JP6359756B2 - マニプレータ、マニプレータの動作計画方法、および、マニプレータの制御システム - Google Patents

Description

本発明は、未知の環境で動作する移動型マニプレータの動作を生成する方法、および当該方法を用いる装置とシステムに関する。

自律移動マニプレータは、倉庫や工場などの施設において、ヒトの活動を支援したり代替したりするものとして、実用化が期待されている。こうした自律移動マニプレータには、ヒトと同等の柔軟性と迅速性が求められる。

移動マニプレータは、一般に、前進・後退・旋回などにより自身を移動させる移動台車部と、移動台車部に取り付けられた、１つ以上の回転関節機構を有するアーム部と、アーム部の先端に取り付けられたエンドエフェクタ部とを有する。エンドエフェクタ部は、特定の物体を把持したり、移動させたりすることができる。例えば、ロボットハンドや磁石である。こうした、エンドエフェクタ部による物体の把持や移動を、物体に対する操作と呼称する。

マニプレータによって、ある特定の物体に対して操作を与えるためには、アーム部の回転関節角度を変更することで、エンドエフェクタ部を所定の位置および方向（以下、位置および方向を合わせて、姿勢と称する）に移動させる。現在のエンドエフェクタの姿勢から、目標とするエンドエフェクタ姿勢まで移動させるための、アーム部の関節角度値の時系列変化（以下、アーム軌道と称する）を決定する方法を、動作計画と呼ぶ。

ここで、複数の関節を有するマニプレータでは、あるエンドエフェクタの姿勢に対応する、アーム部関節角度の組み合わせ（以下、形態と称する）は複数存在する。従って、アーム部が周辺の障害物と衝突したり、エンドエフェクタが予期せぬ経路で移動したりしないように、適切なアーム部の形態を選択して、動作計画を行う必要がある。

現在形態から目標形態に至るアーム軌道の動作計画を行うために、非特許文献１、２に開示されるような、乱数を利用したサンプルベース探索動作計画法という技術が提案されている。これは、平易に説明すれば、乱数を利用して、アーム部の取り得る様々な形態を繰り返し生成し、それらをグラフ理論に基づいて時系列に連続した形態を探索することで、移動経路を生成する方法である。

また、特許文献１では、複数の把持形態に至るアーム部の移動経路における形態を各々計算し、可操作度と呼ばれる各々の形態の取り易さの評価値を算出する処理を行い、この評価結果に基づいた把持形態を選択する技術が公開されている。

特開２００９−１７２６８５

L. E. Kavraki et al., "Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces", IEEE Transactions on Robotics and Automation, vol 12, issue 4, pp. 566-580, 1996. S. M. LaValle, "Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning", Technical Report, Computer Science Department, Iowa State University, 1998.

移動型マニプレータにおいては、マニプレータと対象物の位置関係は限定されないため、全ての状況を網羅したアーム部の目標形態を予め教示することはできない。そのため、移動型マニプレータにおいては、状況に応じてアーム部の目標形態を自律的に生成し、現在形態から目標形態に至る動作計画も自律的に行う必要がある。

非特許文献１および２記載の技術は、アーム部の目標形態を含めた、全てのアーム部の取り得る形態を網羅的に探索して、アーム軌道を生成することが可能である。しかしながら、このように目標形態を含めて網羅的に探索する場合、膨大な数の繰り返し処理が必要となる。そのため、適切な移動経路が生成されるまでに長時間を要したり、探索を短時間で打ち切った場合は、目標形態まで大きく迂回して達するような不自然なアーム軌道が生成されたりすることが課題となる。従って、短時間でアーム軌道探索を終えるためには、目標形態を一意に指定することが有効な手段となる。

一方、特許文献１記載の技術は、目標アーム形態を可操作度によって決定しているため、アーム形態を一意に決めることができない。これは、複数の回転関節を有するアーム部においては、同一の可操作度を持つ形態が複数存在しうるためである。

上記を鑑み、本発明が解決する課題は、マニプレータにおいて、動作時に適切なアーム部の目標形態を決定し、それに基づいてアーム部の自然かつ迅速な動作が可能な動作計画を行うマニプレータの制御方法を提供することにある。

本願において開示される発明のうち代表的なものを挙げれば、マニプレータの第一関節の回転軸と所定の基準点とを結ぶ直線を基準直線とし基準直線より定まる特異点形態として特異点形態に最も近い距離にある形態を目標形態として、所定の形態から目標形態に至るアーム軌道を探索することを特徴とするマニプレータの動作計画方法である。

本発明の他の側面は、複数の回転関節を備えたアーム部と、エンドエフェクタ部を備えたマニプレータにおいて、アーム部と関連付けられた基準点を所望の位置に位置づけるために情報処理装置で実行される動作計画方法である。この方法において、マニプレータの第一関節の回転軸と基準点とを結ぶ直線を基準直線として設定する第１の処理、基準直線より定まるアーム部の形態を特異点形態として設定する第２の処理、基準点を所望の位置に位置づけるためにアーム部が取り得る形態のうち、特異点形態に最も近い距離にあるアーム部の形態を目標形態として設定する第３の処理、目標形態に至るアーム軌道を探索する第４の処理、を備えることを特徴とする。

本発明の他の側面は、移動台車部と、移動台車部に搭載されたアーム部と、アーム部の動作を制御する制御部を有し、アーム部は、移動台車側から順番に第一関節および第二関節を備え、制御部は、第二関節を基準にして移動台車部と反対側のアーム部に関連付けて、基準点を設定し、基準点を所望の位置に位置づけるアーム部の移動制御を行うマニプレータの制御システムである。このシステムは、基準点を所望の位置に位置づけるために取り得るアーム部の形態を、複数の候補形態として算出する第１の機能と、基準点と第一関節を結ぶ基準直線を算出する第２の機能と、基準直線に一致するアーム部の形態を、特異点形態として算出する第３の機能と、特異点形態との比較結果に基づいて、複数の候補形態から１つのアーム部の形態を選択し、目標形態として設定する第４の機能と、目標形態に至るための、第一関節および第二関節の動作を決定する第５の機能と、を有する。

本発明の他の側面は、移動台車部と、移動台車部に搭載されたアーム部を有するマニプレータであって、アーム部は、移動台車側から順番に第一関節、第二関節および第三関節を備え、アーム部は、第三関節の前記移動台車部と反対側の部位に設定された基準点を、所望の位置に位置づける移動制御装置により駆動されるものである。移動制御は、基準点を所望の位置に位置づけるために取り得るアーム部の形態を、複数の候補形態として算出する第１の機能と、基準点と前記第一関節を結ぶ基準直線を算出する第２の機能と、基準直線に重なるアーム部の形態を、特異点形態として算出する第３の機能と、特異点形態との比較結果に基づいて、複数の候補形態から１つのアーム部の形態を選択し、目標形態として設定する第４の機能と、目標形態に至るための、第一関節、第二関節および第三関節の動作を決定する第５の機能と、により実行される。

本発明の他の側面は、上記の移動台車部を所望の位置まで自動的に移動させ、所望の位置に到達した後に、上述のアーム部の制御を行って、物品の操作を行う物品操作システムまたは物品操作方法を含む。このようなシステムまたは方法においては、予め操作対象とする物品を配置した個所を記憶しておき、その近傍まで移動台車を移動させ、しかるのち、物品を操作するためにアーム部を制御する。

以上のように本発明は、特異点形態という基準を用いることにより、所望の動作を行うに当たってアーム部がとるべき形態を、一意に決定することができる。

以上の発明において、関節の数は３個以上あってもよい。また、アーム部の先端その他には、エンドエフェクタとしてロボットハンド、磁石その他の、物品を操作する機構を備えてもよい。また、各種のセンサを備えつけてもよい。センサにより、基準点やアームの位置を検知して制御することにより、障害物を避ける等さらに複雑な操作をすることができる。

特異点形態との距離を算出する方法は種々あり得るが、一例をあげれば、特異点形態における各回転関節機構の角度と、アーム部が取り得る形態における各回転関節機構の角度の差の二乗を総和した値の平方根を用いて、前記距離を評価するようにすれば、アーム部を制御するシステムが通常用いるデータを使って、容易に計算することができる。

なお、アーム部を制御する制御部は、全てが移動台車部に搭載されてもよい。あるいは、その一部または全部が移動台車部外にあって、無線もしくは有線回線によって接続されていてもよい。

本発明によるマニプレータは、動作時に適切なアーム部の目標姿勢を自律的に決定され、それに基づいて自然かつ迅速な動作が可能なアーム部の軌道が生成できる。

上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

ピッキングロボットシステム１の構成の一例を示した斜視図である。 ピッキングロボットシステム１において、物品をピッキングする一連の動作の一例を示した流れ図である。 ピッキング指示４０１に含まれるデータの一例を示した表図である。 移動指示４０２に含まれるデータの一例を示した表図である。 自律移動マニプレータ１００の具体的な構成の一例を示した側面図である。 自律移動マニプレータ制御部１１０の具体的な構成の一例を示したブロック図である。 自律移動マニプレータ１００の棚前に移動する動作の一例を示したフローチャートである。 自律移動マニプレータ１００のピッキング物品姿勢観測動作の一例を示すフローチャートである。 自律移動マニプレータ１００のピッキング動作の一例を示すフローチャートである。 動作計画部１１５０の具体的な構成の一例を示したブロック図である。 自律移動マニプレータ１００のピッキング動作の一例の模式図である。 動作計画部１１５０の動作の一例を示したフローチャートである。 自律移動マニプレータ１００において物品を把握するアーム部形態の例を示した模式図である。 自律移動マニプレータ１００において物品を把握するアーム部形態の例を示した模式図である。 自律移動マニプレータ１００において物品を把握するアーム部形態の例を示した模式図である。 動作計画部１１５０の具体的な構成の一例を示したブロック図である。 自律移動マニプレータ１００において物品を把握するアーム部形態の例を示した模式図である。

以下、本発明の実施の形態について添付図面を参照して説明する。なお、全ての図面において、実施形態が異なる場合であっても、同一または相当する部材については同一の符号を付し、共通する説明は繰り返さない。

本明細書等における「第１」、「第２」、「第３」などの表記は、構成要素を識別するために付するものであり、必ずしも、数または順序を限定するものではない。また、構成要素の識別のための番号は文脈毎に用いられ、一つの文脈で用いた番号が、他の文脈で必ずしも同一の構成を示すとは限らない。また、ある番号で識別された構成要素が、他の番号で識別された構成要素の機能を兼ねることを妨げるものではない。

図面等において示す各構成の位置、大きさ、形状、範囲などは、発明の理解を容易にするため、実際の位置、大きさ、形状、範囲などを表していない場合がある。このため、本発明は、必ずしも、図面等に開示された位置、大きさ、形状、範囲などに限定されない。

＜ピッキングロボットシステム、およびその動作＞
本実施例では、通販倉庫における商品の出し入れなどを想定した、自律移動マニプレータによって棚からの物品のピッキング作業を行う、ピッキングロボットシステムについて具体的に説明する。ここで、ピッキング作業とは、指定された物品を、それらが収められている棚から取りだす作業を指す。

図１は、本実施例にかかるピッキングロボットシステム１の構成の一例を示した図面である。ピッキングロボットシステム１は、１台以上の自律移動マニプレータ１００と、１台以上の棚２００と、１台以上の搬送ロボット３００と、少なくとも１つの管理コンピュータ４００と、入力端末５００とから構成される。

自律移動マニプレータ１００は、前進・後退・旋回などにより自身を移動させる移動台車部１０１と、移動台車部１０１に取り付けられた１つ以上の回転関節を有するアーム部１０２と、アーム部の先端に取り付けられたエンドエフェクタ部１０３と、自律移動マニプレータ制御部１１０とを備える。エンドエフェクタ部１０３により、所定の物体を把持したり、移動させたりすることができる構成である。

ラック２００には、１つ以上の物品９００が棚板２１０の上に収納され、ピッキングロボットシステム１内の所定のラック配置エリア２０００に設置される。

搬送ロボット３００は、自律移動マニプレータ１００の移動台車部１０１と同様に、前進・後退・旋回などにより自身を移動させることが可能な構成となっている。また、搬送ロボット３００は、その上部が平面となっており、ピッキングトレイ３１０を積載可能な構造を備える。なお、自律移動マニプレータ１００と搬送ロボット３００を合体させ、１つの装置として構成することもできる。

管理コンピュータ４００は、ピッキングロボットシステム１の全体を管理し運用する。管理コンピュータ４００と、自律移動マニプレータ１００との間は、無線での通信が可能な構成であり、それぞれに図示されない送信部、受信部とを設けた構成となっている。同様に、管理コンピュータ４００と、搬送ロボット３００との間も、無線での通信が可能な構成であり、それぞれに図示されない送信部、受信部とを設けた構成となっている。

入力端末５００はＰＣなどとして実装され、入力端末５００と、管理コンピュータ４００とは、有線ないし無線での通信が可能であり、それぞれに図示されない送信部、受信部を設けた構成となっている。なお、入力端末５００は、ＰＣなどで実装されると説明したが、これに限定するものではなく、有線ないし無線で管理コンピュータ４００との通信可能な媒体であればよい。たとえば、携帯電話機器やタブレット端末など様々な形態も取り得るし、複数のコンピュータから構成されるサーバーシステムであってもよい。

図２は、本実施例にかかるピッキングロボットシステム１において、物品をピッキングする一連の動作の一例を示したフロー図面である。本図面は、簡単のため１台のピッキングロボットと、１台の搬送ロボットが動作する例を示す。

図２において、破線Ａ１で囲まれた部分は入力端末５００にかかる動作を、破線Ａ２で囲まれた部分は管理コンピュータ３００にかかる動作を、破線Ａ３で囲まれた部分は自律移動マニプレータ１００にかかる動作を、破線Ａ４で囲まれた部分は搬送ロボット３００にかかる動作を、それぞれ示す。

まず、オペレータは入力端末５００を用いて、１つ以上の物品からなる出荷物品のオーダーを管理コンピュータ４００に入力する（Ｓ１１）。管理コンピュータ４００は、どの物品９００がどの棚２００（あるいはさらにどの棚板２１０）にあるか等の物品管理情報データを、保持またはアクセス可能である。また、棚２００の配置（位置）情報データも、保持またはアクセス可能である。

管理コンピュータ４００は、出荷物品が収められているラック２００の設置場所などから、効率的にピッキングを行うために、出荷物品をピッキングする順番を定め、ピッキング物品リストを作成する（Ｓ２１）。そして、ピッキングする物品の順番に従い、自律移動マニプレータ１００と、搬送ロボット３００との移動経路が干渉したり、迂回経路をとることでピッキング時間が増大したりしないように、自律移動マニプレータ１００と搬送ロボットそれぞれの移動経路を計画する（Ｓ２２）。そして、自律移動マニプレータ１００に対してはピッキング指示４０１を、搬送ロボット３００に対しては移動指示４０２を、それぞれ送信する（Ｓ２３およびＳ２４）。ここで、ピッキング指示４０１に含まれるデータの一例を図３、移動指示４０２に含まれるデータの一例を図４に、それぞれ示す。

図３において、ピッキング指示４０１には、オーダー毎に固有に割り当てられた識別子であるオーダーＩＤと、ピッキング物品の種類毎に固有に割り当てられた識別子であるピッキング物品ＩＤと、ピッキング物品が収められているラック２００に個別に割り当てられたラックＩＤと、ラック２００において物品が収納されている棚板２１０を個別に示す棚板ＩＤと、ラック２００の前にピッキングできる位置に移動するための移動経路データと、搬送ロボット３００を停止させる位置を示す搬送ロボット停止地点データを含む。

図４において、移動指示４０２には、オーダー毎に固有に割り当てられた識別子であるオーダーＩＤと、ピッキングする自律移動マニプレータ１００の近傍に移動するための移動経路データとを含む。

図２に戻り説明を続ける。自律移動マニプレータ１００は、管理コンピュータ４００から、ピッキング指示４０１を受信すると、まずピッキング指示４０１に含まれる移動経路データに従い、ピッキング物品が収められているラック２００の前方まで移動する（Ｓ３１）。ここで、ラック２００の前方とは、自律移動マニプレータ１００が備えるアーム部１０２によって、ピッキング指示４０１によって指定されたピッキング物品を、ラック２００よりピッキング可能な範囲である。そして、ピッキング物品が収められているラック２００の前まで移動が完了すると、ラック２００の棚板２１０における物品の詳細な姿勢（位置および方向）を観測する（Ｓ３２）そして、観測された物品位置および方向に基づき、ピッキングを実施する（Ｓ３３）。なお、Ｓ３１からＳ３３に至る物品のピッキングにかかる動作の詳細は後述する。

一方、搬送ロボット３００は、管理コンピュータ４００から、移動指示４０２を受信すると、移動指示４０２に含まれる移動経路データに従い、物品のピッキングを実施する自律移動マニプレータ１００の近傍である。ここで、近傍とは、自律移動マニプレータ１００が備えるアーム部１０２の到達範囲内である。

ここで、ピッキング指示から自律移動マニプレータ１００による物品のピッキングに至る動作（Ｓ２３、Ｓ３１、Ｓ３２）と、移動指示から搬送ロボット３００による自律移動マニプレータ近傍までの移動に至る動作（Ｓ２４、Ｓ４１）とは並列に実施される。そして、Ｓ３２とＳ４１の動作の両方が完了すると、管理コンピュータ４００は、自律移動マニプレータ１００に収納指示を送信する（Ｓ２５）。自律移動マニプレータ１００は、収納指示を受信すると、ピッキングした物品を、搬送ロボット３００が積載するピッキングトレイ３１０に収納する（Ｓ３３）。

管理コンピュータ４００は、ステップＳ２１にて作成したピッキング物品リストに含まれる物品の全てがピッキングされたかを確認し（Ｓ２６）、完了していない場合は、再びステップＳ２２からＳ２６に至る一連の処理を繰り返す。

一方、ピッキング物品リストに含まれる物品の全てがピッキングされた場合、管理コンピュータ４００は、搬送ロボット３００に、出荷エリアまでの移動経路データを含む移動指示４０２を送信する（Ｓ２７）。搬送ロボット３００は、管理コンピュータ４００より、移動指示４０２を受信すると、移動指示４０２に含まれる移動経路データに従い、出荷エリアへと移動することで（Ｓ４２）、ピッキング動作は完了となる。

＜自律移動マニプレータの構成＞
図５は、本実施例にかかる自律移動マニプレータ１００の具体的な構成の一例を示した図面である。

移動台車部１０１は、移動台車の進行方向（図面左手方向）に対して左右に取り付けられる２つの駆動車輪１０１１と、前後に２つ設けられたキャスタ１０１２と、周囲環境計測センサ１０１３とを更に備える。二つの駆動車輪１０１１は、独立して動作するもとのとして、駆動車輪１０１１の回転速度を制御することで、移動台車部１０１は、前進・後退・旋回などの所定の平面移動を出来る構成である。キャスタ１０１２は、移動台車部の走行に伴い車体が前後に傾くのを防ぐために前後に設けられる。なお、本発明において自律移動マニプレータ１００の走行構成は、この移動台車部１０１の構成に限るものではなく、床面上の任意の位置姿勢に移動可能であれば良い。例えば、車輪軸を変更するステアリングを有する車輪を用いても良く、全方位移動可能なオムニホイールを用いても良く、脚型機構であっても良い。

周囲環境計測センサ１０１３は、水平面上の障害物位置の分布を計測するレーザ距離センサとして実装される。ただし、本発明における周囲環境計測センサ１０１３は、レーザ距離センサに限ったものではなく、自律移動マニプレータ１００の位置及び向きを認識するために十分な情報を取得可能とするものであれば良い。

アーム部１０２は、移動台車部１０１に固定され、固定された端から順に、６個の回転関節機構１０２１、１０２２、１０２３、１０２４、１０２５、１０２６が、直列に接続される。関節機構１０２１、１０２２、１０２３、１０２４、１０２５、１０２６は、それぞれ図中にＪ１，Ｊ２，Ｊ３，Ｊ４，Ｊ５，Ｊ６によって示される矢印方向に、自身より延伸方向にある部位を回転させる機能を持つ。すなわち、この６つの回転自由度により、アーム部１０２の先端に取り付けられたエンドエフェクタ部１０３を、所定の３次元空間範囲内で任意の位置および姿勢に移動させることが可能である。

エンドエフェクタ部１０３は、アーム部に固定される方向を基端として、更に延伸方向に２つの指機構１０３１ａと１０３１ｂとを備え、指機構１０３１ａおよび１０３１ｂを制御することにより、所定の大きさの任意の物体を把持可能である。なお、本発明において、エンドエフェクタ部１０３の構成は、ピッキング物品を把持可能な構成であれば、これに限るものではない。たとえば、３つ以上の指機構１０３１を備える多指グリッパや、真空吸着により物体を把持する吸着グリッパなどであってもよい。

エンドエフェクタ部１０３には、更に物品計測センサ１２０を備える。物品計測センサ１２０は、視野内の障害物位置の分布を計測する距離画像センサ（デプスカメラとも呼ばれる）として実装される。ただし、本発明における物品計測センサ１２０は、距離画像センサに限ったものではなく、ピッキングする物品の姿勢を認識するために十分な情報を取得可能とするものであれば良く、カメラと距離画像センサなど複数のセンサの組み合わせとして実装されても良い。本実施例では、エンドエフェクタ部１０３の上に物品計測センサ１２０が取り付けられており、指機構１０３１の延伸方向に視野を向けているが、本発明における物品計測センサ１２０の取付け方法はこれに限ったものではない。たとえば、指機構１０３１の延伸方向に対して、仰角を設けることで、物品計測センサ１２０の視野と指機構１０３１の干渉を防ぐといった取付け方法であってもよい。

図６は、自律移動マニプレータ制御部１１０の具体的な構成の一例を示した図面である。本実施例にかかる自律移動マニプレータ制御部１１０は、機能ブロックとして、全体管理部１１００、送信部１１０１、受信部１１０２、画像認識部１１１０、物品データベース１１１１、空間管理部１１２０、作業手順計画部１１３０、作業手順データベース１１３１、動作遂行部１１４０、動作計画部１１５０、アーム制御部１１６０、エンドエフェクタ制御部１１７０、走行管理部１１８０、周囲環境地図１１８２、および移動台車制御部１１８２を備える。

全体管理部１１００は、受信部１１０２によって受信される管理コンピュータ４００からのピッキング指令４０２に基づき、自律移動マニプレータ制御部１１０が具備する各機能ブロックへの詳細な処理指令を与える機能を有する。同時に、各機能ブロックの処理結果に基づき、管理コンピュータ４００へと、自律移動マニプレータ１００の状況を送信する。

画像認識部１１１０は、物品計測センサ１２０によって計測される視野内の障害物位置の分布と、物品データベース１１１１に格納される物品情報と、全体管理部１１００から与えられるピッキング物品ＩＤとを用いて、所定の画像処理により、ピッキングする物品もしくは視野内の障害物の姿勢を算出する機能を有する。

空間管理部１１２０は、画像認識部１１１０によって算出されたピッキングする物品や障害物の姿勢（周囲物体姿勢情報と称する）を記憶しておき、必要に応じて、各機能ブロックへと供給する機能を有する。

作業手順計画部１１３０は、ピッキング作業手順を計画する機能ブロックである。ここで、ピッキング作業手順とは、自律移動マニプレータ１００が備えるアーム部１０２もしくはエンドエフェクタ部１０３を、所定の空間範囲内において、どの姿勢に、どの順番で移動させるかを規定した手順のことを示す。作業手順データベース１１３１には、ピッキングする物品の形状と、棚板２１０の高さなど物品の収納されている所定の空間範囲に応じて決定される、作業手順テンプレートが格納されている。作業手順計画部１１３０は、全体管理部１１００から与えられるピッキング物品ＩＤおよび棚板ＩＤと、作業手順データベース１１４１が記憶する作業手順テンプレートと、全空間管理部１１２０が記憶する周囲物体姿勢情報とを用いて、ピッキング作業手順を計画する。

動作遂行部１１４０は、全体管理部１１００からの処理指令に基づいて、具体的なピッキング動作を遂行するための処理を行う機能ブロックである。動作遂行部１１３０は、全体管理部１１００からの処理指令に基づいて、ピッキング動作を遂行する。具体的には、作業手順計画部１１３０によって計画された手順に従ってアーム部１０２もしくはエンドエフェクタ１０３を動作させために、動作計画部１１５０に、エンドエフェクタ部１０３などの自律移動マニプレータ１００の所定の部位の目標姿勢を与える。

動作計画部１１５０は、動作遂行部１１４０から与えられる自律移動マニプレータ１００の所定の部位の目標姿勢と、空間管理部１１２０に記憶される、周囲物体姿勢情報とを用いて、アーム部１０３の動作計画を行う機能を有する。ここで、動作計画とは、アーム部１０２の現在形態から、エンドエフェクタ部１０３の目標姿勢となるアーム部１０２の形態（目標形態）に至るまでの、所定の時間刻みで、アーム部１０３が有する関節機構１０２１、１０２２、１０２３、１０２４、１０２５、１０２６の回転角を算出する処理を指す。このように算出されたアーム部１０３の各関節機構の回転角の時系列変化を、アーム軌道と呼称する。また、動作計画部１１５０が有する動作計画機能は、アーム部１０２だけではなく、エンドエフェクタ部１０３の指機構１０３１の回転角も同様に算出する処理も含む。アーム軌道と同様に、エンドエフェクタの指機構１０３１の回転角の時系列変化を、指軌道と呼称する。

アーム制御部１１６０は、動作計画部１１５０によって算出されたアーム軌道に従い、アーム部１０２の各関節機構の回転角を変化させる制御を行うと共に、アーム部１０２の各関節機構の実際の回転角を計測する機能を有する。同様に、エンドエフェクタ制御部１１７０は、動作計画部１１５０によって算出された指軌道に従い、エンドエフェクタ部１０３の指機構１０３１の回転角を変化させる制御を行うと共に、エンドエフェクタ部１０３の指機構の実際の回転角を計測する機能を有する。

走行管理部１１８０は、周囲環境計測センサ１０１３の計測結果と、周囲環境地図１１８１とを用いて、自身の平面上の位置および向きを時々刻々認識する。そして、全体管理部１１００から与えられる移動経路と、自身の位置及び向きに基づき、移動台車部１０１の左右の車輪を制御する指令を算出する機能を有する。

なお、本発明にかかる自律移動マニプレータ制御部１１０の各機能ブロックは、自律移動マニプレータ制御部１１０に実装される所定のソフトウェアによって実装されてもよいし、一部もしくは全部がFPGA（Field Programmable Gate Array）、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）などのハードウェアによって実装されてもよい。また以上の構成は、単体のコンピュータで構成してもよいし、あるいは、入力装置、出力装置、処理装置、記憶装置の任意の部分が、自律移動マニプレータ１００の内部または外部に配置され、ネットワークで接続された他のコンピュータで構成されてもよい。

＜自律移動マニプレータの動作＞
次に、図７ないし図９を参照して、本実施例にかかる自律移動マニプレータ１００において、一つの物品をピッキングする動作について説明する。当該動作においてピッキングの対象となる物品を、以降の説明では、ピッキング対象物品と呼称する。

図７は、本実施例にかかる自律移動マニプレータ１００の、棚前に移動する動作の一例を示したフローチャートであって、図２におけるステップＳ３１を具体的に説明したものである。

自律移動マニプレータ制御部の全体管理部１１００は、管理コンピュータ４００からピッキング指示４０１を受信すると（Ｓ３１０１）、作業手順計画部１１３０において、停止位置を計画する。ここで、停止位置の計画とは、ピッキング指示４０１の棚板ＩＤにより指定される棚板２１０に収納される物品をピッキングするために適した移動台車１０１の停止位置を計画することを含む。具体的には、ラック２００における前記棚板２１０の高さにより、前記棚板上方向にある物品をピッキングするために適した姿勢は異なるため、作業手順データベース１１３１に記憶される棚板ＩＤに基づいて、ピッキング指示４０１の移動経路に対する停止位置オフセットを算出する処理などが含まれる。次に、自律移動マニプレータ制御部１１００は、走行管理部１１８０に対して、移動処理指令を発行する（Ｓ３１０３）。走行管理部１１８０は、ピッキング指令４０１に含まれる移動経路に基づきラック付近まで移動し（Ｓ３１０４）、作業手順計画部１１３０によって計画された前記停止位置オフセットに基づき、ピッキング動作に適した位置に自律移動マニプレータ１００を停止させるように停止位置を微調整する。

図８は、本実施例にかかる自律移動マニプレータ１００のピッキング物品姿勢観測動作の一例を示すフローチャートであって、図２におけるステップＳ３２を具体的に説明したものである。

自律移動マニプレータ制御部１１０の全体管理部１１００は、ピッキング対象物品の姿勢を観測する前に、空間管理部１１２０に記憶される周囲物体姿勢情報を検索し（Ｓ３２０１）、対象となるピッキング対象物品の姿勢が登録されているかチェックを行う（Ｓ３２０２）。ここで、対象となるピッキング対象物品の姿勢が登録されていた場合、すなわち、当該ピッキング指示前に、同一のラック２００の棚板２１０から当該ピッキング対象物品とは異なる物品をピッキングした時に、当該ピッキング対象物品の姿勢を観測し、空間管理部１１２０に記憶させていた場合は、それを再利用する。これにより、ピッキング物品姿勢観測動作をスキップし、自律移動マニプレータのピッキング動作にかかる動作時間を短縮することができる。

空間管理部１１２０に対象となるピッキング対象物品の姿勢が登録されていない場合、作業手順計画部１１３０において撮影手順を計画する（Ｓ３２０３）。ここで、撮影手順の計画とは、ピッキング指示４０１に含まれるラックＩＤおよび棚ＩＤにより指定される棚板２１０において、物品を収納しうる収納空間を算出し、前記収納空間に対して物品計測センサ１２０の視野角と、画像処理部１１１０において物品検出処理を行うために必要な所定の解像度とから、ラック２００に対する物品計測センサ１２０の計測姿勢と計測回数とを算出する処理を含む。

次に、全体管理部１１００は、動作遂行部１１４０に、撮影動作指令を発行する（Ｓ３２０４）。動作遂行部１１４０は、前記撮影手順によって計画された物品計測センサ１２０の計測姿勢のうち１つ、自律移動マニプレータ１００の中心点を基準とした姿勢に変換し、動作計画部に１１５０に目標姿勢として指定する（Ｓ３２０５）。そして、動作計画部１１５０は、指定された物品計測センサ１２０の姿勢を目標とした、アーム軌道を計画する（Ｓ３２０６）。なお、動作計画の詳細は後述する。アーム制御部１１６０は、計画された前記アーム軌道に基づきアーム部１０２を制御することで、物品計測センサ１２０を移動させる（Ｓ３２０７）。

物品計測センサ１２０の移動が実質的に完了すると、全体管理部１１００は、画像処理部１１１０に画像処理指令を発行する（Ｓ３２０８）。画像処理部１１１０は、物品計測センサ１２０を用いた棚板２１０の収納空間の計測データを取得し（Ｓ３２０９）、計測データに対して物品および障害物の検出処理を行う（Ｓ３２１０）。検出処理では、予め物体データベース１１１１に記憶させた物品の形状モデルと、計測データを用いて所定の方法で、物品の姿勢を認識する処理を指す。なお、ここで前記物品とはピッキング対象物品だけではなく、棚板２１０上に配置されうる全ての物品を指す。ステップＳ３２１０において検出された物品の姿勢は、空間管理部１１２０によって、周囲物体姿勢情報として記憶され（Ｓ３２１１）、前述のように必要に応じて再利用される。

ステップＳ３２１０において、ピッキング対象物品が検出されるか、ステップＳ３２０３によって計画された収納空間を計測するための計測回数の動作が完了された場合、ピッキング物体姿勢観測動作を終了する（Ｓ３２１０）。ピッキング対象物品が検出されておらず、且つ、収納空間を計測するための計測回数の動作が未完了の場合は、再びＳ３２０４に戻り一連の動作を繰り返す。なお、計測回数動作が完了したが、ピッキング対象物品が検出されていない場合、自律移動マニプレータ１００の全体管理部１１００は、管理コンピュータ４００に、物品未検出エラーの報告を行う（図８には図示されない）。

図９は、本実施例にかかる自律移動マニプレータ１００のピッキング動作の一例を示すフローチャートであって、図２におけるステップＳ３３を具体的に説明したものである。ここでは、図８における物品探索動作により、ピッキング対象物品が検出され、前記ピッキング対象物品の姿勢が、空間管理部１１２０に記憶されているものとする。

まず、作業手順計画部１１２０において、ピッキング手順を計画する（Ｓ３３０１）。ここで、ピッキング手順の計画とは、ピッキング指示４０１により指定されるピッキング対象物品を、エンドエフェクタ部１０４により把持するための、ピッキング対象物品に対するエンドエフェクタの姿勢関係を計画することを含む。前記把持姿勢は、ピッキング指示４０１に含まれるピッキング物品ＩＤに紐づけて、予め作業手順データベース１１３１に記憶されているものとする。

次に、全体管理部１１００は、動作遂行部１１４０にピッキング指令を発行する（Ｓ３３０２）。動作遂行部１１４０は、空間管理部１１２０から、ピッキング対象物品と、その周囲の障害物となり得る物体の姿勢情報を検索する（Ｓ３３０３）。そして、ピッキング対象の物品の姿勢と、作業手順計画部１１２０において計画されたピッキング物品に対するエンドエフェクタ姿勢とから、自律移動マニプレータ１００の中心点を基準としたエンドエフェクタ姿勢を算出し、動作計画部１１５０に目標として指定する（Ｓ３３０４）。そして、動作計画部１１５０は、目標として指定されたエンドエフェクタ姿勢に関して動作計画を行い（Ｓ３３０５）、アーム部を移動制御する（Ｓ３３０６）。

ステップＳ３３０６のアーム部の移動が実質的に完了すると、動作遂行部１１４０は、ピッキング対象物品を把持するための指機構の姿勢を、動作計画部１１５０に指定する（Ｓ３３０７）。動作計画部１１５０は、指定された指機構の姿勢を実現する指軌道を計画する（Ｓ３３０８）。指軌道の計画とは、実質的には指定した現在の指姿勢から、把持に至る目標指姿勢を、所定の時間刻みで補間する処理に相当し、詳細な説明は割愛する。そして、エンドエフェクタ制御部は、計画された指軌道に基づき、エンドエフェクタ部１０３の指機構１０３１を制御し、ピッキング物品の把持を行う（Ｓ３３０９）。

＜自律移動マニプレータの動作計画方法＞
図１０ないし図１５を参照して、本実施例にかかる自律移動マニプレータ１００の動作計画方法について説明する。ここでは、図９におけるステップＳ３３０５に相当するピッキング動作にかかる動作計画を具体的に説明する。

図１０は、本実施例にかかる動作計画部１１５０の具体的な構成の一例を示したブロック図である。動作計画部１１５０は、マニプレータモデル１１５１と、逆運動学計算部１１５２と、基準姿勢算出部１１５３と、アーム姿勢選択部１１５４と、動作計画空間構築部１１５５と、アーム軌道探索部１１５６と、物体形状モデル１１５７とを具備する。

マニプレータモデル１１５１は、自律移動マニプレータ１００の、各機構の幾何学形状と、回転関節機構など動作部位の動作軸・動作方向・動作範囲を含んだモデルデータである。逆運動学計算部１１５２は、自律移動マニプレータ１００の所定の部位の姿勢が入力された場合、前記マニプレータモデル１１５１を用いて、自律移動マニプレータ１００の各動作部位の取り得る値を算出する機能ブロックである。たとえば、エンドエフェクタ部１０３の姿勢を入力した場合、回転関節機構１０２１、１０２２、１０２３、１０２４、１０２５の回転角度を解析的もしくは近似的に算出する機能などが含まれる。基準形態算出部１１５３は、所定の基準となるアーム形態を算出する機能ブロックであり、詳細な説明は後述する。アーム形態選択部１１５４は、基準形態算出部１１５２が算出した基準アーム形態を基に、逆運動学計算部１１５２によって算出されたアーム部形態から、適切な目標アーム形態を選択する機能ブロックであり、詳細な説明は後述する。動作計画空間構築部１１５５は、空間管理部１１２０から入力される周囲物体姿勢情報と、予め記憶された物体の形状モデルとを組み合わせて、動作計画空間を構築する機能ブロックである。アーム軌道探索部は、前記動作計画空間において、現在のアーム部１０３の形態から、アーム形態選択部１１５４が選択した目標アーム形態に至るまでの、アーム軌道を探索する機能ブロックである。

図１１は、自律移動マニプレータ１００のピッキング動作の一例の模式図である。ここで、自律移動マニプレータ１００によって、棚板２１０の上の直置きされるピッキング対象物品９００を、ピッキングする例について、動作計画部１１５０の動作を説明する。図１１では、説明を簡単にするために、自律移動マニプレータ１００のアーム部１０２の関節機構は１０２２、１０２３、１０２５の３つだけとする。すなわち、アーム部１０２およびエンドエフェクタ部１０３は、回転軸が同方向を向いた３自由度のマニプレータとして構成される。従って、エンドエフェクタ部１０４は図中に示すｘ軸およびｚ軸によって示される２次元平面内で、所定の範囲内における任意の姿勢（位置および方向）をとり得る。

図１２は、本実施例にかかる動作計画部１１５０の動作の一例を示すフローチャートである。前述のように、動作計画部１１５０が動作計画を実施するにあたり、動作遂行部１１４０よりエンドエフェクタ目標姿勢が指定される（Ｐ１）。動作遂行部１１４０より指定される前記エンドエフェクタ目標姿勢を、図１１では指機構１０３１ｘａおよび１０３１ｘｂとして示す。すなわち、エンドエフェクタ目標姿勢は、ピッキング対象物品９００を、指機構１０３１ｘａおよび１０３１ｘｂによって把持点Ｐによって把握する姿勢として指定されている。ここで把握点Ｐは、ピッキング対象物９００を、指機構１０３１によって把握するために適した姿勢として、作業手順計画部１１２０により計画された点である。

次に動作計画部１１５０は、逆運動学計算部１１５２を用いて、把握点Ｐによってピッキング対象物品９００を把握するエンドエフェクタ目標姿勢を実現するための、アーム形態を算出する（Ｐ２）。一般に、同一方向に関節回転軸を有するマニプレータでは、所定のエンドエフェクタの姿勢に対応する、アーム部形態は複数存在する。

図１３に、複数のアーム形態の一例を示す。図１３に示すように、把握点Ｐによってピッキング対象物品９００を把握するエンドエフェクタ目標姿勢を実現するアーム部形態は、移動台車部１０１を始点として、関節機構１０２２、１０２３ａ、１０２５の順に構成される形態（上肘形態と呼称する）と、同様に移動台車部１０１を始点として、関節機構１０２２、１０２３ｂ、１０２５の順に構成される形態（下肘姿勢と呼称する）の２種類が存在する。

ここで、下記数１に示すアーム形態の取り易さを示す可操作度を計算する。なお、可操作度は、数１のように計算されるスカラ量である。

ただし、Ｊ（ｑ）は、アーム部１０２のヤコビ行列であり、アーム部１０３の関節機構１０２２、１０２３、１０２５の回転角度をθ_１０２２、θ_１０２３、θ_１０２５として（図１１参照）、エンドエフェクタ部１０３の基点の位置座標をｘ、ｚ、方向をψとしたとき（図１１参照）、数２に示される関係式であらわされるものである。

ここで、関節機構１０２２と１０２３間の直線距離をＬ_２、関節機構１０２３と１０２５の間の直線距離をＬ_３すると、図１２に示す自律移動マニプレータ１００において、所定のアーム形態の可操作度ｗは下記数３によって算出される。

数３より明らかなように、図１２に示す自律移動マニプレータ１００の可操作度は、関節機構１０２３の角度だけによって決まる。

図１３Ａを参照して、上肘姿勢および下肘姿勢の可操作度に着目すると、上肘姿勢の関節機構１０２３が成す角度^ａθ_１０２３と下肘姿勢の関節機構１０２３が成す角度^ｂθ_１０２３とでは、^ａθ_１０２３＝−^ｂθ_１０２３が成立し、同一の可操作度となる。従って、特許文献１記載の技術のように、可操作度に着目しても、アーム部形態は一意に決定されない。

そこで、本実施例にかかる動作計画部１１５０は、アーム部形態を一意に決定するために、基準形態算出部１１５３において、動作遂行部１１４０から指定される目標形態から一意に決まる基準直線を算出する（Ｐ３）。基準直線の具体的な一例を、図１３に直線Ｌとして示す。すなわち、基準直線Ｌは、把握点Ｐと、回転関節１０２２の回転軸を結ぶ直線である。そして、基準直線Ｌ上に各関節機構が位置するアーム部形態を算出する（Ｐ４）。

図１４に示されるように、このアーム部形態は、回転関節機構１０２２、１０２３、１０２５が基準直線Ｌ上に配置されたアーム形態である。この形態を、以降の説明では基準形態と呼称する。

次に、アーム部形態選択部１１５４において、逆運動学計算部で算出された複数のアーム部形態（図１２の例では上肘形態と下肘形態）について、基準形態との距離を算出する。ここで距離の一例として、各回転関節機構の角度差の二乗を総和した値の平方根を用いる方法などがある。そして、算出された前記距離の最も小さいものを、アーム部の目標形態として、アーム軌道探索部１１５６に出力する（Ｐ５）。従って、図１２の例においては、下肘姿勢がアーム部の目標形態として選択され、アーム軌道探索部１１５６に出力される。

図１３Ｂに回転関節機構の角度差を図示する。下側のアーム部形態の場合、関節１０２２の角度差はＡ１−Ａ２であり、関節１０２３ｂの角度差はＢ１−Ｂ２である。同様に他の関節についても角度差を測定し、それらの二乗を総和した値の平方根を求める。これを、上側のアーム部形態と下側のアーム部形態について計算し、比較すると、図１３Ｂの場合は、下側のアーム部形態のほうの距離が小さいことが分かる。回転関節機構の回転角度は、アーム姿勢の制御のためにシステムが通常用いるデータであるため、容易に計算することができる。このようにして決定されるアーム部の目標形態の特徴は下記の通りである。

目標となるアーム部形態は、回転関節１０２２の回転軸から把握点Ｐに向かう直線に最も近いアーム形態であり、図１３から明らかなように、アーム部１０３の占有空間容積が他のアーム部形態と比較して小さくなる。ここで、アーム部１０３の占有空間とは、アーム部１０３を内包しうる所定の楕円体の体積である。アーム部の占有空間容積が小さければ周囲の障害物とアーム部が干渉する確率が低下し、即ち物品が密集したような倉庫内でのアーム部動作に適する。

距離の算出法の他の例としては、ｘ軸およびｚ軸によって示される２次元平面内で、アームと基準直線で囲まれる面積を基準とすることが考えられる。例えば、面積が小さいほうが近いと判定する。図１３Ｂの例では、下側のアームの位置のほうが、上側のアームの位置よりも、アームと基準直線で囲まれる面積が小さいので、距離が近いと判定する。

距離の算出法の他の例としては、ｘ軸およびｚ軸によって示される２次元平面内で、アームと基準直線の交点の数を基準とすることが考えられる。例えば、交点の数が多いほうが近いと判定する。図１３Ｂの例では、下側のアームが基準直線（点線）と交わる交点の数は１で、上側のアームの交点の数は０なので、下側のアームのほうが距離が近いと判定する。

図１２を再度参照する。動作計画部１１５０では、アーム部軌道探索部１１５６で、現在のアーム部１０３の形態から、アーム部姿勢選択部１０５４により決定された目標形態に至るアーム軌道のうち、周囲の障害物とアーム部１０３もしくはエンドエフェクタ部１０４が干渉しない有効なアーム軌道を探索する（Ｐ６）。

アーム部軌道探索部１１５６では、非特許文献１もしくは２記載のような従来のサンプルベース軌道探索アルゴリズムを用いてアーム軌道を探索することができる。アーム部目標形態が一意に定まるため、従来のサンプルベース軌道探索アルゴリズムにおいても、十分短い時間で有効なアーム軌道を探索することが可能である。

一方、更に探索時間を短縮するために、図１５に示すようなアーム部軌道探索部１１５６を構成できる。

図１５においてアーム部軌道探索部１１５６は、従来のサンプルベース軌道探索アルゴリズム実行部１１５６３と並列して、現在アーム部形態から目標アーム部形態に至るアーム軌道を、単純な関節角度値の線形補間によって算出する線形補間アーム軌道算出部１１５６１と、補間されたアーム部軌道においてアーム部１０３やエンドエフェクタ部１０４が周囲の障害物と干渉していないかチェックする障害物干渉チェック部１１５６２とが実行される構成である。一般に線形補間軌道の算出は、サンプルベース軌道探索アルゴリズムに対して、短時間で軌道の算出を可能とするが、障害物を迂回する経路を算出することができない。一方、サンプルベース軌道探索アルゴリズムは、有効な軌道の算出には時間を要するが、障害物を迂回するアーム部軌道を探索することが可能である。そこで、線形補間アーム軌道算出部１１５６１によって算出された補間軌道において、障害物干渉チェック部１１５６２によって障害物干渉がチェックされていなければ、サンプルベース軌道探索アルゴリズム実行部１１５６３による軌道探索が完了するより先に、有効軌道選択部１１５６４により選択されて出力する構成をとる。このような構成とすることで、よりアーム軌道を探索する時間を短縮することが可能となる。

なお、図１３においては、基準直線Ｌを、把握点Ｐと回転関節１０２２の回転軸とを結ぶ直線としたが、基準直線はこれに限るものではなく、自律移動マニプレータ１００の所定の部位であればよい。

図１６は、自律移動マニプレータ１００のピッキング物品姿勢観測動作における動作計画（図８におけるＳ３２０６）に、本方法を適用した例である。図１６において、動作遂行部からは物品計測センサの姿勢、即ち図１６における視点Ｃの位置および方向が指定される。この視点Ｃを実現するアーム部形態は、関節機構１０２２、１０２３ｃ、１０２５に至る形態と、関節機構１０２２、１０２３ｄ、１０２５に至る形態の２種類が存在する。そこで、基準直線として、回転関節１０２２の回転軸と、視点Ｃを結ぶ直線Ｌ’をとる。そして、この基準直線Ｌ’によって決まるアーム部基準形態を算出し、それに近いアーム部形態として、関節機構１０２２、１０２３ｄ、１０２５に至る形態を選択することができる。

以上、本発明の具体的実施形態を詳細に説明したが、これらは開示の発明の明確な理解のために提示された実施の例である。従って、特許請求の範囲から逸脱することなく、上述の実施形態には、さらに各種態様、変形例、および組み合わせが形成できることは言うまでもない。ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることが可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

たとえば、図１１ないし図１３、および図１４では、３自由度に限定し平面上での動作について説明したが、３以上の自由度を持つアーム部１０３に対しても本質的に同様の考え方で、本発明を適用できることは明らかである。

また、以上の実施形態では移動台車部１０１を持つ自律移動マニプレータ１００について説明したが、本発明はこれに限るものではない。たとえば、所定の箇所に固定された、アーム部１０３だけを移動させるような据え付け型マニプレータに対しても適用できる。

各種のマニプレータの制御に利用することができる。

１ ピッキングロボットシステム
１００ 自律移動マニプレータ
１０１ 移動台車部
１０２ アーム部
１０２１、１０２２、１０２３、１０２４、１０２５、１０２６ 回転関節機構
１０３ エンドエフェクタ部
１０３１ 指機構
１１０ 自律移動マニプレータ制御部
１２０ 手先カメラ
２００ ラック
２１０ 棚板
２０００ ラック配置エリア
３００ 搬送ロボット
３１０ ピッキングトレイ
４００ 管理コンピュータ
５００ 入力端末
９００ ピッキング対象物品

Claims (11)

1. 複数の回転関節を備えたアーム部と、エンドエフェクタ部を備えたマニプレータにおいて、前記アーム部と関連付けられた基準点を所望の位置に位置づけるめに、情報処理装置で実行される動作計画方法であって、
   前記マニプレータの第一関節の回転軸と前記基準点とを結ぶ直線を基準直線として設定する第１の処理、
   前記基準直線より定まる前記アーム部の形態を特異点形態として設定する第２の処理、
   前記基準点を所望の位置に位置づけるために前記アーム部が取り得る形態のうち、前記特異点形態に最も近い距離にある前記アーム部の形態を目標形態として設定する第３の処理、
   前記目標形態に至るアーム軌道を探索する第４の処理、
   を備え、前記アーム部の形態を前記目標形態とすることにより、前記基準点を所望の位置に位置づけることを特徴とする、マニプレータの動作計画方法。
2. 請求項１記載のマニプレータの動作計画方法であって、
   前記第一関節は前記マニプレータの基端に最も近い回転関節であり、
   前記第一関節と回転軸が並行であり前記第一関節よりアーム部延伸側に位置する第二関節を備え、
   前記第一関節と回転軸が並行であり前記第二関節よりアーム部延伸側に位置する第三関節を備え、
   前記基準点は前記エンドエフェクタ部の一部であり、
   前記特異点形態は、前記基準直線上に前記第一関節と前記第二関節と、前記第三関節とが位置する特異点形態であることを特徴とする、マニプレータの動作計画方法。
3. 請求項１記載のマニプレータの動作計画方法であって、
   前記エンドエフェクタ部に物品計測センサを更に備え、
   前記物品計測センサの計測データにより、前記エンドエフェクタ部の姿勢を算出処理し、
   算出されたエンドエフェクタ部の姿勢から、前記基準点を算出する処理を備えることを特徴とするマニプレータの動作計画方法。
4. 請求項１記載のマニプレータの動作計画方法であって、
   前記第３の処理において、
   前記特異点形態における各回転関節機構の角度と、前記アーム部が取り得る形態における各回転関節機構の角度の差の二乗を総和した値の平方根を用いて、前記距離を評価することを特徴とする、マニプレータの動作計画方法。
5. 移動台車部と、
   前記移動台車部に搭載されたアーム部と、
   前記アーム部の動作を制御する制御部を有し、
   前記アーム部は、前記移動台車部側から順番に第一関節および第二関節を備え、
   前記制御部は、前記第二関節を基準にして前記移動台車部と反対側の前記アーム部に関連付けて、基準点を設定し、前記基準点を所望の位置に位置づけるアーム部の移動制御を行うマニプレータの制御システムであって、
   前記基準点を所望の位置に位置づけるために取り得る前記アーム部の形態を、複数の候補形態として算出する第１の機能と、
   前記基準点と前記第一関節を結ぶ基準直線を算出する第２の機能と、
   前記基準直線に一致する前記アーム部の形態を、特異点形態として算出する第３の機能と、
   前記特異点形態との比較結果に基づいて、前記複数の候補形態から前記特異点形態に最も近い距離にある前記アーム部の形態を選択し、目標形態として設定する第４の機能と、
   前記目標形態に至るための、前記第一関節および第二関節の動作を決定する第５の機能と、
   を有し、前記アーム部の形態を前記目標形態とすることにより、前記基準点を所望の位置に位置づける、マニプレータの制御システム。
6. 前記第二関節を基準にして前記移動台車部と反対側の前記アーム部に、第三関節を備え、
   前記第三関節を基準にして前記移動台車部と反対側の前記アーム部に、エンドエフェクタ部を備え、
   前記エンドエフェクタ部の一部に前記基準点を設定し、
   前記第５の機能は、
   前記目標形態に至るための、前記第一関節、第二関節、および第三関節の動作を決定する機能を有する、請求項５記載のマニプレータの制御システム。
7. 前記第４の機能は、
   前記特異点形態における各回転関節機構の角度と、前記複数の候補形態における各回転関節機構の角度の差の二乗を総和した値の平方根を用いて、前記距離を評価する、請求項５記載のマニプレータの制御システム。
8. 前記制御部は、
   前記移動台車部に搭載されるか、あるいは、その一部または全部が前記移動台車部外にあって、無線もしくは有線回線によって接続されている、請求項５記載のマニプレータの制御システム。
9. 移動台車部と、前記移動台車部に搭載されたアーム部を有するマニプレータであって、
   前記アーム部は、前記移動台車部側から順番に第一関節、第二関節および第三関節を備え、
   前記アーム部は、
   前記第三関節の前記移動台車部と反対側の部位に設定された基準点を、所望の位置に位置づける移動制御装置により駆動されるものであり、
   前記移動制御装置は、
   前記基準点を所望の位置に位置づけるために取り得る前記アーム部の形態を、複数の候補形態として算出する第１の機能と、
   前記基準点と前記第一関節を結ぶ基準直線を算出する第２の機能と、
   前記基準直線に重なる前記アーム部の形態を、特異点形態として算出する第３の機能と、
   前記特異点形態との比較結果に基づいて、前記複数の候補形態から１つのアーム部の形態を選択し、目標形態として設定する第４の機能と、
   前記目標形態に至るための、前記第一関節、第二関節および第三関節の動作を決定する第５の機能と、
   を実行し、
   前記第４の機能は、
   前記特異点形態に最も近い距離にある前記候補形態を目標形態として選択し、
   前記アーム部の形態を前記目標形態とすることにより、前記基準点を所望の位置に位置づける、マニプレータ。
10. 前記第４の機能は、
    前記特異点形態における各回転関節機構の角度と、前記複数の候補形態における各回転関節機構の角度の差の二乗を総和した値の平方根を用いて、前記距離を評価する、請求項９記載のマニプレータ。
11. 前記アーム部において、前記第三関節の前記第二関節と逆側にカメラを備えており、
    前記基準点は前記カメラの視点である、請求項９記載のマニプレータ。

Images