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WO2020090332A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents

情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム Download PDF

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Publication number
WO2020090332A1
WO2020090332A1 PCT/JP2019/038867 JP2019038867W WO2020090332A1 WO 2020090332 A1 WO2020090332 A1 WO 2020090332A1 JP 2019038867 W JP2019038867 W JP 2019038867W WO 2020090332 A1 WO2020090332 A1 WO 2020090332A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
autonomous
moving body
internal data
information
autonomous moving
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/038867
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
明香 渡辺
嘉寧 呉
晶晶 郭
夏子 尾崎
順 横野
Original Assignee
ソニー株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ソニー株式会社 filed Critical ソニー株式会社
Priority to CN201980068996.0A priority Critical patent/CN112970034A/zh
Priority to US17/288,243 priority patent/US11921509B2/en
Priority to JP2020553698A priority patent/JP7480706B2/ja
Publication of WO2020090332A1 publication Critical patent/WO2020090332A1/ja

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    • G05D1/646—Following a predefined trajectory, e.g. a line marked on the floor or a flight path
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
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    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
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    • G—PHYSICS
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    • G05D1/247—Arrangements for determining position or orientation using signals provided by artificial sources external to the vehicle, e.g. navigation beacons
    • G05D1/249—Arrangements for determining position or orientation using signals provided by artificial sources external to the vehicle, e.g. navigation beacons from positioning sensors located off-board the vehicle, e.g. from cameras

Definitions

  • the present disclosure relates to an information processing device, an information processing method, and a program.
  • Patent Document 1 describes a device that changes a possible action based on an action history and an input from a user.
  • the actions that the autonomous moving body can take are limited to predetermined actions. Further, when the action that the autonomous moving body can take changes, the user does not always notice the change in the action.
  • an operation control unit that controls the operation of the autonomous operating body
  • the operation control unit transmits / receives the internal data to / from the autonomous operating body when transmitting / receiving the internal data related to the autonomous operating body.
  • an information processing device that expresses execution by action.
  • An information processing method including:
  • a computer is provided with an operation control unit that controls the operation of the autonomous operating body, and the operation control unit causes the autonomous operating body to perform the transmission and reception of internal data related to the autonomous operating body.
  • a program for functioning as an information processing device that causes the execution of transmission and reception of internal data to be expressed by an action is provided.
  • FIG. 1 is a diagram showing a hardware configuration example of an autonomous moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure. It is a figure which shows the structural example of the actuator 570 with which the autonomous motion body 10 which concerns on one Embodiment of this indication is equipped.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an operation of an actuator 570 included in the autonomously moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining an operation of an actuator 570 included in the autonomously moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a function of a display 510 included in the autonomously moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 9 is a diagram for describing an example of expressing, by an action, transmission / reception of information related to recognition processing by the operation control unit 107 according to the same embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram for describing an example of expressing, by an action, transmission / reception of information related to recognition processing by the operation control unit 107 according to the same embodiment. It is a figure for notionally explaining extraction of the feature quantity concerning the recognition processing concerning the embodiment. It is a figure for demonstrating an example of the variation
  • Embodiment 1.1 Overview of autonomous body 10 1.2.
  • Example of hardware configuration of autonomous operating body 10 1.3.
  • the autonomous moving body 10 is an information processing device that executes situation estimation based on collected sensor information and autonomously selects and executes various actions according to the situation.
  • One of the features of the autonomous moving body 10 is that, unlike a robot that simply moves in accordance with a command from a user, the autonomous moving body autonomously executes an action that is estimated to be optimal for each situation.
  • the autonomously moving body 10 may be a dog-type information processing device.
  • One of the features of the autonomous moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure is that it does not have a means for outputting visual information excluding emotional expressions due to eye movements or a language transmitting means by voice. According to this feature, it is possible to realize a more natural motion close to that of an actual dog and reduce the user's discomfort with respect to the function and exterior of the autonomously moving body 10.
  • the autonomous moving body 10 can execute a predetermined action based on internal data.
  • the internal data refers to, for example, information related to recognition processing, information for the autonomous moving body 10 to execute an operation (also referred to as control sequence data), and the like.
  • the internal data includes information for executing an action corresponding to the information related to the recognition of the recognition target.
  • the actions performed by the autonomous moving body 10 include actions of the autonomous moving body 10 itself, actions including recognition processing, and the like.
  • control sequence data (information for the autonomous moving body 10 to perform a motion) is a control signal relating to a time-series change in the rotational position of the joint part of the autonomous moving body 10, an eyeball expression, and a sound output. It is information including. That is, the control sequence data can be said to be setting data for causing the autonomous moving body 10 to realize an arbitrary action (action).
  • the autonomous operating body 10 can change the type of internal data stored in the autonomous operating body 10 by executing recognition processing or operation. For example, the autonomous moving body 10 can autonomously learn an object encountered for the first time and recognize the object.
  • the autonomous moving body 10 has a function of executing an action based on various internal data.
  • the user can determine whether the autonomous moving body 10 has the internal data until the action based on the internal data is displayed. Have difficulty.
  • the type of internal data that can be acquired by each autonomous moving body 10 may have a limit due to factors such as the limitation of the action range of the autonomous moving body 10. Therefore, the variation of the action according to the acquired is also limited. Further, depending on the recognition target, learning may take time. Similarly, with respect to the operation of the autonomous operating body 10, for example, the gesture, there may be a limit to learning the operation other than the predetermined operation of the autonomous operating body 10.
  • the technical idea according to the present disclosure is conceived with the above points in mind, and the user can enjoy the autonomous operating body 10 without getting tired by the autonomous operating body 10 acquiring more diverse internal data. Is possible. In addition, the user can enjoy the change of the autonomous operating body 10 in real time by grasping the execution of the transmission / reception of the internal data by the autonomous operating body 10.
  • the autonomous motion body 10 may be an autonomous mobile robot that autonomously moves in space and performs various operations.
  • the autonomous moving body 10 may be, for example, an autonomous mobile robot having a shape imitating an animal such as a human being or a dog or having an operating ability.
  • the autonomous moving body 10 may be, for example, a vehicle or other device having the ability to communicate with the user.
  • the shape, ability, and level of desire of the autonomously moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure may be appropriately designed according to the purpose and role.
  • Example of hardware configuration of autonomous body 10 >> Next, a hardware configuration example of the autonomous moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure will be described. In the following, a case where the autonomous moving body 10 is a dog-type quadruped walking robot will be described as an example.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a hardware configuration example of an autonomous operating body 10 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the autonomous moving body 10 is a dog-type quadrupedal robot having a head, a body, four legs, and a tail. Further, the autonomously moving body 10 includes two displays 510 on its head.
  • the autonomous moving body 10 also includes various sensors.
  • the autonomous moving body 10 includes, for example, a microphone 515, a camera 520, a ToF (Time of Flight) sensor 525, a human sensor 530, a distance measuring sensor 535, a touch sensor 540, an illuminance sensor 545, a sole button 550, and an inertial sensor 555.
  • the microphone 515 has a function of collecting ambient sound.
  • the above-mentioned sound includes, for example, a user's utterance and surrounding environmental sounds.
  • the autonomous moving body 10 may include, for example, four microphones on the head. By providing the plurality of microphones 515, it is possible to collect the sound generated in the surroundings with high sensitivity and realize the localization of the sound source.
  • the camera 520 has a function of photographing the user and the surrounding environment.
  • the autonomous moving body 10 may include, for example, two wide-angle cameras on the tip of the nose and the waist.
  • the wide-angle camera placed at the tip of the nose captures an image corresponding to the forward field of view of the autonomous moving body (that is, the field of view of the dog), and the wide-angle camera on the waist captures an image of the surrounding area centered on the upper side.
  • the autonomous moving body 10 can realize a SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) by extracting a feature point or the like of the ceiling based on an image captured by a wide-angle camera arranged on the waist, for example.
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • the ToF sensor 525 has a function of detecting a distance to an object existing in front of the head.
  • the ToF sensor 525 is provided on the tip of the nose of the head.
  • the ToF sensor 525 can detect distances to various objects with high accuracy, and can realize an operation according to a relative position with respect to an object including a user or an obstacle.
  • the human sensor 530 has a function of detecting the location of a user or a pet kept by the user.
  • the human sensor 530 is arranged, for example, on the chest. According to the human sensor 530, by detecting a moving object existing in front, it is possible to realize various operations on the moving object, for example, operations according to emotions such as interest, fear, and surprise. ..
  • the distance measuring sensor 535 has a function of acquiring the condition of the front floor surface of the autonomously moving body 10.
  • the distance measuring sensor 535 is arranged on the chest, for example. With the distance measuring sensor 535, it is possible to accurately detect the distance to the object existing on the front floor surface of the autonomous moving body 10, and it is possible to realize the operation according to the relative position to the object.
  • the touch sensor 540 has a function of detecting contact by the user.
  • the touch sensor 540 is arranged, for example, at a site where the user is likely to touch the autonomous motion body 10, such as the crown, the lower part of the chin, or the back.
  • the touch sensor 540 may be, for example, a capacitance type or pressure sensitive type touch sensor.
  • the touch sensor 540 can detect a contact action such as a touch, a stroke, a hit, or a push by the user, and an operation according to the contact action can be performed.
  • the illuminance sensor 545 detects the illuminance of the space in which the autonomous moving body 10 is located.
  • the illuminance sensor 545 may be arranged, for example, at the base of the tail on the back of the head. With the illuminance sensor 545, it is possible to detect the ambient brightness and execute the operation according to the brightness.
  • the sole button 550 has a function of detecting whether or not the bottom surface of the leg of the autonomous motion body 10 is in contact with the floor. For this reason, the sole buttons 550 are respectively arranged at the portions corresponding to the pad of the four legs. The sole button 550 can detect contact or non-contact between the autonomously moving body 10 and the floor surface, and for example, it is possible to know that the autonomously moving body 10 is held up by the user. ..
  • the inertial sensor 555 is a 6-axis sensor that detects physical quantities such as speed, acceleration, and rotation of the head and the body. That is, the inertial sensor 555 detects acceleration and angular velocity of the X axis, the Y axis, and the Z axis.
  • the inertial sensors 555 are arranged on the head and the body, respectively. According to the inertial sensor 555, it is possible to accurately detect the movement of the head and the body of the autonomously moving body 10 and realize the motion control according to the situation.
  • the example of the sensor included in the autonomously moving body 10 has been described above.
  • the configuration described above with reference to FIG. 1 is merely an example, and the configuration of the sensor that the autonomous moving body 10 can include is not limited to the example.
  • the autonomous operating body 10 may further include various communication devices including, for example, a temperature sensor, a geomagnetic sensor, an infrared sensor, and a GNSS (Global Navigation Satellite System) signal receiver.
  • the configuration of the sensor included in the autonomous operating body 10 can be flexibly modified according to specifications and operation.
  • FIG. 2 is a configuration example of the actuator 570 included in the autonomously moving body 10 according to the embodiment of the present disclosure.
  • the autonomous motion body 10 according to an embodiment of the present disclosure has a total of 22 degrees of freedom of rotation, two in the ears and two tails, and one in the mouth, in addition to the rotation parts shown in FIG. 2.
  • the autonomous motion body 10 has three degrees of freedom in the head, so that it is possible to achieve both nodding and tilting motions. Further, the autonomous motion body 10 can realize a natural and flexible motion closer to that of a real dog by reproducing the swing motion of the waist by the actuator 570 provided on the waist.
  • the autonomous motion body 10 may realize the above-described 22 degrees of freedom of rotation by combining a uniaxial actuator and a biaxial actuator.
  • a uniaxial actuator may be adopted for the elbows and knees of the legs and a biaxial actuator may be adopted for the shoulders and thighs.
  • FIG. 3 and 4 are diagrams for explaining the operation of the actuator 570 included in the autonomously moving body 10 according to the embodiment of the present disclosure.
  • the actuator 570 can drive the movable arm 590 at an arbitrary rotational position and rotational speed by rotating the output gear with the motor 575.
  • an actuator 570 includes a rear cover 571, a gear box cover 572, a control board 573, a gear box base 574, a motor 575, a first gear 576, a second gear 577, and an output gear. 578, a detection magnet 579, and two bearings 580.
  • the actuator 570 may be, for example, a magnetic svGMR (spin-valve Giant Magnetoresistive).
  • the control board 573 rotates the motor 575 under the control of the main processor, whereby the power is transmitted to the output gear 578 through the first gear 576 and the second gear 577, and the movable arm 590 can be driven. It is possible.
  • the position sensor provided on the control board 573 detects the rotation angle of the detection magnet 579 that rotates in synchronization with the output gear 578, thereby accurately detecting the rotation angle of the movable arm 590, that is, the rotation position.
  • the magnetic svGMR is a non-contact type and has excellent durability, and when used in the GMR saturation region, it has the advantage of being less susceptible to signal fluctuations due to distance fluctuations of the detection magnet 579 and position sensor.
  • the configuration example of the actuator 570 included in the autonomously moving body 10 according to the embodiment of the present disclosure has been described above. According to the above configuration, it is possible to accurately control the bending / extending motion of the joint portion included in the autonomously moving body 10 and to accurately detect the rotational position of the joint portion.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a function of the display 510 included in the autonomously moving body 10 according to the embodiment of the present disclosure.
  • the display 510 has a function of visually expressing eye movements and emotions of the autonomously moving body 10. As shown in FIG. 5, the display 510 can express the movements of the eyeball, the pupil, and the eyelid according to the emotions and the movements. The display 510 intentionally does not display characters or symbols, or images that are not related to eye movements, thereby producing a natural motion close to that of an actual animal such as a dog.
  • the autonomously moving body 10 includes two displays 510r and 510l corresponding to the right eye and the left eye, respectively.
  • the displays 510r and 510l are realized by, for example, two independent OLEDs (Organic Light Emitting Diode). With OLED, it is possible to reproduce the curved surface of the eyeball, and in comparison with the case of expressing a pair of eyeballs with one flat display or the case of expressing two eyeballs with two independent flat displays, respectively. As a result, a more natural exterior can be realized.
  • the displays 510r and 510l it is possible to express the line of sight and emotion of the autonomous moving body 10 as shown in FIG. 5 with high precision and flexibility. Further, the user can intuitively understand the state of the autonomous moving body 10 from the movement of the eyeball displayed on the display 510.
  • FIG. 6 is a diagram showing an operation example of the autonomously moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure, but in FIG. 6, the operation of the joints and the eyeballs of the autonomously moving body 10 will be focused and described. Therefore, the external structure of the autonomous motion body 10 is simplified and shown.
  • the external structure of the autonomous motion body 10 may be simplified and shown, but the hardware configuration and the exterior of the autonomous motion body 10 according to an embodiment of the present disclosure are shown in the drawings. It is not limited to the example, and may be designed as appropriate.
  • FIG. 7 is a diagram showing a functional configuration example of the autonomously moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure.
  • the autonomous moving body 10 according to the embodiment of the present disclosure includes an input unit 101, a recognition unit 102, a learning unit 103, a storage unit 104, a data transmission / reception unit 105, a data mutation unit 106, and an operation control unit 107. , A communication unit 108, a drive unit 109, and an output unit 110.
  • the input unit 101 has a function of collecting various kinds of information related to the other autonomous moving body 10, the user, and the surrounding environment.
  • the input unit 101 collects, for example, utterances of other autonomous moving bodies 10 and users, environmental sounds generated in the surroundings, image information related to the other autonomous moving bodies 10 and users, the surrounding environment, and various sensor information. ..
  • the input unit 101 includes various sensors shown in FIG.
  • the recognition unit 102 has a function of performing various recognitions regarding the user, the surrounding environment, and the state of the autonomous moving body 10 based on the various information collected by the input unit 101.
  • the recognition unit 102 performs person recognition, facial expression and line-of-sight recognition, object recognition, motion recognition, spatial area recognition, color recognition, shape recognition, marker recognition, obstacle recognition, step recognition, brightness recognition, and the like. You may.
  • the recognition unit 102 can recognize another autonomous moving body 10.
  • the recognition unit 102 may recognize the other autonomous moving body 10 based on the identification information of the other autonomous moving body 10 received by the communication unit 108 described below.
  • the identification information of the autonomous moving body 10 refers to information unique to each autonomous moving body 10 used for identifying the autonomous moving body 10.
  • the autonomous moving body 10 may recognize another autonomous moving body 10 by object recognition.
  • the learning unit 103 has a function of learning an environment (situation) and an action, and an action of the action on the environment.
  • the learning unit 103 implements the above learning by using a machine learning algorithm such as deep learning.
  • the learning algorithm adopted by the learning unit 103 is not limited to the above example and can be designed as appropriate.
  • the storage unit 104 has a function of storing various internal data relating to the autonomous motion body 10.
  • the storage unit 104 may store the information regarding the recognition of the recognition target and the information for executing the action corresponding to the information regarding the recognition of the recognition target so as to correspond to each other.
  • the information related to the recognition process refers to, for example, a class used for the recognition process.
  • the storage unit 104 includes identification information of the autonomous moving body 10. The identification information is used by the recognizing unit 102, the data transmitting / receiving unit 105, and the data mutating unit 106 described later.
  • the data transmitting / receiving unit 105 has a function of determining whether to transmit / receive internal data. Further, the data transmitting / receiving unit 105 has a function of referring to the storage unit 104 and determining which internal data is transmitted / received.
  • the data transmitting / receiving unit 105 may independently determine whether to transmit the internal data and whether to receive the internal data. Further, the data transmitting / receiving unit 105 may independently determine which internal data is transmitted and which internal data is received.
  • the data transmission / reception unit 105 may determine whether to transmit / receive the internal data based on the magnitude relation between the transmission / reception probability value and a predetermined threshold value.
  • the transmission / reception probability value is a value used in determining transmission / reception of internal data.
  • the transmission / reception probability value is calculated based on, for example, a parameter related to the autonomous moving body 10 or identification information received from another autonomous moving body 10.
  • the data transmitting / receiving unit 105 may determine which internal data is transmitted / received, based on the transmission / reception probability value.
  • the parameters relating to the autonomous moving body 10 refer to, for example, the personality and age of the autonomous moving body 10, the software version, the remaining battery level, and the like.
  • the character of the autonomous moving body 10 may influence the activity of the autonomous moving body 10.
  • the parameter related to the autonomous moving body 10 may also include information indicating a relationship with the user or another autonomous moving body 10.
  • the information indicating the relationship with the user or another autonomous moving body 10 includes, for example, the number of encounters.
  • the partner with which the data transmitting / receiving unit 105 transmits / receives internal data may be, for example, another autonomous operating body 10.
  • the data transmitting / receiving unit 105 included in the other autonomous moving body 10 may also determine whether to execute transmission / reception of internal data.
  • the data transmission / reception unit 105 may determine execution of transmission / reception of the internal data in response to the data transmission / reception unit 105 of the other autonomous moving body 10 having determined whether or not to execute transmission / reception of internal data.
  • the data mutating unit 106 has a function of mutating the internal data when transmitting / receiving the internal data determined by the data transmitting / receiving unit 105.
  • the mutation means changing a part of the internal data.
  • mutation means changing internal data to another variation.
  • the data mutating unit 106 may mutate both the internal data transmitted by the internal data and the received internal data, or may mutate either of them.
  • the data mutation unit 106 may calculate a mutation probability value and determine whether to mutate the internal data.
  • the transmission / reception probability value is a value used in mutation of internal data.
  • the mutation probability value may be calculated based on the parameter related to the autonomous moving body 10 or the identification information of the other autonomous moving body 10.
  • the data mutating unit 106 may determine whether to mutate the internal data based on the magnitude relationship between the mutation probability value and a predetermined threshold value.
  • the data mutation unit 106 may calculate the mutation probability value only when the data transmission / reception unit 105 determines to transmit the internal data.
  • the data mutation unit 106 may calculate the mutation probability value only when the data transmission / reception unit 105 determines to receive the internal data.
  • the data mutation unit 106 may determine whether or not to calculate the mutation probability value according to the type of internal data that is transmitted and received.
  • the data mutation unit 106 may calculate the mutation probability value using one or more parameters related to the autonomous moving body 10. For example, the result of adding the weighted functions output with the respective parameters is shown in Expression (1).
  • the result calculated by the equation (1) is substituted into a probability function, for example, a sigmoid function like the equation (2).
  • the data mutating unit 106 may determine whether or not to mutate the internal data, based on the magnitude relationship between the output result of the randomization function such as Expression (2) and a predetermined threshold value.
  • the operation control unit 107 has a function of planning an action performed by the autonomous moving body 10 based on the situation estimated by the recognition unit 102 and the knowledge learned by the learning unit 103. Further, the operation control unit 107 has a function of controlling the operations of the drive unit 109 and the output unit 110 based on the planned action plan. The operation control unit 107 performs, for example, rotation control of the actuator 570, display control of the display 510, audio output control by a speaker, and the like based on the above action plan.
  • the operation control unit 107 has a function of causing the driving unit 109 and the output unit 110 to express execution of transmission / reception of internal data by an action when transmitting / receiving internal data. Specifically, the operation control unit 107 controls the drive unit 109 and the output unit 110 so that the user can understand the content of the internal data determined by the data transmission / reception unit 105, and expresses it by the action of the autonomous operating body 10.
  • the behavior that expresses the execution of sending and receiving of internal data may be that the user can directly understand the contents of the internal data or indirectly.
  • a specific example of the expression by the action of the autonomous moving body 10 will be described later.
  • the communication unit 108 has a function of performing information communication with another autonomous moving body 10. For example, the communication unit 108 transmits internal data or the like to another autonomous moving body 10. Further, for example, the communication unit 108 receives internal data from another autonomous moving body 10.
  • the communication unit 108 may transmit / receive the identification information to / from the other autonomous moving body 10.
  • the drive unit 109 has a function of bending and stretching a plurality of joints of the autonomously moving body 10 under the control of the operation control unit 107. More specifically, the drive unit 109 drives the actuator 570 included in each joint based on the control by the operation control unit 107.
  • the output unit 110 has a function of outputting visual information and sound information under the control of the operation control unit 107. To this end, the output unit 110 includes a display 510 and a speaker.
  • the functional configuration example of the autonomous operating body 10 according to the embodiment of the present disclosure has been described above.
  • the configuration described above with reference to FIG. 7 is merely an example, and the functional configuration of the autonomously moving body 10 according to the embodiment of the present disclosure is not limited to the example.
  • the functional configuration of the autonomously moving body 10 according to an embodiment of the present disclosure can be flexibly modified according to specifications and operation.
  • the autonomous operating body 10 can communicate with another autonomous operating body 10 using the communication unit 108.
  • the autonomous moving body 10 may directly communicate with another autonomous moving body 10 or may communicate with another autonomous moving body 10 via the network 20 shown in FIG. 7.
  • a part of the storage unit 104 may be provided on an information processing server connected to the autonomous operating body 10 via the network 20.
  • the information processing server may transmit / receive internal data to / from the autonomous moving body 10 as appropriate.
  • the communication unit 108 starts communication with the other autonomous moving body 10 (S1002).
  • the recognition unit 102 does not recognize the other autonomous moving body 10 (S1101: NO)
  • the process returns to step S1101.
  • the communication unit 108 exchanges identification information with another autonomous moving body 10 (S1103).
  • the data transmitting / receiving unit 105 calculates a transmission / reception probability value based on the parameters related to the autonomous moving body 10 and the identification information of the other autonomous moving bodies 10 (S1104).
  • the process returns to step S1101.
  • the transmission / reception probability value is larger than the first threshold value (S1105: YES)
  • the data mutation unit 106 calculates the mutation probability value based on the parameter related to the autonomous moving body 10 and the identification information of the other autonomous moving body 10. Yes (S1106).
  • step S1107: NO if the mutation probability value is not larger than the second threshold value (S1107: NO), the process proceeds to step S1109.
  • the mutation probability value is larger than the second threshold value (S1107: YES)
  • the data mutation unit 106 determines internal data to be mutated during transmission / reception (S1108).
  • step S1114 when the data transmitting / receiving unit 105 has not decided to transmit the internal data (S1109: NO), the process proceeds to step S1114. On the other hand, when the data transmitting / receiving unit 105 determines to transmit the internal data (S1109: YES), the data transmitting / receiving unit 105 extracts the internal data to be transmitted from the storage unit 104 (S1110).
  • step S1113 if the data mutating unit 106 does not determine to mutate the internal data (S1111: NO), the process proceeds to step S1113. On the other hand, when the data mutating unit 106 determines to mutate the internal data (S1111: YES), the data mutating unit 106 mutates the internal data extracted in step S1110 (S1112). Next, the communication unit 108 transmits the internal data extracted in step S1110 to another autonomous moving body 10 (S1113).
  • the autonomous moving body 10 ends the process.
  • the communication unit 108 receives the internal data from another autonomous moving body 10 (S1115).
  • step S1118 when the data mutating unit 106 does not determine to mutate the received internal data (S1116: NO), the process proceeds to step S1118.
  • the data mutating unit 106 determines to mutate the received internal data (S1116: YES)
  • the data mutating unit 106 mutates the internal data received in step S1115 (S1117).
  • the data transmitting / receiving unit 105 updates the internal data received in step S1115 by additionally changing the internal data in the storage unit 104 (S1118), and the autonomous moving body 10 ends the process.
  • the autonomous operating body 10 can perform transmission / reception of internal data and mutation of internal data.
  • the flow of operation described above is merely an example, and the present invention is not limited to this example.
  • the transmitted / received internal data is information used for the identification processing by the autonomous motion body 10.
  • FIG. 10A and FIG. 10B are diagrams for explaining an example of expressing the execution of transmission / reception of information related to the recognition processing by the operation control unit 107 according to the present embodiment by action.
  • the autonomous moving body 10A, the autonomous moving body 10B, and the recognition target C1 are shown.
  • the autonomous moving body 10A cannot recognize what the recognition target C1 is because it does not have the information used for the identification processing corresponding to the recognition target C1.
  • the autonomous moving body 10B since the autonomous moving body 10B has the information used for the identification processing corresponding to the recognition target C1, it is in a state in which it can recognize that the recognition target C1 is a “cat”.
  • the autonomous moving body 10B On the upper side of FIG. 10A, the autonomous moving body 10B is interacting with the recognition target C1. Here, the autonomous moving body 10B recognizes the recognition target C1 as a “cat”.
  • the autonomous moving body 10A is approaching the autonomous moving body 10B and the recognition target C1.
  • the autonomous moving body 10A has received from the autonomous moving body 10B information related to the recognition processing of the recognition target C1.
  • the information related to the recognition process is an example of internal data.
  • the autonomous moving body 10A receives information for performing the operation corresponding to the recognition target C1 from the autonomous moving body 10B.
  • the autonomous moving body 10A has received the information related to the recognition of the recognition target C1 from the autonomous moving body 10B, and thus the autonomous moving body 10A and the autonomous moving body 10B are related to the recognition of the recognition target C1.
  • the transmission / reception of information is expressed by a "face wiping action", which is a gesture performed by a cat (pronounced of a cat) based on information for performing an action corresponding to the recognition target C1.
  • the information for executing the operation corresponding to the recognition target may be the operation for executing the operation that allows the user to associate what the recognition target is.
  • voice may be used in addition to the action.
  • the autonomous moving body 10A can recognize the recognition target C2 which is another “cat” based on the information related to the recognition processing of the “cat” received from the autonomous moving body 10B. Is becoming
  • the autonomous moving body 10 can express to the user the increase in the types of recognizable objects based on the transmission and reception of internal data.
  • FIG. 11 is a diagram for conceptually explaining a class related to recognition processing.
  • FIG. 11 shows the feature quantity extractor REA and class PA1 of the autonomous moving body 10A, and the feature quantity extractor REB and class PB1 of the autonomous moving body 10B.
  • the autonomous moving body 10A can recognize the object shown in the class PA1.
  • the autonomous moving body 10B can recognize the object shown in the class PB1.
  • the autonomous operating body 10A and the autonomous operating body 10B can additionally change the recognition target by transmitting and receiving the class related to the recognition processing.
  • FIG. 11 an example of FIG. 11 will be described. It is assumed that the autonomous operating body 10A is capable of recognizing "dog” shown in the class PA1. Similarly, it is assumed that the autonomous moving body 10B can recognize “fork” and “sofa” shown in the class PB1.
  • the “dog” class, the “fork” class, and the “sofa” class are used by the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous operating body 10A and the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous operating body 10B.
  • the submitted classes are merged.
  • the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10A can recognize the “fork” class and the “sofa” class.
  • the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10B can recognize the "dog" class.
  • the data transmission / reception unit 105 of the autonomous operating body 10 may simultaneously delete other classes in addition to the class related to the recognition processing. Description will be made with reference to an example on the lower side of FIG. 11.
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomously-moving body 10A deletes the “cup” class and the “chair” class existing in the class PA1. Further, the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomously-moving body 10A deletes the “rabbit” class existing in the class PA1.
  • the data transmission / reception unit 105 of the autonomous moving body 10 may preferentially delete a recognition target class that is less frequently recognized by the recognition unit 102 among the classes stored in the storage unit 104.
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous operating body 10 may only add a class without deleting the class.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining an example of mutation of information related to recognition processing by the data transmitting / receiving unit 105 and the data mutating unit 106 according to the present embodiment.
  • FIG. 12 shows a graph S1 of a score corresponding to each action of the autonomous moving body 10 corresponding to a predetermined recognition target and a graph S2 of a probability that the autonomous moving body 10 can take each action.
  • a score is calculated for each action shown on the left side of FIG. 12 according to the recognition target.
  • the score is a value used when the autonomous moving body 10 performs an action corresponding to the recognition target and determines which action to perform.
  • the action here includes, for example, a “wiping face” action in the case of action according to cat recognition processing.
  • the action includes, for example, an action of searching for a cat when the autonomous moving body 10 can recognize a cat.
  • the score of an action that has a high affinity with the recognition target may be set higher than the scores of other actions.
  • the data transmission / reception unit 105 converts each score into the probability P based on, for example, the softmax function shown in Expression (3).
  • C is a number for identifying each action
  • Score is a score of each action shown on the left side of FIG.
  • the probability shown on the right side of FIG. 12 is a probability used for selecting an action when expressing transmission / reception of information related to recognition processing of a recognition target.
  • the data transmitting / receiving unit 105 determines the action to be executed by the autonomous motion body 10 based on the probability shown in the probability graph S2.
  • the data mutating unit 106 may mutate the score corresponding to each action based on the mutation probability value. Specifically, the data mutation unit 106 may change the score corresponding to each action using the calculated mutation probability value. By the data mutating unit 106 mutating each score, the probability of the action determined by the data transmitting / receiving unit 105 changes.
  • each autonomous moving body 10 can be expressed with different actions for the same recognition target. With such a function, even a user who possesses a plurality of autonomous motion bodies 10 can enjoy the difference in the actions performed by the respective autonomous motion bodies 10.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining an example of a probability that each action expressing transmission / reception of information related to the recognition processing according to the present embodiment is selected. As shown in an example of FIG. 13, the behavior expressing the transmission / reception of the information related to the recognition process can be determined by using the probability.
  • FIG. 14 is a diagram for explaining transmission / reception of information related to the convolutional neural network according to the present embodiment.
  • FIG. 14 shows a conceptual diagram CN of the convolutional neural network.
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous operating body 10 may determine the filter information as the internal data to be transmitted / received. As the filter information is added or deleted, the target (class) that can be recognized by the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10 changes.
  • the filter information refers to the size of the kernel related to the filter and the like.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining an example of the flow of operations related to the transmission / reception of information related to the recognition processing by the autonomous moving body 10 according to the present embodiment and the expression of the transmission / reception.
  • the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10A recognizes the autonomous moving body 10B (S1201).
  • the recognizing unit 102 of the autonomous moving body 10A recognizes that the autonomous moving body 10B is interacting with the recognition target (S1202).
  • the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10B also recognizes the autonomous moving body 10A (S1203).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10A transmits the identification information of the autonomous moving body 10A to the autonomous moving body 10B (S1204).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B also transmits the identification information of the autonomous moving body 10B to the autonomous moving body 10A (S1205).
  • the data transmission / reception unit 105 of the autonomous moving body 10A calculates a transmission / reception probability value based on the parameters of the autonomous moving body 10A and the identification information of the autonomous moving body 10B (S1206).
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous moving body 10B also calculates the transmission / reception probability value based on the parameter of the autonomous moving body 10B and the identification information of the autonomous moving body 10A (S1207).
  • the operation control unit 107 of the autonomously moving body 10A causes the autonomously moving body 10B to cause the driving unit 109 and the output unit 110 to perform an operation indicating the start of receiving the class related to the recognition process of the recognition target (S1208). ..
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B transmits information indicating the reception permission of the recognition target class to the autonomous moving body 10A (S1209).
  • the operation control unit 107 of the autonomously moving body 10A controls the drive unit 109 to execute an operation of approaching the recognition target (S1210).
  • the data mutation unit 106 of the autonomous moving body 10B calculates a mutation probability value (S1211).
  • the data mutation unit 106 of the autonomous motion body 10B mutates the class and the motion corresponding to the class based on the mutation probability value calculated in step S1211 (S1212).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B transmits, to the autonomous moving body 10A, a class to be recognized and information for executing an operation corresponding to the class (S1213).
  • the operation control unit 107 of the autonomously moving body 10B causes the drive unit 109 and the output unit 110 to execute the operation corresponding to the information received in step S1213 (S1215).
  • the operation control unit 107 of the autonomously moving body 10A also causes the drive unit 109 and the output unit 110 to execute the operation corresponding to the information transmitted in step S1213 (S1215).
  • the data transmission / reception unit 105 of the autonomous operating body 10A updates the internal data by storing the class received in step S1213 and the information for executing the operation corresponding to the class in the storage unit 104 (S1216).
  • the operation control unit 107 of the autonomous moving body 10A causes the driving unit 109 to perform an action of searching for a recognition target corresponding to the class received in step S1213 (S1217), and the autonomous moving body 10 ends the movement. ..
  • the autonomous moving body 10 expresses the transmission / reception of the class corresponding to the recognition target by the action, so that the user is provided with the information related to the recognition target by the autonomous moving body 10 from another autonomous moving body 10. Can be understood.
  • the expression of sending and receiving information related to recognition of the recognition target has been described, but the information sent and received may be an environment map.
  • the autonomous moving body 10 receives an environment map from another autonomous moving body 10, it is possible to move in a state where the environment is understood even in a place where the autonomous moving body 10 has never been. ..
  • FIG. 16 is a diagram for explaining an action expressing execution of transmission / reception of the environment map by the autonomous moving body 10 according to the present embodiment.
  • FIG. 16 shows the autonomous moving body 10A and the autonomous moving body 10B.
  • the operation control unit 107 of the autonomous operating body 10 causes the data transmission / reception unit 105 to express the execution of the transmission / reception of the environment map when transmitting / receiving the environment map. Specifically, the operation control unit 107 of the autonomous moving body 10 controls the drive unit 109 and the output unit 110 so that the user can understand that the transmission and reception of the environment map of a predetermined place is being performed.
  • the autonomous operating body 10B performs an action of guiding inside the room, while the autonomous operating body 10A performs an action of following the autonomous operating body 10B. In this way, the autonomous moving body 10A follows the autonomous moving body 10B, so that the user can understand that the transmission and reception of the environment map is being executed.
  • the attention map may be transmitted and received as additional information.
  • the attention map is map information indicating a place having an additional meaning to the predetermined environment map.
  • the attention degree map includes map information for indicating a place having a special meaning to the user, such as a place where the user is likely to exist or a place where the user dislikes when the autonomous moving body 10 enters.
  • FIG. 17 is a diagram for explaining an example of the environment map and the attention degree map transmitted / received by the autonomous moving body 10 according to the present embodiment.
  • FIG. 17 shows the environment map M1, the attention map M2, and the environment map M3 modified by the attention map M2.
  • the environment map M1 shows the layout of the room and the installation status of furniture.
  • the attention map M2 is a map corresponding to the environment map M1.
  • the attention place A1 is a place where the user praises when the autonomous moving body 10 enters.
  • the attention place A2 is a place having a special meaning for the user.
  • the attention place A3 is a place where the user gets angry when the autonomous moving body 10 enters.
  • the modified locations P1 to P3 are shown as locations where the autonomous moving body 10 is prohibited.
  • the autonomous moving body 10 can move more safely even at the place where it first came, and according to the circumstances of each user.
  • the autonomous moving body 10 can be moved.
  • FIG. 18 is a diagram for explaining an example of the flow of operations relating to the transmission / reception of the environment map and the attention degree map and the expression of the execution of the transmission / reception by the autonomous moving body 10 according to the present embodiment.
  • the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10A recognizes the autonomous moving body 10B (S1301).
  • the recognition unit 102 of the autonomously moving body 10B also recognizes the autonomously moving body 10A (S1302).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10A transmits the identification information of the autonomous moving body 10A to the autonomous moving body 10B (S1303).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B also transmits the identification information of the autonomous moving body 10B to the autonomous moving body 10A (S1304).
  • the data transmission / reception unit 105 of the autonomous moving body 10A calculates a transmission / reception probability value based on the parameters of the autonomous moving body 10A and the identification information of the autonomous moving body 10B (S1305).
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous moving body 10B also calculates the transmission / reception probability value based on the parameter of the autonomous moving body 10B and the identification information of the autonomous moving body 10A (S1306).
  • the operation control unit 107 of the autonomously moving body 10A causes the autonomously moving body 10B to cause the driving unit 109 and the output unit 110 to perform an operation indicating the start of receiving the environment map (S1307).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B transmits information indicating permission to receive the environment map to the autonomous moving body 10A (S1308).
  • the data mutation unit 106 of the autonomous moving body 10B calculates a mutation probability value (S1309).
  • the data mutation unit 106 of the autonomously-moving body 10B mutates the environment map or attention map based on the mutation probability value calculated in step S1309 (S1310).
  • the operation control unit 107 of the autonomous moving body 10B causes the drive unit 109 and the output unit 110 to execute the operation of guiding the place shown on the environment map (S1311). Further, the autonomously moving body 10A causes the drive unit 109 to start an operation of following the autonomously moving body 10B (S1312).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B transmits the environment map and the attention degree map corresponding to the environment map to the autonomous moving body 10A (S1313).
  • the data mutating unit 106 of the autonomous moving body 10A calculates a mutation probability value based on the parameters of the autonomous moving body 10A and the identification information of the autonomous moving body 10B (S1314).
  • the autonomous moving body 10A may mutate the environment map or the attention degree map based on the mutation probability value calculated in step S1314.
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous operating body 10A updates the internal data by storing the class received in step S1213 and the information for executing the operation corresponding to the class in the storage unit 104 (S1315). ), The autonomous operating body 10A and the autonomous operating body 10B end the operation.
  • FIG. 19 is a diagram for explaining an example in which the transmission and reception of the characteristic amount used for user recognition by the autonomous moving body 10 is expressed by an action.
  • FIG. 19 shows the autonomous moving body 10A, the autonomous moving body 10B, and the user UA.
  • the operation control unit 107 of the autonomous operating body 10 causes the data transmission / reception unit 105 to express the transmission / reception of the characteristic amount by the action when transmitting / receiving the characteristic amount for user recognition. Specifically, the operation control unit 107 of the autonomous operating body 10 controls the drive unit 109 and the output unit 110 so that the execution of transmission / reception of information related to the identification of a predetermined user can be understood.
  • the data mutation unit 106 of the autonomous motion body 10 may mutate the feature amount of the user.
  • the communication unit 108 of the autonomous operating body 10B transmits the feature amount of the user UA mutated by the data mutating unit 106 of the autonomous operating body 10B to the autonomous operating body 10A.
  • the autonomous operating body 10A is in a state in which the user UA cannot be recognized, and the autonomous operating body 10B is in a state in which the autonomous operating body 10A is recognized.
  • the autonomous operating body 10B transmits the feature amount of the user UA to the autonomous operating body 10A, and the autonomous operating body 10A starts searching for the user UA and discovers the user UA.
  • the autonomous operating body 10A searches for the user UA "wearing glasses" and does not completely recognize the user UA.
  • the autonomous moving body 10 receives the feature amount used for user recognition from the other autonomous moving body 10 to reduce the learning time required for user recognition. Further, by mutating the feature amount used for user recognition, it becomes possible to realize an action that gradually remembers the appearance of the user.
  • FIG. 20 is a diagram for explaining the characteristic amount transmitted and received by the autonomously moving body 10 according to the present embodiment.
  • FIG. 20 shows feature quantities FA to FD corresponding to the users A to D, respectively.
  • the autonomous moving body 10 receives the user's characteristic amount from another autonomous moving body 10 having the same procedure for calculating the characteristic amount, and additionally updates the corresponding user's characteristic amount data, thereby Can be recognized.
  • the autonomously moving body 10A has a feature amount FA of the user A and a feature amount FB of the user B.
  • the autonomously moving body 10B has the feature amount FC of the user C and the feature amount FD of the user D.
  • the autonomous operating body 10B transmits the characteristic amount FC of the user C to the autonomous operating body 10A as in the example of the lower side of FIG. 20, the autonomous operating body 10A determines the user C based on the characteristic amount FC of the user C. Can be recognized.
  • the learning of the user using the feature amount needs to use the images captured by the user in various situations, but it is troublesome to learn the feature of the user again by transmitting and receiving the feature amount itself in this way. Can be omitted.
  • FIG. 21 is a diagram for explaining the feature amount clustering and the feature amount variation by the data variation unit 106 in the user recognition according to the present embodiment.
  • FIG. 21 shows a feature map FM.
  • the cluster FAG of the feature amount of the user A the cluster FBG of the feature amount of the user B, and the cluster FCG of the feature amount of the user C are clustered.
  • the recognition unit 102 may recognize the user depending on which cluster the acquired feature quantity belongs to. In the example on the left side of FIG. 21, the recognition unit 102 may recognize the recognized user as the user A based on the fact that the acquired feature amount FA1 belongs to the cluster FAG of the user A.
  • the data mutating unit 106 may mutate the feature amount when transmitting and receiving the feature amount based on the feature amount map FM. An example on the right side of FIG. 21 will be described.
  • the recognition unit 102 determines, for example, the center FAO of the cluster FAG of the feature amount of the user A and the center FBO of the cluster FBG of the feature amount of the user B.
  • the data mutating unit 106 may mutate by selecting any one point on the straight line and setting the feature amount FB2 closest to the selected point FP as the recognized feature amount.
  • FIG. 22 is a diagram for explaining an example of a flow of operations relating to the transmission / reception of the characteristic amount of the user and the expression of execution of the transmission / reception by the autonomous moving body 10 according to the present embodiment.
  • the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10B recognizes the autonomous moving body 10A (S1401). Further, the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10A also recognizes the autonomous moving body 10B (S1402). Next, the communication unit 108 of the autonomous moving body 10A transmits the identification information of the autonomous moving body 10A to the autonomous moving body 10B (S1403). On the other hand, the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B also transmits the identification information of the autonomous moving body 10B to the autonomous moving body 10A (S1404).
  • the data transmission / reception unit 105 of the autonomous operating body 10A calculates a transmission / reception probability value based on the parameters of the autonomous operating body 10A and the identification information of the autonomous operating body 10B (S1405).
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous moving body 10B also calculates the transmission / reception probability value based on the parameter of the autonomous moving body 10B and the identification information of the autonomous moving body 10A (S1406).
  • the autonomous moving body 10A calculates a mutation probability value based on the parameters of the autonomous moving body 10A and the identification information of the autonomous moving body 10B (S1407).
  • the operation control unit 107 of the autonomously moving body 10B causes the driving unit 109 and the output unit 110 to cause the autonomously moving body 10A to perform an operation indicating the transmission of the characteristic amount of the user A (S1408).
  • the data mutation unit 106 of the autonomous motion body 10B mutates the feature amount of the user A based on the mutation probability value (S1409).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10A transmits information indicating permission to transmit the characteristic amount of the user A to the autonomous moving body 10B (S1410).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B transmits the characteristic amount of the user A to the autonomous moving body 10A (S1411).
  • the operation control unit 107 of the autonomous moving body 10A executes a search for the user A corresponding to the characteristic amount of the user A received in step S1411 (S1412), and the autonomous moving bodies 10A and 10B end the movement. To do.
  • the user can confirm that the autonomous moving body 10 is provided with new user information from another autonomous moving body 10. It becomes possible to understand.
  • FIG. 23 is a diagram for explaining an example of transmission / reception of information for executing the operation of the autonomous moving body 10 according to the present embodiment and an expression of the transmission / reception by the autonomous moving body 10.
  • FIG. 23 shows autonomous moving bodies 10A to 10C.
  • the autonomous operating body 10 can transmit and receive information for performing an operation with another autonomous operating body 10.
  • the information for executing the operation means, for example, information necessary for the autonomous operation body 10 to execute various operations.
  • the autonomous operating body 10C is executing a predetermined operation.
  • the autonomous operating bodies 10A and 10B recognize the autonomous operating body 10C that is performing a predetermined operation.
  • the autonomous operating body 10C transmits information necessary for executing a predetermined operation to the autonomous operating bodies 10A and 10B.
  • the autonomous operating bodies 10A and 10B express the content of the operation corresponding to the received information by executing the corresponding operation based on the information received from the autonomous operating body 10C. ..
  • the data transmitting / receiving unit 105 calculates the transmission / reception probability value
  • the data mutation unit 106 calculates the mutation probability value.
  • the parameters of the autonomous moving body 10 used at that time are the autonomous moving body 10
  • the personality and influence value of may be included.
  • the mutation probability value may be calculated based on the character of the autonomous moving body 10
  • the transmission / reception probability value may be calculated based on the influence value of the autonomous moving body 10.
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous moving body 10 compares the influence value of the autonomous moving body 10 itself with the influence value of another autonomous moving body 10 to determine whether to transmit / receive the internal data.
  • the data mutating unit 106 of the autonomous moving body 10 may mutate the internal data based on the personality of the autonomous moving body 10 itself.
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous operating body 10C determines to transmit the information for executing the operation. ..
  • the data mutating unit 106 of the autonomous motion body 10B may mutate the information for executing the motion received from the autonomous motion body 10C based on the fact that the character of the autonomous motion body 10B is "impatient". .. In the example of the lower diagram of FIG. 23, the autonomously moving body 10B performs a partially different operation from the autonomously moving body 10C.
  • the personality and the influence value of the autonomous moving body 10 are used to more naturally express the individuality of each autonomous moving body 10. Is possible.
  • 24 to 26 are diagrams for describing an example of the variation of information for executing the operation of the autonomously moving body 10 according to the present embodiment.
  • FIG. 24 shows the presence / absence of motion variation at each joint of the autonomous motion body 10. As shown in FIG. 24, the data mutating unit 106 may determine whether to mutate the motion at each joint location.
  • FIG. 25 shows the presence / absence of variations in the posture information J21 to J2N in each joint location of the autonomously moving body 10 and the time series T1 to TN.
  • the data changing unit 106 may change the operation at a specific time.
  • the data mutating unit 106 mutates the posture information J22 and J23 of the autonomously moving body 10 at times T2 and T3.
  • FIG. 26 shows posture information J31 received from another autonomous moving body 10 and posture information J32 stored in the autonomous moving body 10 itself.
  • the data mutating unit 106 may mutate the posture information J31 using the posture information J32.
  • the data mutating unit 106 mutates the posture information J31 with the posture information J32.
  • the posture of a predetermined joint portion is based on the posture information J31, and the postures of other joint portions are based on the posture information J32.
  • FIG. 27 is a diagram for explaining an example of the flow of expressions related to the transmission / reception of information for executing the operation of the autonomous moving body 10 by the autonomous moving body 10 and the execution of the transmission / reception by the autonomous moving body 10 according to the present embodiment. It is a figure.
  • the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10A recognizes the autonomous moving body 10B (S1501). Further, the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10B recognizes the autonomous moving bodies 10A and 10C (S1502). Further, the recognition unit 102 of the autonomous moving body 10C recognizes the autonomous moving body 10B (S1503).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10A transmits the identification information of the autonomous moving body 10A to the autonomous moving body 10B (S1504).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10C also transmits the identification information of the autonomous moving body 10C to the autonomous moving body 10B (S1505).
  • the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B transmits the identification information of the autonomous moving body 10B to the autonomous moving body 10A (S1506). Similarly, the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B transmits the identification information of the autonomous moving body 10B to the autonomous moving body 10C (S1507).
  • the data transmission / reception unit 105 of the autonomous moving body 10A calculates a transmission / reception probability value based on the parameters of the autonomous moving body 10A and the identification information of the autonomous moving body 10B (S1508).
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous moving body 10B also calculates the transmission / reception probability value based on the parameters of the autonomous moving body 10B and the identification information of the autonomous moving bodies 10A and C (S1509).
  • the data transmitting / receiving unit 105 of the autonomous moving body 10C also calculates the transmission / reception probability value based on the parameters of the autonomous moving body 10C and the identification information of the autonomous moving body 10B (S1510).
  • the autonomous operating body 10B transmits information for executing the operation to the autonomous operating body 10A (S1511). Similarly, the autonomous operating body 10B transmits information for executing the operation to the autonomous operating body 10C (S1512).
  • the operation control unit 107 of the autonomous moving body 10B causes the driving unit 109 and the output unit 110 to execute the operation indicating the transmission of the information for executing the operation for the autonomous moving bodies 10A and 10C (S1513).
  • the communication unit 108 of the autonomously-moving body 10A transmits, to the autonomously-moving body 10B, information indicating permission to transmit information for executing the operation (S1514).
  • the communication unit 108 of the autonomous operating body 10C transmits, to the autonomous operating body 10B, information indicating permission to transmit information for performing an operation (S1515).
  • the communication unit 108 of the autonomous operating body 10B transmits information for executing the operation determined in step S1509 to the autonomous operating body 10A (S1516). Similarly, the communication unit 108 of the autonomous moving body 10B transmits the information to the autonomous moving body 10C (S1517).
  • the data mutation unit 106 of the autonomous moving body 10B executes an operation corresponding to the information transmitted in steps S1516 and S1517 (S1518).
  • the autonomous operating body 10A calculates a mutation probability value based on the information for executing the operation received in step S1516 (S1519).
  • the data mutation unit 106 of the autonomous moving body 10C also calculates a mutation probability value based on the information for executing the operation received in step S1517 (S1520).
  • the data mutation unit 106 of the autonomous moving body 10C mutates the information received in step S1519, based on the mutation probability value calculated in step S1520 (S1521).
  • the motion control unit 107 of the autonomous motion body 10C causes a motion to be executed based on the information mutated in step S1523 (S1522).
  • the operation control unit 107 of the autonomous operating body 10A causes the autonomous operating body 10A and the autonomous operating body 10B to end the operation based on the information received in step S1518 (S1523).
  • the autonomous operating body 10 has been described as a device that expresses the execution of transmission / reception of internal data, but the device that expresses the execution of transmission / reception of internal data is not limited to the autonomous operation body 10.
  • a head mounted display (HMD; Head Mounted Display) may express to the user transmission / reception of internal data with another head mounted display.
  • FIG. 28 is a diagram for explaining that the head mounted display expresses execution of transmission / reception of internal data.
  • FIG. 28 shows the user UH1 wearing the head mounted display H1 and the user UH2 wearing the head mounted display H2.
  • the internal data referred to here is, for example, map information.
  • the map information may include information acquired by the head mounted display H2, such as traffic jam information on the road.
  • the head mounted display H1 and the head mounted display H2 can transmit and receive internal data.
  • the head mounted display H1 receives the map information HM from the head mounted display H2 and displays the received map information HM to the user UH1.
  • the head mount display may additionally change the recognizable target by transmitting and receiving information related to recognition such as the class of the recognition target with another head mounted display. In this way, the head mounted display can dynamically update the information by transmitting and receiving the information from the other head mounted display.
  • the autonomous operating body 10 can cause the execution of the transmission / reception to be expressed by an action when transmitting / receiving the internal data. According to such a configuration, the user can recognize the recognition of the autonomous moving body 10 and grasp the change in the movement, and can further enjoy the change in the action of the autonomous moving body 10.
  • each step related to the processing of the autonomous moving body 10 in this specification does not necessarily have to be processed in time series in the order described in the flowchart.
  • each step related to the processing of the autonomous moving body 10 may be processed in an order different from the order described in the flowchart, or may be processed in parallel.
  • a motion control unit that controls the motion of the autonomous motion body Equipped with The operation control unit, when transmitting and receiving internal data related to the autonomous operating body, causes the autonomous operating body to express the execution of transmitting and receiving the internal data by an action.
  • Information processing equipment (2)
  • the transmission and reception of the internal data is determined whether or not to be executed according to the magnitude relationship between the transmission and reception probability value and a predetermined threshold value, The information processing device according to (1), wherein the transmission / reception probability value is calculated based on a parameter related to the autonomous moving body.
  • the parameter related to the autonomous moving body includes an influence value of the autonomous moving body, The information processing device according to (2).
  • Data transceiver Further comprising, The information processing device according to (2) or (3).
  • the internal data is information relating to the recognition process of the autonomous moving body,
  • the operation control unit causes the autonomous operating body to express the execution of transmission and reception of the internal data by an action.
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (4) above.
  • the internal data is a class to be recognized,
  • the operation control unit when transmitting and receiving the class, causes the autonomous operating body to express the transmission and reception of the class by an action,
  • the information processing device according to (5) above.
  • the internal data further includes information for performing an operation corresponding to the recognition target of the autonomous moving body,
  • the operation control unit causes the autonomous operating body to execute an operation corresponding to the class when transmitting and receiving information for performing an operation corresponding to the recognition target of the class and the autonomous operating body,
  • the information processing device according to (6).
  • the internal data is filter information related to a convolutional neural network
  • the operation control unit when transmitting / receiving the filter information, causes the autonomous moving body to express the execution of transmission / reception of the filter information by an action,
  • the information processing device according to (6).
  • the internal data is an environmental map
  • the operation control unit causes the autonomous operating body to perform a search based on the environment map when transmitting and receiving the environment map.
  • the information processing device according to (5) above.
  • the internal data is an attention map corresponding to the environment map,
  • the operation control unit causes the autonomous operating body to perform a search based on the environment map and the attention map when transmitting and receiving the environment map and the attention map.
  • the information processing device according to (9).
  • the internal data is a feature amount used for user recognition,
  • the operation control unit causes the autonomous operating body to execute a search for a user corresponding to the characteristic amount when transmitting and receiving the characteristic amount.
  • the information processing device according to (5) above.
  • the internal data is information for executing an operation of the autonomous operation body,
  • the operation control unit when transmitting / receiving information for executing the operation, causes the autonomous operating body to execute the operation corresponding to the information to be transmitted / received,
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (4) above.
  • the information for executing the operation of the autonomous moving body is information relating to joint control of the autonomous moving body,
  • the motion control unit causes the autonomous motion body to perform the motion corresponding to the information to be transmitted / received when transmitting / receiving the information related to the joint control,
  • the internal data is mutated based on a parameter related to the autonomous moving body,
  • the information processing apparatus according to any one of (1) to (13) above.
  • the internal data is determined whether or not to be mutated based on the mutation probability value, The information processing device according to (14).
  • the mutation probability value is calculated based on a parameter related to the autonomous moving body,
  • a data mutating unit that mutates based on a parameter related to the autonomous motion body, Further comprising, The information processing device according to any one of (14) to (16). (18) The transmission and reception of the internal data is executed with other autonomous moving bodies, The information processing device according to any one of (1) to (17). (19) The processor Controlling the movement of the autonomous moving body, When transmitting and receiving internal data related to the autonomous operating body, causing the autonomous operating body to express the execution of transmitting and receiving the internal data by an action, including, Information processing method.

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Abstract

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。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
　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。
　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。
国際公開第００／６７９６１号
　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。
　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。
　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。
　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。
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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。 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。
　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。
　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
　＜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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　＜＜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。
　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。
　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。
　（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。
　（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。
　（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。
　（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。
　（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。
　（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。
　（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。
　（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。
　（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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　（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。
　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。
　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。
　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。
　＜＜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。
　（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。
　（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。
　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。
　（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。
　（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。
　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。
　（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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　（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。
　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。
　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。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　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。
　（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。
　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。
　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。
　（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。
　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。
　（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。
　（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。
　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。
　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。
　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。
　＜＜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。
　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）。
　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）。
　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）。
　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）。
　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）。
　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）。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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）。
　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）。
　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）。
　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）。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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）。
　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）。
　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）。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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）。
　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）。
　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）。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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）。
　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）。
　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）。
　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）。
　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）。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　＜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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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。
　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

Claims (20)

  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、
    　請求項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、
    　請求項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、
    　請求項２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、
    　請求項１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、
    　請求項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、
    　請求項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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
  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。
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