特開2026-159366IP Force 特許公報全文掲載

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技術分野

ここに開示する技術は、ロボット用のモデルの学習方法及びロボットの運用方法

要約特許出願時に添付された[要約書]

【課題】モデルを利用した本運用における成功を担保しやすくする。
【解決手段】モデルの学習方法は、第１工程と、第２工程と、第３工程とを含む。第１工程では、コントローラ５が、視覚センサＶを介して取得されたマーカーＭの情報を基にして動作目標位置を生成し、マニピュレータ３を駆動する形で実運用をする。第２工程では、実運用に係る、対象物Ｑの画像データと、コントローラ５により生成された動作目標位置とを関連づけて学習用データとして収集する。第３工程では、視覚センサＶにより取得された画像データを入力として、対象物Ｑを画像認識する認識モデルを、第２工程で収集された学習用データを教師データとして学習させる。
【選択図】図２

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

ところで、ロボットを実際に運用するためには、ロボットの動作について、ある程度の成功率が担保されている必要がある。特に、サービスロボットの場合、より高い成功率が求められる。一方で、ロボットの動作について、ある程度の成功率を担保するためには、実運用のデータが必要となるという矛盾がある。特にサービスロボットの場合、様々なユースケースを想定する必要がある。結果として、ロボットの実際の運用がなかなか進まないという課題がある。例えば、従来の開発では、人間が想像する運用時のばらつきに基づいたモデルの学習が行われており、相対的に短い期間で実運用の成功を担保することが難しい。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

ここに開示する技術は、ロボット用のモデルの学習方法に関する。ロボットは、視覚センサと、マニピュレータと、前記マニピュレータの駆動を制御するコントローラとを備える。モデルの学習方法は、 前記コントローラが、前記視覚センサを介して、対象物を含む前記ロボットの周囲環境の画像データを取得するとともに、前記対象物に作用する前記マニピュレータの動作目標位置を特定するために前記周囲環境に位置するマーカ・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

発明の効果[発明の詳細な説明]から抜粋

本開示に係るモデルの学習方法により、実運用時のデータをモデルの学習に反映させることができるので、モデルを利用した本運用における成功を担保しやすい。第１工程でマーカーの情報を用いて実運用しているので、ある程度の精度を担保しつつ早期に実運用できる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】 図１は、マニュピュレータを含む、ロボットシステムの概略構成を示す。
【図2】 図２は、モデルの学習方法を含む、ロボットの運用方法を示す。
【図3】 図３は、モデルの学習方法を含む、ロボットの運用方法を示す。
【図4】 図４は、適用例に係るサービスロボットシステムの概略構成を示す。
【図5】 図５は、適用例に係る対象物の一例を示す。
【図6】 図６は、図４のサービスロボットのブロック図を示す。
【図7】 図７は、図４に示すサービスロボットにより取得されたトレイの画像データの一例を示す。
【図8】 図８は、図３の変形例を示す。

選択図 図2出願人が指定した本件の代表的な図

１ ロボットシステム ２ ロボット ３ マニピュレータ ４，４１，４２ アーム ５ コントローラ Ｅ，Ｅ１，Ｅ２ エンドエフェクタ Ｍ，Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，Ｍ４ マーカー Ｑ 対象物 Ｒ 周囲環境 Ｖ，Ｖ１ 視覚センサ

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