CN102744727A - 预测机器人的着眼部位与周边物的干涉的方法及装置 - Google Patents

Abstract

提供预定机器人的着眼部位和周边物的干涉的方法以及装置。在机器人的卡爪内装载的工具或者传感器等着眼部位伴随机器人的动作移动的情况下，以实用的精度以及计算速度预测在移动路径上的着眼部位与在机器人的周围固定设置的周边物的干涉。把在各时间点T_j工具占有的区域作为D_1，j，计算邻接的时间点T_j-1、T_j的区域D_1，j-1、D_1，j的凸包C_j。检查凸包C_j和多面体区域D₂有无共有区域。在凸包C_j和多面体区域D₂有共有区域的情况下，判断移动路径中工具和收纳箱干涉，结束处理，在没有共有区域的情况下，检查是否j＜n，如果j≥n，则判断移动路径中工具和收纳箱不干涉，结束处理。

Description

预测机器人的着眼部位与周边物的干涉的方法及装置

技术领域

本发明涉及在机器人的卡爪内装载的工具或者传感器等着眼部位伴随机器人的动作移动的情况下，预测在其移动路径上的着眼部位与在机器人的周围固定设置的周边设备或者栅栏等周边物的干涉的方法及装置。

背景技术

在机器人使用视觉传感器取出工件的捡拾作业的情况下，测量不能通过视觉传感器定位的工件的位置姿势，根据其测量结果，生成机器人向能够握持工件的位置姿势的移动路径。因为当工件的位置姿势变化时机器人的移动路径也变化，所以在机器人的卡爪中装载的工具或者传感器等着眼部位、与在机器人的周围固定设置的周边设备或者栅栏等周边物在移动路径上是否干涉也在变化。

在多个工件散装的情况下，对于通过视觉传感器测量的各个工件生成机器人的移动路径。理想的是对于生成的多个移动路径进行干涉预测，使机器人握持与判断为不干涉的移动路径对应的工件。这里，作为预测干涉的现有技术，有进行移动路径的移动结束位置处的机器人的着眼部位与周边物的干涉的确认的方法。例如，在日本特开2000-326280号公报中，公开了标量型机器人的干涉检查方法，这里，把关于机器人的目标位置的指令变换为各关节轴的行程值，进行关于各关节轴的行程限制的检查，同时把关于机器人的目标位置的指令变换为正交坐标空间上的位置，在正交坐标空间上进行关于上述干涉区域的检查，在确认目标位置满足上述行程限制以及关于上述干涉区域的限制的情况下，给予各关节轴动作指令。

另外，在日本特开2002-331480号公报中公开了用于避免机器人与其他物体的干涉的干涉避免装置，在其[0024]段中，记载了在机器人控制装置6的存储器中预先设定存储工具3的形状信息以及收纳箱4的形状信息和位置姿势信息、还有示教时的工件10的位置姿势Wn、工具的位置姿势Tn，根据用上述1式求出的工具的位置姿势Ta的工具形状信息、和收纳箱4的形状信息和位置姿势信息，能够判断工具3和收纳箱4是否干涉。

作为预测干涉的其他的现有技术，在日本特开2002-273675号公报中公开了示教作业自动化了的机器人的控制装置以及控制系统，这里，模拟机器人对于预定作业的动作，检查有无与作业路径中的部件的干涉，在判定为机器人臂或者在其尖端安装的工具与部件干涉的情况下，如果干涉区间长度不超过预定值，则在干涉位置分断机器人的作业路径，在该分断的作业路径内使机器人动作。

另外，作为其他的现有技术，在日本特开平9-27046号公报中，公开了一种干涉检查方法：生成非凸多面体的凸包，进行该凸包与其他物体间的干涉检查，在干涉开始时，解除凸包，进行上述非凸多面体与其他物体间的干涉检查，该方法具有下述步骤：把构成非凸多面体的顶点分割为第一轴(例如X轴)的坐标值的差为零或者微小量ε以内的多个顶点组的步骤；针对各顶点组在第二-第三轴平面(例如YZ平面)上生成二维凸包的步骤；合并邻接的二维凸包生成三维凸包，以后依次合并邻接的三维凸包生成目的的非凸多面体的凸包的步骤。

进而作为其他的现有技术，在日本特开2004-280635号公报中公开了一种模拟多个机器人的动作的模拟装置，该模拟装置具有轨迹信息记录单元，用于记录表示每一台机器人模型的一定时间动作的轨迹的形状的多个多面体的坐标值和模拟时刻；和干涉检测单元，用于分别在数据表(spread sheet)内输入表示上述多个机器人的轨迹的形状的多个多面体的三维坐标值和时刻，通过计算检测在多个表间的相同时刻空间干涉的多面体。

在日本特开2000-326280号公报或者日本特开2002-331480号公报中记载的技术，即使能够确认移动结束位置处的干涉，而确认、预测移动路径上的干涉也困难。例如，在日本特开2002-331480号公报的图2中，表示在取出位于收纳箱4中的工件7时的工具3的移动路径，虽然在移动结束时刻T4时工具3和收纳箱4不干涉，但是在移动中的时刻T2和T3之间工具3和收纳箱4有时干涉。

另外，日本特开2002-273675号公报中记载的技术，为以高的精度预测生成的移动路径上的干涉，对于移动路径上的全部插补位置，逐次检查机器人的着眼部位与周边物是否干涉。但是在该技术中，计算时间过长，认为不适合在机器人动作中实时地预测干涉。

日本特开平9-27046号公报中记载的技术，是在预测干涉时利用所谓的凸包的技术，但是这是预测处于静止状态的多面体之间干涉的技术，不能应用于移动的多面体。

另外日本特开2004-280635号公报记载的技术，在多个机器人或者加工机械、夹具同时动作时，计算覆盖各自的动作区域的多面体，把该机器人之间等的干涉判定置换为该多面体之间的干涉判定。但是，因为与动作区域对应的多面体不限于凸多面体，所以有时干涉判定计算复杂，花费时间，不适合在机器人动作中实时进行干涉判定。

发明内容

因此本发明的目的是提供一种干涉预测方法以及干涉预测装置，用于在机器人的卡爪中装载的工具或者传感器等着眼部位伴随机器人的动作移动的情况下，以实用的精度以及计算速度预测移动路径上的着眼部位和在机器人的周围固定设置的周边设备或者栅栏等的周边物的干涉。

为实现上述目的，本发明的一种实施方式，提供一种干涉预测方法，该方法存储周边物占有区域和着眼部位近似多面体，周边物占有区域是用多面体近似在空间固定的周边物的形状得到的周边物近似多面体占有上述空间的区域，着眼部位近似多面体是用多面体近似机器人的着眼部位得到的形状；伴随上述机器人的动作计算多个着眼部位占有区域，它们是上述着眼部位近似多面体在多个时刻的各个时刻占有上述空间的区域；根据上述多个着眼部位占有区域和上述周边物占有区域，预测上述机器人的着眼部位和上述周边物有无干涉，该干涉预测方法计算在按照上述多个时刻的顺序排列上述多个着眼部位占有区域时相邻的着眼部位占有区域之间的组合的全部凸包；计算上述周边物占有区域来作为凸多面体的和；判定全部上述凸包和上述凸多面体有无共有区域来作为上述机器人的着眼部位和上述周边物有无干涉。

本发明的另一种实施方式，提供一种干涉预测装置，其具有：存储部，用于存储周边物占有区域和着眼部位近似多面体，周边物占有区域是用多面体近似在空间固定的周边物的形状得到的周边物近似多面体占有上述空间的区域，着眼部位近似多面体是用多面体近似机器人的着眼部位得到的形状；着眼部位占有区域计算部，用于伴随上述机器人的动作计算多个着眼部位占有区域，它们是上述着眼部位近似多面体在多个时刻的各个时刻占有上述空间的区域；以及干涉预测部，用于根据上述多个着眼部位占有区域和上述周边物占有区域，预测上述机器人的着眼部位和上述周边物有无干涉，上述干涉预测部具有：凸包计算部，用于计算在按照上述多个时刻的顺序排列上述多个着眼部位占有区域时相邻的着眼部位占有区域之间的组合的全部凸包；以及周边物占有区域计算部，用于计算上述周边物占有区域来作为凸多面体的和，上述干涉预测部，判定全部上述凸包和上述凸多面体有无共有区域来作为上述机器人的着眼部位和上述周边物有无干涉。

附图说明

通过下面参照附图对于以下的合适的实施方式的说明，能够更加明了本发明的上述以及其他的目的、特征以及优点。

图1是表示本发明的干涉预测装置的一个实施方式的概要结构的图，

图2是表示以多面体近似工具以及收纳箱的例子的图，

图3是表示给作为凸多面体的例子的正四面体分配索引的例子的图，

图4是表示根据本发明的干涉预测装置或者干涉预测方法的干涉预测过程的流程图，

图5是表示分割数为4的情况下的各时间点的工具的位置姿势、收纳箱、和工件的位置关系的图，

图6是说明求出各时间点的多面体的顶点的直线度的例子的图，

图7是说明根据多面体区域求出凸包的例子的图，

图8是表示把多边形分割为多个三角形的例子的图，

图9是表示凸包和表示周边物的多面体的位置关系的图。

具体实施方式

图1是表示本发明的干涉预测装置的一个实施方式的概要图。此外，本发明中的所谓“机器人的着眼部位”指机器人臂的本体或者附属物中在动作中有与周边设备干涉可能的部位。在本实施方式中，通过在机器人控制装置6内设置用于预测干涉的软件，构成干涉预测装置。在机器人5的手腕尖端上安装用于取出工件7的工具3、用于对工件7进行摄影的摄像机2、以及向工件7投射激光的激光投射器1。通过摄像机2以及激光投射器1，构成检测工件7的位置以及姿势(以下称位置姿势)的三维视觉传感器。在本实施方式中工件7在收纳箱4内收纳。在该收纳箱4内以散装的状态收纳多个工件7，因此各个工件7的位置姿势成不规则状态。

机器人5、激光投射器1、摄像机2以及工具3历来熟知，故而省略详细的说明。机器人控制装置6，在具有处理器、ROM、EAM、非易失性RAM、带有显示装置的输入单元、输入输出接口、摄像机接口、驱动控制机器人各关节轴的伺服电动机等的伺服控制器等这点上，与现有的机器人控制装置同样即可。图示例子的机器人5的关节轴数为6，当命令工具3的位置姿势时，机器人控制装置6反推各关节轴的旋转角，控制机器人5各轴的动作，使工具3成为该位置姿势。另外，在输入输出接口上连接激光投射器1以及工具3，在摄像机接口上连接摄像机2。

假定在机器人控制装置6的存储器中预先设定、存储工具3对于机器人5的手腕尖端的位置姿势、工具3的形状、收纳箱4的位置姿势、收纳箱4的形状、示教时的工件7的位置姿势、对于该位置姿势工具握持工件7时的位置姿势。此时，关于存储的工具3以及收纳箱4的形状，假定如图2所示，工具3用组合两个长方体的多面体近似的区域D₁表示，收纳箱4用从长方体的上侧挖去一个稍小的长方体的多面体近似的区域D₂表示。

虽然区域D₁、D₂都可以表现为多个长方体区域的和，但是为使干涉预测的计算简单，决定近似的区域用凸多面体的和来表示。具体来说，给各个多面体区域具有的顶点、各个边分配索引，存储各顶点的空间坐标值、位于各边的两端的顶点的索引、位于各面的末端处的边的索引。例如。在近似的区域是图3所示那样的各边的长度是3的正四面体(凸多面体)的情况下，给各顶点以及各边分配索引，存储某坐标系中的顶点V₁、顶点V₂、顶点V₃、顶点V₄各自的坐标值(0.000，0.000，2.449)、(1.732，0.000，0.000)、(-0.886，1.500，0.000)、(-0.886，-1.500，0.000)、边E₁、边E₂、边E₃、边E₄、边E₅、边E₆各自的两端的顶点的索引(V₁，V₂)、(V₁，V₄)、(V₁，V₃)、(V₂，V₄)、(V₃，V₄)、(V₂，V₃)、位于面S₁、面S₂、面S₃、面S₄各自的末端的边的顶点索引(E₁，E₂，E₄)、(E₂，E₃，E₅)、(E₁，E₃，E₆)、(E₄，E₅，E₆)。

图4是表示在使用机器人5取出工件7的作业中判断是否发生工具3和收纳箱4的干涉的处理过程的流程图。在处理过程中，首先根据来自机器人控制装置6的指令，在把机器人5移动到能够对收纳箱4内的工件7进行摄影的位置区域后，使用激光投射器1以及摄像机2，测量收纳箱4内的工件7的位置姿势(步骤101)。

接着，合并该测量出的工件7的位置姿势、预先存储的示教时的工件7的位置姿势、预先存储的握持工件时的工具的位置姿势，计算能够用工具3握持所测量的工件7从收纳箱中取出的工具3的位置姿势。然后，关于工具3，把测量工件7时的位置姿势作为移动开始时的位置姿势，把能够用工具3握持所测量的工件7从收纳箱中取出的工具3的位置姿势作为移动结束时的位置姿势，生成工具3的移动路径(步骤102)。移动路径的生成方法有多种，但是例如有使机器人各关节轴的旋转速度始终成为恒定的移动路径的生成方法。亦即是在假定把移动开始时的机器人5的各关节轴k(k＝1、2、...、6)的旋转角的值作为θ_k、把移动结束时的各关节轴k的旋转角的值作为

把移动开始时刻作为0(零)、把移动结束时刻作为T的情况下，生成使时刻t(0≤t≤T)时的各关节轴k的旋转角成为θ_k+Δ_k×t那样的移动路径的方法。式中

但是这样的移动路径的生成方法是一例，这里叙述的干涉预测的应用，不依赖于移动路径的生成方法。

接着n等分从移动开始到移动结束的移动时间，设得到的n+1个时刻(时间点)为T₀、T₁、...、T_n(步骤103)。T₀以及T_n分别是移动开始时刻和移动结束时刻。分割数n考虑干涉预测的粗细或处理时间，可以预先给定，也可以根据移动时间以及移动路径长度逐次决定。分割数越大越能提高干涉预测的精度，但是处理时间大体与分割数成比例变大。因为必须实时进行干涉预测的处理，所以处理时间尽可能短为好。

图5是表示分割数n＝4的情况下的各时间点的工具3的位置姿势、收纳箱4、和工件7的位置关系的图。这里设工具3的移动时间为2.0秒，移动路径长为400mm。在把移动时间4等分的情况下，从移动开始时生成0.0秒、0.5秒、1.0秒、1.5秒、2.0秒5个时间点，邻接的时间点间的机器人的移动路径长度为100mm。

接着把变量j设定为2(j←2)，进行工具的凸包D’₁的计算(步骤104)。首先，对于工具3占有的区域D₁，计算该凸包D’₁的顶点。所谓凸包是包含连接给予的集合的任意两点的线段(在集合的包含关系的意义上)的最小的集合，换言之，指包含全部点的集合体的最小的凸形状、即通过用直线连接点的集合体中最外侧的点形成的多面体。因此如果区域D₁是多面体，则凸包D’₁也成为多面体。凸包D’₁的顶点，例如可以使用称为QuickHull(“The QuickhullAlgorithm for Convex Hulls”ACM Translations on Mathematical Software，Vol.22，No.4，December 1996，Pages 469-483)的算法根据多面体区域D₁的各顶点来求出。

接着在步骤105，求出时间点T_j的直线度L_j。具体说，对于在步骤104求得的凸包D’₁的各顶点V，如图6所示，对于各顶点V把时间点T_j-1、T_j、T_j+1处的其顶点的位置分别设为P_j-1、P_j、P_j+1，把从点P_j引向线段P_j-1P_j+1的垂线的垂足设为H_j，通过以下的式(1)计算顶点V在时间点T_j时的直线度L_v，j。

$L_{v,j}=\frac{\stackrel{\‾}{p_{j-1}{p}_{j+1}}}{\stackrel{\‾}{p_{j-1}{p}_{j+1}}+\stackrel{\‾}{p_j{H}_j}}---\left(1\right)$

进而把全部顶点在时间点T_j时的直线度L_v，j中的最小值作为工具3在时间点T_j时的直线度L_j(步骤105)。直线度L_v，j可以取范围0～1的值，但是值越接近1，折线P_j-1P_jP_j+1越接近直线。然后，对于在机器人控制装置中预先存储的接近0的正值ε，判定工具3的直线度L_j和(1-ε)的大小关系(步骤106)，在L_j比(1-ε)大的情况下，通过使T_j←T_j+1、T_j+1←T_j+2、...、T_n-1←T_n、n←n-1，从时间点的列中删除时间点T_j(步骤107)。由此，能够几乎不降低干涉预测的精度地减少一个在后面的步骤中计算的凸包的个数，减少计算花费的时间。关于几乎不降低干涉预测的精度的理由后面进行说明。

在步骤108中，判定j和(n-1)的大小关系，在j＜n-1时使j←j+1(步骤109)，返回步骤105，在j＜n-1成立之前进行各时间点的直线度Lj的值的检查。

接着使j←1(步骤110)，在各时间点T_j(j＝1、2、...、n)把工具3占有的区域设为D_1，j，计算邻接的时间点T_j-1、T_j的区域D_1，j-1、D_1，j的凸包C_j(步骤111)。区域D_1，j是在各时间点与T_j的工具3的移动量对应用三维空间对区域D₁进行刚体变换的区域。因为区域D₁是多面体，所以区域D_1，j也是多面体，D_1，j-1、D_1，j的凸包C_j也成为凸多面体。

详细说明步骤111。首先，根据多面体D_1，j-1、D_1，j的各顶点通过上述的QuickHull等求出凸包C_j的各顶点。接着，对于凸包C_j的全部两顶点的组合(V₁，V₂)，通过以下的步骤进行线段V₁V₂是否是凸包C_j的边，求出凸包C_j的各边。向与空间上的线段V₁V₂垂直的平面∏正投影凸包C_j的全部顶点。此时，顶点V₁、V₂在平面∏上的同一点P投影。在平面∏上，如果正投影的全部点的凸包的顶点或边上有点P，则可以判断线段V₁V₂是凸包C_j的边。平面上的凸包的顶点同样可以通过QuickHull计算。

另外，在平面上，如下那样判断连接凸包的各顶点P₁、P₂的线段P₁P₂是否是该凸包的边。向与线段P₁P₂垂直的直线λ上正投影该凸包的全部顶点，如果在直线λ上在作为这些点的凸包的线段的两端的某个处有正投影线段P₁P₂的而得点，则可以判断线段P₁P₂是边。另外，凸包C_j的各面，对于用凸包C_j的三边的组合组成三角形的全部的组合，在与包含该三角形的平面垂直的直线A上正投影凸包C_j的全部顶点，如果在直线A上在作为这些点的凸包的线段的两端的某个处有正投影该三角形而得的点，则可以判断该三角形是凸包C_j的面。图7表示区域D_1，j-1、D_1，j和根据它们计算的凸包C_j的例子。当设区域D_1，j-1、D_1，j是与用实线表示的各时刻的工具3实质相当的区域时，凸包C_j成为在区域D_1，j-1、D_1，j上加上用虚线表示的区域而得的区域。

接着检查凸包C_j和多面体区域D₂有无共有区域(步骤112)。因为多面体区域D₂用多个凸多面体区域D_2，j的和表示，所以如果在凸包C_j和凸多面体D_2，j的组合中有持有共有区域的组合，则可以说在凸包C_j和多面体区域D₂中有共有区域。因为凸包C_j和凸多面体区域D_2，j的任何一面都是多边形，所以如图8那样能够进行向多个三角形的分割(在图8中把六边形分割为四个三角形I～IV)。于是，凸包C_j和凸多面体区域D_2，j的任何一个都成为仅用三角形覆盖的闭区域，通过覆盖凸包C_j的三角形和覆盖凸多面体区域D_2，j的三角形的边(线段)交叉的组合是否在一个以上；覆盖凸包C_j的三角形的边(线段)和覆盖凸多面体区域D_2，j的三角形交叉的组合是否在一个以上；或者凸包C_j和凸多面体区域D_2，j的某个的区域已经完全包含一方的区域这三个条件的至少一个是否成立，能够进行共有区域的有无的判断。

如下那样判断线段和三角形的交叉。关于空间上的线段和三角形，把线段的两端的点A₁、A₂的空间上的坐标值分别设为α₁、α₂，把三角形的顶点B₁、B₂、B₃的空间上的坐标值设为β₁、β₂、β₃。用三维矢量表示α₁、α₂、β₁、β₂、β₃。首先计算3×3行列式(α₁-α₂，β₁-β₂，β₂-β₃)是否是正则矩阵，在是正则矩阵的情况下判断为线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃不平行，在不是正则矩阵的情况下判断为线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃平行。

在线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃不平行的情况下，当设包含线段A₁A₂的空间上的直线和包含三角形B₁B₂B₃的空间上的平面的交点的空间上的坐标值为x时，可以唯一表示为

x＝s₁α₁+s₂α₂，x＝t₁β₁+t₂β₂+t₃β₃

式中，s₁、s₂、t₁、t₂、t₃是满足

s₁+s₂＝1，t₁+t₂+t₃＝1的实数值。在所计算的s₁、s₂、t₁、t₂、t₃五个值全部在0以上而且在1以下的情况下，可以判断为线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃交叉。另一方面，在线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃平行的情况下，计算点A₁和平面B₁B₂B₃的距离，如果该距离是0，则线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃在同一平面上。

在线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃在同一平面上的情况下，如果2×2行列式(α₁-α₂，β₁-β₂)是正则矩阵，则因为线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃的边B₁B₂不平行，所以当设包含线段A₁A₂的空间上的直线与包含边B₁B₂的空间上的直线的交点的坐标值为y时，可以唯一表示为

y＝s₁α₁+s₂α₂，y＝t₁β₁+t₂β₂

式中，s₁、s₂、t₁、t₂是满足

s₁+s₂＝1，t₁+t₂＝1的实数值。在所计算的s₁、s₂、t₁、t₂四个值全部在0以上而且在1以下的情况下，因为线段A₁A₂和边B₁B₂交叉，所以可以判断为线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃交叉。在线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃位于同一平面上的情况下，对于边B₂B₃和边B₃B₁也和边B₁B₂同样，检查与线段A₁A₂的交叉，判断线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃的交叉。如果在任何一个交叉的判断中都得不到线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃交叉的判断，则判断为线段A₁A₂和三角形B₁B₂B₃不交叉。

凸包C_j是否完全包含凸多面体区域D_2，j，可以通过关于凸多面体区域D₂，j的全部顶点连接凸包C_j的重心与其顶点的线段与凸包C_j的表面是否相交来判断。凸多面体区域D_2，j是否完全包含凸包C_j，也可以同样判断。

上述那样的有无共有区域的判断结果，在凸包C_j和多面体区域D₂有共有区域的情况下，判断为在移动路径中工具3和收纳箱4干涉(步骤113)，结束处理，在没有共有区域的情况下，检查是否j＜n(步骤114)。

在步骤114中，如果j＜n，则前进到步骤109，设定j为(j+1)(j←j+1)，返回步骤105。另一方面，如果在步骤114中j≥n，则判断为在移动路径中工具3和收纳箱4不干涉(步骤115)，结束处理。

图9是放大图5表示的时间点T₂和时间点T₃之间的部分的图，在T₂、T₃的各处工具3占有的两个区域的凸包C₃和多面体区域D₂有共有区域。因此，在图5的移动路径的情况下，干涉预测装置预测、判断工具3和收纳箱4干涉。

凸包C_j和区域D₂的共有区域的有无的判断的计算需要的时间、根据两个区域D_1，j-1、D_1，j计算凸包C_j需要的时间分别需要1～2毫秒(ms)。在图5的移动路径的情况下，因为机器人的移动时间的分割数为4，所以干涉预测需要的时间最大为(2+2)×4＝16ms左右，不成为妨碍机器人动作程度的时间。前面，叙述了在直线度L_j的值接近1、表示工具3占有的区域D₁的凸包的各顶点的移动的折线P_j-1P_jP_j+1接近直线的情况下，即使在步骤107从时间点的列中删除时间点T_j，干涉预测的精度也不降低，其依赖以下的理由。在折线P_j-1P_jP_j+1接近直线的情况下，区域D_1，j-1、D_1，j的凸包和区域D_1，j、D_1，j+1的凸包的和与区域D_1，j-1、D_1，j+1的凸包大体一致。因此，在通过凸包和多面体区域D₂有无共有区域来判断干涉的情况下，即使从时间点的列中删除时间点T_j节省区域D_1，j的计算，干涉预测的精度也几乎不降低。

如上所述，在本发明中，通过在移动路径上的几个插补位置求着眼部位占有的区域，求相邻的插补位置处的区域彼此的全部凸包，用凸多面体的和表示周边物，检查全部这些凸包和全部凸多面体的干涉，由此预测移动路径上的着眼部位和周边物的干涉。

根据本发明，因为在动作紧跟前以实用的精度以及计算速度自动预测干涉，所以在取出散装的工件等的用途中，能够一边避免干涉一边使机器人动作。另外在本申请发明中，求机器人的着眼部位的相邻的插补位置处的区域彼此的凸包(凸多面体的范畴)，用凸多面体的和表示周边物，把干涉判定置换为凸多面体彼此的干涉判定，谋求计算的简单化、高速化，实现机器人动作中的实时的干涉判定。

Claims (2)

1.一种干涉预测方法，

该干涉预测方法存储周边物占有区域(D₂)和着眼部位近似多面体(D₁)，周边物占有区域(D₂)是用多面体近似在空间固定的周边物(4)的形状得到的周边物近似多面体占有上述空间的区域，着眼部位近似多面体(D₁)是用多面体近似机器人(5)的着眼部位得到的形状；

伴随上述机器人(5)的动作计算多个着眼部位占有区域(D_1，j)，它们是上述着眼部位近似多面体(D₁)在多个时刻的各时刻占有上述空间的区域；以及

根据上述多个着眼部位占有区域(D_1，j)和上述周边物占有区域(D₂)，预测上述机器人(5)的着眼部位和上述周边物(4)有无干涉，

该干涉预测方法的特征在于，

计算在按照上述多个时刻的顺序排列上述多个着眼部位占有区域(D_1，j)时相邻的着眼部位占有区域之间的组合的全部凸包(C_j)；

计算上述周边物占有区域(D₂)来作为凸多面体的和；

判定全部上述凸包(C_j)和上述凸多面体有无共有区域来作为上述机器人(5)的着眼部位和上述周边物(4)有无干涉。

2.一种干涉预测装置(6)，具有：

存储部，用于存储周边物占有区域(D₂)和着眼部位近似多面体(D₁)，周边物占有区域(D₂)是用多面体近似在空间固定的周边物(4)的形状得到的周边物近似多面体占有上述空间的区域，着眼部位近似多面体(D₁)是用多面体近似机器人(5)的着眼部位得到的形状；

着眼部位占有区域计算部，用于伴随上述机器人(5)的动作计算多个着眼部位占有区域(D_1，j)，它们是上述着眼部位近似多面体(D₁)在多个时刻的各时刻占有上述空间的区域；以及

干涉预测部，用于根据上述多个着眼部位占有区域(D_1，j)和上述周边物占有区域(D₂)，预测上述机器人(5)的着眼部位和上述周边物(4)有无干涉，

该干涉预测装置的特征在于，

上述干涉预测部具有：

凸包计算部，用于计算在按照上述多个时刻的顺序排列上述多个着眼部位占有区域(D_1，j)时相邻的着眼部位占有区域之间的组合的全部凸包(C_j)；以及

周边物占有区域计算部，用于计算上述周边物占有区域(D₂)来作为凸多面体的和，

上述干涉预测部，判定全部上述凸包(C_j)和上述凸多面体有无共有区域来作为上述机器人(5)的着眼部位和上述周边物(4)有无干涉。

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