(57)【要約】【課題】本発明は、ロボットとヒトとの情緒的インタラクションを通じて、互に好感度を形成する装置及びその方法を提供する。【解決手段】本発明は、ユーザーの入力した特徴値の入力を受けてロボットとユーザーとの個人的な親密度を計算し、ロボットｒとユーザーｉとが他のユーザーとの関係の中で形成する緊張度を計算して、ユーザーに対するロボットの好感度を計算する好感度生成部と、前記好感度生成部を通じて生成されたロボットの好感度によってロボットの感情強度を調節し、ロボットの行動の前・後に好感度を表現する行動を付け加えて表現する好感度表現部と、前記好感度表現部を通じて計算されたユーザーに対するロボットの好感度表現程度と、ユーザーの感情的反応の入力を受けて、２つの情報の差異に基づいて利益を計算し、これを利用してユーザーの入力特徴値を更新する好感度学習部とを包含する。 【選択図】図１
2009266200.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボットの好感度形成装置において、
ユーザーの入力特徴値の入力を受けて、ロボットとユーザーとの個人的な親密度ｍｒｉを計算し、ロボットｒとユーザーｉとが他のユーザーとの関係の中で形成する緊張度Ｂｒｉを計算して、ユーザーに対するロボットの好感度を計算する好感度生成部１００と、
前記好感度生成部１００を通じて生成されたロボットの好感度によってロボットの感情強度を調節し、ロボットの行動の前・後に好感度を表現する行動を付け加えて表現する好感度表現部２００と、
前記好感度表現部２００を通じて計算されたユーザーに対するロボットの好感度表現の程度と、ユーザーの感情的反応の入力を受けて、２つの情報の差異に基づいて利益（ｐｒｏｆｉｔ）を計算し、これを利用してユーザーの入力特徴値を更新する好感度学習部３００とを包含することを特徴とするロボットの好感度形成装置。
【請求項２】
前記好感度生成部１００は、
ユーザーの制御権の程度、所属感の程度に関する入力特徴値の入力を受けて登録するユーザー登録モジュール１１０と、
ロボットが選好するユーザーのモデルを貯蔵しているユーザー選好モデリングモジュール１２０と、
前記入力特徴値ベクター位置の各クラスに対する親密度ｍｒｉを計算する類似性評価モジュール１３０と、
初めて登録するユーザーと、既に登録されたユーザー間の親密度ｍｒｉを設定するユーザー間親密度設定モジュール１４０と、
前記ユーザー間親密度設定モジュール１４０から初めて登録するユーザーと既に登録されたユーザー間の親密度の入力を受けることによって、ロボットｒとユーザーｉとが他のユーザーとの関係の中で形成する緊張度Ｂｒｉを計算する情緒関係モデリングモジュール１５０と、
前記類似性評価モジュール１３０を通じて計算されたロボットとユーザーの個人的な親密度ｍｒｉと、前記情緒関係モデリングモジュール１５０を通じて計算された緊張度Ｂｒｉを利用してユーザーに対するロボットの好感度Ｌｉを計算する好感度計算モジュール１６０とを包含することを特徴とする請求項１に記載のロボットの好感度形成装置。
【請求項３】
前記ユーザーに対するロボットの好感度Ｌｉ（＝［０，１］）は、
前記ロボットとユーザーとの個人的な親密度ｍｒｉと、緊張度Ｂｒｉに対する加重値λ（＝［０，１］）を通じて計算されることを特徴とする請求項２に記載のロボットの好感度形成装置。
【請求項４】
前記ユーザー選好モデリングモジュール１２０は、
前記入力特徴値によって構成されたハイパーボックスモデルに構成され、選好度の高いクラス（ｃ１：Ｌｉｋｉｎｇ  ｃｌａｓｓ）と選好度の低いクラス（ｃ２：Ｄｉｓｌｉｋｉｎｇ  ｃｌａｓｓ）とに対するハイパーボックスを形成することを特徴とする請求項２に記載のロボットの好感度形成装置。
【請求項５】
前記好感度表現部２００は、
ロボットの行動の前・後に好感度を表現する行動を付け加えて表現する常套行動表現モジュール２１０と、
現在のイベントによって感情生成のモジュールから発生した感情の強度を好感度の水準に従って調節して好感度を表示する感情表現モジュール２２０とを包含することを特徴とする請求項１に記載のロボットの好感度形成装置。
【請求項６】
前記常套行動は、ロボットがサービスを実行するための主行動の前・後に、ロボットの個性または感情状態を表現することができるように設定している固定された行動であることを特徴とする請求項５に記載のロボットの好感度形成装置。
【請求項７】
前記好感度学習部３００は、
ユーザーからユーザーの音声情報またはタッチ情報を通じてユーザーの感情的反応の入力を受けるユーザー反応入力モジュール３１０と、
前記好感度表現部２００を通じて計算された好感度表現の程度と、前記ユーザー反応入力モジュール３１０とを通じて入力されたユーザーの音声情報またはタッチ情報を包含するユーザーの感情的反応に基づいて、利益を計算する利益計算モジュール３２０と、
前記利益計算モジュール３２０で計算された利益からユーザーの入力特徴値を更新する入力特徴値更新モジュール３３０と、を包含してなることを特徴とする請求項１に記載のロボットの好感度形成装置。
【請求項８】
ユーザー反応入力モジュール３１０は、ユーザーからのユーザーの音声情報またはタッチ情報を通じて、「喜び」、「怒り」、「中立」の中いずれか１つに認識するとともに、肯定的な報答と否定的な報答として評価することを特徴とする請求項１に記載のロボットの好感度形成装置。
【請求項９】
ロボットの好感度形成方法において、
（ａ）好感度生成部１００が、ユーザーの制御権の程度及び所属感の程度に関する入力特徴値の入力を受けて登録する段階と、
（ｂ）前記好感度生成部１００が、前記入力特徴値ベクター位置の各クラスに対する親密度ｍｒｉを計算する段階と、
（ｃ）前記好感度生成部１００が、初めて登録するユーザーと既に登録されたユーザーとの親密度ｍｒｉを設定して、ロボットｒとユーザーｉとが他のユーザーとの関係の中で形成する緊張度Ｂｒｉを計算する段階と、
（ｄ）前記好感度生成部１００が、前記（ｂ）段階を通じて計算したロボットとユーザーとの個人的な親密度ｍｒｉと、前記（ｃ）段階を通じて計算した緊張度Ｂｒｉを利用して、ユーザーに対するロボットの好感度Ｌｉを計算する段階と、
（ｅ）好感度表現部２００が、前記好感度生成部１００を通じて計算されたロボットの好感度に従って、ロボットの常套行動と感情の強度を調節して好感度を表現する段階と、
（ｆ）好感度学習部３００が、ユーザーの音声情報またはタッチ情報に基づいてユーザーの感情的反応の入力を受ける段階と、
（ｇ）前記好感度学習部３００が、前記好感度表現部２００を通じて計算されたユーザーに対するロボットの好感度表現程度と、前記ユーザーの感情的反応を利用して利益を計算する段階と、
（ｈ）前記好感度学習部３００が、前記計算された利益からユーザーの入力特徴値を更新する段階とを包含することを特徴とするロボットの好感度形成方法。
【請求項１０】
前記（ｄ）段階において、前記ユーザーに対するロボットの好感度Ｌｉ（＝［０，１］）は、前記ロボットとユーザーとの個人的な親密度ｍｒｉと、緊張度Ｂｒｉに対する加重値λ（＝［０，１］）を通じて計算されることを特徴とする請求項９に記載のロボットの好感度形成方法。
【請求項１１】
前記（ｂ）段階において、前記入力特徴値は、選好度の高いクラス（ｃ１）と、選好度の低いクラス（ｃ２）とに対するハイパーボックスを形成することを特徴とする請求項９に記載のロボットの好感度形成方法。
【請求項１２】
前記（ｅ）段階において、前記常套行動は、ロボットがサービスを実行するための主行動の前・後に、ロボットの個性または感情状態を表現することができるように設定している固定された行動であることを特徴とする請求項９に記載のロボットの好感度形成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットがユーザーに対して得る好感度を評価して表現し、ロボットがユーザーの反応を通じて好感度を学習する装置及びその方法に関する。より詳細には、ユーザーの制御権、所属感に対する情報などの入力を受けてユーザーに対する親密度を計算し、他のユーザーとの関係を通じて好感度を最終的に評価して適切な行動と感情の表現を通じて好感度を表現し、これに対するユーザーの反応をタッチや音声で入力を受け好感度を学習する装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、愛玩ロボット、掃除ロボット、教育用ロボットなどがヒトの日常生活の領域で活発に使用されながら、ユーザーがロボットと情緒的に親密感を感じることができるようにする研究が重要視されている。殊に、ユーザーがロボットから感じ取る親密感（感情状態）を認識し、ヒトと類似する適切な感情表現を通じてロボットの信頼度を高める研究がＨＲＩ（ヒト・ロボットインタラクション）分野で活発に進行されている。
【０００３】
これと関連して、ロボットもやはりユーザーに対する好感度を生成して積極的に表現することによって、ロボットが能動的にヒトとの関係を形成していく研究が重要になってきた。しかし、ロボットが自分の好感度をユーザーに対して効果的に表現する方法と、ユーザーの持続的な反応によって好感度を適切に学習していく方法に対する研究は今のところ世界的な視野においても未開発の状態である。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、前記のような実情に基づいて案出されたものであって、ロボットとユーザー個人との親密度を計算し、ロボットと多数ユーザーとの情緒関係の緊張度を計算してロボットの好感度を生成し、ユーザーの反応によってユーザーとの親密度を更新するとともに、ユーザーの持続的な反応に従って好感度を適切に学習していくためのロボットの好感度形成装置及びその方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
前記のような技術的課題を解決するために、本発明は、ロボットの好感度を形成する装置及びその方法に関し、ユーザーの入力特徴値の入力を受けて、ロボットとユーザーとの個人的な親密度ｍｒｉを計算し、ロボットｒとユーザーｉとが他のユーザーとの関係の中で形成する緊張度Ｂｒｉを計算して、ユーザーに対するロボットの好感度を計算する好感度生成部と、前記好感度生成部を通じて生成されたロボットの好感度によってロボットの感情強度を調節し、ロボットの行動の前・後に好感度を表現する行動を付け加えて表現する好感度表現部と、前記好感度表現部を通じて計算されたユーザーに対するロボットの好感度表現の程度と、ユーザーの感情的反応の入力を受けて、２つの情報の差異に基づいて利益（ｐｒｏｆｉｔ）を計算し、これを利用してユーザーの入力特徴値を更新する好感度学習部とを包含してなる。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、ロボットとユーザーとの持続的なサービスに基づいたインタラクションを通じて、ロボットがユーザーに対して好感度を形成することにより、他のユーザーとは異なる差別化されたサービスを提供することができる。
【０００７】
例えば、居住空間の中に多数のユーザーが一緒にいるとき、ロボットは自分に有る好感度の高いユーザーに近寄って視線を合わせたり、感情の強度を極大化させて表現することができ、好感度の低いユーザーの呼出しの時には、これを回避するか、ためらうか、または、気色を窺ったりするなどの常套行動を通じてインタラクションを回避する意思を表して、相対的に好感度の高いユーザーには良く追従するロボットとして認識させることができる。
【０００８】
また、本発明によれば、ロボットの機能をサービス領域だけでなく、家庭用エンタテインメントロボット、教育用ロボットなどの領域でも積極的に活用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
本発明の具体的な特徴及びメリットなどを添付図面に基づいて詳細に説明する。なお、本発明に係る公知機能及びその構成に対する具体的な説明が本発明の要旨を混同すると判断される場合には、その詳細な説明を省略する。
【００１０】
以下、添付の図１〜図５を参照しながら本発明を詳細に説明する。
【００１１】
図１は、本発明の１実施形態によるロボットの好感度形成装置Ｒの全体構成図である。全体的に大別して好感度生成部１００、好感度表現部２００及び好感度学習部３００とを包含して構成されている。
【００１２】
前記好感度生成部１００は、ユーザーの入力する特徴値の入力を受けてロボットとユーザーとの個人的な親密度ｍｒｉを計算するとともに、ロボットｒとユーザーｉとが他のユーザーとの関係の中で形成する緊張度Ｂｒｉを計算して、ユーザーに対するロボットの好感度を計算する機能を行う。また、この好感度生成部１００は、ユーザーの情報を登録するユーザー登録モジュール１１０、ユーザー選好モデリングモジュール１２０、類似性評価モジュール１３０、ユーザー間親密度設定モジュール１４０、情緒関係モデリングモジュール１５０、及び好感度計算モジュール１６０を含めて構成されている。
【００１３】
具体的に、前記のユーザー登録モジュール１１０は、ユーザーのロボットに対する制御権の程度、所属感の程度などに関する入力特徴値の入力を受けてこの情報を登録する機能を行う。前記入力特徴値とは、ユーザーのロボットに対する制御権の程度及びユーザーとロボットとの所属感の程度を包含する‘ユーザーの情報’を意味する。このような入力特徴値は［０，１］の常数値に変換して入力を受けて登録する。例えば、ユーザーがロボットの主人である場合、制御権の程度が高く、また所属感の程度も高いユーザーとしてｆ（１，１）で入力されるとともに、ユーザーがお客である場合、制御権の程度が低く、また所属感は中間程度のユーザーとしてｆ＝（０．２，０．５）で入力されることになる。
【００１４】
次のユーザー選好モデリングモジュール１２０は、ロボットが選好するユーザーのモデルを貯蔵する機能を行うが、前記入力特徴値によって構成されたＦＭＭＮＮハイパーボックス・モデル（Ｆｕｚｚｙ  Ｍｉｎ−Ｍａｘ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｈｙｐｅｒｂｏｘ  Ｍｏｄｅｌ）で構成される。即ち、図２に図示したように、選好度の高いクラス（ｃ１）と選好度の低いクラス（ｃ２）に対するハイパーボックスを形成する。
【００１５】
次の類似性評価モジュール１３０は、前記入力特徴値ベクター位置の各クラスに対する所属値、即ち、親密度ｍｒｉを計算する機能を有している。次の式１にｍｒｉの計算式を示す。
【００１６】
（式１）
2009266200.tif 000003
【００１７】
次のユーザー間の親密度設定モジュール１４０は、初めて登録するユーザーと、既に登録されたユーザーとの間の親密度を設定する機能を行う。即ち、初めて登録するユーザーから既に登録されたユーザーとの間の親密度の入力を受ける（好きなヒト：＋１、嫌いなヒト：−１、知らないヒト：０に入力）。
【００１８】
その後、ユーザー間の物理的距離、インタラクションの回数、社会的関係の変化などの情報を利用して親密度ｍｒｉを更新することができる。例えば、２人のユーザーがロボットの周辺で同時にインタラクションする回数が多くなり、２人のユーザー間の対話の距離が近寄る場合、ロボットは２人のユーザー間の親密度が高くなっていると予測することができる。
【００１９】
次の情緒関係モデリングモジュール１５０は、前記ユーザー間の親密度設定モジュール１４０から初めて登録するユーザーと、既に登録されたユーザーとの間の親密度、即ち、ユーザー間の親密度の入力を受けることによって、図３のように、情緒関係ネットワークの中でロボットｒとユーザーｉとが他のユーザーとの関係の中で形成する社会的緊張度Ｂｒｉを計算する機能を果す。このとき下記の式２によって計算する。
【００２０】
（式２）
2009266200.tif 000004
【００２１】
ｎ：インタラクションしている個体の総数、ロボット＋（ｎ−１）名のユーザー
ｍａｂ：ａが感じるｂに対する親密度であって、［−１，＋１］の常数値に変換して入力を受ける。例えば、嫌いだ：−１、好きだ：＋１、知らない：０
ｍｒｉ：ロボットが感じるユーザーｉに対する親密度
ｍｉｒ：ユーザーｉが感じるロボットに対する親密度
ＧＤｙａｄ（ｉ）：ロボットとユーザーｉ間の情緒関係の均衡インデックスであり、＋１の場合は均衡状態、０の場合は不均衡状態である。
【００２２】
ＧＴｒｉａｄ（ｉ，ｊ）：ロボットとユーザーｉ、ｊ間の情緒関係の均衡インデックスであり、＋１の場合は均衡状態、０の場合は不均衡状態である。
【００２３】
Ｂｒｉ：ロボットｒとユーザーｉが他のユーザーとの関係の中で形成する社会的緊張の均衡程度であって、全体関係ノード数に対する均衡関係のノード数、即ち、１に近い場合は、ロボットとユーザーｉ間の社会的情緒関係が均衡を良く形成していると判断することができる。
【００２４】
次の好感度計算モジュール１６０は、前記類似性評価モジュール１３０によって計算されたロボットとユーザーとの個人的な親密度ｍｒｉと、情緒関係モデリングモジュール１５０によって計算された緊張度Ｂｒｉを下記の式３に適用して、ユーザーに対するロボットの好感度Ｌｉを計算する機能を行う。
【００２５】
（式３）
2009266200.tif 000005
【００２６】
式中、Ｌｉ（＝［０，１］）は、ユーザーｉに対するロボットの好感度であり、λ（＝［０，１］）は、２つの変数の好感度に及ぼす影響に対する加重値を示す。
【００２７】
次いで、好感度表現部２００は、前記好感度生成部１００を通じて生成されたロボットの好感度に従って、ロボットの感情強度を調節し、ロボットの行動の前・後に好感度を表現する行動を付け加えて表現する機能を行うが、常套行動表現モジュール２１０及び感情表現モジュール２２０とを含めて構成される。
【００２８】
具体的に前記の常套行動表現モジュール２１０は、ロボットの行動の前・後に好感度を表現する行動を付け加えて表現する機能を有している。
【００２９】
ここで、前記の常套行動は、ロボットがサービスを実行するための主行動の前・後に、ロボットの個性または感情状態を表現することができるように設定している固定された行動であって、これは、ロボットが実行するサービスに影響を与えることなしに、ロボットがユーザーに対して自在に自分の感情的意図を表現させるためである。即ち、嫌いなユーザーの呼出しの時、ユーザーに近寄るサービス行動をする前に気色の‘窺い’という事前常套行動を入力し、ユーザーに到着した後には‘視線をそらす’などという事後常套行動を入力してロボットの好感度を表現することができる。
【００３０】
次の感情表現モジュール２２０は、現在のイベントによって感情生成のモジュールから発生した感情の強度を好感度の水準に従って調節して好感度を表示し、次のルールによって感情の強度が決定される。
【００３１】
即ち、ユーザーｉに対するロボットの好感度Ｌｉが肯定的に高い場合、肯定的感情は強化されるとともに、否定的感情は弱化される。反対に、ユーザーｉに対するロボットの好感度Ｌｉが否定的に高い場合、肯定的感情は弱化されるとともに、否定的感情は強化される。
【００３２】
次の好感度学習部３００は、前記好感度表現部２００で計算されたユーザーに対するロボットの好感度表現程度とユーザーの感情的反応に対する入力を受けて、両情報の差異に基づいて利益を計算し、これを利用してユーザーの入力特徴値を更新する機能を果す装置であって、ユーザー反応入力モジュール３１０、利益計算モジュール３２０及び入力特徴値更新モジュール３３０とを包含して構成される。
【００３３】
より具体的には、前記のユーザー反応入力モジュール３１０では、ユーザーの音声情報またはタッチ情報などを通じてユーザーの感情的反応の入力を受ける機能を行う。即ち、ユーザーの感情状態を、「喜び」、「怒り」、「中立」にして認識するとともに肯定的な報答と、否定的な報答として、その評価を区分する機能を果す。
【００３４】
また、利益計算モジュール３２０では、前記好感度表現部２００で計算された好感度表現の程度と前記のユーザー反応入力モジュール３１０とを通じて入力されたユーザーの音声情報またはタッチ情報などを含むユーザーの感情的反応に基づいて、利益を計算する機能を果す。即ち、ロボットがサービスを実行するために、努力した手間（Ｅｆｆｏｒｔ）とこの手間に対するユーザーの感情的反応に基づいて利益（Ｐｒｏｆｉｔ）を計算する機能を有するのである。
【００３５】
より詳細には、ユーザー呼出しの時のロボットの手間は、まずユーザーに接近するべくロボットが取る行動に要するステップの数によって計算される。また、接近した後にユーザーの感情的反応をタッチ情報または音声情報から取り入れた後、認識した感情が‘喜び’である場合は、肯定的な報答（Ｒｅｗａｒｄ）として計算し、‘怒り’である場合は、否定的な報答（Ｐｕｎｉｓｈｍｅｎｔ）として計算する。
【００３６】
２つの値は、［−１，１］間の実数値で正規化され、次の式４によってロボットの行動に対する利益（ｐｒｏｆｉｔ）が決定される。
【００３７】
（式４）
2009266200.tif 000006
【００３８】
式中、ｐはロボットの利益、ｒはユーザーからの反応の報答程度、ｃはロボットが実行したサービスに要した手間の程度を示す。
【００３９】
次の入力特徴値更新モジュール３３０は、前記利益計算モジュール３２０で計算された利益からユーザーの入力特徴値を更新する機能を有している。
【００４０】
即ち、利益計算モジュール３２０によって計算された利益ｐを利用して漸増的学習方法（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ）を実行する。下記の式５のように、ｐ値の入力を受けて、ユーザーの入力情報である制御権ｆ１と所属感ｆ２のハイパー空間上における位置を更新して、新しい親密度の値を得ることになる。図４で示すように、更新された特徴ベクターは、目的とするハイパーボックスに向かって移動するようになり、そのときの所属値がさらに計算されて親密度の値が更新されるようになる。
【００４１】
（式５）
2009266200.tif 000007
【００４２】
次は、図５のフローチャートに沿って、本発明の１実施形態における上述したロボットの好感度形成装置Ｒによる、ロボットの好感度形成方法について説明する。
【００４３】
まず、好感度生成部１００のユーザー登録モジュール１１０で、ユーザーの制御権の程度及び所属感の程度に関する入力特徴値の入力を受けて登録する段階（Ｓ１１０）。次は、類似性評価モジュール１３０で、前記入力特徴値ベクター位置の各クラスに対する所属値、即ち、親密度ｍｒｉを計算する段階（Ｓ１２０）。
【００４４】
次いで、ユーザー間の親密度を設定するモジュール１４０で、初めて登録するユーザーと既に登録されているユーザーとの親密度を設定する段階（Ｓ１３０）、情緒関係モデリングモジュール１５０で、前記ユーザー間の親密度設定モジュール１４０によって初めて登録するユーザーと、既に登録されているユーザー間の親密度ｍｒｉ、即ち、ユーザー間の親密度の入力を受けることによって、ロボットｒとユーザーｉとが他のユーザーとの関係の中で形成する緊張度Ｂｒｉを計算する段階（Ｓ１４０）、好感度計算モジュール１６０で、前記類似性評価モジュール１３０を通じて計算されたロボットとユーザー間の個人的な親密度と、情緒関係モデリングモジュール１５０を通じて計算された緊張度を利用して、ユーザーに対するロボットの好感度Ｌｉを計算する段階（Ｓ１５０）。
【００４５】
その後、好感度表現部２００の常套行動表現モジュール２１０及び感情表現モジュール２２０で、計算されたロボットの好感度によってロボットの常套行動と感情の強度を調節して好感度を表現する段階（Ｓ１６０）。
【００４６】
次の好感度学習部３００のユーザー反応入力モジュール３１０は、ユーザーの音声情報またはタッチ情報などを通じてユーザーの感情的反応の入力を受ける段階（Ｓ１７０）、利益計算モジュール３２０で、前記好感度表現部２００を通じて計算されたユーザーに対するロボットの好感度表現程度と、前記ユーザーの感情的反応を利用して利益を計算する段階（Ｓ１８０）、入力特徴値更新部３３０で、前記利益計算モジュール３２０によって計算された利益からユーザーの入力特徴値を更新する段階（Ｓ１９０）、とを経てロボットの好感度を形成する各段階を終了する。
【００４７】
以上、本発明の好ましい実施形態を例示して説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、本発明の技術的思想の範囲の内で、多様な変更及び修正が可能である。即ち、本発明に係る全ての適切な変更及び修正と均等物なども本発明の範囲に属することを明らかにする。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の１実施形態によるロボットの好感度形成装置Ｒの全体構成図である。
【図２】本発明の１実施形態によるユーザーの入力特徴値によって構成されたＦＭＭＮＮハイパーボックスモデルを示す模式図である。
【図３】本発明の１実施形態によるロボットと多数ユーザー間の緊張度に基づく情緒関係ネットワークを示す模式図である。
【図４】本発明の１実施形態によるハイパーボックス上で更新された特徴ベクターに従って所属値がさらに計算されて親密度値が更新される様子を示す模式図である。
【図５】本発明の１実施形態によるロボットの好感度を形成する方法を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
【００４９】
１００：好感度生成部
１１０：ユーザー登録モジュール
１２０：ユーザー選好モデリングモジュール
１３０：類似性評価モジュール
１４０：ユーザー間親密度設定モジュール
１５０：情緒関係モデリングモジュール
１６０：好感度計算モジュール
２００：好感度表現部
２１０：常套行動表現モジュール
２２０：感情表現モジュール
３００：好感度学習部
３１０：ユーザー反応入力モジュール
３２０：利益計算モジュール
３３０：入力特徴値更新モジュール
【図１】
2009266200.tif 000008
【図２】
2009266200.tif 000009
【図３】
2009266200.tif 000010
【図４】
2009266200.tif 000011
【図５】
2009266200.tif 000012