特許 7528981 機器の制御装置、機器、機器の制御方法及びプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-07-29

(45)【発行日】2024-08-06

(54)【発明の名称】機器の制御装置、機器、機器の制御方法及びプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06N 20/00 20190101AFI20240730BHJP

   B25J 13/00 20060101ALI20240730BHJP

【ＦＩ】

G06N20/00 160

B25J13/00 Z

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2022082694

(22)【出願日】2022-05-20

(62)【分割の表示】P 2020054213の分割

【原出願日】2020-03-25

(65)【公開番号】P2022113701

(43)【公開日】2022-08-04

【審査請求日】2023-03-24

(73)【特許権者】

【識別番号】000001443

【氏名又は名称】カシオ計算機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100095407

【弁理士】

【氏名又は名称】木村 満

(72)【発明者】

【氏名】長谷川 浩一

(72)【発明者】

【氏名】河村 義裕

(72)【発明者】

【氏名】渥美 広城

(72)【発明者】

【氏名】浦野 美由紀

(72)【発明者】

【氏名】金村 俊明

【審査官】千葉 久博

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－７２４９５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－１１５９４４（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｎ ３／００－９９／００

Ａ６３Ｈ １／００－３７／００

Ｂ２５Ｊ １３／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

機器に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得する入力データ取得手段と、
前記入力データ取得手段により取得された複数の前記入力データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶された複数の前記入力データを、当該入力データが属する特徴空間内において、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記複数のクラスタのうち、前記入力データ取得手段により新たに取得された前記入力データが属するクラスタを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定されたクラスタの代表的な位置と、前記新たに取得された入力データと、の間の距離である入力データ距離に対応させた関係データを取得する関係データ取得手段と、
前記関係データ取得手段により取得された前記関係データに基づいて、前記機器の動作を制御する制御手段と、
を備え、
前記関係データ取得手段は、前記複数のクラスタのうち、前記特定手段により特定されたクラスタに含まれる入力データの取得時期に基づいて、前記関係データを取得する、
機器の制御装置。

【請求項2】

前記特徴空間は、前記入力データ取得手段に含まれるセンサのそれぞれにより取得されるデータの、Ｘ軸方向成分の平均値及び標準偏差、Ｙ軸方向成分の平均値及び標準偏差、ならびにＺ軸方向成分の平均値及び標準偏差に係る値をそれぞれ異なる次元の値とした複数次元の空間である、
請求項１に記載の機器の制御装置。

【請求項3】

機器に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得する入力データ取得手段と、
前記入力データ取得手段により取得された複数の前記入力データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶された複数の前記入力データを、当該入力データが属する特徴空間内において、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記複数のクラスタのうち、前記入力データ取得手段により新たに取得された前記入力データが属するクラスタを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定されたクラスタに含まれる複数の前記入力データの取得時期から導出される関係データを取得する関係データ取得手段と、
前記関係データ取得手段により取得された前記関係データに基づいて、前記機器の動作を制御する制御手段と、
を備える機器の制御装置。

【請求項4】

前記機器の複数のユーザの各々を判別する判別手段をさらに備え、
前記入力データ取得手段は、前記入力データを、前記判別手段による判別結果に基づいて、前記複数のユーザの各々に対応させて取得し、
前記記憶手段は、前記複数の入力データを、前記判別手段による判別結果に基づいて、前記複数のユーザの各々に対応させて記憶し、
前記分類手段は、前記複数の入力データを、前記判別手段による判別結果に基づいて、前記複数のユーザの各々に対応させて複数のクラスタに分類し、
前記関係データ取得手段は、前記関係データを、前記判別手段による判別結果に基づいて、前記複数のユーザの各々に対応させて取得する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の機器の制御装置。

【請求項5】

前記入力データ取得手段は、前記機器に外力が作用することにより互いに同じタイミングで発生した前記加速度及び前記角速度と、前記加速度及び前記角速度が発生したタイミングにおける前記機器に対する接触の状態とに基づいた前記入力データを取得する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の機器の制御装置。

【請求項6】

前記機器の疑似的な感情を表す感情パラメータを変化させるための感情変化パラメータを、前記入力データが新たに取得されたときにメモリから読み出す感情変化パラメータ取得手段と、
読み出された前記感情変化パラメータを、前記関係データに基づいて修正する感情変化パラメータ修正手段と、
を更に備えた、
請求項１から５のいずれか１項に記載の機器の制御装置。

【請求項7】

前記感情パラメータを、修正された前記感情変化パラメータに対応させて設定する感情パラメータ設定手段を更に備え、
前記制御手段は、前記感情パラメータ設定手段により設定された前記感情パラメータに基づいて、前記機器の動作を制御する、
請求項６に記載の機器の制御装置。

【請求項8】

前記制御手段は、
前記感情変化パラメータ修正手段により修正された値に基づいて、前記感情パラメータの値を変化させる、前記感情変化パラメータの各々に対応させて、前記機器の複数の性格動作の各々を設定しておき、
前記機器に外力が作用した際に、前記複数の性格動作のうち、値が最大の感情変化パラメータに対応する性格動作を実行するように前記機器を制御する、
請求項６または７に記載の機器の制御装置。

【請求項9】

前記代表的な位置は、特定されたクラスタの中心位置である、
請求項１または２に記載の機器の制御装置。

【請求項10】

請求項１から９のいずれか１項に記載の機器の制御装置を備えた機器。

【請求項11】

機器に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得する入力データ取得ステップと、
前記入力データ取得ステップで取得された複数の前記入力データを記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップにより記憶された複数の前記入力データを、当該入力データが属する特徴空間内において、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する分類ステップと、
前記複数のクラスタのうち、前記入力データ取得ステップで新たに取得された前記入力データが属するクラスタを特定する特定ステップと、
前記特定ステップで特定されたクラスタの代表的な位置と、前記新たに取得された入力データと、の間の距離である入力データ距離に対応させた関係データを取得する関係データ取得ステップと、
前記関係データ取得ステップで取得された前記関係データに基づいて、前記機器の動作を制御する制御ステップと、
を有し、
前記関係データ取得ステップでは、前記複数のクラスタのうち、前記特定ステップにより特定されたクラスタに含まれる入力データの取得時期に基づいて、前記関係データを取得する、
機器の制御方法。

【請求項12】

コンピュータを、
機器に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得する入力データ取得手段、
前記入力データ取得手段により取得された複数の前記入力データを記憶する記憶手段、
前記記憶手段により記憶された複数の前記入力データを、当該入力データが属する特徴空間内において、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する分類手段、
前記複数のクラスタのうち、前記入力データ取得手段により新たに取得された前記入力データが属するクラスタを特定する特定手段、
前記特定手段により特定されたクラスタの代表的な位置と、前記新たに取得された入力データと、の間の距離である入力データ距離に対応させた関係データを取得する関係データ取得手段、
前記関係データ取得手段により取得された前記関係データに基づいて、前記機器の動作を制御する制御手段、
として機能させ、
前記関係データ取得手段は、前記複数のクラスタのうち、前記特定手段により特定されたクラスタに含まれる入力データの取得時期に基づいて、前記関係データを取得する、
プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、機器の制御装置、機器、機器の制御方法及びプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

ロボット若しくは様々な機器を友達やペットのような親しみのある存在に近づけるように、その動作を制御する技術が知られている。例えば、特許文献１には、小動物を模した充電器が開示されており、この充電器は、表情を表すための人工眼球や、加速度センサを備えている。この充電器では、加速度センサで検出された加速度が所定の上限規定値よりも大きい場合には、人工眼球を制御することによって驚いた表情が生成される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００９－４３６９９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１では、検出された加速度が所定の上限規定値を超えたか否かに応じて機器（充電器）の動作を制御しているにすぎないので、ユーザから機器に入力される多様な情報に応じて、機器を表現豊かに動作させているとはいえない面がある。

【0005】

そこで、本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであって、従来よりも機器を表情豊かに動作させることができる機器の制御装置、機器、機器の制御方法及びプログラムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

前記目的を達成するため、本発明に係る機器の制御装置の一様態は、
機器に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得する入力データ取得手段と、
前記入力データ取得手段により取得された複数の前記入力データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶された複数の前記入力データを、当該入力データが属する特徴空間内において、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記複数のクラスタのうち、前記入力データ取得手段により新たに取得された前記入力データが属するクラスタを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定されたクラスタの代表的な位置と、前記新たに取得された入力データと、の間の距離である入力データ距離に対応させた関係データを取得する関係データ取得手段と、
前記関係データ取得手段により取得された前記関係データに基づいて、前記機器の動作を制御する制御手段と、
を備え、
前記関係データ取得手段は、前記複数のクラスタのうち、前記特定手段により特定されたクラスタに含まれる入力データの取得時期に基づいて、前記関係データを取得する。
また、本発明に係る機器の制御装置の一様態は、
機器に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得する入力データ取得手段と、
前記入力データ取得手段により取得された複数の前記入力データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶された複数の前記入力データを、当該入力データが属する特徴空間内において、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記複数のクラスタのうち、前記入力データ取得手段により新たに取得された前記入力データが属するクラスタを特定する特定手段と、
前記特定手段により特定されたクラスタに含まれる複数の前記入力データの取得時期から導出される関係データを取得する関係データ取得手段と、
前記関係データ取得手段により取得された前記関係データに基づいて、前記機器の動作を制御する制御手段と、
を備える。

【発明の効果】

【0007】

本発明によれば、従来よりも機器を表情豊かに動作させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施形態１に係るロボットの外観を示す図である。

【図2】実施形態１に係るロボットの側面から見た断面図である。

【図3】実施形態１に係るロボットの筐体を説明する図である。

【図4】実施形態１に係るロボットのひねりモータの動きの一例を説明する図である。

【図5】実施形態１に係るロボットのひねりモータの動きの一例を説明する他の図である。

【図6】実施形態１に係るロボットの上下モータの動きの一例を説明する図である。

【図7】実施形態１に係るロボットの上下モータの動きの一例を説明する他の図である。

【図8】実施形態１に係るロボットの機能構成を示すブロック図である。

【図9A】実施形態１に係る分類部と関係データ取得部の処理を説明するための図である。

【図9B】図９Ａとは異なる、実施形態１に係る分類部と関係データ取得部の処理を説明するための図である。

【図10】実施形態１に係る感情マップの一例を説明する図である。

【図11】実施形態１に係るロボット制御処理の流れを示すフローチャートである。

【図12】実施形態２に係るロボットの機能構成を示すブロック図である。

【図13】変形例に係る機器の制御装置及びロボットの機能構成を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0009】

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。なお、図中同一又は相当部分には同一符号を付す。

【0010】

（実施形態１）
本発明の実施形態１における機器の制御装置を図１に示すロボット２００に適用した実施形態について、図面を参照して説明する。実施形態に係るロボット２００は、小型の動物を模したペットロボットである。ロボット２００は、図１に示すように、目を模した装飾部品２０２及びふさふさの毛２０３を備えた外装２０１に覆われている。また、外装２０１の中には、ロボット２００の筐体２０７が収納されている。図２に示すように、ロボット２００の筐体２０７は、頭部２０４、連結部２０５及び胴体部２０６とからなり、頭部２０４と胴体部２０６とが連結部２０５で連結されている。

【0011】

また、ロボット２００の筐体２０７の動きが外装２０１に反映されるように、外装２０１は筐体２０７にスナップボタンで取り付けられている。具体的には、頭部２０４の前方にスナップボタンが２つ備えられており、また、胴体部２０６の後方にもスナップボタンが２つ備えられている。そして、外装２０１の対応する位置にも頭部２０４や胴体部２０６に備えられたスナップボタンと嵌まり合うスナップボタンが備えられており、外装２０１はスナップボタンにより筐体２０７に留められて装着される。なお、ここに示したスナップボタンの個数や位置は一例であり、任意に変更可能である。

【0012】

胴体部２０６は、前後方向に延びており、ロボット２００が置かれている床やテーブル等の載置面に、外装２０１を介して接触する。そして、図２に示すように、胴体部２０６の前端部にひねりモータ２２１が備えられており、頭部２０４が連結部２０５を介して胴体部２０６の前端部に連結されている。連結部２０５には、上下モータ２２２が備えられている。なお、図２では、ひねりモータ２２１は胴体部２０６に備えられているが、連結部２０５に備えられていてもよい。

【0013】

連結部２０５は、連結部２０５を通り胴体部２０６の前後方向に延びる第１回転軸を中心として回転自在に、胴体部２０６と頭部２０４とを連結している。筐体２０７の正面図として図４及び図５に示すように、ひねりモータ２２１は、頭部２０４を上下モータ２２２とともに、胴体部２０６に対して、第１回転軸を中心として時計回り（右回り）に正転角度範囲内で回転（正転）させたり、反時計回り（左回り）に逆転角度範囲内で回転（逆転）させたりする。なお、この説明における時計回りは、胴体部２０６から頭部２０４の方向を見た時の時計回りである。また、時計回りの回転を「右方へのひねり回転」、反時計回りの回転を「左方へのひねり回転」とも呼ぶことにする。右方又は左方にひねり回転させる角度の最大値は任意である。図４及び図５では、図３に示す、頭部２０４を右方へも左方へもひねっていない状態における頭部２０４の角度（以下「ひねり基準角度」）を０で表している。また、最も左方へひねり回転（反時計回りに回転）させた時の角度を－１００で、最も右方へひねり回転（時計回りに回転）させた時の角度を＋１００で、それぞれ表している。

【0014】

また、連結部２０５は、連結部２０５を通り胴体部２０６の幅方向に延びる第２回転軸を中心として回転自在に、胴体部２０６と頭部２０４とを連結する。筐体２０７の側面図として図６及び図７に示すように、上下モータ２２２は、頭部２０４を、第２回転軸を中心として上方に正転角度範囲内で回転（正転）させたり、下方に逆転角度範囲内で回転（逆転）させたりする。上方又は下方に回転させる角度の最大値は任意だが、図６及び図７では、図２に示す、頭部２０４を上方にも下方にも回転させていない状態における頭部２０４の角度（以下「上下基準角度」）を０で、最も下方に回転させた時の角度を－１００で、最も上方に回転させた時の角度を＋１００で、それぞれ表している。頭部２０４は、第２回転軸を中心とする上下の回転によって上下基準角度又は上下基準角度より下方に回転している場合は、ロボット２００が置かれている床やテーブル等の載置面に、外装２０１を介して接触可能である。なお、図２では、第１回転軸と第２回転軸とが互いに直交している例が示されているが、第１及び第２回転軸は互いに直交していなくてもよい。

【0015】

また、ロボット２００は、図２に示すように、頭部２０４にタッチセンサ２１１を備え、ユーザが頭部２０４を撫でたり叩いたりしたことを、タッチセンサ２１１により検出することができる。また、胴体部２０６にもタッチセンサ２１１を備え、ユーザが胴体部２０６を撫でたり叩いたりしたことも、タッチセンサ２１１により検出することができる。

【0016】

また、ロボット２００は、胴体部２０６に加速度センサ２１２とジャイロセンサ２１４とを備え、ロボット２００自体の姿勢の検出や、ユーザによって持ち上げられたり、向きを変えられたり、投げられたりしたことを、加速度センサ２１２及びジャイロセンサ２１４により検出することができる。また、ロボット２００は、胴体部２０６にマイクロフォン２１３を備え、外部の音を検出することができる。さらに、ロボット２００は、胴体部２０６にスピーカ２３１を備え、スピーカ２３１を用いてロボット２００の鳴き声を発することができる。

【0017】

なお、本実施形態では加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１４、マイクロフォン２１３及びスピーカ２３１は胴体部２０６に備えられているが、これらの全て又は一部が頭部２０４に備えられていてもよい。また、胴体部２０６に備えられた加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１４、マイクロフォン２１３及びスピーカ２３１に加えて、これらの全て又は一部を頭部２０４にも備えるようにしてもよい。

【0018】

次に、ロボット２００の機能構成について説明する。ロボット２００は、図８に示すように、機器の制御装置１００と、センサ部２１０と、駆動部２２０と、出力部２３０と、操作部２４０と、を備える。そして、機器の制御装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０と、を備える。図８では、機器の制御装置１００と、センサ部２１０、駆動部２２０、出力部２３０及び操作部２４０とが、バスラインＢＬを介して接続されているが、これは一例である。機器の制御装置１００と、センサ部２１０、駆動部２２０、出力部２３０及び操作部２４０とは、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）ケーブル等の有線インタフェースや、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の無線インタフェースで接続されていてもよい。また、制御部１１０と記憶部１２０とは、バスラインＢＬを介して接続されていてもよい。

【0019】

機器の制御装置１００は、制御部１１０及び記憶部１２０により、ロボット２００の動作を制御する。

【0020】

制御部１１０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等で構成され、記憶部１２０に記憶されたプログラムを実行することにより、後述する各部（外部刺激取得部１１１、入力データ取得部１１２、分類部１１３、関係データ取得部１１４、変化量取得部１１５、感情パラメータ設定部１１６、動作制御部１１７）として機能する。また、図示しないが、制御部１１０は、クロック機能やタイマー機能も備えており、日時等を計時することができる。

【0021】

記憶部１２０は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等で構成される。ＲＯＭには、制御部１１０のＣＰＵが実行するプログラム及びプログラムを実行する上で予め必要なデータが、記憶されている。フラッシュメモリは書き込み可能な不揮発性のメモリであり、電源オフ後も保存させておきたいデータが記憶される。ＲＡＭには、プログラム実行中に作成されたり変更されたりするデータが記憶される。

【0022】

センサ部２１０は、前述したタッチセンサ２１１、加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１４、及びマイクロフォン２１３を備える。制御部１１０は、バスラインＢＬを介して、センサ部２１０が備える各種センサが検出した検出値を外部刺激として取得する。なお、センサ部２１０は、タッチセンサ２１１、加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１４、マイクロフォン２１３以外のセンサを備えてもよい。センサ部２１０が備えるセンサの種類を増やすことにより、制御部１１０が取得できる外部刺激の種類を増やすことができる。

【0023】

タッチセンサ２１１は、何らかの物体が接触したことを検出する。タッチセンサ２１１は、例えば圧力センサや静電容量センサにより構成される。タッチセンサ２１１が検出した検出値は、接触の強さを示す。また、タッチセンサ２１１は、指向性のある接触検知が可能であり、ロボット２００の胴体部２０６の前後方向（Ｘ軸方向）からの接触、幅（左右）方向（Ｙ軸方向）からの接触及び上下方向（Ｚ軸方向）からの接触から成る３軸方向の接触の強さを検出する。よって、タッチセンサ２１１の検出値は、Ｘ軸方向からの接触の強さ、Ｙ軸方向からの接触の強さ、及びＺ軸方向からの接触の強さの値からなる３次元のデータである。制御部１１０は、タッチセンサ２１１からの検出値に基づいて、ユーザによってロボット２００が撫でられていることや、叩かれたりしていること等を検出することができる。

【0024】

加速度センサ２１２は、ロボット２００の胴体部２０６の前後方向（Ｘ軸方向）、幅（左右）方向（Ｙ軸方向）及び上下方向（Ｚ軸方向）から成る３軸方向の加速度を検出する。よって、加速度センサ２１２が検出する加速度の値は、Ｘ軸方向の加速度、Ｙ軸方向の加速度、及びＺ軸方向の加速度の値からなる３次元のデータである。加速度センサ２１２は、ロボット２００が静止しているときには重力加速度を検出するので、制御部１１０は、加速度センサ２１２が検出した重力加速度に基づいて、ロボット２００の現在の姿勢を検出することができる。また、例えばユーザがロボット２００を持ち上げたり投げたりした場合には、加速度センサ２１２は、重力加速度に加えてロボット２００の移動に伴う加速度を検出する。したがって、制御部１１０は、加速度センサ２１２が検出した検出値から重力加速度の成分を除去することにより、ロボット２００の動きを検出することができる。

【0025】

ジャイロセンサ２１４は、ロボット２００の胴体部に回転が加えられたときの角速度を検出する。具体的には、ジャイロセンサは、胴体部２０６の前後方向（Ｘ軸方向）を軸とした回転、幅（左右）方向（Ｙ軸方向）を軸とした回転、及び上下方向（Ｚ軸方向）を軸とした回転から成る３軸回転の角速度を検出する。よって、ジャイロセンサ２１４が検出する角速度の値は、Ｘ軸回転の角速度、Ｙ軸回転の角速度、及びＺ軸回転の角速度の値からなる３次元のデータである。加速度センサ２１２が検出した検出値とジャイロセンサ２１４が検出した検出値とを組み合わせることで、ロボット２００の動きをより精度よく検出することができる。

【0026】

なお、タッチセンサ２１１と加速度センサ２１２とジャイロセンサ２１４とは同期が取れており、同じタイミングで接触の強さ、加速度、角速度をそれぞれ検出し、検出値を制御部１１０に出力している。具体的には、タッチセンサ２１１と加速度センサ２１２とジャイロセンサ２１４とは、例えば０．２５秒毎に、同じタイミングで接触の強さ、加速度、角速度を検出している。

【0027】

マイクロフォン２１３は、ロボット２００の周囲の音を検出する。制御部１１０は、マイクロフォン２１３が検出した音の成分に基づき、例えばユーザがロボット２００に呼びかけていることや、手を叩いていること等を検出することができる。

【0028】

駆動部２２０は、ひねりモータ２２１及び上下モータ２２２を備える。駆動部２２０は、制御部１１０によって駆動される。その結果、ロボット２００は、例えば頭部２０４を持ち上げたり（第２回転軸を中心として上方に回転させたり）、横にひねったり（第１回転軸を中心として右方又は左方にひねり回転させたり）するような動作を表現することができる。これらの動作を行うための動作制御データは、後述する感情表現テーブル１２２に記録されており、後述する感情マップ上の疑似的な感情に基づいて、ロボット２００の頭部２０４の動作が制御される。感情表現テーブル１２２に記録された動作制御データにより、ロボット２００は、例えば、喜んでいる時には、喜んでいるように見える動作を行い、悲しんでいる時には、悲しんでいるように見える動作を行う。

【0029】

出力部２３０は、スピーカ２３１を備え、制御部１１０が音のデータを出力部２３０に入力することにより、スピーカ２３１から音が出力される。例えば、制御部１１０がロボット２００の鳴き声のデータを出力部２３０に入力することにより、ロボット２００は疑似的な鳴き声を発する。この鳴き声のデータも、感情表現テーブル１２２に記録されており、後述する感情マップ上の疑似的な感情に基づいて鳴き声が選択される。感情表現テーブル１２２に記録された鳴き声データにより、ロボット２００は、例えば、喜んでいる時には、喜んでいるように聞こえる鳴き声を発し、悲しんでいる時には、悲しんでいるように聞こえる鳴き声を発する。

【0030】

なお、出力部２３０として、スピーカ２３１に代えて、又はスピーカ２３１に加えて、液晶ディスプレイ等のディスプレイや、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）等の発光部を備え、喜びや悲しみ等の感情をディスプレイに表示したり、発光する光の色や明るさで表現したりしてもよい。この場合は、感情マップ上の疑似的な感情に基づいて、各感情に対応するディスプレイへの表示内容や、発光部の色や明るさ等が、感情表現テーブル１２２に予め記録されている必要がある。

【0031】

操作部２４０は、例えば、操作ボタン、ボリュームつまみ等から構成される。操作部２４０は、例えば、電源オンオフ、出力音のボリューム調整等のユーザ操作を受け付けるためのインタフェースである。

【0032】

次に、機器の制御装置１００が備える制御部１１０の機能的構成について説明する。制御部１１０は、外部刺激取得部１１１、入力データ取得部１１２、分類部１１３、関係データ取得部１１４、変化量取得部１１５、感情パラメータ設定部１１６、動作制御部１１７、変化量学習部１１８として機能する。

【0033】

外部刺激取得部１１１は、センサ部２１０からの検出値に基づいて、外部からロボット２００に作用する外部刺激を取得する。センサ部２１０は、複数のセンサ（タッチセンサ２１１、加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１４、マイクロフォン２１３）を備えるので、外部刺激取得部１１１は、これら複数のセンサにより、互いに異なる種類の複数の外部刺激を取得する。

【0034】

入力データ取得部１１２は、ロボット２００に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得し、後述する入力データ履歴バッファ１２５に記憶する。入力データ取得部１１２は、入力データ取得手段として機能する。

【0035】

具体的には、まず、入力データ取得部１１２は、ロボット２００に外力が作用して加速度センサ２１２又はジャイロセンサ２１４によって閾値以上の加速度、若しくは閾値以上の角速度が検出された場合に、その時点から例えば０．７５秒の間にタッチセンサ２１１、加速度センサ２１２、ジャイロセンサ２１４で検出された接触の強さ、加速度、角速度の値を検出する。上述したように、タッチセンサ２１１と加速度センサ２１２とジャイロセンサ２１４は、０．２５秒間隔で検出を行っているので、前述した０．７５秒の間には、それぞれ３つずつの接触の強さ、加速度、角速度の値が検出される。続いて、入力データ取得部１１２は、このようにして３つずつ取得した接触の強さ、加速度、角速度の値のそれぞれの平均値と標準偏差とを算出して、入力データとして取得する。

【0036】

上述したように、接触の強さと加速度と角速度とは、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の３成分で検出されるため、１つの入力データには、接触の強さのＸ軸方向成分の平均値と標準偏差、Ｙ軸方向成分の平均値と標準偏差、及びＺ軸方向成分の平均値と標準偏差と、加速度のＸ軸方向成分の平均値と標準偏差、Ｙ軸方向成分の平均値と標準偏差、及びＺ軸方向成分の平均値と標準偏差と、角速度のＸ軸方向成分の平均値と標準偏差、Ｙ軸方向成分の平均値と標準偏差、及びＺ軸方向成分の平均値と標準偏差とが含まれる。即ち、入力データは、１８個の値で構成される１８次元のデータである。

【0037】

なお、入力データ取得部１１２が取得する入力データは上記構成に限定されるものではなく、ロボット２００に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた値であれば、いかなる値を入力データに含めてもよい。例えば、０．７５秒の間に計測された加速度、若しくは角速度の最大値や最小値を入力データに含めてもよい。

【0038】

分類部１１３は、入力データ履歴バッファ１２５に記憶されている複数の入力データを、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する。なお、分類部１１３が用いるクラスタリング手法は公知の手法が採用可能であり、例えば、Ｋ平均法である。なお、分類部が分類するクラスタの数は予め設定しておいてもよいし、設定しなくてもよい。なお、クラスタの数を設定しない場合は、分類部１１３は、複数の入力データの分布状況に基づいて、最適な数のクラスタに自動的に分類すればよい。分類部１１３は、分類手段として機能する。

【0039】

関係データ取得部１１４は、入力データ取得部１１２により取得された入力データと、分類部１１３により生成された複数のクラスタとの間の関係を表す関係データを取得する。関係データ取得部１１４は、関係データ取得手段として機能する。

【0040】

具体的には、まず、関係データ取得部１１４は、分類された複数のクラスタのうちから、今回取得された入力データが属するクラスタを特定する。続いて、関係データ取得部１１４は、分類された複数のクラスタと今回取得された入力データとの関係を表す特徴空間における、特定したクラスタの中心からの入力データの距離である入力データ距離を求める。なお、入力データ距離は０から１の範囲になるように正規化されている。続いて、関係データ取得部１１４は、入力データ距離に基づいて関係データ１２６を取得する。関係データ１２６は、入力データ距離が大きいほど小さくなる、１～１０の範囲の値を有するデータである。例えば、入力データ距離が最小の０である場合、関係データ１２６の値は最大の１０となる。入力データ距離が最大の１である場合、関係データ１２６の値は最小の１となる。

【0041】

関係データ１２６の値が大きい、即ち、入力データ距離が小さいほど、今回取得した入力データはこれまでに取得されてきた入力データと相関が高く、今回の入力データに起因する外部刺激にロボット２００は慣れていることとなる。そのため、関係データ１２６の値は、その外部刺激に対してロボット２００がどれくらい慣れているかの度合い（以下、慣れ度と表記）を表す。

【0042】

ここで、図９を用いて、分類部１１３及び関係データ取得部１１４の処理について説明する。図９Ａは、入力データ履歴バッファ１２５に格納されている複数の入力データの特徴空間における分布を示した図である。上述したように入力データは１８次元のデータであるが、説明を容易にするため、この図では２次元の特徴空間での分布を示している。この図において、黒丸と２重丸は入力データ履歴バッファ１２５に格納されている入力データを表す。２重丸は、入力データ取得部１１２が今回取得した入力データである。

【0043】

この場合、分類部１１３によって、図９Ｂに示すように、入力データは５つのクラスタＣ１～Ｃ５に分類される。また、この図より、今回取得された入力データが属するクラスタはクラスタＣ３であることがわかる。そのため、クラスタＣ３の中心から今回取得された入力データとの距離Ｌが入力データ距離として算出され、入力データ距離に基づいて関係データ１２６が取得される。

【0044】

図８に戻り、変化量取得部１１５は、ロボット２００の疑似的な感情を変化させるパラメータである感情変化パラメータ（後述する感情変化データ１２４）を、外部刺激取得部１１１で取得された外部刺激に応じて取得する。そして、変化量取得部１１５は、取得した感情変化パラメータ（感情変化データ１２４）を、関係データ取得部１１４が取得した関係データ１２６に応じて修正する。なお、変化量取得部１１５は、関係データ１２６に応じて全ての感情変化パラメータを一律に修正した後に、外部刺激に応じた感情変化パラメータ（感情変化データ１２４）を取得してもよい。また、外部刺激の種類と関係データ１２６の値との組毎に対応する感情変化パラメータ（感情変化データ１２４）とその修正値とを規定するテーブルを記憶部１２０に記憶しておく。そして、変化量取得部１１５は、当該テーブルを参照することで、感情変化パラメータを取得してもよい。

【0045】

感情パラメータ設定部１１６は、ロボット２００の疑似的な感情を表す感情パラメータ（後述する感情データ１２１）を、変化量取得部１１５が取得した感情変化パラメータ（感情変化データ１２４）に応じて設定する。上述したように、感情変化パラメータは関係データに応じて修正されているため、感情パラメータ設定部１１６は、関係データに基づいて感情パラメータ（後述する感情データ１２１）を設定していることになる。感情パラメータ設定部１１６は、感情パラメータ設定手段として機能する。

【0046】

動作制御部１１７は、感情パラメータ設定部１１６で設定された感情パラメータ（感情データ１２１）に応じて、ロボット２００の動作を制御する。具体的には、動作制御部１１７は、設定された感情データ１２１に対応する感情表現テーブル１２２のデータ（動作制御データ及び鳴き声データ）に基づいて、駆動部２２０を駆動し、出力部２３０から鳴き声を出力させる。上述したように、感情変化パラメータは、関係データに応じて修正される。そして、感情パラメータ（感情データ１２１）は、感情変化パラメータに応じて設定されているため、動作制御部１１７は、関係データに基づいて、ロボット２００の動作を制御していることになる。動作制御部１１７は、制御手段として機能する。

【0047】

変化量学習部１１８は、感情変化パラメータ（後述する感情変化データ１２４）を、外部刺激取得部１１１で取得された外部刺激に応じて学習し、記憶する。具体的には、変化量学習部１１８は、感情変化データ１２４を後述するロボット制御処理により、外部刺激に応じて増減させる。

【0048】

次に、記憶部１２０に記憶されるデータのうち、本実施形態に特徴的なデータである、感情データ１２１、感情表現テーブル１２２、成長日数データ１２３、感情変化データ１２４、入力データ履歴バッファ１２５、及び関係データ１２６について、順に説明する。

【0049】

感情データ１２１は、ロボット２００に疑似的な感情を持たせるためのデータであり、感情マップ３００上の座標を示すデータ（Ｘ，Ｙ）である。感情マップ３００は図１０に示すように、Ｘ軸３１１として安心度（不安度）の軸、Ｙ軸３１２として興奮度（無気力度）の軸を持つ２次元の座標系で表される。感情マップ上の原点３１０（０，０）が通常時の感情を表す。そして、Ｘ座標の値（Ｘ値）が正でその絶対値が大きくなるほど安心度が高く、Ｙ座標の値（Ｙ値）が正でその絶対値が大きくなるほど興奮度が高い感情を表す。また、Ｘ値が負でその絶対値が大きくなるほど不安度が高く、Ｙ値が負でその絶対値が大きくなるほど無気力度が高い感情を表す。

【0050】

感情データ１２１は、互いに異なる複数（本実施形態では４つ）の疑似的な感情を表すＸ値（安心度、不安度）とＹ値（興奮度、無気力度）の２つの値を持ち、Ｘ値とＹ値とで表される感情マップ３００上の点が、ロボット２００の疑似的な感情を表す。感情データ１２１の初期値は（０，０）である。感情データ１２１は、ロボット２００の疑似的な感情を表すパラメータなので、感情パラメータとも呼ばれる。なお、図９では感情マップ３００が２次元の座標系で表されているが、感情マップ３００の次元数は任意である。感情マップ３００を１次元で規定し、感情データ１２１として１つの値が設定されるようにしてもよい。また、他の軸を加えて３次元以上の座標系で感情マップ３００を規定し、感情データ１２１として感情マップ３００の次元数の個数の値が設定されるようにしてもよい。

【0051】

本実施形態においては、感情マップ３００の初期値としてのサイズは、図１０の枠３０１に示すように、Ｘ値もＹ値も最大値が１００、最小値が－１００となっている。そして、第１期間の間、ロボット２００の疑似的な成長日数が１日増える度に、感情マップ３００の最大値、最小値ともに２ずつ拡大されていく。ここで第１期間とは、ロボット２００が疑似的に成長する期間であり、ロボット２００の疑似的な生誕から例えば５０日の期間である。なお、ロボット２００の疑似的な生誕とは、ロボット２００の工場出荷後のユーザによる初回の起動時である。成長日数が２５日になると、図１０の枠３０２に示すように、Ｘ値もＹ値も最大値が１５０、最小値が－１５０となる。そして、第１期間（この例では５０日）経過後は、図１０の枠３０３に示すように、Ｘ値もＹ値も最大値が２００、最小値が－２００となって、感情マップ３００のサイズが固定される。

【0052】

感情データ１２１の設定可能範囲は、感情マップ３００によって規定される。このため、感情マップ３００のサイズが拡大するにつれて、設定可能な感情データ１２１の範囲が拡大する。感情データ１２１の設定可能範囲が拡大することにより、より豊かな感情表現が可能になるので、ロボット２００の疑似的な成長が、感情マップ３００のサイズの拡大によって表現されることになる。そして、感情マップ３００のサイズは第１期間経過後に固定され、ロボット２００の疑似的な成長が終了する。

【0053】

感情表現テーブル１２２には、動作制御データ及び鳴き声データが記録されている。これらの動作制御データ及び鳴き声データは、感情マップ３００上の座標で表される各感情に対応する動作及び鳴き声を設定するためのデータである。感情表現テーブル１２２は、動作制御データ及び鳴き声データともに、２次元配列（動作制御データ［Ｘ’］［Ｙ’］及び鳴き声データ［Ｘ’］［Ｙ’］）で表される。Ｘ’及びＹ’の値は、感情マップ３００上の座標（Ｘ，Ｙ）に対応するが、本実施形態では、感情マップ３００上の座標（Ｘ値及びＹ値）をそれぞれ基準倍率値（例えば１００）で割った値（小数点以下四捨五入）を感情表現テーブル１２２の２次元配列のインデックス（Ｘ’値及びＹ’値）としている。ここで基準倍率値を１００とすると、Ｘ’値もＹ’値も－２，－１，０，１，２の５つの値を取り得る。この場合、Ｘ’値もＹ’値も５通りなので、５×５＝２５通りの動作制御データ及び鳴き声データが感情表現テーブル１２２に記録されている。機器の制御装置１００は、ロボット２００の感情表現を行うとき、ロボット２００の現在の感情データ１２１で示される座標に対応するインデックスで示される感情表現テーブル１２２の値を用いる。例えば、感情データ１２１（Ｘ，Ｙ）が（６０，－３０）であるなら、感情表現テーブル１２２のインデックス（Ｘ’，Ｙ’）＝（１，０）となり（Ｘ’＝６０÷１００≒１で、Ｙ’＝－１０÷１００≒０であるため）、動作制御データ［１］［０］及び鳴き声データ［１］［０］を用いて感情を表現する。

【0054】

なお、感情表現テーブル１２２と感情マップ３００の座標の対応付けは上記の例に限定されない。上記の例ではＸ軸、Ｙ軸ともに、座標の範囲を均等に５段階に分けているが、例えばＸ軸の０以上の部分を１０段階、０未満の部分を２段階に分け、Ｙ軸の－３０から３０までの部分を３段階、－３０未満の部分を５段階、３０を超える部分を６段階に分ける等のように自由に設定してよい。また、感情マップ３００の座標１つ１つに対応した（例えば４０１×４０１＝１６０８０１通りの）動作や鳴き声を感情表現テーブル１２２に設定してもよい。

【0055】

成長日数データ１２３は、初期値が１であり、１日経過する度に１ずつ加算されていく。成長日数データ１２３により、ロボット２００の疑似的な成長日数（疑似的な生誕からの日数）が表されることになる。ここでは、成長日数データ１２３で表される成長日数の期間を、第２期間と呼ぶことにする。

【0056】

感情変化データ１２４は、感情データ１２１のＸ値及びＹ値の各々を増減させる変化量を設定するデータである。本実施形態では、感情データ１２１のＸ値に対応する感情変化データ１２４として、Ｘ値を増加させるＤＸＰと、Ｘ値を減少させるＤＸＭとがあり、感情データ１２１のＹ値に対応する感情変化データ１２４として、Ｙ値を増加させるＤＹＰと、Ｙ値を減少させるＤＹＭとがある。すなわち、感情変化データ１２４は、以下の４つの変数からなる。これらの変数はロボット２００の疑似的な感情を変化させるパラメータなので、感情変化パラメータとも呼ばれる。
ＤＸＰ：安心し易さ（感情マップでのＸ値のプラス方向への変化し易さ）
ＤＸＭ：不安になり易さ（感情マップでのＸ値のマイナス方向への変化し易さ）
ＤＹＰ：興奮し易さ（感情マップでのＹ値のプラス方向への変化し易さ）
ＤＹＭ：無気力になり易さ（感情マップでのＹ値のマイナス方向への変化し易さ）
本実施形態では、一例として、これらの変数の初期値をいずれも１０とし、上述した変化量学習部１１８により、最大２０まで増加するものとしている。変化量学習部１１８により、感情変化データ１２４、すなわち感情の変化度合が変化するので、ロボット２００は、ユーザによるロボット２００との接し方に応じて、様々な性格を持つことになる。つまり、ロボット２００の性格は、ユーザの接し方により、個々に異なって形成されることになり、感情変化パラメータ（感情変化データ１２４）の値は、ロボット２００の擬似的な性格を表しているともいえる。
さらに、本実施形態では、外部刺激に対する慣れ度を表す関係データ１２６によっても感情変化データ１２４、すなわち感情の変化度合が変化するので、ロボット２００は、過去のユーザの接し方も考慮に入れた動作をすることが可能となる。

【0057】

入力データ履歴バッファ１２５は、これまでに入力データ取得部１１２によって取得された入力データが蓄積される。入力データ履歴バッファ１２５に格納可能な入力データの個数には制限（例えば、２００個）が設けられている。制限を超えた入力データが新たに入力データ履歴バッファ１２５に格納される場合、格納されている入力データのうちで最も取得日時が古いものが削除される。入力データ履歴バッファ１２５は、記憶手段として機能する。

【0058】

関係データ１２６は、入力データ取得部１１２により今回取得された入力データと、入力データ履歴バッファ１２５に格納されている複数の入力データが分類された複数のクラスタ（クラスタＣ１～Ｃ５）と、の関係を示すデータである。具体的には、関係データ１２６は、複数のクラスタと入力データとの関係を表す特徴空間における、取得された入力データが属するクラスタの中心からの入力データの距離（入力データ距離）に基づいて取得される。関係データはロボット２００の慣れ度を表す。

【0059】

次に、図１１に示すフローチャートを参照しながら、機器の制御装置１００の制御部１１０が実行するロボット制御処理について説明する。ロボット制御処理は、機器の制御装置１００が、センサ部２１０からの検出値等に基づいて、ロボット２００の動作や鳴き声を制御する処理である。ユーザがロボット２００の電源をオンすると、ロボット制御処理が開始される。

【0060】

まず、制御部１１０は、感情データ１２１、成長日数データ１２３、感情変化データ１２４等の各種データを設定する（ステップＳ１０１）。ロボット２００の最初の起動時（工場出荷後のユーザによる初回の起動時）は、これらの値には初期値が設定されるが、２度目以降の起動時は、前回のロボット制御処理の後述するステップＳ１１３で保存された値が設定される。

【0061】

次に、外部刺激取得部１１１は、センサ部２１０から外部刺激を取得する（ステップＳ１０２）。

【0062】

続いて、変化量取得部１１５は、ステップＳ１０２で取得された外部刺激に応じて、感情データ１２１（感情パラメータ）に加算又は減算する感情変化データ１２４（感情変化パラメータ）を暫定的に取得する（ステップＳ１０３）。例えば、外部刺激として頭部２０４のタッチセンサ２１１によりロボット２００の頭が撫でられたことを検出すると、変化量取得部１１５は、感情データ１２１のＸ値に加算する感情変化データ１２４としてＤＸＰを暫定的に取得する。

【0063】

続いて、入力データ取得部１１２は、ステップＳ１０２でセンサ部２１０が取得した外部刺激が、ロボット２００に外力が作用することによって発生したものであるか否かを判別する（ステップＳ１０４）。具体的には、入力データ取得部１１２は、センサ部２１０が取得した外部刺激に閾値以上の加速度、若しくは閾値以上の角速度が含まれているか否かを判別すればよい。

【0064】

例えば、外部刺激が音のみに起因するものであり、ロボット２００に外力が作用することによって発生したものでない場合（ステップＳ１０４；Ｎｏ）、処理はステップＳ１１０に移る。

【0065】

一方、外部刺激がロボット２００に外力が作用することによって発生したものである場合（ステップＳ１０４；Ｙｅｓ）、入力データ取得部１１２は、タッチセンサ２１１、加速度センサ２１２、及びジャイロセンサ２１４の検出値に基づいて、入力データを取得する（ステップＳ１０５）。上述したように、入力データは、タッチセンサ２１１、加速度センサ２１２、及びジャイロセンサ２１４で計測された接触の強さ、加速度、角速度のＸ軸方向、Ｙ軸方向及びＺ軸方向の各成分の平均値と標準偏差とで構成される１８次元のデータである。

【0066】

続いて、制御部１１０は、ステップＳ１０５で取得した入力データを入力データ履歴バッファ１２５に新たに記憶する（ステップＳ１０６）。なお、入力データ履歴バッファ１２５の制限数を超える場合、制御部１１０は、最も古い入力データを削除してから、取得した入力データを入力データ履歴バッファ１２５に記憶する。

【0067】

続いて、分類部１１３は、教師なしのクラスタリング手法を用いて、入力データ履歴バッファ１２５に格納されている複数の入力データを複数のクラスタに分類する（ステップＳ１０７）。

【0068】

続いて、関係データ取得部１１４は、ステップＳ１０５で取得した入力データと、ステップＳ１０７で分類された複数のクラスタとの関係を表す関係データ１２６を取得する（ステップＳ１０８）。

【0069】

続いて、変化量取得部１１５は、ステップＳ１０８で取得した関係データ１２６に基づいて、ステップＳ１０３で暫定的に取得した感情変化データ１２４（感情変化パラメータ）を修正する（ステップＳ１０９）。例えば、ステップＳ１０３で感情変化データ１２４としてＤＸＰを取得している場合、変化量取得部１１５は、以下に示す式のように、ＤＸＰの値を関係データの値で除算する。

【0070】

ＤＸＰ＝ＤＸＰ／関係データ
上述したように、関係データの値は１から１０の範囲で設定される。そのため、この例では、ステップＳ１０９の処理によって、ＤＸＰは元の値から最大で１／１０まで小さくなる。そして、処理はステップＳ１１０に移る。

【0071】

ステップＳ１１０において感情パラメータ設定部１１６は、ステップＳ１０３で取得された感情変化データ１２４（感情変化パラメータ）若しくはステップＳ１０９で修正された感情変化データ１２４（感情変化パラメータ）に応じて、感情データ１２１（感情パラメータ）を設定する。具体的には、例えば、ステップＳ１０３で感情変化データ１２４としてＤＸＰが取得されていたなら、感情パラメータ設定部１１６は、そのときに得られている感情データ１２１のＸ値（初回は初期値）に感情変化データ１２４のＤＸＰを加算する。ただし、感情変化データ１２４を加算すると感情データ１２１の値（Ｘ値、Ｙ値）が感情マップ３００の最大値を超える場合には、感情データ１２１の値は感情マップ３００の最大値に設定される。また、感情変化データ１２４を減算すると感情データ１２１の値が感情マップ３００の最小値未満になる場合には、感情データ１２１の値は感情マップ３００の最小値に設定される。ステップＳ１１０は、設定ステップとも呼ばれる。

【0072】

ステップＳ１０３及びステップＳ１１０において、外部刺激の各々に対して、どのような感情変化データ１２４が取得されて、感情データ１２１が設定されるかは任意に設定可能であるが、ここでは、以下に一例を示す。なお、感情データ１２１のＸ値及びＹ値は感情マップ３００のサイズによって最大値及び最小値が規定されているため、以下の演算によって感情マップ３００の最大値を上回る場合には最大値が、感情マップ３００の最小値を下回る場合には最小値が、それぞれ設定される。

【0073】

頭部２０４を撫でられる（安心する）：Ｘ＝Ｘ＋ＤＸＰ
頭部２０４を叩かれる（不安になる）：Ｘ＝Ｘ－ＤＸＭ
（これらの外部刺激は頭部２０４のタッチセンサ２１１で検出可能）
胴体部２０６を撫でられる（興奮する）：Ｙ＝Ｙ＋ＤＹＰ
胴体部２０６を叩かれる（無気力になる）：Ｙ＝Ｙ－ＤＹＭ
（これらの外部刺激は胴体部２０６のタッチセンサ２１１で検出可能）
頭を上にして抱かれる（喜ぶ）：Ｘ＝Ｘ＋ＤＸＰ及びＹ＝Ｙ＋ＤＹＰ
頭を下にして宙づりにされる（悲しむ）：Ｘ＝Ｘ－ＤＸＭ及びＹ＝Ｙ－ＤＹＭ
（これらの外部刺激はタッチセンサ２１１、加速度センサ２１２及びジャイロセンサ２１４で検出可能）
優しい声で呼びかけられる（平穏になる）：Ｘ＝Ｘ＋ＤＸＰ及びＹ＝Ｙ－ＤＹＭ
大きな声で怒鳴られる（イライラする）：Ｘ＝Ｘ－ＤＸＭ及びＹ＝Ｙ＋ＤＹＰ
（これらの外部刺激はマイクロフォン２１３で検出可能）

【0074】

例えば、頭部２０４を撫でられると、ロボット２００の疑似的な感情は安心するので、感情データ１２１のＸ値に感情変化データ１２４のＤＸＰが加算される。逆に、頭部２０４を叩かれると、ロボット２００の疑似的な感情は不安になり、感情データ１２１のＸ値から感情変化データ１２４のＤＸＭが減算される。ステップＳ１０２で外部刺激取得部１１１は、センサ部２１０が備える複数のセンサにより、互いに異なる種類の複数の外部刺激を取得しているので、これら複数の外部刺激の各々に応じて感情変化データ１２４が取得され、取得された感情変化データ１２４に応じて感情データ１２１が設定されることになる。

【0075】

そして、動作制御部１１７は、このように設定された感情データ１２１（感情パラメータ）に応じて、ロボット２００の動作を制御する（ステップＳ１１１）。具体的には、感情データ１２１で示される感情マップ３００上の座標に対応する感情表現テーブル１２２の値（動作制御データ及び鳴き声データ）に基づいて、駆動部２２０を駆動し、出力部２３０から鳴き声を出力させる。ステップＳ１１１は、動作制御ステップとも呼ばれる。なお、ステップＳ１０９で感情変化データ１２４を修正している場合、ステップＳ１１１の終了後、動作制御部１１７は、感情変化データ１２４を修正前の状態に戻す。

【0076】

続いて、制御部１１０は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１１２）。例えば、操作部２４０が、ロボット２００の電源オフの指示を受け付けたら、処理を終了することになる。処理を終了するなら（ステップＳ１１２；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、感情データ１２１、感情変化データ１２４等の各種データを記憶部１２０の不揮発性メモリ（例えばフラッシュメモリ）に保存し（ステップＳ１１３）、ロボット制御処理を終了する。

【0077】

一方、処理を終了しないなら（ステップＳ１１２；Ｎｏ）、制御部１１０は、クロック機能により、日付が変わったか否かを判定する（ステップＳ１１４）。日付が変わっていないなら（ステップＳ１１４；Ｎｏ）、ステップＳ１０２に戻る。なお、ステップＳ１１４の処理、及び、後述するステップＳ１１５～Ｓ１１７の処理は必ずしも行う必要はなく、処理を終了しないなら（ステップＳ１１２；Ｎｏ）、直ちにステップＳ１０２に戻ってもよい。

【0078】

一方、日付が変わったなら（ステップＳ１１４；Ｙｅｓ）、制御部１１０は、第１期間中であるか否かを判定する（ステップＳ１１５）。第１期間を、ロボット２００の疑似的な生誕（工場出荷後のユーザによる初回の起動時）から例えば５０日の期間とすると、制御部１１０は、成長日数データ１２３が５０以下なら第１期間中であると判定する。第１期間中でないなら（ステップＳ１１５；Ｎｏ）、ステップＳ１０２に戻る。

【0079】

第１期間中なら（ステップＳ１１５；Ｙｅｓ）、変化量学習部１１８は、感情変化データ１２４（感情変化パラメータ）を学習する（ステップＳ１１６）。具体的には、その日のステップＳ１１０において、感情データ１２１のＸ値が１度でも感情マップ３００の最大値に設定されたなら感情変化データ１２４のＤＸＰに１を加算し、感情データ１２１のＹ値が１度でも感情マップ３００の最大値に設定されたなら感情変化データ１２４のＤＹＰに１を加算し、感情データ１２１のＸ値が１度でも感情マップ３００の最小値に設定されたなら感情変化データ１２４のＤＸＭに１を加算し、感情データ１２１のＹ値が１度でも感情マップ３００の最小値に設定されたなら感情変化データ１２４のＤＹＭに１を加算することによって、感情変化データ１２４を更新し、学習する。ただし、感情変化データ１２４の各値が大きくなりすぎると、感情データ１２１の１回の変化量が大きくなりすぎるので、感情変化データ１２４の各値は例えば２０を最大値とし、それ以下に制限する。また、ここでは、感情変化データ１２４のいずれに対しても１を加算することとしたが、例えば、最大値又は最小値に設定された回数をカウントして、その回数が多い場合には、感情変化データ１２４に加算する数値を増やすようにしてもよい。

【0080】

ステップＳ１１６での感情変化データ１２４（感情変化パラメータ）の学習において、ステップＳ１１０で感情データ１２１が感情マップ３００の最大値又は最小値に設定されるか否かは、ステップＳ１０２で取得された外部刺激に基づく。そして、ステップＳ１０２では、センサ部２１０が備える複数のセンサにより、互いに異なる種類の複数の外部刺激が取得されるので、これら複数の外部刺激の各々に応じて、感情変化データ１２４の各々が学習されることになる。例えば、頭部２０４のみが何度も撫でられると感情変化データ１２４のＤＸＰのみが増加し、他の感情変化データ１２４は変化しないので、ロボット２００は安心しやすい性格になる。また、頭部２０４のみが何度も叩かれると感情変化データ１２４のＤＸＭのみが増加し、他の感情変化データ１２４は変化しないので、ロボット２００は不安になりやすい性格になる。このように、変化量学習部１１８は、外部刺激の各々に応じて、感情変化データ１２４を互いに異ならせるように学習する。ステップＳ１１６は、感情変化パラメータ学習ステップとも呼ばれる。

【0081】

続いて、制御部１１０は、感情マップ３００を最大値、最小値ともに、２だけ拡大し（ステップＳ１１７）、成長日数データ１２３に１を加算して、ステップＳ１０２に戻る。なお、ここでは、感情マップ３００を最大値、最小値ともに、２だけ拡大することとしたが、この拡大する数値「２」はあくまでも一例であり、３以上拡大してもよいし、１だけ拡大してもよい。また感情マップ３００の軸毎、また最大値と最小値とで、拡大する数値が同じでなくてもよい。

【0082】

また、図１１では、学習及び感情マップの拡大は、ステップＳ１１４で日付が変わったのを判定してから行われるものとしているが、基準時刻（例えば午後９時）になったことを判定してから行われるようにしてもよい。また、ステップＳ１１４での判定は、実際の日付で判定するのではなく、ロボット２００が電源オンになっている時間を制御部１１０のタイマー機能で累計した値に基づいて判定してもよい。例えば、電源オンの累計時間が２４の倍数の時間になる毎に、ロボット２００が１日成長したとみなして、学習及び感情マップの拡大が行われるようにしてもよい。

【0083】

以上説明した実施形態１に係るロボット制御処理によれば、これまでに外力が作用することによって発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいて取得された複数の入力データを複数のクラスタに分類し、今回取得した入力データと複数のクラスタとの関係を表す関係データ１２６に基づいてロボット２００の動作を制御する。これにより、同じ外部刺激であっても、これまでに加えられてきた外力に応じてロボット２００が異なる動作をするように制御することが可能となり、従来よりもロボット２００を表情豊かに動作させることができる。

【0084】

また、実施形態１に係るロボット制御処理によれば、ロボット２００の疑似的な感情を表す感情パラメータ（感情データ１２１）を関係データ１２６に基づいて設定し、設定された感情パラメータ（感情データ１２１）に基づいて、ロボット２００の動作を制御する。これにより、ロボット２００の複雑な感情を容易に表現することが可能となる。

【0085】

また、実施形態１に係るロボット制御処理によれば、取得された入力データが属するクラスタの中心からの当該入力データの距離である入力データ距離に基づいて、関係データが取得される。そして、入力データ距離が大きいほど、ロボット２００の疑似感情がより大きく変化するように、感情パラメータ（感情データ１２１）が設定される。これにより、例えば、同じ外部刺激であっても、過去に同類の外部刺激を多く受けている場合は入力データ距離が小さくなり、性格（感情変化データ１２４）があまり変化しなくなるように制御でき、ロボット２００をより現実の生き物のように表情豊かに動作させることが可能となる。

【0086】

また、実施形態１に係るロボット制御処理によれば、加速度センサ２１２とジャイロセンサ２１４とによって検出された加速度、角速度だけでなく、これらと同じタイミングで発生した接触の状態（接触の強さ）もタッチセンサ２１１によって検出され、加速度と角速度と接触の状態とに基づいて入力データが取得される。これにより、入力データに含まれる情報が多様になり、様々な外部刺激に対応した入力データを取得することが可能となるため、より表情豊かにロボット２００を動作させることが可能となる。

【0087】

（実施形態２）
上述の実施形態１では、ロボット２００の飼い主（利用者）は１人のユーザであることを想定している。そのため、飼い主（利用者）として複数のユーザがおり、複数のユーザの各々が、抱きしめたり撫でたり持ち上げたりしてロボット２００に外力を加えても、その外力に応じて取得された入力データは同じ入力データ履歴バッファ１２５に区別無く記憶され、記憶された入力データから取得された関係データ１２６に基づいてロボット２００の動作は制御される。即ち、実施形態１のロボット２００では、外力を加えたユーザ（飼い主）を区別せずに動作が制御されており、飼い主（利用者）であるユーザが複数想定される場合に、飼い主（利用者）に応じた適切な動作が実現できているとはいえない面がある。

【0088】

これに対し、図１２に示す本発明の実施形態２に係るロボット２０００は、飼い主（利用者）であるユーザが複数想定される場合でも、それぞれの飼い主（利用者）に応じた動作を実現することが可能となる。なお、実施形態２に係るロボット２０００は、例えば飼い主（利用者）が３人いることを想定しており、３人の飼い主（利用者）であるユーザは、以下ユーザＡ～Ｃとも表記する。図１２に示すように、実施形態１に係るロボット２００と比較して、実施形態２に係るロボット２０００は、通信部２５０を新たに備える。また、ロボット２０００は、制御部１１０の機能的な構成として、ユーザ判別部１１９を新たに備える。また、ロボット２０００は、実施形態１に係るロボット２００と比較して、記憶部１２０に３つの入力データ履歴バッファ（第１入力データ履歴バッファ１２５１、第２入力データ履歴バッファ１２５２、第３入力データ履歴バッファ１２５３）を記憶している。

【0089】

通信部２５０は、例えば、無線でインターネットに接続するためのインタフェースである。ロボット２０００は、通信部２５０を介して、図示せぬスマートフォン等から、ロボット２０００の飼い主（ユーザ）を切り替えるための切替コマンドを受信する。

【0090】

ユーザ判別部１１９は、飼い主（利用者）として設定されている複数のユーザＡ～Ｃの各々を判別する。具体的には、ユーザ判別部１１９は、通信部２５０が受信した切替コマンドに基づいて、現在のロボット２０００の飼い主（利用者）であるユーザＡ～Ｃを判別する（切り替える）。なお、ユーザ判別部１１９は、操作部２４０やマイクロフォン２１３を介して受け付けた指示に基づいて飼い主（利用者）であるユーザＡ～Ｃを切り替えてもよい。ユーザ判別部１１９は、判別部として機能する。

【0091】

第１入力データ履歴バッファ１２５１、第２入力データ履歴バッファ１２５２、第３入力データ履歴バッファ１２５３は、それぞれ、ロボット２０００の飼い主（利用者）であるユーザＡ～Ｃに対応して設けられており、対応するユーザＡ～Ｃの行為に起因する入力データが記憶される。具体的には、ユーザＡがロボット２０００に外力を加えることによって取得された入力データは、第１入力データ履歴バッファ１２５１に格納される。また、ユーザＢがロボット２０００に外力を加えることによって取得された入力データは、第２入力データ履歴バッファ１２５２に格納される。また、ユーザＣがロボット２０００に外力を加えることによって取得された入力データは、第３入力データ履歴バッファ１２５３に格納される。なお、ロボット２０００の飼い主が４人以上いる場合は、その数だけ対応した入力データ履歴バッファを新たに設ければよい。

【0092】

続いて、第２実施形態におけるロボット制御処理について説明する。第２実施形態におけるロボット制御処理は、第１実施形態におけるロボット制御処理（図１１）と実質的に同じ処理である。但し、ステップＳ１０６～ステップＳ１０８では、ユーザ判別部１１９によって現在のロボット２０００の飼い主（利用者）であると判別されているユーザＡ～Ｃに対応した処理が実行される。

【0093】

具体的には、ステップＳ１０６で制御部１１０は、ユーザ判別部１１９が現在の飼い主（利用者）であると判別しているユーザＡ～Ｃ（以下、判別ユーザ）に対応した第１～第３入力データ履歴バッファ１２５１～１２５３に、ステップＳ１０５で取得したデータを記憶する。そして、ステップＳ１０７で分類部１１３は、判別ユーザに対応した入力データ履歴バッファ１２５１～１２５３に格納されている入力データを教師なしのクラスタリング手法で分類する。そして、ステップＳ１０８で関係データ取得部１１４は、ステップＳ１０５で取得した入力データと判別ユーザに対応して分類されたクラスタとの関係を表す関係データ１２６を取得する。以降は、第１実施形態におけるロボット制御処理と同様の処理が実行される。

【0094】

このように、本実施形態では、ロボット２０００の飼い主（利用者）であるユーザ毎に入力データが別々に格納され、現在の飼い主（利用者）であるユーザに対応した入力データがクラスタに分類されて関係データ１２６が取得される。そのため、同じ外部刺激をロボットに加えても、ユーザによって異なる関係データ１２６が取得されることになるため、飼い主（利用者）が複数いる場合であっても、飼い主（利用者）に応じた動作をロボットに実現させることが可能となる。

【0095】

（変形例）
なお、本発明は、上述の実施形態に限定されず、種々の変形及び応用が可能である。例えば、上述の感情表現テーブル１２２は、感情マップ上の座標で表される各感情に対応するロボット２００の頭部２０４の動作及び鳴き声が設定されていたが、頭部２０４の動作のみ、又は鳴き声のみが設定されていてもよい。また頭部２０４の動作及び鳴き声以外の制御が設定されていてもよい。頭部２０４の動作及び鳴き声以外の制御としては、例えば、ロボット２００の出力部２３０にＬＥＤが備えられている場合には、点灯させるＬＥＤの色や明るさを制御することが考えられる。

【0096】

また、上述の実施形態では、関係データ取得部１１４は、分類された複数のクラスタの中から今回取得された入力データが属するクラスタを特定し、特定したクラスタの中心からの入力データまでの距離である入力データ距離に基づいて、関係データ１２６を取得した。しかしながら、関係データ取得部１１４が分類されたクラスタから関係データ１２６を取得する手法はこれに限定されるものではない。例えば、関係データ取得部１１４は、関係データ１２６の値（慣れ度）を、特定したクラスタに含まれる入力データの取得時期に基づいて取得してもよい。

【0097】

具体的には、関係データ取得部１１４は、特定したクラスタに含まれる複数の入力データの取得日時の平均値（入力データ平均取得日時）を求める。そして、関係データ取得部１１４は、入力データ距離に基づいて取得した関係データ１２６の値（慣れ度）を、入力データ平均取得日時が古い程、小さくなるように補正してもよい。若しくは、関係データ取得部１１４は、入力データ距離を用いずに、入力データ平均取得日時が古い程小さくなる１～１０の範囲の値を所定の基準に基づいて算出することにより、関係データ１２６を取得してもよい。

【0098】

このようにすることで、古い時期に加えられた外部刺激と同類の外部刺激がロボット２００、２０００に加えられた場合に、古い時期に加えられた外部刺激を忘れており今回の刺激に慣れていないようにロボット２００、２０００を動作させることができ、より生き物らしくロボット２００、２０００を振る舞わせることが可能となる。なお、このように入力データの取得時期に基づいて関係データ１２６を取得する場合は、外力による外部刺激に限らずに、音等も含んだいかなる外部刺激から、クラスタリングの対象とする入力データを取得してもよい。

【0099】

また、上記の実施の形態では、感情変化データ１２４の値（性格）に基づいて感情データ１２１の値（感情）を変化させ、感情データ１２１の値に基づいてロボットの動作を制御した。しかしながら、極端な性格である場合等といった所定の条件を満たす場合には、感情変化データ１２４の値（性格）に基づいてロボットの動作を直接制御してもよい。具体的には、感情変化データ１２４のＤＸＰ、ＤＹＰ、ＤＸＭ、ＤＹＭの各々にそれぞれ対応させて、ロボット２００、２０００の複数の性格動作（動作制御データ及び鳴き声データ）の各々を予め設定しておく。例えば、ＤＸＰにはロボットが陽気な振る舞いをする性格動作、ＤＹＰにはロボット２００、２０００が活発な振る舞いをする性格動作、ＤＸＭにはロボット２００、２０００がシャイな振る舞いをする性格動作、ＤＹＭにはロボット２００、２０００が甘えん坊な振る舞いをする性格動作を設定しておく。そして、外部刺激を取得した場合には、制御部１１０は、関係データ１２６に応じて感情変化データ１２４のＤＸＰ、ＤＹＰ、ＤＸＭ、ＤＹＭを一律に修正した後、これらの中の最大値が閾値以上（例えば、１８以上）である場合は、当該最大値を有する感情変化データ１２４に対応する性格動作をするようにロボット２００、２０００を制御してもよい。このようにすることで、ロボット２００、２０００の性格をより実感できる動作が実現できる。

【0100】

また、上述の実施形態では、感情マップのサイズは、第１期間中にロボット２００、２０００の疑似的な成長日数が１日増える度に、感情マップの最大値、最小値ともに２ずつ拡大されていった。しかし、感情マップのサイズの拡大はこのように均等に行われなくてもよい。例えば、感情データ１２１の変化の仕方に応じて、感情マップの拡大の仕方を変更してもよい。

【0101】

感情データ１２１の変化の仕方に応じて、感情マップの拡大の仕方を変更するには、例えばロボット制御処理（図１１）のステップＳ１１７において、以下のような処理を行えばよい。ある１日の間に、ステップＳ１１０において、感情データ１２１の値が１度でも感情マップの最大値に設定されたら、その後のステップＳ１１７において感情マップの最大値を３増加させる。ステップＳ１１０において感情データ１２１の値が１度も感情マップの最大値に到達しなかったら、その後のステップＳ１１７において感情マップの最大値を１増加させる。

【0102】

感情マップの最小値の方も同様に、その日に１度でも感情データ１２１の値が感情マップの最小値に設定されたら、感情マップの最低値を３減少させ、１度も感情データ１２１の値が感情マップの最小値に到達しなかったら、感情マップの最低値を１減少させる。このように、感情マップを拡大の仕方を変更することにより、感情データ１２１の設定可能範囲は、外部刺激に応じて学習されることになる。

【0103】

ただし、第１期間の長さが例えば５０日の場合、このように感情マップを拡大させていくと、感情マップの最大値は２５０、最小値は－２５０になり得るので、感情表現テーブル１２２も、最大値２５０、最小値－２５０に対応できるように、動作制御データや鳴き声データが登録されている必要がある。なお、上述の実施形態及び変形例では感情マップを第１期間中、常に拡大させていたが、感情マップの範囲の変更は拡大に限定されない。例えば外部刺激に応じ、ほとんど生じない感情の方向については、感情マップの範囲を縮小させてもよい。

【0104】

このように、感情マップの拡大の仕方も、外部刺激に応じて変化させることにより、感情変化パラメータ（感情変化データ１２４）だけでなく、感情マップによっても、ロボット２００、２０００の疑似的な性格が表されることになる。したがって、ユーザのロボット２００、２０００に対する接し方に応じて、ロボット２００、２０００は、より多様な性格を表現できるようになる。

【0105】

また、上述の実施形態では、ロボット２００に機器の制御装置１００が内蔵されている構成としたが、図１３に示すように、機器の制御装置１００は、ロボット２００に内蔵されずに別個の装置（例えばサーバ）として構成されてもよい。この変形例では、機器の制御装置１００は通信部１３０を備え、ロボット２００も通信部２６０を備え、通信部１３０と通信部２６０とがお互いにデータを送受信できるように構成されている。そして、外部刺激取得部１１１は、通信部１３０及び通信部２６０を介して、センサ部２１０が検出した外部刺激を取得し、動作制御部１１７は、通信部１３０及び通信部２６０を介して、駆動部２２０や出力部２３０を制御する。なお、図示はしないが、実施形態２に係るロボット２０００も同様に、機器の制御装置１００を別個の装置として構成してもよい。

【0106】

また、上述の実施形態では、機器の制御装置１００は、ロボット２００，２０００を制御する制御装置であるが、制御の対象となる機器は、ロボット２００，２０００に限られない。制御の対象となる機器としては、例えば、腕時計等も考えられる。例えば、音声出力可能で加速度センサやジャイロセンサを備えた腕時計を制御の対象となる機器とする場合、外部刺激としては、加速度センサやジャイロセンサで検出される、腕時計に加わった衝撃等を想定することができる。そして、この外部刺激に応じて感情変化データ１２４や感情データ１２１を更新し、腕時計をユーザが装着した時点の感情データ１２１に基づいて、感情表現テーブル１２２に設定されている音声データを出力させることが考えられる。

【0107】

そうすると、腕時計を乱暴に扱っているとユーザが装着した時に悲しそうな音声を発し、丁寧に扱っているとユーザが装着した時に喜んでいるような音声を発する腕時計にすることができる。さらに、第１期間（例えば５０日間）で感情変化データ１２４が設定されるようにしている場合は、第１期間中のユーザの扱い方によって、腕時計に個性（疑似的な性格）が生じることになる。つまり、同じ型番の腕時計であっても、ユーザが丁寧に扱っていれば、喜びを感じやすい腕時計になり、乱暴に扱っていれば悲しみを感じやすい腕時計になる。

【0108】

このように機器の制御装置１００は、ロボットに限らず、様々な機器に適用することができる。そして機器に適用することにより、当該機器に疑似的な感情や性格を備えさせることができ、またユーザに、当該機器を疑似的に育てているように感じさせることができる。

【0109】

上述の実施形態において、制御部１１０のＣＰＵが実行する動作プログラムは、あらかじめ記憶部１２０のＲＯＭ等に記憶されていた。しかしながら、本発明は、これに限定されず、上述の各種処理を実行させるための動作プログラムを、既存の汎用コンピュータ等に実装することにより、上述の実施形態に係る機器の制御装置１００に相当する装置として機能させてもよい。

【0110】

このようなプログラムの提供方法は任意であり、例えば、コンピュータが読取可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ dｉｓｃ）、メモリカード、ＵＳＢメモリ等）に格納して配布してもよいし、インターネット等のネットワーク上のストレージにプログラムを格納しておき、これをダウンロードさせることにより提供してもよい。

【0111】

また、上述の処理をＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）とアプリケーションプログラムとの分担、又は、ＯＳとアプリケーションプログラムとの協働によって実行する場合には、アプリケーションプログラムのみを記録媒体やストレージに格納してもよい。また、搬送波にプログラムを重畳し、ネットワークを介して配信することも可能である。例えば、ネットワーク上の掲示板（Ｂｕｌｌｅｔｉｎ Ｂｏａｒｄ Ｓｙｓｔｅｍ：ＢＢＳ）に上記プログラムを掲示し、ネットワークを介してプログラムを配信してもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上記の処理を実行できるように構成してもよい。

【0112】

本発明は、本発明の広義の精神と範囲とを逸脱することなく、様々な実施形態及び変形が可能とされるものである。また、前述した実施形態は、この発明を説明するためのものであり、本発明の範囲を限定するものではない。すなわち、本発明の範囲は、実施形態ではなく、特許請求の範囲によって示される。そして、特許請求の範囲内及びそれと同等の発明の意義の範囲内で施される様々な変形が、この発明の範囲内とみなされる。以下に、本願出願の当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。

【0113】

（付記１）
機器に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得する入力データ取得手段と、
前記入力データ取得手段により取得された複数の前記入力データを記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶された複数の前記入力データを、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する分類手段と、
前記入力データ取得手段により取得された前記入力データと、前記分類手段により分類された複数の前記クラスタとの関係を表す関係データを取得する関係データ取得手段と、
前記関係データ取得手段により取得された前記関係データに基づいて、前記機器の動作を制御する制御手段と、
を備える機器の制御装置。

【0114】

（付記２）
前記機器の疑似的な感情を表す感情パラメータを、前記関係データに基づいて設定する感情パラメータ設定手段をさらに備え、
前記制御手段は、前記感情パラメータ設定手段により設定された前記感情パラメータに基づいて、前記機器の動作を制御する、
付記１に記載の機器の制御装置。

【0115】

（付記３）
前記関係データ取得手段は、前記複数のクラスタのうち、前記取得された入力データが属するクラスタを特定するとともに、前記複数のクラスタと前記入力データとの関係を表す空間における、前記特定したクラスタの中心からの前記入力データの距離である入力データ距離に基づいて、前記関係データを取得し、
前記感情パラメータ設定手段は、前記関係データ取得手段により取得された前記入力データ距離が大きいほど、前記感情パラメータで表される前記機器の疑似感情がより大きく変化するように、前記感情パラメータを設定する、
付記２に記載の機器の制御装置。

【0116】

（付記４）
前記関係データ取得手段は、前記複数のクラスタのうち、前記取得された入力データが属するクラスタを特定し、特定したクラスタに含まれる入力データの取得時期に基づいて、前記関係データを取得する、
付記１から３の何れか１つに記載の制御装置。

【0117】

（付記５）
前記機器の複数のユーザの各々を判別する判別手段をさらに備え、
前記入力データ取得手段は、前記入力データを、前記判別手段による判別結果に基づいて、前記複数のユーザの各々に対応させて取得し、
前記記憶手段は、前記複数の入力データを、前記判別手段による判別結果に基づいて、前記複数のユーザの各々に対応させて記憶し、
前記分類手段は、前記複数の入力データを、前記判別手段による判別結果に基づいて、前記複数のユーザの各々に対応させて複数のクラスタに分類し、
前記関係データ取得手段は、前記関係データを、前記判別手段による判別結果に基づいて、前記複数のユーザの各々に対応させて取得する、
付記１から４のいずれか１つに記載の機器の制御装置。

【0118】

（付記６）
前記入力データ取得手段は、前記機器に外力が作用することにより互いに同じタイミングで発生した前記加速度及び前記角速度と、前記加速度及び前記角速度が発生したタイミングにおける前記機器に対する接触の状態とに基づいた前記入力データを取得する、
付記１から５のいずれか１つに記載の機器の制御装置。

【0119】

（付記７）
前記制御手段は、
前記機器の互いに異なる複数の感情変化パラメータの各々に対応させて、前記機器の複数の性格動作の各々を設定しておき、
前記機器に外力が作用した際に、前記複数の性格動作のうち、値が最大の感情変化パラメータに対応する性格動作を実行するように前記機器を制御する、
付記１から６のいずれか１つに記載の機器の制御装置。

【0120】

（付記８）
付記１から７のいずれか１つに記載の機器の制御装置を備えた機器。

【0121】

（付記９）
機器に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得する入力データ取得ステップと、
前記入力データ取得ステップで取得された複数の前記入力データを記憶する記憶ステップと、
前記記憶ステップにより記憶された複数の前記入力データを、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する分類ステップと、
前記入力データ取得ステップで取得された前記入力データと、前記分類ステップで分類された複数の前記クラスタとの関係を表す関係データを取得する関係データ取得ステップと、
前記関係データ取得ステップで取得された前記関係データに基づいて、前記機器の動作を制御する制御ステップと、
を有する機器の制御方法。

【0122】

（付記１０）
コンピュータを、
機器に外力が作用することにより発生した加速度及び角速度の少なくとも一方に基づいた入力データを取得する入力データ取得手段、
前記入力データ取得手段により取得された複数の前記入力データを記憶する記憶手段、
前記記憶手段により記憶された複数の前記入力データを、教師なしのクラスタリング手法により複数のクラスタに分類する分類手段、
前記入力データ取得手段により取得された前記入力データと、前記分類手段により分類された複数のクラスタとの関係を表す関係データを取得する関係データ取得手段、
前記関係データ取得手段により取得された前記関係データに基づいて、前記機器の動作を制御する制御手段、
として機能させるプログラム。

【符号の説明】

【0123】

１００…機器の制御装置、１１０…制御部、１１１…外部刺激取得部、１１２…入力データ取得部、１１３…分類部、１１４…関係データ取得部、１１５…変化量取得部、１１６…感情パラメータ設定部、１１７…動作制御部、１１８…変化量学習部、１１９…ユーザ判別部、１２０…記憶部、１２１…感情データ、１２２…感情表現テーブル、１２３…成長日数データ、１２４…感情変化データ、１２５…入力データ履歴バッファ、１２５１…第１入力データ履歴バッファ、１２５２…第２入力データ履歴バッファ、１２５３…第３入力データ履歴バッファ、１２６…関係データ、１３０，２５０，２６０…通信部、２００，２０００…ロボット、２０１…外装、２０２…装飾部品、２０３…毛、２０４…頭部、２０５…連結部、２０６…胴体部、２０７…筐体、２１０…センサ部、２１１…タッチセンサ、２１２…加速度センサ、２１３…マイクロフォン、２１４…ジャイロセンサ、２２０…駆動部、２２１…ひねりモータ、２２２…上下モータ、２３０…出力部、２３１…スピーカ、２４０…操作部、３００…感情マップ、３０１，３０２，３０３…枠、３１０…原点、３１１…Ｘ軸、３１２…Ｙ軸、ＢＬ…バスライン

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】