理状態を診断する。
【０００４】
さらに、背景技術のその他の例が特許文献３に開示される。この特許文献３によれば、サーバーは、ネットワークを介してコミュニケーションへの参加を希望するユーザーに性格診断テストの情報を提供する。ユーザー端末は、そのテストの答えをサーバーに送信する。サーバーは、テストの答えを受信して、ユーザーの性格を診断する。サーバーは、個々のユーザーに対して、それぞれの性格に合ったエリアをコミュニケーションの場として推奨する。
【特許文献１】特開２００６−２９３８５５号
【特許文献２】特開平１１−１９７３５２号
【特許文献３】特開２００２−３１２４６３号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１の技術では、メールの文章に含まれる言葉の癖に基づいてユーザの性格を診断するため、メール機能を備えていない電子機器やロボットには適用することができない。また、メールの文章に含まれる言葉の癖を検索する必要があるため、その解析処理に時間がかかってしまうという問題もある。
【０００６】
また、特許文献２の技術では、皮膚インピーダンスセンサを人間（遊戯者）が触れたり、装着したりする必要があるため、煩わしいという問題がある。また、単に心理状態を診断するだけなので、性格を判別することはできない。
【０００７】
さらに、特許文献３の技術では、ユーザーは性格診断テストに回答しなければならないため、面倒である。
【０００８】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、性格判別装置、性格判別方法、コミュニケーションロボットおよび電子機器を提供することである。
【０００９】
この発明の他の目的は、人間の手を煩わすことなく、簡単に性格を判別することができる、性格判別装置、性格判別方法、コミュニケーションロボットおよび電子機器を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明等は、本発明の理解を助けるために後述する実施の形態との対応関係を示したものであって、本発明を何ら限定するものではない。
【００１１】
請求項１の発明は、触覚センサを備える性格判別装置であって、触覚センサからの検出信号に基づいて、人間が触っている場所および人間が触っている強度を検出する検出手段、および検出手段の検出結果に基づいて、人間の性格を、少なくとも、積極的、消極的、荒っぽいおよび自由奔放のいずれかに判別する性格判別手段を備える、性格判別装置である。
【００１２】
請求項１の発明では、性格判別装置は、ロボット（１０）や電子機器などに適用され、触覚センサ（５８）を備える。検出手段（６０，Ｓ２１，Ｓ４１）は、触覚センサからの検出信号に基づいて、人間が触っている場所および人間が触っている強度を検出する。たとえば、人間がロボットや電子機器に触れるときに、当該人間が触れる場所（部位）および触っている強さが検出される。つまり、人間のロボットや電子機器への接し方が検出される。性格判別手段（６０，Ｓ４３，Ｓ４５，Ｓ４７，Ｓ４９，Ｓ５１，Ｓ５３，Ｓ５５，Ｓ５７，Ｓ５９）、検出手段の検出結果に基づいて、人間の性格を、少なくとも、積極的、消極的、荒っぽいおよび自由奔放のいずれかに判別する。
【００１３】
請求項１の発明によれば、人間がロボットや電子機器に接しているときに、その接し方に基づいて当該人間の性格を判別するので、人間の手を煩わすことなく、当該人間の性格を簡単に判別することができる。
【００１４】
請求項２の発明は請求項１に従属し、検出手段は、人間が触っている継続時間をさらに検出し、検出手段によって検出された場所、強度および継続時間に基づいて、人間の感情を、少なくとも、興味深い、退屈、親しみやすいおよび恐いのいずれかに判別する感情判別手段をさらに備える。
【００１５】
請求項２の発明では、検出手段は、人間が触っている継続時間をさらに検出する。また、性格判別装置は、感情判別手段（６０，Ｓ７１，Ｓ７３，Ｓ７５，Ｓ７７，Ｓ７９，Ｓ８１，Ｓ８３，Ｓ８５，Ｓ８７）をさらに備える。感情判別手段は、検出手段によって検出された場所、強度および継続時間に基づいて、人間の感情を、少なくとも、興味深い、退屈、親しみやすいおよび恐いのいずれかに判別する。
【００１６】
請求項２の発明によれば、人間の性格のみならず、人間の感情を判別することができる。したがって、たとえば、ロボットや電子機器が状況に応じたサービスを人間に対して提供することが可能である。
【００１７】
請求項３の発明は請求項１または２に従属し、検出手段によって検出された継続時間に基づいて人間の性別を判別する性別判別手段をさらに備える。
【００１８】
請求項３の発明では、性格判別手段は、性別判別手段（６０，Ｓ２１，Ｓ２３，Ｓ２５，Ｓ２７，Ｓ２９，Ｓ３１）をさらに備える。この性別判別手段は、検出手段によって検出された継続時間に基づいて、人間の性別を、男性、女性および不明のいずれかに判別する。
【００１９】
請求項３によれば、人間の性別をさらに判別できるので、性別に応じたサービスの提供が可能である。
【００２０】
請求項４の発明は、触覚センサを備える性格判別装置の性格判別方法であって、(a)触覚センサからの検出信号に基づいて、人間が触っている場所および人間が触っている強度を検出し、そして(b)ステップ(a)の検出結果に基づいて、人間の性格を、少なくとも、積極的、消極的、荒っぽいおよび自由奔放のいずれかに判別する、性格判別方法である。
【００２１】
請求項４の発明によれば、請求項１と同様に、人間の手を煩わせることなく、当該人間の性格を簡単に判別することができる。
【００２２】
請求項５の発明は、触覚センサを備え、人間との間でコミュニケーション行動を実行するコミュニケーションロボットであって、音声および身体動作の少なくとも一方を含むコミュニケーション行動の制御情報を記憶する記憶手段、触覚センサからの検出信号に基づいて、人間が触っている場所および人間が触っている強度を検出する検出手段、検出手段の検出結果に基づいて、人間の性格を、積極的、消極的、荒っぽい、自由奔放および不明のいずれかに判別する性格判別手段、性格判別手段の判別結果に応じて記憶手段から１の制御情報を選択する選択手段、および選択手段によって選択された１の制御情報に従うコミュニケーション行動を実行する実行手段を備える、コミュニケーションロボット。
【００２３】
請求項５の発明では、コミュニケーションロボット（１０）は、触覚センサ（５８）を備える。記憶手段（６４）は、音声および身体動作の少なくとも一方を含むコミュニケーション行動の制御情報を記憶する。検出手段（６０，Ｓ２１，Ｓ４１）は、触覚センサからの検出信号に基づいて、人間が触っている場所および人間が触っている強度を検出する。判別手段（６０，Ｓ４３，Ｓ４５，Ｓ４７，Ｓ４９，Ｓ５１，Ｓ５３，Ｓ５５，Ｓ５７，Ｓ５９）、検出手段の検出結果に基づいて、人間の性格を、積極的、消極的、荒っぽい、自由奔放および不明のいずれかに判別する。選択手段（６０，Ｓ７）は、性格判別手段の判別結果に応じて記憶手段から１の制御情報を選択する。そして、実行手段（６０，Ｓ１１）は、選択手段によって選択された１の制御情報に従うコミュニケーション行動を実行する。
【００２４】
請求項５の発明によれば、コミュニケーションロボットはコミュニケーションする人間の性格を判別して、判別した性格に応じたコミュニケーション行動を実行するので、個々の人間に応じたコミュニケーションを取ることができる。
【００２５】
請求項６の発明は、触覚センサを備え、人間が所持ないし使用する電子機器であって、音声およびテキストの少なくとも一方を含む案内情報を記憶する記憶手段、触覚センサからの検出信号に基づいて、人間が触っている場所および人間が触っている強度を検出する検出手段、検出手段の検出結果に基づいて、人間の性格を、積極的、消極的、荒っぽい、自由奔放および不明のいずれかに判別する性格判別手段、性格判別手段の判別結果に応じて記憶手段から１の案内情報を選択する選択手段、および選択手段によって選択された１の案内情報を人間に提供する提供手段を備える、電子機器である。
【００２６】
請求項６の発明によれば、コミュニケーションロボットの発明とは異なり、人間が所持ないし使用する携帯電話機、携帯ゲーム機、ＰＤＡのような電子機器の扱い方に応じて、音（音声）およびテキストの少なくとも一方を含む案内情報のようなサービスを提供することができる。
【発明の効果】
【００２７】
この発明によれば、ロボットや電子機器などに対する人間の接し方に応じて当該人間の性格を判断するので、人間の手を煩わすことなく、当該人間の性格を簡単に判別することができる。
【００２８】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
図１を参照して、この実施例のコミュニケーションロボット（以下、単に「ロボット」ということがある。）１０は台車１２を含み、この台車１２の側面には、このロボット１０を自律移動させる車輪１４が設けられる。この車輪１４は、車輪モータ（図４において参照番号「１６」で示す。）によって駆動され、台車１２すなわちロボット１０を前後左右任意の方向に動かすことができる。なお、図示しないが、この台車１２の前面には、衝突センサが取り付けられ、この衝突センサは、台車１２への人間や他の障害物の接触を検知する。
【００３０】
台車１２の上には、多角形柱状のセンサ取付パネル１８が設けられ、このセンサ取付パネル１８の各面には、超音波距離センサ２０が取り付けられる。この実施例ではたとえば２４個の超音波距離センサ２０が周囲３６０度にわたるように設けられる。この超音波距離センサ２０は、センサ取付パネル１８すなわちロボット１０の周囲の主として人間との距離を計測するものである。具体的には、超音波距離センサ２０は超音波を発射し、その超音波が人から反射されて超音波距離センサ２０に入射されたタイミングを測定して、人との間の距離情報を出力する。
【００３１】
台車１２の上には、人体状部２２が直立するように取り付けられる。このロボット本体としての人体状部２２の全身は、後に詳しく説明するように、柔軟素材からなる皮膚２４によって覆われる。人体状部２２は、たとえば鉄板のような筐体（図示せず）を含み、その筐体にコンピュータやその他必要なコンポーネントを収容している。そして、皮膚２４は、その筐体上に被せられる。皮膚２４の下の筐体の上部ほぼ中央にはマイク２６が設けられる。このマイク２６は、周囲の音声、特に人間の声を収集するためのものである。
【００３２】
人体状部２２は、右腕２８Ｒおよび左腕２８Ｌを含み、右腕２８Ｒおよび左腕２８Ｌすなわち上腕３０Ｒおよび３０Ｌは、それぞれ、肩関節３２Ｒおよび３２Ｌによって、胴体部分に変位自在に取り付けられる。この肩関節３２Ｒおよび３２Ｌは、３軸の自由度を有する。上腕３０Ｒおよび３０Ｌには、１軸の肘関節３４Ｒおよび３４Ｌによって、前腕３６Ｒおよび３６Ｌが取り付けられ、この前腕３６Ｒおよび３６Ｌには、手３８Ｒおよび３８Ｌが取り付けられる。これら右腕２８Ｒおよび左腕２８Ｌの各関節における各軸はここでは図示しないモータによってそれぞれ制御される。すなわち、右腕２８Ｒおよび左腕２８Ｌのそれぞれ４個のモータが、図４において、それぞれ右腕モータ４０および左腕モータ４２として表される。
【００３３】
人体状部１８の上部には首関節４４を介して頭部４６が、人間の頭と同様に俯仰・回転可能に取付けられる。この３軸の首関節４４は、図４に示す頭部モータ４８によって制御される。頭部４６の前面の「目」に相当する位置には２つの眼カメラ５０が設けられ、この眼カメラ５０は、ロボット１０に接近した人間の顔や他の部分を撮影してその映像信号を取り込む。頭部４６の前面の目カメラ５０の下方にはスピーカ５２が設けられる。このスピーカ５２は、ロボット１０がそれの周囲の人間に対して音声によってコミュニケーションを図るために用いられる。
【００３４】
上で説明した人体状部２２の胴体や頭部４６および腕は上記したようにすべて柔軟な素材からなる皮膚２４に覆われる。この皮膚２４は、図２に示すように、下層のウレタンフォーム５４と、その上に積層される比較的肉厚のシリコンゴム層５６ａおよび比較的肉薄のシリコンゴム層５６ｂとを含む。そして、２つのシリコンゴム層５６ａおよび５６ｂの間に、ピエゾセンサシート（皮膚センサ）５８が埋め込まれる。このピエゾセンサシート５８は、たとえば米国ＭＳＩ社製、株式会社東京センサ販売のピエゾフィルムを用いる（http://www.t-sensor.co.jp/PIEZO/TOP/index.html）。実施例のロボット１０に使用したのは、Ａ４サイズ（型番：２００×１４０×２８）のピエゾフィルムを、１／２、１／３、１／４、１／６の大きさに、はさみでカットしたピエゾセンサシートである。このピエゾフィルムは、圧電フィルム（たとえばＰＶＤＦ（ポリビニリデンフルオロイド））の両面に金属薄膜が形成された構造、つまり、圧電体が導体で挟まれた構造を有する。圧力等で変形すると両面金属薄膜間にピエゾ電気を発生し、すなわち、電荷があらわれて電位差が生じる。
【００３５】
この実施例では、上述のように、発泡ウレタンとシリコンゴムとを使って皮膚２４の柔らかさを得た。シリコンゴムだけである程度の厚みと柔らかさとを得ようとすると、重くなりすぎてエネルギ消費量が大きくなるだけでなく、裂傷に弱くなる。そこで、発明者等は、実験を重ねた結果、大まかな形と厚みはウレタンフォームで作り、その表面を約２０ｍｍのシリコンゴムで覆う形を採用することとした。そして、シリコンゴム層を２つにし、それらのシリコンゴム層５６ａおよび５６ｂの間に、上述のピエゾセンサシート５８を埋め込んだ。このとき、内側のシリコンゴム層５６ａを厚く（約１５ｍｍ）し、表面側のシリコンゴム層５６ｂを薄く（約５ｍｍ）した。このようにすると、ロボット１０の振動や人間が表面を押したときに生じる高周波の振動をカットでき、なおかつフィルムが変形し易くなるので、圧力の計測が容易になる。つまり、シリコンゴム層の厚みはロボット１０の構造やパワーによるが、なるべく薄く、しかし変形が伝わり易く、雑音となる振動が伝わり難いものが必要となる。また、この柔らかい皮膚を介して、人との間で触行動によるコミュニケーションを行うことができるので、人に対して安心感を与えて親和性を高めることができるし、触れたりぶつかったりした場合の人のけがを防止して安全性も高めることができる。
【００３６】
なお、皮膚２４の素材は軟性素材であればよく、上述のものに限定されずたとえば他のゴム素材等でもよい。ただし、ピエゾフィルムシートの表面金属薄膜が腐食しない材質である必要がある。また、皮膚２４の厚み（各層の厚み）は、素材によって適宜変更され得る。
【００３７】
上述のピエゾセンサシートすなわち皮膚センサ５８は人体状部２２の全身にわたって埋め込まれ、それによって、人間等が接触することによって皮膚２４に加えられた圧力を圧覚（触覚）情報として検知する。この実施例では、図３に示すように、ロボット１０の全身にわたって４８枚のピエゾセンサシート５０１−５４８を埋め込んだ。つまり、ロボット１０は全身分布型皮膚センサを有するといえる。埋め込み状況（場所）に関しては、人間に触られやすい部位、たとえば頭頂や肩それに腕（手を含む）には、圧力を正確かつ確実に検知できるように、隙間なくピエゾセンサシートを埋め込み、あまり触られることを想定していない部位たとえば足あるいは脇腹には許容できる隙間を持ってピエゾセンサシートを埋め込んだ。それによって、検出精度と製造コストとのトレードオフを解決した。なお、これら４８枚のピエゾセンサシート５０１−５４８は、場合によっては、皮膚センサ５８として区別なしに示されることがあることに留意されたい。
【００３８】
図１に示すロボット１０の電気的構成が図４のブロック図に示される。図４に示すように、このロボット１０は、全体の制御のためにマイクロコンピュータまたはＣＰＵ６０を含み、このＣＰＵ６０には、バス６２を通して、メモリ６４，モータ制御ボード６６，センサ入力／出力ボード６８およびサウンド入力／出力ボード７０が接続される。
【００３９】
メモリ６４は、図示しないが、ＲＯＭやＨＤＤ、ＲＡＭを含む。ＲＯＭやＨＤＤにはこのロボット１０の制御プログラムが予め書き込まれている。制御プログラムはたとえばコミュニケーション行動（図８参照）を実行するためのプログラム、外部のコンピュータと通信するためのプログラム等を含む。メモリ６４にはまた、コミュニケーション行動を実行するためのデータが記憶され、そのデータは、たとえば、個々の行動を実行する際に、スピーカ５２から発生すべき音声または声の音声データ（音声合成データ）、および所定の身振りを提示するための各関節軸の角度制御データ等を含む。ＲＡＭは、一時記憶メモリとして用いられるとともに、ワーキングメモリとして利用される。
【００４０】
モータ制御ボード６６は、たとえばＤＳＰ(Digital Signal Processor) で構成され、各腕や頭部などの各軸モータを制御する。すなわち、モータ制御ボード６６は、ＣＰＵ６０からの制御データを受け、右肩関節３２Ｒの３軸のそれぞれの角度を制御する３つのモータと右肘関節３４Ｒの１軸の角度を制御する１つのモータとの計４つのモータ（図４ではまとめて、「右腕モータ」として示す。）４０の回転角度を調節する。また、モータ制御ボード６６は、左肩関節３２Ｌの３軸と左肘関節３４Ｌの１軸、計４つのモータ（図４ではまとめて、「左腕モータ」として示す。）４２の回転角度を調節する。モータ制御ボード６６は、また、頭部４６の３軸のモータ（図４ではまとめて、「頭部モータ」として示す。）４８の回転角度を調節する。そして、モータ制御ボード６６は、車輪１４を駆動する２つのモータ（図４ではまとめて、「車輪モータ」として示す。）１６を制御する。
【００４１】
なお、この実施例の上述のモータは、車輪モータ１６を除いて、制御を簡単化するためにそれぞれステッピングモータまたはパルスモータであるが、車輪モータ１６と同様に、直流モータであってよい。
【００４２】
センサ入力／出力ボード６８も、同様に、ＤＳＰで構成され、各センサやカメラからの信号を取り込んでＣＰＵ６０に与える。すなわち、図示しない衝突センサの各々からの接触に関するデータがこのセンサ入力／出力ボード６８を通して、ＣＰＵ６０に入力される。また、眼カメラ５０からの映像信号が、必要に応じてこのセンサ入力／出力ボード６８で所定の処理が施された後、ＣＰＵ６０に入力される。
【００４３】
このセンサ入力／出力ボード６８は、さらに、図５に示すように、基板７２を含み、基板７２には、ＳＨ２マイコン７４が設けられる。ＳＨ２マイコン７４はたとえばＡＳＩＣで構成され、同じく基板７２に設けられたＡ／Ｄ変換器７６からの電圧データ（たとえば１６ビット）をビット直列信号として出力する。なお、図５では１つの基板７２だけが図示されるが、実際には、上述のように多数設けられた皮膚センサ５８を分担するように、複数の図５に示す基板７２が設けられる。
【００４４】
皮膚センサ５８は、図５に示すようにピエゾフィルム７８を電極ないし導体８０ａおよび８０ｂで挟んだものであり、圧力が加えられるとそのピエゾフィルム７８が電圧を発生し、その電圧が２つの導体８０ａおよび８０ｂ間に現れる。ただし、このとき発生される電圧は、電位は高いが電流が微弱なため、この発生電圧をそのまま長いケーブルでコンピュータ６０（図４）に取り込むと、ノイズが多く乗ってしまうので難しい。そこで、この実施例では、図５に示す基板７２を皮膚センサ５８に近い位置に配置し、その中に高インピーダンスの読み取り装置、すなわちＡ／Ｄ変換器７６を配置し、このＡ／Ｄ変換器７６で変換した電圧値をＳＨ２マイコン７４で読み取ってシリアル信号として出力し、それをＣＰＵ６０へ送るようにしてある。
【００４５】
なお、ピエゾフィルムシートの電極の配置の一例としては、導体８０ａが皮膚２４の表面側に配置され、導体８０ｂが筐体側に配置される。
【００４６】
実施例では、それぞれが８チャネル１６ビットの２つのＡ／Ｄ変換器７６を用いた。したがって、１つの基板７２が１６の皮膚センサ５８を受け持つことができる。基板７２には、１６個のピエゾセンサシートのために１６対の端子８２ａおよび８２ｂが設けられ、それぞれに電極８０ａおよび８０ｂが接続される。端子８２ａおよび８２ｂ間に与えられた皮膚センサ５８からの電圧は、オペアンプ８６によって電流増幅され、上述のＡ／Ｄ変換器７６の１つのチャネルに入力される。図５では１つの皮膚センサ５８が示されるだけであるが、他の皮膚センサ５８およびそれに関連する回路も同様に構成されるものである。
【００４７】
上述のように人体状部２２の皮膚２４中には４８個のピエゾセンサシート５０１−５４８が全身にわたって埋め込まれているが、それらをすべてロボット制御用のＣＰＵないしコンピュータ６０で読み取ろうとすると、ノイズを拾い易いだけでなく、コンピュータ６０のＡ／Ｄポートを非常に多く必要としてしまい、現実的ではない。そこで、上述のように読み取り装置（基板７２、Ａ／Ｄ変換器７６）を皮膚センサ５８の近傍に分散配置し、それぞれの出力を１本のシリアルケーブル、たとえばＲＳ４２２（規格名）で繋いだ、いわゆるシリアルバスを形成した。
【００４８】
Ａ／Ｄ変換器７６（図５）からはたとえば１６ビットの値が出力されるが、この１６ビットのデータが源信号となる。そして、ＳＨ２マイコン７４は、後述のように、センサ信号すなわちＡ／Ｄ変換器７６からの源信号を信号処理することによって、人間によるそのコミュニケーションロボット１０への接触状態を識別し、その情報をＣＰＵまたはコンピュータ６０に伝達する。したがって、コンピュータ６０は、１つのシリアルポートで全身の皮膚センサ５８への接触状態の識別情報を取り込めるようになっている。
【００４９】
つまり、ＳＨ２マイコン７４は、たとえば、叩かれているかどうかを「１」または「０」で、撫でられているかどうかを「１」または「０」で、さらには、触られているかどうかを「１」または「０」で出力する。そして、各ＳＨ２マイコン７４からは、各皮膚センサ５８あたり８ビットのデータとして、このような識別結果とともに源信号の大きさ（たとえば５ビット）すなわち叩く、触る、撫でる強さを、コンピュータ６０に伝送する。
【００５０】
図４に戻って、スピーカ５２にはサウンド入力／出力ボード７０を介して、ＣＰＵ６０から、合成音声データが与えられ、それに応じて、スピーカ５２からはそのデータに従った音声または声が出力される。また、マイク２６からの音声入力が、サウンド入力／出力ボード７０を介して、ＣＰＵ６０に取り込まれる。
【００５１】
また、ＣＰＵ６０には、バス６２を介して通信ＬＡＮボード８８および無線通信装置９０が接続される。通信ＬＡＮボード８８は、ＤＳＰで構成され、ＣＰＵ６０から送られる送信データを無線通信装置９０に与え、無線通信装置９０から送信データを、図示は省略するが、たとえば無線ＬＡＮまたはインターネットのようなネットワークを介して外部のコンピュータに送信させる。また、通信ＬＡＮボード８８は、無線通信装置９０を介してデータを受信し、受信したデータをＣＰＵ６０に与える。つまり、この通信ＬＡＮボード８８および無線通信装置９０によって、ロボット１０は外部のコンピュータ等と無線通信を行うことができる。
【００５２】
なお、詳細な説明は省略するが、この実施例では、皮膚センサ５８、ＣＰＵ６０、バス６２、メモリ６４およびセンサ入力／出力ボード６８が性格判別装置として機能する。ただし、後述するように、これらのコンポーネントは、性別判別装置や印象判別装置としても機能する。
【００５３】
このような構成のロボット１０を用いて、当該ロボット１０とコミュニケーションを行う人間の性格を判別し、さらには、当該人間の性格に応じたコミュニケーション行動を当該ロボット１０にさせる。以下、実験および実験結果について説明した後に、ロボット１０の動作ないしＣＰＵ６０の処理について具体的に説明することにする。
【００５４】
この実施例では、まずロボット１０と人間とのコミュニケーション時におけるロボット１０の触覚データと、人間の状態に関する情報とを取得する。ここで扱う人間の状態に関する情報は、性別、性格、感情（この実施例では、ロボット１０に対する印象）の３つの情報である。
【００５５】
人間の性別および性格に関する情報は、実験直前のアンケートおよび東大式エゴグラムによって取得される。東大式エゴグラムは、質問紙上に書かれた５０個の質問に対して、人間（被験者）が“はい”、“いいえ”、“どちらでもない”のいずれかで回答することにより、当該被験者の性格を診断するものである。ただし、この東大式エゴグラムでは、被験者の性格は、ＣＰ(Critical Parent)，ＮＰ(Nurturing Parent)，Ａ(Adult)，ＦＣ(Free Child)，ＡＣ(Adapted Child)の５つの項目毎に付けられる０〜２０の得点によって評価される。
【００５６】
また、被験者のロボット１０に対する印象は、コミュニケーション実験の後に、アンケート調査によって取得される。アンケートは、「親しみやすい／親しみにくい」、「興味深い／退屈な」などの１８個の形容詞対について７段階で回答させるものであり、ロボット１０が実行する「握手」や「抱っこ」などといったインタラクション毎に、上記のアンケートを用いて被験者のロボット１０に対する印象が調査される。
【００５７】
また、被験者とロボット１０とが触覚を介してコミュニケーションを行う際には、被験者の状態（性別、性格、ロボット１０に対する印象）によって、ロボット１０に対する触り方が変化することが予想される。そのため、ロボット１０の触覚情報と、被験者の各種状態に関する情報を対応付けることにより、ロボット１０の触覚に基づく被験者の状態推定が可能になると考えられる。この実施例では、触覚情報として被験者の触る時間的長さに着目して、それと被験者の状態との相関関係が導かれる。
【００５８】
ただし、図示等は省略するが、上述したように、ＣＰＵ６０は、複数の皮膚センサ５８からの接触状態についてのシリアルデータを取得するため、そのシリアルデータのうち、入力のあるビットに対応する皮膚センサ５８の装着されたロボット１０の部位を知ることができ、また入力のあるビットを参照して、叩く、撫でる、触る強さを知ることもできる。
【００５９】
実験においては、まず、或るコンテキストに基づいて被験者とロボット１０とがコミュニケーションを行う。次に、それぞれのインタラクションにおいて、ロボット１０に触れる時間の長さに基づいて被験者を分類し、それぞれのグループにおける被験者の性別、性格およびロボット１０に対する印象の分布が求められる。それぞれのグループに対する被験者の状態分布に偏りが生じている場合には、触覚に基づく被験者の状態推定が可能である。
【００６０】
実験では、ロボット１０は、「こんにちは」、「握手してね」、「よろしくね」、「僕はロボビー（ロボット１０の名称）、あなたの名前は？」、「どこから来たの？」、「遊ぼうよ」、「ロボビーかわいいでしょ」、「よしよしして」、「わいわい」、「もっと遊びたい」、「こちょこちょして」、「くすぐったいよ」、「遊んでくれてありがとう」、「抱っこしてね」、「じゃあ、ばいばい」の順で、被験者との間でインタラクションを行う。一方、被験者（男性２０名、女性１９名）には、ロボット１０に対して自由にコミュニケーションを行うように指示した。実験は、各被験者に対して２回ずつ行った。また、被験者の性別および性格に関する情報は、実験の直前にアンケートおよび東大式エゴグラムによって取得した。
【００６１】
図６は、上記の実験の結果に基づいて作成した、触覚情報（この実施例では、触る時間の長さ（触る長さ））と、被験者の性別、性格およびロボット１０に対する印象との関係の一例を示す。この図６は、ロボット１０が被験者に対して握手を実行した場合に、被験者がロボット１０の手を握る時間の長さに基づいて被験者（３９（名）×２（実験回数））を分類し、各グループにおいて被験者の性格（東大式エゴグラムにおけるＦｒｅｅ  ＣｈｉｌｄとＡｄａｐｔｅｄ  Ｃｈｉｌｄの項）、ロボット１０に対する印象（退屈な／興味深い）および性別の分布を調査したものである。
【００６２】
ただし、図６（Ａ），（Ｂ），（Ｃ），（Ｄ）では、横軸には、被験者の延べ人数を被験者の番号（被験者番号）で示してある。
【００６３】
図６（Ａ）は、各被験者がロボット１０に触る時間の長さ（継続時間）を表わしている。図６（Ｂ）は、被験者を２つのグループ（Ｇ１，Ｇ２）に分割したときの、それぞれのグループＧ１，Ｇ２におけるＦｒｅｅ  Ｃｈｉｌｄの得点の分布を表わしたものである。図６（Ｃ）は、被験者を３つのグループ（Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３）に分割したときの、それぞれのグループＧ１，Ｇ２，Ｇ３におけるＡｄａｐｔｅｄ  Ｃｈｉｌｄの得点の分布を表わしている。図６（Ｄ）は、被験者を３つのグループ（Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３）に分割したときの、それぞれのグループＧ１，Ｇ２，Ｇ３におけるロボット１０に対する印象（退屈な／興味深い）を表わしている。ただし、図６（Ｄ）においては、縦軸の値が大きい程、被験者がロボット１０に対して興味深い印象を持っていることを示し、逆に、縦軸の値が小さい程、退屈な印象を持っていることを示す。図６（Ｅ）は、被験者を３つのグループ（Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３）に分割したときの、それぞれのグループＧ１，Ｇ２，Ｇ３に含まれる男女の割合を表わしている。
【００６４】
また、図６（Ｂ）に示すＦｒｅｅ  Ｃｈｉｌｄにおける２グループＧ１，Ｇ２についてｔ検定を行った結果は、ｔ（７５）＝２．２３，ｐ＜０．０５であり、グループＧ１が有意に高いことが示された。また、図６（Ｃ）に示すＡｄａｐｔｅｄ  Ｃｈｉｌｄにおける３つのグループＧ１，Ｇ２，Ｇ３および図６（Ｄ）に示す印象における３つのグループＧ１，Ｇ２，Ｇ３についてそれぞれ分散分析を行った結果は、Ｆ（２，７６）＝７．４７，ｐ＜０．０１，Ｆ（２，７６）＝８．７６，ｐ＜０．０１であり、グループＧ１，Ｇ２，Ｇ３間に有意差があることが示された。
【００６５】
さらに、ｓｃｈｅｆｆｅ法による多重検定を行った結果は、図６（Ｃ）に示すＡｄａｐｔｅｄ  Ｃｈｉｌｄでは、グループＧ２がグループＧ１およびＧ３より有意に高いことが示された（ｐ＜０．０１，ｐ＜０．０５）。また、図６（Ｄ）に示す印象についても同様に多重検定を行った結果は、グループＧ２がグループＧ１およびＧ３よりも有意に高いことが示された（ｐ＜０．０１，ｐ＜０．０５）。
【００６６】
これらの結果から、ロボット１０に触る時間が短い被験者の傾向として、Ｆｒｅｅ  Ｃｈｉｌｄの得点が高く、Ａｄａｐｔｅｄ  Ｃｈｉｌｄの得点が低いことが分かる。逆に、ロボット１０に触る時間の長い被験者に関しては、Ｆｒｅｅ  Ｃｈｉｌｄの得点が低く、Ａｄａｐｔｅｄ  Ｃｈｉｌｄの得点が高いことが分かる。さらに、図６（Ｄ）に示すように、ロボット１０に触る時間が短い被験者、またはロボット１０に触る時間が長い被験者ほど、ロボット１０に対して退屈な印象を持っていることが明らかになった。また、図６（Ｅ）に示すように、触る時間の短い被験者ほど男性である確率が高く、触る時間の長い被験者ほど女性である確率が高いことが明らかになった。
【００６７】
このような結果を踏まえて、図７および図８に示すようなテーブル１００，１０２，１０４を作成した。図７（Ａ）に示すように、男性用のコミュニケーション行動選択テーブル１００は、被験者の性別が男性である場合に、当該被験者の性格およびロボット１０に対する印象に応じて、コミュニケーション行動を選択するためのテーブルである。また、図７（Ｂ）に示すように、女性用のコミュニケーション行動選択テーブル１０２は、被験者の性別が女性である場合に、当該被験者の性格およびロボット１０に対する印象に応じて、コミュニケーション行動を選択するためのテーブルである。この実施例では、性格は、「積極的」、「不明」、「消極低」、「荒っぽい」、「自由奔放」の５種類に分類される。以下、同じ。また、ロボット１０に対する印象は、「不明」、「興味深い」、「退屈な」、「親しみやすい」、「恐い」の５種理に分類される。以下、同じ。
【００６８】
なお、性別、性格および被験者（人間）のロボット１０に対する印象の判別方法については、後で説明することにする。
【００６９】
このようなテーブル１００，１０２に従って選択されるコミュニケーション行動の具体的な内容が、図８に示すコミュニケーション行動のテーブル１０４に記載される。この実施例では、１つの番号に対応して、２つのコミュニケーション行動が記述される。これは、ロボット１０が実行するコミュニケーション行動が単調にならないようにするためである。したがって、この実施例では、図７（Ａ）または図７（Ｂ）のテーブル１００，１０２に従って、１つの番号が決定されると、当該番号に対応して記述された２つのコミュニケーション行動から１つのコミュニケーション行動をランダムに選択するようにしてある。図８に示すテーブル１０４では、コミュニケーション行動として、ロボット１０が発話する言葉のみを示してある欄があるが、この実施例では、言葉のみならず、身振り手振りのような身体動作も実行させるようにしてある。したがって、テーブル１０４では、コミュニケーション行動の内容に代えて、コミュニケーション行動についてのコマンド名ないしその識別情報を記述するようにしてもよい。
【００７０】
なお、図示は省略するが、上述したように、コミュニケーション行動は、身体動作および音声の少なくとも一方をいうため、いずれか一方のみがテーブル１０４に記述される場合もあり得る。たとえば、「相槌」のような身体動作のみや「“はい”と言う」のような音声のみのコミュニケーション行動が記述されてもよい。
【００７１】
たとえば、被験者の性別が男性であると判別され、この男性の性格が「荒っぽい」と判別され、さらに、この男性のロボット１０に対する印象が「興味深い」と判別された場合には、図７（Ａ）のテーブル１００を参照して、「４」番のコミュニケーション行動が選択される。図８に示すように、「４」番のコミュニケーション行動としては、「“やさしくしてね”と言う」および「“落ち着いて”と言う」が記述されており、いずれか一方がランダムに選択される。「“やさしくしてね”と言う」が選択されたとすると、ロボット１０は、“やさしくしてね”と発話しながら、お辞儀する。具体的には、ＣＰＵ６０は、“やさしくしてね”に対応する音声合成データをメモリ６４から読み出して、サウンド入力／出力ボード７０を介してスピーカ５２から出力するとともに、お辞儀をする場合の首関節についての関節軸の角度制御データをメモリ６４から読み出して、モータ制御ボード６６を介して頭部モータ４８を駆動する。
【００７２】
なお、詳細な説明は省略するが、他のコミュニケーション行動についても同様である。
【００７３】
また、図７（Ａ），図７（Ｂ）および図８に示すテーブル１００，１０２，１０４は例示であり、これらに限定される必要はない。たとえば、テーブル１０４に、さらに多数のコミュニケーション行動を登録しておけば、テーブル１００，１０２で選択されるコミュニケーション行動をさらに増やすことができる。また、テーブル１０４において、１つの番号に対応して３つ以上のコミュニケーション行動を記述するようにしておくこともできる。
【００７４】
具体的には、図４に示したＣＰＵ６０が図９に示すフロー図に従って全体処理を実行する。ただし、全体処理に含まれる性別の判別処理（Ｓ１），性格の判別処理（Ｓ３）および印象の判別処理（Ｓ５）は、上述した実験結果に基づいて決定される。図９に示すように、ＣＰＵ６０は全体処理を開始すると、ステップＳ１で、後述する性別の判別処理（図１０参照）を実行し、ステップＳ３で、後述する性格の判別処理（図１１参照）を実行し、そして、ステップＳ５で、後述する印象の判別処理（図１２参照）を実行する。続いて、ステップＳ７で、性別に応じたテーブル１００，１０２から、性格および印象が示すコミュニケーション行動を選択する。つまり、ＣＰＵ６０は、テーブル１０４を参照して、テーブル１００，１０２で決定された番号に対応して記述される複数の（この実施例では、２つの）コミュニケーション行動のうちからランダムに１つのコミュニケーション行動を選択する。ただし、後述するように、性別が不明である場合には、テーブル１００または１０２がランダムに選択される。その後、ステップＳ９で、ステップＳ７で選択されたコミュニケーション行動に対応する音声合成データおよび各関節軸の角度制御データを読み出し、ステップＳ１１で、ステップＳ９で読み出した音声合成データおよび角度制御データに従って当該コミュニケーション行動を実行し、全体処理を終了する。
【００７５】
図１０は、図９のステップＳ１に示した性格判別処理のフロー図である。図１０に示すように、ＣＰＵ６０は、性格判別処理を開始すると、ステップＳ２１で、人間がロボット１０を触る長さを検出する。具体的には、ＣＰＵ６０は、皮膚センサ５８からの入力を継続的に検出している時間（継続時間）を触る長さとして検出する。続く、ステップＳ２３では、触る長さが時間Ｌ１を超えるかどうかを判断する。ここで、時間Ｌ１は、実験等により経験的に得られる値であり、この実施例では、図６（Ａ）および（Ｅ）を参照して分かるように、６．５〜７ｓｅｃに設定される。ステップＳ２３で“ＹＥＳ”であれば、つまり触る長さが時間Ｌ１を超えていれば、ステップＳ２５で、性別を女性として判別し、図９に示した全体処理にリターンする。
【００７６】
また、ステップＳ２３で“ＮＯ”であれば、つまり触る長さが時間Ｌ１以下であれば、ステップＳ２７で、触る長さが時間Ｌ２を超えているかどうかを判断する。ここで、時間Ｌ２は、実験等により経験的に得られる値であり、この実施例では、図６（Ａ）および（Ｅ）を参照して分かるように、３．５〜４ｓｅｃに設定される。つまり、ＣＰＵ６０は、触る時間が時間Ｌ２を超え、かつ時間Ｌ１以下であるかどうかを判断するのである。ステップＳ２７で“ＹＥＳ”であれば、つまり触る長さが時間Ｌ２を超えていれば、ステップＳ２９で、性別を不明と判別し、全体処理にリターンする。一方、ステップＳ２７で“ＮＯ”であれば、つまり触る時間が時間Ｌ２以下であれば、ステップＳ３１で、性別を男性として判別し、全体処理にリターンする。
【００７７】
なお、詳細な説明は省略するが、たとえば性別を示すデータ（性別データ）は、メモリ６４のデータ記憶領域（図示せず）に記憶される。たとえば、性別データは、２ビットのデータであり、データ値“００”の場合に性別が不明であることを示し、データ値“０１”の場合に性別が女性であることを示し、そして、データ値“１０”の場合に性別が男性であることを示す。したがって、ステップＳ２５，Ｓ２９，Ｓ３１では、判別された性別に応じたデータ値の性別データがメモリ６４に記憶（または更新）されるのである。
【００７８】
図１１は、図９に示したステップＳ３の性格の判別処理のフロー図である。図１１に示すように、ＣＰＵ６０は、性格の判別処理を開始すると、ステップＳ４１で、触る場所および触る強度を検出する。具体的には、ＣＰＵ６０は、入力される１６ビットのシリアルデータの参照して、入力のあるビットに対応する部位を、触る場所として検出するとともに、その大きさが記憶されたビットから触る強度を検出する。
【００７９】
続くステップＳ４３では、触る場所が手であるかどうかを判断する。この実施例では、ロボット１０が握手の動作を実行した場合についての例を示すため、ここでは触る場所が手であるかどうかを判断している。つまり、触る場所は手に限定される必要はなく、ロボット１０が実行する行動によって適宜変更される。ステップＳ４３で“ＹＥＳ”であれば、つまり触る場所が手であれば、ステップＳ４５で、触る強さが強度ｍ１を超えているかどうかを判断する。ただし、強度ｍ１は実験等によって得られる経験値である。
【００８０】
ステップＳ４５で“ＹＥＳ”であれば、つまり触る強さが強度ｍ１を超えていれば、ステップＳ４７で、コミュニケーション対象の（現在インタラクションしている）人間ないしユーザの性格を積極的と判別して、図９に示した全体処理にリターンする。ステップＳ４５で“ＮＯ”であれば、つまり触る強さが強度ｍ１以下であれば、ステップＳ４９で、触る長さが時間Ｌ３を超えているかどうかを判断する。ただし、触る長さは、性別の判別処理のステップＳ２１において検出された継続時間である。時間Ｌ３は実験等によって得られる経験値であるが、たとえば、上記性別を判別したときの時間Ｌ１やＬ２と同じ値にしてもよいと考えられる。
【００８１】
ステップＳ４９で“ＹＥＳ”であれば、つまり触る長さが時間Ｌ３を超えていれば、ステップＳ５１で、当該ユーザの性格を不明と判別して、全体処理にリターンする。一方、ステップＳ４９で“ＮＯ”であれば、つまり触る長さが時間Ｌ３以下であれば、ステップＳ５３で、当該ユーザの性格を消極的と判別して、全体処理にリターンする。
【００８２】
また、ステップＳ４３で“ＮＯ”であれば、つまり触る場所が手以外の部位であれば、ステップＳ５５で、触る強さが強度ｍ２を超えているかどうかを判断する。触る強さの検出方法は上述したとおりである。また、強度ｍ２は実験等により経験的に得られる値である。ステップＳ５５で“ＹＥＳ”であれば、つまり触る強さが強度ｍ２を超えていれば、ステップＳ５７で、当該ユーザの性格を荒っぽいと判別して、全体処理にリターンする。一方、ステップＳ５５で“ＮＯ”であれば、つまり触る強さが強度ｍ２以下であれば、ステップＳ５９で、当該ユーザの性格を自由奔放と判別して、全体処理にリターンする。
【００８３】
なお、詳細な説明は省略するが、たとえば性格を示すデータ（性格データ）は、メモリ６４のデータ記憶領域（図示せず）に記憶される。たとえば、性別データは、３ビットのデータであり、データ値“００１”の場合に性格が積極的であることを示し、データ値“０１０”の場合に性格が不明であることを示し、データ値“０１１”の場合に性格が消極的であることを示し、データ値“１００”の場合に性格が荒っぽいことを示し、そして、データ値“１０１”の場合に性格が自由奔放であることを示す。したがって、ステップＳ４７，Ｓ５１，Ｓ５３，Ｓ５７，Ｓ５９では、判別された性格に応じたデータ値の性格データがメモリ６４に記憶（または更新）されるのである。
【００８４】
このように、ロボット１０に対するユーザの触り方（接し方）に応じて、ユーザの性格が判別される。
【００８５】
図１２は、図９に示したステップＳ５の印象の判別処理のフロー図である。図１２を参照して、ＣＰＵ６０は、印象の判別処理を開始すると、ステップＳ７１で、触る場所が手かどうかを判断する。ステップＳ７１で“ＹＥＳ”であれば、つまり触る場所が手であれば、ステップＳ７３で触る長さが時間Ｌ４であるかどうかを判断する。ここで、時間Ｌ４は、実験等によって経験的に得られる値であり、この実施例では、図６（Ａ）および（Ｄ）を参照して分かるように、２〜２．５ｓｅｃに設定される。また、触る長さは、上述したように、ステップＳ２１で検出される継続時間である。
【００８６】
ステップＳ７３で“ＮＯ”であれば、つまり触る長さが時間Ｌ４以下であれば、ステップＳ７５で、当該ユーザのロボット１０に対する印象を退屈と判別して、図９に示した全体処理にリターンする。一方、ステップＳ７３で“ＹＥＳ”であれば、つまり触れる長さが時間Ｌ４を超えれば、ステップＳ７７で、触れる長さが時間Ｌ５を超えるかどうかを判断する。ここで、時間Ｌ５は、実験等によって経験的に得られる値であり、この実施例では、図６（Ａ）および（Ｄ）を参照して分かるように、６ｓｅｃ前後に設定される。
【００８７】
ステップＳ７７で“ＹＥＳ”であれば、つまり触れる長さが時間Ｌ５を超えれば、ステップＳ７９で、当該ユーザのロボット１０に対する印象を不明と判別して、全体処理にリターンする。一方、ステップＳ７７で“ＮＯ”であれば、つまり触れる長さが時間Ｌ５以下であれば、ステップＳ８１で、当該ユーザのロボット１０に対する印象を興味深いと判別して、全体処理にリターンする。
【００８８】
また、ステップＳ７１で“ＮＯ”であれば、つまり触る場所が手以外の部位であれば、ステップＳ８３で、触る強さが強度ｍ３を超えているかどうかを判断する。ここで、強度ｍ３は、実験等により経験的に得られる値である。ステップＳ８３で“ＹＥＳ”であれば、つまり触る強さが強度ｍ３を超えていれば、ステップＳ８５で、当該ユーザのロボット１０に対する印象を親しみやすいと判別して、全体処理にリターンする。一方、ステップＳ８３で“ＮＯ”であれば、つまり触る強さが強度ｍ３以下であれば、ステップＳ８７で、当該ユーザのロボット１０に対する印象を恐いと判別して、全体処理にリターンする。
【００８９】
なお、詳細な説明は省略するが、たとえば印象を示すデータ（印象データ）は、メモリ６４のデータ記憶領域（図示せず）に記憶される。たとえば、印象データは、３ビットのデータであり、データ値“００１”の場合に印象が不明であることを示し、データ値“０１０”の場合に印象が興味深いであることを示し、データ値“０１１”の場合に印象が退屈であることを示し、データ値“１００”の場合に印象が親しみやすいであることを示し、そして、データ値“１０１”の場合に印象が恐いであることを示す。したがって、ステップＳ７５，Ｓ７９，Ｓ８１，Ｓ８５，Ｓ８７では、判別された印象に応じたデータ値の印象データがメモリ６４に記憶（または更新）されるのである。
【００９０】
この実施例によれば、ロボットに対するユーザの接し方に応じて、ユーザの性別、性格およびロボットに対する印象をそれぞれ判別するので、ユーザの手を煩わすことなく、簡単にユーザの性格を判別することができる。
【００９１】
また、この実施例によれば、判別したユーザの性格に応じて選択されたコミュニケーション行動をロボットに実行させるので、ユーザ毎に適切なコミュニケーション行動を実行することができる。
【００９２】
なお、この実施例では、３９人の被験者に２回の実験を行った結果を用いて、時間Ｌ１，Ｌ２，Ｌ４およびＬ５を決定するようにしたが、さらに多数の被験者に対して多数回の実験を行った結果を用いてそれらを決定するようにすれば、ユーザの性別、性格およびロボットに対する印象を、より正確に判別できると考えられる。また、かかる場合には、性格やロボットに対する印象について、さらに詳細に分類できる可能性もある。
【００９３】
また、この実施例では、被験者がロボットに触れる継続時間および強度に応じて当該被験者の性格を判別するようにしたが、皮膚センサの出力についての時間変化を示す波形やそのヒストグラムなどを用いて性格を判別するようにしてもよい。
【００９４】
さらに、この実施例では、ロボットに性別判別機能、性格判別機能および印象判別機能を備えるようにしたが、これに限定される必要はない。たとえば、携帯ゲーム機、携帯電話機やＰＤＡのように、ユーザが所持ないし使用する携帯端末（電子機器）に備えるようにしてもよい。かかる場合には、たとえば、携帯ゲーム機に加速度センサを備えておき、当該加速度センサの出力に基づいてユーザの携帯ゲーム機に対する接し方（扱い方）を検出し、その検出結果からユーザの性格および印象を判別し、それらに応じた適切な誘導ないしアドバイス（ヒント）をゲーム上で行うサービスの提供が可能である。また、加速度センサの出力に基づいてユーザの携帯ゲーム機に対する接し方（扱い方）を検出するため、加速度センサを触覚センサとして考えることができる。
【００９５】
また、かかる場合には、携帯ゲーム機に対するユーザの印象に代えて、たとえば、携帯ゲーム機を操作するユーザの心境（焦っている／落ち着いているなど）をユーザの感情ないし状況として判別するようにすればよい。たとえば、加速度センサの出力から、携帯ゲーム機の移動方向およびその速さ（強さ）を知ることができる。したがって、たとえば、携帯ゲーム機が小刻みに動いていることを検出すると、ユーザが焦っていると判別して、落ち着いてゲームをプレイすべきことのメッセージを音声で出力したり、そのようなメッセージをゲーム画面に表示したりすることができる。また、かかる場合には、ゲームを有利に進める方法のメッセージを音声やテキストで出力することも可能である。
【００９６】
ただし、ユーザに提示するメッセージのような情報（案内情報）は、予めメモリ６４に記憶しておき、図７および図８に示したようなテーブルに従って選択可能にしておく必要がある。
【００９７】
このように、加速度センサの出力に基づいて、携帯端末を扱うユーザの性格を判別し、ユーザの性格や印象（状況）に応じたサービスを提供することも可能である。ただし、接触センサや加速度センサのような触覚センサに限定される必要はなく、振動センサのような他のセンサの出力に基づいて、ロボットや携帯端末のような電子機器を扱うユーザの性別、性格、印象（状況）を判別するようようにしてもよい。したがって、ロボットや電子機器に限定される必要はなく、たとえば、遊戯具、コンピュータマウスや机などの物に触覚センサを設けておき、物に対する接し方（扱い方）からユーザの性別、性格、印象（状況）を判別することもできる。
【００９８】
さらに、他の実施例では、イメージセンサの出力に基づいて、ユーザの性別、性格、印象（状況）を判別することもできる。たとえば、水晶玉のような透明な物では、その内部或いはその下部にイメージセンサとしてのカメラを設置しておき、そのカメラで撮影された映像ないし画像のオプティカルフローを解析し、解析結果（触っている継続時間、触っている手の動き（速さ））に基づいてユーザの性別、性格、印象を判別する。つまり、水晶玉の触り方（撫で方）で、ユーザの性格等を判別するのである。そして、たとえば、そのユーザに占い結果を出力（提示）するようなサービスを提示するのである。これは、水晶玉に限らず、他の物、ロボット、電子機器にも適用可能である。
【００９９】
また、この実施例では、コミュニケーション行動選択テーブルを用いて、性格および印象に応じたコミュニケーション行動を選択するようにしたが、性格または印象のいずれか一方に応じてコミュニケーション行動を選択するようにしてもよい。かかる場合には、性格または印象に応じて選択可能なコミュニケーション行動選択テーブルを用意すればよい。
【図面の簡単な説明】
【０１００】
【図１】図１はこの発明のコミュニケーションロボットの一例を示す外観図である。
【図２】図２は図１実施例に示すコミュニケーションロボットに用いる皮膚とその中に含まれるピエゾセンサシートとを示す図解図である。
【図３】図３はピエゾセンサシートの配置位置を示す図解図である。
【図４】図４は図１実施例のコミュニケーションロボットの電気的な構成を示すブロック図である。
【図５】図５は図１実施例のコミュニケーションロボットにおけるピエゾセンサシート（皮膚センサ）から検知信号を入力するセンサ入力／出力ボードを部分的に示す図解図である。
【図６】図６は図１実施例のコミュニケーションロボットを用いた実験結果を示すグラフである。
【図７】図７は図１実施例のコミュニケーションロボットが人間に対してコミュニケーション行動を実行する場合に、当該コミュニケーション行動を選択するためのテーブルである。
【図８】図８は図１実施例のコミュニケーションロボットが実行可能なコミュニケーション行動のテーブルである。
【図９】図９は図４に示すＣＰＵの全体処理を示すフロー図である。
【図１０】図１０は図４に示すＣＰＵの性別の判別処理を示すフロー図である。
【図１１】図１１は図４に示すＣＰＵの性格の判別処理を示すフロー図である。
【図１２】図１２は図４に示すＣＰＵの印象の判別処理を示すフロー図である。
【符号の説明】
【０１０１】
１０  …コミュニケーションロボット
２２  …人体状部
２４  …皮膚
２６  …マイク
５２  …スピーカ
５８，５０１−５４８  …皮膚センサ（ピエゾセンサシート）
６０  …ＣＰＵ
６４  …メモリ
６６  …モータ制御ボード
６８  …センサ入力／出力ボード
７０  …サウンド入力／出力ボード
７４  …ＳＨ２マイコン
７６  …Ａ／Ｄ変換器
９２  …ハイパスフィルタ
９４  …バンドパスフィルタ
【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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【図１２】
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