(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサからの検出信号により変化する感情パラメータを出力する感情モデルと、
センサからの検出信号により変化する本能パラメータを出力する本能モデルと、
上記感情パラメータ及び本能パラメータを参照し、行動命令を出力する行動モデルと、
上記行動命令により状態が遷移される動作に応じて画像データを取得する取得手段と、
上記画像データを記憶する記憶手段と、
上記画像データに上記感情パラメータ及び日時データを付加して該画像データを上記記憶手段に書き込む書き込み制御手段と
を備えるロボット装置。
【請求項２】
上記検出信号を評価する評価手段をさらに備え、
上記書き込み制御手段は、上記評価手段による評価結果を得た場合、上記画像データを上記記憶手段に書き込む請求項１記載のロボット装置。
【請求項３】
上記センサとして圧力計測する圧力計測手段をさらに備え、
上記評価手段は、上記圧力計測手段からの検出信号とされる圧力情報を評価する請求項２記載のロボット装置。
【請求項４】
上記センサとしてマイクロホンをさらに備え、
上記評価手段は、上記マイクロホンからの検出信号とされる音情報を評価する請求項２記載のロボット装置。
【請求項５】
上記記憶手段に記憶された上記画像データを消去する消去制御手段をさらに備え、
上記消去制御手段は、上記日時データに基づいて上記記憶手段から上記画像データを消去する請求項１記載のロボット装置。
【請求項６】
上記記憶手段に書き込まれた上記画像データを、当該画像データに対応される感情パラメータに応じて並べ替える並べ替え手段をさらに備える請求項２記載のロボット装置。
【請求項７】
センサからの検出信号により変化する感情パラメータを出力する感情モデルと、センサからの検出信号により変化する本能パラメータを出力する本能モデルと、上記感情パラメータ及び本能パラメータを参照し、行動命令を出力する行動モデルとを有するロボット装置を制御するロボット装置の制御方法において、
上記行動命令により状態が遷移される動作に応じて画像データを取得する取得工程と、
上記画像データに上記感情パラメータ及び日時データを付加して該画像データを記憶手段に書き込む書き込み制御工程とを有するロボット装置の制御方法。
【請求項８】
上記検出信号を評価する評価工程をさらに有し、
上記書き込み制御工程では、上記評価工程による評価結果を得た場合、上記画像データを上記記憶手段に書き込む請求項７記載のロボット装置の制御方法。
【請求項９】
センサからの検出信号により変化する感情パラメータを出力する感情モデルと、センサからの検出信号により変化する本能パラメータを出力する本能モデルと、上記感情パラメータ及び本能パラメータを参照し、行動命令を出力する行動モデルとを有するロボット装置に、
上記行動命令により状態が遷移される動作に応じて画像データを取得する取得工程と、
上記画像データに上記感情パラメータ及び日時データを付加して該画像データを記憶手段に書き込む書き込み制御工程とを含む処理を実行させるプログラムを提供する提供媒体。
【請求項１０】
上記検出信号を評価する評価工程をさらに有し、
上記書き込み制御工程では、上記評価工程による評価結果を得た場合、上記画像データを上記記憶手段に書き込む請求項９記載の提供媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、外的要因又は内的要因により変化する感情又は行動モデルを有するロボット装置、ロボット装置の制御方法及び提供媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、海中データの収集を目的とした自律型移動ロボットとして、例えば、水中探査ロボットが開発されている。水中探査ロボットにおいては、通常、収集困難である海中の水温データ、海流データ、深度データ、地形データ及び映像データ等を、できるだけ多く収集し記録することが望ましい。そして、有効なデータの抽出作業及び解析作業は、通常、水中探査ロボットが浮上した後に行われる。
【０００３】
ところで、近年、エンターテインメントを目的とした自律型移動ロボットが提供されている。ここで、自律型移動ロボットに、時々刻々と変化するような条件に応じてデータを蓄積していくことにより娯楽性がさらに増すと考えられる。
【０００４】
しかしながら、エンターテインメントを目的とした自律型移動ロボットにおいては、意味のないデータをいつまでもロボット内に記憶しておくことは、メモリのコストアップにつながる。
【０００５】
また、ロボット内に記憶されたデータの中から有効なデータを抽出する作業には、人手と時間がかかる。
【０００６】
さらに、そのように自律型移動ロボットから抽出したデータを、そのような自律型移動ロボットが収集したデータであることを前提として、或いは認識できるように閲覧できれば、さらに娯楽性は増すと考えられる。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、上述の実情に鑑みて提案されたものであり、有効なデータのみを抽出することができる外的要因又は内的要因により変化する感情又は行動モデルを有するロボット装置、そのようなロボット装置の制御方法及び提供媒体を提供することを目的としている。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
すなわち、本発明に係るロボット装置は、センサからの検出信号により変化する感情パラメータを出力する感情モデルと、センサからの検出信号により変化する本能パラメータを出力する本能モデルと、感情パラメータ及び本能パラメータを参照し、行動命令を出力する行動モデルと、行動命令により状態が遷移される動作に応じて画像データを取得する取得手段と、画像データを記憶する記憶手段と、画像データに感情パラメータ及び日時データを付加して画像データを上記記憶手段に書き込む書き込み制御手段とを備える。
【０００９】
また、本発明に係るロボット装置の制御方法は、センサからの検出信号により変化する感情パラメータを出力する感情モデルと、センサからの検出信号により変化する本能パラメータを出力する本能モデルと、上記感情パラメータ及び本能パラメータを参照し、行動命令を出力する行動モデルとを有するロボット装置を制御するロボット装置の制御方法において、
上記行動命令により状態が遷移される動作に応じて画像データを取得する取得工程と、
上記画像データに上記感情パラメータ及び日時データを付加して画像データを記憶手段に書き込む書き込み制御工程とを有する。
【００１０】
また、本発明に係る提供媒体は、センサからの検出信号により変化する感情パラメータを出力する感情モデルと、センサからの検出信号により変化する本能パラメータを出力する本能モデルと、感情パラメータ及び本能パラメータを参照し、行動命令を出力する行動モデルとを有するロボット装置に、行動命令により状態が遷移される動作に応じて画像データを取得する取得工程と、画像データに感情パラメータ及び日時データを付加して画像データを記憶手段に書き込む書き込み制御工程とを含む処理を実行させるプログラムを提供する。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施するための最良の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
本発明の実施の形態は、本発明を、ペット型ロボットに適用したものである。本発明を適用したペット型ロボットは、例えば図１に示すような外観形状となされている。
【００１２】
ペット型ロボット１は、移動のため駆動される脚部２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）ビデオカメラ１１（図２）などが収容された頭部３及び胴体４等から構成されている。このペット型ロボット１は、外的要因又は内的要因に基づいて、自身の行動を決定するプログラムにより、行動し、感情を変化させる。ここで、自身の行動を決定するプログラムは、行動モデルや感情モデルにより構築されている。具体的には、ペット型ロボット１は、各種センサ（例えば、後述する図２のタッチセンサ２０）からの入力に対応して、自身の行動を決定するプログラムに基づいて、自律的に歩行するようになされている。
【００１３】
また、ペット型ロボット１には、メモリカード１３を装着するためのＰＣカードスロット１４が設けられている。このペット型ロボット１は、条件に応じて、ＰＣカードスロット１４に装着されたメモリカード１３に所定のデータを書き込むことができる。ここで、データをメモリカード１３に書き込む条件は、行動モデルが出力する所定の行動命令が基準とされたり又は感情モデルが出力する感情情報が基準とされたり、ユーザ（飼い主）との対話が基準とされたり、外部の状態の直接の検出結果が基準とされたり、或いは内的要因とされる内部の状態の検出結果が基準とされたりする。
【００１４】
ペット型ロボット１は、例えば図２に示すように、各部が電気的に接続されて構成されている。ＣＣＤビデオカメラ１１で撮像された画像データは、信号処理部１２に供給される。信号処理部１２は、ＣＣＤビデオカメラ１１より供給された画像データに所定の処理を施し、その画像データを内部バス１８を介して、記憶手段であるメモリカード１３又はＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１６に記憶させる。
【００１５】
ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１５は、フラッシュＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１７に記憶されている動作プログラムを、内部バス１８を介して読み出し、システム全体の制御を行う。また、フラッシュＲＯＭ１７に記憶されているＣＰＵ１１の動作プログラムは、信号処理部１２に接続される外部のパーソナルコンピュータ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ、ＰＣ）３１によって作成及び変更が可能とされている。そして、このＣＰＵ１５は、一機能として、記憶手段とされるメモリカード１３やＤＲＡＭ１６にデータを書き込む書き込み制御機能、メモリカード１３やＤＲＡＭ１６に書き込まれたデータを消去する消去制御機能、及び記憶手段に書き込まれたデータを、そのデータに付加されている情報に基づいて並べ替える並べ替え機能等を有している。
【００１６】
外部の状態を検出する検出手段を構成するポテンショメータ１９ａ，１９ｂ，１９ｃ、タッチセンサ２０及びマイクロホン２１が検出した信号は、分岐部２４ａ，２４ｂ，２４ｃ，２４ｄ，２４ｅを介して信号処理部１２に供給される。信号処理部１２は、分岐部２４ａ〜２４ｅから供給された信号を、内部バス１８を介してＣＰＵ１５に供給する。ＣＰＵ１５は、供給された信号に基づいてアクチュエータ２２ａ，２２ｂ，２２ｃ，２２ｄ（例えば、それによって駆動される図１の脚部２ａ〜２ｄや頭部３）の動作を制御する。また、ＣＰＵ１５は、スピーカ２３から出力される音声を制御する。
【００１７】
ここで、ポテンショメータ１９ａ〜１９ｃ、タッチセンサ２０、マイクロホン２１、アクチュエータ２２ａ〜２２ｄ及びスピーカ２３は、ペット型ロボット１の足や耳、口等を構成するものであり、これらをまとめてＣＰＣ（Ｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ）デバイスと呼ぶ。
【００１８】
図３には、信号処理部１２の構成例を示している。ＤＲＡＭインタフェース４１、ホストインタフェース４２、ＲＯＭインタフェース４３は、それぞれＤＲＡＭ１６、ＣＰＵ１５、フラッシュＲＯＭ１７に接続されるとともに、外部バス４４にも接続されている。バスコントローラ４５は、外部バス４４の制御を行う。バスアービタ４６は、外部バス４４と内部バス４７のアービトレーションを行う。
【００１９】
パラレルポート４８及びシリアルポート５０には、例えば、外部の開発環境としてのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）３１が接続されている。バッテリーマネージャ４９は、図示しないバッテリーの残量の管理等を行う。パラレルポート４８、バッテリーマネージャ４９及びシリアルポート５０は、それぞれペリフェラルインタフェース５３を介して内部バス４７に接続されている。
【００２０】
ＣＣＤビデオカメラ１１は、撮像した画像データをＦＢＫ（Ｆｉｌｔｅｒ Ｂａｎｋ）５６に供給する。ＦＢＫ５６は、供給された画像データに対して間引き処理を行い、種々の解像度の画像データを作成する。その画像データは、内部バス４７を介してＤＭＡ（Ｄｉｒｅｃｔ Ｍｅｍｏｒｙ Ａｃｃｅｓｓ）コントローラ５１に供給される。ＤＭＡコントローラ５１は、供給された画像データをＤＲＡＭ１６に転送し、記憶させる。
【００２１】
また、ＤＭＡコントローラ５１は、ＤＲＡＭ１６に記憶されている画像データを適宜読み出し、ＩＰＥ（Ｉｎｎｅｒ Ｐｒｏｄｕｃｔ Ｅｎｇｉｎｅ）５５に供給する。ＩＰＥ５５は、供給された画像データを使用して所定の演算を行う。この演算結果は、ＤＭＡコントローラ５１の指示に従って、ＤＲＡＭ１６に転送され、記憶される。
【００２２】
ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ホストコントローラ５７には、ＣＰＣデバイス２５が接続される。ＣＰＣデバイス２５は、例えば、上述したポテンショメータ１９ａ〜１９ｃ、タッチセンサ２０、マイクロホン２１、アクチュエータ２２ａ〜２２ｄ及びスピーカ２３等から構成されている。ＣＰＣデバイス２５から供給された音声データは、ＵＳＢホストコントローラ５７を介してＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）５２に供給される。ＤＳＰ５２は、供給された音声データに対して所定の処理を行う。ＵＳＢインタフェース５８には、外部の開発環境としてのパーソナルコンピュータ（ＰＣ）３２等が接続される。タイマ５４は、時間情報を内部バス４７を介して各部に供給する。
以上のように、ペット型ロボット１が構成されている。ペット型ロボット１の行動モデルや感情モデルは、外的要因又は内的要因に基づいて変化し、ペット型ロボットは、この行動モデルや感情モデルの出力に応じて動作する。
【００２３】
ペット型ロボット１が有する感情モデル６４は、例えば図４に示すように構築されている。
【００２４】
第１乃至第３のセンサ６１，６２，６３は、ユーザ、さらには環境などの外部から与えられる刺激を検知し、電気信号に変換して出力する。この電気信号は、第１及び第２の入力評価部７１，７２に供給される。ここで、第１乃至第３のセンサ６１，６２，６３は、ポテンショメータ１９ａ〜１９ｃ、タッチセンサ２０、マイクロホン２１などの他、図示しない音声認識センサや画像色認識センサ等であり、ユーザがペット型ロボット１の世話をするために行った操作や、発した音声を、電気信号に変換して出力する。第１乃至第３のセンサ６１，６２，６３の出力は、第１及び第２の入力評価部７１，７２に供給される。
【００２５】
第１の入力評価部７１は、第１乃至第３のセンサ６１，６２，６３から供給される電気信号を評価し、所定の感情を検出する。ここでいう所定の感情とは、例えば喜びの感情である。第１の入力評価部７１は、検出した感情の評価値を第１の感情モジュール７３に供給する。第１の感情モジュール７３には、所定の感情が割り当てられており、第１の入力評価部７１から供給される感情の評価値に基づいて、感情のパラメータが増減する。例えば、所定の感情に「喜び」が割り当てられている場合には、第１の入力評価部７１から供給される感情の評価値に基づいて、「喜び」の感情のパラメータが増減することになる。第１の感情モジュール７３は、感情パラメータを出力選択部７５に供給する。
【００２６】
同様に、第２の入力評価部７２も、第１乃至第３のセンサ６１，６２，６３から供給される電気信号を評価し、所定の感情を検出する。ここでいう所定の感情とは、例えば怒りの感情である。第２の入力評価部７２は、検出した感情の評価値を第２の感情モジュール７４に供給する。第２の感情モジュール７４には、所定の感情が割り当てられており、第２の入力評価部７２から供給される感情の評価値に基づいて、感情のパラメータが増減する。例えば、所定の感情に「怒り」が割り当てられている場合には、第２の入力評価部７２から供給される感情の評価値に基づいて、「怒り」感情のパラメータが増減することになる。第２の感モジュール７４は、感情パラメータを出力選択部７５に供給する。
【００２７】
出力選択部７５は、第１及び第２の感情モジュール７３，７４から供給される感情パラメータが所定の閾値を越えているか否かを判定し、閾値を越えている感情パラメータを出力する。また、出力選択部７５は、第１及び第２の感情モジュール７３，７４からの２つの感情パラメータがいずれも閾値を越えている場合には、感情パラメータが大きい方を選択し、出力する。
【００２８】
行動生成部６５は、出力選択部７５から供給される感情を、具体的な行動を指示する命令に変換し、出力部６６に供給するとともに、出力評価部７６にフィードバックさせる。
出力評価部７６は、行動生成部６５から供給される行動を評価し、その行動が行われた場合、その行動に対応する感情パラメータを減少させるように制御する。
【００２９】
出力部６６は、行動生成部６５からの行動命令に従った出力を行う。出力部６６は、ペット型ロボット１の出力であり、これにより、ペット型ロボット１は、行動生成部６５からの行動命令に従い行動する。すなわち例えば、出力部６６は、脚部２ａ〜２ｄ、頭部３、胴体４などに相当する部材を駆動するアクチュエータ２２ａ〜２２ｄや、スピーカ２３などでなり、例えば、所定のアクチュエータを駆動して頭部３を回転させたり、鳴き声等を出力したりする。
【００３０】
このようにペット型ロボット１は、感情モデルの感情パラメータに基づいて感情表現を示す動作をするが、さらに感情パラメータに基づいて所定のデータを記憶手段に書き込むこともできる。ペット型ロボット１は、例えば、そのような感情を示す動作をした際に、外部の状態として周囲の画像や周囲の音声を記憶手段に書き込む。ここで、画像は、外部の状態を検出する検出手段の一部をなす外部入力手段とされるＣＣＤビデオカメラ１１により取り込み、音声は、外部入力手段とされるマイクロホン２１により取り込む。
【００３１】
次に、具体的に、第１の感情モジュール７３に「喜び」、第２の感情モジュール７４に「怒り」が割り当てられている場合について説明する。なお、ここで、第１のセンサ６１を画像色認識センサとし、第２のセンサ６２を音声認識センサとし、第３のセンサ６３をタッチセンサ２０として以下を説明する。
【００３２】
第１の入力評価部７１は、画像色認識センサ（第１のセンサ）６１から「黄色」に対応する電気信号、音声認識センサ（第２のセンサ）６２から所定の周波数（例えば、「レ」）に対応する電気信号、また、タッチセンサ（第３のセンサ）６３から「なでている状態」に対応する電気信号が供給されると、それぞれの信号を評価し、「喜び」の評価値を決定する。第１の入力評価部７１は、「喜び」の評価値を第１の感情モジュール７３に供給する。感情モジュール７３は、「喜び」の評価値に基づいて、感情のパラメータを増加させる。感情のパラメータは、出力選択部７５に供給される。
【００３３】
一方、第２の入力評価部７２は、画像色認識センサ６１から「赤色」に対応する電気信号、音声認識センサ６２から所定の周波数（例えば、「ファ」）に対応する電気信号、また、タッチセンサ６３から「たたいている状態」に対応する電気信号が供給されると、それぞれの信号を評価し、「怒り」の評価値を決定する。第２の入力評価部７２は、「怒り」の評価値を第２の感情モジュール７４に供給する。第２の感情モジュール７４は、「怒り」の評価値に基づいて、感情のパラメータを増加させる。感情のパラメータは、出力選択部７５に供給される。
【００３４】
出力選択部７５は、第１及び第２の感情モジュール７３，７４から供給される感情パラメータが所定の閾値を越えているか否かを判定する。ここでは、「怒り」の感情パラメータが閾値を越えているものとする。
【００３５】
行動生成部６５は、出力選択部７５から供給される「怒り」の感情パラメータを具体的な行動（吠える）を指示する命令に変換し、出力部６６に供給するとともに、出力評価部７６にフィードバックさせる。
【００３６】
出力部６６は、行動生成部６５からの行動命令（吠える）に従った出力を行う。すなわち、スピーカ２３から、対応する音声が出力される。ペット型ロボット１が吠えることで、その「怒り」が発散され、「怒り」の感情が抑制される。このことを考慮して、出力評価部７６は、第２の感情モジュール７４の感情パラメータを減少させる。
【００３７】
なお、上述の感情モデル６４の出力は、感情パラメータの時間微分値とする。すなわち、感情パラメータの変化が大きいほど、感情モデル６４の出力は大きくなる。例えば、ペット型ロボット１において、「怒り」の感情パラメータが大きい場合に、大好きな黄色のボールを見ることにより、「喜び」の感情パラメータが急激に変化（増加）する。この場合、ＣＣＤビデオカメラ１１から取り込まれる画像データは、ペット型ロボット１にとって有効な画像データと判定され、メモリカード１３等の記憶手段に記憶される。
【００３８】
以上、ペット型ロボット１の感情モデルについて説明した。次に、各種情報に基づいてペット型ロボット１の行動を決定するための行動モデルについて図５を用いて説明する。
【００３９】
行動モデルは、図５に示すように、センサ入力によりペット型ロボット１に動作させるための行動出力を決定している。ここで、センサ入力は、ＣＰＣデバイス２５のうちのポテンショメータ１９ａ〜１９ｃ等の外部情報を取得するためのセンサからの入力である。
【００４０】
この行動モデルＭ３は、異なる行動目的をもった複数の遷移状態表をサブシステムとして有している。具体的には、サブシステムは、図６に示すように、システム管理を行動目的とするシステム管理Ｆ１、姿勢を管理することを行動目的とする姿勢管理Ｆ２、障害物を回避することを行動目的とする障害物回避Ｆ３、反射動作を行動目的とする反射Ｆ４、感情表現を行動目的とする感情表現Ｆ５、自律行動一般の動作を行動目的とする自律行動一般Ｆ６、ゲームの実行を行動目的とするゲームＦ７、パフォーマンスの実行を行動目的とするパフォーマンスＦ８、サッカーの動作を行動目的とするサッカーＦ９、データの保存を行動目的とする記録Ｆ１０等の状態遷移表を有しており、行動モデルＭ３は、このような状態遷移表に基づいて現在の状態から目的とする状態に遷移するような行動出力を決定している。
【００４１】
また、状態遷移表には、それぞれに優先度が付してあり、重要度の高い行動が優先的に実行されるように関係付けられている。本例では、記録Ｆ１０、サッカーＦ９、パフォーマンスＦ８、ゲームＦ７、自律行動一般Ｆ６、感情表現Ｆ５、反射Ｆ４、障害物回避Ｆ３、姿勢管理Ｆ２及びシステム管理Ｆ１の順序で優先度が高くなっており、これにより、ＣＰＣデバイス２５からのセンサ入力に対して、システム管理Ｆ１、姿勢管理Ｆ２、障害物回避Ｆ３、反射Ｆ４、感情表現Ｆ５、自律行動一般Ｆ６、ゲームＦ７、パフォーマンスＦ８、サッカーＦ９及び記録Ｆ１０の順序で優先的に実行されるようになる。
【００４２】
さらに、この行動モデルＭ３は、行動出力に際し、図５に示すように、感情モデルの出力信号である感情値（感情パラメータ）及び本能モデルの出力信号である本能値（本能パラメータ）を参照している。
【００４３】
感情モデルＭ１では、感情パラメータが、上述したようにＣＰＣデバイス２５からのセンサ入力に基づく入力評価値に応じて増減するとともに、行動を起こした場合に得られる出力評価値に応じて増減する。すなわち、感情モデルＭ１は、入力評価及び出力評価により感情パラメータが更新される。なお、感情モデルＭ１は、外界からの入力に反応によるもの、内部状態によるもの、又は時間の経過により変化するものなどで、上述した怒りや喜びの他に、悲しみ、恐怖、驚き、嫌悪等に基づくものである。
【００４４】
同様に、本能モデルＭ２では、本能パラメータが、ＣＰＣデバイス２５からのセンサ入力に基づく入力評価値に応じて増減するとともに、行動を起こした場合に得られる出力評価値に応じて増減する。すなわち、本能モデルＭ２についても、入力評価及び出力評価により本能パラメータが更新される。なお、本能モデルＭ２とは、主に内部状態を要因とし、徐々に変化していくもので、例えば、食欲、運動欲、休息欲、愛情欲、知識欲、性欲等の主に欲求に基づくモデルである。例えば、「食欲」の本能モデルは、バッテリー残量を参照して得ることができる。
【００４５】
このような入力評価値及び出力評価値により変化する感情パラメータを示す感情値や本能パラメータを示す本能値を参照して、行動モデルＭ３により、最終的な行動出力がなされる。
【００４６】
行動選択モジュール８１は、行動モデルＭ３の行動出力により行動目的に応じた動作となるように、ＣＰＣデバイス２５を制御して、例えば手足、頭、尻尾等を動作させ、目的とされる行動を完了させる。そして、この動作が上述した出力評価値とされて上述した感情モデル及びＭ１本能モデルＭ２にフィードバックされる。
【００４７】
なお、状態遷移表については、例えば、遷移確率に基づいて確率的に遷移する状態を決定する確率オートマンの呼ばれるアルゴリズムの原理を用いている。確率オートマンのアルゴリズムの原理について、図７を用いて説明する。
【００４８】
図７に示すように、確率オートマンと呼ばれるアルゴリズムでは、ｎ（ｎは整数。）個の状態をノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎとして表現した場合、１つのノードＮＯＤＥ０から他のノードＮＯＤＥ１〜ＮＯＤＥｎに遷移するかを、各ノードＮＯＤＥ０〜ＮＯＤＥｎの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乃至Ｐｎに基づいて確率的により決定する。ここで、アークとは、装置（ペット型ロボット１）に実現される状態を予め定義し、装置の動作を、定義した各状態間で遷移させるために、各状態間を遷移する際の装置の動作を示すものである。
【００４９】
このような確率オートマンのアルゴリズムを状態遷移表に適用することにより、現在が第１のノードＮＯＤＥ０にある場合において、現在の状態やＣＰＣデバイス２５のセンサ入力等の状態遷移のための情報に基づいて次のノードが決定される。
【００５０】
なお、行動モデルについては、上述したように、状態遷移表に基づいて行動出力を行うことに限定されるものでなく、これ以外の手段を採ることもできる。例えば、神経回路網における情報処理メカニズムを参照してなるニューラルネットワークを用いて行動モデルを構築することもできる。ニューラルネットワークは、図８に示すように、入力層９１、中間層９２及び出力層９３から構築されている。
【００５１】
例えば、ペット型ロボット１の行動モデルにこのようなニューラルネットワークを適用した場合、内部状態の情報や外部状態の情報とされるＣＰＣデバイス２５のセンサ入力が入力層９１及び中間層９２を介して、出力層９３の出力としての行動Ａ１，Ａ２，・・・，Ａｋ（ここで、ｋは整数。）が決定される。また、ニューラルネットワークにおいて、予め期待する入力（内部状態の情報やセンサ入力）から期待する行動結果が得られるように重み学習をさせておく。
【００５２】
以上のように、ペット型ロボット１は、感情モデルや行動モデルにより、感情表現のための動作し、或いは行動を起こしている。
【００５３】
なお、ペット型ロボット１の感情モデルについては、図４を用いて、感情パラメータに応じてその行動を決定するものとして説明した。しかし、より具体的には、ペット型ロボット１の感情モデルに基づく動作については、感情パラメータとその時の状態とに応じて、上述したような行動モデルにおける状態遷移表を参照することにより、状態を遷移させることもできる。
【００５４】
このようなペット型ロボット１は、具体的には、ソフトウェア層及びハードウェア層から構成されているが、図９には、ペット型ロボット１を構成するソフトウェア層及びハードウェア層を示している。ソフトウェア層は、行動生成モジュール群１０１、認識モジュール群１０２、行動モジュール群１０３、仮想ロボット１０４及びファイルシステム１０５から構成されている。そして、ハードウェア層は、ペット型ロボット１の本体をなすロボットハードウェア１０６及びペット型ロボット１に対して着脱自在とされている記憶手段をなすメモリカード１３から構築されている。
【００５５】
認識モジュール群１０２は、ＣＰＣデバイス２５の各センサ情報として、画像データ、音情報や接触情報等が入力されている。認識モジュール群１０２は、そのようなセンサ情報から通知すべき情報を認識すると、認識結果の情報を行動生成モジュール群１０１に出力する。すなわち、認識モジュール群１０２は、センサ情報が何に対応した情報かを認識して、認識結果を行動生成モジュール群１０１に出力している。
【００５６】
行動生成モジュール群１０１は、ペット型ロボット１の行動を生成するモジュール群であって、認識モジュール群１０２からの認識結果に基づいて、ペット型ロボット１に目的の行動を起こさせる。具体的には、行動モジュール群１０３は、ＣＰＣデバイス２５を直接的に制御するものであり、行動生成モジュール群１０１は、この行動モジュール群１０３を介して、ＣＰＣデバイス２５を制御して、例えば手足、頭、尻尾等を用いた動作や、音の出力、記憶手段へのデータの記憶等、目的とする行動を起こさせる。ロボットハードウェア１０６は、このようなＣＰＣデバイス２５等により構成されている。
【００５７】
さらに、行動モジュール群１０３によるロボットハードウェア１０６の制御については、具体的には、仮想ロボット１０４を介して行われている。仮想ロボット１０４は、現実のペット型ロボット１がソフトウェア上で置き換えられている仮想のロボットである。すなわち、現実の存在とされているペット型ロボット１は、この仮想ロボット１０４によりソフトウェア上でモニタされており、そのような仮想ロボット１０４に基づいて動作が制御されている。よって、行動モジュール群１０３からの出力により、仮想的の存在する仮想ロボット１０４の手足、頭、尻尾等が動作され、或いは音の出力され、これに対応させて、現実の存在とされるペット型ロボット１のロボットハードウェア１０６が制御される。
【００５８】
また、ファイルシステム１０５は、メモリカード１３に対するデータの書き込み又は読み出しを行う。具体的には、ファイルシステム１０５は、行動モジュール群１０３による書き込み又は読み出し制御により、メモリカード１３に対するデータの書き込み又は読み出しを行う。
【００５９】
以上のように、ペット型ロボット１の感情及び行動を規定する部分が構成されている。ペット型ロボット１は、上述したように構築されている行動モデルや感情モデルにより、外部の状態に起因する外的要因や内部の状態に起因する内的要因の変化に応じて、動作する。そして、ペット型ロボット１は、このような行動モデルや感情モデルによる動作に応じ、或いは他の条件に応じて所定データとして画像データや音声データ等をメモリカード１３やＲＡＭ１６等の記憶手段に記憶するように構成されている。
【００６０】
以下に、ペット型ロボット１において、データを記憶手段に記憶させる場合の処理について説明する。具体的には、行動モデルや感情モデルの出力に基づいてデータを記憶する場合、外部の状態の直接の検出結果に基づいてデータを記憶する場合、外部からの所定の情報の入力に基づいてデータを記憶する場合、及び内的要因とされる内部の状態に基づいてデータを記憶する場合について説明する。
【００６１】
先ず、感情モデルの出力に基づいてデータを記憶手段に記憶する場合について説明する。
【００６２】
図１０に示すように、ＣＰＵ１５は、ステップＳ１において、ＣＰＣデバイス２５のセンサ入力である検出信号を検出したか否かを判定する。ＣＰＵ１５は、検出信号が検出されるまで、ステップＳ１における判別処理を行う。そして、ステップＳ１において、検出信号を検出したと判定された場合、ＣＰＵ１５はステップＳ２に進む。
【００６３】
ステップＳ２において、検出信号に対応される所定の感情モデルの感情情報（感情パラメータ）を、この検出信号の値に応じて生成する。このステップＳ２における処理は、例えば図４を用いて説明した感情モジュールの出力に対応されるものとなる。
【００６４】
続いて、ステップＳ３において、ＣＰＵ１５は、特定の感情パラメータ（感情情報）か否かを判別する。例えば、感情パラメータがある値に達しているか否かを判別する。ここで、ＣＰＵ１５は、特定の感情情報ではないと判定された場合、ステップＳ１からの処理を再び行い、特定の感情情報であると判定された場合、ステップＳ４に進む。
【００６５】
ステップＳ４では、ＣＰＵ１５は、感情情報に応じた動作をするとともに、データを記憶手段に記憶させる。
【００６６】
ペット型ロボット１は、以上のように外部の状態を示す検出信号に応じて、感情モデルから感情情報を出力し、その際にデータを記憶手段に記憶させている。検出信号に応じて感情モデルの出力がなされた以降の処理であって、さらに判別条件を付加した具体的処理について、図１１に示すフローチャートを用いて説明する。
【００６７】
先ず、ステップＳ１１において、ＣＰＵ１５は、感情モデル６４の出力値（感情パラメータ）が所定の閾値に達しているか否かを判定する。具体的には、ＣＰＵ１５は、出力値が所定の閾値より大きいか否かを判定する。ステップＳ１１において、感情モデル６４の出力値が所定の閾値を越えていないと判定された場合、ステップＳ１１に戻る。ステップＳ１１において、感情モデル６４の出力値が所定の閾値を越えていると判定された場合、ステップＳ１２に進む。
【００６８】
ステップＳ１２において、ＣＰＵ１５は、メモリカード１３の記憶領域が空いているか否かを判定する。ステップＳ１２において、記憶領域が空いていると判定された場合、ステップＳ１３に進み、ＣＰＵ１５は、ＣＣＤビデオカメラ１１から取り込んだ画像データをメモリカード１３の空いている領域に記憶させる。このとき、ＣＰＵ１５は、画像データに対応させてこの画像データの特性情報として日時データ及び感情パラメータも記憶させる。
【００６９】
ステップＳ１４において、ＣＰＵ１５は、感情モデル６４の出力が大きい順に画像データを並べ直し、ステップＳ１１に戻る。すなわち、図１２に示すように、メモリカード１３の記憶領域は、特性情報とされる日時データや感情パラメータを記憶しているヘッダ部１１１と、画像データを記憶している画像データ部１１２とから構成されており、ＣＰＵ１５は、感情出力の大きい順に画像データをソートする。ステップＳ１４における画像データの並べ替えは、記憶手段に書き込まれた所定のデータを、当該所定のデータに対応される情報に応じて並べ替えるＣＰＵ１５の並べ替え機能によるものである。
【００７０】
ステップＳ１２において、記憶領域が空いていないと判定された場合、ステップＳ１５に進み、ＣＰＵ１５は、感情モデル６４の現在の出力値が、メモリカード１３に記憶されている画像データに付随する感情出力の最小値より大きいか否かを判定する。すなわち、図１２において、最も下に配置されている感情出力の値より大きいか否かを判定する。ステップＳ１５において、記憶されている感情出力の最小値よりも大きくない（小さい）と判定された場合、ステップＳ１１に戻る。
【００７１】
ステップＳ１５において、現在の出力値が、記憶されている感情出力の最小値よりも大きいと判定された場合、ステップＳ１６に進み、ＣＰＵ１５は、感情出力の最小値に対応する画像データを消去する。ここでの画像データの消去は、特性情報に応じた所定の条件が成立したときに、記憶手段から特性情報が付加された所定のデータを消去するＣＰＵ１５の消去制御機能によるものである。
【００７２】
そして、ステップＳ１３に進み、そのときの感情出力を記憶させる。これにより、感情出力の大きいものが順にメモリカード１３に記憶される。
【００７３】
以上のような処理により、ペット型ロボット１は、感情モデルの感情情報を参照して、記憶手段にデータを記憶することができる。
【００７４】
また、ペット型ロボット１は、感情モデルの感情情報を参照して記憶手段にデータを記憶する場合と同様に、行動モデルの行動命令に応じても、記憶手段にデータを記憶することができる。
【００７５】
この場合、図１３に示すように、ＣＰＵ１５は、ステップＳ２１において、ＣＰＣデバイス２５のセンサ入力である検出信号を検出しているか否かを判定する。ＣＰＵ１５は、検出信号が検出されるまで、ステップＳ２１における判別処理を行う。そして、ステップＳ２１において、検出信号を検出したと判定された場合、ＣＰＵ１５はステップＳ２２に進む。
【００７６】
ステップＳ２２において、検出信号に対応して行動モデルの行動命令を生成する。このステップＳ２２における処理は、例えば図５を用いて説明した状態遷移表に応じた行動出力に対応されるものとなる。
【００７７】
続いて、ステップＳ２３において、ＣＰＵ１５は、特定の行動命令か否かを判別する。ここで、ＣＰＵ１５は、特定の行動命令ではないと判定された場合、ステップＳ２１からの再び処理を行い、特定の感情情報であると判定された場合、ステップＳ２４に進む。
【００７８】
ステップＳ２４では、ＣＰＵ１５は、感情情報に応じた動作をするとともに、データを記憶手段に記憶させる。
【００７９】
ペット型ロボット１は、以上のように外部の状態を示す検出信号に応じて、行動モデルから所定の行動命令を出力し、その行動命令に応じた動作をするとともにデータを記憶手段記憶させることができる。
【００８０】
さらに、ペット型ロボット１は、本能モデルの本能情報に応じても、記憶手段にデータを記憶することができる。
【００８１】
この場合、図１４に示すように、ＣＰＵ１５は、ステップＳ８１において、ＣＰＣデバイス２５のセンサ入力である検出信号を検出しているか否かを判定する。ＣＰＵ１５は、検出信号が検出されるまで、ステップＳ８１における判別処理を行う。そして、ステップＳ８１において、検出信号を検出したと判定された場合、ＣＰＵ１５はステップＳ８２に進む。
【００８２】
ステップＳ８２において、検出信号に対応して本能モデルの本能情報を生成する。このステップＳ８２における処理は、例えば図５を用いて説明した状態遷移表に応じた行動出力に対応されるものとなる。すなわち例えば、行動出力は、本能情報を参照して決定されているからであり、ペット型ロボット１は、行動出力を媒介として本能情報に対応された行動をするからである。
【００８３】
続いて、ステップＳ８３において、ＣＰＵ１５は、特定の本能情報か否かを判別する。ここで、ＣＰＵ１５は、特定の本能情報ではないと判定された場合、ステップＳ８１からの再び処理を行い、特定の感情情報であると判定された場合、ステップＳ８４に進む。
【００８４】
ステップＳ８４では、ＣＰＵ１５は、感情情報に応じた動作をするとともに、データを記憶手段に記憶させる。
【００８５】
なお、行動モデルからの行動命令や本能モデルからの本能情報に基づいて記憶手段に記憶されるデータの消去や並べ替えをすることもできる。すなわち例えば、上述した感情モデルについて、図１１に示したフローチャートを参照して説明したように、データの消去や並べ替えをすることができる。
【００８６】
ペット型ロボット１は、以上のように外部の状態を示す検出信号に応じて、行動モデルや本能モデルから情報を出力し、その情報に応した動作をするとともにデータを記憶手段に記憶させることができる。
【００８７】
そして、上述したような行動モデル等の出力をデータの取得条件とすることにより、以下のようにペット型ロボット１はデータを記憶手段に記憶させることができる。
【００８８】
ペット型ロボット１は、状態遷移表により状態が遷移される動作に応じてデータを記憶手段に書き込むことができるようになる。例えば、ペット型ロボット１は、図１５に示すように、状態（ノード）が睡眠状態ｓｔ１、歩行状態ｓｔ２、座っている状態ｓｔ３及び吠えている状態ｓｔ４の間で遷移することができるような場合において、行動命令に応じてある状態から他の状態に遷移するとともに、データを記憶手段に記憶することができる。例えば、歩行状態ｓｔ２から睡眠状態ｓｔ１に状態を遷移させる際に、データを記憶するといったようにである。これにより、ペット型ロボット１は、例えば睡眠に入る直前のデータとして、画像データをメモリカード１３に書き込むことができる。
【００８９】
また、怒りの感情出力の値が閾値を超えたときを状態遷移表の遷移条件とし、そのときにＣＣＤビデオカメラ１１により画像を入力し、或いはマイクロホン２１により音声を入力するような行動を出力することにより、怒りの感情動作内に記憶手段へのデータの書き込み動作を割り当てることができる。これにより頭などを激しく叩かれてペット型ロボット１が気分を概した時に、その叩いている人間の画像とののしる声を記憶手段に記録することができる。
【００９０】
また、センサにより障害物を検出し、ペット型ロボット１が恐怖を感じていることを遷移条件とし、このときに画像の取り込みをすれば、ペット型ロボット１が目の前の段差に恐怖を感じたときの画像を記憶することができる。これにより、ペット型ロボット１の目線が基準とされて画像が記憶されることから、そのような画像を再生したユーザは、ペット型ロボット１の目線として、その画像をあたかも断崖絶壁のようなものとして見ることができる。
【００９１】
以上のように、行動モデルや感情モデルの出力に基づいてデータを記憶手段に記憶させる状態遷移をいくつも用意することにより、様々なデータを記憶手段に取り込むことができる。
【００９２】
なお、図１１を用いて説明した例では、ステップＳ１５及びステップＳ１６においてデータを消去する条件として、特性情報の感情パラメータを参照しているが、これに限定されるものではない。すなわち例えば、特性情報の日時データを参照して、所定の時間が経過したか否かの判別に基づいてデータの消去を決定することもできる。この場合、例えば、日時データに基づいて、一定期間経過しているデータを消去することもできる。
【００９３】
次に、ＣＰＣデバイス２５のセンサ入力（検出信号）に基づいてデータを記憶手段に記憶する場合について説明する。すなわち、上述した例では検出信号により変化する行動モデル又は感情モデルの出力値を判断してデータを記憶手段に記憶させているが、ペット型ロボット１は、外部の状態を直接判断してデータを記憶手段に記憶させることもできる。これを図１６に示すフローチャートを用いて説明する。
【００９４】
先ず、ＣＰＵ１５は、ステップＳ３１において、特定の検出信号か否かを判定する。例えば、検出信号の値が所定の値に達しているか否かを判定する。ＣＰＵ１５は、特定の検出信号が検出されるまで、ステップＳ３１における判別処理を行う。ステップＳ３１において、検出信号を検出したと判定された場合、ＣＰＵ１５はステップＳ３２に進む。そして、ステップＳ３２で、ＣＰＵ１５は、検出信号に対応されるデータを記憶手段に記憶する。
【００９５】
ペット型ロボット１は、以上のように検出信号を直接判断して、その判断結果に応じてデータを記憶手段に記憶させている。さらに具体的な処理について、図１７に示すフローチャートを用いて説明する。
【００９６】
先ず、ステップＳ４１において、ＣＰＵ１５は、ＣＰＣデバイス２５のセンサが外部の状態に応じて検出した検出信号の値が所定の閾値より大きいか否かを判定する。例えば、マイクロホン２１に物音が入力された場合、それに対応される検出信号の値が所定の閾値より大きいか否かが判定される。
【００９７】
ステップＳ４１において、検出信号の値が所定の閾値を越えていないと判定された場合、ステップＳ４１に戻る。ステップＳ４１において、検出信号の値が所定の閾値を越えていると判定された場合、ステップＳ４２に進む。検出信号の値が所定の閾値を越えていると判定された場合とは、例えば、上述したようにマイクロホン２１により物音が検出されたときには、その物音がかなり大きな物音であったことをいう。
【００９８】
ステップＳ４２において、ＣＰＵ１５は、メモリカード１３の記憶領域が空いているか否かを判定する。ステップＳ４２において、記憶領域が空いていると判定された場合、ステップＳ４３に進み、ＣＰＵ１５は、ＣＣＤビデオカメラ１１から取り込んだ画像データをメモリカード１３の空いている領域に記憶させる。このとき、ＣＰＵ１５は、画像データに対応させて特性情報として日時データ及び感情パラメータも記憶させる。
【００９９】
ステップＳ４４において、ＣＰＵ１５は、検出信号の値の大きい順に画像データを並べ直し、ステップＳ４１に戻る。すなわち、図１８に示すように、メモリカード１３の記憶領域は、日時データ及び検出信号のパラメータを記憶しているヘッダ部１１１と、画像データを記憶している画像データ部１１２とから構成されており、ＣＰＵ１５は、感情出力の大きい順に画像データをソートする。
【０１００】
ステップＳ４２において、記憶領域が空いていないと判定された場合、ステップＳ４５に進み、ＣＰＵ１５は、検出信号の現在の値が、メモリカード１３に記憶されている画像データに付随する検出信号の値の最小値より大きいか否かを判定する。すなわち、図１８において、最も下に配置されている検出信号の値より大きいか否かを判定する。ステップＳ４５において、記憶されている検出信号の値の最小値よりも大きくない（小さい）と判定された場合、ステップＳ４１に戻る。
【０１０１】
ステップＳ４５において、現在の検出信号の値が、記憶されている検出信号の最小値よりも大きいと判定された場合、ステップＳ４６に進み、ＣＰＵ１５は、検出信号の最小値に対応する画像データを消去する。そして、ステップＳ４３に進み、そのときの検出信号の値を記憶させる。これにより、検出信号の値の大きいものが順にメモリカード１３に記憶される。
【０１０２】
以上のような処理により、ペット型ロボット１は、直接検出信号の値を参照して、記憶手段にデータを記憶することができる。
【０１０３】
例えば、ペット型ロボット１は、ＣＰＣデバイス２５のセンサによる検出信号をデータの記憶条件として直接参照することで、大きな物音が発生した場合、その時の画像又は音声をメモリカード１３等の記憶手段に記憶することができる。
【０１０４】
よって、例えば、ペット型ロボット１の近くでコップが落ちて割れた場合、その物音の大きさに反応してその時の惨状を画像及び音声として記憶手段に記憶させることができる。ここで、音の入力があった方向に首を振るといった動作を行わせることにより、そのような画像を確実のものとして取得することができるようになる。例えば、音声の入力があった方向の特定は、センサに入力される音の位相差を利用する。
【０１０５】
より具体的には、センサに大きな物音の入力があった時を状態遷移表の遷移条件として、音源の方向に振り向くといった行動を出力するようにする。さらにその遷移先での遷移条件を対象に首を向き終わったこととして、その際に画像データをメモリカード１３に記憶するといった行動を割り当てる。これにより、ペット型ロボット１の近くでコップ等を落として際に、ペット型ロボット１はそれに反応を示してコップの割れた方向に顔を向かせ、その惨状を画像としてメモリカード１３に書き込むことができるようになる。
【０１０６】
このように、記憶手段へのデータの取り込み条件として検出信号を参照することで、ペット型ロボット１の内部状態によらずに、普段ではあり得ないような入力があった時等を条件としてその入力に対応されるデータを記憶手段に記憶させることができる。
【０１０７】
なお、図１７を用いて説明した例では、ステップＳ４５及びステップＳ４６においてデータを消去する条件として、特性情報の感情パラメータを参照しているが、これに限定されるものではない。すなわち例えば、特性情報の日時データを参照して、所定の時間が経過したか否かの判別に基づいてデータの消去を決定することもできる。この場合、例えば、日時データに基づいて、一定期間経過しているデータを消去することもできる。
【０１０８】
次に、外部からの所定の情報の入力に応じてデータを記憶手段に記憶する場合について説明する。上述した例は、ペット型ロボット１が自発的に情報を記録したものであるが、ここでは、ユーザ（飼い主）とのインタラクション（対話）によりデータを記憶手段に記憶する場合について説明する。この場合、ペット型ロボット１は、ＣＰＣデバイス２５のセンサから入力された検出信号を評価し、その評価結果に基づいて当該入力された検出信号（コマンド）に対応してデータを記憶手段に書き込む。図１９に示すフローチャートを用いて説明する。
【０１０９】
先ず、ＣＰＵ１５は、ステップＳ５１において、検出信号を検出したか否かを判定する。検出信号が検出されるまで、ステップＳ５１における判別処理を行う。そして、ステップＳ５１において、検出信号を検出したと判定された場合、ＣＰＵ１５はステップＳ５２に進む。
【０１１０】
ステップＳ５２では、ＣＰＵ１５は、検出信号が飼い主からの所定の命令（対話）であるか否かを判定する。ここでの判定は、例えば上述したような入力評価部によるものである。ＣＰＵ１５は、検出信号が飼い主からの所定の命令ではないと判定された場合には、ステップＳ５１における処理を再び行い、検出信号が飼い主からの命令であると判定された場合には、ステップＳ５３に進む。
【０１１１】
ステップＳ５３では、ＣＰＵ１５は、ユーザの命令に対応させて、データを記憶手段に記憶させる。
【０１１２】
ペット型ロボット１は、このようにユーザとの対話により、データを記憶手段に記憶することができる。
【０１１３】
このような処理により、具体的には、ペット型ロボット１が座っている状態にあるときに、頭を軽く２回叩かれた場合を遷移条件として、その状態遷移にともなってデータを記憶手段に記録させることもできる。具体的には、以下のような処理によりデータが記憶手段に記憶される。
【０１１４】
外部の状態として圧力計測をする圧力計測手段であるタッチセンサ２０を叩くこととし、叩かれたことによりタッチセンサ２０から出力された検出信号（圧力情報）を上述したような入力評価部により評価する。そして、２回叩かれたことがユーザからの所定の命令であるとする評価結果を得た場合に、ペット型ロボット１は、画像データや音声データを記憶手段に記憶する。
【０１１５】
なお、対話によるペット型ロボット１のデータの取得は、上述したように、叩くことを条件とするものに限定されるものではない。例えば、ペット型ロボット１が所定の言葉による命令を識別し、データを記録することもできる。
【０１１６】
このように、飼い主がペット型ロボット１に所定の動作として触れたり、所定の言葉を話しかけたりすることにより、ペット型ロボット１に、データを意図的に記憶させることもできる。
【０１１７】
また、サウンドコマンダー等のペット型ロボット１のインタラクション用の装置を使ってペット型ロボット１に命令して記憶手段にデータを記憶させたりすることも可能である。この場合、ペット型ロボット１は、サウンドコマンダーの発信する音階を認識するモジュールを備え、そのような認識モジュールの認識結果を行動モデルのセンサ入力として取り扱うことで対応する命令に応じた状態遷移を起こさせて、データを記憶手段に記憶させることもできる。
【０１１８】
次に、ペット型ロボット１の内部の状態を参照して、データを記憶手段に記憶する場合について説明する。上述の実施の形態では、ペット型ロボット１は、外部の状態により変化する行動パラメータや感情パラメータに基づいてデータを記憶手段に書き込んだり、外部の状態の検出結果である検出信号に基づいてデータを記憶手段に書き込んだり、或いは飼い主との対話とされる外部からの所定の情報の入力に基づいてデータを記憶手段に書き込んだりしている。すなわち、上述の例では、ペット型ロボット１は、外的要因によりデータを記憶手段に書き込んでいる。ペット型ロボット１は、このように外的要因に基づいてデータを記憶手段に書き込むことに限定されるものではなく、内的要因に基づいてデータを記憶手段に書き込むこともできる。
【０１１９】
ペット型ロボット１は、経時変化或いは行動することなどで「食欲」を増加させる、すなわちバッテリーが減少するが、このようなバッテリーの減少を内的要因とされる内部の状態の変化とし、この内的の状態の変化に基づいてデータを記憶手段に記憶することもできる。これを図２０に示すフローチャートを用いて説明する。
【０１２０】
ＣＰＵ１５は、ステップＳ６１において、所定の内的要因（内部の状態）が特定量変化したか否かを判定する。ＣＰＵ１５は、内的要因が特定両の検出信号が検出されるまで、ステップＳ６１における判別処理を行う。ステップＳ６１において、内的要因が特定量変化したと判定された場合、ＣＰＵ１５はステップＳ６２に進む。そして、ステップＳ６２で、ＣＰＵ１５は、データを記憶手段に記憶する。
【０１２１】
ペット型ロボット１は、このように内的要因の変化に基づいてデータを記憶手段に記憶させている。これにより、ペット型ロボット１は、内的要因の変化であるバッテリーの減少が所定のものとなったときに、データを記憶手段に記憶することもできるので、例えば、お腹がすいたときのデータとして画像データを記憶手段に記憶することができる。
【０１２２】
なお、このような処理において、ＣＰＵ１５は、内的要因の変化量を監視する監視機能を有し、この監視制御機能による監視結果に基づいて、データを記憶手段に書き込んでいる。
【０１２３】
次に、ペット型ロボット１が記憶手段に記憶したデータを、パーソナルコンピュータ３１で読み出す場合の処理について説明する。具体的には、図２１に示すフローチャートを参照しながら、メモリカード１３に記憶された画像データを読み出す場合の処理動作について説明する。
【０１２４】
先ず、ユーザは、図２２に示すように、メモリカード１３をＰＣカードスロット１４から抜き取り、パーソナルコンピュータ３１の図示しないカードスロットに装着する。メモリカード１３がカードスロットに装着されると、図２１に示すように、ステップＳ７１において、パーソナルコンピュータ３１に内蔵されている図示しないＣＰＵは、メモリカード１３に記憶されている画像データを読み出す。例えば、ＣＰＵは、画像データが感情出力に対応付けされてメモリカード１３に記憶されている場合には、感情出力の大きい順に画像データを読み出し、画像データが検出信号の値に対応付けされてメモリカード１３に記憶されている場合には、検出信号の値の大きい順に画像データを読み出す。
【０１２５】
ステップＳ７２において、ＣＰＵは、読み出した画像データを、日時データの古い順に並べ直し、ステップＳ７３に進む。ステップＳ７３において、ＣＰＵは、並べ直した画像データをメモリ（図示せず）に格納し、処理は終了される。
【０１２６】
これにより、ユーザは、パーソナルコンピュータ３１上において、いつでも画像データを読み出すことができる。従って、ユーザは、画像データを読み出すことで、例えば、ペット型ロボット１の一生を記録したアルバムとして楽しむことができる。
【０１２７】
例えば、パーソナルコンピュータ３１は、提供媒体に記憶されてなる閲覧ソフトウェアとされるいわゆるブラウザにより、メモリカード１３に記憶されている画像データを読み出し、モニタ等の表示部にこれを表示させる。メモリカード１３に記憶されている画像データを例えば以下のようにしてブラウザにより閲覧することができる。
【０１２８】
例えば、ユーザは、１日の終わりにペット型ロボット１がメモリカード１３に書き込んだ画像データをパーソナルコンピュータ３１においてブラウザを実行させて見ることができる。さらに、ブラウザは、このような画像の表示を日時データを参照して、時系列に整列させて表示させることもできる。
【０１２９】
具体的には、ユーザは、ブラウザにより、図２３に示すように、ペット型ロボット１がメモリカード１３に記憶した第１乃至第６の画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６をパーソナルコンピュータ３１で時系列として眺めることができる。例えば、第１の画像Ｐ１は玄関に置いてある靴、第２の画像Ｐ２は飼い猫、第３の画像Ｐ３はテーブルの脚、第４の画像Ｐ４は誰かの足、第５の画像Ｐ５は飼い主の顔、第６の画像Ｐ６は飼い犬であり、これらの第１乃至第６の画像Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，Ｐ５，Ｐ６は、上述したように、感情モデルの出力値が大きかったときのものであったり、検出信号の値が大きかったときのものであったりする。
【０１３０】
例えば、時間を基準として表示すれば、１日の出来事を閲覧することができるが、１日毎を基準とすることにより、長期間に渡りデータを蓄積されて、画像を閲覧することができる。さらに、情報に付随する時刻情報に基づいて時系列に並べ直すことにより、ユーザは、ペット型ロボット１の成長や一生を記録したものとしてアルバムのような感覚で見ることもできる。
【０１３１】
さらに、ブラウザは、ペット型ロボット１がメモリカード１３に記録した画像に基づいて絵日記のように表示させることができる。例えば、ペット型ロボット１は、上述したように、感情モデルの出力値や検出信号の値がある閾値を超えたときの画像を記憶している。例えば、ペット型ロボット１は、目の前の障害物に恐怖を感じたとき、その際の感情モデルの出力値が閾値を超えていればそのときの画像をメモリカード１３に書き込むので、例えば、図２４に示すように、障害物を恐怖を感じたときの画像Ｐ１０をメモリカード１３に書き込む。
【０１３２】
ブラウザは、このようにしてメモリカード１３に書き込まれた画像Ｐ１０に付随する判定条件や感情モデルの出力値等に基づいて、図２５に示すように、それに対応する文章Ｗ、例えば「今日は、障害物が多くて怖かった。」を画像Ｐ１０と共にモニタ３１ａに出力し、絵日記のように表示する。例えば、画像Ｐに対応される文章Ｗは、図２６に示すように、複数の文章Ｗ１〜Ｗｍ（ここで、ｍは整数。）からなるデータベースから選択する。また、このときこれら画像の出力に合わせて、音声としての出力も行うこともできる。
【０１３３】
また、ブラウザは、感情モデルの出力値の変化だけをグラフ表示することもできる。例えば、ブラウザは、図２７に示すように、１日の感情モデルの「恐怖」や「喜び」の出力値の変化を、横軸に時間をとりグラフ表示することができる。これにより、ユーザは、ペット型ロボット１の一日の喜怒哀楽を見ることができる。
【０１３４】
なお、上述の本実施の形態では、データを主にメモリカード１３に記憶させることとして説明した。しかし、これに限定されるものではなく、データをＤＲＡＭ１６に記憶させることもできる。
【０１３５】
また、パーソナルコンピュータ３１への画像の入力に関しても、ＰＣカードＲａｎｇｅＬＡＮ等の無線通信手段やＵＳＢ等の有線通信手段を用いてペット型ロボット１からパーソナルコンピュータ３１にデータを送ることもできる。このように、無線通信手段や有線通信手段を用いることにより、パーソナルコンピュータ３１において、リアルタイムでペット型ロボット１が取り込んでくる画像データ等を見ることができる。
【０１３６】
また、記録媒体（提供媒体）に記録されているコンピュータプログラムをペット型ロボット１にインストールすることにより、ペット型ロボット１に上述したような処理を実行させることもできる。
【０１３７】
また、上述した処理を実行するコンピュータプログラムをユーザに提供する提供媒体には、磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭなどの情報記録媒体の他、インターネット、ディジタル衛星などのネットワークの伝送媒体も含まれる。
【産業上の利用可能性】
【０１３８】
本発明によれば、ロボット装置の自発的に情報収集をさせることが可能になる。これにより、ユーザは、どんな情報が得られるかわからない期待感により、ロボット装置により収集された情報を見ることができる。さらに、ある一定の条件をつけて情報を収集しているので、効率のよい情報収集が可能になり、そのような情報が記憶される記憶手段の記憶容量を大容量とする必要もなくなる。
【０１３９】
また、本発明によれば、ロボット装置の立場にたった情報を視覚化することが可能になる。これにより、ロボット装置への親近感が増加する。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明を適用したペット型ロボットの外観斜視図である。
【図２】  上述のペット型ロボットの内部の電気的な構成を示すブロック図である。
【図３】  上述のペット型ロボットの信号処理部の詳細な構成を示すブロック図である。
【図４】  上述のペット型ロボットの感情モデルを説明するためのブロック図である。
【図５】  上述のペット型ロボットにおけるセンサ入力、感情モデル、本能モデル及び行動モデルの関係を説明するための図である。
【図６】  上述の行動モデルのサブシステムであって、行動出力を決定するための複数の状態遷移表を示す図である。
【図７】  状態遷移を規定する確率オートマンの原理を説明するための図である。
【図８】  上述の行動モデルに適用可能なニューラルネットワークを説明するための図である。
【図９】  上述したペット型ロボットのソフトウェア層及びハードウェア層を説明するための図である。
【図１０】  、検出信号により変化する感情モデルの感情情報に基づいて、有効なデータを記憶手段に記憶させる処理を説明するためのフローチャートである。
【図１１】  感情モデルの出力値に基づいて、有効な画像データをメモリカードに記憶させる処理を説明するためのフローチャートである。
【図１２】  感情モデルの出力値に基づいて画像が記憶されるメモリカードの記憶構造を説明するための図である。
【図１３】  検出信号により変化する行動モデルの行動命令に基づいて、有効なデータを記憶手段に記憶させる処理を説明するためのフローチャートである。
【図１４】  検出信号により変化する本能モデルの本能情報に基づいて、有効なデータを記憶手段に記憶させる処理を説明するためのフローチャートである。
【図１５】  上述のペット型ロボットの状態遷移において、ペット型ロボットが状態を遷移させるとともに画像を記憶手段に記憶する説明をするための図である。
【図１６】  特定の検出信号を検出して、その検出信号に対応して有効なデータを記憶手段に記憶させる処理を説明するためのフローチャートである。
【図１７】  検出信号の値に基づいて、有効な画像データをメモリカードに記憶させる処理を説明するためのフローチャートである。
【図１８】  検出信号の値に基づいて画像が記憶されるメモリカードの記憶構造を説明するための図である。
【図１９】  外部からの情報の入力に基づいて、有効なデータを記憶手段に記憶させる処理を説明するためのフローチャートである。
【図２０】  内部情報に基づいて、有効なデータを記憶手段に記憶させる処理を説明するためのフローチャートである。
【図２１】  メモリカードに格納されている画像データを読み出す動作を説明するためのフローチャートである。
【図２２】  上述のペット型ロボットにおいてデータが記憶されたメモリカードから当該データをパーソナルコンピュータにおいて取り出す工程を説明するための図である。
【図２３】  パーソナルコンピュータ上で閲覧ソフトであるブラウザにより、メモリカードに記憶されていた画像が表示されたモニタを示す正面図である。
【図２４】  上述のペット型ロボットが目の前の障害物に恐怖を感じ、その際の感情モデルの出力値が閾値を超えていたときにメモリカードに取り込まれた画像を示す図である。
【図２５】  上述のブラウザの機能の説明のための図であって、メモリカードに記憶された画像を絵日記として表示することができることを説明するための図である。
【図２６】  上述した絵日記に画像と同時に表示される文章がデータベース化されていることを説明するための図である。
【図２７】  上述したブラウザの機能の説明のための図であって、ペット型ロボットの感情モデルの感情出力の一日の移り変わりを示すことができることを説明するための図である。
【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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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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