CN112714683A - 机器人控制装置、方法以及程序 - Google Patents

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Abstract

提供一种能够在短时间内从阻碍状态恢复到安全姿态的机器人控制装置、方法以及程序。若在机器人(30)动作时检测到发生了阻碍，则路径生成部(12)获取阻碍发生后的机器人(30)的周边的环境信息、机器人规格信息以及表示机器人应该恢复的姿态的安全姿态信息，并基于所获取的信息，生成从阻碍发生后的姿态到安全姿态的机器人(30)的路径，控制部(14)基于由路径生成部(12)生成的路径，对机器人(30)的动作进行控制，以使机器人(30)成为安全姿态。

Description

机器人控制装置、方法以及程序
技术领域
本发明涉及机器人控制装置、机器人控制方法以及机器人控制程序。
背景技术
在机器人由于与障碍物的碰撞或自干扰的发生而陷入停止状态的情况下，例如使机器人恢复到机器人的原点姿态等安全姿态。该恢复动作是通过逆序执行示教的路径，或者用户操作示教器(TP)来实现的。
例如，提出了一种使机器人恢复到原点的控制方法，该机器人具有不同的多种移动命令，在作业时能够采用不同的路径(参照专利文献1)。在该方法中，在依次逆序执行已经执行的控制程序时，对于某个移动命令，将通常动作时通过该移动命令出发的位置置换为返回动作时的到达位置，通过使用其前一个的移动命令的位置参数来执行各移动命令，从而在通常动作时的路径中回溯而恢复到作业原点。
另外，提出了一种在任何时刻停止的情况下都能够恢复到原点的机器人控制方法(参照专利文献2)。在该方法中，在通过基于示教数据的执行程序一边从原点移动一边进行动作的机器人异常停止时，使用执行程序及示教数据计算从原点到异常停止的停止位置的动作路径，使用在动作路径上逆行的逆行路径恢复到原点。此时，根据作用于机器人的负荷信息，检测与干扰物的干扰，基于各负荷信息计算从干扰物脱离的脱离位置，使用逆行路径计算从脱离位置向原点的恢复路径。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开平7-28520号公报
专利文献2：日本特开2018-144171号公报
发明内容
发明要解决的课题
但是，在与障碍物的碰撞等阻碍发生状态下，由于机器人与碰撞的障碍物复杂地缠绕，或者机器人自身变为复杂的姿态，因此无法通过路径的逆序执行来恢复的情况较多。在无法通过路径的逆序执行来自动恢复的情况下，为了不引起再次的碰撞或超限而恢复到安全姿态，需要由用户进行的熟练的慎重的操作，存在从阻碍恢复所需的时间变长的问题。若恢复需要时间，则会导致通过机器人的通常动作进行的作业的生产率降低。
本发明鉴于上述问题而提出，其目的在于提供一种能够在短时间内从阻碍状态恢复到安全姿态的机器人控制装置、方法以及程序。
用于解决课题的方法
为了达成上述目的，本发明所涉及的机器人控制装置能够构成为包括：生成部，若在机器人动作时检测到发生了阻碍，则获取阻碍发生后的所述机器人的周边的环境信息、所述机器人的规格信息以及所述机器人应该恢复的姿态的信息，并基于所获取的信息，生成从阻碍发生后的姿态到所述应该恢复的姿态的机器人的路径；控制部，基于由所述生成部生成的路径，对所述机器人的动作进行控制，以使所述机器人成为所述应该恢复的姿态。
根据本发明所涉及的机器人控制装置，若在机器人动作时检测到发生了阻碍，则生成部获取阻碍发生后的机器人的周边的环境信息、机器人的规格信息以及机器人应该恢复的姿态的信息，并基于所获取的信息，生成从阻碍发生后的姿态到应该恢复的姿态的机器人的路径。另外，控制部根据由生成部生成的路径，对机器人的动作进行控制，以使机器人成为应该恢复的姿态。由此，能够在短时间内从阻碍状态恢复到安全姿态。
另外，所述生成部能够获取表示所述机器人的周边的各点的三维位置的三维计测数据作为阻碍发生后的所述环境信息，并基于所述三维计测数据，确定阻碍发生后存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置。由此，对于通过CAD数据等事先提供了形状及位置信息的物体，即使在因阻碍的发生而产生了变形等的情况下，也能够确定阻碍发生后的物体的形状及位置。
另外，所述生成部能够使用表示阻碍发生前存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置的三维信息和阻碍发生后获取的所述环境信息，确定阻碍发生后存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置。通过使用通过CAD数据等事先提供的物体的三维信息，能够高精度地确定阻碍发生后的物体的形状及位置。
另外，所述生成部获取表示所述机器人的周边的各点的三维位置的三维计测数据作为阻碍发生后的所述环境信息，对于所述三维信息所匹配的三维计测数据的部分，基于所述三维信息确定存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置，对于不存在匹配的所述三维信息的三维计测数据的部分，基于所述三维计测数据确定存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置。由此，对于能够利用三维信息的部分，能够高精度地确定物体的形状及位置，另外，相比对于整个范围仅利用三维计测数据来确定的情况，能够减轻处理负荷。
另外，所述生成部能够将阻碍发生后无法计测所述环境信息的区域确定为障碍物候选区域。由此，能够生成用于从阻碍状态恢复的更安全的路径。
另外，所述生成部能够对所述机器人的周边的每个区域设定与障碍物存在的可能性相应的成本，并根据所述障碍物候选区域的成本，确定在所述障碍物候选区域中是否存在障碍物。由此，对于无法计测环境信息的区域，能够灵活地判断是否存在障碍物，生成路径。
另外，所述生成部能够将阻碍发生后存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置和表示所生成的路径的信息显示于显示装置。由此，用户能够在使机器人动作之前确认路径、机器人周边的物体的信息。
另外，所述生成部能够受理对在所述显示装置显示的阻碍发生后存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置与所述路径中的至少一方的修正。由此，在需要进行修正的情况下，能够在进行了修正的基础上，指示路径的再次生成。
另外，所述生成部能够在无法生成所述路径的情况下，将与无法生成所述路径的原因相关的信息显示于显示装置。由此，能够促使用户除去无法生成路径的原因。
另外，本发明所涉及的机器人控制方法，是如下的方法：若在机器人动作时检测到发生了阻碍，则生成部获取阻碍发生后所述机器人的周边的环境信息、所述机器人的规格信息以及所述机器人应该恢复的姿态的信息，并基于所获取的信息，生成从阻碍发生后的姿态到所述应该恢复的姿态的机器人的路径，控制部基于由所述生成部生成的路径，对所述机器人的动作进行控制，以使所述机器人成为所述应该恢复的姿态。
另外，本发明所涉及的机器人控制程序是用于使计算机作为生成部及控制部发挥功能的程序：生成部，若在机器人动作时检测到发生了阻碍，则获取阻碍发生后所述机器人的周边的环境信息、所述机器人的规格信息以及所述机器人应该恢复的姿态的信息，并基于所获取的信息，生成从阻碍发生后的姿态到所述应该恢复的姿态的机器人的路径；以及控制部，基于由所述生成部生成的路径，对所述机器人的动作进行控制，以使所述机器人成为所述应该恢复的姿态。
发明效果
根据本发明所涉及的机器人控制装置、方法以及程序，通过获取阻碍发生后的环境信息，生成从阻碍发生后的姿态到应该恢复的姿态的机器人的路径，能够在短时间内从阻碍状态恢复到安全姿态。
附图说明
图1是示出第一～第三实施方式所涉及的机器人控制系统的简易结构的图。
图2是示出第一～第三实施方式所涉及的机器人控制装置的硬件结构的框图。
图3是第一实施方式所涉及的机器人控制系统的功能框图。
图4是用于说明通过路径的逆序执行进行恢复动作的情况的图。
图5是用于说明通过路径的逆序执行进行的恢复动作的问题点的图。
图6是用于说明本实施方式的恢复动作的图。
图7是示出第一实施方式中的机器人控制处理的一例的流程图。
图8是用于说明遮挡的产生的图。
图9是第二实施方式所涉及的机器人控制系统的功能框图。
图10是示出成本的设定的一例的图。
图11是示出成本的设定的其他例的图。
图12是用于说明遮挡区域的成本的计算的图。
图13是用于说明虚拟的障碍物的设定的图。
图14是用于说明第二实施方式中用于恢复动作的路径的生成的图。
图15是示出第二实施方式中的机器人控制处理的一例的流程图。
图16是第三实施方式所涉及的机器人控制系统的功能框图。
图17是示出显示画面的一例的图。
图18是示出第三实施方式中的机器人控制处理的一例的流程图。
具体实施方式
以下，参照附图对本发明的实施方式的一例进行说明。另外，在各附图中，对相同或等价的构成要素及部分赋予相同的参照符号。另外，为了便于说明，附图的尺寸及比率被夸大，有时与实际的比率不同。
另外，在以下的各实施方式中，主要对与本发明相关的部分，即与机器人的发生阻碍时的恢复动作相关的部分进行说明，关于工件的取放等通常的动作，仅对与本发明关联的部分进行说明。
<第一实施方式>
如图1所示，第一实施方式所涉及的机器人控制系统100构成为包括机器人控制装置10、操作终端20、机器人30、3D传感器35。
机器人30例如是具备三维空间中的动作所需的六自由度的结构的垂直多关节型的机器人。另外，机器人30的自由度也可以是在六自由度上加上了冗余自由度的七自由度。机器人30按照由机器人控制装置10生成的路径被控制而动作。
另外，在机器人30设置有对与障碍物的碰撞等阻碍的发生进行检测的传感器(省略图示)，若检测到阻碍的发生，则机器人30停止动作，与表示自身的当前姿态的当前姿态信息一起，将发生了阻碍这一情况向机器人控制装置10通知。
另外，机器人30的姿态由机器人30的指尖(安装有机器人手等工具的一侧)的基准位置处于某位置(x、y、z)及姿态(roll、pitch、yaw)的情况下从机器人30的第一关节到第N关节的各关节的值(旋转角度)的序列(J1、J2、…、JN)来表示(N是机器人的关节数)。
操作终端20是用于输入信息的信息处理装置，例如，能够通过个人计算机或示教器(TP)来实现。操作终端20受理路径的生成及机器人的控制所需的信息的输入，并将受理的信息输入到机器人控制装置10。路径的生成及机器人的控制所需的信息中包括环境信息、机器人规格信息以及安全姿态信息。关于各信息将在后面叙述。
3D传感器35计测包括机器人30及机器人30的动作区域的周边的环境，并输出计测结果。3D传感器35例如能够通过三维照相机或激光雷达等来实现。在本实施方式中，3D传感器35计测表示周边环境的各点的三维位置的点群数据。3D传感器35向操作终端20输入作为计测结果的点群数据。另外，点群数据是本发明的三维计测数据的一例，三维计测数据也可以是DepthMap、线扫描数据等，并不限于点群数据。
若从机器人30被通知发生了阻碍，则机器人控制装置10生成用于使机器人30恢复到指定的安全姿态的路径，并基于所生成的路径对机器人30的恢复动作进行控制。另外，本实施方式中的路径是指将使机器人30的指尖的基准位置从任意的起点到终点进行动作时的机器人30的姿态按时间序列排列的路径。
机器人控制装置10能够通过个人计算机或工业用计算机来实现。图2是示出本实施方式所涉及的机器人控制装置10的硬件结构的框图。如图2所示，机器人控制装置10具有CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)42、存储器44、存储装置46、输入装置48、输出装置50、光盘驱动装置52以及通信接口(I/F)54。各结构经由总线可相互通信地连接。
在存储装置46中存储有用于执行机器人控制处理的机器人控制程序。CPU42是中央运算处理单元，执行各种程序，或者控制各结构。即，CPU42从存储装置46读出程序，并以存储器44作为作业区域来执行程序。CPU42按照存储在存储装置46中的程序，进行上述各结构的控制及各种运算处理。
存储器44由RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)构成，作为作业区域，暂时存储程序及数据。存储装置46由ROM(Read Only Memory：只读存储器)及HDD(HardDisk Drive：硬盘驱动器)或SSD(Solid State Drive：固态驱动器)构成，存储包括操作系统的各种程序及各种数据。
输入装置48例如是键盘、鼠标等用于进行各种输入的装置。输出装置50例如是显示器、打印机等用于输出各种信息的装置。作为输出装置50，也可以通过采用触摸面板显示器来作为输入装置48发挥功能。光盘驱动装置52进行存储在各种记录介质(CD-ROM或蓝光光盘等)中的数据的读入、对记录介质的数据的写入等。
通信接口54是用于与其他设备进行通信的接口，例如使用以太网(注册商标)、FDDI或Wi-Fi(注册商标)等标准。
另外，由于操作终端20的硬件结构也与图2所示的结构大致相同，因此省略说明。
下面，对第一实施方式所涉及的机器人控制装置10及操作终端20的功能结构进行说明。
图3是示出机器人控制系统100的功能结构的例子的框图。如图3所示，作为功能结构，操作终端20包括环境信息输入部22、机器人规格输入部24、安全姿态输入部26。
环境信息输入部22受理表示包括机器人30及机器人30的动作区域的周边环境的环境信息的输入，并输入到机器人控制装置10。环境信息输入部22受理从3D传感器35输出的计测结果作为环境信息。另外，环境信息输入部22受理表示周边设备、货架、容器等障碍物的形状及位置的三维信息即CAD数据的输入作为环境信息。另外，障碍物是本发明的物体的一例。
机器人规格输入部24受理表示机器人30的规格的机器人规格信息的输入，并输入到机器人控制装置10。机器人规格信息例如包括机器人的形状信息、指尖的基准位置、关节配置等的运动学信息、各关节的极限角度、旋转速度等的关节信息。
安全姿态输入部26受理表示阻碍发生时机器人30应该恢复的安全姿态的安全姿态信息的输入，并输入到机器人控制装置10。作为安全姿态，可以是机器人30原点(例如，各关节的角度为0度)的姿态、根据周边环境而恢复到完全不存在障碍物的位置时的姿态等。
另外，如图3所示，机器人控制装置10包括路径生成部12和控制部14作为功能结构。各功能结构通过由CPU42读出存储在存储装置46中的机器人控制程序，并在存储器44中展开并执行而实现。另外，路径生成部12是本发明的生成部的一例，控制部14是本发明的控制部的一例。
这里，如图4的左图所示，在机器人30按照虚线箭头所示的路径以(1)→(2)的顺序进行动作的情况下，假设在(2)的动作中发生了阻碍。在该情况下，如现有技术那样，在通过路径的逆序执行进行恢复动作的情况下，如图4的右图所示，以(1)→(2)的逆序在(2')→(1')的路径上进行恢复动作。
但是，如图5所示，在阻碍发生后障碍物的位置或形状发生变化等周边环境发生了变化的情况下，在逆序执行中，有可能与位置发生了变化的障碍物再次碰撞等，有时无法安全地进行恢复动作。
因此，在本实施方式中，例如如图6中的(3)→(4)所示，根据阻碍发生后的周边环境，新生成用于恢复的路径，进行恢复动作。
具体地，若路径生成部12与机器人30的当前姿态信息一起经由控制部14从机器人30接收到发生了阻碍的通知，则获取从环境信息输入部22输入的阻碍发生后的环境信息、从机器人规格输入部24输入的机器人规格信息、以及从安全姿态输入部26输入的安全姿态信息。
路径生成部12基于所获取的环境信息，确定阻碍发生后的障碍物的位置及形状(以下，称为“障碍物信息”)。具体地，路径生成部12基于在阻碍发生后作为环境信息而获取的3D传感器35的计测结果即点群数据，确定阻碍发生后存在于机器人30的周边的障碍物信息。例如，能够将按每个规定范围切出的点群数据输入到预先学习的识别器中，得到障碍物信息作为其识别结果。
另外，路径生成部12获取表示阻碍发生前存在于机器人30的周边的障碍物的形状及位置的三维信息，例如用于通常动作的路径生成的CAD数据。另外，路径生成部12也可以通过相对于点群数据一边使CAD数据中包括的各障碍物的形状旋转及移动一边进行匹配，从而来确定阻碍发生后存在于机器人30的周边的障碍物信息。在该情况下，由于能够使用已知的形状数据，因此相比仅利用点群数据来确定障碍物信息的情况，能够高精度地确定障碍物信息。
另外，路径生成部12也可以对于由CAD数据表示的各障碍物中与点群数据匹配的部分，基于CAD数据的匹配结果，确定阻碍发生后的障碍物信息，对于不存在匹配的CAD数据的点群数据的部分，基于点群数据，确定阻碍发生后的障碍物信息。在该情况下，对于能够利用CAD数据的部分，能够高精度地确定障碍物信息，另外，相比对于整个范围仅利用点群数据来确定障碍物信息的情况，能够减轻处理负荷。
另外，对于由阻碍发生前的CAD数据表示的障碍物中的没有与阻碍发生后的点群数据匹配的部分的障碍物，假设由于阻碍的发生而使得形状发生了变化。
路径生成部12基于所确定的障碍物信息、所获取的机器人规格信息和安全姿态信息、被通知的当前姿态信息，生成从当前姿态到安全姿态的机器人30的路径。在路径的生成中，例如可以使用RRT(Rapidly-exploring Random Tree：快速搜索随机树)、PRM(Probabilistic RoadMap：随机路线图)等路径规划的方法。路径生成部12将生成的路径的信息传递到控制部14。
如此，通过重新获取阻碍发生后的环境信息，在确定了阻碍发生后的障碍物信息的基础上，生成用于恢复到安全姿态的路径，能够安全地进行恢复动作。
若与当前姿态信息一起从机器人30被通知发生了阻碍，则控制部14向路径生成部12通知当前姿态信息及发生了阻碍这一情况。另外，控制部14基于由路径生成部12生成的路径，对恢复动作进行控制，以使机器人30成为安全姿态。
下面，对第一实施方式所涉及的机器人控制系统100的作用进行说明。
在机器人30中，在进行工件的取放等通常的动作时，执行图7所示的机器人控制处理。
图7是示出由机器人控制装置10的CPU42执行的机器人控制处理的流程的流程图。通过CPU42从存储装置46读出机器人控制程序，并在存储器44中展开并执行，使得CPU42作为机器人控制装置10的各功能结构发挥功能，并执行图7所示的机器人控制处理。另外，机器人控制处理是本发明的机器人控制方法的一例。
首先，在步骤S12中，控制部14通过判定是否与当前姿态信息一起从机器人30被通知了发生了阻碍这一情况，从而来判定是否发生了阻碍。在没有发生阻碍的情况下，重复本步骤的判定，在发生了阻碍的情况下，控制部14向路径生成部12通知当前姿态信息及发生了阻碍这一情况，转移到步骤S14。
在步骤S14中，路径生成部12获取从环境信息输入部22输入的阻碍发生后的环境信息。
接着，在步骤S16中，路径生成部12基于所获取的环境信息，确定阻碍发生后的障碍物信息(形状及位置)。
接着，在步骤S18中，路径生成部12获取从机器人规格输入部24输入的机器人规格信息。另外，由于机器人规格信息在阻碍发生前后不变化，因此在已经在通常的路径生成时获取的机器人规格信息存储在机器人控制装置10的规定区域的情况下，也可以读出该机器人规格信息。
接着，在步骤S20中，路径生成部12获取从安全姿态输入部26输入的安全姿态信息。另外，在与阻碍的状况无关地恢复到预定的安全姿态的情况下，也可以将安全姿态信息预先存储在机器人控制装置10的规定区域，并读出该安全姿态信息。
另外，步骤S14及S16、步骤S18、步骤S20的处理顺序并不限于图7所示的例子，可以先执行任一个，也可以并行执行。
接着，在步骤S22中，路径生成部12基于在上述步骤S16中确定的障碍物信息、在上述步骤S18中获取的机器人规格信息、在上述步骤S20中获取的安全姿态信息、以及在上述步骤S12中被通知的当前姿态信息，例如使用路径规划的方法，生成从当前姿态到安全姿态的机器人30的路径。
接着，在步骤S24中，控制部14基于在上述步骤S22中由路径生成部12生成的路径，对恢复动作进行控制，以使机器人30成为安全姿态，机器人控制处理结束。
在恢复动作完成之后，执行重新开始通常动作或暂时停止通常动作等与应用相应的处理即可。
如上所述，根据第一实施方式所涉及的机器人控制系统100，机器人控制装置10重新获取阻碍发生后的环境信息，在确定了阻碍发生后的障碍物的形状及位置的基础上，生成用于恢复到安全姿态的路径。由此，能够在短时间内从阻碍状态恢复到安全姿态，而不引起再次的碰撞或超限，并且不需要由用户进行的熟练的慎重的操作。
<第二实施方式>
下面，对第二实施方式进行说明。另外，在第二实施方式所涉及的机器人控制系统中，对与第一实施方式所涉及的机器人控制系统100相同或等价的构成要素及部分赋予相同的参照符号，并省略详细的说明。
如图1所示，第二实施方式所涉及的机器人控制系统200构成为包括机器人控制装置210、操作终端20、机器人30、3D传感器35。
在第一实施方式中，对重新获取阻碍发生后的环境信息进行了说明，但在阻碍发生后，有时会产生在3D传感器35中无法计测点群数据的遮挡区域。例如，如图8的左图所示，在阻碍发生前，作业空间整体作为计测结果而得到，但由于阻碍发生而使箱侧翻，如图8的右图所示，由于遮挡(图8中的阴影部分)，有时会成为无法得到箱的内侧的计测结果的状态。
在第二实施方式中，考虑到这样的遮挡区域的产生，在确定了阻碍发生后的障碍物信息的基础上，生成用于恢复到安全姿态的路径。
对第二实施方式所涉及的机器人控制装置210的功能结构进行说明。另外，由于第二实施方式所涉及的机器人控制装置210的硬件结构与图2所示的第一实施方式所涉及的机器人控制装置10的硬件结构相同，因此省略说明。
图9是示出机器人控制系统200的功能结构的例子的框图。如图9所示，机器人控制装置210包括路径生成部212、控制部14、成本评价部16作为功能结构。另外，路径生成部212及成本评价部16是本发明的生成部的一例。
成本评价部16从环境信息输入部22获取环境信息，并基于所获取的环境信息，确定机器人30的周边的障碍物信息。障碍物信息的确定方法与第一实施方式的路径生成部12中的确定方法相同。
另外，成本评价部16基于所确定的障碍物信息，来确定遮挡区域。另外，遮挡区域是本发明的障碍物候选区域的一例。例如，在使CAD数据与点群数据匹配而确定了障碍物信息的情况下，由于能够掌握障碍物的移动或旋转等，因此也能够确定遮挡区域。例如，在图8的情况下，通过箱的CAD数据和点群数据的匹配，掌握箱成为了侧翻的状态这一情况，根据基于CAD数据的箱的形状，能够确定箱的内部成为了遮挡区域这一情况。
成本评价部16计算用于评价在所确定的遮挡区域中是否存在障碍物的成本。具体地，成本评价部16对机器人30的周边的每个区域设定与障碍物存在的可能性相应的成本。
例如，在接近地面的一方存在障碍物的可能性高，另一方面，在空中存在障碍物的可能性低这一前提下，如图10所示，能够设定为越接近地面的区域成本越高。另外，例如，在接近机器人30的中心的位置存在障碍物的可能性低这一前提下，如图11所示，能够设定为越接近机器人30的区域成本越低。另外，在本实施方式中，表示成本越高，存在障碍物的可能性越高。各区域的成本可以仅设定一个模式，也可以设定多个。在本实施方式中，以图10所示的模式和图11所示的模式来设定成本。
成本评价部16例如如图12所示，将所设定的各区域的成本相加，计算遮挡区域的成本。另外，成本评价部16评价为在成本在预定的阈值以下的遮挡区域中不存在障碍物。另一方面，成本评价部16评价为在成本超过阈值的遮挡区域中存在障碍物，例如如图13所示，设定与该区域相应的形状(例如长方体等形状)的虚拟的障碍物。
成本评价部16将与所设定的虚拟的障碍物相关的障碍物信息追加到与实际的障碍物相关的障碍物信息中，并将阻碍发生后的机器人30周边的障碍物信息传递到路径生成部212。
路径生成部212获取由成本评价部16确定的障碍物信息、从机器人规格输入部24输入的机器人规格信息、从安全姿态输入部26输入的安全姿态信息、以及从控制部14被通知的机器人30的当前姿态信息，并基于所获取的信息，生成用于从当前姿态恢复到安全姿态的路径。
在第二实施方式中，由于确定了包括上述虚拟的障碍物的障碍物信息，因此例如如图14所示，除了实际的障碍物之外，还回避了遮挡区域中存在障碍物的可能性高的区域，生成了用于恢复动作的路径。
下面，对第二实施方式所涉及的机器人控制系统200的作用进行说明。在第二实施方式中，在机器人控制装置210中执行图15所示的机器人控制处理。另外，在第二实施方式的机器人控制处理中，对与第一实施方式的机器人控制处理(图7)相同的处理赋予相同的步骤编号，并省略详细的说明。
若经过步骤S12～S16而转移到步骤S212，则成本评价部16基于在上述步骤S14中确定的与实际的障碍物相关的障碍物信息，确定遮挡区域，并计算用于评价在所确定的遮挡区域中是否存在障碍物的成本。另外，成本评价部16评价为在成本在预定的阈值以下的遮挡区域中不存在障碍物，评价为在成本超过阈值的遮挡区域中存在障碍物。
接着，在步骤S214中，成本评价部16设定与评价为存在障碍物的遮挡区域的区域相应的形状(例如长方体等形状)的虚拟的障碍物，并将与所设定的虚拟的障碍物相关的障碍物信息追加到在上述步骤S16中确定的与实际的障碍物相关的障碍物信息中，并作为阻碍发生后的机器人30周边的障碍物信息传递到路径生成部212。
接着，与第一实施方式同样地执行步骤S18～S24，机器人控制处理结束。
如上所述，根据第二实施方式所涉及的机器人控制系统200，机器人控制装置210还考虑到遮挡区域的产生，重新获取阻碍发生后的环境信息，并在确定了阻碍发生后的障碍物的形状及位置的基础上，生成用于恢复到安全姿态的路径。由此，能够高效地生成灵活应对于障碍物崩塌而在机器人的动作中可能新产生障碍物的区域(成本超过阈值的区域)、机器下方等3D传感器无法计测但明显不存在障碍物的区域(成本在阈值以下的区域)等的安全的路径。
<第三实施方式>
下面，对第三实施方式进行说明。另外，在第三实施方式所涉及的机器人控制系统中，对与第一实施方式所涉及的机器人控制系统100相同或等价的构成要素及部分赋予相同的参照符号，并省略详细的说明。
如图1所示，第三实施方式所涉及的机器人控制系统300构成为包括机器人控制装置310、具备显示部28的操作终端20、机器人30、3D传感器35。
对第三实施方式所涉及的机器人控制装置310的功能结构进行说明。另外，由于第三实施方式所涉及的机器人控制装置310的硬件结构与图2所示的第一实施方式所涉及的机器人控制装置10的硬件结构相同，因此省略说明。
图16是示出机器人控制系统300的功能结构的例子的框图。如图16所示，机器人控制装置310包括路径生成部312和控制部14来作为功能结构。另外，路径生成部312是本发明的生成部的一例。
与第一实施例中的路径生成部12同样地，路径生成部312生成用于从当前姿态恢复到安全姿态的路径。在由于不存在能够回避障碍物的路径、阻碍发生时机器人30被锁定等原因而无法生成路径的情况下，路径生成部312生成与无法生成路径的原因相关的消息。例如，在由于不存在能够回避障碍物的路径而无法生成路径的情况下，生成“无法生成能够回避障碍物的路径。请除去障碍物。”等消息。
路径生成部312将所生成的路径或消息、在生成路径时确定的与阻碍发生后存在于机器人30的周边的障碍物相关的障碍物信息显示于显示部28。
图17示出在显示部28显示的显示画面60的一例。在显示画面60中包括显示区域62，该显示区域62用于以三维的动画来显示障碍物信息和基于所生成的路径对机器人30的动作进行了模拟的结果。另外，在显示画面60中包括用于受理对显示区域62中显示的路径及障碍物信息中的至少一方的修正的各种参数的输入区域64。
经由环境信息输入部22、机器人规格输入部24及安全姿态输入部26向输入区域64输入由用户修正后的值等。例如，在生成的路径通过存在障碍物的区域的情况下，输入修正路径的信息。另外，例如，在由于3D传感器35的计测错误、根据点群数据确定障碍物时的识别错误等而在所确定的障碍物信息中存在错误的情况下，输入正确的障碍物信息。另外，也可以受理对显示区域62的拖曳操作等的修正。
显示画面60中进一步包括：消息区域66，显示由路径生成部312生成的消息；以及执行按钮68，在许可在所生成的路径上的机器人30的动作的情况下被选择。
经由环境信息输入部22、机器人规格输入部24以及安全姿态输入部26向路径生成部312输入对经由输入区域64输入的路径及障碍物信息中的至少一方的修正。因此，路径生成部312基于修正后的信息，再次生成路径。
另外，根据消息区域66中显示的消息，用户进行障碍物的除去或机器人30的锁定解除等应对处理，若从操作终端20输入了表示应对处理完成的命令，则通过3D传感器35重新计测应对处理完成后的环境信息，并经由环境信息输入部22输入到路径生成部312。因此，路径生成部312基于应对处理完成后的环境信息，再次生成路径。
另外，若执行按钮68被选择，则从显示部28向控制部14通知使机器人30在生成的路径上进行动作的许可，通过控制部14控制机器人30的动作。
下面，对第三实施方式所涉及的机器人控制系统300的作用进行说明。在第三实施方式中，在机器人控制装置310中执行图18所示的机器人控制处理。另外，在第三实施方式的机器人控制处理中，对与第一实施方式的机器人控制处理(图7)相同的处理赋予相同的步骤编号，并省略详细的说明。
经过步骤S12～S22，路径生成部312执行路径的生成，在接下来的步骤S312中，判定是否已生成路径。在已生成路径的情况下，转移到步骤S314，在无法生成路径的情况下，转移到步骤S318。
在步骤S314中，路径生成部312将包括与在上述步骤S22中生成的路径以及在上述步骤S16中确定的与障碍物信息相关的内容的显示画面60显示于显示部28。
接着，在步骤S316中，判定操作终端20对于显示画面60中显示的内容是否受理了修正。在受理了修正的情况下，返回到步骤S22，路径生成部312基于修正后的信息再次生成路径。另一方面，在没有修正的情况下，或者在修正结束的情况下，用户选择显示画面60中包括的执行按钮68。
由此，转移到步骤S24，从显示部28向控制部14通知使机器人30在所生成的路径上进行动作的许可，通过控制部14控制机器人30的动作。
另外，在步骤S318中，路径生成部312生成与无法生成路径的原因相关的消息，并将包括在消息区域66中生成的消息的显示画面60显示于显示部28。
接着，在步骤S320中，若从操作终端20输入了表示按照消息区域66中显示的消息的原因的除去等应对处理完成的命令，则返回到步骤S14。
如上所述，根据第三实施方式所涉及的机器人控制系统200，机器人控制装置310显示基于阻碍发生后的环境信息生成的路径及障碍物信息，受理来自用户的修正。另外，在无法生成路径的情况下，向用户提示其原因，催促进行除去原因等的应对处理。由此，能够在执行机器人的恢复动作之前，由用户确认机器人的动作，在需要进行修正的情况下，在进行了修正的基础上，指示路径的再次生成，或者除去原因。
另外，在第三实施方式中，对在第一实施方式中追加了向显示部的各种显示或修正的受理等的结构进行了说明，但也可以适用于第二实施方式。
另外，在第三实施方式中，对在操作终端20所具备的显示部28显示路径等的情况进行了说明，但显示部28也可以构成为与操作终端20独立的显示装置。
另外，在上述各实施方式中，对通过路径规划生成路径的情况进行了说明，但并不限于此，也可以基于事先学习的结果生成路径等。
另外，在上述各实施方式中，对垂直多关节型的机器人的控制进行了说明，但本发明并不限于垂直多关节型的机器人，可以适用于任意的开环型的机器人。另外，也可以适用于Delta机器人等闭环型的机器人。另外，也可以适用于作为台座未被固定的浮游连杆系统的移动机器人或移动机械手等广泛的机器人。
另外，在上述各实施方式中，对将机器人控制装置和操作终端分别作为不同的装置的情况进行了说明，但也可以由一个信息处理装置构成机器人控制装置和操作终端。另外，也可以通过各自不同的装置来实现机器人控制装置的各功能结构，通过分散处理来实现上述机器人控制处理。
另外，也可以由CPU以外的各种处理器来执行在上述各实施方式中由CPU读入软件(程序)而执行的机器人控制处理。作为该情况下的处理器，例示了具有FPGA(Field-Programmable Gate Array：现场可编程门阵列)等的在制造后能够变更电路结构的PLD(Programmable Logic Device：可编程逻辑器件)以及ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit：专用集成电路)等的用于执行特定处理而专门设计的电路结构的处理器即专用电路等。另外，机器人控制处理可以由这些各种处理器中的一个来执行，也可以由同种或不同种的两个以上的处理器的组合(例如，多个FPGA、以及CPU与FPGA的组合等)来执行。另外，更具体地，这些各种处理器的硬件结构是组合了半导体元件等电路元件的电气电路。
另外，在上述各实施方式中，对机器人控制程序预先存储(安装)在存储装置中的方式进行了说明，但并不限于此。程序可以以记录在CD-ROM(Compact Disc Read OnlyMemory：紧凑型光盘只读存储器)、DVD-ROM(Digital Versatile Disc Read Only Memory：数字通用光盘只读存储器)、以及USB(Universal Serial Bus：通用串行总线)存储器等记录介质中的方式提供。另外，程序也可以是经由网络从外部装置下载的方式。
符号说明
10、210、310 机器人控制装置
12、212、312 路径生成部
14 控制部
16 成本评价部
20 操作终端
22 环境信息输入部
24 机器人规格输入部
26 安全姿态输入部
28 显示部
30 机器人
35 3D传感器
42 CPU
44 存储器
46 存储装置
48 输入装置
50 输出装置
52 光盘驱动装置
54 通信接口
60 显示画面
62 显示区域
64 输入区域
66 消息区域
68 执行按钮
100、200、300 机器人控制系统

Claims (11)

1.一种机器人控制装置，包括：
生成部，若在机器人动作时检测到发生了阻碍，则获取阻碍发生后的所述机器人的周边的环境信息、所述机器人的规格信息以及所述机器人应该恢复的姿态的信息，并基于所获取的信息，生成从阻碍发生后的姿态到所述应该恢复的姿态的机器人的路径；以及
控制部，基于由所述生成部生成的路径，对所述机器人的动作进行控制，以使所述机器人成为所述应该恢复的姿态。
2.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其中，
所述生成部获取表示所述机器人的周边的各点的三维位置的三维计测数据作为阻碍发生后的所述环境信息，并基于所述三维计测数据，确定阻碍发生后存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置。
3.根据权利要求1所述的机器人控制装置，其中，
所述生成部使用表示阻碍发生前存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置的三维信息和阻碍发生后获取的所述环境信息，确定阻碍发生后存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置。
4.根据权利要求3所述的机器人控制装置，其中，
所述生成部获取表示所述机器人的周边的各点的三维位置的三维计测数据作为阻碍发生后的所述环境信息，对于所述三维信息所匹配的三维计测数据的部分，基于所述三维信息确定存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置，对于不存在匹配的所述三维信息的三维计测数据的部分，基于所述三维计测数据确定存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的机器人控制装置，其中，
所述生成部将阻碍发生后无法计测所述环境信息的区域确定为障碍物候选区域。
6.根据权利要求5所述的机器人控制装置，其中，
所述生成部对所述机器人的周边的每个区域设定与障碍物存在的可能性相应的成本，并根据所述障碍物候选区域的成本，确定在所述障碍物候选区域中是否存在障碍物。
7.根据权利要求1至5中任一项所述的机器人控制装置，其中，
所述生成部将阻碍发生后存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置和表示所生成的路径的信息显示于显示装置。
8.根据权利要求7所述的机器人控制装置，其中，
所述生成部受理对在所述显示装置显示的阻碍发生后存在于所述机器人的周边的物体的形状及位置与所述路径中的至少一方的修正。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的机器人控制装置，其中，
所述生成部在无法生成所述路径的情况下，将与无法生成所述路径的原因相关的信息显示于显示装置。
10.一种机器人控制方法，其中，
若在机器人动作时检测到发生了阻碍，则生成部获取阻碍发生后的所述机器人的周边的环境信息、所述机器人的规格信息以及所述机器人应该恢复的姿态的信息，并基于所获取的信息，生成从阻碍发生后的姿态到所述应该恢复的姿态的机器人的路径，
控制部基于由所述生成部生成的路径，对所述机器人的动作进行控制，以使所述机器人成为所述应该恢复的姿态。
11.一种机器人控制程序，用于使计算机作为生成部及控制部发挥功能，
生成部，若在机器人动作时检测到发生了阻碍，则获取阻碍发生后的所述机器人的周边的环境信息、所述机器人的规格信息以及所述机器人应该恢复的姿态的信息，并基于所获取的信息，生成从阻碍发生后的姿态到所述应该恢复的姿态的机器人的路径；以及
控制部，基于由所述生成部生成的路径，对所述机器人的动作进行控制，以使所述机器人成为所述应该恢复的姿态。
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