JP7619149B2 - ROBOT FACILITY DESIGN DEVICE, METHOD, AND PROGRAM - Google Patents
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Description
本発明は、ロボット設備設計装置、ロボット設備設計方法、及びロボット設備設計プログラムに関する。 The present invention relates to a robot equipment design device, a robot equipment design method, and a robot equipment design program.
従来、ロボット及びロボット以外の部材を構成要素に含む設備の設計を支援する技術が提案されている。例えば、ロボットアーム及び周辺機器を含むロボット作業空間に、ロボットアーム及び周辺機器を配置するレイアウトを設定するレイアウト設定装置が提案されている(特許文献1)。特許文献1に記載の装置は、ロボットアームが周辺機器にアクセスする特定動作に対応し、ロボットアームの基準部位を通過させる教示点を決定する。また、この装置は、ロボットアーム及び周辺機器の初期レイアウトを決定し、メタヒューリスティクス演算により、初期レイアウトから、各機器を移動させてレイアウトを更新する。また、この装置は、初期レイアウト又は更新されたレイアウトで、特定動作に対する適応度に関する評価値を用いて当該のレイアウトを設定し、最適なレイアウトを決定する。 Conventionally, technologies have been proposed to support the design of equipment that includes robots and parts other than robots as components. For example, a layout setting device has been proposed that sets a layout for arranging a robot arm and peripheral equipment in a robot workspace that includes the robot arm and peripheral equipment (Patent Document 1). The device described in Patent Document 1 determines a teaching point that corresponds to a specific operation in which the robot arm accesses the peripheral equipment and passes through a reference part of the robot arm. The device also determines an initial layout of the robot arm and peripheral equipment, and updates the layout by moving each piece of equipment from the initial layout using a metaheuristic calculation. The device also sets the layout using an evaluation value related to the suitability of the initial layout or the updated layout for the specific operation, and determines the optimal layout.
ロボット及びロボット以外の部材を構成要素に含む設備の設計において、ロボット及び部材の配置を、ユーザの意図を含んだ形に最適化することが望ましい。 When designing equipment that includes robots and non-robot components, it is desirable to optimize the placement of the robots and components in a way that takes into account the user's intentions.
上記特許文献1に記載の技術は、メタヒューリスティクス演算によりレイアウトを更新して配置を算出している。そのため、特許文献1に記載の技術を利用して、ユーザの意図を反映した配置を算出する場合、膨大に存在する配置のパターンの各々について、配置がどれだけユーザの意図に沿っているか評価するというプロセスを取ることになる。そのため、最適な配置を決定するまでの計算時間が長くなる、という問題がある。 The technology described in Patent Document 1 updates the layout using metaheuristic calculations to calculate the placement. Therefore, when using the technology described in Patent Document 1 to calculate a placement that reflects the user's intentions, a process is taken in which each of the vast number of placement patterns is evaluated to see how well it matches the user's intentions. This results in a problem of long calculation times until the optimal placement is determined.
本発明は、上記の点に鑑みてなされたものであり、ロボットを構成要素に含む設備の設計において、ユーザの意図を反映した配置を効率良く計画することを目的とする。 The present invention was made in consideration of the above points, and aims to efficiently plan a layout that reflects the user's intentions when designing equipment that includes robots as components.
上記目的を達成するために、本発明に係るロボット設備設計装置は、ロボットを構成要素として含む設備に含まれる各構成要素に関する構成要素情報と、前記ロボットに行わせる作業に関する作業情報と、前記構成要素の配置に関する制約情報とを取得する取得部と、前記構成要素情報及び前記作業情報に基づいて、前記設備における前記構成要素の各々の配置の候補として、前記制約情報を満たす配置の候補を1つ以上算出する配置計画部と、前記配置の候補の各々の配置に関するコストを算出し、前記コストが示す評価に基づいて、前記配置の候補から最適な配置を選択する評価部と、を含んで構成される。 To achieve the above object, the robot facility design device according to the present invention includes an acquisition unit that acquires component information on each component included in a facility that includes a robot as a component, work information on work to be performed by the robot, and constraint information on the placement of the components, a placement planning unit that calculates one or more placement candidates that satisfy the constraint information as placement candidates for each of the components in the facility based on the component information and the work information, and an evaluation unit that calculates the cost of each of the placement candidates and selects an optimal placement from the placement candidates based on an evaluation indicated by the cost.
また、前記評価部は、少なくとも前記作業情報に基づいて、前記コストを算出してもよい。 The evaluation unit may also calculate the cost based on at least the work information.
また、前記評価部は、前記作業情報が示す作業順に作業を行った場合の前記ロボットの動作距離又は動作時間に基づくコストを算出してもよい。 The evaluation unit may also calculate a cost based on the operating distance or operating time of the robot when performing the tasks in the order indicated by the task information.
また、前記評価部は、さらに、前記構成要素間の距離、前記構成要素が配置された領域の面積又は体積、及び障害物と前記構成要素との距離の少なくとも1つに基づいて、前記コストを算出してもよい。 The evaluation unit may further calculate the cost based on at least one of the distance between the components, the area or volume of the region in which the components are arranged, and the distance between an obstacle and the components.
また、前記取得部は、前記制約情報として、前記構成要素を配置する範囲として想定される最大の範囲を示し、前記構成要素毎に設定された配置範囲内に前記構成要素の各々が配置されるという制約と、前記構成要素同士が非干渉であるという制約とを取得してもよい。 The acquisition unit may also acquire, as the constraint information, a maximum range assumed for arranging the components, a constraint that each of the components is arranged within a range set for each of the components, and a constraint that the components do not interfere with each other.
また、前記配置計画部は、共通する前記配置範囲が制約情報となっている構成要素群に対応する前記配置範囲毎に、前記配置範囲内でのkに含まれる前記構成要素の各々の配置を算出してもよい。 The placement planning unit may also calculate, for each placement range corresponding to a group of components for which the common placement range is constraint information, the placement of each of the components included in k within the placement range.
また、前記配置計画部は、前記構成要素群に対応する前記配置範囲同士が重複する場合、予め定めた優先度順に、前記配置範囲内での前記構成要素群に含まれる前記構成要素の各々の配置を算出してもよい。 In addition, when the placement ranges corresponding to the component groups overlap, the placement planning unit may calculate the placement of each of the components included in the component groups within the placement range in a predetermined order of priority.
また、前記配置計画部は、サイズが小さい前記配置範囲ほど前記優先度が高いと判定してもよい。 The placement planning unit may also determine that the smaller the placement range, the higher the priority.
また、前記配置計画部は、前記配置範囲における前記構成要素を配置可能な領域の自由度が低い前記配置範囲ほど前記優先度が高いと判定してもよい。 The placement planning unit may also determine that the priority is higher for a placement range in which the degree of freedom of the area in which the components can be placed is lower.
また、前記配置計画部は、包含関係にある前記配置範囲同士の場合、内側の前記配置範囲ほど前記優先度が高いと判定してもよい。 The placement planning unit may also determine that when the placement ranges are in an inclusive relationship, the more inner the placement range is, the higher the priority is.
また、前記取得部は、前記制約情報として、前記構成要素間の位置関係、前記構成要素の配置不可能領域、前記構成要素を配置する指定位置、前記構成要素に対するクリアランス、前記ロボットの作業点に対応する前記構成要素に対する前記ロボットの位置の少なくとも1つを取得してもよい。 The acquisition unit may also acquire, as the constraint information, at least one of the following: a positional relationship between the components, an area where the components cannot be placed, a designated position for placing the components, a clearance for the components, and a position of the robot relative to the components that corresponds to the working point of the robot.
また、前記評価部は、作業点に対する前記ロボットの手先の届き易さを示す可到達性に基づくコストを算出してもよい。 The evaluation unit may also calculate a cost based on reachability, which indicates how easily the robot's hand can reach a task point.
また、本発明に係るロボット設備設計方法は、取得部が、ロボットを構成要素として含む設備に含まれる各構成要素に関する構成要素情報と、前記ロボットに行わせる作業に関する作業情報と、前記構成要素の配置に関する制約情報とを取得し、配置計画部が、前記構成要素情報及び前記作業情報に基づいて、前記設備における前記構成要素の各々の配置の候補として、前記制約情報を満たす配置の候補を1つ以上算出し、評価部が、前記配置の候補の各々の配置に関するコストを算出し、前記コストが示す評価に基づいて、前記配置の候補から最適な配置を選択する方法である。 The robot facility design method according to the present invention is a method in which an acquisition unit acquires component information on each component included in a facility that includes a robot as a component, work information on work to be performed by the robot, and constraint information on the placement of the components, an arrangement planning unit calculates one or more placement candidates that satisfy the constraint information as candidates for the placement of each of the components in the facility based on the component information and the work information, and an evaluation unit calculates a cost for each of the placement candidates and selects an optimal placement from the placement candidates based on an evaluation indicated by the cost.
また、本発明に係るロボット設備設計プログラムは、コンピュータを、ロボットを構成要素として含む設備に含まれる各構成要素に関する構成要素情報と、前記ロボットに行わせる作業に関する作業情報と、前記構成要素の配置に関する制約情報とを取得する取得部、前記構成要素情報及び前記作業情報に基づいて、前記設備における前記構成要素の各々の配置の候補として、前記制約情報を満たす配置の候補を1つ以上算出する配置計画部、及び、前記配置の候補の各々の配置に関するコストを算出し、前記コストが示す評価に基づいて、前記配置の候補から最適な配置を選択する評価部として機能させるためのプログラムである。 The robot facility design program of the present invention is a program for causing a computer to function as an acquisition unit that acquires component information on each component included in a facility that includes a robot as a component, work information on the work to be performed by the robot, and constraint information on the placement of the components, an arrangement planning unit that calculates one or more placement candidates that satisfy the constraint information as candidates for the placement of each of the components in the facility based on the component information and the work information, and an evaluation unit that calculates the cost of each of the placement candidates and selects an optimal placement from the placement candidates based on an evaluation indicated by the cost.
本発明に係るロボット設備設計装置、方法、及びプログラムによれば、ロボットを構成要素に含む設備の設計において、ユーザの意図を反映した配置を効率良く計画することができる。 The robot facility design device, method, and program of the present invention make it possible to efficiently plan a layout that reflects the user's intentions when designing facilities that include robots as components.
以下、本発明の実施形態の一例を、図面を参照しつつ説明する。なお、各図面において同一又は等価な構成要素及び部分には同一の参照符号を付与している。また、図面の寸法及び比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。 Below, an example of an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Note that the same reference symbols are used for identical or equivalent components and parts in each drawing. Also, the dimensions and proportions in the drawings have been exaggerated for the convenience of explanation and may differ from the actual proportions.
<第1実施形態>
第1実施形態に係るロボット設備設計装置は、図1に示すように、ロボット設備の構成要素であるロボット、並びに作業対象のワーク及びワークを扱うためのジグを含む部材の配置を計画する。図1の例では、Left covers、Tabele、Front and right covers、及びFinished worksが部材の一例である。
First Embodiment
The robot equipment design device according to the first embodiment plans the arrangement of components including a robot, which is a component of a robot equipment, a work to be worked on, and a jig for handling the work, as shown in Fig. 1. In the example of Fig. 1, Left covers, Table, Front and right covers, and Finished works are examples of components.
図2は、第1実施形態に係るロボット設備設計装置10として機能するコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。図2に示すように、ロボット設備設計装置10は、CPU(Central Processing Unit)12、メモリ14、記憶装置16、入力装置18、出力装置20、記憶媒体読取装置22、及び通信I/F(Interface)24を有する。各構成は、バス26を介して相互に通信可能に接続されている。 Figure 2 is a block diagram showing the hardware configuration of a computer that functions as the robot equipment design device 10 according to the first embodiment. As shown in Figure 2, the robot equipment design device 10 has a CPU (Central Processing Unit) 12, a memory 14, a storage device 16, an input device 18, an output device 20, a storage medium reading device 22, and a communication I/F (Interface) 24. Each component is connected to each other so that they can communicate with each other via a bus 26.
記憶装置16には、後述するロボット設備設計処理を実行するためのロボット設備設計プログラムが格納されている。CPU12は、中央演算処理ユニットであり、各種プログラムを実行したり、各構成を制御したりする。すなわち、CPU12は、記憶装置16からプログラムを読み出し、メモリ14を作業領域としてプログラムを実行する。CPU12は、記憶装置16に記憶されているプログラムに従って、上記各構成の制御及び各種の演算処理を行う。 The storage device 16 stores a robot equipment design program for executing the robot equipment design process described below. The CPU 12 is a central processing unit, and executes various programs and controls each component. That is, the CPU 12 reads the program from the storage device 16 and executes the program using the memory 14 as a working area. The CPU 12 controls each of the components and performs various calculation processes according to the program stored in the storage device 16.
メモリ14は、RAM(Random Access Memory)により構成され、作業領域として一時的にプログラム及びデータを記憶する。記憶装置16は、ROM(Read Only Memory)、及びHDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)等により構成され、オペレーティングシステムを含む各種プログラム、及び各種データを格納する。 The memory 14 is made up of RAM (Random Access Memory) and temporarily stores programs and data as a working area. The storage device 16 is made up of ROM (Read Only Memory), HDD (Hard Disk Drive), SSD (Solid State Drive), etc., and stores various programs including the operating system, and various data.
入力装置18は、例えば、キーボードやマウス等の、各種の入力を行うための装置である。出力装置20は、例えば、ディスプレイやプリンタ等の、各種の情報を出力するための装置である。出力装置20として、タッチパネルディスプレイを採用することにより、入力装置18として機能させてもよい。記憶媒体読取装置22は、CD(Compact Disc)-ROM、DVD(Digital Versatile Disc)-ROM、ブルーレイディスク、USB(Universal Serial Bus)メモリ等の各種記憶媒体に記憶されたデータの読み込みや、記憶媒体に対するデータの書き込み等を行う。 The input device 18 is a device for performing various inputs, such as a keyboard or a mouse. The output device 20 is a device for outputting various information, such as a display or a printer. A touch panel display may be used as the output device 20 to function as the input device 18. The storage medium reading device 22 reads data stored in various storage media, such as a CD (Compact Disc)-ROM, a DVD (Digital Versatile Disc)-ROM, a Blu-ray disc, and a USB (Universal Serial Bus) memory, and writes data to the storage media.
通信I/F24は、他の機器と通信するためのインタフェースであり、例えば、イーサネット(登録商標)、FDDI、Wi-Fi(登録商標)等の規格が用いられる。 The communication I/F 24 is an interface for communicating with other devices, and uses standards such as Ethernet (registered trademark), FDDI, and Wi-Fi (registered trademark).
次に、第1実施形態に係るロボット設備設計装置10の機能構成について説明する。図3は、ロボット設備設計装置10の機能構成の例を示すブロック図である。図3に示すように、ロボット設備設計装置10は、機能構成として、取得部32と、配置計画部34と、評価部36とを含む。各機能構成は、CPU12が記憶装置16に記憶されたロボット設備設計プログラムを読み出し、メモリ14に展開して実行することにより実現される。 Next, the functional configuration of the robot equipment design device 10 according to the first embodiment will be described. FIG. 3 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the robot equipment design device 10. As shown in FIG. 3, the robot equipment design device 10 includes, as its functional configuration, an acquisition unit 32, a layout planning unit 34, and an evaluation unit 36. Each functional configuration is realized by the CPU 12 reading out the robot equipment design program stored in the storage device 16, expanding it in the memory 14, and executing it.
取得部32は、ロボット設備の構成要素であるロボットに関するロボット仕様情報と、ロボット設備の構成要素である、ロボット以外の部材に関する部材情報と、ロボットに行わせる作業に関する作業情報とを取得する。ロボット仕様情報及び部材情報は、本発明の「構成要素情報」の一例である。ロボット仕様情報には、リンク間の接続関係やリンクの回転軸等の構造を示すキネマティクス情報、各リンクの重さ等、リンクの動作時の速度等を特定するための情報であるダイナミクス情報、及び各リンクの形状情報が含まれる。部材情報には、部材であるジグ及びワーク、並びに加工機や検査機等の周辺機の形状情報が含まれる。なお、各形状情報は、例えばCAD(Computer-Aided Design)データ等の三次元データとしてよい。作業情報には、作業の種類、作業の順番、作業で使用する部材とその部材にロボットがアクセスする位置、作業で使用するワーク、ロボットハンドのどの部分でワークのどの部分を把持するかを示す把持の状態等の情報が含まれる。部材に対するロボットのアクセスとは、例えば、ロボットハンドによるワークの把持(ピック)、ワークの解放(リリース又はプレース)、所定位置へのワークの取り付け等である。 The acquisition unit 32 acquires robot specification information on the robot, which is a component of the robot equipment, component information on components other than the robot, which are components of the robot equipment, and task information on the tasks to be performed by the robot. The robot specification information and component information are examples of the "component information" of the present invention. The robot specification information includes kinematics information indicating the structure of the connection relationship between links and the rotation axis of the link, dynamics information for specifying the weight of each link, the speed of the link during operation, and shape information of each link. The component information includes shape information of the jig and work, which are components, as well as peripheral devices such as processing machines and inspection machines. Each piece of shape information may be three-dimensional data such as CAD (Computer-Aided Design) data. The task information includes information such as the type of task, the order of tasks, the components used in the task and the position where the robot accesses the components, the work used in the task, and the gripping state indicating which part of the robot hand grips which part of the work. Examples of robot access to a part include grasping (picking) a workpiece with the robot hand, releasing (releasing or placing) the workpiece, and attaching the workpiece to a specified position.
以下、ロボットと、ロボット以外の部材とを区別なく説明する場合には、ロボット及び部材をまとめて「構成要素」ともいう。 In the following, when describing robots without distinction between robots and components other than robots, the robots and components will be collectively referred to as "components."
また、取得部32は、ユーザにより指定された、構成要素の配置に関する制約情報を取得する。すなわち、制約情報は、ユーザの意図が反映された情報である。制約情報は、少なくとも、構成要素毎に設定された配置範囲内に構成要素の各々が配置されるという制約と、構成要素同士が非干渉であるという制約とを含む。配置範囲とは、構成要素を配置する範囲として想定される最大の範囲である。配置範囲としては、例えば、他の制約を考慮することなく、設備を設計する領域内において、ユーザが任意の範囲を設定してよい。したがって、構成要素毎に、配置範囲という制約情報を持つことになる。図4に、設備を設計する領域と配置範囲との関係、及び構成要素毎の配置範囲の一例を示す。図4の例では、A~Eがそれぞれ構成要素を表しており、A~Eの各矩形は、各構成要素を平面視した形状及びサイズを概略的に表している。図4の例では、構成要素A及びBの各々の制約情報となる配置範囲は配置範囲1、構成要素C及びDの各々の制約情報となる配置範囲は配置範囲2、並びに、構成要素Eの制約情報となる配置範囲は配置範囲3であることを表している。 The acquisition unit 32 also acquires constraint information on the placement of components designated by the user. That is, the constraint information is information that reflects the user's intention. The constraint information includes at least a constraint that each component is placed within a placement range set for each component, and a constraint that the components do not interfere with each other. The placement range is the maximum range assumed as the range in which the components are placed. For example, the user may set any range within the area in which the equipment is designed, without considering other constraints. Therefore, each component has constraint information called the placement range. FIG. 4 shows an example of the relationship between the area in which the equipment is designed and the placement range, and the placement range for each component. In the example of FIG. 4, A to E respectively represent components, and each rectangle of A to E roughly represents the shape and size of each component in a plan view. In the example of FIG. 4, the placement range that is the constraint information for each of the components A and B is placement range 1, the placement range that is the constraint information for each of the components C and D is placement range 2, and the placement range that is the constraint information for the component E is placement range 3.
また、制約情報は、構成要素間の位置関係、構成要素の配置不可能領域、構成要素を配置する指定位置、構成要素に対するクリアランス、ロボットの作業点に対応する部材に対するロボットの位置の少なくとも1つを含んでもよい。 The constraint information may also include at least one of the positional relationship between components, areas where placement of components is not possible, designated positions for placing components, clearances for components, and the position of the robot relative to a member corresponding to the robot's working point.
構成要素間の位置関係の制約情報は、構成要素Aと構成要素Bとは隣り合わせに配置する、構成要素Cと構成要素Dとは1m以上離して配置する等の位置関係を、構成要素のローカル座標系で指定した制約情報である。構成要素の配置不可能領域の制約情報は、例えば図5中のPに示すように、人の動線として確保すべき領域や固定設備が配置されている領域等、構成要素を配置することができない領域をワールド座標系の位置で指定した制約情報である。構成要素を配置する指定位置の制約情報は、例えば図5中のQに示すように、構成要素の1つであるトレイはコンベア(固定設備)上に配置する等、特定の位置に配置することが決まっている構成要素の配置をワールド座標系の位置で指定した制約情報である。 The constraint information on the positional relationships between components is constraint information specified in the local coordinate system of the components, such as placing components A and B next to each other, and placing components C and D at least 1 meter apart. The constraint information on areas where a component cannot be placed is constraint information specified in the position of the world coordinate system of areas where a component cannot be placed, such as areas that must be reserved as paths for people to move around and areas where fixed equipment is located, as shown by P in Figure 5. The constraint information on the specified position for placing a component is constraint information specified in the position of the world coordinate system of the placement of a component that is determined to be placed in a specific position, such as placing a tray, which is one of the components, on a conveyor (fixed equipment), as shown by Q in Figure 5.
構成要素に対するクリアランスの制約情報は、例えば図5中のRに示すように、構成要素の扉を開閉するためのスペース、電源部分等、他の構成要素を配置することができない領域を、構成要素のローカル座標系の位置で指定した制約情報である。ある構成要素について設定されたクリアランスと、他の構成要素について設定されたクリアランスとは重複可能である。このようなクリアランスを制約情報とすることで、作業スペースを確保しつつ、余分なスペースが削減された配置を算出することができる。 Clearance constraint information for a component is constraint information that specifies areas in which other components cannot be placed, such as the space for opening and closing the door of a component, the power supply area, etc., using the position of the component's local coordinate system, as shown by R in Figure 5. The clearance set for a component can overlap with the clearance set for another component. By using such clearances as constraint information, it is possible to calculate a placement that eliminates excess space while still ensuring working space.
また、ロボットの作業点に対応する部材に対するロボットの位置は、例えば、ロボットの配置を、ロボットが作業対象の部材にアクセスする位置に応じて限定するための制約情報である。具体的には、ロボットによるワークの把持、解放、取り付け等が行われる作業点が、ある部材のある一面側に設定されているとする。この場合、その部材のその面側にロボットを配置することを、その部材のローカル座標系で指定した制約情報である。このような作業情報に関する制約情報を設定することで、構成要素の配置に応じたロボットの経路を計画する際に、経路計画の成功率が向上するような配置を算出することができる。 In addition, the position of the robot relative to the component corresponding to the robot's working point is, for example, constraint information for limiting the placement of the robot according to the position where the robot accesses the component being worked on. Specifically, assume that the working point where the robot grasps, releases, attaches, etc. a workpiece is set on one side of a certain component. In this case, the placement of the robot on that side of the component is the constraint information specified in the local coordinate system of that component. By setting such constraint information regarding the work information, it is possible to calculate a placement that improves the success rate of path planning when planning a path for the robot according to the placement of the components.
ロボット仕様情報、部材情報、作業情報、及び制約情報は、入力装置18、記憶媒体読取装置22、又は通信I/F24を介してロボット設備設計装置10に入力される。取得部32は、取得したロボット仕様情報、部材情報、作業情報、及び制約情報を、配置計画部34に受け渡す。 The robot specification information, component information, work information, and constraint information are input to the robot equipment design device 10 via the input device 18, the storage medium reading device 22, or the communication I/F 24. The acquisition unit 32 passes the acquired robot specification information, component information, work information, and constraint information to the layout planning unit 34.
配置計画部34は、ロボット仕様情報、部材情報、及び作業情報に基づいて、設備における構成要素の各々の配置の候補として、制約情報を満たす配置の候補を1つ以上算出する。具体的には、配置計画部34は、共通する配置範囲が制約情報となっている構成要素群に対応する配置範囲毎に、配置範囲内での構成要素群に含まれる構成要素の各々の配置を算出する。例えば、図4の場合、配置計画部34は、配置範囲1を共通する制約情報として持つ構成要素A及びBを1つのグループとして抽出する。同様に、配置計画部34は、配置範囲2を共通する制約情報として持つ構成要素C及びDを1つのグループとして抽出し、配置範囲3を制約情報として持つ構成要素Eを1つのグループとして抽出する。そして、配置計画部34は、グループ毎に、各グループに含まれる構成要素を、構成要素同士が非干渉とういう制約を含む全ての制約情報を満たすように、そのグループに対応する配置範囲に配置した配置パターンを算出する。配置パターンは、1つの配置範囲に対して複数存在し得る。 Based on the robot specification information, the component information, and the work information, the layout planning unit 34 calculates one or more candidate layouts that satisfy the constraint information as candidates for the layout of each of the components in the facility. Specifically, for each layout range corresponding to a component group whose common layout range is the constraint information, the layout planning unit 34 calculates the layout of each of the components included in the component group within the layout range. For example, in the case of FIG. 4, the layout planning unit 34 extracts components A and B that have layout range 1 as common constraint information as one group. Similarly, the layout planning unit 34 extracts components C and D that have layout range 2 as common constraint information as one group, and extracts component E that has layout range 3 as constraint information as one group. Then, the layout planning unit 34 calculates a layout pattern in which the components included in each group are arranged in the layout range corresponding to that group so as to satisfy all constraint information including the constraint that the components do not interfere with each other. There may be multiple layout patterns for one layout range.
配置計画部34は、図6に示すように、配置範囲毎に算出した配置パターンを組み合わせて、配置候補を算出する。各配置候補の情報は、設備を設計する領域における、各構成要素の位置座標である。配置計画部34は、算出した配置候補の情報を評価部36に受け渡す。 As shown in FIG. 6, the layout planning unit 34 calculates layout candidates by combining the layout patterns calculated for each layout range. The information for each layout candidate is the position coordinates of each component in the area for designing the equipment. The layout planning unit 34 passes the information for the calculated layout candidates to the evaluation unit 36.
評価部36は、配置計画部34で算出され配置候補の各々の配置に関するコスト(以下、「配置コスト」という)を算出する。評価部36は、配置コストとして、少なくとも作業情報に基づくコストを算出する。例えば、図7上図に示すように、作業順序を考慮した配置、例えば、ロボットの作業に関連する部材を作業順に並べた配置の方が、ロボットの動作時間の総和が短くなる場合が多い。一方、図7下図に示すように、作業順序を考慮していない配置、例えば、ロボットの作業に関連する部材間距離を単純に最小化するような配置の場合、冗長な動作になって動作時間の総和が延びてしまう場合がある。なお、図7において、各丸印は、ロボットの作業点、矢印はロボットの動作方向及び動作距離を表している。これを踏まえ、評価部36は、作業情報が示す作業順に作業を行った場合のロボットの動作距離の総和に基づいて、配置コストを算出してよい。例えば、評価部36は、ロボットの作業順での作業点間の距離、すなわち部材間距離の総和を、配置コストとして算出してよい。 The evaluation unit 36 calculates the cost (hereinafter referred to as "placement cost") for each placement candidate calculated by the placement planning unit 34. The evaluation unit 36 calculates the cost based on at least the work information as the placement cost. For example, as shown in the upper diagram of FIG. 7, a placement that takes into account the work order, for example, a placement in which the parts related to the robot's work are arranged in the work order, often shortens the total operation time of the robot. On the other hand, as shown in the lower diagram of FIG. 7, a placement that does not take into account the work order, for example, a placement that simply minimizes the distance between the parts related to the robot's work, may result in redundant operations and extend the total operation time. In FIG. 7, each circle represents the robot's work point, and the arrow represents the robot's movement direction and movement distance. Based on this, the evaluation unit 36 may calculate the placement cost based on the total movement distance of the robot when the work is performed in the work order indicated by the work information. For example, the evaluation unit 36 may calculate the distance between the work points in the robot's work order, i.e., the total distance between the parts, as the placement cost.
また、評価部36は、作業情報に基づくコストに、さらに、構成要素に関する幾何情報を利用したコスト(以下、「幾何コスト」という)を少なくとも1つ反映させて、配置コストを算出してもよい。構成要素に関する幾何情報とは、構成要素間の距離、構成要素が配置された領域の面積又は体積、障害物と構成要素との距離等である。例えば図8及び下記(1)式に示すように、構成要素間距離L1、L2、L3、・・・、LN(Nは構成要素の数)の総和が大きいほど大きくなる値を幾何コストcとしてよい。なお、図8では、全ての構成要素間距離を図示すると煩雑になるため、一部の構成要素間距離のみを図示している。 The evaluation unit 36 may also calculate the placement cost by reflecting at least one cost using geometric information on the components (hereinafter referred to as "geometric cost") in addition to the cost based on the work information. The geometric information on the components includes the distance between the components, the area or volume of the area in which the components are placed, the distance between an obstacle and the components, and the like. For example, as shown in FIG. 8 and the following formula (1), the geometric cost c may be set to a value that increases as the sum of the inter-component distances L1 , L2 , L3 , ..., LN (N is the number of components) increases. Note that in FIG. 8, since illustrating all inter-component distances would be cumbersome, only some inter-component distances are illustrated.
また、例えば図9及び下記(2)式に示すように、構成要素の床面への設置部分の外接形状の面積Sが大きいほど大きくなる値を幾何コストcとしてよい。
c=S (2)
なお、上記面積Sに、構成要素の高さを乗算した体積Vを幾何コストcとしてもよい。
Furthermore, as shown in FIG. 9 and the following formula (2), the geometric cost c may be set to a value that increases as the area S of the circumscribing shape of the part of the component that is installed on the floor surface increases.
c = S (2)
The volume V obtained by multiplying the area S by the height of the component may be used as the geometric cost c.
また、例えば図10及び下記(3)式に示すように、各構成要素と障害物との距離D1、D2、D3、・・・、DNの総和が大きいほど小さくなる値を幾何コストcとしてもよい。配置コストに、構成要素と障害物との距離に基づく幾何コストを反映することで、ロボットの経路計画の成功率が高い配置候補の評価を高くすることができる。 10 and the following formula (3), the geometric cost c may be a value that decreases as the sum of the distances D 1 , D 2 , D 3 , ..., D N between each component and an obstacle increases. By reflecting the geometric cost based on the distances between the components and an obstacle in the placement cost, it is possible to highly evaluate placement candidates that have a high success rate for robot path planning.
評価部36は、例えば、上記の幾何コストcの少なくとも1つと、作業情報に基づくコストとを多目的最適化することにより、配置コストを算出してよい。上述した作業情報に基づくコスト、及び上記(1)式~(3)式の幾何コストcを用いた配置コストは、値が小さいほど配置の評価が高いことを表す。 The evaluation unit 36 may calculate the placement cost, for example, by multi-objective optimization of at least one of the above geometric costs c and the cost based on the work information. The placement cost using the above-mentioned cost based on the work information and the geometric cost c in the above equations (1) to (3) indicates that the placement is evaluated higher as the value is smaller.
また、評価部36は、ロボットの可操作性に基づくコストを配置コストとして算出してもよい。可操作性とは、ロボットがある姿勢をとるときに、その姿勢からの動き易さを示す指標である。可操作性は、ロボットの幾何構成(キネマティクス)によって変わる。図11に、可操作性を概略的に示す。図11の例では、色(濃度)が薄い点ほど可操作性の高い姿勢をとることができる空間位置であることを表している。可操作性wは、下記(4)式により算出される。 The evaluation unit 36 may also calculate a cost based on the manipulability of the robot as the placement cost. Manipulability is an index that indicates the ease with which the robot can move from a certain posture when it is in that posture. Manipulability varies depending on the geometric configuration (kinematics) of the robot. Figure 11 shows an overview of manipulability. In the example of Figure 11, points with lighter colors (density) represent spatial positions where a posture with higher manipulability can be assumed. Manipulability w is calculated using the following formula (4).
数式内の太字のqは、ロボットの姿勢、すなわち各関節の値(回転角度)のベクトルである。また、数式内の太字のrは、ロボットの手先の所定部位の位置及び姿勢(x,y,z,roll,pitch,yaw)である。また、数式内の太字のJ(q)は、ロボットの姿勢qのヤコビアンである。可操作性に基づくコストは、例えば、構成要素が配置される位置の可操作性wの値の総和等としてよい。評価部36は、可操作性に基づくコストを算出するための情報を、ロボット仕様情報、部材情報、及び作業情報から特定する。したがって、可操作性に基づくコストは、作業情報に基づくコストともいえる。配置コストとして、ロボットの可操作性を用いることで、ロボットの姿勢を算出する際の逆運動学の解のバリエーションが増え、より良い解を求めることができ、経路計画の成功率の向上に寄与することができる。なお、評価部36は、可操作性に基づくコストを、上述の作業順での部材間距離の総和や幾何コストと組み合わせて、配置コストを算出してもよい。 The bold q in the formula is the robot's posture, that is, a vector of the values (rotation angles) of each joint. The bold r in the formula is the position and posture (x, y, z, roll, pitch, yaw) of a specific part of the robot's hand. The bold J(q) in the formula is the Jacobian of the robot's posture q. The manipulability-based cost may be, for example, the sum of the manipulability w values at the positions where the components are placed. The evaluation unit 36 identifies information for calculating the manipulability-based cost from the robot specification information, component information, and work information. Therefore, the manipulability-based cost can also be said to be a cost based on work information. By using the manipulability of the robot as the placement cost, the variation of the inverse kinematics solution when calculating the robot's posture is increased, making it possible to obtain a better solution and contributing to an improvement in the success rate of the path planning. The evaluation unit 36 may calculate the placement cost by combining the manipulability-based cost with the sum of the distances between the components in the above-mentioned work order or the geometric cost.
評価部36は、配置コストが示す評価に基づいて、配置候補から最適な配置を選択する。具体的には、評価部36は、配置コストが示す評価が最も高い配置候補を、最適な配置として選択し、選択した配置についての配置情報、すなわち、設備を設計する領域における各構成要素の位置座標の情報を出力する。 The evaluation unit 36 selects an optimal layout from the layout candidates based on the evaluation indicated by the layout cost. Specifically, the evaluation unit 36 selects the layout candidate with the highest evaluation indicated by the layout cost as the optimal layout, and outputs layout information about the selected layout, i.e., information on the position coordinates of each component in the area where the facility is designed.
次に、第1実施形態に係るロボット設備設計装置10の作用について説明する。図12は、ロボット設備設計装置10のCPU12により実行されるロボット設備設計処理の流れを示すフローチャートである。CPU12が記憶装置16からロボット設備設計プログラムを読み出して、メモリ14に展開して実行することにより、CPU12がロボット設備設計装置10の各機能構成として機能し、図12に示すロボット設備設計処理が実行される。ロボット設備設計処理は、本発明のロボット設備設計方法の一例である。 Next, the operation of the robot equipment design device 10 according to the first embodiment will be described. FIG. 12 is a flowchart showing the flow of the robot equipment design process executed by the CPU 12 of the robot equipment design device 10. The CPU 12 reads out a robot equipment design program from the storage device 16, expands it into the memory 14, and executes it, whereby the CPU 12 functions as each functional component of the robot equipment design device 10, and the robot equipment design process shown in FIG. 12 is executed. The robot equipment design process is an example of a robot equipment design method of the present invention.
ステップS10で、取得部32が、ロボット仕様情報、部材情報、作業情報、及び制約情報を取得し、配置計画部34に受け渡す。次に、ステップS12で、配置計画部34が、共通する配置範囲を制約情報として持つ構成要素をグループとして抽出する。 In step S10, the acquisition unit 32 acquires the robot specification information, component information, work information, and constraint information, and passes them to the layout planning unit 34. Next, in step S12, the layout planning unit 34 extracts, as a group, components that have a common layout range as constraint information.
次に、ステップS14で、配置計画部34が、上記ステップS12で抽出したグループから、1つのグループに対応する配置範囲を選択する。 Next, in step S14, the placement planning unit 34 selects a placement range corresponding to one of the groups extracted in step S12.
次に、ステップS16で、配置計画部34が、選択した配置範囲に対応するグループに含まれる構成要素を、制約情報を満たすように、そのグループに対応する配置範囲に配置した配置パターンを算出する。 Next, in step S16, the placement planning unit 34 calculates a placement pattern in which the components included in the group corresponding to the selected placement range are placed in the placement range corresponding to that group so as to satisfy the constraint information.
次に、ステップS18で、配置計画部34が、上記ステップS12で抽出したグループに対応する配置範囲の選択が全て終了したか否かを判定する。未選択の配置範囲が存在する場合には、ステップS14に戻り、全ての配置範囲の選択が終了している場合には、ステップS20へ移行する。 Next, in step S18, the placement planning unit 34 determines whether or not the selection of all placement ranges corresponding to the groups extracted in step S12 has been completed. If there are any unselected placement ranges, the process returns to step S14, and if the selection of all placement ranges has been completed, the process proceeds to step S20.
ステップS20では、配置計画部34が、配置範囲毎に算出した配置パターンを組み合わせて、配置候補を算出し、算出した配置候補の情報を評価部36に受け渡す。そして、評価部36が、配置候補の各々について、少なくとも作業情報に基づくコストを用いた配置コストを算出する。 In step S20, the placement planning unit 34 combines the placement patterns calculated for each placement range to calculate placement candidates, and passes information on the calculated placement candidates to the evaluation unit 36. The evaluation unit 36 then calculates the placement cost for each placement candidate using at least the cost based on the work information.
次に、ステップS22で、評価部36が、配置コストが示す評価が最も高い配置候補を、最適な配置として選択し、選択した配置についての配置情報を出力し、ロボット設備設計処理は終了する。 Next, in step S22, the evaluation unit 36 selects the placement candidate with the highest evaluation indicated by the placement cost as the optimal placement, outputs placement information about the selected placement, and the robot equipment design process ends.
以上説明したように、第1実施形態に係るロボット設備設計装置は、ロボットを構成要素として含む設備に含まれる各構成要素(ロボット及びロボット以外の部材)に関する構成要素情報(ロボット仕様情報及び部材情報)を取得する。また、ロボット設備設計装置は、ロボットに行わせる作業に関する作業情報と、構成要素の配置に関する制約情報とを取得する。そして、ロボット設備設計装置は、構成要素情報及び作業情報に基づいて、設備における構成要素の各々の配置候補として、制約情報を満たす配置候補を1つ以上算出する。さらに、ロボット設備設計装置は、配置候補の各々の配置に関する配置コストを算出し、配置コストが示す評価に基づいて、配置候補から最適な配置を選択する。すなわち、ロボット設備設計装置は、ユーザの意図を反映した制約を満たすような配置候補を算出した上で、配置候補毎の配置コストに基づいて、各配置候補を評価する。これにより、ロボットを構成要素に含む設備の設計において、ユーザの意図を反映した配置を効率良く算出することができる。また、作業情報に基づくコストを用いた配置コストにしたがって最適な配置を選択することで、ロボットによる作業が効率良く行われるような配置を算出することができる。 As described above, the robot equipment design device according to the first embodiment acquires component information (robot specification information and component information) regarding each component (robot and components other than the robot) included in the equipment including the robot as a component. The robot equipment design device also acquires work information regarding the work to be performed by the robot and constraint information regarding the arrangement of the components. Then, based on the component information and the work information, the robot equipment design device calculates one or more arrangement candidates that satisfy the constraint information as arrangement candidates for each of the components in the equipment. Furthermore, the robot equipment design device calculates the arrangement cost for each arrangement of the arrangement candidates, and selects the optimal arrangement from the arrangement candidates based on the evaluation indicated by the arrangement cost. That is, the robot equipment design device calculates arrangement candidates that satisfy the constraints that reflect the user's intention, and then evaluates each arrangement candidate based on the arrangement cost for each arrangement candidate. This makes it possible to efficiently calculate an arrangement that reflects the user's intention in the design of equipment that includes a robot as a component. Also, by selecting the optimal arrangement according to the arrangement cost using the cost based on the work information, it is possible to calculate an arrangement that allows the robot to efficiently perform work.
また、ロボット設備設計装置は、制約情報として、構成要素を配置する範囲として想定される最大の範囲を示し、構成要素毎に設定された配置範囲内に構成要素の各々が配置されるという制約と、構成要素同士が非干渉であるという制約とを取得する。そして、ロボット設備設計装置は、共通する配置範囲が制約情報となっている構成要素群に対応する配置範囲毎に、配置範囲内での構成要素群に含まれる構成要素の各々の配置を算出する。これにより、ユーザの意図を反映し、かつロボットの経路計画の成功率が向上するような配置を効率良く算出することができる。 The robot equipment design device also acquires, as constraint information, a constraint indicating the maximum range assumed for placing components, that each component be placed within the placement range set for each component, and a constraint that the components do not interfere with each other. Then, for each placement range corresponding to a component group whose common placement range is the constraint information, the robot equipment design device calculates the placement of each of the components included in the component group within the placement range. This makes it possible to efficiently calculate a placement that reflects the user's intentions and improves the success rate of the robot's path planning.
また、ロボット設備設計装置は、制約情報として、構成要素間の位置関係、構成要素の配置不可能領域、構成要素を配置する指定位置、構成要素に対するクリアランス、ロボットの作業点に対応する構成要素に対するロボットの位置の少なくとも1つを取得する。これにより、ユーザの意図を、配置の算出に詳細かつ柔軟に反映させることができる。 The robot facility design device also acquires, as constraint information, at least one of the following: the positional relationship between components, areas where components cannot be placed, the designated position for placing the components, the clearance for the components, and the position of the robot relative to the components that correspond to the robot's working point. This allows the user's intentions to be reflected in detail and flexibly in the calculation of the placement.
<第2実施形態>
次に、第2実施形態について説明する。なお、第2実施形態に係るロボット設備設計装置において、第1実施形態に係るロボット設備設計装置10と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。また、第1実施形態と第2実施形態とで、符号の末尾2桁が共通する機能構成において、共通する機能についての詳細な説明を省略する。さらに、第2実施形態に係るロボット設備設計装置のハードウェア構成は、図2に示す、第1実施形態に係るロボット設備設計装置10のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。
Second Embodiment
Next, a second embodiment will be described. In the robot equipment design device according to the second embodiment, the same components as those in the robot equipment design device 10 according to the first embodiment will be denoted by the same reference numerals and detailed descriptions thereof will be omitted. In addition, in functional configurations in which the last two digits of the reference numerals are the same between the first and second embodiments, detailed descriptions of the common functions will be omitted. Furthermore, since the hardware configuration of the robot equipment design device according to the second embodiment is the same as the hardware configuration of the robot equipment design device 10 according to the first embodiment shown in FIG. 2, a description thereof will be omitted.
第2実施形態に係るロボット設備設計装置210の機能構成について説明する。図3に示すように、ロボット設備設計装置210は、機能構成として、取得部32と、配置計画部234と、評価部36とを含む。各機能構成は、CPU12が記憶装置16に記憶されたロボット設備設計プログラムを読み出し、メモリ14に展開して実行することにより実現される。 The functional configuration of the robot equipment design device 210 according to the second embodiment will be described. As shown in FIG. 3, the robot equipment design device 210 includes, as its functional configuration, an acquisition unit 32, a layout planning unit 234, and an evaluation unit 36. Each functional configuration is realized by the CPU 12 reading out the robot equipment design program stored in the storage device 16, expanding it in the memory 14, and executing it.
第1実施形態では、図4に示すように、各配置範囲に重複がない場合について説明した。各構成要素に設定される配置範囲は、図13に示す配置範囲1と配置範囲2のように、一部が重複するように設定されてもよいし、配置範囲2と配置範囲3のように、包含関係となるように設定されてもよい。 In the first embodiment, a case where there is no overlap between the placement ranges, as shown in FIG. 4, has been described. The placement ranges set for each component may be set so that they overlap partially, as in placement range 1 and placement range 2 shown in FIG. 13, or may be set so that they have an inclusive relationship, as in placement range 2 and placement range 3.
配置計画部234は、共通する配置範囲が制約情報となっている構成要素群に対応する配置範囲同士が、図13に示すように重複する場合、予め定めた優先度順に配置パターンを算出する配置範囲を決定する。具体的には、配置計画部234は、優先度順に先に配置パターンが決定された配置範囲と重複する領域を含む配置範囲についての配置パターンを算出する際、先に決定されている配置パターンにおける構成要素と干渉しないように、配置パターンを算出する。 When placement ranges corresponding to groups of components whose common placement range is constraint information overlap as shown in FIG. 13, the placement planning unit 234 determines the placement range for which a placement pattern is to be calculated in a predetermined order of priority. Specifically, when calculating a placement pattern for a placement range that includes an area that overlaps with a placement range for which a placement pattern has been previously determined in order of priority, the placement planning unit 234 calculates the placement pattern so as not to interfere with the components in the previously determined placement pattern.
例えば、配置計画部234は、サイズが小さい配置範囲ほど優先度が高いと判定してよい。配置範囲のサイズが小さいほど、その配置範囲に制約情報を満たすように構成要素を配置することが困難になる。そのため、サイズが小さい配置範囲から先に配置パターンを決定することで、設備を設計する領域全体について、制約情報を満たす配置が算出し易くなる。 For example, the placement planning unit 234 may determine that the smaller the placement range, the higher the priority. The smaller the placement range, the more difficult it is to place components in that placement range so as to satisfy the constraint information. Therefore, by determining the placement pattern for the smaller placement range first, it becomes easier to calculate a placement that satisfies the constraint information for the entire area in which the equipment is designed.
また、例えば、配置計画部234は、配置範囲における構成要素を配置可能な領域の自由度が小さい配置範囲ほど優先度が高いと判定してもよい。自由度は、例えば、自由度=(配置範囲の面積-配置不可領域の面積)/構成要素の面積(床面への設置部分の外接形状の面積)としてよい。配置不可領域とは、例えば、配置範囲内に設置される固定設備の領域等である。例えば、図14に示すように、構成要素Aの制約情報として配置範囲1が設定され、構成要素Bの制約情報として配置範囲2が設定されているとする。また、配置範囲1と配置範囲2とは同じ面積、構成要素Aと構成要素Bとは同じ面積、かつ、配置範囲1内には、固定設備が設置されるものとする。この場合、配置範囲1の自由度の方が、配置範囲2の自由度よりも小さくなるため、配置範囲1の方が配置範囲2よりも優先度が高くなる。固定設備や構成要素の大きさを考慮したうえで、配置範囲から配置不可領域を除いた領域の面積が小さい場合、上記の配置範囲のサイズが小さい場合と同様に、制約情報を満たす配置パターンを算出することが困難になる。そのため、自由度が小さい配置範囲から先に配置パターンを決定することで、設備を設計する領域全体について、制約情報を満たす配置が算出し易くなる。 For example, the placement planning unit 234 may determine that the lower the degree of freedom of the area in which components can be placed in the placement range, the higher the priority. The degree of freedom may be, for example, the degree of freedom = (area of placement range - area of non-placeable area) / area of component (area of the circumscribed shape of the part installed on the floor surface). The non-placeable area is, for example, an area of fixed equipment installed within the placement range. For example, as shown in FIG. 14, placement range 1 is set as the constraint information of component A, and placement range 2 is set as the constraint information of component B. Also, placement range 1 and placement range 2 have the same area, component A and component B have the same area, and fixed equipment is installed within placement range 1. In this case, the degree of freedom of placement range 1 is smaller than the degree of freedom of placement range 2, so that placement range 1 has a higher priority than placement range 2. When the area of the area excluding the non-placeable area from the placement range is small after taking into account the size of the fixed equipment and components, it becomes difficult to calculate a placement pattern that satisfies the constraint information, as in the case where the size of the placement range is small. Therefore, by first determining the placement pattern for the placement range with the least degree of freedom, it becomes easier to calculate a placement that satisfies the constraint information for the entire area in which the equipment is designed.
また、例えば、配置計画部234は、包含関係にある配置範囲同士の場合、内側の配置範囲ほど優先度が高いと判定してもよい。例えば、図15に示すように、構成要素A、B、及びCの制約情報として配置範囲2が設定されており、構成要素D及びEの制約情報として配置範囲1が設定されており、配置範囲2は配置範囲1に内包されているとする。このような場合に、外側の配置範囲である配置範囲1から先に配置パターンを算出したとする。この場合、配置範囲2についての配置パターン算出時に、図16の破線部に示すように、先に算出されている配置範囲1についての配置パターンにおける構成要素と干渉する可能性、又は、図17の破線部に示すように、配置範囲2に構成要素が収まらない可能性が高まる。すなわち、構成要素同士が非干渉であるという制約、又は構成要素毎に設定された配置範囲内に構成要素の各々が配置されるという制約を満たさない可能性が高まる。そのため、包含関係にある内側の配置範囲から先に配置パターンを決定することで、設備を設計する領域全体について、制約情報を満たす配置が算出し易くなる。 In addition, for example, the placement planning unit 234 may determine that, in the case of placement ranges that are in an inclusive relationship, the inner placement range has a higher priority. For example, as shown in FIG. 15, placement range 2 is set as the constraint information for components A, B, and C, and placement range 1 is set as the constraint information for components D and E, and placement range 2 is included in placement range 1. In such a case, it is assumed that a placement pattern is calculated first from placement range 1, which is the outer placement range. In this case, when calculating the placement pattern for placement range 2, as shown in the dashed line in FIG. 16, there is a high possibility that the placement pattern will interfere with the components in the placement pattern for placement range 1 that was calculated earlier, or that the components will not fit in placement range 2, as shown in the dashed line in FIG. 17. In other words, there is a high possibility that the constraint that the components do not interfere with each other, or the constraint that each component is placed within the placement range set for each component, will not be satisfied. Therefore, by determining the placement pattern first from the inner placement range that is in an inclusive relationship, it becomes easier to calculate a placement that satisfies the constraint information for the entire area in which the equipment is designed.
配置計画部234は、上記の配置範囲のサイズ、自由度、及び包含関係のいずれかに基づいて、配置範囲毎の優先度を設定してもよいし、これらを組み合わせた総合的な優先度を設定してもよい。 The placement planning unit 234 may set a priority for each placement range based on any of the size, degree of freedom, and inclusion relationship of the placement range, or may set an overall priority that combines these.
次に、第2実施形態に係るロボット設備設計装置210の作用について説明する。図18は、ロボット設備設計装置210のCPU12により実行されるロボット設備設計処理の流れを示すフローチャートである。CPU12が記憶装置16からロボット設備設計プログラムを読み出して、メモリ14に展開して実行することにより、CPU12がロボット設備設計装置210の各機能構成として機能し、図18に示すロボット設備設計処理が実行される。なお、図18に示すロボット設備設計処理において、第1実施形態におけるロボット設備設計処理(図12)と同様の処理については、同一のステップ番号を付与して、詳細な説明を省略する。 Next, the operation of the robot equipment design device 210 according to the second embodiment will be described. FIG. 18 is a flowchart showing the flow of the robot equipment design process executed by the CPU 12 of the robot equipment design device 210. The CPU 12 reads out the robot equipment design program from the storage device 16, expands it into the memory 14, and executes it, whereby the CPU 12 functions as each functional component of the robot equipment design device 210, and the robot equipment design process shown in FIG. 18 is executed. Note that in the robot equipment design process shown in FIG. 18, the same processes as those in the robot equipment design process (FIG. 12) in the first embodiment are given the same step numbers, and detailed descriptions are omitted.
ステップS10及びS12を経て、ステップS210へ移行する。ステップS210では、配置計画部234が、上記ステップS12で抽出した各グループに対応する配置範囲の各々について、配置範囲のサイズ、自由度、包含関係、又はこれらの組み合わせに基づいて、配置範囲毎の優先度を設定する。 After steps S10 and S12, the process proceeds to step S210. In step S210, the placement planning unit 234 sets a priority for each placement range corresponding to each group extracted in step S12 above, based on the size, degree of freedom, inclusion relationship, or a combination of these, of the placement range.
次に、ステップS214で、配置計画部234が、上記ステップS12で抽出したグループから、上記ステップS210で設定した優先度順に、1つのグループに対応する配置範囲を選択する。 Next, in step S214, the placement planning unit 234 selects a placement range corresponding to one group from the groups extracted in step S12 above, in the order of priority set in step S210 above.
次に、ステップS216で、配置計画部234が、選択した配置範囲に対応するグループに含まれる構成要素を、制約情報を満たすように、そのグループに対応する配置範囲に配置した配置パターンを算出する。この際、先に配置パターンが算出されている配置範囲における構成要素と、選択された配置範囲の構成要素とが干渉する場合には、選択された配置範囲の構成要素の配置を修正することにより、構成要素同士が非干渉という制約を満たす配置パターンを算出する。 Next, in step S216, the placement planning unit 234 calculates a placement pattern in which the components included in the group corresponding to the selected placement range are placed in the placement range corresponding to that group so as to satisfy the constraint information. At this time, if the components in the placement range for which the placement pattern has been previously calculated interfere with the components in the selected placement range, the placement plan unit 234 calculates a placement pattern that satisfies the constraint that the components do not interfere with each other by correcting the placement of the components in the selected placement range.
次に、ステップS18で、配置計画部234が、上記ステップS12で抽出したグループに対応する配置範囲の選択が全て終了したか否かを判定する。未選択の配置範囲が存在する場合には、ステップS214に戻り、全ての配置範囲の選択が終了している場合には、ステップS20へ移行する。 Next, in step S18, the placement planning unit 234 determines whether or not the selection of all placement ranges corresponding to the groups extracted in step S12 has been completed. If there are any unselected placement ranges, the process returns to step S214, and if the selection of all placement ranges has been completed, the process proceeds to step S20.
以下、第1実施形態におけるロボット設備設計処理と同様に、ステップS20及びS22の処理が実行され、ロボット設備設計処理は終了する。 Then, steps S20 and S22 are executed in the same manner as the robot equipment design process in the first embodiment, and the robot equipment design process ends.
以上説明したように、第2実施形態に係るロボット設備設計装置は、配置範囲のサイズ、自由度、包含関係、又はこれらの組み合わせに基づいて、配置範囲毎の優先度を設定する。そして、ロボット設備設計装置は、優先度順に、配置範囲毎の配置パターンを算出する。これにより、構成要素毎の制約情報として設定した配置範囲に重複が生じている場合でも、ロボットを構成要素に含む設備の設計において、ユーザの意図を反映した配置を効率良く算出することができる。 As described above, the robot equipment design device according to the second embodiment sets a priority for each placement range based on the size, degree of freedom, inclusion relationship, or a combination of these for the placement range. The robot equipment design device then calculates a placement pattern for each placement range in order of priority. This makes it possible to efficiently calculate a placement that reflects the user's intentions when designing equipment that includes a robot as a component, even if there is overlap in the placement ranges set as constraint information for each component.
<第3実施形態>
次に、第3実施形態について説明する。なお、第3実施形態に係るロボット設備設計装置において、第1実施形態に係るロボット設備設計装置10と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。また、第1実施形態と第3実施形態とで、符号の末尾2桁が共通する機能構成において、共通する機能についての詳細な説明を省略する。さらに、第3実施形態に係るロボット設備設計装置のハードウェア構成は、図2に示す、第1実施形態に係るロボット設備設計装置10のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。
Third Embodiment
Next, a third embodiment will be described. In the robot equipment design device according to the third embodiment, the same components as those in the robot equipment design device 10 according to the first embodiment will be denoted by the same reference numerals and detailed descriptions thereof will be omitted. In addition, in functional configurations in which the last two digits of the reference numerals are the same between the first and third embodiments, detailed descriptions of the common functions will be omitted. Furthermore, since the hardware configuration of the robot equipment design device according to the third embodiment is the same as the hardware configuration of the robot equipment design device 10 according to the first embodiment shown in FIG. 2, a description thereof will be omitted.
第3実施形態に係るロボット設備設計装置310の機能構成について説明する。図3に示すように、ロボット設備設計装置310は、機能構成として、取得部32と、配置計画部34と、評価部336とを含む。各機能構成は、CPU12が記憶装置16に記憶されたロボット設備設計プログラムを読み出し、メモリ14に展開して実行することにより実現される。 The functional configuration of the robot equipment design device 310 according to the third embodiment will be described. As shown in FIG. 3, the robot equipment design device 310 includes, as its functional components, an acquisition unit 32, a layout planning unit 34, and an evaluation unit 336. Each functional component is realized by the CPU 12 reading out the robot equipment design program stored in the storage device 16, expanding it in the memory 14, and executing it.
評価部336は、作業情報が示す作業順に作業を行った場合のロボットの動作時間に基づいて、配置候補毎の配置コストを算出する。具体的には、評価部336は、作業情報に基づいて、配置候補毎に作業点を特定し、特定した作業点を作業順に辿る経路の長さに、予め設定したロボットの動作速度を乗算した値を、簡易的な動作時間に基づく配置コストとして算出してよい。また、評価部336は、ロボット仕様情報及び作業情報に基づいて、作業点毎のロボットの姿勢を算出すると共に、例えば下記(5)式に示すように、作業点間に相当する開始姿勢から終了姿勢までのロボットの動作時間の和を配置コストとして算出してもよい。 The evaluation unit 336 calculates the placement cost for each placement candidate based on the operation time of the robot when performing the tasks in the task order indicated by the task information. Specifically, the evaluation unit 336 may identify a task point for each placement candidate based on the task information, and calculate the placement cost based on a simple operation time by multiplying the length of the path that traces the identified task points in the task order by a preset robot operation speed. The evaluation unit 336 may also calculate the robot posture for each task point based on the robot specification information and task information, and calculate the sum of the robot operation times from the start posture to the end posture corresponding to the interval between task points as the placement cost, for example, as shown in the following formula (5).
(5)式において、mは作業点の個数、ti,i+1は、i番目の作業点とi+1番目の作業点との間の動作時間である。評価部336は、ロボット仕様情報に含まれるダイナミクス情報等に基づいて、ロボットの姿勢を変化させる速度及び加速度を設定し、ロボットの動作をシミュレーションすることにより、動作時間ti,i+1を算出してよい。そして、評価部336は、動作時間に基づく配置コストにしたがって、動作時間が最も短い配置候補を、最適な配置として選択する。 In formula (5), m is the number of task points, and t i,i+1 is the operation time between the i-th task point and the i+1-th task point. The evaluation unit 336 may calculate the operation time t i,i+1 by setting the speed and acceleration for changing the robot's posture based on dynamics information and the like included in the robot specification information, and simulating the robot's operation. Then, the evaluation unit 336 selects the placement candidate with the shortest operation time as the optimal placement according to the placement cost based on the operation time.
第3実施形態に係るロボット設備設計装置310の作用は、第1実施形態におけるロボット設備設計処理(図12)のステップS20で、配置コストとして、動作時間に基づく配置コストを算出する点が第1実施形態と相違するだけであるため、説明を省略する。 The operation of the robot equipment design device 310 according to the third embodiment differs from that of the first embodiment only in that in step S20 of the robot equipment design process (FIG. 12) in the first embodiment, a placement cost based on the operation time is calculated as the placement cost, and therefore a description thereof will be omitted.
以上説明したように、第3実施形態に係るロボット設備設計装置は、配置候補から最適な配置を選択するための配置コストとして、各配置候補におけるロボットの動作時間に基づくコストを算出する。そして、ロボット設備設計装置は、動作時間が最短となる配置候補を最適な配置として選択する。これにより、ロボットの動作時間が最短となる配置を最適な配置として選択することができる。 As described above, the robot equipment design device according to the third embodiment calculates a cost based on the robot's operating time for each placement candidate as the placement cost for selecting the optimal placement from the placement candidates. The robot equipment design device then selects the placement candidate that results in the shortest operating time as the optimal placement. This makes it possible to select the placement that results in the shortest robot operating time as the optimal placement.
なお、第3実施形態においても、第2実施形態と同様に、配置範囲毎の配置パターンを算出する際に、配置範囲の優先度順に算出するようにしてもよい。 In the third embodiment, as in the second embodiment, when calculating the placement pattern for each placement range, the calculation may be performed in order of the priority of the placement range.
<第4実施形態>
次に、第4実施形態について説明する。なお、第4実施形態に係るロボット設備設計装置において、第1実施形態に係るロボット設備設計装置10と同様の構成については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。また、第1実施形態と第4実施形態とで、符号の末尾2桁が共通する機能構成において、共通する機能についての詳細な説明を省略する。さらに、第4実施形態に係るロボット設備設計装置のハードウェア構成は、図2に示す、第1実施形態に係るロボット設備設計装置10のハードウェア構成と同様であるため、説明を省略する。
Fourth Embodiment
Next, a fourth embodiment will be described. In the robot equipment design device according to the fourth embodiment, the same components as those in the robot equipment design device 10 according to the first embodiment will be denoted by the same reference numerals and detailed descriptions thereof will be omitted. In addition, in the functional components having the same last two digits of the reference numerals in the first and fourth embodiments, detailed descriptions of the common functions will be omitted. Furthermore, since the hardware configuration of the robot equipment design device according to the fourth embodiment is the same as the hardware configuration of the robot equipment design device 10 according to the first embodiment shown in FIG. 2, the description thereof will be omitted.
第4実施形態に係るロボット設備設計装置410の機能構成について説明する。図19に示すように、ロボット設備設計装置410は、機能構成として、取得部32と、作成部438と、配置計画部34と、評価部436とを含む。各機能構成は、CPU12が記憶装置16に記憶されたロボット設備設計プログラムを読み出し、メモリ14に展開して実行することにより実現される。 The functional configuration of the robot equipment design device 410 according to the fourth embodiment will be described. As shown in FIG. 19, the robot equipment design device 410 includes, as its functional configuration, an acquisition unit 32, a creation unit 438, a layout planning unit 34, and an evaluation unit 436. Each functional configuration is realized by the CPU 12 reading out the robot equipment design program stored in the storage device 16, expanding it in the memory 14, and executing it.
作成部438は、ロボットを含む空間内の各点における可到達性を示す可到達性マップを生成する。可到達性とは、該当の点が、ロボットにとってどれだけ手が届き易いかを示す指標である。具体的には、作成部438は、ロボットを含む空間を、三次元方向のそれぞれについて一定間隔で離散化することにより、空間を複数のボクセルに分割する。作成部438は、図20に示すように、離散化したボクセル40毎に、ボクセル40内に球42を設定し、球42の表面にロボット手先の座標系候補44を一定間隔で生成する。図20の例では、座標系候補44を、ロボット手先46のローカル座標系のz軸方向の矢印で表している。作成部438は、取得部32からロボット仕様情報を受け取る。そして、作成部438は、ロボット仕様情報に基づいて、座標系候補44の各々について、座標系候補44とロボット手先46とを一致させるロボット姿勢となる解の有無を判定し、解のある座標系候補44をカウントする。なお、ここでのロボット姿勢では、ロボットのベース(土台部分)の移動及び回転は行わないものとしてよい。 The creation unit 438 generates a reachability map that indicates the reachability of each point in the space including the robot. Reachability is an index that indicates how easily the corresponding point can be reached by the robot. Specifically, the creation unit 438 divides the space including the robot into multiple voxels by discretizing the space at regular intervals in each of the three-dimensional directions. As shown in FIG. 20, the creation unit 438 sets a sphere 42 within each discretized voxel 40, and generates coordinate system candidates 44 of the robot hand on the surface of the sphere 42 at regular intervals. In the example of FIG. 20, the coordinate system candidates 44 are represented by arrows in the z-axis direction of the local coordinate system of the robot hand 46. The creation unit 438 receives robot specification information from the acquisition unit 32. Then, based on the robot specification information, the creation unit 438 determines whether or not there is a solution for each of the coordinate system candidates 44 that results in a robot posture that matches the coordinate system candidate 44 with the robot hand 46, and counts the coordinate system candidates 44 that have a solution. Note that in this robot posture, the robot base (foundation part) may not move or rotate.
作成部438は、例えば、下記によりボクセル40毎の可到達性を算出する。
可到達性=(解のある座標系候補の数/座標系候補の総数数)*100
作成部438は、空間内の全てのボクセル40について上記のように可到達性を算出することにより、可到達性マップを作成する。可到達性マップは、概念的には、図11に示す可操作性と同様に表すことができる。図11の例では、各点がボクセル40毎に算出された可到達性の値に対応しており、色(濃度)が薄い点ほど可到達性が高いこと、すなわちロボット手先46が届き易い点であることを表している。作成部438は、作成した可到達性マップを評価部4336へ受け渡す。
The creation unit 438 calculates the reachability for each voxel 40, for example, as follows.
Reachability = (number of coordinate system candidates with solutions / total number of coordinate system candidates) * 100
The creation unit 438 creates a reachability map by calculating the reachability for all voxels 40 in the space as described above. The reachability map can be conceptually expressed in the same way as the manipulability shown in Fig. 11. In the example of Fig. 11, each point corresponds to a reachability value calculated for each voxel 40, and the lighter the color (density) of a point, the higher the reachability, i.e., the easier it is for the robot hand 46 to reach that point. The creation unit 438 passes the created reachability map to the evaluation unit 4336.
評価部436は、配置計画部34で算出され配置候補の各々について、可到達性マップに基づいて配置コストを算出する。具体的には、評価部436は、可到達性マップにおけるロボットの位置及び向きを、配置候補におけるロボットの位置及び向きに合わせる。そして、評価部436は、ロボットから見た各作業点に最も近いボクセル40の可到達性を取得し、全ての作業点についての可到達性の総和を配置コストとして算出する。上記のように算出された可到達性の場合、配置コストが大きいほど、配置の評価が高いことを表す。 The evaluation unit 436 calculates a placement cost for each placement candidate calculated by the placement planning unit 34 based on the reachability map. Specifically, the evaluation unit 436 aligns the position and orientation of the robot in the reachability map to the position and orientation of the robot in the placement candidate. The evaluation unit 436 then obtains the reachability of the voxel 40 closest to each working point as seen by the robot, and calculates the sum of the reachability for all working points as the placement cost. In the case of reachability calculated as above, a higher placement cost indicates a higher placement evaluation.
次に、第4実施形態に係るロボット設備設計装置410の作用について説明する。図21は、ロボット設備設計装置410のCPU12により実行されるロボット設備設計処理の流れを示すフローチャートである。CPU12が記憶装置16からロボット設備設計プログラムを読み出して、メモリ14に展開して実行することにより、CPU12がロボット設備設計装置410の各機能構成として機能し、図21に示すロボット設備設計処理が実行される。なお、図21に示すロボット設備設計処理において、第1実施形態におけるロボット設備設計処理(図12)と同様の処理については、同一のステップ番号を付与して、詳細な説明を省略する。 Next, the operation of the robot equipment design device 410 according to the fourth embodiment will be described. FIG. 21 is a flowchart showing the flow of the robot equipment design process executed by the CPU 12 of the robot equipment design device 410. The CPU 12 reads out a robot equipment design program from the storage device 16, expands it into the memory 14, and executes it, whereby the CPU 12 functions as each functional component of the robot equipment design device 410, and the robot equipment design process shown in FIG. 21 is executed. Note that in the robot equipment design process shown in FIG. 21, the same processes as those in the robot equipment design process (FIG. 12) in the first embodiment are given the same step numbers, and detailed descriptions are omitted.
ステップS10を経て、ステップS410へ移行する。ステップS410では、作成部438が、ロボットを含む空間を離散化して複数のボクセル40に分割し、離散化したボクセル40毎に、ボクセル40内に球42を設定し、球42の表面にロボット手先の座標系候補44を一定間隔で生成する。そして、作成部438は、ロボット仕様情報に基づいて、座標系候補44の各々について、座標系候補44とロボット手先46とを一致させるロボット姿勢となる解の有無に基づいて、ボクセル40毎に可到達性を算出することにより、可到達性マップを作成する。 After step S10, the process proceeds to step S410. In step S410, the creation unit 438 discretizes the space including the robot and divides it into a number of voxels 40, sets a sphere 42 within each of the discretized voxels 40, and generates coordinate system candidates 44 for the robot hand at regular intervals on the surface of the sphere 42. Then, based on the robot specification information, the creation unit 438 creates a reachability map by calculating the reachability for each of the coordinate system candidates 44 based on the presence or absence of a solution that results in a robot posture that matches the coordinate system candidate 44 with the robot hand 46.
次に、ステップS12~S18を経て、ステップS420へ移行する。ステップS420では、評価部436が、配置候補毎に、可到達性マップにおけるロボットの位置及び向きを、配置候補におけるロボットの位置及び向きに合わせる。そして、評価部436が、ロボットから見た各作業点に最も近いボクセル40の可到達性を取得し、全ての作業点についての可到達性の総和を配置コストとして算出する。 Next, the process proceeds to step S420 via steps S12 to S18. In step S420, the evaluation unit 436 aligns the position and orientation of the robot in the reachability map for each placement candidate to the position and orientation of the robot in the placement candidate. The evaluation unit 436 then obtains the reachability of the voxel 40 closest to each working point as seen from the robot, and calculates the sum of the reachability for all working points as the placement cost.
以下、第1実施形態におけるロボット設備設計処理と同様に、ステップS22の処理が実行され、ロボット設備設計処理は終了する。 Then, similar to the robot equipment design process in the first embodiment, the processing of step S22 is executed, and the robot equipment design process ends.
以上説明したように、第4実施形態に係るロボット設備設計装置は、ロボットの手の届き易さを示す可到達性に基づく配置コストして、配置候補から最適な配置を選択する。これにより、無理のないロボット姿勢をとることができる配置を、最適な配置として選択することができる。 As described above, the robot facility design device according to the fourth embodiment selects the optimal placement from among placement candidates using placement cost based on reachability, which indicates how easily the robot can reach the placement. This allows a placement that allows the robot to assume a natural posture to be selected as the optimal placement.
なお、第4実施形態においても、第2実施形態と同様に、配置範囲毎の配置パターンを算出する際に、配置範囲の優先度順に算出するようにしてもよい。また、第1~第3実施形態で説明した配置コストと、可到達性に基づく配置コストを組み合わせた配置コストを算出してもよい。 In the fourth embodiment, as in the second embodiment, when calculating the placement pattern for each placement range, the calculation may be performed in order of the priority of the placement range. Also, a placement cost may be calculated that combines the placement cost described in the first to third embodiments and the placement cost based on reachability.
なお、上記各実施形態において、ロボット設備に含まれるロボットの台数は、1台であってもよいし、複数台であってもよい。複数台のロボットを含む場合には、より複雑な作業に対応可能なロボット設備を構築することができる。 In each of the above embodiments, the number of robots included in the robot equipment may be one or more. When multiple robots are included, a robot equipment capable of handling more complicated tasks can be constructed.
また、開示の技術は、ロボットのオフラインティーチングツール、CPS(Cyber-Physical System)等のシミュレーションツール、CAD等に適用可能である。 The disclosed technology can also be applied to offline teaching tools for robots, simulation tools such as CPS (Cyber-Physical System), CAD, etc.
また、上記各実施形態でCPUがソフトウェア(プログラム)を読み込んで実行したロボット設備設計処理を、CPU以外の各種のプロセッサが実行してもよい。この場合のプロセッサとしては、FPGA(Field-Programmable Gate Array)等の製造後に回路構成を変更可能なPLD(Programmable Logic Device)、及びASIC(Application Specific Integrated Circuit)等の特定の処理を実行させるために専用に設計された回路構成を有するプロセッサである専用電気回路等が例示される。また、ロボット設備設計処理を、これらの各種のプロセッサのうちの1つで実行してもよいし、同種又は異種の2つ以上のプロセッサの組み合わせ(例えば、複数のFPGA、及びCPUとFPGAとの組み合わせ等)で実行してもよい。また、これらの各種のプロセッサのハードウェア的な構造は、より具体的には、半導体素子等の回路素子を組み合わせた電気回路である。 In addition, the robot equipment design process executed by the CPU by reading the software (program) in each of the above embodiments may be executed by various processors other than the CPU. Examples of processors in this case include PLDs (Programmable Logic Devices) such as FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) whose circuit configuration can be changed after manufacture, and dedicated electric circuits such as ASICs (Application Specific Integrated Circuits) that are processors having a circuit configuration designed exclusively to execute specific processes. The robot equipment design process may be executed by one of these various processors, or may be executed by a combination of two or more processors of the same or different types (e.g., multiple FPGAs, a combination of a CPU and an FPGA, etc.). The hardware structure of these various processors is, more specifically, an electric circuit that combines circuit elements such as semiconductor elements.
また、上記各実施形態では、ロボット設備設計プログラムが記憶装置に予め記憶(インストール)されている態様を説明したが、これに限定されない。プログラムは、CD-ROM、DVD-ROM、ブルーレイディスク、USBメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供されてもよい。また、プログラムは、ネットワークを介して外部装置からダウンロードされる形態としてもよい。 In addition, in each of the above embodiments, the robot equipment design program is described as being pre-stored (installed) in a storage device, but this is not limiting. The program may be provided in a form stored in a storage medium such as a CD-ROM, DVD-ROM, Blu-ray disc, or USB memory. The program may also be downloaded from an external device via a network.
10、210、310 ロボット設備設計装置
12 CPU
14 メモリ
16 記憶装置
18 入力装置
20 出力装置
22 記憶媒体読取装置
24 通信I/F
26 バス
32 取得部
34、234 配置計画部
36、336 評価部
40 ボクセル
42 球
44 座標系候補
46 ロボット手先
10, 210, 310 Robot equipment design device 12 CPU
14 Memory 16 Storage device 18 Input device 20 Output device 22 Storage medium reading device 24 Communication I/F
26 Bus 32 Acquisition unit 34, 234 Layout planning unit 36, 336 Evaluation unit 40 Voxel 42 Sphere 44 Coordinate system candidate 46 Robot hand
Claims (13)
前記構成要素情報及び前記作業情報に基づいて、前記設備における前記構成要素の各々の配置の候補として、前記制約情報を満たす配置の候補を1つ以上算出する配置計画部と、
前記配置の候補の各々の配置に関するコストを算出し、前記コストが示す評価に基づいて、前記配置の候補から最適な配置を選択する評価部と、を含み、
前記取得部は、前記制約情報として、前記構成要素を配置する範囲として想定される最大の範囲を示し、前記構成要素毎に設定された配置範囲内に前記構成要素の各々が配置されるという制約を取得し、
前記配置計画部は、共通する前記配置範囲が制約情報となっている構成要素群に対応する前記配置範囲毎に、前記配置範囲内での前記構成要素群に含まれる前記構成要素の各々の配置を算出する
ロボット設備設計装置。 an acquisition unit that acquires component information on each component included in a facility that includes a robot as a component, task information on tasks to be performed by the robot, and constraint information on the placement of the components;
an arrangement planning unit that calculates one or more arrangement candidates that satisfy the constraint information as arrangement candidates for each of the components in the facility based on the component information and the work information;
an evaluation unit that calculates a cost for each of the placement candidates and selects an optimal placement from the placement candidates based on an evaluation indicated by the cost ;
the acquisition unit acquires, as the constraint information, a constraint indicating a maximum range assumed as a range in which the components are to be arranged, and that each of the components is to be arranged within a placement range set for each of the components;
The placement planning unit calculates, for each of the placement ranges corresponding to a group of components in which the common placement range is constraint information, a placement of each of the components included in the group of components within the placement range.
Robot equipment design device.
配置計画部が、前記構成要素情報及び前記作業情報に基づいて、前記設備における前記構成要素の各々の配置の候補として、前記制約情報を満たす配置の候補を1つ以上算出し、
評価部が、前記配置の候補の各々の配置に関するコストを算出し、前記コストが示す評価に基づいて、前記配置の候補から最適な配置を選択し、
前記取得部は、前記制約情報として、前記構成要素を配置する範囲として想定される最大の範囲を示し、前記構成要素毎に設定された配置範囲内に前記構成要素の各々が配置されるという制約を取得し、
前記配置計画部は、共通する前記配置範囲が制約情報となっている構成要素群に対応する前記配置範囲毎に、前記配置範囲内での前記構成要素群に含まれる前記構成要素の各々の配置を算出する
ロボット設備設計方法。 an acquisition unit acquires component information on each component included in a facility including a robot as a component, task information on tasks to be performed by the robot, and constraint information on the placement of the components;
a placement planning unit calculates one or more placement candidates that satisfy the constraint information as placement candidates for each of the components in the facility based on the component information and the work information;
an evaluation unit that calculates a cost for each of the placement candidates and selects an optimal placement from the placement candidates based on an evaluation indicated by the cost ;
the acquisition unit acquires, as the constraint information, a constraint indicating a maximum range assumed as a range in which the components are to be arranged, and that each of the components is to be arranged within a placement range set for each of the components;
The placement planning unit calculates, for each of the placement ranges corresponding to a group of components in which the common placement range is constraint information, a placement of each of the components included in the group of components within the placement range.
Robot equipment design methods.
ロボットを構成要素として含む設備に含まれる各構成要素に関する構成要素情報と、前記ロボットに行わせる作業に関する作業情報と、前記構成要素の配置に関する制約情報とを取得する取得部、
前記構成要素情報及び前記作業情報に基づいて、前記設備における前記構成要素の各々の配置の候補として、前記制約情報を満たす配置の候補を1つ以上算出する配置計画部、及び、
前記配置の候補の各々の配置に関するコストを算出し、前記コストが示す評価に基づいて、前記配置の候補から最適な配置を選択する評価部として機能させるためのロボット設備設計プログラムであって、
前記取得部は、前記制約情報として、前記構成要素を配置する範囲として想定される最大の範囲を示し、前記構成要素毎に設定された配置範囲内に前記構成要素の各々が配置されるという制約を取得し、
前記配置計画部は、共通する前記配置範囲が制約情報となっている構成要素群に対応する前記配置範囲毎に、前記配置範囲内での前記構成要素群に含まれる前記構成要素の各々の配置を算出する
ロボット設備設計プログラム。
Computer,
an acquisition unit that acquires component information on each component included in a facility that includes a robot as a component, task information on tasks to be performed by the robot, and constraint information on the placement of the components;
an arrangement planning unit that calculates one or more arrangement candidates that satisfy the constraint information as arrangement candidates for each of the components in the facility based on the component information and the work information; and
a robot equipment design program for causing a robot to function as an evaluation unit that calculates a cost for each of the placement candidates and selects an optimal placement from the placement candidates based on an evaluation indicated by the cost,
the acquisition unit acquires, as the constraint information, a constraint indicating a maximum range assumed as a range in which the components are to be arranged, and that each of the components is to be arranged within a placement range set for each of the components;
The placement planning unit calculates, for each of the placement ranges corresponding to a group of components in which the common placement range is constraint information, a placement of each of the components included in the group of components within the placement range.
Robot equipment design program.
Priority Applications (2)
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