JP7212390B2 - 遠隔操作システム - Google Patents
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Description
図1は、一実施形態に係る遠隔操作システム1の模式図である。遠隔操作システム1は、ロボットアーム10と、撮影装置20と、基部30と、ロボットアーム10を遠隔から操作するための遠隔操作部(図4の70)と、を備える。ロボットアーム10は、基部30に取り付けられる。基部30は、基部30を装着する者(以下、「装着者」という)の背部等の上半身に装着される。撮影装置20は、基部30に取り付けられて装着者の頭部近傍に配置される。ロボットアーム10と、撮影装置20と、は、遠隔操作部70に通信可能に接続されている。
一実施形態では、ロボットアーム10は、ハンド部を備えてもよい。図5は、本実施形態に係る遠隔操作システム1のハンド部50を示す図である。ハンド部50は、ロボットアーム10の手首部120に取り外し可能に取り付けられる。ハンド部50は、手指の各関節にモータを備え、各関節で独立に曲げ伸ばしが可能である。本実施形態によれば、ハンド部50が装着者の腕を掴んだり、ハンド部50と装着者との間で物のやり取りを行ったりすることができるので、多様な身体的コミュニケーションが可能となる。
一実施形態では、ロボットアーム10は、ロボットアーム10を装着者の腕部に固定するための固定部品を備えてもよい。図6は、本実施形態に係る遠隔操作システム1の固定部品60を示す図である。固定部品60は、ロボットアーム10の手首部120に取り外し可能に取り付けられる。一例として固定部品60は、装着者の手首に巻き付けられて、ロボットアーム10を装着者の手首に固定するバンドである。本実施形態によれば、ロボットアーム10が装着者の腕部に固定されるので、装着者の腕部を強制的に運動させることができる。
ロボットアーム10は、伸長したときの全長が装着者の腕の全長より長くてもよい。本実施形態によれば、ロボットアーム10は、装着者が腕を伸ばした状態から更にその腕を引っ張ることが可能となるため、装着者を特定の方向に誘導することができる。
一実施形態では、撮影装置20は、撮影方向を変えるための回転機構を備えてもよい。図7は、本実施形態に係る遠隔操作システム1の撮影装置20の側面図である。回転機構200を備える撮影装置20は、遠隔操作部70に通信可能に接続されている。回転機構200は、モータによって、軸210、220、230の周りに、それぞれ独立に回転可能である(各軸周りの回転は、それぞれ、ローリング、ピッチング、ヨーイングの動作に相当する)。遠隔操作部70は、回転機構200を遠隔から操作し、撮影装置20の撮影方向を変える。本実施形態によれば、操作者が撮影装置20の撮影方向を自在に変えることができるので、より好適な視覚的情報を得ることができる。
一実施形態では、遠隔操作部70は、操作信号を記録する記録部をさらに備えてもよい。操作信号は、遠隔操作部70から出力されると同時に記録部に記録される。さらに操作信号は、記録部に記録されると同時にロボットアーム10に送信されてもよい。この場合、ロボットアーム10に送信された操作信号の履歴を記録部に残すことができる。あるいは操作信号は、記録部に記録されるが、記録と同時にロボットアーム10に送信されなくてもよい。この場合操作信号は、遠隔操作部70から出力されてから所定の時間を経過した後に、記録部からロボットアーム10に送信されてもよい。記録部の構成は特に限定されないが、例えばメモリやストレージなどの記憶媒体であってよい。本実施形態によれば、操作信号を記録することができるので、操作信号の履歴を残したり、所定の時間差をおいて操作信号を送信したりすることができる。
一実施形態では、遠隔操作部70は、機械学習部をさらに備えてもよい。この機械学習部は、映像と操作信号を入力して機械学習を行うことにより、新たな操作信号を出力する。機械学習の手法は特に限定されないが、例えば畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network:CNN)、再帰形ニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network:RNN)、LSTMネットワーク(Long Short Term Memory:LSTM)などのニューラルネットワークを用いてもよく、この場合入力層を共通にした上で計算モデルごとに異なるニューラルネットワークを混在させてもよい。機械学習部は、撮影装置20が撮影した映像と遠隔操作部70が出力した操作信号とを教師データとして機械学習を実行し、新たな操作信号を出力する。例えば、遠隔操作システム1をスポーツにおける正しい身体運動(例えば、ゴルフのスイングやテニスのショットなど)の教示に応用する場合、生徒の実運動の映像と、それに応じた教師からの操作信号との組み合わせを教師データとして機械学習を行うことで、当該生徒にとって最適な操作信号を生成することができる。この場合、生徒の実運動の映像がゴルフのスイングやテニスのショットなどのような一連の連続映像である場合は、映像内で運動が急変する点(以下、「急変点」という)を見出し、ある急変点から次の急変点までの映像を学習のための1シーンとして切り出す処理を行ってもよい。本実施形態によれば、ロボットアーム側で撮影された映像と遠隔操作部が出力した操作信号とを教師データとして機械学習を行うことにより新たな操作信号が出力されるので、的確な操作信号を得ることができる。
一実施形態では、遠隔操作システム1は、複数のロボットアーム10と、ロボットアーム10と同数の撮影装置20と、ロボットアーム10と同数の基部30とを備え、遠隔操作部70は、全てのロボットアーム10に同時に同じ操作信号を送信してもよい。例えば、遠隔操作システム1のロボットアーム側は、ロボットアーム10と、撮影装置20と、基部30とからなるn個の組によって構成される。ただしnは2以上の整数である。これらの組は、例えばn人の装着者によって装着される。一方、遠隔操作システム1の遠隔操作部側は、1つまたは複数の遠隔操作部70から構成される。遠隔操作部70からの操作信号は、n個のロボットアームに対して同時に送信される。例えば、操作信号はマルチキャストプロトコルを用いて、n個のロボットアームに送信されてよい。このとき表示部には、n個の撮影装置20のうちのいずれか1つによって撮影された映像が表示される。本実施形態によれば、例えば遠隔操作部70が1人の教師側に配置され、ロボットアーム10が複数の生徒側に配置されて動作の教示が行われるような応用例において、複数の生徒に同時に動作を教示することができるので、効率的な教育を実現することができる。これは、工場や学校などで、多数の生徒に対して同じ動作を教示するような場合に特に有効である。
一実施形態では、遠隔操作システム1は、複数の遠隔操作部70を備え、複数の遠隔操作部70の各々は、他の遠隔操作部70が操作信号を送信中に割り込んで操作信号を送信することができる割り込み部を備えてもよい。例えば、遠隔操作システム1の遠隔操作部側は、n個の遠隔操作部70によって構成される。ただしnは2以上の整数である。これらn個の遠隔操作部70は、それぞれが例えばn人の教師によって操作される。一方、遠隔操作システム1のロボットアーム側は、ロボットアーム10と、撮影装置20と、基部30とからなる1つまたは複数の組によって構成される。ロボットアームは、n個の遠隔操作部70のいずれか1つから送信された操作信号を受信し、これに基づいて動作する。n個の遠隔操作部70のそれぞれは、ロボットアーム10を操作する操作信号を送信することができる。さらにn個の遠隔操作部70のそれぞれは、割り込み部を起動することにより、他の遠隔操作部70が操作信号を送信中に割り込んで操作信号を送信することができる。本実施形態によれば、例えば遠隔操作部70がn人の教師側に配置され、ロボットアーム10が1人の生徒側に配置されて動作の教示が行われるような応用例において、1人の生徒に対して複数の教師が共同で動作を教示することができるので、きめ細かく高度な教育を実現することができる。これは、1つの動作の教示のために、それぞれが専門性を備えた複数の教師による指示が必要な場合などに特に有効である。
一実施形態では、遠隔操作システム1は、複数の遠隔操作部70を備え、ロボットアーム10は、複数の遠隔操作部70から出力された操作信号が平均化された信号により操作されてもよい。例えば、遠隔操作システム1の遠隔操作部側は、n個の遠隔操作部70によって構成される。ただしnは2以上の整数である。これらn個の遠隔操作部70は、それぞれが例えばn人の教師によって操作される。一方、遠隔操作システム1のロボットアーム側は、ロボットアーム10と、撮影装置20と、基部30とからなる1つまたは複数の組によって構成される。n個の遠隔操作部70から出力された各操作信号は、逐時集められ平均化される。以下、この逐時平均化された操作信号を「平均操作信号」と呼ぶ。平均化の方法は特に限定されないが、操作信号値の単純な算術平均を計算してもよいし、教師ごとに重みを付けた加重平均を計算してもよい。実装形態としては、ロボットアーム10に複数の受信装置を設けて複数の遠隔操作部70からの操作信号を受信し、これらをロボットアーム側で逐時平均化した上で操作信号として用いてもよい。あるいは、ロボットアーム側の受信部は1つとし、複数の遠隔操作部70が共通の送信部を持ち、各遠隔操作部70から出力された操作信号を当該送信部で逐時平均化した上でロボットアーム側に送信してもよい。教師は動作に独特の癖を持つことがあるが、この癖を生徒にそのまま伝授することは必ずしも好ましいことではない。これに対し、複数の教師を用意し、これらの教師の動作を平均化することにより、各教師の持つ癖を軽減し最適な動作とすることができる場合が多い。本実施形態によれば、教師の癖を取り除いた最適な動作を生徒に教示することができる。
図8は、第1のタイプのコミュニケーションを示す。本タイプのコミュニケーションでは、ロボットアーム10は装着者の身体に取りつけられない。ロボットアーム10は、指差しにより装着者に方向を指示したり、装着者との間で物を受け渡したりする。ロボットアームを介して、操作者と装着者とが握手や物のやり取りをすることなどが、本タイプのコミュニケーションの例である。本発明者らは、このタイプのコミュニケーションを指示「(Direct)」と名付けた。
図9は、第2のタイプのコミュニケーションを示す。本タイプのコミュニケーションでは、ロボットアーム10は装着者の身体(例えば腕)に取りつけられる。ロボットアーム10は、装着者の身体をガイドして強制的に所定の運動を行わせたり、装着者の身体を所定の位置に導いたりする。ロボットアームを介して、装着者に、スポーツ、楽器演奏、運転といったスキルを伝授することなどが、本タイプのコミュニケーションの例である。本発明者らは、このタイプのコミュニケーションを「強制(Enforce)」と名付けた。
図10は、第3のタイプのコミュニケーションを示す。本タイプのコミュニケーションでは、ロボットアーム10は装着者の身体に取りつけられる。更にロボットアーム10は、伸長したときの全長が装着者の腕の全長より長い。ロボットアーム10は、装着者が腕を伸ばした状態から、更にその腕を引っ張る方向に動作する。ロボットアームを介して、装着者を、装着者の手の届かない範囲にある所に向けて誘導することなどが、本タイプのコミュニケーションの例である。本発明者らは、このタイプのコミュニケーションを「誘導(Induce)」と名付けた。
以上、本発明を実施例を基に説明した。これらの実施例は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
Claims (11)
- ロボットアームと、撮影装置と、基部と、前記ロボットアームを遠隔から操作するための遠隔操作部と、を備え、
前記ロボットアームは、前記基部に取り付けられ、
前記撮影装置は、前記基部に取り付けられて装着者の頭部近傍に配置され、
前記基部は、装着者の上半身に装着され、
前記ロボットアームと、前記撮影装置と、は、前記遠隔操作部に通信可能に接続されており、
前記遠隔操作部は、前記撮影装置から受信した映像を表示し、前記ロボットアームを操作する操作信号を送信することができ、
前記ロボットアームは、上腕部および前腕部の長さがともに装着者の上腕部および前腕部より長いため装着者が腕を伸ばした状態から更にその腕を引っ張ることができることを特徴とする、遠隔操作システム。 - 前記ロボットアームは、取外し可能なハンド部を備えることを特徴とする、請求項1に記載の遠隔操作システム。
- 前記ロボットアームは、前記ロボットアームを装着者の腕部に固定するための固定部品を備えることを特徴とする、請求項1に記載の遠隔操作システム。
- 前記撮影装置は、撮影方向を変えるための回転機構を備え、
前記撮影装置は、前記遠隔操作部に通信可能に接続されており、
前記遠隔操作部は、前記回転機構を遠隔から操作することを特徴とする、請求項1乃至3のいずれか一項に記載の遠隔操作システム。 - 前記遠隔操作部は、前記操作信号を記録する記録部を備えることを特徴とする請求項1乃至4のいずれか一項に記載の遠隔操作システム。
- 前記遠隔操作部は、前記記録部に記録された操作信号を送信することを特徴とする請求項5に記載の遠隔操作システム。
- 前記遠隔操作部は、機械学習部をさらに備え、
前記機械学習部は、前記映像と前記操作信号を入力して機械学習することにより、新たな操作信号を出力することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか一項に記載の遠隔操作システム。 - 前記遠隔操作部は、前記映像に基づき前記機械学習部が出力する操作信号を送信することを特徴とする請求項7に記載の遠隔操作システム。
- 複数のロボットアームと、前記ロボットアームと同数の撮影装置と、前記ロボットアームと同数の基部とを備え、
前記遠隔操作部は、全てのロボットアームに同時に同じ操作信号を送信することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか一項に記載の遠隔操作システム。 - 複数の遠隔操作部を備え、
前記複数の遠隔操作部の各々は、他の遠隔操作部が操作信号を送信中に割り込んで操作信号を送信することができる割り込み部を備えることを特徴とする請求項1乃至9のいずれか一項に記載の遠隔操作システム。 - 複数の遠隔操作部を備え、
前記ロボットアームは、前記複数の遠隔操作部から出力された操作信号が平均化された信号によって操作されることを特徴とする請求項1乃至9のいずれか一項に記載の遠隔操作システム。
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