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HIGH SPEED RETRIEVAL METHOD OF DATABASE AND DRIVE METHOD OF ROBOT USING HIGH SPEED RETRIEVAL METHOD

Patent code P110003699
File No. B26P11
Posted date Jun 28, 2011
Application number P2006-075505
Publication number P2006-294018A
Patent number P4410208
Date of filing Mar 17, 2006
Date of publication of application Oct 26, 2006
Date of registration Nov 20, 2009
Priority data
  • P2005-078256 (Mar 17, 2005) JP
Inventor
  • (In Japanese)星野 聖
  • (In Japanese)谷本 貴頌
Applicant
  • (In Japanese)国立研究開発法人科学技術振興機構
Title HIGH SPEED RETRIEVAL METHOD OF DATABASE AND DRIVE METHOD OF ROBOT USING HIGH SPEED RETRIEVAL METHOD
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a high speed retrieval method of a database by which retrieval time is quickened in comparison with the conventional manner, retrieval accuracy is also enhanced and time required for estimation by every input image is made approximately uniform.
SOLUTION: The high speed retrieval method of the data base is constituted by dividing a plurality pieces of data into a plurality of classes by performing self-organization of a data base DB using a true value as a reference in the case of classification and having a representative estimation amount representing estimation amount of each of the plurality of pieces of data included in the plurality of classes to the plurality of classes. In a first retrieval step, an applicable class is determined by comparing an estimation amount of unknown data with the plurality of representative estimation amounts. Next, by a second retrieval step, the applicable data is determined by comparing each estimation value of the plurality of pieces of data included in the class determined by the first retrieval step with an estimation value of the unknown data.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

特開2004-46612号公報等には、自己組織化技術を用いてデータベースを構築し、データの検索を高速化する技術が記載されている。従来は、自己組織化をする場合に、特にデータベースに蓄積されるデータの種類を考慮していない。そのため自己組織化の基準とするデータの精度が、検索精度に大きな影響を与えている。

また特開2005-14166号公報に示されるロボットハンドの駆動方法や、PCT/JP2004/16968に示されたロボットの駆動方法のように、データベースに蓄積されたデータを用いてロボットを駆動する場合には、データベースから所望のデータを高速で検索することや、検索に要する時間の均等化が望まれている。
【特許文献1】
特開2004-46612号公報
【特許文献2】
特開2005-14166号公報

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、ロボットの駆動方法に関するものである。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
動作指令に応じて動作するロボットの駆動方法であって、
ロボットに対応する動作物と、前記動作物に設けられて前記動作物の動きを検出する複数のセンサと、前記複数のセンサの出力に基づいて前記動作指令を発生する動作指令発生装置とを用い、前記動作物に所定の動作を行わせたときの前記複数のセンサの出力に基づいて前記動作指令発生装置が発生する前記動作指令を事前収集動作指令として事前収集動作指令記憶装置に記憶させる第1のステップと、
前記動作物またはその擬似物に前記所定の動作と同じ動作をさせたときの前記動作物またはその擬似物の複数の画像データを時系列で画像データ記憶装置に記憶させる第2のステップと、
前記複数の画像データに含まれる画像データと前記事前収集動作指令とを対応付けて対応データとして画像対応動作指令記憶手段に記憶させる第3のステップと、
前記ロボットを動作させるために、前記動作物またはその擬似物に所望の動作を行わせ、その際に前記動作物またはその擬似物の動作画像データを時系列でロボット動作用画像データとして取得してロボット動作用画像データ記憶装置に記憶させる第4のステップと、
前記ロボット動作用画像データに含まれる前記動作画像データに対応する画像データを前記画像対応動作指令記憶手段に記憶している前記複数の画像データから時系列で特定し、特定した前記画像データに対応する前記事前収集動作指令を前記動作指令として前記ロボットの駆動装置に与える第5のステップとをそれぞれコンピュータが実行し、
前記第1のステップで収集する事前収集動作指令は、前記複数のセンサの出力に対応した複数の真値から構成され、
前記第3のステップは、前記複数の画像データのそれぞれについて特徴量を演算する演算ステップと、複数の前記対応データを複数のクラスに分ける基準として前記複数の真値を用いて自己組織化を行い前記複数の対応データを前記複数のクラスに分ける自己組織化ステップと、1つの前記クラスに含まれる複数の前記対応データのそれぞれの前記特徴量を代表する代表特徴量を決定する代表特徴量決定ステップと、前記複数の真値及び前記特徴量を含む前記対応データを前記複数のクラスに分け且つ該複数のクラスに対応する複数の前記代表特徴量と一緒に前記画像対応動作指令記憶手段に記憶する記憶ステップを含んで構成されており、
前記第5のステップは、前記動作画像データから求めた特徴量を前記複数の前記代表特徴量と対比して対応する前記クラスを検索する第1の検索ステップと、前記動作画像データから求めた前記特徴量を前記第1の検索ステップで検索した前記クラスに含まれる前記複数の対応データ中の前記複数の特徴量と対比して前記画像データを特定する第2の検索ステップとを含んで構成されていることを特徴とするロボットの駆動方法。

【請求項2】
 
動作指令に応じて動作するロボットの駆動方法であって、
ロボットに対応する動作物と、前記動作物に設けられて前記動作物の動きを検出する複数のセンサと、前記複数のセンサの出力に基づいて前記動作指令を発生する動作指令発生装置とを用い、前記動作物に所定の動作を行わせたときの前記複数のセンサの出力に基づいて前記動作指令発生装置が発生する前記動作指令を事前収集動作指令として事前収集動作指令記憶装置に記憶させる第1のステップと、
前記動作物またはその擬似物に前記所定の動作と同じ動作をさせたときの前記動作物またはその擬似物の複数の画像データを時系列で画像データ記憶装置に記憶させる第2のステップと、
前記複数の画像データに含まれる画像データと前記事前収集動作指令とを対応付けて対応データとして画像対応動作指令記憶手段に記憶させる第3のステップと、
前記ロボットを動作させるために、前記動作物またはその擬似物に所望の動作を行わせ、その際に前記動作物またはその擬似物の動作画像データを時系列でロボット動作用画像データとして取得ロボット動作用画像データ記憶装置に記憶させる第4のステップと、
前記ロボット動作用画像データに含まれる前記動作画像データに対応する画像データを前記画像対応動作指令記憶手段に記憶している前記複数の画像データから時系列で特定し、特定した前記画像データに対応する前記事前収集動作指令を前記動作指令として前記ロボットの駆動装置に与える第5のステップとをコンピュータがそれぞれ実行し、
前記第1のステップで収集する前記事前収集動作指令は、前記複数のセンサの出力に対応した複数の真値から構成され、
前記第3のステップは、前記複数の画像データのそれぞれについて特徴量を演算する演算ステップと、複数の前記対応データを複数のクラスに分ける基準として、少なくとも最初の段階では前記複数の真値を用いて自己組織化を行って前記複数の対応データをn段階(nは2以上の整数)の前記複数のクラスに分ける多重自己組織化ステップと、1つの前記クラスに含まれる複数の前記対応データのそれぞれの前記特徴量を代表する代表特徴量を決定する代表特徴量決定ステップと、前記複数の真値及び前記特徴量を含む前記対応データを前記複数のクラスに分け且つ該複数のクラスに対応する複数の前記代表特徴量と一緒に前記画像対応動作指令記憶手段に記憶する記憶ステップを含んで構成されており、
前記第5のステップは、前記動作画像データから求めた特徴量を前記複数の前記代表特徴量と対比して対応する前記クラスを検索する第1の検索ステップと、前記動作画像データから求めた前記特徴量を前記第1の検索ステップで検索した前記クラスに含まれる前記複数の対応データ中の前記複数の特徴量と対比して前記画像データを特定する第2の検索ステップとを含んで構成されていることを特徴とするロボットの駆動方法。

【請求項3】
 
前記第5のステップの前記第1の検索ステップでは、前回の検索で決定された一つのクラスと該一つのクラスの前記代表特徴量と近似する代表特徴量を有する1以上の他のクラスだけを、次回の第1の検索ステップにおける検索対象のクラスとすることを特徴とする請求項1または2に記載のロボットの駆動方法。

【請求項4】
 
前記第1の検索ステップ及び第2の検索ステップでは、データの対比にユークリッド距離を用いている請求項1または2に記載のロボットの駆動方法。

【請求項5】
 
前記自己組織化において、各クラスの前記対応データが予め定めた数より小さいか否かを確認し、各クラスが概ね同数の前記対応データを持つように、クラスの増殖及び消滅を行う請求項1または2に記載のロボットの駆動方法。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2006075505thum.jpg
State of application right Registered
Reference ( R and D project ) SORST Selected in Fiscal 2001
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