JP2021516630A - ロボット動作シーケンスの生成方法及び装置 - Google Patents

Abstract

本開示は、ロボット動作シーケンスの生成方法及び装置を提供し、生成方法は、ロボットに動作を指示するための複数のノード、及び異なるノードを接続する有向辺を含む有向グラフを取得するステップと、タスクに係る各目標動作、及び各目標動作の実行順番を取得するステップと、有向グラフにおいて、有向辺により示される方向に沿って検出して目標パスを取得するステップであって、目標パスが通過するノードは、各目標動作に対応する目標ノードを含み、且つ目標パスが各目標ノードを通過する順番は、各目標動作に対応する実行順番と一致するステップと、目標パスにより示される各動作及びその実行順番に基づいて、ロボット動作シーケンスを生成するステップと、を含む。以上から、有向グラフに基づいて、ロボットがタスクを達成するために実行する必要な各動作及び順番が自動的に決定され、ロボット制御の利便性を向上させ、ロボットの柔軟で多変なシーンタスクへの適応にサポートを提供している。

Description

発明の詳細な説明

［関連出願の相互参照］
本開示は、北京猟戸星空科技有限公司が２０１８年３月２１日に提出した、発明名称「ロボット動作シーケンスの生成方法及び装置」、中国特許出願番号「２０１８１０２３６７７０．４」の優先権を要求する。

本開示は、ロボット制御技術分野に関し、特にロボット動作シーケンスの生成方法及び装置に関する。

現在、ロボットは、シーンの必要に応じてユーザーに代わって対応するタスクを達成できるため、日常生活では幅広く応用されている。例えば、ロボットはユーザーの両手に代わって掃除したり、コーヒーを入れたりするなどのタスクを達成することができる。

関連技術では、ロボットの制御が手動教示再生の方式で行われる。教示再生は、教示プログラミングによって、記憶される作業プログラムを繰り返して再生できるロボットである。「教示プログラミング」は、以下の方式でプログラムの作成を完成させることを指す：手動でロボットエンドエフェクタ（ロボットの関節構造の末端に取り付けられるホルダ、ツール、溶接ガン、スプレーガンなど）を案内するか、又は手動操作で機械シミュレーション装置を案内するか、又はティーチングボックス（制御システムに接続されるハンドヘルドデバイスであって、ロボットをプログラミングする又はロボットを動かすもの）を介してロボットに予期される動作を完成させる。「作業プログラム」（タスクプログラム）は、ロボット特定の予期される作業を決定するための一連の動作及び補助機能命令であり、このようなプログラムは通常ユーザーによって作成される。このようなロボットのプログラミングがリアルタイムのオンライン教示プログラムによって実現され、ロボット自体が記憶によって操作するため、繰り返して再現することは可能になる。

発明が解決しようとする技術的課題

本開示は、ロボット動作シーケンスの生成方法を提供し、該方法は、有向グラフに基づいて、ロボットがタスクを達成するために実行する必要な各動作及び順番を自動的に決定し、ロボット制御の利便性を向上させ、ロボットの柔軟で多変なシーンタスクへの適応にサポートを提供して、従来技術において、ロボットの手動教示による制御効率が低く、新しいタスクを導入する際にタスク量が多いという技術的課題を解決する。

本開示は、ロボット動作シーケンスの生成装置を提供する。

本開示は、コンピュータ機器を提供する。

本開示は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。

本開示の第１の態様の実施例によって提供されるロボット動作シーケンスの生成方法は、ロボットに動作を指示するための複数のノード、及び異なるノードを接続する有向辺を含む有向グラフを取得するステップと、タスクに係る各目標動作、及び各目標動作の実行順番を取得するステップと、前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出して、目標パスを取得するステップであって、前記目標パスが通過するノードは、各目標動作に対応する目標ノードを含み、且つ前記目標パスが各目標ノードを通過する順番は、各目標動作に対応する実行順番と一致するステップと、前記目標パスにより示される各動作及びその実行順番に基づいて、ロボット動作シーケンスを生成するステップと、を含む。

本開示の実施例のロボット動作シーケンスの生成方法は、有向グラフに基づいて、ロボットがタスクを達成するために実行する必要な各動作及び順番を自動的に決定し、ロボット制御の利便性を向上させ、ロボットの柔軟で多変なシーンタスクへの適応にサポートを提供して、従来技術において、ロボットの手動教示による制御効率が低く、新しいタスクを導入する際にタスク量が多いという技術的課題を解決する。

また、本開示の実施例のロボット動作シーケンスの生成方法はさらに以下のような付加的な技術的特徴を有する。

選択的に、前記有向グラフ内のノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードと、静的動作を指示するための第２のノードとを含む。前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出して、目標パスを取得するステップは、前記有向グラフにおいて、予め設定された１つの第２のノードから、有向辺により示される方向に沿って、各目標ノードを順次通過した後に前記予め設定された１つの第２のノードまで終了するパスを検出するステップであって、前記目標ノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードに属するステップと、検出されたパスに基づいて、前記目標パスを決定するステップとを含む。

選択的に、前記有向グラフ内の各有向辺は重みを有し、前記重みは、前記ロボットが、前記有向辺に接続される１つのノードにより指示される動作を実行してから、前記有向辺に接続されるもう一つのノードにより指示される動作を実行するまでに必要な時間を示すことに用いられる。前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出して、目標パスを取得するステップは、前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出し、少なくとも２つのパスが検出された場合、各パスが通過した有向辺の重みの和を求め、各パスの総重みを取得するステップと、前記総重みにより示される時間が最も短いパスを前記目標パスとするステップと、を含む。

選択的に、前記第２のノードによって指示される静的動作は、予め設定されたリセット動作と、各第１のノードにより示される一連の連続的な動作の開始動作及び終了動作のうちの少なくとも１つとを含む。

選択的に、前記第２のノードによって指示される静的動作は移行動作を含み、前記移行動作は、前記移行動作前後の２つの動作を接続することに用いられる。前記ロボット動作シーケンスが生成された後は、さらに、前記ロボット動作シーケンスに基づいて前記ロボットを制御するステップと、前記ロボットを制御している間に異常が発生した場合、異常が発生する前に実行された最後の動作、及び異常が発生した後に実行された最初の動作を特定するステップと、前記有向グラフにおいて、前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間に、移行動作に対応する第２のノードを追加するステップと、前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向に基づいて、前記移行動作に対応する第２のノードと前記最後の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向、及び前記移行動作に対応する第２のノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向を決定するステップと、前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺を削除するステップとを含む。

選択的に、前記移行動作に対応する第２のノードの追加は、前記異常により示される障害物の位置によって、前記移行動作のパラメータを決定するステップと、前記移行動作のパラメータに基づいて、移行動作に対応する第２のノードを追加するステップとを含む。

選択的に、前記有向グラフ内の第１のノードにより示される一連の連続的な動作は、前記タスクを分解して得られたサブタスクによって決定され、対応する１つのサブタスクを実行することに用いられる。前記有向グラフ内の有向辺の方向は、対応する異なる連続的な動作の間の論理的な順番によって決定される。

選択的に、前記ロボット動作シーケンスが生成された後は、さらに、前記ロボット動作シーケンスの各動作の実行順番に従って各動作に関連する制御命令を配列するステップと、配列後の制御命令に基づいて前記ロボットを制御するステップとを含む。

本開示の第２の態様の実施例によって提供されるロボット動作シーケンスの生成装置は、ロボットに動作を指示するための複数のノード、及び異なるノードを接続する有向辺を含む有向グラフを取得するための第１の取得モジュールと、タスクに係る各目標動作、及び各目標動作の実行順番を取得するための第２の取得モジュールと、前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出して、目標パスを取得するための検出モジュールであって、前記目標パスが通過するノードは、各目標動作に対応する目標ノードを含み、且つ前記目標パスが各目標ノードを通過する順番は、各目標動作に対応する実行順番と一致する、検出モジュールと、前記目標パスにより示される各動作及びその実行順番に基づいて、ロボット動作シーケンスを生成するための制御モジュールとを含む。

本開示の実施例のロボット動作シーケンスの生成装置は、有向グラフに基づいて、ロボットがタスクを達成するために実行する必要な各動作及び順番を自動的に決定し、ロボット制御の利便性を向上させ、ロボットの柔軟で多変なシーンタスクへの適応にサポートを提供して、従来技術において、ロボットの手動教示による制御効率が低く、新しいタスクを導入する際にタスク量が多いという技術的課題を解決する。

また、本開示の実施例のロボット動作シーケンスの生成装置はさらに以下のような付加的な技術的特徴を有する。

選択的に、前記有向グラフ内のノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードと、静的動作を指示するための第２のノードとを含む。前記検出モジュールは具体的に、前記有向グラフにおいて、予め設定された１つの第２のノードから、有向辺により示される方向に沿って、各目標ノードを順次通過した後に前記予め設定された１つの第２のノードまで終了するパスを検出して、前記目標ノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードに属し、検出されたパスに基づいて、前記目標パスを決定することに用いられる。

選択的に、前記有向グラフ内の各有向辺は重みを有し、前記重みは、前記ロボットが、前記有向辺に接続される１つのノードにより指示される動作を実行してから、前記有向辺に接続されるもう一つのノードにより指示される動作を実行するまでに必要な時間を示すことに用いられる。前記検出モジュールは具体的に、前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出し、少なくとも２つのパスが検出された場合、各パスが通過した有向辺の重みの和を求め、各パスの総重みを取得し、前記総重みにより示される時間が最も短いパスを前記目標パスとすることに用いられる。

選択的に、前記第２のノードによって指示される静的動作は移行動作を含み、前記移行動作は、前記移行動作前後の２つの動作を接続することに用いられる。前記制御モジュールは、さらに、前記ロボット動作シーケンスに基づいて前記ロボットを制御して、前記ロボットを制御している間に異常が発生した場合、異常が発生する前に実行された最後の動作、及び異常が発生した後に実行された最初の動作を特定し、前記有向グラフにおいて、前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間に、移行動作に対応する第２のノードを追加し、前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向に基づいて、前記移行動作に対応する第２のノードと前記最後の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向、及び前記移行動作に対応する第２のノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向を決定し、前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺を削除することに用いられる

選択的に、前記制御モジュールは具体的に、前記異常により示される障害物の位置によって前記移行動作のパラメータを決定し、前記移行動作のパラメータに基づいて、移行動作に対応する第２のノードを追加することに用いられる。

選択的に、前記制御モジュールは、さらに、前記ロボット動作シーケンスの各動作の実行順番に従って各動作に関連する制御命令を配列して、配列後の制御命令に基づいて前記ロボットを制御することに用いられる。本開示の第３の態様の実施例によって提供されるコンピュータ機器は、メモリ、プロセッサ、及びメモリに記憶され、且つプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを含み、前記プロセッサは前記プログラムを実行する際に、前記実施例に記載のロボット動作シーケンスの生成方法を実現する。

本開示の第４の態様の実施例によって提供されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、コンピュータプログラムが記憶され、該プログラムはプロセッサによって実行される際に、前記実施例に記載のロボット動作シーケンスの生成方法を実現する。

本開示の付加的な態様及び利点は以下の説明において部分的に与えられ、その一部は以下の説明によって明確になり、又は本開示の実践によって明らかになる。

本開示の上記の内容及び／又は付加的な態様及び利点は、図面に基づく、実施例に対する以下の説明から明確になり且つ理解しやすくなる。

本開示の一実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法のフローチャートである。 本開示の他の実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法のフローチャートである。 本開示の他の実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法のフローチャートである。 本開示の一実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法のシーンの概略図である。 本開示の他の実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法のシーンの概略図である。 本開示の他の実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法のシーンの概略図である。 本開示の更なる実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法のシーンの概略図である。 本開示の更なる実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法のフローチャートである。 本開示の一実施例に係るロボット動作シーケンスの生成装置の構造概略図である。

以下、本開示の実施例を詳しく説明する。前記実施例の一例は図１に示されており、同様又は類似の番号は、終始同様又は類似の部品、あるいは同様又は類似の機能を有する部品を表す。図面を参照して説明される以下の実施例は例示的なものに過ぎず、本開示を解釈することに用いられ、本開示を制限するものとして理解してはいけない。

以下、図面を参照しながら、本開示の実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法及び装置を説明する。

図１は、本開示の一実施例に係るロボット動作シーケンスの生成方法のフローチャートである。図１に示すように、該方法は以下を含む。

ステップ１０１、ロボットに動作を指示するための複数のノード、及び異なるノードを接続する有向辺を含む有向グラフを取得する。

なお、ロボットがそれぞれのシーンタスクを実行するとき、実行されるタスクは、複数の動作で構成されているものと見なすことができ、柔軟で多変な異なるタスクの間では、対応する動作に分割する際に、各動作は相対的な一致性を有する。例えば、ロボットは、コーヒーを入れるタスク及びお湯を沸かすタスクを実行する場合、両方とも「取る」と「開く」などの動作が含まれる。

このような動作の一致性は、ロボットが動作を実行する原理に基づいて、ロボットに動作を指示するためのノードによって表現されることができる。該ロボットに動作を指示するノードは、ロボット動作を実行する際の開始姿勢、終了姿勢など、動作を完成させる位置要素などを含み、従って、本開示の実施例において、実行タスクの間で共有可能なロボット動作に対応するノードに基づいて有向グラフを構築し、該有向グラフは、実行シーンにおける複数の柔軟で多変なタスクに対応するロボット動作の指示ノードを含む。

即ち、本開示の実施例では、従来技術において、手動教示再生の方式でロボットを制御することによって生じるロボットの制御効率が低いという技術的課題を解決するために、ロボットに動作を指示するための複数のノードを導入し、複数のノードの間は有向辺によって接続され、ここで、ノードの間の有向辺はノード間の実行順番を指示することに用いられ、有向辺で接続される複数のノードによって有向グラフが形成された。

従って、１つの側面において、現在のシーンのタスク要件を満たすために、有向グラフに基づいて関連ノードのマッチングを行うことによって、関連するロボット動作シーケンスを自動的に生成することができ、ロボットの制御効率を向上させ、柔軟なシーンタスクを達成するために実現方式を提供する。他の側面において、有向グラフはノードで構成されるため、新しいタスクを拡張する又はタスクの実施形態を更新する際は、従来のノードに基づいて、ノードの追加、削除及び接続方式の更新で実現することができ、実用性が高く、安定性も高い。

実際の応用にあたって、シーンタスクの要件に応じて、複数の関連ノードにより指示される具体的な動作、及び複数の関連ノードの間の有向辺に基づいて、現在のシーンタスクの要件を満たす目標パスを自動的に生成することができ、該目標パスにより指示される複数の関連ノード、及び複数の関連ノードの間の有向辺により指示されるノードの実行順番によって、現在のタスク要件を実行することができる。

従って、実際の応用にあたって、現在のシーンタスクの要件に応じてロボットを制御するために、本開示の実施例において、まず、有向グラフを取得する必要があり、該有向グラフは、ロボットに動作を指示するための複数のノードと、異なるノードを接続する有向辺とを含み、異なるノードを接続する有向辺はノード間の実行順番を指示することに用いられる。

ステップ１０２、タスクに係る各目標動作、及び各目標動作の実行順番を取得する。

上記のように、タスクは実際に複数の動作で構成され、例えば、「コーヒーを入れる」というシーンタスクは実際に、「カップを取る」、「カップをコーヒーメーカーの下に置く」、「コーヒーメーカーのコーヒー抽出ボタンを押す」などの動作で構成される。したがって、現在のタスクを満たすようにロボットを制御するために、タスクに係る各目標動作を取得するとともに、各目標動作の実行順番を決定する。各目標動作の実行順番は動作実行論理に対応するものであり、例えば、「カップを置く」動作は必ず「カップを取る」動作の後にあるなど。

ステップ１０３、有向グラフにおいて、有向辺により示される方向に沿って検出して、目標パスを得る。目標パスが通過するノードは、各目標動作に対応する目標ノードを含み、目標パスが各目標ノードを通過する順番は、各目標動作に対応する実行順番と一致する。

ステップ１０４、目標パスにより示される各動作及びその実行順番に基づいて、ロボット動作シーケンスを生成する。

具体的に、本開示の実施例において、動作は実際に、動作を指示するための複数のノードによって指示されるため、目標動作及び目標動作の実行順番が決定された場合、有向グラフにおいて、有向辺指示方向に沿って検出して、目標パスを得る。目標パスが通過するノードは、各目標動作に対応する目標ノードを含み、目標パスが各目標ノードを通過する順番は、各目標動作に対応する実行順番と一致する。

従って、ロボットが動作シーケンスを実行することによって対応するシーンタスクを実現するように、目標パスにより示される各動作及びその実行順番に基づいて、ロボット動作シーケンスを生成する。

なお、ロボット制御原理の相違に応じて、対応する動作シーケンスを実行するためのロボットを制御する方式は異なり、いくつかの可能な例では、ロボット動作シーケンスの各動作の実行順番に基づいて、関連する各動作の制御命令を配列し、さらに配列後の制御命令に基づいてロボットを制御する。

以上の説明から容易に理解できるように、本開示の実施例の目標パスは二種類の要因によって決定され、一つはロボット動作を指示するノードで、もう一つはノード間の有向辺により决定される実行順番であり、以上の二種類の要因を組み合わせることにより、異なるタスクを実現するように、対応する目標パスを構成することができる。

目標パスが決定されるプロセスをより明確に説明するために、以下、いくつかの可能な例における実現方式に合わせて説明する。

本開示の一実施例では、有向グラフのノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードを含み、第１のノードに対応する一連の連続的な動作は、タスクを分解して得られたサブタスクによって決定され、対応する１つのサブタスクを実行することに用いられ、例えば、現在のタスクが「ドリンクサービス」である場合は、該タスクに基づいてサブタスクの「アメリカーノを入れる」、「カフェラテを入れる」などに分解される。

有向グラフはさらに静的動作を指示するための第２のノードを含み、第１のノード及び第２のノードを含む有向グラフの有向辺の方向は、対応する異なる連続的な動作の間の論理的な順番、即ちサブタスク間の論理的な順番によって決定されるものであり、第２のノードに含まれる静的動作は、現在のシーンタスクの目標動作を完成させることに用いられ、例えば、現在のサブタスクが「アメリカーノを入れる」という動作である場合、現在のシーンタスクを達成する目標動作は「カップを取る」、「カップをコーヒーメーカーの下に置く」、「コーヒーメーカーのコーヒー抽出ボタンを押す」などである。

第２のノードによって指示される静的動作は、予め設定されたリセット動作（リセット動作は、タスク実行終了時に、常にリセット動作により指示される一定の初期状態にあるように、ロボットを制御することに用いられ、それによって、ロボットがタスクを実行する際の、リセット動作開始からリセット動作終了までの閉ループ操作方式を保証し、ロボットへの制御を容易にする）、及び各第１のノードにより示される一連の連続的な動作の開始動作及び終了動作のうちの少なくとも１つ（例えば、各第１のノードにより指示される一連の連続的な動作のうちの開始動作だけを含むか、各第１のノードにより指示される一連の連続的な動作のうちの終了動作だけを含むか、又は各第１のノードにより指示される一連の連続的な動作のうちの開始動作と終了動作の両方を含む）などの相対的に静的に存在する位置要素を含む。

なお、本開示の実施例においては、第１のノードと第２のノードを共同ノードとし、ノード間の相互変換関係を有向辺として、１つの有向グラフを構築しており、目標パスとは、タスク要件に応じて、第１のノードと第２のノードを一定の順番で組み合わせるものであり、該組み合わせられた目標パスは、ノードにより指示される動作の空間変換関係だけではなく、動作間の実行論理関係も説明しており、例えば、現在のタスクが「アメリカーノを入れる」という動作である場合、生成された目標パスが通過するノードでは、「リセット位置」の前のステップは必ず「コーヒーカップを置く」という動作であり、有向グラフのこういう実行論理の体現は、目標パスを通過する際の実行論理と、実際の応用において対応するタスクを実行する論理との一致性を保証するとともに、有向グラフの安定性及び実用性を保証する。

ロボットは動作を実行する際に、ロボットがタスクを実行する間の衝突、例えば自身の衝突又は障害物との衝突などを回避するために、実行するための一定の空間的な冗長が必要とされ、ゆえに、ロボットが目標パスのノードを通過する際に、ノード間を自由に移動できることを保証するために、本開示の実施例の第２のノードはさらに移行動作を含み、前記移行動作は、前記移行動作前後の２つのノードにより指示される動作を接続することに用いられ、ロボットが直接開始動作から終了動作まで移動することによって発生する衝突を回避する。

なお、移行動作に対応する第２のノードの追加は、ロボットが動作を実行する際の動作及び動作を実行するために必要な空間に基づいて、予め設定することができ、又はロボットが動作を実行する状況に応じて、移行動作に対応する第２のノードに対して追加又は更新を行うこともできる。

具体的には、可能な実現方式として、移行動作に対応する第２のノードの処理手段は、ロボットが動作を実行する状況に応じて、移行動作に対応する第２のノードに対して追加又は更新を行うものである場合、図２に示すように、該方式は以下のステップを含む。

ステップ２０１、ロボット動作シーケンスに基づいてロボットを制御する。

ステップ２０２、ロボットを制御している間に異常が発生した場合、異常が発生する前に実行された最後の動作、及び異常が発生した後に実行された最初の動作を特定する。

ステップ２０３、有向グラフにおいては、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間に、移行動作に対応する第２のノードを追加する。

なお、ロボットを制御している間に異常が発生する原因は、ロボットが前のノードから現在のノードに切り替わった時、活動空間が不足しているため、自身が衝突するか、又は外界の障害物と衝突することによって引き起こされる可能性があり、従って、前のノードから現在のノードに切り替わった一貫性を保証するために、前のノードと現在のノードとの間に移行動作に対応する第２のノードを導入する。

具体的に、まず、異常が発生する前に実行された最後の動作、及び異常が発生した後に実行された最初の動作、即ち前のノード及び現在のノードを特定し、且つ有向グラフにおいて、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間に、移行動作に対応する第２のノードを追加する。

本開示の一実施例では、導入される移行動作の第２のノードがノード間の自由な切り替えを実現できることを保証するために、異常により示される障害物位置に基づいて、移行動作のパラメータ、例えば、移動方向、移動距離及び移動速度などを決定し、従って、移行動作のパラメータに基づいて、移行動作の第２のノードを追加する。

ステップ２０４、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向に基づいて、移行動作に対応する第２のノードと最後の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向、及び移行動作に対応する第２のノードと最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向を決定する。

ステップ２０５、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間の有向辺を削除する。

有向グラフにはノードだけではなく、ノード間の有向辺も含まれているため、移行動作に対応する第２のノードの追加の有効性を保証するために、移行動作に対応する第２のノードを追加した後、移行動作に対応する第２のノードの有向辺を追加する。

具体的に、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向に基づいて、移行動作に対応する第２のノードと最後の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向、及び移行動作に対応する第２のノードと最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向を決定し、該有向辺の方向は、最後の動作に対応するノード及び最初の動作に対応するノードに対応する動作の実行論理によって決定され、最後の動作に対応するノードが最初の動作に対応するノードに移行できることを保証するものであり、この時、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間の有向辺を削除し、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間が、移行動作に対応する第２のノードによって移行接続されることを実現する。

さらに、図３に示すように、目標パスを得る方法は以下のステップを含む。

ステップ３０１、有向グラフにおいて、予め設定された１つの第２のノードから始め、有向辺により示される方向に沿って、各目標ノードを順次通過した後に予め設定された１つの第２のノードまで終了するパスを検出する。目標ノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードに属する。

ステップ３０２、検出されたパスに基づいて目標パスを決定する。

具体的に、タスクの実行論理に基づき、１つの開始第２ノード及び１つの終了第２ノードを予め設定し、例えば、現在のタスクが「アメリカーノを入れる」という動作である場合、予め設定された１つの開始第２ノードが「コーヒーカップを取る」という動作で、終了第２ノードが「リセット位置」であるなど、有向グラフにおいて、予め設定された１つの第２のノードから始め、有向辺に示される方向に沿って、各目標ノードを順次通過した後に予め設定された１つの第２のノードまで終了するパスを検出する。目標ノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードに属しており、検出されたパスに基づいて目標パスを決定する。

本開示の実施例の目標パスを決定するプロセスをより直観的なものにするため、以下、具体的な適用シーンに合わせて、例を挙げて説明する。

本示例において、現在のシーンはコーヒーロボットであり、対応する有向グラフは図４（ａ）に示すとおりである。図４（ａ）に示すように、有向グラフ内の第１のノードは、「コーヒーカップを置く」、「お湯を注ぐ」、「コーヒーカップをコーヒーメーカーから取り出す」、「コーヒーカップをコーヒーメーカーに入れる」などを含み、第２のノードは「コーヒーカップを置く開始位置」、「リセット位置」、「移行ノード」などを含む。図４（ａ）に示すように、有向グラフ内の矢印の方向はノード間の有向辺を示すことに用いられる。

現在のタスクが「アメリカーノを入れる」という動作である場合、該タスクの一連の連続的な動作を指示するための目標ノード、即ち関連する第１のノードは「コーヒーカップを取る」、「コーヒーカップをコーヒーメーカーに入れる」、「お湯を注ぐ」などで、予め設定された開始第２ノードは「コーヒーカップを取る開始位置」で、予め設定された終了第２ノードは「リセット位置」であり、従って、予め設定された１つの第２のノードから始め、有向辺により示される方向に沿って、各目標ノードを順次通過した後に予め設定された１つの第２のノード「リセット位置」まで終了するパスを検出し、決定された目標パスは、図４（ｂ）の点線で示されており、図４（ｂ）に示すように、目標パスは、関連する第１のノード及び第２のノードを実行順番によって組み合わせて現在のタスクを完成させる。

現在のタスクは「お湯を注ぐ」という動作である場合、該タスクの一連の連続的な動作を指示する目標ノード、即ち関連する第１のノードは「コーヒーカップを取る」、「お湯を注ぐ」などで、予め設定された開始第２ノードは「コーヒーカップを取る開始位置」で、予め設定された終了第２ノードは「リセット位置」であり、従って、予め設定された１つの第２のノードから、有向辺により示される方向に沿って、各目標ノードを順次通過した後に予め設定された１つの第２のノード「リセット位置」まで終了するパスを検出し、決定された目標パスは図４（ｃ）の点線で示されており、図４（ｃ）に示すように、目標パスは、関連する第１のノード及び第２のノードを実行順番によって組み合わせて現在のタスクを完成させる。

実際に実行する際には、タスク要件を満たすパスは１つではないかもしれないが、ロボットの動作原理に基づき、ロボットが異なるパスを通過する際の実行コストは異なり、例えば、ロボットが機械アームである場合、ロボットが異なるパスのノードを通過する時、機械アームがノード間で切り替わるのに必要な操作時間は異なるため、最適なパスを目標パスとして好適に選択するように、実行コストを有向グラフに表現することができる。

可能な実現方式として、実行コストは時間コストである。本例では、ロボットが有向辺に接続される１つのノードにより指示される動作を実行してから、有向辺に接続されるもう一つのノードにより指示される動作を実行するまでに必要な時間を示すための重みを、有向グラフ内の各有向辺のために設定し、即ち、図４（ａ）〜図４（ｃ）に示すように、有向辺の上の数字は、ロボットが有向辺に接続される１つのノードにより指示される動作を実行してから、有向辺に接続されるもう一つのノードにより指示される動作を実行するまでに必要な時間を示す。

本例では、図５に示すように、目標パスを取得する方式は以下のステップを含む。

ステップ４０１、有向グラフにおいて、有向辺により示される方向に沿って検出し、少なくとも２つのパスが検出された場合、各パスが通過した有向辺の重みの和を求め、各パスの総重みを取得する。

ステップ４０２、総重みにより示される時間が最も短いパスを目標パスとする。

現在のタスクを達成できる複数の目標パスが存在する場合、各パスが通過した有向辺の重みの和を求め、各パスの総重みを取得し、総重みにより示される時間が最も短いパスを目標パスとすることによって、ロボットがタスクを完了する時間を最短にするように保証するとともに、ロボットの動作実行効率を保証する。

例えば、現在のタスクが「お湯を注ぐ」という動作である場合、生成された１つのパスは、図４（ｃ）の点線で示されるパス１であるのに対し、もう一つのパスは図４（ｄ）の点線で示されるパス２であり、各パスが通過した有向辺の重みの和を求めると、パス１の総重みが６．９、パス２の総重みが７．３であり、従って、パス１を目標パスとして選択することによって「お湯を注ぐ」効率を保証する。

以上から、本開示の実施例のロボット動作シーケンスの生成方法は、有向グラフに基づいて、ロボットがタスクを達成するために実行する必要な各動作及び順番を自動的に決定し、ロボット制御の利便性を向上させ、ロボットの柔軟で多変なシーンタスクへの適応にサポートを提供して、従来技術において、ロボットの手動教示による制御効率が低く、新しいタスクを導入する際にタスク量が多いという技術的課題を解決する。

上記実施例を実現するために、本開示はさらにロボット動作シーケンスの生成装置を提供し、図６は、本開示の一実施例に係るロボット動作シーケンスの生成装置の構造概略図である。図６に示すように、該装置は、第１の取得モジュール１００、第２の取得モジュール２００、検出モジュール３００及び制御モジュール４００を含む。

第１の取得モジュール１００は、ロボットに動作を指示するための複数のノード、及び異なるノードを接続する有向辺を含む有向グラフを取得することに用いられる。

第２の取得モジュール２００は、タスクに係る各目標動作、及び各目標動作の実行順番を取得することに用いられる。

検出モジュール３００は、有向グラフにおいて、有向辺により示される方向に沿って検出して目標パスを取得することに用いられ、目標パスが通過するノードは、各目標動作に対応する目標ノードを含み、目標パスが各目標ノードを通過する順番は、各目標動作に対応する実行順番と一致する。

制御モジュール４００は、目標パスにより示される各動作及びその実行順番に基づいて、ロボット動作シーケンスを生成することに用いられる。

本開示の一実施例では、有向グラフ内のノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードと、静的動作を指示するための第２のノードとを含む。本実施例では、検出モジュール３００は具体的に、有向グラフにおいて、予め設定された１つの第２のノードから、有向辺により示される方向に沿って、各目標ノードを順次通過した後に予め設定された１つの第２のノードまで終了するパスを検出する。目標ノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードに属しており、検出されたパスに基づいて目標パスを決定する。

本開示の一実施例では、有向グラフ内の各有向辺は、ロボットが有向辺に接続される１つのノードにより指示される動作を実行してから、有向辺に接続されるもう一つのノードにより指示される動作を実行するまでに必要な時間を示すための重みを有し、本実施例では、検出モジュール３００は具体的に、有向グラフにおいて、有向辺により示される方向に沿って検出し、少なくとも２つのパスが検出された場合、各パスが通過した有向辺の重みの和を求め、各パスの総重みを取得し、総重みにより示される時間が最も短いパスを目標パスとすることに用いられる。

本開示の一実施例では、第２のノードによって指示される静的動作は移行動作を含み、移行動作は、前記移行動作前後の２つの動作を接続することに用いられる。本実施例では、制御モジュール４００は具体的に、ロボット動作シーケンスに基づいてロボットを制御して、ロボットを制御している間に異常が発生した場合、異常が発生する前に実行された最後の動作、及び異常が発生した後に実行された最初の動作を特定し、有向グラフにおいては、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間に、移行動作に対応する第２のノードを追加して、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向に基づいて、移行動作に対応する第２のノードと最後の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向、及び移行動作に対応する第２のノードと最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向を決定し、最後の動作に対応するノードと最初の動作に対応するノードとの間の有向辺を削除することに用いられる。

本実施例では、制御モジュール４００は具体的に、異常により示される障害物の位置によって移行動作のパラメータを決定し、移行動作のパラメータに基づいて、移行動作に対応する第２のノードを追加することに用いられる。

本開示の一実施例では、制御モジュール４００はさらに、ロボット動作シーケンスの各動作の実行順番に基づいて、各動作に関連する制御命令を配列し、配列後の制御命令に基づいてロボットを制御することに用いられる。

なお、前記のロボット動作シーケンスの生成方法の実施例に対する説明は、該実施例のロボット動作シーケンスの生成装置にも適用でき、その実現の原理は類似するものであるため、ここでは詳述しない。

以上より、本開示の実施例のロボット動作シーケンスの生成装置は、有向グラフに基づいて、ロボットがタスクを達成するために実行する必要な各動作及び順番を自動的に決定し、ロボット制御の利便性を向上させ、ロボットの柔軟で多変なシーンタスクへの適応にサポートを提供して、従来技術において、ロボットの手動教示による制御効率が低く、新しいタスクを導入する際にタスク量が多いという技術的課題を解決する。

上記実施例を実現するために、本開示の実施例はさらにコンピュータ機器を提供し、メモリ、プロセッサ、及びメモリに記憶され且つプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムを含み、プロセッサはコンピュータプログラムを実行する際に、前記ロボット動作シーケンスの生成方法の実施例に記載のロボット動作シーケンスの生成方法を実現する。

上記実施例を実現するために、本開示の実施例はさらに、コンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、該コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される際に、前記ロボット動作シーケンスの生成方法の実施例に記載のロボット動作シーケンスの生成方法を実現する。

本明細書の記載においては、用語の「一実施例」、「いくつかの実施例」、「例」、「具体的な例」、又は「いくつかの例」などを参照した説明は、該実施例又はこの例に合わせて説明された具体的な特徴、構造、材料又は特性が、本開示の少なくとも１つの実施例又は例に含まれることを意味する。本明細書では、上記用語の例示的な表現は、必ずしも実施例又は例を対象とする必要はない。また、説明された具体的な特徴、構造、材料又は特性は、任意又は複数の実施例又は例において適切な方式で組み合わせることができる。さらに、互いに矛盾しない限り、当業者は、本明細書で説明された異なる実施例又は例及びその特徴を組み合わせることができる。

また、用語「第１」、「第２」は説明のためにのみ用いられ、相対的な重要性を示唆又は暗示するもの、或いは、示された技術特的特徴の数を暗示するものと理解してはいけない。従って、「第１」、「第２」により限定される特徴は、少なくとも１つの該特徴を明示的に又は暗示的に含んでも良い。本開示の説明では、特に明記されていない限り、「複数」の意味は少なくとも２つ、例えば２つ、３つなどである。

フローチャートにおいて示される又はここにおいて他の方式で説明される任意のプロセス又は方法の説明は、カスタム論理機能又はプロセスを実現するための１つ又は複数のステップの実行可能な命令のコードを含むモジュール、セグメント又は部分を表すものと理解することができ、さらに、本開示の好ましい実施形態の範囲は更なる実現を含み、当業者であれば、示された又は検討された順番に従わずに機能を実行してもよく、例えば、関連する機能に応じて、ほぼ同時に又は逆の順番で機能を実行してもよいことを理解されたい。

フローチャートにおいて示される、または、他の方式で説明される論理及び／又はステップは、例えば、論理機能の実行可能な命令を実現するための順番付きリストと見なすことができ、具体的には、命令実行システム、装置又はデバイス（例えば、コンピュータに基づくシステム、プロセッサを含むシステム、又は命令実行システム、装置又はデバイスから命令を取得して実行できる他のシステム）が使用できるように、あらゆるコンピュータ読み取り可能媒体において実現するか、又はこれらの命令実行システム、装置又はデバイスと組み合わせて使用することができる。本明細書について言えば、「コンピュータ読み取り可能媒体」は、命令実行システム、装置又はデバイスが用いるか、又はこれらの命令実行システム、装置又はデバイスを組み合わせるために用いるように、プログラムを含む、記憶、通信、伝播又は伝送できるあらゆる装置であっても良い。コンピュータ読み取り可能媒体のより具体的な例（非網羅的リスト）は、１つ又は複数の配線を有する電気接続部（電子機器）、ポータブルコンピュータディスクカートリッジ（磁気デバイス）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリー）、光ファイバーデバイス、及びコンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤＲＯＭ）を含む。また、コンピュータ読み取り可能媒体は、紙または他の媒体を光学的にスキャンし、続いて編集、解釈し、又は必要に応じて他の適切な方式で処理することによって、前記プログラムを電子的に取得してコンピュータのメモリに記憶することができるため、前記プログラムを印刷できる紙または他の適切な媒体であってもよい。

なお、本開示の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はそれらの組み合わせで実現できることを理解されたい。上記実施形態では、複数のステップ又は方法は、メモリに記憶され且つ適切な命令実行システムによって実行されるソフトウェア又はファームウェアで実現することができる。例えば、ハードウェアで実現する場合は、他の実施形態で実現する場合と同じであれば、本分野でよく知られている以下の技術のうちのいずれか１つ又はそれらの組み合わせで実現することができる：デジタルに対して論理機能を実現するための論理ゲート回路を有する離散論理回路、適切な組み合わせ論理ゲート回路を有する特定用途向け集積回路、プログラマブルゲートアレイ（ＰＧＡ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）など。

当業者であれば、上記実施例の方法に含まれる全部又は一部のステップは、プログラムが関連するハードウェアに指示を与えることによって完成することができ、前記プログラムはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶することができ、該プログラムは実行時に、方法の実施例のステップのうちの１つ又はその組み合わせを含むことを理解されたい。

また、本開示の各実施例の各機能ユニットは１つの処理モジュールに集積してもよく、各ユニットは個別に物理的に存在してもよく、２つ又は２つ以上のユニットは１つのモジュールに集積しても良い。上記集積されたモジュールは、ハードウェアの形式で実現してもよく、ソフトウェア機能モジュールの形式で実現しても良い。前記集積されたモジュールはソフトウェア機能モジュールの形式で実現され、独立した製品として販売又は使用される場合、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶しても良い。

上記言及された記憶媒体は読み取り専用メモリ、磁気ディスク又は光ディスクなどであっても良い。以上、本開示の実施例を示し且つ説明したが、上記実施例は例示的なものに過ぎず、本開示を限定するものとして理解すべきではなく、当業者であれば、本開示の範囲から逸脱しない限り、上記実施例に対して変更、修正、置き換え又は変形を行なうことができる。

当業者であれば、上記実施例の方法の全部又は一部のプロセスは、コンピュータプログラムが関連するハードウェアに指示することで完成することができ、前記プログラムはコンピュータで読み取り可能な記憶媒体中に記憶することができ、該プログラムは実行時に、上記各方法の実施例のプロセスを含んでも良いことを理解されたい。前記記憶媒体は磁気ディスク、光ディスク、読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）又はランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）などであっても良い。

以上に記載の内容は、本開示の具体的な実施形態に過ぎず、本開示の保護範囲は以上の内容に限定されず、本技術分野に詳しい当業者であれば、本開示により開示された技術範囲を逸脱しない限り、容易に想到し得る変換又は置き換えは、いずれも本開示の保護範囲内に含まれるべきである。そのため、本開示の保護範囲は特許請求の範囲の保護範囲に準ずるべきである。

Claims (16)

1. ロボットに動作を指示するための複数のノード、及び異なるノードを接続する有向辺を含む有向グラフを取得するステップと、
   タスクに係る各目標動作、及び各目標動作の実行順番を取得するステップと、
   前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出して、目標パスを取得するステップであって、前記目標パスが通過するノードは、各目標動作に対応する目標ノードを含み、且つ前記目標パスが各目標ノードを通過する順番は、各目標動作に対応する実行順番と一致する、ステップと、
   前記目標パスにより示される各動作及びその実行順番に基づいて、ロボット動作シーケンスを生成するステップと、を含む、
   ことを特徴とするロボット動作シーケンスの生成方法。
2. 前記有向グラフ内のノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードと、静的動作を指示するための第２のノードとを含み、
   前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出して、目標パスを取得するステップは、
   前記有向グラフにおいて、予め設定された１つの第２のノードから、有向辺により示される方向に沿って、各目標ノードを順次通過した後に前記予め設定された１つの第２のノードまで終了するパスを検出するステップであって、前記目標ノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードに属するステップと、
   検出されたパスに基づいて、前記目標パスを決定するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の動作シーケンス生成方法。
3. 前記有向グラフ内の各有向辺は重みを有し、前記重みは、前記ロボットが、前記有向辺に接続される１つのノードにより指示される動作を実行してから、前記有向辺に接続されるもう一つのノードにより指示される動作を実行するまでに必要な時間を示すことに用いられ、
   前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出して、目標パスを取得するステップは、
   前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出し、少なくとも２つのパスが検出された場合、各パスが通過した有向辺の重みの和を求め、各パスの総重みを取得するステップと、
   前記総重みにより示される時間が最も短いパスを前記目標パスとするステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の動作シーケンス生成方法。
4. 前記第２のノードによって指示される静的動作は、予め設定されたリセット動作と、各第１のノードにより示される一連の連続的な動作の開始動作及び終了動作のうちの少なくとも１つとを含む、
   ことを特徴とする請求項２に記載のロボット動作シーケンスの生成方法。
5. 前記第２のノードによって指示される静的動作は移行動作を含み、前記移行動作は、前記移行動作前後の２つの動作を接続することに用いられ、
   前記ロボット動作シーケンスが生成された後は、さらに、
   前記ロボット動作シーケンスに基づいて前記ロボットを制御するステップと、
   前記ロボットを制御している間に異常が発生した場合、異常が発生する前に実行された最後の動作、及び異常が発生した後に実行された最初の動作を特定するステップと、
   前記有向グラフにおいて、前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間に、移行動作に対応する第２のノードを追加するステップと、
   前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向に基づいて、前記移行動作に対応する第２のノードと前記最後の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向、及び前記移行動作に対応する第２のノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向を決定するステップと、
   前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺を削除するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項２に記載のロボット動作シーケンスの生成方法。
6. 前記移行動作に対応する第２のノードを追加するステップは、
   前記異常により示される障害物の位置によって、前記移行動作のパラメータを決定するステップと、
   前記移行動作のパラメータに基づいて、移行動作に対応する第２のノードを追加するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項５に記載のロボット動作シーケンスの生成方法。
7. 前記有向グラフ内の第１のノードにより示される一連の連続的な動作は、前記タスクを分解して得られたサブタスクによって決定され、対応する１つのサブタスクを実行することに用いられ、
   前記有向グラフ内の有向辺の方向は、対応する異なる連続的な動作の間の論理的な順番によって決定される、
   ことを特徴とする請求項２又は４〜６のいずれか１項に記載のロボット動作シーケンスの生成方法。
8. 前記ロボット動作シーケンスが生成された後は、さらに、
   前記ロボット動作シーケンスの各動作の実行順番に従って各動作に関連する制御命令を配列するステップと、
   配列後の制御命令に基づいて前記ロボットを制御するステップと、を含む、
   ことを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載のロボット動作シーケンスの生成方法。
9. ロボットに動作を指示するための複数のノード、及び異なるノードを接続する有向辺を含む有向グラフを取得するための第１の取得モジュールと、
   タスクに係る各目標動作、及び各目標動作の実行順番を取得するための第２の取得モジュールと、
   前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出して、目標パスを取得するための検出モジュールであって、前記目標パスが通過するノードは、各目標動作に対応する目標ノードを含み、且つ前記目標パスが各目標ノードを通過する順番は、各目標動作に対応する実行順番と一致する検出モジュールと、
   前記目標パスにより示される各動作及びその実行順番に基づいて、ロボット動作シーケンスを生成するための制御モジュールと、を含む、
   ことを特徴とするロボット動作シーケンスの生成装置。
10. 前記有向グラフ内のノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードと、静的動作を指示するための第２のノードとを含み、
    前記検出モジュールは、具体的に、前記有向グラフにおいて、予め設定された１つの第２のノードから、有向辺により示される方向に沿って、各目標ノードを順次通過した後に前記予め設定された１つの第２のノードまで終了するパスを検出して、前記目標ノードは、一連の連続的な動作を指示するための第１のノードに属し、検出されたパスに基づいて、前記目標パスを決定することに用いられる、
    ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
11. 前記有向グラフ内の各有向辺は重みを有し、前記重みは、前記ロボットが、前記有向辺に接続される１つのノードにより指示される動作を実行してから、前記有向辺に接続されるもう一つのノードにより指示される動作を実行するまでに必要な時間を示すことに用いられ、
    前記検出モジュールは具体的に、
    前記有向グラフにおいて、前記有向辺により示される方向に沿って検出し、少なくとも２つのパスが検出された場合、各パスが通過した有向辺の重みの和を求め、各パスの総重みを取得し、
    前記総重みにより示される時間が最も短いパスを前記目標パスとすることに用いられる、
    ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
12. 前記第２のノードによって指示される静的動作は移行動作を含み、前記移行動作は、前記移行動作前後の２つの動作を接続することに用いられ、
    前記制御モジュールは、さらに、
    前記ロボット動作シーケンスに基づいて前記ロボットを制御し、
    前記ロボットを制御している間に異常が発生した場合、異常が発生する前に実行された最後の動作、及び異常が発生した後に実行された最初の動作を特定し、
    前記有向グラフにおいて、前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間に、移行動作に対応する第２のノードを追加し、
    前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向に基づいて、前記移行動作に対応する第２のノードと前記最後の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向、及び前記移行動作に対応する第２のノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺の方向を決定し、
    前記最後の動作に対応するノードと前記最初の動作に対応するノードとの間の有向辺を削除することに用いられる、
    ことを特徴とする請求項９に記載の装置。
13. 前記制御モジュールは具体的に、前記異常により示される障害物の位置によって前記移行動作のパラメータを決定し、前記移行動作のパラメータに基づいて、移行動作に対応する第２のノードを追加することに用いられる、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の装置。
14. 前記制御モジュールは、さらに、
    前記ロボット動作シーケンスの各動作の実行順番に従って各動作に関連する制御命令を配列するステップと、
    配列後の制御命令に基づいて前記ロボットを制御するステップと、に用いられる、
    ことを特徴とする請求項９〜１３のいずれか１項に記載の装置。
15. メモリと、
    プロセッサと、
    メモリに記憶され且つプロセッサで実行可能なコンピュータプログラムと、を含み、前記プロセッサが、前記プログラムを実行する際に、請求項１〜８のいずれか１項に記載のロボット動作シーケンスの生成方法を実現する、
    ことを特徴とするコンピュータ機器。
16. コンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、プロセッサによって実行される際に、請求項１〜８のいずれか１項に記載のロボット動作シーケンスの生成方法を実現する、
    ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

Images