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公開番号2025126938
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-09-01
出願番号2024023305
出願日2024-02-20
発明の名称情報処理装置、情報処理方法およびプログラム
出願人三菱電機株式会社,三菱電機ソフトウエア株式会社
代理人弁理士法人山王内外特許事務所
主分類G06N 5/045 20230101AFI20250825BHJP(計算;計数)
要約【課題】環境の推論結果に影響を与える、環境における物理的な情報を取得することができる情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置(1)は、環境に含まれるオブジェクトの位置情報またはオブジェクトの行動情報を含む環境情報を取得する環境情報取得部(121)と、オブジェクトの位置情報またはオブジェクトの行動情報に基づいて設定された複数のチャンネルを含む第1特徴量マップを生成するマップ生成部(122)と、第1特徴量マップに含まれる複数のチャンネルのうち、少なくとも第1チャンネルの処理を行うマップ処理部(123)と、第1チャンネルを含む、少なくとも一部の第1特徴量マップと、マップ処理部(123)によって処理が行われた第1チャンネルを含む第2特徴量マップとが入力され、少なくとも一部の第1特徴量マップに基づく環境の推論に関する情報である第1推論情報と、第2特徴量マップに基づく環境の推論に関する情報である第2推論情報とを出力する推論部(124)とを備える。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
環境に含まれるオブジェクトの位置情報または前記オブジェクトの行動情報を含む環境情報を取得する環境情報取得部と、
前記オブジェクトの前記位置情報または前記オブジェクトの前記行動情報に基づいて設定された複数のチャンネルを含む第１特徴量マップを生成するマップ生成部と、
前記第１特徴量マップに含まれる複数の前記チャンネルのうち、少なくとも第１チャンネルの処理を行うマップ処理部と、
前記第１チャンネルを含む、少なくとも一部の前記第１特徴量マップと、前記マップ処理部によって前記処理が行われた前記第１チャンネルを含む第２特徴量マップとが入力され、少なくとも一部の前記第１特徴量マップに基づく前記環境の推論に関する情報である第１推論情報と、前記第２特徴量マップに基づく前記環境の推論に関する情報である第２推論情報とを出力する推論部とを備える
ことを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
出力された前記第１推論情報と、前記第２推論情報とを表示装置に出力する出力部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
出力された前記第１推論情報と、前記第２推論情報とに基づく情報を表示装置に出力する出力部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第１チャンネルの情報を表示装置に出力する出力部を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記マップ処理部は、前記第１チャンネルに含まれる前記オブジェクトの部分に対して前記処理を行う
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記マップ処理部は、前記第１チャンネルに含まれる前記オブジェクトのうち、動的な行動を行っている前記オブジェクトの部分に対して前記処理を行う
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
複数の前記チャンネルのうち、前記第１推論情報と前記第２推論情報とに基づいて前記マップ処理部によって前記処理が行われた第２チャンネルを少なくとも含む、第３特徴量マップを生成するように制御を行うマップ処理制御部を備え、
前記推論部は、前記第３特徴量マップが入力され、前記第３特徴量マップに基づく前記環境情報の推論に関する情報である第３推論情報を出力する
ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
複数の前記チャンネルは、第３チャンネルを含み、
前記マップ生成部は、前記環境情報のうち、前記位置情報に対応しない領域に前記処理を行い、前記第３チャンネルを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
複数の前記チャンネルは、第４チャンネルを含み、
前記マップ生成部は、前記環境情報のうち、前記行動情報に対応しない領域に前記処理を行い、前記第４チャンネルを生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記環境は、シミュレータによって動作する環境であり、
前記オブジェクトの前記位置情報または前記オブジェクトの前記行動情報は、前記シミュレータによって生成された情報である
ことを特徴とする請求項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】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法およびプログラムに関する。
続きを表示（約 3,300 文字）【背景技術】
【０００２】
機械学習において、機械学習モデルが示した推論結果の判断根拠を把握することは困難である。例えば、非特許文献１には、機械学習モデルが示した推論結果の判断根拠を把握するための技術が記載されている。非特許文献１に記載される技術は、機械学習モデルに入力される画像に対してランダムにマスクを付与し、画像中のマスクの有無に対する推論結果の変化に基づいて、推論結果に影響を与える画像中の重要なピクセルを取得するものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
Ｖ．Ｐｅｔｓｉｕｋ，Ａ．Ｄａｓ，Ｋ．Ｓａｅｎｋｏ， “Ｒｉｓｅ：ｒａｎｄｏｍｉｚｅｄｉｎｐｕｔｓａｍｐｌｉｎｇｆｏｒｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｏｆｂｌａｃｋ－ｂｏｘｍｏｄｅｌｓ，” ＢｒｉｔｉｓｈＭａｃｈｉｎｅＶｉｓｉｏｎＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅ（ＢＭＶＣ），２０１８．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１に記載される従来の技術は、機械学習モデルに入力する画像のうち、推論結果に影響を与えるピクセルを取得するものであるが、環境の推論結果に影響を与える、環境における物理的な情報を取得することができないという課題があった。
【０００５】
本開示は上記課題を解決するものであり、環境の推論結果に影響を与える、環境における物理的な情報を取得することが可能になる情報処理装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本開示に係る情報処理装置は、環境に含まれるオブジェクトの位置情報またはオブジェクトの行動情報を含む環境情報を取得する環境情報取得部と、オブジェクトの位置情報またはオブジェクトの行動情報に基づいて設定された複数のチャンネルを含む第１特徴量マップを生成するマップ生成部と、第１特徴量マップに含まれる複数のチャンネルのうち、少なくとも第１チャンネルの処理を行うマップ処理部と、第１チャンネルを含む、少なくとも一部の第１特徴量マップと、マップ処理部によって処理が行われた第１チャンネルを含む第２特徴量マップとが入力され、少なくとも一部の第１特徴量マップに基づく環境の推論に関する情報である第１推論情報と、第２特徴量マップに基づく環境の推論に関する情報である第２推論情報とを出力する推論部とを備える。
【発明の効果】
【０００７】
本開示によれば、環境情報に含まれるオブジェクトの位置情報またはオブジェクトの行動情報に基づいて設定された複数のチャンネルを含む第１特徴量マップを生成し、第１特徴量マップに含まれる複数のチャンネルのうち少なくとも第１チャンネルの処理を行い、第１チャンネルを含む、少なくとも一部の第１特徴量マップと、処理を行った第１チャンネルを含む第２特徴量マップとを入力し、少なくとも一部の第１特徴量マップに基づく環境の推論に関する情報である第１推論情報と、第２特徴量マップに基づく環境の推論に関する情報である第２推論情報を出力する。推論対象の環境に関する第１推論情報と第２推論情報とに基づくことにより、本開示に係る情報処理装置は、環境の推論結果に影響を与える、環境における物理的な情報を取得することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
実施の形態１に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
実施の形態１に係る情報処理装置による処理の概要を示す概念図である。
環境情報から変換された特徴量マップの概要を示す概念図である。
実施の形態１に係る情報処理装置の機能を実現するハードウェア構成を示すブロック図である。
図５Ａ、図５Ｂおよび図５Ｃは、バスケットボールのシナリオを示す図である。
実施の形態１に係る情報処理装置によるバスケットボールのシナリオ識別の概要を示す概要図である。
バスケットボールのシナリオから変換された特徴量マップの概要を示す概要図である。
図８Ａおよび図８Ｂは、特徴量マップに含まれる３ポイントシュートのチャンネルにマスクを付与する処理の概要を示す概念図である。
実施の形態１に係る情報処理方法を示すフローチャートである。
１つのシナリオを用いた処理の概要を示す概念図である。
図１１Ａおよび図１１Ｂは、特徴量マップに含まれるチャンネルの、ドリブルからシュートを行う敵の位置情報にマスクを付与する処理の概要を示す概念図である。
図１２Ａおよび図１２Ｂは、特徴量マップに含まれるチャンネルの、動きの少ない敵の位置情報にマスクを付与する処理の概要を示す概念図である。
図１３Ａ、図１３Ｂおよび図１３Ｃは、各種のチャンネルの情報に変化を加えた特徴量マップを示す図である。
図１４Ａおよび図１４Ｂは、ミツバチとスズメバチとが戦う対戦ゲームの概要を示す概念図である。
ミツバチとスズメバチとが戦う対戦ゲームの複数のシナリオを機械学習モデルにより識別する処理の概要を示す概要図である。
ミツバチとスズメバチとが戦う対戦ゲームのシナリオから変換された特徴量マップの概要を示す概要図である。
図１７Ａおよび図１７Ｂは、特徴量マップに含まれるチャンネルの、特定のスズメバチの位置情報にマスクを付与する処理の概要を示す概念図である。
図１８Ａおよび図１８Ｂは、特徴量マップに含まれるチャンネルの、全てのスズメバチの位置情報にマスクを付与する処理の概要を示す概念図である。
図１９Ａおよび図１９Ｂは、特徴量マップに含まれるチャンネルの、ミツバチへの攻撃にマスクを付与する処理の概要を示す概念図である。
実空間の環境を示す環境情報から変換された特徴量マップの概要を示す概要図である。
実施の形態２に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
実施の形態２に係る情報処理方法を示すフローチャートである。
実施の形態３に係る情報処理装置の構成例を示すブロック図である。
実施の形態３に係る情報処理装置による処理の概要を示す概念図である。
実施の形態３に係る情報処理方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
実施の形態１．
（情報処理装置の概要）
図１は、実施の形態１に係る情報処理装置１の構成例を示すブロック図である。図１において、情報処理装置１は、環境に含まれるオブジェクトの位置情報またはオブジェクトの行動情報を含む環境情報を取得し、オブジェクトの位置情報または行動情報に基づいて設定された複数のチャンネルを含む第１特徴量マップを生成し、複数のチャンネルのうち第１チャンネルに処理を行い、第１チャンネルを含む第１特徴量マップに基づく環境の推論に関する第１推論情報と、処理を行った第１チャンネルを含む第２特徴量マップに基づく第２推論情報を出力するものである。第１推論情報および第２推論情報に基づくことにより、情報処理装置１は、環境に関する推論結果の判断根拠を把握するまでの試行を短縮することが可能である。
【００１０】
環境は、推論対象の環境であり、実空間の環境であってもよいし、シミュレータで動作する仮想的な環境であってもよい。また、オブジェクトは、環境に含まれる物体である。例えば、オブジェクトには、機械学習のエージェントのみならず、環境に含まれる信号機および倉庫等も含まれる。エージェントは、意思決定および行動の主体であり、環境は、エージェントと互いに情報の送受信を行う対象である。エージェントは、機械学習アプリケーションを構成する一つのプログラムで実現され、自身の経験を学習し、その学習結果に基づいて今後のアクション等を決定するものである。
（【００１１】以降は省略されています）

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