JP2022115645A - 制御装置及びシステム - Google Patents

Abstract

【課題】スペースの利用効率の低下を招くことなく、教示時に想定されていなかった状況が発生しても危険を回避することが可能なロボットの制御装置を提供する。【解決手段】軌跡情報取得部が、教示により与えられた可動アームの移動軌跡を示す軌跡情報を取得する 。許容範囲決定部が、軌跡情報取得部で取得した軌跡情報から、可動アームの移動許容範囲を決定する。移動範囲制限部が、許容範囲決定部で決定された移動許容範囲内に、可動アームの移動範囲を制限する。【選択図】図１

Description

本発明は、制御装置及びシステムに関する。

産業用ロボットや協働ロボット等の可動アームを持つロボットを使用して、人間が行う作業を自動化する際に、ロボットが行うべき動作を教示する必要がある。ロボットは、教示された動作に基づいて模倣学習を行う。例えば、教示された動作に基づいて深層学習モデルを構築する（特許文献１等参照）。ロボットは、構築された深層学習モデルに基づいて可動アームの動作計画、例えば可動アーム先端の動作経路を決定し、決定された動作経路に基づいて可動アームを動作させる。これにより、教示された動作を再現することができる。

特開２０２０－１１０９２０号公報

教示時に想定されていなかった状況が発生すると、可動アームが想定外の動作をする可能性がある。例えば、可動アームが何らかの原因で緊急停止し、停止位置から動作を再開する場合に、可動アームが想定外の動作をする可能性がある。例えば、可動アーム停止前の動作データが消失し、リスタート時の開始点が停止時の位置とは異なる状態から移動しようとする場合や、復帰前動作を中止して原点復帰を行う場合に、意図しない経路にそって動作する場合がある。また、模倣学習等の機械学習によってロボットの可動アームの移動経路を生成する場合には、教示された入力と異なる入力が与えられると、意図しない移動経路が生成されることがある。例えば、対象物Ａを含む画像から移動経路Ｂを生成することを学習させたロボットに、教示された対象物Ａとは異なる対象物Ｃを含む画像が入力された際、意図しない経路で可動アームが移動する場合がある（例えば、S. Levine et. al., End-to-End Trading of Deep Visuomotor Policies, 2016参照）。可動アームが想定外の動作を行った場合でも、可動アームが作業者や他の装置と衝突する危険を回避するために、可動アームが移動する可能性のある範囲を立ち入り禁止にすることが好ましい。さらに、この範囲内に他の装置を設置しないようにすることが好ましい。このため、工場内のスペースの利用効率が低下してしまう。

本発明の目的は、スペースの利用効率の低下を招くことなく、教示時に想定されていなかった状況が発生しても危険を回避することが可能なロボットの制御装置及びシステムを提供することである。

本発明の一観点によると、
教示により与えられた可動アームの移動軌跡を示す軌跡情報を取得する軌跡情報取得部と、
前記軌跡情報取得部で取得した軌跡情報から、前記可動アームの移動許容範囲を決定する許容範囲決定部と、
前記許容範囲決定部で決定された移動許容範囲内に、前記可動アームの移動範囲を制限する移動範囲制限部と
を備えた制御装置が提供される。

本発明の他の観点によると、
教示により与えられた可動アームの移動軌跡を示す軌跡情報を、作業機械から受信する軌跡情報受信部と、
前記軌跡情報受信部で受信された軌跡情報から、前記可動アームの移動許容範囲を決定する許容範囲決定部と、
前記許容範囲決定部で決定された移動許容範囲内に、前記可動アームの移動範囲を制限する条件下で前記可動アームの移動経路を決定する移動範囲制限部と、
前記移動範囲制限部で決定された移動経路を示す情報を前記作業機械に送信する移動経路送信部と
を備えたシステムが提供される。

教示時に想定されていなかった状況が発生しても、可動アームの移動範囲が移動許容範囲に収まる。このため、移動許容範囲を立ち入り禁止区域等とすればよい。移動許容範囲は、可動アームが移動可能な全範囲より狭いため、スペースの利用効率の低下を招くことなく、危険を回避することが可能である。

図１は、一実施例による制御装置の機能を示すブロック図である。 図２Ａは、移動許容範囲の一例を示す平面図であり、図２Ｂは、可動アームの旋回中心軸を含む断面図である。 図３は、移動範囲制限部及びアーム制御部が行う処理を示すフローチャートである。 図４Ａは、可動アームのエンドエフェクタの移動経路の候補の一例を示す平面図であり、図４Ｂは、可動アームの旋回中心軸を含む断面図である。 図５Ａは、可動アームの移動可能な全範囲の一例を示す平面図であり、図５Ｂは、可動アームの旋回中心軸を含む断面図である。 図６は、他の実施例によるロボットの表示部に表示された画像を示す図である。 図７は、さらに他の実施例によるシステムのブロック図である。

図１～図５Ｂを参照して本発明の一実施例によるロボットの制御装置について説明する。
図１は、本実施例による制御装置１０の機能を示すブロック図である。本実施例による制御装置１０は可動アーム２０の動作を制御する。可動アーム２０は、例えば６自由度を持つ多関節型ロボットアームであり、ワーク、例えばボルトを収容箇所から取り出し、所定の位置まで移送するピッキング動作を行う。このロボットは、さらに入力部２１、表示部２２、及びカメラ２３を備えている。

制御装置１０は、軌跡情報取得部１１、模倣学習部１２、許容範囲決定部１３、移動範囲制限部１４、アーム制御部１５、及びインタフェース部１６を含む。軌跡情報取得部１１、模倣学習部１２、許容範囲決定部１３、移動範囲制限部１４、及びアーム制御部１５の機能は、例えば中央処理ユニット（ＣＰＵ）がプログラムを実行することにより実現される。インタフェース部１６は、可動アーム２０、入力部２１、表示部２２、カメラ２３等と制御装置１０との間でデータやコマンドの入出力を行う機能を持つ。

可動アーム２０の各関節部にモータが設けられている。可動アーム２０は、制御装置１０により関節部のモータが駆動されることによって動作する。また、各関節部にはモータの回転角度を検知するエンコーダ、及び関節部に発生するトルクを検知するトルクセンサが設けられている。エンコーダ及びトルクセンサの検知結果が制御装置１０に入力される。

可動アーム２０の先端にエンドエフェクタ（作用部）２０Ａが取りつけられておる。エンドエフェクタ２０Ａは、ワークを把持することができる。なお、エンドエフェクタ２０Ａとして、加工工具等を取り付けてもよい。

入力部２１は、教示作業中に作業者が操作して可動アーム２０を動作させるための操作装置であり、ティーチングペンダントと呼ばれる。作業者が可動アーム２０を直接操作して教示作業を行うことも可能である。このような教示方法はダイレクトティーチングと呼ばれる。入力部２１は、操作装置の他に、キーボード、ポインティングデバイス等を含んでもよい。

表示部２２は、制御装置１０からの制御により、教示された情報、可動アーム２０が移動することが許されている許容範囲等を図形で表示する。

カメラ２３は、可動アーム２０及びピックアップ対象物であるワークの収容箇所を撮像する。撮像された画像データが、制御装置１０に入力される。

次に、制御装置１０の各部の機能について説明する。
軌跡情報取得部１１は、教示により与えられた可動アーム２０の移動軌跡を示す軌跡情報を取得する。取得される軌跡情報には、複数の関節及びエンドエフェクタ２０Ａのそれぞれの移動軌跡を示す情報が含まれる。動作の教示には、例えば作業者が可動アーム２０を直接動かす方法（ダイレクトティーチング）、可動アーム２０の各軸の動きを一つずつ教示していく方法、遠隔で行う方法等を採用することができる。教示中における可動アーム２０の各関節やエンドエフェクタ２０Ａの位置は、各関節部に取り付けられた角度センサの検知結果により求めることができる。

模倣学習部１２は、撮像装置でワークを撮像した画像と、教示により与えられた可動アーム２０の移動軌跡とを関連付けて記憶し機械学習を行う。機械学習として、例えば、ニューラルネットワークを用いた深層学習（ディープラーニング）の手法を用いることができる。模倣学習部１２は、機械学習の結果を教示データとして記憶する。なお、撮像装置でワークを撮像した画像に代えて、ライダースキャナ、距離カメラ、ミリ波センサ等の各種センサによるワークの検知結果と、教示により与えられた可動アーム２０の移動軌跡とを関連付けて記憶し機械学習を行ってもよい。

許容範囲決定部１３は、軌跡情報取得部１１で取得された軌跡情報から、可動アーム２０の移動許容範囲を決定する。移動許容範囲は、例えば、教示中に与えられた複数の関節及びエンドエフェクタ２０Ａの移動軌跡の集合の凸包に基づいて決定される。凸包とは、与えられた集合を含む最小の凸集合である。本実施例においては、「与えられた集合」が、可動アーム２０の複数の関節及びエンドエフェクタ２０Ａの軌跡を表す点集合に相当する。許容範囲決定部１３は、複数の移動軌跡の集合から、この集合を包含する凸包を求めるアルゴリズムを適用することにより、自動的に移動許容範囲を決定する。ここで、「自動的に決定する」とは、ユーザの介入なしに決定することを意味する。

移動許容範囲は、一例として可動アーム２０の移動軌跡の凸包に一致するように決定される。または、移動許容範囲を、可動アーム２０の移動軌跡の凸包を包含するように決定してもよい。例えば、凸包の表面を外側に向かって所定の距離だけ移動させた面を、移動許容範囲の表面としてもよい。その他に、教示中に与えられた移動軌跡の集合を包含するように配置された少なくとも１つのプリミティブ図形により移動許容範囲を定義してもよい。プリミティブ図形には、例えば立方体、直方体、球、円柱等が含まれる。許容範囲決定部１３は、複数の移動軌跡の集合から、この集合を包含する少なくとも１つのプリミティブ図形からなる移動許容範囲を決定するアルゴリズムを適用することにより、自動的に移動許容範囲を決定する。

図２Ａは、移動許容範囲の一例を示す平面図であり、図２Ｂは、可動アーム２０の旋回中心軸を含む断面図である。基台２５に可動アーム２０の基部が取りつけられている。可動アーム２０は、基台２５に固定された旋回中心軸を中心として旋回する。さらに、可動アーム２０は、基台２５を基準として屈伸することにより、三次元空間内で姿勢を変化させる。教示中のエンドエフェクタ２０Ａの移動軌跡３１の一例を、図２Ａに曲線で示す。

教示中におけるエンドエフェクタ２０Ａの移動軌跡３１、その他の関節の移動軌跡の凸包に基づいて、移動許容範囲３０が決定される。移動許容範囲３０の平面視における形状は、例えば図２Ａに示すように、旋回中心の近傍に中心角を持つ扇形になる。垂直断面の形状は、例えば図２Ｂに示すように、水平方向と鉛直方向に平行な辺を持つ長方形の一つの角を三角形状に切り落とした五角形になる。三角形状に切り落とす角は、可動アーム２０の基部に対して対角の位置の角である。なお、図２Ａ及び図２Ｂに示した移動許容範囲３０の形状は一例であり、移動許容範囲３０はその他の種々の形状を取り得る。

許容範囲決定部１３（図１）は、決定された移動許容範囲３０と、可動アーム２０とを、両者の位置関係を認識できるように表示部２２に図形で表示する。作業者は、表示部２２を見て、現在設定されている移動許容範囲３０の位置、形状、及び大きさに関する情報を得ることができる。

移動範囲制限部１４は、カメラ２３で取得された画像データと、模倣学習の結果とから、可動アーム２０の移動経路を決定する。アーム制御部１５は、移動範囲制限部１４によって決定された移動経路に沿って可動アーム２０を動作させる。より具体的には、移動経路上の座標から、可動アーム２０の各関節を駆動するモータの回転角度を求め、各モータを駆動する。

図３は、移動範囲制限部１４及びアーム制御部１５が行う処理を示すフローチャートである。まず、移動範囲制限部１４が、カメラ２３でワークを撮像して得られた画像データを取得する（ステップＳ１）。取得した画像データ、及び模倣学習部１２（図１）によって構築された学習モデルに基づいて、可動アーム２０の移動経路の候補を決定する（ステップＳ２）。

移動範囲制限部１４は、移動経路の候補が、許容範囲決定部１３（図１）で決定された移動許容範囲３０（図２Ａ、図２Ｂ）に収まっているか否かを判定する（ステップＳ３）。一例として、候補として挙げられた移動経路は、エンドエフェクタ２０Ａの移動経路である。エンドエフェクタ２０Ａがこの移動経路に沿って移動するときの、エンドエフェクタ２０Ａ及び複数の関節のすべての位置が、移動許容範囲３０に収まっている場合に、移動経路の候補が移動許容範囲３０に収まっていると判定される。エンドエフェクタ２０Ａ及び複数の関節のうち少なくとも一つの位置が、移動許容範囲３０の外まではみ出す場合には、移動経路の候補が移動許容範囲３０に収まっていないと判定される。

移動経路の候補が移動許容範囲３０に収まっていない場合、移動経路の他の候補があるか否かを判定する（ステップＳ４）。移動経路の他の候補がある場合には、他の候補を移動経路の候補として採用する（ステップＳ２）。移動経路の他の候補がない場合には、エラーを発出して処理を停止する（ステップＳ５）。すなわち、移動範囲制限部１４は、可動アーム２０の移動範囲を移動許容範囲３０に制限する条件下で、可動アーム２０の移動経路を決定する機能を持つ。エラーの発出は、例えば表示部２２にエラーメッセージを表示することにより行われる。

ステップＳ３において移動経路の候補が移動許容範囲３０に収まっていると判定された場合は、アーム制御部１５（図１）が、移動経路の候補に基づいて可動アーム２０を動作させる（ステップＳ６）。これにより、ワークが収納箇所から取り出され、所定の位置まで移送される。未処理のワークが残っている場合には、ステップＳ１からの処理を繰り返す（ステップＳ７）。未処理のワークが残っていない場合には、処理を終了する。

次に、図４Ａ～図５Ｂを参照して上記実施例の優れた効果について説明する。
図４Ａは、可動アーム２０のエンドエフェクタ２０Ａの移動経路の候補３２の一例を示す平面図であり、図４Ｂは、可動アーム２０の旋回中心軸を含む断面図である。移動経路の候補を求めるときの前提条件が、教示時に想定されていた条件と大きく異なる場合、移動経路の候補３２が、想定されている経路から大きく外れ、移動許容範囲３０に収まらない事態が生じ得る。この場合、上記実施例では、移動経路の候補３２に沿って可動アーム２０を動作させることはない。言い換えると、可動アーム２０が移動許容範囲３０を逸脱して動作する事態の発生を回避することができる。このため、作業者に対して移動許容範囲３０への立ち入りを禁止することにより、可動アーム２０と作業者との衝突を回避することができる。

図５Ａは、可動アーム２０の移動可能な全範囲３３の一例を、実施例による方法で決定された移動許容範囲３０（図２Ａ、図２Ｂ）と比較して示す平面図であり、図５Ｂは、可動アーム２０の旋回中心軸を含む断面図である。可動アーム２０の基部を中心とし、可動アーム２０の最長の長さを半径としたほぼ半円球状の領域が、可動アーム２０の移動可能な全範囲３３に相当する。可動アーム２０の移動範囲を制限する機能が無い場合には、可動アーム２０が図４Ａ及び図４Ｂに示したような想定外の動作をした場合でも作業者と可動アーム２０との衝突を回避するために、移動可能な全範囲３３を立ち入り禁止区域として設定しておくことが好ましい。さらに、移動可能な全範囲３３内に障害物、例えば壁面や天井等が配置されないように、ロボットを障害物から遠ざけることが好ましい。

これに対して上記実施例では、可動アーム２０の移動範囲が移動許容範囲３０に制限される。移動許容範囲３０は、可動アーム２０の移動可能な全範囲３３（図５Ａ、図５Ｂ）より狭い。このため、作業者の立ち入り禁止区域を小さくすることができる。さらに、移動可能な全範囲３３の内部であっても、移動許容範囲３０の外側であれば、障害物が配置されていてもよい。言い換えると、ロボットを障害物に近づけて設置することができる。例えば、工場内のある場所の天井が、可動アーム２０の移動可能な全範囲３３の頂上部より低くても、移動許容範囲３０より高い場合には、その場所にロボットを設置することができる。このため、工場内のスペースを有効利用することができる。

また、上記実施例では、移動許容範囲３０を固定的に立ち入り禁止区域として設定しておけば、可動アーム２０の近傍に作業者が立ち入ったことを検知するためのセンサ等を配置することなく、作業者と可動アーム２０との衝突を回避することができる。

移動許容範囲３０を、すくなくとも１つのプリミティブな図形で定義すると、ステップＳ３において移動経路の候補が移動許容範囲３０（図２Ａ、図２Ｂ）に収まっているか否かの判定を行うときの計算量を削減することができる。

次に、図６を参照して、他の実施例によるロボットの制御装置について説明する。以下、図１～図５Ｂを参照して説明した実施例と共通の構成については説明を省略する。本実施例においては、許容範囲決定部１３（図１）によって決定された移動許容範囲３０（図２Ａ、図２Ｂ）をユーザが修正することが可能である。

図６は、表示部２２（図１）に表示された画像を示す図である。許容範囲決定部１３が、教示中の可動アーム２０の移動軌跡に基づいて、現時点で決定されている移動許容範囲３０Ａと、可動アーム２０とを、両者の位置関係を把握できるように表示部２２に表示させる。例えば、移動許容範囲３０Ａと可動アーム２０との平面視における位置関係（図６の左側の図）と、鉛直断面における位置関係（図６の右側の図）とが表示される。

ユーザは、ポインティングデバイス等の入力部２１を操作して、移動許容範囲３０Ａを修正して修正後の移動許容範囲３０Ｂを新たに設定することができる。この修正は、例えば、移動許容範囲３０Ａの外周線をドラッグすることにより行うことができる。図６では、修正前の移動許容範囲３０Ａを、旋回中心軸を中心とした半径方向に引き延ばした例を示している。

ユーザが移動許容範囲３０Ａを修正した後、「許容範囲確定」ボタンをクリックまたはタップすると、許容範囲決定部１３は、修正後の移動許容範囲３０Ｂを、新たな移動許容範囲３０として設定する。ユーザが「戻る」ボタンをクリックまたはタップすると、許容範囲決定部１３は移動許容範囲３０Ａを修正することなく、修正手順を終了する。

次に、本実施例の優れた効果について説明する。
本実施例では、教示中の可動アーム２０の移動軌跡に基づいて決定された移動許容範囲３０Ａを、可動アーム２０の周囲の状況に応じてユーザが修正することができる。例えば、修正前の移動許容範囲３０Ａよりも広い領域が、立ち入り禁止領域として確保されている場合は、教示中の可動アーム２０の移動軌跡に基づいて決定された移動許容範囲３０Ａより広い範囲を移動許容範囲３０Ｂとして設定してもよい。また、可動アーム２０が設置されている工場の天井が十分高く、可動アーム２０を上方に最大限まで伸ばしても天井まで届かない場合には、移動許容範囲３０Ｂの高さ方向の制限を取り除いてもよい。

移動許容範囲３０を広くすると、ステップＳ３（図３）の判定処理において移動経路の候補が移動許容範囲３０に収まっている確率が高くなる。これにより、移動経路の候補を再探索する頻度を少なくすることができる。また、エラーの発出頻度が減少するという優れた効果が得られる。

逆に、可動アーム２０の近傍に、新たに他の装置を設置した場合には、可動アーム２０が新たに設置された装置に衝突しないように、移動許容範囲３０を狭めることができる。

次に、上記実施例の変形例について説明する。
上記実施例では、制御対象が協働ロボットの可動アーム２０（図１）であるが、他の可動アームを制御対象としてもよい。例えば、自動操縦ショベルのブーム、アーム、及びアタッチメント（作用部）を制御対象としてもよい。この場合、ブーム、アーム、及びアタッチメントが、上記実施例の可動アーム２０に相当する。

次に、図７を参照して、さらに他の実施例によるロボットを制御するシステムについて説明する。以下、図１～図６を参照して説明した実施例と共通の構成については説明を省略する。

図７は、本実施例によるシステムのブロック図である。本実施例によるシステムは、可動アーム２０及び制御装置１０を含む複数のロボット４０、ＬＡＮ等のネットワーク６０、及び制御サーバ５０を含む。複数のロボット４０がネットワーク６０を介して制御サーバ５０に接続されている。図１に示した実施例による制御装置１０の一部の機能が制御サーバ５０で実現される。制御装置１０と制御サーバ５０とは、ネットワーク６０を介して種々のコマンドやデータの送受信を行う機能を有する。

ロボット４０の各々の制御装置１０は、軌跡情報取得部１１、アーム制御部１５、及びインタフェース部１６を含む。軌跡情報取得部１１、アーム制御部１５、及びインタフェース部１６の機能は、それぞれ図１に示した実施例による制御装置１０の軌跡情報取得部１１、アーム制御部１５、及びインタフェース部１６の機能と同一である。

制御サーバ５０は、軌跡情報受信部５１、模倣学習部５２、許容範囲決定部５３、移動範囲制限部５４、移動経路送信部５５、及び表示部５６を含む。軌跡情報受信部５１は、ロボット４０の軌跡情報取得部１１で取得された教示中の移動軌跡を示す軌跡情報を、ネットワーク６０を介して受信する。模倣学習部５２、許容範囲決定部５３、移動範囲制限部５４、及び表示部５６の機能は、それぞれ制御装置１０の模倣学習部１２、許容範囲決定部１３、移動範囲制限部１４、及びロボット４０の表示部２２の機能と同一である。

すなわち、移動範囲制限部５４は、図３に示したフローチャートのステップＳ１からステップＳ５までの手順を実行する。なお、ステップＳ１において、ロボット４０のカメラ２３で撮像された画像データを取得する。ステップＳ３において、移動経路の候補が移動許容範囲に収まっていると判定された場合には、移動経路送信部５５が、ネットワーク６０を介して制御装置１０のアーム制御部１５に移動経路の候補を示す情報を送信する。アーム制御部１５は、受信した移動経路の候補を示す情報に基づいて可動アーム２０を制御する。

次に、図７に示した実施例の優れた効果について説明する。
図７に示した実施例においても、図１～図５Ｂに示した実施例と同様に、工場内のスペースを有効利用することが可能である。

次に、上記実施例の変形例について説明する。制御サーバ５０が、図７に示した実施例によるシステムのロボット４０に代えて自動操縦ショベルを制御するシステムを構築することも可能である。すなわち、制御サーバ５０は、ロボット４０、自動操縦ショベル等の作業機械の制御に用いるが可能である。また、制御装置１０と制御サーバ５０との機能分担は、図７に示した実施例に限定されない。例えば、制御装置１０の一部の機能を制御サーバ５０で実現してもよいし、制御サーバ５０の機能の一部を制御装置１０で実現してもよい。

上述の各実施例は例示であり、異なる実施例で示した構成の部分的な置換または組み合わせが可能であることは言うまでもない。複数の実施例の同様の構成による同様の作用効果については実施例ごとには逐次言及しない。さらに、本発明は上述の実施例に制限されるものではない。例えば、種々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者に自明であろう。

１０ 制御装置
１１ 軌跡情報取得部
１２ 模倣学習部
１３ 許容範囲決定部
１４ 移動範囲制限部
１５ アーム制御部
１６ インタフェース部
２０ 可動アーム
２０Ａ エンドエフェクタ
２１ 入力部
２２ 表示部
２３ カメラ
２５ 基台
３０ 移動許容範囲
３０Ａ 修正前の移動許容範囲
３０Ｂ 修正後の移動許容範囲
３１ 教示中の移動軌跡
３２ 移動経路の候補
３３ 可動アームの移動可能な全範囲
４０ ロボット
５０ 制御サーバ
５１ 軌跡情報受信部
５２ 模倣学習部
５３ 許容範囲決定部
５４ 移動範囲制限部
５５ 移動経路制限部
５６ 表示部
６０ ネットワーク

Claims (8)

1. 教示により与えられた可動アームの移動軌跡を示す軌跡情報を取得する軌跡情報取得部と、
   前記軌跡情報取得部で取得した軌跡情報から、前記可動アームの移動許容範囲を決定する許容範囲決定部と、
   前記許容範囲決定部で決定された移動許容範囲内に、前記可動アームの移動範囲を制限する移動範囲制限部と
   を備えた制御装置。
2. 前記可動アームは、少なくとも１つの関節と、先端に位置する作用部とを含み、
   前記許容範囲決定部は、前記作用部及び前記関節のそれぞれの移動軌跡の集合に対して移動許容範囲を決定する請求項１に記載の制御装置。
3. さらに、表示部を備え、
   前記許容範囲決定部は、決定した移動許容範囲を示す情報を前記表示部に表示する請求項１または２に記載の制御装置。
4. さらに、ユーザが操作する入力部を備え、
   前記許容範囲決定部は、ユーザが前記入力部を操作して、現時点で決定されている移動許容範囲を修正すると、修正後の範囲を、新たに移動許容範囲として決定する請求項１乃至３のいずれか１項に記載の制御装置。
5. 前記許容範囲決定部は、
   教示により与えられた移動軌跡の凸包に基づいて移動許容範囲を決定するか、または教示により与えられた移動軌跡を包含する少なくとも１つのプリミティブ図形で移動許容範囲を決定する請求項１乃至４のいずれか１項に記載の制御装置。
6. 前記許容範囲決定部は、ユーザの介入なしに移動許容範囲を決定する請求項５に記載の制御装置。
7. 対象物を検知するセンサによる検知結果と、教示により与えられた可動アームの移動軌跡とを関連付けて機械学習を行う模倣学習部を、さらに備えた請求項１乃至６のいずれか１項に記載の制御装置。
8. 教示により与えられた可動アームの移動軌跡を示す軌跡情報を、作業機械から受信する軌跡情報受信部と、
   前記軌跡情報受信部で受信された軌跡情報から、前記可動アームの移動許容範囲を決定する許容範囲決定部と、
   前記許容範囲決定部で決定された移動許容範囲内に、前記可動アームの移動範囲を制限する条件下で前記可動アームの移動経路を決定する移動範囲制限部と、
   前記移動範囲制限部で決定された移動経路を示す情報を前記作業機械に送信する移動経路送信部と
   を備えたシステム。
   

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