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WO2010004744A1 - 経路危険性評価装置 - Google Patents

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WO2010004744A1
WO2010004744A1 PCT/JP2009/003183 JP2009003183W WO2010004744A1 WO 2010004744 A1 WO2010004744 A1 WO 2010004744A1 JP 2009003183 W JP2009003183 W JP 2009003183W WO 2010004744 A1 WO2010004744 A1 WO 2010004744A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
evaluation
route
risk
unit
damage
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Ceased
Application number
PCT/JP2009/003183
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
佐藤太一
水谷研治
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Panasonic Corp
Original Assignee
Panasonic Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Panasonic Corp filed Critical Panasonic Corp
Priority to US12/671,144 priority Critical patent/US7844398B2/en
Priority to CN2009801065246A priority patent/CN101959653B/zh
Priority to JP2009549332A priority patent/JP4495252B2/ja
Publication of WO2010004744A1 publication Critical patent/WO2010004744A1/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Ceased legal-status Critical Current

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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1656—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664—Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • B25J9/1666—Avoiding collision or forbidden zones
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas

Definitions

  • the present invention relates to a route risk evaluation apparatus for planning a movement action of a mobile device based on the risk of the movement route of a mobile device such as a robot.
  • Patent Document 1 a robot that moves while holding an object is known (for example, see Patent Document 1).
  • the robot grips an object, it is necessary to accurately grasp the relative position between the robot and the object to be gripped.
  • the gripping may fail because the position measurement accuracy cannot be obtained.
  • a gripping target object that collides with the robot may be bounced by the robot and move to another location. Therefore, in order to prevent the gripping target object from being bounced and moved to another location, a method disclosed in Patent Document 2 has been proposed. In this method, the robot is moved at high speed to the vicinity of the object to be grasped.
  • the robot After approaching a predetermined distance to the object to be grasped, the robot is made to approach the object to be grasped at a low speed.
  • a method of adding a position sensor to a robot for example, see Patent Document 3 has been proposed. If such a method is used, even if the robot may come into contact with the object to be grasped, the speed at the time of collision is low. For this reason, it is less likely that the gripping target object is bounced and moves to another location.
  • the robot used in the home environment has a lower object position recognition accuracy than the industrial robot, and therefore, the collision between the robot and the object occurs.
  • the position where the position sensor can be installed is limited to a range that does not interfere with humans.
  • Various types of objects are conceivable as the gripping target object and the objects around the gripping target object. Therefore, it is easy to misrecognize the position of the object to be gripped, and collision between the robot and the object is likely to occur.
  • the second case is when the robot cannot be controlled accurately compared to an industrial robot and a collision between the robot and an object occurs.
  • the floor on which the robot operates is more diverse than in a factory, so the robot may take an unstable posture.
  • the robot itself may vibrate due to the vibration of a motor or the like equipped to cool the robot. Therefore, the control of the robot tends to be inaccurate, and the collision between the robot and the object tends to occur.
  • the third is a case where a collision between a robot and an object occurs due to severe restrictions on task execution time.
  • a robot used in a home environment is required to move at a certain high speed so as not to interfere with humans. Therefore, when an action that prioritizes moving at a high speed is planned rather than avoiding a collision, a collision between the robot and an object is likely to occur.
  • the robot may collide with the object. Therefore, the robot or a part thereof may collide with a certain first object, and the first object or a part thereof may move due to the impact. Furthermore, the moved first object or a part thereof may contact or approach the surrounding second object. At that time, depending on the combination of the types of the first object and the second object, there is a problem that damage occurs due to contact or approach between the first object and the second object.
  • the first example of this problem occurs when the robot moves. That is, when the robot is moving, it may collide with the first object existing on the route. Then, the collided first object moves and further contacts with or approaches a second object in the vicinity thereof to cause damage.
  • the second example of this problem occurs when the robot grips an object. That is, when the robot grasps the object to be grasped, the robot may not be able to grasp the object to be grasped and may play it. Then, damage is caused when the flipped object to be gripped contacts or approaches the surrounding objects.
  • the third example of this problem occurs when a robot carries an object. That is, when the robot transports an object, the first object to be transported may contact or approach the second object in the vicinity of the path for transporting the first object. Even in that case, depending on the combination of the types of the first object and the second object, damage occurs due to contact or approach.
  • the present invention has been made in order to solve the above-described problems, and the damage caused by the movement of the robot due to the movement of the robot and the movement of the moved object in contact with or approaching the surrounding objects, or the risk thereof. It is an object of the present invention to provide a route risk evaluation device that can be reduced.
  • a route risk evaluation device is a route risk evaluation device that evaluates the risk of a moving route of a mobile device, and is a movement that is information indicating the moving route of the mobile device.
  • a path holding unit that holds path information, an object position attribute holding unit that holds position information indicating the positions of a plurality of objects existing in an environment in which the mobile device moves, and objects that exist in the environment are in contact with each other.
  • a risk attribute combination information holding unit that holds information indicating the degree of damage when approaching, the movement route of the mobile device indicated by the movement route information held in the route holding unit, and the object position attribute holding unit A first object that may be moved by contacting or approaching the mobile device based on the relationship with the positions of the plurality of objects indicated by the position information held in
  • the secondary collision possibility evaluation unit that evaluates the possibility of contacting or approaching two objects
  • a risk attribute combination evaluation unit that determines the degree of damage when the second object comes into contact with or approaches, the evaluation result by the secondary collision possibility evaluation unit, and the damage level determined by the risk attribute combination evaluation unit
  • a route evaluation unit that evaluates the risk of the travel route with respect to the mobile device.
  • the possibility of a secondary collision in which the first object and the second object come into contact or approach, and the secondary The risk of the movement route for the mobile device can be evaluated from both the degree of damage when the collision occurs. As a result, it is not necessary to select a movement route that has a high damage risk due to the secondary collision as the movement route of the mobile device, and the damage risk due to the secondary collision can be reduced.
  • the present invention can be realized not only as a route risk evaluation apparatus including such a characteristic processing unit, but also as a route risk having a characteristic processing unit included in the route risk evaluation apparatus as a step. It can also be realized as an evaluation method, or as a program for causing a computer to execute characteristic steps included in the route risk evaluation method. Needless to say, such a program can be distributed via a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disc-Read Memory) or a communication network such as the Internet.
  • a computer-readable recording medium such as a CD-ROM (Compact Disc-Read Memory) or a communication network such as the Internet.
  • the present invention it is possible to reduce the damage caused by the movement of the robot due to the movement of the robot, and the damage caused by the moved object coming into contact with or approaching the surrounding object or its risk.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the action planning apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of object position attribute information held by the object position attribute holding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the arrangement of objects in the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a route held by the route holding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an angle formed by a straight line connecting a gripping target object and a peripheral object and a robot path in the first embodiment.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of the risk attribute combination held by the risk attribute combination information holding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the action planning apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of object position attribute information held by the object position attribute holding unit according to the first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of the
  • FIG. 7 is a flowchart showing a flow of processing executed by the behavior planning apparatus in the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method of calculating the secondary collision possibility direction evaluation value and the secondary collision possibility distance evaluation value in consideration of the size of the surrounding object.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining a method of calculating the secondary collision possibility direction evaluation value and the secondary collision possibility distance evaluation value in consideration of the size of the surrounding object.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a method of calculating the secondary collision possibility direction evaluation value and the secondary collision possibility distance evaluation value in consideration of the sizes of the gripping target object and the surrounding objects.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a configuration of the robot system according to the second embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram illustrating a configuration of a robot arm according to the third embodiment.
  • FIG. 13 is a block diagram illustrating a configuration of the action planning apparatus according to the third embodiment.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration of the behavior planning apparatus according to the fourth embodiment.
  • FIG. 15 is a flowchart showing a flow of processing executed by the behavior planning apparatus in the fourth embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating an initial path of the robot according to the fifth embodiment.
  • FIG. 17 is a diagram showing an improved route of the robot in the fifth embodiment.
  • FIG. 18 is a block diagram showing a configuration of the behavior planning apparatus in the fifth embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a plurality of paths that can execute the same task in the sixth embodiment.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example of a plurality of paths that can execute the same task in the sixth embodiment.
  • FIG. 20 is a block diagram illustrating a configuration of the behavior planning apparatus according to the sixth embodiment.
  • FIG. 21 is a block diagram illustrating a configuration of the behavior planning apparatus according to the seventh embodiment.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating an example of primary collision risk attribute information held by the primary collision risk attribute information holding unit according to the seventh embodiment.
  • FIG. 23 is a flowchart showing a flow of processing executed by the behavior planning apparatus in the seventh embodiment.
  • FIG. 24 is a block diagram illustrating a configuration of the action planning apparatus according to the eighth embodiment.
  • FIG. 25 is a flowchart showing a flow of processing executed by the behavior planning apparatus in the eighth embodiment.
  • an action planning apparatus that plans actions of a robot that holds an instructed object will be described.
  • the behavior planning apparatus determines a moving speed when the robot is brought close to the gripping target object when the robot grips the gripping target object.
  • ⁇ About secondary collision> When the robot approaches the gripping target object, the robot may not grip the gripping target object and may collide with the gripping target object and flip the gripping target object (hereinafter referred to as “primary collision”). .
  • the cause is due to the inaccuracy of the position of the acquired object, the inaccuracy of the control of the robot, or the high-speed movement of the robot in accordance with the demand for high-speed movement.
  • an object bounced by the robot may further contact or approach the surrounding object (hereinafter referred to as “secondary collision”). At that time, damage may occur depending on the combination of the first object in direct contact with the robot and the second object in contact with the first object.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of an action planning apparatus 100 that plans actions of a robot that holds an instructed object.
  • the action planning apparatus 100 includes a robot position acquisition unit 101, a starting point position holding unit 102, an object position attribute acquisition unit 103, an object position attribute holding unit 104, a gripping target information acquisition unit 105, a route generation unit 106, a route holding unit 107, 2 Next collision possibility direction evaluation unit 108, secondary collision possibility distance evaluation unit 109, danger attribute combination information holding unit 111, danger attribute combination evaluation unit 112, route evaluation unit 113, evaluation holding unit 114, action planning unit 115, and plan A holding unit 116 is included.
  • the action planning apparatus 100 is realized by executing a program for realizing the function of each processing unit constituting the action planning apparatus 100 on the CPU of the computer.
  • the robot position acquisition unit 101 is a processing unit that acquires the position of the robot and stores the acquired robot position in the start position holding unit 102 as the start point of the movement path of the robot.
  • the position of the robot is acquired by, for example, GPS (Global Positioning System), or acquired by performing image processing on an image obtained from an environment in which the robot moves or a camera installed in the robot. To do.
  • GPS Global Positioning System
  • the environment in which the robot moves is referred to as “environment”
  • the environment in which the robot moves or the camera installed in the robot is referred to as “camera”.
  • the starting point position holding unit 102 is a storage device that stores the position of the robot that is the starting point of the movement path of the robot acquired by the robot position acquiring unit 101, and includes, for example, an HDD (Hard Disk Drive).
  • HDD Hard Disk Drive
  • the object position attribute acquisition unit 103 is a processing unit that acquires the position and attribute information of an object existing in the environment.
  • the attribute information is information indicating the type of object such as “cake”, “garlic”, “magnet”, and “flexible disk”.
  • an RFID (Radio Frequency IDentification) tag is used to acquire the object position and attribute information. That is, an RFID tag in which attribute information is written is assigned in advance to each object in the environment, and the position and attribute information of the object are acquired by a known RFID wireless technology. Also, for example, image processing is used. That is, the position and attribute information is acquired by applying a known image processing technique to the image information obtained from the camera.
  • RFID Radio Frequency IDentification
  • the object position attribute holding unit 104 is a storage device that holds the position and attribute information of each object acquired by the object position attribute acquiring unit 103.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the object position attribute information held by the object position attribute holding unit 104.
  • the object position attribute holding unit 104 holds zero or more pieces of object position attribute information composed of a set of information indicating the object position and object attribute information. In the example of FIG. 2, it is shown that there is a cake at the three-dimensional position (50, 15, 0), garlic at (40, 35, 0), and a magnet at (30, 45, 0). .
  • FIG. 1 is a storage device that holds the position and attribute information of each object acquired by the object position attribute acquiring unit 103.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of the object position attribute information held by the object position attribute holding unit 104.
  • the object position attribute holding unit 104 holds zero or more pieces of object position attribute information composed of a set of information indicating the object position and object attribute information.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating the positional relationship of objects when the cake 402, the garlic 403, and the magnet 404, which are objects indicated by the object attribute information, are arranged at the object positions shown in this example.
  • FIG. 3 shows an example in which the robot 401 exists at the three-dimensional position (10, 35, 0) in addition to the cake 402, the garlic 403, and the magnet 404.
  • the grip target information acquisition unit 105 is a processing unit that acquires the position and type of the grip target object. Specifically, for example, the gripping target information acquisition unit 105 acquires the type of gripping target object voice uttered by the user using a voice input device (not shown). The gripping target information acquisition unit 105 acquires the type of the gripping target object by performing voice analysis on the acquired voice using a known voice analysis process. The grip target information acquisition unit 105 acquires the position of the grip target object having the same name as the acquired type from the object position attribute holding unit 104.
  • the grip target information acquisition unit 105 outputs the acquired position of the grip target object to the secondary collision possibility direction evaluation unit 108, the secondary collision possibility distance evaluation unit 109, and the route evaluation unit 113, and acquires the acquired attribute information.
  • the risk attribute combination evaluation unit 112 outputs the result.
  • the method of specifying the object to be grasped is not limited to this example, and the position and attribute information of the object held by the object position attribute holding unit 104 is displayed on a display device (not shown), and one of them is held by the user's selection. It may be determined as a target object. Further, the gripping target object may be determined from the user's behavior and other information acquired from the outside. For example, the behavior planning apparatus obtains a forecast from a processing unit that obtains a weather forecast (not shown), and determines when the user wears shoes when the forecast is raining or on a day when the user wears shoes. It doesn't matter.
  • the path generation unit 106 generates a path for moving the robot at the robot position that is the starting point of the movement path of the robot held by the start point position holding unit 102 to the position where the gripping target object acquired by the gripping target information acquisition unit 105 is located.
  • a processing unit Specifically, for example, a directed line segment starting from the robot position and ending at a certain position of the object to be grasped is defined as a route.
  • the route holding unit 107 is a storage device that holds the route generated by the route generation unit 106, and includes, for example, an HDD.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a route held by the route holding unit 107.
  • the robot position that is the starting point of the movement path of the robot held by the starting point position holding unit 102 is (10, 35, 0)
  • the position of the gripping target object is (40, 30, 0).
  • the route is shown. This shows a path when the robot moves to hold garlic in the situation where an object (cake 402, garlic 403, and magnet 404) and the robot 401 exist in the positional relationship of FIG. .
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 is a processing unit that evaluates how easily a specified object among objects existing in the environment is in a collision direction with respect to the object to be grasped. In the following description, this evaluation is called “secondary collision possibility direction evaluation”, and the evaluation value calculated at that time is called “secondary collision possibility direction evaluation value”.
  • This secondary collision possibility direction evaluation is one of evaluations for estimating the possibility of a secondary collision. Note that the object may be specified by selecting arbitrary objects one by one from objects other than the gripping target object.
  • the viewpoint of estimating the possibility of secondary collision by evaluating the direction of possibility of secondary collision relates to the angle formed by the straight line connecting the object to be grasped and surrounding objects and the robot path.
  • the object to be grasped includes a direction that is likely to roll and a direction that is difficult to roll.
  • the robot 401 moves in the X-axis direction 405.
  • the garlic 403 is easy to roll in the positive direction 407 in the X-axis direction and is difficult to roll in the negative direction 406 in the X-axis direction.
  • the garlic 403 is easy to roll in the same direction as the movement path of the robot 401, and is difficult to roll in the opposite direction. This coincides with the common sense that the object to be grasped hardly moves by pushing the robot itself in the direction blocked by the robot. Precisely, depending on conditions such as the presence of a wall in the same direction as the movement path of the robot or the unevenness of the floor, it may not be easy to roll in the same direction as the robot path. However, for the sake of simplification, condition determination that considers floor and wall conditions is ignored here.
  • the possibility of collision is high when the angle formed between the straight line connecting the gripping target object and the surrounding object and the path of the robot is small, and the possibility of collision is low when the angle formed is large.
  • the cake 402 at the position (50, 15, 0) has a high possibility of a secondary collision with the garlic 403 that is the object to be gripped, and the magnet 404 at the position (30, 45, 0) collides. The possibility of is low.
  • the angle formed by the vector connecting the position of the object to be grasped and the position of the designated object and the path of the robot is ⁇ , and (1 + cos ⁇ ) / 2 is the secondary collision likelihood direction evaluation value.
  • the maximum value of the secondary collision possibility direction evaluation value is 1, and the minimum value is 0.
  • the value of the secondary collision possibility direction evaluation value is closer to the maximum value 1 as the specified object is in a direction in which a secondary collision is more likely to occur on the object to be grasped (as the formed angle ⁇ approaches 0 degrees). It becomes.
  • the value of the secondary collision possibility direction evaluation value becomes closer to 0, which is the minimum value, as the direction is less likely to cause a secondary collision (as the formed angle ⁇ approaches 180 degrees). It is assumed that the formed angle ⁇ takes a value between 0 degrees and 180 degrees.
  • FIG. 5 is an example showing an angle formed by a vector connecting the position of the object to be grasped and the position of the object in the environment and the path of the robot.
  • ⁇ in the figure indicates the angle formed when the object to be gripped is garlic and the object in the environment is a cake. The angle formed by the above is shown.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 acquires the robot path from the path holding unit 107. That is, the start point and end point of the robot path are acquired.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 acquires the position of the designated object from the object position attribute holding unit 104.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 calculates the above-described secondary collision possibility direction evaluation value and outputs the calculation result to the route evaluation unit 113.
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 is a processing unit that evaluates how easy the specified object is to collide with the object to be grasped. In the following description, this evaluation is called “secondary collision possibility distance evaluation”, and the evaluation value calculated at that time is called “secondary collision possibility distance evaluation value”.
  • the secondary collision possibility distance evaluation is one of evaluations for estimating the possibility of a secondary collision.
  • the viewpoint of estimation based on the secondary collision possibility distance evaluation relates to the distance between the object to be grasped and the surrounding object.
  • the gripping target object collides with the robot and moves, the gripping target object eventually stops due to friction with the floor. Therefore, a peripheral object that is closer to the gripping target object is more likely to collide with the gripping target object. Further, even if the floor is free of friction and the gripping target object is slippery as far as possible, the more the peripheral object is away from the gripping target object, the less likely the peripheral object is in the direction of rolling of the gripping target object. The next collision is unlikely to occur.
  • the object to be grasped is a bag containing soybeans
  • the bag may collide with the robot and the soybeans may roll in all directions. If the number of soybeans is large enough and there is no friction on the floor, the importance of distance and direction is small. Originally, it may be possible to determine whether or not this is the case, but such determination processing is omitted in the first embodiment.
  • the distance between the position of the object to be grasped and the position of the designated object is r
  • the Euler number e to the ⁇ r power (e ⁇ r ) is the secondary collision possibility distance evaluation value.
  • the secondary collision possibility distance evaluation value is the maximum value 1
  • the secondary collision possibility distance evaluation value is the minimum value 0.
  • the Euler number is also called a Napier number
  • a specific value is 2.71828.
  • the expression for evaluating the secondary collision possibility distance may be another expression as long as the value decreases as the distance increases. Further, it may be an equation according to a physical model considering energy loss due to friction.
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 acquires the position of the designated object from the object position attribute holding unit 104.
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 acquires the position of the gripping target object from the gripping target information acquisition unit 105.
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 calculates a distance between two objects, calculates a secondary collision possibility distance evaluation value from the distance, and outputs the calculation result to the route evaluation unit 113.
  • the dangerous attribute combination information holding unit 111 is information indicating what kind of attribute information object and what kind of attribute information object may cause damage when a secondary collision occurs.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of danger attribute combination information.
  • the combination of objects that cause damage in the case of a secondary collision may be a combination of garlic and cake, or a combination of a magnet and a flexible disk.
  • the dangerous attribute combination evaluation unit 112 is a processing unit that evaluates whether a specified object is an object that may cause damage when a secondary collision with a gripping target object occurs. In the following description, this evaluation is called “danger attribute combination evaluation”, and the evaluation value calculated at that time is called “danger attribute combination evaluation value”.
  • Danger attribute combination evaluation is an evaluation to estimate the degree of damage when a secondary collision occurs. Even if the object to be gripped and the surrounding object collide secondarily, damage does not always occur. For example, even if a clean spoon and fork collide secondarily, no damage will occur. Even if damage occurs, the degree of damage is different. For example, when a magnet and a flexible disk collide, the value of the data stored on the flexible disk becomes the amount of damage, which is sometimes serious damage. Conversely, as a case where the damage is small, a case where the magnet and the strawberry collide with each other can be considered. The time and energy for washing the strawberry or the time and energy for the robot to wash the strawberry will be damaged, but the degree of damage is small.
  • the degree of damage varies, but in the first embodiment, the degree of damage is evaluated in two stages. That is, it is divided into a case where the degree of damage is so small that it can be ignored and a case where the damage cannot be ignored. If the degree of damage is small, a robot action plan that does not avoid secondary collision is performed. Whether the damage level is small or large is determined by determining whether the combination of the gripping target object and the surrounding object is a combination that causes damage.
  • the dangerous attribute combination evaluation unit 112 performs a dangerous attribute combination evaluation on the specified object.
  • the dangerous attribute combination evaluation unit 112 acquires the attribute information of the object to be grasped and the attribute information of the designated object.
  • the dangerous attribute combination evaluation unit 112 determines whether the acquired combination of two pieces of attribute information is included in the dangerous attribute combination held by the dangerous attribute combination information holding unit 111.
  • the risk attribute combination evaluation unit 112 outputs the determination result to the route evaluation unit 113.
  • the risk attribute combination evaluation unit 112 sets the determination result to “1” when the combination of the two attribute information is included in the risk attribute combination, and sets the determination result to “0” when the combination is not included.
  • the risk attribute combination information illustrated in FIG. 6 may include a monetary amount column so that the damage amount when the two attribute information objects collide is included.
  • the risk attribute combination evaluation unit 112 uses the damage amount as the determination result, and if not included, the risk attribute combination evaluation unit 112 sets “0” as the determination result. Also good.
  • the route evaluation unit 113 is a processing unit that evaluates the damage risk due to the secondary collision when the robot moves on the route held by the route holding unit 107.
  • Embodiment 1 provides a robot behavior planning device that avoids a primary collision itself, which is a collision between a robot and an object to be grasped, but avoids a primary collision when the risk of damage is high.
  • the “damage risk” is an evaluation with respect to a combination of the possibility that a secondary collision will occur and the degree of damage when a secondary collision occurs.
  • Parameters for the simulation include those related to the object to be gripped, those related to the object around the object to be gripped, those related to the environment, and those related to the action plan of the robot.
  • the parameters related to the gripping target object may include the size, shape, mass, friction coefficient, and position of the gripping target object.
  • the parameters related to the surrounding objects include the size, shape, mass, coefficient of friction, and position of the surrounding objects.
  • Environmental parameters may include floor shape, coefficient of friction, wind power, and atmospheric pressure.
  • the robot action plan parameters regarding what position the robot moves at what speed can be considered.
  • the secondary collision is evaluated by the secondary collision possibility direction evaluation evaluated by the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 and the secondary collision possibility distance evaluation evaluated by the secondary collision possibility distance evaluation unit 109.
  • the path evaluation unit 113 evaluates the damage risk by secondary collision for each candidate with the object to be grasped and the object in the environment other than the robot as the candidates for the secondary collision, and the total is calculated as the robot path. It is assumed that
  • the damage risk for each candidate is calculated as the product of the possibility of a secondary collision and the degree of damage when a secondary collision occurs.
  • the possibility of the secondary collision is evaluated based on the secondary collision possibility direction evaluation and the secondary collision possibility distance evaluation acquired from the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 and the secondary collision possibility distance evaluation unit 109, respectively. Is done.
  • the product of the secondary collision possibility direction evaluation and the secondary collision possibility distance evaluation is used as the evaluation value of the possibility of the secondary collision.
  • the risk attribute combination evaluation acquired from the risk attribute combination evaluation unit 112 is used.
  • the path evaluation unit 113 acquires the position of the gripping target object from the gripping target information acquisition unit 105.
  • the path evaluation unit 113 designates each object (other than the gripping target object) corresponding to the attribute information held in the object position attribute holding unit 104, and performs the following processes (A) to (D).
  • (A) Secondary collision possibility direction evaluation unit 108 obtains a secondary collision possibility direction evaluation.
  • (B) Secondary collision possibility distance evaluation unit 109 acquires secondary collision possibility distance evaluation.
  • the risk attribute combination evaluation unit 112 acquires the risk attribute combination evaluation.
  • D Assume that (secondary collision possibility direction evaluation) ⁇ (secondary collision possibility distance evaluation) ⁇ (danger attribute combination evaluation) is the damage risk evaluation of the designated object.
  • the route evaluation unit 113 calculates a total value of damage risk when each object calculated in the above (D) collides with the gripping target object, and the evaluation holding unit uses the calculated total value as a route evaluation value. 114.
  • the evaluation holding unit 114 is a storage device that holds the evaluation of the route evaluated by the route evaluation unit 113, and includes, for example, an HDD.
  • the behavior planning unit 115 is a processing unit that plans an action to avoid a secondary collision when the damage risk is high based on the route evaluation that is the damage risk of the route held by the evaluation holding unit 114. Specifically, if the route evaluation is larger than a predetermined value, an action that moves at a low speed is planned, and if it is smaller, an action that moves at a high speed is planned. Note that the predetermined value may not be set properly from the beginning, or may not match the situation on the way. Therefore, the predetermined value may be learned using a generally known learning algorithm and updated.
  • the plan holding unit 116 is a storage device that holds information indicating an action plan performed by the action planning unit 115, and is configured by, for example, an HDD. Specifically, the plan holding unit 116 holds the speed of moving the route.
  • FIG. 7 shows a flow of action plan processing performed by the action plan apparatus 100.
  • the robot position acquisition unit 101 acquires the robot position and stores it in the start point position holding unit 102 (step S701). Specifically, when the robot 401 exists at the position shown in FIG. 3, the robot position acquisition unit 101 stores (10, 35, 0), which is the position of the robot 401, in the start point position holding unit 102.
  • the object position attribute acquisition unit 103 acquires the object position attribute information of the object existing in the environment and stores it in the object position attribute holding unit 104 (step S702).
  • the object position attribute information of “magnet”, “garlic”, and “cake” is stored in the object position attribute holding unit 104.
  • the object position attribute information stored in the object position attribute holding unit 104 is information shown in FIG.
  • the gripping target information acquisition unit 105 acquires the position of the gripping target object, and outputs the position to the secondary collision possibility direction evaluation unit 108, the secondary collision possibility distance evaluation unit 109, and the route evaluation unit 113. Further, the gripping target information acquisition unit 105 outputs the attribute information of the gripping target object to the risk attribute combination evaluation unit 112 (step S703).
  • the gripping target information acquisition unit 105 sets the position (40, 35, 0) to the secondary collision possibility direction. The result is output to the evaluation unit 108, the secondary collision possibility distance evaluation unit 109, and the route evaluation unit 113. Further, the gripping target information acquisition unit 105 outputs the attribute information “garlic” of the gripping target object to the risk attribute combination evaluation unit 112.
  • the path evaluation unit 113 determines whether there is an object that has not been acquired as a secondary collision candidate object among the objects corresponding to the attribute information held by the object position attribute holding unit 104 (step S704).
  • the path evaluation unit 113 arbitrarily selects one of the unacquired objects, and selects the selected object as a secondary object. Let it be a collision candidate object.
  • the robot and the gripping target object itself are not secondary collision candidate objects. Specifically, in the case of FIG. 3, for example, “magnet” and “cake” are the secondary collision candidate objects.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 calculates the secondary collision possibility direction evaluation value of the object designated as the secondary collision candidate object, and outputs it to the route evaluation unit 113 (step S706).
  • the vector connecting the positions of “garlic” and “cake” is (50-40, 15-35, 0), that is, the vector (10, -20, 0).
  • the movement path connecting the position (40, 35, 0) of the “garlic” that is the object to be grasped and the position (10, 35, 0) of the robot is a vector (30, 0, 0). Therefore, the inner product of these vectors is calculated by the following equation 1.
  • Equation 4 Since the inner product of the two vectors is equal to the product of the length of each vector multiplied by the cosine of the angle formed by the vector, Equation 4 is established.
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 calculates the secondary collision possibility distance evaluation value of the object designated as the secondary collision candidate object, and outputs it to the route evaluation unit 113 (step S707).
  • the secondary collision possibility distance evaluation value is e.
  • the danger attribute combination evaluation unit 112 calculates the danger attribute combination evaluation value of the secondary collision candidate object and outputs it to the route evaluation unit 113 (step S709).
  • the route evaluation unit 113 calculates the secondary collision possibility direction evaluation value calculated in the secondary collision possibility direction evaluation process (step S706) and the secondary collision calculated in the secondary collision possibility distance evaluation process (step S707). Based on the collision possibility distance evaluation value and the risk attribute combination evaluation value calculated in the risk attribute combination acquisition process (step S709), the evaluation value of the secondary collision candidate object is calculated. That is, the damage risk when a secondary collision occurs is calculated (step S710).
  • step S710 After the evaluation calculation process (step S710), the process returns to the secondary collision candidate object determination process (step S704), and the same process is repeated for the remaining secondary collision candidate objects.
  • the path evaluation unit 113 determines a path evaluation value based on the evaluation of each candidate calculated in the evaluation calculation process (step S710). Is calculated. The calculated route evaluation value is stored in the evaluation holding unit 114 (step S711).
  • the route evaluation unit 113 evaluates the evaluation value when “cake” is a secondary collision candidate object.
  • the route evaluation value is obtained by calculating the sum with the evaluation value 0 when the “magnet” calculated in the same manner is a secondary collision candidate object.
  • the route evaluation value is
  • the action planning unit 115 acquires a route evaluation value from the evaluation holding unit 114, executes an action plan based on the acquired route evaluation value, and stores information indicating the planned action in the plan holding unit 116 (step). S712).
  • information indicating a low speed is stored as the moving speed of the robot 401, and information indicating a high speed is stored when the value is equal to or lower than the predetermined value.
  • the robot position acquisition unit 101 has acquired the robot position using GPS or image processing, but other methods may be used.
  • the position of the robot may be determined based on the initial position of the robot and the distance and direction in which the robot is moved from the initial position to the time when the action plan is started.
  • the attribute information is information indicating the type of the object.
  • the attribute information may be information related to properties such as “strong smell” and “emits magnetic force”.
  • the dangerous attribute combination information holding unit 111 holds a dangerous attribute combination of “strong smell, cake”.
  • the attribute information of “garlic”, “ginger”, and “wasabi” is “strong smell”, it can be expressed by one risk attribute combination that they are dangerous for “cake”.
  • the attribute information in the dangerous attribute combination may be a concept higher than the attribute information given to the object.
  • the dangerous attribute combination information holding unit 111 holds a dangerous attribute combination of “food with strong smell”.
  • the upper attribute information of “cake” and “strawberry” is “food”, it can be expressed by one risk attribute combination that they are dangerous for “scented” items.
  • the attribute information is information indicating the type of the object.
  • information such as “weak to“ magnetic ”” and “weak to“ strong smell ”” may be used.
  • ⁇ Modification 4> the size of the object to be grasped is not considered. Therefore, when grasping an object, a route that moves to the position of the object to be grasped is planned. However, in practice, since the object has a size, it is possible to make a plan to stop the movement slightly before the object to be grasped in consideration of the size.
  • the route evaluation unit 113 evaluates each route, and the evaluation holding unit 114 holds the evaluation for each evaluation.
  • the action plan unit 115 performs an action plan for each route.
  • the plan holding unit 116 holds each action plan.
  • a well-known technique is used for the production
  • the path evaluation unit 113 calculates an object risk in the environment as a secondary collision candidate, calculates a damage risk for each candidate, and uses the total value as a path evaluation value.
  • the maximum damage risk may be used as the route evaluation value.
  • the secondary collision possibility direction evaluation value, the secondary collision possibility distance evaluation value, and the risk attribute combination evaluation value are calculated in order, but these values are equal to or less than a predetermined value. In some cases, the calculation of evaluation values after that may be omitted. If such a structure is used, calculation time can be shortened.
  • the risk attribute combination evaluation value may be calculated first, and when there are few objects, the risk attribute combination evaluation value may be calculated last. If such a configuration is used, the calculation time can be shortened.
  • a route including a plurality of directed line segments may be generated and evaluation and action planning may be performed for each route as in the fifth modification.
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 calculates the distance between the object to be grasped and the surrounding object
  • a configuration may be adopted in which a plurality of routes are formed by the above method and the total distance of the plurality of routes is used. Absent.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 and the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 perform the secondary collision possibility direction evaluation value and the secondary collision possibility without considering the size of the object.
  • the distance evaluation value is calculated.
  • the configuration may be such that the secondary collision possibility direction evaluation value and the secondary collision possibility distance evaluation value are calculated using an equation that takes into account the size of the object. This is because, when two objects exist at the same distance from the object to be grasped, the larger the size of the object, the higher the possibility of causing a secondary collision.
  • the size of the object may be stored in the object position attribute holding unit 104.
  • the circumferential length of the gripping target object 1801 having the radius r is 2 ⁇ ⁇ ⁇ r.
  • the peripheral object 1802 occupies a length of about 2 ⁇ s. Therefore, when the friction coefficient of the plane is ignored, a secondary collision occurs with a probability of s / ( ⁇ ⁇ r). Therefore, s / ( ⁇ ⁇ r) may be used as the secondary collision possibility distance evaluation value.
  • the radius S1 of the circumscribed circle of the surrounding object is used instead of the radius s.
  • the radius of the circumscribed circle may be acquired by image processing, or may be described in advance on a tag attached to the object and read by a tag reader when planning an action.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 and the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 perform the secondary collision possibility direction evaluation value and the secondary collision possibility without considering the size of the surrounding object.
  • the sex distance evaluation value was calculated.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 and the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 use a formula that takes into account the size of the surrounding object, and uses the secondary collision possibility direction evaluation value and the secondary collision possibility distance.
  • the configuration may be such that the evaluation value is calculated. This is because, when two objects exist at the same distance from the object to be grasped, the larger the size of the object, the higher the possibility of causing a secondary collision.
  • the size of the object may be stored in the object position attribute holding unit 104.
  • FIG. 9 there will be described a case where there is a peripheral object 1802 with a radius s at a distance of radius r from the object to be gripped 1801 and the movement path 1803 of the robot is determined as shown in FIG.
  • the peripheral object 1802 exists on the straight line 1804 passing through the center position of the gripping target object 1801 obtained by translating the movement path 1803, the secondary of the gripping target object 1801 and the peripheral object 1802 is obtained. Collisions are likely to occur.
  • an angle between a straight line connecting the centers of the gripping target object 1801 and the peripheral object 1802 and the straight line 1804 is ⁇ .
  • an angle formed by a straight line connecting the centers of the gripping target object 1801 and the peripheral object 1802 and a tangent of a circumscribed circle of the peripheral object 1802 passing through the gripping target object 1801 is ⁇ . That is, the tangent of the circumscribed circle of the peripheral object 1802 passing through the gripping target object 1801 indicates a boundary line whether or not the gripping target object 1801 collides with the peripheral object 1802, and ⁇ indicates a boundary angle.
  • ⁇ is calculated according to the following formula.
  • the case where the secondary collision is likely to occur can be considered as a case where the relationship of ⁇ ⁇
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 and the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 perform the secondary collision possibility direction without considering the size of the object to be grasped and the size of the surrounding objects.
  • the evaluation value and the secondary collision possibility distance evaluation value are calculated.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108 and the secondary collision possibility distance evaluation unit 109 use a formula that considers the size of both objects, and evaluate the secondary collision possibility direction evaluation value and the secondary collision possibility distance.
  • the configuration may be such that the evaluation value is calculated. This is because when two objects exist at the same distance from the gripping target object, the larger the size of the object, the more likely it is to cause a secondary collision, and the larger the size of the gripping target object, the higher the secondary collision. It is because there is a high possibility of causing.
  • the size of the object may be stored in the object position attribute holding unit 104.
  • the radius of the circumscribed circle of the gripping target object 1901 is t
  • the radius of the circumscribed circle of the peripheral object 1802 is s
  • the distance between the center of the gripping target object 1901 and the center of the peripheral object 1802 is r.
  • the movement path 1803 of the robot is determined as shown in FIG.
  • a tangent common to the gripping target object 1901 and the peripheral object 1802 indicates a boundary line indicating whether or not the gripping target object 1901 collides with the peripheral object 1802.
  • an angle ⁇ formed by the tangent and a straight line connecting the centers of the gripping target object 1901 and the peripheral object 1802 indicates a boundary angle. Note that ⁇ is calculated according to the following equation.
  • an angle between a straight line connecting the centers of the gripping target object 1901 and the peripheral object 1802 and a straight line 1804 passing through the center position of the gripping target object 1901 obtained by translating the movement path 1803 is defined as ⁇ .
  • the secondary collision possibility direction evaluation value is set to 1.
  • both the secondary collision possibility direction evaluation value and the secondary collision possibility distance evaluation value are set to 1.
  • the secondary object in addition to the primary damage caused by the object that the mobile robot touches or approaches, the secondary object is detected when the object further contacts the surrounding object. It can also be determined whether or not damage will occur. Thereby, the action plan of a mobile robot can be performed. Along with this, secondary damage can be reduced.
  • the robot action plan for avoiding the damage risk is performed.
  • the robot can be moved at high speed, so that the task execution time can be reduced. Further, by moving the robot at high speed, the time for supplying electric power to the robot is reduced, so that the energy cost can be reduced.
  • the robot can be moved at high speed while avoiding constant movement of the robot at a low speed. There is no. When a person observing the movement of the robot feels annoyed, the person himself moves the object. By doing so, the energy cost used until the robot is carrying the object is wasted, but the irritability can be avoided and the effect is great.
  • FIG. 11 is a diagram showing the robot system 805.
  • a robot system 805 is a robot system that supports a user's cooking work.
  • the robot system 805 includes a work table 803, a robot 800 that moves on the work table 803, and an action change instruction device 802 that is used when a user instructs the robot 800 to perform an emergency stop or change work.
  • the robot 800 is a robot that moves on the work table 803, grips an object instructed by the user, and carries the gripped object to the place where the user is.
  • the robot 800 includes an action planning device 100 and a moving device 801.
  • the behavior planning apparatus 100 plans the behavior described in the first embodiment. That is, the moving action on the work table 803 for holding the object instructed by the user is planned.
  • the action planning apparatus 100 is provided inside the robot 800.
  • the moving device 801 is a device that moves the robot 800 in accordance with the action plan planned by the action planning apparatus 100.
  • the object position attribute acquisition unit 103 that is a part of the behavior planning apparatus 100 is a processing unit that acquires object position attribute information on the work table 803. Some of them are fixed to the environment and are not moved by the moving device 801.
  • the action planning apparatus 100 makes an action plan similar to that of the first embodiment, and the robot 800 performs an action according to the action plan.
  • the user can operate the behavior change instruction device 802 to urgently stop the robot 800 or change the object to be grasped.
  • the robot can be moved at a low speed when there is a risk of damage from a secondary collision. Therefore, the time required for the robot to reach the object to be grasped is longer than when moving at high speed. For this reason, even when the robot is moving along a dangerous route that is likely to cause a secondary collision, the user can be aware of this, and the action change instruction device 802 can stop the robot.
  • FIG. 12 is a diagram showing the robot arm 901.
  • the robot arm 901 moves the robot arm by controlling the joint of the robot arm 901 based on the behavior planned by the behavior planning apparatus 100a.
  • each joint of the arm moves to a different position.
  • the behavior planning apparatus 100a uses each joint as a representative point of the robot arm 901, calculates a damage risk for each representative point, and uses the total as the total amount of damage risk.
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the action planning apparatus 100a according to the third embodiment.
  • the difference between the action planning apparatus 100a and the action planning apparatus 100 according to the first embodiment will be described.
  • a position holding unit 102a, a route generation unit 106a, a route holding unit 107a, and a route evaluation unit 113a are used.
  • Other configurations are the same as those of the action planning apparatus 100.
  • a part of the object position attribute acquisition unit 103 is fixed to the environment of the robot arm 901.
  • the robot position acquisition unit 101a is a processing unit that acquires the position of each representative point of the robot arm and stores the acquired position of the representative point in the start point position holding unit 102a.
  • the acquisition method is the same as the robot position acquisition method by the robot position acquisition unit 101 of the first embodiment.
  • the representative points of the robot arm 901 are the tip of the robot arm 901 and the position of each joint.
  • the start point position holding unit 102a is a storage device that stores the position of each representative point of the robot arm 901 acquired by the robot position acquisition unit 101a, and is configured by, for example, an HDD.
  • the path generation unit 106a is a processing unit that generates a path for moving the representative point at the tip of the robot arm 901 to the position of the object to be grasped. Specifically, for example, a directed straight line having a representative point at the tip of the robot arm 901 as a start point and an end point at a position of the gripping target object is set as a route. Further, the path generation unit 106 a generates a path of representative points other than the representative point at the tip of the robot arm 901. A known method related to the movement of the articulated robot arm is used to generate the path.
  • the route holding unit 107a is a storage device that holds a set of routes of representative points generated by the route generation unit 106a, and is configured by, for example, an HDD.
  • the route evaluation unit 113a calculates a damage risk when the robot arm 901 moves according to a set of routes held by the route holding unit 107a.
  • the route evaluation unit 113 calculates one evaluation value for one route, whereas the route evaluation unit 113a differs in that one evaluation value is calculated for a set of routes. That is, the route evaluation unit 113a calculates a route evaluation value (damage risk) for each representative point route by the same method as the route evaluation unit 113, and uses the sum as an evaluation value for the set of routes.
  • the route evaluation unit 113a stores the calculated route evaluation value in the evaluation holding unit 114.
  • tip of the arm and each joint are used as representative points here, other positions may be used as representative points.
  • the action planning apparatus 100a makes an action plan similar to that of the first embodiment, and the robot arm 901 performs an action according to the action plan.
  • the behavior planning apparatus has been described in which a behavior plan for a robot is drafted on the assumption that a secondary collision occurs based on a primary collision between the robot and the object to be grasped.
  • the robot may collide first with an object on the moving path of the robot other than the object to be grasped. The reason is that, as with the collision with the object to be grasped, the position recognition accuracy of the robot in the home environment is low, the position control accuracy of the robot is low, or the task execution time is severely limited. Because.
  • an action planning apparatus 100b that makes a robot action plan in consideration of such a primary collision with an object other than the object to be grasped will be described.
  • the action plan in the case where the object to be grasped and the robot perform a primary collision and a secondary collision occurs has been described.
  • the robot moves, there is a possibility that an object existing on the movement path and the robot collide first.
  • the action planning apparatus 100b according to the fourth embodiment uses an object in the environment as a candidate for a primary collision with the robot, and the closer the object from the movement path of the robot (and the robot recognizes) the closer the robot is to the robot. It is evaluated that a primary collision is likely to occur.
  • an object with a longer distance is less likely to cause a primary collision with the robot.
  • another object in the environment is further selected as a candidate for a secondary collision, and whether or not the secondary collision is likely to occur and the degree of damage when it occurs are evaluated.
  • the action planning apparatus 100b determines the risk of damage that causes a secondary collision between an object that is a candidate for a primary collision and an object that is a candidate for a secondary collision. And the product of the degree of damage when a secondary collision occurs. Thereby, when the calculated damage risk is larger than a predetermined value, an action for avoiding the secondary collision is planned.
  • FIG. 14 is a block diagram illustrating a configuration of the action planning apparatus 100b according to the fourth embodiment.
  • the behavior planning apparatus 100b instead of the route generation unit 106, the secondary collision possibility direction evaluation unit 108, the secondary collision possibility distance evaluation unit 109, the risk attribute combination evaluation unit 112, and the route evaluation unit 113 in the action planning device 100.
  • the route generation unit 106b, the secondary collision possibility direction evaluation unit 108b, the secondary collision possibility distance evaluation unit 109b, the risk attribute combination evaluation unit 112b, and the route evaluation unit 113b are used.
  • the action planning device 100b includes a primary collision possibility evaluation unit 1101.
  • the route generation unit 106b is a processing unit that acquires a movement destination of the robot from the outside and generates a route.
  • the path generation unit 106b includes an input device (not shown), for example, and acquires the three-dimensional coordinates input by the user as the movement destination.
  • the path generation unit 106b uses a directed line segment starting from the robot position that is the starting point of the moving path of the robot held by the start point position holding unit 102 and having the acquired moving destination as the end point.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108b is a processing unit that evaluates how easily the designated secondary collision candidate object is in a collision direction with respect to the designated primary collision candidate object.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108b is different in that a primary collision candidate object is used instead of the gripping target object in the secondary collision possibility direction evaluation unit 108.
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109b is a processing unit that evaluates how easily the designated secondary collision candidate object is at a collision distance with respect to the designated primary collision candidate object.
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109b is different in that a primary collision candidate object is used instead of the gripping target object in the secondary collision possibility distance evaluation unit 109.
  • the dangerous attribute combination evaluation unit 112b is a processing unit that evaluates whether the designated secondary collision candidate object is a dangerous object with respect to the designated primary collision candidate object.
  • the danger attribute combination evaluation unit 112b is different in that a primary collision candidate object is used instead of the gripping target object in the danger attribute combination evaluation unit 112.
  • the primary collision possibility evaluation unit 1101 is a processing unit that evaluates how easily the designated primary collision candidate object is located on the movement path of the robot. In the following description, this evaluation is called “primary collision possibility evaluation”, and the evaluation value calculated at that time is called “primary collision possibility evaluation value”.
  • This primary collision possibility evaluation is an evaluation of the ease of occurrence of the primary collision described in the above ⁇ Concept of avoiding damage due to secondary collision in moving behavior>.
  • the primary collision possibility evaluation unit 1101 sets the distance between the robot movement path and the specified object to r3, and uses the Euler number e to the ⁇ r3 power (e ⁇ r3 ) as the primary collision possibility evaluation value.
  • the primary collision possibility evaluation value when the distance is 0, the primary collision possibility evaluation value is the maximum value 1, and when the distance is infinite, the primary collision possibility evaluation value is the minimum value 0. That is, the primary collision possibility evaluation value is closer to the maximum value of 1 as the specified object is more likely to collide with the route, and is the minimum value as the distance is less likely to collide. The value is close to zero.
  • the expression for evaluating the possibility of primary collision here may be another expression as long as the value decreases as the distance increases. Also, an equation according to a model that takes into account the appearance characteristics of sensor errors may be used.
  • the route evaluation unit 113b is a processing unit that evaluates the damage risk due to the secondary collision when the robot moves on the route held by the route holding unit 107.
  • the route evaluation unit 113b evaluates the damage risk according to the concept described in the above ⁇ Concept of avoiding damage due to secondary collision in moving behavior>.
  • the robot position acquisition unit 101 acquires the robot position and stores it in the start point position holding unit 102 (step S701).
  • the object position attribute acquisition unit 103 acquires object position attribute information of an object existing in the environment, and stores it in the object position attribute holding unit 104 (step S702).
  • the robot position acquisition process (step S701) and the object position attribute information acquisition process (step S702) are the same as those described in the first embodiment.
  • the route evaluation unit 113b sets the value of the evaluation storage variable to 0 (step S1200).
  • the path evaluation unit 113b determines whether there is an object that has not been acquired as a primary collision candidate object among the objects corresponding to the attribute information held by the object position attribute holding unit 104 (step S1201). If there is an unacquired object as the primary collision candidate object (YES in step S1201), the path evaluation unit 113b arbitrarily selects one of the unacquired objects.
  • the primary collision possibility evaluation unit 1101 calculates a primary collision possibility evaluation value for the selected primary collision candidate object (step S1202).
  • the path evaluation unit 113b determines whether there is an object that is not acquired as a secondary collision candidate object among objects other than the primary collision candidate object corresponding to the attribute information held by the object position attribute holding unit 104. (Step S1203). If there is an unacquired object as a secondary collision candidate object (YES in step S1203), the path evaluation unit 113b arbitrarily selects one of the unacquired objects, and selects the selected object as a secondary object. Let it be a collision candidate object.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108b calculates a secondary collision possibility direction evaluation value indicating a possibility that the primary collision candidate object and the secondary collision candidate object collide secondarily (step S1204).
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109b calculates a secondary collision possibility distance evaluation value indicating the possibility that the primary collision candidate object and the secondary collision candidate object will collide with each other (step S1205).
  • the risk attribute combination evaluation unit 112b calculates a risk attribute combination evaluation value indicating the possibility of damage when the primary collision candidate object and the secondary collision candidate object collide with each other (step S1206).
  • the secondary collision possibility direction evaluation process (step S1204), the secondary collision possibility distance evaluation process (step S1205), and the danger attribute combination acquisition process (step S1206) are the secondary collision possibility direction shown in the first embodiment.
  • the evaluation process (step S706) is the same as the secondary collision possibility distance evaluation process (step S707) and the danger attribute combination acquisition process (step S709). However, the difference is that a primary collision candidate object is used instead of the gripping target object.
  • the path evaluation unit 113b calculates the damage risk for the combination of the primary collision candidate object and the secondary collision candidate object, and stores the addition result of the calculation result and the value of the evaluation storage variable in the evaluation storage variable ( Step S1207).
  • the damage risk is (secondary collision possibility direction evaluation value) ⁇ (secondary collision possibility distance evaluation value) ⁇ (primary collision possibility evaluation value) ⁇ (danger attribute combination evaluation value).
  • step S1207 After the evaluation calculation process (step S1207), the process returns to the secondary collision candidate object determination process (step S1203), and the same process is repeated for the remaining secondary collision candidate objects.
  • step S1203 If there are no secondary collision candidate objects (NO in step S1203), the process returns to the primary collision candidate object determination process (step S1201), and the same process is repeated for the remaining primary collision candidate objects. It is. Every time the primary collision candidate object changes, all other objects are returned to the unacquired state as secondary collision candidate objects.
  • the path evaluation unit 113b evaluates the value stored in the evaluation storage variable as a path evaluation.
  • the value is stored in the evaluation holding unit 114 (step S1208).
  • the action planning unit 115 acquires a route evaluation value from the evaluation holding unit 114, executes an action plan based on the acquired route evaluation value, and plans information indicating the planned action.
  • the data is stored in the holding unit 116 (step S712).
  • ⁇ Modification 1> the risk evaluation method for the path by calculating the damage risk that the first object on the moving path of the robot and the second object around the robot collide secondarily has been described. Furthermore, in the fourth embodiment, the action plan for planning the moving speed of the robot near the first object based on the damage risk has been described.
  • the processing performed based on the damage risk evaluation is not limited to this, and any processing may be performed.
  • the behavior planning apparatus 100c plans a route on which the robot moves to the destination as a collection of a plurality of routes.
  • the movement path of the robot 401 is divided into three paths (paths 1301, 1302). And 1303) is an example of a case where the route group is planned.
  • the behavior planning apparatus 100c calculates a damage risk for each designed route, and when there is a route with a high damage risk, plans a new route that does not pass through the route.
  • the action planning device 100c plans a new alternative route as shown in FIG. That is, for example, the behavior planning apparatus 100c assumes that there is an obstacle 1308 at the position of the route 1302 in FIG. 16, and generates another route by using a conventional route generation method in an environment with an obstacle. That is, a route is generated when there is an obstacle 1308 such as a wall, and the generated route is set as another route.
  • routes 1301, 1305, 1306, 1307, and 1303 are generated as separate routes.
  • the behavior planning apparatus 100c also evaluates whether there is a route with a high risk of damage from the secondary collision even with the newly generated another route, and if there is, further generates another route excluding that portion.
  • FIG. 18 is a block diagram illustrating a configuration of an action planning apparatus 100c according to the fifth embodiment.
  • the behavior planning apparatus 100c uses an excluded area holding unit 1501.
  • the excluded area holding unit 1501 is a storage device that holds an area to be excluded when a route is generated, and includes an HDD or the like. In the initial state, nothing is stored in the excluded area holding unit 1501.
  • the route generation unit 106c is a processing unit that acquires a robot destination from the outside and generates a route.
  • the route generation unit 106c includes, for example, an input device (not shown), and acquires the three-dimensional coordinates input by the user as the movement destination.
  • the route generation unit 106b according to the fourth embodiment generates one route
  • the route generation unit 106c generates a route group including a plurality of directed line segments.
  • the route generation is performed assuming that there is an obstacle in the region held by the excluded region holding unit 1501.
  • the route holding unit 107c is a storage device that holds a plurality of routes generated by the route generation unit 106c, and includes, for example, an HDD.
  • the evaluation holding unit 114c is a storage device that holds, as a route evaluation value, an evaluation calculated as a damage risk for each route by the route evaluation unit 113, and is configured by, for example, an HDD. Whereas the evaluation holding unit 114 in the fourth embodiment holds one evaluation, the evaluation holding unit 114c holds an evaluation for each route held by the route holding unit 107c.
  • the behavior planning unit 115c determines whether there is a route evaluation value equal to or greater than a predetermined value among the route evaluation values held in the evaluation holding unit 114c. If there is a route evaluation value greater than or equal to the predetermined value, the action planning unit 115c acquires a route corresponding to the route evaluation value from the route holding unit 107c. In addition, the action planning unit 115c adds an area of a circle (or a sphere or a cylinder) whose diameter is the start point and the end point of the acquired route to the excluded area holding unit 1501 as an excluded area. When the excluded area is added, a new route is generated, and the route evaluation unit 113 performs route evaluation again. If there is no route evaluation value equal to or greater than the predetermined value, the behavior planning unit 115c outputs the route group held by the route holding unit 107c to the plan holding unit 116c.
  • the plan holding unit 116c is a storage device that holds information indicating the action plan planned by the action planning unit 115c, and includes, for example, an HDD.
  • the action planning apparatus 100c makes an action plan similar to that of the fourth embodiment while changing the movement path of the robot, and the robot performs an action according to the action plan.
  • the route generation unit 106c is designed as a plurality of routes from the beginning to the destination of the robot, but may be a plurality of routes as long as it can be a single straight route. It doesn't matter.
  • the damage risk is calculated as a straight line, and if the damage risk is lower than a predetermined value, the straight line is taken as a route. If the damage risk is higher than a predetermined value, the route is subdivided to determine which part of the route It is also possible to find out whether the risk of damage is high and design an improvement route by excluding that part. If such a configuration is used, the calculation load for calculating the damage risk can be reduced.
  • the action plan unit 115c uses a circle (or sphere) region having a diameter at the start point and the end point of the route as an excluded region, but may have other shapes. Absent. In other words, if there are many routes with a high risk of damage, it may be possible to prevent the improvement route from being recreated many times by taking a larger area to be excluded.
  • the improved route can be made to make a route that does not go around so much.
  • the area of the area to be excluded may be determined based on the path evaluation value. For example, when the path evaluation value is large (that is, when the damage risk is high), the area of the excluded area is increased, and when the path evaluation value is small (that is, when the damage risk is low), the area of the excluded area It is possible to make the configuration smaller. By using such a configuration, when the risk of damage is small, it is possible to find a travel route as short as possible compared to always excluding a large area. Conversely, when the damage risk is high, a route with a low damage risk can be found with a smaller number of times compared to always excluding a small area.
  • ⁇ Modification 3> another route is planned for the action planning device 100b shown in the fourth embodiment. However, another route is planned for the behavior planning device 100 shown in the first embodiment. You may make it do. That is, the primary collision possibility evaluation unit 1101 is not provided, and the secondary collision possibility direction evaluation unit 108b, the secondary collision possibility distance evaluation unit 109b, and the risk attribute combination evaluation unit 112b are replaced with the secondary collision. The possibility direction evaluation unit 108, the secondary collision possibility distance evaluation unit 109, and the risk attribute combination evaluation unit 112 may be used.
  • the damage risk can be reduced by changing the movement path of the robot, and the effect is great.
  • the behavior planning apparatus 100b that plans the behavior of moving at a low speed when the risk of damage from the secondary collision is high is shown. However, when the robot executes a task, a plurality of movement paths may be assumed. In the sixth embodiment, an action planning apparatus 100d that selects an action with a low risk of damage from a secondary collision among a plurality of action plans will be described.
  • FIG. 19 is a diagram illustrating an example when a plurality of routes are assumed.
  • the robot holds garlic
  • FIG. 20 is a block diagram illustrating a configuration of the action planning apparatus 100d according to the sixth embodiment.
  • the difference between the action planning apparatus 100d and the action planning apparatus 100b according to the fourth embodiment will be described.
  • the action planning device 100d instead of the route generation unit 106b, the route holding unit 107, the evaluation holding unit 114, the behavior planning unit 115, and the plan holding unit 116, the route generation unit 106d, the route holding unit 107c, and the evaluation holding unit 114c, respectively.
  • the action planning unit 115d and the plan holding unit 116d are used.
  • the route generation unit 106d plans the movement behavior of the robot to the position of the designated object. For example, when “garlic” is designated, the path generation unit 106 d acquires the position of “garlic” in the environment from the object position attribute holding unit 104. When a plurality of designated objects are registered in the object position attribute holding unit 104, the route generation unit 106d plans a route for each object and holds the route in the route holding unit 107c.
  • the route holding unit 107c holds a plurality of routes generated by the route generation unit 106d as in the fifth embodiment.
  • the evaluation holding unit 114c holds the evaluation calculated by the route evaluation unit 113 as the damage risk for each route, as in the fifth embodiment.
  • the behavior planning unit 115d selects the evaluation with the lowest evaluation, that is, the one with the lowest damage risk among the evaluations held by the evaluation holding unit 114c, and holds the selected route in the plan holding unit 116d.
  • the plan holding unit 116d is a storage device that holds the route generated by the behavior planning unit 115d, that is, the robot's behavior plan, and includes, for example, an HDD.
  • ⁇ Modification 1> when there are a plurality of objects having the same name and there are a plurality of movement paths, a case where a path with a low damage risk is selected is described.
  • the present invention is not limited to this.
  • the path with the lowest damage risk may be selected from the paths to the respective gripping points.
  • the route generation unit 106d generates a plurality of routes in advance.
  • a configuration for planning a route may be used.
  • the action planning unit 115d in the sixth embodiment is configured to select a route with the least damage risk, but may be configured to perform route selection in consideration of another factor. For example, since a route having a long movement route length consumes extra costs such as energy and time, the route evaluation may be performed by combining the damage risk and the route length.
  • the risk of the moving path for the robot is evaluated based on the damage risk due to the secondary collision.
  • a delicate glass vase may be damaged by a primary collision with the robot, and there is a risk of damage due to the damage.
  • Embodiment 7 describes an action planning apparatus that evaluates the danger of a moving route in consideration of damage risk caused by a primary collision and damage risk caused by a secondary collision, and performs a robot action plan.
  • the damage risk due to the primary collision is evaluated based on the positional relationship between the robot and the object in the environment and the attribute information of the object in the environment. That is, the damage risk due to the primary collision is evaluated from the evaluation result of the primary collision possibility evaluation and the evaluation result of the primary collision risk attribute evaluation.
  • the primary collision possibility evaluation is an evaluation of whether an object in the environment is present at a position where a collision is likely to occur with respect to the movement path of the robot.
  • the primary collision risk attribute evaluation is an evaluation of whether or not an object is likely to generate damage risk when a collision between the robot and an object in the environment occurs.
  • FIG. 21 is a block diagram illustrating a configuration of an action planning apparatus 100e according to the seventh embodiment.
  • the action planning device 100e uses the route evaluation unit 113e instead of the route evaluation unit 113b in the action planning device 100b.
  • the behavior planning apparatus 100e includes a primary collision risk attribute information holding unit 2101 and a primary collision risk attribute evaluation unit 2102 that are not included in the behavior planning apparatus 100b.
  • the primary collision risk attribute information holding unit 2101 is primary collision risk attribute information that is information indicating that damage may occur when a robot collides with an object having what kind of attribute information. Is remembered.
  • FIG. 22 is a diagram illustrating an example of primary collision risk attribute information. Objects such as glasswork and plastic models are fragile due to contact with the robot (even if secondary collisions do not occur). In addition, objects such as flower pots, drink cups, and flour may be diffused by contact with the robot.
  • the primary collision risk attribute evaluation unit 2102 is a processing unit that evaluates whether a specified object is an object that may cause damage in the case of a primary collision with a robot. In the following description, this evaluation is called “primary collision risk attribute evaluation”, and the evaluation value calculated at that time is called “primary collision risk attribute evaluation value”.
  • the primary collision risk attribute evaluation is an evaluation for estimating the degree of damage when a primary collision occurs. Even if a robot collides with an object in the environment, damage does not always occur. For example, even if the robot collides with the clip, the damage hardly occurs. Even if damage occurs, the degree of damage is different. For example, if a robot collides with a glasswork, and the glasswork breaks, the price of the glasswork and the time and man-hour to clean the shattered glasswork will be the amount of damage, which is sometimes enormous. Damage. On the other hand, as a case where the damage is small, a case where the robot and the spoon collide can be considered.
  • the degree of damage is small. As described above, although the degree of damage varies, in the seventh embodiment, the degree of damage is evaluated in two stages. That is, the primary collision risk attribute evaluation unit 2102 classifies the damage degree into two cases: a case where the damage degree is small enough to be ignored and a case where the damage degree is too large to be ignored.
  • the action planning unit 115 performs an action plan for a robot that does not perform primary collision avoidance when the degree of damage is small.
  • the primary collision risk attribute evaluation unit 2102 is in the case of a primary collision with the designated object.
  • the degree of damage is large. Further, when the attribute information of the designated object is not stored in the primary collision risk attribute information holding unit 2101, the primary collision risk attribute evaluation unit 2102 is in the time of the primary collision with the designated object. It is judged that the degree of damage is small.
  • the primary collision risk attribute evaluation unit 2102 acquires the attribute information of the designated object from the object position attribute holding unit 104. The primary collision risk attribute evaluation unit 2102 determines whether the acquired attribute information is included in the attribute information held by the primary collision risk attribute information holding unit 2101. The primary collision risk attribute evaluation unit 2102 outputs the determination result as a primary collision risk attribute evaluation value to the route evaluation unit 113e.
  • the determination result is “1” when included in the primary collision risk attribute information, and is “0” when not included.
  • the primary collision risk attribute information holding unit 2101 stores, for each of the primary collision risk attribute information shown in FIG.
  • the damage amount when the object having the corresponding attribute information collides with the robot. good if the attribute information of the designated object is included in the attribute information held by the primary collision risk attribute information holding unit 2101, the damage amount of the attribute information is set as the primary collision risk attribute evaluation value. If not included, “0” is set as the primary collision risk attribute evaluation value.
  • the route evaluation unit 113e is a processing unit that evaluates the damage risk when the robot moves on the route held by the route holding unit 107.
  • the route evaluation unit 113e evaluates the route damage risk based on the damage risk of the primary collision and the secondary collision.
  • FIG. 23 shows a flow of action plan processing performed by the action plan apparatus 100e.
  • the robot position acquisition unit 101 acquires the robot position and stores it in the start point position holding unit 102 (step S701).
  • the object position attribute acquisition unit 103 acquires object position attribute information of an object existing in the environment, and stores it in the object position attribute holding unit 104 (step S702).
  • the robot position acquisition process (step S701) and the object position attribute information acquisition process (step S702) are the same as those described in the first embodiment.
  • the route evaluation unit 113e sets the value of the evaluation storage variable to 0 (step S1200).
  • the route evaluation unit 113e determines whether there is an object that has not been acquired as a primary collision candidate object among the objects corresponding to the attribute information held by the object position attribute holding unit 104 (step S1201). If there is an unacquired object as the primary collision candidate object (YES in step S1201), the path evaluation unit 113e arbitrarily selects one of the unacquired objects.
  • the primary collision possibility evaluation unit 1101 calculates a primary collision possibility evaluation value for the selected primary collision candidate object (step S1202).
  • the primary collision risk attribute evaluation unit 2102 calculates a primary collision risk attribute evaluation value of the selected primary collision candidate object (step S2302).
  • the route evaluation unit 113e calculates a primary collision route evaluation value.
  • the primary collision path evaluation value is a value indicating a damage risk when the moving object and the selected object collide first, and here, the primary collision possibility evaluation value and the primary collision risk attribute.
  • the product with the evaluation value is a value indicating a damage risk when the moving object and the selected object collide first.
  • the route evaluation unit 113e adds the calculated primary collision route evaluation value and the value of the evaluation storage variable, and stores the addition result in the evaluation storage variable. (Step S2303).
  • the path evaluation unit 113e determines whether there is an object that is not acquired as a secondary collision candidate object among objects other than the primary collision candidate object corresponding to the attribute information held by the object position attribute holding unit 104. (Step S1203). If there is an unacquired object as a secondary collision candidate object (YES in step S1203), the path evaluation unit 113e arbitrarily selects one of the unacquired objects, and selects the selected object as a secondary object. Let it be a collision candidate object.
  • the secondary collision possibility direction evaluation unit 108b calculates a secondary collision possibility direction evaluation value indicating a possibility that the primary collision candidate object and the secondary collision candidate object collide secondarily (step S1204).
  • the secondary collision possibility distance evaluation unit 109b calculates a secondary collision possibility distance evaluation value indicating the possibility that the primary collision candidate object and the secondary collision candidate object will collide with each other (step S1205).
  • the risk attribute combination evaluation unit 112b calculates a risk attribute combination evaluation value indicating the possibility of damage when the primary collision candidate object and the secondary collision candidate object collide with each other (step S1206).
  • the path evaluation unit 113e calculates a secondary collision path evaluation value for the combination of the primary collision candidate object and the secondary collision candidate object, and adds the calculated secondary collision path evaluation value and the value of the evaluation storage variable. The addition result is stored in the evaluation storage variable (step S2304).
  • the secondary collision path evaluation value is (secondary collision possibility direction evaluation value) ⁇ (secondary collision possibility distance evaluation value) ⁇ (danger attribute combination evaluation value).
  • step S2304 After the secondary collision path evaluation value calculation process (step S2304), the process returns to the secondary collision candidate object determination process (step S1203), and the same process is repeated for the remaining secondary collision candidate objects.
  • step S1203 If there are no secondary collision candidate objects (NO in step S1203), the process returns to the primary collision candidate object determination process (step S1201), and the same process is repeated for the remaining primary collision candidate objects. It is. Every time the primary collision candidate object changes, all other objects are returned to the unacquired state as secondary collision candidate objects.
  • the path evaluation unit 113e evaluates the value stored in the evaluation storage variable as a path evaluation.
  • the value is stored in the evaluation holding unit 114 (step S1208).
  • the action planning unit 115 acquires a route evaluation value from the evaluation holding unit 114, executes an action plan based on the acquired route evaluation value, and plans information indicating the planned action.
  • the data is stored in the holding unit 116 (step S712).
  • the damage risk can be reduced with respect to the primary collision and the secondary collision that occur when the robot moves on the movement path, and the effect is great.
  • the gripping target object being transported (hereinafter referred to as “transporting target object”) is an object around the transport path.
  • An action planning device that is supposed to collide with the user will be described. Specifically, for example, in FIG. 5, it is assumed that the robot holds the garlic at the position (40, 35, 0), moves in the X-axis direction, and carries the garlic to the position (70, 35, 0). Is done.
  • FIG. 24 is a block diagram illustrating a configuration of an action planning apparatus 100f according to the eighth embodiment.
  • the action planning device 100f replaces the gripping target information acquisition unit 105, the route evaluation unit 113, and the route generation unit 106 in the behavior planning device 100 with the gripping target information acquisition unit 105f, the route evaluation unit 113f, and the embodiment, respectively. 4 is used.
  • the behavior planning apparatus 100f uses the secondary collision possibility evaluation unit 2103 during transportation without using the secondary collision possibility direction evaluation unit 108, the secondary collision possibility distance evaluation unit 109, and the robot position acquisition unit 101.
  • the gripping target information acquisition unit 105f is a processing unit that acquires the position and type of the gripping target object to be transported.
  • the gripping target information acquisition unit 105f acquires the position and type of the gripping target object by performing the same processing as the gripping target information acquisition unit 105 in the first embodiment.
  • the gripping target information acquisition unit 105 f stores the acquired position of the gripping target object in the start point position holding unit 102. In this way, by setting the position where the robot grips the gripping target object as a starting point, it is possible to evaluate the risk of the gripping target object in the transport route. Specifically, for example, in FIG.
  • the secondary collision possibility evaluation unit 2103 during transportation evaluates how easily the object in the specified environment is in a position where it collides with the movement path of the transportation target object.
  • this evaluation is referred to as “secondary collision possibility evaluation during transportation”, and the evaluation value calculated at that time is referred to as “secondary collision possibility evaluation value during transportation”.
  • the calculation method of the secondary collision possibility evaluation value during transportation is the same as the calculation method of the primary collision possibility evaluation value in the fourth embodiment. Specifically, for example, in FIG.
  • the cake primary collision possibility evaluation value is .
  • the distance from the line connecting the position (40, 35, 0) and the position (70, 35, 0) to the position (50, 15, 0) of the cake, and the value of the distance is “20”. Therefore, according to the same calculation method as the primary collision possibility evaluation value, the secondary collision possibility evaluation value during transportation is Euler number e to the -20th power (e -20 ).
  • the route evaluation unit 113f is a processing unit that evaluates a risk of damage caused by contact or approach between the object to be transported and an object in the environment when the robot moves on the route held by the route holding unit 107. Damage risk is based on the evaluation of whether the object to be transported and the object in the environment are in a positional relationship that is easy to contact or approach and whether the object in the environment is a dangerous object with respect to the object to be transported. Evaluated.
  • the object position attribute acquisition unit 103 acquires the object position attribute information of the object existing in the environment and stores it in the object position attribute holding unit 104 (step S702).
  • the gripping target information acquisition unit 105f acquires the position of the gripping target object and outputs the position to the secondary collision possibility evaluation unit 2103 and the route evaluation unit 113f during transportation. In addition, the gripping target information acquisition unit 105 f outputs the attribute information of the gripping target object to the danger attribute combination evaluation unit 112. Furthermore, the gripping target information acquisition unit 105f stores the position of the gripping target object in the start point position holding unit 102 (step S703f). Specifically, for example, in FIG. 5, when the robot holds and transports garlic at the position (40, 35, 0), the coordinates of the start point position are (40, 35, 0).
  • the route generation unit 106b acquires the destination of the robot from the outside, generates a route, and stores the generated route in the route holding unit 107 (step S2501). Specifically, for example, in FIG. 5, when the robot is designated to carry garlic to the position (70, 35, 0), the position (40, 35, 0) is set as the starting point, and the position (70, 35) is specified. , 0) becomes a route.
  • the route evaluation unit 113f determines whether there is an object that is not acquired as a secondary collision candidate object among the objects other than the transport target object corresponding to the attribute information held by the object position attribute holding unit 104 (Ste S1203). If there is an unacquired object as a secondary collision candidate object (YES in step S1203), the path evaluation unit 113f arbitrarily selects one of the unacquired objects, and selects the selected object as a secondary object. Let it be a collision candidate object.
  • the transportable secondary collision possibility evaluation unit 2103 calculates a secondary collision possibility evaluation value during transportation of the designated secondary collision candidate object with respect to the travel route of the transport target object (step S1202f).
  • the moving path of the object to be transported is approximated by the moving path of the robot.
  • the risk attribute combination evaluation unit 112 calculates a risk attribute combination evaluation value of the secondary collision candidate object and outputs it to the route evaluation unit 113f (step S709).
  • the route evaluation unit 113f calculates the secondary collision possibility evaluation value during transportation calculated in the secondary collision possibility evaluation process during transportation (step S1202f) and the dangerous attribute combination calculated through the danger attribute combination acquisition process (step S709). Based on the evaluation value, the evaluation value of the secondary collision candidate object is calculated. That is, the damage risk when a secondary collision occurs is calculated (step S710).
  • a specific calculation method is the same as that in the first embodiment. That is, the product of the secondary collision possibility evaluation value during transportation and the dangerous attribute combination evaluation value is taken as a damage risk when a secondary collision occurs.
  • step S710 After the evaluation calculation process (step S710), the process returns to the secondary collision candidate object determination process (step S1203), and the same process is repeated for the remaining secondary collision candidate objects.
  • the path evaluation unit 113f uses the path evaluation value based on the evaluation of each candidate calculated in the evaluation calculation process (step S710). Is calculated.
  • the calculated route evaluation value is stored in the evaluation holding unit 114 (step S711).
  • a specific calculation method is the same as that in the first embodiment.
  • the action planning unit 115 acquires a route evaluation value from the evaluation holding unit 114, executes an action plan based on the acquired route evaluation value, and stores information indicating the planned action in the plan holding unit 116 (step). S712).
  • a specific calculation method is the same as that in the first embodiment.
  • Embodiment 8 As described above, according to the eighth embodiment, in a robot that moves in a home, when an object that is transported in contact with the mobile robot further contacts an object that is in the vicinity of the transport route, It is possible to determine whether or not damage will occur. Thereby, the action plan of a mobile robot can be performed. Along with this, secondary damage can be reduced.
  • the route risk evaluation apparatus of the present invention has been described based on the embodiments, the present invention is not limited to these embodiments. Unless it deviates from the meaning of this invention, the form which carried out the various deformation
  • the robot is exemplified as an example of the mobile device.
  • the present invention can be applied to any mobile device that moves along a moving route such as an autonomous vehicle.
  • the present invention can make an action plan for a mobile device such as a robot in consideration of the risk of secondary collision in a place where there are many objects and secondary collision occurs, such as a home environment.
  • the present invention can be applied to an action plan device for making an action plan.

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Abstract

　移動経路と、移動機器が移動する環境内に存在する複数の物体の位置との関係に基づいて、移動機器が第１物体に１次衝突し、第１物体がさらに第２物体に２次衝突する可能性を評価する２次衝突可能性方向評価部（１０８）および２次衝突可能性距離評価部（１０９）と、危険属性組合せ情報保持部（１１１）に保持されている環境内に存在する物体同士が衝突した際の被害度合いを示す情報を参照することにより、上記２次衝突発生時の被害度合いを決定する危険属性組合せ評価部（１１２）と、２次衝突可能性方向評価部（１０８）および２次衝突可能性距離評価部（１０９）による評価結果と、危険属性組合せ評価部（１１２）により決定された被害度合いとに基づいて、移動機器に対する移動経路の危険性を評価する経路評価部（１１３）とを備える。

Description

経路危険性評価装置
　本発明は、ロボット等の移動機器の移動経路の危険性に基づいて、移動機器の移動行動を計画する経路危険性評価装置に関する。
　従来、物体を把持して移動するロボットが知られている（例えば、特許文献１参照）。ロボットが物体を把持する際、ロボットと把持対象物体との正確な相対位置の把握が必要になるが、位置測定精度が得られず把持が失敗する場合がある。把持に失敗した場合には、例えば、ロボットと衝突した把持対象物体が、ロボットに弾かれて別の場所に移動することがある。そこで、把持対象物体が弾かれて別の場所に移動しないようにするために、特許文献２に示される方法が提案されている。この方法では、把持対象物体付近までロボットを高速で移動させる。また、把持対象物体まで所定距離に近付いた後に、ロボットを低速で把持対象物体に接近させる。また、他の方法として、位置センサーをロボットに追加する方法（例えば、特許文献３参照）も提案されている。このような方法を用いれば、ロボットが把持対象物体と接触することはあっても、ぶつかる際の速度が遅い。このため、把持対象物体が弾かれて別の場所に移動することは少なくなる。
特許第３９３０４９０号公報 実開昭６１－１０５５９４号公報 特開平９－７０７８６号公報
　従来の工場等で使用される産業用ロボットでは、上記のような対策を施すことにより、ロボットと衝突した把持対象物体が、別の場所に弾かれることを回避できる。
　しかし、家庭環境のような複雑な環境下で使用されるロボットでは、上記の対策では、ロボットと把持対象物体を含む物体との衝突を回避できない場合が考えられる。
　第一は、家庭環境で使用されるロボットは産業用ロボットに比べ物体の位置認識の精度が低いために、ロボットと物体との衝突が発生する場合である。家庭環境では、人間とロボットとが共存するため、位置センサーを設置できる位置が、人のじゃまにならない範囲内に制限される。また、把持対象物体、把持対象物体の周囲にある物体とも様々な種類の物体が考えられる。そのため、把持対象物体の位置を誤認識しやすく、ロボットと物体との衝突が発生しやすい。
　第二は、ロボットの制御が産業用ロボットに比べて正確にできずに、ロボットと物体との衝突が発生する場合である。例えば、家庭環境では工場に比べてロボットが動作する床形状が多様であるため、ロボットが不安定な姿勢をとることがある。また、家庭環境では工場等に比べて定期的なメンテナンスを行いにくい。さらにまた、ロボットを冷却するために装備されたモータ等の振動によって、ロボット自体が振動する場合がある。そのため、ロボットの制御が不正確になりやすく、ロボットと物体との衝突が発生しやすい。
　第三は、タスクの実行時間に対する制限が厳しいために、ロボットと物体との衝突が発生する場合である。家庭環境で使用されるロボットは、人間の邪魔にならないように、ある程度高速で移動することが求められる。そのため、衝突を回避することよりも、高速で移動することを優先した行動を計画した場合に、ロボットと物体との衝突が発生しやすい。
　以上のように、家庭環境のような複雑な環境下では、ロボットと把持対象物体との衝突回避は困難である。また、把持対象物体に限らず、ロボットは物体と衝突する場合がある。そのため、ロボットまたはその一部が、ある第１物体と衝突し、その衝撃に起因して第１物体またはその一部が移動する場合がある。さらに、移動した第１物体またはその一部が、周辺の第２物体に接触または接近する場合がある。その際、第１物体と第２物体の種類の組合せによっては、第１物体と第２物体とが接触または接近することによって被害が発生するという課題がある。
　この課題の第一の例は、ロボットが移動する際に発生する。つまり、ロボットが移動している際に、その経路上に存在する第１物体と衝突する場合がある。そして、衝突した第１物体が移動し、さらにその周辺にある第２物体に接触または接近して被害が発生する。
　この課題の第二の例は、ロボットが物体を把持する際に発生する。つまり、ロボットが把持対象物体を把持する際に、ロボットが把持対象物体を把持できずに、弾いてしまう場合がある。そして、弾かれた把持対象物体がその周辺の物体に接触または接近して被害が発生する。
　この課題の第三の例は、ロボットが物体を運搬する際に発生する。つまり、ロボットが物体を運搬する際に、運搬される第１物体が、第１物体を運搬する経路付近の第２物体に接触または接近する場合がある。その際にも、第１物体と第２物体の種類の組合せによっては、接触または接近によって被害が発生する。
　本発明は、上述の課題を解決するためになされたものであり、ロボットの移動に起因し物体が移動し、移動した物体がその周辺の物体に接触または接近することで引き起こす被害またはそのリスクを低減することができる経路危険性評価装置を提供することを目的とする。
　上記目的を達成するために、本発明に係る経路危険性評価装置は、移動機器の移動経路の危険性を評価する経路危険性評価装置であって、移動機器の移動経路を示す情報である移動経路情報を保持する経路保持部と、前記移動機器が移動する環境内に存在する複数の物体の位置を示す位置情報を保持する物体位置属性保持部と、前記環境内に存在する物体同士が接触または接近した際の被害度合いを示す情報を保持する危険属性組合せ情報保持部と、前記経路保持部に保持されている移動経路情報で示される前記移動機器の移動経路と、前記物体位置属性保持部に保持されている位置情報で示される前記複数の物体の位置との関係に基づいて、前記移動機器と接触または接近することにより移動させられる可能性がある第１物体が、さらに第２物体に接触または接近する可能性を評価する２次衝突可能性評価部と、前記危険属性組合せ情報保持部に保持されている前記被害度合いを示す情報を参照することにより、前記第１物体と前記第２物体とが接触または接近した際の被害度合いを決定する危険属性組合せ評価部と、前記２次衝突可能性評価部による評価結果と、前記危険属性組合せ評価部により決定された被害度合いとに基づいて、前記移動機器に対する前記移動経路の危険性を評価する経路評価部とを備える。
　この構成によると、移動機器と第１物体とが接触または接近して第１物体が移動することにより、第１物体と第２物体とが接触または接近する２次衝突の可能性と、２次衝突が発生した際の被害度合いとの両者から、移動機器に対する移動経路の危険性を評価することができる。これにより、移動機器の移動経路として、２次衝突による被害リスクが高いような移動経路を選択することがなくなり、２次衝突による被害リスクを低減することができる。
　なお、本発明は、このような特徴的な処理部を備える経路危険性評価装置として実現することができるだけでなく、経路危険性評価装置に含まれる特徴的な処理部をステップとする経路危険性評価方法として実現したり、経路危険性評価方法に含まれる特徴的なステップをコンピュータに実行させるプログラムとして実現したりすることもできる。そして、そのようなプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）等のコンピュータ読取可能な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは言うまでもない。
　本発明によると、ロボットの移動に起因し物体が移動し、移動した物体がその周辺の物体に接触または接近することで引き起こす被害またはそのリスクを低減することができる。
図１は、実施の形態１における行動計画装置の構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態１における物体位置属性保持部が保持する物体位置属性情報の一例を示す図である。 図３は、実施の形態１における物体の配置の一例を示す図である。 図４は、実施の形態１における経路保持部が保持する経路の一例を示す図である。 図５は、実施の形態１における把持対象物体および周辺物体を結ぶ直線と、ロボットの経路とがなす角の一例を示す図である。 図６は、実施の形態１における危険属性組合せ情報保持部が保持する危険属性組合せの一例を示す図である。 図７は、実施の形態１における行動計画装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。 図８は、周辺物体の大きさを考慮した場合の２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値の算出方法について説明するための図である。 図９は、周辺物体の大きさを考慮した場合の２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値の算出方法について説明するための図である。 図１０は、把持対象物体および周辺物体の大きさを考慮した場合の２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値の算出方法について説明するための図である。 図１１は、実施の形態２におけるロボットシステムの構成を示す図である。 図１２は、実施の形態３におけるロボットアームの構成を示す図である。 図１３は、実施の形態３における行動計画装置の構成を示すブロック図である。 図１４は、実施の形態４における行動計画装置の構成を示すブロック図である。 図１５は、実施の形態４における行動計画装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。 図１６は、実施の形態５におけるロボットの初期経路を示す図である。 図１７は、実施の形態５におけるロボットの改良経路を示す図である。 図１８は、実施の形態５における行動計画装置の構成を示すブロック図である。 図１９は、実施の形態６における同一のタスクを実行可能な複数の経路の一例を示す図である。 図２０は、実施の形態６における行動計画装置の構成を示すブロック図である。 図２１は、実施の形態７における行動計画装置の構成を示すブロック図である。 図２２は、実施の形態７における１次衝突危険属性情報保持部が保持する１次衝突危険属性情報の一例を示す図である。 図２３は、実施の形態７における行動計画装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。 図２４は、実施の形態８における行動計画装置の構成を示すブロック図である。 図２５は、実施の形態８における行動計画装置が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
　（実施の形態１）
　本発明の実施の形態１では、指示された物体を把持するロボットの行動を計画する行動計画装置について説明する。行動計画装置は、ロボットが把持対象物体を把持する場合における、ロボットを把持対象物体に近づける際の移動速度を決定する。
　＜２次衝突について＞
　ロボットが把持対象物体に接近する際、ロボットが把持対象物体を把持できずに、把持対象物体と衝突して、把持対象物体を弾いてしまう場合がある（以下、「１次衝突」と呼ぶ）。その原因は、取得した物体の位置の不正確さや、ロボットの制御の不正確さ、あるいは高速移動に対する要求に従ったロボットの高速移動等によるものである。また、ロボットに弾かれた物体が、その周辺物体に、さらに接触または接近（以下、「２次衝突」と呼ぶ）する場合がある。その際、ロボットと直接接触した第１物体と、第１物体と接触した第２物体との組合せによっては被害が発生する。
　例えば、ニンニクがロボットに弾かれケーキに衝突する場合、ケーキにニンニクの匂いが付着して被害が発生する。また、磁石がロボットに弾かれフレキシブルディスクに接近する場合には、磁石の磁力によってフレキシブルディスクのデータが破損して被害が発生する。
　＜行動計画装置について＞
　図１は、指示された物体を把持するロボットの行動を計画する行動計画装置１００の構成を示すブロック図である。
　行動計画装置１００は、ロボット位置取得部１０１、始点位置保持部１０２、物体位置属性取得部１０３、物体位置属性保持部１０４、把持対象情報取得部１０５、経路生成部１０６、経路保持部１０７、２次衝突可能性方向評価部１０８、２次衝突可能性距離評価部１０９、危険属性組合せ情報保持部１１１、危険属性組合せ評価部１１２、経路評価部１１３、評価保持部１１４、行動計画部１１５および計画保持部１１６を含む。行動計画装置１００は、コンピュータのＣＰＵ上で、行動計画装置１００を構成する各処理部の機能を実現するためのプログラムを実行することにより実現される。
　以下、それぞれの構成要素について説明する。
　ロボット位置取得部１０１は、ロボットの位置を取得し、取得したロボット位置をロボットの移動経路の始点として始点位置保持部１０２に格納する処理部である。ロボットの位置は、具体的には例えば、ＧＰＳ（グローバル・ポジショニング・システム）により取得したり、ロボットが移動する環境またはロボットに設置されたカメラから得られた画像を画像処理することによって取得したりする。なお、以降の説明では特に断りなく、ロボットの移動する環境のことを「環境」と呼び、ロボットの移動する環境またはロボットに設置されたカメラのことを「カメラ」と呼ぶ。
　始点位置保持部１０２は、ロボット位置取得部１０１が取得したロボットの移動経路の始点であるロボットの位置を格納する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等により構成される。
　物体位置属性取得部１０３は、環境内に存在する物体の位置および属性情報を取得する処理部である。ここで、属性情報とは例えば、「ケーキ」、「ニンニク」、「磁石」、「フレキシブルディスク」といった物体の種類を示す情報である。
　物体の位置および属性情報の取得には、例えばＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentification）タグを使用する。すなわち、予め、環境内の各物体に属性情報を書き込んだＲＦＩＤタグを付与しておき、公知のＲＦＩＤ無線技術によって物体の位置および属性情報を取得する。また、例えば、画像処理を用いる。すなわち、カメラから得られた画像情報に対して公知の画像処理技術を施すことで位置および属性情報を取得する。
　物体位置属性保持部１０４は、物体位置属性取得部１０３が取得した各物体の位置および属性情報を保持する記憶装置である。図２は、物体位置属性保持部１０４が保持する物体位置属性情報の一例を示す図である。物体位置属性保持部１０４は、物体位置を示す情報と、物体の属性情報との組からなる物体位置属性情報を０個以上保持する。図２の例では、３次元位置（５０，１５，０）にケーキがあり、（４０，３５，０）にニンニクがあり、（３０，４５，０）に磁石があることが示されている。図３は、この例で示される物体位置に物体の属性情報で示される物体であるケーキ４０２、ニンニク４０３および磁石４０４が配置された場合の、物体の位置関係を示す図である。図３には、ケーキ４０２、ニンニク４０３、磁石４０４に加え、３次元位置（１０，３５，０）にロボット４０１が存在している例が示されている。
　把持対象情報取得部１０５は、把持対象物体の位置および種別を取得する処理部である。具体的には、例えば、把持対象情報取得部１０５は図示しない音声入力装置によって、ユーザが発声した把持対象物体の種類の音声を取得する。把持対象情報取得部１０５は、取得した音声を公知の音声解析処理によって音声解析することにより把持対象物体の種別を取得する。把持対象情報取得部１０５は、取得した種別と同名の種別の把持対象物体の位置を物体位置属性保持部１０４より取得する。把持対象情報取得部１０５は、取得した把持対象物体の位置を、２次衝突可能性方向評価部１０８、２次衝突可能性距離評価部１０９および経路評価部１１３に出力し、取得した属性情報を危険属性組合せ評価部１１２に出力する。
　把持対象物体の指定の方法は、この例に限らず、図示しない表示装置に物体位置属性保持部１０４が保持する物体の位置および属性情報を表示し、ユーザの選択によって、そのうちの一つを把持対象物体として決定しても構わない。また、ユーザの行動やその他の外部から取得した情報から、把持対象物体を決定しても構わない。例えば、行動計画装置は、図示しない天気予報を取得する処理部から予報を取得し、予報が雨である時または日に、ユーザが靴を履いた場合に、傘を把持対象物体として決定しても構わない。
　経路生成部１０６は、始点位置保持部１０２が保持するロボットの移動経路の始点であるロボット位置にあるロボットを、把持対象情報取得部１０５が取得した把持対象物体のある位置に移動させる経路を生成する処理部である。具体的には例えば、ロボット位置を始点とし、把持対象物体のある位置を終点とする有向線分を経路とする。
　経路保持部１０７は、経路生成部１０６が生成した経路を保持する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ等により構成される。
　図４は、経路保持部１０７が保持する経路の一例を示す図である。この例では、始点位置保持部１０２が保持するロボットの移動経路の始点であるロボット位置が（１０，３５，０）であり、把持対象物体の位置が（４０，３０，０）である場合の経路が示されている。これは、図３の位置関係に、物体（ケーキ４０２、ニンニク４０３および磁石４０４）とロボット４０１とが存在している状況において、ロボットがニンニクを把持するために移動する際の経路を示している。
　２次衝突可能性方向評価部１０８は、環境内に存在する物体のうち指定された物体が、把持対象物体に対してどれだけぶつかりやすい方向にあるかを評価する処理部である。以降の説明ではこの評価のことを「２次衝突可能性方向評価」と呼び、その際に算出される評価値を「２次衝突可能性方向評価値」と呼ぶ。この２次衝突可能性方向評価は、２次衝突の可能性を見積もる評価のうちの一つである。なお、物体の指定は、把持対象物体以外の物体から任意の物体を１つずつ選択するようにしてもよい。
　２次衝突可能性方向評価による２次衝突の可能性の見積もりの視点は、把持対象物体および周辺物体を結ぶ直線と、ロボットの経路とがなす角度に関する。把持対象物体には、転がりそうな方向と転がりにくい方向とがある。例えば、図３に示すように、位置（１０，３５，０）にロボット４０１があり、位置（４０，３５，０）にニンニク４０３がある状況で、ロボット４０１がＸ軸方向４０５に移動したとする。この時、ニンニク４０３はＸ軸方向正の方向４０７に転がりやすく、Ｘ軸方向負の方向４０６には転がりにくい。すなわち、ニンニク４０３は、ロボット４０１の移動経路と同じ方向には転がりやすく、逆の方向には転がりにくい。これは、ロボットによって塞がれている方向に、ロボット自体を押しのけて把持対象物体が移動することは少ないという常識と合致する。正確には、ロボットの移動経路と同じ方向に壁があるとか、床がでこぼこしているなどの条件によっては、ロボットの経路と同じ方向に転がりやすいと言えない場合もある。しかし、ここでは簡単化のために床や壁の条件を考慮する条件判定については無視するものとする。そうすると、把持対象物体および周辺物体を結ぶ直線と、ロボットの経路とがなす角度が小さい場合に衝突の可能性が高く、当該なす角度が大きい場合に衝突の可能性が低いと見積もることができる。図３の例では、位置（５０，１５，０）にあるケーキ４０２は把持対象物体であるニンニク４０３と２次衝突の可能性が高く、位置（３０，４５，０）にある磁石４０４は衝突の可能性が低い。
　一例として、ここでは、把持対象物体の位置および指定された物体の位置を結ぶベクトルと、ロボットの経路とがなす角をθとし、（１＋ｃｏｓθ）／２を２次衝突可能性方向評価値とする。このような評価を行った場合、２次衝突可能性方向評価値の最大値は１であり、最小値は０となる。指定された物体が把持対象物体に対して２次衝突をしやすい方向にあるほど（なす角θが０度に近づくほど）、２次衝突可能性方向評価値の値は最大値１に近い値となる。また、２次衝突をしにくい方向にあるほど（なす角θが１８０度に近づくほど）、２次衝突可能性方向評価値の値は最小値である０に近い値となる。なお、なす角θは０度から１８０度の間の値をとるものとする。
　図５は、把持対象物体の位置および環境内の物体の位置を結ぶベクトルと、ロボットの経路とがなす角を示す一例である。図中αは、把持対象物体をニンニクとして、環境内の物体をケーキとした場合の上記なす角を示し、図中βは、同じく把持対象物体をニンニクとして、環境内の物体を磁石とした場合の上記なす角を示す。
　まず、２次衝突可能性方向評価部１０８は、経路保持部１０７より、ロボットの経路を取得する。すなわち、ロボットの経路の始点と終点とを取得する。２次衝突可能性方向評価部１０８は、指定された物体の位置を、物体位置属性保持部１０４より取得する。２次衝突可能性方向評価部１０８は、先述の２次衝突可能性方向評価値を算出し、算出結果を経路評価部１１３に出力する。
　２次衝突可能性距離評価部１０９は、指定された物体が、把持対象物体に対してどれだけぶつかり易い距離にあるかを評価する処理部である。以降の説明ではこの評価を「２次衝突可能性距離評価」と呼び、その際に算出される評価値を「２次衝突可能性距離評価値」と呼ぶ。
　２次衝突可能性距離評価は、２次衝突の可能性を見積もる評価のうちの一つである。
　２次衝突可能性距離評価による見積もりの視点は、把持対象物体と周辺物体との距離に関する。把持対象物体がロボットと衝突して移動した場合、床との摩擦によって把持対象物体はいずれ停止する。よって、把持対象物体と近い距離にある周辺物体ほど、把持対象物体と衝突しやすい。また、仮に床に摩擦がなく、把持対象物体がどこまでも滑りやすい状態であったとしても、周辺物体が把持対象物体から離れるほど、周辺物体が把持対象物体の転がる方向にある可能性は少なく、２次衝突は起こりにくい。
　正確には、これらの見積もりが成り立たない場合もある。たとえば、把持対象物体が大豆を入れた袋であるような場合、袋がロボットと衝突し、大豆が全方向に転がっていくような事も起こりうる。大豆の数が十分に多く、かつ、床に摩擦がなければ、距離や方向の重要度は少ない。本来ならば、そのような場合にあてはまるか否かの判定処理を行うことも考えられるが、実施の形態１ではこのような判定処理は省略する。
　ここでは、把持対象物体の位置と指定された物体の位置との距離をｒとし、オイラー数ｅの－ｒ乗（ｅ-r）を２次衝突可能性距離評価値とする。このような評価を行った場合、距離が０の時、２次衝突可能性距離評価値は最大値１となり、距離が無限大のとき、２次衝突可能性距離評価値は最小値０となる。すなわち、指定された物体が、把持対象物体と衝突しやすい近距離にあるほど最大値である１に近い値となり、衝突しにくい遠距離にあるほど、最小値である０に近い値となる。なお、オイラー数はネイピア数とも呼ばれ、具体的な値は２．７１８２８…である。ここでの２次衝突可能性距離評価の式は、距離が離れるほど値が小さくなる式であれば、他の式であっても構わない。また、摩擦によるエネルギー損失を考慮した物理モデルに従った式であっても構わない。
　２次衝突可能性距離評価部１０９は、指定された物体の位置を物体位置属性保持部１０４より取得する。２次衝突可能性距離評価部１０９は、把持対象情報取得部１０５より把持対象物体の位置を取得する。２次衝突可能性距離評価部１０９は、２物体間の距離を算出し、距離から２次衝突可能性距離評価値を算出し、算出結果を経路評価部１１３に出力する。
　危険属性組合せ情報保持部１１１は、どのような属性情報の物体と、どのような属性情報の物体とが２次衝突した場合に被害が発生する可能性があるかを示した情報である。図６は、危険属性組合せ情報の一例を示す図である。例えば、２次衝突した場合に被害が発生する物体の組合せは、ニンニクとケーキとの組合せであったり、磁石とフレキシブルディスクとの組合せであったりする。
　危険属性組合せ評価部１１２は、指定された物体が、把持対象物体と２次衝突した場合に被害が発生する可能性がある物体であるかを評価する処理部である。以降の説明ではこの評価を「危険属性組合せ評価」と呼び、その際に算出される評価値を「危険属性組合せ評価値」と呼ぶ。
　危険属性組合せ評価は、２次衝突が発生した場合の被害度合いを見積もるための評価である。把持対象物体と周辺物体とが２次衝突したとしても必ず被害が発生するとは限らない。例えば、汚れていないスプーンとフォークとが２次衝突しても被害は発生しない。また、被害が発生する場合でも、その被害度合いは異なる。例えば、磁石とフレキシブルディスクとが衝突した場合には、フレキシブルディスクに格納されたデータの価値が被害の額になり、これは時として甚大な被害となる。逆に、被害が小さい場合としては、磁石といちごがぶつかった場合が考えられる。いちごを洗う人の手間、あるいは、ロボットがいちごを洗う時間およびエネルギーが被害となるが被害度合いとしては小さい。
　このように、被害度合いは様々であるが、実施の形態１では、被害度合いを２段階で評価する。すなわち、被害度合いが無視できる程小さい場合と、無視できない大きさの場合との２つに分ける。被害度合いが小さい場合には２次衝突回避を行わないロボットの行動計画を行う。被害度合いが小さいか、大きいかの判断は、把持対象物体と周辺物体の組合せが、被害をもたらすような組合せであるかを判定することで行われる。
　危険属性組合せ評価部１１２は、指定された物体に対して危険属性組合せ評価を行う。
　まず、危険属性組合せ評価部１１２は、把持対象物体の属性情報と指定された物体の属性情報を取得する。危険属性組合せ評価部１１２は、取得した２つの属性情報の組合せが、危険属性組合せ情報保持部１１１が保持する危険属性組合せに含まれるか否かを判定する。危険属性組合せ評価部１１２は、判定結果を経路評価部１１３に出力する。危険属性組合せ評価部１１２は、２つの属性情報の組合せが危険属性組合せに含まれる場合には判定結果を「１」とし、含まれない場合を判定結果を「０」とする。なお、図６に示す危険属性組合せ情報に、金額の欄を設け、２つの属性情報の物体が衝突した際の被害金額を含むようにしても良い。この場合には、危険属性組合せ評価部１１２は、２つの属性情報の組合せが危険属性組合せに含まれる場合には、その被害金額を判定結果とし、含まれない場合は「０」を判定結果としても良い。
　経路評価部１１３は、経路保持部１０７が保持する経路をロボットが移動した場合に２次衝突による被害リスクを評価する処理部である。
　実施の形態１では、ロボットと把持対象物体との衝突である１次衝突そのものを回避するのではなく、被害リスクが高い場合の１次衝突を回避するロボット行動計画装置を提供する。ここで、「被害リスク」とは、２次衝突が発生する可能性と、２次衝突が発生した場合の被害度合いとの組合せに対する評価である。具体的には例えば、２次衝突が発生する可能性と、２次衝突が発生した場合の被害度合いとの積とする。すなわち、２次衝突の可能性が高く、２次衝突が発生した場合の被害度合いが大きいと予想される場合に、１次衝突を回避する行動を計画する行動計画装置を提供する。
　＜２次衝突の可能性の考え方＞
　では、２次衝突の可能性について説明する。ロボットと把持対象物体が１次衝突したとしても、常に２次衝突が発生するとは限らない。把持対象物体と周辺の物体が２次衝突するか否かの大まかな予想はシミュレーションによって取得することができる。
　シミュレーションの際のパラメータとしては、把持対象物体に関するものと、把持対象物体の周辺の物体に関するものと、環境に関するものとに加え、ロボットの行動計画に関するものとがある。把持対象物体に関するパラメータには、把持対象物体の大きさ、形状、質量、摩擦係数、位置が考えられる。周辺の物体に関するパラメータには、周辺の物体の大きさ、形状、質量、摩擦係数、位置が考えられる。環境に関するパラメータとしては、床の形状、摩擦係数、風力、気圧などが考えられる。ロボットの行動計画に関するものとしては、ロボットがどのような位置をどのような速度で移動するかについてのパラメータなどが考えられる。
　ただし、これら全てのパラメータを用いて精密なシミュレーションを行うには、時間がかかるし、時間をかけたとしても正確な予想が困難な場合がある。まず、時間については、シミュレーションの計算そのものや、パラメータの値の取得に時間がかかる。また、正確さについては、一部のパラメータに僅かな誤差があったり、物理モデルが実際の物理現象と僅かに異なることによって、実際には２次衝突が発生するのに、しないと判定したり、その逆が発生することがある。
　仮に、この対策として、値が未知のパラメータや値に不正確さがあるパラメータに対して、そのパラメータの値を様々に想定して統計的シミュレーションを行うのであれば膨大な時間がかかる。
　また、そのように統計的シミュレーションを行っても、衝突する可能性も、衝突しない可能性も同じようにあるという予想になることがあり、時間をかけたわりには正確な予想とならない場合がある。
　そこで、実施の形態１では、精密なシミュレーションを行う代わりに、把持対象物体の周辺物体それぞれに対して、２次衝突が発生するか否かの大まかな可能性を比較的簡単に取得しやすいデータを用いて見積もる。具体的には、２次衝突可能性方向評価部１０８によって評価する２次衝突可能性方向評価と、２次衝突可能性距離評価部１０９によって評価する２次衝突可能性距離評価とによって２次衝突の可能性の見積もりを行う。
　次に、評価の方針について説明する。経路評価部１１３は、把持対象物体とロボット以外の環境内にある物体を２次衝突の相手の候補として、各候補に対して２次衝突により被害リスクの評価を行い、その合計をロボットの経路の評価とする。
　各候補に対する被害リスクは、２次衝突の可能性と、２次衝突が発生した場合の被害度合いとの積として算出される。２次衝突の可能性は、２次衝突可能性方向評価部１０８および２次衝突可能性距離評価部１０９よりそれぞれ取得された２次衝突可能性方向評価および２次衝突可能性距離評価に基づき評価される。ここでは、２次衝突可能性方向評価と２次衝突可能性距離評価の積を２次衝突の可能性の評価値とする。
　２次衝突が発生した場合の被害度合いは、危険属性組合せ評価部１１２より取得した危険属性組合せ評価を用いる。
　次に、経路評価部１１３が経路評価を行う処理を説明する。まず、経路評価部１１３は、把持対象情報取得部１０５より、把持対象物体の位置を取得する。経路評価部１１３は、物体位置属性保持部１０４に保持されている属性情報に対応する（把持対象物体以外の）各物体を指定し、以下の（Ａ）～（Ｄ）の処理を行う。
　　（Ａ）２次衝突可能性方向評価部１０８より、２次衝突可能性方向評価を取得する。
　　（Ｂ）２次衝突可能性距離評価部１０９より、２次衝突可能性距離評価を取得する。
　　（Ｃ）危険属性組合せ評価部１１２より、危険属性組合せ評価を取得する。
　　（Ｄ）（２次衝突可能性方向評価）×（２次衝突可能性距離評価）×（危険属性組合せ評価）を指定された物体の被害リスクの評価とする。
　経路評価部１１３は、上記の（Ｄ）で算出された各物体が把持対象物体と２次衝突した際の被害リスクの合計値を算出し、算出された合計値を経路評価値として評価保持部１１４に格納する。経路評価は小さいほど、被害リスクが少なく良い評価であり、大きいほど、被害リスクが大きく悪い評価である。
　評価保持部１１４は、経路評価部１１３が評価した経路の評価を保持する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ等により構成される。
　行動計画部１１５は、評価保持部１１４が保持している経路の被害リスクである経路評価に基づき、被害リスクが高い場合には、２次衝突を回避する行動を計画する処理部である。具体的には、経路評価が所定の値よりも大きければ低速移動する行動を計画し、小さければ高速移動する行動を計画する。なお、所定の値は初めから適切に設定できない場合や、途中で状況にそぐわなくなる場合がある。そこで、所定の値は、一般に知られる学習アルゴリズムを用いて学習し、更新していく構成としても構わない。
　計画保持部１１６は、行動計画部１１５が行った行動計画を示す情報を保持する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ等により構成される。具体的には、計画保持部１１６は、経路を移動する速度を保持する。
　＜処理の流れ＞
　行動計画装置１００が行う行動計画処理の流れを図７に示す。
　ロボット位置取得部１０１は、ロボット位置を取得し、始点位置保持部１０２に格納する（ステップＳ７０１）。具体的には、図３に示す位置にロボット４０１が存在する場合、ロボット位置取得部１０１は、ロボット４０１の位置である（１０，３５，０）を始点位置保持部１０２に格納する。
　物体位置属性取得部１０３は、環境内に存在する物体の物体位置属性情報を取得し、物体位置属性保持部１０４に格納する（ステップＳ７０２）。
　具体的には、図３に示す位置に各物体が存在する場合に、「磁石」、「ニンニク」、「ケーキ」の物体位置属性情報を物体位置属性保持部１０４に格納する。この場合、物体位置属性保持部１０４に格納される物体位置属性情報は、図２に示す情報となる。
　把持対象情報取得部１０５は、把持対象物体の位置を取得し、２次衝突可能性方向評価部１０８、２次衝突可能性距離評価部１０９および経路評価部１１３に出力する。また、把持対象情報取得部１０５は、把持対象物体の属性情報を危険属性組合せ評価部１１２に出力する（ステップＳ７０３）。
　具体的には、例えば、図３に示す「ニンニク」が把持対象物体として取得された場合、把持対象情報取得部１０５は、その位置である（４０，３５，０）を２次衝突可能性方向評価部１０８、２次衝突可能性距離評価部１０９および経路評価部１１３に出力する。また、把持対象情報取得部１０５は、把持対象物体の属性情報「ニンニク」を危険属性組合せ評価部１１２に出力する。
　経路評価部１１３は、物体位置属性保持部１０４が保持する属性情報に対応する物体のうち、２次衝突候補物体として取得していない物体があるか否かを判断する（ステップＳ７０４）。２次衝突候補物体として未取得の物体がある場合には（ステップＳ７０４でＹＥＳ）、経路評価部１１３は、未取得の物体のうちの１つを任意に選択し、選択された物体を２次衝突候補物体とする。なお、ロボットと把持対象物体自身は２次衝突候補物体とはしない。具体的には、図３の場合では、例えば、「磁石」、「ケーキ」が２次衝突候補物体とされる。
　２次衝突可能性方向評価部１０８が、２次衝突候補物体に指定された物体の２次衝突可能性方向評価値を算出し、経路評価部１１３に出力する（ステップＳ７０６）。
　具体的には、図３の場合で、「ケーキ」が２次衝突候補物体である場合、「ニンニク」と「ケーキ」の位置を結ぶベクトルは（５０－４０，１５－３５，０）すなわちベクトル（１０，－２０，０）となる。また、把持対象物体である「ニンニク」の位置（４０，３５，０）とロボットの位置（１０，３５，０）を結ぶ移動経路はベクトル（３０，０，０）となる。よってそれらのベクトルの内積は、次式１で計算される。
　式１：（１０）×（３０）＋（－２０）×（０）＋（０）×（０）＝３００
また、それぞれのベクトルの長さは、式２、式３となる。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
 　式３：｛（３０）２＋（０）２＋（０）２｝１／２＝３０
２つのベクトルの内積は、それぞれのベクトルの長さの積に、ベクトルがなす角の余弦を掛けた値に等しいことより、式４が成り立つ。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
 　よって、２次衝突可能性方向評価値（１＋ｃｏｓθ）／２は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
 となる。
　２次衝突可能性距離評価部１０９が、２次衝突候補物体に指定された物体の２次衝突可能性距離評価値を算出し、経路評価部１１３に出力する（ステップＳ７０７）。
　具体的には、図３の場合において、「ケーキ」が２次衝突候補物体である場合、「ケーキ」の位置（５０，１５，０）と「ニンニク」の位置（４０，３５，０）の距離は（５０－４０）を２乗した数と（１５－３５）を２乗した数の和との平方根、すなわち｛（５０－４０）2＋（１５－３５）2｝1/2となる。すなわち、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
 となる。よって、２次衝突可能性距離評価値はｅを
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000005
 乗した値、すなわち
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000006
 となる。
　危険属性組合せ評価部１１２が、２次衝突候補物体の危険属性組合せ評価値を算出し、経路評価部１１３に出力する（ステップＳ７０９）。
　具体的には、図３の場合で、「ケーキ」が２次衝突候補物体のとき、「ニンニク」と「ケーキ」は、図６の危険属性組合せに含まれることより、危険属性組合せ評価値は１となる。
　「磁石」が２次衝突候補物体のとき、「ニンニク」と「磁石」は、図６の危険属性組合せに含まれないことより、危険属性組合せ評価値は０となる。
　経路評価部１１３が、２次衝突可能性方向評価処理（ステップＳ７０６）で算出された２次衝突可能性方向評価値と、２次衝突可能性距離評価処理（ステップＳ７０７）で算出された２次衝突可能性距離評価値と、危険属性組合せ取得処理（ステップＳ７０９）で算出された危険属性組合せ評価値とに基づいて、２次衝突候補物体の評価値を算出する。すなわち２次衝突が発生した場合の被害リスクを算出する（ステップＳ７１０）。
　具体的には、図３の場合で、「ケーキ」が２次衝突候補物体のとき、評価値は式５により算出される。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000007
　評価算出処理（ステップＳ７１０）の後、２次衝突候補物体判定処理（ステップＳ７０４）に戻り、残りの２次衝突候補物体に対しても同様の処理が繰り返される。
　２次衝突候補物体として未取得の物体がなくなった場合には（ステップＳ７０４でＮＯ）、経路評価部１１３が、評価算出処理（ステップＳ７１０）で算出された各候補の評価を基に経路評価値を算出する。算出した経路評価値は、評価保持部１１４に格納する（ステップＳ７１１）。
　具体的には、図３の場合では、経路評価部１１３は、「ケーキ」が２次衝突候補物体のときの評価値
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000008
 と、同様に算出した「磁石」が２次衝突候補物体のときの評価値０との和を算出することにより、経路評価値を求める。ここでは、経路評価値は、
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000009
 となる。
　行動計画部１１５は、評価保持部１１４より経路評価値を取得し、取得した経路評価値に基づいて、行動計画を実施し、計画された行動を示す情報を計画保持部１１６に格納する（ステップＳ７１２）。
　具体的には、図３の場合では、経路評価値
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000010
 が所定の値より大きい場合には、ロボット４０１の移動速度として低速を示す情報を格納し、所定の値以下の場合は高速を示す情報を格納する。
　＜変形例１＞
　実施の形態１において、ロボット位置取得部１０１は、ＧＰＳや画像処理を用いてロボット位置を取得する場合を示したが他の方法であっても構わない。例えば、ロボットの初期位置と、ロボットを初期位置から行動計画を開始する時点までに移動させた距離および方向とに基づいて、ロボットの位置を決定する構成としても構わない。
　＜変形例２＞
　実施の形態１では、属性情報が物体の種別を示す情報である場合を示したが、「匂いが強い」、「磁力を発する」といった性質に関する情報であっても構わない。
　例えば、危険属性組合せ情報保持部１１１が「匂いが強い、ケーキ」の危険属性組合せを保持する場合が考えられる。その場合、「ニンニク」、「しょうが」、「わさび」の属性情報が「匂いが強い」であれば、それらが「ケーキ」に対して危険であることが、一つの危険属性組合せで表現できる。
　また、危険属性組合せにおける属性情報は、物体に付与される属性情報よりも上位の概念であっても構わない。
　例えば、危険属性組合せ情報保持部１１１が「匂いが強い、食品」の危険属性組合せを保持する場合が考えられる。その場合、「ケーキ」、「いちご」の上位の属性情報が「食品」であるので、それらが「匂いの強い」ものに対して危険であることが、一つの危険属性組合せで表現できる。
　＜変形例３＞
　実施の形態１では、属性情報が物体の種別を示す情報である場合を示したが、「“磁気”に弱い」、「“匂い”の強いものに弱い」といった情報であっても構わない。
　＜変形例４＞
　実施の形態１では、簡単のため、把持対象物体の大きさについて考慮しなかったため、物体を把持する際、把持対象物体の位置まで移動する経路を計画した。しかし、実際には、物体には大きさがあるので、その大きさを考慮して、把持対象物体の若干手前で移動を停止する計画を立てるようにしても良い。
　＜変形例５＞
　実施の形態１では、ロボットと把持対象物体との間の経路を考える際、２物体間に障害物がある場合や、２物体が同一平面上にない場合について言及しなかった。
　ロボットと把持対象物体との間に壁などの障害物がある場合には、障害物を避ける複数の有向線分をそれぞれ経路としても構わない。その場合、経路評価部１１３は、それぞれの経路に対して評価を行い、評価保持部１１４は、それぞれの評価に対する評価を保持する。行動計画部１１５は、それぞれの経路に対して行動計画を行う。計画保持部１１６は、それぞれの行動計画を保持する。なお、障害物を含む環境における経路の生成には公知の技術を用いる。
　＜変形例６＞
　実施の形態１における経路評価部１１３は、環境内にある物体を２次衝突の候補として、それぞれの候補に対して被害リスクを算出し、その合計値を経路評価値とした。しかし、被害リスクの最大値を経路評価値としても構わない。
　また、実施の形態１では、２次衝突可能性方向評価値、２次衝突可能性距離評価値、危険属性組合せ評価値を順に算出したが、それらの値が、予め定めた所定の値以下である場合に、それ以降の評価値の計算を省略する構成としても構わない。このような構成を用いれば、計算時間を短縮することができる。
　また、環境内に物体が多い場合は、危険属性組合せ評価値を先に計算し、物体が少ない場合には、危険属性組合せ評価値を最後に計算する構成としても構わない。このような構成を用いれば、やはり、計算時間を短縮することができる。
　また、ロボットと把持対象物体が同一平面上に存在しない場合にも、変形例５と同様に複数の有向線分からなる経路を生成し、経路ごとに、評価および行動計画を行う構成としてもよい。
　なお、２次衝突可能性距離評価部１０９が把持対象物体と周辺物体の距離を算出する際にも、上記の方法で複数の経路を形成し、複数の経路の合計距離を用いる構成としても構わない。
　＜変形例７＞
　実施の形態１における２次衝突可能性方向評価部１０８および２次衝突可能性距離評価部１０９は、物体の大きさを考慮することなく、２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値をそれぞれ算出する構成とした。しかし、物体の大きさを考慮した式を用いて２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値を算出する構成であっても構わない。なぜならば、把持対象物体から同じ距離に２つの物体が存在する場合、大きさが大きい物体ほど、２次衝突を起こす可能性が高いからである。なお、物体の大きさは、物体位置属性保持部１０４に記憶されているようにしてもよい。
　例えば、図８に示すように把持対象物体１８０１から半径ｒの距離に半径ｓの周辺物体１８０２がある場合について説明する。このとき、半径ｒの把持対象物体１８０１の円周長は２×π×ｒである。把持対象物体１８０１の円周のうち、周辺物体１８０２は約２×ｓの長さを占める。よって、平面の摩擦係数を無視した場合、ｓ／（π×ｒ）の確率で２次衝突が発生する。そこで、ｓ／（π×ｒ）を２次衝突可能性距離評価値としても構わない。また、ｓ＞＝ｒなる関係を満たすときは、センサーが取得した値の上では、周辺物体１８０２と把持対象物体１８０１とが接触または重複している。そのため、２次衝突可能性方向評価値の大小に関わらず、２次衝突の起こる確率を１とする構成としても構わない。すなわち、ｓ＞＝ｒのときは、２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値をともに１とする構成とする。
　なお、周辺物体の底面が円形でない場合には、周辺物体の外接円の半径Ｓ１を半径ｓの代わりに用いる。また、この外接円の半径は、画像処理によって取得してもかまわないし、予め物体に付与したタグに記載しておき、行動計画時にタグリーダで読み取る構成としても構わない。
　このような構成を用いれば、２次衝突が発生する可能性をより正確に予想することができる。
　＜変形例８＞
　実施の形態１における２次衝突可能性方向評価部１０８および２次衝突可能性距離評価部１０９は、周辺物体の大きさを考慮することなく、２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値をそれぞれ算出する構成とした。しかし、２次衝突可能性方向評価部１０８および２次衝突可能性距離評価部１０９は、周辺物体の大きさを考慮した式を用いて２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値を算出する構成であっても構わない。なぜならば、把持対象物体から同じ距離に２つの物体が存在する場合、大きさが大きい物体ほど、２次衝突を起こす可能性が高いからである。なお、物体の大きさは、物体位置属性保持部１０４に記憶されているようにしてもよい。
　例えば、図９に示すように把持対象物体１８０１から半径ｒの距離に半径ｓの周辺物体１８０２があり、ロボットの移動経路１８０３が同図に示すように定められている場合について説明する。このとき、移動経路１８０３を平行移動させることで得られる、把持対象物体１８０１の中心位置を通る直線１８０４上に周辺物体１８０２が存在する場合には、把持対象物体１８０１と周辺物体１８０２との２次衝突が起こりやすい。ここで、把持対象物体１８０１および周辺物体１８０２の中心間を結ぶ直線と、直線１８０４とのなす角をθとする。また、把持対象物体１８０１および周辺物体１８０２の中心間を結ぶ直線と、把持対象物体１８０１を通る周辺物体１８０２の外接円の接線とのなす角をηとする。つまり、把持対象物体１８０１を通る周辺物体１８０２の外接円の接線は、把持対象物体１８０１が周辺物体１８０２に衝突するか否かの境界線を示し、ηは境界角度を示す。なお、ηは以下の式に従い算出される。
　　　η＝ａｒｃｓｉｎ｛ｓ／ｒ｝
　このとき、上記した２次衝突が起こりやすい場合とは、－η＜｜θ｜＜ηなる関係を満たす場合と考えることができる。つまり、－η＜｜θ｜＜ηなる関係を満たす場合には、２次衝突可能性方向評価値を１とする。
　また、ｓ＞＝ｒなる関係を満たすときは、センサーが取得した値の上では、周辺物体１８０２と把持対象物体１８０１とが接触または重複しているので、２次衝突の起こる確率を１とする構成としても構わない。すなわち、ｓ＞＝ｒのときは、２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値をともに１とする構成とする。
　＜変形例９＞
　実施の形態１における２次衝突可能性方向評価部１０８および２次衝突可能性距離評価部１０９は、把持対象物体の大きさおよび周辺物体の大きさを考慮することなく、２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値をそれぞれ算出する構成とした。しかし、２次衝突可能性方向評価部１０８および２次衝突可能性距離評価部１０９は、両物体の大きさを考慮した式を用いて２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値を算出する構成であっても構わない。なぜならば、把持対象物体から同じ距離に２つの物体が存在する場合には、大きさが大きい物体ほど２次衝突を起こす可能性が高く、さらに、把持対象物体の大きさが大きいほど２次衝突を起こす可能性が高いからである。なお、物体の大きさは、物体位置属性保持部１０４に記憶されているようにしてもよい。
　例えば、図１０に示すように、把持対象物体１９０１の外接円の半径がｔ、周辺物体１８０２の外接円の半径がｓ、把持対象物体１９０１の中心と周辺物体１８０２の中心との距離がｒである場合について説明する。また、ロボットの移動経路１８０３が同図に示すように定められているものとする。このとき、把持対象物体１９０１と周辺物体１８０２とに共通する接線が、把持対象物体１９０１が周辺物体１８０２に衝突するか否かの境界線を示す。また、当該接線と把持対象物体１９０１および周辺物体１８０２の中心間を結ぶ直線とがなす角ζが境界角度を示す。なお、ζは以下の式に従い算出される。
　　　ζ＝ａｒｃｓｉｎ｛（ｓ＋ｔ）／ｒ｝
　また、把持対象物体１９０１および周辺物体１８０２の中心間を結ぶ直線と、移動経路１８０３を平行移動させることで得られる、把持対象物体１９０１の中心位置を通る直線１８０４とのなす角をθとする。
　つまり、－ζ＜θ＜ζなる関係を満たす場合には、把持対象物体１９０１と周辺物体１８０２とが衝突すると考えられるため、２次衝突可能性方向評価値を１とする。
　また、ｔ＋ｓ＞ｒなる関係を満たすときは、センサーが取得した値の上では２次衝突が発生している。よって、２次衝突可能性方向評価値および２次衝突可能性距離評価値をともに１とする。
　＜実施の形態１の効果＞
　以上説明したように、実施の形態１によると、家庭内で移動するロボットにおいて、移動ロボットが接触または接近した物体による一次被害に加えて、当該物体がさらにその周辺物体と接触した場合に二次被害が発生するか否かも判断することができる。これにより、移動ロボットの行動計画を行うことができる。これに伴い、二次被害を低減することができる。
　特に、実施の形態１では、経路と物体間の位置関係や、物体の種類に基づき２次衝突による被害リスクが高い場合に、被害リスクを回避するロボットの行動計画を行う。被害リスクが小さい場合には、ロボットを高速で移動させることができるため、タスク遂行時間を減少させることができる。また、ロボットを高速移動させることにより、ロボットに対して電力を供給する時間が減るためエネルギーコストを減少させることができる。また、２次衝突による被害リスクが低い場合には、ロボットが常時低速移動することを避けて、ロボットを高速移動させることができるので、ロボットの動作を観察する人間に不要ないらいら感を与えることがない。ロボットの動作を観察する人間が、いらいら感を感じた場合には、人間自らが物体を移動させる。こうすることにより、ロボットが物体を運ぶ途中までに使用したエネルギーコストが無駄になるが、いらいら感を回避できるため、その効果は大きい。
　（実施の形態２）
　実施の形態２では、実施の形態１の行動計画装置１００に基づき行動を行うロボットシステム８０５について説明する。
　図１１は、ロボットシステム８０５を示す図である。ロボットシステム８０５はユーザの調理作業の支援を行うロボットシステムである。ロボットシステム８０５は、作業台８０３と、作業台８０３上を移動するロボット８００と、ユーザがロボット８００に緊急停止や作業の変更の指示を行う際に使用する行動変更指示装置８０２とからなる。
　ロボット８００は、作業台８０３の上を移動し、ユーザに指示された物体を把持し、ユーザのいるところまで把持した物体を運搬するロボットである。
　ロボット８００は、行動計画装置１００、移動装置８０１とからなる。行動計画装置１００は、実施の形態１で説明した行動を計画する。すなわち、ユーザに指示された物体を把持するための作業台８０３上の移動行動を計画する。行動計画装置１００は、ロボット８００の内部に備えられている。
　移動装置８０１は、行動計画装置１００が計画した行動計画に従い、ロボット８００を移動させる装置である。
　行動計画装置１００の一部である物体位置属性取得部１０３は、作業台８０３上の物体位置属性情報を取得する処理部である。その一部は、環境に固定されており、移動装置８０１によって移動することはない。
　このような構成において、行動計画装置１００は、実施の形態１と同様の行動計画を立て、ロボット８００は、その行動計画に従い、行動を行う。なお、行動変更指示装置８０２をユーザが操作することにより、ロボット８００を緊急停止させたり、把持対象物体を変更させたりすることも可能である。
　＜効果＞
　実施の形態２によると、２次衝突の被害リスクがある場合にロボットを低速で移動させることができる。よって、ロボットが把持対象物体にたどり着くまでの時間は、高速で移動する場合よりも余計にかかる。このため、ロボットが２次衝突をしそうな危険な経路を移動している場合であっても、そのことにユーザが気付き、行動変更指示装置８０２によって、ロボットを停止させることができる。
　特に、ユーザが高齢者である場合、危険状態を短時間で判断することは困難なため、判断するまでの時間を長くとることができる効果は大きい。
　また、ユーザが調理作業をしていて行動変更指示装置８０２をすぐに操作できない場合がある。その際にも、ロボットが把持対象物体に対して、どれくらいの位置まで近付いているかを見れば、緊急停止を指示するまでにどれくらいの時間的な余裕があるかがわかる。よって、例えば、手が汚れている場合に、手を洗ってから行動変更指示装置８０２に備えられた緊急停止ボタンを押すか、そのままの状態で緊急停止ボタンを押すかを選択することができ、その効果は大きい。
　（実施の形態３）
　実施の形態３では、ロボットアームの行動計画を行う行動計画装置１００ａについて説明する。
　図１２は、ロボットアーム９０１を示す図である。ロボットアーム９０１は、行動計画装置１００ａが計画した行動に基づき、ロボットアーム９０１の関節を制御してロボットアームを移動させる。多関節のロボットアーム９０１の場合、アームの各関節はそれぞれ、別々の位置に移動する。行動計画装置１００ａは、各関節等をロボットアーム９０１の代表点として、代表点ごとに被害リスクを算出し、その合計を被害リスクの総量として用いる。
　図１３は、実施の形態３に係る行動計画装置１００ａの構成を示すブロック図である。
　以下、行動計画装置１００ａと実施の形態１の行動計画装置１００との差について説明する。行動計画装置１００ａでは、行動計画装置１００におけるロボット位置取得部１０１、始点位置保持部１０２、経路生成部１０６、経路保持部１０７および経路評価部１１３の代わりに、それぞれ、ロボット位置取得部１０１ａ、始点位置保持部１０２ａ、経路生成部１０６ａ、経路保持部１０７ａおよび経路評価部１１３ａを用いる。その他の構成は、行動計画装置１００と同じである。なお、物体位置属性取得部１０３の一部は、ロボットアーム９０１の環境に固定されているものとする。
　ロボット位置取得部１０１ａは、ロボットアームの各代表点の位置を取得し、取得した代表点の位置を始点位置保持部１０２ａに格納する処理部である。取得の方法は、実施の形態１のロボット位置取得部１０１によるロボット位置取得方法と同様である。ロボットアーム９０１の代表点は、ロボットアーム９０１の先端と、各関節の位置とする。
　始点位置保持部１０２ａは、ロボット位置取得部１０１ａが取得したロボットアーム９０１の各代表点の位置を格納する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ等により構成される。
　経路生成部１０６ａは、ロボットアーム９０１の先端の代表点を、把持対象物体の位置に移動する経路を生成する処理部である。具体的には例えば、ロボットアーム９０１の先端の代表点を始点とし、把持対象物体のある位置を終点とする有向直線を経路とする。さらに、経路生成部１０６ａは、ロボットアーム９０１の先端の代表点以外の代表点の経路を生成する。経路の生成には、多関節ロボットアームの移動に関する公知の方法を用いる。
　経路保持部１０７ａは、経路生成部１０６ａが生成した各代表点の経路の組を保持する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ等により構成される。
　経路評価部１１３ａは、経路保持部１０７ａが保持する経路の組によって、ロボットアーム９０１が移動した場合の被害リスクを算出する。経路評価部１１３では、一つの経路に対して、１つの評価値を算出したのに対して、経路評価部１１３ａでは、経路の組に対して、１つの評価値を算出する点が異なる。つまり、経路評価部１１３ａでは、各代表点の経路に対して、経路評価部１１３と同一の方法で経路評価値（被害リスク）を算出し、その合計を経路の組に対する評価値とする。経路評価部１１３ａは算出した経路評価値を評価保持部１１４に格納する。
　なお、ここではアームの先端と、各関節とを代表点としたが、他の位置を代表点としても構わない。また、各関節の中間点を代表点に追加したり、所定間隔ごとに代表点を設けたりすることで評価の精度を向上させる構成としても構わない。その際、所定間隔は、周辺物体の幅よりも小さくしておけば、周辺物体との衝突を見落とすことが少ない。
　このような構成において、行動計画装置１００ａは、実施の形態１と同様の行動計画を立て、ロボットアーム９０１は、その行動計画に従い、行動を行う。
　＜効果＞
　実施の形態３の構成を用いれば、複数関節を有するロボットにおいても、２次衝突による被害を回避する行動計画を行うことができる。
　（実施の形態４）
　実施の形態１では、ロボットと把持対象物体との１次衝突に基づき、２次衝突が発生することを想定してロボットの行動計画を立案する行動計画装置について説明した。しかしながら、ロボットは、把持対象物体以外にも、ロボットの移動経路上の物体と１次衝突する場合がある。その理由は、把持対象物体との衝突と同じく、家庭環境内でのロボットの位置認識精度が低いためであったり、ロボットの位置制御精度が低いためであったり、タスクの実行時間に対する制限が厳しいためである。
　実施の形態４では、そのような把持対象物体以外の物体との１次衝突をも考慮してロボットの行動計画を立案する行動計画装置１００ｂについて説明する。
　＜移動行動における２次衝突による被害回避の考え方＞
　実施の形態１では、把持対象物体とロボットが１次衝突し、２次衝突が発生する場合の行動計画について述べた。ロボットが移動する場合には、移動経路上に存在する物体とロボットが１次衝突する可能性がある。さらに、ロボットの位置認識や制御に不正確さがある場合には、ロボットが移動経路上に存在していないと認識している物体とも１次衝突する。そこで、実施の形態４における行動計画装置１００ｂは、環境内の物体をロボットとの１次衝突の候補とし、ロボットの移動経路からの距離が近い（とロボットが認識している）物体ほど、ロボットとの１次衝突が発生しやすいと評価する。また、距離が遠い物体ほど、ロボットとの１次衝突が発生しにくいと評価する。そして、各候補に対して、さらに、環境内のその他の物体を２次衝突の候補として、２次衝突が発生しやすいか否かと、発生した場合の被害度合いの大きさとを評価する。
　すなわち、行動計画装置１００ｂは、１次衝突の候補とした物体と２次衝突の候補とした物体とが２次衝突を起こす被害リスクを、１次衝突の可能性と、２次衝突の可能性と、２次衝突が発生した場合の被害度合いとの積として定義して算出する。これにより、算出された被害リスクが所定の値よりも大きい場合に、２次衝突を回避する行動を計画する。
　＜行動計画装置について＞
　図１４は、実施の形態４に係る行動計画装置１００ｂの構成を示すブロック図である。
　以下、行動計画装置１００ｂと実施の形態１の行動計画装置１００との差について説明する。行動計画装置１００ｂでは、行動計画装置１００における経路生成部１０６、２次衝突可能性方向評価部１０８、２次衝突可能性距離評価部１０９、危険属性組合せ評価部１１２および経路評価部１１３の代わりに、それぞれ、経路生成部１０６ｂ、２次衝突可能性方向評価部１０８ｂ、２次衝突可能性距離評価部１０９ｂ、危険属性組合せ評価部１１２ｂおよび経路評価部１１３ｂを用いる。さらに、行動計画装置１００ｂは、１次衝突可能性評価部１１０１を含む。
　経路生成部１０６ｂは、外部よりロボットの移動先を取得し、経路を生成する処理部である。経路生成部１０６ｂは、例えば図示しない入力装置を備え、ユーザが入力した３次元座標を移動先として取得する。経路生成部１０６ｂは、始点位置保持部１０２が保持するロボットの移動経路の始点であるロボット位置を始点とし、取得した移動先を終点とする有向線分を経路とする。
　２次衝突可能性方向評価部１０８ｂは、指定された２次衝突候補物体が、指定された１次衝突候補物体に対してどれだけぶつかりやすい方向にあるかを評価する処理部である。２次衝突可能性方向評価部１０８ｂは、２次衝突可能性方向評価部１０８における把持対象物体の代わりに１次衝突候補物体を用いる点が異なる。
　２次衝突可能性距離評価部１０９ｂは、指定された２次衝突候補物体が、指定された１次衝突候補物体に対してどれだけぶつかりやすい距離にあるかを評価する処理部である。２次衝突可能性距離評価部１０９ｂは、２次衝突可能性距離評価部１０９における把持対象物体の代わりに１次衝突候補物体を用いる点が異なる。
　危険属性組合せ評価部１１２ｂは、指定された２次衝突候補物体が、指定された１次衝突候補物体に対して危険な物体であるかを評価する処理部である。危険属性組合せ評価部１１２ｂは、危険属性組合せ評価部１１２における把持対象物体の代わりに１次衝突候補物体を用いる点が異なる。
　１次衝突可能性評価部１１０１は、指定された１次衝突候補物体が、ロボットの移動経路に対してどれだけぶつかりやすい位置にあるかを評価する処理部である。以降の説明ではこの評価のことを「１次衝突可能性評価」と呼び、その際に算出される評価値を「１次衝突可能性評価値」と呼ぶ。この１次衝突可能性評価は、上記＜移動行動における２次衝突による被害回避の考え方＞で述べた１次衝突の発生のしやすさの評価である。
　１次衝突可能性評価部１１０１は、ロボットの移動経路と指定された物体との距離をｒ３とし、オイラー数ｅの－ｒ３乗（ｅ-r3）を１次衝突可能性評価値とする。このような評価を行った場合、距離が０の時、１次衝突可能性評価値は最大値１となり、距離が無限大のとき、１次衝突可能性評価値は最小値０となる。すなわち、１次衝突可能性評価値は、指定された物体が、経路と衝突しやすい近距離にあるほど最大値である１に近い値となり、衝突しにくい遠距離にあるほど、最小値である０に近い値となる。ここでの１次衝突可能性評価の式は、距離が離れるほど値が小さくなる式であれば、他の式であっても構わない。また、センサーの誤差の出現特性を考慮したモデルに従った式であっても構わない。
　経路評価部１１３ｂは、経路保持部１０７が保持する経路をロボットが移動した場合の２次衝突による被害リスクを評価する処理部である。経路評価部１１３ｂは、上記＜移動行動における２次衝突による被害回避の考え方＞で述べた考え方に従って被害リスクの評価を行う。
　＜処理の流れ＞
　行動計画装置１００ｂが行う行動計画処理の流れを図１５に示す。
　ロボット位置取得部１０１は、ロボット位置を取得し、始点位置保持部１０２に格納する（ステップＳ７０１）。また、物体位置属性取得部１０３は、環境内に存在する物体の物体位置属性情報を取得し、物体位置属性保持部１０４に格納する（ステップＳ７０２）。ロボット位置取得処理（ステップＳ７０１）および物体位置属性情報取得処理（ステップＳ７０２）は、実施の形態１に示したものと同様である。
　経路評価部１１３ｂは、評価格納用変数の値を０とする（ステップＳ１２００）。
　経路評価部１１３ｂは、物体位置属性保持部１０４が保持する属性情報に対応する物体のうち、１次衝突候補物体として取得していない物体があるか否かを判断する（ステップＳ１２０１）。１次衝突候補物体として未取得の物体がある場合には（ステップＳ１２０１でＹＥＳ）、経路評価部１１３ｂは、未取得の物体のうちの１つを任意に選択する。１次衝突可能性評価部１１０１は、選択された１次衝突候補物体に対する１次衝突可能性評価値を算出する（ステップＳ１２０２）。
　経路評価部１１３ｂは、物体位置属性保持部１０４が保持する属性情報に対応する、１次衝突候補物体以外の物体のうち、２次衝突候補物体として取得していない物体があるか否かを判断する（ステップＳ１２０３）。２次衝突候補物体として未取得の物体がある場合には（ステップＳ１２０３でＹＥＳ）、経路評価部１１３ｂは、未取得の物体のうちの１つを任意に選択し、選択された物体を２次衝突候補物体とする。
　２次衝突可能性方向評価部１０８ｂは、１次衝突候補物体と２次衝突候補物体とが２次衝突する可能性を示す２次衝突可能性方向評価値を算出する（ステップＳ１２０４）。
　また、２次衝突可能性距離評価部１０９ｂは、１次衝突候補物体と２次衝突候補物体とが２次衝突する可能性を示す２次衝突可能性距離評価値を算出する（ステップＳ１２０５）。
　さらに、危険属性組合せ評価部１１２ｂは、１次衝突候補物体と２次衝突候補物体とが２次衝突した場合に被害が発生する可能性を示す危険属性組合せ評価値を算出する（ステップＳ１２０６）。
　２次衝突可能性方向評価処理（ステップＳ１２０４）、２次衝突可能性距離評価処理（ステップＳ１２０５）および危険属性組合せ取得処理（ステップＳ１２０６）は、実施の形態１に示した２次衝突可能性方向評価処理（ステップＳ７０６）、２次衝突可能性距離評価処理（ステップＳ７０７）および危険属性組合せ取得処理（ステップＳ７０９）とそれぞれ同様である。ただし、把持対象物体の代わりに１次衝突候補物体を用いている点が異なる。
　経路評価部１１３ｂは、１次衝突候補物体と２次衝突候補物体との組合せに対する被害リスクを算出し、算出結果と評価格納用変数の値との加算結果を、評価格納用変数に格納する（ステップＳ１２０７）。なお、被害リスクは、（２次衝突可能性方向評価値）×（２次衝突可能性距離評価値）×（１次衝突可能性評価値）×（危険属性組合せ評価値）とする。
　評価算出処理（ステップＳ１２０７）の後、２次衝突候補物体判定処理（ステップＳ１２０３）に戻り、残りの２次衝突候補物体に対しても同様の処理が繰り返される。
　また、２次衝突候補物体がなくなった場合には（ステップＳ１２０３でＮＯ）、１次衝突候補物体判定処理（ステップＳ１２０１）に戻り、残りの１次衝突候補物体に対しても同様の処理が繰り返される。なお、１次衝突候補物体が代わる度に、他の全ての物体を２次衝突候補物体として未取得の状態に戻す。
　１次衝突候補物体と２次衝突候補物体との全ての組合せについて被害リスクが算出された後（ステップＳ１２０１でＮＯ）、経路評価部１１３ｂは、評価格納用変数に格納されている値を経路評価値とし、評価保持部１１４に格納する（ステップＳ１２０８）。
　行動計画部１１５は、実施の形態１と同様に、評価保持部１１４より経路評価値を取得し、取得した経路評価値に基づいて、行動計画を実施し、計画された行動を示す情報を計画保持部１１６に格納する（ステップＳ７１２）。
＜変形例１＞
　実施の形態４では、ロボットの移動経路上の第１物体と、その周辺の第２物体とが２次衝突する被害リスクを算出することによる経路の危険性の評価方法を説明した。さらに、実施の形態４では、被害リスクに基づいて、第１物体付近でのロボットの移動速度を計画する行動計画について説明した。
　しかし、被害リスクの評価に基づいて行う処理はこの限りではなく、どのような処理であっても構わない。例えば、算出された被害リスクが所定のしきい値よりも大きい場合には、図示しない音声出力装置によって、第１物体の名称を音声として出力し、ユーザに第１物体を移動するよう通知する構成であっても良い。
　通常であれば、清掃を行うロボットが室内を清掃する際、予め人間が室内の多くの物体を待避させておかなければならない。しかし、上記の構成であれば、待避させておく物体の数を減らすことができる。このため、清掃時の人間の負荷を減らすことができるという効果を奏する。また、冷蔵庫内の物体をロボットが把持する場合についても、同様の処理を行い退避させておくべき物体をユーザに通知することにより、同様の効果が得られる。
　＜効果＞
　実施の形態４の構成では、ロボットの移動経路上の物体とロボットが衝突することによって発生する１次衝突に対しても、被害リスクを低減することができ、その効果は大きい。
　（実施の形態５）
　実施の形態４では、２次衝突の被害リスクが高い場合に低速で移動する行動を計画する行動計画装置１００ｂを示した。しかし、低速で移動するだけでは２次衝突を回避できない場合がある。実施の形態５では、２次衝突の被害リスクが高い場合に、別の移動経路を計画する行動計画装置１００ｃについて説明する。
　＜別経路計画の考え方＞
　実施の形態５における行動計画装置１００ｃは、ロボットが移動先に移動する経路を複数の経路の集まりとして計画する。図１６は、位置（１０，３５，０）にあるロボット４０１が、位置（４０，３５，０）の移動先１３０４に移動する際、ロボット４０１の移動経路を、３つの経路（経路１３０１、１３０２および１３０３）からなる経路群として計画した場合の一例を示す例である。
　行動計画装置１００ｃは、設計したそれぞれの経路に対して被害リスクを算出し、被害リスクが高い経路があった場合、その部分を通らない新たな別の経路を計画する。
　例えば、図１６における経路１３０２の被害リスクが所定の値よりも大きかったとする。このとき、行動計画装置１００ｃは、図１７に示すように新たな別経路を計画する。つまり、行動計画装置１００ｃは、例えば、図１６における経路１３０２の位置に障害物１３０８があるものと想定し、従来からある障害物がある環境での経路生成方法を用いて別経路を生成する。すなわち、壁のような障害物１３０８がある場合の経路生成を行い、生成された経路を別経路とする。図１７に示す例では、経路１３０１、１３０５、１３０６、１３０７および１３０３が別経路として生成されている。
　行動計画装置１００ｃは、新しく生成した別経路に対しても、２次衝突の被害リスクが高い経路があるかを評価し、ある場合には、さらに、その部分を除外した別経路を生成する。
　＜行動計画装置について＞
　図１８は、実施の形態５に係る行動計画装置１００ｃの構成を示すブロック図である。
　以下、行動計画装置１００ｃと実施の形態４の行動計画装置１００ｂとの差について説明する。行動計画装置１００ｃでは、行動計画装置１００ｂにおける経路生成部１０６ｂ、経路保持部１０７、評価保持部１１４、行動計画部１１５および計画保持部１１６の代わりに、それぞれ、経路生成部１０６ｃ、経路保持部１０７ｃ、評価保持部１１４ｃ、行動計画部１１５ｃおよび計画保持部１１６ｃを用いる。さらに、行動計画装置１００ｃは、除外領域保持部１５０１を用いる。
　除外領域保持部１５０１は、経路を生成する際に除外する領域を保持する記憶装置であり、ＨＤＤ等により構成される。初期状態では、除外領域保持部１５０１には何も記憶されていない。
　経路生成部１０６ｃは、外部よりロボットの移動先を取得し、経路を生成する処理部である。経路生成部１０６ｃは、例えば図示しない入力装置を備え、ユーザが入力した３次元座標を移動先として取得する。実施の形態４の経路生成部１０６ｂは、一つの経路を生成したが、経路生成部１０６ｃは、複数の有向線分からなる経路群を生成する。経路生成部１０６ｃが経路を生成する際には、除外領域保持部１５０１が保持する領域には障害物があるとみなして経路生成を行う。
　経路保持部１０７ｃは、経路生成部１０６ｃが生成した複数の経路を保持する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ等により構成される。
　評価保持部１１４ｃは、経路評価部１１３が各経路に対して被害リスクとして算出した評価を経路評価値として保持する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ等により構成される。実施の形態４での評価保持部１１４が１つの評価を保持したのに対して、評価保持部１１４ｃは、経路保持部１０７ｃが保持する各経路に対する評価を保持する。
　行動計画部１１５ｃは、評価保持部１１４ｃに保持されている経路評価値のうち、所定値以上の経路評価値があるかを判定する。所定の値以上の経路評価値がある場合には、行動計画部１１５ｃは、その経路評価値に対応する経路を経路保持部１０７ｃから取得する。また、行動計画部１１５ｃは、取得した経路の始点と終点を直径とする円（または球、円柱）の領域を除外領域として除外領域保持部１５０１に追加する。除外領域が追加されると、新たな経路が生成され、経路評価部１１３によって、再度、経路評価が行われる。所定の値以上の経路評価値がない場合には、行動計画部１１５ｃは、経路保持部１０７ｃが保持する経路群を計画保持部１１６ｃに出力する。
　計画保持部１１６ｃは、行動計画部１１５ｃが計画した行動計画を示す情報を保持する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ等により構成される。
　このような構成において、行動計画装置１００ｃは、ロボットの移動経路を変更しながら、実施の形態４と同様の行動計画を立て、ロボットは、その行動計画に従い、行動を行う。
　＜変形例１＞
　実施の形態５における経路生成部１０６ｃは、ロボットの位置から移動先までをはじめから複数の経路として経路設計したが一つの直線の経路とすることができる部分であれば、複数の経路としなくても構わない。例えば、一つの直線として被害リスクを算出し、被害リスクが所定の値よりも低ければその直線を経路とし、被害リスクが所定の値よりも高ければ、経路を細分化して、どの部分の経路の被害リスクが高いかを見つけ出し、その部分を除外して改良経路を設計しても構わない。このような、構成を用いれば、被害リスクを算出する計算負荷を減らすことができる。
　＜変形例２＞
　実施の形態５における行動計画部１１５ｃは、経路の評価が悪かった場合、経路の始点と終点を直径とする円（または球）の領域を除外領域としたが、他の形状であっても構わない。つまり、被害リスクが高い経路が多い場合に、除外する領域を大きめに取れば、改良経路を何度も作り直すことを防ぐことができることが考えられる。
　逆に、被害リスクが高い経路が少ない場合に、除外する領域を小さめに取れば、改良経路は、それほど遠回りをしない経路を作りだすことができると考えられる。
　また、除外する領域の面積を、経路の評価値に基づき決定しても構わない。例えば、経路の評価値が大きい場合（すなわち、被害リスクが大きい場合）、除外する領域の面積を大きくし、経路の評価値が小さい場合（すなわち、被害リスクが小さい場合）、除外する領域の面積を小さくする構成としても構わない。このような構成を用いれば、被害リスクが小さい場合は、常に大きな領域を除外するのに比べて、できるだけ短い距離の移動経路を見つけることができる。逆に、被害リスクが大きい場合は、常に小さな領域を除外するのに比べて、少ない回数で、被害リスクが小さい経路を見つけることができる。
　＜変形例３＞
　実施の形態５では、実施の形態４に示した行動計画装置１００ｂに対して、別経路を計画するようにしたが、実施の形態１に示した行動計画装置１００に対して、別経路を計画するようにしてもよい。つまり、１次衝突可能性評価部１１０１が設けられておらず、２次衝突可能性方向評価部１０８ｂ、２次衝突可能性距離評価部１０９ｂおよび危険属性組合せ評価部１１２ｂの代わりに、２次衝突可能性方向評価部１０８、２次衝突可能性距離評価部１０９および危険属性組合せ評価部１１２を用いた構成であってもよい。
　＜効果＞
　実施の形態５の構成では、ロボットの移動経路を変更することで被害リスクを低減することができ、その効果は大きい。
　（実施の形態６）
　実施の形態４では、２次衝突の被害リスクが高い場合に低速で移動する行動を計画する行動計画装置１００ｂを示した。しかし、ロボットがタスクを実行する際に、複数の移動経路が想定される場合がある。実施の形態６では、複数の行動計画のうち、２次衝突の被害リスクが低い行動を選択する行動計画装置１００ｄについて説明する。
　図１９は、複数経路が想定される場合の一例を示す図である。ロボットがニンニクを把持する際に、ニンニク１６０３および１６０４が環境内に複数あれば、どちらを取りにいく計画も立てることができる。つまり、ニンニク１６０３を取りに行く経路１６０１とニンニク１６０４を取りに行く経路１６０２とがある場合に、実施の形態６の行動計画装置は、それぞれの経路１６０１および１６０２に対して被害リスクを算出し、被害リスクが小さい移動経路を選択する。
　図２０は、実施の形態６に係る行動計画装置１００ｄの構成を示すブロック図である。
　以下、行動計画装置１００ｄと実施の形態４の行動計画装置１００ｂとの差について説明する。行動計画装置１００ｄでは、経路生成部１０６ｂ、経路保持部１０７、評価保持部１１４、行動計画部１１５および計画保持部１１６の代わりに、それぞれ、経路生成部１０６ｄ、経路保持部１０７ｃ、評価保持部１１４ｃ、行動計画部１１５ｄおよび計画保持部１１６ｄを用いる。
　経路生成部１０６ｄは、指定された物体の位置までのロボットの移動行動を計画する。例えば、「ニンニク」を指定された場合、経路生成部１０６ｄは、環境内にある「ニンニク」の位置を、物体位置属性保持部１０４より取得する。物体位置属性保持部１０４に、指定された物体が複数、登録されている場合には、経路生成部１０６ｄは、それぞれの物体に対する経路を計画し、経路保持部１０７ｃに保持する。
　経路保持部１０７ｃは、実施の形態５と同様、経路生成部１０６ｄが生成した複数の経路を保持する。
　評価保持部１１４ｃは、実施の形態５と同様、それぞれの経路に対して経路評価部１１３が被害リスクとして算出した評価を保持する。
　行動計画部１１５ｄは、評価保持部１１４ｃが保持する評価のうち、最も評価が小さいもの、すなわち被害リスクが最も少ないものを選択し、選択した経路を計画保持部１１６ｄに保持する。
　計画保持部１１６ｄは、行動計画部１１５ｄが生成した経路、つまりロボットの行動計画を保持する記憶装置であり、例えば、ＨＤＤ等により構成される。
　＜変形例１＞
　実施の形態６では、同じ名称の物体が複数あり、複数の移動経路がある場合に、その中から被害リスクが小さい経路を選択する場合について説明したが、これに限られる必要はない。例えば、１つの物体に把持ポイントが複数ある場合に、それぞれの把持ポイントに対する経路のうち、最も被害リスクが小さいものを選択する構成であっても構わない。
　また、ここでは、経路生成部１０６ｄで予め複数の経路を生成する場合を説明したが、まず１つめの経路を計画し、その評価が予め定めた所定の値よりも大きい場合に、さらに次の経路を計画する構成としても構わない。
　＜変形例２＞
　実施の形態６における行動計画部１１５ｄは、被害リスクが最も少ない経路を選択する構成としたが、さらに別の要素を考慮して経路選択を行う構成としても構わない。例えば、移動経路長が長い経路はエネルギーや時間といったコストを余計に消費するので、被害リスクと経路長とを組み合わせて、経路評価を行う構成としても構わない。
　＜効果＞
　実施の形態６の構成では、ロボットが指定された目的を達成するための移動経路が複数ある場合に、より２次衝突の被害リスクが少ない経路を選択することができる。よって、ロボットによる目的達成の際に生じる被害リスクを低減することができ、その効果は大きい。
（実施の形態７）
　実施の形態４では、２次衝突による被害リスクに基づき、ロボットに対する移動経路の危険性を評価した。しかし、実際にロボットがある移動経路を移動する際には、１次衝突による被害リスクも存在する。
　例えばガラス製の繊細な花瓶等では、ロボットとの１次衝突によって破損する恐れがあり、破損による被害リスクが存在する。
　実施の形態７では、１次衝突による被害リスクおよび２次衝突による被害リスクを考慮して移動経路の危険性を評価して、ロボットの行動計画を行う行動計画装置について説明する。
　１次衝突による被害リスクは、ロボットおよび環境中の物体の位置関係と、環境中の物体の属性情報とに基づいて評価される。すなわち、１次衝突による被害リスクは、１次衝突可能性評価の評価結果と１次衝突危険属性評価の評価結果とから評価される。ここで、１次衝突可能性評価とは、環境中の物体が、ロボットの移動経路に対して衝突を起こしやすい位置に存在するかの評価である。また、１次衝突危険属性評価とは、ロボットと環境中の物体との衝突が起きた際に、その物体が被害リスクを発生しやすい属性情報であるかの評価である。
　＜行動計画装置について＞
　図２１は、実施の形態７に係る行動計画装置１００ｅの構成を示すブロック図である。
　以下、行動計画装置１００ｅと実施の形態４に係る行動計画装置１００ｂとの違いについて説明する。つまり、行動計画装置１００ｅは、行動計画装置１００ｂにおける経路評価部１１３ｂの代わりに、経路評価部１１３ｅを用いる。さらに、行動計画装置１００ｅは、行動計画装置１００ｂにはない１次衝突危険属性情報保持部２１０１および１次衝突危険属性評価部２１０２を備えている。
　１次衝突危険属性情報保持部２１０１は、ロボットとどのような属性情報の物体とが１次衝突した場合に被害が発生する可能性があるかを示した情報である、１次衝突危険属性情報を記憶している。図２２は、１次衝突危険属性情報の一例を示す図である。ガラス細工およびプラモデルのような物体は、ロボットと接触することで（２次衝突が起きなくても）壊れやすい。また、植木鉢、飲み物入りカップおよび小麦粉のような物体は、ロボットと接触することで内容物が拡散する恐れがある。
　１次衝突危険属性評価部２１０２は、指定された物体が、ロボットと１次衝突した場合に被害が発生する可能性がある物体であるかを評価する処理部である。以降の説明ではこの評価を「１次衝突危険属性評価」と呼び、その際に算出される評価値を「１次衝突危険属性評価値」と呼ぶ。
　１次衝突危険属性評価は、１次衝突が発生した場合の被害度合いを見積もるための評価である。ロボットと、環境中の物体とが１次衝突したとしても必ず被害が発生するとは限らない。例えば、ロボットとクリップとが１次衝突しても被害はほとんど発生しない。また、被害が発生する場合でも、その被害度合いは異なる。例えば、ロボットとガラス細工とが衝突し、ガラス細工が破損した場合には、ガラス細工の価格と、粉々になったガラス細工を掃除する時間および工数とが被害の額となり、これは時として甚大な被害となる。逆に、被害が小さい場合としては、ロボットとスプーンとがぶつかった場合が考えられる。スプーンを洗う人の手間、またはロボットがスプーンを洗う時間とエネルギーとから被害となるが被害度合いとしては小さい。このように、被害度合いは様々であるが、実施の形態７では、被害度合いを２段階で評価する。すなわち、１次衝突危険属性評価部２１０２は、被害度合いを、無視できる程に小さい場合と、無視できない程に大きい場合との２つに分類する。行動計画部１１５は、被害度合いが小さい場合には１次衝突回避を行わないロボットの行動計画を行う。なお、１次衝突危険属性評価部２１０２は、指定された物体の属性情報が、１次衝突危険属性情報保持部２１０１に記憶されている場合には、当該指定された物体との１次衝突時の被害度合いが大きいと判断する。また、１次衝突危険属性評価部２１０２は、指定された物体の属性情報が、１次衝突危険属性情報保持部２１０１に記憶されていない場合には、当該指定された物体との１次衝突時の被害度合いが小さいと判断する。
　以下、１次衝突危険属性評価部２１０２による１次衝突危険属性評価について、さらに詳細に説明する。１次衝突危険属性評価部２１０２は、指定された物体の属性情報を物体位置属性保持部１０４より取得する。１次衝突危険属性評価部２１０２は、取得した属性情報が、１次衝突危険属性情報保持部２１０１が保持する属性情報に含まれるか否かを判定する。１次衝突危険属性評価部２１０２は、判定結果を、１次衝突危険属性評価値として、経路評価部１１３ｅに出力する。ここで、判定結果は、１次衝突危険属性情報に含まれる場合を「１」とし、含まれない場合を「０」とする。なお、１次衝突危険属性情報保持部２１０１は、図２２に示す１次衝突危険属性情報の各々に対して、対応する属性情報の物体がロボットと衝突した際の被害金額を記憶していても良い。この場合、指定された物体の属性情報が、１次衝突危険属性情報保持部２１０１が保持する属性情報に含まれている場合には、その属性情報の被害金額を１次衝突危険属性評価値とし、含まれていない場合は「０」を１次衝突危険属性評価値とする。
　経路評価部１１３ｅは、経路保持部１０７が保持する経路をロボットが移動した場合の被害リスクを評価する処理部である。経路評価部１１３ｅは、１次衝突および２次衝突の被害リスクに基づき、経路の被害リスクの評価を行う。
＜処理の流れ＞
　行動計画装置１００ｅが行う行動計画処理の流れを図２３に示す。
　ロボット位置取得部１０１は、ロボット位置を取得し、始点位置保持部１０２に格納する（ステップＳ７０１）。また、物体位置属性取得部１０３は、環境内に存在する物体の物体位置属性情報を取得し、物体位置属性保持部１０４に格納する（ステップＳ７０２）。ロボット位置取得処理（ステップＳ７０１）および物体位置属性情報取得処理（ステップＳ７０２）は、実施の形態１に示したものと同様である。
　経路評価部１１３ｅは、評価格納用変数の値を０とする（ステップＳ１２００）。
　経路評価部１１３ｅは、物体位置属性保持部１０４が保持する属性情報に対応する物体のうち、１次衝突候補物体として取得していない物体があるか否かを判断する（ステップＳ１２０１）。１次衝突候補物体として未取得の物体がある場合には（ステップＳ１２０１でＹＥＳ）、経路評価部１１３ｅは、未取得の物体のうちの１つを任意に選択する。１次衝突可能性評価部１１０１は、選択された１次衝突候補物体に対する１次衝突可能性評価値を算出する（ステップＳ１２０２）。１次衝突危険属性評価部２１０２は、選択された１次衝突候補物体の１次衝突危険属性評価値を算出する（ステップＳ２３０２）。
　経路評価部１１３ｅは、１次衝突経路評価値を算出する。ここで、１次衝突経路評価値は、移動物体と選択された物体とが１次衝突する際の被害リスクを示す値であり、ここでは１次衝突可能性評価値と、１次衝突危険属性評価値との積とする。経路評価部１１３ｅは、算出した１次衝突経路評価値と評価格納用変数の値とを加算し、加算結果を評価格納用変数に格納する。（ステップＳ２３０３）。
　経路評価部１１３ｅは、物体位置属性保持部１０４が保持する属性情報に対応する、１次衝突候補物体以外の物体のうち、２次衝突候補物体として取得していない物体があるか否かを判断する（ステップＳ１２０３）。２次衝突候補物体として未取得の物体がある場合には（ステップＳ１２０３でＹＥＳ）、経路評価部１１３ｅは、未取得の物体のうちの１つを任意に選択し、選択された物体を２次衝突候補物体とする。
　２次衝突可能性方向評価部１０８ｂは、１次衝突候補物体と２次衝突候補物体とが２次衝突する可能性を示す２次衝突可能性方向評価値を算出する（ステップＳ１２０４）。
　また、２次衝突可能性距離評価部１０９ｂは、１次衝突候補物体と２次衝突候補物体とが２次衝突する可能性を示す２次衝突可能性距離評価値を算出する（ステップＳ１２０５）。
　さらに、危険属性組合せ評価部１１２ｂは、１次衝突候補物体と２次衝突候補物体とが２次衝突した場合に被害が発生する可能性を示す危険属性組合せ評価値を算出する（ステップＳ１２０６）。
　経路評価部１１３ｅは、１次衝突候補物体と２次衝突候補物体との組合せに対する２次衝突経路評価値を算出し、算出した２次衝突経路評価値と評価格納用変数の値とを加算し、加算結果を評価格納用変数に格納する（ステップＳ２３０４）。なお、２次衝突経路評価値は、（２次衝突可能性方向評価値）×（２次衝突可能性距離評価値）×（危険属性組合せ評価値）とする。
　２次衝突経路評価値算出処理（ステップＳ２３０４）の後、２次衝突候補物体判定処理（ステップＳ１２０３）に戻り、残りの２次衝突候補物体に対しても同様の処理が繰り返される。
　また、２次衝突候補物体がなくなった場合には（ステップＳ１２０３でＮＯ）、１次衝突候補物体判定処理（ステップＳ１２０１）に戻り、残りの１次衝突候補物体に対しても同様の処理が繰り返される。なお、１次衝突候補物体が代わる度に、他の全ての物体を２次衝突候補物体として未取得の状態に戻す。
　１次衝突候補物体と２次衝突候補物体との全ての組合せについて被害リスクが算出された後（ステップＳ１２０１でＮＯ）、経路評価部１１３ｅは、評価格納用変数に格納されている値を経路評価値とし、評価保持部１１４に格納する（ステップＳ１２０８）。
　行動計画部１１５は、実施の形態１と同様に、評価保持部１１４より経路評価値を取得し、取得した経路評価値に基づいて、行動計画を実施し、計画された行動を示す情報を計画保持部１１６に格納する（ステップＳ７１２）。
＜効果＞
　実施の形態７の構成では、ロボットが移動経路上を移動することによって発生する１次衝突および２次衝突に対して、被害リスクを低減することができ、その効果は大きい。
（実施の形態８）
　実施の形態１では、ロボットが把持対象物体と１次衝突し、把持対象物体がさらに周辺物体と２次衝突することを想定した行動計画装置について説明した。
　実施の形態８では、ロボットが把持対象物体を把持したあと、その把持対象物体を運搬する際に、運搬している把持対象物体（以下、「運搬対象物体」という。）が運搬経路周辺の物体と衝突することを想定した行動計画装置について説明する。具体的には、例えば図５において、ロボットが位置（４０，３５，０）でニンニクを把持しＸ軸方向に移動し、位置（７０、３５，０）までニンニクを運搬するような場合が想定される。
＜運搬物とその周辺物体との２次衝突について＞
　ロボットが運搬対象物体を運搬している際、ロボットが運搬対象物体を落としたり、弾き飛ばしてしまう場合がある。その原因は、運搬対象物体を落とさないように握るのに必要な力の推定の不正確さや、地面の凹凸やロボット自体の動力に起因する振動、スリップによる転倒等によるものである。ロボットが落とした運搬対象物体、ロボットが弾き飛ばした運搬対象物体が、その周辺物体に、２次衝突する場合がある。その際、ロボットにより運搬される第１物体と、第１物体と接触した第２物体との組合せによっては被害が発生する。
＜行動計画装置について＞
　図２４は、実施の形態８に係る行動計画装置１００ｆの構成を示すブロック図である。以下、行動計画装置１００ｆと実施の形態１の行動計画装置１００との違いについて説明する。つまり、行動計画装置１００ｆは、行動計画装置１００における把持対象情報取得部１０５、経路評価部１１３、経路生成部１０６の代わりに、それぞれ、把持対象情報取得部１０５ｆ、経路評価部１１３ｆ、実施の形態４に記載の経路生成部１０６ｂを用いる。
　また、行動計画装置１００ｆは、２次衝突可能性方向評価部１０８、２次衝突可能性距離評価部１０９、ロボット位置取得部１０１は用いず、運搬時２次衝突可能性評価部２１０３を用いる。
　把持対象情報取得部１０５ｆは、運搬対象となる把持対象物体の位置および種別を取得する処理部である。把持対象情報取得部１０５ｆは、実施の形態１における把持対象情報取得部１０５と同様な処理を行うことにより、把持対象物体の位置および種別を取得する。さらに、把持対象情報取得部１０５ｆは、取得した把持対象物体の位置を始点位置保持部１０２に格納する。このように、ロボットが把持対象物体を把持する位置を始点とすることにより、把持対象物体の運搬経路における危険性を評価することができる。具体的には、例えば、図５において、ロボットが位置（４０，３５，０）でニンニクを把持し運搬する場合には、始点の座標は、（４０，３５，０）となる。なお、ロボットが把持対象物体の位置に移動するまでの危険性の評価については、実施の形態１に記載されている。このため、その詳細な説明はここでは繰り返さない。
　運搬時２次衝突可能性評価部２１０３は、指定された環境中の物体が、運搬対象物体の移動経路に対してどれだけぶつかりやすい位置にあるかを評価する。以降の説明ではこの評価のことを「運搬時２次衝突可能性評価」と呼び、その際に算出される評価値を「運搬時２次衝突可能性評価値」と呼ぶ。運搬時２次衝突可能性評価値の算出方法は、実施の形態４における１次衝突可能性評価値の算出方法と同様である。具体的には、例えば、図５において、ロボットが、位置（４０，３５，０）から位置（７０、３５，０）までニンニクを運搬するような場合、ケーキの１次衝突可能性評価値は、位置（４０、３５、０）と位置（７０、３５，０）とを結ぶ線分からケーキの位置（５０、１５、０）までの距離であり、その距離の値は「２０」となる。このため、１次衝突可能性評価値と同じ算出方法によると、運搬時２次衝突可能性評価値は、オイラー数ｅの－２０乗（ｅ-20）となる。
　経路評価部１１３ｆは、経路保持部１０７が保持する経路をロボットが移動した場合に運搬対象物体と環境中の物体との接触または接近による被害リスクを評価する処理部である。被害リスクは、運搬対象物体と環境中の物体とが接触または接近しやすい位置関係にあるかの評価と、運搬対象物体に対して環境中の物体が危険な物体であるかの評価とに基づいて評価される。
＜処理の流れ＞
　行動計画装置１００ｆが行う行動計画処理の流れを図２５に示す。
　物体位置属性取得部１０３は、環境内に存在する物体の物体位置属性情報を取得し、物体位置属性保持部１０４に格納する（ステップＳ７０２）。
　把持対象情報取得部１０５ｆは、把持対象物体の位置を取得し、運搬時２次衝突可能性評価部２１０３および経路評価部１１３ｆに出力する。また、把持対象情報取得部１０５ｆは、把持対象物体の属性情報を危険属性組合せ評価部１１２に出力する。さらにまた、把持対象情報取得部１０５ｆは、把持対象物体の位置を始点位置保持部１０２に格納する（ステップＳ７０３ｆ）。具体的には、例えば、図５において、ロボットが位置（４０，３５，０）でニンニクを把持し運搬する場合、始点位置の座標は、（４０，３５，０）となる。
　経路生成部１０６ｂは、外部よりロボットの移動先を取得し、経路を生成し、生成した経路を経路保持部１０７に格納する（ステップＳ２５０１）。具体的には、例えば、図５において、ロボットがニンニクを位置（７０，３５，０）まで運搬することが指定された場合、位置（４０，３５，０）を始点とし、位置（７０，３５，０）を終点とする有向線分が経路となる。
　経路評価部１１３ｆは、物体位置属性保持部１０４が保持する属性情報に対応する、運搬対象物体以外の物体のうち、２次衝突候補物体として取得していない物体があるか否かを判断する（ステップＳ１２０３）。２次衝突候補物体として未取得の物体がある場合には（ステップＳ１２０３でＹＥＳ）、経路評価部１１３ｆは、未取得の物体のうちの１つを任意に選択し、選択された物体を２次衝突候補物体とする。
　運搬時２次衝突可能性評価部２１０３は、指定された２次衝突候補物体の、運搬対象物体の移動経路に対する運搬時２次衝突可能性評価値を算出する（ステップＳ１２０２ｆ）。ここでは運搬対象物体の移動経路は、ロボットの移動経路で近似することとする。
　危険属性組合せ評価部１１２が、２次衝突候補物体の危険属性組合せ評価値を算出し、経路評価部１１３ｆに出力する（ステップＳ７０９）。
　経路評価部１１３ｆが、運搬時２次衝突可能性評価処理（ステップＳ１２０２ｆ）で算出された運搬時２次衝突可能性評価値と、危険属性組合せ取得処理（ステップＳ７０９）で算出された危険属性組合せ評価値とに基づいて、２次衝突候補物体の評価値を算出する。すなわち２次衝突が発生した場合の被害リスクを算出する（ステップＳ７１０）。具体的な算出方法は、実施の形態１と同様である。つまり、運搬時２次衝突可能性評価値と危険属性組合せ評価値との積が、２次衝突が発生した場合の被害リスクとされる。
　評価算出処理（ステップＳ７１０）の後、２次衝突候補物体判定処理（ステップＳ１２０３）に戻り、残りの２次衝突候補物体に対しても同様の処理が繰り返される。
　２次衝突候補物体として未取得の物体がなくなった場合には（ステップＳ７０４でＮＯ）、経路評価部１１３ｆが、評価算出処理（ステップＳ７１０）で算出された各候補の評価を基に経路評価値を算出する。算出した経路評価値は、評価保持部１１４に格納する（ステップＳ７１１）。具体的な算出方法は、実施の形態１の場合と同様である。
　行動計画部１１５は、評価保持部１１４より経路評価値を取得し、取得した経路評価値に基づいて、行動計画を実施し、計画された行動を示す情報を計画保持部１１６に格納する（ステップＳ７１２）。具体的な算出方法は、実施の形態１の場合と同様である。
　＜実施の形態８の効果＞
　以上説明したように、実施の形態８によると、家庭内で移動するロボットにおいて、移動ロボットに接触して運搬されている物体が、さらにその運搬経路の周辺にある物体と接触した場合に二次被害が発生するか否かを判断することができる。これにより、移動ロボットの行動計画を行うことができる。これに伴い、二次被害を低減することができる。
　以上、本発明の経路危険性評価装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本発明の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を本実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本発明の範囲内に含まれる。
　なお、上述の実施の形態では、移動機器の一例としてロボットを挙げたが、自律走行車などの移動経路を移動する移動機器であれば、本発明を適用可能である。
　今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
　本発明は、家庭環境のように物体が多数存在し２次衝突が生じるような場所で、２次衝突によるリスクを考慮したロボットなどの移動機器の行動計画を立案することができるため、移動機器の行動計画を立案する行動計画装置等に適用できる。
１００、１００ａ、１００ｂ、１００ｃ、１００ｄ、１００ｅ、１００ｆ　行動計画装置
１０１、１０１ａ　ロボット位置取得部
１０２、１０２ａ　始点位置保持部
１０３　物体位置属性取得部
１０４　物体位置属性保持部
１０５、１０５ｆ　把持対象情報取得部
１０６、１０６ａ、１０６ｂ、１０６ｃ、１０６ｄ　経路生成部
１０７、１０７ａ、１０７ｃ　経路保持部
１０８、１０８ｂ　２次衝突可能性方向評価部
１０９、１０９ｂ　２次衝突可能性距離評価部
１１１　危険属性組合せ情報保持部
１１２、１１２ｂ　危険属性組合せ評価部
１１３、１１３ａ、１１３ｂ、１１３ｅ、１１３ｆ　経路評価部
１１４、１１４ｃ　評価保持部
１１５、１１５ｃ、１１５ｄ　行動計画部
１１６、１１６ｃ、１１６ｄ　計画保持部
４０１、８００　ロボット
８０１　移動装置
８０２　行動変更指示装置
８０３　作業台
８０５　ロボットシステム
９０１　ロボットアーム
１１０１　１次衝突可能性評価部
１５０１　除外領域保持部
２１０１　１次衝突危険属性情報保持部
２１０２　１次衝突危険属性評価部
２１０３　運搬時２次衝突可能性評価部

Claims (17)

  1. 　移動機器の移動経路の危険性を評価する経路危険性評価装置であって、
    　移動機器の移動経路を示す情報である移動経路情報を保持する経路保持部と、
    　前記移動機器が移動する環境内に存在する複数の物体の位置を示す位置情報を保持する物体位置属性保持部と、
    　前記環境内に存在する物体同士が接触または接近した際の被害度合いを示す情報を保持する危険属性組合せ情報保持部と、
    　前記経路保持部に保持されている移動経路情報で示される前記移動機器の移動経路と、前記物体位置属性保持部に保持されている位置情報で示される前記複数の物体の位置との関係に基づいて、前記移動機器と接触することにより移動させられる可能性がある第１物体が、さらに第２物体に接触または接近する可能性を評価する２次衝突可能性評価部と、
    　前記危険属性組合せ情報保持部に保持されている前記被害度合いを示す情報を参照することにより、前記第１物体と前記第２物体とが接触または接近した際の被害度合いを決定する危険属性組合せ評価部と、
    　前記２次衝突可能性評価部による評価結果と、前記危険属性組合せ評価部により決定された被害度合いとに基づいて、前記移動機器に対する前記移動経路の危険性を評価する経路評価部と
    　を備える経路危険性評価装置。
  2. 　前記経路評価部は、前記２次衝突可能性評価部における評価を示す評価値と、前記危険属性組合せ評価部により決定された前記被害度合いを示す値とを乗算した乗算値が大きいほど、前記移動機器に対する前記移動経路の危険性が高いと評価する
    　請求項１記載の経路危険性評価装置。
  3. 　前記２次衝突可能性評価部は、前記移動経路における前記移動機器の移動方向と前記第１物体の位置および前記第２物体の位置を結ぶ直線とがなす角度が０度に近づくほど大きくなる２次衝突可能性方向評価値を算出することにより、前記第１物体が前記第２物体に接触または接近する可能性を評価する２次衝突可能性方向評価部を含む
    　請求項１または２に記載の経路危険性評価装置。
  4. 　前記２次衝突可能性方向評価部は、前記移動経路を平行移動させることで得られる、前記第１物体の中心位置を通る直線が前記第２物体の外接円と交差する場合に最大となる２次衝突可能性方向評価値を算出することにより、前記第１物体が前記第２物体に接触または接近する可能性を評価する
    　請求項３記載の経路危険性評価装置。
  5. 　前記２次衝突可能性方向評価部は、前記移動経路を平行移動させることで得られる、前記第１物体の中心位置を通る直線上を前記第１物体の外接円が通過すると仮定したときに、前記第１物体の外接円と前記第２物体の外接円とが接触する場合に最大となる２次衝突可能性方向評価値を算出することにより、前記第１物体が前記第２物体に接触または接近する可能性を評価する
    　請求項３記載の経路危険性評価装置。
  6. 　前記２次衝突可能性評価部は、前記第１物体と前記第２物体との間の距離が小さいほど大きくなる２次衝突可能性距離評価値を算出することにより、前記第１物体が前記第２物体に接触または接近する可能性を評価する２次衝突可能性距離評価部を含む
    　請求項１～５のいずれか１項に記載の経路危険性評価装置。
  7. 　前記２次衝突可能性距離評価部は、前記第１物体と前記第２物体との間の距離が小さく、かつ前記第２物体の大きさが大きいほど大きくなる２次衝突可能性距離評価値を算出することにより、
    前記第１物体が前記第２物体に接触または接近する可能性を評価する
    　請求項６記載の経路危険性評価装置。
  8. 　さらに、前記移動経路と前記第１物体との間の距離が小さいほど大きくなる１次衝突可能性評価値を算出することにより、前記移動機器が前記第１物体に接触または接近する可能性を示す評価する１次衝突可能性評価部を備え、
    　前記経路評価部は、前記２次衝突可能性評価部による評価結果と、前記危険属性組合せ評価部により決定された被害度合いと、前記１次衝突可能性評価部による評価結果とに基づいて、前記移動機器に対する前記移動経路の危険性を評価する
    　請求項１～７のいずれか１項に記載の経路危険性評価装置。
  9. 　さらに、
    　前記移動機器と前記環境内に存在する物体とが接触または接近した際の被害度合いを示す情報を保持する１次衝突危険属性情報保持部と、
    　前記１次衝突危険属性情報保持部に保持されている前記被害度合いを示す情報を参照することにより、前記移動機器と前記第１物体とが接触または接近した際の被害度合いを決定する危険属性組合せ評価部とを備え、
    　前記経路評価部は、前記２次衝突可能性評価部による評価結果と、前記危険属性組合せ評価部により決定された被害度合いと、前記１次衝突可能性評価部による評価結果と、前記危険属性組合せ評価部により決定された被害度合いとに基づいて、前記移動機器に対する前記移動経路の危険性を評価する
    　請求項８記載の経路危険性評価装置。
  10. 　前記経路保持部は、前記移動機器における複数箇所の移動経路を示す情報である移動経路情報を保持し、
    　前記２衝突可能性評価部は、前記移動機器における前記複数箇所の各々について、前記第１物体が前記第２物体に接触または接近する可能性を評価し、
    　前記経路評価部は、前記移動機器の各箇所に対する前記移動経路の危険性を評価し、前記複数箇所について、各箇所における評価結果を集計することにより、前記移動機器に対する前記移動経路の危険性を評価する
    　請求項１～９のいずれか１項に記載の経路危険性評価装置。
  11. 　さらに、前記経路評価部による評価結果に従い、前記移動機器に対する前記移動経路の危険性が高いほど前記移動経路における前記移動機器の移動速度を遅い速度に決定する行動計画部を備える
    　請求項１～１０のいずれか１項に記載の経路危険性評価装置。
  12. 　前記第１物体は、前記移動機器により操作が施される対象の物体とは異なる物体であり、
    　前記経路危険性評価装置は、さらに、前記経路評価部により評価された前記移動経路の危険性が所定の危険性を超えるか否かを判断し、超える場合には、前記移動経路を通らないような前記移動機器の移動経路を生成し、前記経路保持部に保持する経路生成部を備える
    　請求項１～１１のいずれか１項に記載の経路危険性評価装置。
  13. 　前記第１物体は、前記移動機器により操作が施される対象の物体であり、
    　前記経路危険性評価装置は、さらに、前記第１物体が複数存在する場合には、複数の第１物体までの移動経路のうち、前記経路評価部によって最も危険性が低いと判断される移動経路を、前記移動機器の移動経路と決定する行動計画部を備える
    　請求項１～１０のいずれか１項に記載の経路危険性評価装置。
  14. 　前記危険属性組合せ情報保持部は、前記環境内に存在する物体同士が接触または接近した際の被害金額を保持し、
    　前記危険属性組合せ評価部は、前記危険属性組合せ情報保持部に保持されている前記被害金額に基づいて、前記第１物体と前記第２物体とが接触または接近した際の被害金額を、前記第１物体と前記第２物体とが接触または接近した際の被害度合いとして決定する
    　請求項１～１３のいずれか１項に記載の経路危険性評価装置。
  15. 　前記第１物体は、前記移動機器により運搬させられる物体である
    　請求項１～１１のいずれか１項に記載の経路危険性評価装置。
  16. 　移動機器の移動経路の危険性を評価する経路危険性評価方法であって、
    　経路保持部に保持されている移動経路情報で示される前記移動機器の移動経路と、物体位置属性保持部に保持されている位置情報で示される前記移動機器が移動する環境内に存在する複数の物体の位置との関係に基づいて、前記移動機器と接触または接近することにより移動させられる第１物体が、さらに第２物体に接触または接近する可能性を評価する可能性評価ステップと、
    　危険属性組合せ情報保持部に保持されている前記環境内に存在する物体同士が接触または接近した際の被害度合いを示す情報を参照することにより、前記第１物体と前記第２物体とが接触または接近した際の被害度合いを決定する決定ステップと、
    　前記可能性評価ステップでの評価結果と、前記決定ステップで決定された被害度合いとに基づいて、前記移動機器に対する前記移動経路の危険性を評価する危険性評価ステップと
    　を含む経路危険性評価方法。
  17. 　移動機器の移動経路の危険性を評価するコンピュータ実行可能なプログラムであって、
    　経路保持部に保持されている移動経路情報で示される前記移動機器の移動経路と、物体位置属性保持部に保持されている位置情報で示される前記移動機器が移動する環境内に存在する複数の物体の位置との関係に基づいて、前記移動機器と接触または接近することにより移動させられる第１物体が、さらに第２物体に接触または接近する可能性を評価する可能性評価ステップと、
    　危険属性組合せ情報保持部に保持されている前記環境内に存在する物体同士が接触または接近した際の被害度合いを示す情報を参照することにより、前記第１物体と前記第２物体とが接触または接近した際の被害度合いを決定する決定ステップと、
    　前記可能性評価ステップでの評価結果と、前記決定ステップで決定された被害度合いとに基づいて、前記移動機器に対する前記移動経路の危険性を評価する危険性評価ステップと
    　をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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