(57)【要約】【課題】自動で家事仕事をおこなうロボットの開発において、必要となる学習データのアノテーション作業の時間と人件費を低減する。【解決手段】情報処理装置１００は、ロボット遠隔操作による家事代行サービスに備え付けられ、学習データを取得するロボット動作およびセンサー情報取得部１０１と家事仕事の作業内容をメタ情報として学習データにアノテーションする作業メタ情報手動付与部１０２と学習データを記憶する学習データ記憶部１０４とを備える。【選択図】図１
2020170485.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボット動作の自動生成をおこなう機械学習に使用する教師情報付き学習データを収集するデータ収集システムであって、ロボット遠隔操作システムからロボットの動作情報とロボットのセンサー情報を取得するロボット動作およびセンサー情報取得部と、前記遠隔操作システムの操作者が前記ロボット動作について作業目的または作業手段の情報を手動で付与する作業メタ情報手動付与部と、前記メタ情報が付与された前記ロボット動作およびセンサー情報を保持する学習データ記憶部とを備えたことを特徴とするデータ収集システム。
【請求項２】
請求項１に記載のデータ収集システムであって、前記学習データ記憶部に保存された前記教師付き学習データに対して機械学習によりデータのメタ情報の判別を学習する作業メタ情報学習部と、前記作業メタ情報学習部で学習した学習モデルを用いて前記ロボット動作およびセンサー情報についてメタ情報の推論をおこない、推論結果を前記作業メタ情報手動付与部に提供する作業メタ情報推論部とを備えたことを特徴とするデータ収集システム。
【請求項３】
前記作業メタ情報手動付与部は、音声対話システムにより前記操作者から作業メタ情報を収集することを特徴とする請求項１に記載のデータ収集システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、ロボット動作自動化のための学習データの収集をおこなうデータ収集システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】  家事仕事全般を自動でおこなうロボットを開発する場合に、洗濯物作業などの柔軟物を取り扱う複雑な作業の自動化のためには、人工知能や機械学習の手法がよく活用される。従来、人工知能や機械学習によるロボット動作の自動化において、学習データは人がロボットを直接またはコントローラーを用いて動かしてロボットに動作を教えるダイレクトティーチング手法により収集される。家事仕事および家の環境は多様であるため、多種の家事仕事および多様な環境に対応したロボットを開発するために必要な学習データを収集する時間、人件費、学習用環境の構築費が膨大になる問題がある。【０００３】  これに対して、ある環境で得た学習データを別の環境に適用する転移学習（特許文献１）を活用して、学習データの収集コストを削減する方法が挙げられるが、家事仕事は多様でありタスクごとに少なくともひとつの環境で膨大な学習データを収集する必要があるため、学習データの収集コストが膨大になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−８４１１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】  本発明は、ロボットによる家事仕事自動化のために必要な学習データを収集するコストを低減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】  前記した課題を解決するために、本発明では、人がロボットを遠隔操作して家の外から家事仕事をおこなうロボット遠隔操作家事代行サービスを利用して、ロボットの一連の動作情報および関連のあるセンサー情報について、遠隔操作の操作者が作業時に作業内容や動作内容を含むコンテキスト情報のアノテーションをおこない、作業時の時間や場所を含むコンテキスト情報のアノテーションを自動でおこない、アノテーション済みのロボット動作および関連データを学習データとして収集することを最も主要な特徴とする。【０００７】  さらに、前記アノテーション作業に音声対話システムを用いることで、前記操作者が家事仕事とアノテーション作業を両立することができることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】  本発明のデータ収集システムは、前記ロボット遠隔操作家事代行サービスを利用するため、ダイレクトティーチングをおこなうコストが不要となり、前記ロボット遠隔操作家事代行サービスにアノテーション作業を追加するだけで学習データの収集が可能となるため、データ収集の時間と人件費を大幅に低減することができるようになり、学習用環境の構築費を無くすことができるようになる。【０００９】  さらに、前記操作者は両手を動かしてロボットを遠隔操作するため、音声対話システムによるアノテーションを用いることで、両手が塞がった状態でのアノテーション作業が可能となり、家事仕事を阻害せずにアノテーション作業をすることができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】データ収集システムの機能構成例を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】  以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて説明する。本実施形態によるデータ収集システムは、ロボット遠隔操作家事代行サービスのシステムを使用するものである。データ収集システムが収集するデータは、ロボット動作およびセンサー情報と作業メタ情報である。
【００１２】  ロボット遠隔操作家事代行サービスは例えば、ロボットに取り付けたカメラ映像を遠隔地から見るディスプレイとロボットを操作するコントローラーを備えた遠隔操作システムを用いて、家の中に配置したロボットを遠隔地から操作して洗濯物をたたむ仕事を含む家事全般をおこなうサービスである。
【００１３】  ロボット動作およびセンサー情報は具体的には、ロボットを動かすための各アクチュエーターへの指令値およびカメラ映像に時間情報を付与した時系列データである。
【００１４】  作業メタ情報は具体的には、シャツたたみ動作やキャベツ千切り動作を含むロボットの作業内容を具体的にあらわす作業目的情報と、作業に使用する道具や機能をあらわす作業手段情報と、作業時の日時と場所と作業者の情報を含む。
【００１５】  本実施形態のデータ収集システムの各機能は、ソフトウェアによって構成することが可能である。実際にはコンピュータのＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭなどを備えて構成され、ＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶されたプログラムが動作することによって実現される。
【００１６】  ロボット動作およびセンサー情報取得部１０１は例えば、前記ロボット遠隔操作家事代行サービスのシステムから得られるロボットの各アクチュエーターの指令値とカメラ画像を含む各種センサーの時系列データを取得する。
【００１７】  作業メタ情報手動付与部１０２は例えば、前記作業目的情報と前記作業手段情報を含む作業メタ情報を前記遠隔操作者が作業用ディスプレイおよび作業コンピュータに手動で入力または選択して、前記ロボット動作およびセンサー情報取得部のデータに作業メタ情報を付与する。
【００１８】  作業メタ情報自動付与部１０３は例えば、作業日時と場所と作業者情報を含む作業メタ情報を、前記ロボット遠隔操作家事代行サービスのシステムから取得して、前記ロボット動作およびセンサー情報取得部のデータに作業メタ情報を自動で付与する。
【００１９】  学習データ記憶部１０４は例えば、前記作業メタ情報を付与した前記ロボット動作およびセンサー情報を学習データとして保有する。
【００２０】  作業メタ情報学習部１０５は例えば、前記学習データ記憶部が有する学習データを用いて、人工知能や機械学習の手法を活用して、前記ロボット動作およびセンサー情報から前記作業目的情報と前記作業手段情報を推論するモデルを学習する。
【００２１】  作業メタ情報推論部１０６は例えば、前記作業メタ情報学習部により学習されたモデルを用いて、前記ロボット動作およびセンサー情報から前記作業目的情報と前記作業手段情報を推論する。推論の結果を前記作業メタ情報手動付与部に提供して、手動でのアノテーション作業を短縮化する。
【００２２】  作業メタ情報手動付与部１０２は例えば、音声対話システムを用いる。音声対話システムは例えば、マイクとスピーカーと人工知能を有するコンピュータを用いて、人工知能が「今はどんな作業をしていますか？」と問いかけ、操作者が「シャツをたたんでいます」と答え、その答えから前記作業メタ情報を前記ロボット動作およびセンサー情報に付与する。
【図１】
2020170485.tif 000003