JP5429462B2 - コミュニケーションロボット - Google Patents

Description

この発明は、コミュニケーションロボットに関し、特にたとえば、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、１または複数のコミュニケーション対象との間でコミュニケーション行動を取るコミュニケーションロボットに関する。

本件出願人は、特許文献１において、コミュニケーションロボットを提案している。たとえば、特許文献１のコミュニケーションロボットは、複数のユーザ（コミュニケーション対象）が所持しているＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ）タグが送信する情報を受信することで、近傍あるいは周囲に存在するユーザを識別する。そして、このコミュニケーションロボットは、各ＲＦＩＤタグが送信する際の電波強度から、最近傍のユーザを特定してコミュニケーション行動をとり、その実行したコミュニケーション行動の履歴を、当該コミュニケーション行動を実行したコミュニケーション対象に対応づけて記録する。

特開２００７−３２００３３号［Ｂ２５Ｊ １３／０８］

特許文献１の技術では、コミュニケーション行動履歴を残しておくことで、或るユーザに一度話した内容を当該ユーザに再び話すようなことを回避できる。しかしながら、特許文献１の技術では、過去に提示した情報を提示するかしないかをＯＮ／ＯＦＦ的に切り替えることしかできないため、コミュニケーション対象に適した多様なコミュニケーション行動をコミュニケーションロボットが実行しているとは言い難い。

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、コミュニケーション対象に適した多様なコミュニケーション行動を実行することができる、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、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、１または複数のコミュニケーション対象との間でコミュニケーション行動を取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対象を個別に識別し、当該コミュニケーション対象の個人識別情報を取得する識別情報取得手段、コミュニケーション対象の個人識別情報に対応付けて、当該コミュニケーション対象のユーザ親密度を記憶するユーザ親密度記憶手段、識別情報取得手段によって取得された個人識別情報に対応するユーザ親密度をユーザ親密度記憶手段から読み出す第１読み出し手段、コミュニケーション対象の現在の反応をセンシングし、各々がセンシング親密度に対応付けされた複数のパラメータからなるセンシング情報を取得するセンシング情報取得手段、センシング情報取得手段によって取得されたセンシング情報の各パラメータに対応するセンシング親密度に基づいてコミュニケーション対象のセンシング親密度を決定するセンシング親密度決定手段、第１読み出し手段によって読み出されたユーザ親密度と、センシング親密度決定手段によって決定されたセンシング親密度とを比較して、それらの中で小さい方の数値をコミュニケーション対象に対してコミュニケーション行動を取るときのコミュニケーション親密度として決定するコミュニケーション親密度決定手段、コミュニケーション親密度に対応付けて行動モジュール実行情報を記憶する行動モジュール実行情報記憶手段、コミュニケーション親密度決定手段によって決定されたコミュニケーション親密度に対応する行動モジュール実行情報を行動モジュール実行情報記憶手段から読み出す第２読み出し手段、および第２読み出し手段によって読み出された行動モジュール実行情報を参照して、行動モジュールを実行する行動モジュール実行手段を備える、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、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コミュニケーション行動を取るものであり、コミュニケーション対象となるユーザの個人識別情報を取得する識別情報取得手段（１０２）を備えている。ユーザ親密度記憶手段（１０８）には、個々のユーザに対してコミュニケーションロボットが設定するユーザ親密度がユーザの個人識別情報に対応付けて記憶されている。第１読み出し手段（Ｓ２７）は、個人識別情報に対応するユーザを特定し、そのユーザのユーザ親密度をユーザ親密度記憶手段から読み出す。センシング情報取得手段（Ｓ２９）は、ユーザのセンシング情報を取得し、センシング親密度算出手段（Ｓ３１）は、そのセンシング情報に基づいて、センシング親密度を算出する。そして、コミュニケーション親密度算出手段（Ｓ３３）は、ユーザ親密度とセンシング親密度とに基づいて、コミュニケーション親密度を算出する。また、行動モジュール実行情報記憶手段（１１０，１１２）には、コミュニケーション親密度に対応付けて、行動モジュールを実行するときの行動モジュール実行情報が記憶されている。行動モジュール実行手段（Ｓ３９）は、コミュニケーション親密度に応じて行動モジュール実行情報記憶手段から読み出した行動モジュール実行情報を参照して、行動モジュールを実行する。

第１の発明によれば、コミュニケーション親密度に従ってビヘイビアを実行することができる。したがって、コミュニケーション対象に適した多様なコミュニケーション行動を実行することができる。

第２の発明は、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、１または複数のコミュニケーション対象との間でコミュニケーション行動を取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対象を個別に識別し、当該コミュニケーション対象の個人識別情報を取得する識別情報取得手段、コミュニケーション対象の個人識別情報に対応付けて、当該コミュニケーション対象のユーザ親密度を記憶するユーザ親密度記憶手段、識別情報取得手段によって取得された個人識別情報に対応するユーザ親密度をユーザ親密度記憶手段から読み出す第１読み出し手段、コミュニケーション対象のセンシング情報を取得するセンシング情報取得手段、センシング情報取得手段によって取得されたセンシング情報に基づいて、コミュニケーション対象のセンシング親密度を算出するセンシング親密度算出手段、第１読み出し手段によって読み出されたユーザ親密度とセンシング親密度算出手段によって算出されたセンシング親密度とに基づいて、コミュニケーション行動を取るときのコミュニケーション親密度を算出するコミュニケーション親密度算出手段、コミュニケーション親密度に対応付けて行動モジュール実行情報を記憶する行動モジュール実行情報記憶手段、コミュニケーション親密度算出手段によって算出されたコミュニケーション親密度に対応する行動モジュール実行情報を行動モジュール実行情報記憶手段から読み出す第２読み出し手段、第２読み出し手段によって読み出された行動モジュール実行情報を参照して、前記行動モジュールを実行する行動モジュール実行手段、行動モジュールに係るコミュニケーション行動の種類に対応付けて、コミュニケーション行動を取った後にコミュニケーション対象のユーザ親密度を加算するか否かの設定情報を記憶する設定情報記憶手段、行動モジュール実行手段によって実行される行動モジュールに係るコミュニケーション行動に対応する設定情報を設定情報記憶手段から読み出す第３読み出し手段、行動モジュール実行手段によって行動モジュールが実行された後、第３読み出し手段によって読み出された設定情報を参照して、コミュニケーション対象のユーザ親密度を加算するか否かを判断する判断手段、および判断手段によってコミュニケーション対象のユーザ親密度を加算すると判別されたとき、ユーザ親密度記憶手段に記憶されている当該コミュニケーション対象のユーザ親密度を加算する親密度加算手段を備える、コミュニケーションロボットである。

第２の発明では、判断手段（Ｓ４１）は、ビヘイビアの実行終了後にコミュニケーション対象となったユーザのユーザ親密度を加算するかどうかを判断する。ユーザ親密度を加算する場合には、更新手段（Ｓ４３）は、コミュニケーション対象となったユーザのユーザ親密度を１加算して、ユーザ親密度記憶手段（１０８）を更新する。

第２の発明によれば、ユーザ親密度を逐次的に変化させることで、時宜に適したコミュニケーション行動を実行することができる。

第３の発明は、第１または２の発明に従属し、行動モジュール実行情報は、コミュニケーション行動を取るときの発話内容を含む。

第３の発明では、行動モジュール実行情報記憶手段（１１０，１１２）は、たとえば、発話内容データベース（１１０）を含み、この発話内容データベースには、コミュニケーションロボット（１０）がコミュニケーション行動を取るときの発話内容がコミュニケーション親密度に対応付けて記憶されている。

第４の発明は、第１ないし３のいずれかの発明に従属し、行動モジュール実行情報は、前記コミュニケーション行動を取るときの前記コミュニケーション対象との対話距離を含む。

第４の発明では、行動モジュール実行情報記憶手段（１１０，１１２）は、たとえば、発話状況データベース（１１２）を含み、この発話状況データベースには、コミュニケーションロボット（１０）がコミュニケーション行動を取るときのユーザとの対話距離がコミュニケーション親密度に対応付けて記憶されている。

第５の発明は、第１ないし４のいずれかの発明に従属し、行動モジュール実行情報は、コミュニケーション行動を取る時間に対するコミュニケーション対象にアイコンタクトする時間の割合を含む。

第５の発明では、行動モジュール実行情報記憶手段（１１０，１１２）は、たとえば、発話状況データベース（１１２）を含み、この発話状況データベースには、コミュニケーションロボット（１０）がコミュニケーション行動を取る時間に対するコミュニケーション対象にアイコンタクトする時間の割合がコミュニケーション親密度に対応付けて記憶されている。

第６の発明は、第１ないし５のいずれかの発明に従属し、コミュニケーション対象は固有の無線タグを保有し、識別情報取得手段は、無線タグのタグ情報を取得するタグ情報取得手段を含み、ユーザ親密度記憶手段は、無線タグのタグ情報に対応付けてコミュニケーション対象のユーザ親密度を記憶する。

第６の発明では、コミュニケーション対象となるユーザは、それぞれ、無線タグ（１２）を装着しており、識別情報取得手段（１０２）は、たとえばＲＦＩＤのようなタグ情報を取得する。ユーザ親密度記憶手段（１０８）には、個々のユーザに対してコミュニケーションロボットが設定するユーザ親密度がタグ情報に対応付けて記憶されている。

この発明によれば、コミュニケーション対象であるユーザのユーザ親密度とセンシング親密度とに基づいてコミュニケーション親密度が算出され、このコミュニケーション親密度に従ってビヘイビアを実行するため、コミュニケーション対象に適した多様なコミュニケーション行動を実行することができる。

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。

この発明の一実施例のコミュニケーションロボットおよびユーザの一例を示す図解図である。 図１に示すコミュニケーションロボットの一例を示す外観図である。 図１に示すコミュニケーションロボットの電気的な構成を示すブロック図である。 ユーザ情報ＤＢに記憶されるテーブルの一例を示す図解図である。 発話内容ＤＢに記憶されるテーブルの一例を示す図解図である。 発話状況ＤＢに記憶されるテーブルの一例を示す図解図である。 コミュニケーションロボットの動作の一例を示すフロー図である。 図７の親密度に従ったビヘイビアの実行処理の動作の一例を示すフロー図である。

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（ＲＦＩＤ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、図示は省略をするが、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。

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、たとえば、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から与えられる音声合成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１２（ＲＦＩＤ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、当該電波信号から識別信号を分離し、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、ロボット１０の近傍或いは周囲に存在する人間（ユーザＡ，ユーザＢ，ユーザ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を介して複数のデータベース（以下、ＤＢ）に接続される。具体的には、ＣＰＵ８０は、ユーザ情報ＤＢ１０８、発話内容ＤＢ１１０、ならびに発話状況ＤＢ１１２に接続される。

ユーザ情報ＤＢ１０８には、図４に示すように、コミュニケーション対象となるユーザの名前に関連付けて、ユーザに装着された無線タグ１２のＲＦＩＤ（タグ情報）、ならびにユーザの親密度（ユーザ親密度）がテーブルで記憶されている。ここで、ユーザ親密度とは、個々のユーザに対してロボット１０が設定している親密度を示す数値であり、０から３までの整数で表わされ、数値が大きいほど親密度が高い。ユーザは、予めロボット１０の開発者等が外部コンピュータを操作してユーザ情報ＤＢ１０８に登録しておくことができ、新たなユーザを追加する場合には、当該新しいユーザのユーザ親密度は“０”である。そして、後で詳細に説明するように、ロボット１０がユーザに対して特定のコミュニケーション行動（ビヘイビア）を実行することによって、当該ユーザのユーザ親密度が加算されることとなる。

たとえば、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は、“ＡＡＡＡ”というＲＦＩＤを有しており、ユーザＡのユーザ親密度は、“２”であることが分かる。また、ユーザＢに装着された無線タグ１２は、“ＢＢＢＢ”というＲＦＩＤを有しており、ユーザＢのユーザ親密度は、“３”であることが分かる。さらに、ユーザＣに装着された無線タグ１２は、“ＣＣＣＣ”というＲＦＩＤを有しており、ユーザＣのユーザ親密度は、“１”であることが分かる。

発話内容ＤＢ１１０および発話状況ＤＢ１１２には、ロボット１０がコミュニケーション行動（ビヘイビア）を実行するときの親密度（コミュニケーション親密度）に関連付けて、行動モジュールの実行に関する情報（行動モジュール実行情報）が記憶されている。したがって、これら発話内容ＤＢ１１０および発話状況ＤＢ１１２が行動モジュール実行情報記憶手段に該当する。

ここで、コミュニケーション親密度とは、ロボット１０がコミュニケーション行動（ビヘイビア）を実行するときの親密度を示す数値であり、０から３までの整数で表わされ、数値が大きいほど親密度が高い。後で詳細に説明するように、コミュニケーション親密度は、コミュニケーション対象となるユーザのユーザ親密度とセンシング親密度とに基づいて算出され、ロボット１０は、このコミュニケーション親密度に応じて読み出した行動モジュール実行情報を参照して、行動モジュールを実行する。

図５に示すように、発話内容ＤＢ１１０には、ロボット１０が「Ｔａｌｋ（挨拶）」、「Ｇｕｉｄｅ（道案内）」、「Ｂｙｅ（ばいばい）」といったビヘイビアを実行するときの発話内容（発話内容情報）が、コミュニケーション親密度が１の場合、コミュニケーション親密度が２の場合、コミュニケーション親密度が３の場合というように、ロボット１０のコミュニケーション親密度に関連付けて、テーブルで記憶されている。また、テーブルには、ビヘイビアを実行した後でコミュニケーション対象となったユーザのユーザ親密度を１加算するか否かの設定が、ビヘイビアごとに“ＹＥＳ”か“ＮＯ”で記憶されている。

たとえば、この発話内容情報テーブルでは、「Ｔａｌｋ（挨拶）」のビヘイビアを実行するとき、コミュニケーション親密度が１の場合にロボット１０が「はじめして」と発話し、コミュニケーション親密度が２の場合にロボット１０が「こんにちは」と発話し、コミュニケーション親密度が３の場合にロボット１０が「こんにちは、また来てくれてありがとう」と発話することが分かる。また、「Ｇｕｉｄｅ（道案内）」のビヘイビアを実行するとき、コミュニケーション親密度が１の場合にロボット１０が「ショッピングセンターの中を案内しましょうか？」と発話し、コミュニケーション親密度が２の場合にロボット１０が「どこか案内しようか？」と発話し、コミュニケーション親密度が３の場合にロボット１０が「どこでも案内するので、よかったら聞いてね」と発話することが分かる。さらに、「Ｂｙｅ（ばいばい）」のビヘイビアを実行するとき、コミュニケーション親密度が１の場合にロボット１０が「ばいばい」と発話し、コミュニケーション親密度が２の場合にロボット１０が「また来てね」と発話し、コミュニケーション親密度が３の場合にロボット１０が「今日は来てくれてありがとう、また来てね」と発話することが分かる。さらにまた、「Ｂｙｅ（ばいばい）」のビヘイビアを実行終了した後、そのコミュニケーション対象となったユーザのユーザ親密度が１加算されることが分かる。

また、図６に示すように、発話状況ＤＢ１１２には、コミュニケーション親密度に関連付けて、ロボット１０がビヘイビアを実行するときの発話状況に関する情報（発話状況情報）がテーブルで記憶されている。一例を挙げると、テーブルには、ロボット１０がビヘイビアを実行するときのユーザとの対話距離、ならびにロボット１０がコミュニケーション行動を取る時間に対するユーザにアイコンタクトする時間の割合が、ロボット１０のコミュニケーション親密度に関連付けて記憶されている。

たとえば、この発話状況情報テーブルでは、「ロボット１０のコミュニケーション親密度が１の場合には、ロボット１０の発話時のユーザとの対話距離が３．０ｍであり、ロボット１０が発話時にユーザに対してアイコンタクトを維持する時間の割合が１０％であることが分かる。また、ロボット１０のコミュニケーション親密度が２の場合には、ロボット１０の発話時のユーザとの対話距離が２．０ｍであり、ロボット１０が発話時にユーザに対してアイコンタクトを維持する時間の割合が４０％であることが分かる。さらに、ロボット１０のコミュニケーション親密度が３の場合には、ロボット１０の発話時のユーザとの対話距離が０．８ｍであり、ロボット１０が発話時にユーザに対してアイコンタクトを維持する時間の割合が７０％であることが分かる。

ただし、図４、図５および図６に示すテーブルの構成はあくまで一例であり、テーブルの構成は、本発明の技術的思想を実現できる構成であればどのようなものでもかまわない。

このようなロボット１２のコミュニケーション行動（ビヘイビア）を実現するためのプログラムは、上述したように、モジュール化された「行動モジュール」として実行される。行動モジュールの実行順序は、行動モジュールの短期的な遷移ないし推移である「行動モジュールの状態遷移」として設定され、長期的に首尾一貫した前後関係または調和した状況を維持しているコミュニケーション行動が実現される。

この実施例では、ロボット１０は、コミュニケーション行動（ビヘイビア）を実行するとき、無線タグ読取装置１０２によって通信可能範囲内の無線タグ１２を検出し、無線タグ１２を装着しているユーザ（ユーザＡ，ユーザＢ，ユーザＣ）からコミュニケーション対象とするユーザを特定する。

コミュニケーション対象とするユーザを特定すると、ロボット１０は、そのユーザのセンシング情報を取得する。ここで、センシング情報とは、コミュニケーション対象となるユーザのロボット１０に対する現在の反応をセンシングしたものであり、この実施例では、センシング情報は、「ユーザとの対話距離」、「触覚センサ」、「ユーザの顔の表情」、「ユーザの視線の位置」の４つのパラメータからなる。そして、ロボット１０は、これらのパラメータのそれぞれにおいて、親密度が“０”か“１”か“２”か“３”かを判断する。

「ユーザとの対話距離」では、赤外線距離センサ４０によってロボット１０とユーザとの対話距離を検出し、その検出結果によって親密度が“０”か“１”か“２”か“３”かを判断する。たとえば、その対話距離が所定の親密距離（たとえば、０．５ｍ程度）以下であれば親密度を“３”とし、所定の個人距離（たとえば、１．２ｍ程度）以下であれば親密度を“２”とし、所定の社会距離（たとえば、３．５ｍ程度）以下であれば親密度を“１”とし、そうでなければ、親密度を“０”とする。

また、「触覚センサ」では、接触センサ５８によってユーザがロボット１０に触れたかどうかを検出し、その検出結果によって親密度が“０”か“３”かを判断する。たとえば、過去１分間にロボット１０の頭がユーザになでられた場合には、親密度を“３”とし、そうでなければ、親密度を“０”とする。

また、「ユーザの顔の表情」では、全方位カメラ４６ないし眼カメラ７０で撮影された顔画像に基づいてユーザの顔の表情を検出し、その検出結果によって親密度が“０”か“３”かを判断する。たとえば、ロボット１０とユーザとの対話時間に対する当該ユーザが笑っている顔の表情（笑顔）をしている時間の割合が７０％以上であれば、親密度を“３”とし、そうでなければ、親密度を“０”とする。

また、「ユーザの視線の位置」では、全方位カメラ４６ないし眼カメラ７０で撮影された顔画像に基づいてユーザの視線の位置を検出し、その検出結果によって親密度が“０”か“１”か“２”か“３”かを判断する。たとえば、ロボット１０とユーザとの対話時間に対するユーザの視線の位置がロボット１０の顔に向けられている時間の割合が７０％以上であれば親密度を“３”とし、その時間の割合が５０％以上であれば親密度を“２”とし、その時間の割合が２５％以上であれば親密度を“１”とし、そうでなければ、親密度を“０”とする。

そして、各パラメータの親密度の数値の中で最も大きい数値をセンシング親密度とする。ここで、センシング親密度は，ユーザのセンシング情報に基づいて算出される親密度を示す数値であり、０から３までの整数で表わされ、数値が大きいほど親密度が高い。たとえば、「ユーザとの対話距離」での親密度が２であり、「触覚センサ」での親密度が０であり、「ユーザの顔の表情」での親密度が３であり、「ユーザの視線の位置」での親密度が１である場合には、センシング親密度は３となる。

センシング親密度を算出すると、ロボット１０は、そのセンシング親密度の数値と、ユーザ情報ＤＢ１０４から読み出したユーザのユーザ親密度の数値との中で、小さい方の数値をコミュニケーション親密度とする。たとえば、ユーザ親密度が２であり、センシング親密度が３である場合には、コミュニケーション親密度は２となる。

そして、ロボット１０は、ビヘイビアに対応する行動モジュールのプログラムデータをメモリ８４から読み出し、そのプログラムデータに、発話内容ＤＢ１１０からコミュニケーション親密度に応じて読み出した発話内容情報、ならびに発話状況ＤＢ１１２からコミュニケーション親密度に応じて読み出した発話状況情報を与えることによって、行動モジュールに規定される行動を行う。

具体的には、ロボット１０のＣＰＵ８０は、図７に示すフロー図に従って全体処理を実行する。

処理が開始されると、ＣＰＵ８０は、先ず、ステップＳ１で、停止命令があるか否かを判断する。ここでは、たとえば、外部コンピュータから終了指示があったか、あるいは、ロボット１０を停止させるための終了ボタンが押されたかどうか等を判断する。

ステップＳ１で“ＹＥＳ”であれば、続くステップＳ３で終了処理を実行して、ロボット１０の動作処理を終了する。この終了処理では、ロボット１０の体の各部位をそれぞれのホームポジションに戻すようにしてもよい。

一方、ステップＳ１で“ＮＯ”であれば、つまり停止命令がなければ、ステップＳ５で、行動モジュールの状態遷移によって指定されている最初のビヘイビアを選択する。ここでは、たとえば、行動モジュールの状態遷移に関する情報（遷移情報）がロボット１０の開発者等によって外部コンピュータからロボット１０に送信され、この遷移情報を受信したロボット１０が遷移情報に従って最初のビヘイビアに対応する行動モジュールのデータをメモリ１０４から読み出す。

続いて、ステップＳ７で、ビヘイビアがコミュニケーション親密度に従うものであるか否かを判断する。すなわち、そのビヘイビアが発話内容ＤＢ１１０に登録されているビヘイビアであるか否かを判断する。ステップＳ７で“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ９で、親密度に従ったビヘイビアの実行処理（図８参照）を開始して、ステップＳ１３に進む。

一方、ステップＳ７で“ＮＯ”であれば、ステップＳ１１で、親密度に従わないビヘイビアの実行処理を開始する。すなわち、そのビヘイビアに対応する行動モジュールをメモリ１０４から読み出して、その行動モジュールに規定されるコミュニケーション行動を行い、ステップＳ１３に進む。

続くステップＳ１３では、行動モジュールの状態遷移によって指定されている全てのビヘイビアの実行が完了したか否かを判断する。ステップＳ１３で“ＹＥＳ”であれば、つまり行動モジュールの状態遷移によって指定されている全てのビヘイビアの実行が完了していれば、ステップＳ１へ戻って、処理が繰り返される。

一方、ステップＳ１３で“ＮＯ”であれば、つまり、まだ全てのビヘイビアの実行が完了していなければ、ステップＳ１５で、行動モジュールの状態遷移によって指定されている次のビヘイビアを選択する。ステップＳ１５の処理を終了すると、ステップＳ７に戻って、処理を繰り返す。

図８は、図７に示したステップＳ９の親密度に従ったビヘイビアの実行処理のフロー図である。ロボット１０のＣＰＵ８０は、親密度に従ったビヘイビアの実行処理を開始すると、ステップＳ２１で個人識別情報を取得する。ここでは、ＣＰＵ８０は、無線タグ読取装置１０２からの入力を検出する。

続くステップＳ２３では、個人識別情報を取得できたかどうかを判断する。ステップＳ２３で“ＮＯ”であれば、たとえば、ロボット１０の近傍或いはその周囲に無線タグ１２を装着したユーザが存在しない場合には、ステップＳ２５で、たとえば「ＥＸＰＬＯＲＥ（周囲環境を巡回して調査）」のように周囲環境を調査する所定のビヘイビアを実行して、ステップＳ２１に戻り、処理を繰り返す。

一方、ステップＳ２３で“ＹＥＳ”であれば、たとえば、無線タグ１２のタグ情報を取得できた場合には、続くステップＳ２７で、ユーザ情報ＤＢ１０４を参照して、個人識別情報を取得したユーザ（ユーザＡ，ユーザＢ，ユーザＣ）からコミュニケーション対象とするユーザを特定する。たとえば、ここでは、１の無線タグ１２を検出した場合には、その無線タグ１２を装着しているユーザをコミュニケーション対象とし、複数の無線タグ１２を検出した場合には、当該無線タグ１２を装着している複数のユーザの中で最もユーザ親密度が高いユーザをコミュニケーション対象とする。

そして、ステップＳ２９では、コミュニケーション対象としたユーザのセンシング情報を取得し、続くステップＳ３１で、このセンシング情報に基づいて、センシング親密度を算出する。ここでは、ロボット１０は、センシング情報として、「ユーザとの対話距離」、「触覚センサ」、「ユーザの顔の表情」、「ユーザの視線の位置」の４つを検出する。そして、その４つのパラメータのそれぞれにおいて、親密度が“０”か“１”か“２”か“３”かを判断し、各パラメータの親密度の数値の中で最も大きい数値をセンシング親密度とする。

次に、ステップＳ３３では、ユーザ情報ＤＢ１０４から読み込んだユーザ自身のユーザ親密度とステップＳ３１で算出したセンシング親密度とに基づいて、コミュニケーション親密度を算出する。ここでは、たとえば、ロボット１０は、センシング親密度の数値と、ユーザ情報ＤＢ１０４から読み出したユーザのユーザ親密度の数値との中で、小さい方の数値をコミュニケーション親密度とする。

そして、ステップＳ３５で、コミュニケーション親密度に対応する発話内容情報を発話内容ＤＢ１１０から読み出し、ステップＳ３７で、コミュニケーション親密度に対応する発話状況情報を発話状況ＤＢ１１０から読み出す。

続くステップＳ３９では、発話内容情報と発話状況情報とを参照して、ビヘイビアを実行する。ここでは、ビヘイビアに対応する行動モジュールのプログラムデータをメモリ８４から読み出し、そのプログラムデータに、ステップＳ３５で発話内容ＤＢ１１０から読み出した発話内容情報、ならびにステップＳ３７で発話状況ＤＢ１１２から読み出した発話状況情報を与えることによって、行動モジュールに規定される行動を行う。

そして、ステップＳ４１で、ビヘイビアの実行終了後にユーザのユーザ親密度を加算するかどうかを判断する。ステップＳ４１で“ＹＥＳ”であれば、すなわち、実行情報ＤＢ１１０のテーブルに“ＹＥＳ”と登録されていれば、ステップＳ４３でコミュニケーション対象となったユーザのユーザ親密度を１加算して、ユーザ情報ＤＢ１０８を更新する。ステップＳ４３の処理を終了すると、親密度に従ったビヘイビアの実行処理を終了して、ステップＳ１３（図７参照）に進む。一方、ステップＳ４１で“ＮＯ”であれば、すなわち、実行情報ＤＢ１１０のテーブルに“ＮＯ”と登録されていれば、そのまま親密度に従ったビヘイビアの実行処理を終了して、ステップＳ１３（図７参照）に進む。

このように、この実施例では、ユーザを個別に識別する個人識別情報からコミュニケーション対象のユーザが特定され、そのユーザのユーザ親密度とセンシング親密度とに基づいて、ロボット１０のコミュニケーション親密度が算出される。そして、ロボット１０は、このコミュニケーション親密度に応じて実行情報ＤＢ１１０から読み出した行動モジュール実行情報を参照して、行動モジュールを実行する。したがって、コミュニケーション対象に適した多様なコミュニケーション行動を実行することができる。

また、この実施例では、特定のビヘイビアの実行終了後にコミュニケーション対象となったユーザのユーザ親密度が１加算されて、ユーザ情報ＤＢ１０８が更新される。したがって、ユーザのユーザ親密度を逐次的に変化させることができ、時宜に適したコミュニケーション行動を実行することができる。

なお、この実施例では、無線タグ読取装置１０２によって無線タグ１２を検出し、この無線タグ１２のタグ情報によってユーザを特定したが、ユーザを個別に識別する個人識別情報を取得することができるのであれば、無線タグ１２のタグ情報に限定される必要はない。たとえば、無線タグ読取装置１０２に代えてカメラを設け、その撮影画像に基づく顔認識によって、ユーザを個別に識別するようにしてもよい。かかる場合には、ユーザ情報ＤＢ１０８には、コミュニケーション対象となるユーザの名前に関連付けて、ユーザの顔画像データや顔の特徴データ（個人識別情報）、ならびにユーザ親密度がテーブルで記憶されることとなる。

また、この実施例では、ロボット１０のＣＰＵ８０は、ユーザ情報ＤＢ１０８、発話内容ＤＢ１１０、ならびに発話状況ＤＢ１１２に接続されたが、これに限定される必要はない。たとえば、これらのデータベースのいずれも、外部のネットワーク上にアクセス可能に設けるようにしてもよい。かかる場合には、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。

さらにまた、この実施例では、センシング情報に基づいて算出されるパラメータの親密度が離散値、たとえば、“０”か“１”か“２”か“３”かであり、各パラメータの親密度の数値の中で最も大きい数値をセンシング親密度としたが、これに限定される必要はない。たとえば、パラメータの親密度は、０．５などの小数点以下を含む値であってもよい。かかる場合には、ユーザ親密度の数値とセンシング親密度の数値との中で、小さい方の数値をコミュニケーション親密度とするのではなく、ユーザ親密度の数値とセンシング親密度の数値との中で、大きい方の数値をコミュニケーション親密度とするとよい。

１０ …コミュニケーションロボット
１２ …無線タグ
６０ …赤外線距離センサ
６６ …全方位カメラ
７８ …接触センサ
８４ …スピーカ
８６ …マイク
９０ …眼カメラ
８０ …ＣＰＵ
８２ …バス
８４ …メモリ
８６ …モータ制御ボード
８８ …センサ入力／出力ボード
９０ …音声入力／出力ボード
１０２ …無線タグ読取装置
１０４ …通信ＬＡＮボード
１０６ …無線通信装置
１０８ …ユーザ情報ＤＢ
１１０ …発話内容ＤＢ
１１２ …発話状況ＤＢ

Claims (6)

1. 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、１または複数のコミュニケーション対象との間でコミュニケーション行動を取るコミュニケーションロボットであって、
   前記コミュニケーション対象を個別に識別し、当該コミュニケーション対象の個人識別情報を取得する識別情報取得手段、
   前記コミュニケーション対象の個人識別情報に対応付けて、当該コミュニケーション対象のユーザ親密度を記憶するユーザ親密度記憶手段、
   前記識別情報取得手段によって取得された個人識別情報に対応するユーザ親密度を前記ユーザ親密度記憶手段から読み出す第１読み出し手段、
   前記コミュニケーション対象の現在の反応をセンシングし、各々がセンシング親密度に対応付けされた複数のパラメータからなるセンシング情報を取得するセンシング情報取得手段、
   前記センシング情報取得手段によって取得されたセンシング情報の各パラメータに対応するセンシング親密度に基づいて前記コミュニケーション対象のセンシング親密度を決定するセンシング親密度決定手段、
   前記第１読み出し手段によって読み出されたユーザ親密度と、前記センシング親密度決定手段によって決定されたセンシング親密度とを比較して、それらの中で小さい方の数値を前記コミュニケーション対象に対してコミュニケーション行動を取るときのコミュニケーション親密度として決定するコミュニケーション親密度決定手段、
   前記コミュニケーション親密度に対応付けて行動モジュール実行情報を記憶する行動モジュール実行情報記憶手段、
   前記コミュニケーション親密度決定手段によって決定されたコミュニケーション親密度に対応する行動モジュール実行情報を前記行動モジュール実行情報記憶手段から読み出す第２読み出し手段、および
   前記第２読み出し手段によって読み出された行動モジュール実行情報を参照して、前記行動モジュールを実行する行動モジュール実行手段を備える、コミュニケーションロボット。
2. 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、１または複数のコミュニケーション対象との間でコミュニケーション行動を取るコミュニケーションロボットであって、
   前記コミュニケーション対象を個別に識別し、当該コミュニケーション対象の個人識別情報を取得する識別情報取得手段、
   前記コミュニケーション対象の個人識別情報に対応付けて、当該コミュニケーション対象のユーザ親密度を記憶するユーザ親密度記憶手段、
   前記識別情報取得手段によって取得された個人識別情報に対応するユーザ親密度を前記ユーザ親密度記憶手段から読み出す第１読み出し手段、
   前記コミュニケーション対象のセンシング情報を取得するセンシング情報取得手段、
   前記センシング情報取得手段によって取得されたセンシング情報に基づいて、前記コミュニケーション対象のセンシング親密度を算出するセンシング親密度算出手段、
   前記第１読み出し手段によって読み出されたユーザ親密度と前記センシング親密度算出手段によって算出されたセンシング親密度とに基づいて、前記コミュニケーション行動を取るときのコミュニケーション親密度を算出するコミュニケーション親密度算出手段、
   前記コミュニケーション親密度に対応付けて行動モジュール実行情報を記憶する行動モジュール実行情報記憶手段、
   前記コミュニケーション親密度算出手段によって算出されたコミュニケーション親密度に対応する行動モジュール実行情報を前記行動モジュール実行情報記憶手段から読み出す第２読み出し手段、
   前記第２読み出し手段によって読み出された行動モジュール実行情報を参照して、前記行動モジュールを実行する行動モジュール実行手段、
   前記行動モジュールに係るコミュニケーション行動の種類に対応付けて、前記コミュニケーション行動を取った後に前記コミュニケーション対象のユーザ親密度を加算するか否かの設定情報を記憶する設定情報記憶手段、
   前記行動モジュール実行手段によって実行される行動モジュールに係るコミュニケーション行動に対応する設定情報を前記設定情報記憶手段から読み出す第３読み出し手段、
   前記行動モジュール実行手段によって前記行動モジュールが実行された後、前記第３読み出し手段によって読み出された前記設定情報を参照して、前記コミュニケーション対象のユーザ親密度を加算するか否かを判断する判断手段、および
   前記判断手段によって前記コミュニケーション対象のユーザ親密度を加算すると判別されたとき、前記ユーザ親密度記憶手段に記憶されている当該コミュニケーション対象のユーザ親密度を加算する親密度加算手段を備える、コミュニケーションロボット。
3. 前記行動モジュール実行情報は、前記コミュニケーション行動を取るときの発話内容を含む、請求項１または２記載のコミュニケーションロボット。
4. 前記行動モジュール実行情報は、前記コミュニケーション行動を取るときの前記コミュニケーション対象との対話距離を含む、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。
5. 前記行動モジュール実行情報は、前記コミュニケーション行動を取る時間に対する前記コミュニケーション対象にアイコンタクトする時間の割合を含む、請求項１ないし４のいずれかに記載のコミュニケーションロボット。
6. 前記コミュニケーション対象は固有の無線タグを保有し、
   前記識別情報取得手段は、前記無線タグのタグ情報を取得するタグ情報取得手段を含み、
   前記ユーザ親密度記憶手段は、前記無線タグのタグ情報に対応付けて前記コミュニケーション対象のユーザ親密度を記憶する、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。

Images