(57)【要約】【課題】オペレータによるマニピュレータの認識を妨げることなく、操作の指示を適切に提示する。【解決手段】指示入力部は、作業対象となる対象物品の情報を含む作業指示の入力を受け付ける。画像取得部は、カメラが撮像した撮像画像を取得する。合成部は、撮像画像に作業指示に関する情報を合成することで、合成画像を生成する。画像出力部は、合成画像を出力する。【選択図】図１
2018153874.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マニピュレータとカメラとを備える作業ロボットの操作者に、前記マニピュレータの操作の用に供する情報を提示する提示装置であって、
作業対象となる対象物品の情報を含む作業指示の入力を受け付ける指示入力部と、
前記カメラが撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、
前記撮像画像に前記作業指示に関する情報を合成することで、合成画像を生成する合成部と、
前記合成画像を出力する画像出力部と
を備える提示装置。
【請求項２】
前記作業指示に基づいて、前記撮像画像に写る前記対象物品を認識する認識部をさらに備え、
前記合成部は、前記撮像画像に前記認識部による認識の結果に関する情報とを合成する
請求項１に記載の提示装置。
【請求項３】
前記合成部は、前記撮像画像のうち前記対象物品が写る位置にマーク画像を合成する
請求項２に記載の提示装置。
【請求項４】
前記認識部は、前記撮像画像に写る前記対象物品の複数の候補を認識し、前記複数の候補のそれぞれについて前記対象物品との類似度を算出し、
前記合成部は、前記撮像画像のうち、前記複数の候補のうち前記類似度が閾値以上のものが写る位置に、前記マーク画像を合成する
請求項３に記載の提示装置。
【請求項５】
前記合成部は、前記撮像画像に前記対象物品の画像を合成する
請求項１から請求項４の何れか１項に記載の提示装置。
【請求項６】
前記操作者による前記マニピュレータの操作により得るべき報酬の量を取得する報酬取得部をさらに備え、
前記合成部は、前記撮像画像に前記報酬の量に関する情報をさらに合成する
請求項１から請求項５の何れか１項に記載の提示装置。
【請求項７】
オペレータの視線を検出する視線検出部と、
検出された前記視線の先に前記マーク画像がある場合に、前記マーク画像に係る前記対象物品を把持するための操作信号を生成する
信号生成部と、
をさらに備える請求項４に記載の提示装置。
【請求項８】
マニピュレータとカメラとを備える作業ロボットと、
請求項１から請求項７の何れか１項に記載の提示装置と
を備える作業システム。
【請求項９】
マニピュレータとカメラとを備える作業ロボットの操作者に、前記マニピュレータの操作の用に供する情報を提示する提示方法であって、
作業対象となる対象物品の情報を含む作業指示の入力を受け付けることと、
前記カメラが撮像した撮像画像を取得することと、
前記撮像画像に前記作業指示に関する情報を合成することで、合成画像を生成することと、
前記合成画像を前記操作者に提示することと
を有する提示方法。
【請求項１０】
マニピュレータとカメラとを備える作業ロボットの操作者に、前記マニピュレータの操作の用に供する情報を提示するコンピュータに、
作業対象となる対象物品の情報を含む作業指示の入力を受け付けることと、
前記カメラが撮像した撮像画像を取得することと、
前記撮像画像に前記作業指示に関する情報を合成することで、合成画像を生成することと、
前記合成画像を出力することと
を実行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、提示装置、提示方法およびプログラム、ならびに作業システム
に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、操作者による擬人的な動きを検出し、これを複数の信号に変換してロボットデバイスを駆動させる技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１５−１６８０５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ロボットデバイスなどのマニピュレータを手作業で動作させる場合、オペレータによるマニピュレータの認識を妨げることなく、操作の指示を適切に提示する必要がある。
本発明の目的は、上述した課題を解決する提示装置、提示方法およびプログラム、ならびに作業システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様によれば、提示装置は、マニピュレータとカメラとを備える作業ロボットの操作者に、前記マニピュレータの操作の用に供する情報を提示する提示装置であって、作業対象となる対象物品の情報を含む作業指示の入力を受け付ける指示入力部と、前記カメラが撮像した撮像画像を取得する画像取得部と、前記撮像画像に前記作業指示に関する情報を合成することで、合成画像を生成する合成部と、前記合成画像を出力する画像出力部とを備える。
【０００６】
本発明の第２の態様によれば、第１の態様に係る提示装置は、前記作業指示に基づいて、前記撮像画像に写る前記対象物品を認識する認識部をさらに備え、前記合成部は、前記撮像画像に前記認識部による認識の結果に関する情報とを合成するものであってよい。
【０００７】
本発明の第３の態様によれば、第２の態様に係る提示装置は、前記合成部は、前記撮像画像のうち前記対象物品が写る位置にマーク画像を合成するものであってよい。
【０００８】
本発明の第４の態様によれば、第３の態様に係る提示装置は、前記認識部は、前記撮像画像に写る前記対象物品の複数の候補を認識し、前記複数の候補のそれぞれについて前記対象物品との類似度を算出し、前記合成部は、前記撮像画像のうち、前記複数の候補のうち前記類似度が閾値以上のものが写る位置に、前記マーク画像を合成するものであってよい。
【０００９】
本発明の第５の態様によれば、第１から第４の何れかの態様に係る提示装置は、前記合成部は、前記撮像画像に前記対象物品の画像を合成するものであってよい。
【００１０】
本発明の第６の態様によれば、第１から第５の何れかの態様に係る提示装置は、前記操作者による前記マニピュレータの操作により得るべき報酬の量を取得する報酬取得部をさらに備え、前記合成部は、前記撮像画像に前記報酬の量に関する情報をさらに合成するものであってよい。
【００１１】
本発明の第７の態様によれば、第４の態様に係る提示装置は、オペレータの視線を検出する視線検出部と、検出された前記視線の先に前記マーク画像がある場合に、前記マーク画像に係る前記対象物品を把持するための操作信号を生成する信号生成部と、をさらに備えるものであってよい。
【００１２】
本発明の第８の態様によれば、作業システムは、マニピュレータとカメラとを備える作業ロボットと、第１から第７の何れかの態様に係る提示装置とを備える。
【００１３】
本発明の第９の態様によれば、提示方法は、マニピュレータとカメラとを備える作業ロボットの操作者に、前記マニピュレータの操作の用に供する情報を提示する提示方法であって、作業対象となる対象物品の情報を含む作業指示の入力を受け付けることと、前記カメラが撮像した撮像画像を取得することと、前記撮像画像に前記作業指示に関する情報を合成することで、合成画像を生成することと、前記合成画像を前記操作者に提示することとを有する。
【００１４】
本発明の第１０の態様によれば、プログラムは、マニピュレータとカメラとを備える作業ロボットの操作者に、前記マニピュレータの操作の用に供する情報を提示するコンピュータに、作業対象となる対象物品の情報を含む作業指示の入力を受け付けることと、前記カメラが撮像した撮像画像を取得することと、前記撮像画像に前記作業指示に関する情報を合成することで、合成画像を生成することと、前記合成画像を出力することとを実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
上記態様のうち少なくとも１つの態様によれば、提示装置は、作業ロボットの撮像画像に、対象物品の情報を含む作業指示に関する情報を合成する。これにより、作業者は、マニピュレータの状態を目視しつつ、作業指示を容易に理解することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１の実施形態に係る作業システムの構成を示す概略図である。
【図２】第１の実施形態に係るコントローラの構成を示す概略ブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係るマスタコントローラの動作を示す第１のフローチャートである。
【図４】第１の実施形態に係るマスタコントローラの動作を示す第２のフローチャートである。
【図５】第３の実施形態に係るマスタコントローラの構成を示す概略ブロック図である。
【図６】第２の実施形態に係るコントローラの構成を示す概略ブロック図である。
【図７】第２の実施形態に係るマスタコントローラの動作のうち、第１の実施形態との
【図８】少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
《第１の実施形態》
以下、図面を参照しながら実施形態について詳しく説明する。
図１は、第１の実施形態に係る作業システムの構成を示す概略図である。
作業システム１は、入出力グローブ１０と、ヘッドマウントディスプレイ２０と、マスタコントローラ３０と、スレーブコントローラ４０と作業ロボット５０とを備える。入出力グローブ１０とヘッドマウントディスプレイ２０とはオペレータＯに装着され、作業ロボット５０はオペレータＯと遠隔に設置される。マスタコントローラ３０は、入出力グローブ１０およびヘッドマウントディスプレイ２０と電気的に接続される。スレーブコントローラ４０は、作業ロボット５０と電気的に接続される。マスタコントローラ３０とスレーブコントローラ４０とは、ネットワークＮを介して通信可能に構成される。
【００１８】
第１の実施形態に係る作業システム１は、倉庫から物品を運搬するピッキングシステムに適用される。ピッキングシステムは、コンベアや運搬ロボットによって、物品を収容するビンを作業ロボット５０が設置された作業スペースに運搬するシステムである。オペレータＯは、作業ロボット５０を遠隔から操作し、ビンに収容された対象物品を、出荷用コンベアや仕分け箱などの他の位置に移転させる。なお、他の実施形態においては、作業システム１は、ピッキングシステム以外のシステムに適用されてもよい。例えば、作業システム１は、たねまき、仕分け、開梱や梱包、検品、組立などの他の遠隔作業（倉庫内に限らずオフィス、スーパー、病院、図書館、実験室等における遠隔作業を含む）に用いられてもよい。
【００１９】
入出力グローブ１０は、オペレータＯの手に取り付けられる手袋状の入出力装置である。入出力グローブ１０は、オペレータＯの姿勢を検出する姿勢センサと、作業ロボット５０の動作をフィードバックするフィードバックデバイスとを備える。入出力グローブ１０は、姿勢センサが生成する信号を、操作信号としてマスタコントローラ３０に出力する。姿勢センサは、少なくともオペレータＯの関節の角度を算出可能に構成される。姿勢センサは、モーションキャプチャによりオペレータＯの動きを検出するものであってよい。フィードバックデバイスは、作業ロボット５０のマニピュレータ５１が触れた物の触感を再現可能な素子（アクチュエータや電極など）である。フィードバックデバイスは、マスタコントローラ３０から入力されるフィードバック信号に従って動作する。
【００２０】
ヘッドマウントディスプレイ２０は、オペレータＯの頭部に装着されることでオペレータＯに画像を提示する装置である。画像の提示方法としては、オペレータの目に対向するディスプレイに画像を表示する方法や、プロジェクタによってオペレータの目に画像を投影する方法が挙げられる。ヘッドマウントディスプレイ２０は、マスタコントローラ３０から入力される映像信号に従って映像を提示する。ヘッドマウントディスプレイ２０は、自身の姿勢を検出する姿勢センサ（例えば、加速度センサやジャイロスコープなど）を備える。ヘッドマウントディスプレイ２０は、姿勢センサの検出結果を示す姿勢信号をマスタコントローラ３０に出力する。
【００２１】
作業ロボット５０は、マニピュレータ５１とカメラ５２とを備える。
マニピュレータ５１は、複数のリンクが複数の関節を介して互いに接続されている。マニピュレータ５１は、スレーブコントローラ４０から入力される制御信号に従って関節ごとに設けられたアクチュエータを駆動させることによって各関節の角度を調整する。マニピュレータ５１の関節とオペレータＯの関節とは必ずしも一対一に対応しない。例えば、マニピュレータ５１は、５本未満の指（指に相当するリンクと関節との組み合わせ）を備えるものであってよい。また例えばマニピュレータ５１は、２つ以上の肘（肘に相当する関節）を備えるものであってよい。マニピュレータ５１には、触覚センサと姿勢センサとが設けられている。触覚センサは、マニピュレータ５１の表面（特に指に相当するリンクの先端）に設けられ、接触した物体の触感を検出する。姿勢センサは、マニピュレータ５１の関節ごとに設けられており、各関節の角度および角速度を検出する。姿勢センサの例としては、アクチュエータの運動量を計測するセンサ（回転数センサやストロークセンサ）が挙げられる。
カメラ５２は、関節を介してマニピュレータ５１と接続される。カメラ５２は、撮像した画像を表す映像情報をスレーブコントローラ４０に出力する。カメラ５２の姿勢は、スレーブコントローラ４０から入力される制御信号に従って調整される。つまり、カメラ５２とマニピュレータ５１とに接続されたアクチュエータが制御信号に従って駆動することで、カメラ５２の姿勢が調整される。
【００２２】
マスタコントローラ３０は、入出力グローブ１０から入力される操作信号に基づいて、作業ロボット５０のマニピュレータ５１の制御信号を生成する。またマスタコントローラ３０は、作業ロボット５０からマニピュレータ５１が検出する触感を示す触感信号に基づいて、当該触覚を入出力グローブ１０のフィードバックデバイスに再現させるためのフィードバック信号を生成する。また、マスタコントローラ３０は、スレーブコントローラ４０から映像信号を受信し、これに作業指示に関する情報を合成してヘッドマウントディスプレイ２０に出力する。つまり、マスタコントローラ３０は、提示装置の一例である。またマスタコントローラ３０は、ヘッドマウントディスプレイ２０から入力された姿勢信号に基づいて、作業ロボット５０のカメラ５２の制御信号を生成し、スレーブコントローラ４０に送信する。
【００２３】
スレーブコントローラ４０は、マスタコントローラ３０から制御信号を受信し、これに従ってマニピュレータ５１を駆動させる。またスレーブコントローラ４０は、触覚センサ、姿勢センサ、カメラ５２から信号を取得し、これをマスタコントローラ３０に送信する。
【００２４】
図２は、第１の実施形態に係るマスタコントローラの構成を示す概略ブロック図である。
マスタコントローラ３０は、信号受信部３０１、映像信号出力部３０２、触感信号変換部３０３、フィードバック信号出力部３０４、姿勢記憶部３０５、姿勢更新部３０６、指示入力部３０７、認識部３０８、報酬記憶部３０９、合成部３１０、操作信号入力部３１１、操作信号変換部３１２、制御信号送信部３１３、作業判定部３１４、報酬算出部３１５を備える。
【００２５】
信号受信部３０１は、スレーブコントローラ４０を介して、作業ロボット５０から映像信号、触感信号および姿勢信号を受信する。
映像信号出力部３０２は、受信した映像信号をヘッドマウントディスプレイ２０に出力する。認識部３０８によって対象物品Ｉが認識された場合、映像信号出力部３０２は、合成部３１０によって合成された映像信号を出力する。
触感信号変換部３０３は、受信した触感信号をフィードバック信号に変換する。つまり、触感信号変換部３０３は、作業ロボット５０のマニピュレータ５１が触れた物体の触感を、フィードバックデバイスに再現させるためのフィードバック信号を生成する。触感信号からフィードバック信号への変換は、例えば触感信号を予め求められた関数に入力することで実現することができる。
フィードバック信号出力部３０４は、フィードバック信号を入出力グローブ１０に出力する。
【００２６】
姿勢記憶部３０５は、作業ロボット５０の姿勢を記憶する。作業ロボット５０の姿勢には、各関節の位置、角度、角速度が含まれる。
姿勢更新部３０６は、受信した姿勢信号に基づいて姿勢記憶部３０５が記憶する情報を更新する。
【００２７】
指示入力部３０７は、ピッキングシステム等から作業指示の入力を受け付ける。作業指示には、作業対象となる対象物品Ｉの形状を特定可能な情報が含まれる。形状を特定可能な情報の例としては、立体形状を示す三次元形状データ、複数の視点から撮影された二次元画像データ、三次元形状データや二次元画像データから抽出された特徴量情報などが挙げられる。
【００２８】
認識部３０８は、作業指示に基づいて、映像信号に写った対象物品Ｉの位置および姿勢を認識する。認識部３０８は、例えばパターンマッチング法により対象物品Ｉを認識する。認識部３０８は、映像信号に対象物品Ｉの複数の候補を認識した場合、各候補について、作業指示に含まれる対象物品Ｉの形状を特定可能な情報に基づいて類似度を算出する。例えば、同一のビンに複数種類の物品（例えばサイズ違いの同一商品など）が入っており、それぞれが対象物品Ｉと類似している場合などに、複数の候補が認識され得る。類似度の例としては、画像の特徴量どうしの距離やコサイン類似度、画像の輝度値の差の平均値などが挙げられる。なお、類似度は、パターンマッチングの過程で用いられる評価値であってよい。
【００２９】
報酬記憶部３０９は、オペレータＯによるマニピュレータ５１の操作によって支払われるべき報酬の額を記憶する。
合成部３１０は、信号受信部３０１が受信した映像信号に、認識部３０８の認識結果を合成した合成映像信号を生成する。具体的には、合成部３１０は、映像信号のうち、認識部３０８によって対象物品Ｉと認識された座標にマーク画像を合成する。マーク画像の例としては、認識された対象物品Ｉを囲う円形の画像や、認識された対象物品Ｉの輪郭を色づけ（ハイライト）した画像などが挙げられる。また合成部３１０は、映像信号に、報酬記憶部３０９が記憶する報酬の量を合成する。
【００３０】
操作信号入力部３１１は、入出力グローブ１０から操作信号の入力を受け付ける。また操作信号入力部３１１は、ヘッドマウントディスプレイ２０から姿勢信号の入力を受け付ける。
操作信号変換部３１２は、操作信号および姿勢信号を制御信号に変換する。つまり、操作信号変換部３１２は、オペレータＯと同じ動作を作業ロボット５０に実行させるための制御信号を生成する。操作信号および姿勢信号から制御信号への変換は、例えば操作信号および姿勢信号を予め求められた関数に入力することで実現することができる。なお、入出力グローブ１０の操作信号は、マニピュレータ５１の制御信号に変換され、ヘッドマウントディスプレイ２０の姿勢信号は、カメラ５２の制御信号に変換される。
【００３１】
制御信号送信部３１３は、操作信号変換部３１２が変換したマニピュレータ５１およびカメラ５２の制御信号をスレーブコントローラ４０に送信する。
【００３２】
作業判定部３１４は、信号受信部３０１が受信した映像信号に基づいて、作業ロボット５０による作業が成功したか否かを判定する。例えば、作業判定部３１４は、対象物品Ｉが目標位置にあり、かつ対象物品Ｉがマニピュレータ５１に把持されていない場合に、作業が成功したと判定する。他方、作業判定部３１４は、対象物品Ｉが目標位置になく、かつ対象物品Ｉがマニピュレータ５１に把持されていない場合に、作業が失敗したと判定する。
【００３３】
報酬算出部３１５は、作業判定部３１４により作業が成功したと判定された場合に、所定の報酬額をオペレータＯの総報酬額に加算する。作業ごとの報酬額は、対象物品Ｉごとの作業難易度や、オペレータＯの作業習熟度などによって決定されてもよいし、１作業あたりの固定額であってもよい。報酬算出部３１５は、オペレータＯによるマニピュレータ５１の操作により得るべき報酬の量を取得する報酬取得部の一例である。
【００３４】
図３は、第１の実施形態に係るマスタコントローラの動作を示す第１のフローチャートである。
ピッキングシステムが対象物を作業スペースに運搬すると、ピッキングシステムは、マスタコントローラ３０に作業指示を出力する。
マスタコントローラ３０の指示入力部３０７は、ピッキングシステムから作業指示の入力を受け付ける（ステップＳ１）。次に、信号受信部３０１は、スレーブコントローラ４０を介して作業ロボット５０から、カメラ５２が撮像した映像信号、触覚センサが検出した触感信号、および姿勢センサが検出した姿勢信号を受信する（ステップＳ２）。
【００３５】
次に、認識部３０８は、作業指示に含まれる対象物品Ｉの情報に基づいて、映像信号に写った対象物品Ｉの位置および姿勢を認識する（ステップＳ３）。このとき、認識部３０８は、対象物品Ｉについて複数の候補が認識されたか否かを判定する（ステップＳ４）。候補が１つだけ認識された場合（ステップＳ３：ＮＯ）、合成部３１０は、映像信号のうち当該候補の座標に所定のマーク画像を合成する（ステップＳ５）。
【００３６】
他方、複数の候補が認識された場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、認識部３０８は、各候補について、対象物品Ｉとの類似度を算出する（ステップＳ６）。そして合成部３１０は、映像信号のうち、類似度が所定の閾値以上となる候補それぞれの座標に所定のマーク画像を合成する（ステップＳ７）。
【００３７】
映像信号にマーク画像を合成すると、合成部３１０は、さらにステップＳ１で受信した作業指示の情報を映像信号に合成する（ステップＳ８）。具体的には、合成部３１０は、映像信号に写るビンの近傍に作業指示ウィンドウを生成し、当該ウィンドウ内に、対象物品Ｉの形状を特定可能な情報から生成された対象物品Ｉの画像と、対象物品Ｉの大きさ、色、およびその他の特徴を表す文言とを描画する。
さらに、合成部３１０は、報酬記憶部３０９から報酬額を読み出し、当該報酬額を映像信号に合成する（ステップＳ９）。
【００３８】
映像信号出力部３０２は、合成部３１０が生成した合成映像信号をヘッドマウントディスプレイ２０に出力する（ステップＳ１０）。ヘッドマウントディスプレイ２０は、映像信号が入力されると当該映像信号に基づいて画像をオペレータＯに提示する。これにより、オペレータＯは、作業ロボット５０のマニピュレータ５１と対象物品Ｉとの位置関係を確認し、対象物品Ｉの詳細な情報を確認し、さらに現在の報酬額を確認することができる。
【００３９】
姿勢更新部３０６は、受信した姿勢信号に基づいて姿勢記憶部３０５が記憶する情報を更新する（ステップＳ１１）。また触感信号変換部３０３は、受信した触感信号をフィードバック信号に変換する（ステップＳ１２）そして、フィードバック信号出力部３０４は、フィードバック信号を入出力グローブ１０に出力する（ステップＳ１３）。これにより、オペレータＯは、マニピュレータ５１が触れるものの触感を得ることができる。
【００４０】
図４は、第１の実施形態に係るマスタコントローラの動作を示す第２のフローチャートである。
オペレータＯによって入出力グローブ１０が操作されると、操作信号入力部３１１は、入出力グローブ１０から操作信号の入力を受け付け、またヘッドマウントディスプレイ２０から姿勢信号の入力を受け付ける（ステップＳ１４）。操作信号変換部３１２は、操作信号および姿勢信号をマニピュレータ５１の制御信号に変換する（ステップＳ１５）。そして、制御信号送信部３１３は、ステップＳ１５で変換されたマニピュレータ５１の制御信号を、スレーブコントローラ４０に送信する（ステップＳ１６）。これにより、スレーブコントローラ４０は、オペレータＯの操作に基づいて生成された制御信号に従ってマニピュレータ５１を動作させる。また、これにより、スレーブコントローラ４０は、オペレータＯの視線の動きとカメラ５２の視線の動きが一致するように、カメラ５２の姿勢を制御する。
【００４１】
作業判定部３１４は、信号受信部３０１が受信した映像信号に基づいて、対象物品Ｉがマニピュレータ５１に把持されているか否かを判定する（ステップＳ１７）。対象物品Ｉがマニピュレータ５１に把持されている場合（ステップＳ１７：ＹＥＳ）、作業判定部３１４は、作業中であると判定し、ステップＳ２に処理を戻す。他方、対象物品Ｉがマニピュレータ５１に把持されていない場合（ステップＳ１７：ＮＯ）、作業判定部３１４は、信号受信部３０１が受信した映像信号に基づいて、対象物品Ｉが目標位置にあるか否かを判定する（ステップＳ１８）。対象物品Ｉが目標位置にない場合（ステップＳ１８：ＮＯ）、作業判定部３１４は、作業が失敗したと判定し（ステップＳ１９）、ステップＳ２に処理を戻す。つまり、これによりオペレータＯは、失敗した作業を再試行する。
【００４２】
他方、対象物品Ｉが目標位置にある場合（ステップＳ１８：ＹＥＳ）、作業判定部３１４は、作業が成功したと判定する（ステップＳ２０）。そして、報酬算出部３１５は、認識部３０８による認識結果に基づいて当該作業の報酬額を算出し、報酬記憶部３０９が記憶する総報酬額に算出した報酬額を加算する（ステップＳ２１）。これにより、次の作業実行時に、ヘッドマウントディスプレイ２０には加算された報酬額が表示される。
【００４３】
図５は、第１の実施形態に係るヘッドマウントディスプレイに表示される情報の一例である。
図５に示すように、ステップＳ３からステップＳ１０の処理により、ヘッドマウントディスプレイ２０には、カメラ５２が撮像した撮像画像Ｇ１と、１または複数のマーク画像Ｇ２と、作業指示ウィンドウＧ３と、報酬額ウィンドウＧ４とを含む合成映像が表示される。
図５に示すように、マーク画像Ｇ２が表示されることで、オペレータＯは容易に撮像画像Ｇ１のなかから作業対象となる対象物品Ｉを特定することができる。また、対象物品Ｉについて複数の候補が認識される場合であっても、マスタコントローラ３０がその類似度に基づいてマーク画像Ｇ２が付される候補を絞り込むことにより、オペレータＯは少ない選択肢の中から対象物品Ｉを特定することができる。また、このとき作業指示ウィンドウＧ３が表示されていることで、オペレータＯは複数の候補の中から適切に対象物品Ｉを特定することができる。さらに、報酬額ウィンドウＧ４に報酬額が表示されることで、オペレータＯの意欲を維持させることができる。
【００４４】
このように、第１の実施形態によれば、マスタコントローラ３０は、カメラ５２が撮像した撮像画像に作業指示に関する情報を合成した合成画像を、ヘッドマウントディスプレイ２０に出力する。
これにより、オペレータＯは、撮像画像によりマニピュレータ５１の状態を目視しつつ、作業指示を容易に理解することができる。
【００４５】
《第２の実施形態》
第２の実施形態では、マスタコントローラ３０がマニピュレータ５１の操作の履歴に基づいてマニピュレータ５１の操作を学習し、これに基づいてマニピュレータ５１を自動制御する。このとき、オペレータＯは、ヘッドマウントディスプレイ２０に表示されるマーク画像Ｇ２に視線を合わせることで、マニピュレータ５１に把持させる対象物品Ｉを特定する。第２の実施形態に係るヘッドマウントディスプレイ２０には、視線を捉えるために装着面側に内部カメラを備える。
【００４６】
図６は、第２の実施形態に係るコントローラの構成を示す概略ブロック図である。
第２の実施形態に係るマスタコントローラ３０は、第１の実施形態の構成に加え、作業モデル記憶部３１６、制御信号算出部３１７、学習部３１８、視線検出部３１９をさらに備える。
【００４７】
作業モデル記憶部３１６は、対象物品Ｉの種類、位置および姿勢、ならびにマニピュレータ５１の姿勢からマニピュレータ５１の操作信号を特定するための作業モデルを記憶する。作業モデルは、学習部３１８による機械学習によって更新される。作業モデルの例としては、ニューラルネットワークモデルやベイジアンネットワークなどが挙げられる。
【００４８】
制御信号算出部３１７は、作業モデル記憶部３１６が記憶する作業モデルに対象物品Ｉの種類、位置および姿勢、ならびにマニピュレータ５１の姿勢を入力することで、制御信号を算出する。このとき、制御信号算出部３１７は、制御信号の妥当性を示すスコアを算出する。スコアの例としては、作業モデルの導出過程で算出される制御信号の尤度が挙げられる。本実施形態に係るスコアは値が大きいほど妥当性が高いことを示す。
【００４９】
学習部３１８は、認識部３０８による認識結果と、作業判定部３１４による判定結果と、作業開始から判定までに出力された制御信号とを用いて作業モデル記憶部３１６が記憶する作業モデルを更新する。
【００５０】
視線検出部３１９は、ヘッドマウントディスプレイ２０の内部カメラが撮像した画像に基づいて、オペレータＯの視線を検出する。視線の検出方法としては、例えば、内部カメラが撮像した画像から、テンプレートマッチング等により眼球の虹彩の位置を特定する方法が挙げられる。
【００５１】
ここで、第２の実施形態に係るマスタコントローラ３０の動作について説明する。
図７は、第２の実施形態に係るマスタコントローラの動作のうち、第１の実施形態との相違部分の動作を示すフローチャートである。
第２の実施形態に係るマスタコントローラ３０の指示入力部３０７は、ピッキングシステムから作業指示の入力を受け付けると、第１の実施形態に係るステップＳ１からステップＳ１３と同様の処理を実行する。次に、マスタコントローラ３０の視線検出部３１９は、オペレータＯの視線を検出することで、映像信号におけるオペレータＯの注視点を特定する（ステップＳ１０１）。視線検出部３１９は、注視点が所定時間以上マーク画像Ｇ２上にあるか否かを判定する（ステップＳ１０２）。ここで、注視点が所定時間以上マーク画像Ｇ２上にある場合（ステップＳ１０２：ＹＥＳ）、マスタコントローラ３０は、オペレータＯによる把持の対象が当該マーク画像Ｇ２が示す対象物品Ｉであると特定する。オペレータＯによる把持の対象となる対象物品Ｉが特定されると、制御信号算出部３１７は、作業モデル記憶部３１６が記憶する作業モデルに、対象物品Ｉの種類、位置および姿勢、ならびにマニピュレータ５１の姿勢を入力することで、マニピュレータ５１の制御信号と、当該制御信号の妥当性を示すスコアとを算出する（ステップＳ１０３）。当該制御信号は、マニピュレータ５１を単位時間の間動作させるための信号である。
【００５２】
制御信号送信部３１３は、制御信号算出部３１７が生成した制御信号のスコアが閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。スコアが閾値以上である場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）、制御信号送信部３１３は、制御信号算出部３１７が算出した制御信号を、スレーブコントローラ４０に送信し（ステップＳ１０３）、以降、第１の実施形態のステップＳ１７以降の処理を実行する。これにより、スレーブコントローラ４０は、作業モデルに基づいて生成された制御信号に従ってマニピュレータ５１を動作させる。
【００５３】
他方、スコアが閾値未満である場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）、またはステップＳ１０２において注視点がマーク画像Ｇ２上にない場合、もしくは注視点がマーク画像Ｇ２上にあるが所定時間が経過していない場合（ステップＳ１０２：ＮＯ）、マスタコントローラ３０は、第１の実施形態のステップＳ１４以降の処理を実行する。なお、マスタコントローラ３０の学習部３１８は、作業判定部３１４が作業の成否を判定したときに、その判定結果と認識部３０８による認識結果と、作業開始から判定までに出力された制御信号とを用いて作業モデル記憶部３１６が記憶する作業モデルを更新する。
【００５４】
このように、第２の実施形態によれば、マスタコントローラ３０は、オペレータＯの視線を検出し、視線の先にある対象物品Ｉについてマニピュレータ５１を自動操作させる。これにより、オペレータＯは、マニピュレータ５１の把持対象を容易に決定することができる。なお、第２の実施形態では、視線が一定時間マーク画像Ｇ２上にある場合に、自動操作させるが、これに限られない。例えば、他の実施形態においては、視線がマーク画像Ｇ２上にある場合に、視線がマーク画像Ｇ２上に留まっている時間に関わらず自動操作させてもよい。
【００５５】
また第２の実施形態によれば、マスタコントローラ３０は、操作の履歴に基づいてマニピュレータ５１の操作信号とその妥当性を示すスコアを算出し、当該スコアに基づいて、入出力グローブ１０の操作に従った操作信号を出力するか、算出した操作信号を出力するかを決定する。これにより、マスタコントローラ３０は、操作の履歴から生成された操作信号によってオペレータＯごとの操作のばらつきを抑制しつつ、学習が不十分な作業についてはオペレータＯによる操作によりマニピュレータ５１を動作させることで、作業の精度を保つことができる。なお、他の実施形態においては、これに限られず、例えばマスタコントローラ３０は、スコアに関わらず、オペレータＯの視線の先にある対象物を把持するための操作信号を出力してもよい。
【００５６】
《その他の実施形態》
以上、図面を参照して一実施形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、様々な設計変更等をすることが可能である。
例えば、上述の実施形態では、マスタコントローラ３０がオペレータＯの近傍に設けられるが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、ネットワークＮ上のサーバ装置において、上述の制御がなされてもよいし、マスタコントローラ３０とスレーブコントローラ４０の位置関係が入れ替わってもよい。つまり、他の実施形態においては、オペレータＯの近傍に設けられたスレーブコントローラ４０が、信号の転送のみを行い、作業ロボット５０の近傍に設けられたマスタコントローラ３０が、上記処理を行ってもよい。
【００５７】
また、上述した実施形態によれば、マスタコントローラ３０は、撮像画像のうち対象物品Ｉが写る位置にマーク画像を合成するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係るマスタコントローラ３０は、対象物品Ｉの認識の結果に関する情報としてマーク画像でない情報を撮像画像に合成してもよい。具体的には、マスタコントローラ３０は、作業指示ウィンドウに、撮像画像における認識結果と同じ姿勢の対象物品Ｉの画像を表示してもよい。
【００５８】
また、上述した実施形態によれば、マスタコントローラ３０は、対象物品Ｉの複数の候補を認識した場合に、類似度が閾値以上のものが写る位置にマーク画像を合成するが、これに限られない。例えば、他の実施形態に係るマスタコントローラ３０は、全ての候補の位置にマーク画像を合成してもよい。このとき、類似度が高い候補ほど各マーク画像の透明度を低くすることで、オペレータＯによる対象物品Ｉの特定を補助してもよい。
【００５９】
また、上述した実施形態によれば、マスタコントローラ３０は、撮像画像に対象物品Ｉの画像を合成するが、これに限られない。例えば、他の実施形態においては、マーク画像や文字情報のみのよって認識結果を提示してもよい。
【００６０】
また、上述した実施形態によれば、マスタコントローラ３０は、オペレータＯの報酬の量を算出し、これを撮像画像に合成するが、これに限られない。例えば、他の実施形態では、マスタコントローラ３０とは別の装置が報酬の量を算出し、マスタコントローラ３０はこれを当該別の装置から取得して、撮像画像に合成してもよい。また他の実施形態では、マスタコントローラ３０は、報酬の量を撮像画像に合成しなくてもよい。
【００６１】
《コンピュータ構成》
図８は、少なくとも１つの実施形態に係るコンピュータの構成を示す概略ブロック図である。
コンピュータ９０は、ＣＰＵ９１、メインメモリ９２、ストレージ９３、インタフェース９４を備える。
上述のマスタコントローラ３０は、コンピュータ９０に実装される。そして、上述した各処理部の動作は、プログラムの形式でストレージ９３に記憶されている。ＣＰＵ９１は、プログラムをストレージ９３から読み出してメインメモリ９２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９１は、プログラムに従って、上述した各記憶部に対応する記憶領域をメインメモリ９２に確保する。
【００６２】
ストレージ９３の例としては、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disc Read Only Memory）、半導体メモリ等が挙げられる。ストレージ９３は、コンピュータ９０のバスに直接接続された内部メディアであってもよいし、インタフェース９４または通信回線を介してコンピュータ９０に接続される外部メディアであってもよい。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９０に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９０が当該プログラムをメインメモリ９２に展開し、上記処理を実行してもよい。少なくとも１つの実施形態において、ストレージ９３は、一時的でない有形の記憶媒体である。
【００６３】
また、当該プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、当該プログラムは、前述した機能をストレージ９３に既に記憶されている他のプログラムとの組み合わせで実現するもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【符号の説明】
【００６４】
１  作業システム
１０  入出力グローブ
２０  ヘッドマウントディスプレイ
３０  マスタコントローラ
４０  スレーブコントローラ
５０  作業ロボット
３０１  信号受信部
３０２  映像信号出力部
３０３  触感信号変換部
３０４  フィードバック信号出力部
３０５  姿勢記憶部
３０６  姿勢更新部
３０７  指示入力部
３０８  認識部
３０９  報酬記憶部
３１０  合成部
３１１  操作信号入力部
３１２  操作信号変換部
３１３  制御信号送信部
３１４  作業判定部
３１５  報酬算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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