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公開番号2025004923
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-01-16
出願番号2023104823
出願日2023-06-27
発明の名称経路決定システム及び方法
出願人トヨタ自動車株式会社
代理人個人
主分類B25J 13/00 20060101AFI20250108BHJP(手工具;可搬型動力工具;手工具用の柄;作業場設備;マニプレータ)
要約【課題】機械学習を用いてロボットアームの大きな動作を抑制した経路決定システム及び方法を提供する。
【解決手段】経路決定システム1は、ロボットアーム10に搭載され、物体を撮影するカメラ17と、ロボットアームの関節部に搭載され、関節部の角度データを取得するセンサと、ロボットアーム10の動作を制御するロボットコントローラ100と、ロボットアームの動作を最適化する深層強化学習モデル20と、を備える。ロボットコントローラは、カメラによる撮影画像から物体を認識し、認識された前記物体の把持点を探索し、ロボットアームの先端にある把持部を、探索された把持点まで移動させる経路を生成する。深層強化学習モデルは、生成された経路に沿って移動するロボットアームの所定の関節部の角度を入力し、所定の関節部の角度の変化量をできる限り小さくするようにロボットアームの経路を決定する。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
ロボットアームに搭載され、物体を撮影するカメラと、
前記ロボットアームの関節部に搭載され、関節部の角度データを取得するセンサと、
前記ロボットアームの動作を制御するロボットコントローラと、
前記ロボットアームの動作を最適化する深層強化学習モデルと、
を備え、
前記ロボットコントローラは、
前記カメラによる撮影画像から物体を認識し、
認識された前記物体の把持点を探索し、
前記ロボットアームの先端にある把持部を、探索された前記把持点まで移動させる経路を生成し、
前記深層強化学習モデルは、生成された前記経路に沿って移動する前記ロボットアームの所定の関節部の角度を入力し、前記所定の関節部の角度の変化量をできる限り小さくするように学習され、学習された前記深層強化学習モデルに基づいて、前記ロボットアームの経路を決定するように構成された、経路決定システム。
続きを表示（約 950 文字）【請求項２】
前記所定の関節部は、前記ロボットアームの先端部に位置する関節部以外の関節部から選択される１以上である、請求項１に記載の経路決定システム。
【請求項３】
前記ロボットアームと、作業員を含む障害物との距離を検知するセンサを更に備え、
前記深層強化学習モデルは、前記センサにより検知された前記距離が閾値以上となるように学習され、学習された前記深層強化学習モデルに基づいて、前記ロボットアームの経路を決定するように構成された、請求項１に記載の経路決定システム。
【請求項４】
前記センサにより、前記ロボットアームの近傍に作業員が存在しないことが検知された場合、前記深層強化学習モデルに基づいて決定される経路を出力することを控え、所定の関節部の角度の変化量に関わらず任意の経路を出力し、
前記センサにより、前記ロボットアームの近傍に作業員が存在することが検知された場合、前記所定の関節部の角度の変化量をできる限り小さく、かつ、検知された前記作業員までの距離が閾値以上となるように学習された前記深層強化学習モデルに基づいて、前記ロボットアームの経路を決定するように構成された、請求項３に記載の経路決定システム。
【請求項５】
ロボットアームに搭載され、物体を撮影するカメラと、
前記ロボットアームの関節部に搭載され、関節部の角度データを取得するセンサと、
前記ロボットアームの動作を制御するロボットコントローラと、
前記ロボットアームの動作を最適化する深層強化学習モデルと、
を備えた経路決定システムを用いた経路決定方法であって、
前記カメラによる撮影画像から物体を認識しと、
認識された前記物体の把持点を探索し、
前記ロボットアームの先端にある把持部を、探索された前記把持点まで移動させる経路を生成し、
生成された前記経路に沿って移動する前記ロボットアームの所定の関節部の角度を入力し、前記所定の関節部の角度の変化量をできる限り小さくするように深層強化学習により学習された前記深層強化学習モデルに基づいて、前記ロボットアームの経路を決定する、経路決定方法。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、経路決定システム及び方法に関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ピッキングロボットのワークを把持する把持ポーズを複数生成し、所定の条件を満たす把持ポーズに基づいてピッキングロボットの動作経路を生成する、経路生成装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２１－０６２４１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
作業員近傍でピッキングロボットを動作させる場合、ピッキングロボットが、作業員が想定できない大きな動作を実行してしまう場合がある。作業者や周辺物に接触しないとしてもこうした大きな動作で威圧感を与えてしまう場合がある。
【０００５】
本開示は、このような問題点を解決するためになされたものであり、ロボットアームの大きな動作を抑制した経路決定システム及び経路決定方法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】
【０００６】
本開示の一態様にかかる経路決定システムは、
ロボットアームに搭載され、物体を撮影するカメラと、
前記ロボットアームの関節部に搭載され、関節部の角度データを取得するセンサと、
前記ロボットアームの動作を制御するロボットコントローラと、
前記ロボットアームの動作を最適化する深層強化学習モデルと、
を備え、
前記ロボットコントローラは、
前記カメラによる撮影画像から物体を認識し、
認識された前記物体の把持点を探索し、
前記ロボットアームの先端にある把持部を、探索された前記把持点まで移動させる経路を生成し、
前記深層強化学習モデルは、生成された前記経路に沿って移動する前記ロボットアームの所定の関節部の角度を入力し、前記所定の関節部の角度の変化量をできる限り小さくするように学習され、学習された前記深層強化学習モデルに基づいて、前記ロボットアームの経路を決定するように構成されている。
【０００７】
本開示の一態様にかかる経路決定方法は、
ロボットアームに搭載され、物体を撮影するカメラと、
前記ロボットアームの関節部に搭載され、関節部の角度データを取得するセンサと、
前記ロボットアームの動作を制御するロボットコントローラと、
前記ロボットアームの動作を最適化する深層強化学習モデルと、
を備えた経路決定システムを用いた経路決定方法であって、
前記カメラによる撮影画像から物体を認識しと、
認識された前記物体の把持点を探索し、
前記ロボットアームの先端にある把持部を、探索された前記把持点まで移動させる経路を生成し、
生成された前記経路に沿って移動する前記ロボットアームの所定の関節部の角度を入力し、前記所定の関節部の角度の変化量をできる限り小さくするように深層強化学習により学習された前記深層強化学習モデルに基づいて、前記ロボットアームの経路を決定する。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、ロボットアームの大きな動作を抑制した経路決定システム及び方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
例示的なロボットアームの構成を説明する図である。
経路決定システムの構成を示す概念図である。
ピックアンドプレイス動作中の各工程におけるロボットアームの姿勢を説明する図である。
いくつかの実施形態にかかる経路決定方法を説明するフローチャートである。
他の実施形態にかかる経路決定方法を説明するフローチャートである。
経路決定システムのハードウェア構成例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明を適用した具体的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。ただし、本発明が以下の実施形態に限定される訳ではない。また、説明を明確にするため、以下の記載および図面は、適宜、簡略化されている。
（【００１１】以降は省略されています）

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