JP7087675B2 - 情報処理装置、ロボット作業決定方法及びロボット作業決定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、情報処理装置、ロボット作業決定方法及びロボット作業決定プログラムに関する。

従来、製品の組立を行う組立ラインの各工程へ作業を割当てる作業編成においては、各工程における作業順序の遵守や作業量の平準化などを考慮して最適化を行っている。この最適化処理は、手作業では困難なことから、作業編成の考慮点に関する情報をオペレータに提供する技術や、様々なアルゴリズムを用いた技術が提案されている。

組立ラインに作業ロボットが実施する工程が含まれている場合、作業ロボットに動作を教示するためのロボットプログラムを、３階層構成のロボット動作テンプレートを利用して生成する技術が知られている。

特開２０１６－１３２０８６号公報 特開２０１４－１０４５２９号公報

３階層構成のロボット動作テンプレートを利用することでロボットの動作を記述することができる一方、ロボットの動作の記述のみでは作業状況の変化に追従できないため、ロボットの作業成功率が低下するおそれがある。このため、実際のロボットプログラムにおいては、ロボットへのセンサ入力やセンサ情報に基づく判断を含むセンシング作業も記述する必要がある。

しかしながら、センシング作業を追加すればするほどロボットの作業時間は長くなる。このため、作業時間があまり長くならず、作業成功率が所定以上となるように適度にセンシング作業が行われるようにする必要があるが、そのようなセンシング作業の追加は容易ではなく、手間がかかる。

１つの側面では、本発明は、ロボットにセンシング作業を適切に実行させることが可能な情報処理装置、ロボット作業決定方法及びロボット作業決定プログラムを提供することを目的とする。

一つの態様では、情報処理装置は、組み付け部品を組み付け先部品に対して組み付ける作業をセンシングに関する作業要素を含む複数の作業要素で定義した作業情報を取得する取得部と、前記組み付け部品及び前記組み付け先部品の公差情報と、前記組み付け先部品の配置精度と、前記組み付ける作業を実行するロボットの精度情報と、に基づいて前記組み付ける作業の成功率を算出する算出部と、前記ロボットが複数の組み付ける作業を実行する場合に、前記算出部が算出した前記成功率が最小の組み付ける作業を特定し、特定した前記組み付ける作業に含まれる前記センシングに関する作業要素の１つを前記ロボットに実行させることを決定する決定部と、を備え、前記センシングに関する作業要素は、実行した場合に特定した前記組み付ける作業の所要時間を長くする作業要素であり、かつ、実行した場合に特定した前記組み付ける作業の成功率を向上させる作業要素である。

ロボットにセンシング作業を適切に実行させることができる。

一実施形態に係る情報処理装置の構成を概略的に示す図である。 情報処理装置の機能ブロック図である。 作業情報ＤＢに格納されている作業情報の一例を示す図である。 図４（ａ）は、設計情報ＤＢのデータ構造の一例を示す図であり、図４（ｂ）は、設備情報ＤＢのデータ構造の一例を示す図である。 図４（ａ）、図４（ｂ）の各情報を説明するための図である。 成功率算出部及びセンシングモジュール活性化処理部の処理を示すフローチャートである。 作業１～作業４の概要を示す図である。 工程１に作業１、作業４を割り振り、ロボット工程に作業２、作業３を割り振った場合の負荷表を示す図である。 ロボット工程に割り振られた作業２、作業３の概要を示す図である。 ステップＳ１３、Ｓ１４を説明するための図である。 センシングモジュールを活性化した場合の負荷表を示す図である。

以下、情報処理装置の一実施形態について、図１～図１１に基づいて詳細に説明する。

図１には、一実施形態に係る情報処理装置１０のハードウェア構成が示されている。本実施形態の情報処理装置１０は、例えばＰＣ（Personal Computer）などであり、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９、表示部９３、入力部９５等を備えている。表示部９３は液晶ディスプレイ等を含み、入力部９５は、キーボードやマウス、タッチパネル等を含む。これら情報処理装置１０の構成各部は、バス９８に接続されている。情報処理装置１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（ロボット作業決定プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（ロボット作業決定プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図２に示す各部の機能が実現される。なお、図２には、情報処理装置１０のＨＤＤ９６等に格納されている作業情報ＤＢ（database）２１、設計情報ＤＢ２２、設備情報ＤＢ２３についても図示されている。なお、可搬型記憶媒体９１は、例えば、ＣＤ－ＲＯＭやＤＶＤディスク、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記憶媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリなどである。

図２は、情報処理装置１０の機能ブロック図である。情報処理装置１０では、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、図２に示すように、入力部１１と、工程計画策定部１２と、取得部及び算出部としての成功率算出部１３と、決定部としてのセンシングモジュール活性化処理部１４と、ロボットプログラム生成部１５と、を備える。なお、図２の各部の機能は、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の集積回路により実現されてもよい。

情報処理装置１０は、組立ライン（製造ライン）の立ち上げ時や、生産変動やリソース変動などにより組立ラインの編成を行う必要が生じたときに、各ＤＢ２１，２２，２３のデータをもとに、各工程に対して作業を割当てる（割り振る）。また、情報処理装置１０は、ロボットが配置されている工程に割り当てた作業をロボットに実行させるためのロボットプログラムを生成し、ロボットに対して出力する。

本実施形態において、組立ラインは、ベルトコンベア（不図示）などにより製品を工程から工程へ搬送する。組立ラインの各工程には、人又はロボットが配置される。各工程に配置された人又はロボットは、組立ラインにおいて搬送される製品に対して工程計画により割り当てられた作業を実施して製品を製造する。なお、人やロボットの数は任意である。したがって、ロボットは、１つであってもよいし、複数であってもよい。

以下、図２に示す情報処理装置１０の各部の機能について説明する。

入力部１１は、管理者からの入力を受け付け、入力に基づいて、作業情報ＤＢ２１から作業情報を読み出し、工程計画策定部１２に送信する。ここで、作業情報ＤＢ２１には、図３に示すような作業情報が格納されているものとする。図３は、作業情報の一例として、組み付け作業の情報を示す図である。図３の例では、組み付け作業の情報には、組み付け部品の情報と、組み付け先部品の情報と、作業主体が人の場合の作業内容に関する情報と、作業主体がロボットの場合の作業内容に関する情報と、が含まれている。

組み付け部品の情報は、人又はロボットが組み付け作業において組み付ける部品が何であるかを示す情報である。また、組み付け先部品の情報は、人又はロボットが組み付け作業において組み付け部品を組み付ける対象が何であるかを示す情報である。

作業主体が人の場合の作業内容に関する情報には、作業「組み付け作業」に、要素作業「把持」、「嵌合」が含まれることが記述されている。また、要素作業「把持」、「嵌合」それぞれを実施するのに２秒ずつ掛かることが記述されている。

作業主体がロボットの場合の作業内容に関する情報には、作業モジュール「組み付け作業」に、要素作業モジュール「Move」、「Pick_sp」、「TransferN」、「Sense_image」、「Place_sp」、「MoveN」が含まれることが記述されている。また、各要素作業モジュールには、時間（作業時間ＭＴ）と動作モジュールが記述されている。また、作業主体がロボットの場合の作業内容に関する情報には、作業主体のロボットの情報が記述されている（「設備」の欄参照）。本実施形態では、作業モジュールが、要素作業モジュールを有しており、要素作業モジュールが動作モジュールを有している、という３階層構成となっている。なお、作業内容に関する情報には、使用する工具の情報など、その他の情報が含まれていてもよい。

図２に戻り、工程計画策定部１２は、入力部１１から受信した作業情報に基づいて、各作業を各工程に割り振る。具体的には、工程計画策定部１２は、人やロボットの作業性に関するパラメータなどの複数のパラメータを考慮して、タブーサーチや焼きなまし法などの局所探索法により、各工程に配置される人やロボットに作業を割り当てる。パラメータには、例えば、各工程間の時間ばらつき、同一工具を特定の工程に集約できているか否かなどのパラメータが含まれる。工程計画策定部１２は各工程に割り振った作業の情報を成功率算出部１３に送信する。

成功率算出部１３は、ロボットに割り振られた各作業の情報を取得し、各作業の作業成功率（ロボット作業成功率）を算出するとともに、ロボットに割り当てられた全工程の作業成功率（ロボット工程作業成功率）を算出する。成功率算出部１３は、算出の際に、設計情報ＤＢ２２及び設備情報ＤＢ２３を参照する。

ここで、設計情報ＤＢ２２は、図４（ａ）に示すように、組み付け部品のバラツキ情報と、組み付け先部品のバラツキ情報とを含む。組み付け部品のバラツキ情報には、「組み付け部品名」と「外形公差」の情報が関連付けて格納されている。また、組み付け先部品のバラツキ情報には、「組み付け先部品名」、「設置位置バラツキ」、「組み付け部の寸法公差」、「組み付け部の形状公差」の情報が格納されている。例えば、図５に示すように組み付け部品がParts_Aである場合を想定して、組み付け部品のバラツキ情報には、組み付け部品Parts_Aの外形公差「σａ」が格納されている。なお、「外形公差」は、組み付け部品の所定方向（図５では幅方向）の寸法の公差を意味する。また、図５に示すように組み付け先部品がParts_Bである場合を想定して、組み付け先部品のバラツキ情報には、組み付け先部品Parts_Bの設置位置バラツキ「σｂ」や、組み付け部の寸法公差「σｐｂｈ」や、組み付け部の形状公差「σｂｈ」が格納されている。なお、「設置位置バラツキ」は、ベルトコンベアに載って搬送されてくる組み付け先部品が設置される位置のバラツキを意味する。また、「組み付け部の寸法公差」は、組み付け先部品の外縁部と、組み付け部品が組み付けられる部分の中心点との間の距離の公差を意味し、「組み付け部の形状公差」は、組み付け部品が組み付けられる部分の幅方向の寸法の公差を意味する。

設備情報ＤＢ２３には、図４（ｂ）に示すように、ロボットのバラツキ情報が格納されている。ロボットのバラツキ情報には、図４（ｂ）に示すように、「ロボット名」、「搬送位置バラツキ」、「組み付け部品の把持ズレバラツキ」の情報が含まれる。例えば、図５に示すようなロボット（Robot_A）が利用される場合を想定して、ロボットのバラツキ情報として、図４（ｂ）に示すようにRobot_Aの搬送位置バラツキ「σｒ」や、組み付け部品の把持ズレバラツキ「σｐｒ」が格納されている。なお、「搬送位置バラツキ」は、ロボットが組み付け部品を搬送する場合の目標位置からのバラツキを意味する。また、「組み付け部品の把持ズレバラツキ」は、ロボットが組み付け部品を把持する場合における、ロボットの中心と組み付け部品の中心との間のズレのバラツキ量を意味する。

なお、成功率算出部１３による、ロボット作業成功率やロボット工程作業成功率の具体的な算出方法については、後述する。

図２に戻り、センシングモジュール活性化処理部１４は、ロボットに割り振られた各作業に含まれるセンシングモジュールを非活性の状態から活性化する処理を実行する。センシングモジュール活性化処理部１４は、処理結果をロボットプログラム生成部１５に送信する。

ロボットプログラム生成部１５は、センシングモジュール活性化処理部１４の処理結果に基づいて、ロボットプログラムを生成し、作業が割り振られたロボットに対して送信する。

（情報処理装置１０の処理について）
次に、情報処理装置１０の成功率算出部１３及びセンシングモジュール活性化処理部１４の処理について、図６のフローチャートに沿って、その他図面を参照しつつ詳細に説明する。

図６には、成功率算出部１３及びセンシングモジュール活性化処理部１４の処理がフローチャートにて示されている。

図６の処理が実行される前提として、組立ラインでは、図７に示す作業１、作業２、作業３、作業４を実施するものとし、工程計画策定部１２は、作業情報ＤＢ２１に格納されている作業情報に基づいて、各作業を各工程に割り振ったものとする。この結果、図８に示すように、人が作業を実施する工程１に作業１、４が割り振られ、ロボットが作業を実施する工程に作業２、３が割り振られたものとする。

図９には、ロボット工程で実施する作業２、３が示されている。各作業に含まれるセンシングモジュールは、図６の処理が開始される段階では、非活性の状態（実施しない状態）となっている。図６の処理は、ロボット工程作業成功率が所定の基準を満たす（目標値以上となる）ように、非活性のセンシングモジュールを適切に活性化するための処理である。

図６の処理では、まずステップＳ１０において、成功率算出部１３が、設計情報ＤＢ２２及び設備情報ＤＢ２３から情報を取得して、ロボット工程に属する各作業のロボット作業成功率を算出する。また、成功率算出部１３は、算出した各作業のロボット作業成功率を用いてロボット工程全体の成功率（ロボット工程作業成功率）を算出する。以下、ロボット作業成功率の算出方法について説明する。

（ロボット作業成功率の算出方法）
まず、成功率算出部１３は、組み付け部品、組み付け先部品、及びロボットを特定する。図９の作業２の例では、組み付け部品としてParts_Aが特定され、組み付け先部品としてParts_Bが特定され、ロボットとしてRobot_Aが特定されたとする。

次いで、成功率算出部１３は、設計情報ＤＢ２２（図４（ａ））から、組み付け部品（Parts_A）の情報としてParts_Aの外形公差「σａ」を取得するとともに、組み付け先部品（Parts_B）の情報としてParts_Bの設置位置バラツキ「σｂ」、組み付け部の寸法公差「σｐｂｈ」、組み付け部の形状公差「σｂｈ」を取得する。また、成功率算出部１３は、設備情報ＤＢ２３（図４（ｂ））から、ロボット（Robot_A）の情報として、搬送位置バラツキ「σｒ」、組み付け部品の把持ズレバラツキ「σｐｒ」を取得する。

この場合、Parts_AをParts_Bに組み付けるときの総バラツキ量「σ」は、上述した各公差及び各バラツキ量の二乗和であるため、成功率算出部１３は、σを次式（１）に基づいて算出する。

ここで、図５に示すように、Parts_AがParts_Bの中心に組み付けられたときのParts_AとParts_Bとの間の隙間Ｔは、Parts_Aの幅方向の寸法をＷａ、Parts_Bの組み付け部の幅方向の寸法をＷｂｈとすると、次式（２）で表される。
Ｔ＝（Ｗｂｈ－Ｗａ）／２ …（２）

したがって、総バラツキ量σが正規分布であると仮定すると、確率変数ｚは、次式（３）で表される。
ｚ＝３Ｔ／σ …（３）

このため、成功率算出部１３は、標準正規累積分布式に基づいて、Parts_Bの組み付け部内（隙間Ｔ）にParts_Aが収まる確率、すなわちロボット作業成功率yieldを次式（４）から算出する。

以上のように、成功率算出部１３が、ロボット工程に割り振られた各作業（作業２、３）のロボット作業成功率を算出した後は、作業２のロボット作業成功率（９０％）と、作業３のロボット作業成功率（７７％）との積（６９．３％）を算出して、ロボット工程作業成功率とする。その後は、ステップＳ１１に移行する。

ステップＳ１１に移行すると、センシングモジュール活性化処理部１４が、ステップＳ１０で算出されたロボット工程作業成功率と、予め定められている目標値とを比較する。

次いで、ステップＳ１２では、センシングモジュール活性化処理部１４が、ロボット工程作業成功率が目標値よりも小さいか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、図６の全処理を終了するが、肯定された場合には、ステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１３に移行すると、センシングモジュール活性化処理部１４は、非活性のセンシングモジュールが含まれる作業モジュールの中からロボット作業成功率が最も低い作業モジュールを選択する。例えば作業２のロボット作業成功率が９０％であり、作業３のロボット作業成功率が７２％であったとすると、ロボット作業成功率が最も低い作業モジュールとして作業３が選択される（図１０の一点鎖線枠参照）。

次いで、ステップＳ１４では、センシングモジュール活性化処理部１４が、選択したセンシングモジュールの中からＭＴ（作業時間）が最小のセンシングモジュールを選択する。例えば、作業３に含まれる２つのセンシングモジュールのうち、左側に表示されているセンシングモジュールの方がＭＴが小さい場合には、左側のセンシングモジュールが選択される（図１０の破線枠参照）。

次いで、ステップＳ１６では、センシングモジュール活性化処理部１４が、選択したセンシングモジュールの作業時間（ＭＴ）を選択した作業モジュールの総ロボット作業時間（ΣＭＴ）に加算する。

次いで、ステップＳ１８では、センシングモジュール活性化処理部１４が、選択したセンシングモジュールの作業成功寄与率を選択した作業モジュールのロボット作業成功率に加算する。例えば、選択したセンシングモジュールの作業成功寄与率が５％であったとすると、センシングモジュール活性化処理部１４は、選択した作業モジュールのロボット作業成功率７２％に加算して、ロボット作業成功率を７７％とする。

次いで、ステップＳ２０では、センシングモジュール活性化処理部１４が、ロボット工程全体の作業時間（ＭＣＴ）とロボット工程作業成功率を再計算する。すなわち、センシングモジュール活性化処理部１４は、作業２の総ロボット作業時間（ΣＭＴ）と、ステップＳ１６で算出された作業３の総ロボット作業時間（ΣＭＴ）との和を算出して、ロボット工程全体の作業時間（ＭＣＴ）とする。また、センシングモジュール活性化処理部１４は、作業２のロボット作業成功率（９０％）と、ステップＳ１８で算出された作業３のロボット作業成功率（７７％）との積（６９．３％）をロボット工程作業成功率とする。

次いで、ステップＳ２２では、センシングモジュール活性化処理部１４が、ロボット工程全体の作業時間（ＭＣＴ）と、人が実行する工程のうち最も長い作業時間（サイクルタイム：ＣＴ）とを比較する。この場合、図１１に示すように、図８の作業３にセンシングモジュールのＭＴを追加した場合のＭＣＴと、ＣＴとを比較することになる。

次いで、ステップＳ２４では、センシングモジュール活性化処理部１４が、ＭＣＴがＣＴよりも小さいか否かを判断する。このステップＳ２４の判断が否定された場合、すなわち、ＣＴよりもＭＣＴの方が大きい場合には、人の手が空く時間があり適切でないため、図６の全処理を終了する。この場合、センシングモジュール活性化処理部１４は、その旨を表示部９３等に出力してもよいし、工程計画策定部１２に工程計画の策定（各工程への作業の割り振り）をやり直させてもよい。一方、ステップＳ２４の判断が肯定された場合には、ステップＳ２６に移行する。

ステップＳ２６に移行すると、センシングモジュール活性化処理部１４は、選択したセンシングモジュールを活性化し、ΣＭＴとロボット作業成功率を更新する。

次いで、ステップＳ２８では、センシングモジュール活性化処理部１４が、ロボット工程全体のＭＣＴとロボット工程作業成功率を更新する。その後は、ステップＳ１１に戻る。

ステップＳ１１に戻ると、センシングモジュール活性化処理部１４は、ステップＳ２８で更新したロボット工程作業成功率と、予め定められている目標値とを比較する。

次いで、ステップＳ１２では、センシングモジュール活性化処理部１４が、ロボット工程作業成功率が目標値よりも小さいか否かを判断する。ここでの判断が否定された場合には、それ以上センシングモジュールを活性しなくてもよいため、センシングモジュール活性化処理部１４は、図６の全処理を終了する。この場合、センシングモジュール活性化処理部１４は、活性化したセンシングモジュールの情報を含む、ロボット工程に割り当てられた作業モジュールの情報をロボットプログラム生成部１５に送信する。ロボットプログラム生成部１５では、受信した情報に基づいてロボットプログラムを生成し、ロボット工程を実行するロボットに対して生成したロボットプログラムを送信する。

一方、ステップＳ１２の判断が肯定された場合には、ステップＳ１３に移行する。これ以降は、センシングモジュール活性化処理部１４は、ステップＳ２４の判断が否定されるまで、又はステップＳ１２の判断が否定されるまで、ステップＳ１１～Ｓ２８の処理・判断を繰り返す。すなわち、非活性のセンシングモジュールを含む作業モジュールのうち最もロボット作業成功率が低い作業モジュールを選択し、選択した作業モジュールに含まれる非活性かつＭＴが最小のセンシングモジュールを活性化対象とする。そして、活性化対象のセンシングモジュールを活性化した場合に、ＭＣＴがＣＴ以上にならず、ロボット工程作業成功率が目標値以上になると、ステップＳ１２の判断が否定され、図６の全処理が終了する。この場合、ロボットプログラム生成部１５が、センシングモジュール活性化処理部１４から受信した情報に基づいてロボットプログラムを生成し、ロボットに対して送信する。一方、ロボット工程作業成功率が目標値に達する前にＭＣＴがＣＴ以上になると、ロボット工程作業成功率が目標値を満足するようにセンシングモジュールを活性化することができないため、ステップＳ２４の判断が否定された後、図６の全処理が終了する。この場合、センシングモジュール活性化処理部１４は、その旨を表示部９３等に出力したり、工程計画策定部１２に工程計画の策定（各工程への作業の割り振り）をやり直させる。

以上のようにして、非活性のセンシングモジュールを活性化することで、ロボット工程作業成功率を目標値以上とするのに必要十分な程度にセンシングモジュールを活性化することができる。

以上詳細に説明したように、本実施形態によると、成功率算出部１３は、組み付け部品を組み付け先部品に対して組み付ける作業を複数の作業要素モジュール（非活性のセンシングモジュールを含む）で定義した作業情報を取得する。そして、成功率算出部１３は、設計情報ＤＢ２２及び設備情報ＤＢ２３から取得した情報に基づいて組み付ける作業それぞれの成功率（ロボット作業成功率）を算出する。また、センシングモジュール活性化処理部１４は、算出したロボット作業成功率が最も低い作業モジュールを選択し、選択した作業モジュールに含まれる非活性のセンシングモジュールを活性化するか否かを決定する。これにより、本実施形態では、ロボット作業成功率が最も低い作業のセンシングモジュールを活性化するため、ロボット工程作業成功率を上げるのに適切なセンシングモジュールを活性化することができる。

また、本実施形態によると、センシングモジュール活性化処理部１４は、センシングモジュールを活性化する場合における組み付ける作業に要する時間（ＭＣＴ）の増加分（ＭＴ）が最小のセンシングモジュールを活性化対象とする（Ｓ１４）。これにより、ＭＣＴをあまり増加させない適切なセンシングモジュールを活性化することができる。

また、本実施形態によると、センシングモジュール活性化処理部１４は、ＭＣＴがＣＴを超えない範囲で、ロボット工程の作業全体の成功率（ロボット工程作業成功率）が目標値を満足するまで処理を繰り返す（徐々に活性化するセンシングモジュールを増やす）。これにより、センシングモジュールを適度に活性化することができる。

なお、上記実施形態では、ステップＳ１４において、選択した作業モジュールの中から非活性でＭＴが最も小さいセンシングモジュールを活性化対象とする場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、選択した作業モジュールの中から非活性で作業成功寄与率が最も大きいセンシングモジュールを活性化対象とすることとしてもよい。

なお、上記実施形態では、ロボット工程作業成功率が目標値以上になった場合に、図６の全処理を終了する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、ＭＣＴがＣＴ未満である間は、活性化するセンシングモジュールを極力増やすようにステップＳ１３以降の処理を繰り返すようにしてもよい。

なお、上記実施形態では、ロボット工程作業成功率が目標値以上でない場合に、センシングモジュールを活性化する処理を実行する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、ロボット作業成功率が所定の基準値に到達していない作業がある場合に、当該作業に含まれるセンシングモジュールのいずれかを活性化するようにしてもよい。

なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記憶媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。

プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記憶媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。

プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記憶媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記憶媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。

上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これ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において種々変形実施可能である。

なお、以上の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１） 組み付け部品を組み付け先部品に対して組み付ける作業をセンシングに関する作業要素を含む複数の作業要素で定義した作業情報を取得する取得部と、
前記組み付け部品及び前記組み付け先部品の公差情報と、前記組み付け先部品の配置精度と、前記組み付ける作業を実行するロボットの精度情報と、に基づいて前記組み付ける作業の成功率を算出する算出部と、
前記ロボットが複数の組み付ける作業を実行する場合に、前記算出部が算出した前記成功率が最小の組み付ける作業を特定し、特定した前記組み付ける作業に含まれる前記センシングに関する作業要素を前記ロボットに実行させることを決定する決定部と、
を備える情報処理装置。
（付記２） 前記決定部は、特定した前記組み付ける作業が前記センシングに関する作業要素を複数含む場合に、各センシングに関する作業要素を実行するのに必要な時間に基づいて、実行させる前記センシングに関する作業要素を決定する、ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
（付記３） 前記決定部は、特定した前記組み付ける作業が前記センシングに関する作業要素を複数含む場合に、各センシングに関する作業要素を実行した場合の前記成功率の増加に対する寄与分に基づいて、実行させる前記センシングに関する作業要素を決定する、ことを特徴とする付記１に記載の情報処理装置。
（付記４） 前記決定部は、複数の前記組み付ける作業全体の成功率が所定の基準を満たすまで、又は複数の前記組み付ける作業の所要時間が所定時間未満の間、決定する処理を繰り返す、ことを特徴とする付記１～３のいずれかに記載の情報処理装置。
（付記５） 組み付け部品を組み付け先部品に対して組み付ける作業をセンシングに関する作業要素を含む複数の作業要素で定義した情報を取得し、
前記組み付け部品及び前記組み付け先部品の公差情報と、前記組み付け先部品の配置精度と、前記組み付ける作業を実行するロボットの精度情報と、に基づいて前記組み付ける作業の成功率を算出し、
前記ロボットが複数の組み付ける作業を実行する場合に、算出した前記成功率が最小の組み付ける作業を特定し、特定した前記組み付ける作業に含まれる前記センシングに関する作業要素を前記ロボットに実行させることを決定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするロボット作業決定方法。
（付記６） 前記決定する処理では、特定した前記組み付ける作業が前記センシングに関する作業要素を複数含む場合に、各センシングに関する作業要素を実行するのに必要な時間に基づいて、実行させる前記センシングに関する作業要素を決定する、ことを特徴とする付記５に記載のロボット作業決定方法。
（付記７） 前記決定する処理では、特定した前記組み付ける作業が前記センシングに関する作業要素を複数含む場合に、各センシングに関する作業要素を実行した場合の前記成功率の増加に対する寄与分に基づいて、実行させる前記センシングに関する作業要素を決定する、ことを特徴とする付記５に記載のロボット作業決定方法。
（付記８） 前記決定する処理では、複数の前記組み付ける作業全体の成功率が所定の基準を満たすまで、又は複数の前記組み付ける作業の所要時間が所定時間未満の間、決定する処理を繰り返す、ことを特徴とする付記５～７のいずれかに記載のロボット作業決定方法。
（付記９） 組み付け部品を組み付け先部品に対して組み付ける作業を、センシングに関する作業要素を含む複数の作業要素で定義した情報を取得し、
前記組み付け部品及び前記組み付け先部品の公差情報と、前記組み付け先部品の配置精度と、前記組み付ける作業を実行するロボットの精度情報と、に基づいて前記組み付ける作業の成功率を算出し、
前記ロボットが複数の組み付ける作業を実行する場合に、算出した前記成功率が最小の組み付ける作業を特定し、特定した前記組み付ける作業に含まれる前記センシングに関する作業要素を前記ロボットに実行させることを決定する、
処理をコンピュータに実行させるためのロボット作業決定プログラム。

１０ 情報処理装置
１３ 成功率算出部（取得部、算出部）
１４ センシングモジュール活性化処理部（決定部）

Claims (6)

1. 組み付け部品を組み付け先部品に対して組み付ける作業をセンシングに関する作業要素を含む複数の作業要素で定義した作業情報を取得する取得部と、
   前記組み付け部品及び前記組み付け先部品の公差情報と、前記組み付け先部品の配置精度と、前記組み付ける作業を実行するロボットの精度情報と、に基づいて前記組み付ける作業の成功率を算出する算出部と、
   前記ロボットが複数の組み付ける作業を実行する場合に、前記算出部が算出した前記成功率が最小の組み付ける作業を特定し、特定した前記組み付ける作業に含まれる前記センシングに関する作業要素の１つを前記ロボットに実行させることを決定する決定部と、
   を備え、
   前記センシングに関する作業要素は、実行した場合に特定した前記組み付ける作業の所要時間を長くする作業要素であり、かつ、実行した場合に特定した前記組み付ける作業の成功率を向上させる作業要素である、
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記決定部は、特定した前記組み付ける作業が前記センシングに関する作業要素を複数含む場合に、各センシングに関する作業要素を実行するのに必要な時間に基づいて、実行させる前記センシングに関する作業要素の１つを決定する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記決定部は、特定した前記組み付ける作業が前記センシングに関する作業要素を複数含む場合に、各センシングに関する作業要素を実行した場合の前記組み付ける作業の成功率の向上に対する寄与分に基づいて、実行させる前記センシングに関する作業要素の１つを決定する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
4. 前記決定部は、複数の前記組み付ける作業全体の成功率が所定の基準を満たすまで、又は複数の前記組み付ける作業全体の所要時間が所定時間未満の間、決定する処理を繰り返す、ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 組み付け部品を組み付け先部品に対して組み付ける作業をセンシングに関する作業要素を含む複数の作業要素で定義した情報を取得し、
   前記組み付け部品及び前記組み付け先部品の公差情報と、前記組み付け先部品の配置精度と、前記組み付ける作業を実行するロボットの精度情報と、に基づいて前記組み付ける作業の成功率を算出し、
   前記ロボットが複数の組み付ける作業を実行する場合に、算出した前記成功率が最小の組み付ける作業を特定し、特定した前記組み付ける作業に含まれる前記センシングに関する作業要素の１つを前記ロボットに実行させることを決定する、
   処理をコンピュータが実行し、
   前記センシングに関する作業要素は、実行した場合に特定した前記組み付ける作業の所要時間を長くする作業要素であり、かつ、実行した場合に特定した前記組み付ける作業の成功率を向上させる作業要素である、
   ことを特徴とするロボット作業決定方法。
6. 組み付け部品を組み付け先部品に対して組み付ける作業を、センシングに関する作業要素を含む複数の作業要素で定義した情報を取得し、
   前記組み付け部品及び前記組み付け先部品の公差情報と、前記組み付け先部品の配置精度と、前記組み付ける作業を実行するロボットの精度情報と、に基づいて前記組み付ける作業の成功率を算出し、
   前記ロボットが複数の組み付ける作業を実行する場合に、算出した前記成功率が最小の組み付ける作業を特定し、特定した前記組み付ける作業に含まれる前記センシングに関する作業要素の１つを前記ロボットに実行させることを決定する、
   処理をコンピュータに実行させ、
   前記センシングに関する作業要素は、実行した場合に特定した前記組み付ける作業の所要時間を長くする作業要素であり、かつ、実行した場合に特定した前記組み付ける作業の成功率を向上させる作業要素である、
   ことを特徴とするロボット作業決定プログラム。
   

Images