JP7275413B1 - 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 - Google Patents

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。

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。

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。

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。

特許第６６９８０４２号公報

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。

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。

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。

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。

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 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 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 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 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 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 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 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 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

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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）

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）

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

Claims (11)

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。
6. 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。
7. 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。
8. 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。
9. 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。
10. 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。
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。

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