JP4572080B2 - ロボット、または、ロボットにおける行動の更新方法、並びに、ロボットにおける行動の更新を制御するプログラム - Google Patents

Description

本発明は、人とコミュニケーションを行うロボット、あるいはそれに類するインターフェイスを持つ機器において、行動の更新を行うロボット、または、ロボットにおける行動の更新方法、並びに、ロボットにおける行動の更新を制御するプログラムに関する。

近年、ペットロボットのようなユーザとのコミュニケーションを行うロボットが商品化されるなど、対話型ロボットの開発が盛んに行われている。

これら、対話型ロボットの多くは、ロボットの振る舞いを定義するデータ（以降、行動データ、と呼ぶ）があらかじめロボット内部に備える内部記憶領域に格納されており、その行動データに従い動作する。しかし、ロボット内部の内部記憶領域の容量には限界があり、ロボットの行動パターンは自ずと制限されてしまう。よって対話型ロボットの大半は、長期間使用すると同じ行動が繰り返し行われてしまい、ユーザに飽きが生じる問題が生じる。
また、個々のユーザはそれぞれ趣向が異なるため、あらかじめ記憶領域に格納されている行動データだけでは、全てのユーザの要求に十分に答えられないという問題が生じる。

そこで、これらの問題点を解決するために、ロボット内部に備える内部記憶領域に存在する行動データを動的に更新する方法としては、ネットワーク上にある大容量の記憶領域をもつ外部記憶装置から必要に応じてユーザが行動データを取得し、ユーザがロボットの内部記憶領域の行動データを更新するものがある。その一例が特許文献１に記載されている。この方法を用いることで、ロボットの既出行動の発現が減少するため、ユーザの飽きを緩和することが可能となる。

特開2003-255991号公報

主に人間とコミュニケーションを行う対話ロボットにおいて、ユーザに長く利用されるためには、ユーザに対して飽きや不快などを与えないことが重要になる。例えば、頻出している行動データはユーザに飽きを与える原因となる。また、失敗を繰り返している行動データはユーザに不快を与える原因となる。また、殆ど発現していない行動データは内部記憶領域が有効に活用されていないことを示し、他の行動データが頻出する要因となるので飽きにつながると考えられる。そのため、ユーザの飽きや不快を解消するためには、頻出している、および、失敗を繰り返している、殆ど発現していない、などのユーザにあまり良い印象を与えないと考えられる好ましくない発現パターンに特徴のある行動データ（以降、望ましくない行動パターン、と呼ぶ）を減らす必要がある。
しかし、特許文献１に記載されているネットワーク経由でロボットの行動データを更新する方法は、同じ行動を繰り返さないように行動データの更新を行うが、望ましくない行動パターンが発現する要因を特定していないため、頻出している行動データを置き換えても、置き換えたデータが頻出し続けてしまう可能性が大きいという問題がある。
また、対話型ロボットの多くは、音声認識や画像認識の結果およびセンサ入力などの外部からの刺激に応じて行動データを選択することによって振る舞いを変化させるため、ユーザの使用方法やロボットが稼動している環境によって、同一のロボットであっても発現する行動には違いが生じる。そのため、ユーザに飽きや不快などを与える原因となる行動データもロボットごとに異なるので、飽きや不快の原因となる行動データを減らすための対処法もロボットごとに異なる。
そこで、望ましくない行動パターンを減らすため、各ロボットで異なる望ましくない行動パターンの要因となる問題を検出して行動データを更新する方法が求められる。

また、行動データにはロボットの機能、しぐさ、発話セリフ、動作パラメータ、などの種類があるが、特定の種類の行動データに限定すると、効果的な行動データの更新を行うことができない。例えば、頻出している発話セリフを検出したときの対処法としては、類似の発話セリフに置き換えることだけでなく、その発話セリフを呼び出している機能を置き換えるという方法が考えられる。また、失敗の多い機能を検出したときの対処法としては、より高性能な類似機能に置き換えることや、失敗の多い機能が利用している動作パラメータを置き換えることが考えられる。また、殆ど発現していないしぐさを検出したときに、類似データに置き換えるだけでは、依然として類似データが発現することはないので解決策とはならない。つまり、発現パターンに特徴のある行動データと、改善するために更新すべき行動データが同一の種類であるとは限らない。そこで、行動データの種類を限定しない柔軟な更新方法が求められる。

そのようなロボットの行動データを更新する機能をユーザに提供したとき、ユーザはどの行動データをいつ更新するかを判断する必要がある。しかし、多くの場合、ユーザはロボットの専門知識を持っていないので、ロボットの内部状態を知ることが難しく、更新の必要があるのか、および、更新の必要があるとすればどの行動データを更新すべきであるかの判断ができない。また、行動データの類似性の判断が難しいので、行動データの置き換えを行う場合、どの行動データと置き換えれば更新の前後で振る舞いの整合性が保たれるかの判断ができない。そのため、行動データを更新したが効果的に働いていない、あるいは、ロボットの振る舞いの整合性を失わせ悪化させてしまう可能性もある。そこで、更新が望ましい行動データを検出し、その行動データをユーザに提示して、行動データの更新を促すなどの補助を行う、あるいは、更新が望ましい行動データの検出から行動データの更新までを全て自動で行うといった機能が求められる。また、更新の前後でロボットの振る舞いの整合性が失われない更新方法が求められる。

そこで、本発明は、頻出している、殆ど発現していないなどのユーザに飽きを与える行動データや、失敗を繰り返すなどのユーザに不快を与える行動データなどの望ましくない行動パターンから、それらを改善するために更新が望ましい行動データを検出し、更新前後の振る舞いの整合性を保ちつつ、その行動データを更新することで、ロボットにユーザに対して飽きや不快を与えることのない振る舞いをさせることができる、ロボット、または、ロボットにおける行動の更新方法、並びに、ロボットにおける行動の更新を制御するプログラムを提供することを目的とする。

本発明によるロボットは、記憶装置に記憶された行動データと行動履歴を用いて、予め行動データを同一の効果および同一の意味を持つ行動データ（以下、類似データ）ごとに分類し、分類された一つの単位（以下、行動タイプ）ごとに行動データを扱う特徴行動検出手段と、行動タイプをキーとして検索し、ロボットに接続された半導体メモリや磁気ディスク、光ディスクやネットワークで接続されたサーバなどの外部記憶装置から同じ行動タイプに属するデータ群を取得する特徴行動検索手段と、を備えて構成される。

また、行動検索手段を介して得られた行動データと、記憶装置に記憶された行動履歴を分析し、更新が望ましくない行動パターンから、それらを改善するために更新が望ましい行動タイプを検出する第３の手段により構成される。

本発明によれば、前記特徴行動検出手段により、行動データの種類を限定することなく扱うことができる。つまり、行動データは一種類ではなく、機能、しぐさ、発話セリフ、行動パラメータなどの様々な種類のデータが含まれているが、行動タイプという共通の値を持たせることにより、それらの種類に関係なく全て同様に扱うことが可能となる。

本発明によれば、前記行動検索手段により、ロボットの行動データの更新を行う際、行動タイプをキーとして検索し、外部記憶装置から同じ行動に属するデータ群を取得し、置き換える、あるいは、追加することで、確実に類似の行動データを扱うことが可能となるため、更新前後のロボットの振る舞いの整合性を保ちつつ行動データの更新を行うことができる。

本発明によれば、前記行動更新手段により、ロボットの行動履歴を分析して、望ましくない行動パターンから、それらの要因となり改善するために更新が望ましい行動タイプを検出することにより、ロボット個々の問題に対処することが可能となる。また、更新が望ましい行動タイプを検出することで、ユーザにデータ更新の必要性、および、更新が望ましい行動タイプなどを提示し、ユーザに行動データの更新を促すこと、および、ユーザに負荷を与えることなく、検出した行動タイプに属する行動データを自動で取得して更新を行うことができる。

以上説明したように本発明のロボットの行動データの更新方法は、ロボットの行動履歴を分析し、頻出している、殆ど発現しないなどのユーザに飽きを与える行動データや、失敗を繰り返すなどのユーザに不快を与える行動データから、それらを改善するために更新が望ましい行動タイプを検出し、外部記憶装置から同じ行動に属するデータ群を取得し、置き換える、あるいは、追加することで、ユーザに与える飽きや不快などの感情を緩和、および、解消することができる。

次に本発明の第１の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。

図１を参照すると、本発明の第１の実施の形態は、予め内部記憶領域である記憶装置１１に格納されている行動データに従い動作する、人とコミュニケーションを行うロボット１と、ロボット１に直接接続することが可能な磁気ディスクなどの外部記憶装置２により構成されている。

ロボット１は、情報を記憶する記憶装置１１、および、行動実行手段１２、特徴行動検出手段１３、行動検出手段１４、行動更新手段１５によって構成されている。
記憶装置１１は、ロボット１の行動データを記憶する行動データ記憶部１１１と、ロボット１の行動履歴を記憶する行動履歴記憶部１１２により構成されている。
外部記憶装置２はロボットの行動データを記憶する行動データ記憶部２１を含む。

なお、図１上はロボット１と外部記憶装置２との間を矢印を引いているが、外部記憶装置は、インターネットなどの既存のネットワークを介して接続されていてもかまわないし、外部記憶装置２がパーソナルコンピュータに備える磁気記憶装置などであって、当該パーソナルコンピュータを介して、インターネットなどから行動データをダウンロードし、そのダウンロードした行動データをコンパクトフラッシュ(R)などの半導体記憶装置に保存し、この半導体記憶装置を介してロボット１に備える行動検索手段にアクセスされる形態でもかまわない。

これらの手段はそれぞれ概略次のように動作する。
行動実行手段１２は行動データ記憶部１１１に格納されている行動データを読み込み、読み込んだ行動データに従いロボット１の振る舞いを開始する。また、どの振る舞いを実行したか（どの行動データが利用されたか）、および、行動の実行結果（行動データの利用情報）を行動履歴記憶部１１２に格納する。
特徴行動検出手段１３は行動履歴記憶部１１２の持つ履歴を分析し、更新が望ましい行動タイプを検出する。行動検索手段１４は検索のキーとなる行動タイプを受け取り、外部記憶装置２の持つ行動データ記憶部２１から受け取った行動タイプに属する行動データを検索する。行動更新手段１５は更新を行うための行動データ群を受け取り、受け取ったデータ群を用いてロボット１の持つ行動データ記憶部１１１に格納されている行動データを更新する。
図４、および、図６を参照すると、ロボット１の持つ行動データ記憶部１１１、および、外部記憶装置２の持つ行動データ記憶部２１のデータは、データＩＤ、行動データ、行動タイプの３つの値を１レコードとして、そのレコードが複数存在する形式を持つ。データＩＤ値は行動データを一意に判別するための番号を扱う。行動データ値は、ロボットの機能、および、しくさ、発話セリフ、動作パラメータなどのロボットの振る舞いを定義するデータを扱う。また、行動データ値はロボットの振る舞いを定義するデータを扱うため、ロボットの構成により扱うデータの種類は異なる。例えば、犬型ロボットのような発話を行わないロボットであれば発話セリフデータは不要であるが、スピーカーを持ち発話を行うロボットであれば発話セリフは必要となる。行動タイプ値は、行動データを類似データごとに細かく分類した分類名を扱い、行動データが属する行動タイプが格納される。例えば、発話セリフの場合、「おはよう」「おはようございます」「グッドモーニング」という発話セリフは、『挨拶_朝_セリフ』という行動タイプに分類される。また、「こんにちは」は『挨拶_昼_セリフ』に、「こんばんは」は『挨拶_夜_セリフ』に含まれる。

図５を参照すると、行動履歴部１１２のデータは、タイムスタンプ、行動タイプ、データＩＤ、実行結果の４つの値を１レコードとして、そのレコードが複数存在する形式を持つ。タイムスタンプ値は、行動が発現した時刻を格納する。データＩＤ値は使用された行動データのデータＩＤを格納し、その行動データが属する行動タイプを行動タイプ値に格納する。実行結果値は行動データの実行が成功したか失敗したかを格納する。また、成功か失敗かの基準は行動データごとに異なる。例えば、機能の場合は正常に終了すれば成功とし、正常に終了しなければ失敗とする。また、発話セリフの場合はカメラやマイクなどのセンサを用いて発話後のユーザの反応を取得し、ユーザが驚く、戸惑うなどの反応をした場合に失敗とし、それ以外は成功とする。

次に、図１および図２のフローチャートを参照して第１の実施の形態に含まれる、行動実行手段１２の動作について詳細に説明する。このフローはロボット１の起動と共に開始する。行動実行手段１２は、まず、行動データ記憶部１１１からロボットの行動データを読み込む（図２ステップＡ１１）。次に、読み込んだ行動データに従いロボットを実行させる（図２のステップＡ１２）。次に、利用した行動データのデータＩＤ、および、行動データが属する行動タイプ、実行開始時刻、実行結果を履歴として行動履歴記憶部１１２に格納する（図２のステップＡ１３）。最後に次に実行するべき行動データがあるかを判定し（図２のステップＡ１４）、行動データがあればステップＡ１から繰り返し、なければロボットの実行を終了する。また、ステップＡ２の行動実行において、現在実行している行動データの中で、別の行動データを呼び出す場合、ステップＡ１１、Ａ１２、Ａ１３が再帰的に行われる。例えば、発話セリフやしぐさなどは、主に他の行動データから呼び出される。

次に、図１および図３のフローチャートを参照して、第１の実施の形態に含まれる特徴行動検出手段１３、および、行動取得手段１４、行動更新手段１５の動作について説明する。このフローはロボット１が起動中で、外部記憶装置２が接続されているときに定期的に実行される。また、ユーザの要求に応じても実行される。まず、特徴行動検出手段１３は行動データ記憶部１１１、および、行動履歴記憶部１１２に格納されている情報を行動データ、および、行動タイプに着目して分析をし、望ましくない行動パターンがあるかを調べ、ある場合にはそれらに対処するために更新が望ましい行動タイプを検出する（図３のステップＡ２１）。例えば、失敗を繰り返している行動データを検出した場合、失敗の原因としては行動データそのものに問題があることや、動作パラメータのような行動データが利用している別の行動データに問題があることなどが考えられる。そのため、問題の対策としては失敗を繰り返している行動データを別の類似データと置き換えることや、失敗を繰り返している行動データが利用している別の行動データを置き換える方法があるので、特徴行動検出手段１３は失敗を繰り返している行動データが属する行動タイプ、あるいは、失敗を繰り返している行動データが利用している行動データが利用している行動データの属する行動タイプを検出結果とする。また、頻出している行動データが特定の行動データから呼び出されていた場合は、頻出している行動データの類似データを追加し出現頻度を分散させることや、呼び出している行動データを類似データと置き換えることで、出現頻度を抑えることが考えられるので、特徴行動検出手段１３は頻出している行動データが属する行動タイプ、あるいは、頻出している行動データを呼び出している行動データが属している行動タイプを検出結果とする。
次に、更新が望ましい行動タイプが検出されなかった場合は終了し、検出された場合は行動タイプを行動検索手段１４に渡す（図３のステップＡ２２）。次に、行動検索手段１４は受け取った行動タイプを検索のキーとして、外部記憶装置２の持つ行動データ記憶部２１から検索のキーとした行動タイプに属する行動データを検索する（図３のステップＡ２３）。検索結果の行動データ群は行動更新手段１５に渡される。次に、行動更新手段１５は、受け取った行動データ群の中に新規データがあるかを判定する（図３のステップＡ２４）。新規行動データがなければそのまま終了する。新規行動データがあればロボット１の行動データ記憶部１１１のデータの置換、あるいは追加を行い（図３のステップＡ２５）終了する。

第１の実施の形態では、行動データ記憶部１１１、および、総合行動データ記憶部２１１に格納するレコードに、行動データのデータＩＤとその行動データが属している行動タイプを持たせることにより、行動タイプをキーとして種類の区別なく行動データを扱うことができる。また、特徴行動検出手段１３を持つので、履歴を分析してロボット固有の問題に対処することができる。また、行動検索手段２２を持つので、行動タイプをキーとして検索することにより確実に類似データを検索できる。

第１の実施の形態の応用として、ステップＡ２１からＡ２５までの流れを一つの機能として行動データ記憶部１１１に格納する構成も考えられる。その際、図２のステップＡ１２で行動データの更新機能が実行される。加えて、特徴行動検出手段１３を一つの行動タイプとして複数の検出手段を行動データ記憶部１１１に格納する構成も考えられる。そのような構成にすれば、頻出している発話セリフだけを対象とする、失敗を繰り返している機能だけを対象とするなど、一つ一つの検出手段を単純な構成にすることにより検出手段が複雑になることが避けられる。また、新しい種類の行動データが追加された場合に、追加された行動データに対応する検出手段を追加することでロボットの行動データの変化に対応することができる。

また、別の応用として、ステップＡ２２において、ユーザに更新が望ましい行動タイプがあることを提示して行動データの更新を促す、または、行動データの更新の確認を行うことが考えられる。例えば、更新が望ましい行動タイプが検出された場合に、ディスプレイへの表示やスピーカーからの音声出力を用いてユーザに更新が望ましい行動タイプを提示し、更新実行を行うかの確認を行う。キーボードやマウスからの入力、および、マイクからの音声入力などのユーザからの応答を受け、ユーザの応答が肯定の場合はステップＡ２３に進み、否定の場合はそのまま終了する。このような構成にすることで、ユーザはどのような行動データ更新が行われるのかを把握することができる。また、ユーザが望まない行動データの更新を行わないようにすることができる。

また、別の応用として、行動データの分類を行う際に、同じ意味、および、同じ効果を持つ行動データを、さらに、行動データの難易度、および、複雑さを考慮して分類する構成も考えられる。例えば、ロボットからユーザに語りかける『自立発話』という行動タイプにおいて、４〜５歳くらいの子供が語りかける内容の『自立発話（幼）』や、６〜７歳くらいの子供が語りかける内容の『自立発話（小低）』、９〜１０歳くらいの子供が語りかける内容の『自立発話（小高）』などのように分類する。このような構成にすることで、例えば、始めはロボットに『自立発話（幼）』のみを記憶させておき、『自立発話（幼）』に属する行動データが頻出していることを確認する度、該当データを順次『自立発話（小低）』に属する行動データに置き換える。また、『自立発話（小低）』に属する行動データが頻出していることを確認する度、該当データを順次『自立発話（小高）』に属する行動データに置き換えるなどすることで、少しずつロボットが成長していくかのように振る舞いを変化させることができる。また、頻繁に使用する機能は単純な機能から複雑な機能へ置き換えることや、あまり使用していない機能は複雑な機能から単純な機能へ置き換えることで、ロボットの習熟度などを表現することができる。

なお、本発明を実施するための最良の形態を説明するにあたり、図１に記載されたブロック図や図２、図３に記載されたフローチャートを用いて説明したが、本発明をプログラムで実施可能であることはいうまでもない。その場合、主に、ロボットの行動を決定するためのプログラムとして動作し、図１の構成であれば、特徴行動検出手段１３、行動検索手段１４、行動更新手段１５などの構成を生成せしめるものであればよい。

次に、具体的な実施例を用いて本発明の動作を説明する。

図１に示すように、カメラやマイク、赤外線センサなどの認識装置を備え、マイクからの音声出力や接続されたモニタへの外部出力が行える、人とコミュニケーションを行うロボット１と、そのロボット１に直接接続されている磁気ディスクなどの外部記憶装置２において、ロボット１の持つ行動データ記憶部１１１には図４に示すデータが、行動履歴記憶部１１２には図５に示すデータが、外部記憶装置の持つ行動データ記憶部２１には図６に示すデータが格納されているとする。

特徴行動検出手段１３が行動履歴記憶部１１２、および、行動データ記憶部１１１のデータを分析した結果、「おはよう」という発話セリフが頻出していることを発見した場合、類似データの追加を行うために「おはよう」が属する行動タイプである『挨拶_朝_セリフ』を検出結果とし、検出結果を行動検索手段１４に渡す。行動検索手段１４は受け取った『挨拶_朝_セリフ』を検索のキーとして、外部記憶装置２の持つ行動データ記憶部２１から『挨拶_朝_セリフ』に属する行動データの検索を行い、検索結果と「おはよう」「おはようございます」「グッドモーニング」の発話セリフを得る。取得した発話セリフは行動更新手段１５に渡される。行動更新手段１５は受け取った行動データ群の中にロボットの持つ行動データ記憶部１１１に格納されていない新規データがあるかを調べ、新規データである「おはようございます」「グッドモーニング」の発話セリフが追加される。

本発明によれば、人とコミュニケーションを行うロボット、および、それに類するインターフェイスを持つ機器において、外部記憶装置のデータを用いて内部データをアップデートするためのプログラムといった用途に適用できる。また、行動履歴を分析し問題のある行動データを更新する機能を、ネットワーク家電など外部記憶との通信手段を持つ機器において、機能拡張を行うためのプログラムといった用途に適用できる。また、振る舞いの整合性を崩すことなく発話セリフなどの行動データを更新する機能を、ソフトウェアエージェントやゲーム上の仮想キャラクタにおいて、対話に変化をもたせることや、思考を成長させるといった用途に適用可能である。

本発明第１の実施の形態の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態のロボット１に含まれる行動実行手段１２の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態のロボット１に含まれる特徴行動検出手段１３、および、行動更新手段１４と、サーバ２の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態のロボット１に含まれる行動データ記憶部１１１のデータを示す図である。 本発明の第１の実施の形態のロボット１に含まれる行動履歴記憶部１１２のデータを示す図である。 本発明の第１の実施の形態のサーバ２に含まれる総合行動データ記憶部２１１のデータを示す図である。

符号の説明

１ ロボット
１１ 記憶装置
１１１ 行動データ記憶装置
１１２ 行動履歴記憶装置
１２ 行動実行手段
１３ 特徴行動検出手段
１４ 行動検索手段
１５ 行動更新手段
２ 外部記憶装置
２１ 行動データ記憶部

Claims (9)

1. 記憶領域に記憶された振る舞いを定義する行動データに従い動作するロボットであって
   該記憶領域は、意味及び効果に基づいて行動データの集合を行動タイフ゜として分類し、行動データとそのデータがどの行動タイフ゜に属しているかを記憶するとともに、利用した行動データの履歴を記憶しておき、該履歴に格納されている情報を行動データ、および行動タイプ毎の失敗の頻度に着目して分析し、失敗の頻度が多い行動データがどの行動タイフ゜に属しているかを検出し、検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の行動データを更新することを特徴とするロボット。
2. 意味及び効果に基づいて行動データの集合を行動タイフ゜として分類して記憶する第１の行動データ記憶手段と、
   利用した行動データの履歴を記憶する行動履歴記憶手段と、
   前記行動データ記憶手段及び前記行動履歴記憶手段に記憶されている行動データ及び行動履歴を行動データおよび行動タイプ毎の失敗の頻度に着目して分析し、前記行動データ記憶手段に記憶された行動データであって失敗の頻度が多い行動データである更新が望ましい行動データの属する行動タイフ゜を検出する特徴行動検出手段を備え、検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の更新が望ましい行動データを別の類似の行動データへ更新することを特徴とするロボット。
3. 前記第１の行動データ記憶手段とは別に、行動データを分類して記憶する第２の行動データ記憶手段と、
   該分類された行動データの行動タイフ゜を検索のキーとして前記第２の行動データ記憶手段からキーとなる行動タイフ゜に属する行動データを検索する行動検索手段と
   前記行動検索手段が取得した行動データを用いて、前記行動データ記憶手段に記憶されている行動データを更新する行動更新手段を備えることを特徴とする請求項２記載のロボット。
4. 意味及び効果に基づいて行動データを分類して記憶する第１の行動データ記憶手段と、
   意味及び効果に基づいて行動データを分類して記憶する第２の行動データ記憶手段と、
   利用した行動データの履歴を記憶する行動履歴記憶手段と、
   前記第１の行動データ記憶手段及び前記行動履歴記憶手段に記憶されている行動データ及び行動履歴を行動データ及び行動履歴毎の失敗の頻度に着目して分析し、失敗の頻度が多い行動データである更新が望ましい行動データが分類されたどの行動タイフ゜に属しているかを検出する特徴行動検出手段と、
   前記特徴行動検出手段が検出した行動データの行動タイフ゜を検索のキーとして前記第２の行動データ記憶手段からキーとなる行動タイフ゜に属する行動データを検索する行動検索手段と、
   検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の更新が望ましい行動データを別の類似の行動データへ更新する行動更新手段を備えることを特徴とするロボット。
5. 前記行動データは複数の種類からなり、前記検出は、行動データの種類を限定することなく行うことを特徴とする請求項1乃至４のいずれか1項に記載のロボット。
6. ロボットに備える記憶領域に記憶されたロボットの振る舞いを定義する行動データに従い動作するロボットの行動データの更新方法であって、
   該行動データを意味及び効果に基づいた行動データの集合を行動タイフ゜として分類し記憶するとともに、利用した該行動データの履歴を記憶しておき、該履歴を行動データ及び行動履歴毎の失敗の頻度に着目して分析し、失敗の頻度が多い行動データである更新が望ましい行動データの行動タイプを検出し、
   検出された行動タイプを検索のキーとしてロボットに備える記憶領域以外に記憶されている行動データを検索し、検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の更新が望ましい行動データを別の類似の行動データへ更新することを特徴とする行動データの更新方法。
7. 前記行動データは複数の種類からなり、前記検出は、行動データの種類を限定することなく行うことを特徴とする請求項６に記載の更新方法。
8. ロボットに備える記憶領域に記憶されたロボットの振る舞いを定義する行動データに従い動作するロボットの行動データの更新プログラムであって、
   意味及び効果に基づき該行動データの集合を行動タイフ゜として分類し記憶するとともに、利用した該行動データの履歴を記憶しておき、該履歴を行動データ及び行動履歴毎の失敗の頻度に着目して分析し、失敗の頻度が多い行動データである更新が望ましい行動データの行動タイプを検出するステップと、
   検出された行動タイプを検索のキーとしてロボットに備える記憶領域以外に記憶されている行動データを検索するステップと、
   検出した行動タイフ゜に応じて該記憶領域の更新が望ましい行動データを別の類似の行動データへ更新するステップを含んで構成されることを特徴とする行動データの更新プログラム。
9. 前記行動データは複数の種類からなり、前記検出は、行動データの種類を限定することなく行うことを特徴とする請求項８に記載の更新プログラム。

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