JP4580226B2 - ロボット制御システム - Google Patents
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Description
また、新たにロボットが受けたタスクと、既に受けて未実行であるタスクとをどのような順序で実行するか、といったタスク実行順序の最適化についても開示されていない。
はじめに、本発明の実施形態に係るロボット制御システムAについて説明する。図1は、本発明の実施形態に係るロボット制御システムを示すシステム構成図である。
図1に示すように、ロボット制御システムAは、タスク実行エリアEAに配置された1台以上(本実施形態では2台)のロボットR(RA,RB)と、これらロボットRA,RBと無線通信によって接続された基地局(例えば、無線LAN)1と、基地局1にルーター2を介して接続されたロボット管理装置(例えば、サーバー)3と、ロボット管理装置3にネットワーク4を介して接続された端末5と、検知対象(人)Hが装着した検知用タグTと、を備えている。
続いて、本発明の実施形態に係るロボットRについて説明する。以下の説明において、ロボットRの前後方向にX軸、左右方向にY軸、上下方向にZ軸をとる(図2参照)。
本発明の実施形態に係るロボットRは、自律移動型の2足移動ロボットである。このロボットRは、ロボット管理装置3から送信された実行命令信号に基づき、タスクを実行するものである。
続いて、ロボットRの駆動構造について説明する。図3は、図1のロボットの駆動構造を模式的に示す斜視図である。なお、図3における関節部は、当該関節部を駆動する電動モータにより示されている。
図3に示すように、左右それぞれの脚部R1は、6個の関節部11R(L)〜16R(L)を備えている。左右12個の関節は、股部(脚部R1と上体部R2との連結部分)の脚部回旋用(Z軸まわり)の股関節部11R,11L(右側をR、左側をLとする。また、R,Lを付さない場合もある。以下同じ。)、股部のピッチ軸(Y軸)まわりの股関節部12R,12L、股部のロール軸(X軸)まわりの股関節部13R,13L、膝部のピッチ軸(Y軸)まわりの膝関節部14R,14L、足首のピッチ軸(Y軸)まわりの足首関節部15R,15L、および、足首のロール軸(X軸)まわりの足首関節部16R,16Lから構成されている。そして、脚部R1の下には足部17R,17Lが取り付けられている。
図3に示すように、上体部R2は、ロボットRの基体部分であり、脚部R1、腕部R2および頭部R4と連結されている。すなわち、上体部R2(上体リンク53)は、股関節部11R(L)〜13R(L)を介して脚部R1と連結されている。また、上体部R2は、後記する肩関節部31R(L)〜33R(L)を介して腕部R3と連結されている。また、上体部R2は、後記する首関節部41,42を介して頭部R4と連結されている。
また、上体部R2は、上体回旋用(Z軸まわり)の関節部21を備えている。
図3に示すように、左右それぞれの腕部R3は、7個の関節部31R(L)〜37R(L)を備えている。左右14個の関節部は、肩部(腕部R3と上体部R2との連結部分)のピッチ軸(Y軸)まわりの肩関節部31R,31L、肩部のロール軸(X軸)まわりの肩関節部32R,32L、腕部回旋用(Z軸まわり)の肩関節部33R,33L、肘部のピッチ軸(Y軸)まわりの肘関節部34R,34L、手首回旋用(Z軸まわり)の腕関節部35R,35L、手首のピッチ軸(Y軸)まわりの手首関節部36R,36L、および手首のロール軸(X軸)まわりの手首関節部37R,37Lから構成されている。そして、腕部R3の先端には把持部(ハンド)71R,71Lが取り付けられている。
図3に示すように、頭部R4は、首部(頭部R4と上体部R2との連結部分)のY軸まわりの首関節部41と、首部のZ軸まわりの首関節部42と、を備えている。首関節部41は頭部R4のチルト角を設定するためのものであり、首関節部42は頭部R4のパンを設定するためのものである。
また、各関節部の電動モータは、その出力を減速・増力する減速機(図示せず)を介して前記した大腿リンク51R(L)、下腿リンク52R(L)などを相対変位させる。これら各関節部の角度は、関節角度検出手段(例えば、ロータリエンコーダ)によって検出される。
ジャイロセンサSR1は、ロボットRの向きに関するデータ(向きデータ)を検出する。また、GPS受信器SR2は、ロボットRの位置に関するデータ(位置データ)を検出する。ジャイロセンサSR1およびGPS受信器SR2が検出したデータは、主制御部200に出力され、ロボットRの行動を決定するために利用されると共に、主制御部200から無線通信部170を介してロボット管理装置3に送信される。
カメラC,Cは、映像をデジタルデータとして取り込むことができるものであり、例えばカラーCCD(Charge-Coupled Device)カメラが使用される。カメラC,Cは、左右に平行に並んで配置され、撮影した画像は画像処理部100に出力される。このカメラC,Cと、スピーカSおよびマイクMC,MCは、いずれも頭部R4の内部に配設される。
画像処理部100は、カメラC,Cが撮影した画像を処理して、撮影された画像からロボットRの周囲の状況を把握するため、周囲の障害物や人物の認識を行う部分である。この画像処理部100は、ステレオ処理部101、移動体抽出部102および顔認識部103を備えている。
移動体の抽出をするために、移動体抽出部102は、過去の数フレーム(コマ)の画像を記憶しており、最も新しいフレーム(画像)と、過去のフレーム(画像)を比較して、パターンマッチングを行い、各画素の移動量を計算し、移動量画像を生成する。そして、視差画像と、移動量画像とから、カメラC,Cから所定の距離範囲内で、移動量の多い画素がある場合に、その位置に人物がいると推定し、その所定距離範囲のみの視差画像として、移動体を抽出し、顔認識部103へ移動体の画像を出力する。
認識された顔の位置は、ロボットRが移動するときの情報として、また、その人とのコミュニケーションを取るため、主制御部200に出力されると共に、無線通信部170に出力されて、基地局1を介して、ロボット管理装置3に送信される。
スピーカSは、後記する音声合成部111により生成された音声データに基づき、音声を出力する。
マイクMC,MCは、ロボットRの周囲の音を集音するものである。集音された音は、後記する音声認識部112および音源定位部113に出力される。
音声処理部110は、音声合成部111、音声認識部112および音源定位部113を備えている。
続いて、図4の対象検知部120と、検知用タグTと、について、図5ないし図8を参照して説明する。図5は、図4の対象検知部を示すブロック図である。図6は、図1の検知用タグを示すブロック図である。図7は、対象検知部による探索域を説明するための図であり、(a)は平面図、(b)は側面図である。図8は、対象検知部による周辺領域のエリア分けを説明するための図である。
対象検知部120は、ロボットRの周囲に検知用タグTを備える検知対象Hが存在するか否かを検知すると共に、検知対象Hの存在が検知された場合、当該検知対象Hの位置を特定するものである。
ここで、検索信号とは、ロボットRの周囲に検知対象Hが存在するか否かを検知するための信号であり、方向検査信号とは、検知対象HがロボットRを基準としてどの方向に位置するのかを検知するための信号である。
また、受信報告信号とは、検知用タグTが、少なくとも検索信号を受信したことを示す信号である。
そして、信号生成部121a1は、当該ロボットIDと、受信報告要求信号とを含んで構成される検索信号を生成する。
ここで、受信報告要求信号とは、検索信号を受信した検知対象H(検知用タグT)に対して、当該検索信号を受信した旨を示す信号(受信報告信号)を生成するように要求する信号である。
方向検査信号は、発光手段123に設けられた発光部(LED1〜LED8)の総てについて、個別に生成されるものであり、前記したロボットIDと、発光部を特定する識別子(発光部ID)を含んで構成される。
なお、この方向検査信号は、後記する復号化部121dから入力される受信報告信号に発光要求信号が含まれている場合にも生成される。
例えば、ロボットIDが「02」であり、発光部(LED1〜LED8)の発光部IDが「L1〜L8」である場合、発光部LED1について生成される方向検索信号は、ロボットID=「02」と、発光部ID=「L1」とを含み、発光部LED2について生成される方向検査信号は、ロボットID=「02」と、発光部ID=「L2」とを含むことになる。
なお、位置特定部121a2は、検索信号を受信した検知用タグTから送信された受信報告信号をもとに、検知対象Dの位置を特定するものであるが、その際にこの位置特定部121a2で行われる処理は、復号化部121dおよび電界強度検出部121eにおける処理と共に、後に詳細に説明する。
これにより、暗号化検索信号は、変調されたのち、電波送受信手段122から無線送信されることになる。
よって、図5に示すように、発光手段123には合計8つの発光部が設けられているので、暗号化部121bには、合計8つの方向検査信号がデータ処理部121aから入力される。
その結果、合計8つの暗号化方向検査信号がこの暗号化部121bにおいて生成され、時分割部121cに出力されることになる。
具体的には、暗号化部121bから暗号化方向検査信号が入力されると、時分割部121cは、各発光部(LED1〜LED8)の発光順序および発光タイミングを決定し、決定した発光順序および発光タイミングで、暗号化方向検査信号を発光手段123に出力する。
したがって、時分割部121cは、暗号化方向検査信号が入力されると、暗号化方向検査信号に含まれる発光部IDを確認し、発光部IDにより特定される発光部に隣接する変調部に向けて、決められた順序およびタイミングで、暗号化方向検査信号を出力する。
例えば、発光部(LED1〜LED8)の発光部IDが「L1〜L8」で規定される場合、時分割部121cは、発光部IDが「L1」である暗号化方向検査信号を、発光部LED1に隣接する変調部に出力し、発光部IDが「L2」である暗号化方向検査信号を、発光部LED2に隣接する変調部に出力することになる。
発光手段123は、複数の発光部(LED1〜LED8)と、各発光部に対応させて設けられた変調部と、を備えている。
発光部は、変調信号を赤外線信号(赤外光)として、予め決められた探索域に向けて照射するものである。
言い換えると、ロボットRを中心として、ほぼ扇形の探索域D1〜D8がロボットRを取り囲むように複数設定されており、ロボットRは、これら扇形の探索域で囲まれた領域のほぼ中心に位置している。
ここで、この問題を解決する方法の一つとして、探索域の数を多くするという方法が考えられる。しかし、必ずしも全周の探索域の数を増やす必要はなく、前方のみの探索域を増やして、前方側の位置特定を細かくできるようにすることで、検知対象Hの位置する方向にロボットRの視線の方向を向けることができる。また、こうすることにより、発光部の数を少なく構築できる。
これにより、検知対象Hが人であり、かつロボットRのカメラC,Cで人の顔の撮像を行う場合に、ロボットRの正面側における検知対象Hの位置特定をより正確に行って、ロボットRの移動制御やカメラC,Cの画角の調整に反映させることができるので、ロボットRのカメラC,Cを、検知対象Hである人の顔の正面にきちんと位置させることが可能となる。
この電波送受信手段122は、変調部122aと、復調部122bと、送受信アンテナ122cと、を備えている。
そして、この復調部122bは、取得した受信報告信号を、制御手段121の復号化部121dと電界強度検出部121eとに出力するものである。
なお、受信報告信号に発光要求信号が含まれていた場合、この発光要求信号もまたデータ処理部121aに出力されることになる。
具体的には、電界強度検出部121eは、電波送受信手段122の復調部122bから入力された、暗号化受信報告信号の電力を検波し、この検波された電力の平均値を電界強度として求め、この求めた電界強度をデータ処理部121aに出力する。
具体的には、検知対象Hの検知用タグTから送信された変調信号を電波送受信手段122において受信した際の、当該変調信号の電界強度から、ロボットRから検知対象Hまでの距離を求める。さらに、位置特定部121a2は、受信報告信号に含まれる発光部IDを参照して、検知対象Hが受信した光が、どの発光部から発光されたのかを特定し、特定された発光部の発光方向を、すなわち当該発光部に対応する探索域の方向を検知対象Hの存在する方向とみなし、検知対象Hの位置を特定するものである。
この各エリアと電界強度とは、電界強度の大きさを基準として予め関連づけられており、この関連づけを示すテーブル(距離テーブル)が、記憶手段124に記憶されている。
例えば、電界強度検出部121eから入力された電界強度が、エリアD13を規定する閾値間の値である場合、位置特定部121a2は、エリアD13を示す情報(エリア情報)を取得する。
そして、記憶手段124には、各発光部がどの探索域に向けて設置されているのかを示すテーブル(方向テーブル)が記憶されている。
これにより、ロボットRが受信した受信報告信号の強度と、この受信報告信号に含まれる発光部IDとから、ロボットRと検知対象Hとの位置関係が特定される。言い換えれば、検知対象Hが、ロボットRを基準としてどの方向に、どれだけ離れた位置に存在するのか、すなわち、検知対象Hの位置が特定される。
これにより、ロボットRの主制御部200は、自律移動制御部150を制御して、ロボットRを検知対象Hの正面に移動させることや、検知対象Hが人である場合、カメラC,Cの仰角や向きを修正して、当該検知対象Hの顔の撮像を行うことが可能となる。
検知用タグTは、ロボットRから送信された電波と、照射された光とを受信し、これらを受信したことを示す受信報告信号を、ロボットRに送信するものである。
本実施の形態では、検知用タグTが取り付けられた人が検知対象Hであるので、ロボットRから送信された電波と照射された光は、この検知用タグTにおいて受信される。よって、この検知用タグTについて以下に説明する。
この電波送受信手段125は、送受信アンテナ125aと、復調部125bと、変調部125cと、を備えている。
この光受信手段126は、受光部126aと、光復調部126bと、を備えている。
受光部126aは、ロボットRから照射された赤外光(赤外線信号)を直接受光するものである。
光復調部126bは、受光部126aにおいて受光した赤外線信号を復調して、方向検査信号(実際には、暗号化方向検査信号)を取得するものである。
この受信報告信号生成手段127は、復号化部127aと、データ処理部127bと、暗号化部127cと、を備えている。
この復号化部127aは、電波送受信手段125から入力された暗号化検索信号と、光受信手段126から入力された暗号化方向検査信号とを復号化して、検索信号と方向検査信号とを取得する。そして、復号化部127aは、取得した検索信号と方向検査信号とを後段のデータ処理部127bに出力する。
ここで、本実施形態の場合、検索信号には、検索信号を発信したロボットRを特定する識別子であるロボットIDと、当該電波を受信した検知対象Hに対し、所定の処理を命ずる受信報告要求信号とが含まれている。
また、方向検査信号には、方向検査信号を発信したロボットRを特定する識別子であるロボットIDと、方向検査信号を発信した発光部を特定する発光部IDとが含まれている。
そして、光受信手段126を起動状態にした後、所定時間経過するまでの間に方向検査信号が入力された場合、データ処理部127bは、方向検査信号に含まれるロボットIDと、検索信号に含まれるロボットIDとを比較する。
続いて、データ処理部127bは、タグ識別番号と、検索信号に含まれていたロボットIDと、そして方向検査信号に含まれていた発光部IDとを含んで構成される受信報告信号を生成し、生成した受信報告信号を暗号化部127cに出力する。
ここで、発光要求信号とは、検知装置であるロボットRに対して、赤外光を発光するように命令する信号である。
これにより、暗号化受信報告信号は、前記した電波送受信手段125の変調部125cにおいて変調された後、送受信アンテナ125aを介して、無線送信されることになる。
続いて、図4の床面検知部130について、図9および図10を参照して説明する。図9は、図4の床面検知部を示すブロック図である。図10は、床面検知部による撮像領域を説明するための図であり、(a)は平面図、(b)は側面図である。
制御部133は、GPS受信器SR1によって検出されたロボットRの位置データと、ジャイロセンサSR2によって検出されたロボットRの向きデータと、地図データに含まれるマーカの位置データと、に基づいて、ロボットRとマーカとの距離が所定値以下であり、かつ、ロボットRがマーカの方向に向いているか否かを判定する。この条件を満たした場合には、制御部133は、赤外線LED132を起動状態とするための切替信号を生成し、切替回路134に出力する。この条件を満たさない場合には、制御部133は、レーザ照射部131を起動状態とするための切替信号を生成し、切替回路134に出力する。
このようにすることで、ロボットRがマーカに近づいているときのみに赤外線LED132を駆動し、それ以外の場合にはレーザ照射部131を駆動することが可能となる。そのため、カメラC1,C1を障害物検知およびマーカ検知の両方に活用することが可能となる。すなわち、障害物検知用のカメラとマーカ検知用のカメラとを別体に設ける必要がなくなり、ロボットRの上体部R2内のスペースの有効利用が図られる。
続いて、図4の障害物検知部140について、図11および図12を参照して説明する。図11は、図4の障害物検知部を示すブロック図である。図12は、障害物検知部による検知領域を示す図であり、(a)は平面図、(b)は側面図である。
超音波センサ141aは、ロボットRの前方の障害物を検知するためのものであり、その検知領域D31は、図12(a)、(b)に示されている。
超音波センサ141b〜141fは、ロボットRの側方〜後方の障害物を検知するためのものであり、その検知領域D32〜D36は、図12(a)に示されている。
すなわち、超音波センサ141aは検知領域D31(前方)を、超音波センサ141bは検知領域D32(右方)を、超音波センサ141cは検知領域D33(右後方)を、超音波センサ141dは検知領域D34(後方)を、超音波センサ141eは検知領域D35(左後方)を、超音波センサ141fは検知領域D36(左方)を、それぞれ検知する。
超音波センサ141a〜141fが障害物を検知した場合には、検知した超音波センサの識別番号を含む障害物検知連絡信号を制御部142に出力する。
この障害物の方向データは、主制御部200に出力される。
図4に示すように、自律移動制御部150は、頭部制御部151、腕部制御部152および脚部制御部153を備えている。
頭部制御部151は、主制御部200の指示に従い頭部R4を駆動し、腕部制御部152は、主制御部200の指示に従い腕部R2を駆動し、脚部制御部153は、主制御部200の指示に従い脚部R1を駆動する。これら自律移動制御部150、頭部R4、腕部R2および脚部R1の組み合わせが、特許請求の範囲における「自律移動手段(自律移動装置)」の一例である。
把持部制御部160は、主制御部200の指示に従い把持部71を駆動する。
無線通信部170は、ロボット管理装置3とデータの送受信を行う通信装置である。無線通信部170は、公衆回線通信装置171および無線通信装置172を備えている。
公衆回線通信装置171は、携帯電話回線やPHS(Personal Handyphone System)回線などの公衆回線を利用した無線通信手段である。一方、無線通信装置172は、IEEE802.11b規格に準拠するワイヤレスLANなどの、近距離無線通信による無線通信手段である。
無線通信部170は、ロボット管理装置3からの接続要求に従い、公衆回線通信装置171または無線通信装置172を選択してロボット管理装置3とデータ通信を行う。
続いて、ロボットRの把持部71R(L)について、図13ないし図15を参照してさらに詳しく説明する。図13は、ロボットの把持部を示す斜視図であり、指開状態を示す図である。図14は、ロボットの把持部を示す斜視図であり、指閉状態を示す図である。図15は、ロボットの把持部、開度検出手段および6軸力センサを示すブロック図である。なお、一対の把持部71R,71Lは鏡面対称であり、図13および図14には、左側の把持部71Lが示されている。以下、場合により、R,Lを除いた符号を用いて説明する。
掌部72は、手首関節部36,37を介して前腕リンク55に連結されている(図3参照)。
第一指部73は、人間の親指に相当する部分であり、第一指関節部73aを介して掌部72の基端側に連結されている。
第二指部74は、人間の示指、中指、環指、小指に相当する部分であり、第二指関節部74aを介して掌部72の先端側に連結されている。
また、掌部72内には、第一指部73を駆動するための第一指部用モータ73bと、第二指部74を駆動するための第二指部用モータ74bとが内蔵されている。また、掌部72には、第一指部角度α(第一指部73と掌部72との角度)を検出する第一指部角度検出手段83と、第二指部角度β(第二指部74と掌部72との角度)を検出する第二指部角度検出手段84と、が内蔵されている(図15参照)。
第二指部角度βは、第二指部74と掌部72とがなす角度であり、指開状態から指閉状態に向かって大きくなる。この第二指部角度βは、図12に示す指開状態(把持時全開)でβ1(=0)、図14に示す指閉状態(把持時全閉)でβ2である(0≦β≦β2)。
続いて、図4の主制御部200について、図16を参照して説明する。図16は、図4の主制御部を示すブロック図である。
図16に示すように、主制御部200は、行動管理手段210、人特定手段220、移動行動決定手段230、挨拶行動決定手段240、受取/受渡行動決定手段250および計時手段260を備えている。
行動管理手段210は、ロボット管理装置3から送信された実行命令信号を取得し、この実行命令信号に基づき、人特定手段220、移動経路決定手段230、挨拶行動決定手段240および受取/受渡行動決定手段250を制御する。
また、行動管理手段210は、現在位置データ生成手段211、実行状況データ生成手段212およびコミュニケーション結果取得手段213を備えている。
また、現在位置データ生成手段211は、GPS受信器SR2によって検出されたロボットRの位置データに基づいてロボットRの現在位置を示す現在位置データを生成し、ロボット管理装置3に出力する。この現在位置データは、GPS受信器SR2によって検出されたロボットRの位置データにロボットRの識別番号を付与したものである。
実行状況データ生成手段212は、ロボットRの駆動状況に基づいて、ロボットRのタスク実行状況を報告するためのタスク実行状況データ(行動報告信号)を生成し、ロボット管理装置3に出力する。この実行状況データは、ロボットの実行状況にロボットRの識別番号を付与したものである。
例えば、ロボットRのタスクが物品の運搬である場合には、実行状況として以下のものが考えられる。
1 受取前
2 受取中
3 運搬中
4 受渡中
5 運搬完了
実行状況データ生成手段212は、ロボットRの状態(各モータの駆動状況など)に基づいて、ロボットRの実行状況を1〜5のいずれかに設定し、設定された実行状況を含む実行状況データを生成し、ロボット管理装置3に出力する。
コミュニケーション結果取得手段213は、ロボットが人とコミュニケーションすることによって取得したデータ(画像データ、音声データなど)を、ロボット管理装置3に出力する。コミュニケーション結果取得手段213は、ロボットRのタスク実行状況に関わらず、すなわち、ロボットRがタスクを実行中であってもコミュニケーション結果データを取得可能である。
また、行動管理手段210は、シナリオデータ要求信号を生成し、ロボット管理装置3に出力する。
人特定手段220は、人データ記憶部310(図17参照)に記憶された人情報と、対象検知部120によって取得されたタグTのタグ識別番号と、に基づいて、対象検知部によって検知された人(検知対象)が誰であるかを特定する。人データ記憶部310には、その人の名前と、その人固有のタグTのタグ識別番号とが関連付けて記憶されているので、これらのデータと、実行命令信号とを参照することによって、ロボットR近傍にいる人が、タスク実行に関係ある人であるか否かを判定することができる。
さらに、人特定手段220は、移動体抽出部102で抽出された移動体の位置データと、対象検知部120で検知された検知対象の位置データと、に基づいて、カメラC,Cで撮像された移動体が誰であるかを特定する。
移動行動決定手段230は、ロボットRの自律移動の内容を決定するためのものである。
移動経路決定手段231は、タスク実行命令信号と、ロボットRの位置データと、ロボットRの向きデータと、人データと、地図データと、に基づいて、ロボットRの移動経路を決定する。また、画像処理部100、床面検知部130および障害物検知部140のいずれかが障害物を検知した場合には、移動経路決定手段231は、検知した障害物を回避するように移動経路を生成する。
受取/受渡行動決定手段240は、物品運搬作業に伴う把持部71の行動(動作)内容を決定するためのものである。
図17に示すように、ロボット管理装置3は、記憶部300、制御部400および入出力手段500を備えている。制御部400は、入出力手段500を介して、ロボットRとのデータの送受信を行う。
記憶部300は、人データ記憶部310、地図データ記憶部320、ロボットデータ記憶部330、発話データ記憶部340、音声認識データ記憶部350およびシナリオデータ記憶部360を備えている。
人データとしては、人識別番号(ID)、名前、所属、タグ識別番号、通常居場所、机位置、顔画像などに関するデータが含まれる。
ロボットデータとしては、ロボット識別番号、現在位置、バッテリ量、タスク実行状況などに関するデータが含まれる。このうち現在位置データおよびタスク実行状況データは、定期的に更新されている。
タスクの優先度データ「P」は、以下の式(1)によって算出される。
また、「Tsp」は、タスクの開始位置から最も近傍のロボットRまでの移動距離を、ロボットRの平均歩行速度で割った値、すなわち、「最も近傍のロボットRがタスクの開始位置まで移動するのにかかる時間」であり、「n(Tsp)」は、「ロボットRに近傍のタスクを優先して実行させるための重要度」である。「n(Tsp)」の値は、タスク開始位置と、最も近傍のロボットRの位置との距離が小さいほど大きくなる値である。すなわち、「n(Tsp)」は、タスク開始位置の近くにロボットRが位置するほど、タスクの重要度が大きくなるようにはたらく値である。本実施形態では、「Tsp」が所定値以下である場合にのみ、「n(Tsp)」が所定の正の値をとる(その他は0)ものとする。これらの値を算出するための値として、タスクの開始位置はタスクデータ記憶部370に記憶されたタスクデータと、人データ記憶部310に記憶された人データと、に基づいて決められる。また、ロボットRの現在位置は、ロボットデータ記憶部330に記憶されたものを用いる。このようにして算出された「T’pri」は「調整済みタスク重要度」であり、以下、かかる「T’pri」のことを、単に「タスクの重要度」と呼ぶこととする。
また、「Ttime」は、「タスクを実行するのに必要な時間」であり、「(タスク終了予定時刻)−(タスク開始予定時刻)」である。
また、「Cobli」は、「忘却係数」であり、「f(Terr)」の下り勾配、すなわち、優先度データ「P」の下り勾配を決める値である。
タスク開始予定時刻が迫ると(時間余裕「Terr」が正から0に近づくと)、「f(Terr)」が上昇する。そして、「時間余裕」が「タスクを実行するのに必要な時間」以下になると、「f(Terr)」は「1」となる。これは、以下の理由による。
タスクをタスク終了予定時刻までに実行完了するためには、タスク開始予定時刻よりも前にタスクを開始しなければならない。したがって、「f(Terr)」は、タスク開始予定時刻が近づくにつれて大きくなり、Terr=Ttime(すなわち、現在時刻がタスク開始予定時刻と一致したとき)で最大となるように設定されている。
また、式(1)の優先度データ「P」に対し、タスクの重要度「T’pri」よりも時間余裕「Terr」の項の方が重要であるため、f(Terr)として非線形な勾配を採用した。この勾配はTtimeに依存しており、Ttimeが大きいほど勾配が緩やかになるように設定されている。
現在時刻がタスク開始予定時刻とタスク終了予定時刻の間となる場合である。この時間内にタスクを開始しても、タスク終了予定時刻までに終了することはできず、できるだけ早くタスクを開始する必要がある時間帯である。そのため、「f(Terr)」は最大値「1」をとる。
そして、現在時刻がタスク終了予定時刻を過ぎると(時間余裕「Terr」が0より小さくなると)、「f(Terr)」が次第に下降して「0」となり、タスクを忘却する。
ここでスケジュールデータとは、各タスクデータについて、「どのロボットRに、どの実行順位で実行させるか、」を決定するためのデータである。すなわち、スケジュールデータは、実行させるロボットRに関するロボットIDと、実行順位データと、を含んでいる。また、タスクを割り当てた際に、各タスクの開始予定時刻および終了予定時刻が改めて生成されており、これらもスケジュールデータに含まれている。
また、「Wrh」は、「タスク実行中の移動にかかる時間」である。この「Wrh」は、開始位置およびタスク終了位置と、地図データ記憶部320に記憶された地図データと、ロボットRの平均移動速度と、に基づいて算出される。
また、「G(task type)」は、「タスク実行中に、ロボットの来訪者とのコミュニケーション(ジェスチャー、会話など)にかかる時間」である。この「G(task type)」は、タスクの種類(挨拶、受付、案内など)によって予め定められた値が、記憶部300に記憶されている。
実行命令信号生成手段413は、タスクスケジューリング手段412によって生成されたスケジュールデータに基づいて、ロボットRにタスクを実行させるための実行命令信号を生成するものである。
また、データ管理手段420は、ロボットRからのデータ要求信号に基づいて、要求されたデータを記憶部300から読み出し、ロボットRへ出力する。
続いて、本発明の実施形態に係るロボット制御システムAによるロボットRの物品運搬動作について説明する。ここでは、ロボットRAが、「人H1から物品Mを受け取り、人H2に物品Mを受け渡す」といったタスクに関する実行命令信号を受け、物品Mを運搬移動中に人とコミュニケーションを行い、ロボット管理装置3がタスクの再スケジューリングを行う場合を例にとって説明する。
まず、ロボットRAの受取位置への移動について説明する。図19は、本発明の実施形態に係るロボット制御システムによるタスク実行の例を示すフローチャートであり、ロボットRAの受取位置への移動を示すフローチャートである。
まず、ロボットRAは、タスク実行エリアEAに設定されたホームポジションで待機している(ステップS1)。
ロボットRが、ロボット管理装置3から送信された実行命令信号を受信すると(ステップS2でYes)、ロボットRは、ホームポジションから人H1の通常居場所(以下、「通常居場所P1」と記載する。)までの移動を開始する(ステップS3)。そして、人H1の通常居場所P1に到着すると(ステップS4でYes)、ロボットRは移動を中止し、人H1の探索を開始する(ステップS5)。
続いて、ロボットRAの物品運搬移動について説明する。図20および図21は、本発明の実施形態に係るロボット制御システムによるタスク実行の例を示すフローチャートであり、ロボットRAの物品運搬移動および物品受渡を示すフローチャートである。
ステップS8において、物品把持完了となると、ロボットRは、受取位置から、人H2の通常居場所(以下、「通常居場所P2」と記載する。)までの移動を開始する(ステップS21)。
ロボットRAが、画像処理部100、対象検知部120、床面検知部130および障害物検知部140によって、その移動方向に存在する物体を検知する(割り込み検知)(ステップS22)。
ロボットRAが割り込みを検知し(ステップS22でYes)、その割り込みが障害物である場合には(ステップS23で障害物)、ロボットRAは、画像処理部100、対象検知部120および障害物検知部130によって、ロボットRAの周囲に人がいるか否かを検知する(ステップS30)。
周囲に人がいた場合には(ステップS30でYes)、ロボットRAは、「障害物を除去してください」と発話し、周囲にいる人に障害物の除去を依頼する(ステップS31)。そして、所定時間内に障害物が除去された場合には(ステップS32でYes)、ステップS21に戻り、移動を再開する。また、所定時間内に障害物が除去されない場合には、(ステップS32でNo)、ロボットRは、この障害物を回避するように移動経路を再生成(変更)する(ステップS33)。そして、ロボットRAは、ステップS21に戻り、変更した移動経路に基づいて移動を再開する。
)。ここでいう既知人物とは、その人の人データが人データ記憶部310に記憶されていることを指す。
ロボットRAが挨拶してから所定時間経過しても人がどかない場合には(ステップS27でNo)、ロボットRAは、人(以下、人H3と称する)がタスクを依頼しようとしていると判定し、「何か御用ですか」と発話し、コミュニケーション結果取得手段213が、マイクMC,MCおよび音声認識部を介して人の発話に伴う音声データを取得し、取得した音声データをロボット管理装置3に出力する(ステップS28)。なお、本実施形態では、人H3は、位置Cまでの案内といったタスクを依頼したものとする。
ここでは、ロボットRAの実行命令信号がロボットRAに現在実行中の物品運搬を継続させるものであり、ロボットRBの実行命令信号がロボットRBに人H3の案内を実行させるものであるとする。
そして、ロボットRAは、物品置き場B1に物品Mを置くと共に(ステップS48)、物品Mを物品置き場B1に置いた旨を伝える行動報告信号を生成し、ロボット管理装置3および人H2専用の端末5へ出力する(ステップS49)。そして、ロボットRは物品置き場B1からホームポジションまでの移動を行う(ステップS50)。
例えば、ロボット制御システムは、ロボット管理装置に記憶部を備え、ロボットが必要とするデータを適宜送信する構成としたが、ロボットが記憶部を備え、この記憶部に必要なデータを記憶する構成であってもよい。
また、タスクのスケジューリング手法も、前記した手法に限定されない。
画像データをタスクデータ生成手段に送る構成であってもよい。
また、タスクデータ生成手段がロボットの制御部内に設けられる構成であってもよい。
112 音声認識部
211 現在位置データ生成手段
212 実行状況データ生成手段
213 コミュニケーション結果取得手段
220 人特定手段
320 地図データ記憶部
370 タスクデータ記憶部
412 タスクスケジューリング手段
413 実行命令信号生成手段
414 タスクデータ生成手段
A ロボット制御システム
MC マイク
R,RA,RB ロボット
Claims (2)
- 自律移動を行う自律移動手段と、人とのコミュニケーションを行うコミュニケーション手段と、現在位置に関する現在位置データを生成する現在位置データ生成手段と、タスクの実行状況に関する実行状況データを生成する実行状況データ生成手段と、ロボット管理装置との通信を行う通信手段と、を備えたロボットと、
前記ロボットに実行させるタスクに関するタスクデータを記憶するタスクデータ記憶部と、前記タスクデータに基づいて、タスクのスケジューリングを行うタスクスケジューリング手段と、スケジューリング結果に基づいて、前記自律移動ロボットにタスクを実行させる実行命令信号を生成する実行命令信号生成手段と、前記ロボットとの通信を行う通信手段と、を備えたロボット管理装置と、
を備え、前記実行命令信号に基づいて前記ロボットにタスクを実行させるロボット制御システムであって、
前記ロボット管理装置は、前記コミュニケーション手段によるコミュニケーション結果に基づいて、タスクデータを生成するタスクデータ生成手段をさらに備え、
前記タスクスケジューリング手段は、コミュニケーション結果に基づいて新たにタスクデータが生成された場合に、前記ロボットの現在位置データおよび実行状況データに基づいて、タスクの再スケジューリングを行い、
前記実行命令信号生成手段は、再スケジューリング結果に基づいて、実行命令信号の再生成を行い、
前記ロボットがタスクを実行するタスク実行エリアに関する地図データを記憶する地図データ記憶部と、
前記ロボットに設けられた、物品を把持する把持部と、
をさらに備え、
前記ロボットは、前記地図データおよび前記実行命令信号に基づいて、物品を前記把持部によって把持し、運搬し、
前記ロボットは、前記実行命令信号に基づいて、物品を受け渡す人を特定する人特定手段を備え、
前記人特定手段が、所定時間内に物品を受け渡す人を特定できない場合に、前記ロボットは、前記地図データに基づいて、所定の場所に物品を運搬し、この所定の場所に物品を置くとともに、物品を前記所定の場所に置いた旨を伝える行動報告信号を、前記物品を受け渡す人の端末へ出力する
ことを特徴とするロボット制御システム。 - 前記コミュニケーション手段は、周囲の音を集音するマイクと、集音された音から音声を認識する音声認識部と、を備え、
前記タスクデータ生成手段は、前記音声認識部による認識結果に基づいて、タスクデータを生成する
ことを特徴とする請求項1に記載のロボット制御システム。
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