JP7021160B2 - ハンドリング装置、ハンドリング方法及びプログラム - Google Patents
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Description
図1は、実施形態のハンドリングシステム100の構成の概略図である。実施形態のハンドリングシステム100は、ハンドリング装置(マニピュレータ1、筐体2及びコントローラ3)、センサ支持部4、物品コンテナ用センサ5、把持物品計測用センサ6、集荷コンテナ用センサ7、一時置場用センサ8、物品コンテナ引き込み部9、物品コンテナ用重量計10、集荷コンテナ引き込み部11及び集荷用重量計12を備える。
次に、実施形態の変形例について説明する。上述の実施形態では、行動が把持である場合について説明を行ったが、把持以外にも箱詰め等の動作に上述のコントローラ3を適用してもよい。例えば、箱詰め動作の際には、評価部321は、RGB-D画像に基づき、各対象物の物体領域、及び、各把持方式(各ツール)の箱詰め容易性の評価値(箱詰めのしやすさのヒートマップ)を算出する。ここでは、ヒートマップの各ピクセルは、ピクセル位置の世界座標系に対する位置で箱詰めする際の姿勢と把持しやすさの情報を含む。
図13は実施形態のコントローラ3のハードウェア構成の例を示す図のハードウェア構成の例を示す図である。コントローラ3は、制御装置301、主記憶装置302、補助記憶装置303、表示装置304、入力装置305及び通信装置306を備える。制御装置301、主記憶装置302、補助記憶装置303、表示装置304、入力装置305及び通信装置306は、バス310を介して接続されている。
2 筐体
3 コントローラ
4 センサ支持部
5 物品コンテナ用センサ
6 把持物品計測用センサ
7 集荷コンテナ用センサ
8 一時置場用センサ
9 物品コンテナ引き込み部
10 物品コンテナ用重量計
11 集荷コンテナ引き込み部
12 集荷用重量計
13 軸
14 ピッキングツール部
15 ロボット統合管理システム
21 力センサ
22 屈曲軸
23 吸着パッド
24 挟持機構
31 処理部
32 計画部
33 制御部
200 CNN
300 DQN
301 制御装置
302 主記憶装置
303 補助記憶装置
304 表示装置
305 入力装置
306 通信装置
310 バス
321 評価部
322 評価方式更新部
323 行動方式生成部
324 行動方式更新部
330 教師データ生成部
331 算出部
332 候補生成部
333 候補評価部
340 記憶制御部
350 学習DB
360 訓練部
361 学習部
362 損失関数評価部
363 パラメータ更新部
371 報酬算出部
372 価値評価部
373 更新部
Claims (10)
- 1以上の把持対象物を含む画像に基づいて、前記把持対象物を把持する第1行動方式の評価値を算出する評価部と、
前記画像と、複数の前記第1行動方式の評価値とに基づいて、第2行動方式を生成する行動方式生成部と、
前記第2行動方式に従って、前記把持対象物を把持する動作を制御する制御部と、
を備えるハンドリング装置。 - 前記評価部は、前記画像から前記把持対象物の物体領域を算出し、前記物体領域によって示された前記把持対象物の把持容易性を示すスコアにより、前記評価値を算出する、
を備える請求項1に記載のハンドリング装置。 - 前記画像を取得するセンサと、
前記画像の画像形式を、前記評価部で使用される画像形式に変換する処理部と、
を更に備える請求項1に記載のハンドリング装置。 - 前記第2行動方式は、ピッキングツールを識別する識別情報と、前記ピッキングツールによる把持位置姿勢とを含み、
前記制御部は、前記識別情報により識別される前記ピッキングツールを使用して、前記把持位置姿勢に従って、前記把持対象物を把持する動作を制御する、
請求項1に記載のハンドリング装置。 - 前記評価部は、CNN(Convolutional Neural Network)を用いて前記評価値を算出し、
前記CNNの損失関数の値がより小さくなるようにして、前記CNNのパラメータを更新することにより、前記評価値の評価方式を更新する評価方式更新部、
を更に備える請求項4に記載のハンドリング装置。 - 前記評価方式更新部は、
前記画像から前記把持対象物の物体領域を算出する算出部と、
前記物体領域によって示された前記把持対象物を把持する姿勢の候補を、前記物体領域のピクセル毎にサンプリングする候補生成部と、
前記姿勢の候補による把持容易性を示すスコアを前記ピッキングツール毎に算出する候補評価部と、を備え、
前記姿勢の候補から前記評価値がより大きくなる姿勢を選択し、選択された姿勢と前記選択された姿勢の評価値とを前記物体領域の各ピクセルにより示すヒートマップとを教師データとして生成し、前記教師データと前記画像とが関連付けられた学習データセットを記憶部に記憶する記憶制御部とを更に備える、
請求項5に記載のハンドリング装置。 - 前記評価方式更新部は、
前記学習データセットを用いて、前記CNNによって前記物体領域と前記ヒートマップとを算出する学習部と、
前記CNNの損失関数の値がより小さくなるようにして、前記CNNのパラメータを更新するパラメータ更新部を更に備える、
請求項6に記載のハンドリング装置。 - 前記行動方式生成部は、前記画像と、前記複数の第1行動方式の評価値とに基づいて定まる現在の観測状態から、DQN(Deep Q-Network)を用いて、より大きい累積報酬の期待値を得られる行動方式を、前記第2行動方式として生成し、
前記累積報酬の期待値がより大きくなるようにして、前記DQNのパラメータを更新することにより、前記第2行動方式を更新する行動方式更新部、
を更に備える請求項1に記載のハンドリング装置。 - 1以上の把持対象物を含む画像に基づいて、前記把持対象物を把持する第1行動方式の評価値を算出するステップと、
前記画像と、複数の前記第1行動方式の評価値とに基づいて、第2行動方式を生成するステップと、
前記第2行動方式に従って、前記把持対象物を把持する動作を制御するステップと、
を含むハンドリング方法。 - コンピュータを、
1以上の把持対象物を含む画像に基づいて、前記把持対象物を把持する第1行動方式の評価値を算出する評価部と、
前記画像と、複数の前記第1行動方式の評価値とに基づいて、第2行動方式を生成する行動方式生成部と、
前記第2行動方式に従って、前記把持対象物を把持する動作を制御する制御部、
として機能させるためのプログラム。
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