(57)【要約】      （修正有）【課題】データの意味をロボットが解釈でき、効用計算を自律化できるように、データを一様な機械可読フォーマットで格納および記述するための構造化された意味知識モデルを提供する。【解決手段】システムは、１つ以上のプロセッサに作動的に結合される１つ以上のデータ記憶デバイスまたはメモリを含む。データ記憶デバイスまたはメモリは、この１つ以上のプロセッサによって方法２００の複数のステップを実行するために構成された複数の命令を格納するように構成される。方法は、ｋ台のロボットによって実行されるべきｎ個のタスクが存在する場合、１つ以上のプロセッサは、各ロボット−タスク対が１タスクを実行するための１組のパラメータをステップ２０２で得る。１つ以上のプロセッサは、ステップ２０２で得られた１組のパラメータに基づき、ロボットｉがタスクｊを実行する効用ｕｉｊｕ＿ｉｊをステップ２０４で動的に計算する。【選択図】図２Ａ
2020021454.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
動的な効用算出（２００）のための、プロセッサによって実施される方法であって、
ｋ台のロボット（２０２）によって実行されるべきｎ個のタスクが存在する場合に、各ロボット−タスク対が１タスクを実行するための１組のパラメータを１つ以上のハードウェアプロセッサによって得るステップであって、前記１組のパラメータはそれらの間の、１組のサブパラメータとの、および前記ｎ個のタスクとの、相互依存度によって特徴付けられ、前記１組のパラメータと前記１組のサブパラメータと前記ｎ個のタスクとの間の１対多マッピングが構造化された意味知識モデルにリアルタイムで規定される、ステップと、
ロボットｉの移動時間
【数１】
2020021454.tif 000045
と前記ロボットｉによるタスクｊの作動時間
【数２】
2020021454.tif 000046
とを含む前記１組のパラメータに基づき、前記ロボットｉが前記タスクｊを実行する効用ｕｉｊを前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって動的に計算するステップであって、前記移動時間
【数３】
2020021454.tif 000047
は自由動時間
【数４】
2020021454.tif 000048
と旋回時間
【数５】
2020021454.tif 000049
とに更に基づき、前記自由動時間
【数６】
2020021454.tif 000050
は移動距離
【数７】
2020021454.tif 000051
と前記ロボットの速度ｖｉとに依存し、前記旋回時間
【数８】
2020021454.tif 000052
は前記ロボットの経路（２０４）上の平均旋回時間
【数９】
2020021454.tif 000053
と旋回数
【数１０】
2020021454.tif 000054
とに依存する、ステップと、
を含む、プロセッサによって実施される方法。
【請求項２】
効用ｕｉｊを動的に計算する前記ステップは、前記構造化された意味知識モデルに基づき満たす必要がある、または存在する、規制または制約に基づく、請求項１に記載のプロセッサによって実施される方法。
【請求項３】
前記構造化された意味知識モデルおよび前記動的に計算された効用の少なくとも一方に基づき、前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記ｋ台のロボットの各ロボットの前記タスクｊを実行する能力を識別するステップ（２０６）と、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記ｋ台のロボットの各々の効用ｕｉｊに対応付けられた値を、それに対応付けられた識別された能力と共に、前記ロボット−タスク対としてマトリックスに格納するステップ（２０８）と、
前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記マトリックスをタスク割り当て方法に入力するステップ（２１０）と、
前記タスク割り当て方法の出力に基づき、前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって、前記１組のパラメータと前記１組のサブパラメータと前記ｎ個のタスクとの間の前記１対多マッピングを更新するステップ（２１２）と、
を更に含む、請求項１に記載のプロセッサによって実施される方法。
【請求項４】
前記ロボットが無人航空機（ＵＡＶ）の場合、前記旋回時間
【数１１】
2020021454.tif 000055
は、所望の飛行レベルに達するための上昇または下降時間を表す、請求項１に記載のプロセッサによって実施される方法。
【請求項５】
ロボットｉの効用ｕｉｊを計算する前記ステップは、前記ロボットｉの再充電時間
【数１２】
2020021454.tif 000056
に更に基づく、請求項１に記載のプロセッサによって実施される方法。
【請求項６】
前記再充電時間
【数１３】
2020021454.tif 000057
は、前記タスクｊを実行するために消費された前記ロボットの電池の再充電時間に相当し、組み合わされて前記タスクｊを完成させる複数のサブタスクを実行するために前記ロボットによって費やされる推定エネルギー量ｅｉｊと、前記電池を完全に枯渇した状態から完全に再充電するために要する総時間
【数１４】
2020021454.tif 000058
と、前記ロボットの総電池容量
【数１５】
2020021454.tif 000059
とに基づく、請求項５に記載のプロセッサによって実施される方法。
【請求項７】
前記エネルギー量ｅｉｊは、移動活動のために費やされるエネルギー
【数１６】
2020021454.tif 000060
と、検知活動に費やされるエネルギー
【数１７】
2020021454.tif 000061
と、作動活動のために費やされるエネルギー
【数１８】
2020021454.tif 000062
と、荷重担持活動に費やされるエネルギー
【数１９】
2020021454.tif 000063
と、計算活動に費やされるエネルギー
【数２０】
2020021454.tif 000064
と、通信活動に費やされるエネルギー
【数２１】
2020021454.tif 000065
と、雑活動に費やされるエネルギー
【数２２】
2020021454.tif 000066
とを含む、少なくとも一部のエネルギー消費活動に基づき、前記エネルギー消費活動に費やされる前記推定エネルギーは、それに対応付けられたエネルギー消費率と前記対応するエネルギー消費活動を実行するために要する時間とに基づく、請求項６に記載のプロセッサによって実施される方法。
【請求項８】
前記構造化された意味知識モデルは、リソース記述フレームワーク（ＲＤＦ）に基づく意味知識リポジトリを用いてウェブオントロジー言語（ＯＷＬ）で作成されるオントロジーであり、前記意味知識リポジトリは、（ｉ）ロボットオントロジーとして表される前記ｋ台のロボットの各々の構成要素および前記ｋ台のロボットの各々に対応付けられた能力と、（ｉｉ）物体オントロジーとして表される検討中の環境に含まれている物体の記述と、（ｉｉｉ）環境オントロジーとして表される前記検討中の環境に対応する環境モデルと、を備えた包括的なモジュール構造を有し、前記オントロジーの各々のインスタンスに、前記検討中の環境に対応するデータが読み込まれる、請求項１に記載のプロセッサによって実施される方法。
【請求項９】
効用ｕｉｊを動的に計算する前記ステップは、前記１組のパラメータの意味を分析するステップであって、前記１組のパラメータは異種パラメータである、ステップを含む、請求項１に記載のプロセッサによって実施される方法。
【請求項１０】
システム（１００）であって、前記システム（１００）は、１つ以上のハードウェアプロセッサ（１０４）に作動的に結合される１つ以上のデータ記憶デバイス（１０２）を備え、前記１つ以上のデータ記憶デバイス（１０２）は、
ｋ台のロボットによって実行されるべきｎ個のタスクが存在する場合に、各ロボット−タスク対が１タスクを実行するための１組のパラメータを得ることであって、前記１組のパラメータは、それらの間の、１組のサブパラメータとの、および前記ｎ個のタスクとの、相互依存度によって特徴付けられ、前記１組のパラメータと前記１組のサブパラメータと前記ｎ個のタスクとの間の１対多マッピングが構造化された意味知識モデルにリアルタイムで規定される、ことと、
ロボットｉがタスクｊを実行する効用ｕｉｊを前記１組のパラメータに基づき動的に計算することであって、前記１組のパラメータは、前記ロボットｉの移動時間
【数２３】
2020021454.tif 000067
と、前記ロボットｉによる前記タスクｊの作動時間
【数２４】
2020021454.tif 000068
とを含み、前記移動時間
【数２５】
2020021454.tif 000069
は自由動時間
【数２６】
2020021454.tif 000070
と旋回時間
【数２７】
2020021454.tif 000071
とに更に基づき、前記自由動時間
【数２８】
2020021454.tif 000072
は移動距離
【数２９】
2020021454.tif 000073
と前記ロボットの速度ｖｉとに依存し、前記旋回時間
【数３０】
2020021454.tif 000074
は前記ロボットの経路上の平均旋回時間
【数３１】
2020021454.tif 000075
と旋回数
【数３２】
2020021454.tif 000076
とに依存する、ことと、
を前記１つ以上のハードウェアプロセッサによって実行するために構成された複数の命令を記憶するように構成される、システム。
【請求項１１】
前記１つ以上のプロセッサは、前記構造化された意味知識モデルに基づき満たす必要がある、または存在する、規制または制約に基づき、前記効用ｕｉｊを動的に計算するように更に構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記１つ以上のプロセッサは、
前記構造化された意味知識モデルおよび前記動的に計算された効用の少なくとも一方に基づき、前記ｋ台のロボットのうちの各ロボットの前記タスクｊを実行する能力を識別し、
前記ｋ台のロボットの各々の前記効用ｕｉｊに対応付けられた値を、それに対応付けられた識別された能力と共に、前記ロボット−タスク対としてマトリックスに格納し、
前記マトリックスをタスク割り当て方法に入力し、
前記タスク割り当て方法の出力に基づき、前記１組のパラメータと前記１組のサブパラメータと前記ｎ個のタスクとの間の前記１対多マッピングを更新する、
ように更に構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１３】
前記ロボットが無人航空機（ＵＡＶ）の場合、前記旋回時間
【数３３】
2020021454.tif 000077
は、所望の飛行レベルに達するための上昇または下降時間を表す、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記ロボットｉの前記効用ｕｉｊを前記ロボットｉの再充電時間
【数３４】
2020021454.tif 000078
に更に基づき計算するように更に構成される、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１５】
前記再充電時間
【数３５】
2020021454.tif 000079
は、前記タスクｊを実行するために消費された前記ロボットの電池を再充電するための時間に相当し、組み合わされて前記タスクｊを完成させる複数のサブタスクを実行するために前記ロボットによって費やされる推定エネルギー量ｅｉｊと、前記電池を完全に枯渇した状態から完全に再充電するために要する総時間
【数３６】
2020021454.tif 000080
と、前記ロボットの総電池容量
【数３７】
2020021454.tif 000081
とに基づく、請求項１４に記載のシステム。
【請求項１６】
前記推定エネルギー量ｅｉｊは、移動活動のために費やされるエネルギー
【数３８】
2020021454.tif 000082
と、検知活動に費やされるエネルギー
【数３９】
2020021454.tif 000083
と、作動活動のために費やされるエネルギー
【数４０】
2020021454.tif 000084
と、荷重担持活動に費やされるエネルギー
【数４１】
2020021454.tif 000085
と、計算活動に費やされるエネルギー
【数４２】
2020021454.tif 000086
と、通信活動に費やされるエネルギー
【数４３】
2020021454.tif 000087
と、雑活動に費やされるエネルギー
【数４４】
2020021454.tif 000088
とを含む、少なくとも一部のエネルギー消費活動に基づき、前記エネルギー消費活動に費やされるエネルギーは、それに対応付けられたエネルギー消費率と、前記対応するエネルギー消費活動を実行するためにかかる時間とに基づく、請求項１５に記載のシステム。
【請求項１７】
前記構造化された意味知識モデルは、リソース記述フレームワーク（ＲＤＦ）に基づく意味知識リポジトリを用いてウェブオントロジー言語（ＯＷＬ）で作成されるオントロジーであり、前記意味知識リポジトリは、（ｉ）ロボットオントロジーとして表される前記ｋ台のロボットの各々の構成要素および前記ｋ台のロボットの各々に対応付けられた能力と、（ｉｉ）物体オントロジーとして表される検討中の環境に含まれている物体の記述と、（ｉｉｉ）環境オントロジーとして表される前記検討中の環境に対応する環境モデルと、を備えた包括的なモジュール構造を有し、前記オントロジーの各々のインスタンスに前記検討中の環境に対応するデータが読み込まれる、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１８】
前記１つ以上のハードウェアプロセッサは、前記１組のパラメータの意味を分析することによって前記効用ｕｉｊを計算するように更に構成され、前記１組のパラメータは異種パラメータである、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１９】
コンピュータ可読プログラムがそこに具現化された非一時的コンピュータ可読媒体を備えたコンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータ可読プログラムは、計算デバイス上で実行されると、
ｋ台のロボットによって実行されるべきｎ個のタスクが存在する場合に、各ロボット−タスク対が１タスクを実行するための１組のパラメータを得ることであって、前記１組のパラメータは、それらの間の、１組のサブパラメータとの、および前記ｎ個のタスクとの、相互依存度によって特徴付けられ、前記１組のパラメータと前記１組のサブパラメータと前記ｎ個のタスクとの間の１対多マッピングが構造化された意味知識モデルにリアルタイムで規定される、ことと、
ロボットｉがタスクｊを実行する効用ｕｉｊを前記１組のパラメータに基づき動的に計算することであって、前記１組のパラメータは、前記ロボットｉの移動時間
【数４５】
2020021454.tif 000089
と前記ロボットｉによる前記タスクｊの作動時間
【数４６】
2020021454.tif 000090
とを含み、前記移動時間
【数４７】
2020021454.tif 000091
は自由動時間
【数４８】
2020021454.tif 000092
と旋回時間
【数４９】
2020021454.tif 000093
とに更に基づき、前記自由動時間
【数５０】
2020021454.tif 000094
は移動距離
【数５１】
2020021454.tif 000095
と前記ロボットの速度ｖｉとに依存し、前記旋回時間
【数５２】
2020021454.tif 000096
は前記ロボットの経路上の平均旋回時間
【数５３】
2020021454.tif 000097
と旋回数
【数５４】
2020021454.tif 000098
とに依存する、ことと、
を前記計算デバイスに実行させる、コンピュータプログラム製品。
【請求項２０】
前記コンピュータ可読プログラムは、
前記構造化された意味知識モデルおよび前記動的に計算された効用の少なくとも一方に基づき、前記ｋ台のロボットのうちの各ロボットの前記タスクｊを実行する能力を識別することと、
前記ｋ台のロボットの各々の前記効用ｕｉｊに対応付けられた値を、それに対応付けられた前記識別された能力と共に、前記ロボット−タスク対としてマトリックスに格納することと、
前記マトリックスをタスク割り当て方法に入力することと、
前記タスク割り当て方法の出力に基づき、前記１組のパラメータと前記１組のサブパラメータと前記ｎ個のタスクとの間の前記１対多マッピングを更新することと、
のうちの１つ以上を前記計算デバイスに更に実行させる、請求項１９に記載のコンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
優先権の主張
本出願は、２０１８年７月３１日に出願されたインド国特許出願第２０１８２１０２８８３８号からの優先権を主張する。上記出願の全内容は、引用により本明細書に組み込まれるものとする。
【０００２】
技術分野
本明細書の開示内容は、全般的にはマルチロボットタスク割り当てに関し、より具体的にはタスク割り当てのための意味知識に基づく動的な効用算出のためのシステムおよび方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
移動ロボットは、最小限の人間の介入で１組のタスクを効率的に実行するために便利なツールである。ロボットチームの配備は、単一のロボットとは対照的に、有益であることが多い。とりわけ、このような協調的利用の効率は、効率的なマルチロボットタスク割り当て（ＭＲＴＡ：ｍｕｌｔｉ−ｒｏｂｏｔ  ｔａｓｋ  ａｌｌｏｃａｔｉｏｎ）に大きく依存する。ＭＲＴＡは、その広範囲の用途の故に研究上の大きな注目を集めている。一目的は、複数のタスクを複数のロボットエージェントに瞬時に、または長時間にわたって、割り当てることによって、全体的な目標を最小限の完了コストおよび／または時間で達成できるようにすることである。このような目的を有するタスク割り当ての前提は、効用算出の実施である。効用算出とは、特定の１タスクが特定の１ロボットによって実行される場合は、通常、そのタスクのコストを精確に推定することを指す。このコスト推定は、全てのタスクを実行するための総コストを最小化できるように、全てのタスクのスケジューリングと一集団のロボット間での割り当てとを行い易くする。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本開示の複数の実施形態は、発明者らが従来のシステムにおいて認識した上記技術的課題のうちの１つ以上に対する解決策としての技術的改良を提示する。
【０００５】
一態様において、モデル駆動型のドメイン固有の検索を実行するための、プロセッサによって実施される方法が提供される。本方法は、ｋ台のロボットによって実行されるべきｎ個のタスクが存在する場合に、各ロボット−タスク対が１タスクを実行するための１組のパラメータを１つ以上のハードウェアプロセッサによって得るステップであって、この１組のパラメータはそれら間の、１組のサブパラメータとの、およびｎ個のタスクとの、相互依存度によって特徴付けられ、１組のパラメータと１組のサブパラメータとｎ個のタスクとの間の１対多マッピングが構造化された意味知識モデルにリアルタイムで規定される、ステップと、ロボットｉの移動時間とロボットｉによるタスクｊの作動時間とを含む１組のパラメータに基づき、ロボットｉがタスクｊを実行する効用を１つ以上のハードウェアプロセッサによって動的に計算するステップであって、移動時間は自由動時間と旋回時間とに更に基づき、自由動時間は移動距離とロボットの速度ｖｉとに依存し、旋回時間はロボットの経路上の平均旋回時間と旋回数とに依存する、ステップとを含む。
【０００６】
別の態様においては、１つ以上のプロセッサに作動的に結合される１つ以上のデータ記憶デバイスを備えたシステムが提供される。この１つ以上のデータ記憶デバイスは、ｋ台のロボットによって実行されるべきｎ個のタスクが存在する場合に、各ロボット−タスク対が１タスクを実行するための１組のパラメータを得るステップであって、この１組のパラメータは、それらの間の、１組のサブパラメータとの、およびｎ個のタスクとの、相互依存度によって特徴付けられ、１組のパラメータと１組のサブパラメータとｎ個のタスクとの間の１対多マッピングが構造化された意味知識モデルにリアルタイムで規定される、ステップと、ロボットｉの移動時間とロボットｉによるタスクｊの作動時間とを含む１組のパラメータに基づき、ロボットｉがタスクｊを実行する効用を動的に計算するステップであって、移動時間は自由動時間と旋回時間とに更に基づき、自由動時間は移動距離とロボットの速度ｖｉとに依存し、旋回時間はロボットの経路上の平均旋回時間と旋回数とに依存する、ステップと、を１つ以上のプロセッサによって実行するために構成された複数の命令を記憶するように構成される。
【０００７】
更に別の態様においては、コンピュータ可読プログラムがそこに具現化された非一時的コンピュータ可読媒体を備えたコンピュータプログラム製品が提供される。このコンピュータ可読プログラムは、計算デバイス上で実行されると、ｋ台のロボットによって実行されるべきｎ個のタスクが存在する場合に、各ロボット−タスク対が１タスクを実行するための１組のパラメータを得るステップであって、この１組のパラメータは、それらの間の、１組のサブパラメータとの、およびｎ個のタスクとの、相互依存度によって特徴付けられ、１組のパラメータと１組のサブパラメータとｎ個のタスクとの間の１対多マッピングが構造化された意味知識モデルにリアルタイムで規定される、ステップと、ロボットｉの移動時間とロボットｉによるタスクｊの作動時間とを含む１組のパラメータに基づき、ロボットｉがタスクｊを実行する効用を動的に計算するステップであって、移動時間は自由動時間と旋回時間とに更に基づき、自由動時間は移動距離とロボットの速度ｖｉとに依存し、旋回時間はロボットの経路上の平均旋回時間と旋回数とに依存する、ステップと、を計算デバイスに行わせる。
【０００８】
本開示の一実施形態において、１つ以上のプロセッサは、構造化された意味知識モデルに基づき、満たす必要がある、または存在する、規制または制約に基づき、効用を動的に計算するように更に構成される。
【０００９】
本開示の一実施形態において、１つ以上のプロセッサは、構造化された意味知識モデルおよび動的に計算された効用の少なくとも一方に基づき、ｋ台のロボットのうちの各ロボットがタスクｊを実行する能力を識別し、ｋ台のロボットの各々の効用に対応付けられた値を、それに対応付けられた識別された能力と共に、ロボット−タスク対としてマトリックスに格納し、このマトリックスをタスク割り当て方法に入力し、タスク割り当て方法の出力に基づき、１組のパラメータと１組のサブパラメータとｎ個のタスクとの間の１対多マッピングを更新するように更に構成される。
【００１０】
本開示の一実施形態において、ロボットが無人航空機（ＵＡＶ：ｕｎｍａｎｎｅｄ  ａｅｒｉａｌ  ｖｅｈｉｃｌｅ）の場合、旋回時間は、所望の飛行レベルに到達するための上昇または下降時間を表す。
【００１１】
本開示の一実施形態において、１つ以上のハードウェアプロセッサは、ロボットｉの再充電時間に更に基づき、ロボットｉの効用を計算するように更に構成される。
【００１２】
本開示の一実施形態において、再充電時間は、タスクｊを実行するために消費されたロボットの電池を再充電するための時間に相当し、組み合わされてタスクｊを完成する複数のサブタスクを実行するためにそのロボットによって費やされる推定エネルギー量と、電池を完全に枯渇した状態から完全に再充電するために要する総時間と、そのロボットの総電池容量とに基づく。
【００１３】
本開示の一実施形態において、推定エネルギー量は、移動活動のために費やされるエネルギーと、検知活動に費やされるエネルギーと、作動活動のために費やされるエネルギーと、荷重担持活動に費やされるエネルギーと、計算活動に費やされるエネルギーと、通信活動に費やされるエネルギーと、雑活動に費やされるエネルギーとを含む、少なくともいくつかのエネルギー消費活動に基づく。
【００１４】
本開示の一実施形態において、各エネルギー消費活動に費やされるエネルギーは、それに対応付けられたエネルギー消費率と対応するエネルギー消費活動を実行するためにかかる時間とに基づく。
【００１５】
本開示の一実施形態において、構造化された意味知識モデルは、リソース記述フレームワーク（ＲＤＦ：Ｒｅｓｏｕｒｃｅ  Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎ  Ｆｒａｍｅｗｏｒｋ）に基づく意味知識リポジトリを用いてウェブオントロジー言語（ＯＷＬ：Ｗｅｂ  Ｏｎｔｏｌｏｇｙ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）で作成されるオントロジーである。意味知識リポジトリは、（ｉ）ロボットオントロジーとして表されるｋ台のロボットの各々の構成要素およびこれらｋ台のロボットの各々に対応付けられた能力と、（ｉｉ）物体オントロジーとして表される検討中の環境に含まれている物体の記述と、（ｉｉｉ）環境オントロジーとして表される検討中の環境に対応する環境モデルと、を含む包括的なモジュール構造を有する。これらオントロジーの各々のインスタンスに検討中の環境に対応するデータが読み込まれる。
【００１６】
本開示の一実施形態において、１つ以上のハードウェアプロセッサは、１組のパラメータの意味を分析することによって効用を計算するように更に構成される。この１組のパラメータは異種パラメータである。
【００１７】
上記の概説および以下の詳細な説明は、何れも例示的かつ説明的なものであり、特許請求される本発明を限定するものではないことを理解されたい。
【００１８】
添付の図面は、本開示に組み込まれて本開示の一部を構成するものであり、複数の例示的実施形態を図示し、本明細書と共に、開示される原理の解釈を助ける。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本開示の一実施形態による、意味知識に基づく動的な効用算出のためのシステムの例示的ブロック図を示す。
【図２Ａ】本開示の一実施形態による、意味知識に基づく動的な効用算出のための例示的流れ図を示す。
【図２Ｂ】本開示の一実施形態による、意味知識に基づく動的な効用算出のための例示的流れ図を示す。
【図３Ａ】本開示の一実施形態による意味知識モデルの包括的なモジュール構造の一表現を提供する。
【図３Ｂ】本開示の一実施形態による意味知識モデルの包括的なモジュール構造の一表現を提供する。
【図３Ｃ】本開示の一実施形態による意味知識モデルの包括的なモジュール構造の一表現を提供する。
【図３Ｄ】本開示の一実施形態による意味知識モデルの包括的なモジュール構造の一表現を提供する。
【図４】本開示の一実施形態による、タスクアロケータと意味知識モデルとの間の相互作用の一概略表現を提供する。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
添付の図面を参照して、複数の例示的実施形態を説明する。これらの図において、参照符号の左端の数字（単数または複数）は、その参照符号が最初に出現した図を特定する。都合がよければ、同じ、または同様の、部分を指すために、全図面にわたって同じ参照符号が使用されている。本明細書には開示される原理の複数の例および特徴が記載されているが、開示されている実施形態の精神および範囲から逸脱せずに、修正、適合化、および他の実施方式が可能である。以下の詳細な説明は単なる例示と見做されるものとし、真の範囲および精神は添付の特許請求の範囲に示されている。
【００２１】
インダストリー４．０標準規格は、複数のロボットエージェント間の連係、ロボットエージェントによる推測、および自己判断を最小限の人間の介入で行えるロボットエージェントの自律性を提案している。ロボットは、その能力が許せば、既知のタスクをより高い精度および効率で実行できるので、今日では、工場フロアまたは倉庫内でのロボットチームの採用が極めて普及している。このようなセットアップの効率およびスループットは、綿密なタスク割り当ておよびスケジューリングに依存する。このタスク割り当ておよびスケジューリングは、更に効用算出に依存する。効率的なタスク割り当てを行うためのいくつかの手法が存在するが、これら手法は効用値が利用可能であり、且つ静的であることを想定している。これら手法は、全てのパラメータを考慮しておらず、タスク実行中に発生し得る動的変化も考慮していない。更に、このような動的な（開始時および実行時の両方における）効用算出の自動化方法は、完全に自動化されたロボット労働力の構築の妨げとなり得る。
【００２２】
全てのロボットが同種であり、１タスクを実行するコストがそのタスクの完了に要する時間に相当する場合、効用算出は自明となる。ただし、実際には、効用算出は、はるかに複雑なプロセスであり、以下のような要因をいくつか考慮する必要がある。
−１タスクのコストを推定するには、ロボット、環境、対象物体、等々に固有のパラメータとそれらの相互関係とをロボットが考慮する必要がある。既存のタスク割り当て方法は、１つのロボット−タスク対に対して単一の効用値を想定しているので、異種パラメータを組み合わせると、コスト推定は困難なタスクになる。
−人間による制御または監視がリアルタイムで不可能であり得る「捜索および救援」のようなシナリオにおいては、実行時にロボット自身が判断する必要があり得る。このような場合、効用算出は、自動化の妨げになり得る。
−通常、製造者らは、ロボット諸元のためにそれぞれ独自の命名法および単位に従っている。ドメインエキスパートのみが意味的に同様の用語を識別でき、必要な変換を行うことができる。
−複数のロボットが同じ種類であっても、いくつかのパラメータの値、例えば、電池状態、現在位置、残りの重量担持能力（ロボットはいくつかの物体を既に担持している場合がある）、等々、は時間の経過と共に変動する。これらは、実行時に、動的なタスク割り当てにおいて考慮される必要がある。
【００２３】
本開示においては、先ず、動的シナリオにおける異種（ならびに同種）ロボットチームの効用を算出する方法が提供される。第２に、自動的な効用算出およびタスク割り当てのために各ロボットがデータの意味を解釈できるように、構造化された意味知識モデルのデータが一様な機械可読フォーマットで提供される。
【００２４】
次に図面、より詳細には図１〜図４、を参照すると、これらの図にわたって同様の参照符号は対応する特徴を一貫して示しており、複数の好適な実施形態が図示されている。これらの実施形態を以下の例示的システムおよび／または方法のコンテキストにおいて説明する。
【００２５】
図１は、本開示の一実施形態による意味知識に基づく動的な効用算出のためのシステム１００の例示的ブロック図を示す。一実施形態において、システム１００は、１つ以上のプロセッサ１０４と、通信インタフェースデバイス（単数または複数）または入出力（Ｉ／Ｏ）インタフェース（単数または複数）１０６と、１つ以上のプロセッサ１０４に作動的に結合される１つ以上のデータ記憶デバイスまたはメモリ１０２とを含む。１つ以上のプロセッサ１０４はハードウェアプロセッサであり、１つ以上のマイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、マイクロコントローラ、デジタル信号プロセッサ、中央処理装置、状態機械、グラフィックスコントローラ、ロジック回路、および／または動作命令に基づき信号を処理する任意のデバイスとして実施可能である。とりわけ、プロセッサ（単数または複数）は、メモリに記憶されているコンピュータ可読命令をフェッチして実行するように構成される。本開示のコンテキストにおいて、表現「プロセッサ」および「ハードウェアプロセッサ」は区別なく使用され得る。一実施形態において、システム１００は、ラップトップコンピュータ、ノートブック、ハンドヘルドデバイス、ワークステーション、メインフレームコンピュータ、サーバ、ネットワーククラウド、等々など、さまざまなコンピューティングシステムにおいて実施可能である。
【００２６】
Ｉ／Ｏインタフェース（単数または複数）１０６は、さまざまなソフトウェアおよびハードウェアインタフェース、例えば、ウェブインタフェース、グラフィカルユーザインタフェース、等々、を含むことができ、例えば、ＬＡＮ、ケーブル、等々を含む有線網およびＷＬＡＮ、セルラー、または衛星などの無線網を含む多種多様なネットワークＮ／Ｗおよびプロトコル種別における複数の通信を容易にすることができる。一実施形態において、Ｉ／Ｏインタフェース（単数または複数）は、いくつかのデバイスを互いに、または別のサーバに、接続するためのポートを１つ以上含むことができる。
【００２７】
メモリ１０２は、当該技術分野において公知の何れかのコンピュータ可読媒体、例えば、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ：ｓｔａｔｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）およびダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ：ｄｙｎａｍｉｃ  ｒａｎｄｏｍ  ａｃｃｅｓｓ  ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性メモリ、および／または読み出し専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ  ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ）、消去可能プログラマブルＲＯＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、光ディスク、および磁気テープなどの不揮発性メモリを含み得る。一実施形態においては、システム１００の１つ以上のモジュール（図示せず）をメモリ１０２に記憶することができる。
【００２８】
図２Ａ〜図２Ｂは、本開示の一実施形態による意味知識に基づく動的な効用算出のためにコンピュータによって実施される方法２００の例示的流れ図を示す。一実施形態において、システム１００は、１つ以上のプロセッサ１０４に作動的に結合される１つ以上のデータ記憶デバイスまたはメモリ１０２を含む。データ記憶デバイスまたはメモリ１０２は、この１つ以上のプロセッサ１０４によって方法２００の複数のステップを実行するために構成された複数の命令を格納するように構成される。次に、図１のシステム１００の構成要素に言及して、方法２００の各ステップを詳細に説明する。プロセスステップ、方法ステップ、手法、またはこれらに類するものが順番に説明されている場合もあるが、このようなプロセス、方法、および手法は代わりの順番で行われるようにも構成され得る。換言すると、説明され得るステップの何れの順番または順序も、これらステップがその順番で実行される必要があることを必ずしも示してはいない。本明細書に記載のプロセスのステップは、現実的な如何なる順番でも実行され得る。更に、一部のステップは同時に実施され得る。
【００２９】
マルチロボットシステムはｋ台のロボットから成る集団を備え、これらロボットによって実行されるべきｎ個のタスクが現在存在すると想定しよう。本開示の一実施形態において、ｋ台のロボットによって実行されるべきｎ個のタスクが存在する場合、１つ以上のプロセッサ１０４は、各ロボット−タスク対が１タスクを実行するための１組のパラメータをステップ２０２で得るように構成される。本開示によると、各ロボット−タスク対のためにｋ×ｎマトリックスが生成される。このマトリックスをタスク割り当て方法に入力として提供できる。１組のパラメータは、それらの間の、１組のサブパラメータとの、およびｎ個のタスクとの、相互依存度によって特徴付けられる。本開示によると、１組のパラメータと１組のサブパラメータとｎ個のタスクとの間の１対多マッピングが、以下に説明する構造化された意味知識モデルにリアルタイムで規定される。
【００３０】
本開示の一実施形態によると、１つ以上のプロセッサ１０４は、ステップ２０２で得られた１組のパラメータに基づき、ロボットｉがタスクｊを実行する効用ｕｉｊｕ＿ｉｊをステップ２０４で動的に計算するように構成される。一実施形態において、１組のパラメータは、ロボットｉの移動時間
【数１】
2020021454.tif 000003
とロボットｉによるタスクｊの作動時間
【数２】
2020021454.tif 000004
とを含み得る。一実施形態において、ロボットｉの効用ｕｉｊを計算するステップは、ロボットｉの再充電時間
【数３】
2020021454.tif 000005
に更に基づき得る。ロボットの電池が交換可能な場合、
【数４】
2020021454.tif 000006
は無視され得るので、不変の電池交換時間が再充電時間
【数５】
2020021454.tif 000007
の代わりに使用され得る。本開示によると、ロボットｉがタスクｊを実行する効用（コスト）は、以下の方程式を使用して算出され得る。
【数６】
2020021454.tif 000008
【００３１】
ロボットの移動は、直線動と回転とで構成される。したがって、本開示の一実施形態によると、移動時間
【数７】
2020021454.tif 000009
は直線動または自由動時間
【数８】
2020021454.tif 000010
と旋回時間
【数９】
2020021454.tif 000011
とに基づき、自由動時間
【数１０】
2020021454.tif 000012
は移動距離
【数１１】
2020021454.tif 000013
とロボットの速度ｖｉとに依存する。更に、旋回時間
【数１２】
2020021454.tif 000014
は、ロボットの経路上の平均旋回時間
【数１３】
2020021454.tif 000015
と旋回数
【数１４】
2020021454.tif 000016
とに依存する。一実施形態において、ロボットが無人航空機（ＵＡＶ）の場合、旋回時間
【数１５】
2020021454.tif 000017
は、所望の飛行レベルに達するための上昇または下降時間を表す。作動時間
【数１６】
2020021454.tif 000018
は、移動以外のタスクに対して何かを実行するためにロボットが費やす時間である。例えば、ロボットが特定種別の物体を取り上げる時間である。これは、通常、特定のロボット−タスク対のために一定の変動が規定された静的な値である。したがって、本開示の
【数１７】
2020021454.tif 000019
【数１８】
2020021454.tif 000020
および
【数１９】
2020021454.tif 000021
は、次のように表され得る。
【数２０】
2020021454.tif 000022
式中、
【数２１】
2020021454.tif 000023
および
【数２２】
2020021454.tif 000024
【００３２】
上記のように、再充電時間
【数２３】
2020021454.tif 000025
は、タスクを実行するためにロボットが消費したロボットの電池の再充電に相当する時間である。本開示の一実施形態によると、再充電時間
【数２４】
2020021454.tif 000026
は次のように表され得る。
【数２５】
2020021454.tif 000027
式中、ｅｉｊは、組み合わされてタスクｊを完成させる複数のサブタスクを実行するためにロボットが費やす推定エネルギー量ｅｉｊを表し、
【数２６】
2020021454.tif 000028
は、電池を完全に枯渇した状態から完全に再充電するために要する総時間を表し、
【数２７】
2020021454.tif 000029
は、ロボットの総電池容量を表す。すなわち、
【数２８】
2020021454.tif 000030
は、相当するエネルギー消費を再充電するための時間の概算推定値を提供する。ただし、電池の再充電時間は、線形タイムラインをたどらない。すなわち、ｅｉｊが精確に推定される場合は、それに応じて方程式（３）が修正され得る。
【００３３】
推定エネルギー量ｅｉｊは、移動、検知、作動、荷重担持、計算、通信、および雑活動など、さまざまなエネルギー消費活動に依存する。したがって、推定エネルギー量ｅｉｊは、移動活動のために費やされるエネルギー
【数２９】
2020021454.tif 000031
と、検知活動に費やされるエネルギー
【数３０】
2020021454.tif 000032
と、作動活動のために費やされるエネルギー
【数３１】
2020021454.tif 000033
と、荷重担持活動に費やされるエネルギー
【数３２】
2020021454.tif 000034
と、計算活動に費やされるエネルギー
【数３３】
2020021454.tif 000035
と、通信活動に費やされるエネルギー
【数３４】
2020021454.tif 000036
と、雑活動に費やされるエネルギー
【数３５】
2020021454.tif 000037
とを含む、少なくとも一部のエネルギー消費活動に基づき、次のように表され得る。
【数３６】
2020021454.tif 000038
【００３４】
本開示によると、これらエネルギー消費活動に費やされるエネルギーは、これらの活動に対応付けられたエネルギー消費率ｐｉと、対応するエネルギー消費活動を実行するためにかかる時間とに基づき、次のように表され得る。
【数３７】
2020021454.tif 000039
したがって、移動活動のために費やされるエネルギー
【数３８】
2020021454.tif 000040
は、移動のためのエネルギー消費率
【数３９】
2020021454.tif 000041
と移動のためにロボットが費やす時間
【数４０】
2020021454.tif 000042
とに依存する。この場合も、ロボットの移動時間はタスクに依存するが、ロボットのエネルギー消費率はタスクに依存しない。本開示によると、検知、作動、荷重担持、計算、および通信のためのエネルギー消費も同様に算出される。各活動のための時間はタスクに依存するとしても、これら活動の各々のためのエネルギー消費率はタスクに依存しない。
【００３５】
広範な１組のタスクを１ロボットチームで完了するために、ロボットチームは、局所的に、またはクラウドにおいて、利用可能なドメイン知識を何らかの機械可読フォーマットまたは機械が解釈可能なフォーマットで必要とする。本開示によると、環境、タスク、ロボットの能力、ロボットの構成要素、対象物体、ロボットパラメータの動的な値、等々のような、ドメインからの関連概念、およびそれらの相互関係、依存度、制約が構造化された意味知識モデルに取り込まれる。
【００３６】
取り上げ、載置、移動、持ち上げ、調査、等々のような、複数の異なるドメインからのロボットタスクは、対象物体の重量、対象の位置、調査中のエリアのサイズ、等々のような１組のパラメータに依存する。ただし、全てのタスクが効用算出のために全てのパラメータを必要とするわけではない。例えば、エリアの調査は物体の重量を必要とせず、取り上げタスクはエリアのサイズを必要としない。第１の自動化レベルのために、各ロボットは所与のタスクに必要なパラメータを知る必要がある。すなわち、グローバルセットのタスク、例えば｛Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３，Ｔ４，．．．，Ｔｎ｝およびグローバルセットのパラメータ、例えば｛Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４，．．．，Ｐｍ｝のために、明確に規定された１対多マッピングがタスクセットおよびパラメータセットの要素間に存在する必要がある。本開示によると、構造化された意味知識モデルは、このようなタスク対パラメータの依存度を取り込むように構成されるので、各ロボットは問い合わせを行って、所与のタスクに対してどのパラメータを考慮すべきかを知ることができる。これは、自動化されたロボット効用算出のための意味知識モデルの第１の役割である。これらパラメータは、ロボットの特徴、環境、および他のドメイン固有のパラメータに依存することが多い。例えば、「リンゴ箱を取り上げ、それを通路番号４の保管ラック番号３に載置する」のような倉庫固有のタスクの一例において、方程式（１）による効用算出のためには、その箱に到達するための移動時間、その箱を取り上げるために要する時間、保管ラックへの移動時間、これら移動／取り上げ／保管時に費やされるエネルギー、等々のようなデータが必要とされる。しかし、これらのデータは、１組のサブパラメータとそれらの相互関係とに依存するので、直接は算出できない。例えば、移動時間は、ロボットの現在位置と箱との間の距離、経路計画方法のランニングコスト、ナビゲーション中の旋回数、移動ロボットの速度、等々に依存する。同様に、箱の取り上げは、箱の重量およびサイズ、箱の脆弱性レベル、箱識別のための計算コスト、取り上げ作動のための計算コスト、把持／取り上げに要するエネルギー、等々に依存する。最後に、取り上げた箱をその目的地まで持って行くために、ラック番号３の高さ、箱の現在位置と通路番号４との間の距離、ロボットの現在の荷重担持能力および電池レベル、電池再充電時間／電池交換時間、等々のようなさまざまなパラメータを更に考慮する必要がある。したがって、本開示によると、意味知識モデルは、パラメータとサブパラメータとの間の、ならびにタスクとの、相互依存度を取り込む。
【００３７】
この場合も、これらパラメータは、複数の異なる製造者によって常に一様に明示されるとは限らない。例えば、移動ロボットの速度は、一部のロボットについては１時間当たりのマイル数（ＭＰＨ）で言及されるが、他のロボットについては１秒当たりのメートル数（ｍ／ｓ）が使用される。更に、一部の製造者は、速度を明示する代わりに、１秒当たりの車輪回転数に言及する。したがって、このような場合は、速度を算出するために車輪の直径が必要である。リンゴ箱を取り上げる上記タスクが異種ロボットチームに割り当てられた場合は、例えば５メートルの高さ（ラック３の高さ）に達するために要する時間を算出するために、地上を移動するロボットの場合はアームの平均到達速度、または空中ロボットの場合は上昇速度、を考慮する必要がある。この２つのパラメータが意味的に同様であることを知らずに、システムが効用を自律的に算出することはできない。本開示によると、効用ｕｉｊを動的に計算するステップ２０４は、１組のパラメータの意味を分析することを含む。これらのパラメータは、１組の異種ロボットの場合は異種パラメータであり得るので、一様な比較および効用算出のために、パラメータの意味を分析することによってこれらの問題を意味的に解決する。
【００３８】
本開示の一実施形態によると、構造化された意味知識モデルは、リソース記述フレームワーク（ＲＤＦ）に基づく意味知識リポジトリを用いてウェブオントロジー言語（ＯＷＬ）で作成されるオントロジーである。本開示によると、意味知識リポジトリは、（ｉ）ロボットオントロジー（図３Ａ）として表されるｋ台のロボットの各々の構成要素およびこれらｋ台のロボットの各々に対応付けられた能力と、（ｉｉ）物体オントロジー（図３Ｃ）して表される検討中の環境に含まれている物体の記述と、（ｉｉｉ）環境オントロジー（図３Ｂ）として表される検討中の環境に対応する環境モデルと、を備えた包括的なモジュール構造を有する。各オントロジーのインスタンスに、検討中の環境に対応するデータが読み込まれる。
【００３９】
図３Ａ〜図３Ｄは、本開示の一実施形態による意味知識モデルの包括的なモジュール構造の表現を提供する。ロボットエンティティの周囲の概念および関係がｒｏｂｏｔ．ｏｗｌに取り込まれ得る一方で、ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．ｏｗｌは、当該タスクが実行される環境の概念および関係を取り込み得る。パラメータとサブパラメータとの間の関係は、データおよびそれらの関係についての有意な情報がエッジによって伝えられるグラフとして見られる。効用算出は、タスクの厳密な意味を理解するように構成された意味知識モデルによって自律的に行われ、そのタスクを最適に処理する能力を有するロボットが識別される。伝統的なリレーショナルデータベースにおいては、新しい関係が発見された場合は、記憶されているデータを再加工しなければ、推測を行えない。このような再加工は、本開示のオントロジーによって回避される。更には、モジュール構造は、意味知識モデルをさまざまな環境に適合化させ易くする。提供されている図のうち、図３Ａはロボットオントロジーを示し、図３Ｂは環境オントロジーを示し、図３Ｃは物体オントロジーを示し、図３Ｄは基本フレームワークを備えたオントロジー間の外部リンクを示す。例えば、倉庫環境を、例えば工場環境または病院環境に、置き換える必要がある場合、本開示によると、図３Ｂに示されている環境オントロジーのみを修正するだけでよい。関連のオントロジーに必要な修正が加えられるが、意味知識モデルの基本フレームワークは一定のままである。
【００４０】
本開示の一実施形態によると、１つ以上のプロセッサ１０４は、構造化された意味知識モデルおよび動的に計算された効用の少なくとも一方に基づき、ｋ台のロボットのうちの各ロボットのタスクｊを実行する能力をステップ２０６で識別するように構成される。ｋ台のロボットの各々の効用ｕｉｊに対応付けられた値が、対応付けられたロボットの識別された能力と共に、ロボット−タスク対としてマトリックスにステップ２０８で格納され、更に、タスクｊを実行する能力を有するロボットにタスクを割り当てるために、このマトリックスがタスク割り当て方法にステップ２１０で入力される。タスク割り当て方法の結果に基づき、ｋ台のロボットのうちの少なくとも一部に複数のタスクが特定され得る。したがって、１つ以上のプロセッサ１０４は、タスク割り当て方法の出力に基づき、１組のパラメータと１組のサブパラメータとｎ個のタスクとの間の１対多マッピングをステップ２１２で更新するように更に構成される。リアルタイムで更新される意味知識モデルは、本開示のシステム１００を自律的、意味対応、および人間が介入しない自己判断を可能にすることに注目され得る。
【００４１】
オントロジーおよび関連データベースとの相互作用のために、ＲＤＦと連携するためのＰｙｔｈｏｎ（商標）ライブラリであるＲＤＦＬｉｂに基づき、ＡＰＩインタフェースが作成されている。一部のＡＰＩ例として、ｆｉｎｄＲｅｑｕｉｒｅｄＨＷｃａｐａｂｉｌｉｔｙ（ｔａｓｋ）、ｆｉｎｄＯｂｊｅｃｔＤｅｔａｉｌｓ（ｏｂｊｅｃｔ）、ｇｅｔＲａｃｋＰｏｓ（ｒａｃｋ＃）、ｒｅｔｒｉｅｖｅＲｏｂｏｔＤｅｔａｉｌｓ（ｔａｓｋ，ｒｏｂｏｔ）、等々が挙げられる。タスクＴ１に対するロボット−１（Ｒ１）のパラメータ値を提供するＡＰＩであるｒｅｔｒｉｅｖｅＲｏｂｏｔＤｅｔａｉｌｓ（ｔａｓｋ  Ｔ１，ｒｏｂｏｔ  Ｒ１）」のサンプル出力は、以下のようであり得る。
ｃａｌｌｉｎｇ…ｒｅｔｒｉｅｖｅＲｏｂｏｔＤｅｔａｉｌｓ（Ｔ１，Ｒ１）：
タスク−Ｔ１およびロボット−Ｒ１の詳細は、以下の表１に示されているように表され得る。
【００４２】
【表１】
2020021454.tif 000043
【００４３】
他のロボット（例えば、ロボット−Ｒ２、ロボット−Ｒ３、等々）についても、同様の詳細が同じタスクについて得られ得る。各ロボットの効用は、以下の例示的表２に詳細が示されているような値を用いて算出され得る。
【００４４】
【表２】
2020021454.tif 000044
【００４５】
ロボット−Ｒ３のために必要なエネルギーは、その作動エネルギーが規定されていないので、算出不能であることに注目されたい。この理由は、ロボット−Ｒ３はピッカーアームを有さず、したがって箱を取り上げる能力がないためである。同様に、ロボット−Ｒ２は、タスクを完了するために、残存エネルギー（５ＫＪ）より大きい１１．３ＫＪを必要とする。したがって、ロボット−Ｒ１のみがそのタスクのために能力があるロボットであり、ひいてはそのタスクのために推奨される。したがって、本開示の構造化された意味知識モデルは、存在する、または満たす必要がある、いくつかの規制または制約を提供することによって、効用の算出を助け、ひいては能力のあるロボットの識別を助ける。別の例において、通路幅（対応付けられた倉庫地図から判明）が０．８ｍであるときに、ロボット／ドローンの旋回半径が１メートルであると分かった場合、そのロボットはそのタスクを全く行えず、したがって、このタスクに対するそのロボットの効用算出は行われない。
【００４６】
図４は、本開示の一実施形態による、タスクアロケータと意味知識モデルとの間の相互作用の一概略表現を提供する。マルチロボットタスク割り当て（ＭＲＴＡ）のための効用算出の目標は、タスクアロケータが最小限の実行コストでタスクを割り当てることができるように、必要且つ十分な情報をタスクアロケータに提供することである。タスクアロケータには、所与の、または発見された、タスクのタスクリストが、関連の記述と共に、割り当てられる。タスクアロケータは、利用可能な全てのロボットの効用値を計算するために、各タスクについて意味知識モデルを調べる。意味知識モデルは、人間が介入しない自動化された動的な効用算出を容易にする。各ロボットのリアルタイムステータスに基づき動的に効用が算出されるので、効用算出の精度も高い。効用算出のために必要な知識ベースの３つの主要構成要素が図４に示されている。これら構成要素の各々は、オントロジーを使用して表され、これらオントロジーのインスタンスに特定の環境のための関連データが読み込まれる。１つのタスクと１つのロボットとが与えられると、意味知識モデルは、そのロボット−タスク対のための全ての関連パラメータと相互依存度とを提供する。次に、その対の単一の効用値を算出するために、これら異種パラメータを組み合わせる。このプロセスにおいて、能力のあるロボット、すなわち、特定の１タスクを実行できるロボット、の選別も行う。効用値は、ロボット−タスク対としてマトリックスに格納される。最後に、このマトリックスは、能力のあるロボットにタスクを割り当るために適したタスク割り当て方法に入力として与えられる。
【００４７】
図示の例は、取り上げて載置する（ｐｉｃｋ  ａｎｄ  ｐｌａｃｅ）タスクに関するが、その用途は、本開示の自律的、意味対応、および自己判断を行う方法およびシステムを使用して何れのタスクにも拡大適用され得ることは当業者には理解され得る。
【００４８】
本明細書は、何れの当業者もこれら実施形態を実施および使用できるように、本明細書の主題を説明している。本主題の実施形態の範囲は、特許請求の範囲によって規定され、当業者に想起される他の修正を含み得る。このような他の修正内容は、特許請求の範囲の文言と違わない同様の要素を有する場合は、または特許請求の範囲の文言と実質的に違わない相当する要素を有する場合は、特許請求の範囲に含まれるものとする。
【００４９】
保護の範囲は、このようなプログラムに加え、メッセージをそこに有するコンピュータ可読手段にも及ぶことを理解されたい。このようなコンピュータ可読記憶手段は、プログラムがサーバ上で、またはモバイル機器上で、または何れか適したプログラム可能デバイス上で、実行されたときに、本方法の１つ以上のステップを実施するためのプログラムコード手段を含む。ハードウェアデバイスは、例えば、サーバまたはパーソナルコンピュータ、あるいはこれらに類するもの、あるいはこれらの何れかの組み合わせのような如何なる種類のコンピュータ、を含む、プログラム可能な如何なる種類のデバイスでもよい。デバイスは、例えば、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ：ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ  ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  ｃｉｒｃｕｉｔ）のようなハードウェア手段、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｇａｔｅ  ａｒｒａｙ）、またはハードウェアおよびソフトウェア手段の組み合わせ、例えばＡＳＩＣとＦＰＧＡ、または少なくとも１つのマイクロプロセッサ、およびソフトウェアモジュールがそこに配置された少なくとも１つのメモリであり得る手段を更に含み得る。すなわち、当該手段は、ハードウェア手段およびソフトウェア手段の両方を含み得る。本明細書に記載の方法実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェアで具現化することもできる。デバイスは、ソフトウェア手段を更に含み得る。あるいは、これらの実施形態は、例えば複数のＣＰＵを使用する、複数の異なるハードウェアデバイス上に具現化され得る。
【００５０】
本明細書に記載の各実施形態は、ハードウェアおよびソフトウェア要素を備えることができる。ソフトウェアで具現化される各実施形態は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード、等々を含むが、これらだけに限定されるものではない。本明細書に記載のさまざまなモジュールによって実行される各機能は、他の複数のモジュールで、または他の複数のモジュールの組み合わせで、具現化され得る。この説明のために、コンピュータが使用可能な媒体またはコンピュータ可読媒体は、命令実行システム、装置、またはデバイスによって、またはこれらに関連して、使用されるプログラムを含む、記憶する、伝達する、伝播する、または移植する、ことができる装置であれば如何なる装置でもよい。
【００５１】
図示の各ステップは、図示の各例示的実施形態を説明するために示されており、進行中の技術的発展により特定の機能の実行方法が変わることを予測されるべきである。これらの例は、制限のためではなく、説明のために本明細書に提示されている。更に、本明細書においては、説明の便宜上、機能ビルディングブロックの境界が任意に規定されている。指定された各機能およびそれらの関係が適切に実施される限りは、代替の境界を規定することもできる。代替案（本明細書に記載のものの均等物、拡張例、変形例、逸脱例、等々）は、本明細書に含まれている教示に基づき、当業者（単数または複数）には明らかであろう。このような代替案は、開示されている実施形態の範囲および精神に含まれる。また、用語「を備えた（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」、「を有する（ｈａｖｉｎｇ）」、「を含有する（ｃｏｎｔａｉｎｉｎｇ）」、および「を含む（ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ）」、および他の同様の形態は、意味において等価であり、これら用語の何れかに続く項目（単数または複数）は、このような項目（単数または複数）の網羅的列挙であろうとするものではなく、あるいは列挙された項目（単数または複数）のみに限定されるものでもないという点で開放型であるものとする。本明細書および添付の特許請求の範囲で使用されている単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文中に明確に規定されていない限り、複数形への言及を含むことに更に留意されるべきである。
【００５２】
更に、本開示と矛盾しない実施形態の具現化に、１つ以上のコンピュータ可読記憶媒体が利用され得る。コンピュータ可読記憶媒体とは、プロセッサによる読み出しが可能な情報またはデータが記憶され得る何れかの種類の物理メモリを指す。すなわち、コンピュータ可読記憶媒体は、本明細書に記載の各実施形態と矛盾しない複数のステップまたはステージを１つ以上のプロセッサに実行させるための命令を含む、プロセッサ（単数または複数）によって実行される命令を記憶し得る。用語「コンピュータ可読媒体」は、有形項目を含み、搬送波および過渡的信号を除外する、すなわち非一時的である、ことを理解されたい。例として、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ハードドライブ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤ、フラッシュドライブ、ディスク、および他の公知の物理記憶媒体が挙げられる。
【００５３】
本開示および例は単なる例示と見做されるものとし、開示されている実施形態の真の範囲および精神は添付の特許請求の範囲に示されている。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図３Ｄ】
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【図４】
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【外国語明細書】
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