JP7275413B1 - RISK ASSESSMENT SUPPORT DEVICE, RISK ASSESSMENT SUPPORT PROGRAM AND RISK ASSESSMENT SUPPORT METHOD - Google Patents

RISK ASSESSMENT SUPPORT DEVICE, RISK ASSESSMENT SUPPORT PROGRAM AND RISK ASSESSMENT SUPPORT METHOD Download PDF

Info

Publication number
JP7275413B1
JP7275413B1 JP2023500102A JP2023500102A JP7275413B1 JP 7275413 B1 JP7275413 B1 JP 7275413B1 JP 2023500102 A JP2023500102 A JP 2023500102A JP 2023500102 A JP2023500102 A JP 2023500102A JP 7275413 B1 JP7275413 B1 JP 7275413B1
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
robot
risk
information
risk assessment
processing unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2023500102A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JPWO2024024026A5 (en
Inventor
泰憲 櫻本
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Application granted granted Critical
Publication of JP7275413B1 publication Critical patent/JP7275413B1/en
Publication of JPWO2024024026A5 publication Critical patent/JPWO2024024026A5/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Manipulator (AREA)

Abstract

リスクアセスメント支援装置（１Ａ）は、ロボットとロボットの周辺物とのレイアウトに関する情報であるレイアウト情報と、ロボットの制御に関する情報であるロボット制御情報とが入力され、ロボットとロボット以外の装置とを含むロボットシステムが設置される領域の大きさを示す項を含む評価関数に基づいてロボットの位置と装置の位置とロボットの動作との解を算出する算出部と、ロボットシステムのリスクが許容範囲に収まるときの解を示すレイアウト情報およびロボット制御情報を出力する出力処理部（１５）と、を備える。The risk assessment support device (1A) receives input of layout information, which is information relating to the layout of the robot and its surroundings, and robot control information, which is information relating to the control of the robot, and includes robots and devices other than robots. A calculation unit that calculates a solution for the position of the robot, the position of the device, and the motion of the robot based on an evaluation function that includes a term that indicates the size of the area where the robot system is installed, and the risk of the robot system falls within an allowable range. and an output processing unit (15) for outputting layout information indicating a time solution and robot control information.

Description

本開示は、ロボットシステムの設計段階におけるリスクアセスメントを支援するリスクアセスメント支援装置、リスクアセスメント支援プログラムおよびリスクアセスメント支援方法に関する。 The present disclosure relates to a risk assessment support device, a risk assessment support program, and a risk assessment support method that support risk assessment in the design stage of a robot system.

近年、工場等の生産現場にロボットを導入することの需要が高まっている。また、作業効率の観点から、ロボットが、作業員と協働しながら作業を行うことが頻繁に行われている。このような生産現場では、作業員の安全を確保するためにさまざまな工夫が施されている。 In recent years, there has been an increasing demand for introducing robots to production sites such as factories. In addition, from the viewpoint of work efficiency, robots often work in cooperation with workers. At such production sites, various measures are taken to ensure the safety of workers.

特許文献１には、生産ラインといった装置の設計段階におけるリスクアセスメントを支援するリスクアセスメント支援装置が開示されている。特許文献１にかかるリスクアセスメント支援装置は、装置の設備情報に基づいて危険源の同定と危険領域の特定とを行い、危険領域におけるリスクを算出する。また、特許文献１にかかるリスクアセスメント支援装置は、算出されたリスクが許容範囲でないと判断される場合、リスク対策の選定、または、設計の見直しによる設備情報変更を行う。 Patent Literature 1 discloses a risk assessment support device that supports risk assessment in the design stage of a device such as a production line. The risk assessment support device according to Patent Literature 1 identifies a hazard source and a hazard area based on equipment information of the device, and calculates the risk in the hazard area. Further, the risk assessment support device according to Patent Literature 1 selects risk countermeasures or changes equipment information by reviewing the design when it is determined that the calculated risk is not within the allowable range.

特許第６６９８０４２号公報Japanese Patent No. 6698042

ロボットとロボット以外の装置である周辺装置とを含むロボットシステムを生産現場に構築する場合に、できるだけスペースの無駄を少なくすること、すなわちロボットシステム全体の省スペース化が求められる。特許文献１に開示される従来技術によるリスクアセスメントでは、ロボットシステムの省スペース化については考慮されない。このため、従来技術によると、安全確保と省スペース化とを可能とするロボットシステムを設計することが困難であるという問題があった。 When constructing a robot system including a robot and peripheral devices other than the robot at a production site, it is required to reduce waste of space as much as possible, that is, to save space in the entire robot system. The risk assessment according to the prior art disclosed in Patent Document 1 does not consider space saving of the robot system. Therefore, according to the conventional technology, there is a problem that it is difficult to design a robot system that can ensure safety and save space.

本開示は、上記に鑑みてなされたものであって、ロボットシステムにおいて安全確保と省スペース化とを実現するためのリスクアセスメントを可能とするリスクアセスメント支援装置を得ることを目的とする。 The present disclosure has been made in view of the above, and an object thereof is to obtain a risk assessment support device that enables risk assessment for ensuring safety and realizing space saving in a robot system.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかるリスクアセスメント支援装置は、ロボットとロボットの周辺物とのレイアウトに関する情報であるレイアウト情報と、ロボットの制御に関する情報であるロボット制御情報とが入力され、ロボットとロボット以外の装置とを含むロボットシステムが設置される領域の大きさを示す項を含む評価関数に基づいてロボットの位置と装置の位置とロボットの動作との解を算出する算出部と、解がロボットシステムに適用される場合におけるロボットシステムのリスクを抽出するリスクアセスメント処理部と、算出された解を示すレイアウト情報およびロボット制御情報を出力する出力処理部と、を備える。算出部は、抽出されるリスクが許容範囲に収まるときの解を算出する。 In order to solve the above-described problems and achieve the object, the risk assessment support device according to the present disclosure includes layout information, which is information about the layout of the robot and its surroundings, and robot control, which is information about the control of the robot. Based on an evaluation function containing a term indicating the size of an area in which information is input and a robot system including a robot and a device other than the robot is installed, a solution of the position of the robot, the position of the device, and the motion of the robot is calculated. a calculation unit for calculating , a risk assessment processing unit for extracting the risk of the robot system when the solution is applied to the robot system, and an output processing unit for outputting layout information and robot control information indicating the calculated solution. Prepare. The calculation unit calculates a solution when the extracted risk falls within the allowable range.

本開示にかかるリスクアセスメント支援装置は、ロボットシステムにおいて安全確保と省スペース化とを実現するためのリスクアセスメントが可能となるという効果を奏する。 The risk assessment support device according to the present disclosure has the effect of enabling risk assessment for realizing safety assurance and space saving in a robot system.

実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置の構成例を示す図1 is a diagram showing a configuration example of a risk assessment support device according to a first embodiment; FIG. 実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置の動作手順を示すフローチャート4 is a flowchart showing the operation procedure of the risk assessment support device according to the first embodiment; 実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置のリスクアセスメント処理部によるリスクアセスメント処理の手順を示すフローチャート4 is a flowchart showing the procedure of risk assessment processing by the risk assessment processing unit of the risk assessment support device according to the first embodiment; 実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置のリスクアセスメント処理部により実行されるリスク見積りの例について説明するための図FIG. 4 is a diagram for explaining an example of risk estimation executed by a risk assessment processing unit of the risk assessment support device according to the first embodiment; FIG. 実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置のリスク低減処理部によるリスク低減処理の手順を示すフローチャート4 is a flowchart showing the procedure of risk reduction processing by the risk reduction processing unit of the risk assessment support device according to the first embodiment; 実施の形態２にかかるリスクアセスメント支援装置の構成例を示す図The figure which shows the structural example of the risk-assessment support apparatus concerning Embodiment 2. 実施の形態３にかかるリスクアセスメント支援装置の構成例を示す図The figure which shows the structural example of the risk-assessment assistance apparatus concerning Embodiment 3. 実施の形態４にかかるリスクアセスメント支援装置の構成例を示す図The figure which shows the structural example of the risk-assessment assistance apparatus concerning Embodiment 4. 実施の形態１から４にかかる制御回路の構成例を示す図FIG. 4 is a diagram showing a configuration example of a control circuit according to Embodiments 1 to 4;

以下に、実施の形態にかかるリスクアセスメント支援装置、リスクアセスメント支援プログラムおよびリスクアセスメント支援方法を図面に基づいて詳細に説明する。 A risk assessment support device, a risk assessment support program, and a risk assessment support method according to embodiments will be described in detail below with reference to the drawings.

実施の形態１．
図１は、実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置１Ａの構成例を示す図である。リスクアセスメント支援装置１Ａは、ロボットシステムの設計段階におけるリスクアセスメントを支援する。ロボットシステムは、工場等の生産現場に設置される。ロボットシステムは、ロボットと、ロボット以外の装置である周辺装置とを含む。Embodiment 1.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration example of a risk assessment support device 1A according to the first embodiment. The risk assessment support device 1A supports risk assessment in the design stage of the robot system. A robot system is installed at a production site such as a factory. A robot system includes a robot and peripheral devices other than the robot.

図１には、リスクアセスメント支援装置１Ａと、入力装置２と、出力装置３とを示す。入力装置２は、リスクアセスメント支援装置１Ａのユーザによる入力操作を受け付ける。ユーザは、例えば、ロボットシステムを設計する設計者である。入力装置２は、キーボード、タッチパネル、ボタンまたはマウスといった装置である。入力装置２は、入力された情報をリスクアセスメント支援装置１Ａへ送る。 FIG. 1 shows a risk assessment support device 1A, an input device 2, and an output device 3. As shown in FIG. The input device 2 receives an input operation by the user of the risk assessment support device 1A. A user is, for example, a designer who designs a robot system. The input device 2 is a device such as a keyboard, touch panel, button, or mouse. The input device 2 sends the input information to the risk assessment support device 1A.

出力装置３は、リスクアセスメント支援装置１Ａから情報を取得して、取得された情報を出力する。出力装置３は、例えば、情報を表示する表示装置である。表示装置は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）または有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイである。出力装置３は、印刷によって情報を出力するプリンタ等でも良い。 The output device 3 acquires information from the risk assessment support device 1A and outputs the acquired information. The output device 3 is, for example, a display device that displays information. The display device is, for example, an LCD (Liquid Crystal Display) or an organic EL (Electro-Luminescence) display. The output device 3 may be a printer or the like that outputs information by printing.

リスクアセスメント支援装置１Ａは、設備情報入力処理部１０と、レイアウト情報設定部１１と、ロボット制御情報設定部１２と、最適化演算部１３と、残留リスク情報取得部１４と、出力処理部１５とを備える。また、リスクアセスメント支援装置１Ａは、各種情報を記憶する記憶部を備える。記憶部には、ロボットアームデータ、エンドエフェクタデータ、周辺物データ、行動データ、作業環境情報、危険源データベース、および安全関連機器データの各情報が記憶される。図１では、記憶部において記憶される各情報を、模式的に表す。 The risk assessment support device 1A includes a facility information input processing unit 10, a layout information setting unit 11, a robot control information setting unit 12, an optimization calculation unit 13, a residual risk information acquisition unit 14, and an output processing unit 15. Prepare. The risk assessment support device 1A also includes a storage unit that stores various information. The storage unit stores robot arm data, end effector data, peripheral object data, action data, working environment information, hazard database, and safety-related equipment data. FIG. 1 schematically shows each piece of information stored in the storage unit.

ロボットアームデータは、ロボットシステムに含めることが可能な複数のロボットの各々におけるロボットアームについてのデータである。ロボットアームデータは、ロボットアームの構造または動作に関するデータである。ロボットは、複数のアームと、各関節に設けられる駆動部とを備える。関節は、アーム同士の結合点である。駆動部は、関節角度を制御する。ロボットアームデータには、ロボットのＣＡＤ（Computer Aided Design）データ、ロボットの動作自由度、アーム長、動作範囲、アームの最大速度、ロボットの位置繰返し精度、ロボットの駆動方式の情報、ロボットの可搬質量、ロボットの本体質量、ロボットの許容モーメント、または、ロボットの許容イナーシャなどが含まれる。 Robot arm data is data about a robot arm in each of a plurality of robots that can be included in the robot system. Robotic arm data is data relating to the structure or operation of a robotic arm. A robot includes a plurality of arms and a driving unit provided at each joint. Joints are points of attachment between arms. The drive section controls the joint angles. The robot arm data includes CAD (Computer Aided Design) data of the robot, degrees of freedom of robot motion, arm length, motion range, maximum arm speed, robot position repeatability, robot drive system information, robot payload This includes the mass, the body mass of the robot, the allowable moment of the robot, or the allowable inertia of the robot.

エンドエフェクタデータは、ロボットに取り付けられるエンドエフェクタの構造または動作に関するデータである。エンドエフェクタは、物を把持するハンド、ねじ締め機、または、溶接トーチといったツールである。エンドエフェクタデータには、エンドエフェクタのＣＡＤデータ、エンドエフェクタの本体質量、エンドエフェクタの可動箇所の情報、または、エンドエフェクタの可動範囲の情報などが含まれる。 End effector data is data relating to the structure or operation of the end effector attached to the robot. An end effector is a tool such as a gripping hand, a screwdriver, or a welding torch. The end effector data includes CAD data of the end effector, body mass of the end effector, information on movable parts of the end effector, information on the movable range of the end effector, and the like.

周辺物データは、ロボットの周辺に存在する物である周辺物に関するデータである。周辺物には、ロボットシステムに含まれる装置が含まれる。ロボットシステムに含まれる装置である周辺物は、例えば、コンベア、パーツフィダー、または固定治具といった装置である。また、周辺物には、ロボットシステムに含まれる装置以外の物が含まれる。ロボットシステムに含まれる装置以外の周辺物には、ロボットシステムが設置される空間に置かれる物である机、および、ロボットシステムが設置される空間に存在する構造物である、壁、柱、または扉などが含まれる。以下の説明では、周辺物である装置を、周辺装置と称する。周辺装置についての周辺物データには、周辺装置のＣＡＤデータ、周辺装置の本体質量、周辺装置の可動箇所の情報、または、周辺装置の可動範囲の情報などが含まれる。周辺装置以外の周辺物についての周辺物データには、周辺物の位置の情報、または、周辺物が占める範囲の情報などが含まれる。 Peripheral object data is data relating to peripheral objects that are present in the vicinity of the robot. The surroundings include devices included in the robotic system. Peripheral objects, which are devices included in the robot system, are devices such as conveyors, parts feeders, or fixtures, for example. Peripheral objects include objects other than devices included in the robot system. Peripheral objects other than devices included in the robot system include desks, which are objects placed in the space where the robot system is installed, and walls, pillars, or structures that exist in the space where the robot system is installed. Including doors. In the following description, devices that are peripherals will be referred to as peripherals. The peripheral object data of the peripheral device includes CAD data of the peripheral device, the mass of the peripheral device, information on movable parts of the peripheral device, or information on the movable range of the peripheral device. Peripheral object data for peripheral objects other than the peripheral device includes information on the position of the peripheral object, information on the range occupied by the peripheral object, and the like.

行動データは、作業員の動作に関するデータである。行動データは、作業員の動作範囲の情報、作業員の動作速度、または、作業員による組立動作の情報などが含まれる。 The action data is data relating to worker actions. The action data includes information on the worker's motion range, worker's motion speed, or information on the worker's assembly motion.

作業環境情報は、ロボットの周囲において作業を行う作業員に関する情報、または、作業員による作業に関する情報である。作業員に関する情報には、作業の熟練度であるレベルなどが含まれる。作業に関する情報には、作業員の動作範囲の情報、作業内容の情報、作業頻度の情報、または、作業工程の情報などが含まれる。作業頻度の情報は、毎日８時間、または、年に数回といった、作業の頻度についての情報である。作業工程の情報は、ロボットの立上げ、ロボットの運転、または、ロボットの保全などといった、作業の工程を示す情報である。 The work environment information is information about workers who work around the robot, or information about work by workers. The information about the worker includes the level, which is the degree of proficiency in work, and the like. The information on work includes information on the range of motion of the worker, information on work content, information on work frequency, information on work process, and the like. The work frequency information is information on the frequency of work, such as 8 hours every day or several times a year. The work process information is information indicating a work process such as a robot start-up, a robot operation, or a robot maintenance.

危険源データベースは、ロボットに含まれる危険源についてのデータと、装置に含まれる危険源についてのデータとを含む。以下、危険源についてのデータを、危険源データと称する。危険源には、機械的危険源と、電気的危険源と、熱的危険源と、騒音による危険源と、振動による危険源と、放射の危険源と、材料または物質の危険源と、人間工学的危険源と、などが含まれる。 The hazard database contains data about hazards contained in robots and data about hazards contained in equipment. Hereinafter, the data about the hazard will be referred to as hazard data. Hazards include mechanical hazards, electrical hazards, thermal hazards, noise hazards, vibration hazards, radiation hazards, material or substance hazards, human Engineering hazards, and so on.

機械的危険源は、ロボットアームまたはエンドエフェクタといった、動作する部分が該当する。機械的危険源の人体への影響としては、押し潰し、衝撃、巻き込み、または切傷などが挙げられる。電気的危険源は、充電器または接続部といった、接触による感電の可能性がある部分が該当する。熱的危険源は、エンドエフェクタ、エンドエフェクタに関連する設備、またはワークピースといった、高温になる部分であって、接触により火傷の可能性がある部分が該当する。騒音による危険源は、騒音の発生源である。騒音による危険源の人体への影響としては、聴力喪失などが挙げられる。振動による危険源は、振動が起こる部分である。振動による危険源の人体への影響としては、接触による神経障害などが挙げられる。放射の危険源は、各種電磁波を放射する部分である。放射の危険源の人体への影響としては、放射への暴露による目または皮膚の疾患が挙げられる。材料または物質の危険源は、腐食性ガスまたは腐食性粉塵といった、人体に有害な液体または気体が該当する。材料または物質の危険源の人体への影響としては、接触による皮膚疾患、または、吸入疾患などが挙げられる。人間工学的危険源は、人間工学原則の無視による危険源であって、不自然な姿勢を強いること、または過剰な努力を強いることなどが挙げられる。人間工学的危険源の人体への影響としては、人体のうち酷使された部分の疲労が挙げられる。 Mechanical hazards are moving parts such as robotic arms or end effectors. Effects of mechanical hazards on the human body include crushes, impacts, entrapment, or cuts. Electrical hazards are parts that can cause electric shock when touched, such as chargers or connections. A thermal hazard is any part of the end effector, equipment associated with the end effector, or a work piece that becomes hot and can cause burns on contact. A noise hazard is a source of noise. Effects of noise hazards on the human body include hearing loss. A vibration hazard is the part where the vibration occurs. Nerve disorders due to contact are examples of the effects of vibration hazards on the human body. Radiation hazards are parts that emit various electromagnetic waves. Effects of radiation hazards on the human body include eye or skin diseases from exposure to radiation. A material or substance hazard is a liquid or gas that is harmful to the human body, such as corrosive gas or corrosive dust. Effects of materials or substance hazards on the human body include contact skin diseases or inhalation diseases. Ergonomic hazards are hazards due to disregard for ergonomic principles, such as forcing an unnatural posture or forcing excessive effort. The effects of ergonomic hazards on the human body include fatigue in overused parts of the human body.

安全関連機器データは、リスク低減に使用される機器である安全関連機器に関するデータである。安全関連機器には、安全柵、ライトカーテン、またはインターロックスイッチなどがある。安全関連機器データには、安全関連機器のＣＡＤデータ、安全関連機器の本体質量、または、安全関連機器の安全機能のデータなどが含まれる。 Safety-related device data is data related to safety-related devices that are devices used for risk reduction. Safety-related devices include safety fences, light curtains, or interlock switches. The safety-related device data includes CAD data of the safety-related device, body mass of the safety-related device, data of the safety function of the safety-related device, and the like.

ロボットアームデータは、例えば、ロボットの製造メーカ、またはロボットアームの性能等により分類されて保存される。エンドエフェクタデータは、例えば、エンドエフェクタの製造メーカ、エンドエフェクタの種別、またはエンドエフェクタの性能等により分類されて保存される。周辺装置についての周辺物データは、例えば、周辺装置の製造メーカ、周辺装置の種別、または周辺装置の性能等により分類されて保存される。安全関連機器データは、例えば、安全関連機器の製造メーカ、安全関連機器の種別、または安全関連機器の性能等により分類されて保存される。 The robot arm data is classified and saved according to, for example, the manufacturer of the robot or the performance of the robot arm. The end effector data is classified and stored according to, for example, the manufacturer of the end effector, the type of the end effector, or the performance of the end effector. Peripheral object data about peripheral devices are classified and stored according to, for example, the manufacturer of the peripheral device, the type of the peripheral device, or the performance of the peripheral device. The safety-related device data is classified and saved according to, for example, the manufacturer of the safety-related device, the type of the safety-related device, or the performance of the safety-related device.

設備情報入力処理部１０には、ユーザによる入力装置２の操作によって、ロボットシステムの設備情報が入力される。ユーザは、入力装置２の操作によって、ロボットアームデータとエンドエフェクタデータと周辺物データと行動データとの各々から、設備情報に含めるデータを適宜選択する。なお、ロボットアームデータ、エンドエフェクタデータ、周辺物データ、または行動データに所望のデータが無い場合、設備情報入力処理部１０は、ネットワークを通じて、または、リスクアセスメント支援装置１Ａの外部のデータベースから、設備情報に含める新たなデータをダウンロードしても良い。あるいは、ユーザの手入力により、設備情報に含める新たなデータが入力されても良い。 Equipment information of the robot system is input to the equipment information input processing unit 10 by the operation of the input device 2 by the user. By operating the input device 2, the user appropriately selects data to be included in the facility information from each of the robot arm data, the end effector data, the peripheral object data, and the action data. If there is no desired data in the robot arm data, end effector data, peripheral object data, or action data, the facility information input processing unit 10 receives the facility data through the network or from an external database of the risk assessment support device 1A You may download new data to include in the information. Alternatively, new data to be included in the facility information may be input manually by the user.

設備情報入力処理部１０は、入力された設備情報をレイアウト情報設定部１１とロボット制御情報設定部１２とへ出力する。レイアウト情報設定部１１は、入力された設備情報が反映されたレイアウト情報を設定する。レイアウト情報は、ロボットシステムのレイアウトに関する情報である。レイアウト情報には、ロボットアームの情報、エンドエフェクタの情報、周辺物の情報、作業員の位置の情報、および作業員の動作範囲の情報などが含まれる。レイアウト情報設定部１１は、設定されたレイアウト情報を最適化演算部１３へ出力する。 The equipment information input processing unit 10 outputs the input equipment information to the layout information setting unit 11 and the robot control information setting unit 12 . The layout information setting unit 11 sets layout information that reflects the input facility information. Layout information is information about the layout of the robot system. The layout information includes robot arm information, end effector information, peripheral object information, worker position information, worker movement range information, and the like. The layout information setting section 11 outputs the set layout information to the optimization calculation section 13 .

ロボット制御情報設定部１２は、入力された設備情報が反映されたロボット制御情報を設定する。ロボット制御情報は、ロボットの制御に関する情報であって、ロボットの制御を実行する際に用いる動作プログラム等に関する情報である。ロボット制御情報設定部１２は、設備情報に含まれるロボットアームの情報を動作プログラムへ反映させることによってロボット制御情報を設定しても良い。ロボット制御情報設定部１２は、設定されたロボット制御情報を最適化演算部１３へ出力する。また、設備情報入力処理部１０は、入力された設備情報に含まれる行動データを、作業環境情報に反映させる。 The robot control information setting unit 12 sets robot control information that reflects the input facility information. The robot control information is information relating to the control of the robot, and is information relating to an operation program and the like used when executing the control of the robot. The robot control information setting unit 12 may set the robot control information by reflecting the information of the robot arm included in the equipment information in the operation program. The robot control information setting unit 12 outputs the set robot control information to the optimization calculation unit 13 . In addition, the equipment information input processing unit 10 reflects behavior data included in the input equipment information in the work environment information.

リスクアセスメント支援装置１Ａは、最適化演算部１３での演算により、ロボットシステムの各ロボットの位置と、ロボットシステムの各周辺装置の位置と、ロボットシステムの各ロボットの動作とを最適化させる。ここで、ロボットの動作とは、教示位置または動作経路を指す。リスクアセスメント支援装置１Ａは、かかる最適化によって、安全性の確保に加えて、ロボットシステムの省スペース化と、ロボットシステムのサイクルタイムの高速化とを実現させる。 The risk assessment support device 1A optimizes the position of each robot in the robot system, the position of each peripheral device in the robot system, and the motion of each robot in the robot system through calculation in the optimization calculation unit 13 . Here, the motion of the robot refers to a teaching position or motion path. By such optimization, the risk assessment support device 1A realizes space saving of the robot system and speeding up of the cycle time of the robot system in addition to ensuring safety.

最適化演算部１３は、算出部である最適化処理部１６と、リスクアセスメント処理部１７と、リスク低減処理部１８とを備える。最適化処理部１６は、レイアウト情報設定部１１からのレイアウト情報と、ロボット制御情報設定部１２からのロボット制御情報とを取得する。最適化処理部１６は、レイアウト情報とロボット制御情報とが入力され、評価関数に基づいて、ロボットの位置と周辺装置の位置とロボットの動作との解である最適解を算出する。すなわち、最適化処理部１６は、ロボットの位置と周辺装置の位置とロボットの動作との最適化処理を実行する。最適化演算部１３は、算出された最適解をリスクアセスメント処理部１７へ出力する。 The optimization calculation unit 13 includes an optimization processing unit 16 which is a calculation unit, a risk assessment processing unit 17 and a risk reduction processing unit 18 . The optimization processing unit 16 acquires layout information from the layout information setting unit 11 and robot control information from the robot control information setting unit 12 . The optimization processing unit 16 receives the layout information and the robot control information, and calculates an optimum solution of the robot position, the positions of the peripheral devices, and the motion of the robot based on the evaluation function. That is, the optimization processing unit 16 executes optimization processing of the robot position, the positions of the peripheral devices, and the robot motion. The optimization calculator 13 outputs the calculated optimum solution to the risk assessment processor 17 .

リスクアセスメント処理部１７は、算出された最適解がロボットシステムに適用される場合における、ロボットシステムのリスクを抽出する。リスクアセスメント処理部１７は、作業環境情報を取得する。また、リスクアセスメント処理部１７は、危険源データベースから危険源データを取得する。リスクアセスメント処理部１７によるリスク抽出の詳細については後述する。リスクアセスメント処理部１７は、抽出されたリスクについての情報をリスク低減処理部１８へ出力する。 The risk assessment processing unit 17 extracts risks of the robot system when the calculated optimal solution is applied to the robot system. The risk assessment processing unit 17 acquires working environment information. The risk assessment processing unit 17 also acquires risk data from the risk database. Details of risk extraction by the risk assessment processing unit 17 will be described later. The risk assessment processing unit 17 outputs information on the extracted risks to the risk reduction processing unit 18 .

リスク低減処理部１８は、リスクアセスメント処理部１７により抽出されるリスクをリスクの許容範囲に収めるリスク低減が可能か否かを判断するリスク低減処理を実行する。リスク低減処理部１８は、安全関連機器データを取得する。リスク低減処理部１８によるリスク低減処理の詳細については後述する。リスク低減処理部１８は、リスクが許容範囲に収まるときにおける最適解を、レイアウト情報設定部１１とロボット制御情報設定部１２との各々へ出力する。リスク低減処理部１８は、残留リスク情報を残留リスク情報取得部１４へ出力する。残留リスク情報は、リスクが許容範囲に収まるときにおける最適解がロボットシステムに適用される場合においてロボットシステムに残留するリスクについての情報である。 The risk reduction processing unit 18 executes risk reduction processing for determining whether or not the risk extracted by the risk assessment processing unit 17 can be reduced within an allowable range of risk. The risk reduction processing unit 18 acquires safety-related equipment data. Details of the risk reduction processing by the risk reduction processing unit 18 will be described later. The risk reduction processing unit 18 outputs the optimum solution when the risk falls within the allowable range to each of the layout information setting unit 11 and the robot control information setting unit 12 . The risk reduction processing section 18 outputs the residual risk information to the residual risk information acquisition section 14 . The residual risk information is information about the risk remaining in the robot system when the optimum solution is applied to the robot system when the risk falls within the allowable range.

レイアウト情報設定部１１は、リスク低減処理部１８から取得された最適解を示すロボットシステムのレイアウト情報を出力処理部１５へ出力する。ロボット制御情報設定部１２は、リスク低減処理部１８から取得された最適解を示すロボット制御情報を出力処理部１５へ出力する。残留リスク情報取得部１４は、リスク低減処理部１８から残留リスク情報を取得し、残留リスク情報を出力処理部１５へ出力する。 The layout information setting unit 11 outputs the layout information of the robot system indicating the optimum solution acquired from the risk reduction processing unit 18 to the output processing unit 15 . The robot control information setting unit 12 outputs the robot control information indicating the optimum solution acquired from the risk reduction processing unit 18 to the output processing unit 15 . The residual risk information acquisition unit 14 acquires residual risk information from the risk reduction processing unit 18 and outputs the residual risk information to the output processing unit 15 .

出力処理部１５は、レイアウト情報設定部１１から取得されたレイアウト情報と、ロボット制御情報設定部１２から取得されたロボット制御情報とを出力装置３へ出力する。すなわち、出力処理部１５は、ロボットシステムのリスクがリスクの許容範囲に収まるときの最適解を示すレイアウト情報およびロボット制御情報を出力する。また、出力処理部１５は、残留リスク情報取得部１４から取得された残留リスク情報を出力装置３へ出力する。出力装置３は、レイアウト情報とロボット制御情報と残留リスク情報とを出力する。 The output processing unit 15 outputs the layout information acquired from the layout information setting unit 11 and the robot control information acquired from the robot control information setting unit 12 to the output device 3 . That is, the output processing unit 15 outputs layout information and robot control information indicating the optimum solution when the risk of the robot system falls within the risk tolerance range. The output processing unit 15 also outputs the residual risk information acquired from the residual risk information acquisition unit 14 to the output device 3 . The output device 3 outputs layout information, robot control information, and residual risk information.

次に、リスクアセスメント支援装置１Ａの動作について説明する。図２は、実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置１Ａの動作手順を示すフローチャートである。 Next, the operation of the risk assessment support device 1A will be described. FIG. 2 is a flow chart showing the operation procedure of the risk assessment support device 1A according to the first embodiment.

ステップＳ１において、リスクアセスメント支援装置１Ａは、設備情報入力処理部１０へロボットシステムの設備情報が入力されたか否かを判断する。ロボットシステムの設備情報が入力されていない場合（ステップＳ１，Ｎｏ）、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ステップＳ１を繰り返す。ロボットシステムの設備情報が入力された場合（ステップＳ１，Ｙｅｓ）、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ステップＳ２へ手順を進める。 In step S<b>1 , the risk assessment support device 1</b>A determines whether the facility information of the robot system has been input to the facility information input processing section 10 . If the equipment information of the robot system has not been input (step S1, No), the risk assessment support device 1A repeats step S1. When the equipment information of the robot system is input (step S1, Yes), the risk assessment support device 1A advances the procedure to step S2.

ステップＳ２において、リスクアセスメント支援装置１Ａは、レイアウト情報とロボット制御情報とを設定する。リスクアセスメント支援装置１Ａは、レイアウト情報設定部１１によって、ステップＳ１において入力された設備情報が反映されたレイアウト情報を設定する。リスクアセスメント支援装置１Ａは、ロボット制御情報設定部１２によって、ステップＳ１において入力された設備情報が反映されたロボット制御情報を設定する。設備情報入力処理部１０は、入力された設備情報に含まれる行動データを、作業環境情報に反映させる。 In step S2, the risk assessment support device 1A sets layout information and robot control information. The risk assessment support device 1A uses the layout information setting unit 11 to set layout information that reflects the facility information input in step S1. The risk assessment support device 1A uses the robot control information setting unit 12 to set robot control information that reflects the facility information input in step S1. The equipment information input processing unit 10 reflects behavior data included in the input equipment information in the work environment information.

最適化処理部１６は、ステップＳ２において設定されたレイアウト情報およびロボット制御情報を取得する。ステップＳ３において、最適化処理部１６は、ロボットの位置と周辺装置の位置とロボットの動作との最適解を算出する。 The optimization processing unit 16 acquires the layout information and robot control information set in step S2. In step S3, the optimization processing unit 16 calculates the optimum solution for the robot position, the positions of the peripheral devices, and the robot motion.

最適化処理部１６は、次の式（１）により、ロボットの位置と周辺装置の位置とロボットの動作との最適解であるｘ＾を求める。 The optimization processing unit 16 obtains x̂, which is the optimum solution for the robot position, the positions of the peripheral devices, and the motion of the robot, using the following equation (1).

Figure 0007275413000001
Figure 0007275413000001

ここで、集合Ａは、ロボットシステムに含まれる各ロボットの配置可能な位置と、ロボットシステムに含まれる各周辺装置の配置可能な位置と、ロボットシステムに含まれる各ロボットの制御可能な動作との全てを含む。ｆ（ｘ）は、評価関数である。 Here, the set A is the position where each robot included in the robot system can be placed, the position where each peripheral device included in the robot system can be placed, and the controllable motion of each robot included in the robot system. All inclusive. f(x) is an evaluation function.

評価関数ｆ（ｘ）は、例えば次の式（２）により表される。
ｆ（ｘ）＝ｆ1（ｘ）＋ｆ2（ｘ） ・・・（２）The evaluation function f(x) is expressed, for example, by the following equation (2).
f(x)= f1 (x)+ f2 (x) (2)

評価関数ｆ（ｘ）に含まれる第１項であるｆ1（ｘ）は、ロボットシステムのサイクルタイムを表す項である。評価関数ｆ（ｘ）に含まれる第２項であるｆ2（ｘ）は、ロボットと周辺装置とを含むロボットシステム全体の面積である設備面積を表す項である。このように、評価関数ｆ（ｘ）は、ロボットシステムの稼働率を示す項であるｆ1（ｘ）と、ロボットシステムが設置される領域の大きさを示す項であるｆ2（ｘ）とを含む。The first term f 1 (x) included in the evaluation function f(x) is a term representing the cycle time of the robot system. The second term f 2 (x) included in the evaluation function f(x) is a term representing the facility area, which is the area of the entire robot system including the robot and peripheral devices. In this way, the evaluation function f(x) consists of f 1 (x), which is a term indicating the operating rate of the robot system, and f 2 (x), which is a term indicating the size of the area where the robot system is installed. including.

なお、ｆ2（ｘ）は、設備面積の代わりに、ロボットシステムが設置される空間の体積を示す項でも良い。すなわち、ｆ2（ｘ）は、ロボットシステムが設置される領域について、３次元方向の各々の長さを要素に含む項でも良い。この場合も、ｆ2（ｘ）は、ロボットシステムが設置される領域の大きさを示す項である。なお、最適化処理の方法としては、総当たり法、勾配法、または遺伝的アルゴリズムといった方法を適用できる。Note that f 2 (x) may be a term indicating the volume of the space in which the robot system is installed instead of the facility area. That is, f 2 (x) may be a term that includes, as elements, the lengths of the three-dimensional directions of the area where the robot system is installed. Also in this case, f 2 (x) is a term indicating the size of the area in which the robot system is installed. As the optimization processing method, a method such as a brute force method, a gradient method, or a genetic algorithm can be applied.

ステップＳ４において、リスクアセスメント処理部１７は、リスクアセスメント処理を実行する。リスクアセスメント処理部１７は、算出されたｘ＾が、ロボットの位置と周辺装置の位置とロボットの動作とに適用される場合におけるリスクを算出する。 In step S4, the risk assessment processing unit 17 executes risk assessment processing. The risk assessment processing unit 17 calculates the risk when the calculated x̂ is applied to the position of the robot, the position of the peripheral device, and the motion of the robot.

ここで、リスクアセスメント処理部１７によるリスクアセスメント処理の詳細について説明する。図３は、実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置１Ａのリスクアセスメント処理部１７によるリスクアセスメント処理の手順を示すフローチャートである。 Here, the details of the risk assessment processing by the risk assessment processing unit 17 will be described. FIG. 3 is a flowchart showing a procedure of risk assessment processing by the risk assessment processing unit 17 of the risk assessment support device 1A according to the first embodiment.

リスクアセスメント処理部１７は、作業環境情報と危険源データとを取得する。ステップＳ１１において、リスクアセスメント処理部１７は、危険源を同定して危険領域を特定する。リスクアセスメント処理部１７は、作業環境情報と危険源データとに基づいて危険源を同定する。 The risk assessment processing unit 17 acquires work environment information and risk source data. In step S11, the risk assessment processing unit 17 identifies a risk source and specifies a risk area. The risk assessment processing unit 17 identifies hazards based on the work environment information and the hazard data.

例えば、リスクアセスメント処理部１７は、ロボットアーム、エンドエフェクタ、および、周辺装置であるコンベアといった、駆動源を有する要素を危険源として同定する。また、リスクアセスメント処理部１７は、危険源の動作範囲と作業員の動作範囲との重なりの有無を判断する。リスクアセスメント処理部１７は、危険源の動作範囲と作業員の動作範囲とが重なる領域を、危険領域と判断する。リスクアセスメント処理部１７は、危険源同士の間に人体が挟み込まれるおそれがあるか否かを、危険源の動作範囲から判断する。リスクアセスメント処理部１７は、危険源と、机、壁、柱、または扉といった周辺物との間に人体が挟み込まれるおそれがあるか否かを、危険源の動作範囲から判断する。リスクアセスメント処理部１７は、人体が挟み込まれるおそれがある領域を、危険領域と判断する。なお、ここで説明する危険源の同定と危険領域の特定との方法は一例である。リスクアセスメント処理部１７は、作業環境情報と危険源データとに基づいて、任意の方法により、危険源を同定し危険領域を特定することができる。 For example, the risk assessment processing unit 17 identifies elements having drive sources such as robot arms, end effectors, and conveyors as peripheral devices as hazards. In addition, the risk assessment processing unit 17 determines whether or not there is overlap between the operating range of the hazard source and the operating range of the worker. The risk assessment processing unit 17 determines an area where the operating range of the hazard source and the operating range of the worker overlap as a dangerous area. The risk assessment processing unit 17 determines whether or not there is a possibility that a human body may be caught between the hazards, from the operating ranges of the hazards. The risk assessment processing unit 17 determines whether or not there is a risk of a human body being caught between the hazard and surrounding objects such as desks, walls, pillars, or doors, based on the motion range of the hazard. The risk assessment processing unit 17 determines an area where a human body may be caught as a dangerous area. It should be noted that the method of identifying a danger source and specifying a danger area described here is an example. The risk assessment processing unit 17 can identify the hazard and specify the hazard area by any method based on the work environment information and the hazard data.

次に、リスクアセスメント処理部１７は、ステップＳ１２において、リスク見積りを実行する。リスクアセスメント処理部１７は、ステップＳ１１において同定された危険源とステップＳ１１において特定された危険領域とについて、起こり得る危険事象をリスク見積りによって特定する。また、リスクアセスメント処理部１７は、起こり得る危険事象に伴って生じ得る人体の障害を特定する。 Next, the risk assessment processing unit 17 executes risk estimation in step S12. The risk assessment processing unit 17 identifies possible dangerous events by risk estimation for the dangerous sources identified in step S11 and the dangerous areas identified in step S11. In addition, the risk assessment processing unit 17 identifies possible injuries to the human body associated with possible dangerous events.

例えば、作業員の動作範囲とロボットアームの動作範囲とが重なる場合、危険事象として「ロボットアームとの衝突」が挙げられる。作業員の動作範囲である領域とロボットアームの動作範囲である領域との間の距離が規定の間隔よりも狭い場合も、作業員がロボットアームと衝突する可能性がある。この場合も、危険事象として「ロボットアームとの衝突」が挙げられる。ロボットアームの動作範囲と周辺物との距離が規定の間隔よりも狭い場合は、危険事象として、「ロボットアームと周辺物との間での挟み込み」が挙げられる。危険事象が「ロボットアームとの衝突」である場合における障害としては、「打撲または骨折」が挙げられる。危険事象が「ロボットアームと周辺物との間での挟み込み」である場合における障害としては、「骨折以上の重傷」が挙げられる。リスクアセスメント処理部１７は、これらの危険事象とこれらの障害とを、危険源データに基づいて決定する。リスクアセスメント処理部１７は、例えば、障害の大きさ、暴露頻度、および危害の回避可能性といった要素の使用により、リスク見積りを実行する。 For example, when the working range of the worker and the working range of the robot arm overlap, "collision with the robot arm" can be cited as a dangerous event. The worker may also collide with the robot arm if the distance between the worker's motion range area and the robot arm's motion range area is narrower than the specified interval. In this case, too, a "collision with a robot arm" can be mentioned as a dangerous event. If the distance between the operating range of the robot arm and the surrounding object is narrower than the specified distance, "caught between the robot arm and the surrounding object" can be cited as a dangerous event. When the dangerous event is a "collision with a robot arm", the injury includes a "bruise or fracture". When the dangerous event is "caught between the robot arm and surrounding objects", the obstacles include "severe injury beyond bone fracture". The risk assessment processing unit 17 determines these dangerous events and these failures based on the hazard data. The risk assessment process 17 performs risk estimation through the use of factors such as hazard magnitude, exposure frequency, and avoidability of harm.

リスクアセスメント処理部１７は、リスク見積りの方法として任意の方法を適用できる。リスク見積りの方法としては、樹形図を使用するリスクグラフ法、表を使用するリスクマトリクス法、値の加算および値の乗算を行う数値採点法、または、これらを組み合わせたハイブリッドツール法などが挙げられる。 The risk assessment processing unit 17 can apply any method as a method of risk estimation. Risk estimation methods include the risk graph method using a tree diagram, the risk matrix method using a table, the numerical scoring method using value addition and value multiplication, or a hybrid tool method that combines these. be done.

ここで、リスク見積りの方法の一例であるリスクグラフ法を適用してリスク見積りを実行する例を説明する。図４は、実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置１Ａのリスクアセスメント処理部１７により実行されるリスク見積りの例について説明するための図である。図４には、リスクグラフ法において使用される樹形図の例を示す。 Here, an example of executing risk estimation by applying the risk graph method, which is an example of the risk estimation method, will be described. FIG. 4 is a diagram for explaining an example of risk estimation executed by the risk assessment processing unit 17 of the risk assessment support device 1A according to the first embodiment. FIG. 4 shows an example of a tree diagram used in the risk graph method.

ここでは、障害の大きさ、暴露頻度、および回避可能性に基づいてリスク見積りを実行する例を示す。なお、リスク見積りに使用される要素は、実施の形態１で説明する要素に限られず任意であるものとする。障害の大きさは、「軽度」と「重度」との２つのうちの１つが選択される。暴露頻度は、「低」、「中」、および「高」の３つのうちの１つが選択される。回避可能性は、「可能」と「不可能」との２つのうちの１つが選択される。障害の大きさ、暴露頻度、および回避可能性の各々の選択によって、図４に示すように、リスクレベルが、リスクレベル「１」からリスクレベル「６」までのうちのいずれに該当するかが判定される。リスクレベルは、危害の程度を表す。リスクレベル「１」は、６つのリスクレベルのうち危害の程度が最も軽い。リスクレベル「６」は、６つのリスクレベルのうち危害の程度が最も重い。リスクアセスメント処理部１７は、リスクレベルがリスクレベル「１」からリスクレベル「６」までのいずれに該当するかを判定することにより、リスク見積りを実行する。ここでは、危害の程度をリスクレベル「１」からリスクレベル「６」までの６つにより表すこととしたが、リスクレベルの数は任意であるものとする。 Here is an example of performing risk estimation based on hazard magnitude, exposure frequency, and avoidability. Elements used for risk estimation are not limited to the elements described in the first embodiment, and are arbitrary. One of two magnitudes of impairment is selected: "mild" and "severe." One of three exposure frequencies is selected: "low", "medium", and "high". Avoidability is selected as one of two possibilities: "possible" and "impossible". As shown in FIG. 4, the risk level corresponds to any of the risk level "1" to the risk level "6" depending on the selection of each of the degree of injury, exposure frequency, and avoidance possibility. be judged. Risk level represents the degree of harm. Risk level "1" is the least harmful of the six risk levels. Risk level "6" is the most severe of the six risk levels. The risk assessment processing unit 17 executes risk estimation by determining to which of the risk levels "1" to "6" the risk level corresponds. Here, the degree of damage is represented by six levels from risk level "1" to risk level "6", but the number of risk levels is arbitrary.

次に、リスクアセスメント処理部１７は、ステップＳ１３において、リスク評価を実行する。ここでは、リスクアセスメント処理部１７は、ステップＳ１２におけるリスク見積りの結果であるリスクが許容可能なリスクか否かを評価する。リスクアセスメント処理部１７は、リスク見積りの結果であるリスクレベルの判定結果を閾値と比較することにより、リスクを評価する。例えば、リスクレベルを示す値が閾値以下である場合、リスクアセスメント処理部１７は、リスクは許容可能なリスクであるものと評価する。一方、リスクレベルを示す値が閾値よりも大きい場合、リスクアセスメント処理部１７は、リスクは許容不可能なリスクであるものと評価する。ステップＳ１３を終えることにより、リスクアセスメント処理部１７は、図３に示す手順によるリスクアセスメント処理を終了する。 Next, the risk assessment processing unit 17 executes risk assessment in step S13. Here, the risk assessment processing unit 17 evaluates whether or not the risk resulting from the risk estimation in step S12 is an allowable risk. The risk assessment processing unit 17 evaluates risk by comparing the risk level determination result, which is the result of risk estimation, with a threshold. For example, when the value indicating the risk level is equal to or less than the threshold, the risk assessment processing unit 17 evaluates the risk as an allowable risk. On the other hand, if the value indicating the risk level is greater than the threshold, the risk assessment processing unit 17 evaluates the risk as an unacceptable risk. By ending step S13, the risk assessment processing unit 17 ends the risk assessment process according to the procedure shown in FIG.

図２に示すステップＳ５において、リスクアセスメント処理部１７は、ステップＳ１２におけるリスク見積りにより抽出されたリスクは許容可能なリスクであるか否かを判断する。リスクアセスメント処理部１７は、ステップＳ１３におけるリスク評価の結果を基に、リスクが許容可能なリスクであるか否かを判断する。リスクが許容可能なリスクである場合（ステップＳ５，Ｙｅｓ）、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ステップＳ９へ手順を進める。一方、リスクが許容不可能なリスクである場合（ステップＳ５，Ｎｏ）、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ステップＳ６へ手順を進める。リスクアセスメント処理部１７は、リスクが許容不可能なリスクである場合、許容不可能なリスクと評価されたリスクについてのリスク低減処理をリスク低減処理部１８へ指示する。 In step S5 shown in FIG. 2, the risk assessment processing unit 17 determines whether or not the risks extracted by the risk estimation in step S12 are allowable risks. The risk assessment processing unit 17 determines whether or not the risk is an allowable risk based on the result of the risk assessment in step S13. If the risk is an allowable risk (step S5, Yes), the risk assessment support device 1A advances the procedure to step S9. On the other hand, if the risk is an unacceptable risk (step S5, No), the risk assessment support device 1A advances the procedure to step S6. If the risk is an unacceptable risk, the risk assessment processing unit 17 instructs the risk reduction processing unit 18 to perform risk reduction processing for the risk evaluated as an unacceptable risk.

ステップＳ６において、リスク低減処理部１８は、ステップＳ５において許容不可能と判断されたリスクについて、リスク低減が可能か否かを判断する。リスク低減処理部１８は、安全関連機器データを取得する。リスク低減処理部１８は、安全関連機器の使用によるリスク低減が可能か否かを、安全関連機器データに基づいて判断する。 In step S6, the risk reduction processing unit 18 determines whether or not the risk determined to be unacceptable in step S5 can be reduced. The risk reduction processing unit 18 acquires safety-related equipment data. The risk reduction processing unit 18 determines whether risk can be reduced by using safety-related equipment based on the safety-related equipment data.

ここで、リスク低減処理部１８によるリスク低減処理の詳細について説明する。図５は、実施の形態１にかかるリスクアセスメント支援装置１Ａのリスク低減処理部１８によるリスク低減処理の手順を示すフローチャートである。 Here, the details of the risk reduction processing by the risk reduction processing unit 18 will be described. FIG. 5 is a flowchart showing a procedure of risk reduction processing by the risk reduction processing unit 18 of the risk assessment support device 1A according to the first embodiment.

ステップＳ２１において、リスク低減処理部１８は、安全関連機器データに基づいて、安全防護および付加保護方策によるリスク低減が可能であるか否かを判断する。リスク低減処理部１８は、安全防護方策として、例えば、安全柵により作業員と危険源とを空間的に分けることで、リスク低減が可能であるか否かを判断する。リスク低減処理部１８は、安全防護方策として、例えば、保護装置であるライトカーテンにより危険領域へ作業員が進入したことを検知した場合に危険源を停止または減速させることで、リスク低減が可能であるか否かを判断する。リスク低減処理部１８は、付加保護方策として、例えば、インターロックにより危険源を停止させることで、リスク低減が可能であるか否かを判断する。リスク低減が可能であると判断した場合（ステップＳ２１，Ｙｅｓ）、リスク低減処理部１８は、ステップＳ２３へ手順を進める。一方、リスク低減が不可能であると判断した場合（ステップＳ２１，Ｎｏ）、リスク低減処理部１８は、ステップＳ２２へ手順を進める。 In step S21, the risk reduction processing unit 18 determines whether or not the risk can be reduced by safety protection and additional protection measures based on the safety-related equipment data. The risk reduction processing unit 18 determines whether or not the risk can be reduced by, for example, spatially separating the worker and the danger source with a safety fence as a safety protection measure. As a safety protection measure, the risk reduction processing unit 18 stops or decelerates the danger source when detecting that a worker has entered a dangerous area by means of a light curtain, which is a protection device, thereby reducing the risk. determine whether there is The risk reduction processing unit 18 determines whether or not the risk can be reduced by, for example, stopping the source of danger with an interlock as an additional protective measure. If it is determined that the risk can be reduced (step S21, Yes), the risk reduction processing unit 18 advances the procedure to step S23. On the other hand, when it is determined that risk reduction is impossible (step S21, No), the risk reduction processing unit 18 advances the procedure to step S22.

ステップＳ２２において、リスク低減処理部１８は、作業員が方策を適切に実施した場合にリスク低減が可能であるか否かを、使用上の情報に基づいて判断する。リスク低減が可能であると判断した場合（ステップＳ２２，Ｙｅｓ）、リスク低減処理部１８は、ステップＳ２３へ手順を進める。一方、リスク低減が不可能であると判断した場合（ステップＳ２２，Ｎｏ）、リスク低減処理部１８は、ステップＳ２４へ手順を進める。 In step S22, the risk reduction processing unit 18 determines whether or not the risk can be reduced when the worker properly implements the measures, based on the usage information. If it is determined that the risk can be reduced (step S22, Yes), the risk reduction processing unit 18 advances the procedure to step S23. On the other hand, if it is determined that risk reduction is impossible (step S22, No), the risk reduction processing unit 18 advances the procedure to step S24.

ステップＳ２３では、リスク低減処理部１８は、リスク低減は可能と判断する。ステップＳ２４では、リスク低減処理部１８は、リスク低減は不可能と判断する。ステップＳ２３またはステップＳ２４を終えると、リスク低減処理部１８は、図５に示す手順によるリスク低減処理を終了する。 In step S23, the risk reduction processing unit 18 determines that risk reduction is possible. In step S24, the risk reduction processing unit 18 determines that risk reduction is impossible. After completing step S23 or step S24, the risk reduction processing unit 18 ends the risk reduction processing according to the procedure shown in FIG.

ステップＳ６は、ステップＳ２１からステップＳ２４によるリスク低減処理によりリスク低減が可能か否かを判断する手順とする。リスク低減が可能と判断した場合（ステップＳ６，Ｙｅｓ）、リスク低減処理部１８は、リスク低減が実行された場合におけるリスクアセスメント処理を、リスクアセスメント処理部１７へ指示する。リスクアセスメント支援装置１Ａは、ステップＳ７へ手順を進める。一方、リスク低減が不可能と判断した場合（ステップＳ６，Ｎｏ）、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ステップＳ３へ手順を戻す。リスクアセスメント支援装置１Ａは、最適化処理部１６による最適化処理を再度実行する。最適化処理部１６は、既に算出された最適解ｘ＾を除いた集合Ａ’から、新たな最適解を算出する。 Step S6 is a procedure for determining whether or not the risk can be reduced by the risk reduction processing from step S21 to step S24. When it is determined that the risk can be reduced (step S6, Yes), the risk reduction processing unit 18 instructs the risk assessment processing unit 17 to perform risk assessment processing when risk reduction is executed. The risk assessment support device 1A advances the procedure to step S7. On the other hand, when it is determined that the risk cannot be reduced (step S6, No), the risk assessment support device 1A returns the procedure to step S3. The risk assessment support device 1A executes the optimization processing by the optimization processing unit 16 again. The optimization processing unit 16 calculates a new optimum solution from the set A' excluding the already calculated optimum solution x̂.

ステップＳ７において、リスクアセスメント処理部１７は、再度、リスクアセスメント処理を実行する。ステップＳ８において、リスクアセスメント処理部１７は、リスク見積りにより抽出されたリスクは許容可能なリスクであるか否かを判断する。リスクが許容可能なリスクである場合（ステップＳ８，Ｙｅｓ）、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ステップＳ９へ手順を進める。一方、リスクが許容不可能なリスクである場合（ステップＳ８，Ｎｏ）、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ステップＳ３へ手順を戻す。リスクアセスメント支援装置１Ａは、最適化処理部１６による最適化処理を再度実行する。最適化処理部１６は、既に算出された最適解ｘ＾を除いた集合Ａ’から、新たな最適解を算出する。 In step S7, the risk assessment processing unit 17 executes risk assessment processing again. In step S8, the risk assessment processing unit 17 determines whether or not the risks extracted by the risk estimation are allowable risks. If the risk is an allowable risk (step S8, Yes), the risk assessment support device 1A advances the procedure to step S9. On the other hand, if the risk is an unacceptable risk (step S8, No), the risk assessment support device 1A returns the procedure to step S3. The risk assessment support device 1A executes the optimization processing by the optimization processing unit 16 again. The optimization processing unit 16 calculates a new optimum solution from the set A' excluding the already calculated optimum solution x̂.

リスクアセスメント支援装置１Ａは、ステップＳ５またはステップＳ８により、抽出されたリスクが許容可能なリスクであると判断されるまで、ステップＳ３からステップＳ８までの手順を繰り返す。レイアウト情報設定部１１とロボット制御情報設定部１２との各々は、リスクが許容範囲に収まるときにおける最適解をリスク低減処理部１８から取得する。レイアウト情報設定部１１は、リスク低減処理部１８から取得された最適解を示すレイアウト情報を出力処理部１５へ出力する。ロボット制御情報設定部１２は、リスク低減処理部１８から取得された最適解を示すロボット制御情報を出力処理部１５へ出力する。リスク低減処理部１８は、残留リスク情報を残留リスク情報取得部１４へ出力する。残留リスク情報取得部１４は、リスク低減処理部１８から残留リスク情報を取得し、残留リスク情報を出力処理部１５へ出力する。 The risk assessment support device 1A repeats the procedure from step S3 to step S8 until it is determined in step S5 or step S8 that the extracted risk is an allowable risk. Each of the layout information setting unit 11 and the robot control information setting unit 12 acquires the optimum solution from the risk reduction processing unit 18 when the risk falls within the allowable range. The layout information setting unit 11 outputs layout information indicating the optimum solution acquired from the risk reduction processing unit 18 to the output processing unit 15 . The robot control information setting unit 12 outputs the robot control information indicating the optimum solution acquired from the risk reduction processing unit 18 to the output processing unit 15 . The risk reduction processing section 18 outputs the residual risk information to the residual risk information acquisition section 14 . The residual risk information acquisition unit 14 acquires residual risk information from the risk reduction processing unit 18 and outputs the residual risk information to the output processing unit 15 .

ステップＳ９において、出力処理部１５は、レイアウト情報とロボット制御情報と残留リスク情報とを出力装置３へ出力する。以上により、リスクアセスメント支援装置１Ａは、図２に示す手順による動作を終了する。 In step S<b>9 , the output processing section 15 outputs the layout information, the robot control information and the residual risk information to the output device 3 . With the above, the risk assessment support device 1A ends the operation according to the procedure shown in FIG.

実施の形態１によると、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ロボットシステムが設置される領域の大きさを示す項を含む評価関数に基づいてロボットの位置と周辺装置の位置とロボットの動作との解を算出し、ロボットシステムのリスクが許容範囲に収まるときの解を示すレイアウト情報およびロボット制御情報を出力する。以上により、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ロボットシステムにおいて安全確保と省スペース化とを実現するためのリスクアセスメントが可能となるという効果を奏する。また、評価関数に、ロボットシステムの稼働率を示す項がさらに含まれることによって、リスクアセスメント支援装置１Ａは、ロボットシステムの高稼働率化を実現するためのリスクアセスメントが可能となる。 According to the first embodiment, the risk assessment support device 1A finds a solution of the position of the robot, the positions of the peripheral devices, and the motion of the robot based on the evaluation function including the term indicating the size of the area in which the robot system is installed. Layout information and robot control information indicating a solution when the risk of the robot system is within the allowable range are output. As described above, the risk assessment support device 1A has the effect of enabling risk assessment for realizing safety assurance and space saving in a robot system. In addition, since the evaluation function further includes a term indicating the operating rate of the robot system, the risk assessment support device 1A can perform risk assessment for realizing a high operating rate of the robot system.

実施の形態２．
図６は、実施の形態２にかかるリスクアセスメント支援装置１Ｂの構成例を示す図である。リスクアセスメント支援装置１Ｂは、図１に示すリスクアセスメント支援装置１Ａと同様の構成と、動作認識処理部１９とを備える。実施の形態２では、上記の実施の形態１と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１とは異なる構成について主に説明する。Embodiment 2.
FIG. 6 is a diagram showing a configuration example of a risk assessment support device 1B according to the second embodiment. The risk assessment support device 1B has the same configuration as the risk assessment support device 1A shown in FIG. In the second embodiment, the same reference numerals are assigned to the same components as in the first embodiment, and the configuration different from the first embodiment will be mainly described.

図６には、リスクアセスメント支援装置１Ｂと、入力装置２と、出力装置３と、ビジョンセンサ４とを示す。ビジョンセンサ４は、ロボットシステムと作業員とを撮影する。ビジョンセンサ４は、２次元センサおよび３次元センサのどちらでも良い。ビジョンセンサ４は、撮影により取り込まれた画像をリスクアセスメント支援装置１Ｂへ出力する。画像は、静止画と動画とのどちらでも良い。 FIG. 6 shows a risk assessment support device 1B, an input device 2, an output device 3, and a vision sensor 4. As shown in FIG. A vision sensor 4 photographs the robot system and the worker. Vision sensor 4 may be either a two-dimensional sensor or a three-dimensional sensor. The vision sensor 4 outputs the captured image to the risk assessment support device 1B. The image may be either a still image or a moving image.

動作認識処理部１９は、ビジョンセンサ４によって取り込まれた画像を取得する。動作認識処理部１９は、ロボットシステムと作業員とを写した当該画像に基づいて作業員の動作を認識する処理を実行する。動作認識処理部１９は、ロボットシステムの各ロボットの動作範囲と、ロボットシステムの各周辺装置の動作範囲と、作業員の動作範囲とを、当該画像から認識する。 The action recognition processing section 19 acquires the image captured by the vision sensor 4 . The motion recognition processing unit 19 executes processing for recognizing the motion of the worker based on the image of the robot system and the worker. The motion recognition processing unit 19 recognizes the motion range of each robot of the robot system, the motion range of each peripheral device of the robot system, and the motion range of the worker from the image.

また、動作認識処理部１９は、作業員が写されている画像から、作業員の人体部位を検出する。人体部位は、頭、胴体、上腕、前腕、手、大腿、下腿、および足などである。動作認識処理部１９は、検出された人体部位を基に、作業員の作業内容を認識する。認識される作業内容には、動作範囲と、動作速度と、組立動作などといった内容が含まれる。動作認識処理部１９は、認識された作業内容を基に、作業員の動作に関するデータを生成する。動作認識処理部１９によって生成されたデータは、作業環境情報として、リスクアセスメント支援装置１Ｂ内の記憶部に記憶される。図６では、記憶部において記憶される各情報を、模式的に表す。 Further, the action recognition processing unit 19 detects the human body part of the worker from the image of the worker. Body parts include the head, torso, upper arms, forearms, hands, thighs, lower legs, and feet. The action recognition processing unit 19 recognizes the work content of the worker based on the detected human body part. The work contents to be recognized include contents such as a motion range, motion speed, assembly motion, and the like. The motion recognition processing unit 19 generates data regarding the worker's motion based on the recognized work content. The data generated by the action recognition processing unit 19 is stored as working environment information in the storage unit within the risk assessment support device 1B. FIG. 6 schematically represents each piece of information stored in the storage unit.

また、動作認識処理部１９は、認識された作業内容を基に、作業の熟練度であるレベル、作業頻度、および、作業工程を認識する。作業頻度は、毎日８時間、または、年に数回といった、作業の頻度である。作業工程は、ロボットの立上げ、ロボットの運転、または、ロボットの保全などといった、作業の工程である。レベルを示す情報、作業頻度を示す情報、または、作業工程を示す情報は、作業環境情報として、リスクアセスメント支援装置１Ｂ内の記憶部に記憶される。 In addition, the action recognition processing unit 19 recognizes the level of work proficiency, work frequency, and work process based on the recognized work content. The work frequency is the frequency of work such as 8 hours every day or several times a year. The work process is a work process such as starting up the robot, operating the robot, or maintaining the robot. Information indicating the level, information indicating the work frequency, or information indicating the work process is stored as work environment information in the storage unit in the risk assessment support device 1B.

さらに、動作認識処理部１９は、認識された作業内容と、画像から認識される各ロボット、各周辺装置、または周囲物とに基づいて、作業員の挟み込み等の危険可能性を認識する。認識された危険可能性についての情報は、危険源データベースへ保存される。 Furthermore, the action recognition processing unit 19 recognizes the risk of a worker getting caught in the worker, based on the recognized work content and each robot, each peripheral device, or surrounding object recognized from the image. Information about the perceived potential hazards is stored in a hazard database.

実施の形態２によると、リスクアセスメント支援装置１Ｂは、動作認識処理部１９を備えることによって、動作認識処理部１９での処理によって作業環境情報を取得できる。これにより、リスクアセスメント支援装置１Ｂは、作業環境情報について、ユーザによるデータ入力の工数を削減することができる。 According to the second embodiment, the risk assessment support device 1B is provided with the action recognition processing section 19, so that the working environment information can be acquired by the processing in the action recognition processing section 19. FIG. As a result, the risk assessment support device 1B can reduce the number of man-hours for data input by the user for work environment information.

実施の形態３．
図７は、実施の形態３にかかるリスクアセスメント支援装置１Ｃの構成例を示す図である。リスクアセスメント支援装置１Ｃは、図６に示すリスクアセスメント支援装置１Ｂと同様の構成を備える。リスクアセスメント支援装置１Ｃの記憶部には、さらに、重みデータが保存される。実施の形態３では、上記の実施の形態１または２と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１または２とは異なる構成について主に説明する。図７では、記憶部において記憶される各情報を、模式的に表す。Embodiment 3.
FIG. 7 is a diagram showing a configuration example of a risk assessment support device 1C according to the third embodiment. The risk assessment support device 1C has the same configuration as the risk assessment support device 1B shown in FIG. Weight data is further stored in the storage unit of the risk assessment support device 1C. In the third embodiment, the same reference numerals are assigned to the same constituent elements as in the first or second embodiment, and the configuration different from that in the first or second embodiment will be mainly described. FIG. 7 schematically represents each piece of information stored in the storage unit.

リスクアセスメント支援装置１Ｃには、評価関数における第１項および第２項、すなわち、領域の大きさを示す項と稼働率を示す項との各々の重みを示す重みデータが設定される。 The risk assessment support device 1C is set with weight data indicating weights of the first and second terms in the evaluation function, that is, the term indicating the size of the area and the term indicating the operating rate.

実施の形態３において、評価関数ｆ（ｘ）は、例えば次の式（３）により表される。
ｆ（ｘ）＝ｗ1ｆ1（ｘ）＋ｗ2ｆ2（ｘ） ・・・（３）In Embodiment 3, the evaluation function f(x) is represented by the following equation (3), for example.
f(x ) = w1f1 (x)+ w2f2 ( x) (3)

ｗ1は、稼働率を示す項の重みを示す重み係数である。ｗ2は、領域の大きさを示す項の重みを示す重み係数である。重みデータは、重み係数ｗ1，ｗ2である。重み係数ｗ1，ｗ2は、次の式（４）を充足する。
ｗ1＋ｗ2＝１．０ ・・・（４） w1 is a weighting coefficient indicating the weight of the term indicating the operating rate. w2 is a weighting coefficient indicating the weight of the term indicating the size of the region. The weight data are weight coefficients w 1 and w 2 . Weighting coefficients w 1 and w 2 satisfy the following equation (4).
w1 + w2 =1.0 (4)

最適化処理部１６は、重みデータを取得する。式（３）に示すように、実施の形態３では、重みデータに基づいた重み付けが評価関数ｆ（ｘ）の各項に施される。 The optimization processing unit 16 acquires weight data. As shown in Equation (3), in Embodiment 3, each term of the evaluation function f(x) is weighted based on the weight data.

実施の形態３によると、リスクアセスメント支援装置１Ｃは、ロボットシステムの省スペース化とロボットシステムの高稼働率化とのバランスを、重みデータにより任意に設定することができる。これにより、リスクアセスメント支援装置１Ｃは、ニーズに即したリスクアセスメント支援を実行することができる。なお、実施の形態３では、リスクアセスメント支援装置１Ｃは、実施の形態２のリスクアセスメント支援装置１Ｂと同様の構成に重みデータを追加することとしたが、実施の形態１のリスクアセスメント支援装置１Ａと同様の構成に重みデータを追加したものでも良い。 According to the third embodiment, the risk assessment support device 1C can arbitrarily set the balance between the space saving of the robot system and the high operating rate of the robot system by weight data. As a result, the risk assessment support device 1C can execute risk assessment support that meets needs. In the third embodiment, the risk assessment support device 1C adds weight data to the same configuration as the risk assessment support device 1B of the second embodiment, but the risk assessment support device 1A of the first embodiment It is also possible to add weight data to the same configuration as .

実施の形態４．
図８は、実施の形態４にかかるリスクアセスメント支援装置１Ｄの構成例を示す図である。リスクアセスメント支援装置１Ｄは、図７に示すリスクアセスメント支援装置１Ｃと同様の構成を備える。リスクアセスメント支援装置１Ｄの記憶部には、さらに、拘束条件情報が保存される。実施の形態４では、上記の実施の形態１から３と同一の構成要素には同一の符号を付し、実施の形態１から３とは異なる構成について主に説明する。図８では、記憶部において記憶される各情報を、模式的に表す。Embodiment 4.
FIG. 8 is a diagram showing a configuration example of a risk assessment support device 1D according to the fourth embodiment. The risk assessment support device 1D has the same configuration as the risk assessment support device 1C shown in FIG. The storage unit of the risk assessment support device 1D further stores constraint condition information. In the fourth embodiment, the same reference numerals are assigned to the same components as in the first to third embodiments, and the configuration different from the first to third embodiments will be mainly described. FIG. 8 schematically represents each piece of information stored in the storage unit.

拘束条件は、レイアウト情報とロボット制御情報との少なくとも一方を拘束する条件である。拘束条件は、ユーザが任意に設定することができる。拘束条件情報は、拘束条件を示す情報である。最適化処理部１６は、拘束条件情報を取得する。最適化処理部１６は、拘束条件が反映された最適解を算出する。 A constraint condition is a condition that constrains at least one of the layout information and the robot control information. A user can arbitrarily set a constraint condition. The constraint information is information indicating a constraint. The optimization processing unit 16 acquires constraint condition information. The optimization processing unit 16 calculates an optimum solution reflecting the constraint conditions.

拘束条件は、ロボットシステムの各ロボットの位置姿勢を制限する条件、ロボットシステムの各装置の位置姿勢を制限する、または、ロボットの動作を制限する条件などである。また、拘束条件には、ロボットと周辺物との相対位置関係の条件、ロボットシステムが設置される空間に存在する、壁、柱または扉といった構造物の位置に関する条件、ロボットの動作範囲の制限である条件、または、エンドエフェクタの固定時の姿勢についての条件などが含まれても良い。 The constraint conditions include conditions that limit the position and orientation of each robot in the robot system, conditions that limit the position and orientation of each device in the robot system, or conditions that limit the motion of the robot. Constraint conditions include the relative positional relationship between the robot and its surroundings, the position of structures such as walls, pillars, and doors in the space where the robot system is installed, and the limits of the robot's movement range. A certain condition, or a condition regarding the posture when the end effector is fixed, may be included.

実施の形態４によると、リスクアセスメント支援装置１Ｄは、レイアウト情報とロボット制御情報との少なくとも一方を拘束する拘束条件が設定されることによって、ニーズに即したリスクアセスメント支援を実行することができる。なお、実施の形態４では、リスクアセスメント支援装置１Ｄは、実施の形態３のリスクアセスメント支援装置１Ｃと同様の構成に拘束条件情報を追加することとしたが、実施の形態１または２のリスクアセスメント支援装置１Ａ，１Ｂと同様の構成に拘束条件情報を追加したものでも良い。 According to the fourth embodiment, the risk assessment support device 1D can execute risk assessment support that meets needs by setting constraint conditions that constrain at least one of the layout information and the robot control information. In the fourth embodiment, the risk assessment support device 1D has the same configuration as that of the risk assessment support device 1C of the third embodiment, but the constraint condition information is added. Constraint condition information may be added to the same configuration as the support devices 1A and 1B.

次に、実施の形態１から４にかかるリスクアセスメント支援装置１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄを実現するハードウェアについて説明する。リスクアセスメント支援装置１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄは、処理回路により実現される。処理回路は、プロセッサがソフトウェアを実行する回路である。 Next, hardware that implements the risk assessment support apparatuses 1A, 1B, 1C, and 1D according to the first to fourth embodiments will be described. Risk assessment support devices 1A, 1B, 1C, and 1D are implemented by processing circuits. A processing circuit is a circuit in which a processor executes software.

処理回路がソフトウェアにより実現される場合、処理回路は、例えば、図９に示す制御回路である。図９は、実施の形態１から４にかかる制御回路３０の構成例を示す図である。制御回路３０は、入力部３１、プロセッサ３２、メモリ３３および出力部３４を備える。入力部３１は、制御回路３０の外部から入力されたデータを受信してプロセッサ３２に与えるインターフェース回路である。出力部３４は、プロセッサ３２またはメモリ３３からのデータを制御回路３０の外部に送るインターフェース回路である。 When the processing circuit is implemented by software, the processing circuit is, for example, the control circuit shown in FIG. FIG. 9 is a diagram showing a configuration example of the control circuit 30 according to the first to fourth embodiments. The control circuit 30 comprises an input section 31 , a processor 32 , a memory 33 and an output section 34 . The input unit 31 is an interface circuit that receives data input from outside the control circuit 30 and provides the data to the processor 32 . The output unit 34 is an interface circuit that sends data from the processor 32 or memory 33 to the outside of the control circuit 30 .

処理回路が図９に示す制御回路３０である場合、リスクアセスメント支援装置１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄは、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ３３に格納される。処理回路では、メモリ３３に記憶されたプログラムをプロセッサ３２が読み出して実行することにより、各機能を実現する。すなわち、処理回路は、リスクアセスメント支援装置１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄの処理が結果的に実行されることになるプログラムであるリスクアセスメント支援プログラムを格納するためのメモリ３３を備える。また、リスクアセスメント支援プログラムは、リスクアセスメント支援装置１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄの手順および方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。 When the processing circuit is the control circuit 30 shown in FIG. 9, the risk assessment support devices 1A, 1B, 1C, and 1D are implemented by software, firmware, or a combination of software and firmware. Software or firmware is written as a program and stored in memory 33 . In the processing circuit, each function is realized by the processor 32 reading and executing the program stored in the memory 33 . That is, the processing circuit has a memory 33 for storing a risk assessment support program, which is a program that results in the execution of the processes of the risk assessment support devices 1A, 1B, 1C, and 1D. Also, the risk assessment support program can be said to cause a computer to execute the procedures and methods of the risk assessment support devices 1A, 1B, 1C, and 1D.

プロセッサ３２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、演算装置、処理装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、またはＤＳＰ（Digital Signal Processor）である。メモリ３３は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（登録商標）（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）といった、揮発性あるいは不揮発性の半導体メモリである。 The processor 32 is a CPU (Central Processing Unit), arithmetic unit, processor, microprocessor, microcomputer, or DSP (Digital Signal Processor). The memory 33 is a volatile or It is a non-volatile semiconductor memory.

図９は、汎用のプロセッサ３２およびメモリ３３によりリスクアセスメント支援装置１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄの各構成要素を実現する場合のハードウェアの例であるが、各構成要素は、専用のハードウェア回路により実現されても良い。リスクアセスメント支援装置１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄは、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路を含んでいても良い。リスクアセスメント支援装置１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄは、２つ以上の装置で構成されても良い。リスクアセスメント支援プログラムは、ＣＤ（Compact Disc）－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭなどの記録媒体に格納され、各実施の形態を実現させるために記録媒体が提供されても良い。 FIG. 9 shows an example of hardware when each component of the risk assessment support devices 1A, 1B, 1C, and 1D is implemented by a general-purpose processor 32 and memory 33. Each component is a dedicated hardware circuit. It may be realized by The risk assessment support devices 1A, 1B, 1C, and 1D may include integrated circuits such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit) or FPGA (Field Programmable Gate Array). The risk assessment support devices 1A, 1B, 1C, and 1D may be composed of two or more devices. The risk assessment support program may be stored in a recording medium such as CD (Compact Disc)-ROM, DVD-ROM, etc., and the recording medium may be provided to implement each embodiment.

以上の各実施の形態に示した構成は、本開示の内容の一例を示すものである。各実施の形態の構成は、別の公知の技術と組み合わせることが可能である。各実施の形態の構成同士が適宜組み合わせられても良い。本開示の要旨を逸脱しない範囲で、各実施の形態の構成の一部を省略または変更することが可能である。 The configuration shown in each of the above embodiments is an example of the contents of the present disclosure. The configuration of each embodiment can be combined with another known technique. Configurations of respective embodiments may be combined as appropriate. A part of the configuration of each embodiment can be omitted or changed without departing from the gist of the present disclosure.

１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄ リスクアセスメント支援装置、２ 入力装置、３ 出力装置、４ ビジョンセンサ、１０ 設備情報入力処理部、１１ レイアウト情報設定部、１２ ロボット制御情報設定部、１３ 最適化演算部、１４ 残留リスク情報取得部、１５ 出力処理部、１６ 最適化処理部、１７ リスクアセスメント処理部、１８ リスク低減処理部、１９ 動作認識処理部、３０ 制御回路、３１ 入力部、３２ プロセッサ、３３ メモリ、３４ 出力部。 1A, 1B, 1C, 1D risk assessment support device, 2 input device, 3 output device, 4 vision sensor, 10 facility information input processing unit, 11 layout information setting unit, 12 robot control information setting unit, 13 optimization calculation unit, 14 residual risk information acquisition unit, 15 output processing unit, 16 optimization processing unit, 17 risk assessment processing unit, 18 risk reduction processing unit, 19 motion recognition processing unit, 30 control circuit, 31 input unit, 32 processor, 33 memory, 34 Output.

Claims (11)

ロボットと前記ロボットの周辺物とのレイアウトに関する情報であるレイアウト情報と、前記ロボットの制御に関する情報であるロボット制御情報とが入力され、前記ロボットと前記ロボット以外の装置とを含むロボットシステムが設置される領域の大きさを示す項を含む評価関数に基づいて前記ロボットの位置と前記装置の位置と前記ロボットの動作との解を算出する算出部と、
前記解が前記ロボットシステムに適用される場合における前記ロボットシステムのリスクを抽出するリスクアセスメント処理部と、
算出された前記解を示す前記レイアウト情報および前記ロボット制御情報を出力する出力処理部と、
を備え、
前記算出部は、抽出される前記リスクが許容範囲に収まるときの前記解を算出することを特徴とするリスクアセスメント支援装置。 Layout information, which is information relating to the layout of a robot and surrounding objects of the robot, and robot control information, which is information relating to control of the robot, are input, and a robot system including the robot and devices other than the robot is installed. a calculation unit that calculates a solution of the position of the robot, the position of the device, and the motion of the robot based on an evaluation function that includes a term that indicates the size of the area to be moved;
a risk assessment processing unit that extracts a risk of the robot system when the solution is applied to the robot system;
an output processing unit that outputs the layout information and the robot control information indicating the calculated solution;
with
The risk assessment support device, wherein the calculation unit calculates the solution when the extracted risk falls within an allowable range . 前記評価関数は、さらに、前記ロボットシステムの稼働率を示す項を含むことを特徴とする請求項１に記載のリスクアセスメント支援装置。 2. The risk assessment support device according to claim 1, wherein said evaluation function further includes a term indicating the operating rate of said robot system. 前記領域の大きさを示す項と前記稼働率を示す項との各々の重みを示す重みデータが設定され、
前記重みデータに基づいた重み付けが前記評価関数の各項に施されることを特徴とする請求項２に記載のリスクアセスメント支援装置。 Weight data indicating the weight of each of the term indicating the size of the region and the term indicating the operating rate is set;
3. A risk assessment support device according to claim 2, wherein each term of said evaluation function is weighted based on said weight data. 抽出される前記リスクを前記許容範囲に収めるリスク低減が可能か否かを判断するリスク低減処理部をさらに備えることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載のリスクアセスメント支援装置。 4. The risk assessment support device according to any one of claims 1 to 3, further comprising a risk reduction processing unit that determines whether or not risk reduction to keep the extracted risk within the allowable range is possible. . 前記リスクアセスメント処理部は、前記ロボットの周囲において作業を行う作業員に関する情報または前記作業員による作業に関する情報である作業環境情報と、前記ロボットシステムに含まれる危険源についてのデータである危険源データとに基づいて、前記リスクを抽出することを特徴とする請求項１に記載のリスクアセスメント支援装置。 The risk assessment processing unit includes working environment information, which is information on workers working around the robot or information on work by the workers, and hazard data, which is data on hazards contained in the robot system. 2. The risk assessment support device according to claim 1 , wherein the risk is extracted based on and. 前記ロボットシステムと前記作業員とを写した画像に基づいて前記作業員の動作を認識する処理を実行する動作認識処理部をさらに備え、
前記動作認識処理部は、前記作業員の動作を認識した結果を前記作業環境情報と前記危険源データとの各々に反映させることを特徴とする請求項５に記載のリスクアセスメント支援装置。 further comprising a motion recognition processing unit that performs a process of recognizing a motion of the worker based on an image of the robot system and the worker,
6. The risk assessment support device according to claim 5, wherein the action recognition processing unit reflects a result of recognizing the action of the worker on each of the work environment information and the risk source data. 前記ロボットシステムの設備情報が入力される設備情報入力処理部をさらに備え、
前記算出部には、前記設備情報が反映された前記レイアウト情報と、前記設備情報が反映された前記ロボット制御情報とが入力されることを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載のリスクアセスメント支援装置。 further comprising an equipment information input processing unit into which equipment information of the robot system is input;
4. The method according to any one of claims 1 to 3 , wherein the layout information reflecting the equipment information and the robot control information reflecting the equipment information are input to the calculating unit. The described risk assessment support device. 前記出力処理部は、前記ロボットシステムに残留する前記リスクである残留リスクに関する情報をさらに出力することを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載のリスクアセスメント支援装置。 4. The risk assessment support device according to any one of claims 1 to 3 , wherein the output processing unit further outputs information on residual risk, which is the risk remaining in the robot system. 前記レイアウト情報と前記ロボット制御情報との少なくとも一方を拘束する拘束条件が設定され、
前記算出部は、前記拘束条件が反映された、前記ロボットの位置と前記装置の位置と前記ロボットの動作との前記解を算出することを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載のリスクアセスメント支援装置。 setting a constraint condition that constrains at least one of the layout information and the robot control information;
4. The method according to any one of claims 1 to 3 , wherein the calculation unit calculates the solutions of the position of the robot, the position of the device, and the motion of the robot, reflecting the constraint conditions. The described risk assessment support device. ロボットと前記ロボットの周辺物とのレイアウトに関する情報であるレイアウト情報と、前記ロボットの制御に関する情報であるロボット制御情報とが入力され、前記ロボットと前記ロボット以外の装置とを含むロボットシステムが設置される領域の大きさを示す項を含む評価関数に基づいて前記ロボットの位置と前記装置の位置と前記ロボットの動作との解を算出するステップと、
前記解が前記ロボットシステムに適用される場合における前記ロボットシステムのリスクを抽出するステップと、
算出された前記解を示す前記レイアウト情報および前記ロボット制御情報を出力するステップと、
をコンピュータに実行させ、
前記解を算出するステップでは、抽出される前記リスクが許容範囲に収まるときの前記解を算出することを特徴とするリスクアセスメント支援プログラム。 Layout information, which is information relating to the layout of a robot and surrounding objects of the robot, and robot control information, which is information relating to control of the robot, are input, and a robot system including the robot and devices other than the robot is installed. a step of calculating a solution of the position of the robot, the position of the device, and the motion of the robot based on an evaluation function including a term indicating the size of the area to be moved;
extracting a risk of the robotic system when the solution is applied to the robotic system;
outputting the layout information and the robot control information indicating the calculated solution;
on the computer , and
A risk assessment support program , wherein in the step of calculating the solution, the solution is calculated when the extracted risk falls within an allowable range . ロボットと前記ロボットの周辺物とのレイアウトに関する情報であるレイアウト情報と、前記ロボットの制御に関する情報であるロボット制御情報とが入力され、前記ロボットと前記ロボット以外の装置とを含むロボットシステムが設置される領域の大きさを示す項を含む評価関数に基づいて前記ロボットの位置と前記装置の位置と前記ロボットの動作との解を算出するステップと、
前記解が前記ロボットシステムに適用される場合における前記ロボットシステムのリスクを抽出するステップと、
算出された前記解を示す前記レイアウト情報および前記ロボット制御情報を出力するステップと、
を含み、
前記解を算出するステップでは、抽出される前記リスクが許容範囲に収まるときの前記解を算出することを特徴とするリスクアセスメント支援方法。 Layout information, which is information relating to the layout of a robot and surrounding objects of the robot, and robot control information, which is information relating to control of the robot, are input, and a robot system including the robot and devices other than the robot is installed. a step of calculating a solution of the position of the robot, the position of the device, and the motion of the robot based on an evaluation function including a term indicating the size of the area to be moved;
extracting a risk of the robotic system when the solution is applied to the robotic system;
outputting the layout information and the robot control information indicating the calculated solution;
including
The risk assessment support method , wherein the step of calculating the solution calculates the solution when the extracted risk falls within an allowable range .
JP2023500102A 2022-07-28 2022-07-28 RISK ASSESSMENT SUPPORT DEVICE, RISK ASSESSMENT SUPPORT PROGRAM AND RISK ASSESSMENT SUPPORT METHOD Active JP7275413B1 (en)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/JP2022/029112 WO2024024026A1 (en) 2022-07-28 2022-07-28 Risk assessment assistance device, risk assessment assistance program, and risk assessment assistance method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP7275413B1 true JP7275413B1 (en) 2023-05-17
JPWO2024024026A5 JPWO2024024026A5 (en) 2024-07-02

Family

ID=86332457

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2023500102A Active JP7275413B1 (en) 2022-07-28 2022-07-28 RISK ASSESSMENT SUPPORT DEVICE, RISK ASSESSMENT SUPPORT PROGRAM AND RISK ASSESSMENT SUPPORT METHOD

Country Status (2)

Country Link
JP (1) JP7275413B1 (en)
WO (1) WO2024024026A1 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018020410A (en) * 2016-08-04 2018-02-08 キヤノン株式会社 Layout setting method, and layout setting device
JP2018147179A (en) * 2017-03-03 2018-09-20 Idec株式会社 Risk assessment support method and risk assessment support program
JP2020104239A (en) * 2018-12-28 2020-07-09 川崎重工業株式会社 Work plan creation method and work plan creation device for robot
JP2021065940A (en) * 2019-10-17 2021-04-30 オムロン株式会社 Interference evaluation device, method and program
JP2021131803A (en) * 2020-02-21 2021-09-09 日立建機株式会社 Construction system

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018020410A (en) * 2016-08-04 2018-02-08 キヤノン株式会社 Layout setting method, and layout setting device
JP2018147179A (en) * 2017-03-03 2018-09-20 Idec株式会社 Risk assessment support method and risk assessment support program
JP2020104239A (en) * 2018-12-28 2020-07-09 川崎重工業株式会社 Work plan creation method and work plan creation device for robot
JP2021065940A (en) * 2019-10-17 2021-04-30 オムロン株式会社 Interference evaluation device, method and program
JP2021131803A (en) * 2020-02-21 2021-09-09 日立建機株式会社 Construction system

Also Published As

Publication number Publication date
WO2024024026A1 (en) 2024-02-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kumar et al. Survey of human–robot collaboration in industrial settings: Awareness, intelligence, and compliance
Realyvásquez-Vargas et al. Introduction and configuration of a collaborative robot in an assembly task as a means to decrease occupational risks and increase efficiency in a manufacturing company
Murashov et al. Working safely with robot workers: Recommendations for the new workplace
US10737396B2 (en) Method and apparatus for robot path teaching
US20180036882A1 (en) Layout setting method and layout setting apparatus
US10807240B2 (en) Robot control device for setting jog coordinate system
Karvouniari et al. An approach for exoskeleton integration in manufacturing lines using Virtual Reality techniques
US20090306825A1 (en) Manipulation system and method
JP2014128857A (en) Robot teaching system and robot teaching method
KR102001214B1 (en) Apparatus and method for dual-arm robot teaching based on virtual reality
US11072071B2 (en) Modifying robot dynamics in response to human presence
Thomas et al. Intuitive work assistance by reciprocal human-robot interaction in the subject area of direct human-robot collaboration
JP2014166681A (en) Robot teaching system and method
Bolano et al. Transparent robot behavior by adding intuitive visual and acoustic feedback to motion replanning
Maurice Virtual ergonomics for the design of collaborative robots
Haidegger et al. Industrial and medical cyber-physical systems: Tackling user requirements and challenges in robotics
WO2014102018A1 (en) Method and apparatus for reduction of co-worker&#39;s injury
Constantinescu et al. Digital twins of exoskeleton-centered workplaces: Challenges and development methodology
Ganglbauer et al. Human in the loop online estimation of robotic speed limits for safe human robot collaboration
JP7275413B1 (en) RISK ASSESSMENT SUPPORT DEVICE, RISK ASSESSMENT SUPPORT PROGRAM AND RISK ASSESSMENT SUPPORT METHOD
JP7167518B2 (en) Controllers, head-mounted displays and robotic systems
JP6698042B2 (en) Risk assessment support method, risk assessment support program and risk assessment support system
JP6462847B2 (en) Operation evaluation apparatus, operation evaluation method, and program
Cavusoglu et al. Bilateral controller design for telemanipulation in soft environments
JP2013158869A (en) Robot control device, robot system, and robot control method

Legal Events

Date Code Title Description
A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20230104

A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20230104

A871 Explanation of circumstances concerning accelerated examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871

Effective date: 20230104

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230404

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230502

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7275413

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150