JP7207704B2

JP7207704B2 - 学習システム、及びロボット位置調整システム

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Publication number: JP7207704B2
Application number: JP2018213733A
Authority: JP
Inventors: 哲也木村; 厚史生田; 義久鈴木
Original assignee: 旭鉄工株式会社
Priority date: 2018-11-14
Filing date: 2018-11-14
Publication date: 2023-01-18
Anticipated expiration: 2038-11-14
Also published as: JP2020078852A

Description

本発明は、学習システム、及びロボット位置調整システムに係り、特に、ロボットの作業位置を調整する技術に関する。

従来から、図１４に示すように、複数の（生産）ラインを有する工場では、各ラインにおける部品又は製品の加工・組み立て等の作業を、別々の時間帯に行う場合には、作業者が、複数のライン間を移動して、これらのラインにおける作業を行うことが多い。

一方、近年は、工場における（生産）ラインにおいて、無人搬送車に作業用ロボットを載置した移動ロボットを、走行路に沿って走行させながら、ラインにおける各設備前に停止させて、自動で、加工、組み立て等の作業を行うようにしたロボットシステムが登場している（例えば、特許文献１参照）。

特開２００２－７３１７１号公報

しかしながら、上記特許文献１に示されるようなロボットシステムでは、無人搬送車の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれたために、作業用ロボットの（作業）位置にずれが生じて、作業用ロボットの作業の停止や、作業用ロボットによる加工、組み立て等の作業の失敗といった、作業上のトラブルを引き起こすことがある。

特に、上記の移動ロボットを、工場における複数のラインに共通して用いた場合には、１つのラインのみに用いた場合と比べて、ライン上における無人搬送車の停止位置となる設備の数と種類が多いため、無人搬送車の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれる可能性が高くなるので、上記の作業用ロボットによる作業上のトラブルが発生し易い。

上記の問題は、作業用ロボットを搭載した台車を、作業者が走行路に沿って走行させながら、ライン上の各設備前（各作業位置）に停止させて、加工、組み立て等の作業を行うようにした場合も、同様である。

本発明は、上記課題を解決するものであり、無人搬送車又は台車の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、作業用ロボットによる作業上のトラブルを防ぐことが可能な学習システム、及びロボット位置調整システムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明の第1の態様による学習システムは、カメラを有する、工場のラインにおける作業用ロボット、及び前記作業用ロボットを移動させる無人搬送車を備えた移動ロボットと、前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを示す位置正誤情報を入力するための位置正誤情報入力部と、前記移動ロボットと通信を行うコンピュータとを備えた学習システムであって、前記移動ロボットは、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データを、前記コンピュータに送信するロボット側送信部を備え、前記コンピュータは、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データに基づいて、前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定するニューラルネットワークを記憶するニューラルネットワーク記憶部と、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データと、前記位置正誤情報入力部からユーザにより入力された前記位置正誤情報とに基づいて、前記ニューラルネットワークの機械学習を行う機械学習部とを備える。

この学習システムにおいて、前記移動ロボットは、前記工場における複数のラインにおいて、共通して用いられ、前記機械学習部は、前記移動ロボットが、前記複数のラインのうちのいずれのラインに位置するときにも、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データと、前記位置正誤情報入力部からユーザにより入力された前記位置正誤情報とに基づいて、前記ニューラルネットワークの機械学習を行うようにしてもよい。

本発明の第２の態様によるロボット位置調整システムは、カメラを有する、工場のラインにおける作業用ロボット、及び前記作業用ロボットを移動させる無人搬送車を備えた移動ロボットと、前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを示す位置正誤情報を入力するための位置正誤情報入力部と、前記作業用ロボットの制御を行うロボット制御部と、前記移動ロボットと通信を行うコンピュータとを備えたロボット位置調整システムであって、前記移動ロボットは、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データを、前記コンピュータに送信するロボット側送信部を備え、前記ロボット制御部は、前記コンピュータから受信した指示コマンドに基づいて、前記作業用ロボットを動かし、前記コンピュータは、前記ロボット制御部に前記指示コマンドを送信するコンピュータ側送信部と、学習済のニューラルネットワークを用いて、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データに基づき、前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定する位置正誤判定部と、前記位置正誤判定部による判定の結果、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるときに、前記コンピュータ側送信部を用いて、前記ロボット制御部に、前記作業用ロボットの位置を調整するための指示コマンドを送信するように制御するコマンド送信制御部とを備え、前記学習済のニューラルネットワークは、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データと、前記位置正誤情報入力部からユーザにより入力された前記位置正誤情報とに基づいて、機械学習させたニューラルネットワークである。

このロボット位置調整システムにおいて、前記移動ロボットは、前記工場における複数のラインにおいて、共通して用いられ、前記位置正誤判定部は、前記移動ロボットが、前記複数のラインのうちのいずれのラインに位置するときにも、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データに基づいて、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定するようにしてもよい。

このロボット位置調整システムにおいて、前記位置正誤判定部は、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データに基づいて、前記作業用ロボットのアームの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定し、前記コマンド送信制御部が送信するように制御する指示コマンドは、前記作業用ロボットのアームの位置を調整するための指示コマンドであるようにしてもよい。

本発明の第３の態様によるロボット位置調整システムは、カメラを有する、工場のラインにおける作業用ロボット、及び前記作業用ロボットを移動させる無人搬送車を備えた移動ロボットと、前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた各停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを示す位置正誤情報を入力するための位置正誤情報入力部と、前記作業用ロボットの制御を行うロボット制御部とを備えたロボット位置調整システムであって、前記ロボット制御部は、学習済のニューラルネットワークを用いて、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データに基づき、前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた前記各停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定する位置正誤判定部を備え、前記位置正誤判定部による判定の結果、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるときに、前記作業用ロボットの位置を調整するように制御し、前記学習済のニューラルネットワークは、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データと、前記位置正誤情報入力部からユーザにより入力された前記位置正誤情報とに基づいて、機械学習させたニューラルネットワークである。

このロボット位置調整システムにおいて、前記移動ロボットは、前記工場における複数のラインにおいて、共通して用いられ、前記位置正誤判定部は、前記移動ロボットが、前記複数のラインのうちのいずれのラインに位置するときにも、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データに基づいて、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定するようにしてもよい。

本発明の第１の態様による学習システムによれば、ロボット側送信部から送信された画像データ（無人搬送車の各停止位置においてカメラにより撮影された画像データ）と、ユーザにより入力された、（ライン上における無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、）作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを示す位置正誤情報とに基づいて、ニューラルネットワークの機械学習を行うことができる。そして、この機械学習後の学習済ニューラルネットワークは、ロボット側送信部から送信された画像データに基づいて、ライン上における無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定することができる。これにより、無人搬送車の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、上記の判定結果に基づいて、作業用ロボットによる作業上のトラブルを未然に防ぐことができる。

本発明の第２の態様によるロボット位置調整システムによれば、コンピュータが、学習済のニューラルネットワークを用いて、ロボット側送信部から送信された画像データに基づき、ライン上における無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定して、この判定の結果、作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるときに、ロボット制御部に、作業用ロボットの位置を調整するための指示コマンドを送信するように制御する。そして、ロボット制御部が、コンピュータから受信した指示コマンドに基づいて、作業用ロボットを動かして、作業用ロボットの位置を調整する。これにより、無人搬送車の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、作業用ロボットの位置を調整することができるので、作業用ロボットによる作業上のトラブルを防ぐことができる。

本発明の第３の態様によるロボット位置調整システムによれば、ロボット制御部が、学習済のニューラルネットワークを用いて、無人搬送車の各停止位置においてカメラにより撮影された画像データに基づき、ライン上における無人搬送車の停止位置が予め決められた各停止位置からずれたことに起因する、作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定して、この判定の結果、作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるときに、作業用ロボットの位置を調整するように制御する。これにより、無人搬送車の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、作業用ロボットの位置を調整することができるので、作業用ロボットによる作業上のトラブルを防ぐことができる。

本発明の第1の実施形態の学習・ロボット位置調整システムにおける移動ロボットの側面図。（ａ）（ｂ）は、それぞれ、同移動ロボットの無人搬送車の電気的ブロック構成図と、この無人搬送車の回転式レーザレーダの電気的ブロック構成図。上記学習・ロボット位置調整システムの電気的ブロック構成図。図３中のサーバのＣＰＵの機能ブロック構成図。工場のラインに配置された設備（マシニングセンタ）における、ロボットの作業の様子を示す図。上記移動ロボットを、工場における複数のラインにおいて、共通して用いた場合の説明図。上記移動ロボットを、走行路の両側に設備が配置された複数のラインに、共通して用いた場合の説明図。学習済のアーム位置正誤判定ＮＮとアーム位置調整プログラムを、集中制御操作盤のメモリに格納したロボット位置調整システムの電気的ブロック構成図。学習済のアーム位置正誤判定ＮＮとアーム位置調整プログラムを、ロボットコントローラのメモリに格納したロボット位置調整システムの電気的ブロック構成図。学習済のアーム位置正誤判定ＮＮとアーム位置調整プログラムを、ロボットに搭載したロボットコントローラのメモリに格納したロボット位置調整システムの電気的ブロック構成図。本発明の第２の実施形態の学習・ロボット位置調整システムにおける台車付きロボットの側面図。同学習・ロボット位置調整システムの電気的ブロック構成図。上記台車付きロボットを、工場における複数のラインにおいて、共通して用いた場合の説明図。従来の複数のラインを有する工場における作業の説明図。

以下、本発明を具体化した実施形態による学習システム、及びロボット位置調整システムについて、図面を参照して説明する。

まず、本発明の第1の実施形態による学習システム、及びロボット位置調整システムにおける移動ロボットについて、図１を参照して説明する。移動ロボット１は、工場のラインにおける作業用ロボットであるロボット２と、このロボット２を移動させる無人搬送車３を備えている。図１に示すように、ロボット２は、無人搬送車３の台座１５上に取り付けられており、無人搬送車３の移動と停止に伴い、ライン上の各作業位置（ライン上の各設備の位置）に順次移動して、停止する。上記のロボット２は、カメラ４と、アーム５と、ハンド６とを備えている。カメラ４は、イメージセンサを内蔵しており、ロボット２の周辺の画像を、時々刻々と撮影して、ロボットコントローラ９（図３参照）を介して、図３に示す集中制御操作盤７及びサーバ８に送信する。アーム５は、例えば、垂直多関節型や、水平多関節型のロボットアームである。

移動ロボット１におけるカメラ４は、図１に実線で示すように、ハンド６の横に取り付けてもよいし、図１に破線で示すように、ロボット２の基台部２ａの上に取り付けてもよいし、無人搬送車３の台座１５に設置したポール１６に取り付けてもよい。図１において、ロボット２の基台部２ａの上に取り付けた場合のカメラに、４´の符号を付し、ポール１６に取り付けた場合のカメラに、４″の符号を付している。

上記の無人搬送車３は、回転式レーザレーダ１１、前輪１３ａ、後輪１３ｂ、前輪用と後輪用のエンコーダ付きモータユニット１２ａ，１２ｂ、取っ手１４、及び台座１５を備えている。上記の前輪１３ａの数は、１つ又は２つであり、後輪１３ｂの数は、２つである。上記の取っ手１４は、移動ロボット１を、あるラインから別のラインに移動する（図６参照）際に、ユーザに把持される。上記の台座１５は、ロボット２を載置するための台である。

次に、上記図１に加えて、図２（ａ）（ｂ）を参照して、無人搬送車３の電気的ブロック構成について、説明する。上記の回転式レーザレーダ１１は、図２（ｂ）に示すように、レーザ光を発するレーザ投光器１１ａと、レーザ投光器１１ａから発せられたレーザ光に対する、リフレクタＲ（図２（ａ）参照）からの反射光を受光するフォトダイオードから構成されたレーザ受光器１１ｂと、上記のレーザ投光器１１ａ及びレーザ受光器１１ｂを含むレーダ本体１１ｃを回転可能に支持する回転台１１ｄと、回転台１１ｄを回転させるためのエンコーダ付きモータユニット１１ｅとを備えている。

また、無人搬送車３は、装置全体の制御・演算を行うＡＧＶコントローラ２０を備えている。このＡＧＶコントローラ２０は、例えば、上記のエンコーダ付きモータユニット１１ｅによる回転台１１ｄの回転の制御や、レーザ投光器１１ａ及びレーザ受光器１１ｂの制御や、後述する駆動回路２１ａ、２１ｂ及び操舵回路２２ａ、２２ｂの制御や、後述する各リフレクタＲまでの距離と方向の検出（演算）等を行う。

無人搬送車３（のＡＧＶコントローラ２０）は、上記の回転式レーザレーダ１１を用いて、回転式レーザレーダ１１から、工場のラインにおける走行路（図６の７６ａ～７６ｃ等参照）に配置された各リフレクタＲまでの距離と方向の検出を行う。ＡＧＶコントローラ２０は、レーザ投光器１１ａによるレーザ光の出射から、レーザ受光器１１ｂによる各リフレクタＲからの反射光の受光までの時間に基づいて、上記の各リフレクタＲまでの距離を求める。また、ＡＧＶコントローラ２０は、上記のエンコーダ付きモータユニット１１ｅに内蔵されたエンコーダからの出力値に基づいて、上記の回転台１１ｄの回転角を求めることにより、レーザ受光器１１ｂによる各リフレクタＲからの反射光の受光時における、各リフレクタＲの方向の検出を行う。

各リフレクタＲを、工場のラインにおける（無人搬送車３の）走行路に沿って配置した上で、ＡＧＶコントローラ２０が、上記の各リフレクタＲまでの距離と方向の検出を行うことにより、無人搬送車３が、走行路上の適切な位置を走行するようにすることができる。

また、図１及び図２（ａ）に示すエンコーダ付きモータユニット１２ａ，１２ｂは、それぞれ、前輪１３ａ、後輪１３ｂの駆動・操舵を行う。また、図２（ａ）に示す駆動回路２１ａと操舵回路２２ａは、前輪１３ａの駆動用と操舵用の回路であり、駆動回路２１ｂと操舵回路２２ｂは、後輪１３ｂの駆動用と操舵用の回路である。

次に、図３を参照して、第1の実施形態による学習・ロボット位置調整システム１０の電気的ブロック構成について、説明する。この学習・ロボット位置調整システム１０は、請求項１及び２における学習システムと、請求項５乃至７におけるロボット位置調整システムの両方の構成要件を含んだものである。すなわち、この学習・ロボット位置調整システム１０は、請求項１及び２における学習システムと、請求項５乃至７におけるロボット位置調整システムの両方に相当する。図３に示すように、学習・ロボット位置調整システム１０は、上記の移動ロボット１と、移動ロボット１におけるロボット２の制御用のコントローラであるロボットコントローラ９（ロボット制御部）と、集中制御操作盤７と、ネットワーク（インターネット１７）を介して集中制御操作盤７と通信を行う、クラウド上のサーバ８（請求項における「コンピュータ」）と、補助操作盤１８とを備えている。

移動ロボット１のロボット２は、上記のカメラ４と、アーム５と、ハンド６とに加えて、送受信回線３１（ロボット側送信部）を備えている。上記の送受信回線３１は、ロボットコントローラ９との有線又は無線による通信用の回路である。この送受信回線３１は、無人搬送車３の各停止位置においてカメラ４により撮影された画像データを、ロボットコントローラ９と集中制御操作盤７とを介して、サーバ８に送信する。

上記のロボットコントローラ９は、マイクロコントローラを用いて構成され、ロボット作業用のプログラムを用いて、ロボット２のアーム５やハンド６の動作を制御する。また、ロボットコントローラ９は、サーバ８から、インターネット１７と、集中制御操作盤７とを介して受信した指示コマンドに基づいて、ロボット２を動かす。ロボットコントローラ９は、ＣＰＵ３３と、送受信回線３４と、メモリ３５を備えている。ＣＰＵ３３は、ロボットコントローラ９全体の制御・演算を行う。送受信回線３４は、ロボット２（の送受信回線３１）、及び集中制御操作盤７（の送受信回線４２）との有線又は無線による通信用の回路である。メモリ３５は、上記のロボット作業用のプログラム等のデータを記憶している。

上記の集中制御操作盤７は、ラインにおける各種装置の制御や、各種装置への指示入力に用いられる。この集中制御操作盤７は、ＣＰＵ４１と、送受信回線４２と、メモリ４３と、操作部４４（請求項における位置正誤情報入力部）と、モニタ４５とを備えている。集中制御操作盤７の操作部４４は、ロボット２の動作設定を行うためのロボットコントローラ９への入力指示操作や、後述するサーバ８側のアーム位置正誤判定ニューラルネットワーク（以下、「アーム位置正誤判定ＮＮ」という）５５の機械学習用の訓練（学習）データセットを作成するための位置正誤情報の入力に用いられる。この位置正誤情報は、ライン上の各設備でロボット２が作業をしている時における、ロボット２の位置（より正確に言うと、ロボット２のアーム５の位置）に問題があるか否かを示す情報（いわゆるアノテーションデータ）である。

集中制御操作盤７における作業者は、無人搬送車３の各停止位置（ロボット２の各作業位置）においてロボット２のカメラ４から送られる、作業中のロボット２の周辺の画像をモニタ４５で見て、ロボット２の位置（より正確に言うと、ロボット２のアーム５の位置）に問題がないと判断した場合は、操作部４４を用いて、ロボット２の位置に問題がない旨を示す位置正誤情報を入力し、ロボット２の位置に問題があると判断した場合は、操作部４４を用いて、ロボット２の位置に問題がある旨を示す位置正誤情報を入力する。上記の「ロボット２の位置に問題がある」場合とは、ロボット２の位置（より正確に言うと、ロボット２のアーム５の位置）にずれが生じたために、ロボット２の作業の停止や、ロボット２による加工、組み立て等の作業の失敗といった、作業上のトラブルが実際に発生した場合、及びこれらのトラブルが発生してもおかしくなかった場合を意味する。

上記のサーバ８は、ＣＰＵ５１と、送受信回線５２（請求項における「コンピュータ側送信部」）と、ハードディスク５３（請求項における「ニューラルネットワーク記憶部」）と、操作部５８と、メモリ５９を備えている。ＣＰＵ５１は、サーバ８全体の制御・演算を行う。ハードディスク５３は、訓練データセット５４と、アーム位置正誤判定ＮＮ５５と、学習プログラム５６と、アーム位置調整プログラム５７とを格納している。

上記のアーム位置正誤判定ＮＮ５５は、ロボット２（の送受信回線３１）から送信された、無人搬送車３の各停止位置（ロボット２の各作業位置）においてロボット２のカメラ４により撮影された画像データに基づいて、（現在の）ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定するニューラルネットワークである。このアーム位置正誤判定ＮＮ５５は、物体認識（画像のクラス分類）を行うタイプのニューラルネットワークであり、例えば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）をベースにしたものであることが望ましい。

上記の訓練データセット５４は、無人搬送車３の各停止位置においてロボット２のカメラ４から送られる、作業中のロボット２の周辺の画像のうち、上記の位置正誤情報が入力された時の画像のデータ（画像データ）と、この画像データに対応する位置正誤情報とから構成される教師データのデータセットである。上記の学習プログラム５６は、訓練データセット５４に格納された上記の画像データと位置正誤情報とに基づいて、アーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習を行うためのプログラムである。上記のアーム位置調整プログラム５７は、上記のアーム位置正誤判定ＮＮ５５を用いた判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボット２のアーム５の位置を調整するためのプログラムである。

図４は、サーバ８側のＣＰＵ５１の機能ブロックを示す。サーバ８側のＣＰＵ５１は、機械学習部６１と、位置正誤判定部６２と、コマンド送信制御部６３とを有している。機械学習部６１は、訓練データセット５４に格納された上記の画像データと位置正誤情報（ロボット２の送受信回線３１から送信された画像データと、集中制御操作盤７の操作部４４からユーザにより入力された位置正誤情報）とに基づいて、アーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習を行う。位置正誤判定部６２は、学習済のアーム位置正誤判定ＮＮ５５を用いて、ロボット２の送受信回線３１から送信された、（無人搬送車３の各停止位置においてカメラ４により撮影された）画像データに基づき、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定する。コマンド送信制御部６３は、位置正誤判定部６２による判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、送受信回線５２を用いて、ロボットコントローラ９に、ロボット２のアーム５の位置を調整するための指示コマンドを送信するように制御する。

次に、上記の図３及び図４に加えて、図５を参照して、上記のロボット２のアーム５の位置の調整について、さらに説明する。図５は、工場のラインに配置された設備がマシニングセンタ７１である場合における、ロボット２の作業の様子を示している。図５において、ロボット２は、ハンド６にワーク７２を把持しており、このワーク７２は、作業時におけるロボット２のアーム５の位置が正しい場合には、マシニングセンタ７１の冶具７３に応じた固定位置（図中に破線で示す位置）にセットされて、刃具７４により切削される。ところが、無人搬送車３の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれて、作業時におけるロボット２のアーム５の位置に問題がある場合には、ロボット２の作業の停止や、ロボット２による切削等の作業の失敗といった、作業上のトラブルを引き起こす可能性がある。

本実施形態の学習・ロボット位置調整システム１０では、アーム位置正誤判定ＮＮ５５の学習時には、上記のように、ロボット２のアーム５の位置に問題がある場合（作業上のトラブルが実際に発生した場合、及びこれらのトラブルが発生してもおかしくなかった場合）に、集中制御操作盤７における作業者が、操作部４４を用いて、ロボット２のアーム５の位置に問題がある旨を示す位置正誤情報を入力する。逆に、ロボット２のアーム５の位置に問題がない場合には、作業者が、操作部４４を用いて、ロボット２のアーム５の位置に問題がない旨を示す位置正誤情報を入力する。そして、サーバ８（の機械学習部６１）が、上記のロボット２の作業時に、ロボット２側のカメラ４から送信された画像データと、上記の集中制御操作盤７の操作部４４から作業者（ユーザ）により入力された位置正誤情報とに基づいて、アーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習を行う。なお、この時点では、ロボット２のアーム５の位置に問題がある場合でも、上記のサーバ８側のアーム位置正誤判定ＮＮ５５とアーム位置調整プログラム５７を用いた、ロボット２のアーム５の位置の（自動）調整は、行わない。

そして、上記のサーバ８によるアーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習がある程度進んで、アーム位置正誤判定ＮＮ５５が、学習済のニューラルネットワークであるとみなせる状態になると、例えば、サーバ８側のシステム管理者が、サーバ８側のアーム位置正誤判定ＮＮ５５とアーム位置調整プログラム５７を用いた、ロボット２のアーム５の位置の（自動）調整処理を開始するように、操作部５８により指示する。

上述したロボット２のアーム５の位置の（自動）調整処理が開始されると、サーバ８のＣＰＵ５１（の位置正誤判定部６２）は、学習済のアーム位置正誤判定ＮＮ５５を用いて、ロボット２の送受信回線３１から送信された画像データ（ロボット２の作業時にカメラ４から送信されたロボット２の周辺の画像のデータ）に基づき、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定する。そして、サーバ８のＣＰＵ５１（のコマンド送信制御部６３）は、学習済のアーム位置正誤判定ＮＮ５５を用いた判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、送受信回線５２を用いて、ロボットコントローラ９に、ロボット２のアーム５の位置を調整するための指示コマンドを送信するように制御する。そして、ロボットコントローラ９が、サーバ８から受信した指示コマンドに基づいて、ロボット２を動かして、ロボット２のアーム５の位置を調整する。これにより、無人搬送車３の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、この無人搬送車３の停止位置のずれに起因するロボット２のアーム５の位置ずれが、問題のあるレベルか否か（ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否か）を判定して、この判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボット２のアーム５の位置を調整することができる。従って、無人搬送車３の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、ロボット２による作業上のトラブルを防ぐことができる。

上記ロボット２のアーム５の位置調整処理時には、学習済のアーム位置正誤判定ＮＮ５５が、ロボット２の送受信回線３１から送信された画像データに基づき、ロボット２のアーム５の位置に問題がないと判定するまで、ロボット２のアーム５の位置を繰り返し調整する。

本実施形態では、図６に示すように、移動ロボット１は、工場における複数のラインにおいて、共通して用いられる。具体的には、作業者が、図５に示す移動ロボット１の取っ手１４を把持して、例えば、図６に示すラインＡにおける作業を行っていた移動ロボット１を、ラインＡからラインＢに移動させて、移動ロボット１が、ラインＢにおける作業を行うようにさせる。このように、移動ロボット１は、その日の各ラインの稼働スケジュールに従って、ラインＡ～Ｃで、代わる代わる使用される。

図６において、符号７９ａ～７９ｆは、ラインＡ～Ｃに配置されたマシニングセンタ等の設備を示し、符号７６ａ～７６ｃは、それぞれ、ラインＡ～Ｃの各々における走行路を示す。また、符号７７ａ～７７ｃは、それぞれ、ラインＡ～Ｃの各々におけるパーツフィード装置を示し、符号７８ａ～７８ｃは、それぞれ、ラインＡ～Ｃの各々における完成品排出コンベアを示し、符号１８ａ～１８ｃは、それぞれ、ラインＡ～Ｃの各々における補助操作盤を示す。上記のパーツフィード装置７７ａ～７７ｃは、移動ロボット１へのワーク供給用の装置である。また、完成品排出コンベア７８ａ～７８ｃは、マシニングセンタ等の設備７９ａ～７９ｆによる加工又は組み立て工程後の完成品を排出するためのコンベアである。

また、図６における（１）～（４）は、ラインＡ～Ｃにおける無人搬送車３の各停止位置である。上記の（１）は、ロボット２がワーク（パーツ）を受け取る位置であり、（２）と（３）は、ロボット２が、各ラインにおける１番目と２番目の作業を行う位置であり、（４）は、ロボット２が、完成品を完成品排出コンベア７８ａ～７８ｃ（又は完成品排出コンベア７８ａ～７８ｃ上の段ボールの中）に載置する位置である。

図６に示すように、移動ロボット１を、工場における複数のラインに共通して用いた場合には、１つのラインのみに用いた場合と比べて、ライン上における無人搬送車３の停止位置となる設備（図６では、設備７９ａ～７９ｆ）の数と種類が多いため、無人搬送車３の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれる可能性が高くなるので、ロボット２による作業上のトラブルが発生し易い。

しかしながら、本実施形態の学習・ロボット位置調整システム１０によれば、アーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習がある程度進んで、アーム位置正誤判定ＮＮ５５が、学習済のニューラルネットワークであるとみなせる状態になると、サーバ８のＣＰＵ５１（の位置正誤判定部６２）が、学習済のアーム位置正誤判定ＮＮ５５を用いて、移動ロボット１が、複数のラインのうちのいずれのラインに位置するときにも、ロボット２の送受信回線３１から送信された画像データに基づき、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定する。そして、サーバ８のＣＰＵ５１（のコマンド送信制御部６３）が、学習済のアーム位置正誤判定ＮＮ５５を用いた判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、送受信回線５２を用いて、ロボットコントローラ９に、ロボット２のアーム５の位置を調整するための指示コマンドを送信するように制御する。従って、移動ロボット１を、工場における複数のラインにおいて、共通して用いた場合でも、ロボット２のアーム５の位置に問題がある場合には、ロボット２のアーム５の位置を調整することができる。

本実施形態の学習・ロボット位置調整システム１０、及びその移動ロボット１が適用可能な工場のラインは、図６に示すような走行路７６ａ～７６ｃの片側に各設備７９ａ～７９ｆが配置されたラインに限られず、図７に示すような走行路７６ｄ、７６ｅの両側に各設備７９ｇ～７９ｎが配置されたラインであってもよい。

図７において、符号７９ｇ～７９ｎは、ラインＡ、Ｂに配置されたマシニングセンタ等の設備を示し、符号７６ｄ、７６ｅは、それぞれ、ラインＡ、Ｂの各々における走行路を示す。また、符号７７ｄ～７７ｇは、それぞれ、ラインＡ、Ｂの各々におけるパーツフィード装置を示し、符号７８ｄ～７８ｇは、それぞれ、ラインＡ、Ｂの各々における完成品排出コンベアを示し、符号１８ｄ、１８ｅは、それぞれ、ラインＡ、Ｂの各々における補助操作盤を示す。

上記のサーバ８によるアーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習が進んで、アーム位置正誤判定ＮＮ５５が、学習済のニューラルネットワークであるとみなせる状態になると、図８及び図９に示すように、この学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１を、アーム位置調整プログラム５７と共に、集中制御操作盤７のメモリ４３、又はロボットコントローラ９のメモリ３５に格納してもよい。図８に示すように、集中制御操作盤７のメモリ４３に、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１とアーム位置調整プログラム５７とを格納したロボット位置調整システム８０では、集中制御操作盤７が、請求項におけるロボット位置調整システムの「コンピュータ」に相当する。また、図９に示すように、ロボットコントローラ９のメモリ３５に、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１とアーム位置調整プログラム５７とを格納したロボット位置調整システムが、ロボット位置調整システム８３である。これらの図８及び図９において、図３と同等の電気的ブロックには同一の符号を付し、その説明を省略する。

また、図１０に示すロボット位置調整システム８５のように、ロボット２自体に、マイクロコントローラ等のプロセッサで構成されたロボットコントローラ８６を搭載して、このロボットコントローラ８６内のメモリ８８に、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１とアーム位置調整プログラム５７とを格納するようにしてもよい。図１０においても、図３と同等の電気的ブロックには同一の符号を付し、その説明を省略する。

ただし、学習・ロボット位置調整システム１０が適用される工場のラインにおける設備の種類、配置、数等の変更が多い場合には、図３に示すサーバ８のハードディスク５３に格納したアーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習を常時継続しながら、このサーバ８のアーム位置正誤判定ＮＮ５５とアーム位置調整プログラム５７を用いて、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かの判定と、ロボット２のアーム５の位置の調整処理を行うようにした方が望ましい。

上記のように、第１の実施形態の学習・ロボット位置調整システム１０によれば、ロボット２の送受信回線３１から送信された画像データ（無人搬送車３の各停止位置においてカメラ４により撮影された画像データ）と、集中制御操作盤７の操作部４４から作業者（ユーザ）により入力された位置正誤情報とに基づいて、アーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習を行うことができる。

また、第１の実施形態の学習・ロボット位置調整システム１０によれば、アーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習がある程度進んで、アーム位置正誤判定ＮＮ５５が、学習済のニューラルネットワークであるとみなせる状態になった後は、サーバ８が、学習済のアーム位置正誤判定ＮＮ５５を用いて、ロボット２の送受信回線３１から送信された画像データに基づき、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定して、この判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボットコントローラ９に、ロボット２のアーム５の位置を調整するための指示コマンドを送信するように制御する。そして、ロボットコントローラ９が、サーバ８から受信した指示コマンドに基づいて、ロボット２を動かして、ロボット２のアーム５の位置を調整する。これにより、無人搬送車３の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、この無人搬送車３の停止位置のずれに起因するロボット２のアーム５の位置ずれが、問題のあるレベルか否か（ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否か）を判定して、この判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボット２のアーム５の位置を調整することができる。従って、ロボット２による作業上のトラブルを防ぐことができる。

また、図８に示す学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１とアーム位置調整プログラム５７を集中制御操作盤７のメモリ４３に格納した場合にも、上記のアーム位置正誤判定ＮＮ５５が学習済のニューラルネットワークであるとみなせる状態になった後における学習・ロボット位置調整システム１０と同様な作用と効果を得ることができる。具体的には、集中制御操作盤７が、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１を用いて、ロボット２の送受信回線３１から送信された画像データに基づき、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定して、この判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボットコントローラ９に、ロボット２の位置を調整するための指示コマンドを送信するように制御する。そして、ロボットコントローラ９が、集中制御操作盤７から受信した指示コマンドに基づいて、ロボット２を動かして、ロボット２のアーム５の位置を調整する。これにより、無人搬送車３の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、この無人搬送車３の停止位置のずれに起因するロボット２のアーム５の位置ずれが、問題のあるレベルか否かを判定して、この判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボット２のアーム５の位置を調整することができる。従って、ロボット２による作業上のトラブルを防ぐことができる。

また、図９に示すロボット位置調整システム８３、及び図１０に示すロボット位置調整システム８５においても、ロボットコントローラ９又はロボットコントローラ８６が、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１を用いて、無人搬送車３の各停止位置においてカメラ４により撮影された画像データに基づき、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定して、この判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボット２のアーム５の位置を調整するように制御する。これにより、無人搬送車３の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、この無人搬送車３の停止位置のずれに起因するロボット２のアーム５の位置ずれが、問題のあるレベルか否か（ロボット２の位置に問題があるか否か）を判定して、この判定の結果、ロボット２の位置に問題があるときに、ロボット２の位置を調整することができる。従って、ロボット２による作業上のトラブルを防ぐことができる。

次に、図１１乃至図１３参照して、本発明の第２の実施形態の学習・ロボット位置調整システム９５、及びこの学習・ロボット位置調整システム９５における台車付きロボット９１について、説明する。図１１及び図１３において、上記図１及び図６と同等の部材には同一の符号を付して、その説明を省略する。また、図１２において、上記図３と同等の電気的ブロックには、同一の符号を付して、その説明を省略する。

図１１は、第２の実施形態の学習・ロボット位置調整システム９５における台車付きロボット９１を示す。第１の実施形態の学習・ロボット位置調整システム１０は、無人搬送車３の台座１５上にロボット２を取り付けた（搭載した）移動ロボット１を備えていたが、第２の実施形態の学習・ロボット位置調整システム９５は、上記の移動ロボット１の代わりに、台車９２の台座９６上にロボット２を取り付けた（搭載した）台車付きロボット９１を備えている。これ以外の構成については、第１の実施形態の学習・ロボット位置調整システム１０と、第２の実施形態の学習・ロボット位置調整システム９５とは、同様である。

上記の台車９２は、上記のロボット２が取り付けられる台座９６に加えて、前後の車輪９３と、取っ手９７とを備えている。上記の取っ手９７は、第１の実施形態における無人搬送車３の取っ手１４と同様に、台車付きロボット９１を、あるラインから別のラインに移動する（図１３参照）際に、ユーザに把持される。第２の実施形態では、図１３に示すように、工場の各ラインにおける走行路（図１３の例では、走行路７６ａ～７６ｃ）には、レール９４（図１３の例では、レール９４ａ～９４ｃ）が配設されており、台車９２の前後の車輪９３は、このレール９４に嵌め込まれて、このレール９４上を移動する。

本実施形態においても、図１３に示すように、台車付きロボット９１に取り付けられたロボット２は、工場における複数のラインにおいて、共通して用いられる。具体的には、作業者が、図１１に示す台車付きロボット９１の取っ手９７を把持して、例えば、図１３に示すラインＡにおける作業を行っていた台車付きロボット９１を、ラインＡからラインＢに移動させて（台車９２の前後の車輪９３を、ラインＡにおけるレール９４ａから取り外して、ラインＢにおけるレール９４ｂに嵌め込んで）、台車付きロボット９１のロボット２を、ラインＢにおける各作業位置に移動させて、ラインＢの各設備を用いた作業を行うようにさせる。このように、台車付きロボット９１は、その日の各ラインの稼働スケジュールに従って、ラインＡ～Ｃで、代わる代わる使用される。

図１２は、第２の実施形態の学習・ロボット位置調整システム９５の電気的ブロック構成を示す。この電気的ブロック構成は、移動ロボット１が、台車付きロボット９１に代わる点以外は、図３に示す第１の実施形態の学習・ロボット位置調整システム１０の電気的ブロック構成と同じである。

第２の実施形態の学習・ロボット位置調整システム９５によれば、第１の実施形態の学習・ロボット位置調整システム１０と同様に、ロボット２の送受信回線３１から送信された画像データ（ロボット２のライン上における各作業位置において、カメラ４により撮影された画像データ）と、集中制御操作盤７の操作部４４から作業者（ユーザ）により入力された位置正誤情報とに基づいて、アーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習を行うことができる。

また、第２の実施形態の学習・ロボット位置調整システム９５によれば、アーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習がある程度進んで、アーム位置正誤判定ＮＮ５５が、学習済のニューラルネットワークであるとみなせる状態になった後は、サーバ８が、学習済のアーム位置正誤判定ＮＮ５５を用いて、ロボット２の送受信回線３１から送信された画像データに基づき、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定して、この判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボットコントローラ９に、ロボット２のアーム５の位置を調整するための指示コマンドを送信するように制御する。そして、ロボットコントローラ９が、サーバ８から受信した指示コマンドに基づいて、ロボット２を動かして、ロボット２のアーム５の位置を調整する。これにより、台車９２の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、この台車９２の停止位置のずれに起因するロボット２のアーム５の位置ずれが、問題のあるレベルか否か（ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否か）を判定して、この判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボット２のアーム５の位置を調整することができる。従って、ロボット２による作業上のトラブルを防ぐことができる。

なお、第２の実施形態においても、サーバ８によるアーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習がある程度進んで、アーム位置正誤判定ＮＮ５５が、学習済のニューラルネットワークであるとみなせる状態になると、第１の実施形態におけるロボット位置調整システム８０及びロボット位置調整システム８３（図８及び図９参照）と同様に、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１とアーム位置調整プログラム５７とを、集中制御操作盤７のメモリ４３、又はロボットコントローラ９のメモリ３５に格納してもよい。また、第１の実施形態におけるロボット位置調整システム８５（図１０参照）と同様に、ロボット２自体に、ロボットコントローラ８６を搭載して、このロボットコントローラ８６内のメモリ８８に、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１とアーム位置調整プログラム５７とを格納するようにしてもよい。

また、第２の実施形態においても、図８に示す第１の実施形態におけるロボット位置調整システム８０と同様に、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１とアーム位置調整プログラム５７を集中制御操作盤７のメモリ４３に格納した場合に、上記のアーム位置正誤判定ＮＮ５５が学習済のニューラルネットワークであるとみなせる状態になった後における学習・ロボット位置調整システム９５と同様な作用と効果を得ることができる。

また、第２の実施形態においても、図９及び図１０に示す第１の実施形態におけるロボット位置調整システム８３及びロボット位置調整システム８５と同様に、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１とアーム位置調整プログラム５７を、ロボットコントローラ９のメモリ３５又はロボットコントローラ８６のメモリ８８に格納した場合に、ロボットコントローラ９又はロボットコントローラ８６が、学習済アーム位置正誤判定ＮＮ８１を用いて、ロボット２の各作業位置においてカメラ４により撮影された画像データに基づき、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定して、この判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボット２のアーム５の位置を調整するように制御する。これにより、台車９２の停止位置が、予め決められた所定の停止位置からずれた場合でも、この台車９２の停止位置のずれに起因するロボット２のアーム５の位置ずれが、問題のあるレベルか否か（ロボット２の位置に問題があるか否か）を判定して、この判定の結果、ロボット２の位置に問題があるときに、ロボット２の位置を調整することができる。従って、ロボット２による作業上のトラブルを防ぐことができる。

変形例：
なお、本発明は、上記の各実施形態の構成に限られず、発明の趣旨を変更しない範囲で種々の変形が可能である。次に、本発明の変形例について説明する。

変形例１：
上記の各実施形態では、ロボット２側の送受信回線３１から送信された画像データと、集中制御操作盤７の操作部４４から作業者により入力された位置正誤情報とを、インターネット１７を介して、クラウド上のサーバ８に送信して、サーバ８のハードディスク５３に格納されたアーム位置正誤判定ＮＮ５５の機械学習を行うようにした。けれども、ロボットのアームの位置に問題があるか否かを判定するニューラルネットワークを、工場の構内に配されたコンピュータのハードディスク等に格納して、この工場構内に配されたコンピュータに格納されたニューラルネットワークの機械学習を行うようにしてもよい。

変形例２：
また、上記の各実施形態では、請求項における「学習済のニューラルネットワーク」が、ロボット２のアーム５の位置に問題があるか否かを判定するニューラルネットワークであり、この「学習済のニューラルネットワーク」を用いた判定の結果、ロボット２のアーム５の位置に問題があるときに、ロボット２のアーム５の位置を調整する場合の例を示した。けれども、本発明の学習システム及びロボット位置調整システムは、これに限られず、例えば、「学習済のニューラルネットワーク」が、ロボットのハンドの位置に問題があるか否かを判定するニューラルネットワークであり、この学習済のニューラルネットワークを用いた判定の結果、ロボットのハンドの位置に問題があるときに、ロボットのハンドの位置を調整するようにしてもよい。また、「学習済のニューラルネットワーク」が、ロボットの先端、中央、又は後端の位置に問題があるか否かを判定するニューラルネットワークであり、この学習済のニューラルネットワークを用いた判定の結果、ロボットの先端、中央、又は後端の位置に問題があるときに、ロボットの先端、中央、又は後端の位置を調整するようにしてもよい。

変形例３：
また、上記第１の実施形態では、ロボット２が無人搬送車３の台座１５上に取り付けられる（搭載される）場合の例を示したが、これに限られず、例えば、ロボット自体に車輪を取り付けて、無人搬送車が、ロボットの背面を押すことにより、ロボットを移動させてもよい。また、ロボットを無人搬送車の前部に取り付けてもよい。

変形例４：
また、上記第１の実施形態では、無人搬送車３が、いわゆるレーザ誘導方式の無人搬送車である場合の例を示したが、無人搬送車の誘導方式は、これに限られず、例えば、磁気誘導方式であってもよいし、磁気誘導とレーザ誘導とを併用したマルチ誘導方式であってもよい。

１移動ロボット
２ロボット（作業用ロボット）
３無人搬送車
４カメラ
７集中制御操作盤（コンピュータ）
８サーバ（コンピュータ）
９、８６ロボットコントローラ（ロボット制御部）
１０、９５学習・ロボット位置調整システム（学習システム、及びロボット位置調整システム）
３１送受信回線（ロボット側送信部）
４４操作部（位置正誤情報入力部）
５２送受信回線（コンピュータ側送信部）
５３ハードディスク（ニューラルネットワーク記憶部）
５５アーム位置正誤判定ＮＮ（作業用ロボットの位置に問題があるか否かを判定するニューラルネットワーク、及び学習済のニューラルネットワーク）
６１機械学習部
６２位置正誤判定部
６３コマンド送信制御部
８０、８３、８５ロボット位置調整システム
８１学習済アーム位置正誤判定ＮＮ（学習済のニューラルネットワーク）
９２台車
Ａ，Ｂ，Ｃライン

Claims

カメラを有する、工場のラインにおける作業用ロボット、及び前記作業用ロボットを移動させる無人搬送車を備えた移動ロボットと、
前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを示す位置正誤情報を入力するための位置正誤情報入力部と、
前記移動ロボットと通信を行うコンピュータとを備えた学習システムであって、
前記移動ロボットは、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データを、前記コンピュータに送信するロボット側送信部を備え、
前記コンピュータは、
前記ロボット側送信部から送信された前記画像データに基づいて、前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定するニューラルネットワークを記憶するニューラルネットワーク記憶部と、
前記ロボット側送信部から送信された前記画像データと、前記位置正誤情報入力部からユーザにより入力された前記位置正誤情報とに基づいて、前記ニューラルネットワークの機械学習を行う機械学習部と
を備える学習システム。
前記移動ロボットは、前記工場における複数のラインにおいて、共通して用いられ、
前記機械学習部は、前記移動ロボットが、前記複数のラインのうちのいずれのラインに位置するときにも、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データと、前記位置正誤情報入力部からユーザにより入力された前記位置正誤情報とに基づいて、前記ニューラルネットワークの機械学習を行うことを特徴とする請求項1に記載の学習システム。
カメラを有する、工場のラインにおける作業用ロボット、及び前記作業用ロボットを移動させる無人搬送車を備えた移動ロボットと、
前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを示す位置正誤情報を入力するための位置正誤情報入力部と、
前記作業用ロボットの制御を行うロボット制御部と、
前記移動ロボットと通信を行うコンピュータとを備えたロボット位置調整システムであって、
前記移動ロボットは、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データを、前記コンピュータに送信するロボット側送信部を備え、
前記ロボット制御部は、前記コンピュータから受信した指示コマンドに基づいて、前記作業用ロボットを動かし、
前記コンピュータは、
前記ロボット制御部に前記指示コマンドを送信するコンピュータ側送信部と、
学習済のニューラルネットワークを用いて、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データに基づき、前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた所定の停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定する位置正誤判定部と、
前記位置正誤判定部による判定の結果、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるときに、前記コンピュータ側送信部を用いて、前記ロボット制御部に、前記作業用ロボットの位置を調整するための指示コマンドを送信するように制御するコマンド送信制御部とを備え、
前記学習済のニューラルネットワークは、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データと、前記位置正誤情報入力部からユーザにより入力された前記位置正誤情報とに基づいて、機械学習させたニューラルネットワークである
ロボット位置調整システム。
前記移動ロボットは、前記工場における複数のラインにおいて、共通して用いられ、
前記位置正誤判定部は、前記移動ロボットが、前記複数のラインのうちのいずれのラインに位置するときにも、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データに基づいて、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定することを特徴とする請求項３に記載のロボット位置調整システム。
前記位置正誤判定部は、前記ロボット側送信部から送信された前記画像データに基づいて、前記作業用ロボットのアームの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定し、
前記コマンド送信制御部が送信するように制御する指示コマンドは、前記作業用ロボットのアームの位置を調整するための指示コマンドであることを特徴とする請求項３又は請求項４に記載のロボット位置調整システム。
カメラを有する、工場のラインにおける作業用ロボット、及び前記作業用ロボットを移動させる無人搬送車を備えた移動ロボットと、
前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた各停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを示す位置正誤情報を入力するための位置正誤情報入力部と、
前記作業用ロボットの制御を行うロボット制御部とを備えたロボット位置調整システムであって、
前記ロボット制御部は、
学習済のニューラルネットワークを用いて、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データに基づき、前記ライン上における前記無人搬送車の停止位置が予め決められた前記各停止位置からずれたことに起因する、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定する位置正誤判定部を備え、
前記位置正誤判定部による判定の結果、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるときに、前記作業用ロボットの位置を調整するように制御し、
前記学習済のニューラルネットワークは、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データと、前記位置正誤情報入力部からユーザにより入力された前記位置正誤情報とに基づいて、機械学習させたニューラルネットワークである
ロボット位置調整システム。
前記移動ロボットは、前記工場における複数のラインにおいて、共通して用いられ、
前記位置正誤判定部は、前記移動ロボットが、前記複数のラインのうちのいずれのラインに位置するときにも、前記無人搬送車の各停止位置において前記カメラにより撮影された画像データに基づいて、前記作業用ロボットの位置ずれが、問題のあるレベルであるか否かを判定することを特徴とする請求項６に記載のロボット位置調整システム。