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公開番号2025169486
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-11-14
出願番号2024074180
出願日2024-05-01
発明の名称制御装置、制御方法、及び制御プログラム
出願人株式会社デンソー
代理人個人,個人,個人
主分類G05B 13/02 20060101AFI20251107BHJP(制御;調整)
要約【課題】実世界の状況を加味すると実行不可能なロボット動作の実行を回避でき、システム全体が動作不可になることを回避する。
【解決手段】ユーザとのインタラクションに基づいてロボット(10)を制御するための制御装置(11)は、ロボットに対するユーザからの指示を受け付ける入力部(114)と、ユーザの指示に対する応答を出力する出力部(117)と、ロボットに実行させる予め定められた動作を規定する機能モジュールの機能リストを記憶している機能リスト記憶部(112a)と、入力バッファ(112b)と、自然言語処理システムに対して、機能リストと、入力バッファからのデータとを含むプロンプトを送信し、回答により特定した機能モジュールを実行する処理部(111)とを備え、処理部は、機能モジュールを正常に実行できない場合は、ロボットが操作する対象の現在の状態に関する情報を入力バッファに保存する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
ユーザとのインタラクションに基づいてロボット（１０）を制御するための制御装置（１１）であって、
前記ロボットに対する前記ユーザからの指示を受け付ける入力部（１１４）と、
前記ユーザに対して前記指示に対する応答を出力する出力部（１１７）と、
前記ロボットに実行させる予め定められた複数の動作の各々が機能モジュールとして規定され、当該機能モジュールの機能リストを記憶している機能リスト記憶部（１１２ａ）と、
前記入力部から入力された前記指示のデータを保存する入力バッファ（１１２ｂ）と、
大規模言語モデルを利用した自然言語処理システムに対して、前記機能リストと、前記入力バッファから読み出したデータと、を含むプロンプトを送信し、前記自然言語処理システムから前記機能リストのうちのどの機能モジュールを実行すべきかの回答を受信し、前記回答により特定した機能モジュールを実行する処理部（１１１，２１１）と、
を備え、
前記処理部は、前記機能モジュールを正常に実行できない場合は、前記ロボットが操作する対象の現在の状態に関する情報を前記入力バッファに保存する、制御装置。
続きを表示（約 1,400 文字）【請求項２】
前記処理部は、前記ロボットが操作する対象の現在の状態を管理する状態管理部（１１１ａ）を含む、請求項１に記載の制御装置。
【請求項３】
前記状態管理部は、前記機能モジュールを正常に実行できる場合は、前記機能モジュールの実行結果に基づいて前記対象の現在の状態を更新する、請求項２に記載の制御装置。
【請求項４】
前記機能リスト記憶部は、前記機能モジュールが正常に実行されるための必要条件を前記機能モジュールに対応させて記憶している、請求項１に記載の制御装置。
【請求項５】
前記ロボットに行わせる動作についての動作方針を規定した前提条件を記憶している前提条件記憶部（１１２ｄ）と、
前記入力バッファから読み出したデータと、当該読み出したデータに対応して得られた前記自然言語処理システムからの回答とを含む履歴ログを蓄積する履歴ログ記憶部（１１２ｃ）と、を更に備え、
前記前提条件には、前記ロボットが操作する前記対象についての初期状態が規定されており、
前記処理部は、前記プロンプトに前記前提条件と前記履歴ログとを含めて前記自然言語処理システムに対して送信する、請求項１に記載の制御装置。
【請求項６】
前記処理部は、前記対象の現在の状態を前記プロンプトに含める、請求項１に記載の制御装置。
【請求項７】
前記機能リストには、前記ロボットが操作する前記対象の現在の状態を取得する状態取得モジュールが規定されており、
前記処理部は、前記状態取得モジュールを実行することにより、前記対象の現在の状態を取得する、請求項６に記載の制御装置。
【請求項８】
前記処理部は、前記ロボットが操作する対象の状態を取得するセンサ（１２２）により、前記対象の現在の状態を取得する、請求項１に記載の制御装置。
【請求項９】
前記機能モジュールには、前記センサを用いて前記対象の現在の状態を取得する命令が含まれており、
前記処理部は、前記機能モジュールを実行することにより、前記対象の現在の状態を取得する、請求項８に記載の制御装置。
【請求項１０】
ユーザとのインタラクションに基づいてロボットを制御するための制御方法であって、
前記ロボットに実行させる予め定められた複数の動作の各々が機能モジュールとして規定され、当該機能モジュールの機能リストを記憶している機能リスト記憶部から前記機能リストを読み込む読込ステップと、
前記ロボットに対する前記ユーザからの指示を受け付ける入力ステップと、
前記入力ステップにより入力された前記指示のデータを入力バッファに保存する保存ステップと、
大規模言語モデルを利用した自然言語処理システムに対して、前記機能リストと、前記入力バッファから読み出したデータと、を含むプロンプトを送信し、前記自然言語処理システムから前記機能リストのうちのどの機能モジュールを実行すべきかの回答を受信し、前記回答により特定した機能モジュールを実行する処理ステップと、
前記ユーザに対して前記指示に対する応答を出力する出力ステップと、
を備え、
前記処理ステップにおいて、前記機能モジュールを正常に実行できない場合は、前記ロボットが操作する対象の現在の状態に関する情報を前記入力バッファに保存する、制御方法。
（【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、ユーザとのインタラクションに基づいてロボットを制御する技術に関する。
続きを表示（約 1,900 文字）【背景技術】
【０００２】
近年、自然言語によるユーザからの指示を介したユーザとのインタラクションに基づいて、柔軟に動作可能なロボットが注目されている。
【０００３】
特許文献１には、目標動作を自然言語に近い形で命令するだけで、効率良くロボットに目標動作を行わせるロボット制御装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開平08-286708号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載のロボット制御装置では、実世界の状況を加味すると目標動作の実行が不可能な場合でも、ロボットがその動作を実行してしまいシステム全体が動作不可になる場合がある。
【０００６】
本発明は上記課題に鑑み、実世界の状況を加味すると実行不可能なロボット動作の実行を回避でき、システム全体が動作不可になることを回避することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は上記課題を解決するために以下の技術的手段を採用する。特許請求の範囲及びこの項に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例であって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
【０００８】
本発明の一態様の制御装置（１１）は、ユーザとのインタラクションに基づいてロボット（１０）を制御するための制御装置であって、前記ロボットに対する前記ユーザからの指示を受け付ける入力部（１１４）と、前記ユーザに対して前記指示に対する応答を出力する出力部（１１７）と、前記ロボットに実行させる予め定められた複数の動作の各々が機能モジュールとして規定され、当該機能モジュールの機能リストを記憶している機能リスト記憶部（１１２ａ）と、前記入力部から入力された前記指示のデータを保存する入力バッファ（１１２ｂ）と、大規模言語モデルを利用した自然言語処理システムに対して、前記機能リストと、前記入力バッファから読み出したデータと、を含むプロンプトを送信し、前記自然言語処理システムから前記機能リストのうちのどの機能モジュールを実行すべきかの回答を受信し、前記回答により特定した機能モジュールを実行する処理部（１１１，２１１）と、を備え、前記処理部は、前記機能モジュールを正常に実行できない場合は、前記ロボットが操作する対象の現在の状態に関する情報を前記入力バッファに保存する。
【０００９】
上記構成により、処理部は、自然言語処理システムからの回答により特定した機能モジュールを正常に実行できない場合は、ロボットが操作する対象の現在の状態をプロンプトに含めて自然言語処理システムへ送信し、自然言語処理システムにロボットの動作を再検討させることができる。自然言語処理システムに再検討させることで、自然言語処理システムはより精度の高い回答を生成することができる。自然言語処理システムからの回答には曖昧性を含む場合があるが、本発明の構成によれば、現実の状況に鑑みると実行が不可能な回答があった場合にも、ロボットの誤った動作の実行を回避でき、システム全体が動作不可になることを回避することができる。
【００１０】
本発明の一態様としての制御方法は、ユーザとのインタラクションに基づいてロボットを制御するための制御方法であって、前記ロボットに実行させる予め定められた複数の動作の各々が機能モジュールとして規定され、当該機能モジュールの機能リストを記憶している機能リスト記憶部から前記機能リストを読み込む読込ステップと、前記ロボットに対する前記ユーザからの指示を受け付ける入力ステップと、前記入力ステップにより入力された前記指示のデータを入力バッファに保存する保存ステップと、大規模言語モデルを利用した自然言語処理システムに対して、前記機能リストと、前記入力バッファから読み出したデータと、を含むプロンプトを送信し、前記自然言語処理システムから前記機能リストのうちのどの機能モジュールを実行すべきかの回答を受信し、前記回答により特定した機能モジュールを実行する処理ステップと、前記ユーザに対して前記指示に対する応答を出力する出力ステップと、を備え、前記処理ステップにおいて、前記機能モジュールを正常に実行できない場合は、前記ロボットが操作する対象の現在の状態に関する情報を前記入力バッファに保存する。
（【００１１】以降は省略されています）

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