(57)【要約】  ロボットに対する学習を効率化できるようにするため、ロボット操作装置（３）において、操作者（１）による操作に基づいて、ロボット（２）の状態を指示する操作情報を生成する操作情報入力部（６２，６３）と、前記操作情報に基づいて前記ロボット（２）を制御する制御部（５）と、前記操作者（１）に関する情報であって前記ロボット（２）の状態に影響を与えない非操作情報を収集する非操作情報収集部（７）と、前記非操作情報に基づいて操作者の状態を推定する動作解析部（８）と、前記操作情報と前記動作解析部（８）における推定結果と、に基づいて、前記操作者（１）の操作を学習する動作学習部（１０）と、を設けた。
2016189924.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
操作者による操作に基づいて、ロボットの状態を指示する操作情報を生成する操作情報入力部と、
前記操作情報に基づいて前記ロボットを制御する制御部と、
前記操作者に関する情報であって前記ロボットの状態に影響を与えない非操作情報を収集する非操作情報収集部と、
前記非操作情報に基づいて操作者の状態を推定する動作解析部と、
前記操作情報と前記動作解析部における推定結果とに基づいて、前記操作者の操作を学習する動作学習部と、
を有することを特徴とするロボット操作装置。
【請求項２】
複数の情報をそれぞれ異なる表示位置に表示する表示部をさらに有し、
前記非操作情報収集部は、前記操作者を撮影し映像情報を出力するカメラを有し、
前記動作解析部は、前記映像情報に基づいて前記操作者の視線が向かう何れかの前記表示位置を判定するものであり、
前記動作学習部は、前記動作解析部における判定結果に基づいて、前記操作者の操作を学習する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボット操作装置。
【請求項３】
前記動作学習部は、前記表示位置に表示されている情報の重みづけを他の情報の重みづけよりも重くして前記操作者の操作を学習する
ことを特徴とする請求項２に記載のロボット操作装置。
【請求項４】
前記非操作情報収集部は、前記操作者の音声を収集するマイクを有し、
前記動作解析部は、収集した前記音声が所定の特徴を有するか否かを判定するものであり、
前記動作学習部は、前記動作解析部における判定結果に基づいて前記操作者の操作を学習する
ことを特徴とする請求項１に記載のロボット操作装置。
【請求項５】
前記動作学習部は、収集した前記音声が前記所定の特徴を有する場合に、前記音声を収集した時刻を含む所定期間内における前記操作情報の重みづけを、前記所定期間以外の期間における前記操作情報の重みづけよりも軽くする
ことを特徴とする請求項４に記載のロボット操作装置。
【請求項６】
操作者による操作に基づいて、ロボットの状態を指示する操作情報を生成する操作情報入力部と、前記操作者に関する情報であって前記ロボットの状態に影響を与えない非操作情報を収集する非操作情報収集部とから前記操作情報および前記非操作情報を受信し、前記ロボットを制御するコンピュータに適用されるプログラムであって、前記コンピュータを、
前記操作情報に基づいて前記ロボットを制御する制御手段、
前記非操作情報に基づいて操作者の状態を推定する動作解析手段、
前記操作情報と前記動作解析手段における推定結果とに基づいて、前記操作者の操作を学習する動作学習手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボット操作装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
本技術分野の背景技術として、下記特許文献１の要約書には、「オフライン教示で使用可能な命令を、オンライン教示で使用できる命令よりも豊富な内容のものにした。また、このため、教示データを中間言語で持つようにした。更に、オフライン教示とオンライン教示で作成された命令に疑似命令を付加し、処理１３１の判断により、必要な部分に対する不必要な修正は、自動的に禁止されるようにした」と記載されている。
また、下記特許文献２の要約書には、「操作環境生成手段４により，コンピュータの人工現実感を用いてそのロボットと動作状況を構築し，操作検出手段２から検出された操作情報をもとに人工現実世界のロボットを動作させ，その反応を逐次フィードバック手段５によりフィードバックして，体感手段６により身体感覚的に表示する」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平５−２４１６４９号公報
【特許文献２】特開平７−２１０２３４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
産業用ロボット等のロボットは、定型動作を繰り返すことによって、製品の大量生産等を実現する。しかし、ロボットが果たすべき動作の全工程をプログラム等で記述することは煩雑である。このため、特許文献１では、「ティーチング」と呼ばれる手法が採られている。これは、操作者がロボットの姿勢を確認しながら、ロボットが果たすべき動作を入力するものである。また特許文献２には、ニューロコンピュータを用いて人間の動作を学習させる技術が開示されている。しかし、これらの技術では、ロボットに対する学習を効率化できなかったという問題があった。
この発明は上述した事情に鑑みてなされたものであり、ロボットに対する学習を効率化できるロボット操作装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため本発明のロボット操作装置にあっては、操作者による操作に基づいて、ロボットの状態を指示する操作情報を生成する操作情報入力部と、前記操作情報に基づいて前記ロボットを制御する制御部と、前記操作者に関する情報であって前記ロボットの状態に影響を与えない非操作情報を収集する非操作情報収集部と、前記非操作情報に基づいて操作者の状態を推定する動作解析部と、前記操作情報と前記動作解析部における推定結果とに基づいて、前記操作者の操作を学習する動作学習部と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明のロボット操作装置およびプログラムによれば、ロボットに対する学習を効率化できる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明の第１実施形態によるロボット操作システムのブロック図である。
【図２】第１実施形態におけるロボットの正面図である。
【図３】第１実施形態におけるロボット操作装置の正面図である。
【図４】第１実施形態における動作解析部のブロック図である。
【図５】本発明の第２実施形態における動作解析部のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
［第１実施形態］
（実施形態の構成）
まず、図１に示すブロック図を参照し、本発明の第１実施形態によるロボット操作システムの構成を説明する。
図１において操作者１は、ロボット操作装置３を用いてロボット２を操作する。ロボット操作装置３は、サーバ機６０と、操作用入力・表示部６と、非操作情報収集部７とを含んで構成されている。環境情報収集部４は、ロボット２が動作する環境の環境情報を収集し、収集した環境情報をサーバ機６０に供給する。
【０００９】
特に、環境情報収集部４は、ロボット２およびその周辺を撮影する複数のカメラを有しており、これらカメラによって撮影された映像情報は上述した「環境情報」に含まれる。操作用入力・表示部６は、操作者１に対して各種情報を表示するとともに、操作者１による操作に基づいてサーバ機６０に操作情報を供給する。また、非操作情報収集部７は、操作者１を撮影するとともに操作者１の音声を収集し、収集した映像情報および音声情報をサーバ機６０に供給する。
【００１０】
サーバ機６０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等、一般的なコンピュータとしてのハードウエアを備えている。サーバ機６０は、制御部５と、動作解析部８と、ロボット操作データベース９と、動作獲得部１０とを有している。これらは、ＣＰＵが実行するプログラムによって実現される機能であり、これらの機能については後述する。
【００１１】
次に、図２に示す正面図を参照し、ロボット２の構成を説明する。
ロボット２は略直方体状の台車２０を有し、台車２０の底面には前後左右４箇所に車輪２１が装着されている。これら車輪２１は、左右側面で独立に駆動される。アーム２２は７自由度を有し、その先端にはグリッパ２３が装着されている。グリッパ２３は、開閉可能な一対の把持部材を有し、これら把持部材によって物品を把持することができる。そして、グリッパ２３の近傍には、グリッパ２３を撮影するグリッパカメラ２５が装着されている。また、台車２０には、アーム２２の全体を撮影する台車カメラ２６と、台車２０の各部を制御するロボット制御装置２４とが装着されている。なお、グリッパカメラ２５および台車カメラ２６は、環境情報収集部４に含まれるカメラの一部または全部を兼ねるものであってもよい。
【００１２】
ロボット制御装置２４は、制御部５との間で図示せぬ無線ＬＡＮ（Local Area Network）を介して接続され、制御部５から供給される制御命令に従って、台車２０の各部を制御する。すなわち、ロボット制御装置２４は、車輪２１を駆動することにより、ロボット２全体を平面内で任意の位置に移動させ、かつ、任意の方向を向くように制御することができる。また、ロボット制御装置２４は、アーム２２の関節等の軸を回動させることにより、アーム２２に様々な姿勢をとらせることができ、グリッパ２３を駆動し物品を把持させることができる。
【００１３】
グリッパ２３は、その根元部分に６軸の力センサ（図示せず）を備えており、グリッパ２３に印加される外力を測定できる。グリッパに印加される外力と、ロボットの各関節角度、角速度、グリッパカメラ２５及び台車カメラ２６から取得できる映像は、ロボット操作装置３に送信される。
【００１４】
次に、図３に示す正面図を参照し、ロボット操作装置３の外観構成を説明する。
上述したように、ロボット操作装置３は、サーバ機６０と、操作用入力・表示部６と、非操作情報収集部７とを含んで構成されている。そして、図３に示すように、操作用入力・表示部６は、マルチディスプレイ６１と、アーム操作デバイス６２と、移動操作用デバイス６３とを含んで構成されている。
【００１５】
マルチディスプレイ６１は、本実施形態では、複数のディスプレイを縦横に配列して構成されおり、これらディスプレイに以下の映像を表示する。
・ロボット２から取得した各種データを制御部５が解析し、ビジュアライズした映像、
・環境情報収集部４が有する複数のカメラによって撮影された、ロボット２の動作環境の映像、
・グリッパカメラ２５および台車カメラ２６から取得した映像。
【００１６】
アーム操作デバイス６２は、ロボット２のアーム２２およびグリッパ２３の形状を模擬した形状を有し、アーム２２およびグリッパ２３が有する関節に対応する関節と、これら関節の動きを検出するセンサとを有している。アーム操作デバイス６２が操作者１によって把持され操作されると、上述のセンサによって各関節の動きが検出され、その検出結果が、操作情報としてサーバ機６０に供給される。サーバ機６０は、この操作情報に基づいて、ロボット２のアーム２２の姿勢とグリッパ２３の開閉動作をロボット制御装置２４に指示する。
【００１７】
また、アーム操作デバイス６２の各関節には、操作者１の操作に対して反力を与えるアクチュエータ（モータ等）が装着されている（図示せず）。上述したように、ロボット２のグリッパ２３には、印加された外力を測定する力センサが設けられている。この力センサの検出結果に基づいて、アーム操作デバイス６２のアクチュエータを駆動することにより、操作者１の操作に対する反力を与えることができる。例えば、グリッパ２３で把持する物体の質量が大きければ、グリッパ２３に印加される外力も大きく、各関節の反力もこれに応じて大きくされる。
【００１８】
移動操作用デバイス６３は、複数のボタン、ジョイスティック等を有する。操作者１が移動操作用デバイス６３を操作すると、この操作情報はサーバ機６０に供給される。サーバ機６０は、この操作情報に基づいて車輪２１を駆動することにより、ロボット２の位置および方向を制御する。非操作情報収集部７は、操作者１を撮影し映像情報を出力するカメラと、操作者１の音声を収集し音声情報を出力するマイクとを有し、これら映像情報および音声情報をサーバ機６０に供給する。なお、非操作情報収集部７は、例えば、マイク付のＵＳＢカメラによって実現できる。
【００１９】
ところで、操作者１がロボット２を操作している際には、アーム操作デバイス６２および移動操作用デバイス６３から出力される情報は、ロボット２の位置、方向、姿勢等、ロボット２の状態を操作する情報になる。本明細書では、これらの情報を総称して「操作情報」と呼ぶ。一方、本実施形態において、非操作情報収集部７から出力される映像情報および音声情報は、操作者１がロボット２を操作している際には、ロボット２の状態に、直接的に影響を及ぼすものではない。このように、操作者１の状態を示す情報のうち、ロボット２の状態に直接的に影響を及ぼさない情報を総称して、「非操作情報」と呼ぶ。
【００２０】
（実施形態の動作）
次に、本実施形態のロボット操作システムの動作を説明する。ロボット操作装置３の動作モードには、「学習モード」および「自動操作モード」という２つの動作モードがある。「学習モード」とは、操作者１がロボット２を操作することにより、ロボット操作装置３に操作を学習させる動作モードである。また、「自動操作モード」とは、学習モードにおける学習結果に基づいて、ロボット操作装置３が自動的にロボット２を操作する動作モードである。以下の説明では、主として学習モードの動作について説明する。
【００２１】
学習モードにおいて操作者１が移動操作用デバイス６３を操作すると、その操作情報がサーバ機６０に送信される。サーバ機６０内の制御部５（図１参照）は、この操作情報をロボット制御装置２４にて解釈可能なコマンドに変換し、ロボット制御装置２４に送信する。これにより、ロボット制御装置２４によって車輪２１が駆動され、ロボット２が移動する。同様に、操作者１がアーム操作デバイス６２を操作すると、制御部５は、その操作情報をロボット制御装置２４にて解釈可能なコマンドに変換し、ロボット制御装置２４に送信する。これにより、ロボット制御装置２４によってアーム２２およびグリッパ２３が駆動される。
【００２２】
上述したように、環境情報収集部４は、ロボット２の環境情報（ロボット２および周辺の映像等）を収集し、収集した環境情報をサーバ機６０の制御部５に送信する。また、ロボット２は、常に、アーム２２およびグリッパ２３の姿勢情報と、グリッパ２３に設けられた力センサの検出結果（以下、ロボット状態情報という）とをロボット制御装置２４を介して制御部５に送信している。
【００２３】
以上のように、制御部５は、アーム操作デバイス６２および移動操作用デバイス６３（操作情報入力部）から操作情報を受信し、環境情報収集部４から環境情報を受信し、ロボット２からロボット状態情報を受信する。これらの情報は、制御部５を介してロボット操作データベース９にも供給される。
【００２４】
ロボット操作データベース９には、ロボット２から供給されたロボット状態情報と、環境情報収集部４から供給された環境情報と、操作用入力・表示部６から供給された操作情報とが、制御部５を介して供給される。さらに、ロボット操作データベース９には、非操作情報収集部７にて取得された非操作情報も供給される。そして、ロボット操作データベース９は、供給された各種情報を蓄積する。
【００２５】
また、動作解析部８には、ロボット操作データベース９に蓄積されている情報、特に上述した操作情報と非操作情報とが供給される。動作解析部８は、非操作情報に基づいて操作者１の状態を推定・解析し、その結果に基づいて操作情報に対する重みづけを評価し、その評価結果をロボット操作データベース９に追記する。動作獲得部１０は、ロボット操作データベース９に蓄積されている情報に従って、ロボット２を用いて操作者１が実行した動作の中から動作の獲得（動作の学習）が可能なものを取り出し、動作獲得を行う。
【００２６】
次に、図４に示すブロック図を参照し、動作解析部８の詳細を説明する。動作解析部８は、映像解析部８１と、音声解析部８２と、操作解析部８３と、重みづけ調整部８４とを含んで構成される。映像解析部８１では、非操作情報収集部７を介して得られた操作者１の映像情報に基づいて、操作者１の視線を算出し、マルチディスプレイ６１に表示されている情報のうち、操作者１が注目している情報、すなわち視線の先にある情報を特定する。操作者１が注目している情報は、ロボット２を操作するにあたって重要なものであると考えられる。
【００２７】
視線の算出方法については、様々な技術が知られているが、例えば次のステップＳ１〜Ｓ３の方法を採ることができる。
・ステップＳ１：映像情報の中から操作者１の目周辺の映像を切り出す。
・ステップＳ２：操作者１の目頭の涙丘部と虹彩の位置を色情報、輝度情報に基づき検出する。
・ステップＳ３：目頭と虹彩の位置関係から視線方向を検出する。
動作解析部８には、マルチディスプレイ６１と非操作情報収集部７と操作者１との位置関係が予め入力されており、検出された視線方向と各ディスプレイの位置とを照合することにより、操作者１がどのディスプレイに注目しているかを判断する。映像解析部８１は、注目されているディスプレイを示す情報を重みづけ調整部８４へ送信する。
【００２８】
また、音声解析部８２では操作者１の音声を解析し、その時点の操作が良好か否かを判別する。具体的には、音声認識を行うことにより操作者１の音声を解析し、その内容が予め設定されている「失敗発話リスト」に含まれるか否かを判定する。ここで、「失敗発話リスト」とは、例えば、失敗した際の舌打ちや、つぶやきなどの「失敗発話」を配列したリストである。音声解析部８２は、失敗発話が検出されると、検出した失敗発話を重みづけ調整部８４に通知する。また、操作解析部８３では、操作者１の操作習熟度を判断し、その結果を重みづけ調整部８４へ送信する。具体的には操作者１の操作停止時間の発生頻度、操作動作のスムーズさをロボット２の姿勢変化を基に算出することで習熟度を判断する。
【００２９】
重みづけ調整部８４では、各解析部８１〜８３から送られてきた解析結果に基づき、操作者１が行った操作に対して学習に用いる重みづけを付与する。具体的には、重みづけは二つの側面から行われる。第一の側面は、「用いる情報の選別」である。本実施形態のロボット操作システムにおいては、ロボット２においても、ロボット２の周辺環境においても、複数のセンサやカメラ等が配置されており、動作獲得部１０が学習に用いる情報としては、余分な情報が多く含まれる。情報が過剰にある場合、学習に対してはノイズが多く含まれる情報となるため、学習速度が遅くなるという問題が生じる。
【００３０】
本実施形態においては、重みづけ調整部８４は、映像解析部８１から取得した「操作者１の注目していたディスプレイ」に表示されていた情報に対しては重みづけを重くし、操作者１があまり見ていない情報に対しては重みづけを軽く評価する。より具体的には、所定時間だけ過去の時刻から、現在時刻に至るまでの期間において、「注目していたディスプレイ」を所定のサンプリング周期毎に特定し、各ディスプレイが注目されていた回数を集計し、集計結果が大きいディスプレイに表示されていた情報ほど重みづけを重く評価するとよい。
【００３１】
第二の側面は操作者１の「操作成功度の評価」である。操作者１が失敗した作業や、不慣れな作業は、ノイズとなって学習を遅らせることがある。上述したように、音声解析部８２は、何れかの失敗発話を検出すると、その内容を重みづけ調整部８４に通知する。そして、重みづけ調整部８４は、音声解析部８２から失敗発話が通知されると、直前までに行われていた操作（例えば、その発話内容が現れるまでの過去所定時間の操作）そのものに対して学習が行われにくくなるように、通常の場合よりも重みづけを軽くする。
【００３２】
また、操作解析部８３から送信される操作者１の操作習熟度も、第二の側面（操作成功度の評価）に対して適用される。すなわち、重みづけ調整部８４においては、操作解析部８３にて解析される操作習熟度と重みづけとの対応関係を規定したテーブルが予め記憶されている。そして、このテーブルを参照することにより、操作習熟度が低い作業に対しては軽く、操作習熟度が高い作業に対しては重くなるように、重みづけを行う。図１に示す動作獲得部１０は、機械学習機能を備え、ロボット操作データベース９に記録されている情報に基づき、学習を実施する。学習時には動作解析部８によって追記された重みづけを参照し、重みづけが重いものが、学習結果に近くなるように評価関数を調整し用いる。
【００３３】
以上のように、本実施形態によれば、操作者１の状態のうち、ロボット２の状態に直接的に影響を及ぼさない情報である非操作情報に基づいて、操作情報、環境情報、ロボット状態情報等に基づく学習の重みづけを行うことができる。これにより、各種情報の取捨選択が可能になるとともに、ノイズとなる情報の影響を低減させることができ、ロボットに対する学習を効率化することが可能になる。
【００３４】
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態のロボット操作システムについて説明する。本実施形態のハードウエアおよびソフトウエアの全体構成は第１実施形態のもの（図１〜図３）と同様であるが、本実施形態においては、第１実施形態における動作解析部８に代えて、図５に示す動作解析部８Ａが適用される点が異なっている。
【００３５】
そこで、図５に示すブロック図を参照し、動作解析部８Ａの詳細を説明する。動作解析部８Ａは、第１実施形態の動作解析部８と同様に、各解析部８１〜８３と重みづけ調整部８４とを有しており、さらに、映像情報に基づいて操作者１の脈拍を検出する脈拍解析部８５を有している。ここで、脈拍解析部８５の原理を説明しておく。血液に含まれるヘモグロビンは緑色の光を吸収するという特徴があり、脈拍によって変化する血流により、肉眼では識別困難であるが、人間の顔の緑色成分の明るさは微妙に変化する。そこで、この変化を捉えると、脈拍を検出できる。
【００３６】
本実施形態における重みづけ調整部８４は、脈拍解析部８５から出力される脈拍に応じて、１分あたりの脈拍数を算出し、第１実施形態にて述べたものに加えて、脈拍数に対応しても重みづけを評価する。すなわち、脈拍数が高くなると、「操作者１が焦っている状態」であると推測でき、これは「ロボット２の操作が失敗した状態」であると推測できる。従って、重みづけ調整部８４は、操作者１の脈拍数が高くなった場合には、直前までに行われていた操作そのものに対して学習を行わないよう制限する重みづけを行う。
以上のように、本実施形態によれば、第１実施形態について述べた効果に加えて、操作者１の脈拍数に応じて学習の重みづけを行えるという効果を奏する。
【００３７】
［変形例］
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上述した実施形態は本発明を理解しやすく説明するために例示したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について削除し、若しくは他の構成の追加・置換をすることが可能である。上記実施形態に対して可能な変形は、例えば以下のようなものである。
【００３８】
（１）上記実施形態におけるサーバ機６０のハードウエアは、一般的なコンピュータによって実現できるため、図１、図４、図５に示したアルゴリズムを実現するプログラム等を記憶媒体に格納し、または伝送路を介して頒布してもよい。
【００３９】
（２）図１、図４、図５に示したアルゴリズムは、上記実施形態ではプログラムを用いたソフトウエア的な処理として説明したが、その一部または全部をＡＳＩＣ(Application Specific Integrated Circuit；特定用途向けＩＣ)、あるいはＦＰＧＡ(field-programmable gate array)等を用いたハードウエア的な処理に置き換えてもよい。
【００４０】
（３）上記各実施形態においては、本発明における「表示部」の具体例として、複数のディスプレイを縦横に配列したマルチディスプレイ６１を適用した例を説明した。しかし、本発明における表示部は、一枚のディスプレイであってもよい。すなわち、一枚のディスプレイ上の複数の領域（表示位置）に各々異なった映像を表示するようにして、操作者１の視線を検出することによって何れの領域（表示位置）の映像が注目されているのか判定し、その結果に基づいて、上記各実施形態と同様に、表示されている情報の重みづけを行うとよい。
【００４１】
（４）上記第２実施形態において、脈拍解析部８５は映像情報に基づいて操作者１の脈拍数を検出したが、操作者１に脈拍計等を直接装着して脈拍数を検出してもよい。
【００４２】
［構成・効果の総括］
以上のように、上記各実施形態におけるロボット操作装置（３）は、操作者（１）による操作に基づいて、ロボット（２）の状態を指示する操作情報を生成する操作情報入力部（６２，６３）と、前記操作情報に基づいて前記ロボット（２）を制御する制御部（５）と、前記操作者（１）に関する情報であって前記ロボット（２）の状態に影響を与えない非操作情報を収集する非操作情報収集部（７）と、前記非操作情報に基づいて操作者の状態を推定する動作解析部（８）と、前記操作情報と前記動作解析部（８）における推定結果とに基づいて、前記操作者（１）の操作を学習する動作学習部（１０）と、を有することを特徴とする。
【００４３】
これにより、非操作情報に基づいて操作者（１）の状態を推定し、この推定結果と操作情報とに基づいて、操作者（１）の操作を学習することができるので、操作者（１）の状態に対応してロボット（２）に対する学習を進めることができ、ロボット（２）に対する学習を効率化できる。
【００４４】
また、上記各実施形態のロボット操作装置（３）は、複数の情報をそれぞれ異なる表示位置に表示する表示部（６１）をさらに有し、前記非操作情報収集部（７）は、前記操作者（１）を撮影し映像情報を出力するカメラを有し、前記動作解析部（８）は、前記映像情報に基づいて前記操作者（１）の視線が向かう何れかの前記表示位置を判定するものであり、前記動作学習部（１０）は、前記動作解析部（８）における判定結果に基づいて、前記操作者（１）の操作を学習することを特徴とする。
すなわち、前記動作学習部（１０）は、前記表示位置に表示されている情報の重みづけを他の情報の重みづけよりも重くして前記操作者（１）の操作を学習することを特徴とする。
【００４５】
これにより、操作者（１）の視線が向かう表示位置を判定し、判定結果に基づいてロボット（２）に対する学習を進めることができ、ロボット（２）に対する学習を効率化できる。
【００４６】
また、上記各実施形態のロボット操作装置（３）において、前記非操作情報収集部（７）は、前記操作者の音声を収集するマイクを有し、前記動作解析部（８）は、収集した前記音声が所定の特徴を有するか否かを判定するものであり、前記動作学習部（１０）は、前記動作解析部（８）における判定結果に基づいて前記操作者（１）の操作を学習することを特徴とする。
【００４７】
すなわち、前記動作学習部（１０）は、収集した前記音声が前記所定の特徴を有する場合に、前記音声を収集した時刻を含む所定期間内における前記操作情報の重みづけを、前記所定期間以外の期間における前記操作情報の重みづけよりも軽くすることを特徴とする。
【００４８】
これにより、操作者（１）の音声が所定の特徴を有するか否かを判定し、判定結果に基づいてロボット（２）に対する学習を進めることができ、ロボット（２）に対する学習を効率化できる。
【符号の説明】
【００４９】
１  操作者
２  ロボット
３  ロボット操作装置
４  環境情報収集部
５  制御部（制御手段）
６  操作用入力・表示部
７  非操作情報収集部
８，８Ａ  動作解析部（動作解析手段）
９  ロボット操作データベース
１０  動作獲得部（動作学習部、動作学習手段）
２０  台車
６０  サーバ機（コンピュータ）
６１  マルチディスプレイ（表示部）
６２  アーム操作デバイス（操作情報入力部）
６３  移動操作用デバイス（操作情報入力部）
８１  映像解析部
８２  音声解析部
８３  操作解析部
８４  重みづけ調整部
８５  脈拍解析部
【図１】
2016189924.tif 000003
【図２】
2016189924.tif 000004
【図３】
2016189924.tif 000005
【図４】
2016189924.tif 000006
【図５】
2016189924.tif 000007
【国際調査報告】
2016189924.tif 000008
2016189924.tif 000009
2016189924.tif 000010