(57)【要約】【課題】  本発明は、高度で複雑になったネット家電や情報機器とユーザとのインタフェースとして使われる、音声で応答し親しみやすい身体性を持つロボット装置において、ユーザが簡単に情報機器を操作し、ユーザに対し適切なサービスを提供するロボット装置を提供することを目的とする。【解決手段】  本発明は、ユーザからの指示や周囲状況の情報を得る入力部と、前記入力部からの情報からユーザの指示や周囲状況を認識する認識部と、前記認識部の認識結果から情報を複合し解釈する解釈部と、前記解釈部の解釈結果に基づきタスクを遂行するための行動を生成する第１の行動生成部と、前記認識部の認識結果に基づきユーザの現在の行動を摸倣する同時模倣行動を生成する第２の行動生成部と、前記第１の行動生成部と第２の行動生成部の行動を融和する行動融和部と、前記行動融和部により融和された行動を提示するための行動提示部とを備える。【選択図】      図１
2007000938.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザからの指示や周囲状況の情報を得る入力部と、
前記入力部からの情報からユーザの指示や周囲状況を認識する認識部と、
前記認識部の認識結果から情報を複合し解釈する解釈部と、
前記解釈部の解釈結果に基づきタスクを遂行するための行動を生成する第１の行動生成部と、
前記認識部の認識結果に基づきユーザの現在の行動を摸倣する同時模倣行動を生成する第２の行動生成部と、
前記第１の行動生成部と第２の行動生成部の行動を融和する行動融和部と、
前記行動融和部により融和された行動を提示するための行動提示部と、を具備したことを特徴とする行動融和型ロボット装置。
【請求項２】
ユーザからの指示や周囲状況の情報を得る入力部と、
前記入力部からの情報からユーザの指示や周囲状況を認識する認識部と、
前記認識部の認識結果から情報を複合し解釈する解釈部と、
前記認識部の認識結果を保存する蓄積部と、
前記解釈部の解釈結果に基づきタスクを遂行するための行動を生成する第１の行動生成部と、
前記解釈部の解釈結果と前記蓄積部の蓄積情報に基づき、ユーザの過去の行動を摸倣する延滞模倣行動を生成する第２の行動生成部と、
前記第１の行動生成部と第２の行動生成部の行動を融和するための行動融和部と、
前記行動融和部により融和された行動を提示するための行動提示部と、を具備したことを特徴とする行動融和型ロボット装置。
【請求項３】
ユーザからの指示や周囲状況の情報を得る入力部と、
前記入力部からの情報からユーザの指示や周囲状況を認識する認識部と、
前記認識部の認識結果から情報を複合し解釈する解釈部と、
前記解釈部の解釈結果に基づきタスクを遂行するための行動を生成する第１の行動生成部と、
前記解釈部の解釈結果に基づき、動く物体を追従する動体追従行動を生成する第２の行動生成部と、
前記第１の行動生成部と第２の行動生成部の行動を融和するための行動融和部と、
前記行動融和部により融和された行動を提示するための行動提示部と、を具備したことを特徴とする行動融和型ロボット装置。
【請求項４】
ユーザからの指示や周囲状況の情報を得る入力部と、
前記入力部からの情報からユーザの指示や周囲状況を認識する認識部と、
前記認識部の認識結果から情報を複合し解釈する解釈部と、
前記認識部の認識結果を保存する蓄積部と、
前記解釈部の解釈結果に基づきタスクを遂行するための行動を生成する第１の行動生成部と、
前記認識部の認識結果に基づきユーザの現在の行動を摸倣する同時模倣行動を生成する同時摸倣行動生成部と、
前記解釈部の解釈結果と前記蓄積部の蓄積情報に基づき、ユーザの過去の行動を摸倣する延滞模倣行動生成部と、
前記解釈部の解釈結果に基づき、動く物体を追従する動体追従行動を生成する動体追従行動生成部と、
前記解釈部の解釈結果と前記蓄積部の蓄積情報に基づき、前記同時摸倣行動生成部と前記延滞摸倣行動生成部と前記動体追従行動生成部のいずれかを選択して第２の行動を生成する第２の行動生成部と、
前記第１の行動生成部と第２の行動生成部の行動を融和するための行動融和部と、
前記行動融和部により融和された行動を提示するための行動提示部と、を具備したことを特徴とする行動融和型ロボット装置。
【請求項５】
前記行動融和部は、前記第１の行動生成部の生成した行動を修飾するように、前記第２の行動生成部が生成した行動を融和することを特徴とする請求項１乃至請求項４の行動融和型ロボット装置。
【請求項６】
前記行動融和部は、前記第１の行動生成部の生成した行動と前記第２の行動生成部が生成した行動を、切り替えて融和することを特徴とする請求項１乃至請求項４の行動融和型ロボット装置。
【請求項７】
前記行動融和部は、前記第１の行動生成部の生成した行動と前記第２の行動生成部が生成した行動とが、相反する行動であるときに、いずれか一方が抑制されつつ提示されて融和することを特徴とする請求項１乃至請求項４の行動融和型ロボット装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ユーザに対する実用性のあるサービス行動とユーザへの親和性を表現する行動を融合することにより、機器とユーザとの仲立ちになり、ユーザへのサービス提供をするロボット装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、家庭内で、ユーザを楽しませるエンターテイメントロボットや、ユーザの役に立つロボットが研究・開発されている。前者のエンターテイメントロボットにおいては、ユーザを楽しませることが目的であり、飽きさせないことがその課題の一つとなっている。後者の役に立つロボットでは、ユーザの命令を聞いて行動するものや、ユーザの意図を認識しユーザに合った行動をするものが提案されている。
【０００３】
エンターテイメントロボットとしては、ロボットがユーザを飽きさせないような行動をさせるために、ロボット装置に行動獲得のための強化学習を行わせるものがある。その際、行動価値の学習率を動的に変更することを特徴とするロボット装置およびロボット制御方法、記録媒体、並びにプログラムが挙げられている（特許文献１を参照）。
【０００４】
役に立つロボットとしては、ユーザの生活習慣や生活環境等に応じて、あるいはユーザの嗜好に則して、各種機器を制御するコントローラとして、予めユーザの操作情報とその操作がなされたときの外的状況の情報を記憶し、現在のユーザの操作情報と外的状況の情報から、ユーザに適した操作信号を生成する統合コントローラ、機器制御方法及び機器制御プログラムが提案されており、その機器制御プログラムを適応したロボットが挙げられている（特許文献２を参照）。
【０００５】
また人間の行動をロボットが模倣することで、人間−ロボット間で対面コミュニケーションを実現する方法がある（非特許文献１を参照）。これは、人間とロボットとの対面コミュニケーションにおいて、人間の行動から音声情報と関節角度情報を取得し、ロボットはその取得情報を再現することで、人を模倣するというものである。
【０００６】
一方、ブロードバンドの普及に伴い家庭内でも情報機器をはじめとするホームネットワークの構築が進んでいる。さらに、これらの情報機器と各種センサが融合したユビキタスネットワークに関する研究も盛んである。しかし、これら情報機器のユーザインタフェースは、必ずしも使いやすいものとは言えない。それは各機器が多くの便利な機能を持ち様々な使い方ができるようになる一方、その多様さがゆえに、ユーザの欲する機能を実行するために複雑な入力が強いられるためである。この問題を解決するために、機器とユーザとの仲立ちとなり、簡単に操作できるインタフェースとして、音声で応答し親しみやすい身体性を持つロボット用いたインタフェースが注目されている。
【０００７】
そのロボットを用いたインタフェースとして、ユーザの欲する機能の確実な実行（実用性）に加えて、ユーザの出す曖昧な要求を理解する、もしくはロボットとのやり取りを通して要求を明確にしていくコミュニケーション能力（親和性）が望まれている。
【特許文献１】特開２００３−３４０７６０公報
【特許文献２】特開２００３−１１１１５７公報
【非特許文献１】模倣を主体とした人間−ロボットコミュニケーションに関する基礎実験(第１９回ロボット学会学術講演会予稿集(1J15)
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述したように、エンターテイメントロボットについてはユーザを飽きさせないために、ロボットへの入力信号に対する出力動作パターンを強化学習により変化させるものであり、また、役に立つロボットは、ユーザの過去の操作パターンを記録しておき、現在の状況から、次にユーザが行うであろう操作を先読みして、ユーザの代わりにロボットが実行しようとするもので、ユーザの行動自体は特に反映されていない。
【０００９】
更に、人間−ロボット間で対面コミュニケーションでは、人間とロボットの対面コミュニケーションが目的であり、ロボットは人間の模倣をするために、取得情報と出力情報は、同次元のものである必要（例えば、取得する人間の関節角度情報を用いるためには、ロボットもそれに対応する関節を有する必要）があるといった問題があった。
【００１０】
複雑になったネット家電や情報機器を使いやすくするには、ユーザからの指示は、従来のキーボードやマウスからの入力ではなく、音声や身振りなどの直感的に入力できるものが期待されているが、音声や身振りによる認識では誤認識が多く、ユーザの意図に反する行動や、ユーザに何度も指示をしてもらう必要があり、ユーザに逆に不満をもたれかねない。
【００１１】
本発明は、上記した問題を解決するために、高度で複雑になったネット家電や情報機器とユーザとのインタフェースとして使われる、音声で応答し親しみやすい身体性を持つロボット装置において、ユーザが簡単に情報機器を操作し、ユーザに対し適切なサービスを提供するロボット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】
【００１２】
上記の問題を解決するために、本発明は、ユーザからの指示や周囲状況の情報を得る入力部と、
前記入力部からの情報からユーザの指示や周囲状況を認識する認識部と、前記認識部の認識結果から情報を複合し解釈する解釈部と、前記解釈部の解釈結果に基づきタスクを遂行するための行動を生成する第１の行動生成部と、前記認識部の認識結果に基づきユーザの現在の行動を摸倣する同時模倣行動を生成する第２の行動生成部と、前記第１の行動生成部と第２の行動生成部の行動を融和する行動融和部と、前記行動融和部により融和された行動を提示するための行動提示部とを具備したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、ユーザは、行動融和型ロボットについて親しみを持って使っているうちに、自然とロボットの認識能力に合わせた適切な指示が行えるようになり、自らの欲するタスクを簡単な指示で得ることができるようになり、同時に、飽きない擬似的なコミュニケーションを図ることも可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００１５】
本発明の実施の形態について、例えば車輪で移動し、頭部として２つの自由度（パン・チルト）を有するカメラ雲台を搭載したロボットを用いた、行動融和型ロボット装置の構成を図１に示す。
【００１６】
図１に示すように、ロボット１００は、入力部１１０、認識部１２０、解釈部１３０、第１の行動生成部１４０、第２の行動生成部１５０、行動融和部１６０、基本制御処理部１７０、行動提示部１８０から構成される。
【００１７】
入力部１１０として、ロボットに備え付けられたカメラ１１１、マイク１１２、ロボットの位置測定用の車軸エンコーダ１１３、障害物検出用の超音波センサ１１４の入力装置を有する。これら入力部１１０のカメラ１１１、マイク１１２、車軸エンコーダ１１３、及び超音波センサ１１４は、ユーザからロボットへの指示や、周囲の状況を検出した情報を得る。認識部１２０は、これら入力部１１０から得られる情報を、例えば、カメラ１１１から得られる画像情報から、ユーザの顔向き情報や顔認識情報に、マイク１１２から得られる音声情報から、ユーザ発話の単語認識情報やチャイムの検出結果に、車軸エンコーダ１１３から得られる車輪回転数から、ロボットの現在位置情報に、超音波センサから得られる反射波情報から、障害物情報等の処理された情報に変換する。
【００１８】
解釈部１３０は、認識部１２０からの得られた複数の情報を複合し、第１の行動生成部１４０や第２の行動生成部に用いられるように解釈して保持する。これは、認識部１２０からの情報を第１の行動生成部１４０、第２の行動生成部１５０における行動選択・行動生成に用いる情報（例えばトリガ情報やロボットが摸倣可能なユーザの動作情報）に変換する。
【００１９】
第１の行動生成部１４０、第２の行動生成部１５０は解釈部１３０の保持している情報を元に、それぞれ第１の行動、第２の行動を生成する。行動融和部１６０は、上記した二つの行動生成部が生成した行動を融和する。行動提示部１８０は、アクチュエータ制御処理部１８１と、個々のアクチュエータ（本実施例では、移動１８２、発話１８３、注視１８４、家電操作１８５）からなる。アクチュエータ制御部１８１は行動融和部１６０が融和した行動を各アクチュエータ（１８２〜１８５）が実行できるように変換し、各アクチュエータはそれに従い動作する。また基本制御処理部１７０は、認識部１２０からの情報を元に直接アクチュエータを制御し、例えば障害物回避動作など、ロボットが自立的に行動するために必要な処理を行う。
【００２０】
次に本実施の形態の概略を図２の模式図と図３の本実施の形態を示すシーケンス図に沿って説明する。状況は、母親２００がリビング２１０で、家事をしているときに子供２２０が帰宅したという設定である。まずロボット２３０は母親２００が見る方向を一緒になって見ている（第２の行動実行）。そこで、子供２２０が帰ってきてチャイムを鳴らすと、ロボット２３０は、部屋に備え付けられたディスプレイ２４０に玄関カメラ２５０の映像を写し、母親２００に見せる（チャイムをトリガとした第１の行動実行）。母親２００はその映像から、子供２２０の帰宅を知り、ロボット２３０に子供２２０を迎えに玄関２６０まで行くことを命じ、ロボット２３０は玄関に行く（ユーザの指示をトリガとする第１の行動の実行）。その際、ロボット２３０は、母親２００の「お迎えに行って来て」という指示から「お迎え」というキーワードを抽出し、「お迎え、お迎え」と言いながら玄関２６０へ移動する（第１の行動に第２の行動（発話の同時模倣）による修飾）。玄関２６０へ行く途中で子供２２０を発見するとロボット２３０は子供２２０について移動する（第２の行動（子供に付いて回るという摸倣行動）が第１の行動（玄関へ移動する）に優先して実行）。
【００２１】
上記シーケンスが行われるための処理を、図４、図５、図６に示す第１の行動生成部１４０、第２の行動生成部１５０、行動融和部１６０のフローチャートを用いて説明する。第１の行動生成部１４０、第２の行動生成部１５０はそれぞれ独立して、解釈部１３０の保持している解釈結果に基づき処理を行う。第１の行動は、その行動自体が単独でユーザの役に立つ最小行動として、第１の行動生成部１４０内にある予め第１の行動データベース（図示しない）に記録されている。またこの内容の一例を図７に示す。第１の行動データベースは、そのトリガとなる情報とそれに一対一対応する第１の行動からなる。解釈結果から、トリガが検出されれば（Ｓ４０１）、第１の行動データベースからそのトリガに対応した第１の行動を選択し（Ｓ４０２）、その第１の行動を生成する（Ｓ４０３）。第１の行動は、新たなトリガが検出されるか（Ｓ４０４）、その行動が終了するまで（Ｓ４０５）、その行動を持続する。またトリガが検出されない場合（Ｓ４０４）は、第１の行動は出力されない。
【００２２】
次に第２の行動について説明する。第２の行動は、本実施の形態では、同時摸倣行動である。同時摸倣行動とは、発達心理学の中で、乳児の初期に見られると言われる行動で、相手の行動を、そのまま真似するというものである。本実施の形態では、行動融和型ロボット装置が行動として提示できる移動行動、発話行動、注視行動、家電操作行動等の第２の行動について、ユーザの行動の解釈結果に基づき、第２の行動生成部１５０内にある予め第２の行動データベース（図示しない）に記録されている模倣行動から選択し（Ｓ５０１）、その摸倣する行動を生成する（Ｓ５０２）。但し、第２の行動データベースにある摸倣可能な行動をユーザがしていない場合は、その何もしていない状態を摸倣する）。また、摸倣する際には、ユーザと行動融和型ロボット装置の身体性の違いや、行動の明確さを出すために、予め決められた方法に従い、デフォルメを施してもよい。例えば発話を摸倣する際、そのままユーザの言葉の認識結果を摸倣するのではなく、認識した結果のキーワードを２回繰り返す等である。また、摸倣対象は、入力部が捉えた身近なユーザ（人間）とする。
【００２３】
行動融和部１６０について説明する。行動融和部１６０は、第１の行動生成部１４０と第２の行動生成部１５０の出力した行動を受け、第１の行動の有無を判断する（Ｓ６０１）。もし第１の行動がない場合には、第２の行動を行動提示部１８０に出力し実行する（Ｓ６０２）。第１の行動がある場合には、第２の行動と同時実行可能かどうか判断する（Ｓ６０３）。第２の行動と同時実行可能な場合（同じアクチュエータを使っていない場合など）には、第１の行動を修飾するように第２の行動を実行する（Ｓ６０４）。同時実行が不可能な場合には、第１の行動と第２の行動の優先順位を予め決められた優先順位に基づき判断する（Ｓ６０５）。ここで、第１の行動の優先順位が高い場合には、第１の行動に切り替えて実行し（Ｓ６０６）、第２の行動の優先順位が高い場合には、第１の行動を第２の行動が抑制して実行する（Ｓ６０７）。
【００２４】
このように、本実施の形態の構成により、同時に実行可能な模倣行動を選択して実行するので、自然とロボットの認識能力に合わせた適切な指示が行えるようになり、自らの欲するタスクを簡単な指示で得ることができるようになる。
【実施例２】
【００２５】
本発明の実施の形態について、例えば車輪で移動し、頭部として２つの自由度（パン・チルト）を有するカメラ雲台を搭載したロボットを用いた、行動融和型ロボット装置の構成を図８に示す。
【００２６】
図８に示すように、ロボット８００は、入力部８１０、認識部８２０、解釈部８３０、第１の行動生成部８４０、第２の行動生成部８５０、行動融和部８６０、基本制御処理部８７０、行動提示部８８０、蓄積部８９０から構成される。蓄積部８９０以外の構成については、実施例１と同じであるので、実施例１と同じ構成については説明を省略する。
【００２７】
蓄積部の詳細な構成について図９に示し、蓄積部内部のデータベース（ＤＢ）の内容を図１０、図１１に示す。図９に示すように、蓄積部９００は、切り分け部９０１、時系列ＤＢ９０２、特徴量抽出部９０３、特徴量ＤＢ９０４、特徴量無次元化部９０５、無次元化特徴量ＤＢ９０６、行動分類処理部９０７、ユーザ行動分類ＤＢ９０８から構成される。
【００２８】
認識部９３０で認識された時系列データをある意味を持ったユーザ行動（Ｕ１、Ｕ２、・・・、Ｕｎ）として、図１０（ａ）に示すよう時系列データを点線で囲まれた部分毎に切り分け部９０１で切り分ける。切り分ける方法としては、一定時間ごとに切り分ける方法や各データを標準化しその偏差の大きいところで切り分ける方法や音声データがある場合にはその切れ目で切り分ける方法等を用いる。
【００２９】
例えば、ユーザの位置を検出するセンサからのデータを用いて、その位置変化量の偏差の大きいところで切り分ければ、ユーザが歩いている際のユーザ行動と立ち止まった際のユーザ行動を切り分けることができる。そして、各入力部の認識結果値をあるサンプリング周期で記録し時系列ＤＢ９０２に記録する。入力値は位置情報であれば室内での座標値（Ｘ，Ｙ）、カメラであれば画像データ、音声であれば音声データとなる。また、音声データのように、単語などの抽象的なレベルに認識可能なものは、その単語としても記録する。各データは、センサのサンプリング周期ｔごとの時系列データｘｉ(ｔ）（ここでｉは入力パラメータ）となる（単語などの抽象的なものは、例えば発声時点でのデータとする）。
【００３０】
次に特徴量抽出部９０３では、ユーザ行動（Ｕ１、Ｕ２、・・・、Ｕｎ）の各要素時系列情報ｘ１（ｔ）、ｘ２（ｔ）、・・・、ｘｌ（ｔ）をそれぞれ一つの数値で表される特徴ｐｊ（ｎ）（ｊは特徴番号、ｎはユーザ行動番号）を抽出する。特徴としては、時系列データｘｉ(ｔ）自体の平均値や最大値、最小値、標準偏差等や、時系列データｘｌ（ｔ）から算出される変化量ｘｌ’（ｔ）や加速度量ｘｉ’’（ｔ）の平均値や最大値、最小値、標準偏差等、またはユーザ行動自体の時間等とする。例えばユーザの位置を検出するセンサからのデータを用いれば、この特徴ｐｊ（ｎ）は、そのユーザ行動中のユーザの平均移動速度や最大移動速度であったり、マイクロフォンからのデータを用いれば、最大音量であったり、音声データから算出した音の高低とする。図１０（ｂ）に示すように、特徴量抽出部９０３で抽出された各ユーザ行動の特徴量ｐｊ（ｎ）が特徴量ＤＢ９０４に記憶される
【００３１】
次に特徴量無次元化部９０５は、数１に示されるように、各特徴の各ユーザ行動での標準偏差Ｓｊ（ｎ）を算出し、この標準偏差Ｓｊ（ｎ）から数２に示されるように無次元化し特徴パラメータＰｊ（ｎ）を算出する。
【００３２】
【数１】
2007000938.tif 000003
【００３３】
【数２】
2007000938.tif 000004
【００３４】
そして特徴量無次元化部９０５は、図１０（ｃ）に示すようにユーザ行動毎に無次元化し特徴パラメータＰｊ（ｎ）を無次元化特長量ＤＢ９０６に記憶する。また、数３で示されるようにユーザ行動自体をその特徴パラメータを軸とした多次元空間内の位置ベクトルｕｎという形で表せる。
【００３５】
【数３】
2007000938.tif 000005
【００３６】
そして、行動分類処理部９０７では、ユーザ行動を示す位置ベクトルｕｎの距離の長短から各行動の類似度を判定し、類似した行動ごとに分類分け（Ｕａ、Ｕｂ、・・・）を行う。例えば、図１１（ａ）に示すように、ユーザ行動を示す位置ベクトルｕ１、ｕ３はクラスタリングされユーザ行動Ｕａと判定される。同様に、位置ベクトルｕ２、ｕ４はそれぞれユーザ行動Ｕｂ、Ｕｃと判定される。更に、図１１（ａ）の分類結果がユーザ行動分類ＤＢ９０８に記憶される。行動分類処理部９０７で分類分けした分類（Ｕａ、Ｕｂ、・・・）を延滞模倣行動として、解釈部９２０で解釈された解釈結果９２１（Ａ１、Ａ２、・・・）と対応して第２の行動生成部９１０にある第２の行動データベース９１１に蓄積する。延滞模倣行動とは、ユーザの過去の行動を模倣する行動のことであり、例えば、ユーザが以前、チャイムが鳴った時に玄関の方向を見たとすると、そのユーザが玄関の方向を見た情報は、切り分け部９０１で、「チャイムが鳴った」と「玄関の方向を見た」とのユーザ行動に切り分けられ、図１１（ｂ）に示すように、第２の行動データベース９１１に解釈結果（Ａ１：「チャイムが鳴った」）と延滞模倣行動（Ｕａ：「玄関の方向を見た」）が蓄積される。
【００３７】
図１２に本実施の形態における第２の行動生成部９１０のフローチャートを示す。本実施の形態では、第２の行動生成として延滞摸倣行動を出力する。第２の行動データベースの中から、現在の解釈結果に最も近い延滞摸倣行動分類を選択し（Ｓ１２０１）、その分類内の行動を生成する（Ｓ１２０２）。例えば、第２の行動データベース９１１を検索して、Ａ１からＵａを選択し、第２の行動生成部では、Ｕａの行動を生成する。
【００３８】
このように、本実施の形態の構成により、解釈結果からユーザの過去の行動を模倣するので、親しみを持って使っているうちに、自らの欲するタスクを簡単な指示で得ることができるようになる。
【実施例３】
【００３９】
本発明の実施の形態について、例えば車輪で移動し、頭部として２つの自由度（パン・チルト）を有するカメラ雲台を搭載したロボットを用いた、行動融和型ロボット装置の構成を例として、本実施例の構成について図１３を用いて説明する。第２の行動生成部内１３００の構成以外は、実施例２と同じである。第２の行動生成部１３００は、同時摸倣行動生成部１３０１と延滞摸倣行動生成部１３０２と動体追従行動生成部１３０３の３つの行動生成部があり、同時摸倣行動生成部１３０１は実施例１の第２の行動生成部と、延滞摸倣行動生成部１３０２は実施例２の第２の行動生成部と同じであるので、説明は省略する。動体追従行動生成部１３０３は、同時摸倣行動生成部１３０１では、ユーザの行動を摸倣していたが、動体追従行動生成部１３０３は動くものを追従する行動を生成する。
【００４０】
次にこの３つの行動生成部の選択方法について図１４を用いて説明する。ユーザがロボット装置に認識される位置にいるかどうか判断する（Ｓ１４０１）。ユーザがロボット装置に認識される位置にいた場合に、ユーザに情報量大の動きがあるかどうか判断する（Ｓ１４０２）。ユーザに情報量大の動きがある場合には同時摸倣行動生成部１３０１が選択される（Ｓ１４０３）。ここでいう情報量とは、シャノンの情報量の考えにも基づき、珍しい行動ほど情報量が大きいと考える。具体的には、図１５に示すように、上述の実施例２で算出した、特徴パラメータ空間内で疎な位置にある行動が情報量を高いと考え、特徴パラメータ空間内の密な位置にある行動が情報量を低いと考える。またユーザがロボットに認識される位置にいない、あるいは近くにいるが、普通（情報量小）の行動をとっている場合、検出される物体の情報量が大きいかどうか判断する（Ｓ１４０４）。ここで、検出された物体が情報量大の動きがあれば、動体追従行動生成部１３０２が選択され（Ｓ１４０５）、そうでなければ延滞摸倣行動生成部１３０３が選択される（Ｓ１４０６）。
【００４１】
また、これら同時摸倣行動、延滞摸倣行動、動体追従行動の３つの行動形態と提示媒体の関係について、図１６に示す。実施例１で説明したように、例えば、母親が見る方向をロボットが同じ方向を一緒になって見ているように、同時模倣行動では共同注視している。更に、チャイム鳴ったと解釈部で解釈されると、ロボットは玄関の方を見るといった、延滞模倣行動をする。母親が移動するとこれに従ってロボットも母親を追っかける動体追従行動を行う。図中×が付いているのは該当媒体による行動はない。またカッコ内には、その鼓動の一般的な意味を記したものである。
【００４２】
このように、本実施の形態の構成により、同時模倣行動、延滞模倣行動、及び動体追従行動の３つ行動形態から選択するので、自然とロボットの認識能力に合わせた適切な指示が行えるようになり、自らの欲するタスクを簡単な指示で得ることができるようになる。
【実施例４】
【００４３】
本発明の実施の形態について、例えば人と類似した腕や脚を持ったヒューマノイドを用いた行動融和型ロボット装置の構成を例として説明する。図１７に示すように、ロボット１７００は、入力部８１７１１、認識部１７２０、解釈部１７３０、第１の行動生成部１７４０、第２の行動生成部１７５０、行動融和部１７６０、基本制御処理部１７７０、行動提示部１７８０、から構成され、認識部１７２０は、ロボット外の入力部１７１５からの情報も認識する。ロボット外の入力部１７１５以外の構成については、実施例１と同じ構成なので説明を省略する。
【００４４】
これまでに述べた実施例１、実施例第２、実施例３の実施の形態について、図１８に示すような、環境に設置されたカメラ１８２１、１８２２やチャイムのＯＮ−ＯＦＦ検知センサ、ユーザ１８００やロボット１８１０がどこにいるのかを検出するためのＲＦＩＤタグ（１８０１、１８１１）を用いた位置計測装置１８３０、同じくユーザやロボットがどこにいるかを検出するための床センサ１８４０を備えてもよく、行動提示部として、ジェスチャー機能１７８６を備え、それぞれ同時摸倣行動、延滞摸倣行動、動体追従行動を行ってもよい。
【００４５】
このように、本実施の形態の構成により、同時模倣行動、延滞模倣行動、及び動体追従行動の３つ行動形態から選択するので、自然とロボットの認識能力に合わせた適切な指示が行えるようになり、自らの欲するタスクを簡単な指示で得ることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】実施の形態の構成を示すブロック図。
【図２】実施の形態を示す模式図。
【図３】実施の形態の第１、第２行動おけるシーケンス図。
【図４】実施の形態における第１の行動生成部のフローチャート。
【図５】実施の形態における第２の行動生成部のフローチャート。
【図６】実施の形態における行動融和部のフローチャート。
【図７】実施の形態における第１の行動データベースの内容を示した図。
【図８】他の実施の形態の構成を示すブロック図。
【図９】他の実施の形態における蓄積部の構成を示すブロック図。
【図１０】他の実施の形態における蓄積データベースの内容を示した図。
【図１１】他の実施の形態における蓄積データベースの内容を示した図。
【図１２】他の実施の形態における第２の行動生成部のフローチャート。
【図１３】他の実施の形態の構成を示すブロック図
【図１４】他の実施の形態における第２の行動生成部の行動選択のフローチャート。
【図１５】他の実施の形態における情報量を示す模式図。
【図１６】他の実施の形態における第２の行動分類を示した図。
【図１７】他の実施の形態の構成を示すブロック図。
【図１８】他の実施の形態を示す模式図。
【符号の説明】
【００４７】
１００      ロボット
１１０      入力部
１１１      カメラ
１１２      マイク
１１３      車軸エンコーダ
１１４      超音波
１２０      認識部
１３０      解釈部
１４０      第１の行動生成部
１５０      第２の行動生成部
１６０      行動融和部
１７０      基本制御処理部
１８０      行動提示部
１８１      アクチュエータ制御処理部
【図１】
2007000938.tif 000006
【図２】
2007000938.tif 000007
【図３】
2007000938.tif 000008
【図４】
2007000938.tif 000009
【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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