CN111975764B - 机器人装置和握持方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种机器人装置和握持方法。机器人装置具备末端执行器装置、第一传感器和控制部。末端执行器装置具有用于握持工件的两根手指。第一传感器用于检测两根手指在工件的握持位置上的压力分布。控制部基于工件被向上提起时的压力分布随时间的变化，执行姿势控制，姿势控制包含末端执行器装置的旋转。

Description

机器人装置和握持方法
技术领域
本发明涉及机器人装置和握持方法。
背景技术
在使用机器人装置对工件进行握持和搬运的情况下，由于工件的重量、形状和表面状态等原因，有时造成所握持的工件滑落。因此，有一种机器人装置在检测到握持对象工件打滑的情况下，增大握持力来防止进一步的打滑。
发明内容
上述机器人装置中，过大的握持力可能造成工件的破损。
本发明的目的在于提供能够在抑制握持力过大的同时抑制工件掉落的机器人装置和握持方法。
本发明的机器人装置具备末端执行器装置、第一传感器和控制部。所述末端执行器装置具有用于握持工件的两根手指。所述第一传感器用于检测所述两根手指在所述工件的握持位置上的压力分布。所述控制部基于所述工件被向上提起时的所述压力分布随时间的变化，执行姿势控制，所述姿势控制包含所述末端执行器装置的旋转。
本发明的握持方法是机器人装置的工件握持方法，所述机器人装置具备末端执行器装置和第一传感器，所述末端执行器装置具有两根手指，所述第一传感器用于检测所述两根手指在所述工件的握持位置上的压力分布，所述握持方法包含：使用所述两根手指对所述工件进行握持；对所述工件的握持位置上的压力分布进行检测；以及，基于所述工件被向上提起时的所述压力分布随时间的变化，执行姿势控制，所述姿势控制包含所述末端执行器装置的旋转。
根据本发明，提供能够在抑制握持力过大的同时抑制工件掉落的机器人装置和握持方法。
附图说明
图1是实施方式所涉及的机器人装置的外观的一个例子的立体图。
图2是机器人装置的电路结构的一个例子的框图。
图3是学习部的输入的一个例子的框图。
图4是控制部的工件输送控制的一个例子的流程图。
具体实施方式
以下，参照图1～图4对本发明实施方式进行说明。另外，在图中对相同或者相当的部分使用同样的附图标记，不再重复说明。
首先，参照图1，对实施方式所涉及的机器人装置10进行说明。图1是机器人装置10的外观的一个例子的立体图。图1中，水平面内彼此垂直的方向为X轴的正向和Y轴的正向，垂直向上的方向为Z轴的正向。
如图1所示，机器人装置10具备基台20、机械手装置26和末端执行器装置30。机械手装置26配置在基台20上。末端执行器装置30以可更换的方式连接在机械手装置26的顶端部。机械手装置26对末端执行器装置30进行驱动。另外，以下的说明中，末端执行器有时简记为“EE”。
机械手装置26具有彼此连结的若干个手臂。具体来说，机械手装置26具有肩部21、下臂22、第一上臂23、第二上臂24和腕部25。
肩部21以能够将第一轴L1作为中心进行旋转的方式，连结在基台20上，第一轴L1沿着Z轴方向延伸。
下臂22以能够将第二轴L2作为中心在上下方向上进行旋转的方式，连结在肩部21上，第二轴L2沿着与第一轴L1交叉的方向延伸。
第一上臂23以能够将第三轴L3作为中心在上下方向上进行旋转的方式，连结在下臂22的顶端部，第三轴L3沿着平行于第二轴L2的方向延伸。
第二上臂24以能够将第四轴L4作为中心在上下方向上进行扭转的方式，连结在第一上臂23的顶端部，第四轴L4沿着平行于第三轴L3的方向延伸。
腕部25以能够将第五轴L5作为中心在上下方向上进行旋转的方式，连结在第二上臂24的顶端部，第五轴L5沿着与第四轴L4交叉的方向延伸。
EE装置30是具有外壳31、第一指部32和第二指部33的握持机构。外壳31以能够将第六轴L6作为中心进行扭转的方式，连结在腕部25的顶端部，第六轴L6沿着与第五轴L5交叉的方向延伸。第一指部32和第二指部33从外壳31上设置的开口中突出来，用来握持工件。
接下来，参照图1和图2，对机器人装置10的电路结构进行说明。图2是机器人装置10的电路结构的一个例子的框图。
如图2所示，机器人装置10具备马达驱动器50、第一轴马达51、第二轴马达52、第三轴马达53、第四轴马达54、第五轴马达55和第六轴马达56。马达驱动器50对第一轴马达51～第六轴马达56进行驱动。第一轴马达51驱动肩部21绕第一轴L1旋转。第二轴马达52驱动下臂22绕第二轴L2旋转。第三轴马达53驱动第一上臂23绕第三轴L3旋转。第四轴马达54驱动第二上臂24绕第四轴L4旋转。第五轴马达55驱动腕部25绕第五轴L5旋转。第六轴马达56驱动EE装置30绕第六轴L6旋转。
机器人装置10还具备第一轴编码器和扭矩传感器61、第二轴编码器和扭矩传感器62、第三轴编码器和扭矩传感器63。机器人装置10还具备第四轴编码器和扭矩传感器64、第五轴编码器和扭矩传感器65、第六轴编码器和扭矩传感器66。第一轴编码器和扭矩传感器61对第一轴马达51的旋转位置和扭矩进行检测，输出第一编码器信号和第一扭矩信号。第二轴编码器和扭矩传感器62对第二轴马达52的旋转位置和扭矩进行检测，输出第二编码器信号和第二扭矩信号。第三轴编码器和扭矩传感器63对第三轴马达53的旋转位置和扭矩进行检测，输出第三编码器信号和第三扭矩信号。第四轴编码器和扭矩传感器64对第四轴马达54的旋转位置和扭矩进行检测，输出第四编码器信号和第四扭矩信号。第五轴编码器和扭矩传感器65对第五轴马达55的旋转位置和扭矩进行检测，输出第五编码器信号和第五扭矩信号。第六轴编码器和扭矩传感器66对第六轴马达56的旋转位置和扭矩进行检测，输出第六编码器信号和第六扭矩信号。
机器人装置10还具备压力分布传感器40、握持扭矩传感器45、效应器驱动部80、控制部90和存储部100。
控制部90向马达驱动器50提供控制信号，执行机械手装置26的姿势控制。表示机械手装置26姿势的第一编码器信号～第六编码器信号被反馈到控制部90。第一扭矩信号～第六扭矩信号也被反馈到控制部90。
效应器驱动部80对第一指部32和第二指部33进行驱动。控制部90向效应器驱动部80提供控制信号，使第一指部32和第二指部33进行动作。压力分布传感器40和握持扭矩传感器45内置在EE装置30中。
压力分布传感器40对第一指部32和第二指部33在工件的握持位置上的压力分布进行检测。压力分布传感器40的输出信号供给到控制部90。压力分布传感器40相当于“第一传感器”的一个例子。
握持扭矩传感器45用于检测对于工件的握持扭矩。握持扭矩是对第一指部32和第二指部33进行驱动的未图示马达的扭矩。握持扭矩传感器45相当于“第二传感器”的一个例子。
控制部90包含CPU(Central Processing Unit)等处理器和神经网络。存储部100包含半导体存储器之类的主存储装置和硬盘驱动器之类的辅助存储装置，用来存储数据和计算机程序。控制部90的处理器通过执行存储部100中存储的计算机程序，对机器人装置10的各结构进行控制。
控制部90具有学习部120。学习部120基于包含第一指部32和第二指部33对工件的握持以及EE装置30的TCP(工具中心点)的移动和旋转在内的若干次尝试，进行监督学习。对于具有不同形状的若干个工件，分别地执行学习。学习部120对学习的结果进行存储。控制部90的神经网络作为学习部120发挥作用。另外，学习可以在虚拟环境中进行。
控制部90基于工件被向上提起时的压力分布随时间的变化，执行姿势控制，姿势控制包含EE装置30的旋转。
接下来，参照图1～图3，对学习部120的输入进行说明。图3是学习部120的输入的一个例子的框图。
如图3所示，学习数据和标签提供给学习部120。学习数据包含：(1)压力分布、(2)压力分布随时间的变化、(3)TCP的移动量、(4)TCP的旋转量、(5)TCP的移动速度和(6)握持扭矩。压力分布从压力分布传感器40的输出中得到。握持扭矩从握持扭矩传感器45的输出中得到。标签包含压力分布的移动量，即滑动量。
具体来说，压力分布随时间的变化以及TCP的移动量和旋转量作为学习数据提供给学习部120，旋转之后的压力分布的移动量作为标签提供给学习部120，使学习部120进行监督学习。学习部120基于监督学习的结果，以实现控制部90进行姿势控制之后的压力分布的移动量变小的方式，确定TCP的移动量和旋转量。
还有，旋转之前的握持扭矩也作为学习数据提供给学习部120，学习部120执行监督学习。学习部120基于监督学习的结果，在控制部90进行姿势控制之后的压力分布的移动量大于第一阈值的条件下，以使姿势控制之前的握持扭矩变小的方式来确定姿势控制之前的握持扭矩。
还有，学习部120在控制部90进行姿势控制之后的压力分布的移动量大于第二阈值的条件下，以使TCP的移动速度变大的方式来确定TCP的移动速度。
还有，旋转之后的握持扭矩以及旋转之后的压力分布随时间的变化也作为学习数据提供给学习部120，学习部120执行监督学习。学习部120基于监督学习的结果，在控制部90进行姿势控制之后的压力分布的移动量大于第三阈值的条件下，以使姿势控制之后的握持扭矩变小的方式来确定姿势控制之后的握持扭矩。
接下来，参照图1～图4，对控制部90的工件输送控制进行说明。图4是控制部90的工件输送控制的一个例子的流程图。学习部120存储了监督学习的结果。
步骤S200：如图4所示，控制部90对效应器驱动部80进行控制，使EE装置30通过第一指部32和第二指部33对工件进行握持。压力分布传感器40对工件的握持位置上的压力分布进行检测。步骤S200的处理结束后，控制部90的处理前进到步骤S202。
步骤S202：控制部90对马达驱动器50进行控制，使机械手装置26通过EE装置30将工件向上提。步骤S202的处理结束后，控制部90的处理前进到步骤S204。
步骤S204：控制部90对工件被向上提起时的压力分布随时间的变化进行检测。步骤S204的处理结束后，控制部90的处理前进到步骤S206。
步骤S206：控制部90使用学习部120的监督学习结果，执行EE装置30的姿势控制。也就是说，控制部90基于工件被向上提起时的压力分布随时间的变化，执行EE装置30的姿势控制，姿势控制包含EE装置30的旋转。步骤S206的处理结束后，控制部90的处理前进到步骤S208。
步骤S208：控制部90判断EE装置30的姿势控制之后的压力分布的移动量(即，滑动量)是否是第四阈值以下。控制部90判断为压力分布的移动量是第四阈值以下时(步骤S208中的Yes)，控制部90的处理前进到步骤S210。控制部90判断为压力分布的移动量不是第四阈值以下时(步骤S208中的No)，控制部90的处理返回到步骤S200，再次尝试使用第一指部32和第二指部33对工件进行握持。
步骤S210：控制部90对马达驱动器50进行控制，使EE装置30的TCP移动到所需的位置。步骤S210的处理结束后，控制部90的处理结束。
根据实施方式，提供能够在抑制握持力过大的同时抑制工件掉落的机器人装置10。
如上所述，参照附图说明了本发明的实施方式。不过，本发明不限于上述的实施方式，可以在不脱离其要旨的范围内以各种方式进行实施。还有，可以通过适当组合上述实施方式中公开的若干个结构要素，来形成各种发明。例如，可以从实施方式所示的全部结构要素中删除几个结构要素。为了便于理解本发明，附图中主要对各结构要素进行了示意性地表示，为了方便作图，图示各结构要素的个数等可能与实际有出入。还有，上述实施方式所示的各结构要素只是一个例子，不是特别限定，可以在实质上不脱离本发明效果的范围内进行各种变更。
实施方式中，机器人装置10具有6个自由度，但本发明不限于此。机器人装置10的轴数也可以是5以下或者7以上。

Claims (6)

1.一种机器人装置，具备：
末端执行器装置，所述末端执行器装置具有用于握持工件的两根手指；
第一传感器，所述第一传感器用于检测所述两根手指在所述工件的握持位置上的压力分布；以及
控制部，所述控制部基于所述工件被向上提起时的所述压力分布随时间的变化，执行姿势控制，所述姿势控制包含所述末端执行器装置的旋转，
所述控制部具有学习部，基于包含所述两根手指对所述工件的握持以及所述末端执行器装置的工具中心点的移动和旋转在内的若干次尝试，所述压力分布随时间的变化以及所述工具中心点的移动量和旋转量作为学习数据提供给所述学习部，所述旋转之后的所述压力分布的移动量作为标签提供给所述学习部，使所述学习部进行监督学习，
所述学习部基于所述监督学习的结果，以实现所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量变小的方式，确定所述工具中心点的所述移动量和所述旋转量，
所述机器人装置还具备第二传感器，所述第二传感器用于检测对于所述工件的握持扭矩，
所述旋转之前的所述握持扭矩也作为学习数据提供给所述学习部时，使所述学习部进行所述监督学习，所述学习部基于所述监督学习的结果，在所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量大于第一阈值的条件下，以使所述姿势控制之前的所述握持扭矩变小的方式来确定所述姿势控制之前的所述握持扭矩。
2.根据权利要求1所述的机器人装置，其特征在于，
所述学习部在所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量大于第二阈值的条件下，以使所述工具中心点的移动速度变大的方式来确定所述工具中心点的所述移动速度。
3.一种机器人装置，具备：
末端执行器装置，所述末端执行器装置具有用于握持工件的两根手指；
第一传感器，所述第一传感器用于检测所述两根手指在所述工件的握持位置上的压力分布；以及
控制部，所述控制部基于所述工件被向上提起时的所述压力分布随时间的变化，执行姿势控制，所述姿势控制包含所述末端执行器装置的旋转，
所述控制部具有学习部，基于包含所述两根手指对所述工件的握持以及所述末端执行器装置的工具中心点的移动和旋转在内的若干次尝试，所述压力分布随时间的变化以及所述工具中心点的移动量和旋转量作为学习数据提供给所述学习部，所述旋转之后的所述压力分布的移动量作为标签提供给所述学习部，使所述学习部进行监督学习，
所述学习部基于所述监督学习的结果，以实现所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量变小的方式，确定所述工具中心点的所述移动量和所述旋转量，
所述机器人装置还具备第二传感器，所述第二传感器用于检测对于所述工件的握持扭矩，
所述旋转之后的所述握持扭矩以及所述旋转之后的所述压力分布随时间的变化也作为学习数据提供给所述学习部时，使所述学习部进行所述监督学习，所述学习部基于所述监督学习的结果，在所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量大于第三阈值的条件下，以使所述姿势控制之后的所述握持扭矩变小的方式来确定所述姿势控制之后的所述握持扭矩。
4.一种握持方法，所述握持方法是机器人装置的工件握持方法，所述机器人装置具备末端执行器装置和第一传感器，所述末端执行器装置具有两根手指，所述第一传感器用于检测所述两根手指在所述工件的握持位置上的压力分布，所述握持方法的特征在于包含：
使用所述两根手指对所述工件进行握持；
对所述工件的握持位置上的压力分布进行检测；以及
基于所述工件被向上提起时的所述压力分布随时间的变化，执行姿势控制，所述姿势控制包含所述末端执行器装置的旋转，
所述握持方法还包含：
基于包含所述两根手指对所述工件的握持以及所述末端执行器装置的工具中心点的移动和旋转在内的若干次尝试，所述压力分布随时间的变化以及所述工具中心点的移动量和旋转量作为学习数据被提供，所述旋转之后的所述压力分布的移动量作为标签被提供，进行监督学习，
基于所述监督学习的结果，以实现所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量变小的方式，确定所述工具中心点的所述移动量和所述旋转量，
所述机器人装置还具备第二传感器，所述第二传感器用于检测对于所述工件的握持扭矩，
所述握持方法还包含：所述旋转之前的所述握持扭矩也作为学习数据被提供时，进行所述监督学习，基于所述监督学习的结果，在所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量大于第一阈值的条件下，以使所述姿势控制之前的所述握持扭矩变小的方式来确定所述姿势控制之前的所述握持扭矩。
5.根据权利要求4所述的握持方法，其特征在于还包含：
在所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量大于第二阈值的条件下，以使所述工具中心点的移动速度变大的方式来确定所述工具中心点的所述移动速度。
6.一种握持方法，所述握持方法是机器人装置的工件握持方法，所述机器人装置具备末端执行器装置和第一传感器，所述末端执行器装置具有两根手指，所述第一传感器用于检测所述两根手指在所述工件的握持位置上的压力分布，所述握持方法的特征在于包含：
使用所述两根手指对所述工件进行握持；
对所述工件的握持位置上的压力分布进行检测；以及
基于所述工件被向上提起时的所述压力分布随时间的变化，执行姿势控制，所述姿势控制包含所述末端执行器装置的旋转，
所述握持方法还包含：
基于包含所述两根手指对所述工件的握持以及所述末端执行器装置的工具中心点的移动和旋转在内的若干次尝试，所述压力分布随时间的变化以及所述工具中心点的移动量和旋转量作为学习数据被提供，所述旋转之后的所述压力分布的移动量作为标签被提供，进行监督学习，
基于所述监督学习的结果，以实现所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量变小的方式，确定所述工具中心点的所述移动量和所述旋转量，
所述机器人装置还具备第二传感器，所述第二传感器用于检测对于所述工件的握持扭矩，
所述握持方法还包含：所述旋转之后的所述握持扭矩以及所述旋转之后的所述压力分布随时间的变化也作为学习数据被提供时，进行所述监督学习，基于所述监督学习的结果，在所述姿势控制之后的所述压力分布的所述移动量大于第三阈值的条件下，以使所述姿势控制之后的所述握持扭矩变小的方式来确定所述姿势控制之后的所述握持扭矩。
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