(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
育児ロボットのデータ処理方法であって、
モデルエンジンが、対象オブジェクトのデータを受信し、前記対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成する段階であって、前記データは、前記対象オブジェクトの能力パラメータを含み、前記能力パラメータは、実際に測定された能力パラメータ及び前記対象オブジェクトに対応する統計的な能力パラメータを含み、生成される前記対象オブジェクトの前記育成モデル能力パラメータ行列は、前記能力パラメータと、前記能力パラメータに基づいて計算される能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータを含む、段階と、
前記モデルエンジンが、調整式の係数に基づいて、又は、標準の育成モデル能力パラメータ行列に基づいて、前記育成モデル能力パラメータ行列における前記能力パラメータの調整値を調整して、調整された能力パラメータの調整値を決定する段階であって、前記調整式は、前記能力パラメータに基づいて前記総合的な能力パラメータ及び前記能力パラメータの調整値を計算するのに用いられる、段階と、
前記モデルエンジンが、調整された前記能力パラメータの調整値が予め設定された閾値を超えるかどうかを決定する段階と、
調整された前記能力パラメータの調整値が前記予め設定された閾値の範囲内である場合、前記モデルエンジンが、機械学習エンジンに調整された前記能力パラメータの調整値を送信する段階であって、前記機械学習エンジンは、前記能力パラメータの調整値に基づく人工知能モジュールに、前記対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供する、段階と
を備える、方法。
【請求項２】
モデルエンジンが、対象オブジェクトのデータを受信し、前記対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成する前記段階は、具体的には、
前記モデルエンジンが、前記対象オブジェクトの前記能力パラメータを受信して、受信した前記能力パラメータに基づいて計算を実行して、前記能力パラメータの調整値及び前記総合的な能力パラメータを決定する段階と、特定の能力パラメータ行列のテンプレートに、前記能力パラメータ、前記能力パラメータの調整値、及び前記総合的な能力パラメータを加えて、前記対象オブジェクトの前記育成モデル能力パラメータ行列を生成する段階と
を有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記モデルエンジンが、前記育成モデル能力パラメータ行列における前記能力パラメータの調整値を調整して、調整された能力パラメータの調整値を決定する前記段階の後、前記方法は、前記モデルエンジンが、能力パラメータを手入力で調整するために受信した命令に従って、前記育成モデル能力パラメータ行列における前記能力パラメータを調整して、調整された能力パラメータに基づいて、調整された前記能力パラメータの調整値を決定する段階をさらに備える、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
調整された前記能力パラメータの調整値の加重平均値は、調整する前に前記実際に測定された能力パラメータの加重平均値より大きい又は等しい、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
モデルエンジンであって、
対象オブジェクトのデータを受信して、前記対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成するよう構成されるモデル生成モジュールであって、前記データは、前記対象オブジェクトの能力パラメータを含み、前記能力パラメータは、実際に測定された能力パラメータ及び前記対象オブジェクトに対応する統計的な能力パラメータを含み、生成される前記対象オブジェクトの前記育成モデル能力パラメータ行列は、前記能力パラメータと、前記能力パラメータに基づいて計算される能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータを含む、モデル生成モジュールと、
調整式の係数に基づいて、又は、標準の育成モデル能力パラメータ行列に基づいて、前記育成モデル能力パラメータ行列における前記能力パラメータの調整値を調整して、調整された能力パラメータの調整値を決定するよう構成されるモデル補正モジュールであって、前記調整式は、前記能力パラメータに基づいて前記総合的な能力パラメータ及び前記能力パラメータの調整値を計算するのに用いられる、モデル補正モジュールと
を備え、
前記モデル補正モジュールは、調整された前記能力パラメータの調整値が予め設定された閾値を超えるかどうかを決定し、調整された前記能力パラメータの調整値が前記予め設定された閾値の範囲内である場合、前記モデルエンジンが、機械学習エンジンに調整された前記能力パラメータの調整値を送信するようさらに構成され、
前記機械学習エンジンは、前記能力パラメータの調整値に基づく人工知能モジュールに、前記対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供する、
モデルエンジン。
【請求項６】
前記モデル生成モジュールは、具体的には、前記対象オブジェクトの前記能力パラメータを受信して、受信した前記能力パラメータに基づいて計算を実行して前記能力パラメータの調整値及び前記総合的な能力パラメータを決定して、特定の能力パラメータ行列のテンプレートに、前記能力パラメータ、前記能力パラメータの調整値、及び前記総合的な能力パラメータを加えて前記対象オブジェクトの前記育成モデル能力パラメータ行列を生成するよう構成される、請求項５に記載のモデルエンジン。
【請求項７】
前記モデル補正モジュールは、能力パラメータを手入力で調整するために受信した命令に従って、前記育成モデル能力パラメータ行列における前記能力パラメータを調整して、調整された能力パラメータに基づいて、調整された前記能力パラメータの調整値を決定するようさらに構成される、請求項５に記載のモデルエンジン。
【請求項８】
調整された前記能力パラメータの調整値の加重平均値は、調整する前に前記実際に測定された能力パラメータの加重平均値より大きい又は等しい、請求項５から７のいずれか一項に記載のモデルエンジン。
【請求項９】
プログラム命令を格納するよう構成されるメモリと、
プロセッサであって、
前記メモリに格納される前記プログラム命令を呼び出して、通信インタフェースを介して対象オブジェクトのデータを受信して、前記対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成し、
前記プロセッサが、調整式の係数に基づいて、又は、標準の育成モデル能力パラメータ行列に基づいて、前記育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータの調整値を調整して、調整された能力パラメータの調整値を決定し、
前記プロセッサが、調整された前記能力パラメータの調整値が予め設定された閾値を超えるかどうかを決定し、
調整された前記能力パラメータの調整値が前記予め設定された閾値の範囲内である場合、前記プロセッサが、機械学習エンジンに調整された前記能力パラメータの調整値を送信する
よう構成されるプロセッサと
を備え、
前記データは、前記対象オブジェクトの能力パラメータを含み、前記能力パラメータは、実際に測定された能力パラメータ及び前記対象オブジェクトに対応する統計的な能力パラメータを含み、生成される前記対象オブジェクトの前記育成モデル能力パラメータ行列は、前記能力パラメータと、前記能力パラメータに基づいて計算される前記能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータを含み、
前記調整式は、前記能力パラメータに基づいて前記総合的な能力パラメータ及び前記能力パラメータの調整値を計算するのに用いられ、
前記機械学習エンジンは、前記能力パラメータの調整値に基づく人工知能モジュールに、前記対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供する、
モデルエンジン。
【請求項１０】
前記プロセッサは、具体的には、
前記通信インタフェースを介して前記対象オブジェクトの前記能力パラメータを受信して、受信した前記能力パラメータに基づいて計算を実行して前記能力パラメータの調整値及び前記総合的な能力パラメータを決定し、特定の能力パラメータ行列のテンプレートに、前記能力パラメータ、前記能力パラメータの調整値、及び前記総合的な能力パラメータを加えて、前記対象オブジェクトの前記育成モデル能力パラメータ行列を生成する
よう構成される、請求項９に記載のモデルエンジン。
【請求項１１】
前記プロセッサは、能力パラメータを手入力で調整するために受信した命令に従って、前記育成モデル能力パラメータ行列における前記能力パラメータを調整して、調整された能力パラメータに基づいて、調整された前記能力パラメータの調整値を決定するようさらに構成される、請求項９に記載のモデルエンジン。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、ロボット技術の分野に関し、特に、育児ロボットのデータ処理方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタル化及び人工知能技術の発展で、従来の育児及びトレーニングワークの一部又はすべてが、インテリジェント電子デバイスによって置き換えられた。インテリジェント電子デバイスの比較的好適な製品形態は、子育てロボットである。従来の育児及びトレーニングの主な内容は、実際には、世話をする者と世話を受ける者との間の効果的な相互作用である。世話をする者は、世話を受ける者の感情状態に基づいて、適切なコミュニケーションの方法及び適切なコミュニケーションの内容を選択する。例えば、豊富な教師経験を有する人間の教師が、比較的複雑な数学の問題を生徒に教えるとき、当該教師は、生徒の表情、音声のトーン、姿勢、動きの特徴などに基づいて、生徒の感情状態を判断して、当該生徒に適した効率的な指導方法を選択し得る。教師が生徒の意気消沈した表現を観察するとき、生徒の倦怠感やフラストレーションの感情を減らして指導及び相互作用の効率を改善すべく、当該教師は、話す速さを遅くして、かつ、より生徒になじみのある内容を用いるか、異なる相互作用モードを用いることができる。さらに、十分な学習の関心と情熱を保つべく、ほとんどの子供が、少し年上の友人と相互作用してコミュニケーションをとることを好むことが、就学前の教育経験を通じて証明される。
【０００３】
従来技術において、相互作用オブジェクトの感情状態を計算した後、子育てロボットは、適応を通じて適切な相互作用モード及び適切な相互作用コンテンツを取得する。具体的には、人間と相互作用するとき、子育てロボットは、１又は複数のセンサを用いることによって人間の生理的なデータを収集し、特定の環境におけるユーザの心的状態の反応をモニタリングし、ユーザの心的状態の反応に基づいてユーザの感情状態を認識し、ユーザの感情状態に基づいてロボットの相互作用の技量を調整し、言語及び非言語の第２の相互作用手段を用いることによって応答して、コミュニケーション、パフォーマンス、トレーニング、通知、エンターテイメントなどの目的を実現する。
【０００４】
要約すれば、実際の場面において、子供は、進んで少し年上の友人と相互作用してコミュニケーションをとる。しかしながら、従来技術において、子育てロボットは、相互作用オブジェクトの感情状態を計算することによってのみ、適応を通じて適切な相互作用モード及び適切な相互作用コンテンツを取得できるが、子供と相互作用するときに、知識とコミュニケーションスキルにおいて、子供より優れた相互作用オブジェクトをシミュレートできず、年上の「兄」又は「姉」の役割を果たすことができず、子供が十分な学習の関心と情熱を維持することを保つことができない。
【発明の概要】
【０００５】
育児ロボットが、相互作用オブジェクトの感情状態を計算することによってのみ、特定の相互作用モードからの選択を実行できるが、相互作用オブジェクトに対するより適切な相互作用モードを提供できない、という従来技術の課題を解消すべく、本願は、育児ロボットのデータ処理方法及び装置を提供する。
【０００６】
第１の態様によれば、本願は、育児ロボットのデータ処理方法であって、方法は、モデルエンジンが、対象オブジェクトのデータを受信し、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成する段階であって、データは、対象オブジェクトの能力パラメータを含み、能力パラメータは、実際に測定された能力パラメータ及び対象オブジェクトに対応する統計的な能力パラメータを含み、生成される対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列は、能力パラメータと、能力パラメータに基づいて計算される能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータとを含み、実際に測定された能力パラメータは、自然な社会シナリオにおける対象オブジェクトのデータであり、かつ、センサを用いることによって取得され、統計的な能力パラメータは、第三者のネットワーククラウドサービス組織によって提供される、段階と、調整式の係数に基づいて、又は、標準の育成モデル能力パラメータ行列に基づいて、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータの調整値を調整して、調整された能力パラメータの調整値を決定する段階であって、式は、能力パラメータに基づいて総合的な能力パラメータ及び能力パラメータの調整値を計算するのに用いられる、段階と、モデルエンジンが、調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値を超えるかどうかを決定する段階と、調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値の範囲内である場合、モデルエンジンが、機械学習エンジンに調整された能力パラメータの調整値を送信する段階であって、機械学習エンジンは、能力パラメータの調整値に基づく人工知能モジュールに、対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供する、段階とを含む方法を提供する。
【０００７】
本発明のこの実施形態において、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列は、自然な社会シナリオにおける対象オブジェクトであり、かつ、センサと第三者のネットワーククラウドサービス組織が提供する統計的な能力パラメータとを用いることによって収集される実際に測定された能力パラメータに基づいて生成され、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータの調整値は、調整式の係数又は標準の育成モデル能力パラメータ行列におけるパラメータに基づいて調整され、調整された能力パラメータの調整値に基づいて決定される総合的な能力パラメータの値は、実際に測定された能力パラメータに基づいて決定され、かつ、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列にある総合的な能力パラメータの値以上であり、調整された能力パラメータの調整値が機械学習エンジンに送信され、その結果、機械学習エンジンは、人工知能モジュールに、対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供する。言い換えれば、修正された能力パラメータの調整値を用いる育児ロボットの能力は、対象オブジェクトの能力より少し高く、その結果、対象オブジェクトは、育児ロボットと相互作用することの十分な学習の関心と情熱を保つ。
【０００８】
可能な設計において、モデルエンジンは、対象オブジェクトの能力パラメータを受信し、受信した能力パラメータに基づいて計算を実行して、能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータを決定し、特定の能力パラメータ行列のテンプレートに、能力パラメータ、能力パラメータの調整値、及び総合的な能力パラメータを加えて対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成する。
【０００９】
可能な設計において、モデルエンジンが、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータの調整値を調整して、調整された能力パラメータの調整値を決定する段階の後、方法は、モデルエンジンが、能力パラメータを手入力で調整するために受信した命令に従って、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータを調整して、調整された能力パラメータに基づいて、調整された能力パラメータの調整値を決定する段階をさらに備える。
【００１０】
本発明のこの実施形態において、能力パラメータを手入力で調整するためにユーザによって送信される命令が受信され、その結果、任意の態様における対象オブジェクトの能力のトレーニングに重点を置いて、対象オブジェクトに対するより適切な相互作用モードを提供すべく、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータが手入力で調整される。
【００１１】
可能な設計において、調整された能力パラメータの調整値の加重平均値は、調整する前に実際に測定された能力パラメータの加重平均値より大きい又は等しい。
【００１２】
本発明のこの実施形態において、育児ロボットは、調整された能力パラメータの調整値を用いて、その結果、育児の目的を実現すべく、育児ロボットの能力は、対象オブジェクトの能力より高く又は等しくできる。
【００１３】
第２の態様によれば、本願は、対象オブジェクトのデータを受信して、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成するよう構成されるモデル生成モジュールであって、データは、対象オブジェクトの能力パラメータを含み、能力パラメータは、実際に測定された能力パラメータ及び対象オブジェクトに対応する統計的な能力パラメータを含み、生成される対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列は、能力パラメータと、能力パラメータに基づいて計算される能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータとを含む、モデル生成モジュールと、調整式の係数に基づいて、又は、標準の育成モデル能力パラメータ行列に基づいて、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータの調整値を調整して、調整された能力パラメータの調整値を決定するよう構成されるモデル補正モジュールであって、式は、能力パラメータに基づいて総合的な能力パラメータ及び能力パラメータの調整値を計算するのに用いられる、モデル補正モジュールを備え、モデル補正モジュールは、調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値を超えるかどうかを決定し、調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値の範囲内である場合、モデルエンジンが、機械学習エンジンに調整された能力パラメータの調整値を送信するようさらに構成され、機械学習エンジンは、能力パラメータの調整値に基づく人工知能モジュールに、対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供する、モデルエンジンを提供する。
【００１４】
可能な設計において、モデル生成モジュールは、具体的には、対象オブジェクトの能力パラメータを受信して、受信した能力パラメータに基づいて計算を実行して能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータを決定して、特定の能力パラメータ行列のテンプレートに、能力パラメータ、能力パラメータの調整値、及び総合的な能力パラメータを加えて対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成するよう構成される。
【００１５】
可能な設計において、モデル補正モジュールは、能力パラメータを手入力で調整するために受信した命令に従って、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータを調整して、調整された能力パラメータに基づいて、調整された能力パラメータの調整値を決定するようさらに構成される。
【００１６】
可能な設計において、調整された能力パラメータの調整値の加重平均値は、調整する前に実際に測定された能力パラメータの加重平均値より大きい又は等しい。
【００１７】
第３の態様によれば、本願は、モデルエンジンであって、プログラム命令を格納するよう構成されるメモリと、プロセッサであって、メモリに格納されるプログラム命令を呼び出して、通信インタフェースを介して対象オブジェクトのデータを受信して、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成し、プロセッサが、調整式の係数に基づいて、又は、標準の育成モデル能力パラメータ行列に基づいて、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータの調整値を調整し、調整された能力パラメータの調整値を決定し、プロセッサが、調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値を超えるかどうかを決定し、調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値の範囲内である場合、プロセッサが、機械学習エンジンに調整された能力パラメータの調整値を送信するよう構成されるプロセッサとを備え、データは、対象オブジェクトの能力パラメータを含み、能力パラメータは、実際に測定された能力パラメータ及び対象オブジェクトに対応する統計的な能力パラメータを含み、生成される対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列は、能力パラメータと、能力パラメータに基づいて計算される能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータとを含み、式は、能力パラメータに基づいて総合的な能力パラメータ及び能力パラメータの調整値を計算するのに用いられ、機械学習エンジンは、能力パラメータの調整値に基づく人工知能モジュールに、対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供するモデルエンジンを提供する。
【００１８】
可能な設計において、プロセッサは、具体的には、通信インタフェースを介して対象オブジェクトの能力パラメータを受信して、受信した能力パラメータに基づいて計算を実行して能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータを決定して、特定の能力パラメータ行列のテンプレートに、能力パラメータ、能力パラメータの調整値、及び総合的な能力パラメータを加えて対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成するよう構成される。
【００１９】
可能な設計において、プロセッサは、能力パラメータを手入力で調整するために受信した命令に従って、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータを調整して、調整された能力パラメータに基づいて、調整された能力パラメータの調整値を決定するようさらに構成される。
【００２０】
第４の態様によれば、本願は、上述の第１の態様の機能及び第１の態様の任意の設計を実行するのに用いられるコンピュータソフトウェア命令を格納するよう構成されるコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供する。コンピュータソフトウェア命令は、上述の第１の態様の方法及び第１の態様の任意の設計を実行するために設計されたプログラムを含む。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本願による子育てロボット及び使用環境のシステム構成図である。
【００２２】
【図２】本願による子育てロボットの製品形態の概略図である。
【００２３】
【図３】本願による子育てロボットの処理及び計算モジュールのハードウェア構造の概略図である。
【００２４】
【図４】本願による育児ロボットのデータ処理方法のフローチャートである。
【００２５】
【図５】本願による能力の推定結果の概略図である。
【００２６】
【図６】本願による育成モデル能力パラメータ行列を示す。
【００２７】
【図７】本願によるレーダーの図である。
【００２８】
【図８Ａ】本願による育児ロボットのソフトウェアモジュールの基本アーキテクチャの概略図である。
【図８Ｂ】本願による育児ロボットのソフトウェアモジュールの基本アーキテクチャの概略図である。
【００２９】
【図９】本願による育児ロボットの言語モジュールの概略構造図である。
【００３０】
【図１０】本願による育児ロボットの視覚モジュールの概略構造図である。
【００３１】
【図１１】本願による育児ロボットの感情及び心的状態モジュールの概略構造図である。
【００３２】
【図１２】本願によるモデルエンジンの概略図である。
【００３３】
【図１３】本願による他のモデルエンジンの概略図である。
【００３４】
【図１４】本願によるモデルエンジンのハードウェア構造の概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００３５】
本願の目的、技術解決手段、及び利点をより明確にすべく、以下では、添付の図面を参照して本願をさらに詳細に説明する。
【００３６】
育児ロボットが相互作用オブジェクトの感情状態を計算することによってのみ、特定の相互作用モードからの選択を実行できるが、相互作用オブジェクトに対するより適切な相互作用モードを提供できない、という従来技術の課題を解消すべく、本願は、育児ロボットのデータ処理方法及びモデルエンジンを提供する。方法及び装置は、同じ発明の概念に基づいている。課題を解決するための方法及び装置の原理は、同様のものであるので、相互参照が装置の実装と方法の実装との間でされてよく、繰り返しの説明は省略される。
【００３７】
本願は、子育てロボットのシステム及び使用環境に適用され得る。システムのアーキテクチャが図１に示される。子育てロボットの使用環境は、コミュニティ、住宅区域、行政区域、県、国、国境を越えたシナリオ、及びグローバルシナリオのような任意のシナリオに適用可能であり、家族又は育児組織１０１、世話を受けるオブジェクトの法定後見人１０６、法定後見人１０６によって保持されるインテリジェント端末１０５、屋外の無線アクセスネットワーク１０７、育児サービス組織１０８、社会公共サービス組織１１２、及び少なくとも１つの第三者のネットワーククラウドサービス組織１１５といった構成単位を含む必要がある。家族又は育児組織１０１は、子育てロボット１０２、世話を受ける少なくとも１人の子供１０３、及び少なくとも１つの屋内の無線アクセスネットワーク１０４を含む。屋外の無線アクセスネットワーク１０７は、インテリジェント端末１０５にリモート無線ネットワークアクセスサービスを提供する。育児サービス組織１０８は、育児サービスに専門的なデータサービスを提供し、子供育成クラウドサーバ１０９、子供育成モデルライブラリ１１０、及び育児知識ベース１１１を含む。社会公共サービス組織１１２は、育児サービスに、天気予報、医療サービス組織のリスト、伝染病の情報、緊急通知などを含む政府公共データサポートを提供するが、これに限定されない。社会公共サービス組織１１２は、社会公共サービスクラウドサーバ１１３及び社会公共サービスクラウドデータベース１１４を含む。少なくとも１つの第三者のネットワーククラウドサービス組織１１５は、育児サービスに、優れた専門的なネットワーククラウドデータサービス、例えば、インスタントメッセージ、育児サービスのソーシャルアプリケーション、オンラインオーディオ及びビデオサービス、オンラインショッピング、決済及び物流の追跡、並びに、コミュニティ及び医療組織に対する評価及び投票を提供し、第三者のネットワークサービスクラウドサーバ１１６及び第三者のネットワークサービスクラウドデータベース１１７を含む。使用環境のシステムのアーキテクチャは、ネットワークオペレータがネットワークサービスを提供するインターネット１１８をさらに含む。
【００３８】
さらに、本願の説明において、「第１」及び「第２」のような用語は、単に区別のために用いられるが、相対的な重要性を示すもの又は暗示するものとして理解されるべきではなく、かつ、順序を示すもの又は暗示するものとして理解されるべきではないことが理解されたい。
【００３９】
本発明のこの実施形態において、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列は、自然な社会シナリオにおける対象オブジェクトであり、かつ、センサと第三者のネットワーククラウドサービス組織が提供する統計的な能力パラメータとを用いることによって収集される実際に測定された能力パラメータに基づいて生成され、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータの調整値は、調整式の係数又は標準の育成モデル能力パラメータ行列におけるパラメータに基づいて調整され、調整された能力パラメータの調整値に基づいて決定される総合的な能力パラメータの値は、実際に測定された能力パラメータに基づいて決定され、かつ、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列にある総合的な能力パラメータの値以上であり、調整された能力パラメータの調整値が機械学習エンジンに送信され、その結果、機械学習エンジンは、人工知能モジュールに、対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供する。言い換えれば、修正された能力パラメータの調整値を用いる育児ロボットの能力は、対象オブジェクトの能力より少し高く、その結果、対象オブジェクトは、育児ロボットと相互作用することの十分な学習の関心と情熱を保つ。
【００４０】
本発明のこの実施形態において、図１における子育てロボット１０２の製品形態は、図２に示され得る。ロボット１０２は、世話を受けるオブジェクトにグラフィック又は画像情報を提示し、ユーザのタッチ制御信号を受信するよう構成されるタッチスクリーン２０１と、音声、表情、及び挙動のような、世話を受けるオブジェクトの特徴を検出するよう構成されるマイクロフォンアレイ及びセンサ群２０２と、世話を受けるオブジェクトに単純な操作指示を提供し、緊急時のユーザの中断指示に応答するよう構成される開始／一時停止／緊急ボタン２０３と、マイクロフォンアレイ及びセンサ群２０２によって入力されるユーザ状態信号、開始／一時停止／緊急ボタン２０３のユーザの操作指示、ネットワークからの、世話を受けるオブジェクトの保護者のリクエスト情報、ネットワークからの育児サービス組織のサービス指示、第三者ネットワーククラウドサービスデータなどに基づいて、子育てロボットの制御命令を計算し、出力するよう構成される処理及び計算モジュール２０４とを含み、その結果、子育てロボットは、制御命令に基づいて、音声、グラフィック、画像、身体動作、移動方向などを出力する。子育てロボットは、機械的なクローラー／車輪移動装置２０５、機械的なアーム２０６、及びラウドスピーカーモジュール２０７をさらに含む。ラウドスピーカーモジュール２０７は、世話を受けるオブジェクトに音声出力信号を提供するよう構成される。
【００４１】
本発明のこの実施形態において、子育てロボットは、タッチスクリーン２０１、機械的なクローラー／車輪移動装置２０５、機械的なアーム２０６、及びラウドスピーカーモジュール２０７を用いることによって、子育てロボットの世話を受けるオブジェクト及び当該世話を受けるオブジェクトの保護者の社会的、感情的、及び対人的なつながりと相互作用とを確立する。ユーザ間の有意義な社会活動を促進して当該社会活動に参加すべく、子育てロボットは、子育てロボットの世話を受けるオブジェクトに様々な機能を実行し得る。社会活動は、世話を受けるオブジェクトに、効果的な親交及びコミュニケーション、技量トレーニング、メッセージの送信及びプロンプト、並びに他のより複合的なサービスを提供することを含むがこれに限定されない。社会活動は、撮影及び音声記録、歌の伴奏、ゲームへの参加、並びに、家族の話と知識の共有などをさらに含む。子育てロボットの機能は、タッチスクリーン２０１のユーザフレンドリーなインタフェースを提供すること、例えば、タッチスクリーンにグラフィック、カートンのキャラクター、ペット、並びに、両親及び年長者の画像を表示することさらに含む。リアルタイムのシナリオに関して、子育てロボットは、機械的なクローラー／車輪移動装置２０５を用いることによって移動し、機械的なアーム２０６を用いることによって身体動作を完了し、カラーライトなどを提示することによって世話を受けるオブジェクトとのコミュニケーション効率及び親交関係を改善する。
【００４２】
本発明のこの実施形態において、子育てロボットのコア部品は、処理及び計算モジュール２０４である。処理及び計算モジュール２０４のハードウェア構造は、図３に示され、メインボード３１０及び他の周辺機能部品を含む。センサ群３０１及びボタン３０２はそれぞれ、メインボード３１０のＩ／Ｏモジュールに接続される。マイクロフォンアレイ３０３は、メインボード３１０のオーディオ及びビデオのエンコーディング／デコーディングモジュールに接続される。メインボード３１０のタッチディスプレイコントローラは、タッチスクリーン３０４のタッチ制御入力を受信し、駆動信号を提供し、表示する。モーターサーボコントローラは、プログラム命令に基づいて、モータ及びエンコーダ３０７を駆動する。モータ及びエンコーダ３０７は、機械的なクローラー／車輪移動装置及び機械的なアームを駆動し、その結果、育児ロボットは、移動し、ボディーランゲージを出力する。育児ロボットの音声は、オーディオエンコーディング／デコーディングモジュールが電力増幅器に音声を出力し、ラウドスピーカー３０８が当該音声を出力するような方法で提供される。メインボード３１０は、プロセッサ及びメモリをさらに含む。メモリは、アルゴリズム、実行プログラム、及び育児ロボットの実行プログラムの構成ファイルを格納し、育児ロボットが育児作業を実行するのに必要であるオーディオ及びビデオ、並びに画像ファイルなどをさらに格納し、プログラム実行中にいくつかの一時ファイルをさらに格納する。メインボード３１０の通信モジュールは、育児ロボットと外部ネットワークとの間の通信機能を提供する。好ましくは、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）又はＷｉ−Ｆｉモジュールが、近距離無線通信に用いられる。メインボード３１０は、接続されている電力システム３０５を介して、バッテリーの充放電と、デバイスの節電管理とを実装する電力管理モジュールをさらに含む。無線送受信アンテナ装置３０６は、メインボード３１０に接続される。
【００４３】
以下では、具体的には、添付の図面を参照して本願における育児ロボットのデータ処理方法を説明する。
【００４４】
図４に関連して、本願における方法は、以下の段階を含む。
【００４５】
Ｓ４０１：モデルエンジンが、対象オブジェクトのデータを受信し、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成する。データは、対象オブジェクトの能力パラメータを含み、能力パラメータは、実際に測定された能力パラメータ及び対象オブジェクトに対応する統計的な能力パラメータを含み、生成される対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列は、能力パラメータと、能力パラメータに基づいて計算される能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータとを含む。
【００４６】
具体的には、実際に測定された能力パラメータは、自然な社会シナリオにおける対象オブジェクトであり、かつ、センサを用いることによって取得されてよく、又は、対象オブジェクトに対する能力評価を先立って実行することによって、決定されてよい。統計的な能力パラメータは、第三者のネットワーククラウドサービス組織によって提供され、かつ、対象オブジェクトに対応する年齢幅のオブジェクトに基づいて統計収集を通じて取得される。
【００４７】
オプションで、育成モデル能力パラメータ行列は、人工知能モジュールから取得され得る。
【００４８】
例えば、対象オブジェクトは、世話を受けるオブジェクトであってよく、データは、世話を受けるオブジェクトの音声、表情、動作などであってよく、第三者の専門的なサービス組織は、世話を受けるオブジェクトの能力を評価し、能力は、表現能力、思考能力、観察能力、注意能力、記憶能力、想像能力、及び運動能力を含む。すべての能力評価パラメータは、能力に対応する年齢に基づいて表示される。例えば、第三者のネットワーククラウドサービス組織は、学習能力のヒスキー−ネブラスカテスト（Ｈｉｓｋｅｙ−Ｎｅｂｒａｓｋａ  ｔｅｓｔ  ｏｆ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ａｐｔｉｔｕｄｅ、Ｈ−ＮＴＬＡ）の基準、又は国家リハビリテーションセンターによって考案されたテストモデルを用いることによって、子供の学習能力の評価を実行して、学習能力の評価結果を出力してよい。学習能力の評価は、周期的に、例えば、四半期ごと、又は半年ごとに実行され得る。テストされるオブジェクトは、主に３歳から８歳までの子供である。子供の総合的な学習能力は、通常、ビーズのつなぎ合わせ、関連付け、角材の配列、色の記憶、画像の認識、短期記憶、折り紙、及び関連付けのような、複数の項目に基づいてテストする方法を用いることによって定量化され、結果及び提案レポートが、出力及び分析されて、長期間維持できる能力トレーニング及びテストサービスが提供される。特定のレポートサンプルが、図５に示される。水平軸は、項目を示し、長手方向の軸は、年齢を示す。テストされるオブジェクトの年齢は、６．５歳である。複数のテストの項目５０１、項目のテストスコア５０２、テストされるオブジェクトの年齢５０４、及び項目のテスト結果と年齢に対応する平均テストスコアとに基づいてフィッティングすることを通じて取得される精神年齢５０３がある。テストされるオブジェクトの優れている項目は、ビーズのつなぎ合わせ、色の記憶、画像の認識、関連付け、折り紙、角材の配列、及び画像の仕上げであり、劣っている項目は、短期記憶である。テストされるオブジェクトの精神年齢は７．４歳に等しい。図５に基づいて取得される分析結果及び提案は、以下のとおりである。テストされるオブジェクトの能力は、平均統計値より高く、バランスのとれた能力開発に関心を向け、言語能力の利点を保つ。他のテストされるオブジェクトに対して生成される育成モデル能力パラメータ行列は、図６に示される。世話を受けるオブジェクトのユーザ名は、ドロレスであり、ドロレスは５歳の少女である。能力年齢は、能力の実際のテストスコアを変換することによって取得される能力項目の代表的な統計平均値に対応する年齢値である。例えば、ドロレスの運動能力６１０のテストスコアは、１２３．４であり、６歳の子供の平均的な運動能力のスコアの値に等しい。したがって、実際に測定された能力６０２は、６．０である。育成モデル能力パラメータ行列６０１における能力テストの各項目は、年齢に対応する最大の社会統計値６０４及び最小の社会統計値６０５と、統計的な能力６０３と、調整値６０６と、調整幅６０７と、備考６０８とをさらに含む。９９．６％の子供の単一能力のテストデータは、最大値と最小値との間に位置する。育成モデル能力パラメータ行列６０１は、注意能力���０９と、運動能力６１０と、備考内容６１１及び６１２と、総合的な能力６１３とをさらに含み得る。総合的な能力６１３は、実際に測定された能力６０２のスコアの算術平均値を計算することによって取得され、又は、実際に測定された能力６０２のスコアの加重和を計算することによって取得されてよい。ここで、重み係数は、人工知能モジュールの学習及びトレーニングに必要である能力パラメータの重みに基づく割り振りを通じて取得されてよく、又は、人工知能モジュールの学習及びトレーニングに必要である能力パラメータであって、かつ、ユーザによって調整及び割り振られる重みの割合であってよい。総合的な能力値の計算式１は、以下のとおりである。
Ｔ＝Ｗ１×Ｃ１＋Ｗ２×Ｃ２＋Ｗ３×Ｃ３＋Ｗ４×Ｃ４＋...Ｗｎ×Ｃｎ（式１）
ここで、Ｔは総合的な能力値であり、Ｗｎはｎ番目の能力パラメータの重み係数であり、Ｃｎはｎ番目の能力のテストの値である。
【００４９】
Ｓ４０２：モデルエンジンが、調整式の係数に基づいて、又は、標準の育成モデル能力パラメータ行列に基づいて、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータの調整値を調整して、調整された能力パラメータの調整値を決定する。ここで、式は、能力パラメータに基づいて総合的な能力パラメータ及び能力パラメータの調整値を計算するのに用いられる。
【００５０】
例えば、世話を受けるオブジェクトの合法的な保護者は、社会活動でドロレスに対する学習モデルを見つける。モデルは、ドロレスより少し年上である少女スーザンであって、スーザンのパフォーマンスは、いくつかの能力において、ドロレスのパフォーマンスより明らかに優れている。スーザンの合法的な保護者は、ドロレスの合法的な保護者とスーザンの育成能力パラメータ行列を共有することに同意し、ドロレスの合法的な保護者は、携帯電話ＡＰＰを用いることによって、又は近距離通信を介して当該育成能力パラメータ行列を取得する。育成能力パラメータ行列が図６における育成能力パラメータ行列と同一であることを保証すべく、育成能力パラメータ行列のデータのフォーマットは、変換する必要がある場合がある。オプションで、ドロレスにより適した育成能力パラメータ行列を選択すべく、ドロレスの合法的な保護者は、さらに、取得したスーザンの育成能力パラメータ行列を部分的に調整してよい。
【００５１】
Ｓ４０３：モデルエンジンが、調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値を超えるかどうかを決定する。
【００５２】
オプションで、調整された能力パラメータが予め設定された閾値を超える場合、段階Ｓ４０２が再び実行される。
【００５３】
Ｓ４０４：調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値の範囲内である場合、モデルエンジンが、機械学習エンジンに調整された能力パラメータの調整値を送信する。ここで、機械学習エンジンは、能力パラメータの調整値に基づく人工知能モジュールに、対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供する。
【００５４】
本発明のこの実施形態において、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列における調整された能力パラメータの調整値は、育児ロボットの機械学習エンジンに提供され、相互作用オブジェクトと効率的に相互作用する方法に関する特徴パラメータが、ニューラルネットワーク、機械学習モデルなどの機能を用いることによって育児ロボットの人工知能モジュールに提供され、意思決定部及び実行部に送信される。さらに、育児ロボットの様々な相互作用コンテンツが、実行装置を用いることによって実装される。相互作用コンテンツは、機械的な位置の移動、表情のシミュレーションと表示、照明効果、音楽再生、テキスト、パターン、又は、ユーザが適応できる話す速さ、音声、トーン、及び会話内容を含み、音声のコミュニケーション、トレーニング、プロンプト、撮影、家族の話と知識の確立／維持／共有、ゲーム、音楽交渉、及び、さらには世話を受けるオブジェクトのためのフィットネス運動の体操のようなコンテンツを提供すること、親友関係を確立すること、並びに、豊かな相互作用及びアプリケーションを通じて子供のユーザと人間の仲間のような密接な関係を確立することをさらに含む。オプションで、機械学習エンジンの一部は、クラウドエンドで実装されてよく、例えば、第三者のネットワーククラウドサービス組織が、様々なクラウド機能ベースのトレーニングシステムを用いることによって、絶え間なく学習及びアルゴリズムの改善することを通じて、育成モデル能力パラメータ行列のアップデートを適宜提供する。オフラインになったときに育児ロボットが確実に動作できることを保証すべく、他の部分は、ローカルに、例えば、人工知能モジュールで実行される。育児ロボットは、育児ロボットがオンラインかどうかに基づいて、適切な機械学習モードをさらに選択し得る。例えば、モデルエンジンは、テストされるオブジェクトの実際に測定された能力値、統計的な能力値、最大値、及び最小値に基づいて、能力の調整値を計算する。育児ロボットの総合的な能力が現在の世話を受ける子供の総合的な能力より少し高くでき、かつ、育児ロボットが機械学習及びトレーニングの次の期間で世話を受けるオブジェクトと相互作用することを保証すべく、能力の調整値が実際に測定された能力値にとって代わり、人工知能モジュールの学習及びトレーニングプロセスの次の期間で用いられる。具体的には、能力の調整アルゴリズムの計算方式は、以下のとおりである。
Ｃａｄｊ＝Ｋ×Ｃ
ΣＣｍｉｎ≦ΣＣａｄｊ≦ΣＣｍａｘ
ここで、Ｃａｄｊは能力の調整値であり、Ｋは能力育成係数で１．００から１．５０の範囲であり、Ｃは単一のテストの実際に測定された能力値であり、ΣＣａｄｊは総合的な能力値であり、ΣＣｍｉｎは総合的な能力値の社会の統計値の下限であり、ΣＣｍａｘは総合的な能力値の社会の統計値の上限である。
【００５５】
段階Ｓ１０４の後、モデルエンジンは、能力パラメータを手入力で調整するために受信した命令に従って、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータを調整して、調整された能力パラメータに基づいて、調整された能力パラメータの調整値を決定する。オプションで、調整された能力パラメータが予め設定された閾値を超える場合、先述の段階が再び実行される。
【００５６】
例えば、世話を受けるオブジェクトの合法的な保護者は、モバイルインテリジェント端末を用いることによって、世話を受けるオブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を手入力で調整してよく、レーダーチャートを用いることによって、表現能力、思考能力、観察能力、注意能力、記憶能力、想像能力、及び運動能力をユーザに提示すべく、図７に示される概略図が、モバイルインテリジェント端末のアプリケーションのユーザインタフェースに表示される。ユーザは、スライドジェスチャー７０４を用いることによって調整値能力パラメータ７０２を調整してよく、調整された調整値能力パラメータは、最大統計値７０３と最小統計値７０５との間の範囲を超えない。調整値能力パラメータが調整されるとき、様々な能力のバランスのとれた開発を保つべく、相対的に高い能力値を有する能力の項目の能力値を適切に減少させてよく、調整後の世話を受けるオブジェクトの総合的な能力が現在の実際に測定された総合的な能力７０１以上であることを保証できる。オプションで、ユーザは、能力パラメータの境界の閾値をカスタマイズしてよく、能力パラメータの境界の閾値は、統計値によって影響を受けない。
【００５７】
本発明の実施形態において、育児ロボットのソフトウェアモジュールの基本アーキテクチャが図８Ａ及び図８Ｂに示され得る。基本アーキテクチャは、センサモジュール８０１及び人工知能モジュール８２１を含む。センサモジュール８０１は、具体的には、顔及び表情の認識のためのカメラアレイ８０２、位置及び動作認識のための加速度センサ８０３、屋内／屋外の位置の特定のための位置センサ８０４、開始／一時停止／緊急ボタン８０５、ユーザ及び環境の音声を受信するためのマイクロフォンアレイ８０６、ユーザのタッチ制御命令を受信するためのタッチスクリーン８０７を含む。人工知能モジュール８２１は、具体的には、言語モジュール８２２、視覚モジュール８２３、感情／心的状態モジュール８２４、及びコンテンツ収束モジュール８２５を含む。人工知能モジュール８２１は、様々なセンサによって取得され、かつ、信号処理８１１を介して処理される豊富な環境感知信号と、機械学習モデルパラメータ、すなわち、モデルエンジン８８１によって提供される育成モデル能力パラメータ行列とに基づいて、機械学習を通じて取得される育児ロボットの制御信号を出力する。意思決定部／実行部８４１は、実行装置８６１を制御して、育児ロボットの様々な相互作用コンテンツを実装する。相互作用コンテンツは、機械的な移動装置８６２を用いることによって実装される機械的な位置の移動、グラフィック及び画像８６３を用いることによって実装される表情のシミュレーションと表示、テキストとパターンの提示、ライト８６４を用いることによって実装される照明効果、音楽８６６を用いることによって実装される音楽再生、又は、世話を受けるオブジェクトが適応でき、かつ、音声８６５を通じて実装される話す速さ、音声、トーン、及び会話内容、並びに、豊かな相互作用及びアプリケーションを通じて世話を受けるオブジェクトと人間の仲間のような密接な関係の確立を含むがこれに限定されない。モデルエンジン８８１は、ユーザ育成モデルモジュール８８２及びモデル補正モジュール８８３を含む。人工知能モジュール８２１のデータの他の部分は、ローカルメモリ８３４及びクラウドメモリ８３１からのデータである。具体的には、データの他の部分の一部は、人工知能モジュール８２１によって実現される機械学習の結果であり、他の部分は、第三者のネットワーククラウドサービス組織８３０によって提供される世話を受けるオブジェクトの能力テストのデータ、又は、モバイルインテリジェント端末８９１から送信される他のデータであり得る。クラウドメモリ８３１からのデータは、通信モジュール８９０を用いることによってローカルメモリ８３４に送信され、例えば、育成モデル能力パラメータ行列に関するプリファレンス設定８７１である。第三者のネットワーククラウドサービス組織８３０は、クラウドコンピューティング８３２をさらに含む。
【００５８】
本発明のこの実施形態において、育児ロボットの言語モジュールは、育児ロボットの「耳と口」である。モジュールの具体的な構造は、図９の９００に示され、音声認識、音源の位置の特定、セマンティック補正、セマンティック解析、コンテンツ管理、音声の合成、話者認識、音声の起動、心的状態の認識、及び音声モデルのようなサブ機能モジュールを含む。言語モジュールの入力信号は、音声信号処理モジュールがマイクロフォンアレイによって収集された周囲の環境の音声信号を処理した後、取得される信号である。ほとんどの場合、マイクロフォンアレイは、ノイズが多い環境における世話を受けるオブジェクト、他の関連する人々、及び当該環境における他の音源の位置又は方向を正確に認識し、それが当該環境の背景ノイズであるか人々の会話の音声であるかを区別することで学習し、会話内容を正確に認識する必要がある。マイクロフォンアレイは、一連の複数の微小電気機械システム（Ｍｉｃｒｏ−Ｅｌｅｃｔｒｏ−Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ  Ｓｙｓｔｅｍ、ＭＥＭＳ）マイクロフォンであってよく、子育てロボットのいくつかの部品の表面に取り付けられ、又は、単一の無指向性マイクロフォン若しくは単方向のマイクロフォンの組み合わせであってよく、頭、首、背中、さらに機械的なアーム及び機械的なクローラー／車輪移動装置の表面に取り付けられる。任意の実装において、言語モジュールは、自然言語処理アルゴリズムを用いて、音声信号をテキストに変換し、適切な言語ルールに従ってセマンティック補正及びセマンティック解析処理を実行し、さらに、テキストを処理可能なテキストレコードに変換し、さらに、テキストレコードを構文解析して相互作用オブジェクトの意図を理解する。自然言語処理アルゴリズムにおけるテキストレコードのフォーマットは、例えば、バッカスナウア記法（Ｂａｃｋｕｓ−Ｎａｕｒ  Ｆｏｒｍ、ＢＮＦ）記号、Ｊａｖａ（登録商標）音声文法方式（Ｊａｖａ  Ｓｐｅｅｃｈ  Ｇｒａｍｍａｒ  Ｆｏｒｍａｔ、ＪＳＧＦ）、又は、音声認識文法方式（Ｓｐｅｅｃｈ  ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ  Ｇｒａｍｍａｒ  Ｆｏｒｍａｔ、ＳＲＧＦ）であり得る。多くの相互作用オブジェクトのユーザ音声データが収集されるとき、音声認識の精度をさらに改善して相互作用オブジェクトの音声モデルをリフレッシュすべく、統計的アルゴリズムが、機械学習エンジン９１０を用いることによって導入され得る。相互作用オブジェクトが、世話を受けるオブジェクト、世話を受けるオブジェクトの保護者、支援を提供する教師、又はベビーシッターであるかを区別すべく、言語モジュール９００の話者認識モジュールは、相互作用オブジェクトの話者識別を認識し得る。コンテンツ管理モジュールは、話者識別に基づいて音声の相互作用のコンテンツ情報を出力し、ユーザデータ及び相互作用コンテンツパッケージは、クラウドストレージ及び第三者のネットワーククラウドサービス組織のクラウドコンピューティングによって提供され、意思決定部及び実行部は、命令を送信し、当該命令は、音声、テキスト、画像、照明などの方式で育児ロボットのユーザ相互作用インタフェースに出力される。音声オブジェクトの音声の特徴を量子化及び評価すべく、音声モデルモジュールは、��互作用オブジェクトの音声情報に基づくフィッティングを通じて、オブジェクトの音声モデルを取得し得る。モデルは、第三者のネットワーククラウドサービス組織からの、例えば、専門的な子供の教育サービスを提供する商業組織の専門的なテスト結果であり得る。音声の機械認識効率及び精度を改善し、音声の相互作用のコンテンツ品質を改善すべく、機械学習エンジン９１０は、さらなるトレーニングのために音声モジュール９００に機械学習モデルを提供する。さらに、図９における音声信号処理モジュールは、音声ビームフォーミングアルゴリズムを用いることによって、特定の方向でない音声を除去して、特定の方向の音声信号を取得する。音声ビームフォーミングアルゴリズムは、育児ロボットの周囲の複数の方向における音声の同時入力を可能にし得る。音源の属性が人であるか他の音源であるかを認識すべく、音声信号処理モジュールは、音声／非音声検出アルゴリズムをさらに含み得る。音声信号処理モジュールは、周囲ノイズ抑制アルゴリズムをさらに含み得る。例えば、以下の構成では、無指向性マイクロフォンが周囲ノイズ信号を収集し、又は、無指向性マイクロフォンが機械的なクローラー／車輪移動装置の表面に取り付けられて機械装置の動作ノイズを収集し、又は、無指向性マイクロフォンが育児ロボットの近くの様々な方向で近い強度を有する周囲ノイズを収集し、又は同様のことが実行され得る。所望の信号の強度を改善すべく、これらの周囲ノイズ信号は、音声合成処理の間、周囲ノイズ抑制アルゴリズムを用いることによって除去される。いくつかの他の可能な実施形態において、音声を出すオブジェクトの属性が世話を受けるオブジェクトか、他の人か、又は他の環境音源かを計算して認識すべく、音声のビーム方向情報は、さらに、視覚モジュールによってキャプチャーされる画像と組み合わせられ得る。音声認識効率を改善すべく、視覚モジュールは、機械的なクローラー／車輪移動装置のドラッグに関して音源の方向にロボットの視覚方向を向け得る。
【００５９】
本発明のこの実施形態において、育児ロボットの視覚モジュールは、育児ロボットの「目」である。具体的な構造は、図１０の１０００に示され、同時位置特定及び地図生成（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ、ＳＬＡＭ）、目の動きの追跡、顔認識、画像分割、画像探索、画像分類、及び視覚モデルのようなサブ機能モジュールを含む。視覚モジュールによって入力される信号は、画像信号処理がカメラアレイによって収集されたビデオ又は画像信号に実行された後に取得される。カメラアレイは、複数のカメラ（Ｃａｍｅｒａ）を有するセンサ群であってよく、具体的には、画像深度の検出能力を有するデュアルカメラモジュールであってよい。ここで、１つのカラーカメラは、オブジェクトの平面のカラー画像の情報を取得し、他の赤外線カメラは、対象の深度情報を取得する。カメラアレイは、対象の輪郭、表面の状態、移動状態、及び色を検出し得る。カメラアレイは、感知した対象の環境における世話を受けるオブジェクトの感情状態を取得するよう構成され得る。例えば、視覚モジュールは、近くの環境に人がいるかどうかを検出し、オブジェクトの表情を取得し、感情認識アルゴリズムを用いることによってオブジェクトの現在の感情状態を予測するよう構成され得る。世話を受けるオブジェクトが短い「あっ…」という音声を出すとき、育児ロボットのマイクロフォンアレイ及びセンサ群によって、音声が近くの環境の特定の方向から来て特定の強度で到達したことが分かり、育児ロボットがスリープ状態から起動される。言語モジュールは、音源の方向を計算して、駆動信号を送信する。意思決定／実行モジュールは、機械的なクローラー／車輪移動装置を駆動してカメラを音源の方向に向きを変え、視覚モジュールが当該方向で平面のカラー画像を取得して対象の深度を検出することを開始させて、顔認識を開始する。画像分割モジュールは、対象の表情の画像をインターセプトする。画像検索モジュールは、メモリを探索して視覚範囲にマッチングする登録顔画像があるかどうかを決定し、登録顔画像がマッチングする場合、世話を受けるオブジェクトの表情の画像をさらに取得し、オブジェクトの心的状態を決定するために、言語モジュールの心的状態認識モジュールに世話を受けるオブジェクトの表情の画像及び音声信号を送信する。心的状態認識モジュールは、世話を受けるオブジェクトが幸せな心的状態、怒った心的状態、軽蔑する心的状態、うんざりした心的状態、不安な心的状態、悲しい心的状態、困惑した心的状態、いらいらした心的状態、驚いた心的状態、又は同様のものであるかどうかを認識し、感情状態パラメータ行列を出力する。画像検索モジュールが登録顔画像とマッチングしなかった場合、ロボットは、スリープ状態にスイッチする。視覚モジュールの顔認識モジュールは、アクティブな人体追跡を実装し得る。具体的には、世話を受けるオブジェクトの人体の顔の一部、人体の骨格、姿勢などを取得して認識し、キャプチャーした人体の対象に基づいて対象の追跡を実装して移動行路を予測すべく、視覚モジュールの画像分類モジュールは、人体オブジェクトの顔を認識して、カメラアレイ及び赤外線距離センサ又は無線自動識別（Ｒａｄｉｏ−ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ、ＲＦＩＤ）検出センサのような他のセンサの認識信号によって取得された、深度を有する対象の人体画像と対象画像の深度情報とを参照して、画像の背景から、顔、頭、身体、及び腕のような、世話を受けるオブジェクトの一部を分離してよい。オプションで、カメラアレイは、世話を受けるオブジェクトの手の動作を追跡し、ジェスチャー認識アルゴリズムを用いることによって対象のジェスチャーの追跡及びジェスチャー命令の認識を実装するようさらに構成され得る。視覚モジュールの目の動き追跡モジュールは、人体オブジェクトの目の画像を用いることによって、ユーザの視線及び焦点をキャプチャーし、ユーザ目の焦点の推移、焦点が留まる期間、目を閉じる動作及び期間、まばたきの頻度などに基づいて、ユーザの現在の関心点を予測する。オプションで、育児ロボットと世話を受けるオブジェクトとの間の相互作用シナリオにおいて、視覚モジュールに含まれる同時位置特定及び地図生成機能モジュールは、世話を受けるオブジェクトの動的な追跡及び育児環境での参照オブジェクトと障害物を認識する状態を通じて、現在のシナリオで育児ロボットの周囲で屋内／屋外の地図を構築し、現在の地図における育児ロボットの位置を同時に決定し、育児ロボットの次の段階の移動ルートを計画する。具体的には、ランダムの対象の追跡は、現在の統計的なモデルのインターアクティングマルチプルモデル（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｎｇ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｍｏｄｅｌ、ＩＭＭ）方法を用いることによって予測されてよく、動的なランダムの対象は、類似データを関連付ける方法を用いることによって地図に関連付けられる。構築された地図は、静的な特徴点及びランダムの対象の追跡を含む。シナリオが複数の相互作用オブジェクトを含み得るとき、同時位置特定及び地図生成モジュールは、相互作用シナリオに入る複数の相互作用オブジェクトのシーケンスデータを記憶し得る。タイムインターバルの後、育児ロボットは、身体の向きを変えることができ、その結果、メモリ内の相互作用オブジェクトのシーケンスデータをリフレッシュして相互作用オブジェクトの新しいシーケンスデータを形成すべく、カメラアレイは、以前に記憶した複数の相互作用オブジェクトの位置をスキャンする。例えば、この特徴について、相互作用オブジェクトのシーケンスデータの精度は、音声の相互作用モードで改善され得る。例えば、育児ロボットは、「こんにちは、シャオバオ」と言ってよく、その後、応答の音声及び表情、又は相互作用オブジェクトの姿勢の認識に基づいて、相互作用オブジェクトが「シャオバオ」であるかどうかを決定し、メモリ内の「シャオバオ」のシーケンスデータをリフレッシュする。
【００６０】
本発明のこの実施形態において、育児ロボットの感情及び心的状態モジュールは、育児ロボットの「顔」である。具体的な構造は、図１１の１１００に示され、表情の認識、感情の表現、感情の閾値、及び感情モデルのようなサブ機能モジュールを含む。育児ロボットが世話を受けるオブジェクトを相互作用するとき、感情／心的状態モジュールは、感情の認識及び感情の表現機能を実装するよう構成される。感情の認識の主な内容は、２つの態様を含む。１つは精神的及び社会的認識であり、もう１つは精神的及び社会的学習である。精神的及び社会的認識の外部信号は、センサモジュールによって取得されてよく、精神的及び社会的認識は、自然な社会シーンであり、かつ、育児ロボットが世話を受けるオブジェクトと相互作用するときに取得される、手掛かりの統合された機械的認識、例えば、音声とトーン、会話のセマンティック、表情、目の焦点、姿勢と移動行路、及びタッチジェスチャーを含む。精神的及び社会的学習は、機械学習アルゴリズムを含む。世話を受けるオブジェクトの識別、動作モード、好み、及び関心は、自然な社会シーンであり、かつ、センサモジュールによって取得される、複数のカテゴリーのデータに基づいて分析される。例えば、世話を受けるオブジェクトの音声サンプルが記録され、世話を受けるオブジェクトの識別は、音声認識モジュールを用いることによって検出される。そして、第三者のネットワーククラウドサービス組織、教育組織、ソーシャルアプリケーション、又は同様のものによって与えられるより個人的な情報は、世話を受けるオブジェクトの識別に基づいて、ネットワークから取得されてよく、オブジェクトの感情モデルが、感情モジュールで確立又はアップデートされる。表情認識モジュールは、カメラアレイを用いることによってリアルタイムで世話を受けるオブジェクトの表情をキャプチャーし、キャプチャーした表情を表情パラメータ行列に変換し、表情パラメータ行列のデジタルの特徴をローカルストレージ又はクラウドストレージに格納されている世話を受けるオブジェクトの既存の表情の画像のサンプルトレーニングのセットのパラメータ行列のデジタルの特徴と比較し、表情パラメータ行列のデジタルの特徴が表情の画像のサンプルトレーニングのセットのパラメータ行列のデジタルの特徴と非常に類似する又はマッチングする場合、この場合における世話を受けるオブジェクトの表情が、サンプルトレーニングのセットで画定される表情であることを決定する。具体的には、識別されるべき表情のパラメータ行列のデジタルの特徴がＡであり、かつ、サンプルトレーニングのセットに格納されている表情の画像のデジタルの特徴がＢである場合、ＡとＢとの間の差が特定の閾値未満である場合に、キャプチャーした表情が格納されている表情の画像とマッチングするとみなされ、又は、ＡとＢとの間の差が特定の閾値より大きい又は等しい場合に、識別されるべき表情Ａは、サンプルトレーニングのセットの表情の画像Ｂ'の他のグループに加えられる。表情の認識処理を完了すべく、先述の段階は、識別されるべき表情Ａが表情の画像の固有のグループとマッチングするまで何度も繰り返される。識別されるべき表情の画像とマッチングする表情の画��の固有のグループをサンプルトレーニングのセットで見つけることができない場合、サンプルトレーニングが実行される。特定のサンプルトレーニング処理は、特定の閾値を増加させていき、マッチングする段階は、識別されるべき表情Ａとマッチングする表情の画像の固有のグループが見つかるまで繰り返される。識別されるべき表情の画像とマッチングする少なくとも２つのグループの表情の画像が、サンプルトレーニングのセットで見つかる場合、特定の閾値を減少させ、上述のマッチングする段階は、識別されるべき表情Ａとマッチングする表情の画像の固有のグループがマッチングするまで繰り返され、マッチング処理は、終了する。感情表現モジュールは、世話を受けるオブジェクトの感情モデルに対応する感情属性に基づいている。ここで、感情モデルは、表情の認識に基づく機械学習を通じて取得され得る。育児ロボットは、世話を受けるオブジェクトの表情を認識することによって、世話を受けるオブジェクトが前向きな心的状態、例えば、微笑んでいる、落ち着いている、又は満足している、であることが分かる。そして、世話を受けるオブジェクトによって受け入れられることができる表現コンテンツ及び表現方式が、選択され、例えば、新しい会話と新しい知識が出力される。しかしながら、育児ロボットが世話を受けるオブジェクトの表情が、消極的な心的状態、例えば、うんざりしている、鈍い、又は混乱している、であると決定した場合、現在の相互作用及びコミュニケーションモードが調整され、例えば、適切な一時休止が行われ、話す速さが遅くなり、興奮の言葉が出力され、微笑がシミュレーションされ、ゆっくりとした音楽の背景にスイッチされ、その結果、世話を受けるオブジェクトが比較的安定した心的状態を維持して、消極的な心的状態の伝播を避ける。オプションで、異なる表現形式が、同一のコンテンツに用いられ得る。例えば、テキストがカラー画像に変換される。表現する必要がある複数の方式のコンテンツがあるので、効率的な相互作用の目的を実現すべく、複数のシーケンスの学習モデルを用いることによって、かつ、コンテンツオブジェクトのコンテンツ、相互作用オブジェクトの知性のタイプ、ユーザプリファレンスの表現モードに基づいて、表現方式の変換方式が機械学習方式で絶えず最適化される。実際の実装処理において、交換する必要があるコンテンツの各部分は、複数の形式の相互作用インタフェースの設計を用い得る。例えば、相互作用は、毎回、１つの入力のみがあるシングルステップモード、又は、同時に音声、タッチ制御、及び画像情報を入力する同期モードに設定され得る。出力について、出力は、自然言語、音声効果又は音楽、位置移動、テキスト／グラフィック／画像／ビデオの表示、及び照明効果を出力するマルチメディア方式で行われてよい。効果的で持続できるコミュニケーション状態を維持すべく、感情閾値モジュールは、世話を受けるオブジェクトの感情状態を認識して予測する処理において、任意の時点で世話を受けるオブジェクトの感情の閾値をモニタリングする。感情の閾値は、環境と相互作用する様々な処理において、世話を受けるオブジェクトが、外部環境の刺激の下で押しつぶされる前の感情の重要な値である。例��ば、世話を受けるオブジェクトは、相互作用プロセスですでに心的状態の変動があり、現在の相互作用モードが続く場合、世話を受けるオブジェクトは、押しつぶされて、怒ったり、泣いたり、声を立てて騒いだり、又は同様のことをする場合がある。あるいは、世話を受けるオブジェクトは、環境の強い刺激に悩まされ始める場合があり、相互作用のポリシーが調整されない場合、世話を受けるオブジェクトは、精神的に傷つけられるかもしれない。重大な状態における感情状態は、感情の閾値である。感情の閾値が過度に高く設定される場合、例えば、子供のクラスの教育シナリオにおいて、育児ロボットの感情の閾値が過度に高く設定されているので、子供が質問をするよう頻繁に要求し、かつ、チューターが、子供にプレゼンテーションの機会を適時に与えるよう促されていない場合、子供の熱意が影響を受ける可能性があり、長期の指導効果が影響を受ける可能性がある。感情の閾値が過度に低く設定されている場合、必要以上の無効なメッセージプロンプトが、指導処理で生成される場合があり、これは、過度に低いシステム効率を引き起こし、その結果、感情の閾値を用いることができない。上述の課題を解消すべく、相互作用プロセスにおける育児ロボットの感情の閾値は、動的に、かつ、知的に調整される。機械学習における集中型学習方法が、現在の会話及び相互作用シナリオにより適した適切な環境の感情の閾値を取得するのに用いられる。例えば、Ｑ学習アルゴリズムが用いられる。当該アルゴリズムの主な学習目標は、評価機能に基づいて不確かな会話シナリオ及び環境で最適な感情の閾値πを選択し、その結果、最大の累積割引のリターンが学習時間内で取得されることである。相互作用プロセスにおける感情パラメータが閾値πに達する又は超えるとき、育児ロボットは、コミュニケーション及び相互作用ポリシーをアクティブに調整し、又は、オペレータ若しくは保護者が、音声、グラフィック、テキスト、若しくは照明を通じてコミュニケーション及び相互作用ポリシーを調整するよう促される。感情モデルモジュールは、センサモジュールによってキャプチャーされる世話を受けるオブジェクトのリアルタイムの情報、例えば、表情、音声とトーン、姿勢、移動状態、屋内／屋外位置、及び生体信号に基づいて、現在のユーザの感情モデルを出力してマッチングする。一般的に見られる感情モデルパラメータの量子化方式は、オブジェクトの感情状態パラメータ行列を出力している。感情表現のコンテンツが、コンテンツ収束モジュールによって実装される。コンテンツ収束モジュールは、世話を受けるオブジェクトの感情モデルの感情状態パラメータ行列に基づくマッチングを通じて、世話を受けるオブジェクトと相互作用する処理に用いられるポリシー、実行する必要がある相互作用タスク、及び動作内容のリストを取得し、制御命令を形成する。ここで、リストは、機械的な位置の移動、表情のシミュレーションと表示、照明効果、音楽再生、テキスト、パターン、適切な話す速さ、音声、トーン、及び会話内容のような複数の相互作用の形式を含むがこれに限定されない。意思決定部及び実行部は、実行装置を駆動して、対応するハードウェア機能モジュールを用いることによって、相���作用タスクを完了する。
【００６１】
方法の実施形態と同じ発明の概念に基づいて、本願は、図１２に示されるようにモデルエンジンをさらに提供する。モデルエンジンは、対象オブジェクトのデータを受信して、対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列を生成するよう構成されるモデル生成モジュール１２０１であって、データは、対象オブジェクトの能力パラメータを含み、能力パラメータは、実際に測定された能力パラメータ及び対象オブジェクトに対応する統計的な能力パラメータを含み、生成される対象オブジェクトの育成モデル能力パラメータ行列は、能力パラメータと、能力パラメータに基づいて計算される能力パラメータの調整値及び総合的な能力パラメータとを含む、モデル生成モジュール１２０１と、調整式の係数に基づいて、又は、標準の育成モデル能力パラメータ行列に基づいて、育成モデル能力パラメータ行列における能力パラメータの調整値を調整して、調整された能力パラメータの調整値を決定するよう構成されるモデル補正モジュール１２０２であって、式は、能力パラメータに基づいて総合的な能力パラメータ及び能力パラメータの調整値を計算するのに用いられるモデル補正モジュール１２０２を含む。モデル補正モジュール１２０２は、調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値を超えるかどうかを決定し、調整された能力パラメータの調整値が予め設定された閾値の範囲内である場合、モデルエンジンが、機械学習エンジンに調整された能力パラメータの調整値を送信するようさらに構成される。機械学習エンジンは、能力パラメータの調整値に基づく人工知能モジュールに、対象オブジェクトと相互作用するのに必要である能力パラメータを提供する。
【００６２】
任意の実施形態において、モデルエンジンは、子育てロボットの人工知能モジュールに機械学習及びトレーニングのモデルを提供して、効果を最大化する。具体的な構造は、図１３に示される。世話を受けるオブジェクトの環境データ１３０１を取得すべく、育児ロボットの人工知能モジュールがトレーニングされて、センサモジュールによって取得される相互作用オブジェクトの自然な社会シーンのリアルタイムのデータに基づいて、学習を実行する。トレーニング及び学習の値のテンプレートは、言語モジュール、視覚モジュール、及び感情／心的状態モジュールを含むがこれに限定されない。世話を受けるオブジェクトの環境データは、音声、視覚モデル、及び感情の機械的認識のデータを少なくとも含み、少なくとも１つの第三者のネットワーククラウドサービス組織によって提供される第三者の能力評価レポートで提供されるテストデータ１３０２をさらに含む。具体的には、環境データ１３０１のフォーマットは、テストデータ１３０２のフォーマットと完全に同一でない。例えば、環境データ１３０１のフォーマットは、パラメータ行列であり、テストデータ１３０２のフォーマットは、固定フォーマットのＷＯＲＤドキュメントである。複数のカテゴリーのユーザの特徴を含むユーザ育成モデル１３０５を取得すべく、環境データ及びテストデータがデータフォーマット変換１３０３を通じて処理されて、機械学習及びトレーニングのインテリジェントエンジン１３０４に入力される。ユーザ育成モデル１３０５は、育成モデル能力パラメータ行列を用いることによって反映され得る。図１３は、モデル補正モジュール１３０６、機械学習エンジン１３０７、人工知能モジュール１３０８、意思決定部及び実行部１３０９、第三者育成モデル１３１０、及びユーザプリファレンス設定１３１１をさらに含む。
【００６３】
本発明のこの実施形態において、特定の場合において、世話を受けるオブジェクトとの感情のコミュニケーションの方式を絶えず最適化すべく、ユーザの特徴及び要求が、自己適応できる適応及び機械学習を通じてより良好にマッチングされる。複数の情報源からの情報が取得され、これは、ユーザプリファレンス設定からの情報、センサモジュールからの情報、他のモバイルインテリジェント装置からの情報、ＧＰＳ信号、インターネットからの第三者のネットワーククラウドサービス組織のデータを含む。育児ロボットのサービス方式及びコンテンツに適応して改善すべく、世話を受けるオブジェクトの使用環境が、機械学習などを通じて絶えず取得されて識別される。
【００６４】
本願のこの実施形態におけるモジュールの分割は、一例であり、論理的な機能の分割に過ぎず、実際の実装では他の分割であり得る。さらに、本願の複数の実施形態における機能モジュールは、１つのプロセッサに統合されてよく、又は、モジュールのそれぞれは、物理的に単独に存在してよく、又は、２又はそれ以上のモジュールが１つのモジュールに統合される。統合されたモジュールは、ハードウェアの形で実装されてよく、又は、ソフトウェア機能モジュールの形で実装されよい。
【００６５】
統合されたモジュールが、図１４に示されるようにハードウェアの形で実装されるとき、モデルエンジンは、プロセッサ１４０２を含み得る。モジュールに対応するエンティティのハードウェアは、プロセッサ１４０２であり得る。プロセッサ１４０２は、中央処理モジュール（英語：ｃｅｎｔｒａｌ  ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  ｕｎｉｔ、略してＣＰＵ）、デジタル処理モジュール、又は同様のものであり得る。モデルエンジンは、通信インタフェース１４０１をさらに含んでよく、プロセッサ１４０２は、通信インタフェース１４０１を通じてデータを受信する。装置は、プロセッサ１４０２によって実行されるプログラムを格納するよう構成されるメモリ１４０３をさらに含む。メモリ１４０３は、ハードディスク（英語：ｈａｒｄ  ｄｉｓｋ  ｄｒｉｖｅ、略してＨＤＤ）若しくはソリッドステートドライブ（英語：ｓｏｌｉｄ  ｓｔａｔｅ  ｄｒｉｖｅ、略してＳＳＤ）のような不揮発性メモリであってよく、又は、ランダムアクセスメモリ（英語：ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ、略してＲＡＭ）のような揮発性メモリ（英語：ｖｏｌａｔｉｌｅ  ｍｅｍｏｒｙ）であってよい。メモリ１４０３は、命令又はデータ構造の形式で予想されるプログラムコードを保持又は格納でき、コンピュータによってアクセスできる任意の他の媒体であるが、これに限定されない。
【００６６】
プロセッサ１４０２は、メモリ１４０３に格納されているプログラムコードを実行するよう構成され、具体的には、図４に示される実施形態で説明される方法を実行するよう構成される。図４に示される実施形態で説明される方法を参照することができ、詳細を本願で再び説明しない。
【００６７】
通信インタフェース１４０１と、プロセッサ１４０２と、メモリ１４０３との間の特定の接続媒体は、本願のこの実施形態で限定されない。本願のこの実施形態で、図１４において、メモリ１４０３、プロセッサ１４０２、及び通信インタフェース１４０１は、バス１４０４を用いることによって接続される。バスは、図１４において太い線を用いることによって表され、他の部分との間の接続方式は、説明のための一例として単に用いられており、本願を限定するものでない。バスは、アドレスバス、データバス、制御バスなどに分類され得る。説明をしやすくするために、バスは、図１４で１本の太い線のみを用いることによって表される。しかしながら、１本のバスのみ又は１つの種類のバスのみがあることを示していない。
【００６８】
本発明の実施形態は、プロセッサが実行する必要がある演算を実行するのに用いられるコンピュータソフトウェア命令を格納するよう構成されるコンピュータ可読記憶媒体をさらに提供する。コンピュータソフトウェア命令は、プロセッサが実行する必要がある演算を実行するのに用いられるプログラムを含む。
【００６９】
当業者は、本願の複数の実施形態が、方法、システム、又はコンピュータプログラムプロダクトとして提供されてよいことを理解するはずである。したがって、本願は、ハードウェアのみの実施形態、ソフトウェアのみの実施形態、又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせによる実施形態の形を用い得る。さらに、本願は、１又は複数のコンピュータが使用可能なストレージ媒体（磁気ディスクメモリ、ＣＤ−ＲＯＭ、及び光メモリを含むがこれに限定されない）に実装され、コンピュータが使用可能なプログラムコードを含むコンピュータプログラムプロダクトの形式を用い得る。
【００７０】
本願は、本願による方法、デバイス（システム）、及びコンピュータプログラムプロダクトのフローチャート及び／又はブロック図を参照して説明される。コンピュータプログラム命令は、フローチャート及び／又はブロック図の各処理及び／又は各ブロック、並びに、フローチャート及び／又はブロック図の処理及び／又はブロックの組み合わせを実装するのに用いられ得ることを理解されたい。これらのコンピュータプログラム命令は、機械を生成すべく、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、組み込みコンピュータ、又は任意の他のプログラム可能なデータ処理デバイスのプロセッサに提供されてよく、その結果、コンピュータ又は任意の他のプログラム可能なデータ処理デバイスのプロセッサによって実行される命令は、フローチャートの１若しくは複数の処理及び／又はブロック図の１若しくは複数のブロックにおける特定の機能を実装する装置を生成する。
【００７１】
これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ可読メモリに格納されてよく、当該命令は、特定の方式で動作するようコンピュータ又は任意の他のプログラム可能なデータ処理デバイスを命令することができ、その結果、コンピュータ可読メモリに格納されている命令は、命令装置を含むアーチファクトを生成する。命令装置は、フローチャートの１若しくは複数の処理及び／又はブロック図の１若しくは複数のブロックにおける特定の機能を実装する。
【００７２】
これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理デバイスにロードされてよく、その結果、一連の演算及び段階が、コンピュータ又は他のプログラム可能デバイスで実行され、これによって、コンピュータに実装される処理を生成する。したがって、コンピュータ又は他のプログラム可能デバイスで実行される命令は、フローチャートの１若しくは複数の処理及び／又はブロック図の１若しくは複数のブロックにおける特定の機能を実装するための段階を提供する。
【００７３】
当業者は、本願の範囲から逸脱することなく、本願に様々な変形及び変更を行うことができると思われる。本願は、以下の特許請求の範囲によって画定される保護範囲及びこれらと同等の技術に含まれる限り、本願のこれらの変形及び変更を包含することを目的としている。
【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８Ａ】
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【図８Ｂ】
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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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