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特開2023-167643ロボット動作計画支援システム、ロボット動作計画支援方法、およびコンピュータプログラム
(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】P2023167643
(43)【公開日】2023-11-24
(54)【発明の名称】ロボット動作計画支援システム、ロボット動作計画支援方法、およびコンピュータプログラム
(51)【国際特許分類】
B25J 9/22 20060101AFI20231116BHJP
【ＦＩ】
B25J9/22
【審査請求】未請求
【請求項の数】9
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022078971
(22)【出願日】2022-05-12
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＢＬＵＥＴＯＯＴＨ
(71)【出願人】
【識別番号】504147243
【氏名又は名称】国立大学法人 岡山大学
(71)【出願人】
【識別番号】521432650
【氏名又は名称】技術研究組合産業用ロボット次世代基礎技術研究機構
(74)【代理人】
【識別番号】100125117
【弁理士】
【氏名又は名称】坂田 泰弘
(74)【代理人】
【識別番号】100086933
【弁理士】
【氏名又は名称】久保 幸雄
(72)【発明者】
【氏名】板東 巧真
(72)【発明者】
【氏名】西 竜志
(72)【発明者】
【氏名】馬場 裕康
【テーマコード（参考）】
3C707
【Ｆターム（参考）】
3C707BS12
3C707JU16
3C707LV14
3C707LW03
3C707LW08
3C707MT02
(57)【要約】
【課題】ロボットに特定の作業を行わせる際の能率のよい手順を従来よりも容易に選ぶことができるようにオペレータを支援する。
【解決手段】特定の作業をロボットに行わせる際の複数通りの手順それぞれを示す手順データをコンピュータに対して与える。手順データは、例えば、オペレータがロボットを手動で動かすなどして与えられる。コンピュータは、これらの手順データに基づいてαアルゴリズムに従ってペトリネット７を生成する。
【選択図】図７
【解決手段】特定の作業をロボットに行わせる際の複数通りの手順それぞれを示す手順データをコンピュータに対して与える。手順データは、例えば、オペレータがロボットを手動で動かすなどして与えられる。コンピュータは、これらの手順データに基づいてαアルゴリズムに従ってペトリネット７を生成する。
【選択図】図７
【特許請求の範囲】
【請求項1】
特定の作業をロボットに行わせる際の複数通りの手順それぞれを示す手順データを取得する手順データ取得手段と、
前記複数通りの手順それぞれの前記手順データに基づいて前記作業のプロセスモデルを生成するプロセスモデル生成手段と、
を有することを特徴とするロボット動作計画支援システム。
前記複数通りの手順それぞれの前記手順データに基づいて前記作業のプロセスモデルを生成するプロセスモデル生成手段と、
を有することを特徴とするロボット動作計画支援システム。
【請求項2】
前記プロセスモデルにおいて初期のノードから目標のノードへ至るまでに取り得る複数通りの経路の全部または一部のうちの所定の要件を満たす経路を前記作業に適した適格経路として選出する適格経路選出手段、
を有する、
請求項１に記載のロボット動作計画支援システム。
を有する、
請求項１に記載のロボット動作計画支援システム。
【請求項3】
前記適格経路選出手段は、前記複数通りの経路のうちのＮ通りの経路をランダムに選択し、当該Ｎ通りの経路のうちの前記ロボットによる所要時間または所要コストが最も短い経路を前記適格経路として選出する、
請求項２に記載のロボット動作計画支援システム。
請求項２に記載のロボット動作計画支援システム。
【請求項4】
前記プロセスモデル生成手段は、αアルゴリズムによってペトリネットを前記プロセスモデルとして生成し、
前記適格経路選出手段は、前記ペトリネットの中の、分岐を有するプレースにおいてランダムにトークンを進ませることによって前記Ｎ通りの経路を選択する、
請求項３に記載のロボット動作計画支援システム。
前記適格経路選出手段は、前記ペトリネットの中の、分岐を有するプレースにおいてランダムにトークンを進ませることによって前記Ｎ通りの経路を選択する、
請求項３に記載のロボット動作計画支援システム。
【請求項5】
前記手順データ取得手段は、前記複数通りの手順それぞれの前記手順データとして、当該手順を構成する各ステップの完了時刻を示すデータを取得し、
前記適格経路選出手段は、前記各ステップのうちの連続する２つのステップの前記完了時刻同士の差に基づいて前記Ｎ通りの経路それぞれの前記所要時間を算出する、
請求項３または請求項４に記載のロボット動作計画支援システム。
前記適格経路選出手段は、前記各ステップのうちの連続する２つのステップの前記完了時刻同士の差に基づいて前記Ｎ通りの経路それぞれの前記所要時間を算出する、
請求項３または請求項４に記載のロボット動作計画支援システム。
【請求項6】
前記適格経路に従って前記ロボットを動作させるシミュレーションを行うことによって前記作業を完了させることができるか否かを検証する検証手段、
を有する、
請求項２ないし請求項４のいずれかに記載のロボット動作計画支援システム。
を有する、
請求項２ないし請求項４のいずれかに記載のロボット動作計画支援システム。
【請求項7】
前記適格経路選出手段は、前記ロボットとは異なる第二のロボットに前記作業を行わせるのに適した第二の適格経路として、前記複数通りの経路のうちのＮ通りの経路をランダムに選択し、当該Ｎ通りの経路のうちの当該第二のロボットによる所要時間または所要コストが最も短い経路を選出する、
請求項２に記載のロボット動作計画支援システム。
請求項２に記載のロボット動作計画支援システム。
【請求項8】
特定の作業をロボットに行わせる際の複数通りの手順それぞれを示す手順データをコンピュータへ与え、
前記複数通りの手順それぞれの前記手順データに基づいて前記作業のプロセスモデルを生成する処理を前記コンピュータに実行させる、
ことを特徴とするロボット動作計画支援方法。
前記複数通りの手順それぞれの前記手順データに基づいて前記作業のプロセスモデルを生成する処理を前記コンピュータに実行させる、
ことを特徴とするロボット動作計画支援方法。
【請求項9】
特定の作業をロボットに行わせるための動作計画を支援するコンピュータに用いられるコンピュータプログラムであって、
前記コンピュータに、
前記作業を前記ロボットに行わせる際の複数通りの手順それぞれを示す手順データを取得する処理を実行させ、
前記複数通りの手順それぞれの前記手順データに基づいて前記作業のプロセスモデルを生成する処理を実行させる、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
前記コンピュータに、
前記作業を前記ロボットに行わせる際の複数通りの手順それぞれを示す手順データを取得する処理を実行させ、
前記複数通りの手順それぞれの前記手順データに基づいて前記作業のプロセスモデルを生成する処理を実行させる、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ロボットに作業を実行させる際の動作計画を支援する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
従来、自動車、機械、電気機器、電子機器、食品、化粧品、および医薬品などの製品を大量にかつ高速に生産するために、産業用ロボットなどのロボットが用いられている。ロボットによって省人化および省力化が図られてきたが、需要者のニーズに応じて多種多様な製品が次々に開発されており、製品ごとに専用のロボットを導入するとコストが嵩んでしまう。
【0003】
そこで、汎用性のあるロボットが導入され、製品ごとに応じた作業をロボットに実行させている。この際に、人間（オペレータ）がロボットに直接触ってまたは操作端末で動かすことによって作業の手順をロボットに教示してプログラムを用意する「ティーチング・プレイバック」という手法が広く採用されている。ティーチング・プレイバックは、「オンラインティーチング」または「プレイバック式ティーチング」などと呼ばれることがある。
【0004】
しかし、ロボットを動作させる際に製品に応じたプログラムを予め指定する必要があり、また、ロボットはプログラムの通りに動作するに過ぎない。すなわち、状況に応じてロボットが自律的に最適な動作を選択することは、容易でない。
【0005】
また、作業の工程が複雑であるほどオペレータにとって教示が困難になる。すなわち、ティーチング・プレイバックは、熟練したオペレータが行わざるを得ない。
【0006】
そこで、非特許文献１、２に記載されるような、ロボットをペトリネットによって制御するシステムが提案されている。ペトリネットは、ロボットに行わせる作業の流れをグラフィカルにモデル化したものである。したがって、ペトリネットを用いればロボットの制御の容易化を図ることができる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【0007】
【非特許文献1】安田元一，“ペトリネットに基づく産業用ロボットシステムの制御"，第５１回自動制御連合講演会 pp.974-975, (2008)，https://www.jstage.jst.go.jp/article/jacc/51/0/51_0_213/_pdf
【非特許文献2】船見洋祐, 工藤亨, 渡部慶二, “ペトリネットを用いたロボットシステムの制御”, 計測自動制御学会東北支部第170 回研究集会, pp. 1-8, (1997)，https://www.topic.ad.jp/sice/htdocs/papers/170/170-6.pdf
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
ところで、１つの特定の作業であっても何通りもの手順を取り得る。例えば、別々の位置にある第一のワークおよび第二のワークを所定の位置へ移動させる作業の手順として、第一のワークを所定の位置へ移動させてから第二のワークを所定の位置へ移動させるという手順、および、第一のワークを第二のワークの上に載せてから両ワークを一緒に所定の位置へ移動させるという手順など、複数の手順がある。
【0009】
できるだけ能率よく作業をロボットに行わせるためには、できるだけ最適に近い手順を選択する必要がある。
【0010】
本発明は、このような課題に鑑み、ロボットに特定の作業を行わせる際の能率のよい手順を従来よりも容易に選ぶことができるようにオペレータを支援することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0011】
本発明の一形態に係るロボット動作計画支援システムは、特定の作業をロボットに行わせる際の複数通りの手順それぞれを示す手順データを取得する手順データ取得手段と、前記複数通りの手順それぞれの前記手順データに基づいて前記作業のプロセスモデルを生成するプロセスモデル生成手段と、を有する。
【0012】
好ましくは、前記プロセスモデルにおいて初期のノードから目標のノードへ至るまでに取り得る複数通りの経路の全部または一部のうちの所定の要件を満たす経路を前記作業に適した適格経路として選出する適格経路選出手段、を有する。
【0013】
または、前記適格経路選出手段は、前記複数通りの経路のうちのＮ通りの経路をランダムに選択し、当該Ｎ通りの経路のうちの前記ロボットによる所要時間や所要コストが最も小さい経路を前記適格経路として選出する
または、前記プロセスモデル生成手段は、αアルゴリズムによってペトリネットを前記プロセスモデルとして生成し、前記動作計画決定手段は、前記ペトリネットの中の、分岐を有するプレースにおいてランダムにトークンを進ませることによって複数通りの経路とタイミングを生成しこれらの経路の中から適格経路を選択する。
または、前記プロセスモデル生成手段は、αアルゴリズムによってペトリネットを前記プロセスモデルとして生成し、前記動作計画決定手段は、前記ペトリネットの中の、分岐を有するプレースにおいてランダムにトークンを進ませることによって複数通りの経路とタイミングを生成しこれらの経路の中から適格経路を選択する。
【発明の効果】
【0014】
本発明によると、ロボットに特定の作業を行わせる際の能率のよい手順をオペレータが従来よりも容易に選ぶことができる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】動作計画最適化システム１の全体的な構成の例を示す図である。
【図2】ロボットの機構モデルおよび制御モデルの例を示す図である。
【図3】コンピュータのハードウェア構成の例を示す図である。
【図4】コンピュータの機能的構成の例を示す図である。
【図5】第一のワークおよび第二のワークの移動の例を示す図である。
【図6】作業ログの例を示す図である。
【図7】ペトリネットの例を示す図である。
【図8】分岐を複数有するペトリネットの例を示す図である。
【図9】動作計画プログラムのよる全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図10】発火系列の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0016】
〔１．システムの全体構成〕
図１は、動作計画最適化システム１の全体的な構成の例を示す図である。図２は、ロボット３の機構モデルおよび制御モデルの例を示す図である。図３は、コンピュータ２のハードウェア構成の例を示す図である。図４は、コンピュータ２の機能的構成の例を示す図である。
図１は、動作計画最適化システム１の全体的な構成の例を示す図である。図２は、ロボット３の機構モデルおよび制御モデルの例を示す図である。図３は、コンピュータ２のハードウェア構成の例を示す図である。図４は、コンピュータ２の機能的構成の例を示す図である。
【0017】
動作計画最適化システム１は、ロボットの動作計画の最適化を図るためのシステムであって、図１に示すように、コンピュータ２およびロボット３によって構成される。
【0018】
ロボット３は、最適な動作計画を算出する対象のロボットである。以下、水平面に設置される６軸ロボットがロボット３である場合を例に説明する。
【0019】
ロボット３は、図１または図２に示すように、ベース３０、第一のアーム３１１、第二のアーム３１２、第三のアーム３１３、第四のアーム３１４、第五のアーム３１５、ツール３２、第一の駆動ユニット３３１、第二の駆動ユニット３３２、第三の駆動ユニット３３３、第四の駆動ユニット３３４、第五の駆動ユニット３３５、第六の駆動ユニット３３６、コントローラ３４、および通信インタフェース３５などによって構成される。なお、図２において、点線は、有線または無線の通信路を表わしている。
【0020】
ベース３０は、本実施形態では、水平面に設置される。第一のアーム３１１は、その基端部がベース３０に支持されており、ベース３０の設置面（水平面）に垂直な第一の軸３９１を回転軸として回転する。第一の駆動ユニット３３１は、モータ、減速機、および角度センサなどによって構成され、第一のアーム３１１を回転させる。なお、第二の駆動ユニット３３２ないし第六の駆動ユニット３３６も、第一の駆動ユニット３３１と同様に、モータ、減速機、および角度センサなどによって構成される。
【0021】
第二のアーム３１２は、その基端部が第一のアーム３１１の先端部に支持されており、第一の軸３９１および第二のアーム３１２の長手方向の両方に垂直な第二の軸３９２を振り軸として旋回する。第二の駆動ユニット３３２は、第二のアーム３１２を旋回させる。
【0022】
第三のアーム３１３は、その基端部が第二のアーム３１２の先端部に支持されており、第二の軸３９２に平行な第三の軸３９３を振り軸として旋回する。第三の駆動ユニット３３３は、第三のアーム３１３を旋回させる。
【0023】
第四のアーム３１４は、その基端部が第三のアーム３１３の先端部に支持されており、第三のアーム３１３の長手方向に平行な第四の軸３９４を回転軸として回転する。第四の駆動ユニット３３４は、第四のアーム３１４を回転させる。
【0024】
第五のアーム３１５は、その基端部が第四のアーム３１４の先端部に支持されており、第四の軸３９４に垂直な第五の軸３９５を振り軸として旋回する。第五の駆動ユニット３３５は、第五のアーム３１５を旋回させる。
【0025】
ツール３２は、その基端部が第五のアーム３１５の先端部に支持されており、第五のアーム３１５の長手方向に平行な第六の軸３９６を回転軸として回転する。第六の駆動ユニット３３６は、ツール３２を回転させる。また、ツール３２は、複数本の指からなるハンド（手）およびハンドを開閉させるモータなどを有しており、物体を拾い上げたり離したりする。
【0026】
第一の駆動ユニット３３１の角度センサは、第一のアーム３１１の、ベース３０の座標系における基準の姿勢と現在の姿勢とがなす角度θ１を検出する。つまり、第一のアーム３１１が基準の姿勢からどれだけ回転したのかを検出する。第二の駆動ユニット３３２の角度センサは、第一のアーム３１１と第二のアーム３１２とがなす角度θ２を検出する。
【0027】
第三の駆動ユニット３３３の角度センサは、第二のアーム３１２と第三のアーム３１３とがなす角度θ３を検出する。第四の駆動ユニット３３４の角度センサは、第四のアーム３１４の、第三のアーム３１３の座標系における基準の姿勢と現在の姿勢とがなす角度θ４を検出する。つまり、第四のアーム３１４が基準の姿勢からどれだけ回転したのかを検出する。
【0028】
第五の駆動ユニット３３５の角度センサは、第四のアーム３１４と第五のアーム３１５とがなす角度θ５を検出する。第六の駆動ユニット３３６の角度センサは、ツール３２の、第五のアーム３１５の座標系における基準の姿勢と現在の姿勢とがなす角度θ６を検出する。つまり、ツール３２が基準の姿勢からどれだけ回転したのかを検出する。
【0029】
そして、第一の駆動ユニット３３１ないし第六の駆動ユニット３３６それぞれの角度センサは、検出した角度θ１～θ６を、通信インタフェース３５を介してコンピュータ２へ送信する。ロボット３の姿勢は、ベース３０に対する第一のアーム３１１の姿勢、第一のアーム３１１に対する第二のアーム３１２の姿勢、第二のアーム３１２に対する第三のアーム３１３の姿勢、第三のアーム３１３に対する第四のアーム３１４、第四のアーム３１４に対する第五のアーム３１５の姿勢、および第五のアーム３１５に対するツール３２の姿勢によって決まる。したがって、ロボット３の姿勢は、角度θ１～θ６によって特定される。
【0030】
コントローラ３４は、第一のアーム３１１ないし第五のアーム３１５およびツール３２がコンピュータ２からの指令の通りの姿勢になるように第一の駆動ユニット３３１ないし第六の駆動ユニット３３６を制御する。また、コンピュータ２からの指令の通りにツール３２のハンドが開閉するようにツール３２のモータなどを制御する。
【0031】
通信インタフェース３５は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）アダプタもしくはＮＩＣ（Network Interface Card）などの有線の規格のインタフェース装置またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈアダプタもしくはＷｉ－Ｆｉアダプタなどの無線の規格の通信装置であって、コンピュータ２との間でデータを送受信する。
【0032】
コンピュータ２は、ロボット３の最適な動作計画をプロセスマイニングによって算出する。以下、コンピュータ２としてラップトップ型のパーソナルコンピュータが用いられる場合を例に説明する。
【0033】
コンピュータ２は、図３に示すように、メインプロセッサ２０、ＲＡＭ（Random Access Memory）２１、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２、補助記憶装置２３、通信インタフェース２４、ディスプレイ２５、キーボード２６、およびポインティングデバイス２７などによって構成される。
【0034】
ＲＯＭ２２または補助記憶装置２３には、オペレーティングシステムのほか動作計画プログラム４０などのコンピュータプログラムがインストールされている。
【0035】
ＲＡＭ２１は、コンピュータ２のメインメモリである。ＲＡＭ２１には、適宜、動作計画プログラム４０などのコンピュータプログラムがロードされる。
【0036】
メインプロセッサ２０は、ＲＡＭ２１にロードされたコンピュータプログラムを実行する。メインプロセッサ２０として、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）またはＣＰＵ（Central Processing Unit）などが用いられる。
【0037】
通信インタフェース２４は、ロボット３との間でデータの送受信を行う。通信インタフェース２４として、ロボット３で採用される規格の通信装置が用いられる。
【0038】
ディスプレイ２５は、コマンドもしくはデータを入力するための画面またはメインプロセッサ２０による演算の結果を表わす画面などを表示する。
【0039】
キーボード２６およびポインティングデバイス２７は、コマンドまたはデータなどをオペレータが入力するための入力装置である。
【0040】
動作計画プログラム４０によると、図４に示す作業ログ取得部４０１、作業ログ記憶部４０２、識別子付与部４０３、イベントログ生成部４０４、ペトリネット生成部４０５、ペトリネット記憶部４０６、最適動作計画決定部４０７、動作検証部４０８、および動作プログラム生成部４０９などの機能が実現される。そして、次の５つのサービスが提供され、ロボット３の動作計画の最適化が図られる。
・ロボット３のイベントログの取得
・ペトリネットの生成
・ペトリネットシミュレーションによる最適動作計画の決定
・動作プログラムの生成
・ロボット３への動作プログラムの実装
以下、作業ログ取得部４０１ないし動作プログラム生成部４０９の各機能および５つの各サービスについて順次、説明する。
・ロボット３のイベントログの取得
・ペトリネットの生成
・ペトリネットシミュレーションによる最適動作計画の決定
・動作プログラムの生成
・ロボット３への動作プログラムの実装
以下、作業ログ取得部４０１ないし動作プログラム生成部４０９の各機能および５つの各サービスについて順次、説明する。
【0041】
〔２． 各部の処理〕
〔２．１ ロボット３のイベントログの取得〕
〔２．１ ロボット３のイベントログの取得〕
【0042】
【0043】
作業ログ取得部４０１は、特定の作業を様々な手順でロボット３が実行した際の作業ログを取得する。以下、第一のワーク５１および第二のワーク５２をそれぞれ第一の位置および第二の位置から第三の位置へ移動させる作業を例に、作業ログの収集について説明する。
【0044】
この作業を達成するための手順として、様々な手順が考えられる。第一のワーク５１および第二のワーク５２の移動の仕方だけでも、複数通りある。例えば、図５（Ａ）または図５（Ｂ）に示すように第一のワーク５１および第二のワーク５２を移動させることができる。図５（Ａ）に示すように第一のワーク５１を第三の位置へ移動させてから第二のワーク５２を第三の位置へ移動させる場合に、ロボット３は、例えば次のように動作する。
＃０１：初期姿勢を取る
＃０２：ツール３２のハンドで第一のワーク５１をピックする（拾い上げる）姿勢を取る
＃０３：ハンドを閉じて第一のワーク５１をピックする
＃０４：第一のワーク５１を第一の位置から第二の位置へ中継する姿勢を取る
＃０５：第一のワーク５１を第二のワーク５２上へプレースする（置く）姿勢を取る
＃０６：ハンドを開いて第一のワーク５１を第二のワーク５２上へプレースする
＃０７：第一のワーク５１および第二のワーク５２をピックする姿勢を取る
＃０８：両ワークをピックする
＃０９：両ワークを第二の位置から第三の位置へ中継する姿勢を取る
＃１０：両ワークを第三の位置へプレースする姿勢を取る
＃１１：ハンドを開いて両ワークを第三の位置へプレースする
＃１２：動作終了姿勢を取る
なお、本実施形態では、初期姿勢において、ツール３２のハンドが開いた状態であるものとする。ステップ＃０４、＃０９の「中継する姿勢」は、ワークを移動元（中継前の位置）から移動先（中継後の位置）へ移動させる際にツール３２が中継位置を通過するときの姿勢である。中継位置は、移動元と移動先とを結ぶ直線上のちょうど真ん中の位置であってもよいし、移動元と移動先との間に障害物がある場合は障害物を避けるために障害物の上空の位置であってもよい。後述するステップ＃２４、＃２７、＃３０においても、同様である。
＃０１：初期姿勢を取る
＃０２：ツール３２のハンドで第一のワーク５１をピックする（拾い上げる）姿勢を取る
＃０３：ハンドを閉じて第一のワーク５１をピックする
＃０４：第一のワーク５１を第一の位置から第二の位置へ中継する姿勢を取る
＃０５：第一のワーク５１を第二のワーク５２上へプレースする（置く）姿勢を取る
＃０６：ハンドを開いて第一のワーク５１を第二のワーク５２上へプレースする
＃０７：第一のワーク５１および第二のワーク５２をピックする姿勢を取る
＃０８：両ワークをピックする
＃０９：両ワークを第二の位置から第三の位置へ中継する姿勢を取る
＃１０：両ワークを第三の位置へプレースする姿勢を取る
＃１１：ハンドを開いて両ワークを第三の位置へプレースする
＃１２：動作終了姿勢を取る
なお、本実施形態では、初期姿勢において、ツール３２のハンドが開いた状態であるものとする。ステップ＃０４、＃０９の「中継する姿勢」は、ワークを移動元（中継前の位置）から移動先（中継後の位置）へ移動させる際にツール３２が中継位置を通過するときの姿勢である。中継位置は、移動元と移動先とを結ぶ直線上のちょうど真ん中の位置であってもよいし、移動元と移動先との間に障害物がある場合は障害物を避けるために障害物の上空の位置であってもよい。後述するステップ＃２４、＃２７、＃３０においても、同様である。
【0045】
または、図５（Ｂ）に示すように第一のワーク５１を第二のワーク５２の上に載せて両ワークを一緒に第三の位置へ移動させる場合に、ロボット３は、例えば次のように動作する。
＃２１：初期姿勢を取る
＃２２：ツール３２のハンドで第一のワーク５１をピックする姿勢を取る
＃２３：ハンドを閉じて第一のワーク５１をピックする
＃２４：第一のワーク５１を第一の位置から第三の位置へ中継する姿勢を取る
＃２５：第一のワーク５１を第三の位置へプレースする姿勢を取る
＃２６：ハンドを開いて第一のワーク５１を第三の位置へプレースする
＃２７：ツール３２を第三の位置から第二の位置へ移動させる姿勢（中継姿勢）を取る
＃２８：ハンドで第二のワーク５２をピックする姿勢を取る
＃２９：ハンドを閉じて第二のワーク５２をピックする
＃３０：第二のワーク５２を第二の位置から第三の位置へ中継する姿勢を取る
＃３１：第二のワーク５２を第三の位置へプレースする姿勢を取る
＃３２：ハンドを開いて第二のワーク５２を第三の位置へプレースする
＃３３：動作終了姿勢を取る
ところで、第一のワーク５１および第二のワーク５２をステップ＃０１～＃１２の手順およびステップ＃２１～＃３３の手順以外の手順で移動させることもできる。例えば、第一のワーク５１よりも先に第二のワーク５２を移動させてもよい。または、第四の位置に一時的に第一のワーク５１および第二のワーク５２を置き、両ワークを一緒に第四の位置から第三の位置へ移動させてもよい。また、障害物の避け方も、複数あり得る。例えば、ツール３２が障害物の上を跨ぐような姿勢を取ってもよいし、障害物の横を迂回するような姿勢を取ってもよい。
＃２１：初期姿勢を取る
＃２２：ツール３２のハンドで第一のワーク５１をピックする姿勢を取る
＃２３：ハンドを閉じて第一のワーク５１をピックする
＃２４：第一のワーク５１を第一の位置から第三の位置へ中継する姿勢を取る
＃２５：第一のワーク５１を第三の位置へプレースする姿勢を取る
＃２６：ハンドを開いて第一のワーク５１を第三の位置へプレースする
＃２７：ツール３２を第三の位置から第二の位置へ移動させる姿勢（中継姿勢）を取る
＃２８：ハンドで第二のワーク５２をピックする姿勢を取る
＃２９：ハンドを閉じて第二のワーク５２をピックする
＃３０：第二のワーク５２を第二の位置から第三の位置へ中継する姿勢を取る
＃３１：第二のワーク５２を第三の位置へプレースする姿勢を取る
＃３２：ハンドを開いて第二のワーク５２を第三の位置へプレースする
＃３３：動作終了姿勢を取る
ところで、第一のワーク５１および第二のワーク５２をステップ＃０１～＃１２の手順およびステップ＃２１～＃３３の手順以外の手順で移動させることもできる。例えば、第一のワーク５１よりも先に第二のワーク５２を移動させてもよい。または、第四の位置に一時的に第一のワーク５１および第二のワーク５２を置き、両ワークを一緒に第四の位置から第三の位置へ移動させてもよい。また、障害物の避け方も、複数あり得る。例えば、ツール３２が障害物の上を跨ぐような姿勢を取ってもよいし、障害物の横を迂回するような姿勢を取ってもよい。
【0046】
したがって、２つのワークを所定の位置（第三の位置）へ移動させる作業の手順は、上記のステップ＃０１～＃１２の手順およびステップ＃２１～＃３３の手順の２通りだけでなく、何通りにもなり得る。しかし、本実施形態では、説明の簡単のため、ステップ＃０１～＃１２の手順およびステップ＃２１～＃３３の手順の２通りについて作業ログを取得する場合を例に説明する。
【0047】
オペレータは、ステップ＃０１～＃１２それぞれにおけるロボット３の動作をロボット３へ教示し、作業ログ取得部４０１は、そのときにロボット３から得られる情報などを取得し、作業ログとして作業ログ記憶部４０２に記憶させる。同様に、オペレータは、ステップ＃２１～＃３３それぞれにおけるロボット３の動作をロボット３へ教示し、作業ログ取得部４０１は、そのときにロボット３から得られる情報などを取得し、作業ログとして作業ログ記憶部４０２に記憶させる。教示の仕方は、従来のオンラインティーチングの場合と同様であり、オペレータがロボット３の各部に直接触れて動かすことによって（つまり、手動で）教示してもよいし、操作端末から指令を与えて動かすことによって教示してもよい。
【0048】
例えば、オペレータは、ステップ＃０１～＃１２の手順による作業の各ステップを次のように教示し、作業ログ取得部４０１は、次のように作業ログを取得する。
【0049】
オペレータは、ステップ＃０１の動作の教示のために、ロボット３に初期姿勢を取らせる。そして、動作タイプとして「ｐｏｓｅ」をコンピュータ２または操作端末などへ入力する。
【0050】
すると、作業ログ取得部４０１は、初期姿勢を取った時点の角度θ１～θ６をロボット３に検出させて取得する。そして、初期姿勢を取った時点の時刻を完了時刻として示し、取得した角度θ１～θ６をパラメータとして示し、かつ入力された動作タイプを示す動作データを生成し、作業ログ記憶部４０２に記憶させる（図６（Ａ）参照）。
【0051】
オペレータは、ステップ＃０２の動作の教示のために、ツール３２で第一のワーク５１をピックできる姿勢をロボット３に取らせる。そして、動作タイプとして「ｐｏｓｅ」を入力する。
【0052】
すると、作業ログ取得部４０１は、ステップ＃１０の場合と同様に、この姿勢を取った時点の角度θ１～θ６をロボット３に検出させて取得する。そして、この時点の時刻を完了時刻として示し、取得した角度θ１～θ６をパラメータとして示し、かつ入力された動作タイプを示す動作データを生成し、作業ログ記憶部４０２に記憶させる。
【0053】
オペレータは、ステップ＃０３の動作の教示のために、第一のワーク５１をピックするようにツール３２のハンドを閉じさせる。そして、動作タイプとして「ｇｒａｓｐ」を入力する。
【0054】
すると、作業ログ取得部４０１は、ハンドが閉じた時点の時刻を完了時刻として示しかつ入力された動作タイプを示す動作データを生成し、作業ログ記憶部４０２に記憶させる。なお、ツール３２のハンドの閉じ加減を示す値がパラメータとして動作データに示されるようにしてもよい。以下、同様である。
【0055】
オペレータは、ステップ＃０４の動作の教示のために、ツール３２が第二の位置への中継位置に配置される姿勢をロボット３に取らせる。そして、動作タイプとして「ｐｏｓｅ」を入力する。
【0056】
すると、ステップ＃０１、＃０２の場合と同様に、作業ログ取得部４０１は、この姿勢を取った時点の角度θ１～θ６をロボット３に検出させて取得する。そして、この時点の時刻を完了時刻として示し、取得した角度θ１～θ６をパラメータとして示し、かつ入力された動作タイプを示す動作データを生成し、作業ログ記憶部４０２に記憶させる。
【0057】
オペレータは、ステップ＃０５の動作の教示のために、ロボット３に、第二のワーク５２の上に第一のワーク５１を置くことができる姿勢を取らせる。そして、動作タイプとして「ｐｏｓｅ」を入力する。
【0058】
すると、ステップ＃０１、＃０２、＃０４の場合と同様に、作業ログ取得部４０１は、この姿勢を取った時点の角度θ１～θ６をロボット３に検出させて取得する。そして、この時点の時刻を完了時刻として示し、取得した角度θ１～θ６をパラメータとして示し、かつ入力された動作タイプを示す動作データを生成し、作業ログ記憶部４０２に記憶させる。
【0059】
オペレータは、ステップ＃０６の動作の教示のために、第一のワーク５１をプレースするようにツール３２のハンドを開かせる。そして、動作タイプとして「ｒｅｌｅａｓｅ」を入力する。
【0060】
すると、作業ログ取得部４０１は、ハンドが開いた時点の時刻を完了時刻として示しかつ入力された動作タイプを示す動作データを生成し、作業ログ記憶部４０２に記憶させる。
【0061】
動作タイプをオペレータが入力する代わりに、ロボット３の動きに基づいて作業ログ取得部４０１が動作タイプを判別してもよい。例えば、オペレータがロボット３を動かすのを止めたら、「ｐｏｓｅ」と判別する。または、オペレータが閉じる方向へツール３２のハンドを動かしたら「ｇｒａｓｐ」と判別する。または、オペレータが開く方向へツール３２のハンドを動かしたら「ｒｅｌｅａｓｅ」と判別する。
【0062】
ステップ＃０６以降についても同様の要領で、オペレータはロボット３へ動作を教示し、作業ログ取得部４０１は、動作データを生成して作業ログ記憶部４０２に記憶させる。これにより、図６（Ａ）に示すような１２個の動作データが作業ログ記憶部４０２に記憶される。これらの動作データの集合が、ステップ＃０１～＃１２の手順に係る作業ログ６１である。なお、「識別子」は、ペトリネットの生成のために後に付与されるものである。動作データが生成された時点において、識別子はＮｕｌｌである。
【0063】
また、ステップ＃２１～＃３３の手順による作業についても同様の要領で、オペレータはロボット３へ教示し、作業ログ取得部４０１は動作データを生成して作業ログ記憶部４０２に記憶させる。これにより、図６（Ｂ）に示すような１３個の動作データが作業ログ記憶部４０２に記憶される。これらの動作データの集合が、ステップ＃２１～＃３３の手順に係る作業ログ６２である。
【0064】
なお、オペレータは、ロボット３の各部を動かす代わりにロボット３のシミュレータへ動作（姿勢、開閉など）を入力することによって、作業を教示してもよい。そして、作業ログ取得部４０１は、シミュレータに入力された動作に基づいて角度θ１～θ６または動作タイプを判別することによって動作データを生成してもよい。さらに、入力された通りにロボット３の動作をシミュレータ上でシミュレートし、各ステップの動作の完了した時刻を完了時刻として動作データに示されるようにしてもよい。
【0065】
（２）データの加工
識別子付与部４０３およびイベントログ生成部４０４は、作業ログ記憶部４０２に記憶されたデータをペトリネットの生成のために加工する。以下、図６に示す作業ログ６１、６２を加工する場合を例に、識別子付与部４０３およびイベントログ生成部４０４の処理について説明する。
識別子付与部４０３およびイベントログ生成部４０４は、作業ログ記憶部４０２に記憶されたデータをペトリネットの生成のために加工する。以下、図６に示す作業ログ６１、６２を加工する場合を例に、識別子付与部４０３およびイベントログ生成部４０４の処理について説明する。
【0066】
識別子付与部４０３は、作業ログ６１に含まれる動作データそれぞれが表わす動作および作業ログ６２に含まれる動作データそれぞれが表わす動作に対してユニークな識別子を付与する。ただし、同一の動作に対しては同一の識別子を付与する。例えば、次のように識別子を付与する。
【0067】
識別子付与部４０３は、作業ログ６１に含まれる動作データそれぞれが表わす動作に対してユニークな識別子を１つずつ付与する。すなわち、作業ログ６１には１２個の動作データが含まれるので、１２個の動作それぞれに対して、「ａ」、「ｂ」、「ｃ」、…、「ｊ」、「ｋ」、「ｌ」という識別子を付与する。
【0068】
さらに、識別子付与部４０３は、作業ログ６２に含まれる動作データそれぞれが表わす動作のうちの、作業ログ６１に含まれるいずれかの動作データが表わす動作と同一であるものを選出する。具体的には、動作タイプおよび動作時の姿勢が同一であるものを選出する。そして、選出した動作の識別子を付与する。
【0069】
例えば、完了時刻Ｔ２１（ステップ＃２１）での動作は、動作タイプが「ｐｏｓｅ」であり、かつ、角度（θ１，θ２，θ３，θ４，θ５，θ６）が（θ１_２１，θ２_２１，θ３_２１，θ４_２１，θ５_２１，θ６_２１）である姿勢のものである。一方、完了時刻Ｔ０１（ステップ＃０１）での動作は、動作タイプが「ｐｏｓｅ」であり、かつ、角度（θ１，θ２，θ３，θ４，θ５，θ６）が（θ１_０１，θ２_０１，θ３_０１，θ４_０１，θ５_０１，θ６_０１）である姿勢のものである。
【0070】
つまり、完了時刻Ｔ２１での動作タイプは、完了時刻Ｔ０１での動作タイプと同一である。したがって、完了時刻Ｔ２１での姿勢が完了時刻Ｔ０１での姿勢と同一であれば、完了時刻Ｔ０１での動作と同一の動作として、完了時刻Ｔ２１での動作が選出される。
【0071】
しかし、オペレータがロボット３を動かして作業ログを取得する場合は、両完了時刻で同一の姿勢を取らせたつもりでも、若干のズレを生じることがある。
【0072】
そこで、識別子付与部４０３は、角度θ１_０１と角度θ１_２１との差の絶対値、角度θ２_０１と角度θ２_２１との差の絶対値、角度θ３_０１と角度θ３_２１との差の絶対値、角度θ４_０１と角度θ４_２１との差の絶対値、角度θ５_０１と角度θ５_２１との差の絶対値、および角度θ６_０１と角度θ６_２１との差の絶対値がいずれも、同一であると許容可能な範囲内の値であれば、完了時刻Ｔ２１での姿勢および完了時刻Ｔ０１での姿勢を同一と見做す。以下、両姿勢を同一であると見做した場合を例に説明する。したがって、識別子付与部４０３は、完了時刻Ｔ２１の動作と同一の動作として完了時刻Ｔ０１の動作を選出する。そして、完了時刻Ｔ２１の動作に対して、完了時刻Ｔ０１の動作の識別子を付与する。本例では、「ａ」を与える。
【0073】
完了時刻Ｔ２２以降の各動作についても同様の方法で、作業ログ６１に示される各動作の動作タイプおよび姿勢と比較することによって、同一であるものを選出し、識別子を付与する。ただし、動作タイプが「ｇｒａｓｐ」または「ｒｅｌｅａｓｅ」である動作の姿勢は、動作タイプが「ｐｏｓｅ」である直近の動作の動作データのパラメータによって表わされている。例えば、完了時刻Ｔ０３の動作の姿勢は、完了時刻Ｔ０２の動作データのパラメータによって表わされている。
【0074】
以下、さらに、完了時刻Ｔ２２、Ｔ２３、Ｔ２８、Ｔ２９、Ｔ３０、Ｔ３１、Ｔ３２、およびＴ３３それぞれの動作と同一の動作として、完了時刻Ｔ０２、Ｔ０３、Ｔ０７、Ｔ０８、Ｔ０９、Ｔ１０、Ｔ１１、およびＴ１２それぞれの動作が選出され、図６（Ｂ）に示す通りに識別子が付与された場合を例に説明する。
【0075】
また、識別子付与部４０３は、作業ログ６２に含まれる動作データに示される動作のうち、作業ログ６１に含まれる動作データに示されるいずれの動作とも同一でないものに対して、ユニークな識別子を付与する。以下、完了時刻Ｔ２４～Ｔ２７の各動作が完了時刻Ｔ０１～Ｔ１２のいずれの動作とも同一でない場合を例に説明する。したがって、識別子付与部４０３は、図６（Ｂ）に示すように、完了時刻Ｔ２４～Ｔ２７の各動作に対してユニークな識別子を付与する。
【0076】
ところで、後述するように本実施形態ではαアルゴリズムが用いられる。αアルゴリズムにおいて、各ステップの動作は「タスク」に対応している。そこで、以下、各ステップの動作を「タスク」と記載することがある。
【0077】
イベントログ生成部４０４は、作業ログ６１および作業ログ６２ならびに識別子付与部４０３によって付与された識別子に基づいてイベントログＬを生成する。イベントログＬは、
{(ａ,ｂ,ｃ,ｄ,ｅ,ｆ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ),(ａ,ｂ,ｃ,ｎ,ｏ,ｐ,ｍ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ)}
を表わす。このうちの(ａ,ｂ,ｃ,ｄ,ｅ,ｆ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ)は、作業ログ６１に含まれる動作データに示される各タスク（動作）の識別子を時刻順に並べたものである。また、(ａ,ｂ,ｃ,ｎ,ｏ,ｐ,ｍ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ)は、作業ログ６２に含まれる動作データに示される各タスクの識別子を時刻順に並べたものである。
{(ａ,ｂ,ｃ,ｄ,ｅ,ｆ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ),(ａ,ｂ,ｃ,ｎ,ｏ,ｐ,ｍ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ)}
を表わす。このうちの(ａ,ｂ,ｃ,ｄ,ｅ,ｆ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ)は、作業ログ６１に含まれる動作データに示される各タスク（動作）の識別子を時刻順に並べたものである。また、(ａ,ｂ,ｃ,ｎ,ｏ,ｐ,ｍ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ)は、作業ログ６２に含まれる動作データに示される各タスクの識別子を時刻順に並べたものである。
【0078】
イベントログＬの中の直列経路を
Ａ＝{ａ,ｂ,ｃ} Ｂ＝{ｄ,ｅ,ｆ} Ｃ＝{ｎ,ｏ,ｐ,ｍ} Ｄ＝{ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ} のように纏めると、イベントログＬを{(Ａ,Ｂ,Ｄ),(Ａ,Ｃ,Ｄ)}と表わすことができる。
Ａ＝{ａ,ｂ,ｃ} Ｂ＝{ｄ,ｅ,ｆ} Ｃ＝{ｎ,ｏ,ｐ,ｍ} Ｄ＝{ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ} のように纏めると、イベントログＬを{(Ａ,Ｂ,Ｄ),(Ａ,Ｃ,Ｄ)}と表わすことができる。
【0079】
〔２．２ ペトリネットの生成〕
図７は、ペトリネット７の例を示す図である。
図７は、ペトリネット７の例を示す図である。
【0080】
ペトリネット生成部４０５は、αアルゴリズムに基づいてイベントログＬの中のタスク同士の順序関係からモデル構成要素を出力することによって、図７のようなペトリネット７を生成する。ペトリネット７は、ペトリネット記憶部４０６に記憶される。
【0081】
αアルゴリズムは、プロセスモデルとしてペトリネット（ペトリネットモデル）を生成するためのプロセスマイニングの公知のアルゴリズムであって、次の公知文献１、２に説明されている。また、αアルゴリズムをコンピュータプログラムに実装する方法の一例が公知文献３に説明されている。
〔公知文献１〕W. van der Aalst, T. Weijters, L. Maruster, “Workflow mining: discovering process models from event logs", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 16, No. 9, pp. 1128-1142, (2004).
〔公知文献２〕飯島正, 田端啓一, 斎藤忍, “プロセスマイニング・サーベイ(第04 回:アルゴリズム(1) )", 情報システム学会誌, Vol. 13, No. 1, pp. 43-45, (2017). https://www.issj.net/journal/jissj/Vol13_No1_Open/A4V13N1.pdf
〔公知文献３〕"Python でプロセスマイニングのα アルゴリズムを実装して理解する", https://ownsearch-and-study.xyz/2019/11/06/python-processmining-alpha-implementation/
ペトリネット７は、同時並行、非同期、分散、並列、決定論的、および確率論的なシステムを表わすための数学的モデルであって、条件を表わすプレースおよび事象を表わすトランジションの２種類のノードを有する二部有向グラフである。または、離散事象システムのモデルであると、言える。図７において、円形のノードがプレースであり、長方形のノードがトランジションである。プレースとトランジションとは、アークによって結ばれる。アークは矢印を有する線分によって表わされている。このように、プレース、トランジション、およびアークによってペトリネット７の構造が特定される。
〔公知文献１〕W. van der Aalst, T. Weijters, L. Maruster, “Workflow mining: discovering process models from event logs", IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, Vol. 16, No. 9, pp. 1128-1142, (2004).
〔公知文献２〕飯島正, 田端啓一, 斎藤忍, “プロセスマイニング・サーベイ(第04 回:アルゴリズム(1) )", 情報システム学会誌, Vol. 13, No. 1, pp. 43-45, (2017). https://www.issj.net/journal/jissj/Vol13_No1_Open/A4V13N1.pdf
〔公知文献３〕"Python でプロセスマイニングのα アルゴリズムを実装して理解する", https://ownsearch-and-study.xyz/2019/11/06/python-processmining-alpha-implementation/
ペトリネット７は、同時並行、非同期、分散、並列、決定論的、および確率論的なシステムを表わすための数学的モデルであって、条件を表わすプレースおよび事象を表わすトランジションの２種類のノードを有する二部有向グラフである。または、離散事象システムのモデルであると、言える。図７において、円形のノードがプレースであり、長方形のノードがトランジションである。プレースとトランジションとは、アークによって結ばれる。アークは矢印を有する線分によって表わされている。このように、プレース、トランジション、およびアークによってペトリネット７の構造が特定される。
【0082】
プレースの中の黒点は、トークンである。ｐ４のプレースからアークが複数（２つ）伸びているが、これは、トークンが複数になるのではなく、トークンが１つにのみ選択的に進むことを表わしている。なお、図７には示されていないが、トランジションから複数のアークが延びている場合は、トークンが複数になり、それぞれの接続先のプレースへトークンが１つずつ進む。
【0083】
ペトリネット生成部４０５は、αアルゴリズムに基づいてイベントログＬからプレース、トランジション、およびアークそれぞれの集合をＰＬ、ＴＬ、およびＦＬを算出する。本例では、ＰＬ、ＴＬ、およびＦＬが
ＰＬ＝[[Ａ,{Ｂ,Ｃ}],[{Ｂ,Ｃ},Ｄ],ｉＬ,ｏＬ]
ＴＬ＝｛Ａ,Ｂ,Ｃ,Ｄ｝
ＦＬ＝[Ａ[Ａ,{Ｂ,Ｃ}],[[Ａ,{Ｂ,Ｃ}]Ｂ],[[Ａ,{Ｂ,Ｃ}]Ｃ],[Ｂ[{Ｂ,Ｃ},Ｄ]],
[Ｃ[{Ｂ,Ｃ},Ｄ], [[{Ｂ,Ｃ},Ｄ],Ｄ],[ｉＬ,Ａ],[Ｄ,ｏＬ]]]
のように算出される。ＰＬ、ＴＬ、およびＦＬに基づいてペトリネット７を図７のように描画することができる。また、次に説明するペトリネットシミュレーションにおいて、ペトリネット７は、ＭＴ×ＭＰの接続行列によって表わされて使用される。「ＭＴ」および「ＭＰ」は、それぞれ、ペトリネット７のトランジションおよびプレースの個数であって、図７の例では、ともに「１６」である。
ＰＬ＝[[Ａ,{Ｂ,Ｃ}],[{Ｂ,Ｃ},Ｄ],ｉＬ,ｏＬ]
ＴＬ＝｛Ａ,Ｂ,Ｃ,Ｄ｝
ＦＬ＝[Ａ[Ａ,{Ｂ,Ｃ}],[[Ａ,{Ｂ,Ｃ}]Ｂ],[[Ａ,{Ｂ,Ｃ}]Ｃ],[Ｂ[{Ｂ,Ｃ},Ｄ]],
[Ｃ[{Ｂ,Ｃ},Ｄ], [[{Ｂ,Ｃ},Ｄ],Ｄ],[ｉＬ,Ａ],[Ｄ,ｏＬ]]]
のように算出される。ＰＬ、ＴＬ、およびＦＬに基づいてペトリネット７を図７のように描画することができる。また、次に説明するペトリネットシミュレーションにおいて、ペトリネット７は、ＭＴ×ＭＰの接続行列によって表わされて使用される。「ＭＴ」および「ＭＰ」は、それぞれ、ペトリネット７のトランジションおよびプレースの個数であって、図７の例では、ともに「１６」である。
【0084】
ペトリネット７は、図７のように画像化されてディスプレイ２５によって表示される。または、プリンタによって印刷される。
【0085】
〔２．３ ペトリネットシミュレーションによる最適動作計画の決定〕
最適動作計画決定部４０７は、ロボット３に行わせる作業の最適な動作計画を決定する。以下、第一のワーク５１および第二のワーク５２をそれぞれ第一の位置および第二の位置から第三の位置へ移動させる作業の最適な動作計画を決定する場合を例に、最適動作計画決定部４０７の処理を説明する。
最適動作計画決定部４０７は、ロボット３に行わせる作業の最適な動作計画を決定する。以下、第一のワーク５１および第二のワーク５２をそれぞれ第一の位置および第二の位置から第三の位置へ移動させる作業の最適な動作計画を決定する場合を例に、最適動作計画決定部４０７の処理を説明する。
【0086】
最適動作計画決定部４０７は、ペトリネット７の中から初期トークンおよび目標トークンそれぞれの位置をｐ１のプレースおよびｐ１６のプレースとする発火系列をＮ通り、ランダムに選択する。
【0087】
具体的には、最適動作計画決定部４０７は、ｐ１のプレースの位置にトークンを置き、ペトリネットの発火則に従ってトークンをｐ１６のプレースまで遷移させる。その途中で、複数のアークに分岐するプレースにトークンが達するごとに、これらのアークのうちのいずれか１つをランダムに選択し、選択したアークの接続先のトランジションへトークンを進める。このような遷移を１回行うことによって、１つの発火系列を取得できる。このような遷移を繰り返し行うことによって、Ｎ通りの発火系列を取得し選択することができる。発火系列は、初期のプレースから目標のプレースまでの経路であると、言える。なお、Ｎは、２以上の整数である。コンピュータ２のスペックまたは処理時間に余裕がある場合は、全通りの発火系列を取得し選択してもよい。
【0088】
本実施形態では、図７に示すように、アークが分岐するプレースがｐ４のプレース、１つだけであり、かつ、分岐数が２である。したがって、最多で２通りの発火系列が選択される。以下、｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝の発火系列および｛Ａ，Ｃ，Ｄ｝の発火系列の２つが選択された場合を例に説明する。
【0089】
最適動作計画決定部４０７は、選択した発火系列それぞれについて、ペトリネットの発火則に従ってトークンの遷移を検証するとともにトークンがｐ１に置かれてからｐ１６に到達するまでに要する所要時間（以下、「総発火遷移時間」と記載する。）を算出する。
【0090】
総発火遷移時間を算出するために、発火系列の中の各トランジションの発火遷移時間を知っておく必要である。そこで、本実施形態では、各トランジションの発火遷移時間が次のように定められる。
【0091】
ワークを拾い上げる動作に対応するトランジション（「ｇｒａｓｐ」のタスク）の発火遷移時間は、所定の時間Ｔａである。同様に、ワークを置く動作に対応するトランジション（「ｒｅｌｅａｓｅ」のタスク）の発火遷移時間を所定の時間Ｔｂである。時間Ｔａ、Ｔｂとも例えば「１秒」のように同じ長さであってもよいし、異なる長さであってもよい。
【0092】
また、角度θ１～θ６によって特定される姿勢を取る動作に対応するトランジション（「ｐｏｓｅ」のタスク）の発火遷移時間は、そのタスクが完了した時刻とそのタスクの直近のタスクが完了した時刻との差である。例えば、「ｂ」のトランジションの発火遷移時間は、「ｂ」のトランジションのタスクの完了時刻Ｔ０２（図６参照）とその直前のトランジションすなわち「ａ」のトランジションのタスクの完了時刻Ｔ０１との差、「Ｔ０２－Ｔ０１」である。ただし、１番目のトランジションの発火遷移時間は、そのトランジションのタスクの時刻と作業の開始時刻との差である。例えば、ステップ＃０１～＃１２の作業の開始時刻がＴ００であれば、「ａ」のトランジションの発火遷移時間は、「Ｔ０１－Ｔ００」である。
【0093】
作業ログ６１および作業ログ６２のどちらに基づいても発火遷移時間を算出することができるトランジションがあるが、このような場合は、どちらに基づいてもよい。例えば、「ｂ」のトランジションの発火遷移時間は、「Ｔ０２－Ｔ０１」であってもよいし、「Ｔ２２－Ｔ２１」であってもよい。ただし、どちらか一方を統一して用いるのが望ましい。
【0094】
そして、最適動作計画決定部４０７は、総発火遷移時間が最も短い発火系列を最適発火系列として選出し、最適発火系列によって特定される動作の手順が作業の最適な動作計画であると決定（推定）する。
【0095】
最適動作計画決定部４０７は、｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝の発火系列の総発火遷移時間として（ａ,ｂ,ｃ,ｄ,ｅ,ｆ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ）の各トランジションの発火遷移時間の合計を算出し、｛Ａ，Ｃ，Ｄ｝の発火系列の総発火遷移時間として（ａ,ｂ,ｃ,ｎ,ｏ,ｐ,ｍ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ）の各トランジションの発火遷移時間の合計を算出する。そして、総発火遷移時間が短いほうを最適発火系列として選出する。
【0096】
なお、本実施形態では、｛Ａ，Ｂ，Ｄ｝の発火系列も｛Ａ，Ｃ，Ｄ｝の発火系列も、オペレータが作業ログ６１または作業ログ６２を取得するためにロボット３を動かした手順と一致するので、最適発火系列もどちらかの手順に一致する。
【0097】
図８は、分岐を複数有するペトリネット７１の例を示す図である。
【0098】
しかし、例えば、（ａ０,ｂ１,ｃ０,ｄ１,ｅ０,ｆ１,ｇ０,ｈ１,ｉ０,ｊ１,ｋ０）の作業ログおよび（ａ０,ｂ２,ｃ０,ｄ２,ｅ０,ｆ２,ｇ０,ｈ２,ｉ０,ｊ２,ｋ０）の作業ログに基づいてペトリネットを生成すると、図８のようなペトリネット７１が得られる。ペトリネット７１には２つに分かれる分岐が３つ含まれているので、発火系列が２の３乗、すなわち８通りある。したがって、どちらの作業ログにも一致しない発火系列が最適発火系列であることがあり得る。イベントログに含まれる作業ログの個数が増えまたは作業ログの中の分岐が増えると発火系列のパターンが指数関数的に増える傾向が見られる。
【0099】
〔２．４ 動作プログラムの生成〕
動作検証部４０８は、モデルの整合性を検証するシミュレータであって、最適動作計画決定部４０７が選出した最適発火系列に従ってロボット３が作業を完了できるか否かなどをシミュレーションによって検証する。例えば、｛Ａ，Ｃ，Ｄ｝の発火系列が最適発火系列として選出された場合は、（ａ,ｂ,ｃ,ｎ,ｏ,ｐ,ｍ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ）の各トランジションに対応するタスク（動作）をロボット３が行うことによって仕様の通りに作業を完了できるか否かを検証する。
動作検証部４０８は、モデルの整合性を検証するシミュレータであって、最適動作計画決定部４０７が選出した最適発火系列に従ってロボット３が作業を完了できるか否かなどをシミュレーションによって検証する。例えば、｛Ａ，Ｃ，Ｄ｝の発火系列が最適発火系列として選出された場合は、（ａ,ｂ,ｃ,ｎ,ｏ,ｐ,ｍ,ｇ,ｈ,ｉ,ｊ,ｋ,ｌ）の各トランジションに対応するタスク（動作）をロボット３が行うことによって仕様の通りに作業を完了できるか否かを検証する。
【0100】
特に、図８に示したように、ペトリネットから選択可能な発火系列の個数が作業ログの個数よりも多い場合は、最適発火系列がいずれの作業ログの手順とも一致しないことがある。そこで、動作検証部４０８によって最適発火系列に基づいてロボット３による作業をシミュレーションして検証することが重要である。また、後述するように、ペトリネット７を他の作業または他のロボットへ適用することがある。このような場合も、作業をシミュレーションして検証することが重要である。
【0101】
動作プログラム生成部４０９は、最適発火系列に基づいて仕様通りにロボット３に作業を行わせることができることが動作検証部４０８によって検証されたら、最適発火系列に従ってロボット３を動作させるための動作プログラム８０を生成する。なお、動作プログラム８０は、第一のワーク５１および第二のワーク５２をロボット３がより確実に移動させることができるようにチューニングされる。
【0102】
〔２．５ ロボット３への動作プログラムの実装〕
コンピュータ２は、動作プログラム８０に基づいてロボット３を制御することによって、ロボット３に作業を行わせることができる。
コンピュータ２は、動作プログラム８０に基づいてロボット３を制御することによって、ロボット３に作業を行わせることができる。
【0103】
〔３．全体的な処理の流れおよび本実施形態による効果〕
図９は、動作計画プログラム４０のよる全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。
図９は、動作計画プログラム４０のよる全体的な処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【0104】
次に、動作計画プログラム４０によるコンピュータ２の全体的な処理の流れを、フローチャートを参照しながら説明する。コンピュータ２は、動作計画プログラム４０に基づいて、図９に示す手順で処理を実行する。
【0105】
オペレータは、特定の目的のための作業の手順を複数通り、ロボット３に教示する。コンピュータ２は、各手順のデータを作業ログとして取得し（図９の＃１０１）、イベントログを生成する（＃１０２）。そして、イベントログに基づいてペトリネットを生成する（＃１０３）。
【0106】
さらに、コンピュータ２は、ペトリネットに基づいてＮ通りの発火系列を選択し、発火系列それぞれの総発火遷移時間を算出し、総発火遷移時間の最も短い発火系列を最適発火系列として選出する（＃１０４）。最適発火系列に従ってロボット３の作業をシミュレーションすることによって動作検証を行う（＃１０５）。
【0107】
そして、動作検証に成功したら、コンピュータ２は、最適発火系列に従ってロボット３を動作させるための動作プログラム８０を生成し（＃１０６）、ロボット３へ適用する（＃１０７）。ロボット３は、動作プログラム８０に基づいて制御され、特定の目的のための作業を行う。
【0108】
本実施形態によると、作業ログ６１、６２に基づいて特定の作業のペトリネット７が動作計画最適化システム１によって生成される。そしてペトリネット７は、図７に例示したように、特定の作業を完了させるために取ることのできる複数の発火系列（経路）を１つのグラフとして視覚的に表わすことができる。よって、オペレータは、ペトリネット７を参考することによって、能率のよい手順を従来よりも容易に選ぶことができる。
【0109】
さらに、ペトリネット７の中から最適発火系列が選出され、ロボット３での実行可能性が検証され、ロボット３に適用される。よって、オペレータは、複数の発火系列の中から状況に応じて能率のよい手順をさらに容易に選ぶことができる。
【0110】
〔４．変形例および応用例〕
図１０は、発火系列７２の例を示す図である。
図１０は、発火系列７２の例を示す図である。
【0111】
本実施形態では、図７に示したように、トークンが１つしか用いられないペトリネットを例に説明したが、トークンが複数用いられるペトリネットであっても、本発明を適用することができる。最適動作計画決定部４０７（図４参照）は、この場合も、発火則に従ってトークンが発火系列の初期のプレースから目標のプレースまで遷移するのに要する時間を総発火遷移時間として算出すればよい。例えば、図１０に示すような発火系列７２がペトリネットから選択された場合は、総発火遷移時間を次のように算出すればよい。
【0112】
発火系列７２において、トークンは、トランジションｔ１で２つになり、それぞれ、プレースｐ２、ｐ４へ進む。そして、プレースｐ６で合流する。最適動作計画決定部４０７は、トランジションｔ１の発火遷移時間Ｔ１と、トランジションｔ２の発火遷移時間Ｔ２およびトランジションｔ３の発火遷移時間Ｔ３のうち長いほうの発火遷移時間と、トランジションｔ４の発火遷移時間Ｔ４との合計を、発火系列７２の総発火遷移時間として算出する。つまり、Ｔ１＋Ｔ２＋Ｔ４およびＴ１＋Ｔ３＋Ｔ４のうち長いほうを総発火遷移時間として算出する。
【0113】
例えば、トランジションｔ２は、ワークをツール３２のハンドでピックする姿勢を取るタスクに対応し、トランジションｔ３は、ツール３２のカメラでワークを撮影しワークに不具合がないことを確認するタスクに対応する。
【0114】
ペトリネット７は、第一のワーク５１および第二のワーク５２をそれぞれ第一の位置および第二の位置から第三の位置へ移動させる作業の動作計画の最適化のために生成されたが、ペトリネット７を他の作業のために適用することができる。例えば、第一のワーク５１および第二のワーク５２をそれぞれ第四の位置および第五の位置から第六の位置へ移動させる作業の動作計画の最適化のために用いてもよい。
【0115】
この場合は、それぞれの位置でロボット３が取る姿勢に合わせて作業ログ６１、６２（図６参照）のパラメータを変更する。さらに、各ステップの動作時刻を変更する。姿勢および動作時刻は、手動でロボット３を動かすことによって求めてもよいし、シミュレータによって求めてもよい。または、変換用の数式に代入することによって求めてもよい。作業ログ変更手段（図示しない）が実現されるように動作計画プログラム４０を構成し、パラメータおよび動作時刻の変更を作業ログ変更手段によって行えばよい。
【0116】
そして、最適動作計画決定部４０７は、変更後のパラメータおよび動作時刻に基づいてＮ通りの発火系列それぞれの総発火遷移時間を算出し、最適発火系列を選出する。
【0117】
または、ペトリネット７を、ロボット３以外のロボットに同様の作業を行わせる際の最適動作計画のために使用してもよい。この場合も、それぞれの位置でそのロボットが取る姿勢に合わせて作業ログ６１、６２（図６参照）のパラメータを変更し、さらに各ステップの動作時刻を変更すればよい。そして、最適動作計画決定部４０７は、変更後のパラメータおよび動作時刻に基づいてＮ通りの発火系列それぞれの総発火遷移時間を算出し、最適発火系列を選出すればよい。
【0118】
このように、ペトリネット７は、ロボット３における他の作業または他のロボットにおける作業のために用途を拡張することができる。
【0119】
本実施形態では、２つの作業ログ６１、６２に基づいてペトリネット７を生成する場合を例に説明したが、３つ以上の作業ログに基づいて生成してもよい。
【0120】
本実施形態では、それぞれ異なる位置にある２つのワークを移動させる作業をロボット３に行わせるための動作計画の最適化を行う場合を例に説明したが、組立てまたは加工などの作業を行わせるための動作計画の最適化を行う場合にも、本発明を適用することができる。
【0121】
本実施形態では、最適動作計画決定部４０７は、総発火遷移時間が最も短い発火系列を最適発火系列として選出したが、要求に係る時間以内に総発火遷移時間が納まる発火系列を複数選出してオペレータに提示し、これらの発火系列の中からオペレータに最適発火系列を選択させてもよい。
【0122】
ペトリネット７のデータをコンピュータ２から他のコンピュータへ出力し、当該他のコンピュータがペトリネット７を使用してロボットの動作計画の最適化を行ってもよい。
【0123】
本実施形態では、ロボット３が６軸ロボットである場合を例に説明したが、７軸以上の多関節ロボットである場合、双腕型ロボットである場合、スカラロボットである場合、またはパラレルリンクロボットである場合にも、本発明を適用することができる。
本実施形態では、総発火遷移時間すなわち所要時間が最も短い発火系列を最適発火系列として選出したが、他の指標に基づいて選出してもよい。例えば、姿勢の変化に要する消費電力量の最も少ない発火系列またはツール３２の移動距離の最も短い発火系列を最適発火系列として選出してもよい。または、総発火遷移時間、消費電力量、および移動距離などに基づいて総合的な移動コストを算出し、移動コストの最も低い発火系列を最適発火系列として選出してもよい。
本実施形態では、総発火遷移時間すなわち所要時間が最も短い発火系列を最適発火系列として選出したが、他の指標に基づいて選出してもよい。例えば、姿勢の変化に要する消費電力量の最も少ない発火系列またはツール３２の移動距離の最も短い発火系列を最適発火系列として選出してもよい。または、総発火遷移時間、消費電力量、および移動距離などに基づいて総合的な移動コストを算出し、移動コストの最も低い発火系列を最適発火系列として選出してもよい。
【0124】
その他、動作計画最適化システム１、コンピュータ２、ロボット３の全体または各部の構成、処理の内容、処理の順序、データの構成、発火遷移時間の決め方などは、本発明の趣旨に沿って適宜変更することができる。
【符号の説明】
【0125】
１ 動作計画最適化システム
３ ロボット
４０１ 作業ログ取得部（手順データ取得手段）
４０５ ペトリネット生成部（プロセスモデル生成手段）
４０７ 最適動作計画決定部（適格経路選出手段）
４０８ 動作検証部（検証手段）
６１ 作業ログ（手順データ）
６２ 作業ログ（手順データ）
７ ペトリネット（プロセスモデル）
３ ロボット
４０１ 作業ログ取得部（手順データ取得手段）
４０５ ペトリネット生成部（プロセスモデル生成手段）
４０７ 最適動作計画決定部（適格経路選出手段）
４０８ 動作検証部（検証手段）
６１ 作業ログ（手順データ）
６２ 作業ログ（手順データ）
７ ペトリネット（プロセスモデル）
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】