(57)【要約】【課題】知能機械、特に適応自律ロボットの技術を提供する。【解決手段】高密度感覚データを感覚自己中心球体(SES)にマップする。SES上に完全な視覚シーンを形成する画像内に関連の区域を見つけてランク付けする。画像データのアテンション処理は、個々のフルサイズ画像に対して行い、各アテンション位置を最も近いノードにマップし、各ノードで全てのアテンション位置を合計することによって最良に行われる。アテンション処理は、シーケンス内の各画像に対して繰返され、多くの情報が入手可能である。いくつかの隣接画像内で持続したアテンションポイントは、高い活性値を有することになり、１つの画像のみに見つかったアテンションポイントよりも顕著であると見なされる。従って、顕著であると見なされた位置が特徴である信頼性は、アテンション処理が上に配置された中心窩窓から復元された画像に対して１回のみ行われる代替処理方法によるものよりも高い。【選択図】図１
2009517225.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサと、
アクチュエータと、
外部発信源から画像データを受信するためのカメラと、
受信した画像データをロボットを中心とする球体領域の一部分上のポイントに関連付けるためのデータベースと、
個々の画像に対してアテンション(attention)処理を実施し、アテンション位置を特定するための手段と、
各アテンション位置を前記球体領域の部分上の最も近いポイントにマップするための手段と、
ポイントにマップされた全ての前記アテンション位置を合計するための加算器と、
を含むことを特徴とする自律適応型ロボット。
【請求項２】
前記センサは、
ロボットの内部状態を感知するための手段と、
ロボットの環境の１つ又はそれよりも多くの特性を感知するための手段と、
を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のロボット。
【請求項３】
前記データベースは、前記感知した内部状態及び前記感知した環境に基づいて、物体を表すための感覚自己中心球体(a sensory ego sphere)を含むことを特徴とする請求項２に記載のロボット。
【請求項４】
自律適応型ロボットにおいて、
センサと、
アクチュエータと、
外部発信源から画像データを受信するためのカメラと、
受信した画像データをロボットを中心とする球体領域の一部分上のポイントに関連付けるためのデータベースと、
前記外部発信源からの画像の関連の区域を見つけてランク付けする方法であって、
個々の画像に対してアテンション(attention)処理を実施し、アテンション位置を特定し、
各アテンション位置を前記球体領域の部分上の最も近いポイントにマップし、
ポイントにマップされた全ての前記アテンション位置を合計する、ことを有する当該方法と、
を含むことを特徴とするロボット。
【請求項５】
高密度感覚データ(dense sensory data)をロボットのデータベースにマップする方法であって、
ロボットを中心とする球体領域の一部分におけるノードのリストを編集する段階と、
各ノードで前記ロボットに対する外部の領域の画像を発生させる段階と、
各画像の中心から中心窩画像(a foveal image)を抽出する段階と、
各中心窩画像をデータベース内の前記ノードに関連付ける段階と、
を含むことを特徴とする方法。
【請求項６】
前記球体領域の前記部分は、感覚自己中心球体(a sensory ego sphere)であることを特徴とする請求項５に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願への相互参照
本出願は、引用によって本明細書に組み込まれている、２００５年１０月１１日出願の米国特許仮出願出願番号第６０／７２６、０３３号からの恩典を請求するものである。
【０００２】
関連特許は、引用によって本明細書に組み込まれている、ロボット知能のためのアーキテクチャに関する米国特許第６、６９７、７０７号である。
【０００３】
米国連邦政府支援研究に関する陳述
本発明は、一部ＮＡＳＡ認可ＮＮＪ０４ＨＩ１９Ｇを通じた米国政府からの支援を受けて行われた。米国政府は、本発明においてある一定の権利を有する。
【０００４】
本発明は、知能マシーンの分野に関する。より具体的には、本発明は、自律適応型ロボットの分野に関する。
【背景技術】
【０００５】
自律ロボットは、自らの環境における自らの状況を考慮することによって全く独力で作動し、その目標を達成するために人的介入なしにどのアクションを行うべきかを判断することができるロボットである。ロボットは、自らの目標を達成するためにその機能を改善することができる場合には、適応的である。
【０００６】
自律適応型ロボットは、環境を感知し、当該環境と相互作用することができなければならない。したがって、ロボットは、センサ及びアクチュエータを含む必要がある。センサは、環境の特性にマッピングすることができる信号を発生させることができるいずれかのデバイスである。センサは、例えば、関節において２つの部材によって形成される角度又はモータシャフトの角速度のような、ロボットの内部の態様を測定する自己受容センサとすることができる。センサは、例えば、ある方向からの光強度又はロボットに印加される力の存在のようなロボットの外部の態様を測定する外受容センサとすることができる。アクチュエータは、ロボットが全体的又は部分的にアクションを行うことを可能にするいずれかのデバイスである。ロボットの物理的状態は、（Ｓ＋Ａ）次元状態ベクトルＲ（ｔ）によって説明することができ、ここで、Ｓは、ロボットセンサデータの次元であり、Ａは、ロボットのアクチュエータコントローラの次元である。状態ベクトルＲ（ｔ）は、ロボットに対してアクセス可能な唯一の情報である。センサ、アクチュエータ、及び機械的支持構造体に加えて、ロボットは、センサから信号を受信し、アクチュエータに指令を伝送し、かつ１つ又はそれよりも多くのプログラムを実行することができる１つ又はそれよりも多くのコンピュータを有するべきである。
【０００７】
自律適応型ロボットを構築するタスクは、研究グループが問題をいくつかのより扱い易いタスクに分割し、各タスクを他のものから独立して解決することに専念するというほどに相当に複雑である。ロボット工学では、学習、計画、及び世界表現という３つのタスク又は挙動(行動：behavior)が、最も困難であると考えられている。
【０００８】
これらの挙動をロボット内に実施する初期の努力は、センサからの環境情報を処理し、人間における学習、計画、及び抽象化（ロボットの世界又は周囲を表現するための）に似た挙動をもたらすアクチュエータへの指令を発生する複雑なプログラムを構築することに向けられた。
【０００９】
単一の複雑なコントロールプログラムを構築する努力は続いているが、ロボット工学における新しい驚くべき進歩の多くは、複雑な挙動が複雑な制御プログラムを必要とするという概念の否認に基づいている。代わりに、制御は、多くの相互作用自律エージェントに拡散される。エージェントは、他のエージェントとは独立して機能する一方で、他のエージェントと相互作用する小さなプログラムである。学習又は抽象化される複雑な挙動は、いずれか１つのエージェントによって制御されるのではなく、多くの独立したエージェントの相互作用から発生する。
【００１０】
「カンブリア期の知能：新しいＡＩの黎明期(Cambrian Intelligence: the early history of the new AI)」、ＭＩＴ出版、１９９９年における、Ｍａｔａｒｉｃ及びＢｒｏｏｋｓ著の「ナビゲーション挙動に基づく拡散マッピング表現の学習(Learning a Distributed Map Representation Based on Navigation Behaviors)」は、目標への誘導ナビゲーションのような複雑な挙動が、「反射」と呼ばれるより単純な挙動の相互作用から出現し得ることが明らかにしている。反射は、アクチュエータ信号をセンサ信号に結合するエージェントである。例えば、回避反射は、近接センサからの信号に基づいて車輪モータへの信号を発生させることができる。近接センサが、ロボットの危険区域内で物体を感知した場合には、反射は、車輪モータを停止する信号を発生させる。Ｍａｔａｒｉｃ及びＢｒｏｏｋｓは、僅か４つの反射から始めて、これらの反射の相互作用から目標誘導ナビゲーションが出現し得ることを示している。しかし、反射は、ロボットによって発生したのではなく、プログラマーによる手作業のコード化を必要とした。
【００１１】
Ｐｆｅｉｆｅｒ、Ｒ．及びＣ．Ｓｃｈｅｉｅｒ著の「感覚運動協調：メタファー及びそれを超えて(Sensory-motor coordination: the metaphor and beyond)」、ロボット工学と自律システム、「自律エージェントの実際と未来(Practice and Future of Autonomous Agents)」特集号、第２０巻、第２〜４号、１５７〜１７８頁、１９９７年では、センサ及びアクチュエータからの信号が反復タスクに対してクラスター化する傾向にあり、そのようなクラスター化を感覚運動協調（ＳＭＣ）を通じたカテゴリ形成と呼ぶことが示されている。Ｃｏｈｅｎは、ロボットが、センサから受信する連続データストリームを、他のエピソードと比較することができて、典型エピソードが形成されるようにクラスター化することができるエピソードに分割することができることを示している。典型エピソードは、いくつかのエピソードのクラスターの代表であり、各クラスターを含むエピソードにわたって平均を取ることによって判断することができる。典型エピソードは、自己発生し（ロボットにより）、外部プログラマーに取って代わるものである。ロボットが訓練されると、ロボットは、割り当てられたタスクを完了するために用いることができる１組の典型エピソードを識別することになる。連続センサデータストリームからエピソードを識別し、クラスター化したエピソードから「カテゴリ」（典型エピソード）を作成するロボットの機能は、ロボット学習の基礎形態と考えることができる。
【００１２】
カテゴリの識別のために十分な数のエピソードを収集するためには、ロボットを訓練すべきである。訓練は、通常は、当業者には公知である強化学習（ＲＬ）技術によって達成される。ＲＬの一例では、ロボットは、ランダムにアクションを発生させることが許され、一方で訓練者は、望ましい目標に向ってロボットを移動させるアクションに対して報酬を与える。報酬は、ロボットの最も最近のアクションを強化し、同様のアクションに対して同様に報酬が与えられるので、時間と共に報酬が与えられたアクションに対応するエピソードが、クラスター化し始めることになる。しかし、訓練は、望ましいタスクを含む各アクションに対して多くの繰返しを要する。
【００１３】
自律型ロボットは、その望ましい目標に導くか又はそれを達成することになるアクションを選択することができるべきである。ロボット計画法に関する公知になっている方法の一つは、互いにリンクされた時に、ロボットが望ましい目標を達成するために実行することができる指令シーケンスを開始する活性化拡散ネットワーク（ＳＡＮ）、１組の能力モジュール（ＣＭ）を伴っている。能力モジュールは、アクチュエータへの指令の前（条件前状態）と後（条件後状態）の両方のロボットの状態を特徴付ける情報を含む。能力モジュールは、１つのＣＭの条件前状態を別のＣＭの条件後状態に適合させることによってリンクされる。
【００１４】
計画法は、最初に、割り当てられた目標を達成した後のロボットの状態に対応する条件後状態を有するＣＭとして定義される全ての終端ＣＭを識別することによって始まる。次に、終端ＣＭの各々の条件前状態を用いて、終端ＣＭの条件前状態に適合する条件後状態を有する他のＣＭを見つける。この処理は、ＣＭの条件前状態がロボットの現在状態の条件に対応するまで繰り返される。
【００１５】
目標への最短経路を検索する１つの方法では、各ＣＭは、そのＣＭに接触する（端点が適合する）ＣＭによって判断される活性値が割り当てられる。実行の順序は、各ＣＭの活性値によって判断され、最大活性値を有するＣＭが次に実行される。
【００１６】
ＣＭ数が増加すると、検索を完了するのに要する時間は非常に急激に増加し、ロボットの反応時間は、ロボットが自らの環境内の動的変化に応答することができなくなるまで増加する。そのような検索は、タスクを始める前の計画には許容範囲内であると考えられるが、より多くのＣＭが追加される時（すなわち、ロボットが学習する時）の検索時間が指数的に増加することによって、そのような検索は、ロボットの変化する環境への実時間応答に対して不適切なものになる。
【００１７】
ＣＭリンクの逆伝播は、ロボットが、ロボットをその現在状態から目標状態へと移すＣＭの完全なチェーンが見つかるまで、リンクされたＣＭを実行し始めることができないことから、ロボットの応答性において回避不能な遅延を発生させる。この回避不能の遅延は、ロボットの作動環境を通常は予測可能な状況に制限してしまう。
【００１８】
したがって、ロボットの環境内の急激又は動的な状況に反応することができる一方、ロボットが学習する時のＣＭの追加を考慮するロボット計画のための効率的な方法への必要性が残っている。
【００１９】
人物と同様にロボットでは、受信する感覚情報の量は、ロボットの処理機能を大幅に超える。あらゆる環境で機能するためには、ロボットは、自らの作動に重要な情報を保持しながら、多量のセンサデータストリームを自らのプロセッサが処理することができるデータレートに高密度化することができるべきである。センサデータストリームを高密度化する一方法では、ロボットは、ロボットの環境の表現（世界モデル）を構築し、自らが格納したこの表現に対して、受信する感覚情報を比較する。世界モデルは、ロボットがその環境内で自らを配向することを可能にし、世界モデル内の物体に対する感覚データの迅速な特徴付けを可能にする。
【００２０】
世界モデルは、他者中心的とすることができ、又は自己中心的とすることもできる。他者中心的世界モデルは、ロボットの位置と共に変化しない座標格子に物体を配置する。自己中心的モデルは、ロボットの現在位置を常に中心とする。自己中心的モデルの一例は、Ａｌｂｕｓ、Ｊ．Ｓ．著の「知能理論概説(Outline for a theory of intelligence)」、ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｓｙｓｔ．Ｍａｎ、ａｎｄ  Ｃｙｂｅｒｎ．、第２１巻、第３号、１９９１年に説明されている。Ａｌｂｕｓは、ロボットの環境が、ロボットの現在位置を中心とする球体表面上に投影される「自己中心球体(an Ego-sphere)」を説明している。「自己中心球体」は、全ての感覚情報が「自己中心球体」上に投影されるという意味において世界の高密度表現である。また、Ａｌｂｕｓの「自己中心球体」は、投影がアフィン(affine)であることから連続的である。「自己中心球体」の利点は、世界の完全な表現であり、物体の方向に対処するその機能である。しかし、「自己中心球体」は、物体内への感覚データストリームの処理及び重要でない物体から重要な物体を区別するフィルタリング機構を依然として必要とする。更に、Ａｌｂｕｓは、「自己中心球体」を用いてロボットのためのアクションプランを作り出すためのいかなる方法も開示又は示唆しておらず、又は「自己中心球体」をロボットの学習機構にリンクする示唆もない。
【００２１】
自己中心的モデルの別の例は、引用によって本明細書に組み込まれている米国特許第６、６９７、７０７号に説明されている「感覚自己中心球体（ＳＥＳ）」である。ここでもまた、ロボットの環境は、ロボットの現在位置を中心とする球体表面上に投影される。より具体的には、一実施形態では、ＳＥＳは、球体の多面体への準均一的な三角形モザイクである測地線ドーム(a geodesic dome)として構造化される。測地線ドームは、１２枚の五角形と、ドームの頻度（又はモザイク）に依存する可変数の六角形とで構成される。頻度は、１つの五角形の中心を別の五角形の中心と結ぶ頂点の数によって判断され、全ての五角形は、ドーム上に一様に分布される。例示的に、ＳＥＳは、１４のモザイク及び従って１９６３個のノードを有する。
【００２２】
ＳＥＳは、複数のセンサを同時に刺激する環境内のイベントの検出を容易にする。ロボットにおける各センサは、これらのセンサに関連付けられたデータストリームから特定の情報を抽出するように設計された１つ又はそれよりも多くの感覚処理モジュール（ＳＰＭ）に情報を送信する。ＳＰＭは、互いに独立しており、好ましくは、異なるプロセッサ上で連続的かつ同時に作動する。各ＳＰＭは、入手可能であればＳＥＳにおける方向感覚情報を含むデータを格納するＳＥＳマネージャエージェントに情報メッセージを送信する。具体的には、センサデータは、球体上でデータの発信元に最も近接する（空間において）ノードに格納される。例えば、環境内に視覚的に定位された物体は、物体が見えた時のカメラヘッドのパン及びチルト角に対応する方位角及び仰角で球体上に投影される。物体及び他の関連情報を識別するラベルは、データベース内に格納される。物体の投影部に最も近接する球体上の頂点は、登録ノード又は情報がデータベース内に格納される位置になる。また、ＳＥＳマネージャが受信する各メッセージには、メッセージを受信した時間を示すタイムスタンプが与えられる。
【００２３】
ＳＥＳは、関連アイテムを見つけるために球体投影場全体を処理する必要性を排除する。投影場全体の処理は、非常に多くの時間を消費し、環境内の動的変化に迅速に応答するロボットの機能を低下させる。有意なイベントは、ＳＥＳの最も活性な区域を識別することでＳＥＳによって迅速に識別される。処理リソースは、最も活性な区域における物体を識別するためだけに用いられ、投影場の対象外又は関連のない区域において浪費されない。更に、各ＳＰＭは、互いに独立してＳＥＳに書込みを行うので、ＳＥＳは、追加コスト（コンピュータリソースに関して）を殆ど要さずに、同じ頂点に書き込まれた独立感覚情報を融合又は関連付けることができる。
【００２４】
一実施形態では、ＳＥＳの頂点は、各頂点における最隣接距離がほぼ同じになるように球体表面にわたって一様に分布される。連続的球体表面の１組の頂点への離散化は、ＳＥＳエージェントが、各センサ源の方向に基づいて独立したＳＰＭ情報を迅速に関連付けることを可能にする。ＳＥＳのサイズ（頂点数）の選択は、より多くの頂点によって引き起こされる時間遅延増加をロボットのセンサの最高角分解能に対して均衡を取ることによって当業者が判断することができる。好ましい実施形態では、頂点は、測地線ドーム構造における頂点と適合するように配列される。
【００２５】
図１は、上述の第６、６９７、７０７号特許の図３から再現したＳＥＳの例図である。図１では、ＳＥＳは、多面体３００として表現されている。多面体３００は、頂点３１０が面の１つの角を定める平坦な三角面３０５を含む。図１の多面体では、各頂点は、５個又は６個のいずれかの最隣接頂点を有し、最隣接距離は、実質的に同じであるが、様々な最隣接距離を発生させるモザイクも本発明の範囲である。ＳＥＳは、ロボットの現在位置を中心とし、これは、多面体の中心３０１にある。軸３０２は、ロボットの現在の進路を定め、軸３０４は、ロボットに対して垂直な方向を定め、軸３０３は、軸３０２と共にロボットの水平面を定める。
【００２６】
物体３５０は、中心３０１を物体３５０と結ぶ光線３５５によってＳＥＳ上に投影される。光線３５５は、方位角φsと仰角（又は極角）θsとによって定められるポイント３５７で面３６０と交わる。φs及びθsのような物体３５０に関する情報は、ポイント３５７に最も近接する頂点３７０に格納される。
【００２７】
一実施形態では、ＳＥＳは、モザイクにされた球体上の頂点を各々が表すデータ構造へのポインタの複数リンクリストとして実施される。各頂点記録は、最隣接頂点へのポインタ及びタグ付きフォーマットデータ構造（ＴＦＤＳ）への追加ポインタを含む。ＴＦＤＳは、オブジェクトの終端リストであり、各オブジェクトは、英数字タグ、タイムスタンプ、及びデータオブジェクトへのポインタから構成される。タグは、感覚データタイプを識別し、タイムスタンプは、いつデータがＳＥＳに書き込まれたかを示している。データオブジェクトは、センサデータ及びこのデータオブジェクトに関連付けられた他のエージェントへのリンクのようなあらゆる機能仕様を含む。いずれかの頂点に書き込むことができるタグのタイプ及び数は制限されない。
【００２８】
ＳＥＳは、「Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ａｃｃｅｓｓ」製品版又は「ＭｙＳＱＬ」製品版のような標準データベース製品を用いたデータベースとして実施することができる。データベースと他のシステム構成要素の間の通信を管理するエージェントは、当業者に公知のＢａｓｉｃ又はＣ＋＋のようなプログラミング言語のあらゆるものによって書くことができる。
【００２９】
一実施形態では、データベースは、全ての登録情報を保持する単一のテーブルである。マネージャは、制御システム内の他のエージェントと通信し、データベースに対して発生した要求を中継する。マネージャは、いずれかのエージェントからデータ通知、データ名を用いたデータ取り出し、データタイプを用いたデータ取り出し、及び位置を用いたデータ取り出しという４つのタイプの要求のうちの１つを受信することができる。通知機能は、要求を出したエージェントから全ての関連データを取り込み、これらのデータを正しい頂点の位置にあるデータベース内に登録する。関連データは、データ名、データタイプ、及びデータを登録すべきモザイク頻度を含む。頂点角度は、データが見つけられたパン角（又は方位角）及びチルト角（又は仰角）に従ってＳＥＳによって判断される。また、タイムスタンプも関連データと共に登録される。データ名を用いたデータ取り出し機能は、指定された名前を用いてデータベースに照会する。この照会は、与えられた名前を含むデータベース内の全ての記録を戻す。全てのデータは、要求を出したエージェントに戻される。データタイプを用いたデータ取り出し機能は、以前の機能と同様であるが、照会は、名前の代わりにデータタイプを用いる。位置を用いたデータ取り出し機能は、指定された位置及び検索する隣接深度を用いて照会する頂点を判断する。全ての頂点を判断すると、照会が行われ、指定された頂点における全ての記録が戻される。
【００３０】
別の実施形態では、データベースは、頂点テーブルが頂点角度及びそれらの索引を保持し、データテーブルが全ての登録データを保持する２つのテーブルから構成される。ＳＥＳが作成されると、マネージャは、投影インタフェースのための頂点を作成する。頂点テーブル内の各頂点は、方位角、仰角、及び各頂点を一意的に識別する索引を保持する。マネージャは、制御システムの外側のエージェントと通信し、データベースに対して発生した要求を中継する。マネージャは、いずれかのエージェントから、データ通知、データ名を用いたデータ取り出し、データタイプを用いたデータ取り出し、及び位置を用いたデータ取り出しという４つの要求のうちの１つを受信することができる。通知機能は、要求を出したエージェントから全ての関連データを取り込み、これらのデータを正しい頂点の位置にあるデータベース内に登録する。データ名を用いたデータ取り出し機能は、指定された名前を用いてデータベースに照会する。この照会は、与えられた名前を含むデータベース内の全ての記録を戻す。全てのデータは、要求を出したエージェントに戻される。データタイプを用いたデータ取り出し機能は、データ名を用いたデータ取り出し機能と同様であるが、照会は、名前の代わりにデータタイプを用いる。位置を用いたデータ取り出し機能は、頂点テーブル内に格納された索引及び角度を用いる。要求の中に指定された望ましい位置は、ＳＥＳ上の頂点へと変換される。この頂点に対する索引が定位され、最初の位置の望ましい隣接位置内に収まる全ての索引が収集される。次に、これらの索引に適合する角度が、登録データを保持する主データベースへの照会で用いられる。これらの位置における全ての情報は、要求を出した構成要素に戻される。
【００３１】
通知及び取り出しエージェントに加えて、他のエージェントは、通知及び取り出しエージェントの使用を通じてＳＥＳ内に格納された情報に対して、データ解析又はデータ表示のような機能を行うことができる。
【００３２】
各ＳＰＭエージェントは、ＳＥＳ上の頂点に書き込むので、アテンションエージェントは、頂点リストの中を検索して照準頂点と呼ぶ最も活性な頂点を見つける。頂点又は頂点群における高い活動度は、最初にＳＥＳの全ての頂点にある情報を処理することなく、ロボットに関連する可能性がある環境内のイベントへとロボットの照準を合わせる非常に迅速な方法である。本発明の一実施形態では、アテンションエージェントは、最多のＳＰＭメッセージを有する頂点を見つけることによって照準頂点を識別する。
【００３３】
好ましい実施形態では、アテンションエージェントは、ＳＥＳに対して書き込まれた情報に重み付けを行い、現在実行中の挙動に部分的に基づいて各メッセージの活性値を判断し、最も高い活性値を有する頂点として照準頂点を識別する。現在実行中の挙動が正常に終了した（条件後状態が満たされた）場合には、アテンションエージェントは、条件後状態を見ることを予測するはずであり、条件後状態の発生に対してＳＥＳの一部分を鋭敏化することができ、それによってＳＥＳの鋭敏化された部分に書き込まれるＳＰＭデータには、より大きな重み又は活動度が与えられるようになる。また、各ＳＰＭも、予測ＳＰＭ信号により大きな重みが与えるように、データベース結合メモリ（ＤＢＡＭ）からの現在実行中の挙動に基づいて偏重することができる。
【００３４】
例えば、現在実行中の挙動は、赤色の物体を現在の進路の左４５°に見ることを予測する条件後状態を有する場合がある。アテンションエージェントは、現在の進路の左４５°の周囲の領域にある頂点に書き込まれるあらゆるＳＰＭデータに、例えば、他の頂点における活動度よりも５０％高い活動度が割り当てられるように、これらの頂点を鋭敏化することになる。同様に、環境内で赤色の物体を検出するＳＰＭは、例えば、他のＳＰＭの活動レベルよりも５０％高い活動レベルを有するメッセージを書き込むことになる。
【００３５】
環境内のイベントは、いくつかのセンサを同時に刺激する場合があると考えられるが、様々なＳＰＭからのメッセージは、各特定のセンサに関連付けられる異なる遅延（待ち時間）によって異なる時間にＳＥＳに書き込まれることになる。例えば、画像シーケンス内で動いている縁部を見つけることは、ＩＲセンサアレイによって動きを検出するよりも長い時間を消費することになる。コインシデンス検出エージェントは、ＳＥＳがある一定の時間間隔内に受信するメッセージが、単一のイベントへの応答として識別されるように、当業者に公知の訓練技術を用いて、異なるセンサ遅延に対処するように訓練することができる。
【００３６】
頂点に書き込まれたＳＰＭデータに加えて、頂点は、ＤＢＡＭ内に格納された挙動へのリンクを含むことができる。同様に、目印マッピングエージェントも、ＳＥＳに書込みを行うことができ、物体が予測される頂点における物体記述子へのポインタを格納する。物体は、本明細書においてその全内容が引用により組み込まれている、Ｐｅｔｅｒｓ、Ｒ．Ａ．ＩＩ、Ｋ．Ｅ．Ｈａｍｂｕｃｈｅｎ、Ｋ．Ｋａｗａｍｕｒａ、及びＤ．Ｍ．Ｗｉｌｋｅｓ著「ヒューマノイドのための短期メモリとしての感覚自己中心球体」、「ＩＥＥＥ−ＲＡＳヒューマノイドロボット国際会議」会報、４５１〜４５９頁、早稲田大学、東京、２００１年１１月２２〜２４日に説明されているもののような変換を用いてロボット移動中にＳＥＳ上で追跡することができる。
【００３７】
予測物体をＳＥＳ上に配置して物体を追跡する機能は、ロボットが何を予測すべきかを把握し、通過した物体が何処にあるべきかを記憶し、かつ再現することを可能にする。また、通過した物体を再現する機能は、突然のイベントが、ロボットの状態をイベントの前のロボットの活性マップからかけ離れたポイントに変位させる可能性があるという意味で、突然のイベントがロボットを「迷子」にさせた場合に、ロボットが前の状態に逆追跡することを可能にする。
【００３８】
物体をＳＥＳ上に配置する機能は、ロボットに自己中心ナビゲーションの機能を与える。ＳＥＳ上への３つの物体の配置は、ロボットが、自らの現在位置を三角分割することを可能にし、ＳＥＳ上に目標状態を配置する機能は、ロボットがこの現在位置に関する目標を計算することを可能にする。
【００３９】
また、ＳＥＳ内に配置された物体は、例えば、別のロボットのようなこのロボットの外部の発生源に起因してもよい。それによってロボットは、自らが直接見ることができない物体の位置を「知る」ことが可能になる。
【００４０】
照準頂点に書き込まれた情報は、現在状態ベクトルへとベクトル符号化され、ＤＢＡＭに渡される。現在状態ベクトルは、ＤＢＡＭ内で用いられて現在実行中の挙動を終了又は続行させ、更にその後の挙動を活性化する。
【００４１】
アクチュエータ制御は、ＤＢＡＭから取り出した挙動エージェントを実行することによって活性化される。各挙動は、ＤＢＡＭ内に記録として格納され、独立した挙動エージェントによって実行される。ロボットが自律モードで作動し、タスクを実施している時には、現在実行中の挙動エージェントは、ＳＥＳから情報を受信する。現在実行中の挙動エージェントは、ＳＥＳ情報が現在の挙動によって予測される状態に対応する場合に実行を続行するか、又はＳＥＳ情報が現在の挙動の条件後状態に対応する場合に現在の挙動を終了するかのいずれかである。また、現在実行中の挙動は、単純なタイムアウト基準によって終了させることができる。
【００４２】
終了条件を識別すると、その後の挙動は、現在実行中の挙動にリンクされた挙動の間の活性化信号の伝播によって選択される。ＤＢＡＭ内の挙動の全てではなく、現在実行中の挙動にリンクされた挙動だけに検索空間を制限することで、その後の挙動の検索時間が著しく低減し、それによってロボットは、実時間応答性を示す。
【００４３】
現在の挙動にリンクされた挙動の各々は、現在状態とこれらの挙動自体の条件前状態との間のベクトル空間距離を計算する。各挙動は、他のリンクされた挙動への計算距離に逆比例する禁止信号を伝播させる（活性化項に負の数を加算することにより）。リンクされた挙動間の禁止信号の伝播は、大部分の事例では、最も高い活性化項を有する挙動が、ロボットの現在状態に最も緊密に適合する条件前状態を有する挙動でもあるという効果を有する。
【００４４】
挙動間のリンクは、タスク計画中にＳＡＮエージェントによって作成されるが、夢想状態中に夢想エージェントによって作成することもできる。これらのリンクは、タスク依存であり、異なる挙動は、割り当てられた目標に依存して互いにリンクすることができる。
【００４５】
目標を達成するようにロボットにタスクが課された時には、活性化拡散ネットワーク（ＳＡＮ）エージェントは、目標状態から現在状態へと逆伝播させることで、ＤＢＡＭ内でロボットをその現在状態から目標状態に移すことになる挙動シーケンス（活性マップ）を組み立てる。活性マップに追加された各挙動に対して、ＳＡＮエージェントは、追加された挙動の条件後状態に近接する条件前状態を有する挙動の検索を行い、この近接する挙動を追加された挙動に結ぶリンクを追加する。リンクを特徴付けてリンクされた挙動間の逆ベクトル空間距離に基づく活性化項も、追加された挙動に追加される。ＳＡＮエージェントは、現在状態を目標状態に結ぶいくつかの経路を作成することができる。
【００４６】
指令コンテクストエージェントは、ロボットが目標定義タスクを受信することを可能にし、ロボットを活性モード、夢想モード、及び訓練モードの間で遷移させることを可能にする。
【００４７】
タスクを行わないか又は学習しない時、又は現在のタスクがロボットの最大処理機能を用いない時の機械的非活動期間中に、ロボットは、夢想状態に遷移することができる。夢想状態にある間は、ロボットは、その最も最近の活動に基づいて挙動を修正し、又は新しい挙動を作成し、将来の活動中の見込み実行のための新しいシナリオ（このロボットによって過去に実行されていない挙動シーケンス）を作成する。
【００４８】
ロボットが夢想する度に、夢想エージェントは、エピソード境界及びエピソードを識別することによって最後の夢想状態からの最近の活動期間に関するＲ（ｔ）を分析する。各最近のエピソードは、まずＤＢＡＭ内の既存の挙動と比較され、最近のエピソードが既存の挙動の別のインスタンスであるか否かが確認される。比較は、最近のエピソードと既存の挙動の間の平均距離又は端点距離又はいずれか他の同様の基準に基づくものとすることができる。このエピソードがこの挙動に近接する場合には、この挙動は、新しいエピソードに対処するように修正することができる。
【００４９】
エピソードが既存の挙動とは明瞭に異なる場合には、夢想エージェントは、このエピソードに基づいて新しい挙動を作成し、最も近い挙動へのリンクを見つけて作成する。最も近い既存の挙動へのデフォルトの活性化リンクは、単一のエピソードから発生させる新しい挙動に、多くのエピソードから発生させる挙動よりも小さい活性値を割り当てることができるように、典型挙動で表されたエピソード数に部分的に基づくものとすることができる。新しい挙動は、将来の見込み実行のためのＤＢＡＭに追加される。
【００５０】
ロボットが、遠隔操作又は他の公知の訓練技術を通じてのみ学習される挙動シーケンスに限定された場合には、このロボットは、新しい状況に応答することができない場合がある。好ましい実施形態では、夢想エージェントは、機械的非活動期間中に活性化され、ロボットが、その活性状態中に、過去に体験したことがない不慮の出来事に意図的かつ積極的に反応することを可能にすることができる新しい妥当性のある挙動シーケンスを作成する。夢想エージェントは、ＤＢＡＭから１対の挙動をランダムに選択し、選択した挙動間の端点距離を計算する。端点距離は、一方の挙動の条件前状態と他方の挙動の条件後状態の間の距離である。この距離は、ベクトル距離又は当業者に公知のあらゆる適切な尺度とすることができる。計算した距離がカットオフ距離よりも短い場合には、先行の挙動（その後の挙動の条件前状態に近い条件後状態を有する挙動）を修正して、その後の挙動へのリンクを含める。
【００５１】
Ｐｆｅｉｆｅｒ及びＣｏｈｅｎのロボットは、タスクの達成に導くエピソードを識別するように訓練する必要がある。訓練は、通常は、ロボットをタスクの完了まで進めるロボット挙動を観測し、報酬を与える外部ハンドラを含む。ロボットは、ランダム移動又は最良推定移動のいずれかを行い、この移動がロボットを目標に向けて進めたか否かに依存してハンドラから肯定的又は否定的フィードバックを受信する。この移動フィードバックサイクルは、目標に向う各段階において繰り返さねばならない。そのような訓練プログラムの利点は、ロボットが、目標へ向って導くアクションと目標を達成しないアクションの両方を学習する点である。そのようなシステムの欠点は、如何にしてタスクを達成するかを学習するのに加えて、ロボットは、タスクを達成しない遥かに多くの方法を学習するので、訓練時間が非常に長い点である。
【００５２】
タスクを学習するより効率的な方法は、目標を達成するために必要とされるタスクのみをロボットに教えることである。ロボットにランダム移動を行うことを許す代わりに、ロボットは、外部ハンドラによって遠隔操作を通じてタスクの完了まで導かれる。遠隔操作中には、ハンドラがロボットの全てのアクションを制御すると同時に、ロボットは、遠隔操作中の自らの状態（センサ及びアクチュエータ情報）を記録する。タスクは、若干異なる条件下で何度か繰り返され、それによって後の解析に向けたエピソードクラスターの形成が可能になる。１つ又はそれよりも多くの訓練試行の後に、ロボットは、夢想状態に入れられ、そこで、エピソード、エピソード境界を識別し、各エピソードクラスターに対して典型エピソードを作成するために、記録された状態情報が分析される。
【００５３】
【特許文献１】米国特許仮出願出願番号第６０／７２６、０３３号
【特許文献２】米国特許第６、６９７、７０７号
【非特許文献１】Ｍａｔａｒｉｃ及びＢｒｏｏｋｓ著「ナビゲーション挙動に基づく拡散マッピング表現の学習」、「カンブリア期の知能：新しいＡＩの黎明期」、ＭＩＴ出版、１９９９年
【非特許文献２】Ｐｆｅｉｆｅｒ、Ｒ．及びＣ．Ｓｃｈｅｉｅｒ著「感覚運動協調：メタファー及びそれを超えて」、ロボット工学と自律システム、「自律エージェントの実際と未来」特集号、第２０巻、第２〜４号、１５７〜１７８頁、１９９７年
【非特許文献３】Ａｌｂｕｓ、Ｊ．Ｓ．著「知能理論概説」、「ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．Ｓｙｓｔ．Ｍａｎ、ａｎｄ  Ｃｙｂｅｒｎ．」、第２１巻、第３号、１９９１年
【非特許文献４】Ｐｅｔｅｒｓ、Ｒ．Ａ．ＩＩ、Ｋ．Ｅ．Ｈａｍｂｕｃｈｅｎ、Ｋ．Ｋａｗａｍｕｒａ、及びＤ．Ｍ．Ｗｉｌｋｅｓ著「ヒューマノイドのための短期メモリとしての感覚自己中心球体」、「ＩＥＥＥ−ＲＡＳヒューマノイドロボット国際会議」会報、４５１〜４５９頁、早稲田大学、東京、２００１年１１月２２〜２４日
【非特許文献５】Ｐｆｅｉｆｅｒ、Ｒ．、Ｓｃｈｅｉｅｒ  Ｃ．著「知能の理解」、（ＭＩＴ出版、１９９９年）
【非特許文献６】Ｈａｍｂｕｃｈｅｎ、Ｋ．Ａ．著「感覚自己中心球体を用いたヒューマノイドロボットにおけるマルチモーダルアテンション及びイベントの結合）」、Ｖａｎｄｅｒｂｉｌｔ大学、博士論文、２００４年
【非特許文献７】Ｐｅｔｅｒｓ、Ｒ．Ａ．ＩＩ、Ｈａｍｂｕｃｈｅｎ、Ｋ．Ａ．、Ｂｏｄｅｎｈｅｉｍｅｒ、Ｒ．Ｅ．著「感覚自己中心球体：センサと認識の間の介在インタフェース」、「システム、人間、及び人工頭脳工学に関するＩＥＥＥトランザクション）への提出論文、２００５年９月
【非特許文献８】Ｐｅｔｅｒｓ、Ｒ．Ａ．ＩＩ、Ｈａｍｂｕｃｈｅｎ、Ｋ．Ａ．、Ｋａｗａｍｕｒａ、Ｋ．、Ｗｉｌｋｅｓ、Ｄ．Ｍ．著「ヒューマノイドにおける短期メモリとしての感覚自己中心球体」、「ＩＥＥＥ−ＲＡＳヒューマノイドロボットに関する会議」会報、２００１年、４５１〜６０頁
【非特許文献９】Ｋ．Ｒ．Ｃａｖｅ著「視覚的選択の特徴ゲートモデル」、「心理学研究」、第６２号、１８２〜１９４頁（１９９９年）
【非特許文献１０】Ｓｈａｐｉｒｏ、Ｌ．、Ｓｔｏｃｋｍａｎ、Ｇ．Ｃ．著「コンピュータ視覚」、（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ、２００１年）
【非特許文献１１】Ｐｒａｔｔ、Ｗ．Ｋ．著「デジタル画像処理」、４５４頁（Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ、第３版、２００１年
【発明の開示】
【００５４】
これまでは、ＳＥＳは、ロボットの近くの既知の物体の位置を追跡することができる集中が疎らなマップであった。それは、それが受信する感覚情報を迅速に処理するのに限られた分解能及び限られた機能によって制約を受けてきた。本発明は、これらの問題を軽減する。
【００５５】
第１に、高密度感覚データをＳＥＳにマップする方法を説明する。第２に、ＳＥＳ上に完全な視覚シーンを形成する画像内に関連の区域を見つけてランク付けする方法を説明する。更に、画像データのアテンション処理が、画像シーケンスからの個々のフルサイズ画像に対してアテンション処理を行い、各アテンション位置を最も近いノードにマップし、次に、各ノードで全てのアテンション位置を合計することによって最良に行われることが見出された。アテンション処理は、シーケンス内の各画像に対して繰返して行われるので、本方法を通じてより多くの情報が入手可能である。いくつかの隣接画像内で持続したアテンションポイントは、より高い活性値を有することになり、従って、１つの画像のみに見つかったアテンションポイントよりも顕著であると見なされることになる。従って、本方法によって顕著であると見なされた位置が実際の特徴であることの信頼性は、アテンション処理がＳＥＳ上に配置された中心窩窓から復元された画像に対して１回のみ行われる代替処理方法によるものよりも高い。
【００５６】
本発明の上記及び他の目的、特徴、及び利点は、以下の詳細説明を参照することによってより完全に理解することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５７】
図２は、第６、６９７、７０７号特許の発明の一実施形態のシステムアーキテクチャを示す概略図である。図２では、感覚処理モジュール（ＳＰＭ）２１０は、「感覚自己中心球体（ＳＥＳ）」２２０にロボットの環境に関する情報を提供する。ＳＥＳ２２０は、ロボットの短期メモリとして機能し、ＳＰＭ２１０によって供給される情報からロボットの現在状態を判断し、更に、ＳＰＭ２１０、アテンションエージェント２３０、及びコインシデンスエージェント２４０によって供給される情報に基づいて照準領域を判断する。ベクトル符号化エージェント２５０は、ＳＥＳ２２０から照準領域に関連付けられたデータを取り出し、このデータをデータベース結合メモリ（ＤＢＡＭ）２６０内の状態空間領域にマップする。
【００５８】
タスクを実行するなど、ロボットが活性モードにある場合には、ＤＢＡＭ２６０は、「活性化拡散ネットワーク（ＳＡＮ）」を活性化し、割り当てられた目標を達成するためにロボットが行う活性マップとも呼ぶ一連のアクションを計画する。各アクションは、ＤＢＡＭ２６０内に格納された挙動として実行され、ＤＢＡＭは、殆どロボットにおける長期メモリのように機能する。活性マップによる適切な挙動が、ＤＢＡＭ２６０から取り出され、この挙動は、アクチュエータ２７０によって実行される。アクチュエータ２７０は、ロボットにあるアクチュエータを制御する制御装置を含み、それによってロボットは、このアクチュエータを通じて環境に対して作用する。また、ＤＢＡＭは、ロボットの現在状態情報をアテンションエージェント２３０及びコインシデンスエージェント２４０にも供給する。
【００５９】
コンテクストエージェント２８０は、ロボットの外部の発信源から受信するロボットの作動コンテクストに関する情報を提供する。好ましい実施形態では、コンテクストエージェント２８０は、タスク、訓練、及び夢想という３つの一般的な作動コンテクストを定める。タスク実行コンテクストでは、コンテクストエージェント２８０は、外部発信源から受信するタスク目標を設定する。訓練コンテクストでは、コンテクストエージェント２８０は、外部発信源から受信する全ての遠隔操作指令をＤＢＡＭを通じてアクチュエータに伝送することができる。夢想コンテクストでは、コンテクストエージェント２８０は、アクチュエータを停止し、ＤＢＡＭを活性化することができ、ＳＥＳ２２０が維持するロボットの最も最近の活動に基づいて挙動を修正し、作成する。
【００６０】
各ＳＰＭ２１０は、互いに独立して機能する１つ又はそれよりも多くのエージェントから成り、ここでこれを詳細に説明する。
【００６１】
各ＳＰＭ２１０は、センサに関連付けられ、ＳＥＳ２２０にセンサ特定の情報を書き込む。ロボットのセンサは、内部又は外部センサとすることができる。内部センサは、ロボットの内部デバイスの状態又は状態変化を測定する。内部センサは、関節位置エンコーダ、力−トルクセンサ、歪みゲージ、温度センサ、摩擦センサ、振動センサ、ジャイロスコープ又は加速度計のような慣性誘導又は前庭器官センサ、電流、電圧、抵抗、キャパシタンス、又はインダクタンスのための電気センサ、速度計、時計、又は他の時間測定器のようなモータ状態センサ、又は当業者に公知の他の変換器を含む。これらのセンサは、例えば、コンピュータモジュールのステータス、コンピュータエージェントの活動、又はこれらの間の通信パターンを測定する情報的なものとすることができる。タスクの成功又は失敗は、情報的に「感知」することができ、内部影響測定値に追加される。
【００６２】
外部センサは、エネルギ変換器である。これらの変換器は、ロボットの外側から入射するエネルギによって刺激され、この入射エネルギは、抽象表現のためのロボットがサンプリング及び量子化すること、又は他のセンサに供給するか又はアクチュエータを駆動するのに直接用いることのいずれかを行うことができる内部（ロボットに対して）エネルギ源（電気、機械、重力、又は化学）に変換される。外部センサは、カラー又はモノクロのいずれかのスチール画像、モーション映像（ビデオ）カメラ、様々な波長に感度を有する赤外線、可視光線、紫外線、又はマルチスペクトル非画像生成光センサ、マイクロフォン、ＳＯＮＡＲ、ＲＡＤＡＲ、又はＬＩＤＡＲのようなアクティブレンジファインダ、近接センサ、モーション検出器、例えば、人工皮膚内の接触センサのような触覚アレイ、温度計、単一又はアレイでの接触センサ（感触手段）、衝突センサ、嗅覚又は化学センサ、振動センサ、全地球測位システム（ＧＰＳ）センサ、磁界センサ（方位計を含む）、電界センサ、及び放射線センサを含む。また、外部センサは、直接的なインターネット接続又は他のロボットへの接続を有する通信信号（無線、ＴＶ、データ）を受信する情報的なものとすることができる。外部センサは、言葉、身振り、顔の表現、音声の調子、及び抑揚を解釈するコンピュータ態様を有することができる。
【００６３】
各センサは、１つ又はそれよりも多くのＳＰＭに関連付けることができ、各ＳＰＭは、１つ又はそれよりも多くのセンサを処理することができる。例えば、ＳＰＭは、音源の方向を判断するために２つのマイクロフォンセンサからの信号を処理することができる。別の例では、カメラは、視野内の強い輪郭のみを識別するＳＰＭに信号を送信することができ、同じ信号を視野内の赤色のみを識別する別のＳＰＭに送信することができる。
【００６４】
各アクチュエータ２７０は、ロボットにあるアクチュエータを制御するアクチュエータ制御装置を含む。アクチュエータは、ロボットに自らの環境に対して作用させるか、又はロボットの部品のいずれかの相対的方向を変更させるあらゆるデバイスとすることができる。アクチュエータは、タスクを実行し、電気、気圧、液圧、熱、機械、原子、化学、又は重力源のようなあらゆる考え得るエネルギ源によって駆動することができる。アクチュエータは、モータ、ピストン、弁、スクリュー、レバー、人工筋肉、又は当業者に公知の同様のものを含む。一般的に、アクチュエータは、センサの移動、操作、又はアクティブ位置調整又は走査に用いられる。アクチュエータは、腕又は脚の移動など又はアクティブ視覚システムにおいて協調タスクを行うアクチュエータ群を指す場合がある。
【００６５】
アクチュエータ制御装置は、通常は、タスク中に挙動シーケンスを実行するロボットの挙動エージェントによって活性化される。訓練中には、アクチュエータ制御装置は、ロボット外部のハンドラによって遠隔操作と呼ぶ処理において活性化することができる。
【００６６】
ロボット工学における主な未解決問題の１つは、信号が環境内の物体に正しく帰属するように、異なるタイプの感覚情報を如何にして精密に組み合わせるかということである。更に、「感覚−運動協調（ＳＭＣ）」は、動物及びロボットが目的を有してアクションを行うために必要である。また、この協調は、カテゴリに根本的なものとすることができる。Ｐｆｅｉｆｅｒは、単純ではあるが変化している環境において固定されたタスクの集合を実行しているロボットによるアクション及び感知の同時実行中に記録されるＳＭＣデータが、ロボット−環境相互作用をカテゴリ化する記述子へと自己編成することができることを示している。Ｐｆｅｉｆｅｒ、Ｒ．、Ｓｃｈｅｉｅｒ  Ｃ．著「知能の理解」、（ＭＩＴ出版、１９９９年）を参照されたい。ロボットが作動する時に、ＳＭＣは、多様な感覚情報をモータ活動と関連付けることを必要とし、更に、処理機能における異なる時空分解能及び異なる時間待ち時間にも関わらずセンサの結合を必要とする。リソース（感覚、計算、運動）は、いずれか１つの時点において入手可能な環境特徴の小さい部分集合にしか向けることができないので、学習中のＳＭＣは、アテンションも必要とする。
【００６７】
「感覚自己中心球体（ＳＥＳ）」は、ＳＭＣ及びアテンションの両方をサポートするコンピュータ構造として提案されている。Ｈａｍｂｕｃｈｅｎ、Ｋ．Ａ．著「感覚自己中心球体を用いたヒューマノイドロボットにおけるマルチモーダルアテンション及びイベントの結合）」、Ｖａｎｄｅｒｂｉｌｔ大学、博士論文、２００４年を参照されたい。ＳＥＳのロケールの自己中心球体マッピングは、感知と認識の間のインタフェースとしての役割を達成する。Ｐｅｔｅｒｓ、Ｒ．Ａ．ＩＩ、Ｈａｍｂｕｃｈｅｎ、Ｋ．Ａ．、Ｂｏｄｅｎｈｅｉｍｅｒ、Ｒ．Ｅ．著「感覚自己中心球体：センサと認識の間の介在インタフェース」、「システム、人間、及び人工頭脳工学に関するＩＥＥＥトランザクション）への提出論文、２００５年９月を参照されたい。ＳＥＳは、ロボットの近くの既知の物体の位置を追跡するために用いられている。Ｐｅｔｅｒｓ、Ｒ．Ａ．ＩＩ、Ｈａｍｂｕｃｈｅｎ、Ｋ．Ａ．、Ｋａｗａｍｕｒａ、Ｋ．、Ｗｉｌｋｅｓ、Ｄ．Ｍ．著「ヒューマノイドにおける短期メモリとしての感覚自己中心球体」、「ＩＥＥＥ−ＲＡＳヒューマノイドロボットに関する会議」会報、２００１年、４５１〜６０頁を参照されたい。独立した並列ＳＰＭでは、ＳＥＳは、幾何学構造の結果として符号センサデータを結合する。同上の文献を参照されたい。また、ＳＥＳは、異なるセンサによって検出されたアテンションイベントをタスク及び環境特定のコンテクストと組み合わせることができ、環境内でランク付けされた関連の区域集合を生成する。Ｈａｍｂｕｃｈｅｎ、Ｋ．Ａ．の博士論文を参照されたい。すなわち、アテンションの照準を導くために、アテンション信号を組み合わせることができる。また、アテンションに関して鋭敏化及び習慣化させることができる。同上の文献を参照されたい。
【００６８】
以前に用いたように、ＳＥＳは、集中が疎らなマップである。本発明は、高分解能感覚情報（一連の視覚画像の形態での）のＳＥＳ上へのマッピングの方法を提供する。また、本発明は、ＳＥＳ上に完全な視覚シーンを形成する画像内で関連の区域を見つけてランク付けする問題を説明する。
【００６９】
本発明を実施するのに、ヒューマノイドロボットの回転パン／チルトカメラヘッドによって１組の３２０×２４０カラー画像を撮影した。画像は、事前処理せず、特定の物体を識別しなかった。画像を捕捉する間に、カメラヘッドを作業空間で旋回させた。結果は、視覚シーンのＳＥＳ上への完全なマッピングであった。カメラは、３６０度を通して回転することができず、従って、ＳＥＳ全体にマップすることができないので、チルトで＋２０度から−６０度、パンで＋８０度から−８０度の区域内で結ばれたＳＥＳ部分集合をデータで埋めた。カメラがこの範囲を網羅することができること及び±８０°のパン範囲が人間の視野と適合することの両方からこの範囲を選択した。
【００７０】
完全な視覚シーンを「感覚自己中心球体」上にマップするタスクは、まず視野内の全ＳＥＳノードのリストを集約することによって達成した。次に、５１９枚の画像のシーケンスをこのリスト内のノードに対応するパン／チルトの位置の各々で写真撮影することによって発生させ、より厳密には、画像中心をこれらの各角度の対に対応させた。シーケンス内の各画像の中心における中心窩窓を抽出し、ＳＥＳ上の正しいノードの位置に配置した。図３は、それぞれ−３３．５６３及び−２３．４６６のパン及びチルト角を有するＳＥＳノード１４２２において画像を形成するように実施したこの手順を示している。
【００７１】
中心から取った中心窩窓のサイズは変化したが、おおよそパンで５°及びチルトで５°が、頻度１４の測地線ドーム上の大部分のノードを分離する距離であるから、一般的にパンで約５°、チルトで５°とした。しかし、五角形及び六角形の両方がドームを構成するので、測地線ドーム上のノード間の稜線は、全てが同じ長さを有するわけではない。精密な結果では、各ノード間の距離及びこれらのノードの４つの最近接ノード（上下左右）を角度で計算し、ピクセル尺度に変換した。角度毎のピクセルの尺度は、実験的に判断した。次に、適切にサイズを判断した中心窩を画像中心から抽出した。各中心窩記録をこの記録のパン／チルト角の対に対応するＳＥＳ上のノードに配置した。図４は、ヒューマノイドロボットに関する「感覚自己中心球体」上に配置した全ての中心窩画像の視覚的表現を示している。
【００７２】
視覚シーンの区分的連続画像をＳＥＳ上に配置した全ての中心窩画像から復元した。復元画像内の各ピクセルをＳＥＳ上のノードに関連付けるノードマップも同様に発生させた。復元画像を図５に例示する。
【００７３】
アテンションの問題は、ＳＥＳを高密度情報でクラスター化することで発生する。ロボットが実時間で人間中心の環境と相互作用すべき場合には、限られたコンピュータリソースという理由から、安全性、機会、及びタスクによって判断される重要領域だけにアテンションを向けることができる。問題は、データが埋まったＳＥＳ及び画像入力ストリームが与えられたとして、如何にしてアテンション処理を行うかである。少なくとも２つの可能性がある。一方は、ＳＥＳ全体に対して視覚的アテンション処理を行うことである。他方は、個々の画像内で重要ポイントを検出し、これらのポイントを一連の既存画像と組み合わせることである。
【００７４】
視覚的アテンションの１つのモデルは、「特徴ゲート」モデルである。このモデルは、アテンションが、物体の位置及びそのターゲットへの類似性の両方に基づいてシーン内の物体を抑制するように見えるというＣａｖｅの観測に基づいている。引用によって本明細書に組み込まれている、Ｋ．Ｒ．Ｃａｖｅ著「視覚的選択の特徴ゲートモデル」、「心理学研究」、第６２号、１８２〜１９４頁（１９９９年）を参照されたい。このモデルでは、視覚シーン内の各位置は、方向又は色のような基本的特徴ベクトル、並びにこれらの各位置から出力への情報フローを調整するアテンションゲートを有する。このゲートは、情報が、現在処理中の目標のためのより有望又はより重要な別の位置からの情報と潜在的に干渉することになる場合に、この情報の位置からの情報フローを制限する。従って、ゲート調整された流れは、位置の特徴及び周囲の位置の特徴に依存する。視覚シーンは、区域に分割される。区域の群内の特徴にはスコアが付けられて比較され、区域の各群内で「優った」位置は、次のレベルへと渡される。これは、モデルの出力であるただ１つの位置が残るまで反復的に続行される。「特徴ゲート」は、ボトムアップ及びトップダウンの機構を処理するために２つのサブシステムを含む。トップダウン処理は、タスク関連である。例えば、タスクは、シーン内で特定の人物を検索するものとすることができる。この場合には、ターゲット人物の既知の特徴を有する位置が、そのような特徴を持たない位置よりも支持される。具体的には、ターゲットに対する位置の類似性にスコアが付けられ、最も類似する位置が全ての他のものよりも支持される。ボトムアップ処理は、タスクに依存しないシーン内の最も顕著な位置を特定する。この場合には、周囲の位置における特徴とは異なる特徴を有する位置が支持される。具体的には、最も目立つ特徴に対して数値的な卓越値が計算され、これらの特徴の位置が他の特徴よりも支持される。
【００７５】
本発明では、この研究に対して、「特徴ゲート」が、色、輝度、及び方向に対して各々に３つの別々の特徴マップを用いて実施された。方向処理は、Ｆｒｅｉ−Ｃｈｅｎ基準によって実施する。引用によって本明細書に組み込まれている、Ｓｈａｐｉｒｏ、Ｌ．、Ｓｔｏｃｋｍａｎ、Ｇ．Ｃ．著「コンピュータ視覚」、（Ｐｒｅｎｔｉｃｅ  Ｈａｌｌ、２００１年）、及びＰｒａｔｔ、Ｗ．Ｋ．著「デジタル画像処理」、４５４頁（Ｗｉｌｅｙ−Ｉｎｔｅｒｓｃｉｅｎｃｅ、第３版、２００１年）を参照されたい。良好な結果を得るために、入ってくる画像には、まず定数フィルタを用いてブラー処理を施した。画像をブラー処理することによって、「特徴ゲート」処理は、画像毎に連続して発生する非常に小さな重要でない変化による影響を受け難くなる。「特徴ゲート」モデルのボトムアップ処理に従って、各ピクセルの位置の特徴をユークリッド距離で最も近い８箇所の隣接位置の特徴と比較し、その結果を加算して活性化マップ内に保存した。トップダウン処理を用いる場合には、各ピクセルの位置の特徴は、既知のターゲットの特徴と比較されることになり、第１レベルからの最も高い活性化を有する位置がアテンションの照準として選択されることになる。しかし、これまで行った実験では、トップダウン処理を用いておらず、アテンションポイントは、このアテンションポイントの卓越性だけによって選択し、特定の特徴の特性をターゲットにすることによっては選ばなかった。
【００７６】
本発明により、「特徴ゲート」方法を用いて画像シーケンス内の各画像に対してアテンション処理を行い、その結果を、画像の光学中心に対応するノードに記録した。この処理では、卓越性アレイ構造における１２箇所の最も顕著な位置（行及び列の位置）及びそれらの活性値（又はスコア）を取り出した。また、このアレイには、処理中の画像のパン及びチルト角も含めた。通常は１２という数が、画像にわたって比較的均一なアテンションポイントの分布をもたらすことが判明したので、プログラムが戻す位置の数を任意に１２と設定した。
【００７７】
小区域（中心窩領域）のみがグラフィックＳＥＳ表現上に表示されるが、フルサイズ画像を撮って、各ノードの位置で処理する。この理由のために、シーケンスからの隣接ノード画像の間でかなりの重なりがある。この重なりは、異なる画像からのアテンションポイントが、多くの場合に空間内の同じ位置を指すことになることを意味する。この研究において用いた視覚システムでは、単一の画像は、おおよそパンで５５°、チルトで４５°に及ぶ。従って、２つの画像が、パンで５５°、チルトで４５°を下回って離隔する場合には、これらの画像は重なることになる。中心窩窓のみが各ノードに関連付けられるだけであるから、おおよそパンで３０°及びチルトで２５°以内にある画像は、中心窩内で重なることになる。それによっていずれかの中心窩窓に重なる約３０枚の画像が生じる。ＳＥＳの各ノードに関連付けられた１つの全体的なアテンションの卓越値が存在することが必要であった。ノードに対して単一の卓越値を計算するために、このノードの位置において撮られた画像から又は隣接画像からには関わらず、このノードにマップされる全てのアテンションポイントの卓越性を組み合わせる。多くの画像内で識別されるアテンション位置は、１つの画像のみに見つかったアテンション位置よりも顕著である（従って、より高い値を有するはずである）と仮定した。アテンションポイントを組み合わせて、卓越性の高いシーンの位置を特定するその後の処理を以下に説明する。
【００７８】
画像からアテンションデータが得られた後に、その画像の１２箇所の顕著なポイントの各々をそのポイントの位置に対応するＳＥＳノードにマップする。対応性は、次のように判断される。まずアテンションポイントからの画像中心の距離をピクセル数で計算し、次に、これを、実験的に判断した角度毎のピクセル値を用いて角度の変位量に変換するが、チルトで５度の範囲は、約２８ピクセルであり、パンで５度の範囲は、約３０ピクセルの範囲であった。
【００７９】
この情報を把握した状態で、各アテンションポイントを適切なノードにマップすることができるように、この情報を光学中心のパン／チルト角と共に用いて、これらの各アテンションポイントの実際のパン及びチルト角を見つける。位置の誤差は、同じ特徴からのアテンションポイントを隣接ノードにマップさせる場合がある。従って、アテンションポイントクラスター化アルゴリズムを用いて、特定の環境特徴に対応する全てのアテンション位置を見つけた。その手順は、少なくとも１５箇所のアテンションポイントを有する各ノードＩＤを選択し、これらのポイントの中間パン／チルト値を計算する。次に、中間パン／チルト値から２度の半径内に収まる全ての画像内の全てのアテンションポイントを見つけた。全てのこれらのポイントを、この半径内に収まる最も多くのアテンションポイントを有するノードである同じノードにマップした。２度の半径は、平均中心窩の約四分の一を表し、ポイントクラスターを分離するには十分コンパクトであるという理由で選択した。
【００８０】
この例を表１に例示しており、表１は、ＳＥＳ上のノード１４２１（ＩＤ列）にマップされるアテンションポイントを有する全ての原画像（ｉｍｇＣｔｒＩＤ列）、並びに各アテンションポイントの計算されたパン及びチルト角を示している。
【００８１】
（表Ｉ）
2009517225.tif 000003
【００８２】
このノードの卓越性を判断するために、ノードに配置した各アテンションポイントの活性値（すなわち、数値的な卓越値）を合計した。図６は、シーン内の上位１２箇所の全体で最も顕著な位置を示している。
【００８３】
全ＳＥＳ上のアテンション位置を判断する別の方法は、「特徴ゲート」を通じて視覚シーン（上述のように中心窩画像から復元した）の画像（例えば、図５の画像）を処理することであると考えられる。この処理を行うために、復元画像のノードマップを含めるように「特徴ゲート」アルゴリズムを修正した。それによって他のアテンション処理技術との比較のためにアテンションポイントを関連付けたノードＩＤを記録することが可能になる。結果は、図７に見ることができる。
【００８４】
図８は、ノード数対活性化閾値のグラフである。このグラフは、この実験で計算したノード毎の最小合計活性値から最大合計活性値までの範囲にわたる閾値に対して、その閾値を超えるノード数を表している。アテンション位置を有する６７２のノードが存在した。
【００８５】
いくつかの閾値を選択し、閾値レベルを超える活性化を有するノードの百分率を計算した。表ＩＩの最初の３列は、これらの結果をリストで表示している。これらは、ノードが、全体のＳＥＳ上で重要アテンション位置であるために必要な活性化レベルの尺度を与える。例えば、ＳＥＳ上でアテンション位置の上位１０％に入るには、ノードは、少なくとも１０００００の合計活性値を有する必要があることになる。
【００８６】
ＳＥＳの卓越性全体に対して単一のアテンション位置が如何に重要であるかを判断する別の方法は、閾値を超える活性化を有するノードにマップされる個々のアテンション位置の百分率を計算することである。このＳＥＳ上には、合計で６２２８個のアテンション位置が存在した。いくつかの閾値に対して、これらの計算が行われた。例えば、上位１０％に入る活性値を有するノードを選択した場合（閾値１０００００）では、これらのノードの１つにマップされる個々のアテンション位置の百分率は４１％である。言い換えれば、個々のアテンション位置の４１％は、ＳＥＳ上のノードの位置の上位１０％にマップされる。異なる閾値に関する百分率計算結果は、表ＩＩの最後の列に見ることができる。
【００８７】
（表ＩＩ）
2009517225.tif 000004
【００８８】
個々のアテンション位置の重要度の別の尺度は、上位Ｎ箇所の位置（ノード）に入るアテンション位置の百分率である。これは、比較のために有用とすることができる固定数のノードを選んでいることを除き、上述の百分率比較に類似している。更に、シーン内に如何に多くのアテンション位置が見つけられたとしても、固定数のみをアテンドすることができ、かつアテンドすべきである。例えば、個々のアテンション位置の１９％がＳＥＳ上の上位２０箇所のノードの位置にマップされることが判明した。言い換えれば、球体上の２０箇所の最も顕著な位置が、全ての個々のアテンション位置の１９％を表している。表ＩＩＩは、Ｎのいくつかの値に関するアテンション位置の数を示している。
【００８９】
（表ＩＩＩ）
2009517225.tif 000005
【００９０】
個々の画像内に見つかったアテンションポイントを全体の復元シーン画像にわたって見つかったアテンションポイントと比較した。これは、「特徴ゲート」を用いて復元画像（図４における単一の画像）を処理して最も高い活性化を有するＮ個のノードを見つけることによって行った。アテンション処理をフルサイズの個々の画像に対して行う場合には、一部のアテンション位置は、ＳＥＳに配置した画像片に対応しないノードにマップされる。これは、視覚シーンの縁部の近くにあるノードで撮られた画像内で発生する。これらの位置は、復元視覚シーン画像内では表されず、復元画像内のノードと比較することは、正確ではなくなる。従って、復元シーン画像内のノードに対応する上位Ｎ箇所の位置を見つけた。次に、活性値の合計を通じて見つかったアテンション位置を、直接復元シーン画像を処理することによって見つかった位置と比較した（表ＩＶ）。
【００９１】
（表ＩＶ）
2009517225.tif 000006
【００９２】
合計活性化画像（表Ｉに続く第１のパラグラフ）及び復元シーン画像（表Ｉに続く第２のパラグラフ）の両方で、パンダ、バーニー人形、ゴミ箱、左側の棚、及び椅子のような顕著な特徴を検出した。正面の壁にある黒色の枠及び黒色の壁テープのような明確な縁部及び隅部を有する特徴も両方の画像内で検出した。
【００９３】
合計活性化画像（表Ｉに続く第１のパラグラフ）は、ＳＥＳ上のアテンション配備に対してより良好に適合するように見える。重なる画像のシーケンスとは反対に、１つの画像のみがシーン内の最も顕著な位置を判断するので、復元シーン画像全体を処理すると、合計活性化画像よりも少ない情報しか入手することができない。更に、合計活性化画像を実施した場合には、新しい情報が利用可能になると同時に、ＳＥＳ上の卓越性分布を更新することは容易である。例えば、この更新は、新しい画像を処理して、見つかる新しいアテンションポイントを既存のアテンションポイントと組み合わせるだけで行うことができる。各ノードにおける活性化は、各アテンションポイントの古さによって重み付けすることができ、より新しいポイントにより大きい重みを与える。
【００９４】
合計活性化画像処理方法のロバスト性を試験する実験が行われた。元の視覚シーンの部分集合を選択し、このシーンの異なる照度レベル下での画像シーケンスを発生させた。異なる照度を有するシーケンス間の適合ノード数を表Ｖに見ることができる。低光量照明及び低光量スポット照明の照度レベルは、高及び中光量照明レベルとは非常に異なる。これは、適合ノードの低い百分率を説明する。しかし、高光量照明と中光量照明レベルの間の適合ノードの百分率は高く、システムは、異なる光レベルに直面する時に同様の挙動を示すことを示している。
【００９５】
（表Ｖ）
2009517225.tif 000007
【００９６】
要約すると、画像データのアテンション処理は、画像シーケンスからの個々のフルサイズ画像に対してアテンション処理を行い、各アテンション位置を最も近いノードにマップし、次に、各ノードで全てのアテンション位置を合計することによって最も適切に行われることが判明した。アテンション処理は、シーケンス内の各画像に対して繰返して行われるので、本方法を通じてより多くの情報が入手可能である。いくつかの隣接画像内で持続したアテンションポイントは、より高い活性値を有することになり、従って、１枚の画像のみに見つかったアテンションポイントよりもより顕著であると見なされることになる。従って、本方法によって顕著であると見なされた位置が実際の特徴であることの信頼性は、アテンション処理が、ＳＥＳ上に配置された中心窩窓から復元された画像に対して１回のみ行われる代替処理方法を用いた場合よりも高い。
【００９７】
本明細書に開示する好ましい実施形態は、本発明のいくつかの態様の例証を意図したものであるから、本明細書において説明して請求する本発明は、それらによって範囲が限定されないものとする。あらゆる均等な実施形態は、本発明の範囲にあるものとする。実際に、本明細書に示して説明したものに加えて、本発明の様々な修正が上述の説明から当業者には明らかになるであろう。そのような修正も特許請求の範囲に含まれるように意図している。
【００９８】
本明細書では、多くの参考文献が引用されており、その開示全体は、本明細書において全ての目的に対して引用により組み込まれている。更に、これらの参考文献のいずれも、上記で如何に特徴付けしたかに関わらず、本明細書で主張する内容の本発明に対する優先は認められていない。
【図面の簡単な説明】
【００９９】
【図１】「感覚自己中心球体」を理解するのに有用な例図である。
【図２】従来技術の適応自律ロボットの例示的な実施形態のシステムアーキテクチャを示す概略図である。
【図３】本発明の実施形態を実施するのに用いる画像形成処理を示す図である。
【図４】ＳＥＳ上に配置した１組の中心窩画像を示す図である。
【図５】中心窩画像から復元したシーンを示す図である。
【図６】本発明の一実施形態に従って個々の画像内のシーンを合計することによって識別した時のシーンにおける１２の最も顕著の位置を特定する図である。
【図７】シーン全体を処理することによって識別した時のシーンにおける１２の最も顕著な位置を特定する図である。
【図８】特定の活性化閾値を超えるノードの数を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１００】
３００  ＳＥＳの多面体
３１０  頂点
３５０  物体
φs  方位角
θs  仰角、極角
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【国際調査報告】
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