(57)【要約】【課題】従来の機械よりも適応性に優れた学習機能を備えた機械を提供する。【解決手段】対象物に関する運動を行う運動機構と、外部情報に基づいて対象物に応じた運動規範を獲得する運動規範獲得部と、該運動規範獲得部が獲得した運動規範に基づいて運動機構を制御・駆動する制御駆動部とを具備する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物に関する運動を行う運動機構と、
外部情報に基づいて対象物に応じた運動規範を獲得する運動規範獲得部と、
該運動規範獲得部が獲得した運動規範に基づいて前記運動機構を制御・駆動する制御駆動部と
を具備することを特徴とする適応性機械。
【請求項２】
前記運動規範獲得部は、前記運動機構を手動で運動させた場合における前記運動機構の運動状態を示す機構検出信号を前記外部情報として前記運動機構から取り込み、前記機構検出信号に基づいて対象物に応じた運動規範を学習する学習機能部である
ことを特徴とする請求項１記載の適応性機械。
【請求項３】
人体の運動を検知する人体運動検知部をさらに備え、
前記運動規範獲得部は、人体の運動状態を示す人体検出信号を前記外部情報として前記人体運動検知部から取り込むと共に前記運動機構の運動状態を示す機構検出信号を前記外部情報として前記運動機構から取り込み、前記人体検出信号及び前記機構検出信号に基づいて人体の運動及び対象物に応じた運動規範を学習する学習機能部である
ことを特徴とする請求項１記載の適応性機械。
【請求項４】
前記運動機構は人体の運動を支援するように対象物に関する運動を行うものであり、
前記制御駆動部は、人体の運動及び対象物に応じた運動規範に基づいて人体の運動を支援するように前記運動機構を制御・駆動することを特徴とする請求項３記載の適応性機械。
【請求項５】
前記運動規範獲得部は、前記運動機構の運動状態を示す機構検出信号を前記外部情報として前記運動機構から取り込むと共に前記制御駆動部が前記運動機構に出力する駆動信号とを前記外部情報として取り込み、前記機構検出信号及び前記駆動信号に基づいて対象物に応じた運動規範を学習する学習機能部である
ことを特徴とする請求項１記載の適応性機械。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、適応性を備える適応性機械に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記特許文献１には、ティーチングプレイバック方式の連続アンローダが開示されている。連続アンローダには、大別してティーチングプレイバック方式とプログラム方式とがあるが、ティーチングプレイバック方式の連続アンローダは、運転者の手動操作により船倉内の掻取部を所望の移動経路に沿って実際に移動させること（ティーチング）により掻取部の軌跡及び当該掻取部を移動させるための各可動部の作動量をティーチング情報として記憶し、船倉内の積荷を実際に陸揚げする場合には、上記ティーチング情報に基づいて各可動部を制御することによりティーチング時と同様な移動経路に沿って掻取部を移動させるプレイバック運転を行うものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平０８−２１７２５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、ティーチングプレイバック方式の連続アンローダは、掻取部の軌跡及び当該掻取部を移動（運動）させるための各可動部の作動量をティーチング結果として記憶し、このティーチング結果を忠実に再現するものである。したがって、この連続アンローダは、掻取部の動きが固定的であり、よって適応性という面で限定的である。例えば、船倉内の積荷の状況は陸揚げの進行に応じて変化するので、ティーチング情報通りに掻取部を移動（運動）させた場合に、積荷を的確に掻き取ることができない状況が生じ得る。したがって、本来であれば、船倉内における積荷の状況に応じて掻取部の移動（運動）を適宜修正することが好ましい。
【０００５】
また、この連続アンローダは、ティーチングによって後天的に掻取部の動きを記憶するものの、積荷の陸揚げに特化した運動を行う機械であり、適応範囲が積荷（穀物のようなばら積み荷物）の陸揚げに限定されており、このような点からも適応性という面では限定的である。
【０００６】
本発明は、上述した事情に鑑みてなされたものであり、従来の機械よりも適応性に優れた機械（適応性機械）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】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明では、第１の解決手段として、対象物に関する運動を行う運動機構と、外部情報に基づいて対象物に応じた運動規範を獲得する運動規範獲得部と、該運動規範獲得部が獲得した運動規範に基づいて運動機構を制御・駆動する制御駆動部とを具備する、という手段を採用する。
【０００８】
また、本発明では、第２の解決手段として、上記第１の解決手段において、運動規範獲得部は、運動機構を手動で運動させた場合における運動機構の運動状態を示す機構検出信号を外部情報として運動機構から取り込み、機構検出信号に基づいて対象物に応じた運動規範を学習する学習機能部である、という手段を採用する。
【０００９】
また、本発明では、第３の解決手段として、上記第１の解決手段において、人体の運動を検知する人体運動検知部をさらに備え、運動規範獲得部は、人体の運動状態を示す人体検出信号を外部情報として人体運動検知部から取り込むと共に運動機構の運動状態を示す機構検出信号を外部情報として運動機構から取り込み、人体検出信号及び機構検出信号に基づいて人体の運動及び対象物に応じた運動規範を学習する学習機能部である、という手段を採用する。
【００１０】
また、本発明では、第４の解決手段として、上記第３の解決手段において、運動機構は人体の運動を支援するように対象物に関する運動を行うものであり、制御駆動部は、人体の運動及び対象物に応じた運動規範に基づいて人体の運動を支援するように運動機構を制御・駆動する、という手段を採用する。
【００１１】
また、本発明では、第５の解決手段として、上記第１の解決手段において、運動規範獲得部は、運動機構の運動状態を示す機構検出信号を前記外部情報として運動機構から取り込むと共に制御駆動部が運動機構に出力する駆動信号とを外部情報として取り込み、機構検出信号及び駆動信号に基づいて対象物に応じた運動規範を学習する学習機能部である、という手段を採用する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、対象物に関する運動を行う運動機構と、外部情報に基づいて対象物に応じた運動規範を獲得する運動規範獲得部と、該運動規範獲得部が獲得した運動規範に基づいて運動機構を制御・駆動する制御駆動部とを具備するので、従来のように運動規範（制御規範）が固定化あるいは限定された機械よりも適応性に優れた機械を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の一実施形態に係る荷役装置Ａの機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る荷役装置Ａにおける移載機構１及び荷役作業の一例を示す正面図及び上面図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る荷役装置Ａの動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態に係る荷役装置Ａにおける荷役作業の他の例を示す上面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態について説明する。
本実施形態に係る荷役装置Ａは、図１に示すように、移載機構１（運動機構）、制御駆動部２、操作部３及び移載規範獲得部４（運動規範獲得部）によって構成されている。
【００１５】
移載機構１は、制御駆動部２から入力される駆動信号に基づいて荷物（対象物）を所定の場所に移動させる。すなわち、この移載機構１は、所定の荷台（荷受台）上に外部から供給された荷物を把持して他の荷台（荷渡台）に移動させるという移載作業（運動）を荷物に対して行う運動機構である。
【００１６】
このような移載機構１は、例えば図２に示すような多関節マニピュレータによって実現される。この多関節マニピュレータ（移載機構１）は、基台１ａ、第１〜第３のアーム１ｂ〜１ｄ、第１〜第３の関節１ｅ〜１ｇ及びハンド部１ｈから構成されている。基台１ａは、床等に固定された多関節マニピュレータの台座であり、その内部には第１アーム１ｂを垂直軸周りに旋回させる旋回モータが設けられている。
【００１７】
第１のアーム１ｂは、図示するように垂直軸から多少傾いた状態で基台１ａ上に設けられた棒状部材であり、一端が基台１ａに回動自在に取り付けられ、また他端に第１の関節１ｅが設けられている。この第１のアーム１ｂは、上記旋回モータが作動することによって垂直軸周りに旋回する。第１の関節１ｅは、第１のアーム１ｂと第２のアーム１ｃとを屈伸自在に連結する部材であり、その内部には第１のアーム１ｂと第２のアーム１ｃとの屈伸状態を調節する第１関節モータが設けられている。
【００１８】
第２のアーム１ｃは、一端が上記第１の関節１ｅに取り付けられる一方、他端に第１の関節１ｅが設けられた棒状部材である。この第２のアーム１ｃは、上記第１関節モータが作動することによって第１のアーム１ｂに対する屈伸状態が変化する。第２の関節１ｆは、第２のアーム１ｃと第３のアーム１ｄとを屈伸自在に連結する部材であり、その内部には第２のアーム１ｃと第３のアーム１ｄとの屈伸状態を調節する第２関節モータが設けられている。第３のアーム１ｄは、一端が上記第２の関節１ｆに取り付けられる一方、他端に第３の関節１ｇが設けられた棒状部材である。この第３アーム１ｄは、上記第２関節モータがが作動することによって第２のアーム１ｃに対する屈伸状態が変化する。
【００１９】
第３の関節１ｇは、第３のアーム１ｄとハンド部１ｈの支持軸（ハンド軸）とを屈伸自在に連結する部材であり、その内部には第３のアーム１ｄとハンド部１ｈのハンド軸との屈伸状態を調節する第３関節モータ及びハンド部１ｈをハンド軸周りに回動させる回動モータが設けられている。ハンド部１ｈは、ハンド軸を介して上記第３の関節１ｇに屈伸自在かつ回動自在に取り付けられている。このハンド部１ｈは、ハンド軸の先端に荷物を把持するための把持機構及び荷物（対象物）を撮影するための撮像装置（カメラ）を備えている。
【００２０】
上述した旋回モータ、第１〜第３関節モータ及び回動モータには、自らの動作量を検出するセンサ（例えばロータリーエンコーダ）が備えられている。移載機構１（多関節マニピュレータ）は、制御駆動部２から入力される駆動信号に基づいて荷物の移載作業を行う一方、このような旋回モータ、第１〜第３関節モータ及び回動モータに備えられたセンサの検出信号を制御駆動部２に出力すると共に、上記検出信号及びハンド部１ｈに備えられたカメラの映像信号を機器検出信号（外部情報）として移載規範獲得部４に出力する。
【００２１】
制御駆動部２は、モータ制御回路とモータ駆動回路とから構成されており、上記移載機構１（多関節マニピュレータ）をオープンループ制御手法に基づいて駆動する。すなわち、モータ制御回路は、移載規範獲得部４から入力される制御目標に基づいて移載機構１（多関節マニピュレータ）をオープンループ制御するための制御信号を生成してモータ駆動回路に出力する。モータ駆動回路は、例えばインバータ回路であり、上記制御信号に基づいて駆動信号（パルス状駆動信号）を生成して上記旋回モータ、第１〜第３関節モータ及び回動モータに出力する。
【００２２】
ここで、本荷役装置Ａには学習モードと作業モードという２つの動作モードがあり、この２つの動作モードは操作部３から入力される操作信号によって切り替わる。学習モードは、操作部３から入力される操作信号に基づいて制御駆動部２が移載機構１（多関節マニピュレータ）をオープンループ制御すると共に、移載規範獲得部４が移載機構１（多関節マニピュレータ）の移載運動を学習する動作モードである。作業モードは、移載規範獲得部４が学習モード時に獲得した荷物の移載規範に基づく制御目標を制御駆動部２に出力すると共に、制御駆動部２が上記制御目標に基づいて移載機構１（多関節マニピュレータ）をオープンループ制御する動作モードである。
【００２３】
操作部３は、管理者の指示を本荷役装置Ａに入力するためのマンマシーンインタフェースである。すなわち、この操作部３は、管理者の操作指示に基づいて上記学習モードと作業モードとの切替指示を示す操作信号を制御駆動部２及び移載規範獲得部４に出力する一方、学習モード時において旋回モータ、第１〜第３関節モータ及び回動モータの駆動量を指示する操作信号を制御駆動部２に出力する。
【００２４】
移載規範獲得部４は、学習モード時において移載機構１（多関節マニピュレータ）から入力される上記機器検出信号（外部情報）及び制御駆動部２から入力される上記駆動信号に基づいて荷物（対象物）に応じた移載規範（運動規範）獲得する。すなわち、この移載規範獲得部４は、例えば所定の学習アルゴリズムに基づいて情報処理を行う一種のコンピュータであり、学習モード時における移載機構１（多関節マニピュレータ）の移載動作（移載運動）、つまり上記機器検出信号（外部情報）によって与えられる旋回モータ、第１〜第３関節モータ及び回動モータの動作量と駆動信号によって与えられる制御駆動部２の駆動量との差分量（制御誤差量）をハンド部１ｈのカメラが捉えた荷物（対象物）の形態（外形や色彩等）に応じて複数に分類し、当該分類毎に上記制御誤差量を記憶（学習）する。
【００２５】
例えば、移載規範獲得部４は、荷物（対象物）の形態における「外形」、「大きさ」及び「色彩」という２つの属性について各モータに関する制御誤差量を分類する。つまり、移載規範獲得部４は、カメラが捉えた画像を画像処理することにより荷物（対象物）の特徴点として「外形」、「大きさ」及び「色彩」を判定し、荷物（対象物）の「外形」については、例えば「角を持つ形状（立方体等）」を第１グループに分類し、また「角を持たない形状（球体等）」を第２グループに分類し、各モータに関する制御誤差量を各々のグループに分けて記憶（学習）する。
【００２６】
この場合、三角柱（四面体）及び立方体（六面体）等の多面体（外形が複数の平面で構成されたもの）からなる荷物は第１グループに分類され、球体やラグビーボールのような外形の荷物は第２グループに分類される。また、荷物（対象物）の「大きさ」については、例えば予め規定された標準サイズとの比較によって「標準サイズより大きいもの」を第３グループに分類し、また「標準サイズより小さいもの」を第４グループに分類し、さらに、荷物（対象物）の「色彩」については、例えば「黒いもの」を第５グループに分類し、「白いもの」を第６グループに分類する。
【００２７】
移載規範獲得部４は、このように学習モード時において荷物（対象物）の形態（外形や色彩等）に応じて各モータに関する制御誤差量を複数のグループ（例えば上記第１〜第６のグループ）に分類して記憶（学習）することにより、荷物（対象物）の形態に応じた各モータに関する制御誤差量つまり荷物の移載規範（制御規範）を内部に確立（獲得）する。
【００２８】
また、移載規範獲得部４は、作業モード時において、上記移載規範（制御規範）と移載機構１（多関節マニピュレータ）から入力される上記機器検出信号とに基づいて制御目標を設定する。例えば、移載規範獲得部４は、作業モード時にカメラから入力される映像信号に基づいて、荷物（対象物）の形態（外形や色彩等）に対応するグループを特定し、当該グループの制御誤差量と各モータの検出量とに基づいて制御目標（つまり制御誤差量と検出量との差分量）を設定する。
【００２９】
次に、このように構成された本実施形態に係る荷役装置Ａの動作について、図３に示すフローチャートに沿って詳しく説明する。
【００３０】
最初に、本荷役装置Ａは、学習モードを経て荷物の移載規範（制御規範）を移載規範獲得部４内に確立（獲得）させることにより荷物の移載による分類機能を獲得する。すなわち、本荷役装置Ａは、学習モードを経る前段階では、荷物の移載規範が確立（獲得）されていないので、機械として特定の運動機能を発揮しない。したがって、本荷役装置Ａによれば、学習モードにおける学習内容に応じて荷物に関する移載規範を変更可能であり、よってフレキシビリティに富んだ荷物の移載（分類）が可能である。
【００３１】
さて、本荷役装置Ａでは、図３に示すように、学習モードにおいて荷物の移載運動を学習し（ステップＳ1）、この結果として移載規範獲得部４内に荷物の移載規範（制御規範）が確立（獲得）される（ステップＳ2）。例えば、移載規範獲得部４は、図２（ｂ）に示すように、カメラが捉えた荷受台Ｄ1上の荷物（対象物）の「外形」について、「角を持つ形状（第１グループ）」と「角を持たない形状（第２グループ）」とに分類し、かつ、「角を持つ形状（第１グループ）」に属する荷物については荷受台Ｄ1から荷渡台Ｄ2に移動させ、「角を持たない形状（第２グループ）」に属する荷物については上記荷渡台Ｄ2とは異なる荷渡台Ｄ3に荷受台Ｄ1から移動させる移載動作（各モータに関する制御誤差量）を記憶（学習）する。
【００３２】
そして、本荷役装置Ａでは、操作部３が操作されて動作モードが上記学習モードから作業モードに切り替えられると、移載規範獲得部４は、移載規範（制御規範）に基づく制御目標を制御駆動部２に出力し、この結果として制御駆動部２が制御目標と検出信号とに基づいて移載機構１（多関節マニピュレータ）をオープンループ制御することにより移載規範（分類規範）に基づく荷物の分類作業が実行される（ステップＳ3）。
【００３３】
例えば、図２（ｂ）における荷受台Ｄ1上に球形の荷物Ｗ1が載置されると、移載規範獲得部４は、カメラから入力される映像信号に基づいて荷物Ｗ1を「角を持たない形状（第２グループ）」に分類し、この結果として荷受台Ｄ1上の荷物Ｗ1を荷渡台Ｄ3に移動させる制御目標を制御駆動部２に出力する。一方、移載規範獲得部４は、荷受台Ｄ1上に立法体の荷物Ｗ2が載置されると、カメラから入力される映像信号に基づいて荷物Ｗ2を「角を持つ形状（第１グループ）」に分類し、この結果として荷受台Ｄ1上の荷物Ｗ2を荷渡台Ｄ2に移動させる制御目標を制御駆動部２に出力する。
【００３４】
さらに、移載規範獲得部４は、立法体の１つの角部が破損（欠落）した荷物Ｗ2’が荷受台Ｄ1上に載置されると、カメラから入力される映像信号に基づいて荷物Ｗ2’を「角を持つ形状（第１グループ）」に分類し、この結果として荷受台Ｄ1上の荷物Ｗ2’を荷渡台Ｄ2に移動させる制御目標を制御駆動部２に出力する。
【００３５】
すなわち、移載規範獲得部４は、作業モード時に学習モード時に学習しなかった形状の荷物Ｗ2’が荷受台Ｄ1上に供給されても、荷物Ｗ2’の外形に角があるので、荷物Ｗ2’を「角を持つ形状（第１グループ）」に分類する。したがって、移載規範獲得部４は、学習していない形状の荷物Ｗ2’であっても、フレキシブルに対応して制御目標を生成する。
【００３６】
制御駆動部２は、このような移載規範獲得部４から入力される制御目標に基づいて移載機構１（多関節マニピュレータ）をオープンループ制御するので、上記荷物Ｗ1を荷受台Ｄ1から荷渡台Ｄ3に移動させる駆動信号を移載機構１（多関節マニピュレータ）に出力する一方、上記荷物Ｗ2，Ｗ2’を荷渡台Ｄ2に移動させる駆動信号を移載機構１（多関節マニピュレータ）に出力する。この結果、移載機構１（多関節マニピュレータ）は、制御駆動部２から入力される駆動信号に従って各モータが駆動されるので、荷物Ｗ1を荷受台Ｄ1から荷渡台Ｄ3に移動させる一方、荷物Ｗ2，Ｗ2’を荷受台Ｄ1から荷渡台Ｄ2に移動させる。
【００３７】
ここで、従来のティーチングプレイバック方式の機械では、ティーチング結果以外の対応ができないので、ティーチング時に記憶してない荷物Ｗ2’を認知すると、荷渡台Ｄ2，Ｄ3の何れに移動させるべきか判断できなくなり動作停止してしまう虞があるが、本荷役装置Ａによれば、このような動作停止を来すことなく優れた適応性を発揮する。したがって、本実施形態によれば、従来の機械よりも適応性に優れた適応性機械を提供することができる。
【００３８】
また、上記動作説明では、荷物（対象物）の「外形」、つまり「角を持つ形状（第１グループ）」に属するか、あるいは「角を持たない形状（第２グループ）」に属するかのみに基づいて荷物（対象物）を移載（分類）する場合について説明したが、これ以外の第３〜第６グループをも加味して荷物（対象物）を移載（分類）してもよい。
【００３９】
また、例えば荷物（対象物）の「大きさ」、つまり「標準サイズより大きいもの（第３グループ）」をに属するか、あるいは「標準サイズより小さいもの（第４グループ）」に属するかに基づいて荷物（対象物）を分類する場合には、機器検出信号（外部情報）としてカメラの映像信号に代えてハンド部１ｈの動作量を示す検出信号を用いてもよい。すなわち、荷物（対象物）を把持するハンド部１ｈの動作量は荷物（対象物）の大きさによって変化するので、ハンド部１ｈの動作量を示す検出信号に基づいて各モータ（旋回モータ、第１〜第３関節モータ及び回動モータ）に関する制御誤差量を学習してもよい。
【００４０】
さらに、ハンド部１ｈに備えられたカメラを作業者の荷役作業を支援（アシスト）するために、作業者（人体）の運動を検知する人体運動検知部として用い、作業者（人体）の荷役作業を示す人体検出信号を外部情報の１つとしてカメラから移載規範獲得部４に取り込み、上記人体検出信号及び旋回モータ、第１〜第３関節モータ及び回動モータの各センサの検出信号に基づいて作業者（人体）の荷役作業（運動）及び荷物（対象物）に応じたアシスト規範を学習してもよい。
【００４１】
移載機構１（多関節マニピュレータ）を用いた荷役作業の支援（アシスト）については、例えば図４に示すような荷役作業がある。すなわち、移載機構１（多関節マニピュレータ）が作業者とともに第１ベルトコンベア上の荷物Ｗ（対象物）を第２ベルトコンベア上に移載することにより、荷物の重量に対する作業者の負荷を軽減すること（パワーアシスト）が考えられる。
【００４２】
この場合、移載規範獲得部４は、学習モード時においてカメラが捉えた作業者の画像に基づいて作業者の動作を複数の動作種別に分類し、各動作種別毎に旋回モータ、第１〜第３関節モータ及び回動モータに関する制御誤差量を記憶（学習）する。この動作種別は、例えば「荷物Ｗ（対象物）を掴む」、「掴んだ荷物Ｗ（対象物）を持ち上げる」、「持ち上げた荷物Ｗ（対象物）を水平移動させる」、「水平移動させた荷物Ｗ（対象物）を下す」というように、第１ベルトコンベア上の荷物Ｗ（対象物）を第２ベルトコンベア上に移載する作業者の一連の動作を要素分解したものである。
【００４３】
そして、移載規範獲得部４は、このような学習モードによって作業者（人体）の荷役作業をアシストするためのアシスト規範を獲得し、作業モードにおいて上記アシスト規範に即した制御目標を制御駆動部２に出力する。そして、制御駆動部２が上記アシスト規範に即した制御目標に基づいて移載機構１（多関節マニピュレータ）をフィードバック制御することにより、第１ベルトコンベア上の荷物Ｗ（対象物）は、作業者と移載機構１（多関節マニピュレータ）との協働作業として第２ベルトコンベア上に移載される。
【００４４】
なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、例えば以下のような変形例が考えられる。
（１）上記実施形態では、本発明を荷役作業を行う機械に適用したが、本発明はこれに限定されない。上述した学習内容とは異なる学習を行うことにより移載規範獲得部４内に荷物の移載（分類）以外の移載規範（制御規範）を確立（獲得）させることにより、荷物の移載（分類）以外の様々な作業（運動）を行うことが可能である。
【００４５】
（２）上記実施形態では、機構検出信号を分類学習することによって移載機構１（多関節マニピュレータ）の移載規範を移載規範獲得部４内に獲得させたが、本発明はこれに限定されない。学習アルゴリズムには様々なものが知られているので、公知の学習アルゴリズムの中から荷役作業の移載規範を獲得してもよい。また、事例ベース推論等の人工知能の手法を用いて移載規範を獲得してもよい。
【００４６】
（３）上記実施形態では、学習モードにおいて荷物の分類に関する移載規範を移載規範獲得部４内に確立（獲得）させたが、本発明はこれに限定されない。学習モードにおいて荷物の分類以外の運動規範を移載規範獲得部４内に確立（獲得）させることにより荷物の分類機能以外の機能を発揮する適応性機械を実現することができる。
【００４７】
（４）上記実施形態では、旋回モータ、第１〜第３関節モータ及び回動モータに設けられた各センサの検出信号及びハンド部１ｈに備えられたカメラの映像信号からなる機器検出信号に加えて制御駆動部２の駆動信号をも移載規範獲得部４に取り込み、各センサの検出信号が示す検出量と駆動信号が示す制御駆動部２の駆動量との差分量（制御誤差量）を学習したが、本発明はこれに限定されない。例えば、制御駆動部２の駆動信号を移載規範獲得部４に取り込むことなく、各センサの検出量を分類学習してもよい。
【００４８】
（５）上記実施形態では、図３に示すように学習モードの後に作業モードに移行する構成を採用したが、本発明はこれに限定されない。例えば学習モードの後に当該学習モードと作業モードとを並行して行ってもよい。すなわち、一旦学習して移載規範を獲得した後に実際の荷役作業（移載作業）を行いつつ制御誤差量や検出量を学習することにより移載規範を修正しつつ荷役作業を行ってもよい。
【００４９】
（６）上記実施形態では、移載機構１を制御駆動部２によってオープンループ制御したが、制御駆動部２に
制御駆動部２に各モータの検出信号を取り込むことにより、移載機構１をフィードバック制御してもよい。なお、この場合には、移載規範獲得部４は、制御誤差量ではなく、各センサの検出量を学習することが考えられる。
【符号の説明】
【００５０】
Ａ…荷役装置（適応性機械）、Ｗ，Ｗ1，Ｗ2，Ｗ2’…荷物、１…移載機構（運動機構）、１ａ…基台、１ｂ〜１ｄ…第１〜第３のアーム、１ｅ〜１ｇ…第１〜第３の関節、１ｈ…ハンド部（人体運動検知部）、２…制御駆動部、３…操作部、４…移載規範獲得部（運動規範獲得部）
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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