机器人装置、机器人系统、机器人控制方法及存储介质与流程

本发明涉及机器人装置、机器人系统、机器人控制方法及存储介质。

背景技术：

以往，公开了将机器人的操作部基于被人施加的力而移动的移动轨迹作为示教数据来保持的机器人装置(例如专利文献1)。该机器人装置在动作的再生时再现所保持的示教数据的移动轨迹(日本特开2013-71231号公报)。

然而，上述的多个机器人装置在分别学习动作的情况下，需要由人对各个机器人的操作部进行与移动相关的示教，因此，产生各种问题。例如，由于示教的人的不同，有时机器人的作业性产生差异。由于需要对各个机器人装置分别进行示教，因此，有时会加重进行示教的负荷。

技术实现要素：

本发明是考虑到这种情况而完成的，其目的之一在于，提供一种能够更加简便地提高能力的机器人装置、机器人系统、机器人控制方法及存储介质。

(用于解决课题的方案)

本发明的机器人装置采用了以下的结构。

(1)：本发明的一方式的机器人装置具备：存储部，其存储第一示教信息，所述第一示教信息成为进行第一作业的指针；获取部，其从具有第二示教信息的其他装置获取所述第二示教信息，所述第二示教信息成为进行与所述第一作业类似的第二作业或与所述第一作业关联的第二作业的指针；以及作业控制部，其基于所述存储部所存储的第一示教信息来进行所述第一作业，并且基于由所述获取部获取到的所述第二示教信息来进行所述第二作业。

(2)：在上述(1)的方式的基础上，机器人装置还具备：学习部，其学习进行第三作业的指针；以及信息提供部，其在所述学习部学习了进行所述第三作业的指针的情况下，向其他装置通知表示学习了进行所述第三作业的指针这一情况的信息。

(3)：在上述(1)或(2)的方式的基础上，机器人装置还具备：教授部，其对人物教授作业；以及学习部，其在所述教授部对人物教授规定的作业的情况下，在产生了无法教授的作业之际，基于新获取到的用于教授所述无法教授的作业的教授信息，来学习针对所述无法教授的作业的应对方法，所述教授部基于所述学习部的学习结果，对人物教授所述无法教授的作业。

(4)：一种机器人系统，还具备：上述(3)的机器人装置；以及推定部，其在规定的环境下，基于产生所述无法教授的作业的频率，来推定所述机器人装置的技能的掌握程度。

(5)：一种机器人系统，其具备：上述(1)至(3)中任一项的机器人装置；机密判定部，其判定示教信息是否为机密信息，该示教信息是进行由所述机器人装置发送的作业的指针；以及提供部，其在由所述机密判定部判定为所述示教信息不是机密信息的情况下，根据其他装置的请求，向所述其他装置提供所述示教信息，在由所述机密判定部判定为所述示教信息是机密信息的情况下，即便存在来自其他装置的请求，也不向所述其他装置提供所述示教信息。

(6)：在上述(5)的方式的基础上，所述机密判定部判定与由所述机器人装置发送的信息一致的信息是否被公开，在判定为由所述机器人装置发送的信息被公开的情况下，判定为所述示教信息不是机密信息。

(7)：在本发明的另一方式的机器人方法中，机器人装置的计算机执行如下处理：从具有第二示教信息的其他装置获取所述第二示教信息，所述第二示教信息成为进行与第一作业类似的第二作业或与所述第一作业关联的第二作业的指针，基于存储第一示教信息的存储部所存储的第一示教信息来进行所述第一作业，并且基于获取到的所述第二示教信息来进行所述第二作业，所述第一示教信息成为进行所述第一作业的指针。

(8)：本发明的另一方式的存储介质使机器人装置的计算机执行如下处理：从具有第二示教信息的其他装置获取所述第二示教信息，所述第二示教信息成为进行与第一作业类似的第二作业或与所述第一作业关联的第二作业的指针，基于存储第一示教信息的存储部所存储的第一示教信息来进行所述第一作业，并且基于获取到的所述第二示教信息来进行所述第二作业，所述第一示教信息成为进行所述第一作业的指针。

(发明效果)

根据(1)、(2)、(7)、(8)，能够更加简便地提高机器人装置的能力。

根据(3)，由于对人物教授作业，因此能够更加简便地提高人的能力。

根据(4)，能够更加容易地识别机器人装置的技能的掌握程度。

根据(5)、(6)，能够更加容易的管理不应被公开的信息。

附图说明

图1是示出机器人系统的结构的一例的图。

图2是示出中心服务器装置的功能结构的一例的图。

图3是示出边缘服务器装置的功能结构的一例的图。

图4是示出机器人装置的功能结构的一例的图。

图5是示出拍摄到人进行钎焊的情形的作业图像的一例的图。

图6是用于对基于第一作业图像及第二作业图像的作业的掌握进行说明的图。

图7是示出由机器人装置执行的处理流程的流程图。

图8是示出第一示教信息的内容的一例的图。

图9是示出生成第一示教信息的场景的一例的图。

图10是示出机器人装置掌握技能的处理流程的一例的流程图。

图11是示出管理者进行的处理流程的一例的流程图。

图12是示出机器人装置在产生了无法应对的周边环境的情况下执行的处理流程的一例的流程图。

图13是示出由边缘服务器装置执行的在提供技能提高用的信息时进行的处理流程的一例的流程图。

图14是示出管理信息的内容的一例的图。

图15是示出由中心服务器装置执行的在提供技能提高用的信息时进行的处理流程的一例的流程图。

图16是示出第二实施方式的机器人装置进行教学的场景的一例的图。

图17是示出第二实施方式的机器人装置的功能结构的一例的图。

图18是示出由第二实施方式的机器人装置执行的处理流程的一例的流程图。

图19是示出由第二实施方式的机器人装置执行的处理流程的另一例的流程图。

图20是示出机器人装置基于掌握到的技能而制成部件的场景的一例的图。

图21是示出由边缘服务器装置执行的处理流程的一例的流程图。

图22是示出实施方式的机器人装置的硬件结构的一例的图。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的机器人装置、机器人系统、机器人控制方法及存储介质的实施方式进行说明。

<第一实施方式>

图1是示出机器人系统1的结构的一例的图。机器人系统1例如具备一个以上的中心服务器装置10、一个以上的边缘服务器装置100(例如100a、100b)、以及一个以上的机器人装置(200a-1～200a-3、200b-1～200b-3)。

中心服务器装置10与边缘服务器装置100经由网络nw相互通信。网络nw例如包括因特网、wan(wideareanetwork)、lan(localareanetwork)、提供商装置、无线基站等。

边缘服务器装置100a及机器人装置200a-1～200a-3设置于设施f1。边缘服务器装置100a与机器人装置200a-1～200a-3例如进行无线通信。机器人装置200a-1～200a-3分别相互进行无线通信。

边缘服务器装置100b及机器人装置200b-1～200b-3设置于设施f2。边缘服务器装置100b与机器人装置200b-1～200b-3例如进行无线通信。机器人装置200b-1～200b-3分别相互进行无线通信。

以下，在不区分边缘服务器装置100a与边缘服务器装置100b的情况下，仅称为“边缘服务器装置100”，在不区分机器人装置200a-1～200a-3与机器人装置200b-1～200b-3的情况下，仅称为“机器人装置200”。

[中心服务器装置]

图2是示出中心服务器装置10的功能结构的一例的图。中心服务器装置10例如具备中心侧通信部12、中心侧获取部14、中心侧信息处理部16、中心侧图像处理部18、中心侧信息通知部20以及存储部30。中心侧获取部14、中心侧信息处理部16、中心侧图像处理部18及中心侧信息通知部20例如通过cpu(centralprocessingunit)等硬件处理器执行程序(软件)而执行。这些构成要素中的一部分或全部也可以由lsi(largescaleintegration)或asic(applicationspecificintegratedcircuit)、fpga(field-programmablegatearray)、gpu(graphicsprocessingunit)等硬件(包括电路部；circuitry)执行，还可以通过软件与硬件的协同配合来执行。程序也可以预先存放在hdd(harddiskdrive)或闪速存储器等存储装置(非暂时性存储介质)中，还可以存放在dvd或cd-rom等可装卸存储介质(非暂时性存储介质)中，通过将存储介质装配于驱动器装置来进行安装。

存储部30例如由hdd、闪速存储器、eeprom(electricallyerasableprogrammablereadonlymemory)、rom(readonlymemory)或ram(randomaccessmemory)等实现。

中心侧通信部12是经由网络nw而与边缘服务器装置100通信的通信单元。

中心侧获取部14获取中心侧通信部12与边缘服务器装置100通信而得到的信息。

中心侧信息处理部16对边缘服务器装置100获取到的信息和生成的信息进行管理。

中心侧信息通知部20在后述的机器人装置200学习了进行规定的作业的指针的情况下，将表示学习了进行规定的作业的指针的信息通知给边缘服务器装置100。指针是机器人装置200在进行作业时使用的信息，例如是与动作相关的信息。

存储部30例如存储有由边缘服务器装置100提供的信息(例如第一示教信息32、…第十示教信息34、…第二十示教信息36)、及管理信息40(详细后述)。

[边缘服务器装置]

图3是示出边缘服务器装置100的功能结构的一例的图。边缘服务器装置100例如具备边缘侧通信部102、边缘侧获取部104、边缘侧信息处理部106、边缘侧图像处理部108、边缘侧信息请求部110、边缘侧信息通知部112以及存储部120。

边缘侧获取部104、边缘侧信息处理部106、边缘侧图像处理部108、边缘侧信息请求部110及边缘侧信息通知部112通过cpu等硬件处理器执行程序(软件)而执行。这些构成要素中的一部分或全部也可以由lsi或asic、fpga、gpu等硬件(电路部)执行，还可以通过软件与硬件的协同配合来执行。程序也可以预先存放在hdd或闪速存储器等存储装置(非暂时性存储介质)中，还可以存放在dvd或cd-rom等可装卸存储介质(非暂时性存储介质)中，通过将存储介质装配于驱动器装置来进行安装。

存储部120例如由hdd、闪速存储器、eeprom、rom或ram等实现。

边缘侧通信部102是进行无线通信而与机器人装置200通信、或者经由网络nw而与中心服务器装置10通信的通信单元。

边缘侧获取部104获取边缘侧通信部102与机器人装置200或中心服务器装置10通信而得到的信息。

边缘侧信息处理部106管理边缘服务器装置100获取到的信息和生成的信息。

边缘侧图像处理部108对由拍摄部202拍摄到的图像进行规定的处理。

边缘侧信息请求部110在产生了机器人装置200无法应对的作业的情况下，向中心服务器装置10或其他的机器人装置200请求用于应对该作业的信息(用于进行该作业的信息)的提供。

边缘侧信息通知部112在机器人装置200学习了进行规定的作业的指针的情况下，将表示学习了进行规定的作业的指针的信息通知给中心服务器装置10或其他的机器人装置200。

存储部120例如存储有由机器人装置200提供的信息(例如第一示教信息122、第二示教信息124、第三示教信息126)及管理信息130(详细后述)。

[机器人装置]

图4是示出机器人装置200的功能结构的一例的图。机器人装置200例如具备拍摄部202、右臂部204、左臂部206、移动用驱动部208、控制装置220以及存储部250。

拍摄部202例如是利用了ccd(chargecoupleddevice)或cmos(complementarymetaloxidesemiconductor)等固体拍摄元件的数码相机。拍摄部202例如在规定的时机对机器人装置200的周边进行拍摄。拍摄部202不局限于一台，也可以将多台拍摄部设置于机器人装置200。

右臂部204例如是在机器人装置的右侧附近连接有第一端部的多关节机械臂。左臂部206例如是在机器人装置的左侧附近连接有第一端部的多关节机械臂。以下，在不区分右臂部204与左臂部206的情况下，仅称为“臂部”。臂部的第二端部构成为能够把持规定的物体。臂部基于控制装置220的控制进行驱动。臂部能够进行与人的臂的动作同等的动作。

移动用驱动部208是用于使机器人装置200在地板或地面上移动的驱动部。移动用驱动部208例如可以具有两个腿部，也可以具有轮胎或轮子。例如，在移动用驱动部208是腿部的情况下，腿部基于控制装置220的控制，以使机器人装置200步行的方式动作。由此，机器人装置200能够在所希望的方向上移动。

控制装置220例如具备通信部222、获取部224、信息处理部226、图像处理部228、驱动控制部230、学习部232以及信息请求部234。获取部224、信息处理部226、图像处理部228、驱动控制部230、学习部232及信息请求部234例如通过cpu等硬件处理器执行程序(软件)来执行。这些构成要素中的一部分或全部也可以由lsi或asic、fpga、gpu等硬件(电路部)执行，还可以通过软件与硬件的协同配合来执行。程序也可以预先存放在hdd或闪速存储器等存储装置(非暂时性存储介质)中，还可以存放在dvd或cd-rom等可装卸的存储介质(非暂时性存储介质)中，通过将存储介质装配于驱动器装置来进行安装。

存储部250例如由hdd、闪速存储器、eeprom、rom或ram等实现。

通信部222例如是进行无线通信而与其他的机器人装置200或边缘服务器装置100通信的通信单元。

获取部224从具有第二示教信息的其他装置(机器人装置200、边缘服务器装置100或中心服务器装置10)获取第二示教信息，该第二示教信息成为进行与第一作业类似的第二作业或者与所述第一作业相关的第二作业的指针。

信息处理部226管理机器人装置200获取到的信息和生成的信息。

图像处理部228对由拍摄部202拍摄到的图像进行规定的图像处理。例如，图像处理部228判定由拍摄部202拍摄到的图像与其他图像是否类似。之后详细叙述图像处理部228和其他功能部的处理。

驱动控制部230基于存储部250所存储的第一示教信息来进行第一作业、并且基于由获取部224获取到的第二示教信息来进行第二作业。

学习部232学习进行规定的作业的指针。

信息请求部234在产生了本装置无法应对的作业的情况下，向其他装置请求用于应对该作业的信息的提供。

信息提供部236在学习部232学习了进行规定的作业的指针的情况下，将表示学习了进行规定的作业的指针的信息通知给其他装置。

在存储部250中例如存储有物体环境信息260、学习对象信息262、基本动作信息264、第一示教信息266。之后详细叙述这些信息。

上述的机器人装置200、边缘服务器装置100、中心服务器装置10的处理的一部分或全部也可以通过ai(artificialintelligence)技术来执行。机器人装置200、边缘服务器装置100或中心服务器装置10所包含的功能部或存储于存储部的信息中的一部分或全部的功能部或信息也可以包含在其他装置中。

[机器人装置的动作]

如以下那样，机器人装置200生成第一示教信息266。作为一例，来说明机器人装置200掌握进行钎焊作业的例子。

[图像的获取]

图5是示出拍摄到人进行钎焊的情形的作业图像的一例的图。机器人装置200从中心服务器装置10或其他装置获取作业图像，或者从与本装置连接的存储介质获取作业图像。然后，机器人装置200基于获取到的图像来掌握作业。

首先，机器人装置200的图像处理部228使用图案匹配等方法，来识别作业图像所包含的环境和物体等。图像处理部228例如参照物体环境信息260，来识别作业图像所包含的环境和物体等。在物体环境信息260中例如包括从拍摄到规定的环境和物体的图像中提取出的特征量。特征量是基于图像的每个像素或每个像素组的亮度的信息。

例如，图像处理部228在图5的上侧的作业图像(im1)中，识别人在第一坐标(例如x1，y1，z1)中在右手持有焊铁，在第二坐标中在左手持有焊料。图像处理部228在图5的下侧的作业图像(im2)中，识别使焊铁移动到第三坐标，使焊料移动到第四坐标。

然后，图像处理部228在未图示的作业图像中，识别使焊铁的前端与焊料的前端接触，焊料在部件x的规定位置处进行了熔敷。然后，图像处理部228识别在部件x的规定位置的状态成为规定的状态(例如被适当赋予焊料的状态)的情况下，对该部件的作业结束。

例如，图像处理部228识别第一作业图像中的环境、物体、物体的状态等(以下为周边环境)及在第一作业图像的下一个时机拍摄到的第二作业图像中的周边环境。第一作业图像和第二作业图像是在掌握与作业相关的技能时使用的学习对象信息262所包含的图像。

[技能的掌握方法1]

图6是用于对基于第一作业图像及第二作业图像的作业的掌握进行说明的图。机器人装置200使用第一作业图像及第二作业图像、以及实际由拍摄部202拍摄到的图像来掌握与作业相关的技能。图6的图像im11a、im11b、im13a、im13b是学习对象信息262所包含的图像，图6的图像im12a、im12b、im14a、im14b是由拍摄部202拍摄到的图像。

例如，如图6的上图所示，机器人装置200在获取臂部进行驱动前的驱动前的图像im12a的场景中，确定与该图像im12a类似的图像im11a，以如与确定出的图像im11a建立了关联的图像im11b那样进行钎焊的方式搜索用于控制臂部的驱动的驱动指令值。然后，机器人装置200基于搜索结果，来获取在获取到图像im12a的场景中的用于使臂部驱动的驱动力指令值。

由此，机器人装置200例如在获取到图像im12a的情况下，能够使臂部驱动，向焊料不够的区域赋予焊料。图像im12b是由臂部赋予了焊料的状态下的图像。这样，机器人装置200掌握规定场景中的钎焊的作业。

同样，例如如图6的下图所示，机器人装置200在获取到臂部进行驱动前的驱动前的图像im14a的场景中，确定与该图像im14a类似的图像im13a，以如与确定出的图像im13a建立了关联的图像im13b那样进行钎焊的方式搜索用于控制臂部的驱动的驱动指令值，基于搜索结果，来获取在获取到图像im14a的场景中的用于使臂部驱动的驱动力指令值。

[流程图]

图7是示出由机器人装置200执行的处理流程的流程图。首先，信息处理部226获取学习对象信息262(步骤s100)。即，信息处理部226获取多个第一作业图像与第二作业图像的组合。

接着，图像处理部228获取由拍摄部202拍摄到的图像(以下为驱动前的图像)(步骤s102)。接着，图像处理部228参照基本动作信息264，获取与获取到的驱动前的图像被分类的图案建立了关联的驱动指令值(与驱动前的图像相应的指令值)(步骤s104)。

在基本动作信息264中，将多个图像分类为规定图案的图案1～n(“n”为任意的自然数)与用于使和图案1～n分别建立了关联的臂部动作的驱动指令值1～n(“n”为任意的自然数)彼此建立关联。驱动控制部230例如在判定为图像符合图案1的情况下，基于与图案1建立了关联的驱动指令值1来使臂部驱动。基本动作信息264可以是基于掌握方法1或后述的掌握方法2～4中的任一方法而掌握的信息，也可以是预先获取到的信息。

接着，驱动控制部230基于获取到的驱动指令值来使臂部驱动(步骤s106)。接着，图像处理部228获取由拍摄部202拍摄到的驱动后的图像(步骤s108)。接着，图像处理部228获取与驱动前的图像类似的第一作业图像，获取与第一作业图像建立了关联的第二作业图像(步骤s110)。接着，图像处理部228判定步骤s108的驱动图像与步骤s110的第二作业图像是否一致(步骤s112)。

在步骤s108的驱动图像与步骤s110的第二作业图像一致的情况下，学习部232向存储部250存储将驱动前的图像、驱动后的图像及驱动指令值相互建立了关联的第一示教信息266(步骤s114)。

在步骤s112中驱动图像与第二作业图像不一致的情况下，驱动控制部230基于规定的基准来变更驱动指令值，来使臂部驱动(步骤s116)。在步骤s116中使臂部驱动之前，再现与步骤s106的处理前同样的环境(焊料对象物体的状态)。然后，返回到步骤s108的处理。

在步骤s112中，步骤s108的驱动图像与步骤s110的第二作业图像不一致的情况下，也可以进行步骤102的处理。由此，在步骤106的处理中臂部进行驱动，针对物体变化后的物体，进行上述那样的处理。

在步骤s114的处理后，信息处理部226判定规定程度的第一示教信息266是否存储于存储部250中(步骤s118)。规定程度例如是指驱动前的图像、驱动后的图像及驱动指令值的组合数量为规定数量。

在规定程度的第一示教信息266未存储于存储部250的情况下，进入步骤s102的处理。在规定程度的第一示教信息266存储于存储部250的情况下，信息提供部236向其他的机器人装置200或边缘服务器装置100通知示教信息被更新(步骤s120)。

接着，信息提供部236判定是否在规时机间以内从其他的机器人装置200发送了第一示教信息的提供的请求(步骤s122)。在规时机间以内从其他的机器人装置200发送了第一示教信息266的提供的请求的情况下，信息提供部236向请求源发送第一示教信息266(步骤s124)。由此，本流程图的一个例程结束。

如上所述，机器人装置200能够掌握新的技能。机器人装置200能够向其他装置提供新掌握的技能。这样，机器人装置200能够更加简便地提高能力。而且，机器人装置200能够使用所掌握的技能自主地进行作业。在上述例子中，说明了与钎焊相关的技能的掌握，但不局限于上述的例子，例如在与布线或组装相关的技能的掌握、教授知识的技法的掌握、其他技能的掌握时也可以应用上述例子。

与作业相关的技能的掌握也可以如以下那样进行。

[技能的掌握方法2]

例如，机器人装置200也可以通过获取将周边环境与驱动指令值的脚本建立了关联的第一示教信息266a来掌握与作业相关的技能。图8是示出第一示教信息266a的内容的一例的图。第一示教信息266a是将表示周边环境的图像与和臂部在该周边环境中的动作相应的驱动指令值的脚本相互建立了关联的信息。例如，机器人装置200例如在与上述的图6的图像im12a相应的周边环境中，确定在第一示教信息266a中建立了关联的和图像im12a类似的图像im11a。然后，机器人装置200能够按照与确定出的图像建立了关联的驱动指令值的脚本进行动作，从而完成钎焊。

[技能的掌握方法3]

例如，机器人装置200也可以在存储部250中存储将人对臂部进行的动作与拍摄到此时的周边环境的图像建立了关联的信息(基于直接教学的示教信息)作为第一示教信息266b。

图9是示出生成第一示教信息266b的场景的一例的图。例如，人在此时的周边环境中引导最佳的臂部的动作。学习部232在存储部250中存储将基于引导时施加于臂部的力及其方向而作出的驱动指令值与包含引导时的周边环境在内的图像建立了关联的信息作为第一示教信息266b。由此，机器人装置200能够基于第一示教信息266b来获取规定的周边环境中的驱动指令值。

代替向臂部施加力来进行引导，人也可以通过声音向机器人装置200进行指示，生成第一示教信息266b。在该情况下，在机器人装置200的存储部250中存储有将声音与臂部的动作建立了关联的关联信息。机器人装置200在人的声音被输入到麦克风时，参照关联信息，将输入的声音转换成臂部的驱动指令值，基于转换后的驱动指令值使臂部驱动。而且，机器人装置200学习周边环境与该周边环境中的驱动指令值之间的关系。

[技能的掌握方法4]

机器人装置200也可以基于由其他的机器人装置200或边缘服务器装置100获取到的信息来掌握新技能。图10是示出机器人装置200掌握技能的处理流程的一例的流程图。

首先，信息处理部226判定是否从其他的机器人装置200获取到更新通知(步骤s150)。在获取到更新通知的情况下，信息处理部226判定是否满足更新条件(步骤s152)。更新条件是指，能够确保被推定为更新所需要的时间(例如在被推定为更新所需要的时间的期间，能够中断作业)、被推定为需要与更新相关的技能等。

例如，信息处理部226获取更新通知所包含的技能的类型及识别信息，对获取到的类型及识别信息与本装置的存储部250所存储的类型及识别信息进行比较，在它们类似或关联的情况下，判定为需要与更新相关的技能。类似或关联例如是指，所进行的作业的种类相同、虽然是不同的作业但关乎于规定商品的制造等而关联性高。

在满足更新条件的情况下，信息请求部234请求发送更新后的用于提高技能的信息，从更新通知源获取所请求的信息(步骤s154)。用于提高技能的信息例如是第一作业图像、第二作业图像及驱动指令值的组合。该驱动指令值是如下的指令值：在获取到第一作业图像时，该指令值使臂部驱动，使得机器人装置200进行作业，以成为第二作业图像所包含的周边环境的状态。在不满足更新条件的情况下，信息请求部234不请求发送更新后的用于提高技能的信息(步骤s156)。在该情况下，信息请求部234也可以之后从更新通知源获取用于提高技能的信息。由此，本流程图的一个例程的处理结束。

例如，机器人装置200将基于直接教学的示教信息作为基本动作信息(基准信息)存储于存储部250，基于该基准信息来进行作业。更新通知是表示在其他的机器人装置200中更新了基于直接教学的示教信息的通知。机器人装置200在获取到表示更新了基于直接教学的示教信息的更新通知的情况下，从其他的机器人装置200或边缘服务器装置200获取与获取到的更新通知关联的基于直接教学的示教信息，将获取到的基于直接教学的示教信息作为针对基准信息的追加信息来更新示教信息。

通过上述的处理，机器人装置200能够基于各种方法来掌握新技能。其结果是，机器人装置200能够更加简便地提高能力。

[由管理者进行的处理]

机器人装置200的管理者也可以在机器人装置200掌握了技能(或作业)之后，检查掌握水平，进一步改善技能。图11是示出管理者进行的处理流程的一例的流程图。首先，管理者设定使机器人装置200掌握的技能(或工作)(步骤s200)。接着，管理者使机器人装置200掌握所设定的技能(或技能所包含的要素)(步骤s202)。接着，管理者检查所掌握的技能的掌握水平(步骤s204)。例如，管理者基于机器人装置200进行的作业结果来检查掌握水平。

接着，管理者基于掌握水平的检查结果，进行与作业相关的反馈(步骤s206)。反馈例如是指，提取无法掌握的状况(应对不充分的环境)，掌握该提取的状况下的动作。例如，当将上述的图6作为例子时，在图像im12a的周边环境中，能够顺畅地进行钎焊，但在图像im14a的周边环境中，无法顺畅地进行钎焊，在该情况下，管理者使机器人装置200学习图像im14a的周边环境中的臂部的动作。

[产生了无法应对的周边环境时的处理]

图12是示出机器人装置200在产生了无法应对的周边环境的情况下执行的处理流程的一例的流程图。以下，说明机器人装置200进行作业(例如钎焊)时的处理的一例。

首先，机器人装置200的图像处理部228获取图像im15a，在第一示教信息266中确定与图像im15a类似的图像(步骤s300)。接着，驱动控制部230参照第一示教信息266，获取与确定出的特定图像建立了关联的驱动力指令值，基于获取到的驱动力指令值使臂部驱动(步骤s302)。由此，进行作业，成为图像im15b那样的结果。

接着，图像处理部228获取图像im16x，在第一示教信息266中，尝试确定与图像im16x类似的特定图像(步骤s304)。然而，图像处理部228无法确定与图像im16x类似的图像。即，机器人装置200未掌握与图像im16x关联的周边环境中的动作。在该情况下，无法应对周边环境，因此，信息请求部234向其他装置请求提供用于应对与图像im16x关联的周边环境的驱动指令值等的与动作相关的信息(用于技能提高的信息)。

首先，信息请求部234向其他的机器人装置200询问是否保持有用于应对图像im16x的周边环境的信息(与技能提高相关的信息)(步骤s306)。接着，信息请求部234从其他的机器人装置200获取询问结果(步骤s308)。接着，信息请求部234基于询问结果，判定其他的机器人装置200是否保持有用于应对图像im16x的周边环境的信息(步骤s310)。

在判定为未保持有用于应对图像im16x的周边环境的信息的情况下，信息请求部234向边缘服务器装置100询问是否保持有用于应对图像im16x的周边环境的信息(步骤s312)。接着，信息请求部234从边缘服务器装置100获取询问结果(步骤s314)。这里，信息请求部234获取到用于应对图像im16x的周边环境的信息。获取到的用于应对图像im16x的周边环境的信息例如是指，用于使臂部在图像im11x的周边环境中动作的驱动指令值或驱动指令值的脚本。接着，驱动控制部230基于用于应对图像im16x的周边环境的信息，使臂部驱动(步骤s316)。由此，进行作业，如图像im16xx所示那样完成作业。

例如，机器人装置200将基于直接教学的示教信息作为基本动作信息(基准信息)存储于存储部250。然后，机器人装置200在基于该基准信息进行作业时，在产生了无法应对的事项的情况下，如上述的流程图的处理那样，向其他的机器人装置200、边缘服务器装置100进行询问，获取用于应对无法应对的事项的示教信息。例如，该示教信息是其他的机器人装置200获取到的基于直接教学的信息。然后，机器人装置200将获取到的用于应对无法应对的事项的示教信息作为对基准信息的追加信息来更新示教信息。

如上所述，机器人装置200即便在需要未掌握的技能的情况下，也能够从其他装置获取用于提高技能的信息，基于获取到的信息，进行与周边环境相应的动作。机器人装置200针对无法应对的作业，也可以询问附近的人。然后，根据人的语言的建议、利用身体振动给出的建议、引导，机器人装置200也可以应对无法应对的作业。

[边缘服务器装置中的用于技能提高的信息的提供]

图13是示出由边缘服务器装置100执行的在提供用于技能提高的信息时进行的处理流程的一例的流程图。首先，边缘侧获取部104判定是否从机器人装置200获取到与用于技能提高的信息相关的询问(步骤s400)。

在从机器人装置200获取到与用于技能提高的信息相关的询问的情况下，边缘侧信息处理部106判定是否保持有所询问的用于技能提高的信息(步骤s402)。例如，边缘侧信息处理部106从机器人装置200获取想要应对的周边环境的图像及机器人装置200的识别信息。边缘侧图像处理部108参照管理信息130，来判定是否能够确定与从机器人装置200获取到的周边环境的图像类似的图像。边缘侧信息处理部106在判定为能够确定与从机器人装置200获取到的周边环境的图像类似的图像的情况下，判定为保持有所询问的用于技能提高的信息。

图14是示出管理信息130的内容的一例的图。管理信息130例如是将周边环境的图像、驱动指令值以及公开范围相互建立了关联的信息。公开范围是指，公开范围不受到限制、能够向具有权限a的装置公开等。

在步骤s402中判定为保持有用于技能提高的信息的情况下，边缘侧信息处理部106参照管理信息130，判定询问对象的机器人装置200是否具有得到用于技能提高的信息的权限(步骤s404)。边缘侧信息处理部106确定与由边缘侧图像处理部108确定出的管理信息130的周边环境的图像建立了关联的驱动指令值和公开范围。边缘侧信息处理部106参照未图示的权限信息，来判定进行了询问的机器人装置200是否为用于技能提高的信息的公开对象。权限信息是指将机器人装置200的识别信息与权限相互建立了关联的信息。

在判定为进行了询问的机器人装置200具有被公开用于技能提高的信息的权限的情况下(判定为不是机密信息的情况下)，边缘侧信息处理部106将与询问相应的驱动指令值发送给机器人装置200(步骤s406)。

在判定为进行了询问的机器人装置200不具有被公开用于技能提高的信息的权限的情况下，边缘侧信息处理部106将表示不具有获取用于技能提高的信息的权限的信息发送给机器人装置200(步骤s408)。

在步骤s402中判定为未保持有所询问的用于技能提高的信息的情况下，边缘侧信息请求部110向其他装置(其他的边缘服务器装置100、中心服务器装置10)询问是否保持有从机器人装置200询问的用于技能提高的信息(步骤s410)。边缘侧信息请求部110判定是否获取到询问结果(步骤s412)。

在获取到询问结果的情况下，边缘侧信息通知部112将询问结果发送给机器人装置200(步骤s414)。例如在获取到用于技能提高的信息的情况下，向机器人装置200发送该信息，在未获取到用于技能提高的信息的情况下，向机器人装置200发送未获取到用于技能提高的信息。由此，本流程图的一个例程的处理结束。

通过上述的处理，边缘服务器装置100向中心服务器装置10询问是否具有用于技能提高的信息。然后，中心服务器装置10在具有该信息的情况下，边缘服务器装置100向机器人装置200发送从中心服务器装置10获取到的信息。由此，机器人装置200能够更加简便地提高能力。

[中心服务器装置中的用于技能提高的信息的提供]

图15是示出由中心服务器装置10执行的在提供用于技能提高的信息时进行的处理流程的一例的流程图。首先，中心侧获取部14判定是否从边缘服务器装置100获取到与用于技能提高的信息相关的询问(步骤s500)。

在从边缘服务器装置100获取到与用于技能提高的信息相关的询问的情况下，中心侧信息处理部16判定是否保持有所询问的用于技能提高的信息(步骤s502)。例如，中心侧信息处理部16从边缘服务器装置100获取想要应对的周边环境的图像及边缘服务器装置100(或进行了询问的机器人装置200)的识别信息。中心侧图像处理部18参照管理信息40，来判定是否能够确定与从边缘服务器装置100获取到的周边环境的图像类似的图像。管理信息40例如是将周边环境的图像、驱动指令值以及公开范围相互建立了关联的信息。公开范围针对边缘服务器装置100的每个识别信息或机器人装置200的每个识别信息来设定。

中心侧信息处理部16在判定为能够确定与从边缘服务器装置100获取到的周边环境的图像类似的图像的情况下，判定为保持有所询问的用于技能提高的信息。在步骤s504中，边缘侧信息处理部106参照管理信息40，判定询问对象的边缘服务器装置100(或进行了询问的机器人装置200)是否具有得到用于技能提高的信息的权限(步骤s504)。

中心侧信息处理部16确定由中心侧图像处理部18确定出的管理信息40的与周边环境的图像建立了关联的驱动指令值和公开范围。中心侧信息处理部16参照未图示的权限信息，判定进行了询问的边缘服务器装置100(或进行了询问的机器人装置200)是否为用于技能提高的信息的公开对象。权限信息是将中心服务器装置10(或机器人装置200)的识别信息与权限相互建立了关联的信息。

在判定为进行了询问的边缘服务器装置100(或机器人装置200)具有被公开用于技能提高的信息的权限的情况下，中心侧信息处理部16将与询问相应的驱动指令值发送给边缘服务器装置100(步骤s506)。

在判定为进行了询问的机器人装置200不具有被公开用于技能提高的信息的权限的情况下，中心侧信息处理部16将表示不具有获取用于技能提高的信息的权限的信息发送给边缘服务器装置100(步骤s508)。

在步骤s502中判定为未保持有所询问的用于技能提高的信息的情况下，中心侧信息处理部16将表示未保持有所询问的用于技能提高的信息的信息发送给边缘服务器装置100(步骤s510)。由此，本流程图的一个例程的处理结束。

通过上述的处理，机器人装置200能够从中心服务器装置10获取用于技能提高的信息，因此，能够更加简便地提高能力。

在上述例子中，机器人装置200向其他的机器人装置200、边缘服务器装置100发送图像，获取到用于技能提高的信息，但代替于此，也可以利用声音或文本来询问是否具有用于技能提高的信息。例如，在组合多个部件而制成产品的情况下，机器人装置200询问部件a和部件b“如何连接？”，从其他装置获取询问结果。例如，机器人装置200在得到“将部件a的a连接器与部件b的b连接器连接，…”这样的回答的情况下，机器人装置200理解该回答的含义而进行作业。

在本实施方式中，机器人装置200在产生了无法应对的作业的情况下，向其他装置询问应对方法。例如，各机器人装置200也能够共享机器人装置200或边缘服务器装置100所保持的与技能相关的信息，但由此有时涉及到(1)机密信息的意外泄漏、(2)机器人装置200的存储容量的增大。

对此，在本实施方式中，机器人装置200不将所有信息共享，而是在遭遇到无法应对的周边环境的情况下，对应对方法进行确认。由此，能够防止机密信息的意外泄漏，而且抑制存储容量的增大。但是，在本实施方式中，属于相同设施、相同事务所、相同作业场所的机器人装置200所具有的信息也可以被共享。在该情况下，能够在防止机密信息的意外泄漏、而且抑制存储容量的增大的同时，提高对本装置进行的作业的应用能力。

根据以上说明的第一实施方式，机器人装置200从具有第二示教信息的其他装置获取第二示教信息，该第二示教信息成为进行与第一作业类似的第二作业或与第一作业关联的第二作业的指针，基于存储部250所存储的第一示教信息来进行第一作业，并且基于获取到的第二示教信息来进行所述第二作业。由此，机器人装置200能够更加简便地提高能力。

<第二实施方式>

以下，对第二实施方式进行说明。在第二实施方式中，机器人装置200对人进行关于作业的教学。以下，以与第一实施方式的不同点为中心进行说明。

图16是示出第二实施方式的机器人装置200进行教学的场景的一例的图。例如，机器人装置200用臂部对人的臂进行引导，直至规定的作业完成，从而对人进行教学。例如，机器人装置200在对人教学钎焊的情况下，以如下方式进行教学：用臂部引导持有焊铁的人的右臂和持有焊料的人的左臂，将焊铁的前端与焊料的前端接触规时机间而将焊料适当地赋给部件，使得在规定的状态下向部件赋予焊料。教学例如是应用了第一实施方式的技能掌握的处理的处理。

例如，机器人装置200获取当前的周边环境的图像，确定与获取到的图像类似的第一作业图像。机器人装置200获取与确定出的第一作业图像关联的第二作业图像，以人的臂和人所保持的道具等与第二作业图像一致的方式引导人的臂等。例如，机器人装置200基于后述的第一教学信息，使臂部动作而移动人的臂，使得焊铁的前端与焊料的前端接近而使前端彼此接触。

此时，机器人装置200基于第一教学信息的驱动指令值，导出使臂部动作时的人的臂的移动量、移动方向，基于上述的移动量、移动方向，导出在下一次处理中使用的第二驱动指令值，基于导出的第二驱动指令值使臂部动作。由此，机器人装置200以人的臂与设想的动作一致的方式与人的特性配合地变更引导量。通过重复这些步骤来进行教学，使得人能够完成钎焊的作业。

机器人装置200也可以通过声音的引导或在设置于机器人装置200的显示部(未图示)中显示成为作业样本的图像来进行教学。

图17是示出第二实施方式的机器人装置200a的功能结构的一例的图。代替第一实施方式的机器人装置200的学习部232及存储部250，机器人装置200a具备学习部232a及存储部250a。存储部250a除了存储于存储部250的信息之外还存储有第一教学信息280。该第一教学信息280由学习部232a生成。

学习部232a学习第一作业图像及第二作业图像中的人的移动，基于学习结果而生成第一教学信息280。例如，学习部232a基于第一作业图像中的人持有的焊铁与焊料的位置、以及第二作业图像中的人持有的焊铁与焊料的位置，导出焊铁与焊料的移动量及移动方向。学习部232a基于规定的算法，导出用于使臂部相对于导出的移动量及移动方向而动作的驱动指令值(例如用于使臂部引导人的臂的驱动指令值)。然后，学习部232a在存储部250a中存储将导出的移动量及移动方向以及驱动指令值与第一作业图像及第二作业图像建立了关联的信息作为第一教学信息280。

机器人装置200a还具备教授部233。教授部233基于第一教学信息280，对人教学技能。例如，教授部233经由驱动控制部230来控制臂部，以引导人的臂适当地进行作业。

[使人掌握技能的处理]

图18是示出由第二实施方式的机器人装置200a执行的处理流程的一例的流程图。本流程图的处理如图16那样在机器人装置200对人进行教学时执行。

首先，机器人装置200的图像处理部228获取图像im21a，在第一教学信息280中，确定与图像im21a类似的特定图像(步骤s600)。图像im21a是由机器人装置200的拍摄部202拍摄到的、拍摄到当前的周边环境的图像。

接着，驱动控制部230参照第一教学信息280，获取与特定图像建立了关联的驱动力指令值，基于获取到的驱动力指令值使臂部驱动(步骤s602)。例如，驱动控制部230在臂部抓着人的臂的状态下使臂部驱动，对人的臂进行引导。由此，由人进行作业，如图像im21b所示那样完成作业。

接着，图像处理部228获取图像im21x，在第一教学信息280中，尝试确定与图像im21x类似的特定图像(步骤s604)。然而，图像处理部228无法确定与图像im21x类似的特定图像。即，机器人装置200关于与图像im21x关联的周边环境中的动作不具有教学信息。在该情况下，无法应对周边环境，因此，信息请求部234向其他装置请求提供用于应对与图像im21x关联的周边环境的驱动指令值等的与教学相关的信息。

首先，信息请求部234向其他的机器人装置200询问是否保持有用于教学的信息(步骤s606)。即，信息请求部234确认针对无法教授的作业的应对方法。接着，信息请求部234从其他的机器人装置200获取询问结果(步骤s608)。接着，信息请求部234基于询问结果，判定其他的机器人装置200是否保持有用于教学的信息(步骤s610)。

在判定为未保持有用于教学的信息的情况下，信息请求部234向边缘服务器装置100询问是否保持有用于教学的信息(步骤s612)。接着，信息请求部234从边缘服务器装置100获取询问结果(步骤s614)。这里，信息请求部234获取到用于教学的信息。获取到的用于教学的信息(新获取到的用于教授无法教授的作业的教授信息)例如是用于使臂部在图像im21x的周边环境中动作来引导人的臂的驱动指令值或驱动指令值的脚本。学习部232a获取驱动指令值或驱动指令值的脚本，学习针对无法教授的作业的应对方法。学习例如是指，学习部232a将获取到的脚本作为教学信息存储于存储部250a。

接着，教授部233基于用于教学的信息，使臂部驱动来引导人的臂(步骤s616)。即，教授部233基于由学习部232a学习到的应对方法(新获取到的用于教授无法教授的作业的教授信息)，对人物教授无法教授的作业。由此，进行作业，如图像im21xx所示那样完成作业。

机器人装置200或边缘服务器装置100也可以重复上述的处理，在规定的环境中，基于无法对人教授的作业所产生的频率，来推定机器人装置200的技能的掌握程度。例如，边缘服务器装置100的边缘侧信息处理部(“推定部”的一例)106基于来自机器人装置200的询问结果，在判定为无法对人教授的作业所产生的频率为阈值以下的情况下，推定为机器人装置200的技能的掌握程度高。由此，机器人装置200能够更加容易地识别技能的掌握程度。

如上所述，机器人装置200a能够向不具有与作业相关的技能的人进行教学，使其掌握技能。此外，机器人装置200a即便在不具有用于教学的信息的情况下，也能够从其他装置获取用于教学的信息，使用获取到的用于教学的信息，使人掌握技能。

在上述的例子中，从其他装置获取到关于与无法教授的作业相关的应对方法的信息，但代替于此，也可以从人获取与应对方法相关的信息。在该情况下，例如，人也可以对机器人装置200通过声音、身体振动、手抖来教授应对方法，或者引导臂部来进行教授。然后，机器人装置200也可以基于由人教授的信息(新获取到的用于教授无法教授的作业的教授信息)，学习与无法教授的作业相关的应对方法。

[判定人是否掌握到技能的处理]

图19是示出由第二实施方式的机器人装置200a执行的处理流程的另一例的流程图。本流程图的处理为：机器人装置200a在对人进行了教学之后，机器人装置200监视人所进行的作业，判定人是否掌握了技能。

首先，机器人装置200的图像处理部228获取在第一时机拍摄到的第一拍摄图像(步骤s700)。接着，图像处理部228参照第一教学信息280，来确定与第一拍摄图像类似的第一作业图像(步骤s702)。接着，图像处理部228获取与第一作业图像关联的第二作业图像(步骤s704)。接着，图像处理部228获取在第二时机拍摄到的第二拍摄图像(步骤s706)。

接着，图像处理部228判定获取到的第二作业图像与在第二时机拍摄到的第二拍摄图像是否一致(步骤s708)。在获取到的第二作业图像与在第二时机拍摄到的图像一致的情况下，看作由人进行了满足规定的基准的作业，信息处理部226将获取到的第二作业图像与在第二时机拍摄到的图像是否一致判定规定次数(步骤s710)。在步骤s710的处理中判定为有规定次数不一致的情况下，返回到步骤s700。

在步骤s710的处理中判定为有规定次数一致的情况下，信息处理部226判定为人掌握了技能(步骤s712)。在信息处理部226判定为人掌握了技能的情况下，机器人装置200也可以判定为本装置掌握了技能。这样，信息处理部226也可以基于教授了规定的作业的人的作业的掌握程度，来判定本装置的技能的掌握度。例如，机器人装置200a在对象的人掌握了技能的情况下，向其他人进行教学。

在获取到的第二作业图像与在第二时机拍摄到的图像不一致的情况下，看作满足规定的基准的作业未由人进行，信息处理部226将获取到的第二作业图像与在第二时机拍摄到的图像是否不一致判定规定次数(步骤s714)。在步骤s714的处理中，在未判定为有规定次数不一致的情况下，返回步骤s700。在步骤s714的处理中，在判定为有规定次数不一致的情况下，信息处理部226判定为人未掌握技能，再次向此人进行教学(步骤s716)。由此，本流程图的一个例程的处理结束。

如上所述，机器人装置200a能够判定未掌握与作业相关的技能的人是否掌握了技能。然后，机器人装置200a在未掌握技能的情况下，能够进行教学，使得技能提高。

根据以上说明的第二实施方式，机器人装置200能够基于学习部232a的学习结果，对人物教授无法教授的作业。机器人装置200即便在产生了无法教授的作业时，也能够基于新获取到的用于教授无法教授的作业的教授信息，来学习针对无法教授的作业的应对方法，基于学习结果，对人物教授无法教授的作业。这样，机器人装置200能够更加简便地提高教授能力。

<第三实施方式>

以下，对第三实施方式进行说明。在第三实施方式中，边缘服务器装置100针对由机器人装置200掌握到的技能，根据该信息的特性来判定是否向中心服务器装置10提供。以下，针对与第一实施方式或第二实施方式的不同点进行说明。

图20是示出机器人装置200基于掌握到的技能而制成部件的场景的一例的图。(1)机器人装置200将基板a配置于规定的位置，(2)在该基板a上的第一规定位置处配置部件a，(3)在第二规定位置处配置部件b。(4)机器人装置200配置连结部件a与部件b的布线，(5)在第三规定位置处赋予焊料，(6)在第四规定位置处赋予焊料，以覆盖部件a、b、布线的方式盖上罩a。(7)由此，部件a完成。在机器人装置200掌握了这样的技能的情况下，将获取到的技能上传到边缘服务器装置100。

图21是示出由边缘服务器装置100执行的处理流程的一例的流程图。边缘侧获取部104获取由机器人装置200上传的与技能相关的信息(步骤s800)。接着，边缘侧信息处理部(“机密判定部”的一例)106基于获取到的所上传的与技能相关的信息，进行网页检索(步骤s802)。接着，边缘侧信息处理部106判定在网页检索中是否检索到与所上传的和技能相关的信息的关联度高的信息(步骤s804)。

例如，边缘侧信息处理部106按照规定的基准而生成查询，使未图示的检索引擎执行使用了所生成的查询的检索。然后，边缘侧信息处理部106获取检索结果。例如，边缘侧信息处理部106收集与查询“部件a”关联的信息，基于预先决定的算法，从收集到的信息中提取与部件a的内部、制成方法等的关联度高的信息(关联度为阈值以上的信息)。关联度高的信息例如是与部件a的制成过程的图像类似的图像、部件a的生成过程、内部构造的记载等信息。预先确定的算法例如是将图像所示的信息转换成文章的算法、对记载的文章、图像的含义进行解释的算法。

例如，边缘侧信息处理部106将部件a的图像所示的信息转换成文章，提取变换后的文章的含义。边缘侧信息处理部106提取网页中的图像、文章的含义。边缘侧信息处理部106比较它们的含义来确定关联度高的信息。

在步骤s804中检索到关联度高的信息的情况下，边缘侧信息处理部106判定为与技能相关的信息不是机密信息(步骤s806)，将该信息发送给中心服务器装置10(步骤s808)。中心服务器装置10获取由边缘服务器装置100发送的信息，将获取到的信息存储于存储部50。然后，中心服务器装置10在存在所存储的信息的发送请求的情况下，根据发送请求将存储部50所存储的信息发送给请求源。在步骤s804中未检索到关联度高的信息的情况下，边缘侧信息处理部106判定为与技能相关的信息是机密信息，不进行该信息的发送(步骤s810)。由此，本流程图的一个例程的处理结束。

根据以上说明的第三实施方式，边缘服务器装置100在判定为由机器人装置200发送的特定信息未公开的情况下(在判定为通常在社会上未公开的情况下)，判定为该信息是机密信息，未公开。其结果是，能够不使机密信息公开，将其作为内部的资产进行管理。

机密信息(由机器人装置200获取到的信息)的处理也可以如以下那样进行。例如，机器人装置200也可以基于规定的基准，判定对象的信息是否为机密信息。边缘服务器装置100也可以每隔规定期间对与获取到的信息类似的信息进行检索，并分析检索结果。由此，能够提供用于使管理者识别与获取到的信息(例如技能)关联的信息的变化的信息。边缘服务器装置100也可以定期地统计获取到的信息，向管理者通知统计结果，基于管理者的指示，来判定是否公开该信息。

本实施方式中的流程图的处理的一部分也可以省略，处理的顺序也可以交换。本实施方式中的各实施方式的内容的全部或一部分也可以通过组合来实施。

[硬件结构]

图22是示出实施方式的机器人装置200的硬件结构的一例的图。如图所示，机器人装置200构成为通过通信控制器200-1、cpu200-2、作为工作存储器使用的ram(randomaccessmemory)200-3、存放引导程序等的rom(readonlymemory)200-4、闪速存储器或hdd(harddiskdrive)等存储装置200-5、驱动器装置200-6等通过内部总线或专用通信线而相互连接。通信控制器200-1与机器人装置200以外的构成要素进行通信。在存储装置200-5存放有供cpu200-2执行的程序200-5a。该程序通过dma(directmemoryaccess)控制器(未图示)等在ram200-3中展开，并由cpu200-2执行。由此，获取部224、信息处理部226、图像处理部228、驱动控制部230、学习部232、信息请求部234及信息提供部236中的一部分或全部被执行。

上述说明的实施方式能够如以下那样来表现。

一种机器人装置，构成为具备：

存储装置，其存储有程序及成为进行第一作业的指针的第一示教信息；以及

硬件处理器，

所述硬件处理器通过执行所述存储装置所存储的程序而执行如下处理：

从具有第二示教信息的其他装置获取所述第二示教信息，所述第二示教信息成为进行与所述第一作业类似的第二作业或与所述第一作业关联的第二作业的指针，以及

基于所述存储装置所存储的第一示教信息来进行所述第一作业，并且基于所述获取到的所述第二示教信息来进行所述第二作业。

以上，使用实施方式对本具体实施方式进行了说明，但本发明不受到上述实施方式的任何限定，在不脱离本发明的主旨的范围内，能够加以各种变形及置换。