WO2021171352A1

WO2021171352A1 - 制御装置、制御方法及び記録媒体

Info

Publication number: WO2021171352A1
Application number: PCT/JP2020/007423
Authority: WO
Inventors: 永哉若山; 大山　博之; 峰斗佐藤; 岳大伊藤; 小川　雅嗣; 伸治加美
Original assignee: 日本電気株式会社
Priority date: 2020-02-25
Filing date: 2020-02-25
Publication date: 2021-09-02
Also published as: JP7409474B2; JPWO2021171352A1; US20230072442A1

Abstract

制御装置１Ａは、タスクグループ生成手段１６Ａと、動作シーケンス生成手段１７Ａとを有する。タスクグループ生成手段１６Ａは、１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成する。動作シーケンス生成手段１７Ａは、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、複数のタスクを完了するためのロボットの動作シーケンスを生成する。

Description

制御装置、制御方法及び記録媒体

　本発明は、ロボットに作業させるタスクに関する処理を行う制御装置、制御方法及び記録媒体の技術分野に関する。

　ロボットに作業させるタスクが与えられた場合に、当該タスクを実行するために必要なロボットの制御を行う制御手法が提案されている。例えば、特許文献１には、ハンドを有するロボットにより複数の物品を把持して容器に収容する場合に、ハンドが物品を把持する順序の組み合わせを決定し、組み合わせ毎に算出した指標に基づき、サイクルタイムを最小化するような収容物品の順序を決定するロボット制御装置が開示されている。

特開２０１８－５１６８４号公報

　ロボットが複数の物品を扱う場合、特許文献１のロボット制御装置のようにサイクルタイムの最小化の観点でロボットの動作シーケンスを決定した場合には、物品毎のタスクが完了するタイミングにばらつきが生じる可能性があった。

　本発明の目的の１つは、上述した課題を鑑み、ロボットの動作シーケンスを好適に生成することが可能な制御装置、制御方法及び記録媒体を提供することである。

　制御装置の一の態様は、制御装置であって、１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、前記複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成するタスクグループ生成手段と、前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、前記複数のタスクを完了するための前記ロボットの動作シーケンスを生成する動作シーケンス生成手段と、を有する。

　制御方法の一態様は、コンピュータにより、１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、前記複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成し、前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、前記複数のタスクを完了するための前記ロボットの動作シーケンスを生成する制御方法である。

　記録媒体の一の態様は、１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、前記複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成するタスクグループ生成手段と、前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、前記複数のタスクを完了するための前記ロボットの動作シーケンスを生成する動作シーケンス生成手段としてコンピュータを機能させるプログラムが格納された記録媒体である。

　本発明によれば、タスクの完了タイミングを考慮してロボットの動作シーケンスを好適に生成することができる。

ロボット制御システムの構成を示す。制御装置のハードウェア構成を示す。アプリケーション情報のデータ構造の一例を示す。第１実施形態における制御装置の機能ブロックの一例である。注文確認画面の第１表示例である。注文確認画面の第２表示例である。動作シーケンス生成部の機能的な構成を示す機能ブロックの一例である。作業空間の俯瞰図を示す。第１実施形態において制御装置が実行する制御処理を示すフローチャートの一例である。第２実施形態における制御装置の概略構成図である。第２実施形態における制御処理を示すフローチャートの一例である。

　以下、図面を参照しながら、制御装置、制御方法及び記録媒体の実施形態について説明する。

　＜第１実施形態＞
　（１）システム構成
　図１は、第１実施形態に係るロボット制御システム１００の構成を示す。ロボット制御システム１００は、主に、制御装置１と、複数のタスク指示装置２（２Ａ、２Ｂ、…）と、記憶装置４と、複数のロボット５（５Ａ、５Ｂ、…）と、計測装置７と、を備える。

　制御装置１は、ロボット５に実行させるタスクが指定された場合に、各ロボット５が受付可能な単純なタスクのタイムステップ（時間刻み）毎のシーケンスを生成し、生成したシーケンスに基づき各ロボット５を制御する。以後では、各ロボット５が受付可能な単位によりタスクを分解したタスク（コマンド）を、「サブタスク」とも呼び、指定されたタスクを達成するために各ロボット５が実行すべきサブタスクのシーケンスを「サブタスクシーケンス」とも呼ぶ。サブタスクシーケンスは、各ロボット５の一連の動作を規定する動作シーケンスに相当する。本実施形態では、複数のタスクが指定された場合に、各ロボット５は、夫々割り当てられたサブタスクシーケンスを実行することで、協働作業により当該複数のタスクを完了させる。以後では、ロボット５に実行させる必要がある全てのタスク（即ち指定された全タスク）を「全対象タスク」とも呼ぶ。

　また、制御装置１は、タスク指示装置２、記憶装置４、ロボット５、及び計測装置７と、通信網を介し、又は、無線若しくは有線による直接通信により、データ通信を行う。例えば、制御装置１は、タスク指示装置２から、タスクを指定する入力情報「Ｓ１」を受信する。また、制御装置１は、タスク指示装置２に対し、ロボット５に実行させるタスクの指定を受け付けるための表示情報「Ｓ２」を送信する。制御装置１は、ロボット５の制御に関する制御信号「Ｓ３」をロボット５に送信する。また、制御装置１は、計測装置７から出力信号「Ｓ４」を受信する。

　タスク指示装置２（２Ａ、２Ｂ、…）は、ユーザからタスクの指定を受け付けるインターフェースとなる装置である。タスク指示装置２は、制御装置１から供給される表示情報Ｓ２に基づき所定の表示を行ったり、ユーザ入力に基づき生成した入力情報Ｓ１を制御装置１へ供給したりする。タスク指示装置２は、後述するように、同一タイミングにより複数のタスクの指定を受け付けることが可能である。タスク指示装置２は、入力部と表示部とを備えるタブレット端末であってもよく、据置型のパーソナルコンピュータであってもよい。また、タスク指示装置２は、工場などに配置されたロボット５を遠隔又は近距離により制御して所定の作業を行う作業者が使用する端末であってもよく、役務の提供を受ける顧客が注文に使用する端末であってもよい。飲食の提供の場合、１品単位の各注文が夫々タスクとして認識される。

　記憶装置４は、アプリケーション情報記憶部４１を有する。アプリケーション情報記憶部４１は、タスクからサブタスクシーケンスを生成するために必要なアプリケーション情報を記憶する。アプリケーション情報の詳細は、図３を参照しながら後述する。記憶装置４は、制御装置１に接続又は内蔵されたハードディスクなどの外部記憶装置であってもよく、フラッシュメモリなどの記録媒体であってもよい。また、記憶装置４は、制御装置１と通信網を介してデータ通信を行うサーバ装置であってもよい。この場合、記憶装置４は、複数のサーバ装置から構成されてもよい。

　ロボット５（５Ａ、５Ｂ、…）は、制御装置１から供給される制御信号Ｓ３に基づきタスクに関する作業を行う。ロボット５は、垂直多関節型ロボット、水平多関節型ロボット、無人搬送車（ＡＧＶ：Ａｕｔｏｍａｔｅｄ　Ｇｕｉｄｅｄ　Ｖｅｈｉｃｌｅ）又はその他の任意の種類のロボットであってもよい。ロボット５は、ロボット５の状態を示す状態信号を制御装置１に供給してもよい。この状態信号は、ロボット５全体又は関節などの特定部位の状態（位置、角度等）を検出するセンサの出力信号であってもよく、ロボット５の制御部が生成したロボット５のサブタスクの進捗状態を示す信号であってもよい。

　計測装置７は、タスクが実行される作業空間内の状態を検出するカメラ、測域センサ、ソナーまたはこれらの組み合わせとなる１又は複数のセンサである。計測装置７は、生成した出力信号Ｓ４を制御装置１に供給する。計測装置７は、作業空間内で移動する自走式又は飛行式のセンサ（ドローンを含む）であってもよい。また、計測装置７は、ロボット５に設けられたセンサ、及び作業空間内の他の物体に設けられたセンサなどを含んでもよい。また、計測装置７は、作業空間内の音を検出するセンサを含んでもよい。このように、計測装置７は、作業空間内の状態を検出する種々のセンサであって、任意の場所に設けられたセンサを含んでもよい。

　なお、図１に示すロボット制御システム１００の構成は一例であり、当該構成に種々の変更が行われてもよい。例えば、ロボット５は複数台存在してもよく、ロボットアームなどの夫々が独立して動作する制御対象物を複数有してもよい。これらの場合であっても、制御装置１は、全対象タスクに基づき、ロボット５毎又は制御対象物毎に実行すべきサブタスクシーケンスを生成し、当該サブタスクシーケンスに基づく制御信号Ｓ３を、対象のロボット５に送信する。ロボット５は、作業空間内で動作する他のロボット、作業者又は工作機械と協働作業を行うものであってもよい。計測装置７は、ロボット５の一部であってもよい。タスク指示装置２は、制御装置１と同一の装置として構成されてもよい。制御装置１は、複数の装置から構成されてもよい。この場合、制御装置１を構成する複数の装置は、予め割り当てられた処理を実行するために必要な情報の授受を、これらの複数の装置間において行う。また、ロボット５には、制御装置１の少なくとも一部又は全ての機能が組み込まれていてもよい。

　（２）ハードウェア構成
　図２（Ａ）は、制御装置１のハードウェア構成を示す。制御装置１は、ハードウェアとして、プロセッサ１１と、メモリ１２と、インターフェース１３とを含む。プロセッサ１１、メモリ１２及びインターフェース１３は、データバス１０を介して接続されている。

　プロセッサ１１は、メモリ１２に記憶されているプログラムを実行することにより、所定の処理を実行する。プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサである。

　メモリ１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの各種の揮発性及び不揮発性メモリにより構成される。また、メモリ１２には、制御装置１が所定の処理を実行するためのプログラムが記憶される。また、メモリ１２は、作業メモリとして使用され、記憶装置４から取得した情報等を一時的に記憶する。なお、メモリ１２は、記憶装置４として機能してもよい。同様に、記憶装置４は、制御装置１のメモリ１２として機能してもよい。なお、制御装置１が実行するプログラムは、メモリ１２以外の記録媒体に記憶されてもよい。

　インターフェース１３は、制御装置１と外部装置とを電気的に接続するためのインターフェースである。例えば、インターフェース１３は、制御装置１とタスク指示装置２とを接続するためのインターフェース、及び制御装置１と記憶装置４とを接続するためのインターフェースを含む。また、インターフェース１３は、制御装置１とロボット５とを接続するためのインターフェース、及び制御装置１と計測装置７とを接続するためのインターフェースを含む。これらの接続は、有線接続であってもよく、無線接続であってもよい。例えば、制御装置１とこれらの外部装置とを接続するためのインターフェースは、プロセッサ１１の制御に基づきこれらの外部装置とデータの送受信を有線又は無線により行うための通信インターフェースであってもよい。他の例では、制御装置１と外部装置とは、ケーブル等により接続されてもよい。この場合、インターフェース１３は、外部装置とデータの授受を行うためのＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＳＡＴＡ（Ｓｅｒｉａｌ　ＡＴ　Ａｔｔａｃｈｍｅｎｔ）などに準拠したインターフェースを含む。

　なお、制御装置１のハードウェア構成は、図２（Ａ）に示す構成に限定されない。例えば、制御装置１は、表示装置、入力装置又は音出力装置の少なくともいずれかと接続又は内蔵してもよい。また、制御装置１は、タスク指示装置２又は記憶装置４の少なくとも一方を含んで構成されてもよい。

　図２（Ｂ）は、タスク指示装置２のハードウェア構成を示す。タスク指示装置２は、ハードウェアとして、プロセッサ２１と、メモリ２２と、インターフェース２３と、入力部２４ａと、表示部２４ｂとを含む。プロセッサ２１、メモリ２２及びインターフェース２３は、データバス２９を介して接続されている。また、インターフェース２３には、入力部２４ａと表示部２４ｂとが接続されている。

　プロセッサ２１は、メモリ２２に記憶されているプログラムを実行することにより、所定の処理を実行する。プロセッサ２１は、ＣＰＵ、ＧＰＵなどのプロセッサである。プロセッサ２１は、インターフェース２３を介して入力部２４ａが生成した信号を受信することで、入力情報Ｓ１を生成し、インターフェース２３を介して制御装置１に当該入力情報Ｓ１を送信する。また、プロセッサ２１は、インターフェース２３を介して制御装置１から受信した表示情報Ｓ２を、表示部２４ｂにインターフェース２３を介して供給する。

　メモリ２２は、ＲＡＭ、ＲＯＭなどの各種の揮発性及び不揮発性メモリにより構成される。また、メモリ２２には、タスク指示装置２が所定の処理を実行するためのプログラムが記憶される。また、メモリ２２は、作業メモリとして使用される。また、メモリ２２は、フラッシュメモリ、ハードディスクなどの不揮発性メモリを含んでもよい。

　インターフェース２３は、タスク指示装置２と他の装置とを電気的に接続するためのインターフェースである。例えば、インターフェース２３は、タスク指示装置２が他の装置と有線又は無線によりデータ通信を行うための通信インターフェースを含む。また、インターフェース２３は、入力部２４ａ及び表示部２４ｂとプロセッサ２１及びメモリ２２とのインターフェース動作を行う。入力部２４ａは、ユーザの操作に応じた入力信号を生成する。入力部２４ａは、例えば、タッチパネル、ボタン、キーボード、音声入力装置又はこれらの組合せを含む。表示部２４ｂは、例えば、ディスプレイ、プロジェクタ等であり、プロセッサ２１の制御に基づき表示情報Ｓ２に基づく情報の表示を行う。

　なお、タスク指示装置２のハードウェア構成は、図２（Ｂ）に示す構成に限定されない。例えば、入力部２４ａ及び表示部２４ｂは、タスク指示装置２と電気的に接続する別体の装置として構成されてもよい。また、タスク指示装置２は、音出力装置、カメラなどの種々の装置と接続してもよく、これらを内蔵してもよい。

　（３）アプリケーション情報
　次に、アプリケーション情報記憶部４１が記憶するアプリケーション情報のデータ構造について説明する。

　図３は、アプリケーション情報記憶部４１に記憶されるアプリケーション情報のデータ構造の一例を示す。図３に示すように、アプリケーション情報記憶部４１は、抽象状態指定情報Ｉ１と、制約条件情報Ｉ２と、動作限界情報Ｉ３と、サブタスク情報Ｉ４と、抽象モデル情報Ｉ５と、物体モデル情報Ｉ６と、タスク分類情報Ｉ７と、作業空間情報Ｉ８とを含む。

　抽象状態指定情報Ｉ１は、サブタスクシーケンスの生成にあたり定義する必要がある抽象状態を指定する情報である。この抽象状態は、作業空間内における物体の抽象的な状態であって、後述する目標論理式において使用する命題として定められる。例えば、抽象状態指定情報Ｉ１は、タスクの種類毎に、定義する必要がある抽象状態を指定する。

　制約条件情報Ｉ２は、タスクを実行する際の制約条件を示す情報である。制約条件情報Ｉ２は、例えば、タスクがピックアンドプレイスの場合、障害物にロボット５（ロボットアーム）が接触してはいけないという制約条件、ロボット５（ロボットアーム）同士が接触してはいけないという制約条件などを示す。なお、制約条件情報Ｉ２は、タスクの種類毎に夫々適した制約条件を記録した情報であってもよい。

　動作限界情報Ｉ３は、制御装置１により制御が行われるロボット５の動作限界に関する情報を示す。動作限界情報Ｉ３は、例えば、ロボット５の速度、加速度、又は角速度の上限を規定する情報である。また、ロボット５が物の搬送を行う場合には、積載可能な重量又は個数の情報が動作限界情報Ｉ３に含まれる。なお、動作限界情報Ｉ３は、ロボット５の可動部位又は関節ごとに動作限界を規定する情報であってもよい。

　サブタスク情報Ｉ４は、ロボット５が受付可能なサブタスクの情報を示す。例えば、タスクがピックアンドプレイスの場合には、サブタスク情報Ｉ４は、ロボット５のロボットアームの移動であるリーチングと、ロボットアームによる把持であるグラスピングとをサブタスクとして規定する。サブタスク情報Ｉ４は、タスクの種類毎に使用可能なサブタスクの情報を示すものであってもよい。

　抽象モデル情報Ｉ５は、作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルに関する情報である。例えば、抽象モデルは、後述するように、現実のダイナミクスをハイブリッドシステムにより抽象化したモデルにより表されている。抽象モデル情報Ｉ５は、上述のハイブリッドシステムにおけるダイナミクスの切り替わりの条件を示す情報を含む。切り替わりの条件は、例えば、対象物をロボット５が掴んで所定位置に移動させるピックアンドプレイスの場合、対象物はロボット５により把持されなければ移動できないという条件などが該当する。抽象モデル情報Ｉ５は、タスクの種類毎に適した抽象モデルに関する情報を有している。

　物体モデル情報Ｉ６は、計測装置７が生成した出力信号Ｓ４から認識すべき作業空間内の各物体の物体モデルに関する情報である。上述の各物体は、例えば、ロボット５、障害物、ロボット５が扱う工具その他の対象物、ロボット５以外の作業体などが該当する。物体モデル情報Ｉ６は、例えば、上述した各物体の種類、位置、姿勢、現在実行中の動作などを制御装置１が認識するために必要な情報と、各物体の３次元形状を認識するためのＣＡＤ（computer aided design）データなどの３次元形状情報とを含んでいる。前者の情報は、ニューラルネットワークなどの機械学習における学習モデルを学習することで得られた推論器のパラメータを含む。この推論器は、例えば、画像が入力された場合に、当該画像において被写体となる物体の種類、位置、姿勢等を出力するように予め学習される。

　タスク分類情報Ｉ７は、指定される可能性があるタスクの分類を示す情報である。タスク分類情報Ｉ７に基づくタスクの分類は、好適には、同一タイミングにより完了することが好ましいタスクが同一区分（カテゴリ）とするように行われる。例えば、飲食の提供において、１個単位の注文をタスクとした場合、飲み物、前菜（おつまみ）、メイン料理、デザートなどのカテゴリに各タスクが予め分類される。飲食以外の役務の提供又は完了時刻の同期が必要なタスクを伴う工場等での作業においても同様に、同一タイミングにより完了することが好ましいタスクが同一カテゴリとなる分類結果を示すタスク分類情報Ｉ７が予め生成される。

　作業空間情報Ｉ８は、ロボット５がタスクを行う作業空間のレイアウトを示す情報（所謂マップ情報）である。この場合、ロボット５が移動式ロボットである場合には、作業空間情報Ｉ８は、ロボット５が通行可能な通路及びロボット５の通行を妨げる障害物に関する情報を含む。また、タスクが物の搬送（提供）である場合には、作業空間情報Ｉ８は、物の搬送場所（即ち目的地）を示す情報を含む。また、タスクが飲食物の提供の場合、作業空間情報Ｉ８は、タスク指示装置２が夫々配置された各テーブルの位置を示す情報を含んでもよい。この場合、作業空間情報Ｉ８は、各タスク指示装置２の識別情報と、当該タスク指示装置２が配置されたテーブルの識別情報とを関連付けた情報を含んでもよい。

　このように、アプリケーション情報は、ロボット５の動き特性を示すロボット動作情報、ロボット５の形態に関するロボット形態情報、及びロボット５以外の物体に関する情報を含んでいる。なお、ロボット動作情報は、動作限界情報Ｉ３、サブタスク情報Ｉ４、抽象モデル情報Ｉ５が該当し、ロボット形態情報は、物体モデル情報Ｉ６が該当する。なお、アプリケーション情報記憶部４１は、上述した情報の他、サブタスクシーケンスの生成処理及び表示情報Ｓ２の生成処理に関する種々の情報を記憶してもよい。

　（４）制御装置の処理概要
　図４は、制御装置１の処理の概要を示す機能ブロックの一例である。制御装置１のプロセッサ１１は、機能的には、状態認識部１５と、タスクグループ生成部１６と、動作シーケンス生成部１７と、ロボット制御部１８と、を有する。なお、図４では、各ブロック間で授受が行われるデータの一例が示されているが、これに限定されない。後述する他の機能ブロックの図においても同様である。

　状態認識部１５は、計測装置７から供給される出力信号Ｓ４、物体モデル情報Ｉ６、及び作業空間情報Ｉ８等に基づき、ロボット５の作業空間の状態の認識を行う。そして、状態認識部１５は、認識したロボット５の作業空間の状態に関する情報（「状態情報Ｉｍ」とも呼ぶ。）を、他の構成要素に供給する。この場合、状態認識部１５は、例えば、出力信号Ｓ４を受信した場合に、物体モデル情報Ｉ６等を参照し、作業空間の状態を認識する技術（画像処理技術、画像認識技術、音声認識技術、ＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒ）を用いる技術等）により出力信号Ｓ４を解析する。これにより、状態認識部１５は、タスクの実行に関連する作業空間内の各物体の種類毎の数、位置及び姿勢等を認識し、当該認識結果を含む状態情報Ｉｍを生成する。また、状態認識部１５は、計測装置７が計測できない作業空間（計測装置７の死角を含む）の状態を、作業空間情報Ｉ８を参照することで認識し、当該認識結果を状態情報Ｉｍに含める。

　なお、状態認識部１５に相当する機能を計測装置７が有してもよい。この場合、計測装置７は、出力信号Ｓ４に代えて、又はこれに加えて、生成した状態情報Ｉｍを、制御装置１に供給する。

　タスクグループ生成部１６は、指定された全対象タスクを同一タイミングで完了すべきタスク毎に分類したグループ（「タスクグループ」とも呼ぶ。）を生成する。この場合、まず、タスクグループ生成部１６は、ロボット５に実行させるタスクを作業者が指定する画面の表示情報Ｓ２を生成し、当該表示情報Ｓ２をタスク指示装置２へインターフェース１３を介して送信する。そして、タスクグループ生成部１６は、上述の画面において指定されたタスクに関する入力情報Ｓ１を、インターフェース１３を介してタスク指示装置２から受信する。そして、タスクグループ生成部１６は、受信した入力情報Ｓ１により特定される全対象タスクから、タスク分類情報Ｉ７等を参照することで、１以上のタスクグループを生成する。タスクグループは、少なくとも１つのタスクを含んでいる。そして、タスクグループ生成部１６は、生成したタスクグループに関する情報であるタスクグループ情報「Ｉｔｇ」を、動作シーケンス生成部１７へ供給する。タスクグループ情報Ｉｔｇは、例えば、全対象タスクの各タスクを特定する情報と、各タスクが属するタスクグループの識別情報とを含んでいる。

　動作シーケンス生成部１７は、状態情報Ｉｍと、タスクグループ情報Ｉｔｇと、アプリケーション情報とに基づき、全対象タスクを遂行するために各ロボット５が実行すべきサブタスクシーケンス「Ｓｒ」を生成する。この場合、動作シーケンス生成部１７は、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻（即ち完了タイミング）を近づけるように、タスク指示装置２により指定されたタスクを完了するためのサブタスクシーケンスＳｒを生成する。この場合、例えば、動作シーケンス生成部１７は、タスクグループを構成するタスクの夫々の完了時刻が一致又は所定時間差以内となることを少なくとも制約条件とする最適化を行うことで、サブタスクシーケンスＳｒを生成する。他の例では、動作シーケンス生成部１７は、タスクグループを構成するタスクの夫々の完了時刻のばらつきに関する項を少なくとも含む目的関数を用いた最適化を行うことで、サブタスクシーケンスＳｒを生成する。そして、動作シーケンス生成部１７は、生成したサブタスクシーケンスＳｒを、ロボット制御部１８に供給する。ここで、サブタスクシーケンスＳｒには、各サブタスクの実行順序及び実行タイミングを示す情報が含まれている。

　ロボット制御部１８は、動作シーケンス生成部１７から供給されたサブタスクシーケンスＳｒに基づき、サブタスクシーケンスＳｒを構成する各サブタスクを夫々定められた実行タイミング（タイムステップ）でロボット５が実行するための制御を行う。具体的には、ロボット制御部１８は、制御信号Ｓ３をロボット５に送信することで、サブタスクシーケンスＳｒを実現するためのロボット５の関節の位置制御又はトルク制御などを実行する。また、ロボット制御部１８は、サブタスクシーケンスＳｒに基づくロボット５の制御中に、新たなサブタスクシーケンスＳｒが動作シーケンス生成部１７から供給された場合、新たに供給されたサブタスクシーケンスＳｒに基づき、ロボット５の動作制御を行う。

　なお、ロボット制御部１８に相当する機能を、制御装置１に代えてロボット５が有してもよい。この場合、ロボット５は、動作シーケンス生成部１７からサブタスクシーケンスＳｒを受信することで、サブタスクシーケンスＳｒを実現するための関節の位置制御又はトルク制御などを実行する。

　なお、図４において説明した状態認識部１５、タスクグループ生成部１６、動作シーケンス生成部１７及びロボット制御部１８の各構成要素は、例えば、プロセッサ１１がプログラムを実行することによって実現できる。より具体的には、各構成要素は、メモリ１２又は記憶装置４に格納されたプログラムを、プロセッサ１１が実行することによって実現され得る。また、必要なプログラムを任意の不揮発性記録媒体に記録しておき、必要に応じてインストールすることで、各構成要素を実現するようにしてもよい。なお、これらの各構成要素は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現してもよい。また、これらの各構成要素は、例えばＦＰＧＡ（field-programmable gate array）又はマイコン等の、ユーザがプログラミング可能な集積回路を用いて実現してもよい。この場合、この集積回路を用いて、上記の各構成要素から構成されるプログラムを実現してもよい。このように、各構成要素は、プロセッサ以外のハードウェアにより実現されてもよい。以上のことは、後述する他の実施の形態においても同様である。

　（５）タスクグループ生成部の詳細
　次に、タスクグループ生成部１６の処理の詳細について説明する。タスクグループ生成部１６は、タスクが指定されるタイミング、指定されたタスクの各々が属するカテゴリ、又は、完了時刻を合わせるタスクを指示する入力情報Ｓ１の少なくとも一方を勘案し、タスクグループを生成する。

　以後では、一例として、飲食の提供において注文品の個々の注文をタスクとする場合のタスクグループの生成方法について、図５及び図６が示す各表示例を参照して具体的に説明する。

　図５は、注文確認画面の第１表示例である。タスクグループ生成部１６は、表示情報Ｓ２を生成し、当該表示情報Ｓ２をタスク指示装置２に送信することで、タスク指示装置２に図５に示す注文確認画面を表示させている。この場合、タスク指示装置２は、例えばレストランに配置されたテーブル（座席）毎に置かれた注文用のタブレット端末であり、複数の注文品の注文を同時に行うことが可能となっている。

　図５に示す注文確認画面は、主に、注文リスト欄２５と、提供タイミング選択ボタン２６と、注文を指定する注文指定画面に戻るための戻るボタン２７Ａと、注文を確定するための決定ボタン２７Ｂとを有する。

　注文リスト欄２５は、注文確認画面に遷移する前の注文指定画面においてユーザ入力により指定された注文品の名称を注文個数と共に示した一覧である。提供タイミング選択ボタン２６は、注文リスト欄２５の各注文品の提供タイミングに関する指定を受け付けるラジオボタンであり、第１ボタン２６ｘと、第２ボタン２６ｙと、第３ボタン２６ｚとを含む。ここで、第１ボタン２６ｘは、注文リスト欄２５に列挙された全ての注文品が同一タイミングで提供されることを要望するボタンである。また、第２ボタン２６ｙは、注文リスト欄２５に列挙された注文品がカテゴリごとに同一タイミングで提供されることを要望するボタンである。第３ボタン２６ｚは、注文リスト欄２５に列挙された注文品の提供タイミングについての要望がないことを指定するボタンである。

　ここで、第１ボタン２６ｘが選択された状態で決定ボタン２７Ｂが選択された場合、タスクグループ生成部１６は、タスク指示装置２から受信する入力情報Ｓ１に基づき、注文リスト欄２５に列挙された注文品の全てを同一タイミングで提供すべきであると認識する。この場合、まず、タスクグループ生成部１６は、注文リスト欄２５に列挙された各注文品を対象のタスク指示装置２が設置されたテーブルに搬送するというタスクを認識する。第１表示例では、タスクグループ生成部１６は、注文リスト欄２５に列挙された注文品の数（８個）に相当する合計８個のタスクが指定されたことを認識する。そして、タスクグループ生成部１６は、これらの認識したタスクを１つのグループとするタスクグループを生成する。このように、第１ボタン２６ｘが選択された場合、タスクグループ生成部１６は、同一のタスク指示装置２から同一タイミングにより指定された複数のタスクを、１つのタスクグループとみなす。

　一方、第２ボタン２６ｙが選択された状態で決定ボタン２７Ｂが選択された場合、タスクグループ生成部１６は、タスク指示装置２から受信する入力情報Ｓ１に基づき、注文リスト欄２５に列挙された注文品をカテゴリ毎に同一タイミングで提供すべきであると認識する。この場合、タスクグループ生成部１６は、タスク分類情報Ｉ７を参照することで、注文リスト欄２５に列挙された注文品の数に相当する合計８個のタスクの分類を行い、同一カテゴリとなったタスクの組み合わせごとにタスクグループを生成する。例えば、タスクグループ生成部１６は、４個注文があった「〇〇〇〇」が第１カテゴリ（例えば主食）に属し、それ以外の４個の注文が第２カテゴリ（例えばデザート）に属する場合、第１カテゴリに属するタスクのタスクグループと第２カテゴリに属するタスクのタスクグループとを夫々生成する。このように、第２ボタン２６ｙが選択された場合、タスクグループ生成部１６は、同一のタスク指示装置２から同一タイミングにより指定された複数のタスクを、各タスクが属するカテゴリに従い分類した１以上のタスクグループを生成する。

　また、第３ボタン２６ｚが選択された状態で決定ボタン２７Ｂが選択された場合、タスクグループ生成部１６は、タスク指示装置２から受信する入力情報Ｓ１に基づき、注文リスト欄２５に列挙された注文品の提供タイミングをそろえる必要がないことを認識する。この場合、タスクグループ生成部１６は、注文リスト欄２５に列挙された注文品の各々に対応するタスクの各々を、１つのタスクから構成されるタスクグループとみなし、タスクと同数のタスクグループを生成する。

　このように、第１表示例によれば、タスクグループ生成部１６は、タスクの指定されたタイミング又はタスクのカテゴリの少なくとも一方に基づき、指定された複数のタスクから、１又は複数のタスクグループを好適に生成することができる。

　図６は、注文確認画面の第２表示例である。タスクグループ生成部１６は、表示情報Ｓ２を生成し、当該表示情報Ｓ２をタスク指示装置２に送信することで、タスク指示装置２に図６に示す注文確認画面を表示させている。第２表示例では、タスクグループ生成部１６は、注文リスト欄２５と、グループ選択ボタン２８（２８ａ～２８ｅ）と、戻るボタン２７Ａと、決定ボタン２７Ｂと、提供タイミング指定欄９０とを、注文確認画面上に表示している。

　グループ選択ボタン２８（２８ａ～２８ｅ）は、注文品のリストごとのチェックボックスとなっており、同時に提供されることを希望する注文品の選択を受け付ける。図６の例では、３つの注文品のリストに対するグループ選択ボタン２８ａ、２８ｂ、２８ｅが選択されている。この場合、タスクグループ生成部１６は、タスク指示装置２から供給される入力情報Ｓ１に基づき、４個の注文品「〇〇〇〇」と、１個の注文品「〇〇××」と、１個の注文品「△×〇×」とを同時に提供すべきことを認識する。よって、この場合、タスクグループ生成部１６は、４個の注文品「〇〇〇〇」と、１個の注文品「〇〇××」と、１個の注文品「△×〇×」とを提供する計６個のタスクを１つのグループとするタスクグループを生成する。また、タスクグループ生成部１６は、他の注文品「△△××」及び「△〇〇×」についても、これらのタスクに対応するタスクグループを夫々生成する。これらのタスクグループは、１つのタスクから構成される。

　また、提供タイミング指定欄９０は、同時に提供されることを希望する注文品の提供タイミングを選択する欄である。ここでは、一例として、提供タイミング指定欄９０は、同時に提供されることを希望する注文品の提供に要する時間長（図６では３０分）の指定を受け付けるプルダウンメニュー形式の選択欄となっている。タスクグループ生成部１６は、入力情報Ｓ１に基づき、提供タイミング指定欄９０により指定された時間長を、対象のタスクグループの作業見込み時間長として認識し、認識した作業見込み時間長を、動作シーケンス生成部１７に供給する。その後、動作シーケンス生成部１７は、供給された作業見込み時間長により定まる作業完了の見込み時刻に、対象のタスクグループを構成する各タスクの作業完了時刻を近付けるように、動作シーケンスを生成する。

　このように、第２表示例によれば、タスクグループ生成部１６は、同一のタスク指示装置２から同一タイミングにより指定された複数のタスクのうち、タスク指示装置２により指定されたタスクを同一グループとするタスクグループを、好適に生成することができる。また、第２表示例によれば、タスクグループ生成部１６は、対象のタスクグループの作業見込み時間長（即ち作業完了の見込み時刻）の指定を好適に受け付けることができる。

　なお、タスク指示装置２は、制御装置１から供給される表示情報Ｓ２に基づき、注文済みの注文品の削除又は追加（個数の変更を含む）の入力を受け付ける画面を表示し、注文品の削除又は追加に関する入力情報Ｓ１を制御装置１に送信してもよい。この場合、制御装置１のタスクグループ生成部１６は、注文品の削除又は追加に関する入力情報Ｓ１に基づき、生成済みのタスクグループの変更を行い、変更後のタスクグループに関するタスクグループ情報Ｉｔｇを、ロボット制御部１８へ供給する。この場合のタスクグループの変更には、タスクグループの追加又は削除、及び、タスクグループを構成するタスクの削除又は追加が含まれる。

　（６）動作シーケンス生成部の詳細
　次に、動作シーケンス生成部１７の詳細な処理について説明する。

　（６－１）機能ブロック
　図７は、動作シーケンス生成部１７の機能的な構成を示す機能ブロックの一例である。動作シーケンス生成部１７は、機能的には、抽象状態設定部３１と、目標論理式生成部３２と、タイムステップ論理式生成部３３と、抽象モデル生成部３４と、制御入力生成部３５と、サブタスクシーケンス生成部３６と、を有する。

　抽象状態設定部３１は、タスクグループ生成部１６から供給される状態情報Ｉｍと、抽象状態指定情報Ｉ１と、に基づき、作業空間内の抽象状態を設定する。この場合、抽象状態設定部３１は、状態情報Ｉｍに基づいて、タスクを実行する際に考慮する必要がある各抽象状態に対し、論理式で表すための命題を定義する。抽象状態設定部３１は、設定した抽象状態を示す情報（「抽象状態設定情報ＩＳ」とも呼ぶ。）を、目標論理式生成部３２に供給する。

　目標論理式生成部３２は、抽象状態設定情報ＩＳと、タスクグループ情報Ｉｔｇとに基づき、最終的な達成状態を表す時相論理の論理式（「目標論理式Ｌｔａｇ」とも呼ぶ。）を生成する。この場合、目標論理式生成部３２は、アプリケーション情報記憶部４１から制約条件情報Ｉ２を参照することで、タスクの実行において満たすべき制約条件を、目標論理式Ｌｔａｇに付加する。また、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻の近さを制約条件として定める場合、目標論理式生成部３２は、タスクグループ情報Ｉｔｇを参照し、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻が一致又は所定時間差以内となる制約条件を、目標論理式Ｌｔａｇに付加する。そして、目標論理式生成部３２は、生成した目標論理式Ｌｔａｇを、タイムステップ論理式生成部３３に供給する。

　タイムステップ論理式生成部３３は、目標論理式生成部３２から供給された目標論理式Ｌｔａｇを、各タイムステップでの状態を表した論理式（「タイムステップ論理式Ｌｔｓ」とも呼ぶ。）に変換する。そして、タイムステップ論理式生成部３３は、生成したタイムステップ論理式Ｌｔｓを、制御入力生成部３５に供給する。

　抽象モデル生成部３４は、アプリケーション情報記憶部４１が記憶する抽象モデル情報Ｉ５と、抽象状態設定部３１から供給される状態情報Ｉｍとに基づき、作業空間における現実のダイナミクスを抽象化した抽象モデル「Σ」を生成する。この場合、抽象モデル生成部３４は、対象のダイナミクスを連続ダイナミクスと離散ダイナミクスとが混在したハイブリッドシステムとみなし、ハイブリッドシステムに基づく抽象モデルΣを生成する。抽象モデルΣの生成方法については後述する。抽象モデル生成部３４は、生成した抽象モデルΣを、制御入力生成部３５へ供給する。

　制御入力生成部３５は、タイムステップ論理式生成部３３から供給されるタイムステップ論理式Ｌｔｓと、抽象モデル生成部３４から供給される抽象モデルΣとを満たし、目的関数（たとえば、完了時刻のばらつき度合を表す関数）を最適化するタイムステップ毎のロボット５への制御入力を決定する。このとき、制御入力生成部３５は、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻の近さを最適化の対象とする場合、タスクグループ情報Ｉｔｇを参照し、２以上タスクが存在するタスクグループを認識する。そして、制御入力生成部３５は、認識したタスクグループを構成するタスク同士の完了時刻のばらつきに関する項を少なくとも含む目的関数を設定し、ロボット５への制御入力を最適化により求める。そして、制御入力生成部３５は、ロボット５へのタイムステップ毎の制御入力を示す情報（「制御入力情報Ｉｃ」とも呼ぶ。）を、サブタスクシーケンス生成部３６へ供給する。

　サブタスクシーケンス生成部３６は、制御入力生成部３５から供給される制御入力情報Ｉｃと、アプリケーション情報記憶部４１が記憶するサブタスク情報Ｉ４とに基づき、サブタスクシーケンスＳｒを生成し、サブタスクシーケンスＳｒを動作シーケンス生成部１７へ供給する。

　（６－２）抽象状態設定部
　抽象状態設定部３１は、状態情報Ｉｍと、アプリケーション情報記憶部４１から取得した抽象状態指定情報Ｉ１と、に基づき、作業空間内の抽象状態を設定する。この場合、まず、抽象状態設定部３１は、抽象状態指定情報Ｉ１を参照し、作業空間内において設定すべき抽象状態を認識する。

　図８は、作業空間の俯瞰図を示す。図８に示す作業空間には、２台のロボット５（５Ａ、５Ｂ）と、ロボット５による搬送対象となる対象物６１（６１ａ～６１ｄ）と、障害物６２と、目的地領域６３と、壁６４（６４ａ～６４ｅ）とが存在している。ここでは、ロボット５は、自走式ロボットであり、最大２個の対象物６１を搬送可能であるものとする。

　この場合、抽象状態設定部３１は、状態情報Ｉｍに基づき、ロボット５、対象物６１、障害物６２、目的地領域６３及び壁６４の位置及び形態等を認識する。そして、抽象状態設定部３１は、抽象状態指定情報Ｉ１を参照することで、タスクの実行にあたり定義すべき抽象状態を決定する。図８の例では、抽象状態設定部３１は、ロボット５、対象物６１、障害物６２、目的地領域６３及び壁６４に夫々識別ラベルを付す。また、抽象状態設定部３１は、抽象状態指定情報Ｉ１に基づき、対象物６１がロボット５に載っているという命題、対象物６１が目的地領域６３に存在するという命題、ロボット５同士が干渉していないという命題、ロボット５が障害物６２又は壁６４に干渉していないという命題などの目標論理式に用いられる各命題を定義する。

　このように、抽象状態設定部３１は、抽象状態指定情報Ｉ１を参照することで、定義すべき抽象状態を認識し、当該抽象状態を表す命題を、ロボット５の数、対象物６１の数、障害物６２の数、壁６４の数等に応じてそれぞれ定義する。そして、抽象状態設定部３１は、抽象状態を表す命題を示す情報を、抽象状態設定情報ＩＳとして目標論理式生成部３２に供給する。

　（６－３）目標論理式生成部
　目標論理式生成部３２は、タスクグループ情報Ｉｔｇが示すタスクグループを構成する全タスクを、時相論理を用いた論理式に変換する。タスクが自然言語を用いて表現されている場合に、自然言語で表されたタスクを論理式に変換する方法は、自然言語処理等の種々の技術が存在する。例えば、目標論理式生成部３２は、図８の例において、「最終的に対象物６１ａが目的地領域６３に存在する」という命題「ｇ」を示すタスクが与えられたとする。この場合、目標論理式生成部３２は、タスクを線形論理式（ＬＴＬ：Ｌｉｎｅａｒ　Ｔｅｍｐｏｒａｌ　Ｌｏｇｉｃ）の「eventually」に相当する演算子「◇」と、抽象状態設定部３１により定義された命題「ｇ」と用いて、論理式「◇ｇ」を生成する。そして、目標論理式生成部３２は、タスクグループ情報Ｉｔｇに基づき、全対象タスクの各タスクに対応する命題を論理積により結合した論理式を生成する。

　なお、目標論理式生成部３２は、演算子「◇」以外の任意の時相論理の演算子（論理積「∧」、論理和「∨」、否定「￢」、論理包含「⇒」、always「□」、next「○」、until「Ｕ」等）を用いて論理式を表現してもよい。また、線形時相論理に限らず、ＭＴＬ（Ｍｅｔｒｉｃ　Ｔｅｍｐｏｒａｌ　Ｌｏｇｉｃ）やＳＴＬ（Ｓｉｇｎａｌ　Ｔｅｍｐｏｒａｌ　Ｌｏｇｉｃ）などの任意の時相論理を用いて論理式を表現してもよい。

　また、目標論理式生成部３２は、制約条件情報Ｉ２が示す制約条件を、上述のタスクを示す論理式に付加することで、目標論理式Ｌｔａｇを生成する。例えば、図８の例における制約条件として、「ロボット５Ａとロボット５Ｂは互いに干渉しない」、「ロボット５Ａ、５Ｂは、障害物６２又は壁６４に干渉しない」などの制約条件情報Ｉ２に含まれていた場合、目標論理式生成部３２は、これらの制約条件を論理式に変換する。そして、タスクに対応する論理式に、変換したこれらの制約条件の論理式を付加することで、目標論理式Ｌｔａｇを生成する。

　また、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻の近さを制約条件として定める場合には、目標論理式生成部３２は、タスクグループ情報Ｉｔｇを参照し、２以上のタスクを含むタスクグループを認識する。そして、目標論理式生成部３２は、認識した各タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻が一致又は所定時間差以内となる制約条件を加える。この場合、好適には、目標論理式生成部３２は、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻の近さに関して厳しい制約条件を設定し、後述する最適化処理において解が存在しない場合に、上記制約条件を緩めるように制約条件を再設定してもよい。例えば、目標論理式生成部３２は、最初に設定する制約条件として、タスクグループを構成するタスクの夫々の完了時刻間の時間差が０となる（即ち一致する）ことを制約条件に含める。そして、後述する最適化処理において解が存在しない場合、目標論理式生成部３２は、上述の時間差を所定値だけ加算し、再び最適化処理を行う。そして、目標論理式生成部３２は、最適化処理において解が見つかるまで上述の時間差への所定値の加算を繰り返す。このようにすることで、目標論理式生成部３２は、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を好適に近づけることができる。

　（６－４）タイムステップ論理式生成部
　タイムステップ論理式生成部３３は、タスクグループ情報Ｉｔｇが示すタスクグループを構成する全てのタスクを完了するタイムステップ数（「目標タイムステップ数」とも呼ぶ。）を定め、目標タイムステップ数で目標論理式Ｌｔａｇを満たすような各タイムステップでの状態を表す命題の組み合わせを定める。この組み合わせは、通常複数存在するため、タイムステップ論理式生成部３３は、これらの組み合わせを論理和により結合した論理式を、タイムステップ論理式Ｌｔｓとして生成する。上述の組み合わせは、各ロボット５に命令する動作のシーケンスを表す論理式の候補となり、以後では「候補φ」とも呼ぶ。よって、タイムステップ論理式生成部３３は、生成した各候補φの論理和をタイムステップ論理式Ｌｔｓとして定める。この場合、タイムステップ論理式Ｌｔｓは、生成した候補φの少なくともいずれかが真となる場合に真となる。なお、タイムステップ論理式生成部３３は、生成された候補に対し、動作限界情報Ｉ３を参照することで、実現可能性を判定し、実現不可と判定した候補φを除外してもよい。

　なお、タイムステップ論理式生成部３３は、図６の提供タイミング指定欄９０等でのユーザ入力により指定された作業見込み時間長（即ち作業完了の見込み時刻）に基づき、目標タイムステップ数を決定してもよく、予めメモリ１２又は記憶装置４に記憶された規定値に目標タイムステップ数を設定してもよい。前者の場合、タイムステップ論理式生成部３３は、メモリ１２又は記憶装置４に記憶された、１タイムステップ当たりの時間幅の情報に基づき、タスク指示装置２へのユーザ入力又は制御装置１へのユーザ入力により指定された作業見込み時間長（即ち作業完了の見込み時刻）から目標タイムステップ数を算出する。その後、動作シーケンス生成部１７は、目標タイムステップ数に基づき、対象のタスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を、指定された作業完了の見込み時刻に近付けるように、動作シーケンスを生成する。また、タイムステップ論理式生成部３３は、タスクの数とロボット５の数などを変数とする所定の算出式又はルックアップテーブル等に従い、目標タイムステップ数を決定してもよい。この場合、タスク毎にロボット５の１台当たりの所要時間の情報がメモリ１２又は記憶装置４に記憶されている場合には、タイムステップ論理式生成部３３は、当該所要時間をさらに勘案して目標タイムステップ数を決定してもよい。

　また、タイムステップ論理式生成部３３は、目標タイムステップ数を所定の初期値に設定し、制御入力生成部３５が制御入力を決定できるタイムステップ論理式Ｌｔｓが生成されるまで、目標タイムステップ数を徐々に増加させてもよい。この場合、タイムステップ論理式生成部３３は、設定した目標タイムステップ数により制御入力生成部３５が最適化処理を行った結果、最適解を導くことができなかった場合、目標タイムステップ数を所定数（１以上の整数）だけ加算する。

　（６－５）抽象モデル生成部
　抽象モデル生成部３４は、状態情報Ｉｍと、抽象モデル情報Ｉ５とに基づき、抽象モデルΣを生成する。ここで、抽象モデル情報Ｉ５には、抽象モデルΣの生成に必要な情報が記録されている。例えば、タスクが対象物の搬送を伴うタスクの場合には、対象物の位置及び数、対象物を搬送する目的地領域の位置、ロボット５の数等を特定しない汎用的な形式の抽象モデルが抽象モデル情報Ｉ５に記録されている。この抽象モデルは、タイムステップ「ｋ」での作業空間内の物体の状態とタイムステップ「ｋ＋１」での作業空間内の物体の状態との関係を示した差分方程式により表されてもよい。このとき、差分方程式には、例えば、対象物の位置を示す位置ベクトル、ロボット５の位置ベクトルなどが変数として与えられる。そして、抽象モデル生成部３４は、抽象モデル情報Ｉ５に記録された汎用的な形式の抽象モデルに対し、状態情報Ｉｍが示す各物体の状態（個数、位置、姿勢等）を反映することで、抽象モデルΣを生成する。

　ここで、ロボット５によるタスクの作業時においては、作業空間内のダイナミクスが頻繁に切り替わる。よって、抽象モデル情報Ｉ５に記憶された抽象モデルは、このダイナミクスの切り替わりを、論理変数を用いて抽象表現したモデルとなっている。よって、抽象モデル生成部３４は、ダイナミクスが切り替わるイベント（動作）を、論理変数を用いて抽象モデルにおいて抽象表現することで、ダイナミクスの切り替わりを好適に抽象モデルにより表現することができる。例えば、タスクが対象物の搬送を伴うタスクの場合には、ロボット５が対象物を載せている間では当該対象物はロボット５と共に動くが、ロボット５が対象物を載せていない場合には、当該対象物は動かない。よって、この場合、抽象モデル生成部３４は、対象物をロボット５に載せるという動作を、論理変数を用いて抽象モデル内で抽象表現する。

　このように、抽象モデル生成部３４は、抽象モデル情報Ｉ５を参照し、ダイナミクスの切り替わりが離散値である論理変数により表され、物体の移動は連続値により表されたハイブリッドシステムにより作業空間内のダイナミクスを抽象化したモデルである抽象モデルΣを設定する。ここで、抽象モデルΣがタイムステップ「ｋ」及び「ｋ＋１」での作業空間内の物体の状態関係を示した差分方程式により表される場合、当該差分方程式は、物体の状態を表す位置ベクトル等と、ロボット５への制御入力を表す変数（パラメータ）と、ダイナミクスの切り替わりを示す論理変数とを含んでいる。

　また、抽象モデルΣは、ロボット５全体の詳細なダイナミクスではなく、抽象化されたダイナミクスを表す。例えば、抽象モデルΣでは、ロボット５が対象物を把持するためのロボットアームを有する場合、当該ロボットアームは、対象物を実際に把持するロボット５の手先であるロボットハンドのダイナミクスのみが表されてもよい。これにより、制御入力生成部３５による最適化処理の計算量を好適に削減することができる。

　なお、抽象モデル生成部３４は、混合論理動的（ＭＬＤ：Ｍｉｘｅｄ　Ｌｏｇｉｃａｌ　Ｄｙｎａｍｉｃａｌ）システムまたはペトリネットやオートマトンなどを組み合わせたハイブリッドシステムのモデルを生成してもよい。

　（６－６）制御入力生成部
　制御入力生成部３５は、タイムステップ論理式生成部３３から供給されるタイムステップ論理式Ｌｔｓと、抽象モデル生成部３４から供給される抽象モデルΣとに基づき、最適となるタイムステップ毎の各ロボット５に対するタイムステップ毎の制御入力を決定する。この場合、制御入力生成部３５は、全対象タスクに対する目的関数を定義し、抽象モデルΣ及びタイムステップ論理式Ｌｔｓを制約条件として目的関数を最小化する最適化問題を解く。目的関数は、メモリ１２又は記憶装置４に予め記憶される。

　ここで、目的関数は、例えば、ロボット５が費やすエネルギーを最小化するように設計される。図８に示す作業空間の例では、制御入力生成部３５は、対象物６１と目的地領域６３との距離「ｄ_ｋ」と、ロボット５Ａに対する制御入力「ｕ_ｋＡ」と、ロボット５Ｂに対する制御入力「ｕ_ｋＢ」とが最小となるように目的関数を定める。具体的には、制御入力生成部３５は、全タイムステップにおける距離ｄ_ｋのノルムの２乗と、制御入力ｕ_ｋＡのノルムの２乗と、制御入力ｕ_ｋＢのノルムの２乗との和を目的関数として定める。なお、制御入力ｕ_ｋＡ及び制御入力ｕ_ｋＢは、速度であってもよく加速度であってもよい。

　また、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻の近さを最適化の対象とする場合、タスクグループを構成するタスクの夫々の完了時刻のばらつきに関する項を少なくとも含む目的関数を設定する。例えば、制御入力生成部３５は、タスクグループ情報Ｉｔｇを参照し、２以上のタスクを含むタスクグループを認識し、２以上のタスクを含むタスクグループの各々におけるタスクの完了時刻の分散値を合算した目的関数を定める。この場合、図８に示す作業空間の例では、目的関数の一例は、全タイムステップにおける距離ｄ_ｋのノルムの２乗と、制御入力ｕ_ｋＡのノルムの２乗と、制御入力ｕ_ｋＢのノルムの２乗と、２以上のタスクを含む各タスクグループにおけるタスクの完了時刻の分散値との和となる。この場合、制御入力生成部３５は、距離ｄ_ｋの項と、制御入力ｕ_ｋＡの項と、制御入力ｕ_ｋＢの項と、タスクの完了時刻の分散値の項との夫々に対し、所定の重み付け係数を乗じてもよい。

　このように、タスクグループ毎のタスクの完了時刻のばらつきに関する項目を目的関数に加えることで、制御入力生成部３５は、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるようなロボット５への制御入力を好適に決定することができる。

　そして、制御入力生成部３５は、設定した目的関数に対し、抽象モデルΣ及びタイムステップ論理式Ｌｔｓ（即ち候補φ_ｉの論理和）を制約条件とする制約付き混合整数最適化問題を解く。ここで、制御入力生成部３５は、論理変数を連続値に近似して連続緩和問題とすることで、計算量を削減してもよい。なお、線形論理式（ＬＴＬ）に代えてＳＴＬを採用した場合には、非線形最適化問題として記述することが可能である。これにより、制御入力生成部３５は、ロボット５Ａに対する制御入力ｕ_ｋＡとロボット５Ｂに対する制御入力ｕ_ｋＢとを夫々算出する。

　また、制御入力生成部３５は、目標タイムステップ数が長い場合（例えば所定の閾値より大きい場合）、最適化に用いるタイムステップ数を、目標タイムステップ数より小さい値（例えば上述の閾値）に設定してもよい。この場合、制御入力生成部３５は、例えば、所定のタイムステップ数が経過する毎に、上述の最適化問題を解くことで、逐次的に制御入力ｕ_ｋＡ及び制御入力ｕ_ｋＢを決定する。

　また、制御入力生成部３５は、タスクグループ生成部１６がタスクの追加又は削除の指示を検知した場合、当該指示を反映後の全対象タスクに基づき再設定されたタイムステップ論理式Ｌｔｓに基づき、上述の最適化問題を解く。これにより、各ロボット５に対する制御入力ｕ_ｋＡ及び制御入力ｕ_ｋＢとサブタスクシーケンスＳｒが再生成される。ここで、上述のタスクの削除は、タスクグループ生成部１６が生成済みのタスクグループの削除又はタスクグループを構成する一部のタスクの削除を指す。また、上述のタスクの追加は、タスクグループ生成部１６が生成済みのタスクグループへのタスクの追加、又は、新たなタスクグループの生成を伴うタスクの追加を指す。

　なお、制御装置１は、タスク指示装置２による実行指示が行われたタイミングが早いタスクほど、実行する優先度が高いとみなし、新たに指示されたタスクを、既に指示済みのタスクの完了後にロボット５に実行させてもよい。この場合、制御装置１は、同一タイミングにより同一のタスク指示装置２から指示されたタスク群毎に、上述した最適化問題を解き、サブタスクシーケンスＳｒを決定する。このとき、制御装置１は、指示済のタスク群の完了時刻及び完了状態を新たに指示されたタスク群の開始時刻及び初期状態と定め、新たに指示されたタスク群に対するサブタスクシーケンスＳｒを生成する。なお、制御装置１は、サブタスクシーケンスＳｒを生成済みのタスク群が完了したことを検知した後に、次に指定されたタスク群に対するサブタスクシーケンスＳｒの生成処理を行ってもよい。

　（６－７）サブタスクシーケンス生成部
　サブタスクシーケンス生成部３６は、制御入力生成部３５から供給される制御入力情報Ｉｃと、アプリケーション情報記憶部４１が記憶するサブタスク情報Ｉ４とに基づき、サブタスクシーケンスを生成する。この場合、サブタスクシーケンス生成部３６は、サブタスク情報Ｉ４を参照することで、ロボット５が受け付け可能なサブタスクを認識する。そして、サブタスクシーケンス生成部３６は、制御入力情報Ｉｃが示すタイムステップ毎のロボット５への制御入力を、ロボット５のサブタスクに変換する。

　例えば、対象物の搬送をタスクとする場合、サブタスク情報Ｉ４には、ロボット５が受け付け可能なサブタスクとして、ロボット５の移動に対応するサブタスクを示す関数が少なくとも定義されている。この場合、ロボット５の移動を表す関数「Ｍｏｖｅ」は、例えば、当該関数実行前のロボット５の初期状態、当該関数実行後のロボット５の最終状態、及び当該関数の実行に要する所要時間、及びダイナミクスの切り替わりを示す論理変数をそれぞれ引数とする関数である。ここで、関数「Ｍｏｖｅ」は、論理変数が「１」のときに対象物を積載した状態（即ち対象物と共に移動する状態）を表し、論理変数が「０」のときに対象物を積載していない状態を表す。この場合、サブタスクシーケンス生成部３６は、関数「Ｍｏｖｅ」を、制御入力情報Ｉｃが示すタイムステップ毎の制御入力により定まるロボット５の軌道及び制御入力情報Ｉｃが示すタイムステップ毎の論理変数の遷移に基づき決定する。

　なお、ロボット５が対象物を把持するためのロボットアームを有している場合には、ロボットアームの移動、把持などに夫々対応するサブタスクを示す関数を定義する情報がサブタスク情報Ｉ４に含まれている。そして、サブタスクシーケンス生成部３６は、制御入力情報Ｉｃから、ロボット５毎にサブタスクシーケンスＳｒを生成する。

　（７）処理フロー
　図９は、第１実施形態において制御装置１が実行する制御処理を示すフローチャートの一例である。

　まず、制御装置１のタスクグループ生成部１６は、タスク指示装置２から供給される入力情報Ｓ１に基づき、タスクの指定を受け付ける（ステップＳ１１）。この場合、まず、タスクグループ生成部１６は、タスク指示装置２に対して表示情報Ｓ２を送信することで、タスクを指定する画面をタスク指示装置２に表示させる。そして、タスクグループ生成部１６は、当該画面における入力操作により生成された入力情報Ｓ１を、タスク指示装置２から受信することで、実行すべき全対象タスクを認識する。

　そして、タスクグループ生成部１６は、ステップＳ１１で指定されたタスクを分類したタスクグループを生成する（ステップＳ１２）。この場合、タスクグループ生成部１６は、例えば、タスクが指定されたタイミング、タスク分類情報Ｉ７が示すタスクのカテゴリ、又は、タスク指示装置２上でのユーザ入力の少なくともいずれかに基づきタスクグループを生成する。

　次に、動作シーケンス生成部１７は、タスクグループ生成部１６が生成したタスクグループ毎にタスクの終了タイミングが近づくように、ロボット５の動作シーケンスを生成する（ステップＳ１３）。この場合、動作シーケンス生成部１７は、タスクグループ情報Ｉｔｇと、状態認識部１５が生成する状態情報Ｉｍと、ロボット５の形態及び動き特性に関するアプリケーション情報とに基づき、サブタスクシーケンスＳｒを生成する。この場合、動作シーケンス生成部１７は、２個以上のタスクを含むタスクグループについて、グループ内のタスク同士の完了時刻が一致又は所定時間差以内となることを少なくとも制約条件とする最適化を行ってもよく、当該完了時刻のばらつきに関する項を少なくとも含む目的関数を用いた最適化を行ってもよい。

　サブタスクシーケンスＳｒの生成後、ロボット制御部１８は、生成されたサブタスクシーケンスＳｒに基づく制御信号Ｓ３をロボット５へ供給し、生成されたサブタスクシーケンスＳｒに従いロボット５が動作するように制御する（ステップＳ１４）。

　そして、タスクグループ生成部１６は、タスクの追加又は削除の指示の有無を判定する（ステップＳ１５）。この場合、タスクグループ生成部１６は、ステップＳ１１でタスクの指定を受け付けたタスク指示装置２からタスクの追加又は削除を指示する入力情報Ｓ１を受信した場合、又は、当該タスク指示装置２と異なるタスク指示装置２からタスクを指示する入力情報Ｓ１を受信した場合、タスクの追加又は削除の指示があったと判定する。

　そして、タスクの追加又は削除の指示があった場合（ステップＳ１５；Ｙｅｓ）、制御装置１は、ステップＳ１２へ処理を戻す。この場合、タスクグループ生成部１６は、既存のタスクグループを構成するタスクの変更又は新たなタスクグループの生成を行い、動作シーケンス生成部１７は、サブタスクシーケンスＳｒの再生成を行う。この場合、動作シーケンス生成部１７は、タスクグループの追加の場合には、追加分のタスクグループを既存のタスクグループの実行後に実行するためのシーケンスを生成してもよい。この場合、動作シーケンス生成部１７は、生成したシーケンスを既存のサブタスクシーケンスＳｒに追加することで、新たなサブタスクシーケンスＳｒを生成する。

　そして、制御装置１は、目的タスクが完了したか否か判定する（ステップＳ１６）。この場合、制御装置１は、例えば、出力信号Ｓ４に基づき状態認識部１５が生成した状態情報Ｉｍ又はロボット５から供給される目的タスクの完了を通知する信号に基づき、目的タスクの完了の有無を判定する。そして、制御装置１は、目的タスクが完了したと判定した場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、フローチャートの処理を終了する。一方、制御装置１は、目的タスクが完了していないと判定した場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）、ステップＳ１４へ処理を戻す。

　ここで、本願発明の効果について補足説明する。

　ロボットを種々の産業において導入するニーズが高まっており、ロボットを飲食などのサービス業に適用する試みもなされている。一方、飲食業などでは、複数の商品の提供時刻をできるだけ揃えることが、顧客満足度につながると考えられる。以上を勘案し、第１実施形態における制御装置１は、完了時刻を揃えることが好ましいタスク群を１つのタスクグループとして設定し、タスクグループ内のタスク同士の完了時刻が近づくように各ロボットの動作シーケンスを生成する。これにより、ロボットを飲食などのサービス業に適用した場合に、顧客満足度を好適に向上させることができる。

　（８）変形例
　次に、第１実施形態の変形例について説明する。以下の変形例は任意に組み合わせて適用してもよい。

　（変形例１）
　図７に示す動作シーケンス生成部１７の一部の機能ブロックの実行結果に関する情報がアプリケーション情報記憶部４１に予め記憶されていてもよい。例えば、抽象状態設定部３１及び抽象モデル生成部３４が生成する情報がアプリケーション情報記憶部４１に予め記憶されてもよい。

　また、アプリケーション情報には、各タスクに対してロボット５が実行すべき処理手順を示すフローチャートなどの設計情報が予め含まれており、動作シーケンス生成部１７は、当該設計情報を参照することで、各ロボット５の動作シーケンスを生成してもよい。なお、予め設計されたタスクシーケンスに基づきタスクを実行する具体例については、特開２０１７－３９１７０号に開示されている。このような場合であっても、動作シーケンス生成部１７は、タスクグループを構成するタスクの完了時刻が近づくように各ロボット５への最適なタスクの割り当てを行い、各ロボット５の動作シーケンスを決定する。

　（変形例２）
　タスクグループ生成部１６は、１個のタスクのみからなるタスクグループを生成しなくともよい。即ち、タスクグループ生成部１６は、少なくとも２個以上のタスクを含むタスクグループのみを生成してもよい。

　この場合、タスクグループ生成部１６は、タスクグループ情報Ｉｔｇにおいて、いずれのタスクグループにも属さないタスクについては、当該タスクに付すタスクグループの識別情報として、タスクグループに属していない旨のフラグ情報を生成する。そして、動作シーケンス生成部１７は、タスクグループ情報Ｉｔｇを参照し、ロボット５の制御入力を決定する際の最適化において、タスクグループに属するタスク同士の完了時刻に関する制約条件又は当該完了時刻を最小化するための目的関数を設定する。これによっても、上述した第１実施形態と同様に、同時に完了することが好ましいタスク同士の完了時刻を好適に近けることができる。

　＜第２実施形態＞
　図１０は、第２実施形態における制御装置１Ａの概略構成図である。図１０に示すように、制御装置１Ａは、タスクグループ生成手段１６Ａと、動作シーケンス生成手段１７Ａとを有する。

　タスクグループ生成手段１６Ａは、１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成する。上記の複数のタスクは、１つのタスクグループを形成してもよく、複数のタスクグループを形成してもよい。タスクグループ生成手段１６Ａは、第１実施形態におけるタスクグループ生成部１６とすることができる。なお、タスクグループ生成手段１６Ａは、タスクの指定を、外部装置から受信する情報に基づき検知してもよく、制御装置１Ａが備える入力部への入力に基づき検知してもよく、実行すべきタスクを記憶した記憶装置を参照することで検知してもよい。なお、制御装置１Ａは、ロボットの一部として組み込まれてもよく、ロボットと別体として構成されてもよい。

　動作シーケンス生成手段１７Ａは、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、複数のタスクを完了するためのロボットの動作シーケンスを生成する。この動作シーケンスは、第１実施形態におけるサブタスクシーケンスＳｒとすることができる。また、動作シーケンス生成手段１７Ａは、第１実施形態における動作シーケンス生成部１７とすることができる。

　図１１は、第２実施形態において制御装置１Ａが実行するフローチャートの一例である。タスクグループ生成手段１６Ａは、１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、複数のタスクを構成するタスクを１以上含むタスクグループを生成する（ステップＳ２１）。そして、動作シーケンス生成手段１７Ａは、タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、複数のタスクを完了するためのロボットの動作シーケンスを生成する（ステップＳ２２）。

　第２実施形態の構成によれば、制御装置１Ａは、特定のタスク群の完了時刻が近づくようにロボットの動作シーケンスを好適に決定することができる。

　なお、上述した各実施形態において、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、コンピュータであるプロセッサ等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。また、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。

　その他、上記の各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが以下には限られない。

［付記１］
　１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、前記複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成するタスクグループ生成手段と、
　前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、前記複数のタスクを完了するための前記ロボットの動作シーケンスを生成する動作シーケンス生成手段と、
を有する制御装置。

［付記２］
　前記動作シーケンス生成手段は、前記タスクグループを構成するタスクの夫々の完了時刻が一致又は所定時間差以内となることを少なくとも制約条件とする最適化により、前記動作シーケンスを生成する、付記１に記載の制御装置。

［付記３］
　前記動作シーケンス生成手段は、前記タスクグループを構成するタスクの夫々の完了時刻のばらつきに関する項を少なくとも含む目的関数を用いた最適化により、前記動作シーケンスを生成する、付記１に記載の制御装置。

［付記４］
　前記タスクグループ生成手段は、前記タスクが指定されるタイミングに基づき、前記タスクグループを生成する、付記１～３のいずれか一項に記載の制御装置。

［付記５］
　前記タスクグループ生成手段は、前記複数のタスクが夫々属するカテゴリに基づき、前記タスクグループを生成する、付記１～４のいずれか一項に記載の制御装置。

［付記６］
　前記動作シーケンス生成手段は、前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を、指定された作業完了の見込み時刻に近付けるように、前記動作シーケンスを生成する、付記１～５のいずれか一項に記載の制御装置。
［付記７］
　前記タスクグループ生成手段は、タスク指示装置から前記複数のタスクの指定を受け付ける場合、前記複数のタスクのうち完了時刻を合わせるタスクを指示する入力情報を前記タスク指示装置から受信することで、前記タスクグループを生成する、付記１～６のいずれか一項に記載の制御装置。

［付記８］
　前記動作シーケンス生成手段は、前記タスクグループを構成するタスクの追加又は削除の指示があった場合、前記動作シーケンスを再生成する、付記１～７のいずれか一項に記載の制御装置。

［付記９］
　前記動作シーケンス生成手段は、前記動作シーケンスの生成後、前記タスクグループ生成手段が追加のタスクグループを生成した場合、前記動作シーケンスを再生成する、付記１～８のいずれか一項に記載の制御装置。

［付記１０］
　前記動作シーケンス生成手段は、前記ロボットの形態に関する情報と、前記ロボットの動き特性に関する情報と、前記ロボットが動作する作業空間の状態を示す状態情報との少なくともいずれかに基づき、前記動作シーケンスを生成する、付記１～９のいずれか一項に記載の制御装置。

［付記１１］
　　前記動作シーケンス生成手段は、
　前記タスクを時相論理に基づく論理式に変換する論理式変換手段と、
　前記論理式から、前記タスクを実行するためタイムステップ毎の状態を表す論理式であるタイムステップ論理式を生成するタイムステップ論理式生成手段と、を含み、
　前記タイムステップ論理式に基づき、前記動作シーケンスを生成する、付記１～１０のいずれか一項に記載の制御装置。

［付記１２］
　前記動作シーケンス生成手段は、
　前記ロボットが動作する作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルを生成する抽象モデル生成手段をさらに含み、
　前記抽象モデル及び前記タイムステップ論理式を少なくとも制約条件とする最適化により、前記ロボットを制御するためのタイムステップ毎の制御入力を決定することで、前記動作シーケンスを生成する、付記１１に記載の制御装置。

［付記１３］
　コンピュータにより、
　１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、前記複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成し、
　前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、前記複数のタスクを完了するための前記ロボットの動作シーケンスを生成する、制御方法。

［付記１４］
　１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、前記複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成するタスクグループ生成手段と、
　前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、前記複数のタスクを完了するための前記ロボットの動作シーケンスを生成する動作シーケンス生成手段
としてコンピュータを機能させるプログラムが格納された記録媒体。

　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。すなわち、本願発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。また、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。

　１、１Ａ　制御装置
　２、２Ａ、２Ｂ　タスク指示装置
　４　記憶装置
　５、５Ａ、５Ｂ　ロボット
　７　計測装置
　４１　アプリケーション情報記憶部
　１００　ロボット制御システム

Claims

　１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、前記複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成するタスクグループ生成手段と、
　前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、前記複数のタスクを完了するための前記ロボットの動作シーケンスを生成する動作シーケンス生成手段と、
を有する制御装置。
　前記動作シーケンス生成手段は、前記タスクグループを構成するタスクの夫々の完了時刻が一致又は所定時間差以内となることを少なくとも制約条件とする最適化により、前記動作シーケンスを生成する、請求項１に記載の制御装置。
　前記動作シーケンス生成手段は、前記タスクグループを構成するタスクの夫々の完了時刻のばらつきに関する項を少なくとも含む目的関数を用いた最適化により、前記動作シーケンスを生成する、請求項１に記載の制御装置。
　前記タスクグループ生成手段は、前記タスクが指定されるタイミングに基づき、前記タスクグループを生成する、請求項１～３のいずれか一項に記載の制御装置。
　前記タスクグループ生成手段は、前記複数のタスクが夫々属するカテゴリに基づき、前記タスクグループを生成する、請求項１～４のいずれか一項に記載の制御装置。
　前記動作シーケンス生成手段は、前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を、指定された作業完了の見込み時刻に近付けるように、前記動作シーケンスを生成する、請求項１～５のいずれか一項に記載の制御装置。
　前記タスクグループ生成手段は、タスク指示装置から前記複数のタスクの指定を受け付ける場合、前記複数のタスクのうち完了時刻を合わせるタスクを指示する入力情報を前記タスク指示装置から受信することで、前記タスクグループを生成する、請求項１～６のいずれか一項に記載の制御装置。
　前記動作シーケンス生成手段は、前記タスクグループを構成するタスクの追加又は削除の指示があった場合、前記動作シーケンスを再生成する、請求項１～７のいずれか一項に記載の制御装置。
　前記動作シーケンス生成手段は、前記動作シーケンスの生成後、前記タスクグループ生成手段が追加のタスクグループを生成した場合、前記動作シーケンスを再生成する、請求項１～８のいずれか一項に記載の制御装置。
　前記動作シーケンス生成手段は、前記ロボットの形態に関する情報と、前記ロボットの動き特性に関する情報と、前記ロボットが動作する作業空間の状態を示す状態情報との少なくともいずれかに基づき、前記動作シーケンスを生成する、請求項１～９のいずれか一項に記載の制御装置。
　　前記動作シーケンス生成手段は、
　前記タスクを時相論理に基づく論理式に変換する論理式変換手段と、
　前記論理式から、前記タスクを実行するためタイムステップ毎の状態を表す論理式であるタイムステップ論理式を生成するタイムステップ論理式生成手段と、を含み、
　前記タイムステップ論理式に基づき、前記動作シーケンスを生成する、請求項１～１０のいずれか一項に記載の制御装置。
　前記動作シーケンス生成手段は、
　前記ロボットが動作する作業空間におけるダイナミクスを抽象化した抽象モデルを生成する抽象モデル生成手段をさらに含み、
　前記抽象モデル及び前記タイムステップ論理式を少なくとも制約条件とする最適化により、前記ロボットを制御するためのタイムステップ毎の制御入力を決定することで、前記動作シーケンスを生成する、請求項１１に記載の制御装置。
　コンピュータにより、
　１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、前記複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成し、
　前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、前記複数のタスクを完了するための前記ロボットの動作シーケンスを生成する、制御方法。
　１又は複数のロボットにより実行される複数のタスクが指定された場合に、前記複数のタスクを分類した１以上のタスクグループを生成するタスクグループ生成手段と、
　前記タスクグループを構成するタスク同士の完了時刻を近づけるように、前記複数のタスクを完了するための前記ロボットの動作シーケンスを生成する動作シーケンス生成手段
としてコンピュータを機能させるプログラムが格納された記録媒体。