WO2024004746A1 - システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

作業装置に干渉する物体の検出精度を向上する。システムは、干渉領域検出部と、干渉領域画像生成部と、干渉物体検出部とを有する。干渉領域検出部は、可動部を有する作業装置を備える本体装置における作業装置が物体と干渉する領域である干渉領域を検出する。干渉領域画像生成部は、距離の情報が画素毎に反映された画像である距離画像から干渉領域に基づいて作業装置と干渉する物体である干渉物体を含む距離画像の領域である干渉領域画像を生成する。干渉物体検出部は、干渉領域画像に基づいて干渉物体を検出する。

Description

システム及びプログラム

　本開示は、システム及びプログラムに関する。

　産業用ロボットアーム等の可動部を有する作業装置において作業装置に干渉する物体を検出し、当該物体との衝突を防ぐ装置が提案されている。例えば、ロボットアームであるマニピュレータにおいて稼働空間に侵入する障害物を検出するマニピュレータが提案されている（例えば、特許文献１参照）。このマニピュレータは、リンクと、リンクを回動させる関節部と、センシング方向がリンクの表面と平行な方向に向けられて設置された距離センサとを備える。この距離センサによりリンクの回動方向に設置された局所的な監視空間に侵入する障害物を監視する。

特開２０１９－２０２４０５号公報

　しかしながら、上記の従来技術では、マニピュレータの旋回等の動作により背景が大きく変化するため、距離センサによる物体の検出精度が低下するという問題がある。

　そこで、本開示では、作業装置に干渉する物体の検出精度を向上するシステムを提案する。

　本開示に係るシステムは、干渉領域検出部と、干渉領域画像生成部と、干渉物体検出部とを有する。干渉領域検出部は、可動部を有する作業装置を備える本体装置における上記作業装置が物体と干渉する領域である干渉領域を検出する。干渉領域画像生成部は、距離の情報が画素毎に反映された画像である距離画像から上記干渉領域に基づいて上記作業装置と干渉する物体である干渉物体を含む上記距離画像の領域である干渉領域画像を生成する。干渉物体検出部は、上記干渉領域画像に基づいて上記干渉物体を検出する。

　また、本開示に係るプログラムは、可動部を有する作業装置を備える本体装置における上記作業装置が物体と干渉する領域である干渉領域を検出する手順と、距離の情報が画素毎に反映された画像である距離画像から上記干渉領域に基づいて上記作業装置と干渉する物体である干渉物体を含む上記距離画像の領域である干渉領域画像を生成する手順と、上記干渉領域画像に基づいて上記干渉物体を検出する手順とを含む。

本開示の実施形態に係るロボットアームの構成例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る物体検出システムの構成例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る干渉領域の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る干渉領域の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る距離画像の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る干渉領域画像の一例を示す図である。 本開示の第１の実施形態に係る物体検出処理の一例を示す図である。 本開示の第２の実施形態に係る物体検出システムの構成例を示す図である。 本開示の第３の実施形態に係る物体検出システムの構成例を示す図である。 本開示の第３の実施形態に係る干渉領域の一例を示す図である。 本開示の第４の実施形態に係る物体検出システムの構成例を示す図である。 本開示の第４の実施形態に係る干渉領域の一例を示す図である。

　以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。説明は、以下の順に行う。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
１．第１の実施形態
２．第２の実施形態
３．第３の実施形態
４．第４の実施形態

　（１．第１の実施形態）
　［作業装置の構成］
　図１は、本開示の実施形態に係るロボットアームの構成例を示す図である。同図は、本開示の監視システムが適用され得るロボットアーム１を説明する図である。ロボットアーム１は、人間の腕の代わりに対象物をつかむ、運ぶ等の作業を行う装置である。同図のロボットアーム１は、本体装置２００と、作業装置２１０とを備える。

　作業装置２１０は、それぞれ回動可能に取り付けられた複数のリンク２１１とハンド２１２とを備える。リンク２１１は、ロボットアーム１の腕の骨に相当する部分である。ハンド２１２は、運搬対象物を把持するものである。

　本体装置２００は、作業装置２１０を保持する装置であり、作業装置２１０を駆動する装置である。

　作業装置２１０は、本体装置２００の制御に基づいて、伸縮及び旋回して把持した運搬対象物を可動範囲内の任意の位置に運ぶことができる。本体装置２００は、作業者による遠隔操作や自動制御により作業装置２１０を駆動することができる。

　この作業装置２１０の可動範囲の近傍に運搬対象物以外の物体が存在する場合、作業装置２１０と接触又は衝突する可能性が生じる。このような作業装置２１０に干渉する物体を検出することにより、作業の安全性を確保することができる。同図には、干渉物体１０を記載した。この干渉物体１０は、作業装置２１０に接近する人物である。本開示の物体検出システム（物体検出システム１００）は、人物が作業装置２１０の可動範囲２０に侵入する場合に干渉物体１０として検出するシステムである。干渉物体１０を検出することにより、警告を発する等の処理を行うことが可能となる。同図の本体装置２００には、干渉物体１０を検出するためのセンサである測距センサ１１０が配置される。測距センサ１１０の詳細については後述する。

　［物体検出システムの構成］
　図２は、本開示の第１の実施形態に係る物体検出システムの構成例を示す図である。同図は、物体検出システム１００の構成例を表すブロック図である。

　なお、同図には、作業装置２１０及び本体装置２００を更に記載した。本体装置２００は、駆動部２２０及び制御部２３０を備える。駆動部２２０は、作業装置２１０を駆動するものである。制御部２３０は、駆動部２２０を制御するものである。制御部２３０は、作業者等の操作に基づいて駆動部２２０を制御し、作業装置２１０の伸縮や運搬対象物の把持等を行わせるものである。なお、同図の制御部２３０は、作業装置の情報を物体検出システム１００の干渉領域検出部１３０に対して出力する。この作業装置の情報には、例えば、作業装置２１０の可動範囲が該当する。また、作業装置の情報として、作業装置２１０の伸縮方向、伸長長さ及び移動速度を適用することもできる。

　同図には、測距センサ１１０を更に記載した。この測距センサ１１０は、図１に表したように、本体装置２００等に配置されて作業装置２１０の近傍に配置される物体までの距離を測定するセンサである。物体までの距離は、例えば、飛行時間（ＴｏＦ：Time　of　Flight）法により測定することができる。このＴｏＦ法は、物体に光を照射して物体との間を光が往復する時間を測定することにより物体までの距離を測定する測距方法である。同図の測距センサ１１０は、検出した物体までの距離のデータに基づいて距離画像を生成する。ここで距離画像とは、距離の情報が画素毎に反映された画像である。測距センサ１１０は、生成した距離画像を後述する干渉領域画像生成部１２０に対して出力する。

　物体検出システム１００は、干渉領域画像生成部１２０と、干渉領域検出部１３０と、干渉物体検出部１４０とを備える。

　干渉領域検出部１３０は、干渉領域を検出するものである。この干渉領域は、作業装置２１０が物体と干渉する領域である。この干渉領域に存在する人物等の干渉物体１０は作業装置２１０と接触する可能性を生じることとなる。干渉領域は、例えば、作業装置２１０の可動範囲に基づいて検出することができる。具体的には、作業装置２１０の可動範囲にオフセットを付加した範囲を干渉領域として検出することができる。この作業装置２１０の可動範囲は、本体装置２００の制御部２３０から出力される作業装置の情報から取得することができる。また、作業装置２１０の伸縮方向、伸長長さ及び移動速度等の情報により、可動範囲を更に限定した干渉領域を検出することもできる。干渉領域検出部１３０は、検出した干渉領域を干渉領域画像生成部１２０に対して出力する。

　干渉領域画像生成部１２０は、測距センサ１１０から出力された距離画像から干渉領域画像を生成するものである。この干渉領域画像は、干渉物体を含む距離画像の領域である。干渉領域画像生成部１２０は、干渉領域に基づいて干渉領域画像を生成する。具体的には、干渉領域画像生成部１２０は、距離画像から干渉領域に含まれる領域を抽出することにより、干渉領域画像を生成することができる。

　また、干渉領域画像生成部１２０は、距離画像から干渉領域に含まれない物体を除外する処理を行って干渉領域画像を生成することもできる。この干渉領域に含まれない物体には、例えば、比較的遠方の建物等の背景画像が該当する。このような背景画像を除外し、残った物体について干渉領域に含まれるか否かの判断を行うことにより、干渉領域画像の精度を向上させることができる。また、干渉領域画像生成の処理速度を向上させることもできる。

　干渉領域画像生成部１２０は、生成した干渉領域画像を干渉物体検出部１４０に対して出力する。

　干渉物体検出部１４０は、干渉領域画像生成部１２０から出力される干渉領域画像に基づいて干渉物体を検出するものである。干渉物体検出部１４０は、例えば、干渉領域画像から物体を抽出し、この抽出した物体について干渉物体か否かの判断を行って、干渉物体を検出することができる。干渉物体か否かの判断は、ＡＩ（Artificial　Intelligence）処理により行うことができる。

　干渉物体検出部１４０は、検出した干渉物体の情報を制御部２３０に出力することができる。この出力された干渉物体の情報に基づいて、制御部２３０は、作業装置２１０の動作の停止や警告を発する処理を行うことができる。

　［干渉領域］
　図３Ａ及び３Ｂは、本開示の第１の実施形態に係る干渉領域の一例を示す図である。図３Ａは、測距センサ１１０におけるセンシング範囲の画像の例を表した図である。同図には、運搬対象物１３及び干渉物体１０の他に背景画像に該当する建物１１及び柵１２を記載した。

　図３Ｂは、図３Ａの画像を俯瞰画像に変換したものである。同図には、作業装置２１０及び干渉領域４１０を更に記載した。同図の点線で挟まれた領域が干渉領域４１０を表す。干渉物体検出部１４０は、干渉領域４１０に含まれる物体のうち、自身の前記作業装置２１０が取り扱う運搬対象物１３を干渉物体から除外し、人物を干渉物体１０として検出する。運搬対象物１３は、ＡＩにより既知の物体として認識することができる。

　［距離画像］
　図４Ａは、本開示の第１の実施形態に係る距離画像の一例を示す図である。同図は、図３Ａの画像に対応する距離画像４００を表した図である。同図の距離画像４００は、距離の情報を濃淡により表した画像である。濃い領域が近距離の物体を表し、薄い領域が遠距離の物体を表す。背景画像である建物１１は、白色の画像となる。このような距離画像を使用することにより、干渉領域４１０に含まれる物体を容易に検出することができる。なお、距離画像として、距離の情報を色により表した画像を使用することもできる。

　［干渉領域画像］
　図４Ｂは、本開示の第１の実施形態に係る干渉領域画像の一例を示す図である。同図は、図３Ａの画像に対応する干渉領域画像４２０を表した図である。同図の干渉領域画像４２０は、距離画像４００から干渉領域４１０に含まれる領域を抽出した画像に相当する。

　［物体検出処理］
　図５は、本開示の第１の実施形態に係る物体検出処理の一例を示す図である。同図は、物体検出システム１００における干渉物体検出処理の処理手順の一例を表す流れ図である。まず、干渉領域検出部１３０が作業装置の情報に基づいて干渉領域を検出する（ステップＳ５０１）。次に、干渉領域画像生成部１２０が、距離画像及び干渉領域に基づいて干渉領域画像を生成する（ステップＳ５０２）。次に、干渉物体検出部１４０が干渉領域画像に基づいて干渉物体を検出する（ステップＳ５０３）。次に、干渉物体検出部１４０は、干渉物体の情報を生成して制御部２３０に対して出力する（ステップＳ５０４）。以上の処理により、干渉物体の検出を行うことができる。

　このように、本開示の第１の実施形態の物体検出システム１００は、検出した干渉領域に含まれる物体を距離画像から抽出し、当該抽出した物体について干渉物体か否かを判断する。この際、背景画像等を除外することができるため、干渉物体の検出精度を向上させることができる。

　（２．第２の実施形態）
　上述の第１の実施形態の物体検出システム１００は、干渉領域画像から干渉物体を検出していた。これに対し、本開示の第２の実施形態の物体検出システム１００は、干渉領域画像及び画像に基づいて干渉物体を検出する点で、上述の第１の実施形態と異なる。

　［物体検出システムの構成］
　図６は、本開示の第２の実施形態に係る物体検出システムの構成例を示す図である。同図は、図２と同様に、物体検出システム１００の構成例を表すブロック図である。干渉領域画像生成部１２０が複数のセンサからのデータを処理する点で、図２の物体検出システム１００と異なる。

　同図のセンサ１１１は、干渉物体１０等の物体を含む画像を生成するセンサである。このセンサ１１１には、例えば、ステレオカメラを適用することができる。センサ１１１は、生成した画像を干渉領域画像生成部１２０に対して出力する。

　同図のセンサ１１２は、物体の材質を判別するセンサである。センサ１１２は、材質の情報を干渉領域画像生成部１２０に対して出力する。

　前述のように、測距センサ１１０は、照射した光の反射光に基づいて物体までの距離を測定する。しかし、物体の材質によっては、距離の測定の誤差が増加する。例えば、金属等の光の反射率が高い物体においては誤差が増大する。そのような場合には、距離画像の代わりに通常の画像を使用して干渉物体１０を検出することができる。同図の干渉領域画像生成部１２０は、センサ１１２からの材質の情報に基づいて測距センサ１１０からの距離画像及びセンサ１１１からの画像の何れかを選択する。次に干渉領域画像生成部１２０は、選択した距離画像及び画像に対して干渉領域に含まれる領域を抽出し、干渉領域画像として出力する。

　これ以外の物体検出システム１００の構成は本開示の第１の実施形態における物体検出システム１００の構成と同様であるため、説明を省略する。

　このように、本開示の第２の実施形態の物体検出システム１００は、物体の材質に応じて距離画像及び画像を選択して干渉物体１０を検出する。これにより、干渉物体１０の検出精度を更に向上させることができる。

　（３．第３の実施形態）
　上述の第１の実施形態の物体検出システム１００は、作業装置の干渉領域に基づいて干渉領域画像を生成していた。これに対し、本開示の第３の実施形態の物体検出システム１００は、物体の位置情報を更に使用する点で、上述の第１の実施形態と異なる。

　［物体検出システムの構成］
　図７は、本開示の第３の実施形態に係る物体検出システムの構成例を示す図である。同図は、図２と同様に、物体検出システム１００の構成例を表すブロック図である。制御システム３００からの位置情報が干渉領域画像生成部１２０に入力される点で、図２の物体検出システム１００と異なる。

　同図のセンサ３１０は、作業装置２１０の近傍の画像を生成して出力するセンサである。また、同図の制御システム３００は、センサ３１０からの画像に基づいて背景となる物体の位置を検出するものである。位置情報取得部３２０は、検出した背景の位置に基づいて位置情報を生成し、干渉領域画像生成部１２０に対して出力する。センサ３１０及び制御システム３００は、定点カメラ装置やドローン装置を想定したものである。なお、制御システム３００は、請求の範囲に記載の他のシステムの一例である。

　同図の干渉領域画像生成部１２０は、距離画像、干渉領域及び位置情報に基づいて干渉領域画像を生成する。

　［干渉領域］
　図８は、本開示の第３の実施形態に係る干渉領域の一例を示す図である。同図は、図３Ａと同様に、測距センサ１１０におけるセンシング範囲の画像の例を表した図である。同図には、運搬対象物１３の他に既知の物体１４を記載した。この物体１４は、背景画像に相当する画像である。また、物体１４は、例えば、パイロン等の作業装置２１０と衝突しても問題がない物体であってもよい。図７のセンサ３１０及び制御システム３００は、作業装置２１０の近傍の画像を生成し、物体１４等の既知の物体を検出して位置情報を生成し、干渉領域画像生成部１２０に対して出力する。干渉領域画像生成部１２０は、この位置情報に基づいて物体１４を背景画像として除外し、残った物体について干渉領域に含まれるか否かの判断を行う。

　これ以外の物体検出システム１００の構成は本開示の第１の実施形態における物体検出システム１００の構成と同様であるため、説明を省略する。

　このように、本開示の第３の実施形態の物体検出システム１００は、他のシステムからの位置情報を使用して干渉物体１０を検出する。これにより、干渉物体１０の検出精度を更に向上させることができる。

　（４．第４の実施形態）
　上述の第１の実施形態の物体検出システム１００は、自身が接続される本体装置２００の制御部２３０からの作業装置の情報を使用していた。これに対し、本開示の第４の実施形態の物体検出システム１００は、他の本体装置２００の制御部２３０からの作業装置の情報を更に使用する点で、上述の第１の実施形態と異なる。

　［物体検出システムの構成］
　図９は、本開示の第４の実施形態に係る物体検出システムの構成例を示す図である。同図は、図２と同様に、物体検出システム１００の構成例を表すブロック図である。なお、同図には、それぞれ２つの本体装置２００及び物体検出システム１００を記載した。これらの本体装置及び物体検出システム１００は、それぞれの符号に「ａ」及び「ｂ」を付して識別する。本体装置２００ａ及び本体装置２００ｂは、同じ作業場に配置されて個別に作業を行う装置である。物体検出システム１００ａは、本体装置２００ａに取り付けられた作業装置２１０ａに対する干渉物体１０を検出する。同様に、物体検出システム１００ｂは、本体装置２００ｂに取り付けられた作業装置２１０ｂに対する干渉物体１０を検出する。

　同図の干渉領域検出部１３０には、自身の物体検出システム１００の対象の制御部２３０からの作業装置の情報に加えて他の物体検出システム１００が対象とする制御部２３０からの作業装置の情報が入力される。同図の干渉領域検出部１３０は、これら複数の作業装置の情報に基づいて干渉領域を検出する。

　［干渉領域］
　図１０は、本開示の第４の実施形態に係る干渉領域の一例を示す図である。同図は、図３と同様に、作業装置２１０の近傍の俯瞰画像を表した図である。また、同図は、作業装置２１０ａ及び作業装置２１０ｂが個別に作業を行う様子を表したものである。同図の作業装置２１０ａは、運搬対象物１３を把持し、運搬する作業を行う。また、同図の作業装置２１０ｂは、運搬対象物１５を把持し、運搬する作業を行う。同図の作業装置２１０ａを例に挙げて説明すると、自身が運搬する運搬対象物１３は干渉物体には該当しない。一方、作業装置２１０ｂ及び運搬対象物１５は、干渉物体に該当する場合が生じる。例えば、作業装置２１０ａ及び作業装置２１０ｂが同じ領域（例えば、同図の領域４１１）に運搬対象物を運搬する場合に作業装置２１０ａにとって作業装置２１０ｂの把持部等が干渉物体に該当することとなる。

　そこで、干渉領域検出部１３０ａは、制御部２３０ｂからの作業装置の情報を使用して作業装置２１０ｂの位置を取得し、干渉領域を検出する。この際、制御部２３０ｂは、自身が運搬する運搬対象物１５の位置の情報を含む作業装置の情報を制御部２３０ａに出力することができる。また、作業装置２１０ａは、取得した運搬対象物１５の位置の情報に基づいて干渉領域を検出することができる。なお、制御部２３０ｂは、請求の範囲に記載の他のシステムの一例である。

　なお、物体検出システム１００の構成は、この例に限定されない。例えば、複数の本体装置２００を同時に制御する制御装置を制御部２３０ｂとして使用することもできる。

　これ以外の物体検出システム１００は本開示の第１の実施形態における物体検出システム１００の構成と同様であるため、説明を省略する。

　このように、本開示の第４の実施形態の物体検出システム１００は、自身が付随する本体装置２００の制御部２３０及び他の本体装置２００の制御部２３０からの作業装置の情報に基づいて干渉領域を検出する。これにより、複数の作業装置２１０が稼働する場合における干渉物体の検出精度を向上させることができる。

　なお、本開示の第２の実施形態の構成は、他の実施形態に適用することができる。具体的には、図６の干渉領域画像生成部１２０は、本開示の第３及び第４の実施形態に適用することができる。

　本開示の第３の実施形態の構成は、他の実施形態に適用することができる。具体的には、図７の干渉領域画像生成部１２０の構成は、本開示の第２及び第４の実施形態に適用することができる。

　（その他の変形例）
　本実施形態の物体検出システム１００は、専用のコンピュータシステムにより実現してもよいし、汎用のコンピュータシステムによって実現してもよい。

　例えば、上述の動作を実行するためのプログラムを、光ディスク、半導体メモリ、磁気テープ、フレキシブルディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して配布する。そして、例えば、該プログラムをコンピュータにインストールし、上述の処理を実行することによって制御装置を構成する。

　また、上記通信プログラムをインターネット等のネットワーク上のサーバ装置が備えるディスク装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。また、上述の機能を、ＯＳ（Operating　System）とアプリケーションソフトとの協働により実現してもよい。この場合には、ＯＳ以外の部分を媒体に格納して配布してもよいし、ＯＳ以外の部分をサーバ装置に格納しておき、コンピュータにダウンロード等できるようにしてもよい。

　また、上記実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部又は一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。

　また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部又は一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的又は物理的に分散・統合して構成することができる。なお、この分散・統合による構成は動的に行われてもよい。

　また、上述の実施形態は、処理内容を矛盾させない領域で適宜組み合わせることが可能である。また、上述の実施形態の流れずに示された各ステップは、適宜順序を変更することが可能である。

　また、例えば、本実施形態は、装置またはシステムを構成するあらゆる構成、例えば、システムＬＳＩ（Large　Scale　Integration）等としてのプロセッサ、複数のプロセッサ等を用いるモジュール、複数のモジュール等を用いるユニット、ユニットにさらにその他の機能を付加したセット等（すなわち、装置の一部の構成）として実施することもできる。

　なお、本実施形態において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、全ての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。従って、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれも、システムである。

　また、例えば、本実施形態は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。

　以上、本開示の各実施形態について説明したが、本開示の技術的範囲は、上述の各実施形態そのままに限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。また、異なる実施形態及び変形例にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。

　また、上述の実施の形態において説明した処理手順は、これら一連の手順を有する方法として捉えてもよく、また、これら一連の手順をコンピュータに実行させるためのプログラム又はそのプログラムを記憶する記録媒体として捉えてもよい。この記録媒体として、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ－ＲＯＭ(Compact　Disc　Read　Only　Memory)、ＭＯ(Magnet　optical)ディスク、ＤＶＤ(Digital　Versatile　Disc)、ブルーレイディスク（Blu-ray　Disc（登録商標））、磁気ディスク、半導体メモリ及びメモリカード等を用いることができる。

　なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、また他の効果があってもよい。

　なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
　可動部を有する作業装置を備える本体装置における前記作業装置が物体と干渉する領域である干渉領域を検出する干渉領域検出部と、
　距離の情報が画素毎に反映された画像である距離画像から前記干渉領域に基づいて前記作業装置と干渉する物体である干渉物体を含む前記距離画像の領域である干渉領域画像を生成する干渉領域画像生成部と、
　前記干渉領域画像に基づいて前記干渉物体を検出する干渉物体検出部と
　を有するシステム。
（２）
　前記干渉領域検出部は、前記作業装置の情報に基づいて前記干渉領域を検出する前記（１）に記載のシステム。
（３）
　前記干渉領域検出部は、前記作業装置の可動範囲を前記作業装置の情報として前記干渉領域を検出する前記（２）に記載のシステム。
（４）
　前記干渉領域検出部は、前記作業装置の制御部から出力される前記作業装置の情報に基づいて前記干渉領域を検出する前記（２）に記載のシステム。
（５）
　前記干渉領域検出部は、他のシステムから出力される情報と自身の前記作業装置の情報とに基づいて前記干渉領域を検出する前記（２）に記載のシステム。
（６）
　前記干渉領域検出部は、前記作業装置の近傍の物体の位置を前記他のシステムから出力される前記情報として前記干渉領域を検出する前記（５）に記載のシステム。
（７）
　前記他のシステムは、前記作業装置の制御を行うシステムである前記（５）に記載のシステム。
（８）
　前記干渉領域画像生成部は、前記干渉領域、前記距離画像及び前記物体の画像に基づいて前記干渉領域画像を生成する前記（１）から（７）の何れかに記載のシステム。
（９）
　前記干渉領域画像生成部は、前記干渉領域、前記距離画像及び前記物体の材質に基づいて前記干渉領域画像を生成する前記（１）から（７）の何れかに記載のシステム。
（１０）
　可動部を有する作業装置を備える本体装置における前記作業装置が物体と干渉する領域である干渉領域を検出する手順と、
　距離の情報が画素毎に反映された画像である距離画像から前記干渉領域に基づいて前記作業装置と干渉する物体である干渉物体を含む前記距離画像の領域である干渉領域画像を生成する手順と、
　前記干渉領域画像に基づいて前記干渉物体を検出する手順と
　を含むプログラム。

　１　ロボットアーム
　１０　干渉物体
　２０　可動範囲
　１００、１００ａ、１００ｂ　物体検出システム
　１１０　測距センサ
　１１１、１１２、３１０　センサ
　１２０　干渉領域画像生成部
　１３０、１３０ａ、１３０ｂ　干渉領域検出部
　２００、２００ａ、２００ｂ　本体装置
　２１０、２１０ａ、２１０ｂ　作業装置
　２２０、２２０ａ、２２０ｂ　駆動部
　２３０、２３０ａ、２３０ｂ　制御部
　３００　制御システム
　３２０　位置情報取得部
　４００　距離画像
　４１０　干渉領域
　４２０　干渉領域画像

Claims (10)

1. 　可動部を有する作業装置を備える本体装置における前記作業装置が物体と干渉する領域である干渉領域を検出する干渉領域検出部と、
   　距離の情報が画素毎に反映された画像である距離画像から前記干渉領域に基づいて前記作業装置と干渉する物体である干渉物体を含む前記距離画像の領域である干渉領域画像を生成する干渉領域画像生成部と、
   　前記干渉領域画像に基づいて前記干渉物体を検出する干渉物体検出部と
   　を有するシステム。
2. 　前記干渉領域検出部は、前記作業装置の情報に基づいて前記干渉領域を検出する請求項１に記載のシステム。
3. 　前記干渉領域検出部は、前記作業装置の可動範囲を前記作業装置の情報として前記干渉領域を検出する請求項２に記載のシステム。
4. 　前記干渉領域検出部は、前記作業装置の制御部から出力される前記作業装置の情報に基づいて前記干渉領域を検出する請求項２に記載のシステム。
5. 　前記干渉領域検出部は、他のシステムから出力される情報と自身の前記作業装置の情報とに基づいて前記干渉領域を検出する請求項２に記載のシステム。
6. 　前記干渉領域検出部は、前記作業装置の近傍の物体の位置を前記他のシステムから出力される前記情報として前記干渉領域を検出する請求項５に記載のシステム。
7. 　前記他のシステムは、前記作業装置の制御を行うシステムである請求項５に記載のシステム。
8. 　前記干渉領域画像生成部は、前記干渉領域、前記距離画像及び前記物体の画像に基づいて前記干渉領域画像を生成する請求項１に記載のシステム。
9. 　前記干渉領域画像生成部は、前記干渉領域、前記距離画像及び前記物体の材質に基づいて前記干渉領域画像を生成する請求項１に記載のシステム。
10. 　可動部を有する作業装置を備える本体装置における前記作業装置が物体と干渉する領域である干渉領域を検出する手順と、
    　距離の情報が画素毎に反映された画像である距離画像から前記干渉領域に基づいて前記作業装置と干渉する物体である干渉物体を含む前記距離画像の領域である干渉領域画像を生成する手順と、
    　前記干渉領域画像に基づいて前記干渉物体を検出する手順と
    　を含むプログラム。

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