本発明のタスク実行システムの実施形態� ��ついて図面を用いて説明する。図1に示され ているタスク実行システムは複数のロボット Rおよびサポートサーバ200により構成されて� �る。

 図2に示されているロボットRは基体10と、 基体10の上部に設けられた頭部11と、基体10の 上部左右両側から延設された左右の腕部12と� ��腕部12の先端部に設けられた手部14と、基体 10の下部から下方に延設された左右の脚部13� �、脚部13の先端部に取り付けられている足部 15とを備えている。ロボットRは、再表03/090978 号公報や、再表03/090979号公報に開示されてい るように、アクチュエータ1000(図2参照)から� �達される力によって、人間の肩関節、肘関� �、手根関節、股関節、膝関節、足関節等の� �数の関節に相当する複数の関節部分におい� �腕部12や脚部13を屈伸運動させることができ� ��。ロボットRは、左右の脚部13(または足部15) のそれぞれの離床および着床の繰り返しを伴 う動きによって自律的に移動することができ る。基体10の鉛直方向に対する傾斜角度が調� ��されることによって、頭部11の高さが調節� �れうる。頭部11には、左右に並んでロボット Rの前方に向けられた一対の頭カメラ(CCDカメ� ��)C1が搭載されている。基体10には前側下部� �腰カメラ(赤外線カメラ)C2が搭載されている� ��なお、移動装置は複数の脚部13の動作によ� �て自律的に移動するロボットRのほか、車輪� ��移動ロボット(自動車)等、移動機能を有す� �あらゆる装置であってもよい。

 ロボットRはハードウェアとしてのECUまた はコンピュータ(CPU,ROM,RAM,I/O等により構成さ� �ている。)により構成されている制御装置100� ��、通信機器102とを備えている。コンピュー� ��のメモリには制御プログラム(ソフトウェア )が格納されている。制御プログラムはCDやDVD 等のソフトウェア記録媒体を通じてコンピュ ータにインストールされてもよいが、ロボッ トRからサーバに要求信号が送信されたこと� �応じて当該サーバによってネットワークや� �工衛星を介して当該コンピュータにダウン� �ードされてもよい。

 図3に示されている制御装置100は、内部状 態センサ111および外部状態センサ112からの出 力信号等に基づき、アクチュエータ1000の動� �を制御することにより、腕部12や脚部13の動� ��を制御する。内部状態センサ111はロボットR の内部状態または挙動状態を測定するための センサである。基体10の加速度に応じた信号� ��出力するジャイロセンサ、各関節の関節角� ��に応じた信号を出力するロータリエンコー� ��、脚部13に作用する床反力に応じた信号を� �力する力センサ等、ロボットRに搭載されて� ��る種々のセンサが内部状態センサ111に該当� ��る。外部状態センサ112は物体の挙動状態等� ��ロボットRの外部状態または環境を測定する ためのセンサである。頭カメラC1および腰カ� ��ラC2等が外部状態センサ112に該当する。ア� �チュエータ1000は電動モータ等の駆動源のほ� ��、駆動源の出力軸と腕部12や脚部13を構成す るリンクとの間に設けられた減速機や、弾性 部材等の柔軟要素により構成されている。

 制御装置100は第1処理要素110と第2処理要� �120とを備えている。なお、本発明の構成要� �が情報を「認識する」とは、当該構成要素� �情報をデータベースから検索すること、メ� �リ等の記憶装置から情報を読み取ること、� �ンサ等の出力信号に基づき情報を測定、算� �、推定、判定すること、測定等された情報� �メモリに格納すること等、当該情報をさら� �る情報処理のために準備または用意するた� �に必要なあらゆる情報処理を実行すること� �意味する。

 第1処理要素110はサポートサーバ200との通 信によりタスクデータベース204に格納されて いる複数のタスクのそれぞれの内容のうち指 定タスクの内容を認識する。第1処理要素110� �当該認識結果に基づき自己ロボットRが指定� ��スクを実行するのに要する労力または負荷� ��表わすコストを評価する。第1処理要素110は サポートサーバ200との通信により当該評価さ れたコストをタスクデータベース204に格納さ せる。

 第2処理要素120はサポートサーバ200との通 信によりタスクデータベース204に格納されて いる自己ロボットRのコストが他のロボット� �含むロボット群の中で最低であるか否かを� �識する。第2処理要素120はコストが最低であ� ��と認識したことを要件として指定タスクを� ��行するようにロボットRの動作を制御する。

 図3に示されているサポートサーバ(CPU,ROM, RAM,I/O等により構成されている。)200は基地局( 図示略)および通信網を介して複数のロボッ� �Rのそれぞれとの通信機能を有している。サ� ��ートサーバ200は図1に示されているように各 ロボットRとは別個独立のコンピュータによ� �構成されていてもよく、一または複数のロ� �ット(たとえば後述の「メインロボット」)1� �搭載されているコンピュータにより構成さ� �ていてもよい。サポートサーバ200はタスク� �ータベース204を備えている。タスクデータ� �ース204には指定タスクを含む複数のタスク� �それぞれの内容と、各ロボットRにより評価� ��れたコストが格納される。タスクの「内容� ��には、タスクの実行主体としての指定ロボ� ��トの有無、指定ロボットがある場合にはそ� ��識別情報、タスクの優先度等が含まれてい� ��。

 前記構成の複数のタスク実行システムの� ��能について説明する。まず、入札手続、す� ��わち、各ロボットRにおいて指定タスク実行 のためのコストが評価され、かつ、当該コス トがサポートサーバ200のタスクデータベース 204に格納される手順について説明する。

 第1処理要素110により、サポートサーバ200と の通信によりタスクデータベース204に格納さ れている「指定タスク」の内容が検索される (図4/S102)。たとえば、図9(a)に示されているよ うに第1トレイT ₁ および第2トレイT ₂ が載置されたワゴンWを動かす「第1タスク」� ��、図9(b)に示されているようにワゴンWから� �1トレイT ₁ を取り上げてテーブルTbまで運び、第1トレイ T ₁ をテーブルTbに載置する「第2タスク」と、図 9(c)に示されているようにワゴンWから第2トレ イT ₂ を取り上げてテーブルTbまで運び、第2トレイ T ₂ をテーブルTbに載置する「第3タスク」とのう ち一部または全部の内容が指定タスクの内容 として検索される。なお、1つのタスクが分� �されることにより、第1タスク、第2タスクお よび第3タスク等、複数のタスクが定義され� �ことを要件として、当該複数のタスクのう� �実行されていない一部または全部のタスク� �指定タスクとして定義されてもよい。

 また、ロボットRが他のタスクを実行中で あるか否かが、記憶装置に格納されているタ スク実行フラグ等に基づいて判定される(図4/ S104)。ロボットRが他のタスクを実行中である と判定された場合(図4/S104‥YES)、指定タスク� ��優先度が実行中のタスクの優先度より高い� ��否かが判定される(図4/S106)。ロボットRが他� ��タスクを実行中ではないと判定された場合( 図4/S104‥NO)または指定タスクの優先度が実行 中のタスクの優先度より高いと判定された場 合(図4/S106‥YES)、指定タスクの実行主体であ� ��指定ロボットの有無が判定される(図4/S108)� �指定ロボットが存在しないと判定された場� �(図4/S108‥YES)、ロボットRの稼動状態が指定� �スクを実行可能なON状態にあるか、あるいは 、指定タスクを実行不可能なOFF状態であるか が記憶装置に格納されているフラグ等に基づ いて判定される(図4/S110)。

 ロボットRの稼動状態がON状態にあると判� ��された場合(図4/S110‥YES)、図6に示されてい� ��ようにロボットRの現在位置(またはタスク� �行開始時刻における予測位置)からタスクの� ��行開始位置までの経路、さらには、実行開� ��位置から実行終了位置までの経路が生成さ� ��る(図4/S112)。なお、人間の認証と、認証結� �に基づく音声出力や挨拶動作等、ロボットR� ��移動を伴わずにその場で実行しうるタスク� ��ついては実行開始位置および実行終了位置� ��同じである。ロボットRの現在位置((緯度、� ��度)または(緯度、経度、高度)))は、内部状� �センサ111としてのGPS受信機により人工衛星� �ら受信されたGPS信号や、内部状態センサ111� �してのジャイロセンサや加速度センサの出� �信号等に基づいて測定されうる。タスクの� �行開始位置および実行終了位置はタスク情� �に基づいて認識されうる。経路の生成に際� �て、通行可能ノードの位置((緯度、経度)ま� �は(緯度、経度、高度))や通行可能領域等を� �すマップ情報が用いられる。マップ情報に� �まれるノードを連続して結ぶ一または複数� �リンクにより経路が構成される。マップ情� �はサポートサーバ200が有するマップデータ� �ースに格納され、このサポートサーバ200か� �各ロボットRに対して配信されてもよく、制� ��装置100が有するマップデータベースにあら� ��じめ格納されていてもよい。タスクの実行� ��始位置から実行終了位置までの経路として� ��ロボットRごとに異なる経路が生成されても よい。

 さらに、第1処理要素110により、内部状態セ ンサ111の出力信号に基づき、ロボットRの内� �状態が測定される(図4/S116)。ロボットRのエ� �ルギー源であるバッテリの残電量(エネルギ� ��残量)、ロボットRの前方が北西を向いてい� �等のロボットRの方位または姿勢等が内部状� ��として測定される。また、ロボットRの内部 状態の測定結果に基づき、ロボットRが生成� �路にしたがって移動しながらタスクを実行� �る労力または負荷を表わす実行コストc _i (i:ロボットRの識別情報)が評価される(図4/S118 )。生成経路が長いほど、生成経路にしたが� �て移動するときの所要予測時間が長いほど� �タスク実行に際しての生成経路にしたがっ� �移動および方位の変更等による予測消費電� �が大きいほど実行コストc _i は高く評価される。また、ロボットRによる� �スク実行後におけるバッテリの予測残量が� �ないほど実行コストc _i は高く評価される。具体的には、図7に示さ� �ているようにバッテリ残量SOCが少なくなる� �ど段階的に高くなる補正係数αを用いて実行 コストc _i が高めに予測される。補正係数αはバッテリ� ��量SOCの関数として式(1)により定義され、制� ��装置100のメモリにあらかじめ格納されてい� ��。なお、補正係数αはバッテリ残量SOCを変� �とする断続的な減少関数ではなく、バッテ� �残量SOCを変数とする連続的な減少関数とし� �定義されていてもよい。

 α≡α ₂ (SOC=0~SOC ₁ ),
   α ₁ (<α ₂ )(SOC=SOC ₁ ~SOC ₂ ),
   1(<α ₁ )(SOC=SOC ₂ ~100) ‥(1)

 ここで、図7に示されているように現在のバ ッテリ残量がb ₂ (SOC ₂ <b ₂ <100)であり、タスク実行後のバッテリ予測� ��量がb ₁ (SOC ₁ <b<SOC ₂ )である状況を考える。この状況でバッテリ� �予測消費電量δSOCは単にb ₂ -b ₁ であるが、補正係数αを用いて予測消費電量� ��式(2)にしたがって高めに評価される。すな� ��ち、バッテリの予測残量b ₁ が、補正係数αが1より高いα ₁ である残量領域にかかっている分だけ予測消 費電量δSOCが高めに評価される。

 δSOC=b ₂ -SOC ₂ +α ₁ (SOC ₂ -b ₁ ) ‥(2)

 また、現在のバッテリ残量がb ₂ (SOC ₂ <b ₂ <100)であり、タスク実行後のバッテリ予測� ��量がb ₁ (0<b<SOC ₁ )である状況では、同様の考え方によりバッ� �リの予測消費電量が式(3)にしたがって高め� �評価される。すなわち、バッテリの予測残� �b ₁ が、補正係数αがα ₁ (>1)より高いα ₂ である残量領域にかかっている分だけ予測消 費電量δSOCが高めに評価される。

 δSOC=b ₂ -SOC ₂ +α ₁ (SOC ₂ -SOC ₁ )+α ₂ (SOC ₁ -b ₁ ) ‥(3)

 なお、外部状態センサ112によりロボットR の周囲における人間や他のロボットR等の障� �物の位置が認識され、さらには生成経路に� �たがってタスクを実行した場合における当� �障害物との接触可能性が評価され、当該接� �可能性が高いほど実行コストが高く評価さ� �てもよい。

 また、指定タスクの実行主体としての指定� ��ボットが存在すると判定された場合(図4/S108 ‥NO)、ロボットRがこの指定ロボットに該当� �るか否かがさらに判定される(図4/S120)。ロボ ットRが指定ロボットに該当するか否かはタ� �ク情報に含まれている当該指定ロボットの� �別情報と、記憶装置にあらかじめ格納され� �いるこのロボットRの識別情報とが整合する� ��否か等に応じて判定されうる。ロボットRが 指定ロボットに該当すると判定された場合(� �4/S122‥YES)、実行コストc _i が最低コスト(入札最低額になるようにあら� �じめ定められている「0」等の値)c _min に評価される(図4/S122)。ロボットRが指定ロボ ットに該当しないと判定された場合(図4/S120� �NO)、指定タスクの実行コストc _i が最高コスト(入札最高額になるようにあら� �じめ定められている値)c _max に評価される(図4/S124)。なお、指定タスクの� ��先度が実行中の他のタスクの優先度以下で� ��ると判定された場合(図4/S106‥NO)、コストc _i が最高コストc _max に評価される(図4/S124)。そして、第1処理要素 110により、サポートサーバ200との通信により 、コストc _i およびロボットRの識別情報がタスクデータ� �ース204に格納される(図4/S126)。ロボットRの� �動状態がOFF状態であると判定された場合(図4 /S110‥NO)、指定コストの入札が実施されるこ� ��なく処理が終了する。複数のロボットRのそ れぞれにより入札が実施されることにより、 図8に示されているように各ロボットRにおい� ��評価された指定タスクjのコストc _i (i=1~n)がタスクデータベース204に格納される� �なお、コストc _i が最低となる複数のロボットRが存在する場� �、サポートサーバ200によりロボットRに付さ� ��ている優先度の高低により、一のロボットR のコストc _i のみが最低となるように当該複数のロボット Rのコストc _i の高低が調節されてもよい。また、稼動OFF状 態であるロボットRについては実行コストc _i が評価されないので、当該ロボットRについ� �のコストc _i はタスクデータベース204に格納されない。

 次に、落札手続、すなわち、コストc _i が最低のロボットRにより指定タスクが実行� �れる手順について説明する。

 第2処理要素120により、サポートサーバ200と の通信に基づき、自己ロボットRのコストc _i が最低であるか否かが判定される(図5/S128)。� ��己ロボットRのコストc _i が最低であると判定された場合(図5/S128‥YES)� ��ロボットRが他のタスクを実行中であるか否 かが判定される(図5/S130)。ロボットRがタスク 実行中であると判定された場合(図5/S130‥YES)� ��実行中のタスクを中断するようにロボットR の行動が制御される(図5/S132)。さらに、中断� ��たタスクの実行要否が判定される(図5/S134)� �中断したタスクの実行が必要であると判定� �れた場合(図5/S134‥YES)、サポートサーバ200と の通信により当該中断タスクの内容がタスク データベース204に格納される(図5/S136)。これ� ��より、中断されたタスクの一部または全部� ��内容がタスクデータベース204に格納される� ��、このタスクがさらなる指定タスクとされ� ��もよい。そして、指定タスクを実行するよ� ��にロボットRの行動が制御される(図5/S138)。� ��れにより、ロボットRが生成経路にしたがっ てタスクの第1テーブル(実行開始位置)に移動 した上で、腕部12および手部13を動かして第1� ��ーブルに載置されているトレイを持ち、残� ��の生成経路にしたがって第2テーブル(実行� �了位置)までこのトレイを運んでこの第2テー ブルに載置するというタスクを実行する。ま た、ロボットRが第1場所(実行開始位置)にお� �て荷物が載置されたワゴンの台車を把持し� �上で、生成経路にしたがってワゴンを押し� �がら第2場所(実行終了位置)まで移動すると� �うタスクを実行する。さらに、ロボットRが� ��客受付場所(実行開始位置)において外部状� �センサ112の出力信号に基づいて個人を認識� �たは認証し、頭部11を動かして会釈する等の 挨拶動作をし、その上でこの人間を応接室(� �行終了位置)まで案内するというタスクを実� ��する。また、ロボットRがタスクを実行して いないと判定された場合(図5/S130‥NO)、また� �、中断したタスクの再実行が不要であると� �定された場合(図5/S134‥NO)、指定タスクを実� ��するようにロボットRの行動が制御される(� �5/S138)。

 前記機能を発揮するロボットRによれば、内 部状態等に応じて指定タスク(たとえば、複� �のタスクの状態を変化させた因子としての� �スク)を実行するために要する労力または負� ��を表わすコストc _i が評価される(図4/S116,S118,S122,S124参照)。この� ��ストc _i はサポートサーバ200のタスクデータベース204 に格納される(図4/S126参照)。さらに、タスク� ��ータベース204に格納されている自己ロボッ� ��Rのコストc _i が複数のロボットRの中で最低であることが� �識された場合、ロボットRがこの指定タスク� ��実行するようにその動作が制御される。複� ��のロボットによるコストの評価およびサポ� ��トサーバ200のタスクデータベース204への格� ��は、コストを入札額とする当該複数のロボ� ��トRによる指定タスクの実行のための「入札 」と考えることができる。複数のロボットR� �うちタスクが最低であるロボットRによる指� ��タスクの実行は、当該ロボットRによる指定 タスクの実行の「落札」と考えることができ る。このような指定タスクの「入札」および 「落札」が実施されることにより、複数のロ ボットRのうち指定タスク実行経済に鑑みて� �当なロボットRにより指定タスクが実行され� ��。したがって、タスクの状態が変化した場� ��でも、タスクの実行経済の観点から適切な� ��態においてロボットRが指定タスクを実行す ることができる。

 たとえば、図9(a)~(c)のそれぞれに示されて� �る第1タスク、第2タスクおよび第3タスクの� �ち、指定タスクとしての第3タスクが第1ロボ ットR ₁ に代えて第2ロボットR ₂ により実行されうる。この場合、図10(a)に示� ��れているように第3タスクの実行主体として 指定された第2ロボットR ₂ が、第1ロボットR ₁ による第1タスクの実行終了予定位置である� �ゴンWの停止位置に向かって移動する。そし� ��、第1ロボットR ₁ により第1タスクが実行された後、図10(b)に示 されているように第1ロボットR ₁ により第2タスクが実行される一方、第2ロボ� ��トR ₂ により第3タスクが実行される。また、第1タ� ��ク、第2タスクおよび第3タスクのうち、指� �タスクとしての第2タスクおよび第3タスクの それぞれが第1ロボットR ₁ に代えて2つの第2ロボットR _2i およびR _2j のそれぞれにより実行されうる。この場合、 図11(a)に示されているように第2タスクおよび 第3タスクのそれぞれの実行主体として指定� �れた第2ロボットR _2i およびR _2j のそれぞれが、第1ロボットR ₁ による第1タスクの実行終了予定位置である� �ゴンWの停止位置に向かって移動する。そし� ��、第1ロボットR ₁ により第1タスクが実行された後、図11(b)に示 されているように一方の第2ロボットR _2i により第2タスクが実行される一方、他方の� �2ロボットR _2j により第3タスクが実行される。第2ロボットR _2i により第1トレイT ₁ がワゴンWから運び去られ、かつ、第2ロボッ� ��R _2j により第2トレイT ₂ がワゴンWから運び去られた後、図11(b)に破線 で示されているように第1ロボットR ₁ が(必要に応じて第2ロボットR ₂ として)このワゴンWを動かす等のさらなるタ� ��クを実行することができる。このため、第2 ロボットR ₂ の有効活用と、第2ロボットR ₂ のタスク実行補助による第1ロボットR ₁ の労力軽減が図られる。図10(a)(b)に示された� ��では、第1ロボットR ₁ は第2タスクの終了位置であるテーブルTbの位 置から、第3タスクの開始位置であるワゴンW� ��停止位置に戻る労力を節約することができ� ��。図11(a)(b)に示された例では、第1ロボットR ₁ は第2タスクの実行開始前にワゴンWの横に移� ��して向きを変更する労力を軽減することが� ��きる。

 また、第1処理要素110により当該ロボットR� �位置が測定され、当該測定位置から実行開� �位置または当該実行開始位置を経由した実� �終了位置までの当該ロボットの移動距離が� �定され、当該移動距離が長いほどコストc _i が高く評価される(図6参照)。これにより、指 定タスクの実行開始位置、または、指定タス クの実行開始位置を経由した指定タスクの実 行終了位置までの移動距離が他のロボットR� �りも短い状態において、ロボットRが当該他� ��ロボットRより優先的に指定タスクを実行し うる。一方、この移動距離が他のロボットR� �当該距離より長い状態において、ロボットR� ��指定タスクを実行することを回避しうる。� ��たがって、指定タスクを実行する際の移動� ��離の短縮の観点から適当な状態においてロ� ��ットRが指定タスクを実行することができる 。

 さらに、第1処理要素110により当該ロボット Rが他のタスクを実行中であると判定された� �合、当該ロボットが他のタスクを実行して� �ないと判定された場合よりも指定タスクを� �行するためのコストc _i が高く評価されうる(図4/S104,S118,S124参照)。こ れにより、ロボットRが指定タスクと異なる� �のタスクを実行していない状態において、� �のタスクを実行している状態よりも優先的� �当該指定タスクを実行することができる。� �たがって、指定タスクの実行専念の観点か� �適当な状態においてロボットRが指定タスク� ��実行することができる。

 また、第1処理要素110により指定タスクの優 先度が他のタスクの優先度よりも低いと判定 された場合、指定タスクの優先度が前記他の タスクの優先度よりも高いと判定された場合 よりもコストc _i が高く評価されうる(図4/S106,S118,S124参照)。こ れにより、ロボットRが他のタスクを実行中� �ある一方、当該他のタスクの優先度が指定� �スクの優先度よりも低い場合、指定タスク� �実行することができる。したがって、優先� �が高いタスクを優先的に実行する観点から� �当な状態においてロボットRが指定タスクを� ��行することができる。

 また、第1処理要素110によりロボットRが指� �タスクの実行主体である指定ロボットに該� �すると判定された場合、ロボットRが指定ロ� ��ットに該当しないと判定された場合よりも� ��ストc _i が高く評価される(図4/S120,S122,S124参照)。これ により、スペック等に鑑みて指定タスクの適 当な実行主体に該当する状態において、ロボ ットRが指定タスクを実行することができる� �

 さらに、ロボットRにおいて第1処理要素110� �よりタスクの実行後における当該ロボットR� ��バッテリ残量(エネルギー残量)SOCが予測さ� �、このバッテリ残量が少ないほど前記コス� �c _i が高く評価される(式(1)~(3)、図4/S116,S118、図7� ��照)。これにより、ロボットRによる指定タ� �ク実行後において予測されるバッテリ残量� �多い状態において、このバッテリ残量が低� �他のロボットRよりも優先的にこの指定タス� ��を実行しうる。一方、このバッテリ残量が� ��のロボットRの当該バッテリ残量より少ない 状態において、ロボットRが指定タスクを実� �することを回避しうる。したがって、指定� �スクを実行した後における新たなタスクを� �行する等のために十分なエネルギー残量の� �保の観点から適当な状態においてロボットR� ��指定タスクを実行することができる。

 なお、タスク実行システムを構成する「� ��ボット」としては前記実施形態におけるロ� ��ットRとは異なる構成のロボット、台車等、 自律的に移動する機能を有するあらゆる装置 であってもよい。また、複数のロボットのそ れぞれの種類は相違していてもよい。

 また、サポートサーバ200において第1支援処 理要素210が指定タスクの内容として当該指定 タスクの実行開始時刻を認識し、当該実行開 始時刻において予測される、当該指定タスク の実行コストc _i を評価してもよい。たとえば、ロボットRの� �動または動作が行動計画(たとえば代表点の� ��道や各関節角度の時間変化態様により定義� ��れている。)にしたがって制御されている場 合、当該動作計画に基づいて実行開始予定時 刻におけるロボットRの位置、方位、移動速� �等の挙動状態、または、稼動状態がON状態で あるかOFF状態であるかが予測されうる。また 、ロボットRがタスク実行中である場合、タ� �ク終了までの移動距離および現在の移動速� �に基づいてタスク終了時刻が予測され、こ� �予測時刻が指定タスクの開始予定時刻より� �であるか前であるかに応じて当該タスクを� �おも実行中であるか否かが予測されうる。� �該構成のロボットRによれば、その未来の予� ��状態に応じて評価されたコストc _i による指定タスクの入札および落札が実施さ れることにより、タスクの実行経済の観点か ら適切な状態においてロボットRが指定タス� �を実行することができる。

 さらに、ロボットRにおいて第1処理要素110� �、当該ロボットRが他のタスクを実行中であ� ��と判定した場合(図4/S104参照)、当該他のタ� �クの残量が基準値以上であるか否かをさら� �判定し、他のタスクの残量が基準値未満で� �ると判定された場合、他のタスクの残量が� �準値以上であると判定された場合よりもコ� �トc _i を高く評価してもよい。実行中のタスクを終 了するために必要な消費電量または残りの移 動距離等が、当該タスクの残量として算定さ れうる。これにより、指定タスクと異なる他 のタスクを実行中であってもこのタスクを短 時間で終えることができる場合、指定タスク をこのロボットRに実行させることができる� �したがって、実行中のタスクおよび指定タ� �クを連続して効率的に実行する観点から適� �な状態においてロボットRが指定タスクを実� ��することができる。

 また、次のように各ロボットRによる指定タ スクの実行コストc _i が評価されてもよい。まず、ロボットRが指� �タスクの実行期間より後における実行予定� �スクのコストが、この指定タスクを実行し� �場合とこの指定タスクを実行しなかった場� �とのそれぞれにおいて評価される。そして� �指定タスクを実行した場合における実行予� �タスクのコストが、指定タスクを実行しな� �った場合における実行予定タスクのコスト� �りも高くなるほど指定タスクの実行コストc _i が連続的または断続的に高く評価される。一 方、指定タスクを実行した場合における実行 予定タスクのコストが、指定タスクを実行し なかった場合における実行予定タスクのコス トよりも低くなるほど指定タスクの実行コス トc _i が連続的または断続的に低く評価される。こ れにより、ロボットRが指定タスクを実行し� �い場合よりも実行した場合に実行予定タス� �のコストが低くなる状態において、このコ� �トが高くなる状態よりも優先的に当該指定� �スクを実行しうる。一方、指定タスクを実� �した場合よりも実行しない場合に実行予定� �スクのコストが低くなる状態において、こ� �コストが高くなる状態よりも優先的に当該� �定タスクを実行しうる。したがって、実行� �定タスクを低いコストで実行する観点から� �当な状態においてロボットRがこの実行予定� ��スクを実行する前に指定タスクを実行する� ��とができる。

 また、第1処理要素110が自己ロボットRが� �定タスクを実行するのに要する労力または� �荷コストを表わす「コスト」が「第1閾値」� ��下であることを要件として、この自己ロボ� ��トRが指定タスクを実行するためのコストを タスクデータベース204に格納させてもよい。 これにより、各ロボットRが過度の労力また� �負荷を伴うにもかかわらず指定タスクを実� �するような事態が回避されうる。

 さらに、第1処理要素110が自己ロボットR� �実行予定タスクを実行するのに要する労力� �たは負荷を「第2コスト」として評価し、第2 コストが「第2閾値」以上であることを要件� �して、サポートサーバ200との通信に基づい� �この実行予定タスクの内容を指定タスクの� �容としてタスクデータベース204に格納させ� �もよい。これにより、自己ロボットRの実行� ��定タスクが前記のように他のロボットRによ る「入札」および「落札」の実施対象とされ る。したがって、自己ロボットRに大きな労� �消費を強いる可能性があるタスクを、自己� �ボットRに代えて実行経済の観点から適当な� ��のロボットRに実行させることができる。

 また、前記実施形態では自己ロボットRが 指定タスクを実行するのに要する労力または 負荷を表わすコストが他のロボットRを含む� �ボット群の中で最低であるか否かが各ロボ� �トRにより判定されたが(図5/S128参照)、サポ� �トサーバ200によりロボット群のうちコスト� �最低のロボットRが選定され(指定タスクの落 札者が決定され)、サポートサーバ200から該� �するロボットRに選定結果または入札結果が� ��信されることにより、当該ロボットRによっ て自己ロボットのコストが最低であることが 認識されてもよい。