特許7105825IP Force 特許公報全文掲載

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ロボットのビジュアルナビゲーションに関し、より詳細には、ビジュアルナビゲーションのためにモバイルロボットによる使用のためのモデルを訓練させるためのシステムおよび方法等

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

一特徴として、ビジュアルナビゲーションを実行するナビゲーティングロボットによる使用のために訓練モデルを訓練させるための訓練システムを開示する。メモリは、Ｎ個のベース仮想訓練環境を含み、前記Ｎ個のベース仮想訓練環境のそれぞれは、室内空間内の位置における視野（ｆｉｅｌｄ ｏｆ ｖｉｅｗ）を含み、Ｎは１よりも大きい整数である。ランダム化モジュールは、前記Ｎ個のベース仮想訓練環境各自の少なくとも・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る

この特許の権利範囲[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

特許または出願のファイルは、カラーで作成された少なくとも１つの図面を含む。カラーの図面を含む特許または特許出願公報の写しは、要求されるか必要な手数料の納付時に提供されるであろう。 詳細な説明および添付の図面に基づいてより完全に理解されるであろう。
【図1】 ナビゲーティングロボットの例を示したブロック図である。
【図2】 ナビゲーティングロボットのビジュアルナビゲーションのために訓練モデルを訓練および生成するための例を示した訓練システムのブロック図である。
【図3】 図２の訓練モジュールの例を示したブロック図である。
【図4】 ベース仮想環境から生成された変化（ｖａｒｉａｔｉｏｎ）の例を示した図である。
【図5】 ベース仮想環境から生成された変化（ｖａｒｉａｔｉｏｎ）の例を示した図である。
【図6】 ベース仮想環境から生成された変化（ｖａｒｉａｔｉｏｎ）の例を示した図である。
【図7】 ベース仮想環境から生成された変化（ｖａｒｉａｔｉｏｎ）の例を示した図である。
【図8】 （深度のない）ＲＧＢ入力を使用する異なるタイプの正規化を伴う訓練のための訓練イベントの数に対する平均成功率である左側グラフと、（深度のない）ＲＧＢ入力を使用する異なるタイプの正規化を伴う訓練のための訓練イベントの数に対する最短経路の長さ（Ｓｈｏｒｔｅｓｔ Ｐａｔｈ Ｌｅｎｇｔｈ：ＳＰＬ）である右側グラフを示している。
【図9】 （深度のない）ＲＧＢ入力を使用する異なるタイプの正規化（ＩＲ、ＩＲ－Ｓｐｌｉｔ、およびＰＰＯ＋ＤＲ）を伴う訓練のための訓練イベントの数に対する平均成功率である左側グラフと、（深度のある）ＲＧＢ－Ｄ入力を使用する異なるタイプの正規化を伴う訓練のための訓練イベントの数に対する平均成功率である中間グラフと、（深度のない）グレースケール入力を使用する異なるタイプの正規化を伴う訓練のための訓練イベントの数に対する平均成功率である右側グラフを示している。
【図10】 ビジュアルナビゲーションのためのナビゲーティングロボットによって使用されるモデルを訓練させる方法の例を示したフローチャートである。
図面において、参照符号は、類似および／または同一の要素を識別するために再使用されてよい。

代表図 図1本件の代表的な図

１００：ナビゲーティングロボット １０４：カメラ １０８：推進デバイス １１２：制御モジュール １１６：訓練モデル

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