特開 2023-133711 制御システム及び制御方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023133711

(43)【公開日】2023-09-27

(54)【発明の名称】制御システム及び制御方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 10/06 20230101AFI20230920BHJP

   B25J 9/16 20060101ALI20230920BHJP

   G05B 19/418 20060101ALI20230920BHJP

【ＦＩ】

G06Q10/06

B25J9/16

G05B19/418 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022038837

(22)【出願日】2022-03-14

(71)【出願人】

【識別番号】000005108

【氏名又は名称】株式会社日立製作所

(74)【代理人】

【識別番号】110000350

【氏名又は名称】ポレール弁理士法人

(72)【発明者】

【氏名】濱崎 寛太

(72)【発明者】

【氏名】奥野 東

(72)【発明者】

【氏名】清水 自由理

(72)【発明者】

【氏名】保富 裕二 アンドレ

(72)【発明者】

【氏名】中村 哲司

【テーマコード（参考）】

3C100

3C707

5L049

【Ｆターム（参考）】

3C100AA03

3C100AA22

3C100AA38

3C100AA43

3C100BB03

3C100BB13

3C100CC03

3C100EE18

3C707AS21

3C707KS02

3C707KS23

3C707KT01

3C707LV02

3C707LV14

3C707LW08

5L049AA07

(57)【要約】

【課題】動作制約による影響を考慮した上での効率的な工程を計画することができ、且つ計画された工程と矛盾のない制御を実行することができる制御システムを提供することを目的とする。
【解決手段】同じ作業環境で動作する複数のロボットの夫々を制御する制御システムであって、複数のロボットに対する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、制御パラメータに基づいて、複数のロボットの工程を生成する最適化部と、工程に基づいて、複数のロボットのそれぞれに対するタスクモジュールを選択するタスクモジュール選択部と、タスクモジュールに基づき複数のロボットを制御する制御部とを備え、最適化部は、影響関係にあるタスクの実行時刻が重複する時、他方のロボットのタスクを制約することを特徴とする制御システム。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

同じ作業環境で動作する複数のロボットの夫々を制御する制御システムであって、
前記複数のロボットに対する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、前記制御パラメータに基づいて、前記複数のロボットの工程を生成する最適化部と、前記工程に基づいて、前記複数のロボットのそれぞれに対するタスクモジュールを選択するタスクモジュール選択部と、前記タスクモジュールに基づき前記複数のロボットを制御する制御部とを備え、
前記最適化部は、影響関係にあるタスクの実行時刻が重複する時、他方のロボットのタスクを制約することを特徴とする制御システム。

【請求項2】

請求項１に記載の制御システムであって、
前記他方のロボットのタスクの制約は、タスク実行時刻の遅延処理であることを特徴とする制御システム。

【請求項3】

請求項１に記載の制御システムであって、
前記他方のロボットのタスクの制約は、前記ロボットの動作の緩慢化であることを特徴とする制御システム。

【請求項4】

請求項１に記載の制御システムであって、
前記他方のロボットのタスクの制約は、前記制御パラメータを変更することで行われることを特徴とする制御システム。

【請求項5】

同じ作業環境で動作する複数のロボットの夫々を制御する制御システムであって、
前記複数のロボットに対する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、前記制御パラメータに基づいて、前記複数のロボットの工程を生成する最適化部と、前記工程に基づいて、前記複数のロボットのそれぞれに対するタスクモジュールを選択するタスクモジュール選択部と、前記タスクモジュールに基づき前記複数のロボットを制御する制御部を備え、
前記制御パラメータ算出部は、影響関係にあるタスクの実行時刻が重複する時、一方のロボットのタスク実行への影響を軽減するために、他方のロボットの動作に対して動作制約を課して制御パラメータを算出し、
前記最適化部は、前記影響関係にあるタスクの実行時刻が重複する時、前記他方のロボットに対する制御パラメータに基づいて前記他方のロボットがタスク実行に要する時間を算出し、算出結果に基づいて前記複数のロボットの工程を生成することを特徴とする制御システム。

【請求項6】

請求項５に記載の制御システムであって、
前記制御部は、前記一方のロボットのタスク実行状況に応じて、前記他方のロボットに対する制御パラメータを切り換えることを特徴とする制御システム。

【請求項7】

請求項５に記載の制御システムであって、
前記制御パラメータは、前記ロボットの動作に関する速度、加速度、角速度、角加速度のいずれかを含むことを特徴とする制御システム。

【請求項8】

請求項５に記載の制御システムであって、
前記制御パラメータ算出部は、前記タスクの実行の可否に影響する物理量に対する条件式を与え、前記条件式を満たすような制御パラメータを算出することを特徴とする制御システム。

【請求項9】

請求項８に記載の制御システムであって、
前記物理量は、前記複数のロボットが作業する環境にある物体の振動に関する物理量、あるいは、作業環境のある位置における騒音に関する物理量であることを特徴とする制御システム。

【請求項10】

請求項５に記載の制御システムであって、
前記他方のロボットがタスク実行に要する時間の算出に、前記他方のロボットが実行するタスクの通常時の実行時間と、前記一方のロボットが実行するタスクと前記他方のロボットが実行するタスクの実行が重複する時間と、前記他方のロボットの通常時の制御パラメータと、前記制御パラメータ算出部で算出された前記他方のロボットの動作制約で制限されたときの制御パラメータを用いることを特徴とする制御システム。

【請求項11】

請求項５に記載の制御システムであって、
前記制御パラメータ算出部は、前記他方のロボットと前記一方のロボットの制御パラメータを算出し、前記最適化部は、前記複数のロボットのタスク実行時刻が重複する場合に、前記他方のロボットと前記一方のロボットに対する制御パラメータに基づいて、前記他方のロボットと前記一方のロボットがタスク実行に要する時間を算出し、前記制御部は、前記一方のロボットのタスク実行状況に応じて、前記他方のロボットと前記一方のロボットに対する制御パラメータを切り換えることを特徴とする制御システム。

【請求項12】

請求項５に記載の制御システムであって、
前記タスクモジュールに基づき、前記複数のロボットのいずれかの制御を、オペレータによる遠隔操作で実施することを特徴とする制御システム。

【請求項13】

請求項５に記載の制御システムであって、
前記タスクモジュールが２つ以上の動作で構成され、各動作に異なる動作制約を設定することを特徴とする制御システム。

【請求項14】

同じ作業環境で動作する複数のロボットの夫々を制御する制御方法であって、
前記複数のロボットに対する制御パラメータを算出し、前記制御パラメータに基づいて、前記複数のロボットの工程を生成し、前記工程に基づいて、前記複数のロボットのそれぞれに対するタスクモジュールを選択し、前記タスクモジュールに基づき前記複数のロボットを制御するとともに、
影響関係にあるタスクの実行時刻が重複する時、他方のロボットのタスクを制約することを特徴とする制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、非整備環境における多様なタスクを複数のロボットが遂行する制御システム及び制御方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、少子高齢化に伴う労働力不足や、自然災害による危険区域での作業などが社会課題となっている。それらの解決へ向けて、ロボットを制御しやすく整備した工場のような空間以外の環境（非整備環境）において活用することが期待されている。非整備環境における多様なタスクを効率的に遂行するためには、性能が異なる複数のロボットを同時に制御する必要がある。

【0003】

特許文献１では、複数のタスクを分担して実行する複数のロボットに関して、タスクの実行時間の変動に伴う工程の非効率化を課題とし、ロボットが次に実行可能なタスクの候補から、実行までの待ち時間が最小となるタスクを実行する、計画作成装置を提案している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１９－１９７３６７号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

整備された環境で実行する工程では、タスク間の制約条件として、作業の順番に関する制約、作業位置や工具の競合を避けるための制約が与えられる。一方で、非整備環境で実行する工程では、それらの制約条件のみでは不十分であり、タスクの実行に伴う振動や騒音などの物理現象による他タスクへの制約（動作制約）を考慮する必要がある。

【0006】

例えば、不安定な地盤上で作業する複数のロボットについて、高速な移動を伴うタスクを行うロボットによる地盤の振動が、位置決めの精度が要求されるボルト挿入などのタスクを行う他方のロボットへ悪影響を与え、後者のタスクが失敗する恐れがある。そのような場合、前者のタスクの制御パラメータを変更することで、後者のタスクの実行が可能になることがある。

【0007】

従って、非整備環境において安全且つ効率的な工程を遂行するためには、動作制約を考慮する事が必要であるが、特許文献１では動作制約について想定されていない。

【0008】

以上のことから本発明においては、動作制約による影響を考慮した上での効率的な工程を計画することができ、且つ計画された工程と矛盾のない制御を実行することができる制御システム及び制御方法を提供すいることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

以上のことから本発明においては、「同じ作業環境で動作する複数のロボットの夫々を制御する制御システムであって、複数のロボットに対する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、制御パラメータに基づいて、複数のロボットの工程を生成する最適化部と、工程に基づいて、複数のロボットのそれぞれに対するタスクモジュールを選択するタスクモジュール選択部と、タスクモジュールに基づき複数のロボットを制御する制御部とを備え、最適化部は、影響関係にあるタスクの実行時刻が重複する時、他方のロボットのタスクを制約することを特徴とする制御システム」としたものである。

【0010】

また本発明においては、「同じ作業環境で動作する複数のロボットの夫々を制御する制御システムであって、複数のロボットに対する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部と、制御パラメータに基づいて、複数のロボットの工程を生成する最適化部と、工程に基づいて、複数のロボットのそれぞれに対するタスクモジュールを選択するタスクモジュール選択部と、タスクモジュールに基づき複数のロボットを制御する制御部を備え、制御パラメータ算出部は、影響関係にあるタスクの実行時刻が重複する時、一方のロボットのタスク実行への影響を軽減するために、他方のロボットの動作に対して動作制約を課して制御パラメータを算出し、最適化部は、影響関係にあるタスクの実行時刻が重複する時、他方のロボットに対する制御パラメータに基づいて他方のロボットがタスク実行に要する時間を算出し、算出結果に基づいて前記複数のロボットの工程を生成することを特徴とする制御システム」としたものである。

【0011】

また本発明においては、「同じ作業環境で動作する複数のロボットの夫々を制御する制御方法であって、複数のロボットに対する制御パラメータを算出し、制御パラメータに基づいて、複数のロボットの工程を生成し、工程に基づいて、複数のロボットのそれぞれに対するタスクモジュールを選択し、タスクモジュールに基づき複数のロボットを制御するとともに、影響関係にあるタスクの実行時刻が重複する時、他方のロボットのタスクを制約することを特徴とする制御方法」としたものである。

【発明の効果】

【0012】

本発明により、動作制約による影響を考慮した上での効率的な工程を計画することができ、且つ計画された工程と矛盾のない制御を実行することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】非整備環境で複数ロボットが複数タスクを実行する例を示す図。

【図2】本発明の実施例１に係る制御システムの構成例を示す図。

【図3】計画生成部１２とロボットＲの間での大まかな処理の流れを示すフロー図。

【図4】ロボットの処理の流れを示すフローチャート。

【図5】記憶部１１に格納されるタスクの情報Ｄの一例を示す図。

【図6】タスク情報のうち制御パラメータの算出方法の一例を示す図。

【図7】最適化部１５で工程を最適化する過程で得られる部分工程の一例を示す図。

【図8】動作制約を要求されるタスクの実行時間の算出方法の一例を示す図。

【図9】制御部１９の構成例を示す図。

【図10】計画生成部１２において最終的に生成された工程を示す図。

【図11】実施例２で追加される記憶部１１のタスク情報Ｄを示す図。

【図12】実施例２のロボットの作業環境を示す図。

【図13】実施例２のタスク情報のうち制御パラメータの算出方法を示す図。

【図14】実施例３のロボット及び無人航空機の作業環境を示す図。

【図15】実施例３で追加される記憶部１１のタスク情報を示す図。

【図16】実施例３のタスク情報のうち制御パラメータの算出方法を示す図。

【図17】実施例３の制御システムの構成例を示す図。

【図18】実施例３の制御システム全体の処理の流れを示すフローチャート。

【図19】遠隔操作を伴うタスクモジュール４０がある場合の構成を示す図。

【図20】実施例５の制御システムの構成を示す図。

【図21】実施例５の制御システム全体の処理の流れを示すフローチャート。

【図22】実施例６におけるタスクｉｎｓｅｒｔ（ｘ、ｙ）の構成を示す図。

【図23】実施例６におけるタスクｉｎｓｅｒｔ（ｘ、ｙ）の動作制約を示す図。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本発明の実施例について図面を用いて詳細に説明する。

【実施例0015】

本発明は、非整備環境で複数ロボットが複数タスクを実行する工程を計画及び制御する制御システムである。その説明にあたり、図１に示す非整備環境で複数ロボットが複数タスクを実行することを想定する。

【0016】

図１に示す作業環境（非整備環境）では、ロボットＲ１、Ｒ２がロープ５で吊るされた不安定な作業床４の上で、壁６に対する作業を行う。ここで、作業床４はロープ５に吊られている状況を想定しているが、グレーチングのような弾性のある床など、不安定な地盤上で作業する別の状況へ置き換えて考えてもよい。図１に示す状況は、例えば、施工現場、構造物の保守点検などが該当する。

【0017】

図２は本発明の実施例１に係る制御システムの構成例を示す図である。制御システム１０は、記憶部１１、計画生成部１２、およびロボットＲ１、ロボットＲ２で構成される。この制御システム１０は、上位と下位の２組の計算機装置を用いて構成されており、計画生成部１２による上位計算機装置で求めた動作指令を、通信を介して下位計算機装置であるロボットＲ１、ロボットＲ２に与える。ロボットＲ１、ロボットＲ２は動作指令に応じた動作を実行するとともに、ロボット側で計測した各種の情報を適宜計画生成部１２に送信して、以降の動作指令の作成に反映させる。

【0018】

このうち、計画生成部１２はその詳細を後述するが、複数のロボットＲのそれぞれに対する制御パラメータを算出する制御パラメータ算出部１６と、複数のロボットＲのそれぞれにおけるタスクの実行時間を求める実行時間算出部１７と、制御パラメータとタスクの実行時間に基づいて、複数のロボットの工程を生成する最適化部１２の各機能を備えている。

【0019】

また複数のロボットＲは、工程に基づいて、複数のロボットのそれぞれに対するタスクモジュールを選択するタスクモジュール選択部１８と、タスクモジュールに基づき複数のロボットを制御する制御部１９と、ロボットのアームや足などの操作端を機械的に駆動させる動作部２０を備えている。なお、図１の例では上位と下位の計算機装置が行う機能を上記のように配分したが、どちらにどこまでの機能を持たせるのがよいのかは、適宜に決定することができる。

【0020】

図３は、上位と下位の計算機装置である計画生成部１２とロボットＲ１、ロボットＲ２の間での大まかな処理の流れを示す図である。この図によれば、計画生成部１２の処理ステップＳ１では、ロボットＲ１、Ｒ２が実施可能なタスクの情報を記憶部１１から読込む。次に計画生成部１２の処理ステップＳ２では、各ロボットの工程を計画し、動作指令としてロボットＲ１、Ｒ２に与える。ロボットＲ１、Ｒ２は、詳細を図４に示す処理ステップＳ１００を実行する。

【0021】

以下、上位側から順次、詳細な処理の流れについて説明する。まず、図５は、記憶部１１に格納されるタスクの情報Ｄの一例である。タスク情報Ｄは、タスクの名称Ｄ１、タスクの実行時間Ｄ２、タスクを実行する上での制約条件Ｄ３を少なくとも含んで構成されている。

【0022】

このうちタスク名称Ｄ１は、ロボットが実行するタスクの種別を定義したものであり、その動作内容に応じて移動（ｍｏｖｅ）、穴あけ（ｄｒｉｌｌ）、把持（ｇｒａｓｐ）、挿入（ｉｎｓｅｒｔ）、取り付け（ａｔｔａｃｈ）、取り外し（ｄｅｔａｃｈ）などを準備している。ここで、タスクは「タスク名（対象１、対象２）」で記述しており、カッコ内にはそのタスクの実行対象を、１あるいは複数指定している。

【0023】

なおロボットのタスクは、制御パラメータにより定義することができる。制御パラメータは、そのタスクを実行中であるロボットの動作を制御するパラメータであり、ここでは、最大移動速度ｖ_ｍａｘを制御パラメータとする事例で説明するものとする。なお、制御パラメータの情報も記憶部１１に保有しているものとする。

【0024】

図５に例示したこれらのタスクは、同じタスク名でも対象により実行時間や制約条件が異なることから、タスク情報Ｄは、個別のタスク名称Ｄ１ごとに、タスクの実行時間Ｄ２と制約条件Ｄ３を個別に設定している。

【0025】

このうち実行時間Ｄ２は、時間を示す記号ｔのあとに各タスクの名称で使用した記号を付すことで、区別して表記している。実行時間ｔはそのタスクを開始してから完了するまでの推定所要時間である。制約条件Ｄ３は、当該タスクを開始する時点で完了している必要があるタスクを示している。この例では、順序制約Ｄ３１、作業位置Ｄ３２、使用工具Ｄ３３、把持ワークＤ３４、動作制約Ｄ３５が与えられる。本発明は、動作制約Ｄ３５の考え方を導入した点に特徴がある。

【0026】

制約条件Ｄ３が意味する事項について、以下詳細に説明する。まず図５の順序制約Ｄ３１について、ここに記述されるｄｒｉｌｌ（ｙ）に関して、対象ｘを対象ｙへ挿入するタスクｉｎｓｅｒｔ（ｘ、ｙ）は、対象ｙを穴あけするタスクｄｒｉｌｌ（ｙ）の後に実行する必要がある事を示している。

【0027】

図５の作業位置Ｄ３２に記述される作業位置Ｐは、当該タスクを実行する際に占有する領域であり、当該タスクを実行している間は、当該タスクを実行するロボット以外のロボットが、作業位置Ｐへ侵入しない必要がある事を示している。なおＰ_ｘは、対象ｘが存在する位置を表している。

【0028】

図５の使用工具Ｄ３３に記述される使用工具Ｔは、当該タスクを実行する際に使用する工具であり、当該タスクを実行している間は当該タスクを実行するロボット以外のロボットが、工具Ｔを使用していない必要がある事を示している。

【0029】

図５の把持ワークＤ３４に記述される把持ワークは、当該タスクを実行する際に使用するワークであり、当該タスクを実行している間は当該タスクを実行するロボット以外のロボットが、当該ワークを使用していない必要がある事を示している。

【0030】

図５の動作制約Ｄ３５に記述される動作制約は、当該タスクの実行の可否に係る物理量に対する制約条件である。図５の例では、タスクｉｎｓｅｒｔ（ｘ、ｙ）を実行する間は、作業床４の振動の加速度α_{ｆｌｏｏｒ}が閾値α_{ｆｌｏｏｒ、ｔｈ}より小さい必要があることを示している。これは、タスクｉｎｓｅｒｔ（ｘ、ｙ）が精密な作業であり、作業床４の振動が大きすぎると失敗することを意味している。

【0031】

このため本発明においては、当該タスクを実行している間は、他のタスクの例えば制御パラメータを変更し、動作制約を満たす状況を作ることで、当該タスクを実行することが可能となるようにするものである。ここで、タスク名ｉｎｓｅｒｔの異なる対象ｘ、ｙに対して異なる閾値α_{ｆｌｏｏｒ、ｔｈ、ｉｎｓｅｒｔ（ｘ、ｙ）}を与えることも可能である。また、ここでは精密作業の例としてボルトの挿入を例に挙げているが、作業対象の切削や塗装、位置合わせが必要な組立て、対象物の認識などに置き換えることができる。

【0032】

記憶部１１には、図５のタスク情報Ｄの一部として、さらに複数の目標完了タスクが設定されている。この事例での目標完了タスクは、図１の作業現場でロボットＲがポイント１の点にボルトを挿入する処理（ｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ１））、ポイント２の点にボルトを挿入する処理（ｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ２））、ポイント３の点にボルトを挿入する処理（ｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ３））、ポイント４の点にボルトを挿入する処理（ｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ４））であり、これら全ての処理を完了する必要がある。

【0033】

図６は、記憶部に格納される制御パラメータの算出方法を説明する図であり、横軸の各タスクの制御パラメータである最大移動速度ｖ_ｍａｘと、縦軸の作業床の振動の加速度α_{ｆｌｏｏｒ}の関係を示している。横軸のｖ_{ｍａｘ、０}は通常時の最大移動速度であり、動作制約を考慮する必要がない場合にはｖ_{ｍａｘ、０}でタスクを実行する。

【0034】

図６の例では、いずれのタスクでも制御パラメータｖ_ｍａｘに伴って振動の加速度α_{ｆｌｏｏｒ}も増加しているため、α_{ｆｌｏｏｒ}（ｖ_ｍａｘ）＝α_{ｆｌｏｏｒ、ｔｈ}となるｖ_ｍａｘが最適値ｖ’_ｍａｘとなる。

【0035】

一方で、タスクｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ）は、いずれの制御パラメータｖ_{ｍａｘ、ｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）}でもα_{ｆｌｏｏｒ}（ｖ_{ｍａｘ、ｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）}）＞α_{ｆｌｏｏｒ、ｔｈ}であるため、タスクｉｎｓｅｒｔ（ｘ、ｙ）とタスクｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）は同時に実行することができないことを示している。

【0036】

閾値α_{ｆｌｏｏｒ、ｔｈ}の取得には、例えば、作業床４に加速度センサを取り付けた状態で、動作制約を要求するタスクと動作制約が要求されるタスクを実行し、後者のタスクの制御パラメータを小さくしていったときに、前者のタスクが成功するα_{ｆｌｏｏｒ}をα_{ｆｌｏｏｒ、ｔｈ}とする。その他にも、上記手続きをシミュレーション上で評価する方法や、作業床４の振動を再現可能な実験装置上で前者のタスクのみを評価する方法などが考え得る。

【0037】

ここで、閾値を設定する物理量は必ずしもα_{ｆｌｏｏｒ}である必要はなく、ロボット自身に搭載されたセンサから取得される加速度や、カメラから取得される映像のぶれ量など、タスク失敗の指標となり得る物理量であれば問題ない。

【0038】

また図６では、一例としてタスクｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）、ｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ１}）、ｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）について抜粋しているが、他のタスクについても同様に関係を示すことができる。

【0039】

また、作業環境やタスクの性質に応じて、制御パラメータとして移動速度以外に、移動加速度、移動角速度、移動角加速度や、ある特定方向に対する移動速度などを設定することも可能である。

【0040】

例えば、タスクｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ１）について、ボルトの軸方向に対する作業床４の振動に対して堅牢性がある場合、動作制約をα_{ｆｌｏｏｒ、ｐｅｒｐ}＜α_{ｆｌｏｏｒ、ｔｈ}のように、ボルト軸に対して垂直方向への作業床４の振動の加速度α_{ｆｌｏｏｒ、ｐｅｒｐ}に対する条件を与える。そして、図６におけるタスクの制御パラメータをｖ_ｍａｘの代わりに軸方向の最大移動速度ｖ_{ｍａｘ、ｐｅｒｐ}とする。また、図６では、ｖ_ｍａｘとα_{ｆｌｏｏｒ}の関係を線形関数で表しているが、非線形関数で表されることも考え得る。

【0041】

図６では、動作制約として物理量に対する条件を記述しているが、当該物理量と制御パラメータｖ_ｍａｘの関係を事前に計算しておく、あるいは、タスクが失敗しない制御パラメータｖ_ｍａｘを直接計測しておくことで、例えば、ｖ_{ｍａｘ、ｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）}＝０．３［ｍ／ｓ］、ｖ_{ｍａｘ、ｍｏｖｅ（Ｐｐｏｉｎｔ１）}＝１．５［ｍ／ｓ］、…のように制御パラメータ自体を記述することも可能である。

【0042】

図５に示す制約条件Ｄ３は、作業環境やタスクの種類に応じて拡張または縮小することが可能である。本発明に係る制御システムを利用するにあたっては、少なくとも動作制約Ｄ３が含まれている必要がある。

【0043】

図２に戻り、処理ステップＳ２では、計画生成部１２において、図５に示すタスクから構成される各ロボットＲ１、Ｒ２の工程を計画する。計画生成部１２内の最適化部１５、制御パラメータ算出部１６、実行時間算出部１７が、処理ステップＳ２の実施のために利用される。

【0044】

最適化部１５は、図５に示すタスクの制約条件を満たし、且つ、図５に示す目標完了タスクを全て完了できる工程を作成し、終了時間や消費電力といった評価値が最小となるような工程を探索する。

【0045】

最適な工程の探索手法としては、グラフ探索アルゴリズム（貪欲法、Ａ＊アルゴリズムなど）、メタヒューリスティクス（進化的アルゴリズム、焼きなまし法など）、強化学習などがある。例えば、Ａ＊アルゴリズムを用いる場合には、一部タスクを割当てた部分工程を１つのノードとし、評価関数が最小であるノードを発展させていくことで最適な工程を探索する。本実施例ではＡ＊アルゴリズムを用いた場合について説明するが、他の手法を用いた場合も同様な処理を実施できる。

【0046】

図７は、最適化部１５において工程を最適化する過程で得られる部分工程の一例である。部分工程３０ａ、３０ｂはいずれも、目標完了タスクのうちｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ１）のみを割当てた状態である。

【0047】

この部分工程３０ａ、３０ｂの事例では、ロボットＲ２が所定の穴掘り場所に移動して穴を掘る役を担当し、ロボットＲ１はボルトを持って、穴の位置に移動して、ボルトを挿入するという役割を適宜の時間遅れを伴いながら実行するというものである。

【0048】

なお、作業位置の制約条件Ｄ３２により、ロボットＲ２がタスクｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）を実行している間は、ロボットＲ１はタスクｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ１}）を実行することができないため、ロボットＲ２のｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）が完了した後にロボットＲ１のｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ１}）を開始している。

【0049】

処理ステップＳ２の処理において、実行時間算出部１７は、部分工程３０ａ、３０ｂの作成に必要となる各タスクの実行時間ｔを算出する。動作制約を伴うタスク以外のタスクの実行時間ｔは、通常時の実行時間ｔ_０である。例えば、ｔ_{０、ｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）}＝２０［ｓ］、ｔ_{０、ｍｏｖｅ（Ｐｐｏｉｎｔ２）}＝１５［ｓ］、…のように一定値で与えられる。

【0050】

一方で、部分工程３０ａのロボットＲ２のタスクｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）のように、動作制約を要求するロボットＲ１のタスクｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ１）と同時に実行するようなタスクについては、動作制約に起因する制御パラメータの変更に基づき、実行時間を算出する。

【0051】

図８は、図７の部分工程３０ａにおける、ロボットＲ２のタスクｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）の実行時間の算出方法を説明する図である。タスクｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）の通常時の実行時間ｔ_０のうち、タスクｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ１）と実行が重なっている時間をｔ_ｏｌとすると、タスクｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）の実際の実行時間ｔは、ｔ＝ｔ_０＋ｔ_ｏｌ（ｖ_{ｍａｘ、０}／ｖ’_ｍａｘ－１）で算出される。

【0052】

ここで、ｖ’_ｍａｘは、制御パラメータ算出部１６において、図６に示すタスク情報を基に算出される。この時、タスクの開始から完了までの移動速度は常に最大移動速度であると仮定している。実行時間の算出方法はこの限りでなく、例えば、より詳細な速度分布を考慮する方法や、シミュレーションによる解析結果を利用する方法なども考え得る。

【0053】

また、動作制約による制御パラメータの制限が大きい場合などには、動作制約を要求するタスクと要求されるタスクの実行が重ならないようにした方が、効率的な工程になる可能性がある。

【0054】

図７の部分工程３０ｂは、動作制約を要求するロボットＲ１のタスクｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ１）と、要求されるロボットＲ２のタスクｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）の実行が重ならないように作成された部分工程である。部分工程３０ａ、３０ｂを比較すると、部分工程３０ａの方が終了時間は早いが、最適な工程は、全ての目標完了タスクが割当てられた最終的な工程の評価値に基づき決定される。

【0055】

かくして、計画生成部１２において全ての目標完了タスクを実行する上での最適な工程として、図１０に示す最終工程５０が決定され、最適工程は各ロボットＲ１、Ｒ２に動作指令として与えられる。この動作指令を受けた各ロボットＲ１、Ｒ２は、図４に詳細を示す処理ステップＳ１００を実行する。

【0056】

ロボットＲにおける図４の処理ステップＳ１００の一連のフローのうち、処理ステップＳ１０以降は、ロボットＲ１、Ｒ２の制御を並列して実施する。ここで、処理ステップＳ１０～Ｓ１３は図２のタスク選択部１８、処理ステップＳ１４～Ｓ１８は図２の制御部１９で実施される。

【0057】

図９は制御部１９の構成例を示す図であり、ロボットＲ１、Ｒ２が図５の各タスクを実行するためのタスクモジュール（制御プログラム）４０を備える。制御部１９でタスクモジュール４０が起動されると、タスクモジュールに記述されたプログラムに基づき、動作部２０がロボットＲ１またはロボットＲ２を制御する。

【0058】

タスクモジュール４０の記述方法は任意であるが、例えば、タスクモジュールｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）であれば、ロボットが装着するドリルの先端をｐｏｉｎｔ１へアプローチさせ、ドリルビットを回転させながらｐｏｉｎｔ１を穴あけし、指定の深さまで穴あけが完了したらアプローチ位置まで戻る、という一連の動作を実行するための制御指令が記述されている。

【0059】

図４に戻り、最初の処理ステップＳ１０では、処理ステップＳ２で生成された図１０に示す最終工程５０の順番に従って、次に実行するタスクを選択する。次に実行するタスクがある場合には、処理ステップＳ１１へ進む。次に実行するタスクがない場合には、当該ロボットが処理すべき一連のタスクが全て実行されたものとして処理を終了する。

【0060】

処理ステップＳ１１では、ロボットＲ１であればロボットＲ２、ロボットＲ２であればロボットＲ１が実行するタスクを確認し、処理ステップＳ１２で、次に実行するタスクが実行制約を満たしているかを判定する。

【0061】

実行制約は、次に実行するタスクの開始時刻が、他のロボットＲが現在実行しているタスクの推定完了時刻より早い場合に満たされる制約である。例えば、図１０の工程５０において、ロボットＲ１のタスクｇｒａｓｐ（ｂｏｌｔ）が完了した時刻ｔ１に、次のタスクｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ１}）の実行制約を確認すると、その時点でロボットＲ２が実行しているタスクｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）の推定完了時刻ｔ２はｇｒａｓｐ（ｂｏｌｔ）の開始時刻ｔ２と同じであるため、実行制約は満たされない。

【0062】

その場合、実行制約が満たされるまで処理ステップＳ１１と処理ステップＳ１２を繰り返すこととなり、工程５０では、時刻ｔ２でロボットＲ１が処理ステップＳ１３へ進むこととなる。

【0063】

ここで、処理ステップＳ１２では、実行制約の代わりに、図５に示す制約条件Ｄ３を全て判定してもよい。ただし、その場合、図７の部分工程３０ｂに示すような、動作制約Ｄ３５を要求するタスクｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ１）と要求されるタスクｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）が敢えて重複しないように計画された工程についても、タスクｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）の実行中にタスクｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ１）を開始しないような判定をできる必要がある。

【0064】

処理ステップＳ１３では、処理ステップＳ１０で選択されたタスクに関する図９のタスクモジュール４０を起動し、タスクモジュール４０に基づく当該ロボットＲの制御を開始する。

【0065】

処理ステップＳ１４では、他のロボットＲが実行するタスクを確認し、処理ステップＳ１５で、当該タスクの動作制約Ｄ３５に関する判定を行う。当該タスクが動作制約Ｄ３５を要求するタスクで、制御を行っているロボットＲの実行するタスクが要求される動作制約Ｄ３５を満たしていなければ、処理ステップＳ１６で、制御しているロボットＲが実行するタスクモジュール４０の制御パラメータを制限する。

【0066】

一方で、処理ステップＳ１５で他ロボットＲのタスクが動作制約Ｄ３５を要求しないタスクであるか、あるいは、動作制約Ｄ３５を要求するタスクであるが、制御を行っているロボットＲの実行するタスクが動作制約Ｄ３５を既に満たしていれば、タスクモジュール４０において通常時の制御パラメータを使用する。

【0067】

そして、処理ステップＳ１８で、制御を行っているロボットＲの実行するタスクモジュール４０が完了しているかを確認し、完了していれば処理ステップＳ１０へ戻って次のタスクの処理を行う。処理ステップＳ１８で、タスクモジュール４０が完了していなければ、処理ステップＳ１４へ戻って、タスクモジュール４０が完了するまで、動作制約Ｄ３５に関する判定と処理を行う。

【0068】

最終的に、処理ステップＳ１０において、工程５０に次のタスクが存在しないと判定された場合、当該ロボットＲの制御を終了する。

【0069】

例えば、図１０の工程５０において、時刻ｔ２から時刻ｔ３の間では、処理ステップＳ１５でロボットＲ２に対する動作制約Ｄ３５が満たされていると判定されるため、タスクモジュールｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）は通常時の制御パラメータｖ_{ｍａｘ、０}で実行される。

【0070】

一方で、時刻ｔ３から時刻ｔ４の間では、ロボットＲ１が実行するタスクｉｎｓｅｒｔ（ｂｏｌｔ、ｐｏｉｎｔ１）が動作制約Ｄ３５を要求するため、処理ステップＳ１５でロボットＲ２に対する動作制約Ｄ３５が満たされていないと判定され、タスクモジュールｍｏｖｅ（Ｐ_{ｐｏｉｎｔ２}）は制限された制御パラメータｖ’_ｍａｘで実行される。

【0071】

上記では、タスクモジュール４０の内部で制御パラメータを変更する方法を説明したが、制御パラメータが異なるだけのタスクモジュールを複数用意する方法でも問題ない。この場合、図４の処理ステップＳ１６では、制御部１９において、通常時の制御パラメータを持つタスクモジュールから制限された制御パラメータを持つタスクモジュールに切り替える処理を行う。

【0072】

以上のように、実行時刻が重複する他のタスクの性質を考慮して制御パラメータを変更することで、動作制約を考慮した上での効率的な工程を計画し、且つ計画された工程と矛盾のない制御を実行することができる。

【0073】

なお以上の説明では、制御パラメータを変更する事例について説明したが、これは動作制約Ｄ３５の条件成立に応じて動作を制限(制約)するものであればよい。動作制限とは、動作停止や、動作遅延、あるいは動作の緩慢化を含むものであり、制御パラメータの変更は、動作制限を実現するための具体的な手段にすぎず、他の手段により動作制限を行うものであってもよい。

【実施例0074】

本実施例では、ロボットＲ１、Ｒ２が実行するタスクとして、図１１に示すタスクが追加された場合について説明する。

【0075】

図１１において、タスクｐｉｃｋ（ｘ）は対象ｘを持ち上げ、タスクｃａｒｒｙ（ｘ、Ｐ）はタスクｐｉｃｋ（ｘ）で持ち上げた対象ｘを位置Ｐまで運搬し、タスクｐｌａｃｅ（ｘ、Ｐ）はタスクｃａｒｒｙ（ｘ、Ｐ）で運搬された対象ｘを位置Ｐへ下す、という作業を行う。

【0076】

ここでは、タスクｃａｒｒｙ（ｘ、Ｐ）に対して動作制約Ｄ３５を定義している。これは、ハンドＴ３を使用して対象ｘを運搬する際に作業床４の振動α_{ｆｌｏｏｒ}が閾値α_{ｆｌｏｏｒ、ｔｈ}より大きいと、対象ｘの慣性力により対象ｘがハンドＴ３から落下してしまうことを意味している。ここで、対象ｘは液体を収納する容器とし、作業床４の振動α_{ｆｌｏｏｒ}＞α_{ｆｌｏｏｒ、ｔｈ}により内容物が零れてしまうという状況に置き換えてもよい。

【0077】

実施例１と実施例２の相違は、タスクモジュールｃａｒｒｙ（ｘ、Ｐ）自身の制御パラメータを変更可能な点である。タスクｃａｒｒｙ（ｘ、Ｐ）はロボットの移動加速度を小さくすることで、把持物が落下するリスクを低減することができる。

【0078】

図１２に示す作業環境では、ロボットＲ１がタスクｃａｒｒｙ（ｏｂｊｅｃｔ、Ｐ_{ｃｏｎｔａｉｎｅｒ}）、ロボットＲ２がタスクｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）を実行する状況を例として、処理の流れを説明する。

【0079】

図１３は、図１２の状況について、ロボットＲ２のタスクｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）におけるドリルビットの送り速度ｖ（制御パラメータ）を縦軸に、ロボットＲ１のタスクｃａｒｒｙ（ｏｂｊｅｃｔ、Ｐ_{ｃｏｎｔａｉｎｅｒ}）における最大移動加速度α_ｍａｘ（制御パラメータ）横軸にとって、最大移動加速度α_ｍａｘを変更するときの、α_{ｆｌｏｏｒ}について示している。ロボットＲ１、Ｒ２の制御パラメータの組合せ（α_ｍａｘ、ｖ）によりα_{ｆｌｏｏｒ}が決まり、図１３のハッチング部分６０の組合せの場合に動作制約が満たされる。したがって、曲線部分６１の組合せを用いる場合が最適である。

【0080】

計画生成部１２において、ロボットＲ２のタスクｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）とロボットＲ１のタスクｃａｒｒｙ（ｏｂｊｅｃｔ、Ｐ_{ｃｏｎｔａｉｎｅｒ}）の実行が重なったときの各タスクの実行時間を実行時間算出部１７で算出する場合、制御パラメータ算出部１６で図１３に基づいて取得された制御パラメータの最適な組合せ全てについて評価すると、膨大な計算時間が必要となることがある。

【0081】

そのため、例えば、最適な組合せのうち数点に対して評価する方法などが考えられる。この時、実行時間の算出には、例えば、シミュレーションによる解析結果を使用することが可能である。

【0082】

また、計画生成部１２で計画された工程に基づいてロボットＲ１、Ｒ２を制御する際に、ロボットＲ２のタスクモジュールｄｒｉｌｌ（ｐｏｉｎｔ１）の実行とロボットＲ１のタスクモジュールｃａｒｒｙ（ｏｂｊｅｃｔ、Ｐ_{ｃｏｎｔａｉｎｅｒ}）の実行が重なったときには、図４の処理ステップＳ１５、Ｓ１６に従って両方のタスクモジュールの制御パラメータを制限する。このとき、制御パラメータは、処理ステップＳ２の工程の計画で決定された制御パラメータと同じ組合せを採用する必要がある。