JP2005111603A - Robot and robot management device - Google Patents
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Abstract
Description
この発明はロボットに関し、とくにロボットの知識情報を管理し、その知識情報を用いてロボットに対する制御情報を生成する装置、およびシステムに関する。 The present invention relates to a robot, and more particularly to an apparatus and system for managing knowledge information of a robot and generating control information for the robot using the knowledge information.
1921年、チェコスロバキアの作家カレル・チャペックが、戯曲「ロッサムの万能ロボット」を発表し、「自動機械」が「ロボット」と呼ばれ始めた。それからほぼ1世紀が経ち、現在ではペットロボットや産業用ロボットなど様々な種類のロボットが開発され、利用されている。一般にロボットは、例えば産業用ロボットとサービス用ロボットに分類でき、前者は多くの工場で人手に代わって活躍している。後者のサービス用ロボットは、例えば介護ロボット、福祉ロボット、清掃ロボットなど人の生活に直接的に関わるため、産業用ロボットより高度の技術を必要とする。このため、サービス用ロボットは産業用ロボットのように普及していない。近年、ロボットの製造に係る各種技術が発達し、とくに情報処理技術が著しく発達している。こうした技術的な発達を契機に、2足歩行ロボット、ペットロボットなどが相次いで登場している。こうしたロボットとして、ユーザの評価に基づいて学習するものがある(特許文献1)。
一般に自律型ロボットは、自身が収集した情報や予め登されている情報を知識情報として保持し、その知識情報を利用して状況に応じた判断を行い、自律的に行動する。コンピュータが急速に発達したように、ロボットも急速に発達し普及することが予想される。例えば、家庭内の家事を支援するロボットが各家庭に普及し、種々の作業を代行して行うようになった場合、そのロボットはクレジットカード番号や暗証番号など、その家庭のプライベートな情報を知識情報として内部に蓄積することが予想される。このため、こうしたロボットが盗難され、内部に蓄積している知識情報を取り出されてしまう恐れもある。 In general, an autonomous robot holds information collected by itself or information registered in advance as knowledge information, makes a judgment according to the situation using the knowledge information, and acts autonomously. As computers have developed rapidly, robots are expected to develop and spread rapidly. For example, when a robot that supports household chores in households spreads to each household and performs various tasks on behalf of the household, the robot knows private information such as credit card numbers and passwords. It is expected to be stored internally as information. For this reason, such a robot may be stolen and knowledge information stored inside may be taken out.
本発明はこうした点に鑑みてなされたもので、その目的は、ロボットの知識情報に対する安全性を向上する技術、複数のロボットを効率的に取り扱う技術の提供にある。 The present invention has been made in view of these points, and an object thereof is to provide a technique for improving the safety of robot knowledge information and a technique for efficiently handling a plurality of robots.
本発明のある態様は、複数のロボットを管理する装置である。この装置は、複数のロボットとネットワークを介して通信するための通信部と、複数のロボットに知識セットを割り当て、複数のロボットがそれぞれ収集した知識情報を、各ロボットに割り当てられた知識セットに対応づけて管理する管理部と、複数のロボットのいずれかから、そのロボットの周辺環境に関する環境情報を受け付け、そのロボットに割り当てられた知識セットを利用して、環境情報に所定の処理を施すことにより、そのロボットの制御に必要な制御情報を生成する知能部と、制御情報をロボットにネットワークを介して提供する提供部とを備える。これにより、ロボットの知識情報をネットワーク上の装置で管理できるので、知識情報に対する安全性が向上する。 One embodiment of the present invention is an apparatus that manages a plurality of robots. This device communicates with multiple robots via a network and assigns knowledge sets to multiple robots, and the knowledge information collected by multiple robots corresponds to the knowledge sets assigned to each robot. By receiving environmental information related to the surrounding environment of the robot from one of a plurality of robots and a management unit that manages the environmental information, and using the knowledge set assigned to the robot, performing predetermined processing on the environmental information An intelligent unit that generates control information necessary for controlling the robot, and a providing unit that provides the control information to the robot via a network. Thereby, since the knowledge information of a robot can be managed with the apparatus on a network, the safety | security with respect to knowledge information improves.
この装置は、第1のロボットから動作状態を示す状態情報を受け付ける受付部を更に備え、第1のロボットの動作状態が予め決められた所定の状態の場合、管理部は、第1のロボットに割り当てられていた知識セットを、第2のロボットに割り当て直してもよい。これにより、容易にロボットを交換することができる。「所定の状態」は、例えば故障や動作に必要なエネルギを補給する必要がある状態などであり、ロボットの種類や構成に応じて任意に設定できることが好ましい。 The apparatus further includes a reception unit that receives state information indicating an operation state from the first robot. When the operation state of the first robot is a predetermined state, the management unit sends the information to the first robot. The assigned knowledge set may be reassigned to the second robot. As a result, the robot can be easily replaced. The “predetermined state” is, for example, a state where it is necessary to replenish energy necessary for failure or operation, and it is preferable that the “predetermined state” can be arbitrarily set according to the type and configuration of the robot.
知識セットは、その知識セットが割り当てられたロボットだけが利用可能な個別知識情報と、複数のロボットが共有して利用可能な共有知識情報とを含み、管理部は、収集した知識情報を個別知識情報と、共有知識情報とに分類して管理してもよい。 The knowledge set includes individual knowledge information that can be used only by the robot to which the knowledge set is assigned, and shared knowledge information that can be shared and used by a plurality of robots. Information and shared knowledge information may be classified and managed.
知能部は、高い優先度の付加された環境情報から順に、知識セットを利用して所定の処理を施し制御情報を生成してもよい。 The intelligence unit may generate control information by performing a predetermined process using the knowledge set in order from the environment information to which high priority is added.
本発明の別の態様は、自律的に行動するロボットである。このロボットは、当該ロボットの外部環境の状態を示す環境情報を出力する環境検出部と、第1の知識セットを利用して環境情報に応じた第1制御情報を生成する制御部と、第2の知識セットを利用して第2制御情報を生成する外部装置に、ネットワークを介して環境情報を送信し、外部装置から第2制御情報を受信する通信部と、第1制御情報または第2制御情報に基づいて、所定の動作を実行する動作部とを備える。これにより、ロボットは、第2の知識セットを内蔵しなくてよいので、構造をコンパクトにできる。 Another aspect of the present invention is a robot that acts autonomously. The robot includes an environment detection unit that outputs environment information indicating a state of the external environment of the robot, a control unit that generates first control information according to the environment information using the first knowledge set, and a second A communication unit that transmits environmental information via a network and receives the second control information from the external device, and the first control information or the second control And an operation unit that executes a predetermined operation based on the information. Thereby, since the robot does not need to incorporate the second knowledge set, the structure can be made compact.
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。 It should be noted that any combination of the above-described constituent elements and a conversion of the expression of the present invention between a method, an apparatus, a system, a recording medium, a computer program, etc. are also effective as an aspect of the present invention.
本発明によれば、ロボットの知識情報をネットワーク上の管理装置に格納することができるので、知識情報を安全で効率的に管理する装置を提供できる。また、ロボットと知識情報との対応関係を変更することで、ロボットの交換を容易に行うことができるので、複数のロボットを協調して制御する装置を提供できる。 According to the present invention, since the knowledge information of the robot can be stored in the management device on the network, it is possible to provide a device that manages the knowledge information safely and efficiently. In addition, since the robot can be easily exchanged by changing the correspondence between the robot and the knowledge information, an apparatus that controls a plurality of robots in a coordinated manner can be provided.
<第1の実施の形態>
図1は、実施の形態に係るロボット管理システム10の構成図である。第1ロボット200a、第2ロボット200b、第3ロボット200c、および第4ロボット200d(以下、単に「ロボット200」という)は、無線ネットワーク12を介して知識管理装置100と接続し、通信を行う。ロボット200は、自律的に行動可能なロボットであり、例えば周辺の映像、音、振動など外部の環境に関する各種の情報(以下、単に「外部環境情報」という)に基づいて、本体のみで基本動作を行い、知識管理装置100からの指示に基づいて応用動作を行う。「基本動作」は、例えば姿勢保持や回避行動など基本的な動作である。「応用動作」は、例えば外部環境情報のひとつとして取得した映像に基づいて、人や物を特定し、それに応じて会話や操作をしたりする動作であり、認識処理に多くの知識を必要とする動作である。
<First Embodiment>
FIG. 1 is a configuration diagram of a
詳細は後述するが本実施の形態に係るロボット200は、内部に応用動作用の知識を保持せず、知識管理装置100に外部環境情報を出力し、それに応じて知識管理装置100から供給される制御情報に基づいて応用動作を行う。つまり、知識管理装置100が本来ロボット200が行うべき、認識処理、学習、知識の蓄積などの知能処理を代行して行う。このように、知能処理をロボット200から分離し、知識管理装置100に搭載することにより、ロボット200が盗難されたり、破壊されたり、故障することにより、蓄積した知識を失うことを防止できる。また、ロボット200が我々に身近な存在になるにつれて、例えばユーザの個人情報や企業における極秘情報などを知識として蓄積するようになる。こうした重要な情報を取り出すために、ロボット200を盗むといった犯罪も予想される。こうした場合でも、ロボット200の知識を知識管理装置100に格納しておくことで、重要な情報の漏洩を防止できる。
Although details will be described later, the
また、ロボット200に複雑な知能処理のための構成を設ける必要がなく、例えば膨大なサイズの知識データベースを搭載する必要がない。このため、ロボット200の構成を単純にできるのでサイズを小型化でき、コストも安価になる。また、知能処理を実現するプログラムの修正や、新たな理論を組み込んで更に高度な知能処理を可能にする改良をした場合でも、知識管理装置100にそのプログラムを新たに書き込めばよいのでメンテナンス性が高い。
Further, it is not necessary to provide the
各ロボット200は、ロボット管理システム10において自律行動を行う場合、知識管理装置100から認証ID202を取得する。知識管理装置100は、ロボット200の認証ID202に対応付けられた個別知識情報および共有知識情報(以下、単に「知識セット」という)を利用して、知能処理を行い応用動作のための制御情報をロボット200毎に生成する。つまり、知識管理装置100は、各ロボット200が独自に蓄積した知識セットを利用して知能処理を行うので、各ロボット200は独立して動作でき、かつ同じ外部環境下でも過去に蓄積した知識の内容に応じて異なる動作が可能である。具体的には、例えばユーザAとともに行動する第1ロボット200aは、ユーザAと行動することにより蓄積したユーザAの好みなどの知識を知能処理に反映できるので、ユーザAの性格や好みに応じた動作が可能になる。また、ユーザBとともに行動する第2ロボット200bは、ユーザBの性格や好みに応じた動作が可能になる。
Each
知識管理装置100は、そうした知識セットをロボット200毎に固定的に対応付けて管理するのではなく、その知識セットを識別する知識IDに対応付けて管理する。そして、知識セットを利用する場合、知識管理装置100は、動作中の各ロボット200に割り当てられた認証IDと知識IDとを対応付ける。これにより、知識管理装置100は、各ロボット200に対して、知識IDで特定される知識セットに基づいて知能処理を行い、制御情報を生成できる。一般に、ロボット200が動作するためには、バッテリや燃料などのエネルギが必要であり、例えば充電中には動作できない。また、ロボット200の故障、修理、点検などのときも動作できない。こうした状態のときに、本実施の形態によれば、容易にロボット200の知識セットを変更できるので、例えば充電中のロボット200の代わりに、その他のロボット200が同一の動作を行うことができる。
The
個別知識データベース102は、例えばユーザの個人情報などの各ロボット200が個別に利用すべき知識を保持する。共有知識データベース104は、例えばパターンマッチング用のパターンや、音声認識用のデータなど共有して利用できる知識を保持する。個別知識データベース102および共有知識データベース104に保持されている知識を、知識ID毎にまとめたものを知識セットという。管理テーブル106は、ロボットID欄110、認証ID欄112、知識ID欄114、および状態欄116を有する。ロボットID欄110は、例えば名称、IPアドレス、ロボット200に搭載されたネットワーク接続ユニットのMAC(Media Access Control address)アドレスなどの各ロボット200を特定する情報を保持する。本図では、ロボットID欄110は、各ロボット200の名称を保持する。認証ID欄112は、認証IDを保持する。知識ID欄114は、知識IDを保持する。状態欄116は、各ロボット200の状態を保持する。ロボット200の状態としては、動作中、故障中、充電中、待機中などが予め用意されており、知識管理装置100は各ロボット200からそうした状態情報を受け付け、状態欄116をその都度更新する。
The
本図の管理テーブル106より、第1ロボット200aには、認証ID「AAA」が割り当てられ、知識ID「100」の知識セットを利用することが設定されており、状態は「動作中」であることが分かる。例えば、第1ロボット200aから無線ネットワーク12を介して外部環境情報を受信した場合、知識管理装置100は、管理テーブル106を参照して知識IDを特定し、その知識IDが対応付けられた知識セットを利用して知能処理を行い、制御情報を生成する。そして、知識管理装置100は生成した制御情報を第1ロボット200aに供給する。これにより、第1ロボット200aは、その制御情報に基づいて応用動作を行う。また、充電中の第3ロボット200cや、充電が終わり待機中の第4ロボット200dには、認証IDは割り当てられていない。
From the management table 106 in this figure, the authentication ID “AAA” is assigned to the
第2ロボット200bにおいて故障が生じた場合、第2ロボット200bは故障が生じたことを知識管理装置100に通知する。その通知を受けて、知識管理装置100は、管理テーブル106を参照して待機中のロボット200を抽出する。本図では、知識管理装置100は、第4ロボット200dを抽出する。そして、知識管理装置100は、第2ロボット200bに例えば基地20への帰還を指示するとともに認証ID「CCC」を削除する。また、知識管理装置100は、第4ロボット200dに認証ID「CCC」を割り当て、動作の開始を指示する。これにより、第4ロボット200dは、第2ロボット200bと同一の知識セット「101」を利用して知能処理を行うことができる。
When a failure occurs in the
このように、迅速にロボット200の交換が可能であり、複数のロボット200を利用して作業やサービスを提供する場合などにおいて、業務への支障を最小限に抑えることができる。各ロボット200の外形を同一にすることにより、充電や故障などにより途中で他のロボット200と交換した場合にも、ユーザはロボット200が交換されたことを意識することなく接することができる。また、複数種類のロボット200が存在する場合、管理テーブル106はロボット200毎の種類を特定する情報を更に保持し、知識管理装置100は、交換のためのロボット200を抽出する際に、同一種類のロボット200を抽出してもよい。もちろん、知識管理装置100は、同一種類のロボット200を抽出しなくてもよい。
In this way, the
図2は、図1の知識管理装置100の内部構成図である。知識管理装置100の各構成要素は、ハードウエアコンポーネントで言えば、任意のコンピュータのCPU、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶ユニット、ネットワーク接続用インターフェースを中心に実現されるが、その実現方法、装置にはいろいろな変形例があることは、当業者には理解されるところである。これから説明する各図は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。
FIG. 2 is an internal configuration diagram of the
通信部130は、無線ネットワーク12を介して各ロボット200と通信を行う。通信部130は、ロボット200からロボットIDもしくは認証IDに対応付けて外部環境情報や状態情報を受け付け、判定部120に供給する。本実施の形態では、通信部130は、ロボットIDに対応付けて外部環境情報や状態情報を受け付ける。判定部120は、通信部130から供給された情報が外部環境情報か状態情報かを判定する。状態情報の場合、判定部120は、その状態情報をロボット状態受付部126に供給する。また、外部環境情報の場合、判定部120は、その外部環境情報を知能部122に供給する。
The
ロボット状態受付部126は、その状態情報をロボットIDに対応付けて管理部128に供給する。管理部128は、受け付けた状態情報に基づいて、管理テーブル106を更新する。また、受け付けた状態情報が、例えば「故障中」、「充電中」など他のロボット200との交換が必要な状態を示す場合、管理部128は、管理テーブル106を参照して、「待機中」のロボット200を抽出する。そして、管理部128は、交換対象となるロボット200から認証IDを取り除き、その認証IDを抽出したロボット200に割り当てることを、通信部130を介して関係するロボット200に通知する。これにより、管理部128は、各ロボット200から供給される状態情報に基づいて、自動的にロボット200の交換処理を行うことができる。
The robot
他の例では、各ロボット200の動作がスケジューリングされており、そのスケジュールに基づいて管理部128は、各ロボット200の交換処理を行ってもよい。管理部128における各ロボット200の交換処理を行うタイミングや、交換のためのロボット200の抽出手順は、図1のロボット管理システム10で実現するサービスに応じて任意であってよい。管理部128は、管理テーブル106に基づいて、知識IDに対応付けられた知識セットを管理し、その知識セットを利用するロボット200を適切に決定すればよい。
In another example, the operation of each
知能部122は、認証IDをキーとして管理テーブル106を参照し、知識IDを特定する。そして、知能部122は特定した知識セットを利用して外部環境情報に基づいた知能処理を行う。例えば、外部環境情報が映像であり、その映像中に含まれる人物を特定する場合、共有知識データベース104に保持されている人物画像とのマッチングをとり、人物を特定する。また、共有知識データベース104に保持されている人物画像とマッチングできない場合、知能部122は、その人物の名前などを質問する制御情報を生成し、通信部130を介してロボット200に送信する。この制御情報を受信したロボット200は、その人物に質問を行い、名前を外部環境情報として知識管理装置100に供給する。そして、知能部122は、取得した名前とその人物画像とを新規に登録すべき知識情報として格納処理部124に供給する。
The
格納処理部124は、知能部122から供給された知識情報を個別知識データベース102または共有知識データベース104に登録する。格納処理部124は、知識情報の種別を判定し、例えばロボット200が接触したユーザの電話番号や住所などの個人情報の場合、知識IDに対応付けて個別知識データベース102に登録する。また、知識情報が個人情報以外の場合、格納処理部124は、知識情報を共有知識データベース104に登録する。格納処理部124は、例えば知識情報の種別と登録先とを対応付けたテーブルを保持し、そのテーブルに基づいて知識情報を個別知識データベース102または共有知識データベース104に登録してもよい。
The
これにより、個別知識データベース102に格納すべき個別情報の場合、知能部122は知識セット毎に学習を積み重ねることができる。また、共有知識データベース104に格納すべき共有情報の場合、知能部122は知識管理装置100の管理下にある全てのロボット200が収集した外部環境情報に基づいて学習を積み重ねることができる。
Thereby, in the case of individual information to be stored in the
知能部122は、同時に複数のロボット200に対する知能処理を、それぞれの知識セットに基づいて行うことができる。しかしながら、知能部122が同時に実行できる知能処理数には限りがあるため、処理できない分については、順次知能処理を行うことになる。知能処理の内容によっては、迅速に処理を行う必要があるものもある。そこで、知能処理内容毎に優先順位を設定し、知能部122は優先順位の高い知能処理内容から知能処理を行ってもよい。具体的には、ロボット200は、優先度を対応付けて外部環境情報を知識管理装置100に送信する。そして、知能部122は、その優先度が高い外部環境情報から順次、知能処理を行う。これにより、ロボット200が火災現場に遭遇した場合に、知能部122はその外部環境情報を優先的に処理することができる。
The
図3は、図1のロボット200の内部構成図である。環境情報検出部212は、例えば映像、音声、匂い、振動などのアナログ情報や、コンピュータ、携帯電話、赤外線通信、電波などのデジタル情報を外部環境情報として入力する。環境情報検出部212は、視覚、聴覚、嗅覚、味覚、触覚としてのセンサを備え、それらのセンサが検出した情報を外部環境情報として制御部214に供給する。
FIG. 3 is an internal configuration diagram of the
制御部214は、基本動作制御部216および応用動作制御部218を有する。基本動作制御部216は、基本知識データベース222に保持されている基本知識に基づいて、基本動作を行うように動作部224を制御する。基本知識は、例えば姿勢保持や、障害物に対する回避行動や、緊急時の行動を行うための知識であってよい。要は、基本知識は、ロボット200が行動する環境下において、当然に行われるべき行動を実現するために必要な知識である。応用動作制御部218は、知識管理装置100から供給された制御情報に基づいて動作部224を制御する。また、制御部214は、通信部220を介して外部環境情報を知識管理装置100に供給する。通信部220は、認証ID格納部228に保持されている認証IDに対応付けて、外部環境情報をロボットID欄110に送信する。
The
ロボットID格納部210は、知識管理装置100を識別するためのロボットIDを保持する。ロボットIDは、予め知識管理装置100に登録されていてもよい。通信部220は、ロボットID格納部210に保持されているロボットIDを利用して、知識管理装置100との通信を行う。例えば、ロボットIDは、TCP/IPにおけるIPアドレスであってもよく、知識管理装置100との通信においてロボット200を特定するために利用される。
The robot ID storage unit 210 holds a robot ID for identifying the
認証IDを知識管理装置100から受信した場合、通信部220は、その認証IDを認証ID格納部228に書き込み、制御部214に自律的行動の開始を指示する。これにより、基本動作制御部216は外部環境情報に基づいて基本動作を開始する。また、制御部214は、外部環境情報を認証ID格納部228に保持されている認証IDに対応付けて知識管理装置100に送信する。
When the authentication ID is received from the
動作部224は、例えばロボット200の移動機構、アーム機構、ハンド機構、スピーカ、モニタ表示、データ送信などロボットが外部環境に対して出力を行う構成であってよい。状態検出部226は、例えば動作部224における各種の機構等、当該ロボット200の状態を検出し、通信部220を介して検出結果を知識管理装置100に送信する。
The operation unit 224 may be configured such that the robot outputs to the external environment, such as a moving mechanism, an arm mechanism, a hand mechanism, a speaker, a monitor display, and data transmission of the
<第2の実施の形態>
図4は、第2の実施の形態に係るロボット管理システム50の構成図である。ロボット管理システム50は、複数のロボット管理システムと接続し、それらのロボット管理システムで知識情報を共有することを可能にするシステムである。
<Second Embodiment>
FIG. 4 is a configuration diagram of a
第1ロボット管理システム52a、第2ロボット管理システム52b、および第3ロボット管理システム52c(以下、単に「ローカル管理システム52」という)は、ネットワーク14を介してメイン知識管理装置350と通信可能に接続されている。各ローカル管理システム52は、複数のロボット200とローカル知識管理装置300とを有し、ロボット200とローカル知識管理装置300とは無線ネットワーク12により通信可能に接続されている。各ロボット200の内部構成は、図3を用いて説明したロボット200の内部構成と同一である。
The first
図5は、図4のローカル知識管理装置300の内部構成図である。本図で既に説明した構成と同一の符号を付した構成は、機能および動作が既に説明した構成と略同一である。以下、既に説明した構成における機能とは異なる点を中心に説明する。知能部310は、判定部120から供給された外部環境情報を、個別知識データベース102および共有知識データベース104に保持されている知識セットで知能処理できるか否かを判定する。そして、知能処理できないと判定した場合、知能部310は、知識取得部302に知識の取得を指示する。知識取得部302は、メイン知識管理装置350に知識情報を要求し、必要な知識情報を取得する。そして、知能部310は、取得した知識情報に基づいて、更に知能処理を行う。
FIG. 5 is an internal configuration diagram of the local
知能部310は、新たに知識情報を学習した場合、その学習データを学習データ送信部304に供給する。学習データ送信部304は、その学習データをメイン知識管理装置350に送信する。これにより、ローカル知識管理装置300が新たに学習した知識情報を、メイン知識管理装置350に蓄積することができる。これにより、図4のネットワーク14に接続されたローカル管理システム52で日々蓄積される知識情報を共有することができる。
When the
図6は、図4のメイン知識管理装置350の内部構成図である。共有知識データベース354は、共有知識情報を保持する。通信部130は、ローカル知識管理装置300から外部環境情報を受け付け、知能部352に供給する。知能部352は、共有知識データベース354に保持されている知識情報に基づいて知能処理を行い、制御情報を生成する。そして、通信部130は、知能部352が生成した制御情報をローカル知識管理装置300に送信する。これにより、ローカル知識管理装置300が独自に有する知識セットにより、知能処理ができない場合でも、更に膨大な知識を保持する共有知識データベース354に基づいて知能処理を行うことができる。このように、階層的な知識構造にすることにより、効率的な知識情報の管理が可能になる。
FIG. 6 is an internal configuration diagram of the main
学習データ受付部356は、ローカル知識管理装置300から新たに蓄積した知識情報を学習データとして受け付け、格納処理部358に供給する。格納処理部358は、その学習データに基づいて、共有知識データベース354に新たに知識情報を格納する。これにより、共有知識データベース354には、知識情報が順次蓄積され、更新される。
The learning
図7は、図4におけるロボット200、ローカル知識管理装置300、およびメイン知識管理装置350間の処理のシーケンスの一例を示す図である。ロボット200は、外部環境情報または状態情報を入力すべく、各種センサからデータを入力する(S10)。そして、入力したセンサからのデータを、知能処理に利用可能な形式に変換する(S12)。図3の制御部214は、外部環境情報に基づいて基本動作を行うか否かを判定する(S14)。基本動作を行う場合(S14のY)、図3の動作部224に基本動作を指示し(S16)、図3の動作部224はそれに応じて稼働する(S18)。ステップ14で、基本動作を行わないと判定した場合(S14のN)、制御部214は、外部環境情報または状態情報をローカル知識管理装置300に送信する(S15)。つまり、ロボット200から外部環境情報と状態情報とがローカル知識管理装置300へ送信される。
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a processing sequence among the
ローカル知識管理装置300は、外部環境情報または状態情報を受け付ける。そして、図5の判定部120は、外部環境情報に応じて知能処理を依頼されたか否かを判定する(S20)。知能処理が依頼された場合(S20のY)、図5の知能部310は図5の個別知識データベース102および共有知識データベース104に保持された知識セットで知能処理可能か否かを判断する(S24)。ローカルの知識セットで知能処理可能な場合(S24のY)、知能部310は最適な行動解を決定し(S25)、図5の通信部130を介して対応する制御情報をロボット200に送信する(S26)。ここで「行動解」は、ロボット毎の制御情報と対応付けられており、知能部310は制御対象となるロボットに応じて、行動解に対応する制御情報を学習データ送信部304に出力する。
The local
ステップ26において、新たな知識情報を生成した場合、それを知識情報として登録、つまり学習し(S28)、学習データをメイン知識管理装置350に送信する(S30)。そして、図6の学習データ受付部356は、その学習データを受け付け、図6の格納処理部358は学習データを共有知識データベース354に知識情報として登録する、つまり学習する(S44)。また、必要に応じて、格納処理部358は、共有知識データベース354に保持されている知識情報を破棄することにより、知識を整理する(S46)
If new knowledge information is generated in
また、ローカル知識管理装置300は、個別知識データベース102または共有知識データベース104に学習した知識情報を整理する(S32)。ステップ24で、図5の個別知識データベース102および共有知識データベース104に保持された知識セットで、知能処理できないと判断した場合(S24のN)、ローカル知識管理装置300は、その外部環境情報をメイン知識管理装置350に送信する(S40)。
Further, the local
図6の知能部352は、その外部環境情報を知能処理するために、図6の共有知識データベース354を参照し(S41)、行動解の候補を見つける(S42)。そして、共有知識データベース354は、その行動解を図6の通信部130を介してローカル知識管理装置300に送信する(S43)。ステップ20で、知能処理でない場合(S20のN)、図5の判定部120は、状態情報を図5のロボット状態受付部126に出力し、図5の管理部128は、ロボット200を交代する処理を実行し(S22)、例えば認証ID等を該当するロボット200に向けて送信する。
The
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。 The present invention has been described based on the embodiments. This embodiment is an exemplification, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications can be made to combinations of the respective constituent elements and processing processes, and such modifications are also within the scope of the present invention. is there.
10 ロボット管理システム、12 無線ネットワーク、14 ネットワーク、20 基地、50 ロボット管理システム、52 ローカル管理システム、100 知識管理装置、102 個別知識データベース、104 共有知識データベース、106 管理テーブル、120 判定部、122 知能部、124 格納処理部、126 ロボット状態受付部、128 管理部、130 通信部、200 ロボット、202 認証ID、210 ロボットID格納部、212 環境情報検出部、214 制御部、216 基本動作制御部、218 応用動作制御部、220 通信部、222 基本知識データベース、224 動作部、226 状態検出部、228 認証ID格納部、300 ローカル知識管理装置、302 知識取得部、304 学習データ送信部、310 知能部、350 メイン知識管理装置、352 知能部、354 共有知識データベース、356 学習データ受付部、358 格納処理部。 10 robot management system, 12 wireless network, 14 network, 20 base, 50 robot management system, 52 local management system, 100 knowledge management device, 102 individual knowledge database, 104 shared knowledge database, 106 management table, 120 judgment unit, 122 intelligence Unit, 124 storage processing unit, 126 robot state reception unit, 128 management unit, 130 communication unit, 200 robot, 202 authentication ID, 210 robot ID storage unit, 212 environmental information detection unit, 214 control unit, 216 basic operation control unit, 218 Application operation control unit, 220 communication unit, 222 basic knowledge database, 224 operation unit, 226 status detection unit, 228 authentication ID storage unit, 300 local knowledge management device, 302 knowledge acquisition unit, 304 learning data transmission , 310 intelligence unit, 350 main knowledge management apparatus, 352 intelligence unit, 354 shared knowledge database, 356 learning data receiving unit, 358 storage unit.
Claims (3)
前記複数のロボットに知識セットを割り当て、前記複数のロボットがそれぞれ収集した知識情報を、各ロボットに割り当てられた知識セットに対応づけて管理する管理部と、
前記複数のロボットのいずれかから、そのロボットの周辺環境に関する環境情報を受け付け、そのロボットに割り当てられた知識セットを利用して、前記環境情報に所定の処理を施すことにより、そのロボットの制御に必要な制御情報を生成する知能部と、
前記制御情報を前記ロボットに前記ネットワークを介して提供する提供部と、
を備えることを特徴とするロボット管理装置。 A communication unit for communicating with a plurality of robots via a network;
A management unit that assigns knowledge sets to the plurality of robots, and manages the knowledge information collected by the plurality of robots in association with the knowledge sets assigned to the robots;
The environment information related to the surrounding environment of the robot is received from any of the plurality of robots, and the robot is controlled by performing a predetermined process on the environment information using a knowledge set assigned to the robot. An intelligence unit that generates the necessary control information;
A providing unit for providing the control information to the robot via the network;
A robot management apparatus comprising:
前記第1のロボットの動作状態が予め決められた所定の状態の場合、前記管理部は、第1のロボットに割り当てられていた知識セットを、第2のロボットに割り当て直すことを特徴とする請求項1に記載のロボット管理装置。 A reception unit that receives state information indicating an operation state from the first robot;
When the operation state of the first robot is a predetermined state, the management unit reassigns the knowledge set assigned to the first robot to the second robot. Item 2. The robot management device according to Item 1.
当該ロボットの外部環境の状態を示す環境情報を出力する環境検出部と、
第1の知識セットを利用して前記環境情報に応じた第1制御情報を生成する制御部と、
第2の知識セットを利用して第2制御情報を生成する外部装置に、ネットワークを介して前記環境情報を送信し、前記外部装置から前記第2制御情報を受信する通信部と、
前記第1制御情報または前記第2制御情報に基づいて、所定の動作を実行する動作部と、
を備えることを特徴とするロボット。 A robot that acts autonomously,
An environment detection unit that outputs environmental information indicating the state of the external environment of the robot;
A control unit that generates first control information according to the environment information using a first knowledge set;
A communication unit that transmits the environment information to the external device that generates the second control information using the second knowledge set, and receives the second control information from the external device;
An operation unit that performs a predetermined operation based on the first control information or the second control information;
A robot characterized by comprising:
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---|---|
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Cited By (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2009097336A3 (en) * | 2008-01-28 | 2009-10-29 | Seegrid Corporation | Methods for repurposing temporal-spatial information collected by service robots |
US8214079B2 (en) | 2007-03-30 | 2012-07-03 | Sungkyunkwan University Foundation For Corporate Collaboration | Central information processing system and method for service robot having layered information structure according to recognition and reasoning level |
US8386078B1 (en) | 2011-05-06 | 2013-02-26 | Google Inc. | Methods and systems for providing a data library for robotic devices |
US8478901B1 (en) | 2011-05-06 | 2013-07-02 | Google Inc. | Methods and systems for robot cloud computing using slug trails |
KR101308013B1 (en) | 2009-12-08 | 2013-09-12 | 한국전자통신연구원 | Apparatus and method for managing policy based plural robot |
WO2013179980A1 (en) | 2012-05-30 | 2013-12-05 | 日本電気株式会社 | Information processing system, information processing method, information processing device, mobile terminal and control method and control program therefor |
US8755936B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-06-17 | Seegrid Corporation | Distributed multi-robot system |
US8838268B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-09-16 | Seegrid Corporation | Service robot and method of operating same |
US8892256B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-11-18 | Seegrid Corporation | Methods for real-time and near real-time interactions with robots that service a facility |
JP2018094686A (en) * | 2016-12-14 | 2018-06-21 | ファナック株式会社 | Machine learning device, cnc device and machine learning method detecting sign of occurrence of chattering of tool in machine tool |
CN108393898A (en) * | 2018-02-28 | 2018-08-14 | 上海乐愚智能科技有限公司 | It is a kind of intelligently to accompany method, apparatus, robot and storage medium |
JP2018142199A (en) * | 2017-02-28 | 2018-09-13 | 株式会社日立製作所 | Learning system and learning method |
JP2018165998A (en) * | 2016-06-13 | 2018-10-25 | 日本電気株式会社 | Serving device, serving system, method for serving, and recording medium |
CN110149451A (en) * | 2019-04-30 | 2019-08-20 | 五竹科技(天津)有限公司 | Outgoing call robot implementation method, device and storage medium based on Account Logon |
CN110235137A (en) * | 2017-02-24 | 2019-09-13 | 欧姆龙株式会社 | Learning data obtains device and method, program and storage medium |
WO2019211932A1 (en) * | 2018-05-01 | 2019-11-07 | ソニー株式会社 | Information processing device, information processing method, program, and autonomous robot control system |
JP2021121316A (en) * | 2019-07-30 | 2021-08-26 | 株式会社リビングロボット | Personal assistant control system |
US11185989B2 (en) | 2016-06-06 | 2021-11-30 | Sony Corporation | Virtual creature control system and virtual creature control method |
JP7493876B2 (en) | 2020-06-18 | 2024-06-03 | 株式会社オカムラ | Automated Warehouse System |
-
2003
- 2003-10-07 JP JP2003348550A patent/JP2005111603A/en active Pending
Cited By (33)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8214079B2 (en) | 2007-03-30 | 2012-07-03 | Sungkyunkwan University Foundation For Corporate Collaboration | Central information processing system and method for service robot having layered information structure according to recognition and reasoning level |
US8755936B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-06-17 | Seegrid Corporation | Distributed multi-robot system |
CN101970187A (en) * | 2008-01-28 | 2011-02-09 | 塞格瑞德公司 | Methods for repurposing temporal-spatial information collected by service robots |
WO2009097336A3 (en) * | 2008-01-28 | 2009-10-29 | Seegrid Corporation | Methods for repurposing temporal-spatial information collected by service robots |
US8433442B2 (en) | 2008-01-28 | 2013-04-30 | Seegrid Corporation | Methods for repurposing temporal-spatial information collected by service robots |
US9603499B2 (en) | 2008-01-28 | 2017-03-28 | Seegrid Corporation | Service robot and method of operating same |
US8892256B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-11-18 | Seegrid Corporation | Methods for real-time and near real-time interactions with robots that service a facility |
US8838268B2 (en) | 2008-01-28 | 2014-09-16 | Seegrid Corporation | Service robot and method of operating same |
KR101308013B1 (en) | 2009-12-08 | 2013-09-12 | 한국전자통신연구원 | Apparatus and method for managing policy based plural robot |
US8478901B1 (en) | 2011-05-06 | 2013-07-02 | Google Inc. | Methods and systems for robot cloud computing using slug trails |
US8386078B1 (en) | 2011-05-06 | 2013-02-26 | Google Inc. | Methods and systems for providing a data library for robotic devices |
WO2013179980A1 (en) | 2012-05-30 | 2013-12-05 | 日本電気株式会社 | Information processing system, information processing method, information processing device, mobile terminal and control method and control program therefor |
US11185989B2 (en) | 2016-06-06 | 2021-11-30 | Sony Corporation | Virtual creature control system and virtual creature control method |
US11826898B2 (en) | 2016-06-06 | 2023-11-28 | Sony Corporation | Virtual creature control system and virtual creature control method |
US11430207B2 (en) | 2016-06-13 | 2022-08-30 | Nec Corporation | Reception apparatus, reception system, reception method and storage medium |
JP2022168015A (en) * | 2016-06-13 | 2022-11-04 | 日本電気株式会社 | Responding robot, responding method and program |
JP7452593B2 (en) | 2016-06-13 | 2024-03-19 | 日本電気株式会社 | Response robot, response method and program |
US11850728B2 (en) | 2016-06-13 | 2023-12-26 | Nec Corporation | Reception apparatus, reception system, reception method, and storage medium |
US11514663B2 (en) | 2016-06-13 | 2022-11-29 | Nec Corporation | Reception apparatus, reception system, reception method, and storage medium |
JP2018165998A (en) * | 2016-06-13 | 2018-10-25 | 日本電気株式会社 | Serving device, serving system, method for serving, and recording medium |
JP2021047873A (en) * | 2016-06-13 | 2021-03-25 | 日本電気株式会社 | Reception robot, reception method, and program |
US10496055B2 (en) | 2016-12-14 | 2019-12-03 | Fanuc Corporation | Machine learning device, CNC device and machine learning method for detecting indication of occurrence of chatter in tool for machine tool |
JP2018094686A (en) * | 2016-12-14 | 2018-06-21 | ファナック株式会社 | Machine learning device, cnc device and machine learning method detecting sign of occurrence of chattering of tool in machine tool |
CN110235137A (en) * | 2017-02-24 | 2019-09-13 | 欧姆龙株式会社 | Learning data obtains device and method, program and storage medium |
JP2018142199A (en) * | 2017-02-28 | 2018-09-13 | 株式会社日立製作所 | Learning system and learning method |
CN108393898A (en) * | 2018-02-28 | 2018-08-14 | 上海乐愚智能科技有限公司 | It is a kind of intelligently to accompany method, apparatus, robot and storage medium |
JP7160092B2 (en) | 2018-05-01 | 2022-10-25 | ソニーグループ株式会社 | Information processing device, information processing method, program, and autonomous action robot control system |
JPWO2019211932A1 (en) * | 2018-05-01 | 2021-07-01 | ソニーグループ株式会社 | Information processing equipment, information processing methods, programs, and autonomous behavior robot control systems |
WO2019211932A1 (en) * | 2018-05-01 | 2019-11-07 | ソニー株式会社 | Information processing device, information processing method, program, and autonomous robot control system |
CN110149451A (en) * | 2019-04-30 | 2019-08-20 | 五竹科技(天津)有限公司 | Outgoing call robot implementation method, device and storage medium based on Account Logon |
JP2021121316A (en) * | 2019-07-30 | 2021-08-26 | 株式会社リビングロボット | Personal assistant control system |
JP7350356B2 (en) | 2019-07-30 | 2023-09-26 | 株式会社リビングロボット | personal assistant control system |
JP7493876B2 (en) | 2020-06-18 | 2024-06-03 | 株式会社オカムラ | Automated Warehouse System |
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