CN111015627A - 机器人的动作完成时刻的判定装置及判定方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种机器人的动作完成时刻的判定装置及判定方法，可以排除人为误差的因素，以高工作效率准确地确定机器人向指令位置的移动动作的动作完成时刻。所述判定装置具有检测机器人的臂或者手的速度或者加速度的动作检测单元和消除包含在来自动作检测单元的信号中的振动成分而生成平滑数据的过滤单元。由诸如中心化移动平均滤波器、零相位滤波器等没有相位延迟的滤波器构成过滤单元。

Description

机器人的动作完成时刻的判定装置及判定方法

技术领域

本发明涉及判定具备臂的机器人到达其指令位置的时刻即动作完成时刻的装置及方法。

背景技术

例如用于制造液晶面板的玻璃基板等工件通过使用在臂的前端具备手的机器人保持于手上来搬运。在该搬运时，由于各种因素，手、臂有时会振动。特别是在水平多关节机器人的情况下，因为通过伸展臂搬运工件并将其配置于搬运目的地的规定位置，所以如果直至使臂朝向搬运目的地伸展后的残余振动收敛的时间较长，在将工件配置于规定位置时就会产生错位，或者由于待机时间变长而使工作效率相应降低。因此，对机器人的臂或者手的残余振动的收敛时间进行评价。例如通过将加速度传感器安装在手上，在根据机器人的指令进行的臂或者手的伸展动作完成之后，测量规定时间后的手的振动振幅，从而进行残余振动的收敛时间的判定。臂或者手的伸展动作是指为了将工件定位到搬运位置而驱动臂或者手的动作。而且机器人的动作完成时刻是指为了将工件定位到搬运位置而驱动臂或者手的动作完成的时刻。

为了对残余振动的收敛时间进行评价，需要能够准确地判定机器人的动作完成时刻。在机器人的动作完成时刻的判定中，例如，将来自安装在臂或手上的加速度传感器的数据存储到存储器中，专注于存储的数据中臂、手的行进方向成分的数据，将振动、杂音叠加的该数据的包络线的中心线的值为零的时刻作为动作完成时刻。

作为与本发明关联的技术，专利文献1公开了一种技术，进行机器人的测试运转并测定残余振动的频率和移动时间不同的残余振动的大小，求出振动的大小最小的最短的移动时间并进行机器人的定位。专利文献2公开了一种技术，将加速度计设置于机器人的手指上，用示波器观测加速度计的输出，求出机器人的实际加速度，预测机器人的动作时间。专利文献3公开了一种技术，作为不能忽略臂的弯曲时的定位方法，将加速度传感器设置在臂的前端，用低通滤波器处理加速度传感器的输出，基于用低通滤波器处理后的加速度传感器的输出值运算臂的弯曲量，基于运算出的弯曲量而驱动臂。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特表2003－517167号公报

专利文献2：日本特开平4－260102号公报

专利文献3：日本特开平1－173116号公报

发明内容

发明所要解决的技术问题

以往的求机器人的动作完成时刻的方法是将安装在臂或者手上的加速度数据作为加速度波形进行存储，基于输出的加速度波形通过肉眼观察求出动作完成时刻。在加速度波形中叠加有振动等，由于这些影响，导致在通过肉眼观察确定动作完成时刻的情况下产生人为误差、偏差。其结果是，即使能够准确地测定振幅的变化，也无法准确地确定残余振动的起点即动作完成时刻，所以无法正确评价残余振动的收敛时间。另外，因为是通过肉眼观察的判定，所以工作效率也不高。

本发明的目的在于提供一种机器人的动作完成时刻的判定装置及判定方法，其能够排除人为误差的因素，以高工作效率准确地确定机器人的动作完成时刻。

用于解决技术问题的技术方案

本发明的判定装置是判定机器人向指令位置的移动动作的动作完成时刻的判定装置，具备：动作检测单元，所述动作检测单元检测机器人的臂或者手的速度或者加速度；以及过滤单元，所述过滤单元消除包含在来自动作检测单元的信号中的振动成分，生成平滑数据，过滤单元由没有相位延迟的滤波器构成。

在本发明的判定装置中，使用没有相位延迟的滤波器从检测到速度或者加速度的信号中消除振动成分，所以可以从由平滑数据表示的波形中容易地识别动作完成时刻，而不必进行相位延迟的补偿等。此外，在以下的说明中，将机器人的臂或者手的减速称为“机器人的减速”。对于检测到加速度的信号，可以根据其符号判定机器人是否正在减速，对于检测到速度的信号，可以对该信号进行微分来判断符号，从而判定机器人是否正在减速。

在本发明的判定装置中，动作检测单元可以设为安装于机器人的臂或者手上的加速度传感器。通过设为由加速度传感器检测加速度的结构，能够简单地判别动作完成时刻而无需大型装置等。

在本发明的判定装置中，理想的是，还具有运算部，在通过动作检测单元检测到机器人正在减速后，所述运算部求出平滑数据的值最后从规定阈值范围之外的值变为该阈值范围内的值的时刻以后的平滑数据的值的平均值，通过从平滑数据的值减去平均值而进行偏移和漂移的修正。通过设置这样的运算部，能够消除速度或者加速度检测中的偏移和漂移的影响，可以获得更加准确的动作完成时刻。

在本发明的判定装置中，理想的是，运算部在推定为动作完成时刻的时刻附近，用时刻的函数将进行了偏移和漂移的修正的平滑数据中推定为动作完成时刻的时刻以前的期间的平滑数据近似为近似对象平滑数据，将该函数的值为零的时刻判定为动作完成时刻。通过采用函数近似的方法，可以消除平滑数据中残留的振动成分的影响并更加准确地确定动作完成时刻。另外，在本发明的判定装置中，即使在没有明确地进行偏移和漂移的修正的情况下，也可以采用函数近似的方法。在没有明确地进行偏移和漂移的修正的情况下，在由动作检测单元检测到机器人正在减速后，将平滑数据的值最后从规定阈值范围之外的值变为该阈值范围内的值的时间作为基准时间，用常数值对基准时间以后的平滑数据进行近似，用时刻的函数将基准时间以前的平滑数据近似为近似对象平滑数据，将该函数的值变为对基准时间以后的平滑数据进行近似的常数值的时刻判定为动作完成时刻即可。

作为函数近似的函数，例如有一次函数、二次函数。在用一次函数进行近似时，在近似对象平滑数据中，可以选择与零加速度检测用的阈值对应的点和使用任意常数确定的一个点，确定一次函数，使得一次函数表示的直线通过这两个点。在用一次函数进行的近似中具有以下优点：运算量较少，另外，通过在任意常数的选择中反映经验、实验结果，能够以更高精度确定动作完成时刻。另一方面，在用二次函数进行近似时，在近似对象平滑数据中，可以确定二次函数，使得二次函数表示的抛物线通过与上述零加速度检测用的阈值对应的点和与机器人的减速中的极值对应的点。在用二次函数进行的近似中，因为不必选择基于任意常数的点，所以即使在没有经验、实验结果的情况下也能确定近似函数，并且可以求出准确的动作完成时刻。

在本发明的判定装置中，理想的是，使用中心化移动平均滤波器作为没有相位延迟的滤波器。在中心化移动平均滤波器进行的处理中，因为仅使用将当前的数据值夹在中间的之前和之后的数据值进行过滤处理，所以可以减轻没有相位延迟的过滤处理所需要的运算量。在使用中心化移动平均滤波器的情况下，理想的是，将通过计算或者测定而取得的机器人的振动成分的振动频率的倒数设定为中心化移动平均滤波器的移动平均时间。通过这样设定移动平均时间，可以有效地消除机器人的振动中的主要振动成分、频率比其高的振动成分。

本发明的判定方法是判定机器人向指令位置的移动动作的动作完成时刻的判定方法，具备检测表示机器人的臂或者手的速度或者加速度的信号的工序和进行消除包含在信号中的振动成分生成平滑数据的过滤处理的工序，过滤处理由没有相位延迟的滤波器执行。

在本发明的判定方法中，使用没有相位延迟的滤波器从检测到速度或者加速度的信号中消除振动成分，所以可以从由平滑数据表示的波形中容易地识别动作完成时刻，而不必进行相位延迟的补偿等。

在本发明的判定方法中，理想的是，用于动作完成时刻的判定的信号是表示来自设置在机器人的臂或者手上的加速度传感器的加速度的信号。通过利用由加速度传感器获得的信号，能够简单地判别动作完成时刻而无需大型装置等。

在本发明的判定方法中，理想的是，设置以下工序：在检测到机器人正在减速之后，求出平滑数据的值最后从规定阈值范围之外的值变为该阈值范围内的值的时间以后的平滑数据的值的平均值，通过从平滑数据减去平均值进行偏移和漂移的修正。通过进行这样的修正，能够消除速度或者加速度的检测中的偏移和漂移的影响，可以获得更加准确的动作完成时刻。

在本发明的判定方法中，理想的是，设置以下工序：在推定为动作完成时刻的时刻附近，用时刻的函数对进行了偏移和漂移的修正的平滑数据中推定为动作完成时刻的时刻以前的期间的平滑数据进行近似，将该函数的值为零的时刻判定为动作完成时刻。通过采用函数近似的方法，可以消除平滑数据中残留的振动成分的影响，更加准确地确定动作完成时刻。而且在本发明的判定方法中，在没有明确地进行偏移和漂移的修正的情况下，也可以采用函数近似的方法。在没有明确地进行偏移和漂移的修正的情况下，在检测到机器人正在减速之后，将平滑数据的值最后从规定阈值范围之外的值变为该阈值范围内的值的时间作为基准时间，用常数值对基准时间以后的平滑数据进行近似，用时刻的函数对基准时间以前的平滑数据进行近似，将该函数的值变为对基准时间以后的平滑数据进行近似的常数值的时刻判定为动作完成时刻即可。

(发明效果)

根据本发明，可以排除人为误差的因素，以高工作效率准确地确定机器人的动作完成时刻。

附图说明

图1是表示机器人的一个例子的图，(a)是俯视图，(b)是主视图，(c)是处于原点位置的机器人的主视图。

图2是表示实测加速度的结果和对实测到的加速度通过中心化移动平均滤波器进行过滤处理而得到的结果的图表。

图3是对本发明的一实施方式的判定装置进行说明的框图。

图4是对偏移及漂移的修正进行说明的图表。

图5是对动作完成时刻的判定进行说明的图表。

附图标记说明

11…基台；12、13…臂；14…手；20…判定装置；21…加速度传感器；22…模拟/数字转换器；23…波形存储部；24…过滤处理部；25…运算部；30…收敛时间评价装置

具体实施方式

接下来，参照附图对本发明优选的实施方式进行说明。本发明涉及搬运用机器人等机器人的动作完成时刻的判定，但为了理解本发明，首先对成为本发明的应用对象的机器人进行说明。图1表示本发明的应用对象的机器人的一个例子即搬运用机器人。

图1所示的机器人是水平多关节机器人，用于在配置于机器人的周围的多个处理室(未图示)之间搬运例如大致长方形的玻璃基板即工件。各个处理室用于对工件进行成膜、蚀刻。图1(a)、(b)是表示在将臂、手伸出的状态下的机器人的俯视图及主视图。图1所示的机器人与在日本特开2015－139854号公报中公开的搬运用的水平多关节机器人相同，具备基台11、安装在基台11上的第一臂12、安装在第一臂12的前端的第二臂13、安装在第二臂13的前端的手14。手14用于保持工件，形成为叉(fork)状。第一臂12相对于基台11能够绕轴A旋转，第二臂13相对于第一臂12能够绕轴B旋转，手14相对于第二臂13能够绕轴C旋转。为了使机器人能够绕关节轴即轴A～C旋转，在机器人中为每个轴配备有电动机。而且机器人设置有设置于基台11并且使第一臂12在图示Z方向上升降的机构，该升降机构也由升降用电动机驱动。轴A～C均与Z方向平行。

在图1所示的机器人中，确定了成为机器人动作的基准的原点位置，在原点位置，机器人的臂、手成为规定的折叠姿势。图1(c)表示机器人在原点位置的姿势，第二臂13及手14折叠，以使第二臂13及手14重叠到第一臂12上。而且在将保持于手14上的工件搬入某处理室时，臂12、13伸展，手14进入该处理室内，之后，通过升降机构使臂12、13以及手14整体下降，由此，工件离开手14而配置于处理室内的规定位置。在臂12、13的伸展完成之后，如果在残余振动收敛之前使臂12、13以及手14下降，则会引起配置于处理室内的工件错位。在处理室内的工件的错位会成为在该处理室中对工件进行处理时的障碍因素。虽然也可以在经过了足够的时间且残余振动收敛之后使臂12、13以及手14下降，将工件配置于处理室内，但由于花费时间，工作效率会相应降低。

于是，有必要进行残余振动的收敛时间的评价，为此，需要知道臂12、13或手14伸展到针对每个处理室确定的位置处的动作完成的时刻、即机器人的动作完成时刻。以下，基于本发明对判定图1所示的机器人的动作完成时刻的方法进行说明。

在本实施方式中，为了检测机器人的臂12、13以及手14的伸展动作，将加速度传感器21安装于手14上。因为机器人的残余振动的特性也会根据保持于手14上的工件的质量等而变化，所以可以在承载工件的状态下判定残余振动的收敛时间。因此，将小型即不对机器人的振动特性造成影响的部件作为加速度传感器21安装于手14的下表面侧。这样，当使安装了加速度传感器21的机器人动作时，由加速度传感器21检测到的加速度中基于对机器人的指令的手14的移动方向上的加速度成分例如在图2中如灰色的线所示。从整体上看，手14在加速时加速度为正，在匀速状态下加速度大致为零，在减速时为负。实际上，成为振动的影响大幅度地叠加的加速度波形。特别是，驱动了臂12、13以及手14时，由电动机、减速器等产生的大的振动犹如噪音一般重叠。而且在加速度传感器21的输出中含有即使实际上施加的加速度为零输出也不会变为零的偏移的成分和虽然实际上施加的加速度恒定但输出值逐渐变化的漂移的成分。在图2中，应该停止时的加速度为0.05m/s²左右，这是偏移的影响。此外，在图2中，为了便于说明，夸张地绘制了偏移及漂移的影响，通常，如果加速度传感器21正常，则与振动的振幅相比，偏移、漂移要小得多。一般认为，在市场上出售的加速度传感器中，偏移、漂移的因素主要是温度变化。

以往，根据振动大幅度叠加的加速度波形用肉眼观察来推定动作完成时刻。在图2中，虚线表示用肉眼观察所推定的动作完成时刻的例子。在被认为动作完成的时刻以后，加速度波形振动，但这是检测到了残余振动的情况。本实施方式的判定方法的目标在于，根据振动大幅度叠加的加速度波形，通过客观上的操作自动地提取并判定原理上所定义的动作结束时刻作为减速后加速度为零的时刻，而不依赖肉眼观察等。一般要从噪音等叠加的波形中消除噪音，知道的是使用低通滤波器的平滑化操作。但是，通常的低通滤波器是基于积分操作的滤波器，必然伴随相位延迟，使用通常的低通滤波器对加速度波形进行平滑化所获得的动作完成时刻比本来的动作完成时刻延迟。虽然也可考虑补偿相位延迟，但难以进行准确的相位延迟补偿。因此，出于本实施方式的目的，不能使用通常的低通滤波器。

然而，关于机器人的残余振动的收敛时间，很少在实际使机器人动作时实时求出，通常，大多是在记录了机器人的振动波形之后，基于所记录的振动波形进行判定。特别是如果以数字处理为前提，则通过模拟/数字转换将来自加速度传感器的加速度信号转换为数字信号并存储于存储器，基于存储于存储器的时间序列的数据将加速度波形以图形方式显示在例如显示器等中，基于该显示的波形通过肉眼观察确定动作完成时刻，求出收敛时间。如果表示加速度波形的数据预先被存储在存储器中，则可以通过数字信号处理进行没有相位延迟的过滤处理。因此在本发明中，使用没有相位延迟的滤波器进行平滑化处理。作为没有相位延迟的滤波器的例子，有中心化移动平均滤波器、零相位滤波器等。在图2中，黑色的实线表示针对用灰色的线表示的加速度波形应用中心化移动平均滤波器的结果。将由通过没有相位延迟的滤波器处理后的信号构成的数据称为平滑数据，另外，将由平滑数据表示的加速度波形称为平滑波形。通过使用中心化移动平均滤波器，加速度波形中的振动成分基本上被消除。假如能够忽略偏移、漂移，则可以将在加速度传感器21检测到减速后由中心化移动平均滤波器获得的平滑波形中加速度为零的时刻判定为动作完成时刻。在此，忽略偏移、漂移并忽略了没有被完全消除的振动成分，但是尽管如此，与从加速度波形通过肉眼观察来推定动作完成时刻的情况相比，例如在残余振动的收敛时间的判定中，也可以获得良好的结果。

图3表示本发明一实施方式的判定装置20。该判定装置20基于来自安装在机器人上的加速度传感器21的加速度信号求出机器人的动作完成时刻，构成为将所求出的动作完成时刻输出到评价残余时间的收敛时间的收敛时间评价装置。判定装置20具备：加速度传感器21；模拟/数字转换器22，该模拟/数字转换器22将从加速度传感器21输出的模拟加速度信号转换为数字信号；波形存储部23，该波形存储部23将来自模拟/数字转换器22的输出信号按顺序存储为数字加速度数据；以及过滤处理部24，该过滤处理部24对存储于波形存储部23的加速度数据通过没有相位延迟的滤波器进行过滤处理并输出平滑数据。在将输出数字数据的部件用作加速度传感器21的情况下，不需要设置模拟/数字转换器22。波形存储部23通常由数字存储器构成。如上所述，虽然通过用来自过滤处理部24的平滑数据表示的平滑波形也可以求出动作完成时刻，但图3所示的判定装置20还具备运算部25，该运算部25执行消除偏移、漂移的影响的处理和消除残余在平滑波形中没有被消除的振动成分等的影响的处理，从而可以更加准确地求出动作完成时刻。关于由运算部25执行的处理，稍后描述。

在此，对过滤处理部24进行说明。过滤处理部24通过没有相位延迟的滤波器进行过滤处理。在将中心化移动平均滤波器用作没有相位延迟的滤波器的情况下，作为表示该滤波器的特性的参数，有移动平均时间。中心化移动平均滤波器最强力地消除用移动平均时间的倒数表示的频率成分和其整数倍的频率成分。将移动平均时间的倒数称为陷波频率。关于零相位滤波器，同样地也有用频率表示的参数。如果连同机器人振动的频率成分一起考虑强度，则可以想到由臂12、13以及手14(和除了这些以外的工件)构成的振动系统的共振频率很大。因此，优选中心化移动平均滤波器的陷波频率设定为与机器人的振动系统的共振频率一致。因为机器人的振动系统的共振频率可以根据机器人的结构参数通过计算来算出，所以基于该算出的共振频率设定滤波器的陷波频率即可。或者，也可通过对由加速度传感器21实测的加速度波形进行FFT(快速傅立叶转换)等求出实际的振动频率，基于求出的频率设定陷波频率。在通过FFT求实际的振动频率并设定陷波频率的情况下，可以将在通过FFT获得的频谱中峰值超过规定峰值的振动频率中的最小的振动频率设为陷波频率，也可以将在频谱中具有最大的峰的振动频率设为陷波频率。

这样，通过在过滤处理部24中由没有相位延迟的滤波器对加速度波形进行过滤处理，消除振动成分生成平滑波形，动作完成时间的识别变得容易，也不需要进行相位延迟补偿等。在将中心化移动平均滤波器用作没有相位延迟的滤波器的情况下，因为可以针对每个时刻仅使用该时刻前后的时刻的数据进行运算，所以可以进行处理的简化，相应地实现短时间的处理。

接下来，对为了更加准确地求出动作完成时刻而由运算部25执行的处理进行说明。在运算部25中，首先，为了消除包含在加速度波形中的偏移及漂移而对平滑波形进行修正。在动作完成时刻的判定中，考虑从机器人的臂12、13以及手14开始减速之后到移动完成且残余振动也收敛的期间中的加速度数据即可，因为认为在该期间的开始时间点和结束时间点之间漂移量不会产生大的差异，所以可以统一修正偏移和漂移。图4是对偏移及漂移的修正进行说明的图，将推定为动作完成的时刻前后的平滑波形放大来表示。推定为动作完成的时刻例如可以确定为平滑数据的值接近零、之后几乎没有变化的时刻。

首先，求出图2所示的平滑波形的整个区间中的加速度的值变为最大值Max的时刻和变为最小值Min的时刻。根据加速度传感器21的安装方向、机器人的移动方向的不同，输出的加速度信号的符号有时在加速时为负、在减速时为正，在注意这一点的情况下，检测变为最大值Max的时刻和变为最小值Min的时刻中较晚的时刻，这是与减速对应的时刻。图示中，最小值Min的时刻与减速对应。而且该时刻以后，平滑波形虽然有微小的变动，但整体上朝向零变化。于是，如图4所示，当设定以零加速度为中心的阈值区域A时，表示平滑波形的平滑数据的值起初处于阈值区域A的外侧，但随着时间的经过在阈值区域A的外侧和内侧之间往复，最终仅包含在阈值区域A中。将平滑数据的值最后进入该阈值区域A的时刻设为x，计算时刻x以后的平滑数据的值的平均值。认为该平均值与偏移和漂移的量相对应。于是，从平滑数据的值减去平均值，使得平均值变为零。换句话说，使平滑波形在图示上下方向上移动平均值的量。其结果是，如图4中虚线B所示，获得消除了偏移和漂移的平滑波形。理想的是，阈值区域A的宽度以不受通过偏移和漂移的修正处理未被消除的振动、偏移、漂移的影响为条件，设为尽可能小的宽度。这样，通过进行偏移和漂移的修正，能够排除加速度传感器21中的温度变化等的影响，更高精度地识别动作完成时刻。

确定基于某阈值的范围，将平滑波形最后进入该范围的时刻设为动作完成时刻时，动作完成时刻依赖于阈值的设定，无法正确地计算动作完成时刻。于是，将推定为动作完成时刻的时刻附近的平滑波形以该推定的时刻为基准并关于时刻前后分为两部分，对分割获得的两个波形分别用另外的函数进行近似，求出这些函数的交点的坐标作为动作完成时刻。这里所说的两个函数的一方是一次函数或者二次函数，另一方的函数将表示加速度的变量设为y，进行偏移和漂移的修正时，y＝0，在不进行偏移和漂移的修正时，y＝a。a是对推定为动作完成时刻的时刻以后的平滑数据进行近似的常数值。理想的是，在不进行偏移和漂移的修正时，将平滑波形最后进入所述阈值范围A的时刻设为基准时间，用一次函数或者二次函数对基准时间以前的平滑波形进行近似，用常数值a对基准时间以后的平滑波形进行近似。

图5对如上所述由运算部25最终确定动作完成时刻的处理进行了说明，图5所示的平滑波形是进行了偏移和漂移的修正之后的波形。动作完成时刻是机器人的减速结束的时刻，在该时刻的附近，用一次函数对机器人的减速中的加速度变化(称为减速曲线)进行近似。如果将用该一次函数表示的直线设为L，则可以设直线L与加速度零的交点E的时刻T_end是动作完成时刻。因此，将进行了偏移和漂移的修正之后的平滑波形中的极小值Min的坐标设为(t_m，a_m)。预先确定零加速度检测用的阈值a_wc。在修正了偏移和漂移之后的平滑波形中，将对应于阈值a_wc的时刻设为t_wc，直线L也通过点C(t_wc，a_wc)。而且，使用0以上1以下的任意常数r_a，用

a_h＝r_a×(a_m－a_wc)+a_wc

确定直线L的另一个通过点H(t_h，a_h)。然后，检索修正了偏移和漂移之后的平滑数据的加速度变为a_wc及a_h的时刻，求出t_wc及t_h。由此，因为直线L通过点C及点H，所以表示直线L的一次函数是唯一确定的，可以通过

t_end＝t_wc－a_wc×(th－t_wc)/(a_h－a_wc)

求出动作完成时刻t_end。

在此说明的方法中，因为通过一次函数对减速曲线进行近似来求动作完成时刻t_end，另外，因为求与加速度对应的时刻的检索的范围也窄，所以运算容易，另外，为此的程序创建也容易。零加速度检测用的阈值a_wc优选为在不受平滑波形中残余的振动的影响的范围内尽可能小的值。作为常数r_a，通常能够优选使用0.25。如果常数r_a过大，则用一次函数对减速曲线进行近似的假设被打破，另外，如果过小，则容易受平滑波形中残余的振动的影响。通过基于经验或实验结果确定常数r_a，可以更高精度地求出动作完成时刻t_end。

在用一次函数对上述减速曲线进行近似的方法中，将直线L确定为通过修正了偏移和漂移之后的平滑波形上的两个点C、H的直线。取而代之，也可以通过最小二乘法将点C与点H之间的平滑波形拟合为一次函数，基于通过最小二乗拟合所获得的一次函数求出动作完成时刻t_end。虽然使用最小二乘法可以更高精度地求出动作完成时刻t_end，但运算量相应增加。

将减速曲线近似为二次函数也可以求出动作完成时刻t_end。只要使用进行了偏移和漂移的修正之后的平滑波形中的极小值Min和上述点C，极小值Min对应二次函数表示的抛物线的顶点，并且点C在抛物线上即可，且将在时刻t_m以后二次函数表示的抛物线与加速度零相交的点的时刻设为动作完成时刻t_end即可。即通过下述公式确定t_end即可。

数学式1

在这种情况下，能够确定动作完成时刻t_end，且不必使用任意常数r_a，所以能够高精度地确定动作完成时刻t_end而与经验、实验无关。

如上所述，在判别装置20中求出动作完成时刻时，在收敛时间评价装置30中利用动作完成时刻。收敛时间评价装置30例如参照波形存储部23内的加速度数据，求从动作完成时刻到加速度最后变为收敛判定阈值以内的时刻t_d的时间，确定残余振动收敛时间。另外，分析时刻t_d以后的加速度数据中的加速度的最大值及最小值，计算位置中的残余振动振幅。而且，对加速度数据进行二重积分求出位移，再通过高通滤波器，从位移中消除加速度传感器的加速度偏移的影响，由此可以分析位移中的残余振动。进行这样的处理的收敛时间评价装置30例如可以通过在个人计算机(PC)上执行的软件来实现。特别是如果是在通过软件来实现判别装置20的情况下，则可以将判别装置20的功能和收敛时间评价装置30编入相同的软件，有机地结合并执行动作完成时刻的判别和残余信号的评价。

在以上说明的实施方式中，通过将加速度传感器21安装到机器人上之后，对从加速度传感器21输出的加速度波形通过没有相位延迟的滤波器(特别是中心化移动平均滤波器)进行过滤处理并获得平滑波形，能够消除叠加在加速度波形上的振动的影响，易于识别机器人的动作完成时刻。如果对平滑波形进行偏移和漂移的修正，则能够更加准确地判别动作完成时刻。而且，通过在推定的动作完成时刻的附近用一次函数或者二次函数对减速曲线进行近似，能够更加准确地判别动作完成时刻。另外，因为过滤处理部24及运算部25由软件来实现，波形存储部23也使用一般的计算机中的存储器来实现，所以例如，如果来自加速度传感器21的数据可以作为数字数据获得，则本实施方式的判别装置20可以通过在个人计算机(PC)上执行软件来实现。另外，在本实施方式中，因为可以通过用PC软件分析来自安装在机器人上的加速度传感器21的数据来判别动作完成时刻，所以可以简单地判别动作完成时刻而不需要从控制机器人的臂、手的驱动的机器人控制器中取得内部动作状态、信号。

在上述实施方式中，将加速度传感器安装在机器人上并基于加速度判别动作完成时刻。但是，在本发明中，除了加速度以外，还可以使用在动作完成时刻之前不为零且在动作完成时刻以后变为零的物理量来判别动作完成时刻。例如，可以通过检测机器人的臂、手的速度并进行与上述同样的处理来判别动作完成时刻。即，要实施本发明，最低限度设置动作检测单元和过滤单元即可，该动作检测单元检测机器人的臂或者手的速度或者加速度，该过滤单元由没有相位延迟的滤波器构成，消除包含在来自动作检测单元的信号中的振动成分，生成平滑信号。在使用速度的情况下，例如，通过激光跟踪器等追踪机器人的臂或者手的位置，对检测到的位置数据进行数值微分，取得转换为速度的波形数据，对该波形数据进行与上述同样的处理即可。实际上，由于设置激光跟踪器等会使设备变得大型化，因此将能够容易地获得小型化的尺寸的加速度传感器21安装到机器人上并基于加速度来判别动作完成时刻的方法更容易实施。

Claims (14)

1.一种判定装置，判定机器人向指令位置的移动动作的动作完成时刻，其中，具备：

动作检测单元，所述动作检测单元检测所述机器人的臂或者手的速度或者加速度；以及

过滤单元，所述过滤单元消除包含在来自所述动作检测单元的信号中的振动成分，生成平滑数据，

所述过滤单元由没有相位延迟的滤波器构成。

2.根据权利要求1所述的判定装置，其中，

所述动作检测单元是安装于所述臂或者所述手的加速度传感器。

3.根据权利要求1或2所述的判定装置，其中，

还具有运算部，在通过所述动作检测单元检测到所述机器人正在减速之后，所述运算部求出所述平滑数据的值最后从规定阈值范围之外的值变为所述规定阈值范围内的值的时刻以后的所述平滑数据的值的平均值，通过从所述平滑数据减去所述平均值而进行偏移和漂移的修正。

4.根据权利要求3所述的判定装置，其中，

所述运算部在推定为所述动作完成时刻的时刻附近，用时刻的函数将进行了所述偏移和漂移的修正的所述平滑数据中推定为所述动作完成时刻的时刻以前的期间的所述平滑数据近似为近似对象平滑数据，将该函数的值为零的时刻判定为动作完成时刻。

5.根据权利要求1或2所述的判定装置，其中，

在通过所述动作检测单元检测出所述机器人正在减速之后，将所述平滑数据的值最后从规定阈值范围外的值变为所述规定阈值范围内的值的时间设为基准时间，用常数值对所述基准时间以后的所述平滑数据进行近似，将所述基准时间以前的所述平滑数据作为近似对象平滑数据，用时刻的函数进行近似，将该函数的值成为所述常数值的时刻判定为动作完成时刻。

6.根据权利要求4或5所述的判定装置，其中，

所述函数是一次函数，在所述近似对象平滑数据中，选择与零加速度检测用的阈值对应的点和使用任意常数确定的一个点，确定所述一次函数，使得所述一次函数表示的直线通过所选择的点。

7.根据权利要求4或5所述的判定装置，其中，

所述函数是二次函数，在所述近似对象平滑数据中，选择与零加速度检测用的阈值对应的点和与所述机器人的减速中的极值对应的点，确定所述二次函数，使得所述二次函数表示的抛物线通过与所述阈值对应的点和与所述极值对应的点。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的判定装置，其中，

没有所述相位延迟的滤波器是中心化移动平均滤波器。

9.根据权利要求8所述的判定装置，其中，

通过计算或者测定而取得的所述振动成分的振动频率的倒数被设定为所述中心化移动平均滤波器的移动平均时间。

10.一种判定方法，判定机器人向指令位置的移动动作的动作完成时刻，其中，具备以下工序：

检测表示所述机器人的臂或者手的速度或者加速度的信号；以及

进行消除包含在所述信号中的振动成分生成平滑数据的过滤处理，

所述过滤处理由没有相位延迟的滤波器执行。

11.根据权利要求10所述的判定方法，其中，

所述信号是表示来自设置于所述臂或者所述手上的加速度传感器的所述加速度的信号。

12.根据权利要求10或11所述的判定方法，其中，

还具有以下工序：在检测到所述机器人正在减速之后，求出所述平滑数据的值最后从规定阈值范围外的值变为所述规定阈值范围内的值的时间以后的所述平滑数据的值的平均值，通过从所述平滑数据的值减去所述平均值而进行偏移和漂移的修正。

13.根据权利要求12所述的判定方法，其中，

还具有以下工序：在推定为所述动作完成时刻的时刻附近，用时刻的函数对进行了所述偏移和漂移的修正的所述平滑数据中推定为所述动作完成时刻的时刻以前的期间的所述平滑数据进行近似，将该函数的值成为零的时刻判定为动作完成时刻。

14.根据权利要求10或11所述的判定方法，其中，

在检测到所述机器人正在减速之后，将所述平滑数据的值最后从规定阈值范围外的值变为所述规定阈值范围内的值的时间设为基准时间，用常数值对所述基准时间以后的所述平滑数据进行近似，用时刻的函数对所述基准时间以前的所述平滑数据进行近似，将该函数的值成为所述常数值的时刻判定为动作完成时刻。

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