(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
タスクデータベースを有するサポートサーバとの通信に基づいて自律的に行動することによりタスクを実行するロボットであって、
前記サポートサーバとの通信により前記タスクデータベースに格納されている複数のタスクのそれぞれの内容のうち指定タスクの内容を認識し、当該認識結果に基づき前記ロボットが当該指定タスクを実行するのに要する労力又は負荷を表わすコストを評価し、かつ、前記サポートサーバとの通信により当該評価されたコストを前記タスクデータベースに格納させる第１処理要素と、
前記サポートサーバとの通信により前記タスクデータベースに格納されている前記ロボットの前記コストが他のロボットを含むロボット群の中で最低であるか否かを認識し、前記コストが最低であると認識したことを要件として前記指定タスクを実行するように当該ロボットの動作を制御する第２処理要素とを有する制御装置を備え、
前記第１処理要素が前記指定タスクの実行期間後において前記ロボットの実行予定タスクの前記コストを、前記指定タスクを実行した場合と前記指定タスクを実行しなかった場合とのそれぞれにおいて評価し、前記指定タスクを実行した場合における当該実行予定タスクの当該コストが、前記指定タスクを実行しなかった場合における当該実行予定タスクの当該コストよりも高くなるほど前記指定タスクの前記コストを連続的又は断続的に高く評価する一方、前記指定タスクを実行した場合における当該実行予定タスクの当該コストが、前記指定タスクを実行しなかった場合における当該実行予定タスクの当該コストよりも低くなるほど前記指定タスクの前記コストを連続的又は断続的に低く評価することを特徴とするロボット。
【請求項２】
請求項１記載のロボットにおいて、
前記第１処理要素が前記指定タスクの内容として当該指定タスクの実行開始時刻を認識し、当該実行開始時刻において予測される、当該指定タスクを実行するのに要する前記コストを評価することを特徴とするロボット。
【請求項３】
請求項１又は２記載のロボットにおいて、
前記第１処理要素が前記指定タスクの内容として当該指定タスクの実行開始位置及び実行終了位置を認識し、当該ロボットの位置を測定し、当該測定位置から前記指定タスクの前記実行開始位置又は前記実行終了位置までの当該ロボットの移動距離を算定し、当該移動距離が長いほど前記コストを連続的又は断続的に高く評価することを特徴とするロボット。
【請求項４】
請求項１〜３のうちいずれか１つに記載のロボットにおいて、
前記第１処理要素が前記指定タスクとは異なる他のタスクを前記ロボットが実行中であるか否かを認識し、前記ロボットが前記他のタスクを実行中であると認識した場合、前記ロボットが前記他のタスクを実行していないと認識された場合よりも前記指定タスクを実行するために要する前記コストを高く評価することを特徴とするロボット。
【請求項５】
請求項４記載のロボットにおいて、
前記第１処理要素が前記指定タスクの内容として当該指定タスクの優先度を認識し、前記ロボットが前記他のタスクを実行中であると認識した場合、前記指定タスクの優先度が前記他のタスクの優先度よりも高いか否かをさらに認識し、前記指定タスクの優先度が前記他のタスクの優先度よりも低いと認識された場合、前記指定タスクの優先度が前記他のタスクの優先度よりも高いと認識された場合よりも前記コストを高く評価することを特徴とするロボット。
【請求項６】
請求項４記載のロボットにおいて、
前記第１処理要素が前記他のタスクを実行中であると認識した場合、当該他のタスクの残量が基準値以上であるか否かをさらに認識し、前記他のタスクの残量が前記基準値未満であると認識された場合、前記他のタスクの残量が前記基準値以上であると認識された場合よりも前記コストを低く評価することを特徴とするロボット。
【請求項７】
請求項１〜６のうちいずれか１つに記載のロボットにおいて、
前記第１処理要素が前記指定タスクの内容として当該指定タスクの実行主体である指定ロボットを認識し、前記ロボットが当該指定ロボットに該当するか否かをさらに認識し、前記ロボットが前記指定ロボットに該当すると認識された場合、前記ロボットが前記指定ロボットに該当しないと認識された場合よりも前記コストを低く評価することを特徴とするロボット。
【請求項８】
請求項１〜７のうちいずれか１つに記載のロボットにおいて、
前記第１処理要素が前記タスクの実行後における前記ロボットのエネルギー残量を予測し、当該エネルギー残量が少ないほど前記コストを連続的又は断続的に高く評価することを特徴とするロボット。
【請求項９】
請求項１〜８のうちいずれか１つに記載のロボットにおいて、
前記第１処理要素が前記コストが第１閾値以下であることを要件として当該コストを前記タスクデータベースに格納させることを特徴とするロボット。
【請求項１０】
請求項１〜９のうちいずれか１つに記載のロボットにおいて、
前記第１処理要素が前記ロボットの実行予定タスクを実行するのに要する労力又は負荷を第２コストとして評価し、前記第２コストが第２閾値以上であることを要件として前記サポートサーバとの通信に基づいて前記実行予定タスクの内容を前記指定タスクの内容として前記タスクデータベースに格納させることを特徴とするロボット。
【請求項１１】
タスクデータベースを有するサポートサーバと、当該サポートサーバとの通信に基づいて自律的に行動することによりタスクを実行する複数のロボットとにより構成されているタスク実行システムであって、
前記タスクデータベースには複数のタスクのそれぞれの内容が格納され、
前記ロボットが制御装置を備え、前記制御装置が、
前記サポートサーバとの通信により前記タスクデータベースに格納されている複数のタスクのそれぞれの内容のうち指定タスクの内容を認識し、当該認識結果に基づきロボットが当該指定タスクを実行するのに要する労力又は負荷を表わすコストを評価し、かつ、前記サポートサーバとの通信により当該評価されたコストを前記タスクデータベースに格納させる第１処理要素と、
前記サポートサーバとの通信により前記タスクデータベースに格納されている前記ロボットの前記コストが他のロボットを含むロボット群の中で最低であるか否かを認識し、前記コストが最低であると認識したことを要件として前記指定タスクを実行するように当該ロボットの動作を制御する第２処理要素とを有し、
前記第１処理要素が前記指定タスクの実行期間後において前記ロボットの実行予定タスクの前記コストを、前記指定タスクを実行した場合と前記指定タスクを実行しなかった場合とのそれぞれにおいて評価し、前記指定タスクを実行した場合における当該実行予定タスクの当該コストが、前記指定タスクを実行しなかった場合における当該実行予定タスクの当該コストよりも高くなるほど前記指定タスクの前記コストを連続的又は断続的に高く評価する一方、前記指定タスクを実行した場合における当該実行予定タスクの当該コストが、前記指定タスクを実行しなかった場合における当該実行予定タスクの当該コストよりも低くなるほど前記指定タスクの前記コストを連続的又は断続的に低く評価することを特徴とするタスク実行システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は自律的に行動することによりタスクを実行するロボット等に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットに環境の認識機能や自律的な移動機能等の諸機能を持たせ、このロボットに荷物運搬、移動による道案内等のタスクを実行させることが試みられている。このような諸機能を有する複数のロボットが存在する環境においては、タスクの効率的な実行の観点から、当該タスクが適当なロボットに割り当てられるように実行計画が構築される必要がある。そこで、各タスクの優先順位や実行コストに基づき、当該各タスクを適当なロボットに割り当てる技術的手法が提案されている（特許文献１及び２参照）。
【特許文献１】特開２００５−３２４２７８号公報
【特許文献２】特開２００６−３２６７０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、一般的には、予定外の新たなタスクの実行が必要になる、あるいは、予定のタスクの内容が変更される等、タスクの状態は変化する。また、タスクが割り当てられていない状態から、割り当てられたタスクを実行している状態に変化する、あるいは、タスクの実行によって位置が変化する等、ロボットの状態も変化する。このため、タスクの状態が変化した場合、各ロボットの状態が正確に把握されていないと当該各ロボットにタスクを効率的に実行させることができない。そこで、サーバによりロボットの状態を集中管理させることが対応措置の１つとして挙げられる。
【０００４】
しかるに、サーバとロボットとの間の通信情報量が増加し、かつ、サーバにおける複数のロボットのそれぞれの状態認識のための情報処理負荷が重くなる。このため、当該通信及び当該情報処理の間に各ロボットの状態が大きく変化してしまい、サーバから各ロボットに対して発せられるタスクの実行指令が当該タスクの効率的な実行の観点から不適切になる可能性がある。
【０００５】
そこで、本発明は、タスクの状態が変化した場合でもタスクの実行経済の観点から適切な状態においてタスクを実行することができるロボット等を提供することを解決課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第１発明のロボットは、タスクデータベースを有するサポートサーバとの通信に基づいて自律的に行動することによりタスクを実行するロボットであって、前記サポートサーバとの通信により前記タスクデータベースに格納されている複数のタスクのそれぞれの内容のうち指定タスクの内容を認識し、当該認識結果に基づき前記ロボットが当該指定タスクを実行するのに要する労力又は負荷を表わすコストを評価し、かつ、前記サポートサーバとの通信により当該評価されたコストを前記タスクデータベースに格納させる第１処理要素と、前記サポートサーバとの通信により前記タスクデータベースに格納されている前記ロボットの前記コストが他のロボットを含むロボット群の中で最低であるか否かを認識し、前記コストが最低であると認識したことを要件として前記指定タスクを実行するように当該ロボットの動作を制御する第２処理要素とを有する制御装置を備え、前記第１処理要素が前記指定タスクの実行期間後において前記ロボットの実行予定タスクの前記コストを、前記指定タスクを実行した場合と前記指定タスクを実行しなかった場合とのそれぞれにおいて評価し、前記指定タスクを実行した場合における当該実行予定タスクの当該コストが、前記指定タスクを実行しなかった場合における当該実行予定タスクの当該コストよりも高くなるほど前記指定タスクの前記コストを連続的又は断続的に高く評価する一方、前記指定タスクを実行した場合における当該実行予定タスクの当該コストが、前記指定タスクを実行しなかった場合における当該実行予定タスクの当該コストよりも低くなるほど前記指定タスクの前記コストを連続的又は断続的に低く評価することを特徴とする。
【０００７】
第１発明のロボットによれば、ロボットが指定タスクを実行するために要する労力又は負荷を表わすコストが評価され、各ロボットにより評価されたコストがサポートサーバのタスクデータベースに格納される。さらに、タスクデータベースに格納されているロボットのコストが複数のロボットの中で最低であることが認識された場合、ロボットがこの指定タスクを実行するようにその動作が制御される。
【０００８】
複数のロボットによるコストの評価及びサポートサーバのタスクデータベースへの格納は、コストを入札額とする当該複数のロボットによる指定タスクの実行のための「入札」と考えることができる。複数のロボットのうちタスクが最低であるロボットによる指定タスクの実行は、当該ロボットによる指定タスクの実行の「落札」と考えることができる。このような指定タスクの「入札」及び「落札」が実施されることにより、複数のロボットのうち指定タスク実行経済に鑑みて適当なロボットにより指定タスクが実行される。したがって、タスクの状態が変化した場合でも、タスクの実行経済の観点から適切な状態においてロボットが指定タスクを実行することができる。
【０００９】
さらに、指定タスクを実行しない場合よりも実行した場合に実行予定タスクのコストが低くなる状態において、このコストが高くなる状態よりも優先的に当該指定タスクを実行しうる。一方、指定タスクを実行した場合よりも実行しない場合に実行予定タスクのコストが低くなる状態において、このコストが高くなる状態よりも優先的に当該指定タスクを実行しうる。したがって、実行予定タスクを低いコストで実行する観点から適当な状態においてロボットがこの実行予定タスクを実行する前に指定タスクを実行することができる。
【００１０】
第２発明のロボットは、第１発明のロボットにおいて、前記第１処理要素が前記指定タスクの内容として当該指定タスクの実行開始時刻を認識し、当該実行開始時刻において予測される、当該指定タスクを実行するのに要する前記コストを評価することを特徴とする。
【００１１】
第２発明のロボットによれば、ロボットの未来の予測状態に応じて評価されたコストによる指定タスクの入札及び落札が実施されることにより、タスクの実行経済の観点から適切な状態においてロボットが指定タスクを実行することができる。
【００１２】
第３発明のロボットは、第１又は第２発明のロボットにおいて、前記第１処理要素が前記指定タスクの内容として当該指定タスクの実行開始位置及び実行終了位置を認識し、当該ロボットの位置を測定し、当該測定位置から前記指定タスクの前記実行開始位置又は前記実行終了位置までの当該ロボットの移動距離を算定し、当該移動距離が長いほど前記コストを連続的又は断続的に高く評価することを特徴とする。
【００１３】
第３発明のロボットによれば、指定タスクの実行開始位置、又は、指定タスクの実行開始位置を経由した指定タスクの実行終了位置までの移動距離が他のロボットよりも短い状態において、当該他のロボットより優先的に指定タスクを実行しうる。一方、この移動距離が他のロボットの当該距離より長い状態において、ロボットが指定タスクを実行することを回避しうる。したがって、指定タスクを実行する際の移動距離の短縮の観点から適当な状態においてロボットが指定タスクを実行することができる。
【００１４】
第４発明のロボットは、第１〜第３発明のうちいずれか１つのロボットにおいて、前記第１処理要素が前記指定タスクとは異なる他のタスクを前記ロボットが実行中であるか否かを認識し、前記ロボットが前記他のタスクを実行中であると認識した場合、前記ロボットが前記他のタスクを実行していないと認識された場合よりも前記指定タスクを実行するために要する前記コストを高く評価することを特徴とする。
【００１５】
第４発明のロボットによれば、指定タスクと異なる他のタスクを実行していない状態において、他のタスクを実行している状態よりも優先的に当該指定タスクを実行することができる。したがって、指定タスクの実行専念の観点から適当な状態においてロボットが指定タスクを実行することができる。
【００１６】
第５発明のロボットは、第４発明のロボットにおいて、前記第１処理要素が前記指定タスクの内容として当該指定タスクの優先度を認識し、前記ロボットが前記他のタスクを実行中であると認識した場合、前記指定タスクの優先度が前記他のタスクの優先度よりも高いか否かをさらに認識し、前記指定タスクの優先度が前記他のタスクの優先度よりも低いと認識された場合、前記指定タスクの優先度が前記他のタスクの優先度よりも高いと認識された場合よりも前記コストを高く評価することを特徴とする。
【００１７】
第５発明のロボットによれば、他のタスクを実行中である一方、当該他のタスクの優先度が指定タスクの優先度よりも低い場合、指定タスクを実行することができる。したがって、優先度が高いタスクを優先的に実行する観点から適当な状態においてロボットが指定タスクを実行することができる。
【００１８】
第６発明のロボットは、第４発明のロボットにおいて、前記第１処理要素が前記他のタスクを実行中であると認識した場合、当該他のタスクの残量が基準値以上であるか否かをさらに認識し、前記他のタスクの残量が前記基準値未満であると認識された場合、前記他のタスクの残量が前記基準値以上であると認識された場合よりも前記コストを低く評価することを特徴とする。
【００１９】
第６発明のロボットによれば、指定タスクと異なる他のタスクを実行中であってもこのタスクを短時間で終えることができる場合、指定タスクをこのロボットに実行させることができる。したがって、実行中のタスク及び指定タスクを連続して効率的に実行する観点から適当な状態においてロボットが指定タスクを実行することができる。
【００２０】
第７発明のロボットは、第１〜第６発明のうちいずれか１つのロボットにおいて、前記第１処理要素が前記指定タスクの内容として当該指定タスクの実行主体である指定ロボットを認識し、前記ロボットが当該指定ロボットに該当するか否かをさらに認識し、前記ロボットが前記指定ロボットに該当すると認識された場合、前記ロボットが前記指定ロボットに該当しないと認識された場合よりも前記コストを低く評価することを特徴とする。
【００２１】
第７発明のロボットによれば、スペック等に鑑みて指定タスクの適当な実行主体に該当する状態においてロボットが指定タスクを実行することができる。
【００２２】
第８発明のロボットは、第１〜第７発明のうちいずれか１つのロボットにおいて、前記第１処理要素が前記タスクの実行後における前記ロボットのエネルギー残量を予測し、当該エネルギー残量が少ないほど前記コストを連続的又は断続的に高く評価することを特徴とする。
【００２３】
第８発明のロボットによれば、指定タスク実行後において予測されるエネルギー残量が多い状態において、このエネルギー残量が低い他のロボットよりも優先的にこの指定タスクを実行しうる。一方、このエネルギー残量が他のロボットの当該エネルギー残量より少ない状態において、ロボットが指定タスクを実行することを回避しうる。したがって、指定タスクを実行した後における新たなタスクを実行する等のために十分なエネルギー残量の確保の観点から適当な状態においてロボットが指定タスクを実行することができる。
【００２４】
第９発明のロボットは、第１〜第８発明のうちいずれか１つのロボットにおいて、前記第１処理要素が前記コストが第１閾値以下であることを要件として当該コストを前記タスクデータベースに格納させることを特徴とする。
【００２５】
第９発明のロボットによれば、ロボットが指定タスクを実行するのに要する労力又は負荷コストを表わす「コスト」が「第１閾値」以下であることを要件として、このロボットが指定タスクの入札を実行する。したがって、各ロボットが過度の労力又は負荷を伴うにもかかわらず指定タスクを実行するような事態が回避されうる。
【００２６】
第１０発明のロボットは、第１〜第９発明のうちいずれか１つのロボットにおいて、前記第１処理要素が前記ロボットの実行予定タスクを実行するのに要する労力又は負荷を第２コストとして評価し、前記第２コストが第２閾値以上であることを要件として前記サポートサーバとの通信に基づいて前記実行予定タスクの内容を前記指定タスクの内容として前記タスクデータベースに格納させることを特徴とする。
【００２７】
第１０発明のロボットによれば、ロボットが実行を予定しているタスクを実行するのに要する労力を表わす「第２コスト」が「第２閾値」以上であることを要件としてこのタスクの内容が指定タスクの内容としてタスクデータベースに格納される。そして、前記のように各ロボットによる指定タスクの「入札」及び「落札」が実施されることにより、実行経済の観点から適当な他のロボットにこの指定タスクが実行されうる。したがって、このロボットに大きな労力消費を強いる可能性があるタスクを、ロボットに代えて他のロボットに実行させることができる。
【００２８】
第１１発明のタスク実行システムは、タスクデータベースを有するサポートサーバと、当該サポートサーバとの通信に基づいて自律的に行動することによりタスクを実行する複数のロボットとにより構成されているタスク実行システムであって、前記タスクデータベースには複数のタスクのそれぞれの内容が格納され、前記ロボットが制御装置を備え、前記制御装置が、前記サポートサーバとの通信により前記タスクデータベースに格納されている複数のタスクのそれぞれの内容のうち指定タスクの内容を認識し、当該認識結果に基づきロボットが当該指定タスクを実行するのに要する労力又は負荷を表わすコストを評価し、かつ、前記サポートサーバとの通信により当該評価されたコストを前記タスクデータベースに格納させる第１処理要素と、前記サポートサーバとの通信により前記タスクデータベースに格納されている前記ロボットの前記コストが他のロボットを含むロボット群の中で最低であるか否かを認識し、前記コストが最低であると認識したことを要件として前記指定タスクを実行するように当該ロボットの動作を制御する第２処理要素とを有し、前記第１処理要素が前記指定タスクの実行期間後において前記ロボットの実行予定タスクの前記コストを、前記指定タスクを実行した場合と前記指定タスクを実行しなかった場合とのそれぞれにおいて評価し、前記指定タスクを実行した場合における当該実行予定タスクの当該コストが、前記指定タスクを実行しなかった場合における当該実行予定タスクの当該コストよりも高くなるほど前記指定タスクの前記コストを連続的又は断続的に高く評価する一方、前記指定タスクを実行した場合における当該実行予定タスクの当該コストが、前記指定タスクを実行しなかった場合における当該実行予定タスクの当該コストよりも低くなるほど前記指定タスクの前記コストを連続的又は断続的に低く評価することを特徴とする。
【００２９】
第１１発明のタスク実行システムによれば、指定タスクの「入札」及び「落札」が実施されることにより当該指定タスクの実行経済に鑑みて、複数のロボットのうち適当なロボットにこの指定タスクを実行させることができる。
【発明を実施するための形態】
【００３０】
本発明のタスク実行システムの実施形態について図面を用いて説明する。図１に示されているタスク実行システムは複数のロボットＲ及びサポートサーバ２００により構成されている。
【００３１】
図２に示されているロボットＲは基体１０と、基体１０の上部に設けられた頭部１１と、基体１０の上部左右両側から延設された左右の腕部１２と、腕部１２の先端部に設けられた手部１４と、基体１０の下部から下方に延設された左右の脚部１３と、脚部１３の先端部に取り付けられている足部１５とを備えている。
【００３２】
ロボットＲは、再表０３／０９０９７８号公報や、再表０３／０９０９７９号公報に開示されているように、アクチュエータ１０００（図２参照）から伝達される力によって、人間の肩関節、肘関節、手根関節、股関節、膝関節、足関節等の複数の関節に相当する複数の関節部分において腕部１２や脚部１３を屈伸運動させることができる。ロボットＲは、左右の脚部１３（又は足部１５）のそれぞれの離床及び着床の繰り返しを伴う動きによって自律的に移動することができる。
【００３３】
基体１０の鉛直方向に対する傾斜角度が調節されることによって、頭部１１の高さが調節されうる。頭部１１には、左右に並んでロボットＲの前方に向けられた一対の頭カメラ（ＣＣＤカメラ）Ｃ１が搭載されている。基体１０には前側下部に腰カメラ（赤外線カメラ）Ｃ２が搭載されている。なお、移動装置は複数の脚部１３の動作によって自律的に移動するロボットＲのほか、車輪式移動ロボット（自動車）等、移動機能を有するあらゆる装置であってもよい。
【００３４】
ロボットＲはハードウェアとしてのＥＣＵ又はコンピュータ（ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等により構成されている。）により構成されている制御装置１００と、通信機器１０２とを備えている。コンピュータのメモリには制御プログラム（ソフトウェア）が格納されている。制御プログラムはＣＤやＤＶＤ等のソフトウェア記録媒体を通じてコンピュータにインストールされてもよいが、ロボットＲからサーバに要求信号が送信されたことに応じて当該サーバによってネットワークや人工衛星を介して当該コンピュータにダウンロードされてもよい。
【００３５】
図３に示されている制御装置１００は、内部状態センサ１１１及び外部状態センサ１１２からの出力信号等に基づき、アクチュエータ１０００の動作を制御することにより、腕部１２や脚部１３の動作を制御する。
【００３６】
内部状態センサ１１１はロボットＲの内部状態又は挙動状態を測定するためのセンサである。基体１０の加速度に応じた信号を出力するジャイロセンサ、各関節の関節角度に応じた信号を出力するロータリエンコーダ、脚部１３に作用する床反力に応じた信号を出力する力センサ等、ロボットＲに搭載されている種々のセンサが内部状態センサ１１１に該当する。
【００３７】
外部状態センサ１１２は物体の挙動状態等、ロボットＲの外部状態又は環境を測定するためのセンサである。頭カメラＣ１及び腰カメラＣ２等が外部状態センサ１１２に該当する。アクチュエータ１０００は電動モータ等の駆動源のほか、駆動源の出力軸と腕部１２や脚部１３を構成するリンクとの間に設けられた減速機や、弾性部材等の柔軟要素により構成されている。
【００３８】
制御装置１００は第１処理要素１１０と第２処理要素１２０とを備えている。なお、本発明の構成要素が情報を「認識する」とは、当該構成要素が情報をデータベースから検索すること、メモリ等の記憶装置から情報を読み取ること、センサ等の出力信号に基づき情報を測定、算定、推定、判定すること、測定等された情報をメモリに格納すること等、当該情報をさらなる情報処理のために準備又は用意するために必要なあらゆる情報処理を実行することを意味する。
【００３９】
第１処理要素１１０はサポートサーバ２００との通信によりタスクデータベース２０４に格納されている複数のタスクのそれぞれの内容のうち指定タスクの内容を認識する。第１処理要素１１０は当該認識結果に基づきロボットＲが指定タスクを実行するのに要する労力又は負荷を表わすコストを評価する。第１処理要素１１０はサポートサーバ２００との通信により当該評価されたコストをタスクデータベース２０４に格納させる。
【００４０】
第２処理要素１２０はサポートサーバ２００との通信によりタスクデータベース２０４に格納されているロボットＲのコストが他のロボットを含むロボット群の中で最低であるか否かを認識する。第２処理要素１２０はコストが最低であると認識したことを要件として指定タスクを実行するようにロボットＲの動作を制御する。
【００４１】
図３に示されているサポートサーバ（ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，Ｉ／Ｏ等により構成されている。）２００は基地局（図示略）及び通信網を介して複数のロボットＲのそれぞれとの通信機能を有している。サポートサーバ２００は図１に示されているように各ロボットＲとは別個独立のコンピュータにより構成されていてもよく、一又は複数のロボット（たとえば後述の「メインロボット」）１に搭載されているコンピュータにより構成されていてもよい。
【００４２】
サポートサーバ２００はタスクデータベース２０４を備えている。タスクデータベース２０４には指定タスクを含む複数のタスクのそれぞれの内容と、各ロボットＲにより評価されたコストが格納される。タスクの「内容」には、タスクの実行主体としての指定ロボットの有無、指定ロボットがある場合にはその識別情報、タスクの優先度等が含まれている。
【００４３】
前記構成の複数のタスク実行システムの機能について説明する。まず、入札手続、すなわち、各ロボットＲにおいて指定タスク実行のためのコストが評価され、かつ、当該コストがサポートサーバ２００のタスクデータベース２０４に格納される手順について説明する。
【００４４】
第１処理要素１１０により、サポートサーバ２００との通信によりタスクデータベース２０４に格納されている「指定タスク」の内容が検索される（図４／Ｓ１０２）。たとえば、図９（ａ）に示されているように第１トレイＴ1及び第２トレイＴ2が載置されたワゴンＷを動かす「第１タスク」と、図９（ｂ）に示されているようにワゴンＷから第１トレイＴ1を取り上げてテーブルＴｂまで運び、第１トレイＴ1をテーブルＴｂに載置する「第２タスク」と、図９（ｃ）に示されているようにワゴンＷから第２トレイＴ2を取り上げてテーブルＴｂまで運び、第２トレイＴ2をテーブルＴｂに載置する「第３タスク」とのうち一部又は全部の内容が指定タスクの内容として検索される。
【００４５】
なお、１つのタスクが分割されることにより、第１タスク、第２タスク及び第３タスク等、複数のタスクが定義されたことを要件として、当該複数のタスクのうち実行されていない一部又は全部のタスクが指定タスクとして定義されてもよい。
【００４６】
また、ロボットＲが他のタスクを実行中であるか否かが、記憶装置に格納されているタスク実行フラグ等に基づいて判定される（図４／Ｓ１０４）。ロボットＲが他のタスクを実行中であると判定された場合（図４／Ｓ１０４‥ＹＥＳ）、指定タスクの優先度が実行中のタスクの優先度より高いか否かが判定される（図４／Ｓ１０６）。ロボットＲが他のタスクを実行中ではないと判定された場合（図４／Ｓ１０４‥ＮＯ）又は指定タスクの優先度が実行中のタスクの優先度より高いと判定された場合（図４／Ｓ１０６‥ＹＥＳ）、指定タスクの実行主体である指定ロボットの有無が判定される（図４／Ｓ１０８）。
【００４７】
指定ロボットが存在しないと判定された場合（図４／Ｓ１０８‥ＹＥＳ）、ロボットＲの稼動状態が指定タスクを実行可能なＯＮ状態にあるか、あるいは、指定タスクを実行不可能なＯＦＦ状態であるかが記憶装置に格納されているフラグ等に基づいて判定される（図４／Ｓ１１０）。
【００４８】
ロボットＲの稼動状態がＯＮ状態にあると判定された場合（図４／Ｓ１１０‥ＹＥＳ）、図６に示されているようにロボットＲの現在位置（又はタスク実行開始時刻における予測位置）からタスクの実行開始位置までの経路、さらには、実行開始位置から実行終了位置までの経路が生成される（図４／Ｓ１１２）。
【００４９】
なお、人間の認証と、認証結果に基づく音声出力や挨拶動作等、ロボットＲの移動を伴わずにその場で実行しうるタスクについては実行開始位置及び実行終了位置は同じである。ロボットＲの現在位置（（緯度、経度）又は（緯度、経度、高度）））は、内部状態センサ１１１としてのＧＰＳ受信機により人工衛星から受信されたＧＰＳ信号や、内部状態センサ１１１としてのジャイロセンサや加速度センサの出力信号等に基づいて測定されうる。タスクの実行開始位置及び実行終了位置はタスク情報に基づいて認識されうる。
【００５０】
経路の生成に際して、通行可能ノードの位置（（緯度、経度）又は（緯度、経度、高度））や通行可能領域等を示すマップ情報が用いられる。マップ情報に含まれるノードを連続して結ぶ一又は複数のリンクにより経路が構成される。マップ情報はサポートサーバ２００が有するマップデータベースに格納され、このサポートサーバ２００から各ロボットＲに対して配信されてもよく、制御装置１００が有するマップデータベースにあらかじめ格納されていてもよい。タスクの実行開始位置から実行終了位置までの経路として、ロボットＲごとに異なる経路が生成されてもよい。
【００５１】
さらに、第１処理要素１１０により、内部状態センサ１１１の出力信号に基づき、ロボットＲの内部状態が測定される（図４／Ｓ１１６）。ロボットＲのエネルギー源であるバッテリの残電量（エネルギー残量）、ロボットＲの前方が北西を向いている等のロボットＲの方位又は姿勢等が内部状態として測定される。
【００５２】
また、ロボットＲの内部状態の測定結果に基づき、ロボットＲが生成経路にしたがって移動しながらタスクを実行する労力又は負荷を表わす実行コストｃi（ｉ：ロボットＲの識別情報）が評価される（図４／Ｓ１１８）。生成経路が長いほど、生成経路にしたがって移動するときの所要予測時間が長いほど、タスク実行に際しての生成経路にしたがった移動及び方位の変更等による予測消費電量が大きいほど実行コストｃiは高く評価される。
【００５３】
また、ロボットＲによるタスク実行後におけるバッテリの予測残量が少ないほど実行コストｃiは高く評価される。具体的には、図７に示されているようにバッテリ残量ＳＯＣが少なくなるほど段階的に高くなる補正係数αを用いて実行コストｃiが高めに予測される。補正係数αはバッテリ残量ＳＯＣの関数として式（１）により定義され、制御装置１００のメモリにあらかじめ格納されている。なお、補正係数αはバッテリ残量ＳＯＣを変数とする断続的な減少関数ではなく、バッテリ残量ＳＯＣを変数とする連続的な減少関数として定義されていてもよい。
【００５４】
（数１）
α＝α2 (SOC＝0〜SOC1),
α1(＜α2)(SOC＝SOC1〜SOC2),
1(＜α2)(SOC＝SOC2〜100) …(1)
【００５５】
ここで、図７に示されているように現在のバッテリ残量がｂ2（ＳＯＣ2＜ｂ2＜１００）であり、タスク実行後のバッテリ予測残量がｂ1（ＳＯＣ1＜ｂ＜ＳＯＣ2）である状況を考える。この状況でバッテリの予測消費電量δＳＯＣは単にｂ2−ｂ1であるが、補正係数αを用いて予測消費電量が式（２）にしたがって高めに評価される。すなわち、バッテリの予測残量ｂ1が、補正係数αが１より高いα1である残量領域にかかっている分だけ予測消費電量δＳＯＣが高めに評価される。
【００５６】
（数２）
δSOC＝b2−SOC2＋α1(SOC2−b1) …(2)
【００５７】
また、現在のバッテリ残量がｂ2（ＳＯＣ2＜ｂ2＜１００）であり、タスク実行後のバッテリ予測残量がｂ1（０＜ｂ＜ＳＯＣ1）である状況では、同様の考え方によりバッテリの予測消費電量が式（３）にしたがって高めに評価される。すなわち、バッテリの予測残量ｂ1が、補正係数αがα1（＞１）より高いα2である残量領域にかかっている分だけ予測消費電量δＳＯＣが高めに評価される。
【００５８】
（数３）
δSOC＝b2−SOC2＋α1(SOC2−SOC1)＋α2(SOC1−b1) …(3)
【００５９】
なお、外部状態センサ１１２によりロボットＲの周囲における人間や他のロボットＲ等の障害物の位置が認識され、さらには生成経路にしたがってタスクを実行した場合における当該障害物との接触可能性が評価され、当該接触可能性が高いほど実行コストが高く評価されてもよい。
【００６０】
また、指定タスクの実行主体としての指定ロボットが存在すると判定された場合（図４／Ｓ１０８‥ＮＯ）、ロボットＲがこの指定ロボットに該当するか否かがさらに判定される（図４／Ｓ１２０）。ロボットＲが指定ロボットに該当するか否かはタスク情報に含まれている当該指定ロボットの識別情報と、記憶装置にあらかじめ格納されているこのロボットＲの識別情報とが整合するか否か等に応じて判定されうる。
【００６１】
ロボットＲが指定ロボットに該当すると判定された場合（図４／Ｓ１２２‥ＹＥＳ）、実行コストｃiが最低コスト（入札最低額になるようにあらかじめ定められている「０」等の値）ｃminに評価される（図４／Ｓ１２２）。
【００６２】
ロボットＲが指定ロボットに該当しないと判定された場合（図４／Ｓ１２０‥ＮＯ）、指定タスクの実行コストｃiが最高コスト（入札最高額になるようにあらかじめ定められている値）ｃmaxに評価される（図４／Ｓ１２４）。なお、指定タスクの優先度が実行中の他のタスクの優先度以下であると判定された場合（図４／Ｓ１０６‥ＮＯ）、コストｃiが最高コストｃmaxに評価される（図４／Ｓ１２４）。
【００６３】
そして、第１処理要素１１０により、サポートサーバ２００との通信により、コストｃi及びロボットＲの識別情報がタスクデータベース２０４に格納される（図４／Ｓ１２６）。ロボットＲの稼動状態がＯＦＦ状態であると判定された場合（図４／Ｓ１１０‥ＮＯ）、指定コストの入札が実施されることなく処理が終了する。複数のロボットＲのそれぞれにより入札が実施されることにより、図８に示されているように各ロボットＲにおいて評価された指定タスクｊのコストｃi（ｉ＝１〜ｎ）がタスクデータベース２０４に格納される。
【００６４】
なお、コストｃiが最低となる複数のロボットＲが存在する場合、サポートサーバ２００によりロボットＲに付されている優先度の高低により、一のロボットＲのコストｃiのみが最低となるように当該複数のロボットＲのコストｃiの高低が調節されてもよい。また、稼動ＯＦＦ状態であるロボットＲについては実行コストｃiが評価されないので、当該ロボットＲについてのコストｃiはタスクデータベース２０４に格納されない。
【００６５】
次に、落札手続、すなわち、コストｃiが最低のロボットＲにより指定タスクが実行される手順について説明する。
【００６６】
第２処理要素１２０により、サポートサーバ２００との通信に基づき、ロボットＲのコストｃiが最低であるか否かが判定される（図５／Ｓ１２８）。ロボットＲのコストｃiが最低であると判定された場合（図５／Ｓ１２８‥ＹＥＳ）、ロボットＲが他のタスクを実行中であるか否かが判定される（図５／Ｓ１３０）。
【００６７】
ロボットＲがタスク実行中であると判定された場合（図５／Ｓ１３０‥ＹＥＳ）、実行中のタスクを中断するようにロボットＲの行動が制御される（図５／Ｓ１３２）。さらに、中断したタスクの実行要否が判定される（図５／Ｓ１３４）。中断したタスクの実行が必要であると判定された場合（図５／Ｓ１３４‥ＹＥＳ）、サポートサーバ２００との通信により当該中断タスクの内容がタスクデータベース２０４に格納される（図５／Ｓ１３６）。
【００６８】
これにより、中断されたタスクの一部又は全部の内容がタスクデータベース２０４に格納されるが、このタスクがさらなる指定タスクとされてもよい。そして、指定タスクを実行するようにロボットＲの行動が制御される（図５／Ｓ１３８）。
【００６９】
これにより、ロボットＲが生成経路にしたがってタスクの第１テーブル（実行開始位置）に移動した上で、腕部１２及び手部１３を動かして第１テーブルに載置されているトレイを持ち、残りの生成経路にしたがって第２テーブル（実行完了位置）までこのトレイを運んでこの第２テーブルに載置するというタスクを実行する。また、ロボットＲが第１場所（実行開始位置）において荷物が載置されたワゴンの台車を把持した上で、生成経路にしたがってワゴンを押しながら第２場所（実行終了位置）まで移動するというタスクを実行する。
【００７０】
さらに、ロボットＲが来客受付場所（実行開始位置）において外部状態センサ１１２の出力信号に基づいて個人を認識又は認証し、頭部１１を動かして会釈する等の挨拶動作をし、その上でこの人間を応接室（実行終了位置）まで案内するというタスクを実行する。また、ロボットＲがタスクを実行していないと判定された場合（図５／Ｓ１３０‥ＮＯ）、又は、中断したタスクの再実行が不要であると判定された場合（図５／Ｓ１３４‥ＮＯ）、指定タスクを実行するようにロボットＲの行動が制御される（図５／Ｓ１３８）。
【００７１】
前記機能を発揮するロボットＲによれば、内部状態等に応じて指定タスク（たとえば、複数のタスクの状態を変化させた因子としてのタスク）を実行するために要する労力又は負荷を表わすコストｃiが評価される（図４／Ｓ１１６，Ｓ１１８，Ｓ１２２，Ｓ１２４参照）。このコストｃiはサポートサーバ２００のタスクデータベース２０４に格納される（図４／Ｓ１２６参照）。さらに、タスクデータベース２０４に格納されているロボットＲのコストｃiが複数のロボットＲの中で最低であることが認識された場合、ロボットＲがこの指定タスクを実行するようにその動作が制御される。
【００７２】
複数のロボットによるコストの評価及びサポートサーバ２００のタスクデータベース２０４への格納は、コストを入札額とする当該複数のロボットＲによる指定タスクの実行のための「入札」と考えることができる。複数のロボットＲのうちタスクが最低であるロボットＲによる指定タスクの実行は、当該ロボットＲによる指定タスクの実行の「落札」と考えることができる。このような指定タスクの「入札」及び「落札」が実施されることにより、複数のロボットＲのうち指定タスク実行経済に鑑みて適当なロボットＲにより指定タスクが実行される。したがって、タスクの状態が変化した場合でも、タスクの実行経済の観点から適切な状態においてロボットＲが指定タスクを実行することができる。
【００７３】
たとえば、図９（ａ）〜（ｃ）のそれぞれに示されている第１タスク、第２タスク及び第３タスクのうち、指定タスクとしての第３タスクが第１ロボットＲ1に代えて第２ロボットＲ2により実行されうる。この場合、図１０（ａ）に示されているように第３タスクの実行主体として指定された第２ロボットＲ2が、第１ロボットＲ1による第１タスクの実行終了予定位置であるワゴンＷの停止位置に向かって移動する。そして、第１ロボットＲ1により第１タスクが実行された後、図１０（ｂ）に示されているように第１ロボットＲ1により第２タスクが実行される一方、第２ロボットＲ2により第３タスクが実行される。
【００７４】
また、第１タスク、第２タスク及び第３タスクのうち、指定タスクとしての第２タスク及び第３タスクのそれぞれが第１ロボットＲ1に代えて２つの第２ロボットＲ2i及びＲ2jのそれぞれにより実行されうる。この場合、図１１（ａ）に示されているように第２タスク及び第３タスクのそれぞれの実行主体として指定された第２ロボットＲ2i及びＲ2jのそれぞれが、第１ロボットＲ1による第１タスクの実行終了予定位置であるワゴンＷの停止位置に向かって移動する。
【００７５】
そして、第１ロボットＲ1により第１タスクが実行された後、図１１（ｂ）に示されているように一方の第２ロボットＲ2iにより第２タスクが実行される一方、他方の第２ロボットＲ2jにより第３タスクが実行される。第２ロボットＲ2iにより第１トレイＴ1がワゴンＷから運び去られ、かつ、第２ロボットＲ2jにより第２トレイＴ2がワゴンＷから運び去られた後、図１１（ｂ）に破線で示されているように第１ロボットＲ1が（必要に応じて第２ロボットＲ2として）このワゴンＷを動かす等のさらなるタスクを実行することができる。
【００７６】
このため、第２ロボットＲ2の有効活用と、第２ロボットＲ2のタスク実行補助による第１ロボットＲ1の労力軽減が図られる。図１０（ａ）（ｂ）に示された例では、第１ロボットＲ1は第２タスクの終了位置であるテーブルＴｂの位置から、第３タスクの開始位置であるワゴンＷの停止位置に戻る労力を節約することができる。図１１（ａ）（ｂ）に示された例では、第１ロボットＲ1は第２タスクの実行開始前にワゴンＷの横に移動して向きを変更する労力を軽減することができる。
【００７７】
また、第１処理要素１１０により当該ロボットＲの位置が測定され、当該測定位置から実行開始位置又は当該実行開始位置を経由した実行終了位置までの当該ロボットの移動距離が算定され、当該移動距離が長いほどコストｃiが高く評価される（図６参照）。
【００７８】
これにより、指定タスクの実行開始位置、又は、指定タスクの実行開始位置を経由した指定タスクの実行終了位置までの移動距離が他のロボットＲよりも短い状態において、ロボットＲが当該他のロボットＲより優先的に指定タスクを実行しうる。一方、この移動距離が他のロボットＲの当該距離より長い状態において、ロボットＲが指定タスクを実行することを回避しうる。したがって、指定タスクを実行する際の移動距離の短縮の観点から適当な状態においてロボットＲが指定タスクを実行することができる。
【００７９】
さらに、第１処理要素１１０により当該ロボットＲが他のタスクを実行中であると判定された場合、当該ロボットが他のタスクを実行していないと判定された場合よりも指定タスクを実行するためのコストｃiが高く評価されうる（図４／Ｓ１０４，Ｓ１１８，Ｓ１２４参照）。
【００８０】
これにより、ロボットＲが指定タスクと異なる他のタスクを実行していない状態において、他のタスクを実行している状態よりも優先的に当該指定タスクを実行することができる。したがって、指定タスクの実行専念の観点から適当な状態においてロボットＲが指定タスクを実行することができる。
【００８１】
また、第１処理要素１１０により指定タスクの優先度が他のタスクの優先度よりも低いと判定された場合、指定タスクの優先度が前記他のタスクの優先度よりも高いと判定された場合よりもコストｃiが高く評価されうる（図４／Ｓ１０６，Ｓ１１８，Ｓ１２４参照）。これにより、ロボットＲが他のタスクを実行中である一方、当該他のタスクの優先度が指定タスクの優先度よりも低い場合、指定タスクを実行することができる。したがって、優先度が高いタスクを優先的に実行する観点から適当な状態においてロボットＲが指定タスクを実行することができる。
【００８２】
また、第１処理要素１１０によりロボットＲが指定タスクの実行主体である指定ロボットに該当すると判定された場合、ロボットＲが指定ロボットに該当しないと判定された場合よりもコストｃiが高く評価される（図４／Ｓ１２０，Ｓ１２２，Ｓ１２４参照）。これにより、スペック等に鑑みて指定タスクの適当な実行主体に該当する状態において、ロボットＲが指定タスクを実行することができる。
【００８３】
さらに、ロボットＲにおいて第１処理要素１１０によりタスクの実行後における当該ロボットＲのバッテリ残量（エネルギー残量）ＳＯＣが予測され、このバッテリ残量が少ないほど前記コストｃiが高く評価される（式（１）〜（３）、図４／Ｓ１１６，Ｓ１１８、図７参照）。
【００８４】
これにより、ロボットＲによる指定タスク実行後において予測されるバッテリ残量が多い状態において、このバッテリ残量が低い他のロボットＲよりも優先的にこの指定タスクを実行しうる。一方、このバッテリ残量が他のロボットＲの当該バッテリ残量より少ない状態において、ロボットＲが指定タスクを実行することを回避しうる。したがって、指定タスクを実行した後における新たなタスクを実行する等のために十分なエネルギー残量の確保の観点から適当な状態においてロボットＲが指定タスクを実行することができる。
【００８５】
なお、タスク実行システムを構成する「ロボット」としては前記実施形態におけるロボットＲとは異なる構成のロボット、台車等、自律的に移動する機能を有するあらゆる装置であってもよい。また、複数のロボットのそれぞれの種類は相違していてもよい。
【００８６】
また、サポートサーバ２００において第１支援処理要素２１０が指定タスクの内容として当該指定タスクの実行開始時刻を認識し、当該実行開始時刻において予測される、当該指定タスクの実行コストｃiを評価してもよい。
【００８７】
たとえば、ロボットＲの行動又は動作が行動計画（たとえば代表点の軌道や各関節角度の時間変化態様により定義されている。）にしたがって制御されている場合、当該動作計画に基づいて実行開始予定時刻におけるロボットＲの位置、方位、移動速度等の挙動状態、又は、稼動状態がＯＮ状態であるかＯＦＦ状態であるかが予測されうる。
【００８８】
また、ロボットＲがタスク実行中である場合、タスク終了までの移動距離及び現在の移動速度に基づいてタスク終了時刻が予測され、この予測時刻が指定タスクの開始予定時刻より後であるか前であるかに応じて当該タスクをなおも実行中であるか否かが予測されうる。当該構成のロボットＲによれば、その未来の予測状態に応じて評価されたコストｃiによる指定タスクの入札及び落札が実施されることにより、タスクの実行経済の観点から適切な状態においてロボットＲが指定タスクを実行することができる。
【００８９】
さらに、ロボットＲにおいて第１処理要素１１０が、当該ロボットＲが他のタスクを実行中であると判定した場合（図４／Ｓ１０４参照）、当該他のタスクの残量が基準値以上であるか否かをさらに判定し、他のタスクの残量が基準値未満であると判定された場合、他のタスクの残量が基準値以上であると判定された場合よりもコストｃiを低く評価してもよい。
【００９０】
実行中のタスクを終了するために必要な消費電量又は残りの移動距離等が、当該タスクの残量として算定されうる。これにより、指定タスクと異なる他のタスクを実行中であってもこのタスクを短時間で終えることができる場合、指定タスクをこのロボットＲに実行させることができる。したがって、実行中のタスク及び指定タスクを連続して効率的に実行する観点から適当な状態においてロボットＲが指定タスクを実行することができる。
【００９１】
また、次のように各ロボットＲによる指定タスクの実行コストｃiが評価されてもよい。まず、ロボットＲが指定タスクの実行期間より後における実行予定タスクのコストが、この指定タスクを実行した場合とこの指定タスクを実行しなかった場合とのそれぞれにおいて評価される。そして、指定タスクを実行した場合における実行予定タスクのコストが、指定タスクを実行しなかった場合における実行予定タスクのコストよりも高くなるほど指定タスクの実行コストｃiが連続的又は断続的に高く評価される。
【００９２】
一方、指定タスクを実行した場合における実行予定タスクのコストが、指定タスクを実行しなかった場合における実行予定タスクのコストよりも低くなるほど指定タスクの実行コストｃiが連続的又は断続的に低く評価される。これにより、ロボットＲが指定タスクを実行しない場合よりも実行した場合に実行予定タスクのコストが低くなる状態において、このコストが高くなる状態よりも優先的に当該指定タスクを実行しうる。
【００９３】
一方、指定タスクを実行した場合よりも実行しない場合に実行予定タスクのコストが低くなる状態において、このコストが高くなる状態よりも優先的に当該指定タスクを実行しうる。したがって、実行予定タスクを低いコストで実行する観点から適当な状態においてロボットＲがこの実行予定タスクを実行する前に指定タスクを実行することができる。
【００９４】
また、第１処理要素１１０がロボットＲが指定タスクを実行するのに要する労力又は負荷コストを表わす「コスト」が「第１閾値」以下であることを要件として、このロボットＲが指定タスクを実行するためのコストをタスクデータベース２０４に格納させてもよい。これにより、各ロボットＲが過度の労力又は負荷を伴うにもかかわらず指定タスクを実行するような事態が回避されうる。
【００９５】
さらに、第１処理要素１１０がロボットＲの実行予定タスクを実行するのに要する労力又は負荷を「第２コスト」として評価し、第２コストが「第２閾値」以上であることを要件として、サポートサーバ２００との通信に基づいてこの実行予定タスクの内容を指定タスクの内容としてタスクデータベース２０４に格納させてもよい。
【００９６】
これにより、ロボットＲの実行予定タスクが前記のように他のロボットＲによる「入札」及び「落札」の実施対象とされる。したがって、ロボットＲに大きな労力消費を強いる可能性があるタスクを、ロボットＲに代えて実行経済の観点から適当な他のロボットＲに実行させることができる。
【００９７】
また、前記実施形態ではロボットＲが指定タスクを実行するのに要する労力又は負荷を表わすコストが他のロボットＲを含むロボット群の中で最低であるか否かが各ロボットＲにより判定されたが（図５／Ｓ１２８参照）、サポートサーバ２００によりロボット群のうちコストが最低のロボットＲが選定され（指定タスクの落札者が決定され）、サポートサーバ２００から該当するロボットＲに選定結果又は入札結果が送信されることにより、当該ロボットＲによってロボットのコストが最低であることが認識されてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明のタスク実行システムの構成説明図。
【図２】ロボットの構成説明図。
【図３】ロボットの制御装置及びサポートサーバの構成説明図。
【図４】タスク実行システムにおける入札手順に関する説明図。
【図５】タスク実行システムにおける落札手順に関する説明図。
【図６】経路生成に関する説明図。
【図７】コスト評価方法に関する説明図。
【図８】タスクデータベースに格納されているタスク情報に関する説明図。
【図９】指定タスクに関する説明図。
【図１０】複数のロボットによるタスクの分担に関する説明図その１。
【図１１】複数のロボットによるタスクの分担に関する説明図その２。
【符号の説明】
【００９９】
Ｒ‥ロボット、１００‥制御装置、１１０‥第１処理要素、１２０‥第２処理要素、２００‥サポートサーバ、２０４‥タスクデータベース。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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