JPWO2019107455A1 - 技能伝承機械装置 - Google Patents

Abstract

技能伝承機械装置(500)は、操作者が作業部(217)に直接又は間接に物理的に力を作用させることによって作業部(217)の動きを修正することが可能であり、作業を行うよう作業部(217)を動かす動作部(201)と、動作部(201)の動作を制御する制御器(203)と、作業部(21)の動きに対応する動作部(201)の動作情報を検出する動作情報検出部(254)と、動作情報検出部(254)によって検出される動作情報に含まれる動作データから自動動作指令を減算して手動動き修正データを発生する手動動き修正データ発生部(282)と、を備える。制御器(203)が、基本動作指令を出力する基本動作指令部(250)と、自動動作修正指令を出力する学習部(252)と、自動動作修正指令に手動動き修正データを加算して動き修正データを生成する動き修正データ生成部(272)と、動き修正データを記憶する動き修正データ記憶部(283)と、動作情報を記憶する動作情報記憶部(254)と、を備える。学習部(252)が、動作情報記憶部(256)に記憶された動作情報を用いて動き修正データ記憶部に(283)記憶された動き修正データを機械学習し、機械学習を終えた後、動作部(201)の動作時に動作情報が入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、動作部(201)が、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動き修正と、に従って作業部(217)を動かすよう構成されている。

Description

本発明は、技能伝承機械装置に関する。

従来から、人が行う作業をニューラルネットワークに学習させ、学習したニューラルネットワークによりロボットを制御することによって、人の作業を自動化することが行われている。このような技術として、例えば、特許文献１に記載された技術が知られている。この技術では、熟練したカメラマンがロボカメ操作器を操作するとロボットカメラがその操作に従い動作して被写体を撮影する。そして、ロボットカメラがこの撮影動作の状態を示す撮影動作状態データを学習制御装置に出力する。また、被写体検出装置が被写体位置データを学習制御装置に出力する。学習時には、学習制御装置が、被写体位置データを用いて撮影動作状態データをニューラルネットワークに学習させる。そして、自動制御時には、学習したニューラルネットワークに被写体位置データが入力され、ニューラルネットワークの出力によりロボットカメラの動作が制御される。これにより、熟練したカメラマンの作業が自動化される。

特開２００９−２１１２９４号公報

しかしながら、特許文献１に記載された技術では、自動制御時にニューラルネットワークのみによってロボットカメラを制御するので、その撮影の品質を熟練のカメラマンによる撮影と同レベルに維持するために、ニューラルネットワークの学習の達成度を極限に高める必要がある。また、被写体の位置に応じてロボットカメラの動作状態を変える必要があるが、被写体の位置は無限に存在するため、実際の被写体の態様に応じてロボットカメラの動作状態を適切に制御するためには、ニューラルネットワークに対する膨大な学習用データ及び立ち上げ期間が必要とされる。そのため、被写体の撮影の自動化を短期間で達成することが困難である。

このような問題は、産業界において使用される、作業環境に対する作業を行う機械装置にも共通する問題である。

ところで、産業界においては、少子高齢化により労働者が高齢化するとともに不足しており、熟練作業者の技能を伝承することが急務であるが、その技能の伝承者も同様に減少していくという問題があった。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであり、産業界における熟練作業者の技能を伝承することが可能であり、且つ、所定の作業の自動化を短期間で達成することが可能な技能伝承機械装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明のある態様(aspect)に係る技能伝承機械装置は、作業部を有し、作業を行うよう前記作業部を動かす動作部と、前記動作部の動作を制御する制御器と、前記作業部の動きに対応する前記動作部の動作情報を検出する動作情報検出部と、操作者による前記作業部の動きの修正である手動動き修正を表す手動動き修正データを発生する手動動き修正データ発生部と、を備え、前記制御器が、前記動作部によって前記作業部に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力する基本動作指令部と、自動動作修正指令を出力する学習部と、前記自動動作修正指令に前記手動動き修正データを加算して動き修正データを生成する動き修正データ生成部と、前記動き修正データを記憶する動き修正データ記憶部と、前記動作情報を記憶する動作情報記憶部と、を備え、前記学習部が、前記動作情報記憶部に記憶された前記動作情報を用いて前記動き修正データ記憶部に記憶された前記動き修正データを機械学習し、機械学習を終えた後、前記動作部の動作時に前記動作情報が入力され、前記自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、前記動作部が、前記基本動作指令と前記自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、前記手動動き修正と、に従って前記作業部を動かすよう構成されている。

ここで、操作者による手動動き修正は、操作器を用いて操作者の操作に応じた手動動作修正指令を制御器に入力することにより、又は、操作者が作業部に直接又は間接に物理的に力を作用させることにより行われる。前者の場合、操作器が手動動き修正データ発生部を構成する。後者の場合、手動動き修正データ発生部が、動作情報中の動作データから自動動作指令を減算して手動動き修正データを発生するように構成される。ここで、動作データは、作業部が作業環境に作用させる力を表す力データと動作部の動作時における作業部の位置を表す位置データとのうちの少なくともいずれかを含む。

上記構成によれば、動作部は、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動き修正と、に従って作業部を動かすので、操作者が手動動き修正をせず且つ学習部が自動動作修正をしない場合、動作部は基本動作指令部が出力する基本動作指令に従って作業部に基本的な動きをさせる。操作者は、目視によって作業部による作業を確認しながら作業部の動きを監視し、基本的な動きによって所定作業が熟練した動きで行われないときには、所定作業を熟練した動きで遂行するよう手動動き修正を行う。すると、この手動動き修正によって基本的な動きが修正され、それにより、所定作業が熟練した動きで遂行される。一方、この所定作業に関する手動動き修正を表す手動動き修正データが発生され、この手動動き修正データが、学習部が出力する自動動作修正指令に加算されて動き修正データが生成され、この動き修正データが学習部によって機械学習される。上述のように学習部が自動修正をしない場合、学習部は操作者の動き修正に基づく手動動き修正データのみを学習する。学習部には、動作部の動作時において、作業部の動きに対応する動作部の動作情報が入力されるので、上記と類似の所定作業が熟練した動きで遂行されない動作状態が生じた場合には、学習部から上述のように学習した動作修正指令が自動動作修正指令として出力される。これにより、基本動作指令が、所定作業が熟練した動きで遂行される方向に修正され、当該修正が適切であれば、所定の作業が熟練した動きで遂行される。

しかし、学習が不十分である場合や、所定作業が熟練した動きで遂行されない場合における動作部の動作状態が学習されたものとかなり異なる場合等には、当該修正が行われたにも関わらず所定作業が熟練した動きで遂行されない。すると、操作者が所定の作業を熟練した動きで遂行するよう手動動き修正を行い、それにより、動作部によって所定の作業が熟練した動きで遂行される。そして、このさらなる手動動き修正に対応する手動動き修正データが、前回の手動動き修正に対応する自動動作修正指令に加算されて、学習部によって学習される。これにより、作業部の基本的な動きに対する学習部の修正能力が向上する。以降、これらの動作が繰り返され、作業部の基本的な動きに対する学習部の修正能力が操作者と同等のレベルまで向上すると、操作者による作業部の基本的な動きに対する修正が不要になる。この状態においては、学習部が、操作者に代わって、作業部の基本的な動きを適切に修正し、作業部に所定作業を適切に遂行させる。

このようにして、操作者が熟練者である場合、操作者の手動動き修正が熟練者の「技能」を構成し、この「技能」が学習部に蓄積されて当該学習部に伝承され、学習部が熟練者の「技能」の「伝承者」になる。その結果、当該学習部を備える機械装置が「技能伝承機械装置」になる。

また、上記構成によれば、動作部が、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と手動動き修正とに従って動作するよう構成されているので、学習部から不十分な自動動作修正指令が出力されても、操作者が作業部の動きを見ながら手動動き修正を行って動作部に適切な動作をさせることができる。このため、現場の実務で適切な動作の試行及び修正を行うことができる。換言すると、現場の実務を通して学習部に学習をさせることができるので、学習部に対する膨大な学習用データ及び立ち上げ期間が不要である。その結果、所定作業の自動化を短期間で達成することができる。

また、上記構成によれば、所定作業に関する作業部の基本的な動きのうち修正が不要である部分は、基本動作指令部によって自動的に遂行されるので、操作者は、必要な修正のみを行えばよい。よって、操作者の負担が軽減される。また、熟練者であっても作業がばらつくので、このように一部の作業のみを操作者の操作によって行うと、全ての作業を操作者の操作によって行う場合に比べて作業の精度が向上する。

また、操作者の手動動き修正に対応する手動動き修正データを記憶部に記憶することによって、熟練者の技能を伝承することが考えられるが、作業部の基本的な動きを修正しなければならない態様は無限に存在するので、そのような手法によって、熟練者の技能を伝承することは現実には困難である。一方、上記構成のように学習部を用いると、作業部の基本的な動きを修正しなければならない事象が発生する度にその態様に応じた手動動き修正（正確には動き修正データ）を学習部に学習させることによって、熟練者の技能の伝承を容易に実現することができる。

前記手動動き修正データ発生部が、前記操作者の操作に応じた手動動作修正指令を前記手動動き修正データとして出力する操作器であり、前記動作情報を前記操作者が知覚することが可能なように前記操作者に提示する動作情報提示機構をさらに備えており、前記動き修正データ生成部が、前記自動動作修正指令に前記手動動作修正指令を加えて動作修正指令を生成する動作修正指令生成部であり、前記動き修正データ記憶部が前記動作修正指令を記憶する動作修正指令記憶部であり、前記学習部が、前記動作情報記憶部に記憶された前記動作情報を用いて前記動作修正指令記憶部に記憶された前記動作修正指令を機械学習し、機械学習を終えた後、前記動作部の動作時に前記動作情報が入力され、前記自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、前記動作部が、前記基本動作指令と前記自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、前記手動動作修正指令と、に従って前記作業部を動かすよう構成されていてもよい。

この構成によれば、操作者が操作器を操作することによって作業部の動きを修正することができる。このため、操作者が、作業部から離れた位置で動作部を操作することができる。また、操作者が動作情報提示機構によって動作情報に対応する作業部の動きを知覚しながら操作器を操作できるので、作業部の動きを的確に修正することができる。

前記機械装置が、前記作業部としての先端効果部を有し、作業対象物に対する作業を行うよう前記先端効果部を動かす前記動作部としての機械本体と、前記機械本体の動作を制御する前記制御器と、を備える機械と、前記機械本体の前記先端効果部が前記作業対象物に作用させる力を表す前記動作情報としての力データに応じた反力を発生しながら前記操作者の操作に応じた手動動作修正指令を出力する、前記動作情報提示機構を兼ねる前記操作器と、を備える機械システムであり、前記基本動作指令部が、前記機械本体によって前記先端効果部に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力するよう構成されており、前記学習部が、前記動作情報記憶部に記憶された前記動作情報を用いて前記動作修正指令記憶部に記憶された前記動作修正指令を機械学習し、機械学習を終えた後、前記機械本体の動作時に前記動作情報が入力され、前記自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、前記機械本体が、前記基本動作指令と前記自動動作修正指令とに基づく前記自動動作指令と、前記手動動作修正指令と、に従って前記先端効果部を動かすよう構成されていてもよい。

この構成によれば、操作型の技能伝承機械システムを実現することができる。具体的には、操作者が操作器を操作することによって先端効果部の動きを修正することができる。このため、操作者が、機械本体から離れた位置で機械本体を操作することができる。また、操作者が力データに応じた反力を発生しながら操作器を操作できるので、先端効果部の動きを的確に修正することができる。

前記動作情報検出部が、前記機械本体に設けられた動作データ検出部を含み、前記動作データ検出部は、前記先端効果部が前記作業対象物に作用させる力を表す前記力データを検出する力データ検出部と、前記機械本体の動作時における前記先端効果部の位置を表す位置データを検出する位置データ検出部とを含み、且つ、前記力データ及び前記位置データを動作データとして出力するよう構成され、前記動作情報記憶部が、前記動作データを記憶する動作データ記憶部であり、且つ、前記学習部が、前記動作データを用いて前記動作修正指令を機械学習し、機械学習を終えた後、前記動作データが入力され、前記自動動作修正指令を出力するよう構成されていてもよい。

この構成によれば、操作型の技能伝承機械システムにおけるバイラテラル制御を好適に具体化することができる。

前記機械本体が、電流指令に従って動作するよう構成されており、且つ、前記動作指令に基づいて前記電流指令を出力する調整部をさらに備えてもよい。

この構成によれば、機械本体が電流指令に従って動作する技能伝承機械システムを好適に具体化することができる。

前記操作器から前記制御器に至る前記手動動作修正指令の伝達経路を選択的に連通及び遮断するスイッチ部をさらに備え、前記スイッチ部が前記伝達経路を遮断している場合において、前記操作器を用いて前記操作者を訓練することが可能なように構成されていてもよい。

この構成によれば、操作器から前記制御器に至る前記手動動作修正指令の伝達経路を遮断している状態では、操作器を操作しても動作部が動作しない。従って、不慣れな操作者が実際に操作器を操作して、操作器の操作を練習することができる。しかも、機械装置が、操作器を用いて作者を訓練することが可能なように構成されているので、不慣れな操作者を好適に訓練することができる。

前記力データ及び前記自動動作修正指令を用いて前記操作器の動作を制御し、且つ前記スイッチ部の動作を制御する操作器制御部をさらに備え、前記操作器制御部は、訓練モードと非訓練モードとを有し、非訓練モードにおいて、前記スイッチ部に前記伝達経路を連通させ、且つ前記力データに応じた反力を発生しながら前記操作者の操作に応じた手動動作修正指令を出力するよう前記操作器を制御し、訓練モードにおいて、前記スイッチ部に前記伝達経路を遮断させ、且つ前記操作器に前記操作者の操作に応じた前記手動動作修正指令を出力させるとともに、前記手動動作修正指令の前記自動動作修正指令に対する偏差を演算し、当該偏差が所定値以上である場合に、前記自動動作修正指令に対応する前記手動位置修正指令を出力する動作をするよう前記操作器を制御するように構成されていてもよい。

この構成によれば、実用レベルに学習された機械装置を用いると、当該機械装置に所定の作業を行わせた場合には、学習部から手本になる自動動作修正指令が出力される。一方、このような状態において、操作者が操作器を操作すると、この手本になる自動動作修正指令に対するその操作による手動動作修正指令の偏差が演算される。そして、当該偏差が所定値以上である場合、すなわち、操作者の操作が所定程度以上に不適切である場合、手本となる自動動作修正指令に対応する手動位置修正指令を出力する動作をするよう操作器が制御される。これにより、操作者は、適切な操作をするように操作器によって誘導される。従って、不慣れな操作者を好適に訓練することができる。

前記操作器制御部は、前記訓練モードにおいて、前記力データに応じた反力を発生しながら前記操作者の操作に応じた手動動作修正指令を出力するよう前記操作器を制御するように構成されていてもよい。

この構成によれば、操作者が手感に近い感覚で動作部を操作することができるので、より好適に操作者を訓練することができる。

前記動作情報が動作データを含み、前記動作データが、前記作業部が作業環境に作用させる力を表す力データと前記動作部の動作時における前記作業部の位置を表す位置データとを含み、前記手動動き修正が、前記操作者が前記作業部に直接又は間接に物理的に力を作用させることによる前記作業部の動きの修正であり、前記手動動き修正データ発生部が、前記動作情報検出部によって検出される、前記手動動き修正が反映された前記動作データから前記基本動作指令を減算して前記手動動き修正データを発生するよう構成されていてもよい。

この構成によれば、操作者が作業部に直接又は間接に物理的に力を作用させることによって作業部の動きを修正することができる。このため、難しい作業であっても、作業部の動きをきめ細かく修正することができる。

前記機械装置が、前記作業部としての先端効果部を有し、作業対象物に対する作業を行うよう前記先端効果部を動かす前記動作部としての機械本体と、前記機械本体の動作を制御する前記制御器と、を備える機械であり、前記基本動作指令部が、前記機械本体によって前記先端効果部に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力するよう構成されており、前記学習部が、前記動作情報記憶部に記憶された前記動作情報を用いて前記動き修正データ記憶部に記憶された前記動き修正データを機械学習し、機械学習を終えた後、前記機械本体の動作時に前記動作情報が入力され、前記自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、前記機械本体が、前記基本動作指令と前記自動動作修正指令とに基づく前記自動動作指令と、前記手動動き修正と、に従って前記先端効果部を動かすよう構成されていてもよい。

この構成によれば、案内型の技能伝承機械システムを実現することができる。具体的には、操作者が先端効果部に直接又は間接に物理的に力を作用させることによって先端効果部の動きを修正することができる。このため、難しい作業であっても、作業部の動きをきめ細かく修正することができる。

前記動作情報検出部が、前記機械本体に設けられた動作データ検出部を含み、前記動作データ検出部は、前記先端効果部が前記作業対象物に作用させる力を表す前記力データを検出する力データ検出部と、前記機械本体の動作時における前記先端効果部の位置を表す前記位置データを検出する位置データ検出部とを含み、且つ、前記力データ及び前記位置データを動作データとして出力するよう構成され、前記動作情報記憶部が、前記動作データを記憶する動作データ記憶部であり、且つ、前記学習部が、前記動作データを用いて前記動き修正データを機械学習し、機械学習を終えた後、前記動作データが入力され、前記自動動作修正指令を出力するよう構成されていてもよい。

この構成によれば、案内型の技能伝承機械システムにおけるバイラテラル制御を好適に具体化することができる。

前記先端効果部がエンドエフェクタであり、前記機械本体がロボット本体であり、前記機械がロボットであり、前記機械システムがロボットシステムであってもよい。
この構成によれば、操作型の技能伝承ロボットシステム又は案内型の技能伝承ロボットを実現することができる。

本発明は、産業界における熟練作業者の技能を伝承することが可能であり、且つ、所定の作業の自動化を短期間で達成することが可能な技能伝承機械装置を提供することができるという効果を奏する。

図１は、本発明の実施形態１に係る技能伝承機械装置の構成を例示する機能ブロック図である。 図２は、本発明の本発明の実施形態２に係る技能伝承機械装置の構成を例示するブロック図である。 図３は、本発明の実施形態３に係る技能伝承ロボットシステムのハードウェアの構成を例示する模式図である。 図４は、図３の操作器の構成を例示する斜視図である。 図５は、図３の技能伝承ロボットシステムの制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。 図６は、図５の学習部の詳細な構成を例示する機能ブロック図である。 図７は、図３のロボット本体の動作におけるサイクルタイムを例示する模式図である。 図８は、図３の技能伝承ロボットシステムにおける手動位置修正指令、教師用手動位置修正指令、及び学習用動作データのそれぞれの時系列データを示す模式図である。 図９（ａ）〜（ｃ）は、エンドエフェクタの軌跡が理想の軌跡に改善される過程を示す模式図である。 図１０（ａ）〜（ｃ）は、ロボット本体が第１物体をスムーズに第２物体に嵌挿する様子を示す模式図である。 図１１（ａ）〜（ｄ）は、ロボット本体が第１物体をまさぐりながら第２物体に嵌挿する様子を示す模式図である。 図１２（ａ）〜（ｄ）は、ロボット本体が第１物体をまさぐりながら第２物体に嵌挿する様子を示す模式図である。 図１３は、本発明の実施形態４に係る技能伝承ロボットシステムの制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。 図１４は、本発明の実施形態５に係る技能伝承機械装置の構成を例示する機能ブロック図である。 図１５は、本発明の実施形態６に係る技能伝承ロボットシステムのハードウェアの構成を例示する模式図である。 図１６は、図１５の技能伝承ロボットシステムの制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。 図１７は、本発明の実施形態９に係る技能伝承機械装置の構成を例示するブロック図である。 図１８は、本発明の実施形態１０に係る技能伝承ロボットシステムの制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。 図１９は、本発明の実施形態１１に係る技能伝承ロボットシステムの制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。 図２０は、本発明の実施形態１３に係る技能伝承ロボットシステムの制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。

以下、本発明の実施形態について、添付図面を参照しつつ説明する。なお、以下では、全ての図を通じて、同一又は相当する要素には同一の参照符号を付してその重複する説明を省略する。また、添付図面は、本発明を説明するための図である。それ故、本発明に無関係な要素が省略される場合、誇張のため寸法が正確でない場合、簡略化される場合、複数の図面において同一の要素の形状が互いに一致しない場合等がある。

（実施形態１）
本発明の実施形態１は、技能伝承機械装置を例示する。図１は、本発明の実施形態１に係る技能伝承機械装置の構成を例示する機能ブロック図である。図１において、実線の矢印は動作部２０１の動作用の指令、データ、情報等の流れを示し、破線の矢印は学習部２５２の学習用の指令、データ、情報等の流れを示す。このことは、図２、図５、図６、図１３、図１４、及び図１６において同様である。

［構成］
図１を参照すると、実施形態１の技能伝承機械装置（以下、単に機械装置と呼ぶ場合がある）１００は、作業部２１７を有し、作業を行うよう作業部２１７を動かす動作部２０１と、動作部２０１の動作を制御する制御器２０３と、作業部２１７の動きに対応する動作部２０１の動作情報を検出する動作情報検出部２５４と、操作者による作業部２１７の動きの修正である手動動き修正を表す手動動き修正データを発生する手動動き修正データ発生部２７１と、を備える。

機械装置１００は、動力によって作業環境に対する作業を行う機械装置であれば良い。機械装置１００として、例えば、建設機械、トンネル掘削機、クレーン、産業用ロボット等が例示される。例えば、建設機械でショベルカーの場合、ショベルが作業部２１７であり、ショベルを動かすリンク機構が動作部２０１であり、リンク機構を油圧制御する制御部が制御器２０３である。トンネル掘削機の場合、掘削刃が作業部２１７であり、掘削刃を動かす作動機構が動作部２０１であり、作動機構の動作を制御する制御部が制御器２０３である。産業用ロボットの場合、エンドエフェクタが作業部２１７であり、エンドエフェクタを動かすロボットアーム等のロボット本体が動作部２０１であり、ロボット本体の動作を制御するロボット制御部が制御器２０３である。動力の種類はどのような種類でも構わない。動力の種類として、電動機、内燃機関、水蒸気等が例示される。制御の種類はどのような種類でも構わない。制御の種類として、例えば、電気制御、油圧制御、空圧制御が例示される。

制御器２０３は、例えば、プロセッサとメモリとを有する演算器で構成される。制御器２０３は、動作部２０１によって作業部２１７に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力する基本動作指令部２５０と、自動動作修正指令を出力する学習部２５２と、自動動作修正指令に手動動き修正データを加算して動き修正データを生成する動き修正データ生成部２７２と、動き修正データを記憶する動き修正データ記憶部２５３と、動作情報を記憶する動作情報記憶部２５６と、を備える。図１のブロック２５０、２５２、２７２及び２６１は、上記演算器のメモリに格納された所定のプログラムをプロセッサが実行することによって実現される機能ブロックである。記憶部２５３及び２５４は、上記演算器のメモリによって構成される。

学習部２５２は、機械学習する学習モデルであり、そのような学習モデルとして、ニューラルネットワーク、回帰モデル、木モデル、ベイズモデル、時系列モデル、クラスタリングモデル、アンサンブル学習モデル等が例示される。実施形態１では、学習モデルは、ニューラルネットワークである。

学習部２５２は、動作情報記憶部２５６に記憶された動作情報を用いて動き修正データ記憶部２５３に記憶された動き修正データを機械学習し、機械学習を終えた後、動作部２０１の動作時に動作情報が入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成されている。

動作部２０１は、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動き修正と、に従って作業部２１７を動かすように構成されている。

ここで、操作者による手動動き修正は、機械装置１００が操作型か案内型であるかによって、第１経路又は第２経路を経由して機械装置１０に作用し、且つ当該手動修正に対応する手動動き修正データが発生する。「操作型」は、操作器によって動作部を操作するタイプを意味する。「案内型」は、操作者が手動で動作部を操作するタイプを意味する。

機械装置１００が操作型のものである場合は、手動動き修正は、第１経路を経由する。具体的には、操作器を用いて操作者の操作に応じた手動動作修正指令を制御器２０３に入力することにより、又は、操作者が作業部２１７に直接又は間接に物理的に力を作用させることにより手動動き修正が行われるとともに手動動き修正データ（後述する手動動作修正指令）が発生する。従って、操作器が手動動き修正データ発生部２７１を構成する。

機械装置１００が、案内型のものである場合は、手動動き修正は、第２経路を経由する。具体的には、操作者が作業部２１７に直接又は間接に物理的に力を作用させることにより手動動き修正が行われる。そして、この手動動き修正を反映した動作部２０１の動作が動作情報検出部２５４によって検出され、手動動き修正データ発生部２７１が、動作情報検出部によって検出された動作情報中の動作データから自動動作指令を減算して手動動き修正データを発生する。

動作情報検出部２５４は、動作部の動作に関する情報を検出する。本願の各実施形態における動作情報は、動作データを必須の情報として含む。動作データは、作業部２１７が作業環境に作用させる力を表す力データと動作部２０１の動作時における作業部２１７の位置を表す位置データとのうちの少なくともいずれかを含む。動作情報は、動作データを必須の情報として含む理由は、制御器２０３は、作業部２１７が作業環境に作用させる「力」及び動作部２０１の動作時における作業部２１７の「位置」の少なくともいずれかを制御することによって、動作部２０１の動作を制御するからである。従って、本願の各実施形態における「指令」は、この「力」の目標値又は修正値（補正値）を指示する指令である力指令と、この「位置」の目標値又は修正値（補正値）を指示する指令である位置指令とのうちの少なくともいずれかを含む。

このことから、本願の各実施形態においては、「指令」同士を加算又は減算すること、及び「動作指令（動作修正指令）」、「動作データ」、及び「動き修正データ」を互いに加算又は減算することができる。

動作データ以外の動作情報として、作業部２１７の作業の撮像データ、作業部２１７で発生する振動データ又は衝撃データ、作業部２１７で発生する音データ等が例示される。

［作用効果］
実施形態１によれば、動作部２０１は、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動き修正と、に従って作業部２１７を動かすので、操作者が手動動き修正をせず且つ学習部２５２が自動動作修正をしない場合、動作部２０１は基本動作指令部２５０が出力する基本動作指令に従って作業部２１７に基本的な動きをさせる。操作者は、目視によって作業部２１７による作業を確認しながら作業部２１７の動きを監視し、基本的な動きによって所定作業が熟練した動きで遂行されないときには、所定作業を熟練した動きで遂行するよう手動動き修正を行う。すると、この手動動き修正によって基本的な動きが修正され、それにより、所定作業が熟練した動きで遂行される。一方、この所定作業に関する手動動き修正を表す手動動き修正データが発生され、この手動動き修正データが、学習部２５２が出力する自動動作修正指令に加算されて動き修正データが生成され、この動き修正データが学習部２５２によって機械学習される。上述のように学習部２５２が自動修正をしない場合、学習部２５２は操作者の動き修正に基づく手動動き修正データのみを学習する。学習部２５２には、動作部２０１の動作時において、作業部２１７の動きに対応する動作部２０１の動作情報が入力されるので、上記と類似の所定作業が熟練した動きで遂行されない動作状態が生じた場合には、学習部２５２から上述のように学習した動作修正指令が自動動作修正指令として出力される。これにより、基本動作指令が、所定作業が熟練した動きで遂行される方向に修正され、当該修正が適切であれば、所定の作業が熟練した動きで遂行される。

しかし、学習が不十分である場合や、所定作業が熟練した動きで遂行されない場合における動作部２０１の動作状態が学習されたものとかなり異なる場合等には、当該修正が行われたにも関わらず所定作業が熟練した動きで遂行されない。すると、操作者が所定の作業を熟練した動きで遂行するよう手動動き修正を行い、それにより、動作部２０１によって所定の作業が熟練した動きで遂行される。そして、このさらなる手動動き修正に対応する手動動き修正データが、前回の手動動き修正に対応する自動動作修正指令に加算されて、学習部２５２によって学習される。これにより、作業部２１７の基本的な動きに対する学習部２５２の修正能力が向上する。以降、これらの動作が繰り返され、作業部２１７の基本的な動きに対する学習部２５２の修正能力が操作者と同等のレベルまで向上すると、操作者による作業部２１７の基本的な動きに対する修正が不要になる。この状態においては、学習部２５２が、操作者に代わって、作業部２１７の基本的な動きを適切に修正し、作業部２１７に所定作業を適切に遂行させる。

このようにして、操作者が熟練者である場合、操作者の手動動き修正が熟練者の「技能」を構成し、この「技能」が学習部２５２に蓄積されて当該学習部２５２に伝承され、学習部２５２が熟練者の「技能」の「伝承者」になる。その結果、当該学習部２５２を備える機械装置１００が「技能伝承機械装置」になる。

また、実施形態１によれば、動作部２０１が、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と手動動き修正とに従って動作するよう構成されているので、学習部２５２から不十分な自動動作修正指令が出力されても、操作者が作業部２１７の動きを見ながら手動動き修正を行って動作部２０１に適切な動作をさせることができる。このため、現場の実務で適切な動作の試行及び修正を行うことができる。換言すると、現場の実務を通して学習部２５２に学習をさせることができるので、学習部２５２に対する膨大な学習用データ及び立ち上げ期間が不要である。その結果、所定作業の自動化を短期間で達成することができる。

また、実施形態１によれば、所定作業に関する作業部２１７の基本的な動きのうち修正が不要である部分は、基本動作指令部２５０によって自動的に遂行されるので、操作者は、必要な修正のみを行えばよい。よって、操作者の負担が軽減される。また、熟練者であっても作業がばらつくので、このように一部の作業のみを操作者の操作によって行うと、全ての作業を操作者の操作によって行う場合に比べて作業の精度が向上する。

また、操作者の手動動き修正に対応する手動動き修正データを記憶部に記憶することによって、熟練者の技能を伝承することが考えられるが、作業部の基本的な動きを修正しなければならない態様は無限に存在するので、そのような手法によって、熟練者の技能を伝承することは現実には困難である。一方、実施形態１のように学習部２５２を用いると、作業部の基本的な動きを修正しなければならない事象が発生する度にその態様に応じた手動動き修正（正確には動き修正データ）を学習部２５２に学習させることによって、熟練者の技能の伝承を容易に実現することができる。

なお、機械装置１００のより詳細な構成は、以下の実施形態によって例示される。

（実施形態２）
本発明の実施形態２は、操作型の技能伝承機械装置を例示する。図２は、本発明の本発明の実施形態２に係る技能伝承機械装置の構成を例示するブロック図である。実施形態２の技能伝承機械装置２００は、以下の構成が実施形態１の技能伝承機械装置１００と相違し、その他の構成は実施形態１の技能伝承機械装置１００と同じである。以下、この相違点を説明する。

図２を参照すると、実施形態２の機械装置２００では、実施形態１の手動動き修正データ発生部２７１が、操作者２２０の操作に応じた手動動作修正指令を手動動き修正データとして出力する操作器２０２である。機械装置２００は、動作情報を操作者２２０が知覚することが可能なように操作者２２０に提示する動作情報提示機構２０６をさらに備えている。機械装置２００では、実施形態１の動き修正データ生成部２７２が、自動動作修正指令に手動動作修正指令を加えて動作修正指令を生成する動作修正指令生成部２７２であり、動き修正データ記憶部２５３が動作修正指令を記憶する動作修正指令記憶部５３であり、学習部２５２が、動作情報記憶部２５６に記憶された動作情報を用いて動作修正指令記憶部５３に記憶された動作修正指令を機械学習し、機械学習を終えた後、動作部２０１の動作時に動作情報が入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成されている。

また、機械装置２００では、動作部２０１が、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動作修正指令と、に従って作業部２１７を動かすよう構成されている。

以上の相違点を整理すると、実施形態２の機械装置２００は、作業部２１７を有し、作業を行うよう作業部２１７を動かす動作部２０１と、動作部２０１の動作を制御する制御器２０３と、作業部２１７の動きに対応する動作部２０１の動作情報を検出する動作情報検出部２５４と、操作者２２０の操作に応じた手動動作修正指令を出力する操作器２０２と、動作情報を操作者２２０が知覚することが可能なように操作者２２０に提示する動作情報提示機構２０６と、を備える。制御器２０３は、動作部２０１によって作業部２１７に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力する基本動作指令部２５０と、自動動作修正指令を出力する学習部２５２と、自動動作修正指令に手動動作修正指令を加えて動作修正指令を生成する動作修正指令生成部２７２と、動作修正指令を記憶する動作修正指令記憶部５３と、動作情報を記憶する動作情報記憶部２５６と、を備える。学習部２５２は、動作情報記憶部２５６に記憶された動作情報を用いて動作修正指令記憶部５３に記憶された動作修正指令を機械学習し、機械学習を終えた後、動作部２０１の動作時に動作情報が入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、動作部２０１は、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動作修正指令と、に従って作業部２１７を動かすよう構成されている。

実施形態２によれば、操作者２２０が操作器２０２を操作することによって作業部２１７の動きを修正することができる。このため、操作者２２０が、作業部２１７から離れた位置で動作部２０１を操作することができる。また、操作者２２０が動作情報提示機構２０６によって動作情報に対応する作業部２１７の動きを知覚しながら操作器２０２を操作できるので、作業部２１７の動きを的確に修正することができる。

（実施形態３）
本発明の実施形態３は、操作型の技能伝承ロボットシステム（以下、単にロボットシステムと呼ぶ場合がある）を例示する。図３は、本発明の実施形態３に係る技能伝承ロボットシステムのハードウェアの構成を例示する模式図である。図３を参照すると、実施形態３のロボットシステム３００は、以下の構成が実施形態２の機械装置２００と相違し、その他の構成は実施形態２の機械装置２００と同じである。以下、この相違点を説明する。

実施形態３では、実施形態２の機械装置２００が、作業部２１７としてのエンドエフェクタ１７を有し、作業対象物に対する作業を行うようエンドエフェクタ１７を動かす動作部２０１としてのロボット本体１と、ロボット本体１の動作を制御する制御器３と、を備えるロボット１０と、ロボット本体１のエンドエフェクタ１７が作業対象物に作用させる力を表す動作情報としての力データに応じた反力を発生しながら操作者の操作に応じた手動動作修正指令を出力する、動作情報提示機構２０６を兼ねる操作器２と、を備えるロボットシステム３００として構成されている。

ロボットシステム３００では、基本動作指令部５０が、ロボット本体１によってエンドエフェクタ１７に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力するよう構成されており、学習部５２が、動作データ記憶部５６に記憶された動作データを用いて動作修正指令記憶部５３に記憶された動作修正指令を機械学習し、機械学習を終えた後、ロボット本体１の動作時に動作データが入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成されている。

また、ロボット本体１が、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動作修正指令と、に従ってエンドエフェクタ１７を動かすよう構成されている。

この構成によれば、操作型の技能伝承ロボットシステム３００を実現することができる。具体的には、操作者が操作器２を操作することによってエンドエフェクタ１７の動きを修正することができる。このため、操作者が、ロボット本体１から離れた位置でロボット本体１を操作することができる。また、操作者が力データに応じた反力を発生しながら操作器２を操作できるので、エンドエフェクタ１７の動きを的確に修正することができる。

以下、このロボットシステム３００の構成及び動作を詳細に説明する。

［ハードウェアの構成］
図３を参照すると、実施形態３の技能伝承ロボットシステム３００は、ロボット本体１と、操作器２と、制御器３と、カメラ４と、モニタ５と、を備える。ロボット本体１と制御器３とがロボット１０を構成する。ロボット本体１は、エンドエフェクタ１７を備える。ロボット本体１は、例えば、ロボットアームで構成され、ロボットアームの手首部１４の先端に力センサ１９を介してエンドエフェクタ１７が装着される。この力センサ１９が力データ検出部を構成する。力データ検出部は、ロボット本体１に設けられた動作データ検出部２７３の一部を構成する。また、カメラ４及びモニタ５は、動作情報提示機構２０６（図２参照）の一部を構成する。

以下、これらの構成要素を順に説明する。

カメラ４は、公知のものを使用することができる。カメラ４は、ロボット本体１の動作を撮像できる箇所に設置される。

モニタ５は、公知のものを使用することができる。モニタ５は、操作器２の近傍に設置される。

制御器３は、例えば、プロセッサとメモリとを備える。制御器３は、メモリに格納された所定の動作プログラムをプロセッサが読み出して実行することにより、ロボット本体１の動作を制御する。制御器３は、具体的には、例えば、マイクロコントローラ、ＭＰＵ、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）、論理回路等で構成される。

＜ロボット本体１＞
ロボット本体１は、基台１５と、基台１５に支持された腕部１３と、腕部１３の先端に支持され、エンドエフェクタ１７が装着される手首部１４とを備えている。ロボット本体１は、図３に示すように３以上の複数の関節ＪＴ１〜ＪＴ６を有する多関節ロボットアームであって、複数のリンク１１ａ〜１１ｆが順次連結されて構成されている。より詳しくは、第１関節ＪＴ１では、基台１５と、第１リンク１１ａの基端部とが、鉛直方向に延びる軸回りに回転可能に連結されている。第２関節ＪＴ２では、第１リンク１１ａの先端部と、第２リンク１１ｂの基端部とが、水平方向に延びる軸回りに回転可能に連結されている。第３関節ＪＴ３では、第２リンク１１ｂの先端部と、第３リンク１１ｃの基端部とが、水平方向に延びる軸回りに回転可能に連結されている。第４関節ＪＴ４では、第３リンク１１ｃの先端部と、第４リンク１１ｄの基端部とが、第４リンク１１ｃの長手方向に延びる軸回りに回転可能に連結されている。第５関節ＪＴ５では、第４リンク１１ｄの先端部と、第５リンク１１ｅの基端部とが、リンク１１ｄの長手方向と直交する軸回りに回転可能に連結されている。第６関節ＪＴ６では、第５リンク１１ｅの先端部と第６リンク１１ｆの基端部とが、ねじり回転可能に連結されている。そして、第６リンク１１ｆの先端部にはメカニカルインターフェースが設けられている。このメカニカルインターフェースに、力センサ１９を介して、ロボット本体１の作業内容に対応したエンドエフェクタとしてのエンドエフェクタ１７が着脱可能に装着される。力センサ１９は、例えば、３軸加速度センサで構成される。力センサ１９は、エンドエフェクタ１７が作業対象物に作用させる力（作業対象物からの反力）を検出する。力センサ１９によって検出される力は、適宜な信号処理手段（図示せず）によって力データに変換される。この信号処理手段は、例えば、力センサ１９又は制御器３に設けられる。本明細書では、便宜上、力センサ１９が力データを検出すると表現する。

上記の第１関節ＪＴ１、第１リンク１１ａ、第２関節ＪＴ２、第２リンク１１ｂ、第３関節ＪＴ３、及び第３リンク１１ｃから成るリンクと関節の連結体によって、ロボット本体１の腕部１３が形成されている。また、上記の第４関節ＪＴ４、第４リンク１１ｄ、第５関節ＪＴ５、第５リンク１１ｅ、第６関節ＪＴ６、及び第４リンク１１ｆから成るリンクと関節の連結体によって、ロボット本体１の手首部１４が形成されている。

関節ＪＴ１〜ＪＴ６には、それが連結する２つの部材を相対的に回転させるアクチュエータの一例としての駆動モータ（図示せず）が設けられている。駆動モータは、例えば、制御器３から送信される電流指令によってサーボアンプを介してサーボ制御されるサーボモータである。また、関節ＪＴ１〜ＪＴ６には、駆動モータの回転角を検出するための回転角センサ（図示せず）と、駆動モータの電流を検出するための電流センサ（図示せず）とが設けられている。回転角センサは例えばエンコーダで構成される。

制御器３は、全ての関節の駆動モータの回転角を総合してエンドエフェクタの位置データに変換する。上述の力センサ１９が検出するデータが力データであり、これらの力データ及び位置データがロボット本体１の動作データである。この回転角センサと力センサ１９とが動作データ検出部２７３を構成する。電流センサの検出信号は、制御器３（詳しくは調整部５１）が、各関節のサーボモータの電流を、電流指令に従った値になるようフィードバック制御するために用いられる。

＜操作器２＞
図４は、図３の操作器２の構成を示す斜視図である。図４を参照すると、操作器２は、操作者によって把持される把持部２１と、把持部２１を移動可能に支持するアーム部２２と、モータ２４とを備えている。モータ２４はサーボモータで構成される。

把持部２１は、操作者が把持し易いように、操作者が把持部２１を握って把持することが可能に形成されている。操作者が把持部２１を握って把持した状態で、操作者が、把持部２１を移動させることによりロボット本体１を移動させ、ロボット本体１を操作する。

把持部２１は、支持部２３によって支持されている。また、把持部２１は、円筒状の接続部２３ｃを介して、支持部２３に接続されている。支持部２３は、アーム部２２によって移動可能に支持されている。アーム部２２は、モータ２４に接続されている。

アーム部２２は、それぞれ関節２２ａを有し、関節２２ａを中心に屈曲することが可能に形成されている。従って、アーム部２２は、把持部側アーム部２２ｂと、モータ側アーム部２２ｃとが、関節２２ａによって屈曲可能に接続されている。

モータ２４は、支持台３０によって支持されている。モータ２４は、６つ設けられている。６つのモータ２４は、一対のモータ２４によって１つの辺が構成され、支持台３０上に三角形状に並べられて配置されている。より詳しくは、一対のモータ２４の主軸の回転軸（中心軸）が正三角形の１辺を構成するように、６つのモータ２４が配置されている。そして、１辺を構成する一対のモータ２４に対応して一対のアーム部２２が設けられている。この一対のアーム部２２によって、支持部２３の外形を規定する３つの辺のうちの１つの辺２３ａが挟まれている。支持部２３の辺２３ａには、軸２３ｂが、支持部２３の内部を通って配置されている。軸２３ｂは、辺２３ａを挟む２つの把持部側アーム部２２ｂによって両端部を、軸２３ｂの中心軸を含む互いに直交する３軸の周りに回転可能に保持されている。これにより、支持部２３が、軸２３ｂの中心軸を含む互いに直交する３軸の周りに回転可能に軸支されている。このように、支持部２３は、２つの把持部側アーム部２２ｂによって軸２３ｂの中心軸を含む互いに直交する３軸の周りに回転可能に支持されている。支持部２３における辺２３ａと軸２３ｂの構成については、支持部２３の３つの辺について同様である。ここで、３つの軸２３ｂの中心軸は正三角形を成している。

また、上述の関節２２ａは、一対のモータ２４の出力軸の中心軸に平行な軸を含む互いに直交する３軸の周りに回転可能に、把持部側アーム部２２ｂをモータ側アーム部２２ｃに接続している。従って、支持部２３の位置及び姿勢に応じて、６つのモータ２４の回転角が一義的に定まる。

次に、操作器２の制御系統について説明する。本実施形態では、操作器２を用いてバイラテラル制御が行われる。操作器２において、６つのモータ２４は、それぞれ、サーボアンプを介して、制御器３によってサーボ制御（位置制御）される。６つのモータ２４には、それぞれ、回転角センサ（図示せず）が設けられている。回転角センサは例えばエンコーダで構成される。回転角センサの検出信号は制御器３の操作器制御部４２に送信される。この回転角センサの検出信号は、制御器３において支持部２３の位置データである手動動作指令に変換される。以下では、便宜上、この手動動作修正指令が操作器２から出力されると表現する。一方、制御器３の操作器制御部４２は、ロボット本体１から入力される力データに基づいて、各モータの出力トルクを制御する。この出力トルクは、操作者による把持部２１の操作に対し、上記力データに応じた反力が発生するように制御される。また、バイラテラル制御において、操作器２からの力指令が必要とされる場合には、把持部２１と支持部２３との間に力センサ（例えば３軸加速度センサ）が設けられ、この力センサの出力に基づいて力指令が生成される。バイラテラル制御のタイプにより、手動位置修正指令のみが手動動作修正指令を構成する場合と、手動位置修正指令と手動力修正指令とが手動動作修正指令を構成する場合とがある。

また、操作器２の把持部２１には、押しボタン２１ａ及び２１ｂが設けられている。これらは、例えば、エンドエフェクタ１７を操作するために用いられる。

次に、操作器２によってロボット本体１を操作する際の動作について説明する。操作器２によってロボット本体１の腕部１３及び手首部１４を操作する際には、把持部２１を操作者が把持する。操作者が把持部２１を把持した状態で、ロボット本体１を移動させたい方向に合わせて把持部２１を移動させると、把持部２１を支持する支持部２３が、把持部２１の移動に伴って移動する。また、支持部２３の移動により、支持部２３に接続されている６つのアーム部２２が移動する。

６つのアーム部２２が移動すると、それに応じて６つのモータ２４の出力軸が回転し、この回転角を６つの回転角センサが検出する。この検出信号は上述のように手動位置修正指令に変換され、制御器３が、この手動位置修正指令を含む手動動作修正指令と基本動作指令と自動動作修正指とに基づいて動作指令を生成して、これをロボット本体１に送信する。すると、ロボット本体１が、エンドエフェクタ１７が支持部２３の位置及び姿勢を反映した位置及び姿勢を取るように動作する。これにより、操作者が、操作器２の把持部２１を操作して、ロボット本体１を意図するように操作することができる。

一方、この間、操作器制御部４２が操作者による把持部２１の操作に対し、ロボット本体１から送信される力データに応じた反力が発生するように各駆動モータを制御するので、操作者は把持部２１の移動に対する反力を感じる。これにより、操作者がロボット本体１のエンドエフェクタ１７に作用する作業対象物からの反力を感じながらエンドエフェクタ１７の位置及び姿勢を操作することができる。

なお、操作器２は、これには限定されない。例えば、操作器２をロボット本体１と相似のマスターロボットで構成し、ロボット本体１をスレーブロボットとして制御するように構成してもよい。また、操作器２がジョイスティックであってもよい。

操作器２の設置位置は特に限定されない。例えば、操作器２をロボット本体１のエンドエフェクタ１７に設置してもよい。

［制御系統の構成］
図５は、図３の技能伝承ロボットシステムの制御系統の概略の構成を例示する機能ブロック図である。

まず、カメラ４及びモニタ５の制御系統を説明する。制御器３は、操作器制御部４２を備える。カメラ４は、ロボット本体１の動作範囲の景色を撮像し、その撮像信号をモニタ制御部４３に送信する。モニタ制御部４３は、受信した撮像信号を画像表示信号に変換し、モニタ５に送信する。モニタ５は、受信した画像表示信号に従って、画像を表示する。これにより、カメラ４により撮像された画像がモニタ５に表示される。操作者は、モニタ５に表示された画像を見ながら、ロボット本体１を操作すべく操作器２を操作する。

次に、ロボット本体１の制御系統について説明する。

図５を参照すると、制御器３は、基本動作指令部５０と、動作指令生成部６０と、調整部５１と、学習部５２と、動作修正指令記憶部５３と、動作データ記憶部５６と、を備える。これらは、制御器３を構成するメモリに格納された所定の動作プログラムを、制御器３を構成するプロセッサが実行することにより実現される機能ブロックである。

ロボット本体１の制御では、バイラテラル制御が行われるが、そのタイプによって、ロボット本体１に対する指令が、エンドエフェクタ１７の位置に関する位置指令及びエフェクタ１７が作業対象物に作用させる力に関する力指令のうち、前者のみを必要とされる場合と、両者を必要とされる場合とがある。このため、以下では、各指令は、位置指令及び力指令のうちの前者のみを含む場合と両者を含む場合との双方を含む。

また、ロボット１０は、ここでは、図７に示すように、所定作業を所定のサイクルタイムで繰り返し遂行する。このサイクルタイムは、ロボット１０が所定作業を行う「動作時間」とロボット１０（正確にはニューラルネットワーク５５）が学習する「学習時間」とに大別される。両者は部分的に重複していてもよい。なお、ロボット１０の動作は、所定作業を所定のサイクルタイムで繰り返し遂行する態様には限定されない。ロボット１０は、所望の作業の動作と学習とを行うように動作すればよい。

動作指令生成部６０は、基本動作指令と、学習部５２から出力される自動動作修正指令と、操作器２から出力される手動動作修正指令とに基づいて動作指令を生成し、これを出力する。ここでは、基本動作指令に自動動作修正指令を加えて自動動作修正指令を生成し、これに手動動作修正指令を加えて動作指令を生成する。但し、これらの指令は互いに加えられればよく、これらの指令をいかなる態様で加えてもよい。

調整部５１は、動作指令に基づいて電流指令を生成し、ロボット本体１に送信する。ロボット本体１では、電流指令に従って各関節の駆動モータが動作し、ロボット本体１が電流指令に従って動作する。これにより、ロボット本体１のエンドエフェクタ１７が作業対象物を操り、その際のエンドエフェクタ１７の位置のデータ（位置データ）及びエンドエフェクタ１７が作業対象物に作用させる力（作業対象物から受ける反力）のデータ（力データ）を含む動作データがロボット本体１の動作データ検出部２７３ら出力される。

この動作データのうちの力データが操作器制御部４２で操作器２の駆動モータのトルク出力に変換されて操作器２に送信される。

操作器２は、上述のように、操作者が力データに基づく反力を感じながら操作器２を操作すると、手動動作修正指令を出力する。この手動動作修正指令は動作指令生成部６０に送られるとともに、動作修正指令生成部２７２に送られる。動作修正指令生成部２７２は、学習部５２から出力される自動動作修正指令に手動動作修正指令を加算して、動作修正指令を生成する。この動作修正指令は、動作修正指令記憶部５３に記憶される。

動作修正指令記憶部５３は、今回の所定作業の動作時（以下、今回動作時という）のニューラルネットワーク５５の学習時に、記憶した手動動作指令を学習用手動動作指令として学習部５２に出力する。
ロボット本体１の動作データ検出部２７３から出力される動作データは、学習部５２に入力されるとともに、動作データ記憶部５６に記憶される。

動作データ記憶部５６は、今回のニューラルネットワーク５５の学習時に、記憶した動作データを学習用動作データとして学習部５２に出力する。

学習部５２は、上述の学習時における入力に基づいて、今回の動作修正指令を、ニューラルネットワーク５５に学習させ、動作時における入力に基づいて、学習を反映した予測動作修正指令を自動動作修正指令として動作指令生成部６０に出力する。

次に、学習部５２の構成を詳しく説明する。図６は、図５の学習部５２の詳細な構成を例示する機能ブロック図である。図７は、図３のロボット本体１の動作におけるサイクルタイム例示する模式図である。図８は、図３の技能伝承ロボットシステム３００における動作修正指令Ｐｍ、学習用動作修正指令Ｐｍ’、動作データＰｄ、及び学習用動作データＰｄ’のそれぞれの時系列データを示す模式図である。

最初に各指令の時間的関係を説明する。

図７を参照すると、ロボット１０（ロボット本体１）は、所定作業を所定のサイクルタイムで繰り返し遂行する。このサイクルタイムは、ロボット１０（ロボット本体１）が所定作業を行う「動作時間」とロボット１０が学習する「学習時間」とに大別される。各サイクルタイムの「動作時間」におけるロボット１０の動作が上述の「〜回動作」である。

図８を参照すると、現在進行中の「動作」が「今回動作」であり、その前の「動作」が「前回動作」である。現在進行中の動作において、動作修正指令Ｐｍの時系列データＰｍ０、Ｐｍ１、Ｐｍ３・・・Ｐｍｕ（以下、Ｐｍ０〜Ｐｍｕと略記する）が所定のサンプリング間隔で取得される。また、動作データＰｄの時系列データＰｄ０〜Ｐｄｕが同様に取得される。そして、前回動作において取得された動作修正指令Ｐｍの時系列データＰｍ０〜Ｐｍｕが、今回動作における学習用動作修正指令Ｐｍ’の時系列データＰｍ０’〜Ｐｍ０’になる。また、前回動作において取得された動作データＰｄの時系列データＰｄ０〜Ｐｄｕが、今回動作における学習用動作データＰｄ’の時系列データＰｄ０’〜Ｐｄ０’になる。以下、各時系列データにおける添え字の数字は、サンプリング時刻（間欠的な時刻）の順序を表す。従って、この添え字の数字が同じである時系列データは、同じサンプリング時刻に取得されたデータであることを意味する。

図６を参照すると、学習部５２は、ニューラルネットワーク５５と、学習データ及び教師データ生成部７１と、データ入力部７２と、学習評価部７３と、を備える。

ニューラルネットワーク５５は、入力層と、中間層と、出力層とを備える。各層のニューロンの数は、適宜設定される。ニューラルネットワーク５５の学習には、周知の学習方法を適用することができる。従って、ここでは簡単に説明する。ここでは、ニューラルネットワーク５５は、例えば、リカレント型ニューラルネットワークである。

学習データ及び教師データ生成部７１は、学習用動作修正指令Ｐｍ’の時系列データＰｍ０’〜Ｐｍｕ’から教師データｐｎの時系列データｐｎ１〜Ｐｎｕを生成する。また、学習用動作データＰｄ’の時系列データＰｄ０’〜Ｐｄｕ’から学習データＰｄ’の時系列データＰｄ０’〜Ｐｄｕ−１’を生成する。

データ入力部７２は、入力層の各ニューロンに学習データＰｄ’の時系列データＰｄ０’〜Ｐｄｕ−１’を順次入力する。この際、データ入力部７２が、あるサンプリング時刻ｔｉにおける学習データＰｄ’の時系列データＰｄiを入力すると、ニューラルネットワーク５５が、前向き演算によって、次のサンプリング時刻ｔｉ＋１における予測動作修正指令Ｐｎｉ＋１を計算する。すると、学習評価部７３が、教師データｐｎの時系列データｐｎ１〜Ｐｎｕから次のサンプリング時刻ｔｉ＋１における時系列データｐｎi＋１を取り込んで、予測動作修正指令Ｐｎｉ＋１と教師データｐｎの時系列データｐｎi＋１とについて、例えば、位置修正指令及び力修正指令のそれぞれの二乗誤差の総和値ｅ^２を計算する。次いで、学習評価部７３は、後ろ向き演算によって、ニューラルネットワーク５５の重みを更新する。データ入力部７２及び学習評価部７３は、この処理を、学習データＰｄ’の時系列データＰｄ０’〜Ｐｄｕ−１’の全てについて行い、例えば、全ての処理において、二乗誤差の総和値ｅ^２が所定の閾値以下になると学習を終了する。

この学習が終了すると、次回のロボット本体１の動作時において、データ入力部７２は、現在のサンプリング時刻ｔ０における動作データＰｄ０を入力する。するとニューラルネットワーク５５が、次のサンプリング時刻ｔ１における予測動作修正指令Ｐｎ１を、自動動作修正指令として出力する。

これにより、ロボット本体１の動作にニューラルネットワーク５５（学習部５２）の学習結果が反映される。

なお、入力部７２は、あるサンプリング時刻ｔｉにおける学習データＰｄ’の時系列データＰｄiを入力する際に、それ以前の時系列データＰｄi−１〜Ｐｄi−ｎ（ｎは所定の正数）を入力してもよい。但し、この場合には、入力部７２は、ロボット本体１の次回の動作時に、これと同様に過去の動作データＰｄ−１〜Ｐｄ−ｎを入力する必要がある。このようにすると、ニューラルネットワーク５５の学習効率が向上する。その理由は、操作者は、エンドエフェクタ１７の動きを予測する際に現時点の瞬時における動きだけではなく、それ以前からの一連の動きを見て、次の動きを予測し、それによって、エンドエフェクタ１７の動きを正確に予測するからである。

また、動作データ以外の動作情報を学習データ及びロボット本体１の動作時の入力データとして用いてもよい。

［動作］
次に、以上のように構成されたロボットシステム３００の動作を図３乃至図５を参照して説明する。

ロボットシステム３００では、ロボット本体１の動作時において、基本動作指令部５０が基本動作指令を出力する。一方、学習部５２が自動動作修正指令を出力する。自動動作指令生成部６１は、基本動作指令に自動動作修正指令を加算して、自動動作指令を生成する。一方、必要に応じて、操作者が操作器２を操作すると、手動動作修正指令が出力される。動作指令生成部６２は、自動動作修正指令に手動操作修正指令を加算して、動作指令を生成する。調整部５１は、動作指令に基づいて電流指令を生成し、これをロボット本体１に出力する。ロボット本体１は、電流指令に従ってエンドエフェクタ１７を動かすよう動作する。これにより、エンドエフェクタ１７が、基本動作指令、自動動作修正指令、及び手動動作修正指令に従って動く。

一方、エンドエフェクタ１７の動きに対応するロボット本体１の動作データを動作データ検出部２７３が検出する。この検出された動作データのうちの力データが操作器制御部４２に入力される。操作器制御部４２は、この力データに基づいて、操作者が操作する際に反力を感じるように操作器２を制御する。一方、動作データ記憶部５６は動作データを記憶する。また、動作修正指令生成部２７２が自動動作修正指令に手動動作修正指令を加算して動作修正指令を生成する。動作修正指令記憶部５３は、この動作修正指令を記憶する。

一方、動作データは学習部５２に入力される。学習部５２は、動作データが入力されると、前回の学習内容を反映した予測動作修正指令を上述の自動動作修正指令として出力する。

そして、学習部５２の学習時において、学習部５２が、動作データ記憶部５６に記憶された学習用動作データを用いて、動作修正指令記憶部５３に記憶された学習用動作修正指令を機械学習する。

そして、次回のロボット本体１の動作時において、学習部５２が、今回の学習内容を反映した予測動作修正指令を次回の自動動作修正指令として出力する。

なお、調整部５１は、フォワード制御が行われる場合には、動作指令から電流指令を生成し、フィードバック制御が行われる場合には、動作指令に対する動作データの偏差を演算し、当該偏差に基づいて電流指令を生成する。

［作用効果］
次に、以上のように動作するロボットシステム３００の作用効果を説明する。

＜第１の作用効果＞
ここでは、第１の作用効果を極端に簡略化して説明する。図９（ａ）〜（ｃ）は、エンドエフェクタ１７の軌跡が理想の軌跡に改善される過程を示す模式図である。

図９（ａ）〜（ｃ）において、動作データＰｄは２次元面上の位置を表す。また、二点鎖線は、時刻ｔａからｔｂの時間区間におけるエンドエフェクタ１７の理想的な軌跡を示し、実線は、基本動作指令と自動動作指令と手動動作修正指令とが合算された動作指令に対応するエンドエフェクタ１７の軌跡を示し、一点鎖線は、基本動作指令と自動動作修正指令とが合算された自動動作指令に対応する仮想のエンドエフェクタ１７の軌跡を示す。

最初に、学習部５２が手動修正を学習しておらず、且つ、操作者が手動修正しない場合を説明する。学習部５２は、初期化された状態では、修正値がゼロの自動動作修正指令を出力するように学習されている。この場合、図９（ａ）に実線で示すように、エンドエフェクタ１７は、基本動作指令部５０が出力する基本動作指令に対応する基本的な軌跡を示すように動く。

その次の回のロボット本体１の動作時には、前回において、学習部５２が、修正値がゼロの自動動作修正と修正値がゼロの手動動作修正とが合算された動作修正指令を学習するので、時間区間ｔａ〜ｔｂにおける自動動作指令に対応する仮想のエンドエフェクタ１７の軌跡は、図９（ｂ）に一点鎖線で示すように、基本動作指令に対応するエンドエフェクタ１７の軌跡になる。操作者は、エンドエフェクタ１７がこの軌跡を辿ろうとするのを見て、操作器２を操作して、１回目の改善を試みる。すると、図９（ｂ）に実線で示すように、エンドエフェクタ１７の軌跡が理想的な軌跡に近づくように改善される。

その次の回のロボット本体１の動作時には、学習部５２が、前回の自動動作指令と手動修正指令とが合算された動作修正指令を学習して、前回の手動動作修正指令に倣った自動動作修正指令を出力するので、時間区間ｔａ〜ｔｂにおける自動動作指令に対応する仮想のエンドエフェクタ１７の軌跡は、図９（ｃ）に一点鎖線で示すように前回の手動動作修正指令に対応するエンドエフェクタ１７の軌跡と同じになる。しかし、操作者が、エンドエフェクタ１７がこの仮想の軌跡を辿ろうとするのを見て、これを理想的な軌跡に改善しようとして、操作器２を操作する。すると、図９（ｃ）に実線で示すように、エンドエフェクタ１７の軌跡が理想的な軌跡に改善される。

その次の回のロボット本体１の動作時には、学習部５２が、前回の自動動作指令と手動修正指令とが合算された動作修正指令を学習して、前回の手動動作修正指令に倣った自動動作修正指令を出力するので、時間区間ｔａ〜ｔｂにおける自動動作指令に対応する仮想のエンドエフェクタ１７の軌跡は、前回の手動動作修正指令に対応するエンドエフェクタ１７の軌跡と同様に理想的な軌跡になる。従って、それ以降は、操作者が操作器２を操作することによる改善が不要になる。

このように、実施形態３のロボットシステム３００によれば、操作者による手動動作修正指令が学習部５２に蓄積されるので、最終的には、操作者の技能が学習部５２に伝承される。また、学習部５２が実務を通じて学習するので、学習期間が短くて済む。

＜第２の作用効果＞
図１０（ａ）〜（ｃ）は、ロボット本体１が第１物体８１をスムーズに第２物体８２に嵌挿する様子を示す模式図である。図１１（ａ）〜（ｄ）は、ロボット本体１が第１物体８１をまさぐりながら第２物体８２に嵌挿する様子を示す模式図である。図１２（ａ）〜（ｄ）は、ロボット本体１が第１物体８１をまさぐりながら第２物体８２に嵌挿する様子を示す模式図である。

ここでは、大径の短い円柱状の頭部８１ａと小径の長い円柱状の胴部８１ｂとを有する第１物体８１と、短い円柱状の本体の中心部に円柱状の貫通孔８２ａを有する第２物体８２との嵌合を例に取って第２の作用効果を説明する。ここでは、第２物体８２の貫通孔８２ａに第１物体８１の胴部８１ｂが嵌挿されるが、両者の隙間が小さく、ロボット本体１の位置決め誤差によって、両者がスムーズに嵌合しない場合があると仮定する。

基本動作指令部５０が出力する基本動作指令は、図１０（ａ）〜（ｃ）に示すように、第１物体８１を第２物体８２の直上に、両者の中心軸が一致するように位置させ、次いで、第１物体８１を第２物体８２に向けて下降させるようにエンドエフェクタ１７を動かす。この場合、ロボット本体１の位置決め誤差がゼロに近いと、図１０（ａ）〜（ｃ）に示すように、第１物体８１の胴部８１ｂは、スムーズに第２物体８２の貫通孔８２ａに嵌挿される。

ところが、ロボット本体１の位置決め誤差により、図１１（ａ）に示すように、第１物体８１の位置が、図面右方向に少しずれた場合、図１１（ｂ）に示すように、第１物体８１の胴部８１ｂが第２物体８２の貫通孔８２ａの縁に当接する。すると、操作者が操作器２を操作して、図１０（ｃ）〜（ｄ）に示すように、第１物体８１の胴部８１ｂを、第２物体８２の貫通孔８２ａの縁辺をまさぐるように移動させて、最終的に第１物体８１の胴部８１ｂを第２物体８２の貫通孔８２ａに嵌挿する。

この一連のまさぐり動作に対応する動作データが、ロボット本体１の動作データ検出部２７３によって検出されて動作データ記憶部５６に記憶される。また、この一連のまさぐり動作に対応する手動動作修正指令がこの間の自動動作修正指令と合算されて動作修正指令として動作修正指令記憶部５３に記憶される。そして、この動作修正指令が上記動作データと対応付けられて学習部５２によって学習される。

従って、その後、ロボット本体１の位置決め誤差により、第１物体８１の位置が、図面右方向に少しずれた場合には、学習部５２が、上述の一連のまさぐり動作に倣った動作をロボット本体１にさせる自動動作修正指令を出力する。それにより、第１物体８１が第２物体８２に嵌合される。これにより、操作者の技能の一部が学習部５２に伝承される。

その後、ロボット本体１の位置決め誤差により、図１２（ａ）に示すように、第１物体８１の位置が、図面左方向に少しずれた場合、学習部５２は、この事象を学習していないのでこの事象に対処できない自動動作修正指令を出力する。このため、図１２（ｂ）に示すように、第１物体８１の胴部８１ｂが第２物体８２の貫通孔８２ａの縁に当接したと仮定する。すると、操作者が操作器２を操作して、図１０（ｃ）〜（ｄ）に示すように、第１物体８１の胴部８１ｂを、第２物体８２の貫通孔８２ａの縁辺をまさぐるように移動させて、最終的に第１物体８１の胴部８１ｂを第２物体８２の貫通孔８２ａに嵌挿する。

この一連のまさぐり動作に対応する動作データが、ロボット本体１の動作データ検出部２７３によって検出されて動作データ記憶部５６に記憶される。また、この一連のまさぐり動作に対応する手動動作修正指令がこの間の自動動作修正指令と合算されて動作修正指令として動作修正指令記憶部５３に記憶される。そして、この動作修正指令が上記動作データと対応付けられて学習部５２によって学習される。

従って、その後、ロボット本体１の位置決め誤差により、第１物体８１の位置が、図面左方向に少しずれた場合には、学習部５２が、上述の一連のまさぐり動作に倣った動作をロボット本体１にさせる自動動作修正指令を出力する。それにより、第１物体８１が第２物体８２に嵌合される。これにより、操作者の技能の他の一部が学習部５２に伝承される。

このように、エンドエフェクタ１７の基本的な動きを修正しなければならない態様は多数存在するが、ロボットシステム３００のように機械学習する学習部２５２を用いると、エンドエフェクタ１７の基本的な動きを修正しなければならない事象が発生する度に、その態様に応じた手動動作修正指令（正確には動作修正指令）を学習部５２に学習させることによって、操作者の技能の伝承を容易に実現することができる。

また、ロボットシステム３００によれば、所定作業に関するエンドエフェクタ１７の基本的な動きのうち修正が不要である部分は、基本動作指令部５０によって自動的に遂行されるので、操作者は、必要な修正のみを行えばよい。よって、操作者の負担が軽減される。また、熟練者であっても作業がばらつくので、このように一部の作業のみを操作者の操作によって行うと、全ての作業を操作者の操作によって行う場合に比べて作業の精度が向上する。

［バイラテラル制御］
バイラテラル制御として、例えば、対称型バイラテラル制御、力逆送型バイラテラル制御、及び力帰還型バイラテラル制御が知られている。実施形態３では、いずれのバイラテラル制御も適用することができる。ここでは、例えば、力逆送型バイラテラル制御が適用される。力逆送型バイラテラル制御では、上述の「動作指令」及び「動作修正指令」は、「位置指令」及び「位置修正指令」のみを含む。

［他の機械装置への適用］
実施形態３において、ロボットシステム３００の各要素を、これらの各要素に対応する他の機械装置の各要素に置き替えることによって、実施形態３の内容を容易に他の機械装置に適用することができる。

（実施形態４）
本発明の実施形態４は、操作者を訓練可能な技能伝承ロボットシステムを例示する。図１３は、本発明の実施形態４に係る技能伝承ロボットシステムの制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。実施形態４のロボットシステム４００は、以下の構成が実施形態３のロボットシステム３００と相違し、その他の構成は実施形態３のロボットシステム３００と同じである。以下、この相違点を説明する。

図１３を参照すると、実施形態４のロボットシステム４００は、操作器２から制御器３の動作指令生成部６２に至る手動動作修正指令の伝達経路（以下、手動動作修正指令伝達経路という）を選択的に連通及び遮断するスイッチ部７５をさらに備える。操作器制御部４２は、スイッチ部７５の動作を制御する。また、操作器制御部４２に学習部５２から出力される自動動作修正指令が入力される。

操作器制御部４２は、訓練モードと非訓練モードとを有する。操作器制御部４２は、非訓練モードにおいて、スイッチ部７５に手動動作修正指令伝達経路を連通させ、且つ力データに応じた反力を発生しながら操作者の操作に応じた手動動作修正指令を出力するよう前記操作器を制御する。これにより、ロボットシステム４００が、所定作業を行うよう動作する。

一方、訓練モードにおいて、操作器制御部４２は、スイッチ部７５に手動動作修正指令伝達経路を遮断させる。そして、操作器２に操作者の操作に応じた手動動作修正指令を出力させるとともに、手動動作修正指令の自動動作修正指令に対する偏差を演算する。そして、当該偏差が所定値以上である場合に、自動動作修正指令に対応する手動位置修正指令を出力する動作をするよう操作器２を制御する。なお、操作器制御部４２は、当該偏差が所定値以上である場合に、適宜な機器に警告を発生させるように構成されてもよい。例えば、図示されないスピーカによって、操作者に対し警報を発するように構成される。
このような実施形態４によれば、実用レベルに学習されたロボットシステム４００を用いると、このロボットシステム４００に所定の作業を行わせた場合には、学習部５２から手本になる自動動作修正指令が出力される。一方、このような状態において、操作者が操作器２を操作すると、この手本になる自動動作修正指令に対するその操作による手動動作修正指令の偏差を操作器制御部４２が演算する。そして、操作器制御部４２は、当該偏差が所定値以上である場合、すなわち、操作者の操作が所定程度以上に不適切である場合、手本となる自動動作修正指令に対応する手動位置修正指令を出力する動作をするよう操作器２を制御する。これにより、操作者は、適切な操作をするように操作器２によって誘導される。従って、不慣れな操作者を好適に訓練することができる。

なお、操作者を、適切な操作をするように操作器２によって誘導する構成を、ここでは、電気回路によって実現したが、これをハードウェアによって実現してもよい。

（実施形態５）
本発明の実施形態５は、案内型の技能伝承機械装置を例示する。図１４は、本発明の実施形態５に係る技能伝承機械装置５００の構成を例示する機能ブロック図である。
図１４を参照すると、実施形態５の機械装置５００は、以下の構成が実施形態１の機械装置１００と相違し、その他の構成は実施形態１の機械装置１００と同じである。

実施形態５では、動作情報が動作データを含み、動作データが、動作部２０１の動作時における作業部２１７の位置を表す位置データ、又は位置データ及び作業部２１７が作業環境に作用させる力を表す力データを含む。また、作業部２１７に、操作者が作業部２１７に直接物理的に力を作用させるための操作部２１８が設けられている。つまり、実施形態５では、手動動き修正が、操作者が作業部２１７に直接又は間接に物理的に力を作用させることによる作業部２１７の動きの修正である。また、手動動き修正データ発生部２８２が、動作情報検出部２５４によって検出される、手動動き修正が反映された動作データから基本動作指令を減算して手動動き修正データを発生する。

以上の相違点を整理すると、機械装置５００は、操作者が作業部２１７に直接又は間接に物理的に力を作用させることによって作業部２１７の動きを修正することが可能な技能伝承機械装置５００であって、作業部２１７を有し、作業を行うよう作業部２１７を動かす動作部２０１と、動作部２０１の動作を制御する制御器２０３と、作業部２１７の動きに対応する動作部２０１の動作情報を検出する動作情報検出部２５４と、動作情報検出部２５４によって検出される動作情報に含まれる動作データから自動動作指令を減算して手動動き修正データを発生する手動動き修正データ発生部２８２と、を備える。制御器２０３は、動作部２０１によって作業部２１７に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力する基本動作指令部２５０と、自動動作修正指令を出力する学習部２５２と、自動動作修正指令に手動動き修正データを加算して動き修正データを生成する動き修正データ生成部２７２と、動き修正データを記憶する動き修正データ記憶部２８３と、動作情報を記憶する動作情報記憶部２５６と、を備える。学習部２５２は、動作情報記憶部２５６に記憶された動作情報を用いて動き修正データ記憶部２８３に記憶された動き修正データを機械学習し、機械学習を終えた後、動作部２０１の動作時に動作情報が入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、動作部２０１が、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動き修正と、に従って作業部２１７を動かすよう構成されている。

この実施形態５によれば、操作者が作業部２１７に直接又は間接に物理的に力を作用させることによって作業部２１７の動きを修正することができる。このため、難しい作業であっても、作業部２１７の動きをきめ細かく修正することができる。

（実施形態６）
本発明の実施形態３は、案内型の技能伝承ロボットシステム（以下、単にロボットシステムと呼ぶ場合がある）を例示する。図１５は、本発明の実施形態６に係る技能伝承ロボットシステム６００のハードウェアの構成を例示する模式図である。図１６は、図１５の技能伝承ロボットシステム６００の制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。
図１５及び図１６を参照すると、実施形態６では、実施形態１の機械装置１００が、作業部としてのエンドエフェクタ１７を有し、作業対象物に対する作業を行うようエンドエフェクタ１７を動かす動作部としてのロボット本体１と、ロボット本体１の動作を制御する制御器３と、を備えるロボット１０であり、基本動作指令部５０が、ロボット本体１によってエンドエフェクタ１７に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力するよう構成されている。また、学習部５２が、動作データ記憶部５６に記憶された動作データを用いて動き修正データ記憶部２８３に記憶された動き修正データを機械学習し、機械学習を終えた後、ロボット本体１の動作時に動作データが入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成されている。また、ロボット本体１が、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動き修正と、に従ってエンドエフェクタ１７を動かすよう構成されている。

具体的には、ロボットシステム６００では、エンドエフェクタ１７に操作部２８１が設けられている。なお、操作部２８１を省略し、作業対象物に操作者が直接力を作用させてもよい。

また、制御器３が、基本動作指令部５０と、自動動作指令生成部６１と、調整部５１と、手動動き修正データ発生部２８２と、動き修正データ生成部２７２と、動き修正データ記憶部２８３と、動作データ記憶部５６とを備える。

次に、以上のように構成されたロボットシステム６００の動作を説明する。

図１５及び図１６を参照すると、ロボットシステム６００では、制御器３が、ロボット本体１の動作における剛性を、操作者がエンドエフェクタ１７に力を作用させるとエンドエフェクタ１７が動く程度に低くする（弱める）。そして、ロボット本体１の動作時において、基本動作指令部５０が基本動作指令を出力する。一方、学習部５２が自動動作修正指令を出力する。自動動作指令生成部６１は、基本動作指令に自動動作修正指令を加算して、自動動作指令を生成する。調整部５１は、自動動作指令に基づいて電流指令を生成し、これをロボット本体１に出力する。ロボット本体１は、電流指令に従ってエンドエフェクタ１７を動かすよう動作する。

一方、必要に応じて、操作者がエンドエフェクタ１７の操作部２８１を操作すると、エンドエフェクタ１７がこの操作に応じて動く。これにより、エンドエフェクタ１７が、基本動作指令、自動動作修正指令、及び手動動作修正に従って動く。

一方、エンドエフェクタ１７の動きに対応するロボット本体１の動作データを動作データ検出部２７３が検出する。この検出された動作データを動作データ記憶部５６が記憶する。また、手動動き修正データ発生部２８２が、動作データから自動動作指令を減算して手動動き修正データを発生する。そして、動き修正データ生成部２７２が自動動作修正指令に手動動き修正データを加算して動き修正データを生成する。動き修正データ記憶部２８３は、この動き修正データを記憶する。

一方、動作データは学習部５２に入力される。学習部５２は、動作データが入力されると、前回の学習内容を反映した予測動き修正データを上述の自動動作修正指令として出力する。

そして、学習部５２の学習時において、学習部５２が、動作データ記憶部５６に記憶された学習用動作データを用いて、動き修正データ記憶部２８３に記憶された学習用動き修正データを機械学習する。

そして、次回のロボット本体１の動作時において、学習部５２が、今回の学習内容を反映した予測動き修正データを次回の自動動作修正指令として出力する。

なお、学習部５２の学習方法は、実施形態３のロボットシステム３００と同様であるので、その説明を省略する。

この実施形態６によれば、案内型の技能伝承ロボットシステムを実現することができる。具体的には、操作者がエンドエフェクタ１７に直接又は間接に物理的に力を作用させることによってエンドエフェクタ１７の動きを修正することができる。このため、難しい作業であっても、作業部の動きをきめ細かく修正することができる。

［バイラテラル制御］
実施形態６では、いずれのバイラテラル制御も適用することができる。ここでは、例えば、力逆送型バイラテラル制御が適用される。力逆送型バイラテラル制御では、上述の「動作指令」及び「動作修正指令」は、「位置指令」及び「位置修正指令」のみを含む。

なお、ロボット１０が、エンドエフェクタ１７によって作業対象物に力を作用させないロボットである場合には、バイラテラル制御は行われず、通常の位置制御が行われる。このようなロボット１０として、塗装ロボット、溶接ロボット、ピッキング（取り出し）ロボット等が例示される。

［他の機械装置への適用］
実施形態６において、ロボットシステム６００の各要素を、これらの各要素に対応する他の機械装置の各要素に置き替えることによって、実施形態３の内容を容易に他の機械装置に適用することができる。

（実施形態７）
本発明の実施形態７は、実施形態２乃至４における距離のスケーリング及び力のスケーリングを例示する。

（１）移動距離のスケーリング
操縦装置によって作業機械（マニピュレータなどの産業用ロボットを含む)に対して動作指令が与えられ、作業機械が駆動する。操縦装置は、例えば前後方向に直線的に変位可能な操作子を備えている。操作者が操作子を操作することによってマニピュレータの手首を移動させることができる。操作子の変位に対して、手首は比例的に変位する。ある設定においては、操作子を１ｃｍ前方に変位させると、手首が10ｃｍ前方に変位する。このとき変位比率は1：10である。この変位比率を所定範囲内（例えば1：1〜1：100）において任意に設定することができる。

他の設定においては、操作子を１0ｃｍ前方に変位させると、手首が1ｃｍ前方に変位する。このとき変位比率は10：1である。この変位比率を所定範囲内（例えば1：1〜100：1）において任意に設定することができる。

（２）力のスケーリング
操縦装置（マスターロボット含む)によって作業機械（マニピュレータなどの産業用ロボット及びスレーブロボットを含む)に対して動作指令が与えられ、作業機械が駆動する。操縦装置は、力センサが取り付けられた操作レバーを備えている。操作者が操作子を操作することによってマニピュレータの手首を駆動できる。手首には、ワークに対して特定の作業を行うためのハンドが取り付けられている。ハンドには力センサが取り付けられており、ハンドがワークに対して加えた力を検出することができる。ハンドの力センサの出力は、マニピュレータを駆動制御するコントローラにフィードバックされ、設定された力がハンドからワークに加えられるようにマニピュレータの関節軸のモータの電流が制御される。ある設定においては、操作レバーに１Ｎの力が加えられる（一般には操作者によって)と、ハンドがワークに10Ｎの力を加えるようにモータ電流が制御される。このとき力比率は1：10である。この力比率を所定範囲内（例えば1：1〜1：100）において任意に設定することができる。

他の設定においては、操作レバーに１0Ｎの力が加えられると、ハンドがワークに1Ｎの力を加えるようにモータ電流が制御される。このとき力比率は10：1である。この力比率を所定範囲内（例えば1：1〜100：1）において任意に設定することができる。

（実施形態８）
本発明の実施形態８は、実施形態２乃至４及び７において、１人用の操縦装置によって複数の作業機を駆動・両手両足によって操縦及び外部軸を操縦する形態を例示する。

１人の操作者によって操作されることを想定して構成された１セットの操作装置によって、複数の作業機（マニピュレータなどの産業用作業用ロボットを含む)を操縦することができる。操縦装置には左手で操作するための操作レバーＡと右手で操作するための操作レバーＢとが設けられている。操作レバーＡによってマニピュレータＡが操縦され、操作レバーＢによってマニピュレータＢが操縦される。２台のマニピュレータＡ，Ｂは、共同して１のワークに対して作業を行うことができるように、近接して配置されている。マニピュレータＡの手首には、ワークを掴んで保持できるハンドが取り付けられている。マニピュレータＢの手首には、塗装ガンが取り付けられている。操作者は操作レバーＡを操作することによってワークの位置や角度を所定範囲で任意に設定・変更できる。また、操作レバーＢを操作することによって塗装ガンの位置や角度を所定範囲で任意に設定・変更できる。操作者は、ワークの位置・角度を自由に設定・変更させつつ、塗装ガンの位置・角度を自由に設定・変更して、ワーク表面にむらなく塗装を施すことができる。

操縦装置はさらに左足用のペダルＡと右足用のペダルＢとを備えたものであってもよい。ペダルＡによって塗装ガンからの塗料の噴出のＯＮ・ＯＦＦの制御をすることができる。

ペダルＢを踏み込むと、マニピュレータＡ、Ｂが緊急停止する。

塗装ガンからの塗料の噴出のＯＮ・ＯＦＦ制御は、外部軸Ａによって行われる。つまり、ペダルＡによって外部軸Ａが操縦される。

（実施形態９）
本発明の実施形態９は、動作情報が、作業部が作業環境に作用させる力を表す力データを含まない操作型の技能伝承機械装置を例示する。図１７は、本発明の実施形態９に係る技能伝承機械装置の構成を例示するブロック図である。実施形態９の技能伝承機械装置９００は、以下の構成が実施形態１の技能伝承機械装置１００と相違し、その他の構成は実施形態１の技能伝承機械装置１００と同じである。以下、この相違点を説明する。

図１７を参照すると、実施形態９の機械装置９００では、実施形態１の手動動き修正データ発生部２７１が、操作者２２０の操作に応じた手動動作修正指令を手動動き修正データとして出力する操作器２０２である。機械装置９００では、実施形態１の動き修正データ生成部２７２が、自動動作修正指令に手動動作修正指令を加えて動作修正指令を生成する動作修正指令生成部２７２であり、動き修正データ記憶部２５３が動作修正指令を記憶する動作修正指令記憶部５３であり、学習部２５２が、動作情報記憶部２５６に記憶された動作情報を用いて動作修正指令記憶部５３に記憶された動作修正指令を機械学習し、機械学習を終えた後、動作部２０１の動作時に動作情報が入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成されている。

また、機械装置２００では、動作部２０１が、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動作修正指令と、に従って作業部２１７を動かすよう構成されている。

以上の相違点を整理すると、実施形態９の機械装置９００は、作業部２１７を有し、作業を行うよう作業部２１７を動かす動作部２０１と、動作部２０１の動作を制御する制御器２０３と、作業部２１７の動きに対応する動作部２０１の動作情報を検出する動作情報検出部２５４と、操作者２２０の操作に応じた手動動作修正指令を出力する操作器２０２と、を備える。制御器２０３は、動作部２０１によって作業部２１７に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力する基本動作指令部２５０と、自動動作修正指令を出力する学習部２５２と、自動動作修正指令に手動動作修正指令を加えて動作修正指令を生成する動作修正指令生成部２７２と、動作修正指令を記憶する動作修正指令記憶部５３と、動作情報を記憶する動作情報記憶部２５６と、を備える。学習部２５２は、動作情報記憶部２５６に記憶された動作情報を用いて動作修正指令記憶部５３に記憶された動作修正指令を機械学習し、機械学習を終えた後、動作部２０１の動作時に動作情報が入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、動作部２０１は、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動作修正指令と、に従って作業部２１７を動かすよう構成されている。

実施形態９によれば、操作者２２０が操作器２０２を操作することによって作業部２１７の動きを修正することができる。このため、操作者２２０が、作業部２１７から離れた位置で動作部２０１を操作することができる。

なお、実施形態９では、動作情報が、作業部２１７が作業環境に作用させる力を表す力データを含まないので、実施形態９の機械装置９００は、図２の動作情報提示機構２０６を備えない点で、実施形態２の機械装置２００と相違する。

（実施形態１０）
本発明の実施形態１０は、動作情報が、作業部が作業環境に作用させる力を表す力データを含まない操作型の技能伝承ロボットシステムを例示する。図１８は、本発明の実施形態１０に係る技能伝承ロボットシステムの制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。

図１８を参照すると、実施形態１０のロボットシステム１０００は、実施形態９の機械装置９００の一例として、機械装置９００をロボットシステム１０００として具体化したものである。一方、実施形態３のロボットシステム３００は、実施形態２の機械装置２００の一例として、機械装置２００をロボットシステム３００として具体化したものである。

従って、実施形態１０のロボットシステム１０００を、実施形態３のロボットシステム３００と比較すると、ロボットシステム１０００は、動作データが、エンドエフェクタ１７（図３参照）が作業対象物に作用させる力を表す力データを含まないことと、従って、力データが制御器３の操作器制御部４２に入力されないことと、従って、制御器３が、バイラテラル制御を行わず、ロボット本体１の位置制御を行うこと、とにおいて、ロボットシステム３００と相違する。

ロボットシステム１０００のハードウェアの構成は図３に例示される通りである。図３を参照すると、実施形態１０のロボットシステム１０００は、以下の構成が実施形態９の機械装置９００と相違し、その他の構成は実施形態９の機械装置９００と同じである。以下、この相違点を説明する。

実施形態１０では、実施形態９の機械装置９００が、作業部２１７としてのエンドエフェクタ１７を有し、作業対象物に対する作業を行うようエンドエフェクタ１７を動かす動作部２０１としてのロボット本体１と、ロボット本体１の動作を制御する制御器３と、を備えるロボット１０と、操作者の操作に応じた手動動作修正指令を出力する操作器２と、を備えるロボットシステム１０００として構成されている。

ロボットシステム１０００では、基本動作指令部５０が、ロボット本体１によってエンドエフェクタ１７に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力するよう構成されており、学習部５２が、動作データ記憶部５６に記憶された動作データを用いて動作修正指令記憶部５３に記憶された動作修正指令を機械学習し、機械学習を終えた後、ロボット本体１の動作時に動作データが入力され、自動動作修正指令を出力するよう構成されている。

また、ロボット本体１が、基本動作指令と自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、手動動作修正指令と、に従ってエンドエフェクタ１７を動かすよう構成されている。

この構成によれば、力データを用いない操作型の技能伝承ロボットシステム１０００を実現することができる。具体的には、操作者が操作器２を操作することによってエンドエフェクタ１７の動きを修正することができる。このため、操作者が、ロボット本体１から離れた位置でロボット本体１を操作することができる。

ロボットシステム１０００の詳細な構成及び動作は、上述の両者の相違点を除いて、実施形態３のロボットシステム３００の構成及び動作と同じであるので、その説明を省略する。

ロボットシステム１０００によれば、実施形態３のロボットシステム３００と同様の効果が得られる。

実施形態１０におけるロボット１０として、塗装ロボット、溶接ロボット、ピッキング（取り出し）ロボット等が例示される。

実施形態１０において、ロボットシステム１０００の各要素を、これらの各要素に対応する他の機械装置の各要素に置き替えることによって、実施形態１０の内容を容易に他の機械装置に適用することができる。

（実施形態１１）
本発明の実施形態１１は、実施形態１０のロボットシステム１０００を利用して操作者を訓練することが可能な技能伝承ロボットシステムを例示する。図１９は、実施形態１１に係る技能伝承ロボットシステム１１００の制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。

図１９を参照すると、実施形態１１のロボットシステム１１は、以下の構成が実施形態１０のロボットシステム１０００と相違し、その他の構成は実施形態１０のロボットシステム１０００と同じである。以下、この相違点を説明する。

図１９を参照すると、実施形態１１のロボットシステム１１００は、操作器２から制御器３の動作指令生成部６２に至る手動動作修正指令伝達経路を選択的に連通及び遮断するスイッチ部７５をさらに備える。操作器制御部４２は、スイッチ部７５の動作を制御する。また、操作器制御部４２に学習部５２から出力される自動動作修正指令が入力される。

操作器制御部４２は、訓練モードと非訓練モードとを有する。操作器制御部４２は、非訓練モードにおいて、スイッチ部７５に手動動作修正指令伝達経路を連通させ、且つ操作者の操作に応じた手動動作修正指令を出力するよう操作器２を制御する。これにより、ロボットシステム１１００が、所定作業を行うよう動作する。

一方、訓練モードにおいて、操作器制御部４２は、スイッチ部７５に手動動作修正指令伝達経路を遮断させる。そして、操作器２に操作者の操作に応じた手動動作修正指令を出力させるとともに、手動動作修正指令の自動動作修正指令に対する偏差を演算する。そして、当該偏差が所定値以上である場合に、自動動作修正指令に対応する手動位置修正指令を出力する動作をするよう操作器２を制御する。なお、操作器制御部４２は、当該偏差が所定値以上である場合に、適宜な機器に警告を発生させるように構成されてもよい。例えば、図示されないスピーカによって、操作者に対し警報を発するように構成される。

このような実施形態１１によれば、実施形態４と同様の効果が得られる。

（実施形態１２）
本発明の実施形態１２は、操作型の技能伝承ロボットシステムの学習部が学習したプログラムを他のロボットシステムの記憶部に記憶させ、他のロボットシステムを用いて操作者のトレーニングを行う形態を例示する。

例えば、実施形態３のロボットシステム３００又は実施形態１０のロボットシステム１０００の学習部５２が学習したプログラムを、他の学習機能を有しないロボットシステムの記憶部に格納させる。そして、当該ロボットに、実施形態４のロボットシステム４００又は実施形態１１のロボットシステム１１００の操作器制御部４２と同様の操作器制御部を設ける。「他の学習機能を有しないロボットシステム」としては、例えば、実施形態３のロボットシステム３００又は実施形態１０のロボットシステム１０００において学習機能に関する構成を省略したロボットシステムが挙げられる。

これにより、学習機能を有しない操作型のロボットシステムを利用して、操作者のトレーニングを行うことができる。

（実施形態１３）
本発明の実施形態１３は、実施形態５の機械装置５００又は実施形態６のロボットシステム６００を利用して操作者を訓練することが可能な技能伝承機械装置又は技能伝承ロボットシステムを例示する。以下では、実施形態６のロボットシステム６００を利用して操作者を訓練することが可能な技能伝承ロボットシステムを例示する。しかし、これと同様に構成することによって、実施形態５の機械装置５００を利用して操作者を訓練することが可能な技能伝承機械装置を実現することができる。

図２０は、実施形態１３に係る技能伝承ロボットシステム１３００の制御系統の構成を例示する機能ブロック図である。

図２０を参照すると、実施形態１３のロボットシステム１３００は、以下の構成が実施形態６のロボットシステム６００と相違し、その他の構成は実施形態６のロボットシステム６００と同じである。以下、この相違点を説明する。

図２０を参照すると、実施形態１３のロボットシステム１３００は、訓練制御部８１と、自動動作指令の伝達経路を選択的に連通及び遮断する第１スイッチ部８２と、動作情報の伝達経路を選択的に連通及び遮断する第２スイッチ部と、をさらに備える。訓練制御部８１は、第１及び第２スイッチ部８２，８３の動作を制御する。また、訓練制御部８１には、手動動き修正データ発生部２８２に入力される動作データが入力され、且つ、学習部２５２から出力される自動動作修正指令が入力される。

訓練制御部８２は、訓練モードと非訓練モードとを有する。訓練制御部８２は、非訓練モードにおいて、第１スイッチ部８２及び第２スイッチ部８３に、それぞれ、自動動作指令の伝達経路及び動作情報の伝達経路を連通させる。これにより、ロボットシステム１３００は通常通り動作する。

一方、訓練制御部８１は、訓練モードにおいて、第１スイッチ部８２及び第２スイッチ部８３に、それぞれ、自動指令の伝達経路及び動作情報の伝達経路を遮断させる。

そして、訓練制御部８１は、手動動き修正データの自動動作修正指令に対する偏差を演算し、当該偏差が所定値以上である場合に、第１スイッチ部８２に自動動作指令の伝達経路を連通させる。なお、訓練制御部８１は、当該偏差が所定値以上である場合に、適宜な機器に警告を発生させるように構成されてもよい。例えば、図示されないスピーカによって、操作者に対し警報を発するように構成される。
このような実施形態１３によれば、実用レベルに学習されたロボットシステム１３００を用いると、このロボットシステム１３００に所定の作業を行わせた場合には、学習部２５２から手本になる自動動作修正指令が出力される。一方、このような状態において、操作者が操作部２８１（図１５参照）によってロボット本体１のエンドエフェクタ１７（図１５参照）を操作すると、この手本になる自動動作修正指令に対するその操作による手動動作修正指令の偏差を訓練制御部８１が演算する。そして、訓練制御部８１は、当該偏差が所定値以上である場合、すなわち、操作者の操作が所定程度以上に不適切である場合、第１スイッチ部８２に自動動作指令の伝達経路を連通させる。これにより、ロボット本体１が自動動作指令に従って動作し、操作者は、適切な操作をするように操作部２８１によって誘導される。従って、不慣れな操作者を好適に訓練することができる。

（実施形態１４）
本発明の実施形態１４は、案内型の技能伝承ロボットシステムの学習部が学習したプログラムを他のロボットの記憶部に記憶させ、他のロボットシステムを用いて操作者のトレーニングを行う形態を例示する。

例えば、実施形態６のロボットシステム６００の学習部５２が学習したプログラムを、他の学習機能を有しないロボットシステムの記憶部に格納させる。そして、当該ロボットに、後述する実施形態２０のロボットシステム１３００の訓練制御部８１、第１スイッチ部８２、及び第２スイッチグ部８３と同様の訓練制御部、第１スイッチ部、及び第２スイッチ部を設ける。「他の学習機能を有しないロボットシステム」としては、例えば、実施形態６のロボットシステム６００において学習機能に関する構成を省略したロボットシステムが挙げられる。

これにより、学習機能を有しない案内型のロボットシステムを利用して、操作者のトレーニングを行うことができる。

上記説明から、当業者にとっては、本発明の多くの改良や他の実施形態が明らかである。従って、上記説明は、例示としてのみ解釈されるべきであり、本発明を実行する最良の態様を当業者に教示する目的で提供されたものである。本発明の精神を逸脱することなく、その構造および／又は機能の詳細を実質的に変更できる。

本発明の技能伝承機械装置は、産業界における熟練作業者の技能を伝承することが可能であり、且つ、所定の作業の自動化を短期間で達成することが可能な技能伝承機械装置として有用である。

１ ロボット本体
２ 操作器
３ 制御器
４ カメラ
５ モニタ
１０ ロボット
１７ エンドエフェクタ
１９ 力センサ
４２ 操作器制御部
５０ 基本動作指令部
５１ 調整部
５２ 学習部
５３ 動作修正指令記憶部
５５ ニューラルネットワーク
５６ 動作データ記憶部
６０ 動作指令生成部
６１ 自動動作指令生成部
６２ 動作指令生成部
７２ データ入力部
７３ 学習部
７５ スイッチ部
８１ 第１物体
８２ 第２物体
１００ 機械装置（技能伝承機械装置）
２００，５００，９００ 機械装置（技能伝承機械装置）
２０１ 動作部
２０２ 操作器
２０３ 制御器
２０６ 動作情報提示機構
２１７ 作業部
２１８ 操作部
２５０ 基本動作指令部
２５２ 学習部
２５３ 動き修正データ記憶部
２５４ 動作情報検出部
２５６ 動作情報記憶部
２７１ 手動動き修正データ発生部
２７２ 動き修正データ生成（動作修正指令生成部）
２７３ 動作データ検出部
２８１ 操作部
２８２ 手動動き修正データ発生部
２８３ 動き修正データ記憶部
３００，４００，６００，１０００，１１００，１３００ ロボットシステム（技能伝承ロボットシステム）

Claims (7)

1. 操作者が作業部に直接又は間接に物理的に力を作用させることによって作業部の動きを修正することが可能な技能伝承機械装置であって、
   前記作業部を有し、作業を行うよう前記作業部を動かす動作部と、前記動作部の動作を制御する制御器と、前記作業部の動きに対応する前記動作部の動作情報を検出する動作情報検出部と、前記動作情報検出部によって検出される前記動作情報に含まれる動作データから自動動作指令を減算して手動動き修正データを発生する手動動き修正データ発生部と、を備え、
   前記制御器が、前記動作部によって前記作業部に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力する基本動作指令部と、前記自動動作修正指令を出力する学習部と、前記自動動作修正指令に前記手動動き修正データを加算して動き修正データを生成する動き修正データ生成部と、前記動き修正データを記憶する動き修正データ記憶部と、前記動作情報を記憶する動作情報記憶部と、を備え、
   前記学習部が、前記動作情報記憶部に記憶された前記動作情報を用いて前記動き修正データ記憶部に記憶された前記動き修正データを機械学習し、機械学習を終えた後、前記動作部の動作時に前記動作情報が入力され、前記自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、
   前記動作部が、前記基本動作指令と前記自動動作修正指令とに基づく自動動作指令と、前記手動動き修正と、に従って前記作業部を動かすよう構成されている、技能伝承機械装置。
2. 前記動作データが、前記動作部の動作時における前記作業部の位置を表す位置データ、又は前記位置データ及び前記作業部が作業環境に作用させる力を表す力データを含む、請求項１に記載の技能伝承機械装置。
3. 前記機械装置が、前記作業部としての先端効果部を有し、作業対象物に対する作業を行うよう前記先端効果部を動かす前記動作部としての機械本体と、前記機械本体の動作を制御する前記制御器と、を備える機械であり、
   前記基本動作指令部が、前記機械本体によって前記先端効果部に基本的な動きをさせる基本動作指令を出力するよう構成されており、
   前記学習部が、前記動作情報記憶部に記憶された前記動作情報を用いて前記動き修正データ記憶部に記憶された前記動き修正データを機械学習し、機械学習を終えた後、前記機械本体の動作時に前記動作情報が入力され、前記自動動作修正指令を出力するよう構成され、且つ、
   前記機械本体が、前記基本動作指令と前記自動動作修正指令とに基づく前記自動動作指令と、前記手動動き修正と、に従って前記先端効果部を動かすよう構成されている、請求項１又は２に記載の技能伝承機械装置。
4. 前記機械本体が、電流指令に従って動作するよう構成されており、且つ、
   前記動作指令に基づいて前記電流指令を出力する調整部をさらに備える、請求項３に記載の技能伝承機械装置。
5. 前記先端効果部がエンドエフェクタであり、前記機械本体がロボット本体であり、且つ、前記機械がロボットである、請求項３又は４に記載の技能伝承機械装置。
6. 前記自動動作指令の伝達経路を選択的に連通及び遮断する第１スイッチ部と、前記動作情報の伝達経路を選択的に連通及び遮断する第２スイッチ部と、をさらに備え、
   前記第２スイッチ部が前記動作情報の伝達経路を遮断している場合において、操作者が前記作業部又は前記先端効果部に直接又は間接に物理的に力を作用させることによって前記操作者を訓練する、請求項１乃至５のいずれかに記載の技能伝承機械装置。
7. 前記操作者の訓練を制御し、且つ前記第１及び第２スイッチ部の動作を制御する訓練制御部をさらに備え、
   前記訓練制御部は、訓練モードと非訓練モードとを有し、前記非訓練モードにおいて、前記第１スイッチ部及び前記第２スイッチ部に、それぞれ、前記自動動作指令の伝達経路及び前記動作情報の伝達経路を連通させ、且つ、前記訓練モードにおいて、前記第１スイッチ部及び前記第２スイッチ部に、それぞれ、前記自動指令の伝達経路及び前記動作情報の伝達経路を遮断させ、且つ前記手動動き修正データの前記自動動作修正指令に対する偏差を演算し、当該偏差が所定値以上である場合に、前記第１スイッチ部に前記自動動作指令の伝達経路を連通させるように構成されている、請求項６に記載の技能伝承機械装置。
   

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