JP6677198B2 - ロボットの故障診断支援システム及び故障診断支援方法 - Google Patents

Description

本発明は、ロボットの故障診断を支援するロボットの故障診断支援システム及び故障診断支援方法に関する。

ロボットのアームを動作させ、アームの距離を検出するセンサの出力信号の変化に基づいて、故障診断を行う故障診断支援装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００７−１５２４７０号公報

上記故障診断支援装置は、センサなどが故障しているか否かの判断を行うことは可能であるが、部品の歪みや噛み込み等の外的要因による故障原因を判断するのは困難である。この場合、メンテナンスを行う人が直接的にロボットを確認すれば、故障原因も容易に判断できる。しかしながら、ロボットの傍に、常時、メンテナンスを行う人を配置するというのは、人的負荷が大きい。

本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、人的負荷を軽減して、ロボットの故障原因を容易に判断できるロボットの故障診断支援システム及び故障診断支援方法を提供することを主たる目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一態様は、ロボットに搭載され、該ロボットの画像を取得する第１画像取得手段と、前記第１画像取得手段の位置及び姿勢を制御する制御手段と、を備え、該ロボット自身の一部が故障しているか否かを診断することを支援するロボットの故障診断支援システムであって、前記制御手段は、所定のタイミングで、前記第１画像取得手段が前記ロボット自身の所定部位に向くように、該第１画像取得手段の位置及び姿勢を制御し、前記第１画像取得手段は、前記制御手段により制御された位置及び姿勢で、前記所定部位の画像を取得する、ことを特徴とするロボットの故障診断支援システムであってもよい。
この一態様において、前記ロボットの故障部位を特定する部位特定手段と、前記ロボットの故障部位と、該故障部位の画像を取得できる前記第１画像取得手段の位置及び姿勢と、を対応付けたテーブル情報を記憶する記憶手段と、を更に備え、前記制御手段は、前記記憶手段のテーブル情報に基づいて、前記部位特定手段により特定された故障部位に対応した位置及び姿勢に、前記第１画像取得手段の位置及び姿勢を制御してもよい。
この一態様において、前記部位特定手段により特定されたロボットの故障部位に基づいて、前記第１画像取得手段が該故障部位の画像を取得可能か否かを判定する取得判定手段を更に備え、前記取得判定手段が前記部位特定手段により特定された故障部位の画像を取得不可であると判定した場合、前記制御手段は、前記第１画像取得手段が前記ロボットが移動する環境内に配置された反射部材に映る前記故障部位の画像を取得できるように、前記第１画像取得手段及び前記ロボットの位置及び姿勢を制御してもよい。
この一態様において、前記ロボットが移動する環境内に配置され、該ロボットの画像を取得する第２画像取得手段と、前記部位特定手段により特定されたロボットの故障部位に基づいて、前記第１画像取得手段が該故障部位の画像を取得可能か否かを判定する取得判定手段と、を更に備え、前記取得判定手段は、前記第１画像取得手段が前記部位特定手段により特定された故障部位の画像を取得不可であると判定した場合、前記第２画像取得手段は、前記部位特定手段により特定された故障部位の画像を取得してもよい。
この一態様において、前記第２画像取得手段は、前記環境内に配置された設置部材又は他ロボットに設けられており、前記記憶手段は、前記ロボットの故障部位と、前記第２画像取得手段が該ロボットの故障部位の画像を取得する際の、前記ロボットの位置及び姿勢と、が対応付けられたテーブル情報を記憶しており、前記制御手段は、前記記憶手段のテーブル情報に基づいて、前記取得判定手段により画像取得が不可と判定された故障部位に対応する位置及び姿勢に、前記ロボットの位置及び姿勢を制御してもよい。
上記目的を達成するための本発明の一態様は、 ロボットの所定部位に故障があるか否かを診断することを支援するロボットの故障診断支援方法であって、前記ロボットに搭載され該ロボットの画像を取得する第１画像取得手段がロボット自身の所定部位に向くように、該第１画像取得手段の位置及び姿勢を所定のタイミングで制御するステップと、前記第１画像取得手段が、前記制御された位置及び姿勢で、前記所定部位の画像を取得するステップと、を含む、ことを特徴とするロボットの故障診断支援方法であってもよい。

本発明によれば、人的負荷を軽減して、ロボットの故障原因を容易に判断できるロボットの故障診断支援システム及び故障診断支援方法を提供することができる。

本発明の実施形態１に係るロボットの概略的な構成を示す概略図である。 本発明の実施形態１に係るロボットの概略的な構成を示すブロック図である。 本発明の実施形態１に係る故障診断支援システムの概略的な構成を示すブロック図である。 第１環境センサが位置姿勢制御部により制御された位置及び姿勢で故障部位の画像を取得する状態を示す図である。 本発明の実施形態１に係る故障診断支援方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態２に係る故障診断支援システムの概略的なシステム構成を示すブロック図である。 第１環境センサが移動環境内に配置された反射部材に映る故障部位の画像を取得する状態を示す図である。 本発明の実施形態２に係る故障診断支援方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。 本発明の実施形態３に係る故障診断支援システムの概略的な構成を示すブロック図である。 設置部材に配置された第２環境センサが自ロボットの故障部位の画像を取得する状態を示す図である。 他ロボットの第２環境センサが自ロボットの故障部位の画像を取得する状態を示す図である。

実施形態１
以下、図面を参照して本発明の実施形態について説明する。図１は、本発明の実施形態１に係るロボットの概略的な構成を示す概略図である。ロボット１は、例えば、自律的に作業を行う自律型作業ロボットとして構成されている。本実施形態１に故障診断支援システムは、そのようなロボット自身の一部が故障しているか否かを診断することを支援する。故障診断支援システムは、例えば、ロボット１を安定的に稼働させるために、ロボット１の故障を診断し、その復帰に有効な情報を自動で取得し、メンテナンス担当者などのユーザに提供するものである。

図２は、本実施形態１に係るロボットの概略的な構成を示すブロック図である。ロボット１は、ロボット本体２と、ロボット本体２を移動させる移動装置３と、物体を把持し移動させる把持操作装置４と、移動装置３及び把持操作装置４を制御する制御装置５と、第１環境センサ６と、通信装置７と、を備えている。

移動装置３は、制御装置５からの制御信号に応じて、例えば、モータなどを駆動させることで複数の車輪を回転させ、ロボット本体２を所望の位置に移動させる。

把持操作装置４は、例えば、物体を把持する把持部４１と、手首関節、肘関節、肩関節などの関節部４２を介して連結される複数のリンク４３と、各関節部４２を駆動するモータなどの複数のアクチュエータと、からなる多関節型アームとして構成されている。

制御装置５は、操作端末８から送信される操作信号に基づいて移動装置３及び把持操作装置４を制御することで、ロボット１に作業を実行させる。

通信装置７は、操作端末８から送信される操作信号を受信し、受信した操作信号を制御装置５に送信する。操作端末８は、例えば、タブレット端末、ＰＣ（PersonalComputer）、スマートフォンなどの携帯端末である。操作端末８は、例えば、ロボット１を操作する操作者や、ロボット１をメンテナンスする担当者などのユーザが保持している。操作端末８にはタッチパネルやメカニカルスイッチが設けられている。ユーザは、これらタッチパネルやメカニカルスイッチなどを操作することで、ロボット１を操作するための操作情報を操作端末８に入力することができる。

通信装置７は、第１環境センサ６により取得されたロボット１の画像情報などを操作端末８に送信する。操作端末８は、通信装置７から送信されるロボット１の画像情報などを受信し、表示させる機能を有している。操作端末８と通信装置７は、無線（ＷｉＦｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、無線ＬＡＮなど）で通信接続されており、相互にデータの送受信を行う。操作端末８は、ユーザにより入力された作業情報に応じた操作信号を通信装置７に出力する。一方、操作端末８は、通信装置７から送信される画像情報などを受信し、表示する。これにより、ユーザは、遠隔的に、ロボット１を操作しつつ、同時に、ロボット１からの画像情報などを確認することができる。

第１環境センサ６は、ロボット１自身や周囲の環境情報を取得する。第１環境センサ６は、例えば、ロボット本体２に首関節を介して連結された頭部や、把持操作装置４などに搭載されているが、これに限られない。第１環境センサ６は、ロボット１の任意の位置に複数設けられていてもよい。

第１環境センサ６は、例えば、カメラ（ＲＧＢ−Ｄカメラ、ステレオカメラ）、レーザレンジファインダ、超音波センサなどの距離センサである。第１環境センサ６は、障害物との距離を示す距離情報（画像情報を含む）を取得する。第１環境センサ６は、取得した距離情報などの環境情報を制御装置５に送信する。

ところで、例えば、メンテナス担当者などが、遠隔的に、ロボットのセンサなどが故障しているか否かを容易に判断できるが、部品の歪みや噛み込み等の外的要因による故障原因を判断するのが困難となる場合がある。この場合、メンテナンス担当者などが直接的にロボットを確認すれば、故障原因も容易に判断できる。しかしながら、ロボットの傍に、常時、人を配置するというのは、人的負荷が大きい。
これに対し、本実施形態１に係る故障診断支援システム１０は、所定のタイミングで、第１環境センサ６がロボット１自身の所定部位に向くように、第１環境センサ６の位置及び姿勢を制御する。第１環境センサ６は、制御された位置及び姿勢で、所定部位の画像を取得する。
これにより、ユーザは、所定のタイミングで、第１環境センサ６により取得されたロボット１の所定部位の画像を確認できる。したがって、ロボット１の傍にいなくても、故障原因などを容易に判断できる。すなわち、ロボット１の傍に人を配置する必要がないため人的負荷を軽減でき、ロボット１の故障原因を容易に判断できる。

図３は、本実施形態１に係る故障診断支援システムの概略的な構成を示すブロック図である。本実施形態１に係る故障診断支援システム１０は、例えば、ロボット１に搭載され、該ロボット１の画像を取得する第１環境センサ６と、第１環境センサ６の位置及び姿勢を制御する位置姿勢制御部１１と、ロボット１の故障部位を特定する部位特定部１２と、ロボット１の故障部位と、該故障部位の画像を取得できる第１環境センサ６の位置及び姿勢と、を対応付けたテーブル情報を記憶する記憶部１３と、を備えている。

位置姿勢制御部１１は、記憶部１３のテーブル情報に基づいて、部位特定部１２により特定された故障部位に対応した位置及び姿勢に、第１環境センサ６の位置及び姿勢を制御する（図４）。第１環境センサ６は、位置姿勢制御部１１により制御された位置及び姿勢で、故障部位の画像を取得する。

これにより、ユーザは、第１環境センサ６により取得されたロボット１の故障部位の画像を確認することで、ロボット１の傍にいなくても、故障原因を容易に判断できる。すなわち、ロボット１の傍に人を配置する必要がないため人的負荷を軽減でき、ロボット１の故障原因を容易に判断できる。

故障診断支援システム１０は、例えば、制御処理、演算処理等を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵによって実行される制御プログラム、演算プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）からなるメモリ、外部と信号の入出力を行うインターフェイス部（Ｉ／Ｆ）、などからなるマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。ＣＰＵ、メモリ、及びインターフェイス部は、データバスなどを介して相互に接続されている。

第１環境センサ６は、第１画像取得手段の一具体例である。第１環境センサ６は、例えば、ロボット１の把持操作装置４の把持部４１に設けられたハンドカメラ、やロボット１の頭部に設けられた頭部カメラである。

位置姿勢制御部１１は、制御手段の一具体例である。位置姿勢制御部１１は、例えば、把持操作装置４の各関節部４２のアクチュエータや首関節のアクチュエータを制御することで、各第１環境センサ６の位置及び姿勢を制御する。

部位特定部１２は、部位特定手段の一具体例である。部位特定部１２は、例えば、記憶部１３に設定された自己診断プログラムを実行し、自己診断テーブルを参照して、ロボット１の故障診断を行う。

例えば、自己診断テーブルには、自己診断を行うロボット１の診断部位と、診断部位の診断方法、診断部位の位置情報（３次元座標系など）、などが夫々対応付けられて設定されている。ロボット１の診断部位は、例えば、センサに関係する部位（カメラ（レンズ、カバーなど）、レーザ（投光面、カバーなど）、バンパ（カバーなど）、バッテリ（コネクタなど））、把持操作装置４に関係する部位（関節部、リンク、アクチュエータ、把持部など）、移動装置３に関係する部位、ロボット１の入出力に関係する部位（ディスプレイ（液晶）、ＬＥＤ、マイク、スピーカ）、ロボット本体２の各部位などを含む。なお、診断部位の診断方法は、目視チェック、動作チェック、信号処理チェック（信号と閾値との比較など）などを含む。

例えば、部位特定部１２は、予め設定された所定日時、所定処理時（ロボット１のバッテリ充電時）に上記自己診断プログラムを自動的に実行する。部位特定部１２は、操作端末８などを介して入力された診断部位に対して、上記自己診断プログラムを実行してもよい。操作端末８は、ロボット１の３次元モデルを表示し、ユーザがその３次元モデル上で診断部位を指示することで、診断部位が入力されてもよい。ユーザは、第３者からの不具合情報に基づいて、操作端末８などに診断部位を入力してもよい。

さらに、部位特定部１２は、ロボット１のセンサ情報に基づいて、自己診断プログラムを自動的に実行してもよい。部位特定部１２は、例えば、ロボット１のセンサから出力されるセンサ値（温度、モータトルクなど）が閾値以上あるいは以下になったと判断すると、自己診断プログラムを自動的に実行する。

部位特定部１２は、自己診断プログラムを実行すると、上述の如く、自己診断テーブルに設定された診断部位を、対応する診断方法に従って、診断部位の故障診断を行い、故障部位を特定する。

ここで、部位特定部１２は、上記故障診断の結果、故障部位の特定（正常及び異常の判断のみ）を行うことは可能であるが、詳細な故障内容までを把握するのが困難となる場合がある。また、その故障部位に対して、修理などのいかなる対策が必要であるかまでは判断が難しい場合もある。

そこで、本実施形態１においては、上述の如く、記憶部１３は、さらに、故障診断により故障と判断された故障部位と、該故障部位の画像を取得できる第１環境センサ６の位置及び姿勢と、を対応付けた故障テーブル情報を記憶している。位置姿勢制御部１１は、記憶部１３の故障テーブル情報に基づいて、部位特定部１２により特定された故障部位に対応した位置及び姿勢に、第１環境センサ６の位置及び姿勢を制御する。
故障テーブル情報は、テーブル情報の一具体例である。第１環境センサ６は、位置姿勢制御部１１により制御された位置及び姿勢で、故障部位の画像を取得する。ユーザは、操作端末８や記憶部１３などを介して、この故障部位の画像を参照することで、遠隔的に、故障部位の故障原因、さらには、その故障原因に対して、修理などの対策を考えることができる。

例えば、故障テーブル情報に設定される第１環境センサ６の位置及び姿勢は、故障部位に対する相対的な位置及び姿勢であり、３次元座標系などで設定されている。

部位特定部１２は、記憶部１３の故障テーブル情報に基づいて、部位特定部１２により特定された故障部位に対応した第１環境センサ６の位置及び姿勢を特定する。位置姿勢制御部１１は、把持操作装置４の各関節部４２のアクチュエータや首関節のアクチュエータを制御することで、第１環境センサ６を、部位特定部１２により特定された位置及び姿勢にする。

記憶部１３は記憶手段の一具体例である。記憶部１３は、例えば、メモリなどにより構成されている。記憶部１３は、第１環境センサ６から送信されるロボット１の画像情報などを逐次記憶する。メンテナンス担当者などは、記憶部１３に記憶されたこのロボット１の画像情報を、随時、表示装置などに表示させ、確認することができる。

なお、例えば、予め故障が疑われる、あるいは故障する可能性が高いため、ユーザが定期的に確認した方がよいロボット１の部位が、操作端末８などを介して記憶部１３に予め設定されていてもよい。部位特定部１２は、上記故障診断を行うことなく、この記憶部１３に設定された部位の情報に基づいて、上記故障部位を特定してもよい。

図５は、本実施形態１に係る故障診断支援方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。
部位特定部１２は、記憶部１３に設定された自己診断プログラムを実行する（ステップＳ１０１）。部位特定部１２は、記憶部１３の自己診断テーブルに設定された診断部位を、対応する診断方法に従って、各診断部位の故障診断を行い、故障部位を特定する（ステップＳ１０２）。

部位特定部１２は、記憶部１３の故障テーブル情報に基づいて、特定した故障部位に対応した第１環境センサ６の位置及び姿勢を特定する（ステップＳ１０３）。

位置姿勢制御部１１は、把持操作装置４の各関節部４２のアクチュエータや首関節のアクチュエータを制御することで、部位特定部１２により特定された位置及び姿勢に、第１環境センサ６の位置及び姿勢を制御する（ステップＳ１０４）。

第１環境センサ６は、位置姿勢制御部１１により制御された位置及び姿勢で、故障部位の画像情報を取得する（ステップＳ１０５）。

通信装置７は、第１環境センサ６により取得された故障部位の画像情報を操作端末８に送信する（ステップＳ１０６）。操作端末８は、通信装置７から送信される故障部位の画像情報を受信し、表示画面上に表示する。これにより、ユーザは、故障部位の画像情報を参照することで、遠隔的に、故障内容などを詳細に把握し、故障原因を容易に判断できる。

なお、通信装置７は、第１環境センサ６により取得された故障部位の画像情報を、ロボット１を管理するサーバなどに送信するようにしてもよい。さらに、通信装置７は、第１環境センサ６により取得された故障部位の画像情報を、メールなどに添付してメンテナス担当者の操作端末８に送信してもよい。

以上、本実施形態１に係る故障診断支援システム１０において、位置姿勢制御部１１は、記憶部１３のテーブル情報に基づいて、部位特定部１２により特定された故障部位に対応した位置及び姿勢に、第１環境センサ６の位置及び姿勢を制御する。第１環境センサ６は、位置姿勢制御部１１により制御された位置及び姿勢で、故障部位の画像を取得する。

これにより、ユーザは、第１環境センサ６により取得されたロボット１の故障部位の画像を確認することで、ロボット１の傍にいなくても、故障原因を容易に判断できる。すなわち、ロボット１の傍に人を配置する必要がないため人的負荷を軽減でき、ロボット１の故障原因を容易に判断できる。

実施形態２
図６は、本発明の実施形態２に係る故障診断支援システムの概略的な構成を示すブロック図である。本実施形態２に係る故障診断支援システム２０は、上記実施形態１に係る故障診断支援システム１０の構成に加えて、更に、部位特定部１２により特定されたロボット１の故障部位と、記憶部１３に記憶された故障テーブル情報と、に基づいて、第１環境センサ６が該故障部位の画像を取得可能か否かを判定する取得判定部２１を備えている。

取得判定部２１は、部位特定部１２により特定された故障部位の画像取得が不可であると判定した場合、その不可の判定結果を位置姿勢制御部１１に出力する。位置姿勢制御部１１は、取得判定部２１からの不可の判定結果に応じて、第１環境センサ６がロボット１が移動する環境内に配置された反射部材Ｍに映る故障部位の画像を取得できるように、第１環境センサ６及びロボット１の位置及び姿勢を制御する（図７）。これにより、第１環境センサ６が故障部位の画像を直接的に取得できない場合でも、反射部材Ｍを利用して、故障部位の画像を間接的に取得できる。したがって、この故障部位の画像を利用して故障原因を容易に判断できる。

取得判定部２１は、取得判定手段の一具体例である。例えば、取得判定部２１は、部位特定部１２により特定されたロボット１の故障部位が、故障テーブルにおいて、第１環境センサ６の位置及び姿勢と、対応付けられていない場合、部位特定部１２により特定された故障部位の画像取得が不可であると判定する。

これは、上述の如く、故障テーブル情報には、故障診断により故障と判断された故障部位と、該故障部位の画像を取得できる第１環境センサ６の位置及び姿勢と、を対応付けられている。したがって、故障テーブル情報において、故障診断により故障と判断された故障部位が、第１環境センサ６の位置及び姿勢と、対応付けられていない場合、第１環境センサ６はその故障部位の画像を取得できないからである。

また、取得判定部２１は、各第１環境センサ６からの出力信号に基づいて、部位特定部１２により特定されたロボット１の故障部位に対応付けられた全第１環境センサ６が異常であると判断した場合、部位特定部１２により特定された故障部位の画像取得が不可であると判定してもよい。

反射部材Ｍは、例えば、ロボット１の移動環境内に予め配置されたミラーである。記憶部１３は、故障部位と、第１環境センサ６が反射部材Ｍに映る故障部位の画像を取得する際の、ロボット１及び第１環境センサ６の位置及び姿勢と、が対応付けられたミラーテーブル情報を記憶している。

例えば、ミラーテーブル情報に設定されるロボット１及び第１環境センサ６の位置及び姿勢は、反射部材Ｍに対する相対的な位置及び姿勢であり、３次元座標系などで設定されている。反射部材Ｍの位置、姿勢、形状などに基づいて、第１環境センサ６が反射部材Ｍに映る故障部位の画像を取得可能となる、ロボット１及び第１環境センサ６の位置及び姿勢、が算出され、ミラーテーブル情報に設定されている。

位置姿勢制御部１１は、記憶部１３のミラーテーブル情報に基づいて、取得判定部２１により画像取得不可と判定された故障部位に対応する位置及び姿勢に、第１環境センサ６及びロボット１の位置及び姿勢を制御する。第１環境センサ６は、位置姿勢制御部１１により制御された位置及び姿勢で、反射部材Ｍに映る故障部位の画像を取得する。
なお、本実施形態２に係る故障診断支援システム２０において、上記実施形態１に係る故障診断支援システム１０と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。

図８は、本実施形態２に係る故障診断支援方法の処理フローの一例を示すフローチャートである。
部位特定部１２は、記憶部１３に設定された自己診断プログラムを実行する（ステップＳ２０１）。部位特定部１２は、記憶部１３の自己診断テーブルに設定された診断部位を、対応する診断方法に従って、各診断部位の故障診断を行い、故障部位を特定する（ステップＳ２０２）。

取得判定部２１は、部位特定部１２により特定されたロボット１の故障部位と、記憶部１３に記憶された故障テーブル情報と、に基づいて、第１環境センサ６が該故障部位の画像を取得可能か否かを判定する（ステップＳ２０３）。

取得判定部２１は、部位特定部１２により特定された故障部位の画像取得が可能であると判定した場合（ステップＳ２０３のＹＥＳ）、部位特定部１２は、記憶部１３の故障テーブル情報に基づいて、特定した故障部位に対応した第１環境センサ６の位置及び姿勢を特定する（ステップＳ２０４）。位置姿勢制御部１１は、部位特定部１２により特定された位置及び姿勢に、第１環境センサ６の位置及び姿勢を制御する（ステップＳ２０５）。第１環境センサ６は、位置姿勢制御部１１により制御された位置及び姿勢で、故障部位の画像情報を取得し（ステップＳ２０６）、後述の（ステップＳ２０９）に移行する。

一方、取得判定部２１は、部位特定部１２により特定された故障部位の画像取得が不可であると判定した場合（ステップＳ２０３のＮＯ）、位置姿勢制御部１１は、記憶部１３のミラーテーブル情報に基づいて、取得判定部２１により画像取得不可と判定された故障部位に対応した位置及び姿勢に、第１環境センサ６及びロボット１の位置及び姿勢を制御する（ステップＳ２０７）。第１環境センサ６は、位置姿勢制御部１１により制御された位置及び姿勢で、反射部材Ｍに映る故障部位の画像を取得し（ステップＳ２０８）、後述の（ステップＳ２０９）に移行する。

通信装置７は、第１環境センサ６により取得された故障部位の画像情報を、操作端末８に送信する（ステップＳ２０９）。操作端末８は、通信装置７から送信される故障部位の画像情報を受信し、表示画面上に表示する。これにより、ユーザは、第１環境センサ６が故障部位の画像を直接的に取得できない場合でも、反射部材Ｍを利用して、故障部位の画像を間接的に取得し、その故障部位の画像情報を参照することで、遠隔的に、故障内容などを詳細に把握し、故障原因を容易に判断できる。

実施形態３
図９は、本実施形態３に係る故障診断支援システムの概略的な構成を示すブロック図である。本実施形態３に係る故障診断支援システム３０は、上記実施形態１に係る故障診断支援システムの構成に加えて、更に、移動環境内に配置され、第１環境センサ６が設けられたロボット（以下、自ロボット）１の画像を取得する第２環境センサ３１と、第１環境センサ６が該故障部位の画像を取得可能か否かを判定する取得判定部２１と、を更に備えている。

取得判定部２１が、部位特定部１２により特定された故障部位の画像取得が不可であると判定した場合、第２環境センサ３１は、部位特定部１２により特定された故障部位の画像を取得する。第２環境センサ３１は、取得した故障部位の画像を操作端末８や自ロボット１などに送信する。

これにより、第１環境センサ６が自ロボット１の故障部位の画像を取得できない場合でも、第２環境センサ３１が、自ロボット１の故障部位の画像を取得できる。したがって、この第２環境センサ３１の故障部位の画像を参照して自ロボット１の故障原因を容易に判断できる。

第２環境センサ３１は、例えば、自ロボット１の移動環境内に配置された他のロボット（他ロボット）や、支柱、壁、天井などの設置部材に、単数あるいは複数設けられている。第２環境センサ３１は、取得した自ロボット１の画像情報などを無線を介して、自ロボット１の通信装置７などに送信する。

まず、図１０に示す如く、第２環境センサ３１が設置部材に配置されている場合について説明する。
記憶部１３は、自ロボット１の故障部位と、第２環境センサ３１が自ロボット１の故障部位の画像を取得する際の、自ロボット１の位置及び姿勢と、が対応付けられたセンサテーブル情報を記憶している。

例えば、センサテーブル情報に設定される自ロボット１の位置及び姿勢は、第２環境センサ３１に対する相対的な位置及び姿勢であり、３次元座標系などで設定されている。例えば、第２環境センサ３１の位置及び姿勢に基づいて、自ロボット１の各故障部位の画像を取得可能となる、自ロボット１の位置及び姿勢が算出され、センサテーブル情報に設定されている。

位置姿勢制御部１１は、記憶部１３のセンサテーブル情報に基づいて、取得判定部２１により画像取得が不可と判定された故障部位に対応する位置及び姿勢に、自ロボット１の位置及び姿勢を制御する。位置姿勢制御部１１は、通信装置７を介して、第２環境センサに対して制御信号を送信する。第２環境センサ３１は、位置姿勢制御部１１からの制御信号に応じて、位置姿勢制御部１１により制御された自ロボット１の故障部位の画像を取得する。

なお、位置姿勢制御部１１は、記憶部１３のセンサテーブル情報に基づいて、自ロボット１の位置及び姿勢だけでは、故障部位の画像取得が不可であると判断した場合、自ロボット１の位置及び姿勢に加えて、第２環境センサ３１の位置及び姿勢を制御してもよい。

続いて、図１１に示す如く、第２環境センサ３１が他ロボットに配置されている場合について説明する。
自ロボット１の故障部位と、他ロボットの第２環境センサ３１が自ロボット１の故障部位の画像を取得する際の、自ロボット１、第２環境センサ３１及び他ロボットの位置及び姿勢と、が対応付けられたセンサテーブル情報が記憶されている。

例えば、センサテーブル情報に設定される自ロボット１、第２環境センサ３１及び他ロボットの位置及び姿勢は、３次元座標系などで設定されている。例えば、第２環境センサ３１及び他ロボットの位置及び姿勢に基づいて、自ロボット１の各故障部位の画像を取得可能となる、自ロボット１の位置及び姿勢が算出され、センサテーブル情報に設定されている。

位置姿勢制御部１１は、記憶部１３のセンサテーブル情報に基づいて、取得判定部２１により画像取得が不可と判定された故障部位に対応する位置及び姿勢に、自ロボット１の位置及び姿勢を制御する。

なお、位置姿勢制御部１１は、記憶部１３のセンサテーブル情報に基づいて、自ロボット１の位置及び姿勢だけでは、故障部位の画像取得が不可であると判断した場合、自ロボット１の位置及び姿勢だけでなく、他ロボット及び第２環境センサ３１の位置及び姿勢を制御してもよい。また、位置姿勢制御部１１は、自ロボット１の制御が困難と判断した場合などにおいて、他ロボット及び第２環境センサ３１の位置及び姿勢のみを制御してもよい。

位置姿勢制御部１１は、通信装置７を介して、第２環境センサに対して制御信号を送信する。他ロボットの第２環境センサ３１は、位置姿勢制御部１１からの制御信号に応じて、位置姿勢制御部１１により制御された自ロボット１の故障部位の画像を取得する。

また、移動環境内に複数の第２環境センサ３１がある場合、位置姿勢制御部１１は、自ロボット１から最も近い第２環境センサ３１に対して、上述の位置及び姿勢の制御を行ってもよい。この最も近い第２環境センサが、自ロボット１の故障部位の画像を取得する。これにより、より効率的に自ロボット１の故障部位の画像を取得できる。

本実施形態３に係る故障診断支援システム３０において、上記実施形態１及び２に係る故障診断支援システム１０、２０と同一部分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。

本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。
例えば、上記実施形態において、ロボット１は、通信装置７を有しない構成であってもよい。この場合、操作端末とロボット１とは有線で接続されてもよい。あるいは、操作端末はロボット１に搭載される構成であってもよい。
上記実施形態１乃至３を任意に組み合わせてもよい。

本発明は、例えば、図５及び図８に示す処理を、ＣＰＵにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。

プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

１ ロボット、２ ロボット本体、３ 移動装置、４ 把持操作装置、５ 制御装置、６ 第１環境センサ、７ 通信装置、８ 操作端末、１０ 故障診断支援システム、１１ 位置姿勢制御部、１２ 部位特定部、１３ 記憶部、２０ 故障診断支援システム、２１ 取得判定部、３０ 故障診断支援システム、３１ 第２環境センサ、４１ 把持部、４２ 関節部、４３ リンク

Claims (4)

1. ロボットに搭載され、該ロボットの画像を取得する第１画像取得手段と、
   前記第１画像取得手段の位置及び姿勢を制御する制御手段と、
   前記ロボットの故障部位を特定する部位特定手段と、
   前記ロボットの故障部位と、該故障部位の画像を取得できる前記第１画像取得手段の位置及び姿勢と、を対応付けたテーブル情報を記憶する記憶手段と、
   を備え、該ロボット自身の一部が故障しているか否かを診断することを支援するロボットの故障診断支援システムであって、
   前記制御手段は、前記記憶手段のテーブル情報に基づいて、前記部位特定手段により特定された故障部位に対応した位置及び姿勢に、該第１画像取得手段の位置及び姿勢を制御し、
   前記第１画像取得手段は、前記制御手段により制御された位置及び姿勢で、前記故障部位の画像を取得し、
   前記部位特定手段により特定されたロボットの故障部位に基づいて、前記第１画像取得手段が該故障部位の画像を取得可能か否かを判定する取得判定手段を更に備え、
   前記取得判定手段が前記部位特定手段により特定された故障部位の画像を取得不可であると判定した場合、前記制御手段は、前記第１画像取得手段が前記ロボットが移動する環境内に配置された反射部材に映る前記故障部位の画像を取得できるように、前記第１画像取得手段及び前記ロボットの位置及び姿勢を制御する、
   ことを特徴とするロボットの故障診断支援システム。
2. 請求項１記載のロボットの故障診断支援システムであって、
   前記ロボットが移動する環境内に配置され、該ロボットの画像を取得する第２画像取得手段と、
   前記部位特定手段により特定されたロボットの故障部位に基づいて、前記第１画像取得手段が該故障部位の画像を取得可能か否かを判定する取得判定手段と、
   を更に備え、
   前記取得判定手段は、前記第１画像取得手段が前記部位特定手段により特定された故障部位の画像を取得不可であると判定した場合、前記第２画像取得手段は、前記部位特定手段により特定された故障部位の画像を取得する、
   ことを特徴とするロボットの故障診断支援システム。
3. 請求項２記載のロボットの故障診断支援システムであって、
   前記第２画像取得手段は、前記環境内に配置された設置部材又は他ロボットに設けられており、
   前記記憶手段は、前記ロボットの故障部位と、前記第２画像取得手段が該ロボットの故障部位の画像を取得する際の、前記ロボットの位置及び姿勢と、が対応付けられたテーブル情報を記憶しており、
   前記制御手段は、前記記憶手段のテーブル情報に基づいて、前記取得判定手段により画像取得が不可と判定された故障部位に対応する位置及び姿勢に、前記ロボットの位置及び姿勢を制御する、
   ことを特徴とするロボットの故障診断支援システム。
4. ロボットの所定部位に故障があるか否かを診断することを支援するロボットの故障診断支援方法であって、
   前記ロボットの故障部位を特定するステップと、
   前記ロボットの故障部位と、前記ロボットに搭載され該故障部位の画像を取得できる第１画像取得手段の位置及び姿勢と、を対応付けたテーブル情報を記憶する記憶手段と、
   前記記憶手段のテーブル情報に基づいて、前記特定された故障部位に対応した位置及び姿勢に、該第１画像取得手段の位置及び姿勢を制御するステップと、
   前記第１画像取得手段が、前記制御された位置及び姿勢で、前記故障部位の画像を取得するステップと、
   前記特定された故障部位の画像を取得不可であると判定した場合、前記第１画像取得手段が前記ロボットが移動する環境内に配置された反射部材に映る前記故障部位の画像を取得できるように、前記第１画像取得手段及び前記ロボットの位置及び姿勢を制御するステップと、
   を含む、ことを特徴とするロボットの故障診断支援方法。

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