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公開番号2024165836
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-28
出願番号2023082369
出願日2023-05-18
発明の名称制御装置、移動体、経路計画装置、プログラム、及び、学習済みモデルを生成するための方法
出願人学校法人明治大学
代理人弁理士法人RYUKA国際特許事務所
主分類G05D 1/43 20240101AFI20241121BHJP(制御;調整)
要約【解決手段】自律移動する移動体を制御するための制御装置が、移動体の出発地点から目的地点までの予定経路を決定する経路計画部を備える。経路計画部は、複数の地点のそれぞれに対応する複数のノード、及び、複数のノードのそれぞれを結合する1以上のエッジを含む重み付きグラフを記憶する第2記憶装置を参照して、出発地点又は出発地点の近傍に配された地点に対応するノードである始点ノードから、目的地点又は目的地点の近傍に配された地点に対応するノードである終点ノードまでのエッジの重みの和が最も小さくなるようなノード列を導出することで、予定経路を決定する。重み付きグラフにおいて、1以上のエッジのそれぞれの重みは、各エッジが結合する2個のノードのそれぞれに対応する2個の地点のそれぞれの参照画像が類似する度合いを示す。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
予め定められた地理的範囲の内部を自律移動する移動体を制御するための制御装置であって、
前記移動体は、前記移動体の周囲を撮像する第１撮像装置を備え、
前記制御装置は、前記地理的範囲の内部に配される複数の地点のそれぞれにおいて予め撮像された画像である複数の参照画像を、前記複数の地点の識別情報と対応付けて記憶する第１記憶装置にアクセス可能に構成されており、
前記制御装置は、
前記移動体の出発地点から目的地点までの予定経路を決定する経路計画部と、
前記複数の地点のうち、前記予定経路を構成する１以上の地点である１以上の中継地点を示す経路情報を取得する経路情報取得部と、
前記１以上の中継地点のうち、前記移動体の目標となる目標地点を決定する目標地点決定部と、
前記第１記憶装置を参照して、前記複数の参照画像のうち、前記目標地点に対応付けられた参照画像である目標画像を取得する目標画像取得部と、
前記移動体の現在の位置及び姿勢において前記第１撮像装置が撮像した画像である現在画像を取得する現在画像取得部と、
前記目標画像及び前記現在画像に基づいて、前記移動体の現在の位置及び姿勢と、前記目標地点において目標となる前記移動体の位置及び姿勢との間の相対的な関係を示す指標である相対指標の値を導出する相対指標導出部と、
を備え、
前記相対指標導出部は、（ｉ）前記目標画像及び前記現在画像を、学習済みの推定モデルに入力し、（ｉｉ）前記推定モデルから、前記相対指標に関する推定結果に対応する出力を導出し、
前記経路計画部は、前記複数の地点のそれぞれに対応する複数のノード、及び、前記複数のノードのそれぞれを結合する１以上のエッジを含む重み付きグラフを記憶する第２記憶装置を参照して、前記出発地点又は前記出発地点の近傍に配された地点に対応するノードである始点ノードから、前記目的地点又は前記目的地点の近傍に配された地点に対応するノードである終点ノードまでのエッジの重みの和が最も小さくなるようなノード列を導出することで、前記予定経路を決定し、
前記重み付きグラフにおいて、前記１以上のエッジのそれぞれの重みは、各エッジが結合する２個のノードのそれぞれに対応する２個の地点のそれぞれの参照画像が類似する度合いを示す、
制御装置。
続きを表示（約 1,700 文字）【請求項２】
前記推定モデルは、
前記目標画像及び前記現在画像を入力とし、前記目標画像の特徴量及び前記現在画像の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記目標画像の特徴量及び前記現在画像の特徴量を入力とし、前記相対指標に関する前記推定結果を出力する相対指標推定部と、
を有する、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記特徴量抽出部は、
前記目標画像を入力し、前記目標画像の特徴量を抽出する第１抽出部と、
前記現在画像を入力し、前記現在画像の特徴量を抽出する第２抽出部と、
を含み、
前記第１抽出部は、（ｉ）前記目標画像を学習済みの第１抽出モデルに入力し、（ｉｉ）前記第１抽出モデルから、前記目標画像の特徴量に関する推定結果に対応する出力を導出し、
前記第２抽出部は、（ｉ）前記現在画像を学習済みの第２抽出モデルに入力し、（ｉｉ）前記第２抽出モデルから、前記現在画像の特徴量に関する推定結果に対応する出力を導出し、
前記第１抽出モデル及び前記第２抽出モデルは、画像を入力とし、当該画像の特徴ベクトルを出力とする距離学習により生成された学習済みモデルである、
請求項２に記載の制御装置。
【請求項４】
複数の第１学習用データを含む第１学習用データセットを取得する第１データセット取得部と、
前記第１学習用データセットに含まれる２個の第１学習用データの組み合わせを用いて機械学習を実行することにより、学習済みの前記推定モデルを生成する推定モデル生成部と、
をさらに備え、
前記第１学習用データのそれぞれは、画像と、当該画像を撮像した第２撮像装置の位置である撮像位置と、前記第２撮像装置の姿勢である撮像姿勢とが対応付けられたデータであり、
前記推定モデル生成部は、複数の前記組み合わせのそれぞれについて、前記２個の第１学習用データの一方に含まれる第１画像と、前記２個の第１学習用データの他方に含まれる第２画像とを入力とし、前記第１画像に対応する撮像位置及び撮像姿勢と、前記第２画像に対応する撮像位置及び撮像姿勢との間の相対的な関係の推定結果に関する値を出力とする機械学習により、前記推定モデルを生成する、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項５】
前記相対指標導出部が導出した前記相対指標に基づいて前記移動体を移動させる移動制御部をさらに備える、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項６】
パーティクルフィルタ又は逐次モンテカルロ法により前記移動体の現在位置を推定し、当該推定された現在位置に基づいて前記相対指標の値を補正する補正部をさらに備え、
前記移動制御部は、前記補正部が補正した前記相対指標の値に基づいて前記移動体を移動させる、
請求項５に記載の制御装置。
【請求項７】
前記出発地点において前記第１撮像装置が撮像した画像である出発地画像を取得する出発地画像取得部と、
前記複数の参照画像のそれぞれが前記出発地画像に類似する度合いを導出する類似度導出部と、
前記出発地画像に最も類似する参照画像に対応するノードを、前記始点ノードとして決定する始点ノード決定部と、
をさらに備える、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項８】
ユーザからの入力に基づいて、前記終点ノードを決定する終点ノード決定部をさらに備える、
請求項１に記載の制御装置。
【請求項９】
自律的に移動可能な移動体であって、
請求項１から請求項８までの何れか一項に記載の制御装置と、
前記制御装置の指示に従って前記移動体を移動させる駆動部と、
を備える、
移動体。
【請求項１０】
コンピュータを、請求項１から請求項８までの何れか一項に記載の制御装置として機能させるためのプログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御装置、移動体、経路計画装置、プログラム、及び、学習済みモデルを生成するための方法に関する。
続きを表示（約 2,900 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、画像及び位置姿勢のデータベースを用いてロボットの現在位置姿勢を決定する方法が開示されている。特許文献２には、画像及び位置のデータベースを用いて移動体の自己位置を推定する方法が開示されている。特許文献３には、環境地図及び自己位置推定手段を備えない自律移動システムが開示されている。
（先行技術文献）
（特許文献）
（特許文献１）特許第６６３２１７３号公報
（特許文献２）特開２０１６－１６２０１３号公報
（特許文献３）特開２０２２－１８７５２９号公報
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００３】
本発明の第１の態様においては、制御装置が提供される。上記の制御装置は、例えば、予め定められた地理的範囲の内部を自律移動する移動体を制御する。上記の制御装置において、移動体は、例えば、移動体の周囲を撮像する第１撮像装置を備える。上記の制御装置は、例えば、地理的範囲の内部に配される複数の地点のそれぞれにおいて予め撮像された画像である複数の参照画像を、複数の地点の識別情報と対応付けて記憶する第１記憶装置にアクセス可能に構成される。
【０００４】
上記の制御装置は、例えば、移動体の出発地点から目的地点までの予定経路を決定する経路計画部を備える。上記の制御装置は、例えば、複数の地点のうち、予定経路を構成する１以上の地点である１以上の中継地点を示す経路情報を取得する経路情報取得部を備える。上記の制御装置は、例えば、１以上の中継地点のうち、移動体の目標となる目標地点を決定する目標地点決定部を備える。上記の制御装置は、例えば、第１記憶装置を参照して、複数の参照画像のうち、目標地点に対応付けられた参照画像である目標画像を取得する目標画像取得部を備える。上記の制御装置は、例えば、移動体の現在の位置及び姿勢において第１撮像装置が撮像した画像である現在画像を取得する現在画像取得部を備える。上記の制御装置は、例えば、目標画像及び現在画像に基づいて、移動体の現在の位置及び姿勢と、目標地点において目標となる移動体の位置及び姿勢との間の相対的な関係を示す指標である相対指標の値を導出する相対指標導出部を備える。
【０００５】
上記の何れかの制御装置において、相対指標導出部は、例えば、（ｉ）目標画像及び現在画像を、学習済みの推定モデルに入力し、（ｉｉ）推定モデルから、相対指標に関する推定結果に対応する出力を導出する。上記の何れかの制御装置において、経路計画部は、例えば、複数の地点のそれぞれに対応する複数のノード、及び、複数のノードのそれぞれを結合する１以上のエッジを含む重み付きグラフを記憶する第２記憶装置を参照して、出発地点又は出発地点の近傍に配された地点に対応するノードである始点ノードから、目的地点又は目的地点の近傍に配された地点に対応するノードである終点ノードまでのエッジの重みの和が最も小さくなるようなノード列を導出することで、予定経路を決定する。上記の制御装置に係る重み付きグラフにおいて、１以上のエッジのそれぞれの重みは、例えば、各エッジが結合する２個のノードのそれぞれに対応する２個の地点のそれぞれの参照画像が類似する度合いを示す。
【０００６】
上記の何れかの制御装置において、推定モデルは、目標画像及び現在画像を入力とし、目標画像の特徴量及び現在画像の特徴量を抽出する特徴量抽出部を有してよい。上記の何れかの制御装置において、推定モデルは、目標画像の特徴量及び現在画像の特徴量を入力とし、相対指標に関する推定結果を出力する相対指標推定部を有してよい。
【０００７】
上記の何れかの制御装置において、特徴量抽出部は、目標画像を入力し、目標画像の特徴量を抽出する第１抽出部を含んでよい。上記の何れかの制御装置において、特徴量抽出部は、現在画像を入力し、現在画像の特徴量を抽出する第２抽出部を含んでよい。上記の何れかの制御装置において、第１抽出部は、（ｉ）目標画像を学習済みの第１抽出モデルに入力し、（ｉｉ）第１抽出モデルから、目標画像の特徴量に関する推定結果に対応する出力を導出してよい。上記の何れかの制御装置において、第２抽出部は、（ｉ）現在画像を学習済みの第２抽出モデルに入力し、（ｉｉ）第２抽出モデルから、現在画像の特徴量に関する推定結果に対応する出力を導出してよい。上記の何れかの制御装置において、第１抽出モデル及び第２抽出モデルは、画像を入力とし、当該画像の特徴ベクトルを出力とする距離学習により生成された学習済みモデルであってよい。
【０００８】
上記の何れかの制御装置は、複数の第１学習用データを含む第１学習用データセットを取得する第１データセット取得部を備えてよい。上記の何れかの制御装置は、第１学習用データセットに含まれる２個の第１学習用データの組み合わせを用いて機械学習を実行することにより、学習済みの推定モデルを生成する推定モデル生成部を備えてよい。上記の何れかの制御装置において、第１学習用データのそれぞれは、画像と、当該画像を撮像した第２撮像装置の位置である撮像位置と、第２撮像装置の姿勢である撮像姿勢とが対応付けられたデータであってよい。上記の何れかの制御装置において、推定モデル生成部は、複数の組み合わせのそれぞれについて、２個の第１学習用データの一方に含まれる第１画像と、２個の第１学習用データの他方に含まれる第２画像とを入力とし、第１画像に対応する撮像位置及び撮像姿勢と、第２画像に対応する撮像位置及び撮像姿勢との間の相対的な関係の推定結果に関する値を出力とする機械学習により、推定モデルを生成してよい。
【０００９】
上記の何れかの制御装置は、相対指標導出部が導出した相対指標に基づいて移動体を移動させる移動制御部を備えてよい。上記の何れかの制御装置は、パーティクルフィルタ又は逐次モンテカルロ法により移動体の現在位置を推定し、当該推定された現在位置に基づいて相対指標の値を補正する補正部を備えてよい。上記の何れかの制御装置において、移動制御部は、補正部が補正した相対指標の値に基づいて移動体を移動させてよい。
【００１０】
上記の何れかの制御装置は、出発地点において第１撮像装置が撮像した画像である出発地画像を取得する出発地画像取得部を備えてよい。上記の何れかの制御装置は、複数の参照画像のそれぞれが出発地画像に類似する度合いを導出する類似度導出部を備えてよい。上記の何れかの制御装置は、出発地画像に最も類似する参照画像に対応するノードを、始点ノードとして決定する始点ノード決定部を備えてよい。上記の何れかの制御装置は、ユーザからの入力に基づいて、終点ノードを決定する終点ノード決定部を備えてよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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