DATA COLLECTION METHOD, DATA-COLLECTING MOVEMENT DEVICE, TRAINED MODEL, METHOD FOR PRODUCING TRAINED MODEL, AUTONOMOUS MOVEMENT DEVICE, AND METHOD FOR PRODUCING LEARNING DATA

• Main Authors: NAKAMURA, Yutaka, TORII, Takuya, OKADOME, Yuya
• Format: Patent
• Language: English; French; Japanese
• Published: 10.10.2024
• Subjects: CONTROLLING; PHYSICS; REGULATING; SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES

Provided are a data collection method, a data-collecting movement device, a trained model, a method for producing a trained model, an autonomous movement device, and a method for producing learning data that make it possible to improve accuracy of determination of a movement route by inference of machine learning. This data collection method is used for constructing a trained model used by an autonomous movement device in order to determine a host movement route in accordance with circumstances in the surroundings. A person moves a data-collecting movement device having a heteronomous movement mechanism under the circumstances in the surroundings (S22), and collects data representing the movement route of the data-collecting movement device under the circumstances in the surroundings from one or more sensors (S23). The heteronomous movement mechanism has a structure common to the movement mechanism of the autonomous movement device so as to enable movement simulating the movement of the autonomous movement device. L'invention concerne un procédé de collecte de données, un dispositif de déplacement à collecte de données, un modèle entraîné, un procédé de production d'un modèle entraîné, un dispositif de déplacement autonome et un procédé de production de données d'apprentissage qui permettent d'améliorer la précision de détermination d'un itinéraire de déplacement par une inférence par apprentissage automatique. Ledit procédé de collecte de données est utilisé pour construire un modèle entraîné utilisé par un dispositif de déplacement autonome afin de déterminer un itinéraire de déplacement hôte conformément à des circonstances dans l'environnement. Une personne déplace un dispositif de déplacement à collecte de données comportant un mécanisme de déplacement hétéronome dans les circonstances dans l'environnement (S22), et collecte des données représentant l'itinéraire de déplacement du dispositif de déplacement à collecte de données dans les circonstances dans l'environnement en provenance d'un ou plusieurs capteurs (S23). Le mécanisme de déplacement hétéronome comporte une structure commune au mécanisme de déplacement du dispositif de déplacement autonome de façon à permettre un déplacement simulant le déplacement du dispositif de déplacement autonome. 機械学習の推論による移動経路の決定の精度の向上を可能にするデータ収集方法、データ収集用移動装置、学習済みモデル、学習済みモデルの製造方法、自律型移動装置、及び、学習用データの製造方法を提供する。データ収集方法は、自律型移動装置が周囲状況に応じて自身の移動経路を決定するために用いる学習済みモデルの構築に用いられるデータ収集方法であって、他律型移動機構を有するデータ収集用移動装置を、周囲状況下で、人が移動させ（Ｓ２２）、１以上のセンサから、周囲状況下でのデータ収集用移動装置の移動経路を表すデータを収集する（Ｓ２３）。他律型移動機構は、自律型移動装置の移動を模した移動を可能にするように自律型移動装置の移動機構と共通する構造を有する。