JP2009083095A - ロボット装置の制御方法及びロボット装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】事前に取得してある対象物101の平均画像3aとマニピュレータ1の動作中にカメラ6により取得した対象物101の画像との差分から、画像処理部3bにより主成分分析により特徴量を算出し、この特徴量を動作指令生成部3cに入力し、この動作指令生成部3cに制御されたニューラルネットワーク3dの出力を指令信号とし、この指令信号に基づいてマニピュレータ1の先端5を対象物101に対する所望の位置姿勢へ動作させる。
【選択図】図1
Description
本発明に係るロボット装置の制御方法は、6自由度以上のマニピュレータを有しマニピュレータの手先位置に撮像手段を有するロボット装置を制御するロボット装置の制御方法であって、事前に取得してある対象物の平均画像とマニピュレータの動作中に撮像手段により取得した対象物の画像との差分から、主成分分析により特徴量を算出し、この特徴量をニューラルネットワーク制御器に入力し、このニューラルネットワーク制御器により制御されたニューラルネットワークの出力を指令信号とし、この指令信号に基づいてマニピュレータの先端を対象物に対する所望の位置姿勢へ動作させることを特徴とするものである。
本発明に係るロボット装置は、6自由度以上のマニピュレータと、マニピュレータの手先位置に設けられた撮像手段と、事前に取得された対象物の平均画像を記憶する記憶手段と、マニピュレータの動作中に撮像手段により取得された対象物の画像と平均画像との差分を算出しこの差分から主成分分析により特徴量を算出する演算手段と、特徴量が入力されニューラルネットワークを制御して指令信号を出力させるニューラルネットワーク制御器とを備え、マニピュレータは、指令信号に基づいて制御されて、先端を対象物に対する所定の位置姿勢へ動作させることを特徴とするものである。
図1は、本発明に係るロボット装置の構成を示す模式的な側面図である。
そして、このロボット装置においては、以下に示す本発明に係るロボット装置の制御方法が実行されることにより、マニピュレータ1が自動制御される。すなわち、このロボット装置においては、事前に学習された平均画像と、カメラ6により取得された画像とが一致するように、マニピュレータ1を動作させる。
事前処理においては、マニピュレータ1を目標位置及び目標姿勢の近傍として、位置及び姿勢を少しずつ変え、カメラ6により対象物101の写真を数枚撮影し、これらの平均画像を求めておく。そして、撮影された各画像と、平均画像との差に、固有値ベクトルを並べた行列を掛け合わせて特徴量を算出する。この特徴量をニューラルネットワーク3dへの入力とし、各画像を取得したときの先端ツール機構5の位置及び姿勢を出力として、ニューラルネットワーク3dを学習させておく。
オンライン処理においては、画像処理部3bにより、カメラ6により取得した画像と平均画像との差に固有値ベクトルを並べた行列を掛け合わせ、特徴量を求める。求めた特徴量をニューラルネットワーク3dに入力し、マニピュレータ1において動作すべき関節角度、手先位置、姿勢を得る。
本発明における特徴量算出は、主成分分析(PCA)と呼ばれる手法によって行う。まず、P枚の同じ解像度、例えば、縦q1ピクセル、横q2ピクセルのグレイスケール画像を用意する。p番目の画像の輝度を縦1列に並べた縦ベクトルをIpとし、この画像のX座標x、Y座標yの画素の輝度をIpxyとする。つまり、Ipにおいては、Ip11,Ip12,Ip13,・・・Ip1q1,Ip21,Ip22,・・・と画素の輝度が並んでいる。この画素の平均輝度Iaxyは、以下のように示される。
Iaxy=(I1xy+I2xy+・・・+IPxy)/P
ΔIp=Ip−Ia
A=(ΔI1, ΔI2,・・・,ΔIP)
C=A′A/P
U=(e1,e2,...,eM)
y=U′(I−Ia)
事前処理は、前述したように、ニューラルネットワーク3dを学習させる処理である。まず、マニピュレータ1を目標位置及び目標姿勢の近傍として、P枚の画像Ip(p=1〜P)を取得し、これらから平均画像を取得する。また、それぞれの画像を取得したときのマニピュレータ1の位置及び姿勢に対する6自由度の相対手先位置及び姿勢xp(p=1〜6、大きさ6のベクトル)も併せて取得しておく。
オンライン処理は、マニピュレータ1を動作させながらカメラ6により取得された画像に基づいて、マニピュレータ1の動作をリアルタイムで制御する処理である。まず、マニピュレータ1の動作中に、カメラ6により画像を取得する。そして、前述したように、取得された画像と平均画像との差から、大域特徴量yを求める。大域特徴量yを学習させたニューラルネットワーク3dの入力とすると、大域特徴量yのときのマニピュレータ1の目標位置及び姿勢からの相対位置及び姿勢xが得られる。
前述したように、本発明においては、単純に目標の位置及び姿勢の絶対値を記憶しておく制御方法と異なり、カメラ6により取得された画像と平均画像との差から得られた大域特徴量に基づいて、マニピュレータ1が動作すべき相対位置及び姿勢を推定するので、マニピュレータ1の初期の位置及び姿勢に拘わらず、任意の位置の対象物101に対応する目標位置及び姿勢にマニピュレータ1を動作させることができる。
1a 第1のリンク
1b 第2のリンク
1c 第3のリンク
1d 第4のリンク
1e 第5のリンク
1f 第6のリンク
2a 第1の関節
2b 第2の関節
2c 第3の関節
2d 第4の関節
2e 第5の関節
2f 第6の関節
3 コンピュータ
3a メモリ
3b 画像処理部
3c 動作指令生成部
3d ニューラルネットワーク
5 先端ツール機構
6 カメラ
101 対象物
Claims (2)
- 6自由度以上のマニピュレータを有し、マニピュレータの手先位置に撮像手段を有するロボット装置を制御するロボット装置の制御方法であって、
事前に取得してある対象物の平均画像と、前記マニピュレータの動作中に前記撮像手段により取得した前記対象物の画像との差分から、主成分分析により特徴量を算出し、この特徴量をニューラルネットワーク制御器に入力し、このニューラルネットワーク制御器により制御されたニューラルネットワークの出力を指令信号とし、この指令信号に基づいて前記マニピュレータの先端を前記対象物に対する所望の位置姿勢へ動作させる
ことを特徴とするロボット装置の制御方法。 - 6自由度以上のマニピュレータと、
前記マニピュレータの手先位置に設けられた撮像手段と、
事前に取得された対象物の平均画像を記憶する記憶手段と、
前記マニピュレータの動作中に前記撮像手段により取得された前記対象物の画像と、前記平均画像との差分を算出し、この差分から、主成分分析により特徴量を算出する演算手段と、
前記特徴量が入力され、ニューラルネットワークを制御して指令信号を出力させるニューラルネットワーク制御器と
を備え、
前記マニピュレータは、前記指令信号に基づいて制御されて、先端を前記対象物に対する所定の位置姿勢へ動作させる
ことを特徴とするロボット装置。
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