』出
4.2 マニピュレータの動作を考慮した作業手順の生成
4.2.1 組立作業計画におけるグラフ探索
第2章で，作業計画のための探索空間として，ANDjORグラフを提案し，
その自動生成を行なった. また 作業計画のための評価値として作業操作 の難易度を定義し 作業計画のためのグラフ探索について述べた. そこで 用いられたグラフ探索法は トップダウン探索であり，作業環境において 作業を実行するロボットの操作によってのみ環境の変化が起こることを仮 定していた. ここでいうトップダウン探索とは， 目標状態から初期状態ヘ グラフを探索を行なって， 全体のもっとも評価値(ヒューリステイクス)が小 さい道(path)を作業手順として生成する方法である. この探索法によって 生成された作業プランの作業コストは， 上述の仮定の下では最小となり，
もっとも作業効率の良い手順を生成することができる. しかしながら， 実 際の作業環境では，作業を行なうロボット以外の影響で環境が変化するこ とがあり得る. トップダウン探索では， 作業途中で組み付ける部品の位置 や姿勢等が変化しないことを仮定とし?オフラインによる作業計画を行なっ ているため，作業途中， 外乱によって組付け作業を行なっている対象物の 姿勢が変化した場合 次に行なうべき作業が， そのままでは実行できない といった状態が起こり得る. また，実際に作業を行なうロボットには， 稼働 範囲や可搬重量等の制限(拘束条件)が存在する. したがって，ロボット自身 の制限(拘束条件) や動作計画の結果が前もって生成した作業手順に与え る影響は少なくない. そのため，より広い適用範囲を持ち現実的な作業計 画を行なうためには， 実時間の作業計画を行ない， 作業を実行するロボッ
トの動作計画を作業計画時に考慮する必要がある.
そこで以下に，提案したANDjORグラフを用い， 各ロボットの動作を考 慮に入れた作業プランに生成の手法について述べる.
4.2. マニピュレータの動作を考慮した作業手順の生成 85
4.2.2 ボトムアップ探索による作業計画
組立作業において， 作業手順は組付けの状態をノードに持つグラフで 表現することができる. すべての作業手順を1つのグラフで表現したもの が， 組立作業におけるANDjORグラフである. 作業実施のための組立プラ ンは， ANDjORグラフ中の根(れro∞ot)から終端節点(いte臼町en口、�n山1
のパスに対応応、している. また， 生成されるプランの効率は、 その探索方法 に依存している
静的な環境下すなわちロボ、ツト以外の影響により作業環境が変化しない 場合， 作業プランはシンボリツクに解くことができ， 根から出発し終端節 点までのトップダウン探索は最適な解を導出することができる. しかしな がら， 前もって計画された道筋をそれるよう な事象の起こり得る動的な環 境下では， トップダウン探索は， 最適な解を導出できない. また， その他の 外的な条件によって実行不可能となり得る. そこで， グラフ探索としてボ トムアップ探索を行う. すなわち， 作業プランを各組み付け作業の実行ご とに逐次決定する探索アルゴリズムにより作業計画を行う. (Fig.4.1)
Algorthm SeaTch-ANDjOR-Graph2
入力を， 目標作業状態に対するANDjORグラフとし， 作業を行なう. ま ず， 与えられたANDjORグラフ t をOPENへ代入し， OPENが空になるま で， 次のことを繰り返す. OPENの中で2つの部品から構成する作業の木，
すなわち， t = (nln2)となった作業の木の中で実行可能であるものをを選ぶ.
それらの中で， 'l番めの作業ノードに対するヒューリスティック値hoperαtoni と， その操作に対する評価値hmotionを算出し， その重み付きの和を作業に
対するヒューリスティック値hiとする. 算出された評価値の列Hから最小の 値を持つ作業ノード口口を選び， 作業を実行する. OPENからηαの終端節 点を削除する.
procedure Sεarch-ANDjOR-Grαph2(t);
begin
OPEN←t;
until empty( 0 P E N) do begin
。←it TWO-PART-ASSENIBLY(OPEN);
if empty( 0) return FAIL;
for each s in 0 do begin
{ sの作業に対するヒューリスティックhを計算};
H←pωh(h， H);
end
{ BEST(H)の作業を実行};
{OPENからBEST(H)の終端節点を削除};
end
end{ Search-ANDjOR-Graph2}
Fig.4.1: The algorithm to search the AND/OR graph
4.2. マニピュレータの動作を考慮した作業手順の生成 87
ボットムアップ探索によってANDjORグラフを探索する場合， 各作業ご とに作業環境， 操作対象部品は変化していく. そのため， 生成される作業 計画は， 各ノードが持つ評価値 (ヒューリスティック値)hiをどのように決定 するかによって決まる. ここでは， 上述のアルゴリズムにおけるhope7'ationi及
びhmotion を次のように定義する.
ノード(組み付け状態)niを達成したとき， そのノードを含む作業の木を Tree(ηi) とし， 作業の難易度をDiとすると，
}ìope仙川=
叫
n(Di . rnax(Num(TTee(ni)))) (4.1 )と定義する. ここで ， 関数Nurn(t)は， 第2章で示されたNum に対し補正を 加えたものである. すなわち， 達成されたノードn の親のノードの110仰にお いて Num(nova) = 1とし再計算したものである. 式(4.1) において， T1、εε(ni) は， 目標状態 を根として持つ作業の木のうち， ノードniを含む作業木を抽 出する関数である. したがって， lnax(Nurn(Tree(11i)))は， ノードniを達成し たときその後に可能なプランの数を表している.
また， hmoωnを
PASS
= z (42)
PASSmω
とする. PASSiは， その作業を行なうためのマニピュレータの動作経路で あり， PASS77mは各ノードの作業の中で とり得る最長の経路である. すな
わち， このヒューリスティクスは， 操作部品の搬送に関する評価といえる.
この値 が， 大きければ大きいほど不確定性を持った作業環境では， 搬送時 における障害物との衝突の可能性が増す. したがって， hrr川onは， 動環境に おける部品搬送における危険度を表している.
これらの評価値 と各評価値に対する重みん， んを用いて， 各ノード11iに おけるヒューリステイクスを，
hi = km・}ìmutiol1，キko・hoperationi (4.3) として定義する . このヒユーリステイクスは， 部品操作における難易度と マニピュレータの部品 搬送における危険度を表したものである. また， 重
みkm，k。によって， 作業全体におけるマニピュレータの動作の重要度が決定 される.