JP7491971B2 - 物体把持方法、物体把持プログラム、物体把持装置、学習方法、学習プログラムおよび学習装置 - Google Patents
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Description
・ロボットは、環境の状態を観測し、行動を決定する。
・環境は、何らかの規則に従って変化し、さらに、自分の行動が、環境に変化を与えることもある。
・行動するたびに、報酬信号が帰ってくる。
・最大化したいのは、将来にわたっての(割引)報酬の合計である。
・行動が引き起こす結果を全く知らない、または、不完全にしか知らない状態から学習はスタートする。すなわち、ロボットは、実際に行動して初めて、その結果をデータとして得ることができる。つまり、試行錯誤しながら最適な行動を探索する必要がある。
・人間の動作を真似るように、事前学習(前述の教師あり学習や、逆強化学習といった手法)した状態を初期状態として、良いスタート地点から学習をスタートさせることもできる。
11 箱
12 ワーク
13 ハンド部
14 ロボット
15 三次元計測器
16 制御装置
17 力センサ
18 支持部
19 座標計算部
20,30 機械学習装置
21,31 状態量観測部
22,32 学習部
23 報酬計算部
24 価値関数更新部
25,35 意思決定部
26,36 動作結果取得部
33 誤差計算部
34 学習モデル更新部
40 結果(ラベル)付きデータ記録部
50 前処理部
Claims (19)
- 少なくとも、複数の物体の第1画像情報又は前記第1画像情報を処理することで得られた前記複数の物体の第2画像情報、のいずれかを含む画像データを取得するステップと、
前記複数の物体に関する前記画像データをニューラルネットワークに入力することにより、前記複数の物体のうちのいずれかの物体を把持するための情報を取得するステップと、
取得した前記情報に基づいて、把持部で前記物体を把持するステップと、を備え、
前記ニューラルネットワークは、物体の把持情報に基づいて計算された報酬を用いた強化学習により学習されたものであり、
前記物体を把持するための情報は、少なくとも、前記把持部の制御情報、前記把持部の位置情報、前記把持部の姿勢情報、前記把持部の取り出し方向に関する情報又は計測器の制御情報、のいずれかである、
物体把持方法。 - 前記物体の把持情報は、少なくとも、前記物体の把持の成否、前記物体の把持に成功した回数、前記物体の把持および運搬に要した時間、前記把持部に作用した力、前記物体の把持後の後工程における達成度、前記物体の状態又は前記物体の把持および運搬に要したエネルギー、のいずれかを含む、
請求項1に記載の物体把持方法。 - 前記ニューラルネットワークは、前記強化学習における価値関数である、
請求項1又は2に記載の物体把持方法。 - 前記物体を把持するための情報が異常か否かを判定するステップ、を更に備える、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の物体把持方法。 - 前記ニューラルネットワークは、シミュレーションで得られたデータを用いて学習されたものである、
請求項1乃至4のいずれか1項に記載の物体把持方法。 - 前記第1画像情報は、前記計測器から前記複数の物体の表面までの距離情報を含む、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の物体把持方法。 - 前記第2画像情報は、前記計測器から前記複数の物体の表面までの距離情報を含む、
請求項1乃至6のいずれか1項に記載の物体把持方法。 - 前記物体を把持することは、前記把持部で前記物体を吸引することを含む、
請求項1乃至7のいずれか1項に記載の物体把持方法。 - 請求項1乃至8のいずれか1項に記載の物体把持方法を少なくとも1台のコンピュータに実行させるための物体把持プログラム。
- 少なくとも1つのメモリと、
少なくとも1つのプロセッサと、を備え、
前記少なくとも1つのプロセッサは、請求項1乃至8のいずれか1項に記載の物体把持方法を実行する、
物体把持装置。 - 少なくとも、複数の物体の第1画像情報又は前記第1画像情報を処理することで得られた前記複数の物体の第2画像情報、のいずれかを含む画像データを取得するステップと、
前記複数の物体に関する前記画像データをニューラルネットワークに入力することにより、前記複数の物体のうちのいずれかの物体を把持するための情報の価値を前記ニューラルネットワークが算出するように、前記ニューラルネットワークを学習するステップと、を備え、
前記学習するステップは、物体の把持情報に基づいて計算された報酬を用いた強化学習により前記ニューラルネットワークを学習し、
前記ニューラルネットワークは、前記強化学習における価値関数であり、
前記物体を把持するための情報は、少なくとも、把持部の制御情報、前記把持部の位置情報、前記把持部の姿勢情報、前記把持部の取り出し方向に関する情報又は計測器の制御情報、のいずれかである、
学習方法。 - 前記物体の把持情報は、少なくとも、前記物体の把持の成否、前記物体の把持に成功した回数、前記物体の把持および運搬に要した時間、前記把持部に作用した力、前記物体の把持後の後工程における達成度、前記物体の状態又は前記物体の把持および運搬に要したエネルギー、のいずれかを含む、
請求項11に記載の学習方法。 - 前記物体を把持するための情報が異常か否かを判定するステップ、を更に備える、
請求項11又は12に記載の学習方法。 - シミュレーションで得られたデータを用いて前記ニューラルネットワークを学習する、
請求項11乃至13のいずれか1項に記載の学習方法。 - 前記第1画像情報は、前記計測器から前記複数の物体の表面までの距離情報を含む、
請求項11乃至14のいずれか1項に記載の学習方法。 - 前記第2画像情報は、前記計測器から前記複数の物体の表面までの距離情報を含む、
請求項11乃至15のいずれか1項に記載の学習方法。 - 前記把持は、物体を吸引することを含む、
請求項11乃至16のいずれか1項に記載の学習方法。 - 請求項11乃至17のいずれか1項に記載の学習方法を少なくとも1台のコンピュータに実行させるための学習プログラム。
- 少なくとも1つのメモリと、
少なくとも1つのプロセッサと、を備え、
前記少なくとも1つのプロセッサは、請求項11乃至17のいずれか1項に記載の学習方法を実行する、
学習装置。
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