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JP7674114B2 - Information processing device, learning device, information processing system, robot system, and evaluation method - Google Patents
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JP7674114B2 - Information processing device, learning device, information processing system, robot system, and evaluation method - Google Patents

Information processing device, learning device, information processing system, robot system, and evaluation method Download PDF

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Description

本開示は、情報処理装置、学習装置、情報処理システム及びロボットシステムに関する。 This disclosure relates to an information processing device, a learning device, an information processing system, and a robot system.

ロボットの操作者を評価する技術が存在する。例えば、特許文献1に開示される管理システムは、ロボットを操作する操作者に、遠隔地にある物が近くに存在するかのように感じさせながら、遠隔地にある物の近くにあるロボットの操作を操作者が行う環境を提供する。管理システムが備えるサーバは、操作者がロボットを操作した際のロボットの状態又は操作者の状態を示す状態情報を取得し、状態情報が示す状態を基準レベルと比較することにより、ロボット操作に対する操作者の適性度を決定する。 There are technologies for evaluating robot operators. For example, the management system disclosed in Patent Document 1 provides an environment in which the operator can operate a robot located near a remote object while making the operator feel as if the remote object is nearby. A server provided in the management system acquires status information indicating the state of the robot or the state of the operator when the operator operates the robot, and determines the operator's suitability for operating the robot by comparing the state indicated by the status information with a reference level.

特開2020-135362号公報JP 2020-135362 A

特許文献1では、適性度として、ロボット操作のスキルのレベルが決定される。例えば、操作者は、決定されたレベルを通じて、作業に対する操作全体のスキルレベルしか知ることができない。操作者は、ロボット操作のスキルを向上させるための具体的な方策を見出すことができず、スキル向上のためのモチベーション及び操作意欲を高めることができない可能性がある。 In Patent Document 1, the skill level of robot operation is determined as the degree of suitability. For example, the operator can only know the overall skill level of operation for a task through the determined level. The operator cannot find a specific measure to improve the robot operation skill, and may not be able to increase motivation to improve skills and willingness to operate.

本開示は、ロボット操作へのユーザの意欲の向上を図る情報処理装置、学習装置、情報処理システム及びロボットシステムを提供することを目的とする。 The present disclosure aims to provide an information processing device, a learning device, an information processing system, and a robot system that increase a user's motivation to operate a robot.

本開示の一態様に係る情報処理装置は、作業をロボットに実行させるための前記ロボットの操作を評価する情報処理装置であって、ユーザによって操作装置に入力される操作指令に従って動作する前記ロボットの動作に関連する情報である動作関連情報を検出する検出処理を、前記作業の実行中に実行する検出処理部と、前記検出処理部によって検出される前記動作関連情報を、前記ロボットの動作に関連する基準である動作関連基準と比較し評価する評価処理を、前記作業の実行中に実行する評価処理部と、前記評価処理部の評価結果を、前記ユーザが前記操作装置を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置に提示させる提示処理を、前記作業の実行中に実行する提示処理部とを含み、前記評価処理部は、評価対象の前記ロボットの動作である評価対象動作の都度のタイミングと、前記作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで前記評価処理を実行し、前記提示処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価対象動作の実行順序と同じ順序で前記評価対象動作に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させ、前記提示処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価対象段階の実行順序と同じ順序で前記評価対象段階に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させる。 An information processing device according to one aspect of the present disclosure is an information processing device that evaluates the operation of a robot to cause the robot to perform a task, and includes a detection processing unit that performs, during the execution of the task, a detection process that detects action-related information, which is information related to the action of the robot that operates according to an operation command input by a user to an operation device; an evaluation processing unit that performs, during the execution of the task, an evaluation process that compares and evaluates the action-related information detected by the detection processing unit with an action-related criterion, which is a criterion related to the action of the robot; and a presentation processing unit that performs, during the execution of the task, a presentation device that presents the evaluation result of the evaluation processing unit to the user while the user is operating the operation device and receives presentation of information. The evaluation processing unit executes the evaluation process at least at one of the timings of each evaluation target action, which is the action of the robot to be evaluated, and each evaluation target stage, which is the task stage of the task to be evaluated, and the presentation processing unit, when the evaluation process is executed at the timing of each evaluation target action, causes the presentation device to present the evaluation results for the evaluation target action in the same order as the execution order of the evaluation target action, and when the evaluation process is executed at the timing of each evaluation target stage, causes the presentation processing unit to present the evaluation results for the evaluation target stage in the same order as the execution order of the evaluation target stage.

本開示の技術によれば、ロボット操作へのユーザの意欲を向上させることが可能になる。 The technology disclosed herein can increase users' motivation to operate robots.

実施の形態に係るロボットシステムの構成の一例を示す図FIG. 1 is a diagram showing an example of a configuration of a robot system according to an embodiment; 実施の形態に係るロボットの構成の一例を示す斜視図FIG. 1 is a perspective view showing an example of a configuration of a robot according to an embodiment; 実施の形態に係る制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing an example of a hardware configuration of a control device according to an embodiment. 実施の形態に係る制御装置の機能的構成の一例を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing an example of a functional configuration of a control device according to an embodiment; 実施の形態に係るロボットシステムの動作の一例を示すフローチャート1 is a flowchart showing an example of an operation of a robot system according to an embodiment. 実施の形態に係るロボットシステムの動作の一例を示す平面図FIG. 1 is a plan view showing an example of an operation of the robot system according to the embodiment; 変形例に係る情報処理装置及び学習装置の機能的構成の一例を示すブロック図FIG. 11 is a block diagram showing an example of a functional configuration of an information processing device and a learning device according to a modified example.

(実施の形態)
以下において、本開示の実施の形態を、図面を参照しつつ説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、添付の図面における各図は、模式的な図であり、必ずしも厳密に図示されたものでない。さらに、各図において、実質的に同一の構成要素に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。また、本明細書及び特許請求の範囲では、「装置」とは、1つの装置を意味し得るだけでなく、複数の装置からなるシステムも意味し得る。
(Embodiment)
Hereinafter, the embodiments of the present disclosure will be described with reference to the drawings. Note that the embodiments described below are all comprehensive or specific examples. In addition, among the components in the following embodiments, components that are not described in the independent claims showing the highest concept are described as optional components. In addition, each figure in the attached drawings is a schematic diagram and is not necessarily illustrated precisely. Furthermore, in each figure, substantially the same components are given the same reference numerals, and duplicated descriptions may be omitted or simplified. In addition, in this specification and claims, "apparatus" may mean not only one apparatus but also a system consisting of multiple apparatuses.

[ロボットシステムの構成]
図1を参照しつつ、実施の形態に係るロボットシステム1の構成を説明する。図1は、実施の形態に係るロボットシステム1の構成の一例を示す図である。ロボットシステム1は、少なくとも1つのロボット100と、少なくとも1つの操作端末200と、サーバ300とを備える。これに限定されないが、本実施の形態では、ロボットシステム1は、遠隔地から操作されるロボット100を用いてユーザPにサービスを提供するように構成される。ロボットシステム1は、介護、医療、清掃、警備、案内、救助、調理、販売、レンタル、物品提供等の様々なサービス業で使用されることができる。
[Robot system configuration]
A configuration of a robot system 1 according to an embodiment will be described with reference to Fig. 1. Fig. 1 is a diagram showing an example of a configuration of the robot system 1 according to an embodiment. The robot system 1 includes at least one robot 100, at least one operation terminal 200, and a server 300. Although not limited thereto, in this embodiment, the robot system 1 is configured to provide a service to a user P using the robot 100 operated from a remote location. The robot system 1 can be used in various service industries such as nursing care, medical care, cleaning, security, guidance, rescue, cooking, sales, rental, and provision of goods.

ロボット100は、サービスの提供等のための作業を行うことができるロボットである。本明細書及び特許請求の範囲において、「作業」は、何らかの有効な結果が期待されるような生産的な事柄を成し遂げる、作り上げる及び/又は創造するためにロボット100が実行する一連の動作を対象とすることができる。例えば、「作業」は、ロボット100への教示の過程でロボット100が実行する一連の動作を対象としなくてもよい。例えば、「作業」は、遊戯、ゲーム及び/又はエンターテインメントのためにロボット100が実行する一連の動作を対象としなくてもよい。 The robot 100 is a robot that can perform tasks such as providing services. In this specification and claims, "task" may refer to a series of actions performed by the robot 100 to accomplish, build, and/or create something productive that is expected to produce some useful result. For example, "task" may not refer to a series of actions performed by the robot 100 in the course of teaching the robot 100. For example, "task" may not refer to a series of actions performed by the robot 100 for play, games, and/or entertainment.

これに限定されないが、本実施の形態では、ユーザPにサービスを提供する場所である1つのサービス提供エリアASに、複数のロボット100が配置される。さらに、サービス提供エリアASから離れた位置にある複数の操作エリアAОのそれぞれに、少なくとも1つの操作端末200が配置される。 In this embodiment, although not limited to this, multiple robots 100 are placed in one service provision area AS, which is a place where services are provided to user P. Furthermore, at least one operation terminal 200 is placed in each of multiple operation areas AO located away from the service provision area AS.

各ロボット100は、無線通信を介して、データ通信可能に通信ネットワークNと接続できるように構成される。ロボット100と通信ネットワークNとを接続する通信は、有線通信、又は有線通信及び無線通信の組み合わせ等であってもよい。各操作端末200は、有線通信、無線通信又はこれらの組み合わせを介して、データ通信可能に通信ネットワークNと接続できるように構成される。1つのロボット100と1つの操作端末200とが、通信ネットワークNを介してデータ通信可能に接続され得る。なお、いかなる有線通信及び無線通信が用いられてもよい。 Each robot 100 is configured to be connectable to the communication network N via wireless communication so as to enable data communication. The communication connecting the robot 100 and the communication network N may be wired communication, or a combination of wired communication and wireless communication, etc. Each operation terminal 200 is configured to be connectable to the communication network N so as to enable data communication via wired communication, wireless communication, or a combination of these. One robot 100 and one operation terminal 200 may be connected to each other via the communication network N so as to enable data communication. Any wired communication or wireless communication may be used.

サーバ300は、通信ネットワークNを介した通信を管理する。サーバ300は、コンピュータ装置を含む。サーバ300は、ロボット100と操作端末200との間の通信の認証、接続及び接続解除等を管理する。例えば、サーバ300は、ロボットシステム1に登録されているロボット100及び操作端末200の識別情報及びセキュリティ情報等を記憶し、当該情報を用いて、各操作端末200のロボットシステム1への接続の資格を認証する。サーバ300は、ロボット100と操作端末200との間のデータの送受信を管理し、当該データはサーバ300を経由してもよい。サーバ300は、送信元から送信されるデータを、送信先が利用可能なデータ型式に変換するように構成されてもよい。また、サーバ300は、ロボット100の操作の過程でロボット100と操作端末200との間で送受信された情報、指令及びデータ等を記憶し蓄積するように構成されてもよい。 The server 300 manages communication via the communication network N. The server 300 includes a computer device. The server 300 manages authentication, connection, and disconnection of communication between the robot 100 and the operation terminal 200. For example, the server 300 stores identification information and security information of the robot 100 and the operation terminal 200 registered in the robot system 1, and uses the information to authenticate the qualification of each operation terminal 200 to connect to the robot system 1. The server 300 manages the transmission and reception of data between the robot 100 and the operation terminal 200, and the data may pass through the server 300. The server 300 may be configured to convert data transmitted from a transmission source into a data format that can be used by the transmission destination. The server 300 may also be configured to store and accumulate information, commands, data, and the like transmitted and received between the robot 100 and the operation terminal 200 during the operation of the robot 100.

通信ネットワークNは特に限定されず、例えば、ローカルエリアネットワーク(Local Area Network:LAN)、広域ネットワーク(Wide Area Network:WAN)、インターネット、又はこれらの2つ以上の組み合わせを含むことができる。通信ネットワークNは、ブルートゥース(Bluetooth)(登録商標)及びZigBee(登録商標)などの近距離無線通信、ネットワーク専用回線、通信事業者の専用回線、公衆交換電話網(Public Switched Telephone Network:PSTN)、モバイル通信網、インターネット網、衛星通信、又は、これらの2つ以上の組み合わせを用いるように構成され得る。モバイル通信網は、第4世代移動通信システム及び第5世代移動通信システム等を用いるものであってもよい。通信ネットワークNは、1つ又は複数のネットワークを含むことができる。本実施の形態では、通信ネットワークNはインターネットである。 The communication network N is not particularly limited, and may include, for example, a local area network (LAN), a wide area network (WAN), the Internet, or a combination of two or more of these. The communication network N may be configured to use short-range wireless communication such as Bluetooth (registered trademark) and ZigBee (registered trademark), a network dedicated line, a dedicated line of a communication carrier, a public switched telephone network (PSTN), a mobile communication network, the Internet network, satellite communication, or a combination of two or more of these. The mobile communication network may use a fourth generation mobile communication system and a fifth generation mobile communication system, etc. The communication network N may include one or more networks. In this embodiment, the communication network N is the Internet.

[操作端末の構成]
図1を参照しつつ、実施の形態に係る操作端末200の構成を説明する。操作端末200は、操作者PОによる指令、情報及びデータ等の入力を受け付けることができ、受け付けた指令、情報及びデータ等を他の装置に出力できるように構成される。操作端末200は、操作入力装置201と、端末コンピュータ202と、提示装置203と、通信装置204とを含む。操作入力装置201、端末コンピュータ202、提示装置203及び通信装置204は、1つの装置を形成するように一体化された構成を有してもよく、それぞれが単独で装置を形成し互いに接続されるように構成されてもよく、少なくとも2つが1つの装置を形成し他の装置と接続されるように構成されてもよい。
[Configuration of operation terminal]
The configuration of an operation terminal 200 according to an embodiment will be described with reference to Fig. 1. The operation terminal 200 is configured to be able to accept input of commands, information, data, etc. by an operator PO and to be able to output the accepted commands, information, data, etc. to another device. The operation terminal 200 includes an operation input device 201, a terminal computer 202, a presentation device 203, and a communication device 204. The operation input device 201, the terminal computer 202, the presentation device 203, and the communication device 204 may have an integrated configuration to form one device, each may be configured to form a device independently and be connected to each other, or at least two of them may be configured to form one device and be connected to another device.

操作端末200は操作装置の一例である。操作端末200の構成は特に限定されず、例えば、操作端末200は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ、スマートフォン及びタブレットなどのスマートデバイス、個人情報端末、ゲーム端末、ロボットへの教示作業に使用される公知の教示装置、ロボットの公知の操作装置、その他の操作装置、その他の端末装置、これらを利用する装置、並びに、これらを改良した装置等であってもよい。操作端末200は、ロボットシステム1のために考案される専用の装置であってもよいが、一般市場において入手可能な汎用的な装置であってもよい。本実施の形態では、操作端末200には公知の汎用的な装置が用いられる。当該装置は、専用のソフトウェアがインストールされることによって、本開示の操作端末200の機能を実現するように構成されてもよい。 The operation terminal 200 is an example of an operation device. The configuration of the operation terminal 200 is not particularly limited, and for example, the operation terminal 200 may be a computer such as a personal computer, a smart device such as a smartphone or a tablet, a personal information terminal, a game terminal, a known teaching device used for teaching a robot, a known operation device for a robot, other operation devices, other terminal devices, devices that use these, and devices that have been improved upon. The operation terminal 200 may be a dedicated device designed for the robot system 1, or a general-purpose device available on the general market. In this embodiment, a known general-purpose device is used for the operation terminal 200. The device may be configured to realize the functions of the operation terminal 200 of the present disclosure by installing dedicated software.

操作入力装置201は、操作者PОによる入力を受け付けることができ、入力された指令、情報及びデータ等を示す信号等を端末コンピュータ202に出力するように構成される。操作入力装置201の構成は特に限定されず、例えば、操作入力装置201は、ボタン、レバー、ダイヤル、ジョイスティック、マウス、キー、タッチパネル及びモーションキャプチャ等の、操作者PОの操作を介して入力が与えられる装置を含んでもよい。操作入力装置201は、操作者PО等の画像を撮像する撮像装置、及び、操作者PО等の音声の入力を受け付けるマイク等の音声入力装置を含んでもよい。操作入力装置201は、撮像された画像データ、及び、入力された音声を示す信号を端末コンピュータ202に出力するように構成されてもよい。 The operation input device 201 is configured to receive input from the operator PO and to output signals indicating the input commands, information, data, etc. to the terminal computer 202. The configuration of the operation input device 201 is not particularly limited, and for example, the operation input device 201 may include a device to which input is given through the operation of the operator PO, such as a button, a lever, a dial, a joystick, a mouse, a key, a touch panel, and a motion capture. The operation input device 201 may include an imaging device that captures an image of the operator PO, etc., and an audio input device such as a microphone that receives audio input from the operator PO, etc. The operation input device 201 may be configured to output the captured image data and a signal indicating the input audio to the terminal computer 202.

端末コンピュータ202は、操作入力装置201を介して受け付けた指令、情報及びデータ等を処理し他の装置に出力すること、及び、他の装置からの指令、情報及びデータ等の入力を受け付け、当該指令、情報及びデータ等を処理することができるように構成される。 The terminal computer 202 is configured to process commands, information, data, etc. received via the operation input device 201 and output them to other devices, and to receive input of commands, information, data, etc. from other devices and process those commands, information, data, etc.

提示装置203は、操作者PОに情報を提示することができるように構成される。これに限定されないが、本実施の形態では、提示装置203は、画像を操作者PОに表示可能であるディスプレイを含む。提示装置203は、端末コンピュータ202から受け取る画像データの画像を表示する。提示装置203は、音声を操作者PОに発することができるスピーカ等の音声出力装置を含んでもよい。提示装置203は、端末コンピュータ202から受け取る音声データの音声を出力する。 The presentation device 203 is configured to be able to present information to the operator PO. In this embodiment, the presentation device 203 includes a display capable of displaying an image to the operator PO, although this is not limited thereto. The presentation device 203 displays an image of the image data received from the terminal computer 202. The presentation device 203 may include an audio output device such as a speaker capable of emitting audio to the operator PO. The presentation device 203 outputs the audio of the audio data received from the terminal computer 202.

通信装置204は、通信ネットワークNと接続可能である通信インタフェースを備える。通信装置204は、端末コンピュータ202と接続され、端末コンピュータ202と通信ネットワークNとをデータ通信可能に接続する。通信装置204は、例えば、モデム、ОNU(光回線終端装置:Optical Network Unit)、ルータ及びモバイルデータ通信機器等の通信機器を含んでもよい。通信装置204は、演算機能等を有するコンピュータ装置を含んでもよい。 The communication device 204 has a communication interface that can be connected to the communication network N. The communication device 204 is connected to the terminal computer 202, and connects the terminal computer 202 and the communication network N so that data communication is possible. The communication device 204 may include communication devices such as a modem, an ONU (Optical Network Unit), a router, and a mobile data communication device. The communication device 204 may include a computer device having a calculation function, etc.

[ロボットの構成]
図2を参照しつつ、実施の形態に係るロボット100の構成を説明する。図2は、実施の形態に係るロボット100の構成の一例を示す斜視図である。各ロボット100は、1つの搬送車110と、少なくとも1つのロボットアーム120と、少なくとも1つのエンドエフェクタ130と、二次電池モジュール141と、電源回路142と、通信装置143と、撮像装置144、145及び146と、集音装置147と、表示装置148と、音声出力装置149と、制御装置170とを備える。制御装置170は、情報処理装置180とロボットコントローラ190とを含む。情報処理装置180とロボットコントローラ190とは、別々の装置として構成されてもよく、一体化されて構成されてもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、ロボットアーム120には、産業用としても機能することができるロボットアームが用いられる。なお、上記の各構成要素の数量は上記数量に限定されず、適宜変更可能である。
[Robot configuration]
The configuration of the robot 100 according to the embodiment will be described with reference to FIG. 2. FIG. 2 is a perspective view showing an example of the configuration of the robot 100 according to the embodiment. Each robot 100 includes one transport vehicle 110, at least one robot arm 120, at least one end effector 130, a secondary battery module 141, a power supply circuit 142, a communication device 143, imaging devices 144, 145, and 146, a sound collection device 147, a display device 148, a sound output device 149, and a control device 170. The control device 170 includes an information processing device 180 and a robot controller 190. The information processing device 180 and the robot controller 190 may be configured as separate devices or may be configured as an integrated device. Although not limited thereto, in this embodiment, a robot arm that can also function for industrial use is used as the robot arm 120. The quantity of each of the above components is not limited to the above-mentioned quantity and can be changed as appropriate.

搬送車110は自走可能であるように構成される。これに限定されないが、本実施の形態では、搬送車110は、2つの駆動輪111と、4つの補助輪112と、2つの駆動輪111を駆動する搬送駆動装置113とを含む。搬送駆動装置113は、駆動源である電動アクチュエータとしてサーボモータ(図示略)を含む。サーボモータは、ロボットコントローラ190によって制御される。搬送駆動装置113は、2つの駆動輪111を様々な回転方向及び回転速度で回転駆動することによって、前進方向D1A、後進方向D1B及び旋回方向へ様々な速度で搬送車110に走行させることできる。 The transport vehicle 110 is configured to be self-propelled. In this embodiment, the transport vehicle 110 includes, but is not limited to, two drive wheels 111, four auxiliary wheels 112, and a transport drive device 113 that drives the two drive wheels 111. The transport drive device 113 includes a servo motor (not shown) as an electric actuator that is a drive source. The servo motor is controlled by the robot controller 190. The transport drive device 113 can rotate the two drive wheels 111 in various rotation directions and rotation speeds, thereby causing the transport vehicle 110 to travel at various speeds in the forward direction D1A, the backward direction D1B, and the turning direction.

これに限定されないが、本実施の形態では、ロボットアーム120として、2つのロボットアーム120A及び120Bが、基台120Cを介して搬送車110に搭載される。ロボットアーム120A及び120Bはいずれも、搬送車110から基台120Cに向かう方向の軸S1を中心として、回動可能であるように構成され、同軸双腕式のロボットアームを構成する。ロボットアーム120Aは、リンク121A~124Aと、リンク121A~124Aを相互に接続する関節を駆動するアーム駆動装置M1A~M4A(図3参照)とを含む。ロボットアーム120Bは、リンク121B~124Bと、リンク121B~124Bを相互に接続する関節を駆動するアーム駆動装置M1B~M4B(図3参照)とを含む。アーム駆動装置M1A~M4A及びM1B~M4Bは、駆動源である電動アクチュエータとしてサーボモータを含む。各サーボモータは、ロボットコントローラ190によって制御される。リンク121A及び121Bは、関節(図示略)を介して基台120Cと接続される。リンク124A及び124Bは、エンドエフェクタ130と接続可能であるメカニカルインタフェースを含む。 In this embodiment, although not limited thereto, two robot arms 120A and 120B are mounted on the transport vehicle 110 via the base 120C as the robot arm 120. Both robot arms 120A and 120B are configured to be rotatable about an axis S1 in a direction from the transport vehicle 110 toward the base 120C, and constitute a coaxial double-arm robot arm. The robot arm 120A includes links 121A to 124A and arm drive devices M1A to M4A (see FIG. 3) that drive the joints that connect the links 121A to 124A to each other. The robot arm 120B includes links 121B to 124B and arm drive devices M1B to M4B (see FIG. 3) that drive the joints that connect the links 121B to 124B to each other. The arm drive devices M1A to M4A and M1B to M4B include servo motors as electric actuators that are drive sources. Each servo motor is controlled by a robot controller 190. Links 121A and 121B are connected to base 120C via joints (not shown). Links 124A and 124B include a mechanical interface that can be connected to end effector 130.

上記のようなロボットアーム120A及び120Bは、水平多関節型アームの構成を有するが、いかなる構成を有してもよい。例えば、ロボットアーム120A及び120Bは、垂直多関節型、極座標型、円筒座標型、直角座標型、又はその他の型式のロボットアームであってもよい。搬送車110に配置されるロボットアーム120の数量も1つ以上であればよい。 The robot arms 120A and 120B as described above have the configuration of a horizontal multi-joint arm, but may have any configuration. For example, the robot arms 120A and 120B may be vertical multi-joint type, polar coordinate type, cylindrical coordinate type, Cartesian coordinate type, or other types of robot arms. The number of robot arms 120 arranged on the transport vehicle 110 may be one or more.

エンドエフェクタ130として、2つのエンドエフェクタ130A及び130Bがそれぞれ、リンク124A及び124Bに着脱可能に取り付けられる。エンドエフェクタ130A及び130Bは、ロボット100が扱う対象物に作用を加えることができるように構成される。エンドエフェクタ130A及び130Bは、動作可能であるように構成され、駆動装置(図示略)を備えてもよい。当該駆動装置は、電力、空気圧又は液圧等を動力源としてもよい。電力を動力源とする駆動装置は、電動アクチュエータとしてサーボモータを備えてもよい。駆動装置は、ロボットコントローラ190によって制御されてもよい。 As the end effector 130, two end effectors 130A and 130B are detachably attached to the links 124A and 124B, respectively. The end effectors 130A and 130B are configured to be able to act on an object handled by the robot 100. The end effectors 130A and 130B are configured to be operable and may be equipped with a drive unit (not shown). The drive unit may be powered by electricity, air pressure, hydraulic pressure, or the like. The drive unit powered by electricity may be equipped with a servo motor as an electric actuator. The drive unit may be controlled by the robot controller 190.

ロボット100は、搬送車110上に機器筐体140をさらに備える。二次電池モジュール141、電源回路142、通信装置143、情報処理装置180及びロボットコントローラ190は、機器筐体140内に配置されるが、搬送車110のいかなる位置に配置されてもよい。機器筐体140の上には、物品の載置が可能であるテーブル140aが配置されている。 The robot 100 further includes an equipment housing 140 on the transport vehicle 110. The secondary battery module 141, the power supply circuit 142, the communication device 143, the information processing device 180, and the robot controller 190 are disposed within the equipment housing 140, but may be disposed at any position on the transport vehicle 110. A table 140a on which an item can be placed is disposed on the equipment housing 140.

二次電池モジュール141は、ロボット100の電力源として機能する。二次電池モジュール141は、少なくとも1つの二次電池を含む。二次電池は、電力の充電及び放電を可能な電池である。二次電池の例は、鉛蓄電池、リチウムイオン二次電池、全固体電池、ニッケル・水素蓄電池、ニッケル・カドミウム蓄電池等である。 The secondary battery module 141 functions as a power source for the robot 100. The secondary battery module 141 includes at least one secondary battery. A secondary battery is a battery that can charge and discharge power. Examples of secondary batteries include lead-acid batteries, lithium-ion secondary batteries, solid-state batteries, nickel-metal hydride batteries, and nickel-cadmium batteries.

電源回路142は、二次電池モジュール141に対する電力の需給を制御する回路である。電源回路142は、情報処理装置180及びロボットコントローラ190の指令等に従って、電力の需給を制御するように構成される。例えば、電源回路142は、コンバータ、インバータ、トランス及びアンプ等の機器を含んでもよい。電源回路142は、商用電源等の外部電源と接続され、外部電源から供給される電力を二次電池モジュール141に供給し蓄電させ、二次電池モジュール141に蓄積される電力をロボット100内の電力を消費する構成要素に供給するように構成される。 The power supply circuit 142 is a circuit that controls the supply and demand of power to the secondary battery module 141. The power supply circuit 142 is configured to control the supply and demand of power in accordance with commands from the information processing device 180 and the robot controller 190. For example, the power supply circuit 142 may include devices such as a converter, inverter, transformer, and amplifier. The power supply circuit 142 is connected to an external power source such as a commercial power source, and is configured to supply and store power supplied from the external power source to the secondary battery module 141, and to supply the power stored in the secondary battery module 141 to components within the robot 100 that consume power.

通信装置143は、無線通信のための装置であり、無線通信を介して通信ネットワークNと接続できるように構成される。通信装置143が使用する無線通信は、特に限定されないが、例えば、モバイルデータ通信、無線Wi-Fi(Wireless Fidelity)などの無線LAN、ブルートゥース(Bluetooth)(登録商標)及びZigBee(登録商標)などの近距離無線通信、又はこれらの2つ以上の組み合わせ等を用いる無線通信であってもよい。通信装置143は、使用する無線通信に対応する機器を有する。 The communication device 143 is a device for wireless communication, and is configured to be able to connect to the communication network N via wireless communication. The wireless communication used by the communication device 143 is not particularly limited, but may be, for example, wireless communication using mobile data communication, wireless LAN such as wireless Wi-Fi (Wireless Fidelity), short-range wireless communication such as Bluetooth (registered trademark) and ZigBee (registered trademark), or a combination of two or more of these. The communication device 143 has equipment compatible with the wireless communication used.

表示装置148は、画像を表示可能であるディスプレイを含む。ディスプレイは、ユーザPによる入力が可能であるように構成されてもよく、例えば、タッチパネルであってもよい。表示装置148は、情報処理装置180等から送られる画像データの画像を表示することができる。表示装置148は、ロボット100と対峙するユーザPに画像を表示することができる。 The display device 148 includes a display capable of displaying an image. The display may be configured to allow input by the user P, and may be, for example, a touch panel. The display device 148 can display an image of image data sent from the information processing device 180 or the like. The display device 148 can display an image to the user P facing the robot 100.

集音装置147は、周囲から音声を取得し当該音声の音声信号を出力することができるマイクを含む。集音装置147は、音声信号を情報処理装置180等に出力するように構成される。情報処理装置180は、音声信号を音声データに変換し操作端末200に送信するように構成されてもよく、音声信号から音声認識するように構成されてもよい。集音装置147は、ロボット100の外部をセンシングすることができるロボット100の外界センサを構成することができる。ロボット100の内界センサは、ロボット100の内部をセンシングすることができ、内界センサの一例は、アーム駆動装置M1A~M4A及びM1B~M4B等のサーボモータに備わる回転センサである。 The sound collection device 147 includes a microphone that can acquire sound from the surroundings and output an audio signal of the sound. The sound collection device 147 is configured to output the audio signal to the information processing device 180 or the like. The information processing device 180 may be configured to convert the audio signal into audio data and transmit it to the operation terminal 200, or may be configured to perform voice recognition from the audio signal. The sound collection device 147 can constitute an external sensor of the robot 100 that can sense the outside of the robot 100. The internal sensor of the robot 100 can sense the inside of the robot 100, and an example of an internal sensor is a rotation sensor provided on the servo motors of the arm driving devices M1A to M4A and M1B to M4B, etc.

音声出力装置149は、音声信号を音波に変換し音声として放射することができるスピーカを含む。音声出力装置149は、情報処理装置180等から送られる音声信号に対応する音声を出力することができる。音声出力装置149は、ロボット100と対峙するユーザPに音声を出力することができる。 The audio output device 149 includes a speaker that can convert an audio signal into sound waves and emit them as sound. The audio output device 149 can output sound corresponding to an audio signal sent from the information processing device 180 or the like. The audio output device 149 can output sound to the user P facing the robot 100.

撮像装置144、145及び146はそれぞれ、デジタル画像を撮像するカメラを含み、撮像した画像のデータを情報処理装置180に送るように構成される。情報処理装置180は、撮像装置144、145及び146によって撮像された画像データをネットワーク送信可能なデータに処理し、通信ネットワークNを介して、操作端末200に送るように構成されてもよい。情報処理装置180は、上記画像データを画像処理し、他の処理に使用するように構成されてもよい。カメラは、被写体までの距離等のカメラに対する被写体の3次元の位置等を検出するための画像を撮像できるカメラであってもよい。例えば、カメラは、ステレオカメラ、単眼カメラ、TОFカメラ(トフカメラ:Time-of-Flight-Camera)、縞投影等のパターン光投影カメラ、又は光切断法を用いたカメラ等の構成を有してもよい。撮像装置144、145及び146は外界センサを構成することができる。 Each of the imaging devices 144, 145, and 146 includes a camera that captures a digital image, and is configured to send the captured image data to the information processing device 180. The information processing device 180 may be configured to process the image data captured by the imaging devices 144, 145, and 146 into data that can be transmitted over a network, and to send the data to the operation terminal 200 via the communication network N. The information processing device 180 may be configured to perform image processing on the image data and use the image data for other processing. The camera may be a camera that can capture an image for detecting the three-dimensional position of the subject relative to the camera, such as the distance to the subject. For example, the camera may have a configuration such as a stereo camera, a monocular camera, a TOF camera (Time-of-Flight-Camera), a pattern light projection camera such as a stripe projection camera, or a camera using a light cutting method. The imaging devices 144, 145, and 146 can constitute an external sensor.

撮像装置144は、ロボットアーム120A及び120Bの少なくとも一方の先端部に配置される。これに限定されないが、本実施の形態では、撮像装置144は、ロボットアーム120Aのエンドエフェクタ130Aに配置される。撮像装置145は、表示装置148に配置される。撮像装置145は、ロボット100に対峙するサービス提供対象のユーザPを撮像することができる。撮像装置145は、エンドエフェクタ130A及び130Bが作用を加える対象物、並びに、エンドエフェクタ130A及び130Bを撮像できるように、撮像方向を変えることができる及び/又は広角な撮像視野を有するように構成されてもよい。撮像装置146は、前進方向D1Aに向けて搬送車110に配置される。 The imaging device 144 is disposed at the tip of at least one of the robot arms 120A and 120B. In this embodiment, the imaging device 144 is disposed at the end effector 130A of the robot arm 120A, although this is not limited thereto. The imaging device 145 is disposed at the display device 148. The imaging device 145 can capture an image of the user P to whom the service is to be provided, who faces the robot 100. The imaging device 145 may be configured to be able to change the imaging direction and/or have a wide-angle imaging field of view so that it can capture images of the object on which the end effectors 130A and 130B act, as well as the end effectors 130A and 130B. The imaging device 146 is disposed on the transport vehicle 110 facing the forward direction D1A.

ロボットコントローラ190は、ロボットアーム120A及び120B、エンドエフェクタ130A及び130B、並びに、搬送車110の動作を制御するように構成される。例えば、ロボットコントローラ190は、ロボットアーム120A及び120Bのアーム駆動装置M1A~M4A及びM1B~M4B、エンドエフェクタ130A及び130Bの駆動装置(図示略)、並びに搬送車110の搬送駆動装置113等の動作を制御するように構成される。情報処理装置180は、ロボットコントローラ190と有線通信、無線通信又はこれらの組み合わせを介して接続され、ロボットアーム120A及び120B、エンドエフェクタ130A及び130B、並びに搬送車110の制御に関連する演算処理を行うように構成される。 The robot controller 190 is configured to control the operation of the robot arms 120A and 120B, the end effectors 130A and 130B, and the transport vehicle 110. For example, the robot controller 190 is configured to control the operation of the arm drive devices M1A-M4A and M1B-M4B of the robot arms 120A and 120B, the drive devices (not shown) of the end effectors 130A and 130B, and the transport drive device 113 of the transport vehicle 110. The information processing device 180 is connected to the robot controller 190 via wired communication, wireless communication, or a combination thereof, and is configured to perform arithmetic processing related to the control of the robot arms 120A and 120B, the end effectors 130A and 130B, and the transport vehicle 110.

情報処理装置180及びロボットコントローラ190はコンピュータ装置を含む。情報処理装置180の構成は特に限定されないが、例えば、情報処理装置180は、電子回路基板、電子制御ユニット、マイクロコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、スマートフォン及びタブレットなどのスマートデバイス、並びにその他の電子機器等であってもよい。情報処理装置180は、通信装置143、通信ネットワークN及び通信装置204を介して、操作端末200の端末コンピュータ202とデータ通信可能に接続される。ロボットコントローラ190の構成は特に限定されないが、例えば、ロボットコントローラ190は、電子回路基板、電子制御ユニット、マイクロコンピュータ、及びその他の電子機器等であってもよい。ロボットコントローラ190は、アーム駆動装置M1A~M4A及びM1B~M4B、エンドエフェクタ130A及び130Bの駆動装置(図示略)、並びに搬送駆動装置113等に供給する電力を制御するための駆動回路を含んでもよい。 The information processing device 180 and the robot controller 190 include computer devices. The configuration of the information processing device 180 is not particularly limited, but for example, the information processing device 180 may be an electronic circuit board, an electronic control unit, a microcomputer, a personal computer, a workstation, a smart device such as a smartphone and a tablet, and other electronic devices. The information processing device 180 is connected to the terminal computer 202 of the operation terminal 200 so as to be able to perform data communication via the communication device 143, the communication network N, and the communication device 204. The configuration of the robot controller 190 is not particularly limited, but for example, the robot controller 190 may be an electronic circuit board, an electronic control unit, a microcomputer, and other electronic devices. The robot controller 190 may include a drive circuit for controlling the power supplied to the arm drive devices M1A to M4A and M1B to M4B, the drive devices (not shown) of the end effectors 130A and 130B, and the transport drive device 113.

本実施の形態では、情報処理装置180及びロボットコントローラ190は、作業をロボット100に実行させる場合、手動運転制御により、ロボットアーム120A及び120B、エンドエフェクタ130A及び130B、並びに搬送車110等の制御対象要素の動作を制御するように構成されるが、これに限定されない。情報処理装置180及びロボットコントローラ190は、自動運転制御、又は自動運転制御及び手動運転制御の組み合わせにより、上記制御対象要素の少なくとも1つの動作を制御するように構成されてもよい。例えば、自動運転制御及び手動運転制御の組み合わせは、制御対象要素毎に自動運転制御及び手動運転制御が振り分けられるように構成されてもよく、ロボット100の作業の一部が自動運転制御によって実行され、当該作業の他部が手動運転制御によって実行されるように構成さてもよい。 In this embodiment, when the robot 100 is caused to perform a task, the information processing device 180 and the robot controller 190 are configured to control the operation of the control target elements such as the robot arms 120A and 120B, the end effectors 130A and 130B, and the transport vehicle 110 by manual driving control, but are not limited to this. The information processing device 180 and the robot controller 190 may be configured to control the operation of at least one of the above control target elements by automatic driving control or a combination of automatic driving control and manual driving control. For example, the combination of automatic driving control and manual driving control may be configured so that automatic driving control and manual driving control are assigned to each control target element, and part of the task of the robot 100 may be performed by automatic driving control and other parts of the task may be performed by manual driving control.

例えば、手動運転制御は、操作者PОが操作端末200の操作入力装置201に入力する操作内容に逐次従って、制御対象要素に動作させる制御であってもよい。例えば、手動運転制御では、制御対象要素は、操作入力装置201を操作する操作者PОの動作に従った動作を実行し得る。自動運転制御は、制御プログラムに従って制御対象要素に自律的に動作させる制御であってもよい。 For example, manual driving control may be control in which the controlled element is operated in accordance with the operation content input by the operator PO to the operation input device 201 of the operation terminal 200. For example, in manual driving control, the controlled element may perform an operation in accordance with the operation of the operator PO who operates the operation input device 201. Automatic driving control may be control in which the controlled element is operated autonomously in accordance with a control program.

[制御装置のハードウェア構成]
図3を参照しつつ、実施の形態に係る制御装置170のハードウェア構成を説明する。図3は、実施の形態に係る制御装置170のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置180は、プロセッサ1801と、メモリ1802と、ストレージ1803と、入出力I/F(インタフェース:Interface)1804a~1804fとを構成要素として含む。情報処理装置180の各構成要素は、バス1805によって相互に接続されるが、他のいかなる有線通信又は無線通信で接続されてもよい。ロボットコントローラ190は、プロセッサ1901と、メモリ1902と、入出力I/F1903と、駆動I/F1904とを構成要素として含む。ロボットコントローラ190は、ストレージを含んでもよい。ロボットコントローラ190の各構成要素は、バス1905によって相互に接続されるが、他のいかなる有線通信又は無線通信で接続されてもよい。情報処理装置180及びロボットコントローラ190それぞれに含まれる構成要素の全てが必須ではない。
[Hardware configuration of the control device]
With reference to FIG. 3, the hardware configuration of the control device 170 according to the embodiment will be described. FIG. 3 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the control device 170 according to the embodiment. The information processing device 180 includes a processor 1801, a memory 1802, a storage 1803, and input/output I/Fs (interfaces) 1804a to 1804f as components. The components of the information processing device 180 are connected to each other by a bus 1805, but may be connected by any other wired or wireless communication. The robot controller 190 includes a processor 1901, a memory 1902, an input/output I/F 1903, and a drive I/F 1904 as components. The robot controller 190 may include a storage. The components of the robot controller 190 are connected to each other by a bus 1905, but may be connected by any other wired or wireless communication. Not all of the components included in the information processing device 180 and the robot controller 190 are essential.

プロセッサ1801及びメモリ1802の組、及び、プロセッサ1901及びメモリ1902の組はそれぞれ、演算器を構成する。演算器は、他の装置との指令、情報及びデータ等の送受信を行う。演算器は、各種機器からの信号の入力及び各制御対象要素への制御信号の出力を行う。 The pair of processor 1801 and memory 1802, and the pair of processor 1901 and memory 1902 each constitute a computing unit. The computing unit transmits and receives commands, information, data, etc. to and from other devices. The computing unit inputs signals from various devices and outputs control signals to each controlled element.

メモリ1802及び1902はそれぞれ、プロセッサ1801及び1901が実行するプログラム、及び各種固定データ等を記憶する。メモリ1802及び1902は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリなどの半導体メモリ等の記憶装置で構成されてもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、メモリ1802及び1902は、揮発性メモリであるRAM(Random Access Memory)と不揮発性メモリであるRОM(Read-Only Memory)とを含む。 Memories 1802 and 1902 store programs executed by processors 1801 and 1901, and various fixed data, etc. Memories 1802 and 1902 may be configured with storage devices such as semiconductor memories, including volatile and non-volatile memories. Although not limited thereto, in this embodiment, memories 1802 and 1902 include RAM (Random Access Memory), which is a volatile memory, and ROM (Read-Only Memory), which is a non-volatile memory.

ストレージ1803は、各種データを記憶する。ストレージ1803は、半導体メモリ、ハードディスクドライブ(HDD:Hard Disk Drive)及び固体ドライブ(SSD:Solid State Drive)等の記憶装置で構成されてもよい。 Storage 1803 stores various data. Storage 1803 may be configured with a storage device such as a semiconductor memory, a hard disk drive (HDD: Hard Disk Drive), or a solid state drive (SSD: Solid State Drive).

プロセッサ1801及び1901はいずれも、RAM及びRОMと一緒にコンピュータシステムを形成する。情報処理装置180のコンピュータシステムは、プロセッサ1801がRAMをワークエリアとして用いてRОMに記録されたプログラムを実行することによって、情報処理装置180の機能を実現してもよい。ロボットコントローラ190のコンピュータシステムは、プロセッサ1901がRAMをワークエリアとして用いてRОMに記録されたプログラムを実行することによって、ロボットコントローラ190の機能を実現してもよい。 Both the processors 1801 and 1901 form a computer system together with the RAM and ROM. The computer system of the information processing device 180 may realize the functions of the information processing device 180 by the processor 1801 using the RAM as a work area to execute a program recorded in the ROM. The computer system of the robot controller 190 may realize the functions of the robot controller 190 by the processor 1901 using the RAM as a work area to execute a program recorded in the ROM.

情報処理装置180及びロボットコントローラ190の機能の一部又は全部は、上記コンピュータシステムにより実現されてもよく、電子回路又は集積回路等の専用のハードウェア回路により実現されてもよく、上記コンピュータシステム及びハードウェア回路の組み合わせにより実現されてもよい。情報処理装置180及びロボットコントローラ190はそれぞれ、単一の装置による集中制御により各処理を実行するように構成されてもよく、複数の装置の協働による分散制御により各処理を実行するように構成されてもよい。情報処理装置180及びロボットコントローラ190は、互いの機能の少なくとも一部を含むように構成されてもよく、一体化されてもよい。 Some or all of the functions of the information processing device 180 and the robot controller 190 may be realized by the above-mentioned computer system, by a dedicated hardware circuit such as an electronic circuit or integrated circuit, or by a combination of the above-mentioned computer system and hardware circuit. The information processing device 180 and the robot controller 190 may each be configured to execute each process by centralized control by a single device, or may be configured to execute each process by distributed control through the cooperation of multiple devices. The information processing device 180 and the robot controller 190 may be configured to include at least some of each other's functions, or may be integrated.

これに限定されないが、例えば、プロセッサ1801及び1901は、CPU(中央処理装置:Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)、マイクロプロセッサ(microprocessor)、プロセッサコア(processor core)、マルチプロセッサ(multiprocessor)、ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field Programmable Gate Array)等を含み、IC(集積回路)チップ、LSI(Large Scale Integration)等に形成された論理回路又は専用回路によって各処理を実現してもよい。複数の処理は、1つ又は複数の集積回路により実現されてもよく、1つの集積回路により実現されてもよい。 For example, but not limited to, processors 1801 and 1901 may include a CPU (Central Processing Unit), MPU (Micro Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), microprocessor, processor core, multiprocessor, ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), etc., and each process may be realized by a logic circuit or a dedicated circuit formed in an IC (Integrated Circuit) chip, LSI (Large Scale Integration), etc. Multiple processes may be realized by one or multiple integrated circuits, or may be realized by a single integrated circuit.

情報処理装置180の第1入出力I/F1804aは、情報処理装置180とロボットコントローラ190とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第2入出力I/F1804bは、情報処理装置180と通信装置143とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第3入出力I/F1804cは、情報処理装置180と撮像装置144~146とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第4入出力I/F1804dは、情報処理装置180と集音装置147とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第5入出力I/F1804eは、情報処理装置180と表示装置148とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第6入出力I/F1804fは、情報処理装置180と音声出力装置149とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。 The first input/output I/F 1804a of the information processing device 180 connects the information processing device 180 and the robot controller 190, enabling input/output of information, commands, data, etc. between them. The second input/output I/F 1804b connects the information processing device 180 and the communication device 143, enabling input/output of information, commands, data, etc. between them. The third input/output I/F 1804c connects the information processing device 180 and the imaging devices 144 to 146, enabling input/output of information, commands, data, etc. between them. The fourth input/output I/F 1804d connects the information processing device 180 and the sound collection device 147, enabling input/output of information, commands, data, etc. between them. The fifth input/output I/F 1804e connects the information processing device 180 and the display device 148, enabling input/output of information, commands, data, etc. between them. The sixth input/output I/F 1804f connects the information processing device 180 and the audio output device 149, enabling the input and output of information, commands, data, etc. between them.

ロボットコントローラ190の入出力I/F1903は、ロボットコントローラ190と情報処理装置180の第1入出力I/F1804aとを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。駆動I/F1904は、ロボットコントローラ190と駆動回路142aとを接続し、これらの間での信号等の送受信を可能にする。駆動回路142aは、ロボットコントローラ190から受信する信号に含まれる指令値に従って、アーム駆動装置M1A~M4A及びM1B~M4B、エンドエフェクタ130A及び130Bの駆動装置(図示略)、並びに、搬送駆動装置113に供給する電力を制御するように構成される。例えば、駆動回路142aは、各駆動装置に互いに連携させて駆動させることができる。これに限定されないが、本実施の形態では、駆動回路142aは、電源回路142の一部として形成される。 The input/output I/F 1903 of the robot controller 190 connects the robot controller 190 and the first input/output I/F 1804a of the information processing device 180, enabling input and output of information, commands, data, and the like between them. The drive I/F 1904 connects the robot controller 190 and the drive circuit 142a, enabling transmission and reception of signals, and the like between them. The drive circuit 142a is configured to control the power supplied to the arm drive devices M1A to M4A and M1B to M4B, the drive devices (not shown) of the end effectors 130A and 130B, and the conveyance drive device 113 according to a command value included in a signal received from the robot controller 190. For example, the drive circuit 142a can drive each drive device in cooperation with each other. Although not limited to this, in this embodiment, the drive circuit 142a is formed as a part of the power supply circuit 142.

なお、ロボットコントローラ190は、各駆動装置のサーボモータをサーボ制御するように構成されてもよい。ロボットコントローラ190は、各サーボモータが備える回転センサの検出値と、駆動回路142aからサーボモータへの電流の指令値とを、フィードバック情報として駆動回路142aから受信する。ロボットコントローラ190は、フィードバック情報を用いてサーボモータの駆動の指令値を決定し、駆動回路142aに送信する。 The robot controller 190 may be configured to servo-control the servo motors of each drive device. The robot controller 190 receives the detection value of the rotation sensor equipped in each servo motor and the command value of the current from the drive circuit 142a to the servo motor as feedback information from the drive circuit 142a. The robot controller 190 uses the feedback information to determine the command value for driving the servo motor and transmits it to the drive circuit 142a.

また、操作端末200には汎用的な装置が利用可能であるため、操作端末200のハードウェア構成の詳細な説明を省略する。操作端末200の端末コンピュータ202は、情報処理装置180等と同様にプロセッサ及びメモリ(いずれも図示略)を含む。端末コンピュータ202は、端末コンピュータ202と操作入力装置201との接続、端末コンピュータ202と通信装置204との接続、及び、端末コンピュータ202と提示装置203との接続のそれぞれを確立するための入出力I/F(図示略)も含み得る。 In addition, since a general-purpose device can be used for the operation terminal 200, a detailed description of the hardware configuration of the operation terminal 200 will be omitted. The terminal computer 202 of the operation terminal 200 includes a processor and memory (both not shown) similar to the information processing device 180, etc. The terminal computer 202 may also include input/output I/Fs (not shown) for establishing a connection between the terminal computer 202 and the operation input device 201, a connection between the terminal computer 202 and the communication device 204, and a connection between the terminal computer 202 and the presentation device 203.

[制御装置の機能的構成]
図4を参照しつつ、実施の形態に係る制御装置170の機能的構成を説明する。図4は、実施の形態に係る制御装置170の機能的構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置180は、動作指令部180aと、検出処理部180bと、評価処理部180cと、対価決定部180dと、提示処理部180eと、蓄積処理部180fと、基準決定部180gと、計時部180hと、記憶部181a及び181bとを機能的構成要素として含む。記憶部181a及び181bを除く機能的構成要素の機能は、プロセッサ1801等によって実現され、記憶部181a及び181bの機能は、メモリ1802及び/又はストレージ1803等の記憶装置によって実現される。記憶部181a及び181bそれぞれの機能は、別々の記憶装置によって実現されてもよく、1つの記憶装置によって実現されてもよい。上記の機能的構成要素の全てが必須ではない。ロボットコントローラ190は、駆動指令部190a~190eを機能的構成要素として含む。駆動指令部190a~190eの機能は、プロセッサ1901等によって実現される。上記の機能的構成要素の全てが必須ではない。
[Functional configuration of the control device]
With reference to FIG. 4, the functional configuration of the control device 170 according to the embodiment will be described. FIG. 4 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the control device 170 according to the embodiment. The information processing device 180 includes an operation command unit 180a, a detection processing unit 180b, an evaluation processing unit 180c, a consideration determination unit 180d, a presentation processing unit 180e, an accumulation processing unit 180f, a criterion determination unit 180g, a timekeeping unit 180h, and memory units 181a and 181b as functional components. The functions of the functional components other than the memory units 181a and 181b are realized by a processor 1801 or the like, and the functions of the memory units 181a and 181b are realized by a storage device such as a memory 1802 and/or a storage 1803. The functions of the storage units 181a and 181b may be realized by separate storage devices or may be realized by one storage device. All of the above functional components are not essential. The robot controller 190 includes drive command units 190a to 190e as functional components. The functions of the drive command units 190a to 190e are realized by a processor 1901, etc. Not all of the above functional components are essential.

第1記憶部181aは、様々な作業についての動作関連基準データ(図4では、「基準データ」と表記される)を記憶する。動作関連基準データは、ロボット100の動作に関連する基準である動作関連基準の情報を含む。動作関連基準は、ロボット100の動作に関連する情報である動作関連情報についての基準を含む。動作関連情報は、ロボット100の動作、ロボット100の周辺環境の状態、ロボット100が作用を加える対象物の状態、及び、当該対象物の周辺環境の状態等の動作関連要素の情報を含み得る。 The first memory unit 181a stores motion-related reference data (represented as "reference data" in FIG. 4) for various tasks. The motion-related reference data includes information on motion-related references, which are references related to the motion of the robot 100. The motion-related references include references for motion-related information, which is information related to the motion of the robot 100. The motion-related information may include information on motion-related elements such as the motion of the robot 100, the state of the environment surrounding the robot 100, the state of an object on which the robot 100 acts, and the state of the environment surrounding the object.

例えば、動作関連基準は、動作関連要素に最低限要求されるレベル、動作関連要素の標準的なレベル、動作関連要素の優良なレベル及び動作関連要素の理想的なレベル等を表す基準であってもよい。動作関連基準は、動作関連要素を評価するための特徴である評価対象特徴の基準を含んでもよい。 For example, the action-related criteria may be criteria that represent a minimum required level of the action-related element, a standard level of the action-related element, a good level of the action-related element, an ideal level of the action-related element, etc. The action-related criteria may include criteria for an evaluation target feature, which is a feature for evaluating the action-related element.

例えば、1つの作業は、ロボット100の一連の複数の動作で構成される。ロボット100の動作の動作関連基準は、ロボットアーム120A及び120B、エンドエフェクタ130A及び130B並びに搬送車110それぞれの当該作業を形成する一連の複数の動作の基準を含んでもよい。例えば、ロボット100の動作の動作関連基準の評価対象特徴は、当該動作の所要時間、当該動作の順序、当該動作でのロボット100及びその各部の位置、当該動作でのロボット100及びその各部の姿勢、当該動作でのロボット100及びその各部の軌跡、当該動作での上記位置の速度、当該動作での上記姿勢の速度、当該動作での上記位置の加速度、当該動作での上記姿勢の加速度、及び、当該動作でのロボット100の作業の出来映え等の特徴を含んでもよい。 For example, one task is composed of a series of multiple motions of the robot 100. The motion-related criteria for the motions of the robot 100 may include criteria for the series of multiple motions that form the task of each of the robot arms 120A and 120B, the end effectors 130A and 130B, and the transport vehicle 110. For example, the evaluation features of the motion-related criteria for the motions of the robot 100 may include features such as the time required for the motion, the order of the motion, the position of the robot 100 and each part thereof in the motion, the posture of the robot 100 and each part thereof in the motion, the trajectory of the robot 100 and each part thereof in the motion, the speed of the above position in the motion, the speed of the above posture in the motion, the acceleration of the above position in the motion, the acceleration of the above posture in the motion, and the work performance of the robot 100 in the motion.

ロボット100の周辺環境の状態は、ロボット100が作業を行うための周辺環境を形成する装置、設備及び機器等の要素であるロボット周辺要素の状態を含んでもよい。ロボット周辺要素の例は、ロボット100の作業エリア(サービス提供エリアAS等)に配置される装置、設備及び機器等、ロボット100と協働する装置、設備及び機器等、並びに、作業エリア(サービス提供エリアAS等)に配置される撮像装置などのセンサ等である。ロボット周辺要素の動作関連基準の評価対象特徴は、ロボット100がロボット周辺要素に与える力及び衝撃、ロボット100がロボット周辺要素に与える位置、姿勢、形状及び状態の変化、並びに、ロボット周辺要素に対するロボット100及びその各部の位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度等の特徴を含んでもよい。例えば、図1では、ロボット100のロボット周辺要素は、他のロボット100、対象物である物品Wが収納される収納棚SR、及び、ロボット100がサービスを提供するユーザP以外のユーザ等である。 The state of the surrounding environment of the robot 100 may include the state of the robot peripheral elements, which are elements such as devices, facilities, and equipment that form the surrounding environment for the robot 100 to perform work. Examples of the robot peripheral elements are devices, facilities, and equipment arranged in the work area (service provision area AS, etc.) of the robot 100, devices, facilities, and equipment that cooperate with the robot 100, and sensors such as imaging devices arranged in the work area (service provision area AS, etc.). The evaluation target features of the operation-related criteria of the robot peripheral elements may include the force and impact that the robot 100 applies to the robot peripheral elements, the changes in position, posture, shape, and state that the robot 100 applies to the robot peripheral elements, and the position, posture, position speed, posture speed, position acceleration, and posture acceleration of the robot 100 and each part thereof relative to the robot peripheral elements. For example, in FIG. 1, the robot peripheral elements of the robot 100 are other robots 100, a storage shelf SR in which the target item W is stored, and users other than the user P to whom the robot 100 provides a service.

対象物の状態は、ロボット100がエンドエフェクタ130A及び103B等を用いて取り扱う対象物の状態を含んでもよい。対象物の動作関連基準の評価対象特徴は、対象物の位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度、対象物の形状の変化、対象物の状態の変化、並びに、対象物の出来映え等の特徴を含んでもよい。例えば、図1では、対象物は、物品Wである。 The state of the object may include the state of the object handled by the robot 100 using the end effectors 130A and 103B, etc. The evaluation target features of the object's motion-related criteria may include features such as the object's position, posture, position velocity, posture velocity, position acceleration, and posture acceleration, changes in the object's shape, changes in the object's state, and the workmanship of the object. For example, in FIG. 1, the object is an item W.

対象物の周辺環境の状態は、ロボット100以外の対象物を取り扱う装置、設備及び機器等の要素である対象物周辺要素の状態を含んでもよい。対象物周辺要素の例は、対象物を支持、保持、収容、積載、搭載及び移送等する装置、設備及び機器等、対象物が組み付けられる装置、設備及び機器等、並びに、対象物に処理を加える装置、設備及び機器等である。対象物周辺要素の動作関連基準の評価対象特徴は、ロボット100が対象物周辺要素に与える力及び衝撃、ロボット100が対象物周辺要素に与える位置、姿勢、形状及び状態の変化、並びに、対象物周辺要素に対するロボット100及びその各部の位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度等の特徴を含んでもよい。例えば、図1では、対象物周辺要素は、収納棚SRの棚板(図示略)、収納棚SR内の他の物品、及びユーザP等である。 The state of the surrounding environment of the object may include the state of the object peripheral elements, which are elements of devices, facilities, and equipment that handle objects other than the robot 100. Examples of the object peripheral elements are devices, facilities, and equipment that support, hold, store, load, mount, and transport the object, devices, facilities, and equipment to which the object is attached, and devices, facilities, and equipment that process the object. The evaluation target features of the operation-related criteria of the object peripheral elements may include the force and impact that the robot 100 applies to the object peripheral elements, the changes in position, posture, shape, and state that the robot 100 applies to the object peripheral elements, and the position, posture, position speed, posture speed, position acceleration, and posture acceleration of the robot 100 and each part thereof relative to the object peripheral elements. For example, in FIG. 1, the object peripheral elements are the shelves (not shown) of the storage shelf SR, other items in the storage shelf SR, and the user P.

第2記憶部181bは、蓄積処理部180fによって蓄積されるデータである蓄積データを記憶する。蓄積データは、評価処理部180cによって決定される評価結果の情報と、当該評価結果の決定に用いられた動作関連基準の情報とを関連付けて含む。つまり、蓄積データでは、動作関連情報と、当該動作関連情報の動作関連基準の情報と、当該動作関連基準に基づく評価結果の情報とが関連付けられている。第2記憶部181bは蓄積部の一例である。 The second memory unit 181b stores accumulated data, which is data accumulated by the accumulation processing unit 180f. The accumulated data includes information on the evaluation result determined by the evaluation processing unit 180c and information on the action-related criteria used to determine the evaluation result, in association with each other. In other words, the accumulated data associates action-related information, information on the action-related criteria for the action-related information, and information on the evaluation result based on the action-related criteria. The second memory unit 181b is an example of an accumulation unit.

動作指令部180aは、手動運転制御のとき、操作端末200から受信する操作指令に従って、ロボットアーム120A及び120B、エンドエフェクタ130A及び130B並びに搬送車110に動作させるための動作指令を生成し、ロボットコントローラ190に出力する。なお、動作指令部180aは、自動運転制御のとき、制御プログラムに従ってロボットアーム120A及び120B、エンドエフェクタ130A及び130B並びに搬送車110に動作させるための動作指令を生成し、ロボットコントローラ190に出力する。 During manual operation control, the operation command unit 180a generates operation commands for operating the robot arms 120A and 120B, the end effectors 130A and 130B, and the transport vehicle 110 in accordance with operation commands received from the operation terminal 200, and outputs the operation commands to the robot controller 190. During automatic operation control, the operation command unit 180a generates operation commands for operating the robot arms 120A and 120B, the end effectors 130A and 130B, and the transport vehicle 110 in accordance with a control program, and outputs the operation commands to the robot controller 190.

操作指令は、操作者PОによって操作入力装置201に入力される操作の内容を示す指令である。操作指令は、当該操作の内容に従ってロボット100に手動運転制御のもとで動作させるための指令を含む。端末コンピュータ202は、操作入力装置201から操作の内容を示す信号を受け取り、当該信号を操作指令に変換し、当該操作指令を情報処理装置180に送信する。 The operation command is a command indicating the content of the operation input to the operation input device 201 by the operator PO. The operation command includes a command for causing the robot 100 to operate under manual driving control in accordance with the content of the operation. The terminal computer 202 receives a signal indicating the content of the operation from the operation input device 201, converts the signal into an operation command, and transmits the operation command to the information processing device 180.

動作指令部180aは、ロボットアーム120Aへの第1動作指令、ロボットアーム120Bへの第2動作指令、エンドエフェクタ130Aへの第3動作指令、エンドエフェクタ130Bへの第4動作指令、及び、搬送車110への第5動作指令を生成する。例えば、第3動作指令及び第4動作指令はそれぞれ、エンドエフェクタ130A及び130Bが駆動装置を備える場合に生成され得る。第1動作指令及び第2動作指令は、ロボットアーム120A及び120Bの各部の目標位置の指令及び各部が発生する目標力の指令を含み得る。第3動作指令及び第4動作指令は、エンドエフェクタ130A及び130Bの目標状態の指令を含み得る。第5動作指令は、搬送車110の目標位置の指令を含み得る。 The operation command unit 180a generates a first operation command for the robot arm 120A, a second operation command for the robot arm 120B, a third operation command for the end effector 130A, a fourth operation command for the end effector 130B, and a fifth operation command for the transport vehicle 110. For example, the third operation command and the fourth operation command can be generated when the end effectors 130A and 130B are equipped with driving devices. The first operation command and the second operation command can include commands for the target positions of each part of the robot arms 120A and 120B and commands for the target forces generated by each part. The third operation command and the fourth operation command can include commands for the target states of the end effectors 130A and 130B. The fifth operation command can include a command for the target position of the transport vehicle 110.

なお、目標位置の指令は、目標の位置、位置の目標の移動速度、目標の姿勢、及び、姿勢の目標の移動速度等の指令を含み得る。目標力の指令は、目標の力の大きさ及び方向等の指令を含み得る。目標力の指令は、目標の加速度の指令を含んでもよい。 The target position command may include commands for the target position, the target moving speed of the position, the target attitude, and the target moving speed of the attitude. The target force command may include commands for the magnitude and direction of the target force. The target force command may include a command for the target acceleration.

計時部180hは、経過時間を計測し、計時結果を検出処理部180b、評価処理部180c、対価決定部180d及び提示処理部180e等に出力する。計時結果は、検出処理部180b、評価処理部180c、対価決定部180d及び提示処理部180e等での処理に使用され得る。例えば、計時部180hの機能は、情報処理装置180のコンピュータ装置に搭載されるクロック等により実現されてもよい。 The timing unit 180h measures the elapsed time and outputs the timing result to the detection processing unit 180b, the evaluation processing unit 180c, the compensation determination unit 180d, the presentation processing unit 180e, etc. The timing result can be used for processing in the detection processing unit 180b, the evaluation processing unit 180c, the compensation determination unit 180d, the presentation processing unit 180e, etc. For example, the function of the timing unit 180h may be realized by a clock or the like installed in the computer device of the information processing device 180.

検出処理部180bは、操作指令に従って動作するロボット100の動作関連情報を、ロボット100による作業の実行中に検出するための検出処理を実行する。検出処理部180bは、検出結果を評価処理部180cに出力する。本実施の形態では、検出処理部180bは、動作関連情報の検出後に遅延時間を設けずに、検出結果を評価処理部180cに出力するように構成されるが、これに限定されず、遅延時間が設けられてもよい。 The detection processing unit 180b executes a detection process to detect the motion-related information of the robot 100, which operates according to an operation command, while the robot 100 is performing a task. The detection processing unit 180b outputs the detection result to the evaluation processing unit 180c. In this embodiment, the detection processing unit 180b is configured to output the detection result to the evaluation processing unit 180c without a delay time after detecting the motion-related information, but is not limited to this and a delay time may be provided.

検出処理部180bは、作業の実行中に、動作関連情報として、動作関連要素の情報を検出する。検出処理部180bは、いかなる方法で動作関連要素の情報を検出するように構成されてもよい。 The detection processing unit 180b detects information on motion-related elements as motion-related information while a task is being performed. The detection processing unit 180b may be configured to detect information on motion-related elements using any method.

例えば、検出処理部180bは、動作関連要素として、ロボット100の動作を検出し、具体的には、ロボットアーム120A及び120B、エンドエフェクタ130A及び130B並びに搬送車110の動作を検出する。例えば、検出処理部180bは、操作指令を処理し操作指令が示すロボット100の目標動作を動作関連要素として検出するように構成されてもよく、動作指令を処理し動作指令が示すロボット100の目標動作を動作関連要素として検出するように構成されてもよい。検出処理部180bは、ロボットコントローラ190の駆動指令部190a~190eから駆動指令を取得して処理し、駆動指令が示すロボット100の目標動作を動作関連要素として検出するように構成されてもよい。検出処理部180bは、ロボットコントローラ190の駆動指令部190a~190eからフィードバック情報を取得して処理し、フィードバック情報が示すロボット100の動作を動作関連要素として検出するように構成されてもよい。検出処理部180bは、撮像装置144、145及び146並びにロボット100の外部の撮像装置(図示略)等から撮像画像データを取得して画像処理し、処理後の画像データが示すロボット100の状態を、動作関連要素として検出するように構成されてもよい。 For example, the detection processing unit 180b detects the motion of the robot 100 as the motion-related element, specifically, the motion of the robot arms 120A and 120B, the end effectors 130A and 130B, and the transport vehicle 110. For example, the detection processing unit 180b may be configured to process an operation command and detect the target motion of the robot 100 indicated by the operation command as the motion-related element, or to process a motion command and detect the target motion of the robot 100 indicated by the motion command as the motion-related element. The detection processing unit 180b may be configured to acquire and process a drive command from the drive command units 190a to 190e of the robot controller 190, and detect the target motion of the robot 100 indicated by the drive command as the motion-related element. The detection processing unit 180b may be configured to acquire and process feedback information from the drive command units 190a to 190e of the robot controller 190, and detect the motion of the robot 100 indicated by the feedback information as the motion-related element. The detection processing unit 180b may be configured to acquire captured image data from the imaging devices 144, 145, and 146 and from an imaging device (not shown) external to the robot 100, process the images, and detect the state of the robot 100 indicated by the processed image data as a movement-related element.

例えば、検出処理部180bは、動作関連要素として、ロボット100の周辺環境を構成するロボット周辺要素の状態を検出する。例えば、検出処理部180bは、ロボット100の外界センサから受け取る検出結果及びロボット周辺要素から受け取る情報等を用いて、ロボット周辺要素の状態を検出する。当該外界センサの例は、エンドエフェクタ130A及び103Bとロボットアーム120A及び120Bとの間に配置される力覚センサ(図示略)、撮像装置144~146、集音装置147、並びに、サービス提供エリアASに配置される撮像装置などのセンサ(図示略)等である。ロボット周辺要素から受け取る情報の例は、ロボット周辺要素の状態、振動、衝撃、位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度等である。 For example, the detection processing unit 180b detects the state of the robot peripheral elements constituting the surrounding environment of the robot 100 as the operation-related elements. For example, the detection processing unit 180b detects the state of the robot peripheral elements using the detection results received from the external sensors of the robot 100 and the information received from the robot peripheral elements. Examples of the external sensors include force sensors (not shown) arranged between the end effectors 130A and 103B and the robot arms 120A and 120B, the imaging devices 144 to 146, the sound collection device 147, and sensors (not shown) such as an imaging device arranged in the service provision area AS. Examples of information received from the robot peripheral elements include the state, vibration, impact, position, attitude, speed of position, and speed of attitude of the robot peripheral elements.

例えば、検出処理部180bは、動作関連要素として、ロボット100が作用を加える対象物である作用対象物の状態を検出する。例えば、検出処理部180bは、ロボット100の外界センサから受け取る検出結果及び作用対象物から受け取る情報等を用いて、作用対象物の状態を検出する。当該外界センサの例は、ロボットアーム120A及び120Bの力覚センサ、撮像装置144~146、集音装置147、及び、サービス提供エリアASに配置されるセンサ等である。作用対象物から受け取る情報の例は、作用対象物が備えるセンサの検出結果、並びに、作用対象物の状態、振動、衝撃、位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度等である。 For example, the detection processing unit 180b detects the state of an action target, which is an object on which the robot 100 applies an action, as a motion-related element. For example, the detection processing unit 180b detects the state of the action target using detection results received from the external sensors of the robot 100 and information received from the action target. Examples of the external sensors are the force sensors of the robot arms 120A and 120B, the image capture devices 144-146, the sound collection device 147, and sensors placed in the service provision area AS. Examples of information received from the action target are the detection results of the sensors equipped in the action target, as well as the state, vibration, impact, position, attitude, position velocity, attitude velocity, position acceleration, and attitude acceleration of the action target.

例えば、検出処理部180bは、動作関連要素として、作用対象物の周辺環境を構成する対象物周辺要素の状態を検出する。例えば、検出処理部180bは、ロボット100の外界センサから受け取る検出結果及び対象物周辺要素から受け取る情報等を用いて、対象物周辺要素の状態を検出する。当該外界センサの例は、ロボットアーム120A及び120Bの力覚センサ、撮像装置144~146、集音装置147、及び、サービス提供エリアASに配置されるセンサ等である。対象物周辺要素から受け取る情報の例は、対象物周辺要素の状態、振動、衝撃、位置、姿勢、位置の速度及び姿勢の速度等である。 For example, the detection processing unit 180b detects the state of the object peripheral elements that constitute the surrounding environment of the acting object as the action-related elements. For example, the detection processing unit 180b detects the state of the object peripheral elements using the detection results received from the external sensors of the robot 100 and information received from the object peripheral elements. Examples of the external sensors are the force sensors of the robot arms 120A and 120B, the imaging devices 144 to 146, the sound collection device 147, and sensors placed in the service provision area AS. Examples of information received from the object peripheral elements are the state, vibration, impact, position, attitude, speed of position, and speed of attitude of the object peripheral elements.

検出処理部180bは、いかなるタイミングで動作関連要素を検出するように構成されてもよい。例えば、検出処理部180bは、所定の時間間隔でのタイミング、予め決められたロボット100の所定の動作の実行タイミング、及び予め決められた所定の作業段階のタイミング等の所定のタイミングで動作関連要素を検出するように構成されてもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、検出処理部180bは、所定の時間間隔で検出処理を実行する。 The detection processing unit 180b may be configured to detect the motion-related element at any timing. For example, the detection processing unit 180b may be configured to detect the motion-related element at a predetermined timing, such as at a predetermined time interval, at the execution of a predetermined motion of the robot 100, and at a predetermined work stage. Although not limited to this, in this embodiment, the detection processing unit 180b executes the detection process at a predetermined time interval.

以下において、検出処理部180b以外の情報処理装置180の機能的構成要素が処理の対象とするロボット100の動作を、「処理対象動作」と称する。例えば、予め決められたロボット100の所定の動作は、処理対象動作の一例である。処理対象動作の単位は、任意に設定されてもよい。例えば、1単位の処理対象動作の区切りは、動作の実行期間等の時間的な区切り、動作が変化するタイミング等の動作変化の区切り、指定される区切り、その他の区切り、又は、これらの2つ以上の組み合わせ等により設定されてもよい。 In the following, the motion of the robot 100 that is the target of processing by the functional components of the information processing device 180 other than the detection processing unit 180b is referred to as the "motion to be processed." For example, a predetermined specific motion of the robot 100 is an example of a motion to be processed. The unit of the motion to be processed may be set arbitrarily. For example, the division of one unit of the motion to be processed may be set by a time division such as the execution period of the motion, a division of a motion change such as the timing at which the motion changes, a specified division, other divisions, or a combination of two or more of these.

例えば、ロボット100が、地点Aに載置されている対象物をエンドエフェクタ130Aで把持しテーブル140a上に載せる一連の動作を実行する場合、1単位の処理対象動作は、実行される一連の動作の全てを含むように設定されてもよく、当該一連の動作の一部を含むように設定されてもよい。例えば、1単位の処理対象動作は、エンドエフェクタ130Aを対象物へ移動するロボットアーム120Aの移動動作、対象物を把持するエンドエフェクタ130Aの把持動作、エンドエフェクタ130Aをテーブル140a上へ移動し対象物を載置するロボットアーム120Aの移動動作、及び、対象物の把持を解除するエンドエフェクタ130Aの把持解除動作の4つの動作うちの少なくとも1つを含むように設定されてもよい。例えば、当該4つの動作に対して、1つの処理対象動作が設定されてもよく、2つ以上の処理対象動作が設定されてもよい。 For example, when the robot 100 executes a series of operations to grasp an object placed at point A with the end effector 130A and place it on the table 140a, one unit of the operation to be processed may be set to include all of the series of operations to be executed, or may be set to include a part of the series of operations. For example, one unit of the operation to be processed may be set to include at least one of four operations: a movement operation of the robot arm 120A to move the end effector 130A to the object, a gripping operation of the end effector 130A to grip the object, a movement operation of the robot arm 120A to move the end effector 130A onto the table 140a and place the object, and a grip release operation of the end effector 130A to release the grip of the object. For example, one operation to be processed may be set for the four operations, or two or more operations to be processed may be set.

作業段階は、作業に含まれる一連の動作を区分けすることによって設定され得る。作業段階の単位は、任意に設定されてもよい。例えば、1単位の作業段階の区切りは、作業の実行期間等の時間的な区切り、作業に含まれる動作が切り替わるタイミング等の動作変化の区切り、指定される区切り、その他の区切り、又は、これらの2つ以上の組み合わせ等により設定されてもよい。例えば、ロボット100が、ユーザPから対象物を要求する指令を受け付け、地点Aに載置されている対象物を運搬しユーザPに渡す作業を実行する場合、1単位の作業段階は、作業中に実行される全ての動作の一部を含むように設定されてもよい。 A work stage may be set by dividing a series of actions included in a work. The unit of a work stage may be set arbitrarily. For example, the division of a work stage unit may be set by a time division such as the period during which the work is performed, a division of an action change such as the timing at which the actions included in the work change, a specified division, other divisions, or a combination of two or more of these. For example, when the robot 100 receives a command from a user P requesting an object, and performs a task of transporting the object placed at point A and handing it over to the user P, a work stage unit may be set to include a portion of all actions performed during the work.

例えば、1単位の作業段階は、ロボット100がユーザPの近傍位置から地点Aの近傍位置へ移動する工程と、ロボット100がエンドエフェクタ130Aにより地点Aの対象物を把持しロボット100上に載置する工程と、ロボット100が地点Aの近傍位置からユーザPの近傍位置へ移動する工程と、ロボット100がエンドエフェクタ130Aによりロボット100上の対象物をユーザPに手渡す工程との4つの工程のうちの少なくとも1つの工程を含むように設定されてもよい。例えば、当該4つの工程に対して、1つの作業段階が設定されてもよく、2つ以上の作業段階が設定されてもよい。 For example, one unit of work stage may be set to include at least one of four steps: a step of the robot 100 moving from a position near the user P to a position near the point A, a step of the robot 100 grasping an object at the point A with the end effector 130A and placing it on the robot 100, a step of the robot 100 moving from a position near the point A to a position near the user P, and a step of the robot 100 handing over the object on the robot 100 to the user P with the end effector 130A. For example, one work stage may be set for the four steps, or two or more work stages may be set.

評価処理部180cは、検出処理部180bによって検出されるロボット100の動作関連情報を、ロボット100による作業の実行中に動作関連情報の動作関連基準と比較し評価するための評価処理を実行する。具体的には、評価処理部180cは、動作関連情報に含まれる動作関連要素の情報と当該動作関連要素の動作関連基準とを比較して当該動作関連要素の評価結果を決定し、当該動作関連要素の評価結果に基づき当該動作関連情報の評価結果を決定する。 The evaluation processing unit 180c executes an evaluation process for comparing and evaluating the motion-related information of the robot 100 detected by the detection processing unit 180b with the motion-related criteria of the motion-related information while the robot 100 is performing a task. Specifically, the evaluation processing unit 180c compares the information of the motion-related element included in the motion-related information with the motion-related criteria of the motion-related element to determine an evaluation result of the motion-related element, and determines an evaluation result of the motion-related information based on the evaluation result of the motion-related element.

評価処理部180cの評価処理対象の動作関連情報は、作業に含まれる処理対象動作のうちの評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報である。以下において、評価対象の処理対象動作を「評価対象動作」と称する。評価対象動作は、作業に含まれる全ての処理対象動作のうちの少なくとも1つの処理対象動作である。当該全ての処理対象動作が評価対象動作とされてもよく、当該全ての処理対象動作の一部が評価対象動作とされてもよい。複数の評価対象動作は、互いに連続してもよく、互いに不連続であってもよい。 The motion-related information of the evaluation processing unit 180c is motion-related information corresponding to the motion to be evaluated among the motions to be processed included in the work. Hereinafter, the motion to be evaluated is referred to as the "motion to be evaluated". The motion to be evaluated is at least one motion to be processed among all the motions to be processed included in the work. All of the motions to be processed may be set as the motion to be evaluated, or a part of all of the motions to be processed may be set as the motion to be evaluated. The multiple motions to be evaluated may be consecutive or discontinuous.

例えば、評価処理部180cは、評価対象動作に対応する動作関連情報の動作関連要素及び/又は当該動作関連要素の評価対象特徴の動作関連基準に対する逸脱量、逸脱方向及び逸脱頻度等に基づき、当該動作関連要素及び/又は当該評価対象特徴の評価結果を決定してもよい。さらに、評価処理部180cは、当該動作関連要素及び/又は当該評価対象特徴の評価結果に基づき、当該動作関連情報の評価結果を決定してもよい。 For example, the evaluation processing unit 180c may determine the evaluation result of the action-related element and/or the evaluation target feature of the action-related information corresponding to the action to be evaluated based on the amount of deviation, direction of deviation, frequency of deviation, etc. of the action-related element and/or the evaluation target feature of the action-related element from the action-related criterion. Furthermore, the evaluation processing unit 180c may determine the evaluation result of the action-related information based on the evaluation result of the action-related element and/or the evaluation target feature.

評価処理部180cは、評価対象動作の都度のタイミングと、作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで評価処理を実行する。作業に含まれる全ての作業段階が評価対象段階とされてもよく、当該全ての作業段階の一部が評価対象段階とされてもよい。さらに、評価対象段階に含まれる全ての処理対象動作に対応する動作関連情報が、評価対象段階の評価のための評価対象とされてもよく、当該全ての処理対象動作の一部の処理対象動作に対応する動作関連情報が、評価対象段階の評価のための評価対象とされてもよい。 The evaluation processing unit 180c executes the evaluation process at least at one of the timings of each evaluation target action and each evaluation target stage, which is a work stage to be evaluated in a task. All work stages included in a task may be the evaluation target stages, or a portion of all the work stages may be the evaluation target stages. Furthermore, action-related information corresponding to all processed action included in the evaluation target stage may be the evaluation target for the evaluation of the evaluation target stage, or action-related information corresponding to a portion of the processed action of all the processed action may be the evaluation target for the evaluation of the evaluation target stage.

評価対象動作の都度のタイミングでの評価処理では、評価処理部180cは、当該評価対象動作の動作関連基準データを第1記憶部181aから読み出し、当該動作関連基準データと当該評価対象動作に対応する動作関連情報とを比較し、当該動作関連情報の評価結果を決定する。例えば、評価処理部180cは、動作関連情報の評価レベルを決定してもよい。例えば、評価処理部180cは、当該動作関連基準データに含まれる評価対象特徴の基準と、当該動作関連情報の動作関連要素の評価対象特徴とを比較し、各評価対象特徴の評価レベルを決定してもよい。評価処理部180cは、各評価対象特徴の評価レベルに基づき、当該動作関連要素の評価レベル及び/又は当該動作関連情報の評価レベルを決定してもよい。 In the evaluation process at each timing of the evaluation target action, the evaluation processing unit 180c reads out the action-related reference data of the evaluation target action from the first storage unit 181a, compares the action-related reference data with the action-related information corresponding to the evaluation target action, and determines the evaluation result of the action-related information. For example, the evaluation processing unit 180c may determine the evaluation level of the action-related information. For example, the evaluation processing unit 180c may compare the criteria of the evaluation target feature included in the action-related reference data with the evaluation target feature of the action-related element of the action-related information, and determine the evaluation level of each evaluation target feature. The evaluation processing unit 180c may determine the evaluation level of the action-related element and/or the evaluation level of the action-related information based on the evaluation level of each evaluation target feature.

さらに、評価処理部180cは、例えば、第1の評価対象動作に対応する動作関連情報の評価処理を、第1の評価対象動作の次の評価対象動作である第2の評価対象動作のタイミングまでに実行する。評価処理部180cは、第1の評価対象動作に対応する動作関連情報の評価処理を、第2の評価対象動作のタイミングまでに実行し完了する。例えば、第2の評価対象動作のタイミングは、動作関連基準データに含まれる第2の評価対象動作の基準のタイミング、第2の評価対象動作に対応する動作関連情報の検出タイミング、又は、これらの組み合わせのタイミング等であってもよい。基準のタイミング及び検出タイミングは、動作の開始タイミング、動作の完了タイミング又はこれらの間の所定のタイミングであってもよい。 Furthermore, the evaluation processing unit 180c, for example, executes evaluation processing of the action-related information corresponding to the first action to be evaluated by the timing of the second action to be evaluated, which is the action to be evaluated next to the first action to be evaluated. The evaluation processing unit 180c executes and completes evaluation processing of the action-related information corresponding to the first action to be evaluated by the timing of the second action to be evaluated. For example, the timing of the second action to be evaluated may be the reference timing of the second action to be evaluated included in the action-related reference data, the detection timing of the action-related information corresponding to the second action to be evaluated, or a combination of these. The reference timing and the detection timing may be the start timing of the action, the completion timing of the action, or a predetermined timing between these.

評価処理部180cは、第1の評価対象動作に対応する動作関連情報の評価処理を、第1の評価対象動作の次の処理対象動作のタイミングまでに実行するように構成されてもよい。例えば、次の処理対象動作のタイミングは、当該処理対象動作に対応するロボット100の実際の動作の完了タイミング又は開始タイミングと完了タイミングとの間の所定のタイミングであってもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、評価処理部180cは、第1の評価対象動作に対応する動作関連情報の検出結果を検出処理部180bから受け取った後に遅延時間を設けずに、評価処理を開始する。 The evaluation processing unit 180c may be configured to perform the evaluation process of the action-related information corresponding to the first action to be evaluated by the timing of the next action to be processed after the first action to be evaluated. For example, the timing of the next action to be processed may be the completion timing of the actual action of the robot 100 corresponding to the action to be processed, or a predetermined timing between the start timing and the completion timing. Although not limited to this, in this embodiment, the evaluation processing unit 180c starts the evaluation process without a delay time after receiving the detection result of the action-related information corresponding to the first action to be evaluated from the detection processing unit 180b.

評価対象段階の都度のタイミングでの評価処理では、評価処理部180cは、当該評価対象段階に含まれる処理対象動作のうちの評価対象の処理対象動作の動作関連基準データを第1記憶部181aから読み出し、当該動作関連基準データと、評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報とを比較し、当該動作関連情報の評価結果を決定する。評価処理部180cは、全ての評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報の評価結果を統合し、統合結果により当該評価対象段階の評価結果を決定する。例えば、評価処理部180cは、評価対象段階の評価レベルを決定してもよい。統合方法は、いかなる方法であってもよい。例えば、統合方法は、複数の動作関連情報の評価結果を加算する方法であってもよく、複数の動作関連情報の評価結果を重み付けて加算する方法であってもよく、複数の動作関連情報の評価結果を他の統計的処理により統合する方法であってもよい。 In the evaluation process at each timing of the evaluation target stage, the evaluation processing unit 180c reads out the action-related reference data of the processed action of the evaluation target among the processed actions included in the evaluation target stage from the first storage unit 181a, compares the action-related reference data with the action-related information corresponding to the processed action of the evaluation target, and determines the evaluation result of the action-related information. The evaluation processing unit 180c integrates the evaluation results of the action-related information corresponding to the processed actions of all the evaluation targets, and determines the evaluation result of the evaluation target stage based on the integration result. For example, the evaluation processing unit 180c may determine the evaluation level of the evaluation target stage. The integration method may be any method. For example, the integration method may be a method of adding the evaluation results of multiple pieces of action-related information, a method of adding the evaluation results of multiple pieces of action-related information with weighting, or a method of integrating the evaluation results of multiple pieces of action-related information by other statistical processing.

さらに、評価処理部180cは、例えば、第1の作業段階の評価処理を、第1の評価対象段階の次の評価対象段階である第2の評価対象段階のタイミングまでに実行する。評価処理部180cは、第1の評価対象段階に含まれる全ての評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報の評価処理を、第2の評価対象段階のタイミングまでに実行し完了する。例えば、第2の作業段階のタイミングは、動作関連基準データに含まれる第2の評価対象段階の基準のタイミング、第2の評価対象段階の検出タイミング、又は、これらの組み合わせのタイミング等であってもよい。基準のタイミング及び検出タイミングは、第2の評価対象段階の最初の処理対象動作の開始タイミング、最後の処理対象動作の完了タイミング又はこれらの間の所定のタイミングであってもよい。 Furthermore, the evaluation processing unit 180c, for example, executes the evaluation processing of the first work stage by the timing of the second evaluation stage, which is the evaluation stage next to the first evaluation stage. The evaluation processing unit 180c executes and completes the evaluation processing of the action-related information corresponding to the processed actions of all evaluation targets included in the first evaluation stage by the timing of the second evaluation stage. For example, the timing of the second work stage may be the reference timing of the second evaluation stage included in the action-related reference data, the detection timing of the second evaluation stage, or a combination of these. The reference timing and the detection timing may be the start timing of the first processed action in the second evaluation stage, the completion timing of the last processed action, or a predetermined timing between these.

評価処理部180cは、第1の評価対象段階の評価処理を、第1の評価対象段階の次の作業段階のタイミングまでに実行するように構成されてもよい。例えば、次の作業段階のタイミングは、当該作業段階の最初の処理対象動作の開始タイミング、最後の処理対象動作の完了タイミング又はこれらの間の所定のタイミングであってもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、評価処理部180cは、第1の評価対象段階に含まれる全ての評価対象の処理対象動作のうちの最後の評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報の検出結果を、検出処理部180bから受け取った後に遅延時間を設けずに、評価処理を開始する。 The evaluation processing unit 180c may be configured to execute the evaluation process of the first evaluation target stage by the timing of the next work stage of the first evaluation target stage. For example, the timing of the next work stage may be the start timing of the first process target action of the work stage, the completion timing of the last process target action, or a predetermined timing between these. Although not limited to this, in this embodiment, the evaluation processing unit 180c starts the evaluation process without a delay time after receiving from the detection processing unit 180b the detection result of the action-related information corresponding to the process target action of the last evaluation target among all the process target actions of the evaluation targets included in the first evaluation target stage.

対価決定部180dは、評価処理部180cの評価結果に基づき、ロボット100の操作に対して操作者PОに与える対価を決定する。対価決定部180dは、評価対象動作に対応する動作関連情報の評価処理の都度、当該動作関連情報の評価結果に対応する対価を決定する。対価決定部180dは、評価対象段階の評価処理の都度、当該評価対象段階の評価結果に対応する対価を決定する。例えば、対価は、操作者PОに与えられる報酬額、ポイント、得点及びスコア等であってもよい。報酬額は、現実の通貨の報酬額であってよく、仮想の通貨の報酬額であってもよい。 The compensation determination unit 180d determines compensation to be given to the operator PO for operating the robot 100 based on the evaluation result of the evaluation processing unit 180c. Each time the compensation determination unit 180d performs evaluation processing on the action-related information corresponding to the action to be evaluated, the compensation determination unit 180d determines compensation corresponding to the evaluation result of the action-related information. Each time the compensation determination unit 180d performs evaluation processing on the stage to be evaluated, the compensation determination unit 180d determines compensation corresponding to the evaluation result of the stage to be evaluated. For example, the compensation may be a remuneration amount, points, points, score, etc. given to the operator PO. The remuneration amount may be a remuneration amount in real currency, or may be a remuneration amount in virtual currency.

さらに、対価決定部180dは、作業の実行中、決定された個々の対価を順次積み上げ、対価を積み上げた結果である積算結果を算出する。対価決定部180dは、対価を決定する毎に、決定された対価の情報と、決定された対価を含む積算結果の情報とを提示処理部180eに出力する。対価決定部180dは、評価対象動作に対応する動作関連情報に対する対価と、評価対象段階に対する対価とを、別々に積み上げて2つの積算結果を算出するように構成されてもよく、2つ対価を統合して積み上げて1つの積算結果を算出するように構成されてもよい。 Furthermore, the compensation determination unit 180d sequentially accumulates each determined compensation while the work is being performed, and calculates an accumulated result that is the result of accumulating the compensation. Each time the compensation determination unit 180d determines a compensation, it outputs information on the determined compensation and information on the accumulated result including the determined compensation to the presentation processing unit 180e. The compensation determination unit 180d may be configured to separately accumulate the compensation for the action-related information corresponding to the evaluated action and the compensation for the evaluated stage to calculate two accumulated results, or may be configured to integrate and accumulate the two compensations to calculate one accumulated result.

対価決定部180dは、評価対象動作に対応する動作関連情報の評価レベルに重み付けを付加して当該動作関連情報の対価を決定するように構成されてもよい。対価決定部180dは、当該動作関連情報の評価対象特徴の評価レベルに重み付けを付加し、重み付け付加後の評価レベルを統合することによって、当該動作関連情報の対価を決定するように構成されてもよく、決定された当該動作関連情報の対価にさらに重み付けを付加するように構成されてもよい。例えば、評価対象動作に応じて操作の難易度が異なる。対価決定部180dは、評価対象動作に応じて重み付けを変えるように構成されてもよい。対価決定部180dは、評価対象特徴に応じて重み付けを変えるように構成されてもよい。 The compensation determination unit 180d may be configured to determine compensation for the action-related information by adding a weight to the evaluation level of the action-related information corresponding to the action to be evaluated. The compensation determination unit 180d may be configured to determine compensation for the action-related information by adding a weight to the evaluation level of the evaluation target feature of the action-related information and integrating the evaluation levels after the weighting, or may be configured to further add a weight to the determined compensation for the action-related information. For example, the difficulty of the operation differs depending on the action to be evaluated. The compensation determination unit 180d may be configured to change the weight depending on the action to be evaluated. The compensation determination unit 180d may be configured to change the weight depending on the evaluation target feature.

対価決定部180dは、評価対象段階の評価レベルに重み付けを付加して対価を決定するように構成されてもよい。対価決定部180dは、評価対象段階に含まれる評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報の評価レベルに重み付けを付加し、重み付け付加後の評価レベルを統合することによって、当該評価対象段階の対価を決定してもよく、決定された当該評価対象段階の対価にさらに重み付けを付加するように構成されてもよい。対価決定部180dは、評価対象段階及び処理対象動作に応じて重み付けを変えるように構成されてもよい。上記において対価決定部180dが用いる統合方法は、いかなる方法であってもよい。 The compensation determination unit 180d may be configured to determine the compensation by adding a weight to the evaluation level of the evaluation target stage. The compensation determination unit 180d may determine the compensation for the evaluation target stage by adding a weight to the evaluation level of the action-related information corresponding to the processing target action of the evaluation target included in the evaluation target stage and integrating the evaluation levels after the weighting, or may be configured to further add a weight to the determined compensation for the evaluation target stage. The compensation determination unit 180d may be configured to change the weight depending on the evaluation target stage and the processing target action. The integration method used by the compensation determination unit 180d in the above may be any method.

提示処理部180eは、評価処理部180cの評価結果を、操作者PОが操作入力装置201を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置203に、作業の実行中に提示させるための提示処理を実行する。これに限定されないが、本実施の形態では、提示処理部180eは、対価決定部180dによって決定される対価と、作業の実行中の対価の積算結果とを提示装置203に提示させる。提示処理部180eは、対価決定部180dから受け取る対価及びその積算結果を含むデータを生成し、当該データと当該データの提示指令とを操作端末200に送信する。例えば、提示処理部180eは、対価及びその積算結果を示す画像データ、音声データ、文字列データ又はこれらの少なくとも2つを含むデータを生成し、操作端末200に送信してもよい。 The presentation processing unit 180e executes a presentation process to have the presentation device 203, which receives information presented while the operator PO is operating the operation input device 201, present the evaluation result of the evaluation processing unit 180c while the work is being performed. Although not limited to this, in this embodiment, the presentation processing unit 180e causes the presentation device 203 to present the consideration determined by the consideration determination unit 180d and the accumulated result of the consideration while the work is being performed. The presentation processing unit 180e generates data including the consideration received from the consideration determination unit 180d and the accumulated result, and transmits the data and a presentation command for the data to the operation terminal 200. For example, the presentation processing unit 180e may generate image data, audio data, character string data, or data including at least two of these, indicating the consideration and the accumulated result, and transmit it to the operation terminal 200.

提示処理部180eは、評価対象動作の都度のタイミングで評価処理部180cによって評価処理が実行される場合、評価対象動作の実行順序と同じ順序で、評価対象動作に対応する動作関連情報の評価結果を操作端末200に送信し提示装置203に提示させる。評価結果は、評価レベル及び/又は対価を含み得る。例えば、提示処理部180eは、第1の評価対象動作に対応する動作関連情報の評価結果の提示処理を、次の第2の評価対象動作のタイミングまでに実行する。第2の評価対象動作のタイミングは、評価処理部180cの第2の評価対象動作のタイミングについて例示したタイミングのいずれかであってもよく、評価処理部180cの第2の評価対象動作のタイミングと同じであってもよく異なっていてもよい。 When the evaluation processing unit 180c executes the evaluation process at the timing of each evaluated action, the presentation processing unit 180e transmits the evaluation results of the action-related information corresponding to the evaluated action to the operation terminal 200 in the same order as the execution order of the evaluated action, and causes the presentation device 203 to present them. The evaluation results may include an evaluation level and/or a compensation. For example, the presentation processing unit 180e executes the presentation process of the evaluation results of the action-related information corresponding to the first evaluated action by the timing of the next second evaluated action. The timing of the second evaluated action may be any of the timings exemplified for the second evaluated action of the evaluation processing unit 180c, and may be the same as or different from the timing of the second evaluated action of the evaluation processing unit 180c.

提示処理部180eは、評価対象段階の都度のタイミングで評価処理部180cによって評価処理が実行される場合、評価対象段階の実行順序と同じ順序で、評価対象段階の評価結果を操作端末200に送信し提示装置203に提示させる。評価結果は、評価レベル及び/又は対価を含み得る。例えば、提示処理部180eは、第1の評価対象段階の評価結果の提示処理を、次の第2の評価対象段階のタイミングまでに実行する。第2の評価対象段階のタイミングは、評価処理部180cの第2の評価作業段階のタイミングについて例示したタイミングのいずれかであってもよく、評価処理部180cの第2の評価作業段階のタイミングと同じであってもよく異なっていてもよい。 When the evaluation processing unit 180c executes the evaluation process at the timing of each evaluation target stage, the presentation processing unit 180e transmits the evaluation results of the evaluation target stage to the operation terminal 200 in the same order as the execution order of the evaluation target stages, and causes the presentation device 203 to present them. The evaluation results may include an evaluation level and/or a compensation. For example, the presentation processing unit 180e executes the presentation process of the evaluation results of the first evaluation target stage by the timing of the next second evaluation target stage. The timing of the second evaluation target stage may be any of the timings exemplified for the timing of the second evaluation work stage of the evaluation processing unit 180c, and may be the same as or different from the timing of the second evaluation work stage of the evaluation processing unit 180c.

蓄積処理部180fは、動作関連基準データと、動作関連基準データに基づく動作関連情報の評価結果の情報と、当該動作関連情報に対応するロボット100の動作の実施日時とを関連付けて、蓄積データとして第2記憶部181bに記憶させる。蓄積処理部180fは、評価対象動作に関する蓄積データと、評価対象段階に関する蓄積データとを第2記憶部181bに記憶させる。 The accumulation processing unit 180f associates the action-related reference data, information on the evaluation result of the action-related information based on the action-related reference data, and the date and time of the performance of the action of the robot 100 corresponding to the action-related information, and stores them as accumulated data in the second storage unit 181b. The accumulation processing unit 180f stores the accumulated data related to the action to be evaluated and the accumulated data related to the stage to be evaluated in the second storage unit 181b.

例えば、蓄積処理部180fは、評価対象動作に関する蓄積データとして、評価対象動作の情報と、当該評価対象動作に対応する動作関連情報の評価結果の情報と、当該評価結果の評価処理に用いられた動作関連基準データとを関連付けて、第2記憶部181bに記憶させてもよい。評価結果の情報は、評価レベル及び/又は対価を含み得る。 For example, the accumulation processing unit 180f may store, as accumulated data related to the evaluated action, information on the evaluated action, information on the evaluation result of the action-related information corresponding to the evaluated action, and the action-related reference data used in the evaluation process of the evaluation result in the second storage unit 181b in association with each other. The evaluation result information may include an evaluation level and/or compensation.

例えば、蓄積処理部180fは、評価対象段階に関する蓄積データとして、評価対象段階の情報と、当該評価対象段階に含まれる評価対象の処理対象動作の情報と、当該処理対象動作に対応する動作関連情報の評価結果の情報と、当該評価対象段階の評価結果の情報と、当該評価結果の評価処理に用いられた動作関連基準データとの少なくともいくつかを関連付けて、第2記憶部181bに記憶させてもよい。評価結果の情報は、評価レベル及び/又は対価を含み得る。 For example, the accumulation processing unit 180f may store in the second storage unit 181b, as accumulated data relating to the evaluation target stage, information on the evaluation target action included in the evaluation target stage, information on the evaluation result of the action-related information corresponding to the processing target action, information on the evaluation result of the evaluation target stage, and at least some of the action-related reference data used in the evaluation process of the evaluation result, in association with each other. The evaluation result information may include an evaluation level and/or compensation.

基準決定部180gは、第2記憶部181bの蓄積データを用いて、新たな動作関連基準データを決定し、当該動作関連基準データを第1記憶部181aに記憶させる。基準決定部180gは、第2記憶部181bの蓄積データに含まれる第1の動作関連基準データと第1の動作関連基準データに基づく評価結果とを用いて、新たな第2の動作関連基準データを決定する。第1の動作関連基準データに基づく評価結果は、第1の動作関連基準データを用いて決定された評価結果である。 The criterion determination unit 180g determines new action-related reference data using the accumulated data in the second storage unit 181b, and stores the action-related reference data in the first storage unit 181a. The criterion determination unit 180g determines new second action-related reference data using the first action-related reference data included in the accumulated data in the second storage unit 181b and an evaluation result based on the first action-related reference data. The evaluation result based on the first action-related reference data is an evaluation result determined using the first action-related reference data.

例えば、基準決定部180gは、第2の動作関連基準データを決定するための指定条件を受け付けることができる。例えば、基準決定部180gは、指定条件を操作端末200から受け付ける。例えば、指定条件は、第2の動作関連基準データの決定に用いられる第1の動作関連基準データ及び評価結果を限定するための条件であってもよい。基準決定部180gは、第2記憶部181bの蓄積データの中から、指定条件を満たす評価結果の情報と、当該評価結果に用いられた動作関連基準データである第1の動作関連基準データとを抽出し、当該評価結果の情報及び当該第1の動作関連基準データを用いて第2の動作関連基準データを決定してもよい。 For example, the criterion determination unit 180g can accept a specified condition for determining the second action-related reference data. For example, the criterion determination unit 180g accepts the specified condition from the operation terminal 200. For example, the specified condition may be a condition for limiting the first action-related reference data and the evaluation result used in determining the second action-related reference data. The criterion determination unit 180g may extract, from the accumulated data in the second storage unit 181b, information on the evaluation result that satisfies the specified condition and the first action-related reference data that is the action-related reference data used in the evaluation result, and determine the second action-related reference data using the information on the evaluation result and the first action-related reference data.

例えば、指定条件は、第1の動作関連基準データが用いられる評価結果の属性を限定する条件であってもよい。評価結果の属性は、評価結果が対象とするユーザ、評価結果が対象とするロボット、評価結果が対象とする作業、評価結果が対象とする作業場所、評価結果が対象とする作業環境、評価結果が対象とする作業実施日、及び評価結果が対象とする作業実施期間等であってもよい。指定条件は、少なくとも1つの評価結果の属性を限定する条件であってもよい。 For example, the specified condition may be a condition that limits an attribute of the evaluation result for which the first action-related reference data is used. The attribute of the evaluation result may be the user that the evaluation result targets, the robot that the evaluation result targets, the task that the evaluation result targets, the work location that the evaluation result targets, the work environment that the evaluation result targets, the task execution date that the evaluation result targets, and the task execution period that the evaluation result targets, etc. The specified condition may be a condition that limits at least one attribute of the evaluation result.

例えば、基準決定部180gは、特定のユーザの評価結果及び第1の動作関連基準データを用いて、当該ユーザに対応する第2の動作関連基準データを決定することができる。例えば、当該ユーザの評価レベルが低い場合、基準決定部180gは、第1の動作関連基準データよりも低い基準の第2の動作関連基準データを生成してもよい。当該ユーザは、ロボット100を操作するとき、第2の動作関連基準データを用いた評価の要求を、操作端末200を介して情報処理装置180に指令することができる。これにより、当該ユーザは、情報処理装置180からより高い評価を得ることができ、ロボット操作に対する意欲を向上させ得る。 For example, the criterion determination unit 180g can use the evaluation result of a specific user and the first motion-related reference data to determine second motion-related reference data corresponding to the user. For example, if the evaluation level of the user is low, the criterion determination unit 180g may generate second motion-related reference data with a lower standard than the first motion-related reference data. When the user operates the robot 100, the user can issue a command to the information processing device 180 via the operation terminal 200 to request an evaluation using the second motion-related reference data. This allows the user to receive a higher evaluation from the information processing device 180, which can increase the user's motivation to operate the robot.

第1駆動指令部190aは、第1動作指令に含まれる目標位置の指令及び目標力の指令の状態にまで、ロボットアーム120Aのアーム駆動装置M1A~M4Aに関節(図示略)を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路142aに出力する。駆動指令はサーボモータの電流の指令値を含む。第1駆動指令部190aは、サーボモータのフィードバック情報を用いて駆動指令を生成する。 The first drive command unit 190a generates drive commands for the arm drive devices M1A to M4A of the robot arm 120A to drive the joints (not shown) until the target position command and target force command state are reached, and outputs the drive commands to the drive circuit 142a. The drive commands include command values for the servo motor current. The first drive command unit 190a generates drive commands using feedback information from the servo motor.

第2駆動指令部190bは、第2動作指令に含まれる目標位置の指令及び目標力の指令の状態にまで、ロボットアーム120Bのアーム駆動装置M1B~M4Bに関節(図示略)を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路142aに出力する。駆動指令はサーボモータの電流の指令値を含む。第2駆動指令部190bは、サーボモータのフィードバック情報を用いて駆動指令を生成する。 The second drive command unit 190b generates drive commands for the arm drive devices M1B to M4B of the robot arm 120B to drive the joints (not shown) until the target position command and target force command state are reached, and outputs the drive commands to the drive circuit 142a. The drive commands include command values for the servo motor current. The second drive command unit 190b generates drive commands using feedback information from the servo motor.

第3駆動指令部190cは、第3動作指令に含まれる目標状態にまでエンドエフェクタ130Aの駆動装置(図示略)を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路142aに出力する。 The third drive command unit 190c generates a drive command for driving the drive device (not shown) of the end effector 130A to the target state included in the third operation command, and outputs the drive command to the drive circuit 142a.

第4駆動指令部190dは、第4動作指令に含まれる目標状態にまでエンドエフェクタ130Bの駆動装置(図示略)を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路142aに出力する。 The fourth drive command unit 190d generates a drive command for driving the drive device (not shown) of the end effector 130B to the target state included in the fourth operation command, and outputs the drive command to the drive circuit 142a.

第5駆動指令部190eは、第5動作指令に含まれる目標位置の指令の状態にまで、搬送車110の搬送駆動装置113に駆動輪111を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路142aに出力する。駆動指令はサーボモータの電流の指令値を含む。第5駆動指令部190eは、サーボモータのフィードバック情報を用いて駆動指令を生成する。 The fifth drive command unit 190e generates a drive command for the transport drive device 113 of the transport vehicle 110 to drive the drive wheel 111 to the state of the target position command included in the fifth operation command, and outputs the drive command to the drive circuit 142a. The drive command includes a command value for the servo motor current. The fifth drive command unit 190e generates the drive command using feedback information of the servo motor.

[ロボットシステムの動作]
図5及び図6を参照しつつ、実施の形態に係るロボットシステム1の動作の一例を説明する。図5は、実施の形態に係るロボットシステム1の動作の一例を示すフローチャートである。図6は、実施の形態に係るロボットシステム1の動作の一例を示す平面図である。以下において、ロボット100がユーザPから要求される物品Wを収納棚SRから探し出し、当該ユーザPに手渡すサービスを実行する例を説明する。図5及び図6の例では、情報処理装置180は、評価対象動作の都度及び評価対象段階の都度それぞれにおいて、評価処理及び提示処理を実行する。
[Operation of the robot system]
An example of the operation of the robot system 1 according to the embodiment will be described with reference to Fig. 5 and Fig. 6. Fig. 5 is a flowchart showing an example of the operation of the robot system 1 according to the embodiment. Fig. 6 is a plan view showing an example of the operation of the robot system 1 according to the embodiment. An example of executing a service in which the robot 100 searches for an item W requested by a user P from the storage shelf SR and hands it over to the user P will be described below. In the examples of Figs. 5 and 6, the information processing device 180 executes an evaluation process and a presentation process for each evaluation target action and each evaluation target stage, respectively.

まず、操作者PОは、ロボット操作を担当する要求を操作端末200に入力し、操作端末200は、当該要求をサーバ300に送信する(ステップS101)。サーバ300は、操作者PОが操作することができるロボット100を探索し、探索されたロボット100の情報処理装置180と上記操作端末200とを通信ネットワークNを介して接続する(ステップS102)。 First, the operator PO inputs a request to operate the robot into the operation terminal 200, and the operation terminal 200 transmits the request to the server 300 (step S101). The server 300 searches for a robot 100 that the operator PO can operate, and connects the information processing device 180 of the searched robot 100 to the operation terminal 200 via the communication network N (step S102).

操作者PОは、接続完了の通知をサーバ300から受け取ると、ロボット操作の実行開始指令を操作端末200に入力する。操作端末200は、当該指令を情報処理装置180に送信する。情報処理装置180は、操作端末200から受信する操作指令に従って動作できるように、ロボット100を起動する。情報処理装置180は、ロボット100でのサービスのための作業の実行フラグをОN状態にする、つまり作業を開始する(ステップS103)。 When the operator PO receives notification of connection completion from the server 300, he/she inputs a command to start executing the robot operation into the operation terminal 200. The operation terminal 200 transmits the command to the information processing device 180. The information processing device 180 starts the robot 100 so that it can operate according to the operation command received from the operation terminal 200. The information processing device 180 sets the execution flag for the work for servicing the robot 100 to the ON state, that is, starts the work (step S103).

次いで、操作者PОは、ロボット操作の評価に使用する動作関連基準データの指定条件を操作端末200に入力する(ステップS104)。操作端末200は、当該指定条件の指令を情報処理装置180に送信する。例えば、指定条件は、標準の動作関連基準データを指定する条件、又は、使用する評価結果の属性を指定する条件であってもよい。本例では、操作者PОは、当該操作者PОに対する評価結果の使用を指定する指定条件を入力する。 Next, the operator PO inputs the designation conditions for the motion-related reference data to be used in the evaluation of the robot operation into the operation terminal 200 (step S104). The operation terminal 200 transmits a command for the designation conditions to the information processing device 180. For example, the designation conditions may be conditions that designate standard motion-related reference data, or conditions that designate attributes of the evaluation results to be used. In this example, the operator PO inputs designation conditions that designate the use of the evaluation results for the operator PO.

次いで、情報処理装置180は、操作端末200から受信した指定条件と、情報処理装置180に蓄積される蓄積データとを用いて、新たな動作関連基準データを生成し、当該動作関連基準データの使用を決定する(ステップS105)。当該動作関連基準データは、操作者PОに評価結果に合わせて調整された動作関連基準データである。 Next, the information processing device 180 generates new action-related reference data using the specified conditions received from the operation terminal 200 and the accumulated data accumulated in the information processing device 180, and decides to use the action-related reference data (step S105). The action-related reference data is action-related reference data adjusted according to the evaluation result for the operator PO.

次いで、操作者PОは、撮像装置145の撮像画像等を表示する提示装置203の画面を確認しつつ、サービス提供エリアAS内でサービスを要求するユーザPを探す。操作者PОは、ユーザPを見つけると、撮像装置145及び/又は146の撮像画像等を表示する提示装置203の画面を視認しつつ操作端末200を操作し、ロボット100をユーザPの近傍位置にまで走行させる(ステップS106)。 Next, the operator PO searches for a user P requesting a service within the service provision area AS while checking the screen of the presentation device 203 that displays the captured images, etc., of the imaging device 145. When the operator PO finds the user P, the operator PO operates the operation terminal 200 while visually checking the screen of the presentation device 203 that displays the captured images, etc., of the imaging devices 145 and/or 146, to make the robot 100 travel to a position near the user P (step S106).

情報処理装置180は、ロボット100の走行中、所定の時間間隔でロボット100の動作関連情報を検出し、検出の都度、動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する(ステップS107)。本例では、所定の時間間隔の動作関連情報それぞれが、評価対象動作に対応する。情報処理装置180は、動作関連情報の対価及び対価の積算結果を提示装置203に表示させる。例えば、情報処理装置180は、各動作関連情報について、ロボット100の走行速度、走行加速度、走行軌跡、及びロボット周辺要素との干渉等の評価対象特徴を評価する。本例では、情報処理装置180は、検出処理、評価処理及び提示処理を、これらの間に遅延時間を設けずに実行するため、操作者PОは、評価対象動作の対価及び対価の積算結果を、当該評価対象動作のための操作を操作端末200に入力した時点から遅延なく、つまりリアルタイム(実時間)に確認することができる。 The information processing device 180 detects the motion-related information of the robot 100 at a predetermined time interval while the robot 100 is running, and executes evaluation processing and presentation processing of the motion-related information each time the motion-related information is detected (step S107). In this example, each of the motion-related information at the predetermined time intervals corresponds to a motion to be evaluated. The information processing device 180 displays the compensation for the motion-related information and the accumulated compensation result on the presentation device 203. For example, the information processing device 180 evaluates the evaluation target characteristics such as the running speed, running acceleration, running trajectory, and interference with the robot peripheral elements of the robot for each motion-related information. In this example, the information processing device 180 executes the detection processing, evaluation processing, and presentation processing without any delay between them, so that the operator PO can check the compensation for the motion to be evaluated and the accumulated compensation result without any delay from the time when the operation for the motion to be evaluated is input to the operation terminal 200, that is, in real time (real time).

情報処理装置180は、ロボット100がユーザPの近傍位置に到着すると、出発位置から当該近傍位置までの走行工程である第1作業段階の評価処理及び提示処理を実行し、第1作業段階の対価及び積算結果を提示装置203に表示させる(ステップS108)。 When the robot 100 arrives at a position near the user P, the information processing device 180 executes an evaluation process and a presentation process for the first work stage, which is the travel process from the starting position to the nearby position, and causes the presentation device 203 to display the price and estimated cost of the first work stage (step S108).

操作者PОは、提示装置203の画面を介してユーザPの近傍位置へのロボット100の到着を確認すると、操作端末200への入力、並びにロボット100の表示装置148及び/又は音声出力装置149からの出力等を介して、要求する物品WをユーザPに問い合わせる(ステップS109)。 When the operator PO confirms the arrival of the robot 100 near the user P via the screen of the presentation device 203, he/she inquires of the user P about the desired item W via input to the operation terminal 200 and output from the display device 148 and/or audio output device 149 of the robot 100 (step S109).

次いで、ユーザPが集音装置147及び/又は表示装置148のタッチパネルに要求物品W1の情報を入力すると、操作者PОは、操作端末200への入力を介して、収納棚SRにおける要求物品W1の位置の情報を、情報処理装置180に要求する。情報処理装置180は、情報処理装置180が搭載されるロボット100の情報に加えて、当該ロボット100が配置されるサービス提供エリアASに関する情報及び提供サービスに関する情報も記憶し得る。操作端末200は、要求物品W1の位置PW1の情報を情報処理装置180から受け取り操作者PОに提示する(ステップS110)。なお、サーバ300が、サービス提供エリアASに関する情報及び提供サービスに関する情報を保持し、操作端末200は、要求物品W1の位置の情報をサーバ300に要求してもよい。 Next, when the user P inputs information about the requested item W1 to the touch panel of the sound collection device 147 and/or the display device 148, the operator PO requests information about the position of the requested item W1 in the storage shelf SR from the information processing device 180 via input to the operation terminal 200. The information processing device 180 may store information about the service provision area AS in which the robot 100 is located and information about the provided services, in addition to information about the robot 100 on which the information processing device 180 is mounted. The operation terminal 200 receives information about the position PW1 of the requested item W1 from the information processing device 180 and presents it to the operator PO (step S110). Note that the server 300 may hold information about the service provision area AS and information about the provided services, and the operation terminal 200 may request information about the position of the requested item W1 from the server 300.

次いで、操作者PОは、位置PW1の情報、撮像装置145及び/又は146の撮像画像等を表示する提示装置203の画面を視認しつつ操作端末200を操作し、ロボット100を位置PW1の近傍位置にまで走行させる(ステップS111)。 Next, the operator PO operates the operation terminal 200 while visually checking the screen of the presentation device 203, which displays information about the position PW1, images captured by the imaging devices 145 and/or 146, etc., to move the robot 100 to a position near the position PW1 (step S111).

情報処理装置180は、ステップS107の処理と同様に、ロボット100の走行中、所定の時間間隔でロボット100の動作関連情報を検出し、検出の都度、動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する(ステップS112)。 Similar to the process of step S107, the information processing device 180 detects the motion-related information of the robot 100 at a predetermined time interval while the robot 100 is running, and performs evaluation processing and presentation processing of the motion-related information each time the information is detected (step S112).

情報処理装置180は、ステップS108の処理と同様に、ロボット100が位置PW1の近傍位置に到着すると、ユーザPの近傍位置から位置PW1の近傍位置までの走行工程である第2作業段階の評価処理及び提示処理を実行する(ステップS113)。 Similar to the processing of step S108, when the robot 100 arrives at a position near the position PW1, the information processing device 180 executes an evaluation process and a presentation process for the second work stage, which is the traveling process from a position near the user P to a position near the position PW1 (step S113).

操作者PОは、提示装置203の画面を介して位置PW1の近傍位置へのロボット100の到着を確認すると、ロボットアーム120A及び120B並びにエンドエフェクタ130A及び130Bに動作させるための操作を操作端末200に入力する(ステップS114)。当該動作は、収納棚SRに収納されている要求物品W1をエンドエフェクタ130A及び130Bを用いて収納棚SRから取り出し、要求物品W1をロボット100のテーブル140a上に載置する動作である。操作者PОは、撮像装置144及び145の撮像画像等を表示する提示装置203の画面を視認しつつ、操作端末200に操作を入力する。 When the operator PO confirms via the screen of the presentation device 203 that the robot 100 has arrived at a position near the position PW1, he/she inputs an operation to the operation terminal 200 to operate the robot arms 120A and 120B and the end effectors 130A and 130B (step S114). This operation is to take the requested item W1 stored in the storage shelf SR from the storage shelf SR using the end effectors 130A and 130B, and place the requested item W1 on the table 140a of the robot 100. The operator PO inputs an operation to the operation terminal 200 while visually checking the screen of the presentation device 203, which displays the captured images of the imaging devices 144 and 145, etc.

情報処理装置180は、ロボット100の動作中、ロボット100の動作関連情報を検出し、評価対象動作に対応する動作関連情報の検出の都度、当該動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する(ステップS115)。例えば、評価対象動作は、エンドエフェクタ130A及び130Bを要求物品W1へ移動するロボットアーム120A及び120Bの移動動作、要求物品W1を把持するエンドエフェクタ130A及び130Bの把持動作、要求物品W1をテーブル140a上に移動し載置するロボットアーム120A及び120Bの移動載置動作、並びに、要求物品W1の把持を解除するエンドエフェクタ130A及び103Bの把持解除動作等の処理対象動作のうちの少なくとも1つである。本例では、全ての処理対象動作が、評価対象動作である。 The information processing device 180 detects motion-related information of the robot 100 while the robot 100 is in motion, and executes evaluation processing and presentation processing of the motion-related information each time motion-related information corresponding to the motion to be evaluated is detected (step S115). For example, the motion to be evaluated is at least one of the motions to be processed, such as the movement motion of the robot arms 120A and 120B that moves the end effectors 130A and 130B to the requested item W1, the gripping motion of the end effectors 130A and 130B that grips the requested item W1, the movement and placement motion of the robot arms 120A and 120B that moves and places the requested item W1 on the table 140a, and the grip release motion of the end effectors 130A and 103B that releases the grip of the requested item W1. In this example, all the motions to be processed are motions to be evaluated.

情報処理装置180は、各評価対象動作に対応する動作関連情報について、ロボット100の動作の所要時間、エンドエフェクタ130A及び103Bの位置、姿勢、位置の移動速度、姿勢の移動速度、位置の加速度、姿勢の加速度及び移動軌跡、要求物品W1の位置、姿勢及び状態、ロボット100が要求物品W1に与える力及び衝撃、ロボット100が対象物周辺要素(収納棚SRの棚板及び他の物品等)に与える接触、力及び衝撃、並びに、ロボット100とロボット周辺要素との干渉等の評価対象特徴を評価する。例えば、エンドエフェクタ130A及び103Bの加速度は、エンドエフェクタ130A及び103Bが要求物品W1に与える衝撃等を示し得る。例えば、情報処理装置180は、撮像装置144及び/又は145等によって撮像される要求物品W1の画像を処理して、エンドエフェクタ130A及び103Bに把持されている要求物品W1の保持状態を検出し、評価対象特徴として当該保持状態を評価するように構成されてもよい。情報処理装置180は、撮像装置144等によって撮像されるテーブル140a上の要求物品W1の画像を処理して、要求物品W1の載置状態を検出し、評価対象特徴として当該載置状態を評価するように構成されてもよい。 The information processing device 180 evaluates the characteristics of the operation related information corresponding to each operation to be evaluated, such as the time required for the operation of the robot 100, the position, posture, speed of movement of the position, speed of movement of the posture, acceleration of the position, acceleration of the posture and movement trajectory of the posture, the position, posture and state of the requested item W1, the force and impact that the robot 100 applies to the requested item W1, the contact, force and impact that the robot 100 applies to the surrounding elements of the target object (such as the shelves of the storage shelf SR and other items), and interference between the robot 100 and the surrounding elements of the robot. For example, the acceleration of the end effectors 130A and 103B may indicate the impact that the end effectors 130A and 103B apply to the requested item W1, etc. For example, the information processing device 180 may be configured to process an image of the requested item W1 captured by the imaging device 144 and/or 145, etc., to detect the holding state of the requested item W1 held by the end effectors 130A and 103B, and to evaluate the holding state as an evaluation target feature. The information processing device 180 may be configured to process an image of the requested item W1 on the table 140a captured by the imaging device 144, etc., to detect the placement state of the requested item W1, and to evaluate the placement state as an evaluation target feature.

情報処理装置180は、エンドエフェクタ130A及び103Bによる要求物品W1の把持解除動作が検出されると、位置PW1の近傍位置へのロボット100の到着から把持解除完了までの取り出し動作工程である第3作業段階の評価処理及び提示処理を実行し、対価及び積算結果を提示装置203に表示させる(ステップS116)。 When the information processing device 180 detects the release of the grip of the requested item W1 by the end effectors 130A and 103B, it executes the evaluation process and presentation process of the third work stage, which is the retrieval operation process from the arrival of the robot 100 at a position near the position PW1 to the completion of the release of the grip, and displays the price and the accumulated result on the presentation device 203 (step S116).

次いで、操作者PОは、提示装置203の画面を介して、テーブル140a上への要求物品W1の載置を確認すると、撮像装置145及び/又は146の撮像画像等を表示する提示装置203の画面を視認しつつ操作端末200を操作し、ロボット100をユーザPの近傍位置にまで走行させる(ステップS117)。 Next, the operator PO confirms via the screen of the presentation device 203 that the requested item W1 has been placed on the table 140a, and then operates the operation terminal 200 while visually checking the screen of the presentation device 203, which displays the captured images of the imaging devices 145 and/or 146, to move the robot 100 to a position close to the user P (step S117).

情報処理装置180は、ステップS107の処理と同様に、ロボット100の走行中、所定の時間間隔でロボット100の動作関連情報を検出し、検出の都度、動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する(ステップS118)。 Similar to the process of step S107, the information processing device 180 detects the motion-related information of the robot 100 at a predetermined time interval while the robot 100 is running, and performs evaluation processing and presentation processing of the motion-related information each time the information is detected (step S118).

情報処理装置180は、ステップS108の処理と同様に、ロボット100がユーザPの近傍位置に到着すると、位置PW1の近傍位置からユーザPの近傍位置までの走行工程である第4作業段階の評価処理及び提示処理を実行する(ステップS119)。 Similar to the processing of step S108, when the robot 100 arrives at a position near the user P, the information processing device 180 executes evaluation processing and presentation processing of the fourth work stage, which is the traveling process from a position near the position PW1 to a position near the user P (step S119).

次いで、操作者PОは、提示装置203の画面を介してユーザPの近傍位置へのロボット100の到着を確認すると、ロボットアーム120A及び120B並びにエンドエフェクタ130A及び130Bに動作させるための操作を操作端末200に入力する(ステップS120)。当該動作は、テーブル140a上に載置される要求物品W1をエンドエフェクタ130A及び130Bを用いてユーザPに手渡す動作である。操作者PОは、撮像装置144及び145の撮像画像等を表示する提示装置203の画面を視認しつつ、操作端末200に操作を入力する。 Next, when the operator PO confirms via the screen of the presentation device 203 that the robot 100 has arrived at a position near the user P, he/she inputs an operation to the operation terminal 200 to operate the robot arms 120A and 120B and the end effectors 130A and 130B (step S120). This operation is an operation to hand over the requested item W1 placed on the table 140a to the user P using the end effectors 130A and 130B. The operator PO inputs an operation to the operation terminal 200 while visually checking the screen of the presentation device 203 that displays the captured images of the imaging devices 144 and 145, etc.

情報処理装置180は、ロボット100の動作中、ロボット100の動作関連情報を検出し、評価対象動作に対応する動作関連情報の検出の都度、当該動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する(ステップS121)。例えば、評価対象動作は、エンドエフェクタ130A及び130Bを要求物品W1へ移動するロボットアーム120A及び120Bの移動動作、要求物品W1を把持するエンドエフェクタ130A及び130Bの把持動作、要求物品W1をユーザPの前に移動し差し出すロボットアーム120A及び120Bの移動動作、並びに、ユーザPの要求物品W1の保持状態に応じて要求物品W1の把持を解除するエンドエフェクタ130A及び103Bの把持解除動作等の処理対象動作のうちの少なくとも1つである。本例では、全ての処理対象動作が、評価対象動作である。 The information processing device 180 detects motion-related information of the robot 100 during the motion of the robot 100, and executes evaluation processing and presentation processing of the motion-related information each time motion-related information corresponding to the motion to be evaluated is detected (step S121). For example, the motion to be evaluated is at least one of the motions to be processed, such as the movement motion of the robot arms 120A and 120B that moves the end effectors 130A and 130B to the requested item W1, the gripping motion of the end effectors 130A and 130B that grips the requested item W1, the movement motion of the robot arms 120A and 120B that moves the requested item W1 in front of the user P and presents it to him, and the grip release motion of the end effectors 130A and 103B that releases the grip of the requested item W1 depending on the holding state of the requested item W1 by the user P. In this example, all the motions to be processed are motions to be evaluated.

情報処理装置180は、各評価対象動作に対応する動作関連情報について、ロボット100の動作の所要時間、エンドエフェクタ130A及び103Bの位置、姿勢、位置の移動速度、姿勢の移動速度、位置の加速度、姿勢の加速度及び移動軌跡、要求物品W1の位置、姿勢及び状態、ロボット100が要求物品W1に与える力及び衝撃、並びに、ロボット100が対象物周辺要素(ユーザP)に与える接触、力及び衝撃等の評価対象特徴を評価する。例えば、情報処理装置180は、撮像装置144及び/又は145等によって撮像される要求物品W1の画像を処理して、エンドエフェクタ130A及び103Bに把持されている要求物品W1の保持状態を検出し、評価対象特徴として当該保持状態を評価するように構成されてもよい。 The information processing device 180 evaluates the evaluation features of the operation-related information corresponding to each evaluation target operation, such as the time required for the operation of the robot 100, the position, posture, position movement speed, posture movement speed, position acceleration, posture acceleration and movement trajectory of the end effectors 130A and 103B, the position, posture and state of the requested item W1, the force and impact that the robot 100 applies to the requested item W1, and the contact, force and impact that the robot 100 applies to the surrounding elements of the object (user P). For example, the information processing device 180 may be configured to process the image of the requested item W1 captured by the imaging device 144 and/or 145, etc., to detect the holding state of the requested item W1 grasped by the end effectors 130A and 103B, and evaluate the holding state as the evaluation target feature.

情報処理装置180は、エンドエフェクタ130A及び103Bによる要求物品W1の把持解除動作が検出されると、ロボット100のユーザPの近傍位置への到着から把持解除完了までの手渡し動作工程である第5作業段階の評価処理及び提示処理を実行し、対価及び積算結果を提示装置203に表示させる(ステップS122)。 When the information processing device 180 detects the end effectors 130A and 103B releasing the grip of the requested item W1, it executes the evaluation process and presentation process of the fifth work stage, which is the handover operation process from the arrival of the robot 100 at a position near the user P to the completion of releasing the grip, and displays the price and the accumulated result on the presentation device 203 (step S122).

操作者PОは、ロボット操作を終了する場合、操作終了の指令を操作端末200に入力する。情報処理装置180は、操作終了の指令を操作端末200から受け取ると(ステップS123でYes)、一連の処理を終了する。情報処理装置180は、作業の実行フラグをОFF状態にし、ロボット100を停止する。サーバ300は、操作端末200と情報処理装置180との接続を遮断する。情報処理装置180は、操作終了の指令を受け取らない場合(ステップS123でNo)にステップS106に戻る。 When the operator PO ends the robot operation, he/she inputs a command to end the operation into the operation terminal 200. When the information processing device 180 receives the command to end the operation from the operation terminal 200 (Yes in step S123), it ends the series of processes. The information processing device 180 sets the task execution flag to OFF and stops the robot 100. The server 300 cuts off the connection between the operation terminal 200 and the information processing device 180. When the information processing device 180 does not receive the command to end the operation (No in step S123), it returns to step S106.

なお、ステップS106~S123の処理の過程において、情報処理装置180は、評価対象動作に対応する動作関連情報及び作業段階の評価結果、対価及び対価の積算結果と、評価に用いられた動作関連基準データとを関連付けて記憶し蓄積する。 In the process of steps S106 to S123, the information processing device 180 stores and accumulates the action-related information corresponding to the action to be evaluated, the evaluation results of the work stage, the compensation, and the accumulated compensation results, in association with the action-related reference data used in the evaluation.

上記のようなステップS101~S123の処理によって、操作者PОは、評価対象動作及び作業段階それぞれの都度、対価及び対価の積算結果を通じて、操作者PОの操作に対する評価を確認しつつ、ロボット100を操作することができる。これにより、操作者PОは、ロボット操作のスキルを向上させるための具体的な方策を見出すことができる。そして、操作者PОは、より多くの対価を得るためにロボット操作のスキルを向上させるモチベーションを高めることができる。 By processing steps S101 to S123 as described above, the operator PO can operate the robot 100 while checking the evaluation of the operator PO's operation through the compensation and the accumulated compensation results for each evaluated action and task stage. This allows the operator PO to find specific measures for improving his/her robot operation skills. The operator PO can then be motivated to improve his/her robot operation skills in order to receive more compensation.

(変形例)
本変形例は、ロボットシステムが学習装置400を備える点で、実施の形態と異なる。以下、本変形例について、実施の形態と異なる点を中心に説明し、実施の形態と同様の点の説明を適宜省略する。
(Modification)
This modification example differs from the embodiment in that the robot system includes a learning device 400. Below, this modification example will be described focusing on the differences from the embodiment, and descriptions of the same points as in the embodiment will be omitted as appropriate.

図7は、変形例に係る情報処理装置180A及び学習装置400の機能的構成の一例を示すブロック図である。図7に示すように、情報処理装置180Aは、データ入出力部180iを機能的構成要素としてさらに含む。データ入出力部180iは、学習装置400との間でデータの入出力を行う。例えば、データ入出力部180iは、第2記憶部181bに記憶される蓄積データを学習装置400に出力する。データ入出力部180iは、基準決定部180gからの要求に応じて、学習装置400に動作関連基準データを要求する。データ入出力部180iは、基準決定部180gから指定条件と当該指定条件を満たす評価結果の情報とを受け取り学習装置400に送る。学習装置400は、当該指定条件及び当該評価結果に対応する動作関連基準データをデータ入出力部180iに送る。 FIG. 7 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the information processing device 180A and the learning device 400 according to the modified example. As shown in FIG. 7, the information processing device 180A further includes a data input/output unit 180i as a functional component. The data input/output unit 180i inputs and outputs data between the information processing device 180A and the learning device 400. For example, the data input/output unit 180i outputs accumulated data stored in the second storage unit 181b to the learning device 400. In response to a request from the criterion determination unit 180g, the data input/output unit 180i requests action-related reference data from the learning device 400. The data input/output unit 180i receives the designated condition and information on the evaluation result that satisfies the designated condition from the criterion determination unit 180g and sends it to the learning device 400. The learning device 400 sends the action-related reference data corresponding to the designated condition and the evaluation result to the data input/output unit 180i.

学習装置400は、情報処理装置180Aと同様に、コンピュータ装置を含む。これに限定されないが、本変形例では、学習装置400は、情報処理装置180A及びロボットコントローラ190とは別の装置であり、有線通信、無線通信又はこれらの組み合わせを介して情報処理装置180Aとデータ通信可能に接続される。いかなる有線通信及び無線通信が用いられてもよい。学習装置400は、情報処理装置180Aと共に、ロボット100に搭載される。学習装置400は、情報処理装置180A又はロボットコントローラ190に組み込まれてもよい。学習装置400及び情報処理装置180Aは、情報処理システム500を形成する。 The learning device 400 includes a computer device, similar to the information processing device 180A. Although not limited thereto, in this modified example, the learning device 400 is a device separate from the information processing device 180A and the robot controller 190, and is connected to the information processing device 180A so as to be capable of data communication via wired communication, wireless communication, or a combination thereof. Any wired communication or wireless communication may be used. The learning device 400 is mounted on the robot 100 together with the information processing device 180A. The learning device 400 may be incorporated into the information processing device 180A or the robot controller 190. The learning device 400 and the information processing device 180A form an information processing system 500.

また、学習装置400は、記憶媒体を介して、情報処理装置180Aとデータを入出力できるように構成されてもよい。記憶媒体は、半導体ベースの若しくは他の集積回路(IC:Integrated Circuit)、ハードディスクドライブ(HDD)、ハイブリッドハードドライブ(HHD:Hybrid Hard Disk Drive)、光ディスク、光ディスクドライブ(ОDD:Optical Disk Drive)、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピィディスクドライブ(FDD:Floppy Disk Drive)、磁気テープ、固体ドライブ(SSD)、RAMドライブ、セキュアデジタルカード若しくはドライブ、任意の他の適切な記憶媒体、又はこれらの2つ以上の組合せを含むことができる。 The learning device 400 may also be configured to input and output data to and from the information processing device 180A via a storage medium. The storage medium may include a semiconductor-based or other integrated circuit (IC), a hard disk drive (HDD), a hybrid hard disk drive (HHD), an optical disk, an optical disk drive (ODD), a magneto-optical disk, a magneto-optical drive, a floppy disk drive (FDD), a magnetic tape, a solid-state drive (SSD), a RAM drive, a secure digital card or drive, any other suitable storage medium, or a combination of two or more of these.

本変形例では、学習装置400は、ロボット100に搭載されるが、ロボット100の外部に配置され、通信ネットワークNを介して情報処理装置180Aと接続されるように構成されてもよい。学習装置400は、複数のロボット100の情報処理装置180Aと接続可能であるように構成されてもよい。例えば、学習装置400は、サービス提供エリアASに配置されてもよく、操作エリアAОに配置されてもよく、その他の場所に配置されてもよい。例えば、学習装置400は、サーバ300の配置場所に配置され、サーバ300経由で情報処理装置180Aとデータ通信するように構成されてもよい。学習装置400は、サーバ300に組み込まれてもよい。 In this modified example, the learning device 400 is mounted on the robot 100, but may be configured to be arranged outside the robot 100 and connected to the information processing device 180A via the communication network N. The learning device 400 may be configured to be connectable to the information processing devices 180A of multiple robots 100. For example, the learning device 400 may be arranged in the service provision area AS, the operation area AO, or other locations. For example, the learning device 400 may be arranged at the location of the server 300 and configured to perform data communication with the information processing device 180A via the server 300. The learning device 400 may be incorporated into the server 300.

学習装置400は、データ入出力部401と、学習データ記憶部402と、機械学習部403と、入力データ処理部404と、出力データ処理部405とを機能的構成要素として含む。学習データ記憶部402の機能は、学習装置400が含み得るメモリ及び/又はストレージ等によって実現され、学習データ記憶部402以外の機能的構成要素の機能は、学習装置400が含むプロセッサ等によって実現される。 The learning device 400 includes, as functional components, a data input/output unit 401, a learning data storage unit 402, a machine learning unit 403, an input data processing unit 404, and an output data processing unit 405. The function of the learning data storage unit 402 is realized by a memory and/or storage that the learning device 400 may include, and the functions of the functional components other than the learning data storage unit 402 are realized by a processor, etc., included in the learning device 400.

データ入出力部401は、情報処理装置180Aのデータ入出力部180iから蓄積データを受け取り、当該蓄積データを機械学習用データとして、学習データ記憶部402に記憶させる。データ入出力部401は、データ入出力部180iから、動作関連基準データの要求指令と指定条件の情報と当該指定条件を満たす評価結果の情報とを受け取り、入力データ処理部404に出力する。データ入出力部401は、出力データ処理部405から動作関連基準データを受け取り、当該動作関連基準データをデータ入出力部180iに送る。 The data input/output unit 401 receives accumulated data from the data input/output unit 180i of the information processing device 180A, and stores the accumulated data in the learning data storage unit 402 as data for machine learning. The data input/output unit 401 receives a request command for action-related reference data, information on specified conditions, and information on evaluation results that satisfy the specified conditions from the data input/output unit 180i, and outputs them to the input data processing unit 404. The data input/output unit 401 receives action-related reference data from the output data processing unit 405, and sends the action-related reference data to the data input/output unit 180i.

入力データ処理部404は、データ入出力部401から受け取る指定条件の情報及び評価結果の情報を機械学習部403の機械学習モデルに入力可能なデータに変換して機械学習部403に出力する。出力データ処理部405は、機械学習部403の出力データを動作関連基準データに変換してデータ入出力部401に出力する。 The input data processing unit 404 converts the information on the specified conditions and the evaluation results received from the data input/output unit 401 into data that can be input to the machine learning model of the machine learning unit 403, and outputs it to the machine learning unit 403. The output data processing unit 405 converts the output data of the machine learning unit 403 into action-related reference data, and outputs it to the data input/output unit 401.

機械学習部403は、機械学習モデルを含む。機械学習部403は、機械学習用データを用いて機械学習モデルに機械学習させ、機械学習モデルに入力データに対する出力データの精度を向上させる。機械学習モデルは、ニューラルネットワーク(Neural Network)、Random Forest、Genetic Programming、回帰モデル、木モデル、ベイズモデル、時系列モデル、クラスタリングモデル、アンサンブル学習モデル等で構成されてもよいが、本変形例では、ニューラルネットワークで構成される。ニューラルネットワークは、入力層及び出力層を含む複数のノード層で構成される。ノード層には、1つ以上のノードが含まれる。ニューラルネットワークが、入力層、中間層及び出力層で構成される場合、ニューラルネットワークは、入力層のノードに入力された情報について、入力層から中間層への出力処理、中間層から出力層への出力処理を順次行い、入力情報に適合する出力結果を出力する。なお、1つの層の各ノードは、次の層の各ノードと接続されており、ノード間の接続には、重み付けがされている。1つの層のノードの情報は、ノード間の接続の重み付けが付与されて、次の層のノードに出力される。 The machine learning unit 403 includes a machine learning model. The machine learning unit 403 uses data for machine learning to train the machine learning model, thereby improving the accuracy of output data for input data to the machine learning model. The machine learning model may be configured as a neural network, random forest, genetic programming, a regression model, a tree model, a Bayesian model, a time series model, a clustering model, an ensemble learning model, or the like, but in this modified example, it is configured as a neural network. The neural network is configured with a plurality of node layers including an input layer and an output layer. The node layer includes one or more nodes. When the neural network is configured with an input layer, an intermediate layer, and an output layer, the neural network sequentially performs output processing from the input layer to the intermediate layer and output processing from the intermediate layer to the output layer for information input to a node in the input layer, and outputs an output result that matches the input information. Each node in one layer is connected to each node in the next layer, and the connections between the nodes are weighted. The information of the nodes in one layer is output to the nodes in the next layer with the weighting of the connections between the nodes added.

機械学習モデルは、指定条件に関連する条件関連情報と、評価結果に関連する評価関連情報とを入力データとし、当該条件関連情報及び当該評価関連情報に対応する動作関連基準に関連する情報を出力データとする。条件関連情報は、指定条件及び/又は評価結果の属性を示す情報であってもよく、評価関連情報は評価結果を示す情報であってもよい。 The machine learning model receives as input data condition-related information related to the specified conditions and evaluation-related information related to the evaluation results, and receives as output data information related to the condition-related information and the action-related criteria corresponding to the evaluation-related information. The condition-related information may be information indicating attributes of the specified conditions and/or the evaluation results, and the evaluation-related information may be information indicating the evaluation results.

さらに、機械学習モデルは、機械学習用データに含まれる条件関連情報及び評価関連情報を機械学習用入力データとし、当該条件関連情報及び当該評価関連情報に対応する動作関連基準データに関連する基準関連情報を教師データとする。基準関連情報は動作関連基準データを示す情報であってもよい。例えば、機械学習では、機械学習部403は、機械学習用入力データが入力された場合の機械学習モデルの出力データと、当該機械学習用入力データに対応する教師データとの間でこれらを一致又は誤差を最小化等するように、ニューラルネットワーク内のノード間の接続の重み付けを調整する。このような重み付け調整後の機械学習モデルは、条件関連情報及び評価関連情報が入力されると、当該情報に適切な基準関連情報を出力することができる。 Furthermore, the machine learning model uses the condition-related information and evaluation-related information included in the machine learning data as machine learning input data, and uses criterion-related information related to the condition-related information and the action-related criterion data corresponding to the evaluation-related information as teacher data. The criterion-related information may be information indicating the action-related criterion data. For example, in machine learning, the machine learning unit 403 adjusts the weighting of the connections between nodes in the neural network so that the output data of the machine learning model when machine learning input data is input matches or minimizes the error between the output data and the teacher data corresponding to the machine learning input data. When condition-related information and evaluation-related information are input, the machine learning model after such weighting adjustment can output criterion-related information appropriate to the information.

上記のような学習装置400は、実施の形態の基準決定部180gによって決定される動作関連基準データよりも、指定条件及び評価結果に適切な動作関連基準データを出力することができる。なお、本変形例において、機械学習部403の機械学習モデルは、出力データ処理部405の機能を含み、出力データ処理部405と同様の出力データを出力するように構成されてもよい。 The learning device 400 as described above can output action-related reference data that is more appropriate for the specified conditions and evaluation results than the action-related reference data determined by the reference determination unit 180g of the embodiment. In this modified example, the machine learning model of the machine learning unit 403 may include the functions of the output data processing unit 405 and may be configured to output output data similar to that of the output data processing unit 405.

(その他の実施の形態)
以上、本開示の実施の形態及び変形例について説明したが、本開示は、上記実施の形態及び変形例に限定されない。すなわち、本開示の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。例えば、各種変形を実施の形態及び変形例に施したもの、及び、異なる実施の形態及び変形例における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。
Other Embodiments
Although the embodiment and the modified examples of the present disclosure have been described above, the present disclosure is not limited to the above embodiment and modified examples. In other words, various modifications and improvements are possible within the scope of the present disclosure. For example, the embodiment and modified examples to which various modifications have been applied, and forms constructed by combining components in different embodiments and modified examples are also included within the scope of the present disclosure.

例えば、実施の形態及び変形例において、ロボットシステム1が対象とするロボット100の作業は、サービス業に関する作業であるが、これに限定されない。ロボットシステム1は、いかなる作業を対象としてもよい。例えば、ロボットシステム1は、工業、農業及びその他の産業等に関する作業を対象としてもよい。 For example, in the embodiment and the modified example, the work of the robot 100 targeted by the robot system 1 is work related to the service industry, but is not limited to this. The robot system 1 may target any work. For example, the robot system 1 may target work related to industry, agriculture, and other industries, etc.

実施の形態及び変形例において、ロボットシステム1はロボット100を備えるが、ロボットシステム1が備えるロボットは、作業を行うことができるロボットであればよい。例えば、ロボットは、搬送車110とは異なる構成の移動装置を備えてもよく、例えば、脚部等を備えてもよい。ロボットは、移動装置を備えなくてもよい。例えば、ロボットは、ロボットアーム以外の構成要素を備えてもよく、例えば、人型ロボット及び動物型ロボット等であってもよい。 In the embodiment and the modified example, the robot system 1 includes a robot 100, but the robot included in the robot system 1 may be any robot capable of performing work. For example, the robot may include a moving device having a different configuration from the transport vehicle 110, and may include, for example, legs, etc. The robot may not include a moving device. For example, the robot may include components other than a robot arm, and may be, for example, a humanoid robot, an animal-type robot, etc.

実施の形態及び変形例において、情報処理装置180は、ロボット周辺要素、対象物及び対象物周辺要素等のロボット100以外の要素である外部要素の状態を検出するために、これらが撮像されている画像データを用いるように構成されるが、これに限定されない。例えば、情報処理装置180は、外部要素とは別に配置されるセンサである外部センサの検出結果、及び/又は、外部要素に配置されるセンサである搭載センサの検出結果を用いて、外部要素の状態を検出するように構成されてもよい。外部センサは、外部から外部要素の位置及び姿勢等を検出するように構成されてもよい。例えば、外部センサは、光波、レーザ、磁気、電波、電磁波、超音波又はこれらの組み合わせ等を用いて検出を行うように構成され、光電センサ、レーザセンサ、電波式センサ、電磁波式センサ、超音波センサ及び各種ライダ(LiDAR)等であってもよい。搭載センサは、外部要素と共に移動し、外部要素の位置及び姿勢等を検出するように構成されてもよい。例えば、搭載センサは、加速度センサ、角速度センサ、磁気センサ及びGPS(全地球測位システム:Global Positioning System)受信機等であってもよい。 In the embodiment and the modified example, the information processing device 180 is configured to use image data of the robot peripheral elements, the target object, and the target peripheral elements, which are elements other than the robot 100, in order to detect the state of these external elements, but is not limited to this. For example, the information processing device 180 may be configured to detect the state of the external elements using the detection result of an external sensor, which is a sensor arranged separately from the external elements, and/or the detection result of an on-board sensor, which is a sensor arranged on the external elements. The external sensor may be configured to detect the position and posture, etc. of the external elements from the outside. For example, the external sensor is configured to perform detection using light waves, lasers, magnetism, radio waves, electromagnetic waves, ultrasonic waves, or a combination thereof, and may be a photoelectric sensor, a laser sensor, a radio wave sensor, an electromagnetic wave sensor, an ultrasonic sensor, various LiDARs, etc. The on-board sensor may be configured to move together with the external elements and detect the position and posture, etc. of the external elements. For example, the on-board sensor may be an acceleration sensor, an angular velocity sensor, a magnetic sensor, a GPS (Global Positioning System) receiver, etc.

実施の形態及び変形例に係る情報処理装置180及び180Aは、処理にAI(人工知能:Artificial Intelligence)を用いるように構成されてもよい。例えば、AIは、処理対象動作の評価を決定する処理、作業段階の評価を決定する処理、対価及び積算結果を算出する処理、並びに画像処理等に用いることができる。例えば、AIは、機械学習を行う学習モデルを含んでもよい。例えば、学習モデルは、ニューラルネットワークを含んでもよい。 The information processing devices 180 and 180A according to the embodiment and the modified example may be configured to use AI (artificial intelligence) for processing. For example, AI can be used for processing to determine an evaluation of an action to be processed, processing to determine an evaluation of a task stage, processing to calculate compensation and an accumulated result, image processing, and the like. For example, AI may include a learning model that performs machine learning. For example, the learning model may include a neural network.

実施の形態及び変形例において、サーバ300は、情報処理装置180及び180A並びに学習装置400の機能の少なくとも一部の機能を有するように構成されてもよい。例えば、サーバ300は、図4及び図7に示される情報処理装置180及び180Aの機能的構成要素の少なくとも1つの機能を有するように構成されてもよい。サーバ300は、図7に示される学習装置400の機能的構成要素の少なくとも1つの機能を有するように構成されてもよい。 In the embodiment and the modified example, the server 300 may be configured to have at least some of the functions of the information processing devices 180 and 180A and the learning device 400. For example, the server 300 may be configured to have at least one function of the functional components of the information processing devices 180 and 180A shown in FIG. 4 and FIG. 7. The server 300 may be configured to have at least one function of the functional components of the learning device 400 shown in FIG. 7.

また、本開示の技術の各態様例は、以下のように挙げられる。本開示の一態様に係る情報処理装置は、作業をロボットに実行させるための前記ロボットの操作を評価する情報処理装置であって、ユーザによって操作装置に入力される操作指令に従って動作する前記ロボットの動作に関連する情報である動作関連情報を検出する検出処理を、前記作業の実行中に実行する検出処理部と、前記検出処理部によって検出される前記動作関連情報を、前記ロボットの動作に関連する基準である動作関連基準と比較し評価する評価処理を、前記作業の実行中に実行する評価処理部と、前記評価処理部の評価結果を、前記ユーザが前記操作装置を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置に提示させる提示処理を、前記作業の実行中に実行する提示処理部とを含み、前記評価処理部は、評価対象の前記ロボットの動作である評価対象動作の都度のタイミングと、前記作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで前記評価処理を実行し、前記提示処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価対象動作の実行順序と同じ順序で前記評価対象動作に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させ、前記提示処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価対象段階の実行順序と同じ順序で前記評価対象段階に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させる。 Examples of each aspect of the technology of the present disclosure are given below. An information processing device according to one aspect of the present disclosure is an information processing device that evaluates the operation of a robot to have the robot perform a task, and includes a detection processing unit that performs, during the execution of the task, a detection process that detects action-related information, which is information related to the action of the robot that operates in accordance with an operation command input by a user to an operation device, an evaluation processing unit that performs, during the execution of the task, an evaluation process that compares and evaluates the action-related information detected by the detection processing unit with action-related standards, which are standards related to the action of the robot, and a presentation processing unit that performs, during the execution of the task, a presentation device that presents the evaluation results of the evaluation processing unit to a presentation device that receives presentation of information while the user is operating the operation device. The evaluation processing unit executes the evaluation process at least at one of the timings of each evaluation target action, which is the action of the robot to be evaluated, and each evaluation target stage, which is the task stage of the task to be evaluated, and the presentation processing unit, when the evaluation process is executed at the timing of each evaluation target action, causes the presentation device to present the evaluation results for the evaluation target action in the same order as the execution order of the evaluation target action, and when the evaluation process is executed at the timing of each evaluation target stage, causes the presentation processing unit to present the evaluation results for the evaluation target stage in the same order as the execution order of the evaluation target stage.

上記態様によると、情報処理装置は、評価対象動作の都度のタイミングと評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで、評価対象動作及び/又は評価対象段階に関する評価処理を実行し、提示装置を介して評価結果をユーザに提示する。そして、ユーザは、上記のタイミングで操作に対する評価を確認することができる。さらに、ユーザは、操作の順序と同じ順序で、操作に対する評価を確認することができる。これにより、ユーザは、評価を受けた操作と当該操作への評価結果とを認識することができるため、次に評価対象の操作を行うときに操作精度を向上させる意欲を持ち得る。よって、情報処理装置は、ユーザのロボット操作への意欲を向上させることができる。 According to the above aspect, the information processing device executes an evaluation process for the action to be evaluated and/or the stage to be evaluated at least one of the timing for each action to be evaluated and the timing for each stage to be evaluated, and presents the evaluation result to the user via the presentation device. The user can then check the evaluation of the operation at the above timing. Furthermore, the user can check the evaluation of the operation in the same order as the order of the operations. This allows the user to recognize the evaluated operation and the evaluation result for that operation, and therefore may be motivated to improve the accuracy of the operation the next time the operation to be evaluated is performed. Therefore, the information processing device can increase the user's motivation to operate a robot.

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記評価処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、第1の前記評価対象動作に関する前記評価処理を、前記第1の評価対象動作の次の前記評価対象動作である第2の前記評価対象動作のタイミングまでに実行し、前記提示処理部は、前記第1の評価対象動作に関する前記評価結果の前記提示処理を、前記第2の評価対象動作のタイミングまでに実行してもよい。 In an information processing device according to one aspect of the present disclosure, when the evaluation processing unit executes the evaluation processing at the timing of each of the actions to be evaluated, the evaluation processing unit may execute the evaluation processing for a first action to be evaluated by the timing of a second action to be evaluated, which is the action to be evaluated next to the first action to be evaluated, and the presentation processing unit may execute the presentation processing of the evaluation result for the first action to be evaluated by the timing of the second action to be evaluated.

上記態様によると、情報処理装置は、評価対象動作に関する評価処理及び提示処理を次の評価対象動作のタイミングまでに実行する。よって、ユーザは、評価を受けた評価対象動作及び当該評価対象動作に関する評価結果を的確に認識することができる。 According to the above aspect, the information processing device executes the evaluation process and the presentation process for the evaluated action by the timing of the next evaluated action. Therefore, the user can accurately recognize the evaluated evaluated action and the evaluation result for the evaluated action.

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記評価処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、第1の前記評価対象段階に関する前記評価処理を、前記第1の評価対象段階の次の前記評価対象段階である第2の前記評価対象段階のタイミングまでに実行し、前記提示処理部は、前記第1の評価対象段階に関する前記評価結果の前記提示処理を、前記第2の評価対象段階のタイミングまでに実行してもよい。 In an information processing device according to one aspect of the present disclosure, when the evaluation processing unit executes the evaluation processing at the timing of each evaluation target stage, the evaluation processing unit may execute the evaluation processing for the first evaluation target stage by the timing of the second evaluation target stage, which is the evaluation target stage next to the first evaluation target stage, and the presentation processing unit may execute the presentation processing of the evaluation result for the first evaluation target stage by the timing of the second evaluation target stage.

上記態様によると、情報処理装置は、評価対象段階に関する評価処理及び提示処理を次の評価対象段階のタイミングまでに実行する。よって、ユーザは、評価を受けた評価対象段階及び当該評価対象段階に関する評価結果を的確に認識することができる。 According to the above aspect, the information processing device executes the evaluation process and the presentation process for the evaluation target stage by the timing of the next evaluation target stage. Therefore, the user can accurately recognize the evaluation target stage that has been evaluated and the evaluation result for that evaluation target stage.

本開示の一態様に係る情報処理装置は、前記評価結果に基づき、前記ロボットの操作に対して前記ユーザに与える対価を決定する対価決定部をさらに含み、前記提示処理部は、前記対価決定部によって決定される前記対価と、前記作業の実行中の前記対価の積み上げの結果とを前記提示装置に提示させてもよい。 The information processing device according to one aspect of the present disclosure may further include a compensation determination unit that determines compensation to be given to the user for operating the robot based on the evaluation result, and the presentation processing unit may cause the presentation device to present the compensation determined by the compensation determination unit and the result of accumulating the compensation during the execution of the task.

上記態様によると、情報処理装置は、個々の評価結果を示す対価と、対価を積み上げた結果とを、提示装置を介してユーザに提示する。これにより、ユーザは、より多くの対価を得るために、ロボット操作への意欲を向上し得る。例えば、対価は、報酬額、ポイント、得点及びスコア等であってもよい。 According to the above aspect, the information processing device presents the compensation indicating each evaluation result and the accumulated compensation to the user via the presentation device. This may increase the user's motivation to operate the robot in order to obtain more compensation. For example, the compensation may be a reward amount, points, points, score, etc.

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記検出処理部は、前記動作関連情報として、前記操作指令、前記操作指令に従って前記ロボットに動作させるために前記ロボットに対して生成される動作指令、前記ロボットの実際の動作結果、前記ロボットの周辺環境の状態、前記ロボットが作用を加える対象物の状態、及び、前記対象物の周辺環境の状態のうちの少なくとも1つを検出してもよい。上記態様によると、情報処理装置は、多様な情報に基づき、評価処理を行うことができる。 In an information processing device according to one aspect of the present disclosure, the detection processing unit may detect, as the operation-related information, at least one of the operation command, an operation command generated for the robot to cause the robot to operate in accordance with the operation command, an actual operation result of the robot, a state of the environment surrounding the robot, a state of an object on which the robot acts, and a state of the environment surrounding the object. According to the above aspect, the information processing device can perform evaluation processing based on a variety of information.

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記評価処理部は、前記動作関連情報を評価するための特徴である複数の評価対象特徴を、前記動作関連基準に含まれる前記複数の評価対象特徴の基準と比較し評価し、前記複数の評価対象特徴の評価結果に基づき前記動作関連情報を評価してもよい。 In an information processing device according to one aspect of the present disclosure, the evaluation processing unit may compare and evaluate a plurality of evaluation target features, which are features for evaluating the action-related information, with criteria for the plurality of evaluation target features included in the action-related criteria, and evaluate the action-related information based on the evaluation results of the plurality of evaluation target features.

上記態様によると、情報処理装置での評価方法が、明確且つ簡潔になり得る。よって、評価処理の処理量の低減及び迅速化が可能になる。例えば、評価対象特徴は、ロボットの動作についての所要時間、位置、姿勢、軌跡、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度、ロボットがロボットの周辺環境に与える力、衝撃並びに当該周辺環境の位置、姿勢、形状及び状態の変化、ロボットが作用を加える対象物の位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度、対象物についての形状の変化、状態の変化及び出来映え、ロボットが対象物の周辺環境に与える力、衝撃並びに当該周辺環境の位置、姿勢、形状及び状態の変化等の特徴を含んでもよい。情報処理装置は、複数の評価対象特徴それぞれの評価結果に重み付けを加えて、動作関連情報の評価結果を決定してもよい。 According to the above aspect, the evaluation method in the information processing device can be clear and simple. Therefore, it is possible to reduce the amount of processing and speed up the evaluation process. For example, the evaluation target features may include features such as the time required for the robot's movement, position, posture, trajectory, position speed, posture speed, position acceleration, and posture acceleration, the force and impact that the robot exerts on the robot's surrounding environment, as well as changes in the position, posture, shape, and state of the surrounding environment, the position, posture, position speed, posture speed, position acceleration, and posture acceleration of the object on which the robot acts, changes in shape, changes in state, and workmanship of the object, the force and impact that the robot exerts on the surrounding environment of the object, as well as changes in the position, posture, shape, and state of the surrounding environment. The information processing device may determine the evaluation result of the movement-related information by weighting the evaluation results of each of the multiple evaluation target features.

本開示の一態様に係る情報処理装置は、蓄積部と、基準決定部とをさらに含み、前記蓄積部は、前記動作関連基準の情報と、前記動作関連基準に基づく前記動作関連情報の前記評価結果の情報とを蓄積し、前記基準決定部は、前記蓄積部に蓄積される第1の前記動作関連基準の情報及び前記第1の動作関連基準に基づく前記評価結果の情報を用いて、第2の前記動作関連基準の情報を決定してもよい。上記態様によると、情報処理装置は、蓄積部に蓄積される評価結果に応じて、動作関連基準を新たに決定することができる。 The information processing device according to one aspect of the present disclosure further includes a storage unit and a criterion determination unit, the storage unit stores information on the action-related criterion and information on the evaluation result of the action-related information based on the action-related criterion, and the criterion determination unit may determine information on the second action-related criterion using information on the first action-related criterion stored in the storage unit and information on the evaluation result based on the first action-related criterion. According to the above aspect, the information processing device can newly determine the action-related criterion in accordance with the evaluation result stored in the storage unit.

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記基準決定部は、前記蓄積部に蓄積される情報の中から、指定される条件を満たす前記評価結果の情報と、前記評価結果に用いられる前記動作関連基準である前記第1の動作関連基準の情報とを抽出し、抽出された前記評価結果の情報及び前記第1の動作関連基準の情報を用いて前記第2の動作関連基準の情報を決定してもよい。 In an information processing device according to one aspect of the present disclosure, the criterion determination unit may extract, from the information stored in the storage unit, information on the evaluation result that satisfies a specified condition and information on the first action-related criterion that is the action-related criterion used in the evaluation result, and determine information on the second action-related criterion using the extracted information on the evaluation result and the information on the first action-related criterion.

上記態様によると、情報処理装置は、指定される条件を満たす評価結果を用いて新たな動作関連基準を決定することができる。よって、情報処理装置は、様々な目的の動作関連基準を決定することができる。例えば、指定条件は、ロボットによって作用が加えられる対象物、ロボット、作業、作業場所、作業環境、作業実施日及び作業実施期間等に対応する評価結果を指定する条件であってもよい。 According to the above aspect, the information processing device can determine new action-related criteria using evaluation results that satisfy the specified conditions. Thus, the information processing device can determine action-related criteria for various purposes. For example, the specified conditions may be conditions that specify evaluation results that correspond to an object acted upon by the robot, a robot, a task, a work location, a work environment, a date and period during which the task is performed, and the like.

本開示の一態様に係る学習装置は、本開示の一態様に係る情報処理装置における前記動作関連基準の情報と前記動作関連基準に基づく前記動作関連情報の前記評価結果の情報とを機械学習用データとして記憶する学習データ記憶部と、機械学習部とを含み、前記機械学習部は、前記機械学習用データに含まれる前記評価結果の情報を機械学習用入力データとし、前記機械学習用データに含まれ且つ前記評価結果に用いられる前記動作関連基準の情報を教師データとして、機械学習し、前記機械学習部は、前記評価結果の情報に対応する評価情報を入力データとし、前記評価情報に対応する前記動作関連基準の情報を出力データとする。 A learning device according to one embodiment of the present disclosure includes a learning data storage unit that stores information on the action-related criterion in an information processing device according to one embodiment of the present disclosure and information on the evaluation result of the action-related information based on the action-related criterion as machine learning data, and a machine learning unit, the machine learning unit performs machine learning using the evaluation result information included in the machine learning data as machine learning input data and the action-related criterion information included in the machine learning data and used in the evaluation result as teacher data, the machine learning unit uses evaluation information corresponding to the evaluation result information as input data and the action-related criterion information corresponding to the evaluation information as output data.

上記態様によると、機械学習後の学習装置は、評価結果に対応する評価情報の入力を受け付けると、当該評価情報に適した動作関連基準を出力することができる。例えば、高い評価結果に対応する評価情報が学習装置に入力されると、学習装置は、高評価を得やすい簡易で低いレベルの動作関連基準を出力する。例えば、低い評価結果に対応する評価情報が学習装置に入力されると、学習装置は、高評価を得るのが難しい高度なレベルの動作関連基準を出力する。例えば、ユーザは、学習装置を用いることによって、ユーザが所望する難易度の動作関連基準を取得し、ロボット操作に用いることができる。 According to the above aspect, when the learning device after machine learning receives input of evaluation information corresponding to the evaluation result, it can output movement-related criteria appropriate to the evaluation information. For example, when evaluation information corresponding to a high evaluation result is input to the learning device, the learning device outputs simple, low-level movement-related criteria that are likely to obtain a high evaluation. For example, when evaluation information corresponding to a low evaluation result is input to the learning device, the learning device outputs advanced-level movement-related criteria that are difficult to obtain a high evaluation. For example, a user can use the learning device to obtain movement-related criteria of the level of difficulty desired by the user and use them in robot operation.

本開示の一態様に係る情報処理システムは、本開示の一態様に係る情報処理装置と、本開示の一態様に係る学習装置とを備え、前記学習装置は、前記操作装置又は前記情報処理装置から入力データを受け付け、前記入力データに対する出力データを、前記情報処理装置に出力するように構成される。上記態様によると、情報処理システムは、本開示の一態様に係る情報処理装置及び学習装置と同様の効果を得ることができる。情報処理システムは、学習装置から出力される動作関連基準を用いて、情報処理装置での評価処理を実行することができる。 An information processing system according to an aspect of the present disclosure includes an information processing device according to an aspect of the present disclosure and a learning device according to an aspect of the present disclosure, and the learning device is configured to receive input data from the operation device or the information processing device, and output output data corresponding to the input data to the information processing device. According to the above aspect, the information processing system can obtain the same effect as the information processing device and learning device according to an aspect of the present disclosure. The information processing system can execute evaluation processing in the information processing device using the action-related criteria output from the learning device.

本開示の一態様に係るロボットシステムは、本開示の一態様に係る情報処理装置と、前記ロボットと、前記ロボットの動作を制御するロボットコントローラとを備え、前記情報処理装置は、前記ロボットコントローラと通信可能に接続される。上記態様によると、ロボットシステムは、本開示の一態様に係る情報処理装置と同様の効果を得ることができる。 A robot system according to one aspect of the present disclosure includes an information processing device according to one aspect of the present disclosure, the robot, and a robot controller that controls the operation of the robot, and the information processing device is communicably connected to the robot controller. According to the above aspect, the robot system can obtain the same effects as the information processing device according to one aspect of the present disclosure.

本開示の一態様に係るロボットシステムは、本開示の一態様に係る情報処理システムと、前記ロボットと、前記ロボットの動作を制御するロボットコントローラとを備え、前記情報処理装置は、前記ロボットコントローラと通信可能に接続される。上記態様によると、ロボットシステムは、本開示の一態様に係る情報処理システムと同様の効果を得ることができる。 A robot system according to one aspect of the present disclosure includes an information processing system according to one aspect of the present disclosure, the robot, and a robot controller that controls the operation of the robot, and the information processing device is communicatively connected to the robot controller. According to the above aspect, the robot system can obtain the same effects as the information processing system according to one aspect of the present disclosure.

また、上記で用いた序数、数量等の数字は、全て本開示の技術を具体的に説明するために例示するものであり、本開示は例示された数字に制限されない。また、構成要素間の接続関係は、本開示の技術を具体的に説明するために例示するものであり、本開示の機能を実現する接続関係はこれに限定されない。 In addition, all of the ordinal numbers, quantities, and other numbers used above are provided as examples to specifically explain the technology of the present disclosure, and the present disclosure is not limited to the exemplified numbers. In addition, the connection relationships between the components are provided as examples to specifically explain the technology of the present disclosure, and the connection relationships that realize the functions of the present disclosure are not limited to these.

また、機能ブロック図におけるブロックの分割は一例であり、複数のブロックを一つのブロックとして実現する、一つのブロックを複数に分割する、及び/又は、一部の機能を他のブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数のブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。 The division of blocks in the functional block diagram is just one example, and multiple blocks may be realized as one block, one block may be divided into multiple blocks, and/or some functions may be transferred to other blocks. Furthermore, the functions of multiple blocks having similar functions may be processed in parallel or in a time-shared manner by a single piece of hardware or software.

1 ロボットシステム
100 ロボット
170 制御装置
180,180A 情報処理装置
180a 動作指令部
180b 検出処理部
180c 評価処理部
180d 対価決定部
180e 提示処理部
180f 蓄積処理部
180g 基準決定部
181a 第1記憶部
181b 第2記憶部(蓄積部)
190 ロボットコントローラ
200 操作端末(操作装置)
203 提示装置
400 学習装置
402 学習データ記憶部
403 機械学習部
500 情報処理システム
1 Robot system 100 Robot 170 Control device 180, 180A Information processing device 180a Operation command unit 180b Detection processing unit 180c Evaluation processing unit 180d Consideration determination unit 180e Presentation processing unit 180f Accumulation processing unit 180g Criteria determination unit 181a First memory unit 181b Second memory unit (accumulation unit)
190 Robot controller 200 Operation terminal (operation device)
203 Presentation device 400 Learning device 402 Learning data storage unit 403 Machine learning unit 500 Information processing system

Claims (13)

作業をロボットに実行させるための前記ロボットの操作を評価する情報処理装置であって、
ユーザによって操作装置に入力される操作指令に従って動作する前記ロボットの動作に関連する情報である動作関連情報を検出する検出処理を、前記作業の実行中に実行する検出処理部と、
前記検出処理部によって検出される前記動作関連情報を、前記ロボットの動作に関連する基準である動作関連基準と比較し評価する評価処理を、前記作業の実行中に実行する評価処理部と、
前記評価処理部の評価結果を、前記ユーザが前記操作装置を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置に提示させる提示処理を、前記作業の実行中に実行する提示処理部とを含み、
前記評価処理部は、評価対象の前記ロボットの動作である評価対象動作の都度のタイミングと、前記作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで前記評価処理を実行し、
前記提示処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価処理部によって前記評価対象動作が前記評価処理をされると、前記評価処理をされた前記評価対象動作に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させ、
前記提示処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価処理部によって前記評価対象段階が前記評価処理をされると、前記評価処理をされた前記評価対象段階に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させ、
1つの前記作業は、複数の前記評価対象動作と、複数の前記評価対象段階とを含む
情報処理装置。
An information processing device that evaluates an operation of a robot to cause the robot to execute a task,
a detection processing unit that performs a detection process to detect operation-related information, which is information related to an operation of the robot that operates according to an operation command input by a user to an operation device, during the execution of the work;
an evaluation processing unit that performs an evaluation process, during the execution of the task, of comparing the motion-related information detected by the detection processing unit with a motion-related criterion that is a criterion related to the motion of the robot, and evaluating the motion-related information;
a presentation processing unit that performs a presentation process to present the evaluation result of the evaluation processing unit on a presentation device that receives presentation of information while the user is operating the operation device, during the execution of the work;
the evaluation processing unit executes the evaluation process at least at one of a timing for each evaluation target motion, which is a motion of the robot to be evaluated, and a timing for each evaluation target stage, which is a task stage to be evaluated in the task;
When the evaluation process is executed at a timing for each of the evaluation target actions, when the evaluation process is performed on the evaluation target action by the evaluation processing unit, the presentation processing unit causes the presentation device to present the evaluation result regarding the evaluation target action that has been subjected to the evaluation process;
When the evaluation process is executed at the timing of each of the evaluation target stages, when the evaluation process is performed on the evaluation target stage by the evaluation processing unit, the presentation processing unit causes the presentation device to present the evaluation result regarding the evaluation target stage that has been subjected to the evaluation process ;
One of the tasks includes a plurality of the evaluation target actions and a plurality of the evaluation target steps.
Information processing device.
前記評価処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、第1の前記評価対象動作に関する前記評価処理を、前記第1の評価対象動作の次の前記評価対象動作である第2の前記評価対象動作のタイミングまでに実行し、
前記提示処理部は、前記第1の評価対象動作に関する前記評価結果の前記提示処理を、前記第2の評価対象動作のタイミングまでに実行する
請求項1に記載の情報処理装置。
When the evaluation processing unit executes the evaluation process at the timing of each of the evaluated actions, the evaluation processing unit executes the evaluation process for a first evaluated action by the timing of a second evaluated action that is the next evaluated action after the first evaluated action,
The information processing device according to claim 1 , wherein the presentation processing unit executes the presentation process of the evaluation result regarding the first evaluated action by a timing of the second evaluated action.
前記評価処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、第1の前記評価対象段階に関する前記評価処理を、前記第1の評価対象段階の次の前記評価対象段階である第2の前記評価対象段階のタイミングまでに実行し、
前記提示処理部は、前記第1の評価対象段階に関する前記評価結果の前記提示処理を、前記第2の評価対象段階のタイミングまでに実行する
請求項1又は2に記載の情報処理装置。
When the evaluation processing unit executes the evaluation process at the timing of each evaluation target stage, the evaluation processing unit executes the evaluation process for the first evaluation target stage by the timing of the second evaluation target stage, which is the evaluation target stage next to the first evaluation target stage;
The information processing device according to claim 1 , wherein the presentation processing unit executes the presentation process of the evaluation result related to the first evaluation target stage by a timing of the second evaluation target stage.
前記評価結果に基づき、前記ロボットの操作に対して前記ユーザに与える対価を決定する対価決定部をさらに含み、
前記提示処理部は、前記対価決定部によって決定される前記対価と、前記作業の実行中の前記対価の積み上げの結果とを前記提示装置に提示させる
請求項1~3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
and a compensation determination unit that determines a compensation to be given to the user for operating the robot based on the evaluation result.
The information processing device according to claim 1 , wherein the presentation processing unit causes the presentation device to present the compensation determined by the compensation determination unit and a result of accumulating the compensation during the execution of the work.
前記検出処理部は、前記動作関連情報として、前記操作指令、前記操作指令に従って前記ロボットに動作させるために前記ロボットに対して生成される動作指令、前記ロボットの実際の動作結果、前記ロボットの周辺環境の状態、前記ロボットが作用を加える対象物の状態、及び、前記対象物の周辺環境の状態のうちの少なくとも1つを検出する
請求項1~4のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The information processing device according to any one of claims 1 to 4, wherein the detection processing unit detects, as the operation-related information, at least one of the operation command, an operation command generated for the robot to cause the robot to operate in accordance with the operation command, an actual operation result of the robot, a state of the environment surrounding the robot, a state of an object on which the robot acts, and a state of the environment surrounding the object.
前記評価処理部は、前記動作関連情報を評価するための特徴である複数の評価対象特徴を、前記動作関連基準に含まれる前記複数の評価対象特徴の基準と比較し評価し、前記複数の評価対象特徴の評価結果に基づき前記動作関連情報を評価する
請求項1~5のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The information processing device according to any one of claims 1 to 5, wherein the evaluation processing unit compares and evaluates a plurality of evaluation target features, which are features for evaluating the action-related information, with criteria for the plurality of evaluation target features included in the action-related criteria, and evaluates the action-related information based on the evaluation results of the plurality of evaluation target features.
蓄積部と、基準決定部とをさらに含み、
前記蓄積部は、前記動作関連基準を含む動作関連基準データと、前記動作関連基準に基づく前記動作関連情報の前記評価結果の情報とを蓄積し、
前記基準決定部は、前記蓄積部に蓄積される第1の前記動作関連基準データ及び前記第1の動作関連基準データに含まれる前記動作関連基準に基づく前記評価結果の情報を用いて、前記評価結果に応じて前記第1の動作関連基準データに含まれる前記動作関連基準を変動させた第2の前記動作関連基準データ生成する
請求項1~6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
The apparatus further includes a storage unit and a criterion determination unit,
The storage unit stores action-related criterion data including the action-related criterion and information on the evaluation result of the action-related information based on the action-related criterion;
The information processing device according to any one of claims 1 to 6, wherein the standard determination unit uses information on the first action-related reference data stored in the storage unit and the evaluation result based on the action-related standard included in the first action-related standard data to generate second action-related standard data by varying the action-related standard included in the first action-related standard data in accordance with the evaluation result .
前記基準決定部は、前記蓄積部に蓄積される情報の中から、指定される条件を満たす前記評価結果の情報と、前記評価結果に用いられる前記動作関連基準データである前記第1の動作関連基準データとを抽出し、抽出された前記評価結果の情報及び前記第1の動作関連基準データを用いて前記第2の動作関連基準データ生成する
請求項7に記載の情報処理装置。
8. The information processing device according to claim 7, wherein the standard determination unit extracts, from the information stored in the storage unit, information on the evaluation result that satisfies a specified condition and the first action-related reference data which is the action-related reference data used in the evaluation result, and generates the second action-related reference data using the extracted information on the evaluation result and the first action-related reference data .
請求項1~8のいずれか一項に記載の情報処理装置における前記動作関連基準の情報と前記動作関連基準に基づく前記動作関連情報の前記評価結果の情報とを機械学習用データとして記憶する学習データ記憶部と、
機械学習部とを含み、
前記機械学習部は、前記機械学習用データに含まれる前記評価結果の情報を機械学習用入力データとし、前記機械学習用データに含まれ且つ前記評価結果に用いられる前記動作関連基準の情報を教師データとして、機械学習し、
前記機械学習部は、前記評価結果の情報に対応する評価情報を入力データとし、前記評価情報に対応する前記動作関連基準の情報を出力データとする
学習装置。
a learning data storage unit that stores information on the action-related criterion and information on the evaluation result of the action-related information based on the action-related criterion as machine learning data in the information processing device according to any one of claims 1 to 8;
A machine learning unit;
the machine learning unit performs machine learning using information of the evaluation result included in the data for machine learning as input data for machine learning and information of the action-related criterion included in the data for machine learning and used in the evaluation result as teacher data;
The machine learning unit receives, as input data, evaluation information corresponding to the evaluation result information, and receives, as output data, information on the action-related criterion corresponding to the evaluation information.
請求項1~8のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
請求項9に記載の学習装置とを備え、
前記学習装置は、前記操作装置又は前記情報処理装置から入力データを受け付け、前記入力データに対する出力データを、前記情報処理装置に出力するように構成される
情報処理システム。
An information processing device according to any one of claims 1 to 8;
The learning device according to claim 9,
The learning device is configured to receive input data from the operation device or the information processing device, and to output output data corresponding to the input data to the information processing device.
請求項1~8のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
前記ロボットと、
前記ロボットの動作を制御するロボットコントローラとを備え、
前記情報処理装置は、前記ロボットコントローラと通信可能に接続される
ロボットシステム。
An information processing device according to any one of claims 1 to 8;
The robot;
A robot controller for controlling an operation of the robot,
The information processing device is communicatively connected to the robot controller.
請求項10に記載の情報処理システムと、
前記ロボットと、
前記ロボットの動作を制御するロボットコントローラとを備え、
前記情報処理装置は、前記ロボットコントローラと通信可能に接続される
ロボットシステム。
An information processing system according to claim 10;
The robot;
A robot controller for controlling an operation of the robot,
The information processing device is communicatively connected to the robot controller.
作業をロボットに実行させるための前記ロボットの操作の評価方法であって、A method for evaluating an operation of a robot to cause the robot to execute a task, comprising the steps of:
ユーザによって操作装置に入力される操作指令に従って動作する前記ロボットの動作に関連する情報である動作関連情報を検出する検出処理を、前記作業の実行中に実行することと、executing, during the execution of the work, a detection process for detecting operation-related information, which is information related to an operation of the robot that operates in accordance with an operation command input by a user to an operation device;
前記検出処理において検出される前記動作関連情報を、前記ロボットの動作に関連する基準である動作関連基準と比較し評価する評価処理を、評価対象の前記ロボットの動作である評価対象動作の都度のタイミングと、前記作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで、前記作業の実行中に実行することと、executing an evaluation process for comparing and evaluating the motion-related information detected in the detection process with a motion-related criterion that is a criterion related to the motion of the robot, during the execution of the task, at least one of the timing of each evaluation target motion, which is the motion of the robot to be evaluated, and the timing of each evaluation target stage, which is a task stage to be evaluated in the task;
前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、前記評価対象動作に対する前記評価処理を実行すると、前記評価処理をされた前記評価対象動作に関する評価結果を、前記ユーザが前記操作装置を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置に提示する提示処理を、前記作業の実行中に実行することと、When the evaluation process is executed at a timing for each of the evaluation target actions, when the evaluation process is executed for the evaluation target action, a presentation process is executed during the execution of the work, in which an evaluation result for the evaluation target action that has been subjected to the evaluation process is presented on a presentation device that receives presentation of information while the user is operating the operation device;
前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、前記評価対象段階に対する前記評価処理を実行すると、前記評価処理をされた前記評価対象段階に関する評価結果を前記提示装置に提示する提示処理を、前記作業の実行中に実行することとを含み、When the evaluation process is executed at the timing of each evaluation target stage, when the evaluation process is executed for the evaluation target stage, a presentation process is executed during the execution of the work, the presentation process being for presenting, on the presentation device, an evaluation result for the evaluation target stage that has been subjected to the evaluation process;
1つの前記作業は、複数の前記評価対象動作と、複数の前記評価対象段階とを含むOne of the tasks includes a plurality of the evaluation target actions and a plurality of the evaluation target steps.
評価方法。Evaluation method.
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