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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-12-23
(45)【発行日】2025-01-07
(54)【発明の名称】命題設定装置、命題設定方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G05D 1/43 20240101AFI20241224BHJP
B25J 13/08 20060101ALI20241224BHJP
【ＦＩ】
G05D1/43
B25J13/08 A
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2022555231
(86)(22)【出願日】2020-10-09
(86)【国際出願番号】 JP2020038312
(87)【国際公開番号】W WO2022074827
(87)【国際公開日】2022-04-14
【審査請求日】2023-04-05
(73)【特許権者】
【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】100107331
【弁理士】
【氏名又は名称】中村 聡延
(74)【代理人】
【識別番号】100104765
【弁理士】
【氏名又は名称】江上 達夫
(74)【代理人】
【識別番号】100131015
【弁理士】
【氏名又は名称】三輪 浩誉
(72)【発明者】
【氏名】大山 博之
(72)【発明者】
【氏名】高野 凜
【審査官】稲垣 浩司
(56)【参考文献】
【文献】特開２００５－３２１９６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開平６－３３７７０９（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２０２０／１６１８８０（ＷＯ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０５Ｄ １／００ － １／８７
Ｂ２５Ｊ １／００ － ２１／０２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定する抽象状態設定手段と、前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する命題設定手段と、を有し、
前記命題設定手段は、
前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割する動作可能領域分割手段と、
分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する分割領域命題設定手段と、
を有する命題設定装置。
【請求項2】
前記命題設定手段は、前記抽象状態と、前記相対領域情報とに基づき、前記命題領域を設定する命題領域設定手段と、
複数の前記命題領域の統合の要否を判定する統合判定手段と、
前記統合を要すると判定された前記複数の命題領域に基づき、統合した命題領域を設定する命題統合手段と、
を有する請求項１に記載の命題設定装置。
【請求項3】
前記命題設定手段は、前記抽象状態と、前記相対領域情報とに基づき、前記物体が障害物である場合の前記命題領域である禁止命題領域を設定する、請求項２に記載の命題設定装置。
【請求項4】
前記統合判定手段は、複数の前記禁止命題領域の統合の要否を、当該複数の禁止命題領域を統合した場合の命題領域の面積又は体積の増加割合に基づき判定する、請求項３に記載の命題設定装置。
【請求項5】
前記命題設定手段は、前記抽象状態として設定された前記物体の位置及び姿勢を基準として前記相対領域情報が表す相対領域を前記作業空間において定めた領域を、前記命題領域として設定する、請求項１～４のいずれか一項に記載の命題設定装置。
【請求項6】
前記命題設定手段は、物体の種類毎に当該物体の種類に応じた相対領域を表す相対領域情報を関連付けたデータベースから、前記計測結果において特定される前記物体に対応する前記相対領域情報を抽出し、抽出した前記相対領域情報に基づき前記命題領域を設定する、請求項１～５のいずれか一項に記載の命題設定装置。
【請求項7】
前記抽象状態と、前記命題領域とに基づき、前記ロボットの動作シーケンスを生成する動作シーケンス生成手段をさらに有する、請求項１～６のいずれか一項に記載の命題設定装置。
【請求項8】
前記動作シーケンス生成手段は、
前記ロボットが実行すべきタスクを時相論理に基づく論理式に変換する論理式変換手段と、
前記論理式から、前記タスクを実行するためタイムステップ毎の状態を表す論理式であるタイムステップ論理式を生成するタイムステップ論理式生成手段と、
前記抽象状態と、前記命題領域とに基づき、前記作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルを生成する抽象モデル生成手段と、
前記抽象モデルと、前記タイムステップ論理式とを制約条件とする最適化により前記ロボットの時系列の制御入力を生成する制御入力生成手段と、
を有する、請求項７に記載の命題設定装置。
【請求項9】
コンピュータが、ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定し、前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割し、分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する、
命題設定方法。
【請求項10】
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定し、前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割し、分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する処理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、ロボットの動作計画に用いる命題の設定に関する処理を行う命題設定装置、命題設定方法及び記憶媒体の技術分野に関する。
【背景技術】
【0002】
ロボットに作業させるタスクが与えられた場合に、当該タスクを実行するために必要なロボットの制御を行う制御手法が提案されている。例えば、特許文献１には、外部環境の情報を変換した制約形式のリストを充足する動作制御論理及び制御論理を生成し、生成した動作制御論理及び制御論理の実現可能性を検証する自律動作制御装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】国際公開ＷＯ２０１４／１４１３５１
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
与えられたタスクに関する命題を定めて時相論理に基づき動作計画を行う場合、命題をどのように定義するかが問題となる。例えば、ロボットの動作禁止領域などを表現する場合には、当該領域の広がり（大きさ）を考慮した命題の設定が必要となる。一方、センサによる計測では計測位置などによって計測できない部分が存在し、このような領域を適切に定めることが困難な場合がある。
【0005】
本開示の目的の１つは、上述した課題を鑑み、ロボットの動作計画に必要な命題に関する設定を好適に実行することが可能な命題設定装置、命題設定方法及び記憶媒体を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
命題設定装置の一の態様は、
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定する抽象状態設定手段と、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する命題設定手段と、を有し、
前記命題設定手段は、
前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割する動作可能領域分割手段と、
分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する分割領域命題設定手段と、
を有する命題設定装置である。
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定する抽象状態設定手段と、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する命題設定手段と、を有し、
前記命題設定手段は、
前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割する動作可能領域分割手段と、
分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する分割領域命題設定手段と、
を有する命題設定装置である。
【0007】
命題設定方法の一の態様は、
コンピュータが、
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定し、前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割し、分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する、
命題設定方法である。
コンピュータが、
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定し、前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割し、分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する、
命題設定方法である。
【0008】
プログラムの一の態様は、
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定し、前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割し、分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する処理をコンピュータに実行させる。
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定し、前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割し、分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【0009】
ロボットの動作計画に必要な命題に関する設定を好適に実行することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】第１実施形態におけるロボット制御システムの構成を示す。
【図2】ロボットコントローラのハードウェア構成を示す。
【図3】アプリケーション情報のデータ構造の一例を示す。
【図4】ロボットコントローラの機能ブロックの一例である。
【図5】ピックアンドプレイスを目的タスクとした場合の作業空間の俯瞰図を示す。
【図6】ロボットが移動体である場合のロボットの作業空間の俯瞰図を示す。
【図7】命題設定部の機能的な構成を表す機能ブロック図の一例である。
【図8】（Ａ）統合禁止命題領域の第１設定例を示す。（Ｂ）統合禁止命題領域の第２設定例を示す。（Ｃ）統合禁止命題領域の第３設定例を示す。
【図9】分割動作可能領域を明示した作業空間の俯瞰図を示す。
【図10】（Ａ）空間が離散化された場合の禁止命題領域である禁止領域を明示したロボットの作業空間の俯瞰図を示す。（Ｂ）（Ａ）によりも大きい禁止領域が設定された場合のロボットの作業空間の俯瞰図を示す。
【図11】第１実施形態においてロボットコントローラが実行するロボット制御処理の概要を示すフローチャートの一例である。
【図13】第２実施形態における命題設定装置の概略構成図を示す。
【図14】第２実施形態において命題設定装置が実行するフローチャートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、図面を参照しながら、命題設定装置、命題設定方法及び記憶媒体の実施形態について説明する。
【0012】
＜第１実施形態＞
（１）システム構成
図１は、第１実施形態に係るロボット制御システム１００の構成を示す。ロボット制御システム１００は、主に、ロボットコントローラ１と、指示装置２と、記憶装置４と、ロボット５と、計測装置７と、を備える。
（１）システム構成
図１は、第１実施形態に係るロボット制御システム１００の構成を示す。ロボット制御システム１００は、主に、ロボットコントローラ１と、指示装置２と、記憶装置４と、ロボット５と、計測装置７と、を備える。
【0013】
ロボットコントローラ１は、ロボット５に実行させるタスク（「目的タスク」とも呼ぶ。）が指定された場合に、ロボット５が受付可能な単純なタスクのタイムステップ（時間刻み）毎のシーケンスに目的タスクを変換し、生成したシーケンスに基づきロボット５を制御する。
【0014】
また、ロボットコントローラ１は、指示装置２、記憶装置４、ロボット５、及び計測装置７と、通信網を介し、又は、無線若しくは有線による直接通信により、データ通信を行う。例えば、ロボットコントローラ１は、指示装置２から、目的タスクの指定、アプリケーション情報の生成又は更新等に関する入力信号を受信する。また、ロボットコントローラ１は、指示装置２に対し、所定の出力制御信号を送信することで、指示装置２に所定の表示又は音出力を実行させる。さらに、ロボットコントローラ１は、ロボット５の制御に関する制御信号「Ｓ１」をロボット５に送信する。また、ロボットコントローラ１は、計測装置７から計測信号「Ｓ２」を受信する。
【0015】
指示装置２は、作業者によるロボット５に対する指示を受け付ける装置である。指示装置２は、ロボットコントローラ１から供給される出力制御信号に基づき所定の表示又は音出力を行ったり、作業者の入力に基づき生成した入力信号をロボットコントローラ１へ供給したりする。指示装置２は、入力部と表示部とを備えるタブレット端末であってもよく、据置型のパーソナルコンピュータであってもよい。
【0016】
記憶装置４は、アプリケーション情報記憶部４１を有する。アプリケーション情報記憶部４１は、ロボット５が実行すべきシーケンスである動作シーケンスを目的タスクから生成するために必要なアプリケーション情報を記憶する。アプリケーション情報の詳細は、図３を参照しながら後述する。記憶装置４は、ロボットコントローラ１に接続又は内蔵されたハードディスクなどの外部記憶装置であってもよく、フラッシュメモリなどの記憶媒体であってもよい。また、記憶装置４は、ロボットコントローラ１と通信網を介してデータ通信を行うサーバ装置であってもよい。この場合、記憶装置４は、複数のサーバ装置から構成されてもよい。
【0017】
ロボット５は、ロボットコントローラ１から供給される制御信号Ｓ１に基づき目的タスクに関する作業を行う。ロボット５は、例えば、組み立て工場、食品工場などの各種工場、又は、物流の現場などで動作を行うロボットである。ロボット５は、垂直多関節型ロボット、水平多関節型ロボット、又はその他の任意の種類のロボットであってもよい。ロボット５は、ロボット５の状態を示す状態信号をロボットコントローラ１に供給してもよい。この状態信号は、ロボット５全体又は関節などの特定部位の状態（位置、角度等）を検出するセンサ（内界センサ）の出力信号であってもよく、制御信号Ｓ１が表すロボット５の動作シーケンスの進捗状態を示す信号であってもよい。
【0018】
計測装置７は、目的タスクが実行される作業空間内の状態を検出するカメラ、測域センサ、ソナーまたはこれらの組み合わせとなる１又は複数のセンサ（外界センサ）である。計測装置７は、ロボット５に備えられたセンサを含んでもよく、作業空間内に設けられたセンサを含んでもよい。前者の場合、計測装置７は、ロボット５に設けられたカメラなどの外界センサを含んでおり、ロボット５の動作に応じて計測範囲が変化するものであってもよい。他の例では、計測装置７は、ロボット５の作業空間内で移動する自走式又は飛行式のセンサ（ドローンを含む）を含んでもよい。また、計測装置７は、作業空間内の音又は物体の触覚を検出するセンサを含んでもよい。このように、計測装置７は、作業空間内の状態を検出する種々のセンサであって、任意の場所に設けられたセンサを含んでもよい。
【0019】
なお、図１に示すロボット制御システム１００の構成は一例であり、当該構成に種々の変更が行われてもよい。例えば、ロボット５は、複数台存在してもよく、ロボットアームなどの夫々が独立して動作する制御対象物を複数有してもよい。これらの場合であっても、ロボットコントローラ１は、目的タスクに基づき、ロボット５毎又は制御対象物毎の動作を規定するシーケンスを表す制御信号Ｓ１を、対象のロボット５に送信する。また、ロボット５は、作業空間内で動作する他のロボット、作業者又は工作機械と協働作業を行うものであってもよい。また、計測装置７は、ロボット５の一部であってもよい。また、指示装置２は、ロボットコントローラ１と同一の装置として構成されてもよい。また、ロボットコントローラ１は、複数の装置から構成されてもよい。この場合、ロボットコントローラ１を構成する複数の装置は、予め割り当てられた処理を実行するために必要な情報の授受を、これらの複数の装置間において行う。また、ロボットコントローラ１とロボット５とは、一体に構成されてもよい。
【0020】
（２）ハードウェア構成
図２（Ａ）は、ロボットコントローラ１のハードウェア構成を示す。ロボットコントローラ１は、ハードウェアとして、プロセッサ１１と、メモリ１２と、インターフェース１３とを含む。プロセッサ１１、メモリ１２及びインターフェース１３は、データバス１０を介して接続されている。
図２（Ａ）は、ロボットコントローラ１のハードウェア構成を示す。ロボットコントローラ１は、ハードウェアとして、プロセッサ１１と、メモリ１２と、インターフェース１３とを含む。プロセッサ１１、メモリ１２及びインターフェース１３は、データバス１０を介して接続されている。
【0021】
プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているプログラムを実行することにより、ロボットコントローラ１の全体の制御を行うコントローラ（演算装置）として機能する。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサである。プロセッサ１１は、複数のプロセッサから構成されてもよい。プロセッサ１１は、コンピュータの一例である。
【0022】
メモリ１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリなどの各種の揮発性メモリ及び不揮発性メモリにより構成される。また、メモリ１２には、ロボットコントローラ１が実行する処理を実行するためのプログラムが記憶される。なお、メモリ１２が記憶する情報の一部は、ロボットコントローラ１と通信可能な１又は複数の外部記憶装置（例えば記憶装置４）により記憶されてもよく、ロボットコントローラ１に対して着脱自在な記憶媒体により記憶されてもよい。
【0023】
インターフェース１３は、ロボットコントローラ１と他の装置とを電気的に接続するためのインターフェースである。これらのインターフェースは、他の装置とデータの送受信を無線により行うためのネットワークアダプタなどのワイアレスインタフェースであってもよく、他の装置とケーブル等により接続するためのハードウェアインターフェースであってもよい。
【0024】
なお、ロボットコントローラ１のハードウェア構成は、図２（Ａ）に示す構成に限定されない。例えば、ロボットコントローラ１は、表示装置、入力装置又は音出力装置の少なくともいずれかと接続又は内蔵してもよい。また、ロボットコントローラ１は、指示装置２又は記憶装置４の少なくとも一方を含んで構成されてもよい。
【0025】
図２（Ｂ）は、指示装置２のハードウェア構成を示す。指示装置２は、ハードウェアとして、プロセッサ２１と、メモリ２２と、インターフェース２３と、入力部２４ａと、表示部２４ｂと、音出力部２４ｃと、を含む。プロセッサ２１、メモリ２２及びインターフェース２３は、データバス２０を介して接続されている。また、インターフェース２３には、入力部２４ａと表示部２４ｂと音出力部２４ｃとが接続されている。
【0026】
プロセッサ２１は、メモリ２２に記憶されているプログラムを実行することにより、所定の処理を実行する。プロセッサ２１は、ＣＰＵ、ＧＰＵなどのプロセッサである。プロセッサ２１は、インターフェース２３を介して入力部２４ａが生成した信号を受信することで、入力信号を生成し、インターフェース２３を介してロボットコントローラ１に当該入力信号を送信する。また、プロセッサ２１は、インターフェース２３を介してロボットコントローラ１から受信した出力制御信号に基づき、表示部２４ｂ又は音出力部２４ｃの少なくとも一方を、インターフェース２３を介して制御する。
【0027】
メモリ２２は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの各種の揮発性メモリ及び不揮発性メモリにより構成される。また、メモリ２２には、指示装置２が実行する処理を実行するためのプログラムが記憶される。
【0028】
インターフェース２３は、指示装置２と他の装置とを電気的に接続するためのインターフェースである。これらのインターフェースは、他の装置とデータの送受信を無線により行うためのネットワークアダプタなどのワイアレスインタフェースであってもよく、他の装置とケーブル等により接続するためのハードウェアインターフェースであってもよい。また、インターフェース２３は、入力部２４ａ、表示部２４ｂ及び音出力部２４ｃのインターフェース動作を行う。入力部２４ａは、ユーザの入力を受け付けるインターフェースであり、例えば、タッチパネル、ボタン、キーボード、音声入力装置などが該当する。表示部２４ｂは、例えば、ディスプレイ、プロジェクタ等であり、プロセッサ２１の制御に基づき表示を行う。また、音出力部２４ｃは、例えば、スピーカであり、プロセッサ２１の制御に基づき音出力を行う。
【0029】
なお、指示装置２のハードウェア構成は、図２（Ｂ）に示す構成に限定されない。例えば、入力部２４ａ、表示部２４ｂ又は音出力部２４ｃの少なくともいずれかは、指示装置２と電気的に接続する別体の装置として構成されてもよい。また、指示装置２は、カメラなどの種々の装置と接続してもよく、これらを内蔵してもよい。
【0030】
（３）アプリケーション情報
次に、アプリケーション情報記憶部４１が記憶するアプリケーション情報のデータ構造について説明する。
次に、アプリケーション情報記憶部４１が記憶するアプリケーション情報のデータ構造について説明する。
【0031】
図３は、アプリケーション情報のデータ構造の一例を示す。図３に示すように、アプリケーション情報は、抽象状態指定情報Ｉ１と、制約条件情報Ｉ２と、動作限界情報Ｉ３と、サブタスク情報Ｉ４と、抽象モデル情報Ｉ５と、物体モデル情報Ｉ６と、相対領域データベースＩ７とを含む。
【0032】
抽象状態指定情報Ｉ１は、動作シーケンスの生成にあたり定義する必要がある抽象状態を指定する情報である。この抽象状態は、作業空間内における物体の抽象的な状態であって、後述する目標論理式において使用する命題として定められる。例えば、抽象状態指定情報Ｉ１は、目的タスクの種類毎に、定義する必要がある抽象状態を指定する。
【0033】
制約条件情報Ｉ２は、目的タスクを実行する際の制約条件を示す情報である。制約条件情報Ｉ２は、例えば、目的タスクがピックアンドプレイスの場合、障害物にロボット５（ロボットアーム）が接触してはいけないという制約条件、ロボット５（ロボットアーム）同士が接触してはいけないという制約条件などを示す。なお、制約条件情報Ｉ２は、目的タスクの種類毎に夫々適した制約条件を記録した情報であってもよい。
【0034】
動作限界情報Ｉ３は、ロボットコントローラ１により制御が行われるロボット５の動作限界に関する情報を示す。動作限界情報Ｉ３は、例えば、ロボット５の速度、加速度、又は角速度の上限を規定する情報である。なお、動作限界情報Ｉ３は、ロボット５の可動部位又は関節ごとに動作限界を規定する情報であってもよい。
【0035】
サブタスク情報Ｉ４は、動作シーケンスの構成要素となるサブタスクの情報を示す。「サブタスク」は、ロボット５が受付可能な単位により目的タスクを分解したタスクであって、細分化されたロボット５の動作を指す。例えば、目的タスクがピックアンドプレイスの場合には、サブタスク情報Ｉ４は、ロボット５のロボットアームの移動であるリーチングと、ロボットアームによる把持であるグラスピングとをサブタスクとして規定する。サブタスク情報Ｉ４は、目的タスクの種類毎に使用可能なサブタスクの情報を示すものであってもよい。
【0036】
抽象モデル情報Ｉ５は、作業空間におけるダイナミクスを抽象化したモデルに関する情報である。抽象モデル情報Ｉ５が表すモデルは、例えば、現実のダイナミクスをハイブリッドシステムにより抽象化したモデルであってもよい。この場合、抽象モデル情報Ｉ５は、上述のハイブリッドシステムにおけるダイナミクスの切り替わりの条件を示す情報を含む。切り替わりの条件は、例えば、ロボット５により作業対象となる物（「対象物」とも呼ぶ。）をロボット５が掴んで所定位置に移動させるピックアンドプレイスの場合、対象物はロボット５により把持されなければ移動できないという条件などが該当する。抽象モデル情報Ｉ５は、例えば、目的タスクの種類毎に抽象化したモデルに関する情報を有している。
【0037】
物体モデル情報Ｉ６は、計測装置７が生成した計測信号Ｓ２から認識すべき作業空間内の各物体の物体モデルに関する情報である。上述の各物体は、例えば、ロボット５、障害物、ロボット５が扱う工具その他の対象物、ロボット５以外の作業体などが該当する。物体モデル情報Ｉ６は、例えば、上述した各物体の種類、位置、姿勢、現在実行中の動作などをロボットコントローラ１が認識するために必要な情報と、各物体の３次元形状を認識するためのＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）データなどの３次元形状情報とを含んでいる。前者の情報は、ニューラルネットワークなどの機械学習における学習モデルを学習することで得られた推論器のパラメータを含む。この推論器は、例えば、画像が入力された場合に、当該画像において被写体となる物体の種類、位置、姿勢等を出力するように予め学習される。また、対象物などの主要な物体に画像認識用のＡＲマーカが付されている場合には、ＡＲマーカにより物体を認識するために必要な情報が物体モデル情報Ｉ６として記憶されてもよい。
【0038】
相対領域データベースＩ７は、作業空間に存在し得る物体（ゴール地点などの２次元領域も含む）の相対領域を表す情報（「相対領域情報」とも呼ぶ。）のデータベースである。相対領域情報は、対象となる物体を近似した領域であり、多角形又は円形などの２次元領域を表す情報であってもよく、凸多面体又は球体（楕円体）などの３次元領域を表す情報であってもよい。相対領域情報が表す相対領域は、対象となる物体の位置及び姿勢に依存しないように定義された相対座標系での領域であり、対象となる物体の実際の大きさ及び形状を勘案して予め設定される。上記の相対座標系は、例えば、物体の中心位置を原点とし、物体の正面方向をある座標軸の正方向に合わせた座標系であってもよい。相対領域情報は、ＣＡＤデータであってもよく、メッシュデータであってもよい。
【0039】
相対領域情報は、物体の種類毎に設けられ、対応する物体の種類と関連付けられて相対領域データベースＩ７に登録されている。この場合、相対領域情報は、例えば、作業空間内に存在し得る物体の形状及び大きさの組み合わせのバリエーション毎に予め生成される。即ち、形状又は大きさのいずれか一方が異なる物体については、物体の種類が異なるとみなし、夫々に対する相対領域情報が相対領域データベースＩ７に登録される。好適な例では、相対領域情報は、計測信号Ｓ２に基づきロボットコントローラ１が認識する物体の識別情報と関連付けられて相対領域データベースＩ７に登録されている。相対領域情報は、領域の概念が存在する命題の領域（「命題領域」とも呼ぶ。）の決定に使用される。
【0040】
なお、アプリケーション情報記憶部４１は、上述した情報の他、ロボットコントローラ１が制御信号Ｓ１を生成するために必要な種々の情報を記憶してもよい。例えば、アプリケーション情報記憶部４１は、ロボット５の作業空間を特定する情報を記憶してもよい。他の例では、アプリケーション情報記憶部４１は、命題領域の統合又は分割において使用する種々のパラメータの情報を記憶してもよい。
【0041】
（４）処理概要
次に、ロボットコントローラ１の処理概要について説明する。概略的には、ロボットコントローラ１は、作業空間内に存在する物体に関連する命題を設定する場合、当該物体と相対領域データベースＩ７において関連付けられた相対領域情報に基づき命題領域を設定する。また、ロボットコントローラ１は、設定した命題領域の統合又は分割を行う。これにより、ロボットコントローラ１は、物体の大きさ（即ち空間的な広がり）を好適に考慮して時相論理に基づくロボット５の動作計画を行い、目的タスクを完了するように好適にロボット５の制御を行う。
次に、ロボットコントローラ１の処理概要について説明する。概略的には、ロボットコントローラ１は、作業空間内に存在する物体に関連する命題を設定する場合、当該物体と相対領域データベースＩ７において関連付けられた相対領域情報に基づき命題領域を設定する。また、ロボットコントローラ１は、設定した命題領域の統合又は分割を行う。これにより、ロボットコントローラ１は、物体の大きさ（即ち空間的な広がり）を好適に考慮して時相論理に基づくロボット５の動作計画を行い、目的タスクを完了するように好適にロボット５の制御を行う。
【0042】
図４は、ロボットコントローラ１の処理の概要を示す機能ブロックの一例である。ロボットコントローラ１のプロセッサ１１は、機能的には、抽象状態設定部３１と、命題設定部３２と、目標論理式生成部３３と、タイムステップ論理式生成部３４と、抽象モデル生成部３５と、制御入力生成部３６と、ロボット制御部３７とを有する。なお、図４では、各ブロック間で授受が行われるデータの一例が示されているが、これに限定されない。後述する他の機能ブロックの図においても同様である。
【0043】
抽象状態設定部３１は、計測装置７から供給される計測信号Ｓ２と、抽象状態指定情報Ｉ１と、物体モデル情報Ｉ６と、に基づき、作業空間内の抽象状態を設定する。この場合、抽象状態設定部３１は、計測信号Ｓ２を受信した場合に、物体モデル情報Ｉ６等を参照し、目的タスクを実行する際に考慮する必要がある作業空間内の各物体の種類等の属性と位置及び姿勢などの状態とを認識する。状態の認識結果は、例えば、状態ベクトルとして表される。そして、抽象状態設定部３１は、各物体に対する認識結果に基づいて、目的タスクを実行する際に考慮する必要がある各抽象状態に対し、論理式で表すための命題を定義する。抽象状態設定部３１は、設定した抽象状態を表す情報（「抽象状態設定情報ＩＳ」とも呼ぶ。）を、命題設定部３２に供給する。
【0044】
命題設定部３２は、相対領域データベースＩ７を参照し、命題に対して設定すべき領域である命題領域を設定する。さらに、命題設定部３２は、ロボット５の動作禁止領域に相当する近接した命題領域同士の統合、及びロボット５の動作可能領域に対応する命題領域の分割を行い、関連する命題の再定義を行う。そして、命題設定部３２は、再定義した命題及び設定した命題領域等に関する情報を含んだ抽象状態の設定情報（「抽象状態再設定情報ＩＳａ」とも呼ぶ。）を、抽象モデル生成部３５へ供給する。抽象状態再設定情報ＩＳａは、抽象状態設定情報ＩＳを命題設定部３２の処理結果に基づき更新した情報に相当する。
【0045】
目標論理式生成部３３は、抽象状態再設定情報ＩＳａに基づき、指定された目的タスクを、最終的な達成状態を表す時相論理の論理式（「目標論理式Ｌｔａｇ」とも呼ぶ。）に変換する。この場合、目標論理式生成部３３は、アプリケーション情報記憶部４１から制約条件情報Ｉ２を参照することで、目的タスクの実行において満たすべき制約条件を、目標論理式Ｌｔａｇに付加する。そして、目標論理式生成部３３は、生成した目標論理式Ｌｔａｇを、タイムステップ論理式生成部３４に供給する。
【0046】
タイムステップ論理式生成部３４は、目標論理式生成部３３から供給された目標論理式Ｌｔａｇを、各タイムステップでの状態を表した論理式（「タイムステップ論理式Ｌｔｓ」とも呼ぶ。）に変換する。そして、タイムステップ論理式生成部３４は、生成したタイムステップ論理式Ｌｔｓを、制御入力生成部３６に供給する。
【0047】
抽象モデル生成部３５は、抽象モデル情報Ｉ５と、抽象状態再設定情報ＩＳａとに基づき、作業空間における現実のダイナミクスを抽象化したモデルである抽象モデル「Σ」を生成する。抽象モデルΣの生成方法については後述する。抽象モデル生成部３５は、生成した抽象モデルΣを、制御入力生成部３６へ供給する。
【0048】
制御入力生成部３６は、タイムステップ論理式生成部３４から供給されるタイムステップ論理式Ｌｔｓと、抽象モデル生成部３５から供給される抽象モデルΣとを満たし、評価関数を最適化するタイムステップ毎のロボット５への制御入力を決定する。そして、制御入力生成部３６は、ロボット５へのタイムステップ毎の制御入力に関する情報（「制御入力情報Ｉｃｎ」とも呼ぶ。）を、ロボット制御部３７へ供給する。
【0049】
ロボット制御部３７は、制御入力生成部３６から供給される制御入力情報Ｉｃｎと、アプリケーション情報記憶部４１が記憶するサブタスク情報Ｉ４とに基づき、ロボット５が解釈可能なサブタスクのシーケンスを表す制御信号Ｓ１を生成する。そして、ロボット制御部３７は、インターフェース１３を介して制御信号Ｓ１をロボット５へ供給する。なお、ロボット制御部３７に相当する機能を、ロボットコントローラ１に代えてロボット５が有してもよい。この場合、ロボット５は、ロボットコントローラ１から供給される制御入力情報Ｉｃｎに基づき、計画されたタイムステップ毎の動作を実行する。
【0050】
以上のように、目標論理式生成部３３、タイムステップ論理式生成部３４、抽象モデル生成部３５、制御入力生成部３６及びロボット制御部３７は、抽象状態設定部３１及び命題設定部３２が設定した抽象状態（状態ベクトル、命題及び命題領域を含む）に基づき、時相論理を用いてロボット５の動作シーケンスを生成する。目標論理式生成部３３、タイムステップ論理式生成部３４、抽象モデル生成部３５、制御入力生成部３６及びロボット制御部３７は、動作シーケンス生成手段の一例である。
【0051】
ここで、抽象状態設定部３１、命題設定部３２、目標論理式生成部３３、タイムステップ論理式生成部３４、抽象モデル生成部３５、制御入力生成部３６及びロボット制御部３７の各構成要素は、例えば、プロセッサ１１がプログラムを実行することによって実現できる。また、必要なプログラムを任意の不揮発性記憶媒体に記録しておき、必要に応じてインストールすることで、各構成要素を実現するようにしてもよい。なお、これらの各構成要素の少なくとも一部は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組合せ等により実現してもよい。また、これらの各構成要素の少なくとも一部は、例えばＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）又はマイクロコントローラ等の、ユーザがプログラミング可能な集積回路を用いて実現してもよい。この場合、この集積回路を用いて、上記の各構成要素から構成されるプログラムを実現してもよい。また、各構成要素の少なくとも一部は、ＡＳＳＰ（Application Specific Standard Produce）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又は量子コンピュータ制御チップにより構成されてもよい。このように、各構成要素は、種々のハードウェアにより実現されてもよい。以上のことは、後述する他の実施の形態においても同様である。さらに、これらの各構成要素は，例えば，クラウドコンピューティング技術などを用いて、複数のコンピュータの協働によって実現されてもよい。
【0052】
（５）各処理部の詳細
次に、図４において説明した各処理部が実行する処理の詳細について順に説明する。
次に、図４において説明した各処理部が実行する処理の詳細について順に説明する。
【0053】
（５－１）抽象状態設定部
まず、抽象状態設定部３１は、物体モデル情報Ｉ６を参照し、作業空間の環境を認識する技術（画像処理技術、画像認識技術、音声認識技術、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）を用いる技術等）により計測信号Ｓ２を解析することで、作業空間に存在する物体の状態及び属性（種類等）を認識する。上述の画像認識技術には、深層学習に基づくセマンティックセグメンテーション、モデルマッチング、又はＡＲマーカ等を用いた認識などが含まれる。上記の認識結果には、作業空間内の物体の種類、位置、及び姿勢などの情報が含まれている。また、作業空間内の物体は、例えば、ロボット５、ロボット５が取り扱う工具又は部品などの対象物、障害物及び他作業体（ロボット５以外に作業を行う人又はその他の物体）などである。
まず、抽象状態設定部３１は、物体モデル情報Ｉ６を参照し、作業空間の環境を認識する技術（画像処理技術、画像認識技術、音声認識技術、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）を用いる技術等）により計測信号Ｓ２を解析することで、作業空間に存在する物体の状態及び属性（種類等）を認識する。上述の画像認識技術には、深層学習に基づくセマンティックセグメンテーション、モデルマッチング、又はＡＲマーカ等を用いた認識などが含まれる。上記の認識結果には、作業空間内の物体の種類、位置、及び姿勢などの情報が含まれている。また、作業空間内の物体は、例えば、ロボット５、ロボット５が取り扱う工具又は部品などの対象物、障害物及び他作業体（ロボット５以外に作業を行う人又はその他の物体）などである。
【0054】
次に、抽象状態設定部３１は、計測信号Ｓ２等による物体の認識結果と、アプリケーション情報記憶部４１から取得した抽象状態指定情報Ｉ１とに基づき、作業空間内の抽象状態を設定する。この場合、まず、抽象状態設定部３１は、抽象状態指定情報Ｉ１を参照し、作業空間内において設定すべき抽象状態を認識する。なお、作業空間内において設定すべき抽象状態は、目的タスクの種類によって異なる。よって、目的タスクの種類毎に設定すべき抽象状態が抽象状態指定情報Ｉ１に規定されている場合には、抽象状態設定部３１は、指定された目的タスクに対応する抽象状態指定情報Ｉ１を参照し、設定すべき抽象状態を認識する。
【0055】
図５は、ピックアンドプレイスを目的タスクとした場合の作業空間の俯瞰図を示す。図５に示す作業空間には、２つのロボットアーム５２ａ、５２ｂと、４つの対象物６１（６１ａ～６１ｄ）と、障害物６２ａ、６２ｂと、対象物６１の目的地である領域Ｇとが存在している。
【0056】
この場合、まず、抽象状態設定部３１は、作業空間内の各物体の状態を認識する。具体的には、抽象状態設定部３１は、対象物６１の状態、障害物６２ａ、６２ｂの状態（ここでは存在範囲等）、ロボット５の状態、領域Ｇの状態（ここでは存在範囲等）などを夫々認識する。
【0057】
ここでは、抽象状態設定部３１は、対象物６１ａ～６１ｄの各々の中心の位置ベクトル「ｘ１」～「ｘ４」を、対象物６１ａ～６１ｄの位置として認識する。また、抽象状態設定部３１は、対象物を把持するロボットハンド５３ａの位置ベクトル「ｘｒ１」と、ロボットハンド５３ｂの位置ベクトル「ｘｒ２」とを、ロボットアーム５２ａとロボットアーム５２ｂの位置として認識する。なお、これらの位置ベクトルｘ１～ｘ４，ｘｒ１，ｘｒ２は、対応する物体の姿勢（角度）に関する要素、速度に関する要素などの、状態に関する種々の要素を含んだ状態ベクトルとして定義されてもよい。
【0058】
同様に、抽象状態設定部３１は、障害物６２ａ、６２ｂの存在範囲、領域Ｇの存在範囲等を認識する。例えば、抽象状態設定部３１は、障害物６２ａ、６２ｂ及び領域Ｇの中心位置又はこれに相当する基準位置を表す位置ベクトルを認識する。この位置ベクトルは、例えば、相対領域データベースＩ７を用いた命題領域の設定に用いられる。
【0059】
また、抽象状態設定部３１は、抽象状態指定情報Ｉ１を参照することで、目的タスクにおいて定義すべき抽象状態を決定する。この場合、抽象状態設定部３１は、作業空間内に存在する物体に関する認識結果（例えば物体の種類毎の個数）と、抽象状態指定情報Ｉ１とに基づき、抽象状態を示す命題を定める。
【0060】
図５の例では、抽象状態設定部３１は、計測信号Ｓ２等に基づき認識した対象物６１ａ～６１ｄに対し、夫々識別ラベル「１」～「４」を付す。また、抽象状態設定部３１は、対象物「ｉ」（ｉ＝１～４）が最終的に載置されるべき目標地点である領域Ｇ内に存在するという命題「ｇｉ」を定義する。また、抽象状態設定部３１は、障害物６２ａ、６２ｂに対して夫々識別ラベル「Ｏ１」、「Ｏ２」を付し、対象物ｉが障害物Ｏ１に干渉しているという命題「ｏ１ｉ」、及び、対象物ｉが障害物Ｏ２に干渉しているという命題「ｏ２ｉ」を定義する。さらに、抽象状態設定部３１は、ロボットアーム５２同士が干渉するという命題「ｈ」を定義する。なお、後述するように、障害物Ｏ1及び障害物Ｏ２は、統合された命題領域である禁止領域「Ｏ」として命題設定部３２により再定義される。
【0061】
このように、抽象状態設定部３１は、定義すべき抽象状態を認識し、当該抽象状態を表す命題（上述の例ではｇｉ、ｏ１ｉ、ｏ２ｉ、ｈ等）を、対象物６１の数、ロボットアーム５２の数、障害物６２の数、ロボット５の数等に応じてそれぞれ定義する。そして、抽象状態設定部３１は、設定した抽象状態（抽象状態を表す命題及び状態ベクトルを含む）を表す情報を、抽象状態設定情報ＩＳとして命題設定部３２に供給する。
【0062】
図６は、ロボット５が移動体である場合のロボット５の作業空間（動作範囲）の俯瞰図を示す。図６に示す作業空間には、２体のロボット５Ａ、５Ｂと、障害物７２と、ロボット５Ａ、５Ｂの目的地である領域Ｇとが存在している。
【0063】
この場合、まず、抽象状態設定部３１は、作業空間内の各物体の状態を認識する。具体的には、抽象状態設定部３１は、ロボット５Ａ、５Ｂの位置、姿勢及び移動速度、障害物７２及び領域Ｇの存在範囲等を認識する。そして、抽象状態設定部３１は、ロボット５Ａの位置、姿勢（及び移動速度）を表す状態ベクトル「ｘ１」と、ロボット５Ｂの位置、姿勢（及び移動速度）を表す状態ベクトル「ｘ２」とを夫々設定する。また、抽象状態設定部３１は、ロボット５Ａ、５Ｂをロボット「ｉ」（ｉ＝１～２）により表し、ロボットｉが最終的に載置されるべき目標地点である領域Ｇ内に存在するという命題「ｇｉ」を定義する。また、抽象状態設定部３１は、障害物７２ａ、７２ｂに対して識別ラベル「Ｏ１」、「Ｏ２」を付し、ロボットｉが障害物Ｏ１に干渉しているという命題「ｏ１ｉ」を定義し、ロボットｉが障害物Ｏ２に干渉しているという命題「ｏ２ｉ」を定義する。さらに、抽象状態設定部３１は、ロボットｉ同士が干渉するという命題「ｈ」を定義する。なお、後述するように、障害物Ｏ1及び障害物Ｏ２は、統合された命題領域である禁止領域「Ｏ」として命題設定部３２により定義される。
【0064】
このように、抽象状態設定部３１は、ロボット５が移動体である場合においても、定義すべき抽象状態を認識し、かつ、当該抽象状態を表す命題を好適に設定することができる。そして、抽象状態設定部３１は、抽象状態を表す命題を示す情報を、抽象状態設定情報ＩＳとして命題設定部３２に供給する。
【0065】
なお、設定されるタスクは、ロボット５が移動を行い、かつ、ピックアンドプレイスを行うもの（即ち図５及び図６の例の組み合わせに相当するもの）であってもよい。この場合においても、抽象状態設定部３１は、図５及び図６の例の両方を包括する抽象状態を表す抽象状態設定情報ＩＳを生成する。
【0066】
（５－２）命題設定部
図７は、命題設定部３２の機能的な構成を表す機能ブロック図の一例である。命題設定部３２は、機能的には、禁止命題領域設定部３２１と、統合判定部３２２と、命題統合部３２３と、動作可能領域分割部３２４と、分割領域命題設定部３２５とを有する。以後では、命題設定部３２が実行する処理である、ロボット５の動作が禁止される領域を表す命題領域（「禁止命題領域」とも呼ぶ。）の設定、禁止命題領域の統合、及びロボット５の動作可能領域の分割について順に説明する。
図７は、命題設定部３２の機能的な構成を表す機能ブロック図の一例である。命題設定部３２は、機能的には、禁止命題領域設定部３２１と、統合判定部３２２と、命題統合部３２３と、動作可能領域分割部３２４と、分割領域命題設定部３２５とを有する。以後では、命題設定部３２が実行する処理である、ロボット５の動作が禁止される領域を表す命題領域（「禁止命題領域」とも呼ぶ。）の設定、禁止命題領域の統合、及びロボット５の動作可能領域の分割について順に説明する。
【0067】
（５－２－１）禁止命題領域の設定
禁止命題領域設定部３２１は、抽象状態設定情報ＩＳ及び相対領域データベースＩ７等に基づき、ロボット５の動作が禁止される領域を表す禁止命題領域を設定する。この場合、例えば、禁止命題領域設定部３２１は、抽象状態設定部３１において障害物であると認識された物体の各々に対し、これらの物体に対応する相対領域情報を相対領域データベースＩ７から抽出し、これらの禁止命題領域を設定する。
禁止命題領域設定部３２１は、抽象状態設定情報ＩＳ及び相対領域データベースＩ７等に基づき、ロボット５の動作が禁止される領域を表す禁止命題領域を設定する。この場合、例えば、禁止命題領域設定部３２１は、抽象状態設定部３１において障害物であると認識された物体の各々に対し、これらの物体に対応する相対領域情報を相対領域データベースＩ７から抽出し、これらの禁止命題領域を設定する。
【0068】
ここで、具体例として、図５及び図６の例において定義された命題ｏ１ｉ、ｏ２ｉに関する禁止命題領域を設定する処理について説明する。この場合、まず、禁止命題領域設定部３２１は、障害物Ｏ１及び障害物Ｏ２に夫々対応する物体の種類と相対領域データベースＩ７において紐付けられた相対領域情報を抽出する。そして、禁止命題領域設定部３２１は、障害物Ｏ１及び障害物Ｏ２の位置及び姿勢を基準とし、相対領域データベースＩ７から夫々抽出した相対領域情報が示す各相対領域を、作業空間内において定める。そして、禁止命題領域設定部３２１は、障害物Ｏ１及び障害物Ｏ２の位置及び姿勢を基準として設定した障害物Ｏ１及び障害物Ｏ２の各相対領域を、禁止命題領域として設定する。
【0069】
ここで、相対領域情報が示す各相対領域は、障害物Ｏ１及び障害物Ｏ２を予めモデリングした仮想的な領域となる。よって、禁止命題領域設定部３２１は、障害物Ｏ１及び障害物Ｏ２の位置及び姿勢を基準として各相対領域を作業空間内に設定することで、実在する障害物Ｏ１及び障害物Ｏ２を好適に抽象化して表した禁止命題領域を設定することができる。
【0070】
（５－２－２）禁止命題領域の統合
次に、統合判定部３２２及び命題統合部３２３が実行する、禁止命題領域の統合に関する処理について説明する。
次に、統合判定部３２２及び命題統合部３２３が実行する、禁止命題領域の統合に関する処理について説明する。
【0071】
統合判定部３２２は、禁止命題領域設定部３２１が設定した禁止命題領域の統合の要否を判定する。この場合、例えば、統合判定部３２２は、例えば、禁止命題領域設定部３２１が設定した禁止命題領域の２個以上の任意の組み合わせについて、統合した場合の面積（禁止命題領域が２次元領域の場合）又は体積（禁止命題領域が３次元領域の場合）の増加割合（「統合増加割合Ｐｕ」とも呼ぶ。）を算出する。そして、統合判定部３２２は、統合増加割合Ｐｕが所定の閾値（「閾値Ｐｕｔｈ」とも呼ぶ。）以下となる禁止命題領域の組が存在する場合、当該禁止命題領域の組を統合すべきと判定する。ここで、統合増加割合Ｐｕは、詳しくは、「対象の禁止命題領域が夫々占有する面積又は体積の和」に対する、「対象の禁止命題領域の組を統合させた領域の面積又は体積」の割合を指す。また、閾値Ｐｕｔｈは、例えば、記憶装置４又はメモリ１２等に予め記憶されている。なお、統合増加割合Ｐｕは、禁止命題領域の統合前後での面積又は体積の比較に基づき算出されるものに限定されない。例えば、統合増加割合Ｐｕは、禁止命題領域の統合前後での周囲の長さの合計の比較に基づき算出されるものであってもよい。
【0072】
【0073】
命題統合部３２３は、統合判定部３２２が統合すべきと判定した禁止命題領域の組を統合した禁止命題領域（「統合禁止命題領域」とも呼ぶ。）を新たに設定し、設定した統合禁止命題領域に対応する命題の再定義を行う。例えば、図５又は図６の例では、命題統合部３２３は、統合判定部３２２が統合すべきと判定した障害物Ｏ１と障害物Ｏ２の禁止命題領域に基づき、破線枠により示される統合禁止命題領域である「禁止領域Ｏ」を設定する。さらに、命題統合部３２３は、禁止領域Ｏに対し、図５の場合には、「対象物ｉが禁止領域Ｏに干渉している」という命題ｏｉを設定し、図６の場合には、「ロボットｉが禁止領域Ｏに干渉している」という命題ｏｉを設定する。
【0074】
ここで、禁止命題領域の統合に関する具体的態様について説明する。図８（Ａ）は、禁止命題領域Ｒ１、Ｒ２に対する統合禁止命題領域Ｒ３の第１設定例を示す。また、図８（Ｂ）は、禁止命題領域Ｒ１、Ｒ２に対する統合禁止命題領域Ｒ３の第２設定例を示し、図８（Ｃ）は、禁止命題領域Ｒ１、Ｒ２に対する統合禁止命題領域Ｒ３の第３設定例を示す。説明便宜上、一例として、禁止命題領域Ｒ１、Ｒ２は２次元領域であり、図８（Ａ）～（Ｃ）は、２次元領域の統合禁止命題領域Ｒ３が設定される例を示すものとする。
【0075】
図８（Ａ）に示される第１設定例では、命題統合部３２３は、禁止命題領域Ｒ１、Ｒ２を囲む最小面積の多角形（ここでは６角形）を、統合禁止命題領域Ｒ３として設定している。また、図８（Ｂ）に示される第２設定例では、命題統合部３２３は、禁止命題領域Ｒ１、Ｒ２を囲む最小の矩形を統合禁止命題領域Ｒ３として設定している。また、図８（Ｃ）に示される第３設定例では、命題統合部３２３は、禁止命題領域Ｒ１、Ｒ２を囲む最小の円又は楕円を、統合禁止命題領域Ｒ３として設定している。これらのいずれの場合においても、命題統合部３２３は、禁止命題領域Ｒ１、Ｒ２を包含した統合禁止命題領域Ｒ３を好適に設定することができる。
【0076】
また、命題統合部３２３は、禁止命題領域が３次元領域である場合にも同様に、対象の禁止命題領域を包括する最小の凸多面体、球体若しくは楕円体を、統合禁止命題領域として設定すればよい。
【0077】
なお、統合判定部３２２が統合増加割合Ｐｕを算出するために想定する統合禁止命題領域と、命題統合部３２３が設定する統合禁止命題領域とは異なってもよい。例えば、統合判定部３２２は、図８（Ａ）の第１設定例に基づく統合禁止命題領域を対象として統合増加割合Ｐｕを算出して統合の要否を判定し、命題統合部３２３は、当該統合が必要と統合判定部３２２が判定した場合に、図８（Ｂ）の第２設定例に基づく統合禁止命題領域を設定してもよい。
【0078】
（５－２－３）動作可能領域の分割
再び図７を参照し、動作可能領域分割部３２４及び分割領域命題設定部３２５が実行する、ロボット５の動作可能領域の分割に関する処理について説明する。
再び図７を参照し、動作可能領域分割部３２４及び分割領域命題設定部３２５が実行する、ロボット５の動作可能領域の分割に関する処理について説明する。
【0079】
動作可能領域分割部３２４は、ロボット５の動作可能領域を分割する。この場合、動作可能領域分割部３２４は、禁止命題領域設定部３２１が設定した禁止命題領域と命題統合部３２３が設定した統合禁止命題領域とを除く作業空間を動作可能領域とみなし、当該動作可能領域を所定の幾何学的手法に基づき分割する。この場合の幾何学的手法は、例えば、バイナリ空間分割、四分木、八分木、ボロノイ図、又はドロネー図などが該当する。この場合、動作可能領域分割部３２４は、動作可能領域を２次元領域とみなして２次元の分割領域を生成してもよく、動作可能領域を３次元領域とみなして３次元の分割領域を生成してもよい。他の例では、動作可能領域分割部３２４は、多様体による表現を用いた位相幾何学的手法により、ロボット５の動作可能領域を分割してもよい。この場合、例えば、動作可能領域分割部３２４は、ロボット５の動作可能領域を局所座標系毎に分割する。
【0080】
分割領域命題設定部３２５は、動作可能領域分割部３２４により分割されたロボット５の動作可能領域（「分割動作可能領域」とも呼ぶ。）の各々を、命題領域として定義する。
【0081】
図９は、図５又は図６の例における分割動作可能領域の俯瞰図を示す。ここでは、動作可能領域分割部３２４は、一例として、禁止領域Ｏ以外の作業空間を禁止領域Ｏに接する線分又は面に基づき分割した４個の分割動作可能領域を生成している。なお、分割動作可能領域は、夫々矩形又は直方体となっている。そして、分割領域命題設定部３２５は、動作可能領域分割部３２４が生成した分割動作可能領域の各々に対して、命題領域「θ１」～「θ４」を設定する。
【0082】
ここで、分割動作可能領域を命題として定義する効果について補足説明する。命題領域として定義された分割動作可能領域は、その後の動作計画の処理において好適に用いられる。例えば、ロボットコントローラ１は、複数の分割動作可能領域に渡ってロボット５又はロボットハンドを移動させる必要がある場合、ロボット５又はロボットハンドの動作を、動作可能領域の遷移により簡易的に表すことが可能となる。また、この場合、ロボットコントローラ１は、対象の分割動作可能領域ごとにロボット５の動作計画を行うことが可能となる。例えば、ロボットコントローラ１は、目的タスクの完了状態（ゴール）に至るまでの１又は複数の中間状態（サブゴール）を分割動作可能領域に基づき設定し、目的タスクの開始から完了までに必要な複数のロボット５の動作シーケンスを逐次的に生成する。このように、目的タスクを分割動作可能領域に基づき複数の動作計画に分けて実行することで、制御入力生成部３６での最適化処理の高速化等を好適に実現し、ロボット５に目的タスクを好適に実行させることができる。
【0083】
そして、命題設定部３２は、禁止命題領域設定部３２１が設定した禁止命題領域と、命題統合部３２３が設定した統合禁止命題領域及び対応する命題と、分割領域命題設定部３２５が設定した分割動作可能領域に対応する命題領域とを表す情報を出力する。具体的には、命題設定部３２は、これらの情報を抽象状態設定情報ＩＳに反映した抽象状態再設定情報ＩＳａを出力する。
【0084】
（５－３）目標論理式生成部
次に、目標論理式生成部３３が実行する処理について具体的に説明する。
次に、目標論理式生成部３３が実行する処理について具体的に説明する。
【0085】
例えば、図５に示すピックアンドプレイスの例において、「最終的に全ての対象物が領域Ｇに存在する」という目的タスクが与えられたとする。この場合、目標論理式生成部３３は、線形論理式（ＬＴＬ：Ｌｉｎｅａｒ Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｌｏｇｉｃ）の「eventually」に相当する演算子「◇」と、「always」に相当する演算子「□」、抽象状態設定部３１により定義された命題「ｇｉ」とを用いて、目的タスクのゴール状態を表す以下の論理式を生成する。
∧ｉ◇□ｇｉ
∧ｉ◇□ｇｉ
【0086】
なお、目標論理式生成部３３は、演算子「◇」と「□」以外の任意の時相論理の演算子（論理積「∧」、論理和「∨」、否定「￢」、論理包含「⇒」、next「○」、until「Ｕ」等）を用いて論理式を表現してもよい。また、線形時相論理に限らず、ＭＴＬ（Ｍｅｔｒｉｃ Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｌｏｇｉｃ）やＳＴＬ（Ｓｉｇｎａｌ Ｔｅｍｐｏｒａｌ Ｌｏｇｉｃ）などの任意の時相論理を用いて目的タスクに対応する論理式を表現してもよい。
【0087】
次に、目標論理式生成部３３は、制約条件情報Ｉ２が示す制約条件を、目的タスクを表す論理式に付加することで、目標論理式Ｌｔａｇを生成する。
【0088】
例えば、図５に示すピックアンドプレイスに対応する制約条件として、「ロボットアーム５２同士が常に干渉しない」、「対象物ｉは禁止領域Ｏに常に干渉しない」の２つが制約条件情報Ｉ２に含まれていた場合、目標論理式生成部３３は、これらの制約条件を論理式に変換する。具体的には、目標論理式生成部３３は、命題設定部３２により定義された命題「ｏｉ」及び抽象状態設定部３１により定義された命題「ｈ」を用いて、上述の２つの制約条件を、夫々以下の論理式に変換する。
□￢ｈ
∧ｉ□￢ｏｉ
□￢ｈ
∧ｉ□￢ｏｉ
【0089】
よって、この場合、目標論理式生成部３３は、「最終的に全ての対象物が領域Ｇに存在する」という目的タスクに対応する論理式「∧ｉ◇□ｇｉ」に、これらの制約条件の論理式を付加することで、以下の目標論理式Ｌｔａｇを生成する。
（∧ｉ◇□ｇｉ）∧（□￢ｈ）∧（∧ｉ□￢ｏｉ）
（∧ｉ◇□ｇｉ）∧（□￢ｈ）∧（∧ｉ□￢ｏｉ）
【0090】
なお、実際には、ピックアンドプレイスに対応する制約条件は、上述した２つに限られず、「ロボットアーム５２が禁止領域Ｏに干渉しない」、「複数のロボットアーム５２が同じ対象物を掴まない」、「対象物同士が接触しない」などの制約条件が存在する。このような制約条件についても同様に、制約条件情報Ｉ２に記憶され、目標論理式Ｌｔａｇに反映される。
【0091】
次に、ロボット５が移動体である図６に示す例について説明する。この場合、目標論理式生成部３３は、目的タスクを表す論理式として、「最終的に全てのロボットが領域Ｇに存在する」を表す以下の論理命題を設定する。
∧ｉ◇□ｇｉ
∧ｉ◇□ｇｉ
【0092】
また、目標論理式生成部３３は、制約条件として、「ロボット同士が干渉しない」、「ロボットｉは禁止領域Ｏに常に干渉しない」の２つが制約条件情報Ｉ２に含まれていた場合、これらの制約条件を論理式に変換する。具体的には、目標論理式生成部３３は、命題設定部３２により定義された命題「ｏｉ」及び抽象状態設定部３１により定義された命題「ｈ」を用いて、上述の２つの制約条件を、夫々以下の論理式に変換する。
□￢ｈ
∧ｉ□￢ｏｉ
□￢ｈ
∧ｉ□￢ｏｉ
【0093】
よって、この場合、目標論理式生成部３３は、「最終的に全てのロボットが領域Ｇに存在する」という目的タスクに対応する論理式「∧ｉ◇□ｇｉ」に、これらの制約条件の論理式を付加することで、以下の目標論理式Ｌｔａｇを生成する。
（∧ｉ◇□ｇｉ）∧（□￢ｈ）∧（∧ｉ□￢ｏｉ）
（∧ｉ◇□ｇｉ）∧（□￢ｈ）∧（∧ｉ□￢ｏｉ）
【0094】
このように、目標論理式生成部３３は、ロボット５が移動体である場合においても、抽象状態設定部３１の処理結果に基づき、目標論理式Ｌｔａｇを好適に生成することができる。
【0095】
（５－４）タイムステップ論理式生成部
タイムステップ論理式生成部３４は、目的タスクを完了するタイムステップ数（「目標タイムステップ数」とも呼ぶ。）を定め、目標タイムステップ数で目標論理式Ｌｔａｇを満たすような各タイムステップでの状態を表す命題の組み合わせを定める。この組み合わせは、通常複数存在するため、タイムステップ論理式生成部３４は、これらの組み合わせを論理和により結合した論理式を、タイムステップ論理式Ｌｔｓとして生成する。上述の組み合わせは、ロボット５に命令する動作のシーケンスを表す論理式の候補となり、以後では「候補φ」とも呼ぶ。
タイムステップ論理式生成部３４は、目的タスクを完了するタイムステップ数（「目標タイムステップ数」とも呼ぶ。）を定め、目標タイムステップ数で目標論理式Ｌｔａｇを満たすような各タイムステップでの状態を表す命題の組み合わせを定める。この組み合わせは、通常複数存在するため、タイムステップ論理式生成部３４は、これらの組み合わせを論理和により結合した論理式を、タイムステップ論理式Ｌｔｓとして生成する。上述の組み合わせは、ロボット５に命令する動作のシーケンスを表す論理式の候補となり、以後では「候補φ」とも呼ぶ。
【0096】
ここで、図５に示すピックアンドプレイスの説明におけるタイムステップ論理式生成部３４の処理の具体例について説明する。
【0097】
ここでは、説明の簡略化のため、「最終的に対象物（ｉ＝２）が領域Ｇに存在する」という目的タスクが設定されたものとし、この目的タスクに対応する以下の目標論理式Ｌｔａｇが目標論理式生成部３３からタイムステップ論理式生成部３４へ供給されたものとする。
（◇□ｇ２）∧（□￢ｈ）∧（∧ｉ□￢ｏｉ）
この場合、タイムステップ論理式生成部３４は、命題「ｇｉ」をタイムステップの概念を含むように拡張した命題「ｇｉ，ｋ」を用いる。命題「ｇｉ，ｋ」は、「タイムステップｋで対象物ｉが領域Ｇに存在する」という命題である。
（◇□ｇ２）∧（□￢ｈ）∧（∧ｉ□￢ｏｉ）
この場合、タイムステップ論理式生成部３４は、命題「ｇｉ」をタイムステップの概念を含むように拡張した命題「ｇｉ，ｋ」を用いる。命題「ｇｉ，ｋ」は、「タイムステップｋで対象物ｉが領域Ｇに存在する」という命題である。
【0098】
ここで、目標タイムステップ数を「３」とした場合、目標論理式Ｌｔａｇは、以下のように書き換えられる。
（◇□ｇ２,３）∧（∧ｋ＝１,２,３□￢ｈｋ）∧（∧ｉ,ｋ＝１,２,３□￢ｏｉ,ｋ）
また、◇□ｇ２,３は、以下の式（１）に示すように書き換えることが可能である。
（◇□ｇ２,３）∧（∧ｋ＝１,２,３□￢ｈｋ）∧（∧ｉ,ｋ＝１,２,３□￢ｏｉ,ｋ）
また、◇□ｇ２,３は、以下の式（１）に示すように書き換えることが可能である。
【0099】
【数1】
【0100】
このとき、上述した目標論理式Ｌｔａｇは、以下の式（２）～式（５）に示される４つの候補「φ１」～「φ４」の論理和（φ１∨φ２∨φ３∨φ４）により表される。
【0101】
【数2】
【0102】
よって、タイムステップ論理式生成部３４は、４つの候補φ１～φ４の論理和をタイムステップ論理式Ｌｔｓとして定める。この場合、タイムステップ論理式Ｌｔｓは、４つの候補φ１～φ４の少なくともいずれかが真となる場合に真となる。なお、各候補φ１～φ４の制約条件に相当する部分「（∧ｋ＝１,２,３□￢ｈｋ）∧（∧ｉ,ｋ＝１,２,３□￢ｏｉ,ｋ）」については、候補φ１～φ４に組み込む代わりに、制御入力生成部３６による最適化処理において候補φ１～φ４と論理積により結合させてもよい。
【0103】
次に、図６に示すロボット５が移動体である例の場合について説明する。ここでは、説明の簡略化のため、「最終的にロボット（ｉ＝２）が領域Ｇに存在する」という目的タスクが設定されたものとし、この目的タスクに対応する以下の目標論理式Ｌｔａｇが目標論理式生成部３３からタイムステップ論理式生成部３４へ供給されたものとする。この場合、以下の目標論理式Ｌｔａｇが目標論理式生成部３３からタイムステップ論理式生成部３４へ供給される。
（◇□ｇ２）∧（□￢ｈ）∧（∧ｉ□￢ｏｉ）
（◇□ｇ２）∧（□￢ｈ）∧（∧ｉ□￢ｏｉ）
【0104】
この場合、タイムステップ論理式生成部３４は、命題「ｇｉ」をタイムステップの概念を含むように拡張した命題「ｇｉ，ｋ」を用いる。ここで、命題「ｇｉ，ｋ」は、「タイムステップｋでロボットｉが領域Ｇに存在する」という命題である。ここで、目標タイムステップ数を「３」とした場合、目標論理式Ｌｔａｇは、以下のように書き換えられる。
（◇□ｇ２,３）∧（∧ｋ＝１,２,３□￢ｈｋ）∧（∧ｉ,ｋ＝１,２,３□￢ｏｉ,ｋ）
（◇□ｇ２,３）∧（∧ｋ＝１,２,３□￢ｈｋ）∧（∧ｉ,ｋ＝１,２,３□￢ｏｉ,ｋ）
【0105】
また、◇□ｇ２,３は、ピックアンドプレイスの例と同様、式（１）に書き換えることが可能である。そして、目標論理式Ｌｔａｇは、ピックアンドプレイスの例と同様、式（２）～式（５）に示される４つの候補「φ１」～「φ４」の論理和（φ１∨φ２∨φ３∨φ４）により表される。よって、タイムステップ論理式生成部３４は、４つの候補φ１～φ４の論理和をタイムステップ論理式Ｌｔｓとして定める。この場合、タイムステップ論理式Ｌｔｓは、４つの候補φ１～φ４の少なくともいずれかが真となる場合に真となる。
【0106】
次に、目標タイムステップ数の設定方法について補足説明する。
【0107】
タイムステップ論理式生成部３４は、例えば、指示装置２から供給される入力信号により指定された作業の見込み時間に基づき、目標タイムステップ数を決定する。この場合、タイムステップ論理式生成部３４は、メモリ１２又は記憶装置４に記憶された、１タイムステップ当たりの時間幅の情報に基づき、上述の見込み時間から目標タイムステップ数を算出する。他の例では、タイムステップ論理式生成部３４は、目的タスクの種類毎に適した目標タイムステップ数を対応付けた情報を予めメモリ１２又は記憶装置４に記憶しておき、当該情報を参照することで、実行すべき目的タスクの種類に応じた目標タイムステップ数を決定する。
【0108】
好適には、タイムステップ論理式生成部３４は、目標タイムステップ数を所定の初期値に設定する。そして、タイムステップ論理式生成部３４は、制御入力生成部３６が制御入力を決定できるタイムステップ論理式Ｌｔｓが生成されるまで、目標タイムステップ数を徐々に増加させる。この場合、タイムステップ論理式生成部３４は、設定した目標タイムステップ数により制御入力生成部３６が最適化処理を行った結果、最適解を導くことができなかった場合、目標タイムステップ数を所定数（１以上の整数）だけ加算する。
【0109】
このとき、タイムステップ論理式生成部３４は、目標タイムステップ数の初期値を、ユーザが見込む目的タスクの作業時間に相当するタイムステップ数よりも小さい値に設定するとよい。これにより、タイムステップ論理式生成部３４は、不必要に大きな目標タイムステップ数を設定することを好適に抑制する。
【0110】
（５－５）抽象モデル生成部
抽象モデル生成部３５は、抽象モデル情報Ｉ５と、抽象状態再設定情報ＩＳａとに基づき、抽象モデルΣを生成する。
抽象モデル生成部３５は、抽象モデル情報Ｉ５と、抽象状態再設定情報ＩＳａとに基づき、抽象モデルΣを生成する。
【0111】
例えば、目的タスクがピックアンドプレイスの場合の抽象モデルΣについて説明する。この場合、対象物の位置や数、対象物を置く領域の位置、ロボット５の台数（又はロボットアーム５２の数）等を特定しない汎用的な形式の抽象モデルが抽象モデル情報Ｉ５に記録されている。そして、抽象モデル生成部３５は、抽象モデル情報Ｉ５に記録された、ロボット５のダイナミクスを含む汎用的な形式のモデルに対し、抽象状態再設定情報ＩＳａが表す抽象状態及び命題領域等を反映することで、抽象モデルΣを生成する。これにより、抽象モデルΣは、作業空間内の物体の状態と、ロボット５のダイナミクスとが抽象的に表されたモデルとなる。作業空間内の物体の状態は、ピックアンドプレイスの場合には、対象物の位置及び数、対象物を置く領域の位置、ロボット５の台数、及び障害物の位置及び大きさ等を示す。
【0112】
ここで、ピックアンドプレイスを伴う目的タスクの作業時においては、作業空間内のダイナミクスが頻繁に切り替わる。例えば、図５に示されるピックアンドプレイスの例では、ロボットアーム５２が対象物ｉを掴んでいる場合には、当該対象物ｉを動かすことができるが、ロボットアーム５２が対象物ｉを掴んでない場合には、当該対象物ｉを動かすことができない。
【0113】
以上を勘案し、本実施形態においては、ピックアンドプレイスの場合、対象物ｉを掴むという動作を論理変数「δｉ」により抽象表現する。この場合、例えば、抽象モデル生成部３５は、図５のピックアンドプレイスの例における作業空間に対して設定すべき抽象モデルΣのダイナミクスモデルを、以下の式（６）により定めることができる。
【0114】
【数3】
【0115】
ここで、「ｕｊ」は、ロボットハンドｊ（「ｊ＝１」はロボットハンド５３ａ、「ｊ＝２」はロボットハンド５３ｂ）を制御するための制御入力を示し、「Ｉ」は単位行列を示し、「０」は零行例を示す。なお、制御入力は、ここでは、一例として速度を想定しているが、加速度であってもよい。また、「δｊ,ｉ」は、ロボットハンドｊが対象物ｉを掴んでいる場合に「１」であり、その他の場合に「０」である論理変数である。また、「ｘｒ１」、「ｘｒ２」は、ロボットハンドｊ（ｊ＝１、２）の位置ベクトル、「ｘ１」～「ｘ４」は、対象物ｉ（ｉ＝１～４）の位置ベクトルを示す。また、「ｈ（ｘ）」は、対象物を掴める程度に対象物の近傍にロボットハンドが存在する場合に「ｈ（ｘ）≧０」となる変数であり、論理変数δとの間で以下の関係を満たす。
δ＝１ ⇔ ｈ（ｘ）≧０
この式では、対象物を掴める程度に対象物の近傍にロボットハンドが存在する場合には、ロボットハンドが対象物を掴んでいるとみなし、論理変数δを１に設定している。
δ＝１ ⇔ ｈ（ｘ）≧０
この式では、対象物を掴める程度に対象物の近傍にロボットハンドが存在する場合には、ロボットハンドが対象物を掴んでいるとみなし、論理変数δを１に設定している。
【0116】
ここで、式（６）は、タイムステップｋでの物体の状態とタイムステップｋ＋１での物体の状態との関係を示した差分方程式である。そして、上記の式（６）では、把持の状態が離散値である論理変数により表わされ、物体の移動は連続値により表わされているため、式（６）はハイブリッドシステムを示している。
【0117】
また、式（６）では、ロボット５全体の詳細なダイナミクスではなく、対象物を実際に把持するロボット５の手先であるロボットハンドのダイナミクスのみを考慮している。これにより、制御入力生成部３６による最適化処理の計算量を好適に削減することができる。
【0118】
また、抽象モデル情報Ｉ５には、ダイナミクスが切り替わる動作（ピックアンドプレイスの場合には対象物ｉを掴むという動作）に対応する論理変数、及び、計測信号Ｓ２等に基づく物体の認識結果から式（６）の差分方程式を導出するための情報が記録されている。よって、抽象モデル生成部３５は、対象物の位置や数、対象物を置く領域（図５では領域Ｇ）、ロボット５の台数等が変動する場合であっても、抽象モデル情報Ｉ５と物体の認識結果とに基づき、対象の作業空間の環境に即した抽象モデルΣを決定することができる。
【0119】
なお、他作業体が存在する場合、他作業体の抽象化されたダイナミクスに関する情報が抽象モデル情報Ｉ５に含まれてもよい。この場合、抽象モデルΣのダイナミクスモデルは、作業空間内の物体の状態と、ロボット５のダイナミクスと、他作業体のダイナミクスとが抽象的に表されたモデルとなる。また、抽象モデル生成部３５は、式（６）に示されるモデルに代えて、混合論理動的（ＭＬＤ：Ｍｉｘｅｄ Ｌｏｇｉｃａｌ Ｄｙｎａｍｉｃａｌ）システムまたはペトリネットやオートマトンなどを組み合わせたハイブリッドシステムのモデルを生成してもよい。
【0120】
次に、図６に示すロボット５が移動体である場合の抽象モデルΣのダイナミクスモデルについて説明する。この場合、抽象モデル生成部３５は、例えば、図６に示される作業空間に対して設定すべき抽象モデルΣを、ロボット（ｉ＝１）に対する状態ベクトルｘ１及びロボット（ｉ＝２）に対する状態ベクトルｘ２を用いて、以下の式（７）により定める。
【0121】
【数4】
【0122】
ここで、「ｕ１」は、ロボット（ｉ＝１）に対する入力ベクトルを表し、「ｕ２」は、ロボット（ｉ＝２）に対する入力ベクトルを表す。また、「Ａ１」、「Ａ２」、「Ｂ１」、「Ｂ２」は行列であり、抽象モデル情報Ｉ５に基づき定められる。
【0123】
他の例では、抽象モデル生成部３５は、ロボットｉの動作モードが複数存在する場合には、図６に示される作業空間に対して設定すべき抽象モデルΣを、ロボットｉの動作モードに応じてダイナミクスが切り替わるハイブリッドシステムにより表してもよい。この場合、抽象モデル生成部３５は、ロボットｉの動作モードを「ｍｉ」とすると、図６に示される作業空間に対して設定すべき抽象モデルΣを、以下の式（８）により定める。
【0124】
【数5】
【0125】
このように、抽象モデル生成部３５は、ロボット５が移動体である場合においても、抽象モデルΣのダイナミクスモデルを好適に定めることができる。なお、抽象モデル生成部３５は、式（７）又は式（８）に示されるモデルに代えて、ＭＬＤシステムまたはペトリネットやオートマトンなどを組み合わせたハイブリッドシステムのモデルを生成してもよい。
【0126】
なお、式（６）～式（８）等に示される抽象モデルΣにおける対象物やロボット５の状態を表すベクトルｘｉ及び入力ｕｉは、離散値であってもよい。ベクトルｘｉ及び入力ｕｉを離散的に表した場合であっても、抽象モデル生成部３５は、現実のダイナミクスを好適に抽象化した抽象モデルΣを設定することができる。また、ロボット５が移動を行い、かつ、ピックアンドプレイスを行う目的タスクが設定されていた場合には、抽象モデル生成部３５は、例えば、式（８）に示されるような動作モードの切り替えを想定したダイナミクスモデルを設定する。
【0127】
また、式（６）～式（８）において使用される対象物やロボット５の状態を表すベクトルｘｉ及び入力ｕｉは、特に離散値で考えた場合は、命題設定部３２が設定した禁止命題領域及び分割動作可能領域に適した形で定義される。従って、この場合、命題設定部３２が設定した禁止命題領域が考慮された抽象モデルΣが生成される。
【0128】
ここで、空間を離散化し、それを状態として表現（最も単純にはグリッド表現）する場合について考察する。この場合、例えば、禁止命題領域が大きいほど、グリッド（即ち離散化された単位空間）の一辺の長さを長くし、禁止命題領域が小さいほど、グリッドの一辺の長さを短くする。
【0129】
図１０（Ａ）は、図６に示す例において、空間が離散化された場合の禁止命題領域である禁止領域Ｏを明示したロボット５Ａ、５Ｂの作業空間の俯瞰図を示す。また、図１０（Ｂ）は、図１０（Ａ）によりも大きい禁止領域Ｏが設定された場合のロボット５Ａ、５Ｂの作業空間の俯瞰図を示す。図１０（Ａ）、（Ｂ）では、説明便宜上、ロボット５Ａ、５Ｂの目的地である領域Ｇについては図示していない。図１０（Ａ）、（Ｂ）では、一例として、禁止領域Ｏの大きさに応じてグリッドの縦及び横の一辺の長さが決定されており、具体的には、いずれの例においても、禁止領域Ｏの縦及び横の長さのおよそ１／３となるようにグリッドの縦及び横の一辺の長さが夫々定められている。
【0130】
ここで、図１０（Ａ）の場合と図１０（Ｂ）の場合とでは離散化の態様が異なるため、夫々の場合においてロボット５Ａ、５Ｂの状態ベクトルの表現が異なる。言い換えると、図１０（Ａ）におけるロボット５Ａ、５Ｂの状態ベクトル「ｘ１」、「ｘ２」と、図１０（Ａ）と同一状態のロボット５Ａ、５Ｂの状態を表す図１０（Ｂ）での状態ベクトル「ｘ～１」、「ｘ～２」とは異なるものとなる。その結果、図１０（Ａ）、（Ｂ）に対し夫々生成される抽象モデルΣも異なる。このように、命題設定部３２が設定した禁止命題領域及び分割動作可能領域に応じて抽象モデルΣが変化する。
【0131】
なお、具体的なグリッドの一辺の長さは、実際には入力ｕｉも勘案して決定される。例えば、1タイムステップでのロボットの移動量（動作量）が多いほど一辺の長さを大きくし、上記移動量が少ないほど一辺の長さは小さくする。
【0132】
（５－６）制御入力生成部
制御入力生成部３６は、タイムステップ論理式生成部３４から供給されるタイムステップ論理式Ｌｔｓと、抽象モデル生成部３５から供給される抽象モデルΣとに基づき、最適となるタイムステップ毎のロボット５に対する制御入力を決定する。この場合、制御入力生成部３６は、目的タスクに対する評価関数を定義し、抽象モデルΣ及びタイムステップ論理式Ｌｔｓを制約条件として評価関数を最小化する最適化問題を解く。評価関数は、例えば、目的タスクの種類毎に予め定められ、メモリ１２又は記憶装置４に記憶されている。
制御入力生成部３６は、タイムステップ論理式生成部３４から供給されるタイムステップ論理式Ｌｔｓと、抽象モデル生成部３５から供給される抽象モデルΣとに基づき、最適となるタイムステップ毎のロボット５に対する制御入力を決定する。この場合、制御入力生成部３６は、目的タスクに対する評価関数を定義し、抽象モデルΣ及びタイムステップ論理式Ｌｔｓを制約条件として評価関数を最小化する最適化問題を解く。評価関数は、例えば、目的タスクの種類毎に予め定められ、メモリ１２又は記憶装置４に記憶されている。
【0133】
例えば、制御入力生成部３６は、制御入力「ｕｋ」に基づき、評価関数を設定する。この場合、制御入力生成部３６は、制御入力ｕｋが小さい（即ちロボット５が費やすエネルギーが小さい）ほど小さくなるような評価関数の最小化を行う。具体的には、制御入力生成部３６は、抽象モデルΣと、タイムステップ論理式Ｌｔｓ（即ち候補φｉの論理和）に基づく論理式とを制約条件とする以下の式（９）に示す制約付き混合整数最適化問題を解く。
【0134】
【数6】
【0135】
また、制御入力生成部３６は、目標タイムステップ数が長い場合（例えば所定の閾値より大きい場合）、最適化に用いるタイムステップ数を、目標タイムステップ数より小さい値（例えば上述の閾値）に設定してもよい。この場合、制御入力生成部３６は、例えば、所定のタイムステップ数が経過する毎に、上述の最適化問題を解くことで、逐次的に制御入力ｕｋを決定する。この場合、制御入力生成部３６は、目的タスクの達成状態に対する中間状態に相当する所定のイベント毎に、上述の最適化問題を解き、制御入力ｕｋを決定してもよい。この場合、制御入力生成部３６は、次のイベント発生までのタイムステップ数を、最適化に用いるタイムステップ数に設定する。上述のイベントは、例えば、作業空間におけるダイナミクスが切り替わる事象である。例えば、ピックアンドプレイスを目的タスクとした場合には、ロボット５が対象物を掴む、ロボット５が運ぶべき複数の対象物のうちの１つの対象物を目的地点へ運び終える、などがイベントとして定められる。イベントは、例えば、目的タスクの種類毎に予め定められており、目的タスクの種類毎にイベントを特定する情報が記憶装置４に記憶されている。
【0136】
（５－７）ロボット制御部
ロボット制御部３７は、制御入力生成部３６から供給される制御入力情報Ｉｃｎと、アプリケーション情報記憶部４１が記憶するサブタスク情報Ｉ４とに基づき、サブタスクのシーケンス（サブタスクシーケンス）を生成する。この場合、ロボット制御部３７は、サブタスク情報Ｉ４を参照することで、ロボット５が受け付け可能なサブタスクを認識し、制御入力情報Ｉｃｎが示すタイムステップ毎の制御入力をサブタスクに変換する。
ロボット制御部３７は、制御入力生成部３６から供給される制御入力情報Ｉｃｎと、アプリケーション情報記憶部４１が記憶するサブタスク情報Ｉ４とに基づき、サブタスクのシーケンス（サブタスクシーケンス）を生成する。この場合、ロボット制御部３７は、サブタスク情報Ｉ４を参照することで、ロボット５が受け付け可能なサブタスクを認識し、制御入力情報Ｉｃｎが示すタイムステップ毎の制御入力をサブタスクに変換する。
【0137】
例えば、サブタスク情報Ｉ４には、ピックアンドプレイスを目的タスクとする場合にロボット５が受け付け可能なサブタスクとして、ロボットハンドの移動（リーチング）とロボットハンドの把持（グラスピング）の２つのサブタスクを示す関数が定義されている。この場合、リーチングを表す関数「Ｍｏｖｅ」は、例えば、当該関数実行前のロボット５の初期状態、当該関数実行後のロボット５の最終状態、及び当該関数の実行に要する所要時間をそれぞれ引数とする関数である。また、グラスピングを表す関数「Ｇｒａｓｐ」は、例えば、当該関数実行前のロボット５の状態、及び当該関数実行前の把持対象の対象物の状態、論理変数δをそれぞれ引数とする関数である。ここで、関数「Ｇｒａｓｐ」は、論理変数δが「１」のときに掴む動作を行うこと表し、論理変数δが「０」のときに放す動作を行うこと表す。この場合、ロボット制御部３７は、関数「Ｍｏｖｅ」を、制御入力情報Ｉｃｎが示すタイムステップ毎の制御入力により定まるロボットハンドの軌道に基づき決定し、関数「Ｇｒａｓｐ」を、制御入力情報Ｉｃｎが示すタイムステップ毎の論理変数δの遷移に基づき決定する。
【0138】
そして、ロボット制御部３７は、関数「Ｍｏｖｅ」と関数「Ｇｒａｓｐ」とにより構成されるシーケンスを生成し、当該シーケンスを表す制御信号Ｓ１をロボット５に供給する。例えば、目的タスクが「最終的に対象物（ｉ＝２）が領域Ｇに存在する」の場合、ロボット制御部３７は、対象物（ｉ＝２）に最も近いロボットハンドに対し、関数「Ｍｏｖｅ」、関数「Ｇｒａｓｐ」、関数「Ｍｏｖｅ」、関数「Ｇｒａｓｐ」のシーケンスを生成する。この場合、対象物（ｉ＝２）に最も近いロボットハンドは、１回目の関数「Ｍｏｖｅ」により対象物（ｉ＝２）の位置まで移動し、１回目の関数「Ｇｒａｓｐ」により対象物（ｉ＝２）を把持し、２回目の関数「Ｍｏｖｅ」により領域Ｇまで移動し、２回目の関数「Ｇｒａｓｐ」により対象物（ｉ＝２）を領域Ｇに載置する。
【0139】
（６）処理フロー
図１１は、第１実施形態においてロボットコントローラ１が実行するロボット制御処理の概要を示すフローチャートの一例である。
図１１は、第１実施形態においてロボットコントローラ１が実行するロボット制御処理の概要を示すフローチャートの一例である。
【0140】
まず、ロボットコントローラ１の抽象状態設定部３１は、作業空間に存在する物体の抽象状態を設定する（ステップＳ１１）。ここで、抽象状態設定部３１は、例えば、所定の目的タスクの実行を指示する外部入力を指示装置２等から受信した場合に、ステップＳ１１を実行する。ステップＳ１１では、抽象状態設定部３１は、例えば、抽象状態指定情報Ｉ１、物体モデル情報Ｉ６及び計測信号Ｓ２に基づき、目的タスクに関連する物体に関する命題及び位置・姿勢等の状態ベクトルを設定する。
【0141】
次に、命題設定部３２は、相対領域データベースＩ７を参照し、抽象状態設定情報ＩＳから抽象状態再設定情報ＩＳａを生成する処理である命題設定処理を実行する（ステップＳ１２）。これにより、命題設定部３２は、禁止命題領域の設定、統合禁止命題領域の設定、及び分割動作可能領域の設定などを行う。
【0142】
次に、目標論理式生成部３３は、ステップＳ１２の命題設定処理により生成された抽象状態再設定情報ＩＳａに基づき、目標論理式Ｌｔａｇを決定する（ステップＳ１３）。この場合、目標論理式生成部３３は、制約条件情報Ｉ２を参照することで、目的タスクの実行における制約条件を、目標論理式Ｌｔａｇに付加する。
【0143】
そして、タイムステップ論理式生成部３４は、目標論理式Ｌｔａｇを、各タイムステップでの状態を表すタイムステップ論理式Ｌｔｓに変換する（ステップＳ１４）。この場合、タイムステップ論理式生成部３４は、目標タイムステップ数を定め、目標タイムステップ数で目標論理式Ｌｔａｇを満たすような各タイムステップでの状態を表す候補φの論理和を、タイムステップ論理式Ｌｔｓとして生成する。この場合、好適には、タイムステップ論理式生成部３４は、動作限界情報Ｉ３を参照することで、各候補φの実行可能性を判定し、実行不可能と判定される候補φを、タイムステップ論理式Ｌｔｓから除外するとよい。
【0144】
次に、抽象モデル生成部３５は、抽象モデルΣを生成する（ステップＳ１５）。この場合、抽象モデル生成部３５は、抽象状態再設定情報ＩＳａ及び抽象モデル情報Ｉ５等に基づき、抽象モデルΣを生成する。
【0145】
そして、制御入力生成部３６は、ステップＳ１１～ステップＳ１５の処理結果に基づき最適化問題を構築し、構築した最適化問題を解くことで制御入力を決定する（ステップＳ１６）。この場合、例えば、制御入力生成部３６は、式（９）に示されるような最適化問題を構築し、制御入力に基づき設定された評価関数を最小化するような制御入力を決定する。
【0146】
そして、ロボット制御部３７は、ステップＳ１６で決定された制御入力に基づき、ロボット５の制御を行う（ステップＳ１７）。この場合、例えば、ロボット制御部３７は、ステップＳ１６で決定された制御入力を、サブタスク情報Ｉ４を参照してロボット５が解釈可能なサブタスクのシーケンスに変換し、当該シーケンスを表す制御信号Ｓ１をロボット５に供給する。これにより、ロボットコントローラ１は、目的タスクを実行するために必要な動作をロボット５に好適に実行させることができる。
【0147】
【0148】
まず、命題設定部３２は、相対領域データベースＩ７に含まれる相対領域情報に基づき、禁止命題領域を設定する（ステップＳ２１）。この場合、命題設定部３２の禁止命題領域設定部３２１は、禁止命題領域を設定すべき命題に対応する障害物などの所定の物体に対応する相対領域情報を相対領域データベースＩ７から抽出する。そして、禁止命題領域設定部３２１は、抽出した相対領域情報が示す相対領域を、該当する物体の位置及び姿勢を基準として作業空間において定めた領域を、禁止命題領域として設定する。
【0149】
次に、統合判定部３２２は、統合増加割合Ｐｕが閾値Ｐｕｔｈ以下となる禁止命題領域の組が存在するか否か判定する（ステップＳ２２）。そして、統合増加割合Ｐｕが閾値Ｐｕｔｈ以下となる禁止命題領域の組が存在すると統合判定部３２２が判定した場合（ステップＳ２２；Ｙｅｓ）、命題統合部３２３は、統合増加割合Ｐｕが閾値Ｐｕｔｈ以下となる禁止命題領域の組を統合した統合禁止命題領域を設定する（ステップＳ２３）。また、命題統合部３２３は、関連する命題の再定義を行う。一方、統合増加割合Ｐｕが閾値Ｐｕｔｈ以下となる禁止命題領域の組が存在しないと統合判定部３２２が判定した場合（ステップＳ２２；Ｎｏ）、命題設定部３２はステップＳ２４へ処理を進める。
【0150】
次に、動作可能領域分割部３２４は、ロボット５の動作可能領域を分割する（ステップＳ２４）。この場合、動作可能領域分割部３２４は、例えば、禁止命題領域設定部３２１が設定した禁止命題領域と命題統合部３２３が設定した統合禁止命題領域とを除く作業空間を動作可能領域とみなし、当該動作可能領域を分割した分割動作可能領域を生成する。そして、分割領域命題設定部３２５は、ステップＳ２４で生成された分割動作可能領域の各々を命題領域として設定する（ステップＳ２５）。
【0151】
（７）変形例
次に、上述した実施形態の変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて上述の実施形態に適用してもよい。
（第１変形例）
命題設定部３２は、図７に示される機能ブロック構成に代えて、統合判定部３２２及び命題統合部３２３による禁止命題領域の統合に関する処理と、動作可能領域分割部３２４及び分割領域命題設定部３２５による分割動作可能領域の設定に関する処理とのいずれか一方のみを実行してもよい。なお、統合判定部３２２及び命題統合部３２３による禁止命題領域の統合に関する処理を実行しない場合には、動作可能領域分割部３２４は、禁止命題領域設定部３２１が設定した禁止命題領域以外の作業空間をロボット５の動作可能領域とみなし、分割動作可能領域を生成する。
次に、上述した実施形態の変形例について説明する。以下の変形例は、任意に組み合わせて上述の実施形態に適用してもよい。
（第１変形例）
命題設定部３２は、図７に示される機能ブロック構成に代えて、統合判定部３２２及び命題統合部３２３による禁止命題領域の統合に関する処理と、動作可能領域分割部３２４及び分割領域命題設定部３２５による分割動作可能領域の設定に関する処理とのいずれか一方のみを実行してもよい。なお、統合判定部３２２及び命題統合部３２３による禁止命題領域の統合に関する処理を実行しない場合には、動作可能領域分割部３２４は、禁止命題領域設定部３２１が設定した禁止命題領域以外の作業空間をロボット５の動作可能領域とみなし、分割動作可能領域を生成する。
【0152】
本変形例においても、ロボットコントローラ１は、禁止命題領域の統合に関する処理を実行する命題設定部３２の構成においては、複数の障害物等に対応する統合禁止命題領域を設定して効率的な動作計画が可能となるように抽象状態を好適に表現することができる。一方、ロボットコントローラ１は、分割動作可能領域の設定に関する処理を実行する命題設定部３２の構成においては、分割動作可能領域を設定し、その後の動作計画において好適に活用することが可能となる。
【0153】
また、さらに別の例では、命題設定部３２は、禁止命題領域設定部３２１に相当する機能のみを有してもよい。この場合においても、ロボットコントローラ１は、障害物等の物体の大きさを勘案した動作計画を好適に策定することができる。
【0154】
（第２変形例）
禁止命題領域設定部３２１は、ロボット５の動作可能領域を規制する物体（障害物）以外の物体の命題領域を設定してもよい。例えば、禁止命題領域設定部３２１は、図５及び図６の例における領域Ｇに相当するゴール地点、対象物、又はロボットハンド等に対し、相対領域データベースＩ７から対応する相対領域情報を抽出して参照することで、命題領域を設定してもよい。この場合、命題統合部３２３は、禁止命題領域以外の同一種類の命題領域の統合を行ってもよい。
禁止命題領域設定部３２１は、ロボット５の動作可能領域を規制する物体（障害物）以外の物体の命題領域を設定してもよい。例えば、禁止命題領域設定部３２１は、図５及び図６の例における領域Ｇに相当するゴール地点、対象物、又はロボットハンド等に対し、相対領域データベースＩ７から対応する相対領域情報を抽出して参照することで、命題領域を設定してもよい。この場合、命題統合部３２３は、禁止命題領域以外の同一種類の命題領域の統合を行ってもよい。
【0155】
また、命題統合部３２３は、対応する命題に応じて、命題領域の統合の態様を異ならせてもよい。例えば、命題統合部３２３は、対象物又はロボット５のゴール地点に関する命題において、ゴール地点が複数領域の重複部分として定義される場合、当該複数領域に対して夫々設定された命題領域の重複部分を、ゴール地点を表す命題領域として定める。
【0156】
（第３変形例）
図４に示すプロセッサ１１の機能ブロック構成は一例であり、種々の変更がなされてもよい。
図４に示すプロセッサ１１の機能ブロック構成は一例であり、種々の変更がなされてもよい。
【0157】
例えば、アプリケーション情報には、目的タスクに対応する制御入力又はサブタスクシーケンスを設計するためのフローチャートなどの設計情報が予め含まれており、ロボットコントローラ１は、当該設計情報を参照することで、制御入力又はサブタスクシーケンスを生成してもよい。なお、予め設計されたタスクシーケンスに基づきタスクを実行する具体例については、例えば特開２０１７－３９１７０号に開示されている。
【0158】
＜第２実施形態＞
図１３は、第２実施形態における命題設定装置１Ｘの概略構成図を示す。命題設定装置１Ｘは、主に、抽象状態設定手段３１Ｘと、命題設定手段３２Ｘとを有する。なお、命題設定装置１Ｘは、複数の装置から構成されてもよい。命題設定装置１Ｘは、例えば、第１実施形態におけるロボットコントローラ１とすることができる。
図１３は、第２実施形態における命題設定装置１Ｘの概略構成図を示す。命題設定装置１Ｘは、主に、抽象状態設定手段３１Ｘと、命題設定手段３２Ｘとを有する。なお、命題設定装置１Ｘは、複数の装置から構成されてもよい。命題設定装置１Ｘは、例えば、第１実施形態におけるロボットコントローラ１とすることができる。
【0159】
抽象状態設定手段３１Ｘは、ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定する。抽象状態設定手段３１Ｘは、例えば、第１実施形態における抽象状態設定部３１とすることができる。
【0160】
命題設定手段３２Ｘは、抽象状態と、物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する。命題設定手段３２Ｘは、例えば、第１実施形態における命題設定部３２とすることができる。なお、命題設定装置１Ｘは、抽象状態設定手段３１Ｘ及び命題設定手段３２Ｘの処理結果に基づき、ロボットの動作シーケンスを生成する処理を行ってもよく、ロボットの動作シーケンスを生成する処理を行う他の装置に、抽象状態設定手段３１Ｘ及び命題設定手段３２Ｘの処理結果を供給してもよい。
【0161】
図１４は、第２実施形態において命題設定装置１Ｘが実行するフローチャートの一例である。まず、抽象状態設定手段３１Ｘは、ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定する（ステップＳ３１）。命題設定手段３２Ｘは、抽象状態と、物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する（ステップＳ３２）。
【0162】
第２実施形態によれば、命題設定装置１Ｘは、時相論理を用いたロボットの動作計画において使用する命題領域を好適に設定することができる。
【0163】
なお、上述した各実施形態において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（Non-Transitory Computer Readable Medium）を用いて格納され、コンピュータであるプロセッサ等に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記憶媒体（Tangible Storage Medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記憶媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記憶媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（Transitory Computer Readable Medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【0164】
その他、上記の各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得るが以下には限られない。
【0165】
［付記１］
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定する抽象状態設定手段と、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する命題設定手段と、
を有する命題設定装置。
［付記２］
前記命題設定手段は、
前記抽象状態と、前記相対領域情報とに基づき、前記命題領域を設定する命題領域設定手段と、
複数の前記命題領域の統合の要否を判定する統合判定手段と、
前記統合を要すると判定された前記複数の命題領域に基づき、統合した命題領域を設定する命題統合手段と、
を有する付記１に記載の命題設定装置。
［付記３］
前記命題領域設定手段は、前記抽象状態と、前記相対領域情報とに基づき、前記物体が障害物である場合の前記命題領域である禁止命題領域を設定する、付記２に記載の命題設定装置。
［付記４］
前記統合判定手段は、複数の前記禁止命題領域の統合の要否を、当該複数の禁止命題領域を統合した場合の命題領域の面積又は体積の増加割合に基づき判定する、付記３に記載の命題設定装置。
［付記５］
前記命題設定手段は、
前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割する動作可能領域分割手段と、
分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する分割領域命題設定手段と、
を有する付記１～４のいずれか一項に記載の命題設定装置。
［付記６］
前記命題設定手段は、前記抽象状態として設定された前記物体の位置及び姿勢を基準として前記相対領域情報が表す相対領域を前記作業空間において定めた領域を、前記命題領域として設定する、付記１～５のいずれか一項に記載の命題設定装置。
［付記７］
前記命題設定手段は、物体の種類毎に当該物体の種類に応じた相対領域を表す相対領域情報を関連付けたデータベースから、前記計測結果において特定される前記物体に対応する前記相対領域情報を抽出し、抽出した前記相対領域情報に基づき前記命題領域を設定する、付記１～６のいずれか一項に記載の命題設定装置。
［付記８］
前記抽象状態と、前記命題領域とに基づき、前記ロボットの動作シーケンスを生成する動作シーケンス生成手段をさらに有する、付記１～７のいずれか一項に記載の命題設定装置。
［付記９］
前記動作シーケンス生成手段は、
前記ロボットが実行すべきタスクを時相論理に基づく論理式に変換する論理式変換手段と、
前記論理式から、前記タスクを実行するためタイムステップ毎の状態を表す論理式であるタイムステップ論理式を生成するタイムステップ論理式生成手段と、
前記抽象状態と、前記命題領域とに基づき、前記作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルを生成する抽象モデル生成手段と、
前記抽象モデルと、前記タイムステップ論理式とを制約条件とする最適化により前記ロボットの時系列の制御入力を生成する制御入力生成手段と、
を有する、付記８に記載の命題設定装置。
［付記１０］
コンピュータが、
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する、
命題設定方法。
［付記１１］
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する処理をコンピュータに実行させるプログラムが格納された記憶媒体。
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定する抽象状態設定手段と、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する命題設定手段と、
を有する命題設定装置。
［付記２］
前記命題設定手段は、
前記抽象状態と、前記相対領域情報とに基づき、前記命題領域を設定する命題領域設定手段と、
複数の前記命題領域の統合の要否を判定する統合判定手段と、
前記統合を要すると判定された前記複数の命題領域に基づき、統合した命題領域を設定する命題統合手段と、
を有する付記１に記載の命題設定装置。
［付記３］
前記命題領域設定手段は、前記抽象状態と、前記相対領域情報とに基づき、前記物体が障害物である場合の前記命題領域である禁止命題領域を設定する、付記２に記載の命題設定装置。
［付記４］
前記統合判定手段は、複数の前記禁止命題領域の統合の要否を、当該複数の禁止命題領域を統合した場合の命題領域の面積又は体積の増加割合に基づき判定する、付記３に記載の命題設定装置。
［付記５］
前記命題設定手段は、
前記命題領域に基づき特定される前記ロボットの動作可能領域を分割する動作可能領域分割手段と、
分割された前記動作可能領域の各々に対する命題領域を設定する分割領域命題設定手段と、
を有する付記１～４のいずれか一項に記載の命題設定装置。
［付記６］
前記命題設定手段は、前記抽象状態として設定された前記物体の位置及び姿勢を基準として前記相対領域情報が表す相対領域を前記作業空間において定めた領域を、前記命題領域として設定する、付記１～５のいずれか一項に記載の命題設定装置。
［付記７］
前記命題設定手段は、物体の種類毎に当該物体の種類に応じた相対領域を表す相対領域情報を関連付けたデータベースから、前記計測結果において特定される前記物体に対応する前記相対領域情報を抽出し、抽出した前記相対領域情報に基づき前記命題領域を設定する、付記１～６のいずれか一項に記載の命題設定装置。
［付記８］
前記抽象状態と、前記命題領域とに基づき、前記ロボットの動作シーケンスを生成する動作シーケンス生成手段をさらに有する、付記１～７のいずれか一項に記載の命題設定装置。
［付記９］
前記動作シーケンス生成手段は、
前記ロボットが実行すべきタスクを時相論理に基づく論理式に変換する論理式変換手段と、
前記論理式から、前記タスクを実行するためタイムステップ毎の状態を表す論理式であるタイムステップ論理式を生成するタイムステップ論理式生成手段と、
前記抽象状態と、前記命題領域とに基づき、前記作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルを生成する抽象モデル生成手段と、
前記抽象モデルと、前記タイムステップ論理式とを制約条件とする最適化により前記ロボットの時系列の制御入力を生成する制御入力生成手段と、
を有する、付記８に記載の命題設定装置。
［付記１０］
コンピュータが、
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する、
命題設定方法。
［付記１１］
ロボットが作業を行う作業空間内の計測結果に基づき、前記作業空間における物体の抽象的な状態である抽象状態を設定し、
前記抽象状態と、前記物体の相対的な領域に関する情報である相対領域情報とに基づき、前記物体に関する命題を領域により表した命題領域を設定する処理をコンピュータに実行させるプログラムが格納された記憶媒体。
【0166】
以上、実施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。すなわち、本願発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。また、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。
【符号の説明】
【0167】
１ ロボットコントローラ
１Ｘ 命題設定装置
２ 指示装置
４ 記憶装置
５ ロボット
７ 計測装置
４１ アプリケーション情報記憶部
１００ ロボット制御システム
１Ｘ 命題設定装置
２ 指示装置
４ 記憶装置
５ ロボット
７ 計測装置
４１ アプリケーション情報記憶部
１００ ロボット制御システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】