(57)【要約】  取得した情報に基づいて、ユーザ（２）、環境又はロボット（１）の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析するコンテキスト解析部（３１０）と、前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成する作業案作成部（３３０）と、前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する工程決定部（３４０）と、を備える、情報処理装置（３）。
2020075368.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取得した情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析するコンテキスト解析部と、
前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成する作業案作成部と、
前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する工程決定部と、
を備える、情報処理装置。
【請求項２】
前記工程決定部は、作成された前記作業案から前記ユーザによって変更された作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記作業案作成部は、前記作業の作業案を複数作成し、
前記工程決定部は、作成された複数の前記作業案のうち、前記ユーザに選択された作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記作業案作成部は、作成した前記作業案ごとに、前記作業にかかる時間に関する情報を提示する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記作業案作成部は、作成した前記作業案ごとに、前記作業による成果物に対する影響に関する情報を提示する、請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記工程決定部にて決定された前記ユーザ及び前記ロボットが実行する前記工程の各々を用いて機械学習を行うことで、前記作業案作成部による前記作業案の作成を最適化する学習部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
少なくとも前記コンテキストに基づいて、前記作業を複数の工程に分割する工程分割部をさらに備える、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記コンテキスト解析部は、少なくとも前記ユーザのコンテキストを解析する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記ユーザのコンテキストは、前記ユーザの感情、好奇心、体調、習慣又は予定の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記ロボットのコンテキストは、前記ロボットの仕様、使用状況、更新状況又はメンテナンス状況の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記環境のコンテキストは、時間、気象、季節又は曜日の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを含む、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記作業は、調理作業である、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１３】
演算処理装置を用いて、
取得した情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析することと、
前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成することと、
前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定することと、
を含む、情報処理方法。
【請求項１４】
コンピュータを、
取得した情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析するコンテキスト解析部と、
前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成する作業案作成部と、
前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する工程決定部と、
として機能させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ロボットは、工場などの生産現場等だけでなく、公共施設又は生活空間などにも活躍の場を増やしている。そのため、ロボット及び人間（すなわち、ユーザ）が協調して作業を実行することが増加している。【０００３】
例えば、下記の特許文献１には、ロボット及び人間で協調して部品の組み立て等を行う生産システムにおいて、ロボットの動作をシミュレーションすることで、ロボットのサイクルタイムの計算を行う装置が開示されている。特許文献１に開示される装置は、工場等で利用される作業ロボットを対象としている。そのため、特許文献１に開示される装置は、対象部品の重量、搬送距離及び所要時間に基づいて作業の工程の各々をロボット及び人間のいずれかに割り振ることで、効率良く作業を実行することを目的としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−２４１１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一方で、公共施設又は生活空間などで使用されるロボットでは、様々な状況下でユーザと協調して作業を実行することが求められる。そのため、このようなロボットでは、様々な状況（コンテキストとも称される）に則して作業を実行することが求められていた。【０００６】
そこで、本開示では、ロボット及びユーザが協調して実行する作業において、コンテキストに基づいて、ロボット又はユーザが実行する作業の工程の各々を適切に決定することが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法及びプログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示によれば、取得した情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析するコンテキスト解析部と、前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成する作業案作成部と、前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する工程決定部と、を備える、情報処理装置が提供される。【０００８】
また、本開示によれば、演算処理装置を用いて、取得した情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析することと、前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成することと、前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定することと、を含む、情報処理方法が提供される。【０００９】
また、本開示によれば、取得した情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析するコンテキスト解析部と、前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成する作業案作成部と、前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する工程決定部と、として機能させる、プログラムが提供される。【００１０】
本開示によれば、ユーザ、環境又はロボットに関する情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットのコンテキストを解析し、解析したコンテキストに沿って、ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する工程の各々を決定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の一実施形態に係る情報処理装置が適用される作業を説明する説明図である。
【図２】同実施形態に係る情報処理装置と、情報処理装置にて決定された工程を実行するロボットとの内部構成を示すブロック図である。
【図３】コンテキスト解析部が解析したコンテキストの一例を示す説明図である。
【図４】卵焼きを作製する作業に対する作業案の一例を示す説明図である。
【図５】同実施形態に係る情報処理装置の動作の流れを示すフローチャート図である。
【図６】同実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成例を示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
【００１３】
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
１．概要
２．構成例
３．動作例
４．ハードウェア構成例
【００１４】
＜１．概要＞
まず、図１を参照して、本開示の一実施形態に係る情報処理装置の概要について説明する。図１は、本実施形態に係る情報処理装置が適用される作業を説明する説明図である。
【００１５】
図１に示すように、本実施形態に係る情報処理装置は、ロボット１及びユーザ２が協調して実行する作業に適用される。本実施形態に係る情報処理装置は、作業を複数の工程に分割し、分割された工程の各々をロボット１又はユーザ２のいずれかが実行するかを決定することにより、ロボット１及びユーザ２が協調して作業を実行することを支援する。
【００１６】
ここで、公共施設又は生活空間などで用いられるロボット１では、多様な環境下で、多様なユーザ２と協調して作業を実行することが一般的である。このような場合、作業の工程の各々は、ロボット１、ユーザ２及び環境等の状況を考慮して、ロボット１が実行する工程と、ユーザ２が実行する工程とに適切に振り分けられることが重要となる。
【００１７】
例えば、ロボット１及びユーザ２によって協調して実行される作業が生活空間における家事（例えば、調理作業）等である場合、該作業における工程の各々がロボット１又はユーザ２のいずれかによって実行されるかは、ユーザ２の感情、嗜好、興味、体調、習慣又は予定等に影響され得る。これは、家事等の作業は、ユーザ２の生活に密着したものであるため、作業の各工程の進め方、及び成果物の出来栄えには、ユーザ２の嗜好及び状況が強く反映されるためである。
【００１８】
より具体的には、ロボット１及びユーザ２によって協調して実行される作業が調理である場合、調理のうち水又は火を使用する工程は、ユーザ２の体調若しくは予定、又は気温等によって、ユーザ２自身が実行することを望む場合と、望まない場合とがあり得る。または、調理のうちロボット１の故障の原因となり易い水又は粉体を使用する工程は、ロボット１のメンテナンス状況等によっては、ロボット１が実行可能な場合と、実行不可な場合とがあり得る。
【００１９】
そのため、ロボット１及びユーザ２によって協調して実行される作業では、ユーザ２、環境又はロボット１の状況を考慮して、作業の工程の各々を実行する対象（すなわち、ロボット１又はユーザ２）を決定することが重要となる。
【００２０】
本実施形態に係る情報処理装置は、上記事情に鑑みてなされたものである。本実施形態に係る情報処理装置は、ロボット１又はユーザ２にて協調して実行される作業において、ユーザ２、環境又はロボット１の少なくとも１つ以上の状況（コンテキストとも称される）を解析し、解析したコンテキストに基づいて、作業の工程の各々をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するかを決定するものである。
【００２１】
本実施形態に係る情報処理装置によれば、ユーザ２、環境又はロボット１の状況に応じて、作業の工程のうち適切な工程をユーザ２に実行させることが可能である。これによれば、ユーザ２は、より円滑にロボット１との協調した作業を実行することが可能である。
【００２２】
なお、上記では、作業は、ロボット１又はユーザ２にて協調して実行されるとしたが、かかる表現は、ロボット１及びユーザ２の各々が作業の工程のうち少なくとも１つを実行することを要しない。例えば、作業の工程の各々は、ロボット１によってすべて実行されてもよく、ユーザ２によってすべて実行されてもよい。すなわち、本実施形態に係る情報処理装置は、作業の工程のすべてをロボット１が実行すると決定してもよく、作業の工程のすべてをユーザ２が実行すると決定してもよい。
【００２３】
＜２．構成例＞
次に、図２を参照して、本実施形態に係る情報処理装置の具体的な構成例について説明する。図２は、本実施形態に係る情報処理装置３と、情報処理装置３にて決定された工程を実行するロボット１との内部構成を示すブロック図である。
【００２４】
（情報処理装置３）
図２に示すように、情報処理装置３は、例えば、通信部３８０と、入力部３７０と、情報取得部３００と、コンテキスト解析部３１０と、工程分割部３２０と、作業案作成部３３０と、工程決定部３４０と、学習部３６０と、出力部３５０と、を備える。
【００２５】
通信部３８０は、ネットワークを介して、情報の送受信を行うための通信デバイスを含む通信インタフェースである。通信部３８０は、例えば、有線又は無線のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）対応通信装置であってもよく、又は有線によるケーブル通信を行うケーブル通信装置であってもよい。また、ネットワークは、インターネット、衛星通信網又は電話回線網などの公衆通信網であってもよく、ＬＡＮなどの限られた領域内に設けられた通信網であってもよい。
【００２６】
入力部３７０は、ユーザ２からの情報の入力を受け付ける入力装置を含む入力インタフェースである。入力部３７０は、例えば、タッチパネル、キーボード、マウス、ボタン、マイクロフォン、スイッチ又はレバーなどの情報が入力される入力装置と、入力された情報に基づいて入力信号を生成するための入力制御回路とを含んでもよい。
【００２７】
情報取得部３００は、入力部３７０又は通信部３８０を介して、コンテキスト解析部３１０がユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析するための情報を取得する。
【００２８】
例えば、情報取得部３００は、入力部３７０又は通信部３８０を介して、ユーザ２の感情、嗜好、興味、体調、習慣又は予定に関する情報を取得してもよい。これらのユーザ２に関する情報は、例えば、ユーザ２の予定が登録されたカレンダアプリケーション、ユーザ２が登録しているＳＮＳ（Ｓｏｃｉａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋｉｎｇ  Ｓｅｒｖｉｃｅ）、又はユーザ２が装着しているウェアラブルデバイスから取得することが可能である。また、これらのユーザ２に関する情報は、ユーザ２に直接入力してもらってもよい。
【００２９】
例えば、情報取得部３００は、入力部３７０又は通信部３８０を介して、時間、天気等の気象、季節又は曜日などの環境に関する情報を取得してもよい。これらの環境に関する情報は、例えば、カレンダアプリケーション、気象予報アプリケーション又はニュースアプリケーションから取得することが可能である。
【００３０】
例えば、情報取得部３００は、入力部３７０又は通信部３８０を介して、ロボット１の仕様、使用状況、更新状況又はメンテナンス状況に関する情報を取得してもよい。これらのロボット１に関する情報は、例えば、ロボット１の管理ソフトウェア等から取得することが可能である。
【００３１】
また、情報取得部３００は、作業を実行するために必要な情報を取得する。具体的には、情報取得部３００は、作業の内容又は手順に関する情報、及び作業を行うための道具に関する情報を取得してもよい。例えば、ロボット１及びユーザ２が協調して実行する作業が調理作業である場合、情報取得部３００は、調理の内容又は手順に関する情報（すなわち、料理のレシピ）、及び包丁等の調理道具若しくは皿等の食器の所在に関する情報を取得してもよい。
【００３２】
コンテキスト解析部３１０は、情報取得部３００が取得した情報に基づいて、ユーザ２、環境又はロボット１の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析する。ユーザ２のコンテキストとは、ユーザ２が置かれた状況を表す。例えば、ユーザ２のコンテキストとは、ユーザ２の感情、嗜好、興味、体調、習慣又は予定に基づくユーザ２の状況を表してもよい。また、環境のコンテキストとは、時間、天気等の気象、季節又は曜日などに基づく環境の状況を表してもよい。さらに、ロボット１のコンテキストとは、ロボット１の仕様、使用状況、更新状況又はメンテナンス状況に基づくロボット１の状況を表してもよい。
【００３３】
コンテキスト解析部３１０は、情報取得部３００が取得した情報を組み合わせることで、上述したユーザ２、環境又はロボット１の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析することができる。コンテキスト解析部３１０によって解析されたコンテキストは、後段で、作業の工程の各々をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するのかを決定するために用いられる。
【００３４】
なお、コンテキスト解析部３１０は、情報取得部３００が取得した情報に基づいて、少なくともユーザ２のコンテキストを解析してもよい。これは、ユーザ２のコンテキストは、他のコンテキストと比較して、ロボット１又はユーザ２への工程の割り当てに対する影響が大きいためである。そのため、ユーザ２のコンテキストが解析される場合、情報処理装置３は、より効率的にロボット１又はユーザ２が実行する工程の各々を決定することができる。
【００３５】
例えば、コンテキスト解析部３１０は、図３に示すように、各種情報からコンテキストを解析してもよい。図３は、コンテキスト解析部３１０が解析したコンテキストの一例を示す説明図である。
【００３６】
図３に示すように、例えば、コンテキスト解析部３１０は、季節、曜日、時間、及び天気に関する情報に基づいて、環境の周期性に関するコンテキストを解析してもよい。また、コンテキスト解析部３１０は、「昨日、宴会あり」、「本日、早く出社」、若しくは「本日、来客あり」等のユーザ２の予定、又は「包丁を新調」、及び「皿を購入」等のユーザ２の感情に関する情報に基づいて、ユーザ２のイベントに関するコンテキストを解析してもよい。また、コンテキスト解析部３１０は、ユーザ２の体調、疲労状態、又は「指を怪我」等のユーザ２の身体に関する情報に基づいて、ユーザ２の状態に関するコンテキストを解析してもよい。さらに、コンテキスト解析部３１０は、「エンドエフェクタを交換」等のロボット１の更新状況、又は「アームを修理」等のロボット１のメンテナンス状況に関する情報に基づいて、ロボット１の状態に関するコンテキストを解析してもよい。
【００３７】
工程分割部３２０は、作業を複数の工程に分割する。具体的には、工程分割部３２０は、情報取得部３００にて取得した作業の内容又は手順に関する情報、作業を行うための道具に関する情報、及びコンテキスト解析部３１０にて解析されたコンテキストに基づいて、作業を複数の工程に分割してもよい。例えば、ロボット１及びユーザ２が協調して実行する作業が調理作業である場合、工程分割部３２０は、調理のレシピと、ロボット１又はユーザ２が実行可能な工程とに基づいて、作業を複数の工程に分割してもよい。
【００３８】
作業案作成部３３０は、工程分割部３２０によって分割された作業の工程の各々をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するのかを判断することで、作業の作業案を作成する。具体的には、まず、作業案作成部３３０は、コンテキスト解析部３１０にて解析されたコンテキストに基づいて、作業の分割された工程の各々をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するのかを判断する。続いて、作業案作成部３３０は、該判断に基づいて、作業の工程の各々をロボット１又はユーザ２にそれぞれ割り当てた作業案を作成する。
【００３９】
例えば、作業の工程の全てをロボット１が実行する場合、工程の各々に応じてロボット１のエンドエフェクタの交換が生じたり、ロボット１が得意ではない工程をロボット１が実行したりするため、ロボット１及びユーザ２で協調して作業を実行する場合と比較して、時間がより掛かってしまう場合がある。一方で、ユーザ２に時間的な余裕がある場合、ユーザ２が疲れている場合、又はユーザ２の体調が不良である場合には、時間が掛かったとしてもロボット１に多くの工程を実行ささせたいという欲求がユーザ２に生じ得る。また、逆に、ユーザ２に時間的な余裕がない場合、新しい道具をユーザ２が使用してみたい場合、又は成果物の出来栄えにユーザ２がこだわりたい場合には、ユーザ２がより多くの工程を実行したいという欲求がユーザ２に生じ得る。
【００４０】
作業案作成部３３０は、コンテキスト解析部３１０にて解析されたコンテキストに基づいて、作業の工程の各々をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するのかを判断することで、上述したユーザ２の欲求を反映した作業案を作成することが可能となる。
【００４１】
作成された作業案は、出力部３５０を介して、ユーザ２に提示される。ユーザ２は、提示された複数の作業案から希望する作業案を選択したり、提示された作業案を変更したりすることで、作業の工程の各々が希望するように割り当てされた作業案にてロボット１との協調した作業を実行することができる。
【００４２】
また、作業案作成部３３０は、作業案ごとに、ユーザ２による作業案の選択に資するような付加情報を併せて提示してもよい。具体的には、作業案作成部３３０は、作業案ごとに、作業全体でかかる時間に関する情報を併せて提示してもよい。また、作業案作成部３３０は、作業案ごとに、作業によってユーザ２にかかる疲労度に関する情報を併せて提示してもよい。さらに、作業案作成部３３０は、作業案ごとに、作業による成果物に対する影響に関する情報を併せて提示してもよい。ユーザ２は、これらの情報を参照することで、複数の作業案から自身の希望により合致した作業案を選択することができる。
【００４３】
例えば、ロボット１及びユーザ２が協調して実行する作業が調理作業である場合、作業案作成部３３０は、調理全体で掛かる時間を見積もることで、調理に掛かる見込み時間を作業案ごとに提示してもよい。また、作業案作成部３３０は、調理全体でユーザ２に掛かる負荷を見積もることで、調理によるユーザ２の見込み疲労度を作業案ごとに提示してもよい。また、作業案作成部３３０は、調理にて作製した料理の味付け及び盛り付けにユーザ２がどの程度こだわりを発揮できるのかを作業案ごとに提示してもよい。さらに、作業案作成部３３０は、調理全体でユーザ２が体感できる感動の度合を作業案ごとに提示してもよい。
【００４４】
作業の作業案の一例を図４に示す。図４は、卵焼きを作製する作業に対する作業案の一例を示す説明図である。
【００４５】
図４に示す作業案では、卵焼きを作製する作業は、工程分割部３２０によって１１の工程に分割されている。具体的には、卵焼きを作製する作業は、「１．材料の用意」、「２．道具の用意」、「３．ボールに卵を割る」、「４．卵に塩を振る」、「５．箸で卵をかき混ぜる」、「６．フライパンを加熱し、油を引く」、「７．混ぜた卵をフライパンに入れる」、「８．卵を丸める」、「９．丸めた卵を取り出し、まな板に載せる」、「１０．まな板の上の卵を包丁で切る」、及び「１１．切った卵を皿に載せる」の１１の工程に分割されている。
【００４６】
ここで、図４に示すように、作業案作成部３３０は、工程１〜１１のすべてをロボット１が実行する「作業案１」、工程１〜３及び１１をユーザ２が実行し、工程４〜１０をロボット１が実行する「作業案２」、工程４、１０、１１をユーザ２が実行し、工程１〜３、５〜９をロボット１が実行する「作業案３」を作成し、ユーザ２に提示している。また、作業案作成部３３０は、「作業案１」、「作業案２」、及び「作業案３」のそれぞれについて、調理の見込み時間、ユーザ２の疲労度、味へのこだわり度合、盛り付けへのこだわり度合、及び新体験を感じられる度合を数値化して、ユーザ２に併せて提示している。
【００４７】
図４に示すような作業案を参照したユーザ２は、自身の希望に沿った作業案を「作業案１」〜「作業案３」のうちから選択することができる。また、ユーザ２は、入力部３７０を介して、提示された作業案のいずれかを一部変更し、変更後の作業案を選択してもよい。
【００４８】
工程決定部３４０は、作業案作成部３３０が作成した作業案に基づいて、ロボット１及びユーザ２がそれぞれ実行する工程を決定する。また、工程決定部３４０は、ロボット１及びユーザ２のそれぞれに決定した作業の各工程の実行を指示する。
【００４９】
具体的には、工程決定部３４０は、作業案作成部３３０が作成した複数の作業案からユーザ２が選択した作業案、又は作業案作成部３３０が作成した作業案をユーザ２が変更した作業案に基づいて、ロボット１及びユーザ２がそれぞれ実行する工程を決定する。その後、工程決定部３４０は、ロボット１が実行する工程をロボット１の行動計画部１３０に指示し、かつ出力部３５０を介して、ユーザ２が実行する工程をユーザ２に指示する。
【００５０】
学習部３６０は、工程決定部３４０によって決定された作業の各工程のロボット１及びユーザ２への割り当てを用いて機械学習を行うことで、作業案作成部３３０による作業案の作成を最適化する。具体的には、学習部３６０は、工程決定部３４０によって決定された作業の各工程のロボット１及びユーザ２への割り当てと、該作業におけるコンテキストとを用いて機械学習を行うことで、作業案作成部３３０による作業案の作成を最適化してもよい。学習部３６０は、ユーザ２の個性又は習慣等を学習することで、作業案作成部３３０がユーザ２により最適化された作業案を作成することを支援することができる。
【００５１】
学習部３６０による機械学習は、公知の機械学習アルゴリズムを用いて行うことが可能である。学習部３６０による機械学習は、例えば、状態遷移モデル、ニューラルネットワーク、ディープラーニング、隠れマルコフモデル、ｋ近傍法、カーネル法、又はサポートベクターマシン等のアルゴリズムを用いて行うことが可能である。
【００５２】
出力部３５０は、ユーザ２に情報を提示するための表示装置又は音声出力装置を含む出力インタフェースである。具体的には、出力部３５０は、作業案作成部３３０が作成した作業案をユーザ２に提示してもよい。また、出力部３５０は、作業を分割した複数の工程のうちユーザ２が実行する工程を提示することで、ユーザ２に該工程を実行することを促してもよい。出力部３５０は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）表示装置、液晶表示装置若しくは有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ  ＥｌｅｃｔｒｏＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示装置などの表示装置、又はスピーカ若しくはヘッドホンなどの音声出力装置にて構成され得る。
【００５３】
（ロボット１）
ロボット１は、情報処理装置３から送信された情報に基づいて駆動することで、工程決定部３４０にてロボット１が実行すると決定された工程を実行する。ロボット１は、作業の各工程を実行可能であれば、任意の構成であってもよいが、例えば、図２に示す構成であってもよい。
【００５４】
図２に示すように、ロボット１は、例えば、センサ部１００と、認識部１１０と、状況判断部１２０と、行動計画部１３０と、駆動制御部１４０と、駆動部１５０と、を備えていてもよい。
【００５５】
センサ部１００は、各種センサを含み、外部環境又はロボット１の状態を測定し、測定したデータを出力する。例えば、センサ部１００は、外部環境の状態を測定するセンサとして、ＲＧＢカメラ、グレースケールカメラ、ステレオカメラ、デプスカメラ、赤外線カメラ又はＴｏＦ（Ｔｉｍｅ  ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）カメラ等の各種カメラを含んでもよい。また、センサ部１００は、ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）センサ又はＲＡＤＡＲ（Ｒａｄｉｏ  Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）センサなどの各種測距センサを含んでもよい。さらに、センサ部１００は、ロボット１の状態を測定するセンサとして、例えば、エンコーダ、電圧計、電流計、歪みゲージ、圧力計、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  Ｕｎｉｔ）、温度計又は湿度計等を含んでもよい。ただし、センサ部１００は、外部環境又はロボット１の状態を測定するセンサであれば、上述したセンサ以外の公知のセンサを含んでもよいことは言うまでもない。
【００５６】
認識部１１０は、センサ部１００が測定したデータに基づいて、外部環境及びロボット１の状態を認識する。具体的には、認識部１１０は、センサ部１００から入力された測定データに基づいて、障害物認識、形状認識（すなわち、壁認識若しくは床認識）、物体認識、マーカ認識、文字認識、白線若しくは車線認識、又は音声認識を行うことで、外部環境を認識してもよい。認識部１１０は、位置認識、運動状態（速度、加速度又はジャーク等）認識、又は装置状態（電源残量、温度又は関節角等）認識を行うことで、ロボット１の状態を認識してもよい。認識部１１０が行う上記の認識は、公知の認識技術を用いることで行うことが可能である。認識部１１０が行う認識は、例えば、所定のルールに基づいて行われてもよく、機械学習アルゴリズムに基づいて行われてもよい。
【００５７】
状況判断部１２０は、認識部１１０による外部環境の認識結果に基づいて、外部環境の状況を判断する。具体的には、状況判断部１２０は、認識部１１０による外部環境の認識結果に基づいて、外部環境の状況を判断することで、ロボット１の行動計画を生成するために必要な情報を埋め込んだ行動計画用地図を作成してもよい。なお、行動計画用地図とは、外部環境の地図に含まれる領域及び物体の各々にロボット１に対する意味付けを埋め込んだ地図である。
【００５８】
行動計画部１３０は、状況判断部１２０による状況判断に基づいて、ロボット１の行動計画を生成する。具体的には、行動計画部１３０は、状況判断部１２０が作成した行動計画用地図と、ロボット１の装置情報とに基づいて、ロボット１の行動計画を生成してもよい。なお、ロボット１の装置情報とは、ロボット１の仕様に関する情報、及び認識部１１０にて認識されたロボット１の状態に関する情報である。これによれば、行動計画部１３０は、ロボット１が作業の各工程を実行するための運動計画を生成することができる。
【００５９】
駆動制御部１４０は、行動計画部１３０が生成した行動計画と、ロボット１の装置情報とに基づいて、所望の行動が行われるように駆動部１５０を駆動させる制御指令を出力する。具体的には、駆動制御部１４０は、行動計画にて計画された状態と、ロボット１の現在の状態との誤差を算出することで、算出された誤差を縮小させる制御指令を駆動部１５０に出力する。
【００６０】
駆動部１５０は、駆動制御部１４０からの制御指令等に基づいて、ロボット１の各部（腕部又は脚部等）を駆動させる。例えば、駆動部１５０は、実空間への出力を行うモジュールであり、エンジン、モータ、スピーカ、プロジェクタ、ディスプレイ、又は発光器（例えば、電球、ＬＥＤ又はレーザ等）などであってもよい。駆動部１５０は、ロボット１の各部（腕部又は脚部等）を駆動させることで、指示された作業の工程をロボット１に実行させることができる。
【００６１】
上述した構成を備える情報処理装置３によれば、コンテキストから推測したユーザ２の欲求に基づいて、作業の各工程をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するのかを判断することができる。したがって、情報処理装置３は、ロボット１及びユーザ２が協調して実行する作業において、作業の各工程のうちより適切な工程をユーザ２実行させることが可能である。
【００６２】
＜３．動作例＞
続いて、図５を参照して、本実施形態に係る情報処理装置３の動作の流れについて具体的に説明する。図５は、本実施形態に係る情報処理装置３の動作の流れを示すフローチャート図である。なお、図５では、ロボット１及びユーザ２が協調して実行する作業が調理作業である場合を例示して、情報処理装置３の動作を説明する。
【００６３】
図５に示すように、まず、情報処理装置３は、調理するメニューは決まっているか否かをユーザ２に確認する（Ｓ１０１）。調理するメニューが決まっていない場合（Ｓ１０１／Ｎｏ）、情報処理装置３は、出力部３５０を介して、調理するメニューを選択するメニュー選択画面をユーザ２に提示し、メニュー選択画面から調理するメニューをユーザ２に選択させる（Ｓ１０３）。なお、調理するメニューが決まっている場合（Ｓ１０１／Ｙｅｓ）、ステップＳ１０３は、スキップされる。
【００６４】
続いて、情報処理装置３は、調理作業の各工程をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するのかを決定する方式が情報処理装置３に一任されているか否かをユーザ２に確認する（Ｓ１０５）。決定方式が一任されていない場合（Ｓ１０５／Ｎｏ）、情報処理装置３は、ユーザ２からの希望の入力を受け付ける（Ｓ１０７）。なお、決定方式が一任されている場合（Ｓ１０５／Ｙｅｓ）、ステップＳ１０７は、スキップされる。
【００６５】
次に、情報取得部３００は、通信部３８０又は入力部３７０を介して、ユーザ２、環境及びロボット１に関する情報をそれぞれ取得する（Ｓ１０９）。続いて、コンテキスト解析部３１０は、取得した情報に基づいて、ユーザ２、環境又はロボット１の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析する（Ｓ１１１）。
【００６６】
その後、工程分割部３２０は、調理の作業を複数の工程に分割する（Ｓ１１３）。このとき、工程分割部３２０は、場合によっては、分割した工程をさらに複数のサブ工程に分割してもよい。次に、作業案作成部３３０は、コンテキスト、作業時間、及びステップＳ１０７にて入力された希望等に基づいて、各工程をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するのかを判断し、該判断に基づいて作業案を複数作成する（Ｓ１１５）。続いて、作成された作業案は、出力部３５０を介して、ユーザ２に提示される（Ｓ１１７）。
【００６７】
提示された複数の作業案は、ユーザ２によって選択又は変更された（Ｓ１１９）後、確定される。工程決定部３４０は、ユーザ２が作業案を確定したか否かを確認し（Ｓ１２１）、ユーザ２によって作業案が確定されていない場合（Ｓ１２１／Ｎｏ）、ユーザ２による作業案の確定まで待機する（Ｓ１１９の前に戻る）。ユーザ２によって作業案が確定された場合（Ｓ１２１／Ｙｅｓ）、工程決定部３４０は、確定された作業案にて、各工程をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するのかを決定する。その後、工程決定部３４０は、決定に沿って、ロボット１又はユーザ２の各々に作業の各工程の実行を指示する（Ｓ１２３）。
【００６８】
以上の流れによれば、情報処理装置３は、ロボット１及びユーザ２が協調して実行する作業において、作業の各工程をロボット１又はユーザ２のいずれが実行するのかを適切に決定することが可能である。
【００６９】
＜４．ハードウェア構成例＞
さらに、図６を参照して、本実施形態に係る情報処理装置３のハードウェア構成について説明する。図６は、本実施形態に係る情報処理装置３のハードウェア構成例を示したブロック図である。
【００７０】
図６に示すように、情報処理装置３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、ブリッジ９０７と、内部バス９０５及び９０６と、インタフェース９０８と、入力装置９１１と、出力装置９１２と、ストレージ装置９１３と、ドライブ９１４と、接続ポート９１５と、通信装置９１６と、を備える。
【００７１】
ＣＰＵ９０１は、演算処理装置として機能し、ＲＯＭ９０２等に記憶された各種プログラムに従って、情報処理装置３の動作全般を制御する。ＲＯＭ９０２は、ＣＰＵ９０１が使用するプログラム及び演算パラメータを記憶し、ＲＡＭ９０３は、ＣＰＵ９０１の実行において使用するプログラム、及びその実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。例えば、ＣＰＵ９０１は、情報取得部３００、コンテキスト解析部３１０、工程分割部３２０、作業案作成部３３０、及び工程決定部３４０の機能を実行してもよい。
【００７２】
ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、ブリッジ９０７、内部バス９０５及び９０６等により相互に接続されている。また、ＣＰＵ９０１、ＲＯＭ９０２及びＲＡＭ９０３は、インタフェース９０８を介して入力装置９１１、出力装置９１２、ストレージ装置９１３、ドライブ９１４、接続ポート９１５及び通信装置９１６とも接続されている。
【００７３】
入力装置９１１は、タッチパネル、キーボード、マウス、ボタン、マイクロフォン、スイッチ又はレバーなどの情報が入力される入力装置を含む。また、入力装置９１１は、入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ９０１に出力するための入力制御回路なども含む。入力装置９１１は、入力部３７０の機能を実行してもよい。
【００７４】
出力装置９１２は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ  Ｒａｙ  Ｔｕｂｅ）表示装置、液晶表示装置又は有機ＥＬ（Ｏｒｇａｎｉｃ  ＥｌｅｃｔｒｏＬｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）表示装置などの表示装置を含む。さらに、出力装置９１２は、スピーカ又はヘッドホンなどの音声出力装置を含んでもよい。出力装置９１２は、出力部３５０の機能を実行してもよい。
【００７５】
ストレージ装置９１３は、情報処理装置３のデータ格納用の記憶装置である。ストレージ装置９１３は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記憶する記憶装置、記憶媒体からデータを読み出す読み出し装置、及び記憶されたデータを削除する削除装置を含んでもよい。
【００７６】
ドライブ９１４は、記憶媒体用リードライタであり、情報処理装置３に内蔵又は外付けされる。例えば、ドライブ９１４は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又は半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記憶されている情報を読み出し、ＲＡＭ９０３に出力する。ドライブ９１４は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むことも可能である。
【００７７】
接続ポート９１５は、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ）ポート、イーサネット（登録商標）ポート、ＩＥＥＥ８０２．１１規格ポート又は光オーディオ端子等のような外部接続機器を接続するための接続ポートで構成された接続インタフェースである。
【００７８】
通信装置９１６は、例えば、ネットワーク９２０に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置９１６は、有線又は無線ＬＡＮ対応通信装置であっても、有線によるケーブル通信を行うケーブル通信装置であってもよい。通信装置９１６は、例えば、通信部３８０の機能を実行してもよい。
【００７９】
なお、情報処理装置３に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭなどのハードウェアに対して、上述した本実施形態に係る情報処理装置３の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供することが可能である。
【００８０】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００８１】
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
【００８２】
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
取得した情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析するコンテキスト解析部と、
前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成する作業案作成部と、
前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する工程決定部と、
を備える、情報処理装置。
（２）
前記工程決定部は、作成された前記作業案から前記ユーザによって変更された作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記作業案作成部は、前記作業の作業案を複数作成し、
前記工程決定部は、作成された複数の前記作業案のうち、前記ユーザに選択された作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する、前記（１）又は（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記作業案作成部は、作成した前記作業案ごとに、前記作業にかかる時間に関する情報を提示する、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記作業案作成部は、作成した前記作業案ごとに、前記作業による成果物に対する影響に関する情報を提示する、前記（３）又は（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記工程決定部にて決定された前記ユーザ及び前記ロボットが実行する前記工程の各々を用いて機械学習を行うことで、前記作業案作成部による前記作業案の作成を最適化する学習部をさらに備える、前記（１）〜（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
少なくとも前記コンテキストに基づいて、前記作業を複数の工程に分割する工程分割部をさらに備える、前記（１）〜（６）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（８）
前記コンテキスト解析部は、少なくとも前記ユーザのコンテキストを解析する、前記（１）〜（７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（９）
前記ユーザのコンテキストは、前記ユーザの感情、好奇心、体調、習慣又は予定の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを含む、前記（１）〜（８）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記ロボットのコンテキストは、前記ロボットの仕様、使用状況、更新状況又はメンテナンス状況の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを含む、前記（１）〜（９）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１１）
前記環境のコンテキストは、時間、気象、季節又は曜日の少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを含む、前記（１）〜（１０）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１２）
前記作業は、調理作業である、前記（１）〜（１１）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１３）
演算処理装置を用いて、
取得した情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析することと、
前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成することと、
前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定することと、
を含む、情報処理方法。
（１４）
コンピュータを、
取得した情報に基づいて、ユーザ、環境又はロボットの少なくともいずれか１つ以上のコンテキストを解析するコンテキスト解析部と、
前記ユーザ及び前記ロボットが協調して実行する作業について、前記作業の工程の各々が前記ユーザ又は前記ロボットのいずれによって実行されるのかを前記コンテキストに基づいて判断し、前記作業の作業案を作成する作業案作成部と、
前記作業案に基づいて、前記ユーザ及び前記ロボットがそれぞれ実行する前記工程の各々を決定する工程決定部と、
として機能させる、プログラム。
【符号の説明】
【００８３】
１        ロボット
２        ユーザ
３        情報処理装置
１００    センサ部
１１０    認識部
１２０    状況判断部
１３０    行動計画部
１４０    駆動制御部
１５０    駆動部
３００    情報取得部
３１０    コンテキスト解析部
３２０    工程分割部
３３０    作業案作成部
３４０    工程決定部
３５０    出力部
３６０    学習部
３７０    入力部
３８０    通信部
【図１】
2020075368.tif 000003
【図２】
2020075368.tif 000004
【図３】
2020075368.tif 000005
【図４】
2020075368.tif 000006
【図５】
2020075368.tif 000007
【図６】
2020075368.tif 000008
【国際調査報告】
2020075368.tif 000009
2020075368.tif 000010
2020075368.tif 000011
2020075368.tif 000012