JP2024052998A - ハンドリング装置 - Google Patents

Abstract

【課題】対象物を保持する保持戦略を効率的に決定できるハンドリング装置、制御装置、およびハンドリング装置制御プログラムを提供する。
【解決手段】実施形態のハンドリング装置は、関節を有するアームと、物体を保持可能な保持部と、複数の前記物体を検出可能なセンサと、前記アームおよび前記保持部を制御する制御装置とを持つ。前記制御装置は、前記センサから取得した情報に基づいて、前記保持部が前記物体を保持する保持しやすさをスコアとして、前記物体ごとおよび保持方法ごとに算出する。前記制御装置は、前記スコアに基づいて保持する前記物体および前記保持方法を選択する。前記制御装置は、選択された前記物体を保持する位置および前記アームの姿勢を算出する。
【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、ハンドリング装置、制御装置、および制御プログラムに関する。

従来、エンドエフェクタが対象物を保持するハンドリング装置が知られている。物流現場における移載動作の自動化には、多種多様な形状や大きさ、重さを有した対象物を保持できることが求められる。ハンドリング装置を用いてこれらの対象物を保持する際には、保持位置、保持手法、ロボットアームの姿勢などの保持戦略の決定に多く演算が必要である。対象物の積載状態が複雑になると、保持戦略の決定に必要な演算の所要時間が長くなる。

特開２０１９―１６２６８４号公報 特開２０１９―１６２６８５号公報

本発明が解決しようとする課題は、対象物を保持する保持戦略を効率的に決定できるハンドリング装置、制御装置、および制御プログラムを提供する。

実施形態のハンドリング装置は、関節を有するアームと、物体を保持可能な保持部と、複数の前記物体を検出可能なセンサと、前記アームおよび前記保持部を制御する制御装置とを持つ。前記制御装置は、前記センサから取得した情報に基づいて、前記保持部が前記物体を保持する保持しやすさをスコアとして、前記物体ごとおよび保持方法ごとに算出する。前記制御装置は、前記スコアに基づいて保持する前記物体および前記保持方法を選択する。前記制御装置は、選択された前記物体を保持する位置および前記アームの姿勢を算出する。

実施形態のハンドリング装置を模式的に示す斜視図。 同ハンドリング装置の制御装置の制御フローチャート。 物体の画像データにおける仮マスク領域を示す図。 物体の画像データにおけるマスク領域を示す図。 物体のデプス画像を示す図。 物体の３次元位置および姿勢を説明する図。 ３次元位置および姿勢に関する情報が付加されたマスク領域を示す図。 スコアが算出される物体を示す図。 スコアが算出される物体を示す図。 スコアが算出される物体を示す図。 物体の積載状況を考慮した評価関数を説明する図。 物体の積載状況を考慮した評価関数を説明する図。 物体の積載状況を考慮した評価関数を説明する図。

以下、実施形態のハンドリング装置、制御装置、および制御プログラムを、図面を参照して説明する。なお、以下の説明では、同一又は類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。また、本願でいう「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。

図１から図１３を参照して、一実施形態について説明する。図１は、本実施形態のハンドリング装置１０を含む搬送システム１を模式的に示す斜視図である。

搬送システム１は、例えば物流用のハンドリングシステム（ピッキングシステム）である。搬送システム１は、移動元Ｖ１に位置する物体（保持対象物、搬送対象物）Ｏを、移動先Ｖ２に移動させる。

移動元Ｖ１は、例えば、各種のコンベアや各種のパレット、又はトートやオリコンのようなコンテナ等である。「コンテナ」とは、物体Ｏを収容可能な部材（例えば箱状の部材）を広く意味する。ただし、移動元Ｖ１は、上記例に限定されない。以下の説明では、「移動元Ｖ１」を「取り出し元コンテナＶ１」と称する場合がある。

移動元Ｖ１には、大きさや重さが異なる多種類の物体Ｏがランダムに置かれる。例えば、保持対象の物体Ｏは、物体Ｏ表面の少なくとも一部に凹凸形状を有する。本実施形態では、物体Ｏの外形形状は、５ｃｍ角のような小さなものから、３０ｃｍ角のような大きなものまで様々である。また、物体Ｏは、数十ｇのような軽いものから数ｋｇのような重いものまで様々である。ただし、物体Ｏの大きさや重さは、上記例に限定されない。

移動先Ｖ２は、例えば、トートやオリコンのようなコンテナである。ただし、移動先Ｖ２は、上記例に限定されない。以下の説明では、「移動先Ｖ２」を「搬送先コンテナＶ２」と称し、「移動元Ｖ１」および「移動先Ｖ２」を単に「コンテナ」と総称する場合がある。なお、搬送システム１は、コンテナ以外の移動先Ｖ２に物体Ｏを移動させるものでもよい。

搬送システム１は、物流用のハンドリングシステムに限定されない。搬送システム１は、産業用ロボットシステムやその他のシステム等にも広く適用可能である。本願でいう「搬送システム」および「ハンドリング装置」とは、物体の搬送を主目的としたシステムや装置に限定されず、製品組立や別の目的の一部として物体の搬送（移動）を伴うシステムやシステムも含む。

搬送システム１は、図１に示すように、ハンドリング装置１０と、センサ１１と、制御装置１２と、を有する。制御装置１２は、ハンドリング装置１０に組み込まれていてもよい。

ハンドリング装置１０は、例えばロボット装置である。ハンドリング装置１０は、取り出し元コンテナＶ１に位置する物体Ｏを保持し、保持した物体Ｏを搬送先コンテナＶ２（保管領域）に移動させる。ハンドリング装置１０は、有線または無線で制御装置１２と通信可能である。本実施形態においては、ハンドリング装置１０は、第１ハンドリング装置１０Ａ、第２ハンドリング装置１０Ｂと、を有する。

第１ハンドリング装置１０Ａは、例えば、アーム１００と、アーム１００の先端に設けられた第１保持部２００Ａと、を有する。

アーム１００は、第１保持部２００Ａを所望の位置に移動させる移動機構である。例えば、アーム１００は、６軸の垂直多関節ロボットアームである。アーム１００は、様々な位置姿勢をとることが可能である。人間の腕や手と同様に、アーム１００も、物体を保持するためのより様々な姿勢を取ることができる。アーム１００は、例えば、複数のアーム部材１０１と、複数のアーム部材１０１を回動可能に連結した複数の回動部１０２とを含む。

アーム１００は、３軸の直交ロボットアームでもよい。アーム１００は、その他の構成により第１保持部２００Ａを所望の位置に移動させる機構でもよい。例えば、アーム１００は、回転翼により第１保持部２００Ａを持ち上げて移動させる飛行体（例えばドローン）等でもよい。

第１保持部２００Ａは、取り出し元コンテナＶ１に位置する物体Ｏを保持する保持機構（エンドエフェクタ）である。例えば、第１保持部２００Ａは、吸引装置２０３と、吸引装置２０３に連通した吸着部２０５と、を有する。第１保持部２００Ａは、吸着により物体Ｏを保持する吸着型ハンドである。

第１保持部２００Ａは、その他の保持方法により物体Ｏを保持する機構であってもよい。例えば、第１保持部２００Ａは、磁力を利用して物体Ｏを保持できる保持部でもよい。例えば、第１保持部２００Ａは、粉体を詰め込んだ柔軟膜と、柔軟膜内から空気を抜き出す真空ポンプとで構成され、ジャミング現象を利用して物体Ｏを保持できる保持部（例えばジャミンググリッパ）でもよい。

吸引装置２０３は、例えば真空ポンプである。吸引装置２０３は、ホース等を介して複数の吸着部２０５の各々と連通している。吸引装置２０３が駆動されることで、各吸着部２０５内の圧力が大気圧よりも低くなり、吸着部２０５により物体Ｏが吸着保持される。

吸着部２０５は、挟持ハンド２０２の指先端に設けられている。吸着部２０５は、挟持ハンド２０２の指先端に複数設けられている。吸着部２０５は、取り出し元コンテナＶ１に位置する最小の物体Ｏよりも小さい外形を持つ。第１ハンドリング装置１０Ａは、複数の吸着部２０５から選択された１つ以上の吸着部２０５のみを用いて物体Ｏを吸着保持する。

第２ハンドリング装置１０Ｂは、例えば、アーム（第２アーム）１００と、アーム１００の先端に設けられた第２保持部２００Ｂと、を有する。第２ハンドリング装置１０Ｂのアーム１００は、第１ハンドリング装置１０Ａのアーム１００と同様の構成を有する。

第２保持部２００Ｂは、取り出し元コンテナＶ１に位置する物体Ｏを保持する保持機構（エンドエフェクタ）である。例えば、第２保持部２００Ｂは、挟持ハンド２０２と、吸引装置２０３と、吸引装置２０３に連通した吸着部２０５と、を有する。第２保持部２００Ｂは、挟持または／および吸着により物体Ｏを保持するハイブリッド型ハンドである。

挟持ハンド２０２は、２本指で物体Ｏを挟んで把持するグリッパー型ハンドであり、アーム１００の先端に設けられている。挟持ハンド２０２の構成はこれに限定されず、例えば３本指で物体Ｏを挟んで把持するグリッパー型ハンドであってもよい。

吸着部２０５は、挟持ハンド２０２の指先端に設けられている。吸着部２０５は、挟持ハンド２０２の指先端に複数設けられていてもよい。

以降の説明において、「第１保持部２００Ａ」および「第２保持部２００Ｂ」を単に「保持部２００」と総称する場合がある。

センサ１１は、制御装置１２に制御されることで、複数の物体Оを検出できる。センサ１１は、第１センサ１１Ａと、第２センサ１１Ｂと、を有する。第１センサ１１Ａおよび第２センサ１１Ｂは、有線または無線で制御装置１２に接続されている。

第１センサ１１Ａは、移動元Ｖ１の近く（例えば、移動元Ｖ１の直上や斜め上方）に配置されたカメラまたは各種センサである。第１センサ１１Ａは、例えば、移動元Ｖ１に位置する物体Ｏに関する情報と、移動元Ｖ１に関する情報とを取得する。第１センサ１１Ａにより取得される情報は、例えば、「画像データ」、「距離画像データ」、「形状データ」などである。「距離画像データ」とは、１つ以上の方向の距離情報（例えば、移動元Ｖ１の上方に設定された任意の基準面からの深さ情報）を持つ画像データである。「形状データ」とは、物体Ｏの外形形状などを示す情報である。第１センサ１１Ａにより検出された情報は、制御装置１２に出力される。なお、第１センサ１１Ａは、ハンドリング装置１０の一部として設けられてもよい。

第２センサ１１Ｂは、移動先コンテナＶ２の近く（例えば、移動先コンテナＶ２の直上や斜め上方）に配置されたカメラまたは各種センサである。第２センサ１１Ｂは、例えば、移動先コンテナＶ２の形状（内壁面や仕切りの形状を含む）に関する情報と、移動先コンテナＶ２内に先に置かれた物体Ｏに関する情報とを検出する。第２センサ１１Ｂにより取得される情報は、例えば、「画像データ」、「距離画像データ」、「形状データ」などである。第２センサ１１Ｂにより検出された情報は、制御装置１２に出力される。なお、第２センサ１１Ｂは、ハンドリング装置１０の一部として設けられてもよい。

制御装置１２は、搬送システム１の全体の管理および制御を行う。例えば、制御装置１２は、第１センサ１１Ａおよび第２センサ１１Ｂにより検出された情報を取得し、取得した情報に基づいてハンドリング装置１０を制御する。制御装置１２は、例えば、プロセッサとメモリと記憶部などを備えたプログラム実行可能な装置（コンピュータ）である。

制御装置１２の各機能の全部又は一部は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit；中央処理装置）又はＧＰＵ（Graphics Processing Unit；グラフィックスプロセッサ）のような１つ以上のプロセッサがプログラムメモリに記憶されたプログラムを実行することにより実現される。ただし、これら機能の全部又は一部は、ＬＳＩ（Large ScaleIntegration；大規模集積回路）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）等のハードウェア（例えば回路部；circuity）により実現されてもよい。また、上記機能の全部又は一部は、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせで実現されてもよい。記憶部は、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、ＲＯＭ（Read-Only Memory；読み出し専用メモリ）、又はＲＡＭ（Random Access Memory；読み書き可能なメモリ）等により実現される。

制御装置１２の記憶部には、ピッキング対象の物体Ｏに関する形状データが記録されている。記憶部に記憶された形状データは、物体Оのローカル座標系で定義される。

次に、搬送システム１の動作を説明する。図２に示す制御装置１２の制御フローチャートに沿って説明を行う。

制御装置１２が起動されると、制御装置１２はハンドリング装置１０やセンサ１１の初期化を実施した後にハンドリング装置１０の制御を開始する（ステップＳ０）。次に、制御装置１２はステップＳ１を実行する。

ステップＳ１において、制御装置１２は、ピッキング対象の物体Ｏのオーダーリストを操作者またはシステムより受領する。制御装置１２は、第１センサ１１Ａを用いて取り出し元コンテナＶ１の物体Ｏに関する画像データ、距離画像データ、形状データ等を取得する。制御装置１２は、取り出し元コンテナＶ１にオーダーリストにある物体Ｏがあるかを判定する。また、制御装置１２は、ピッキング対象の物体Ｏの形状、位置、姿勢などに関する情報を取得する（情報取得工程）。

図３は、物体Оの画像データにおける仮マスク領域Ｒ１を示す図である。
制御装置１２は、公知の画像セグメンテーションの手法を用いて、画像データからピッキング対象の物体Оが外接する矩形領域（外接矩形領域）を「仮マスク領域Ｒ１」として設定する。画像セグメンテーションは、機械学習を使用した手法であってもよい。

図４は、物体Оの画像データにおけるマスク領域Ｒ２を示す図である。
制御装置１２は、仮マスク領域Ｒ１の縦横方向に拡張した領域を「マスク領域Ｒ２」として設定する。マスク領域Ｒ２は、外接矩形領域の縦横方向にマージンＭだけ拡張されている。制御装置１２は、拡張されたマスク領域Ｒ２を用いることで、保持部２００による保持方法が挟持である場合において、挟持ハンド２０２が物体Ｏの周辺に侵入できる空間があるかどうかを判定できる。

図５は、物体Оのデプス画像Ｄを示す図である。
制御装置１２は、距離画像データを用いて、マスク領域Ｒ２における物体Ｏの深さ情報を可視化したデプス画像Ｄを生成する。デプス画像Ｄのスケールは、保持部２００による保持方法に応じて変更できる。デプス画像Ｄのスケールは、例えば、１ピクセルあたり１ｍｍに設定できる。

図６は、物体Оの３次元位置および姿勢を説明する図である。図６において、形状の異なる物体Оを「О１」および「О２」と記載している。
制御装置１２は、取得された物体О１の画像データから、物体О１の３次元位置および姿勢を算出する。制御装置１２は、記憶部に記録された物体О１のローカル座標系における形状データを、変換行列を用いてワールド座標系（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）に変換する。ワールド座標系のＺ軸方向は、図６に示すように、取り出し元コンテナＶ１の上方に設定された任意の基準面からの深さ方向である。制御装置１２は、取得された物体О１の画像データと、ワールド座標系に変換された形状データと、を比較することで、物体О１の３次元位置および姿勢を算出する。

図７は、３次元位置および姿勢に関する情報が付加されたマスク領域Ｒ２を示す図である。制御装置１２は、物体О１の基準となる３次元位置poseをマスク画像Ｒ２における外接矩形領域（仮マスク領域Ｒ１）の中心ＣОとする。また、制御装置１２は、挟持ハンド２０２の挟持しやすさを考慮して、外接矩形領域の中心ＣОとは別に、物体О１の図心ＦОを算出して利用してもよい。

制御装置１２は、以前に物体Оのピッキングに成功した場合における物体Оの３次元位置および姿勢等が記録されたデータベースを利用してもよい。制御装置１２は、データベースを利用して、物体Оに関するお勧めの保持方法や保持する位置を出力することもできる。

次に、制御装置１２は、ステップＳ２を実行する。ステップＳ２において、制御装置１２は、ステップＳ１で取得した情報に基づいて、保持部２００が物体Оを保持する保持しやすさを「スコア」として算出する。制御装置１２は、（１）物体Оごと、（２）保持方法ごと、および（３）ハンドリング装置１０の種類ごとにスコアを算出する（大戦略判定工程）。

ステップＳ２において使用する（１）物体Оごと、（２）保持方法ごと、および（３）ハンドリング装置１０の種類ごとのスコアS_Hα,β(Ii,j)は、例えば、式１に示す評価関数により算出される。

式１において、αは、ハンドリング装置１０の種類（第１ハンドリング装置１０Ａ、第２ハンドリング装置１０Ｂなど）である。βは、保持方法（吸着、挟持、ハイブリッドなど）である。Ii,jは、任意の物体Оのマスク領域Ｒ２である。w_1~9は評価関数の重みである。Ｒは吸着可能面率、Ｃは中心平面率、Ｌは物体Оの配置率、Ｆは物体Оの保持力の余裕度、Ｇは複数の物体Оの隙間率、Ｗはハンド開き幅の余裕度（保持部の余裕度）、Ｂは物体Оの凹凸率である。

式１に示す評価関数は、各評価項目を線形結合している。スコアを算出する評価関数は、評価項目で平均値を用いてもよいし、非線形関数に変更してもよい。また、評価項目は、式１に記載された項目に限定されず、例えば、物体Оや挟持ハンド２０２の物理特性に依存した量であってもよい。

制御装置１２は、スコアが最も高くなるハンドリング装置１０の種類を、ピッキングに使用するハンドリング装置１０の種類として選択する。ピッキングに適したハンドリング装置１０の種類（保持部２００の種類）は、物体Оごとに選択される。このとき、制御装置１２は、物体Оを保持する位置やアーム１００の姿勢などを具体的に算出せずに、ハンドリング装置１０の種類（保持部２００の種類）を選択する。本実施形態においては、制御装置１２は、第１保持部２００Ａを有する第１ハンドリング装置１０Ａと第２保持部２００Ｂを有する第２ハンドリング装置１０Ｂのいずれかを選択する。

次に、制御装置１２は、ステップＳ３を実行する。ステップＳ３において、制御装置１２は、ステップＳ１で取得した情報に基づいて、保持部２００が物体Оを保持する保持しやすさや物体Оの積載状況を考慮した保持しやすさを「スコア」として算出する。制御装置１２は、（１）物体Оごと、および（２）保持方法ごとにスコアを算出する（中戦略判定工程）。

図８から図１０は、スコアが算出される物体О１を示す図である。
保持方法として吸着Ｓを用いる場合、ステップＳ２で用いた評価関数の一部と同様に式２に示す評価関数によりスコアが算出される。図８から図９におけるＩ_１からＩ_３は、スコアを算出する物体О１のマスク領域Ｒ２の例を示している。

保持方法として挟持Ｐを用いる場合、ステップＳ２で用いた評価関数の一部と同様に式３に示す評価関数によりスコアが算出される。

制御装置１２は、さらに物体Оの積載状況を考慮して、スコアを算出する評価関数を変更してもよい。図１１から図１３は、物体Оの積載状況を考慮した評価関数を説明する図である。図１１から図１３に示す数字は、評価関数から算出した物体Оごとのスコアの順位である。

制御装置１２は、図１１に示すように、取り出し元コンテナＶ１の高い位置に配置されている物体Оを優先してもよい。この場合、評価関数は、例えば、式４に示すf₀により算出される。式４において、zはＺ方向の高さである。

制御装置１２は、図１２に示すように、取り出し元コンテナＶ１の高い位置かつ取り出し元コンテナＶ１の中心にある物体Оを優先してもよい。この場合、評価関数は、例えば、式５および式６に示すf₁により算出される。式５において、distは物体Оの中心と取り出し元コンテナＶ１の最上部の中心Ｃ１との距離である。式６において、（x_, y_, z）はワールド座標系における物体Оの位置座標である。（x_c, y_c, z_c）は、取り出し元コンテナＶ１の最上部の中心Ｃ１における座標である。

制御装置１２は、図１３に示すように、取り出し元コンテナＶ１の高い位置かつ取り出し元コンテナＶ１の中心Ｃ１にある物体Оかつ保持しやすい物体Оから優先してもよい。この場合、評価関数は、例えば、式７に示すf₂より算出される。f₂は、物体Оの凸凹度を評価する関数である。式７において、I_depthはデプス画像Ｄを示している。また、評価関数は、例えば、式８に示すf₃より算出される。f₃は、物体Оの扁平度を評価する関数である。式７において、（x_d, y_d）はＸ軸方向およびＹ軸方向のおける物体Оが占める領域の分散を示す。

制御装置１２は、関数f₁と、関数f₂と、関数f₃と、関数f₄と、を統合した式１１に示す評価関数fを使用してもよい。例えば、重みw₀は０．０、重みw₁は０．３４、重みw₂は０．３３、重みw₃は０．３３である。

式１１に示す評価関数fは、各評価項目を線形結合している。評価関数fは、評価項目で平均値を用いてもよいし、非線形関数に変更してもよい。また、評価項目は、式９に記載された項目に限定されず、例えば、物体Оや挟持ハンド２０２の物理特性に依存した量であってもよい。

表１は、物体Оおよび保持方法ごとに算出されたスコアを示す表である。表２は、スコアが高い順番にソートされた物体Оと保持方法の組み合わせを示す表である。

制御装置１２は、表１に示す物体Оおよび保持方法ごとに算出されたスコアを、表２に示すようにスコアが高い順番にソートする。制御装置１２は、スコアが高い物体Оと保持方法の組み合わせを、優先度の高い物体Оと保持方法として選択する。このとき、制御装置１２は、物体Оを保持する位置やアーム１００の姿勢などを具体的に算出せずに、保持する物体Оと保持方法を選択する。

制御装置１２は、例えば、所定のスコア以上の物体Оを保持する物体Оとして選択する。制御装置１２は、表２に示すスコアの順位に基づいて、複数の物体Оを保持する順番を決定する（順番決定工程）。

次に、制御装置１２は、ステップＳ３において選択された保持方法に対応したステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６を実行する。ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６において、制御装置１２は、ステップＳ３において選択された保持する物体Оを保持する位置および保持する際のアーム１００の姿勢を具体的に算出する（計画生成工程）。

ステップＳ４は、ステップＳ３において選択された物体Оの保持方法が「挟持」である場合に実行される。ステップＳ４において、制御装置１２は、公知の手法から適宜選択した手法により、物体Оを挟持する位置および挟持する際のアーム１００の姿勢を具体的に算出する。ステップＳ３において選択された物体Оの保持方法に「挟持」が含まれない場合、制御装置１２はステップＳ４を実行しない。

ステップＳ５は、ステップＳ３において選択された物体Оの保持方法が「吸着」である場合に実行される。ステップＳ５において、制御装置１２は、公知の手法から適宜選択した手法により、物体Оを吸着する位置および吸着する際のアーム１００の姿勢を具体的に算出する。ステップＳ３において選択された物体Оの保持方法に「吸着」が含まれない場合、制御装置１２はステップＳ５を実行しない。

ステップＳ６は、ステップＳ３において選択された物体Оの保持方法が「挟持および吸着（ハイブリッド）」である場合に実行される。ステップＳ５において、制御装置１２は、公知の手法から適宜選択した手法により、物体Оを挟持および吸着する位置および挟持および吸着する際のアーム１００の姿勢を具体的に算出する。ステップＳ３において選択された物体Оの保持方法に「挟持および吸着」が含まれない場合、制御装置１２はステップＳ６を実行しない。

物体Оを保持する位置やアーム１００の姿勢の算出は演算量が非常に多い。制御装置１２は、選択された物体Оについてのみ、物体Оを保持する位置やアーム１００の姿勢を算出すればよい。そのため、搬送システム１は、保持する物体Оを選択するために物体Оを保持する位置やアーム１００の姿勢を算出する他の搬送システムと比較して、必要な演算量を著しく削減できる。

次に、制御装置１２は、ステップＳ７を実行する。ステップＳ７において、制御装置１２は、ステップＳ４，Ｓ５，Ｓ６において算出された物体Оを保持する位置およびアーム１００の姿勢に基づいて保持部２００およびアーム１００を制御する（動作制御方法）。選択された物体Оは、ハンドリング装置１０によって取り出し元コンテナＶ１から搬送先コンテナＶ２に搬送される。

次に、制御装置１２は、ステップＳ８を実行する。ステップＳ８において、制御装置１２は、取り出し元コンテナＶ１に物体Оが残っているかを判定する。取り出し元コンテナＶ１に物体Оが残っている場合、制御装置１２は、ステップＳ１を再度実行する。取り出し元コンテナＶ１に物体Оが残っていない場合、制御装置１２はステップＳ９を実行して制御を終了する。

本実施形態の搬送システム１によれば、物体Оを保持する保持戦略を効率的に決定できる。搬送システム１の制御装置１２は、物体Оを保持する位置やアーム１００の姿勢などを具体的に算出せずに、保持戦略を選択する。保持戦略とは、例えば、使用するハンドリング装置１０の種類、保持する物体О、保持方法を選択することである。搬送システム１の制御装置１２は、選択された物体Оについてのみ、物体Оを保持する位置やアーム１００の姿勢を算出すればよく、必要な演算量を著しく削減できる。

上記各実施形態では、ハンドリング装置１０は、第１ハンドリング装置１０Ａと、第２ハンドリング装置１０Ｂとを有していた。ハンドリング装置１０は、その他の保持方法により物体Ｏを保持するハンドリング装置をさらに有してもよい。

ステップＳ２やステップＳ３におけるスコアの算出方法は、上記のようなルールベースによるアルゴリズムに限定されず、機械学習を用いたアルゴリズムにより実行されてもよい。例えば、教師あり学習を想定した場合、上記にて規定をした評価関数を学習時の評価値として利用することも可能である。学習アルゴリズムに関しては、教師あり学習に限らず、教師なし学習、強化学習など学習の種類によって変更することが可能である。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、物体Оを保持する位置やアーム１００の姿勢などを具体的に算出せずに保持戦略を選択するため、対象物を保持する保持戦略を効率的に決定できる。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…搬送システム、１０…ハンドリング装置、１０Ａ…第１ハンドリング装置、１０Ｂ…第２ハンドリング装置、１００…アーム、１０１…アーム部材、１０２…回動部、２００…保持部、２００Ａ…第１保持部、２００Ｂ…第２保持部、２０２…挟持ハンド、２０３…吸引装置、１１…センサ、１１Ａ…第１センサ、１１Ｂ…第２センサ、１２…制御装置

Claims (1)

1. 関節を有するアームと、
   前記アームに取り付けられ、物体を保持可能な保持部と、
   複数の前記物体を検出可能なセンサと、
   前記アームおよび前記保持部を制御する制御装置と、
   を備え、
   前記制御装置は、
   前記センサから取得した情報に基づいて、前記保持部が前記物体を保持する保持しやすさをスコアとして、前記物体ごとおよび保持方法ごとに算出し、前記スコアに基づいて保持する前記物体および前記保持方法を選択し、
   選択された前記物体を保持する位置および前記アームの姿勢を算出する、
   ハンドリング装置。

Images