(57)【要約】  自律移動体が収集したセンシングデータをサーバに送信する通信部、を備え、前記通信部は、所定の学習対象に係る前記センシングデータを前記サーバに送信し、複数の前記自律移動体が収集した前記学習対象に係る前記センシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信する、情報処理装置が提供される。また、自律移動体に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御する制御部、を備え、前記認識学習は、複数の前記自律移動体が収集した、所定の学習対象に係るセンシングデータを用いて実行される、情報処理装置が提供される。
2020153038.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律移動体が収集したセンシングデータをサーバに送信する通信部、
を備え、
前記通信部は、所定の学習対象に係る前記センシングデータを前記サーバに送信し、複数の前記自律移動体が収集した前記学習対象に係る前記センシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信する、
情報処理装置。
【請求項２】
前記通信部は、前記認識用辞書を用いた認識処理により前記学習対象が認識された場合に前記自律移動体が実行する振る舞いに係る制御データを受信する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記自律移動体の動作を制御する動作制御部、
をさらに備え、
前記動作制御部は、前記自律移動体により前記学習対象が認識された場合、前記制御データに基づいて、前記自律移動体に所定の振る舞いを実行させる、
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記動作制御部は、認識されたコマンドに基づいて、前記学習対象に係る前記センシングデータを前記自律移動体に収集させる、
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記動作制御部は、収集された前記センシングデータを、前記学習対象に対応する付随情報およびカテゴリ情報と対応付けて保存させる、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記学習対象は、所定の物体を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記学習対象は、ユーザの所定の言動を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記学習対象は、所定のシーンを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記学習対象は、所定の地形を含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
自律移動体に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御する制御部、
を備え、
前記認識学習は、複数の前記自律移動体が収集した、所定の学習対象に係るセンシングデータを用いて実行される、
情報処理装置。
【請求項１１】
前記進捗状況は、収集された前記センシングデータの数、または前記センシングデータを収集した前記自律移動体の数を含む、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記進捗状況は、学習中の認識器に係る認識性能を含む、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記進捗状況は、学習中の認識器に対し前記センシングデータを入力した場合の認識結果を含む、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記認識結果は、前記学習対象が認識された前記センシングデータ、前記学習対象が認識されなかった前記センシングデータ、または誤った対象が前記学習対象として誤認識された前記センシングデータのうち少なくともいずれかを含む、
請求項１３に記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記進捗状況は、学習中の認識器に対しユーザが指定した入力データを入力した場合の認識結果を含む、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記制御部は、前記認識学習に対するユーザの貢献度の提示を制御する、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記貢献度は、前記ユーザが提供した前記センシングデータの数に基づいて決定される、
請求項１６に記載の情報処理装置。
【請求項１８】
複数の前記自律移動体により収集された前記センシングデータを用いて所定の前学習対象に係る前記認識学習を行う学習部、
をさらに備える、
請求項１０に記載の情報処理装置。
【請求項１９】
自律移動体が収集した所定の学習対象に係るセンシングデータをサーバに送信することと、
複数の前記自律移動体が収集した前記学習対象に係る前記センシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信することと、
を含む、
情報処理方法。
【請求項２０】
プロセッサが、自律移動体に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御すること、
を含み、
前記認識学習は、複数の前記自律移動体が収集した、所定の学習対象に係るセンシングデータを用いて実行される、
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、学習機能を有する種々の装置が開発されている。上記の装置には、推定した状況に基づいて自律動作を行うロボットなどの自律移動体が含まれる。また、上記のような自律移動体の取り得る行動をより多様化させるための技術も多く提案されている。例えば、特許文献１には、他の情報家電機器の性質に合わせ、新しい行動パターンを創り出すことにより、自律移動体の性質に変化を持た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２００３−１４０７１０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、自律移動体の行動は、一般的に、自律移動体が認識できる対象が増加するほど、より多様化させることができる。しかし、上記のような対象を増加させるためには、当該対象に係る大量の学習データを用意することが求められる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示によれば、自律移動体が収集したセンシングデータをサーバに送信する通信部、を備え、前記通信部は、所定の学習対象に係る前記センシングデータを前記サーバに送信し、複数の前記自律移動体が収集した前記学習対象に係る前記センシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信する、情報処理装置が提供される。【０００６】
また、本開示によれば、自律移動体に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御する制御部、を備え、前記認識学習は、複数の前記自律移動体が収集した、所定の学習対象に係るセンシングデータを用いて実行される、情報処理装置が提供される。【０００７】
また、本開示によれば、自律移動体が収集した所定の学習対象に係るセンシングデータをサーバに送信することと、複数の前記自律移動体が収集した前記学習対象に係る前記センシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信することと、を含む、情報処理方法が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、プロセッサが、自律移動体に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御すること、を含み、前記認識学習は、複数の前記自律移動体が収集した、所定の学習対象に係るセンシングデータを用いて実行される、情報処理方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の一実施形態に係る自律移動体のハードウェア構成例を示す図である。
【図２】同実施形態に係る自律移動体が備えるアクチュエータの構成例である。
【図３】同実施形態に係る自律移動体が備えるアクチュエータの動作について説明するための図である。
【図４】同実施形態に係る自律移動体が備えるアクチュエータの動作について説明するための図である。
【図５】同実施形態に係る自律移動体が備えるディスプレイの機能について説明するための図である。
【図６】同実施形態に係る自律移動体の動作例を示す図である。
【図７】同実施形態の概要について説明するための図である。
【図８】同実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図９】同実施形態に係る自律移動体の機能構成例を示すブロック図である。
【図１０】同実施形態に係る情報処理サーバの機能構成例を示すブロック図である。
【図１１】同実施形態に係るセンシングデータの投稿について説明するための図である。
【図１２】同実施形態に係る投稿履歴画面の一例である。
【図１３】同実施形態に係る進捗状況提示画面の一例である。
【図１４】同実施形態に係る学習中の認識器に係る認識性能の表示例を示す図である。
【図１５】同実施形態に係る認識器の試用について説明するための図である。
【図１６】同実施形態に係る認識結果の事例表示について説明するための図である。
【図１７】同実施形態に係る学習対象がユーザの所定の言動である場合の一例を示す図である。
【図１８】同実施形態に係る学習対象の設定例について説明するための図である。
【図１９】同実施形態に係る情報処理システムの処理の流れを示すフローチャートである。
【図２０】本開示の一実施形態に係る情報処理サーバのハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１１】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．実施形態
１．１．自律移動体１０の概要
１．２．自律移動体１０のハードウェア構成例
１．３．実施形態の概要
１．４．システム構成例
１．５．自律移動体１０の機能構成例
１．６．情報処理サーバ２０の機能構成例
１．７．機能の詳細
１．８．処理の流れ
２．情報処理サーバ２０のハードウェア構成例
３．まとめ
【００１２】
＜１．実施形態＞
＜＜１．１．自律移動体１０の概要＞＞
まず、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の概要について説明する。本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、収集したセンシングデータに基づく各種の認識処理を実行し、状況に応じた種々の動作を自律的に選択し実行する情報処理装置である。自律移動体１０は、単にユーザの指示コマンドに従った動作を行うロボットとは異なり、状況ごとに最適であると推測した動作を自律的に実行することを特徴の一つとする。
【００１３】
本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、例えば、撮影した画像に基づくユーザ認識や、物体認識などを実行し、認識したユーザや物体などに応じた種々の自律行動を行うことが可能である。また、本実施形態に係る自律移動体１０は、例えば、ユーザの発話に基づく音声認識を実行し、ユーザの指示などに基づく行動を行うこともできる。
【００１４】
この際、上記のユーザや物体、また他の対象に係る認識を行うためには、予め対象に係るセンシングデータを用いた認識学習を行うことが必要となる。また、十分な認識性能を有する認識器を生成するためには、大量かつ多様なセンシングデータを確保することが重要となる。
【００１５】
しかし、上記のようなセンシングデータを予め開発者が用意し、また自律移動体１０に学習させることは、現実的に困難である。このため、認識学習に用いるセンシングデータを効率的に収集するための枠組みが求められている。
【００１６】
本開示に係る技術思想は、上記の点に着目して発想されたものであり、認識学習に用いるセンシングデータを効率的に収集し、認識可能な対象を増加させることを可能とする。パターン認識に係る学習をより効率的に実現することを可能とする。このために、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、収集されたセンシングデータを情報処理サーバ２０に送信する通信部１８０を備える。また、本開示の一実施形態に係る通信部１８０は、所定の学習対象に係るセンシングデータを情報処理サーバ２０に送信し、複数の自律移動体１０が収集した上記学習対象に係るセンシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信すること、を特徴の一つとする。
【００１７】
すなわち、本実施形態に係る自律移動体１０（情報処理装置、と記載することがある）は自身を含む複数の自律移動体１０が収集したセンシングデータを用いた認識学習により生成される認識器のパラメータ等を記憶した認識用辞書をダウンロードすることで、認識可能な対象を増加させることが可能である。
【００１８】
また、本開示の一実施形態に係る情報処理サーバ２０（情報処理装置、と記載することがある）は、自律移動体１０に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御するアプリケーション制御部２３０（単に、制御部、と記載することがある）を備えることを特徴の一つとする。
【００１９】
上記の構成によれば、自律移動体１０を所有するユーザが、アップロードされたセンシングデータにより自律移動体１０の性能が向上することをユーザに直感的に把握させることができ、ユーザがより積極的に行うよう誘導することで、効率的に多量のセンシングデータを確保することが可能となる。
【００２０】
以下、上記の特徴を実現する自律移動体１０の構成について詳細に説明する。なお、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、空間内を自律的に移動し、種々の動作を実行する自律移動型ロボットであってよい。自律移動体１０は、例えば、ヒトやイヌなどの動物を模した形状や、動作能力を有する自律移動型ロボットであってもよい。また、自律移動体１０は、例えば、ユーザとのコミュニケーション能力を有する車両やその他の装置であってもよい。本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の形状、能力、また欲求などのレベルは、目的や役割に応じて適宜設計され得る。
【００２１】
＜＜１．２．自律移動体１０のハードウェア構成例＞＞
次に、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０のハードウェア構成例について説明する。なお、以下では、自律移動体１０がイヌ型の四足歩行ロボットである場合を例に説明する。
【００２２】
図１は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０のハードウェア構成例を示す図である。図１に示すように、自律移動体１０は、頭部、胴部、４つの脚部、および尾部を有するイヌ型の四足歩行ロボットである。また、自律移動体１０は、頭部に２つのディスプレイ５１０を備える。
【００２３】
また、自律移動体１０は、種々のセンサを備える。自律移動体１０は、例えば、マイクロフォン５１５、カメラ５２０、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）センサ５２５、人感センサ５３０、測距センサ５３５、タッチセンサ５４０、照度センサ５４５、足裏ボタン５５０、慣性センサ５５５を備える。
【００２４】
（マイクロフォン５１５）
マイクロフォン５１５は、周囲の音を収集する機能を有する。上記の音には、例えば、ユーザの発話や、周囲の環境音が含まれる。自律移動体１０は、例えば、頭部に４つのマイクロフォンを備えてもよい。複数のマイクロフォン５１５を備えることで、周囲で発生する音を感度高く収集すると共に、音源の定位を実現することが可能となる。
【００２５】
（カメラ５２０）
カメラ５２０は、ユーザや周囲環境を撮影する機能を有する。自律移動体１０は、例えば、鼻先と腰部に２つの広角カメラを備えてもよい。この場合、鼻先に配置される広角カメラは、自律移動体の前方視野（すなわち、イヌの視野）に対応した画像を撮影し、腰部の広角カメラは、上方を中心とする周囲領域の画像を撮影する。自律移動体１０は、例えば、腰部に配置される広角カメラにより撮影された画像に基づいて、天井の特徴点などを抽出し、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）を実現することができる。
【００２６】
（ＴｏＦセンサ５２５）
ＴｏＦセンサ５２５は、頭部前方に存在する物体との距離を検出する機能を有する。ＴｏＦセンサ５２５は、頭部の鼻先に備えられる。ＴｏＦセンサ５２５によれば、種々の物体との距離を精度高く検出することができ、ユーザを含む対象物や障害物などとの相対位置に応じた動作を実現することが可能となる。
【００２７】
（人感センサ５３０）
人感センサ５３０は、ユーザやユーザが飼育するペットなどの所在を検知する機能を有する。人感センサ５３０は、例えば、胸部に配置される。人感センサ５３０によれば、前方に存在する動物体を検知することで、当該動物体に対する種々の動作、例えば、興味、恐怖、驚きなどの感情に応じた動作を実現することが可能となる。
【００２８】
（測距センサ５３５）
測距センサ５３５は、自律移動体１０の前方床面の状況を取得する機能を有する。測距センサ５３５は、例えば、胸部に配置される。測距センサ５３５によれば、自律移動体１０の前方床面に存在する物体との距離を精度高く検出することができ、当該物体との相対位置に応じた動作を実現することができる。
【００２９】
（タッチセンサ５４０）
タッチセンサ５４０は、ユーザによる接触を検知する機能を有する。タッチセンサ５４０は、例えば、頭頂、あご下、背中など、ユーザが自律移動体１０に対し触れる可能性が高い部位に配置される。タッチセンサ５４０は、例えば、静電容量式や感圧式のタッチセンサであってよい。タッチセンサ５４０によれば、ユーザによる触れる、撫でる、叩く、押すなどの接触行為を検知することができ、当該接触行為に応じた動作を行うことが可能となる。
【００３０】
（照度センサ５４５）
照度センサ５４５は、自律移動体１０が位置する空間の照度を検出する。照度センサ５４５は、例えば、頭部背面において尾部の付け根などに配置されてもよい。照度センサ５４５によれば、周囲の明るさを検出し、当該明るさに応じた動作を実行することが可能となる。
【００３１】
（足裏ボタン５５０）
足裏ボタン５５０は、自律移動体１０の脚部底面が床と接触しているか否かを検知する機能を有する。このために、足裏ボタン５５０は、４つの脚部の肉球に該当する部位にそれぞれ配置される。足裏ボタン５５０によれば、自律移動体１０と床面との接触または非接触を検知することができ、例えば、自律移動体１０がユーザにより抱き上げられたことなどを把握することが可能となる。
【００３２】
（慣性センサ５５５）
慣性センサ５５５は、頭部や胴部の速度や加速度、回転などの物理量を検出する６軸センサである。すなわち、慣性センサ５５５は、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の加速度および角速度を検出する。慣性センサ５５５は、頭部および胴部にそれぞれ配置される。慣性センサ５５５によれば、自律移動体１０の頭部および胴部の運動を精度高く検出し、状況に応じた動作制御を実現することが可能となる。
【００３３】
以上、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるセンサの一例について説明した。なお、図１を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、自律移動体１０が備え得るセンサの構成は係る例に限定されない。自律移動体１０は、上記の構成のほか、例えば、温度センサ、地磁気センサ、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）信号受信機を含む各種の通信装置などをさらに備えてよい。自律移動体１０が備えるセンサの構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形され得る。
【００３４】
続いて、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の関節部の構成例について説明する。図２は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるアクチュエータ５７０の構成例である。本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、図２に示す回転箇所に加え、耳部と尾部に２つずつ、口に１つの合計２２の回転自由度を有する。
【００３５】
例えば、自律移動体１０は、頭部に３自由度を有することで、頷きや首を傾げる動作を両立することができる。また、自律移動体１０は、腰部に備えるアクチュエータ５７０により、腰のスイング動作を再現することで、より現実のイヌに近い自然かつ柔軟な動作を実現することが可能である。
【００３６】
なお、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、例えば、１軸アクチュエータと２軸アクチュエータを組み合わせることで、上記の２２の回転自由度を実現してもよい。例えば、脚部における肘や膝部分においては１軸アクチュエータを、肩や大腿の付け根には２軸アクチュエータをそれぞれ採用してもよい。
【００３７】
図３および図４は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるアクチュエータ５７０の動作について説明するための図である。図３を参照すると、アクチュエータ５７０は、モータ５７５により出力ギアを回転させることで、可動アーム５９０を任意の回転位置および回転速度で駆動させることができる。
【００３８】
図４を参照すると、本開示の一実施形態に係るアクチュエータ５７０は、リアカバー５７１、ギアＢＯＸカバー５７２、制御基板５７３、ギアＢＯＸベース５７４、モータ５７５、第１ギア５７６、第２ギア５７７、出力ギア５７８、検出用マグネット５７９、２個のベアリング５８０を備える。
【００３９】
本開示の一実施形態に係るアクチュエータ５７０は、例えば、磁気式ｓｖＧＭＲ（ｓｐｉｎ−ｖａｌｖｅ  Ｇｉａｎｔ  Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ）であってもよい。制御基板５７３が、メインプロセッサによる制御に基づいて、モータ５７５を回転させることで、第１ギア５７６および第２ギア５７７を介して出力ギア５７８に動力が伝達され、可動アーム５９０を駆動させることが可能である。
【００４０】
また、制御基板５７３に備えられる位置センサが、出力ギア５７８に同期して回転する検出用マグネット５７９の回転角を検出することで、可動アーム５９０の回転角度、すなわち回転位置を精度高く検出することができる。
【００４１】
なお、磁気式ｓｖＧＭＲは、非接触方式であるため耐久性に優れるとともに、ＧＭＲ飽和領域において使用することで、検出用マグネット５７９や位置センサの距離変動による信号変動の影響が少ないという利点を有する。
【００４２】
以上、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるアクチュエータ５７０の構成例について説明した。上記の構成によれば、自律移動体１０が備える関節部の屈伸動作を精度高く制御し、また関節部の回転位置を正確に検出することが可能となる。
【００４３】
続いて、図５を参照して、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるディスプレイ５１０の機能について説明する。図５は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０が備えるディスプレイ５１０の機能について説明するための図である。
【００４４】
（ディスプレイ５１０）
ディスプレイ５１０は、自律移動体１０の目の動きや感情を視覚的に表現する機能を有する。図５に示すように、ディスプレイ５１０は、感情や動作に応じた眼球、瞳孔、瞼の動作を表現することができる。ディスプレイ５１０は、文字や記号、また眼球運動とは関連しない画像などを敢えて表示しないことで、実在するイヌなどの動物に近い自然な動作を演出する。
【００４５】
また、図５に示すように、自律移動体１０は、右眼および左眼にそれぞれ相当する２つのディスプレイ５１０ｒおよび５１０ｌを備える。ディスプレイ５１０ｒおよび５１０ｌは、例えば、独立した２つのＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ  Ｌｉｇｈｔ  Ｅｍｉｔｔｉｎｇ  Ｄｉｏｄｅ）により実現される。ＯＬＥＤによれば、眼球の曲面を再現することが可能となり、１枚の平面ディスプレイにより一対の眼球を表現する場合や、２枚の独立した平面ディスプレイにより２つの眼球をそれぞれ表現する場合と比較して、より自然な外装を実現することができる。
【００４６】
以上述べたように、ディスプレイ５１０ｒおよび５１０ｌによれば、図５に示すような自律移動体１０の視線や感情を高精度かつ柔軟に表現することが可能となる。また、ユーザはディスプレイ５１０に表示される眼球の動作から、自律移動体１０の状態を直観的に把握することが可能となる。
【００４７】
以上、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０のハードウェア構成例について説明した。上記の構成によれば、図６に示すように、自律移動体１０の関節部や眼球の動作を精度高くまた柔軟に制御することで、より実在の生物に近い動作および感情表現を実現することが可能となる。なお、図６は、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０の動作例を示す図であるが、図６では、自律移動体１０の関節部および眼球の動作について着目して説明を行うため、自律移動体１０の外部構造を簡略化して示している。同様に、以下の説明においては、自律移動体１０の外部構造を簡略化して示す場合があるが、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０のハードウェア構成および外装は、図面により示される例に限定されず、適宜設計され得る。
【００４８】
＜＜１．３．実施形態の概要＞＞
次に、本開示の一実施形態の概要について述べる。上述したように、本実施形態に係る技術思想は、自律移動体１０が認識可能な対象を増加させるために、学習対象に係るセンシングデータを効率的かつ多量に収集することを可能とする。図７は、本実施形態の概要について説明するための図である。なお、図７においては、「花」を学習対象とした物体認識学習に用いるセンシングデータ、すなわち画像データを収集する場合の一例が示されている。
【００４９】
図７に示すように、本実施形態では、サービス提供者により、学習対象と収集したいセンシングデータとが、自律移動体１０を所有するユーザに告知される。上記の告知は、例えば、自律移動体１０の性能向上のためのイベントの一環として行われてもよい。
【００５０】
この際、本実施形態に係る情報処理サーバ２０は、図中左上に示すように、例えば、ユーザが所有する情報処理端末３０にインストールされるアプリケーション等を介して告知が行われるよう制御を行ってもよい。
【００５１】
次に、上記のような告知を参照したユーザＵは、所有する自律移動体１０に学習対象に係るセンシングデータを収集させる。例えば、学習対象が「花」である場合、自律移動体１０は、ユーザＵの「お花の写真撮って」という発話を認識し、学習対象Ｔを被写体とした撮影を行う。この際、自律移動体１０は、上記発話の意味解析の結果から「花」をクラス名として抽出し、画像データと共に対応付けて記憶してもよい。また、自律移動体１０は、ユーザ指示に基づいて画像データおよびクラス名を情報処理サーバ２０に送信する。
【００５２】
次に、情報処理サーバ２０は、複数の自律移動体１０から受信した画像データＰ１〜Ｐｎを用いて、「花」に係る物体認識学習を行う。この際、情報処理サーバ２０は、画像データＰ１〜Ｐｎと共に受信したクラス名を用いた教師学習を行ってもよい。一方、クラス名の付与は、必ずしも自律移動体１０により自動で行われなくてもよく、例えば、情報処理端末３０を介してユーザＵにより行われてもよいし、アップロード後にサービス提供者により行われてもよい。また、イベント期間中にアップロードされた画像データに対しては、イベントに対応する「花」等のクラス名が自動で付与されてもよい。なお、画像データ中において学習対象が映し出された物体領域の指定についても同様に、ユーザＵにより行われてもよいし、アップロード後にサービス提供者により行われてもよい。
【００５３】
また、この際、本実施形態に係る情報処理サーバ２０は、認識学習に係る進捗状況の提示をする。情報処理サーバ２０は、例えば、アップロードされた画像データの総数や、当該画像データを収集した自律移動体１０の総数が進捗状況の一部としてユーザに提示されるよう制御を行ってもよい。係る制御によれば、センシングデータの提供が自律移動体１０の性能向上に直接的に貢献していることをユーザに把握させ、ユーザの積極的なデータ提供を促進することが可能である。
【００５４】
また、認識学習が完了した場合、自律移動体１０の通信部１８０は、生成された最新の認識用辞書を情報処理サーバ２０からダウンロードする。また、この際、本実施形態に係る通信部１８０は、上記に認識用辞書を用いた認識処理により学習対象が認識された場合に自律移動体１０が実行する振る舞いに係る制御データをダウンロードする。
【００５５】
上記の制御によれば、認識部１３０が上記認識用辞書を用いて学習対象を認識した場合、動作制御部１５０が上記制御データに基づいて、自律移動体１０に新たな振る舞いを実行させることができる。例えば、図７に示す一例の場合、動作制御部１５０は、ダウンロードされた制御データに基づいて、「花」の匂いを嗅ぐような動作を自律移動体１０に実行させてもよい。
【００５６】
このように、本実施形態に係る自律移動体１０は、学習の結果として生成される認識用辞書と当該認識用辞書を用いて学習対象Ｔを認識した際に、実行する振る舞いに係る制御データをダウンロードすることで、認識可能な対象と当該対象に対する振る舞いを増加させることが可能である。また、上記のような振る舞いを確認したユーザは、自律移動体１０の性能向上を直感的に把握することができることから、以降、より積極的にセンシングデータの提供を行うことが想定され、効率的なデータ確保をより促進させることが期待される。以下、上記の機能を実現する構成について、より詳細に説明する。
【００５７】
＜＜１．４．システム構成例＞＞
まず、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について述べる。図８は、本実施形態に係る情報処理システムの構成例を示す図である。図８に示すように、本実施形態に係る情報処理システムは、自律移動体１０、情報処理サーバ２０、および情報処理端末３０を備える。また、上記の各構成は、ネットワーク４０を介して接続される。
【００５８】
（自律移動体１０）
本実施形態に係る自律移動体１０は、収集したセンシングに基づく各種の認識処理を実行し、状況に応じた種々の動作を自律的に選択し実行する情報処理装置である。上述したように、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、例えば、ヒトやイヌなどの動物を模した形状や、動作能力を有する自律移動型ロボットであってもよい。
【００５９】
（情報処理サーバ２０）
本実施形態に係る情報処理サーバ２０は、複数の自律移動体１０が収集したセンシングデータを用いて学習対象に係る認識学習を行う情報処理装置である。また、本実施形態に係る情報処理サーバ２０は、認識学習に係る進捗状況の提示を制御することを特徴の一つとする。
【００６０】
（情報処理端末３０）
本実施形態に係る情報処理端末３０は、ユーザが所有する情報処理装置であり、情報処理サーバ２０による制御に基づいて、イベントの告知や認識学習に係る進捗状況等の各種の情報を表示する。情報処理端末３０は、例えば、ネイティブアプリケーションやＷｅｂアプリケーション上で上記のような表示を行ってよい。本実施形態に係る情報処理端末３０は、例えば、スマートフォン、ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、タブレットなどであってもよい。
【００６１】
（ネットワーク４０）
ネットワーク４０は、上記の各構成を接続する機能を有する。ネットワーク４０は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、ネットワーク４０は、ＩＰ−ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ−Ｖｉｒｔｕａｌ  Ｐｒｉｖａｔｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。また、ネットワーク４０は、Ｗｉ−Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）など無線通信網を含んでもよい。
【００６２】
以上、本実施形態に係る情報処理システムの構成例について述べた。なお、図８を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理システムの構成は係る例に限定されない。本実施形態に係る情報処理システムの構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
【００６３】
＜＜１．５．自律移動体１０の機能構成例＞＞
次に、本実施形態に係る自律移動体１０の機能構成例について述べる。図９は、本実施形態に係る自律移動体１０の機能構成例を示すブロック図である。図９に示すように、本実施形態に係る自律移動体１０は、入力部１１０、データ保持部１２０、認識部１３０、辞書保持部１４０、動作制御部１５０、駆動部１６０、出力部１７０、および通信部１８０を備える。
【００６４】
（入力部１１０）
本実施形態に係る入力部１１０は、ユーザ、自律移動体１０、物体、周囲環境に係る種々のセンシングデータを収集する機能を有する。このために、入力部１１０は、図１に示す各種のセンサを備える。
【００６５】
（データ保持部１２０）
本実施形態に係るデータ保持部１２０は、入力部１１０により収集されたセンシングデータ等の情報を保存する。例えば、本実施形態に係るデータ保持部１２０は、動作制御部１５０による制御に基づいて、学習対象に係るセンシングデータと当該学習対象に対応する付随情報およびカテゴリ情報とを対応付けて保存する。上記の付随情報は、例えば、画像データ中における学習対象の領域に係る情報や、クラス名等の学習用の教師データを含む。また、上記のカテゴリ情報は、認識学習に係る問題カテゴリ（例えば、一般物体画像、など）含む。
【００６６】
（認識部１３０）
本実施形態に係る認識部１３０は、入力部１１０が収集した各種のセンシングデータ、および辞書保持部１４０が保持する認識用辞書に基づいて各種の認識・推論処理を実行する。認識部１３０は、例えば、Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋを用いた認識・推論処理を行ってもよい。
【００６７】
また、本実施形態に係る認識部１３０は、センシングデータの収集を指示するユーザのコマンドを認識することを特徴の一つとする。認識部１３０は、例えば、図７に示したように、ユーザの発話に対する意味解析を行い、「写真を撮って」、「花の写真を投稿して」などの音声コマンドを認識する。
【００６８】
（辞書保持部１４０）
本実施形態に係る辞書保持部１４０は、認識部１３０が用いる各種の認識用辞書を保持する。本実施形態に係る辞書保持部１４０は、例えば、プリインストールされた認識用辞書や、情報処理サーバ２０からダウンロードされた最新の認識用辞書を保持する。本実施形態に係る辞書保持部１４０は、認識部１３０からの問い合わせに対し、対象の認識等に適切な最新の認識用辞書を提示する。
【００６９】
（動作制御部１５０）
本実施形態に係る動作制御部１５０は、認識部１３０による認識・推論処理の結果に基づいて、自律移動体１０の動作を制御する。本実施形態に係る動作制御部１５０は、例えば、認識部１３０が認識した物体等に対応する振る舞いを自律移動体１０に実行させる。
【００７０】
また、本実施形態に係る動作制御部１５０は、認識部１３０が認識したコマンドに基づいて、入力部１１０にセンシングデータの収集を実行させる。この際、対象となるセンシングデータが時系列データの場合には、コマンドに含まれる開始や終了の指示に基づき、入力部１１０によるデータ収集を制御してもよい。
【００７１】
本実施形態に係る動作制御部１５０は、上記コマンドに基づき入力部１１０に収集させたセンシングデータを、学習対象に対応する付随情報およびコマンド情報と対応付けて辞書保持部１４０に保存させる。
【００７２】
（駆動部１６０）
本実施形態に係る駆動部１６０は、動作制御部１５０による制御に基づいて、自律移動体１０が有する複数の関節部を屈伸させる機能を有する。動作制御部１５０は、例えば、情報処理サーバ２０からダウンロードされた制御データに従って、各関節部が備えるアクチュエータ５７０を駆動させることで、自律移動体１０による所定の振る舞いを実現する。
【００７３】
（出力部１７０）
本実施形態に係る動作制御部１５０による制御に基づいて、視覚情報や音情報の出力を行う機能を有する。このために、出力部１７０は、ディスプレイ５１０やスピーカを備える。動作制御部１５０は、例えば、情報処理サーバ２０からダウンロードされた制御データに基づいて、ディスプレイ５１０による目の表現やスピーカによる鳴き声の出力を制御することで、自律移動体１０による所定の振る舞いを実現する。また、本実施形態に係る出力部１７０には、各種のＩｏＴデバイスや他の自律移動体１０との連携に用いられる、赤外線信号、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）信号、Ｗｉ−Ｆｉ信号等の出力を行う各種の出力装置も含まれてよい。
【００７４】
（通信部１８０）
本実施形態に係る通信部１８０は、ネットワーク４０を介して、情報処理サーバ２０や情報処理端末３０との情報通信を行う。例えば、本実施形態に係る通信部１８０は、入力部１１０が収集したセンシングデータを情報処理サーバ２０に送信する。また、例えば、本実施形態に係る通信部１８０は、最新の認識辞書や、新たな振る舞いに係る制御データを情報処理サーバ２０から受信する。
【００７５】
以上、本実施形態に係る自律移動体１０の機能構成例について述べた。なお、図９を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る自律移動体１０の機能構成は係る例に限定されない。本実施形態に係る自律移動体１０の機能構成は、仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
【００７６】
＜＜１．６．情報処理サーバ２０の機能構成例＞＞
次に、本実施形態に係る情報処理サーバ２０の機能構成例について述べる。図１０は、本実施形態に係る情報処理サーバ２０の機能構成例を示すブロック図である。図１０に示すように、本実施形態に係る情報処理サーバ２０は、学習部２１０、最新辞書保持部２２０、アプリケーション制御部２３０、データ保持部２４０、および通信部２５０を備える。
【００７７】
（学習部２１０）
本実施形態に係る学習部２１０は、複数の自律移動体１０により収集されたセンシングデータを用いて所定の学習対象に係る認識学習を行う。本実施形態に係る学習部２１０は、例えば、Ｄｅｅｐ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋを用いた認識学習を行ってもよい。
【００７８】
学習部２１０は、例えば、一日一回などの定期間隔で学習処理を実行してもよいし、センシングデータがアップロードされる度に学習処理を実行してもよい。また、学習部２１０は、センシングデータの収集に係るイベントが完了した際に、学習処理を実行してもよい。学習部２１０は、上記のようなタイミングにおける学習の結果として生成された認識用辞書を最新辞書保持部２２０に保存させる。
【００７９】
なお、本実施形態に係る学習部２１０が有する機能は、人手による作業に置き換えることも可能である。例えば、イベントの完了時点で開発者が、データ保持部２４０に保管されるセンシングデータをダウンロードした後に、当該開発者がＰＣなどを用いて認識学習と認識用辞書の生成を実行し、当該認識用辞書を最新辞書保持部２２０にアップロードしてもよい。
【００８０】
（最新辞書保持部２２０）
本実施形態に係る最新辞書保持部２２０は、学習部２１０が生成した、最新の認識用辞書を保管する。
【００８１】
（アプリケーション制御部２３０）
本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、ユーザが情報処理端末３０を介して操作するアプリケーションの制御を行う。本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、例えば、上記アプリケーション上でセンシングデータの収集に係るイベントの告知を制御する。
【００８２】
また、本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、上記アプリケーション上において、自律移動体１０が収集したセンシングデータの表示制御や、アップロード制御を行う。
【００８３】
また、本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、上記アプリケーション上において、学習部２１０による認識学習に係る進捗状況の提示を制御する。本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０が有する機能の詳細については別途後述する。
【００８４】
（データ保持部２４０）
本実施形態に係るデータ保持部２４０は、自律移動体１０からアップロードされたセンシングデータを保存する。本実施形態に係るデータ保持部２４０は、例えば、自律移動体１０またはユーザごとの単位でセンシングデータを保存する個人データ保持部と、すべてのユーザからアップロード（投稿）されたセンシングデータを保存する投稿データ保持部とから構成されてもよい。
【００８５】
この場合、個人データ保持部は、アプリケーション制御部２３０による制御に基づいて、対応するセンシングデータを投稿データ保持部に引き渡してよい。また、アプリケーション制御部２３０は、アプリケーション制御部２３０からの問い合わせに応じて、自律移動体１０またはユーザ単位での投稿済みセンシングデータの一覧や総数等の情報を提供する。
【００８６】
（通信部２５０）
本実施形態に係る通信部２５０は、ネットワーク４０を介して、自律移動体１０や情報処理端末３０との情報通信を行う。例えば、本実施形態に係る通信部２５０は、自律移動体１０からセンシングデータを受信する。また、例えば、本実施形態に係る通信部２５０は、アプリケーション制御部２３０が生成する制御信号を情報処理端末３０に送信する。
【００８７】
以上、本実施形態に係る情報処理サーバ２０の機能構成例について述べた。なお、図１０を用いて説明した上記の構成はあくまで一例であり、本実施形態に係る情報処理サーバ２０の機能構成例は係る例に限定されない。例えば、上述した各構成は、それぞれ異なる装置に分散して実現することも可能である。本実施形態に係る情報処理サーバ２０の機能構成は仕様や運用に応じて柔軟に変形可能である。
【００８８】
＜＜１．７．機能の詳細＞＞
次に、本実施形態に係る自律移動体１０および情報処理サーバ２０が有する機能について、より詳細に説明する。まず、本実施形態に係るセンシングデータのアップロード（投稿）機能について説明する。
【００８９】
図１１は、本実施形態に係るセンシングデータの投稿について説明するための図である。図１１には、ユーザが所有する情報処理端末３０上に表示されるアプリケーション画面の一例が示されている。なお、図１１には、学習対象が「花」であり、センシングデータが「花」の画像である場合の一例が示されている。
【００９０】
この場合、アプリケーション画面には、例えば、図中左側に示すように、自律移動体１０が撮影した画像データの一覧が表示される。なお、図１１では、６つの画像データＰ１〜Ｐ６が例示されている。この際、アプリケーション制御部２３０は、画像データＰ１のように、既に投稿済みの画像データＰについては、協調表示やマーク・文言等を付与することで、当該データが投稿済みであることを示してもよい。
【００９１】
また、ユーザは、一覧において、投稿済みではない「花」の画像データＰ２を選択することで、図中右側に示すように拡大表示画面へと遷移し、「投稿する」などのボタンを押下することにより、画像データＰ２を情報処理サーバ２０にアップロードすることができる。この際、ユーザは、画像データＰ２において、「花」が映っている領域を指定したり、クラス名を付与できてもよい。
【００９２】
また、図１２は、本実施形態に係る投稿履歴画面の一例である。アプリケーション制御部２３０は、例えば、図１２に示すように、ユーザが投稿を行ったセンシングデータの一覧がアプリケーション上で確認できるように制御を行ってもよい。
【００９３】
次に、本実施形態に係る認識学習の進捗状況の提示について説明する。上述したように、本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、学習部２１０による認識学習に係る進捗状況の提示を制御することを特徴の一つとする。
【００９４】
図１３は、本実施形態に係る進捗状況提示画面の一例である。図１３に示すように、本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、投稿されたセンシングデータの総数や当該センシングデータを収集した自律移動体１０の総数、またイベントの期間や経過日数等の情報を進捗状況の一つとして表示させてもよい。
【００９５】
また、本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、認識学習に対するユーザの貢献度の提示を制御してもよい。図１３に示す一例の場合、アプリケーション制御部２３０は、センシングデータを５０以上または３０以上投稿したユーザおよび当該ユーザが所有する自律移動体１０の情報を上記貢献度の一つとして表示させている。このように、本実施形態に係る貢献度は、ユーザが提供したセンシングデータの数に基づいて決定されてもよい。なお、アプリケーション制御部２３０は、貢献度をランキング形式で表示させてもよい。
【００９６】
アプリケーション制御部２３０による上記のような制御によれば、ユーザが認識学習の進捗や当該認識学習に対する自身の貢献を直感的に把握することができ、より積極的にセンシングデータの投稿を行うことが期待される。
【００９７】
なお、本実施形態に係る進捗状況の提示は、上記の例に限定されない。本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、学習中の認識器に係る認識性能を進捗状況の一つとして表示させてもよい。
【００９８】
図１４は、本実施形態に係る学習中の認識器に係る認識性能の表示例を示す図である。本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、例えば、図示するように、認識器のバージョン（日または学習サイクルなど）ごとの認識性能に係るグラフがアプリケーション上の表示されるよう制御を行うことができる。
【００９９】
上記認識性能としては、例えば、機械学習における一般的な性能指標である正解率、精度、再現率、Ｆ値等が挙げられる。
【０１００】
上記のような表示によれば、ユーザが学習中の認識器の性能を直感的かつ正確に把握することが可能となる。
【０１０１】
また、本実施形態に係る進捗状況は、学習中の認識器にセンシングデータを入力した場合の認識結果を含んでもよい。例えば、本実施形態に係るアプリケーション制御部２３０は、ユーザが指定した入力データ（センシングデータ）を学習中の認識器に入力し、得られた認識結果をアプリケーション上に表示させてもよい。すなわち、ユーザは、任意のセンシングデータを学習中の認識器に入力し、当該認識器の性能を試すことができる。
【０１０２】
図１５は、本実施形態に係る認識器の試用について説明するための図である。図１５に示す一例では、ユーザが、図１１に示した画像データＰ５を指定した場合の認識結果の表示例が示されている。例えば、一般物体認識の場合、アプリケーション上には、図示するように、認識された物体の領域を示す矩形と認識されたクラス名とが画像データＰにオーバーラップして表示されてもよい。
【０１０３】
上記のような機能によれば、ユーザが、自身が自律移動体１０に撮影させた画像データ等が現在学習中の認識器に正しく認識されるか否かを試すことができ、認識器の性能をより身近に把握することができる。
【０１０４】
また、アプリケーション制御部２３０は、学習中の認識器にセンシングデータを入力した場合の認識結果の例を事例ごとに表示させてもよい。図１６は、本実施形態に係る認識結果の事例表示について説明するための図である。
【０１０５】
図１６に示す一例の場合、アプリケーション制御部２３０は、学習中の認識器により学習対象である「花」が認識された画像データ、「花」が認識されなかった画像データ、および誤った対象が「花」として認識された画像データを、アプリケーション上に表示させている。なお、アプリケーション制御部２３０は、認識器のバージョンごとに表示を制御してもよい。
【０１０６】
また、本実施形態に係るユーザの貢献度は、上記のような認識結果に基づいて決定されてもよい。一般に、機械学習においては、認識可能なデータばかりを大量に集めても性能向上に対する効果は高くなく、誤認識や未検出が発生するデータを収集することが性能向上に寄与する。
【０１０７】
このため、アプリケーション制御部２３０は、誤認識や未検出が発生した画像データを投稿したユーザにより多くのポイントを付与し、当該ポイントに基づいてユーザの貢献度を決定してもよい。
【０１０８】
例えば、アプリケーション制御部２３０は、認識が成功した画像データ１枚に対しては１ポイントを付与する一方で、未検出が発生した画像データには５ポイント、誤認識が発生した画像データには１０ポイントを付与することにより、ユーザの貢献度に差が生じるよう制御を行う。なお、未検出または誤認識のどちらを重視するかは、認識器に対しどちらの間違いを抑制したいか等、用途や仕様に基づいて決定されてよい。
【０１０９】
上記のような制御によれば、認識器の性能向上に寄与したユーザを正当に評価すると共に、より多くのポイントを獲得したいユーザが、性能向上に寄与するセンシングデータをより多く投稿することが期待される。
【０１１０】
以上、本実施形態に係る認識学習の進捗状況、およびユーザの貢献度の提示について説明した。なお、上記では、本実施形態に係る学習部２１０が、自律移動体１０が収集した画像データを用いた物体認識学習を行う場合を主な例として説明したが、本実施形態に係る認識学習は係る例に限定されない。
【０１１１】
本実施形態に係る学習対象は、例えば、所定の物体の他、ユーザの所定の言動、所定のシーン（空間）、および所定の地形等を広く含む。
【０１１２】
図１７は、本実施形態に係る学習対象がユーザの所定の言動である場合の一例を示す図である。ユーザの所定の言動は、例えば、所定の手形状を含む。例えば、図１７に示すように、本実施形態に係る学習対象は、輪を作った際の手形状であってもよい。この場合、自律移動体１０は、上記の手形状を撮影した画像データに基づく認識学習の結果として生成される認識用辞書をダウンロードすることで、上記の手形状を認識することが可能となる。
【０１１３】
また、自律移動体１０は、上記の手形状に対応する振る舞いを実行するための制御データを情報処理サーバ２０からダウンロードしてよい。上記振る舞いとしては、例えば、手で形成された輪に鼻先を突っ込む動作などが挙げられる。
【０１１４】
なお、手形状は、図１７に示した例に限定されない。例えば、情報処理サーバ２０は、両手で矩形を形成する手形状に係る認識学習を行い、認識用辞書を生成してもよい。当該手形状に対応する振る舞いとしては、例えば、画像データの撮影などが挙げられる。また、例えば、情報処理サーバ２０は、差し出された手に係る手形状を学習してもよい。当該手形状に対応する振る舞いそしては、例えば、お手をする、などの動作が挙げられる。
【０１１５】
また、本実施形態に係るユーザの所定の言動は、手形状の他、所定の発話、所定の表情、所定のジェスチャ、自律移動体１０に対する所定のアクション等を広く含む。
【０１１６】
例えば、所定の表情に係るセンシングデータは、顔検出器などを併用することで、顔部分の切り出しまでは自動で行うことが可能である。クラス名の指定については、一般物体の場合と同様に、ユーザの発話の意味解析結果の利用、アプリケーション上におけるユーザの入力、開発者による入力、イベント期間に伴う自動付与が想定される。
【０１１７】
また、例えば、所定のジェスチャに係るセンシングデータを収集する場合、ユーザが開始の合図を出した後、自律移動体１０が開始および終了の合図を出し、その間のセンシングデータが収集されてもよい。または、開始および終了はユーザがすべて指定してもよい。また、ユーザが「おいで」等の所定の発話を行った前後のセンシングデータを収集することも可能である。この場合、例えば、ユーザの手招きに対し、発話「おいで」に対する振る舞いと同等の動作を行うこと等が可能となる。
【０１１８】
また、自律移動体１０に対する所定のアクションに係るセンシングデータとしては、例えば、ユーザが「いい子」等の発話を行いながら自律移動体１０を撫でた場合における加速度データやジャイロデータ（モーションデータ）が挙げられる。この場合、上記発話の前後のセンシングデータがクラス「撫でる」のデータとして収集されてもよいし、ユーザや自律移動体１０による開始／終了の合図に基づいてセンシングデータの収集が行われてもよい。モーションデータに対応する振る舞いとしては、例えば、抱っこ中にはおとなしくする、褒められた場合に喜ぶ、叱られた場合に反省する、などの動作が挙げられる。
【０１１９】
以上、本実施形態に係る学習対象がユーザの所定の言動である場合について具体例を述べた。続けて、本実施形態に係る学習対象が所定のシーンまたは地形である場合の具体例について述べる。
【０１２０】
本実施形態に係るシーンとは、様々な空間を指す。この場合、センシングデータの一例としては、例えば、所定の空間を撮影した画像データ、所定の空間において収集した音データなどが挙げられる。学習対象を所定のシーンとする場合、クラス名の付与は上述した各種の手法により実行されてもよいし、アプリケーション上に表示される地図において特定のポイントにクラス名を入力しておき、自律移動体１０が当該ポイントに移動し撮影した画像データに入力されたクラス名が付与されるなどの手法をとることも可能である。
【０１２１】
また、本実施形態に係る地形には、例えば、床材、敷物、段差、縁など含まれる。例えば、上記のような地形に係る学習によれば、自律移動体１０が床材や敷物に適した歩行を行う、柔らかい場所では積極的に寝転がる、歩きにくい場所（危険な場所）は避けるなどの振る舞いを行うことが可能となる。
【０１２２】
以上、本実施形態に係る学習対象について具体例を挙げながら説明した。なお、一般物体およびシーンに係る他の具体例については、下記の表１および表２にそれぞれ示す。
【０１２３】
【表１】
2020153038.tif 000003
【０１２４】
【表２】
2020153038.tif 000004
【０１２５】
次に、本実施形態に係る学習対象の設定について補足する。上記では、サービス提供者が学習対象を設定する場合を主な例として説明したが、本実施形態に係る学習対象の設定は係る例に限定されない。
【０１２６】
図１８は、本実施形態に係る学習対象の設定例について説明するための図である。本実施形態に係る学習対象は、例えば、ユーザが自律移動体１０に認識させたい物体であってもよい。この場合、ユーザは、図中上段に示すように、自律移動体１０に認識させたい物体を撮影した画像データに、アプリケーション上で物体領域を示す矩形とクラス名を付与し、情報処理サーバ２０へのアップロード、すなわち投稿を行う。なお、上述したように、物体領域の指定は、投稿後にサービス提供者によって行われてもよい。
【０１２７】
サービス提供者は、ユーザにより投稿された学習対象候補の中から、例えば、一定数以上の投稿があった物体等を正式な学習対象として設定してもよい。または、サービス提供者は、ユーザ投票において票が集まった学習対象候補や、実現性の高い学習対象候補を正式な学習対象として設定してもよい。なお、学習対象の設定後、サービス提供者は、さらなるセンシングデータの確保のために、上述したようなイベントの告知を行ってよい。
【０１２８】
また、本実施形態に係る学習対象は、現状の自律移動体１０が識別不能な何らかの物体であってもよい。例えば、図中下段に示すように、自律移動体１０は、識別不能な物体であっても、画像解析や距離情報等から目の前に何らかの物体（塊）があること自体は認識可能である。この際、自律移動体１０は、上記物体（塊）を撮影し、画像データを自動で、あるいはアプリケーション上においてユーザの承認を得たうえで、情報処理サーバ２０にアップロードしてよい。
【０１２９】
この場合、サービス提供者は、アップロードされた画像データを確認したうえで、自律移動体１０の性能向上に貢献すると判断した物体を学習対象として採用してもよい。または、サービス提供者は、アップロードされた物体に係る画像を分類、クラスタリングしたうえでその情報をユーザに提示し、ユーザ投票の結果に基づいて学習対象を決定してもよい。
【０１３０】
＜＜１．８．処理の流れ＞＞
次に、本実施形態に係る情報処理システムの処理の流れについて詳細に説明する。図１９は、本実施形態に係る情報処理システムの処理の流れを示すフローチャートである。
【０１３１】
図１９を参照すると、まず、情報処理サーバ２０のアプリケーション制御部２３０が、センシングデータの収集に係るイベントの告知を制御する（Ｓ１１０１）。
【０１３２】
次に、自律移動体１０は、ユーザのコマンドに基づいて学習対象に係るセンシングデータを収集し、当該センシングデータを情報処理サーバ２０にアップロードする（Ｓ１１０２）。
【０１３３】
次に、情報処理サーバ２０の学習部２１０が、アップロードされたセンシングデータを用いて、学習対象に係る認識学習を行う（Ｓ１１０３）。
【０１３４】
次に、アプリケーション制御部２３０は、学習部２１０による認識学習に係る進捗状況の提示を制御する（Ｓ１１０４）。
【０１３５】
また、認識学習が完了した場合、自律移動体１０は、最新の認識用辞書、および学習対象に対応する振る舞いを実行するための制御データを情報処理サーバ２０からダウンロードする（Ｓ１１０５）。
【０１３６】
＜２．情報処理サーバ２０のハードウェア構成例＞
次に、本開示の一実施形態に係る情報処理サーバ２０のハードウェア構成例について説明する。図２０は、本開示の一実施形態に係る情報処理サーバ２０のハードウェア構成例を示すブロック図である。図２０に示すように、情報処理サーバ２０は、例えば、プロセッサ８７１と、ＲＯＭ８７２と、ＲＡＭ８７３と、ホストバス８７４と、ブリッジ８７５と、外部バス８７６と、インターフェース８７７と、入力装置８７８と、出力装置８７９と、ストレージ８８０と、ドライブ８８１と、接続ポート８８２と、通信装置８８３と、を有する。なお、ここで示すハードウェア構成は一例であり、構成要素の一部が省略されてもよい。また、ここで示される構成要素以外の構成要素をさらに含んでもよい。
【０１３７】
（プロセッサ８７１）
プロセッサ８７１は、例えば、演算処理装置又は制御装置として機能し、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３、ストレージ８８０、又はリムーバブル記録媒体９０１に記録された各種プログラムに基づいて各構成要素の動作全般又はその一部を制御する。
【０１３８】
（ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３）
ＲＯＭ８７２は、プロセッサ８７１に読み込まれるプログラムや演算に用いるデータ等を格納する手段である。ＲＡＭ８７３には、例えば、プロセッサ８７１に読み込まれるプログラムや、そのプログラムを実行する際に適宜変化する各種パラメータ等が一時的又は永続的に格納される。
【０１３９】
（ホストバス８７４、ブリッジ８７５、外部バス８７６、インターフェース８７７）
プロセッサ８７１、ＲＯＭ８７２、ＲＡＭ８７３は、例えば、高速なデータ伝送が可能なホストバス８７４を介して相互に接続される。一方、ホストバス８７４は、例えば、ブリッジ８７５を介して比較的データ伝送速度が低速な外部バス８７６に接続される。また、外部バス８７６は、インターフェース８７７を介して種々の構成要素と接続される。
【０１４０】
（入力装置８７８）
入力装置８７８には、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、スイッチ、及びレバー等が用いられる。さらに、入力装置８７８としては、赤外線やその他の電波を利用して制御信号を送信することが可能なリモートコントローラ（以下、リモコン）が用いられることもある。また、入力装置８７８には、マイクロフォンなどの音声入力装置が含まれる。
【０１４１】
（出力装置８７９）
出力装置８７９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）、ＬＣＤ、又は有機ＥＬ等のディスプレイ装置、スピーカ、ヘッドホン等のオーディオ出力装置、プリンタ、携帯電話、又はファクシミリ等、取得した情報を利用者に対して視覚的又は聴覚的に通知することが可能な装置である。また、本開示に係る出力装置８７９は、触覚刺激を出力することが可能な種々の振動デバイスを含む。
【０１４２】
（ストレージ８８０）
ストレージ８８０は、各種のデータを格納するための装置である。ストレージ８８０としては、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、又は光磁気記憶デバイス等が用いられる。
【０１４３】
（ドライブ８８１）
ドライブ８８１は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体９０１に記録された情報を読み出し、又はリムーバブル記録媒体９０１に情報を書き込む装置である。
【０１４４】
（リムーバブル記録媒体９０１）
リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、ＤＶＤメディア、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）メディア、ＨＤ  ＤＶＤメディア、各種の半導体記憶メディア等である。もちろん、リムーバブル記録媒体９０１は、例えば、非接触型ＩＣチップを搭載したＩＣカード、又は電子機器等であってもよい。
【０１４５】
（接続ポート８８２）
接続ポート８８２は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、ＩＥＥＥ１３９４ポート、ＳＣＳＩ（Ｓｍａｌｌ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｙｓｔｅｍ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）、ＲＳ−２３２Ｃポート、又は光オーディオ端子等のような外部接続機器９０２を接続するためのポートである。
【０１４６】
（外部接続機器９０２）
外部接続機器９０２は、例えば、プリンタ、携帯音楽プレーヤ、デジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、又はＩＣレコーダ等である。
【０１４７】
（通信装置８８３）
通信装置８８３は、ネットワークに接続するための通信デバイスであり、例えば、有線又は無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、又はＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  ＵＳＢ）用の通信カード、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ  Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ  Ｌｉｎｅ）用のルータ、又は各種通信用のモデム等である。
【０１４８】
＜３．まとめ＞
以上説明したように、本開示の一実施形態に係る自律移動体１０は、収集されたセンシングデータを情報処理サーバ２０に送信する通信部１８０を備える。また、本開示の一実施形態に係る通信部１８０は、所定の学習対象に係るセンシングデータを情報処理サーバ２０に送信し、複数の自律移動体１０が収集した上記学習対象に係るセンシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信すること、を特徴の一つとする。
【０１４９】
また、本開示の一実施形態に係る情報処理サーバ２０（情報処理装置、と記載することがある）は、自律移動体１０に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御するアプリケーション制御部２３０（単に、制御部、と記載することがある）を備えることを特徴の一つとする。
【０１５０】
上記の構成によれば、認識学習に用いるセンシングデータを効率的に収集し、認識可能な対象を増加させることが可能となる。
【０１５１】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【０１５２】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【０１５３】
また、コンピュータに内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアに、自律移動体１０や情報処理サーバ２０が有する構成と同等の機能を発揮させるためのプログラムも作成可能であり、当該プログラムを記録した、コンピュータに読み取り可能な非一過性の記録媒体も提供され得る。
【０１５４】
また、本明細書の情報処理システムの処理に係る各ステップは、必ずしもフローチャートに記載された順序に沿って時系列に処理される必要はない。例えば、情報処理システムの処理に係る各ステップは、フローチャートに記載された順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
【０１５５】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
自律移動体が収集したセンシングデータをサーバに送信する通信部、
を備え、
前記通信部は、所定の学習対象に係る前記センシングデータを前記サーバに送信し、複数の前記自律移動体が収集した前記学習対象に係る前記センシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信する、
情報処理装置。
（２）
前記通信部は、前記認識用辞書を用いた認識処理により前記学習対象が認識された場合に前記自律移動体が実行する振る舞いに係る制御データを受信する、
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記自律移動体の動作を制御する動作制御部、
をさらに備え、
前記動作制御部は、前記自律移動体により前記学習対象が認識された場合、前記制御データに基づいて、前記自律移動体に所定の振る舞いを実行させる、
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記動作制御部は、認識されたコマンドに基づいて、前記学習対象に係る前記センシングデータを前記自律移動体に収集させる、
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記動作制御部は、収集された前記センシングデータを、前記学習対象に対応する付随情報およびカテゴリ情報と対応付けて保存させる、
前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記学習対象は、所定の物体を含む、
前記（１）〜（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記学習対象は、ユーザの所定の言動を含む、
前記（１）〜（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記学習対象は、所定のシーンを含む、
前記（１）〜（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記学習対象は、所定の地形を含む、
前記（１）〜（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
自律移動体に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御する制御部、
を備え、
前記認識学習は、複数の前記自律移動体が収集した、所定の学習対象に係るセンシングデータを用いて実行される、
情報処理装置。
（１１）
前記進捗状況は、収集された前記センシングデータの数、または前記センシングデータを収集した前記自律移動体の数を含む、
前記（１０）に記載の情報処理装置。
（１２）
前記進捗状況は、学習中の認識器に係る認識性能を含む、
前記（１０）または（１１）に記載の情報処理装置。
（１３）
前記進捗状況は、学習中の認識器に対し前記センシングデータを入力した場合の認識結果を含む、
前記（１０）〜（１２）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１４）
前記認識結果は、前記学習対象が認識された前記センシングデータ、前記学習対象が認識されなかった前記センシングデータ、または誤った対象が前記学習対象として誤認識された前記センシングデータのうち少なくともいずれかを含む、
前記（１３）に記載の情報処理装置。
（１５）
前記進捗状況は、学習中の認識器に対しユーザが指定した入力データを入力した場合の認識結果を含む、
前記（１０）〜（１４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１６）
前記制御部は、前記認識学習に対するユーザの貢献度の提示を制御する、
前記（１０）〜（１５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１７）
前記貢献度は、前記ユーザが提供した前記センシングデータの数に基づいて決定される、
前記（１６）に記載の情報処理装置。
（１８）
複数の前記自律移動体により収集された前記センシングデータを用いて所定の前学習対象に係る前記認識学習を行う学習部、
をさらに備える、
前記（１０）〜（１７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１９）
自律移動体が収集した所定の学習対象に係るセンシングデータをサーバに送信することと、
複数の前記自律移動体が収集した前記学習対象に係る前記センシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信することと、
を含む、
情報処理方法。
（２０）
プロセッサが、自律移動体に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御すること、
を含み、
前記認識学習は、複数の前記自律移動体が収集した、所定の学習対象に係るセンシングデータを用いて実行される、
情報処理方法。
（２１）
コンピュータを、
自律移動体が収集したセンシングデータをサーバに送信する通信部、
を備え、
前記通信部は、所定の学習対象に係る前記センシングデータを前記サーバに送信し、複数の前記自律移動体が収集した前記学習対象に係る前記センシングデータを用いた認識学習により生成される認識用辞書を受信する、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
（２２）
コンピュータを、
自律移動体に用いられる認識用辞書を生成するための認識学習に係る進捗状況の提示を制御する制御部、
を備え、
前記認識学習は、複数の前記自律移動体が収集した、所定の学習対象に係るセンシングデータを用いて実行される、
情報処理装置、
として機能させるためのプログラム。
【符号の説明】
【０１５６】
１０      自律移動体
１１０    入力部
１３０    認識部
１４０    辞書保持部
１５０    動作制御部
１８０    通信部
２０      情報処理サーバ
２１０    学習部
２２０    最新辞書保持部
２３０    アプリケーション制御部
３０      情報処理端末
【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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【図９】
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【図１０】
2020153038.tif 000014
【図１１】
2020153038.tif 000015
【図１２】
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【図１３】
2020153038.tif 000017
【図１４】
2020153038.tif 000018
【図１５】
2020153038.tif 000019
【図１６】
2020153038.tif 000020
【図１７】
2020153038.tif 000021
【図１８】
2020153038.tif 000022
【図１９】
2020153038.tif 000023
【図２０】
2020153038.tif 000024
【国際調査報告】
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2020153038.tif 000026
2020153038.tif 000027
2020153038.tif 000028
2020153038.tif 000029
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