(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得部と、
前記入力情報を参照して前記ロボットの動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを用いて、前記パラメータを生成する生成部と、
を備え、
前記動作は、前記採取量の前記目標値に対する超過分を前記採取部から落下させるための動作である、情報処理装置。
【請求項２】
前記落下させるための動作は、前記採取部を振動させる動作、移動させる動作、及び回動させる動作の少なくとも一部を含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記入力情報は、前記対象物周辺の環境を示す情報、前記対象物の物性を示す情報、前記対象物の画像、及び前記採取部の画像の少なくとも一部をさらに含む、請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記パラメータは、速度、時間、回数、距離、角度、振動数、及び振幅の少なくとも一部を含む、請求項１から３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得部と、
前記入力情報を参照して前記ロボットの動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを用いて、前記パラメータを生成する生成部と、
を備え、
前記動作は、前記採取量の前記目標値に対する超過分を前記採取部から落下させるための動作であり、
前記ロボットが採取した前記対象物の採取量、及び、学習用のパラメータにより規定される前記落下させるための動作を前記ロボットが行うことにより前記採取部から落下した対象物の落下量を示す情報を取得する学習用データ取得部と、
前記生成モデルを、前記採取量及び前記落下量を示す情報を含む入力情報を入力すると前記学習用のパラメータを出力するよう、機械学習により学習させる学習部と、
をさらに備えた情報処理装置。
【請求項６】
対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得部と、
前記入力情報を参照して前記ロボットの動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを用いて、前記パラメータを生成する生成部と、
を備え、
前記動作は、前記採取量の前記目標値に対する超過分を前記採取部から落下させるための動作であり、
前記対象物を収納した容器から前記対象物を採取する動作と、前記生成部が生成したパラメータにより規定される前記落下させるための動作と、を行うよう前記ロボットを制御するロボット制御部と、
前記容器内の前記対象物を均す動作を行うよう当該均す動作を行う装置を制御する均し制御部と、
をさらに備えた情報処理装置。
【請求項７】
対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び、学習用のパラメータにより規定される動作を前記ロボットが行うことにより前記採取部から落下した対象物の落下量を示す情報を取得する学習用データ取得部と、
前記採取量及び前記落下量を示す情報を含む入力情報を入力すると前記学習用のパラメータを出力するよう、機械学習により生成モデルを学習させる学習部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項８】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得工程と、
前記入力情報を参照して前記ロボットの動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを用いて、前記パラメータを生成する生成工程と、を含み、
前記動作は、前記採取量の前記目標値に対する超過分を前記採取部から落下させるための動作である、情報処理方法。
【請求項９】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び、学習用のパラメータにより規定される動作を前記ロボットが行うことにより前記採取部から落下した対象物の落下量を示す情報を取得する学習用データ取得工程と、
前記採取量及び前記落下量を示す情報を含む入力情報を入力すると前記学習用のパラメータを出力するよう、機械学習により生成モデルを学習させる学習工程と、
を含む情報処理方法。
【請求項１０】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得工程と、
前記入力情報を参照して前記ロボットの動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを用いて、前記パラメータを生成する生成工程と、
を含み、
前記動作は、前記採取量の前記目標値に対する超過分を前記採取部から落下させるための動作であり、
前記ロボットが採取した前記対象物の採取量、及び、学習用のパラメータにより規定される前記落下させるための動作を前記ロボットが行うことにより前記採取部から落下した対象物の落下量を示す情報を取得する学習用データ取得工程と、
前記生成モデルを、前記採取量及び前記落下量を示す情報を含む入力情報を入力すると前記学習用のパラメータを出力するよう、機械学習により学習させる学習工程と、
をさらに含む、情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータが実行する情報処理方法であって、
対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得工程と、
前記入力情報を参照して前記ロボットの動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを用いて、前記パラメータを生成する生成工程と、
を含み、
前記動作は、前記採取量の前記目標値に対する超過分を前記採取部から落下させるための動作であり、
前記対象物を収納した容器から前記対象物を採取する動作と、前記生成工程が生成したパラメータにより規定される前記落下させるための動作と、を行うよう前記ロボットを制御するロボット制御工程と、
前記容器内の前記対象物を均す動作を行うよう当該均す動作を行う装置を制御する均し制御工程と、
をさらに含む、情報処理方法。
【請求項１２】
請求項１、５〜７の何れか１項に記載の情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記各部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットに動作を学習させる技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットに動作を学習させる技術が知られている。例えば、特許文献１には、容器に入った対象物を所定の量だけ採取する動作を、ロボットに学習させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１９−９８４１９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された技術は、学習させたロボットを動作させても、実際に採取した量が所定の量とは異なる場合がある。そのため、特許文献１に記載された技術は、ロボットをより精度よく動作させる上で改善の余地がある。
【０００５】
本発明の一態様は、対象物を採取するロボットをより精度よく動作させる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得部と、前記入力情報を参照して前記ロボットの動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを用いて、前記パラメータを生成する生成部と、を備える。前記動作は、前記採取量の前記目標値に対する超過分を前記採取部から落下させるための動作である。
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び、学習用のパラメータにより規定される動作を前記ロボットが行うことにより前記採取部から落下した対象物の落下量を示す情報を取得する学習用データ取得部と、前記採取量及び前記落下量を示す情報を含む入力情報を入力すると前記学習用のパラメータを出力するよう、機械学習により生成モデルを学習させる学習部と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明の一態様によれば、対象物を採取するロボットをより精度よく動作させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本発明の実施形態１に係るロボット制御システムの構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施形態１に係る制御装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施形態１における第２生成モデルの入出力の具体例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態１における第２パラメータの一例を示す図である。
【図５】本発明の実施形態１に係るロボット制御システムが実行する制御方法の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施形態１に係る学習装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図７】本発明の実施形態１に係るロボット制御システムが実行する学習方法の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明の実施形態２に係るロボット制御システムの構成を示すブロック図である。
【図９】本発明の実施形態２に係る制御装置の機能的な構成を示すブロック図である。
【図１０】本発明の実施形態２に係るロボット制御システムが実行する制御方法の流れを示すフローチャートである。
【図１１】本発明の実施形態に係るロボット制御システムを構成する各装置の物理的構成を例示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
〔実施形態１〕
以下、本発明の実施形態１に係るロボット制御システム１について説明する。
【００１１】
＜ロボット制御システム１の構成＞
ロボット制御システム１の構成について、図１を参照して説明する。図１は、ロボット制御システム１の構成を示すブロック図である。図１に示すように、ロボット制御システム１は、制御装置１０と、学習装置２０と、ロボット３０と、センサ４１〜４３とを含む。ロボット制御システム１は、採取した対象物を落下させるための動作をロボット３０に学習及び実行させるシステムである。
【００１２】
制御装置１０及び学習装置２０は、ロボット３０及びセンサ４１〜４３と、それぞれ通信可能に接続される。また、制御装置１０及び学習装置２０は、互いに通信可能に接続される。例えば、制御装置１０、学習装置２０、ロボット３０、及びセンサ４１〜４３は、ネットワークを介して接続される。この場合、ネットワークは、有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ、インターネット、公衆回線網、モバイルデータ通信網、又はこれらの組み合わせである。
【００１３】
なお、図１に示す例では、制御装置１０及び学習装置２０は物理的に異なる装置であるが、これは本実施形態を限定するものではない。例えば、制御装置１０及び学習装置２０は、物理的に１つのコンピュータによって一体に形成されていてもよい。また、図１に示す例では、制御装置１０及びロボット３０は、ネットワークを介して通信可能に接続された物理的に異なる装置であるが、これは本実施形態を限定するものではない。例えば、制御装置１０は、ロボット３０に内蔵されていてもよい。また、図１に示す例では、ロボット３０及びセンサ４１〜４３は、物理的に連結された異なる装置であるが、これは本実施形態を限定するものではない。例えば、センサ４１〜４３の一部又は全部は、ロボット３０に内蔵されていてもよい。
【００１４】
また、図１に示す例では、ロボット制御システム１が、ロボット３０及びセンサ４１〜４３をそれぞれ１つずつ含んでいるが、これは本実施形態を限定するものではない。ロボット制御システム１は、複数のロボット３０を含んでいてもよい。また、ロボット制御システム１は、センサ４１〜４３の少なくとも何れかを複数含んでいてもよい。
【００１５】
（制御装置１０の概要）
制御装置１０は、容器９０から対象物８０を採取する第１動作と、採取量の目標値に対する超過分を落下させるための第２動作と、採取した対象物８０を容器９１に移し替える第３動作とをロボット３０に実行させる装置である。制御装置１０は、特許請求の範囲に記載した「情報処理装置」を実現する構成の一例である。制御装置１０の詳細な構成については後述する。
【００１６】
（学習装置２０の概要）
学習装置２０は、第２動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを学習させる装置である。学習装置２０は、第１動作による対象物８０の採取量を取得する。また、学習装置２０は、学習用のパラメータにより規定される第２動作により落下した対象物８０の落下量を示す情報を取得する。また、学習装置２０は、当該採取量、落下量、及び学習用のパラメータを用いた機械学習により生成モデルを学習させる。学習装置２０は、特許請求の範囲に記載した「情報処理装置」を実現する構成の一例である。学習装置２０の詳細な構成については後述する。
【００１７】
（第１動作）
第１動作は、ロボット３０が、対象物８０を収納した容器９０から対象物８０を採取する動作である。第１動作は、第１パラメータにより規定される。
【００１８】
（第２動作）
第２動作は、ロボット３０が、対象物８０の採取量の目標値に対する超過分を採取部３４から落下させるための動作である。第２動作は、採取部３４を振動させる動作、移動させる動作、及び回動させる動作の少なくとも一部を含む。例えば、第２動作は、第２パラメータにより規定される。
【００１９】
（第３動作）
第３動作は、ロボット３０が、採取した対象物８０を容器９１に移し替える動作である。具体的には、第３動作は、採取部３４を、採取位置から移し替え位置まで移動させる動作と、採取部３４を回動させる動作とを含む。第３動作を規定するパラメータは、容器９０の位置に応じて定まる採取位置と、容器９１の位置に応じて定まる移し替え位置とに基づき定められる。
【００２０】
（対象物８０）
対象物８０は、ロボット３０による採取の対象物である。対象物８０は、例えば、粉体、粒体、液体、又は粘性体である。対象物８０は、容器９０に収容されている。
【００２１】
（容器９０）
容器９０は、対象物８０を収容可能な形状であり、対象物８０を採取可能な開口部を有する。ここでは、容器９０は、２つの底面のうち一方が開口した円柱状のシャーレである。容器９０は、開口部が鉛直上向きになるように設置される。以降では、開口している方の底面を上面と記載し、開口していない方の底面を単に底面と記載する。
【００２２】
（容器９１）
容器９１は、採取された対象物８０を収納するための容器９０とは異なる容器である。容器９１は、対象物８０を収容可能な形状であり、対象物８０を移し替え可能な開口部を有する。容器９１の形状の具体例については、容器９０の形状と同様に説明される。ただし、容器９１の形状は、容器９０と同一であってもよいし、同一でなくてもよい。
【００２３】
（ロボット３０の構成）
ロボット３０は、制御装置１０の制御に基づいて第１動作、第２動作、及び第３動作を実行する。具体的には、図１に示すように、ロボット３０は、複数の回転軸を有する多関節ロボットであり、台座部３１と、ベース部３２と、アーム部３３と、採取部３４とを含む。
【００２４】
台座部３１は、ロボット３０の設置面に設置される。設置面とは、例えば、床であるが、これに限られない。台座部３１は、制御装置１０の制御に基づいて設置面を移動可能であり得る。例えば、台座部３１は、設置面に接する車輪を有していてもよい。
【００２５】
ベース部３２は、台座部３１に対し、旋回可能に連結される。
【００２６】
アーム部３３は、複数のアームを含む。各アームの基端部は、ベース部３２又は他のアームの先端部に対して、定められた軸まわりに回転可能に連結される。また、アーム部３３の先端には採取部３４が接続される。
【００２７】
採取部３４は、先端に、対象物８０を保持可能な凹部を有する。凹部の形状は、例えば、匙状、カップ状であってもよいが、これに限られない。採取部３４は、例えば、薬さじ（スパチュラ）であるが、これに限られない。
【００２８】
ロボット３０は、制御装置１０の制御に基づいて、台座部３１の移動、ベース部３２の旋回、及び各アームの回転の一部又は全部を実行することにより、採取部３４の位置及び傾きを変化させる。
【００２９】
（センサ４１の構成）
センサ４１は、対象物８０の表面を撮影する。例えば、センサ４１は、ＲＧＢカメラであり、対象物８０の上方に設置される。センサ４１は、対象物８０の表面を上方から撮影する。なお、センサ４１は、ＲＧＢカメラに限られず、対象物８０の表面を撮影可能なセンサであればよく、例えば、深度カメラであってもよい。また、センサ４１は、対象物８０を上方から撮影することに限らず、他の方向から撮影してもよい。例えば、センサ４１は、対象物８０の側面を撮影してもよい。この場合、センサ４１は、対象物８０の高さ、起伏等を容易に解析可能な画像を撮影することができる。
【００３０】
（センサ４２の構成）
センサ４２は、対象物８０周辺の環境を検出する。例えば、センサ４２は、温湿センサであり、対象物８０周辺に設置される。これにより、センサ４２は、対象物８０周辺の環境として温度及び湿度を検出する。なお、センサ４２は、温湿センサに限られず、環境を検出可能なセンサであればよい。
【００３１】
（センサ４３の構成）
センサ４３は、対象物８０を収容した容器９０の重量を検出する。センサ４３は、重量センサであり、重量を検出する対象を載置する載置面を有する。載置面には、容器９０が載置される。
【００３２】
＜制御装置１０の機能的な構成＞
制御装置１０の機能的な構成について、図２を参照して説明する。図２は、制御装置１０の機能的な構成を示すブロック図である。図２に示すように、制御装置１０は、制御部１１と、記憶部１２とを含む。制御部１１は、取得部１１１と、生成部１１２と、ロボット制御部１１３とを含む。記憶部１２は、第１生成モデルＭ１と、第２生成モデルＭ２とを記憶する。第２生成モデルＭ２は、特許請求の範囲に記載した「生成モデル」を実現する構成の一例である。
【００３３】
（取得部１１１）
取得部１１１は、ロボット３０が採取した対象物８０の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する。入力情報の詳細については後述する。
【００３４】
（生成部１１２）
生成部１１２は、第２生成モデルＭ２を用いて第２パラメータを生成する。第２生成モデルＭ２及び第２パラメータの詳細については後述する。
【００３５】
（ロボット制御部１１３）
ロボット制御部１１３は、第１動作と、生成部１１２が生成した第２パラメータにより規定される第２動作と、を行うようロボット３０を制御する。また、ロボット制御部１１３は、第３動作を行うようロボット３０を制御する。
【００３６】
（第１生成モデルＭ１）
第１生成モデルＭ１は、条件情報が入力されると第１パラメータを生成するよう、機械学習により構築されたモデルである。第１生成モデルＭ１は、例えば、１又は複数のニューラルネットワーク（好ましくは、ディープニューラルネットワーク）によって構成される。ニューラルネットワークの一例としては、ＣＮＮ（Convolutional Neural Network）が挙げられるが、これに限らない。
【００３７】
（条件情報）
条件情報は、ロボット３０を動作させる条件を示す情報である。具体的には、条件情報は、ロボット３０が第１動作を実行する際の条件を示す。例えば、条件情報は、対象物８０の表面画像情報、表面形状情報、環境情報、及び物性情報の一部又は全部を含んでいてもよい。表面画像情報は、センサ４１により取得可能である。表面形状情報は、深度カメラ（図示せず）により取得可能である。環境情報、物性情報の詳細については後述する。
【００３８】
（第１パラメータ）
第１パラメータは、ロボット３０の第１動作を規定するパラメータである。換言すると、ロボット３０の第１動作は、第１パラメータによってモデル化される。第１パラメータは、例えば、採取部３４を対象物８０へ挿入する位置、挿入する深さ、挿入する際の傾き、挿入後の移動量、挿入後の移動速度、対象物８０から抜き取る動作を開始する際の傾き、及び、当該抜き取る動作を終了する際の傾きの一部又は全部を含んでいてもよい。
【００３９】
（第２生成モデルＭ２）
第２生成モデルＭ２について、図３を参照して説明する。図３は、第２生成モデルＭ２の入出力を説明する模式図である。第２生成モデルＭ２は、入力情報が入力されると第２パラメータを出力するよう、機械学習により構築されたモデルである。
【００４０】
（入力情報）
図３に示すように、入力情報は、採取量、及び目標値を示す情報を含む。また、入力情報は、これらの情報に加えて、対象物８０周辺の環境を示す環境情報、対象物８０の物性を示す物性情報、対象物８０の画像情報、及び採取部３４の画像情報の少なくとも一部を含んでいてもよい。これらの情報の詳細について以下に説明する。
【００４１】
（採取量）
採取量は、ロボット３０が第１動作により採取した対象物８０の採取量である。
【００４２】
（目標値を示す情報）
本実施形態では、目標値を示す情報として、目標値そのものを適用する。目標値とは、第１動作により対象物８０を採取すべき目標となる値である。
【００４３】
（採取部３４の画像情報）
採取部３４の画像情報は、採取部３４を被写体として含む。例えば、採取部３４の画像情報は、対象物８０を採取していない状態の採取部３４が被写体として含まれていることが望ましい。例えば、採取部３４の画像情報は、第１動作の実行前にセンサ４１により採取部３４が撮影されたものであってもよい。また、採取部３４の画像情報は、事前に制御装置１０のメモリに記憶されたものであってもよい。
【００４４】
（対象物８０の画像情報）
対象物８０の画像情報は、採取部３４によって採取された採取部３４上の対象物８０を被写体として含む。対象物８０の画像情報は、第１動作の実行後にセンサ４１により撮影されたものであってもよい。
【００４５】
（環境情報）
環境情報は、対象物８０周辺の環境を示す情報である。本実施形態では、環境情報は、センサ４２によって取得される温度及び湿度を含む。第１生成モデルＭ１に入力される環境情報についても同様に説明される。
【００４６】
（物性情報）
物性情報は、対象物８０の物性を示す情報である。対象物８０が粉体である場合、物性情報の一例として、安息角、崩潰角、及び差角の一部又は全部を用いることができる。安息角、崩潰角、及び差角としては、事前に取得された情報が用いられる。また、物性情報の他の一例として、対象物８０の密度を用いることができる。ただし、物性情報は、上述した例に限られない。第１生成モデルＭ１に入力される物性情報についても同様に説明される。物性情報は、制御装置１０が有するメモリに記憶されていてもよいし、外部の装置から取得されてもよい。
【００４７】
（第２パラメータ）
第２パラメータは、ロボット３０の第２動作を規定するパラメータである。換言すると、ロボット３０の第２動作は、第２パラメータによってモデル化される。第２パラメータは、例えば、速度、時間、回数、距離、角度、振動数、及び振幅の少なくとも一部を含む。第２パラメータの具体例について、図４を参照して説明する。図４は、第２パラメータの具体例を説明する図である。
【００４８】
図４の例では、第２パラメータは、採取部３４を前後方向に移動させる動作を規定するパラメータｄ１、ｖ１、ｔ１、ｎ１を含む。ここで、前後方向とは、匙状の採取部３４の柄が沿う方向である。例えば、採取部３４をロボット３０の台座部３１から遠ざける方向を前方向とすると、前後方向に移動させる動作は、採取部３４を、前方向（又は後ろ方向）に移動させた後、後ろ方向（又は前方向）に移動させる動作である。ｄ１は、前方向（又は後ろ方向）に採取部３４を移動させる距離を示す。ｖ１は、前後方向に採取部３４を移動させる速度を示す。ｔ１は、前後方向に採取部３４を移動させる動作を行う時間の長さを示す。ｎ１は、前後方向に採取部３４を移動させる動作を行う回数を示す。なお、ｔ１及びｎ１は、何れか一方が適用される。
【００４９】
また、図４の例では、第２パラメータは、採取部３４を左右方向に移動させる動作を規定するパラメータｄ２、ｖ２、ｔ２、ｎ２を含む。ここで、左右方向とは、水平面において前後方向に直交する方向である。左右方向に移動させる動作は、採取部３４を右方向（又は左方向）に移動させた後、左方向（又は右方向）に移動させる動作である。ｄ２は、左方向（又は右方向）に採取部３４を移動させる距離を示す。ｖ２は、左右方向に採取部３４を移動させる速度を示す。ｔ２は、左右方向に採取部３４を移動させる動作を行う時間の長さを示す。ｎ２は、左右方向に採取部３４を移動させる動作を行う回数を示す。なお、ｔ２及びｎ２は、何れか一方が適用される。
【００５０】
また、図４の例では、第２パラメータは、採取部３４を回動させる動作を規定するパラメータｒ３、ｖ３、ｔ３、ｎ３を含む。ここで、回動させる動作は、採取部３４の柄を軸として時計回り（又は反時計回り）に採取部３４を回動させた後、反時計回り（又は時計回り）に採取部３４を回動させる角度を示す。採取部３４を時計回り（又は反時計回り）に回動させる角度を示す。ｖ３は、採取部３４を回動させる速度を示す。ｔ３は、採取部３４を回動させる時間の長さを示す。ｎ３は、採取部３４を回動させる動作を行う回数を示す。なお、ｔ３及びｎ３は、何れか一方が適用される。
【００５１】
また、図４の例では、第２パラメータは、採取部３４を振動させる動作を規定するパラメータｔ４、ｆ４、ａ４を含む。ｔ４は、採取部３４を振動させる時間の長さを示す。ｆ４は、採取部３４を振動させる振動数を示す。ａ４は、採取部３４を振動させる振幅を示す。
【００５２】
例えば、第２生成モデルＭ２は、これらの第２パラメータのうち、（ｉ）採取部３４を前後方向に移動させる動作、（ｉｉ）採取部３４を左右方向に移動させる動作、（ｉｉｉ）採取部３４を回動させる動作、及び（ｉｖ）採取部３４を振動させる動作の一部又は全部を規定するパラメータを含む第２パラメータを出力する。第２パラメータに含まれるパラメータがこれら（ｉ）〜（ｉｖ）のうち２つ以上の動作を規定するパラメータを含む場合、例えば、第２動作は、それらの動作を順次実行する動作として規定されてもよい。また、例えば、第２動作は、それらの動作のうち少なくとも２つを同時に実行する動作として規定されてもよい。
【００５３】
＜制御方法Ｓ１の流れ＞
以上のように構成されたロボット制御システム１が実行する制御方法Ｓ１の流れについて、図５を参照して説明する。図５は、ロボット制御システム１が実行する制御方法Ｓ１の流れを示すフローチャートである。制御方法Ｓ１は、特許請求の範囲に記載した情報処理方法の一例である。図５に示すように、制御方法Ｓ１は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０５を含む。
【００５４】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１において、ロボット制御部１１３は、容器９０に収納された対象物８０を容器９０から採取する第１動作を実行するよう、ロボット３０を制御する。
【００５５】
（ステップＳ１０２）
ステップＳ１０２において、取得部１１１は、第１動作による対象物８０の採取量、及び採取すべき目標値を取得する。ここで、採取量は、第１動作の実行前後にセンサ４３から得られる重量の差分として算出可能である。例えば、取得部１１１は、制御装置１０のメモリに記憶された目標値を読み込むことにより取得してもよい。また、例えば、取得部１１１は、入力装置を介して入力される目標値を取得してもよい。また、例えば、取得部１１１は、通信インタフェースを介して他の装置から目標値を取得してもよい。また、取得部１１１は、環境情報、採取部３４の画像情報、及び採取した対象物８０の画像情報を、センサ４１〜４２から取得する。また、取得部１１１は、物性情報を、メモリから読み込むことにより取得する。
【００５６】
（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０３において、生成部１１２は、採取量、目標値、環境情報、採取部３４の画像情報、対象物８０の画像情報、及び物性情報を含む入力情報を、第２生成モデルＭ２に入力する。これにより、生成部１１２は、第２生成モデルＭ２から出力される第２パラメータを生成する。
【００５７】
（ステップＳ１０４）
ステップＳ１０４において、ロボット制御部１１３は、対象物８０の採取量の目標値に対する超過分を採取部３４から落下させる第２動作を実行するよう、ロボット３０を制御する。
【００５８】
（ステップＳ１０５）
ステップＳ１０５において、ロボット制御部１１３は、採取部３４を移し替える第３動作を実行するよう、ロボット３０を制御する。
【００５９】
＜学習装置２０の機能的な構成＞
学習装置２０の機能的な構成について、図６を参照して説明する。図６は、学習装置２０の機能的な構成を示すブロック図である。図６に示すように、学習装置２０は、制御部２１と、記憶部２２とを含む。制御部２１は、学習用データ取得部２１１と、学習部２１２と、ロボット制御部２１３とを含む。記憶部２２は、第２生成モデルＭ２を記憶する。
【００６０】
（学習用データ取得部２１１）
学習用データ取得部２１１は、ロボット３０が採取した対象物８０の採取量、及び、学習用の第２パラメータにより規定される第２動作をロボット３０が行うことにより採取部３４から落下した対象物８０の落下量を示す情報を取得する。採取量については、上述した通りである。また、学習用データ取得部２１１は、環境情報、採取部３４の画像情報、及び採取した対象物８０の画像情報、及び物性情報を取得する。
【００６１】
（落下量を示す情報）
落下量を示す情報は、本実施形態では、第２動作により採取部３４から対象物８０が落下した後に採取部３４上に残った対象物８０の残量である。
【００６２】
（学習用の第２パラメータ）
学習用の第２パラメータは、特許請求の範囲に記載した「学習用のパラメータ」に相当する。学習用の第２パラメータは、学習用の第２動作を規定するパラメータである。
。
【００６３】
（学習部２１２）
学習部２１２は、第２生成モデルＭ２を、採取量、及び落下量を示す情報を含む入力情報を入力すると学習用の第２パラメータを出力するよう、機械学習により学習させる。具体的には、入力情報には、学習用データ取得部２１１が取得した採取量、残量、環境情報、採取部３４の画像情報、対象物８０の画像情報、及び物性情報が含まれる。
【００６４】
（ロボット制御部２１３）
ロボット制御部２１３は、第１動作と、学習用の第２パラメータにより規定される第２動作と、を行うようロボット３０を制御する。
【００６５】
＜学習方法Ｓ２の流れ＞
以上のように構成されたロボット制御システム１が実行する学習方法Ｓ２の流れについて、図７を参照して説明する。図７は、ロボット制御システム１が実行する学習方法Ｓ２の流れを示すフローチャートである。制御方法Ｓ２は、特許請求の範囲に記載した情報処理方法の一例である。図７に示すように、学習方法Ｓ２は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０６を含む。
【００６６】
（ステップＳ２０１）
ステップＳ２０１において、ロボット制御部２１３は、容器９０に収納された対象物８０を容器９０から採取する第１動作を実行するよう、ロボット３０を制御する。
【００６７】
（ステップＳ２０２）
ステップＳ２０２において、学習用データ取得部２１１は、第１動作による対象物８０の採取量を取得する。ここで、採取量は、第１動作の実行前後にセンサ４３から得られる重量の差分として算出可能である。また、学習用データ取得部２１１は、環境情報、採取部３４の画像情報、及び採取した対象物８０の画像情報を、センサ４１〜４２から取得する。また、学習用データ取得部２１１は、物性情報を、メモリから読み込むことにより取得する。
【００６８】
（ステップＳ２０３）
ステップＳ２０３において、学習用データ取得部２１１は、学習用の第２パラメータを取得する。例えば、学習用データ取得部２１１は、学習装置２０のメモリに記憶された学習用の第２パラメータを読み込むことにより取得してもよい。また、例えば、学習用データ取得部２１１は、入力装置を介して入力される学習用の第２パラメータを取得してもよい。また、例えば、学習用データ取得部２１１は、通信インタフェースを介して他の装置から学習用の第２パラメータを取得してもよい。
【００６９】
（ステップＳ２０４）
ステップＳ２０４において、ロボット制御部２１３は、学習用の第２パラメータにより規定される第２動作を実行するよう、ロボット３０を制御する。これにより、採取した対象物８０の一部が採取部３４から落下する。
【００７０】
（ステップＳ２０５）
ステップＳ２０５において、学習用データ取得部２１１は、第２動作後における採取部３４上の対象物８０の残量を、落下量を示す情報として取得する。ここで、落下量は、第２動作の実行前後にセンサ４３から得られる重量の差分として算出可能である。また、残量は、ステップＳ２０２で得られた採取量から落下量を減算することにより算出可能である。
【００７１】
（ステップＳ２０６）
ステップＳ２０６において、学習部２１２は、ステップＳ２０２、Ｓ２０５で取得した採取量、残量、環境情報、採取部３４の画像情報、対象物８０の画像情報、及び物性情報を含む入力情報を入力すると、ステップＳ２０３で取得した学習用の第２パラメータを出力するよう、第２生成モデルＭ２を機械学習により学習させる。
【００７２】
学習装置２０は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０６の動作を、所定回数に達するまで又は第２生成モデルＭ２を構成するパラメータが収束するまで繰り返すことにより、第２生成モデルＭ２を生成する。
【００７３】
＜本実施形態の効果＞
本実施形態は、ロボット３０に、対象物８０を採取する第１動作を実行させた後、第１動作により採取した採取量が目標値を超過した超過分を採取部３４から落下させる第２動作を実行させる。また、そのような第２動作を規定する第２パラメータを、第１動作による採取量、目標値を含む入力情報を参照する第２生成モデルＭ２を用いて生成する。これにより、第１動作による採取量が目標値を上回る場合であっても、超過分を落下させることができ、目標値により近い量の対象物８０を採取することができ、ロボット３０を、より精度よく動作させることができる。
【００７４】
また、本実施形態は、ロボット３０の第１動作による対象物８０の採取量と、学習用の第２動作による対象物８０の落下量を示す情報とを入力として、学習用の第２動作を規定する第２パラメータを出力するよう、第２生成モデルＭ２を機械学習により学習させる。このようにして生成した第２生成モデルＭ２は、対象物８０を採取部３４から落下させるための第２動作を規定するパラメータを精度よく生成することができる。
【００７５】
〔実施形態２〕
本発明の実施形態２について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、実施形態１にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。以下、本発明の実施形態２に係るロボット制御システム１Ａについて説明する。
＜ロボット制御システム１Ａの構成＞
ロボット制御システム１Ａの概要について、図８を参照して説明する。図８は、ロボット制御システム１Ａの概略を示すブロック図である。図８に示すように、ロボット制御システム１Ａは、実施形態１に係るロボット制御システム１とほぼ同様に構成されるが、制御装置１０に替えて制御装置１０Ａを備える点が異なる。また、さらにロボット５０を備える点が異なる。制御装置１０は、ロボット３０及びセンサ４１〜４３と通信可能に接続されることに加えて、ロボット５０と通信可能に接続される。
【００７６】
（ロボット５０の構成）
ロボット５０は、制御装置１０Ａの制御に基づいて容器９０内の対象物８０を均す動作を実行する。均す動作の詳細については後述する。ロボット５０は、特許請求の範囲に記載した「均す動作を行う装置」を実現する構成の一例である。具体的には、図８に示すように、ロボット５０は、複数の回転軸を有する多関節ロボットであり、台座部５１と、ベース部５２と、アーム部５３と、ハンド部５４とを含む。
【００７７】
台座部５１、ベース部５２、及びアーム部５３については、ロボット３０が備える台座部３１、ベース部３２、及びアーム部３３と同様に説明されるため、詳細な説明を繰り返さない。
【００７８】
ハンド部５４は、一対の指部５４ａ、５４ｂを含む。ハンド部５４は、制御装置１０Ａの制御に基づいて、指部５４ａ、５４ｂを互いに離れるように開く動作と、互いに接近するよう閉じる動作とを行う。ハンド部５４は、指部５４ａ、５４ｂを開閉することにより物品を把持する。
【００７９】
ロボット５０は、制御装置１０Ａの制御に基づいて、台座部５１の移動、ベース部５２の旋回、及び各アームの回転、の一部又は全部を実行することにより、ハンド部５４の位置及び傾きを変化させる。
【００８０】
＜制御装置１０Ａの機能的な構成＞
制御装置１０Ａの機能的な構成について、図９を参照して説明する。図９は、制御装置１０Ａの機能的な構成を示すブロック図である。図９に示すように、制御装置１０Ａは、実施形態１における制御装置１０とほぼ同様に構成されるが、制御部１１が、均し制御部１１４Ａをさらに含む点が異なる。
【００８１】
（均し制御部１１４Ａ）
均し制御部１１４Ａは、容器９０内の対象物８０を均す動作を行うようロボット５０を制御する。
【００８２】
（均す動作）
均す動作とは、容器９０内の対象物８０の表面を平坦に近づける動作である。均す動作は、容器９０に外力を加える動作であってもよい。例えば、容器９０内の対象物８０の表面に凹凸が生じた状態において均す動作を実行することにより、対象物８０の表面がより平坦に近づく。本実施形態では、均す動作は、容器９０を振動させる動作である。均し制御部１１４Ａは、ロボット５０を制御してハンド部５４に容器９０を把持させ、ハンド部５４を振動させることにより容器９０を振動させる。
【００８３】
＜制御方法Ｓ１Ａの流れ＞
以上のように構成されたロボット制御システム１Ａが実行する制御方法Ｓ１Ａの流れについて、図１０を参照して説明する。図１０は、ロボット制御システム１Ａが実行する制御方法Ｓ１Ａの流れを示すフローチャートである。制御方法Ｓ１Ａは、特許請求の範囲に記載した情報処理方法の一例である。図１０に示すように、制御方法Ｓ１Ａは、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６を含む。
【００８４】
（ステップＳ１０１〜Ｓ１０５）
制御装置１０Ａは、実施形態１における制御装置１０と同様にステップＳ１０１〜Ｓ１０５を実行する。これにより、制御装置１０Ａは、ロボット３０に、容器９０から対象物８０を採取する第１動作と、生成部１１２が生成した第２パラメータにより規定される第２動作と、移し替える第３動作とを実行させる。ここで、第１動作の実行により、容器９０内の対象物８０はその一部が採取されて表面に凹凸が生じている可能性がある。また、第２動作の実行により、容器９０内に対象物８０が落下して表面にさらに凹凸が生じている可能性がある。
【００８５】
（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６において、均し制御部１１４Ａは、均す動作を実行するようロボット５０を制御する。具体的には、均し制御部１１４Ａは、ハンド部５４に容器９０を把持させ、ハンド部５４を振動させる。これにより容器９０が振動し、容器９０内の対象物８０の表面が平坦に近づく。
【００８６】
＜本実施形態の効果＞
本実施形態は、ロボット３０に、対象物８０を採取する第１動作、及び対象物８０を落下させる第２動作を実行させた後、ロボット５０に、容器９０内の対象物８０を均す動作を実行させる。これにより、容器９０内の対象物８０は、第１動作及び第２動作の一方又は両方により表面に凹凸が生じている状態となっている場合であっても、表面がより平坦に近づく。その結果、その後再度第１動作を実行する場合に、より精度よく第１動作を実行することが可能となる。
【００８７】
〔変形例１〕
上述した各実施形態において、制御装置１０が第２生成モデルＭ２に入力する入力情報に含まれる「目標値を示す情報」とは、目標値自体である例について説明した。これに限らず「目標値を示す情報」は、目標値を加工した情報であってもよい。目標値を加工した情報は、目標値を算出可能な情報であればよく、例えば、目標値及び採取量の差分である。
【００８８】
また、上述した各実施形態において、学習装置２０が第２生成モデルＭ２に入力する入力情報に含まれる「落下量を示す情報」とは、対象物８０が落下した後の採取部３４上の対象物８０の残量である例について説明した。これに限らず「落下量を示す情報」は、「目標値を示す情報」に対応する情報であればよい。例えば、「目標値を示す情報」が「目標値及び採取量の差分」である場合、「落下量を示す情報」は、落下量自体である。
【００８９】
〔変形例２〕
上述した各実施形態において、対象物８０を採取する第１動作を規定する第１パラメータを、機械学習により構築された第１生成モデルＭ１を用いて生成する例について説明した。ここで、第１生成モデルＭ１は、ＧＡＮ（Generative Adversarial Networks）により生成されてもよい。この場合、第１生成モデルＭ１には、条件情報に加えて、さらにノイズパラメータが入力される。
【００９０】
また、各実施形態において、制御装置１０は、第１パラメータを、第１生成モデルＭ１を用いずにその他の手法により決定してもよい。例えば、制御装置１０は、条件情報に応じた第１パラメータを求めるルールを用いて第１パラメータを決定してもよい。また、制御装置１０は、定数として定められた第１パラメータを用いてもよい。
【００９１】
〔変形例３〕
上述した実施形態２において、均す動作が、容器９０を振動させる動作である例について説明した。これに限らず、均す動作は、容器９０内の対象物８０の表面をより平坦に近づける動作であればよい。例えば、均す動作は、容器９０を回転させる動作であってもよい。
【００９２】
〔変形例４〕
上述した各実施形態において、第１パラメータ、及び第２パラメータは、上述した複数のパラメータに加えて、またはそのうち少なくとも１つに替えて、他のパラメータを含んでいてもよい。
【００９３】
〔変形例５〕
上述した各実施形態は、容器９０から複数の容器９１の各々に対象物８０を移し替える作業に好適に変形することができる。本変形例では、第３動作は、採取した対象物８０を複数の容器９１の各々に移し替える動作である。これにより、本変形例は、容器９０から複数の容器９１の各々に、目標値により近い量の対象物８０を移し替えることができる、という効果を奏する。
【００９４】
〔ロボット制御システム１、１Ａの物理的構成〕
図１１は、制御装置１０、１０Ａ及び学習装置２０を構成する各装置の物理的構成を例示したブロック図である。
【００９５】
（制御装置１０、１０Ａの物理的構成）
制御装置１０、１０Ａは、図１１に示すように、バス１１０と、プロセッサ１０１と、主メモリ１０２と、補助メモリ１０３と、通信インタフェース１０４とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ１０１、主メモリ１０２、補助メモリ１０３、及び通信インタフェース１０４は、バス１１０を介して互いに接続されている。
【００９６】
プロセッサ１０１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。
【００９７】
主メモリ１０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ（random access memory）等が用いられる。
【００９８】
補助メモリ１０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ１０３には、上述した制御装置１０、１０Ａの動作をプロセッサ１０１に実行させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ１０１は、補助メモリ１０３に格納されたプログラムを主メモリ１０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。
【００９９】
通信インタフェース１０４は、ネットワークに接続するインタフェースである。通信インタフェース１０４は、当該ネットワークを介して学習装置２０、ロボット３０、及びセンサ４１〜４３のそれぞれとの通信を行う。なお、制御装置１０Ａが備える通信インタフェース１０４は、当該ネットワークを介してロボット５０とも通信を行う。
【０１００】
この例で、プロセッサ１０１および通信インタフェース１０４は、制御部１１を実現するハードウェア要素の一例である。また、主メモリ１０２および補助メモリ１０３は、記憶部１２を実現するハードウェア要素の一例である。
【０１０１】
（学習装置２０の物理的構成）
学習装置２０は、図１１に示すように、バス２１０と、プロセッサ２０１と、主メモリ２０２と、補助メモリ２０３と、通信インタフェース２０４と、入出力インタフェース２０５を備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ２０１、主メモリ２０２、補助メモリ２０３、通信インタフェース２０４、及び入出力インタフェース２０５は、バス２１０を介して互いに接続されている。入出力インタフェース２０５には、入力装置２０６および出力装置２０７が接続されている。
【０１０２】
プロセッサ２０１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）またはこれらの組み合わせ等が用いられる。
【０１０３】
主メモリ２０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ（random access memory）等が用いられる。
【０１０４】
補助メモリ２０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ２０３には、上述した学習装置２０の動作をプロセッサ２０１に実行させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ２０１は、補助メモリ２０３に格納されたプログラムを主メモリ２０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。
【０１０５】
通信インタフェース２０４は、ネットワークに接続するインタフェースである。通信インタフェース２０４は、当該ネットワークを介して制御装置１０、１０Ａ、ロボット３０、及びセンサ４１〜４３のそれぞれとのの通信を行う。
【０１０６】
入出力インタフェース２０５としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インタフェース、赤外線やBluetooth（登録商標）等の近距離通信インタフェース、またはこれらの組み合わせが用いられる。
【０１０７】
入力装置２０６としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、マイク、又はこれらの組み合わせ等が用いられる。出力装置２０７としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、又はこれらの組み合わせが用いられる。
【０１０８】
この例で、プロセッサ２０１および通信インタフェース２０４は、制御部２１を実現するハードウェア要素の一例である。また、主メモリ２０２および補助メモリ２０３は、記憶部２２を実現するハードウェア要素の一例である。
【０１０９】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１１０】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１１１】
〔まとめ〕
本発明の一態様に係る情報処理装置は、対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得部と、前記入力情報を参照して前記ロボットの動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを用いて、前記パラメータを生成する生成部と、を備え、前記動作は、前記採取量の前記目標値に対する超過分を前記採取部から落下させるための動作である。
【０１１２】
上記構成により、対象物を採取した後、採取量及び目標値に応じて生成したパラメータにより規定される落下させる動作を実行させるので、採取部上に残る対象物の量を目標値により近づけることができる。その結果、対象物を採取するロボットをより精度よく動作させることができる。
【０１１３】
上述した一態様に係る情報処理装置において、前記落下させるための動作は、前記採取部を振動させる動作、移動させる動作、及び回動させる動作の少なくとも一部を含む、ことが好ましい。
【０１１４】
上記構成により、採取した対象物の少なくとも一部をより確実に採取部から落下させることができる。
【０１１５】
上述した一態様に係る情報処理装置において、前記入力情報は、前記対象物周辺の環境を示す情報、前記対象物の物性を示す情報、前記対象物の画像、及び前記採取部の画像の少なくとも一部をさらに含む、ことが好ましい。
【０１１６】
上記構成により、落下させる動作を規定するパラメータを、対象物周辺の環境、対象物の物性、対象物の外観、及び採取部の外観の少なくとも一部に応じてより精度よく生成することができる。
【０１１７】
上述した一態様に係る情報処理装置において、前記パラメータは、速度、時間、回数、距離、角度、振動数、及び振幅の少なくとも一部を含む、ことが好ましい。
【０１１８】
上記構成により、落下させる動作を精度よくモデル化することができる。
【０１１９】
上述した一態様に係る情報処理装置において、前記ロボットが採取した前記対象物の採取量、及び、学習用のパラメータにより規定される前記落下させるための動作を前記ロボットが行うことにより前記採取部から落下した対象物の落下量を示す情報を取得する学習用データ取得部と、前記生成モデルを、前記採取量及び前記落下量を示す情報を含む入力情報を入力すると前記学習用のパラメータを出力するよう、機械学習により学習させる学習部と、をさらに備えることが好ましい。
【０１２０】
上記構成により、落下させる動作を規定するパラメータを生成するための機械学習モデルを生成することができる。
【０１２１】
上述した一態様に係る情報処理装置において、前記対象物を収納した容器から前記対象物を採取する動作と、前記生成部が生成したパラメータにより規定される前記落下させるための動作と、を行うよう前記ロボットを制御するロボット制御部と、前記容器内の前記対象物を均す動作を行うよう当該均す動作を行う装置を制御する均し制御部と、をさらに備えることが好ましい。
【０１２２】
上記構成により、採取する動作及び落下させる動作により対象物の表面に凹凸が生じた場合であっても当該表面を平坦に近づけることができる。その結果、再度採取する動作を実行させる場合により精度よく採取を行うことができる。
【０１２３】
本発明の一態様に係る情報処理装置は、対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び、学習用のパラメータにより規定される動作を前記ロボットが行うことにより前記採取部から落下した対象物の落下量を示す情報を取得する学習用データ取得部と、前記採取量及び前記落下量を示す情報を含む入力情報を入力すると前記学習用のパラメータを出力するよう、機械学習により生成モデルを学習させる学習部と、を備える。
【０１２４】
上記構成により、対象物を採取した後に実行させる落下させる動作を規定するパラメータを、精度よく生成する生成モデルを生成することができる。
【０１２５】
本発明の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが実行する情報処理方法であって、対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得工程と、前記入力情報を参照して前記ロボットの動作を規定するパラメータを生成する生成モデルを用いて、前記パラメータを生成する生成工程と、を含み、前記動作は、前記採取量の前記目標値に対する超過分を前記採取部から落下させるための動作である。
【０１２６】
上記構成により、上述した情報処理装置と同様の効果を奏する。
【０１２７】
本発明の一態様に係る情報処理方法は、コンピュータが実行する情報処理方法であって、対象物を採取する採取部を有するロボットが採取した対象物の採取量、及び、学習用のパラメータにより規定される動作を前記ロボットが行うことにより前記採取部から落下した対象物の落下量を取得する取得工程と、前記採取量及び前記落下量を含む入力情報を入力すると前記学習用のパラメータを出力するよう、機械学習により生成モデルを学習させる学習工程と、を含む。
【０１２８】
上記構成により、上述した情報処理装置と同様の効果を奏する。
【０１２９】
本発明の一態様に係るプログラムは、上述した情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記取得部、及び上記生成部としてコンピュータを機能させる。
【０１３０】
上記構成により、上述した情報処理装置と同様の効果を奏する。
【０１３１】
本発明の一態様に係るプログラムは、上述した情報処理装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、上記学習データ取得部、及び上記学習部としてコンピュータを機能させる。
【０１３２】
上記構成により、上述した情報処理装置と同様の効果を奏する。
【符号の説明】
【０１３３】
１、１Ａ  ロボット制御システム
１０、１０Ａ  制御装置
１１、２１  制御部
１２、２２  記憶部
１１１  取得部
１１２  生成部
１１３、２１３  ロボット制御部
１１４Ａ  均し制御部
２０  学習装置
２１１  学習用データ取得部
２１２  学習部
３０、５０  ロボット
３１、５１  台座部
３２、５２  ベース部
３３、５３  アーム部
３４  採取部
５４  ハンド部
４１、４２、４３  センサ
８０  対象物
９０、９１  容器
１０１、２０１  プロセッサ
１０２、２０２  主メモリ
１０３、２０３  補助メモリ
１０４、２０４  通信インタフェース
１１０、２１０  バス
２０５  入出力インタフェース
２０６  入力装置
２０７  出力装置
【要約】
【課題】対象物を採取するロボットをより精度よく動作させる。
【解決手段】対象物を採取する採取部（３４）を有するロボット（３０）が採取した対象物の採取量、及び採取すべき目標値を示す情報を含む入力情報を取得する取得部（１１１）と、入力情報を参照してロボット（３０）の動作を規定するパラメータを生成する生成モデル（Ｍ２）を用いて、パラメータを生成する生成部（１１２）と、を備える。パラメータにより規定される動作は、採取量の目標値に対する超過分を採取部３４から落下させるための動作である。
【選択図】図２【図１】
0006978023.tif 000002
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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