JP2009140348A - 行動決定装置、行動学習装置、及びロボット装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ロボットは、外部からの指示情報から単語を抽出する知識取得部21と、抽出した単語によりネットワークを構築し、単語間の重みを更新するネットワーク構築部22と、単語の関係性をネットワーク上で重み付けした単語ネットワークに基づき、行動を決定する行動決定部23とを有する。
【選択図】図3
Description
知識取得部21は、状況から短編的知識(単語レベル)を獲得する。この場合、人間が正しいケース、正しくないケースを教え、知識を獲得させる。正しい・正しくないケースを教えることで、経験値の反映をより早く収束できるようにする。
例えば、
タオルを洗濯機に入れて→○
タオルで拭いて→○
タオルを洗って→○
靴を洗濯機に入れて→×
タオルを靴に入れて→×
タオル、洗濯機、靴などをインデクスでレベル獲得し(概念を含まず)、それらの関係を表現していく。
蓄積した知識ベースを構築し、カテゴリ化された知識ベース学習(経験ベース)する。本実施の形態においては、ロボットの動きはシンボル化された(抽象化された)ものであることを前提とする。さらに、登場する物体に関しは、認識できたことを前提としインデクスしている。
行動決定部23は、問題解決のための推測(判断)機能を有する。2)の学習、経験の積み上げで収束を続けている単語ネットワークから、タスク実行のための不足情報に関する推論を行なう。
ex1)推測機能
人間の「タオル洗っておいてね」の指示に対し、指示には抜けている「洗濯機」、及び「洗剤」などの情報をロボット自身で推測し、結果として「タオルを洗濯機により洗剤を使用して洗う」という行動を出力する。
ex2)エラー防止機能
人の「革靴、洗濯機で洗ってね」の指示に対し、靴と洗濯機との間の重みが小さく、よって靴を洗濯機で洗ってはいけないことを知識ベースで有するため、これをそのまま実行するようなことをせず、例えば人間に、革靴を洗濯機で洗ってよいか否かの確認を行なうようにする。
1)タオル→洗う(0.7)
2)タオル→洗濯機(0.99)→洗剤(0.7)→洗う(0.99)
となっており、「タオル」から「洗う」までの重み(例えば平均)は、1)より2)の方が高い。このような場合は、最終の推測による結果は、2)を選択することになる。
1b 腕部ユニット
1c 体幹部ユニット
1d 脚部ユニット
12 画像認識モジュール
13 経路探索モジュール
14 行動決定モジュール
15 音声認識モジュール
20 行動決定装置
21 知識取得部
22 ネットワーク構築部
23 行動決定部
101 制御部
102 入出力部
103 駆動部
104 電源部
105 外部記憶部
121 カメラ
122 内蔵マイク
123 スピーカ
125 センサ部
131 モータ
132 ドライバ
141 バッテリ
142 バッテリ制御部
Claims (18)
- 外部からの指示情報から単語を抽出する単語抽出部と、
単語間の関係性をネットワーク上で重み付けした単語ネットワークと、前記単語抽出部が抽出した単語に基づき、行動を決定する行動決定部とを有する行動生成装置。 - 前記行動決定部は、前記ネットワーク上で重み順に単語を順次抽出して行動を生成する
ことを特徴とする請求項1記載の行動生成装置。 - 前記行動決定部にて決定された行動を出力した後、当該行動が正しいか否かをユーザに確認する行動確認部を更に有する
ことを特徴とする請求項1又は2項記載の行動生成装置。 - 前記行動確認部にて確認した結果に基づき前記単語ネットワークの重みを更新するネットワーク更新部を更に有する
ことを特徴とする請求項3記載の行動生成装置。 - 前記ネットワーク更新部は、外部から与えられるか又は検出手段により検出した認識情報と前記単語ネットワークの単語とを関連づけた総合的知的ネットワークを生成する
ことを特徴とする請求項4項記載の行動生成装置。 - 外部からの指示情報から単語を抽出する単語抽出部と、
前記単語抽出部が抽出した単語とその関係性に基づき単語間を重みで関連づけたネットワークを構築すると共に前記指示情報に基づき単語間の重みを更新するネットワーク構築部とを有する行動学習装置。 - 前記単語抽出部は、正しい指示情報及び誤った指示情報を入力し、
前記ネットワーク構築部は、前記正しい指示情報から抽出した単語間の重みを大きくし、前記誤った指示情報から抽出した単語間の重みを小さくする
ことを特徴とする請求項6記載の行動学習装置。 - 前記ネットワーク構築部は、前記単語間の重みが予め定められた第1の値以上又は予め定められた第2の値以下になった時点で重みの更新を停止する
ことを特徴とする請求項6又は7記載の行動学習装置。 - 外部からの指示情報から単語を抽出する単語抽出工程と、
単語間の関係性をネットワーク上で重み付けした単語ネットワークと、前記単語抽出工程にて抽出した単語に基づき、行動を決定する行動決定工程とを有する行動生成方法。 - 前記行動決定工程では、前記ネットワーク上で重み順に単語を順次抽出して行動を生成する
ことを特徴とする請求項9記載の行動生成方法。 - 外部からの指示情報から単語を抽出する単語抽出工程と、
前記単語抽出工程にて抽出した単語とその関係性に基づき単語間を重みで関連づけたネットワークを構築すると共に前記指示情報に基づき単語間の重みを更新するネットワーク構築工程とを有する行動学習方法。 - 前記単語抽出工程では、正しい指示情報及び誤った指示情報を入力し、
前記ネットワーク構築工程では、前記正しい指示情報から抽出した単語間の重みを大きくし、前記誤った指示情報から抽出した単語間の重みを小さくする
ことを特徴とする請求項11記載の行動学習方法。 - 前記ネットワーク構築工程では、前記単語間の重みが予め定められた第1の値以上又は予め定められた第2の値以下になった時点で重みの更新を停止する
ことを特徴とする請求項11又は12記載の行動学習方法。 - 外部からの指示に応じて動作を発現するロボット装置であって、
外部からの指示情報から単語を抽出する単語抽出部と、
単語間の関係性をネットワーク上で重み付けした単語ネットワークと、前記単語抽出部が抽出した単語に基づき、行動を決定する行動決定部とを有するロボット装置。 - 前記抽出した単語によりネットワークを構築し、単語間の重みを更新するネットワーク構築部を更に有する
ことを特徴とする請求項14記載のロボット装置。 - 外部からの指示情報から単語を抽出する単語抽出部と、
前記単語抽出部が抽出した単語とその関係性に基づき単語間を重みで関連づけたネットワークを構築すると共に前記指示情報に基づき単語間の重みを更新するネットワーク構築部とを有するロボット装置。 - 所定の動作をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
外部からの指示情報から単語を抽出する単語抽出工程と、
単語間の関係性をネットワーク上で重み付けした単語ネットワークと、前記単語抽出工程にて抽出した単語に基づき、行動を決定する行動決定工程とを有するプログラム。
行動生成方法。 - 所定の動作をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
外部からの指示情報から単語を抽出する単語抽出工程と、
前記単語抽出工程にて抽出した単語とその関係性に基づき単語間を重みで関連づけたネットワークを構築すると共に前記指示情報に基づき単語間の重みを更新するネットワーク構築工程とを有するプログラム。
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