JP2007075925A

JP2007075925A - 滑り検出装置

Info

Publication number: JP2007075925A
Application number: JP2005264367A
Authority: JP
Inventors: Gyoyu Cho; 暁友張
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2005-09-12
Filing date: 2005-09-12
Publication date: 2007-03-29

Abstract

【課題】把持部における滑りを精度良く検出すること。
【解決手段】物体を把持する把持部と物体との接触面の圧力に基づいて、接触面の滑りを検出する滑り検出装置１は、接触面の圧力分布を算出する圧力分布算出手段５ａと、圧力分布算出手段５ａにより算出された圧力分布に基づいて、圧力分布の中心Ｏ_ｃを算出する圧力中心算出手段５ｂと、圧力中心算出手段５ｂにより算出された圧力分布の中心Ｏ_ｃにおける振動パワーを含む滑り判定関数に基づいて、接触面における滑りが発生したか否かを判定する滑り判定手段５ｃと、を備えている。
【選択図】図１

Description

本発明は、例えば物体を把持する際に把持部と物体との間の滑りを検出する滑り検出装置に関する。

従来、接触子の膨出部と、この膨出部に接触する物体との間に生じるせん断振動が圧力センサに伝達され、そのせん断振動の交流成分を検出する滑り検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特公平７−９０４８６号公報

しかしながら、上記従来の滑り検出装置において、圧力センサにより検出された圧力信号に対し、リアルタイムで高速フーリエ変換を行うことで、上記交流成分の検出が行われている。又は、特定のカットオフ周波数を有する帯域通過フィルタを用いて、上記交流成分の検出が行われている。

前者のように、リアルタイムで高速フーリエ変換を行った場合、演算量が多大となることから遅延が生じ、リアルタイムの把持制御が困難となる。一方、後者のように、特定のカットオフ周波数を有する帯域通過フィルタを用いた場合、演算時間が短縮されるが、滑りに起因する振動成分の周波数が未知となることから、帯域通過フィルタのカットオフ周波数を事前に最適な値に設定することが困難となる。また、滑り発生時に生じる圧力変動の交流成分は、小さい傾向があり、ノイズが混在し、さらに周波数が複数存在するため、圧力変動の交流成分を検出するのは困難となる。したがって、滑りに起因する振動成分の振幅に基づいて、滑り判定が行われた場合、その判定の信頼性は低くなる虞がある。

本発明はこのような課題を解決するためのものであり、把持部における滑りを精度良く検出することを主たる目的とする。

上記目的を達成するための本発明の一態様は、
物体を把持する把持部と前記物体との接触面の圧力に基づいて、前記接触面の滑りを検出する滑り検出装置であって、
前記接触面の圧力分布を算出する圧力分布算出手段と、
前記圧力分布算出手段により算出された前記圧力分布に基づいて、該圧力分布の中心を算出する圧力中心算出手段と、
前記圧力中心算出手段により算出された前記圧力分布の中心における振動パワーを含む滑り判定関数に基づいて、前記接触面における滑りが発生したか否かを判定する滑り判定手段と、を備えることを特徴とする滑り検出装置である。

この一態様によれば、滑り判定手段は、圧力中心算出手段により算出された圧力分布の中心における振動パワーを含む滑り判定関数に基づいて、接触面における滑りが発生したか否かを判定する。これにより、把持部の接触面における滑りを精度よく検出することができる。また、把持部の接触面における滑りを高速に検出できることから、リアルタイムの把持制御が可能となる。

また、この一態様において、前記滑り判定関数は、多重サンプル平均処理を含んでいるのが好ましい。これにより、ノイズの影響を低減することができ、把持部の接触面における滑りをより高精度に検出できる。

さらに、この一態様において、前記滑り判定関数は、前記接触面の圧力を変数とする重み関数を含むのが好ましい。これにより、異なるハンド把持力において、把持部の接触面における滑りを同様な閾値で検出できる。

なお、上記目的を達成するための本発明の一態様は、
物体を把持する把持部と前記物体との接触面の圧力に基づいて、前記接触面の滑りを検出する滑り検出方法であって、
前記接触面の圧力分布を算出する圧力分布算出ステップと、
前記圧力分布算出ステップにより算出された前記圧力分布に基づいて、該圧力分布の中心を算出する圧力中心算出ステップと、
前記圧力中心算出ステップにより算出された前記圧力分布の中心における振動パワーを含む滑り判定関数に基づいて、前記接触面における滑りが発生したか否かを判定する滑り判定ステップと、を備えることを特徴とする滑り検出方法であってもよい。

また、上記目的を達成するための本発明の一態様は、
物体を把持するハンド部材と、
前記ハンド部材の把持力を制御する把持制御手段と、を備えるロボットハンド装置であって、
前記ハンド部材と前記物体との接触面における圧力分布を算出する圧力分布算出手段と、
前記圧力分布算出手段により算出された前記圧力分布に基づいて、該圧力分布の中心を算出する圧力中心算出手段と、
前記圧力中心算出手段により算出された前記圧力分布の中心における振動パワーを含む滑り判定関数に基づいて、前記接触面における滑りが発生したか否かを判定する滑り判定手段と、を備え、
前記滑り判定手段により前記滑りが発生したと判定されたとき、前記把持制御手段は、前記ハンド部材の把持力を増加させることを特徴とするロボットハンド装置であってもよい。

本発明によれば、把持部における滑りを精度良く検出することができる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について、添付図面を参照しながら実施例を挙げて説明する。なお、ロボットハンド装置等の基本概念、主要なハードウェア構成、作動原理、及び基本的な制御手法等については当業者には既知であるため、詳しい説明を省略する。

図１は、本発明の一実施例に係る滑り検出装置のシステム構成を示すブロック図である。本実施例に係る滑り検出装置１は、例えばロボットハンド等が対象物体を把持する際に、把持部の指先部等と対象物体との接触面における滑りを検出する。

把持部の指先部７の接触面７ａには、接触面７ａに掛かる圧力を検出する複数の圧力センサセル３ａを有する圧力センサ３が配設されている（図２（ａ））。また、圧力センサ３には、圧力センサ３により検出された圧力に基づいて、指先部７の接触面７ａの圧力分布を算出する圧力分布算出手段５ａが接続されている。

圧力分布算出手段５ａには、圧力分布算出手段５ａにより算出された指先部７の圧力分布に基づいて、指先部７の圧力分布の中心Ｏ_ｃを算出する圧力中心算出手段５ｂが接続されている。圧力中心算出手段５ｂには、対象物体と指先部７との接触面７ａにおいて滑りが発生したか否かの判定を行う滑り判定手段５ｃが接続されている。

滑り判定手段５ｃは、圧力中心算出手段５ｂにより算出された指先部７の圧力分布の中心Ｏ_ｃにおける振動パワー〔Ｏ_ｃ（ｊ）〕^２を含む滑り判定関数に基づいて、対象物体と指先部７との接触面７ａにおいて滑りが発生したか否かの判定を行う。

なお、上記圧力分布算出手段５ａ、圧力中心算出手段５ｂ、および滑り判定手段５ｃは、滑り検出ＥＣＵ（ＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＣｏｎｔｒｏｌＵｎｉｔ、電子制御装置）５のＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）に格納され、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）によって実行されるプログラムによって、実現されている。

また、滑り検出ＥＣＵ５は、マイクロコンピュータから構成されており、制御、演算プログラムに従って各種処理を実行するとともに、当該装置の各部を制御する上記ＣＰＵ、このＣＰＵの実行プログラムを格納する上記ＲＯＭ、演算結果等を格納する読書き可能なＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、タイマ、カウンタ、入出力インターフェイス等を有している。また、タイマ、およびカウンタはＲＯＭに格納され、ＣＰＵによって実行されるプログラムによって実現されている。

把持部の指先部７の接触面７ａには、複数の圧力センサセル３ａを有する圧力センサ３が配設されている。圧力センサセル３ａは、例えば縦４ｍｍ、横４ｍｍの大きさで矩形に形成されたセルが指先部７の曲面（図２（ａ））に沿って、２７個、配設されている（図２（ｂ））。また、圧力センサセル３ａは、コンデンサ型、圧電素子型（ピエゾ素子）等のセンサが用いられている。

なお、コンデンサ型の圧力センサセル３ａは一対の電極を有し、センサに加わった圧力に応じて、この電極間の隙間が縮められ、静電容量が変化する。コンデンサ型の圧力センサセル３ａは、この静電容量の変化に応じて、電圧値を出力するものである。このように、複数の圧力センサセル３ａは、圧力に応じた電圧値を滑り検出ＥＣＵ５の圧力分布算出手段５ａに送信する。

圧力分布算出手段５ａは、各圧力センサセル３ａから送信された電圧値に基づいて、指先部７の接触面７ａにおける圧力分布を算出する。例えば、図３（ａ）に示す如く、指先部が対象物体に接触しているときの圧力分布は、図３（ｂ）のようになる。

なお、図３（ｂ）は、圧力分布の概念図であり、Ｘ軸およびＹ軸は各圧力センサセル３ａの位置を示し、図３（ａ）の位置と対応している。また、図３（ｂ）において、Ｚ軸は各圧力センサセル３が出力する電圧値（圧力値）を示している。圧力分布算出手段５ａは、算出した指先部７の接触面７ａにおける圧力分布を圧力中心算出手段５ｂに送信する。

圧力中心算出手段５ｂは、圧力分布算出手段５ａにより算出された指先部７の接触面７ａおける圧力分布に基づいて、当該圧力分布の中心Ｏ_ｃを算出する（図３（ｂ））。

まず、圧力中心算出手段５ｂは、下記（１）式によりＸｃ及びＹｃを算出する。次に、圧力中心算出手段５ｂは、下記（１）式により算出されたＸｃ及びＹｃを下記（２）式に代入して、圧力分布の中心Ｏ_ｃを算出する。

なお、上記（１）式において、ｉ及びｊは任意の自然数を示しており、ｖ（ｉ、ｊ）は、Ｘ方向がｉ、Ｙ方向がｊに対応する位置の電圧値の大きさを示している。

圧力中心算出手段５ｂは、上記（１）式及び（２）式により算出した圧力分布の中心Ｏ_ｃを、滑り判定手段５ｃに送信する。

滑り判定手段５ｃは、圧力中心算出手段５ｂにより算出された圧力分布の中心Ｏ_ｃにおける振動パワー〔Ｏ_ｃ（ｊ）〕^２と、予め設定された重み関数Ｇと、を含む下記（３）式に示す滑り判定関数により後述する滑り判定を行う。

上記（３）式において、ｉ及びｊは任意の自然数を示し、ｋは予め設定された定数である。また、上記（３）式の重み関数において、ｖ_ａは、各圧力センサセル３ａから出力された出力値（電圧値）の総和を示している。なお、上記（３）式は、複数の振動パワーを加算し、平均化処理等を行う多重サンプリング平均処理を含んでいる。これにより、上記（３）式におけるノイズの影響を低減することができる。

滑り判定手段５ｃは、上記（３）式により算出されたＰ_ｏｗ（ｉ）値が所定閾値以上となったときに、対象物体と指先部７との接触面７ａにおいて滑りが発生したと判定する。なお、所定閾値は、予め実験的に求められた最適値が滑り検出ＥＣＵ５のＲＯＭに設定されている。

ところで、上記（３）式において、ロボットハンドの把持力の増減に起因して発生するＰ_ｏｗ（ｉ）′（重み関数Ｇを含まない滑り判定関数）値の変動を補正する為に、上述の如く、重み関数Ｇが設定されている。以下に、重み関数Ｇの設定方法について、説明する。

図４に示す滑り実験装置５０によって、ロボットハンドの把持力とＰ_ｏｗ（ｉ）′値との関係と求めると、図５に示すような関係となる。なお、Ｐ_ｏｗ（ｉ）′値は、上記したように、重み関数Ｇを含まない滑り判定関数であり、下記（４）式によって算出される。

また、図４に示す滑り実験装置５０は、水平方向へスライド可能なスライド機構５１と、スライド機構５１をスライドさせるモータ等の駆動部５３とを備えている。モータ５３には、モータ５３の駆動を制御するパーソナルコンピュータ（ＰＣ）５５がモータドライバ５７を介して接続されている。

パーソナルコンピュータ５５によって、モータ５３の駆動を制御することで、スライド機構５１のスライド速度を任意に設定することができる。スライド機構５１の上面には、電子秤等の荷重計測器５９が配置され、この電子秤５９の上には、試験物体が載せられている。

試験物体には、上述の圧力センサ３が配設された指先部７が当接されている。指先部７の圧力センサ３は、滑り検出ＥＣＵ５に接続されている。指先部７は、指先部７を任意の位置に固定できる、回転機構、スタンド等からなり固定部材６１によって固定されている。電子秤５９により、指先部７の接触面７ａに掛かる荷重が計測される。

図５において、点線は指先部７の接触面７ａに掛る荷重（ｇ）と、重み関数Ｇを含まない滑り判定関数により算出されたＰ_ｏｗ（ｉ）′値との関係を示している。また、実線は指先部７の接触面７ａに掛る荷重（ｇ）と、各圧力センサセル３ａから出力された電圧値の総和ｖ_ａとの関係を示している。

図５に示す如く、指先部７の接触面７ａに掛る荷重が増加すると、各圧力センサセル３ａから出力された電圧値の総和ｖ_ａは増加し、一方、重み関数Ｇを含まない滑り判定関数により算出されたＰ_ｏｗ（ｉ）′値は減少する。

すなわち、指先部７の接触面７ａに掛る荷重が増加に伴う、Ｐ_ｏｗ（ｉ）′値の減少を打ち消すようにして重み関数Ｇを設定するのが好ましい。これにより、ロボットハンドの把持力の増加に起因して発生するＰ_ｏｗ（ｉ）′値の減少を、重み関数Ｇにより補正することができ、滑りの判定を同様な閾値で行うことができる。

上述のように設定された重み関数Ｇに基づいて、滑り判定関数Ｐ_ｏｗ（ｉ）が構成されている。この滑り判定関数を用いて、図４に示す滑り実験装置５０により実験を行うと、例えば、把持力（電子秤の値）が１５０ｇのとき、図６（ａ）に示す状態Ｐ_ｏｗ（ｉ）′から図６（ｂ）に示す状態Ｐ_ｏｗ（ｉ）となる。また、把持力（電子秤の値）が３００ｇのとき、図７（ａ）に示す状態Ｐ_ｏｗ（ｉ）′から図７（ｂ）に示す状態Ｐ_ｏｗ（ｉ）となる。さらに、把持力（電子秤の値）が５００ｇのとき、図８（ａ）に示す状態Ｐ_ｏｗ（ｉ）′から図８（ｂ）に示す状態Ｐ_ｏｗ（ｉ）となる。

なお、図６（ａ）及び（ｂ）乃至図８（ａ）及び（ｂ）において、計測開始３０秒後に、スライド機構５１を０．１６７ｍｍ／ｓの速度でスライドさせている。

図６（ａ）、図７（ａ）、及び図８（ａ）に示す如く、把持力が増加するに従って、重み関数Ｇを含まない滑り判定関数Ｐ_ｏｗ（ｉ）′の値は、減少傾向が見られる。一方、図６（ｂ）、図７（ｂ）、及び図８（ｂ）に示す如く、把持力が増加するに従って、重み関数Ｇを含む滑り判定関数Ｐ_ｏｗ（ｉ）の値は、あまり変化が見られない。

したがって、重み関数Ｇを含む滑り判定関数Ｐ_ｏｗ（ｉ）の値は、把持力により変動が少ない。すなわち、重み関数Ｇを含む滑り判定関数Ｐ_ｏｗ（ｉ）の値に基づいて、指先部７の接触面７ａの滑り判定を同様な閾値で行うことができる。

次に、本実施例に係る滑り検出装置１がロボットハンド装置１００に搭載された場合について説明する。

図９は、本実施例に係る滑り検出装置１が搭載されたロボットハンド装置１００のシステム構成を示す概略のブロック図である。

ロボットハンド装置１００は、上述の圧力センサ３が配設された指先部７を有し、任意の形状の対象物体を把持することが可能なハンド部材１０１を備えている（図１０）。なお、図１０に示すハンド部材１０１は、上側に１つおよび下側に１つの指部１０３を有しているが、指部１０３の数は任意でよく、人間の手と略同一の構成であってもよい。例えば、ハンド部材１０１の上側の指部１０３は、指先部７に連結されたリンク部１０３ａと、これらリンク部１０３ａを連結し、任意の方向に可動する指関節部１０３ｂとを有している。また、下側の指部１０３は、指先部７に連結されたリンク部１０３ａと、これらリンク部１０３ａを連結し、任意の方向に可動する指関節部１０３ｂとを有している。

ハンド部材１０１の各指関節部１０３ｂには、この指関節部１０３ｂを可動させるモータ等のアクチュエータ１０５が設けられている。モータ１０５には、モータ１０５を駆動するモータドライバ１０７を介して、制御ＥＣＵ１０９が接続されている。制御ＥＣＵ１０９は、例えば、指関節部１０３ｂの角度指令信号をモータドライバ１０７に送信することで、モータ１０５を制御して、指関節部１０３ｂを目標の指関節角度に制御する。

また、ハンド部材１０１の指関節部１０３ｂには、当該指関節部１０３ｂの位置（関節角度等）を検出するエンコーダ・ポテンショメータ等の関節位置検出センサ１１１が配設されている。エンコーダ・ポテンショメータ１１１には制御ＥＣＵ１０９が接続され、制御ＥＣＵ１０９はエンコーダ・ポテンショメータ１１１により検出された指関節部１０３ｂの位置（指関節角度）等に基づいて、モータ１０５の制御を行う。

制御ＥＣＵ１０９には、対象物体の画像を認識する画像認識装置１１３が接続されている。画像認識装置１１３は、対象物体の画像を撮影する為のＣＣＤ（ＣｈａｒｇｅＣｏｕｐｌｅｅｄＤｅｖｉｃｅ）等からなるカメラ１１３ａと、カメラ１１３ａにより撮影された画像に対し所定処理を施す画像処理部１１３ｂと、を有している。画像認識装置１１３は、画像処理部１１３ｂにより処理された対象物体の処理画像に基づいて、対象物体の位置、形状、大きさ等の画像情報を認識する。画像認識装置１１３は、認識した対象物体の画像情報を制御ＥＣＵ１０９に送信する。

制御ＥＣＵ１０９は、画像認識装置１１３から送信された対象物体の画像情報に基づいて、対象物体を把持する為に好適なハンド部材１０１の把持姿勢位置（例えば、目標の指関節角度、把持力）を算出する把持姿勢算出部１０９ａを有している。

制御ＥＣＵ１０９には、上述した滑り検出ＥＣＵ５が接続されている。制御ＥＣＵ１０９は、エンコーダ・ポテンショメータ１１１により検出された指関節部１０３ｂの指関節角度と、把持姿勢算出部１０９ａにより算出された目標の指関節角度と、上述した滑り検出ＥＣＵ５の滑り判定手段５ｃによる判定と、に基づいて、モータ１０５のフィードバック制御を行っている。

なお、ハンド部材１０１には、ハンド部材１０１を任意の方向へ移動させるアームハンド等の移動機構１１５が連結され、アームハンド１１５には、アームハンド１１５を駆動するモータ等の駆動部１１７が連結されている。モータ１１７には、モータドライバ１０７を介して制御ＥＣＵ１０９が接続されている。モータ１１７は、制御ＥＣＵ１０９からの制御信号に基づいて、駆動、制御される。上述の構成により、対象物体は、ロボットハンド装置１００により把持され、任意の位置に移動可能となる。

次に、本実施例に係る滑り検出装置１を搭載したロボットハンド装置１００の制御処理について説明する。図１１は、本実施例に係る滑り検出装置１を搭載したロボットハンド装置１００の制御処理のフローの一例を示すフローチャートである。なお、図１１に示す制御処理ルーチンは所定の微小時間毎に繰返し実行される。

画像認識装置１１３は対象物体を認識し、その画像情報を制御ＥＣＵ１０９に送信する。制御ＥＣＵ１０９の把持姿勢算出部１０９ａは、送信された対象物体の画像情報に基づいて、対象物体を把持する為に好適なハンド部材１０１の把持姿勢位置を算出する。制御ＥＣＵ１０９は、算出された把持姿勢位置に基づいて、モータ１０５を制御して、ハンド部材１０１により対象物体を把持させる（Ｓ２００）。

次に、制御ＥＣＵ１０９はモータ１１７を介してアームハンド１１５を制御することで、ハンド部材１０１によって把持された対象物体を、指示された方向に移動させる（Ｓ２１０）。

例えば、このアームハンド１１５による移動の際、滑り検出ＥＣＵ５の圧力分布算出手段５ａは、圧力センサ３から送信された電圧値に基づいて、指先部７の接触面７ａにおける圧力分布を算出する（Ｓ２２０）。

その後、圧力中心算出手段５ｂは、圧力分布算出手段５ａにより算出された指先部７の接触面７ａおける圧力分布に基づいて、上記（１）式及び（２）式により、圧力分布の中心Ｏ_ｃを算出する（Ｓ２３０）
さらに、滑り判定手段５ｃは、圧力中心算出手段５ｂにより算出された圧力分布の中心Ｏ_ｃにおける振動パワー〔Ｏ_ｃ（ｊ）〕^２および予め設定された重み関数Ｇを含み、多重サンプリング平均を用いた上記（３）式に示す滑り判定関数によりＰ_ｏｗ（ｉ）値を算出する（Ｓ２４０）。

次に、滑り判定手段５ｃは、構成された滑り判定関数により算出されたＰ_ｏｗ（ｉ）値が所定閾値以上となるか否かを判定する（Ｓ２５０）。

滑り判定手段５ｃは、滑り判定関数により算出されたＰ_ｏｗ（ｉ）値が所定閾値以上となり、対象物体と指先部７との接触面７ａにおいて滑りが発生したと判定すると（Ｓ２５０においてＹｅｓ）、制御ＥＣＵ１０９に対して滑り判定信号を送信する。制御ＥＣＵ１０９は、滑り検出ＥＣＵ５の滑り判定手段５ｃから滑り判定信号を受信すると、ハンド部材１０１が対象物体を把持する際の把持力が増加するように、モータ１０５を制御する（Ｓ２６０）。

一方、滑り判定手段５ｃは、滑り判定関数により算出されたＰ_ｏｗ（ｉ）値が所定閾値より小さく、対象物体と指先部７との接触面７ａにおいて滑りが発生していないと判定すると（Ｓ２５０においてＮｏ）、制御ＥＣＵ１０９に対して滑り判定信号を送信すること無く、本制御ルーチンよる処理を終了する。

以上、本実施例に係る滑り検出装置１において、圧力分布算出手段５ａは、指先部７と対象物体との接触面７ａの圧力分布を算出し、圧力中心算出手段５ｂはこの圧力分布に基づいて、圧力分布の中心Ｏ_ｃを算出する。さらに、滑り判定手段５ｃは、算出された圧力分布の中心Ｏ_ｃにおける振動パワーを含む滑り判定関数により、接触面７ａにおける滑りが発生したか否かを判定する。これにより、指先部７と対象物体との接触面７ａにおける滑りを高精度に検出することができる。さらに、指先部７と対象物体との接触面７ａにおける滑りを高速に検出できることから、リアルタイムの把持制御が可能となる。

なお、滑り判定関数において、重み関数Ｇ及び多重サンプリング平均が用いられていることから、指先部７と対象物体との接触面７ａにおける滑りをより高精度に検出することができる。

以上、本発明を実施するための最良の形態について一実施例を用いて説明したが、本発明はこうした一実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において、上述した一実施例に種々の変形及び置換を加えることができる。

本発明は、例えば、対象物体を把持するロボットハンド装置に利用できる。

本発明の一実施例に係る滑り検出装置のシステム構成を示すブロック図である。（ａ）指先部の接触面に圧力センサが配設された状態の一例を示す図である。（ｂ）指先部の接触面に複数の圧力センサセルを有する圧力センサが平面的に配置された状態の一例を示す図である。（ａ）指先部が対象物体に接触している状態の一例を示す図である。（ｂ）指先部が対象物体に接触しているときの圧力分布を示す概念図の一例である。重み関数Ｇを設定する為の滑り実験装置の一例を示す概略図である。重み関数Ｇを含まない滑り判定関数により算出されたＰ_ｏｗ（ｉ）′値、および各圧力センサセルから出力された電圧値の総和ｖ_ａと、指先部の接触面に掛る荷重との関係を示す図である。（ａ）把持力が１５０ｇのときの、Ｐ_ｏｗ（ｉ）′の変化状態の一例を示す図である。（ｂ）把持力が１５０ｇのときの、Ｐ_ｏｗ（ｉ）の変化状態の一例を示す図である。（ａ）把持力が３００ｇのときの、Ｐ_ｏｗ（ｉ）′の変化状態の一例を示す図である。（ｂ）把持力が３００ｇのときの、Ｐ_ｏｗ（ｉ）の変化状態の一例を示す図である。（ａ）把持力が５００ｇのときの、Ｐ_ｏｗ（ｉ）′の変化状態の一例を示す図である。（ｂ）把持力が５００ｇのときの、Ｐ_ｏｗ（ｉ）の変化状態の一例を示す図である。本実施例に係る滑り検出装置が搭載されたロボットハンド装置のシステム構成を示す概略のブロック図である。本実施例に係るロボットハンド装置のハンド部材の一例を示す図である。本実施例に係るロボットハンド装置の制御処理のフローの一例を示すフローチャートである。

符号の説明

１滑り検出装置
３圧力センサ
３ａ圧力センサセル
５滑り検出ＥＣＵ
５ａ圧力分布算出手段
５ｂ圧力中心算出手段
５ｃ滑り判定手段
７指先部
７ａ接触面
１００ロボットハンド装置
１０１ハンド部材
１０９制御ＥＣＵ

Claims

物体を把持する把持部と前記物体との接触面の圧力に基づいて、前記接触面の滑りを検出する滑り検出装置であって、
前記接触面の圧力分布を算出する圧力分布算出手段と、
前記圧力分布算出手段により算出された前記圧力分布に基づいて、該圧力分布の中心を算出する圧力中心算出手段と、
前記圧力中心算出手段により算出された前記圧力分布の中心における振動パワーを含む滑り判定関数に基づいて、前記接触面における滑りが発生したか否かを判定する滑り判定手段と、を備えることを特徴とする滑り検出装置。
請求項１記載の滑り検出装置であって、
前記滑り判定関数は、多重サンプル平均処理を含むことを特徴とする滑り検出装置。
請求項１記載の滑り検出装置であって、
前記滑り判定関数は、前記接触面の圧力を変数とする重み関数を含むことを特徴とする滑り検出装置。
物体を把持する際に、把持部と前記物体との接触面の圧力に基づいて、前記接触面の滑りを検出する滑り検出方法であって、
前記接触面の圧力分布を算出する圧力分布算出ステップと、
前記圧力分布算出ステップにより算出された前記圧力分布に基づいて、該圧力分布の中心を算出する圧力中心算出ステップと、
前記圧力中心算出ステップにより算出された前記圧力分布の中心における振動パワーを含む滑り判定関数に基づいて、前記接触面における滑りが発生したか否かを判定する滑り判定ステップと、を備えることを特徴とする滑り検出方法。
物体を把持するハンド部材と、
前記ハンド部材の把持力を制御する把持制御手段と、を備えるロボットハンド装置であって、
前記ハンド部材と前記物体との接触面における圧力分布を算出する圧力分布算出手段と、
前記圧力分布算出手段により算出された前記圧力分布に基づいて、該圧力分布の中心を算出する圧力中心算出手段と、
前記圧力中心算出手段により算出された前記圧力分布の中心における振動パワーを含む滑り判定関数に基づいて、前記接触面における滑りが発生したか否かを判定する滑り判定手段と、を備え、
前記滑り判定手段により前記滑りが発生したと判定されたとき、前記把持制御手段は、前記ハンド部材の把持力を増加させることを特徴とするロボットハンド装置。