KR20220041834A - 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 프로그램 및 로봇 - Google Patents

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윌리엄 알렉산더 코너스
야스히로 마츠다
노리아키 다카스기
야스노리 가와나미
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소니그룹주식회사
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Abstract

본 기술은, 센서의 검출 가능 레인지 외의 값을 추정할 수 있도록 하는 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 프로그램 및 로봇에 관한 것이다. 본 기술의 제1 측면의 제어 장치는, 소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되는 센서부에 의한 검출 결과를 취득하고, 소정의 검출 가능 레인지 외의 제1 센서의 검출값을, 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 장치이다. 본 기술은, 물체를 파지 가능한 핸드부를 갖는 로봇을 제어하는 장치에 적용할 수 있다.

Description

정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 프로그램 및 로봇
본 기술은, 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 프로그램 및 로봇에 관한 것이며, 특히 센서의 검출 가능 레인지 외의 값을 추정할 수 있도록 한 정보 처리 장치, 정보 처리 방법, 프로그램 및 로봇에 관한 것이다.
가볍고 깨지기 쉬운 물건이나 무겁고 깨지기 어려운 물건 등과 같이, 중량이나 내구성 등의 성질이 다른 각종 물체를 안정적으로 파지할 수 있는 로봇 핸드가 요구된다. 폭넓은 성질에 대응하기 위해서는, 넓은 검출 가능 레인지를 갖는 센서를 사용하여, 로봇 핸드와 물체의 접촉면에 가해진 압력을 고정밀도로 검출할 필요가 있다.
예를 들어 특허문헌 1에는, 터치 스크린 아래에 변형 게이지(힘 센서)와 압력 센서를 적층하고, 동작시키는 센서를 전환하는 기술이 개시되어 있다.
미국 특허 출원 공개 제2018/0364850호 명세서
그러나, 센서의 전환을 행하지 않고, 검출 가능 레인지 외의 값을 고정밀도로 검출하는 것은 곤란하였다.
본 기술은 이와 같은 상황을 감안하여 이루어진 것이며, 센서의 검출 가능 레인지 외의 값을 추정할 수 있도록 하는 것이다.
본 기술의 제1 측면의 제어 장치는, 소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되는 센서부에 의한 검출 결과를 취득하는 취득부와, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 추정부를 구비한다.
본 기술의 제2 측면의 로봇은, 물체를 파지 가능한 핸드부와, 소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되며, 상기 핸드부에 마련되는 센서부와, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 추정부를 구비한다.
본 기술에 있어서는, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값이, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정된다.
도 1은 본 기술의 일 실시 형태에 관한 로봇의 외관의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 2는 핸드부를 확대하여 도시하는 도면이다.
도 3은 압력 분포 센서에 의해 검출된 압력 분포의 예를 도시하는 도면이다.
도 4는 손가락부의 선단의 일부를 확대하여 도시하는 단면도이다.
도 5는 압력 분포 센서에 의해 검출된 압력 분포의 예를 도시하는 도면이다.
도 6은 시각 t=n-1에 있어서의 힘의 분포의 예를 도시하는 도면이다.
도 7은 시각 t=n에 있어서의 힘의 분포의 추정 결과의 예를 도시하는 도면이다.
도 8은 로봇의 하드웨어 구성예를 도시하는 블록도이다.
도 9는 제어 시스템의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 10은 제어 장치의 기능 구성예를 도시하는 블록도이다.
도 11은 제어 장치의 압력 추정 처리에 대하여 설명하는 흐름도이다.
도 12는 압력 분포 센서에 가해진 힘의 분포의 예를 도시하는 도면이다.
도 13은 압력 분포 센서의 검출값의 예를 도시하는 도면이다.
도 14는 압력 분포 센서에 가해진 힘의 분포의 다른 예를 도시하는 도면이다.
도 15는 내삽 추정의 예를 도시하는 도면이다.
도 16은 예측 모델의 기계 학습에 사용하는 구성의 예를 도시하는 도면이다.
도 17은 예측 모델의 입출력을 도시하는 도면이다.
도 18은 학습기를 포함하는 제어 장치의 구성예를 도시하는 블록도이다.
도 19는 센서부의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 20은 검출 가능 레인지의 예를 도시하는 도면이다.
도 21은 컴퓨터의 하드웨어의 구성예를 도시하는 블록도이다.
이하, 본 기술을 실시하기 위한 형태에 대하여 설명한다. 설명은 이하의 순서로 행한다.
1. 로봇의 파지 기능
2. 검출값의 추정에 대하여
3. 로봇의 구성
4. 제어 장치의 동작
5. 예측 모델을 사용한 예
6. 변형예
<1. 로봇의 파지 기능>
도 1은 본 기술의 일 실시 형태에 관한 로봇의 외관의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 로봇(1)은, 상반신이 인간형이며, 차륜을 사용한 이동 기구를 갖는 로봇이다. 동체부(11) 상에는, 편평 구체상의 헤드부(12)가 마련된다. 헤드부(12)의 정면에는, 인간의 눈을 본뜬 형태로 2개의 카메라(12A)가 마련된다.
동체부(11)의 상단에는, 다자유도의 매니퓰레이터에 의해 구성되는 암부(13-1, 13-2)가 마련된다. 암부(13-1, 13-2)의 각각의 선단에는, 핸드부(14-1, 14-2)가 마련된다. 로봇(1)은, 핸드부(14-1, 14-2)에 의해 물체를 파지하는 기능을 갖는다.
이하, 적절히, 암부(13-1, 13-2)를 구별할 필요가 없는 경우, 통합하여 암부(13)라 한다. 또한, 핸드부(14-1, 14-2)를 구별할 필요가 없는 경우, 통합하여 핸드부(14)라 한다. 쌍을 이루어 마련되는 다른 구성에 대해서도, 적절히, 통합하여 설명한다.
동체부(11)의 하단에는, 대차상의 이동체부(15)가 마련된다. 이동체부(15)의 좌우에 마련된 차륜을 회전시키거나, 차륜의 방향을 변화시키거나 함으로써, 로봇(1)은 이동할 수 있다.
이와 같이, 로봇(1)은, 핸드부(14)에 의해 물체를 파지한 상태에서 3차원 공간에 있어서 물체를 자유롭게 들어올리거나, 운반하거나 하는 등의, 전신을 협조시킨 동작이 가능한 로봇이다.
도 1에 도시한 바와 같이 양팔의 로봇이 아니라, 단팔(핸드부(14)가 1개)의 로봇으로서 로봇(1)이 구성되도록 해도 된다. 또한, 대차(이동체부(15)) 대신에, 다리부 상에 동체부(11)가 마련되도록 해도 된다.
도 2는 핸드부(14-1)를 확대하여 도시하는 도면이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 핸드부(14-1)는, 두 손가락의 그리퍼 타입의 파지부이다. 베이스부(21)에는, 외측과 내측의 두 손가락부(22)를 구성하는 손가락부(22-1, 22-2)가 설치된다.
손가락부(22-1)는, 관절부(31-1)를 통해 베이스부(21)에 접속된다. 관절부(31-1)에는 소정의 폭의 판상부(32-1)가 마련되고, 판상부(32-1)의 끝에는 관절부(33-1)가 마련된다. 관절부(33-1)의 끝에는 판상부(34-1)가 마련된다. 원통상의 관절부(31-1)와 관절부(33-1)는 소정의 가동 영역을 갖고 있다.
손가락부(22-2)도, 손가락부(22-1)와 마찬가지의 구성을 갖고 있다. 즉, 관절부(31-2)에는 소정의 폭의 판상부(32-2)가 마련되고, 판상부(32-2)의 끝에는 관절부(33-2)가 마련된다. 관절부(33-2)의 끝에는 판상부(34-2)가 마련된다. 원통상의 관절부(31-2)와 관절부(33-2)는 소정의 가동 영역을 갖고 있다.
각각의 관절부를 움직임으로써, 손가락부(22-1, 22-2)가 개폐된다. 손가락부(22-1)의 선단에 마련된 판상부(34-1)의 내측과, 손가락부(22-2)의 선단에 마련된 판상부(34-2)의 내측으로 집도록 하여, 물체가 파지된다.
도 2의 예에 있어서는, 구체의 물체 O가 파지되어 있다.
도 2에 도시한 바와 같이, 손가락부(22-1)의 판상부(34-1)의 내측에는 박판상의 압력 분포 센서(35-1)가 마련된다. 또한, 손가락부(22-2)의 판상부(34-2)의 내측에는 박판상의 압력 분포 센서(35-2)가 마련된다.
물체 O를 파지하고 있는 경우, 압력 분포 센서(35)(압력 분포 센서(35-1, 35-2))에 의해, 핸드부(14)와 물체 O의 접촉면에 있어서의 압력의 분포가 검출된다.
도 3은 압력 분포 센서(35)에 의해 검출된 압력 분포의 예를 도시하는 도면이다.
도 3의 상부에 도시한 바와 같이, 대략 정사각 형상의 압력 분포 센서(35)의 표면은, 복수의 직사각 형상의 셀로 나누어진다. 핸드부(14)에 의해 물체 O가 파지되어 있는 경우, 예를 들어 셀마다의 압력이 검출되고, 각 셀의 압력 검출값에 기초하여, 압력 분포 센서(35)의 표면 전체의 압력 분포가 검출된다.
도 3의 화살표의 끝에 나타내는 바와 같이, 압력 분포 센서(35)의 표면 전체에 가해진 압력의 분포는, 예를 들어 3차원 공간상의 점으로 표시된다. 도 3의 예에 있어서는, 흑색의 각각의 점이, 압력 분포 센서(35)의 표면의 각 셀에서 검출된 압력의 검출값을 나타낸다.
구형의 물체 O를 핸드부(14)가 파지하고 있는 경우, 도 3의 화살표의 끝에 나타내는 바와 같이, 압력 분포 센서(35)의 중앙부에 가해진 압력이 가장 높고, 압력 분포 센서(35)의 단부에 접근함에 따라서 압력이 포물선 모양으로 낮아지는 압력 분포가 검출된다.
도 2의 설명으로 되돌아가, 판상부(34-1)와 압력 분포 센서(35-1) 사이에는, 박판상의 중간 설치판(36-1)이 마련된다. 또한, 손가락부(22-2)의 판상부(34-2)와 압력 분포 센서(35-2) 사이에는, 박판상의 중간 설치판(36-2)이 마련된다.
판상부(34)(판상부(34-1, 34-2))의 내부에는 역각 센서가 마련된다. 역각 센서와 압력 분포 센서(35) 사이에 끼워지는 중간 설치판(36)(중간 설치판(36-1, 36-2))은, 센서끼리를 결합시키는 설치부로서 기능한다. 판상부(34)의 내부의 구성에 대해서는, 도 4를 참조하여 후술한다.
이상과 같은 핸드부(14-1)의 구성과 동일한 구성이, 핸드부(14-2)에도 마련된다.
핸드부(14)가 두 손가락 타입의 파지부인 것으로 하였지만, 세 손가락 타입, 다섯 손가락 타입 등, 손가락부의 개수가 다른 다지(多指) 타입의 파지부가 마련되도록 해도 된다.
도 4는 손가락부(22-1)의 선단의 일부를 확대하여 도시하는 단면도이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 단면 형상이 볼록 형상인 역각 센서(37)가, 압력 분포 센서(35-1)의 배면측에, 중간 설치판(36-1)을 사이에 두고 마련된다. 역각 센서(37)의 융기부(37A)는, 중간 설치판(36-1)의 배면에 결합된다. 중간 설치판(36-1)은, 센서끼리를 결합하기 쉽게 하기 위해 설치되는 것이다. 또한, 압력 분포 센서(35-1)와 역각 센서(37)가 직접 결합되도록 해도 된다.
역각 센서(37)는, 압력 분포 센서(35-1)의 배면측에, 압력 분포 센서(35-1)와 적층하여 마련되도록 된다.
따라서, 물체 O를 파지하고 있는 경우, 압력 분포 센서(35-1)에 의해 압력 분포가 검출될 뿐만 아니라, 역각 센서(37)에 의해, 핸드부(14)와 물체 O의 접촉면 전체에 가해진 힘이 검출되게 된다. 역각 센서(37)는, 압력 분포 센서(35-1)의 각 셀이 검출할 수 없는 힘의 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 센서이다.
이와 같이, 적층한 상태에서 마련되는 압력 분포 센서(35-1)와 역각 센서(37)에 의해, 핸드부(14)와 물체 O의 접촉면에 가해진 힘을 검출하는 센서부가 구성된다. 복수의 압력 분포 센서와 복수의 역각 센서를 적층하여, 센서부가 구성되도록 해도 된다. 힘을 검출할 수 있는 것이면, 센서부를 구성하는 센서의 종류는 임의이다.
또한, 1축, 3축 또는 6축의 역각 센서에 의해 핸드부(14)와 물체 O의 접촉면 전체에 가해진 힘이 검출되도록 해도 된다. 1축의 역각 센서는, Z 방향의 힘을 검출하는 역각 센서이며, 3축의 역각 센서는, XYZ 방향의 힘을 검출하는 역각 센서이다. 6축의 역각 센서는, XYZ 방향의 힘과 MxMyMz 방향의 모멘트를 검출하는 역각 센서이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 역각 센서(37)의 표면측(도 4의 우측)에는, 융기부(37A) 이외의 부분을 덮도록, 단면 형상이 갈고리 형상의 보강재인 리브(38)가 마련된다. 리브(38)의 표면과 중간 설치판(36-1) 사이에는 소정의 간극이 형성된다.
핸드부(14)에 소정의 모멘트가 가해진 경우, 중간 설치판(36-1)이 휨으로써 변형되어, 역각 센서(37)에 가해지는 모멘트가 용량 모멘트에 도달하기 전에 리브(38)에 닿는다.
역각 센서(37)에는, 한계치인 용량 모멘트가 사양에 의해 정해져 있다. 중간 설치판(36-1)과 리브(38) 사이에 형성된 간극과, 리브(38) 자신에 의해, 역각 센서(37)에 가해지는 모멘트를 완충하여, 역각 센서(37)의 고장을 방지하는 것이 가능해진다.
로봇(1)은, 이와 같이 손가락부(22)의 선단에 마련된 압력 분포 센서(35)와 역각 센서(37)의 검출 결과에 기초하여 핸드부(14)를 제어함으로써, 적절한 힘 가감으로 물체 O를 파지하는 것이 가능해진다.
이상과 같은 손가락부(22-1)의 구성과 동일한 구성이, 예를 들어 손가락부(22-2)에도 마련된다. 손가락부(22-1)에 마련되는 압력 분포 센서(35)나 역각 센서(37)의 검출 가능 레인지와 다른 검출 가능 레인지를 갖는 압력 분포 센서나 역각 센서가, 손가락부(22-2)에 마련되도록 해도 된다. 여기서, 검출 가능 레인지란, 어떤 특정 종류의 값을 검출할 수 있는 센서에 있어서 검출 가능한 값의 범위를 나타내고, 검출 가능 레인지 외란, 그 특정 종류의 값 중에서 검출 불가능한 범위를 나타낸다.
압력 분포 센서(35)나 역각 센서(37)가 손가락부(22-1)측에만 마련되고, 손가락부(22-1)와 쌍을 이루는 손가락부(22-2)측에 마련되지 않도록 해도 된다.
<2. 검출값의 추정에 대하여>
압력 분포 센서(35)(압력 분포 센서(35)의 각 셀)와 역각 센서(37)는, 각각 다른 검출 가능 레인지를 갖는다. 예를 들어, 역각 센서(37)는, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지보다 넓은 레인지를 검출 가능 레인지로서 갖는다. 역각 센서(37)의 검출 가능 레인지에는, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지 외의 레인지가 적어도 포함된다.
검출 가능 레인지의 상한 또는 하한의 검출값이 압력 분포 센서(35)에 의해 검출된 경우, 로봇(1)에 있어서는, 검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 검출값이, 역각 센서(37)의 검출 결과에 기초하여 추정된다.
도 5는 압력 분포 센서(35)에 의해 검출된 압력 분포의 예를 도시하는 도면이다.
도 5의 예에 있어서는, 압력 분포 센서(35)에 의해 검출된 압력 분포가 2차원의 그래프로 표시되어 있다. 이하, 압력 분포 센서(35)에 의해 검출되는 압력 분포를 2차원의 그래프를 사용하여 설명한다.
도 5의 종축은 힘(N)을 나타낸다. 각 셀의 검출값으로서 나타내어져 있는 힘의 값은, 압력 분포 센서(35)의 각 셀의 검출값에 기초하여 구해진 값이다. 한편, 도 5의 횡축은 셀을 나타낸다. 도 5에는, 셀 1 내지 10의 검출값이 나타내어져 있다.
도 5의 그래프는, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 상한의 검출값이 검출된 시각 t=n에 있어서의 압력 분포를 나타낸다. 타원으로 둘러싸서 나타내는 바와 같이, 상한인 10N을 초과하는 힘이 가해짐으로써, 셀 6 내지 8의 검출값 a, b, c가 10N으로서 검출되고 있다. 실제로는, 10N 이상의 힘이 셀 6 내지 8에 가해지고 있다고 생각된다.
셀 1 내지 5, 셀 9, 셀 10에 있어서는, 각각, 검출 가능 레인지의 상한인 10N 미만의 값이 검출되고 있다. 검출 가능 레인지의 상한 미만의 검출값의 합계는, 예를 들어 47.5N이다.
이와 같이 검출 가능 레인지 외의 상한을 초과하는 힘이 셀 6 내지 8에 가해진 경우, 셀 6 내지 8의 실제의 검출값이, 역각 센서(37)의 검출 결과와, 압력 분포 센서(35)의 각 셀의 검출값의 시계열 데이터에 기초하여 추정된다.
예를 들어, 역치보다도 높은 검출값이 압력 분포 센서(35)의 1개 이상의 셀에 의해 검출된 경우, 압력 분포 센서(35)의 각 셀의 각 시각의 검출값이 시계열 데이터로서 보존된다. 시계열 데이터의 보존을 개시하기 위한 제1 역치가 되는 검출값이, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 상한보다 낮은 값으로서 미리 설정되어 있다.
역치에는, 검출 가능 레인지의 상한으로부터 소정의 값을 감산한 값이 설정된다. 또한, 상한의 99％의 값이라는 식으로, 검출 가능 레인지의 상한에 비례하는 값이 설정되도록 해도 된다. 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 상한은, 압력 분포 센서(35)의 사양에 기초하여 설정된다. 사양의 범위 내의 소정의 값이, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 상한으로서 설정되도록 해도 된다.
사양이나 오차에 따라 압력 분포 센서(35)의 각 셀에서 이상적인 검출 가능 레인지의 상한이 다른 경우, 검출 가능 레인지의 상한 또는 역치가, 셀마다 다른 값으로서 설정되도록 해도 된다.
이와 같이 하여 보존된 시계열 데이터가, 검출 가능 레인지의 상한에 도달한 셀 6 내지 8에 가해진 실제의 힘의 추정에 사용된다.
도 6은 시각 t=n-1에 있어서의 힘의 분포의 예를 도시하는 도면이다.
도 6의 그래프는, 도 5를 참조하여 설명한 압력 분포가 검출된 시각 t=n의 1 시각 전의 시각에 있어서의 압력 분포를 나타낸다.
도 6의 예에 있어서는, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 상한인 10N의 99％의 검출값인 9.9N이 역치로서 설정되어 있는 것으로 한다. 셀 1 내지 10 중, 셀 8의 검출값이 역치 이상으로 되어 있다. 셀 1 내지 7, 셀 9, 및 셀 10의 검출값은, 역치 미만이다.
셀 8의 검출값이 역치 이상으로 된 시각 t=n-1에 있어서, 압력 분포 센서(35)의 각 셀의 검출값의 보존이 개시된다. 보존된 검출값으로 이루어지는 시계열 데이터가, 시각 t=n에 있어서 상한을 초과한 셀 6 내지 8(도 5)에 가해진 힘의 추정에 사용된다.
구체적으로는, 로봇(1)은, 역치를 최초로 초과한 셀 8의 검출값을 기준값(1.0)으로 하여, 기준값에 대한, 셀 6의 검출값과 셀 7의 검출값의 비를, 시각 t=n-1에 있어서의 검출값에 기초하여 각각 계산한다.
셀 6의 검출값을 a, 셀 7의 검출값을 b, 셀 8의 검출값을 c라 하면, 도 6의 예에 있어서는, a=0.96c, b=0.91c가 구해진다.
또한, 로봇(1)은, 시각 t=n에 있어서의 역각 센서(37)의 검출 결과와, 상술한 바와 같이 셀 8을 기준으로 하여 표시되는 셀 6 내지 8의 검출값에 기초하여, 시각 t=n에 있어서의, 셀 6 내지 8의 검출값을 추정한다.
여기에서는, 시각 t=n에 있어서의 역각 센서(37)의 검출 결과가, 90N인 것으로 한다.
이 경우, 로봇(1)은, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 상한 미만의 검출값의 합계인 47.5N을, 역각 센서(37)의 검출 결과인 90N으로부터 감산한다. 감산하여 구해진 값은, 상한을 초과한 셀 6 내지 8에 가해진 힘의 합계가 된다. 여기에서는, 셀 6 내지 8에 가해진 힘의 합계는, 42.5N이 된다.
로봇(1)은, 셀 6의 검출값 a, 셀 7의 검출값 b, 및 셀 8의 검출값 c의 합계가 42.5N이 되기 때문에, 각 셀의 검출값의 비에 따라서, 시각 t=n에 있어서의 셀 6 내지 8에 가해진 힘을 추정한다. 로봇(1)은, 아래의 3개의 식에 기초하여, 시각 t=n에 있어서의 셀 6 내지 8에 가해진 힘을 추정하게 된다.
a=0.96c
b=0.91c
a+b+c=42.5
도 7은 시각 t=n에 있어서의 힘의 분포의 추정 결과의 예를 도시하는 도면이다.
도 7에 도시한 바와 같이, 셀 6의 검출값 a, 셀 7의 검출값 b, 및 셀 8의 검출값은, 각각, 약 14.2N, 13.5N, 14.8N으로서 추정된다. 시각 t=n에 있어서의 셀 6 내지 8의 검출값의 비는, 시각 t=n-1에 있어서의 셀 6 내지 8의 검출값의 비와 동일한 비를 사용하여 추정된다.
검출 가능 레인지의 상한에 도달하지 않은 셀 1 내지 5, 셀 9, 및 셀 10의 검출값은, 압력 분포 센서(35)에 의해 실제로 검출된 값이 그대로 사용된다.
이상과 같이, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지 외의 검출값이, 압력 분포 센서(35)의 검출값의 시계열 데이터와, 역각 센서(37)의 검출 결과에 기초하여 추정된다.
역각 센서(37)는, 일반적으로, 압력 분포 센서와 비교하여, 검출 주기가 짧고, 데이터 처리량도 적은 센서이다. 이 때문에, 다른 압력 분포 센서를 사용하는 경우보다, 계산량을 억제할 수 있음과 함께, 고주기의 데이터를 사용하여 지연을 억제하는 것이 가능해진다.
로봇(1)은, 압력 분포 센서(35)의 검출 레인지 외의 검출값의 추정 결과에 기초하여 핸드부(14)를 제어함으로써, 중량이나 내구성 등의 성질이 다른 각종 물체를, 안정적으로 파지하는 것이 가능해진다.
압력 분포 센서(35)의 검출 레인지 외의 강한 외력이 갑자기 가해지는 등의, 통상의 사용 상황에서는 일어나지 않는다고 생각되는 사태가 발생한 경우에 있어서도, 로봇(1)은, 압력 분포 센서(35)의 검출값의 추정 결과에 기초하여 핸드부(14)를 제어함으로써, 물체를 안전하게 파지하는 것이 가능해진다.
<3. 로봇의 구성>
·하드웨어의 구성
도 8은 로봇(1)의 하드웨어 구성예를 도시하는 블록도이다.
도 8에 도시한 바와 같이, 로봇(1)은, 제어 장치(51)에 대하여, 동체부(11), 헤드부(12), 암부(13), 핸드부(14), 및 이동체부(15)에 마련되는 각 구성이 접속됨으로써 구성된다.
제어 장치(51)는, CPU(Central Processing Unit), ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 플래시 메모리 등을 갖는 컴퓨터에 의해 구성된다. 제어 장치(51)는, 예를 들어 동체부(11) 내에 수납된다. 제어 장치(51)는, CPU에 의해 소정의 프로그램을 실행하여, 로봇(1)의 전체의 동작을 제어한다.
제어 장치(51)는, 센서에 의한 검출 결과나 카메라에 의해 촬영된 화상 등에 기초하여 로봇(1)의 주위의 환경을 인식하고, 인식 결과에 따라서 행동 계획을 행한다. 동체부(11), 헤드부(12), 암부(13), 핸드부(14), 및 이동체부(15)의 각 부에는, 각종 센서나 카메라가 마련되어 있다. 또한, 핸드부(14)에는, 압력 분포 센서(35)와 역각 센서(37)가 마련된다.
제어 장치(51)는, 소정의 행동을 실현하기 위한 태스크를 생성하고, 생성한 태스크에 기초하여 전신 동작을 행한다. 예를 들어, 물체를 파지한 상태에서 암부(13)를 동작시킴으로써 물체를 움직이거나, 물체를 파지한 상태에서 이동체부(15)를 동작시킴으로써 물체를 운반하거나 하는 등의 동작이 행해진다.
또한, 제어 장치(51)는, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 상한 또는 하한의 검출값이 압력 분포 센서(35)에 의해 검출된 경우, 압력 분포 센서(35)가 갖는 검출 가능 레인지 외의 검출값을 상술한 바와 같이 하여 추정한다.
제어 장치(51)는, 예를 들어 추정한 검출값을 포함하는 핸드부(14)와 물체 O의 접촉면에 가해진 힘의 분포에 기초하여 핸드부(14)를 제어하여, 적절한 힘 가감으로 물체 O를 파지시킨다.
도 9는 제어 시스템의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 9에 도시한 제어 시스템은, 제어 장치(51)가 로봇(1)의 외부의 장치로서 마련됨으로써 구성된다. 이와 같이, 제어 장치(51)가, 로봇(1)의 하우징의 외부에 마련되도록 해도 된다.
도 9의 로봇(1)과 제어 장치(51) 사이에는, 무선 LAN, LTE(Long Term Evolution) 등의 소정의 규격의 무선 통신이 행해진다.
로봇(1)으로부터 제어 장치(51)에 대해서는, 로봇(1)의 상태를 나타내는 정보나 센서의 검출 결과를 나타내는 정보 등의 각종 정보가 송신된다. 제어 장치(51)로부터 로봇(1)에 대해서는, 로봇(1)의 동작을 제어하기 위한 정보 등이 송신된다.
로봇(1)과 제어 장치(51)가, 도 9의 A에 도시한 바와 같이 직접 접속되도록 해도 되고, 도 9의 B에 도시한 바와 같이, 인터넷 등의 네트워크(61)를 통해 접속되도록 해도 된다. 복수대의 로봇(1)의 동작이 1대의 제어 장치(51)에 의해 제어되도록 해도 된다.
·기능 구성
도 10은 제어 장치(51)의 기능 구성예를 도시하는 블록도이다.
도 10에 도시한 기능부 중 적어도 일부는, 제어 장치(51)의 CPU에 의해 소정의 프로그램이 실행됨으로써 실현된다.
도 10에 도시한 바와 같이, 제어 장치(51)에 있어서는, 센싱부(71), 데이터 보존부(72), 및 추정부(73)가 실현된다.
센싱부(71)는, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과와 역각 센서(37)의 검출 결과를 취득한다. 센싱부(71)가, 센서부로부터 검출 결과를 취득하는 취득부로서 기능한다. 센싱부(71)에 의해 취득된 검출 결과에 기초하여, 핸드부(14)의 동작이 제어된다.
센싱부(71)는, 역치보다 높은 값이 압력 분포 센서(35)에 의해 검출된 경우, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과를 데이터 보존부(72)에 출력한다. 데이터 보존부(72)에는, 센싱부(71)로부터 공급된 압력 분포 센서(35)의 검출 결과가 시계열 데이터로서 보존된다.
압력 분포 센서(35)의 검출 결과와 함께, 역각 센서(37)의 검출 결과가 센싱부(71)로부터 데이터 보존부(72)에 출력되어, 보존되도록 해도 된다. 이 경우, 시계열 데이터로서 보존된 역각 센서(37)의 검출 결과는, 검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 검출값의 추정에 사용된다.
센싱부(71)는, 검출 가능 레인지의 상한 또는 하한이 되는 검출값이 압력 분포 센서(35)에 의해 검출된 경우, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과와 역각 센서(37)의 검출 결과를 추정부(73)에 출력한다.
또한, 검출 가능 레인지의 상한 또는 하한이 되는 검출값이 압력 분포 센서(35)에 의해 검출되지 않는 한, 센싱부(71)는, 역각 센서(37)의 동작을 정지시킨다. 센싱부(71)는, 역각 센서(37)의 동작을 제어하는 기능도 갖는다. 역각 센서(37)의 동작을 정지시킴으로써, 소비 전력을 삭감할 수 있다.
검출 가능 레인지의 상한 또는 하한이 되는 검출값이 검출될 때까지 역각 센서(37)의 동작을 정지시키는 것이 아니라, 검출 가능 레인지의 상한보다 낮은 값으로서 설정된 역치보다 높은 검출값이 검출될 때까지, 또는, 검출 가능 레인지의 하한보다 높은 값으로서 설정된 역치보다 낮은 검출값이 검출될 때까지, 역각 센서(37)의 동작을 정지시키도록 해도 된다.
추정부(73)는, 검출 가능 레인지의 상한 또는 하한이 되는 검출값이 압력 분포 센서(35)에 의해 검출된 경우, 압력 분포 센서(35)의 검출값의 시계열 데이터를 데이터 보존부(72)로부터 취득한다.
추정부(73)는, 센싱부(71)로부터 공급된 압력 분포 센서(35)의 검출 결과, 역각 센서(37)의 검출 결과, 및 데이터 보존부(72)로부터 취득한 시계열 데이터에 기초하여, 검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 검출값을 추정한다. 추정부(73)에 의해 추정된 검출값에 기초하여, 핸드부(14)의 동작이 제어된다.
<4. 제어 장치의 동작>
이상과 같은 구성을 갖는 제어 장치(51)의 동작에 대하여 설명한다.
도 11의 흐름도를 참조하여, 제어 장치(51)의 압력 추정 처리에 대하여 설명한다. 여기에서는, 검출 가능 레인지의 상한보다 높은 압력 분포 센서(35)의 검출값을 추정하는 처리에 대하여 설명한다.
스텝 S1에 있어서, 센싱부(71)는, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과인 압력 분포를 취득한다.
스텝 S2에 있어서, 센싱부(71)는, 역치보다 높은 값이 압력 분포 센서(35)에 의해 검출되었는지 여부를 판정한다.
역치보다 높은 값이 압력 분포 센서(35)에 의해 검출되었다고 스텝 S2에 있어서 판정된 경우, 처리는 스텝 S3으로 진행한다.
스텝 S3에 있어서, 센싱부(71)는, 검출 가능 레인지의 상한이 되는 값이 검출되었는지 여부를 판정한다.
검출 가능 레인지의 상한이 되는 값이 검출되지 않았다고 스텝 S3에 있어서 판정된 경우, 처리는 스텝 S4로 진행한다.
스텝 S4에 있어서, 센싱부(71)는, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과를 시계열 데이터로서 데이터 보존부(72)에 출력하여, 보존시킨다.
한편, 검출 가능 레인지의 상한이 되는 값이 검출되었다고 스텝 S3에 있어서 판정된 경우, 처리는 스텝 S5로 진행한다.
스텝 S5에 있어서, 센싱부(71)는, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과와 역각 센서(37)의 검출 결과를 추정부(73)에 출력한다.
스텝 S6에 있어서, 추정부(73)는, 압력 분포 센서(35)의 검출값의 시계열 데이터를 취득한다. 또한, 추정부(73)는, 센싱부(71)로부터 공급된 압력 분포 센서(35)의 검출 결과, 역각 센서(37)의 검출 결과, 및 데이터 보존부(72)로부터 취득한 시계열 데이터에 기초하여, 검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 검출값을 추정한다.
검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 검출값이 스텝 S6에 있어서 추정된 경우, 또는, 시계열 데이터가 스텝 S4에 있어서 보존된 경우, 처리는 스텝 S7로 진행한다. 역치보다 높은 값이 압력 분포 센서(35)에 의해 검출되지 않았다고 스텝 S2에 있어서 판정된 경우도 마찬가지로, 처리는 스텝 S7로 진행한다.
스텝 S7에 있어서, 센싱부(71)는, 처리를 종료시킬지 여부를 판정한다.
처리를 종료시키지 않는 것으로 스텝 S7에 있어서 판정된 경우, 스텝 S1로 되돌아가, 그 이후의 처리가 행해진다.
한편, 처리를 종료시키는 것으로 스텝 S7에 있어서 판정된 경우, 처리는 종료된다.
이상과 같이, 압력 분포 센서(35)의 일부의 셀에 있어서 값을 검출할 수 없는 경우에 있어서도, 그 셀의 검출값을 추정하는 것이 가능해진다. 이 때문에, 희망하는 레인지의 센서를 사용하는 것보다, 검출 가능 레인지가 좁고, 저렴한 센서를 로봇(1)의 구성에 사용하는 것이 가능해진다.
도 12는 압력 분포 센서(35)에 가해진 힘의 분포의 예를 도시하는 도면이다.
도 12에 있어서는, 횡축이 압력(힘)을 나타내고, 종축이 셀을 나타낸다. 도 13, 도 14, 도 15에 있어서도 마찬가지이다.
도 12의 상단에 나타내는 그래프에 있어서는, 압력 분포 센서(35)의 모든 셀에 대하여, 검출 가능 레인지 내의 힘이 가해져 있다. 즉, 압력 분포 센서(35)는, 모든 셀에 있어서, 힘의 검출이 가능해진다. 도 12의 예에 있어서는, 검출 가능 레인지의 상한이 값 b로 되고, 하한이 값 a로 되어 있다.
한편, 도 12의 하단에 나타내는 그래프에 있어서는, 타원으로 둘러싸서 나타낸 바와 같이, 검출 가능 레인지의 상한인 값 b보다 높은(강한) 힘이 3개의 셀에 가해져 있다. 즉, 압력 분포 센서(35)를 구성하는 셀 중, 3개의 셀에 있어서는, 힘을 정확하게 검출할 수 없게 된다.
도 13은 압력 분포 센서(35)의 검출값의 예를 도시하는 도면이다.
도 13의 상단에 나타내는 그래프는, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과를 나타내는 그래프이다. 도 12의 하단에 나타내는 바와 같이 하여 검출 가능 레인지의 상한인 값 b보다 높은 힘이 가해진 셀의 검출값은, 상한의 값 b가 된다.
도 13의 중단에 나타내는 그래프는, 역각 센서(37)의 검출 결과를 사용하지 않고, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과에만 기초하는 내삽에 의해, 검출 가능 레인지 외의 값의 추정을 행한 경우의 결과를 나타내는 그래프이다. 예를 들어, 주위의 셀의 검출 결과에 기초하여, 도 13의 중단에 나타내는 바와 같이 값 b보다 높은 소정의 값이 추정된다.
도 13의 하단에 나타내는 그래프는, 압력 분포 센서(35)에 실제로 가해진 힘의 예를 나타내는 그래프이다. 검출값의 추정이 행해진 3개의 셀에 실제로 가해진 힘은, 중단에 나타내는, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과에만 기초하는 내삽에 의해 추정된 힘보다 크다.
압력 분포 센서(35)의 검출 결과에만 기초하는 내삽에 의해 검출 가능 레인지 외의 값의 추정이 행해지는 것으로 한 경우, 이와 같은, 주위의 셀의 검출 결과로부터는 추정할 수 없는 비선형의 힘이 가해졌을 때에는 대응할 수 없다. 즉, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과에만 기초하는 내삽에 의한 추정 결과는, 불확실한 추정 결과가 될 가능성이 있다.
상술한 바와 같이 역각 센서(37)의 검출 결과를 추정에 사용함으로써, 제어 장치(51)는, 정밀도가 높은 추정이 가능해진다.
또한, 제어 장치(51)는, 검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 셀의 수에 관계없이, 1개 이상의 셀의 검출값의 추정이 가능해진다.
압력 분포 센서(35)와 제어 장치(51) 사이의 통신 에러 등의 일시적인 원인에 의해, 압력 분포의 검출을 할 수 없는 경우에 있어서도, 제어 장치(51)는, 역각 센서의 검출 결과와 시계열 데이터에 기초하여, 압력 분포 센서(35)의 검출값을 추정할 수 있다.
또한, 제어 장치(51)는, 검출 가능 레인지의 하한보다 낮은 힘이 가해진 경우에도, 그와 같은 검출 가능 레인지 외의 검출값을 추정하는 것이 가능하다.
압력 분포 센서(35)의 일부의 셀에 있어서 값을 검출할 수 없는 상태로서, 압력 분포 센서(35)의 셀에 가해진 힘이, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 상한보다 높은 상태와, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 하한보다 낮은 상태가 있다.
도 14는 압력 분포 센서(35)에 가해진 힘의 분포의 다른 예를 도시하는 도면이다.
도 14에 도시한 그래프에 있어서는, 원으로 둘러싸서 나타내는 바와 같이, 검출 가능 레인지의 하한인 값 a보다 낮은(약한) 힘이 2개의 셀에 가해져 있다. 즉, 압력 분포 센서(35)를 구성하는 셀 중, 2개의 셀에 있어서는, 힘을 정확하게 검출할 수 없게 된다.
이 경우, 값 a보다 낮은 힘은, 압력 분포 센서(35)에 의해, 값 a로서, 또는 0부터 값 a까지의 부정확한 값으로서 검출된다.
하한인 값 a보다 낮은 검출값의 추정도, 상한보다 높은 검출값의 추정과 마찬가지로 하여 행해진다. 예를 들어, 역치보다 낮은 값이 압력 분포 센서(35)의 1개 이상의 셀에 의해 검출된 경우, 제어 장치(51)는, 압력 분포 센서(35)의 각 셀의 각 시각의 검출값을 시계열 데이터로서 보존한다. 시계열 데이터의 보존을 개시하기 위한 제2 역치가 되는 검출값이, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 하한보다 높은 값으로서 미리 설정되어 있다.
제어 장치(51)는, 압력 분포 센서(35)에 있어서 검출 가능 레인지의 하한의 값이 검출된 시각에 있어서의 역각 센서(37)의 검출 결과와, 시계열 데이터에 기초하여, 상술한 바와 같이 역치를 최초로 초과한 셀의 검출값을 기준값으로 한 비율 계산에 의해, 검출 가능 레인지의 하한보다 낮은 검출값을 추정한다.
이와 같이, 제어 장치(51)는, 검출 가능 레인지의 상한보다 높은 검출값뿐만 아니라, 검출 가능 레인지의 하한보다 낮은 검출값도 추정할 수 있다.
또한, 역각 센서(37)의 검출 결과와 압력 분포 센서(35)의 검출 결과에 기초하는 내삽에 의해, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지 외의 검출값이 추정되도록 해도 된다.
도 15는 내삽 추정의 예를 도시하는 도면이다.
도 15의 상단의 그래프는, 도 13의 상단의 그래프와 동일하다. 도 15의 상단의 그래프에 있어서는, 검출 가능 레인지의 상한보다 높은 힘이 가해져 있는 셀의 검출값은 값 b가 된다. 이와 같이 상한인 값 b가 검출된 셀의 검출값이 내삽에 의해 추정된다.
예를 들어, 검출값의 내삽은, 압력 분포 센서(35)의 각 셀의 검출값의 합계의 힘과, 역각 센서(37)의 검출값이 일치하도록, 예를 들어 스플라인 보간에 의해 행해진다.
도 15의 하단의 그래프는, 내삽에 의해 추정된 압력 분포 센서(35)의 검출값을 나타내는 그래프이다. 원으로 둘러싸서 나타내는, 검출 가능 레인지의 상한보다 높은 값이, 내삽에 의해 추정된 검출값을 나타낸다.
이상과 같이, 시계열 데이터를 사용하지 않고, 역각 센서(37)의 어떤 타이밍에 있어서의 검출 결과에 기초하여, 검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 값을 추정하는 것이 가능해진다.
<5. 예측 모델을 사용한 예>
검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 검출값의 추정이, 예측 모델을 사용하여 행해지도록 해도 된다.
예측 모델은, 압력 분포 센서의 검출 결과, 압력 분포 센서의 검출 결과에 소정의 학습 전처리를 실시한 데이터, 및 역각 센서의 검출 결과를 사용한 기계 학습에 의해 미리 생성된다. 여기서, 예측 모델의 기계 학습에 대하여 설명한다.
도 16은 예측 모델의 기계 학습에 사용하는 구성의 예를 도시하는 도면이다.
도 16에 도시한 바와 같이, 예측 모델의 기계 학습은, 역각 센서(37), 교사 데이터용 압력 분포 센서(81), 데이터 처리부(102), 및 예측 모델 생성부(103)를 사용하여 행해진다. 예를 들어, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과를 교사 데이터로 한 지도 학습에 의해 예측 모델의 기계 학습이 행해진다.
교사 데이터용 압력 분포 센서(81)는, 복수의 압력 분포 센서에 의해 구성된다. 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)를 구성하는 압력 분포 센서는, 각각, 예측 대상의 압력 분포 센서인 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지의 일부의 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 센서이다. 여기에서는, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지가, 10㎪ 내지 100㎪인 것으로 한다.
도 16의 예에 있어서는, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)로서, 검출 가능 레인지가 0.1㎪ 내지 20㎪인 저압력 분포 센서와, 검출 가능 레인지가 50㎪ 내지 200㎪인 고압력 분포 센서가 사용된다. 저압력 분포 센서의 검출 가능 레인지와 고압력 분포 센서의 검출 가능 레인지에는, 각각, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지인 10㎪ 내지 100㎪의 일부의 레인지가 포함된다. 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)로서 사용되는 압력 분포 센서의 수는, 1개 이상의 임의의 수이다.
저압력 분포 센서와 고압력 분포 센서는, 도 2를 참조하여 설명한 핸드부(14)의 압력 분포 센서(35) 대신에, 핸드부(14)에 마련된다. 센서부를 구성하는 센서로서 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)가 추가되도록 해도 된다.
로봇(1)은, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)가 마련된 핸드부를 사용한 타깃 태스크를 다양한 베리에이션으로 반복함으로써 데이터를 수집한다. 수집된 데이터인 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과는, 데이터 처리부(102)와 예측 모델 생성부(103)에 공급된다.
데이터 처리부(102)는, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과에 대하여, 예측 대상의 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지에 따른 학습 전처리를 행한다. 학습 전처리에 의해, 예측 모델의 학습에 사용하는 학습용 데이터가 생성된다.
도 16의 예에 있어서는, 저압력 분포 센서의 검출 결과의 일부가, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지에 맞추어 커트되어, 레인지가 10㎪ 내지 20㎪인 데이터가 생성된다. 또한, 고압력 분포 센서의 검출 결과의 일부가, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지에 맞추어 커트되어, 레인지가 50㎪ 내지 100㎪인 데이터가 생성된다.
학습 전처리에 의해 생성된 데이터는 예측 모델 생성부(103)에 공급된다. 예측 모델 생성부(103)에는, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과가 검출된 시각과 동일한 시각에 검출된 역각 센서(37)의 검출 결과도 공급된다.
예측 모델 생성부(103)는, 학습 전처리 후의 데이터와 역각 센서의 검출 결과를 학습용 데이터로 하고, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과를 교사 데이터로 하여, 예측 모델을 구성하는 파라미터를 학습한다. 학습에 의해 얻어진 파라미터에 의해 구성되는 예측 모델이, 검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 검출값의 추정에 사용된다.
도 17은 예측 모델의 입출력을 도시하는 도면이다.
도 17의 좌측이, 도 16을 참조하여 설명한 예측 모델의 학습 시의 입출력을 나타내고, 도 17의 우측이, 예측 모델을 사용한 추정 시의 입출력을 나타낸다.
도 17의 좌측에 나타내는 바와 같이, 예측 모델 생성부(103)에 있어서 행해지는 기계 학습은, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 압력 분포값(y1, y2, ···, yn)을 교사 데이터로 하고, 학습 전처리 후의 데이터(x1, x2, ···, xn), 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출값의 시계열 데이터(xn +1, xn +2, ···, xm), 및 역각 센서의 검출 결과(xm + 1)를 학습용 데이터로 하는 기계 학습알고리즘에 따라서 행해진다.
교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출값의 시계열 데이터(xn +1, xn +2, ···, xm)는, 예를 들어 예측 대상의 압력 분포 센서(35)의 제1 역치보다 높은 값, 또는 제2 역치보다 낮은 값이 검출된 시각에 있어서의, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과이다.
교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출이 개시된 시각부터, 예측 대상의 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지를 초과하는 값이 검출되는 시각까지의 각 시각에 있어서의 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과가, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출값의 시계열 데이터로서 사용되도록 해도 된다.
예측 모델 생성부(103)는, 기계 학습알고리즘에 따라서, 이들 학습용 데이터를 입력으로 하고, 교사 데이터에 상당하는 압력 분포값을 출력으로 하는 예측 모델을 생성한다.
한편, 도 17의 우측에 나타내는 바와 같이, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과인 압력 분포값(x1, x2, ···, xn), 압력 분포 센서(35)의 검출값의 시계열 데이터(xn+1, xn +2, ···, xm), 및 역각 센서(37)의 검출 결과(xm + 1)가 입력된 경우, 예측 모델로부터는, 검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 검출값을 포함하는, 압력 분포의 예측값이 출력된다.
도 18은 학습기를 포함하는 제어 장치(51)의 구성예를 도시하는 블록도이다.
도 18에 도시한 제어 장치(51)의 구성은, 예측 모델의 학습 시에 사용되는 구성이다. 도 18에 도시한 제어 장치(51)에는, 상술한 센싱부(71), 데이터 보존부(72), 및 추정부(73)에 더하여, 기계 학습부(91)가 마련된다.
센싱부(71)는, 예측 대상의 압력 분포 센서인 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지 외의 값이 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)에 의해 검출된 경우, 역각 센서(37)의 검출 결과를 기계 학습부(91)에 출력한다.
역치를 초과한 값이 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)에 의해 검출된 경우, 역각 센서(37)의 검출 결과가 센싱부(71)로부터 데이터 보존부(72)에 출력되어, 보존되도록 해도 된다. 이 경우, 시계열 데이터로서 보존된 역각 센서(37)의 검출 결과는, 예측 모델의 학습 시에 있어서 학습용 데이터로서 사용된다.
데이터 보존부(72)에는, 기계 학습부(91)의 교사 데이터용 센싱부(101)로부터 공급된 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과가 시계열 데이터로서 보존된다.
추정부(73)에 대해서는, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과를 사용하여 학습된 파라미터에 의해 구성되는 예측 모델이 기계 학습부(91)로부터 공급된다. 압력 분포 센서(35)의 검출값의 추정 시, 추정부(73)는, 예측 모델을 사용하여 그 추정을 행한다.
기계 학습부(91)는, 교사 데이터용 센싱부(101), 데이터 처리부(102), 및 예측 모델 생성부(103)에 의해 구성된다.
교사 데이터용 센싱부(101)는, 도시하지 않은 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과를 취득한다.
교사 데이터용 센싱부(101)는, 역치를 초과하는 값이 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)에 의해 검출된 경우, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과를 데이터 보존부(72)에 출력한다.
교사 데이터용 센싱부(101)는, 예측 대상의 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지 외의 값이 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)에 의해 검출된 경우, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과를, 데이터 처리부(102)와 예측 모델 생성부(103)에 출력한다.
데이터 처리부(102)는, 교사 데이터용 센싱부(101)로부터 공급된 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과에 대하여 학습 전처리를 실시한다. 데이터 처리부(102)는, 학습 전처리 후의 데이터를 예측 모델 생성부(103)에 출력한다.
예측 모델 생성부(103)는, 압력 분포 센서(35)의 검출 가능 레인지 외의 값이 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)에 의해 검출된 경우, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출값의 시계열 데이터를 데이터 보존부(72)로부터 취득한다.
예측 모델 생성부(103)는, 교사 데이터용 센싱부(101)로부터 공급된 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출 결과를 교사 데이터로 하고, 데이터 처리부(102)로부터 공급된 학습 전처리 후의 데이터, 데이터 보존부(72)로부터 취득한 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 시계열 데이터, 및 센싱부(71)로부터 공급된 역각 센서(37)의 검출 결과를 학습용 데이터로 하는 기계 학습을 행한다.
예측 모델 생성부(103)는, 기계 학습의 결과에 기초하여 예측 모델을 생성하여, 추정부(73)에 출력한다.
이상과 같이 하여 생성된 예측 모델을 사용함으로써, 제어 장치(51)는, 정확하며, 또한 레인지가 넓은 압력 분포를 추정하는 것이 가능해진다.
이상에 있어서는, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과, 압력 분포 센서(35)의 검출값의 시계열 데이터, 및 역각 센서(37)의 검출 결과를 입력으로 하고, 압력 분포의 예측값을 출력으로 하는 예측 모델의 학습이 행해져, 압력 분포의 추정에 사용되는 것으로 하였지만, 압력 분포 센서(35)의 검출 결과, 압력 분포 센서(35)의 검출값의 시계열 데이터를 입력으로 하고, 압력 분포의 예측값을 출력으로 하는 예측 모델이 사용되도록 해도 된다.
이 예측 모델의 학습은, 예를 들어 학습 전처리 후의 데이터, 교사 데이터용 압력 분포 센서(81)의 검출값의 시계열 데이터를 학습용 데이터로서 사용하여, 예측 모델 생성부(103)에 의해 행해진다.
<6. 변형예>
·역각 센서에 대하여
복수의 역각 센서를 압력 분포 센서(35)와 적층함으로써, 센서부가 구성되도록 해도 된다. 이 경우, 복수의 역각 센서는, 동일 평면에, 병렬로 배치된다.
도 19는 센서부의 구성예를 도시하는 도면이다.
도 19의 예에 있어서는, 대략 정사각 형상의 역각 센서(37-1 내지 37-4)가 2×2(세로×가로)의 타일형으로 되도록, 동일 평면에 병렬로 배치되어 있다.
역각 센서(37-1 내지 37-4)가, 파선으로 나타내는 대략 정사각 형상의 압력 분포 센서(35)에 대하여 결합됨으로써, 센서부가 구성된다.
이 경우, 역각 센서(37-1 내지 37-4)의 각각에 가해진 힘에 기초하여, 대응하는 압력 분포 센서(35)의 구획에 포함되는 각 셀의 검출값을 추정할 수 있기 때문에, 보다 정밀도가 높은 추정을 행하는 것이 가능해진다.
또한, 6축 역각 센서의 모멘트의 검출값이, 검출 가능 레인지 외의 압력 분포 센서(35)의 검출값의 추정에 사용되도록 해도 된다. 이 경우, 보다 정밀도가 높은 추정을 행하는 것이 가능해진다.
·적용 가능한 센서에 대하여
이상과 같은 구성을 갖는 센서부와 제어 장치(51)는, 압력 분포의 검출을 행하는 모든 장치에 적용 가능하다. 센서부와 제어 장치(51)는, 예를 들어 의료용 검사 기기나 보행 시의 다리 측정 기기에 적용할 수 있다.
압력 이외의 다른 물리 현상을 검출하는 센서에 의해 센서부가 구성되도록 해도 된다. 예를 들어, 센서부를 구성하는 센서로서, 온도 분포 센서와 온도 센서를 사용하는 것이 가능하다. 또한, 기압 분포 센서와 기압 센서를 사용하는 것이 가능하다.
·압력 분포 센서의 게인의 조정에 대하여
역각 센서의 검출 결과가, 압력 분포 센서의 게인 조정에 사용되도록 해도 된다. 이 경우, 제어 장치(51)는, 역각 센서의 검출 결과에 기초하여, 압력 분포 센서의 게인을 설정한다. 압력 분포 센서 전체의 게인이 설정되도록 해도 되고, 압력 분포 센서의 셀마다 게인이 설정되도록 해도 된다.
역각 센서의 검출 주기는, 압력 분포 센서의 검출 주기보다 짧다. 또한, 역각 센서의 검출 결과의 취득에 드는 데이터 처리량은, 압력 분포 센서의 검출 결과의 취득에 드는 데이터 처리량보다 적다. 이 때문에, 압력 분포 센서의 데이터 취득 사이클에 영향을 주지 않고, 압력 분포 센서의 게인을 조정하는 것이 가능해진다.
압력 분포 센서의 게인의 조정에 있어서, 역각 센서 대신에, 큰 외력을 검출 가능한 센서의 검출 결과가 사용되도록 해도 된다. 예를 들어, 가속도 센서, 근접 센서, 카메라, 및 온도 센서 중 어느 것의 검출 결과를 사용하는 것이 가능하다.
·검출 가능 레인지의 예
역각 센서의 검출 가능 레인지로서, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지 외의 레인지를 포함하는 각종 레인지를 설정 가능하다.
도 20은 검출 가능 레인지의 예를 도시하는 도면이다.
도 20의 A는, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 상한과 하한의 양쪽을 초과하는 레인지가 역각 센서의 검출 가능 레인지에 포함되는 경우의 예를 나타낸다.
도 20의 A에 있어서는, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 하한은 값 N1로 표시되고, 상한은 값 N2로 표시된다. 한편, 역각 센서의 검출 가능 레인지의 하한은, 값 N1보다 낮은 값 N11로 표시되고, 상한은, 값 N2보다 높은 값 N12로 표시된다.
이에 의해, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 상한과 하한의 양쪽을 초과하는 검출값을 역각 센서의 검출 결과에 기초하여 추정하는 것이 가능해진다.
도 20의 B는, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 상한을 초과하는 레인지가 역각 센서의 검출 가능 레인지에 포함되는 경우의 예를 나타낸다. 역각 센서의 검출 가능 레인지에는, 압력 분포 센서 검출 가능 레인지의 일부의 레인지도 포함된다.
도 20의 B에 있어서는, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 하한은 값 N1로 표시되고, 상한은 값 N2로 표시된다. 한편, 역각 센서의 검출 가능 레인지의 하한은, 값 N1보다 높고, 값 N2보다 낮은 값 N21로 표시되고, 상한은, 값 N2보다 높은 값 N22로 표시된다.
이에 의해, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 상한을 초과하는 검출값에 대해서는, 역각 센서의 검출 결과에 기초하여 추정하는 것이 가능해진다.
압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 하한을 초과하는 검출값을 역각 센서의 검출 결과에 기초하여 추정할 수 있도록, 역각 센서의 검출 가능 레인지가 설정되도록 해도 된다.
이와 같이, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 상한과 하한 중 한쪽을 초과하는 검출값이, 역각 센서의 검출 결과에 기초하여 추정되도록 해도 된다. 이 경우, 상술한 압력 분포 센서의 검출값의 시계열 데이터의 보존은, 검출 가능 레인지의 상한보다 낮은 값으로서 설정된 제1 역치보다 높은 값이 검출된 경우, 또는, 하한보다 높은 값으로서 설정된 제2 역치보다 낮은 검출값이 검출된 경우에 행해진다.
도 20의 C는, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 상한을 초과하는 레인지만이 역각 센서의 검출 가능 레인지에 포함되는 경우의 예를 나타낸다. 역각 센서의 검출 가능 레인지에는, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지가 포함되지 않는다.
도 20의 C에 있어서는, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 하한은 값 N1로 표시되고, 상한은 값 N2로 표시된다. 한편, 역각 센서의 검출 가능 레인지의 하한은, 값 N2보다 높은 값 N31로 표시되고, 상한은 값 N32로 표시된다.
이것에 의해서도, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지의 상한을 초과하는 검출값에 대해서는, 역각 센서의 검출 결과에 기초하여 추정하는 것이 가능해진다.
이와 같이, 역각 센서의 검출 가능 레인지로서, 압력 분포 센서의 검출 가능 레인지 외의 레인지만을 포함하는 레인지가 설정되도록 해도 된다.
·컴퓨터의 예
상술한 일련의 처리는, 하드웨어에 의해 실행할 수도 있고, 소프트웨어에 의해 실행할 수도 있다. 일련의 처리를 소프트웨어에 의해 실행하는 경우에는, 그 소프트웨어를 구성하는 프로그램이, 전용의 하드웨어에 내장되어 있는 컴퓨터, 또는 범용의 퍼스널 컴퓨터 등에, 프로그램 기록 매체로부터 인스톨된다.
도 21은 상술한 일련의 처리를 프로그램에 의해 실행하는 컴퓨터의 하드웨어의 구성예를 도시하는 블록도이다.
CPU(Central Processing Unit)(1001), ROM(Read Only Memory)(1002), RAM(Random Access Memory)(1003)은, 버스(1004)에 의해 서로 접속되어 있다.
버스(1004)에는, 또한, 입출력 인터페이스(1005)가 접속되어 있다. 입출력 인터페이스(1005)에는, 키보드, 마우스 등으로 이루어지는 입력부(1006), 디스플레이, 스피커 등으로 이루어지는 출력부(1007)가 접속된다. 또한, 입출력 인터페이스(1005)에는, 하드 디스크나 불휘발성 메모리 등으로 이루어지는 기억부(1008), 네트워크 인터페이스 등으로 이루어지는 통신부(1009), 리무버블 미디어(1011)를 구동하는 드라이브(1010)가 접속된다.
이상과 같이 구성되는 컴퓨터에서는, CPU(1001)가, 예를 들어 기억부(1008)에 기억되어 있는 프로그램을 입출력 인터페이스(1005) 및 버스(1004)를 통해 RAM(1003)에 로드하여 실행함으로써, 상술한 일련의 처리가 행해진다.
CPU(1001)가 실행하는 프로그램은, 예를 들어 리무버블 미디어(1011)에 기록하여, 혹은, 로컬 에어리어 네트워크, 인터넷, 디지털 방송과 같은, 유선 또는 무선의 전송 매체를 통해 제공되어, 기억부(1008)에 인스톨된다.
또한, 컴퓨터가 실행하는 프로그램은, 본 명세서에서 설명하는 순서에 따라서 시계열로 처리가 행해지는 프로그램이어도 되고, 병렬로, 혹은 호출이 행해졌을 때 등의 필요한 타이밍에 처리가 행해지는 프로그램이어도 된다.
본 명세서에 기재된 효과는 어디까지나 예시이며 한정되는 것은 아니고, 또 다른 효과가 있어도 된다.
본 기술의 실시 형태는, 상술한 실시 형태에 한정되는 것은 아니고, 본 기술의 요지를 일탈하지 않는 범위에 있어서 다양한 변경이 가능하다.
예를 들어, 본 기술은, 1개의 기능을 네트워크를 통해 복수의 장치에서 분담하여, 공동으로 처리하는 클라우드 컴퓨팅의 구성을 취할 수 있다.
또한, 상술한 흐름도에서 설명한 각 스텝은, 1개의 장치에서 실행하는 것 외에, 복수의 장치에서 분담하여 실행할 수 있다.
또한, 1개의 스텝에 복수의 처리가 포함되는 경우에는, 그 1개의 스텝에 포함되는 복수의 처리는, 1개의 장치에서 실행하는 것 외에, 복수의 장치에서 분담하여 실행할 수 있다.
<구성의 조합예>
본 기술은, 이하와 같은 구성을 취할 수도 있다.
(1)
소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되는 센서부에 의한 검출 결과를 취득하는 취득부와,
상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 추정부를 구비하는 정보 처리 장치.
(2)
상기 제2 센서는, 상기 제1 센서가 갖는 상기 소정의 검출 가능 레인지보다도 넓은 검출 가능 레인지를 갖는 센서인 상기 (1)에 기재된 정보 처리 장치.
(3)
상기 제1 센서는, 압력 분포 센서이며,
상기 제2 센서는, 역각 센서인 상기 (1) 또는 (2)에 기재된 정보 처리 장치.
(4)
상기 추정부는, 상기 제1 센서의 검출값의 시계열 데이터에 기초하여, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 상기 (1) 내지 (3) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(5)
상기 추정부는, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외가 되기 전의 상기 제1 센서의 각 위치의 검출값의 비에 따라서, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외가 된 상기 제1 센서의 각 위치의 검출값을 추정하는 상기 (4)에 기재된 정보 처리 장치.
(6)
상기 소정의 검출 가능 레인지의 상한보다 낮은 값으로서 설정된 제1 역치보다 높은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출된 경우, 상기 제1 센서의 검출값을 보존하는 보존부를 더 구비하고,
상기 추정부는, 상기 보존부에 보존된 검출값의 시계열인 상기 시계열 데이터에 기초하여, 상기 상한보다 높은 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 상기 (4) 또는 (5)에 기재된 정보 처리 장치.
(7)
상기 보존부는, 상기 소정의 검출 가능 레인지의 하한보다 높은 값으로서 설정된 제2 역치보다 낮은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출된 경우, 상기 제1 센서의 검출값을 보존하고,
상기 추정부는, 상기 시계열 데이터에 기초하여, 상기 하한보다 낮은 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 상기 (6)에 기재된 정보 처리 장치.
(8)
상기 보존부는, 상기 제1 역치보다 높은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출된 경우와, 상기 제2 역치보다 낮은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출된 경우 중 적어도 어느 것에 있어서, 상기 제2 센서의 검출값을 보존하는 상기 (7)에 기재된 정보 처리 장치.
(9)
상기 추정부는, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 따른 내삽에 의해, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 상기 (1) 내지 (3) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(10)
상기 센서부는, 상기 복수의 센서가 적층되어 구성되는 상기 (1) 내지 (9) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(11)
상기 제1 센서는, 상기 제2 센서보다 상기 센서부의 표면에 가까운 위치에, 설치부를 사이에 두고, 또는, 사이에 두지 않고 마련되는 상기 (10)에 기재된 정보 처리 장치.
(12)
상기 취득부는, 상기 제1 역치보다 높은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출되거나, 상기 제2 역치보다 낮은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출될 때까지, 상기 제2 센서의 동작을 정지시키는 상기 (7) 또는 (8)에 기재된 정보 처리 장치.
(13)
상기 추정부는, 상기 제1 센서에 의한 검출값과, 상기 제2 센서에 의한 검출값을 입력으로 하고, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 출력하는 예측 모델을 사용하여, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 상기 (1) 내지 (12) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(14)
상기 예측 모델을 구성하는 파라미터를 학습하는 예측 모델 생성부를 더 구비하는 상기 (13)에 기재된 정보 처리 장치.
(15)
상기 예측 모델 생성부는, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 센서에 의한 검출 결과를 사용한 학습에 의해, 상기 파라미터를 학습하는 상기 (14)에 기재된 정보 처리 장치.
(16)
상기 추정부는, 상기 제1 센서에 의한 검출값을 입력으로 하고, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 출력하는 예측 모델을 사용하여, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 상기 (1) 내지 (12) 중 어느 것에 기재된 정보 처리 장치.
(17)
정보 처리 장치가,
소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되는 센서부에 의한 검출 결과를 취득하고,
상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 정보 처리 방법.
(18)
컴퓨터에,
소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되는 센서부에 의한 검출 결과를 취득하고,
상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 처리를 실행시키기 위한 프로그램.
(19)
물체를 파지 가능한 핸드부와,
소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되며, 상기 핸드부에 마련되는 센서부와,
상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 추정부를 구비하는 로봇.
1: 로봇
11: 동체부
12: 헤드부
13-1, 13-2: 암부
14-1, 14-2: 핸드부
15: 이동체부
35-1, 35-2: 압력 분포 센서
36-1, 36-2: 중간 설치판
37: 역각 센서
51: 제어 장치
71: 센싱부
72: 데이터 보존부
73: 추정부
81: 교사 데이터용 압력 분포 센서
91: 기계 학습부
101: 교사 데이터용 센싱부
102: 데이터 처리부
103: 예측 모델 생성부

Claims (19)

  1. 소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되는 센서부에 의한 검출 결과를 취득하는 취득부와,
    상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 추정부를 구비하는 정보 처리 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제2 센서는, 상기 제1 센서가 갖는 상기 소정의 검출 가능 레인지보다도 넓은 검출 가능 레인지를 갖는 센서인 정보 처리 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 센서는, 압력 분포 센서이며,
    상기 제2 센서는, 역각 센서인 정보 처리 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 추정부는, 상기 제1 센서의 검출값의 시계열 데이터에 기초하여, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 정보 처리 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 추정부는, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외가 되기 전의 상기 제1 센서의 각 위치의 검출값의 비에 따라서, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외가 된 상기 제1 센서의 각 위치의 검출값을 추정하는 정보 처리 장치.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 소정의 검출 가능 레인지의 상한보다 낮은 값으로서 설정된 제1 역치보다 높은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출된 경우, 상기 제1 센서의 검출값을 보존하는 보존부를 더 구비하고,
    상기 추정부는, 상기 보존부에 보존된 검출값의 시계열인 상기 시계열 데이터에 기초하여, 상기 상한보다 높은 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 정보 처리 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 보존부는, 상기 소정의 검출 가능 레인지의 하한보다 높은 값으로서 설정된 제2 역치보다 낮은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출된 경우, 상기 제1 센서의 검출값을 보존하고,
    상기 추정부는, 상기 시계열 데이터에 기초하여, 상기 하한보다 낮은 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 정보 처리 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 보존부는, 상기 제1 역치보다 높은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출된 경우와, 상기 제2 역치보다 낮은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출된 경우 중 적어도 어느 것에 있어서, 상기 제2 센서의 검출값을 보존하는 정보 처리 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 추정부는, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 따른 내삽에 의해, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 정보 처리 장치.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 센서부는, 상기 복수의 센서가 적층되어 구성되는 정보 처리 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 센서는, 상기 제2 센서보다 상기 센서부의 표면에 가까운 위치에, 설치부를 사이에 두고, 또는, 사이에 두지 않고 마련되는 정보 처리 장치.
  12. 제7항에 있어서,
    상기 취득부는, 상기 제1 역치보다 높은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출되거나, 상기 제2 역치보다 낮은 검출값이 상기 제1 센서에 의해 검출될 때까지, 상기 제2 센서의 동작을 정지시키는 정보 처리 장치.
  13. 제1항에 있어서,
    상기 추정부는, 상기 제1 센서에 의한 검출값과, 상기 제2 센서에 의한 검출값을 입력으로 하고, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 출력하는 예측 모델을 사용하여, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 정보 처리 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 예측 모델을 구성하는 파라미터를 학습하는 예측 모델 생성부를 더 구비하는 정보 처리 장치.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 예측 모델 생성부는, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 센서에 의한 검출 결과를 사용한 학습에 의해, 상기 파라미터를 학습하는 정보 처리 장치.
  16. 제1항에 있어서,
    상기 추정부는, 상기 제1 센서에 의한 검출값을 입력으로 하고, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 출력하는 예측 모델을 사용하여, 상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을 추정하는 정보 처리 장치.
  17. 정보 처리 장치가,
    소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되는 센서부에 의한 검출 결과를 취득하고,
    상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 정보 처리 방법.
  18. 컴퓨터에,
    소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되는 센서부에 의한 검출 결과를 취득하고,
    상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 처리를 실행시키기 위한 프로그램.
  19. 물체를 파지 가능한 핸드부와,
    소정의 검출 가능 레인지를 갖는 제1 센서와, 상기 제1 센서가 검출할 수 없는 레인지를 검출 가능 레인지에 포함하는 제2 센서를 포함하는 복수의 센서로 구성되며, 상기 핸드부에 마련되는 센서부와,
    상기 소정의 검출 가능 레인지 외의 상기 제1 센서의 검출값을, 상기 제2 센서에 의한 검출 결과에 기초하여 추정하는 추정부를 구비하는 로봇.
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