特許 7674114 情報処理装置、学習装置、情報処理システム、ロボットシステム及び評価方法

(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】2025-04-28

(45)【発行日】2025-05-09

(54)【発明の名称】情報処理装置、学習装置、情報処理システム、ロボットシステム及び評価方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/20 20120101AFI20250430BHJP

   B25J 3/00 20060101ALI20250430BHJP

   G06Q 10/06 20230101ALI20250430BHJP

   G06Q 50/04 20120101ALI20250430BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/20

B25J3/00 Z

G06Q10/06

G06Q50/04

【請求項の数】 13

(21)【出願番号】P 2021030029

(22)【出願日】2021-02-26

(65)【公開番号】P2022131206

(43)【公開日】2022-09-07

【審査請求日】2024-02-13

(73)【特許権者】

【識別番号】000000974

【氏名又は名称】川崎重工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000556

【氏名又は名称】弁理士法人有古特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】蓮沼 仁志

(72)【発明者】

【氏名】掃部 雅幸

(72)【発明者】

【氏名】山本 武司

【審査官】佐藤 光起

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１３５３６２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－１７８２９４（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１３／０３５２４４（ＷＯ，Ａ１）

【文献】特開２０１９－１８４９０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０６４８３１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０２６０２５（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１３／０２０９９８０（ＵＳ，Ａ１）

【文献】Hitachi KE Systems, Ltd.，集合教育用四輪運転シミュレータ（1画面）ACCESS MASTER AM1300，[online]，2015年07月26日，［検索日 2024.12.09］, インターネット：＜ＵＲＬ：https://web.archive.org/web/20150726035529/http://www.hke.jp:80/products/tasknet/simulator/AM1300/index.htm＞

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｑ １０／００－９９／００

Ｂ２５Ｊ ３／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

作業をロボットに実行させるための前記ロボットの操作を評価する情報処理装置であって、
ユーザによって操作装置に入力される操作指令に従って動作する前記ロボットの動作に関連する情報である動作関連情報を検出する検出処理を、前記作業の実行中に実行する検出処理部と、
前記検出処理部によって検出される前記動作関連情報を、前記ロボットの動作に関連する基準である動作関連基準と比較し評価する評価処理を、前記作業の実行中に実行する評価処理部と、
前記評価処理部の評価結果を、前記ユーザが前記操作装置を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置に提示させる提示処理を、前記作業の実行中に実行する提示処理部とを含み、
前記評価処理部は、評価対象の前記ロボットの動作である評価対象動作の都度のタイミングと、前記作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで前記評価処理を実行し、
前記提示処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価処理部によって前記評価対象動作が前記評価処理をされると、前記評価処理をされた前記評価対象動作に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させ、
前記提示処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価処理部によって前記評価対象段階が前記評価処理をされると、前記評価処理をされた前記評価対象段階に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させ、
１つの前記作業は、複数の前記評価対象動作と、複数の前記評価対象段階とを含む
情報処理装置。

【請求項2】

前記評価処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、第１の前記評価対象動作に関する前記評価処理を、前記第１の評価対象動作の次の前記評価対象動作である第２の前記評価対象動作のタイミングまでに実行し、
前記提示処理部は、前記第１の評価対象動作に関する前記評価結果の前記提示処理を、前記第２の評価対象動作のタイミングまでに実行する
請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記評価処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、第１の前記評価対象段階に関する前記評価処理を、前記第１の評価対象段階の次の前記評価対象段階である第２の前記評価対象段階のタイミングまでに実行し、
前記提示処理部は、前記第１の評価対象段階に関する前記評価結果の前記提示処理を、前記第２の評価対象段階のタイミングまでに実行する
請求項１又は２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記評価結果に基づき、前記ロボットの操作に対して前記ユーザに与える対価を決定する対価決定部をさらに含み、
前記提示処理部は、前記対価決定部によって決定される前記対価と、前記作業の実行中の前記対価の積み上げの結果とを前記提示装置に提示させる
請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

前記検出処理部は、前記動作関連情報として、前記操作指令、前記操作指令に従って前記ロボットに動作させるために前記ロボットに対して生成される動作指令、前記ロボットの実際の動作結果、前記ロボットの周辺環境の状態、前記ロボットが作用を加える対象物の状態、及び、前記対象物の周辺環境の状態のうちの少なくとも１つを検出する
請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記評価処理部は、前記動作関連情報を評価するための特徴である複数の評価対象特徴を、前記動作関連基準に含まれる前記複数の評価対象特徴の基準と比較し評価し、前記複数の評価対象特徴の評価結果に基づき前記動作関連情報を評価する
請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

蓄積部と、基準決定部とをさらに含み、
前記蓄積部は、前記動作関連基準を含む動作関連基準データと、前記動作関連基準に基づく前記動作関連情報の前記評価結果の情報とを蓄積し、
前記基準決定部は、前記蓄積部に蓄積される第１の前記動作関連基準データ及び前記第１の動作関連基準データに含まれる前記動作関連基準に基づく前記評価結果の情報を用いて、前記評価結果に応じて前記第１の動作関連基準データに含まれる前記動作関連基準を変動させた第２の前記動作関連基準データを生成する
請求項１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項8】

前記基準決定部は、前記蓄積部に蓄積される情報の中から、指定される条件を満たす前記評価結果の情報と、前記評価結果に用いられる前記動作関連基準データである前記第１の動作関連基準データとを抽出し、抽出された前記評価結果の情報及び前記第１の動作関連基準データを用いて前記第２の動作関連基準データを生成する
請求項７に記載の情報処理装置。

【請求項9】

請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置における前記動作関連基準の情報と前記動作関連基準に基づく前記動作関連情報の前記評価結果の情報とを機械学習用データとして記憶する学習データ記憶部と、
機械学習部とを含み、
前記機械学習部は、前記機械学習用データに含まれる前記評価結果の情報を機械学習用入力データとし、前記機械学習用データに含まれ且つ前記評価結果に用いられる前記動作関連基準の情報を教師データとして、機械学習し、
前記機械学習部は、前記評価結果の情報に対応する評価情報を入力データとし、前記評価情報に対応する前記動作関連基準の情報を出力データとする
学習装置。

【請求項10】

請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
請求項９に記載の学習装置とを備え、
前記学習装置は、前記操作装置又は前記情報処理装置から入力データを受け付け、前記入力データに対する出力データを、前記情報処理装置に出力するように構成される
情報処理システム。

【請求項11】

請求項１～８のいずれか一項に記載の情報処理装置と、
前記ロボットと、
前記ロボットの動作を制御するロボットコントローラとを備え、
前記情報処理装置は、前記ロボットコントローラと通信可能に接続される
ロボットシステム。

【請求項12】

請求項１０に記載の情報処理システムと、
前記ロボットと、
前記ロボットの動作を制御するロボットコントローラとを備え、
前記情報処理装置は、前記ロボットコントローラと通信可能に接続される
ロボットシステム。

【請求項13】

作業をロボットに実行させるための前記ロボットの操作の評価方法であって、
ユーザによって操作装置に入力される操作指令に従って動作する前記ロボットの動作に関連する情報である動作関連情報を検出する検出処理を、前記作業の実行中に実行することと、
前記検出処理において検出される前記動作関連情報を、前記ロボットの動作に関連する基準である動作関連基準と比較し評価する評価処理を、評価対象の前記ロボットの動作である評価対象動作の都度のタイミングと、前記作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで、前記作業の実行中に実行することと、
前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、前記評価対象動作に対する前記評価処理を実行すると、前記評価処理をされた前記評価対象動作に関する評価結果を、前記ユーザが前記操作装置を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置に提示する提示処理を、前記作業の実行中に実行することと、
前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、前記評価対象段階に対する前記評価処理を実行すると、前記評価処理をされた前記評価対象段階に関する評価結果を前記提示装置に提示する提示処理を、前記作業の実行中に実行することとを含み、
１つの前記作業は、複数の前記評価対象動作と、複数の前記評価対象段階とを含む
評価方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、情報処理装置、学習装置、情報処理システム及びロボットシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

ロボットの操作者を評価する技術が存在する。例えば、特許文献１に開示される管理システムは、ロボットを操作する操作者に、遠隔地にある物が近くに存在するかのように感じさせながら、遠隔地にある物の近くにあるロボットの操作を操作者が行う環境を提供する。管理システムが備えるサーバは、操作者がロボットを操作した際のロボットの状態又は操作者の状態を示す状態情報を取得し、状態情報が示す状態を基準レベルと比較することにより、ロボット操作に対する操作者の適性度を決定する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０２０－１３５３６２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では、適性度として、ロボット操作のスキルのレベルが決定される。例えば、操作者は、決定されたレベルを通じて、作業に対する操作全体のスキルレベルしか知ることができない。操作者は、ロボット操作のスキルを向上させるための具体的な方策を見出すことができず、スキル向上のためのモチベーション及び操作意欲を高めることができない可能性がある。

【0005】

本開示は、ロボット操作へのユーザの意欲の向上を図る情報処理装置、学習装置、情報処理システム及びロボットシステムを提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一態様に係る情報処理装置は、作業をロボットに実行させるための前記ロボットの操作を評価する情報処理装置であって、ユーザによって操作装置に入力される操作指令に従って動作する前記ロボットの動作に関連する情報である動作関連情報を検出する検出処理を、前記作業の実行中に実行する検出処理部と、前記検出処理部によって検出される前記動作関連情報を、前記ロボットの動作に関連する基準である動作関連基準と比較し評価する評価処理を、前記作業の実行中に実行する評価処理部と、前記評価処理部の評価結果を、前記ユーザが前記操作装置を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置に提示させる提示処理を、前記作業の実行中に実行する提示処理部とを含み、前記評価処理部は、評価対象の前記ロボットの動作である評価対象動作の都度のタイミングと、前記作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで前記評価処理を実行し、前記提示処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価対象動作の実行順序と同じ順序で前記評価対象動作に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させ、前記提示処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価対象段階の実行順序と同じ順序で前記評価対象段階に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させる。

【発明の効果】

【0007】

本開示の技術によれば、ロボット操作へのユーザの意欲を向上させることが可能になる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施の形態に係るロボットシステムの構成の一例を示す図

【図2】実施の形態に係るロボットの構成の一例を示す斜視図

【図3】実施の形態に係る制御装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図

【図4】実施の形態に係る制御装置の機能的構成の一例を示すブロック図

【図5】実施の形態に係るロボットシステムの動作の一例を示すフローチャート

【図6】実施の形態に係るロボットシステムの動作の一例を示す平面図

【図7】変形例に係る情報処理装置及び学習装置の機能的構成の一例を示すブロック図

【発明を実施するための形態】

【0009】

（実施の形態）
以下において、本開示の実施の形態を、図面を参照しつつ説明する。なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的又は具体的な例を示すものである。また、以下の実施の形態における構成要素のうち、最上位概念を示す独立請求項に記載されていない構成要素については、任意の構成要素として説明される。また、添付の図面における各図は、模式的な図であり、必ずしも厳密に図示されたものでない。さらに、各図において、実質的に同一の構成要素に対しては同一の符号を付しており、重複する説明は省略又は簡略化される場合がある。また、本明細書及び特許請求の範囲では、「装置」とは、１つの装置を意味し得るだけでなく、複数の装置からなるシステムも意味し得る。

【0010】

［ロボットシステムの構成］
図１を参照しつつ、実施の形態に係るロボットシステム１の構成を説明する。図１は、実施の形態に係るロボットシステム１の構成の一例を示す図である。ロボットシステム１は、少なくとも１つのロボット１００と、少なくとも１つの操作端末２００と、サーバ３００とを備える。これに限定されないが、本実施の形態では、ロボットシステム１は、遠隔地から操作されるロボット１００を用いてユーザＰにサービスを提供するように構成される。ロボットシステム１は、介護、医療、清掃、警備、案内、救助、調理、販売、レンタル、物品提供等の様々なサービス業で使用されることができる。

【0011】

ロボット１００は、サービスの提供等のための作業を行うことができるロボットである。本明細書及び特許請求の範囲において、「作業」は、何らかの有効な結果が期待されるような生産的な事柄を成し遂げる、作り上げる及び／又は創造するためにロボット１００が実行する一連の動作を対象とすることができる。例えば、「作業」は、ロボット１００への教示の過程でロボット１００が実行する一連の動作を対象としなくてもよい。例えば、「作業」は、遊戯、ゲーム及び／又はエンターテインメントのためにロボット１００が実行する一連の動作を対象としなくてもよい。

【0012】

これに限定されないが、本実施の形態では、ユーザＰにサービスを提供する場所である１つのサービス提供エリアＡＳに、複数のロボット１００が配置される。さらに、サービス提供エリアＡＳから離れた位置にある複数の操作エリアＡОのそれぞれに、少なくとも１つの操作端末２００が配置される。

【0013】

各ロボット１００は、無線通信を介して、データ通信可能に通信ネットワークＮと接続できるように構成される。ロボット１００と通信ネットワークＮとを接続する通信は、有線通信、又は有線通信及び無線通信の組み合わせ等であってもよい。各操作端末２００は、有線通信、無線通信又はこれらの組み合わせを介して、データ通信可能に通信ネットワークＮと接続できるように構成される。１つのロボット１００と１つの操作端末２００とが、通信ネットワークＮを介してデータ通信可能に接続され得る。なお、いかなる有線通信及び無線通信が用いられてもよい。

【0014】

サーバ３００は、通信ネットワークＮを介した通信を管理する。サーバ３００は、コンピュータ装置を含む。サーバ３００は、ロボット１００と操作端末２００との間の通信の認証、接続及び接続解除等を管理する。例えば、サーバ３００は、ロボットシステム１に登録されているロボット１００及び操作端末２００の識別情報及びセキュリティ情報等を記憶し、当該情報を用いて、各操作端末２００のロボットシステム１への接続の資格を認証する。サーバ３００は、ロボット１００と操作端末２００との間のデータの送受信を管理し、当該データはサーバ３００を経由してもよい。サーバ３００は、送信元から送信されるデータを、送信先が利用可能なデータ型式に変換するように構成されてもよい。また、サーバ３００は、ロボット１００の操作の過程でロボット１００と操作端末２００との間で送受信された情報、指令及びデータ等を記憶し蓄積するように構成されてもよい。

【0015】

通信ネットワークＮは特に限定されず、例えば、ローカルエリアネットワーク（Local Area Network：ＬＡＮ）、広域ネットワーク（Wide Area Network：ＷＡＮ）、インターネット、又はこれらの２つ以上の組み合わせを含むことができる。通信ネットワークＮは、ブルートゥース（Bluetooth）（登録商標）及びＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの近距離無線通信、ネットワーク専用回線、通信事業者の専用回線、公衆交換電話網（Public Switched Telephone Network：ＰＳＴＮ）、モバイル通信網、インターネット網、衛星通信、又は、これらの２つ以上の組み合わせを用いるように構成され得る。モバイル通信網は、第４世代移動通信システム及び第５世代移動通信システム等を用いるものであってもよい。通信ネットワークＮは、１つ又は複数のネットワークを含むことができる。本実施の形態では、通信ネットワークＮはインターネットである。

【0016】

［操作端末の構成］
図１を参照しつつ、実施の形態に係る操作端末２００の構成を説明する。操作端末２００は、操作者ＰОによる指令、情報及びデータ等の入力を受け付けることができ、受け付けた指令、情報及びデータ等を他の装置に出力できるように構成される。操作端末２００は、操作入力装置２０１と、端末コンピュータ２０２と、提示装置２０３と、通信装置２０４とを含む。操作入力装置２０１、端末コンピュータ２０２、提示装置２０３及び通信装置２０４は、１つの装置を形成するように一体化された構成を有してもよく、それぞれが単独で装置を形成し互いに接続されるように構成されてもよく、少なくとも２つが１つの装置を形成し他の装置と接続されるように構成されてもよい。

【0017】

操作端末２００は操作装置の一例である。操作端末２００の構成は特に限定されず、例えば、操作端末２００は、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ、スマートフォン及びタブレットなどのスマートデバイス、個人情報端末、ゲーム端末、ロボットへの教示作業に使用される公知の教示装置、ロボットの公知の操作装置、その他の操作装置、その他の端末装置、これらを利用する装置、並びに、これらを改良した装置等であってもよい。操作端末２００は、ロボットシステム１のために考案される専用の装置であってもよいが、一般市場において入手可能な汎用的な装置であってもよい。本実施の形態では、操作端末２００には公知の汎用的な装置が用いられる。当該装置は、専用のソフトウェアがインストールされることによって、本開示の操作端末２００の機能を実現するように構成されてもよい。

【0018】

操作入力装置２０１は、操作者ＰОによる入力を受け付けることができ、入力された指令、情報及びデータ等を示す信号等を端末コンピュータ２０２に出力するように構成される。操作入力装置２０１の構成は特に限定されず、例えば、操作入力装置２０１は、ボタン、レバー、ダイヤル、ジョイスティック、マウス、キー、タッチパネル及びモーションキャプチャ等の、操作者ＰОの操作を介して入力が与えられる装置を含んでもよい。操作入力装置２０１は、操作者ＰО等の画像を撮像する撮像装置、及び、操作者ＰО等の音声の入力を受け付けるマイク等の音声入力装置を含んでもよい。操作入力装置２０１は、撮像された画像データ、及び、入力された音声を示す信号を端末コンピュータ２０２に出力するように構成されてもよい。

【0019】

端末コンピュータ２０２は、操作入力装置２０１を介して受け付けた指令、情報及びデータ等を処理し他の装置に出力すること、及び、他の装置からの指令、情報及びデータ等の入力を受け付け、当該指令、情報及びデータ等を処理することができるように構成される。

【0020】

提示装置２０３は、操作者ＰОに情報を提示することができるように構成される。これに限定されないが、本実施の形態では、提示装置２０３は、画像を操作者ＰОに表示可能であるディスプレイを含む。提示装置２０３は、端末コンピュータ２０２から受け取る画像データの画像を表示する。提示装置２０３は、音声を操作者ＰОに発することができるスピーカ等の音声出力装置を含んでもよい。提示装置２０３は、端末コンピュータ２０２から受け取る音声データの音声を出力する。

【0021】

通信装置２０４は、通信ネットワークＮと接続可能である通信インタフェースを備える。通信装置２０４は、端末コンピュータ２０２と接続され、端末コンピュータ２０２と通信ネットワークＮとをデータ通信可能に接続する。通信装置２０４は、例えば、モデム、ОＮＵ（光回線終端装置：Optical Network Unit）、ルータ及びモバイルデータ通信機器等の通信機器を含んでもよい。通信装置２０４は、演算機能等を有するコンピュータ装置を含んでもよい。

【0022】

［ロボットの構成］
図２を参照しつつ、実施の形態に係るロボット１００の構成を説明する。図２は、実施の形態に係るロボット１００の構成の一例を示す斜視図である。各ロボット１００は、１つの搬送車１１０と、少なくとも１つのロボットアーム１２０と、少なくとも１つのエンドエフェクタ１３０と、二次電池モジュール１４１と、電源回路１４２と、通信装置１４３と、撮像装置１４４、１４５及び１４６と、集音装置１４７と、表示装置１４８と、音声出力装置１４９と、制御装置１７０とを備える。制御装置１７０は、情報処理装置１８０とロボットコントローラ１９０とを含む。情報処理装置１８０とロボットコントローラ１９０とは、別々の装置として構成されてもよく、一体化されて構成されてもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、ロボットアーム１２０には、産業用としても機能することができるロボットアームが用いられる。なお、上記の各構成要素の数量は上記数量に限定されず、適宜変更可能である。

【0023】

搬送車１１０は自走可能であるように構成される。これに限定されないが、本実施の形態では、搬送車１１０は、２つの駆動輪１１１と、４つの補助輪１１２と、２つの駆動輪１１１を駆動する搬送駆動装置１１３とを含む。搬送駆動装置１１３は、駆動源である電動アクチュエータとしてサーボモータ（図示略）を含む。サーボモータは、ロボットコントローラ１９０によって制御される。搬送駆動装置１１３は、２つの駆動輪１１１を様々な回転方向及び回転速度で回転駆動することによって、前進方向Ｄ１Ａ、後進方向Ｄ１Ｂ及び旋回方向へ様々な速度で搬送車１１０に走行させることできる。

【0024】

これに限定されないが、本実施の形態では、ロボットアーム１２０として、２つのロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂが、基台１２０Ｃを介して搬送車１１０に搭載される。ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂはいずれも、搬送車１１０から基台１２０Ｃに向かう方向の軸Ｓ１を中心として、回動可能であるように構成され、同軸双腕式のロボットアームを構成する。ロボットアーム１２０Ａは、リンク１２１Ａ～１２４Ａと、リンク１２１Ａ～１２４Ａを相互に接続する関節を駆動するアーム駆動装置Ｍ１Ａ～Ｍ４Ａ（図３参照）とを含む。ロボットアーム１２０Ｂは、リンク１２１Ｂ～１２４Ｂと、リンク１２１Ｂ～１２４Ｂを相互に接続する関節を駆動するアーム駆動装置Ｍ１Ｂ～Ｍ４Ｂ（図３参照）とを含む。アーム駆動装置Ｍ１Ａ～Ｍ４Ａ及びＭ１Ｂ～Ｍ４Ｂは、駆動源である電動アクチュエータとしてサーボモータを含む。各サーボモータは、ロボットコントローラ１９０によって制御される。リンク１２１Ａ及び１２１Ｂは、関節（図示略）を介して基台１２０Ｃと接続される。リンク１２４Ａ及び１２４Ｂは、エンドエフェクタ１３０と接続可能であるメカニカルインタフェースを含む。

【0025】

上記のようなロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂは、水平多関節型アームの構成を有するが、いかなる構成を有してもよい。例えば、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂは、垂直多関節型、極座標型、円筒座標型、直角座標型、又はその他の型式のロボットアームであってもよい。搬送車１１０に配置されるロボットアーム１２０の数量も１つ以上であればよい。

【0026】

エンドエフェクタ１３０として、２つのエンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂがそれぞれ、リンク１２４Ａ及び１２４Ｂに着脱可能に取り付けられる。エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂは、ロボット１００が扱う対象物に作用を加えることができるように構成される。エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂは、動作可能であるように構成され、駆動装置（図示略）を備えてもよい。当該駆動装置は、電力、空気圧又は液圧等を動力源としてもよい。電力を動力源とする駆動装置は、電動アクチュエータとしてサーボモータを備えてもよい。駆動装置は、ロボットコントローラ１９０によって制御されてもよい。

【0027】

ロボット１００は、搬送車１１０上に機器筐体１４０をさらに備える。二次電池モジュール１４１、電源回路１４２、通信装置１４３、情報処理装置１８０及びロボットコントローラ１９０は、機器筐体１４０内に配置されるが、搬送車１１０のいかなる位置に配置されてもよい。機器筐体１４０の上には、物品の載置が可能であるテーブル１４０ａが配置されている。

【0028】

二次電池モジュール１４１は、ロボット１００の電力源として機能する。二次電池モジュール１４１は、少なくとも１つの二次電池を含む。二次電池は、電力の充電及び放電を可能な電池である。二次電池の例は、鉛蓄電池、リチウムイオン二次電池、全固体電池、ニッケル・水素蓄電池、ニッケル・カドミウム蓄電池等である。

【0029】

電源回路１４２は、二次電池モジュール１４１に対する電力の需給を制御する回路である。電源回路１４２は、情報処理装置１８０及びロボットコントローラ１９０の指令等に従って、電力の需給を制御するように構成される。例えば、電源回路１４２は、コンバータ、インバータ、トランス及びアンプ等の機器を含んでもよい。電源回路１４２は、商用電源等の外部電源と接続され、外部電源から供給される電力を二次電池モジュール１４１に供給し蓄電させ、二次電池モジュール１４１に蓄積される電力をロボット１００内の電力を消費する構成要素に供給するように構成される。

【0030】

通信装置１４３は、無線通信のための装置であり、無線通信を介して通信ネットワークＮと接続できるように構成される。通信装置１４３が使用する無線通信は、特に限定されないが、例えば、モバイルデータ通信、無線Ｗｉ－Ｆｉ（Wireless Fidelity）などの無線ＬＡＮ、ブルートゥース（Bluetooth）（登録商標）及びＺｉｇＢｅｅ（登録商標）などの近距離無線通信、又はこれらの２つ以上の組み合わせ等を用いる無線通信であってもよい。通信装置１４３は、使用する無線通信に対応する機器を有する。

【0031】

表示装置１４８は、画像を表示可能であるディスプレイを含む。ディスプレイは、ユーザＰによる入力が可能であるように構成されてもよく、例えば、タッチパネルであってもよい。表示装置１４８は、情報処理装置１８０等から送られる画像データの画像を表示することができる。表示装置１４８は、ロボット１００と対峙するユーザＰに画像を表示することができる。

【0032】

集音装置１４７は、周囲から音声を取得し当該音声の音声信号を出力することができるマイクを含む。集音装置１４７は、音声信号を情報処理装置１８０等に出力するように構成される。情報処理装置１８０は、音声信号を音声データに変換し操作端末２００に送信するように構成されてもよく、音声信号から音声認識するように構成されてもよい。集音装置１４７は、ロボット１００の外部をセンシングすることができるロボット１００の外界センサを構成することができる。ロボット１００の内界センサは、ロボット１００の内部をセンシングすることができ、内界センサの一例は、アーム駆動装置Ｍ１Ａ～Ｍ４Ａ及びＭ１Ｂ～Ｍ４Ｂ等のサーボモータに備わる回転センサである。

【0033】

音声出力装置１４９は、音声信号を音波に変換し音声として放射することができるスピーカを含む。音声出力装置１４９は、情報処理装置１８０等から送られる音声信号に対応する音声を出力することができる。音声出力装置１４９は、ロボット１００と対峙するユーザＰに音声を出力することができる。

【0034】

撮像装置１４４、１４５及び１４６はそれぞれ、デジタル画像を撮像するカメラを含み、撮像した画像のデータを情報処理装置１８０に送るように構成される。情報処理装置１８０は、撮像装置１４４、１４５及び１４６によって撮像された画像データをネットワーク送信可能なデータに処理し、通信ネットワークＮを介して、操作端末２００に送るように構成されてもよい。情報処理装置１８０は、上記画像データを画像処理し、他の処理に使用するように構成されてもよい。カメラは、被写体までの距離等のカメラに対する被写体の３次元の位置等を検出するための画像を撮像できるカメラであってもよい。例えば、カメラは、ステレオカメラ、単眼カメラ、ＴОＦカメラ（トフカメラ：Time-of-Flight-Camera）、縞投影等のパターン光投影カメラ、又は光切断法を用いたカメラ等の構成を有してもよい。撮像装置１４４、１４５及び１４６は外界センサを構成することができる。

【0035】

撮像装置１４４は、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂの少なくとも一方の先端部に配置される。これに限定されないが、本実施の形態では、撮像装置１４４は、ロボットアーム１２０Ａのエンドエフェクタ１３０Ａに配置される。撮像装置１４５は、表示装置１４８に配置される。撮像装置１４５は、ロボット１００に対峙するサービス提供対象のユーザＰを撮像することができる。撮像装置１４５は、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂが作用を加える対象物、並びに、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂを撮像できるように、撮像方向を変えることができる及び／又は広角な撮像視野を有するように構成されてもよい。撮像装置１４６は、前進方向Ｄ１Ａに向けて搬送車１１０に配置される。

【0036】

ロボットコントローラ１９０は、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂ、並びに、搬送車１１０の動作を制御するように構成される。例えば、ロボットコントローラ１９０は、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂのアーム駆動装置Ｍ１Ａ～Ｍ４Ａ及びＭ１Ｂ～Ｍ４Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂの駆動装置（図示略）、並びに搬送車１１０の搬送駆動装置１１３等の動作を制御するように構成される。情報処理装置１８０は、ロボットコントローラ１９０と有線通信、無線通信又はこれらの組み合わせを介して接続され、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂ、並びに搬送車１１０の制御に関連する演算処理を行うように構成される。

【0037】

情報処理装置１８０及びロボットコントローラ１９０はコンピュータ装置を含む。情報処理装置１８０の構成は特に限定されないが、例えば、情報処理装置１８０は、電子回路基板、電子制御ユニット、マイクロコンピュータ、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、スマートフォン及びタブレットなどのスマートデバイス、並びにその他の電子機器等であってもよい。情報処理装置１８０は、通信装置１４３、通信ネットワークＮ及び通信装置２０４を介して、操作端末２００の端末コンピュータ２０２とデータ通信可能に接続される。ロボットコントローラ１９０の構成は特に限定されないが、例えば、ロボットコントローラ１９０は、電子回路基板、電子制御ユニット、マイクロコンピュータ、及びその他の電子機器等であってもよい。ロボットコントローラ１９０は、アーム駆動装置Ｍ１Ａ～Ｍ４Ａ及びＭ１Ｂ～Ｍ４Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂの駆動装置（図示略）、並びに搬送駆動装置１１３等に供給する電力を制御するための駆動回路を含んでもよい。

【0038】

本実施の形態では、情報処理装置１８０及びロボットコントローラ１９０は、作業をロボット１００に実行させる場合、手動運転制御により、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂ、並びに搬送車１１０等の制御対象要素の動作を制御するように構成されるが、これに限定されない。情報処理装置１８０及びロボットコントローラ１９０は、自動運転制御、又は自動運転制御及び手動運転制御の組み合わせにより、上記制御対象要素の少なくとも１つの動作を制御するように構成されてもよい。例えば、自動運転制御及び手動運転制御の組み合わせは、制御対象要素毎に自動運転制御及び手動運転制御が振り分けられるように構成されてもよく、ロボット１００の作業の一部が自動運転制御によって実行され、当該作業の他部が手動運転制御によって実行されるように構成さてもよい。

【0039】

例えば、手動運転制御は、操作者ＰОが操作端末２００の操作入力装置２０１に入力する操作内容に逐次従って、制御対象要素に動作させる制御であってもよい。例えば、手動運転制御では、制御対象要素は、操作入力装置２０１を操作する操作者ＰОの動作に従った動作を実行し得る。自動運転制御は、制御プログラムに従って制御対象要素に自律的に動作させる制御であってもよい。

【0040】

［制御装置のハードウェア構成］
図３を参照しつつ、実施の形態に係る制御装置１７０のハードウェア構成を説明する。図３は、実施の形態に係る制御装置１７０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１８０は、プロセッサ１８０１と、メモリ１８０２と、ストレージ１８０３と、入出力Ｉ／Ｆ（インタフェース：Interface）１８０４ａ～１８０４ｆとを構成要素として含む。情報処理装置１８０の各構成要素は、バス１８０５によって相互に接続されるが、他のいかなる有線通信又は無線通信で接続されてもよい。ロボットコントローラ１９０は、プロセッサ１９０１と、メモリ１９０２と、入出力Ｉ／Ｆ１９０３と、駆動Ｉ／Ｆ１９０４とを構成要素として含む。ロボットコントローラ１９０は、ストレージを含んでもよい。ロボットコントローラ１９０の各構成要素は、バス１９０５によって相互に接続されるが、他のいかなる有線通信又は無線通信で接続されてもよい。情報処理装置１８０及びロボットコントローラ１９０それぞれに含まれる構成要素の全てが必須ではない。

【0041】

プロセッサ１８０１及びメモリ１８０２の組、及び、プロセッサ１９０１及びメモリ１９０２の組はそれぞれ、演算器を構成する。演算器は、他の装置との指令、情報及びデータ等の送受信を行う。演算器は、各種機器からの信号の入力及び各制御対象要素への制御信号の出力を行う。

【0042】

メモリ１８０２及び１９０２はそれぞれ、プロセッサ１８０１及び１９０１が実行するプログラム、及び各種固定データ等を記憶する。メモリ１８０２及び１９０２は、揮発性メモリ及び不揮発性メモリなどの半導体メモリ等の記憶装置で構成されてもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、メモリ１８０２及び１９０２は、揮発性メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）と不揮発性メモリであるＲОＭ（Read-Only Memory）とを含む。

【0043】

ストレージ１８０３は、各種データを記憶する。ストレージ１８０３は、半導体メモリ、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）及び固体ドライブ（ＳＳＤ：Solid State Drive）等の記憶装置で構成されてもよい。

【0044】

プロセッサ１８０１及び１９０１はいずれも、ＲＡＭ及びＲОＭと一緒にコンピュータシステムを形成する。情報処理装置１８０のコンピュータシステムは、プロセッサ１８０１がＲＡＭをワークエリアとして用いてＲОＭに記録されたプログラムを実行することによって、情報処理装置１８０の機能を実現してもよい。ロボットコントローラ１９０のコンピュータシステムは、プロセッサ１９０１がＲＡＭをワークエリアとして用いてＲОＭに記録されたプログラムを実行することによって、ロボットコントローラ１９０の機能を実現してもよい。

【0045】

情報処理装置１８０及びロボットコントローラ１９０の機能の一部又は全部は、上記コンピュータシステムにより実現されてもよく、電子回路又は集積回路等の専用のハードウェア回路により実現されてもよく、上記コンピュータシステム及びハードウェア回路の組み合わせにより実現されてもよい。情報処理装置１８０及びロボットコントローラ１９０はそれぞれ、単一の装置による集中制御により各処理を実行するように構成されてもよく、複数の装置の協働による分散制御により各処理を実行するように構成されてもよい。情報処理装置１８０及びロボットコントローラ１９０は、互いの機能の少なくとも一部を含むように構成されてもよく、一体化されてもよい。

【0046】

これに限定されないが、例えば、プロセッサ１８０１及び１９０１は、ＣＰＵ（中央処理装置：Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、マイクロプロセッサ（microprocessor）、プロセッサコア（processor core）、マルチプロセッサ（multiprocessor）、ＡＳＩＣ（Application-Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等を含み、ＩＣ（集積回路）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等に形成された論理回路又は専用回路によって各処理を実現してもよい。複数の処理は、１つ又は複数の集積回路により実現されてもよく、１つの集積回路により実現されてもよい。

【0047】

情報処理装置１８０の第１入出力Ｉ／Ｆ１８０４ａは、情報処理装置１８０とロボットコントローラ１９０とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第２入出力Ｉ／Ｆ１８０４ｂは、情報処理装置１８０と通信装置１４３とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第３入出力Ｉ／Ｆ１８０４ｃは、情報処理装置１８０と撮像装置１４４～１４６とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第４入出力Ｉ／Ｆ１８０４ｄは、情報処理装置１８０と集音装置１４７とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第５入出力Ｉ／Ｆ１８０４ｅは、情報処理装置１８０と表示装置１４８とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。第６入出力Ｉ／Ｆ１８０４ｆは、情報処理装置１８０と音声出力装置１４９とを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。

【0048】

ロボットコントローラ１９０の入出力Ｉ／Ｆ１９０３は、ロボットコントローラ１９０と情報処理装置１８０の第１入出力Ｉ／Ｆ１８０４ａとを接続し、これらの間での情報、指令及びデータ等の入出力を可能にする。駆動Ｉ／Ｆ１９０４は、ロボットコントローラ１９０と駆動回路１４２ａとを接続し、これらの間での信号等の送受信を可能にする。駆動回路１４２ａは、ロボットコントローラ１９０から受信する信号に含まれる指令値に従って、アーム駆動装置Ｍ１Ａ～Ｍ４Ａ及びＭ１Ｂ～Ｍ４Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂの駆動装置（図示略）、並びに、搬送駆動装置１１３に供給する電力を制御するように構成される。例えば、駆動回路１４２ａは、各駆動装置に互いに連携させて駆動させることができる。これに限定されないが、本実施の形態では、駆動回路１４２ａは、電源回路１４２の一部として形成される。

【0049】

なお、ロボットコントローラ１９０は、各駆動装置のサーボモータをサーボ制御するように構成されてもよい。ロボットコントローラ１９０は、各サーボモータが備える回転センサの検出値と、駆動回路１４２ａからサーボモータへの電流の指令値とを、フィードバック情報として駆動回路１４２ａから受信する。ロボットコントローラ１９０は、フィードバック情報を用いてサーボモータの駆動の指令値を決定し、駆動回路１４２ａに送信する。

【0050】

また、操作端末２００には汎用的な装置が利用可能であるため、操作端末２００のハードウェア構成の詳細な説明を省略する。操作端末２００の端末コンピュータ２０２は、情報処理装置１８０等と同様にプロセッサ及びメモリ（いずれも図示略）を含む。端末コンピュータ２０２は、端末コンピュータ２０２と操作入力装置２０１との接続、端末コンピュータ２０２と通信装置２０４との接続、及び、端末コンピュータ２０２と提示装置２０３との接続のそれぞれを確立するための入出力Ｉ／Ｆ（図示略）も含み得る。

【0051】

［制御装置の機能的構成］
図４を参照しつつ、実施の形態に係る制御装置１７０の機能的構成を説明する。図４は、実施の形態に係る制御装置１７０の機能的構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１８０は、動作指令部１８０ａと、検出処理部１８０ｂと、評価処理部１８０ｃと、対価決定部１８０ｄと、提示処理部１８０ｅと、蓄積処理部１８０ｆと、基準決定部１８０ｇと、計時部１８０ｈと、記憶部１８１ａ及び１８１ｂとを機能的構成要素として含む。記憶部１８１ａ及び１８１ｂを除く機能的構成要素の機能は、プロセッサ１８０１等によって実現され、記憶部１８１ａ及び１８１ｂの機能は、メモリ１８０２及び／又はストレージ１８０３等の記憶装置によって実現される。記憶部１８１ａ及び１８１ｂそれぞれの機能は、別々の記憶装置によって実現されてもよく、１つの記憶装置によって実現されてもよい。上記の機能的構成要素の全てが必須ではない。ロボットコントローラ１９０は、駆動指令部１９０ａ～１９０ｅを機能的構成要素として含む。駆動指令部１９０ａ～１９０ｅの機能は、プロセッサ１９０１等によって実現される。上記の機能的構成要素の全てが必須ではない。

【0052】

第１記憶部１８１ａは、様々な作業についての動作関連基準データ（図４では、「基準データ」と表記される）を記憶する。動作関連基準データは、ロボット１００の動作に関連する基準である動作関連基準の情報を含む。動作関連基準は、ロボット１００の動作に関連する情報である動作関連情報についての基準を含む。動作関連情報は、ロボット１００の動作、ロボット１００の周辺環境の状態、ロボット１００が作用を加える対象物の状態、及び、当該対象物の周辺環境の状態等の動作関連要素の情報を含み得る。

【0053】

例えば、動作関連基準は、動作関連要素に最低限要求されるレベル、動作関連要素の標準的なレベル、動作関連要素の優良なレベル及び動作関連要素の理想的なレベル等を表す基準であってもよい。動作関連基準は、動作関連要素を評価するための特徴である評価対象特徴の基準を含んでもよい。

【0054】

例えば、１つの作業は、ロボット１００の一連の複数の動作で構成される。ロボット１００の動作の動作関連基準は、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂ並びに搬送車１１０それぞれの当該作業を形成する一連の複数の動作の基準を含んでもよい。例えば、ロボット１００の動作の動作関連基準の評価対象特徴は、当該動作の所要時間、当該動作の順序、当該動作でのロボット１００及びその各部の位置、当該動作でのロボット１００及びその各部の姿勢、当該動作でのロボット１００及びその各部の軌跡、当該動作での上記位置の速度、当該動作での上記姿勢の速度、当該動作での上記位置の加速度、当該動作での上記姿勢の加速度、及び、当該動作でのロボット１００の作業の出来映え等の特徴を含んでもよい。

【0055】

ロボット１００の周辺環境の状態は、ロボット１００が作業を行うための周辺環境を形成する装置、設備及び機器等の要素であるロボット周辺要素の状態を含んでもよい。ロボット周辺要素の例は、ロボット１００の作業エリア（サービス提供エリアＡＳ等）に配置される装置、設備及び機器等、ロボット１００と協働する装置、設備及び機器等、並びに、作業エリア（サービス提供エリアＡＳ等）に配置される撮像装置などのセンサ等である。ロボット周辺要素の動作関連基準の評価対象特徴は、ロボット１００がロボット周辺要素に与える力及び衝撃、ロボット１００がロボット周辺要素に与える位置、姿勢、形状及び状態の変化、並びに、ロボット周辺要素に対するロボット１００及びその各部の位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度等の特徴を含んでもよい。例えば、図１では、ロボット１００のロボット周辺要素は、他のロボット１００、対象物である物品Ｗが収納される収納棚ＳＲ、及び、ロボット１００がサービスを提供するユーザＰ以外のユーザ等である。

【0056】

対象物の状態は、ロボット１００がエンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂ等を用いて取り扱う対象物の状態を含んでもよい。対象物の動作関連基準の評価対象特徴は、対象物の位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度、対象物の形状の変化、対象物の状態の変化、並びに、対象物の出来映え等の特徴を含んでもよい。例えば、図１では、対象物は、物品Ｗである。

【0057】

対象物の周辺環境の状態は、ロボット１００以外の対象物を取り扱う装置、設備及び機器等の要素である対象物周辺要素の状態を含んでもよい。対象物周辺要素の例は、対象物を支持、保持、収容、積載、搭載及び移送等する装置、設備及び機器等、対象物が組み付けられる装置、設備及び機器等、並びに、対象物に処理を加える装置、設備及び機器等である。対象物周辺要素の動作関連基準の評価対象特徴は、ロボット１００が対象物周辺要素に与える力及び衝撃、ロボット１００が対象物周辺要素に与える位置、姿勢、形状及び状態の変化、並びに、対象物周辺要素に対するロボット１００及びその各部の位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度等の特徴を含んでもよい。例えば、図１では、対象物周辺要素は、収納棚ＳＲの棚板（図示略）、収納棚ＳＲ内の他の物品、及びユーザＰ等である。

【0058】

第２記憶部１８１ｂは、蓄積処理部１８０ｆによって蓄積されるデータである蓄積データを記憶する。蓄積データは、評価処理部１８０ｃによって決定される評価結果の情報と、当該評価結果の決定に用いられた動作関連基準の情報とを関連付けて含む。つまり、蓄積データでは、動作関連情報と、当該動作関連情報の動作関連基準の情報と、当該動作関連基準に基づく評価結果の情報とが関連付けられている。第２記憶部１８１ｂは蓄積部の一例である。

【0059】

動作指令部１８０ａは、手動運転制御のとき、操作端末２００から受信する操作指令に従って、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂ並びに搬送車１１０に動作させるための動作指令を生成し、ロボットコントローラ１９０に出力する。なお、動作指令部１８０ａは、自動運転制御のとき、制御プログラムに従ってロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂ並びに搬送車１１０に動作させるための動作指令を生成し、ロボットコントローラ１９０に出力する。

【0060】

操作指令は、操作者ＰОによって操作入力装置２０１に入力される操作の内容を示す指令である。操作指令は、当該操作の内容に従ってロボット１００に手動運転制御のもとで動作させるための指令を含む。端末コンピュータ２０２は、操作入力装置２０１から操作の内容を示す信号を受け取り、当該信号を操作指令に変換し、当該操作指令を情報処理装置１８０に送信する。

【0061】

動作指令部１８０ａは、ロボットアーム１２０Ａへの第１動作指令、ロボットアーム１２０Ｂへの第２動作指令、エンドエフェクタ１３０Ａへの第３動作指令、エンドエフェクタ１３０Ｂへの第４動作指令、及び、搬送車１１０への第５動作指令を生成する。例えば、第３動作指令及び第４動作指令はそれぞれ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂが駆動装置を備える場合に生成され得る。第１動作指令及び第２動作指令は、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂの各部の目標位置の指令及び各部が発生する目標力の指令を含み得る。第３動作指令及び第４動作指令は、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂの目標状態の指令を含み得る。第５動作指令は、搬送車１１０の目標位置の指令を含み得る。

【0062】

なお、目標位置の指令は、目標の位置、位置の目標の移動速度、目標の姿勢、及び、姿勢の目標の移動速度等の指令を含み得る。目標力の指令は、目標の力の大きさ及び方向等の指令を含み得る。目標力の指令は、目標の加速度の指令を含んでもよい。

【0063】

計時部１８０ｈは、経過時間を計測し、計時結果を検出処理部１８０ｂ、評価処理部１８０ｃ、対価決定部１８０ｄ及び提示処理部１８０ｅ等に出力する。計時結果は、検出処理部１８０ｂ、評価処理部１８０ｃ、対価決定部１８０ｄ及び提示処理部１８０ｅ等での処理に使用され得る。例えば、計時部１８０ｈの機能は、情報処理装置１８０のコンピュータ装置に搭載されるクロック等により実現されてもよい。

【0064】

検出処理部１８０ｂは、操作指令に従って動作するロボット１００の動作関連情報を、ロボット１００による作業の実行中に検出するための検出処理を実行する。検出処理部１８０ｂは、検出結果を評価処理部１８０ｃに出力する。本実施の形態では、検出処理部１８０ｂは、動作関連情報の検出後に遅延時間を設けずに、検出結果を評価処理部１８０ｃに出力するように構成されるが、これに限定されず、遅延時間が設けられてもよい。

【0065】

検出処理部１８０ｂは、作業の実行中に、動作関連情報として、動作関連要素の情報を検出する。検出処理部１８０ｂは、いかなる方法で動作関連要素の情報を検出するように構成されてもよい。

【0066】

例えば、検出処理部１８０ｂは、動作関連要素として、ロボット１００の動作を検出し、具体的には、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂ、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂ並びに搬送車１１０の動作を検出する。例えば、検出処理部１８０ｂは、操作指令を処理し操作指令が示すロボット１００の目標動作を動作関連要素として検出するように構成されてもよく、動作指令を処理し動作指令が示すロボット１００の目標動作を動作関連要素として検出するように構成されてもよい。検出処理部１８０ｂは、ロボットコントローラ１９０の駆動指令部１９０ａ～１９０ｅから駆動指令を取得して処理し、駆動指令が示すロボット１００の目標動作を動作関連要素として検出するように構成されてもよい。検出処理部１８０ｂは、ロボットコントローラ１９０の駆動指令部１９０ａ～１９０ｅからフィードバック情報を取得して処理し、フィードバック情報が示すロボット１００の動作を動作関連要素として検出するように構成されてもよい。検出処理部１８０ｂは、撮像装置１４４、１４５及び１４６並びにロボット１００の外部の撮像装置（図示略）等から撮像画像データを取得して画像処理し、処理後の画像データが示すロボット１００の状態を、動作関連要素として検出するように構成されてもよい。

【0067】

例えば、検出処理部１８０ｂは、動作関連要素として、ロボット１００の周辺環境を構成するロボット周辺要素の状態を検出する。例えば、検出処理部１８０ｂは、ロボット１００の外界センサから受け取る検出結果及びロボット周辺要素から受け取る情報等を用いて、ロボット周辺要素の状態を検出する。当該外界センサの例は、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂとロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂとの間に配置される力覚センサ（図示略）、撮像装置１４４～１４６、集音装置１４７、並びに、サービス提供エリアＡＳに配置される撮像装置などのセンサ（図示略）等である。ロボット周辺要素から受け取る情報の例は、ロボット周辺要素の状態、振動、衝撃、位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度等である。

【0068】

例えば、検出処理部１８０ｂは、動作関連要素として、ロボット１００が作用を加える対象物である作用対象物の状態を検出する。例えば、検出処理部１８０ｂは、ロボット１００の外界センサから受け取る検出結果及び作用対象物から受け取る情報等を用いて、作用対象物の状態を検出する。当該外界センサの例は、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂの力覚センサ、撮像装置１４４～１４６、集音装置１４７、及び、サービス提供エリアＡＳに配置されるセンサ等である。作用対象物から受け取る情報の例は、作用対象物が備えるセンサの検出結果、並びに、作用対象物の状態、振動、衝撃、位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度等である。

【0069】

例えば、検出処理部１８０ｂは、動作関連要素として、作用対象物の周辺環境を構成する対象物周辺要素の状態を検出する。例えば、検出処理部１８０ｂは、ロボット１００の外界センサから受け取る検出結果及び対象物周辺要素から受け取る情報等を用いて、対象物周辺要素の状態を検出する。当該外界センサの例は、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂの力覚センサ、撮像装置１４４～１４６、集音装置１４７、及び、サービス提供エリアＡＳに配置されるセンサ等である。対象物周辺要素から受け取る情報の例は、対象物周辺要素の状態、振動、衝撃、位置、姿勢、位置の速度及び姿勢の速度等である。

【0070】

検出処理部１８０ｂは、いかなるタイミングで動作関連要素を検出するように構成されてもよい。例えば、検出処理部１８０ｂは、所定の時間間隔でのタイミング、予め決められたロボット１００の所定の動作の実行タイミング、及び予め決められた所定の作業段階のタイミング等の所定のタイミングで動作関連要素を検出するように構成されてもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、検出処理部１８０ｂは、所定の時間間隔で検出処理を実行する。

【0071】

以下において、検出処理部１８０ｂ以外の情報処理装置１８０の機能的構成要素が処理の対象とするロボット１００の動作を、「処理対象動作」と称する。例えば、予め決められたロボット１００の所定の動作は、処理対象動作の一例である。処理対象動作の単位は、任意に設定されてもよい。例えば、１単位の処理対象動作の区切りは、動作の実行期間等の時間的な区切り、動作が変化するタイミング等の動作変化の区切り、指定される区切り、その他の区切り、又は、これらの２つ以上の組み合わせ等により設定されてもよい。

【0072】

例えば、ロボット１００が、地点Ａに載置されている対象物をエンドエフェクタ１３０Ａで把持しテーブル１４０ａ上に載せる一連の動作を実行する場合、１単位の処理対象動作は、実行される一連の動作の全てを含むように設定されてもよく、当該一連の動作の一部を含むように設定されてもよい。例えば、１単位の処理対象動作は、エンドエフェクタ１３０Ａを対象物へ移動するロボットアーム１２０Ａの移動動作、対象物を把持するエンドエフェクタ１３０Ａの把持動作、エンドエフェクタ１３０Ａをテーブル１４０ａ上へ移動し対象物を載置するロボットアーム１２０Ａの移動動作、及び、対象物の把持を解除するエンドエフェクタ１３０Ａの把持解除動作の４つの動作うちの少なくとも１つを含むように設定されてもよい。例えば、当該４つの動作に対して、１つの処理対象動作が設定されてもよく、２つ以上の処理対象動作が設定されてもよい。

【0073】

作業段階は、作業に含まれる一連の動作を区分けすることによって設定され得る。作業段階の単位は、任意に設定されてもよい。例えば、１単位の作業段階の区切りは、作業の実行期間等の時間的な区切り、作業に含まれる動作が切り替わるタイミング等の動作変化の区切り、指定される区切り、その他の区切り、又は、これらの２つ以上の組み合わせ等により設定されてもよい。例えば、ロボット１００が、ユーザＰから対象物を要求する指令を受け付け、地点Ａに載置されている対象物を運搬しユーザＰに渡す作業を実行する場合、１単位の作業段階は、作業中に実行される全ての動作の一部を含むように設定されてもよい。

【0074】

例えば、１単位の作業段階は、ロボット１００がユーザＰの近傍位置から地点Ａの近傍位置へ移動する工程と、ロボット１００がエンドエフェクタ１３０Ａにより地点Ａの対象物を把持しロボット１００上に載置する工程と、ロボット１００が地点Ａの近傍位置からユーザＰの近傍位置へ移動する工程と、ロボット１００がエンドエフェクタ１３０Ａによりロボット１００上の対象物をユーザＰに手渡す工程との４つの工程のうちの少なくとも１つの工程を含むように設定されてもよい。例えば、当該４つの工程に対して、１つの作業段階が設定されてもよく、２つ以上の作業段階が設定されてもよい。

【0075】

評価処理部１８０ｃは、検出処理部１８０ｂによって検出されるロボット１００の動作関連情報を、ロボット１００による作業の実行中に動作関連情報の動作関連基準と比較し評価するための評価処理を実行する。具体的には、評価処理部１８０ｃは、動作関連情報に含まれる動作関連要素の情報と当該動作関連要素の動作関連基準とを比較して当該動作関連要素の評価結果を決定し、当該動作関連要素の評価結果に基づき当該動作関連情報の評価結果を決定する。

【0076】

評価処理部１８０ｃの評価処理対象の動作関連情報は、作業に含まれる処理対象動作のうちの評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報である。以下において、評価対象の処理対象動作を「評価対象動作」と称する。評価対象動作は、作業に含まれる全ての処理対象動作のうちの少なくとも１つの処理対象動作である。当該全ての処理対象動作が評価対象動作とされてもよく、当該全ての処理対象動作の一部が評価対象動作とされてもよい。複数の評価対象動作は、互いに連続してもよく、互いに不連続であってもよい。

【0077】

例えば、評価処理部１８０ｃは、評価対象動作に対応する動作関連情報の動作関連要素及び／又は当該動作関連要素の評価対象特徴の動作関連基準に対する逸脱量、逸脱方向及び逸脱頻度等に基づき、当該動作関連要素及び／又は当該評価対象特徴の評価結果を決定してもよい。さらに、評価処理部１８０ｃは、当該動作関連要素及び／又は当該評価対象特徴の評価結果に基づき、当該動作関連情報の評価結果を決定してもよい。

【0078】

評価処理部１８０ｃは、評価対象動作の都度のタイミングと、作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで評価処理を実行する。作業に含まれる全ての作業段階が評価対象段階とされてもよく、当該全ての作業段階の一部が評価対象段階とされてもよい。さらに、評価対象段階に含まれる全ての処理対象動作に対応する動作関連情報が、評価対象段階の評価のための評価対象とされてもよく、当該全ての処理対象動作の一部の処理対象動作に対応する動作関連情報が、評価対象段階の評価のための評価対象とされてもよい。

【0079】

評価対象動作の都度のタイミングでの評価処理では、評価処理部１８０ｃは、当該評価対象動作の動作関連基準データを第１記憶部１８１ａから読み出し、当該動作関連基準データと当該評価対象動作に対応する動作関連情報とを比較し、当該動作関連情報の評価結果を決定する。例えば、評価処理部１８０ｃは、動作関連情報の評価レベルを決定してもよい。例えば、評価処理部１８０ｃは、当該動作関連基準データに含まれる評価対象特徴の基準と、当該動作関連情報の動作関連要素の評価対象特徴とを比較し、各評価対象特徴の評価レベルを決定してもよい。評価処理部１８０ｃは、各評価対象特徴の評価レベルに基づき、当該動作関連要素の評価レベル及び／又は当該動作関連情報の評価レベルを決定してもよい。

【0080】

さらに、評価処理部１８０ｃは、例えば、第１の評価対象動作に対応する動作関連情報の評価処理を、第１の評価対象動作の次の評価対象動作である第２の評価対象動作のタイミングまでに実行する。評価処理部１８０ｃは、第１の評価対象動作に対応する動作関連情報の評価処理を、第２の評価対象動作のタイミングまでに実行し完了する。例えば、第２の評価対象動作のタイミングは、動作関連基準データに含まれる第２の評価対象動作の基準のタイミング、第２の評価対象動作に対応する動作関連情報の検出タイミング、又は、これらの組み合わせのタイミング等であってもよい。基準のタイミング及び検出タイミングは、動作の開始タイミング、動作の完了タイミング又はこれらの間の所定のタイミングであってもよい。

【0081】

評価処理部１８０ｃは、第１の評価対象動作に対応する動作関連情報の評価処理を、第１の評価対象動作の次の処理対象動作のタイミングまでに実行するように構成されてもよい。例えば、次の処理対象動作のタイミングは、当該処理対象動作に対応するロボット１００の実際の動作の完了タイミング又は開始タイミングと完了タイミングとの間の所定のタイミングであってもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、評価処理部１８０ｃは、第１の評価対象動作に対応する動作関連情報の検出結果を検出処理部１８０ｂから受け取った後に遅延時間を設けずに、評価処理を開始する。

【0082】

評価対象段階の都度のタイミングでの評価処理では、評価処理部１８０ｃは、当該評価対象段階に含まれる処理対象動作のうちの評価対象の処理対象動作の動作関連基準データを第１記憶部１８１ａから読み出し、当該動作関連基準データと、評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報とを比較し、当該動作関連情報の評価結果を決定する。評価処理部１８０ｃは、全ての評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報の評価結果を統合し、統合結果により当該評価対象段階の評価結果を決定する。例えば、評価処理部１８０ｃは、評価対象段階の評価レベルを決定してもよい。統合方法は、いかなる方法であってもよい。例えば、統合方法は、複数の動作関連情報の評価結果を加算する方法であってもよく、複数の動作関連情報の評価結果を重み付けて加算する方法であってもよく、複数の動作関連情報の評価結果を他の統計的処理により統合する方法であってもよい。

【0083】

さらに、評価処理部１８０ｃは、例えば、第１の作業段階の評価処理を、第１の評価対象段階の次の評価対象段階である第２の評価対象段階のタイミングまでに実行する。評価処理部１８０ｃは、第１の評価対象段階に含まれる全ての評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報の評価処理を、第２の評価対象段階のタイミングまでに実行し完了する。例えば、第２の作業段階のタイミングは、動作関連基準データに含まれる第２の評価対象段階の基準のタイミング、第２の評価対象段階の検出タイミング、又は、これらの組み合わせのタイミング等であってもよい。基準のタイミング及び検出タイミングは、第２の評価対象段階の最初の処理対象動作の開始タイミング、最後の処理対象動作の完了タイミング又はこれらの間の所定のタイミングであってもよい。

【0084】

評価処理部１８０ｃは、第１の評価対象段階の評価処理を、第１の評価対象段階の次の作業段階のタイミングまでに実行するように構成されてもよい。例えば、次の作業段階のタイミングは、当該作業段階の最初の処理対象動作の開始タイミング、最後の処理対象動作の完了タイミング又はこれらの間の所定のタイミングであってもよい。これに限定されないが、本実施の形態では、評価処理部１８０ｃは、第１の評価対象段階に含まれる全ての評価対象の処理対象動作のうちの最後の評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報の検出結果を、検出処理部１８０ｂから受け取った後に遅延時間を設けずに、評価処理を開始する。

【0085】

対価決定部１８０ｄは、評価処理部１８０ｃの評価結果に基づき、ロボット１００の操作に対して操作者ＰОに与える対価を決定する。対価決定部１８０ｄは、評価対象動作に対応する動作関連情報の評価処理の都度、当該動作関連情報の評価結果に対応する対価を決定する。対価決定部１８０ｄは、評価対象段階の評価処理の都度、当該評価対象段階の評価結果に対応する対価を決定する。例えば、対価は、操作者ＰОに与えられる報酬額、ポイント、得点及びスコア等であってもよい。報酬額は、現実の通貨の報酬額であってよく、仮想の通貨の報酬額であってもよい。

【0086】

さらに、対価決定部１８０ｄは、作業の実行中、決定された個々の対価を順次積み上げ、対価を積み上げた結果である積算結果を算出する。対価決定部１８０ｄは、対価を決定する毎に、決定された対価の情報と、決定された対価を含む積算結果の情報とを提示処理部１８０ｅに出力する。対価決定部１８０ｄは、評価対象動作に対応する動作関連情報に対する対価と、評価対象段階に対する対価とを、別々に積み上げて２つの積算結果を算出するように構成されてもよく、２つ対価を統合して積み上げて１つの積算結果を算出するように構成されてもよい。

【0087】

対価決定部１８０ｄは、評価対象動作に対応する動作関連情報の評価レベルに重み付けを付加して当該動作関連情報の対価を決定するように構成されてもよい。対価決定部１８０ｄは、当該動作関連情報の評価対象特徴の評価レベルに重み付けを付加し、重み付け付加後の評価レベルを統合することによって、当該動作関連情報の対価を決定するように構成されてもよく、決定された当該動作関連情報の対価にさらに重み付けを付加するように構成されてもよい。例えば、評価対象動作に応じて操作の難易度が異なる。対価決定部１８０ｄは、評価対象動作に応じて重み付けを変えるように構成されてもよい。対価決定部１８０ｄは、評価対象特徴に応じて重み付けを変えるように構成されてもよい。

【0088】

対価決定部１８０ｄは、評価対象段階の評価レベルに重み付けを付加して対価を決定するように構成されてもよい。対価決定部１８０ｄは、評価対象段階に含まれる評価対象の処理対象動作に対応する動作関連情報の評価レベルに重み付けを付加し、重み付け付加後の評価レベルを統合することによって、当該評価対象段階の対価を決定してもよく、決定された当該評価対象段階の対価にさらに重み付けを付加するように構成されてもよい。対価決定部１８０ｄは、評価対象段階及び処理対象動作に応じて重み付けを変えるように構成されてもよい。上記において対価決定部１８０ｄが用いる統合方法は、いかなる方法であってもよい。

【0089】

提示処理部１８０ｅは、評価処理部１８０ｃの評価結果を、操作者ＰОが操作入力装置２０１を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置２０３に、作業の実行中に提示させるための提示処理を実行する。これに限定されないが、本実施の形態では、提示処理部１８０ｅは、対価決定部１８０ｄによって決定される対価と、作業の実行中の対価の積算結果とを提示装置２０３に提示させる。提示処理部１８０ｅは、対価決定部１８０ｄから受け取る対価及びその積算結果を含むデータを生成し、当該データと当該データの提示指令とを操作端末２００に送信する。例えば、提示処理部１８０ｅは、対価及びその積算結果を示す画像データ、音声データ、文字列データ又はこれらの少なくとも２つを含むデータを生成し、操作端末２００に送信してもよい。

【0090】

提示処理部１８０ｅは、評価対象動作の都度のタイミングで評価処理部１８０ｃによって評価処理が実行される場合、評価対象動作の実行順序と同じ順序で、評価対象動作に対応する動作関連情報の評価結果を操作端末２００に送信し提示装置２０３に提示させる。評価結果は、評価レベル及び／又は対価を含み得る。例えば、提示処理部１８０ｅは、第１の評価対象動作に対応する動作関連情報の評価結果の提示処理を、次の第２の評価対象動作のタイミングまでに実行する。第２の評価対象動作のタイミングは、評価処理部１８０ｃの第２の評価対象動作のタイミングについて例示したタイミングのいずれかであってもよく、評価処理部１８０ｃの第２の評価対象動作のタイミングと同じであってもよく異なっていてもよい。

【0091】

提示処理部１８０ｅは、評価対象段階の都度のタイミングで評価処理部１８０ｃによって評価処理が実行される場合、評価対象段階の実行順序と同じ順序で、評価対象段階の評価結果を操作端末２００に送信し提示装置２０３に提示させる。評価結果は、評価レベル及び／又は対価を含み得る。例えば、提示処理部１８０ｅは、第１の評価対象段階の評価結果の提示処理を、次の第２の評価対象段階のタイミングまでに実行する。第２の評価対象段階のタイミングは、評価処理部１８０ｃの第２の評価作業段階のタイミングについて例示したタイミングのいずれかであってもよく、評価処理部１８０ｃの第２の評価作業段階のタイミングと同じであってもよく異なっていてもよい。

【0092】

蓄積処理部１８０ｆは、動作関連基準データと、動作関連基準データに基づく動作関連情報の評価結果の情報と、当該動作関連情報に対応するロボット１００の動作の実施日時とを関連付けて、蓄積データとして第２記憶部１８１ｂに記憶させる。蓄積処理部１８０ｆは、評価対象動作に関する蓄積データと、評価対象段階に関する蓄積データとを第２記憶部１８１ｂに記憶させる。

【0093】

例えば、蓄積処理部１８０ｆは、評価対象動作に関する蓄積データとして、評価対象動作の情報と、当該評価対象動作に対応する動作関連情報の評価結果の情報と、当該評価結果の評価処理に用いられた動作関連基準データとを関連付けて、第２記憶部１８１ｂに記憶させてもよい。評価結果の情報は、評価レベル及び／又は対価を含み得る。

【0094】

例えば、蓄積処理部１８０ｆは、評価対象段階に関する蓄積データとして、評価対象段階の情報と、当該評価対象段階に含まれる評価対象の処理対象動作の情報と、当該処理対象動作に対応する動作関連情報の評価結果の情報と、当該評価対象段階の評価結果の情報と、当該評価結果の評価処理に用いられた動作関連基準データとの少なくともいくつかを関連付けて、第２記憶部１８１ｂに記憶させてもよい。評価結果の情報は、評価レベル及び／又は対価を含み得る。

【0095】

基準決定部１８０ｇは、第２記憶部１８１ｂの蓄積データを用いて、新たな動作関連基準データを決定し、当該動作関連基準データを第１記憶部１８１ａに記憶させる。基準決定部１８０ｇは、第２記憶部１８１ｂの蓄積データに含まれる第１の動作関連基準データと第１の動作関連基準データに基づく評価結果とを用いて、新たな第２の動作関連基準データを決定する。第１の動作関連基準データに基づく評価結果は、第１の動作関連基準データを用いて決定された評価結果である。

【0096】

例えば、基準決定部１８０ｇは、第２の動作関連基準データを決定するための指定条件を受け付けることができる。例えば、基準決定部１８０ｇは、指定条件を操作端末２００から受け付ける。例えば、指定条件は、第２の動作関連基準データの決定に用いられる第１の動作関連基準データ及び評価結果を限定するための条件であってもよい。基準決定部１８０ｇは、第２記憶部１８１ｂの蓄積データの中から、指定条件を満たす評価結果の情報と、当該評価結果に用いられた動作関連基準データである第１の動作関連基準データとを抽出し、当該評価結果の情報及び当該第１の動作関連基準データを用いて第２の動作関連基準データを決定してもよい。

【0097】

例えば、指定条件は、第１の動作関連基準データが用いられる評価結果の属性を限定する条件であってもよい。評価結果の属性は、評価結果が対象とするユーザ、評価結果が対象とするロボット、評価結果が対象とする作業、評価結果が対象とする作業場所、評価結果が対象とする作業環境、評価結果が対象とする作業実施日、及び評価結果が対象とする作業実施期間等であってもよい。指定条件は、少なくとも１つの評価結果の属性を限定する条件であってもよい。

【0098】

例えば、基準決定部１８０ｇは、特定のユーザの評価結果及び第１の動作関連基準データを用いて、当該ユーザに対応する第２の動作関連基準データを決定することができる。例えば、当該ユーザの評価レベルが低い場合、基準決定部１８０ｇは、第１の動作関連基準データよりも低い基準の第２の動作関連基準データを生成してもよい。当該ユーザは、ロボット１００を操作するとき、第２の動作関連基準データを用いた評価の要求を、操作端末２００を介して情報処理装置１８０に指令することができる。これにより、当該ユーザは、情報処理装置１８０からより高い評価を得ることができ、ロボット操作に対する意欲を向上させ得る。

【0099】

第１駆動指令部１９０ａは、第１動作指令に含まれる目標位置の指令及び目標力の指令の状態にまで、ロボットアーム１２０Ａのアーム駆動装置Ｍ１Ａ～Ｍ４Ａに関節（図示略）を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路１４２ａに出力する。駆動指令はサーボモータの電流の指令値を含む。第１駆動指令部１９０ａは、サーボモータのフィードバック情報を用いて駆動指令を生成する。

【0100】

第２駆動指令部１９０ｂは、第２動作指令に含まれる目標位置の指令及び目標力の指令の状態にまで、ロボットアーム１２０Ｂのアーム駆動装置Ｍ１Ｂ～Ｍ４Ｂに関節（図示略）を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路１４２ａに出力する。駆動指令はサーボモータの電流の指令値を含む。第２駆動指令部１９０ｂは、サーボモータのフィードバック情報を用いて駆動指令を生成する。

【0101】

第３駆動指令部１９０ｃは、第３動作指令に含まれる目標状態にまでエンドエフェクタ１３０Ａの駆動装置（図示略）を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路１４２ａに出力する。

【0102】

第４駆動指令部１９０ｄは、第４動作指令に含まれる目標状態にまでエンドエフェクタ１３０Ｂの駆動装置（図示略）を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路１４２ａに出力する。

【0103】

第５駆動指令部１９０ｅは、第５動作指令に含まれる目標位置の指令の状態にまで、搬送車１１０の搬送駆動装置１１３に駆動輪１１１を駆動させるための駆動指令を生成し、駆動回路１４２ａに出力する。駆動指令はサーボモータの電流の指令値を含む。第５駆動指令部１９０ｅは、サーボモータのフィードバック情報を用いて駆動指令を生成する。

【0104】

［ロボットシステムの動作］
図５及び図６を参照しつつ、実施の形態に係るロボットシステム１の動作の一例を説明する。図５は、実施の形態に係るロボットシステム１の動作の一例を示すフローチャートである。図６は、実施の形態に係るロボットシステム１の動作の一例を示す平面図である。以下において、ロボット１００がユーザＰから要求される物品Ｗを収納棚ＳＲから探し出し、当該ユーザＰに手渡すサービスを実行する例を説明する。図５及び図６の例では、情報処理装置１８０は、評価対象動作の都度及び評価対象段階の都度それぞれにおいて、評価処理及び提示処理を実行する。

【0105】

まず、操作者ＰОは、ロボット操作を担当する要求を操作端末２００に入力し、操作端末２００は、当該要求をサーバ３００に送信する（ステップＳ１０１）。サーバ３００は、操作者ＰОが操作することができるロボット１００を探索し、探索されたロボット１００の情報処理装置１８０と上記操作端末２００とを通信ネットワークＮを介して接続する（ステップＳ１０２）。

【0106】

操作者ＰОは、接続完了の通知をサーバ３００から受け取ると、ロボット操作の実行開始指令を操作端末２００に入力する。操作端末２００は、当該指令を情報処理装置１８０に送信する。情報処理装置１８０は、操作端末２００から受信する操作指令に従って動作できるように、ロボット１００を起動する。情報処理装置１８０は、ロボット１００でのサービスのための作業の実行フラグをОＮ状態にする、つまり作業を開始する（ステップＳ１０３）。

【0107】

次いで、操作者ＰОは、ロボット操作の評価に使用する動作関連基準データの指定条件を操作端末２００に入力する（ステップＳ１０４）。操作端末２００は、当該指定条件の指令を情報処理装置１８０に送信する。例えば、指定条件は、標準の動作関連基準データを指定する条件、又は、使用する評価結果の属性を指定する条件であってもよい。本例では、操作者ＰОは、当該操作者ＰОに対する評価結果の使用を指定する指定条件を入力する。

【0108】

次いで、情報処理装置１８０は、操作端末２００から受信した指定条件と、情報処理装置１８０に蓄積される蓄積データとを用いて、新たな動作関連基準データを生成し、当該動作関連基準データの使用を決定する（ステップＳ１０５）。当該動作関連基準データは、操作者ＰОに評価結果に合わせて調整された動作関連基準データである。

【0109】

次いで、操作者ＰОは、撮像装置１４５の撮像画像等を表示する提示装置２０３の画面を確認しつつ、サービス提供エリアＡＳ内でサービスを要求するユーザＰを探す。操作者ＰОは、ユーザＰを見つけると、撮像装置１４５及び／又は１４６の撮像画像等を表示する提示装置２０３の画面を視認しつつ操作端末２００を操作し、ロボット１００をユーザＰの近傍位置にまで走行させる（ステップＳ１０６）。

【0110】

情報処理装置１８０は、ロボット１００の走行中、所定の時間間隔でロボット１００の動作関連情報を検出し、検出の都度、動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する（ステップＳ１０７）。本例では、所定の時間間隔の動作関連情報それぞれが、評価対象動作に対応する。情報処理装置１８０は、動作関連情報の対価及び対価の積算結果を提示装置２０３に表示させる。例えば、情報処理装置１８０は、各動作関連情報について、ロボット１００の走行速度、走行加速度、走行軌跡、及びロボット周辺要素との干渉等の評価対象特徴を評価する。本例では、情報処理装置１８０は、検出処理、評価処理及び提示処理を、これらの間に遅延時間を設けずに実行するため、操作者ＰОは、評価対象動作の対価及び対価の積算結果を、当該評価対象動作のための操作を操作端末２００に入力した時点から遅延なく、つまりリアルタイム（実時間）に確認することができる。

【0111】

情報処理装置１８０は、ロボット１００がユーザＰの近傍位置に到着すると、出発位置から当該近傍位置までの走行工程である第１作業段階の評価処理及び提示処理を実行し、第１作業段階の対価及び積算結果を提示装置２０３に表示させる（ステップＳ１０８）。

【0112】

操作者ＰОは、提示装置２０３の画面を介してユーザＰの近傍位置へのロボット１００の到着を確認すると、操作端末２００への入力、並びにロボット１００の表示装置１４８及び／又は音声出力装置１４９からの出力等を介して、要求する物品ＷをユーザＰに問い合わせる（ステップＳ１０９）。

【0113】

次いで、ユーザＰが集音装置１４７及び／又は表示装置１４８のタッチパネルに要求物品Ｗ１の情報を入力すると、操作者ＰОは、操作端末２００への入力を介して、収納棚ＳＲにおける要求物品Ｗ１の位置の情報を、情報処理装置１８０に要求する。情報処理装置１８０は、情報処理装置１８０が搭載されるロボット１００の情報に加えて、当該ロボット１００が配置されるサービス提供エリアＡＳに関する情報及び提供サービスに関する情報も記憶し得る。操作端末２００は、要求物品Ｗ１の位置ＰＷ１の情報を情報処理装置１８０から受け取り操作者ＰОに提示する（ステップＳ１１０）。なお、サーバ３００が、サービス提供エリアＡＳに関する情報及び提供サービスに関する情報を保持し、操作端末２００は、要求物品Ｗ１の位置の情報をサーバ３００に要求してもよい。

【0114】

次いで、操作者ＰОは、位置ＰＷ１の情報、撮像装置１４５及び／又は１４６の撮像画像等を表示する提示装置２０３の画面を視認しつつ操作端末２００を操作し、ロボット１００を位置ＰＷ１の近傍位置にまで走行させる（ステップＳ１１１）。

【0115】

情報処理装置１８０は、ステップＳ１０７の処理と同様に、ロボット１００の走行中、所定の時間間隔でロボット１００の動作関連情報を検出し、検出の都度、動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する（ステップＳ１１２）。

【0116】

情報処理装置１８０は、ステップＳ１０８の処理と同様に、ロボット１００が位置ＰＷ１の近傍位置に到着すると、ユーザＰの近傍位置から位置ＰＷ１の近傍位置までの走行工程である第２作業段階の評価処理及び提示処理を実行する（ステップＳ１１３）。

【0117】

操作者ＰОは、提示装置２０３の画面を介して位置ＰＷ１の近傍位置へのロボット１００の到着を確認すると、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂ並びにエンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂに動作させるための操作を操作端末２００に入力する（ステップＳ１１４）。当該動作は、収納棚ＳＲに収納されている要求物品Ｗ１をエンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂを用いて収納棚ＳＲから取り出し、要求物品Ｗ１をロボット１００のテーブル１４０ａ上に載置する動作である。操作者ＰОは、撮像装置１４４及び１４５の撮像画像等を表示する提示装置２０３の画面を視認しつつ、操作端末２００に操作を入力する。

【0118】

情報処理装置１８０は、ロボット１００の動作中、ロボット１００の動作関連情報を検出し、評価対象動作に対応する動作関連情報の検出の都度、当該動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する（ステップＳ１１５）。例えば、評価対象動作は、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂを要求物品Ｗ１へ移動するロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂの移動動作、要求物品Ｗ１を把持するエンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂの把持動作、要求物品Ｗ１をテーブル１４０ａ上に移動し載置するロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂの移動載置動作、並びに、要求物品Ｗ１の把持を解除するエンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂの把持解除動作等の処理対象動作のうちの少なくとも１つである。本例では、全ての処理対象動作が、評価対象動作である。

【0119】

情報処理装置１８０は、各評価対象動作に対応する動作関連情報について、ロボット１００の動作の所要時間、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂの位置、姿勢、位置の移動速度、姿勢の移動速度、位置の加速度、姿勢の加速度及び移動軌跡、要求物品Ｗ１の位置、姿勢及び状態、ロボット１００が要求物品Ｗ１に与える力及び衝撃、ロボット１００が対象物周辺要素（収納棚ＳＲの棚板及び他の物品等）に与える接触、力及び衝撃、並びに、ロボット１００とロボット周辺要素との干渉等の評価対象特徴を評価する。例えば、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂの加速度は、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂが要求物品Ｗ１に与える衝撃等を示し得る。例えば、情報処理装置１８０は、撮像装置１４４及び／又は１４５等によって撮像される要求物品Ｗ１の画像を処理して、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂに把持されている要求物品Ｗ１の保持状態を検出し、評価対象特徴として当該保持状態を評価するように構成されてもよい。情報処理装置１８０は、撮像装置１４４等によって撮像されるテーブル１４０ａ上の要求物品Ｗ１の画像を処理して、要求物品Ｗ１の載置状態を検出し、評価対象特徴として当該載置状態を評価するように構成されてもよい。

【0120】

情報処理装置１８０は、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂによる要求物品Ｗ１の把持解除動作が検出されると、位置ＰＷ１の近傍位置へのロボット１００の到着から把持解除完了までの取り出し動作工程である第３作業段階の評価処理及び提示処理を実行し、対価及び積算結果を提示装置２０３に表示させる（ステップＳ１１６）。

【0121】

次いで、操作者ＰОは、提示装置２０３の画面を介して、テーブル１４０ａ上への要求物品Ｗ１の載置を確認すると、撮像装置１４５及び／又は１４６の撮像画像等を表示する提示装置２０３の画面を視認しつつ操作端末２００を操作し、ロボット１００をユーザＰの近傍位置にまで走行させる（ステップＳ１１７）。

【0122】

情報処理装置１８０は、ステップＳ１０７の処理と同様に、ロボット１００の走行中、所定の時間間隔でロボット１００の動作関連情報を検出し、検出の都度、動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する（ステップＳ１１８）。

【0123】

情報処理装置１８０は、ステップＳ１０８の処理と同様に、ロボット１００がユーザＰの近傍位置に到着すると、位置ＰＷ１の近傍位置からユーザＰの近傍位置までの走行工程である第４作業段階の評価処理及び提示処理を実行する（ステップＳ１１９）。

【0124】

次いで、操作者ＰОは、提示装置２０３の画面を介してユーザＰの近傍位置へのロボット１００の到着を確認すると、ロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂ並びにエンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂに動作させるための操作を操作端末２００に入力する（ステップＳ１２０）。当該動作は、テーブル１４０ａ上に載置される要求物品Ｗ１をエンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂを用いてユーザＰに手渡す動作である。操作者ＰОは、撮像装置１４４及び１４５の撮像画像等を表示する提示装置２０３の画面を視認しつつ、操作端末２００に操作を入力する。

【0125】

情報処理装置１８０は、ロボット１００の動作中、ロボット１００の動作関連情報を検出し、評価対象動作に対応する動作関連情報の検出の都度、当該動作関連情報の評価処理及び提示処理を実行する（ステップＳ１２１）。例えば、評価対象動作は、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂを要求物品Ｗ１へ移動するロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂの移動動作、要求物品Ｗ１を把持するエンドエフェクタ１３０Ａ及び１３０Ｂの把持動作、要求物品Ｗ１をユーザＰの前に移動し差し出すロボットアーム１２０Ａ及び１２０Ｂの移動動作、並びに、ユーザＰの要求物品Ｗ１の保持状態に応じて要求物品Ｗ１の把持を解除するエンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂの把持解除動作等の処理対象動作のうちの少なくとも１つである。本例では、全ての処理対象動作が、評価対象動作である。

【0126】

情報処理装置１８０は、各評価対象動作に対応する動作関連情報について、ロボット１００の動作の所要時間、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂの位置、姿勢、位置の移動速度、姿勢の移動速度、位置の加速度、姿勢の加速度及び移動軌跡、要求物品Ｗ１の位置、姿勢及び状態、ロボット１００が要求物品Ｗ１に与える力及び衝撃、並びに、ロボット１００が対象物周辺要素（ユーザＰ）に与える接触、力及び衝撃等の評価対象特徴を評価する。例えば、情報処理装置１８０は、撮像装置１４４及び／又は１４５等によって撮像される要求物品Ｗ１の画像を処理して、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂに把持されている要求物品Ｗ１の保持状態を検出し、評価対象特徴として当該保持状態を評価するように構成されてもよい。

【0127】

情報処理装置１８０は、エンドエフェクタ１３０Ａ及び１０３Ｂによる要求物品Ｗ１の把持解除動作が検出されると、ロボット１００のユーザＰの近傍位置への到着から把持解除完了までの手渡し動作工程である第５作業段階の評価処理及び提示処理を実行し、対価及び積算結果を提示装置２０３に表示させる（ステップＳ１２２）。

【0128】

操作者ＰОは、ロボット操作を終了する場合、操作終了の指令を操作端末２００に入力する。情報処理装置１８０は、操作終了の指令を操作端末２００から受け取ると（ステップＳ１２３でＹｅｓ）、一連の処理を終了する。情報処理装置１８０は、作業の実行フラグをОＦＦ状態にし、ロボット１００を停止する。サーバ３００は、操作端末２００と情報処理装置１８０との接続を遮断する。情報処理装置１８０は、操作終了の指令を受け取らない場合（ステップＳ１２３でＮｏ）にステップＳ１０６に戻る。

【0129】

なお、ステップＳ１０６～Ｓ１２３の処理の過程において、情報処理装置１８０は、評価対象動作に対応する動作関連情報及び作業段階の評価結果、対価及び対価の積算結果と、評価に用いられた動作関連基準データとを関連付けて記憶し蓄積する。

【0130】

上記のようなステップＳ１０１～Ｓ１２３の処理によって、操作者ＰОは、評価対象動作及び作業段階それぞれの都度、対価及び対価の積算結果を通じて、操作者ＰОの操作に対する評価を確認しつつ、ロボット１００を操作することができる。これにより、操作者ＰОは、ロボット操作のスキルを向上させるための具体的な方策を見出すことができる。そして、操作者ＰОは、より多くの対価を得るためにロボット操作のスキルを向上させるモチベーションを高めることができる。

【0131】

（変形例）
本変形例は、ロボットシステムが学習装置４００を備える点で、実施の形態と異なる。以下、本変形例について、実施の形態と異なる点を中心に説明し、実施の形態と同様の点の説明を適宜省略する。

【0132】

図７は、変形例に係る情報処理装置１８０Ａ及び学習装置４００の機能的構成の一例を示すブロック図である。図７に示すように、情報処理装置１８０Ａは、データ入出力部１８０ｉを機能的構成要素としてさらに含む。データ入出力部１８０ｉは、学習装置４００との間でデータの入出力を行う。例えば、データ入出力部１８０ｉは、第２記憶部１８１ｂに記憶される蓄積データを学習装置４００に出力する。データ入出力部１８０ｉは、基準決定部１８０ｇからの要求に応じて、学習装置４００に動作関連基準データを要求する。データ入出力部１８０ｉは、基準決定部１８０ｇから指定条件と当該指定条件を満たす評価結果の情報とを受け取り学習装置４００に送る。学習装置４００は、当該指定条件及び当該評価結果に対応する動作関連基準データをデータ入出力部１８０ｉに送る。

【0133】

学習装置４００は、情報処理装置１８０Ａと同様に、コンピュータ装置を含む。これに限定されないが、本変形例では、学習装置４００は、情報処理装置１８０Ａ及びロボットコントローラ１９０とは別の装置であり、有線通信、無線通信又はこれらの組み合わせを介して情報処理装置１８０Ａとデータ通信可能に接続される。いかなる有線通信及び無線通信が用いられてもよい。学習装置４００は、情報処理装置１８０Ａと共に、ロボット１００に搭載される。学習装置４００は、情報処理装置１８０Ａ又はロボットコントローラ１９０に組み込まれてもよい。学習装置４００及び情報処理装置１８０Ａは、情報処理システム５００を形成する。

【0134】

また、学習装置４００は、記憶媒体を介して、情報処理装置１８０Ａとデータを入出力できるように構成されてもよい。記憶媒体は、半導体ベースの若しくは他の集積回路（ＩＣ：Integrated Circuit）、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ハイブリッドハードドライブ（ＨＨＤ：Hybrid Hard Disk Drive）、光ディスク、光ディスクドライブ（ОＤＤ：Optical Disk Drive）、光磁気ディスク、光磁気ドライブ、フロッピィディスクドライブ（ＦＤＤ：Floppy Disk Drive）、磁気テープ、固体ドライブ（ＳＳＤ）、ＲＡＭドライブ、セキュアデジタルカード若しくはドライブ、任意の他の適切な記憶媒体、又はこれらの２つ以上の組合せを含むことができる。

【0135】

本変形例では、学習装置４００は、ロボット１００に搭載されるが、ロボット１００の外部に配置され、通信ネットワークＮを介して情報処理装置１８０Ａと接続されるように構成されてもよい。学習装置４００は、複数のロボット１００の情報処理装置１８０Ａと接続可能であるように構成されてもよい。例えば、学習装置４００は、サービス提供エリアＡＳに配置されてもよく、操作エリアＡОに配置されてもよく、その他の場所に配置されてもよい。例えば、学習装置４００は、サーバ３００の配置場所に配置され、サーバ３００経由で情報処理装置１８０Ａとデータ通信するように構成されてもよい。学習装置４００は、サーバ３００に組み込まれてもよい。

【0136】

学習装置４００は、データ入出力部４０１と、学習データ記憶部４０２と、機械学習部４０３と、入力データ処理部４０４と、出力データ処理部４０５とを機能的構成要素として含む。学習データ記憶部４０２の機能は、学習装置４００が含み得るメモリ及び／又はストレージ等によって実現され、学習データ記憶部４０２以外の機能的構成要素の機能は、学習装置４００が含むプロセッサ等によって実現される。

【0137】

データ入出力部４０１は、情報処理装置１８０Ａのデータ入出力部１８０ｉから蓄積データを受け取り、当該蓄積データを機械学習用データとして、学習データ記憶部４０２に記憶させる。データ入出力部４０１は、データ入出力部１８０ｉから、動作関連基準データの要求指令と指定条件の情報と当該指定条件を満たす評価結果の情報とを受け取り、入力データ処理部４０４に出力する。データ入出力部４０１は、出力データ処理部４０５から動作関連基準データを受け取り、当該動作関連基準データをデータ入出力部１８０ｉに送る。

【0138】

入力データ処理部４０４は、データ入出力部４０１から受け取る指定条件の情報及び評価結果の情報を機械学習部４０３の機械学習モデルに入力可能なデータに変換して機械学習部４０３に出力する。出力データ処理部４０５は、機械学習部４０３の出力データを動作関連基準データに変換してデータ入出力部４０１に出力する。

【0139】

機械学習部４０３は、機械学習モデルを含む。機械学習部４０３は、機械学習用データを用いて機械学習モデルに機械学習させ、機械学習モデルに入力データに対する出力データの精度を向上させる。機械学習モデルは、ニューラルネットワーク（Neural Network）、Random Forest、Genetic Programming、回帰モデル、木モデル、ベイズモデル、時系列モデル、クラスタリングモデル、アンサンブル学習モデル等で構成されてもよいが、本変形例では、ニューラルネットワークで構成される。ニューラルネットワークは、入力層及び出力層を含む複数のノード層で構成される。ノード層には、１つ以上のノードが含まれる。ニューラルネットワークが、入力層、中間層及び出力層で構成される場合、ニューラルネットワークは、入力層のノードに入力された情報について、入力層から中間層への出力処理、中間層から出力層への出力処理を順次行い、入力情報に適合する出力結果を出力する。なお、１つの層の各ノードは、次の層の各ノードと接続されており、ノード間の接続には、重み付けがされている。１つの層のノードの情報は、ノード間の接続の重み付けが付与されて、次の層のノードに出力される。

【0140】

機械学習モデルは、指定条件に関連する条件関連情報と、評価結果に関連する評価関連情報とを入力データとし、当該条件関連情報及び当該評価関連情報に対応する動作関連基準に関連する情報を出力データとする。条件関連情報は、指定条件及び／又は評価結果の属性を示す情報であってもよく、評価関連情報は評価結果を示す情報であってもよい。

【0141】

さらに、機械学習モデルは、機械学習用データに含まれる条件関連情報及び評価関連情報を機械学習用入力データとし、当該条件関連情報及び当該評価関連情報に対応する動作関連基準データに関連する基準関連情報を教師データとする。基準関連情報は動作関連基準データを示す情報であってもよい。例えば、機械学習では、機械学習部４０３は、機械学習用入力データが入力された場合の機械学習モデルの出力データと、当該機械学習用入力データに対応する教師データとの間でこれらを一致又は誤差を最小化等するように、ニューラルネットワーク内のノード間の接続の重み付けを調整する。このような重み付け調整後の機械学習モデルは、条件関連情報及び評価関連情報が入力されると、当該情報に適切な基準関連情報を出力することができる。

【0142】

上記のような学習装置４００は、実施の形態の基準決定部１８０ｇによって決定される動作関連基準データよりも、指定条件及び評価結果に適切な動作関連基準データを出力することができる。なお、本変形例において、機械学習部４０３の機械学習モデルは、出力データ処理部４０５の機能を含み、出力データ処理部４０５と同様の出力データを出力するように構成されてもよい。

【0143】

（その他の実施の形態）
以上、本開示の実施の形態及び変形例について説明したが、本開示は、上記実施の形態及び変形例に限定されない。すなわち、本開示の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。例えば、各種変形を実施の形態及び変形例に施したもの、及び、異なる実施の形態及び変形例における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の範囲内に含まれる。

【0144】

例えば、実施の形態及び変形例において、ロボットシステム１が対象とするロボット１００の作業は、サービス業に関する作業であるが、これに限定されない。ロボットシステム１は、いかなる作業を対象としてもよい。例えば、ロボットシステム１は、工業、農業及びその他の産業等に関する作業を対象としてもよい。

【0145】

実施の形態及び変形例において、ロボットシステム１はロボット１００を備えるが、ロボットシステム１が備えるロボットは、作業を行うことができるロボットであればよい。例えば、ロボットは、搬送車１１０とは異なる構成の移動装置を備えてもよく、例えば、脚部等を備えてもよい。ロボットは、移動装置を備えなくてもよい。例えば、ロボットは、ロボットアーム以外の構成要素を備えてもよく、例えば、人型ロボット及び動物型ロボット等であってもよい。

【0146】

実施の形態及び変形例において、情報処理装置１８０は、ロボット周辺要素、対象物及び対象物周辺要素等のロボット１００以外の要素である外部要素の状態を検出するために、これらが撮像されている画像データを用いるように構成されるが、これに限定されない。例えば、情報処理装置１８０は、外部要素とは別に配置されるセンサである外部センサの検出結果、及び／又は、外部要素に配置されるセンサである搭載センサの検出結果を用いて、外部要素の状態を検出するように構成されてもよい。外部センサは、外部から外部要素の位置及び姿勢等を検出するように構成されてもよい。例えば、外部センサは、光波、レーザ、磁気、電波、電磁波、超音波又はこれらの組み合わせ等を用いて検出を行うように構成され、光電センサ、レーザセンサ、電波式センサ、電磁波式センサ、超音波センサ及び各種ライダ（LiDAR）等であってもよい。搭載センサは、外部要素と共に移動し、外部要素の位置及び姿勢等を検出するように構成されてもよい。例えば、搭載センサは、加速度センサ、角速度センサ、磁気センサ及びＧＰＳ（全地球測位システム：Global Positioning System）受信機等であってもよい。

【0147】

実施の形態及び変形例に係る情報処理装置１８０及び１８０Ａは、処理にＡＩ（人工知能：Artificial Intelligence）を用いるように構成されてもよい。例えば、ＡＩは、処理対象動作の評価を決定する処理、作業段階の評価を決定する処理、対価及び積算結果を算出する処理、並びに画像処理等に用いることができる。例えば、ＡＩは、機械学習を行う学習モデルを含んでもよい。例えば、学習モデルは、ニューラルネットワークを含んでもよい。

【0148】

実施の形態及び変形例において、サーバ３００は、情報処理装置１８０及び１８０Ａ並びに学習装置４００の機能の少なくとも一部の機能を有するように構成されてもよい。例えば、サーバ３００は、図４及び図７に示される情報処理装置１８０及び１８０Ａの機能的構成要素の少なくとも１つの機能を有するように構成されてもよい。サーバ３００は、図７に示される学習装置４００の機能的構成要素の少なくとも１つの機能を有するように構成されてもよい。

【0149】

また、本開示の技術の各態様例は、以下のように挙げられる。本開示の一態様に係る情報処理装置は、作業をロボットに実行させるための前記ロボットの操作を評価する情報処理装置であって、ユーザによって操作装置に入力される操作指令に従って動作する前記ロボットの動作に関連する情報である動作関連情報を検出する検出処理を、前記作業の実行中に実行する検出処理部と、前記検出処理部によって検出される前記動作関連情報を、前記ロボットの動作に関連する基準である動作関連基準と比較し評価する評価処理を、前記作業の実行中に実行する評価処理部と、前記評価処理部の評価結果を、前記ユーザが前記操作装置を操作しつつ情報の提示を受ける提示装置に提示させる提示処理を、前記作業の実行中に実行する提示処理部とを含み、前記評価処理部は、評価対象の前記ロボットの動作である評価対象動作の都度のタイミングと、前記作業における評価対象の作業段階である評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで前記評価処理を実行し、前記提示処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価対象動作の実行順序と同じ順序で前記評価対象動作に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させ、前記提示処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理が実行される場合、前記評価対象段階の実行順序と同じ順序で前記評価対象段階に関する前記評価結果を前記提示装置に提示させる。

【0150】

上記態様によると、情報処理装置は、評価対象動作の都度のタイミングと評価対象段階の都度のタイミングとのうちの少なくとも一方のタイミングで、評価対象動作及び／又は評価対象段階に関する評価処理を実行し、提示装置を介して評価結果をユーザに提示する。そして、ユーザは、上記のタイミングで操作に対する評価を確認することができる。さらに、ユーザは、操作の順序と同じ順序で、操作に対する評価を確認することができる。これにより、ユーザは、評価を受けた操作と当該操作への評価結果とを認識することができるため、次に評価対象の操作を行うときに操作精度を向上させる意欲を持ち得る。よって、情報処理装置は、ユーザのロボット操作への意欲を向上させることができる。

【0151】

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記評価処理部は、前記評価対象動作の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、第１の前記評価対象動作に関する前記評価処理を、前記第１の評価対象動作の次の前記評価対象動作である第２の前記評価対象動作のタイミングまでに実行し、前記提示処理部は、前記第１の評価対象動作に関する前記評価結果の前記提示処理を、前記第２の評価対象動作のタイミングまでに実行してもよい。

【0152】

上記態様によると、情報処理装置は、評価対象動作に関する評価処理及び提示処理を次の評価対象動作のタイミングまでに実行する。よって、ユーザは、評価を受けた評価対象動作及び当該評価対象動作に関する評価結果を的確に認識することができる。

【0153】

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記評価処理部は、前記評価対象段階の都度のタイミングで前記評価処理を実行する場合、第１の前記評価対象段階に関する前記評価処理を、前記第１の評価対象段階の次の前記評価対象段階である第２の前記評価対象段階のタイミングまでに実行し、前記提示処理部は、前記第１の評価対象段階に関する前記評価結果の前記提示処理を、前記第２の評価対象段階のタイミングまでに実行してもよい。

【0154】

上記態様によると、情報処理装置は、評価対象段階に関する評価処理及び提示処理を次の評価対象段階のタイミングまでに実行する。よって、ユーザは、評価を受けた評価対象段階及び当該評価対象段階に関する評価結果を的確に認識することができる。

【0155】

本開示の一態様に係る情報処理装置は、前記評価結果に基づき、前記ロボットの操作に対して前記ユーザに与える対価を決定する対価決定部をさらに含み、前記提示処理部は、前記対価決定部によって決定される前記対価と、前記作業の実行中の前記対価の積み上げの結果とを前記提示装置に提示させてもよい。

【0156】

上記態様によると、情報処理装置は、個々の評価結果を示す対価と、対価を積み上げた結果とを、提示装置を介してユーザに提示する。これにより、ユーザは、より多くの対価を得るために、ロボット操作への意欲を向上し得る。例えば、対価は、報酬額、ポイント、得点及びスコア等であってもよい。

【0157】

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記検出処理部は、前記動作関連情報として、前記操作指令、前記操作指令に従って前記ロボットに動作させるために前記ロボットに対して生成される動作指令、前記ロボットの実際の動作結果、前記ロボットの周辺環境の状態、前記ロボットが作用を加える対象物の状態、及び、前記対象物の周辺環境の状態のうちの少なくとも１つを検出してもよい。上記態様によると、情報処理装置は、多様な情報に基づき、評価処理を行うことができる。

【0158】

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記評価処理部は、前記動作関連情報を評価するための特徴である複数の評価対象特徴を、前記動作関連基準に含まれる前記複数の評価対象特徴の基準と比較し評価し、前記複数の評価対象特徴の評価結果に基づき前記動作関連情報を評価してもよい。

【0159】

上記態様によると、情報処理装置での評価方法が、明確且つ簡潔になり得る。よって、評価処理の処理量の低減及び迅速化が可能になる。例えば、評価対象特徴は、ロボットの動作についての所要時間、位置、姿勢、軌跡、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度、ロボットがロボットの周辺環境に与える力、衝撃並びに当該周辺環境の位置、姿勢、形状及び状態の変化、ロボットが作用を加える対象物の位置、姿勢、位置の速度、姿勢の速度、位置の加速度及び姿勢の加速度、対象物についての形状の変化、状態の変化及び出来映え、ロボットが対象物の周辺環境に与える力、衝撃並びに当該周辺環境の位置、姿勢、形状及び状態の変化等の特徴を含んでもよい。情報処理装置は、複数の評価対象特徴それぞれの評価結果に重み付けを加えて、動作関連情報の評価結果を決定してもよい。

【0160】

本開示の一態様に係る情報処理装置は、蓄積部と、基準決定部とをさらに含み、前記蓄積部は、前記動作関連基準の情報と、前記動作関連基準に基づく前記動作関連情報の前記評価結果の情報とを蓄積し、前記基準決定部は、前記蓄積部に蓄積される第１の前記動作関連基準の情報及び前記第１の動作関連基準に基づく前記評価結果の情報を用いて、第２の前記動作関連基準の情報を決定してもよい。上記態様によると、情報処理装置は、蓄積部に蓄積される評価結果に応じて、動作関連基準を新たに決定することができる。

【0161】

本開示の一態様に係る情報処理装置において、前記基準決定部は、前記蓄積部に蓄積される情報の中から、指定される条件を満たす前記評価結果の情報と、前記評価結果に用いられる前記動作関連基準である前記第１の動作関連基準の情報とを抽出し、抽出された前記評価結果の情報及び前記第１の動作関連基準の情報を用いて前記第２の動作関連基準の情報を決定してもよい。

【0162】

上記態様によると、情報処理装置は、指定される条件を満たす評価結果を用いて新たな動作関連基準を決定することができる。よって、情報処理装置は、様々な目的の動作関連基準を決定することができる。例えば、指定条件は、ロボットによって作用が加えられる対象物、ロボット、作業、作業場所、作業環境、作業実施日及び作業実施期間等に対応する評価結果を指定する条件であってもよい。

【0163】

本開示の一態様に係る学習装置は、本開示の一態様に係る情報処理装置における前記動作関連基準の情報と前記動作関連基準に基づく前記動作関連情報の前記評価結果の情報とを機械学習用データとして記憶する学習データ記憶部と、機械学習部とを含み、前記機械学習部は、前記機械学習用データに含まれる前記評価結果の情報を機械学習用入力データとし、前記機械学習用データに含まれ且つ前記評価結果に用いられる前記動作関連基準の情報を教師データとして、機械学習し、前記機械学習部は、前記評価結果の情報に対応する評価情報を入力データとし、前記評価情報に対応する前記動作関連基準の情報を出力データとする。

【0164】

上記態様によると、機械学習後の学習装置は、評価結果に対応する評価情報の入力を受け付けると、当該評価情報に適した動作関連基準を出力することができる。例えば、高い評価結果に対応する評価情報が学習装置に入力されると、学習装置は、高評価を得やすい簡易で低いレベルの動作関連基準を出力する。例えば、低い評価結果に対応する評価情報が学習装置に入力されると、学習装置は、高評価を得るのが難しい高度なレベルの動作関連基準を出力する。例えば、ユーザは、学習装置を用いることによって、ユーザが所望する難易度の動作関連基準を取得し、ロボット操作に用いることができる。

【0165】

本開示の一態様に係る情報処理システムは、本開示の一態様に係る情報処理装置と、本開示の一態様に係る学習装置とを備え、前記学習装置は、前記操作装置又は前記情報処理装置から入力データを受け付け、前記入力データに対する出力データを、前記情報処理装置に出力するように構成される。上記態様によると、情報処理システムは、本開示の一態様に係る情報処理装置及び学習装置と同様の効果を得ることができる。情報処理システムは、学習装置から出力される動作関連基準を用いて、情報処理装置での評価処理を実行することができる。

【0166】

本開示の一態様に係るロボットシステムは、本開示の一態様に係る情報処理装置と、前記ロボットと、前記ロボットの動作を制御するロボットコントローラとを備え、前記情報処理装置は、前記ロボットコントローラと通信可能に接続される。上記態様によると、ロボットシステムは、本開示の一態様に係る情報処理装置と同様の効果を得ることができる。

【0167】

本開示の一態様に係るロボットシステムは、本開示の一態様に係る情報処理システムと、前記ロボットと、前記ロボットの動作を制御するロボットコントローラとを備え、前記情報処理装置は、前記ロボットコントローラと通信可能に接続される。上記態様によると、ロボットシステムは、本開示の一態様に係る情報処理システムと同様の効果を得ることができる。

【0168】

また、上記で用いた序数、数量等の数字は、全て本開示の技術を具体的に説明するために例示するものであり、本開示は例示された数字に制限されない。また、構成要素間の接続関係は、本開示の技術を具体的に説明するために例示するものであり、本開示の機能を実現する接続関係はこれに限定されない。

【0169】

また、機能ブロック図におけるブロックの分割は一例であり、複数のブロックを一つのブロックとして実現する、一つのブロックを複数に分割する、及び／又は、一部の機能を他のブロックに移してもよい。また、類似する機能を有する複数のブロックの機能を単一のハードウェア又はソフトウェアが並列又は時分割に処理してもよい。

【符号の説明】

【0170】

１ ロボットシステム
１００ ロボット
１７０ 制御装置
１８０，１８０Ａ 情報処理装置
１８０ａ 動作指令部
１８０ｂ 検出処理部
１８０ｃ 評価処理部
１８０ｄ 対価決定部
１８０ｅ 提示処理部
１８０ｆ 蓄積処理部
１８０ｇ 基準決定部
１８１ａ 第１記憶部
１８１ｂ 第２記憶部（蓄積部）
１９０ ロボットコントローラ
２００ 操作端末（操作装置）
２０３ 提示装置
４００ 学習装置
４０２ 学習データ記憶部
４０３ 機械学習部
５００ 情報処理システム

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】