CN112297061B - 检测方法及机器人 - Google Patents

检测方法及机器人 Download PDF

Info

Publication number
CN112297061B
CN112297061B CN202010737283.3A CN202010737283A CN112297061B CN 112297061 B CN112297061 B CN 112297061B CN 202010737283 A CN202010737283 A CN 202010737283A CN 112297061 B CN112297061 B CN 112297061B
Authority
CN
China
Prior art keywords
correction
detection signal
robot
proximity sensor
robot arm
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202010737283.3A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112297061A (zh
Inventor
山村光宏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Seiko Epson Corp
Original Assignee
Seiko Epson Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Seiko Epson Corp filed Critical Seiko Epson Corp
Publication of CN112297061A publication Critical patent/CN112297061A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112297061B publication Critical patent/CN112297061B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16Programme controls
    • B25J9/1656Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators
    • B25J9/1664Programme controls characterised by programming, planning systems for manipulators characterised by motion, path, trajectory planning
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J13/00Controls for manipulators
    • B25J13/08Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices
    • B25J13/086Proximity sensors
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02Sensing devices
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/02Sensing devices
    • B25J19/027Electromagnetic sensing devices
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J19/00Accessories fitted to manipulators, e.g. for monitoring, for viewing; Safety devices combined with or specially adapted for use in connection with manipulators
    • B25J19/06Safety devices
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25JMANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00Programme-controlled manipulators
    • B25J9/02Programme-controlled manipulators characterised by movement of the arms, e.g. cartesian coordinate type
    • B25J9/04Programme-controlled manipulators characterised by movement of the arms, e.g. cartesian coordinate type by rotating at least one arm, excluding the head movement itself, e.g. cylindrical coordinate type or polar coordinate type
    • B25J9/041Cylindrical coordinate type
    • B25J9/042Cylindrical coordinate type comprising an articulated arm
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00Programme-control systems
    • G05B19/02Programme-control systems electric
    • G05B19/18Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
    • G05B19/401Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by control arrangements for measuring, e.g. calibration and initialisation, measuring workpiece for machining purposes
    • GPHYSICS
    • G05CONTROLLING; REGULATING
    • G05BCONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00Program-control systems
    • G05B2219/30Nc systems
    • G05B2219/37Measurements
    • G05B2219/37284Capacitive 3-D proximity sensor

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Robotics (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Manipulator (AREA)
  • Measurement Of Length, Angles, Or The Like Using Electric Or Magnetic Means (AREA)

Abstract

本发明提供具有高检测精度的检测方法及机器人。一种检测方法,为机器人检测周围物体的检测方法,所述机器人具有机械臂和配置于所述机械臂的静电电容式的接近传感器,在所述检测方法中,对所述接近传感器的驱动电极施加驱动电压,通过基于所述机械臂的姿势校正从所述接近传感器的检测电极输出的检测信号,从而生成校正检测信号,并且,基于所述校正检测信号检测所述机器人的周围的物体。

Description

检测方法及机器人
技术领域
本发明涉及检测方法及机器人。
背景技术
专利文献1所记载的机器人具有第一臂、第二臂以及第三臂,其中,第二臂可相对于第一臂转动地连结于第一臂,第三臂可相对于第二臂转动地连结于第二臂,在第一臂及第二臂上分别设置有接近传感器。
专利文献1:日本专利特开2018-149673号公报
然而,在这种结构的机器人中,受第二臂相对于第一臂的姿势影响,设置于第一臂的接近传感器和设置于第二臂的接近传感器可能会过于接近而互相发生干涉,其结果导致接近传感器发生误检测。
发明内容
本发明的检测方法其特征在于,为机器人检测周围物体的检测方法,所述机器人具有机械臂和配置于所述机械臂的静电电容式的接近传感器,在所述检测方法中,对所述接近传感器的驱动电极施加驱动电压,通过基于所述机械臂的姿势校正从所述接近传感器的检测电极输出的检测信号,从而生成校正检测信号,并且,基于所述校正检测信号检测所述机器人的周围的物体。
本发明的机器人其特征在于,具有:机械臂;静电电容式的接近传感器,检测周围的物体,并具有配置于所述机械臂的检测电极和驱动电极;驱动电路,对所述驱动电极施加驱动电压;校正电路,通过基于所述机械臂的姿势校正从所述检测电极输出的检测信号而生成校正检测信号;以及处理电路,基于所述校正检测信号检测所述机器人的周围的物体。
附图说明
图1是示出本发明的第一实施方式所涉及的机器人的整体图。
图2是示出接近传感器的配置的侧视图。
图3是示出接近传感器的图。
图4是示出接近传感器所具有的检测电极及驱动电极的俯视图。
图5是接近传感器控制部的框图。
图6是示出驱动电压的图。
图7是示出接近传感器中产生的电力线的模型图。
图8是示出接近传感器中产生的电力线的模型图。
图9是示出接近传感器中产生的电力线的模型图。
图10是示出存储于接近传感器控制部的校正电压信息的一个例子的图。
图11是示出校正电压的变形例的图。
图12是本发明的第二实施方式所涉及的接近传感器控制部的框图。
图13是示出存储于接近传感器控制部的电容信息的一个例子的图。
图14是示出接近传感器中产生的电力线的模型图。
图15是示出接近传感器中产生的电力线的模型图。
图16是示出接近传感器中产生的电力线的模型图。
附图标记说明
1…机器人,2…机器人主体,20…基座,21…机械臂,211、212、213、214、215、216…臂,22…末端执行器,251、252、253、254、255、256…驱动装置,3、3A…接近传感器,31…检测电极,32…驱动电极,8…控制装置,80…机器人控制部,90…接近传感器控制部,91…驱动电路,92…校正电路,921…电容器,922…校正电压施加电路,922a…存储电路,923…可变电容器,924…电容控制电路,924a…存储电路,93…处理电路,C…控制器,Ca、Cb、Cc…电容,E…编码器,M…电机,S…检测信号,SS…校正检测信号,Sa…基准检测信号,Sb…校正信号,T1…校正电压信息,T2…电容信息,V…驱动电压,Vb…校正电压,X…结构体。
具体实施方式
下面,基于附图所示的优选实施方式,对本发明的检测方法及机器人进行详细说明。
第一实施方式
图1是示出本发明的第一实施方式所涉及的机器人的整体图。图2是示出接近传感器的配置的侧视图。图3是示出接近传感器的图。图4是示出接近传感器所具有的检测电极及驱动电极的俯视图。图5是接近传感器控制部的框图。图6是示出驱动电压的图。图7至图9分别是示出接近传感器中产生的电力线的模型图。图10是示出存储于接近传感器控制部的校正电压信息的一个例子的图。图11是示出校正电压的变形例的图。
图1所示的机器人1能进行精密设备、构成其的零部件的供料、材料去除、输送及组装等作业。机器人1具有:机器人主体2,执行规定的作业;接近传感器3,安装于机器人主体2,对周围的物体、特别是人进行检测;以及控制装置8,对机器人主体2及接近传感器3的驱动进行控制。
机器人主体2是六轴机器人。这种机器人主体2具有:基座20,固定于地板、墙壁、天花板等;机械臂21;以及末端执行器22,安装于机械臂21的前端。另外,机械臂21具有:臂211,转动自如地连结于基座20;臂212,转动自如地连结于臂211;臂213,转动自如地连结于臂212;臂214,转动自如地连结于臂213;臂215,转动自如地连结于臂214;以及臂216,转动自如地连结于臂215,末端执行器22安装于臂216。
另外,机器人主体2具有:驱动装置251,使臂211相对于基座20转动;驱动装置252,使臂212相对于臂211转动;驱动装置253,使臂213相对于臂212转动;驱动装置254,使臂214相对于臂213转动,驱动装置255,使臂215相对于臂214转动;以及驱动装置256,使臂216相对于臂215转动。各驱动装置251~256例如具有:作为驱动源的电机M;控制器C,控制电机M的驱动;以及编码器E,对电机M的旋转量即臂的旋转角度进行检测。此外,这些驱动装置251~256分别由控制装置8独立控制。
不过,机器人主体2的结构不作特别限定,例如,臂的数量既可以是5条以下,也可以是7条以上。另外,例如机器人主体2也可以是SCARA机器人、双臂机器人等。
控制装置8具有:机器人控制部80,从未图示的主机接收机器人主体2的位置指令,并分别独立地控制驱动装置251~256的驱动,以使各臂211~216位于与所接收到的位置指令相应的位置;以及接近传感器控制部90,控制接近传感器3的驱动,并基于接近传感器3输出的检测信号S来检测机器人主体2周围的物体。例如,当接近传感器控制部90在机器人主体2的周围检测到物体时,机器人控制部80紧急停止机器人主体2的驱动,或者减慢机械臂21的驱动速度,而不管来自主机的指令如何。由此,能够安全地驱动机器人1。
这种控制装置8例如由计算机构成,具有处理信息的处理器(CPU)、以能够通信的方式与处理器连接的存储器以及外部接口。另外,在存储器中保存有可由处理器执行的各种程序,处理器能够读入并执行存储器中存储的各种程序等。
接近传感器3配置于机械臂21的外表面。特别是在本实施方式中,接近传感器3配置于图2中的影线所示的部位,即配置于臂211、212、213、214。这样,通过在多个臂配置接近传感器3,从而能够在更广的范围内检测机械臂21周围的物体。不过,接近传感器3的配置不作特别限定,例如也可以只配置于臂214。
各接近传感器3是基于静电电容的变化来检测周围的物体的互电容方式的静电电容型的传感器,如图3所示具有检测电极31和驱动电极32。另外,如图4所示,检测电极31及驱动电极32相互隔开而设置。另外,检测电极31及驱动电极32分别在俯视观察下呈梳齿状,检测电极31的梳齿和驱动电极32的梳齿相互边隔开边咬合地进行配置。若对驱动电极32施加驱动电压V,则在检测电极31与驱动电极32之间产生电场。若作为检测对象的物体在产生了电场的状态下向接近传感器3接近,则检测电极31与驱动电极32之间的电场会发生变化。通过检测电极31检测由于该电场的变化而导致的静电电容的变化,从而能够检测出物体接近机器人主体2。
由于配置于臂211、212、213、214的四个接近传感器3的控制方法各自相同,因此下面为了方便说明,以配置于臂214的接近传感器3的控制方法为代表进行说明,至于其它的接近传感器3的控制方法则省略其说明。
如图5所示,接近传感器控制部90具有生成电压基于规定时钟周期性变化的驱动电压V的驱动电路91,并将由驱动电路91生成的驱动电压V施加于驱动电极32。另外,接近传感器控制部90具有:校正电路92,根据机械臂21的姿势校正从检测电极31输出的检测信号S(电荷的量);以及处理电路93,与驱动电压V同步地测定经校正电路92校正后的校正检测信号SS,并基于该测定结果检测接近传感器3周围的物体。
另外,校正电路92具有:作为校正电容形成部的电容器921,与检测电极31电连接,用于形成校正电容;以及校正电压施加电路922,对电容器921施加与驱动电压V同步的校正电压Vb。需要指出,校正电压Vb是电压基于规定时钟周期性变化的电压,与驱动电压V频率相同。所述“频率相同”在意思上除了包含相互频率一致的情况之外,也包含具有技术上可产生的些许差异的情况。另外,电容器921具有电容根据校正电压Vb的振幅而发生变化的特性。
另外,校正电压施加电路922能够获取各驱动装置251~256所具有的编码器E的输出信息,并能够根据获取到的输出信息检测机械臂21的姿势。由此,能够精度良好地检测机械臂21的姿势。需要指出,校正电压施加电路922的结构不限定于此,例如也可以构成为校正电压施加电路922获取其它电路基于来自各编码器E的输出而检测出的机械臂21的姿势相关的信息。
另外,校正电压施加电路922与驱动电路91电连接,被输入驱动电压V。由此,校正电压施加电路922能够容易地使校正电压Vb与驱动电压V同步。通过使驱动电压V与校正电压Vb同步,从而能够使驱动电压V与校正电压Vb的上升沿、下降沿的时机一致,因此能够使用校正电路92精度良好地对检测信号S进行校正,可得到精度良好的校正检测信号SS。
上面,对接近传感器控制部90的电路结构进行了说明。接着,对接近传感器控制部90控制接近传感器3的控制方法、即接近传感器3检测物体的检测方法进行说明。
首先,由驱动电路91生成驱动电压V,并将所生成的驱动电压V施加于驱动电极32。如图6所示,驱动电压V是振幅为正、即电压值(V)周期性地在0与A(其中A>0)之间切换的矩形波。不过,作为驱动电压V,不作特别限定。另一方面,检测电极31维持为由点划线所示的A/2的恒定电压。由此,从检测电极31输出基于驱动电极32与检测电极31之间所形成的静电电容的大小的检测信号S(电荷的量)。若在该状态下,作为检测对象的物体向接近传感器3接近,则由于接近而来的物体与接近传感器3的干涉,使得从检测电极31输出的检测信号S发生变化。因此,处理电路93基于检测信号S的变化而能够检测出物体向机器人主体2的接近。
然而,从接近传感器3输出的检测信号S也会因作为检测对象的物体以外的物体与接近传感器3的干涉而发生变动。图7至图9示出了其一个例子。需要指出,图7至图9所示的模型中,机械臂21的姿势相互不同,并示出了在各图所示的驱动电压V的波形中用“〇”指示的时机下所作用的电力线。
在图7所示的模型中,接近传感器3未与其它物体发生干涉。需要指出,为方便说明,此时假设6条电力线作用于检测电极31,也将在该状态下从检测电极31输出的检测信号S称为基准检测信号Sa。
与之相对地,例如在图8所示的模型中,接近传感器3接近了其它臂的接近传感器3(3A),它们发生了干涉。由此,来自接近传感器3A的驱动电极32的电力线作用于检测电极31,多于图7的模型的9条电力线作用于检测电极31。因此,从检测电极31输出的检测信号S大于基准检测信号Sa。
相反地,例如在图9所示的模型中,接近传感器3接近位于机器人主体2周围的机械设备、安全栅、外围装置外装及电缆等作为导体的结构体X,它们发生了干涉。由此,一部分电力线被结构体X屏蔽,少于图7的模型的3条电力线作用于检测电极31。因此,从检测电极31输出的检测信号S小于基准检测信号Sa。
这样,当由于机械臂21的姿势、即由于作为检测对象的物体的接近之外的原因而使检测信号S发生了变动时,处理电路93误检测到物体的接近,使物体的检测精度降低。因而,接近传感器控制部90具备校正电路92,该校正电路92对缘于机械臂21的姿势的检测信号S进行校正,使非本意的变动变小,优选为0(零)。
如前所述,校正电路92具有:电容器921,与检测电极31电连接;以及校正电压施加电路922,对电容器921施加校正电压Vb。
另外,如图5所示,校正电压施加电路922具有存储电路922a,在该存储电路922a中存储有图10所示的校正电压信息T1。校正电压信息T1是为了使缘于机械臂21的姿势的检测信号S的变动减少、优选为0(零)而对电容器921施加的校正电压Vb的信息,其作为将机械臂21的多个姿势与各姿势时施加于电容器921的校正电压Vb建立关联的表数据而被存储。校正电压信息T1的获取方法不作特别限定,例如可列举事先对机器人1示教的方法。
例如,机器人1在使用之前,首先,对机械臂21处于基准姿势即如图7的模型那样未受到来自其它物体的干涉的姿势时从检测电极31输出的基准检测信号Sa和机械臂21处于不同于基准姿势的各种姿势即如图8的模型那样与机械臂21自身发生干涉的姿势、或如图9的模型那样与结构体X发生干涉的姿势时从检测电极31输出的检测信号S进行检测。接着,机器人1针对各姿势,将基准检测信号Sa与检测信号S进行比较,求出使基准检测信号Sa与检测信号S之差ΔS缩小、优选到0(零)的校正电压Vb,并将求出的校正电压Vb作为校正电压信息T1加以存储。
使用前述的图7至图9的模型图进行说明,在图7所示的模型中,接近传感器3未与其它物体发生干涉,6条电力线作用于检测电极31。另一方面,从校正电压施加电路922对电容器921施加0V的校正电压Vb,在电容器921中形成有0条电力线。也就是说,在该模型中,校正电路92将相当于0条电力线的校正信号Sb与相当于6条电力线的大小的检测信号S(基准检测信号Sa)相加,生成相当于6条电力线的校正检测信号SS。换言之,校正电路92不对检测信号S进行校正而直接将其作为校正检测信号SS。
与之相对地,在图8所示的模型中,接近传感器3与其它的接近传感器3A发生干涉,多于图7的模型的9条电力线作用于检测电极31。另一方面,在电容器921中,从校正电压施加电路922被施加振幅的方向为与驱动电压V相反的负、且电压值(V)在0与B(其中B<0)之间周期性地切换的矩形的校正电压Vb,形成有3条与作用于检测电极31的电力线反向的电力线。也就是说,在该模型中,校正电路92将相当于-3条电力线的校正信号Sb与相当于9条电力线的大小的检测信号S相加,生成相当于6条电力线的校正检测信号SS。需要指出,B(<0)的值根据与接近传感器3A的相对位置关系、即作用于检测电极31的电力线的数量而变动。
相反地,在图9所示的模型中,接近传感器3与结构体X发生干涉,少于图7的模型的3条电力线作用于检测电极31。另一方面,在电容器921中,从校正电压施加电路922被施加振幅的方向为与驱动电压V相同的正、且电压值(V)在0与C(其中C>0)之间周期性地切换的矩形的校正电压Vb,形成有3条与作用于检测电极31的电力线同向的电力线。也就是说,在该模型中,校正电路92将相当于3条电力线的校正信号Sb与相当于3条电力线的大小的检测信号S相加,生成相当于6条电力线的校正检测信号SS。需要指出,C(>0)的值根据与结构体X的相对位置关系、即作用于检测电极31的电力线的数量而变动。
这样,无论有无发生干涉,校正电路92都控制施加于电容器921的校正电压Vb,使得总是生成相当于6条电力线的大小的校正检测信号SS。由此,总是通过校正电路92生成消除了缘于机械臂21的姿势的检测信号S的变动的校正检测信号SS。
如上所述,处理电路93基于由校正电路92生成的校正检测信号SS来检测作为检测对象的物体的接近。根据这种结构,由于缘于机械臂21的姿势、即作为检测对象的物体的接近以外的原因的检测信号S的变动得到抑制,因此处理电路93能够精度良好地检测物体的接近。
上面,对机器人1进行了说明。如前所述,这种机器人1具有:机械臂21;静电电容式的接近传感器3,检测周围的物体,并具有配置于机械臂21的检测电极31和驱动电极32;驱动电路91,对驱动电极32施加驱动电压V;校正电路92,通过基于机械臂21的姿势校正从检测电极31输出的检测信号S而生成校正检测信号SS;以及处理电路93,基于校正检测信号SS来检测机器人1周围的物体。根据这种结构的机器人1,可得到消除了缘于机械臂21的姿势的检测信号S的变动的校正检测信号SS,因此能够更加精度良好地检测机器人1周围的物体。
另外,如前所述,校正电路92具有:作为校正电容形成部的电容器921,与检测电极31电连接;以及校正电压施加电路922,对电容器921施加校正电压Vb。由此,校正电路92的结构简单。
另外,如前所述,在具有机械臂21和配置于机械臂21的静电电容式的接近传感器3的机器人1对周围物体进行检测的检测方法中,对接近传感器3的驱动电极32施加驱动电压V,通过基于机械臂21的姿势校正从接近传感器3的检测电极31输出的检测信号S,从而生成校正检测信号SS,并基于校正检测信号SS检测机器人1周围的物体。根据这种结构的检测方法,可得到消除了缘于机械臂21的姿势的检测信号S的变动的校正检测信号SS,因此能够更加精度良好地检测机器人1周围的物体。
另外,如前所述,在该检测方法中,通过对与检测电极31电连接的作为校正电容形成部的电容器921施加校正电压Vb,从而对检测信号S进行校正而生成校正检测信号SS。由此,能够以简单的方法生成校正检测信号SS。
另外,如前所述,在该检测方法中,获取基于机械臂21的姿势和校正电压Vb的校正电压信息T1,并基于校正电压信息T1和机械臂21的姿势控制校正电压Vb。由此,能够以简单的方法控制校正电压Vb。
另外,如前所述,在该检测方法中,机械臂21的姿势的检测基于机械臂21所具有的编码器E的输出。由此,能够以简单的结构且精度良好地检测机械臂21的姿势。
另外,如前所述,使驱动电压V与校正电压Vb同步。由此,能够使驱动电压V和校正电压Vb的上升沿、下降沿的时机一致,因此,能够使用校正电路92对检测信号S精度良好地进行校正,可得到精度良好的校正检测信号SS。
上面对机器人1进行了说明,但其结构不限定于上述的结构。例如,如图11所示,本实施方式中,在图8所示的姿势时对电容器921施加的校正电压Vb是振幅的方向为与驱动电压V相反的负、即电压值(V)在0与B(其中B<0)之间周期性地切换的矩形电压,但也可以代替其而采用与驱动电压V反相的矩形的电压。另外,本实施方式中,将检测电极31的电位固定于A/2,并使用从检测电极31输出的电荷的量作为检测信号S,但不限定于此,例如也可以不固定检测电极31的电位而将检测电极31的电位的变化用作检测信号S。即便是这样的结构也能够发挥与本实施方式同样的效果。
第二实施方式
图12是本发明的第二实施方式所涉及的接近传感器控制部的框图。图13是示出存储于接近传感器控制部的电容信息的一个例子的图。图14至图16是分别示出接近传感器中产生的电力线的模型图。
本实施方式除了校正电路92的结构不同以外,其余均与前述的第一实施方式是同样的。因此,在下面的说明中,围绕与前述实施方式的区别点对本实施方式进行说明,至于同样的事项则省略其说明。另外,在图12至图16中,对与前述实施方式同样的结构标注相同的附图标记。
如图12所示,本实施方式的校正电路92具有:作为可变校正电容形成部的可变电容器923,在驱动电路91与处理电路93之间与接近传感器3并联连接;以及电容控制电路924,控制可变电容器923的电容。在这种校正电路92中,对可变电容器923施加驱动电压V,通过电容控制电路924使可变电容器923的电容的大小发生变化,从而对检测信号S进行校正而生成校正检测信号SS。根据这种结构,校正电路92的结构变得简单。特别是通过对可变电容器923施加驱动电压V,从而使校正电路92的结构变得更简单。具体而言,例如不需要形成为使与驱动电压V不同的电压与驱动电压V同步施加等复杂的结构,相应地,校正电路92的结构变得更加简单。
另外,电容控制电路924具有存储电路924a,在存储电路924a中存储有如图13所示那样的可变电容器923的电容信息T2。电容信息T2是为了使缘于机械臂21的姿势的检测信号S的变动减少、优选为0(零)而进行变化的可变电容器923的电容的信息,其作为使机械臂21的多个姿势与各姿势时的可变电容器923的电容建立关联的表数据而被存储。该电容信息T2的获取方法不作特别限定,例如可列举事先对机器人1示教的方法。
使用图14至图16所示的模型进行说明,在图14所示的模型中,接近传感器3未与其它物体发生干涉,6条电力线作用于检测电极31。另一方面,可变电容器923的电容被电容控制电路924控制为电容Ca,在可变电容器923中形成有4条与作用于检测电极31的电力线同向的电力线。也就是说,在该模型中,校正电路92将相当于4条电力线的校正信号Sb与相当于6条电力线的大小的检测信号S(基准检测信号Sa)相加,生成相当于10条电力线的校正检测信号SS。
与之相对地,在图15所示的模型中,接近传感器3与其它的接近传感器3A发生干涉,多于图14的模型的9条电力线作用于检测电极31。另一方面,可变电容器923的电容被电容控制电路924控制为小于电容Ca的电容Cb,在可变电容器923中形成有1条与作用于检测电极31的电力线同向的电力线。也就是说,在该模型中,校正电路92将相当于1条电力线的校正信号Sb与相当于9条电力线的大小的检测信号S相加,生成相当于10条电力线的校正检测信号SS。需要指出,Cb(<Ca)的值根据与接近传感器3A的相对位置关系、即作用于检测电极31的电力线的数量而变动。
相反地,在图16所示的模型中,接近传感器3与结构体X发生干涉,少于图14的模型的3条电力线作用于检测电极31。另一方面,可变电容器923的电容被电容控制电路924控制为大于电容Ca的电容Cc,在可变电容器923中形成有7条与作用于检测电极31的电力线同向的电力线。也就是说,在该模型中,校正电路92将相当于7条电力线的校正信号Sb与相当于3条电力线的大小的检测信号S相加,生成相当于10条电力线的校正检测信号SS。需要指出,Cc(>Ca)的值根据与结构体X的相对位置关系、即作用于检测电极31的电力线的数量而变动。
这样,无论有无发生干涉,校正电路92都控制可变电容器923的电容,使得总是生成相当于10条电力线的大小的校正检测信号SS。由此,通过校正电路92生成消除了缘于机械臂21的姿势的检测信号S的变动的校正检测信号SS。然后,基于这样生成的校正检测信号SS,处理电路93检测作为检测对象的物体的接近。根据这种结构,处理电路93能够精度良好地检测物体的接近。
如上所述,本实施方式的校正电路92具有:作为可变校正电容形成部的可变电容器923,与检测电极31电连接;以及电容控制电路924,控制可变电容器923的电容。由此,校正电路92的结构变得简单。
另外,如前所述,对可变电容器923施加驱动电压V。由此,校正电路92的结构变得简单。
另外,如前所述,在对周围的物体进行检测的检测方法中,通过控制与检测电极31电连接的作为可变校正电容形成部的可变电容器923的电容,从而对检测信号S进行校正而生成校正检测信号SS。由此,能够以简单的方法来生成校正检测信号SS。
另外,如前所述,在对周围的物体进行检测的检测方法中,获取基于机械臂21的姿势和可变电容器923的电容的电容信息T2,并基于电容信息T2和机械臂21的姿势来控制可变电容器923的电容。由此,能够以简单的方法生成校正检测信号SS。
通过上面那样的第二实施方式,也能够发挥与前述第一实施方式同样的效果。
上面,基于图示的优选实施方式对本发明的检测方法及机器人进行了说明,但本发明并不限定于此,各部的结构可置换成具有同样功能的任意的结构。另外,也可以添加其它任意的结构物。

Claims (9)

1.一种检测方法,其特征在于,为机器人检测周围物体的检测方法,所述机器人具有机械臂和配置于所述机械臂的静电电容式的接近传感器,在所述检测方法中,
对所述接近传感器的呈梳齿状的驱动电极施加驱动电压,
通过基于所述机械臂的姿势校正从所述接近传感器的呈梳齿状的检测电极输出的检测信号,从而生成校正检测信号,
基于所述校正检测信号检测所述机器人的周围的物体,并且,
通过对与所述检测电极电连接的电容器施加校正电压,从而对所述检测信号进行校正而生成所述校正检测信号。
2.根据权利要求1所述的检测方法,其特征在于,
获取基于所述机械臂的姿势和所述校正电压的校正电压信息,并且,
基于所述校正电压信息和所述机械臂的姿势来控制所述校正电压。
3.根据权利要求2所述的检测方法,其特征在于,
所述机械臂的姿势的检测基于所述机械臂所具有的编码器的输出。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的检测方法,其特征在于,
使所述驱动电压与所述校正电压同步。
5.一种检测方法,其特征在于,为机器人检测周围物体的检测方法,所述机器人具有机械臂和配置于所述机械臂的静电电容式的接近传感器,在所述检测方法中,
对所述接近传感器的呈梳齿状的驱动电极施加驱动电压,
通过基于所述机械臂的姿势校正从所述接近传感器的呈梳齿状的检测电极输出的检测信号,从而生成校正检测信号,
基于所述校正检测信号检测所述机器人的周围的物体,并且,
通过控制与所述检测电极电连接的可变电容器的电容,从而对所述检测信号进行校正而生成所述校正检测信号。
6.根据权利要求5所述的检测方法,其特征在于,
获取基于所述机械臂的姿势和所述可变电容器的电容的电容信息,并且,
基于所述电容信息和所述机械臂的姿势来控制所述可变电容器的电容。
7.一种机器人,其特征在于,具有:
机械臂;
静电电容式的接近传感器,检测周围的物体,并具有配置于所述机械臂的分别呈梳齿状的检测电极和驱动电极;
驱动电路,对所述驱动电极施加驱动电压;
校正电路,通过基于所述机械臂的姿势校正从所述检测电极输出的检测信号而生成校正检测信号;以及
处理电路,基于所述校正检测信号检测所述机械臂的周围的物体,
所述校正电路具有:
电容器,与所述检测电极电连接;以及
校正电压施加电路,对所述电容器施加校正电压。
8.一种机器人,其特征在于,具有:
机械臂;
静电电容式的接近传感器,检测周围的物体,并具有配置于所述机械臂的分别呈梳齿状的检测电极和驱动电极;
驱动电路,对所述驱动电极施加驱动电压;
校正电路,通过基于所述机械臂的姿势校正从所述检测电极输出的检测信号而生成校正检测信号;以及
处理电路,基于所述校正检测信号检测所述机械臂的周围的物体,
所述校正电路具有:
可变电容器,与所述检测电极电连接;以及
电容控制电路,控制所述可变电容器的电容。
9.根据权利要求8所述的机器人,其特征在于,
所述驱动电压被施加于所述可变电容器。
CN202010737283.3A 2019-07-30 2020-07-28 检测方法及机器人 Active CN112297061B (zh)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019-139492 2019-07-30
JP2019139492A JP2021020286A (ja) 2019-07-30 2019-07-30 検出方法およびロボット

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112297061A CN112297061A (zh) 2021-02-02
CN112297061B true CN112297061B (zh) 2023-12-19

Family

ID=74258486

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010737283.3A Active CN112297061B (zh) 2019-07-30 2020-07-28 检测方法及机器人

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20210031366A1 (zh)
JP (1) JP2021020286A (zh)
CN (1) CN112297061B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7441047B2 (ja) * 2020-01-10 2024-02-29 三菱重工業株式会社 経路生成装置、制御装置、検査システム、経路生成方法およびプログラム

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2770570B2 (ja) * 1992-06-29 1998-07-02 松下電器産業株式会社 溶接用ロボット
JPH10213669A (ja) * 1997-01-31 1998-08-11 Aisin Seiki Co Ltd 静電容量に基づく物体検出装置
JPH1184018A (ja) * 1997-09-04 1999-03-26 Aisin Seiki Co Ltd 物体検出装置
CN101809415A (zh) * 2007-09-25 2010-08-18 3M创新有限公司 电容式传感器以及使用它的近程探测器
CN103994845A (zh) * 2013-02-19 2014-08-20 精工爱普生株式会社 力检测装置、机械手、以及移动体
WO2015029827A1 (ja) * 2013-08-28 2015-03-05 株式会社クリエイティブ テクノロジー 静電容量センサ,検出システム及びロボットシステム
DE102014012563A1 (de) * 2014-08-04 2016-02-04 gomtec GmbH Näherungssensorik für einen Roboter
JP2017150881A (ja) * 2016-02-23 2017-08-31 株式会社トライフォース・マネジメント 物体センサ
WO2018131237A1 (ja) * 2017-01-13 2018-07-19 三菱電機株式会社 協働ロボットシステム、及びその制御方法
CN109382823A (zh) * 2017-08-02 2019-02-26 发那科株式会社 机器人系统及机器人控制装置
CN109773764A (zh) * 2017-11-15 2019-05-21 精工爱普生株式会社 机器人

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5981090A (ja) * 1982-10-28 1984-05-10 労働省産業安全研究所長 ロボットの可動部に対する異物近接検知方式
EP0158593B1 (de) * 1984-04-09 1989-05-24 GET Gesellschaft für Elektronik-Technologie mbH Elektronische Warn- und Überwachungseinrichtung für Handhabungsvorrichtungen
US5166679A (en) * 1991-06-06 1992-11-24 The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics & Space Administration Driven shielding capacitive proximity sensor
DE10162412A1 (de) * 2001-12-19 2003-07-10 Kuka Roboter Gmbh Einrichtung und Verfahren zum Sichern von Vorrichtungen mit frei im Raum beweglichen Teilen
WO2017044686A1 (en) * 2015-09-09 2017-03-16 Carbon Robotics, Inc. Robotic arm system and object avoidance methods
US11504193B2 (en) * 2019-05-21 2022-11-22 Verb Surgical Inc. Proximity sensors for surgical robotic arm manipulation

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2770570B2 (ja) * 1992-06-29 1998-07-02 松下電器産業株式会社 溶接用ロボット
JPH10213669A (ja) * 1997-01-31 1998-08-11 Aisin Seiki Co Ltd 静電容量に基づく物体検出装置
JPH1184018A (ja) * 1997-09-04 1999-03-26 Aisin Seiki Co Ltd 物体検出装置
CN101809415A (zh) * 2007-09-25 2010-08-18 3M创新有限公司 电容式传感器以及使用它的近程探测器
CN103994845A (zh) * 2013-02-19 2014-08-20 精工爱普生株式会社 力检测装置、机械手、以及移动体
WO2015029827A1 (ja) * 2013-08-28 2015-03-05 株式会社クリエイティブ テクノロジー 静電容量センサ,検出システム及びロボットシステム
DE102014012563A1 (de) * 2014-08-04 2016-02-04 gomtec GmbH Näherungssensorik für einen Roboter
JP2017150881A (ja) * 2016-02-23 2017-08-31 株式会社トライフォース・マネジメント 物体センサ
WO2018131237A1 (ja) * 2017-01-13 2018-07-19 三菱電機株式会社 協働ロボットシステム、及びその制御方法
CN109382823A (zh) * 2017-08-02 2019-02-26 发那科株式会社 机器人系统及机器人控制装置
CN109773764A (zh) * 2017-11-15 2019-05-21 精工爱普生株式会社 机器人

Also Published As

Publication number Publication date
CN112297061A (zh) 2021-02-02
JP2021020286A (ja) 2021-02-18
US20210031366A1 (en) 2021-02-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2878939B1 (en) Force detecting device, robot, eletronic component conveying apparatus
CN109773832B (zh) 传感器及机器人
US10583570B2 (en) Displacement measurement device, robot, and robot arm
US8650965B2 (en) Robot, robot system, robot control device, and state determining method
US9409293B2 (en) Robot
CN109773764B (zh) 机器人
US11376745B2 (en) Control device, robot, and robot system
US9302389B2 (en) Robot, robot control device, and robot system
CN112297061B (zh) 检测方法及机器人
US20140148951A1 (en) Manipulator device
US11269450B2 (en) Electrostatic capacitance sensor
KR102177711B1 (ko) 충돌 감지 센서 및 이를 구비하는 로봇
US20220221349A1 (en) Capacitance sensor and measurement device
US11904455B2 (en) Proximity detection system
US20210034070A1 (en) Robot
JP2021020287A (ja) 検出方法
JP2020163481A (ja) ロボットの制御方法、ロボットおよび制御装置
US20220170958A1 (en) Sensor package with interference reduction and method of operation
JP6210296B2 (ja) 力検出装置、ロボット、電子部品搬送装置、電子部品検査装置および部品加工装置
JP2020127995A (ja) ロボットシステム、ロボットシステムの制御方法およびロボットコントローラー
US20210206004A1 (en) End effector and end effector device
CN117440877A (zh) 信息处理装置、测量系统、机器人系统、数据处理方法以及计算机程序
JP7153322B2 (ja) ロボットセンサ
JP2021053739A (ja) ロボットおよびロボットの制御方法
CN109557842B (zh) 运算电路、控制电路及显示装置姿态检测系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant