CN118201744A - 机器人数据处理服务器以及干扰数据提供方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种机器人数据处理服务器。服务器(10)包括通信装置(11)以及存储装置(13)。通信装置(11)从经由广域网所连接的客户装置(20)接收干扰数据，所述干扰数据使示教点候补和干扰结果相对应，所述示教点候补是工业用机器人(42)的示教点的候补，所述干扰结果表示在使机器人(42)的位置和姿势与示教点候补对齐时机器人(42)与周围的物体是否会有干扰。存储装置(13)存储通信装置(11)所接收到的干扰数据。

Description

机器人数据处理服务器以及干扰数据提供方法

技术领域

本发明主要涉及对关于工业用机器人的数据进行处理的机器人数据处理服务器。

背景技术

专利文献1公开了一种生产***，所述生产***具有通过动作程序进行动作的多个工业机械。生产***的动作由单元控制器优化。具体而言，单元控制器根据从生产***所获取的时间序列的运行信息，分析给生产***的节拍时间造成不良影响的部分，改进动作程序。单元控制器所获取的信息被发送到云端服务器。因此，在多个单元控制器共享信息。并且，在专利文献1中列举了工业用机器人来作为工业机械的例子。

专利文献1：日本特开2017-199077号公报

发明内容

在工业用机器人在作业场所被制作或使用的数据中，有时包含机密性较高的数据。例如，由于作业场所或工件等的三维数据包含详细形状等，因此有可能机密性较高。所以，将此类数据发送给专利文献1那样的云服务器进行保存有时并不太好。另一方面，通过将此类数据发送给云服务器进行保存，例如，由于能够在云服务器进行某种处理，或从多个据点访问此类数据，因此从方便性的观点出发有时会较好。根据上述内容，由于没能同时实现安全和方便性，因此期望得到改善。

鉴于上述内容，本发明的主要目的在于提供一种机制，其在将与工业用机器人有关的数据发送给服务器进行存储，提高方便性的同时，维持安全性。

本发明所要解决的课题如上所述，其次，对用于解决该课题的手段以及其效果进行说明。

根据本发明的第一方面，提供一种以下结构的机器人数据处理服务器。即，机器人数据处理服务器包括通信装置和存储装置。所述通信装置从经由广域网所连接的外部设备接收干扰数据，所述干扰数据使示教点候补和干扰结果相对应，所述示教点候补是工业用机器人的示教点的候补，所述干扰结果表示在使所述机器人的位置和姿势与该示教点候补对齐时该机器人与周围的物体是否会有干扰。所述存储装置存储所述通信装置所接收到的所述干扰数据。

根据本发明的第二方面，提供一种以下的干扰数据提供方法。即，所述干扰数据提供方法制作干扰数据，所述干扰数据使示教点候补和干扰结果相对应，所述示教点候补是工业用机器人的示教点的候补，所述干扰结果表示在使所述机器人的位置和姿势与该示教点候补对齐时该机器人与周围的物体是否会有干扰。经由广域网将所述处理装置所制作的所述干扰数据发送给机器人数据处理服务器。

(发明的效果)

根据本发明，在将与工业用机器人有关的数据发送给服务器进行存储，提高方便性的同时，维持安全性。

附图说明

图1是示出了机器人服务提供***的概要图。

图2是服务器、客户装置以及机器人***的方块图。

图3是动作路径制作服务的序列图。

图4是概念性地示出了干扰地图以及动作路径的说明图。

图5是示出了工件的三维数据和简化数据的模型图。

图6是示出了动作路径模型的制作和利用的说明图。

图7是在多个据点共享干扰数据以及简化数据进行共同作业的序列图。

具体实施方式

其次，参照附图对本发明的实施方式进行说明。首先，参照图1对机器人服务提供***1的概要进行说明。

机器人服务提供***1是将涉及工业用机器人的企业所提供的信息汇集在一起，向每个企业提供各种各样的服务的***。

工业用机器人是指在工厂或仓库等作业场所进行作业的机器人。工业用机器人是示教回放型。示教回放型是指事先示教工业用机器人的动作，工业用机器人沿着被示教的内容重复相同动作。工业用机器人例如是垂直多关节或水平多关节的臂机器人。不过，机器人服务提供***1也能够适用于臂机器人之外的机器人，例如，并联连杆机器人等。工业用机器人所进行的作业例如是组装、焊接、涂装、机械加工或运输。以下，将工业用机器人单纯地称为“机器人”。

如图1所示，作为涉及工业用机器人的企业，存在有机器人制造商、机器人用户、相关制造商以及导入支持企业等。机器人制造商进行机器人的开发、制造以及维护。机器人用户将机器人导入自己公司的作业场所，使机器人进行作业。相关制造商例如是制造作业工具或传感器等外部设备的制造商。在相关制造商中也可以包含提供用于进行机器人的示教或管理等的软件的制造商。导入支持企业是所谓的***集成商，支持由机器人用户进行的机器人的导入。具体而言，进行适于机器人用户的作业场所的机器人的选择、机器人的示较或导入后的改善建议等。

如图1所示，机器人服务提供***1包括服务器10和客户装置20。

服务器10和客户装置20分别设置在不同据点。服务器10和客户装置20能够经由广域网相互通信。广域网例如是互联网，也可以是互联网之外。作为互联网之外的例子，能够举出用专用线路连接了不同据点的局域网之间的网络。

服务器10是机器人数据处理服务器，将与机器人有关的信息汇集在一起向各个企业提供后述的服务。服务器10例如设置在数据中心。服务器10既可以是一台硬件，也可以是多台硬件联动的结构。例如，将信息汇集在一起存储下来的硬件和响应于来自客户装置20的要求进行处理的硬件也可以是不同的硬件。服务器10也可以通过云计算服务来实现。

客户装置20分别设置在机器人制造商、机器人用户、相关制造商以及导入支持企业。客户装置20是通用PC，安装有用于利用机器人服务提供***1的软件。以下，将该软件称为“机器人运行支持应用”。需要说明的是，客户装置20并不限于通用PC，也可以是用于利用机器人服务提供***1的专用品。并且，客户装置20并不限于PC，也可以是平板电脑装置或智能手机。也可以对客户装置20安装与机器人运行支持应用不同的软件，具体而言，也可以安装相关制造商所提供的示教软件。

以下，对设置在机器人制造商的客户装置20将数据发送给服务器10的情况进行简化说明，例如，机器人制造商将数据发送给服务器10等。

其次，对用机器人服务提供***1收发的信息进行说明。以下所表示的信息是一个例子，也可以收发以下所表示的信息之外的信息。

机器人制造商例如将制造的机器人的规格以及计算工具向服务器10发送。机器人的规格是指机器人的尺寸、臂的可移动范围以及臂的速度范围等。机器人的规格与机器人的机种相对应地被发送。计算工具例如是响应于动作程序来使机器人动作的软件或用于示教机器人的软件。

机器人用户将通过使机器人运行而累积的数据发送到服务器10。例如，是响应于动作程序的机器人的动作、循环时间或故障的发生场所。并且，机器人用户能够从服务器10接收生产支持数据。生产支持数据是导入或运用机器人时被使用的数据，生产支持数据是与外部设备或作业工具有关的数据或者机器人的导入时或作业追加时所需的程序等。

相关制造商将机器人的外部设备的规格、外部设备的驱动程序、使外部设备和机器人连动的程序或者软件发送给服务器10。并且，相关制造商在驱动程序或软件被更新时，将更新文件发送给服务器10。

导入支持企业对从其它企业发送到服务器10的各种各样的数据进行接收。因此，导入支持企业能够在支持机器人用户的机器人的导入时灵活运用这些数据。

其次，对用机器人服务提供***1所提供的服务进行简单说明。

服务器10提供作为云平台的虚拟场所，使各个企业的联动较容易。服务器10具有数据共享功能、数据累积功能和数据解析功能。数据共享功能是将各个企业所发送的数据在企业之间共享的功能。数据累积功能是累积各个企业所发送的数据的功能。数据解析功能是对用数据累积功能所累积的数据进行解析，制作新信息的功能。优选例如将AI用在数据的解析中。利用这些功能，机器人服务提供***1提供服务。

机器人服务提供***1作为机器人导入时所提供的服务，提供轨迹数据制作服务、修正程序制作服务、动作路径制作服务、导入数据共享服务、软件联动服务、程序库服务和机器人导入AI支持服务。各个企业通过被安装在用户装置20的机器人运行支持应用来接收这些服务的提供。

轨迹数据制作服务是服务器10制作轨迹数据的服务。首先，机器人用户或导入支持企业将动作程序发送给服务器10。服务器10对于所接收到的动作程序制作轨迹数据，将轨迹数据发送给机器人用户或导入支持企业。动作程序是指依次描述使机器人进行的动作的数据。具体而言，动作程序包含使机器人位于的示教点、使臂移动的速度以及加速度。并且，当使其它装置的动作作为触发来使机器人动作时，动作程序包含与动作时机有关的条件。轨迹数据是机器人的每个时刻的动作。能够通过使用累积在服务器10的数据，来计算高精度的轨迹数据。

修正程序制作服务是服务器10制作修正程序的服务。首先，机器人用户或导入支持企业将示教点以及作业类别发送给服务器10。作业类别是指机器人进行的作业的类别，例如，是组装或焊接。另外，当是焊接时，也可以进一步设定焊接的种类或工件的种类等。服务器10根据所接收到的示教点以及作业类别制作修正程序，将修正程序发送给机器人用户或导入支持企业。修正程序是指用于修正实际的作业时和示教时的误差的程序。并且，还能够通过使用累积在服务器10的数据，来将适当的修正方法建议给机器人用户或导入支持企业。

动作路径制作服务是服务器10制作动作路径的服务。首先，机器人用户或导入支持企业制作干扰数据。干扰数据是指对于多个示教点候补，与在使机器人的位置以及姿势与示教点对齐时将机器人与其它物体是否会有干扰相对应的数据。机器人用户或导入支持企业将干扰数据发送给服务器10。服务器10根据干扰数据制作动作路径。动作路径是指用时间序列排列了机器人的示教点的数据。能够通过使用累积在服务器10的数据，来制作适当的动作路径。需要说明的是，后面将要对动作路径制作服务的详细内容进行说明。

导入数据共享服务是为了能够较容易在企业之间共享向机器人用户导入机器人时的导入数据的服务。作为导入数据，有机器人用户的作业场所的数据、工件的数据、作业内容的数据、动作程序的数据或外部设备的控制程序等。导入数据保存在服务器10中，机器人用户或导入支持企业访问。因此，导入数据的共享变得容易。

软件联动服务是使各种各样的企业所提供的软件联动的服务。服务器10使机器人制造商所提供的软件和相关制造商所提供的软件联动。因此，能够简单地使机器人和外部设备连动。并且，能够通过使机器人制造商所提供的示教软件和机器人制造商之外所提供的示教软件连动，来有效利用两种示教软件的长处。

程序库服务是将各种各样的企业所提供的程序存储为库，在企业之间共享的服务。例如，为了制作使用了特定的作业工具的动作程序、为了制作需要感测或力觉控制等的动作程序，要求技能。在该点上，在程序库服务中，将能够通用的动作程序作为库预先存储在服务器10中。因此，机器人用户或导入支持企业能够较容易制作此类动作程序。

机器人导入AI支持服务是在机器人用户导入机器人时用AI支持机器人的导入的服务。如上所述，机器人服务提供***1在机器人用户导入机器人时将各种各样的服务提供给机器人用户。服务器10累积在该服务的提供时所获得的数据，进行解析。具体而言，服务器10对该数据进行机器学习。因此，能够在新的机器人用户导入机器人时，根据过去的机器人用户所采用的机器人机种、外部设备或动作程序等的倾向，向新的机器人用户进行建议。

其次，对机器人服务提供***1为了适当提供上述的服务而具有的功能进行简单说明。

在服务器10共享的数据中包含机密性较高的数据。例如，有时机器人用户的作业场所的数据以及工件的数据机密性较高。并且，在被共享的数据中还有可能包含各个企业的顾客信息以及技术信息。因此，机器人服务提供***1具有为了防止机密性较高的数据的泄露的安全功能。

有时使用机器人运行支持应用，构建作业场所、工件以及机器人等的虚拟环境，进行机器人的导入或机器人的运行的监视。此时，优选预先使机器人运行支持应用上的虚拟环境与作业场所的实际环境始终一致。因此，机器人运行支持应用具有能够较容易构建或更新虚拟环境的功能。

机器人服务提供***1所提供的服务跨越多个方面。这些服务由机器人运行支持应用提供。因此，机器人运行支持应用具有能够较容易执行操作员所期望的功能的那样的用户界面。

在服务器10中累积各种各样的数据。例如，在将与机器人的导入有关的所有数据发送给服务器10时，除了上述的安全课题之外，还可能产生通信数据量以及服务器容量肥大化这样的课题。因此，在机器人服务提供***1中，具有不将与机器人的导入有关的所有数据发送给服务器10，或仅提取与服务的提供有关的数据，或使与服务的提供无关的部分的数据轻量化的功能。

其次，参照图2，对服务器10、用户装置20以及机器人***40的结构进行说明。

服务器10包括通信装置11、处理装置12和存储装置13。通信装置11例如是通信模块，与作为外部设备的客户装置20等进行通信。处理装置12例如是CPU，通过执行程序，来进行各种各样的处理。存储装置13是硬盘或SSD，对包含上述的程序的各种各样的数据进行存储。以下，将对处理装置12所进行的处理以及存储在存储装置13的数据的详细内容进行说明。

如上所述，客户装置20设置在各个企业，安装有机器人运行支持应用。客户装置20与服务器10一样包括通信装置、处理装置、存储装置。并且，客户装置20还包括显示装置以及输入装置。显示装置是液晶显示器或有机EL显示器，对处理装置所制作的图像进行显示。输入装置是鼠标、键盘、触摸屏等，受理人的操作。

客户装置20将所制作的动作程序或从服务器10接收到的动作程序发送给机器人***40。机器人***40包括机器人控制装置41和机器人42。

机器人控制装置41包括CPU等处理装置和硬盘、SSD或闪存等存储装置。处理装置通过执行存储在存储装置的程序，来控制机器人42。

机器人42包括多个臂42a、作业工具42b和传感器42c。多个臂42a通过马达等致动器的动力，分别单独动作。作业工具42b进行对于工件的作业。作业工具42b例如是保持工件的手或焊接工件的焊枪。传感器42c检测每一个臂42a的旋转角度，将其输出到机器人控制装置41。

根据以上的结构，机器人控制装置41根据动作程序和传感器42c检测到的旋转角度，或控制致动器使臂42a动作，或使作业工具42b进行作业。

其次，参照图3到图6对动作路径制作服务进行详细说明。

动作路径制作服务由机器人用户或导入支持企业所属的人员利用。以下，将动作路径制作服务的利用者简单地称为利用者。如上所述，动作路径制作服务是服务器10根据客户装置20所发送的干扰数据制作动作路径，将其发送到客户装置20的服务。

如上所述，动作路径是以时间序列排列了机器人42的示教点的数据。动作路径由于仅仅是将使机器人42位于的示教点以使机器人42位于的顺序排列，因此没有设定示教点之间的经过时间等。并且，即使在以其它装置的动作作为触发，机器人42进行动作时，表示该动作时机的信息也没有包含在动作路径中。也就是说，动作路径是用于制作动作程序的材料之一。

以下所说明的动作路径是机器人42从结束了第一作业地方的作业的开始位置到使机器人42移动到第二作业地方的作业开始位置即目的位置为止的路径。也就是说，本实施方式的动作路径只要与其它物体不干扰，从开始位置到目的位置能够通过任何路径。不过，动作路径也可以是机器人42进行作业时的路径。例如，也可以是从拿起工件的开始位置到将工件移交给其它部件的目的位置为止的路径。

客户装置20首先制作干扰数据(序列号S1)。干扰数据是指对于多个示教点候补，与在使机器人42的位置以及姿势与示教点候补对齐时机器人42与其它物体是否会有干扰相对应的数据。机器人42的位置以及姿势是指例如机器人42的位置、各个臂42a的旋转角度、作业工具42b的位置、作业工具42b的姿势等。在图4中记载有表示干扰数据的概念的图。图4所示的圆圈记号是一个示教点候补。标注有符号A1的示教点候补是开始位置，标注有符号E1的示教点候补是目的位置。并且，标注有符号Bn、Cn、Dn(n是整数)的示教点候补是从开始位置到目的位置为止的经由位置。并且，是以符号Bn、Cn、Dn的顺序近于开始位置的位置。并且，关于各个示教点候补，表示有机器人42与其它物体是否会有干扰的信息。在本实施方式中，响应于到开始位置为止的距离，如B、C、D那样区分示教点候补，该区分是一个例子。例如，也可以代替本实施方式的区分，用其它观点区分示教点候补，也可以省略示教点候补的区分本身。

干涉数据既可以由利用者对客户装置20进行操作来手动制作，也可以通过将必要信息放入客户装置20，由客户装置20制作。不管是用哪一种方法制作干扰数据，都首先使用客户装置20的机器人运行支持应用，将作业场所的三维数据、机器人42的三维数据以及工件的三维数据配置在虚拟空间。作业场所的三维数据是指配置在作业场所的墙壁、货架、外部设备等物体的三维数据。并且，当多台机器人42排列进行作业时，也可以在作业场所的三维数据中包含其它机器人42。其次，制作机器人42的作业地方的示教点。作业地方的示教点是指机器人42进行作业时的示教点，例如，当机器人42进行涂装时，是喷射涂料时的示教点。在本实施方式中，在此阶段制作两个作业地方的示教点，用动作路径制作服务制作它们之间的动作路径。

当利用者手动制作干扰数据时，制作位于第一作业地方的最后的示教点与第二作业地方的最初的示教点之间的多个示教点候补，检查在机器人42与各个示教点候补所示的位置以及姿势对齐时机器人42与其它物体是否会有干扰。并且，在机器人42与其它物体有干扰时，将有干扰的信息附加到示教点候补，在机器人42与其它物体没有干扰时，将没有干扰的信息附加到示教点候补。通过以上内容，能够手动制作干扰数据。

当使用客户装置20自动制作干扰数据时，客户装置20根据所述各种三维数据以及作业地方的示教点，制作位于第一作业地方的最后的示教点与第二作业地方的最初的示教点之间的多个示教点候补，判断在使机器人42与各个示教点候补所示的位置以及姿势对齐时机器人42与其它物体是否有干扰。并且，当与手动时一样，机器人42与其它物体有干扰时，将有干扰的信息附加到示教点候补，在机器人42与其它物体没有干扰时，将没有干扰的信息附加到示教点候补。通过以上内容，能够使用客户装置20自动制作干扰数据。

为了确认在使机器人42动作时是否有干扰，一般来说，除了机器人42的数据之外，还需要作业场所以及工件的三维数据。但是，有时在作业场所以及工件的三维数据中包含机密性较高的信息。因此，有时将作业场所以及工件的三维数据发送给服务器10和在服务器10与其它据点共享作业场所以及工件的三维数据并不好。并且，由于作业场所以及工件的三维数据的数据量较大，因此向服务器10发送时通信的数据量变大。在该点上，在本实施方式中，不发送作业场所以及工件的三维数据，取而代之，发送干扰数据。由于能够通过使用干扰数据，共享与干扰有关的信息，因此提高了方便性。并且，由于不能从干扰数据获知作业场所以及工件的三维形状，因此能够抑制安全性下降。

其次，客户装置20制作简化数据(时序号S2)。简化数据是指将作业场所的三维数据或工件的三维数据简化了的数据。在本说明书中，通过把表示用于设计等级别的详细形状的三维数据简单地称为“三维数据”，把将其简化了的数据称为“简化数据”，来区别两者。

简化是指简化三维数据的轮廓。换句话说，使三维数据维持大致形状的同时，将其置换为简单图形或其组合。简单图形是指例如使多边形或圆形在法线方向延伸的图形，或者是以规定的旋转轴使多边形或圆形旋转的旋转体。在图5中记载有简化数据的具体例子。客户装置20通过简化鼓风机的叶片的三维数据，来制作圆柱形简化数据。

并且，简化数据在与机器人42的导入有关的各种各样的作业中用于代替三维数据。例如，也有可能用于干扰确认。因此，在本实施方式中，当将三维数据和简化数据重叠时，简化数据包含三维数据。换句话说，三维数据不会从简化数据超出。因此，通过以机器人42不干扰简化数据的方式设定示教点，使得机器人42也不干扰三维数据。

在简化数据中不含三维数据那样的详细形状。因此，能够通过代替三维数据而将简化数据发送给服务器10，来抑制安全性下降。需要说明的是，简化数据的制作以及向服务器10的发送并不是必须的，能够省略。

客户装置20将作业类别、干扰数据以及简化数据发送给服务器10(序列号S3)。如上所述，作业类别是指机器人42所进行的作业的种类。作业类别例如在干扰数据的制作时或那之前被指定，存储在客户装置20。服务器10响应于此，将干扰数据以及简化数据存储在存储装置13(序列号S4)。后面将进行详细说明，也能够将干扰数据以及简化数据发送给获得了认证的其它客户装置20。

其次，服务器10根据干扰数据以及动作路径模型制作动作路径(序列号S5)。如上所述，由于动作路径是以时间序列排列了示教点的路径，因此如图4所示，能够通过将干扰数据中的没有干扰的示教点候补连接在一起，来制作动作路径。不过，由于作业质量响应于所连接的示教点候补的组合而不同，因此服务器10制作组合了最佳示教点候补的动作路径。在图4的下侧记载有通过从符号Bn、Cn、Dn的示教点候补中分别选择一个连接在一起，来制作动作路径。不过，动作路径的制作方法各种各样，例如，也可以如将符号B3的示教点候补连接在符号B2的示教点候补之后等那样，选择多个同一分区的示教点候补。并且，也可以如将符号D2的示教点候补连接在符号B2的示教点候补等那样，省略特定分区的示教点候补的选择。

在本实施方式中，服务器10使用动作路径模型制作动作路径。如图6所示，动作路径模型是通过对作业质量数据进行机器学习而构建的模型。作业质量数据是对过去被执行的机器人42的动作进行分类且将其存储起来的数据。具体而言，作业质量数据是使作业类别、动作路径和评价值相对应的数据。

动作路径是过去被执行的机器人42的动作的动作路径。评价值是表示机器人42的动作的评价的高低的值。例如，动作时间越短，评价值越高。并且，当作业类别是搬运时，越难发生加减速的动作路径，评价值越高。并且，当是机器人42被密集配置的作业类别时，臂42a进行动作的轨迹越小，评价值越高。也就是说，评价值是表示作业质量的程度的数值。能够通过对作业质量数据进行机器学习，识别作业类别、动作路径以及评价值的相关性。换句话说，能够构建基于当在哪种作业类别中，选择了哪种动作路径时，评价值会变高的倾向的动作路径模型。这里，被进行的机器学习是构建为了使评价值最大化的手法的学习，相当于强化学习。

如图6所示，在动作路径模型的使用时，作业类别和干扰数据被输入到动作路径模型。动作路径模型的输出是评价值较高的动作路径。如上所述，动作路径模型由于具有使评价值最大化的手法，因此根据被输入的作业类别和干扰数据，对没有产生干扰的示教点候补的组合中的、推定为评价值成为最高的评价值的组合即动作路径进行输出。在本实施方式中，输出被推定为评价最高的一个动作路径，也可以输出多个动作路径。

并且，在计算动作路径时，也可以使用机器人数据。机器人数据是指使机器人42的规格与机器人42的机种相对应的数据。由于能够通过使用机器人数据，来更详细地特定机器人42的动作，因此能够制作更适当的动作路径。当使用机器人数据时，在序列号S3中，机器人机种还被从客户装置20发送到服务器10。

需要说明的是，作业质量数据中不是必须要包含作业类别，也可以从机器学习的对象中省略。此时，输出对于作业类别来说是共同的评价值变高的动作，例如，动作时间较短的动作等。或者，也可以将其它项目加入机器学习的对象中。并且，进行机器学习构建动作路径模型不是必须的，也可以根据作业质量数据的分析结果来制作动作路径。例如，能够优先使用在作业质量数据中被采用的比率较高的示教点的组合来制作动作路径。

其次，服务器10将做制作的动作路径发送给客户装置20(序列号S6)。客户装置20根据从服务器10所接收到的动作路径，来制作动作程序(序列号S7)。由于从服务器10所接收到的动作路径的作业质量较高，因此根据该动作路径所制作的动作程序的作业质量也较高。

其次，参照图7对干扰数据以及简化数据的其它利用方式进行说明。

在图3的序列图中，服务器10制作动作路径，客户装置20根据该动作路径制作动作程序。相对于此，在图7的序列图中，服务器10在多个客户装置20中共享干扰数据以及简化数据。以下，进行具体说明。

由于图7的序列图的S11到S14与图3的序列图的S1到S4相同，因此省略说明。存储在服务器10中的干扰数据以及简化数据在客户装置20之间共享。例如，某机器人用户和支持它的导入支持企业属于同一组。在同一组之间经由服务器10共享干扰数据以及简化数据。具体而言，客户装置20向服务器10要求干扰数据以及简化数据(序列号S15)。当发送源的客户装置20与发送了干扰数据以及简化数据的客户装置20是同一组时，服务器10将干扰数据以及简化数据发送给客户装置20(序列号S16)。通过以上内容，能够共享干扰数据以及简化数据。

对干扰数据以及简化数据的具体活用方法进行说明。例如，如图2所示，机器人用户将干扰数据以及简化数据发送给服务器10。然后，支持该机器人用户的导入支持企业从服务器10接收干扰数据以及简化数据，将例如外部设备的控制程序等发送给服务器10。并且，支持机器人用户的程序员从服务器10接收干扰数据以及简化数据，将例如动作程序发送给服务器10。机器人用户从服务器10接收控制程序以及动作程序进行利用。

如上所述，干扰数据以及简化数据在包含用于制作各种程序所需的数据的同时，机密性较高的部分被除外。因此，如上所述，能够通过共享干扰数据以及简化数据，来在提高方便性的同时，抑制安全性下降。

如上所述，本实施方式的服务器10包括通信装置11和存储装置13。通信装置11经由广域网从被连接的客户装置20接收干扰数据，所述干扰数据使示教点候补和干扰结果相对应，所述示教点候补是工业用机器人42的示教点的候补，所述干扰结果表示在使机器人42的位置与示教点候补对齐时机器人42与周围的物体是否有干扰。存储装置13存储通信装置11所接收到的干扰数据。像这样，进行干扰数据提供方法。

由于干扰数据包含与机器人42的动作以及作业场所的环境有关的信息，因此能够通过用服务器10存储，来提高方便性。并且，能够代替机密性较高的三维数据，而将干扰数据存储在服务器10，来维持安全性。

在本实施方式的服务器10中，包括处理装置12，所述处理装置12通过使用通信装置11所接收到的干扰数据，选择没有产生干扰的多个示教点候补且以时间序列排列，来制作机器人42的动作路径。

因此，能够制作没有产生干扰的动作路径。尤其是能够通过不是客户装置20而是服务器10制作动作路径，来活用服务器10的处理能力或存储的数据等制作动作路径。

存储装置13存储作业质量数据，所述作业质量数据使机器人42的动作和动作所示的作业质量相对应。处理装置12根据干扰数据和作业质量数据制作动作路径。

因此，服务器10能够制作作业质量较高的动作路径。

在本实施方式的服务器10中，处理装置12使用动作路径模型，制作对于通信装置11所接收到的干扰数据的动作路径，所述动作路径模型是作为至少对作业质量数据进行机器学习而构建的模型且干扰数据是输入，动作路径是输出的模型。

因此，服务器10能够制作作业质量较高且符合制作了干扰数据的作业场所的状况的动作路径。

在本实施方式的服务器10中，通信装置11从客户装置20接收简化数据，所述简化数据是作为将配置在机器人42的周围的物体以及作为机器人42的作业对象的工件的至少之一的形状简化了的三维数据。存储装置13存储从客户装置20所接收到的简化数据。

由于能够通过简化减少三维数据的数据量，因此能够减轻通信负载。并且，当在三维数据中包含机密性较高的形状时，由于被加工成不包含机密性，因此能够维持安全性。

在本实施方式的服务器10中，简化数据在与物体或工件的三维数据重叠时包含该三维数据。

这样一来，由于在不干扰到简化数据时，也不干扰到物体或工件，因此能够使用被发送到服务器10的数据讨论干扰的有无。

在本实施方式的服务器10中，通信装置11对于其它客户装置20发送干扰数据以及简化数据的至少之一。

这样一来，能够共享机密性较低的数据。因此，例如，能够在多个据点或多个企业共享机密性较低的数据的同时，进行与机器人的运行有关的作业。

由于能够通过简化减少三维数据的数据量，因此能够减轻通信负载。并且，当在三维数据中包含机密性较高的形状时，由于被加工成不包含机密性，因此能够维持安全性。

以上，对本申请的较佳实施方式进行了说明，所述结构例如能够如下那样改变。

在所述实施方式所示的序列图是一个例子，也可以或省略一部分处理，或改变一部分处理的内容，或追加新的处理。

所述实施方式的服务器10被设置在数据中心，例如，也可以在机器人制造商提供机器人服务提供***1时，将服务器10设置在机器人制造商内。

在本说明书中公开的要素的功能能够使用包含为执行所公开的功能而构成或程序化的通用处理器、专用处理器、集成电路、ASIC(Application Specific IntegratedCircuits)、常规电路以及/或者它们的组合的电路或处理电路执行。处理器由于包含晶体管和其它电路，因此被看作处理电路或电路。在本发明中，电路、单元或手段是执行所列举的功能的硬件或者为了执行所列举的功能而被程序化的硬件。硬件既可以是在本说明书中所公开的硬件，或者，也可以是为了执行所列举的功能而被程序化或构成的其它已知的硬件。当硬件是被认为是电路的一种的处理器时，电路、装置或单元是硬件与软件的组合，软件被用于硬件以及/或者处理器的结构。

Claims (9)

1.一种机器人数据处理服务器，其特征在于：

所述机器人数据处理服务器包括通信装置和存储装置，所述通信装置从经由广域网被连接的外部设备接收干扰数据，所述干扰数据使示教点候补和干扰结果相对应，所述示教点候补是工业用机器人的示教点的候补，所述干扰结果表示在使所述机器人的位置和姿势与该示教点候补对齐时该机器人与周围的物体是否会有干扰，所述存储装置存储所述通信装置所接收到的所述干扰数据。

2.根据权利要求1所述的机器人数据处理服务器，其特征在于：

所述机器人数据处理服务器包括处理装置，所述处理装置通过使用所述通信装置所接收到的所述干扰数据，选择没有产生干扰的多个所述示教点候补且以时间序列排列，来制作所述机器人的动作路径。

3.根据权利要求2所述的机器人数据处理服务器，其特征在于：

所述存储装置存储作业质量数据，所述作业质量数据使所述机器人的动作和该动作所表示的作业质量相对应，

所述处理装置根据所述干扰数据和所述作业质量数据制作所述动作路径。

4.根据权利要求3所述的机器人数据处理服务器，其特征在于：

所述处理装置使用动作路径模型，制作对于所述通信装置所接收到的所述干扰数据的所述动作路径，所述动作路径模型是作为至少对所述作业质量数据进行机器学习而构建的模型且所述干扰数据是输入，所述动作路径是输出的模型。

5.根据权利要求1到权利要求4中任意一项所述的机器人数据处理服务器，其特征在于：

所述通信装置从所述外部设备接收简化数据，所述简化数据是作为将配置在所述机器人的周围的物体以及作为所述机器人的作业对象的工件的至少之一的形状简化了的三维数据，

所述存储装置对从所述外部设备所接收到的所述简化数据进行存储。

6.根据权利要求5所述的机器人数据处理服务器，其特征在于：

所述简化数据在与所述物体或所述工件的三维数据重叠时，包含该三维数据。

7.根据权利要求5或6所述的机器人数据处理服务器，其特征在于：

所述通信装置对于与发送了所述干扰数据的所述外部设备不同的外部设备发送所述干扰数据以及所述简化数据的至少之一。

8.一种干扰数据提供方法，其特征在于：

所述干扰数据提供方法制作干扰数据，经由广域网将所制作的所述干扰数据发送给机器人数据处理服务器，所述干扰数据使示教点候补和干扰结果相对应，所述示教点候补是工业用机器人的示教点的候补，所述干扰结果表示在使所述机器人的位置和姿势与该示教点候补对齐时该机器人与周围的物体是否会有干扰。

9.根据权利要求8所述的干扰数据提供方法，其特征在于：

所述干扰数据提供方法制作简化数据，将所述简化数据发送给所述机器人数据处理服务器，所述简化数据是作为将配置在所述机器人的周围的物体以及作为所述机器人的作业对象的工件的至少之一的形状简化了的三维数据。