JP2018205929A - 学習装置、学習方法、学習モデル、検出装置及び把持システム - Google Patents
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Abstract
Description
前記検知手段により検知された前記教示ツールの情報を前記教示ツールの位置及び姿勢の情報へと変換し、前記物体の存在する位置情報と当該物体を把持している前記教示ツールの位置及び姿勢の情報とを紐付けたデータである教師データを生成する、教師データ生成手段と
複数の層を備えるニューラルネットワークモデルで表される学習モデルであって、前記検知手段を介してターゲット物体の存在する位置が入力されると、前記ターゲット物体を把持可能な把持手段の位置及び姿勢のデータを出力する学習モデルを、前記教師データを用いて学習する、学習部と、
を備える学習装置。
layer1 = chainer.functions.Convolution2d(4, 16, 3, stride=1, pad=1)(input)
としたものである。
layer1 = chainer.functions.relu(chainer.functions.BatchNormalization(layer1))
としたものである。
layer2 = chainer.functions.Convolution2d(16, 32, 4, stride=2, pad=1)(layer1)
としたものである。ダウンサンプリングは、25×25×64の第6層まで、3×3サイズのカーネルによるストライド1の畳み込み(サイズ変更なし)と、4×4サイズのカーネルによるストライド2の畳み込み(ダウンサンプリング)とを交互に行うことにより実行される。さらに、上記と同様に、
layer2 = chainer.functions.relu(chainer.functions.BatchNormalization(layer2))
として正規化及び活性化を行う。
layer7 = chainer.functions.Deconvolution2d(64, 64, 4, stride=2, pad=1)(layer6)
と表される。そして、200×200×16のサイズである第11層まで、ダウンサンプリングと逆の操作を行うことにより、アップサンプリングが実行される。アップサンプリングの過程においても同様に正規化及び活性化が実行され、例えば、
layer7 = chainer.functions.relu(chainer.functions.BatchNormalization(layer7))
と表される。
10:コンピュータ
102:教師データ生成部
104:学習部
106:推定部
14:ロボット
16:グリッパ
18:カメラ
2:教示ツール
Claims (13)
- 物体の存在する位置と、当該物体を把持している教示ツールの情報を検知する、検知手段と、
前記検知手段により検知された前記教示ツールの情報を前記教示ツールの位置及び姿勢の情報へと変換し、前記物体の存在する位置情報と当該物体を把持している前記教示ツールの位置及び姿勢の情報とを紐付けたデータである教師データを生成する、教師データ生成手段と
複数の層を備えるニューラルネットワークモデルで表される学習モデルであって、前記検知手段を介してターゲット物体の存在する位置が入力されると、前記ターゲット物体を把持可能な把持手段の位置及び姿勢のデータを出力する学習モデルを、前記教師データを用いて学習する、学習部と、
を備える学習装置。 - 前記検知手段は、少なくとも物体の存在する位置及び前記教示ツールの位置を3次元データとして検知し、
前記教師データは、少なくとも前記教示ツールの3次元の位置情報を含む6次元以上の自由度のデータを備えるデータである、
請求項1に記載の学習装置。 - 前記学習モデルは、畳み込みニューラルネットワークモデルである請求項2に記載の学習装置。
- 前記学習モデルは、各層間に全結合層が存在せず、全ての層間が畳み込み演算により接続される畳み込みニューラルネットワークモデルである請求項3に記載の学習装置。
- 前記検知手段は、物体の存在する位置及び前記教示ツールの位置を3次元データとして検知し、
前記教師データに含まれる前記教示ツールの位置は、所定の基準点に対する前記教示ツールの垂直位置及び2次元で表した水平位置の3次元で表された位置であり、
前記教師データに含まれる前記教示ツールの姿勢は、所定の基準姿勢に対する前記教示ツールのロール角、ピッチ角及びヨー角の3次元で表された姿勢であり、
前記教師データは、物体の存在する位置と、教示ツールが当該物体を把持することができる前記3次元で表された位置及び前記3次元で表された姿勢のデータである6次元データと、を備え、
前記学習モデルが出力する前記把持手段の位置及び姿勢のデータは、前記把持手段の前記3次元で表された位置及び前記3次元で表された姿勢である、
請求項2乃至請求項4のいずれかに記載の学習装置。 - 前記教師データのうち前記6次元データとして、前記検知手段が検知した前記教示ツールに設置されたマーカの情報に基づいて取得する、教師データ生成部をさらに備える請求項5に記載の学習装置。
- 前記学習部は、前記教示ツールが物体を把持することができる複数の位置及び姿勢の情報のうち、前記検知手段が検知した当該物体までの深度情報及び前記教示ツールの姿勢情報に基づいた複数の情報をクラスタリングした情報を教師データとして用いる請求項5に記載の学習装置。
- 請求項5乃至請求項7のいずれかに記載の学習装置と、
前記ターゲット物体を把持する前記把持手段である、グリッパと、
前記学習部が学習した前記学習モデルに、前記検知手段により検知された前記ターゲット物体の存在する位置の情報を入力し、前記グリッパが当該ターゲット物体を把持可能な位置及び姿勢の情報を推定する、推定部と、
を備え、
前記グリッパが前記ターゲット物体を把持可能な位置及び姿勢の情報を推定する、推定装置。 - 前記推定部が推定した前記グリッパが前記ターゲット物体を把持可能な位置及び姿勢の情報を、画像として出力する、出力部、
をさらに備える請求項8に記載の推定装置。 - 前記出力部が出力する画像は、
前記グリッパが前記ターゲット物体を把持可能な2次元位置情報であって、前記検知手段の検知面に対して平行な平面における位置を示す2次元位置情報を示す画像と、
前記グリッパが前記ターゲット物体を把持可能な3次元姿勢情報及び前記検知手段の検知面に対して垂直方向である深度情報を示す画像と、
の2つの画像を備える画像である請求項9に記載の推定装置。 - 請求項8乃至請求項10のいずれかに記載の推定装置と、
前記所定の基準点及び前記所定の基準姿勢に対する前記推定部が推定した前記位置及び姿勢の情報に基づいた位置及び姿勢へと前記グリッパを制御し、前記グリッパに前記ターゲット物体を把持させる、制御部と、
を備える把持システム。 - 検知手段が、物体の存在する位置と、当該物体を把持している教示ツールの情報を検知するステップと、
教師データ生成手段が、前記検知手段により検知された前記教示ツールの存在する位置情報を前記教示ツールの位置及び姿勢の情報へと変換し、前記物体の存在する位置情報と当該物体を把持している前記教示ツールの位置及び姿勢の情報とを紐付けたデータである教師データを生成するステップと、
学習部が、複数の層を備えるニューラルネットワークモデルで表される学習モデルであって、前記検知手段を介してターゲット物体の存在する位置が入力されると、前記ターゲット物体を把持可能な把持手段の位置及び姿勢のデータを出力する学習モデルを、前記教師データを用いて学習するステップと、
を備える学習方法。 - 検知手段が検知した、物体の存在する位置と、当該物体を把持している教示ツールの情報に基づいて、教師データ生成手段が生成した前記物体の存在する位置情報と、当該物体を把持している前記教示ツールの位置及び姿勢の情報と、を紐付けたデータである教師データに基づいて、学習手段により学習された複数の層を備えるニューラルネットワークモデルで表される学習モデルであって、
前記検知手段を介してターゲット物体の存在する位置が入力されると、前記複数の層間において学習結果に基づいた演算を行い、前記ターゲット物体を把持可能な把持手段の位置及び姿勢のデータを出力するようにコンピュータを機能させる学習モデル。
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