【手続補正書】
【提出日】令和3年5月27日(2021.5.27)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置であって、
画像情報が入力されると前記画像情報を認識した結果を示す認識情報を出力する、第一の学習モデルを取得する取得手段と、
前記情報処理装置の実行環境における画像情報に対して第二の学習モデルが出力した認識情報によって前記情報処理装置による制御をした結果を、前記実行環境における画像情報に付与した学習データによって前記第一の学習モデルを学習させる学習手段と、
前記学習手段によって学習が行われた前記第一の学習モデルに、前記実行環境における画像情報を入力して認識情報を出力させる出力手段と、
を有する情報処理装置。
【請求項２】
前記実行環境における画像情報と該画像情報が学習モデルに入力されたときに出力することが正解とされる認識情報とに基づいて、前記学習手段で学習した前記第一の学習モデルの正解率を評価する評価手段と、
をさらに有し、
前記出力手段は、前記評価した正解率が所定の正解率より高い場合に、前記学習手段によって学習が行われた前記第一の学習モデルに、前記実行環境における画像情報を入力して認識情報を出力させる請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記正解率が所定の正解率より高い場合に、前記第二の学習モデルを前記学習手段によって学習が行われた前記第一の学習モデルに置換する置換手段を更に有する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記学習手段は、前記評価手段で評価された前記第一の学習モデルの評価結果と、前記画像情報に対応する正解としての認識情報とに基づき、前記第一の学習モデルの結合重み付受け係数を更新する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記画像情報に対応する正解としての認識情報は、画像情報を入力として認識情報を出力する前記第二の学習モデルに基づいてタスクを実行することで得られた学習データであり、前記第一の学習モデルの正解率が所定の正解率より高い場合、前記学習手段は、前記学習データに基づき前記第一の学習モデルを更新する請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得手段は、ネットワークを介して前記情報処理装置と通信可能な外部装置より、前記第一の学習モデルを取得する請求項１乃至５何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記置換手段は、前記評価手段により評価された前記第一の学習モデルの性能が前記第二の学習モデルの性能を満たす場合、前記第二の学習モデルを前記第一の学習モデルで置換する請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第二の学習モデルと前記第一の学習モデルとは、異なるニューラルネットワーク構造を有する請求項１乃至７何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記実行環境における画像情報が学習モデルに入力されたときに出力することが正解とされる認識情報は、前記実行環境における画像情報に対して前記第二の学習モデルが出力した認識情報によって情報処理装置を制御した結果を、前記実行環境における画像情報に付与することによって得られる請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
ロボットを制御するロボット制御装置であって、
センサー情報が入力されると前記センサー情報を認識した結果を示す認識情報を出力する候補学習モデルを取得する第一の取得手段と、
センサー情報を入力として認識情報を出力する実行用学習モデルに基づいてタスクを実行することで得られた学習データに基づき前記候補学習モデルを学習させる学習手段と、
前記学習手段によって学習が行われた前記候補学習モデルに、実行環境におけるセンサー情報を入力して認識情報を出力させる出力手段と、
を有するロボット制御装置。
【請求項１１】
前記実行環境におけるセンサー情報と該センサー情報が学習モデルに入力されたときに出力することが正解とされる認識情報とに基づいて、前記学習手段で学習した前記候補学習モデルの正解率を評価する評価手段と、
を更に有し、
前記出力手段は、前記評価した正解率が所定の正解率より高い場合に、前記学習手段によって学習が行われた前記候補学習モデルに、前記実行環境におけるセンサー情報を入力して認識情報を出力させる請求項１０に記載のロボット制御装置。
【請求項１２】
前記評価手段により評価された前記候補学習モデルの性能を示す情報を表示する表示手段と、
前記実行用学習モデルを前記候補学習モデルで置換するかの入力を受け付ける受付手段と、
前記入力に基づいて、前記実行用学習モデルを前記候補学習モデルで置換する置換手段と、
を更に有する請求項１１に記載のロボット制御装置。
【請求項１３】
対象物体に関するセンサー情報を取得する第二の取得手段と、
前記センサー情報に基づき前記実行用学習モデルが出力した認識情報に基づいて前記ロボットの動作を計画する計画手段と、
前記計画された前記ロボットの動作に基づいてロボットを制御する制御手段と、
前記制御されたロボットのタスクの成否を判定する判定手段と、
前記センサー情報と前記タスクの成否の判定結果とに基づいて前記学習データを生成し、管理する管理手段と、
を更に有する請求項１０に記載のロボット制御装置。
【請求項１４】
前記管理手段は、前記センサー情報の特徴の分散が大きくなるように前記学習データを選択し、管理する請求項１３に記載のロボット制御装置。
【請求項１５】
前記管理手段は、設定された時刻よりも新しい学習データを、設定された割合、含むように複数の学習データを管理する請求項１３に記載のロボット制御装置。
【請求項１６】
前記タスクは、対象物体の把持タスクである請求項１０乃至１５何れか１項に記載のロボット制御装置。
【請求項１７】
前記タスクは、対象物体を組み付け先物体に組み付ける組み付けタスクである請求項１０乃至１５何れか１項に記載のロボット制御装置。
【請求項１８】
前記第一の取得手段は、ネットワークを介して前記ロボット制御装置と通信可能な複数の外部装置より候補学習モデルを取得する請求項１０乃至１７何れか１項に記載のロボット制御装置。
【請求項１９】
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
画像情報が入力されると前記画像情報を認識した結果を示す認識情報を出力する、第一の学習モデルを取得する取得工程と、
前記情報処理装置の実行環境における画像情報に対して第二の学習モデルが出力した認識情報によって前記情報処理装置による制御をした結果を、前記実行環境における画像情報に付与した学習データによって前記第一の学習モデルを学習させる学習工程と、
前記学習工程によって学習が行われた前記第一の学習モデルに、前記実行環境における画像情報を入力して認識情報を出力させる出力工程と、
を含む情報処理方法。
【請求項２０】
ロボットを制御するロボット制御装置が実行する情報処理方法であって、
センサー情報が入力されると前記センサー情報を認識した結果を示す認識情報を出力する候補学習モデルを取得する取得工程と、
センサー情報を入力として認識情報を出力する実行用学習モデルに基づいてタスクを実行することで得られた学習データに基づき前記候補学習モデルを学習させる学習工程と、
前記学習工程によって学習が行われた前記候補学習モデルに、実行環境におけるセンサー情報を入力して認識情報を出力させる出力工程と、
を含む情報処理方法。
【請求項２１】
コンピュータを、請求項１乃至９何れか１項に記載の情報処理装置又は請求項１０乃至１８何れか１項に記載のロボット制御装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】情報処理装置、ロボット制御装置、情報処理方法及びプログラム
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、ロボット制御装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明は、情報処理装置であって、画像情報が入力されると前記画像情報を認識した結果を示す認識情報を出力する、第一の学習モデルを取得する取得手段と、前記情報処理装置の実行環境における画像情報に対して第二の学習モデルが出力した認識情報によって前記情報処理装置による制御をした結果を、前記実行環境における画像情報に付与した学習データによって前記第一の学習モデルを学習させる学習手段と、前記学習手段によって学習が行われた前記第一の学習モデルに、前記実行環境における画像情報を入力して認識情報を出力させる出力手段と、を有する。