JP3932363B2 - ロボット及び物体処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、与えられた作業環境で、作業環境内に存在する物体に対して操作や作業等の処理を自律的に行うロボット、及びロボットを使用して行う物体処理方法に関する。

与えられた作業環境でロボットに自律的に作業を遂行させる１つの方法として、作業環境に存在する作業対象になる物体に関する情報をロボットに知識として与え、ロボットにその知識を活用して作業計画を構築させ、自律的に作業を遂行させる方法がある。
例えば、図５に示すように、６個の種々の物体５０１，５０２，５０３，５０４，５０５，５０６が存在する作業環境でロボット６００が自律的に作業する場合を例に挙げて説明する。図５では、作業環境に存在する物体５０１〜５０６を２次元平面の物体として示しているが、実際は、作業環境は３次元空間であり、この作業環境に存在する物体５０１〜５０６も３次元空間に存在する立体の物体である。

ここで、ロボット６００が初期位置Ｐ１から目的位置Ｐ２まで自律的に移動する場合を考える。
図６は、このような移動をロボットに実現させるための人的作業を示す。
先ず、各物体５０１〜５０６の情報を含む作業環境モデルＷＭを用意する。
作業環境モデルＷＭはロボット６００が作業する現実の作業環境Ｗの構造を示す情報であり、作業環境モデルＷＭには、作業環境Ｗに存在する各物体５０１〜５０６の情報が含まれている。

物体５０１〜５０６の情報の内容としては種々あるが、例えば当該物体５０１〜５０６の位置（例えば絶対位置）の情報や幾何学的形状の情報がある。このような情報を、ロボット６００の設計者が作業環境モデルＷＭとして記述して、この作業環境モデルＷＭを、ロボット６００の制御部（コンピュータ）６０１内に構築させている。例えば、作業環境モデルＷＭを環境データとして制御部（コンピュータ）６０１内に構築させている。

制御部６０１には、このような作業環境モデルＷＭの他に、ロボット６００が動作するための情報或いはプログラムが格納されている。
例えば、ロボット６００が動作するための情報として、ロボット６００の大きさ等の情報が格納されている。また、ロボット６００が動作するための制御プログラムとして、作業計画アルゴリズムが格納されている。作業計画アルゴリズムは、作業環境モデルＷＭに基づいてロボット６００の作業手順である作業計画を作成するためのアルゴリズムである。そして、ロボット６００が動作するための情報或いはプログラムは、ロボット６００の設計者によって決定或いは設計されて、予め制御部６０１に格納されている。

そして、制御部６０１は、ロボット６００の駆動部６０２を制御している。駆動部６０２は、例えばロボット６００が移動するための移動手段等から構成されている。
このようなロボット６００は、作業指令（或いは動作指令）が与えられると、制御部６０１が作業計画アルゴリズムにより、ロボット６００の大きさ、作業環境モデルＷＭの物体の位置や幾何学的形状を参照して、ロボット６００と物体との干渉チェックを行う等数理的演算処理行い、初期位置Ｐ１から目標位置Ｐ２までの経路を割り出す。そして、制御部６０１は、その割り出した経路に沿うように実際にロボット６００が動作するように作業計画を立てる。ここで、作業計画とは、ロボット６００が作業を実現するために、どのように駆動部６０２を制御すればよいかを示す情報（制御信号群）からなる。制御部６０１は、この作業計画に基づいて制御信号を駆動部６０２に出力して、駆動部６０２を制御
する。これにより、ロボット６００は、物体５０１〜５０６への接触を避けて、初期位置Ｐ１から目的位置Ｐ２まで自律的に移動する。

以上のように、ロボットを制御するコンピュータ（制御部）内に作業環境モデルを構築するとともに、その作業環境モデルを参照してロボットに作業計画を立てさせ、ロボットに自律的に作業させる方法が従来より提案されており、このような方法の研究が多くの研究者によりなされている。このようなロボットを自律的に作業させるこのような方法は、モデルベーストによるロボットの自律制御技術と呼ばれている。

なお、このような方法は、ロボットを移動させるためだけに用いられているとも限られない。例えば、作業環境に存在する物体に種々の操作を行うために使われるロボットアームやロボットマニピュレータを自律的に作業させるのにも適用できる。例えば、ロボットアームやマニピュレータに適用する場合、作業環境の物体の情報（作業環境モデル）には、物体の位置や幾何学的形状の他に物体を把持する位置（把持に最適な位置）等が含ませること等が行われる。

以上のモデルベースト自律制御方法では、その前提として、コンピュータ（制御部６０１）内に格納される作業環境モデルＷＭと、ロボット６００に実行させる作業要求に応じて必要とされるモデル（作業や動作）を解析して作業計画を作り出すための作業計画アルゴリズムとを、ロボットの設計者や提供者等のロボットの行動制御の設計に直接携わる者自身が作成している。

すなわち、物体に関する情報を作業環境モデルとして記述することや、そのように記述（作成）した作成環境モデルをロボットに格納することは、一般的にはロボットを設計者等が工夫して行っていた。さらに、ロボットに要求する作業が、ロボットの作業（移動等）か、ロボットの備えたアーム或いはマニピュレータによる作業か等に応じ、その作業内容に基づいてロボットの設計者等が作業計画アルゴリズムを工夫して作成していた。

ロボットを自律的に制御するための前記従来の方法では、ロボットの設計者等のロボットの行動制御の設計に直接携わる者がロボットの作業環境を観察し、それを解釈し、どのような情報を知識としてモデルに格納すべきかを判断し、さらに、その判断に基づいて作業環境の情報となる作業環境モデルを作成していた。
この方式の場合、作業環境に含まれる物体が少ない等の作業環境の構造が単純かつ、その構造が変化しない等の作業環境が静的なときには、作業環境モデルの作成の負荷は問題とならない。

しかし、新しい物体が追加される等して作業環境の構造が変化したり、作業環境に存在する物体が多かったり、また、物体の形状が一般的には定義しにくいものであったりすると、作業環境の構造が複雑・多様になってしまう。このような場合、これらの作業環境の構造を知識として整理して、作業環境モデル化することが困難になる。特に、ロボットの設計者等が作業環境モデルを作成することから、ロボットの設計者等にとって作業環境の構造を知識化（情報化）することが困難となる場合が多く、この結果、作業環境モデルの作成が困難となる場合がある。

こうした事情から、前記モデルベーストによる自律制御法はロボットの自律制御技術は、有力視されているものの、その適用範囲は極めて狭く、単純な作業環境に適用される場合に限定されているのが現状である。
このようなことから、ロボットを自律的に制御する方法として、作業環境のデータを予
め必要としない、すなわち作業環境モデルを用いない方法等も提案されている。

この方法では、ロボットに種々のセンサを搭載させ、そのセンサの出力に対応させてロボットの基本行動を複数用意し、行動選択装置により、センサと基本行動との対応付けを学習的方法等のもとで行い、センサ出力に応じて行動を選択的に決定するようにして、ロボットの自律的行動を実現させている。この方法では、作業環境モデルを必要としないので複雑・多様な作業環境の構造にも適用できる。このような方法は、行動ベース制御法と呼ばれている。

しかし、この方法では、行動選択装置の構造（アルゴリズム）によって行動の複雑さが決まり、さらに、当該行動選択装置の設計基準がないので、やはり単純な行動にしか適用できないという問題がある。
以上のように、ロボットを自律的に制御するこれまでの方法では、単純な作業環境で作業或いは動作するロボットにしか適用できなかった。これにより、産業的に高度な制御機能を持つロボットが市場に出現しない一因となっていた。
そこで、本発明は、前述の問題に鑑みてなされたものであり、作業環境への適応性が高いロボット、及びそのようなロボットにより物体への処理を可能にする物体処理方法の提供を目的とする。

請求項１記載の発明に係るにロボットは、作業全般の行動を規定するものであり、物体の処理に用いる処物体処理用情報を含めて作成された作業環境のモデルに基づいて行動するロボットにおいて、前記物体処理用情報を当該物体に付されている非接触型タグから非接触で読み取るタグリーダと、前記物体に対する処理を行う処理手段と、前記タグリーダが読み取った前記物体処理用情報に基づいて、前記処理手段により前記物体に対する処理を行う制御手段と、前記タグに情報を書き込むタグライタと、を備え、前記物体に対して前記処理手段が予定通り処理できなかった場合には、その処理結果を基に、当該物体に付されている前記タグ及び当該物体と同一の他の物体に付されている前記タグに書き込まれている前記物体処理用情報を、前記タグライタを用いて更新することを特徴とする。

また、請求項２記載の発明に係るロボットは、請求項１に記載の発明に係るロボットにおいて、前記物体処理用情報が、前記物体の形状又は重量のうちの少なくとも一方の情報であり、前記処理手段が、前記物体を操作するものであり、前記制御手段が、前記物体の形状又は重量の情報に基づいて前記物体に対する処理手段の操作位置を設定することを特徴とする。

また、請求項３記載の発明に係る物体処理方法は、作業全般の行動を規定するものであり、物体の処理に用いる処物体処理用情報を含めて作成された作業環境のモデルに基づいて行動するロボットによる物体処理方法において、前記物体に付される非接触型タグに物体において処理の対象になる物体処理用情報を記憶させ、前記ロボットは、前記タグからタグリーダにより非接触で前記物体処理用情報を読み取り、その読み取った物体処理用情報に基づいて、処理手段により物体に対する処理を行い、前記物体に対して前記処理手段が予定通り処理できなかった場合には、その処理結果を基に、当該物体に付されている前記タグ及び当該物体と同一の他の物体に付されている前記タグに書き込まれている前記物体処理用情報を、前記タグライタを用いて更新することを特徴とする。

また、請求項４記載の発明に係る物体処理方法は、請求項３に記載の発明に係る物体処理方法において、前記物体処理用情報は、前記物体の形状又は重量のうちの少なくとも一方の情報であり、前記処理手段は、前記物体を操作するものであり、前記ロボットは、前記物体の形状又は重量の情報に基づいて前記物体に対する処理手段の操作位置を設定することを特徴とする。

以上の請求項１及び３記載の発明では、物体に付される非接触型タグに物体において処理の対象になる物体処理用情報を記憶させることが前提となる。そして、ロボットが、その非接触型タグからタグリーダにより非接触で物体処理用情報を読み取り、その読み取った物体処理用情報に基づいて、処理手段により物体に対する処理を行っている。すなわち、ロボット自身が、物体に付されているタグから物体処理用情報を得て、その物体処理用情報に基づいて物体に処理を行う。よって、移動するなどの基本的動作だけを制御内容としてロボットに組み込んでおいて、ロボットが物体に近づきさえすれば、ロボットがタグから物体処理情報を得て、その物体処理用情報に基づいてその物体に対して処理を行うようになる。
また、物体に対して処理手段が予定通り処理できなかった場合には、その処理結果を基に、当該物体に付されているタグ及び当該物体と同一の他の物体に付されているタグに書き込まれている物体処理用情報を、タグライタを用いて更新している。そして、後にロボットが当該物体及び当該物体と同一の他の物体に対して処理手段で処理をする際に、タグに書き込まれているその更新した物体処理用情報に基づいて、その処理を行うようにしている。

本発明によれば、ロボット自身が物体に付されているタグから物体処理用情報を得て、その物体処理用情報に基づいて、当該物体に対する処理を行うようになるので、ロボットの設計者等のロボットの行動制御の設計に直接携わる者自身による物体に関する情報の作成やロボットへのその情報の入力の手間が省くことができる。また、タグの物体処理用情報を更新するだけで、最新の物体処理用情報でロボットに物体を処理させることができる。また、移動するなどの基本的動作だけを制御内容としてロボットに組み込んでおけば、ロボットが物体に対して処理を行うようになるので、ロボットの制御内容を簡略化できる。以上のような結果から、ロボットの作業環境への適用性を高くすることができる。
また、物体に対して処理手段が予定通り処理できなかった結果を反映させた物体処理用情報に基づいて処理を行うことで、同一の物体に対して同様な失敗をすることなく処理を行うことができるようになる。すなわち、ロボットが、物体に対して誤差を生じた動作（処理）をした後、その物体と同一物体であれば、正確に操作（処理）することができるようになる。

本発明を実施するための最良の形態を図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、作業環境（作業空間）Ｗに６個の物体（３次元物体）５０１，５０２，５０３，５０４，５０５，５０６が存在しており、その作業環境Ｗを移動するロボット１の様子を示す。
ロボット１は、移動台車２の上部にアーム３を備えることで、作業環境Ｗに存在する物体５０１〜５０６に対する操作或いは作業を行うことができるように構成されている。

各物体５０１〜５０６は、作業環境Ｗにおいてロボット１が扱う物体であり、図２に示
すように、各物体５０１〜５０６には、非接触型のタグ５０１ａ〜５０６ａが装着されている。各物体５０１〜５０６はそれぞれが、固有の形状や重量等を有している。また、物体５０１〜５０６には経時的に形状や重量が変化するものもある。
タグ５０１ａ〜５０６ａとしては、ＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）のような無線ＩＣタグが挙げられる。ＲＦＩＤは、対環境性に優れた数ｃｍ程度の大きさからなり、電子的にデータを記憶し、電波や電磁波で読み取り器と交信することが可能な構造を有している。

タグ５０１ａ〜５０６ａには、その物体５０１〜５０６の操作に必要な情報（以下、物体操作用情報という。）ＯＢが書き込まれている。この物体操作用情報ＯＢは、物体５０１〜５０６において処理の対象になる物体処理用情報をなしている。この物体操作用情報ＯＢとしては、位置情報（絶対位置情報や相対位置情報）、物体５０１〜５０６の幾何学的形状、色及び重量の情報等の物体固有の情報、物体５０１〜５０６に対する操作内容や作業内容を示す情報、並びに物体５０１〜５０６を識別する際の手がかりになるコードの情報が挙げられる。ここで、操作内容とは、物体を把持する操作等であり、また、作業内容とは、物体を所定の場所に搬送する等である。例えば、物体を把持する操作情報としては、物体の持ち方、持つ場所の情報が挙げられる。

タグ５０１ａ〜５０６ａへの物体操作用情報ＯＢの初期の書き込み（初期値の書き込み、或いは出荷時の書き込み）は、当該物体５０１〜５０６の製造者、その製造者から委託をうけた事業者等によって行われる。
ロボット１は、物体５０１〜５０６のタグ５０１ａ〜５０６ａに対して情報の読み書きをするタグリーダライタ４と、タグリーダライタ４から読み込んだ情報に基づいて当該ロボット１を制御する制御部（コンピュータ）５とを備えている。

タグリーダライタ４は、ロボット１においてアーム３で物体を操作する側或いは当該ロボット１の走行方向側に配置されている。タグリーダライタ４は、無線でタグ５０１ａ〜５０６ａに対して情報の読み書きをするように構成されている。タグ５０１ａ〜５０６ａに対する情報の読み書きをするタイミングは、種々の方法が考えられるが、例えば、一般のＩＣタグ技術が備えている標準的な機能を利用して、タグリーダライタ４から、ある一定の領域内に存在するタグ５０１ａ〜５０６ａに対して情報の読み書きをするようにする。よって、タグリーダライタ４からある一定の領域内に複数のタグ（物体）が存在する場合、タグリーダライタ４は、自動的にそれら全てのタグから情報を読み取ることになる。

制御部５には、図３に示すように、ロボット１を制御する制御プログラムＰＧと作業環境モデルＷＭとが格納されている。
作業環境モデルＷＭは、各物体５０１〜５０６のタグ５０１ａ〜５０６ａの物体操作用情報ＯＢにより構築されている。すなわち、前述したように、タグリーダライタ４により各物体５０１〜５０６のタグ５０１ａ〜５０６ａから読み込んだ物体操作用情報ＯＢが作業環境モデルＷＭとして制御部５内に書き込まれる。

なお、ここで制御部５が保持している作業環境モデルＷＭは、予めある程度構築されたデータからなり、物体操作用情報ＯＢに基づいて完成或いは更新するようなものであってもよい。
また、タグリーダライタ４からある一定の領域内に複数のタグ（物体）が存在する場合には、タグリーダライタ４はそれら全てのタグから物体操作用情報ＯＢを読み取ることになるが、この場合、制御部５は、それら複数の物体操作用情報ＯＢに基づいて作業環境モデルＷＭを作成する。

制御プログラムＰＧは、作業計画アルゴリズムによって構築されている。作業計画アル
ゴリズムは、作業環境モデルＷＭに基づいてロボット１による作業手順を示す作業計画を作成するためのアルゴリズムからなる。この制御するプログラムＰＧは、ロボット１が動作するための情報或いはプログラムであり、ロボット１の設計者によって決定或いは設計されて、予め制御部５に格納されている。

制御部５は、制御プログラムＰＧにより、作業環境モデルＷＭに基づいてロボット１の作業計画を作成する。ここで、制御プログラムＰＧによる作業環境モデルＷＭに基づいたロボット１の作業計画の作成は、例えば従来の作業計画作成技術を活用して行う。すなわち、制御部５は、ロボット１の大きさ、作業環境モデルＷＭ（物体の位置や幾何学的形状等）を参照して、ロボット１と物体５０１〜５０６との干渉チェックを行う等数理的演算処理行い、作業計画を作成する。作成した作業計画は、作業を実現するために、どのように駆動部６を制御すればよいかを示す情報（行動制御）からなる。制御部５は、例えば、幾何学的形状や重量に基づいて物体５０１〜５０６における操作位置（持つ位置等）を決定する。

ここで、駆動部６は、移動台車２やアーム３等によって構成されている。この駆動部６は、物体に対する処理を行う処理手段を構成している。
制御部５は、作業計画に基づいて制御信号を駆動部６に出力して、駆動部６を制御する。これにより、ロボット１は、自律的行動により、移動し、或いは物体５０１〜５０６に対する操作や作業を行う。具体的には、ロボット１は、物体５０１〜５０６を把持して、所定の場所に搬送する。

また、ロボット１は、場合によっては、タグリーダライタ４によりタグ５０１ａ〜５０６ａの情報を更新する。
ロボット１は作業計画に基づいて自律的行動をするが、ロボット１が現実の物体５０１〜５０６とで誤差が生じた動作をしてしまう場合がある。例えば、物体の固有情報が変化する場合がある。例えば、経時的に、物体の形状、重量や物体の位置が変化したりする。例えば、ロボット１が誤って物体に接触した場合、物体の位置が変化する。このように物体の固有情報が変化した場合でも、タグリーダライタ４によってタグ５０１ａ〜５０６ａから読み込んだ当該情報を含む物体操作用情報ＯＢに基づいて作業計画を作成してしまったのでは、ロボット１は、適切な移動や物体５０１〜５０６に対して適切な作業ができなくなり、すなわち現実の物体５０１〜５０６とで誤差が生じた動作をしてしまう。

このようなことから、ロボット１は、物体５０１〜５０６の形状等の物体５０１〜５０６の固有情報の変化を検出した場合、物体５０１〜５０６のタグ５０１ａ〜５０６ａに格納されている物体操作用情報ＯＢをタグリーダライタ４により更新する。例えば、ロボット１は、アーム３によってある物体を把持して持ち上げることができなかった場合、その結果に基づいて当該物体のタグ内の物体操作用情報ＯＢの重量の情報を更新する。また、同時に、制御部５は、自己が保持している物体操作用情報ＯＢや作業環境モデルＷＭも更新する。

ここで、この場合における、物体５０１〜５０６のタグ５０１ａ〜５０６ａに格納されている物体操作用情報ＯＢの更新は、物体５０１〜５０６に対するアーム３による処理に関する処理関連情報をタグ５０１ａ〜５０６ａに書き込む処理ともいえる。ここで、処理関連情報は、物体に対してアーム３が予定通り処理できなかった結果を示す不測結果情報を構成している。また、この場合における制御部５は、タグリーダライタ５により処理関連情報（不測結果情報）をタグに書き込む処理関連情報書き込み手段として機能している。

また、作業環境Ｗに同一の物体（物体操作用情報ＯＢが同じ物体）が複数存在する場合
には、このような物体操作用情報ＯＢの更新を同一の物体すべてについて行うようにしてもよい。すなわち、同一の物体すべてのタグ内の物体操作用情報ＯＢを更新する。例えば、その同一物体であって、タグリーダライタ４の検出範囲にある物体（タグ）について物体操作用情報ＯＢを更新する。

また、前述したようにタグリーダライタ４がタグ５０１ａ〜５０６ａから情報を読み取ることができる距離の範囲は一定であるので、ロボット１が物体５０１〜５０６に対する操作や作業をする場合には、ロボット１が物体５０１〜５０６にある程度近づく必要がある。このようなことから、ロボット１には、作業環境Ｗ内でのおおまかな走行経路の情報が基本動作情報として予め格納されており、ロボット１は、この走行経路の情報に基づいて作業環境Ｗ内を移動する。そして、ロボット１は、タグリーダライタ４によりタグ５０１ａ〜５０６ａから物体操作用情報ＯＢを読み取ることができた時点で、前述したように当該物体操作用情報ＯＢに基づいて作業計画を作成し、その作業計画に基づいて物体５０１〜５０６に対して所望の操作し、或いは所望の作業を行っている。例えば、走行経路の情報は、作業環境モデルＷＭに予め格納されている。なお、ロボット１が予め保持している基本動作情報は、走行経路の情報であることに限定されるものではなく、他の基本動作を示す情報であってもよい。

次に図４を用いて一連の処理手順を説明する。
先ず、必要データを作成等する（ステップＳ１）。具体的には、物体の製造者等が、物体操作用情報ＯＢを作成し、その作成した物体操作用情報ＯＢを物体５０１〜５０６のタグ５０１ａ〜５０６ａに書き込み（格納し）、また、ロボット１の設計者が作業計画アルゴリズム（制御プログラムＰＧ）を作成し、その作成した作業計画アルゴリズム（制御プログラムＰＧ）を制御部５に書き込む（格納する）。

続いて、ロボット１は、タグリーダライタ４により、物体５０１〜５０６のタグ５０１ａ〜５０６ａから物体操作用情報ＯＢを読み込む（ステップＳ２）。このとき、物体操作用情報ＯＢの読み込み対象になるタグは、ロボット１から一定領域内に存在する物体のタグである。
続いて、ロボット１は、タグリーダライタ４によりタグ５０１ａ〜５０６ａから読み込んだ物体操作用情報ＯＢに基づいて作業環境モデルＷＭを作成或いは更新する（ステップＳ３）。
続いて、ロボット１は、制御部５により、制御プログラム（作業計画アルゴリズム）ＰＧに基づいて、作業環境モデルＷＭを参照して、作業計画を作成する（ステップＳ４）。そして、ロボット１は、その作業計画に基づいて自律的に行動する（ステップＳ５）。ここで、ロボット１は、自律的行動により、移動し、或いは物体５０１〜５０６に対する操作や作業を行う。

このとき、ロボット１は、制御部５により、物体操作用情報ＯＢの情報の更新が必要か否かを判定する（ステップＳ６）。すなわち、制御部５は、ロボット１が現実の物体５０１〜５０６とで誤差が生じた動作をしたかを判定する。
ここで、制御部５は、ロボット１が現実の物体とで誤差が生じた動作をした場合、物体操作用情報ＯＢの更新が必要であるとして、タグ内の物体操作用情報ＯＢの更新及び作業環境モデルの更新を行う（ステップＳ７）。タグ内の物体操作用情報ＯＢの更新については、タグリーダライタ４により該当する物体のタグの物体操作用情報ＯＢを更新する。

一方、制御部５は、ロボット１が現実の物体とで誤差が生じた動作をしなかった場合、物体操作用情報ＯＢの更新が必要でないとして、自律的行動に関する処理を終了する。
以上の処理或いは動作による効果を説明する。
前述したように、ロボット１は、物体５０１〜５０６から所定の範囲内に近づくと、当
該物体５０１〜５０６のタグ５０１ａ〜５０６ａ内に格納されている物体操作用情報ＯＢを読み込み、その物体操作用情報ＯＢに基づいて作業環境モデルＭＷを作成するとともに、その作業環境モデルＭＷに基づいて作業計画を生成している。そして、ロボット１は、その作業計画に基づいて物体５０１〜５０６に対して、当該物体５０１〜５０６に要求されている所望の操作や作業を行っている。

ここで、作業環境モデルＭＷを作成するための物体操作用情報ＯＢはタグ５０１ａ〜５０６ａに格納されており、その物体操作用情報ＯＢの作成は、物体５０１〜５０６の製造者、その製造者から委託をうけた事業者等の物体５０１〜５０６の製造等に携わる者によって行われている。
従来においては、この物体操作用情報ＯＢに対応する情報をロボットの行動制御を規定するプログラムの格納時等において、ロボットに予め格納しておく必要があり、さらに、その情報の作成は、ロボットの設計者等のロボットの行動制御を設計する者自身が行っていた。

しかし、ロボットが扱う物体は作業環境に応じて無限に存在し、それをロボットで処理しようと考えた場合、ロボットの設計者等がロボットの作業環境を観察し、それを解釈し、その特徴部分を判断し、さらに、その判断に基づいて作業環境の情報を作成するのは困難である。
これに対して、タグ５０１ａ〜５０６ａに格納されている物体操作用情報ＯＢの作成は、物体５０１〜５０６の製造者、その製造者から委託をうけた事業者等の物体５０１〜５０６の製造等に携わる者によって行われている。すなわち、物体５０１〜５０６について詳細を知っており、専門知識を有する者が、物体操作用情報ＯＢを作成している。

これにより、ロボットの設計者等に代わって物体５０１〜５０６の製造者が物体操作用情報ＯＢを作成することで、ロボットの設計者等の負担を軽減することができる。さらに、物体について詳細を知っており、専門知識を有する者が物体操作用情報ＯＢを作成することで、物体の固有情報を正確に示す物体操作用情報ＯＢを作成することができる。これにより、ロボット１が物体を正確に把持する等、ロボット１が物体を正確に取り扱うことができるようになる。

また、タグ５０１ａ〜５０６ａの物体操作用情報ＯＢを更新するだけで、最新の物体操作用情報ＯＢでロボット１に物体５０１〜５０６を操作させることができるようになる。この場合、その更新は、物体５０１〜５０６の製造者等やロボット１が行うことになる。
前述したように、ロボット１が現実の物体とで誤差が生じた動作をした場合、ロボット１が物体操作用情報ＯＢを更新している。これにより、物体操作用情報ＯＢを更新した物体を操作する場合、ロボット１は最新の物体操作用情報ＯＢに基づいて物体を操作することができる。このとき、最新の物体操作用情報ＯＢに基づいて行う物体の操作（制御内容）は、更新前の物体操作用情報ＯＢに基づいて行った物体の操作（制御内容）と異なるものとなる。

これにより、ロボット１が物体を正確に把持する等、ロボット１が物体を正確に操作することができるようになる。例えば、作業環境Ｗ内に複数のロボットが存在するような場合において一のロボットが物体操作用情報ＯＢを更新することで、その更新以降では、他のロボットは、最新の物体操作用情報ＯＢに基づいて物体を操作するので、これにより、他のロボットによる物体の操作は正確なものになる。

また、前述したように、作業環境Ｗに同一の物体（物体操作用情報ＯＢが同じ物体）が複数存在する場合には、このような物体操作用情報ＯＢの更新を同一の物体すべてについて行っている。これにより、ロボット１は、物体に対して誤差を生じた動作をした後、そ
の物体と同一物体であれば、どの物体についても正確に操作することがきるようになる。
以上、本発明の実施の形態について説明した。しかし、本発明は、前述の実施の形態として実現されることに限定されるものではない。

すなわち、前述の実施の形態では、処理手段が、操作手段としてのアーム３や移動手段としての移動台車２である場合を説明し、さらにその操作内容や作業内容である処理内容を具体的に説明した。しかし、処理手段や処理内容はこれに限定されないことはいうまでもない。
また、前述の実施の形態では、タグ５０１ａ〜５０６ａがＲＦＩＤである場合を説明した。しかし、これに限定されないことはいうまでもなく、タグ５０１ａ〜５０６ａは無線により情報の読み書きができるものであればよい。

また、タグリーダライタ４は、タグ５０１ａ〜５０６ａに対して情報の読み書きをできるものであればどのようなものでもよい。また、タグ５０１ａ〜５０６ａに対して情報を書き込む必要がない場面では、ロボット１は、タグリーダライタ４に代えて、読み取り専用のタグリーダを備えるようにしてもよい。
また、前述の実施の形態では、物体操作用情報ＯＢが含む物体固有の情報として、物体の幾何学的形状、色及び重量の情報を挙げて説明した。しかし、これに限定されないことはいうまでもない。すなわち例えば、物体操作用情報ＯＢが含む物体固有の情報が、材質の情報であってもよい。

また、物体操作用情報ＯＢは、物体がどのような目的で、どのようにロボットに扱われるかを物体の製造者等が期待する内容を示すものであってもよい。また、物体操作用情報ＯＢの形態は、数値情報、ディジタル情報或いは言語情報を示すものであれば、どのような記述形態のものであってもよい。このような記述形態であれば、タグ５０１ａ〜５０６ａに物体操作用情報ＯＢを書き込むことは、現在の情報工学や計算機工学の技術を活用すれば可能だからである。

また、物体操作用情報ＯＢが、ロボット１に物体を操作或いは作業させるためのプログラムであってもよい。この場合、ロボット１は、プログラムである物体操作用情報ＯＢの内容を実行するように行動し、物体に対する操作や作業を行う。
また、ロボット１に撮像部を備えてもよい。これにより、撮像部とタグリーダライタ４とで協働して、物体を認識し、物体に対する操作や作業をすることができる。
また、前述の実施の形態では、作業環境に存在する物体の数を具体的なものとして説明したが、これに限定されないことはいうまでもない。

作業環境で物体に対する操作又は作業をするロボットの様子を示す図である。 タグが装着された物体を示す図である。 前記ロボットの構成を示すブロック図である。 前記ロボットによる処理を含むシステム種々の処理を示すフローチャートである。 従来における、ある作業環境におけるロボットの自律的行動による作業の説明に使用した図である。 従来において、ロボットが使用するデータやプログラムを、当該ロボットに格納する方法の説明に使用した図である。

符号の説明

１ ロボット
２ 移動台車
３ アーム
４ タグリーダライタ
５ 制御部
６ 駆動部
５０１〜５０６ 物体
５０１ａ〜５０６ａ タグ
５１０ 製品（物体）
５１０ａ タグ
ＯＢ 物体操作用情報
ＰＧ 制御プログラム
Ｗ 作業環境
ＷＭ 作業環境モデル

Claims (4)

1. 作業全般の行動を規定するものであり、物体の処理に用いる処物体処理用情報を含めて作成された作業環境のモデルに基づいて行動するロボットにおいて、
   前記物体処理用情報を当該物体に付されている非接触型タグから非接触で読み取るタグリーダと、
   前記物体に対する処理を行う処理手段と、
   前記タグリーダが読み取った前記物体処理用情報に基づいて、前記処理手段により前記物体に対する処理を行う制御手段と、
   前記タグに情報を書き込むタグライタと、を備え、
   前記物体に対して前記処理手段が予定通り処理できなかった場合には、その処理結果を基に、当該物体に付されている前記タグ及び当該物体と同一の他の物体に付されている前記タグに書き込まれている前記物体処理用情報を、前記タグライタを用いて更新することを特徴とするロボット。
2. 前記物体処理用情報は、前記物体の形状又は重量のうちの少なくとも一方の情報であり、前記処理手段は、前記物体を操作するものであり、前記制御手段は、前記物体の形状又は重量の情報に基づいて前記物体に対する処理手段の操作位置を設定することを特徴とする請求項１に記載のロボット。
3. 作業全般の行動を規定するものであり、物体の処理に用いる処物体処理用情報を含めて作成された作業環境のモデルに基づいて行動するロボットによる物体処理方法において、
   前記物体に付される非接触型タグに物体において処理の対象になる物体処理用情報を記憶させ、
   前記ロボットは、前記タグからタグリーダにより非接触で前記物体処理用情報を読み取り、その読み取った物体処理用情報に基づいて、処理手段により物体に対する処理を行い、前記物体に対して前記処理手段が予定通り処理できなかった場合には、その処理結果を基に、当該物体に付されている前記タグ及び当該物体と同一の他の物体に付されている前記タグに書き込まれている前記物体処理用情報を、前記タグライタを用いて更新することを特徴とする物体処理方法。
4. 前記物体処理用情報は、前記物体の形状又は重量のうちの少なくとも一方の情報であり、前記処理手段は、前記物体を操作するものであり、前記ロボットは、前記物体の形状又は重量の情報に基づいて前記物体に対する処理手段の操作位置を設定することを特徴とする請求項３に記載の物体処理方法。

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