JP2019109872A - 人工知能に基づくロボット、及びその制御方法 - Google Patents

人工知能に基づくロボット、及びその制御方法 Download PDF

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Abstract

【課題】インタラクション・サービス効果を向上させて、使用者に更に良いサービス経験を提供する。【解決手段】画像信号及び/又は音声信号を受取るように配置される受取モジュールと、前記画像信号及び/又は音声信号に基づいて、使用者の意図を確定するように配置されるAIモジュールと、当該ロボットの一部から障害物や地面までの距離を示す位置情報を取り込むように配置されるセンサーモジュールと、使用者の意図に基づいて、当該移動ロボットが位置する部屋の地図を描いて、当該部屋の地図により、測位、ナビゲーションと経路計画を行うように配置されるプロセッサモジュールと、制御信号を送信して、部屋にいるロボットの経路に沿った移動を制御するように配置される制御モジュールと、モータの運転を制御して、当該ロボットが使用者の意図を実行させるように配置される移動モジュールと、を含むロボットを開示している。【選択図】図4

Description

本発明は、ロボット制御分野、特にホーム・インタラクション・サービスを提供できる人工知能に基づくロボット、及びその操作方法に関する。
スマートデバイスの普及に伴い、移動ロボットは、例えば物流、ホームケアなど様々な面で一般的になっている。人工知能(AI、Artificial Intelligence)とは、コンピューターサイエンス、モダンツールで、人間の思考と行為を模倣する技術である。AI技術の発展に伴い、生活の各方面に用いられている。しかし、AI技術を備える当該移動ロボットには、当該ロボットが位置する空間の構成やレイアウトに基づく移動経路を正す能力が足りない。従って、AI技術を備えるロボットを開発して、インタラクション・サービス効果を向上させて、使用者に更に良いサービス経験を提供する必要がある。
本発明は、前記ロボットが位置する画像信号及び/又は音声信号を受取るように配置される受取モジュールと、前記受取モジュールにカップリングされて、前記画像信号及び/又は音声信号に基づいて、使用者の意図を確定するように配置されるAIモジュールと、当該ロボットの一部から障害物や地面までの距離を示す位置情報を取り込むように配置されるセンサーモジュールと、前記受取モジュールと前記AIモジュールにカップリングされて、使用者の意図に基づいて、当該移動ロボットが位置する部屋の地図を描いて、当該部屋の地図により、測位、ナビゲーションと経路計画を行うように配置されるプロセッサモジュールと、前記プロセッサモジュールにカップリングされて、制御信号を送信して、使用者の意図により部屋にいるロボットの経路に沿った移動を制御するように配置される制御モジュールと、前記制御信号により、モータの運転を制御して、当該ロボットが使用者の意図を実行させるように配置される移動モジュールと、を含むロボットを開示している。
本発明は、受取モジュールにより使用者が入力した画像信号及び/又は音声信号を受取る工程;AIモジュールにより前記画像信号及び/又は音声信号に基づく使用者の意図を確定する工程;センサーモジュールにより前記ロボットの一部から障害物や地面までの距離を示す位置情報を取り込む工程;プロセッサモジュールにより、使用者の意図に基づいて、当該移動ロボットが位置する部屋の地図を描いて、当該部屋の地図により、測位、ナビゲーションと経路計画を行う工程;制御モジュールにより、使用者の意図に基づいて、制御信号を送信して、部屋にいるロボットの経路に沿った移動を制御する工程;移動モジュールにより、モータの運転を制御して、前記制御信号により当該ロボットが使用者の意図を実行させる工程、を含むロボットの制御方法も提供する。
本発明において、前記ロボットとその操作方法が、ホーム・インタラクション・サービスを提供できるのは有利である。
本発明の一つの実施形態に係る人工知能技術に基づくロボットのブロック図を示す。
本発明の一つの実施形態に係る人工知能技術に基づくロボットのプロセッサモジュールのブロック図を示す。
本発明の一つの実施形態に係る人工知能技術に基づくロボットのAIモジュールのブロック図を示す。
本発明の一つの実施形態により人工知能技術に基づくロボットの制御方法のフローチャートを示す。
以下、本発明の実施形態を詳細に述べる。これらの実施形態により、本発明を説明するが、本発明をこれらの実施形態に限定しようとするわけではないと理解されるべきである。逆に、本発明は、本発明の精神及び範囲内に含まれ得る代替物、修正物及び均等物を含む旨とする。
更に、本発明の以下の詳細な説明では、本発明の完全な理解を提供するために、多数の具体的な詳細が記載されている。しかし、当業者は、これらの具体的な詳細がなくても、本発明を実施することができると認識する。本発明の実施形態を不必要に分かりにくくさせないために、別の実施形態では、熟知されている方法、手順、構成要素と回路は詳細に記載されていない。
本開示は人工知能に基づく視覚ナビゲーション機能付きのロボットを提供しようとする。障害物(出会うと、当該ロボットが部屋での進行が阻まれる)を避けるために、センサーとマッピング機能の組み合わせで、本発明の実施形態のロボットは部屋を渡ることができる。
図1は本発明の一つの実施形態に係る人工知能技術に基づくロボット100のブロック図を示す。図1に示されるように、前記ロボット100は受取モジュール101、プロセッサモジュール102、センサーモジュール103、制御モジュール104、補助モジュール105、移動モジュール106とAI(Artificial Intelligence、以下はAIモジュールとする)モジュール107を含む。ここに記載の各モジュールは、コンピューティングデバイス(例えば、構造:ハードウェア、非一次的なコンピュータ可読媒体、ファームウェア)を含み得るロジックにより実施されてもよい。別の例として、前記ロジックは、例えば、ここに記載の動作を行うようにプログラムされたASICとして配置されてもよい。別の代替する実施形態により、前記ロジックは、コンピューター・プロセッサに示される、記憶されたコンピュータ実行可能命令として、一時的にメモリに記憶されてから、コンピューター・プロセッサに実行されるデータとして、配置されてもよい。
一つの実施形態において、ロボット100の前記受取モジュール101(例えば、画像収集ユニット及び/又は音声収集ユニット)は、周りの地図の構築に用いる周りの画像(画像信号とも呼ばれる。例えば、天井画像及び/又は前記ロボット100の前方の画像)を取り込むように配置されてもよい。使用者又は周りから収集された音声信号は使用者の意図を確定するように配置されてもよい。前記受取モジュール101の前記画像収集ユニットは少なくとも、例えば、前方カメラ、頂上カメラを含む、1つのカメラを含むように配置されている。例えば、前記センサーモジュール103は測距センサー及び/又は崖センサーの少なくとも1つを含み、前記ロボット100に関わる位置情報(例えば、障害物と地面からの距離)を取り込む制御回路を含んでも含まなくてもよいように配置される。前記センサーモジュール103は、ジャイロスコープ、赤外線センサー又は障害物の存在、ロボットの方向及び/又は回転の変化、及び他のロボット100のナビゲーションに関わる特徴を感知するその他の適するタイプのセンサーを任意に含んでも良い。
前記受取モジュール101と前記センサーモジュール103に取り込まれたデータにより、前記プロセッサモジュール102は、前記ロボットの部屋の地図を描いて、前記ロボットの現在の位置を記憶して、特徴点の座標及びそれに関わる描述情報を記憶して、測位、ナビゲーションと経路計画を行うことができる。例えば、前記プロセッサモジュール102は、ロボットに第1位置から第2位置までの経路を計画する。前記プロセッサモジュール102にカップリングされた前記制御モジュール104(例えば、マイクロ・コントローラーMCU)は制御信号を送信して、前記ロボット100の移動を制御するように配置されてもよい。前記移動モジュール106は前記制御信号に従って移動するように配置される駆動モータ付きの駆動輪(例えば、キャスターと駆動輪)であってもよい。前記補助モジュール105は、使用者の命令により補助機能を提供する外部装置、例えば、トレーとUSBインターフェースであってもよい(図1に示さず)。前記受取モジュール101とプロセッサモジュール102にカップリングされた前記AIモジュール107は前記受取モジュール101に受取られた画像信号をマッチングさせて、テンソルフロー(tensorflow)AIモジュールに基づいてモデルをトレーニングして、目標物のタイプを識別するように配置されてもよい。また、前記音声信号と記憶されたデータ命令とをマッチングさせて、命令信号を得て、当該命令信号が前記プロセッサモジュール102に送信されて、処理される。
前記ロボット500の移動方向と前記ロボット100に期待される機能について、使用者110は命令を出すことができる。音声命令を含むが、これに限定されない。
図2は本発明の一つの実施形態に係る前記ロボット100における前記プロセッサモジュール102のブロック図を示す。図1の説明を組み合わせて図2を理解してもよい。図2に示されるように、前記プロセッサモジュール102は地図描画ユニット210、記憶ユニット212、計算ユニット214、経路計画ユニット216を含む。
前記受取モジュール101(図1に示されるように)に取り込まれた画像信号により、前記ロボット100の部屋の地図(特徴点と障害物などの情報を含む)を描くために、前記地図描画ユニット210は前記画像信号、プロセッサモジュール102又はそれらの組合せの一部として配置されてもよい。前記画像信号は、前記部屋の地図を描くために、前記地図描画ユニット210に任意に組み合わされてもよい。別の実施形態により、縁検出は前記受取モジュール101に取り込まれた画像信号から、障害物、基準点及び別の特徴を抽出して前記部屋の地図を描くために任意に行われてもよい。
前記記憶ユニット212は前記地図描画ユニット210に描かれた部屋の地図における前記ロボットの現在の位置、特徴点の画像座標、及び特徴描述を記憶する。例えば、特徴描述はORB(oriented fast and rotated brief)特徴点感知方法を使うことにより、特徴点の多次元的な描述を含み得る。
前記計算ユニット214は前記記憶ユニットから特徴描述を抽出して、当該抽出された特徴描述と前記ロボットの現在の位置の特徴描述とをマッチングさせて、前記ロボット100の確実な位置を計算する。
前記経路計画ユニット216は現在の位置を前記ロボット100の開始点にして、部屋の地図と目的地を参照して、前記ロボット100の開始点に対する移動経路を計画する。
図3は、本発明の一つの実施形態に係る人工知能技術に基づくロボットのAIモジュールのブロック図を示す。図3は図1の説明と組み合わせて理解されてもよい。図3に示されるように、前記AIモジュール107は識別ユニット312、マッチングユニット314と記憶ユニット316を含む。
前記識別ユニット312は、画像信号、例えば、フロアの材料、家具、部屋のタイプ、部屋に貯蔵の物体を識別するように配置されてもよい。具体的には、前記識別ユニット312は画像信号を使って、モデルをトレーニングして、トレーニングモデルを記憶することができる。前記マッチングユニット314は、前記画像信号と前記ロボットにおける前記トレーニングモデルとをマッチングさせて、前記画像信号に基づいて、フロアの材料、家具、部屋のタイプ、部屋に貯蔵の物体を確定するように配置されてもよいが、前記決定に限定されない。
一つの実施形態において、前記受取モジュール101に受取られた前記画像信号はトレーニングモデルとして、その中に前記AIモジュールに記憶されてもよい。所定時間内に、前記AIモジュール107は、前記記憶された画像トレーニングモデル(前記画像信号により最適化された)に基づく識別能力を向上させることができる。一つの実施形態において、前記画像トレーニングモデルはローカル記憶ユニット又はクラウドに記憶される。
更に、前記識別ユニット312は前記受取モジュール101に取り込まれた音声信号を識別するように配置されてもよい。一つの実施形態において、前記ロボットにおける音声収集ユニット、例えば、マイクロフォンは、前記ロボットの周りの音声信号、例えば、使用者の命令又は突然の音声信号などを取り込むように配置されてもよい。別の実施形態において、使用者の前記音声信号はマイクロフォンにより取り込まれる。前記マッチングユニット314は音声信号とローカル又はクラウドにおける自然言語とローカル音声トレーニングモデルをマッチングさせて、前記音声信号の意図を抽出するように配置されてもよい。前記マイクロフォンに取り込まれた前記音声信号は、音声トレーニングモデルとして、前記AIモジュール107に記憶されてもよい。所定時間内に、前記AIモジュール107は、記憶された音声トレーニングモデル(前記画像信号により最適化された)に基づく前記音声信号の識別機能を向上させることができる。一つの実施形態において、前記音声トレーニングモデルはローカル記憶ユニット又はクラウドに記憶される。
前記記憶ユニット316は、以上に記載の画像トレーニングモデル、音声トレーニングモデル、画像信号と音声信号を記憶するように配置されてもよい。
図4は、本発明の一つの実施形態により、人工知能技術に基づくロボットの制御方法400のフローチャートを示す。図4は図1-3の説明を組み合わせて理解されてもよい。図3に示されるように、前記ロボット100の前記制御方法400は、以下のステップを含んでも良い。
ステップ402:前記ロボット100は画像信号及び/又は音声信号を受け取る。具体的には、前記ロボット100における前記受取モジュール101はカメラとマイクロフォンのそれぞれで画像信号と音声信号を収集する。
ステップ404:前記画像信号及び/又は音声信号に基づいて、前記ロボット100は使用者の意図を確定する。具体的には、前記ロボット100の前記AIモジュール107は前記画像信号及び/又は音声信号を分析、処理して、使用者の意図を確定する。前記AIモジュール107は画像信号及び/又は音声信号の一方又は画像信号及び/又は音声信号の組合せを分析、処理することができると説明すべきである。
ステップ406:前記ロボット100は前記使用者の意図を実行させる。
一つの実施形態において、使用者は前記音声信号を通じて、前記ロボット100に、フロアを掃除すると指示する。前記ロボット100の前記受取モジュール101が前記画像信号を取り込むと同時に、前記AIモジュール107は、前記画像信号に基づいて、フロアの材料、家具、部屋のタイプ、部屋に貯蔵の物体を識別して、部屋を掃除するプランを立てる。例えば、フロアの材料がカーペット又は類似物である場合、前記ロボット100は前記移動モジュール106を低速度で駆動させて、清掃吸引力を向上させる。前記プロセッサモジュール102と前記制御モジュール104の組合せで前記移動モジュール106を駆動して、具体的な掃除プランを実行させる。低速度モーション、高速度モーション又は往復モーションで前記移動モジュールを駆動してもよい。例えば、フロアが汚れた場合、前記ロボットが駆動速度を落とす或は清掃吸引力を向上させる。
別の実施形態において、前記音声信号を通じて、使用者は前記ロボット100を指定区域、例えば、台所又は寝室へ行くように指示する。同時に、前記AIモジュール107は音声信号を抽出して、処理して、処理された音声信号を前記プロセッサモジュール107に送信する。前記AIモジュール102の前記経路計画ユニット216は指定区域への経路を計画する。さらに具体的には、前記制御モジュール104は前記計画経路により、制御信号を送信して、前記移動モジュール106を前記指定区域へ駆動させる。
本発明において、人工知能とその制御方法に基づく前記ロボットがホーム・インタラクション・サービスを提供できるのは有利である。
本発明の前記ロボット100について、先の出願、即ちUS出願番号15/487,461に記載の掃除ロボットであってもよい。又は先の出願、即ちUS出願番号15/592,509に記載の携帯型移動ロボットであってもよい。
以上の説明及び図面は、本発明の実施形態を示すものであるが、本発明の精神及び範囲から逸脱しない限り、さまざまな追加、変更及び置き換えが可能であることが理解できる。当業者であれば、本発明は形態、構造、配置、比率、材料、素子と構成要素の多くの変更(本発明の原則から逸脱することなく、特に特定の環境と操作上の必要に適合する)を使用することができて、また本発明の実践に使用することができると理解する。従って、ここに開示されている実施形態は、全ての点において、限定的なものではなくて、例示的なものであり、以上の説明を限定していないと考えるべきである。

Claims (10)

  1. ロボットが位置する画像信号及び/又は音声信号を受取るように配置される受取モジュールと、
    前記受取モジュールにカップリングされて、前記画像信号及び/又は音声信号に基づいて、使用者の意図を確定するように配置されるAIモジュールと、
    前記ロボットの一部から障害物や地面までの距離を示す位置情報を取り込むように配置されるセンサーモジュールと、
    前記受取モジュールと前記AIモジュールにカップリングされて、使用者の意図に基づいて、移動ロボットが位置する部屋の地図を描いて、当該部屋の地図により、測位、ナビゲーションと経路計画を行うように配置されるプロセッサモジュールと、
    前記プロセッサモジュールにカップリングされて、制御信号を送信して、使用者の意図により、部屋にいるロボットの経路に沿った移動を制御するように配置される制御モジュールと、
    前記制御信号により、モータの運転を制御して、当該ロボットが使用者の意図を実行させる移動モジュールと、
    を含む人工知能に基づくロボット。
  2. 前記受取モジュールは前記ロボットの頂上に設けられ、天井画像を取り込むように配置される請求項1に記載のロボット。
  3. 前記センサーモジュールは、障害物から前記ロボットの両側までの距離を感知するように配置される赤外線測距センサーと、前記ロボットの高度変化を感知して、前記高度変化による前記ロボットの落下を防止するように配置される赤外線崖センサーと、を含む請求項1に記載のロボット。
  4. 前記プロセッサモジュールは画像信号と位置信号に基づいて、前記ロボットが第1位置から第2位置までの経路を計画するように配置される請求項1に記載のロボット。
  5. 前記移動モジュールは低速度モーション、高速度モーションと往復モーションを行う請求項1に記載のロボット。
  6. 使用者の意図を確定する前に、前記AIモジュールはフロアの材料、部屋のタイプと家具を識別する請求項1に記載のロボット。
  7. フロアの材料がカーペットである場合、前記ロボットは低速度で前記移動モジュールを駆動させて、並びに清掃吸引力を向上させる請求項6に記載のロボット。
  8. 使用者の意図を確定する前に、前記AIモジュールは音声信号を識別して、前記音声信号と自然言語とをマッチングさせる請求項1に記載のロボット。
  9. 受取モジュールにより使用者が入力した画像信号及び/又は音声信号を受取る工程と、
    AIモジュールにより前記画像信号及び/又は音声信号に基づく使用者の意図を確定する工程と、
    センサーモジュールによりロボットの一部から障害物や地面までの距離を示す位置情報を取り込む工程と、
    プロセッサモジュールにより、使用者の意図に基づいて、移動ロボットが位置する部屋の地図を描いて、当該部屋の地図により、測位、ナビゲーションと経路計画を行う工程と、
    制御モジュールにより、使用者の意図に基づいて、制御信号を送信して、部屋にいるロボットを経路に沿って移動させるように制御する工程と、
    移動モジュールにより、制御信号でモータの運転を制御して、当該ロボットを駆動させて、使用者の意図を実現させる工程と、
    を含むロボットの制御方法。
  10. 使用者の意図を確定する前に、フロアの材料、部屋のタイプと家具を識別する請求項9に記載のロボットの制御方法。
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