JP2018172208A - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents
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Abstract
Description
本発明の一実施形態について図1から図9に基づいて説明する。
本実施形態に係る情報処理装置の構成を図1に基づいて説明する。図1は、情報処理装置1の要部構成の一例を示すブロック図である。詳細は後述するが、情報処理装置1は、ゴミピット内の各領域において、クレーンの通過の妨げとなる要素が存在する確度を示す情報を生成する機能を備えている。情報処理装置1は、例えばパーソナルコンピュータ等であってもよい。
情報処理装置1の機能概要を図2に基づいて説明する。図2は、ゴミピットの断面図における模擬障害物の位置を示した図である。図示のゴミピットは、ゴミ貯留部と、ホッパーとを備えている。また、同図には模擬障害物とクレーンの軌跡を図示している。ゴミピットの運営においては、ゴミピット内に投入されてゴミ貯留部に保管されているゴミを、クレーンで撹拌したり、積み替えたり、ホッパーに投入して焼却炉に送り込んだりする処理が行われる。
模擬障害物情報の生成について図3に基づいて説明する。図3は、障害物情報、ゴミ情報、および通過情報を用いてニューラルネットワークにより模擬障害物情報を生成する例を示した図である。
上記のようにして学習されたニューラルネットワークの出力データ、すなわち模擬障害物情報について、図4に基づいて説明する。図4は、ニューラルネットワークの出力値を単位ユニットごとに示した図である。なお、図4は、垂直方向(図2の上下方向)をZ、ゴミピットの幅方向(図2の左右方向)をYで示している。図示していないが、ゴミピットの奥行き方向(ZとYの双方に直行する方向)はXで表す。つまり、図4では、ゴミピットをZY平面で切断した断面を示している。
ニューラルネットワークに学習させる処理の流れを図5に基づいて説明する。図5は、ニューラルネットワークに学習させる処理(情報処理方法)の一例を示すフローチャートである。
学習済みのニューラルネットワークを用いて模擬障害物情報を生成する処理の流れを図6に基づいて説明する。図6は、学習済みのニューラルネットワークを用いて模擬障害物情報を生成する処理(情報処理方法)の一例を示すフローチャートである。
ニューラルネットワークの出力値をそのまま模擬障害物情報として用いることもできるし、この出力値を加工して模擬障害物情報としてもよい。これについて、図7に基づいて説明する。図7は、ニューラルネットワークの出力値の例と、該出力値を二値化した例とを示す図である。
模擬障害物情報を用いて経路情報を生成する処理の流れを図8および図9に基づいて説明する。図8は、模擬障害物情報を用いて経路情報を生成する処理(情報処理方法)の一例を示すフローチャートである。図9は、図8の各処理で使用または生成される情報の例を示す図である。
本発明の実施形態2について説明する。なお、上記実施形態と同様の構成には同一の参照番号を付し、その説明を省略する。本実施形態の情報処理装置1は、ゴミピットにおけるゴミの高さに応じて、学習条件の異なるニューラルネットワークを用いる点で上記実施形態の情報処理装置1と相違している。
模擬障害物情報を利用してクレーン制御を自動化することができる。この場合、情報処理装置1の制御部11には、クレーンの動作パターンの割合を決定する工程管理部が含まれていてもよい。
上記各実施形態では、通過情報、ゴミ情報、および障害物情報を用いて模擬障害物情報を生成する例を説明したが、これらの情報のうち、少なくとも通過情報を用いることにより、オペレータの経験や技術が反映された模擬障害物情報を生成することができる。つまり、ゴミ情報および障害物情報は必須の入力データではない。
情報処理装置1の制御ブロック(特に制御部11に含まれる各部)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、CPU(Central Processing Unit)を用いてソフトウェアによって実現してもよい。
本発明の態様1に係る情報処理装置(1)は、ゴミピット内でゴミを運搬するクレーンのオペレータによる操作履歴に基づく、当該ゴミピット内の空間を区分した各単位ブロックにおける上記クレーンの通過履歴を示す通過情報を取得する通過情報取得部(通過情報生成部112)と、上記通過情報を含む入力データから、上記各単位ブロックに上記クレーンの通過の妨げとなる要素が存在する確度を示す出力データを出力する確度算出部(模擬障害物情報生成部116)と、を備え、上記確度算出部は、上記ゴミピットと同型の他のゴミピットの、上記各単位ブロックに対応する各単位ブロックにおけるクレーンの通過情報を含む学習用の入力データと、当該他のゴミピットの各単位ブロックにおける上記要素の有無との対応関係を機械学習したものである。
112 通過情報生成部(通過情報取得部)
113 ゴミ情報取得部
114 障害物情報取得部
115 経路情報生成部
116 模擬障害物情報生成部(確度算出部)
Claims (6)
- ゴミピット内でゴミを運搬するクレーンのオペレータによる操作履歴に基づく、当該ゴミピット内の空間を区分した各単位ブロックにおける上記クレーンの通過履歴を示す通過情報を取得する通過情報取得部と、
上記通過情報を含む入力データから、上記各単位ブロックに上記クレーンの通過の妨げとなる要素が存在する確度を示す出力データを出力する確度算出部と、を備え、
上記確度算出部は、上記ゴミピットと同型の他のゴミピットの、上記各単位ブロックに対応する各単位ブロックにおけるクレーンの通過情報を含む学習用の入力データと、当該他のゴミピットの各単位ブロックにおける上記要素の有無との対応関係を機械学習したものである、ことを特徴とする情報処理装置。 - 上記ゴミピットに堆積されたゴミの高さに基づいて特定された上記各単位ブロックにおけるゴミの有無を示すゴミ情報を取得するゴミ情報取得部を備え、
上記確度算出部への入力データには上記ゴミ情報取得部が取得した上記ゴミ情報が含まれ、
上記学習用の入力データには上記他のゴミピットの各単位ブロックにおけるゴミの有無を示すゴミ情報が含まれる、ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 - 上記ゴミピットにおける既知の障害物が上記各単位ブロックに存在するか否かを示す障害物情報を取得する障害物情報取得部を備え、
上記確度算出部への入力データには上記障害物情報取得部が取得した上記障害物情報が含まれ、
上記学習用の入力データには上記他のゴミピットの各単位ブロックにおける既知の障害物の有無を示す障害物情報が含まれる、ことを特徴とする請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 上記出力データの示す可能性の高さが所定の閾値以上である上記単位ブロックを避けて、指定された出発点から指定された目的点までの上記クレーンの通過経路を示す経路情報を生成する経路情報生成部を備えていることを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載の情報処理装置。
- 情報処理装置による情報処理方法であって、
ゴミピット内でゴミを運搬するクレーンのオペレータによる操作履歴に基づく、当該ゴミピット内の空間を区分した各単位ブロックにおける上記クレーンの通過履歴を示す通過情報を取得する通過情報取得ステップと、
確度算出部により、上記通過情報を含む入力データから、上記各単位ブロックに上記クレーンの通過の妨げとなる要素が存在する確度を示す出力データを出力する出力ステップとを含み、
上記確度算出部は、上記ゴミピットと同型の他のゴミピットの、上記各単位ブロックに対応する各単位ブロックにおけるクレーンの通過情報を含む学習用の入力データと、当該他のゴミピットの各単位ブロックにおける上記要素の有無との対応関係を機械学習したものである、ことを特徴とする情報処理方法。 - 請求項1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情報処理プログラムであって、上記通過情報取得部および上記確度算出部としてコンピュータを機能させるための情報処理プログラム。
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