(57)【要約】  自律動作体（１０）の動作を制御する動作制御部（１０７）、を備え、動作制御部は、自律動作体に係る内部データの送受信に際し、自律動作体に内部データの送受信の実行を行動により表現させる、情報処理装置が提供される。
2020090332.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律動作体の動作を制御する動作制御部、
を備え、
前記動作制御部は、前記自律動作体に係る内部データの送受信に際し、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させる、
情報処理装置。
【請求項２】
前記内部データの送受信は、送受信確率値と所定の閾値との大小関係に応じて、実行されるか否かが決定され、
前記送受信確率値は、前記自律動作体に係るパラメータに基づいて算出される、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記自律動作体に係るパラメータは、前記自律動作体の影響値を含む、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記送受信確率値と前記所定の閾値との大小関係に応じて、前記内部データの送受信を実行するか否かを決定し、前記内部データの送受信を決定した場合、前記内部データの送受信を実行させるデータ送受信部、
をさらに備える、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記内部データは、前記自律動作体の認識処理に係る情報であり、
前記動作制御部は、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記内部データは、認識対象のクラスであり、
前記動作制御部は、前記クラスの送受信に際し、前記自律動作体に前記クラスの送受信を行動により表現させる、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記内部データは、前記自律動作体の前記認識対象に対応する動作を実行するための情報をさらに含み、
前記動作制御部は、前記クラスおよび前記自律動作体の前記認識対象に対応する動作を実行するための情報の送受信に際し、前記クラスに対応する動作を前記自律動作体に実行させる、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記内部データは、畳み込みニューラルネットワークに係るフィルタ情報であり、
前記動作制御部は、前記フィルタ情報の送受信に際し、前記自律動作体に前記フィルタ情報の送受信の実行を行動により表現させる、
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記内部データは、環境地図であり、
前記動作制御部は、前記環境地図の送受信に際し、前記環境地図に基づく探索を前記自律動作体に実行させる、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記内部データは、前記環境地図に対応する注目度地図であり、
前記動作制御部は、前記環境地図および前記注目度地図の送受信に際し、前記環境地図
および前記注目度地図に基づく探索を前記自律動作体に実行させる、
請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記内部データは、ユーザ認識に用いられる特徴量であり、
前記動作制御部は、前記特徴量の送受信に際し、前記特徴量に対応するユーザの探索を前記自律動作体に実行させる、
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記内部データは、前記自律動作体の動作を実行するための情報であり、
前記動作制御部は、前記動作を実行するための情報の送受信に際し、前記送受信対象である情報に対応する前記動作を前記自律動作体に実行させる、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記自律動作体の動作を実行するための情報は、前記自律動作体の関節制御に係る情報を含み、
前記動作制御部は、前記関節制御に係る情報の送受信に際し、前記送受信対象である情報に対応する前記動作を前記自律動作体に実行させる、
請求項１２に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記内部データは、前記自律動作体に係るパラメータに基づいて変異する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記内部データは、変異確率値に基づいて変異されるか否かが決定される、
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記変異確率値は、前記自律動作体に係るパラメータに基づいて算出される、
請求項１５に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記内部データの送受信に際し、前記自律動作体に係るパラメータに基づいて変異させるデータ変異部、
をさらに備える、
請求項１４に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記内部データの送受信は、他の自律動作体との間で実行される、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
プロセッサが、
自律動作体の動作を制御することと、
前記自律動作体に係る内部データの送受信に際し、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させることと、
を含む、
情報処理方法。
【請求項２０】
コンピュータを、
自律動作体の動作を制御する動作制御部、
を備え、
前記動作制御部は、前記自律動作体に係る内部データの送受信に際し、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させる、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、認識機能を有する種々の装置が開発されている。上記の装置には、状況に基づいて、自律動作を行うロボットなどの自律動作体が含まれる。また、自律動作体が取り得る行動を変化させる技術が多く提案されている。例えば、特許文献１には、行動履歴やユーザからの入力に基づいて、取り得る行動を変化させる装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】国際公開第００／６７９６１号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、特許文献１に記載の発明では、自律動作体が取り得る行動は予め定められたものに限られる。また、自律動作体が取り得る行動が変化した場合に、ユーザは当該行動の変化に気付くとは限らない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示によれば、自律動作体の動作を制御する動作制御部、を備え、前記動作制御部は、前記自律動作体に係る内部データの送受信に際し、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させる、情報処理装置が提供される。【０００６】
また、本開示によれば、プロセッサが、自律動作体の動作を制御することと、前記自律動作体に係る内部データの送受信に際し、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させることと、を含む、情報処理方法が提供される。【０００７】
また、本開示によれば、コンピュータを、自律動作体の動作を制御する動作制御部、を備え、前記動作制御部は、前記自律動作体に係る内部データの送受信に際し、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させる、情報処理装置、として機能させるためのプログラムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本開示の一実施形態に係る自律動作体１０のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるアクチュエータ５７０の構成例を示す図である。
【図３】本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるアクチュエータ５７０の動作について説明するための図である。
【図４】本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるアクチュエータ５７０の動作について説明するための図である。
【図５】本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるディスプレイ５１０の機能について説明するための図である。
【図６】本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の動作例を示す図である。
【図７】本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の機能構成例を示す図である。
【図８】本実施形態に係る自律動作体１０による内部データの送受信における全体の流れについて説明するための図である。
【図９】同実施形態に係る自律動作体１０による内部データの送受信における全体の流れについて説明するための図である。
【図１０Ａ】同実施形態に係る動作制御部１０７による認識処理に係る情報の送受信の実行を行動により表現する一例について説明するための図である。
【図１０Ｂ】同実施形態に係る動作制御部１０７による認識処理に係る情報の送受信の実行を行動により表現する一例について説明するための図である。
【図１１】同実施形態に係る認識処理に係る特徴量の抽出について概念的に説明するための図である。
【図１２】同実施形態に係るデータ送受信部１０５およびデータ変異部１０６による認識処理に係る情報の変異の一例について説明するための図である。
【図１３】同実施形態に係る認識処理に係る情報の送受信を表現する各々の行動が選択される確率の一例について説明するための図である。
【図１４】同実施形態に係る畳み込みニューラルネットワークに係る情報の送受信について説明するための図である。
【図１５】同実施形態に係る自律動作体１０による認識処理に係る情報の送受信および当該送受信の表現に係る動作の流れの一例について説明するための図である。
【図１６】同実施形態に係る自律動作体１０による環境地図の送受信の実行を表現する行動について説明するための図である。
【図１７】同実施形態に係る自律動作体１０により送受信される環境地図および注目度地図の一例について説明するための図である。
【図１８】同実施形態に係る自律動作体１０による環境地図および注目度地図の送受信および当該送受信の実行の表現に関する動作の流れの一例について説明するための図である。
【図１９】同実施形態に係る自律動作体１０によるユーザ認識に用いられる特徴量の送受信を行動により表現する一例について説明するための図である。
【図２０】同実施形態に係る自律動作体１０により送受信される特徴量について説明するための図である。
【図２１】同実施形態に係るユーザ認識における特徴量のクラスタリングおよびデータ変異部１０６による特徴量の変異について説明するための図である。
【図２２】同実施形態に係る自律動作体１０によるユーザの特徴量の送受信および当該送受信の実行の表現に関する動作の流れの一例について説明するための図である。
【図２３】同実施形態に係る自律動作体１０の動作を実行するための情報の送受信及び自律動作体１０による当該送受信の表現の一例について説明するための図である。
【図２４】同実施形態に係る自律動作体１０の動作を実行するための情報の変異の一例について説明するための図である。
【図２５】同実施形態に係る自律動作体１０の動作を実行するための情報の変異の一例について説明するための図である。
【図２６】同実施形態に係る自律動作体１０の動作を実行するための情報の変異の一例について説明するための図である。
【図２７】同実施形態に係る自律動作体１０による自律動作体１０の動作を実行するための情報の送受信及び自律動作体１０による当該送受信の実行に係る表現の流れの一例について説明するための図である。
【図２８】ヘッドマウントディスプレイが内部データの送受信の実行を表現することについて説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１０】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．実施形態
１．１．自律動作体１０の概要
１．２．自律動作体１０のハードウェア構成例
１．３．自律動作体１０の機能構成例
１．４．具体例
２．まとめ
【００１１】
＜１．第１の実施形態＞
＜＜１．１．自律動作体１０の概要＞＞
まず、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の概要について説明する。本開示の一実施形態に係る自律動作体１０は、収集したセンサ情報に基づく状況推定を実行し、状況に応じた種々の行動を自律的に選択し実行する情報処理装置である。自律動作体１０は、単にユーザの指示コマンドに従った動作を行うロボットとは異なり、状況ごとに最適であると推測した行動を自律的に実行することを特徴の一つとする。
【００１２】
なお、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０は、イヌ型の情報処理装置であってよい。本開示の一実施形態に係る自律動作体１０は、眼球運動による感情表現を除いた視覚情報の出力手段や、音声による言語伝達手段を有しないことを特徴の一つとする。当該特徴によれば、実際のイヌに近いより自然な動作を実現するとともに、自律動作体１０が有する機能や外装に対するユーザの違和感を低減することが可能となる。
【００１３】
本開示の一実施形態に係る自律動作体１０は、内部データに基づいて所定の行動を実行することができる。ここで内部データとは、例えば認識処理に係る情報や自律動作体１０が動作を実行するための情報（制御シーケンスデータとも称する）などをいう。また、内部データには、認識対象の認識に係る情報に対応する行動を実行するための情報が含まれる。また、自律動作体１０が実行する行動には、自律動作体１０自体の動作や、認識処理を含む行動、などが含まれる。
【００１４】
ここで、上記の制御シーケンスデータ（自律動作体１０が動作を実行するための情報）とは、自律動作体１０が有する関節部の回転位置の時系列変化や眼球表現、音出力に係る制御信号を含む情報である。すなわち、制御シーケンスデータとは、自律動作体１０に任意の動作（アクション）を実現させるための設定データともいえる。
【００１５】
自律動作体１０は、認識処理や動作などの実行により、当該自律動作体１０に記憶される内部データの種類を変更することが可能である。例えば、自律動作体１０は、初めて遭遇する物体に対して自律的に学習し、当該物体を認識可能になる。
【００１６】
ところで、ユーザに対する明示的な情報伝達手段を有しない装置の場合、ユーザが装置の状態を明確に把握することが困難な場合がある。例えば、自律動作体１０は、種々の内部データに基づく行動を実行する機能を有する。しかし、スマートフォンなどに搭載される表示機能とは異なり、ユーザは、内部データに基づく行動が表出されるまでは、自律動作体１０が当該内部データを有しているのか否かを判断することが困難である。
【００１７】
また、個々の自律動作体１０により取得可能な内部データの種類には、例えば自律動作体１０の行動範囲の制限などの要因によって、限界が存在し得る。従って、取得したに応じた行動のバリエーションも、限定されてしまう。また、認識対象によっては、学習に時間がかかる場合がある。また同様に、自律動作体１０の動作、例えばしぐさなど、に関しても当該自律動作体１０に予め定められた動作以外の動作の学習には限界があり得る。
【００１８】
本開示に係る技術思想は、上記の点に着目して発想されたものであり、自律動作体１０がより多様な内部データの取得することで、ユーザは飽きずに自律動作体１０を楽しむことが可能となる。また、ユーザが自律動作体１０による内部データの送受信の実行を把握することで、自律動作体１０の変化をよりリアルタイムに楽しむことが可能となる。
【００１９】
以下、上記の特徴を実現する自律動作体１０の構成について詳細に説明する。なお、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０は、空間内を自律的に移動し、種々の動作を実行する自律移動型ロボットであってよい。自律動作体１０は、例えば、ヒトやイヌなどの動物を模した形状や、動作能力を有する自律移動型ロボットであってもよい。また、自律動作体１０は、例えば、ユーザとのコミュニケーション能力を有する車両やその他の装置であってもよい。本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の形状、能力、また欲求などのレベルは、目的や役割に応じて適宜設計され得る。
【００２０】
＜＜１．２．自律動作体１０のハードウェア構成例＞＞
次に、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０のハードウェア構成例について説明する。なお、以下では、自律動作体１０がイヌ型の四足歩行ロボットである場合を例に説明する。
【００２１】
図１は、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０のハードウェア構成例を示す図である。図１に示すように、自律動作体１０は、頭部、胴部、４つの脚部、および尾部を有するイヌ型の四足歩行ロボットである。また、自律動作体１０は、頭部に２つのディスプレイ５１０を備える。
【００２２】
また、自律動作体１０は、種々のセンサを備える。自律動作体１０は、例えば、マイクロフォン５１５、カメラ５２０、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）センサ５２５、人感センサ５３０、測距センサ５３５、タッチセンサ５４０、照度センサ５４５、足裏ボタン５５０、慣性センサ５５５を備える。
【００２３】
（マイクロフォン５１５）
マイクロフォン５１５は、周囲の音を収集する機能を有する。上記の音には、例えば、ユーザの発話や、周囲の環境音が含まれる。自律動作体１０は、例えば、頭部に４つのマイクロフォンを備えてもよい。複数のマイクロフォン５１５を備えることで、周囲で発生する音を感度高く収集すると共に、音源の定位を実現することが可能となる。
【００２４】
（カメラ５２０）
カメラ５２０は、ユーザや周囲環境を撮影する機能を有する。自律動作体１０は、例えば、鼻先と腰部に２つの広角カメラを備えてもよい。この場合、鼻先に配置される広角カメラは、自律動作体の前方視野（すなわち、イヌの視野）に対応した画像を撮影し、腰部の広角カメラは、上方を中心とする周囲領域の画像を撮影する。自律動作体１０は、例えば、腰部に配置される広角カメラにより撮影された画像に基づいて、天井の特徴点などを抽出し、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）を実現することができる。
【００２５】
（ＴｏＦセンサ５２５）
ＴｏＦセンサ５２５は、頭部前方に存在する物体との距離を検出する機能を有する。ＴｏＦセンサ５２５は、頭部の鼻先に備えられる。ＴｏＦセンサ５２５によれば、種々の物体との距離を精度高く検出することができ、ユーザを含む対象物や障害物などとの相対位置に応じた動作を実現することが可能となる。
【００２６】
（人感センサ５３０）
人感センサ５３０は、ユーザやユーザが飼育するペットなどの所在を検知する機能を有する。人感センサ５３０は、例えば、胸部に配置される。人感センサ５３０によれば、前方に存在する動物体を検知することで、当該動物体に対する種々の動作、例えば、興味、恐怖、驚きなどの感情に応じた動作を実現することが可能となる。
【００２７】
（測距センサ５３５）
測距センサ５３５は、自律動作体１０の前方床面の状況を取得する機能を有する。測距センサ５３５は、例えば、胸部に配置される。測距センサ５３５によれば、自律動作体１０の前方床面に存在する物体との距離を精度高く検出することができ、当該物体との相対位置に応じた動作を実現することができる。
【００２８】
（タッチセンサ５４０）
タッチセンサ５４０は、ユーザによる接触を検知する機能を有する。タッチセンサ５４０は、例えば、頭頂、あご下、背中など、ユーザが自律動作体１０に対し触れる可能性が高い部位に配置される。タッチセンサ５４０は、例えば、静電容量式や感圧式のタッチセンサであってよい。タッチセンサ５４０によれば、ユーザによる触れる、撫でる、叩く、押すなどの接触行為を検知することができ、当該接触行為に応じた動作を行うことが可能となる。
【００２９】
（照度センサ５４５）
照度センサ５４５は、自律動作体１０が位置する空間の照度を検出する。照度センサ５４５は、例えば、頭部背面において尾部の付け根などに配置されてもよい。照度センサ５４５によれば、周囲の明るさを検出し、当該明るさに応じた動作を実行することが可能となる。
【００３０】
（足裏ボタン５５０）
足裏ボタン５５０は、自律動作体１０の脚部底面が床と接触しているか否かを検知する機能を有する。このために、足裏ボタン５５０は、４つの脚部の肉球に該当する部位にそれぞれ配置される。足裏ボタン５５０によれば、自律動作体１０と床面との接触または非接触を検知することができ、例えば、自律動作体１０がユーザにより抱き上げられたことなどを把握することが可能となる。
【００３１】
（慣性センサ５５５）
慣性センサ５５５は、頭部や胴部の速度や加速度、回転などの物理量を検出する６軸センサである。すなわち、慣性センサ５５５は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度および角速度を検出する。慣性センサ５５５は、頭部および胴部にそれぞれ配置される。慣性センサ５５５によれば、自律動作体１０の頭部および胴部の運動を精度高く検出し、状況に応じた動作制御を実現することが可能となる。
【００３２】
以上、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるセンサの一例について説明した。なお、図１を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、自律動作体１０が備え得るセンサの構成は係る例に限定されない。自律動作体１０は、上記の構成のほか、例えば、温度センサ、地磁気センサ、赤外線センサ、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）信号受信機を含む各種の通信装置などをさらに備えてよい。自律動作体１０が備えるセンサの構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形され得る。
【００３３】
続いて、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の関節部の構成例について説明する。図２は、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるアクチュエータ５７０の構成例である。本開示の一実施形態に係る自律動作体１０は、図２に示す回転箇所に加え、耳部と尾部に２つずつ、口に１つの合計２２の回転自由度を有する。
【００３４】
例えば、自律動作体１０は、頭部に３自由度を有することで、頷きや首を傾げる動作を両立することができる。また、自律動作体１０は、腰部に備えるアクチュエータ５７０により、腰のスイング動作を再現することで、より現実のイヌに近い自然かつ柔軟な動作を実現することが可能である。
【００３５】
なお、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０は、例えば、１軸アクチュエータと２軸アクチュエータを組み合わせることで、上記の２２の回転自由度を実現してもよい。例えば、脚部における肘や膝部分においては１軸アクチュエータを、肩や大腿の付け根には２軸アクチュエータをそれぞれ採用してもよい。
【００３６】
図３および図４は、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるアクチュエータ５７０の動作について説明するための図である。図３を参照すると、アクチュエータ５７０は、モータ５７５により出力ギアを回転させることで、可動アーム５９０を任意の回転位置および回転速度で駆動させることができる。
【００３７】
図４を参照すると、本開示の一実施形態に係るアクチュエータ５７０は、リアカバー５７１、ギアＢＯＸカバー５７２、制御基板５７３、ギアＢＯＸベース５７４、モータ５７５、第１ギア５７６、第２ギア５７７、出力ギア５７８、検出用マグネット５７９、２個のベアリング５８０を備える。
【００３８】
本開示の一実施形態に係るアクチュエータ５７０は、例えば、磁気式ｓｖＧＭＲ（ｓｐｉｎ−ｖａｌｖｅ  Ｇｉａｎｔ  Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ）であってもよい。制御基板５７３が、メインプロセッサによる制御に基づいて、モータ５７５を回転させることで、第１ギア５７６および第２ギア５７７を介して出力ギア５７８に動力が伝達され、可動アーム５９０を駆動させることが可能である。
【００３９】
また、制御基板５７３に備えられる位置センサが、出力ギア５７８に同期して回転する検出用マグネット５７９の回転角を検出することで、可動アーム５９０の回転角度、すなわち回転位置を精度高く検出することができる。
【００４０】
なお、磁気式ｓｖＧＭＲは、非接触方式であるため耐久性に優れるとともに、ＧＭＲ飽和領域において使用することで、検出用マグネット５７９や位置センサの距離変動による信号変動の影響が少ないという利点を有する。
【００４１】
以上、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるアクチュエータ５７０の構成例について説明した。上記の構成によれば、自律動作体１０が備える関節部の屈伸動作を精度高く制御し、また関節部の回転位置を正確に検出することが可能となる。
【００４２】
続いて、図５を参照して、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるディスプレイ５１０の機能について説明する。図５は、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０が備えるディスプレイ５１０の機能について説明するための図である。
【００４３】
（ディスプレイ５１０）
ディスプレイ５１０は、自律動作体１０の目の動きや感情を視覚的に表現する機能を有する。図５に示すように、ディスプレイ５１０は、感情や動作に応じた眼球、瞳孔、瞼の動作を表現することができる。ディスプレイ５１０は、文字や記号、また眼球運動とは関連しない画像などを敢えて表示しないことで、実在するイヌなどの動物に近い自然な動作を演出する。
【００４４】
また、図５に示すように、自律動作体１０は、右眼および左眼にそれぞれ相当する２つのディスプレイ５１０ｒおよび５１０ｌを備える。ディスプレイ５１０ｒおよび５１０ｌは、例えば、独立した２つのＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）により実現される。ＯＬＥＤによれば、眼球の曲面を再現することが可能となり、１枚の平面ディスプレイにより一対の眼球を表現する場合や、２枚の独立した平面ディスプレイにより２つの眼球をそれぞれ表現する場合と比較して、より自然な外装を実現することができる。
【００４５】
以上述べたように、ディスプレイ５１０ｒおよび５１０ｌによれば、図５に示すような自律動作体１０の視線や感情を高精度かつ柔軟に表現することが可能となる。また、ユーザはディスプレイ５１０に表示される眼球の動作から、自律動作体１０の状態を直観的に把握することが可能となる。
【００４６】
以上、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０のハードウェア構成例について説明した。上記の構成によれば、図６に示すように、自律動作体１０の関節部や眼球の動作を精度高くまた柔軟に制御することで、より実在の生物に近い動作および感情表現を実現することが可能となる。なお、図６は、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の動作例を示す図であるが、図６では、自律動作体１０の関節部および眼球の動作について着目して説明を行うため、自律動作体１０の外部構造を簡略化して示している。同様に、以下の説明においては、自律動作体１０の外部構造を簡略化して示す場合があるが、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０のハードウェア構成および外装は、図面により示される例に限定されず、適宜設計され得る。
【００４７】
＜＜１．３．自律動作体１０の機能構成例＞＞
次に、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の機能構成例について説明する。図７は、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の機能構成例を示す図である。図７を参照すると、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０は、入力部１０１、認識部１０２、学習部１０３、記憶部１０４、データ送受信部１０５、データ変異部１０６、動作制御部１０７、通信部１０８、駆動部１０９、および出力部１１０を備える。
【００４８】
（入力部１０１）
入力部１０１は、他の自律動作体１０やユーザ、周囲環境に係る種々の情報を収集する機能を有する。入力部１０１は、例えば、他の自律動作体１０や、ユーザの発話、周囲で発生する環境音、他の自律動作体１０やユーザ、周囲環境に係る画像情報、および種々のセンサ情報を収集する。このために、入力部１０１は、図１に示す各種のセンサを備える。
【００４９】
（認識部１０２）
認識部１０２は、入力部１０１が収集した種々の情報に基づいて、ユーザや周囲環境、また自律動作体１０の状態に係る種々の認識を行う機能を有する。一例としては、認識部１０２は、人識別、表情や視線の認識、物体認識、動作認識、空間領域認識、色認識、形認識、マーカー認識、障害物認識、段差認識、明るさ認識などを行ってよい。
【００５０】
なお、認識部１０２は、他の自律動作体１０を認識することができる。認識部１０２は、後述する通信部１０８が受信した他の自律動作体１０の識別情報に基づいて、当該他の自律動作体１０を認識してよい。ここで、自律動作体１０の識別情報とは、自律動作体１０を識別するために用いられる、各々の自律動作体１０に固有な情報をいう。また、自律動作体１０は、他の自律動作体１０を、物体認識により認識してもよい。
【００５１】
（学習部１０３）
学習部１０３は、環境（状況）と行動、また当該行動による環境への作用を学習する機能を有する。学習部１０３は、例えば、深層学習（Ｄｅｅｐ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ）などの機械学習アルゴリズムを用いて、上記の学習を実現する。なお、学習部１０３が採用する学習アルゴリズムは、上記の例に限定されず、適宜設計可能である。
【００５２】
（記憶部１０４）
記憶部１０４は、自律動作体１０に係る種々の内部データを記憶する機能を有する。記憶部１０４は、認識対象の認識に係る情報と認識対象の認識に係る情報に対応する行動を実行するための情報とは、各々の対応するように、記憶してもよい。
【００５３】
ここで、認識処理に係る情報は、例えば認識処理に用いられるクラスなどをいう。また、記憶部１０４は、自律動作体１０の識別情報を含む。識別情報は、認識部１０２や後述するデータ送受信部１０５、データ変異部１０６により用いられる。
【００５４】
（データ送受信部１０５）
データ送受信部１０５は、内部データの送受信を実行するか否かを決定する機能を有する。また、データ送受信部１０５は、記憶部１０４を参照し、いずれの内部データを送受信するかを決定する機能を有する。
【００５５】
データ送受信部１０５は、内部データを送信するか否かと、内部データを受信するか否かとを独立して決定してよい。また、データ送受信部１０５は、いずれの内部データを送信するかと、いずれの内部データを受信するかとを独立して決定してよい。
【００５６】
また、データ送受信部１０５は、内部データの送受信を、送受信確率値と所定の閾値との大小関係に基づいて、実行するか否かを決定してよい。ここで、送受信確率値とは、内部データの送受信の決定において用いられる値である。また、送受信確率値は、例えば自律動作体１０に係るパラメータや他の自律動作体１０から受信した識別情報に基づいて算出される。なお、データ送受信部１０５は、送受信確率値に基づいて、いずれの内部データを送受信するかを決定してもよい。
【００５７】
ここで、自律動作体１０に係るパラメータとは、例えば自律動作体１０の性格や年齢、ソフトウェアバージョン、電池残量などをいう。例えば、自律動作体１０の性格は、自律動作体１０の行動の活発さに影響を与えてもよい。なお、自律動作体１０に係るパラメータは、ユーザや他の自律動作体１０との関係を示す情報も含んでよい。ユーザや他の自律動作体１０との関係を示す情報としては、例えば遭遇回数などが挙げられる。
【００５８】
また、データ送受信部１０５が内部データを送受信する相手は、例えば他の自律動作体１０であり得る。他の自律動作体１０が有するデータ送受信部１０５も、内部データの送受信を実行するか否かを決定してよい。データ送受信部１０５は、他の自律動作体１０のデータ送受信部１０５が内部データの送受信を実行するか否かを決定したことに応じて、当該内部データの送受信の実行を決定してもよい。
【００５９】
（データ変異部１０６）
データ変異部１０６は、データ送受信部１０５が決定した内部データの送受信に際し、内部データを変異させる機能を有する。ここで、変異とは、内部データの一部を変更することをいう。具体的には、変異とは、内部データを、他のバリエーションに変更することをいう。
【００６０】
なお、データ変異部１０６は、内部データの送信する内部データと受信した内部データの双方を変異させてもよいし、いずれかを変異させてもよい。
【００６１】
また、データ変異部１０６は、変異確率値を算出し、内部データを変異させるか否かを決定してよい。ここで、送受信確率値とは、内部データの変異において用いられる値である。ここで、変異確率値は、自律動作体１０に係るパラメータや他の自律動作体１０の識別情報に基づいて算出されてよい。
【００６２】
データ変異部１０６は、変異確率値と所定の閾値との大小関係に基づいて、内部データを変異させるか否かを決定してもよい。データ変異部１０６は、データ送受信部１０５が内部データを送信すると決定した場合にだけ、変異確率値を算出してよい。また一方で、データ変異部１０６は、データ送受信部１０５が内部データを受信すると決定した場合にだけ、変異確率値を算出してよい。データ変異部１０６は、送受信される内部データの種別に応じて、変異確率値の算出を実行するか否かを決定してもよい。
【００６３】
なお、データ変異部１０６は、自律動作体１０に係るパラメータを１つ以上用いて、変異確率値を算出してもよい。例えば、各々のパラメータで出力され重みが付いた関数を足し合わせた結果が式（１）に示される。
【００６４】
【数１】
2020090332.tif 000003
【００６５】
次に、式（１）で算出された結果を確率化関数、例えば式（２）のようなシグモイド関数、に代入する。
【００６６】
【数２】
2020090332.tif 000004
【００６７】
データ変異部１０６は、例えば式（２）のような確率化関数の出力結果と所定の閾値との大小関係に基づいて、内部データを変異させるか否かを決定してもよい。
【００６８】
（動作制御部１０７）
動作制御部１０７は、認識部１０２が推定した状況と学習部１０３が学習した知識に基づいて、自律動作体１０が行う行動を計画する機能を有する。また、動作制御部１０７は、計画した行動計画に基づいて、駆動部１０９および出力部１１０の動作を制御する機能を有する。動作制御部１０７は、例えば、上記の行動計画に基づいて、アクチュエータ５７０の回転制御や、ディスプレイ５１０の表示制御、スピーカによる音声出力制御などを行う。
【００６９】
また、動作制御部１０７は、内部データの送受信に際し、駆動部１０９や出力部１１０に内部データの送受信の実行を行動により表現させる機能を有する。具体的には、動作制御部１０７は、データ送受信部１０５が決定した内部データの内容を、ユーザが把握できるように、駆動部１０９や出力部１１０を制御し、自律動作体１０の行動により表現させる。
【００７０】
なお、内部データの送受信の実行を表現する行動は、内部データの内容を、ユーザが直接的に理解できるものでもよいし、間接的に理解できるものでもよい。自律動作体１０の行動による表現の具体例については、後述する。
【００７１】
（通信部１０８）
通信部１０８は、他の自律動作体１０との情報通信を行う機能を有する。例えば、通信部１０８は、内部データなどを他の自律動作体１０に送信する。また、例えば、通信部１０８は、他の自律動作体１０から内部データを受信する。
【００７２】
また、通信部１０８は、認識部１０２が他の自律動作体１０を認識した場合、他の自律動作体１０との間で、識別情報を送受信してもよい。
【００７３】
（駆動部１０９）
駆動部１０９は、動作制御部１０７による制御に基づいて、自律動作体１０が有する複数の関節部を屈伸させる機能を有する。より具体的には、駆動部１０９は、動作制御部１０７による制御に基づき、各関節部が備えるアクチュエータ５７０を駆動させる。
【００７４】
（出力部１１０）
出力部１１０は、動作制御部１０７による制御に基づいて、視覚情報や音情報の出力を行う機能を有する。このために、出力部１１０は、ディスプレイ５１０やスピーカを備える。
【００７５】
以上、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の機能構成例について説明した。なお、図７を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の機能構成は係る例に限定されない。本開示の一実施形態に係る自律動作体１０の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形され得る。
【００７６】
また、自律動作体１０は、通信部１０８を用いて、他の自律動作体１０と通信することが可能である。なお、自律動作体１０は、他の自律動作体１０と直接通信してもよいし、図７に示されるネットワーク２０を介して通信してもよい。
【００７７】
また、図７には示されていないが、記憶部１０４の一部は、自律動作体１０とネットワーク２０を介して接続される情報処理サーバ上に備えられてもよい。例えば、情報処理サーバは、自律動作体１０と適宜内部データの送受信を行ってもよい。
【００７８】
＜＜１．４．具体例＞＞
以下、本実施形態に係る動作制御部１０７による制御の具体例について説明していく。まず最初に、自律動作体１０による内部データの送受信における全体の流れについて説明する。図８および図９は、本実施形態に係る自律動作体１０による内部データの送受信における全体の流れの一例ついて説明するための図である。
【００７９】
図８を参照すると、まず、認識部１０２が他の自律動作体１０を認識した場合（Ｓ１１０１：ＹＥＳ）、通信部１０８は、他の自律動作体１０との通信を開始する（Ｓ１００２）。一方、認識部１０２が他の自律動作体１０を認識しなかった場合（Ｓ１１０１：ＮＯ）、ステップＳ１１０１へ復帰する。ステップＳ１１０２の実行後、通信部１０８は、他の自律動作体１０と識別情報を交換する（Ｓ１１０３）。次に、データ送受信部１０５は、自律動作体１０に係るパラメータや他の自律動作体１０の識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１１０４）。
【００８０】
次に、送受信確率値が第１の閾値より大きくない場合（Ｓ１１０５：ＮＯ）、ステップＳ１１０１へ復帰する。一方送受信確率値が第１の閾値より大きい場合（Ｓ１１０５：ＹＥＳ）、データ変異部１０６は、自律動作体１０に係るパラメータや他の自律動作体１０の識別情報に基づいて、変異確率値を算出する（Ｓ１１０６）。
【００８１】
次に、変異確率値が第２の閾値より大きくない場合（Ｓ１１０７：ＮＯ）、ステップＳ１１０９へ進む。一方、変異確率値が第２の閾値より大きい場合（Ｓ１１０７：ＹＥＳ）、データ変異部１０６は、送受信に際し、変異させる内部データを決定する（Ｓ１１０８）。
【００８２】
続いて、図９を参照すると、まず、データ送受信部１０５が内部データを送信すると決定していない場合（Ｓ１１０９：ＮＯ）、ステップＳ１１１４へ進む。一方、データ送受信部１０５が内部データを送信すると決定した場合（Ｓ１１０９：ＹＥＳ）、データ送受信部１０５は、送信する内部データを記憶部１０４から抽出する（Ｓ１１１０）。
【００８３】
次に、データ変異部１０６が内部データを変異させると決定していない場合（Ｓ１１１１：ＮＯ）、ステップＳ１１１３へ進む。一方、データ変異部１０６が内部データを変異させると決定した場合（Ｓ１１１１：ＹＥＳ）、データ変異部１０６は、ステップＳ１１１０で抽出された内部データを変異させる（Ｓ１１１２）。次に、通信部１０８は、ステップＳ１１１０で抽出された内部データを他の自律動作体１０へ送信する（Ｓ１１１３）。
【００８４】
次に、データ送受信部１０５が内部データを受信すると決定していない場合（Ｓ１１１１４：ＮＯ）、自律動作体１０は処理を終了する。一方、データ送受信部１０５が内部データを受信すると決定した場合（Ｓ１１１４：ＹＥＳ）、通信部１０８は、内部データを他の自律動作体１０から受信する（Ｓ１１１５）。
【００８５】
次に、データ変異部１０６が、受信した内部データを変異させると決定していない場合（Ｓ１１１６：ＮＯ）、ステップＳ１１１８へ進む。一方、データ変異部１０６が、受信した内部データを変異させると決定した場合（Ｓ１１１６：ＹＥＳ）、データ変異部１０６は、ステップＳ１１１５で受信された内部データを変異させる（Ｓ１１１７）。次に、データ送受信部１０５は、ステップＳ１１１５で受信された内部データを記憶部１０４に追加変更させることで更新し（Ｓ１１１８）、自律動作体１０は処理を終了する。
【００８６】
このように、自律動作体１０は内部データの送受信および内部データの変異を実行することができる。なお、上記で説明した動作の流れはあくまで一例であり、係る例に限定されない。
【００８７】
以下、自律動作体１０の動作制御部１０７による制御の詳細について具体例挙げながら説明していく。まず、送受信される内部データが、自律動作体１０による識別処理に用いられる情報である場合について説明していく。
【００８８】
図１０Ａおよび図１０Ｂは、本実施形態に係る動作制御部１０７による認識処理に係る情報の送受信の実行を行動により表現する一例について説明するための図である。図１０には、自律動作体１０Ａ、自律動作体１０Ｂ、および認識対象Ｃ１が示されている。
【００８９】
なお、前提として、自律動作体１０Ａは、認識対象Ｃ１に対応する識別処理に用いられる情報を有していないため、認識対象Ｃ１が何であるかを認識できない状態である。一方で、自律動作体１０Ｂは、認識対象Ｃ１に対応する識別処理に用いられる情報を有しているため、認識対象Ｃ１が「猫」であることを認識することが可能な状態である。
【００９０】
図１０Ａ上側において、自律動作体１０Ｂは、認識対象Ｃ１とインタラクションしている。ここで、自律動作体１０Ｂは、認識対象Ｃ１を「猫」であると認識している。
【００９１】
次に、図１０Ａ下側において、自律動作体１０Ａは、自律動作体１０Ｂおよび認識対象Ｃ１へ接近している。ここで、自律動作体１０Ａは、自律動作体１０Ｂから認識対象Ｃ１の認識処理に係る情報を受信している。ここで、認識処理に係る情報は、内部データの一例である。また同時に、自律動作体１０Ａは、自律動作体１０Ｂから、認識対象Ｃ１に対応する動作を実行するための情報を受信している。
【００９２】
図１０Ｂ上側において、自律動作体１０Ａは、自律動作体１０Ｂから認識対象Ｃ１の認識に係る情報の受信が完了したことで、自律動作体１０Ａおよび自律動作体１０Ｂは、認識対象Ｃ１の認識に係る情報の送受信を、認識対象Ｃ１に対応する動作を実行するための情報に基づいて、猫が実行する（猫を連想させる）仕草である「顔をぬぐう動作」により表現している。
【００９３】
ここで、認識対象に対応する動作を実行するための情報は、認識対象が何であるかをユーザが連想できるような動作を実行するための動作であり得る。なお、認識対象が何であるか、動作以外に例えば音声が用いられてよい。
【００９４】
次に、図１０Ｂ下側において、自律動作体１０Ａは、自律動作体１０Ｂから受信した「猫」の認識処理に係る情報に基づいて、他の「猫」である認識対象Ｃ２を認識できるようになっている。
【００９５】
このように、認識対象の認識処理に係る情報および当該認識対象に対応する動作を実行するための情報を送受信することができる。係る機能によれば、自律動作体１０は、内部データの送受信に基づいて、認識可能な物体の種類の増加をユーザに対し表現することができる。
【００９６】
ここで、認識処理に係る情報の一例として、認識処理に係るクラスについて概念的に説明する。図１１は、認識処理に係るクラスについて概念的に説明するための図である。図１１には、自律動作体１０Ａの特徴量抽出器ＲＥＡおよびクラスＰＡ１、並びに自律動作体１０Ｂの特徴量抽出器ＲＥＢおよびクラスＰＢ１が示されている。
【００９７】
図１１上側において、自律動作体１０ＡによるクラスＰＡ１に示される物体の認識が可能であることが示される。同様に、自律動作体１０ＢによるクラスＰＢ１に示される物体の認識が可能であることが示される。
【００９８】
ここで、自律動作体１０Ａおよび自律動作体１０Ｂは、認識処理に係るクラスを送受信することで、認識対象を追加変更することができる。以下、図１１の一例において説明する。自律動作体１０Ａは、クラスＰＡ１に示される「ｄｏｇ」の認識が可能であるとする。同様に、自律動作体１０Ｂは、クラスＰＢ１に示される「ｆｏｒｋ」「ｓｏｆａ」の認識が可能であるとする。
【００９９】
図１１下側に示されるように、「ｄｏｇ」クラス、「ｆｏｒｋ」クラス、および「ｓｏｆａ」クラスは、自律動作体１０Ａのデータ送受信部１０５および自律動作体１０Ｂのデータ送受信部１０５により、もう一方の自律動作体１０に送信された。送信されたクラスは、マージされる。ここで、自律動作体１０ＡのクラスＰＡ２に示されるように、自律動作体１０Ａの認識部１０２は、「ｆｏｒｋ」クラスおよび「ｓｏｆａ」クラスの認識が可能となっている。また、自律動作体１０ＢのクラスＰＢ２に示されるように、自律動作体１０Ｂの認識部１０２は、「ｄｏｇ」クラスの認識が可能となっている。
【０１００】
このように、クラス情報の送受信を実行することで、自律動作体１０が新たに認識対象を学習する手間を省略することが可能となる。
【０１０１】
なお、図１１に示されるように、自律動作体１０のデータ送受信部１０５は、認識処理に係るクラスの追加以外に、他のクラスの削除を同時に実行してもよい。図１１下側の一例において説明する。認識処理に係るクラスの送受信およびマージの際に、自律動作体１０Ａのデータ送受信部１０５は、クラスＰＡ１に存在していた「ｃｕｐ」クラスおよび「ｃｈａｉｒ」クラスを削除している。また、自律動作体１０Ａのデータ送受信部１０５は、クラスＰＡ１に存在していた「ｒａｂｂｉｔ」クラスを削除している。
【０１０２】
このように、クラスの追加のみに限らず、クラスの削除を実行することで、自律動作体１０に記憶されるデータ量を節約することが可能となる。例えば、自律動作体１０のデータ送受信部１０５は、記憶部１０４が記憶するクラスのうち、認識部１０２により認識される頻度が低い認識対象のクラスを優先的に削除してもよい。一方で、自律動作体１０のデータ送受信部１０５は、クラスを削除せずに、クラスの追加のみを行ってもよい。
【０１０３】
ところで、認識対象に対応する動作は、複数種類存在してもよい。ここで、データ送受信部１０５およびデータ変異部１０６による認識対象に対応する行動の決定および変異の一例について説明する。図１２は、本実施形態に係るデータ送受信部１０５およびデータ変異部１０６による認識処理に係る情報の変異の一例について説明するための図である。図１２には、所定の認識対象に対応する自律動作体１０の各々の行動に対応するスコアのグラフＳ１および自律動作体１０が各々の行動を取り得る確率のグラフＳ２が示されている。
【０１０４】
図１２左側に示される各々の行動は、認識対象に応じてスコアが算出される。ここで、スコアとは、自律動作体１０が認識対象に対応する行動を実行する際に、いずれの行動を実行するか決定する際に用いられる値である。また、ここでの行動とは、例えば猫の認識処理に応じた行動の場合、「顔をぬぐう」行動が挙げられる。自律動作体１０の動作（仕草）以外にも、行動には、例えば自律動作体１０が猫を認識できるようになった場合において猫を探索する行動、なども含まれる。
【０１０５】
なお、認識対象と親和性の高い行動のスコアが他の行動のスコアよりも高く設定されてよい。ここで、データ送受信部１０５は、各々のスコアを、例えば式（３）に示されるソフトマックス関数に基づいて、確率Ｐへ変換する。ここで、Ｃは各々の行動を識別するための数字であり、Ｓｃｏｒｅは、図１２左側に示される各々の行動のスコアである。
【０１０６】
【数３】
2020090332.tif 000005
【０１０７】
図１２右側に示される確率は、認識対象の認識処理に係る情報の送受信を表現する際、行動の選択に用いられる確率である。データ送受信部１０５は、確率のグラフＳ２に示される確率に基づいて、自律動作体１０に実行させる行動を決定する。
【０１０８】
ここで、図１２左側において、データ変異部１０６は、各々の行動に対応するスコアを、変異確率値に基づいて変異させてよい。具体的には、データ変異部１０６は、各々の行動に対応するスコアを、算出した変異確率値を用いて変更してもよい。データ変異部１０６が各々のスコアを変異させることで、データ送受信部１０５が決定する行動の確率が変化する。
【０１０９】
このように、複数の自律動作体１０が存在する場合でも、同一の認識対象に対して、各々の自律動作体１０が異なる行動で表現することができる。係る機能によれば、複数の自律動作体１０を所持しているユーザでも、各々の自律動作体１０が実行する行動の違いを楽しむことが可能となる。
【０１１０】
図１３は、本実施形態に係る認識処理に係る情報の送受信を表現する各々の行動が選択される確率の一例について説明するための図である。図１３の一例に示すように、認識処理に係る情報の送受信を表現する行動は、確率を用いて決定することが可能となる。
【０１１１】
上記では、認識処理に係るクラスの送受信を一例として説明したが、例えば畳み込みニューラルネットワークに係る情報の送受信においても認識が可能な対象を追加することができる。図１４は、本実施形態に係る畳み込みニューラルネットワークに係る情報の送受信について説明するための図である。図１４には、畳み込みニューラルネットワークの概念図ＣＮが示されている。
【０１１２】
図１４左側には、３次元量として記憶される特徴量データが示されている。図１４中図には、当該特徴量データに適用される３次元のフィルタが示されている。図１４右側には、当該３次元のフィルタで畳み込まれた結果が示されている。図１４の一例において、畳み込まれた結果は、２次元のヒートマップでもよい。
【０１１３】
自律動作体１０のデータ送受信部１０５は、送受信する内部データとして、フィルタ情報を決定してもよい。フィルタ情報が追加や削除が行われることで、自律動作体１０の認識部１０２が認識可能な対象（クラス）は変化する。ここで、フィルタ情報とは、フィルタに係るカーネルのサイズなどをいう。
【０１１４】
続いて、自律動作体１０による認識処理に係る情報の送受信および当該送受信の表現に係る動作の流れの一例について説明する。図１５は、本実施形態に係る自律動作体１０による認識処理に係る情報の送受信および当該送受信の表現に係る動作の流れの一例について説明するための図である。
【０１１５】
図１５を参照すると、まず、自律動作体１０Ａの認識部１０２が自律動作体１０Ｂを認識する（Ｓ１２０１）。次に、自律動作体１０Ａが認識部１０２は、自律動作体１０Ｂが認識対象とインタラクションを行っていることを認識する（Ｓ１２０２）。一方、自律動作体１０Ｂの認識部１０２も自律動作体１０Ａを認識する（Ｓ１２０３）。次に、自律動作体１０Ａの通信部１０８は、自律動作体１０Ａの識別情報を自律動作体１０Ｂへ送信する（Ｓ１２０４）。一方、自律動作体１０Ｂの通信部１０８も自律動作体１０Ｂの識別情報を自律動作体１０Ａへ送信する（Ｓ１２０５）。
【０１１６】
次に、自律動作体１０Ａのデータ送受信部１０５は、自律動作体１０Ａのパラメータおよび自律動作体１０Ｂの識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１２０６）。自律動作体１０Ｂのデータ送受信部１０５も、自律動作体１０Ｂのパラメータおよび自律動作体１０Ａの識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１２０７）。次に、自律動作体１０Ａの動作制御部１０７は、自律動作体１０Ｂに対し、認識対象の認識処理に係るクラスの受信の開始を示す動作を駆動部１０９および出力部１１０に実行させる（Ｓ１２０８）。
【０１１７】
次に、自律動作体１０Ｂの通信部１０８は、認識対象のクラスの受信許可を示す情報を自律動作体１０Ａへ送信する（Ｓ１２０９）。次に、自律動作体１０Ａの動作制御部１０７は、駆動部１０９を制御して、認識対象へ接近する動作を実行させる（Ｓ１２１０）。次に、自律動作体１０Ｂのデータ変異部１０６は、変異確率値を算出する（Ｓ１２１１）。次に、自律動作体１０Ｂのデータ変異部１０６は、ステップＳ１２１１で算出された変異確率値に基づいて、クラスおよび当該クラスに対応する動作を変異させる（Ｓ１２１２）。
【０１１８】
次に、自律動作体１０Ｂの通信部１０８は、認識対象のクラスおよび当該クラスに対応する動作を実行するための情報を、自律動作体１０Ａへ送信する（Ｓ１２１３）。次に、自律動作体１０Ｂの動作制御部１０７は、ステップＳ１２１３で受信された情報に対応する動作を駆動部１０９および出力部１１０に実行させる（Ｓ１２１５）。また、自律動作体１０Ａの動作制御部１０７も、ステップＳ１２１３で送信された情報に対応する動作を駆動部１０９および出力部１１０に実行させる（Ｓ１２１５）。
【０１１９】
次に、自律動作体１０Ａのデータ送受信部１０５は、ステップＳ１２１３で受信したクラスおよび当該クラスに対応する動作を実行するための情報を、記憶部１０４に記憶させることで内部データを更新する（Ｓ１２１６）。次に、自律動作体１０Ａの動作制御部１０７は、ステップＳ１２１３で受信されたクラスに対応する認識対象を探索する行動を駆動部１０９に実行させ（Ｓ１２１７）、自律動作体１０は動作を終了する。
【０１２０】
このように、自律動作体１０が認識対象に対応するクラスの送受信を行動により表現することで、ユーザは、自律動作体１０が他の自律動作体１０から認識対象に係る情報を提供されたことの理解が可能となる。
【０１２１】
上記までは、認識対象の認識に係る情報の送受信の表現について説明したが、送受信される情報は、環境地図でもよい。例えば、自律動作体１０が他の自律動作体１０から環境地図を受信することで、自律動作体１０が行ったことのない場所であっても、環境を理解した状態での移動が可能となる。
【０１２２】
図１６は、本実施形態に係る自律動作体１０による環境地図の送受信の実行を表現する行動について説明するための図である。図１６には、自律動作体１０Ａおよび自律動作体１０Ｂが示されている。
【０１２３】
自律動作体１０の動作制御部１０７は、環境地図の送受信に際し、データ送受信部１０５による環境地図の送受信の実行を行動により表現させる。具体的には、自律動作体１０の動作制御部１０７は、所定の場所の環境地図の送受信が実行されていることをユーザが理解できるように、駆動部１０９および出力部１１０を制御する。
【０１２４】
図１６の一例において、自律動作体１０Ｂが部屋内を案内する行動を実行し、一方で自律動作体１０Ａは、自律動作体１０Ｂに追従する行動を実行している。このように、自律動作体１０Ａが自律動作体１０Ｂに追従することで、環境地図の送受信が実行されていることをユーザが理解することが可能となる。
【０１２５】
なお、自律動作体１０による環境地図の送受信の際に、付加情報として注目度地図も送受信されてよい。ここで、注目度地図とは、所定の環境地図に対して付加的な意味を有する場所を示す地図情報である。具体的には、注目度地図は、ユーザにとって特別な意味を持つ場所、例えばユーザが存在する可能性が高い場所や自律動作体１０が入るとユーザが嫌がる場所、などを示すための地図情報をいう。
【０１２６】
図１７は、本実施形態に係る自律動作体１０により送受信される環境地図および注目度地図の一例について説明するための図である。図１７には、環境地図Ｍ１、注目度地図Ｍ２、および注目度地図Ｍ２により改変された環境地図Ｍ３が示されている。
【０１２７】
図１７において、環境地図Ｍ１には、部屋の間取りや家具の設置状況が示されている。注目度地図Ｍ２は、環境地図Ｍ１に対応する地図である。
【０１２８】
以下、図１７の一例において説明する。例えば、注目場所Ａ１は、自律動作体１０が入るとユーザが褒める場所である。また例えば、注目場所Ａ２は、ユーザにとって特別な意味を持つ場所である。また、注目場所Ａ３は、自律動作体１０が入るとユーザが怒る場所である。注目度地図Ｍ２により改変された環境地図Ｍ３において、改変場所Ｐ１〜Ｐ３は自律動作体１０が立ち入り禁止場所として示される。
【０１２９】
このように、自律動作体１０は、環境地図および注目度地図を受信することで、初めて来た場所であっても、より安全に移動することが可能となり、また各々のユーザの事情に応じた自律動作体１０の移動が可能となる。
【０１３０】
続いて、自律動作体１０による環境地図および注目度地図の送受信および当該送受信の実行の表現に関する動作の流れの一例について説明する。図１８は、本実施形態に係る自律動作体１０による環境地図および注目度地図の送受信および当該送受信の実行の表現に関する動作の流れの一例について説明するための図である。
【０１３１】
図１８を参照すると、まず、自律動作体１０Ａの認識部１０２が自律動作体１０Ｂを認識する（Ｓ１３０１）。また、自律動作体１０Ｂの認識部１０２も自律動作体１０Ａを認識する（Ｓ１３０２）。次に、自律動作体１０Ａの通信部１０８は、自律動作体１０Ａの識別情報を自律動作体１０Ｂへ送信する（Ｓ１３０３）。一方、自律動作体１０Ｂの通信部１０８も自律動作体１０Ｂの識別情報を自律動作体１０Ａへ送信する（Ｓ１３０４）。
【０１３２】
次に、自律動作体１０Ａのデータ送受信部１０５は、自律動作体１０Ａのパラメータおよび自律動作体１０Ｂの識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１３０５）。自律動作体１０Ｂのデータ送受信部１０５も、自律動作体１０Ｂのパラメータおよび自律動作体１０Ａの識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１３０６）。次に、自律動作体１０Ａの動作制御部１０７は、自律動作体１０Ｂに対し、環境地図の受信の開始を示す動作を駆動部１０９および出力部１１０に実行させる（Ｓ１３０７）。
【０１３３】
次に、自律動作体１０Ｂの通信部１０８は、環境地図の受信許可を示す情報を自律動作体１０Ａへ送信する（Ｓ１３０８）。次に、自律動作体１０Ｂのデータ変異部１０６は、変異確率値を算出する（Ｓ１３０９）。次に、自律動作体１０Ｂのデータ変異部１０６は、ステップＳ１３０９で算出された変異確率値に基づいて、環境地図または注目度地図を変異させる（Ｓ１３１０）。
【０１３４】
次に、自律動作体１０Ｂの動作制御部１０７は、環境地図に示される場所を案内する動作を駆動部１０９および出力部１１０に実行させる（Ｓ１３１１）。また、自律動作体１０Ａは、自律動作体１０Ｂに追従する動作を駆動部１０９に開始させる（Ｓ１３１２）。次に、自律動作体１０Ｂの通信部１０８は、環境地図および当該環境地図に対応する注目度地図を、自律動作体１０Ａへ送信する（Ｓ１３１３）。次に、自律動作体１０Ａのデータ変異部１０６は、自律動作体１０Ａのパラメータおよび自律動作体１０Ｂの識別情報に基づいて、変異確率値を算出する（Ｓ１３１４）。ここで、自律動作体１０Ａは、ステップＳ１３１４で算出された変異確率値に基づいて、環境地図や注目度地図を変異させてもよい。
【０１３５】
次に、自律動作体１０Ａのデータ送受信部１０５は、ステップＳ１２１３で受信したクラスおよび当該クラスに対応する動作を実行するための情報を、記憶部１０４に記憶させることで内部データを更新し（Ｓ１３１５）、自律動作体１０Ａおよび自律動作体１０Ｂは動作を終了する。
【０１３６】
このように、自律動作体１０による環境地図、注目度地図の送受信を行動により表現することで、ユーザは、自律動作体１０が他の自律動作体１０から新しい場所の情報が提供されていることの理解が可能となる。
【０１３７】
ところで、内部データの一例としては、ユーザ認識のための特徴量も挙げられる。図１９は、自律動作体１０によるユーザ認識に用いられる特徴量の送受信を行動により表現する一例について説明するための図である。図１９には、自律動作体１０Ａ、自律動作体１０Ｂ、およびユーザＵＡが示されている。
【０１３８】
自律動作体１０の動作制御部１０７は、ユーザ認識のための特徴量の送受信に際し、データ送受信部１０５による特徴量の送受信の実行を行動により表現させる。具体的には、自律動作体１０の動作制御部１０７は、所定のユーザの識別に係る情報の送受信の実行が理解できるように、駆動部１０９および出力部１１０を制御する。
【０１３９】
なお、自律動作体１０のデータ変異部１０６は、ユーザの特徴量を変異させてもよい。図１９の一例において、自律動作体１０Ｂの通信部１０８は、自律動作体１０Ｂのデータ変異部１０６が変異させたユーザＵＡの特徴量を自律動作体１０Ａへ送信している。
【０１４０】
図１９上側の一例において、自律動作体１０ＡはユーザＵＡを認識できない状態であり、自律動作体１０Ｂは自律動作体１０Ａを認識している状況である。図１９下側の一例において、自律動作体１０ＢはユーザＵＡの特徴量を自律動作体１０Ａへ送信し、自律動作体１０ＡはユーザＵＡの探索を開始し、ユーザＵＡを発見している。しかし、自律動作体１０Ａは、「眼鏡をかけている」ユーザＵＡを探索し、ユーザＵＡを完全には認識していない。
【０１４１】
このように、自律動作体１０は他の自律動作体１０からユーザ認識に用いられる特徴量を受信することで、ユーザ認識に必要な学習にかかる時間を短縮することができる。また、ユーザ認識に用いられる特徴量が変異することで、徐々にユーザの外見を覚えていく行動の実現が可能となる。
【０１４２】
続いて、自律動作体１０により送受信される特徴量について説明する。図２０は、本実施形態に係る自律動作体１０により送受信される特徴量について説明するための図である。図２０には、各々のユーザＡ〜Ｄに対応する特徴量ＦＡ〜ＦＤが示されている。
【０１４３】
なお、自律動作体１０は、特徴量の算出手順が同一である他の自律動作体１０からユーザの特徴量を受信し、対応するユーザの特徴量データに対して追加更新を行うことで、ユーザの認識が可能となる。図２０上側の一例において、自律動作体１０Ａは、ユーザＡの特徴量ＦＡおよびユーザＢの特徴量ＦＢを有している。一方、自律動作体１０Ｂは、ユーザＣの特徴量ＦＣおよびユーザＤの特徴量ＦＤを有している。
【０１４４】
ここで、図２０下側の一例のように、自律動作体１０ＢがユーザＣの特徴量ＦＣを自律動作体１０Ａへ送信すると、自律動作体１０ＡはユーザＣの特徴量ＦＣに基づいて、ユーザＣを認識することが可能となる。
【０１４５】
通常、特徴量を用いたユーザの学習は、様々な状況におけるユーザが撮像された画像を用いる必要があるが、このように、特徴量自体を送受信することで、再びユーザの特徴を学習する手間の省略が可能となる。
【０１４６】
ところで、ユーザ認識において、同一のユーザあっても、照度やカメラの向きなどの環境や、化粧をしていることや眼鏡をかけているなどのユーザの状況など外見は変化する可能性がある。従って、様々な状況において同一のユーザをより正確に認識するために、特徴量のクラスタリングが行われてよい。なお、データ変異部１０６は、クラスタリングされた特徴量において、認識される特徴量を変異させてもよい。図２１は、本実施形態に係るユーザ認識における特徴量のクラスタリングおよびデータ変異部１０６による特徴量の変異について説明するための図である。
【０１４７】
図２１には、特徴量地図ＦＭが示されている。特徴量地図ＦＭでは、クラスタリングされたユーザＡの特徴量のクラスタＦＡＧ、ユーザＢの特徴量のクラスタＦＢＧ、ユーザＣの特徴量のクラスタＦＣＧが示されている。
【０１４８】
ここで、認識部１０２は、取得された特徴量がいずれのクラスタに属するかによって、ユーザを認識してよい。図２１左側の一例において、認識部１０２は、取得した特徴量ＦＡ１がユーザＡのクラスタＦＡＧに属していることに基づいて、認識したユーザをユーザＡと認識してよい。
【０１４９】
なお、データ変異部１０６は、特徴量地図ＦＭに基づいて、特徴量の送受信に際し、特徴量を変異させてもよい。図２１右側の一例について説明する。認識部１０２が取得された特徴量がユーザＡの特徴量のクラスタＦＡＧに属している場合に、例えばユーザＡの特徴量のクラスタＦＡＧの中心ＦＡＯとユーザＢの特徴量のクラスタＦＢＧの中心ＦＢＯとを結ぶ直線を考える。次に、データ変異部１０６は、当該直線上のいずれか１点を選択し、選択した点ＦＰに一番近い特徴量ＦＢ２を、認識された特徴量とすることにより変異を行ったとしてよい。
【０１５０】
続いて、自律動作体１０によるユーザの特徴量の送受信および当該送受信の実行の表現に関する動作の流れの一例について説明する。図２２は、本実施形態に係る自律動作体１０によるユーザの特徴量の送受信および当該送受信の実行の表現に関する動作の流れの一例について説明するための図である。
【０１５１】
図２２を参照すると、まず、自律動作体１０Ｂの認識部１０２が自律動作体１０Ａを認識する（Ｓ１４０１）。また、自律動作体１０Ａの認識部１０２も自律動作体１０Ｂを認識する（Ｓ１４０２）。次に、自律動作体１０Ａの通信部１０８は、自律動作体１０Ａの識別情報を自律動作体１０Ｂへ送信する（Ｓ１４０３）。一方、自律動作体１０Ｂの通信部１０８も自律動作体１０Ｂの識別情報を自律動作体１０Ａへ送信する（Ｓ１４０４）。
【０１５２】
次に、自律動作体１０Ａのデータ送受信部１０５は、自律動作体１０Ａのパラメータおよび自律動作体１０Ｂの識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１４０５）。自律動作体１０Ｂのデータ送受信部１０５も、自律動作体１０Ｂのパラメータおよび自律動作体１０Ａの識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１４０６）。次に、自律動作体１０Ａは、自律動作体１０Ａのパラメータおよび自律動作体１０Ｂの識別情報に基づいて、変異確率値を算出する（Ｓ１４０７）。次に、自律動作体１０Ｂの動作制御部１０７は、自律動作体１０Ａに対し、ユーザＡの特徴量の送信を示す動作を駆動部１０９および出力部１１０に実行させる（Ｓ１４０８）。
【０１５３】
次に、自律動作体１０Ｂのデータ変異部１０６は、変異確率値に基づいて、ユーザＡの特徴量を変異させる（Ｓ１４０９）。次に、自律動作体１０Ａの通信部１０８は、ユーザＡの特徴量の送信許可を示す情報を自律動作体１０Ｂへ送信する（Ｓ１４１０）。次に、自律動作体１０Ｂの通信部１０８は、ユーザＡの特徴量を、自律動作体１０Ａへ送信する（Ｓ１４１１）。
【０１５４】
次に、自律動作体１０Ａの動作制御部１０７がステップＳ１４１１で受信したユーザＡの特徴量に対応するユーザＡの探索を実行し（Ｓ１４１２）、自律動作体１０Ａおよび自律動作体１０Ｂは動作を終了する。
【０１５５】
このように、自律動作体１０によるユーザの特徴量の送受信を行動により表現することで、ユーザは、自律動作体１０が他の自律動作体１０から新たなユーザの情報が提供されていることの理解が可能となる。
【０１５６】
上記では、内部データが、認識処理に係る情報である場合の例について説明してきた。しかし、内部データは、自律動作体１０の動作を実行するための情報でもよい。図２３は、本実施形態に係る自律動作体１０の動作を実行するための情報の送受信及び自律動作体１０による当該送受信の表現の一例について説明するための図である。
【０１５７】
図２３には、自律動作体１０Ａ〜１０Ｃが示されている。ここで、自律動作体１０は、他の自律動作体１０との間で、動作を実行するための情報を送受信することができる。ここで、動作を実行するための情報とは、例えば自律動作体１０が種々の動作を実行するために必要な情報をいう。
【０１５８】
図２３上図の一例において、自律動作体１０Ｃは、所定の動作を実行している。この際、自律動作体１０Ａ、１０Ｂは、所定の動作を実行している自律動作体１０Ｃを認識している。ここで、自律動作体１０Ｃは、所定の動作を実行するために必要な情報を自律動作体１０Ａ、１０Ｂに送信する。
【０１５９】
図２３下図の一例において、自律動作体１０Ａ、１０Ｂは、自律動作体１０Ｃから受信した情報に基づいて、対応する動作を実行することで、受信した情報に対応する動作の内容を表現している。
【０１６０】
なお、内部データの送受信に際し、データ送受信部１０５が送受信確率値を算出し、データ変異部１０６が変異確率値を算出するが、その際に用いられる自律動作体１０のパラメータは、自律動作体１０の性格や影響値を含んでよい。例えば、変異確率値は、自律動作体１０の性格に基づいて算出されてよいし、また、送受信確率値は、自律動作体１０の影響値に基づいて算出されてよい。
【０１６１】
例えば、自律動作体１０のデータ送受信部１０５は、自律動作体１０自身の影響値と他の自律動作体１０の影響値とを比較して、内部データの送受信を行うか否かを決定してもよい。また、例えば、自律動作体１０のデータ変異部１０６は、自律動作体１０自身の性格に基づいて、内部データを変異させてもよい。
【０１６２】
図２３の一例において説明する。自律動作体１０Ｃの影響値が、自律動作体１０Ａ、１０Ｂの影響値より高いことに基づいて、自律動作体１０Ｃのデータ送受信部１０５は、動作を実行するための情報の送信を決定している。
【０１６３】
また、自律動作体１０Ｂの性格が「せっかち」であることに基づいて、自律動作体１０Ｂのデータ変異部１０６は、自律動作体１０Ｃから受信した動作を実行するための情報を変異させてもよい。図２３下図の一例において、自律動作体１０Ｂは、自律動作体１０Ｃとは一部異なる動作を実行している。
【０１６４】
このように、自律動作体１０の動作を実行するための情報の送受信に際し、自律動作体１０の性格や影響値が用いられることで、各々の自律動作体１０の個性をより自然に表現することが可能となる。
【０１６５】
続いて、自律動作体１０の動作のうち、間接制御を実行するための情報の変異の一例について説明する。図２４〜図２６は、本実施形態に係る自律動作体１０の動作を実行するための情報の変異の一例について説明するための図である。
【０１６６】
図２４には、自律動作体１０の各々の関節箇所における動作の変異の有無が示されている。図２４に示されるように、データ変異部１０６は、各々の関節箇所において動作を変異させるか否かを決定してもよい。
【０１６７】
図２５には、自律動作体１０の各々の関節箇所および時系列Ｔ１〜ＴＮにおける姿勢情報Ｊ２１〜Ｊ２Ｎの変異の有無が示されている。データ変異部１０６は、特定の時間における動作を変異させてもよい。図２５の一例において、データ変異部１０６は、時間Ｔ２、Ｔ３における自律動作体１０の姿勢情報Ｊ２２、Ｊ２３を変異させている。
【０１６８】
図２６には、他の自律動作体１０から受信した姿勢情報Ｊ３１、および自律動作体１０自身が記憶している姿勢情報Ｊ３２が示されている。データ変異部１０６は、姿勢情報Ｊ３１を姿勢情報Ｊ３２を用いて変異させてもよい。
【０１６９】
図２６の一例において、データ変異部１０６は、姿勢情報Ｊ３１を姿勢情報Ｊ３２により変異させている。変異後である姿勢情報Ｊ３３において、所定の関節箇所の姿勢が姿勢情報Ｊ３１によるものであり、他の関節箇所の姿勢が姿勢情報Ｊ３２によるものである。
【０１７０】
このように、姿勢情報を変異させることで、自律動作体１０の多彩な動作を他の自律動作体１０へ伝えていくことができる。係る機能によれば、ユーザは自律動作体１０毎に異なる動作を楽しむことが可能となる。
【０１７１】
続いて、自律動作体１０による自律動作体１０の動作を実行するための情報の送受信及び自律動作体１０による当該送受信の実行に係る表現の流れの一例について説明する。図２７は、本実施形態に係る自律動作体１０による自律動作体１０の動作を実行するための情報の送受信及び自律動作体１０による当該送受信の実行に係る表現の流れの一例について説明するための図である。
【０１７２】
図２７を参照すると、まず、自律動作体１０Ａの認識部１０２が自律動作体１０Ｂを認識する（Ｓ１５０１）。また、自律動作体１０Ｂの認識部１０２が自律動作体１０Ａ、Ｃ認識する（Ｓ１５０２）。また、自律動作体１０Ｃの認識部１０２が自律動作体１０Ｂを認識する（Ｓ１５０３）。次に、自律動作体１０Ａの通信部１０８は、自律動作体１０Ａの識別情報を自律動作体１０Ｂへ送信する（Ｓ１５０４）。また、自律動作体１０Ｃの通信部１０８も、自律動作体１０Ｃの識別情報を自律動作体１０Ｂへ送信する（Ｓ１５０５）。また、自律動作体１０Ｂの通信部１０８は自律動作体１０Ｂの識別情報を自律動作体１０Ａへ送信する（Ｓ１５０６）。同様に自律動作体１０Ｂの通信部１０８は自律動作体１０Ｂの識別情報を自律動作体１０Ｃへ送信する（Ｓ１５０７）。
【０１７３】
次に、自律動作体１０Ａのデータ送受信部１０５は、自律動作体１０Ａのパラメータおよび自律動作体１０Ｂの識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１５０８）。また、自律動作体１０Ｂのデータ送受信部１０５も、自律動作体１０Ｂのパラメータおよび自律動作体１０Ａ、Ｃの識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１５０９）。また、自律動作体１０Ｃのデータ送受信部１０５も、自律動作体１０Ｃのパラメータおよび自律動作体１０Ｂの識別情報に基づいて、送受信確率値を算出する（Ｓ１５１０）。
【０１７４】
次に、自律動作体１０Ｂは、動作を実行するための情報を自律動作体１０Ａに送信する（Ｓ１５１１）。同様に、自律動作体１０Ｂは、動作を実行するための情報を自律動作体１０Ｃに送信する（Ｓ１５１２）。次に、自律動作体１０Ｂの動作制御部１０７は、自律動作体１０Ａ、Ｃに対し、動作を実行するための情報の送信を示す動作を駆動部１０９および出力部１１０に実行させる（Ｓ１５１３）。次に、自律動作体１０Ａの通信部１０８は、動作を実行するための情報の送信許可を示す情報を自律動作体１０Ｂへ送信する（Ｓ１５１４）。次に、自律動作体１０Ｃの通信部１０８は、動作を実行するための情報の送信許可を示す情報を自律動作体１０Ｂへ送信する（Ｓ１５１５）。
【０１７５】
次に、自律動作体１０Ｂの通信部１０８は、ステップＳ１５０９で決定された動作を実行するための情報を自律動作体１０Ａ送信する（Ｓ１５１６）。同様に、自律動作体１０Ｂの通信部１０８は、当該情報を自律動作体１０Ｃへ送信する（Ｓ１５１７）。
【０１７６】
次に、自律動作体１０Ｂのデータ変異部１０６は、ステップＳ１５１６、ステップＳ１５１７で送信した情報に対応する動作を実行する（Ｓ１５１８）。次に、自律動作体１０Ａは、ステップＳ１５１６で受信した動作を実行するための情報に基づいて、変異確率値を算出する（Ｓ１５１９）。同様に、自律動作体１０Ｃのデータ変異部１０６も、ステップＳ１５１７で受信した動作を実行するための情報に基づいて、変異確率値を算出する（Ｓ１５２０）。
【０１７７】
次に、自律動作体１０Ｃのデータ変異部１０６は、ステップＳ１５２０で算出した変異確率値に基づいて、ステップＳ１５１９で受信された情報を変異させる（Ｓ１５２１）。次に、自律動作体１０Ｃの動作制御部１０７は、ステップＳ１５２３で変異させた情報に基づいて、動作を実行させる（Ｓ１５２２）。また、自律動作体１０Ａの動作制御部１０７は、ステップＳ１５１８で受信された情報に基づいて、動作を実行させ（Ｓ１５２３）、自律動作体１０Ａおよび自律動作体１０Ｂは動作を終了する。
【０１７８】
このように、自律動作体１０による動作を実行するための情報の送受信を行動により表現することで、ユーザは、自律動作体１０が他の自律動作体１０から動作が提供されていることの理解が可能となる。
【０１７９】
ところで、内部データの送受信の実行を表現する装置として、自律動作体１０の説明をしたが、内部データの送受信の実行を表現する装置は自律動作体１０に限られない。例えば、ヘッドマウントディスプレイ（ＨＭＤ；Ｈｅａｄ  Ｍｏｕｎｔｅｄ  Ｄｉｓｐｌａｙ）が他のヘッドマウントディスプレイとの内部データの送受信をユーザに対し表現してもよい。
【０１８０】
図２８は、ヘッドマウントディスプレイが内部データの送受信の実行を表現することについて説明するための図である。図２８には、ヘッドマウントディスプレイＨ１を装着しているユーザＵＨ１およびヘッドマウントディスプレイＨ２を装着しているユーザＵＨ２が示されている。なお、ここでいう内部データとは、例えば地図情報などをいう。地図情報は、ヘッドマウントディスプレイＨ２が獲得した情報、例えば道路における渋滞情報など、を含んでよい。
【０１８１】
図２８において、ヘッドマウントディスプレイＨ１とヘッドマウントディスプレイＨ２は、内部データを送受信することが可能とする。図２８の一例において、ヘッドマウントディスプレイＨ１は、ヘッドマウントディスプレイＨ２から地図情報ＨＭを受信し、受信した地図情報ＨＭをユーザＵＨ１に対し表示している。
【０１８２】
また、ヘッドマウントディスプレイは、例えば認識対象のクラスなどの認識に係る情報を他のヘッドマウントディスプレイと送受信することで、認識可能な対象を追加変更してもよい。このように、ヘッドマウントディスプレイが他のヘッドマウントディスプレイから情報を送受信することで、動的に情報を更新することが可能となる。
【０１８３】
＜４．まとめ＞
以上説明したように、本開示の一実施形態に係る自律動作体１０は、内部データの送受信に際し、当該送受信の実行を行動により表現させることが可能である。係る構成によれば、ユーザは、自律動作体１０の認識や動作の変化を把握できるようになり、また自律動作体１０の行動の変化をより楽しむことが可能となる。
【０１８４】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１８５】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１８６】
また、コンピュータに内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアに、自律動作体１０が有する構成と同等の機能を発揮させるためのプログラムも作成可能であり、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な記録媒体も提供され得る。
【０１８７】
また、本明細書の自律動作体１０の処理に係る各ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に処理される必要はない。例えば、自律動作体１０の処理に係る各ステップは、フローチャートに記載された順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
【０１８８】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
自律動作体の動作を制御する動作制御部、
を備え、
前記動作制御部は、前記自律動作体に係る内部データの送受信に際し、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させる、
情報処理装置。
（２）
前記内部データの送受信は、送受信確率値と所定の閾値との大小関係に応じて、実行されるか否かが決定され、
前記送受信確率値は、前記自律動作体に係るパラメータに基づいて算出される、  前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記自律動作体に係るパラメータは、前記自律動作体の影響値を含む、
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記送受信確率値と前記所定の閾値との大小関係に応じて、前記内部データの送受信を
実行するか否かを決定し、前記内部データの送受信を決定した場合、前記内部データの送受信を実行させるデータ送受信部、
をさらに備える、
前記（２）または（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記内部データは、前記自律動作体の認識処理に係る情報であり、
前記動作制御部は、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させる、
前記（１）〜（４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（６）
前記内部データは、認識対象のクラスであり、
前記動作制御部は、前記クラスの送受信に際し、前記自律動作体に前記クラスの送受信を行動により表現させる、
前記（５）に記載の情報処理装置。
（７）
前記内部データは、前記自律動作体の前記認識対象に対応する動作を実行するための情報をさらに含み、
前記動作制御部は、前記クラスおよび前記自律動作体の前記認識対象に対応する動作を実行するための情報の送受信に際し、前記クラスに対応する動作を前記自律動作体に実行させる、
前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記内部データは、畳み込みニューラルネットワークに係るフィルタ情報であり、
前記動作制御部は、前記フィルタ情報の送受信に際し、前記フィルタ情報の送受信の実行を前記自律動作体に行動により表現させる、
前記（６）に記載の情報処理装置。
（９）
前記内部データは、環境地図であり、
前記動作制御部は、前記環境地図の送受信に際し、前記環境地図に基づく探索を前記自律動作体に実行させる、
前記（５）に記載の情報処理装置。
（１０）
前記内部データは、前記環境地図に対応する注目度地図であり、
前記動作制御部は、前記環境地図および前記注目度地図の送受信に際し、前記環境地図および前記注目度地図に基づく探索を前記自律動作体に実行させる、
前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
前記内部データは、ユーザ認識に用いられる特徴量であり、
前記動作制御部は、前記特徴量の送受信に際し、前記特徴量に対応するユーザの探索を前記自律動作体に実行させる、
前記（５）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記内部データは、前記自律動作体の動作を実行するための情報であり、
前記動作制御部は、前記動作を実行するための情報の送受信に際し、前記送受信対象である情報に対応する前記動作を前記自律動作体に実行させる、
前記（１）〜（４）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３）
前記自律動作体の動作を実行するための情報は、前記自律動作体の関節制御に係る情報であり、
前記動作制御部は、前記関節制御に係る情報の送受信に際し、前記送受信対象である情報に対応する前記動作を前記自律動作体に実行させる、
前記（１２）に記載の情報処理装置。
（１４）
前記内部データは、前記自律動作体に係るパラメータに基づいて変異する、
前記（１）〜（１３）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１５）
前記内部データは、変異確率値に基づいて変異されるか否かが決定される、
前記（１４）に記載の情報処理装置。
（１６）
前記変異確率値は、前記自律動作体に係るパラメータに基づいて算出される、
前記（１５）に記載の情報処理装置。
（１７）
前記内部データの送受信に際し、前記自律動作体に係るパラメータに基づいて変異させるデータ変異部、
をさらに備える、
前記（１４）〜（１６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１８）
前記内部データの送受信は、他の自律動作体との間で実行される、
前記（１）〜（１７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１９）
プロセッサが、
自律動作体の動作を制御することと、
前記自律動作体に係る内部データの送受信に際し、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させることと、
を含む、
情報処理方法。
（２０）
コンピュータを、
自律動作体の動作を制御する動作制御部、
を備え、
前記動作制御部は、前記自律動作体に係る内部データの送受信に際し、前記自律動作体に前記内部データの送受信の実行を行動により表現させる、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１８９】
１０      自律動作体
１０１    入力部
１０２    認識部
１０３    学習部
１０４    記憶部
１０５    データ送受信部
１０６    データ変異部
１０７    動作制御部
１０８    通信部
１０９    駆動部
１１０    出力部
２０      ネットワーク
【図１】
2020090332.tif 000006
【図２】
2020090332.tif 000007
【図３】
2020090332.tif 000008
【図４】
2020090332.tif 000009
【図５】
2020090332.tif 000010
【図６】
2020090332.tif 000011
【図７】
2020090332.tif 000012
【図８】
2020090332.tif 000013
【図９】
2020090332.tif 000014
【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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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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【図２８】
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【国際調査報告】
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