014アーキテクチャと赤ちゃんローバー設計要件の統合
目的
014の実装可能なアーキテクチャを、0301の「赤ちゃんローバー設計要件」と統合する。何を拡張し、何をそのまま使い、何が根本的に変わるかを整理する。
014から活かせるもの
Conflict Resolution — そのまま使える
014の核心。pullベクトルの加算、conflict_levelの計算、4つの運動学的シグネチャ（振動・旋回・凍結・突発的転換）。これは新アーキテクチャでも変わらない。入力が増えるだけ。
Motor Output — そのまま使える
差動駆動、PWM制御、振動の正弦波加算。物理層は変わらない。
メインループの構造 — 骨格は維持
知覚→記憶→評価→葛藤解決→行動→ログの流れ。拡張するが壊さない。
Logger — 拡張が必要だが土台は使える
記録項目に「誰がいたか」「表情状態」が加わる。
根本的に変わるもの
1. Memory — 空間記憶からエピソード記憶へ
014の記憶:
SpatialMemory:
position: Vec2
sensor_values: float[]
strength: float # 指数減衰
timestamp: float
新しい記憶:
Episode:
timestamp: float
duration: float # エピソードの長さ
trigger: str # 何がこのエピソードを開いたか（驚き、人の出現、等）
sensor_snapshots: [] # 期間中のセンサー値
position_trace: Vec2[] # 移動軌跡
novelty_peak: float # 期間中の最大予測誤差
who_present: str[] # 誰がいたか（BLEビーコンID）
valence: float # 正負の符号つき（016参照）
strength: float # 減衰する。ただし想起で回復
recall_count: int # 想起された回数
変更の核心:
- 単位が「瞬間のセンサー値」から「時間幅を持つエピソード」に変わる
who_presentが入ることで「誰といたときの経験か」が記録されるrecall_countが入ることで「よく思い出す記憶はさらに思い出しやすくなる」ループが生まれる
エピソードの区切り方:
- 予測誤差が閾値を超えた瞬間 = エピソード境界
- 人の出現/消失 = エピソード境界
- 一定時間（30秒？）何も起きなかった = エピソード境界
2. Novelty → Prediction Engine（予測エンジン）
014のNoveltyモジュールは「記憶にない＝新しい」の単純な距離計算だった。新しい方向では、これを「世界モデルの予測と現実のズレ」に格上げする。
class PredictionEngine:
def predict(self, current_state, memory) -> Prediction:
"""今の状況から次に何が起きるか予測"""
# 類似エピソードを検索
similar = memory.recall(current_state, top_k=5)
# 類似エピソードの「次に起きたこと」から予測を生成
return weighted_average(similar.next_states)
def error(self, prediction, reality) -> float:
"""予測誤差。これが驚き"""
return distance(prediction, reality)
これは014のNoveltyの上位互換。空間的な「行ったことがない」だけでなく、「こうなるはずだったのに違った」が驚きになる。
3. If-Then Rules → 経験で変わるルール
014のルールは固定パラメータだった。新しい方向では、経験でパラメータが動く。
rules = [
# 壁際の警戒 — 初期値は一律。壁にぶつかった経験で強化
{"if": dist_min < 0.15,
"then": "safety_pull += weight * backward",
"weight": 0.8, # ← この値が経験で変わる
"weight_history": []},
# 人がいるときの接近衝動
{"if": person_detected,
"then": "approach_pull += weight * toward_person",
"weight": 0.5, # 初期値。良い経験で上がり、悪い経験で下がる
"per_person": {}}, # ← 人物ごとに異なる重み
]
per_person が鍵。「ねおのがいるときは接近衝動が強い」「むしはかせがいるときは警戒が弱い」——これが歪みの個体差。
4. 新規追加: Perception層の拡張
014はHC-SR04（距離センサー）のみ。新アーキテクチャでは:
Perception:
距離センサー (HC-SR04 × 2-3) → 空間知覚
BLEスキャナ → 人物検知・個体識別
（将来）マイク → 音声イベント検知
BLEビーコンの検知は連続的ではなく離散的（スキャン間隔1-3秒）。これは問題ない。人の存在は「瞬間」ではなく「期間」で捉えるべきもの。
5. 新規追加: 想起モジュール（Recall）
014にはなかった。赤ちゃんローバーの核心。
class RecallEngine:
def recall(self, context, top_k=5) -> Episode[]:
"""文脈に応じて記憶を検索。ここに個性が宿る"""
candidates = self.memory.all_episodes()
scores = []
for ep in candidates:
score = 0.0
# 基本: 文脈の類似度
score += cosine_sim(context, ep.context_vector) * self.w_similarity
# バイアス1: 強い記憶ほど思い出しやすい
score += ep.strength * self.w_strength
# バイアス2: よく想起される記憶ほどさらに想起されやすい
score += log(ep.recall_count + 1) * self.w_frequency
# バイアス3: valenceバイアス（楽観/悲観の個体差）
score += ep.valence * self.w_valence_bias
# バイアス4: 人物バイアス（今いる人に関連する記憶を優先）
if context.who_present & ep.who_present:
score += self.w_person_match
scores.append(score)
return top_k(candidates, scores)
# w_* パラメータが想起の癖 = 人格の座
# これらは初期値＋経験による微調整で個体差が生まれる
6. 新規追加: 反芻モード（Rumination）
人がいないとき、ローバーは動かず（または微動して）、過去の記憶を想起する。
def rumination_tick(self):
"""人がいないとき、一定間隔で実行"""
# ランダムまたは重みつきで記憶を1つ想起
episode = self.recall.recall(self.current_context, top_k=1)[0]
episode.recall_count += 1
episode.strength = min(1.0, episode.strength + RECALL_BOOST)
# 想起した記憶の文脈で表情を変える
self.face.set_expression(episode.valence)
# 想起結果をログに記録
self.logger.log_rumination(episode)
反芻中の表情変化が外から見える唯一の手がかり。目を閉じて（´ `）、ときどき何かを思い出したように表情が変わる。
7. 新規追加: Face（OLED表情）
014ではPhase 2扱いだったOLEDが、新アーキテクチャでは最初から組み込み。
class Face:
expressions = {
'neutral': "´ω`",
'relaxed': "´ ω `",
'surprised': "´○`",
'sleepy': "´_ `",
'closed': "´ `", # 反芻中
}
def update(self, conflict_level, novelty, valence, is_ruminating):
if is_ruminating:
# 反芻中は目を閉じて、想起内容でときどき変化
...
elif novelty > SURPRISE_THRESHOLD:
self.set('surprised')
elif conflict_level > 0.7:
# 葛藤中は表情が不安定に揺れる
...
else:
# valenceに応じてneutral〜relaxedのグラデーション
...
新アーキテクチャ全体図
┌──────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Raspberry Pi │
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌──────────────┐ │
│ │ Perception │ │ Actuators │ │
│ │ │ │ │ │
│ │ HC-SR04 ×2-3│──┐ │ TB6612 │ │
│ │ BLE Scanner │ │ │ Motor L/R │ │
│ └─────────────┘ │ │ OLED (Face) │ │
│ ▼ └──────▲───────┘ │
│ ┌──────────────┐ │ │
│ │ Brain │ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ┌──────────┐ │ │ │
│ │ │Prediction│ │ ┌─────────┴──────┐ │
│ │ │Engine │ │ │Conflict │ │
│ │ └────┬─────┘ │ │Resolution │ │
│ │ │ │ │(014そのまま) │ │
│ │ ▼ │ └─────────▲──────┘ │
│ │ ┌──────────┐ │ │ │
│ │ │Rules │─┼─ pulls ────┘ │
│ │ │(per_person│ │ │
│ │ │ weights) │ │ │
│ │ └──────────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────┐ │ │
│ │ │Episode │ │ │
│ │ │Memory │ │ │
│ │ └────┬─────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────┐ │ │
│ │ │Recall │ │ ← 人格の座 │
│ │ │Engine │ │ │
│ │ └────┬─────┘ │ │
│ │ │ │ │
│ │ ▼ │ │
│ │ ┌──────────┐ │ │
│ │ │Rumination│ │ ← 人がいないとき │
│ │ └──────────┘ │ │
│ │ │ │
│ │ Logger │ │
│ └───────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────┘
距離センサーだけの世界 vs 人物検知が入った世界
| 側面 | 距離センサーのみ（014） | + 人物検知（新） |
|---|---|---|
| 驚きの源 | 空間の変化のみ | 空間 + 人の出現/消失 |
| 記憶の内容 | 「どこで何を見たか」 | 「誰がいたときに何が起きたか」 |
| 想起のトリガー | 似た空間に来たとき | 似た空間 + 同じ人がいるとき |
| ルールの変化 | 固定（個体差なし） | 人物ごとに異なる重み（個体差） |
| 歪みの可能性 | なし（自然環境に歪みはない） | あり（人物ごとの経験蓄積） |
| 反芻の内容 | 場所の記憶 | 人との記憶を含む |
| 表情の駆動 | 空間的驚き/葛藤のみ | 人の存在で表情が変わる |
| 「その子らしさ」 | 動きのパターンのみ | 動き + 人への態度の偏り |
結論: 距離センサーだけでも「動きの個性」は出る。しかし「歪み」は原理的に発生しない。人物検知を入れて初めて、他者との摩擦→歪みの蓄積→固着→自律という設計要件の核心が機能する。
実装の段階
Phase A: 距離センサー + 基本Brain（014ベース）
- 014のアーキテクチャをそのまま実装
- シミュレータで動きの質を検証
- ここまでは部品待ちの間にできる
Phase B: エピソード記憶 + 想起
- SpatialMemory → Episode への拡張
- RecallEngineの実装
- 反芻モードの実装
- ここで「想起の癖＝人格の座」が入る
Phase C: 人物検知 + 歪み
- BLEスキャナの統合
- per_person weights の実装
- who_present タグの記憶への組み込み
- ここで「歪み」が始まる
Phase D: 表情（OLED）
- Face モジュール
- 内部状態→表情のマッピング
- Phase B-Cと並行可能
開いた問い
- BLEの実装詳細 — iBeacon vs Eddystone。Pi内蔵Bluetoothでのスキャン方法。bluezのpythonバインディング（bleak? bluepy?）。スキャン間隔とバッテリー消費のトレードオフ
- エピソード記憶の容量 — Piのメモリ制約。Episode構造体は014のSpatialMemoryより大きい。50個？100個？古い記憶の圧縮は必要か
- 想起パラメータの初期値 — RecallEngineのw_*を何から始めるか。ランダム？均等？人間の赤ちゃんの認知バイアスを参考にする？
- valenceの源泉 — 016で議論した符号つき予測誤差。「良い驚き」と「悪い驚き」をどう区別するか。距離センサーだけでは曖昧。人がいる→正のvalenceバイアス？
- 展示の時間スケール問題 — 歪みの固着には繰り返しの経験が必要。30分の展示で見えるか。2ヶ月の家庭生活で育てた「個」を展示に持っていくのが現実的か