(57)【要約】【課題】  移動ロボットの本体位置およびアーム・ハンド位置の学習制御において、一回の成功試行で最適経路を学習するアーキテクチャを提供する。【解決手段】  学習制御のためのアーキテクチャには、上位ほど高度な行動とその実行プログラムが配置された階層構造を持たせる。階層の選択と階層内の行動選択はそれぞれ環境に関する感情値に基づく評価関数を用いて行うようにし、ある移動行動が障害物に遮られるという行動抑止が起きると、１つ上位のよりよい行動が選択されるようにし、成功までに起きた行動抑止の記憶に基づいて計算した目的地方向ベクトルを使うことによって、一回の成功試行で最適経路を学習するようにする。この最適経路の時間を逆にたることによって、最適帰還経路を算出する。また往々にして起きるセンサ認識の不調の場合でも、ユーザの遠隔認識による情報補正によって、本アーキテクチャは有効に働く。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボット本体の位置の学習制御アーキテクチャで、上位ほど高度な行動とその実行プログラムが配置された階層構造をなし、階層の選択と階層内の行動選択はそれぞれ環境に関する感情値に基づく評価関数を用いて行い、ある移動行動が障害物に遮られるという行動抑止がおきると１つ上位のよりよい行動を選択し、成功までに起きた行動抑止の記憶に基づいて計算した目的地方向ベクトルを使うことによって、一回の成功試行で最適経路を学習するアーキテクチャ。
【請求項２】
多関節ロボットアーム・ハンド系のハンド先端位置の学習アーキテクチャで、上位ほど高度な行動とその実行プログラムが配置された階層構造をなし、階層の選択と階層内の行動選択はそれぞれ環境に関する感情値に基づく評価関数を用いて行い、ある関節の移動・回が障害物に遮られるという行動抑止がおきると、関節駆動用モータ電流の上昇から行動抑止を検出し、１つ上位のよりよい行動を選択し、成功までに起きた行動抑止の記憶に基づいて計算した目的物方向ベクトルを使うことによって、一回の成功試行で最適経路を学習するアーキテクチャ。
【請求項３】
上記請求項１、２において、目的地から出発地に戻る場合、一回の成功試行で学習した最適経路を、時間を逆向きにたどることによって、目的地から出発地への最適帰還経路を算出し、これによって目的地から出発地への最適経路で帰還を実現するアーキテクチャ。
【請求項４】
上記請求項１、２において、ロボットセンサが不調な場合、ユーザがＣＣＤカメラを見ながら時間、ロボット位置、障害物名称と位置の正しい情報を登録すれば、一回の成功試行で最適往路、最適復路を学習が有効に機能するアーキテクチャ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、移動ロボットの本体位置およびアーム・ハンド位置の学習制御に関するものである。
【背景技術】
【０００２】  移動ロボットの位置の学習制御は大別して、本体の位置制御を対象としたもの、およびロボットのアーム・ハンド系の制御に関するものである。いずれもロボットの現在位置から、目的の場所を探索し発見する試行錯誤を重ねることを通じて、目的場所までロボット本体もしくはハンドを到達させる経路と移動中の行動を学習することを目的とする。【０００３】  以下では、移動ロボット本体の位置制御とハンドの位置制御を、どちらも共通の方法で解決する技術に関するものなので、単にロボットの位置の制御、あるいはロボットの位置の学習制御と呼ぶことにする。【０００４】  ロボットの位置の学習制御には強化学習法などが用いられ、単純な形状の障害物を迂回して目的地まで到達する場合、最良経路を学習するのに数万回の試行錯誤を要する。またハンドを目的の物体まで到達させる場合も、ハンドやアームが途中の障害物を避けて最良経路を学習するのに数十万回の試行錯誤を要する。したがって、この方法をリアルタイムで用いることは実用的でないので、予めシミュレーションによって学習を終え、結果のみをロボット制御に用いる必要がある。【０００５】  しかし、シミュレーション結果を用いることにより、環境の予期せぬ変化や、シミュレーションにおけるロボットあるいは環境のモデルに含まれる誤差のために、学習した制御法がうまく機能せず、例えば、急に出てきた障害物によって行動が乱されてしまう等の不具合を生じる。そのため、あらたな環境に適応した制御法を得るために、再度、新たな環境に対して何万回におよぶシミュレーションを行わなければならない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】  以上述べたように従来のロボットの位置の学習制御方法は、環境の予期せぬ変化や、シミュレーションにおけるロボットあるいは環境モデルに含まれる誤差のために、学習した制御法がうまく機能しないという問題がある。【０００７】  そこで、ロボットの位置制御の学習において解決しようとする課題は、学習前でも環境変化に対する適応能力が高いこと、目的地へ到達するまでの最良の制御方策を、一回の成功試行後に数回の試行錯誤で獲得すること、また仮に成功試行の学習後の大きな環境変化に対して、学習した制御法が機能しない場合の再学習が極めて低コストで済むこと、である。【０００８】  本発明は、このような環境の予期せぬ変化に対応できないなどという問題を極めて低コストで解消できる、一回の成功試行で最良経路を学習するアーキテクチャを提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】  課題を解決する手段は、一言で言うと動物や人間の知能と行動の進化発達過程の階層モデルを構築し、それをロボットの学習制御に使うことである。動物や人間が障害物を迂回して目的地に到達する場合、数回の試行錯誤で学習を終える。試行錯誤過程の意識を人からの聞き取りや自身の反省をまとめると、行動が何らかの理由で止められると、そのときの自分の身体の状態と環境の状態を記憶して、次の試行の際に、その記憶した情報を効果的に利用するということである。ここで、記憶した情報とは、身体が無意識的に覚えたものと、意識的に頭で覚えたものの両方を意味する。【００１０】  そこで、知能と行動の発達モデルは図１に示すように、下から上に向かって発達進化のレベルが高くなる階層構造とする。発達進化はあるレベルの行動では目的達成が行き詰まると、一つ上のレベルの意識での工夫を行い、それを同レベルの行動で実現するという手順を表す。これは、個体発達において、下位の行動で達成できないと、目的達成のための思考が働き試行錯誤を行い、やがて上位行動が発達する過程を意味する。また系統発生としてみるなら、何億年の時間の中で、ある種が生存のために行った何らかの工夫が生存を可能にし、やがて上位の種に進化することを表す。【００１１】  このモデルをロボットに移植できる形に表したのが「意識アーキテクチャ」と呼ぶ意識と行動の階層モデルある。これを図２に示す。この意識モデル部分は、時間空間認識の情報処理を行う上位層構造とし、それより下位に４階層から成る身体的意識階層とする。また行動モデル部分は、４階層の身体的意識階層の各階層に対応した行動関数群から成る。この意識アーキテクチャでは、意識の強さと感情の良し悪しを評価する関数も用いて階層選択と行動選択が行われる。【００１２】  ここで考えているロボット行動は基本的には２通りしかない。一つは最も価値の高い対象物に向かって進むこと、もう一つは最も嫌いな対象物から離れることである。しかし、実際の行動では、上で述べた４層の身体的意識階層ごとに対象物価値は異なって設定するので、同一レベル内において妥協的な、また異なったレベル間における妥協的な、好きと嫌いの中間に対応した行動となる。行動選択は以下で説明する評価関数に基づいて行われる。【００１３】  身体的意識階層のレベル選択に使われる評価関数Ｃｉは意識強度と呼び対象物についての意識の強さを表し、次の式（１）で与えられる。
【数１】
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ここに、βｉｊは知覚されたＮＥ個の対象物のｊ番目の対象物についてのレベルｉでの好きか嫌いかの度合い（好きなら正、嫌いなら負の値）を表し、対象物からの距離と対象物への方位角の減少関数として適宜定義される。γｉｊはレベルｉでの知覚されたＮＩ個の身体部分の中のｊ番目の身体部分の具合良さ悪さの度合い（具合が良ければ正、悪ければ負の値）を表し、例えばロボットのバッテリ残余エネルギがこれに相当し、解決すべき課題に応じて定義される。αｉｊは対象物ｊに関するレベルｉでの期待感情の良し悪いの度合い（良ければ正、悪ければ負）を表し、解決すべき問題に応じて対象物についての好きか嫌いかの度合いであるβｉｊの関数として定義される。【００１４】  これまでの経験から意識強度（１−１）と（１−２）の２種類のものが最もよく使われたが、これ以外のものも適宜用いるロボットと環境に応じて考案することができる。意識強度（１−１）と（１−２）の使いわけは、（１−１）は意識に入ったすべての意識対象を考慮に入れた方がよい場合、（１−２）は意識に入っている意識対象の中からら対象を絞り込む方がよい場合に用いられる。
いずれを使うにせよ、関数Ｃｉが最大となるような階層レベルｉが１、２、３、４、の中から選ばれる。【００１５】  次に、こうして選ばれたレベル（これをレベルｉとする）において、とるべき行動を選ぶために使われる評価関数Ｉｉは感情評価関数と呼び、感情の良し悪しを表し、次の式（２）で与えられる。
【数２】
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ここで、βｉｊしたがってαｉｊは、今上で述べたように対象物までの距離と方向の関数として定義されるので、レベルｉのｈ番目の行動Ｂｉｈに依存して値が変化する。
感情評価関数（２−１）は意識強度（１−１）が選ばれた場合、また感情評価関数（２−２）は意識強度（１−２）が選ばれた場合に用いられる。
そこで、選ばれたレベルｉにおける行動は、式（２）が最大となるような行動が選ばれる。関数Ｉｉがどのような行動に対しても、もはやそれ以上増加しない場合は、一つ上のレベル、つまりレベルｉ＋１の意識に移る。そこで感情評価関数Ｉｉ＋１を用いて行動が選択される。
ここで行動選択は３種類存在する。１。行動が現在より下位レベルに移る場合、２。行動が同じレベルにある場合、つまり同じレベル内で行動が変化する場合、３。同じレベル内に、もはやＩｉを増大させるような行動が無く、レベルが一つ上昇する場合である。この２の場合を「部分的に行動が抑止された」と言い、また最後の３の場合を「行動が抑止された」という。もしレベル４において行動が抑止されると、身体的意識階層より上位の時間空間認識階層に入る。後で述べるように、２と３の場合が起きたときの記憶は、学習に有用な情報として用いられる。【００１６】  上記２つの評価関数ＣｉとＩｉに基づく行動決定の計算と行動実行は、ロボット運転中絶えず行われる。身体的意識階層の４階層の計算の流れを図３に示す。
次に、身体的意識階層の４階層より上位にある時間空間認識の階層について説明する（図４−１）。これは、２つの副階層（レベル５−１とレベル５−２）からなる。上位副層（レベル５−２）は想起反省モジュールと時間空間認識モジュール、下位副層（レベル５−１）は行動計画モジュールからなる。
時空間認識モジュールは障害物および対象物の位置の認識、特徴点の認識と分類、特徴点の位置の認識を行う。行動計画モジュールは、ロボットに課せられたタスクに応じて基本的なモジュールを複数種類を前もって用意する。また時空間認識モジュールと想起反省モジュールは唯一つである。
行動が進むにつれて、時間空間認識モジュールの情報と身体的意識階層の各層から上がってくる行動抑止に関する情報が想起反省モジュール（図４−２）に書き込まれ、さらにこの情報に基づいて、レベル５−１に当初与えられたもの以外の新たな行動計画モジュールが随時構築され追加される。どの行動計画モジュールも行動指令を持ち、一度起動されると身体階層のレベル４に行動指令を出す。
想起反省モジュールは、第一試行中のレベル１、２、３、４における行動抑止の情報と、空間認識モジュールにより得られたその時の環境の時間空間情報を記憶する。以下に、想起反省モジュールに基づいて、ロボットが進むべき方向の学習について説明する。
基本的行動計画モジュールは、想起反省モジュールと時空認識モジュールを参照しつつ、目的地に到達する第一試行が終了するまでに、目標地点までの経路において、レベル４で抑止原因となった障害物の特徴点から、サブゴールとすべき障害物に新たなβ値を割り当て、その障害物の場所をサブゴールとして設定する機能を持つ。
また、基本的行動計画モジュールは、過去に抑止が起きたときのロボット位置ベクトルの重み付き平均として、式（３）で定義されるサブゴールの方向ベクトルを計算し蓄える。
【数３】
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ここに、ｑをサブゴールの総数として、ｐはｐ番目のサブゴールを表し、ｋは抑止された事象を時系列に並べたときの事象の番号であり、抑止事象ｋが起きたときの時刻をｔ（ｋ）で表す。ロボットの出発地を原点として、ｘ＿（ｋ）はｋが起きたときのロボットの速度ベクトル、またｍ（ｋ）は、事象ｋの時の抑止の強さを表す正数、ｎは抑止の起きた最近の時刻である。ｍは抑止の程度（部分的か否か）に応じて値が変わる。部分的なら１、さもなければ行動変化に応じて適宜（ｍ＞１として）決める。
この方向ベクトルは、１つのサブゴールから発し、次のサブゴールに向かう方向ベクトルであり、ｄ＿ｐ（ｋ）のように時間の進む順番に番号を割り振られる。上でも述べたように、ここに、ｐ＝１、、、、ｑで、ｑは一回目の試行終了時までに得られた方向ベクトルの総数である。
この基本的行動計画モジュールの利用と実行は二回目以降の試行で行われ、新たに割り当てられた、あるいは変更されたβ値と対象物情報は、学習した経路の大きな方向転換を行うべき地点の仮想ランドマークとして機能する。【００１７】  二度目の試行では基本的行動計画モジュールの方向ベクトルに基づいて、ｄ＿ｐ（ｋ）にしたがって試行を開始する。この試行で得られた情報は想起反省モジュールに上書きされ、必要なら三度目の試行で同様に利用される。二度目の試行で形成された方向ベクトルは基本的行動計画モジュールに上書きされる。【００１８】  成功試行後に学習した最良経路の時間を逆向きにたどれば、目的地から出発地までの最良経路を算出できる。それは、想起反省モジュールの目的地到達時間から出発時間まで時間を逆向きにたどりながら、さらにそれと平行して基本行動計画モジュールをやはり時間を逆向きにたどりながら、成功試行時に算出されているｑ個の方向ベクトル式（３）を、算出された順とは逆に、しかもそれぞれの方向ベクトルを時間を逆にたどることによって実行される。この実行順序に従ってロボットを移動させれば、目的地から出発地に向かって最良経路で帰還することになる。【００１９】  ロボット本体の位置制御の場合と、アーム・ハンドの位置制御の場合の違いは、式（１）と（２）の評価関数の構成の違いである。【００２０】  センサによる認識が完璧な場合は最初の試行から完全自律移動で、目的地まで到達できれば、本アークテクチャによる上記の学習が行われる。しかし往々にして起きるセンサ認識の不全によって、時空認識モジュールにおける障害物の認識と分類が不調な場合でも、ユーザが遠隔的にＣＣＤカメラ画像によってロボット周囲の環境認識が可能で、その認識内容をロボットに伝達する装置を装備することによって、本アーキテクチャは有効に働く。すなわち、そのようなセンサ認識が不完全な場合、ユーザがＣＣＤカメラを見ながら正しい認識結果を本アーキテクチャの想起反省モジュールと時空認識モジュールに、そのときの時間、ロボット位置、障害物名称と位置と特徴点の種類をそれぞれ対応する欄に登録すればよい。【００２１】  以上述べたように本発明のロボットの位置の学習制御のアーキテクチャを用いれば、目的の位置へ到達するまでの最良の制御方策をわずか２〜５回程度の試行錯誤で獲得することが出来、成功試行後に障害物が急に出て来る等環境が変化して、一回目の試行で学習が不調であっても、極めて少ない回数で再学習が可能である。
【発明の効果】
【００２２】  この発明では、行動の抑止を感知する必要がある。したがって、ロボット本体の位置制御に必要なセンサは障害物認識に必要なＣＣＤカメラ、とっさの障害物回避に必要な障害物回避センサである。またロボットハンド制御には、アームが障害物に衝突したさいの認識センサもしくはそれと等価な機能が必要である。
本発明を、ロボット本体の位置制御の学習、およびロボットハンドの位置制御の学習に用いる場合、一回の成功試行の後、一回（悪くても数回）の試行で学習が完了する能力を持つ。
本アーキテクチャの以上の能力から、レスキュー分野や介護分野における効果的な用途が多数存在する。レスキュー分野では、被災現場まで移動した後にそこから最良経路で自律帰還する場合に有用である。また、アーム・ハンドを操作者が操りながら、被災現場の物体を探索把持する場合、試行錯誤で一回成功した後は、アーム・ハンドに自律的に最短経路で探索把持させることができる。
介護分野では、アーム・ハンドをユーザーが操りながら、テーブル上の物体を探索把持する場合、試行錯誤で一回成功した後は、アーム・ハンドに自律的に最短経路で探索把持させることができる。
センサによる認識が完璧な場合は最初の試行から完全自律移動で、本アークテクチャによる上記の学習が行われる。しかし往々にして起きるセンサ認識が不完全な場合でも、ユーザの代替認識とロボットへの情報伝達の装備が整っていれば、本アーキテクチャは有効に働く。
以上の説明のように、本発明は、このような環境の予期せぬ変化に対応できないなどという問題を極めて低コストで解消できる、一回の成功試行で最良経路を学習するアーキテクチャを提供するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】  次に、本発明の実施の形態について説明する。
【実施例１】
【００２４】ロボット本体の位置制御の学習の例
小型ロボットを用いた実施例について説明する。ロボットは自己位置を知るエンコーダと障害物認識のためのＣＣＤカメラ、とっさの障害物回避に必要な障害物回避センサを備える。目的値は障害物の向こう側にあり、ロボットは目的地まで行かねばならない。第一回目の試行（行動軌跡を図５−１に示す）で、式（３）でＢ点までの方向ベクトルを計算し、その結果を用いて第二回目の試行（行動軌跡を図５−２に示す）を行った。
ロボットの目的地（図５−１のＧ点）は身体的階層レベル２の目的地として設定された。第一回目の試行中に学習が実行され、第二回目の試行で、より近い経路で目的地に到達したことを示す。
この実施例では、評価関数は、（１−１）と（２−１）を用い、パラメータαｉｊ、βｉｊ、γｉｊを式（４）のように定義した。
【数４】
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ただし、εｉｊと忘却関数ｆ（ｔ）は以下の式（５）で定義される。
【数５】
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この実施例では、唯一つの基本行動計画モジュールを用い、また唯一の空間認識モジュールを用いた。空間認識モジュールは、障害物の位置と変化点（角点と端点）を認識する。また基本的行動計画モジュールでは、障害物の変化点（図５−１および図５−２のＡとＢ）のβ値を第一試行中に新たに正値に設定した（当初は０）。こうすることによって、Ａ点とＢ点は基本的行動計画モジュールにおいて中間目標点として機能し、その結果、第二試行において障害物のＡＢ部分を最良に迂回することができた。
【実施例２】
【００２５】アーム・ハンド系の位置制御の学習の例
６関節ロボットのアーム・ハンド系を使って、手探りで目的物を把持する行動の実施例を説明する。アーム・ハンド系の概略と第一回目の試行の推移を図６に示す。制御の目的は、第一試行において、リンクが壁と弱い衝突（行動抑止）を繰り返しながら、ハンドが目的物を把持可能な近傍に到達した後、それまでの抑止情報を用いて、帰路には壁と接触することなく、アーム・ハンド系を壁環境から抜け出すことである。
アーム・ハンド系は図６に示すように、４関節４リンクの直列機構で、図中Ａ点がハンド先端とし、アー厶基部ＥＤが図中上下方向きに移動するアクチュエータに直結しているものとする。リンクＡＢが穴に入りかけており、穴底には目的物（黒の四角）が置かれている。
本ロボットは、センサはアーム基部ＥＤ部の変位および各関節角度を検知するポテンショメータがあり、ハンド先端にはＣＣＤカメラ等の視覚センサを持つ。関節の指令角度と実際の関節角の差が閾値を超えたことから、壁がどのリンクと衝突したかを検知する。ＣＣＤカメラによって、目的物の認識を行う。
以下に図６の１〜１９までの第一試行時の推移例を説明する。１ではアーム・ハンドを一直線として下方に向けてＡ点が壁にぶつかるまで駆動する。２では、Ａ点のぶつかりを電流から感知しＡ点での反力方向を検出する。そして、Ｂ点のモータを反力方向に決められた角度回転する。
３では下方にアーム・ハンド系を決められた距離だけ下方に移動する。４ではロボット全部をＢ点が壁にぶつかるまで下方に移動する。そして２〜３と同様のことを行い、図中の１９のように、ハンド先端が目的物近傍に到達するまで、下方移動、関節のぶつかり、壁反力の向きの検出、上位関節の回転といった一連の動作を適宜繰り返す。例えば、もし関節の回転が大き過ぎて壁上側にリンクの一部が衝突することが起きても、このアルゴリズムは適宜対処できる。
第一試行を行うときに用いる評価関数は以下の式（６）のように設定した。βｉｊをレベルｉにおける２つの対象物（目的地ｊ＝１と壁ｊ＝２）に対する好悪の知覚として、
【数６】
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また、βｉｊ（ｊ＝１、２）の関数形は以下に定義される。まずβｉｊ（ｉ＝２、３、４）は、ｋを抑止が起きた時間として、推定した目的物方向をθＥとして、適宜に選んだｂｉ（ただし、ｂｉ−１＞ｂｉ０）にたいして、次の式（７）のように定義する。
【数７】
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ただし、過去にその関節Ｘｉで起きた抑止ｒ（ｒ＝１ｏｏｏｋ）がレベルｉで起きたときは、δ（ｒ、ｉ）＝１、ｒがレベルｉで起きなかったとき、δ（ｒ、ｉ）＝０とする。
次に、βｉ２（ｉ＝２、３、４）は、リンクＸｉ−１Ｘｉ−２の関節以外のどこかが壁と接触しているとき、適宜決めたβ＜０に対して、βｉ２＝β、それ以外のとき、βｉ２＝０とする。そして、β１２＝０とする。
またこのときの意識アーキテクチャの説明を図７に示す。この場合、レベル５−２の時間空間認識モジュールでは、ＣＣＤカメラデータによる目的物認識を行うと共に、レベル３と４での衝突検出データに基づいて、どのリンクが壁と衝突したかを認識する。この情報に基づき、想起反省モジュールでは、壁との弱い衝突によって起きるアームの抑止情報と目的物認識情報が時系列として記憶される。
レベル５−１の基本的行動計画モジュールでは、想起反省モジュール情報を用いて、第一試行でハンドが目的物把持可能な近傍に到達してから、アーム・ハンド系を壁環境から抜き取るまでの帰路と往路の第二試行におけるアーム駆動計画を立てる。
帰路計画は、図６の１９から１の手順を、衝突なしに進む駆動工程表である。抑止情報から、衝突した位置では、衝突しない程度の関節角の設定し関節を駆動する、第二試行の往路計画は、図６の１から１９の手順を、衝突なしに進む駆動工程表である、抑止情報から、衝突した位置では、衝突しない程度の関節角の設定し関節を駆動する。
もし帰路において、壁との衝突が起きれば、今度は第二試行においてその抑止情報を用いて、上記の第二試行の往路計画に修正を加える。
また、基本的行動計画モジュールでは、など式（６）式（７）で必要な衝突後の各関節の適度な角度を決めるパラメータｂｉ、β、目的物方位θＥなどの初期値を持ち、またそれらの更新値を設定する。
なお、図７が示すとおり、回転する関節の位置（Ｂ、Ｃ、Ｄ）に応じて、レベル４を３通りに分割する。ただし、本実施例ではレベル２以下を用いないで学習が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００２６】  数回の試行で学習が完了するので、介護やレスキュー分野におけるロボット制御に適している。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】知能と行動の発達モデルを表形式で表した図
【図２】意識アーキテクチャのブロック図
【図３】身体的意識階層の４階層の流れ図
【図４−１】時間空間認識モジュールの流れ図
【図４−２】想起反省モジュールを表形式表した図
【図５−１】小型ロボット実験例の一回目成功試行の軌跡図
【図５−２】小型ロボット実験例の二回目試行の軌跡図
【図６】アーム・ハンド系の目的物探索の推移例を示した図
【図７】アー厶・ハンド系の意識アーキテクチャを表形式で表した図
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４−１】
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【図４−２】
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【図５−１】
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【図５−２】
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【図６】
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【図７】
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