JP2023062782A - ロボットデータ処理サーバ及び干渉データ提供方法 - Google Patents

Abstract

【課題】産業用のロボットに関するデータをサーバに送信して記憶させて、利便性を向上させつつセキュリティ性を維持する仕組みを提供する。【解決手段】サーバ１０は、通信装置１１と、記憶装置１３と、を備える。通信装置１１は、産業用のロボット４２の教示点の候補である教示点候補と、教示点候補にロボット４２の位置と姿勢を合わせた場合にロボット４２が周囲の物体と干渉するか否かを示す干渉結果と、を対応付けた干渉データを、ワイドエリアネットワークを介して接続されたクライアント装置２０から受信する。記憶装置１３は、通信装置１１が受信した干渉データを記憶する。【選択図】図２

Description

本出願は、主として、産業用のロボットに関するデータを処理するロボットデータ処理サーバに関する。

特許文献１は、動作プログラムによって動作する複数の産業機械を有する生産システムを開示する。生産システムの動作は、セルコントローラによって最適化される。具体的には、セルコントローラは、生産システムから取得した時系列の稼動情報に基づいて、生産システムのタクトタイムに悪影響を与えている部分を分析し、動作プログラムを改良する。セルコントローラが取得した情報は、クラウドサーバに送信される。これにより、複数のセルコントローラで情報を共有する。また、特許文献１には、産業機械の例として、産業用のロボットが挙げられている。

特開２０１７－１９９０７７号公報

産業用のロボットに関して作業場で作成又は使用されるデータには、機密性が高いデータが含まれることがある。例えば、作業場又はワーク等の３次元データは詳細な形状等が含まれるため、機密性が高い可能性がある。従って、この種のデータを特許文献１のようなクラウドサーバに送信して保存することは好ましくない場合がある。一方で、この種のデータをクラウドサーバに送信して保存することで、例えばクラウドサーバ側で何らかの処理を行ったり、複数の拠点からこの種のデータにアクセスできたりするため、利便性の観点では好ましい場合がある。以上により、セキュリティと利便性が両立できないため、改善が求められていた。

本出願は以上の事情に鑑みてされたものであり、その主要な目的は、産業用のロボットに関するデータをサーバに送信して記憶させて、利便性を向上させつつセキュリティ性を維持する仕組みを提供することにある。

本出願の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段とその効果を説明する。

本出願の第１の観点によれば、以下の構成のロボットデータ処理サーバが提供される。即ち、ロボットデータ処理サーバは、通信装置と、記憶装置と、を備える。前記通信装置は、産業用のロボットの教示点の候補である教示点候補と、当該教示点候補に前記ロボットの位置と姿勢を合わせた場合に当該ロボットが周囲の物体と干渉するか否かを示す干渉結果と、を対応付けた干渉データを、ワイドエリアネットワークを介して接続された外部機器から受信する。前記記憶装置は、前記通信装置が受信した前記干渉データを記憶する。

本出願の第２の観点によれば、以下の干渉データ提供方法が提供される。即ち、産業用のロボットの教示点の候補である教示点候補と、当該教示点候補に前記ロボットの位置と姿勢を合わせた場合に当該ロボットが周囲の物体と干渉するか否かを示す干渉結果と、を対応付けた干渉データを作成する。前記処理装置が作成した前記干渉データをワイドエリアネットワークを介してロボットデータ処理サーバに送信する。

本出願によれば、産業用のロボットに関するデータをサーバに送信して記憶させて、利便性を向上させつつセキュリティ性を維持できる。

ロボットサービス提供システムの概要図。 サーバ、クライアント装置、及びロボットシステムのブロック図。 動作経路作成サービスのシーケンス図。 干渉マップ及び動作経路を概念的に示す説明図。 ワークの３次元データと簡略データを示すモデル図。 動作経路モデルの作成と利用示す説明図。 干渉データ及び簡略データを複数拠点で共有して共同作業を行うシーケンス図。

次に、図面を参照して本出願の実施形態を説明する。初めに、図１を参照して、ロボットサービス提供システム１の概要を説明する。

ロボットサービス提供システム１は、産業用のロボットに関与する企業が提供する情報を集約して、それぞれの企業に様々なサービスを提供するシステムである。

産業用のロボットとは、工場又は倉庫等の作業場で作業を行うロボットである。産業用のロボットは、ティーチングアンドプレイバック型である。ティーチングプレイバック型とは、事前に産業用のロボットの動作を教示し、教示された内容に沿って産業用のロボットが同じ動作を繰り返すことである。産業用のロボットは、例えば、垂直多関節又は水平多関節のアームロボットである。ただし、アームロボット以外のロボット、例えばパラレルリンクロボット等にもロボットサービス提供システム１を適用可能である。産業用のロボットが行う作業は、例えば、組立て、溶接、塗装、機械加工、又は、運搬である。以下では、産業用のロボットを単に「ロボット」と称する。

図１に示すように、産業用のロボットに関与する企業としては、ロボットメーカ、ロボットユーザ、関連メーカ、及び、導入支援企業等が存在する。ロボットメーカは、ロボットの開発、製造、及び保守を行う。ロボットユーザは、ロボットを自社の作業場に導入して、ロボットに作業を行わせる。関連メーカは、例えば、作業ツール又はセンサ等の周辺機器を製造するメーカである。関連メーカには、ロボットの教示又は管理等を行うためのソフトウェアを提供するメーカが含まれてもよい。導入支援企業は、いわゆるシステムインテグレータであり、ロボットユーザによるロボットの導入を支援する。具体的には、ロボットユーザの作業場に適したロボットの選択、ロボットの教示、又は、導入後の改善提案等を行う。

図１に示すように、ロボットサービス提供システム１は、サーバ１０と、クライアント装置２０と、を備える。

サーバ１０とクライアント装置２０は、それぞれ異なる拠点に設けられている。サーバ１０とクライアント装置２０は、ワイドエリアネットワークを介して互いに通信可能である。ワイドエリアネットワークは、例えばインターネットであるが、インターネット以外であってもよい。インターネット以外の例としては、異なる拠点のローカルエリアネットワーク同士を専用線で接続したネットワークが挙げられる。

サーバ１０は、ロボットデータ処理サーバであり、ロボットに関する情報を集約して後述のサービスを各企業に提供する。サーバ１０は、例えばデータセンターに設けられる。サーバ１０は、１台のハードウェアであってもよいし、複数台のハードウェアが連携した構成であってもよい。例えば、情報を集約して記憶するハードウェアと、クライアント装置２０からの要求に応じて処理を行うハードウェアと、が別であってもよい。サーバ１０は、クラウドコンピューティングサービスにより実現されてもよい。

クライアント装置２０は、ロボットメーカ、ロボットユーザ、関連メーカ、及び、導入支援企業にそれぞれ設けられる。クライアント装置２０は、汎用のＰＣであり、ロボットサービス提供システム１を利用するためのソフトウェアがインストールされている。このソフトウェアを以下では「ロボット稼動支援アプリケーション」と称する。なお、クライアント装置２０は、汎用のＰＣに限られず、ロボットサービス提供システム１を利用するための専用品であってもよい。また、クライアント装置２０は、ＰＣに限られず、タブレット装置又はスマートフォンであってもよい。クライアント装置２０には、ロボット稼動支援アプリケーションとは異なるソフトウェア、具体的には関連メーカが提供した教示ソフトがインストールされていてもよい。

以下では、ロボットメーカに設けられたクライアント装置２０がサーバ１０にデータを送信することを、ロボットメーカがサーバ１０にデータを送信する等のように簡略化して説明する。

次に、ロボットサービス提供システム１で送受信される情報について説明する。以下で示す情報は一例であり、以下で示した以外の情報が送受信されてもよい。

ロボットメーカは、例えば、製造しているロボットの仕様及び演算ツールをサーバ１０へ送信する。ロボットの仕様とは、ロボットのサイズ、アームの可動範囲、及びアームの速度範囲等である。ロボットの仕様は、ロボットの機種と対応付けて送信される。演算ツールは、例えば、動作プログラムに応じてロボットを動作させるソフトウェア、又は、ロボットを教示するためのソフトウェアである。

ロボットユーザは、ロボットを稼動させることで蓄積されたデータをサーバ１０へ送信する。例えば、動作プログラムに応じたロボットの動作、サイクルタイム、又は、故障の発生箇所である。また、ロボットユーザは、サーバ１０から生産支援データを受信することができる。生産支援データは、ロボットを導入又は運用する際に使用されるデータであり、生産支援データは、周辺機器又は作業ツールに関するデータ、又は、ロボットの導入時又は作業の追加時に必要となるプログラム等である。

関連メーカは、ロボットの周辺機器の仕様、周辺機器のドライバ、周辺機器とロボットを連動させるプログラム、又は、ソフトウェアをサーバ１０へ送信する。また、関連メーカは、ドライバ又はソフトウェアがアップデートされた場合は、アップデートファイルをサーバ１０へ送信する。

導入支援企業は、他の企業からサーバ１０に送信された様々なデータを受信する。これにより、導入支援企業は、ロボットユーザのロボットの導入を支援する際に、これらのデータを活用できる。

次に、ロボットサービス提供システム１で提供されるサービスについて簡単に説明する。

サーバ１０は、クラウドプラットフォームとしての仮想的な場所を提供し、各企業の協働を容易にする。サーバ１０は、データ共有機能と、データ蓄積機能と、データ解析機能と、を有する。データ共有機能は、各企業が送信したデータを企業間で共有する機能である。データ蓄積機能は、各企業が送信したデータを蓄積する機能である、データ解析機能は、データ蓄積機能で蓄積されたデータを解析して、新たな情報を作成する機能である。データの解析には、例えばＡＩが用いられることが好ましい。これらの機能を用いて、ロボットサービス提供システム１はサービスを提供する。

ロボットサービス提供システム１は、ロボットの導入時に提供するサービスとして、軌跡データ作成サービス、補正プログラム作成サービス、動作経路作成サービス、導入データ共有サービス、ソフトウェア連携サービス、プログラムライブラリサービス、ロボット導入ＡＩ支援サービスを提供する。各企業は、クライアント装置２０にインストールされたロボット稼動支援アプリケーションにより、これらのサービスの提供を受ける。

軌跡データ作成サービスは、サーバ１０が軌跡データを作成するサービスである。初めに、ロボットユーザ又は導入支援企業は、サーバ１０に動作プログラムを送信する。サーバ１０は、受信した動作プログラムに対して軌跡データを作成し、軌跡データをロボットユーザ又は導入支援企業に送信する。動作プログラムとは、ロボットに行わせる動作を順番に記述したデータである。具体的には、動作プログラムは、ロボットに位置させる教示点、アームを移動させる速度及び加速度を含む。また、他の装置の動作をトリガとしてロボットを動作させる場合は、動作プログラムは、動作タイミングに関する条件を含む。軌跡データは、ロボットの時刻毎の動作である。サーバ１０に蓄積されたデータを用いることにより、高精度な軌跡データを算出できる。

補正プログラム作成サービスは、サーバ１０が補正プログラムを作成するサービスである。初めに、ロボットユーザ又は導入支援企業は、サーバ１０に教示点及び作業種別を送信する。作業種別とは、ロボットが行う作業の種類であり、例えば組立て又は溶接である。なお、溶接の場合、溶接の種類又はワークの種類等を更に設定可能であってもよい。サーバ１０は、受信した教示点及び作業種別に基づいて補正プログラムを作成し、補正プログラムをロボットユーザ又は導入支援企業に送信する。補正プログラムとは、実際の作業時と教示時の誤差を補正するためのプログラムである。また、サーバ１０に蓄積されたデータを用いることにより、適切な補正方法をロボットユーザ又は導入支援企業に提案することもできる。

動作経路作成サービスは、サーバ１０が動作経路を作成するサービスである。初めに、ロボットユーザ又は導入支援企業は、干渉データを作成する。干渉データとは、複数の教示点候補に対して、教示点にロボットの位置及び姿勢を合わせたときにロボットが他の物体と干渉するか否かを対応付けたデータである。ロボットユーザ又は導入支援企業は、干渉データをサーバ１０に送信する。サーバ１０は、干渉データに基づいて動作経路を作成する。動作経路とは、ロボットの教示点を時系列で並べたデータである。サーバ１０に蓄積されたデータを用いることにより、適切な動作経路を作成できる。なお、動作経路作成サービスの詳細については後述する。

導入データ共有サービスは、ロボットユーザにロボットを導入する際の導入データを企業間で容易に共有できるようにするサービスである。導入データとしては、ロボットユーザの作業場のデータ、ワークのデータ、作業内容のデータ、動作プログラムのデータ、又は、周辺機器の制御プログラム等がある。導入データをサーバ１０に保存し、ロボットユーザ又は導入支援企業がアクセスする。これにより、導入データの共有が容易となる。

ソフトウェア連携サービスは、様々な企業が提供するソフトウェアを連携するサービスである。サーバ１０は、ロボットメーカが提供するソフトウェアと関連メーカが提供するソフトウェアとを連携させる。これにより、ロボットと周辺機器を簡単に連動させることができる。また、ロボットメーカが提供する教示ソフトウェアと、ロボットメーカ以外が提供する教示ソフトウェアと、を連動させることにより、２種類の教示ソフトウェアの長所を有効利用できる。

プログラムライブラリサービスは、様々な企業が提供するプログラムをライブラリとして記憶して、企業同士で共有するサービスである。例えば、特定の作業ツールを使用した動作プログラム、センシング又は力覚制御等が必要な動作プログラムの作成にはスキルが要求される。この点、プログラムライブラリサービスでは、汎用的に使用可能な動作プログラムをライブラリとしてサーバ１０に記憶しておく。これにより、ロボットユーザ又は導入支援企業は、この種の動作プログラムを容易に作成できる。

ロボット導入ＡＩ支援サービスは、ロボットユーザがロボットを導入する際において、ＡＩを用いてロボットの導入を支援するサービスである。上述したように、ロボットサービス提供システム１は、ロボットユーザがロボットを導入する際に、ロボットユーザに様々なサービスを提供する。サーバ１０は、このサービスの提供時に取得したデータを蓄積して解析する。具体的には、サーバ１０は、このデータを機械学習させる。これにより、新たなロボットユーザがロボットを導入する際において、過去のロボットユーザが採用したロボット機種、周辺機器、又は、動作プログラム等の傾向に基づいて、新たなロボットユーザに提案を行うことができる。

次に、ロボットサービス提供システム１が上述したサービスを適切に供給するために有する機能について簡単に説明する。

サーバ１０で共有されるデータには、機密性が高いデータが含まれる。例えば、ロボットユーザの作業場のデータ、及び、ワークのデータは機密性が高いことがある。また、共有されるデータには、各企業の顧客情報及び技術情報が含まれる可能性もある。従って、ロボットサービス提供システム１は、機密性が高いデータの漏洩を防止するためのセキュリティ機能を有している。

ロボット稼動支援アプリケーションを用いて、作業場、ワーク、及びロボット等の仮想環境を構築して、ロボットの導入又はロボットの稼動の監視を行うことがある。この場合、ロボット稼動支援アプリケーション上の仮想環境を作業場の実機の環境と常に一致させておくことが好ましい。そのため、ロボット稼動支援アプリケーションは仮想環境を容易に構築又は更新できる機能を有している。

ロボットサービス提供システム１が提供するサービスは多岐にわたる。これらのサービスは、ロボット稼動支援アプリケーションにより提供される。そのため、ロボット稼動支援アプリケーションは、操作者が望む機能を容易に実行できるようなユーザインタフェースを有している。

サーバ１０には様々なデータが蓄積される。例えば、ロボットの導入に関する全てのデータをサーバ１０に送信した場合、上述したセキュリティの課題に加え、通信データ量及びサーバ容量が肥大化するという課題が生じ得る。従って、ロボットサービス提供システム１では、ロボットの導入に関する全てのデータをサーバ１０に送信せず、サービスの提供に関係するデータのみを抽出したり、サービスの提供に関係ない部分のデータを軽量化したりする機能を有する。

次に、図２を参照して、サーバ１０、クライアント装置２０、及びロボットシステム４０の構成について説明する。

サーバ１０は、通信装置１１と、処理装置１２と、記憶装置１３と、を備える。通信装置１１は例えば通信モジュールであり、外部機器としてのクライアント装置２０等と通信する。処理装置１２は、例えばＣＰＵであり、プログラムを実行することにより、様々な処理を行う。記憶装置１３は、ハードディスク又はＳＳＤであり、上述したプログラムを含む様々なデータを記憶する。処理装置１２が行う処理及び記憶装置１３に記憶されるデータの詳細は後述する。

クライアント装置２０は、上述したように、各企業に設けられており、ロボット稼動支援アプリケーションがインストールされている。クライアント装置２０は、サーバ１０と、同様に、通信装置、処理装置、記憶装置を備える。また、クライアント装置２０は、更に、表示装置及び入力装置を備える。表示装置は液晶ディスプレイ又は有機ＥＬディスプレイであり、処理装置が作成した画像を表示する。入力装置は、マウス、キーボード、タッチパネル等であり、人の操作を受け付ける。

クライアント装置２０は、作成した動作プログラム又はサーバ１０から受信した動作プログラムをロボットシステム４０に送信する。ロボットシステム４０は、ロボット制御装置４１と、ロボット４２と、を備える。

ロボット制御装置４１は、ＣＰＵ等の処理装置と、ハードディスク、ＳＳＤ、又はフラッシュメモリ等の記憶装置と、を備える。処理装置は、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより、ロボット４２を制御する。

ロボット４２は、複数のアーム４２ａと、作業ツール４２ｂと、センサ４２ｃと、を備える。複数のアーム４２ａはモータ等のアクチュエータの動力により、それぞれ個別に動作する。作業ツール４２ｂは、ワークに対する作業を行う。作業ツール４２ｂは、例えば、ワークを保持するハンド、又は、ワークを溶接する溶接トーチである。センサ４２ｃは、それぞれのアーム４２ａの回転角度を検出してロボット制御装置４１へ出力する。

以上の構成により、ロボット制御装置４１は、動作プログラムと、センサ４２ｃが検出した回転角度と、に基づいて、アクチュエータを制御してアーム４２ａを動作させたり、作業ツール４２ｂに作業を行わせたりする。

次に、図３から図６を参照して、動作経路作成サービスについて詳細に説明する。

動作経路作成サービスは、ロボットユーザ又は導入支援企業に所属する者によって利用される。以下では、動作経路作成サービスの利用者を単に利用者と称する。動作経路作成サービスは、上述したように、クライアント装置２０が送信した干渉データに基づいてサーバ１０が動作経路を作成してクライアント装置２０に送信するサービスである。

動作経路は、上述したように、ロボット４２の教示点を時系列で並べたデータである。動作経路は、ロボット４２を位置させる教示点を、ロボット４２を位置させる順番で並べただけであるため、教示点間の経過時間等は設定されていない。また、他の装置の動作をトリガとしてロボット４２が動作する場合であっても、その動作タイミングを示す情報は動作経路には含まれていない。つまり、動作経路は、動作プログラムを作成するための材料の１つである。

以下で説明する動作経路は、ロボット４２が第１作業箇所の作業を終えた開始位置から、ロボット４２を第２作業箇所の作業開始位置である目的位置まで移動させる経路である。つまり、本実施形態の動作経路は、他の物体と干渉しない限り、開始位置から目的位置まで任意の経路を通過可能である。ただし、動作経路は、ロボット４２による作業中の経路であってもよい。例えば、ワークを掴む開始位置から、ワークを別部材に受け渡す目的位置までの経路であってもよい。

クライアント装置２０は、初めに干渉データを作成する（シーケンス番号Ｓ１）。干渉データとは、複数の教示点候補に対して、教示点候補にロボット４２の位置及び姿勢を合わせたときにロボット４２が他の物体と干渉するか否かを対応付けたデータである。ロボット４２の位置及び姿勢とは、例えば、ロボット４２の位置、それぞれのアーム４２ａの回転角度、作業ツール４２ｂの位置、作業ツール４２ｂの姿勢等である。図４には、干渉データの概念を示す図が記載されている。図４に示す丸印が１つの教示点候補である。符号Ａ１が付された教示点候補が開始位置であり、符号Ｅ１が付された教示点候補が目的位置である。また、符号Ｂｎ、Ｃｎ、Ｄｎ（ｎは整数）が付された教示点候補は開始位置から目的位置に至るまでの経由位置である。また、符号Ｂｎ、Ｃｎ、Ｄｎの順に開始位置に近い位置である。そして、それぞれの教示点候補について、ロボット４２が他の物体と干渉するか否かの情報が示されている。本実施形態では、開始位置までの距離に応じて、Ｂ，Ｃ，Ｄのように教示点候補を区分するが、この区分は一例である。例えば、本実施形態の区分に代えて、別の観点で教示点候補を区分してもよいし、教示点候補の区分自体を省略してもよい。

干渉データは、利用者がクライアント装置２０を操作して手動で作成してもよいし、クライアント装置２０に必要情報を入れることでクライアント装置２０が作成してもよい。何れの方法で干渉データを作成する場合においても、初めに、クライアント装置２０のロボット稼動支援アプリケーションを用いて、仮想空間に作業場の３次元データ、ロボット４２の３次元データ、及びワークの３次元データを配置する。作業場の３次元データとは、作業場に配置された、壁、棚、周辺機器等の物体の３次元データである。また、複数台のロボット４２が並べて作業を行う場合は、他のロボット４２を作業場の３次元データに含めてもよい。次に、ロボット４２の作業箇所の教示点を作成する。作業箇所の教示点とは、ロボット４２が作業を行う際の教示点であり、例えばロボット４２が塗装を行う場合において塗料を吹き付ける際のロボット４２の教示点である。本実施形態では、この段階で２つの作業箇所の教示点を作成し、その間の動作経路を動作経路作成サービスで作成する。

利用者が手動で干渉データを作成する場合、第１作業箇所の最後の教示点と、第２作業箇所の最初の教示点と、の間に位置する複数の教示点候補を作成し、それぞれの教示点候補が示す位置及び姿勢にロボット４２を合わせた場合にロボット４２が他の物体と干渉するか否かをチェックする。そして、ロボット４２が他の物体に干渉した場合は干渉ありの情報を教示点候補に付加し、ロボット４２が他の物体に干渉しなかった場合は干渉なしの情報を教示点候補に付加する。以上により、手動で干渉データを作成することができる。

クライアント装置２０を用いて自動で干渉データを作成する場合、クライアント装置２０は、上述した各種の３次元データ及び作業箇所の教示点に基づいて、第１作業箇所の最後の教示点と、第２作業箇所の最初の教示点と、の間に位置する複数の教示点候補を作成し、それぞれの教示点候補が示す位置及び姿勢にロボット４２を合わせた場合にロボット４２が他の物体と干渉するか否かを判定する。そして、手動の場合と同様に、ロボット４２が他の物体に干渉した場合は干渉ありの情報を教示点候補に付加し、ロボット４２が他の物体に干渉しなかった場合は干渉なしの情報を教示点候補に付加する。以上により、クライアント装置２０を用いて自動で干渉データを作成することができる。

ロボット４２を動作させた場合に干渉するか否かを確認するためには、一般的には、ロボット４２のデータに加え、作業場及びワークの３次元データが必要となる。しかし、作業場及びワークの３次元データには機密性が高い情報が含まれることがある。そのため、作業場及びワークの３次元データをサーバ１０に送信すること及びサーバ１０で他の拠点と共有することは好ましくない場合がある。更に、作業場及びワークの３次元データはデータ量が大きいため、サーバ１０に送信する場合に通信のデータ量が大きくなってしまう。この点、本実施形態では、作業場及びワークの３次元データを送信せずに、代わりに干渉データを送信する。干渉データを用いることにより、干渉に関する情報を共有できるので利便性が向上する。また、干渉データからは作業場及びワークの３次元形状が分からないため、セキュリティ性の低下を抑制できる。

次に、クライアント装置２０は、簡略データを作成する（シーケンス番号Ｓ２）。簡略データとは、作業場の３次元データ又はワークの３次元データを簡略化したデータである。本明細書では、設計等に用いるレベルの詳細な形状を示す３次元データを単に「３次元データ」と称し、それを簡略化したデータを「簡略データ」と称することにより両者を区別する。

簡略化とは、３次元データの輪郭を単純化することである。言い換えれば、３次元データを大体の形状を維持しつつ単純図形又はその組合せに置き換えることである。単純図形とは、例えば、多角形又は円形を法線方向に引き延ばした図形であるか、多角形又は円形を所定の回転軸で回転させた回転体である。図５には、簡略データの具体例が記載されている。クライアント装置２０は、送風機の羽根の３次元データを簡略化することで、円柱形の簡略データを作成する。

また、簡略データは、ロボット４２の導入に関する様々な作業で３次元データの代わりに用いられる。例えば、干渉確認に用いられる可能性もある。そのため、本実施形態では、３次元データと簡略データを重ね合わせたときに、３次元データが簡略データを包含する。言い換えれば、３次元データから簡略データがはみ出さない。これにより、ロボット４２が簡略データに干渉しないように教示点を設定することにより、ロボット４２が３次元データにも干渉しないことになる。

簡略データには、３次元データのような詳細な形状は含まれない。そのため、３次元データの代わりに簡略データをサーバ１０に送信することにより、セキュリティ性の低下を抑制できる。なお、簡略データの作成及びサーバ１０への送信は必須ではなく省略することができる。

クライアント装置２０は、作業種別、干渉データ、及び簡略データをサーバ１０に送信する（シーケンス番号Ｓ３）。作業種別とは、上述したように、ロボット４２が行う作業の種類である。作業種別は、例えば干渉データの作成時又はその前に指定されてクライアント装置２０に記憶されている。サーバ１０は、これを受けて、干渉データ及び簡略データを記憶装置１３に記憶する（シーケンス番号Ｓ４）。詳細は後述するが、干渉データ及び簡略データは認証を得た他のクライアント装置２０に送信することもできる。

次に、サーバ１０は、干渉データ及び動作経路モデルに基づいて動作経路を作成する（シーケンス番号Ｓ５）。上述したように動作経路は教示点を時系列で並べたものなので、図４に示すように、干渉データのうち干渉がない教示点候補を接続することで動作経路を作成できる。ただし、接続する教示点候補の組合せに応じて作業品質が異なるため、サーバ１０は、最適な教示点候補を組み合わせた動作経路を作成する。図４の下側には、符号Ｂｎ、Ｃｎ、Ｄｎの教示点候補からそれぞれ１つを選択して接続することで動作経路を作成することが記載されている。ただし、動作経路の作成方法は様々であり、例えば、符号Ｂ２の教示点候補の後に符号Ｂ３の教示点候補を接続する等のように、同一区分の教示点候補を複数選択してもよい。また、符号Ｂ２の教示点候補に符号Ｄ２の教示点候補を接続する等のように、特定の区分の教示点候補の選択を省略してもよい。

本実施形態では、サーバ１０は、動作経路モデルを用いて動作経路を作成する。動作経路モデルは、図６に示すように、作業品質データを機械学習することにより構築されるモデルである。作業品質データは、過去に実行されたロボット４２の動作を分類して記憶したデータである。具体的には、作業品質データは、作業種別と、動作経路と、評価値と、を対応付けたデータである。

動作経路は、過去に実行されたロボット４２の動作の動作経路である。評価値は、ロボット４２の動作の評価の高さを示す値である。例えば動作時間が短いほど評価値が高くなる。また、作業種別が搬送の場合は、加減速が発生しにくい動作経路ほど評価値が高くなる。また、ロボット４２が密集して配置される作業種別の場合は、アーム４２ａが動作する軌跡が小さいほど評価値が高くなる。作業品質データを機械学習することにより、作業種別、動作経路、及び評価値の相関性を認識できる。言い換えれば、どのような作業種別では、どのような動作経路を選択した場合に、評価値が高くなるかの傾向に基づく動作経路モデルを構築できる。ここで行われる機械学習は評価値を最大化するための手法を構築する学習であり、強化学習に相当する。

図６に示すように、動作経路モデルの使用時には、作業種別と干渉データが動作経路モデルに入力される。動作経路モデルの出力は、評価値が高い動作経路である。上述したように動作経路モデルは、評価値を最大化するための手法を有するため、入力された作業種別及び干渉データに基づいて、干渉が生じない教示点候補の組合せのうち評価値が最も高くなると推定した評価値の組合せ、即ち動作経路を出力する。本実施形態では、最も評価が高いと推定される１つの動作経路を出力するが、複数の動作経路が出力されてもよい。

また、動作経路を算出する際には、ロボットデータが用いられてもよい。ロボットデータとは、ロボット４２の仕様をロボット４２の機種と対応付けたデータである。ロボットデータを用いることにより、ロボット４２の動作をより詳細に特定できるので、より適切な動作経路を作成できる。ロボットデータを用いる場合は、シーケンス番号Ｓ３において、更にロボットの機種がクライアント装置２０からサーバ１０に送信される。

なお、作業品質データに作業種別を含めることは必須では無く、機械学習の対象から省略してもよい。この場合、作業種別に共通で評価値が高くなる動作、例えば動作時間が短い動作等が出力される。あるいは、別の項目を機械学習の対象に加えてもよい。また、機械学習を行って動作経路モデルを構築することは必須ではなく、作業品質データの分析結果に基づいて動作経路を作成してもよい。

次に、サーバ１０は、作成した動作経路をクライアント装置２０に送信する（シーケンス番号Ｓ６）。クライアント装置２０は、サーバ１０から受信した動作経路に基づいて、動作プログラムを作成する（シーケンス番号Ｓ７）。サーバ１０から受信した動作経路は作業品質が高いため、この動作経路に基づいて作成される動作プログラムも作業品質が高い。

次に、図７を参照して、干渉データ及び簡略データの別の利用態様について説明する。

図３のシーケンス図では、サーバ１０が動作経路を作成し、その動作経路に基づいてとクライアント装置２０が動作プログラムを作成する。これに対し、図７のシーケンス図では、サーバ１０は、干渉データ及び簡略データを複数のクライアント装置２０で共有させる。以下、具体的に説明する。

図７のシーケンス図のＳ１１からＳ１４は、図３のシーケンス図のＳ１からＳ４と同じであるため、説明を省略する。サーバ１０に記憶された干渉データ及び簡略データは、クライアント装置２０間で共用される。例えば、あるロボットユーザと、それをサポートする導入支援企業と、は同一のグループに所属する。同一グループ間では、干渉データ及び簡略データをサーバ１０を介して共有する。具体的には、クライアント装置２０は、干渉データ及び簡略データをサーバ１０に要求する（シーケンス番号Ｓ１５）。サーバ１０は、送信元のクライアント装置２０が、干渉データ及び簡略データを送信したクライアント装置２０と同一のグループである場合、干渉データ及び簡略データをクライアント装置２０に送信する（シーケンス番号Ｓ１６）。以上により、干渉データ及び簡略データを共用できる。

干渉データ及び簡略データの具体的な活用方法について説明する。例えば、図２に示すように、ロボットユーザが干渉データと簡略データをサーバ１０に送信する。その後、このロボットユーザをサポートする導入支援企業は干渉データ及び簡略データをサーバ１０から受信し、例えば周辺機器の制御プログラム等をサーバ１０に送信する。また、ロボットユーザをサポートするプログラマは干渉データ及び簡略データをサーバ１０から受信し、例えば動作プログラムをサーバ１０に送信する。ロボットユーザは、制御プログラム及び動作プログラムをサーバ１０から受信して利用する。

上述したように、干渉データ及び簡略データは、各種プログラムを作成するために必要なデータを含みつつ、機密性の高い部分が除外されている。従って、上記のように干渉データ及び簡略データを共有することにより、利便性を向上させつつ、セキュリティの低下を抑制できる。

以上に説明したように、本実施形態のサーバ１０は、通信装置１１と、記憶装置１３と、を備える。通信装置１１は、産業用のロボット４２の教示点の候補である教示点候補と、教示点候補にロボット４２の位置と姿勢を合わせた場合にロボット４２が周囲の物体と干渉するか否かを示す干渉結果と、を対応付けた干渉データを、ワイドエリアネットワークを介して接続されたクライアント装置２０から受信する。記憶装置１３は、通信装置１１が受信した干渉データを記憶する。このようにして干渉データ提供方法が行われる。

干渉データは、ロボット４２の動作及び作業場の環境に関する情報を含むので、サーバ１０で記憶することにより、利便性を向上させることができる。また、機密性が高い３次元データに代えて干渉データをサーバ１０に記憶することにより、セキュリティ性を維持することができる。

本実施形態のサーバ１０において、通信装置１１が受信した干渉データを用いて、干渉が生じない複数の教示点候補を選択して時系列で並べることにより、ロボット４２の動作経路を作成する処理装置１２を備える。

これにより、干渉が生じない動作経路を作成できる。特に、クライアント装置２０ではなくサーバ１０が動作経路を作成することにより、サーバ１０の処理能力又は記憶したデータ等を活用して動作経路を作成できる。

請求２に記載の。記憶装置１３は、ロボット４２の動作と、動作が示す作業品質と、を対応付けた作業品質データを記憶する。処理装置１２は、干渉データと、作業品質データと、に基づいて、動作経路を作成する。

これにより、サーバ１０は、作業品質が高い動作経路を作成できる。

本実施形態のサーバ１０において、処理装置１２は、少なくとも作業品質データを機械学習して構築されたモデルであって、干渉データが入力で動作経路が出力のモデルである動作経路モデルを用いて、通信装置１１が受信した干渉データに対する動作経路を作成する。

これにより、サーバ１０は、作業品質が高く、かつ、干渉データを作成した作業場の状況に合わせた動作経路を作成できる。

本実施形態のサーバ１０において、通信装置１１は、ロボット４２の周囲に配置された物体、及び、ロボット４２の作業対象であるワークの少なくとも一方の形状を簡略化した３次元データである簡略データをクライアント装置２０から受信する。記憶装置１３は、クライアント装置２０から受信した簡略データを記憶する。

簡略化により３次元データのデータ量を小さくできるので通信負荷を軽減できる。更に、３次元データに機密性が高い形状が含まれる場合は、機密性が含まれないように加工されるので、セキュリティ性を維持できる。

本実施形態のサーバ１０において、簡略データは、物体又はワークの３次元データと重ねた際において、当該３次元データを包含する。

これにより、簡略データに干渉しない場合は物体又はワークにも干渉しないため、サーバ１０に送信されたデータを用いて干渉の有無を検討できる。

本実施形態のサーバ１０において、通信装置１１は、別のクライアント装置２０に対して、干渉データ及び簡略データの少なくとも一方を送信する。

これにより、機密性の低いデータを共有できる。従って、例えば、複数の拠点又は複数の企業で機密性の低いデータを共有しつつ、ロボットの稼動に関する作業を進行できる。

簡略化により３次元データのデータ量を小さくできるので通信負荷を軽減できる。更に、３次元データに機密性が高い形状が含まれる場合は、機密性が含まれないように加工されるので、セキュリティ性を維持できる。

以上に本出願の好適な実施の形態を説明したが、上記の構成は例えば以下のように変更することができる。

上記実施形態で示したシーケンス図は一例であり、一部の処理を省略したり、一部の処理の内容を変更したり、新たな処理を追加したりしてもよい。

上記実施形態のサーバ１０は、データセンターに設けられているが、例えばロボットメーカがロボットサービス提供システム１を提供する場合、ロボットメーカ内にサーバ１０が設けられてもよい。

本明細書で開示する要素の機能は、開示された機能を実行するように構成又はプログラムされた汎用プロセッサ、専用プロセッサ、集積回路、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、従来の回路、及び/又は、それらの組み合わせ、を含む回路又は処理回路を使用して実行できる。プロセッサは、トランジスタやその他の回路を含むため、処理回路又は回路と見なされる。本開示において、回路、ユニット、又は手段は、列挙された機能を実行するハードウェアであるか、又は、列挙された機能を実行するようにプログラムされたハードウェアである。ハードウェアは、本明細書に開示されているハードウェアであってもよいし、あるいは、列挙された機能を実行するようにプログラム又は構成されているその他の既知のハードウェアであってもよい。ハードウェアが回路の一種と考えられるプロセッサである場合、回路、手段、又はユニットはハードウェアとソフトウェアの組み合わせであり、ソフトウェアはハードウェア及び/又はプロセッサの構成に使用される。

１ ロボットサービス提供システム
１０ サーバ
１１ 通信装置
１２ 処理装置
１３ 記憶装置
２０ クライアント装置
４０ ロボットシステム
４１ ロボット制御装置
４２ ロボット

Claims (9)

1. 産業用のロボットの教示点の候補である教示点候補と、当該教示点候補に前記ロボットの位置と姿勢を合わせた場合に当該ロボットが周囲の物体と干渉するか否かを示す干渉結果と、を対応付けた干渉データを、ワイドエリアネットワークを介して接続された外部機器から受信する通信装置と、
   前記通信装置が受信した前記干渉データを記憶する記憶装置と、
   を備えることを特徴とするロボットデータ処理サーバ。
2. 請求項１に記載のロボットデータ処理サーバであって、
   前記通信装置が受信した前記干渉データを用いて、干渉が生じない複数の前記教示点候補を選択して時系列で並べることにより、前記ロボットの動作経路を作成する処理装置を備えることを特徴とするロボットデータ処理サーバ。
3. 請求項２に記載のロボットデータ処理サーバであって、
   前記記憶装置は、前記ロボットの動作と、当該動作が示す作業品質と、を対応付けた作業品質データを記憶し、
   前記処理装置は、前記干渉データと、前記作業品質データと、に基づいて、前記動作経路を作成することを特徴とするロボットデータ処理サーバ。
4. 請求項３に記載のロボットデータ処理サーバであって、
   前記処理装置は、少なくとも前記作業品質データを機械学習して構築されたモデルであって、前記干渉データが入力で前記動作経路が出力のモデルである動作経路モデルを用いて、前記通信装置が受信した前記干渉データに対する前記動作経路を作成することを特徴とするロボットデータ処理サーバ。
5. 請求項１から４までの何れか一項に記載のロボットデータ処理サーバであって、
   前記通信装置は、前記ロボットの周囲に配置された物体、及び、前記ロボットの作業対象であるワークの少なくとも一方の形状を簡略化した３次元データである簡略データを前記外部機器から受信し、
   前記記憶装置は、前記外部機器から受信した前記簡略データを記憶することを特徴とするロボットデータ処理サーバ。
6. 請求項５に記載のロボットデータ処理サーバであって、
   前記簡略データは、前記物体又は前記ワークの３次元データと重ねた際において、当該３次元データを包含することを特徴とするロボットデータ処理サーバ。
7. 請求項５又は６に記載のロボットデータ処理サーバであって、
   前記通信装置は、前記干渉データを送信した前記外部機器とは異なる外部機器に対して、前記干渉データ及び前記簡略データの少なくとも一方を送信することを特徴とするロボットデータ処理サーバ。
8. 産業用のロボットの教示点の候補である教示点候補と、当該教示点候補に前記ロボットの位置と姿勢を合わせた場合に当該ロボットが周囲の物体と干渉するか否かを示す干渉結果と、を対応付けた干渉データを作成し、
   作成した前記干渉データをワイドエリアネットワークを介してロボットデータ処理サーバに送信することを特徴とする干渉データ提供方法。
9. 請求項８に記載の干渉データ提供方法であって、
   前記ロボットの周囲に配置された物体、及び、前記ロボットの作業対象であるワークの少なくとも一方の形状を簡略化した３次元データである簡略データを作成し、
   前記簡略データを前記ロボットデータ処理サーバに送信することを特徴とする干渉データ提供方法。

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