JP2021013996A5

JP2021013996A5 - 情報処理方法、ロボットシステム、物品の製造方法、プログラム、記録媒体、および情報処理装置

Info

Publication number: JP2021013996A5
Application number: JP2019130602A
Authority: JP
Filing date: 2019-07-12
Publication date: 2022-07-15

Description

本発明の一つの態様は、対象物の情報を出力する学習済みモデルを取得する情報処理方法であって、仮想環境において、前記対象物を仮想的に示した仮想対象物を、仮想ロボットにより少なくとも２つの異なる保持位置で保持させるために、前記仮想ロボットを前記仮想対象物に接触させる動作を前記保持位置でそれぞれ実行し、前記動作それぞれにおいて、前記動作の実行によって、前記動作を実行する前から変化した前記仮想対象物の状態を取得し、取得した前記状態に基づき機械学習することで、前記保持位置の優先順位を出力する前記学習済みモデルを取得する、ことを特徴とする情報処理方法である。
本発明の別の一つの態様は、対象物の情報を出力する学習済みモデルを取得する情報処理装置であって、処理部が、仮想環境において、前記対象物を仮想的に示した仮想対象物を、仮想ロボットにより少なくとも２つの異なる保持位置で保持させるために、前記仮想ロボットを前記仮想対象物に接触させる動作を前記保持位置でそれぞれ実行し、前記動作それぞれにおいて、前記動作の実行によって、前記動作を実行する前から変化した前記仮想対象物の状態を取得し、取得した前記状態に基づき機械学習することで、前記保持位置の優先順位を出力する前記学習済みモデルを取得する、ことを特徴とする情報処理装置である。

Claims

対象物の情報を出力する学習済みモデルを取得する情報処理方法であって、
仮想環境において、前記対象物を仮想的に示した仮想対象物を、仮想ロボットにより少なくとも２つの異なる保持位置で保持させるために、前記仮想ロボットを前記仮想対象物に接触させる動作を前記保持位置でそれぞれ実行し、
前記動作それぞれにおいて、前記動作の実行によって、前記動作を実行する前から変化した前記仮想対象物の状態を取得し、取得した前記状態に基づき機械学習することで、前記保持位置の優先順位を出力する前記学習済みモデルを取得する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法において、
ユーザにより前記仮想対象物に前記保持位置を設定させる、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項２に記載の情報処理方法において、
前記ユーザにより設定された前記保持位置において、前記仮想ロボットによって前記仮想対象物を保持できない保持位置が存在する場合、前記ユーザに通知する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１から３のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記優先順位を表示部に表示する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記学習済みモデルに基づき、前記仮想ロボットに対応する、実環境におけるロボットを用いて前記対象物を保持させ、
前記ロボットによる前記対象物の保持の結果に基づき前記優先順位を更新する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項５に記載の情報処理方法において、
前記優先順位の内、最も優先度の高い前記保持位置によって前記対象物を保持しようとした際に前記対象物を保持できなかった場合、最も優先度の高い前記保持位置の前記優先順位を落とし、他の前記優先順位を一つずつ繰り上げる、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項５または６に記載の情報処理方法において、
更新した前記優先順位を表示部に表示する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項５から７のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記対象物の位置姿勢を撮像装置により取得し、前記学習済みモデルにより当該位置姿勢における前記保持位置の候補と前記優先順位とを取得する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項８に記載の情報処理方法において、
前記撮像装置は３次元測定可能であり、前記対象物は複数存在し、
前記対象物の間における干渉の面積、前記対象物の高さ情報、前記撮像装置による認識率の高さ、の少なくとも１つに基づき優先して保持する前記対象物を選択する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記保持位置は、前記仮想対象物における少なくとも２つの異なる位置姿勢においてそれぞれ設定されている、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１０に記載の情報処理方法において、
前記保持位置と前記位置姿勢とを対応させて表示部に表示する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記状態の取得として、前記動作の前後の仮想対象物の移動量を取得し、前記移動量の小さい順に前記優先順位を決定するように前記機械学習を行う、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１２に記載の情報処理方法において、
前記動作において前記仮想対象物に仮想的な外力を前記仮想ロボットによって作用させ前記移動量を取得する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記状態の取得として、前記動作によって前記仮想対象物を保持したか否かを示す判定値を取得し、前記判定値に基づく前記機械学習により、保持成功率の高い前記対象物と、その前記保持位置を出力できる前記学習済みモデルを取得する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法において、
前記対象物の設計情報に基づき前記保持位置を設定する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１５に記載の情報処理方法において、
前記対象物の重心位置の周囲に前記保持位置を設定する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１から１６のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記機械学習は、疊み込みニューラルネットワークを使用している、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１から１７のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記仮想環境における、前記動作を実行する前の前記仮想対象物の状態を画像で取得し、当該画像を前記機械学習に用いる、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１８に記載の情報処理方法において、
前記画像の画素数、縦横比と同じ画像を、前記対象物の位置姿勢を撮像する撮像装置により取得する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１に記載の情報処理方法において、
前記学習済みモデルの取得が終了したことをユーザに通知する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項２０に記載の情報処理方法において、
前記学習済みモデルの取得が終了したことを前記ユーザに通知するとともに、ロボットによる前記動作を実行可能であることを前記ユーザに通知する、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１から２１のいずれか１項に記載の情報処理方法において、
前記対象物または前記仮想対象物はバラ積みされている、
ことを特徴とする情報処理方法。
請求項１から２２のいずれか１項に記載の情報方法により取得された前記学習済みモデルを用いて制御されるロボットを備えるロボットシステム。
請求項２３に記載のロボットシステムを用いて物品の製造を行うことを特徴とする物品の製造方法。
請求項１から２２のいずれか１項に記載の情報処理方法を実行させるためのプログラム。
請求項２５に記載のプログラムを格納したコンピュータで読み取り可能な記録媒体。
対象物の情報を出力する学習済みモデルを取得する情報処理装置であって、
処理部が、
仮想環境において、前記対象物を仮想的に示した仮想対象物を、仮想ロボットにより少なくとも２つの異なる保持位置で保持させるために、前記仮想ロボットを前記仮想対象物に接触させる動作を前記保持位置でそれぞれ実行し、
前記動作それぞれにおいて、前記動作の実行によって、前記動作を実行する前から変化した前記仮想対象物の状態を取得し、取得した前記状態に基づき機械学習することで、前記保持位置の優先順位を出力する前記学習済みモデルを取得する、
ことを特徴とする情報処理装置。