JP2001157978A

JP2001157978A - ロボット装置及びその制御方法

Info

Publication number: JP2001157978A
Application number: JP34120799A
Authority: JP
Inventors: Kotaro Sabe; 浩太郎佐部
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 1999-11-30
Filing date: 1999-11-30
Publication date: 2001-06-12

Abstract

(57)【要約】【課題】従来のペットロボットでは、自然な成長を表現
し難かった。【解決手段】ロボット装置及びその制御方法において、
行動モデルの一部又は全部の状態空間を用いて行動を生
成し、その状態空間を、拡大縮小させながら変化させる
ようにした。またロボット装置及びその制御方法におい
て、確率状態遷移モデルでなる行動モデルにおける所定
のノードへの遷移を仮想的なノードでなる仮想ノードへ
の遷移として記述し、当該仮想ノードに所定の第１のノ
ード群を割り当てると共に、仮想ノードに割り当てるノ
ード群を順次変更するようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明はロボット装置及びそ
の制御方法に関し、例えばペットロボットに適用して好
適なものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、本願特許請求人により４足歩行型
のペットロボットが提案及び開発されている。かかるペ
ットロボットは、一般家庭において飼育される犬や猫に
似た形状を有し、「叩く」や「撫でる」といったユーザ
からの働きかけや、周囲の環境等に応じて自律的に行動
し得るようになされたものである。

【０００３】またこのペットロボットには、ユーザから
の「叩く」及び「撫でる」といった働きかけに基づいて
対応する行動の発現確率を変化させる学習機能や、当該
働きかけの累積及び経過時間等に基づいて行動の難易度
や煩雑さのレベルを段階的に変化させる成長機能などが
搭載されており、これにより『ペットロボット』として
の高い商品性及びアミューズメント性を得ている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところでかかるペット
ロボットにおいては、各成長段階（以下、これを「成長
ステージ」と呼ぶ）ごとに個別の確率状態遷移モデルで
なる行動モデルを用意し、ユーザからの働や経過時間の
累積等に基づいて行動モデルを上の「成長ステージ」の
行動モデルに切り換えることにより「成長」を表現して
いた。またかかるペットロボットにおいては、ユーザか
らの働きかけに応じて行動モデルの対応する箇所の遷移
確率を変化させることにより、上述の「学習」を表現し
ていた。

【０００５】ところがこの方法によると、「成長」する
ごとに行動モデルを新しい行動モデルに切り換えること
から、「成長」の度に突然人格が変わってしまったかの
ごとく新しい行動を始めたり、それまでの「学習」の結
果が破棄されることとなり、それまでの行動パターンに
慣れ親しんだユーザからみて不自然さを感じさせる問題
があった。

【０００６】またかかる方法によると、重複した行動パ
ターンがあったとしても各「成長ステージ」ごとにその
行動パターンのための行動モデル部分を用意する必要が
あり、その分行動モデルの生成作業が煩雑化する問題が
あった。

【０００７】従って、例えば「成長」時において行動パ
ターンや学習結果を次の「成長ステージ」に持ち越すこ
とができるようにできれば、上述のような「成長」時の
不自然さを解消して、より一層生物的な「成長」を表現
することができ、その分エンターテイメント性を向上さ
せることができるものと考えられる。

【０００８】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、エンターテイメント性を向上させ得るロボット装置
及びその制御方法を提案しようとするものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、ロボット装置において、行動モデ
ルを保持する保持手段と、行動モデルの一部又は全部の
状態空間を用いて行動を生成する行動生成手段とを設
け、行動生成手段が、行動モデルのうちの行動生成に使
用する状態空間を、拡大縮小させながら変化させるよう
にした。この結果このロボット装置では、行動生成に使
用する状態空間が連続的に変化してゆくため、行動生成
に使用する状態空間の変化の前後における行動出力の不
連続性を低減することができる。

【００１０】また本発明においては、状態遷移モデルで
なる行動モデルを有し、当該行動モデルに基づいて行動
を生成するロボット装置において、行動モデルにおける
所定のノードへの遷移を仮想的なノードでなる仮想ノー
ドへの遷移として記述し、当該仮想ノードに所定の第１
のノード群を割り当てると共に、仮想ノードに割り当て
るノード群を変更する変更手段を設けるようにした。こ
の結果このロボット装置では、基本となる行動モデルが
固定化されているため、出力行動に一貫性をもたせるこ
とができる。

【００１１】さらに本発明においては、ロボット装置の
制御方法において、行動モデルの一部又は全部の状態空
間を用いて行動を生成する第１のステップと、行動モデ
ルのうちの行動生成に使用する状態空間を、拡大縮小さ
せながら変化させる第２のステップとを設けるようにし
た。この結果このロボット装置の制御方法によれば、行
動生成に使用する状態空間が連続的に変化してゆくた
め、行動生成に使用する状態空間の変更の前後における
行動出力の不連続性を低減することができる。

【００１２】さらに本発明によれば、ロボット装置の制
御方法において、行動モデルにおける所定のノードへの
遷移を仮想的なノードでなる仮想ノードへの遷移として
記述すると共に、当該仮想ノードに所定のノード群を割
り当てる第１のステップと、仮想ノードに割り当てるノ
ード群を変更する第２のステップとを設けるようにし
た。この結果このロボット装置の制御方法によれば、基
本となる行動モデルが固定化されているため、出力行動
に一貫性をもたせることができる。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下図面について、本発明の一実
施の形態を詳述する。

【００１４】（１）第１の実施の形態（１−１）第１の実施の形態によるペットロボットの構
成図１において、１は全体として第１の実施の形態による
ペットロボットを示し、胴体部ユニット２の前後左右に
それぞれ脚部ユニット３Ａ〜３Ｄが連結されると共に、
胴体部ユニット２の前端部及び後端部にそれぞれ頭部ユ
ニット４及び尻尾部ユニット５が連結されることにより
構成されている。

【００１５】胴体部ユニット２には、図２に示すよう
に、ＣＰＵ（Central Processing Unit ）１０、ＤＲＡ
Ｍ（Dynamic Random Access Memory）１１、フラッシュ
ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＰＣ（Personal Com
puter ）カードインターフェース回路１３及び信号処理
回路１４が内部バス１５を介して相互に接続されること
により形成されたコントロール部１６と、このペットロ
ボット１の動力源としてのバッテリ１７とが収納されて
いる。また胴体部ユニット２には、ペットロボット１の
向きや動きの加速度を検出するための角速度センサ１８
及び加速度センサ１９なども収納されている。

【００１６】また頭部ユニット４には、外部の状況を撮
像するためのＣＣＤ（Charge Coupled Device ）カメラ
２０と、ユーザからの「撫でる」や「叩く」といった物
理的な働きかけにより受けた圧力を検出するためのタッ
チセンサ２１と、前方に位置する物体までの距離を測定
するための距離センサ２２と、外部音を集音するための
マイクロホン２３と、鳴き声等の音声を出力するための
スピーカ２４と、ペットロボット１の「目」に相当する
ＬＥＤ（Light Emitting Diode）（図示せず）となどが
それぞれ所定位置に配設されている。

【００１７】さらに各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄの関節部
分や、各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄ及び胴体部ユニット２
の各連結部分、頭部ユニット４及び胴体部ユニット２の
連結部分、並びに尻尾部ユニット５の尻尾５Ａの連結部
分などにはそれぞれ自由度数分のアクチュエータ２５₁
〜２５_n及びポテンショメータ２６₁〜２６_nが配設さ
れている。

【００１８】そしてこれら角速度センサ１８、加速度セ
ンサ１９、タッチセンサ２１、距離センサ２２、マイク
ロホン２３、スピーカ２４及び各ポテンショメータ２６
₁〜２６_nなどの各種センサ並びにＬＥＤ及び各アクチ
ュエータ２５₁〜２５_nは、それぞれ対応するハブ２７
₁〜２７_Nを介してコントロール部１６の信号処理回路
１４と接続され、ＣＣＤカメラ２０及びバッテリ１７
は、それぞれ信号処理回路１４と直接接続されている。

【００１９】このとき信号処理回路１４は、上述の各セ
ンサから供給されるセンサデータや画像データ及び音声
データを順次取り込み、これらをそれぞれ内部バス１５
を介してＤＲＡＭ１１内の所定位置に順次格納する。ま
た信号処理回路１４は、これと共にバッテリ１７から供
給されるバッテリ残量を表すバッテリ残量データを順次
取り込み、これをＤＲＡＭ１１内の所定位置に格納す
る。

【００２０】そしてこのようにしてＤＲＡＭ１１に格納
された各センサデータ、画像データ、音声データ及びバ
ッテリ残量データは、この後ＣＰＵ１０がこのペットロ
ボット１の動作制御を行う際に利用される。

【００２１】実際上ＣＰＵ１０は、ペットロボット１の
電源が投入された初期時、胴体部ユニット２の図示しな
いＰＣカードスロットに装填されたメモリカード２８又
はフラッシュＲＯＭ１２に格納された制御プログラムを
ＰＣカードインターフェース回路１３を介して又は直接
読み出し、これをＤＲＡＭ１１に格納する。

【００２２】またＣＰＵ１０は、この後上述のように信
号処理回路１４よりＤＲＡＭ１１に順次格納される各セ
ンサデータ、画像データ、音声データ及びバッテリ残量
データに基づいて自己及び周囲の状況や、ユーザからの
指示及び働きかけの有無などを判断する。

【００２３】さらにＣＰＵ１０は、この判断結果及びＤ
ＲＡＭ１１に格納した制御プログラムに基づいて続く行
動を決定すると共に、当該決定結果に基づいて必要なア
クチュエータ２５₁〜２５_nを駆動させることにより、
頭部ユニット４を上下左右に振らせたり、尻尾部ユニッ
ト５の尻尾５Ａを動かせたり、各脚部ユニット３Ａ〜３
Ｄを駆動させて歩行させるなどの行動を行わせる。

【００２４】またこの際ＣＰＵ１０は、必要に応じて音
声データを生成し、これを信号処理回路１４を介して音
声信号としてスピーカ２４に与えることにより当該音声
信号に基づく音声を外部に出力させたり、上述のＬＥＤ
を点灯、消灯又は点滅させる。

【００２５】このようにしてこのペットロボット１にお
いては、自己及び周囲の状況や、ユーザからの指示及び
働きかけに応じて自律的に行動し得るようになされてい
る。

【００２６】（１−２）制御プログラムのソフトウェア
構成ここでペットロボット１における上述の制御プログラム
のソフトウェア構成を図３に示す。この図３において、
デバイス・ドライバ・レイヤ３０は、この制御プログラ
ムの最下位層に位置し、複数のデバイス・ドライバから
なるデバイス・ドライバ・セット３１から構成されてい
る。この場合各デバイス・ドライバは、ＣＣＤカメラ２
０（図２）やタイマ等の通常のコンピュータで用いられ
るハードウェアに直接アクセスすることを許されたオブ
ジェクトであり、対応するハードウェアからの割り込み
を受けて処理を行う。

【００２７】またロボティック・サーバ・オブジェクト
３２は、デバイス・ドライバ・レイヤ３０の上位層に位
置し、例えば上述の各種センサやアクチュエータ２５₁
〜２５_n等のハードウェアにアクセスするためのインタ
ーフェースを提供するソフトウェア群でなるバーチャル
・ロボット３３と、電源の切換えなどを管理するソフト
ウェア群でなるパワーマネージャ３４と、他の種々のデ
バイス・ドライバを管理するソフトウェア群でなるデバ
イス・ドライバ・マネージャ３５と、ペットロボット１
の機構を管理するソフトウェア群でなるデザインド・ロ
ボット３６とから構成されている。

【００２８】マネージャ・オブジェクト３７は、オブジ
ェクト・マネージャ３８及びサービス・マネージャ３９
から構成されている。この場合オブジェクト・マネージ
ャ３８は、ロボティック・サーバ・オブジェクト３２、
ミドル・ウェア・レイヤ４０、及びアプリケーション・
レイヤ４１に含まれる各ソフトウェア群の起動や終了を
管理するソフトウェア群であり、サービス・マネージャ
３９は、メモリカード２８（図２）に格納されたコネク
ションファイルに記述されている各オブジェクト間の接
続情報に基づいて各オブジェクトの接続を管理するソフ
トウェア群である。

【００２９】ミドル・ウェア・レイヤ４０は、ロボティ
ック・サーバ・オブジェクト３２の上位層に位置し、画
像処理や音声処理などのこのペットロボット１の基本的
な機能を提供するソフトウェア群から構成されている。
またアプリケーション・レイヤ４１は、ミドル・ウェア
・レイヤ４０の上位層に位置し、当該ミドル・ウェア・
レイヤ４０を構成する各ソフトウェア群によって処理さ
れた処理結果に基づいてペットロボット１の行動を決定
するためのソフトウェア群から構成されている。

【００３０】なおミドル・ウェア・レイヤ４０及びアプ
リケーション・レイヤ４１の具体なソフトウェア構成を
それぞれ図４及び図５に示す。

【００３１】ミドル・ウェア・レイヤ４０においては、
図４からも明らかなように、音階認識用、距離検出用、
姿勢検出用、タッチセンサ用、動き検出用及び色認識用
の各信号処理モジュール５０〜５５並びに入力セマンテ
ィクスコンバータモジュール５６などを有する認識系５
７と、出力セマンティクスコンバータモジュール５７並
びに姿勢管理用、トラッキング用、モーション再生用、
歩行用、転倒復帰、ＬＥＤ点灯用及び音再生用の各信号
処理モジュール５８〜６４などを有する出力系６５とか
ら構成されている。

【００３２】この場合認識系５７の各信号処理モジュー
ル５０〜５５は、ロボティック・サーバ・オブジェクト
３２のバーチャル・ロボット３３によりＤＲＡＭ１１
（図２）から読み出される各センサデータや画像データ
及び音声データのうちの対応するデータを取り込み、当
該データに基づいて所定の処理を施して、処理結果を入
力セマンティクスコンバータモジュール５６に与える。

【００３３】入力セマンティクスコンバータモジュール
５６は、これら各信号処理モジュール５０〜５５から与
えられる処理結果に基づいて、「ボールを検出した」、
「転倒を検出した」、「撫でられた」、「叩かれた」、
「ドミソの音階が聞こえた」、「動く物体を検出した」
又は「障害物を検出した」などの自己及び周囲の状況
や、ユーザからの指令及び働きかけを認識し、認識結果
をアプリケーション・レイヤ４１（図２）に出力する。

【００３４】アプリケーション・レイヤ４１において
は、図５に示すように、行動モデルライブラリ７０、行
動切換えモジュール７１、学習モジュール７２、感情モ
デル７３及び本能モデル７４の５つのモジュールから構
成されている。

【００３５】この場合行動モデルライブラリ７０には、
図６に示すように、「バッテリ残量が少なくなった場
合」、「転倒復帰する場合」、「障害物を回避する場
合」、「感情を表現する場合」、「ボールを検出した場
合」などの予め選択されたいくつかの条件項目にそれぞ
れ対応させて、それぞれ独立した行動モデル７０₁〜７
０_nが設けられている。

【００３６】そしてこれら行動モデル７０₁〜７０
_nは、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュー
ル５６から認識結果が与えられたときや、最後の認識結
果が与えられてから一定時間が経過したときなどに、必
要に応じて後述のように感情モデル７３に保持されてい
る対応する情動のパラメータ値や、本能モデル７４に保
持されている対応する欲求のパラメータ値を参照しなが
ら続く行動をそれぞれ決定し、決定結果を行動切換えモ
ジュール７１に出力する。

【００３７】なおこの実施の形態の場合、各行動モデル
７０₁〜７０_nは、次の行動を決定する手法として、図
７に示すような１つのノード（状態）ＮＯＤＥ₀〜ＮＯ
ＤＥ_nから他のどのノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nに遷
移するかを各ノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_n間を接続す
るアークＡＲＣ₁〜ＡＲＣ_n1に対してそれぞれ設定され
た遷移確率Ｐ₁〜Ｐ_nに基づいて確率的に決定する確率
オートマトンと呼ばれるアルゴリズムを用いる。

【００３８】具体的に、各行動モデル７０₁〜７０
_nは、それぞれ自己の行動モデル７０₁〜７０_nを形成
する各ノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nにそれぞれ対応さ
せて、これらノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nごとの図８
に示すような状態遷移表８０を有している。

【００３９】この状態遷移表８０では、そのノードＮＯ
ＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nにおいて遷移条件とする入力イベン
ト（認識結果）が「入力イベント名」の行に優先順に列
記され、その遷移条件についてのさらなる条件が「デー
タ名」及び「データ範囲」の行における対応する列に記
述されている。

【００４０】従って図８の状態遷移表８０で表されるノ
ードＮＯＤＥ₁₀₀では、「ボールを検出（ＢＡＬＬ）」
という認識結果が与えられた場合に、当該認識結果と共
に与えられるそのボールの「大きさ（ＳＩＺＥ）」が
「０から1000」の範囲であることや、「障害物を検出
（ＯＢＳＴＡＣＬＥ）」という認識結果が与えられた場
合に、当該認識結果と共に与えられるその障害物までの
「距離（ＤＩＳＴＡＮＣＥ）」が「０から100 」の範囲
であることが他のノードに遷移するための条件となって
いる。

【００４１】またこのノードＮＯＤＥ₁₀₀では、認識結
果の入力がない場合においても、行動モデル７０₁〜７
０_nが周期的に参照する感情モデル７３及び本能モデル
７４にそれそれ保持された各情動及び各欲求のパラメー
タ値のうち、感情モデル７３に保持された「喜び（ＪＯ
Ｙ）」、「驚き（ＳＵＲＰＲＩＳＥ）」若しくは「悲し
み（ＳＵＤＮＥＳＳ）」のいずれかのパラメータ値が
「50から100 」の範囲であるときには他のノードに遷移
することができるようになっている。

【００４２】また状態遷移表８０では、「他のノードへ
の遷移確率」の欄における「遷移先ノード」の列にその
ノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nから遷移できるノード名
が列記されると共に、「入力イベント名」、「データ
値」及び「データの範囲」の行に記述された全ての条件
が揃ったときに遷移できる他の各ノードＮＯＤＥ₀〜Ｎ
ＯＤＥ_nへの遷移確率が「他のノードへの遷移確率」の
欄内の対応する箇所にそれぞれ記述され、そのノードＮ
ＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nに遷移する際に出力すべき行動が
「他のノードへの遷移確率」の欄における「出力行動」
の行に記述されている。なお「他のノードへの遷移確
率」の欄における各行の確率の和は100 〔％〕となって
いる。

【００４３】従って図８の状態遷移表８０で表されるノ
ードＮＯＤＥ₁₀₀では、例えば「ボールを検出（ＢＡＬ
Ｌ）」し、そのボールの「ＳＩＺＥ（大きさ）」が「０
から1000」の範囲であるという認識結果が与えられた場
合には、「30〔％〕」の確率で「ノードＮＯＤＥ
₁₂₀（node 120）」に遷移でき、そのとき「ＡＣＴＩＯ
Ｎ１」の行動が出力されることとなる。

【００４４】そして各行動モデル７０₁〜７０_nは、そ
れぞれこのような状態遷移表８０として記述されたノー
ドＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nがいくつも繋がるようにして
構成されており、入力セマンティクスコンバータモジュ
ール５６から認識結果が与えられたときなどに、対応す
るノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nの状態遷移表８０を利
用して確率的に次の行動を決定し、決定結果を行動切換
えモジュール７１に出力するようになされている。

【００４５】行動切換えモジュール７１は、行動モデル
ライブラリ７０の各行動モデル７０₁〜７０_nからそれ
ぞれ出力される行動のうち、予め定められた優先順位の
高い行動モデル７０₁〜７０_nから出力された行動を選
択し、当該行動を実行すべき旨のコマンド（以下、これ
を行動コマンドと呼ぶ）をミドル・ウェア・レイヤ４０
の出力セマンティクスコンバータ５７に送出する。なお
この実施の形態においては、図６において下側に表記さ
れた行動モデル７０₁〜７０_nほど優先順位が高く設定
されている。

【００４６】また行動切換えモジュール７１は、行動完
了後に出力セマンティクスコンバータ５７から与えられ
る行動完了情報に基づいて、その行動が完了したことを
学習モジュール７２、感情モデル７３及び本能モデル７
４に通知する。

【００４７】一方、学習モジュール７２は、入力セマン
ティクスコンバータ５６から与えられる認識結果のう
ち、「叩かれた」や「撫でられた」など、ユーザからの
働きかけとして受けた教示の認識結果を入力する。

【００４８】そして学習モジュール７２は、この認識結
果及び行動切換えモジュール７１からの通知に基づい
て、「叩かれた（叱られた）」ときにはその行動の発現
確率を低下させ、「撫でられた（誉められた）」ときに
はその行動の発現確率を上昇させるように、行動モデル
ライブラリ７０における対応する行動モデル７０₁〜７
０_nの対応する遷移確率を変更する。

【００４９】他方、感情モデル７３は、「喜び（joy
）」、「悲しみ（sadness ）」、「怒り（anger
）」、「驚き（surprise）」、「嫌悪（disgust ）」
及び「恐れ（fear）」の合計６つの情動について、各情
動ごとにその情動の強さを表すパラメータを保持してい
る。そして感情モデル７３は、これら各情動のパラメー
タ値を、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュ
ール５６から与えられる「叩かれた」及び「撫でられ
た」などの特定の認識結果と、経過時間及び行動切換え
モジュール７１からの通知となどに基づいて順次更新す
るようになされている。

【００５０】具体的に感情モデル７３は、入力セマンテ
ィクスコンバータ５６からの認識結果及びそのときのペ
ットロボット１の行動がその情動に対して作用する度合
い（予め設定されている）と、本能モデル７４が保持し
ている各欲求のパラメータ値及びそのときのペットロボ
ット１の行動がその情動に対して作用する度合い（予め
設定されている）と、他の情動から受ける抑制及び刺激
の度合いと、経過時間となどに基づいて所定の演算式に
より算出されるその情動の変動量をΔＥ〔ｔ〕、現在の
その情動のパラメータ値をＥ〔ｔ〕、認識結果等に応じ
てその情動を変化させる割合（以下、これを感度と呼
ぶ）を表す係数をｋ_eとして、所定周期で次式

【００５１】

【数１】

【００５２】を用いて次の周期におけるその情動のパラ
メータ値Ｅ〔ｔ＋１〕を算出する。

【００５３】そして感情モデル７３は、この演算結果を
現在のその情動のパラメータ値Ｅ〔ｔ〕と置き換えるよ
うにしてその情動のパラメータ値を更新する。なお各認
識結果や行動切換えモジュール７１からの通知に対して
どの情動のパラメータ値を更新するかは予め決められて
おり、例えば「叩かれた」といった認識結果が与えられ
た場合には「怒り」の情動のパラメータ値が上がり、
「撫でられた」といった認識結果が与えられた場合には
「喜び」の情動のパラメータ値が上がる。

【００５４】これに対して本能モデル７４は、「運動欲
（exersise）」、「愛情欲（afection）」、「食欲（ap
petite）」及び「好奇心（curiocity ）」の互いに独立
した４つの欲求について、これら欲求ごとにその欲求の
強さを表すパラメータを保持している。そして本能モデ
ル７４は、これら欲求のパラメータ値を、それぞれ入力
セマンティクスコンバータモジュール５６から与えられ
る認識結果や、経過時間及び行動切換えモジュール７１
からの通知などに基づいて順次更新するようになされて
いる。

【００５５】具体的に本能モデル７４は、「運動欲」、
「愛情欲」及び「好奇心」については、ペットロボット
１の行動出力、経過時間及び認識結果などに基づいて所
定の演算式により算出されるその欲求の変動量をΔＩ
〔ｋ〕、現在のその欲求のパラメータ値をＩ〔ｋ〕、そ
の欲求の感度を表す係数をｋ_iとして、所定周期で次式

【００５６】

【数２】

【００５７】を用いて次の周期におけるその欲求のパラ
メータ値Ｉ〔ｋ＋１〕を算出し、この演算結果を現在の
その欲求のパラメータ値Ｉ〔ｋ〕と置き換えるようにし
てその欲求のパラメータ値を更新する。なお行動出力や
認識結果等に対してどの欲求のパラメータ値を変化させ
るかは予め決められており、例えば行動切換えモジュー
ル７１からの通知（行動を行ったとの通知）があったと
きには「運動欲」のパラメータ値が下がる。

【００５８】また本能モデル７４は、「食欲」について
は、入力セマンティクスコンバータモジュール５６を介
して与えられるバッテリ残量データに基づいて、バッテ
リ残量をＢ_Lとして、所定周期で次式

【００５９】

【数３】

【００６０】により「食欲」のパラメータ値Ｉ〔ｋ〕を
算出し、この演算結果を現在の食欲のパラメータ値Ｉ
〔ｋ〕と置き換えるようにして当該「食欲」のパラメー
タ値を更新する。

【００６１】なお本実施の形態においては、各情動及び
各欲求のパラメータ値がそれぞれ０から100 までの範囲
で変動するように規制されており、また係数ｋ_e、ｋ_i
の値も各情動及び各欲求ごとに個別に設定されている。

【００６２】一方、ミドル・ウェア・レイヤ４０の出力
セマンティクスコンバータモジュール５７は、図４に示
すように、上述のようにしてアプリケーション・レイヤ
４１の行動切換えモジュール７１から与えられる「前
進」、「喜ぶ」、「鳴く」又は「トラッキング（ボール
を追いかける）」といった抽象的な行動コマンドを出力
系６５の対応する信号処理モジュール５８〜６４に与え
る。

【００６３】そしてこれら信号処理モジュール５８〜６
４は、行動コマンドが与えられると当該行動コマンドに
基づいて、その行動を行うために対応するアクチュエー
タ２５₁〜２５_n（図２）に与えるべきサーボ指令値
や、スピーカ２４（図２）から出力する音の音声データ
及び又は「目」のＬＥＤに与える駆動データを生成し、
これらのデータをロボティック・サーバ・オブジェクト
３２のバーチャルロボット３３及び信号処理回路１４
（図２）を順次介して対応するアクチュエータ２５₁〜
２５_n、スピーカ２４又はＬＥＤに順次送出する。

【００６４】このようにしてこのペットロボット１にお
いては、制御プログラムに基づいて、自己及び周囲の状
況や、ユーザからの指示及び働きかけに応じた自律的な
行動を行うことができるようになされている。

【００６５】（１−３）ペットロボット１の成長モデル次にこのペットロボット１に搭載された成長機能につい
て説明する。このペットロボット１には、ユーザからの
働きかけ等に応じて、あたかも「成長」するかのごとく
行動を変化させてゆく成長機能が搭載されている。

【００６６】すなわちこのペットロボット１には、成長
過程として「誕生期」、「幼年期」、「少年期」、「青
年期」及び「成人期」の５つの「成長ステージ」が設け
られている。そしてアプリケーション・レイヤ４１の行
動モデルライブラリ７０（図５）には、上述した「バッ
テリ残量が少なくなった場合」等の各条件項目のうち、
「モーション（動き）」や「行動」などの「成長」に関
係した全ての条件項目（以下、これを成長関連条件項目
と呼ぶ）について、図９に示すように、行動モデル７０
_kとして、「誕生期」、「幼年期」、「少年期」、「青
年期」及び「成人期」にそれぞれ対応させた行動モデル
７０_k(1)〜７０_k(5)が設けられている。そして行動モデ
ルライブラリ７１では、これら成長関連条件項目につい
て、初期時には「誕生期」の行動モデル７０_k(1)を用い
て次の行動を決定するようになされている。

【００６７】この場合「誕生期」の各行動モデル７０
_k(1)はノードＮＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_n（図７）の数が少
なく、またこれら行動モデル７０_k(1)から出力される行
動の内容も「パターン１（「誕生期」用の歩行パター
ン）で前進」や、「パターン１（「誕生期」用の鳴き声
パターン）で鳴く」のように、「誕生期」に対応した行
動又は動作内容となっている。

【００６８】かくしてこのペットロボット１において
は、初期時には「誕生期」の各行動モデル７０_k(1)に従
って、例えば「モーション」については単に「歩く」、
「立つ」、「寝る」程度の「単純」な動きとなるよう
に、「行動」については同じ行動を繰り返し行うことに
より「単調」となるように行動する。

【００６９】またこのときアプリケーション・レイヤ４
１の学習モジュール７２（図５）は、その内部に「成
長」の度合いを表すパラメータ（以下、これを成長パラ
メータと呼ぶを保持しており、入力セマンティクスコン
バータモジュール５６から与えられる認識結果や経過時
間情報などに基づいて、成長パラメータの値を「撫でら
れた」や「叩かれた」等のユーザからの働きかけ（教
示）の回数や経過時間等に応じて順次更新するようにな
されている。

【００７０】そして学習モジュール７２は、ペットロボ
ット１に電源が投入される度にこの成長パラメータの値
を評価し、当該値が「幼年期」に対応させて予め設定さ
れた閾値を越えた場合には、これを行動モデルライブラ
リ７０に通知する。また行動モデルライブラリ７０は、
この通知が与えられると、上述の各成長関連条件項目に
ついて、それぞれ使用する行動モデルを「幼年期」の行
動モデル７０_k(2)に変更する。

【００７１】このとき「幼年期」の各行動モデル７０
_k(2)は「誕生期」の行動モデル７０_k(1)よりもノードＮ
ＯＤＥ₀〜ＮＯＤＥ_nの数が多く、またこれら行動モデ
ル７０_k(2)から出力される行動の内容も「幼年期」の行
動に比べて難易度や複雑さのレベル（成長レベル）が高
くなっている。

【００７２】かくしてこのペットロボット１において
は、この後はこれら行動モデル７０_k(2)に従って、例え
ば「モーション」については行動の数が増加することに
より「少しは高度かつ複雑」な動きとなるように、また
「行動」については「少しは目的をもった」行動となる
ように行動する。

【００７３】さらに学習モジュール７４は、この後上述
の場合と同様にして、成長パラメータの値が「少年
期」、「青年期」及び「成人期」にそれぞれ対応させて
予め設定された各閾値を越える度にこれを行動モデルラ
イブラリ７１に通知する。また行動モデルライブラリ７
１は、この通知が与えられる度に上述の各成長関連条件
項目について、それぞれ使用する行動モデルを「少年
期」、「青年期」及び「成人期」の行動モデル７０_k(3)
〜７０_k(5)に順次変更する。

【００７４】このとき「少年期」、「青年期」及び「成
人期」の各行動モデル７０_k(3)〜７０_k(5)は、それぞれ
「成長ステージ」が上がるにつれてノードＮＯＤＥ₀〜
ＮＯＤＥ_nの数が多くなり、またこれら行動モデル７０
_k(3)〜７０_k(5)から出力される行動の内容も「成長ステ
ージ」が上がるにつれて行動の難易度や複雑さのレベル
が高くなっている。

【００７５】この結果このペットロボット１では、「成
長ステージ」が上がる（すなわち「誕生期」から「幼年
期」、「幼年期」から「少年期」、「少年期」から「青
年期」、「青年期」から「成人期」に変化する）に従っ
て、「モーション」が「単純」から「高度・複雑」に、
また「行動」が「単調」から「目的をもった行動」に順
次段階的に変化する。

【００７６】このようにしてこのペットロボット１にお
いては、ユーザから与えられる教示や時間経過に応じ
て、行動及び動作が「誕生期」、「幼年期」、「少年
期」、「青年期」及び「成人期」の５段階で「成長」す
るようになされている。

【００７７】なおこの実施の形態の場合、ペットロボッ
ト１の成長モデルは、図１０に示すように「少年期」以
降において枝分かれするモデルとなっている。

【００７８】すなわちこのペットロボット１の場合、ア
プリケーション・レイヤ４１（図５）の行動モデルライ
ブラリ７０には、上述の各成長関連条件項目について、
「少年期」、「青年期」及び「成人期」の行動モデル７
０_k(3)〜７０_k(5)としてそれぞれ複数の行動モデルが用
意されている。

【００７９】実際上、各成長関連条件項目の例えば「少
年期」の行動モデル７０_k(3)としては、動きが雑で速い
「荒々しい」性格の行動を行わせるための行動モデル
（CHILD １）と、これよりも動きが滑らかで遅い「おっ
とり」とした性格の行動を行わせるための行動モデル
（CHILD ２）とが用意されている。

【００８０】また「青年期」の行動モデル７０_k(4)とし
ては、「少年期」の「荒々しい」性格よりもより動きが
雑で速い「いらいら」した性格の行動を行わせるための
行動モデル（YOUNG １）と、これよりも動きが遅くかつ
滑らかな「普通」の性格の行動及び動作を行わせるため
の行動モデル（YOUNG ２）と、これよりも一層動作が遅
くかつ行動量が少ない「おっとり」とした性格の行動を
行わせるための行動モデル（YOUNG ３）とが用意されて
いる。

【００８１】さらに「成人期」の行動モデル７０_k(5)と
しては、「青年期」の「いらいら」した性格よりもより
動きが雑で速く、かつ非常に怒りやすい「攻撃的」な性
格の行動を行わせるための行動モデル（ADULT １）と、
これよりも動きが滑らかで遅く、かつ怒りやすい「荒々
しい」性格の行動を行わせるための行動モデル（ADULT
２）と、これよりも動きが滑らかで遅く、かつ行動量が
少ない「おとなしい」性格の行動を行わせるための行動
モデル（ADULT ３）と、これよりもさらに一層動きが遅
く、かつ行動量が少ない「静かな」性格の行動を行わせ
るための行動モデル（ADULT ４）とが用意されている。

【００８２】そしてアプリケーション・レイヤ４１の学
習モジュール７２（図５）は、上述のように行動モデル
ライブラリ７０に対して「成長ステージ」を上げさせる
ための通知を行う際に、「少年期」以降では、その「成
長ステージ」において「叩かれた」及び「撫でられた」
回数等に基づいて、各成長関連条件項目の次の「成長ス
テージ」の行動モデルとしてどの「性格」の行動モデル
（CHILD １、CHILD ２、YOUNG １〜YOUNG ３、ADULT １
〜ADULT ４）を用いるかを指定する。

【００８３】この結果、行動モデルライブラリ７０は、
この指定に基づいて、各成長関連条件項目について、
「少年期」以降では使用する行動モデル７０_k(3)〜７０
_k(5)を指定された「性格」の行動モデル（CHILD １、CH
ILD ２、YOUNG １〜YOUNG ３、ADULT １〜ADULT ４）に
それぞれ変更する。

【００８４】この場合「少年期」以降では、次の「成長
ステージ」に移る際、現在の「成長ステージ」での「性
格」によって次の「成長ステージ」での「性格」が決ま
っており、図１０において矢印で結ばれた「性格」間で
の移行しかできない。従って例えば「少年期」において
「荒々しい」性格の行動モデル（CHILD １）が用いられ
ている場合には、「青年期」において「おっとり」とし
た性格の行動モデル（YOUNG ３）に移行することができ
ない。

【００８５】このようにこのペットロボット１において
は、あたかも本物の動物が飼い主の飼育の仕方等によっ
て性格を形成してゆくかのごとく、ユーザからの働きか
け等に応じて、「成長」に伴って「性格」をも変化させ
てゆくようになされている。（１−４）行動モデル７０_kの具体構成次に、上述した各成長関連条件項目の行動モデル７０_k
（図９）の具体構成について説明する。

【００８６】このペットロボット１の場合、各成長関連
条件項目の行動モデル７０_kは、それぞれペットロボッ
ト１が発現できる全ての行動パターンが格納された広大
な状態空間を有している。

【００８７】そしてこれら行動モデル７０_kは、その状
態空間のうちの「歩く」、「寝る」及び「立つ」等のこ
のペットロボットにおける基本的な行動を生成する状態
空間部分をコアとして、「誕生期」には当該コアを含む
極一部だけを使用し、この後「成長」する度に、新たに
増やしたい状態空間部分（新たに発現できるようにする
行動や一連の行動パターンを生成する状態空間部分）へ
の遷移を許可すると共に使わなくなった状態空間部分
（発現しないようにする行動や一連の行動パターンを生
成する状態空間部分）を切り離すようにして、各「成長
ステージ」における行動モデル７０_k(1)〜７０_k(5)を生
成している。

【００８８】そしてこのペットロボット１では、このよ
うに新たに増やしたい状態空間部分への遷移を許可した
り、不要な状態空間を切り離す方法として、その状態空
間への遷移確率を「成長」に応じて変更する方法を用い
ている。

【００８９】例えば図１１において、ノードＮＯＤＥ_A
からノードＮＯＤＥ_Bへの遷移条件が『ボールを見つけ
た』ことであり、かつノードＮＯＤＥ_Bからの一連のノ
ード群９０が『ボールに近づいてこれを蹴る』といった
一連の行動パターンを行うためのものであるとすると、
ノードＮＯＤＥ_Aにおいてボールを見つけたときには遷
移確率Ｐ₁で『ボールを追いかけてこれを蹴る』という
行動パターンＰＡ₁が発現されるが、この遷移確率Ｐ₁
が「０」である場合には、このような行動パターンＰＡ
₁は決して発現されない。

【００９０】そこでこのペットロボット１においては、
ある「成長ステージ」になってからこのような行動パタ
ーンＰＡ₁を発現させる場合には、初期時にはこの遷移
確率Ｐ₁を「０」に設定しておき、当該「成長ステー
ジ」になったときにこの遷移確率Ｐ₁を「０」よりも大
きい予め設定された数値に変更するようにする。またこ
れと逆に、ある「成長ステージ」となったときにこの行
動パターンＰＡ₁を忘れさせる場合には、その「成長ス
テージ」になったときにノードＮＯＤＥ_AからノードＮ
ＯＤＥ_Bへの遷移確率を「０」に変更するようにしてい
る。

【００９１】そしてこのペットロボットでは、このよう
に必要箇所の遷移確率を更新するための具体的手法とし
て、上述の成長関連条件項目の各行動モデルには、「幼
年期」、「少年期」、「青年期」及び「成人期」の各
「成長ステージ」にそれぞれ対応させて、図１２に示す
ようなファイル（以下、これを差分ファイルと呼ぶ）９
１Ａ〜９１Ｄが設けられている。

【００９２】これら差分ファイル９１Ａ〜９１Ｄは、そ
の「成長ステージ」に上がるに際して上述のように新た
な行動を発現させるために上述のように遷移確率を変更
すべきノード（図１１におけるノードＡに相当）のノー
ド名（番号）と、そのノードの状態遷移表８０（図８）
における遷移確率を変更すべき箇所と、当該箇所におけ
る変更後の遷移確率とが格納されたものである。

【００９３】そして各成長関連条件項目の行動モデル７
０_kは、初期時には「誕生期」用の行動モデル７０_k(1)
で行動を生成する一方、この後上述のように学習モジュ
ール７２（図５）から「成長」したとの通知が与えられ
ると、対応する「成長ステージ」用の差分ファイル９１
〜９１Ｄに基づいて、当該差分ファイル９１〜９１Ｄに
記述された各ノードについて、それぞれ指定された箇所
の遷移確率を指定された数値に変更する。

【００９４】例えばこの図８及び図１２に示す例の場合
において、「幼年期」に成長したときには、各成長関連
条件項目の行動モデル７０_kは、ノードＮＯＤＥ₁₀₀の
状態遷移表８０における遷移確率が記述された領域（図
８において「出力行動」の列よりも下側でかつ「データ
の範囲」の行よりも右側部分）の「１行目」でかつ「１
列目」の遷移確率を「20」〔％〕に変更すると共に、当
該状態遷移表の「１行目」でかつ「ｎ列目」の遷移確率
を「30」〔％〕、……のようにそれぞれ変更する。また
これと共に各成長関連条件項目の行動モデル７０_kは、
この「幼年期」用の差分ファイル９１Ａに記述された他
のノードＮＯＤＥ₃₂₀、ＮＯＤＥ₇₂₀、……についても
同様にして対応する遷移確率をそれぞれ変更する。

【００９５】この場合このようにして数値を変更する遷
移確率の中には、それまでの遷移確率が「０」であった
（すなわち一連の行動パターンの起点となるノードへの
遷移が禁止されていた）ものや、変更後の遷移確率が
「０」となる（すなわち一連の行動パターンの起点とな
るノードへの遷移が禁止される）ものが含まれている
が、このようにその遷移確率が「０」から所定の数値に
変更されたり、又は変更後の遷移確率が「０」となるこ
とにより、新たな「成長ステージ」においてその一連の
行動パターンが発現されるようになったり、又はその一
連の行動パターンが発現されなくなったりする。

【００９６】なおこのようにして必要な遷移確率を変更
した場合においても、変更後の状態遷移表８０における
対応する行に含まれる各遷移確率の和が100 〔％〕とな
るように各差分ファイル９１Ａ〜９１Ｄにおける各遷移
確率の値が選定されている。

【００９７】（１−５）本実施の形態の動作及び効果以上の構成において、このペットロボット１では、全て
の行動パターンが格納された広大な状態空間のうちの基
本的な行動を行うための状態空間部分をコアとして、
「誕生期」には当該コアを含む極一部だけを使用し、こ
の後「成長」する度に、コア以外の使わなくなった状態
空間部分を切り離すと共に新たに増やしたい状態空間部
分への遷移を許可するようにして、各「成長ステージ」
における行動モデル７０_k(1)〜７０_k(n)を生成し、当該
生成した行動モデル７０_k(1)〜７０_k(n)に従って行動す
る。

【００９８】従ってこのペットロボット１では、各「成
長ステージ」における行動モデル７０_k(1)〜７０_k(n)の
状態空間が連続的に変化してゆくため、「成長」の前後
における出力行動の不連続性を軽減して、より自然に
「成長」を表現することができる。またこのペットロボ
ット１では、基本的な行動を生成するための状態空間部
分を全ての「成長ステージ」において共用しているた
め、基本的な行動の学習結果を順次次の「成長ステー
ジ」に持ち越すことができる。

【００９９】さらにこのペットロボット１では、このよ
うに基本的な行動を生成する状態空間部分を全ての「成
長ステージ」において共用しているため、各「成長ステ
ージ」の行動モデル７０_k(1)〜７０_k(n)の作成作業が容
易であり、また従来のように各「成長ステージ」ごとに
個別の行動モデルを用意する場合に比べて行動モデル全
体としてのデータ量を削減することもできる。

【０１００】さらにこのペットロボット１では、上述の
ように「成長」に合わせて不要な一連の行動パターンの
状態空間を切り離し、必要な一連の行動パターンの状態
空間への遷移を許可するようにして各「成長ステージ」
における行動モデル７０_k(1)〜７０_k(n)を生成するよう
にしているため、各一連の行動パターンを部品化するこ
とができ、その分各成長関連条件項目の行動モデル７０
_Kの生成作業をより一層容易化することができる。

【０１０１】以上の構成によれば、全ての行動パターン
が格納された広大な状態空間のうちの基本的な行動を行
うための状態空間部分をコアとして、「誕生期」には当
該コアを含む極一部だけを使用し、この後「成長」する
度に、コア以外の使わなくなった状態空間部分を切り離
すと共に新たに増やしたい状態空間部分への遷移を許可
するようにして各「成長ステージ」における行動モデル
７０_k(1)〜７０_k(n)を生成するようにしたことにより、
各「成長ステージ」における行動モデル７０_k(1)〜７０
_k(n)の状態空間を連続的に変化させて、「成長」の前後
における出力行動の不連続性を軽減することができる。
かくするにつきより自然に「成長」を表現することがで
き、かくしてエンターテイメント性を向上させ得るペッ
トロボットを実現できる。

【０１０２】（２）第２の実施の形態（２−１）原理図１１に示すように、「成長」によって新たに取得する
一連の行動パターンＰＡ₁への遷移が特定の状態（ノー
ドＮＯＤＥ_A）からしか起こらない場合には、その遷移
確率Ｐ₁を変更するだけでその行動パターンの発現を制
御することができる。しかしながら図１３に示すよう
に、この遷移が複数の状態（ノードＮＯＤＥ_A1〜ＮＯＤ
Ｅ_A3）から起こる場合には、対応する全ての遷移確率Ｐ
₁₀〜Ｐ₁₂をコトロールすることは容易ではない。

【０１０３】そこでこのような場合には、図１４に示す
ように、行動モデル中に仮想的なノード（以下、これを
仮想ノードと呼ぶ）ＮＯＤＥ_Kを設けると共に、各ノー
ドＮＯＤＥ_A1〜ＮＯＤＥ_A3から一連の行動パターンＰＡ
₁の起点となるノードＮＯＤＥ_Bへの遷移を仮想ノード
ＮＯＤＥ_Kへの遷移に置き換え、仮想ノードＮＯＤＥ_K
と、上述の一連の行動パターンＰＡ₁の起点のノードＮ
ＯＤＥ_Bとを対応付けるようにすれば良い。

【０１０４】このようにすることによって、遷移確率の
コントロールも容易となり、また「成長」に伴ってこの
一連の行動パターンＰＡ₁を他の一連の行動パターンＰ
Ａ₂に切り換える場合においても、仮想ノードＮＯＤＥ
_Kに対する実ノードの対応付けを前の行動パターンＰＡ
₁の起点のノードＮＯＤＥ_Bから次の行動パターンＰＡ
₂の起点のノードＮＯＤＥ_Cに変更するだけでこれを容
易に行うことができる。

【０１０５】（２−２）本実施の形態によるペットロボ
ット１００の構成ここで図１の１００は全体として第２の実施の形態によ
るペットロボットを示すものであり、「成長」に伴う各
成長関連条件項目の行動モデル７０_k（図９）の構成が
異なる点を除いて第１の実施の形態のペットロボット１
と同様に構成されている。

【０１０６】すなわちこのペットロボット１００におい
て、各成長関連条件項目の行動モデル７０_kには、図１
５に示すように、それぞれ「立つ」、「座る」及び「歩
く」などの各「成長ステージ」に共通した基本的な行動
を生成するための行動モデル（以下、これを基本行動モ
デルと呼ぶ）１０１が設けられており、この基本行動モ
デル１０１内にいくつかの仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯ
ＤＥ_Knが設けられている。

【０１０７】また各成長関連条件項目の行動モデル７０
_kには、各「成長ステージ」にそれぞれ対応させて、行
動パターンファイル１０２Ａ〜１０２Ｅが設けられてい
る。これら各行動パターンファイル１０２Ａ〜１０２Ｅ
は、それぞれ図１６に示すように、その「成長ステー
ジ」において基本行動モデル１０１内の各仮想ノードＮ
ＯＤＥ_K1〜ＮＯＤＥ_Knとそれぞれ対応付けられた各一連
の行動パターンＰＡ₁〜ＰＡ_nをそれぞれ生成するノー
ド群の状態遷移表を集めてファイル化したものである。

【０１０８】さらに各成長関連条件項目の行動モデル７
０_kには、図１７に示すように、各「成長ステージ」に
おける各仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯＤＥ_Knと実ノード
（その「成長ステージ」の行動パターンファイル１０２
Ａ〜１０２Ｅに格納されたいずれかの行動パターンＰＡ
₁〜ＰＡ_nの起点のノード、以下同じ）との対応関係を
表す対応表１０３Ａ〜１０３Ｅをまとめたファイル（以
下、これを差分ファイル１０３と呼ぶ）が設けられてい
る。

【０１０９】そして各成長関連条件項目の行動モデル７
０_kは、初期時には「誕生期」用の行動パターンファイ
ル１０２Ａのデータを読み出してこれを基本行動モデル
１０１に付加すると共に、差分ファイル１０３に格納さ
れている「誕生期」用の対応表１０３Ａに基づいて基本
行動モデル１０１内の各仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯＤ
Ｅ_Knを実ノードに変換するようにして「誕生期」用の行
動モデル７０_k(1)を生成し、当該行動モデル７０_k(1)に
基づいて行動を生成する。

【０１１０】また各成長関連条件項目の行動モデル７０
_kは、この後学習モジュール７２（図５）から「成長」
したとの通知が与えられると、「誕生期」用の行動パタ
ーンファイル１０２Ａのデータに代えて「幼年期」用の
行動パターンファイル１０２Ｂのデータを基本行動モデ
ル１０１に付加すると共に、差分ファイル１０３に格納
されている「幼年期」用の対応表１０３Ｂに基づいて基
本行動モデル１０１内の各仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯ
ＤＥ_Knを実ノードに変換するようにして「幼年期」用の
行動モデル７０_k(2)を生成し、当該行動モデル７０_k(2)
に基づいて行動を生成する。

【０１１１】さらに各成長関連条件項目の行動モデル７
０_kは、この後これと同様にして、学習モジュール７２
から「成長」したとの通知が与えられる度に、基本行動
モデル１０１に付加する行動パターンファイル１０２Ａ
〜１０２Ｅのデータを「少年期」用、「青年期」用及び
「成人期」用のものに順次変更すると共に、差分ファイ
ル１０３に格納されたその「成長ステージ」の対応表１
０３Ｃ〜１０３Ｅに基づいて基本行動モデル１０１内の
各仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯＤＥ_Knを実ノードに変換
するようにして「少年期」用、「青年期」用及び「成人
期」用の行動モデル７０_k(3)〜７０_k(5)を順次生成し、
その行動モデル７０_k(3)〜７０_k(5)に基づいて行動を生
成する。

【０１１２】このようにしてこのペットロボット１００
では、基本行動モデル１０１内の各仮想ノードＮＯＤＥ
_K1〜ＮＯＤＥ_Knにそれぞれ対応させる行動パターンＰＡ
₁〜ＰＡ_nを「成長」に伴って順次変更するようにし
て、「成長」に応じて行動を変化させるようになされて
いる。

【０１１３】（２−３）本実施の形態の動作及び効果以上の構成において、このペットロボット１００では、
基本行動モデル１０１内の各仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜Ｎ
ＯＤＥ_Knにそれぞれ対応させる行動パターンＰＡ₁〜Ｐ
Ａ_nを「成長」に伴って順次変更するようにして、「成
長」に応じて行動を変化させる。

【０１１４】従ってこのペットロボット１００では、基
本的な行動モデルを生成するための基本行動モデル１０
１を全ての「成長ステージ」において共用しているた
め、全ての「成長ステージ」を通して行動に一貫性をも
たせることができ、また基本的な行動の学習結果を順次
次の「成長ステージ」に持ち越すことができる。

【０１１５】またこのペットロボット１００では、この
ように基本行動モデル１０１を全ての「成長ステージ」
において共用するため、行動モデルの作成作業が容易で
あり、また従来のように各「成長ステージ」ごとに個別
の行動モデルを用意する場合に比べて行動モデル全体と
してのデータ量を削減することもできる。

【０１１６】さらにこのペットロボット１００では、基
本行動モデル１０１内の各仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯ
ＤＥ_Knに対応付ける各行動パターンＰＡ₁〜ＰＡ_nを部
品化することができ、その分各成長関連条件項目の行動
モデル７０_Kの生成作業をより一層容易化することがで
きる。

【０１１７】さらにこのペットロボット１００では、こ
のような第１の実施の形態において得られる作用効果と
同様の作用効果に加えて、上述のように仮想ノードＮＯ
ＤＥ_K1〜ＮＯＤＥ_Knを利用するようにしているために、
例えば図１３のようにある一連の行動パターンＰＡ₁へ
の遷移があちらこちらのノードＮＯＤＥ_A1〜ＮＯＤＥ_A3
から起こる場合においても、各成長関連条件項目の行動
モデル７０_Kを容易に生成し得るようにすることができ
る。

【０１１８】以上の構成によれば、基本行動モデル１０
１内に仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯＤＥ_Knを設けると共
に、各仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯＤＥ_Knにそれぞれ
「誕生期」用の各一連の行動パターンＰＡ₁〜ＰＡ
_n（の起点のノード）を対応付けるようにして各「誕生
期」用の行動モデル７０_k(1)を生成すると共に、この後
「成長」に伴って各仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯＤＥ_Kn
にそれぞれ対応付ける各一連の行動パターンＰＡ₁〜Ｐ
Ａ_nを「幼年期」用、「少年期」用、「青年期」用及び
「成人期」用に切り換えてゆくようにして、これら「幼
年期」用、「少年期」用、「青年期」用及び「成人期」
用の各行動モデル７０_k(2)〜７０_k(5)を生成するように
したことにより、全ての「成長ステージ」を通して行動
に一貫性をもたせることができる。かくするにつきより
自然に「成長」を表現することができ、かくしてエンタ
ーテイメント性を向上させ得るペットロボットを実現で
きる。

【０１１９】（３）他の実施の形態なお上述の第１及び第２の実施の形態においては、本発
明を４足歩行型のペットロボット１、１００に適用する
ようにした場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、この他種々の形態のロボットに広く適用することが
できる。

【０１２０】また上述の第１及び第２の実施の形態にお
いては、「成長」に伴って各「成長ステージ」の行動モ
デル７０_k(1)〜７０_k(5)の状態空間を順次拡大してゆく
場合について述べたが、本発明はこれに限らず、各「成
長ステージ」の行動モデル７０_k(1)〜７０_k(5)の状態空
間を順次縮小させたり、又は拡大の途中でいずれかの
「成長ステージ」においてその行動モデル７０_k(1)〜７
０_k(5)の状態空間を縮小させたりするようにしても良
い。

【０１２１】さらに上述の第１及び第２の実施の形態に
おいては、ペットロボット１、１００が５段階で「成
長」するようにした場合について述べたが、本発明はこ
れに限らず、５以外の段階数で「成長」するようにして
も良い。

【０１２２】さらに上述の第１の実施の形態において
は、行動モデル（ペットロボット１が行える全ての行動
パターンを含む行動モデル）を保持する保持手段と、当
該行動モデルの一部又は全部の状態空間を用いて行動を
生成する行動生成手段とを１つの行動モデル７０_k及び
ＣＰＵ１０により構成するようにした場合について述べ
たが、本発明はこれに限らず、この他種々の構成を広く
適用することができる。

【０１２３】さらに上述の第２の実施の形態において
は、仮想ノードＮＯＤＥ_K1〜ＮＯＤＥ_Knに割り当てるノ
ード群を変更する変更手段を１つの行動モデル７０_k及
びＣＰＵ１０により構成するようにした場合について述
べたが、本発明はこれに限らず、この他種々の構成を広
く適用することができる。

【０１２４】

【発明の効果】上述のように本発明によれば、ロボット
装置及びその制御方法において、行動モデルの一部又は
全部の状態空間を用いて行動を生成し、その状態空間
を、拡大縮小させながら変化させるようにしたことによ
り、行動生成に使用する状態空間を連続的に変化させる
ことができ、行動生成に使用する状態空間の変化の前後
における行動出力の不連続性を低減することができる。
かくするにつき出力行動の種類等を滑らかにかつ自然に
順次変化させてゆくことができ、かくしてエンターテイ
メント性を向上させ得るロボット装置及びその制御方法
を実現できる。

【０１２５】またロボット装置及びその制御方法におい
て、確率状態遷移モデルでなる行動モデルにおける所定
のノードへの遷移を仮想的なノードでなる仮想ノードへ
の遷移として記述し、当該仮想ノードに所定の第１のノ
ード群を割り当てると共に、仮想ノードに割り当てるノ
ード群を順次変更するようにしたことにより、基本とな
る行動モデルが固定化されているため、出力行動に一貫
性をもたせながらこれを順次変化させることができる。
かくするにつき出力行動の種類等を滑らかにかつ自然に
順次変化させてゆくことができ、かくしてエンターテイ
メント性を向上させ得るロボット装置及びその制御方法
を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１及び第２の実施の形態によるペットロボッ
トの外観構成を示す斜視図である。

【図２】ペットロボットの回路構成を示すブロック図で
ある。

【図３】制御プログラムのソフトウェア構成を示す概念
図である。

【図４】ミドル・ウェア・レイヤのソフトウェア構成を
示す概念図である。

【図５】アプリケーション・レイヤのソフトウェア構成
を示す概念図である。

【図６】行動モデルライブラリの説明に供する概念図で
ある。

【図７】確率オートマトンを示す略線図である。

【図８】状態遷移表を示す図表である。

【図９】行動モデルライブラリの詳細構成を示す概念図
である。

【図１０】ペットロボットの成長モデルを示す概念図で
ある。

【図１１】成長に伴う行動パターンの獲得及び忘却の説
明に供する概念図である。

【図１２】第１の実施の形態における差分ファイルの説
明に供する概念図である。

【図１３】複数のノードから１つの行動パターンの起点
ノードへの遷移の説明に供する概念図である。

【図１４】仮想ノードの利用の説明に供する概念図であ
る。

【図１５】第２の実施の形態における各行動関連条件項
目の行動モデルの構成を示す概念図である。

【図１６】行動パターンファイルの説明に供する概念図
である。

【図１７】第２の実施の形態による差分ファイルの説明
に供する概念図である。

【符号の説明】

１、１００……ペットロボット、１０……ＣＰＵ、１６
……コントロール部３３……バーチャルロボット、４０……ミドル・ウェア
・レイヤ、４１、１００……アプリケーション・ウェ
ア、７０……行動モデルライブラリ、７０₁〜７０_n、
７０_k、７０_k(1)〜７０_k(5)、……行動モデル、９１
Ａ〜９１Ｄ、１０３……差分ファイル、１０１……基本
行動モデル、１０２Ａ〜１０２Ｅ……行動パターンファ
イル、ＰＡ₁〜ＰＡ_n……行動パターン、ＮＯＤＥ_K1〜
ＮＯＤＥ_Kn……仮想ノード。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 2C150 CA02 DA05 DA24 DA26 DA27 DA28 DF02 DF04 EF16 EF23 EF29 3F059 AA00 BA00 BB06 DA07 DB04 DC00 DC01 DC08 FC00 5H004 GA26 GB16 HA07 HB07 HB08 HB09 HB15 JB06 KD55 KD56 KD62 KD63 MA29 MA32 9A001 BB03 FF04 GG05 HH05 HH21 JJ07 KK29 KK31 KK32

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】行動モデルを保持する保持手段と、上記行動モデルの一部又は全部の状態空間を用いて行動
を生成する行動生成手段とを具え、上記行動生成手段は、上記行動モデルのうちの上記行動生成に使用する上記状
態空間を、拡大縮小させながら変化させることを特徴と
するロボット装置。
【請求項２】上記行動モデルは、確率状態遷移モデルで
なり、上記行動生成手段は、上記行動モデルのうちの遷移確率を０とすることで遷移
が禁止されていた状態への当該遷移確率を０よりも大き
い所定の値に変更することによって、上記行動モデルの
うちの上記行動生成に使用する上記状態空間を拡大する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボット装置。
【請求項３】上記行動モデルは、確率状態遷移モデルで
なり、上記行動生成手段は、対象とする状態への遷移確率を０とすることによって、
上記行動モデルのうちの上記行動生成に使用する上記状
態空間を縮小することを特徴とする請求項１に記載のロ
ボット装置。
【請求項４】段階的に成長する成長モデルを有し、上記行動生成手段は、上記成長モデルの上記成長に合わせて上記行動モデルの
うちの上記行動生成に使用する状態空間を、拡大縮小さ
せながら変化させることを特徴とする請求項１に記載の
ロボット装置。
【請求項５】状態遷移モデルでなる行動モデルを有し、
当該行動モデルに基づいて行動を生成するロボット装置
において、上記行動モデルでは、所定のノードへの遷移が仮想的な
ノードでなる仮想ノードへの遷移として記述されると共
に、当該仮想ノードに所定のノード群が割り当てられ、上記仮想ノードに割り当てる上記ノード群を変更する変
更手段を具えることを特徴とするロボット装置。
【請求項６】段階的に成長する成長モデルを有し、上記変更手段は、上記成長モデルの上記成長に合わせて上記仮想ノードに
割り当てる上記ノード群を変更するを具えることを特徴
とする請求項５に記載のロボット装置。
【請求項７】行動モデルを有し、当該行動モデルに基づ
いて行動を生成するロボット装置の制御方法において、上記行動モデルの一部又は全部の状態空間を用いて上記
行動を生成する第１のステップと、上記行動モデルのうちの上記行動生成に使用する上記状
態空間を、拡大縮小させながら変化させる第２のステッ
プとを具えることを特徴とするロボット装置の制御方
法。
【請求項８】上記行動モデルは、確率状態遷移モデルで
なり、上記第２のステップでは、上記行動モデルのうちの遷移確率を０とすることで遷移
が禁止されていた状態への当該遷移確率を０よりも大き
い所定の値に変更することによって、上記行動モデルの
うちの上記行動生成に使用する上記状態空間を拡大する
ことを特徴とする請求項７に記載のロボット装置の制御
方法。
【請求項９】上記行動モデルは、確率状態遷移モデルで
なり、上記第２のステップでは、対象とする状態への遷移確率を０とすることによって、
上記行動モデルのうちの上記行動生成に使用する上記状
態空間を縮小することを特徴とする請求項７に記載のロ
ボット装置の制御方法。
【請求項１０】上記ロボット装置は、段階的に成長する
成長モデルを有し、上記第２のステップでは、上記成長モデルの上記成長に合わせて上記行動モデルの
うちの上記行動生成に使用する状態空間を、拡大縮小さ
せながら変化させることを特徴とする請求項７に記載の
ロボット装置の制御方法。
【請求項１１】状態遷移モデルでなる行動モデルを有
し、当該行動モデルに基づいて行動を生成するロボット
装置の制御方法において、上記行動モデルにおける所定のノードへの遷移を仮想的
なノードでなる仮想ノードへの遷移として記述すると共
に、当該仮想ノードに所定のノード群を割り当てる第１
のステップと、上記仮想ノードに割り当てる上記ノード群を変更する第
２のステップとを具えることを特徴とするロボット装置
の制御方法。
【請求項１２】上記ロボット装置は、段階的に成長する
成長モデルを有し、上記第２のステップでは、上記成長モデルの上記成長に合わせて上記仮想ノードに
割り当てる上記ノード群を変更することを特徴とする請
求項１１に記載のロボット装置の制御方法。