特開 2024-147172 搬送タスク管理システムと、搬送タスク管理方法

(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】P2024147172

(43)【公開日】2024-10-16

(54)【発明の名称】搬送タスク管理システムと、搬送タスク管理方法

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/43 20240101AFI20241008BHJP

   B65G 1/00 20060101ALI20241008BHJP

【ＦＩ】

G05D1/02 P

B65G1/00 501C

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023060014

(22)【出願日】2023-04-03

(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】奥野 東

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 潔人

(72)【発明者】

【氏名】寧 鋭

【テーマコード（参考）】

3F022

5H301

【Ｆターム（参考）】

3F022AA15

3F022JJ11

3F022LL07

5H301AA02

5H301AA10

5H301BB05

5H301BB14

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301DD07

5H301KK02

5H301KK03

5H301KK08

5H301KK09

5H301KK18

5H301KK19

(57)【要約】

【課題】搬送ロボットによる搬送時間にばらつきが生じても、搬送の遅延を少なくすることができる、搬送タスク管理システムを提供する。
【解決手段】本発明による搬送タスク管理システムは、搬送タスクに関するタスク情報と、ロボットに関するロボット情報とを入力する搬送情報受付部１１０と、ロボットによる搬送タスクが遅延する確率である遅延リスクを算出する遅延リスク算出部１１１と、タスク情報に含まれる搬送タスクに対して、ロボット情報に含まれるロボットを、遅延リスクが最小になるように割り当てる処理である、タスク割り当て処理を実行するタスク割り当て部１１２と、タスク割り当て結果を出力する結果出力部１１３とを備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

搬送タスクに関するタスク情報と、前記搬送タスクを実行するロボットに関するロボット情報とを入力する搬送情報受付部と、
前記ロボットによる前記搬送タスクが遅延する確率である遅延リスクを算出する遅延リスク算出部と、
前記タスク情報に含まれる前記搬送タスクに対して、前記ロボット情報に含まれる前記ロボットを、前記遅延リスクが最小になるように割り当てる処理である、タスク割り当て処理を実行するタスク割り当て部と、
前記タスク割り当て処理の結果であるタスク割り当て結果を出力する結果出力部と、
を備える、
ことを特徴とする搬送タスク管理システム。

【請求項2】

前記遅延リスク算出部は、前記遅延リスクを、前記ロボットの搬送時間の確率密度分布を基に算出し、
前記確率密度分布は、前記タスク情報に含まれる前記搬送タスクと、前記ロボット情報に含まれる前記ロボットとの組合せごとに設定されている、
請求項１に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項3】

前記搬送タスクに対して、前記ロボットの移動経路を計画する経路計画部と、
シミュレーションを行い、前記搬送タスクに対して、前記経路計画部が計画した前記移動経路を用いて前記確率密度分布を求める搬送シミュレーション実行部を備え、
前記遅延リスク算出部は、前記搬送シミュレーション実行部が求めた前記確率密度分布を基に、前記遅延リスクを算出する、
請求項２に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項4】

前記搬送タスクに対して、前記ロボットの移動経路を計画する経路計画部と、
前記ロボットが実際に前記搬送タスクを実行したときの実測データを保存しており、前記搬送タスクに対して、前記経路計画部が計画した前記移動経路について、前記実測データに含まれる前記搬送時間から前記確率密度分布を求める実測データ評価部を備え、
前記遅延リスク算出部は、前記実測データ評価部が求めた前記確率密度分布を基に、前記遅延リスクを算出する、
請求項２に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項5】

前記遅延リスク算出部は、前記タスク情報に含まれる全ての前記搬送タスクに対して前記遅延リスクを求め、
前記タスク割り当て部は、前記遅延リスクの総和または最大値が最小となるように、前記搬送タスクに対して前記ロボットを割り当てる、
請求項１に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項6】

前記遅延リスク算出部は、前記確率密度分布の代表値を用いて、前記搬送時間を求める、
請求項２に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項7】

前記ロボットの最適台数を求める最適化部を備え、
前記タスク割り当て部は、前記タスク割り当て処理を、前記ロボットの台数を変えて複数回実施し、
前記最適化部は、前記ロボットの台数のそれぞれについて、前記遅延リスクに関する評価指標を導出し、前記評価指標を用いて前記ロボットの最適台数を求める、
請求項１に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項8】

前記ロボットが前記搬送タスクを実行する搬送エリアのレイアウトを最適化する最適化部を備え、
前記タスク割り当て部は、前記タスク割り当て処理を、前記レイアウトを変えて複数回実施し、
前記最適化部は、前記レイアウトのそれぞれについて、前記遅延リスクに関する評価指標を導出し、前記評価指標を用いて最適な前記レイアウトを求める、
請求項１に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項9】

前記タスク割り当て結果を基に、前記ロボットに制御指令を与える制御指令部と、
前記ロボットの前記搬送タスクの実行状況を含むタスク実行状況データを、前記ロボットから取得するタスク実行状況取得部と、
を備える、
請求項１に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項10】

前記タスク実行状況取得部は、予め定められた時間間隔で、前記タスク実行状況データを前記ロボットから取得し、
前記タスク割り当て部は、前記タスク実行状況取得部から前記タスク実行状況データを取得し、取得した前記タスク実行状況データを基に、前記タスク割り当て処理を実行する、
請求項９に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項11】

前記タスク実行状況取得部は、前記タスク実行状況データを前記ロボットから取得し、
前記タスク割り当て部は、前記タスク実行状況取得部から前記タスク実行状況データを取得し、取得した前記タスク実行状況データに応じて、前記タスク割り当て処理を実行する、
請求項９に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項12】

画面を備える入出力端末を備え、
前記入出力端末は、前記タスク割り当て結果と前記遅延リスクを前記画面に表示する、
請求項１に記載の搬送タスク管理システム。

【請求項13】

演算処理部を備える搬送タスク管理システムが実行し、
前記演算処理部が、搬送タスクに関するタスク情報と、前記搬送タスクを実行するロボットに関するロボット情報とを入力する搬送データ入力工程と、
前記演算処理部が、前記ロボットによる前記搬送タスクが遅延する確率である遅延リスクを算出する遅延リスク算出工程と、
前記演算処理部が、前記タスク情報に含まれる前記搬送タスクに対して、前記ロボット情報に含まれる前記ロボットを、前記遅延リスクが最小になるように割り当てる処理である、タスク割り当て処理を実行するタスク割り当て工程と、
前記演算処理部が、前記タスク割り当て処理の結果であるタスク割り当て結果を出力する結果出力工程と、
を備えることを特徴とする搬送タスク管理方法。

【請求項14】

前記遅延リスク算出工程では、前記演算処理部が、前記遅延リスクを、前記ロボットの搬送時間の確率密度分布を基に算出し、
前記確率密度分布は、前記タスク情報に含まれる前記搬送タスクと、前記ロボット情報に含まれる前記ロボットとの組合せごとに設定されている、
請求項１３に記載の搬送タスク管理方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、複数の搬送ロボットによる搬送タスクの管理システムと管理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

製造工場や物流倉庫において、ＡＧＶ（無人搬送車）やＡＭＲ（自律走行車）などの搬送ロボットによる搬送の自動化が進んでいる。これに伴い、最小限の台数のロボットで効率的に物品を搬送することができるように、搬送タスクの管理について研究開発が行われている。搬送タスクの従来の管理システムと管理方法の例は、特許文献１と特許文献２に記載されている。

【0003】

特許文献１に記載された搬送管理システムは、各々が始点と終点を有する搬送タスクを示すｐ個の搬送タスク情報を受け付ける受付部と、ｐ個の搬送タスク情報を互いに連結してｑ（ｑ＜ｐ）個の連結タスク情報を生成する連結部と、ｑ個の連結タスク情報をｑ個の搬送移動装置にそれぞれ割り当てる割当部とを含む。連結部は、ｑ個の搬送移動装置がｑ個の連結タスク情報をそれぞれ実行するのに要する、ｑ個の搬送移動装置の移動距離の合計である総移動距離が短くなるようにｑ個の連結タスク情報を生成する。

【0004】

特許文献２に記載された方法は、複数のタスクを定義し、該複数のタスクをマージし、オンライン最小性能損失スケジューリング（ＯＭＰＬＳ）技術を実装することにより、最初により高い性能損失値を有するタスクを、次いで、デッドライン内でスケジューリングすることができ且つマージされたタスクの中で低い性能損失値を有するタスクをスケジューリングし、最後に、予め定義されたデッドライン内にスケジューリングすることができないタスクの残りのサブセットの性能損失値を最小にすることによって、マルチロボット環境におけるノンプリエンプティブタスクのスケジューリングの最適化を提供する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２２－１３４８３４号公報

【特許文献2】特開２０２０－１４９６７５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

工場や倉庫において搬送ロボットで物品を搬送する場合には、搬送が遅延しないことが重要である。例えば、製造工場で複数の組み立てライン間での搬送に搬送ロボットを導入する場合、搬送先のラインでの生産工程に影響を及ぼさないように、搬送が遅延しないことが求められる。特に、既存の工場に搬送ロボットを導入する場合には、新たに搬送ロボット専用の移動スペースを確保することが難しく、搬送ロボットの移動空間を人と共有することになる。移動空間を搬送ロボットと人とで共有していると、安全性の確保のために、人が周囲にいるときには搬送ロボットが減速したり一時停止したりする。このため、搬送ロボットの搬送時間にばらつきが生じたり、搬送に遅延が生じたりすることがある。

【0007】

従来の技術、例えば特許文献１に記載された技術では、搬送ロボットの総移動距離を短くして搬送効率を改善するが、上述したような、搬送ロボットの搬送時間のばらつきを考慮しておらず、搬送が遅延することが考慮されていない。また、従来の技術、例えば特許文献２に記載された技術では、デッドラインを超えた遅延で生じた損失を最小化するようにタスクをスケジューリングするが、搬送ロボットの搬送時間のばらつきや遅延が発生する確率を定量的に評価しておらず、遅延の発生を正しく把握できない。

【0008】

このように、従来の技術では、人とロボットが移動空間を共有することなどにより生じる搬送時間のばらつきが十分に考慮されておらず、搬送ロボットによる搬送の遅延を減らす点で課題がある。

【0009】

本発明の目的は、搬送ロボットによる搬送時間にばらつきが生じても、搬送の遅延を少なくすることができる、搬送タスク管理システムと搬送タスク管理方法を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本発明による搬送タスク管理システムは、搬送タスクに関するタスク情報と、前記搬送タスクを実行するロボットに関するロボット情報とを入力する搬送情報受付部と、前記ロボットによる前記搬送タスクが遅延する確率である遅延リスクを算出する遅延リスク算出部と、前記タスク情報に含まれる前記搬送タスクに対して、前記ロボット情報に含まれる前記ロボットを、前記遅延リスクが最小になるように割り当てる処理である、タスク割り当て処理を実行するタスク割り当て部と、前記タスク割り当て処理の結果であるタスク割り当て結果を出力する結果出力部とを備える。

【0011】

本発明による搬送タスク管理方法は、演算処理部を備える搬送タスク管理システムが実行し、前記演算処理部が、搬送タスクに関するタスク情報と、前記搬送タスクを実行するロボットに関するロボット情報とを入力する搬送データ入力工程と、前記演算処理部が、前記ロボットによる前記搬送タスクが遅延する確率である遅延リスクを算出する遅延リスク算出工程と、前記演算処理部が、前記タスク情報に含まれる前記搬送タスクに対して、前記ロボット情報に含まれる前記ロボットを、前記遅延リスクが最小になるように割り当てる処理である、タスク割り当て処理を実行するタスク割り当て工程と、前記演算処理部が、前記タスク割り当て処理の結果であるタスク割り当て結果を出力する結果出力工程とを備える。

【発明の効果】

【0012】

本発明によると、搬送ロボットによる搬送時間にばらつきが生じても、搬送の遅延を少なくすることができる、搬送タスク管理システムと搬送タスク管理方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の実施例１による搬送タスク管理システムの構成の例を示す図である。

【図2】搬送データの例を示す図である。

【図3】遅延リスクの例を説明する図であり、搬送ロボットの搬送時間の確率密度分布を示す図である

【図4】タスク割り当て部が、任意の１つのタスクに搬送ロボットを割り当てる処理のフローチャートの例を示す図である。

【図5A】タスク割り当て処理の結果を出力した例を示す図であり、タスク割り当て結果データの例を示す図である。

【図5B】タスク割り当て処理の結果を出力した例を示す図であり、タスク割り当て結果の可視化表示５１０の例を示す図である。

【図6】本実施例による搬送タスク管理システムのハードウェア構成の例を示す図である。

【図7】本発明の実施例２による搬送タスク管理システムの構成の例を示す図である。

【図8】、搬送ロボットが搬送タスクを実行する搬送エリアのレイアウトの例を示す図である。

【図9】搬送シミュレーション実行部が、モンテカルロ法を用いて搬送時間の確率密度分布を求める処理のフローチャートの例を示す図である。

【図10】搬送シミュレーション実行部が搬送時間の確率密度分布を推定する方法の例を説明するための図である。

【図11】本発明の実施例３による搬送タスク管理システムの構成の例を示す図である。

【図12】本発明の実施例４による搬送タスク管理システムの構成の例を示す図である。

【図13】最適化部が求めた、搬送ロボットの台数と評価指標との関係の例を示す図である。

【図14】本発明の実施例５による搬送タスク管理システムの構成の例を示す図である。

【図15】タスク実行状況データの例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

本発明による搬送タスク管理システムと搬送タスク管理方法では、例えば搬送ロボットがその移動空間を人と共有するなどのために、搬送ロボットによる搬送時間にばらつきが生じても、物品の搬送に遅延が生じないようにロボットをタスクに割り当てることができ、搬送の遅延を少なくすることができる。

【0015】

本明細書において、物品を搬送するタスクを搬送タスク、または単にタスクと呼ぶ。また、搬送タスクを実行するロボットを搬送ロボット、または単にロボットと呼ぶ。

【0016】

以下、本発明の実施例による、搬送タスク管理システムと搬送タスク管理方法を説明する。本実施例による搬送タスク管理方法は、本実施例による搬送タスク管理システムが実行する。以下の実施例では、搬送タスクが主に製造工場で行われる例について説明する。但し、本発明は、物流倉庫やレストランなど、搬送ロボットによる搬送タスクが行われるあらゆる場所に適用可能である。なお、本明細書で用いる図面において、同一のまたは対応する構成要素には同一の符号を付け、これらの構成要素については繰り返しの説明を省略する場合がある。

【実施例0017】

本発明の実施例１による、搬送タスク管理システムと搬送タスク管理方法を説明する。

【0018】

図１は、本実施例による搬送タスク管理システム１００の構成の例を示す図である。搬送タスク管理システム１００は、コンピュータで構成することができ、演算処理部１０１と入出力端末１２０を備える。

【0019】

入出力端末１２０は、入力部１２１、及び出力部１２２を備え、演算処理部１０１に接続される。入力部１２１は、演算処理部１０１へ指示やデータなどを入力するための構成要素であり、キーボード、マウス、及びタッチパネルなどで構成することができる。出力部１２２は、演算処理部１０１の計算結果などを出力するための構成要素であり、モニターなどの画面を備える機器で構成することができる。

【0020】

演算処理部１０１は、搬送情報受付部１１０、遅延リスク算出部１１１、タスク割り当て部１１２、及び結果出力部１１３を備える。

【0021】

搬送情報受付部１１０は、搬送データを入力する。

【0022】

図２は、搬送データの例を示す図である。搬送データは、少なくともタスクデータ２００とロボットデータ２１０を含む。

【0023】

タスクデータ２００は、搬送タスクに関する情報であるタスク情報を示し、タスクＩＤ２０１、搬送品ＩＤ２０２、搬送可能時刻２０３、納期２０４、始点２０５、及び終点２０６を含む。タスクデータ２００は、搬送タスク管理システム１００の上位のシステムまたは作業員によって生成され、搬送情報受付部１１０によって演算処理部１０１に入力される。例えば、製造工場での搬送の場合には、タスクデータ２００は、ＭＥＳ（製造実行システム、Manufacturing Execution System）によって、製造ラインへの指令と共に生成される。

【0024】

タスクＩＤ２０１は、搬送ロボットが実行する搬送タスクを特定する値である。

【0025】

搬送品ＩＤ２０２は、搬送ロボットが搬送する物品を特定する値である。

【0026】

搬送可能時刻２０３は、搬送ロボットによる物品の搬送が可能になる時刻であり、例えば、搬送される物品が製造されて搬送可能となる時刻である。搬送可能時刻２０３は、工場で工程を実施する設備の間での搬送のような場合には存在するが、部品庫などから物品を搬送する場合には、タスクデータ２００に含まれないこともある。本実施例では、タスクデータ２００に搬送可能時刻２０３が含まれている例を説明する。

【0027】

納期２０４は、搬送ロボットが物品を搬送する期限である。

【0028】

始点２０５と終点２０６は、それぞれ、搬送ロボットが物品を搬送する出発点と到着点である。

【0029】

ロボットデータ２１０は、搬送タスクを実行する搬送ロボットに関する情報であるロボット情報を示し、ロボットＩＤ２１１、タイプ２１２、標準速度２１３、及び初期位置２１４を含む。ロボットデータ２１０は、例えば予め生成されたデータや作業員が入出力端末１２０により入力したデータであり、搬送情報受付部１１０によって演算処理部１０１に入力される。

【0030】

ロボットＩＤ２１１は、搬送ロボットを特定する値である。

【0031】

タイプ２１２は、搬送ロボットの種類や型式を特定する値である。

【0032】

標準速度２１３は、搬送ロボットが移動するときの標準的な移動速度である。

【0033】

初期位置２１４は、搬送ロボットの初期位置を座標で表したものである。

【0034】

本実施例では、搬送ロボットのみが物品を搬送するとし、ロボットデータ２１０には搬送ロボットのみのデータが含まれている。搬送ロボットだけでなく人も物品を搬送する場合には、物品を搬送する人のデータをロボットデータ２１０に含めてもよい。例えば、タイプ２１２の値により、物品を搬送するのが人であることを示すことができる。

【0035】

図１の搬送タスク管理システム１００の説明に戻る。

【0036】

遅延リスク算出部１１１は、搬送ロボットの搬送時間の確率密度分布を基に、遅延リスクを算出する。遅延リスクは、搬送ロボットによる搬送タスクの実行が、タスクデータ２００に設定された納期２０４よりも遅れる確率（すなわち、搬送ロボットが、搬送タスクごとに設定された納期２０４を超えて物品を搬送する確率）である。

【0037】

図３は、遅延リスクの例を説明する図であり、搬送ロボットの搬送時間の確率密度分布３０２を示す図である。遅延リスクは、搬送ロボットによる搬送タスクが遅延する確率である。本実施例１においては、遅延リスクは、横軸が搬送時間で縦軸が確率密度の値で表された確率密度分布３０２において、搬送時間が納期２０４を超える時間となる領域３０４の面積で表される。搬送時間の確率密度分布３０２は、タスクデータ２００に含まれる各タスクとロボットデータ２１０に含まれる各ロボットとの組合せごとに設定されており、遅延リスク算出部１１１に保存されている。

【0038】

遅延リスク算出部１１１は、各タスクと各ロボットとの組合せごとに、確率密度分布３０２を用いて領域３０４の面積を計算することで、遅延リスクを算出する。

【0039】

搬送時間の確率密度分布３０２は、任意に定めることができる。図３には、一例として、確率密度分布３０２が対数正規分布である例を示している。確率密度分布３０２は、対数分布、指数分布、または一様分布などでもよい。また、確率密度分布３０２は、シミュレーションで得られた分布や、実測データから得られた分布でもよい。例えば、遅延リスク算出部１１１は、タスクデータ２００の各タスクとロボットデータ２１０の各ロボットとの組合せに対し、各タスクを各ロボットが仮に実施した場合に搬送時間がどのくらいであるかをシミュレーション結果や実測データから推定することで、確率密度分布３０２を算出することができる。

【0040】

搬送時間の確率密度分布３０２がシミュレーションで得られた分布である例は、実施例２で説明する。搬送時間の確率密度分布３０２が実測データから得られた分布である例は、実施例３で説明する。

【0041】

図１の搬送タスク管理システム１００の説明に戻る。

【0042】

タスク割り当て部１１２は、タスク割り当て処理を実行する。タスク割り当て処理とは、タスクデータ２００で示された各タスクに対して、ロボットデータ２１０の中にある搬送ロボットを、遅延リスクが最小になるように割り当てる処理である。タスク割り当て部１１２は、各タスクに搬送ロボットを割り当てるのに、例えば、厳密解法、近似解法、及びＡ＊アルゴリズム（エースターアルゴリズム）などの任意の既存の方法を用いることができる。本実施例では、一例として、タスク割り当て部１１２が、近似解法の一種である貪欲法を用いる例を説明する。

【0043】

以下では、タスクに対して搬送ロボットを割り当てることを、タスク割り当てと呼ぶ。

【0044】

図４は、タスク割り当て部１１２が、貪欲法を用いて、任意の１つのタスクに搬送ロボットを割り当てる処理のフローチャートの例を示す図である。タスク割り当て部１１２は、図４に示す処理を実行し、搬送ロボットの割り当てを検討している１つのタスク（割当検討タスク）について、このタスクを実行するロボットを決定する。

【0045】

Ｓ４０１で、タスク割り当て部１１２は、タスク単位で図４の処理ループを開始する。タスク割り当て部１１２は、搬送データ（図２）のタスクデータ２００の搬送可能時刻２０３または納期２０４の順に従い、タスクを１つ選んで処理ループを開始する。Ｓ４０１で選ばれたタスクが、割当検討タスクである。

【0046】

Ｓ４０２で、遅延リスク算出部１１１は、搬送データのロボットデータ２１０の中のロボットについて、それぞれの搬送ロボットが割当検討タスクを実行したと仮定した場合の搬送時間（仮想の搬送時間）とこの場合の遅延リスクを計算する。仮想の搬送時間は、搬送時間の確率密度分布３０２の代表値を用いて求めることができる。代表値とは、例えば、平均値や中央値などがある。遅延リスクは、図３を用いて説明したように、搬送時間の確率密度分布３０２と納期２０４から求めることができる。遅延リスク算出部１１１は、任意の方法を用いて、それぞれの搬送ロボットについて仮想の搬送時間と遅延リスクを計算する。なお、本実施例では、遅延リスク算出部１１１は、実施例２で説明する経路計画や搬送シミュレーションを用いて、搬送ロボット毎の仮想の搬送時間と遅延リスクを計算する。

【0047】

Ｓ４０３で、タスク割り当て部１１２は、ロボットデータ２１０の中のそれぞれのロボットについて、タスクデータ２００の搬送可能時刻２０３に空いているロボットがあるか否かを判定する。ロボットが搬送可能時刻２０３に何らかのタスクを実行していなければ、タスク割り当て部１１２は、そのロボットが空いていると判断する。タスク割り当て部１１２は、搬送可能時刻２０３に空いているロボットがあれば、Ｓ４０４の処理を実行し、搬送可能時刻２０３に空いているロボットがなければ、Ｓ４０５の処理を実行する。

【0048】

Ｓ４０４で、タスク割り当て部１１２は、Ｓ４０２で計算した遅延リスクを用いて、空いているロボットのうち遅延リスクが最小のロボットを割当検討タスクに割り当てる。

【0049】

Ｓ４０５で、タスク割り当て部１１２は、ロボットが、搬送可能時刻２０３に実行しているタスクの実行が終わった後に割当検討タスクを実行した場合において、遅延リスクが最小のロボットを割当検討タスクに割り当てる。

【0050】

Ｓ４０６で、タスク割り当て部１１２は、Ｓ４０１で選んだ１つのタスク（割当検討タスク）について、処理ループを終了する。

【0051】

タスク割り当て部１１２と遅延リスク算出部１１１は、Ｓ４０１からＳ４０６までの処理を全てのタスクについて行って、タスク割り当て処理を実行する。以上のようにして、タスクデータ２００で示された各タスクに対して、遅延リスクが最小になるロボットを割り当てることができる。

【0052】

また、遅延リスク算出部１１１は、タスクデータ２００で示された全てのタスクに対して遅延リスクを求め、タスク割り当て部１１２は、この遅延リスクの総和または最大値が最小となるように、それぞれのタスクに対してロボットを割り当ててもよい。

【0053】

なお、本実施例では、タスク割り当て部１１２が、貪欲法を用いたタスク割り当て手法（遅延リスクが最小で空いているロボットをタスクに割り当てる手法）を実行する例を説明した。タスク割り当て部１１２は、貪欲法により求めたタスク割り当てを初期解として、局所探索法などの近似解法やメタヒューリスティックスなどの手法を用いてさらに解を探索することで、貪欲法により求めたタスク割り当てを改善してもよい。また、タスク割り当て部１１２は、最適なタスク割り当てのデータが十分多く得られる場合には、機械学習や深層学習などの手法を用いて、タスク割り当てを実行してもよい。

【0054】

図５Ａと図５Ｂは、タスクにロボットを割り当てる処理の結果を出力した例を示す図である。タスクにロボットを割り当てる処理の結果は、例えば、図５Ａに示すタスク割り当て結果データ５００と、図５Ｂに示すタスク割り当て結果の可視化表示５１０で表される。

【0055】

以下では、タスク割り当て部１１２が各タスクに搬送ロボットを割り当てた結果、すなわちタスク割り当て部１１２のタスク割り当て処理の結果を、タスク割り当て結果とも呼ぶ。

【0056】

搬送タスク管理システム１００（図１）の結果出力部１１３は、入出力端末１２０の出力部１２２に、タスク割り当て部１１２のタスク割り当て結果を出力する。具体的には、結果出力部１１３は、タスク割り当て結果データ５００とタスク割り当て結果の可視化表示５１０とに用いるデータを出力する。また、結果出力部１１３は、出力部１２２に、遅延リスク算出部１１１が求めた遅延リスクを出力する。

【0057】

出力部１２２は、タスク割り当て結果データ５００とタスク割り当て結果の可視化表示５１０を画面に表示することができる。出力部１２２は、タスク割り当て結果データ５００だけを画面に表示してもよい。また、出力部１２２は、遅延リスクを画面に表示することができる。

【0058】

図５Ａに示すタスク割り当て結果データ５００は、タスクＩＤ２０１、ロボットＩＤ２１１、開始予定時刻５０３、終了予定時刻５０４、及び遅延リスク５０５を含む。

【0059】

タスク割り当て結果データ５００では、タスクＩＤ２０１と、このタスクＩＤ２０１で表されるタスクに割り当てられた搬送ロボットのロボットＩＤ２１１が、互いに対応付けられている。

【0060】

開始予定時刻５０３の値には、図４のＳ４０４の処理でロボットが割り当てられたタスクについては、図２に示した搬送可能時刻２０３が使用され、Ｓ４０５の処理でロボットが割り当てられたタスクについては、実行しているタスクの終了予定時刻（例えば、タスク割り当て結果データ５００の終了予定時刻５０４で示されている時刻）が使用される。

【0061】

終了予定時刻５０４の値は、開始予定時刻５０３の値に、搬送に要する予想時間を加えて求める。搬送に要する予想時間は、図３に示した搬送時間の確率密度分布３０２の代表値（例えば平均値または中央値）を用いて算出することができる。

【0062】

図５Ｂに示すタスク割り当て結果の可視化表示５１０は、タスク情報と、各ロボットに対して割り当てられたタスクを示しており、横軸を時刻とし、縦軸をロボットＩＤ２１１としている。タスク割り当て結果の可視化表示５１０では、タスク情報として、少なくとも、タスクに設定された搬送可能時刻２０３と納期２０４（図２のタスクデータ２００）を示す。タスク割り当て結果の可視化表示５１０には、各ロボットに対して、両矢印線５１１とボックス（横棒）５１２が描かれている。両矢印線５１１とボックス５１２は、横軸（時刻）に沿って伸びている。

【0063】

両矢印線５１１は、両端に矢印が付いた線であり、タスク情報を示す。凡例に示すように、両矢印線５１１の上方にある数字は、タスクＩＤ２０１を表す。両矢印線５１１の左端（時刻の早い方の端）は、搬送可能時刻２０３を表す。両矢印線５１１の右端（時刻の遅い方の端）は、納期２０４を表す。

【0064】

ボックス５１２は、ロボットに割り当てられたタスクを示す。凡例に示すように、ボックス５１２の左端は、開始予定時刻５０３を表す。ボックス５１２の右端は、終了予定時刻５０４を表す。ボックス５１２の内部には、遅延リスク５０５を表す色が付けられている。例えば、凡例に示すように、ボックス５１２の内部の色が濃いほど、遅延リスク５０５が大きいことを示す。本実施例では、色の濃淡で遅延リスク５０５の大小を示しているが、赤や青など色を付けて遅延リスク５０５の大小を示しても良い。

【0065】

例えば、ロボットＩＤ２１１が「ＲｏｂｏｔＡ」のロボットは、タスクＩＤ２０１が「００１」のタスクが割り当てられており、ボックス５１２で示すように、タスクの開始予定時刻５０３が時刻９：００であり、終了予定時刻５０４が時刻９：１２である。このタスクは、両矢印線５１１で示すように、搬送可能時刻２０３が時刻９：００であり、納期２０４が時刻９：２０である。

【0066】

ロボットＩＤ２１１が「ＲｏｂｏｔＡ」のロボットは、納期２０４よりも早く搬送を終えることができるので、物品の搬送に遅延が生じない。ロボットＩＤ２１１が「ＲｏｂｏｔＢ」のロボットも、物品の搬送に遅延が生じない。すなわち、本実施例では、物品の搬送に遅延が生じないように、タスクにロボットを割り当てることができる。

【0067】

図６は、本実施例による搬送タスク管理システム１００のハードウェア構成の例を示す図である。搬送タスク管理システム１００は、コンピュータ６００と、入出力装置である入出力端末１２０とを備え、これらを互いに接続することで構成される。

【0068】

コンピュータ６００は、ＣＰＵ６０１、ＲＡＭ６０２、ＲＯＭ６０３、ＨＤＤ６０４、通信インターフェース６０５、入出力インターフェース６０６、及びメディアインターフェース６０７を備える。

【0069】

通信インターフェース６０５は、外部の通信装置６１５と接続される。入出力インターフェース６０６は、入出力端末１２０と接続される。メディアインターフェース６０７は、記録媒体６１７に対してデータを読み書きする。

【0070】

ＣＰＵ６０１は、ＲＡＭ６０２に読み込んだプログラム（アプリケーションソフトウェア）を実行することにより、演算処理部１０１（図１）の各処理部を制御する。このプログラムは、通信回線を介して配布したり、ＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体６１７に記録して配布したりすることが可能である。

【0071】

本実施例による搬送タスク管理システム１００と搬送タスク管理方法では、以上説明したように、搬送ロボットの搬送時間の確率密度分布３０２を基に遅延リスクを算出することで、物品の搬送に遅延が生じないようにロボットをタスクに割り当てることができる。このため、例えば搬送ロボットがその移動空間を人と共有するなどのために、搬送ロボットによる搬送時間にばらつきが生じても、搬送の遅延を少なくすることができる。

【実施例0072】

本発明の実施例２による、搬送タスク管理システムと搬送タスク管理方法を説明する。以下では、本実施例による管理システムと管理方法について、実施例１による管理システムと管理方法と異なる点を主に説明する。

【0073】

本実施例では、搬送時間の確率密度分布３０２を、経路計画と搬送シミュレーションによって求める構成について説明する。遅延リスク算出部１１１は、搬送シミュレーションにより求められた、搬送時間の確率密度分布３０２を用いて、遅延リスクを算出する。

【0074】

図７は、本実施例による搬送タスク管理システム１００の構成の例を示す図である。本実施例による搬送タスク管理システム１００は、実施例１による搬送タスク管理システム１００（図１）において、演算処理部１０１が経路計画部７０１と搬送シミュレーション実行部７０２をさらに備える。

【0075】

図８は、搬送ロボットが搬送タスクを実行する搬送エリア８００のレイアウトの例を示す図である。例えば搬送エリア８００が倉庫であるとすると、搬送エリア８００は、複数のエリア８０１～８０５に区分されている。図８では、搬送エリア８００が複数のパターンで描き分けられており、パターンが同一の範囲は、同一の種類のエリアを示す。

【0076】

エリア８０１は、搬送ロボットと人が移動可能なエリアを示す。図８に示す例では、移動可能エリアは１種類だが、人の移動可能エリアと搬送ロボットの移動可能エリアを分けてもよい。エリア８０２は、製造ラインのエリアを示す。エリア８０３は、作業員の作業エリアを示す。エリア８０４は、生産セルのエリアを示す。本実施例では、生産セルのエリア８０４は、搬送の始点２０５または終点２０６である。エリア８０５は、部品庫のエリアを示す。本実施例では、部品庫のエリア８０５は、搬送の始点２０５である。

【0077】

生産セルのエリア８０４にはＣｅｌｌ１－１のような値が、部品庫のエリア８０５にはＤｅｐｔＡ－１のような値が、それぞれＩＤとして与えられている。これらのＩＤは、タスクデータ２００（図２）の始点２０５と終点２０６の値に対応する。

【0078】

搬送エリア８００のレイアウト（例えば、エリア８０１～８０５の位置と大きさ）は、レイアウト情報として、搬送タスク管理システム１００に予め与えられている。

【0079】

経路計画部７０１と搬送シミュレーション実行部７０２は、搬送エリア８００のレイアウト情報を用いて、経路計画と搬送シミュレーションをそれぞれ実行する。

【0080】

経路計画部７０１は、タスクデータ２００で示された各タスクに対して、搬送エリア８００のレイアウト情報を用い、予め定めた任意の評価指標に従って、タスクの始点２０５から終点２０６までの搬送ロボットの移動経路を計画する。例えば、経路計画部７０１は、搬送ロボットの移動距離が最短であるという評価指標を用いて、移動経路を求める。この経路計画には、例えばＡ＊アルゴリズムなどの任意の既存の手法を用いることができる。

【0081】

経路計画部７０１は、計画した移動経路を遅延リスク算出部１１１に出力する。経路計画部７０１が計画した移動経路は、図４のＳ４０２において、遅延リスク算出部１１１が搬送ロボット毎の仮想の搬送時間を計算する際に用いられる。すなわち、本実施例では、図４のＳ４０２において、経路計画部７０１が計画した移動経路についての搬送時間の確率密度分布３０２から、仮想の搬送時間を求める。

【0082】

搬送シミュレーション実行部７０２は、搬送エリア８００のレイアウト情報を用いて搬送シミュレーションを行い、タスクデータ２００で示された各タスクに対して、経路計画部７０１が計画した移動経路を用いて、搬送ロボット毎に搬送時間の確率密度分布を求める。この搬送シミュレーションでは、搬送シミュレーション実行部７０２は、搬送エリア８００に存在する搬送ロボットと人（例えば、搬送作業員またはそれ以外の人）を含めて、ロボット同士の間やロボットと人との間の輻輳を考慮した詳細なシミュレーションを行う。

【0083】

搬送シミュレーション実行部７０２は、搬送時間の確率密度分布を求めるために、例えばモンテカルロ法を用いる。

【0084】

図９は、搬送シミュレーション実行部７０２が、モンテカルロ法を用いて搬送時間の確率密度分布を求める処理のフローチャートの例を示す図である。

【0085】

Ｓ９０１で、搬送シミュレーション実行部７０２は、入力パラメータの確率密度分布を入力する。入力パラメータとは、搬送ロボットの搬送時間のばらつきの要因となるパラメータのことであり、主に、搬送エリア８００の内部で搬送ロボットの移動に影響を与える事項（例えば、人と物体と環境）についてのパラメータである。例えば、搬送シミュレーション実行部７０２は、これらの入力パラメータの分布が例えば正規分布であると仮定し、この正規分布の平均と標準偏差を入力する。

【0086】

入力パラメータの例には、人の数、人の移動速度、人の移動の始点と終点、人の位置、物体（搬送ロボットの障害物）の位置、搬送ロボットの通信環境、及び搬送エリア８００の内部の明るさが含まれる。搬送ロボットが無線通信で制御される場合には、搬送ロボットの搬送時間は、通信環境に依存することがある。搬送ロボットがカメラで撮影した画像を基に移動する場合には、搬送ロボットの搬送時間は、搬送エリア８００の明るさに依存する画像の鮮明度で決まることがある。

【0087】

Ｓ９０２で、搬送シミュレーション実行部７０２は、搬送時間の確率密度分布を推定する。Ｓ９０２の処理は、Ｓ９０３からＳ９０５の処理で構成される。

【0088】

Ｓ９０３で、搬送シミュレーション実行部７０２は、Ｓ９０１で入力した入力パラメータの確率密度分布を用いて、予め定めた回数分（例えば１００回分）の乱数を発生させる。

【0089】

Ｓ９０４で、搬送シミュレーション実行部７０２は、Ｓ９０３で発生させた乱数を入力データとして、搬送シミュレーションを実行する。搬送シミュレーション実行部７０２は、乱数で決定される入力パラメータの条件の下で物品を搬送する場合の搬送時間を計算して求める。

【0090】

Ｓ９０５で、搬送シミュレーション実行部７０２は、求めた搬送時間を用いて搬送時間の確率密度分布を推定する。

【0091】

Ｓ９０６で、搬送シミュレーション実行部７０２は、推定した、搬送時間の確率密度分布を遅延リスク算出部１１１に出力する。

【0092】

図１０は、図９のＳ９０５で、搬送シミュレーション実行部７０２が搬送時間の確率密度分布を推定する方法の例を説明するための図である。図１０には、搬送時間のヒストグラム１００１を左の図に示しており、このヒストグラム１００１から得られた確率密度分布３０２を右の図に示している。

【0093】

搬送シミュレーション実行部７０２は、求めた搬送時間を用いて、搬送時間のヒストグラム１００１を導出する。そして、搬送シミュレーション実行部７０２は、このヒストグラム１００１から、例えば、ＫＤＥ（カーネル密度推定）などの手法を用い、搬送時間の確率密度分布３０２を推定する。

【0094】

また、搬送シミュレーション実行部７０２は、搬送時間の確率密度分布３０２が特定の分布である（例えば、図３に示す対数正規分布である）と想定する場合には、最少二乗法などを用いて、この分布のパラメータを求めることができる。

【0095】

遅延リスク算出部１１１は、以上のようにして推定した、搬送時間の確率密度分布３０２を用いて、図４のＳ４０２で遅延リスクを計算する。

【0096】

本実施例では、経路計画部７０１が経路計画を実行し、搬送シミュレーション実行部７０２が搬送シミュレーションを実行する例を説明した。本実施例による搬送タスク管理システム１００では、搬送シミュレーション実行部７０２（または経路計画部７０１）が、搬送シミュレーションとともに経路計画を実行してもよい。また、搬送ロボットの移動経路が予め設定されていて固定されている場合には、経路計画を実行せず、予め設定された移動経路を用いて搬送シミュレーションを実行してもよい。

【0097】

また、次のようにして、タスクに対してロボットを割り当てるタスク割り当てを実行してもよい。経路計画を先に実行して搬送ロボットの移動経路を求めるとともに、適当な搬送時間の確率密度分布を仮定する。タスク割り当て部１１２は、この移動経路と搬送時間の確率密度分布とを用いて、ロボットをタスクに仮に割り当てる。搬送シミュレーション実行部７０２は、タスク割り当て部１１２が生成したタスク割り当て結果を用いて搬送シミュレーションを実行し、搬送時間の確率密度分布を求める。タスク割り当て部１１２は、搬送シミュレーションで求めた、搬送時間の確率密度分布を用いて、再度タスク割り当てを実行する。

【0098】

本実施例では、搬送ロボットの移動に影響を与えるパラメータを考慮した搬送シミュレーションにより、搬送時間の確率密度分布３０２を求め、求められた確率密度分布３０２を用いて遅延リスクを算出するので、遅延リスクをより正確に求めることができ、搬送の遅延をより少なくすることができる。