(57)【要約】【課題】ロボットを制御するための改良された方法および装置、詳しくは、異なったレイヤ／ユニット同士の間でリソースを共有することを可能にするものを提案する。【解決手段】ロボット制御装置が、同時に作業する多数のロボット制御ユニットを備えており、各ユニット（Ｕｎ）は、入力信号を受け取る手段と、トップダウンの情報（Ｔｎ）を受け取る手段と、内部処理またはダイナミクス（Ｄｎ）を実行する手段と、少なくとも１つの表示（Ｒｎ）を記憶する手段と、トップダウンの情報（Ｔｎ）を送信する手段と、運動指令（Ｍｎ）を発行する手段であって、各運動指令は優先順位（Ｐｎ）を有する手段とを備え、ロボット制御装置は、１つまたはいくつかのユニットによって発行された１つまたはいくつかの運動指令（Ｍｎ）をそれらの優先順位（Ｐｎ）に基づいて選択する手段をさらに備えている。本発明によると、各ユニットは他のユニット（Ｕｍ）に記憶された表示（Ｒｍ）を読むことを可能にされている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボット制御装置であって、
多数の同時に作業するロボット制御装置ユニットを備え、
各ユニット（Ｕｎ）は、
入力信号を受け取る手段と、
トップダウンの情報（Ｔｎ）を受け取る手段と、
内部処理またはダイナミクス（Ｄｎ）を実行する手段と、
少なくとも１つの表示（Ｒｎ）を記憶する手段と、
トップダウンの情報（Ｔｎ）を送信する手段と、
運動指令（Ｍｎ）を発行する手段であって、各運動指令は優先順位（Ｐｎ）を有する、手段と、を備え、
前記ロボット制御装置は、１つまたはいくつかのユニットによって発行された１つまたはいくつかの運動指令（Ｍｎ）を、それらの優先順位（Ｐｎ）に基づいて選択する手段をさらに備え、
各前記ユニットは他のユニット（Ｕｍ）に記憶された表示（Ｒｍ）を読む
ことを可能にされている、ロボット制御装置。
【請求項２】
第１ユニットが前記ロボットの本体運動の全体を制御する、請求項１に記載のロボット制御装置。
【請求項３】
本体運動の全体を制御することが、異なったターゲット指令に対する競合解消を含む、請求項２に記載のロボット制御装置。
【請求項４】
本体運動の全体を制御することは、ロボット本体の自己衝突防止をさらに含む、請求項３に記載のロボット制御装置。
【請求項５】
本体運動の全体を制御することは、前記第１ユニットによって受け取られた、ロボットの現姿勢についての固有受容情報にしか基づいていない、請求項２から４に記載のロボット制御装置。
【請求項６】
前記第１ユニットは、右腕・左腕それぞれの、注視方向の、および歩行のターゲットの形態であるトップダウンの情報Ｔｎ，１も受け取る、請求項５に記載のロボット制御装置。
【請求項７】
第２ユニットが、コントラストのペリパーソナルな空間と注視選択とに基づいた視覚的特徴点の算出を実行する、請求項６に記載のロボット制御装置。
【請求項８】
第３ユニットが聴覚的なローカリゼーションまたは特徴点のマップ（Ｒ３）を算出する、請求項７に記載のロボット制御装置。
【請求項９】
第４ユニットが現視覚的シーンからプロト・オブジェクトを抽出し、短期記憶でそれらの時間的安定化を実行し（ＰＯ−ＳＴＭ）、これによってこのプロトを表示する表示（Ｒ４）を形成する、請求項８に記載のロボット制御装置。
【請求項１０】
第５ユニットが、対応する情報のサブパートを抽出する前記第４ユニットの前記表示（Ｒ４）に基づいて、現時点で注目されているプロト・オブジェクトの視覚的認識または相互学習を実行する、請求項９に記載のロボット制御装置。
【請求項１１】
第６ユニットが、現ビュー内の全ての分類されたプロト・オブジェクトを識別することを提供する、請求項１０に記載のロボット制御装置。
【請求項１２】
第７ユニットが異なった内部行動のためのターゲットを設定して、トップダウンの情報（Ｔ７，１）を前記第１ユニット（Ｕ１）に送信することによって手および前記本体のためのターゲットを生成する、請求項１１に記載のロボット制御装置。
【請求項１３】
現時点で注目されているプロト・オブジェクトを除外し、別のプロト・オブジェクトを選択するために、追加のトップダウンの情報（Ｔ７，４）が前記第４ユニットに送信される、請求項１２に記載のロボット制御装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットを制御する方法および装置に関する。詳しくは、本発明は、このような装置のための新規のアーキテクチャと、このような装置を操作する方法とを提示する。
【背景技術】
【０００２】
ロボット設計者のこれまでの長年の目標は、ロボットに、人間の行動と同様に、その感覚入力に基づいて「自律的に」かつ「知的に」作動または行動させることである。このようなロボットの制御システムを構築するための１つの手法は、感覚入力をアクチュエータ・コマンドへマッピングする、認知、モデリング、プランニング、タスク実行、およびモータ制御などの一連の機能ユニットを設けることである。
【０００３】
ロボットの制御装置を設計するための代替的手法が、非特許文献１に提案されている。ここでは、いわゆるタスク達成の行動がシステムの一次分解として使用される。小さな帯域幅チャネルで通信する非同期モジュールからなるロボットを、増大するレベルの能力で動作させるように、複数のレイヤまたはユニットの制御が構築される。各モジュールは簡単な計算機械のインスタンスである。出力を抑制することによって、高レベルのレイヤまたはユニットが低レベルの役割を包含することができる。高レベルが加えられながら、低いレベルまたはユニットが継続して機能してゆく。言い換えれば、ワイヤが他のモジュールから終結することによって、モジュールへの入力を抑制することができ、出力を阻止することができる。この機構によって、高レベルのレイヤが低レベルの役割を包含する。この基本的な相互作用とは別に、制御のレイヤまたはユニットは全て完全に互いに分離されている。詳しくは、制御の１つのレイヤまたはユニットが、他のレイヤ／ユニットの内部状態を観察することは全くできない。即ち、全てのレイヤは別々の懸案事項またはタスクに従う。
【０００４】
しかし、この後者の特徴は、部分的に重複するタスクを付与されている場合、即ち共通のサブタスクを有している場合には、このサブタスクを共有することができず、このサブタスクを複製する必要があり、リソースの使用を増大させてしまうことを示唆している。
【非特許文献１】Brooks著論文「A robust layered control system for a mobile robot」IEEE Journal of Robotics and Automation, 1986, RA-2(1):14-23
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
したがって、本発明の目的は、ロボットを制御するための改良された方法および装置、詳しくは、異なったレイヤ／ユニット同士の間でリソースを共有することを可能にするものを提案することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この目的は、本発明に従って、本独立請求項による方法および装置によって達成される。有利な実施形態を従属請求項に規定している。
【０００７】
本発明によるロボット制御装置を使用することによって、新たな機能をインクリメント方式でロボットに付加することも可能になる。これは、性能のレベルがバージョンによって様々であっても、このシステムは常に作動することが可能であるということを意味している。
【０００８】
詳しくは、この発明的なシステムは、これが、行動の新たな特質を生み出すように組み合わせることができる部分を備えているという意味で、組織構成的である。言い換えれば、本発明によるシステムは、システムの分解をもたらすことに関して有用であり、これによって、インクリメンタルで学習的なシステムを構築することができ、性能のレベルが様々であってもシステムが常に作動することが可能となり、低レベルのユニットｎが、レベルｎの特定の行動を示すのに適した、更に高レベルのための分解を助ける働きをするのに、即ち、高レベルが使用することを学習できる「内部プラットフォーム」を提供する際に取り扱い可能な所与の環境を作るのに適した表示および分解を提供できるようになる。
【０００９】
本発明の好ましい実施形態についての以下の詳しい記述を図面と併せて読めば、本発明のこれらおよび他の態様がより明らかになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、本発明の第１実施形態によるロボット制御装置の概略ブロック図を示している。
【００１１】
一般に、本発明による人間型ロボットのための自律行動の生成は、感覚入力を受け取ることと、それらを、個々の行動を直接生成する働きをする内部表示に処理することとを備えている。感覚情報を処理することと行動を生成することをユニットに編成することができる。１つのユニットに記憶された表示を、システム内の他のユニットにもたらして、それらの行動の操作／生成に寄与することができる。これらのユニットを１つのアーキテクチャに構成し、このアーキテクチャが、アクチュエータへのアクセスを制御することによってシステムの行動全体を生成する。ユニットは、もたらされた表示を読むことに加えて、他のユニットに対してそれらの行動を変調するためのトップダウンの情報を送信することができる。
【００１２】
詳しくは、本発明の第１実施形態によるロボット制御装置は、多数の同時作業型ロボット制御装置ユニットを備えている。各ユニットは、入力信号を受け取る手段と、トップダウンの情報（Ｔ）を受け取る手段と、内部処理またはダイナミクス（Ｄ）を実行する手段と、少なくとも１つの表示（Ｒ）を記憶する手段と、トップダウンの情報（Ｔ）を送信する手段とを備えている。
【００１３】
各ユニットは、運動指令（Ｍ）を発行する手段であって、各運動指令は優先順位（Ｐ）を有する手段をさらに備えている。ロボット制御装置は、１つまたはいくつかのユニットによって発行された１つまたはいくつかの運動指令（Ｍ）を、それらの優先順位（Ｐ）に基づいて選択する手段をさらに備えている。本発明によると、各ユニットは他のユニットに記憶された表示（Ｒ）を読むことを可能にされる。
【００１４】
より詳しくは、各識別可能な処理ユニットまたはループｎは、外受容（外部認識）と固有受容（自己認識）によって測定される入力空間Ｘを備えることができる。ユニットは内部処理またはダイナミクスＤｎを有することができる。ユニットは、これ自体およびシステム内の他のユニットによって使用される、いくつかのシステム全体の公的にアクセス可能な表示Ｒｎを創出することができる。これらの指標を延長して、いずれのユニットがＲｎ，ｍ，ｏ，．．．などの表示から読み取りをしているのかを示すことができる。さらに、ユニットは、他の全てのユニットから完全に無関係に処理を行うことができる。ユニットは、表示Ｒ１，．．．，Ｒｎ−１と同様に、完全入力空間Ｘのサブ空間Ｓｎ（Ｘ）を使用することができる。ユニットをトップダウンの情報Ｔｍ，ｎによってｍ＞ｎとなるように変調することができる。ユニットは、ｎ＞１となるようにトップダウンの情報／変調Ｔｎ，ｊを送信することができる。ユニットは、重み／優先順位Ｐｎを備えた運動指令Ｍｎを発行することによって、および／またはトップダウンの変調Ｔｎ，ｊを提供することによって、自律的にいくつかの行動を行動空間Ｂｎに発信することができる。
【００１５】
優先順位Ｐｎの値は必ずしもレベルｎに結合されるわけではない。例えば、バランス制御などのような基調をなす安定化処理を参照されたい。ユニットｎは常に、他の表示ｍ≠ｎなしでもっぱら入力空間Ｘに基づいて実行するよう選択することができる。
【００１６】
このシステムによって網羅されている行動空間は、全てのＢｎの直積である。これらの行動Ｂｎは、現状況またはコンテクストＣｉに応じて異なったセマンティクスＺｊを有することができる。即ち行動Ｂｎは、オブザーバに依存する数量ではなく、システムの観点からスキルやアクションを表示している。
【００１７】
異なったユニットの運動指令は互換性であり、または非互換性であることができる。同時に指令される非互換性の運動指令の場合には、競合解消が優先順位Ｐｎに基づいて決定を行うことができる。
【００１８】
ユニットを記述する全エンティティーが、時間依存性であることができる。指標ｎが、システムのインクリメンタルな創造に関する階層を表しているが、他の観点も可能である。システムに対する異なった観点は、表示Ｒｎの依存性と、運動指令の優先順位Ｐｎと、実行の時間スケールとによって規定される異なった階層を生み出す。
【００１９】
詳しくは、感覚空間Ｓｎ（Ｘ）をより明確な基準を得るためにいくつかのアスペクトに分割することができる。対応するエンティティーの位置に関係したこれらのアスペクトはＳｎＬ（Ｘ）と称され、特徴はＳｎＦ（Ｘ）と称され、時間スケールはＳｎＴ（Ｘ）と称される。
【００２０】
さらに、行動空間Ｂｎをより明確な基準を得るためにいくつかのアスペクトに分割することができる。アクションの潜在的位置に関係したこれらのアスペクトはＢｎＬと称され、品質的スキルはＢｎＳと称される。
【００２１】
ユニットは、表示Ｒｎを１つよりも多い他のユニットに対して入力することができる、例えばＤｍ：Ｍｍ＝０、Ｒｍ≠０，Ｄｎ＞ｍ＝ｆ（Ｒｍ，．．．），Ｄ１＞ｍ＝ｆ（Ｒｍ，．．．）であるという意味で、多機能であることができる。
【００２２】
このシステムは主に３種類の適応性または学習を示すことができる。
【００２３】
学習はユニットｎ内で起こることができる。これは表示Ｒｎと行動空間Ｂｎとに直接影響を及ぼすことができる。他のユニットｍには、これらがＲｎに依存している場合には間接的に影響を及ぼすことができる。
【００２４】
学習はユニット間の関係にも関係することができる。これは、トップタウンの情報Ｔｎ，ｍの適応性によって、またユニットｎの表示Ｒｍに対する解釈の仕方が変化することによって、明確に実行することができる。
【００２５】
結局、構造的学習を実行することができる。即ち新しいユニットを開発的な処理によって創出または補充することができる。削除も可能であるが、多機能性の結果として現実的ではない。そうではなく、高ユニットｎが、除去されたであろうユニットｍに取って代わり、または完全にこれを差し止めることができる。この機構は、ユニットｎが破損し、機能しなくなった場合に有益であることができる。その場合には、ユニットｍが再度機能するようになり、システムを作動状態に維持することができる。性能は低いかもしれないが、この原因によってシステムが完全に故障することはない。
【００２６】
感覚サブ空間の分解Ｓｎ（Ｘ）と行動空間の分解Ｂｎ（Ｘ）。ｍ＜ｎに対するＳｍ（Ｘ）は、一部の特徴の次元におけるサブ空間であることができる。行動Ｂｎ（Ｘ）を生成する他のユニットでは、より多くの次元がアクセス可能であることができる。即ち、高レベルほど、外部の同じ物理的なエンティティーに関してより豊富な情報Ｓｎ（Ｘ）を扱うことができる。
【００２７】
全ての行動Ｂｎが、他のユニットｍの感覚認識Ｓｍ（Ｘ）に影響を及ぼすことができる。これはしばしば、ユニットの潜在的な依存性とも呼ばれている。このことから、Ｄｍが何らかのｎについてＤｎに潜在的に依存することができるということになる。明白な依存性は表示Ｒｎによってモデル化することができる。
【００２８】
Ｄｎを備えたユニットｎは、Ｒｍに依存することができるが、同時にトップダウンのフィードバックＴｎ，ｍを提供することができる。
【００２９】
運動指令Ｍｎ、行動Ｂｎ、およびコンテクストＣｉの関係に関しては、運動指令Ｍｎがユニットｎのアクションの直接の局所的記述であり、アーチファクトの観点から見れば、行動Ｂｎがより包括的なスキルまたはアクションを記述する。ユニットｎは、他のユニットに対して、単に直接的な運動指令Ｍｎを送信することによってだけではなく、トップダウンの情報Ｔｎ，ｍを送信することによっても行動を発信することができる。行動Ｂｎを２つ以上のコンテクストＣｉに適用することができる。これは、１つの行動ＢｎがコンテクストＣｉに応じて異なったセマンティクスＺｊを有することができることを意味する。ユニットｎはそれ自体のセマンティクスについて「知っている」必要がない場合があるが、高レベルが「知っている」ことができる。
【００３０】
図２は、本発明の第２実施形態によるロボット制御装置の概略ブロック図を示している。アーキテクチャ全体のエレメントは、全体が観察可能な行動を創出する階層的ユニットに配置されている。
【００３１】
Ｄ１を備えた第１ユニットは、ロボットの本体運動の全体に対する制御であって、異なったターゲット指令に対する競合解消と、ロボット本体の自己衝突防止とを含んでいる。
【００３２】
第１ユニットは、ロボットの現姿勢について固有受容情報しか受け取らない。第１ユニットは、右・左腕それぞれと、頭と、本体とに対するターゲットの形態のトップダウンの情報Ｔｎ，１も受け取る。本発明のさらなる実施形態では、他の任意のユニットがこのような種類のターゲットを提供することができる。
【００３３】
トップダウンの情報がなければ、ロボットは休止位で立っている。行動サブ空間Ｂ１は、全本体を含みかつ自己衝突を防止するターゲット到達運動を備えている。
【００３４】
それらの運動に起因すると考え得るセマンティクスＺｊは、「待つ」、「指し示す」、「押す」、「突く」、および「歩く」などである可能性がある。このユニットは、ロボットの異なった関節部に運動指令を提供する。
【００３５】
Ｄ２を備えた第２ユニットは、コントラスト、ペリパーソナルな空間、および注視選択に基づいた視覚的特徴点の算出を備えている。入ってくる画像Ｓ１（Ｘ）に基づいて、注視ターゲットまたはターゲット位置をトップダウンの情報Ｔ２、１としてユニット１にもたらすことによって、視界の現フィールド内の視覚的特徴点である位置が算出され、ヒステリシスで注目される。位置Ｓ１Ｌ（Ｘ）に対する感覚空間が視界の可能な全フィールドを網羅する。ここでもたらされる表示Ｒ２は特徴点のマップ、それらの変調、および対応する重みを備えている。トップダウンの情報Ｔｎ，２として、この変調および対応する重みを設定することができる。この情報に応じて、「探す」、「探索する」、および「注目する」のような異なった種類のセマンティクスＺｊを、このユニットによって発信された行動空間Ｂ２に起因すると考えることができる。
【００３６】
Ｄ３を備えたユニットは、聴覚的ローカリゼーションまたは特徴点のマップＲ３を算出する。これは、ユニット２用のトップダウンの情報Ｔ３，２として提供され、そこでは聴覚的コンポーネントは視覚的コンポーネントよりも現時点でより高い重みが付けられる。行動空間Ｂ３は、顕著な聴覚的刺激に注目することを備えており、これを、「ロボットを呼んでいる人に注目する」こととしてセマンティックに解釈することも可能である。
【００３７】
ユニット４は現視覚的シーンからプロト・オブジェクトを抽出し、短期記憶でそれらの時間的安定化を実行する（ＰＯ−ＳＴＭ）。プロト・オブジェクトの算出は純粋に深さおよびペリパーソナル空間に基づいている。即ちＳ４（Ｘ）は深さマップのサブパートである。位置Ｓ４Ｌ（Ｘ）に関する感覚的空間は、ペリパーソナルな空間であるロボット本体のまわりの小さな部分しか網羅していない。プロト・オブジェクトが現時点で選択され注目されているＰＯ−ＳＴＭおよび情報が、表示Ｒ４を形成する。ユニット２に提供されたトップダウンの情報Ｔ４，２は、視覚的な注視選択よりも優先順位の高い注視ターゲットであり、行動Ｂ４として現ビュー内のプロト・オブジェクトの注目を生み出す。このユニットはトップダウンの情報Ｔｎ，４を受け取って、現時点で注目されているプロト・オブジェクトを除外し、または特定のプロト・オブジェクトを直接選択する。
【００３８】
Ｄ５を備えた第５ユニットは、現時点で注目されているプロト・オブジェクトの視覚的認識または相互学習を実行する。感覚入力空間Ｓ５（Ｘ）は、現色画像および対応する深さマップである。このユニットは表示Ｒ４に依存して、Ｓ５（Ｘ）から対応する情報のサブパートを抽出する。提供される表示Ｒ５は、現時点で注目されているプロト・オブジェクトの識別性Ｏ−ＩＤである。このユニットによって発信される運動指令Ｍ５はスピーチラベルまたは確認フレーズである。このユニットによって受け取られるトップダウンの情報Ｔｎ，５は、現時点で注目されているプロト・オブジェクトの識別子またはラベルである。
【００３９】
ユニット６は表示Ｒ４およびＲ５のアソシエーションを実行する。即ちユニット６は、ＰＯ−ＳＴＭとＯ−ＩＤのアソシエーションＲ６を、現時点で選択されているＰＯの識別子に基づいて維持する。この表示は、現ビュー内の全ての分類されたプロト・オブジェクトの識別を提供することができる。これらの表示以外には、このユニットは他の入力または出力を有していない。
【００４０】
Ｄ７を備えた第７ユニットは、Ｒ４およびＲ６によって表示される通りの現シーンを評価し、異なった内部行動のためのターゲットを設定して、トップダウンの情報Ｔ７，１をユニットＵ１に送信することによって、手および歩行のためのターゲットを生成する。現時点で注目されているプロト・オブジェクトを除外し、別のプロト・オブジェクトを選択するために、追加のトップダウンの情報Ｔ７，４をプロト・オブジェクト注目ユニットＵ４に送信することができる。このユニットによって受け取られるトップダウンの情報Ｔｎ，７は、このユニットの内部行動の生成を構成する割り当て識別子である。現時点で実施されている行動空間Ｂ７は、そのオブジェクト識別子に応じて片手または両手によってプロト・オブジェクトを指し示すことと、ロボットと現時点で注目されているプロト・オブジェクトとの相互作用の距離を歩行によって自律的に調整することと、定位置に歩行して戻ることと、立っている間に両腕で２つのプロト・オブジェクトを連続して追跡することとを備えている。このユニットの内部行動の適用性が現シーン・エレメント、現割り当て、および相互排除の基準に基づいて判定される。
【００４１】
最後のユニット８は聴覚的ストリームＳ８（Ｘ）で作業し、スピーチ入力を処理する。その結果が認識装置（Ｔ８，１）用のオブジェクト・ラベルとして、またユニット７（Ｔ８，７）用の割り当てとして、現時点で提供される。
【００４２】
上述の実施は以下のやり取りのパターンを示す。ロボットが人とやり取りしないで立っている場合、ユニット２に支配される通り、ロボットはまわりを注視し、視覚的特徴点である刺激に注目する。人がシステムとやり取りすることを望む場合、人は呼ぶことによって、または何らかのノイズを起こすことによって何らかの特徴点である聴覚的刺激を作り出すことが可能である。ユニット３は視覚的なマップと融合された聴覚的特徴点のマップを生成するが、聴覚的特徴点のマップの重みがより大きいことから、それが行動を支配する。それにもかかわらず、視覚的特徴点である刺激と聴覚的特徴点である刺激との双方が互いにサポートし合うことができる。ロボットは、聴覚的な刺激または融合された刺激の位置を見る。これは、やり取りする人からロボットへのあらゆる距離に対して当てはまる。ユニット３および２は歩行するターゲットを指揮しない。人がより緊密にこのシステムとやり取りすることを望む場合は、人は、例えば、１つまたは複数のオブジェクトをペリパーソナルな空間で保持する。
【００４３】
ユニット４は、各オブジェクトについてのプロト・オブジェクトの表示を抽出し、そのうちの１つを選択して注目する。現ビューの全ての現プロト・オブジェクトがユニット４のＰＯ−ＳＴＭに追跡され維持されることになる。現時点で選択されているプロト・オブジェクトはユニット５によって視覚的に検査され、これが新しいオブジェクトとして学習され、または既知のオブジェクトとして認識される。対応するラベルまたはフレーズがユニット５の出力として付与される。
【００４４】
ユニット８は、聴覚的入力をトップダウンの情報としてユニット５にもたらす。例えば新たなオブジェクト用のラベルを提供する。ユニット６はＰＯ−ＳＴＭのプロト・オブジェクトとユニット５によってもたらされたそれらのクラスとのアソシエーションを提供する。この情報と指定されたタスク設定とに基づいて、ユニット７は本体運動を制御する。
【００４５】
やり取りのための主な２つのタスク設定同士の差異は、現時点で選択されているプロト・オブジェクトを指し示すこと、またはユニット６のアソシエーションの後に現時点で選択され、分類されたプロト・オブジェクトを指し示すことである。第１のタスク設定では、ロボットは選択されたプロト・オブジェクトを即座に指し示すことになり、選択されたプロト・オブジェクトとそれ自体の本体との距離を絶え間なく調整しようとすることになる。これは、ロボットが現時点で世話をしているオブジェクトと関係するやり取りしている人に明確なフィードバックをもたらす。第２のタスク設定では、指し示すことおよび歩行することを含む本体運動は、現在選択されているプロト・オブジェクトが既に分類されている場合にしか、即ち、現時点で選択されているプロト・オブジェクトとＲ６のオブジェクト識別子Ｏ−ＩＤとのアソシエーションが存在する場合にしか、アクティブにならない。この種類のやり取りの間に、ロボットは提示されたオブジェクトをただ注視し、分類が成功した後、指し示すことまたは歩行を開始することになる。このタスク設定は、ロボットが特定の既知のオブジェクトとだけやり取りする場合には有益である。
【００４６】
いずれの場合でも、指し示しは、現時点で注目されているオブジェクトが依存する一連のオブジェクトに応じて、片手または両手で行うことができる。この種類の指し示しは、ロボットが、オブジェクトについて知っている追加の情報を、その口頭伝達されたクラスに加えて、伝えることができる。その例は、両手で玩具を指し示すこと、および片手で全てのものを指し示すことである。
【００４７】
全体的な行動は、ロボットと人間の共同注意に基づいたやり取りと、ロボットのスピーチ、ジェスチャ、および歩行によるコミュニケーションと、ロボットに提示されている１つまたはいくつかのオブジェクトを視覚的に学習し、認識すること、ならびに、提示されたオブジェクトに基づいた、ロボットがこのオブジェクトについて有している内部情報を伝える、異なった行動とに一致する。これらは、ロボットに、既知のオブジェクトを部屋の中で探すというようなさらなる能力を得るように、新たなオブジェクトをやり取りの中で教えるために必要な基本的機能である。任意のユニットｎが高レベルユニットｍ＞ｎなしで処理を行うことができる。低レベルのユニットによって確立された全ての表示および制御処理を高レベルユニットが使用して、演算資源を効率的に利用できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の一実施形態によるロボット制御装置の概略ブロック図である。
【図２】本発明の第２実施形態によるロボット制御装置の概略ブロック図である。
【図１】
2009018411.tif 000003
【図２】
2009018411.tif 000004
【外国語明細書】
１. TITLE OF INVENTION
2009018411.tif 000005
２. DETAILED DESCRIPTION OF INVENTION
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
2009018411.tif 000006
BACKGROUND OF THE INVENTION
2009018411.tif 000007
DISCLOSURE OF THE INVENTION
PROBLEMS TO BE SOLVED BY THE INVENTION
2009018411.tif 000008
MEANS FOR SOLVING THE PROBLEMS
2009018411.tif 000009
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
2009018411.tif 000010
2009018411.tif 000011
2009018411.tif 000012
2009018411.tif 000013
2009018411.tif 000014
2009018411.tif 000015
2009018411.tif 000016
2009018411.tif 000017
３. BRIEF DESCRIPTION OF DRAWINGS
2009018411.tif 000018
Claims
2009018411.tif 000019
2009018411.tif 000020
1. Abstract
2009018411.tif 000021
2. Representative Drawing
Fig. １
Figure１
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Figure 2
2009018411.tif 000023