(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
移送開始点において、物品をエンドイフェクタにより上方に持ち上げた後、前後左右方向に沿って移送し、移送目的点に前記物品を下ろすことの可能な移送ロボットにより、前記物品を前記移送開始点から前記移送目的点まで移送する際の最適移送経路を決定する場合、
前記移送開始点から前記移送目的点まで、四分木を用いて前記移送ロボットの移動可能な空間構造を記述し、それを地図として記憶し、
前記地図を参照しながら、移送候補方向毎に障害物の有無に基づいて安全性結合の重みを表記する第１入力層の設定を行い、
前記地図を参照しながら、移送候補方向毎に前記移送目的点に対する距離に基づいて目的方向結合の重みを表記する第２入力層の設定を行い、
移送候補方向毎に前回の移送方向に対するフィードバック結合の重みを表記する第３入力層の設定を行い、
前記第１入力層、前記第２入力層及び前記第３入力層により、ニューラルネットワーク手法を用いて最適移送経路を決定する
ことを特徴とする物品の最適移送経路決定方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法において、
前記地図上での前記移送ロボットによる単位移送距離は、前記前後方向には前記物品の外接直方体の縦の長さとし、前記左右方向には前記外接直方体の横の長さとし、上下方向には前記外接直方体の高さとする
ことを特徴とする物品の最適移送経路決定方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法において、
前記物品の現在位置から次の移送位置への最適移送経路を決定する場合、
前記第１入力層の安全性結合の重みを値０〜１の範囲に規格化し、値１は、現在の進行方向上３つ先の単位移送距離までに障害物が存在しない場合であるとし、値０．５〜０．８は、現在の進行方向上２つ先の単位移送距離の位置に障害物が存在する場合であるとし、値０は障害物の存在する移送方向であるとし、
前記第２入力層の目的方向結合の重みを値０〜１に規格化し、値１は、前記現在位置から前記移送目的点との距離が最短距離となる進行方向である場合とし、値０．５〜０．８の進行方向は、前記現在位置から前記移送目的点との距離が２番目に短い距離となる進行方向である場合とする
ことを特徴とする物品の最適移送経路決定方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、物品の荷積み、運搬、荷降ろし等を行うマテリアルハンドリングロボットに適用して好適な物品の最適移送経路決定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のマテリアルハンドリングロボットでは、例えば、特開昭５２−１１５０６４号公報に公表されているように、予め、ロボットのエンドイフェクタの移動軌跡をオペレータがティーチングボックス等により教示し、教示した移動軌跡をデータとしてロボットコントローラ内に記憶し、記憶された教示軌跡データに基づき、ワークを自動的に移送するように構成されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、ティーチングボックス等を利用して移動軌跡を教示する前記の技術ではオペレータによる教示時間が長くなり、しかも、最適な移動経路、すなわち、障害物に衝突しない、換言すれば、安全に、最短距離で、かつ移送時間が最短時間となる移動経路を決定するためには、熟練を要し、結果として、移送コストが増加するという問題があった。
【０００４】
この発明はこのような課題を考慮してなされたものであり、物品の最適移動経路を自動的（自律的）に生成することを可能とする物品の最適移送経路決定方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
この発明は、移送開始点において、物品をエンドイフェクタにより上方に持ち上げた後、前後左右方向に沿って移送し、移送目的点に前記物品を下ろすことの可能な移送ロボットにより、前記物品を前記移送開始点から前記移送目的点まで移送する際の最適移送経路を決定する場合、
前記移送開始点から前記移送目的点まで、四分木を用いて前記移送ロボットの移動可能な空間構造を記述し、それを地図として記憶し、
前記地図を参照しながら、移送候補方向毎に障害物の有無に基づいて安全性結合の重みを表記する第１入力層の設定を行い、前記地図を参照しながら、移送候補方向毎に前記移送目的点に対する距離に基づいて目的方向結合の重みを表記する第２入力層の設定を行い、移送候補方向毎に前回の移送方向に対するフィードバック結合の重みを表記する第３入力層の設定を行い、前記第１入力層、前記第２入力層及び前記第３入力層により、ニューラルネットワーク手法を用いて最適移送経路を決定することを特徴とする（請求項１記載の発明）。
【０００６】
この発明によれば、物品の移送開始点から移送目的点まで、四分木を用いて移送ロボットの移動可能な空間構造を記述し、地図として記憶した後、この地図を参照しながら、移送候補方向毎に障害物の有無に基づいて安全性結合の重みを表記する第１入力層の設定を行い、前記地図を参照しながら、移送候補方向毎に前記移送目的点に対する距離に基づいて目的方向結合の重みを表記する第２入力層の設定を行い、ニューラルネットワーク手法を用いて最適移送経路を決定するようにしている。
【０００７】
このため、物品の最適な移動経路を自動的（自律的）に生成することができる。
【０００８】
また、第３入力層として移送候補方向毎に前回の移送方向に対するフィードバック結合の重みを表記し（優先して）決定することで、より短い時間で物品を移送することが可能となる。
【０００９】
また、前記地図上での前記移送ロボットによる単位移送距離は、前記前後方向には前記物品の外接直方体の縦の長さとし、前記左右方向には前記外接直方体の横の長さとし、上下方向には前記外接直方体の高さとすることで、空間構造を記述してある地図を簡易に区分けすることができる（請求項２記載の発明）。
【００１０】
さらに第１入力層の安全性結合の重みと第２入力層の目的方向結合の重みをそれぞれ値０〜１の範囲で条件に分けて規格化するニューラルネットワークを効率的に利用することができる（請求項３記載の発明）。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の一実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１２】
図１は、この発明の一実施の形態が適用されたマテリアルハンドリングロボットシステム１０の構成を示している。
【００１３】
マテリアルハンドリングロボットシステム１０は、基本的には、最適移送経路データを生成する最適移送経路決定装置１２と、生成された最適移送経路データが設定格納されるロボットコントローラ１４と、格納された最適移送経路データに基づきロボットコントローラ１４により駆動制御されるマテリアルハンドリングロボットである移送ロボット１６とから構成される。
【００１４】
最適移送経路決定装置１２は、実際上、制御手段としての中央処理装置、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびハードディスク等のメモリ手段を有するコンピュータ本体と、このコンピュータ本体に接続されるディスプレイ装置、および前記コンピュータ本体に接続されるポインティングデバイスであるマウス、キーボード等を備えて構成される。もちろんディスプレイ一体形のノートパソコン的な構成とし、ニューラルネットワーク処理に適した専用のキーボード等を備えた専用機的な構成として、いわゆるコンソールに組み込む構成とすることもできる。
【００１５】
最適移送経路決定装置１２は、データ入力部２２を有し、このデータ入力部２２を通じて、物品である積み荷（以下、ワークともいう。）Ｗの移送開始点位置（荷積み開始位置）や移送目的点位置（荷積み位置）および移送ロボット１６の進行に対して障害となる物（障害物）の位置等の環境条件等が、地図作成部２４に入力される。
【００１６】
地図作成部２４は、入力された、移送開始点、移送目的点および障害物の位置データ等に基づき、四分木法により移動可能な空間構造を解析的に記述し、地図データを作成しメモリ２６に格納する。
【００１７】
記憶手段であるメモリ２６に格納された地図が参照されて、安全性結合の重み算出部２８と目的方向結合の重み算出部３０により、移送方向の安全性が考慮された安全性結合の重みと、移送方向の最短移送距離が考慮された目的方向結合の重みがそれぞれ算出され、ニューラルネットワーク処理部３４に供給される。
【００１８】
このニューラルネットワーク処理部３４から出力される最適移送経路データの中、各計算ステップにおける出力がメモリ手段であるフィードバック結合の重み設定部３２に格納される。なお、フィードバック結合の重みは、移送方向の最適移送経路を決定する場合に、前回の移送方向を考慮するためのものである。
【００１９】
ニューラルネットワーク処理部３４は、安全性結合の重み、目的方向結合の重みおよびフィードバック結合の重みに基づき、最適進行方向を決定し、最終的に物品の最適移送経路を決定して周知のロボットコントローラ１４にデータとして出力する。
【００２０】
なお、この実施の形態において、最適移送経路データとは、移送ロボット１６とワークＷとが、障害物に衝突しない、換言すれば、安全に、最短距離で、かつ移送時間が最短時間となる移送経路を示すデータをいう。なお、移送時間を最短時間とするためには、異なる移送経路の距離が同じである場合に、ワークＷに対する右折、左折、上昇、降下回数を少なくし、できるだけ同一方向に移送する移送経路を選択するように制御すればよい。
【００２１】
図２は、図１に示したマテリアルハンドリングロボットシステム１０を構成する最適移送経路決定装置１２の中、ニューラルネットワーク処理部３４の構成例を示している。ニューラルネットワーク処理部３４は、公知の誤差逆伝搬学習則を採用した階層型のネットワーク構造を有し、３つの入力層６１、６２、６３、６層の隠れ層（図２中には、繁雑となるので１層のみ描いているが、実際には、隠れ層が直列的に６層接続されている。）６６および１つの出力層６８とから構成されている。出力層６８の応答関数ｆｏ（前進，後進，左折，右折，ゴール到達，非常回避）の採りうる値は、規格化された値［０，１］の間で連続的に変化するシグモイド関数を採用している。なお、応答関数ｆｏは、出力ｆｏともいうこととする。ニューラルネットワーク処理部３４による処理計算が終了したとき、この応答関数ｆ０が、ワークＷの移送に関する最適移送経路データとして出力される。
【００２２】
一方、入力層６１、６２、６３のデータ、この実施の形態では、前後左右各方向の安全性の重みデータｇ１（前，後，左，右）、目的方向の結合の重みデータｇ２（前，後，左，右）およびフィードバック結合の重みデータｇｆ（前回前進，前回後進，前回左折，前回右折）も、同様に、それぞれ値［０，１］の間で連続的に変化するように規格化している。
【００２３】
なお、ニューラルネットワーク手法については、例えば、「ニューラルネットワーク」（編者：矢川  元基、発行所：（株）培風館、１９９２年５月３０日初版、Ｐ１３２〜Ｐ１３８）に記載されているように、適当なものを用いることができる。
【００２４】
再び、図１において、ロボットコントローラ１４は、ニューラルネットワーク処理部３４から出力される最適移送経路データに基づき、移送ロボット１６を移動制御することで、ワークＷが、安全、最短距離、かつ最短時間で移送開始点から移送目的点まで移送される。
【００２５】
図３は、移送ロボット１６の一部を省略した概略的な構成を示している。移送ロボット１６は、いわゆる天井クレーン形の直交３軸方向に移送可能なロボットであり、両側に固定柱４２を有している。この固定柱４２間（他方の固定柱は図示していない。）に、移動柱４４が配され、移動柱４４は、図示していない回転駆動源（Ｘ軸モータ）により固定柱４２のガイド４６に沿って、矢印Ｘ方向に移動自在に構成されている。移動柱４４にもガイド４８が形成され、このガイド４８に沿って、図示していない回転駆動源（Ｙ軸モータ）によりロボットハンド５０が矢印Ｙ方向に移動自在に構成されている。さらに、ロボットハンド５０の先端には、エンドイフェクタである吸着部（ハンドともいう。）５２が設けられ、吸着部５２は、シリンダ５４により矢印Ｚ方向に移動自在に構成されている。なお、吸着部５２には、図示していない空圧源より圧縮空気が供給される。
【００２６】
前記Ｘ軸モータ、Ｙ軸モータおよびＺ軸方向に移動するピストン棒５６を有するシリンダ５４は、ロボットコントローラ１４により、それらの位置が正確に制御される。また、空圧源もロボットコントローラ１４から図示していないＰＬＣ（プログラマブルロジックコントローラ）および電磁弁等を通じて正確に空気圧制御される。この実施の形態において、移送ロボット１６は、ＸＹＺ直交３軸系のロボットの構成とされている。
【００２７】
このような構成の移送ロボット１６のエンドイフェクタであるハンド５２により、積み荷であるワークＷを、移送開始点においてＺ軸上の上方に持ち上げた後、直交２軸であるＸＹ軸の前後左右方向に沿って移送し、移送目的点でＺ軸上の下方に移送することで、移送可能範囲の任意の位置にワークＷを移送することができる。もちろん、移送開始点および移送目的点以外の移送経路において、最適経路としてＺ軸方向に沿って移送する経路を選択してもよい。例えば、障害物が階段形状を有する場合、その階段形状に沿った移送経路が最適移送経路となるときである。
【００２８】
なお、実際上、ロボットハンド５０を構成する吸着部５２のワークＷと対向する面には、ワークＷの位置と寸法を検出することのできる検出センサが取り付けられている。
【００２９】
次に、以上のように構成されるマテリアルハンドリングロボットシステム１０の動作について、図４に示す経路検索の基本的アルゴリズムを示すフローチャートを参照しながら説明する。
【００３０】
まず、図５に示すように、移送ロボット１６の移動可能範囲１００、移送開始点１０２ａ、移送目的点１０２ｊ、障害物１０５、１０６、１０７、１０８の各位置（座標）をデータ入力部２２を介して地図作成部２４に入力する（ステップＳ１）。なお、図５において、障害物１０５、１０６、１０７、１０８はハッチングをして示している。
【００３１】
このデータ入力により、以下に説明するように、移送方向（前、後、左、右）が一意に決定される。なお、実際上、移送方向には、上方向、下方向であるＺ軸方向も含まれるが、この実施の形態では理解の容易性を考慮して、移送開始点１０２ａと移送目的点１０２ｊと移送ロボット１６のハンド５２に吸着されたワークＷの移送方向は同一平面内にあるものとして説明する。
【００３２】
次に、地図作成部２４において、ステップＳ１でデータ入力された移動環境をモデル化し、地図を自動的に作成する（ステップＳ２）。この場合、移動可能範囲１００の中で、移送開始点１０２ａから移送目的点１０２ｊまで、四分木を用いて、大きい枠（実際には立方体）から小さい枠まで階層的に障害物１０５Ａ、１０６Ａ、１０７Ａ、１０８Ａと移動可能範囲（セルともいう。）□（図６参照）を記述する。換言すれば、移動可能な空間構造を記述する。この場合において、移動可能範囲□のセルの大きさは、換言すれば、ロボットハンド５０の移送距離の単位（単位移送距離という。）は、図示していない積み荷（ワークＷ）の外接直方体の一辺の長さ（実際上、縦、横、高さ）に決定する。
【００３３】
図６は、このようにして自動作成され、メモリ２６に格納された地図１１０を示している（ステップＳ３）。図６から、移送ロボット１６の動き得る空間構造を四分木を用いて階層的に記述することで、ハッチングをして示した障害物１０５Ａ、１０６Ａ、１０７Ａ、１０８Ａの少ない空間構造では空間記述が簡素化され、環境認識が容易であることが理解される。
【００３４】
次いで、ニューラルネットワーク処理部３４の入力層６１、６２、６３に安全性結合の重みデータｇ１と目的方向結合の重みデータｇ２とフィードバック結合の重みデータｇｆをそれぞれ初期設定する（ステップＳ４）。この場合、重みデータｇ１、ｇ２、ｇｆは、それぞれの値が−０．３≦ｇ１、ｇ２、ｇｆ≦＋０．３の値を取るように図示していない疑似乱数発生部により乱数を発生させて設定する。
【００３５】
次に、学習アルゴリズムの順序を設定するが、ここでは、順伝搬学習則、いわゆるフォワードプロパゲーション学習アルゴリズムによる処理と誤差逆伝搬学習則、いわゆるバックプロパゲーション学習アルゴリズムによる処理を繰り返すものとする（ステップＳ５）。
【００３６】
以下、ステップＳ６〜Ｓ９に示す繰り返し処理の処理例の詳細な説明をする前に、この発明の理解を容易にするため、ステップＳ６〜Ｓ９の各処理を簡単に説明する。
【００３７】
ステップＳ５の処理の後に、メモリ２６に書き込まれている地図を参照して、移送ロボット１６のロボットハンド５０の現在位置を元に周囲のセル□の情報を取得する、いわゆる環境認識処理を行う（ステップＳ６）。
【００３８】
次に、後に詳しく説明するように、メモリ２６に書き込まれている地図を参照して、安全性結合の重み算出部２８により現在位置を元に障害物の有無、障害物の存在するセル□の位置を取得する（ステップＳ７）。
【００３９】
さらに、メモリ２６に書き込まれている地図を参照して、目的方向結合の重み算出部３０により移送目的点（目的位置、目標位置ともいう。）１０４までの最短方向、換言すればコストが最小となる移送方向を取得する（ステップＳ８）。
【００４０】
次に、前回の移送方向を考慮し、フィードバック結合の重みデータｇｆをフィードバック結合の重み設定部３２を通じて入力層６３に設定する（ステップＳ９）。この場合、第１回目の設定では、前回の移送方向が存在しないので、後述するように、フィードバック結合の重みデータｇｆ（前進，左，右，後進）は、ｇｆ＝０とされる。
【００４１】
ここで、ステップ６〜Ｓ９の処理について、より具体的に説明すると、ステップＳ６およびステップＳ７の処理では、メモリ２６に書き込まれている地図を参照して、安全性結合の重みデータｇ１は、安全性結合の重み算出部２８により算出されるが、移送候補方向（移送しようとする方向）の次のセル□（セルの大きさは、上述したように、例えば、移送開始点１０２ａを含む四角形）に障害物が存在する場合、すなわち移動不可の場合には、安全性結合の重みデータｇ１としてｇ１＝０に設定する。また、移送候補方向の次の次のセル□に障害物が存在する場合、換言すれば、２つ先の単位移送距離の位置に障害物が存在する場合であって減速等が必要な場合には、安全性結合の重みデータｇ１としてｇ１＝０．５〜０．８の間、好ましくはｇ１＝０．７に設定する。さらに、移送候補方向の３個目以降のセル□（３つ先の単位移送距離）までに障害物が存在しない場合には、安全性結合の重みデータｇ１としてｇ１＝１．００に設定する。
【００４２】
そこで、図７に示すように、移送開始点１０２ａにおいて、上記の規則を考慮すれば、安全性の結合の重みデータｇ１は、第１回目において、移送候補方向「後進」は、移動可能範囲１００以外の領域であるので、安全性結合の重みデータｇ１（後進）としてｇ１（後進）＝０（図７中、０．００００と記載している。以下、同じ。）を入力層６１に設定する。同様に、移送候補方向「右」は、隣のセル□に障害物１０８Ａが存在するので、移動不能であり、安全性結合の重みデータｇ１（右）としてｇ１（右）＝０を入力層６１に設定する。
【００４３】
また、移送候補方向「左」および「前進」は、連続する２個のセル□が、移動可能であるので、安全性結合の重みデータｇ１（左）、ｇ１（前進）として、それぞれ、ｇ１（左）＝１（図７中、１．００００と記載している。以下、同じ。）、ｇ１（前進）＝１を入力層６１に設定する。
【００４４】
次に、最小コスト取得に係わるステップＳ８の処理において、目的方向結合の重みデータｇ２は、目的方向結合の重み算出部３０により算出されるが、移送候補方向が、移送目的点１０２ｊに対する最短距離の経路である場合、目的方向結合の重みデータｇ２としてｇ２＝１に設定する。また、移送候補方向が、移送目的点１０２ｊに対して次に近い経路である場合には、目的方向結合の重みデータｇ２としてｇ２＝０．５〜０．８の間、好ましくはｇ２＝０．７に設定する。さらに、移送候補方向が、移送目的点１０２ｊに対して３番目以降に近い経路である場合には、目的方向結合の重みデータｇ２としてｇ２＝０〜０．５の間の値、好ましくはｇ２＝０に設定する。
【００４５】
そこで、上記の規則を考慮すれば、図７に示すように、目的方向結合の重みデータｇ２は、移送開始点１０２ａにおいて、第１回目の処理では、移送候補方向「前進」は、移送目的点１０２ｊに最も近い移送方向であるので、目的方向結合の重みデータｇ２（前進）としてｇ２（前進）＝１を入力層６２に設定する。次に、移送候補方向「左」は、移送目的点１０２ｊに次に近い移送方向であるので、目的方向結合の重みデータｇ２（左）としてｇ２（左）＝０．７を入力層６２に設定する。
【００４６】
さらに、移送候補方向「後進」および「右」は、いずれも、移送目的点１０２ｊに対して距離が遠くなる移送方向であるので、目的方向結合の重みデータｇ２（後進）、ｇ２（右）として、それぞれ、ｇ２（後進）＝０、ｇ２（右）＝０を入力層６２に設定する。
【００４７】
次に、前回の移送方向を考慮するステップＳ９の処理において、フィードバック結合の重みデータｇｆについて検討すると、第１回目の処理では、出力層６８に出力ｆｏに値が存在しないので、フィードバック結合の重みデータｇｆ（前進，左，右，後進）は、ｇｆ＝０とされる。
【００４８】
以上の説明が、ステップＳ６〜Ｓ９の処理の詳細な説明である。
【００４９】
そこで、次に、このような入力層６１、６２、６３への、それぞれ、安全性結合の重み算出部２８、目的方向結合の重み算出部３０およびフィードバック結合の重み設定部３２からの入力データ（安全性結合の重みデータｇ１、目的方向結合の重みデータｇ２、フィードバック結合の重みデータｇｆ）の入力処理の終了後に、順伝搬学習則により、隠れ層６６を利用してそれぞれ各回の学習処理を行い、出力層６８の応答関数ｆｏ（前進，後進，左折，右折，ゴール到達，非常回避）の各出力を求める（ステップＳ１０）。
【００５０】
この場合、各出力は、図７中、第１回目（回数＝１）の学習結果から分かるように、出力ｆｏ（前進）の値がｆｏ（前進）＝０．９７５２であり、最大値であるので、最初の移送経路（移動ポイント）は、前進と決められる。これにより、次の現在位置は、図６中、移送経由点１０２ｂに選定される（移動ポイント行動決定：ステップＳ１１）。
【００５１】
なお、出力ｆｏ中、ｆｏ（ゴール到達）の値が最大値である場合｛出力ｆｏ（ゴール到達）の値が他の全ての出力ｆｏ（前進）、ｆｏ（左折）、ｆｏ（右折）、ｆｏ（後進）、ｆｏ（非常回避）よりも大きな値、すなわち最大値である場合｝には、後述するように、移送目的点１０４に到達したことが認識される。
【００５２】
また、出力ｆｏ（非常回避）は、デッドロックを意味し、この値が出力ｆｏ中、最大値となったときには、この時点で最適移送経路データを学習により求めることが不能になったことを意味する。したがって、この場合には、処理を終了し、警報表示等により使用者にその旨を知らせる。この場合、デッドロックの理由、例えば、移動可能範囲１００の中、所定位置の障害物を超えることができない等の理由を知らせる文字表示を図示していないディスプレイ上に行うこともできる。
【００５３】
次いで、ステップＳ１１で選定された移送経由点１０２ｂが移送目的点１０２ｊの位置であるかどうかが判定される（ステップＳ１２）。
【００５４】
ステップＳ１２の判定が否定的であるときには、ステップＳ６において、再度、環境が認識され、安全性結合の重みデータｇ１が計算されて取得される（ステップＳ７）。この場合、現在位置である移送経由点１０２ｂから見て移送候補方向が「右」の場合には、障害物１０８が存在するので安全性結合の重みデータ（右）ｇ１＝０と計算され、移送候補方向が「前進」と「後進」である場合には、２つ目のセル□にそれぞれ障害物１０７Ａと移動可能範囲１００が存在するので、安全性結合の重みデータｇ１（前進，後進）としてｇ１（前進，後進）＝０．７と計算され、移送候補方向が「左」の場合には、移送方向上、連続する３つのセル□に障害物が存在しないので安全性結合の重みデータｇ１（左）としてｇ１（左）＝１と計算され、第２回目のフォワードプロパゲーション学習用として入力層６１に設定される（図７中、回数２の欄参照）。
【００５５】
さらに、ステップＳ８において、最小コストが計算されて取得される。すなわち、目的方向結合の重みデータｇ２は、移送経由点１０２ｂにおいて、移送候補方向「前進」は、移送目的点１０２ｊに最も近い方向であるので、目的方向結合の重みデータｇ２（前進）としてｇ２（前進）＝１を入力層６２に設定する。次に、移送候補方向「左」は、移送目的点１０２ｊに次に近い方向であるので、目的方向結合の重みデータｇ２（左）としてｇ２（左）＝０．７を入力層６２に設定する。さらにまた、移送候補方向「後進」および「右」は、いずれも、移送目的点１０２ｊに対して距離が遠くなる方向であるので、目的方向結合の重みデータｇ２（後進）、ｇ２（右）としてｇ２（後進）＝０、ｇ２（右）＝０を入力層６２に設定する。
【００５６】
次に、フィードバック結合の重みデータｇｆ（前進，左，右，後進）を、フィードバック結合の重み設定部３２を通じて入力層６３に設定する（ステップＳ９）。この場合、前回の移送方向を尊重して、第１回目の出力結果をフィードバック結合の重みデータｇｆ（前進，左，右，後進）としてｇｆ（前進，左，右，後進）＝（０．９７５２，０．００８１，０．００００，０．００００）が入力層６３に設定される。
【００５７】
そして、第２回目のフォワードプロパゲーション学習を行い（ステップＳ１０）、移動経路（移動セル）を決定する（ステップＳ１１）。この場合、出力ｆｏ中、前進の値がｆｏ＝０．９７９９と最も大きい値となっているので、移送経路上前方の移送経由点１０２ｃ（図６参照）が選択される。
【００５８】
この時点でさらに移送経由点１０２ｃが移送目的点１０２ｊと一致しているかどうかが判定され（ステップＳ１２）、この判定が成立するまで、上述したステップＳ６〜Ｓ１１までと同様の処理が繰り返される。
【００５９】
ステップＳ１２の判定が肯定的となったときに、すなわち、移送経由点が移送目的点１０２ｊと一致した場合に、移送開始点１０２ａから移送目的点１０２ｊまでの最適移送経路が決定され（往路の最適移送経路が決定されるとともに、帰路の最適移送経路も往路と同様に決定される。）、経路計画リストが作成されて、最適移送経路データとしてロボットコントローラ１４に供給される（ステップＳ１３）。実際上、図７中、第１０回目（回数＝１０）の結果において、出力ｆｏ（ゴール到達）の値ｆｏ（ゴール到達）＝０．９０９０が他の全ての出力ｆｏ（前進）、ｆｏ（左折）、ｆｏ（右折）、ｆｏ（後進）、ｆｏ（非常回避）よりも大きな値、すなわち最大値となったので、ワークＷが移送目的点１０２ｊに到達したことが認識され、この認識結果の、換言すれば、結果のゴール地点である移送経由点と、予め設定した移送目的点１０２ｊとの位置（メモリ２６に格納された地図１１０上の移送目的点１０２ｊの位置）を比較することにより、その移送経由点が正しい移送目的点１０２ｊであると判定される。
【００６０】
次いで、ロボットコントローラ１４が起動されたとき、移送ロボット１６が前記最適移送経路データに基づき、自動的に移送開始点１０２ａから移送目的点１０２ｊまでワークＷを安全、正確かつ最短の時間で移送する、いわゆるプレイバック動作が行われる（ステップＳ１４）。
【００６１】
このように上述の実施の形態によれば、移送ロボット１６によりワークＷを移送開始点１０２ａから移送目的点１０２ｊまで移送する際の最適経路を決定する場合、移送ロボット１６の移動可能範囲１００と、移送開始点１０２ａ、移送目的点１０２ｊおよび障害物１０５、１０６、１０７、１０８の各位置（座標）を入力することのみで、地図１１０が自動生成され、さらにこの地図１１０を参照して、移送方向の安全性、最短移動距離および前回の移送方向を考慮し、ニューラルネットワーク処理部３４により、最適移送経路データを自動的に生成することができる。なお、前回の移送方向を考慮することで、換言すれば、前回の移送方向の重みであるフィードバック結合の重みデータｇｆを大きくすることで、その方向に進む確率を大きくし、できるだけ同一方向に移送するように図ることで、移送速度の向上、換言すれば、移送時間の短縮を図ることができる。
【００６２】
なお、この発明は、上述の実施の形態に限らず、この発明の要旨を逸脱することなく、種々の構成を採り得ることはもちろんである。
【００６３】
【発明の効果】
以上説明したように、この発明によれば、物品の移送開始点から移送目的点まで、四分木を用いて移送ロボットの移動可能な空間構造を記述し、地図として記憶した後、この地図を参照しながら、移送方向の安全性と最短移送経路、および必要に応じて前回の移送方向をも考慮し、ニューラルネットワーク手法を用いて最適移送経路を決定するようにしている。
【００６４】
このため、最短距離、正確性（安全性）、さらには、最短移送時間が考慮された物品の最適な移動経路を自動的（自律的）に生成することができるという効果が達成される。
【００６５】
この発明により、積み荷の移送中等に該積み荷の位置と寸法等を画像処理装置で認識する必要がなくなり、かつ、オペレータが移送経路を予め教示する作業が不要となる。したがって、種々の作業形態や他品種のワークに対して容易に対応して、最適な移送経路を生成することができる。
【００６６】
移送経路が自動生成されるので、移送経路を作成するための熟練を必要としない。
【００６７】
結果として、この発明によれば、移送コストを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施の形態が適用されたマテリアルハンドリングロボットシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】ニューラルネットワーク処理部の構成例を示す模式的ブロック図である。
【図３】移送ロボットの概略的な構成を示す斜視図である。
【図４】マテリアルハンドリングロボットシステムの動作説明に供されるフローチャートである。
【図５】入力データの説明に供される線図である。
【図６】地図作成および最適移送経路作成の説明に供される線図である。
【図７】ニューラルネットワーク処理部における入力層、出力層の各データの内容を示す表図である。
【符号の説明】
１０…マテリアルハンドリングロボットシステム
１２…最適移送経路決定装置        １４…ロボットコントローラ
１６…移送ロボット                ２２…データ入力部
２４…地図作成部
２６…メモリ（移動可能な空間構造を記述した地図が格納されている。）
２８…安全性結合の重み算出部      ３０…目的方向の重み算出部
３２…フィードバック結合の重み設定部
３４…ニューラルネットワーク処理部
５０…ロボットハンド（エンドイフェクタ）
５２…吸着部                      ６１、６２、６３…入力層
６６…隠れ層                      ６８…出力層
１０２ａ…移送開始点              １０２ｊ…移送目的点
Ｗ…ワーク（物品）
【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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