"身体動作および音声の少なくとも一方を用いて人間との間でコミュニケーション行動を実行するコミュニケーションロボットであって、コミュニケーション行動を実行する場合に、移動するかどうかを判断する移動判断手段、および少なくとも前記移動判断手段の判断結果に基づいて、前記音声の発話速度を決定する速度決定手段を備える、コミュニケーションロボット。前記人間の知識量を検出する知識量検出手段をさらに備え、前記速度決定手段は、さらに、前記知識量検出手段によって検出された知識量に基づいて、前記音声の発話速度を決定する、請求項1記載のコミュニケーションロボット。前記速度決定手段は、前記知識量検出手段によって検出された知識量が所定以上であるとき、前記知識量検出手段によって検出された知識量が所定未満であるときよりも、発話速度を高速に決定する、請求項2記載のコミュニケーションロボット。前記人間が前記音声を聞いたことがあるかどうかの経験を検出する経験検出手段をさらに備え、前記速度決定手段は、さらに、前記経験検出手段によって検出された経験に基づいて、前記音声の発話速度を決定する、請求項1ないし3のいずれかに記載のコミュニケーションロボット。前記速度決定手段は、前記経験検出手段によって前記音声を聞いたことがあることが検出されたとき、前記経験検出手段によって前記音声を聞いたことがないことが検出されたときよりも、発話速度を高速に決定する、請求項4記載のコミュニケーションロボット。前記身体動作を実行するか否かを判断する動作判断手段をさらに備え、前記速度決定手段は、前記動作判断手段によって前記身体動作を実行することが判断されたときよりも、前記動作判断手段によって前記身体動作を実行しないことが判断されたときの発話速度を高速に決定する、請求項1ないし5のいずれかに記載のコミュニケーションロボット。身体動作および音声の少なくとも一方を用いて人間との間でコミュニケーション行動を実行するコミュニケーションロボットであって、前記人間の知識量を検出する知識量検出手段、および少なくとも前記知識量検出手段の検出結果に基づいて、前記音声の発話速度を決定する速度決定手段を備える、コミュニケーションロボット。しかし、この背景技術では、ユーザの音声を音声認識する場合の認識の精度を良好にするために、ロボットの発話速度を制御して、ユーザの発話速度を誘導するものであり、ユーザがロボットの音声を聞き易いかどうかは何ら考慮されていない。それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、コミュニケーションロボットを提供することである。この発明のさらに他の目的は、ユーザがロボットの音声を聞き易くすることができる、コミュニケーションロボットを提供することである。本発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明などは、本発明の理解を助けるために後述する実施の形態との対応関係を示したものであって、本発明を何ら限定するものではない。第1の発明は、身体動作および音声の少なくとも一方を用いて人間との間でコミュニケーション行動を実行するコミュニケーションロボットであって、コミュニケーション行動を実行する場合に、移動するかどうかを判断する移動判断手段、および少なくとも移動判断手段の判断結果に基づいて、音声の発話速度を決定する速度決定手段を備える、コミュニケーションロボットである。第1の発明では、コミュニケーションロボット10は、身体動作および音声の少なくとも一方を用いて人間との間でコミュニケーション行動を実行する。移動判断手段80、S11、S25、S33、S39、S45、S53、S59、S65は、コミュニケーション行動を実行する場合に、たとえば、コミュニケーションロボットが人間に追従または並走するように、移動するかどうかを判断する。速度決定手段80、S13、S15、S27、S29、S35、S37、S41、S43、S47、S49、S55、S57、S61、S63、S67、S69は、少なくとも移動判断手段の判断結果に基づいて、音声の発話速度を決定する。第1の発明によれば、移動するかどうかに応じて音声の発話速度を決定するので、人間との間でコミュニケーション行動を実行する状況に応じて発話速度を決定することができる。したがって、人間がロボットの音声を聞き易くすることができる。第2の発明は、第1の発明に従属し、人間の知識量を検出する知識量検出手段をさらに備え、速度決定手段は、さらに、知識量検出手段によって検出された知識量に基づいて、音声の発話速度を決定する。第2の発明では、コミュニケーションロボットは、知識量検出手段80、S3をさらに備える。知識量検出手段は、人間の知識量を検出する。速度決定手段は、さらに、知識量検出手段によって検出された知識量に基づいて、音声の発話速度を決定する。第2の発明によれば、さらに人間の知識量を加味して発話速度を決定するので、人間の能力に応じて発話速度を決定することができる。第3の発明は、第2の発明に従属し、速度決定手段は、知識量検出手段によって検出された知識量が所定以上であるとき、知識量検出手段によって検出された知識量が所定未満であるときよりも、発話速度を高速に決定する。第3の発明では、速度決定手段は、知識量検出手段によって検出された知識量が所定以上であるとき、音声を聞き取れない場合であっても、知識によってその内容を補うことができると考えられるため、知識量検出手段によって検出された知識量が所定未満であるときよりも、発話速度を高速に決定する。第3の発明によれば、知識量が所定以上である場合には、所定未満である場合よりも、発話速度を高速にするので、発話速度が遅すぎることによって人間を退屈させることを回避することができる。第4の発明は、第1ないし第3の発明のいずれかに従属し、人間が音声を聞いたことがあるかどうかの経験を検出する経験検出手段をさらに備え、速度決定手段は、さらに、経験検出手段によって検出された経験に基づいて、音声の発話速度を決定する。第4の発明では、コミュニケーションロボットは、経験検出手段80、S3をさらに備える。経験検出手段は、人間がコミュニケーションロボットの音声合成音声を聞いたことがあるかどうかの経験を検出する。速度決定手段は、さらにその経験を加味して、音声の発話速度を決定する。第4の発明によれば、コミュニケーションロボットの音声を聞いたことがあるかどうかに応じて、音声の発話速度を決定するので、人間の聞き取り能力に応じて、発話速度を決定することができる。第5の発明は、第4の発明に従属し、速度決定手段は、経験検出手段によって音声を聞いたことがあることが検出されたとき、経験検出手段によって音声を聞いたことがないことが検出されたときよりも、発話速度を高速に決定する。第5の発明では、速度決定手段は、経験検出手段によって音声を聞いたことがあることが検出されたとき、音声を聞いたことがないことが検出されたときよりも、発話速度を高速に決定する。つまり、コミュニケーションロボットの音声を聞いたことのある人間は、聞いたことのない人間に比べて、その聞き取り能力が高いと考えられる。したがって、聞き取り能力の高い人間に対して、発話速度が高速に決定される。第5の発明によれば、人間の聞き取り能力に応じて適切に音声の発話速度を決定することができる。第6の発明は、第1ないし第5の発明のいずれかに従属し、身体動作を実行するか否かを判断する動作判断手段をさらに備え、速度決定手段は、動作判断手段によって身体動作を実行することが判断されたときよりも、動作判断手段によって身体動作を実行しないことが判断されたときの発話速度を高速に決定する。第6の発明では、コミュニケーションロボットは、動作判断手段80、S9、S23、S31、S51をさらに備える。動作判断手段は、身体動作を実行するか否かを判断する。速度決定手段は、身体動作を実行する場合よりも、身体動作を実行しない場合の発話速度を高速に決定する。これは、コミュニケーションロボットが身体動作を実行する場合には、人間はその音声を聞くことだけに集中できないと考えられるからである。第6の発明によれば、コミュニケーションを行うときの状況に応じて適切に音声の発話速度を決定することができる。第7の発明は、身体動作および音声の少なくとも一方を用いて人間との間でコミュニケーション行動を実行するコミュニケーションロボットであって、人間の知識量を検出する知識量検出手段、および少なくとも知識量検出手段の検出結果に基づいて、音声の発話速度を決定する速度決定手段を備える、コミュニケーションロボットである。第7の発明では、第1の発明と異なり、少なくとも人間の知識量に応じて、音声の発話速度が決定される。第7の発明によれば、人間の知識量に応じて適切に音声の発話速度を決定するので、第1の発明と同様に、人間がロボットの音声を聞き易くすることができる。この発明によれば、コミュニケーション行動を実行するときに、移動するかどうかに基づいて音声の発話速度を決定するので、コミュニケーション行動を実行するときの状況に応じて適切な発話速度で音声を出力することができる。したがって、ユーザがロボットの音声を聞き易くすることができる。この発明の上述の目的,その他の目的,特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。図1を参照して、この実施例のコミュニケーションロボット以下、単にロボットという。10は、一連の行動プログラムからなる行動モジュールを実行することによって、身体動作および音声の少なくとも一方を用いたコミュニケーション行動を取るものである。図1に示すように、このロボット10の近傍或いは周囲には、コミュニケーション対象となるユーザA、ユーザBおよびユーザCが存在し、たとえば、このユーザA、ユーザBおよびユーザCは、それぞれ、無線タグ12を所持或いは装着している。無線タグ12は、それぞれ、固有のRFIDなどのタグ情報個人識別情報を所定周波数の電波に重畳して、一定の時間間隔で送信発信する。なお、図1では、3人のユーザが存在する場合について示してあるが、ユーザは1人以上であればよい。図2を参照して、ロボット10のハードウェア面の構成を詳細に説明する。図2に示すように、ロボット10は台車30を含み、台車30の下面にはロボット10を自律移動させる2つの車輪32および1つの従輪34が設けられる。2つの車輪32は車輪モータ36図3参照によってそれぞれ独立に駆動され、台車30すなわちロボット10を前後左右の任意方向に動かすことができる。また、従輪34は車輪32を補助する補助輪である。したがって、ロボット10は、配置された空間内を自律制御によって移動可能である。ただし、ロボット10は、或る場所に固定的に配置されても構わない。台車30の上には、円柱形のセンサ取り付けパネル38が設けられ、このセンサ取り付けパネル38には、多数の赤外線距離センサ40が取り付けられる。これらの赤外線距離センサ40は、センサ取り付けパネル38すなわちロボット10の周囲の物体人間や障害物などとの距離を測定するものである。なお、この実施例では、距離センサとして、赤外線距離センサを用いるようにしてあるが、赤外線距離センサに代えて、超音波距離センサやミリ波レーダなどを用いることもできる。センサ取り付けパネル38の上には、胴体42が直立するように設けられる。また、胴体42の前方中央上部人の胸に相当する位置には、上述した赤外線距離センサ40がさらに設けられ、ロボット10の前方の主として人間との距離を計測する。また、胴体42には、その側面側上端部のほぼ中央から伸びる支柱44が設けられ、支柱44の上には、全方位カメラ46が設けられる。全方位カメラ46は、ロボット10の周囲を撮影するものであり、後述する眼カメラ70とは区別される。この全方位カメラ46としては、たとえばCCDやCMOSのような固体撮像素子を用いるカメラを採用することができる。なお、これら赤外線距離センサ40および全方位カメラ46の設置位置は、当該部位に限定されず適宜変更され得る。胴体42の両側面上端部人の肩に相当する位置には、それぞれ、肩関節48Rおよび肩関節48Lによって、上腕50Rおよび上腕50Lが設けられる。図示は省略するが、肩関節48Rおよび肩関節48Lは、それぞれ、直交する3軸の自由度を有する。すなわち、肩関節48Rは、直交する3軸のそれぞれの軸廻りにおいて上腕50Rの角度を制御できる。肩関節48Rの或る軸ヨー軸は、上腕50Rの長手方向または軸に平行な軸であり、他の2軸ピッチ軸およびロール軸は、その軸にそれぞれ異なる方向から直交する軸である。同様にして、肩関節48Lは、直交する3軸のそれぞれの軸廻りにおいて上腕50Lの角度を制御できる。肩関節48Lの或る軸ヨー軸は、上腕50Lの長手方向または軸に平行な軸であり、他の2軸ピッチ軸およびロール軸は、その軸にそれぞれ異なる方向から直交する軸である。また、上腕50Rおよび上腕50Lのそれぞれの先端には、肘関節52Rおよび肘関節52Lが設けられる。図示は省略するが、肘関節52Rおよび肘関節52Lは、それぞれ1軸の自由度を有し、この軸ピッチ軸の軸回りにおいて前腕54Rおよび前腕54Lの角度を制御できる。前腕54Rおよび前腕54Lのそれぞれの先端には、人の手に相当する球体56Rおよび球体56Lがそれぞれ固定的に設けられる。ただし、指や掌の機能が必要な場合には、人間の手の形をした手を用いることも可能である。また、図示は省略するが、台車30の前面,肩関節48Rと肩関節48Lとを含む肩に相当する部位,上腕50R,上腕50L,前腕54R,前腕54L,球体56Rおよび球体56Lには、それぞれ、接触センサ58図3で包括的に示すが設けられる。台車30の前面の接触センサ58は、台車30への人間や他の障害物の接触を検知する。したがって、ロボット10は、その自身の移動中に障害物との接触が有ると、それを検知し、直ちに車輪32の駆動を停止してロボット10の移動を急停止させることができる。また、その他の接触センサ58は、当該各部位に触れたかどうかを検知する。なお、接触センサ58の設置位置は、当該部位に限定されず、適宜な位置人の胸,腹,脇,背中および腰に相当する位置に設けられてもよい。胴体42の中央上部人の首に相当する位置には首関節60が設けられ、さらにその上には頭部62が設けられる。図示は省略するが、首関節60は、3軸の自由度を有し、3軸の各軸廻りに角度制御可能である。或る軸ヨー軸はロボット10の真上鉛直上向きに向かう軸であり、他の2軸ピッチ軸、ロール軸は、それぞれ、それと異なる方向で直交する軸である。頭部62には、人の口に相当する位置に、スピーカ64が設けられる。スピーカ64は、ロボット10が、それの周辺の人間に対して音声ないし音によってコミュニケーションを取るために用いられる。また、人の耳に相当する位置には、マイク66Rおよびマイク66Lが設けられる。以下、右のマイク66Rと左のマイク66Lとをまとめてマイク66ということがある。マイク66は、周囲の音、とりわけコミュニケーションを実行する対象である人間の音声を取り込む。さらに、人の目に相当する位置には、眼球部68Rおよび眼球部68Lが設けられる。眼球部68Rおよび眼球部68Lは、それぞれ眼カメラ70Rおよび眼カメラ70Lを含む。以下、右の眼球部68Rと左の眼球部68Lとをまとめて眼球部68ということがある。また、右の眼カメラ70Rと左の眼カメラ70Lとをまとめて眼カメラ70ということがある。眼カメラ70は、ロボット10に接近した人間の顔や他の部分ないし物体などを撮影して、それに対応する映像信号を取り込む。また、眼カメラ70は、上述した全方位カメラ46と同様のカメラを用いることができる。たとえば、眼カメラ70は、眼球部68内に固定され、眼球部68は、眼球支持部図示せずを介して頭部62内の所定位置に取り付けられる。図示は省略するが、眼球支持部は、2軸の自由度を有し、それらの各軸廻りに角度制御可能である。たとえば、この2軸の一方は、頭部62の上に向かう方向の軸ヨー軸であり、他方は、一方の軸に直交しかつ頭部62の正面側顔が向く方向に直行する方向の軸ピッチ軸である。眼球支持部がこの2軸の各軸廻りに回転されることによって、眼球部68ないし眼カメラ70の先端正面側が変位され、カメラ軸すなわち視線方向が移動される。なお、上述のスピーカ64,マイク66および眼カメラ70の設置位置は、当該部位に限定されず、適宜な位置に設けられてよい。このように、この実施例のロボット10は、車輪32の独立2軸駆動,肩関節48の3自由度左右で6自由度,肘関節52の1自由度左右で2自由度,首関節60の3自由度および眼球支持部の2自由度左右で4自由度の合計17自由度を有する。図3はロボット10の電気的な構成を示すブロック図である。この図3を参照して、ロボット10は、CPU80を含む。CPU80は、マイクロコンピュータ或いはプロセッサとも呼ばれ、バス82を介して、メモリ84,モータ制御ボード86,センサ入力/出力ボード88および音声入力/出力ボード90に接続される。メモリ84は、図示は省略するが、ROM、HDDおよびRAMを含む。ROMおよびHDDには、ロボット10のビヘイビアを制御するためのプログラムやデータが記憶されている。ここで、ビヘイビアとは、行動モジュールによって実現されるロボット10のコミュニケーション行動を示しており、ROMおよびHDDには、複数の行動モジュールが各ビヘイビアに対応付けて記憶されている。また、RAMは、ワークメモリやバッファメモリとして用いられる。たとえば、図4Aのテーブルコミュニケーション行動テーブルに示すように、ビヘイビア名に対応して、行動内容および発話内容が定義されている。ビヘイビア名は、ロボット10が実行するコミュニケーション行動ビヘイビアの名称である。図4Aに示す例では、ビヘイビア名として、Talk挨拶、Guide道案内、Byeばいばい、...が記述される。行動内容は、対応するビヘイビア名のコミュニケーション行動を実行する場合の身体動作の内容である。図4Aに示す例では、Talk挨拶に対応してお辞儀するが記述される。同様に、Guide道案内に対応して首を傾げるが記述される。さらに、Byeばいばいに対応して手を振るが記述される。たとえば、お辞儀をする場合には、ロボット10は首を縦向きに一度振る。また、首を傾げる場合には、ロボット10は首を横向きに一度振る。さらに、手を振る場合には、ロボット10は右手または左手を挙げて左右に数回振る。このような身体動作は、対応する行動モジュールに従って、後述する各モータ36、92、94、96、98、100が駆動されることにより、実行されるのである。発話内容は、対応するビヘイビア名のコミュニケーション行動を実行する場合に発話する内容音声である。図4Aに示す例では、Talk挨拶に対応してこんにちはが記述される。同様に、Guide道案内に対応してどこか案内しましょうかが記述される。さらに、Byeばいばいに対応してまた来てねが記述される。このような発話は、対応する行動モジュールに従って、合成音声データが出力されることにより、実行される。なお、身体動作および発話内容は、単なる一例であり、限定される必要はない。たとえば、身体動作および発話内容を各ビヘイビアに対応して複数定義しておき、ロボット10とユーザとの親密度に応じて身体動作および発話内容を変化させてもよい。具体的には、ユーザがロボット10と初めて会う場合には、Talkを実行する場合に、深々とお辞儀する行動をし、はじめましてと発話してよいし、ユーザとロボット10とが久しぶりに会う再会する場合には、Talkを実行する場合に、手を挙げる手を振る行動をし、久し振りと発話してよい。また、この実施例では、予め用意されている発話内容についての合成音声データを出力するようにしてあるが、たとえば、オペレータがロボット10に発話内容を示すデータテキストデータを送信し、このテキストデータに対応する合成音声データを作成して出力するようにしてもよい。図3に戻って、モータ制御ボード86は、たとえばDSPで構成され、各腕や首関節および眼球部などの各軸モータの駆動を制御する。すなわち、モータ制御ボード86は、CPU80からの制御データを受け、右眼球部68Rの2軸のそれぞれの角度を制御する2つのモータ図3では、まとめて右眼球モータ92と示すの回転角度を制御する。同様にして、モータ制御ボード86は、CPU80からの制御データを受け、左眼球部68Lの2軸のそれぞれの角度を制御する2つのモータ図3では、まとめて左眼球モータ94と示すの回転角度を制御する。また、モータ制御ボード86は、CPU80からの制御データを受け、肩関節48Rの直交する3軸のそれぞれの角度を制御する3つのモータと肘関節52Rの角度を制御する1つのモータとの計4つのモータ図3では、まとめて右腕モータ96と示すの回転角度を制御する。同様にして、モータ制御ボード86は、CPU80からの制御データを受け、肩関節48Lの直交する3軸のそれぞれの角度を制御する3つのモータと肘関節52Lの角度を制御する1つのモータとの計4つのモータ図3では、まとめて左腕モータ98と示すの回転角度を制御する。さらに、モータ制御ボード86は、CPU80からの制御データを受け、首関節60の直交する3軸のそれぞれの角度を制御する3つのモータ図3では、まとめて頭部モータ100と示すの回転角度を制御する。そして、モータ制御ボード86は、CPU80からの制御データを受け、車輪32を駆動する2つのモータ図3では、まとめて車輪モータ36と示すの回転角度を制御する。なお、この実施例では、車輪モータ36を除くモータは、制御を簡素化するためにステッピングモータすなわち、パルスモータを用いる。ただし、車輪モータ36と同様に直流モータを用いるようにしてもよい。また、ロボット12の身体部位を駆動するアクチュエータは、電流を動力源とするモータに限らず適宜変更された、他の実施例では、エアアクチュエータが適用されてもよい。センサ入力/出力ボード88は、モータ制御ボード86と同様に、DSPで構成され、各センサからの信号を取り込んでCPU80に与える。すなわち、赤外線距離センサ40のそれぞれからの反射時間に関するデータがこのセンサ入力/出力ボード88を通じてCPU80に入力される。また、全方位カメラ46からの映像信号が、必要に応じてセンサ入力/出力ボード88で所定の処理を施してからCPU80に入力される。眼カメラ70からの映像信号も、同様にして、CPU80に入力される。また、上述した複数の接触センサ58図3では、まとめて接触センサ58と示すからの信号がセンサ入力/出力ボード88を介してCPU80に与えられる。音声入力/出力ボード90もまた、同様に、DSPで構成され、CPU80から与えられる合成音声データに従った音声または声がスピーカ64から出力される。また、マイク66からの音声入力が、音声入力/出力ボード90を介してCPU80に与えられる。また、CPU80は、バス82を介して無線タグ読取装置102が接続される。無線タグ読取装置102は、アンテナ図示せずを介して、無線タグ12RFIDタグから送信されるタグ情報の重畳された電波を受信する。そして、無線タグ読取装置102は、受信した電波信号を増幅し、当該電波信号からタグ情報RFIDを分離し、当該タグ情報を復調デコードしてCPU80に与える。上述したように、無線タグ12は、人間図1では、ユーザA-Cに装着され、無線タグ読取装置102は、通信可能範囲内の無線タグ12を検出する。なお、無線タグ12は、アクティブ型であってもよいし、無線タグ読取装置102から送信される電波に応じて駆動されるパッシブ型であってもよい。また、CPU80は、バス82を介して通信LANボード104に接続される。通信LANボード104は、たとえばDSPで構成され、CPU80から与えられた送信データを無線通信装置106に与え、無線通信装置106は送信データを、ネットワークを介して外部コンピュータに送信する。また、通信LANボード104は、無線通信装置106を介してデータを受信し、受信したデータをCPU80に与える。さらに、CPU80は、バス82を介してユーザ情報データベースユーザ情報DB108に接続される。このユーザ情報DB108は、テーブルユーザ情報テーブルを記憶する。図4Bに示すように、ユーザ情報テーブルには、ユーザ名に対応して、RFID、知識量およびロボットの音声を聞いた経験の有無が記述される。ユーザ名は、コミュニケーション対象となるユーザ人間の名称である。図4Bに示す例では、ユーザ名として、ユーザA、ユーザB、ユーザC、...が記述される。RFIDは、対応するユーザに装着された無線タグ12のRFIDタグ情報であり、これによってユーザを識別することができる。知識量は、対応するユーザの知識量についての情報であり、この実施例では、学歴大学または大学未満が記述される。ただし、大学は、対応するユーザが大学に在学中であること、または対応するユーザが大学を卒業したことを意味する。また、大学未満は、対応するユーザが高校生以下であること、または対応するユーザの最終学歴が高校以下であることを意味する。ただし、知識量としては、小学校、中学校、高校の別をさらに分類して記述するようにしてもよい。また、知識量は、学歴に限らず、特定の分野、たとえば、コンピュータ、ゲーム、科学、趣味などにおける知識量であってもよい。ただし、特定の分野における知識量については、それぞれについて適宜指標を決定し、分類する必要がある。ロボットの音声を聞いた経験の有無は、対応するユーザがロボット10の音声を聞いたことがあるかどうかを示す情報である。ロボット10の音声を聞いたことが有るユーザに対応してありが記述され、ロボット10の音声を聞いたことが無いユーザに対応してなしが記述される。このユーザ情報テーブルでは、ユーザAに装着された無線タグ12のRFIDはAAAAであり、ユーザAの知識量は大学であり、そして、ユーザAのロボット10の音声を聞いた経験はありである。説明は省略するが、他のユーザB、Cについても同様である。たとえば、このような構成のロボット10は、ショッピングモール、イベント会場や展示会場などの任意の場所に配置され、人間ユーザを案内道案内、店舗、会場や展示物の説明ないし案内するサービスを提供する。このようなサービスを提供する場合には、ロボット10は、移動しないで、または、ユーザに追従または並走するように移動しながら、身体動作および音声の少なくとも一方を用いたコミュニケーション行動により、道案内などを実行する。ロボット10がユーザを案内する場合に、その音声合成音声をユーザが聞き易くすることができる理解できるかどうかを決定する要素としては、音量はもちろんであるが、音声を出力する速度発話速度も重要である。以下、発話速度を決定する方法について説明するが、この実施例では、ロボット10の音声の音量は、適切な音量に予め調整設定されているものとする。発話速度は、後述する図5に示される発話速度テーブルに従って決定されるが、この発話速度テーブルは、発明者等が行った実験の結果などに基づいて決定された。簡単に説明すると、実験は、ロボット10と被験者とが立っている移動しない場合と、歩行する移動する場合とに分けて行った。ただし、歩行する場合には、被験者は、予め設定された経路を移動し、それに追従または並走するように、ロボット10を移動させた。また、被験者は28人17人の男性と11人の女性の大学生、大学院生またはそのいずれかを卒業した研究員であり、平均年齢は26.8歳である。また、ロボット10の発話速度は、モーラ速度を用いて4段階で設定した。具体的には、速い9.7morasec、普通7.8morasec、やや遅い6.9morasecおよび遅い5.7morasecの4段階である。ただし、これらの発話速度は、2つの文献WardNandNakagawaS2004AutomaticUserAdaptiveSpeakingRateSelectionInternationalJournalofSpeechTechnologyvol7pp259268およびZellnerB1994PausesandthetemporalstructureofspeechinFundamentalsofspeechsynthesisandspeechrecognitionEKelleredpp4162から得た発話速度の範囲約6-10morasecおよび標準の発話速度8morasecに基づいて設定した。また、実験では、ロボット10を日本語で発話させるため、発話速度は、1分間における英単語数を、同じ時間における日本語の音節一言の個数に置き換えた値である。実験を開始する前に、合成音声に慣れさせるために、ロボット10の音声合成音声による昔話を4分間被験者に聞かせた。これは、予備実験において、ロボット10の合成音声の聞き始めでは、音声を聞き取り難いことが分かったためである。また、予備実験では、ロボット10の合成音声を聞いたことが無い被験者は、ロボット10の合成音声を聞いたことが有る被験者と比較して、合成音声を聞き取る能力が低いことも分かった。そして、実験においては、被験者は、実験者発明者等によって提供される特定の場所についての情報をロボット10に尋ねる。これに応じて、ロボット10が話案内を始める。ただし、実験者は、被験者に、リラックスして、情報検索のために観光案内所を訪ねた者として振る舞うように頼んだ。また、実験者は、ロボット10が案内した内容について、被験者が覚えていた情報について提供するように依頼した。ただし、実験では、ロボット10は、身体動作ジェスチャを行わずに、音声のみで案内した。そして、実験者は、被験者が覚えていた情報の量を理解度として記録した。ただし、特定の場所についての知識を有する者は、ロボット10の音声が聞こえ難かったとしても、自身の知識で情報を補うことができるため、理解度が高いと考えられる。このため、被験者間の知識量の差を考慮して、ロボット10が移動する場合と移動しない場合とのそれぞれについて、異なる4段階の発話速度で2回ずつ各被験者について実験を行った。そして、各発話速度についての理解度についての被験者の平均値を算出した。実験結果では、理解度は、同じ発話速度において、移動していない場合移動なしの方が移動している場合移動ありよりも高いという結果が得られた。また、ロボット10が移動しない場合には、発話速度がやや遅い6.9morasec場合に理解度が最も高く、ロボット10が移動する場合には、発話速度が遅い5.7morasec場合に、理解度が最も高かった。さらに、上述したように、特定の場所についての知識が多い被験者ユーザ程、理解度が高いと言える。さらにまた、上述したように、ロボット10の合成音声を聞いたことが無いユーザよりも、聞いたことが有るユーザの方が、聞き取り能力が高いため、理解度も高いと考えられる。さらにまた、実験では、ロボット10は身体動作ジェスチャを行っていないが、そのようなジェスチャを伴う場合には、ジェスチャを伴わない場合よりも、理解度が低いと推測される。これは、ロボット10が移動する場合と同様に、ジェスチャを伴う場合には、ユーザは、合成音声を聞くことだけに集中することができないからである。このような実験結果等に基づいて、図5に示すような発話速度テーブルを決定した。ただし、実験に使用した発話速度が最適であるかどうかを検証していないため、簡単に示すために、この実施例の発話速度テーブルでは、発話速度をすべて整数で表した。また、実験結果に基づいて決定したのは、発話速度テーブルの第1列と第2列であり、ジェスチャが無い場合についての発話速度である。図5に示すように、発話速度テーブルには、知識量、ロボットの音声を聞いた経験の有無、ロボットの歩行の有無および発話速度ジェスチャ無、ジェスチャ有が記述される。知識量、およびロボットの音声を聞いた経験の有無については上述したとおりであるため、重複した説明は省略する。ロボットの歩行の有無は、ロボット10が、静止したまま案内する移動なしか、ユーザに追従または並走しながら案内する移動ありかを示す情報である。発話速度は、音声を出力発話する速度を示す情報であり、ジェスチャ身体動作の有無で異なる値が設定される。ただし、ロボット10が移動するかどうかは、当該ロボット10が配置される場所等に応じて予め決定される。ただし、ロボット10が移動することが決定されている場合であっても、ロボット10の周囲に障害物物や人間が存在する場合には、移動しないようにしてある。また、ロボット10が身体動作ジェスチャを行うかどうかは、当該ロボット10が配置される場所等に応じて予め決定される。ただし、ロボット10がジェスチャを行うことが決定されている場合であっても、ロボット10の周囲の状況、たとえば、移動する経路や移動後の場所等の状況によっては、ジェスチャを行えない場合もある。上述したように、この実施例では、知識量が多い程、理解度が高いため、発話速度を高速に決定することができると考えられる。また、ロボットの音声を聞いたことの経験が有る場合には、そのような経験の無い場合よりも、合成音声を理解する能力が高いと考えられるため、発話速度が高速に決定される。さらに、ロボットの移動が有る場合には、移動が無い場合よりも、発話速度が高速に決定される。さらにまた、ジェスチャが無い場合には、ジェスチャが有る場合よりも、発話速度が高速に決定される。移動やジェスチャが有る場合には、合成音声を聞くことだけに集中することができないため、移動やジェスチャが無い場合よりも発話速度が低速に決定される。たとえば、図5に示す発話速度テーブルでは、知識量が大学であり、ロボットの音声を聞いた経験の有無がありであり、ロボットの歩行の有無がありであり、ジェスチャがありである場合には、発話速度は6に決定される。詳細な説明は省略するが、他の場合についても同様である。図6は、図3に示したメモリ84内のRAMのメモリマップの一例を示す図解図である。図6に示すように、RAMは、プログラム記憶領域840およびデータ記憶領域842を含む。プログラム記憶領域840には、ロボット10を制御するためのプログラム制御プログラムが記憶され、制御プログラムは、コミュニケーション行動プログラム840aおよび発話速度決定プログラム840bなどによって構成される。これらのプログラムは、HDDまたはROMから一時に全部、または、必要に応じて個別に、RAMにロードされる。コミュニケーション行動プログラム840aは、上述したように、行動モジュールに従って、ロボット10に、身体動作および音声の少なくとも一方を用いたコミュニケーション行動ビヘイビアを実行させるためのプログラムである。発話速度決定プログラム840は、上述したように、ユーザの知識量、ロボット10の音声を聞いた経験の有無、ロボット10の移動の有無およびジェスチャの有無に応じて、ロボット10の音声に対応する合成音声データの発話速度を決定するためのプログラムである。図示は省略するが、プログラム記憶領域840には、ユーザ特定プログラムや通信プログラムなども含む。ユーザ特定プログラムは、無線タグ12から受信した電波信号に含まれるRFIDを読み取り、このRFIDからユーザを特定するためのプログラムである。通信プログラムは、ネットワークを介して、または、直接、他のロボットや外部コンピュータと通信無線通信するためのプログラムである。データ記憶領域842には、発話速度データ842aが記憶される。発話速度データ842aは、ユーザ毎に決定した発話速度についての数値データである。図示は省略するが、データ記憶領域842には、制御プログラムの実行に必要な、他のデータが記憶されたり、カウンタタイマやフラグが設けられたりする。図7-図14は、図3に示したCPU80の発話速度決定処理を示すフロー図である。以下、具体的に説明するが、同じ処理ステップについての重複する説明は省略することにする。なお、発話速度は、図5に示した発話速度テーブルに従って決定されるが、当該発話速度テーブルに従って発話速度決定処理発話速度決定プログラム842bは実行される。図7に示すように、CPU80は、発話速度決定処理を開始すると、ステップS1で、変数nを初期化するn=1。ただし、変数nは、ロボット10の近傍ないし周辺に存在するユーザを個別に識別するための変数である。続くステップS3では、n番目のユーザ情報を取得する。たとえば、ステップS3では、CPU80は、RFIDを検出した順番で、対応するユーザについてのユーザ情報をユーザ情報DB108に記憶されたユーザ情報テーブルから取得する。ただし、この実施例では、ユーザ情報は、対応するユーザについての知識量およびロボットの音声を聞いた経験の有無である。次のステップS5では、ステップS3で取得した当該ユーザの知識量が大学であるかどうかを判断する。ステップS5でNOであれば、つまり当該ユーザの知識量が大学未満であれば、図8に示すステップS21に進む。一方、ステップS5でYESであれば、つまり当該ユーザの知識量が大学であれば、ステップS7で、ステップS3で取得したロボットの音声を聞いた経験の有無に応じて、当該ユーザがロボット10の音声を聞いたことがあるかどうかを判断する。ステップS7でNOであれば、つまり当該ユーザがロボット10の音声を聞いたことがなければ、図12に示すステップS51に進む。一方、ステップS7でYESであれば、つまり当該ユーザがロボット10の音声を聞いたことがあれば、ステップS9で、ロボット10がジェスチャ身体動作を行える環境であるかどうかを判断する。上述したように、この実施例では、ロボット10がジェスチャを行えるかどうかは、当該ロボット10が適用される場所に応じて、当該ロボット10の使用者によって予め決定されている。また、ロボット10がジェスチャを行えることが決定されていても、現在、ロボット10の近傍たとえば、腕の届く範囲に障害物が存在する場合には、ジェスチャが行えないと判断する。ただし、障害物が存在するかどうかは、CPU80が赤外線距離センサ40や接触センサ58の検出結果に基づいて判断する。ステップS9でNOであれば、つまりジェスチャを行えない環境であれば、図14に示すステップS65に進む。一方、ステップS9でYESであれば、つまりジェスチャを行える環境であれば、ステップS11で、ロボット10は移動するかどうかを判断する。上述したように、この実施例では、ロボット10が移動するかどうかは、当該ロボットが適用される場所に応じて、当該ロボット10の使用者によって予め決定されている。ただし、ロボット10が移動することが決定されていても、当該ロボット10の近傍や周囲に障害物が存在し、移動できない場合いは、移動しないと判断される。ロボット10の近傍や周囲に障害物が存在するかどうかは、上述したように、CPU80が赤外線距離センサ40や接触センサ58の検出結果に基づいて判断する。ステップS11でYESであれば、つまりロボット10が移動する場合には、ステップS13で、発話速度を6に決定し、ステップS17に進む。ただし、発話速度が決定されると、当該ユーザの識別情報RFIDに対応づけた発話速度の数値データが発話速度データ842aとして記憶される。以下、発話速度を決定する場合について同様である。ただし、発話速度データ842aは、ロボット10の近傍ないし周辺に複数のユーザが存在する場合には、当該複数のユーザについての発話速度の数値データを含む。一方、ステップS11でNOであれば、つまりロボット10が移動しない場合には、ステップS15で、発話速度を7に決定して、ステップS17に進む。ステップS17では、変数nを1加算するn=n1。そして、ステップS19で、変数nが最大値を超えたかどうかを判断する。このステップS19では、CPU80は、ロボット10CPU80で検出されたすべてのRFIDに対応するユーザについて発話速度を決定したかどうかを判断するのである。つまり、変数nの最大値は、ロボット10が検出したRFIDの個数総数である。ステップS19でNOであれば、つまり変数nが最大値以下であれば、まだ発話速度を決定していないユーザが存在する場合には、ステップS3に戻って、次のユーザについての発話速度決定処理を実行する。一方、ステップS19でYESであれば、つまり変数nが最大値を超えれば、すべてのユーザについて発話速度を決定したと判断して、発話速度決定処理を終了する。図示は省略するが、ユーザに道案内等のサービスを提供するとき、当該ユーザについて決定された発話速度で合成音声データが出力される。上述したように、ステップS5でNOとなり、図8に示すステップS21に進むと、当該ユーザがロボットの音声を聞いたことが有るかどうかを判断する。ステップS21でNOであれば、図9に示すステップS31に進む。一方、ステップS21でYESであれば、ステップS23で、ロボット10がジェスチャを行える環境であるかどうかを判断する。ステップS23でNOであれば、図10に示すステップS39に進む。一方、ステップS23でYESであれば、ステップS25で、ロボット10が移動するかどうかを判断する。ステップS25でYESであれば、ステップS27で、発話速度を5に決定して、図7に示したステップS17に進む。一方、ステップS25でNOであれば、ステップS29で、発話速度を6に決定して、図7に示したステップS17に進む。また、上述したように、ステップS7でNOとなり、図9に示すステップS31に進むと、ロボット10がジェスチャを行えるかどうかを判断する。ステップS31でNOであれば、図11に示すステップS45に進む。一方、ステップS31でYESであれば、ステップS33で、ロボット10は移動するかどうかを判断する。ステップS33でYESであれば、ステップS35で、発話速度を4に決定して、ステップS17に進む。一方、ステップS33でNOであれば、ステップS37で、発話速度を5に決定し、ステップS17に進む。上述したように、図8のステップS23でNOとなり、図10に示すステップS39に進むと、ロボット10は移動するかどうかを判断する。ステップS39でYESであれば、ステップS41で、発話速度を6に決定して、ステップS17に進む。一方、ステップS39でNOであれば、ステップS43で、発話速度を7に決定して、ステップS17に進む。また、図9のステップS31でNOとなり、図11のステップS45に進むと、ロボット10は移動するかどうかを判断する。ステップS45でYESであれば、ステップS47で、発話速度を5に決定して、ステップS17に進む。一方、ステップS45でNOであれば、ステップS49で、発話速度を6に決定して、ステップS17に進む。上述したように、図7のステップS7でNOとなり、図12に示すステップS51に進むと、ロボット10がジェスチャを行える環境であるかどうかを判断する。ステップS51でNOであれば、図13に示すステップS59に進む。一方、ステップS51でYESであれば、ステップS53で、ロボット10は移動するかどうかを判断する。ステップS53でYESであれば、ステップS55で、発話速度を5に決定して、ステップS17に進む。一方、ステップS53でNOであれば、ステップS57で、発話速度を6に決定して、ステップS17に進む。図12のステップS51でNOとなり、図13に示すステップS59に進むと、ロボット10は移動するかどうかを判断する。ステップS59でYESであれば、ステップS61で、発話速度を6に決定し、ステップS17に進む。一方、ステップS59でNOであれば、ステップS63で、発話速度を7に決定して、ステップS17に進む。図7のステップS9でNOとなり、図14に示すステップS65に進むと、ロボット10は移動するかどうかを判断する。ステップS65でYESであれば、ステップS67で、発話速度を7に決定して、ステップS17に進む。一方、ステップS65でNOであれば、ステップS69で、発話速度を8に決定して、ステップS17に進む。この実施例によれば、ユーザの知識量、ユーザがロボットの音声を聞いた経験の有無、ロボットの移動の有無およびロボットのジェスチャの有無に基づいて発話速度を決定するので、ユーザの知識や能力およびロボットがサービスを提供する状況や環境に応じて適切な発話速度を決定することができる。したがって、ユーザにロボットの音声を聞き易くすることができる。なお、この実施例では、知識量やロボットの音声を聞いた経験をユーザ情報テーブルに予め登録しておくようにしてあるが、これに限定される必要はない。たとえば、ロボットが、知識量を測るための質問をユーザにして問題を出して、その回答に応じて当該ユーザの知識量を判定してもよい。また、ロボットが、ロボットの音声を聞いたことがあるかどうかをユーザに質問し、その回答によってロボットの音声を聞いた経験の有無を判断してもよい。また、この実施例では、ロボットがユーザ毎に発話速度を決定するようにしたが、これに限定される必要はない。たとえば、ロボットと通信可能なコンピュータを設け、ロボットで検出されたRFIDをコンピュータに送信し、コンピュータでRFIDが示すユーザについての発話速度を決定し、決定した発話速度をロボットに通知するようにしてもよい。ただし、かかる場合には、図3に示したDB108、110、112をコンピュータの内部または接続可能に設けるとともに、図7-図14に示した発話速度決定処理がコンピュータで実行される。また、かかる場合には、ロボットが移動するかどうかはコンピュータに予め設定され、ロボットがジェスチャを行える環境かどうかの情報は、コンピュータに予め設定され、現在の状況については、ロボットによってコンピュータに送信される。さらに、図5に示した発話速度テーブルは一例であり、ロボットを適用する環境に応じて適宜変更されるため、具体的に示した数値に限定されるべきではない。ただし、ユーザの知識量、ユーザがロボットの音声を聞いた経験の有無、ロボットの移動の有無およびロボットのジェスチャの有無のそれぞれにおける発話速度の大小関係は維持されるべきである。"