JP2024073888A - 作業習熟システム、作業習熟方法及び作業再現ロボット - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、作業員の作業の習熟を図ることができる作業習熟システム、作業習熟方法及び作業再現ロボットを提供することを目的とする。【解決手段】本発明に係る作業習熟システムは、作業再現ロボットと、新規作業員の動作をセンシング可能なセンサと、作業再現ロボット及びセンサと通信可能な管理制御装置と、を備え、管理制御装置は、熟練作業員の所定動作に対応する第１センシング情報に基づいて学習した標準動作モデルを記憶する記憶部と、標準動作モデルを参照して作業再現ロボットに再現動作を行わせる制御部と、センサを用いて取得した新規作業員の動作に対応する第２センシング情報に基づいて、新規作業員の動作が標準動作モデルと異なる点を検出する検出部と、を備える、ことを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、作業習熟システム、作業習熟方法及び作業再現ロボットに関する。

従来から、作業員の作業の習熟を支援する作業習熟システムが存在する。例えば、特許文献１では、習熟度合いの低い作業を特定するため、（習熟度合いの低い作業を示す）基準外作業の条件を含む基準外作業モデル情報と、作業手順情報と、作業所内部画像とを用いて、基準外作業の作業内容を特定する作業習熟システムが開示されている。

特開２０２０－０８６６９７号公報

習熟度合いの低い作業を特定するだけでは、特定された作業の改善策を検討できるにとどまり、作業員の作業の習熟を図るには不十分である。

そこで、本発明は、作業員の作業の習熟を図ることができる作業習熟システム、作業習熟方法及び作業再現ロボットを提供することを目的とする。

本発明に係る作業習熟システムは、作業再現ロボットと、新規作業員の動作をセンシング可能なセンサと、前記作業再現ロボット及びセンサと通信可能な管理制御装置と、を備え、前記管理制御装置は、熟練作業員の所定動作に対応する第１センシング情報に基づいて学習した標準動作モデルを記憶する記憶部と、前記標準動作モデルを参照して前記作業再現ロボットに再現動作を行わせる制御部と、前記センサを用いて取得した前記新規作業員の動作に対応する第２センシング情報に基づいて、前記新規作業員の動作が前記標準動作モデルと異なる点を検出する検出部と、を備える、ことを特徴とする。

また、本発明に係る作業習熟方法は、作業再現ロボットと、新規作業員の動作をセンシング可能なセンサと、前記作業再現ロボット及びセンサと通信可能な管理制御装置と、を備え、前記管理制御装置は、熟練作業員の所定動作に対応する第１センシング情報に基づいて学習した標準動作モデルを記憶し、前記標準動作モデルを参照して前記作業再現ロボットに再現動作を行わせ、前記センサを用いて取得した前記新規作業員の動作に対応する第２センシング情報に基づいて、前記新規作業員の動作が前記標準動作モデルと異なる点を検出する、ことを特徴とする。

また、本発明に係る作業再現ロボットは、新規作業員の動作をセンシング可能なセンサと通信可能な情報処理装置と、を備え、前記情報処理装置は、熟練作業員の所定動作に対応する第１センシング情報に基づいて学習した標準動作モデルを記憶する記憶部と、前記標準動作モデルを参照して前記作業再現ロボットに再現動作を行わせる制御部と、前記センサを用いて取得された前記新規作業員の動作に対応する第２センシング情報に基づいて、前記新規作業員の動作が前記標準動作モデルと異なる点を検出する検出部と、を備える、ことを特徴とする。

本発明によれば、作業員の作業の習熟を図ることができる作業習熟システム、作業習熟方法及び作業再現ロボットが提供される。

（ａ）本発明に係る実施形態１の作業習熟システムでの、システム構成の一例、及び（ｂ）（ａ）に示す人型ロボットの一例を示す図である。 本発明に係る実施形態１の作業習熟システムでの、構成及び機能の一例を示すブロック図である。 本発明に係る実施形態１の作業習熟システムでの、管理制御装置の機能の一例を示すブロック図である。 本発明に係る実施形態１の作業習熟システムの処理を示すフローチャートの一例である。 図４のステップＳ１０２で示される作業員動作学習及びモデル生成処理の、より詳細な処理を示すフローチャートの一例である。 図４のステップＳ１０５で示される動作検出処理の、より詳細な処理を示すフローチャートの一例である。 （ａ）本発明に係る実施形態１の変形例１に係る作業習熟システムでの、システム構成の一例、及び（ｂ）（ａ）に示す人型ロボットの一例を示す図である。 本発明に係る実施形態１の変形例１に係る作業習熟システムでの、人型ロボットの機能の一例を示すブロック図である。

以下、図面を参照して、作業習熟システム、作業習熟方法及び作業再現ロボットについて説明する。ただし、本発明の技術的範囲はそれらの実施の形態には限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。

（実施形態１）
図１は、作業習熟システムを説明するための図である。

図１（ａ）は、本発明に係る実施形態１の作業習熟システムでの、システム構成の一例を示す図である。本作業習熟システムでは、移動式ロボットとして機能する第１人型ロボット２０ａ及び作業再現ロボットとして機能する第２人型ロボット２０ｂを備える。なお、人型ロボットの数は２台に限定されない。

第１人型ロボット２０ａは、後述する管理制御装置６０（図２参照）からの指示を受け、又は第１人型ロボット２０ａに設けられた情報処理装置からの指示により、作業場２００の作業ライン２０１で作業する第１作業員４００ａ（熟練作業員４００ａ）の付近に移動する。熟練作業員４００ａは、お手本となる所定動作を行う作業員である。そして、本作業習熟システムは、第１人型ロボット２０ａに備えられた第１ロボット用センサ２３ａ（第１ロボット用撮像装置２４ａ）により、熟練作業員４００ａの所定動作をセンシングする。なお、所定動作は多岐にわたり、例えば部品の組付けや部品の移動、製品の塗装、作業員自身の移動等が挙げられる。

第１ロボット用センサ２３ａ（第１ロボット用撮像装置２４ａ）が熟練作業員４００ａの動作をセンシングする場合、本作業習熟システムは、第１ロボット用センサ２３ａ（第１ロボット用撮像装置２４ａ）が熟練作業員４００ａの所定動作をセンシングするよう、第１人型ロボット２０ａの第１移動機構や第１胴体／頭部駆動機構を作動させる。なお、各センサによる熟練作業員４００ａの所定動作の認識については、既知の画像認識技術を用いてもよいし、学習部６６３（図３参照）による学習により熟練作業員４００ａの所定動作を認識してもよい。

本作業習熟システムは、熟練作業員４００ａの所定動作に対応するセンシング情報（第１センシング情報）に基づいて学習した標準動作モデルを記憶する。標準動作モデルは、熟練作業員４００ａの所定動作に対応する動作であって、所定の作業項目において、あるべき動作として指定された動作を表すモデルである。

本作業習熟システムは、標準動作モデルを参照して第２人型ロボット２０ｂに再現動作を行わせる。また、本作業習熟システムは、第２作業員４００ｂ（新規作業員４００ｂ）の動作をセンシング可能なセンサである第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）を用いて取得した、新規作業員４００ｂの動作に対応するセンシング情報（第２センシング情報）に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が標準動作モデルと異なる点を検出する。新規作業員４００ｂは、作業の習熟を図る対象となる作業員である。

本作業習熟システムによれば、お手本となる熟練作業員４００ａの所定動作に基づき生成された標準動作モデルを参照して第２人型ロボット２０ｂに再現動作を行わせるので、第２人型ロボット２０ｂは作業に忠実な動作を実行することができる。つまり、第２人型ロボット２０ｂの再現動作は、お手本としての役割を担うことができる。第２人型ロボット２０ｂの再現動作を別の作業員（新規作業員４００ｂ）の参考にさせることで、作業員の作業の習熟を図ることができる。

また、本作業習熟システムでは、新規作業員４００ｂに作業としての所定動作を行ってもらい、第２人型ロボット２０ｂの第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）により新規作業員４００ｂの動作をセンシングする。

本作業習熟システムは、第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）により取得されるセンシング情報（第２センシング情報）に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が標準動作モデルと異なる点を検出する。これにより、熟練作業員４００ａのお手本となる作業と、新規作業員４００ｂの作業とを比較することができ、新規作業員４００ｂの作業の習熟を図ることができる。

一例として、ある国内工場の作業ラインと同一の作業ラインを、海外を含むその他の工場（新工場）に構築したい場合に、本作業習熟システムによれば、当該国内工場の作業を習得した作業再現ロボット（第２人型ロボット２０ｂ）を当該新工場に送って、その新工場の新規作業員に作業を教えさせるといったことが可能となる。

図１（ｂ）は、（ａ）に示す人型ロボットの一例を示す図である。移動式ロボット及び作業再現ロボットとして機能する人型ロボット２０は、ロボット本体２１と、ロボット移動機構２２と、ロボット用センサ２３と、ロボット用センサ２３に含まれるロボット用撮像装置２４と、情報処理装置２５と、ロボット腕部２６と、を備える。

人型ロボット２０は、ロボット本体２１の下方に設けられたロボット移動機構２２により移動することが可能であり、例えば管理制御装置６０といった人型ロボット２０の外部から指示を受けて、あるいは情報処理装置２５に記憶されたプログラムを参照して、作業場２００の作業ライン２０１付近に移動したり、作業を実行したりする。

ロボット本体２１は、ロボット胴体２１１と、ロボット頭部２１２とを備える。ロボット胴体２１１とロボット頭部２１２とは、胴体／頭部駆動機構を構成し、ロボット用センサ２３（ロボット用撮像装置２４）のセンシング領域２３０（撮像領域２４０）を変更することが可能である。駆動機構の構成は特に限定されず、例えば図示しないサーボモータにより、ロボット頭部２１２がロボット胴体２１１に対して所定角度回転したり、ロボット胴体２１１がロボット移動機構２２に対して所定角度回転したりする構成であってもよい。

ロボット胴体２１１の下方にはロボット移動機構２２、ロボット胴体２１１の側方にはロボット腕部２６、ロボット頭部２１２にはロボット用センサ２３がそれぞれ設けられている。また、ロボット本体２１の内部には、情報処理装置２５が設けられている。

ロボット移動機構２２は、任意の構成でよく、例えばモーターで駆動する回転体を設けたものでもよいし、脚部として人の脚に形状を似せた構成であってもよい。一例として、ロボット移動機構２２を人の脚の形状に似せた構成にする場合、人の関節に相当する箇所にサーボモータを設けて、所定角度回転させることで移動機構を構成する。

ロボット用センサ２３は、好ましくはロボット頭部２１２に設けられ、熟練作業員４００ａや新規作業員４００ｂ等の各作業員をセンシングする。また、ロボット用センサ２３は、人型ロボット２０の周辺にある、人型ロボット２０が作業する物体とロボット腕部２６との距離及び角度を少なくとも表す情報を逐次取得する。ロボット用センサ２３の一例としては、最高性能のカメラ、サーモカメラ、高画素・望遠・超広角・３６０度・高性能カメラ、レーダー、ソリッドステートＬｉＤＡＲ、ＬｉＤＡＲ、マルチカラーレーザ同軸変位計、ビジョン認識、又はその他様々なセンサ群が採用され得る。これらは、ロボット用撮像装置２４の一例でもある。また他には、ロボット用センサ２３の他の一例としては、振動計、硬度計、微小振動計、超音波測定器、振動測定器、赤外線測定器、紫外線測定器、電磁波測定器、温度計、湿度計、スポットＡＩ天気予報、高精度マルチチャネルＧＰＳ、低高度衛星情報、又はロングテールインシデントＡＩ ｄａｔａ等が挙げられる。

ロボット用センサ２３から取得するセンシング情報の一例としては、画像、距離、振動、熱、匂い、色、音、超音波、電波、紫外線、赤外線、湿度等が挙げられ、好ましくはロボット用撮像装置２４により、画像、距離の情報が取得される。ロボット用センサ２３（ロボット用撮像装置２４）は、これらのセンシングを、一例としてナノ秒毎に実施する。センシング情報は、例えば、各作業員の動作のモーションキャプチャ、作業場２００の３Ｄマップ、作業場２００における各作業員の移動や動作のナビゲーション、コーナリング、スピード等の分析に用いられる。

ロボット腕部２６は、右腕部２６１と左腕部２６２とを備える。また、右腕部２６１は、右把持支持部２６３及び右把持部２６５を、左腕部２６２は、左把持支持部２６４及び左把持部２６６を、それぞれ備える。右把持支持部２６３は右把持部２６５を、左把持支持部２６４は左把持部２６６を、それぞれ支持するための機構であり、一例としては人の腕に形状を似せたものであってもよい。把持部２６５、２６６は、例えば作業用の部品等を把持するための機構であり、一例としては人の手の形状に似せたものであってもよい。

ロボット腕部２６は、腕部駆動機構を構成する。駆動機構の構成は特に限定されず、例えば、ロボット腕部２６を人の形状に似せる場合、サーボモータを、人の肩に相当する箇所、肘に相当する箇所、手首に相当する箇所、指関節に相当する箇所等の各関節箇所に設け、所定角度回転させる構成を採用してもよい。

なお、人型ロボット２０は、例えばロボット胴体部２１１にセンサをさらに設けてもよい（図７（ｂ）参照）。この場合、当該センサは、ロボット頭部２１２に設けられたロボット用センサ２３とは、その高さ位置が異なる。高さ位置が異なることで、センサは各作業員の動作を異なる角度からセンシングすることができる。

図２は、本実施形態の作業習熟システム１００での、構成及び機能の一例を示すブロック図である。

作業習熟システム１００は、第１人型ロボット２０ａと、第２人型ロボット２０ｂと、管理制御装置６０と、を含んで構成されている。第１人型ロボット２０ａ及び第２人型ロボット２０ｂは、管理制御装置６０の通信部６４と、各々無線又は有線通信を介して接続され、管理制御装置６０からの指示を受けると共に、各センサにより取得される情報を送信する。なお、第１人型ロボット２０ａと第２人型ロボット２０ｂ同士も、無線又は有線通信を介して接続され、各センサにより取得される情報や指示を送受信してもよい。

作業再現ロボットとして機能する第２人型ロボット２０ｂは、第２ロボット用移動機構２２ｂと、第２ロボット用センサ２３ｂと、第２ロボット用センサ２３ｂに含まれる第２ロボット用撮像装置２４ｂと、第２情報処理装置２５ｂと、第２胴体／頭部駆動機構２１ｂと、第２移動機構２２ｂと、第２腕部駆動機構２６ｂと、を備える。本実施形態では、第２人型ロボット２０ｂと移動式ロボットとして機能する第１人型ロボット２０ａとは、それら構成が同一である。

本実施形態による第２情報処理装置２５ｂは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１２１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。第２情報処理装置２５ｂはまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブは、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。第２情報処理装置２５ｂはまた、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２３０及びキーボードのような入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、第２情報処理装置２５ｂ内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。また、記憶装置１２２４は、センシング情報を記憶してもよい。ＤＶＤドライブは、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時に第２情報処理装置２５ｂによって実行されるブートプログラム等、及び／又は第２情報処理装置２５ｂのハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、第２情報処理装置２５ｂに読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、第２情報処理装置２５ｂの使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

例えば、通信が第２情報処理装置２５ｂ及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。

上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、第２情報処理装置２５ｂ上又は第２情報処理装置２５ｂ近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介して第２情報処理装置２５ｂに提供する。

本実施形態におけるフローチャート及び図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表してよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

ここまで説明してきた内容は、第１人型ロボット２０ａの第１情報処理装置についても同様である。

管理制御装置６０は、作業習熟システム１００を実現するため、人型ロボット２０ａ、２０ｂに対して指示を与える制御装置である。また、管理制御装置６０は、人型ロボット２０ａ、２０ｂの各記憶装置に蓄積されたセンシング情報を取得する。

管理制御装置６０は、ＣＰＵ６０Ａ、ＲＡＭ６０Ｂ、ＲＯＭ６０Ｃ、入出力部（Ｉ／Ｏ）６０Ｄ、及びこれらを接続するデータバスやコントロールバス等のバス６０Ｅ、並びに通信部６４で構成されている。Ｉ／Ｏ６０Ｄには、記憶媒体６２が接続されている。

また、Ｉ／Ｏ６０Ｄには、人型ロボット２０の制御系との間でセンシング情報や作業マニュアル情報、工程表情報等を送受信する通信部６４が接続されている。なお、作業マニュアル情報には、例えば各作業項目の名称及び内容、作業項目の順序、各作業項目に要する標準的な作業時間の情報等が含まれる。また、工程表情報には、例えば作業全体の作業時間や開始時刻／終了時刻を示す情報、各作業項目の作業時間や開始時刻／終了時刻を示す情報、各作業項目の作業員を示す情報等が含まれる。

図３は、本実施形態の作業習熟システムでの、管理制御装置６０の機能の一例を示すブロック図である。

管理制御装置６０は、記憶媒体６２と、通信部６４と、処理部６６とを備える。

記憶媒体６２は、例えば、半導体記憶装置、磁気テープ装置、磁気ディスク装置、又は光ディスク装置のうちの少なくとも一つを備える。記憶媒体６２は、処理部６６での処理に用いられるドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム、データ等を記憶する。例えば、記憶媒体６２は、センシング情報を記憶する。また、記憶媒体６２は、作業員の作業マニュアル情報及び／又は工程表情報を記憶する。

通信部６４は、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の無線の通信インタフェース回路及び／又はイーサネット（登録商標）等の有線の通信インタフェース回路を有する。通信部６４は、人型ロボット２０ａ、２０ｂと、インタフェース回路を通じて各種情報を送受信する。

処理部６６は、一又は複数個のプロセッサ及びその周辺回路を有する。処理部６６は、作業習熟システム１００の全体的な動作を統括的に制御するものであり、例えば、ＣＰＵである。処理部６６は、記憶媒体６２に記憶されているプログラム（ドライバプログラム、オペレーティングシステムプログラム、アプリケーションプログラム等）を参照して処理を実行する。また、処理部６６は、複数のプログラム（アプリケーションプログラム等）を並列に実行することができる。

処理部６６は、判定部６６１と、制御部６６２と、学習部６６３と、生成部６６４と、検出部６６５と、を備える。これらの各部は、処理部６６が備えるプロセッサで実行されるプログラムにより実現される機能モジュールである。あるいは、これらの各部は、ファームウェアとして処理部６６に実装されてもよい。

判定部６６１は、センシング対象（熟練作業員４００ａや新規作業員４００ｂ）をセンシングしているか否かを判定する。判定方法としては、既知の画像認識技術を用いてもよいし、学習部６６３（図４参照）による学習によるものであってもよい。

制御部６６２は、標準動作モデルを参照して第２ロボット２０ｂに再現動作を行わせる。また、制御部６６２は、センシング対象がセンシングされていないと判定された場合に、各人型ロボット２０の胴体／頭部駆動機構２１やロボット移動機構２２を作動する。

学習部６６３は、熟練作業員４００ａの所定動作に対応する第１センシング情報に基づいて標準動作モデルを学習する。第１センシング情報は、第１ロボット用センサ２３ａ（第１ロボット用撮像装置２４ａ）が熟練作業員４００ａをセンシングすることにより取得される。なお、学習部６６３の学習は、例えば、学習済みモデルを自動的に作成したり、学習済みモデルを使用して判定／解析を自動的に行ったりする学習である自動学習により行われる。

生成部６６４は、学習部６６３の学習結果を参照して標準動作モデルを生成する。また、生成部６６４は、後述する各センシング指示や警報指示を生成する。

検出部６６５は、第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）を用いて取得した新規作業員４００ｂの動作に対応する第２センシング情報に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が標準動作モデルと異なる点を検出する。また、検出部６６５は、第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）を用いて取得した新規作業員４００ｂの動作に対応するセンシング情報に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が、作業マニュアル情報又は工程表情報と異なる点を検出する。なお、検出対象の一例としては、時間経過における各情報（データ）の変化の違いや、データを比較した際のデータ同士の著しい乖離等が挙げられる。

（本発明に係る実施形態１の作業習熟システムの処理）
図４は、本実施形態の作業習熟システムの処理を示すフローチャートの一例である。当該処理は、予め、記憶媒体６２、第１情報処理装置の記憶装置及び／又は第２情報処理装置２５ｂの記憶装置１２２４に記憶されている制御プログラムを参照して、主に管理制御装置６０の処理部６６により、作業習熟システム１００（管理制御装置６０、第１人型ロボット２０ａ及び第２人型ロボット２０ｂ）の各要素と協働して実行される。

図４に記載の処理が開始される前提として、処理部６６の指示により、あるいは記憶媒体６２又は第１情報処理装置の記憶装置に記憶されたプログラムの読み出し指示により、第１情報処理装置は、移動式ロボットとして機能する第１人型ロボット２０ａを作業場２００に移動するよう指示する。移動は、第１人型ロボット２０ａの第１ロボット移動機構２２の作動による。

移動に際しては、第１ロボット用センサ２３ａ（第１ロボット用撮像装置２４ａ）の各センシング領域２３０（撮像領域２４０）が、熟練作業員４００ａの所定動作をセンシングできるよう、指示が与えられる。このような第１人型ロボット２０ａの配置は、例えば予め作業場２００のフロア図面を記憶媒体６２又は第１情報処理装置の記憶装置に記憶させ、第１人型ロボット２０の位置ａを、当該記憶されたフロア図面に対応付けることにより行われる。あるいは、第１人型ロボット２０の位置ａの配置は、機械学習を通じて最適化された位置に基づいてもよい。

最初に、管理制御装置６０は、第１ロボット用センサ２３ａ（第１ロボット用撮像装置２４ａ）を用いて、熟練作業員４００ａの作業ライン２０１での所定動作をセンシングするよう指示する（ステップＳ１０１）。具体的には、生成部６６４は、熟練作業員４００ａの所定動作をセンシングすることを目的として、第１人型ロボット２０ａの第１ロボット用センサ２３ａ（第１ロボット用撮像装置２４ａ）並びに第１ロボット移動機構及び／又は第１胴体／頭部駆動機構を作動させる第１センシング指示を生成し、通信部６４を介して第１センシング指示を第１情報処理装置に送信する。第１情報処理装置のＣＰＵは、第１情報処理装置の通信インタフェースを介して第１センシング指示を受け、第１ロボット用センサ２３ａ（第１ロボット用撮像装置２４ａ）と、第１ロボット移動機構及び／又は第１胴体／頭部駆動機構とを作動させるプログラムを起動する。

記憶部は、第１ロボット用センサ２３ａ（第１ロボット用撮像装置２４ａ）により取得されるセンシング情報（第１センシング情報）を記憶する。なお、第１情報処理装置の記憶装置、第２情報処理装置２５ｂの記憶装置１２２４及び記憶媒体６２が、記憶部として機能する。特に、記憶媒体６２が記憶部として機能する場合には、通信部６４が、各情報処理装置の通信インタフェースを介して、各センサ（撮像装置）を用いて取得したセンシング情報を取得し、記憶媒体６２は、Ｉ／Ｏ６０Ｄを介して、通信部６４が取得したセンシング情報を記憶することとなる。

処理部６６は、記憶部に蓄積された、言い換えると記憶された第１センシング情報に基づいて、標準動作モデルを学習し生成する（ステップＳ１０２）。第１センシング情報は、熟練作業員４００ａの所定動作に対応するセンシング情報であることから、第１センシング情報に基づく学習は、熟練作業員の所定動作を学習することと同義になる。

図５は、図４のステップＳ１０２で示される作業員動作学習及びモデル生成処理の、より詳細な処理を示すフローチャートの一例である。

前述のとおり、記憶部は、取得された第１センシング情報を記憶するところ（ステップＳ２０１）、学習部６６３は、記憶部に記憶された第１センシング情報に基づいて標準動作モデルを学習する（ステップＳ２０２）。学習においては、熟練作業員４００ａの動作のモーションキャプチャ、作業場２００の３Ｄマップ、作業場２００における熟練作業員４００ａの移動や動作のナビゲーション、コーナリング、スピード等の分析が行われ、自動学習により作業再現ロボットとしても機能可能な人型ロボット２０の最適な動作が学習される。これにより、熟練作業員４００ａの所定動作を一度に多角的な面から分析することが可能となり、熟練作業員４００ａの動作分析やプログラミングに掛かる時間及びコストを削減することができる。

生成部６６４は、学習部６６３の学習結果を参照して、標準動作モデルを生成する（ステップＳ２０３）。

図４に戻り、制御部６６２は、標準動作モデルを参照して第２人型ロボット２０ｂに再現動作を行わせる（ステップＳ１０３）。これにより、第２人型ロボット２０ｂは他の作業員（新規作業員４００ｂ）のお手本となる再現動作を実行することができる。

次に、作業の習熟を図る対象となる作業員である新規作業員４００ｂに所定動作をしてもらった上で、管理制御装置６０は、第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）を用いて、新規作業員４００ｂの動作をセンシングするよう指示する（ステップＳ１０４）。具体的には、生成部６６４は、新規作業員４００ｂの動作をセンシングすることを目的として、第２人型ロボット２０ｂの第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）並びに第２ロボット移動機構２２ｂ及び／又は第２胴体／頭部駆動機構２１ｂを作動させる第２センシング指示を生成し、通信部６４を介して第２センシング指示を第２情報処理装置２５ｂに送信する。第２情報処理装置のＣＰＵ１２１２は、通信インタフェース１２２２を介して第２センシング指示を受け、第２人型ロボット２０ｂの第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）と、第２ロボット移動機構２２ｂ及び／又は第２胴体／頭部駆動機構２１ｂとを作動させるプログラムを起動する。

検出部６６５は、第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）を用いて取得した新規作業員４００ｂの動作に対応する第２センシング情報に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が標準動作モデルと異なる点を検出する（ステップＳ１０５）。これにより、作業の習熟を図る対象となる新規作業員４００ｂにつき、その動作がお手本となる動作と異なるか否かを確認することができる。

なお、生成部６６４は、検出部６６５の検出結果を参照して、検出結果を出力する指示である検出結果出力指示を生成してもよい。この場合の検出結果の出力の方法は特に限定されず、例えば、人型ロボット２０や管理制御装置６０に警報機（ブザー）を設けて当該警報機を作動させてもよいし、人型ロボット２０ｂ管理制御装置６０に表示機能を設け、当該表示機能により動作の異なる点を示してもよい。

図６は、図４のステップＳ１０５で示される動作検出処理の、より詳細な処理を示すフローチャートの一例である。

通信部６４は、第２情報処理装置２５ｂの通信インタフェース１２２２を介して、第２センシング情報を取得する（ステップＳ３０１）。第２センシング情報は、第２ロボット用センサ２３ｂ（第２ロボット用撮像装置２４ｂ）により取得されるセンシング情報であって、新規作業員４００ｂの動作に対応するセンシング情報である。

検出部６６５は、通信部６４を介して取得した第２センシング情報に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が標準動作モデルと異なる点を検出する（ステップＳ３０２）。

また、検出部６６５は、通信部６４を介して取得した第２センシング情報に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が、作業マニュアル情報又は工程表情報と異なる点を検出する（ステップＳ３０３）。作業マニュアル情報又は工程表情報は、本来的に適正とされる動作や順序を表した情報である。そこで、新規作業員４００ｂの動作と作業マニュアル情報又は工程表情報とを比較することで、新規作業員４００ｂの誤動作をより確認しやすくなる。

なお、新規作業員４００ｂの動作と標準動作モデル又は作業マニュアル情報若しくは工程表情報との間に異なる点が検出された場合に、生成部６６４は、警報を発するよう指示する警報指示を生成してもよい。これにより、新規作業員４００ｂの動作がお手本となる所定動作と異なる場合に、そのことを新規作業員４００ｂがより把握しやすくなる。なお、警報の方法は特に限定されず、例えば、前述にあるように、人型ロボット２０や管理制御装置６０に警報機を設けて当該警報機を作動させてもよいし、人型ロボット２０や管理制御装置６０に表示機能を設けて当該表示機能により警告を発してもよい。

また、新規作業員４００ｂの動作と標準動作モデル又は作業マニュアル情報若しくは工程表情報との間に異なる点が検出された場合に、制御部６６２は、標準動作モデルを参照して、第２人型ロボット２０ｂに再現動作を改めて行わせてもよい。これにより、新規作業員４００ｂの動作がお手本となる所定動作と異なる場合に、第２人型ロボット２０ｂの再現動作を通じて、新規作業員４００ｂにお手本となる所定動作を再度確認させることができ、新規作業員４００ｂの作業の習熟を図ることができる。

（実施形態１に係る作業習熟システムの作用効果）
本実施形態に係る作業習熟システム１００によれば、作業のお手本となる習熟作業員４００ａの所定動作に対応するセンシング情報に基づいて標準動作モデルが学習され、当該標準動作モデルを参照して作業再現ロボットが作動することとなる。これにより、作業再現ロボットの動作がお手本としての所定動作を行うこととなり、作業再現ロボットの動作を作業員の参考にさせることで、作業員の作業の習熟を図ることができる。

特に、本実施形態に係る作業習熟システム１００によれば、第２センシング情報に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が標準動作モデルと異なる点を検出する。これにより、新規作業員４００ｂの動作が望ましい動作と異なることを把握させることできる。

また、本実施形態に係る作業習熟システム１００によれば、第２センシング情報に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が、作業マニュアル情報又は工程表情報と異なる点を検出する。熟練作業員４００ａは、原則お手本となる所定動作を行うが、常に作業に忠実な動作をするとは限らず、場合によっては無駄な動作をしたり、あるいは必要な動作を省いたりすることもある。そこで、本来的に適正とされる動作や順序を表した情報である作業マニュアル情報や工程表情報との比較で異なる点を検出することで、新規作業員４００ｂの動作を、より望ましい動作に導くことが可能となる。

（実施形態１の変形例１）
図７は、本実施形態の変形例１に係る作業習熟システムの一例を示す図である。

図７（ａ）本発明に係る実施形態１の変形例１に係る作業習熟システムでの、システム構成の一例を示す図である。本作業習熟システムでは、移動式ロボット及び作業再現ロボットとして機能する人型ロボット２０'に胴体センサ２３''（胴体撮像装置２４''）が設けられている点が特徴となっている。また、本作業習熟システムでは、管理制御装置６０は必ずしも必要ではなく、人型ロボット２０'単体で作業習熟システムを構成することができる。

図７（ｂ）は、図７（ａ）に示す人型ロボットの一例を示す図である。移動式ロボット兼作業再現ロボットとして機能する人型ロボット２０'は、ロボット本体２１'と、ロボット移動機構２２'と、頭部センサ２３'と、頭部センサ２３'に含まれる頭部撮像装置２４'と、胴体センサ２３''と、胴体センサ２３''に含まれる胴体撮像装置２４''と、情報処理装置２５'と、ロボット腕部２６'と、を備える。

ロボット本体２１'は、ロボット胴体２１１'と、ロボット頭部２１２'とを備える。ロボット胴体２１１'とロボット頭部２１２'とは、胴体／腕部駆動機構２１'（図８参照）を構成し、頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）のセンシング領域２３０'（撮像領域２４０'）及び胴体センサ２３''（胴体撮像装置２４''）のセンシング領域２３０''（撮像領域２４０''）を変更することが可能である。

頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）は熟練作業員４００ａをセンシングし、胴体センサ２３''（胴体撮像装置２４''）は新規作業員４００ｂをセンシングする。頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）と胴体センサ２３''（胴体撮像装置２４''）とは、高さ位置が異なる箇所に配置されることから、胴体センサ２３''（胴体撮像装置２４''）は、頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）と異なる位置からセンシング対象の各動作をセンシングすることとなる。なお、頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）のセンシング対象と、胴体センサ２３ｄ（胴体撮像装置２４ｄ）のセンシング対象とは、逆に構成されていてもよい。

情報処理装置２５'の構成は、第２人型ロボット２０ｂの第２情報処理装置２５ｂと同様である。ロボット腕部２６'についても第２人型ロボット２０ｂと同様である。

図８は、本作業習熟システムでの、人型ロボットの機能の一例を示すブロック図である。作業習熟システム１００'では、情報処理装置２５'は、情報処理部６６'と、通信インタフェース１２２２'と、記憶装置１２２４'とを備え、情報処理部６６'は、判定部６６１'と、制御部６６２'と、学習部６６３'と、生成部６６４'と、検出部６６５'と、を備える。すなわち、作業習熟システム１００'では、情報処理部６６'が管理制御装置６０の処理部６６と同様の処理を行う。なお、情報処理装置２５'は、頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）、胴体センサ２３''（頭部撮像装置２４''）、胴体／頭部駆動機構２１'、ロボット移動機構２２'及び腕部駆動機構２６'と、通信可能に構成されている。

作業習熟システム１００'の人型ロボット２０'は、情報処理装置２５'に情報処理部６６'が備えられていることから、人型ロボット２０'単体で作業習熟システムを構成する。

図７も参照して、本作業再現システムでは、人型ロボット２０'は、熟練作業員４００ａの所定動作をセンシング可能なセンサである頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）、及び新規作業員４００ｂの動作をセンシング可能なセンサである胴体センサ２３'（胴体撮像装置２４'）と通信可能な情報処理装置２５'を備え、頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）により熟練作業員４００ｂをセンシングする一方、胴体センサ２３ｄ（胴体撮像装置２４ｄ）により新規作業員４００ｂをセンシングする。具体的には、生成部６６４'は、熟練作業員４００ａの所定動作及び新規作業員４００ｂの動作をセンシングすることを目的として、頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）及び胴体センサ２３''（胴体撮像装置２４''）並びにロボット移動機構２２'及び／又は胴体／頭部駆動機構２１'を作動させる第３センシング指示を生成する。制御部６６２'は、第３センシング指示を参照して各機構を作動させるプログラムを起動する。

通信インタフェース１２２２'は、各センサ（各撮像装置）により取得されたセンシング情報を取得し、情報処理部６６'に送信する。学習部６６３’は、頭部センサ２３'（頭部撮像装置２４'）を用いて取得した第１センシング情報に基づいて、標準動作モデルを学習する。生成部６６４'は、学習部６６３'の学習結果を参照して標準動作モデルを生成する。記憶装置（記憶部）１２２４'は、生成部６６４'で生成された標準動作モデルを記憶する。

制御部６６２'は、記憶装置１２２４'に記憶された標準動作モデルを参照して人型ロボット２０'に再現動作を行わせ得る。さらに、検出部６６５'は、胴体センサ２３ｄ（胴体撮像装置２４ｄ）を用いて取得した新規作業員４００ｂの動作に対応する第２センシング情報に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が標準動作モデルと異なる点を検出する。

また、記憶部１２２４'は、作業マニュアル情報又は工程表情報を記憶し、検出部６６５'は、胴体センサ２３ｄ（胴体撮像装置２４ｄ）を用いて取得した新規作業員４００ｂの動作に対応する第２センシング情報に基づいて、新規作業員４００ｂの動作が、記憶装置１２２４'に記憶された作業マニュアル情報又は工程表情報と異なる点を検出する。

（変形例１の作用効果）
本作業習熟システムによれば、人型ロボット２０'は単独で作業習熟システムを構成することができることから、例えば、管理制御装置６０との通信ができないような場所においても、各作業員のセンシング及びお手本となる再現動作を行うことが可能となる。

また、本人型ロボット２０'は、複数（本変形例では２つ）のセンサ（撮像装置）を備えていることから、例えば、各作業員をセンシングするには狭い場所においても、各作業員のセンシング及びお手本となる再現動作を行うことが可能となる。

また、本作業習熟システムによれば、一方でお手本となる熟練作業員４００ａの所定動作をセンシングして学習しつつ、他方で習熟対象となる新規作業員４００ｂの動作をセンシングし、標準動作モデルと異なる点を検出する行為を、一体の作業再現ロボットで同時並行的に行うことができる。これにより、熟練作業員４００ａと新規作業員４００ｂとが同時に作業するような環境下においても、スペースを不必要に取ることなく、新規作業員４００ｂの作業の習熟を図ることができる。

なお、本作業習熟システムにおいて、移動式ロボット及び作業再現ロボットとして機能する人型ロボットは、必ずしも１台である必要はなく、複数台であってもよい。この場合、人型ロボットの数が増えるだけ、センサの数は人型ロボットの倍数分増えることとなり、一度にセンシング情報を多く取得することができる。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は、上述した本発明の実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。

本実施形態の作業習熟システム１００では、各作業員に対して、センサを備える人型ロボットはそれぞれ１台ずつ配置するものとして説明した。しかし、センサを備える人型ロボットの数は、各作業員に対して２台以上であってもよい。例えば、センサを備える人型ロボットの台数が多ければ、それぞれ異なる位置、高さ及び／又は向きから各作業員の各動作をセンシングするよう複数のセンサを配置することが可能となる。これにより、各作業員の各動作の学習に必要な様々なデータを取得しやすくなると共に、各作業員の各所定部位を全体的にカバーできるようにセンシングすることができる。

また、本実施形態では、熟練作業員４００ａと新規作業員４００ｂとが同じ作業ライン２０１に存在するものとして説明した。しかし、熟練作業員４００ａと新規作業員４００ｂとは異なる場所に存在していて、各作業員をセンシングする各人型ロボットも、異なる場所に配置されていてもよい。

また、本実施形態では、熟練作業員４００ａの所定動作の学習を自動学習により行うものとして説明した。しかし、学習は必ずしも自動学習である必要はなく、他の既知の機械学習、例えばディープラーニング（深層学習）や教師なし／あり学習、強化学習等であってもよい。

また、本実施形態では、作業再現ロボットとして機能する第２人型ロボット２０ｂに、新規作業員４００ｂをセンシングさせる構成を説明した。この構成によれば、人型ロボットの台数を削減することができ、ロボット作製に掛かる費用及びコストを節約できる。もっとも、作業再現ロボットとして機能する人型ロボットと、新規作業員４００ｂをセンシングする人型ロボットとが、それぞれ備えられていてもよい。

また、本実施形態では、移動式ロボットと作業再現ロボットとは同じ人型ロボットであるものして説明した。この場合、移動式ロボットを作業再現ロボットに併用するといったことが可能となり、ロボット作製に係る費用及びコストを節約できる。もっとも、移動式ロボットと作業再現ロボットとは、異なるロボットであってもよい。

また、本実施形態では、各作業員のセンシングに、センサ（撮像装置）、移動機構及び駆動機構を備える人型ロボットを採用した。これによれば、作業員の所定動作に対応して、移動機構や駆動機構を作動させ、センシング領域（撮像装置）を作業員の所定動作に追従させることができる。もっとも、各作業員をセンシングできる構成であれば、移動機構及び駆動機構を備える人型ロボットでなくてもよい。

また、本実施形態では、標準動作モデルを参照して第２人型ロボット２０ｂに再現動作を行わせた（Ｓ１０３）後に、動作検出する（Ｓ１０５）構成を説明した。しかしながら、Ｓ１０３の処理とＳ１０５の処理とは、必ずしもこの順序である必要はなく、Ｓ１０５の処理のあとにＳ１０３の処理が行われてもよい。

また、本変形例１では、単独で作業習熟システムを構成する作業再現ロボット（人型ロボット２０'）は、センサを備えるものとして説明した。しかしながら、作業再現ロボットは、作業員の動作をセンシング可能なセンサと通信可能な情報処理装置を備えていればよく、必ずしもセンサを備える必要はない。

なお、「熟練」や「新規」といった用語は、限定的に解釈されるべきではない。例えば、第１作業員と第２作業員との間に、第１作業員の方が第２作業員よりも作業の習熟度が高いといった、作業の習熟の差があれば、第１作業員の所定動作のセンシングにより取得されるセンシング情報は「熟練作業員の所定動作に対応する第１センシング情報」に該当すると共に、第２作業員の動作のセンシングにより取得されるセンシング情報は「新規作業員の動作に対応する第２センシング情報」に該当することとなる。

１００、１００'、１００'’ 作業習熟システム
２０、２０ａ、２０ｂ、２０' 人型ロボット（移動式ロボット、作業再現ロボット）
２２、２２ａ、２２ｂ、２２' 移動機構
２３、２３ａ、２３ｂ、２３'、２３'' ロボット用センサ
２３０、２３０ａ、２３０ｂ、２３０'、２３０'' センシング領域
２４、２４ａ、２４ｂ、２４'、２４'' ロボット用撮像装置
２４０、２４０ａ、２４０ｂ、２４０'、２４０'' 撮像領域
２５、２５ｂ、２５' 情報処理装置
６０ 管理制御装置
６２ 記憶媒体（記憶部）
１２２４、１２２４' 記憶装置（記憶部）

Claims (4)

1. 作業再現ロボットと、
   新規作業員の動作をセンシング可能なセンサと、
   前記作業再現ロボット及びセンサと通信可能な管理制御装置と、を備え、
   前記管理制御装置は、
   熟練作業員の所定動作に対応する第１センシング情報に基づいて学習した標準動作モデルを記憶する記憶部と、
   前記標準動作モデルを参照して前記作業再現ロボットに再現動作を行わせる制御部と、
   前記センサを用いて取得した前記新規作業員の動作に対応する第２センシング情報に基づいて、前記新規作業員の動作が前記標準動作モデルと異なる点を検出する検出部と、を備える、
   ことを特徴とする作業習熟システム。
2. 前記記憶部は、更に、作業マニュアル情報、又は、工程表情報を記憶し、
   前記検出部は、前記センサを用いて取得した前記新規作業員の動作に対応する第２センシング情報に基づいて、前記新規作業員の動作が、前記作業マニュアル情報、又は、前記工程表情報と異なる点を検出する、
   請求項１に記載の作業習熟システム。
3. 作業再現ロボットと、
   新規作業員の動作をセンシング可能なセンサと、
   前記作業再現ロボット及びセンサと通信可能な管理制御装置と、を備え、
   前記管理制御装置は、
   熟練作業員の所定動作に対応する第１センシング情報に基づいて学習した標準動作モデルを記憶し、
   前記標準動作モデルを参照して前記作業再現ロボットに再現動作を行わせ、
   前記センサを用いて取得した前記新規作業員の動作に対応する第２センシング情報に基づいて、前記新規作業員の動作が前記標準動作モデルと異なる点を検出する、
   ことを特徴とする作業習熟方法。
4. 作業再現ロボットであって、
   新規作業員の動作をセンシング可能なセンサと通信可能な情報処理装置と、を備え、
   前記情報処理装置は、
   熟練作業員の所定動作に対応する第１センシング情報に基づいて学習した標準動作モデルを記憶する記憶部と、
   前記標準動作モデルを参照して前記作業再現ロボットに再現動作を行わせる制御部と、
   前記センサを用いて取得された前記新規作業員の動作に対応する第２センシング情報に基づいて、前記新規作業員の動作が前記標準動作モデルと異なる点を検出する検出部と、を備える、
   ことを特徴とする作業再現ロボット。

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