JP7276466B2 - 情報処理装置、制御方法及びプログラム - Google Patents
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Description
(1)システム構成
図1は、第1実施形態に係るロボット制御システム100の構成を示す。ロボット制御システム100は、主に、情報処理装置1と、入力装置2と、表示装置3と、記憶装置4と、ロボット5と、計測装置7と、を備える。
図2は、情報処理装置1のハードウェア構成を示す。情報処理装置1は、ハードウェアとして、プロセッサ11と、メモリ12と、インターフェース13とを含む。プロセッサ11、メモリ12及びインターフェース13は、データバス19を介して接続されている。
次に、アプリケーション情報記憶部41が記憶するアプリケーション情報のデータ構造について説明する。
図4は、情報処理装置1の機能ブロックの一例である。情報処理装置1のプロセッサ11は、機能的には、抽象状態設定部31と、目標論理式生成部32と、タイムステップ論理式生成部33と、抽象モデル生成部34と、制御入力生成部35と、サブタスクシーケンス生成部36とを有する。なお、図4では、各ブロック間で授受が行われるデータの一例が示されているが、これに限定されない。
次に、図4に示す機能ブロックごとの処理の詳細について、具体例を用いて説明する。
抽象状態設定部31は、計測装置7から供給される出力信号S4に基づき、作業空間6内の物体の計測結果(種類、位置等)を示す計測情報Imを生成すると共に、作業空間6内の抽象状態を設定する。この場合、抽象状態設定部31は、抽象状態指定情報I1を参照し、作業空間6内において設定すべき抽象状態を認識する。なお、作業空間6内において設定すべき抽象状態は、目的タスクの種類によって異なる。よって、目的タスクの種類毎に設定すべき抽象状態が抽象状態指定情報I1に規定されている場合には、抽象状態設定部31は、入力信号S1により指定された目的タスクに対応する抽象状態指定情報I1を参照し、設定すべき抽象状態を認識する。
図6は、目標論理式生成部32の機能的なブロック構成図である。図6に示すように、目標論理式生成部32は、機能的には、入力受付部321と、論理式変換部322と、制約条件情報取得部323と、制約条件付加部324とを有する。
□¬h
∧i□¬oi
(◇g2)∧(□¬h)∧(∧i□¬oi)
タイムステップ論理式生成部33は、目的タスクを完了するタイムステップ数(「目標タイムステップ数」とも呼ぶ。)を定め、目標タイムステップ数で目標論理式Ltagを満たすような各タイムステップでの状態を表す命題の組み合わせを定める。この組み合わせは、通常複数存在するため、タイムステップ論理式生成部33は、これらの組み合わせを論理和により結合した論理式を、タイムステップ論理式Ltsとして生成する。上述の組み合わせは、ロボット5に命令する動作のシーケンスを表す論理式の候補となり、以後では「候補φ」とも呼ぶ。
(◇g2,3)∧(∧k=1,2,3□¬hk)∧(∧i,k=1,2,3□¬oi)
抽象モデル生成部34は、計測情報Imと、抽象モデル情報I5とに基づき、抽象モデルΣを生成する。ここで、抽象モデル情報I5には、目的タスクの種類毎に、抽象モデルΣの生成に必要な情報が記録されている。例えば、目的タスクがピックアンドプレイスの場合には、対象物の位置や数、対象物を置く領域の位置、ロボット5の台数(又はロボットアーム52の数)等を特定しない汎用的な形式の抽象モデルが抽象モデル情報I5に記録されている。そして、抽象モデル生成部34は、抽象モデル情報I5に記録された汎用的な形式の抽象モデルに対し、計測情報Imが示す対象物の位置や数、対象物を置く領域の位置、ロボット5の台数等を反映することで、抽象モデルΣを生成する。
δ=1 ⇔ h(x)≧0
制御入力生成部35は、タイムステップ論理式生成部33から供給されるタイムステップ論理式Ltsと、抽象モデル生成部34から供給される抽象モデルΣとに基づき、最適となるタイムステップ毎のロボット5に対するタイムステップ毎の制御入力を決定する。この場合、制御入力生成部35は、目的タスクに対する評価関数を定義し、抽象モデルΣ及びタイムステップ論理式Ltsを制約条件として評価関数を最小化する最適化問題を解く。評価関数は、例えば、目的タスクの種類毎に予め定められ、メモリ12又は記憶装置4に記憶されている。
ここで、「T」は、最適化の対象となるタイムステップ数であり、目標タイムステップ数であってもよく、後述するように、目標タイムステップ数よりも小さい所定数であってもよい。この場合、好適には、制御入力生成部35は、論理変数を連続値に近似する(連続緩和問題とする)。これにより、制御入力生成部35は、計算量を好適に低減することができる。なお、線形論理式(LTL)に代えてSTLを採用した場合には、非線形最適化問題として記述することが可能である。
サブタスクシーケンス生成部36は、制御入力生成部35から供給される制御入力情報Icと、アプリケーション情報記憶部41が記憶するサブタスク情報I4とに基づき、サブタスクシーケンスを生成する。この場合、サブタスクシーケンス生成部36は、サブタスク情報I4を参照することで、ロボット5が受け付け可能なサブタスクを認識し、制御入力情報Icが示すタイムステップ毎の制御入力をサブタスクに変換する。
図9は、第1実施形態において情報処理装置1が実行するロボット制御処理の概要を示すフローチャートの一例である。
図12は、第2実施形態における情報処理装置1Aの概略構成図である。図12に示すように、情報処理装置1Aは、主に、論理式変換部322Aと、制約条件情報取得部323Aと、制約条件付加部324Aとを有する。
図13は、第3実施形態における情報処理装置1Bの概略構成図である。図13に示すように、情報処理装置1Bは、主に、抽象モデル情報取得部34Xと、計測情報取得部34Yと、抽象モデル生成部34Zと、を有する。
タスクを実行するロボットの作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルに関する抽象モデル情報を取得する抽象モデル情報取得部と、
前記作業空間における計測結果を示す計測情報を取得する計測情報取得部と、
前記抽象モデル情報と、前記計測情報とに基づき、前記抽象モデルを生成する抽象モデル生成部と、
を有する情報処理装置。
前記抽象モデル生成部は、前記計測情報に含まれる、前記ロボットに関する情報、及び、前記ロボットによる作業の対象となる対象物に関する情報に基づき、前記抽象モデルを生成する、付記1に記載の情報処理装置。
前記抽象モデル生成部は、前記ロボットがピックアンドプレイスに関するタスクを実行する場合、対象物を前記ロボットが掴む動作を論理変数により抽象表現したハイブリッドシステムのモデルを、前記抽象モデルとして生成する、付記1または2に記載の情報処理装置。
前記抽象モデルと、前記タスクを実行するためタイムステップ毎の状態を表す論理式であるタイムステップ論理式と、に基づき、前記ロボットを制御するためのタイムステップ毎の制御入力を決定する制御入力生成部をさらに有する、付記1~3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記制御入力生成部は、前記タスクに応じた評価関数を決定し、
前記制御入力生成部は、前記抽象モデルと、前記タイムステップ論理式とを満たし、前記評価関数を最適化する前記制御入力を決定する、付記4に記載の情報処理装置。
前記制御入力生成部は、前記タスクを完了するまでに必要なイベントが発生するまでに要するタイムステップ数分の前記制御入力を生成し、前記イベントが発生する毎に当該制御入力の生成を行う、付記4または5に記載の情報処理装置。
前記タスクの完了に必要なタイムステップ数又は前記タスクを完了するまでに必要なイベントが発生するまでに要するタイムステップ数により表わされた前記タイムステップ論理式を生成するタイムステップ論理式生成部をさらに有する、付記4~6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
前記タイムステップ論理式生成部は、前記タイムステップ数を所定の初期値に設定し、前記制御入力生成部が前記制御入力を決定できる前記タイムステップ論理式が生成されるまで、前記タイムステップ数を増加させる、付記7に記載の情報処理装置。
前記タイムステップ論理式生成部は、前記初期値を、ユーザが見込む前記タスクの作業時間に相当するタイムステップ数よりも小さい値に設定する、付記8に記載の情報処理装置。
前記タイムステップ毎の制御入力から、前記ロボットが受け付け可能な単位のタスクであるサブタスクのシーケンスを生成するサブタスクシーケンス生成部をさらに有する、付記4~9のいずれか一項に記載の情報処理装置。
タスクを実行するロボットの作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルに関する抽象モデル情報を取得し、
前記作業空間における計測結果を示す計測情報を取得し、
前記抽象モデル情報と、前記計測情報とに基づき、前記抽象モデルを生成する、
制御方法。
タスクを実行するロボットの作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルに関する抽象モデル情報を取得する抽象モデル情報取得部と、
前記作業空間における計測結果を示す計測情報を取得する計測情報取得部と、
前記抽象モデル情報と、前記計測情報とに基づき、前記抽象モデルを生成する抽象モデル生成部
としてコンピュータを機能させるプログラムが格納された記憶媒体。
2 入力装置
3 表示装置
4 記憶装置
5 ロボット
6 作業空間
7 計測装置
41 アプリケーション情報記憶部
100 ロボット制御システム
Claims (10)
- タスクを実行するロボットの作業空間における現実のダイナミクスをハイブリッドシステムにより抽象化した抽象モデルと、前記ハイブリッドシステムにおけるダイナミクスの切り替わりの条件と、を少なくとも示す抽象モデル情報を取得する抽象モデル情報取得手段と、
前記作業空間における計測結果を示す計測情報を取得する計測情報取得手段と、
前記抽象モデル情報と、前記計測情報とに基づき、前記抽象モデルを生成する抽象モデル生成手段と、
を有する情報処理装置。 - 前記抽象モデル生成手段は、前記計測情報に含まれる、前記ロボットに関する情報、及び、前記ロボットによる作業の対象となる対象物に関する情報に基づき、前記抽象モデルを生成する、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記抽象モデル生成手段は、前記ロボットがピックアンドプレイスに関するタスクを実行する場合、対象物を前記ロボットが掴む動作を論理変数により抽象表現した前記ハイブリッドシステムのモデルを、前記抽象モデルとして生成する、請求項1または2に記載の情報処理装置。
- タスクを実行するロボットの作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルに関する抽象モデル情報を取得する抽象モデル情報取得手段と、
前記作業空間における計測結果を示す計測情報を取得する計測情報取得手段と、
前記抽象モデル情報と、前記計測情報とに基づき、前記抽象モデルを生成する抽象モデル生成手段と、
前記抽象モデルと、前記タスクを実行するためタイムステップ毎の状態を表す論理式であるタイムステップ論理式と、に基づき、前記ロボットを制御するためのタイムステップ毎の制御入力を決定する制御入力生成手段と、を有する情報処理装置。 - 前記制御入力生成手段は、前記タスクに応じた評価関数を決定し、
前記制御入力生成手段は、前記抽象モデルと、前記タイムステップ論理式とを満たし、前記評価関数を最適化する前記制御入力を決定する、請求項4に記載の情報処理装置。 - 前記制御入力生成手段は、前記タスクを完了するまでに必要なイベントが発生するまでに要するタイムステップ数分の前記制御入力を生成し、前記イベントが発生する毎に当該制御入力の生成を行う、請求項4または5に記載の情報処理装置。
- 前記タスクの完了に必要なタイムステップ数又は前記タスクを完了するまでに必要なイベントが発生するまでに要するタイムステップ数により表わされた前記タイムステップ論理式を生成するタイムステップ論理式生成手段をさらに有する、請求項4~6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
- 前記タイムステップ論理式生成手段は、前記タイムステップ数を所定の初期値に設定し、前記制御入力生成手段が前記制御入力を決定できる前記タイムステップ論理式が生成されるまで、前記タイムステップ数を増加させる、請求項7に記載の情報処理装置。
- 情報処理装置が、
タスクを実行するロボットの作業空間における現実のダイナミクスをハイブリッドシステムにより抽象化した抽象モデルと、前記ハイブリッドシステムにおけるダイナミクスの切り替わりの条件と、を少なくとも示す抽象モデル情報を取得し、
前記作業空間における計測結果を示す計測情報を取得し、
前記抽象モデル情報と、前記計測情報とに基づき、前記抽象モデルを生成する、
制御方法。 - タスクを実行するロボットの作業空間における現実のダイナミクスをハイブリッドシステムにより抽象化した抽象モデルと、前記ハイブリッドシステムにおけるダイナミクスの切り替わりの条件と、を少なくとも示す抽象モデル情報を取得する抽象モデル情報取得手段と、
前記作業空間における計測結果を示す計測情報を取得する計測情報取得手段と、
前記抽象モデル情報と、前記計測情報とに基づき、前記抽象モデルを生成する抽象モデル生成手段
としてコンピュータを機能させるプログラム。
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