[发明专利]信息处理装置和信息处理方法

说明书

[问题]为了更容易和有效地吸收模拟器模型和真实机器人的运动特性的差异。[解决方案]提供了一种信息处理装置，包括：通信单元，其接收基于控制命令值的自主移动体的操作结果；以及参数近似单元，其基于自主移动体的操作结果近似用于自主移动体的移动模拟的模拟器模型的运动特性参数。所述参数近似单元基于以下之间的相似度来近似运动特性参数：基于控制命令值在移动模拟中基于不同的运动特性参数而获得的多个模拟结果；以及自主移动体的操作结果。

技术领域

本公开涉及信息处理装置和信息处理方法。

背景技术

近年来，已经研究了将模拟器上的模型的学习结果应用于真实机器人的技术。此外，还提出了如上所述的用于吸收模型和真实机器人之间的运动特性差异的技术。例如，非专利文献1公开了通过使用深度神经网络来转换控制命令值，以便使真实机器人执行与模拟器上的模型的运动相同的运动的技术。

引用列表

非专利文献

非专利文献1：Wojciech Zaremba和其他七人的“Transfer from Simulation toReal World through Learning Deep Inverse Dynamics Model”，2016年10月11日，[网上]，[2018年2月26日检索]，互联网https://arxiv.org/abs/1610.03518。

发明内容

技术问题

然而，在非专利文献1中公开的技术中，需要基于真实机器人的大量移动数据进行训练。此外，在使用该技术的情况下，由于每次都由深层神经网络转换控制命令值，所以计算成本倾向于增加。

因此，本公开提出了新颖且改进的信息处理装置和信息处理方法，其能够更容易和有效地吸收模拟器模型和真实机器人之间的运动特性差异。

问题的解决方案

根据本公开，提供了一种信息处理装置，包括：通信单元，其接收自主移动体基于控制命令值的移动结果；以及参数近似单元，其基于自主移动体的移动结果来近似模拟器模型的运动特性参数以用于自主移动体的移动模拟，其中，所述参数近似单元根据基于多个模拟结果与所述自主移动体的移动结果之间的相似度，来近似所述运动特性参数，根据在移动模拟中基于控制命令值的不同运动特性参数获得多个模拟结果。

此外，根据本公开，提供了一种信息处理方法，包括由处理器：接收自主移动体基于控制命令值的移动结果；并且基于自主移动体的移动结果，近似用于自主移动体的移动模拟的模拟器模型的运动特性参数，其中，所述近似还包括根据基于多个模拟结果与所述自主移动体的移动结果之间的相似度，来近似所述运动特性参数，根据在移动模拟中基于控制命令值的不同运动特性参数获得多个模拟结果。

发明的有益效果

如上所述，根据本公开，可以更容易和有效地吸收模拟器模型和真实机器人之间的运动特性差异。

注意，上述效果不一定是限制性的，并且利用或代替上述效果，可以实现本说明书中描述的任何一种效果或可以从本说明书中理解的其他效果。

附图说明

图1是用于描述根据本公开的实施方式的由运动特性导致的控制速度的偏差的示图；

图2是用于描述根据实施方式的由运动特性导致的轨迹偏差的示图；

图3是用于描述根据实施方式的运动特性参数的近似的示图；

图4是示出根据实施方式的信息处理系统的配置示例的框图；

图5是示出根据实施方式的自主移动体和信息处理服务器的功能配置示例的框图；