(57)【要約】【課題】  ロボット装置が自動的に、各関節の全角運動を行い、潤滑剤のまわりを良くし、摺動部にたまった削れ粉などのワイピング作用を促し、ポテンショノイズの除去を行い、痙攣を防ぐ。【解決手段】  ロボット装置が起動されたときには（ステップＳ１）、ポテンショメータが装着されている全ての関節を全角動作させて移動可能全範囲に移動させ、ポテンショメータのブラシを移動可能全範囲に渡って移動させる（ステップＳ２）。これにより、上記摺動部におけるグリースオイルの回りがよくなる。【選択図】  図１１
2005074539.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のリンクと第２のリンクが回転軸を介して回転自在に連結される関節部を有するロボット装置において、
上記関節部を駆動する駆動手段と、
上記駆動手段を制御する制御手段と、
上記第１のリンクと上記第２のリンクとがなす関節回転角度を検出する、潤滑剤が塗布された回転角度検出装置を備え、
上記制御手段は、上記駆動手段を制御することにより上記関節部を動作させ、上記潤滑剤を均すことを特徴とするロボット装置。
【請求項２】
上記駆動手段は電動回転機であり、上記制御手段は上記電動回転機によって上記関節部を自動的に動かして上記潤滑剤を均すことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
【請求項３】
上記回転角度検出装置は、上記関節回転角度を可変抵抗値に換えて検出するために抵抗体と、この抵抗体上を摺動する金属ブラシを備えてなり、抵抗体上の摺動部には潤滑剤が塗布されていることを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
【請求項４】
上記制御手段は、ロボット装置が起動される度に、全ての関節部を自動的に動かして全ての回転角度検出装置の摺動部に塗布されている潤滑剤を均すことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
【請求項５】
上記制御手段は、ロボット装置が起動された状態で所定時間経過したことを検出すると、全ての関節部を自動的に動かして全ての回転角度検出装置の摺動部に塗布されている潤滑剤を均すことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
【請求項６】
上記制御手段は、ロボット装置が起動された状態で固定動作が所定時間続いている関節部を検出すると、検出した関節を自動的に動かして該当する回転角度検出装置の摺動部に塗布されている潤滑剤を均すことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
【請求項７】
第１のリンクと第２のリンクが回転軸を介して回転自在に連結される関節部を有するロボット装置の制御方法において、
上記関節部を駆動する駆動手段を制御する制御工程を備え、
上記制御工程は上記駆動手段を制御することにより上記関節部を動作させ、上記第１のリンクと上記第２のリンクとがなす関節回転角度を検出する、潤滑剤が塗布された回転角度検出装置の上記潤滑剤を均すことを特徴とするロボット装置の制御方法。
【請求項８】
上記駆動手段は電動回転機であり、上記制御工程は上記電動回転機によって上記関節部を自動的に動かして上記潤滑剤を均すことを特徴とする請求項７記載のロボット装置の制御方法。
【請求項９】
上記制御工程は、ロボット装置が起動される度に、全ての関節部を自動的に動かして全ての回転角度検出装置の摺動部に塗布されている潤滑剤を均すことを特徴とする請求項７記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１０】
上記制御工程は、ロボット装置が起動された状態で所定時間経過したことを検出すると、全ての関節部を自動的に動かして全ての回転角度検出装置の摺動部に塗布されている潤滑剤を均すことを特徴とする請求項７記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１１】
上記制御工程は、ロボット装置が起動された状態で固定動作が所定時間続いている関節を検出すると、検出した関節を自動的に動かして該当する回転角度検出装置の摺動部に塗布されている潤滑剤を均すことを特徴とする請求項７記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１２】
第１のリンクと第２のリンクが回転軸を介して回転自在に連結される関節部を有するロボット装置によって実行されるノイズ除去プログラムを記録している記録媒体において、
上記ノイズ除去プログラムとしては、
上記関節部を駆動する駆動手段を制御する制御工程を備え、上記駆動手段を制御することにより上記関節部を動作させ、上記第１のリンクと上記第２のリンクとがなす関節回転角度を検出する、潤滑剤が塗布された回転角度検出装置の上記潤滑剤を均す処理を行うプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。
【請求項１３】
上記駆動手段は電動回転機であり、上記電動回転機によって上記関節部を自動的に動かして上記潤滑剤を均す上記制御工程を備えたノイズ除去プログラムを記録していることを特徴とする請求項１２記載の記録媒体。
【請求項１４】
ロボット装置が起動される度に、全ての関節部を自動的に動かして全ての回転角度検出装置の摺動部に塗布されている潤滑剤を均す上記制御工程を備えたノイズ除去プログラムを記録していることを特徴とする請求項１２記載の記録媒体。
【請求項１５】
ロボット装置が起動された状態で所定時間経過したことを検出すると、全ての関節部を自動的に動かして全ての回転角度検出装置の摺動部に塗布されている潤滑剤を均す上記制御工程を備えたノイズ除去プログラムを記録していることを特徴とする請求項１２記載の記録媒体。
【請求項１６】
ロボット装置が起動された状態で固定動作が所定時間続いている関節を検出すると、検出した関節を自動的に動かして該当する回転角度検出装置の摺動部に塗布されている潤滑剤を均す上記制御工程を備えたノイズ除去プログラムを記録していることを特徴とする請求項１２記載の記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボット装置及びロボット装置の制御方法、並びにロボット装置にて実行されるプログラムを記録している記録媒体に関し、例えばエンターティンメントロボットに適用して好適なものであり、頭部ユニット、胴体部ユニット、脚部ユニットに取り付けられアクチュエータの回転角度を検出するポテンショメータのノイズを自動的に除去することのできるロボット装置及びロボット装置の制御方法、並びにロボット装置にて実行されるプログラムを記録している記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
電気的若しくは磁気的な作用を用いて人間の動作に似せた運動を行う機械装置のことを「ロボット」という。ロボットの語源は、スラブ語の"ＲＯＢＯＴＡ(奴隷機械)"に由来すると言われている。わが国では、ロボットが普及し始めたのは１９６０年代末からであるが、その多くは、工場における生産作業の自動化・無人化などを目的としたマニピュレータや搬送ロボットなどの産業用ロボット（industrial robot）であった。
【０００３】
最近では、イヌやネコ、クマのように４足歩行の動物の身体メカニズムやその動作を模したペット型ロボット、あるいは、ヒトやサルなどの２足直立歩行を行う動物の身体メカニズムや動作を模した「人間形」若しくは「人間型」のロボット（humanoid robot）など、脚式移動ロボットの構造やその安定歩行制御に関する研究開発が進展し、実用化への期待も高まってきている。これら脚式移動ロボットは、クローラ式ロボットに比し不安定で姿勢制御や歩行制御が難しくなるが、階段の昇降や障害物の乗り越えなど、柔軟な歩行・走行動作を実現できるという点で優れている。
【０００４】
アーム式ロボットのように、ある特定の場所に植設して用いるような据置きタイプのロボットは、部品の組立・選別作業など固定的・局所的な作業空間でのみ活動する。これに対し、移動式のロボットは、作業空間は非限定的であり、所定の経路上または無経路上を自在に移動して、所定の若しくは任意の人的作業を代行したり、ヒトやイヌあるいはその他の生命体に置き換わる種々のサービスを提供することができる。
【０００５】
脚式移動ロボットの用途の１つとして、産業活動・生産活動等における各種の難作業の代行が挙げられる。例えば、原子力発電プラントや火力発電プラント、石油化学プラントにおけるメンテナンス作業、製造工場における部品の搬送・組立作業、高層ビルにおける清掃、火災現場その他における救助といったような危険作業・難作業の代行などである。
【０００６】
また、脚式移動ロボットの他の用途として、上述の作業支援というよりも、生活密着型、すなわち人間との「共生」あるいは「エンターティンメント」という用途が挙げられる。この種のロボットは、ヒトあるいはイヌ（ペット）、クマなどの比較的知性の高い脚式移動動物の動作メカニズムや四肢を利用した豊かな感情表現を忠実に再現する。また、あらかじめ入力された動作パターンを単に忠実に実行するだけではなく、ユーザ（あるいは他のロボット）から受ける言葉や態度（「褒める」とか「叱る」、「叩く」など）に対して動的に対応した、生き生きとした応答表現を実現することも要求される。
【０００７】
このような脚式移動ロボットでは、脚部等を動かすために回転部材をモータなどのアクチュエータで回転する。そして、その回転角を回転角検出器（ポテンショメータ）にて検出し、検出値を制御に用いている。本件出願人は特開平１１−７７５６０号公報にて、ポテンショメータを用いて、駆動モータによって回転駆動される回転部材の回転角を検出し、脚部等の駆動状態を制御して、動作表現を行うエンタティンメントロボットに関する技術を開示している。
【０００８】
【特許文献１】特開平１１−７７５６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、上述したようなエンターティンメント型のロボット装置において、ある小さな特定範囲の動作を長時間繰り返していると、その動作角に相当するポテンショメータの摺動部のグリースオイルがなくなったり、稼働部周辺に摺動による削れ粉を堆積させてしまったりする。このため、ポテンショメータの摺動部には、ノイズが発生してしまうことがある。このポテンショメータのノイズによってロボット装置の各関節部のサーボが発振してしまい、ロボット装置が痙攣を起こしているように見えてしまうことがある。
【００１０】
本発明は、上記実情に鑑みてなされたものであり、ポテンショメータの摺動部におけるグリースオイルのまわりを良くし、上記削れ粉などのワイピング作用を促し、ポテンショノイズの除去を行うことができるロボット装置、ロボット装置の制御方法、並びにロボット装置にて実行されるプログラムを記録している記録媒体に関する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明に係るロボット装置は、第１のリンクと第２のリンクが回転軸を介して回転自在に連結される関節部を有するロボット装置において、上記関節部を駆動する駆動手段と、上記駆動手段を制御する制御手段と、上記第１のリンクと上記第２のリンクとがなす関節回転角度を検出する、潤滑剤が塗布された回転角度検出装置を備え、上記制御手段は、上記駆動手段を制御することにより上記関節部を動作させ、上記潤滑剤を均すことにより、上記課題を解決する。
【００１２】
上記回転角度検出装置の摺動部上に堆積された抵抗体の削れ粉等は、均された潤滑剤によって包まれるので、上記削れ粉に上記回転角度検出装置の構成部品が直接接触するのを防ぐことができる。したがって、上記回転角度検出装置は、電気的ノイズを発生させることがない。
【００１３】
本発明に係るロボット装置の制御方法は、第１のリンクと第２のリンクが回転軸を介して回転自在に連結される関節部を有するロボット装置の制御方法において、上記関節部を駆動する駆動手段を制御する制御工程を備え、上記制御工程は上記駆動手段を制御することにより上記関節部を動作させ、上記第１のリンクと上記第２のリンクとがなす関節回転角度を検出する、潤滑剤が塗布された回転角度検出装置の上記潤滑剤を均すことにより、上記課題を解決する。
【００１４】
本発明に係る記録媒体は、第１のリンクと第２のリンクが回転軸を介して回転自在に連結される関節部を有するロボット装置によって実行されるノイズ除去プログラムを記録している記録媒体において、上記ノイズ除去プログラムとしては、上記関節部を駆動する駆動手段を制御する制御工程を備え、上記駆動手段を制御することにより上記関節部を動作させ、上記第１のリンクと上記第２のリンクとがなす関節回転角度を検出する、潤滑剤が塗布された回転角度検出装置の上記潤滑剤を均す処理を行うプログラムを記録していることにより上記課題を解決する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明に係るロボット装置によれば、機器の起動時、あるいは一日一回などの頻度で、ロボット装置が自動的に、各関節の全角運動を行い、潤滑剤のまわりを良くし、摺動部にたまった削れ粉などのワイピング作用を促し、ポテンショノイズの除去を行い、上記痙攣を防ぐことができる。
【００１６】
本発明に係るロボット装置の制御方法によれば、機器の起動時、あるいは一日一回などの頻度で、ロボット装置が自動的に、各関節の全角運動を行い、潤滑剤のまわりを良くし、摺動部にたまった削れ粉などのワイピング作用を促し、ポテンショノイズの除去を行い、上記痙攣を防ぐことができる。
本発明に係るロボット装置によって実行されるノイズ除去用プログラムを記録している記録媒体をロボット装置が実行すれば、機器の起動時、あるいは一日一回などの頻度で、ロボット装置が自動的に、各関節の全角運動を行い、潤滑剤のまわりを良くし、摺動部にたまった削れ粉などのワイピング作用を促し、ポテンショノイズの除去を行い、上記痙攣を防ぐことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。この実施の形態は、周囲環境（或いは外部刺激）や内部状態に応じて自律行動をする自律型のロボット装置であり、特に４脚をそれぞれ自在に駆動しながら接地面に対して胴体部を移動する歩行動作を自律して行う。
【００１８】
このロボット装置は、起動時、あるいは一日一回などの頻度で、ロボット装置自身が「伸び」をするように、各関節の全角運動を行い、グリースオイルのまわりを良くし、摺動部にたまった削れ粉などのワイピング作用を促し、回転角度検出装置（ポテンショノイズ）の発生するポテンショノイズの除去を行う。以下、この動作をポテンショノイズ除去動作という。このポテンショノイズ除去動作は、記録媒体に記録されたポテンショノイズ除去プログラムをロボット装置の後述するＣＰＵが実行することによって行われる。
【００１９】
このポテンショノイズ除去プログラムについての詳細は後述するが、このプログラムを実行することにより、ロボット装置は、関節部を駆動手段によって駆動し、回転角度検出装置に塗布された潤滑剤である例えばグリースオイルを均す。関節部は、胴体部ユニット中の肩、或いは股に相当する第１リンクと、この第１リンクと回転軸を介して回転自在に連結される例えば脚部の上腕部に相当する第２リンクからなる。また、脚部中でも、上腕部を第１リンクとすれば、下肢部は第２リンクとなる。つまり、上腕部（第１リンク）と下肢部（第２リンク）が回転軸を介して回転自在に連結される肘関節を構成することもある。また、首関節に注目すると、第１リンクは胴体部ユニットの首付近であり、第２リンクは頭部ユニットの首付近となる。
【００２０】
このロボット装置にあって、このような各関節部は、電動回転機である例えばモータを駆動手段として駆動される。モータの回転駆動力は、制御手段であるＣＰＵなどによって制御される。上記各関節部の第１のリンクと第２のリンクがなす関節回転角度は、回転角度検出装置（ポテンショメータ）によって検出される。
【００２１】
つまり、本実施の形態のロボット装置は電動回転機であるモータによって各関節部を自動的に動かしてポテンショメータの摺動部に塗布されている例えばグリースオイルのような潤滑剤を均一にならし、上記削れ粉等を潤滑剤で包み、ポテンショメータの構成部品、例えば金属ブラシに直接接触させるのを防ぐ。これによって、ポテンショメータの検出信号に電気的ノイズが乗るのを防ぐことができる。
【００２２】
先ず、ロボット装置の構成について説明する。  
図１に示すように、本実施の形態によるロボット装置７０は、４足歩行の脚式移動ロボットであり、胴体部ユニット７１の前後左右にそれぞれ脚部ユニット７３Ａ，７３Ｂ，７３Ｃ，７３Ｄが連結されると共に、胴体部ユニット７１の前端部に頭部ユニット７２が連結されて構成されている。
【００２３】
胴体部ユニット７１には、図２に示すように、ＣＰＵ８１、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）８２、フラッシュＲＯＭ（Read ０nly Memory）８３、ＰＣ（Personal Computer）カードインターフェース回路８４及び信号処理回路８５が内部バス８６を介して相互に接続されることにより形成されたコントロール部８７と、このロボット装置７０の動力源としてのバッテリ８８とが収納されている。また、胴体部ユニット７１には、ロボット装置１の向きや動きの加速度を検出するための角速度センサ８９及び加速度センサ９０なども収納されている。
【００２４】
また、頭部ユニット７２には、外部の状況を撮像するとともに、周囲の明るさを検出するためのＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ９１と、前後に倒すといった使用者からの物理的な働きかきを検出するためのタッチセンサ９２と、前方に位置する物体までの距離を測定するための距離センサ９３と、外部音を集音するためのマイクロホン９４と、各種音声を出力するためのスピーカ９５と、ロボット装置７０の「目」に相当するＬＥＤ（Light Emitting Diode）（図示せず）などがそれぞれ所定位置に配置されている。
【００２５】
さらに、各脚部ユニット７３Ａ〜７３Ｄの関節部分や各脚部ユニット７３Ａ〜７３Ｄ及び胴体部ユニット７１の各連結部分、並びに頭部ユニット７２及び胴体部ユニット７１の連結部分などにはそれぞれ自由度数分のアクチュエータ９６１〜９６ｎ及びポテンショメータ９７１〜９７ｎが配設されている。例えば、アクチュエータ９６１〜９６ｎはサーボモータを構成として有している。サーボモータの駆動により、脚部ユニット７３Ａ〜７３Ｄが制御されて、目標の姿勢或いは動作に遷移する。もちろん、歩行動作もサーボモータの駆動により制御された脚部ユニット７３Ａ〜７３Ｄの接地面に対する自在な動きにより成される。
【００２６】
そして、これら角速度センサ８９、加速度センサ９０、タッチセンサ９２、距離センサ９３、マイクロホン９４、スピーカ９５、及び各ポテンショメータ９７１〜９７ｎなどの各種センサ並びに、ＬＥＤ及び各アクチュエータ９６１ 〜９６ｎは、それぞれ対応するハブ９８１〜９８ｎを介してコントロール部８７の信号処理回路８５と接続され、ＣＣＤカメラ９１及びバッテリ８８は、それぞれ信号処理回路８５と直接接続されている。
【００２７】
信号処理回路８５は、上述の各センサから供給されるセンサデータや画像データ及び音声データを順次取り込み、これらをそれぞれ内部バス８６を介してＤＲＡＭ８２内の所定位置に順次格納する。また信号処理回路８５は、これと共にバッテリ８８から供給されるバッテリ残量を表すバッテリ残量データを順次取り込み、これをＤＲＡＭ８２内の所定位置に格納する。
【００２８】
このようにしてＤＲＡＭ８２に格納された各センサデータ、画像データ、音声データ及びバッテリ残量データは、この後ＣＰＵ８１がこのロボット装置７０の動作制御を行う際に利用される。
【００２９】
実際上ＣＰＵ８１は、ロボット装置７０の電源が投入された初期時、胴体部ユニット７１の図示しないＰＣカードスロットに装填されたメモリカード９９又はフラッシュＲＯＭ８３に格納された上記ポテンショノイズ除去用プログラムをＰＣカードインターフェース回路８４を介して又は直接読み出し、これをＤＲＡＭ８２に格納する。
【００３０】
また、ＣＰＵ８１は、この後上述のように信号処理回路８５よりＤＲＡＭ８２に順次格納される各センサデータ、画像データ、音声データ及びバッテリ残量データに基づいて自己及び周囲の状況や、使用者からの指示及び働きかけの有無などを判断する。
【００３１】
さらに、ＣＰＵ８１は、この判断結果に基づいて決定すると共に、上記各プログラムに基づいて必要なアクチュエータ９６１〜９６ｎを駆動させることにより、頭部ユニット７２を上下左右に振らせたり、各脚部ユニット７３Ａ〜７３Ｄを駆動させて歩行させるなどの行動を行わせる。
【００３２】
また、この際ＣＰＵ８１は、必要に応じて音声データを生成し、これを信号処理回路８５を介して音声信号としてスピーカ９５に与えることにより当該音声信号に基づく音声を外部に出力させたり、上述のＬＥＤを点灯、消灯又は点滅させる。このようにしてこのロボット装置７０においては、自己及び周囲の状況や、使用者からの指示及び働きかけに応じて自律的に行動し得るようになされている。
【００３３】
図３には、ロボット装置７０の各脚部７３の一部分を示す。モータ７４の駆動を減速ギア７５により関節部の回転部材に伝達し、関節部を動かす構造である。ポテンショメータ９７は、脚部を動作させる減速ギアの回転軸に装着されている。具体的には、モータ７４の駆動を脚部の関節に伝達する最終段の減速ギアの回転軸に装着されている。
【００３４】
ポテンショメータは、図４、図５及び図６に示すように、変換装置１及びケース２から構成されている。変換装置１は、回転角度を電気信号に変換する。ポテンショメータは、脚部、首部、胴体部ユニットに回転自在に支持されて、被測定体とされる図示しない回転軸が装着され、回転される回転軸の回転角度を変換装置１に伝える装着部材とされる装着部１１を備えている。装着部１１は、回転軸の外形形状より大きく形成された内側面１１ａを有し、この内側面１１ａに、回転軸が装着された際の当該回転軸の一部が突起部１１ｄとされている。
【００３５】
変換装置１は、回転部材１０及び抵抗パターン形成部材２０から構成されている。図７には、回転軸の回転量を電気信号に変換する要部として、ブラシ１２及び抵抗トラック２２、２３の位置関係を示している。
【００３６】
抵抗パターン形成部２０は、基板２１、二つの抵抗トラック２２，２３を有している。基板２１は、薄型略円盤形状をなしている。この基板には、その略中央に略円形状の孔部２１ａが形成されている。そして、このような基板２１上には、円周方向へ略Ｃ字形状に延びる外周側抵抗トラック２２及びその内周側に離間して位置されて、環状に延びる内周側抵抗トラック２３が形成されている。
【００３７】
外周側抵抗トラック２２は、電気抵抗の大きいカーボン等の導電性材料粉体に熱硬化性樹脂ペーストを添加した抵抗材料からなる。この外周側抵抗トラック２２の両端には、一体とされた端子２４、２５が設けられている。
【００３８】
また、内周側抵抗トラック２３は、銀等の導電性材料粉末に熱硬化性樹脂ペーストを添加した導電性材料からなる。そして、この内周側抵抗トラック２３には、上述した外周側抵抗トラック２２の二つの端子２４，２５の間に位置されるように、一体とされた端子２６が設けられている。
【００３９】
一方、回転部材１０は、装着部１１及びブラシ１２とから構成されている。装着部１１は、ある幅をもって形成された略環形状或いは略筒形状とされている。この装着部１１は、塑性材料とされる例えば樹脂材により形成されている。そして、装着部１１は、内側面１１ａの形状が、略Ｄ字形状とされている。すなわち、装着部１１は、曲面部１１ｂと平面部１１ｃとから内側面１１ａが構成されており、いわゆるＤカット孔形状とされた装着孔１１ｆを有している。この装着孔１１ｆには、被測定体とされる回転軸５０の装着軸部５１が装着される。装着軸部５１は、略Ｄ字形状とされたいわゆるＤカット軸形状とされている。装着孔１１ｆの形状は、このような回転軸のＤカット軸形状と略同形状とされている。
【００４０】
そして、この装着孔１１ｆを構成する平面部１１ｃ上に、装着部１１の高さ方向或いは回転軸の装着方向に延びて、突条部１１ｄが形成されている。突条部１１ｄは、平面部１１ｃ上において、装着部１１の高さ方向に沿って、それぞれが略平行とされて形成されている。このような平面部１１ｃにおける突条部１１ｄの形状は、いわゆるリブ形状をなしているともいえる。
【００４１】
このような装着部１１の外周面１１ｅにブラシ１２が取り付けられている。ブラシ１２は、先端が櫛歯状に分割された形状とされている。このブラシ１２は、略環状の装着部１１が、基板２１の孔部２１ａ内に挿通された状態において、図７に示すように、その先端が外周側抵抗トラック２２及び内周側抵抗トラック２３状を摺動して移動するように成されてる。
【００４２】
以上のように、変換装置１の各部が構成されている。このような構成により、回転部材１０の回転によって、ブラシ１２の多接点摺動部による抵抗トラック２２，２３との接点位置が連続的に変化することで、抵抗トラック２２，２３における導電経路の長さが変化する。これにより、入力された回転量と対応した電圧が出力されるようになっている。
【００４３】
このような変換装置１はケース２に収納されている。ケース２は、ケース上蓋３０及びケース下蓋４０から構成されている。ケース上蓋３０は、変換装置１が内部に収納可能となるように略円形の薄型皿形状とされている。主面３１の略中央に略円形の開口部３１ａが形成されている。そして、ケース上蓋３０の周壁３２の端部の一部に切り欠き部３２ａが形成されている。このケース上蓋３０は、その内部がケース下蓋４０により閉塞される。ケース下蓋４０は、略円形板形状とされている。このケース下蓋４０の直径は、ケース上蓋３０の直径と略径とされている。ケース下蓋４０には、その略中央に、略円形の開口部４０ａが形成されている。
【００４４】
次に、上述のように構成されるポテンショメータのロボット装置７０への装着例について説明する。図８に示すように、ロボット装置７０は、概略として、胴体部７１、頭部７２、４本の脚部７３ａ，７３ｂ，７３ｃ，７３ｄとを有している。例えば脚部７３ａは、駆動手段とされるモータ７４による駆動力が複数のギア７５，７６，７７よりなるギア列によって関節部に伝えられて動かされる。
【００４５】
ポテンショメータ７８（９７）は、脚部を動作させるギアの回転軸に装着されている。モータ７４の駆動力を脚部７３ａに伝達する最終段のギア７７の回転軸７７ａにポテンショメータ７８が装着されている。ここで、出力軸とされる回転軸７７ａはいわゆるＤカット軸形状とされている。なお、図８では、一の脚部７３ａが複数のギア７５，７６，７７を介してモータ７４によって駆動される例を図示しているが、他の脚部７３ｂ，７３ｃ，７３ｄについても同様の構成とされ、ポテンショメータが装着されている。
【００４６】
ポテンショメータ７８は、ロボット装置７０が脚部７３ａを動作させた際の脚部７３ａの回転角度（或いは回動角度）を検出している。図８に示す例では、ポテンショメータ７８は、ロボット装置７０の脚部７３ａの股関節の回転角度（或いは回動角度）を検出している。なお、ロボット装置７０におけるポテンショメータ７８の配設位置については、これに限定されるものではない。例えば、脚部の膝の回転角度を検出するようにポテンショメータを配設することもできる。或いは頭部の回動角度を検出するようにポテンショメータを配設することもできる。
【００４７】
ところで、ロボット装置７０において、ある小さな特定範囲の動作を長時間繰り返していると、その動作角に相当するポテンショメータの摺動部のグリースオイルがなくなったり、稼働部周辺に摺動による削れ粉を堆積させてしまったりする。例えば、頭部ユニットと胴体部ユニットの間の首関節をモータによって動かすことのできるロボット装置にあって、当該首関節を例えば１００時間程動かさずに、歩行動作などを続けているとする。すると、図９に示すように、ポテンショメータのブラシ１２が外周側抵抗トラック２２上で前後（図面左右方向）に微摺動を繰り返すことになる。このとき、上記外周側抵抗トラック２２上に塗布されているグリースオイルは、図９の（ｂ）に示すように、時間の経過に伴ってブラシ１２の摺動部から離れていく前後方向に盛り上がっていく。そして、ついには上記摺動部上に、グリースオイルがなくなり、抵抗材料とブラシ１２が直接接触することにより、抵抗材料の削れ或いは摩耗が発生し、その削れ粉（摩耗粉）２０２が摺動部周辺に堆積することになる。この削れ粉に微摺動をしているブラシ１２が接触するとポテンショメータの検出信号中には電気的なノイズが乗ってしまう。
【００４８】
例えば、図１０の（ｂ）には、上記ロボット装置の上記首関節が１００時間動かされなかったときに、ポテンショメータの検出信号に乗った電気的なノイズ２０３を示している。本来は、図１０の（ａ）に示すような検出信号であったのが、上記首関節を約１００時間動かさなかったことにより、電気的なノイズ２０３が発生してしまっている。これでは、信号処理回路８５を介してＣＰＵ８１に供給される検出データは首関節の制御に用いることはできない。サーボを発振させてしまうなど、誤った制御をしてしまうことになる。例えば、首関節に痙攣を発生させてしまう。
【００４９】
そこで、本実施の形態では、ポテンショノイズ除去用プログラムを上記記録媒体から取り出してＣＰＵが実行し、自動的にポテンショメータの摺動部におけるグリースオイルのまわりを良くし、上記削れ粉などのワイピング作用を促し、ポテンショノイズの除去を行う。これにより、例えば上記首関節のポテンショメータによる検出信号には、図１０の（ｃ）に示すように電気的ノイズが無くなる。
【００５０】
図１１〜図１３には、自動的にポテンショメータの摺動部におけるグリースオイルのまわりを良くするためのポテンショノイズ除去用プログラムの具体例を示す。先ず、図１１に示すように、ロボット装置７０が起動されたときには（ステップＳ１）、ポテンショメータが装着されている全ての関節を全角動作させて移動可能全範囲に移動させ、ポテンショメータのブラシを移動可能全範囲に渡って移動させる（ステップＳ２）。これにより、上記摺動部におけるグリースオイルの回りがよくなり、図９の（ａ）の状態に戻る。
【００５１】
また、図１２に示すように、所定時間例えば１００時間毎の経過を検出したとき（ステップＳ１１）に、ポテンショメータが装着されている全ての関節を全角動作させて移動可能全範囲に移動させ、ポテンショメータのブラシを移動可能全範囲に渡って移動させる（ステップＳ１２）。これにより、上記摺動部におけるグリースオイルの回りがよくなり、図９の（ａ）の状態に戻る。
【００５２】
また、図１３に示すように、ロボット装置７０が起動されたときには（ステップＳ２１）、過去の動作記録のログを調べ（ステップＳ２２）、固定動作が所定時間続いている関節があるか否かを判定し（ステップＳ２３）、もし有るのであれば該当する関節を全角動作させて移動可能全範囲に移動させ、ポテンショメータのブラシを移動可能全範囲に渡って移動させる（ステップＳ２４）。これにより、上記摺動部におけるグリースオイルの回りがよくなり、図９の（ａ）の状態に戻る。
【００５３】
また、上記図１０の（ｂ）に示すような電気的ノイズ２０３を検出した時点で、該当する関節を全角動作させて移動可能全範囲に移動させ、ポテンショメータのブラシを移動可能全範囲に渡って移動させる。これにより、上記摺動部におけるグリースオイルの回りがよくなり、図９の（ａ）の状態に戻る。
【００５４】
次に、ロボット装置７０が実行する上記ポテンショノイズ除去用プログラムを含めたソフトウェア構成について説明する。ロボット装置７０におけるソフトウェア構成は、図１４に示すようになる。この図１４において、デバイス・ドライバ・レイヤ１３０は、プログラムの最下位層に位置し、複数のデバイス・ドライバからなるデバイス・ドライバ・セット１３１から構成されている。この場合、各デバイス・ドライバは、ＣＣＤカメラ２０（図１及び図２）やタイマ等の通常のコンピュータで用いられるハードウェアに直接アクセスすることを許されたオブジェクトであり、対応するハードウェアからの割り込みを受けて処理を行う。
【００５５】
また、ロボティック・サーバ・オブジェクト１３２は、デバイス・ドライバ・レイヤ１３０の上位に位置し、例えば上述の各種センサやアクチュエータ９６１〜９６ｎ等のハードウェアにアクセスするためのインターフェースを提供するソフトウェア群でなるバーチャル・ロボット１３３と、電源の切換えなどを管理するソフトウェア群でなるバワーマネージャ１３４と、他の種々のデバイス・ドライバを管理するソフトウェア群でなるデバイス・ドライバ・マネージャ１３５と、ロボット装置７０の機構を管理するソフトウェア群でなるデザインド・ロボット１３６とから構成されている。
【００５６】
マネージャ・オブジェクト１３７は、オブジェクト・マネージャ１３８及びサービス・マネージャ１３９から構成されている。オブジェクト・マネージャ１３８は、ロボティック・サーバ・オブジェクト１３２、ミドル・ウェア・レイヤ１４０、及びアプリケーション・レイヤ１４１に含まれる各ソフトウェア群の起動や終了を管理するソフトウェア群であり、サービス・マネージャ１３９は、メモリカード９９（図２）に格納されたコネクションファイルに記述されている各オブジェクト間の接続情報に基づいて各オブジェクトの接続を管理するソフトウェア群である。
【００５７】
ミドル・ウェア・レイヤ１４０は、ロボティック・サーバ・オブジェクト１３２の上位層に位置し、画像処理や音声処理などのこのロボット装置７０の基本的な機能を提供するソフトウェア群から構成されている。
【００５８】
また、アプリケーション・レイヤ１４１は、ミドル・ウェア・レイヤ１４０の上位層に位置し、当該ミドル・ウェア・レイヤ１４０を構成する各ソフトウェア群によって処理された処理結果に基づいてロボット装置７０の行動を決定するためのソフトウェア群から構成されている。
【００５９】
なお、ミドル・ウェア・レイヤ１４０及びアプリケーション・レイヤ１４１の具体なソフトウェア構成をそれぞれ図１５、図１６に示す。
【００６０】
ミドル・ウェア・レイヤ４０は、図１５に示すように、騒音検出用、温度検出用、明るさ検出用、音階認識用、距離検出用、姿勢検出用、咥え検出用、動き検出用及び色認識用の各信号処理モジュール１５０〜１５８並びに入力セマンティクスコンバータモジュール１５９などを有する認識系１６０と、出力セマンティクスコンバータモジュール１６８並びに姿勢管理用、トラッキング用、モーション再生用、歩行用、転倒復帰用、ライト点灯用及び音再生用の各信号処理モジュール１６１〜１６７などを有する出力系１６９とから構成されている。
【００６１】
認識系１６０の各信号処理モジュール１５０〜１５８は、ロボティック・サーバ・オブジェクト１３２のバーチャル・ロボット１３３によりＤＲＡＭ８２（図２）から読み出される各センサデータや画像データ及び音声データのうちの対応するデータを取り込み、当該データに基づいて所定の処理を施して、処理結果を入力セマンティクスコンバータモジュール１５９に与える。ここで、例えば、バーチャル・ロボット１３３は、所定の通信規約によって、信号の授受或いは変換をする部分として構成されている。
【００６２】
入力セマンティクスコンバータモジュール１５９は、これら各信号処理モジュール１５０〜１５８から与えられる処理結果に基づいて、「うるさい」、「暑い」、「明るい」、「ボールを検出した」、「転倒を検出した」、「撫でられた」、「叩かれた」、「ドミソの音階が聞こえた」、「動く物体を検出した」、「障害物を検出した」又は「物体を咥えた」などの自己及び周囲の状況（内部状況及び外部状況）や、使用者からの指令及び働きかけを認識し、認識結果をアプリケーション・レイヤ１４１（図１５）に出力する。
【００６３】
アプリケーション・レイヤ１４ｌは、図１６に示すように、行動モデルライブラリ１７０、行動切換モジュール１７１、学習モジュール１７２、感情モデル１７３及び本能モデル１７４の５つのモジュールから構成されている。
【００６４】
行動モデルライブラリ１７０には、図１７に示すように、「バッテリ残量が少なくなった場合」、「転倒復帰する」、「障害物を回避する場合」、「感情を表現する場合」、「ボールを検出した場合」、「横置きの骨を咥える」、「縦置きの骨を咥える」、「縦置きの骨を頭で倒す」などの予め選択されたいくつかの条件項目にそれぞれ対応させて、それぞれ独立した行動モデル１７０１〜１７０ｎが設けられている。
【００６５】
そして、これら行動モデル１７０１〜１７０ｎは、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュール５９から認識結果が与えられたときや、最後の認識結果が与えられてから一定時間が経過したときなどに、必要に応じて後述のように感情モデル１７３に保持されている対応する情動のパラメータ値や、本能モデル１７４に保持されている対応する欲求のパラメータ値を参照しながら続く行動をそれぞれ決定し、決定結果を行動切換モジュール１７１に出力する。
【００６６】
なお、この実施の形態の場合、各行動モデル１７０１〜１７０ｎは、次の行動を決定する手法として、図１８に示すような１つのノード（状態）ＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎから他のどのノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎに遷移するかを各ノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎに間を接続するアークＡＲＣ１〜ＡＲＣｎに対してそれぞれ設定された遷移確率Ｐ１〜Ｐｎに基づいて確率的に決定する有限確率オートマトンと呼ばれるアルゴリズムを用いる。
【００６７】
具体的に、各行動モデル１７０１〜１７０ｎは、それぞれ自己の行動モデル１７０１〜１７０ｎを形成するノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎにそれぞれ対応させて、これらノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎごとに図１９に示すような状態遷移表１８０を有している。
【００６８】
この状態遷移表１８０では、そのノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎにおいて遷移条件とする入力イベント（認識結果）が「入力イベント名」の列に優先順に列記され、その遷移条件についてのさらなる条件が「データ名」及び「データ範囲」の列における対応する行に記述されている。
【００６９】
したがって、図１９の状態遷移表１８０で表されるノードＮＯＤＥ１００では、「ボールを検出（ＢＡＬＬ）」という認識結果が与えられた場合に、当該認識結果と共に与えられるそのボールの「大きさ（ＳＩＺＥ）」が「0から1000」の範囲であることや、「障害物を検出（ＯＢＳＴＡＣＬＥ）」という認識結果が与えられた場合に、当該認識結果と共に与えられるその障害物までの「距離（ＤＩＳＴＡＮＣＥ）」が「0から100」の範囲であることが他のノードに遷移するための条件となっている。もちろん、「骨を検出」、「ピンクを検出」、或いは「物体を咥えたことを検出」という認識結果が与えられた場合に、当該認識結果と共に与えられる「距離」、「面積」、「ゲイン」が所定範囲であることが他のノードに遷移するための条件となっている。
【００７０】
また、このノードＮＯＤＥ１００では、認識結果の入力がない場合においても、行動モデル１７０１〜１７０ｎが周期的に参照する感情モデル１７３及び本能モデル１７４にそれぞれ保持された各情動及び各欲求のパラメータ値のうち、感情モデル１７３に保持された「喜び（ＪＯＹ）」、「驚き（ＳＵＲＰＲＩＳＥ）」若しくは「悲しみ（ＳＵＤＮＥＳＳ）」のいずれかのパラメータ値が「50から100」の範囲であるときには他のノードに遷移することができるようになっている。
【００７１】
また、状態遷移表１８０では、「他のノードヘの遷移確率」の欄における「遷移先ノード」の行にそのノードＮＯＤＥ０〜 ＮＯＤＥｎから遷移できるノード名が列記されていると共に、「入力イベント名」、「データ値」及び「データの範囲」の列に記述された全ての条件が揃ったときに遷移できる他の各ノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎへの遷移確率が「他のノードヘの遷移確率」の欄内の対応する箇所にそれぞれ記述され、そのノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎに遷移する際に出力すべき行動が「他のノードヘの遷移確率」の欄における「出力行動」の行に記述されている。なお、「他のノードヘの遷移確率」の欄における各行の確率の和は１００［％］となっている。
【００７２】
したがって、図１９の状態遷移表１８０で表されるノードＮＯＤＥ１００では、例えば「ボールを検出（ＢＡＬＬ）」し、そのボールの「ＳＩＺＥ（大きさ）」が「0から1000」の範囲であるという認識結果が与えられた場合には、「30［％］」の確率で「ノードＮＯＤＥ１２０（node 120）」に遷移でき、そのとき「ＡＣＴＩＯＮ１」の行動が出力されることとなる。
【００７３】
各行動モデル７０１〜７０ｎは、それぞれこのような状態遷移表１８０として記述されたノードＮＯＤＥ０〜 ＮＯＤＥｎがいくつも繋がるようにして構成されており、入力セマンティクスコンバータモジュール５９から認識結果が与えられたときなどに、対応するノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎの状態遷移表を利用して確率的に次の行動を決定し、決定結果を行動切換モジュール７１に出力するようになされている。
【００７４】
図１７に示す行動切換モジュール１７１は、行動モデルライブラリ１７０の各行動モデル１７０１〜１７０ｎからそれぞれ出力される行動のうち、予め定められた優先順位の高い行動モデル１７０１〜１７０ｎから出力された行動を選択し、当該行動を実行すべき旨のコマンド（以下、これを行動コマンドという。）をミドル・ウェア・レイヤ１４０の出力セマンティクスコンバータモジュール１６８に送出する。なお、この実施の形態においては、図１６において下側に表記された行動モデル１７０１〜１７０ｎほど優先順位が高く設定されている。
【００７５】
また、行動切換モジュール１７１は、行動完了後に出力セマンティクスコンバータモジュール１６８から与えられる行動完了情報に基づいて、その行動が完了したことを学習モジュール１７２、感情モデル１７３及び本能モデル１７４に通知する。
【００７６】
一方、学習モジュール１７２は、入力セマンティクスコンバータモジュール１５９から与えられる認識結果のうち、「叩かれた」や「撫でられた」など、使用者からの働きかけとして受けた教示の認識結果を入力する。
【００７７】
そして、学習モジュール１７２は、この認識結果及び行動切換モジュール１７１からの通知に基づいて、「叩かれた（叱られた）」ときにはその行動の発現確率を低下させ、「撫でられた（誉められた）」ときにはその行動の発現確率を上昇させるように、行動モデルライブラリ１７０における対応する行動モデル１７０１〜１７０ｎの対応する遷移確率を変更する。
【００７８】
他方、感情モデル１７３は、「喜び（joy）」、「悲しみ（sadness）」、「怒り（anger）」、「驚き（surprise）」、「嫌悪（disgust）」及び「恐れ（fear）」の合計６つの情動について、各情動ごとにその情動の強さを表すパラメータを保持している。そして、感情モデル１７３は、これら各情動のパラメータ値を、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュール１５９から与えられる「叩かれた」及び「撫でられた」などの特定の認識結果と、経過時間及び行動切換モジュール１７１からの通知などに基づいて周期的に更新する。
【００７９】
具体的には、感情モデル１７３は、入力セマンティクスコンバータモジュール１５９から与えられる認識結果と、そのときのロボット装置１の行動と、前回更新してからの経過時間などに基づいて所定の演算式により算出されるそのときのその情動の変動量を△Ｅ［ｔ］、現在のその情動のパラメータ値をＥ［ｔ］、その情動の感度を表す係数をｋｅとして、下記（１）式によって次の周期におけるその情動のパラメータ値Ｅ［ｔ＋１］を算出し、これを現在のその情動のパラメータ値Ｅ［ｔ］と置き換えるようにしてその情動のパラメータ値を更新する。また、感情モデル１７３は、これと同様にして全ての情動のパラメータ値を更新する。
Ｅ［ｔ＋１］＝Ｅ［ｔ］＋ｋｅ×ΔＥ［ｔ］    ・・・（１）
【００８０】
なお、各認識結果や出力セマンティクスコンバータモジュール１６８からの通知が各情動のパラメータ値の変動量△Ｅ［ｔ］にどの程度の影響を与えるかは予め決められており、例えば「叩かれた」といった認識結果は「怒り」の情動のパラメータ値の変動量△Ｅ［ｔ］に大きな影響を与え、「撫でられた」といった認識結果は「喜び」の情動のパラメータ値の変動量△Ｅ［ｔ］に大きな影響を与えるようになっている。
【００８１】
ここで、出力セマンティクスコンバータモジュール１６８からの通知とは、いわゆる行動のフィードバック情報（行動完了情報）であり、行動の出現結果の情報であり、感情モデル１７３は、このような情報によっても感情を変化させる。これは、例えば、「吠える」といった行動により怒りの感情レベルが下がるといったようなことである。なお、出力セマンティクスコンバータモジュール１６８からの通知は、上述した学習モジュール１７２にも入力されており、学習モジュール１７２は、その通知に基づいて行動モデル１７０１〜１７０ｎの対応する遷移確率を変更する。
【００８２】
なお、行動結果のフィードバックは、行動切換モジュレータ１７１の出力（感情が付加された行動）によりなされるものであってもよい。
【００８３】
一方、本能モデル１７４は、「運動欲（exercise）」、「愛情欲（affection）」、「食欲（appetite）」及び「好奇心（curiosity）」の互いに独立した４つの欲求について、これら欲求ごとにその欲求の強さを表すパラメータを保持している。そして、本能モデル１７４は、これらの欲求のパラメータ値を、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュール１５９から与えられる認識結果や、経過時間及び行動切換モジュール１７１からの通知などに基づいて周期的に更新する。
【００８４】
具体的には、本能モデル１７４は、「運動欲」、「愛情欲」及び「好奇心」については、認識結果、経過時間及び出力セマンティクスコンバータモジュール１６８からの通知などに基づいて所定の演算式により算出されるそのときのその欲求の変動量をΔＩ［ｋ］、現在のその欲求のパラメータ値をＩ［ｋ］、その欲求の感度を表す係数ｋｉとして、所定周期で（２）式を用いて次の周期におけるその欲求のパラメータ値Ｉ［ｋ＋１］を算出し、この演算結果を現在のその欲求のパラメータ値Ｉ［ｋ］と置き換えるようにしてその欲求のパラメータ値を更新する。また、本能モデル１７４は、これと同様にして「食欲」を除く各欲求のパラメータ値を更新する。
Ｉ［ｋ＋１］＝Ｉ［ｋ］＋ｋｉ×ΔＩ［ｋ］      ・・・（２）
【００８５】
なお、認識結果及び出力セマンティクスコンバータモジュール１６８からの通知などが各欲求のパラメータ値の変動量△Ｉ［ｋ］にどの程度の影響を与えるかは予め決められており、例えば出力セマンティクスコンバータモジュール１６８からの通知は、「疲れ」のパラメータ値の変動量△Ｉ［ｋ］に大きな影響を与えるようになっている。
【００８６】
また、このロボット装置７０においては、各情動及び各欲求（本能）のパラメータ値がそれぞれ0から100までの範囲で変動するように規制されており、また係数ｋｅ、ｋｉの値も各情動及び各欲求ごとに個別に設定されている。
【００８７】
一方、ミドル・ウェア・レイヤ１４０の出力セマンティクスコンバータモジュール１６８は、図１５に示すように、上述のようにしてアプリケーション・レイヤ１４１の行動切換モジュール１７１から与えられる「前進」、「喜ぶ」、「鳴く」又は「トラッキング（ボールを追いかける）」といった抽象的な行動コマンドを出力系１６９の対応する信号処理モジュール１６１〜１６７に与える。
【００８８】
そしてこれら信号処理モジュール１６１〜１６７は、行動コマンドが与えられると当該行動コマンドに基づいて、その行動を行うために対応するアクチュエータ９６１〜９６ｎ（図２）に与えるべきサーボ指令値や、スピーカ９５（図２）から出力する音の音声データ及び又は「目」のＬＥＤに与える駆動データを生成し、これらのデータをロボティック・サーバ・オブジェクト１３２のバーチャル・ロボット１３３及び信号処理回路８５（図２）を順次介して対応するアクチュエータ９６１〜９６ｎ又はスピーカ９５又はＬＥＤに順次送出する。
【００８９】
ミドル・ウェア・レイヤ１４０内の認識系１６０の騒音検出用、温度検出用、明るさ検出用、音階認識用、距離検出用、姿勢検出用、咥え検出用、動き検出用及び色認識用の各信号処理モジュール１５０〜１５８は、処理結果を入力セマンティクスコンバータモジュール１５９に与える。
【００９０】
入力セマンティクスコンバータモジュール１５９は、これら各信号処理モジュール１５０〜１５８から与えられる処理結果に基づいて、「うるさい」、「暑い」、「明るい」、「ボールを検出した」、「転倒を検出した」、「撫でられた」、「叩かれた」、「ドミソの音階が聞こえた」、「動く物体を検出した」、「障害物を検出した」又は「物体を咥えた」などの自己及び周囲の状況（内部状況及び外部状況）や、使用者からの指令及び働きかけを認識し、認識結果をアプリケーション・レイヤ１４１（図１５）に出力する。
【００９１】
特に、行動モデルライブラリ１７０は、入力セマンティクスコンバータモジュール１５９から認識結果が与えられたときに、必要に応じて感情モデル１７３に保持されている対応する情動のパラメータ値や、本能モデル１７４に保持されている対応する欲求のパラメータ値を参照しながら続く行動をそれぞれ決定し、決定結果を行動切換モジュール１７１に出力する。具体的に、各行動モデル１７０１〜１７０ｎは、入力セマンティクスコンバータモジュール１５９から認識結果が与えられたときなどに、対応するノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎの状態遷移表を利用して確率的に次の行動を決定し、決定結果を行動切換モジュール１７１に出力する。
【図面の簡単な説明】
【００９２】
【図１】ロボット装置の外観斜視図である。
【図２】ロボット装置の回路構成を示すブロック図である。
【図３】ポテンショメータが配置された脚部の要部外観図である。
【図４】ポテンショメータの分解図である。
【図５】ポテンショメータの底面図である。
【図６】ポテンショメータの側面図である。
【図７】ポテンショメータの抵抗トラックを示す図である。
【図８】ポテンショメータが装着されるロボット装置の概略構成図である。
【図９】ポテンショノイズの発生のメカニズムを説明するための図である。
【図１０】ポテンショノイズを示す図である。
【図１１】ポテンショノイズ除去用プログラムの第１具体例を示すフローチャートである。
【図１２】ポテンショノイズ除去用プログラムの第２具体例を示すフローチャートである。
【図１３】ポテンショノイズ除去用プログラムの第３具体例を示すフローチャートである。
【図１４】ロボット装置のソフトウェア構成を示すブロック図である。
【図１５】ロボット装置のソフトウェア構成におけるミドル・ウェア・レイヤの構成を示すブロック図である。
【図１６】ロボット装置のソフトウェア構成におけるアプリケーション・レイヤの構成を示すブロック図である。
【図１７】アプリケーション・レイヤの行動モデルライブラリの構成を示すブロック図である。
【図１８】ロボット装置の行動決定のための情報となる有限確率オートマトンを説明するために使用した図である。
【図１９】有限確率オートマトンの各ノードに用意された状態遷移表を示す図である。
【符号の説明】
【００９３】
７０  ロボット装置、７１  胴体部、７２  頭部、７４  モータ、７８，９７  ポテンショメータ、８１  ＣＰＵ、８５  信号処理回路、８１  ＣＣＤカメラ
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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