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(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】P2024014496
(43)【公開日】2024-02-01
(54)【発明の名称】異常検出装置、異常検出方法、及びプログラム
(51)【国際特許分類】
B25J 19/06 20060101AFI20240125BHJP
【ＦＩ】
B25J19/06
【審査請求】未請求
【請求項の数】7
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022117369
(22)【出願日】2022-07-22
【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和３年度、国立研究開発法人情報通信研究機構「革新的情報通信技術研究開発委託研究／Ｂｅｙｏｎｄ ５Ｇ研究開発促進事業／Ｂｅｙｏｎｄ ５Ｇで実現する同期型ＣＰＳコンピューティング基盤の研究開発」産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願
(71)【出願人】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100103894
【弁理士】
【氏名又は名称】家入 健
(72)【発明者】
【氏名】山根 浩義
【テーマコード（参考）】
3C707
【Ｆターム（参考）】
3C707AS01
3C707BS09
3C707JS03
3C707KS15
3C707KS16
3C707KS20
3C707KS38
3C707KT02
3C707KT06
3C707KT17
3C707LS15
3C707LS20
3C707MS21
3C707MT06
(57)【要約】
【課題】ロボットの異常を検出する新たな技術を提供する。
【解決手段】異常検出装置２０００は、ロボット１０の動作計画２０と、実映像４０とを取得する。実映像４０は、動作計画２０に従って動作するロボット１０をカメラ３０で撮像することで生成された映像である。異常検出装置２０００は、動作計画２０を用いてシミュレートされたロボット１０の映像であるシミュレーション映像５０を生成する。異常検出装置２０００は、実映像４０とシミュレーション映像５０との比較により、ロボット１０に異常があるか否かを判定する。
【選択図】図１
【解決手段】異常検出装置２０００は、ロボット１０の動作計画２０と、実映像４０とを取得する。実映像４０は、動作計画２０に従って動作するロボット１０をカメラ３０で撮像することで生成された映像である。異常検出装置２０００は、動作計画２０を用いてシミュレートされたロボット１０の映像であるシミュレーション映像５０を生成する。異常検出装置２０００は、実映像４０とシミュレーション映像５０との比較により、ロボット１０に異常があるか否かを判定する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得手段と、
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成手段と、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定手段と、を有する異常検出装置。
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成手段と、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定手段と、を有する異常検出装置。
【請求項2】
前記判定手段は、前記実映像と前記シミュレーション映像の類似度を算出し、その類似度が閾値以下である場合に、前記ロボットに異常があると判定する、請求項１に記載の異常検出装置。
【請求項3】
前記動作計画は、時刻と、その時刻において前記ロボットに行わせるべき動作との対応付けを複数示しており、
前記シミュレーション映像生成手段は、
前記ロボットの３次元モデルを取得し、
前記動作計画に示されている複数の時刻それぞれについて、その時刻における前記３次元モデルの状態を、その時刻に対応する動作に基づく状態に変化させることにより、前記シミュレーション映像を生成する、請求項１又は２に記載の異常検出装置。
前記シミュレーション映像生成手段は、
前記ロボットの３次元モデルを取得し、
前記動作計画に示されている複数の時刻それぞれについて、その時刻における前記３次元モデルの状態を、その時刻に対応する動作に基づく状態に変化させることにより、前記シミュレーション映像を生成する、請求項１又は２に記載の異常検出装置。
【請求項4】
前記取得手段は、複数の期間それぞれについて、複数の前記カメラの中から、その期間についての前記実映像を取得すべきカメラである対象カメラを特定し、前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成手段は、複数の前記期間それぞれについて、その期間において前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、請求項１又は２に記載の異常検出装置。
前記シミュレーション映像生成手段は、複数の前記期間それぞれについて、その期間において前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、請求項１又は２に記載の異常検出装置。
【請求項5】
前記取得手段は、
複数の期間それぞれについて前記対象カメラを示すカメラ計画情報を取得し、
前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成手段は、前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、請求項４に記載の異常検出装置。
複数の期間それぞれについて前記対象カメラを示すカメラ計画情報を取得し、
前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成手段は、前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、請求項４に記載の異常検出装置。
【請求項6】
ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得ステップと、
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成ステップと、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定ステップと、を有する、コンピュータによって実行される異常検出方法。
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成ステップと、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定ステップと、を有する、コンピュータによって実行される異常検出方法。
【請求項7】
ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得ステップと、
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成ステップと、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成ステップと、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、異常検出装置、異常検出方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
ロボットの動作を監視する技術が開発されている。例えば特許文献１は、予め正常状態で動作させたロボットアームが撮像された撮像画像と、運用時に動作させたロボットアームが撮像された撮像画像との間で、ロボットアームの動作範囲を比較することにより、ロボットアームの異常の有無を判定する技術を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１２－１８７６４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１の技術を導入する場合、ロボットアームの運用を開始する前に、予め正常状態のロボットアームの動作を撮像しておかなければならない。本開示の目的は、ロボットの異常を検出する新たな技術を開示することがである。
【課題を解決するための手段】
【0005】
本開示の異常検出装置は、ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得手段と、前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成手段と、前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定手段と、を有する。
【0006】
本開示の異常検出方法はコンピュータによって実行される。当該異常検出方法は、ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得ステップと、前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成ステップと、前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定ステップと、を有する。
【0007】
本開示のプログラムは、本開示の異常検出方法をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0008】
本開示によれば、ロボットの異常を検出する新たな技術が提供される。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】実施形態の異常検出装置の動作の概要を例示する図である。
【図2】異常検出装置の機能構成を例示するブロック図である。
【図3】異常検出装置を実現するコンピュータのハードウエア構成を例示するブロック図である。
【図4】異常検出装置によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。
【図5】動作計画を例示する図である。
【図6】ロボットの撮像に適したカメラがロボットの位置によって変わるケースを例示する図である。
【図7】ロボット１０の撮像に適したカメラがロボットの姿勢によって変わるケースを例示する図である。
【図8】カメラ計画情報を例示する図である。
【図9】実映像が所定の時間長ごとに分割されるケースを例示する図である。
【図10】実映像がロボットの動作ごとに分割されるケースを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下では、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。各図面において、同一又は対応する要素には同一の符号が付されており、説明の明確化のため、必要に応じて重複説明は省略される。また、特に説明しない限り、所定値や閾値などといった予め定められている値は、その値を利用する装置からアクセス可能な記憶装置などに予め格納されている。さらに、特に説明しない限り、記憶部は、１つ以上の任意の数の記憶装置によって構成される。
【0011】
＜概要＞
図１は、実施形態の異常検出装置２０００の概要を例示する図である。ここで、図１は、異常検出装置２０００の概要の理解を容易にするための図であり、異常検出装置２０００の動作は、図１に示したものに限定されない。
図１は、実施形態の異常検出装置２０００の概要を例示する図である。ここで、図１は、異常検出装置２０００の概要の理解を容易にするための図であり、異常検出装置２０００の動作は、図１に示したものに限定されない。
【0012】
異常検出装置２０００は、実映像４０とシミュレーション映像５０という２種類の映像を利用して、動作計画２０に基づいて動作するロボット１０の異常を検出する。実映像４０は、実際のカメラ３０でロボット１０を撮像することによって生成される映像である。一方、シミュレーション映像５０は、動作計画２０を利用してシミュレートされたロボット１０の映像である。
【0013】
ロボット１０は、動作計画２０に基づいて、１つ以上の動作を行うように構成されている。動作計画２０は、ロボット１０について、「いつ、どのような動作をするのか」を１つ以上示している。言い換えれば、動作計画２０は、（時刻，その時刻にロボット１０によって行われるべき動作）という対応付けを１つ以上示している。動作計画２０に基づいて動作するロボット１０は、動作計画２０に示されている１つ以上の時刻それぞれにおいて、その時刻に対応づけられている動作を実行する。
【0014】
ロボット１０は、工場や倉庫などといった任意の場所で利用されうる。以下、ロボット１０が利用される場所のことを「対象施設」と呼ぶ。対象施設は、屋内の場所であってもよいし、屋外の場所であってもよい。
【0015】
対象施設には、ロボット１０を撮像可能な態様で、カメラ３０が存在する。カメラ３０は、撮像を行い、その結果を表す実映像４０を生成する。
【0016】
カメラ３０は、その撮像範囲が固定されているカメラ（以下、固定カメラ）であってもよいし、その撮像範囲が変化しうるカメラ（以下、非固定カメラ）であってもよい。固定カメラは、例えば、対象施設の特定の位置（壁や天井など）に取り付けられており、なおかつ、画角が固定されているカメラである。非固定カメラは、例えば、対象施設の特定の位置に取り付けられており、なおかつ、その画角を変更可能なカメラ（例えば、PTZ カメラ）である。その他にも例えば、非固定カメラは、警備員やドローンなどのような移動物体に取り付けられているカメラであってもよい。
【0017】
異常検出装置２０００は、動作計画２０を利用してシミュレーション映像５０を生成する。シミュレーション映像５０は、ロボット１０が、動作計画２０に従って異常なしに動作し、その動作がカメラ３０によって撮像された場合に生成されると予測される映像である。ただし、異常検出装置２０００によるシミュレーションでは、ロボット１０の動作がシミュレートされればよく、必ずしも背景までシミュレートされる必要はない。
【0018】
異常検出装置２０００は、カメラ３０によって生成された実映像４０と、シミュレーションによって生成されたシミュレーション映像５０とを比較することで、ロボット１０に異常があるかどうかを判定する。ここでいう「ロボット１０の異常」とは、ロボット１０の状態が、動作計画２０に従って動作した場合の状態とは異なる状態となっていることを意味する。
【0019】
ここで、ロボット１０が動作計画２０に従って動作すれば、実映像４０とシミュレーション映像５０との類似度合いは高くなると予測される。一方で、ロボット１０が動作計画２０に従わずに動作した場合、実映像４０とシミュレーション映像５０の類似度合いは低くなると予測される。
【0020】
そこで異常検出装置２０００は、実映像４０とシミュレーション映像５０との類似度合いを算出し、その類似度合いに基づいて、ロボット１０に異常があるかどうかを判定する。例えば、或る期間における実映像４０とシミュレーション映像５０との類似度合いが所定の閾値以下である場合、少なくともその期間について、ロボット１０の異常が検出される。
【0021】
＜作用効果の例＞
本実施形態の異常検出装置２０００によれば、動作計画２０に従うロボット１０を実際に撮像することで得られる実映像４０と、動作計画２０を用いたロボット１０の動作のシミュレーションによって得られるシミュレーション映像５０との比較により、ロボット１０の異常の有無が判定される。このように、異常検出装置２０００によれば、ロボットの異常を検出する新たな技術が提供される。
本実施形態の異常検出装置２０００によれば、動作計画２０に従うロボット１０を実際に撮像することで得られる実映像４０と、動作計画２０を用いたロボット１０の動作のシミュレーションによって得られるシミュレーション映像５０との比較により、ロボット１０の異常の有無が判定される。このように、異常検出装置２０００によれば、ロボットの異常を検出する新たな技術が提供される。
【0022】
また、シミュレーション映像５０を利用したロボット１０の異常検出には、以下のような利点がある。まず、特許文献１に開示されている技術では、正常状態のロボットが動作している様子を予めカメラで撮像しておかなければならない。そのため、ロボットを導入する際の作業負荷が大きくなる。これに対し、異常検出装置２０００を利用する場合、正常状態のロボット１０が動作している様子を予めカメラで撮像するという作業は不要である。そのため、特許文献１の技術と比較し、ロボット１０を導入する際の作業負荷が小さい。
【0023】
また、複雑な動作が可能なロボット（例えば、稼働部位が多いロボット）の場合、ロボットが行いうる動作の種類が膨大になりうる。このようなケースでは、特許文献１の技術を導入しようとすると、ロボットが正常な状態であることが保証されている間（例えば、ロボットの運用開始前）に、ロボットが行いうる全ての動作をカメラで撮像しておく必要がある。この作業は、膨大な時間を要すると考えられる。よって、複雑な動作が可能なロボットを扱う場合、特許文献１の技術を導入することが難しいケースがあると推測される。
【0024】
これに対し、異常検出装置２０００を導入する場合、このような膨大な時間を要することにはならない。まず異常検出装置２０００を利用する場合、正常な状態のロボット１０を実際に動作させて撮像を行う必要はない。また、シミュレーションについては、ロボット１０に実際に行わせる動作（動作計画２０に示されている動作）に関してシミュレーションを行えばよく、ロボット１０が行いうる動作の全てについてシミュレーションを行う必要はない。そのため、シミュレーションに要する時間が膨大になることもない。よって、異常検出装置２０００では、複雑な動作が可能なロボットであっても、異常検出の対象にすることができる。
【0025】
以下、本実施形態の異常検出装置２０００について、より詳細に説明する。
【0026】
＜機能構成の例＞
図２は、実施形態の異常検出装置２０００の機能構成を例示するブロック図である。異常検出装置２０００は、取得部２０２０、シミュレーション映像生成部２０４０、及び判定部２０６０を有する。取得部２０２０は、動作計画２０及び実映像４０を取得する。シミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０を用いてシミュレーション映像５０を生成する。判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０との比較により、ロボット１０に異常があるか否かを判定する。
図２は、実施形態の異常検出装置２０００の機能構成を例示するブロック図である。異常検出装置２０００は、取得部２０２０、シミュレーション映像生成部２０４０、及び判定部２０６０を有する。取得部２０２０は、動作計画２０及び実映像４０を取得する。シミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０を用いてシミュレーション映像５０を生成する。判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０との比較により、ロボット１０に異常があるか否かを判定する。
【0027】
＜ハードウエア構成の例＞
異常検出装置２０００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、異常検出装置２０００の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
異常検出装置２０００の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、異常検出装置２０００の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
【0028】
図３は、異常検出装置２０００を実現するコンピュータ１０００のハードウエア構成を例示するブロック図である。コンピュータ１０００は、任意のコンピュータである。例えばコンピュータ１０００は、PC（Personal Computer）やサーバマシンなどといった、据え置き型のコンピュータである。その他にも例えば、コンピュータ１０００は、スマートフォンやタブレット端末などといった可搬型のコンピュータである。その他にも例えば、コンピュータ１０００は、SoC（System on Chip）などの集積回路である。コンピュータ１０００は、異常検出装置２０００を実現するために設計された専用のコンピュータであってもよいし、汎用のコンピュータであってもよい。
【0029】
例えば、コンピュータ１０００に対して所定のアプリケーションをインストールすることにより、コンピュータ１０００で、異常検出装置２０００の各機能が実現される。上記アプリケーションは、異常検出装置２０００の各機能構成部を実現するためのプログラムで構成される。なお、上記プログラムの取得方法は任意である。例えば、当該プログラムが格納されている記憶媒体（DVD ディスクや USB メモリなど）から、当該プログラムを取得することができる。その他にも例えば、当該プログラムが格納されている記憶装置を管理しているサーバ装置から、当該プログラムをダウンロードすることにより、当該プログラムを取得することができる。
【0030】
コンピュータ１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。
【0031】
プロセッサ１０４０は、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、FPGA（Field－Programmable Gate Array）、DSP（Digital Signal Processor）などの種々のプロセッサである。メモリ１０６０は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８０は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、メモリカード、又は ROM（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。
【0032】
入出力インタフェース１１００は、コンピュータ１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース１１００には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続される。
【0033】
ネットワークインタフェース１１２０は、コンピュータ１０００をネットワークに接続するためのインタフェースである。このネットワークは、LAN（Local Area Network）であってもよいし、WAN（Wide Area Network）であってもよい。
【0034】
ストレージデバイス１０８０は、異常検出装置２０００の各機能構成部を実現するプログラム（前述したアプリケーションを実現するプログラム）を記憶している。プロセッサ１０４０は、このプログラムをメモリ１０６０に読み出して実行することで、異常検出装置２０００の各機能構成部を実現する。
【0035】
異常検出装置２０００は、１つのコンピュータ１０００で実現されてもよいし、複数のコンピュータ１０００で実現されてもよい。後者の場合において、各コンピュータ１０００の構成は同一である必要はなく、それぞれ異なるものとすることができる。
【0036】
＜処理の流れ＞
図４は、実施形態の異常検出装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。取得部２０２０は、動作計画２０を取得する（Ｓ１０２）。取得部２０２０は、実映像４０を取得する（Ｓ１０４）。シミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０を用いてシミュレーション映像５０を生成する（Ｓ１０６）。判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０を用いて、ロボット１０に異常があるか否かを判定する（Ｓ１０８）。
図４は、実施形態の異常検出装置２０００によって実行される処理の流れを例示するフローチャートである。取得部２０２０は、動作計画２０を取得する（Ｓ１０２）。取得部２０２０は、実映像４０を取得する（Ｓ１０４）。シミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０を用いてシミュレーション映像５０を生成する（Ｓ１０６）。判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０を用いて、ロボット１０に異常があるか否かを判定する（Ｓ１０８）。
【0037】
ここで、異常検出装置２０００によって実行される処理の流れは、図１に示した流れに限定されない。例えば、Ｓ１０２、Ｓ１０４、及びＳ１０６の実行順序は、動作計画２０の取得がシミュレーション映像５０の生成よりも前に行われる限りにおいて（すなわち、Ｓ１０６よりも先にＳ１０２が行われる限りにおいて）、任意の順序とすることができる。
【0038】
＜動作計画２０の取得：Ｓ１０２＞
取得部２０２０は動作計画２０を取得する（Ｓ１０２）。前述したように、動作計画２０は、１つ以上の時刻それぞれについて、（時刻，その時刻にロボット１０によって実行されるべき動作）という対応付けを示す。図５は、動作計画２０を例示する図である。図５において、動作計画２０は、時刻２２と動作２４との対応付けを示す。
取得部２０２０は動作計画２０を取得する（Ｓ１０２）。前述したように、動作計画２０は、１つ以上の時刻それぞれについて、（時刻，その時刻にロボット１０によって実行されるべき動作）という対応付けを示す。図５は、動作計画２０を例示する図である。図５において、動作計画２０は、時刻２２と動作２４との対応付けを示す。
【0039】
時刻２２は、ロボット１０によって特定の動作が実行されるべき時刻を特定可能な情報を示す。時刻２２は、動作計画２０に示されている最初の時刻などといった特定の時刻を基準時刻（例えば時刻０）とする相対時刻を示してもよいし、現実の日時である絶対時刻を示してもよい。
【0040】
動作２４は、ロボット１０によって行われるべき動作を特定可能な情報を示す。例えば動作２４は、ロボット１０の位置及び姿勢を示す。時刻２２と動作２４との複数のペアにより、ロボット１０の位置及び姿勢の変化を表すことで、ロボット１０の動作を表すことができる。ロボット１０の姿勢は、例えば、稼働可能なロボット１０の部位の姿勢パラメータ（３次元の回転軸それぞれについての角度など）で特定される。稼働可能な部位が複数ある場合、例えば動作２４は、その姿勢を変化させる必要のある１つ以上の部位それぞれについて、その姿勢パラメータを示す。なお、ロボット１０の位置が固定されている場合、動作２４は、ロボット１０の位置を示さなくてもよい。
【0041】
その他にも例えば、動作２４は、ロボット１０の動作を制御する制御コンピュータが解釈可能な態様で、ロボット１０に行わせる動作を表す。制御コンピュータは、ロボット１０の内部に設けられていてもよいし、ロボット１０の外部に設けられていてもよい。例えばこの場合、動作２４は、ロボット１０に特定の動作を行わせるためのコマンドを示す。また、コマンドに対して引数を指定する必要がある場合、動作２４は、コマンドと引数の組み合わせを示す。
【0042】
取得部２０２０が動作計画２０を取得する方法は任意である。例えば動作計画２０は、異常検出装置２０００からアクセス可能な記憶部に予め格納されている。この場合、取得部２０２０は、この記憶部にアクセスして、動作計画２０を取得する。この記憶部は、ロボット１０の内部に設けられていてもよいし、ロボット１０の外部に設けられていてもよい。その他にも例えば、取得部２０２０は、他の装置から送信された動作計画２０を受信することにより、動作計画２０を取得する。当該他の装置は、ロボット１０であってもよいし、ロボット１０以外であってもよい。
【0043】
ここで、ロボット１０によって行われる動作は、１つの動作計画２０にまとめて示されていてもよいし、複数の動作計画２０に分けて示されていてもよい。後者の場合、取得部２０２０は、これら複数の動作計画２０を一度にまとめて取得してもよいし、それぞれ異なるタイミングで取得してもよい。
【0044】
＜実映像４０の取得：Ｓ１０４＞
取得部２０２０は実映像４０を取得する（Ｓ１０４）。取得部２０２０が実映像４０を取得する方法は様々である。例えば実映像４０は、異常検出装置２０００からアクセス可能な記憶部に予め格納されている。この場合、取得部２０２０は、この記憶部にアクセスして、実映像４０を取得する。この記憶部は、カメラ３０の内部に設けられていてもよいし、カメラ３０の外部に設けられていてもよい。その他にも例えば、取得部２０２０は、他の装置から送信された実映像４０を受信することにより、実映像４０を取得する。当該他の装置は、カメラ３０であってもよいし、カメラ３０以外であってもよい。
取得部２０２０は実映像４０を取得する（Ｓ１０４）。取得部２０２０が実映像４０を取得する方法は様々である。例えば実映像４０は、異常検出装置２０００からアクセス可能な記憶部に予め格納されている。この場合、取得部２０２０は、この記憶部にアクセスして、実映像４０を取得する。この記憶部は、カメラ３０の内部に設けられていてもよいし、カメラ３０の外部に設けられていてもよい。その他にも例えば、取得部２０２０は、他の装置から送信された実映像４０を受信することにより、実映像４０を取得する。当該他の装置は、カメラ３０であってもよいし、カメラ３０以外であってもよい。
【0045】
ロボット１０によって行われる一連の動作は、１つの実映像４０に撮像されていてもよいし、複数の実映像４０に分けて撮像されていてもよい。後者の場合、取得部２０２０は、複数の実映像４０を一度に取得してもよいし、それぞれ異なるタイミングで取得してもよい。
【0046】
また、取得部２０２０は、実映像４０を構成する複数のビデオフレームを順次取得することにより、実映像４０を取得してもよい。例えばカメラ３０は、動画フレームを生成する度に、その動画フレームを異常検出装置２０００へ送信するように構成される。この場合、取得部２０２０は、カメラ３０から送信される動画フレームを取得し、異常検出装置２０００の内部において複数の動画フレームから実映像４０を生成することにより、実映像４０を取得することができる。なお、取得部２０２０は、カメラ３０から送信された複数の動画フレームから、１つの実映像４０を生成してもよいし、複数の実映像４０を生成してもよい。後者の場合、例えば取得部２０２０は、所定数のビデオフレームを取得する度に、それらのビデオフレームから実映像４０を生成する。これにより、３０秒や１分などといった所定の時間長ごとに、実映像４０が生成される。
【0047】
＜＜カメラ３０が複数設けられるケースについて＞＞
対象施設において、カメラ３０は複数設けられてもよい。ロボット１０が対象施設内を移動する場合、ロボット１０の動作の撮像に適した位置は、ロボット１０の位置や姿勢に依存する。そのため、対象施設内に複数のカメラ３０を設けておき、ロボット１０の位置や姿勢に応じて、ロボット１０の異常の検出に利用するカメラ３０を切り替えることが好適である。
対象施設において、カメラ３０は複数設けられてもよい。ロボット１０が対象施設内を移動する場合、ロボット１０の動作の撮像に適した位置は、ロボット１０の位置や姿勢に依存する。そのため、対象施設内に複数のカメラ３０を設けておき、ロボット１０の位置や姿勢に応じて、ロボット１０の異常の検出に利用するカメラ３０を切り替えることが好適である。
【0048】
【0049】
ロボット１０は、矢印７０に従って移動する。時刻ｔ１、ｔ２、ｔ３、及びｔ４におけるロボット１０の位置はそれぞれ、位置Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、及びＰ４である。
【0050】
ここで、位置Ｐ１からＰ２の範囲に位置するロボット１０の撮像には、カメラ３０－１が最も適している。また、位置Ｐ２からＰ３の範囲に位置するロボット１０の撮像には、カメラ３０－２が最も適している。そして、位置Ｐ３からＰ４の範囲に位置するロボット１０の撮像には、カメラ３０－３が最も適している。このように、ロボット１０の撮像に適したカメラ３０は、ロボット１０の位置によって変化しうる。
【0051】
【0052】
ロボット１０が図７における左方を向いて動作（例えば、左方にアームを伸ばして物を取る動作など）を行っている間、ロボット１０の撮像には、カメラ３０－１が最も適している。一方、ロボット１０が図７における右方を向いて動作（例えば、右方にアームを伸ばして物を取る動作など）を行っている間、ロボット１０の撮像には、カメラ３０－２が最も適している。このように、ロボット１０の撮像に適したカメラ３０は、ロボット１０の姿勢によっても変化しうる。
【0053】
このことから、複数のカメラ３０が設けられている場合、例えば取得部２０２０は、複数のカメラ３０の中から、利用すべきカメラ３０（以下、対象カメラ）を特定する。そして、取得部２０２０は、対象カメラから実映像４０を取得する。
【0054】
異常検出装置２０００が利用すべきカメラ３０は、時間と共に変化しうる。そのため、対象カメラは、その対象カメラを利用すべき期間と対応づけて特定される。
【0055】
期間と対象カメラとの対応関係を特定する方法は様々である。例えば取得部２０２０は、期間と対象カメラの識別情報とを対応づけた情報（以下、カメラ計画情報）を利用して、期間ごとの対象カメラを特定する。図８はカメラ計画情報を例示する図である。カメラ計画情報６０は、期間６２とカメラ識別情報６４とを対応づけている。期間６２は、対応する対象カメラを利用すべき期間を示す。カメラ識別情報６４は、対象カメラの識別情報を示す。
【0056】
図８では、図６のケースに対応したカメラ計画情報６０が例示されている。例えば前述したように、図６のケースにおいて、位置Ｐ１からＰ２の範囲に位置するロボット１０の撮像には、カメラ３０－１が最も適している。そして、ロボット１０の位置がＰ１からＰ２の間にある期間は、時刻ｔ１からｔ２である。そのため、図８のカメラ計画情報６０の一行目のレコードにおいて、時刻ｔ１からｔ２という期間６２に対応するカメラ識別情報６４には、カメラ３０－１の識別情報が示されている。
【0057】
取得部２０２０は、カメラ計画情報６０を利用して、複数の期間それぞれに対応する実映像４０を取得する。具体的には、取得部２０２０は、カメラ計画情報６０に示されている複数の期間６２それぞれについて、その期間６２に対応するカメラ識別情報６４を特定する。そして、取得部２０２０は、特定したカメラ識別情報６４で特定されるカメラ３０によって生成された実映像４０を取得する。
【0058】
カメラ計画情報６０は、人手で作成されてもよいし、動作計画２０に基づいてコンピュータによって生成されてもよい。後者の場合、カメラ計画情報６０を生成するコンピュータは、異常検出装置２０００であってもよいし、異常検出装置２０００以外の装置であってもよい。
【0059】
異常検出装置２０００が人手で作成されたり、異常検出装置２０００以外の装置によって生成されたりする場合、カメラ計画情報６０は、異常検出装置２０００からアクセス可能な記憶部に予め格納されている。一方、カメラ計画情報６０が異常検出装置２０００によって生成される場合、異常検出装置２０００は、取得した動作計画２０を用いて、カメラ計画情報６０を生成する。以下では一例として、カメラ計画情報６０が異常検出装置２０００によって生成されるものとして説明する。なお、カメラ計画情報６０を生成する異常検出装置２０００の機能構成部を、カメラ計画情報生成部と呼ぶ（図示せず）。
【0060】
取得部２０２０は、動作計画２０を用いて、ロボット１０の位置、姿勢、又は双方の時間変化を特定する。さらに取得部２０２０は、動作計画２０に示されている最初の時刻から最後の時刻までの期間（以下、ロボット１０の動作期間）に含まれる複数の時刻それぞれについて、その時刻におけるロボット１０の撮像に適したカメラ３０を、対象カメラとして特定する。例えば対象カメラは、ロボット１０の動作期間から所定のインターバルで抽出される複数の時刻それぞれについて特定される。さらに、取得部２０２０は、対象カメラが互いに同一であり、なおかつ、時間軸上で連続する時刻の集合を、その対象カメラに対応する期間として特定する。以上の処理により、ロボット１０の動作期間に含まれる複数の期間それぞれについて、期間と対象カメラとの対応付け、すなわち、カメラ計画情報６０が生成される。
【0061】
なお、或る時刻においてロボット１０の撮像に最も適したカメラ３０を特定する方法は任意である。例えば異常検出装置２０００は、或る時刻において、ロボット１０が撮像範囲に含まれ、なおかつ、撮像されるべきロボット１０の部位（例えばアーム）が向いている方向に位置するカメラ３０を、ロボット１０の撮像に最も適したカメラ３０として特定する。
【0062】
＜シミュレーション映像５０の生成：Ｓ１０６＞
シミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０を用いて、シミュレーション映像５０を生成する（Ｓ１０６）。例えばシミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０と、仮想３次元空間上に配置されたロボット１０の３次元モデル（以下、仮想ロボット）とを用いて、シミュレーション映像５０を生成する。仮想ロボットを表すデータは、異常検出装置２０００からアクセス可能な記憶部に予め格納しておく。
シミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０を用いて、シミュレーション映像５０を生成する（Ｓ１０６）。例えばシミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０と、仮想３次元空間上に配置されたロボット１０の３次元モデル（以下、仮想ロボット）とを用いて、シミュレーション映像５０を生成する。仮想ロボットを表すデータは、異常検出装置２０００からアクセス可能な記憶部に予め格納しておく。
【0063】
より具体的には、シミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０を用いて、実空間において予定されているロボット１０の位置及び姿勢の変化（すなわち動作）を、仮想３次元空間における仮想ロボットの位置及び姿勢の変化によってシミュレートする。そして、シミュレーション映像生成部２０４０は、仮想３次元空間における仮想ロボットの動作を、仮想３次元空間に配置された仮想カメラによって仮想的に撮像することにより、シミュレーション映像５０を生成する。
【0064】
仮想カメラは、実空間上のカメラ３０に相当する仮想的なカメラである。仮想３次元空間における仮想カメラの位置及びカメラパラメータ（画角や焦点距離など）は、実空間上におけるカメラ３０の位置及びカメラパラメータを、仮想３次元空間上で再現したものである。
【0065】
ここで、仮想３次元空間上に配置された仮想的なカメラにより、その仮想３次元空間上に配置された仮想的な物体を仮想的に撮像することで得られる映像を生成する技術には、３次元CG（Computer Graphics）ソフトウエアなどで利用されている技術を利用することができる。
【0066】
仮想ロボットは、ロボット１０の動作の異常を検出するために必要な粒度でロボット１０が再現された３次元モデルであればよく、ロボット１０が完全に再現された３次元モデルでなくてもよい。例えば仮想ロボットでは、ロボット１０の形状と大きさが再現されていればよく、ロボット１０の色やテクスチャなどは再現されていなくてもよい。
【0067】
実空間におけるロボット１０の動作を仮想３次元空間上でシミュレートする具体的な方法は様々である。例えば動作計画２０において、ロボット１０の動作が、ロボット１０の姿勢パラメータで表されているとする。この場合、例えばシミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０に示されている複数の時刻それぞれに対応するシミュレーション時刻において、仮想ロボットの姿勢を、当該時刻に対応づけられている姿勢パラメータで特定される姿勢に変化させる。
【0068】
その他にも例えば、動作２４が、ロボット１０に実行させる動作を表すコマンドを示しているとする。この場合、シミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０に示されている複数の時刻それぞれに対応するシミュレーション時刻について、コマンドの実行による仮想ロボットの姿勢変化を特定することにより、仮想ロボットの姿勢を変化させる。コマンドの実行によるロボット１０の姿勢変化は、例えば、ロボット１０の制御をシミュレートするためのシミュレーションソフトウエアなどを利用することにより、特定することができる。
【0069】
なお、前述したように、ロボット１０の動作により、ロボット１０の位置が変化する場合もある。この場合、シミュレーション映像生成部２０４０は、動作計画２０を用いて、仮想ロボットの姿勢に加え、仮想３次元空間上における仮想ロボットの位置も変化させる。
【0070】
なお、シミュレーション映像生成部２０４０は、対象施設の３次元モデル（以下、仮想施設）をさらに利用することで、ロボット１０の背景をさらにシミュレートしてもよい。この場合、シミュレーション映像生成部２０４０は、仮想施設上に仮想ロボットと仮想カメラを配置することにより、実空間の対象施設におけるロボット１０とカメラ３０をシミュレートする。
【0071】
＜＜カメラ３０が非固定カメラであるケースについて＞＞
カメラ３０が非固定カメラである場合、カメラ３０の位置やカメラパラメータが時間と共に変化しうる。そこで例えば、シミュレーション映像生成部２０４０は、時刻と、その時刻におけるカメラ３０の位置及びカメラパラメータとを対応づけた情報（以下、カメラ動作情報）を取得する。カメラ動作情報は、例えば、カメラ３０の動作のログで実現される。そしてシミュレーション映像生成部２０４０は、カメラ動作情報に示されている複数の時刻それぞれに対応するシミュレーション時刻について、カメラ動作情報に示されているカメラ３０の位置及びカメラパラメータに基づいて、仮想カメラの位置及びカメラパラメータを設定する。これにより、その位置や画角が変化する PTZ カメラやドローンに設けられているカメラなどによってロボット１０が撮像されるケースについてもシミュレーション映像５０を生成することができる。
カメラ３０が非固定カメラである場合、カメラ３０の位置やカメラパラメータが時間と共に変化しうる。そこで例えば、シミュレーション映像生成部２０４０は、時刻と、その時刻におけるカメラ３０の位置及びカメラパラメータとを対応づけた情報（以下、カメラ動作情報）を取得する。カメラ動作情報は、例えば、カメラ３０の動作のログで実現される。そしてシミュレーション映像生成部２０４０は、カメラ動作情報に示されている複数の時刻それぞれに対応するシミュレーション時刻について、カメラ動作情報に示されているカメラ３０の位置及びカメラパラメータに基づいて、仮想カメラの位置及びカメラパラメータを設定する。これにより、その位置や画角が変化する PTZ カメラやドローンに設けられているカメラなどによってロボット１０が撮像されるケースについてもシミュレーション映像５０を生成することができる。
【0072】
＜＜カメラ３０が複数設けられるケースについて＞＞
カメラ３０が複数設けられる場合、シミュレーションにおいて、これら複数のカメラ３０それぞれに対応する仮想カメラが利用される。例えばシミュレーション映像生成部２０４０は、複数のカメラ３０の中から特定のカメラ３０を選択し、選択したカメラ３０に対応する仮想カメラを利用して、シミュレーション映像５０を生成する。
カメラ３０が複数設けられる場合、シミュレーションにおいて、これら複数のカメラ３０それぞれに対応する仮想カメラが利用される。例えばシミュレーション映像生成部２０４０は、複数のカメラ３０の中から特定のカメラ３０を選択し、選択したカメラ３０に対応する仮想カメラを利用して、シミュレーション映像５０を生成する。
【0073】
例えばシミュレーション映像生成部２０４０は、前述したカメラ計画情報６０を利用して、シミュレーション映像５０の生成に利用する仮想カメラ（前述した対象カメラ）を選択する。カメラ計画情報６０は、期間６２と、その期間６２に利用すべきカメラ３０である対象カメラとを対応づけている。シミュレーション映像生成部２０４０は、カメラ計画情報６０に示されている複数の期間６２それぞれについて、その期間６２に対応するカメラ識別情報６４で特定される仮想カメラを利用して、シミュレーション映像５０を生成する。カメラ識別情報６４で特定される仮想カメラとは、そのカメラ識別情報６４で特定されるカメラ３０が再現された仮想カメラである。
【0074】
＜＜複数の実映像４０が取得されるケースについて＞＞
取得部２０２０は、それぞれ異なる期間に行われたロボット１０の動作が含まる複数の実映像４０を取得しうる。この場合、シミュレーション映像生成部２０４０は、各実映像４０に対応するシミュレーション映像５０を生成することが好ましい。
取得部２０２０は、それぞれ異なる期間に行われたロボット１０の動作が含まる複数の実映像４０を取得しうる。この場合、シミュレーション映像生成部２０４０は、各実映像４０に対応するシミュレーション映像５０を生成することが好ましい。
【0075】
例えば取得部２０２０が、時刻ｔ１ からｔ２におけるロボット１０の動作が記録された実映像Ｒ１と、時刻ｔ２からｔ３におけるロボット１０の動作が記録された実映像Ｒ２とを取得したとする。この場合、シミュレーション映像生成部２０４０は、時刻ｔ１からｔ２におけるロボット１０の動作がシミュレートされたシミュレーション映像Ｓ１と、時刻ｔ２からｔ３におけるロボット１０の動作がシミュレートされたシミュレーション映像Ｓ２とを生成する。そして、実映像Ｒ１とシミュレーション映像Ｓ１との比較、及び実映像Ｒ２とシミュレーション映像Ｓ２との比較がそれぞれ行われる。
【0076】
＜異常検出：Ｓ１０８＞
判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０を用いて、ロボット１０に異常があるか否かを判定する（Ｓ１０８）。具体的には、判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０との間の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて、ロボット１０に異常があるか否かを判定する。例えば判定部２０６０は、算出した類似度が閾値以下である場合に、ロボット１０に異常があると判定する。一方、判定部２０６０は、算出した類似度が閾値より大きい場合、ロボット１０に異常がないと判定する。
判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０を用いて、ロボット１０に異常があるか否かを判定する（Ｓ１０８）。具体的には、判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０との間の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて、ロボット１０に異常があるか否かを判定する。例えば判定部２０６０は、算出した類似度が閾値以下である場合に、ロボット１０に異常があると判定する。一方、判定部２０６０は、算出した類似度が閾値より大きい場合、ロボット１０に異常がないと判定する。
【0077】
例えば判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０の各動画フレームから、エッジ検出などの技術により、ロボット１０の外形を抽出する。さらに判定部２０６０は、複数の時刻それぞれについて、その時刻における実映像４０の動画フレームから抽出されたロボット１０の外形と、その時刻におけるシミュレーション映像５０の動画フレームから抽出されたロボット１０の外形との類似度を算出する。そして、判定部２０６０は、各時刻について算出された動画フレーム間の類似度を用いて、実映像４０とシミュレーション映像５０の類似度を算出する。実映像４０とシミュレーション映像５０の類似度は、例えば、各動画フレーム間で算出されたロボット１０の外形の類似度の統計値（平均値など）として算出される。
【0078】
その他にも例えば、判定部２０６０は、学習済みの機械学習モデルを利用して、実映像４０とシミュレーション映像５０の類似度を算出してもよい。機械学習モデルとしては、例えば、3D CNN（Convolutional Neural Network）などを利用することができる。例えば判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０のそれぞれを機械学習モデルに入力することにより、実映像４０とシミュレーション映像５０それぞれの特徴量を得る。そして判定部２０６０は、これらの特徴量間の類似度を、実映像４０とシミュレーション映像５０の類似度として算出する。ここで、特徴量間の類似度を算出する技術には、既存の種々の技術を利用することができる。
【0079】
実映像４０とシミュレーション映像５０は、開始時刻が互いに一致していない可能性がある。そこで判定部２０６０は、実映像４０とシミュレーション映像５０との間で、時間軸上の位置合わせを行うことが好適である。
【0080】
動作計画２０に示されている各動作の時刻が絶対時刻で表されているとする。この場合、判定部２０６０は、実映像４０から、動作計画２０に示されている最初の動作の時刻以前の映像を取り除く。これにより、実映像４０とシミュレーション映像５０との間で、開始時刻が一致する。一方、動作計画２０に示されている各動作の時刻が、最初の動作の時刻を基準時刻とする相対時刻で表されているとする。この場合、判定部２０６０は、基準時刻に対応する絶対時刻を特定し、実映像４０から、当該絶対時刻以前の映像を取り除く。ここで、ロボット１０の動作が開始された絶対時刻は、ロボット１０や、ロボット１０に対して動作計画２０に基づいた動作を指示する制御コンピュータなどから得ることができる。
【0081】
実映像４０が複数取得される場合、例えば判定部２０６０は、複数の実映像４０それぞれを、対応するシミュレーション映像５０と比較する。例えば前述したように複数のカメラ３０が利用される場合、カメラ計画情報６０を利用して、複数の期間それぞれに対応する対象カメラから実映像４０が取得される。また、カメラ計画情報６０を利用して、各実映像４０に対応するシミュレーション映像５０が生成される。そこで判定部２０６０は、互いに対応する実映像４０とシミュレーション映像５０との比較を行うことで、実映像４０とシミュレーション映像５０のペアごとに、ロボット１０の異常の有無を判定する。
【0082】
判定部２０６０は、実映像４０を複数に分割してもよい。この場合、判定部２０６０は、当該分割によって得られた複数の実映像（以下、部分実映像）を、それぞれに対応するシミュレーション映像と比較する。これにより、部分実映像ごとに、ロボット１０の異常の有無が判定される。
【0083】
このように実映像４０を複数に分割することは、ロボット１０が短い期間だけ異常な動作をするケースで特に有効である。ロボット１０が異常な動作をする期間が短い場合、実映像４０の全体をシミュレーション映像５０と比較すると、実映像４０とシミュレーション映像５０の類似度が高くなってしまう可能性があるためである。
【0084】
実映像４０を複数に分割する方法は様々である。例えば判定部２０６０は、実映像４０を所定の時間長ごとの部分実映像に分割する。図９は、実映像４０が所定の時間長ごとに分割されるケースを例示する図である。図９において、実映像４０は、時間長Ｌごとに部分実映像４２に分割されている。判定部２０６０は、時間長Ｌごとのシミュレーション映像５０を、対応する部分実映像４２と比較する。
【0085】
シミュレーション映像生成部２０４０は、実映像４０に対応するシミュレーション映像５０を生成してもよいし、各部分実映像４２に対応するシミュレーション映像５０を生成してもよい。前者の場合、判定部２０６０は、実映像４０と同様に、シミュレーション映像５０についても、時間長Ｌごとの映像に分割する。
【0086】
その他にも例えば、判定部２０６０は、実映像４０を所定個の部分実映像４２に分割してもよい（図示せず）。
【0087】
その他にも例えば、判定部２０６０は、動作計画２０に示されている動作ごとに、実映像４０を分割してもよい。こうすることで、ロボット１０の異常の有無が、動作計画２０に示されているロボット１０の動作ごとに判定される。
【0088】
図１０は、実映像４０がロボット１０の動作ごとに分割されるケースを例示する図である。図１０において、動作計画２０は、（時刻ｔ１，動作Ｍ１）、（時刻ｔ２，動作Ｍ２）、及び（時刻ｔ３，動作Ｍ３）という３つの動作を示している。
【0089】
判定部２０６０は、実映像４０を、時刻ｔ１からｔ２までの部分実映像４２、時刻ｔ２からｔ３までの部分実映像４２、及び時刻ｔ３以降の部分実映像４２という３つの部分実映像４２に分割する。そして、判定部２０６０は、時刻ｔ１からｔ２まで期間、時刻ｔ２からｔ３までの期間、及び時刻ｔ３以降の期間という３つの期間それぞれについて、部分実映像４２とシミュレーション映像５０との比較を行う。
【0090】
判定部２０６０は、動作ごとに分割された部分実映像４２を、さらに複数の映像に分割してもよい。例えば部分実映像４２は、所定の時間長ごと又は所定個の映像に分割される。
【0091】
＜結果の出力＞
異常検出装置２０００は、処理結果を表す情報（以下、出力情報）を出力する。例えば出力情報は、ロボット１０の異常の有無を示す。実映像４０が複数取得される場合、例えば出力情報は、各実映像４０についてロボット１０の異常の有無を示してもよい。その他にも例えば、出力情報は、複数の実映像４０のうち、ロボット１０の異常が検出された実映像４０の識別情報（例えばファイル名）や、ロボット１０の異常が検出された実映像４０自体を含んでもよい。
異常検出装置２０００は、処理結果を表す情報（以下、出力情報）を出力する。例えば出力情報は、ロボット１０の異常の有無を示す。実映像４０が複数取得される場合、例えば出力情報は、各実映像４０についてロボット１０の異常の有無を示してもよい。その他にも例えば、出力情報は、複数の実映像４０のうち、ロボット１０の異常が検出された実映像４０の識別情報（例えばファイル名）や、ロボット１０の異常が検出された実映像４０自体を含んでもよい。
【0092】
実映像４０が複数の部分実映像４２に分割される場合、例えば出力情報は、各部分実映像４２についてロボット１０の異常の有無を示す。その他にも例えば、出力情報は、複数の部分実映像４２のうち、ロボット１０の異常が検出された部分実映像４２の識別情報（例えばファイル名）や、ロボット１０の異常が検出された部分実映像４２自体を含んでもよい。
【0093】
出力情報は、異常が検出された際にロボット１０が行っていた動作に関する情報（例えばロボット１０の姿勢やコマンドなど）を示してもよい。異常が検出された際にロボット１０が行っていた動作は、異常が検出された実映像４０や部分実映像４２と、動作計画２０との対応関係に基づいて、特定することができる。
【0094】
例えばロボット１０の異常が、時刻ｔ１からｔ２までの間の実映像４０や部分実映像４２から検出されたとする。この場合、異常検出装置２０００は、動作計画２０から、時刻ｔ１からｔ２までの間に行われるロボット１０の動作を抽出することにより、異常が検出された際にロボット１０が行っていた動作を特定することができる。
【0095】
出力情報の出力態様は任意である。例えば異常検出装置２０００は、出力情報を記憶部に格納する。その他にも例えば、異常検出装置２０００は、出力情報をディスプレイ装置に表示させる。その他にも例えば、異常検出装置２０００は、出力情報を他の装置に送信してもよい。当該他の装置は、例えば、対象施設の管理者や、対象施設で作業をしている作業員によって利用されるコンピュータである。
【0096】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【0097】
なお、上述の例において、プログラムは、コンピュータに読み込まれた場合に、実施形態で説明された１又はそれ以上の機能をコンピュータに行わせるための命令群（又はソフトウェアコード）を含む。プログラムは、プログラム又は実体のある記憶媒体に格納されてもよい。限定ではなく例として、プログラム又は実体のある記憶媒体は、random-access memory（RAM）、read-only memory（ROM）、フラッシュメモリ、solid-state drive（SSD）又はその他のメモリ技術、CD-ROM、digital versatile disc（DVD）、Blu-ray（登録商標）ディスク又はその他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ又はその他の磁気ストレージデバイスを含む。プログラムは、一時的なプログラム又は通信媒体上で送信されてもよい。限定ではなく例として、一時的なプログラム又は通信媒体は、電気的、光学的、音響的、またはその他の形式の伝搬信号を含む。
【0098】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得手段と、
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成手段と、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定手段と、を有する異常検出装置。
（付記２）
前記判定手段は、前記実映像と前記シミュレーション映像の類似度を算出し、その類似度が閾値以下である場合に、前記ロボットに異常があると判定する、付記１に記載の異常検出装置。
（付記３）
前記動作計画は、時刻と、その時刻において前記ロボットに行わせるべき動作との対応付けを複数示しており、
前記シミュレーション映像生成手段は、
前記ロボットの３次元モデルを取得し、
前記動作計画に示されている複数の時刻それぞれについて、その時刻における前記３次元モデルの状態を、その時刻に対応する動作に基づく状態に変化させることにより、前記シミュレーション映像を生成する、付記１又は２に記載の異常検出装置。
（付記４）
前記取得手段は、複数の期間それぞれについて、複数の前記カメラの中から、その期間についての前記実映像を取得すべきカメラである対象カメラを特定し、前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成手段は、複数の前記期間それぞれについて、その期間において前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記１又は２に記載の異常検出装置。
（付記５）
前記取得手段は、
複数の期間それぞれについて前記対象カメラを示すカメラ計画情報を取得し、
前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成手段は、前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記４に記載の異常検出装置。
（付記６）
ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得ステップと、
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成ステップと、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定ステップと、を有する、コンピュータによって実行される異常検出方法。
（付記７）
前記判定ステップにおいて、前記実映像と前記シミュレーション映像の類似度を算出し、その類似度が閾値以下である場合に、前記ロボットに異常があると判定する、付記６記載の異常検出方法。
（付記８）
前記動作計画は、時刻と、その時刻において前記ロボットに行わせるべき動作との対応付けを複数示しており、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、
前記ロボットの３次元モデルを取得し、
前記動作計画に示されている複数の時刻それぞれについて、その時刻における前記３次元モデルの状態を、その時刻に対応する動作に基づく状態に変化させることにより、前記シミュレーション映像を生成する、付記６又は７に記載の異常検出方法。
（付記９）
前記取得ステップにおいて、複数の期間それぞれについて、複数の前記カメラの中から、その期間についての前記実映像を取得すべきカメラである対象カメラを特定し、前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、複数の前記期間それぞれについて、その期間において前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記６又は７に記載の異常検出方法。
（付記１０）
前記取得ステップにおいて、
複数の期間それぞれについて前記対象カメラを示すカメラ計画情報を取得し、
前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記９に記載の異常検出方法。
（付記１１）
ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得ステップと、
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成ステップと、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１２）
前記判定ステップにおいて、前記実映像と前記シミュレーション映像の類似度を算出し、その類似度が閾値以下である場合に、前記ロボットに異常があると判定する、付記１１に記載のプログラム。
（付記１３）
前記動作計画は、時刻と、その時刻において前記ロボットに行わせるべき動作との対応付けを複数示しており、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、
前記ロボットの３次元モデルを取得し、
前記動作計画に示されている複数の時刻それぞれについて、その時刻における前記３次元モデルの状態を、その時刻に対応する動作に基づく状態に変化させることにより、前記シミュレーション映像を生成する、付記１１又は１２に記載のプログラム。
（付記１４）
前記取得ステップにおいて、複数の期間それぞれについて、複数の前記カメラの中から、その期間についての前記実映像を取得すべきカメラである対象カメラを特定し、前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、複数の前記期間それぞれについて、その期間において前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記１１又は１２に記載のプログラム。
（付記１５）
前記取得ステップにおいて、
複数の期間それぞれについて前記対象カメラを示すカメラ計画情報を取得し、
前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記１４に記載のプログラム。
（付記１）
ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得手段と、
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成手段と、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定手段と、を有する異常検出装置。
（付記２）
前記判定手段は、前記実映像と前記シミュレーション映像の類似度を算出し、その類似度が閾値以下である場合に、前記ロボットに異常があると判定する、付記１に記載の異常検出装置。
（付記３）
前記動作計画は、時刻と、その時刻において前記ロボットに行わせるべき動作との対応付けを複数示しており、
前記シミュレーション映像生成手段は、
前記ロボットの３次元モデルを取得し、
前記動作計画に示されている複数の時刻それぞれについて、その時刻における前記３次元モデルの状態を、その時刻に対応する動作に基づく状態に変化させることにより、前記シミュレーション映像を生成する、付記１又は２に記載の異常検出装置。
（付記４）
前記取得手段は、複数の期間それぞれについて、複数の前記カメラの中から、その期間についての前記実映像を取得すべきカメラである対象カメラを特定し、前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成手段は、複数の前記期間それぞれについて、その期間において前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記１又は２に記載の異常検出装置。
（付記５）
前記取得手段は、
複数の期間それぞれについて前記対象カメラを示すカメラ計画情報を取得し、
前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成手段は、前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記４に記載の異常検出装置。
（付記６）
ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得ステップと、
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成ステップと、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定ステップと、を有する、コンピュータによって実行される異常検出方法。
（付記７）
前記判定ステップにおいて、前記実映像と前記シミュレーション映像の類似度を算出し、その類似度が閾値以下である場合に、前記ロボットに異常があると判定する、付記６記載の異常検出方法。
（付記８）
前記動作計画は、時刻と、その時刻において前記ロボットに行わせるべき動作との対応付けを複数示しており、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、
前記ロボットの３次元モデルを取得し、
前記動作計画に示されている複数の時刻それぞれについて、その時刻における前記３次元モデルの状態を、その時刻に対応する動作に基づく状態に変化させることにより、前記シミュレーション映像を生成する、付記６又は７に記載の異常検出方法。
（付記９）
前記取得ステップにおいて、複数の期間それぞれについて、複数の前記カメラの中から、その期間についての前記実映像を取得すべきカメラである対象カメラを特定し、前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、複数の前記期間それぞれについて、その期間において前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記６又は７に記載の異常検出方法。
（付記１０）
前記取得ステップにおいて、
複数の期間それぞれについて前記対象カメラを示すカメラ計画情報を取得し、
前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記９に記載の異常検出方法。
（付記１１）
ロボットの動作計画と、前記動作計画に従って動作する前記ロボットをカメラで撮像することで生成された実映像とを取得する取得ステップと、
前記動作計画を用いてシミュレートされた前記ロボットの映像であるシミュレーション映像を生成するシミュレーション映像生成ステップと、
前記シミュレーション映像と前記実映像との比較により、前記ロボットに異常があるか否かを判定する判定ステップと、をコンピュータに実行させるプログラム。
（付記１２）
前記判定ステップにおいて、前記実映像と前記シミュレーション映像の類似度を算出し、その類似度が閾値以下である場合に、前記ロボットに異常があると判定する、付記１１に記載のプログラム。
（付記１３）
前記動作計画は、時刻と、その時刻において前記ロボットに行わせるべき動作との対応付けを複数示しており、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、
前記ロボットの３次元モデルを取得し、
前記動作計画に示されている複数の時刻それぞれについて、その時刻における前記３次元モデルの状態を、その時刻に対応する動作に基づく状態に変化させることにより、前記シミュレーション映像を生成する、付記１１又は１２に記載のプログラム。
（付記１４）
前記取得ステップにおいて、複数の期間それぞれについて、複数の前記カメラの中から、その期間についての前記実映像を取得すべきカメラである対象カメラを特定し、前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、複数の前記期間それぞれについて、その期間において前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記１１又は１２に記載のプログラム。
（付記１５）
前記取得ステップにおいて、
複数の期間それぞれについて前記対象カメラを示すカメラ計画情報を取得し、
前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって生成された前記実映像を取得し、
前記シミュレーション映像生成ステップにおいて、前記カメラ計画情報に示されている複数の期間それぞれについて、前記カメラ計画情報においてその期間に対応づけられている前記対象カメラによって撮像される前記ロボットの前記シミュレーション映像を生成する、付記１４に記載のプログラム。
【符号の説明】
【0099】
１０ ロボット
２０ 動作計画
２２ 時刻
２４ 動作
３０ カメラ
４０ 実映像
４２ 部分実映像
５０ シミュレーション映像
６０ カメラ計画情報
６２ 期間
６４ カメラ識別情報
７０ 矢印
１０００ コンピュータ
１０２０ バス
１０４０ プロセッサ
１０６０ メモリ
１０８０ ストレージデバイス
１１００ 入出力インタフェース
１１２０ ネットワークインタフェース
２０００ 異常検出装置
２０２０ 取得部
２０４０ シミュレーション映像生成部
２０６０ 判定部
２０ 動作計画
２２ 時刻
２４ 動作
３０ カメラ
４０ 実映像
４２ 部分実映像
５０ シミュレーション映像
６０ カメラ計画情報
６２ 期間
６４ カメラ識別情報
７０ 矢印
１０００ コンピュータ
１０２０ バス
１０４０ プロセッサ
１０６０ メモリ
１０８０ ストレージデバイス
１１００ 入出力インタフェース
１１２０ ネットワークインタフェース
２０００ 異常検出装置
２０２０ 取得部
２０４０ シミュレーション映像生成部
２０６０ 判定部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】