JP6743318B2 - 情報処理装置、モデル生成処理装置、および情報処理方法 - Google Patents
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Description
図1は、第1の実施形態に係る積込作業支援システムの一例を示すブロック図である。第1の実施形態に係る積込作業支援システム1は、モデル生成処理装置11と、積込位置決定処理装置12と、を備える。
第1の実施形態では、荷物の到着順に荷物を積み込むことを想定した。本実施形態では、荷物を一時的に置いておくことができる場合などで、到着した荷物を積み込まずに保留することが可能な場合を想定する。例えば、少数の荷物を一時的に置くことが可能なスペースがある場合に、複数の荷物がほぼ同時に到着したときは、必ずしも到着順に荷物を積み込まなくともよいと考えられる。また、積み込む順番を変えることで、より効率的に荷物を積み込むことが可能と考えられる。
これまでの実施形態では、最終的に、荷物が階段状に積み上げられた状態になることもある。例えば、図2に示した高さマップの左下の点線枠に囲まれた領域を見ると、左から右に向かって濃度が順に薄くなっている。これは、荷物が階段状に積まれていることを示す。このような積込状態では、例えば、積込空間がトラックの荷台であった場合では、荷物が横揺れにより崩れ落ちる危険性が高くなる。このように、積込空間などの事情により、荷物の安定性が重視される場合もある。そこで、第3の実施形態では、充填率だけで積込状態を評価せずに、荷物の安定性も考慮する。第1の実施形態と同様な点は、説明を省略する。
これまでの実施形態では、高さに制限を持たせることが可能であり、荷物があまりにも高く積まれることは防ぐことができる。しかし、積み上げられた荷物の重さによっては、高さの制限値に届く前に、下側の荷物が上側の荷物の重さにより潰れてしまうこともあり得る。ゆえに、第4の実施形態では、下側の荷物が上側の荷物の重さにより潰れてしまう事態を防ぐことができるようにする。第1の実施形態と同様な点は、説明を省略する。
Claims (41)
- 少なくとも1つのメモリと、
少なくとも1つの処理回路と、を備え、
前記少なくとも1つの処理回路は、
積込予定の第1物体が所定空間における積込位置候補に積み込まれたとした場合の状態情報を生成することと、
前記所定空間における物体の積込状態に関する状態情報が入力されると前記所定空間における物体の積込状態に対する評価値を出力する積込状態評価モデルに、前記積込位置候補の状態情報を入力して評価値を取得することと、
を実行するよう構成される、
情報処理装置。 - 前記所定空間における物体の前記積込状態としてとりうる状態として、1つの物体が複数の物体それぞれの上に接触しているが含まれている、
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記積込状態評価モデルは、1つの物体が複数の物体それぞれの上に接触している状態に対する評価値を出力できる、
請求項1または2に記載の情報処理装置。 - 前記第1物体の前記積込位置候補が複数の物体それぞれの上に接触して積み込まれる位置であり、当該積込位置候補の状態情報が前記積込状態評価モデルに入力される場合に、前記積込状態評価モデルは、前記第1物体が当該複数の物体それぞれの上に接触して積み込まれたとした場合の前記所定空間における物体の積込状態に対する評価値を出力する、
請求項1ないし3のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記少なくとも1つの処理回路は、前記第1物体の縦、横、および、高さの3つのサイズを用いて、前記第1物体の積込位置候補となる位置を検出する、
請求項1ないし4のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記物体の積込状態に対する評価値は、前記所定空間における物体の容量に関する値である、
請求項1ないし5のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記少なくとも1つの処理回路は、取得された評価値に基づき、前記第1物体の積込位置を決定すること、を更に実行するよう構成される、
請求項1ないし6のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記少なくとも1つの処理回路は、前記第1物体に関する情報と、前記第1物体が積み込まれる前の第1時点の状態情報と、を用いて、前記所定空間において前記第1物体を積み込むことが可能な位置を、前記積込位置候補として検出すること、を更に実行するよう構成される、
請求項1ないし7のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記少なくとも1つの処理回路は、取得された評価値に基づき、前記第1物体の積込を保留する決定を行うか否かを決定すること、を更に実行するよう構成される、
請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記少なくとも1つの処理回路は、前記第1物体について取得された前記評価値に基づき、前記第1物体より後に前記所定空間に積み込まれる予定だった第2物体を、前記第1物体よりも先に前記所定空間に積み込む、と決定すること、を更に実行するよう構成される、
請求項1ないし9のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記第2物体を前記第1物体よりも先に前記所定空間へ積み込むことが決定された場合は、前記第1物体の積込の位置の決定が保留される、
請求項10に記載の情報処理装置。 - 前記少なくとも1つの処理回路は、前記第1物体の積込を保留した場合、積込予定の第2物体が積込位置候補に積み込まれたとした場合の状態情報を生成することと、
前記積込状態評価モデルを用いて、前記第2物体について生成された状態情報に対する評価値を取得することと、
前記第1物体の状態情報に対する評価値と、前記第2物体の状態情報に対する評価値と、に基づき、前記第1物体の積込位置と前記第2物体の積込位置のいずれかを決定することと、
を更に実行するよう構成される、
請求項9に記載の情報処理装置。 - 前記少なくとも1つの処理回路は、前記第1物体の状態情報に対する評価値を、ペナルティ値を用いて更新すること、を更に実行するように構成される、
請求項10に記載の情報処理装置。 - 前記少なくとも1つの処理回路は、
少なくとも、前記第1物体の底面における接触領域が前記底面に対して占める割合が閾値以上となるような位置と、
前記接触領域が前記底面に対して占める割合が前記閾値未満ではあるが、前記接触領域と交差しない前記第1物体の側面が、前記所定空間の側壁と直接または他の物体を介して接触するような位置と、
のいずれか一つを前記第1物体の積込位置候補として検出すること、
を更に実行するよう構成される、
請求項8に記載の情報処理装置。 - 前記状態情報は、積み込まれた物体の前記所定空間における高さに関する情報を含む、
請求項1ないし14のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記積込状態評価モデルは、入力された状態情報に係る積込状態が、前記所定空間における物体の充填率を上げ、かつ、積み込まれた物体の前記所定空間における高さを均一化させるのに適している場合に、評価値を高くするように学習されている、
請求項15に記載の情報処理装置。 - 前記状態情報は、積み込まれた物体全体の前記所定空間に定められた各区間における重さに関する情報を含む、
請求項1ないし16のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 前記積込状態評価モデルは、入力された状態情報に係る積込状態が、前記所定空間における物体の充填率を上げ、かつ、積み込まれた物体全体の前記所定空間に定められた各区画における重さを均一化させるのに適している場合に、評価値を高くするように学習されている、
請求項17に記載の情報処理装置。 - 前記積込状態評価モデルは、前記状態情報から評価値を出力するニューラルネットワークである、
請求項1ないし18のいずれか一項に記載の情報処理装置。 - 少なくとも1つのメモリと、
少なくとも1つの処理回路と、を備え、
前記少なくとも1つの処理回路は、
物体が所定空間における積込位置候補に積み込まれたとした場合の状態情報を生成することと、
前記所定空間における前記物体の積み込み位置を決定するための積込状態評価モデルを用いて、生成された状態情報に対して評価値を取得することと、
所定のポリシーに基づき、複数の前記積込位置候補のうちの一つを、前記物体の積込位置として選択することと、
選択された積込位置に係る評価値を少なくとも用いて所定の学習アルゴリズムにしたがって前記積込状態評価モデルを更新することと、
を実行するよう構成され、
前記積込状態評価モデルは、前記所定空間における物体の積込状態に対する評価値を出力するモデルである、
モデル生成処理装置。 - 前記積込状態評価モデルの更新を、物体が前記選択する工程で選択された積込位置に積み込まれることが複数回実施された時点における前記所定空間または積み込まれた物体に関する関数の値と、前記積込状態評価モデルから出力された当該選択された積込位置に係る評価値と、を少なくとも用いて、所定の強化学習の評価手法にしたがって行う、
請求項20に記載のモデル生成処理装置。 - 少なくとも1つの処理回路によって実行される情報処理方法であって、
積込予定の第1物体が所定空間における積込位置候補に積み込まれたとした場合の状態情報を生成するステップと、
前記所定空間における物体の積込状態に関する状態情報が入力されると前記所定空間における物体の積込状態に関する評価値を出力する積込状態評価モデルを用いて、前記積込位置候補に対する評価値を取得するステップと、
を備える情報処理方法。 - 前記所定空間における物体の前記積込状態としてとりうる状態として、1つの物体が複数の物体それぞれの上に接触している状態が含まれている、
請求項22に記載の情報処理方法。 - 前記積込状態評価モデルは、1つの物体が複数の物体それぞれの上に接触している状態に対する評価値を出力できる、
請求項22または23に記載の情報処理方法。 - 前記第1物体の前記積込位置候補が複数の物体それぞれの上に接触して積み込まれる位置であり、当該積込位置候補の状態情報が前記積込状態評価モデルに入力される場合に、前記積込状態評価モデルは、前記第1物体が当該複数の物体それぞれの上に接触して積み込まれたとした場合の前記所定空間における物体の積込状態に対する評価値を出力する、
請求項22ないし24のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 前記少なくとも1つの処理回路は、前記第1物体の縦、横、および、高さの3つのサイズを用いて、前記第1物体の積込位置候補となる位置を検出する、
請求項22ないし25のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 前記物体の積込状態に対する評価値は、前記所定空間における物体の容量に関する値である、
請求項22ないし26のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 取得された評価値に基づき、前記複数の積込位置候補から、前記第1物体の積込位置を決定するステップ
を更に備える請求項22ないし27のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 前記第1物体に関する情報と、前記第1物体が積み込まれる前の第1時点の状態情報と、を用いて、前記所定空間において前記第1物体を積み込むことが可能な位置を、前記複数の積込位置候補として検出するステップ
を更に備える請求項22ないし28のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 取得された評価値に基づき、前記第1物体の積込を保留するか否かを決定するステップ
を更に備える請求項22ないし29のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 前記第1物体について取得された前記評価値に基づき、前記第1物体より後に前記所定空間に積み込まれる予定だった第2物体を、前記第1物体よりも先に前記所定空間へ積み込むと決定するステップ
を更に備える請求項22ないし30のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 前記第2物体を前記第1物体よりも先に前記所定空間へ積み込むことが決定された場合は、前記第1物体の積込の位置の決定が保留される、
請求項31に記載の情報処理方法。 - 前記第1物体の積込が保留された場合、積込予定の第2物体が複数の積込位置候補のいずれかに積み込まれたとした場合の状態情報を生成するステップと、
前記積込状態評価モデルを用いて、前記第2物体について生成された状態情報に対する評価値を取得するステップと、
前記第1物体の状態情報に対する評価値と、前記第2物体の状態情報に対する評価値と、に基づき、前記第1物体の積込位置と前記第2物体の積込位置のいずれかを決定するステップと、
を更に備える請求項30ないし32のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 前記第1物体の積込位置と前記第2物体の積込位置のいずれかを決定する前に、前記第1物体の状態情報に対する評価値を、ペナルティ値を用いて更新するステップ
を更に備える請求項33に記載の情報処理方法。 - 少なくとも、前記第1物体の底面における接触領域が前記底面に対して占める割合が閾値以上となるような位置と、前記接触領域が前記底面に対して占める割合が前記閾値未満ではあるが、前記接触領域と交差しない前記第1物体の側面が、前記所定空間の側壁と直接または他の物体を介して接触するような位置と、のいずれか一つが前記第1物体の積込位置候補として検出される
請求項29に記載の情報処理方法。 - 前記状態情報は、積み込まれた物体の前記所定空間における高さに関する情報を含む、
請求項22ないし35のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 前記積込状態評価モデルは、入力された状態情報に係る積込状態が、前記所定空間における物体の充填率を上げ、かつ、積み込まれた物体の前記所定空間における高さを均一化させるのに適している場合に、評価値を高くするように学習されている、
請求項36に記載の情報処理方法。 - 前記状態情報は、積み込まれた物体全体の前記所定空間に定められた各区間における重さに関する情報を含む、
請求項22ないし37のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 前記積込状態評価モデルは、入力された状態情報に係る積込状態が、前記所定空間における物体の充填率を上げ、かつ、積み込まれた物体全体の前記所定空間に定められた各区画における重さを均一化させるのに適している場合に、評価値を高くするように学習されている、
請求項38に記載の情報処理方法。 - 前記積込状態評価モデルは、前記状態情報から評価値を出力するニューラルネットワークである、
請求項22ないし39のいずれか一項に記載の情報処理方法。 - 少なくとも1つの処理回路によって実行されるモデル生成方法であって、
物体が所定空間における積込位置候補に積み込まれたとした場合の状態情報を生成するステップと、
前記所定空間における前記物体の積み込み位置を決定するための積込状態評価モデルを用いて、生成された状態情報に対して評価値を取得するステップと、
所定のポリシーに基づき、複数の前記積込位置候補のうちの一つを、前記物体の積込位置として選択するステップと、
選択された積込位置に係る評価値を少なくとも用いて所定の学習アルゴリズムにしたがって前記積込状態評価モデルを更新するステップと、
を備え、
前記積込状態評価モデルは、前記所定空間における物体の積込状態に対する評価値を出力するモデルである、
モデル生成方法。
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