JP2006136983A - ロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法及びロボットハンド - Google Patents

ロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法及びロボットハンド Download PDF

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Abstract

【課題】一箇所に荷重が作用したときに、その荷重分布の総和や重心位置等を正確に求めることができ、演算処理も簡単なロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法及びロボットハンドを提供する。
【解決手段】センサ信号処理回路15は、相互に連なる複数の触覚センサ31により占有される検出領域が複数あると、触覚センサ31の個数が最大となる検出領域を、荷重が作用した箇所の検出領域として選択しているので、この荷重が作用した箇所の検出領域から離間した他の検出領域の触覚センサ31による検出の影響を排除して、検出誤差を無くすことができる。
【選択図】図2

Description

本発明は、ロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法及びロボットハンドに関する。
周知の様にロボットハンドにおいては、指先等の周りに複数の触覚センサを配置しており、対象物に接触した各触覚センサの検出出力に基づいて、指に対する荷重分布の総和や重心位置等を求め、これらの荷重分布の総和や重心位置等に応じて、指による対象物の把持力等を制御している。
この種の従来の触覚センサとしては、例えば特許文献1に記載のものがある。ここでは、2次元平面に多数の可撓性面圧力センサをマトリクス状に配列し、各可撓性面圧力センサの検出出力に基づいて、2次元平面に対する荷重分布の総和や重心位置等を求めている。
また、特許文献2では、ロボットハンドの指の腹に相当する部位に弾性体を貼り付け、この弾性体上に複数の圧力検出素子を配列して搭載し、その上からフレキシブルプリント基板を巻き付け、各圧力検出素子により指に対する荷重等を検出している。
一方、特許文献3では、ロボットハンドとは分野が異なるが、タッチパネルを用いた手動入力情報取得装置やカメラ画像による認識装置での信号処理を前提とし、接触情報もしくは画素の有効無効を、膨大な数の素子についてソフト的に判断し、検出精度を上げる方法が取られている。例えば、接触情報を、接触したと判断された素子を1とし、かつ接触しなかった判断した素子を0として、2値画像データに変換して記憶し、この2値画像に対して収縮及び拡大処理を加えた2値画像と元の2値画像を比較して、有効な素子と無効な素子を判別する方法や、レベルセット法を用いて有効な素子と無効な素子を判別している。
特開昭62−71828号公報 特開平1−312437号公報 特開2003−15815号公報
ところで、人間の手と同様の機能が要求されるロボットハンドでは、指を柔軟な樹脂層で被覆することがある。この場合は、指周りの各触覚センサも柔軟な樹脂層で被覆されることになる。
しかしながら、各触覚センサを柔軟な樹脂層で被覆すると、指の一箇所に荷重が作用しても、柔軟な樹脂層が広い範囲で変形するため、この箇所から離間した他の箇所の触覚センサによっても荷重が検出されることがあり、これが荷重分布の総和や重心位置等の検出誤差の原因となった。
また、特許文献2の様に複数の圧力検出素子を弾性体とフレキシブルプリント基板間に配置した構成においても、一箇所に荷重が作用したときに、弾性体もしくはフレキシブルプリント基板の変形に伴い、この箇所から離間した他の箇所の圧力検出素子によって荷重が検出されることがあった。
更に、触覚センサや圧力検出素子の検出特性のバラツキによっても、荷重が作用した箇所から離間した他の箇所で荷重が検出されるという現象が生じ、これが検出誤差の原因となった。
一方、この様な検出誤差を低減させるために、特許文献3の技術を適用することが考えられる。しかしながら、ロボットハンドの分野では、指先の各触覚センサの検出出力をロボットハンドの把持動作や操り動作の制御に用いるため、より高速な演算処理が要求される。また、ロボットハンドやその指の小型化を実現するために、ロボットハンドやその指内に搭載可能な小型な信号処理部で各触覚センサの検出出力を演算処理する必要があり、演算処理内容がより簡便であることも要求される。
また、ロボットハンドの指先に用いられる分布型触覚センサは、指先に収める必要があることから、数十個程度の触覚センサで構成され、カメラ画像や手書入力情報取得装置等よりも検出素子数が圧倒的に少なく、また無効出力の触覚センサが有効出力の触覚センサ近傍に位置することも多い。
この様に高速な演算処理や簡単な演算処理内容が要求され、また無効出力の触覚センサが有効出力の触覚センサ近傍に位置することも多いと言う理由から、特許文献3の技術をロボットハンドの分布型触覚センサの分野に適用することは極めて困難である。
そこで、本発明は、上記従来の問題に鑑みてなされたものであり、一箇所に荷重が作用したときに、その荷重分布の総和や重心位置等を正確に求めることができ、演算処理も簡単なロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法及びロボットハンドを提供することを目的とする。
上記課題を解決するために、本発明は、ロボットハンド表面に配置された複数の触覚センサのうちの荷重を検出した各触覚センサの検出出力に基づいて、この荷重を検出した該各触覚センサによる検出領域の荷重分布の重心位置を求めるロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法において、複数の検出領域が離れて存在する場合は、触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択して、この検出領域の荷重分布の重心位置を求めている。
あるいは、本発明は、ロボットハンド表面に配置された複数の触覚センサのうちの荷重を検出した各触覚センサの検出出力に基づいて、この荷重を検出した該各触覚センサによる検出領域の荷重分布の重心位置を求めるロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法において、各触覚センサのうちの誤検出を生じ易い触覚センサを予め登録しておき、検出領域に誤検出を生じ易い触覚センサが含まれるか否かに応じて、検出領域の選定を行っている。
また、本発明においては、複数の検出領域が離れて存在する場合は、誤検出を生じ易い触覚センサを含まない検出領域を選択して、この選択した検出領域の荷重分布の重心位置を求めている。
更に、本発明においては、誤検出を生じ易い触覚センサを含まない複数の検出領域が離れて存在する場合は、触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択して、この選択した検出領域の荷重分布の重心位置を求めている。
また、本発明においては、誤検出を生じ易い触覚センサを含まない検出領域が存在せず、かつ誤検出を生じ易い触覚センサを含む複数の検出領域が離れて存在する場合は、触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択して、この選択した検出領域の荷重分布の重心位置を求めている。
一方、本発明のロボットハンドにおいては、上記本発明のロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法を適用している。
本発明の検出方法によれば、ロボットハンド表面に複数の触覚センサを配置して、荷重を検出した幾つかの触覚センサによる検出領域の荷重分布の重心位置を求めており、荷重を検出した各触覚センサによる検出領域が複数個離れて存在する場合は、触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択して、この検出領域の荷重分布の重心位置を求めている。
例えば、指を柔軟な樹脂層で被覆した場合は、指の一箇所に荷重が作用すると、柔軟な樹脂層が広い範囲で変形する。このため、荷重が作用した箇所の検出領域で、柔軟な樹脂層が大きく変形して、幾つかの触覚センサにより荷重が検出されるだけではなく、この検出領域から離間した他の検出領域でも、柔軟な樹脂層が僅かに変形して、少数の触覚センサにより荷重が検出されることがある。
ところが、荷重が作用した箇所の検出領域で、荷重を検出した触覚センサの個数が最大となる。このため、本発明の様に触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択すれば、荷重が作用した箇所の検出領域が選択されることになり、この荷重が作用した箇所の検出領域の荷重分布の重心位置を求めることができる。これにより、荷重が作用した箇所の検出領域から離間した他の検出領域の触覚センサによる検出の影響を排除して、検出誤差を無くすことができる。また、この様な検出領域を選択するための演算処理は極めて簡単である。
あるいは、本発明の検出方法によれば、誤検出を生じ易い触覚センサを予め登録しておき、検出領域に誤検出を生じ易い触覚センサが含まれるか否かに応じて、検出領域の選定を行っている。
例えば、指を柔軟な樹脂層で被覆した場合は、荷重が作用すると、柔軟な樹脂層が広い範囲で変形して、この箇所から離間した触覚センサであっても、荷重が検出されることがあるので、この触覚センサを誤検出を生じ易い触覚センサとして登録しておく。そして、誤検出を生じ易い触覚センサを含まない検出領域を選択して、この選択した検出領域の荷重分布の重心位置を求める。これにより、荷重が作用した箇所の検出領域を選択して、この荷重が作用した箇所の検出領域の荷重分布の重心位置を求めることができる。
また、誤検出を生じ易い触覚センサを含まない複数の検出領域が離れて存在する場合は、先に述べた様に触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択すれば、荷重が作用した箇所の検出領域が選択されることになるので、この荷重が作用した箇所の検出領域の荷重分布の重心位置を求めることができる。
更に、誤検出を生じ易い触覚センサを含まない検出領域が存在せず、かつ誤検出を生じ易い触覚センサを含む複数の検出領域が離れて存在する場合は、誤検出を生じ易い触覚センサを含んでいても、該各検出領域のいずれかに荷重が作用しているものとみなすことができるので、やはり触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択して、この選択した検出領域の荷重分布の重心位置を求めれば良い。
一方、本発明のロボットハンドでは、上記本発明の検出方法が適用されているので、例えば指による対象物の把持に際し、荷重が作用した箇所の検出領域の荷重分布の重心位置を正確に求めることができ、荷重分布の総和や重心位置等も正確に求めることができ、これらの荷重分布の総和や重心位置等に応じた指の把持力等の適格な制御が可能になる。
以下、本発明の実施形態を添付図面を参照しつつ詳細に説明する。
図1は、本発明の検出方法を適用したロボットハンドの第1実施形態を概略的に示す斜視図である。このロボットハンド11は、複数の関節を有する5本の指12と、各指12を支持する手の平部13と、各指12の第1節12aの腹側に設けられたそれぞれの分布型触覚センサ14と、手の平部13の甲側に設けられたセンサ信号処理回路15及びハンド制御回路16とを備えている。
各指12の駆動機構としては、プーリとワイヤーを組み合わせたものやギヤを組み合わせたもの等、多種多様なものが既に提案されており、いずれの駆動機構を適用しても構わない。また、各指12の駆動機構は、図示しない信号線を通じてハンド制御回路16により駆動制御される。
センサ信号処理回路15は、複数の信号線17を通じて、各指12の第1節12aの分布型触覚センサ14の検出出力を入力しており、各指12による対象物の把持等に際し、各分布型触覚センサ14の検出出力に基づいて、各指12毎に、指12の第1節12aに対する荷重分布の総和や重心位置等を求めて、これらの荷重分布の総和や重心位置等をハンド制御回路16に出力している。
ハンド制御回路16は、各指12の第1節12aに対する荷重分布の総和や重心位置等を入力すると、この荷重分布の総和や重心位置等に基づいて、各指12の駆動機構を駆動制御し、各指12による対象物の把持等を適確に行わせる。
図2は、本実施形態の指12の第1節12aを示す斜視図である。また、図3は、指12の第1節12aを示す横断面図である。
第1節12aは、コア部21により形作られている。このコア部21は、指の胴部となる筒体21a及び指先となる筐体21bを有する。
この第1節12aの腹側に相当する筒体21aの外周部位に、フレキシブル基板22を巻き付けて貼り付け、このフレキシブル基板22上に複数片の感圧ゴム23をマトリクス状に配列して重ね合わせ、フレキシブル基板22及び各感圧ゴム23からなる分布型触覚センサ14を設けている。
また、筒体21aの先端に多面体の筐体21bを設け、この多面体の筐体21bの正面及び各側面にもフレキシブル基板22を貼り付けて、このフレキシブル基板22に複数片の感圧ゴム23をマトリクス状に配列して重ね合わせ、フレキシブル基板22及び各感圧ゴム23からなる分布型触覚センサ14を設けている。
柔軟層26は、指12の腹側及び甲側を覆っている。この柔軟層26は、その外側を滑らかな曲面を描く形状とされており、指12を保護したり、指12を人間の手の指の形状に近付けたり、指12による対象物の把持を容易にするために設けられている。
この柔軟層26内周面は、コア部21外周の各感圧ゴム23に密着する形状とされている。これにより、指先に作用した荷重が柔軟層26を通じて各感圧ゴム23に確実に作用して検出される。
図4は、分布型触覚センサ14の各感圧ゴム23及びフレキシブル基板22を平面状に展開して示す斜視図である。この図4に示す様にフレキシブル基板22表面には、複数の触覚センサ31を行列方向に配列している。各触覚センサ31は、感圧ゴム23と、対向配置された2つの櫛歯電極31a、31bとをそれぞれ有している。
各触覚センサ31の各列毎に、各櫛歯電極31aをフレキシブル基板22表側の信号線(図示せず)により共通接続して、各列の信号線17をセンサ信号処理回路15に接続し、かつ各触覚センサ31の各行毎に、各櫛歯電極31bをフレキシブル基板22裏側の信号線(図示せず)により共通接続して、各行の信号線17をセンサ信号処理回路15に接続している。
各感圧ゴム23は、各櫛歯電極31a、31bに接触した状態でフレキシブル基板22表面に重ね合わせられて接着される。
また、感圧ゴム23は、例えばシリコーンゴム、エチレンプロピレンゴム、クロロプレンゴム等の合成ゴムや、ゴム弾性を示す熱可塑性エラストマー等の非導電性エラストマーの中に、金属粒子、カーボンブラック、黒鉛粒子等の導電性粒子を混合分散させてなる。この感圧ゴム23は、荷重により圧縮変形したり伸張変形すると、その変形箇所で各導電性粒子が接近もしくは接触して抵抗値が低下する。従って、抵抗値が低下した感圧ゴム23の箇所、及び該感圧ゴム23の抵抗値の低下変動分を検出すれば、いずれの箇所に、どの程度の荷重が作用したかを知ることができる。
センサ信号処理回路15は、第1節12aの各触覚センサ31別に、列の信号線及び行の信号線を通じて、触覚センサ31の各櫛歯電極31a、31b間で感圧ゴム23の抵抗値を検出する。例えば、各列の信号線を順次選択し、列の信号線を選択する度に、各行の信号線を順次選択し、選択された列の信号線の櫛歯電極31aと選択された行の信号線の櫛歯電極31b間に信号電圧を印加して、この間の感圧ゴム23の印加電圧を分圧し、感圧ゴム23の抵抗値に対応する信号電圧を検出する。
そして、センサ信号処理回路15は、各触覚センサ31の箇所で抵抗値に対応するそれぞれの信号電圧を検出すると、各信号電圧を2値信号に順次変換して、各信号電圧を示すそれぞれの2値信号を形成する。これらの2値信号は、指12の第1節12aのいずれの箇所に、どの程度の荷重が作用したかを示すものである。
更に、センサ信号処理回路15は、荷重が作用した各触覚センサ31の検出信号に基づいて、指12の第1節12aに対する荷重分布の総和を求めたり、各2値信号のラベリング処理により荷重分布の重心位置等を求め、これらの荷重分布の総和や重心位置等をハンド制御回路16に出力する。
ここで、指12の第1節12aの一箇所に荷重が作用すると、この荷重が柔軟層26を介して各触覚センサ31に作用する。例えば、図5(a)に示す様に各触覚センサ31がマトリクス状に配列され、位置(i,j)に荷重が作用したものとすると、荷重が柔軟層26を介して該位置(i,j)から分散して各触覚センサ31に作用する。このとき、荷重が該位置(i,j)からいずれの方向にも均等に分散したならば、各2値信号のラベリング処理により、例えば相互に連なる荷重を検出した9個の触覚センサ31からなる矩形の検出領域A1を求めることができる。この矩形の検出領域A1は荷重分布を示し、該検出領域A1の重心位置は荷重が作用した位置(i,j)に一致する。あるいは、各2値信号のラベリング処理により、例えば図5(b)に示す様な相互に連なる荷重を検出した5個の触覚センサ31からなる十字形の出領域A2を求めることができる。この十字形の検出領域A2も荷重分布を示し、十字形の検出領域A2の重心位置は荷重が作用した位置(i,j)に一致する。
尚、ラベリング処理の条件により検出領域の形状を変更することができる。このラベリング処理の条件は、ロボットハンド11により把持される対象物の形状や把持角度に応じて選択的に設定しても良い。
ところが、柔軟層26の接着状態による該柔軟層26の変形の偏りや、各感圧ゴム23の感度のバラツキ等が原因となって、例えば図6に示す様に荷重が作用した位置(i,j)の検出領域A3で、各触覚センサ31により荷重が検出されるだけではなく、この検出領域A3から離間した他の検出領域A4でも、各触覚センサ31により荷重が検出されることがある。そして、検出領域A3の各触覚センサ31の検出出力だけではなく、他の検出領域A4の各触覚センサ31の検出出力をも取り入れて、荷重分布の総和や重心位置等を求めると、この総和や重心位置等に大きな誤差が生じてしまう。
そこで、本実施形態のセンサ信号処理回路15は、図7に示す様なフローチャートの演算処理を行い、真の検出領域A3から離間した他の検出領域A4を排除して、真の検出領域A3の各触覚センサ31の検出出力のみに基づいて、荷重分布の総和や重心位置等を正確に求めている。
次に、図7の演算処理を説明する。まず、センサ信号処理回路15は、第1節12aの全ての触覚センサ31の信号電圧を入力すると、各信号電圧を2値信号に順次変換して、各信号電圧を示すそれぞれの2値信号を形成する(ステップS101)。
そして、センサ信号処理回路15は、各2値信号のラベリング処理により、荷重を検出した触覚センサ31により占有される検出領域を求める(ステップS102)。この検出領域は、1つの触覚センサ31を最小単位とし、少なくとも1つの触覚センサ31により占有される領域、又は相互に連なる複数の触覚センサ31により占有される領域である。
更に、センサ信号処理回路15は、荷重を検出した触覚センサ31により占有される検出領域が存在するか否かを判定し(ステップS103)、検出領域が存在しなければ(ステップS103「No」)、第1節12aが対象物に接触していないものとみなす(ステップS104)。
また、検出領域が存在すれば(ステップS103で「Yes」)、センサ信号処理回路15は、検出領域が1つであるか否かを判定する(ステップS105)。例えば、図5(a)に示す様に1つの検出領域A1のみが存在すれば、センサ信号処理回路15は、検出領域が1つであると判定する(ステップS105で「Yes」)。そして、センサ信号処理回路15は、この検出領域A1の荷重分布の総和を求めたり、この検出領域A1の荷重分布の重心位置等を求め(ステップS106)、荷重分布の重心位置を第1節12aに対する対象物の接触位置とする(ステップS107)。
また、図6に示す様に2つの検出領域A3、A4が存在すれば、センサ信号処理回路15は、検出領域が複数であると判定し(ステップS105で「No」)、各検出領域A3、A4に含まれる触覚センサ31のそれぞれの個数を求める。
ここで、荷重が作用した検出領域A3では、柔軟層26の変形量が大きく、該検出領域A3に含まれる触覚センサ31の個数が多い。また、この検出領域A3から離間した他の検出領域A4では、荷重が直接作用していないため、柔軟層26の変形量が小さく、該他の検出領域A4に含まれる触覚センサ31の個数が少ない。
そこで、センサ信号処理回路15は、各検出領域A3、A4に含まれる触覚センサ31のそれぞれの個数を求めると、触覚センサ31の個数が最大の検出領域A3を選択し、この検出領域A3の荷重分布の総和を求めたり、この検出領域A3の荷重分布の重心位置等を求め(ステップS108)、この荷重分布の重心位置を第1節12aに対する対象物の接触位置とする(ステップS107)。
勿論、3個以上の検出領域があっても、各検出領域に含まれる触覚センサ31のそれぞれの個数を求め、触覚センサ31の個数が最大の検出領域を選択して、この検出領域の荷重分布の総和や重心位置等を求める。
この様に本実施形態では、複数の検出領域があっても、触覚センサ31の個数が最大となる検出領域を、荷重が作用した箇所の検出領域として選択しているので、この荷重が作用した箇所の検出領域から離間した他の検出領域の触覚センサ31による検出の影響を排除して、検出誤差を無くすことができる。
また、検出領域を選択するための演算処理が簡単であるため、演算処理を高速化することができ、またセンサ信号処理回路15を小型化することもできる。
更に、ロボットハンドの分布型触覚センサでは、カメラ画像など他の分布型センサに比べて、検出素子数が圧倒的に少なく、ロボットハンドやその指の構成やセンサの形状、把持姿勢、把持力などから、把持動作もしくは操り動作のときの有効出力の触覚センサの個数や位置をある程度特定することができる。逆に、無効出力の触覚センサの位置を判定することも短時間にでき、その効果を発揮することができる。
例えば、触覚センサ31の個数が最大となる検出領域を選択するだけではなく、無効出力の触覚センサの位置を判定して、この無効出力の触覚センサを含む検出領域を避けて、検出領域を選択する様にしても良い。
次に、本発明の検出方法を適用したロボットハンドの第2実施形態を説明する。
本実施形態のロボットハンドは、図1乃至図4に示したロボットハンド11と同様の構成を有し、センサ信号処理回路15による演算処理が異なる。また、柔軟層26の接着状態による該柔軟層26の変形の偏りや、各感圧ゴム23の感度のバラツキ等が原因となって、荷重が作用した箇所から離間した触覚センサ31であっても、荷重が検出されることがあるので、この触覚センサ31を誤検出を生じ易い触覚センサ31としてセンサ信号処理回路15内のメモリ15aに予め登録している。例えば、図6に示す様な検出領域A4の各触覚センサ31の位置(i+4,j+1)、(i+4,j+2)を、誤検出を生じ易い触覚センサ31の位置として、センサ信号処理回路15のメモリ15aに予め登録している。
また、先に述べた様にロボットハンドやその指の構成やセンサの形状、把持姿勢、把持力などから、把持動作もしくは操り動作のときの有効出力の触覚センサの個数や位置をある程度特定することができ、逆に無効出力の触覚センサ(誤検出を生じ易い触覚センサ31)の位置を判定することも短時間にできることから、この判定結果に基づいて、把持動作もしくは操り動作の度に、誤検出を生じ易い触覚センサ31の位置を求めてメモリ15aに登録しても良い。
次に、この様な誤検出を生じ易い触覚センサ31の位置の登録情報を用いたセンサ信号処理回路15による演算処理を、図8のフローチャートに従って説明する。
まず、センサ信号処理回路15は、第1節12aの全ての触覚センサ31の信号電圧を入力すると、各信号電圧を2値信号に順次変換して、各信号電圧を示すそれぞれの2値信号を形成する(ステップS201)。
そして、センサ信号処理回路15は、各2値信号のラベリング処理により、荷重を検出した触覚センサ31により占有される検出領域を求める(ステップS202)。
更に、センサ信号処理回路15は、荷重を検出した触覚センサ31により占有される検出領域が存在するか否かを判定し(ステップS203)、検出領域が存在しなければ(ステップS203「No」)、第1節12aが対象物に接触していないものとみなす(ステップS204)。
また、検出領域が存在すれば(ステップS203で「Yes」)、センサ信号処理回路15は、検出領域が1つであるか否かを判定する(ステップS205)。例えば、センサ信号処理回路15は、検出領域が1つであると判定すると(ステップS205で「Yes」)、この検出領域の荷重分布の総和を求めたり、この検出領域の荷重分布の重心位置等を求め(ステップS206)、この荷重分布の重心位置を第1節12aに対する対象物の接触位置とする(ステップS207)。
従って、検出領域が1つである場合は、この検出領域に誤検出を生じ易い触覚センサ31の位置が含まれているか否かにかかわらず、この検出領域の荷重分布の総和や重心位置等を求めることになる。
また、複数の検出領域が存在すれば、(ステップS205で「No」)、センサ信号処理回路15は、メモリ15a内の誤検出を生じ易い各触覚センサ31の位置(i+4,j+1)、(i+4,j+2)を参照して、該各検出領域のうちに誤検出を生じ易い該各触覚センサ31を含まない検出領域が存在するか否かを判定する(ステップS208)。
そして、誤検出を生じ易い該各触覚センサ31を含まない検出領域が存在すれば、つまり誤検出を生じない触覚センサ31のみを含む検出領域が存在すれば(ステップS208で「Yes」)、センサ信号処理回路15は、この検出領域の荷重分布の総和や荷重分布の重心位置等を求め(ステップS209)、この荷重分布の重心位置を第1節12aに対する対象物の接触位置とする(ステップS207)。あるいは、誤検出を生じない触覚センサ31のみを含む複数の検出領域が存在すれば(ステップS208で「Yes」)、センサ信号処理回路15は、該各検出領域に含まれる触覚センサ31のそれぞれの個数を求めて、触覚センサ31の個数が最大の検出領域を選択し、この触覚センサ31の個数が最大の検出領域の荷重分布の総和や荷重分布の重心位置等を求め(ステップS209)、この荷重分布の重心位置を第1節12aに対する対象物の接触位置とする(ステップS207)。
また、誤検出を生じ易い触覚センサ31を含む複数の検出領域のみが存在すれば(ステップS208で「No」)、センサ信号処理回路15は、該各検出領域に含まれる触覚センサ31のそれぞれの個数を求めて、触覚センサ31の個数が最大の検出領域を選択し、この触覚センサ31の個数が最大の検出領域の荷重分布の総和や荷重分布の重心位置等を求め(ステップS210)、荷重分布の重心位置を第1節12aに対する対象物の接触位置とする(ステップS207)。
従って、本実施形態では、荷重を検出した触覚センサ31により占有される検出領域が複数存在する場合は、誤検出を生じない触覚センサ31のみを含む検出領域を優先的に選択して、検出領域の荷重分布の総和や荷重分布の重心位置等を求め、また誤検出を生じ易い触覚センサ31を含む検出領域のみが存在する場合に、この検出領域を選択して、検出領域の荷重分布の総和や荷重分布の重心位置等を求めている。これにより、誤検出を生じ易い触覚センサ31を含む検出領域が選択されることを可能な限り避けて、検出誤差を無くすことができる。
また、検出領域を選択するための演算処理が簡単であるため、演算処理を高速化することができ、またセンサ信号処理回路15を小型化することもできる。
尚、本発明は、上記各実施形態に限定されるものではなく、多様に変形することができる。例えば、感圧ゴムの形状や配列等を適宜に変更しても構わない。また、各櫛歯電極31aや31bは必ずしも各列、各行毎に共通接続する必要は無く、各櫛歯電極ごとに独立した信号線で信号処理回路15に接続しても良い。また、指先周りだけではなく、ロボットハンド表面であれば、いずれの部位にも触覚センサを設けて、本発明の検出方法を適用することができる。
本発明の検出方法を適用したロボットハンドの第1実施形態を概略的に示す斜視図である。 図1のロボットハンドにおける指先の第1節を示す斜視図である。 図2の第1節を示す横断面図である。 図1の第1節における触覚センサの感圧ゴム及びフレキシブル基板を平面状に展開して示す斜視図である。 (a)及び(b)は、マトリクス状に配列された触覚センサによる2種類の検出領域を示す図である。 マトリクス状に配列された触覚センサによる他の検出領域を示す図である。 図1のロボットハンドにおけるセンサ信号処理回路による演算処理を示すフローチャートである。 本発明の検出方法を適用したロボットハンドの第2実施形態におけるセンサ信号処理回路による演算処理を示すフローチャートである。
符号の説明
11 ロボットハンド
12 指
13 手の平部
14 分布型触覚センサ
15 センサ信号処理回路
16 ハンド制御回路
17 信号線
21 コア部
22 フレキシブル基板
23 感圧ゴム
26 柔軟層
31 触覚センサ

Claims (6)

  1. ロボットハンド表面に配置された複数の触覚センサのうちの荷重を検出した各触覚センサの検出出力に基づいて、この荷重を検出した該各触覚センサによる検出領域の荷重分布の重心位置を求めるロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法において、
    複数の検出領域が離れて存在する場合は、触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択して、この検出領域の荷重分布の重心位置を求めることを特徴とするロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法。
  2. ロボットハンド表面に配置された複数の触覚センサのうちの荷重を検出した各触覚センサの検出出力に基づいて、この荷重を検出した該各触覚センサによる検出領域の荷重分布の重心位置を求めるロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法において、
    各触覚センサのうちの誤検出を生じ易い触覚センサを予め登録しておき、検出領域に誤検出を生じ易い触覚センサが含まれるか否かに応じて、検出領域の選定を行うことを特徴とするロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法。
  3. 複数の検出領域が離れて存在する場合は、誤検出を生じ易い触覚センサを含まない検出領域を選択して、この選択した検出領域の荷重分布の重心位置を求めることを特徴とする請求項2に記載のロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法。
  4. 誤検出を生じ易い触覚センサを含まない複数の検出領域が離れて存在する場合は、触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択して、この選択した検出領域の荷重分布の重心位置を求めることを特徴とする請求項2に記載のロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法。
  5. 誤検出を生じ易い触覚センサを含まない検出領域が存在せず、かつ誤検出を生じ易い触覚センサを含む複数の検出領域が離れて存在する場合は、触覚センサの個数が最大となる検出領域を選択して、この選択した検出領域の荷重分布の重心位置を求めることを特徴とする請求項2に記載のロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法。
  6. 請求項1乃至5のいずれかに記載のロボットハンド用分布型触覚センサの検出方法を適用したロボットハンド。
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