(57)【要約】【課題】  本発明は、対象となる機器やヒトの位置エネルギーを用いて周囲状況を定量的に解析することで、さまざまな状況に対応できるコミュニケーション装置を提供することを目的とする。【解決手段】  本発明のコミュニケーション装置は、複数センサからのセンサ情報をセンサ種別や属性により対応させて記憶する分散センサ情報ＤＢ１１１と、この分散センサ情報ＤＢに記憶されているセンサ情報に基づき認識処理を行う分散環境行動処理部１０２と、この分散環境行動処理部１０２の認識結果に基づいて位置エネルギーを算出する位置エネルギー算出部１０４と、この位置エネルギー算出部１０４が算出される位置エネルギーをもとにコミュニケーション制御を行うコミュニケーション制御部１０５とから構成される。【選択図】      図１
2005202578.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数センサからのセンサ情報をセンサ種別や属性により対応させて記憶する分散センサ記憶部と、前記分散センサ記憶部に記憶されているセンサ情報に基づき認識処理を行う分散環境行動処理部と、前記分散環境行動処理部の認識結果に基づいて位置エネルギーを算出する位置エネルギー算出部と、前記位置エネルギー算出部が算出される位置エネルギーをもとにコミュニケーション制御を行うコミュニケーション制御部とを備えることを特徴とするコミュニケーション装置。
【請求項２】
前記位置エネルギー算出部は、前記分散環境行動処理部の認識結果として検知された対象の位置エネルギーを算出することを特徴とする請求項１記載のコミュニケーション装置。
【請求項３】
前記コミュニケーション制御部は、前記分散環境行動処理部の認識結果として検知された第１の対象の位置エネルギーと、認識結果として検知された第２の対象の位置エネルギーとの内積値に基づいてコミュニケーション制御を行うことを特徴とした請求項１記載のコミュニケーション装置。
【請求項４】
前記第１の対象と第２の対象との位置エネルギー内積値の時間差分に基づいて、前記コミュニケーション制御部の制御効果を評価するコミュニケーション評価部を具備することを特徴とする請求項３記載のコミュニケーション装置。
【請求項５】
前記コミュニケーション評価部の評価結果に基づいて、前記コミュニケーション制御を行うことを特徴とする請求項４記載のコミュニケーション装置。
【請求項６】
分散センサ記憶部により複数センサからのセンサ情報をセンサ種別や属性により対応させて記憶し、分散環境行動処理部により前記分散センサ記憶部に記憶されているセンサ情報に基づき認識処理を行い、位置エネルギー算出部により前記分散環境行動処理部の認識結果に基づいて位置エネルギーを算出し、コミュニケーション制御部により前記位置エネルギーをもとにコミュニケーション制御を行うことを特徴とするコミュニケーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は分散した多種のセンサなどにより取得したセンサ情報を位置エネルギー関数で統合し、多様なコミュニケーションを実現するコミュニケーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
キーボードやマウスを使って画面上のアイコンやメニューをポインティングすることで操作をおこなうＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｕｓｅｒ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）は、オフィスにおける生産効率向上に大きく貢献した。これに対し、家庭などでキーボードやマウスなどを用いることなく、ジェスチャや自然言語を用いた人間にとって自然な対話を行いたいという要求がある。
【０００３】
この要求にこたえるために、自然言語を用いて質問応答を行うシステムやジェスチャを用いたロボットとの対話システムなどが開発されている（例えば、非特許文献１を参照）。
【０００４】
しかし、これらの対話システムでは、あらかじめ何を話すか決めうちになっており、状況に対応した対話が難しい。また、情報家電などのネットワークでつなぐことで情報提供サービスを行うような技術も開発されてきているが、これらも予めどのようなサービスを提供するのか決まっており、機能を組み合わせることで新たなサービス等を生み出すような仕組みはない。
【０００５】
【非特許文献１】知能ロボットへの構成論的アプローチ（情報処理学会誌Vo.44、No.11、PP1118-1122）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記説明したように、質問文応答などの対話制御に行うシステムでは、話す内容が予め決められており、変化のない応答しかできないという問題がある。また、情報提供サービス等でも予めどのようなサービスを行うようにしているか決まっており、決められた以外の状況に応じたサービス等を生み出すような仕組みはなかった。
【０００７】
本発明は、上記問題を解決するものであって、対象の位置エネルギーを用いて周囲状況を定量的に解析することで、さまざまな状況に対応できるコミュニケーション装置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】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明に係るコミュニケーション装置は、複数センサからのセンサ情報をセンサ種別や属性により対応させて記憶する分散センサ記憶部と、前記分散センサ記憶部に記憶されているセンサ情報に基づき認識処理を行う分散環境行動処理部と、前記分散環境行動処理部の認識結果に基づいて位置エネルギーを算出する位置エネルギー算出部と、前記位置エネルギー算出部が算出される位置エネルギーをもとにコミュニケーション制御を行うコミュニケーション制御部とを備えることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明に係るコミュニケーション方法は、分散センサ記憶部により複数センサからのセンサ情報をセンサ種別や属性により対応させて記憶し、分散環境行動処理部により前記分散センサ記憶部に記憶されているセンサ情報に基づき認識処理を行い、位置エネルギー算出部により前記分散環境行動処理部の認識結果に基づいて位置エネルギーを算出し、コミュニケーション制御部により前記位置エネルギーをもとにコミュニケーション制御を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、対象となる機器やヒトの位置エネルギーを用いて周囲状況を定量的に解析することで、種々の状況に対応し、更に新規センサや機器の導入に対しても逐次適応することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。図１は実施の形態のコミュニケーション装置の構成概略を示したブロック図である。
本実施の形態のコミュニケーション装置は、ＲＦ（Ｒａｄｉｏ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）タグ、光センサ、あるいはマイクロフォン（以下マイクと称する）、カメラなどの複数の分散するセンサから構成されるセンサ入力部１０１と、センサ入力部１０１から入力されたセンサ情報とその認識結果とを格納する分散環境行動ＤＢ（ＤａｔａＢａｓｅ）１１０と、センサ入力部１０１からの情報を音声認識、画像認識、あるいは無線の強度による位置同定などの種々の処理をおこなう分散環境行動処理部１０２と、センサ入力部１０１からのセンサ情報あるいは分散環境行動ＤＢ１１０に格納された情報をもとに、位置エネルギーを算出する位置エネルギー算出部１０４と、コミュニケーション効果時間によりコミュニケーションを評価するコミュニケーション評価部１０３と、分散環境行動ＤＢ１１０に格納された情報および位置エネルギー算出部１０４で算出された位置エネルギーをもとに、コミュニケーション制御を行うコミュニケーション制御部１０５と、コミュニケーション制御部１０５の制御に基づきユーザに提示するコミュニケーションの生成を行うコミュニケーション生成部１０６と、コミュニケーション生成部１０６の生成結果を、ロボットが提示できるメディアに変換する表現メディア変換部１０７と、表現メディア変換部１０７の変換結果を提示するコミュニケーション提示部１０８とから構成されている。
【００１２】
図２は、家庭にセンサ入力部１０１が複数設置されている様子を示している。家庭に設置されるセンサとしては煙センサ、温度センサ、歪センサ、圧力センサなど種々のものがあるが、ここでは、説明に用いるＲＦタグ及び光センサ等を用いる位置センサ、カメラ、及びマイクのみを記している。
【００１３】
例えば、１Ｆの浴室には見守り役のロボットＡ（２０１）、２Ｆの居間には話し相手のロボットＢ（２０２）、外部には番犬の役目を果たすロボットＣ（２０３）がいる。これらロボットＡ〜Ｃ（２０１〜２０３）には、移動する際に必要な障害物を検出するための超音波センサや赤外線センサなどの種々のセンサがついているが、ここでは説明に用いるカメラ、マイク等のセンサのみ記している。
【００１４】
いずれのロボットにも、ヒトの顔かどうか、あるいは見分けた顔で個人認証したり、あるいは顔向きを検出したり、あるいは動物体があるかどうかなどの状況を識別するためカメラ（動画カメラ）２０１２、２０２２、２０３２がついている。カメラ２０１２、２０２２、２０３２は、すべておなじ規格である必要はない。例えば、ロボットＣ２０１は監視することが目的であるので、カメラ２０３２は夜間でも使用できる赤外線カメラ、あるいは高速に移動する動物体を見分けるための６０枚／秒以上での撮影ができる高速度撮影カメラを用いることも可能である（通常のカメラは３０枚／秒程度）。また、ロボットＡ（２０１）やロボットＢ（２０３）は、ヒトと対話することが目的なので、ステレオタイプカメラ（２眼）にして距離を見分けるとともに、２眼にすることで、対応するヒトからみると２つの目との対話になるので、安心できるようにすることもある。あるいは、ロボットＡ２０１のように子守が役目の場合には、子供と対応するので、耐水性があるカメラなどを用いるようにしてもよい。一つのロボットが複数のカメラを有して、例えば昼間は高照度なので、通常のカメラ、夜間は低照度なので、赤外線カメラと使いわけることも可能である。さらに、カメラの解像度についてもロボット毎に高解像度カメラ、あるいは低解像度カメラにするといった使い分けすることも可能である。省電のために、赤外センサなどと組み合わせて動きがあるときのみ撮像するようにした監視カメラ等を用いるようにしてもよい。このような使い分けなどは、家庭の部屋に設置されているカメラ１０１１−Ｂやカメラ１０１３−Ｂについても同様である。
【００１５】
例えば、居間に設置されたカメラ１０１３−Ａが撮像した結果は、センサ入力部１０１からのセンサ情報として、センサの精度とともに蓄積する分散環境行動ＤＢ１１０のうちの分散センサ情報ＤＢ１１１に蓄積される。分散センサ情報ＤＢ１１１に蓄積される情報形式は図３のようになる。
【００１６】
カメラやマイク、その他のセンサすべてに関して、一意に定まっている機械（ＭＡＣ）アドレスなどのセンサＩＤ、センサ名、センサの性能や機能などを参照するときに必要となるので、カタログ参照ＤＢでのＩＤ、センサが設置されている場所、センサが取得するデータ種類、データの次元、データの精度、センサデータ取得のサンプリングレート、記録開始日時、取得データの単位、取得したデータのラベルとが冒頭に記述されている。データの精度やデータの単位は、データの次元に応じて記述されている。
【００１７】
続いて<body>と</body>にはさまれた部分にデータ本体が記述されている。この場合、カメラが撮像したデータはたとえば、３０フレーム／秒の画像データである。通常のビデオカメラであれば、画像は６４０画素ｘ４８０画素の２次元データである。しかし、１枚のフレームは１つのまとまりであるので、データの次元としては１次元で、サンプリングレートは１／３０となっている。個々のデータは、たとえば<body>に記述されているように、ＭＰＥＧ２（Ｍｏｔｉｏｎ  Ｐｉｃｔｕｒｅ  Ｅｘｐｅｒｔ  Ｇｒｏｕｐ）で圧縮されたファイルとなっており、そのファイル名とそれぞれのファイルの末尾でのタイムスタンプが記述されている。
【００１８】
ここでは、例えばＭＰＥＧ２ファイルで蓄積しているが、必ずしもこれに限られる必要はない。例えば、ＭｏｔｉｏｎＪＰＥＧ、ＪＰＥＧ２０００、ａｖｉ、ＭＰＥＧ１、ＭＰＥＧ４、あるいはＤＶなど種々の動画像対応フォーマットがあり、どのようなフォーマットでも適用できる。
【００１９】
ところで、精度は１次元であるので、<accurate-x>のみが記述されていて、ここでは１．０となっている。つまり、カメラを設定したときの状態で撮像が行われていることを示している。この精度は、例えば照度不足なのにフラッシュが使えない、直射日光が直接降り注ぎ逆光になっている、あるいは充電不足等、カメラがカタログ値とおりの性能で撮像できないときには、この精度は１．０より小さな値となる。
【００２０】
また、ロボットＡ〜Ｃ（２０１〜２０３）には、ヒトの声で個人認証したり、あるいは動物体などあるかどうかなどの状況を識別するためのマイク２０１３、２０２３、２０３３がついている。マイクついてもカメラと同様に、同一規格のマイクを用いる必要はない。
【００２１】
例えば、２本のマイクを用いることで指向性を高めたマイクアレイを用いて、ある一定範囲の音だけ集音するようにしてもよい。あるいは、省電のために、赤外センサなどと組み合わせて動きがあるときのみ集音するようにした集音マイクを用いることも可能である。このような使い分けなどは、家庭の部屋に設置されているマイク１０１１−Ｃやマイク１０１３−Ｃについても同様である。
【００２２】
例えば、居間に設置されたマイク１０１３−Ｃが集音した結果は、センサ入力部１０１からのセンサ情報として、センサの精度とともに蓄積する分散環境行動ＤＢ１１０のうちの分散センサ情報ＤＢ１１１に蓄積される。分散センサ情報ＤＢ１１１に蓄積される情報形式は図４のようになる。
【００２３】
図４の情報形式は、図３の情報形式と同様である。異なっている点は、上述したカメラの場合は、ＭＰＥＧファイル等であったのに、ここでは音データのフォーマットであるｗａｖ形式となっている。例として、ｗａｖフォーマットになっているが、かならずしもこれに限られる必要はない。例えばＭＰＥＧフォーマット（ＭＰ３）など、動画像と同様にどのようなフォーマットであってもよい。
【００２４】
精度は、１次元であるので<accurate-x>のみが記述されていて、ここでは１．０となっている。つまりマイクを設定したときの状態で集音が行われていることを示している。この精度は、例えば充電不足など、マイクがカタログ値とおりの性能で撮像できないときには、この精度は１．０より小さな値になる。
【００２５】
センサとしては、図２にカメラやマイク以外に位置センサ１０１１−Ａ、１０１２−Ａ、１０１３−Ａが設置されている。位置センサにはいろいろな形式があるが、ここでは、例えばロボットＡ〜Ｃ（２０１〜２０３）、あるいはヒトＡ〜Ｄは、ＲＦＩＤなどの無線タグを持っており、その微弱電波を位置センサ１０１１−Ａ、１０１２−Ａ、１０１３−Ａが検知する方式とする。無線タグにも自ら電波を発するアクティブ方式と、自ら電波を発せず、位置センサのゲートに近づいたときに電磁誘導により電波を発生するパッシブ方式とがある。ここでは、アクティブ方式の無線タグをロボットＡ〜Ｃ（２０１〜２０３）、あるいはヒトＡ〜Ｄのそれぞれが身に付けているとする。ヒトの場合には、たとえば、室内履きなどに無線タグを付けておけば、本人は付けていることを意識せず、負担に感じることはない。但し、室内履きを必ずしも履かないこともあるので、その場合には、ヒトの位置の確信度として、１．０より低い値となる。
【００２６】
居間にある位置センサ１０１３−Ａが検知した結果は、センサ入力部１０１からのセンサ情報として、センサの精度とともに蓄積する分散環境行動ＤＢ１１０のうちの分散センサ情報ＤＢ１１１に蓄積される。分散センサ情報ＤＢ１１１に蓄積される情報形式は図５のようになる。
【００２７】
図５の情報形式は、図３または図４の情報形式とほぼ同様である。異なっている点は、データ２次元であることと、データが音や画像のように大容量ではないので直接<body>内に記述されていることである。
【００２８】
データとしては、電波を検知した無線タグの番号とそのときの電波強度の２種になっている。無線タグ番号はここでは、わかりやすくするために、ヒトＡが付けている無線タグの番号は「ＸＸＸヒトＡ」、ロボットＢ（２０２）が付けている無線タグ番号は「ＸＸＸロボＢ」と記述している。一方の電波強度は、位置センサが取得する電波強度を０〜２５５までの２５６段階で正規化した時の値となっている。但し、２５５を表す電波強度が一番強く、最も近い場所に存在し、それに対して低い値ほど遠くなる。電波強度は距離の二乗に反比例するので、２５６段階は線形ではなく、大きな値ほど範囲が狭く、小さい値ほど広い範囲が含まれる。
【００２９】
図２のように居間にヒトＡ〜ＣとロボットＢ（２０２）と複数の無線タグが存在する場合、位置センサ１０１３−Ａはすべての無線タグを同時に検知している訳ではなく、順次検知している。よって、図５に示すように、検知した結果は時系列に記述されている。この場合、ヒトＢやヒトＣは位置センサ１０１３−Ａより遠いところにいるので、電波が弱いために必ず電波が届くわけではない。そのため検知されない場合もあり、図５に示されているように、ヒトＡやロボットＢ（２０２）が検知される回数の方が多い。また、場合によっては、図５にあるように外にいるロボットＣ（２０３）が検知されてしまうこともある。従って、検知した無線タグＩＤに関しての、精度は１．０以下である。ここでは、このセンサの精度は０．８となっている。
【００３０】
無線タグは、例えばカタログで通信距離１０ｍとなっているときには、最低１０ｍは検知可能ということである。最低１０ｍということは、１０ｍ以上電波が届くということであり、事実上４０ｍまで検知可能な場合もある。さらに、実際には、アンテナ取り付け向きなどの電波の届く距離には、個体差がある。そこで、ｙ軸（２次元データのうちの２番目のデータ）の範囲としては、例えば、８〜４０ｍとなっている。最低が８ｍとなっているのは、１０ｍが最低といっても実際に居間にすえつけた時に計測したデータで最低が８ｍとなったことを示している。
【００３１】
電波強度Ｉは
【００３２】
【数１】
2005202578.tif 000003
【００３３】
ｋは係数
ｒが距離
但し、この場合電波強度Ｉは２５６段階となっている。
さらに、位置センサは温度や部屋にいる人数などによって電波の届き方が変動することを考慮して、ここでは距離に関する精度０．６としている。
ここでは、特に触れないが、他のセンサ情報に関しても図３〜図５と同様に、分散センサ情報ＤＢ１１１に蓄積されている。
分散環境行動処理部１０２は、逐次分散センサ情報ＤＢ１１１に蓄積される情報を読み出し、ヒトとモノの情報にわけ、また適切な認識処理を行い、センサ情報の精度をもとに、位置エネルギー算出部１０４の算出した位置エネルギーとあわせて、モノにかかわる位置や姿勢、モノの状態（移動中など）を分散環境情報ＤＢ１１２に、ヒトにかかわる位置や姿勢、歩行や安静などの基本的な動作情報を分散状態情報ＤＢ１１３へ書き込む。
【００３４】
さらに、分散センサ情報ＤＢ１１１と分散状態情報ＤＢ１１２、分散状態情報ＤＢ１１３の情報を読み出し、適切な認識処理を行い、読み出したセンサ精度や位置エネルギーを基に、位置エネルギー算出部１０４の算出した位置エネルギーとあわせて、睡眠や食事、ＴＶ視聴、入浴、料理などの行動を分散行動情報ＤＢ１１４に書き込む。
【００３５】
さらに、分散センサ情報ＤＢ１１１と分散状態情報ＤＢ１１２、分散状態情報ＤＢ１１３、分散行動情報ＤＢ１１４の情報を読み出し、適切な認識処理を行い、読み出したセンサ精度や位置エネルギーを基に、位置エネルギー算出部１０４の算出した位置エネルギーとあわせて、ヒトが例えば、ＴＶを視聴している場合には、ヒトがＴＶサービスを利用していることをヒトとサービスのインタラクションＤＢ１１５に、ヒトが皿をしまったといったヒトとモノの関わりをヒトとモノのインタラクションＤＢ１１６に、家族が話しているといったヒトとヒトの関わりをインタラクションＤＢ１１７に書き込んでいく。
【００３６】
以下に、図３、図４、図５に例示した分散センサ情報をもとに、どのように位置エネルギーを算出しつつ、分散環境行動ＤＢ１１０に対して編集を行っていくかを説明する。図６に示したように、分散環境行動処理部１０２は、存在するヒトが家人かどうかを認証する個人認証部１０２１と、その動作を認識するための動作認識部１０２４と、行動を認識するための行動認識部１０４５と、状況を認識するための状況認識部１０４６と、モノやサービスなどの環境を認識するための環境認識部１０４７と、さらにこれらのもととなる認識処理を行う画像認識部１０２２と、音声認識部１０２３から構成されている。
【００３７】
図５から、位置センサにより、ヒトＡ、ヒトＢ、ロボットＢ（２０２）が検知されていることがわかる。
「XXXヒトA    200」
「XXXヒトB
10」
「XXXロボB    100」
この情報に基づき、位置エネルギー算出部１０４は、位置エネルギーを算出する。
位置エネルギーは
【００３８】
【数２】
2005202578.tif 000004
【００３９】
とあらわされる。
Ｆは位置エネルギー関数であり、適切な関数が選択され、ｘ，ｙ，ｚは３次元空間での座標値、θ，φ，γは姿勢を示す角度（ｙａｗ，ｒｏｗ，ｐｉｔｃｈ）、ｔは時刻、ｐｒ１，ｐｒ２，，，，，，,ｐｒｎはユーザの嗜好や趣味などを表すＮ個（定式化する都合上、Ｎ個としているが、これに限られない。）のパラメータである。
【００４０】
位置エネルギー関数の形式には、いくつかある。
例えば、ある地点に存在するか否かは二項分布としてとらえることができる。ある地点に存在する生起確率ｐはきわめて小さいが、ある地点ｎ箇所は人間の一生という長さで考えれば、十分大きくなり、ｎｐは有限となる。
【００４１】
ｎｐ＝λ
とおくと、二項分布は確率関数としてポアソン分布となる。
【００４２】
【数３】
2005202578.tif 000005
【００４３】
ここで、
【００４４】
【数４】
2005202578.tif 000006
【００４５】
および
【００４６】
【数５】
2005202578.tif 000007
【００４７】
従って、位置センサが検出した位置を中心としたポアソン分布関数として表現すると、図７に示したように、センサの位置をもとに、部屋の中の座標値に換算した位置エネルギーを算出することができる。図７に示したポアソン分布関数は３次元形状になっている。
【００４８】
あるいは、図８に示すように楕円関数
【００４９】
【数６】
2005202578.tif 000008
【００５０】
であらわすことも可能である。
図７、図８とも了解性をよくするために、ｘ，ｙの座標値のみを使って3次元空間（座標値２自由度）内で表示しているが、実際には、［数２］に表されているように、Ｎ＋８次元空間（座標値３自由度、姿勢３自由度、時刻1自由度、プロファイルN自由度）での関数となっている。
【００５１】
また、ヒトやロボットと同様にＴＶや洗濯機などの機器も位置エネルギーをもっている。例えば、ＴＶスピーカー２０３２は音を提示するが、音は最も単純には、指向性なく全方位に広がるので、その位置エネルギーは、図９に示されるように点線で示した球形となる。
【００５２】
ここでは、ＴＶに２つのスピーカーがあるので、位置エネルギーは２つの球で表されている。他方、ＴＶ画面は２０３１は映像を提示し、視角があるので、全方位ではない。ここでは指向性のある電磁界放射パターンとして扱っている（図９にある一点鎖線）。
【００５３】
図１０はヒトやロボットに関して算出された位置エネルギーと、機器に関して算出された位置エネルギーとを合わせて表示したものである。
コミュニケーション制御部１０５は、ヒトとロボットに関する位置エネルギーＦｐと、機器に関する位置エネルギーＦａとの重なり（内積）を算定する。
【００５４】
ヒトと機器との間の内積は、
【００５５】
【数７】
2005202578.tif 000009
【００５６】
ヒトとヒトの間の内積は、
【００５７】
【数８】
2005202578.tif 000010
【００５８】
で表される。
以下、この内積により、コミュニケーション制御部１０５と、コミュニケーション評価部１０３がどのように動作するかを説明する。処理の流れを図１１に示して説明する。
【００５９】
ステップＳ１０１は、上述した位置エネルギーの算出を行うものである。次に、位置エネルギーを算出した個数を割り出し、それぞれヒトＮｐと機器Ｎａに設定する（ステップＳ１０２）。
【００６０】
次に算出したすべてのヒトと機器について、位置エネルギーの内積を算出し、制御や評価を行えるように、ヒトｉと機器ｊ、ヒトｉ以外の別のヒトｋとについて処理を行う。それぞれのパラメータを、ステップＳ１０３にて初期化する。ｉとjは１に、ｋはｉ以外なので、ｉ＋１に設定する。
【００６１】
ヒトiと機器jの位置エネルギー間の内積ｉｊＣｔｌを算出する（ステップＳ１０４）。内積の算出は上述したとおりである。算出したヒトiと機器jの内積ｉｊＣｔｌが正であれば、ヒトiと機器jとの間にコミュニケーションが発生するので、まず、ステップＳ１０５で判定を行う。
【００６２】
Ｓ１０５において正であれば、後にコミュニケーション評価を行うために、その時ｔｌ時の内積値ｉｊＣｔｌ（ヒトiと機器ｊとのｔｌ時の内積）を記憶する（ステップＳ１０６）。正であれば、ヒトiと機器jとの間にコミュニケーションが発生するので、そのためには、機器jサービスがＯＮになる必要がある。ＯＮであるかどうかをステップＳ１０７で判断する。
【００６３】
ヒトｉと機器ｊサービスとの間のコミュニケーションがいつ、どのような状態で開始したかを後のコミュニケーション評価に遣うために、機器jサービスをＯＮにしたときのサービスＯＮ時ｉｊＴｏｎ＝ｔｌを記憶する（ステップＳ１０８）。
【００６４】
すべての機器ｊサービスについて、内積を算出するために、ｊがＮａになるまでインクリメントする（ステップＳ１０９、Ｓ１１０）。
すでに、ヒトがサービスに興味を失った、あるいは別の場所に移動した場合には、内積が０になる、あるいは内積が小さくなる。別の場所に移動して内積が０になる場合には、ユーザが誰もいないのに、テレビがついたままにならないようにするために、サービスを終了する必要がある。
【００６５】
つまり、機器ｊサービスがＯＮであれば（ステップＳ１０７）、内積が前回と変動しているかどうかをステップＳ１１５で算出する。
つまり、現在ｔｌ時の内積値ｉｊＣｔｌと前回の内積値ｉｊＣｔｌ−１との差分
ｉｊＥｔｌ=ｉｊＣｔｌ−ｉｊＣｔｌ−１
をとる。
この差分ｉｊＥｔｌをまず、ステップＳ１１６で機器jサービスのヒトiへの効果として記憶する。ステップＳ１１７でｉｊＥｔｌ＜０かどうかを調べる。ｉｊＥｔｌが０あるいはそれ以下であれば、ユーザが別の場所に移動した、あるいは興味を失ったことになるので、機器jサービスをＯＦＦにする（ステップＳ１１８）。さらに、いつサービスをＯＦＦにしたかをサービスＯＦＦ時ｉｊＴｏｆｆ＝ｔｌとして記憶する。
【００６６】
次に、機器jサービスがユーザｉに対して、どの程度効果があったかを算定する指標のひとつとして、機器jサービスのサービス効果時間ｉｊＴｏｆｆ−ｉｊＴｏｎを算出し記憶する（ステップＳ１１９）。
【００６７】
以上の方法により、ユーザがいなくなったときに、サービスをＯＦＦにすることが可能である。
あるいは内積の差分ｉｊＥｔｌが０以下かどうかを判定するのではなく、予め設定した閾値以下になったら、サービスのレベルを変更するようにするようにしてもよい。その場合には、ステップＳ１１７の前に、図１２に示すように、ステップＳ１２７でｉｊＥｔｌ＜αかどうかを判定する。
【００６８】
これにより、予め設定した閾値以下になったら、機器jサービスのレベルを一段落とす（ステップＳ１２８）、例えば、ＴＶの音を小さくするといったことが可能である。
【００６９】
上述したように
ヒトと機械との間の位置エネルギーの内積によるものについて説明してきたが、同様にヒト同士についても位置エネルギーの内積を算出し、その変化を記憶することで、コミュニケーションの履歴を記録することができる。
【００７０】
ステップＳ１１１では、ヒトｉとヒトｋの位置エネルギー間の内積ｉｋＣｔｌを算出する。ヒトｉとヒトkの内積ｉｋＣｔｌは正かどうかを判定し（ステップＳ１１２）、正であれば、コミュニケーションがあるということで、現在ｔｌ時の内積値ｉｋＣｔｌ（ヒトｉとｋとのｔｌ時の内積）を記憶する（ステップＳ１２０）。
【００７１】
前回の内積ｉｋＣｔｌ−１が０であれば（ステップＳ１２１）、ｔｌ時にコミュニケーションが開始したと判定できるので、コミュニケーション開始時ｉｋＴｏｎをｔｌとして記憶する（ステップＳ１２２）。
【００７２】
ヒトと機械とのコミュニケーションと同様に、現在ｔｌ時の内積値ｉｋＣｔｌと前回の内積値ｉｋＣｔｌ−１との差分ｉｋＥｔｌ=ｉｋＣｔｌ−ｉｋＣｔｌ-1をとる（ステップＳ１２３）。
【００７３】
ｉｋＥｔｌを機器ｊサービスのヒトｉへの効果として記憶する（ステップＳ１２４）。
差分ｉｋＥｔｌが０になれば、コミュニケーションが終了したとみなせるので（ステップＳ１２５）、ヒトｉとｋのコミュニケーション効果時間ｔｌ−ｉｋＴｏｎを算出し記憶する（ステップＳ１２６）。以上をすべてのヒトに対して繰り返していく。
【００７４】
以上のコミュニケーション効果時間をもとに、コミュニケーション評価部１０３は評価を行う。
図１の場合には、ＴＶの前にはヒトは１名である。この場合には、コミュニケーション評価部１０３が記憶しているＴＶサービス効果時間は例えば、
Ｔｅ＝ｉｊＴｏｆｆ−ｉｊＴｏｎ
とする。
これに対して、例えば、図１３のように、ＴＶの前にヒトが２名いる場合であると、コミュニケーション評価部１０３が記憶しているＴＶサービス効果時間は見かけ上ではあるが、例えば、
【００７５】
Ｔｅ＝（ｉｊＴｏｆｆ−ｉｊＴｏｎ）＋（ｋｊＴｏｆｆ−ｋｊＴｏｎ）
【００７６】
とほぼ２倍の効果があることになる。
これにヒト同士のコミュニケーション効果時間
Ｃｅ＝ｔｌ−ｉｋＴｏｎ
もあるので、全体の効果時間は
Ｔｏｔａｌ＝Ｔｅ＋Ｃｅ
となる。
この結果をもとに、例えば、コミュニケーション制御部は、効果時間を大きくするための制御を行うことについて説明する。コミュニケーション評価部１０３にてサービス効果時間またはコミュニケーション効果時間が少ないと判断した場合には、コミュニケーション制御部１０５において上記効果時間を大きくするために、分散環境行動処理部１０２により認識されている他の家族（例えばヒトＡ）を呼びに行くように制御する。例えば、コミュニケーション生成部１０６において、家族を呼んでくる音声情報を生成し、表現メディアで変換部１０７によりロボット（例えばロボットＢ）でも出力できる音声合成を行い、ロボットに備えたスピーカーにより家族に呼びかけることができる。
【００７７】
従って、上記構成から対象となる機器又はヒトの位置エネルギーを用いて周囲状況を定量的に解析することで、種々の状況に対応し、更に新規センサや機器の導入に対しても逐次適応することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の実施の形態のコミュニケーション装置の概略構成を示すブロック図。
【図２】本発明の実施の形態の実施概要図。
【図３】カメラの分散センサ情報ＤＢの記述例を示す図。
【図４】マイクの分散センサ情報ＤＢの記述例を示す図。
【図５】位置センサの分散センサ情報ＤＢの記述例を示す図。
【図６】分散環境行動処理部の詳細構成を示すブロック図。
【図７】算出された位置エネルギーの例を示す図。
【図８】算出された位置エネルギーの例を示す図。
【図９】算出された位置エネルギーの例を示す図。
【図１０】算出された位置エネルギーの例を示す図。
【図１１】コミュニケーション評価部の処理フロー図。
【図１２】コミュニケーション評価部の処理フロー図。
【図１３】本発明の実施の形態の他の実施概要図。
【符号の説明】
【００７９】
１０１・・・センサ入力部
１０２・・・分散環境行動処理部
１０３・・・コミュニケーション評価部
１０４・・・位置エネルギー算出部
１０５・・・コミュニケーション制御部
１０６・・・コミュニケーション生成部
１０７・・・表現メディア変換部
１０８・・・コミュニケーション提示部
１１０・・・分散環境行動ＤＢ
１１１・・・分散センサ情報ＤＢ
１１２・・・分散状態情報ＤＢ（モノ）
１１３・・・分散状態情報ＤＢ（ヒト）
１１４・・・分散行動情報ＤＢ
１１５・・・ヒトとサービスのインタラクションＤＢ
１１６・・・ヒトとモノのインタラクションＤＢ
１１７・・・ヒトとヒトのインタラクションＤＢ
１０１１−Ａ、１０１２−Ａ、１０１３−Ａ・・・位置センサ
１０１１−Ｂ、１０１３−Ｂ・・・カメラ
１０１１−Ｃ、１０１３−Ｃ・・・マイク
１０２１・・・個人認証部
１０２２・・・画像認識部
１０２３・・・音声認識部
１０２４・・・動作認識部
１０２５・・・行動認識部
１０２６・・・状況認識部
１０２７・・・環境認識部
２０１、２０２、２０３・・・ロボット
２０１１、２０２１、２０３１・・・スピーカー
２０１２、２０２２、２０３２・・・カメラ
２０１３、２０２３、２０３３・・・マイク
２０４・・・ＴＶ
２０４１・・・ＴＶ画面
２０４２・・・ＴＶスピーカー
【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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