JP2007144538A - Teaching data creating method for robot - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、ワークの各作業点におけるロボットの姿勢を含むティーチングデータ作成方法に関し、特に、既存のワークに対するティーチングデータを利用して別のワークにおけるティーチングデータを設定するロボットのティーチングデータ作成方法に関する。 The present invention relates to a teaching data creation method including the posture of a robot at each work point of a workpiece, and more particularly, to a teaching data creation method for a robot that sets teaching data for another workpiece using teaching data for an existing workpiece.
製造ラインに設置された多関節ロボットのティーチング作業の効率化を図るため、あるいは、製造ラインの稼働率を向上させるために、オフラインによるティーチング(以下、オフラインティーチングという。)が行われている。オフラインティーチングでは、コンピュータ上に多関節ロボット並びに作業対象物であるワーク及び周辺構造物のモデルを構築し、このモデルを用いてティーチングデータを作成した後、前記ティーチングデータを現場の多関節ロボットに供給することにより、製造ラインを停止させることなくティーチングデータを作成することができる。 Off-line teaching (hereinafter referred to as off-line teaching) is performed in order to increase the efficiency of teaching work of an articulated robot installed in a manufacturing line or to improve the operating rate of the manufacturing line. In off-line teaching, models of articulated robots and workpieces and surrounding structures that are work objects are built on a computer, teaching data is created using these models, and then the teaching data is supplied to the articulated robots on site. By doing so, teaching data can be created without stopping the production line.
オフラインティーチングによれば、製造ラインを停止させる必要がないが、非効率に行うとティーチング用のコンピュータを長時間使用する必要が生じるとともに、ティーチング作業を行うオペレータの負担が大きい。また、多関節ロボットは、所定の搬送ラインの近傍に設けられており、例えば、該搬送ラインで搬送される車両に対して溶接作業を行うが、搬送される車両の種類は1種類とは限らず、対応すべき車種が変更されるときには、新たにティーチングデータを作成することになる。 According to the off-line teaching, it is not necessary to stop the production line. However, if it is performed inefficiently, it is necessary to use a teaching computer for a long time, and the burden on the operator who performs the teaching work is large. The articulated robot is provided in the vicinity of a predetermined transfer line. For example, the articulated robot performs a welding operation on a vehicle transferred on the transfer line. However, the type of the transferred vehicle is not limited to one. First, when the corresponding vehicle type is changed, teaching data is newly created.
これを解決するために、特許文献1では、既存のワークに対してすでに作成済みである既存のティーチングデータを、新規のワークに合わせて変換し、新規のティーチングデータを作成する方法が提案されている。
In order to solve this problem,
具体的には、既存のティーチングデータがある場合に、変換先の作業点におけるエンドエフェクタの姿勢を示す複数のパラメータのうち1つを固定設定しておき、既存のティーチングデータにおける対応する作業点におけるエンドエフェクタの姿勢を固定設定した前記パラメータが一致するように変換している。このような技術によれば、既存のティーチングデータを有効に利用することができ、コンピュータの使用時間やオペレータの負担を軽減することができて好適である。 Specifically, when there is existing teaching data, one of a plurality of parameters indicating the posture of the end effector at the conversion destination work point is fixedly set, and the corresponding work point in the existing teaching data is set. The end effector posture is converted so as to match the fixed parameters. According to such a technique, the existing teaching data can be used effectively, and the use time of the computer and the burden on the operator can be reduced.
ところで、前記特許文献1で提案されている方法では、ワークに対してロボットのエンドエフェクタが作業を行う作業点については既存データが有効に利用されるが、実際には該作業点に達するまでには中継するいくつかの退避点、中継点が設定されており、これらの退避点等のデータについては必ずしも有効に利用されていない。
By the way, in the method proposed in
また、既存データは対応する生産ライン等に対して最適に設定されているものであることから、新規データに利用する場合には、少なくとも作業点及びその近傍の退避点等についてはできるだけ修正しないで適用できることが望ましい。 In addition, since existing data is optimally set for the corresponding production line, etc., when using it for new data, at least the work point and the evacuation point in the vicinity of it should not be modified as much as possible. It should be applicable.
さらに、ティーチングデータにおける退避点の設定につては、作業点のデータに対応して適切な設定を行う必要があることから、試行錯誤的に行って時間を要するとともに、オペレータには相当の習熟が求められる。 Furthermore, the setting of the evacuation point in the teaching data requires an appropriate setting corresponding to the work point data, so it takes time by trial and error, and the operator has a considerable amount of proficiency. Desired.
本発明はこのような課題を考慮してなされたものであり、既存のワークに対する既存のティーチングデータを有効に利用し、別のワークに対するティーチングデータを効率的に作成することを可能にし、特に既存のティーチングデータにおける作業点に対応した退避点のデータを有効に利用し、迅速且つ容易に行うことができるロボットのティーチングデータ作成方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of such problems, and makes it possible to effectively use existing teaching data for an existing workpiece and efficiently create teaching data for another workpiece. An object of the present invention is to provide a teaching data creation method for a robot that can effectively and quickly perform the retraction point data corresponding to the work point in the teaching data.
本発明に係るロボットのティーチングデータ作成方法は、エンドエフェクタによりワークの複数の作業点に対して順次作業を行うロボットのティーチングデータ作成方法において、第1ワークにおける複数の作業点及び該作業点に対応する退避点に関するデータが記録されたロボットの既存の第1ティーチングデータから、作業点のデータ毎に該作業点に関連性のある退避点のデータを含ませてグループを設定する分割工程と、第2ワークの1以上の作業点に関するデータを含む第2ティーチングデータに対して作業点毎に前記グループのいずれか1つを選択する選択工程と、前記選択工程で選択されたグループを、前記第2ティーチングデータの作業点に関するデータに基づいて変換する変換工程とを有することを特徴とする。 The teaching data creation method for a robot according to the present invention is a teaching data creation method for a robot in which work is sequentially performed on a plurality of work points of a work by an end effector, and corresponds to the plurality of work points and the work points in the first work. A dividing step of setting a group by including data of retraction points relevant to the work points for each work point data from the first teaching data of the robot in which data relating to the retraction points is recorded; A selection step of selecting any one of the groups for each work point with respect to second teaching data including data relating to one or more work points of two workpieces, and a group selected in the selection step as the second A conversion step of converting based on data relating to the work point of teaching data.
このように、第1ティーチングデータから作業点のデータ毎に関連性のある退避点のデータを含ませてグループを設定し、第2ティーチングデータの作業点毎にグループのいずれか1つを選択することにより、退避点が作業点と関連付けられたまま利用される。したがって、作業点毎に対応した退避点を新たに再設定する必要がなく、既存の第1ティーチングデータにおける退避点のデータを有効に利用し、迅速且つ容易にオフラインティーチングを行うことができる。 In this way, a group is set by including the data of the evacuation points relevant to each work point data from the first teaching data, and any one of the groups is selected for each work point of the second teaching data. Thus, the retreat point is used while being associated with the work point. Therefore, it is not necessary to newly set a retreat point corresponding to each work point, and it is possible to perform offline teaching quickly and easily by effectively using the retraction point data in the existing first teaching data.
この場合、前記第1ティーチングデータの作業点及び退避点に関するデータは、動作順に関係付けられて記録されており、前記分割工程では、作業点に対して少なくとも動作順が前後の退避点をグループに含ませるとよい。これにより、第2ワークに対しても、作業点に対する侵入動作及び退避動作が相当正確に行われる。 In this case, the data relating to the work point and the evacuation point of the first teaching data are recorded in association with the operation order, and in the dividing step, the evacuation points at least before and after the operation order with respect to the work point are grouped. It should be included. As a result, the intrusion operation and the retreat operation with respect to the work point are also performed fairly accurately on the second workpiece.
前記作業点に関するデータ及び前記退避点に関するデータは、前記エンドエフェクタの侵入方向又は退避方向のデータを含み、前記分割工程では、作業点における前記エンドエフェクタの進入又は退避方向に対して、進入又は退避方向の角度差が所定範囲内である退避点をグループに含ませるとよい。これにより、作業点と退避点におけるエンドエフェクタの進入、退避方向が略一致に維持され、エンドエフェクタの動作が小さく抑えられるため、作業点と退避点間の動作時における干渉の可能性が低い作業点及び退避点をグループ化できる。 The data relating to the work point and the data relating to the retraction point include data on the entry direction or retraction direction of the end effector, and in the dividing step, the data enters or retreats with respect to the entry or retraction direction of the end effector at the work point. A retreat point where the angular difference in direction is within a predetermined range may be included in the group. As a result, the approach and retract directions of the end effector at the work point and the retreat point are maintained substantially coincident, and the operation of the end effector is suppressed to a small level. Therefore, work with a low possibility of interference during the operation between the work point and the retreat point is performed. Points and evacuation points can be grouped.
また、前記分割工程では、対応する作業点からの距離が所定範囲内である退避点をグループに含ませるとよい。これにより、遠方の退避点は除外され、所定範囲内のまとまりあるグループが得られ、第2ティーチングデータに適用しやすい。 Further, in the dividing step, it is preferable that the group includes a retreat point whose distance from the corresponding work point is within a predetermined range. As a result, distant retreat points are excluded, and a group with a predetermined range is obtained, which is easy to apply to the second teaching data.
第1ティーチングデータでは作業点、退避点、及び作業点と退避点との間におけるロボットの姿勢がワーク等に対して干渉しないこと等が確認されていることから、前記変換工程では、グループ内の作業点及び退避点の相対位置を維持した状態で前記グループを移動及び回転させるとよい。これにより、変換先の第2ティーチングデータによる第2ワークに対する作業においても干渉の確率は相当に低くなり、データの補正の手間が軽減する。 In the first teaching data, it is confirmed that the working point, the retracting point, and the posture of the robot between the working point and the retracting point do not interfere with the workpiece or the like. The group may be moved and rotated while maintaining the relative positions of the work point and the retreat point. As a result, even in the work on the second workpiece by the second teaching data at the conversion destination, the probability of interference is considerably reduced, and the labor for correcting the data is reduced.
本発明に係るロボットのティーチングデータ作成方法によれば、第1ティーチングデータから作業点のデータ毎に該作業点に関連性のある退避点のデータを含ませてグループを設定し、第2ティーチングデータの作業点毎にグループのいずれか1つを選択することにより、退避点が作業点と関連付けられたまま利用される。したがって、作業点毎に退避点を新たに再設定する必要がなく、既存の第1ティーチングデータにおける退避点のデータを有効に利用し、迅速且つ容易にオフラインティーチングを行うことができる。 According to the teaching data creation method for a robot according to the present invention, a group is set for each work point data from the first teaching data by including retraction point data relevant to the work point, and the second teaching data. By selecting any one of the groups for each work point, the evacuation point is used while being associated with the work point. Therefore, there is no need to newly set a retraction point for each work point, and the off-line teaching can be performed quickly and easily by effectively using the retraction point data in the existing first teaching data.
さらに、退避点を作業点と関連付けたまま利用することにより、その後の変換の程度が小さくて済み、第1ティーチングデータの信頼性、最適性を維持して適用される。 Furthermore, by using the evacuation point while being associated with the work point, the degree of subsequent conversion is small, and the first teaching data is applied while maintaining the reliability and the optimality.
以下、本発明に係るロボットのティーチングデータ作成方法について実施の形態を挙げ、添付の図1〜図12を参照しながら説明する。本実施の形態に係るロボットのティーチングデータ作成方法は、図1に示すロボットシステム10において用いられる。
Hereinafter, a robot teaching data creation method according to the present invention will be described with reference to FIGS. The robot teaching data creation method according to the present embodiment is used in the
図1に示すように、ロボットシステム10は、オフラインティーチング装置11と、このオフラインティーチング装置11によって作成されたティーチングデータが適用されるロボット12からなる。
As shown in FIG. 1, the
ロボット12は産業用の多関節型であり、ベース部14と、該ベース部14を基準にして順に、第1アーム16、第2アーム18及び第3アーム20とを有し、該第3アーム20の先端に溶接ガンであるエンドエフェクタ22が設けられている。エンドエフェクタ22は、第3アーム20に対して着脱自在である。第1アーム16はベース部14に対して水平及び垂直に回動可能な軸J1、J2によって回動可能である。第2アーム18は第1アーム16と軸J3で回動可能に連結されている。第2アーム18は軸J4によって捻れ回転が可能になっている。第3アーム20は第2アーム18と軸J5で回動可能に連結されている。第3アーム20は軸J6によって捻れ回転が可能になっている。軸J4及び軸J6はそれぞれ360°以上の捻れ回動が可能である。
The
エンドエフェクタ22は、軸線L上に開閉する一対の電極22a、22bを有するC型溶接ガンであり、この電極22a、22bは閉状態では前記軸線L上の作業点(以下、TCP(Tool Center Point)という。)でワークに接触する。TCPから本体側の電極22a、22bの軸心に一致する方向をベクトルZとし、ベクトルZに直交しエンドエフェクタ22であるC形溶接ガンの開口部方向をベクトルXとする。ベクトルZの方向はガン加圧方向ということができる。また、ベクトルX、ベクトルZに互いに直交する方向をベクトルYとする。
The
軸J1、J2、J3、J4、J5及びJ6の駆動機構並びに電極22a、22bの開閉機構はそれぞれ図示しないアクチュエータにより駆動され、TCPの座標は軸J1〜J6の回動角度及びロボット12の各部の寸法により決定される。
The driving mechanisms of the axes J1, J2, J3, J4, J5 and J6 and the opening / closing mechanisms of the
このような6軸構成のロボット12の動作によって、先端部に接続されたエンドエフェクタ22は搬送される車両の近傍における任意の位置に移動可能であって、且つ、任意の向きに設定可能である。換言すれば、エンドエフェクタ22は6自由度の移動が可能である。ロボット12は、回転動作以外にも伸縮動作、平行リンク動作等の動作部を有するものであってもよい。ロボット12は、ロボット制御部24に設定されたティーチングデータに従って動作する。
By the operation of the
図2に示すように、ロボット12は車両の製造ライン25の近傍に隣接して2台が配設されており、それぞれロボット制御部24の作用下に同時に動作し、ワークである車両の溶接をする。この場合、例えば、一方が前列側のドア枠の溶接を行い、他方が後列側のドア枠の溶接を行うように作業分担している。この2台のロボット12の配列方向Cは、製造ライン25の搬送方向と並列に設定されているが、ロボット12やワークの仕様によって配列方向Cは、搬送方向に対して非平行に設定される場合もある。例えば、天井つり下げ型のロボットを2台用いて溶接をする場合には、搬送方向と直角に配列する場合もある。
As shown in FIG. 2, two
オフラインティーチング装置11は、コンピュータによって構成されるものであり、図3に示すように、制御部26は、オフラインティーチング装置11の全体の制御を行うCPU28と、記録部であるROM30及びRAM32と、ハードディスクドライブ(HDD)34によってデータが読み書きされるハードディスク36と、フレキシブルディスクやコンパクトディスク等の外部記録媒体38に対してティーチングデータ等の読み書きを行う記録媒体ドライブ40と、ロボット12のティーチングデータを作成するティーチングデータ作成回路42と、作成されたティーチングデータに基づいてロボット12の動作シミュレーションを行うシミュレーション回路44とを備える。なお、制御部26には、オペレータによるティーチング作業の補助、シミュレーション画像の表示等を行うためのディスプレイ46が描画制御回路48を介して接続されるとともに、インタフェース50を介して入力装置としてのキーボード52及びマウス54が接続される。
The
ハードディスク36には、ロボット12のティーチングデータを作成するためのティーチングデータ作成プログラム56と、ロボット12、作業対象物及びその他の設備に係る形状データ58と、ロボット12の各軸の動作仕様を含むロボット仕様データ60とが記録される。
The
図4に示すように、ロボット12が溶接を行うワークは、対応のティーチングデータ(第1ティーチングデータ)Q、Rがすでに作成されている車両のドア枠(第1ワーク)100、102と、対応するティーチングデータ(第2ティーチングデータ)Pが未作成である車両のドア枠(第2ワーク)104であり、各ドア枠に対する溶接を行う。ドア枠100,102及び104は、それぞれ車両の前列左側に対応したドア枠であって、ある程度近似した形状である。
As shown in FIG. 4, the work to be welded by the
なお、図4では、対応する各車両が製造ライン25上を搬送され、ロボット12により溶接されるステーションに搬入され停止した状態で、それぞれのドア枠100〜104を模式的且つ重複的に示している。つまり、ロボット12を基準として製造ライン25上の仮想的に同位置に配置した場合を示している。
In FIG. 4, each
ドア枠100は比較的縦長であり、ドア枠102は比較的横長である。ドア枠104はドア枠100及び102の略中間的な形状である。ティーチングデータQ及びRは、既存のデータでありドア枠100及び102に対して実際に適用されている実績のあるデータである。したがって、ティーチングデータQ及びRに基づく動作では、障害物との干渉や、2台のロボット12の相互干渉がないこと及びサイクルタイムが要求値以内であることが確認されており、ティーチングデータQ及びRはそれぞれ製造ライン25に対して最適化されている。
The
ドア枠100に対応するティーチングデータQは、複数のティーチングポイントQa〜Qv(小文字の添え字は動作順序を示す(以下、同様)。Qa〜Qvを代表的にティーチングポイントQφとも示す。)を含むデータである。このうち、6つのティーチングポイントQb、Qf、Qj、Qn、Qq及びQuは、ドア枠100に対して溶接を行う作業点であり、それ以外は退避点である。ティーチングデータQでは、ドア枠100に対して(例えば、左側のドア枠の場合)時計方向に移動しながら順次溶接を行う。ティーチングポイントQa〜Qvは動作順に関係付けられて記録されている。
Teaching data Q corresponding to the
退避点は、各作業点の間を中継するティーチングポイントであり、所定の障害物等を避けるとともに、作業点に対してスムーズに進入又は退避することができるように設定されている。 The retreat point is a teaching point that relays between each work point, and is set so that a predetermined obstacle can be avoided and the work point can be smoothly entered or retreated.
また、図4においては、各ティーチングポイントQφは、代表的にエンドエフェクタ22のTCPの位置を示しており、実際には、図5に示すように、各ポイント毎にロボット12の各軸J1〜J6の角度と、TCPの向きが規定されている。すなわち、図6に示すように、ティーチングポイント(例えば、Qb)について、エンドエフェクタ22及びTCPの向きが直交ベクトルX、Y、Zによって3次元的に規定される。図4においては、作業点であるティーチングポイントQb、Qf、Qj、Qn、Qg及びQuについてはベクトルXを代表的に示す。図4及び図6から明らかなように、ベクトルXはドア枠100の端面に対して略直角方向に規定されている。また、作業点に対して動作順が前後の退避点(例えば、Qa、Qc)は、対応する作業点(例えば、Qb)の近傍の点であって、該作業点を基準としてドア枠100の端面に対して略直角方向の位置に設定されている。さらに、これらの作業点の前後の退避点では、ベクトルXがドア枠100の端面に対して略直角方向となるように設定されてる。このような設定により、エンドエフェクタ22はC型溶接ガンであることからベクトルXがドア枠100の端面に対して進入及び退避が確実且つ容易に行われる。作業点の前後の退避点以外の退避点(例えば、Qd)は、ドア枠100の形状や、他の障害物等を考慮して、干渉がなくしかも短時間で移動可能なように適切な中継点として設定されている。
Also, in FIG. 4, each teaching point Qφ typically indicates the position of the TCP of the
ドア枠102に対応するティーチングデータRは、ティーチングデータQと同様に複数のティーチングポイントRa〜Roを含むデータである。このうち、4つのティーチングポイントRb、Rg、Rj及びRnは、ドア枠102に対して溶接を行う作業点であり、それ以外は退避点である。ティーチングデータRは、ティーチングデータQと同様に、ティーチングポイントRa〜Ro毎に、各軸J1〜J6の角度や、TCPの向きが設定されており、ドア枠102に対して時計方向に移動しながら溶接を行う。作業点と退避点との相対的な位置及びTCPの向きについてもティーチングデータQと同様に設定されている。
Like the teaching data Q, the teaching data R corresponding to the
ドア枠104に対するティーチングデータPについては、4つの作業点P1〜P4について、その位置及びTCPの向きのみが仮設定されており、作業点P1〜P4におけるロボット12の姿勢は未設定である。また、退避点の位置、退避点におけるTCPの向き及び退避点におけるロボットの姿勢についても未設定である。作業点P1〜P4の位置及びTCPについては、設計条件によって予め定められている。
Regarding the teaching data P for the
次に、このような既存のティーチングデータQ及びRに基づいて、ドア枠104に対応したティーチングデータPを設定する方法について説明する。
Next, a method for setting the teaching data P corresponding to the
図7のステップS1において、ドア枠104の形状や仮設定されている4つの作業点P1〜P4についての情報をオフラインティーチング装置11に入力する。この入力作業は、オペレータが直接的に入力を行い、又は所定の記録媒体から読み込むことにより行われる。なお、これ以後の処理は、オフラインティーチング装置11において自動的に行われる。また、以下の処理における各ワーク、ロボット12及びエンドエフェクタ22等は、オフラインティーチング装置11内における仮想空間上でのモデルデータとして扱われる。
In step S <b> 1 of FIG. 7, information about the shape of the
ステップS2(分割工程)において、ティーチングポイントQφ及び(又は)Rφから、作業点のデータ毎に所定のルールに基づいて関連性のある退避点のデータを含ませてグループを設定する。このグループ化により、例えば、図4に示すように、6つのグループGq1〜Gq6が設定される。グループGq1は、ティーチングポイントQa〜Qcからなり、グループGq2は、ティーチングポイントQd〜Qgからなり、グループGq3は、ティーチングポイントQh〜Qkからなり、グループGq4は、ティーチングポイントQl〜Qoからなり、グループGq5は、ティーチングポイントQp〜Qsからなり、グループGq6は、ティーチングポイントQt〜Qvからなる。 In step S2 (dividing step), a group is set by including relevant retraction point data for each work point data based on a predetermined rule from the teaching points Qφ and / or Rφ. By this grouping, for example, as shown in FIG. 4, six groups Gq1 to Gq6 are set. The group Gq1 consists of teaching points Qa to Qc, the group Gq2 consists of teaching points Qd to Qg, the group Gq3 consists of teaching points Qh to Qk, the group Gq4 consists of teaching points Ql to Qo, and the group Gq5 Consists of teaching points Qp to Qs, and group Gq6 consists of teaching points Qt to Qv.
また、ティーチングポイントRφについても同様にグループ化され、例えば、図4に示すように、4つのグループGr1〜Gr4が設定される。グループGr1は、ティーチングポイントRa〜Rcからなり、グループGr2は、ティーチングポイントRd〜Rhからなり、グループGr3は、ティーチングポイントRi〜Rlからなり、グループGr4は、ティーチングポイントRm〜Roからなる。このように設定された各グループはいわゆるテンプレートとし用いることができ、以下に示すように利用される。なおグループ化の手順については後述する。 The teaching points Rφ are also grouped in the same manner. For example, as shown in FIG. 4, four groups Gr1 to Gr4 are set. The group Gr1 is composed of teaching points Ra to Rc, the group Gr2 is composed of teaching points Rd to Rh, the group Gr3 is composed of teaching points Ri to Rl, and the group Gr4 is composed of teaching points Rm to Ro. Each group set in this way can be used as a so-called template, and is used as shown below. The grouping procedure will be described later.
ステップS3〜7において、それぞれの対象作業点に対して適用するグループを選択する。この際、ティーチングデータR及びQがすでに最適化されていることから、選択されたグループを後述する変換工程において対象作業点に対して変換したときに、変換前後におけるロボット12の姿勢差ができるだけ小さくなるようなグループを選択するとよい。
In steps S3 to S7, a group to be applied to each target work point is selected. At this time, since the teaching data R and Q are already optimized, when the selected group is converted with respect to the target work point in the conversion process described later, the posture difference of the
ステップS3において、ドア枠104に対する作業点であるP1〜P4のうち対象作業点を1つ選択し、該対象作業点と各グループの作業点との直距離を調べ、直距離が所定範囲γ(図4参照)内であるグループを抽出する。例えば、対象作業点としてティーチングポイントP1が選ばれている場合、図4に示すように、グループGq1、Gq2、Gr1及びGr2が抽出される。
In step S3, one target work point is selected from P1 to P4 which are work points for the
このように、対象作業点と距離の近いグループが選ばれることから、対象作業点に対してロボット12の姿勢が略同じ状態で適用が可能となる。直距離の比較によるグループ選択は簡単な演算であって、しかも、変換の際にロボット12の姿勢が大きく変化する作業点を排除し、後の演算を効率よく行うことができる。
As described above, since a group having a distance close to the target work point is selected, the
ステップS4において、対象作業点とステップS3で選択したグループの作業点との配列方向C(図2参照)の距離を調べ、該距離が所定範囲γc内であるグループを抽出する。これにより、対象作業点であるP1に対しては、グループGq1、Gq2及びGr1が抽出され、グループGr2は除外される。 In step S4, the distance in the arrangement direction C (see FIG. 2) between the target work point and the work point of the group selected in step S3 is checked, and a group whose distance is within the predetermined range γc is extracted. As a result, the groups Gq1, Gq2, and Gr1 are extracted from the target work point P1, and the group Gr2 is excluded.
このように、2台のロボット12の配列方向Cの距離が所定範囲γcを超えるグループを排除することにより、2台のロボット12同士の相互干渉のおそれが低減する。すなわち、多関節ロボット同士の相互の干渉を考慮すると、一方のロボットは他方のロボットの方向に対しての動作の許容範囲が狭くなる傾向があることから、対象作業点に対して配列方向Cの距離が短い作業点を選択するとことにより、後の変換工程において各ロボットは配列方向Cへの姿勢の変化が少なくなり、ロボットの相互干渉が低減する。
In this manner, by eliminating the group in which the distance in the arrangement direction C of the two
ステップS5において、対象作業点とステップS4で選択したグループにおける作業点のTCPを比較して、角度差の小さいものをさらに抽出する。例えば、代表的にベクトルXで比較した場合、図4から明らかなように、P1におけるベクトルXは左向きの略水平方向であることから、作業点が同様に左向き略水平方向のベクトルXを有するグループGq1及びGq2が選択され、作業点のベクトルXの向きが斜め左上方であるグループGr1は除外される。 In step S5, the target work point and the TCP of the work point in the group selected in step S4 are compared, and those having a small angle difference are further extracted. For example, when compared with the vector X as a representative, as is apparent from FIG. 4, since the vector X at P1 is in the leftward substantially horizontal direction, the work point similarly has the group X having the leftward substantially horizontal direction X. Gq1 and Gq2 are selected, and the group Gr1 in which the direction of the work point vector X is diagonally upper left is excluded.
このように、対象作業点に対してTCPの向きの角度差が小さい作業点を有するグループを選択することによって、変換前後のエンドエフェクタ22の姿勢差を小さくすることができる。
Thus, by selecting a group having a work point with a small angle difference in the direction of the TCP with respect to the target work point, the posture difference of the
ステップS6において、対象作業点に対してそれぞれに規定されたTCPの向きとなるようにエンドエフェクタ22を配置した場合のロボット12の各姿勢を求める。該姿勢は、例えば、対象作業点の位置及びTCPの向きに基づいて、行列式を用いた公知の逆演算手法により求められる。
In step S6, each posture of the
ステップS7において、対象作業点におけるロボット12の姿勢と、ステップS5で選択されたグループにおける作業点におけるロボット12の姿勢とを比較し、選択されたグループの作業点におけるロボット12の姿勢を、対象作業点におけるロボット12の姿勢に変化させた場合に、ロボット12の特定の関節の姿勢差が最も小さい作業点のグループを選択する。具体的には、ロボット12の6つの関節のうち、エンドエフェクタ22が接続される先端側の3つの回転関節である軸J4、J5及びJ6の姿勢差が最も小さいグループを選択する。この姿勢差は、例えば角度差の絶対値の総和や、角度差の二乗和によって表される。つまり、ロボット12では、基端側の軸J1、J2及びJ3がエンドエフェクタ22の位置を支配的に規定し、先端側の軸J4、J5及びJ6がエンドエフェクタ22の姿勢(つまり、ロール、ピッチ、ヨー)を支配的に規定している。したがって、軸J4〜J6の姿勢差を抑制することにより、エンドエフェクタ22の姿勢を略維持した適切なデータが選択される。なお、仮に伸縮軸が設けられている場合では、伸縮軸はエンドエフェクタ22の姿勢に影響がないことから、伸縮軸を除く回転軸の先端側3軸について姿勢差の比較を行うとよい。このようなステップS7の処理により、対象作業点であるP1に対して、例えばグループGq1が選択される。
In step S7, the posture of the
対象作業点から近距離の作業点を含むグループを選択する工程(ステップS3、S4)と、対象作業点に対するエンドエフェクタ22の作業姿勢に対する姿勢変化が所定範囲内である作業点を含むグループを選択する工程(ステップS5)と、対象作業点に対して先端側3軸の姿勢差が小さい作業点を含むグループを選択する工程(ステップS7)については、上記の順序で行う必要はなく、任意の順序で行えばよい。また、各選択工程で選択するグループは、所定範囲内のものを選択する方法に限らず、好条件のものから順に所定数(1を含む)を選択するようにしてもよい。
A step of selecting a group including a work point at a short distance from the target work point (steps S3 and S4), and a group including a work point whose posture change with respect to the work posture of the
次に、ステップS8において、前記の各選択工程で最終的に選択されたグループを対象作業点に対応するように回転変換処理を行う。例えば、図8に示すように、選択されたグループGq1を移動し、作業点であるティーチングポイントQbを対象作業点P1に一致させたとしても、TCPの向きは異なっていることがある。例えば、代表的にベクトルXで比較して角度θだけずれている場合には、グループGq1のデータ全体をベクトルZを中心に角度θだけ回転させる。これにより、ティーチングポイントQbのTCPは対象作業点のTCPと一致するとともに、相対位置を維持しながら他のティーチングポイントQa及びQcが移動することになる。ティーチングデータQ,Rでは退避点がワークに対して干渉しないこと等が確認されていることから、前記変換工程では、グループ内の作業点及び退避点の相対位置を維持して変換を行うとよい。これにより、変換先の第2ティーチングデータによる第2ワークに対する作業においてもワークに対する干渉等の確率は相当に低くなり、データの補正の手間が軽減する。なお、実際には3次元的な回転変換を行う。 Next, in step S8, rotation conversion processing is performed so that the group finally selected in each of the selection processes corresponds to the target work point. For example, as shown in FIG. 8, even if the selected group Gq1 is moved and the teaching point Qb, which is a work point, is made to coincide with the target work point P1, the direction of TCP may be different. For example, when compared with the vector X as a representative, the position is shifted by the angle θ, the entire data of the group Gq1 is rotated about the vector Z by the angle θ. Thereby, the TCP of the teaching point Qb coincides with the TCP of the target work point, and the other teaching points Qa and Qc move while maintaining the relative position. In the teaching data Q and R, since it has been confirmed that the retract point does not interfere with the workpiece, the conversion process may be performed while maintaining the relative positions of the work point and the retract point in the group. . As a result, even in the work on the second workpiece by the second teaching data at the conversion destination, the probability of interference with the workpiece becomes considerably low, and the labor for correcting the data is reduced. Actually, three-dimensional rotation conversion is performed.
ステップS9において、ドア枠104の4つの作業点P1〜P4の全てについてグループを選択して回転変換を終了したか否かを確認する。未対応の作業点が残っている場合には、そのうちの1つを新たな対象作業点として設定するとともに、ステップS3へ戻りグループ選択の処理を続行する。
In step S9, a group is selected for all four work points P1 to P4 of the
このようにして、全ての作業点P1〜P4について、前記ステップS3〜S8の処理を行うことによりそれぞれにグループが対応付けられ、例えば、図9に示すように、作業点P1〜P4について順にグループGq1、Gr1、Gq4及びGq6が選択され、回転変換される。 In this way, groups are associated with each of the work points P1 to P4 by performing the processing of steps S3 to S8. For example, as shown in FIG. Gq1, Gr1, Gq4, and Gq6 are selected and rotationally converted.
ステップS10において、作業点P1〜P4に対応した各グループGq1、Gr1、Gq4及びGq6内の作業点及び退避点間についての動作のシミュレーションを行い、ワークやロボット12相互の干渉がないか確認する。
In step S10, the operation between the work points and the retreat points in the groups Gq1, Gr1, Gq4, and Gq6 corresponding to the work points P1 to P4 is simulated to check whether there is any interference between the work and the
仮に干渉の発生が確認された場合には、対応するグループを対象作業点を中心として適度に回転変換を行い、再度シミュレーションを行う。この際の回転変換は、前記ステップS9と同様にグループ全体を回転させ、作業点と退避点との相対位置を維持する。また、作業点におけるTCPのガン加圧方向であるベクトルZは固定したまま、ベクトルX及びベクトルYを回転させる変換を行う。これにより、電極22a、22bによるワークの保持姿勢が適切に維持される。
If the occurrence of interference is confirmed, the corresponding group is moderately rotated around the target work point, and the simulation is performed again. In this rotation conversion, the entire group is rotated in the same manner as in step S9, and the relative position between the work point and the retreat point is maintained. In addition, the vector Z which is the direction of the TCP gun pressurization at the work point is fixed and the vector X and the vector Y are rotated. Thereby, the holding | maintenance attitude | position of the workpiece | work by
ステップS11において、図9に示すように各グループの端部同士を接続して順序付けてティーチングデータPを仮設定し、該ティーチングデータPに基づく動作シミュレーションを行い、ワークやロボット12相互の干渉がないか確認する。干渉が発生する場合には、適当な修正を行う。例えば、ティーチングポイントRcとティーチングポイントQlとの間の経路上に障害物200等が存在することにより干渉が発生する場合には、障害物200を回避するための中継点Pxを設定するとよい。
In step S11, as shown in FIG. 9, the ends of each group are connected and ordered to temporarily set teaching data P, and an operation simulation based on the teaching data P is performed, and there is no interference between the workpiece and the robot 12. Make sure. If interference occurs, make appropriate corrections. For example, when interference occurs due to the presence of the
このようにして、ドア枠100及び102に対する既存のティーチングデータQ及びRを有効利用して、別のワークであるドア枠104に対するティーチングデータPを作成できる。このようなティーチングデータ作成方法では、既存のティーチングQ、Rの部分的なグループ内の作業点、退避点の関係が崩されないで新規のティーチングデータPに適用され、しかもドア枠104の形状は、ドア枠100及び102の形状にある程度近似していることから条件の合うグループが選択される可能性が高く、ティーチングQ、Rの製造ライン25に対する最適性が維持される。
In this manner, the teaching data P for the
次に、前記のステップS2における分割工程について詳述する。分割工程における作業点、待避点のグループ化には、例えば以下の6つの方法が挙げられる。 Next, the dividing step in step S2 will be described in detail. For example, the following six methods can be used to group work points and retreat points in the division process.
第1の方法では、図10に示すように、ティーチングポイントQ1〜Q9(前記のティーチングポイントQφに相当するものとする。)のうち、作業点であるティーチングポイントQ1及びQ7を中心として、中間点で互いに表面が接する同径の球110及び112を設定し、該球110に含まれるティーチングポイントQ1及びQ2をグループG11と設定するとともに、球112に含まれるティーチングポイントQ6、Q7及びQ8をグループG12に設定する。この場合、その他のティーチングポイントQ3、Q4及びQ5はグループから除外される。
In the first method, as shown in FIG. 10, among teaching points Q1 to Q9 (corresponding to the above teaching point Qφ), an intermediate point is centered on teaching points Q1 and Q7 which are working points.
第1の方法では、球110及び112を設定することにより、作業点を中心とした適当な範囲内の退避点がグループ化され、後述するティーチングデータPに対して適用しやすい。なお、球110及び112は便宜的なものであって必ずしも設定する必要はなく、ティーチングポイントQ1とティーチングポイントQ7との距離の1/2の長さで制限し、ティーチングポイントQ1及びQ7に対する直距離がこの長さ範囲内のものを選択してもよい。
In the first method, by setting the
第2の方法は、作業点であるティーチングポイントQ1及びQ7を中心として、距離が所定範囲α内であるものを選択してグループ化する方法である。この場合、範囲αが球110、112の半径と略同径であれば、第1の方法と同様のグループ化がなされ、ティーチングポイントQ1に対応したグループG21にはティーチングポイントQ1及びQ2が含まれ、ティーチングポイントQ7に対応したグループG22にはティーチングポイントQ6〜Q8が含まれる。仮に範囲αが広く設定されて、グループG21とグループG22が重複する箇所が生じた場合で、該重複箇所にティーチングポイントが存在するときには、重複しない範囲に存在して隣接しているティーチングポイントと同じグループに設定すればよい。また、両方のグループに共通的に属するようにしてもよい。
The second method is a method of selecting and grouping those whose distances are within a predetermined range α around the teaching points Q1 and Q7 as work points. In this case, if the range α is substantially the same as the radius of the
第2の方法では、所定の範囲α内の退避点がグループ化されることから、各グループが範囲αで規格化されることになり、ティーチングデータPに対して適用しやすい。 In the second method, the retreat points within the predetermined range α are grouped, so that each group is normalized by the range α, and is easy to apply to the teaching data P.
第3の方法は、第1の方法又は第2の方法で除外されたティーチングポイントQ3、Q4及びQ5をいずれかのグループに付加する方法であり、破線で示す経路上の距離で、いずれかグループ内の端部のティーチングポイントQφに近い方と同一のグループに属するように設定する。つまり、ティーチングポイントQ3はグループG11(又はG21)の端部のティーチングポイントQ2に近いことから、ティーチングポイントQ1、Q2とともにグループG31として設定する。ティーチングポイントQ4及びQ5はグループG12(又はG22)の端部のティーチングポイントQ6に近いことから、ティーチングポイントQ6〜Q8とともにグループG32として設定する。ティーチングポイントQ9については、図示しないさらに左側の作業点に基づくグループとの距離関係によっていずれのグループに属するかが決められる。 The third method is a method of adding the teaching points Q3, Q4, and Q5 excluded in the first method or the second method to any group, and the distance on the route indicated by the broken line is any group. It is set so that it belongs to the same group as the one near the teaching point Qφ at the inner end. That is, since the teaching point Q3 is close to the teaching point Q2 at the end of the group G11 (or G21), it is set as the group G31 together with the teaching points Q1 and Q2. Since the teaching points Q4 and Q5 are close to the teaching point Q6 at the end of the group G12 (or G22), they are set as the group G32 together with the teaching points Q6 to Q8. As for the teaching point Q9, which group it belongs to is determined by the distance relationship with the group based on the left work point (not shown).
第3の方法では、全てのティーチングポイントQφがいずれかのグループに属することになり、既存データが無駄なく利用される。特に、ティーチングデータPに対応するドア枠104が、既存のドア枠100又は102と類似の形状である場合には、全てのティーチングポイントQφがグループ化されて利用されることにより、後のデータの修正の必要性やデータ修正の程度が少なくなり、好適である。
In the third method, all teaching points Qφ belong to any group, and existing data is used without waste. In particular, when the
第4の方法は、作業点であるティーチングポイントQ1及びQ7から、それぞれ近距離の所定数のティーチングポイントを選択する方法である。例えば、ティーチングポイントQ1から順に近い2つの点であるティーチングポイントQ2及びQ3を選択してグループG41を設定するとともに、ティーチングポイントQ7から順に近い2つの点であるティーチングポイントQ6、Q5、Q8、Q9を選択してグループG42を設定する。 The fourth method is a method of selecting a predetermined number of teaching points at short distances from teaching points Q1 and Q7, which are work points. For example, the teaching points Q2 and Q3 which are two points closest to the teaching point Q1 are selected to set the group G41, and the teaching points Q6, Q5, Q8 and Q9 which are two points closest to the teaching point Q7 are selected. Select to set the group G42.
第4の方法では、作業点に対する動作順が前後のティーチングポイントが少なくとも1つ確保され、新たなワークであるドア枠104に対しても、作業点に対する侵入動作及び退避動作が相当正確に行われる。
In the fourth method, at least one teaching point in the order of operation with respect to the work point is secured, and the entry operation and the retraction operation with respect to the work point are performed fairly accurately also on the
第5の方法は、作業点におけるエンドエフェクタ22の進入又は退避方向に対して、進入又は退避方向の角度差が所定範囲内であるものをグループとして設定する方法である。すなわち、図11に示すように、作業点であるティーチングポイントQ1におけるTCPの向きをベクトルX0、Y0、Z0、他の退避点であるティーチングポイントQφにおけるTCPの向きをベクトルX1、Y1、Z1として表すとき、進入又は退避方向を示すベクトルX0とベクトルX1とを比較する。具体的には、ティーチングポイントQφのベクトルX1をティーチングポイントQ1に並行移動するとともに、該ベクトルX1をX0−Y0平面に投影したベクトルX1y、及びX0−Z0平面に投影したベクトルX1zを求める。さらに、ベクトルX1yとベクトルX0とのなす角度θ1、及びベクトルX1zとベクトルX0とのなす角度θ2を求め、それぞれの角度θ1及びθ2が所定角度範囲内であるか否かを確認する。
The fifth method is a method of setting a group in which the angle difference between the approaching and retracting directions is within a predetermined range with respect to the approaching or retracting direction of the
このようにして、作業点から近い順に、角度θ1及び角度θ2がそれぞれ所定角度範囲内であるティーチングポイントQφを対応する作業点と同じグループに設定する。角度θ1及び角度θ2のいずれか1つ以上が所定角度範囲外である場合には、グループから除外する。 In this way, the teaching points Qφ whose angles θ1 and θ2 are within the predetermined angle range are set in the same group as the corresponding work points in the order from the work point. When one or more of the angle θ1 and the angle θ2 are outside the predetermined angle range, they are excluded from the group.
第5の方法では、進入又は退避方向の角度差が所定範囲内であるものをグループとして設定することから、形状が類似するワークであれば、進入、退避時の干渉の可能性が低く、適用が容易である。 In the fifth method, since the angle difference in the approach or retraction direction is set as a group, the work is similar in shape, so the possibility of interference during entry and retraction is low and applicable. Is easy.
第6の方法は、図12に示すように、作業点であるティーチングポイントQ1と退避点であるティーチングポイントQφとの位置関係上で、進入及び退避する方向(つまり、ベクトルX0の方向)と直角な方向(つまりベクトルY0)における差Yqを求め、該差Yqが所定範囲β内であるものをグループ化する方法である。 As shown in FIG. 12, in the sixth method, the approaching and retracting direction (that is, the direction of the vector X0) is perpendicular to the positional relationship between the teaching point Q1 as the work point and the teaching point Qφ as the retracting point. This is a method of obtaining a difference Yq in a specific direction (that is, vector Y0) and grouping those having the difference Yq within a predetermined range β.
このようにして、作業点から近い順に、差Yqが所定範囲β内であるティーチングポイントQφを対応する作業点と同じグループに設定する。差Yqが所定角度範囲βから外れる場合には、グループから除外する。 In this way, the teaching points Qφ whose difference Yq is within the predetermined range β are set in the same group as the corresponding work points in order from the work point. When the difference Yq is out of the predetermined angle range β, it is excluded from the group.
第6の方法では、ベクトルYの方向の差Yqで制限をすることから、作業点における進入退避方向を示すベクトルX0に対して略同方向に設定されている退避点を抽出することができる。これにより、異なるワークであっても、作業点に対する進入、退避時の干渉の可能性が低く、適用が容易である。第6の方法では、ベクトルX0の方向の差は考慮していないが、この方向は退避方向であることから距離が長くても進入、退避時に干渉が発生する可能性は低い。 In the sixth method, since the restriction is made by the difference Yq in the direction of the vector Y, it is possible to extract a retreat point set in substantially the same direction as the vector X0 indicating the approach retreat direction at the work point. Thereby, even if it is a different workpiece | work, the possibility of the interference at the time of approach to the work point and retraction is low, and application is easy. In the sixth method, the difference in the direction of the vector X0 is not taken into consideration, but since this direction is the retreat direction, it is unlikely that interference will occur during entry and retreat even if the distance is long.
なお、第5の方法及び第6の方法は、第1〜第4の方法で選択したグループに対してさらに絞り込むための要件としてもよい。第5の方法と第6の方法は共通的に適用してもよい。 Note that the fifth method and the sixth method may be requirements for further narrowing down the groups selected by the first to fourth methods. The fifth method and the sixth method may be applied in common.
このような第1〜第6のいずれかの方法又はその組み合わせによる方法により、ティーチングポイントQφがグループ化され、例えば、前記のグループGq1〜Gq6及びグループGr1〜Gr4が設定される。 The teaching points Qφ are grouped by any one of the first to sixth methods or a combination thereof. For example, the groups Gq1 to Gq6 and the groups Gr1 to Gr4 are set.
上述したように、本実施の形態に係るロボットのティーチングデータ作成方法では、ティーチングデータQ、Rから作業点のデータ毎に該作業点に関連性のある退避点のデータを含ませてグループを設定し、新たに作成するティーチングデータPの作業点P1〜P4毎にグループのいずれか1つを選択することにより、退避点が作業点と関連付けられたまま利用される。したがって、作業点毎に退避点を新たに再設定することが減り、既存のティーチングデータP、Qにおける退避点のデータを有効に利用し、迅速且つ容易にオフラインティーチングを行うことができる。また、退避点を作業点と関連付けたまま利用することにより、その後の変換の程度が小さくて済み、ティーチングデータQ,Rの信頼性、最適性を維持してティーチングデータPに適用することができ、特に、新たなワークであるドア枠104が既存のワークであるドア枠102、104に対して、形状が近似しているほど高い信頼性、最適性が得られる。
As described above, in the teaching data creation method of the robot according to the present embodiment, a group is set by including the data of the retraction point relevant to the work point for each work point data from the teaching data Q and R. Then, by selecting any one of the groups for each of the work points P1 to P4 of the teaching data P to be newly created, the evacuation point is used while being associated with the work point. Accordingly, it is possible to reduce the need to newly set the evacuation point for each work point, and to effectively use the data of the evacuation point in the existing teaching data P and Q and perform offline teaching quickly and easily. Further, by using the evacuation point while being associated with the work point, the degree of subsequent conversion can be reduced, and the reliability and optimization of the teaching data Q and R can be maintained and applied to the teaching data P. In particular, as the
用いる既存のティーチングデータの数は、ティーチングデータQ、Rの2つに限らず、対応するドア枠104の形状等に応じて3つ以上でもよいし、1つでもよい。
The number of existing teaching data to be used is not limited to two teaching data Q and R, but may be three or more or one according to the shape of the
また、分割工程(ステップS2)では、作業点におけるエンドエフェクタ22の姿勢に対して、姿勢差が所定範囲内である退避点をグループに含ませることにより、作業点と退避点におけるエンドエフェクタの進入、退避方向が略一致に維持され、適切に関連付けられたグループが得られる。
Also, in the dividing step (step S2), the
さらに、対応する作業点からの距離が所定範囲γ(又はγc)内である退避点をグループに含ませることにより、遠方の退避点は除外され、所定範囲内のまとまりあるグループが得られる。 Further, by including the evacuation points whose distance from the corresponding work point is within the predetermined range γ (or γc) in the group, the distant evacuation points are excluded, and a group having a group within the predetermined range is obtained.
さらにまた、選択されたグループを、作業点P1〜P4に関するデータに基づいて変換する変換工程(ステップS8)を有することから、ティーチングデータQ、RをティーチングデータPに対して一層適切に対応させることができる。 Furthermore, since it has the conversion process (step S8) which converts the selected group based on the data regarding the work points P1 to P4, the teaching data Q and R are made to correspond more appropriately to the teaching data P. Can do.
ティーチングデータP、Qでは退避点におけるロボット12はドア枠100、102に対して干渉しないこと及びサイクルタイムが要求値以内であること等が確認されていることから、変換工程では、グループ内の作業点及び退避点の相対位置を維持して変換を行うとよい。これにより、変換先のティーチングデータPによるドア枠104に対する作業においても干渉の確率は相当に低くなり、データの補正の手間が軽減する。
The teaching data P and Q confirm that the
上記の処理は、ほとんどがオフラインティーチング装置11の作用下に自動的に行われることから、オペレータが試行錯誤的に長時間の作業を行う必要がなく、操作方法についても短時間で習熟可能である。
Most of the above processing is automatically performed under the action of the off-
本発明に係る多関節ロボットのティーチングデータ作成方法は、上述の実施の形態に限らず、本発明の要旨を逸脱することなく、種々の構成、工程を採り得ることはもちろんである。 The teaching data creation method for the articulated robot according to the present invention is not limited to the above-described embodiment, and it is needless to say that various configurations and processes can be adopted without departing from the gist of the present invention.
10…ロボットシステム 12…ロボット
22…エンドエフェクタ 24…ロボット制御部
100〜104…ドア枠 C…配列方向
G1〜G4、G11、G12、G21、G22、G31、G32、G41、G42、Gq1〜Gq6、Gr1〜Gr4…グループ
P、Q、R…ティーチングデータ P1〜P4…作業点
Px…中継点
Q1〜Q9、Qa〜Qv、Ra〜Ro…ティーチングポイント
DESCRIPTION OF
Claims (5)
第1ワークにおける複数の作業点及び該作業点に対応する退避点に関するデータが記録されたロボットの既存の第1ティーチングデータから、作業点のデータ毎に該作業点に関連性のある退避点のデータを含ませてグループを設定する分割工程と、
第2ワークの1以上の作業点に関するデータを含む第2ティーチングデータに対して作業点毎に前記グループのいずれか1つを選択する選択工程と、
前記選択工程で選択されたグループを、前記第2ティーチングデータの作業点に関するデータに基づいて変換する変換工程と、
を有することを特徴とするロボットのティーチングデータ作成方法。 In the teaching data creation method for a robot that performs work sequentially on multiple work points of a workpiece by an end effector,
From the existing first teaching data of the robot in which data related to a plurality of work points in the first work and the retreat points corresponding to the work points are recorded, the retraction points relevant to the work points are determined for each work point data. A splitting process to set up groups with data,
A selection step of selecting any one of the groups for each work point with respect to second teaching data including data relating to one or more work points of the second workpiece;
A conversion step of converting the group selected in the selection step based on data on a work point of the second teaching data;
A teaching method for creating teaching data for a robot.
前記第1ティーチングデータの作業点及び退避点に関するデータは、動作順に関係付けられて記録されており、
前記分割工程では、作業点に対して少なくとも動作順が前後の退避点をグループに含ませることを特徴とするロボットのティーチングデータ作成方法。 The robot teaching data creation method according to claim 1,
Data relating to the working point and the retraction point of the first teaching data are recorded in association with each other in the order of operation,
In the dividing step, a teaching data creation method for a robot, wherein the group includes at least retraction points whose operation order is before and after the work point.
前記作業点に関するデータ及び前記退避点に関するデータは、前記エンドエフェクタの侵入方向又は退避方向のデータを含み、
前記分割工程では、作業点における前記エンドエフェクタの進入又は退避方向に対して、進入又は退避方向の角度差が所定範囲内である退避点をグループに含ませることを特徴とするロボットのティーチングデータ作成方法。 In the robot teaching data creation method according to claim 1 or 2,
The data relating to the work point and the data relating to the retraction point include data on the intrusion direction or retraction direction of the end effector,
In the dividing step, the teaching data creation of the robot is characterized in that the group includes a retreat point whose angle difference in the approach or retraction direction is within a predetermined range with respect to the approach or retraction direction of the end effector at the work point. Method.
前記分割工程では、対応する作業点からの距離が所定範囲内である退避点をグループに含ませることを特徴とするロボットのティーチングデータ作成方法。 In the robot teaching data creation method according to any one of claims 1 to 3,
In the dividing step, a robot teaching data creation method is characterized in that a retreat point whose distance from a corresponding work point is within a predetermined range is included in a group.
前記変換工程では、グループ内の作業点及び退避点の相対位置を維持した状態で、前記グループを移動及び回転させることを特徴とするロボットのティーチングデータ作成方法。 In the robot teaching data creation method according to any one of claims 1 to 4,
In the conversion step, the teaching data creation method for a robot, wherein the group is moved and rotated while maintaining the relative positions of the work point and the retreat point in the group.
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