CN101970185A - 作业辅助机器人系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种作业辅助机器人系统,具备:机器人臂(11);测量部(12),其测量操作员的位置;作业进展状况估计部(13),其一边参照与作业过程有关的数据一边根据从测量部(12)输入的数据来估计作业进展状况,在判断为作业工序转移到下一个工序时,选择该下一个工序中所需的物品;以及臂运动计划部(14),其根据作业进展状况估计部(13)所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划机器人臂(11)的轨道并控制机器人臂(11)。能够根据操作员的作业来将所需的工具、部件等物品传送给操作员。
Description
技术领域
本发明涉及一种根据作业工序例如将所需的部件、工具类等传送给操作员的作业辅助机器人系统。
背景技术
在汽车组装线上很多作业仍然人工完成。这是因为很多部件难以利用机器人来进行处理、以及需要灵活应对工序的频繁重组等。
在小零部件的组装工序中,对输送车体的移动单元配备有货车转向架。货车转向架与车体的输送同步地移动,在货车转向架的操作台上载置有比较小的部件、工具。操作员进行以下一系列作业。在第一作业中,操作员从操作台取出部件,并移动到该部件的安装位置后将该部件安装到车体,并返回到货车转向架的位置。在第二作业中,操作员从操作台取出其它部件和工具,并移动到其它部件的安装位置后利用安装工具将其它部件固定到车体,并返回到货车转向架的位置。在第三作业中,操作员取出其它工具,并移动到进行加固的位置后进行加固作业,并返回到货车转向架的位置。在第四作业中,通过手推将货车转向架返回到作为初始位置的原位置。在进行这一系列作业的组装线上,不设置部件货架来减少操作员的步行数。作为汽车组装线的其它例,代替配置操作员而在规定位置处设定有机器人,从而实现组装线作业的自动化。
研究开发着关于能够与人相处的机器人(例如专利文献1~5)。在专利文献1中公开的机器人臂的控制技术中,即使是多关节型的机器人臂,人与机器人臂也能够安全地接触,能够进行与人的动作相应的最佳接触动作,不会使人受到接触损伤。在专利文献2中公开的技术中,通过得到机器人完成规定作业时所需的最低限度的输出并控制超过该限度的输出,由此实现机器人与人的相处、协作。在专利文献3中公开的技术中,在任意的区域内可靠且简单地设定机器人的可动范围与禁止操作员进入的区域,并且能够随时变更可动范围和禁止进入区域。在专利文献4中公开的技术中,防止发生在与人协同作业的机器人之间的协同作业中产生人为错误而进入到不可进入的区域的情况,并且不会无目的地限制机器人的移动。在专利文献5中公开的技术中,在具有有可能在动作过程中与人接触的关节部的与人相处的机器人中,设置接触传感器,当控制单元从该接触传感器接收到检测信号时控制驱动部以避免对人造成危害,以此进行危险回避动作。
在这种技术状况下,在专利文献6中公开的移动机器人系统中,将机器人臂装载于无人输送车,无人输送车在设备之间移动而利用机器人臂来进行作业。
专利文献1:日本特开2008-302496号公报
专利文献2:日本特开2008-264899号公报
专利文献3:日本特开2007-283450号公报
专利文献4:日本特开2004-017256号公报
专利文献5:日本特开2002-066978号公报
专利文献6:日本特开2001-341086号公报
非专利文献
非专利文献1:P.J.Clark et al,Ecology,Vol.35,No.4,pp.455-453,Oct.1954
发明内容
发明要解决的问题
然而,即使货车转向架与车体的移动同步地移动,在操作员的作业耽误的情况下,货车转向架成为待机状态,另一方面,在操作员的作业较快进行的情况下,操作员成为待机状态。这样,即使货车转向架与车体的移动连动,组装线整体的效率也变差。另外,操作员必须从货车转向架取出部件、工具以及为了取出部件、工具而在货车转向架与作业位置之间来回移动,因此作业效率较差。
另一方面,在专利文献6中,仅说明了以下情况:使移动机器人在沿着多个设备设置的移动路径中进行移动,在使移动机器人停止在设备前的规定作业位置处的状态下利用机器人臂来进行工件的传送、组装等各种作业。
因此,本发明的目的在于提供一种作业辅助机器人系统,该作业辅助机器人系统根据操作员的作业将所需物品、例如该作业所需的部件、工具等在要进行该作业的位置处能够正确且可靠地传送给操作员。
用于解决问题的方案
为了达到上述目的,本发明中的作业辅助机器人系统的第一结构具备:输送机构,其对操作员输送工具、部件中的任一种或者两种;测量部,其测量操作员的位置;作业进展状况估计部,其参照与作业过程有关的数据并根据从测量部输入的数据来估计作业进展状况,在判断为作业工序转移到下一个工序时,选择该下一个工序中所需的物品;以及运动计划部,其根据作业进展状况估计部所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划输送机构的运动并控制输送机构。
为了达到上述目的,本发明中的作业辅助机器人系统的第二结构具备:机器人臂;测量部,其测量操作员的位置;作业进展状况估计部,其参照与作业过程有关的数据并根据从测量部输入的数据来估计作业进展状况,在判断为作业工序转移到下一个工序时,选择该下一个工序中所需的物品;以及臂运动计划部,其根据作业进展状况估计部所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划机器人臂的轨道并控制机器人臂。
为了达到上述目的,本发明中的作业辅助机器人系统的第三结构具备:测量部,其具有传感器;作业状况确定部,其根据从测量部输入的数据来确定操作员的作业状况;计算处理兼数据库部,其能够算出并保持与作业相对于时间的执行率有关的概率分布,根据从作业状况确定部输入的操作员的位置,求出作业相对于时间的执行率;以及供给定时决定部,其根据由计算处理兼数据库部求出的作业相对于上述时间的执行率来决定供给定时。
另外,本发明中的作业辅助机器人系统的第四结构具备:测量部,其具有传感器;操作员位置确定部,其根据从测量部输入的数据来确定操作员的位置;计算处理兼数据库部,其能够算出并保持与操作员相对于位置的存在率有关的概率分布,根据从操作员位置确定部输入的操作员的位置,求出操作员相对于位置的存在率;以及供给位置决定部,其根据由计算处理兼数据库部求出的操作员相对于位置的存在率来决定供给位置;以及供给轨道计算部,其根据由供给位置决定部决定的供给位置对机器人臂的轨道进行计算。
发明的效果
根据本发明的第一结构,作业进展状况估计部根据从测量部输入的数据参照与作业过程有关的数据并估计作业进展状况,作业进展状况估计部在判断为作业工序转移到下一个工序的情况下,选择该下一个工序中所需的物品,另一方面,运动计划部根据作业进展状况估计部所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划输送机构的运动并控制输送机构。也就是说,根据作业的进展状况来控制输送机构,由此能够使输送机构搬运作业所需的工具类、部件等。于是,起到提高作业效率、防止作业过程的错误等良好的效果。
根据本发明的第二结构,作业进展状况估计部根据从测量部输入的数据参照与作业过程有关的数据并估计作业进展状况,作业进展状况估计部在判断为作业工序转移到下一个工序的情况下,选择该下一个工序中所需的物品,另一方面,臂运动计划部根据作业进展状况估计部所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划机器人臂的轨道并控制机器人臂。也就是说,根据作业的进展状况来控制机器人臂,由此能够使机器人臂搬运作业所需的工具类、部件等。于是,起到提高作业效率、防止作业过程的错误等良好的效果。
根据本发明的第三结构、第四结构,将从测量部中的传感器获取到的操作员的位置与此时的作业内容之间的关系作为计算处理兼数据库部而统计地描述并进行存储更新,根据计算处理兼数据库部的输出来生成作业辅助动作。于是,通过统计地分析操作员的位置的时间序列数据来掌握作业实际所需的时间、操作员的移动路径、操作员的习惯等,统计地处理作业状况,能够按照操作员的动作来顺利地供给部件、工具。由此,操作员不需要以往那样进行以下反复动作:为了取部件而从作业位置返回到货车转向架来选择部件,并且返回到作业位置。本发明起到提高作业效率、防止作业过程的错误等良好的效果。
附图说明
图1是本发明的第一实施方式所涉及的作业辅助机器人系统的框结构图。
图2是表示图1示出的作业辅助机器人系统的一例的框结构图。
图3是示意性地表示应用本发明的第一以及第二实施方式所涉及的作业辅助机器人系统的场面的图。
图4是表示图3示出的测量部中的传感器的设置状况的图。
图5是示意性地表示作业空间的一例的图。
图6是用于说明作业进展状况估计部确定操作员位置的功能的示意图。
图7是本发明的第二实施方式所涉及的作业辅助机器人系统的框结构图。
图8是图7示出的作业辅助机器人系统的变形例的框结构图。
图9是说明保存于第一计算处理部中的概率分布的计算的图。
图10是说明供给位置决定部以及供给位置调整部中的功能的图。
图11是说明供给定时决定部以及供给时刻调整部的功能的图。
图12是示意性地描绘作业相对于位置的执行率的图,(A)~(I)是表示各作业相对于位置的执行率的图。
图13是示意性地描绘图12示出的作业相对于位置的执行率的图,以车辆的坐标系Xc、Yc表示相对于位置的执行率最高的作业。
附图标记说明
1:车体;2:操作员;10、10A、40、40A:作业辅助机器人系统;11:机器人臂;11A:输送单元;31:工作台;11A、11B、11C:关节部;11D、11E:臂;11F:工具安装用配件;11G:托盘;12:测量部;12A、12B:传感器;13:作业进展状况估计部;14:臂运动计划部;15:补给部;16、50:输入部;17、51:安全保障部;18、53:上位动作计划部;19、52:紧急动作控制部;20、54:阻抗控制部;21:综合控制部;22:作业过程数据存储部;30:壳体;31:工作台;32:排出口;33:工具设置用盒;34:工具;35:部件;41:机器人;42:测量部;43:操作员位置确定部;44:作业进度估计部;45:计算处理兼数据库部;45A:第一计算处理部;45B:第二计算处理部;45C:第三计算处理部;46:供给位置决定部;47:供给定时决定部;48:供给轨道计算部;49A:供给时刻实际时间修正部;49B:供给位置调整部;49C:供给时刻调整部;55:作业状况确定部;56:操作员位置和作业状况确定部。
具体实施方式
下面,参照附图以作业辅助机器人系统被配置在汽车组装线上的情况为前提来详细说明本发明的几个实施方式。在对输送机构、例如机器人臂或者遵照该机器人臂的机构进行控制来辅助操作员的作业的各种情况下,也能够在不变更本发明的宗旨的范围内进行应用。
[第一实施方式]
图1是本发明的第一实施方式所涉及的作业辅助机器人系统的框结构图。图2是表示图1示出的系统的一例的框结构图。图3是示意性地表示图1以及图2示出的作业辅助机器人系统被配置在汽车组装线上的场面的图。在各图中对相同或者实质上相同的部件附加相同的附图标记。
[作业辅助机器人系统的整体结构]
如图1所示,本发明的第一实施方式所涉及的作业辅助机器人系统10A具备:输送机构11A,其输送部件、工具等物品;测量部12,其测量操作员的位置;作业进展状况估计部13,其估计作业进展状况并选择部件、工具等物品;以及运动计划部14A,其控制输送机构11A。作业进展状况估计部13参照与作业过程有关的数据并根据从测量部12输入的数据来估计作业进展状况,在判断为作业工序转移到下一个工序时选择该下一个工序所需的部件、工具等物品。上述运动计划部14A根据作业进展状况估计部13所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划输送机构11A的运动并控制输送机构11A。
图2示出的作业辅助机器人系统10具备一个或者多个机器人臂11作为输送机构11A,具备臂运动计划部14作为运动计划部14A。臂运动计划部14是以下单元:根据作业进展状况估计部13所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划机器人臂11的轨道并控制机器人臂11。
图2示出的作业辅助机器人系统10具备:一个或者多个机器人臂11;测量部12,其测量操作员的位置;作业进展状况估计部13,其参照与作业过程有关的数据并根据从测量部12输入的数据来估计作业进展状况,在判断为作业工序转移到下一个工序时选择该下一个工序所需的作为物品的部件、工具等;以及臂运动计划部14,其根据作业进展状况估计部13所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划机器人臂11的轨道并控制机器人臂11。在以下说明中,特别是以图2示出的作业辅助机器人系统10为前提。
如图2所示,作业辅助机器人系统10具备:补给部15,其供给部件、工具;输入部16,其接收从操作员对机器人臂11输入的命令;安全保障部17,其用于确保作业安全使得机器人臂11不会与操作员接触且机器人臂11不会与车体、设备碰撞;上位动作计划部18,其接收来自输入部16的输入并计划机器人臂11的动作;紧急动作控制部19,其接收来自安全保障部17的输入并紧急控制机器人臂11;以及阻抗控制部20,其控制机器人臂11中的阻抗。在此,补给部15将部件、工具提供给机器人臂11的托盘11G,因此也可以将补给部15称为供给部。
在图2示出的作业辅助机器人系统10中,作业进展状况估计部13、上位动作计划部18、臂运动计划部14、阻抗控制部20以及紧急动作控制部19如以下说明那样有机地相互关联,由此构成综合控制部21。
来自作业进展状况估计部13和上位动作计划部18的各输出信息被输入到臂运动计划部14,臂运动计划部14根据这些输出信息来计划机器人臂11的轨道。来自臂运动计划部14、阻抗控制部20以及紧急动作控制部19的各输出信息被输入到机器人臂11,而控制机器人臂11。
图2示出的作业辅助机器人系统10具备作业过程数据存储部22,在该作业过程数据存储部22中按照操作员的作业过程而存储有各作业工序的内容,除此以外还存储有后述的作业过程数据。通过作业进展状况估计部13和臂运动计划部14来参照该作业过程数据。
在以下说明中,说明具备作业过程数据存储部22的情况,但是作业辅助机器人系统10根据需要从外部通过区域内LAN等网络对综合控制部21将作业过程数据进行数据分发的情况下也相同。
对作业辅助机器人系统10被配置在汽车组装线上的情况进行说明。图3是示意性地表示应用作业辅助机器人系统10的场面的图。在汽车组装线上,例如由未图示的一对L字形状的臂部支承车体1,该车体1一边移动一边被组装。在附图中虽仅示出一个壳体30,但是沿着车体1所移动的组装线隔着间隔配置有壳体30。壳体30具备工作台31,该工作台31能够载置操作员2所需的物品例如工具、部件,在工作台31的上部设置有排出口32,该排出口32排出所需的部件。在工作台31的一端部以能够驱动的方式安装有机器人臂11。在此,图3示出一台机器人臂11的情况,但是根据工序也可以具备多个机器人臂,通常也可以具有一个机器人臂。
多个关节以能够驱动彼此的连杆的方式进行结合,由此构成机器人臂11。机器人臂11例如为二自由度的水平多关节型的机器人臂,例如图3所示,第一关节部11A将工作台31与第一臂11D进行连结,第二关节部11B将第一臂11D与第二臂11E进行连结,第三关节部11C将第二臂11E与工具安装用配件11F以及托盘11G进行连结。第一至第三关节部11A、11B、11C都具有沿着铅垂方向平行地配置的转动轴。在壳体30中,在能够驱动地安装有机器人臂11的一侧的相反侧设置有多个工具设置用盒33。螺丝刀、转矩扳手等手动或者电动的各种工具34从上方被插入到各工具设置用盒33,以机器人臂11或者操作员能够取出的方式被容纳于各工具设置用盒33中。
在壳体30中除了容纳机器人臂11中的驱动用电源、驱动部以外还容纳螺丝、螺母等比较小的各种部件35,各种部件从排出口32被排出到工作台31。如果驱动机器人臂11的各关节部11A、11B、11C来将托盘11G移动到工作台31上,则能够在托盘11G中放入部件35,之后,如果驱动机器人臂11的各关节部11A、11B、11C则能够将部件35输送到操作员附近,还能够取出各种工具34。
[作业辅助机器人系统的各部的结构]
详细说明图1以及图2示出的作业辅助机器人系统10、10A的结构。作为输送单元11a的机器人臂11是臂部通过关节部相连结而构成。既可以是如图3示出的仅在同一水平面上驱动多关节型机器人臂的机器人臂,也可以是在水平和垂直中的任一个平面上都进行驱动的机器人臂。另外,根据工序,图1示出的输送机构11A只要输送工具、部件中的任一种或者两种即可,既可以是图2示出的机器人臂11,而且也可以是不具有多个关节的、一自由度的直动工作台,另外,即使是其本身进行移动的转向架,也只要对工具、部件中的任一种或者两种进行输送即可。可以将机器人臂11如图3所示那样以能够驱动的方式安装到壳体30,也可以安装到组装线上的固定设备,还可以安装到如转向架那样的能够移动的设备。
补给部15按照每个种类大小、标准不同的各种螺丝、螺母等部件进行分类,根据来自外部的命令、例如来自臂运动计划部14的命令将所需部件准时排出到规定的排出口。补给部15被设置成能够选择作业所需的工具等用具。
测量部12既可以构成为将IC标签和接收器安装到地面等上,也可以构成为将压力传感器埋入到地面而能够直接获取操作员的位置,但是测量部12包括一个以上的各种传感器。方便起见,作为传感器的种类,例如使用激光式测距传感器、CCD照相机等光学传感器。激光式测距传感器照射激光,对在设置物、移动中的操作员、车体等各种物品上反射的反射激光进行检测。该激光式测距传感器也被称为LRF(Laser Range Finder:激光测距仪),例如既可以安装在图3示出的壳体30上,也可以安装在除此以外的组装线上的设备。例如,在铅垂上下方向上隔着间隔设置两个传感器。图4是表示测量部12中的传感器的设置状况的图。作为一侧传感器的第一传感器12A为了对操作员的腰部位置进行检测,而设置于与地面相距操作员的标准腰部高度的位置附近。作为另一侧传感器的第二传感器12B为了对操作员的脚部、例如膝关节、脚踝的位置附近进行检测,而设置于与地面相距操作员的标准脚部高度的位置附近。在图4中,X轴和Z轴是固定在地面上的固定坐标系。
输入部16接收从操作员对机器人臂11输入的命令,具备声音示教部与无声音示教部中的任一种或者两种,其中,上述声音示教部具有麦克风和声音识别功能,上述无声音示教部具有操作按钮和/或操作杆,检测其操作状况并转换为信号。
当机器人臂11与其它物、例如移动中的车体1、操作员2以及设备碰撞的可能性较大时,安全保障部17将信号输入到紧急动作控制部19。
综合控制部21接收来自测量部12、输入部16以及安全保障部17的输入,对机器人臂11和补给部15进行控制。详细地说,综合控制部21具有作业进展状况估计部13、上位动作计划部18、臂运动计划部14、阻抗控制部20以及紧急动作控制部19。在图1示出的示例中,综合控制部21与作业辅助机器人系统10内的作业过程数据存储部22相连接,作业辅助机器人系统10也可以与未图示的控制中心相连接,从综合地控制作业线的控制中心将作业过程数据随时输入到综合控制部21。
[综合控制部的各部的结构]
详细说明综合控制部21中的各部的结构。
作业进展状况估计部13从测量部12被输入传感器的输出数据而估计操作员的作业的进展状况。详细地说,作业进展状况估计部13具有确定操作员的位置的功能和根据操作员的位置来辨别操作员的行动的功能。将前者称为操作员位置确定功能,将后者称为操作员行动辨别功能。
操作员位置确定功能是对传感器的输出数据进行聚类分析(clustering)而确定操作员的类来确定操作员的位置的功能。对传感器的输出数据、即反射点的集合进行聚类分析,将某一特征空间上的点根据其分布状态分类为几个组。在聚类分析中使用NN(Nearest Neighbor:最邻近)法、K-NN(K Nearest Neighbor Algorithm:K最邻近算法)法以及K平均(K Mean Algorithm)法等公知的技术(非专利文献1)。即使对来自传感器的输出数据进行聚类分析,也难以分清如下数据:对在操作员上反射的激光进行检测而得到的数据;对在操作员以外的物品例如设置在组装线上的物品、车体1等上反射的激光进行检测而得到的数据。
因此,例如在图4中所说明的那样,在操作员的腰部高度附近以及操作员的脚部高度附近配置有在铅垂方向上上下分离的第一传感器12A和第二传感器12B。并且,对来自第一传感器12A的输出数据进行聚类分析来求出用于确定操作员的位置的数据,对来自第二传感器12B的输出数据进行聚类分析来求出用于确定操作员的位置的数据。通过聚类分析根据第一传感器12A的输出数据求出的结果称为“腰类”,通过聚类分析根据第二传感器12B的输出数据求出的结果称为“脚类”。从操作员的腰部与两脚之间的位置关系来看,当在水平面上考虑时,在表示操作员的腰类周围的固定距离内存在两个脚类。因此,作业进展状况估计部13首先根据对从测量部12输入的数据进行聚类分析而得到的结果,根据在从腰类的中心起的规定半径内是否存在两个脚类,来判断与操作员有关的数据。为了便于说明,设将一个腰类与两个脚类的组合称为操作员类。这样,作业进展状况估计部13在每次从测量部12输入传感器的输出数据时,或者根据所输入的次数,对与操作员有关的数据、即操作员类进行规定的多个次数的判断。与此不同,作业进展状况估计部13在根据来自测量部12的输出数据来暂时确定操作员类之后,计算从传感器测量的一个周期前的操作员类与当前测量的各腰类之间的距离,将距离最短的腰类确定为操作员类。之后,也可以继续更新操作员类。在这种情况下,只要操作员没有进行较大的移动,作业进展状况估计部13就仅根据腰类确定操作员类。作业进展状况估计部13通过以上说明的过程来确定操作员类。另外,根据包含在操作员类中的所有数据,将表示操作员的位置的作为代表的点决定为“操作员代表点”,并作为操作员位置信息来使用于行动辨别。例如对包含在操作员类中的所有数据(例如坐标)进行平均来算出操作员代表点。
如图5所例示的那样,作业空间被划分成多个区域。图5示出的坐标系以沿着组装线移动的车体为基准决定为Xc轴、Yc轴。相对于Xc-Yc轴被划分成区域A、区域B、区域C、区域D以及区域E这共计五个划分区域。能够按照工序来任意地决定划分区域的大小、位置、数量。对各区域以一对一的方式对应地决定要根据各作业进行的作业区域。图6是用于说明作业进展状况估计部13中的操作员位置确定功能的示意图。从图6可知,在Xc-Yc平面上求出腰类,在其中心决定作业代表点,操作员在作业代表点的Xc-Yc平面坐标中的区域A进行作业。
作业进展状况估计部13中的另一个功能、即操作员行动辨别功能是根据操作员的位置辨别操作员的行动的功能,是根据利用上述操作员位置确定功能得到的操作员代表点以及预先决定的作业过程数据来辨别操作员的行动的功能。下面,详细说明操作员行动辨别功能。根据某操作员进行作业的工序来决定作业过程。在作业过程数据中作为必要要素而至少包含作业编号与作业空间,优选包含作业编号、作业空间以及作业时间作为必要要素。作业空间表示操作员要进行作业的空间被划分成多个区域而哪一个区域为该作业的区域。此外,方便起见,设将各个被划分的区域称为划分区域。
图5是示意性地表示作业空间的一例的图。在图5示出的示例中,以沿着组装线移动的车体为基准来决定坐标系,在附图中表示为Xc轴、Yc轴。相对于Xc-Yc轴被划分成区域A、区域B、区域C、区域D以及区域E这共计五个划分区域。对各区域以一对一的方式对应地决定要根据各作业进行的作业区域。在作业空间A(i)与作业编号i相应地发生变化的情况下,作为作业过程数据的要素至少包含作业编号i和作业空间A(i)即可,在虽然作业编号i变化为下一个作业编号i+1、但是作业空间A(i+1)与作业空间A(i)相同的情况下,作为作业过程数据的要素包含作业编号i、作业空间A(i)以及作业时间t(i)即可。在此,i是1以上且作业工序数以下的自然数。
作业过程数据具备这种数据结构,因此将作业工序的变化替换为作业区域的变化,根据操作员代表点的位置来估计作业工序的进度。即,当从操作员代表点所存在的作业区域变化为下一个作业区域时,作业工序的判断结果也转移到下一个作业。但是,在相同作业区域内连续进行多个作业的情况下,仅根据操作员代表点的位置是无法识别作业工序的变化的。因此,对各作业的作业时间与时间经过进行比较来判断作业工序有无转移。按照作业编号顺序来进行各作业,因此不会返回到前一作业。于是,当存在作业工序的转移时,即使存在操作员代表点进入到前一作业工序的作业区域的情况,只要作业工序编号不会重新设定,作业工序就不会返回到之前的作业工序。
如上所述,作业进展状况估计部13根据来自测量部12的传感器的输出数据来确定操作员的位置,估计操作员的作业进展状况。当存在作业工序的转移时,作业进展状况估计部13对臂运动计划部14输出作业工序已转移的意思的信号。
上位动作计划部18将操作员通过输入部16输入的与机器人臂11有关的强制命令转换为针对臂运动计划部14的信号,将其结果输出到臂运动计划部14。
臂运动计划部14参照存储于作业过程数据存储部22中的与作业过程有关的数据,并且当从作业进展状况估计部13接收到存在作业转移的意思的信号的输入时,计划根据下一个作业如何驱动机器人臂11。基本上,机器人臂11将下一个作业、即操作员当前进行中的作业的下一个作业中所需的工具以及部件设置于托盘而能够移动到下一个供给位置。臂运动计划部14当通过上位动作计划部18接收到操作员所输入的与机器人臂11有关的命令时,只要作业进展状况允许,就根据操作员的命令来驱动机器人臂11。在臂运动计划部14中例如保存有与机器人臂11的驱动有关的多个动作文件。臂运动计划部14根据从作业进展状况估计部13和上位动作计划部18输入的结果来选择一个动作文件并输出到机器人臂11。于是,臂运动计划部14根据动作文件来驱动机器人臂11。
在机器人臂11的各关节部安装有马达和编码器。阻抗控制部20根据来自编码器的反馈信号、来自输入部16的操作力来算出阻抗移动量,平衡地控制机器人臂11。
紧急动作控制部19当从安全保障部17被输入信号时,强制性地控制机器人臂11使得机器人臂11位于安全区域。通过该强制控制,来避免机器人臂11与例如移动中的车体1、操作员2以及设备等之间碰撞。
[作业辅助方法]
以作业辅助机器人系统10被安装于图3示出的汽车组装线上的情况为例详细说明作业辅助方法。
操作员根据作业工序对沿着组装线移动的车体1进行组装作业。一个操作员被部署在组装线的规定位置上,例如依次进行作为第一工序的前纵梁(front side member)后侧的加固作业、作为第二工序的翼子板内衬板孔座(fender liner grommet)的安装作业以及作为第三工序的左侧前闸软管夹(front brake hose clip)的嵌入作业等。
测量部12以规定的定时对水平地照射激光而反射过来的激光进行检测,根据激光的弹回时间、方向来对包括操作员的反射点的位置进行测量,将第一传感器12A和第二传感器12B的各输出数据输入到作业进展状况估计部13。
当从第一传感器12A和第二传感器12B存在各输出数据的初始的输入时,作业进展状况估计部13如上述那样对输出数据进行聚类分析来求出腰类和脚类,抽出在从腰类的中心起的规定的半径内存在脚类的成对的腰类与脚类,由此求出操作员类。
当从第一传感器12A和第二传感器12B存在各输出数据的二次以后的输入时,作业进展状况估计部13对输出数据进行聚类分析,将上一次求出的腰类附近的类作为本次的腰类来求出。
作业进展状况估计部13在每次从测量部12输入数据时都根据这样求出的腰类确定操作员的位置,估计预先划分的划分区域中的哪一个区域中存在操作员。作业进展状况估计部13判断满足了以下任一个情况:作业区域是否成为另一区域;或者虽然作业区域是相同但是从开始一个作业起是否经过了在作业过程数据内规定的作业时间。作业进展状况估计部13在做出肯定的判断的情况下,判断为结束一个作业而变化为另一作业,将其判断结果输出到臂运动计划部14。
于是,由于从作业进展状况估计部13输入了与作业转移有关的信息,因此臂运动计划部14在每次接收该输入时,参照作业过程数据存储部22来判断在下一个作业中是否从补给部15中的排出口32供给部件、是否存在需要的工具34。臂运动计划部14在判断为应该从排出口32供给部件的情况下,向补给部15通知要供给的部件的种类、数量等信息。与此同时,臂运动计划部14输出用于驱动机器人臂11的命令使得将安装于机器人臂11的前端的托盘11G在排出口32的前面配置规定时间,从排出口32接收部件35的补给。此时,补给部15从臂运动计划部14被输入要供给的部件的种类、数量等信息,因此根据该信息从排出口32供给部件。臂运动计划部14在输出命令的同时在判断为在下一个作业工序中需要工具的情况下,发出命令使得例如选择安装于壳体30的工具34中的一个,将工具34挂在工具安装用配件11F等来保持,并驱动机器人臂11来输送到操作员附近。
如上所述,当传感器的输出数据从测量部12被输入到作业进展状况估计部13时,作业进展状况估计部13确定操作员的位置,判断是否转移到下一个作业。当作业进展状况估计部13判断为转移到下一个作业时,与作业转移有关的信息被输入到臂运动计划部14。由于对臂运动计划部14输入与作业转移有关的信息,因此臂运动计划部14根据作业过程数据来计算机器人臂11的轨迹等而驱动机器人臂11,并且在作业过程数据中设定有下一个作业中供给的部件的种类、数量的情况下,将该信息通知给补给部15。于是,即使作业工序转移,操作员只要预先移动到要进行作业的区域,就能够犹如被传送到手那样接收所需的部件、工具。
也就是说,作业辅助机器人系统10反复进行以下一系列作业。即,当测量部12将传感器的输出数据输入到作业进展状况估计部13时,作业进展状况估计部13判断作业工序是否发生转移。在发生了转移的情况下,该信息被输入到臂运动计划部14,将下一个作业中所需的部件输送到机器人臂11。在该一系列反复进行作业途中,当操作员对输入部16进行了输入时,其意思被输入到上位动作计划部18,因此臂运动计划部14按照操作员的意图来强制性地控制机器人臂11。进而,在该一系列反复进行作业途中,当从安全保障部17对紧急动作控制部19输入了要回避机器人臂11的动作的信号时,中断该一系列反复进行的作业而进行机器人臂11的回避动作。由此,能够更适当地进行作业辅助。
在上述说明中,特别描述了图1示出的输送机构11A特别是机器人臂11而运动计划部14A为臂运动计划部14的情况。但是,输送机构11A只要是将工具、部件中的任一种或者两种的物品输送给操作员的机构,则不仅可以是具有一个或者多个关节的臂,也可以是一自由度的臂或者直动工作台或者直接在地面上移动的移动转向架。与此相对,运动计划部14A并不限定于臂运动计划部14,只要能够根据作业进展状况估计部13所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划输送机构11A的运动而控制输送机构就可以是任一部件。其它结构以及由该结构起到的作用效果、作业辅助方法相同,因此省略说明。
另外,在图2的系统结构中,以如图3以及图4所示那样测量部是上下分离配置的多个激光测距传感器为前提,但是只要能够测量操作员的位置,就也可以是其它传感器。作为一例,将压力传感器无缝地埋入到地面。例如,在地面上设定坐标,以坐标的网格形状埋入多个压力传感器。由此,能够根据多个压力传感器中的检测到的传感器的位置通过上述方法进行聚类分析来确定操作员的位置。在作业区域内的地面上放置有某种物品的情况、其他操作员进入的情况等下,如果通过进行聚类分析来确定操作员,则能够更正确地掌握操作员的位置。作为其它例,事先在作业现场的天棚上以网格形状设置成对的激光照射部与激光接收部。在从激光照射部对地面照射激光并由激光接收部接收到地面所反射的激光的情况下,操作员不处于该成对的激光照射部与激光接收部的正下方,相反,在激光接收部没有接收到地面所反射的激光的情况下,操作员处于该成对的激光照射部与激光接收部的正下方。于是,通过事先以网格形状配置成对的激光照射部与激光接收部,来能够确定操作员的存在位置。在这种情况下也同样地,在作业区域内放置有某种物品的情况、其它操作员进入的情况等下,如果通过进行聚类分析来确定操作员,则能够更正确地掌握操作员的位置。
在图1以及图2示出的系统结构中,根据操作员的位置来估计作业进度,因此如果操作员不按照预先决定的作业过程进行动作则无法估计作业进度。另外,实际上每个操作员都有自己的习惯,因此产生较小的定时偏差。因此,作为改进这一点的系统,说明第二实施方式。
[第二实施方式]
图7是本发明的第二实施方式所涉及的作业辅助机器人系统40的结构图。相对于图1示出的系统结构,如下变更作业过程数据存储部22、作业进展状况估计部13、臂运动计划部14以及与它们相关联的各部。此外,在图7中,也具备与图1示出的输入部16、安全保障部17、上位动作计划部18、紧急动作控制部19以及阻抗控制部20对应的输入部50、安全保障部51、上位动作计划部53、紧急动作控制部52以及阻抗控制部54,由此,也可以设为能够对具备机器人臂和补给部的机器人41进行强制性控制。
本发明的第二实施方式所涉及的作业辅助机器人系统40具备与图1示出的机器人臂11和补给部15对应的机器人41、相当于图1以及图2的测量部12的测量部42、操作员位置确定部43、作业进度估计部44、算出并保存后述的各种概率的计算处理兼数据库部45、供给位置决定部46、供给定时决定部47、供给轨道计算部48、供给时刻实际时间修正部49A、供给位置调整部49B以及供给时刻调整部49C。此外,第二实施方式并不限于图7示出的结构图,而能够进行各种变更。例如图8示出的第二实施方式的变形例那样,除了设置操作员位置确定部43以外还可以设置作业状况确定部55。在图8示出的作业辅助机器人系统40A中,操作员位置确定部43与作业状况确定部55构成操作员位置以及作业状况确定部56。
如上所述,机器人41具备机器人臂和补给部,其中,该补给部用于将部件供给到安装于机器人臂前端的托盘上。在此,代替机器人41而也可以是具备输送机构和补给部的机构,其中,该输送机构输送部件、工具等物品。
测量部42为了确定操作员的位置而具有多个激光式测距传感器。与图1示出的方式同样地,纵向排列配置两个传感器、即LRF(Laser Range Finder),利用LRF分别对操作员的腰部和两个脚部的高度进行测量。
操作员位置确定部43对从测量部42输入的数据进行聚类分析来确定操作员的位置。与图1、图2示出的方式同样地,应用Nearest Neighbor法等对由测量部42测量得到的数据进行聚类分析,确定操作员类来求出操作员的位置(xw,yw)。
计算处理兼数据库部45根据从操作员位置确定部43输入的操作员的位置(xw,yw)来分别求出并存储操作员相对于位置的存在率En,i,j、作业相对于时间的执行率In,t以及作业相对于位置的执行率Rn,i,j,并不断地更新这些信息,并且逐一输出这些信息。将三个概率分布的数据分别保存到第一、第二以及第三计算处理部45A、45B、45C。
在第一计算处理部45A中算出并保存“操作员相对于位置的存在率”的概率分布的数据。该概率分布的计算方法如下。如图9所示,例如在以固定宽度的网格表示并且以车辆(一般“操作对象物”)为基准而设定的坐标系中,按照每个单元格(cell)求出观测到操作员的次数,将该次数除以各作业中的数据的总数,由此求出各作业中操作员在该位置(i,j)中进行作业的比例、即作业n中的操作员相对于位置(i,j)的存在率En,i,j。也就是说,En,i,j表示在赋予作业编号n时进行该作业的操作员处于哪一点的可能性高。从式(1)求出En,i,j。
[式1]
在此,Cm,n,i,j是在第m车辆中在(i,j)地址处测量得到的第n个作业数据点的数量,
是在第m车辆中操作员进行第n个作业的位置数据的总数,M是进行测量的车辆的台数。其中,在式(1)中利用200×360的网格来划分操作员有可能存在的区域整体。因而,i的最大值为x轴方向的网格数(在式中200),j的最大值为y轴方向的网格数(在式中360)。
第一计算处理部45A关于所有作业以及所有位置求出En,i,j作为上述概率分布并进行保存。如果赋予了某一种作业,则能够统计地求出在进行该作业时操作员存在的可能性最高的位置。
供给位置决定部46根据从第一计算处理部45A输入的、操作员相对于位置的存在率来决定供给位置。En,i,j最高的位置(i,j)是在各作业中进行该作业的操作员存在的可能性最高的位置,因此将该位置的坐标作为供给位置(xn,yn)而输出。
供给位置调整部49B被设置在供给位置决定部46与供给轨道计算部48之间,对根据从第一计算处理部45A输出的、操作员相对于位置的存在率来求出的供给位置(xn,yn)相加或减去偏移量(Δxn,Δyn)并将得到的结果输出到供给轨道计算部48。图10是说明供给位置决定部46和供给位置调整部49B中的功能的图。纵横各轴是以车辆为基准设定的坐标系的Xc、Yc,浓淡表示En,i,j的高低,圆圈表示工具和部件供给点,箭头表示偏移量。供给位置决定部46求出在进行该作业时操作员存在的可能性最高的位置作为(xn,yn)。将求出的该值(xn,yn)输入到供给位置调整部49B。因此,供给位置调整部49B将对该坐标相加作为操作员的身体大小的任意偏移、即供给位置偏移(Δxn,Δyn)而得到的坐标设为供给位置。也可以根据操作员的要求等来适当地调整该偏移。
在此,在某一种作业(例如作业A与作业E)中存在率高的位置存在多个的情况下,从存在率高的多个位置中选择首先进行作业的位置,将相加供给位置偏移而得到的位置设为供给位置。另外,该供给位置是设定于车辆的坐标系中的作业位置,因此将其转换为机器人坐标系后设为机器人41的手的目标位置。
在第二计算处理部45B中求出并保存“作业相对于时间的执行率”的概率分布。该概率分布的算出方法如下。通过将在某一时间进行作业n的次数除以测量过的车辆的台数,来能够求出关于在该时刻t操作员进行哪一种作业n的比例、即作业n的作业相对于时刻t的执行率In,t。该In,t表示在赋予时刻t时在该时刻t进行哪一种作业的可能性高,用以下式(2)求出。
[式2]
在此,Wn,t是在时刻t进行第n个作业的次数,M是测量过的车辆台数、即在开始之后进行了作业的作业对象物的数量。时刻t在每次生产节拍时间(タクトタイム)开始时被复位为零。第二计算处理部45B利用通过通信获得来自工厂的车辆输送带的信息等的方法,能够得到在每次开始生产节拍时间时被复位的时刻信息。在此,第二计算处理部45B可以不需要每次更新作业相对于时间的执行率,也可以将根据存储的数据算出的作业相对于时间的执行率输出到供给定时决定部47。
供给定时决定部47根据从第二计算处理部45B输入的、作业相对于时间的执行率来求出供给定时tn。根据从第二计算处理部45B输入的、作业相对于时间的执行率In,t,当设为在某一时刻操作员进行次数最高的作业时,可知作业从某一作业切换为下一个作业的时刻,因此求出下一个作业的供给定时tn。
供给时刻调整部49C被设置在供给定时决定部47与供给时刻实际时间修正部49A之间,对根据作业相对于时间的执行率求出的供给定时、即供给时刻tn相加偏移量Δtn并将得到的结果输出到供给时刻实际时间修正部49A。在此,从第二计算处理部45B输出上述供给定时。
图11是用于说明供给定时决定部47和供给时刻调整部49C的功能的图。在图11中,横轴为时刻(Time),纵轴为反复频率(Frequency)。如图11所示,根据将生产节拍时间标准化为100%时的时刻,能够判断正在进行第几个作业。假设作业被切换的时刻为统计上作业被切换的可能性高的时刻,当将该时刻直接设定为供给定时tn时,也有可能存在供给延迟的情况。因此,在供给时刻调整部49C中,对该时刻相加作为任意的调整时间的提前时间Δtn来求出供给定时tn。此外,提前时间Δtn必须取负值。如果设定偏移使得实际的供给时刻与操作员实际开始进行作业的时刻相比必然稍早,则也可以根据操作员的要求等来任意地设定偏移量。此外,还可以考虑将执行作业的次数较少的时刻设为供给时刻。但是,在此,由于一些不正式的理由,在过早的时刻执行作业的次数只要有一次,就仅根据该数据来决定供给时刻,因此不理想。另一方面,也可以对作业相对于时间的执行率最高的时刻相加提前时间Δtn(<0)作为供给时刻。
在第三计算处理部45C中求出并保存“作业相对于位置的执行率”的概率分布。该概率分布的算出方法如下。在以某一固定宽度刻度的网格划分成单元格的车辆坐标系中,对于各作业,将操作员按照每个单元格测量得到的次数除以该单元格中的数据的总数。由此,求出操作员位于该位置时进行各作业的可能性的比例、即作业相对于位置的执行率Rn,i,j。该Rn,i,j表示在赋予操作员的位置(i,j)时位于该位置的操作员进行哪一种作业的可能性高,用式(3)求出。
[式3]
在此,Bm,n,i,j为第l(小写L)台在(i,j)地址处测量得到的数据点的数,L为操作员在该地址处进行了作业的车辆的台数。n为作业编号。
图12是示意性地描绘作业相对于位置的执行率的图,(A)~(B)是依次表示各作业相对于位置的执行率的图。各图的纵轴、横轴是车辆的坐标系Xc、Yc,浓淡表示频率。图13是表示关于图12示出的作业相对于位置的执行率以车辆的坐标系Xc、Yc来表示相对于位置的执行率最高的作业的图。从图12中能够统计地求出在各位置中进行的可能性最高的作业。
作业进度估计部44根据从第三计算处理部45C输入的、作业相对于位置的执行率以及从操作员位置确定部43输入的操作员的位置来估计当前进行的作业,求出供给时刻的修正量。作业进度估计部44根据关于实际的操作员的位置在实际时间测量得到的位置来估计此时操作员进行的概率最高的作业,判断操作员是否在供给时刻之前进入到下一个作业。在操作员进入到下一个作业的情况下输出供给时刻修正量,使得及时供给下一个工具、部件。
供给时刻实际时间修正部49A通过将由供给定时决定部47求出的供给定时与由作业进度估计部44求出的供给时刻的修正量进行相加来求出供给时刻。
供给轨道计算部48根据由供给位置决定部46决定的供给位置对机器人臂的轨道进行计算。具体地说,供给轨道计算部48根据对从供给位置决定部46输入的供给位置(xn,yn)加上供给位置偏移(Δxn,Δyn)而得到的值以及关于对机器人臂补给部件、工具的位置预先设定的值,来求出机器人臂的前端的空间轨道。
机器人41根据由供给轨道计算部48决定的机器人臂的前端的空间轨道、经由供给定时决定部47和供给时刻调整部49C而从供给时刻实际时间修正部49A输入的供给时刻Tn(=tn+Δtn+Δtu)以及关于对机器人臂补给部件、工具的定时预先设定的值,来求出机器人臂的前端的时间轨道,按该时间轨道控制机器人臂来使其运动。
此外,在控制对象不是机器人臂而是输送单元的情况下,供给轨道计算部48根据由供给位置决定部46决定的供给位置对输送单元的轨道进行计算。具体地说,供给轨道计算部49A根据对从供给位置决定部46输入的供给位置加上供给位置偏移而得到的值以及关于对输送单元补给部件、工具的位置预先设定的值,来求出输送单元的前端的空间轨道。在此,在各作业中的供给位置大致排列在一条直线上的情况下,能够将一自由度的直动工作台等用作输送单元。
机器人41根据由供给轨道计算部48决定的输送单元的前端的空间轨道、经由供给定时决定部47和供给时刻调整部49C而从供给时刻实际时间修正部49A输入的供给时刻Tn(=tn+Δtn+Δtu)以及关于对输送单元补给部件、工具的定时预先设定的值,来求出输送单元的前端的时间轨道,按该时间轨道控制输送单元并使其运动。
在此,既可以设置用于对操作员2当前进行的作业状况有意地进行输入的微动开关等输入按钮作为图7、图8示出的输入部50的一部分,也可以将各种传感器设置在机器人臂的前端侧的托盘、工具保持件上作为图8示出的测量部42。作为上述各种传感器而能够使用微动开关、红外线传感器。通过这样构成的输入部50、测量部42,当与操作员的作业状况有关的信息被输入到作业位置和作业状况确定部56中的作业状况确定部55时,作业状况确定部55根据所输入的信息来确定进行着第几个作业这种作业状况。在作业状况确定部55中保存有用于确定作业状况所需的基于作业过程数据的信息。当作业状况确定部55确定出作业状况时,将该作业状况输入到第二计算处理部45B,因此第二计算处理部45B计算作业相对于时间的执行率并进行更新。第二计算处理部45B不仅通过这种方法来计算作业相对于时间的执行率,也可以如后述那样通过各种方法来计算作业相对于时间的执行率。
说明本发明的第二实施方式所涉及的作业辅助机器人系统40、40A的控制过程。在第一步骤中,在操作员位置确定部43中,根据从测量部42中的测距传感器输入的测量数据来确定操作员的位置。该确定方法与第一实施方式相同。
在第二步骤中,在计算处理兼数据库部45中,对操作员的位置进行统计处理。由此,求出三种、即作为第一种的操作员相对于位置的存在率En,I,j、作为第二种的作业相对于时间的执行率In,t、作为第三种的作业相对于位置的执行率Rn,I,j这种频率分布。此时,例如在机器人臂的前端部设置切换按钮、杆、接近传感器等输入部50(参照图7、图8),在操作员2结束当前的作业而转移到下一个作业的情况下,对该输入部50进行转移到下一个作业的意思的简单的输入。通过该输入,第一计算处理部45A、第二计算处理部45B以及第三计算处理部45C分别对操作员相对于位置的存在率En,I,j、作业相对于时间的执行率In,t、作业相对于位置的执行率Rn,I,j更新该作业的各概率分布,能够分别输出到供给位置决定部46、供给定时决定部47以及作业进度估计部44。也就是说,在图7、图8中通过安装于机器人臂的前端部的切换按钮等输入部50,操作员2输入“操作员当前进行着第几个作业”这种信息。
在此,关于操作员2当前进行的作业状况,并不限于图7示出的输入部50那样操作员有意地进行输入的按钮。如图8所示,作为测量部42也可以使用设置于机器人臂前端侧的托盘、工具保持件的微动开关、红外线传感器等各种传感器。也可以使用这种传感器检测操作员是否取出部件、是否取出工具以及是否返还,由此判断转移到下一个作业的意思的输入。也就是说,在第二实施方式所涉及的作业辅助机器人40、40A中,在测量部42、输入部50中分别具备用于确定操作员的作业状况的传感器、输入部,从操作员位置确定部43对第一计算处理部45A、第三计算处理部45C输入与操作员的位置(Xw,Yw)有关的信息,从输入部50、测量部42中的任一个或者两者对第一计算处理部45A、第三计算处理部45C输入与操作员的作业状况有关的信息。由此,第一计算处理部45A计算操作员相对于位置的存在率并进行更新,第三计算处理部45C计算作业相对于位置的执行率并进行更新。从输入部50、测量部42中的任一个或者两者对第二计算处理部45B输入与操作员的作业状况有关的信息,因此第二计算处理部45B计算作业相对于时间的执行率并进行更新。也就是说,第一至第三计算处理部45A、45B、45C能够分别对所保存的各概率分布进行更新。第二计算处理部45B以规定的时间间隔将作业相对于时间的执行率In、t输出到供给定时决定部47。第一计算处理部45A以规定的时间间隔例如在每次从操作员位置确定部43输入操作员的位置(Xw,Yw)时根据操作员的位置(Xw,Yw)来将操作员相对于位置的存在率En、i、j输出到供给位置决定部46。第三计算处理部45C根据操作员的位置(Xw,Yw)以规定的时间间隔将作业相对于位置的执行率Rn,I,j输出到作业进度估计部44。
此外,在统计数据的可靠度足够高而能够判断为不需要每次对计算处理兼数据库部45中的数据库进行更新的情况下,不需要对输入部50使用操作员的输入。在这种情况下,由于操作员的训练等而在极为偶尔需要对计算处理兼数据库部45中的数据库进行更新的情况下,也可以由工序管理员等操作员以外的其他人代替进行观察作业状况并且将转移到下一个作业的意思输入到输入部50的操作。
在第三步骤中,在供给位置决定部46中根据从第一计算处理部45A输入的操作员相对于位置的存在率En,I,j来决定部件、工具的供给位置。另外,在供给定时决定部47中根据从第二计算处理部45B输入的作业相对于时间的执行率In,t来决定部件、工具的供给时刻。
在第四步骤中,根据在实际时间测量得到的操作员的位置(xw,yw)以及从第三计算处理部45C输入的作业相对于位置的执行率Rn,I,j来估计作业进度,按照作业的进展情况来修正供给时刻tn。在此,不仅根据从作业的执行率Rn,I,j判断的作业进度来修正供给时刻,也可以兼用检测对输入部50输入操作员转移到下一个作业的意思并立即修正供给时刻的功能。
在第五步骤中,供给轨道计算部48根据部件和工具的供给位置来计算臂的空间轨道并输出到机器人41,机器人41根据空间轨道和供给时刻来求出并输出臂的时间轨道。
本发明的第二实施方式中的系统的设计理念在于,将在测量部42中从传感器获取到的操作员的位置与其获取时的作业内容之间的关系作为计算处理兼数据库部45而统计地进行描述并进行存储更新,根据计算处理兼数据库部45来生成作业辅助动作。具体地说,第一理念在于,存储操作员的运动的测量结果,概率地描述操作员的运动与作业内容之间的关系,根据该关系来决定工具、部件的供给点。第二理念在于,存储操作员的运动的测量结果,概率地描述操作员的运动与作业内容之间的关系,根据该关系来决定工具、部件的供给定时。第三理念在于,存储操作员的运动的测量结果,概率地描述操作员的运动与作业内容之间的关系,根据该关系以及在实际时间测量得到的操作员的位置来在实际时间内修正工具、部件的供给时刻。
于是,在本发明的第二实施方式中,通过统计地分析所得到的操作员的位置的时间序列数据来掌握作业实际所需时间、操作员的移动路径以及操作员的习惯,从而能够统计地处理作业状况。
根据本发明的第二实施方式所涉及的作业辅助机器人系统40、40A,能够按照操作员的动作来顺利地供给部件、工具,从而提高作业效率。
本发明的实施方式并不限定于上述系统结构、特别是图7、图8示出的结构,例如,也可以将第一计算处理部45A、第二计算处理部45B、第三计算处理部45C分开构成为各计算处理兼数据库部。由第一计算处理部45A、供给位置决定部46、供给轨道计算部48以及它们所需的各部构成系统或者由第二计算处理部45B、供给定时决定部47以及它们所需的各部构成系统等,不需要具备图7、图8示出的所有各部的结构,而是也可以适当地取舍选择来构成系统。
Claims (11)
1.一种作业辅助机器人系统,具备:
输送机构,其将工具和/或部件输送给操作员;
测量部,其测量操作员的位置;
作业进展状况估计部,其参照与作业过程有关的数据并根据从上述测量部输入的数据对作业进展状况进行估计,在判断为作业工序转移到下一个工序时,选择该下一个工序中所需的物品;以及
运动计划部,其根据上述作业进展状况估计部所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划上述输送机构的运动并控制上述输送机构。
2.一种作业辅助机器人系统,具备:
机器人臂;
测量部,其测量操作员的位置;
作业进展状况估计部,其参照与作业过程有关的数据并根据从上述测量部输入的数据对作业进展状况进行估计,在判断为作业工序转移到下一个工序时,选择该下一个工序中所需的物品;以及
臂运动计划部,其根据上述作业进展状况估计部所估计的作业进展状况以及所选择的物品来计划上述机器人臂的轨道并控制上述机器人臂。
3.根据权利要求1或者2所述的作业辅助机器人系统,其特征在于,
要分配操作员的区域预先被划分为划分区域,
在与上述作业过程有关的数据中包含关于按照作业工序类别在哪一个划分区域进行作业的信息,当从上述测量部输入数据时,上述作业进展状况估计部根据从上述测量部输入的数据来确定操作员的位置,并通过判断操作员位于哪一个划分区域来估计作业进展状况。
4.根据权利要求1或者2所述的作业辅助机器人系统,其特征在于,
要分配操作员的区域预先被划分为划分区域,
在与上述作业过程有关的数据中包含关于按照作业工序类别在哪一个划分区域中进行作业的与作业区域和作业时间有关的信息,当从上述测量部输入数据时,上述作业进展状况估计部根据从上述测量部输入数据来确定操作员的位置,根据包括在哪一个划分区域以及开始进行作业起的经过时间来估计作业进展状况。
5.根据权利要求1或者2所述的作业辅助机器人系统,其特征在于,
上述测量部包括上下分离地配置的多个测距传感器,上述作业进展状况估计部对从该多个测距传感器输入的数据进行聚类分析,根据与操作员的腰部和脚部有关的类来确定操作员的位置。
6.根据权利要求1或者2所述的作业辅助机器人系统,其特征在于,
上述作业进展状况估计部选择工具和/或部件作为下一个工序所需的物品,
在上述机器人臂的前端侧安装有托盘和配件,其中,该托盘输送上述作业进展状况估计部所选择的工具和/或部件,该配件能够保持上述作业进展状况估计部所选择的工具。
7.一种作业辅助机器人系统,具备:
测量部,其具有传感器;
作业状况确定部,其根据从上述测量部输入的数据来确定操作员的作业状况;
计算处理兼数据库部,其能够算出并保持与作业相对于时间的执行率有关的概率分布,根据从上述作业状况确定部输入的作业状况,求出作业相对于时间的执行率;以及
供给定时决定部,其根据由上述计算处理兼数据库部求出的、作业相对于时间的执行率来决定供给定时。
8.根据权利要求7所述的作业辅助机器人系统,其特征在于,
还具备:
操作员位置确定部,其根据从上述测量部输入的数据来确定操作员的位置;
其它计算处理兼数据库部,其算出并保持与作业相对于位置的执行率有关的概率分布,根据从上述操作员位置确定部输入的操作员的位置,求出作业相对于位置的执行率;
作业进展估计部,其根据从上述其它计算处理兼数据库部输入的、作业相对于位置的执行率以及从上述操作员位置确定部输入的操作员的位置来估计作业进展并求出供给时刻的修正量;以及
供给时刻实际时间修正部,其根据由上述供给定时决定部求出的供给定时以及由上述作业进展估计部求出的供给时刻的修正量来求出供给时刻。
9.根据权利要求8所述的作业辅助机器人系统,其特征在于,
在上述供给定时决定部与上述供给时刻实际时间修正部之间具备供给时刻调整部,该供给时刻调整部对根据从上述计算处理兼数据库部输出的、作业相对于时间的执行率来求出的供给定时相加或减去相对于供给时刻的偏移量,并将结果输出到上述供给时刻实际时间修正部。
10.一种作业辅助机器人系统,具备:
测量部,其具有传感器;
操作员位置确定部,其根据从上述测量部输入的数据来确定操作员的位置;
计算处理兼数据库部,其能够算出并保持与操作员相对于位置的存在率有关的概率分布,根据从上述操作员位置确定部输入的操作员的位置,求出操作员相对于位置的存在率;以及
供给位置决定部,其根据由上述计算处理兼数据库部求出的、操作员相对于位置的存在率来决定供给位置;以及
供给轨道计算部,其根据由上述供给位置决定部决定的供给位置对输送单元的轨道进行计算。
11.根据权利要求10所述的作业辅助机器人系统,其特征在于,
在上述供给位置决定部与上述供给轨道计算部之间具备供给位置调整部,该供给位置调整部对根据从上述计算处理兼数据库部输出的、操作员相对于位置的存在率求出的供给位置相加或减去与供给位置有关的偏移量,并将结果输出到上述供给轨道计算部。
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WO (1) | WO2010134603A1 (zh) |
Cited By (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103203755A (zh) * | 2012-01-17 | 2013-07-17 | 精工爱普生株式会社 | 机器人控制装置、机器人系统以及机器人控制方法 |
CN103217912A (zh) * | 2012-01-20 | 2013-07-24 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动工作设备 |
CN106201815A (zh) * | 2015-01-27 | 2016-12-07 | 蛇目缝纫机工业株式会社 | 机器人 |
TWI564824B (zh) * | 2012-02-24 | 2017-01-01 | Daifuku Kk | An erroneous job prevention device, and a classification device provided with an erroneous job prevention device |
CN108430897A (zh) * | 2015-11-30 | 2018-08-21 | 哈贝尔公司 | 用于数据通信总线上的通道带宽的同步脉冲控制的系统、装置和方法 |
CN108655726A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-10-16 | 广东科捷龙机器人有限公司 | 基于机器视觉识别的机械手抓取装配控制系统 |
CN108858184A (zh) * | 2017-05-11 | 2018-11-23 | 发那科株式会社 | 机器人控制装置以及计算机可读介质 |
CN109760042A (zh) * | 2017-11-10 | 2019-05-17 | 株式会社安川电机 | 编程辅助装置、机器人系统以及程序生成方法 |
CN109937386A (zh) * | 2016-11-16 | 2019-06-25 | 株式会社牧野铣床制作所 | 机床系统 |
CN110355739A (zh) * | 2018-04-11 | 2019-10-22 | 株式会社捷太格特 | 动作辅助系统和管理装置 |
CN110732913A (zh) * | 2018-07-20 | 2020-01-31 | 发那科株式会社 | 吹气方法和加工系统 |
US10603793B2 (en) | 2016-10-07 | 2020-03-31 | Fanuc Corporation | Work assisting system including machine learning unit |
CN111194452A (zh) * | 2017-06-09 | 2020-05-22 | 川崎重工业株式会社 | 动作预测系统及动作预测方法 |
CN112008714A (zh) * | 2019-05-31 | 2020-12-01 | 发那科株式会社 | 协同作业机器人系统 |
CN112298995A (zh) * | 2019-07-29 | 2021-02-02 | 精工爱普生株式会社 | 程序转移系统以及机器人系统 |
CN112969558A (zh) * | 2018-06-08 | 2021-06-15 | 米兰理工大学 | 机器人的预测控制方法及相关控制系统 |
US12030188B2 (en) | 2019-05-31 | 2024-07-09 | Fanuc Corporation | Collaborative robot system |
Families Citing this family (39)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103517789B (zh) * | 2011-05-12 | 2015-11-25 | 株式会社Ihi | 运动预测控制装置和方法 |
JP5212754B2 (ja) * | 2011-05-25 | 2013-06-19 | トヨタ自動車東日本株式会社 | 作業支援システム |
JP5641243B2 (ja) * | 2011-09-06 | 2014-12-17 | トヨタ自動車東日本株式会社 | 作業支援システム |
EP2788828A1 (de) * | 2011-12-09 | 2014-10-15 | Daimler AG | Verfahren zum betreiben einer produktionsanlage |
US20130345849A1 (en) * | 2012-06-26 | 2013-12-26 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Laser location confirmation apparatus for tools |
JP5717033B2 (ja) * | 2012-07-19 | 2015-05-13 | トヨタ自動車東日本株式会社 | 作業支援システム |
JP5949473B2 (ja) * | 2012-11-09 | 2016-07-06 | トヨタ自動車株式会社 | ロボット制御装置、ロボット制御方法、およびロボット |
JP5574199B2 (ja) * | 2013-02-12 | 2014-08-20 | トヨタ自動車東日本株式会社 | 作業支援システム |
US20140320893A1 (en) * | 2013-04-29 | 2014-10-30 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Workflow determination |
JP6397226B2 (ja) * | 2014-06-05 | 2018-09-26 | キヤノン株式会社 | 装置、装置の制御方法およびプログラム |
US9272417B2 (en) | 2014-07-16 | 2016-03-01 | Google Inc. | Real-time determination of object metrics for trajectory planning |
JP6293652B2 (ja) * | 2014-12-26 | 2018-03-14 | 本田技研工業株式会社 | 状態予測システム |
US10265872B2 (en) | 2015-09-09 | 2019-04-23 | Berkshire Grey, Inc. | Systems and methods for providing dynamic communicative lighting in a robotic environment |
ES2952517T3 (es) | 2015-09-11 | 2023-10-31 | Berkshire Grey Operating Company Inc | Sistemas robóticos y métodos para identificar y procesar diversos objetos |
US9937532B2 (en) | 2015-12-18 | 2018-04-10 | Berkshire Grey Inc. | Perception systems and methods for identifying and processing a variety of objects |
CA3117170C (en) * | 2016-02-08 | 2023-08-29 | Berkshire Grey, Inc. | Systems and methods for providing processing of a variety of objects employing motion planning |
WO2017197170A1 (en) * | 2016-05-12 | 2017-11-16 | The Regents Of The University Of California | Safely controlling an autonomous entity in presence of intelligent agents |
CN109153134B (zh) | 2016-05-26 | 2021-08-13 | 三菱电机株式会社 | 机器人控制装置 |
JP6549545B2 (ja) * | 2016-10-11 | 2019-07-24 | ファナック株式会社 | 人の行動を学習してロボットを制御する制御装置およびロボットシステム |
US10651067B2 (en) * | 2017-01-26 | 2020-05-12 | Brooks Automation, Inc. | Method and apparatus for substrate transport apparatus position compensation |
JP7095980B2 (ja) * | 2017-11-27 | 2022-07-05 | 川崎重工業株式会社 | ロボットシステム |
JP6703020B2 (ja) | 2018-02-09 | 2020-06-03 | ファナック株式会社 | 制御装置及び機械学習装置 |
JP2019139570A (ja) * | 2018-02-13 | 2019-08-22 | 株式会社東芝 | 判別装置、判別方法およびプログラム |
US11110610B2 (en) | 2018-06-19 | 2021-09-07 | Bae Systems Plc | Workbench system |
GB2576402B (en) * | 2018-06-19 | 2021-05-05 | Bae Systems Plc | Workbench system |
US11077559B2 (en) * | 2018-12-05 | 2021-08-03 | Honda Motor Co., Ltd. | Support robot and methods of use thereof |
JP7284575B2 (ja) * | 2018-12-17 | 2023-05-31 | キヤノン株式会社 | 工程推定装置および方法 |
JP7336463B2 (ja) * | 2018-12-27 | 2023-08-31 | 川崎重工業株式会社 | ロボット制御装置、ロボットシステム及びロボット制御方法 |
CA3131217A1 (en) * | 2019-02-21 | 2020-08-27 | Ops Solutions Llc | Acoustical or vibrational monitoring in a guided assembly system |
JP7225923B2 (ja) * | 2019-03-04 | 2023-02-21 | 富士通株式会社 | 強化学習方法、強化学習プログラム、および強化学習システム |
JP7379833B2 (ja) | 2019-03-04 | 2023-11-15 | 富士通株式会社 | 強化学習方法、強化学習プログラム、および強化学習システム |
EP3995915A4 (en) * | 2019-07-05 | 2022-07-06 | Fuji Corporation | WORK MANAGEMENT SYSTEM |
JP7207207B2 (ja) * | 2019-07-09 | 2023-01-18 | トヨタ自動車株式会社 | 演算装置、機械学習方法及び制御プログラム |
JP7448327B2 (ja) * | 2019-09-26 | 2024-03-12 | ファナック株式会社 | 作業員の作業を補助するロボットシステム、制御方法、機械学習装置、及び機械学習方法 |
KR102075942B1 (ko) * | 2019-10-29 | 2020-02-11 | 김용이 | 인공지능 시스템을 이용한 자동차 부품 자동 주문 시스템 |
US11288509B2 (en) * | 2019-11-12 | 2022-03-29 | Toyota Research Institute, Inc. | Fall detection and assistance |
JP2022159746A (ja) * | 2021-04-05 | 2022-10-18 | トヨタ自動車株式会社 | 協働ロボットシステム及びその組み立てセット |
US20220402135A1 (en) * | 2021-06-21 | 2022-12-22 | X Development Llc | Safety trajectories for robotic control systems |
FR3129100A1 (fr) * | 2021-11-17 | 2023-05-19 | Psa Automobiles Sa (To Use) | Système manipulateur pour robot d’assistance intelligent |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20040133310A1 (en) * | 2002-12-02 | 2004-07-08 | Fanuc Ltd | Production cell |
US20060167587A1 (en) * | 2001-10-18 | 2006-07-27 | Dale Read | Auto Motion: Robot Guidance for Manufacturing |
JP2006318166A (ja) * | 2005-05-12 | 2006-11-24 | Hitachi Communication Technologies Ltd | 部品組立て指示装置 |
JP2008033544A (ja) * | 2006-07-27 | 2008-02-14 | Toshiba Corp | 作業分析方法及び装置 |
CN101432103A (zh) * | 2006-07-04 | 2009-05-13 | 松下电器产业株式会社 | 机器人手臂的控制装置及控制方法、机器人、及机器人手臂的控制程序 |
Family Cites Families (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001341086A (ja) | 2000-05-31 | 2001-12-11 | Denso Corp | 移動ロボットシステム |
JP2002066978A (ja) | 2000-08-24 | 2002-03-05 | Sharp Corp | 人間共存型ロボット |
JP3872387B2 (ja) | 2002-06-19 | 2007-01-24 | トヨタ自動車株式会社 | 人間と共存するロボットの制御装置と制御方法 |
JP4350441B2 (ja) | 2003-07-04 | 2009-10-21 | 本田技研工業株式会社 | 部品搬送・取付方法およびその装置 |
JP5035768B2 (ja) | 2006-04-18 | 2012-09-26 | 独立行政法人産業技術総合研究所 | 人間ロボット共存作業用安全装置 |
JP4944661B2 (ja) | 2007-04-17 | 2012-06-06 | 川田工業株式会社 | ロボット出力の測定方法 |
JP2008296308A (ja) * | 2007-05-30 | 2008-12-11 | Panasonic Corp | 家事支援ロボットアームの移動制御システムおよび移動制御方法および移動制御プログラム |
US8140188B2 (en) * | 2008-02-18 | 2012-03-20 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Robotic system and method for observing, learning, and supporting human activities |
WO2010063319A1 (en) * | 2008-12-03 | 2010-06-10 | Abb Research Ltd. | A robot safety system and a method |
-
2010
- 2010-05-21 CN CN201410459345.3A patent/CN104308849B/zh active Active
- 2010-05-21 CN CN201080001237.1A patent/CN101970185B/zh active Active
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- 2010-05-21 US US12/922,680 patent/US8682482B2/en active Active
- 2010-05-21 CN CN201410458963.6A patent/CN104308848B/zh active Active
- 2010-05-21 KR KR1020107020531A patent/KR101686517B1/ko active IP Right Grant
- 2010-05-21 EP EP10749589.7A patent/EP2286963B1/en active Active
- 2010-05-21 JP JP2010536275A patent/JP5260673B2/ja active Active
-
2013
- 2013-04-25 JP JP2013093111A patent/JP5574202B2/ja active Active
- 2013-04-25 JP JP2013093112A patent/JP5574203B2/ja active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20060167587A1 (en) * | 2001-10-18 | 2006-07-27 | Dale Read | Auto Motion: Robot Guidance for Manufacturing |
US20040133310A1 (en) * | 2002-12-02 | 2004-07-08 | Fanuc Ltd | Production cell |
JP2006318166A (ja) * | 2005-05-12 | 2006-11-24 | Hitachi Communication Technologies Ltd | 部品組立て指示装置 |
CN101432103A (zh) * | 2006-07-04 | 2009-05-13 | 松下电器产业株式会社 | 机器人手臂的控制装置及控制方法、机器人、及机器人手臂的控制程序 |
JP2008033544A (ja) * | 2006-07-27 | 2008-02-14 | Toshiba Corp | 作業分析方法及び装置 |
Cited By (26)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103203755B (zh) * | 2012-01-17 | 2017-03-01 | 精工爱普生株式会社 | 机器人控制装置、机器人系统以及机器人控制方法 |
CN103203755A (zh) * | 2012-01-17 | 2013-07-17 | 精工爱普生株式会社 | 机器人控制装置、机器人系统以及机器人控制方法 |
CN103217912A (zh) * | 2012-01-20 | 2013-07-24 | 苏州宝时得电动工具有限公司 | 自动工作设备 |
TWI564824B (zh) * | 2012-02-24 | 2017-01-01 | Daifuku Kk | An erroneous job prevention device, and a classification device provided with an erroneous job prevention device |
CN106201815A (zh) * | 2015-01-27 | 2016-12-07 | 蛇目缝纫机工业株式会社 | 机器人 |
US10618169B2 (en) | 2015-01-27 | 2020-04-14 | Janome Sewing Machine Co., Ltd. | Robot |
CN106201815B (zh) * | 2015-01-27 | 2019-07-19 | 蛇目缝纫机工业株式会社 | 机器人 |
CN108430897A (zh) * | 2015-11-30 | 2018-08-21 | 哈贝尔公司 | 用于数据通信总线上的通道带宽的同步脉冲控制的系统、装置和方法 |
US10603793B2 (en) | 2016-10-07 | 2020-03-31 | Fanuc Corporation | Work assisting system including machine learning unit |
CN109937386B (zh) * | 2016-11-16 | 2022-04-26 | 株式会社牧野铣床制作所 | 机床系统 |
CN109937386A (zh) * | 2016-11-16 | 2019-06-25 | 株式会社牧野铣床制作所 | 机床系统 |
US10486307B2 (en) | 2017-05-11 | 2019-11-26 | Fanuc Corporation | Robot control device and computer readable medium |
CN108858184A (zh) * | 2017-05-11 | 2018-11-23 | 发那科株式会社 | 机器人控制装置以及计算机可读介质 |
CN111194452B (zh) * | 2017-06-09 | 2023-10-10 | 川崎重工业株式会社 | 动作预测系统及动作预测方法 |
CN111194452A (zh) * | 2017-06-09 | 2020-05-22 | 川崎重工业株式会社 | 动作预测系统及动作预测方法 |
CN109760042A (zh) * | 2017-11-10 | 2019-05-17 | 株式会社安川电机 | 编程辅助装置、机器人系统以及程序生成方法 |
CN109760042B (zh) * | 2017-11-10 | 2022-07-01 | 株式会社安川电机 | 编程辅助装置、机器人系统以及程序生成方法 |
CN110355739A (zh) * | 2018-04-11 | 2019-10-22 | 株式会社捷太格特 | 动作辅助系统和管理装置 |
CN108655726A (zh) * | 2018-05-21 | 2018-10-16 | 广东科捷龙机器人有限公司 | 基于机器视觉识别的机械手抓取装配控制系统 |
CN112969558A (zh) * | 2018-06-08 | 2021-06-15 | 米兰理工大学 | 机器人的预测控制方法及相关控制系统 |
CN110732913B (zh) * | 2018-07-20 | 2021-06-04 | 发那科株式会社 | 吹气方法和加工系统 |
CN110732913A (zh) * | 2018-07-20 | 2020-01-31 | 发那科株式会社 | 吹气方法和加工系统 |
CN112008714A (zh) * | 2019-05-31 | 2020-12-01 | 发那科株式会社 | 协同作业机器人系统 |
CN112008714B (zh) * | 2019-05-31 | 2024-02-06 | 发那科株式会社 | 协同作业机器人系统 |
US12030188B2 (en) | 2019-05-31 | 2024-07-09 | Fanuc Corporation | Collaborative robot system |
CN112298995A (zh) * | 2019-07-29 | 2021-02-02 | 精工爱普生株式会社 | 程序转移系统以及机器人系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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