(57)【要約】  本開示は、共同ロボット、又は「コボット」を制御する方法に関する。開示される方法によれば、「コボット」は、人間オペレータが、ロボットと共同してタスクを実行するために作業セクタの中に移動しようとしているときのみ、人間オペレータと共同していつでもタスクを実行することができるように制御される。本開示の制御方法は、たとえば、作業のスペースにおいてオペレータの手、又は身体全体の位置を検出する、１つ又は複数のカメラ、又はセンサーを装備されたマットなどの、検出デバイスと、人間オペレータによって従事される作業のセクタの識別データ、それらの中の永続時間の識別データ、及び人間オペレータが移動する作業の連続的なセクタの識別データを記憶するメモリと、どの作業セクタにおいてオペレータが手を動かし、いつそれが起こるかを予測するために、本開示の方法に従ってメモリに記憶されたこのデータを処理し、この予測情報に基づいてロボットを制御する制御マイクロプロセッサ・ユニットとを備える、制御システムによって実施され得る。本開示の方法は、マイクロプロセッサ・ユニットによって実行されるソフトウェアによって実施され得る。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人間オペレータとの少なくとも１つの共同ロボットの制御方法であって、前記方法は、前記オペレータが作業スペースを移動する間に、前記オペレータの身体又は手の位置を検出するように構成された検出デバイスと、メモリと、前記メモリに記憶されたデータを処理し、共同ロボットの動きを制御するように構成されたマイクロプロセッサ制御ユニットとを備える、制御システムによって実施され、前記方法は、
前記作業スペースの別個のセクタにおける前記オペレータの身体又は手の位置を検出するステップと、
タスクを実行している間に、前記人間オペレータによって連続的に占有される前記作業スペースの占有されるセクタの第１の識別データと、前記作業スペースの前記占有されるセクタにおけるそれぞれの永続時間の第２の識別データとを規則的な形で記憶するステップであって、規則的な形で記憶された前記第１のデータが、前記人間オペレータによって漸進的に占有される作業セクタの継承を定義する、ステップと、
現在占有されている一般的な第３のセクタ「ｋ０」から前記継承において「ｉ」個のステップ後方の、前に占有された前記作業スペースの第２のセクタ「ｋｉ」から来る、前記作業スペースの一般的な第１のセクタ「ａ」における前記人間オペレータの遷移のそれぞれの第１の確率分布Ｐ（Ａｋ＋１＝ａ│Ａｋ−ｉ＝ｋｉ）を、前記シーケンスの各ステップにおいて計算するステップと、
前記シーケンスの各ステップにおいて推定され、
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となるように決定された、それぞれ実数の正のパラメータλｉで重み付けされた遷移の前記確率分布Ｐ（Ａｋ＋１＝ａ｜Ａｋ−ｉ＝ｋｉ）の線形結合として、前記継承の１〜ｎ個の前のステップにおいて、前記人間オペレータが前記作業セクタｋ１，．．．，ｋｎをそれぞれ占有したことによって調整された、現在占有されている前記第３のセクタ「ｋ０」から来る前記第１のセクタ「ａ」における前記人間オペレータの遷移のそれぞれの第２の確率分布Ｐ（Ａｋ＋１＝ａ｜Ａｋ＝ｋ０，．．．，Ａｋ−ｎ＝ｋｎ）を、前記シーケンスの各ステップにおいて推定するステップと、
遷移の前記第２の確率分布Ｐ（Ａｋ＋１＝ａ｜Ａｋ＝ｋ０，．．．，Ａｋ−ｎ＝ｋｎ）に応じて、現在占有されている前記一般的な第３のセクタ「ｋ０」から来る前記一般的な第１のセクタ「ａ」の占有の確率分布
2021526982.tif 000022
を推定するステップと、
占有の前記確率分布
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と、前記人間オペレータによって漸進的に占有される作業セクタの前記継承によって検出される占有の実効確率分布Ｘｋ＋１との間の標準偏差を最小にするように、前記パラメータの値λｉを決定するステップと、
前記記憶された永続時間に基づいて、前記第１のセクタ「ａ」における前記現在占有されている第３のセクタ「ｋ０」からの前記人間オペレータの将来の到着時間を推定するステップと、
前記第１のセクタ「ａ」への前記人間オペレータの遷移と同時に、前記第１のセクタ「ａ」においてロボットを移動するように、前記推定された確率分布及び前記推定された到着時間に基づいて前記ロボットを制御するステップと
を含む制御方法。
【請求項２】
前記将来の到着時間が、
前記現在占有されている第３のセクタ「ｋ０」から、前記第１のセクタ「ａ」につながる作業セクタ間の遷移の継承を識別する動作と、
遷移の前記継承の遷移の各継承について、それが起こるそれぞれの確率を計算し、考えられる遷移の前記継承の作業セクタにおける前記永続時間の合計として、前記第１のセクタ「ａ」に到着するそれぞれの待ち時間を計算する動作と、
それが起こる前記それぞれの確率及び永続時間の前記合計に応じて、遷移の各シーケンスについての前記将来の到着時間を推定する動作と
を通して推定される、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
現在の瞬間からのそれぞれの待ち時間が最大値ΔＴを超える遷移のシーケンスを廃棄する動作と、
起こるそれぞれの確率が最小値εよりも小さい遷移のシーケンスを廃棄する動作と
を含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
マイクロプロセッサ・ユニットのメモリにロード可能なコンピュータ・プログラムであって、前記プログラムが前記マイクロプロセッサ・ユニットによって実行されたときに、前記マイクロプロセッサ・ユニットに請求項１から３までのいずれか一項に記載の方法の動作を実行させるように構成されたソフトウェア・コードを備える、コンピュータ・プログラム。
【請求項５】
人間オペレータとの少なくとも１つの共同ロボットの制御システムであって、
前記人間オペレータが作業スペースにおいて移動する間に、前記人間オペレータの身体位置又は前記人間オペレータの手の身体位置を検出するように構成された検出デバイスと、
メモリと、
前記メモリに記憶されたデータを処理し、共同ロボットの動きを制御するように構成されたマイクロプロセッサ制御ユニットと
を備え、
請求項４に記載のコンピュータ・プログラムが、請求項１から３までのいずれか一項に記載の方法を実行することによって共同ロボットの前記動きを制御するために前記マイクロプロセッサ制御ユニットにロードされることを特徴とする、制御システム。
【請求項６】
前記検出デバイスが、前記作業スペースにおいて前記人間オペレータの前記手を検出するための１つ又は複数のカメラを備える、請求項５に記載のシステム。
【請求項７】
前記検出デバイスは、前記人間オペレータが歩く前記作業スペースに配置されたセンサーを装備されたマットを備える、請求項５又は６に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示はロボット制御方法に関し、より詳細には、それに適合するように準備されるために、人間オペレータが実行しようとしている活動を予測しながら、人間オペレータと協働するように意図されたロボットを制御するための方法、並びに、システム、ロボットの制御マイクロプロセッサ及び関係するコンピュータ・プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボット工学の発展に伴い、将来、オペレータの作業の実行中にオペレータを助けるために、人間オペレータと共同するように設計されたロボットの存在が増加することが予見できる。特に、ロボットは、実質的に機械的な様式でタスクを迅速に達成するために便利に使用され得るが、人間オペレータは、ロボットから自律的に実行されるべき最も困難なタスクを達成し得る。
【０００３】
産業ロボットの動き制御プロシージャが改善されたおかげで、１人又は複数の人間オペレータと作業スペースを共有しながら、タスクを自律的に実行することができるロボットを実現することが可能になった。このソリューションは、同じ環境における人間オペレータとのロボットの共存を可能にするが、しかしながら、各主体又は２つの主体は、自身の目的を達成しながら、他方から独立して自身のタスクを完了しなければならない。
【０００４】
しかしながら、実行されるべきジョブが、人間のインテリジェンスを必要とする操作、並びに、行われるべきすべての作業と達成されるべき目的とを知ることなしに個々に実行され得る機械的操作の両方から構成されるとき、このタイプの下位区分（subdivision）は常に実行可能であるとは限らない。一般に、人間オペレータは容易に実行することができるが、かなりの投資を必要とし、製造コストを増加させるであろう、洗練された費用がかかる技術が使用されない限り、ロボットは容易に達成することができない、高いレベルの理解を必要とする作業があるすべてのそれらのジョブにおいて、作業全体を人間オペレータに割り当てることは避けられないと思われる。
【０００５】
この制限を克服するために、所望の結果を達成するために、同じ作業スペースを共有し、人間オペレータと緊密に相乗的に対話しながら人間オペレータと共同することができる、「コボット（cobot）」又は「コロボット（co-robot）」という新語で呼ばれることがある、共同ロボットが実現される。たとえば、「コボット」によって実行され得るタスクは、図１に概略的に示されたタスクであり得る。人間オペレータは、１から４までの番号で識別される４つの作業セクタのうちの１つで行動し、１から３までのセクタで作業し、セクタ４で部品をリリースすることができ、ロボットは、人間オペレータがセクタ１〜３で作業する間、別のタスクを実行し、部品が置かれるとすぐに、セクタ４から部品を取り、それを他の場所に移動するために、自身のタスクを中断しなければならない。
【０００６】
本質的に、ロボットではなく人間オペレータに割り当てられる異なるタスクの入念な計画に基づくソリューションが利用可能であるが、それらは、特にフレキシブル又は効率的でないことがわかっている。特に、ロボットと人間オペレータとの間の緊密な共同の限界は、人間の操作が常に同じ方法で又は同じ持続時間で厳密に反復されるとは限らないことである。たとえば、人間オペレータの予定された作業時間上のわずかな遅延は、人間オペレータが実際に工作物をリリースするべきときにのみロボットの活動を中断するのではなく、セクタ４で部品を待ちながら比較的長い間固定のままであり得る、ロボット作業効率の損失を引き起こす。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】ＡＥ  Ｒａｆｔｅｒｙ、「Ａ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｈｉｇｈ−ｏｒｄｅｒ  Ｍａｒｋｏｖ  ｃｈａｉｎｓ」，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｏｙａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｂ  （Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ）、１９８５年、５２８〜５３９頁
【非特許文献２】ＷＫ  Ｃｈｉｎｇ  ｅｔ  ａｌ．、「Ｈｉｇｈｅｒ−ｏｒｄｅｒ  Ｍａｒｋｏｖ  ｃｈａｉｎ  ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  ｄａｔａ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ」、Ｎａｖａｌ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ  （ＮＲＬ）、ｖｏｌ．５１、ｎｏ．４、２００４年、５５７〜５７４頁
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
これらの制限を克服するために、人間オペレータが、ロボットと共同しながらタスクを実行するために作業セクタの中に移動しようとしているときにのみ、人間オペレータと共同して、いつでもタスクを実行することができるように、ロボットの制御方法において使用可能な、人間オペレータの活動を予測するためのプロシージャが考案された。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本開示の予測制御方法は、たとえば、作業スペースにおいてオペレータの手又は身体全体の位置を検出する、１つ又は複数のカメラ、又はセンサーを装備されたマットなどの、検出デバイスと、人間オペレータによって従事される作業のセクタの識別データ、それらの中の滞在時間の識別データ、及び人間オペレータが移動する後続の作業セクタの識別データを記憶するメモリと、並びに、どの作業のフィールドにおいてオペレータが手を動かし、いつそれが起こるかを予測するために、本開示の方法に従ってメモリに記憶されたこれらのデータを処理し、この予測情報に基づいてロボットを制御する、マイクロプロセッサ制御ユニットとを備える、制御システムによって実施され得る。
【００１０】
本開示の方法は、マイクロプロセッサ・ユニットによって実行されるソフトウェアによって実施され得る。
【００１１】
出願される特許請求の範囲は本開示の一体部分であり、明確な参照によって本明細書に組み込まれる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】オペレータと協働するロボットによってサポートされる人間オペレータの作業ステーションの実例を示す図である。
【図２】本開示の一実施例による、作業テーブルにおいてオペレータと協働し、２つの作業セクタ間で手のみを動かす、固定されたロボット・アームの制御システムを示す図である。
【図３】本開示の別の実施例による、オペレータと協働する固定されたロボット・アーム及び移動ロボットの別の制御システムを示す図である。
【図４】人間オペレータによる作業セクタの占有の継承を識別する例示的な時間チャートである。
【図５】人間オペレータの作業スペースが分割されている他の作業セクタを通る当該の作業のセクタにつながる遷移のシーケンスの代表的な分岐をもつ到達可能性ツリーの実例を示す図である。
【図６】所定の計画対象期間（time horizon）の満了前に当該のセクタにつながる到達可能性グラフの分岐を決定するためのプロシージャを示すフロー・チャートである。
【図７】本開示による制御方法のステップの実行を合成的に示すブロック図である。
【図８】図１に示された作業セクタ１、２、３、４に連続的に従事する、人間オペレータの例示的な循環作業シーケンスを説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
共同ロボット（「コボット」）との人間オペレータの相乗的協働を必要とするジョブのパフォーマンスを改善するために、ロボットが、他の活動における残り時間を使用して、人間オペレータが自身のタスクを完了しようとしているとき、それのタスクを実行する準備をすることができるように、並びに（大きい又は重い物体の輸送など）操作がオペレータとロボットとによって同時に実行される必要があるときに準備ができているように、人間オペレータの活動を予測するための方法が考案された。実質的に、本開示の方法は、
現在の活動の終了時に人間オペレータのどの活動が着手される可能性が最も高いかを予測すること、
ロボット支援又はこれとの同期が必要とされる所与の人間オペレータの活動がいつ始まるかを予測すること
を可能にする。
【００１４】
たとえば、本開示の方法は、人間オペレータとロボットとの両方が、実行されるべき個々のサブタスクを有し、アセンブリを完了させるために共同行動（joint action）が実行されなければならない、アセンブリ・タスクにおいて、有効に実施され得る。共同において実行されるべきタスクは、人間オペレータとロボットとが同時に手が空いていることを必要とするが、ロボットと人間オペレータとに個々に割り当てられる他のサブタスクは、任意の他の時間に実行され得る。
【００１５】
本開示によれば、人間オペレータの作業スペースは、オペレータの手によって又はオペレータの身体全体によって占有され得る、作業セクタに分割される。それは、作業中の手の位置又はオペレータの身体の位置と、特定の作業セクタに手（又はオペレータの身体全体）がどのくらいの時間とどまるかと、オペレータが現在の作業セクタを離れたときにオペレータが移動する次のタスクのセクタは何か、とを検出する。作業中のオペレータを観測しながら、少なくとも現在の作業セクタとその中で費やされる時間とを示す記録がデータベースに記憶される。
【００１６】
本方法は、図２及び図３に示されているように、オペレータの手の位置又は身体全体の位置を検出する検出デバイスを含む、制御システムによって実施される。たとえば、図２は、本開示の一実施例による、身体が作業テーブルと比較して実質的に動かない、オペレータ５と協働し、点線によって画定された２つのセクタ６間で手のみを動かす、固定されたロボット・アーム１の制御システムを示す。１つ又は複数のカメラ２は、人間オペレータ５のそれぞれ右側及び左側にあるセクタ６のどちらに手があるかを確立するために、オペレータの手の位置を検出する。オペレータ又はオペレータの手の位置に関するデータは、現在の作業セクタと、その中で費やされる時間とを識別する記録を構成するように処理され、これらの記録はデータベース８に記憶される。制御ユニット７マイクロプロセッサは、ロボット・アーム１が、自身のサブタスクを可能な限り長く実行し、オペレータがロボット・アーム１の協働を必要とするときに手がふさがっていないように、ロボット・アーム１に命令するように、どの作業セクタにおいてオペレータが手を動かし、いつそれが起こるかを予測するために、本開示の方法を用いてデータベース８に記憶された記録を処理する。
【００１７】
図３は、本開示の別の実施例による、点線によって画定された様々な作業セクタ６間を移動するオペレータ５と協働する、固定されたロボット・アーム１と移動ロボット４との別の制御システムを示す。この場合、人間オペレータ５は、移動ロボット４によって充填される１つ又は複数の容器３から物体をピック・アップすることと、次いで他の作業セクタに移動することと、場合によっては固定されたロボット・アーム１と協働することとのうちの１つを含む、いくつかのタスクを実行しなければならない。前の実例とは異なり、人間オペレータ５は、作業テーブルに着座しておらず、１つのセクタから別のセクタに移動する。オペレータの身体５の位置は、１つ又は複数のカメラ２を用いて、又は、たとえばオペレータ５の足によって加えられる圧力を検出する埋込みセンサーをもつマットなどの、オペレータの位置を検出するための他のデバイスを用いて検出され得る。
【００１８】
オペレータが１つのセクタから別のセクタに移動すること、又は立ち止まっており、オペレータの手のみを動かすこと以外に、オペレータ５の身体位置又はオペレータ５の手の身体位置を検出するために使用される検出器とは無関係に、現在の作業セクタと、この作業セクタにおいて費やされた時間とを含んでいる記録がある。
【００１９】
本開示の方法によれば、瞬間ｔｋにおける一般的な現在の作業セクタを表す変数をＡｋを用いて示し、人間オペレータ５が行動し得る作業スペースが区分された、異なる作業セクタの数をｍを用いて示しながら、オペレータが、作業セクタＡｋ−１，．．．，Ａｋ−ｎを通って作業セクタＡｋに到着したことを知りながら、瞬間ｔｋにおいて占有される作業セクタＡｋから、瞬間ｔｋ＋１から始まる占有されることになる次の作業セクタＡｋ＋１への遷移の確率が計算される。公式では、
Ｐ（Ａｋ＋１＝ａ｜Ａｋ＝ｋ０，．．．，Ａｋ−ｎ＝ｋｎ）
となり、式中、ａ、ｋ０，．．．，ｋｎは、作業セクタを識別する可能な値である。実際には、前の瞬間ｔｋ，．．．，ｔｋ−ｎにおいて、人間オペレータが作業セクタｋ０，．．．，ｋｎを占有したことを知りながら、オペレータが時間ｔｋ＋１において（１からｍまでの任意の整数によって識別される）作業セクタ「ａ」を占有する条件付き確率が計算される。一般に、考慮すべきパラメータの数は、オペレータが時間ｔｋ＋１において移動するセクタを予測するために考慮に入れられる前の遷移のシーケンスの長さ「ｎ」とともに指数関数的に増加するので、この遷移確率の計算はかなりの困難を呈する。
【００２０】
上記で説明したもののような遷移確率の計算を簡単にするために、参照により本明細書に組み込まれる、ＡＥ  Ｒａｆｔｅｒｙによる論文「Ａ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｈｉｇｈ−ｏｒｄｅｒ  Ｍａｒｋｏｖ  ｃｈａｉｎｓ」，  Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｒｏｙａｌ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｓｏｃｉｅｔｙ，  Ｓｅｒｉｅｓ  Ｂ  （Ｍｅｔｈｏｄｏｌｏｇｉｃａｌ）、１９８５年、５２８〜５３９頁において、以下の近似が提案された。
2021526982.tif 000003
ここで、正の実数であるパラメータλｉの値は次のように決定される。
2021526982.tif 000004
すなわち、一般的なセクタＡｋ＋１への遷移の確率は、中間作業セクタを通して続けられる継承とは無関係に、セクタＡｋ−ｉからセクタＡｋ+１への遷移の確率の線形結合であり、記憶されるべきパラメータの数が大いに低減される。
【００２１】
状態に関して従事した作業セクタの継承を｛Ａｋ｝で示し、ステップｋにおける一般的な状態列ベクトルをＸｋで示すと、たとえばＡｋ=３の場合、Ｘｋ＝［０  ０  １  ０  ．．．］Ｔとなる。一般的な状態列ベクトル
2021526982.tif 000005
は、現在のタスクに続くタスクの実行のために占有されることになる、予想される作業セクタの占有確率の分布を表す。したがって、一般的な作業セクタの占有の確率の計算を可能にする公式は、以下のようになる。
2021526982.tif 000006
式中、Ｑは遷移確率の行列
Ｑ＝｛｛Ｐ（Ａｋ＋１＝ａ｜Ａｋ−ｉ＝ｋｉ）｝｝
である。明確な参照によって本明細書に組み込まれる、ＷＫ  Ｃｈｉｎｇらによる論文「Ｈｉｇｈｅｒ−ｏｒｄｅｒ  Ｍａｒｋｏｖ  ｃｈａｉｎ  ｍｏｄｅｌｓ  ｆｏｒ  ｃａｔｅｇｏｒｉｃａｌ  ｄａｔａ  ｓｅｑｕｅｎｃｅｓ」、Ｎａｖａｌ  Ｒｅｓｅａｒｃｈ  Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ  （ＮＲＬ）、ｖｏｌ．５１、ｎｏ．４、２００４年、５５７〜５７４頁において提示された、よりフレキシブルな数学モデルによれば、遷移確率行列Ｑは各ステップｉにおいて更新される。
2021526982.tif 000007
本開示による方法では、パラメータλｉの適切な選定によって、現在占有されているセクタの後の作業セクタの占有の確率分布が上記の公式において推定される。Ｃｈｉｎｇらによる引用された論文はまた、上記の公式が定常分布を認めることに基づいて、パラメータλｉを推定するための手順を与えるが、この手順は、本開示で説明する方法よりも正確でないので、「コボット」の制御方法の実施において使用するためには不適当であることがわかっている。この制限を克服し、また、共同ロボットを制御するための高速で正確な方法を実施するために、出願人は、人間オペレータの作業の実行の観測を通して、あらゆるステップにおいてパラメータλｉ及び遷移確率行列Ｑｉを更新しながらそれらを迅速に推定することが可能であることを検証した。これらの方法ステップは、人間オペレータ及び／又は人間オペレータの手の位置の検出器のおかげで実行される。たとえば、図１に示された事例を参照すると、人間オペレータによって実行される作業の観測を通して、オペレータによって従事される作業セクタの継承を識別する図４の時間チャートのように時間チャートが決定される。実際には、人間オペレータによって実行される作業を観測することによって、時間ｋ−ｉにおいて、オペレータがある作業セクタを占有したときに、オペレータが現在所与の作業セクタにいる確率を表す積Ｑｉ・Ｘｋ−ｉが決定され、次いで、パラメータλｉが差の２乗和を最小にするように計算され、各パラメータは以下の公式によって与えられる。
2021526982.tif 000008
各データベース・エントリについて、次の条件
2021526982.tif 000009
が付く。本開示の方法によれば、オペレータが一般的な作業セクタにおいて移動する確率分布
2021526982.tif 000010
が推定されると、オペレータがロボットとの協働タスクを実行することに専用の作業セクタを占有しようとしている確率が、あらかじめ確立されたしきい値を超える場合、ロボットが人間オペレータと協働するために準備をすることを確かめることによって、ロボットはこの確率分布に基づいて制御される。
【００２２】
本開示の方法によれば、一般的なステップｋにおいて、確率分布
2021526982.tif 000011
を推定することが可能である。続いて、状態Ａｋ＋１の実数値を見た後にのみ、次のステップｋ+１において確率分布
2021526982.tif 000012
のより正確な予測を行うために、モデルのパラメータλｉを再計算することが可能である。
【００２３】
２つの上記の公式によって要約される数学モデルは、１つの作業セクタから別の作業セクタへの遷移の確率を予測することのみを可能にし、作業セクタにおいてオペレータによって費やされた時間を考慮しない。これらの滞在時間は、ロボットが、それが単独で実行しているサブタスクを中断することができ、オペレータが移動しようとするときにちょうど間に合ってオペレータと協働する準備をすることができるように推定されなければならない。この目的で、一般的な作業セクタ「ａ」における滞在時間、すなわち、正の値
2021526982.tif 000013
よりも小さくなり得ない正のランダムな変数Ｔａとして、セクタ「ａ」においてタスクを実行するために必要とされる時間が推定され、この情報は作業中の人間オペレータの観測から導出される。
【００２４】
目的は、人間オペレータが、ロボットの協働を必要とする活動を実行しなければならないセクタ「ａ」に人間オペレータが入る前に経過するはずであると推定される、一般的な待ち時間τａを推定することである。この待ち時間τａの確率分布は、人間オペレータが作業セクタＡｋにいることと、人間オペレータがセクタＡｋ，．．．，Ａｋ−ｎを通過しながらセクタ「ａ」に到着したこととを知りながら推定され、
Ｐ（τａ≦ｔ｜Ａｋ，．．．，Ａｋ−ｎ）
となる。理論上は、関係する活動を実行するために作業セクタ「ａ」の占有で終わる、１つの作業セクタから別のセクタへの遷移のすべての継承を記述する、到達可能性ツリーを構築することが必要であろう。この到達可能性ツリーは無限になり得るので、計画対象期間ΔＴは限定される、すなわち、上記で示された確率は瞬間
2021526982.tif 000014
まで計算され、ここで、
2021526982.tif 000015
は現在の瞬間である。図５は、人間オペレータが作業セクタ２にいることと、ロボットの共同を必要とする活動を実行するために人間オペレータが作業セクタ４の中に移動するための待ち時間が予測されようとしていると仮定して、到達可能性ツリーと、現在の瞬間
2021526982.tif 000016
から始まる計画対象期間との実例を示す。図５のツリーに示されているように、オペレータは、セクタ２から、又はセクタ１から来ながら、セクタ４に到着することができる。図の左側の分岐において、オペレータがセクタ２に到達したとき、作業セクタ１につながる配向された他のアークは計画対象期間ΔＴ内にセクタ４につながらないので、作業セクタ４につながる配向されたアークのみが考慮される。
【００２５】
一般に、人間オペレータが、ロボットの協働を必要とする活動を実行しなければならない当該のセクタ「ａ」につながる、到達可能性ツリーのすべての分岐を識別することを可能にする、任意のプロシージャが使用され得る。本開示の一実施例によれば、そのようなプロシージャは、図６の流れ図によって合成的に示されたものになり得、図６において、番号は、以下の表中に示された動作を識別する。
【表１】
2021526982.tif 000017
当該のセクタにつながる到達可能性ツリーの分岐が探査されると、到達可能性ツリーの各アークに関連付けられた確率が、考慮されている分岐によって記述される、セクタｉからセクタｊまでの各遷移ｐ（ｉ、ｊ）の確率を乗算することによって計算される。
2021526982.tif 000018
考慮されている分岐の末端に到達するための推定される待ち時間は、セクタｉからセクタｊまでの、分岐の様々なセクタにおける予想される滞在時間の合計によって与えられる。
2021526982.tif 000019
各分岐に関連付けられた時間の分布が与えられると、ロボットの共同がその中で必要とされる作業セクタ「ａ」において実行されるべきタスクの待ち時間の全体的分布が、セクタ「ａ」につながる（計画対象期間ΔＴ内で）各分岐に関連付けられた待ち時間の加重和として計算され得る、すなわち、
2021526982.tif 000020
となる。本開示の方法が一定の頻度で連続的に実行されるとき、待ち時間の推定値と、１つの作業セクタから別のセクタへの遷移の確率が繰り返し更新され得る。
【００２６】
上記で説明した方法を示すブロック図が図７に示されている。カメラ又は他の検出手段を通して、作業セクタＡｋが継承における人間オペレータと各作業セクタにおける関係する滞在時間とによって徐々に占有されるにつれて、作業セクタＡｋが識別される。たとえば、占有された作業セクタの継承はＦＩＦＯメモリに記憶され得、各作業セクタにおける滞在時間は関係するデータベースに記憶され得る。代替的に、オペレータによって従事された作業セクタを識別する記録と、相対永続時間とが記憶され得る。人間オペレータが、ロボットとの共同における活動を要求するタスクが実行されるべき作業セクタ「ａ」に到達する前に、提案された数学モデルのパラメータλｉ及び遷移確率の行列Ｑｉが決定され、待ち時間の分布が推定される。
【００２７】
たとえば、ロボットが人間オペレータと作業しなければならない当該のセクタが、作業セクタ番号４であると仮定すると、人間オペレータの活動は、相対永続時間とともに以下の継承
１−２−３−１−４
における図１の作業セクタ１、２、３、４を伴う循環作業シーケンスを記述する図８の時間チャートによって表され得る。本開示による方法は、人間オペレータが、ロボットの共同を必要とする活動を実行するために作業セクタ４の中に移動する前に、瞬間ごとの待ち時間τ４を推定することを可能にする。
【００２８】
マイクロプロセッサ・ユニットによって実行されるソフトウェアを通して実施される、提案された方法のおかげで、ロボット又は人間オペレータが、他方の主体が共同における活動を実行する準備ができるのを待ちながら停止させられる、ダウンタイムを最小にしながら、ロボットがちょうど間に合って人間オペレータと共同する準備をするために、ロボットの自律活動を停止するか又はさもなければ編成するように制御され得る。
【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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【国際調査報告】
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