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公開番号2025073015
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-12
出願番号2023183564
出願日2023-10-25
発明の名称情報処理装置、情報処理方法及びプログラム
出願人オムロン株式会社
代理人弁理士法人秀和特許事務所
主分類G06N 20/00 20190101AFI20250501BHJP(計算;計数)
要約【課題】ロボット装置の制御に関して、説明性の高い出力を得る技術を提供する。
【解決手段】本発明の一側面に係る情報処理装置は、ロボット装置の動作する環境の観測データ、及びロボット装置に与えるタスクの目標に関する指示情報を取得し、推論モジュールを用いて、取得された観測データ及び指示情報からタスクの問題記述を生成し、かつ生成された問題記述を出力する。問題記述は、環境に存在する物体の初期状態及び目標状態の記述を含むように構成される。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ロボット装置の動作する環境の観測データ、及び前記ロボット装置に与えるタスクの目標に関する指示情報を取得するステップ、
推論モジュールを用いて、取得された前記観測データ及び前記指示情報から前記タスクの問題記述を生成するステップであって、前記問題記述は、前記環境に存在する物体の初期状態及び目標状態の記述を含む、ステップ、並びに
生成された前記問題記述を出力するステップ、
を実行するように構成される制御部を備える、
情報処理装置。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
生成される前記問題記述は、所定のフォーマットに従う、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
生成される前記問題記述は、前記環境に存在する前記物体の記述を更に含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記観測データは、センサのセンシングデータにより構成され、
前記指示情報は、前記目標を自然言語で指示する言語情報により構成される、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記推論モジュールは、コンテキスト内学習の訓練済みモデルを含むように構成され、
前記制御部は、生成された前記問題記述をプランナに与えて、前記ロボット装置の行動計画を生成する処理において、当該プランナがエラーメッセージを出力した場合、
出力された前記エラーメッセージを取得するステップ、並びに
前記推論モジュールを用いて、前記問題記述及び前記エラーメッセージから新たな問題記述を生成するステップ、
を更に実行するように構成される、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得するステップでは、前記制御部は、前記環境に関する環境情報を更に取得するように構成され、
取得された前記観測データ及び前記指示情報から前記問題記述を生成することは、取得された前記観測データ、前記指示情報及び前記環境情報から前記問題記述を生成することにより構成される、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
生成される前記問題記述は、前記環境に存在する前記物体の記述を更に含み、
前記推論モジュールは、物体推定器を含み、
前記推論モジュールを用いて、前記問題記述を生成することは、前記物体推定器を用いて、前記環境に存在する前記物体の記述を取得された前記観測データから生成することを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記物体推定器は、コンテキスト内学習の訓練済みモデルを備える、
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記取得するステップでは、前記制御部は、前記環境に存在する前記物体の属性情報を更に取得するように構成され、
取得された前記観測データから前記物体の記述を生成することは、取得された前記観測
データ及び前記属性情報から前記物体の記述を生成することにより構成される、
請求項７又は８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記推論モジュールは、初期状態推定器を含み、
前記推論モジュールを用いて、前記問題記述を生成することは、前記初期状態推定器を用いて、前記環境に存在する前記物体の前記初期状態の記述を生成することを含む、
請求項１に記載の情報処理装置。
（【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、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
自然言語によるロボット装置との対話は、非専門家がロボット装置に複雑で多様なタスクを解かせる手段として有望である。近年では、大規模言語モデル（ＬＬＭ：Large Language Model）を用いて、言語指示から作業空間中でのロボット装置の動作系列を出力する研究が注目を集めている。
【０００３】
例えば、非特許文献１には、言語指示からロボット装置の動作系列を生成するシステムが提案されている。非特許文献１で提案されるシステムは、自然言語による指示（言語指示）の入力を受け付ける。当該システムは、ＬＬＭ（Ｓａｙモジュール）を用いて、次に実行する妥当性の高いロボット装置の動作を言語指示から推測する。また、当該システムは、価値関数（Ｃａｎモジュール）を用いて、実行可能性の高い動作を観測データから推測する。そして、当該システムは、２つの推測結果を統合し、統合の結果に応じて、ロボット装置に与える動作系列（実行する妥当性が高く、実行可能な動作系列）を決定する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
Michael Ahn et al., “Do As I Can, Not As I Say: Grounding Language in Robotic Affordances”, [online], [令和５年１０月２４日検索], インターネット＜ＵＲＬ：https://arxiv.org/abs/2204.01691＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本件発明者らは、上記従来のシステムには、次のような問題点があることを見出した。すなわち、従来のシステムでは、生成される動作系列は、試行環境に特化しており、人間にとって解釈可能なものであるとは限らない。動作系列をそのまま出力してしまうため、ロボット装置の制御に関して、得られる出力の説明性が低いという問題点があった。
【０００６】
本発明は、一側面では、このような事情を鑑みてなされたものであり、その目的は、ロボット装置の制御に関して、説明性の高い出力を得る技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上述した課題を解決するために、以下の構成を採用する。なお、以下の発明の構成は適宜組み合わせ可能である。
【０００８】
すなわち、本発明の一側面に係る情報処理装置は、ロボット装置の動作する環境の観測データ、及び前記ロボット装置に与えるタスクの目標に関する指示情報を取得するステップ、推論モジュールを用いて、取得された前記観測データ及び前記指示情報から前記タスクの問題記述を生成するステップ、並びに生成された前記問題記述を出力するステップを実行するように構成される制御部を備える。前記問題記述は、前記環境に存在する物体の初期状態及び目標状態の記述を含む。
【０００９】
問題記述は、ドメイン記述と共に、プランナが行動計画を生成する（すなわち、動作系列を得る）のに用いられる。この問題記述は、タスクを達成するために、環境に存在する物体の初期状態及び目標状態を記述しており、高い説明性を有する（人間にとって解釈可
能である）。したがって、当該構成によれば、ロボット装置に与える動作系列（指令）を得るための説明性の高い出力を得ることができる。
【００１０】
上記一側面に係る情報処理装置において、生成される前記問題記述は、所定のフォーマットに従うものであってよい。当該構成によれば、生成される問題記述が所定のフォーマットに従っていることで、プランナが問題記述から行動計画を生成しやすくすることができる。
（【００１１】以降は省略されています）

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