JP2011056624A - Route plan generating device, route plan generating method, robot control device and robot system - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a route plan generating device and a route plan generating method, which smoothly transfer a motion generated by a communication, a robot control system and a robot system. <P>SOLUTION: A route plan generating part 22 includes a motion data storing part 31 for storing plurality of motion data, a distance calculating part 32 for obtaining the distance between a first prescribed position of one executed motion of the respective motion data and a second prescribed position of the other motion when the motion needs to be transferred, a transfer part selecting part 33 for selecting the motion data of the other motion which gives the distance of a first threshold value or smaller and a route plan part 34 for connecting the data up to the first position to the data after the second position to generate new route plan data. The route plan part 34 generates data of a route between the first and second positions by a probable road map method when the distance between the first and second positions is the first threshold value or smaller and a second threshold value smaller than the first threshold value or larger. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&amp;INPIT

Description

本発明は、ロボットの経路計画を生成する経路計画生成装置および経路計画生成方法に関する。そして、本発明は、この経路計画生成装置を備えたロボット制御装置およびロボットシステムに関する。   The present invention relates to a route plan generation device and a route plan generation method for generating a route plan for a robot. The present invention relates to a robot control device and a robot system provided with this route plan generation device.

例えば産業用ロボットやロボットカー等のように、人間に代行して、ある程度自律的に連続した作業を行う機械装置、あるいは、例えばヒューマノイド型ロボットやペットロボット等のように、人間や動物等の生体を模した機械装置であるロボット(ロボットシステム)は、近年、盛んに研究および開発されており、様々な産業分野や、人間社会に導入されつつある。このようなロボットの動作は、ロボットの初期姿勢(動作開始時の姿勢)から最終姿勢(動作終了時の姿勢、目標姿勢)に至る連続な複数の姿勢の経路(経路計画)を与えることによって実現される。このような経路計画は、大別、2つの手法によって与えられている。その1つは、複数の動作に応じた複数の経路計画を予め記憶しておき、制御指令が与えられるとこの制御指令に応じた動作の経路計画が前記複数の経路計画の中から選択される。もう1つは、例えば、確率的ロードマップ法(ランダム化ロードマップ法、例えば、非特許文献1および非特許文献2参照)に代表されるように、制御指令が与えられるとこの制御指令に応じた動作の経路計画が自動的に作成される。   For example, an industrial robot or a robot car or the like, a mechanical device that performs a certain level of autonomous work on behalf of a human, or a living body such as a human or an animal such as a humanoid robot or a pet robot. In recent years, a robot (robot system), which is a mechanical device that imitates the above, has been actively researched and developed, and is being introduced into various industrial fields and human society. Such robot motion is realized by giving multiple consecutive posture paths (path planning) from the initial posture of the robot (posture at the start of motion) to the final posture (posture at the end of motion, target posture). Is done. Such a route plan is roughly divided into two methods. One is that a plurality of route plans corresponding to a plurality of operations are stored in advance, and when a control command is given, a route plan of the operation corresponding to the control command is selected from the plurality of route plans. . The other is, for example, a probabilistic roadmap method (randomized roadmap method, for example, see Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2). A route plan for the selected operation is automatically created.

S.M.Lavalle and J.J.Kuffner,Jr.,”Randomized Kinodynamic planning”,Proc of IEEE Int. Conf.on Robotics and Automation,1999S.M.Lavalle and J.J.Kuffner, Jr., "Randomized Kinodynamic planning", Proc of IEEE Int. Conf.on Robotics and Automation, 1999 James J.Kuffner,Jr.,Steven M.LaValle,”RRT-Connect:An Efficient Approach to Single-Query Path Planning”,In Proc.2000 IEEE Int’l Conf. on Robotics and AutomationJames J. Kuffner, Jr., Steven M. LaValle, “RRT-Connect: An Efficient Approach to Single-Query Path Planning”, In Proc. 2000 IEEE Int’l Conf. On Robotics and Automation

ところで、人間とコミュニケーションを行うロボットでは、そのコミュニケーションとして音声対話だけでなく、インタラクティブな動作としてボディジェスチャも重要である。この人間とのコミュニケーションをすべて想定することは困難であるため、このようなボディジェスチャを実現させる経路計画を、上述した前者のように、すべて予め用意しておくことは、困難である。   By the way, in a robot that communicates with human beings, not only voice conversation but also body gestures are important as interactive actions. Since it is difficult to assume all communication with humans, it is difficult to prepare all path plans for realizing such body gestures in advance as in the former case.

その一方で、上述した後者の確率的ロードマップ法では、経路計画を予め用意しておく必要はないが、前記確率的ロードマップ法で作成される経路計画は、初期姿勢から最終姿勢に至る最適化された経路、すなわち、略最短経路であるため、例えば人間らしい余韻動作や速度制限を満たした動作等の人間とのコミュニケーションに適した動作(インタラクションに適した動作)を実現することは、困難である。   On the other hand, in the latter probabilistic roadmap method described above, it is not necessary to prepare a route plan in advance, but the route plan created by the probabilistic roadmap method is optimal from the initial posture to the final posture. It is difficult to realize an action suitable for human communication (action suitable for interaction) such as a human-like reverberation action or an action satisfying a speed limit. is there.

特に、人間とのコミュニケーションでは、或る1つの動作の実行中に、コミュニケーションによって別の動作へ遷移する必要(割り込み)が生じる場合があるため、人間とのコミュニケーションを実現する経路計画の作成は、一層困難である。   In particular, in communication with humans, during execution of a certain operation, it may be necessary to interrupt (interrupt) the transition to another operation by communication. More difficult.

本発明は、上述の事情に鑑みて為された発明であり、その目的は、或る1つの動作の実行中に、コミュニケーションによって別の動作へ遷移する必要(割り込み)が生じた場合に、前記或る1つの動作から前記別の動作へ、よりスムーズに遷移することができる経路計画を生成することができる経路計画生成装置および経路計画生成方法を提供することである。そして、本発明の目的は、この経路計画生成装置を備えるロボット制御装置およびロボットシステムを提供することである。   The present invention has been made in view of the above-described circumstances, and its object is to perform the above-described operation when there is a need (interrupt) to transit to another operation by communication during execution of a certain operation. To provide a route plan generation device and a route plan generation method capable of generating a route plan that can make a smooth transition from one operation to another operation. An object of the present invention is to provide a robot control device and a robot system provided with this route plan generation device.

本発明者は、種々検討した結果、上記目的は、以下の本発明により達成されることを見出した。すなわち、本発明の一態様にかかる経路計画生成装置は、ロボットを動作させるためのデータであって、前記動作の初期姿勢を与える初期姿勢のデータ、前記動作の最終姿勢を与える最終姿勢のデータおよび前記初期姿勢から前記最終姿勢に至る間における1また複数の中間姿勢を与える1または複数の中間姿勢のデータを含むモーションデータを複数の動作に対応付けて複数記憶するモーションデータ記憶部と、前記複数の動作における一の動作の実行中に他の動作へ遷移する必要が生じた場合に、前記モーションデータ記憶部に記憶されている前記複数のモーションデータのそれぞれについて、前記実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記遷移の必要が生じた時点以降の第1姿勢と、他のモーションデータにおける第2姿勢との距離を求める距離演算部と、前記距離演算部で求められた距離が所定の第1閾値以下である場合に、前記所定の第1閾値以下の距離を与える前記他のモーションデータを遷移可能なモーションデータとして選択する遷移先選択部と、前記実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記第1姿勢までのデータと、前記遷移先選択部で選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢以降のデータとを連結することによって新たな経路計画のデータを生成する経路計画部とを備え、前記経路計画部は、前記第1姿勢と前記遷移先選択部で選択された他のモーションデータにおける第2姿勢との距離が前記所定の第1閾値以下であって、前記所定の第1閾値よりも小さい所定の第2閾値以上である場合に、前記第1姿勢から前記遷移先選択部で選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢に至る経路のデータを確率的ロードマップ法によって生成することを特徴とする。   As a result of various studies, the present inventor has found that the above object is achieved by the present invention described below. That is, the path plan generation device according to one aspect of the present invention is data for operating a robot, data of an initial posture that gives an initial posture of the motion, data of a final posture that gives a final posture of the motion, and A motion data storage unit for storing a plurality of motion data including data of one or a plurality of intermediate postures for giving one or a plurality of intermediate postures from the initial posture to the final posture; When it is necessary to make a transition to another operation during the execution of one operation in the operation, the plurality of motion data stored in the motion data storage unit is changed to the one operation being executed. The first posture after the time when the transition needs to occur in the corresponding motion data, and the first posture in the other motion data A distance calculation unit for obtaining a distance from the posture, and when the distance obtained by the distance calculation unit is equal to or less than a predetermined first threshold, the other motion data that gives a distance equal to or less than the predetermined first threshold is changed. A transition destination selection unit to select as possible motion data, data up to the first posture in motion data corresponding to the one operation being executed, and the other motion data selected by the transition destination selection unit A route planning unit that generates data of a new route plan by linking the data after the second posture, and the route planning unit includes the other one selected by the first posture and the transition destination selection unit When the distance from the second posture in the motion data is equal to or smaller than the predetermined first threshold and is equal to or larger than a predetermined second threshold smaller than the predetermined first threshold, And generating by the stochastic road map method data path to the second position in the other motion data selected by the transition destination selection unit from.

そして、本発明の他の一態様にかかる経路計画生成方法は、予め与えられているロボットの複数の動作における一の動作の実行中に他の動作へ遷移する必要が生じた場合に、前記ロボットを動作させるためのデータであって、前記動作の初期姿勢を与える初期姿勢のデータ、前記動作の最終姿勢を与える最終姿勢のデータおよび前記初期姿勢から前記最終姿勢に至る間における1また複数の中間姿勢を与える1または複数の中間姿勢のデータを含む、前記複数の動作にそれぞれ対応する複数のモーションデータのそれぞれについて、前記実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記遷移の必要が生じた時点以降の第1姿勢と、他のモーションデータにおける第2姿勢との距離を求める距離演算ステップと、前記距離演算ステップで求められた距離が所定の第1閾値以下である場合に、前記所定の第1閾値以下の距離を与える前記他のモーションデータを遷移可能なモーションデータとして選択する遷移先選択ステップと、前記実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記第1姿勢までのデータと、前記遷移先選択ステップで選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢以降のデータとを連結することによって新たな経路計画のデータを生成する経路計画生成ステップとを備え、前記経路計画生成ステップは、前記第1姿勢と前記遷移先選択ステップで選択された他のモーションデータにおける第2姿勢との距離が前記所定の第1閾値以下であって、前記所定の第1閾値よりも小さい所定の第2閾値以上である場合に、前記第1姿勢から前記遷移先選択ステップで選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢に至る経路のデータを確率的ロードマップ法によって生成することを特徴とする。   Then, the path plan generation method according to another aspect of the present invention provides the robot in the case where it is necessary to transition to another operation during execution of one operation among a plurality of operations of the robot given in advance. Is an initial posture data that gives the initial posture of the motion, final posture data that gives the final posture of the motion, and one or more intermediate points between the initial posture and the final posture For each of a plurality of motion data corresponding to each of the plurality of motions including data of one or a plurality of intermediate postures for giving a posture, the transition needs to be made in the motion data corresponding to the one motion being executed. A distance calculating step for obtaining a distance between the first posture after the time point and the second posture in other motion data; and the distance calculating step. A transition destination selection step of selecting, as the transitionable motion data, the other motion data that gives a distance equal to or less than the predetermined first threshold when the distance obtained in step (b) is equal to or less than a predetermined first threshold; A new route by connecting the data up to the first posture in the motion data corresponding to one of the movements and the data after the second posture in the other motion data selected in the transition destination selection step A route plan generation step for generating plan data, wherein the route plan generation step is configured such that a distance between the first posture and a second posture in the other motion data selected in the transition destination selection step is the predetermined amount. When the first posture is less than the first threshold value and greater than or equal to a predetermined second threshold value smaller than the predetermined first threshold value, And generating a data path to the second position in the other motion data selected by Utsurisaki selecting step by stochastic roadmap method.

このような構成の経路計画生成装置および経路計画生成方法では、複数のモーションデータが複数の動作に対応付けて予め与えられる。このため、例えばモーションキャプチャによって、例えば人間らしい余韻動作や速度制限を満たした動作等の人間とのコミュニケーションに適した動作(インタラクションに適した動作)のモーションデータを予め生成しておくことができ、これらモーションデータによってロボットに人間とのコミュニケーションに適した動作を行わせることができる。   In the route plan generation device and the route plan generation method configured as described above, a plurality of motion data are given in advance in association with a plurality of operations. For this reason, for example, motion capture can generate motion data for operations suitable for communication with humans (operations suitable for interaction), such as human-like reverberation operations and operations that satisfy speed limitations. The motion data can make the robot perform an action suitable for communication with a human.

そして、このような構成の経路計画生成装置および経路計画生成方法では、一の動作の実行中に他の動作へ遷移する必要が生じた場合に、予め与えられている複数のモーションデータのそれぞれについて、この実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける遷移の必要が生じた時点以降の第1姿勢と、他のモーションデータにおける第2姿勢との距離が求められ、この求められた距離が所定の第1閾値以下である場合に、この所定の第1閾値以下の距離を与える他のモーションデータが遷移可能なモーションデータとして選択され、そして、この実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける第1姿勢までのデータと、この選択された他のモーションデータにおける第2姿勢以降のデータとが連結され、新たな経路計画のデータが生成される。ここで、これら第1姿勢までのデータと第2姿勢以降のデータとの連結に当たって、これら第1姿勢と第2姿勢との距離が前記所定の第1閾値以下であって、前記所定の第1閾値よりも小さい所定の第2閾値以上である場合に、これら第1姿勢から第2姿勢に至る経路のデータが確率的ロードマップ法によって生成される。このため、このような構成の経路計画生成装置および経路計画生成方法は、或る1つの動作の実行中に、コミュニケーションによって別の動作へ遷移する必要(割り込み)が生じた場合にも、前記予め与えられている複数のモーションデータに基づいて新たな経路計画を生成することができ、しかも、前記或る1つの動作から前記別の動作へ、よりスムーズに遷移する新たな経路計画を自動的に生成することができる。   In the route plan generation device and the route plan generation method configured as described above, when it is necessary to transition to another operation during execution of one operation, each of a plurality of motion data given in advance The distance between the first posture after the point in time when the transition in the motion data corresponding to the one operation being executed has occurred and the second posture in the other motion data is obtained, and the obtained distance is predetermined. Other motion data that gives a distance less than or equal to the predetermined first threshold is selected as the transitionable motion data, and in the motion data corresponding to the one operation being performed The data up to the first posture and the data after the second posture in the selected other motion data are linked, and a new route plan is created. Data is generated. Here, in connecting the data up to the first posture and the data after the second posture, the distance between the first posture and the second posture is equal to or less than the predetermined first threshold, and the predetermined first When the predetermined second threshold value is smaller than the threshold value, the route data from the first posture to the second posture is generated by the probabilistic road map method. For this reason, the route plan generation device and the route plan generation method configured as described above are configured in advance even when it is necessary to make a transition (interruption) to another operation through communication during execution of a certain operation. A new route plan can be generated based on a plurality of given motion data, and a new route plan that makes a smooth transition from the one operation to the other operation is automatically generated. Can be generated.

また、他の一態様では、上述の経路計画生成装置において、前記第2姿勢は、前記他の動作における前半部分の姿勢であることを特徴とする。   In another mode, in the above-mentioned route plan generating device, the 2nd posture is the posture of the first half part in the other operation.

この構成によれば、第2姿勢が他の動作における前半部分の姿勢に限定されることによって、情報処理量が軽減され、より短時間で遷移可能なモーションデータを選択することが可能となる。ひいては、人間とのコミュニケーションの際に、人間の働きかけに対して遅れの少ない応答が可能となり、人間とのコミュニケーションにより適した動作となる。   According to this configuration, since the second posture is limited to the posture of the first half part in another operation, the amount of information processing is reduced, and it is possible to select motion data that can be transitioned in a shorter time. As a result, when communicating with a human, a response with little delay is possible with respect to the human action, and the operation is more suitable for communication with a human.

そして、本発明の他の一態様にかかる経路計画生成装置は、ロボットを動作させるためのデータであって、前記動作の初期姿勢を与える初期姿勢のデータ、前記動作の最終姿勢を与える最終姿勢のデータおよび前記初期姿勢から前記最終姿勢に至る間における1また複数の中間姿勢を与える1または複数の中間姿勢のデータを含むモーションデータを複数の動作に対応付けて複数記憶するモーションデータ記憶部と、前記複数の動作の中から見本動作が見本動作として指定された場合に、前記指定された一の動作に類似する動作を類似動作として前記モーションデータ記憶部に記憶されている前記複数のモーションデータに基づいて前記複数の動作の中から探索する類似動作探索部と、前記類似動作探索部で探索された類似動作で前記ロボットを動作させた場合におけるロボットの所定の部分の軌跡から構成される凸包内に目標位置を設定する目標位置設定部と、前記目標位置設定部で設定された前記目標位置について、前記類似動作探索部で探索された類似動作をWelschの重み関数を用いた重み係数で補間することによって合成する類似動作合成部とを備えることを特徴とする。   The path plan generation apparatus according to another aspect of the present invention is data for operating a robot, and includes initial posture data that gives the initial posture of the motion, and final posture that gives the final posture of the motion. A motion data storage unit that stores a plurality of motion data including data and data of one or a plurality of intermediate postures that give one or a plurality of intermediate postures from the initial posture to the final posture; When a sample operation is specified as a sample operation from the plurality of operations, an operation similar to the specified one operation is set as the similar operation to the plurality of motion data stored in the motion data storage unit. Based on the similar motion search unit that searches from among the plurality of motions based on the similar motion searched by the similar motion search unit. A target position setting unit that sets a target position within a convex hull composed of the trajectory of a predetermined part of the robot, and the similar operation search for the target position set by the target position setting unit A similar motion synthesizing unit that synthesizes by interpolating the similar motion searched for by a weight coefficient using a Welsch weight function.

そして、本発明の他の一態様にかかる経路計画生成方法は、予め与えられているロボットの複数の動作の中から一の動作が見本動作として指定された場合に、前記指定された見本動作に類似する動作を類似動作として、前記ロボットを動作させるためのデータであって、前記動作の初期姿勢を与える初期姿勢のデータ、前記動作の最終姿勢を与える最終姿勢のデータおよび前記初期姿勢から前記最終姿勢に至る間における1また複数の中間姿勢を与える1または複数の中間姿勢のデータを含む複数のモーションデータに基づいて前記複数の動作の中から探索する類似動作探索ステップと、前記類似動作探索ステップで探索された類似動作で前記ロボットを動作させた場合におけるロボットの所定の部分の軌跡から構成される凸包内に目標位置を設定する目標位置設定ステップと、前記目標位置設定ステップで設定された前記目標位置について、前記類似動作探索ステップで探索された類似動作をWelschの重み関数を用いた重み係数で補間することによって合成する類似動作合成ステップとを備えることを特徴とする。   Then, the route plan generation method according to another aspect of the present invention is configured such that when one motion is designated as a sample motion among a plurality of motions of a robot given in advance, the designated sample motion is performed. It is data for operating the robot as a similar motion as a similar motion, the initial posture data giving the initial posture of the motion, the final posture data giving the final posture of the motion, and the final posture from the initial posture A similar motion search step for searching from the plurality of motions based on a plurality of motion data including data of one or a plurality of intermediate postures that give one or a plurality of intermediate postures during reaching the posture; and the similar motion search step A target position within a convex hull composed of a locus of a predetermined part of the robot when the robot is operated with a similar motion searched in The target position setting step to be set and the target position set in the target position setting step are synthesized by interpolating the similar motion searched in the similar motion search step with a weight coefficient using a Welsch weight function. A similar behavior synthesis step.

このような構成の経路計画生成装置および経路計画生成方法では、複数のモーションデータが複数の動作に対応付けて予め与えられる。このため、上述したように、前記人間とのコミュニケーションに適した動作のモーションデータを予め生成しておくことができ、これらモーションデータによってロボットに人間とのコミュニケーションに適した動作を行わせることができる。   In the route plan generation device and the route plan generation method configured as described above, a plurality of motion data are given in advance in association with a plurality of operations. Therefore, as described above, motion data suitable for communication with the human can be generated in advance, and the robot can perform motion suitable for communication with the human by using the motion data. .

そして、このような構成の経路計画生成装置および経路計画生成方法では、類似動作がWelschの重み関数を用いた重み係数で補間されることによって合成されるので、例えばKovarの再帰的な類似動作探索法のように重み係数の最適化を行う必要がない。このため、このような構成の経路計画生成装置は、情報処理量が軽減され、より短時間で類似動作の合成が可能となる。ひいては、人間とのコミュニケーションの際に、人間の働きかけに対して遅れの少ない応答が可能となり、人間とのコミュニケーションにより適した動作となる。   In the route plan generation device and the route plan generation method configured as described above, similar operations are synthesized by interpolation with a weighting factor using a Welsch weight function, so, for example, Kovar's recursive similar operation search There is no need to optimize the weighting factor as in the method. For this reason, the route plan generation apparatus having such a configuration reduces the amount of information processing, and enables synthesizing similar actions in a shorter time. As a result, when communicating with a human, a response with little delay is possible with respect to the human's action, and the operation is more suitable for communication with the human.

また、他の一態様では、上述の経路計画生成装置において、前記目標位置と前記類似動作合成部で合成された合成動作による合成位置との偏差が所定の第3閾値以上である場合には、確率的ロードマップ法によって前記合成動作を補正する合成動作補正部をさらに備えることを特徴とする。   In another mode, in the above-mentioned route plan generation device, when the deviation between the target position and the synthesized position by the synthesis action synthesized by the similar action synthesis unit is a predetermined third threshold value or more, The image processing apparatus further includes a synthesis operation correction unit that corrects the synthesis operation using a probabilistic roadmap method.

この構成によれば、確率的ロードマップ法によって前記合成動作が補正されるので、より精度よい合成動作を生成することが可能となる。   According to this configuration, since the synthesis operation is corrected by the probabilistic road map method, it is possible to generate a more accurate synthesis operation.

そして、本発明の他の一態様にかかるロボット制御装置は、上述のいずれかの経路計画生成装置と、前記経路計画生成装置から出力されるモーションデータに従った動作をロボットにさせる制御信号を生成して出力する制御信号出力部とを備えることを特徴とする。   A robot control device according to another aspect of the present invention generates one of the above-described route plan generation devices and a control signal that causes the robot to perform an operation according to the motion data output from the route plan generation device. And a control signal output unit for outputting the control signal.

この構成によれば、或る1つの動作の実行中に、コミュニケーションによって別の動作へ遷移する必要(割り込み)が生じた場合に、前記或る1つの動作から前記別の動作へ、よりスムーズに遷移することができる経路計画の制御信号をロボットへ出力することができるロボット制御装置が提供される。   According to this configuration, when there is a need (interruption) for transition from one operation to another during communication, it is possible to smoothly move from the one operation to the other. Provided is a robot control apparatus capable of outputting a path planning control signal capable of transition to a robot.

そして、本発明の他の一態様にかかるロボットシステムは、ロボットと、前記ロボットを制御するロボット制御部とを備え、前記ロボット制御部は、上述のロボット制御装置であることを特徴とする。   A robot system according to another aspect of the present invention includes a robot and a robot control unit that controls the robot, and the robot control unit is the robot control device described above.

この構成によれば、或る1つの動作の実行中に、コミュニケーションによって別の動作へ遷移する必要(割り込み)が生じた場合に、前記或る1つの動作から前記別の動作へ、よりスムーズに遷移することができるロボットシステムが提供される。   According to this configuration, when there is a need (interruption) for transition from one operation to another during communication, it is possible to smoothly move from the one operation to the other. A robot system capable of transition is provided.

本発明にかかる経路計画生成装置および経路計画生成方法は、或る1つの動作の実行中に、コミュニケーションによって別の動作へ遷移する必要が生じた場合に、前記或る1つの動作から前記別の動作へ、よりスムーズに遷移することができる経路計画を生成することができる。本発明にかかるロボット制御装置は、前記或る1つの動作の実行中に、コミュニケーションによって別の動作へ遷移する必要が生じた場合に、前記或る1つの動作から前記別の動作へ、よりスムーズに遷移することができる経路計画の制御信号をロボットへ出力することができる。そして、本発明にかかるロボットシステムは、或る1つの動作の実行中に、コミュニケーションによって別の動作へ遷移する必要が生じた場合に、前記或る1つの動作から前記別の動作へ、よりスムーズに遷移することができる。   The route plan generation device and the route plan generation method according to the present invention are configured to change from one operation to another when there is a need to transition to another operation by communication during execution of the one operation. A route plan that can make a smooth transition to operation can be generated. In the robot control device according to the present invention, when it is necessary to transit to another operation by communication during execution of the one operation, the robot control device smoothly moves from the one operation to the other operation. It is possible to output a control signal of a route plan that can make a transition to the robot. In the robot system according to the present invention, when it is necessary to transition to another operation through communication during execution of one operation, the robot operation from the one operation to the other operation is smoother. It can transition to.

実施形態におけるロボットシステムの構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the robot system in embodiment. 第1実施形態のロボットシステムにおけるロボット部を示す図である。It is a figure which shows the robot part in the robot system of 1st Embodiment. 第1実施形態のロボットシステムにおけるロボット制御部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the robot control part in the robot system of 1st Embodiment. 第1実施形態のロボット制御部におけるモーショングラフを示す図である。It is a figure which shows the motion graph in the robot control part of 1st Embodiment. モーショングラフの生成によって連結されたモーションデータによるロボット部の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of the robot part by the motion data connected by the production | generation of a motion graph. 第1実施形態のロボットシステムにおけるロボット制御部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the robot control part in the robot system of 1st Embodiment. 第1実施形態のロボットシステムにおける遷移可能なモーションデータの探索処理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the search process of the motion data which can be changed in the robot system of 1st Embodiment. 第1実施形態のロボットシステムにおける新経路計画生成の処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the process of new route plan production | generation in the robot system of 1st Embodiment. 第1実施形態のロボットシステムにおけるロボット部の動作例を示す図である。It is a figure which shows the operation example of the robot part in the robot system of 1st Embodiment. 第2実施形態のロボットシステムにおけるロボット制御部の構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the structure of the robot control part in the robot system of 2nd Embodiment. 第2実施形態のロボットシステムにおけるロボット制御部の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows operation | movement of the robot control part in the robot system of 2nd Embodiment. 目標動作および類似動作の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of target operation | movement and similar operation | movement. 偏差補正前における、目標位置に対応する合成動作による位置を示す図である。It is a figure which shows the position by the synthetic | combination operation | movement corresponding to a target position before deviation correction. 確率的ロードマップ法による補正後の合成動作の一例を説明するための図である。It is a figure for demonstrating an example of the synthetic | combination operation | movement after correction | amendment by the stochastic road map method.

以下、本発明にかかる実施の一形態を図面に基づいて説明する。なお、各図において同一の符号を付した構成は、同一の構成であることを示し、適宜、その説明を省略する。また、本明細書において、総称する場合には添え字を省略した参照符号で示し、個別の構成を指す場合には添え字を付した参照符号で示す。   Hereinafter, an embodiment according to the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, the structure which attached | subjected the same code | symbol in each figure shows that it is the same structure, The description is abbreviate | omitted suitably. Further, in this specification, when referring generically, it is indicated by a reference symbol without a suffix, and when referring to an individual configuration, it is indicated by a reference symbol with a suffix.

(第1実施形態)
図1は、実施形態におけるロボットシステムの構成を示すブロック図である。図2は、第1実施形態のロボットシステムにおけるロボット部を示す図である。図2(A)は、ロボット部1の外観を示し、図2(B)は、ロボット部1をモデル化したシミュレーションモデルの外観を示す。図3は、第1実施形態のロボットシステムにおけるロボット制御部の構成を示すブロック図である。図4は、第1実施形態のロボット制御部におけるモーショングラフを示す図である。図5は、モーショングラフの生成によって連結されたモーションデータによるロボット部1の動作例を示す図である。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram illustrating a configuration of a robot system in the embodiment. FIG. 2 is a diagram illustrating a robot unit in the robot system according to the first embodiment. FIG. 2A shows the appearance of the robot unit 1, and FIG. 2B shows the appearance of a simulation model that models the robot unit 1. FIG. 3 is a block diagram illustrating a configuration of the robot control unit in the robot system of the first embodiment. FIG. 4 is a diagram illustrating a motion graph in the robot control unit of the first embodiment. FIG. 5 is a diagram illustrating an operation example of the robot unit 1 based on motion data linked by generating a motion graph.

ロボットシステムSAは、例えば産業用ロボットやロボットカー等のように、人間に代行して、ある程度自律的に連続した作業を行う機械装置、あるいは、例えばヒューマノイド型ロボットやペットロボット等のように、人間や動物等の生体を模した機械装置であって、人間とコミュニケーションを行う装置であり、例えば、図1に示すように、機構のロボット部1と、ロボット部1を制御するロボット制御部2Aとを備えて構成される。   The robot system SA is a mechanical device that performs a certain amount of autonomous work on behalf of humans, such as industrial robots or robot cars, or a humanoid robot such as a humanoid robot or pet robot. 1 is a mechanical device that imitates a living body such as an animal or the like, and is a device that communicates with a human. For example, as shown in FIG. 1, a robot unit 1 of a mechanism and a robot control unit 2A that controls the robot unit 1 It is configured with.

ロボット部1は、ある程度自律的に連続した作業を行う機械装置、あるいは、人間や動物等の生体を模した機械装置であるロボット本体であり、例えば、複数のリンク部材(支持部材、線状の部材)と、前記複数のリンク部材のうちの一のリンク部材を他のリンク部材に所定の自由度で連結する1または複数の連結部材と、前記一のリンク部材および前記他のリンク部材を相対的に移動させる1または複数の駆動部と、ロボット制御部2Aから入力された制御信号に基づいて前記駆動部を制御する駆動制御部とを備えて構成される。ロボット部1は、1対のリンク部材と、前記1対のリンク部材を連結する連結部材と、前記1対のリンク部材を互いに相対的に移動させる駆動部とを備えて構成される単関節ロボットであってもよく、あるいは、複数のリンク部材と、前記複数のリンク部材のうちの一のリンク部材を他のリンク部材に連結する複数の連結部材と、前記一のリンク部材および前記他のリンク部材を相対的に移動させる複数の駆動部とを備えて構成される多関節ロボットであってもよい。このようなロボット部1は、一具体例として、図2(A)に示す、(株)ココロのヒューマノイドロボットであるアクトロイドSITを挙げることができる。   The robot unit 1 is a robot main body that is a mechanical device that performs work that is autonomously continued to some extent, or a mechanical device that imitates a living body such as a human being or an animal. For example, a plurality of link members (support members, linear members) Member), one or more connecting members that connect one link member of the plurality of link members to another link member with a predetermined degree of freedom, and the one link member and the other link member relative to each other. One or a plurality of drive units that are moved in a moving manner, and a drive control unit that controls the drive unit based on a control signal input from the robot control unit 2A. The robot unit 1 includes a pair of link members, a connecting member that connects the pair of link members, and a drive unit that moves the pair of link members relative to each other. Or a plurality of link members, a plurality of connecting members that connect one of the plurality of link members to another link member, the one link member, and the other link. It may be an articulated robot including a plurality of driving units that relatively move the members. An example of such a robot unit 1 is Actroid SIT, which is a humanoid robot of Kokoro Corporation shown in FIG.

ロボット制御部2Aは、ロボット部1が所定の動作を行うようにロボット部1を制御する装置であり、例えば、図3に示すように、一の動作の実行中に他の動作へ遷移指令を受け付ける入力部21と、入力部21で前記遷移指令を受け付けた場合に、前記実行中の動作から遷移可能な動作を選択してロボット部1の経路計画を生成する経路計画生成部22と、経路計画生成部22から出力される経路計画に従った動作をロボット部1に行わせる制御信号を生成して出力する制御信号出力部23とを備えて構成される。   The robot control unit 2A is a device that controls the robot unit 1 so that the robot unit 1 performs a predetermined operation. For example, as shown in FIG. 3, a transition command to another operation is issued during execution of one operation. An input unit 21 to receive, a route plan generation unit 22 that generates a route plan of the robot unit 1 by selecting an operation that can be transitioned from the operation being executed when the input command is received by the input unit 21, and a route And a control signal output unit 23 that generates and outputs a control signal for causing the robot unit 1 to perform an operation according to the route plan output from the plan generation unit 22.

入力部21は、人間とのコミュニケーションを図るための装置であり、例えば、音声を入力するための音声入力部と、前記音声入力部に入力された音声の意味を解析する音声解析部と、前記音声解析部で解析した音声の意味が実行中の動作と異なる他の動作をロボット部1に要求するものであるか否かを判断し、この判断の結果、前記他の動作を要求するものである場合にイベント信号を出力するイベント出力部とを備えて構成される。また例えば、入力部21は、人間の動作を入力すべく、光学系によって捉えた光像を撮像するカメラ部と、前記カメラ部で撮像された人間の動作の意味を解析する動作解析部と、前記動作解析部で解析した人間の動作の意味が実行中の動作と異なる他の動作をロボット部1に要求するものであるか否かを判断し、この判断の結果、前記他の動作を要求するものである場合にイベント信号を出力するイベント出力部とを備えて構成される。実行中の動作と異なる他の動作をロボット部1に要求するものは、予めロボット制御部2Aに記憶され、登録される。また例えば、入力部21は、キーボードや所定のスイッチを備え、前記他の動作を直接的に入力する入力装置であってもよい。   The input unit 21 is a device for communicating with a human, for example, a voice input unit for inputting voice, a voice analysis unit for analyzing the meaning of voice input to the voice input unit, It is determined whether or not the robot unit 1 requires another operation whose meaning of the voice analyzed by the voice analysis unit is different from the operation being executed. As a result of the determination, the other operation is requested. And an event output unit that outputs an event signal in some cases. Further, for example, the input unit 21 is a camera unit that captures a light image captured by an optical system in order to input a human motion, a motion analysis unit that analyzes the meaning of the human motion captured by the camera unit, It is determined whether or not the robot unit 1 requires another motion whose meaning of the human motion analyzed by the motion analysis unit is different from the motion being executed. As a result of the determination, the other motion is requested. And an event output unit that outputs an event signal when it is to be used. What requires the robot unit 1 to perform another operation different from the operation being executed is stored and registered in advance in the robot control unit 2A. Further, for example, the input unit 21 may be an input device that includes a keyboard and predetermined switches and directly inputs the other operations.

経路計画生成部22は、ロボット部1の経路計画を生成する装置であり、例えば、図3に示すように、モーションデータ記憶部31と、距離演算部32と、遷移先選択部33と、経路計画部34とを備えて構成される。   The route plan generation unit 22 is a device that generates a route plan for the robot unit 1. For example, as illustrated in FIG. 3, the motion plan storage unit 31, the distance calculation unit 32, the transition destination selection unit 33, and the route And a planning unit 34.

モーションデータ記憶部31は、ロボット部1が行う複数の動作に対応する複数のモーションデータを記憶するものである。前記複数の動作には、例えばあいさつ動作、肯定動作、否定動作および手差し動作等の、人間とのコミュニケーションを図るための動作が含まれる。モーションデータは、ロボット部1を動作させるためのデータであって、前記動作の初期姿勢を与える初期姿勢のデータ、前記動作の最終姿勢を与える最終姿勢のデータおよび前記初期姿勢から前記最終姿勢に至る間における1また複数の中間姿勢を与える1または複数の中間姿勢のデータを含む。モーションデータの各データは、例えば、3次元xyz座標系におけるロボット部1の各関節位置を示すデータであって良く、ロボット部1の各関節角度を各座標軸とする多次元座標系におけるロボット部1の各関節角度を示すデータであって良い。このようなモーションデータの各データが動作(モーション)を特定し識別するための識別子(動作識別子、モーション識別子)に対応付けられて経路計画の経路順にモーションデータ記憶部31に記憶される。   The motion data storage unit 31 stores a plurality of motion data corresponding to a plurality of operations performed by the robot unit 1. The plurality of operations include operations for communication with humans, such as greeting operations, positive operations, negative operations, and manual feed operations. The motion data is data for operating the robot unit 1, and is data of an initial posture that gives the initial posture of the motion, data of a final posture that gives the final posture of the motion, and from the initial posture to the final posture. 1 or a plurality of intermediate posture data giving one or a plurality of intermediate postures. Each data of the motion data may be data indicating each joint position of the robot unit 1 in the three-dimensional xyz coordinate system, for example, and the robot unit 1 in the multi-dimensional coordinate system having each joint angle of the robot unit 1 as each coordinate axis. It may be data indicating each joint angle. Each piece of such motion data is associated with an identifier (motion identifier, motion identifier) for identifying and identifying a motion (motion) and stored in the motion data storage unit 31 in the order of the route plan.

ロボット部1の各リンク部材の長さ(各関節間の距離)は、ロボット部1が与えられれば一意に決定されるので、このような3次元xyz座標系におけるデータと、多次元座標系におけるデータとは、相互に変換することが可能であり、また、例えばヒューマノイド型ロボットにおける手先位置の座標やロボットアームにおけるアームの先端位置等のロボット部1における任意の部分(部位)の位置も演算可能である。   Since the length (distance between each joint) of each link member of the robot unit 1 is uniquely determined if the robot unit 1 is given, the data in such a three-dimensional xyz coordinate system and the multi-dimensional coordinate system Data can be converted to each other, and the position of any part (part) in the robot unit 1 such as the coordinates of the hand position in a humanoid robot or the tip position of the arm in a robot arm can be calculated. It is.

複数のモーションデータは、モーショングラフを形成可能な形式でモーションデータ記憶部31に記憶される。モーショングラフは、例えば、図4に示すように、モーションデータの各姿勢(初期姿勢、中間姿勢および最終姿勢)が各ノード(初期ノード、中間ノードおよび最終ノード)に割り当てられており、初期姿勢から中間姿勢を介して最終姿勢に至る経路がこれら各ノードを前記経路に従ってアークで結ぶことによって表記された有向グラフである。各ノードは、図4では、○で表記されており、各アークは、矢印付きの線分で表記されている。図4に示すモーショングラフは、17種類の動作に対応する17個のモーションデータから構成されており、図4には、これら17個の各モーションデータを識別し特定するために、ノードを表す○内に、17個の各モーションデータに対応する番号がそのモーション識別子として記載されている。したがって、例えば、モーションデータ記憶部31には、アークを表すアーク情報として、各ノードを識別し特定するための識別子(ノード識別子)と前記ノード識別子のノードにおける連結先のノードのノード識別子が互いに対応付けられて記憶される。   The plurality of motion data is stored in the motion data storage unit 31 in a format capable of forming a motion graph. In the motion graph, for example, as shown in FIG. 4, each posture (initial posture, intermediate posture and final posture) of the motion data is assigned to each node (initial node, intermediate node and final node). A route from the intermediate posture to the final posture is a directed graph represented by connecting these nodes with arcs according to the route. Each node is indicated by a circle in FIG. 4, and each arc is indicated by a line segment with an arrow. The motion graph shown in FIG. 4 is composed of 17 pieces of motion data corresponding to 17 types of motions. In FIG. 4, in order to identify and identify each of these 17 pieces of motion data, The number corresponding to each of the 17 pieces of motion data is described as the motion identifier. Therefore, for example, in the motion data storage unit 31, as arc information representing an arc, an identifier (node identifier) for identifying and specifying each node and a node identifier of a connection destination node in the node of the node identifier correspond to each other Attached and memorized.

そして、モーショングラフでは、図4に示すように、各ノード間の各姿勢における所定の距離がそれぞれ演算され、この演算された各ノード間の各距離が所定の第2閾値th2以下である場合に、連結可能なノードとして、その距離が所定の第2閾値th2以下である1対のノード間にアークが生成されている。例えば、図4に破線で囲うことで示すように、第11番目のモーションデータは、中間姿勢における所定の姿勢(ノードN11−2)で、第2番目のモーションデータにおける中間姿勢における所定の姿勢(ノードN2−2)と連結可能であるとともに、第10番目のモーションデータにおける中間姿勢における所定の姿勢(ノードN10−3)と連結可能である。   In the motion graph, as shown in FIG. 4, when a predetermined distance in each posture between each node is calculated, and each calculated distance between each node is equal to or less than a predetermined second threshold th2. As a connectable node, an arc is generated between a pair of nodes whose distance is equal to or less than a predetermined second threshold th2. For example, as shown in FIG. 4 by enclosing with a broken line, the eleventh motion data is a predetermined posture in the intermediate posture (node N11-2) and a predetermined posture in the intermediate posture in the second motion data (node N11-2). Node N2-2) and can be connected to a predetermined posture (node N10-3) in the intermediate posture in the tenth motion data.

前記所定の第2閾値th2は、後述の所定の第1閾値th1よりも小さい値であり、次の式1(式1−1、式1−2)に示す1対のノード間の線形補間によって、例えば姿勢が飛ぶような不自然な動作や自己干渉動作等のように、人間とのコミュニケーションを図るための動作として不適当な動作を生じることなく、前記1対のノードにおける一方の姿勢から他方の姿勢へ遷移する場合における中間姿勢のデータを生成可能な値である。
=α(k)Ai+k+(1−α(k))Bj−m+1+k ・・・(1−1)
α(k)=2((k+1)/m)−3((k+1)/m)+1 ・・・(1−2)
ここで、Aは、動作Aにおけるi番目の姿勢であり、Bは、動作Bにおけるj番目の姿勢であり、Cは、k番目の補間動作C(|C|=m)である。
The predetermined second threshold th2 is a value smaller than a predetermined first threshold th1 described later, and is obtained by linear interpolation between a pair of nodes shown in the following Expression 1 (Expression 1-1, Expression 1-2). For example, an unnatural motion such as an unnatural motion or a self-interference motion that causes the posture to fly, and an inappropriate motion as a motion for communication with a human being is not generated. It is a value that can generate intermediate posture data in the case of transition to a different posture.
C k = α (k) A i + k + (1−α (k)) B j−m + 1 + k (1-1)
α (k) = 2 ((k + 1) / m) 3 -3 ((k + 1) / m) 2 +1 (1-2)
Here, A i is the i-th posture in the motion A, B j is the j-th posture in the motion B, and C k is the k-th interpolation motion C (| C | = m). .

一例として、このようなモーショングラフの生成によって連結されたモーションデータによるロボット部1の動作の様子を図5に示す。図5には、第11番目のモーションデータに対応する動作(図5中左側)において、そのノードN11−2の中間姿勢から第2番目のモーションデータに対応する動作におけるノードN2−2の中間姿勢へ遷移し、その中間姿勢以降の、第2番目のモーションデータに対応する動作を行う様子(図5中右側上段)、第10番目のモーションデータに対応する動作におけるノードN10−3の中間姿勢へ遷移し、その中間姿勢以降の、第10番目のモーションデータに対応する動作を行う様子(図5中右側中段)、および、前記ノードN11−2の中間姿勢以降の、第11番目のモーションデータに対応する動作を行う様子(図5中右側下段)が示されている。   As an example, FIG. 5 shows an operation state of the robot unit 1 based on motion data linked by generating such a motion graph. FIG. 5 shows the intermediate posture of node N2-2 in the operation corresponding to the second motion data from the intermediate posture of node N11-2 in the operation corresponding to the eleventh motion data (left side in FIG. 5). To the intermediate posture of the node N10-3 in the operation corresponding to the tenth motion data, the state corresponding to the second motion data after the intermediate posture is performed (upper right side in FIG. 5). Transition to the state corresponding to the tenth motion data after the intermediate posture (right middle in FIG. 5), and the eleventh motion data after the intermediate posture of the node N11-2 A state of performing the corresponding operation (lower right side in FIG. 5) is shown.

モーションデータ記憶部31には、各モーショングラフにおける各ノード間の各姿勢における各距離も記憶されることが好ましい。   It is preferable that each distance in each posture between each node in each motion graph is also stored in the motion data storage unit 31.

なお、1対のノード間における各姿勢(第1姿勢および第2姿勢)間における所定の距離は、例えば、単関節ロボットである場合には前記第1姿勢の前記関節位置と前記第2姿勢の前記関節位置との間の距離であり、そして、多関節ロボットである場合には前記第1姿勢の各関節位置とこれに対応する前記第2姿勢の各関節位置とのそれぞれの間における各距離の和である。また、前記所定の距離の代わりに、第1姿勢と第2姿勢との類似度が演算されてもよく、ロボット部1が前記アクトロイドSITである場合では、前記空気圧アクチュエータの指令値を用いて類似度が演算されてもよい。類似度は、例えば、前記所定の距離の逆数である。   Note that the predetermined distance between each posture (first posture and second posture) between a pair of nodes is, for example, in the case of a single joint robot, the joint position of the first posture and the second posture. And the distance between each joint position of the first posture and the corresponding joint position of the second posture corresponding to the distance between the joint positions and, in the case of an articulated robot, the distance between the joint positions. Is the sum of In addition, instead of the predetermined distance, the similarity between the first posture and the second posture may be calculated. When the robot unit 1 is the actroid SIT, the command value of the pneumatic actuator is used. The similarity may be calculated. The similarity is, for example, the reciprocal of the predetermined distance.

第1実施形態のモーションデータ記憶部31には、ノード識別子と、前記ノード識別子のノードに対応する姿勢の属するモーションのモーション識別子と、前記ノード識別子のノードに対応する姿勢(初期姿勢、中間姿勢、最終姿勢)を表すモーションデータのデータ(座標データおよび経路計画における経路順)と、前記ノード識別子のノードにおける連結先のノードのノード識別子と、前記ノード識別子のノードに対応する姿勢および前記ノード識別子のノードにおける連結先のノードに対応する姿勢間の距離(1対のノード間における各姿勢間の距離)とが互いに対応付けられて記憶される。   In the motion data storage unit 31 of the first embodiment, the node identifier, the motion identifier of the motion to which the posture corresponding to the node of the node identifier belongs, and the posture (initial posture, intermediate posture, Motion data (representing the final posture) (coordinate data and the route order in the route plan), the node identifier of the connection destination node in the node of the node identifier, the posture corresponding to the node of the node identifier, and the node identifier The distances between postures corresponding to the connection destination nodes in the nodes (the distances between the postures between a pair of nodes) are stored in association with each other.

距離演算部32は、複数の動作における一の動作をロボット部1に実行させている間に他の動作へ遷移する必要が生じると、モーションデータ記憶部31に記憶されている複数のモーションデータのそれぞれについて、この実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記遷移の必要が生じた時点以降の第1姿勢と、他のモーションデータにおける第2姿勢との距離を求めるものである。複数の動作における一の動作をロボット部1に実行させている間に他の動作へ遷移する必要が生じたか否かは、本実施形態では、入力部21より前記イベント信号を受け付けた否かによって判断され、入力部21より前記イベント信号を受け付けた場合に、複数の動作における一の動作をロボット部1に実行させている間に他の動作へ遷移する必要が生じた場合と判断される。他のモーションデータは、モーションデータ記憶部31に記憶されている複数のモーションデータのうちの、実行中の一の動作に対応するモーションデータを除くモーションデータである。   When it is necessary for the distance calculation unit 32 to transition to another operation while the robot unit 1 is executing one operation among a plurality of operations, the distance calculation unit 32 stores the plurality of motion data stored in the motion data storage unit 31. For each of them, the distance between the first posture after the time when the transition needs to occur in the motion data corresponding to the one operation being executed and the second posture in the other motion data is obtained. In the present embodiment, whether or not it is necessary to make a transition to another operation while causing the robot unit 1 to execute one operation among a plurality of operations depends on whether or not the event signal is received from the input unit 21. If the event signal is received from the input unit 21, it is determined that it is necessary to shift to another operation while causing the robot unit 1 to execute one operation among a plurality of operations. The other motion data is motion data excluding motion data corresponding to one operation being executed among the plurality of motion data stored in the motion data storage unit 31.

距離演算部32における前記第1姿勢と前記第2姿勢との間における距離を求めることは、前記第1姿勢と前記第2姿勢との間における距離を実際に演算しても良いが、本実施形態では、上述したように、各姿勢間の各距離が予めモーションデータ記憶部31に記憶されているので、これに対応する距離をモーションデータ記憶部31から読み込むことで実現される。   Obtaining the distance between the first posture and the second posture in the distance calculation unit 32 may actually calculate the distance between the first posture and the second posture. In the embodiment, as described above, each distance between the postures is stored in advance in the motion data storage unit 31, and therefore, the distance corresponding to the distance is read from the motion data storage unit 31.

遷移先選択部33は、距離演算部32で求められた距離が所定の第1閾値th1以下である場合に、この所定の第1閾値th1以下の距離を与える前記他のモーションデータを遷移可能なモーションデータとして選択するものである。   The transition destination selection unit 33 can transition the other motion data that gives a distance equal to or less than the predetermined first threshold th1 when the distance obtained by the distance calculation unit 32 is equal to or less than the predetermined first threshold th1. Select as motion data.

この所定の第1閾値th1は、前記所定の第2閾値th2よりも大きい値であり、1対の姿勢(第1および第2姿勢)においてどの程度の範囲まで第1姿勢から第2姿勢への遷移を認めるか否かを設定する値であり、その値が大きくなるに従って第1姿勢から第2姿勢への遷移を認める範囲が広くなり、言い換えれば、遷移先のモーションデータの広狭を設定する値であり、その値が大きくなるに従って遷移先のモーションデータが広くなり、多くなる。この所定の第1閾値th1は、ロボットシステム1の仕様等によって適宜に設定される。   The predetermined first threshold th1 is larger than the predetermined second threshold th2, and to what extent the pair of postures (first and second postures) are changed from the first posture to the second posture. A value for setting whether or not to allow transition, and as the value increases, a range for allowing transition from the first posture to the second posture becomes wider. In other words, a value for setting the width of motion data at the transition destination As the value increases, the motion data at the transition destination becomes wider and larger. The predetermined first threshold th1 is appropriately set according to the specification of the robot system 1 and the like.

経路計画部34は、実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記第1姿勢までのデータと、遷移先選択部33で選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢以降のデータとを連結することによって新たな経路計画のデータを生成するものである。そして、注目すべきは、本実施形態の経路計画部34は、前記第1姿勢と遷移先選択部33で選択された他のモーションデータにおける第2姿勢との距離が前記所定の第1閾値th1以下であって前記所定の第2閾値th2以上である場合に、前記第1姿勢から遷移先選択部33で選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢に至る経路のデータを確率的ロードマップ法によって生成する。   The path planning unit 34 obtains the data up to the first posture in the motion data corresponding to one operation being executed, and the data after the second posture in the other motion data selected by the transition destination selection unit 33. By connecting, new route planning data is generated. It should be noted that the route planning unit 34 of the present embodiment is configured such that the distance between the first posture and the second posture in the other motion data selected by the transition destination selecting unit 33 is the predetermined first threshold th1. Probabilistic roadmap for data of a route from the first posture to the second posture in the other motion data selected by the transition destination selection unit 33 when it is equal to or less than the predetermined second threshold th2 Generate by the method.

制御信号出力部23は、経路計画生成部22から入力された経路計画に従った動作をロボット部1にさせるべく、経路計画生成部22から入力される経路計画のデータをロボット部1の構成に応じてロボット部1で処理可能なデータに変換して制御信号として出力する装置である。例えば、ロボット部1の前記駆動部が空気圧アクチュエータである場合には、制御信号出力部23は、空気圧アクチュエータに対応した信号に変換する。また例えば、ロボット部1の前記駆動部が電磁式モータである場合には、制御信号出力部23は、電磁式モータに対応した信号に変換する。   The control signal output unit 23 converts the route plan data input from the route plan generation unit 22 into the configuration of the robot unit 1 so that the robot unit 1 performs an operation according to the route plan input from the route plan generation unit 22. Accordingly, it is a device that converts it into data that can be processed by the robot unit 1 and outputs it as a control signal. For example, when the drive unit of the robot unit 1 is a pneumatic actuator, the control signal output unit 23 converts the signal into a signal corresponding to the pneumatic actuator. For example, when the drive unit of the robot unit 1 is an electromagnetic motor, the control signal output unit 23 converts the signal into a signal corresponding to the electromagnetic motor.

このような経路計画生成部22は、例えばマイクロコンピュータ、ノート型パーソナルコンピュータおよびディスクトップ型パーソナルコンピュータ等のコンピュータによって構成可能であり、所定の経路計画生成プログラムを実行させることによってコンピュータに機能的に距離演算部32、遷移先選択部33および経路計画部34が構成される。   Such a route plan generation unit 22 can be configured by a computer such as a microcomputer, a notebook personal computer, and a desktop personal computer, for example, and is functionally distanced from the computer by executing a predetermined route plan generation program. A calculation unit 32, a transition destination selection unit 33, and a route plan unit 34 are configured.

次に、第1実施形態のロボットシステム2Aの動作について説明する。図6は、第1実施形態のロボットシステムにおけるロボット制御部の動作を示すフローチャートである。図7は、第1実施形態のロボットシステムにおける遷移可能なモーションデータの探索処理を説明するための図である。図8は、第1実施形態のロボットシステムにおける新経路計画生成の処理を示すフローチャートである。図9は、第1実施形態のロボットシステムにおけるロボット部の動作例を示す図である。   Next, the operation of the robot system 2A according to the first embodiment will be described. FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the robot control unit in the robot system of the first embodiment. FIG. 7 is a diagram for explaining a process for searching for transitionable motion data in the robot system according to the first embodiment. FIG. 8 is a flowchart illustrating a process for generating a new route plan in the robot system according to the first embodiment. FIG. 9 is a diagram illustrating an operation example of the robot unit in the robot system of the first embodiment.

ロボットシステム2Aは、例えば図略の電源スイッチの投入や起動命令の受付等によって起動し、ロボット部1は、ロボット制御部2Aの制御に従った動作を始める。ロボットシステムSAは、人間に出会うと必要に応じて前記人間とコミュニケーションを図り、モーションデータ記憶部31に記憶されているモーションデータに基づいて前記コミュニケーションの種類に応じた所定の動作を実行する。そして、前記人間とコミュニケーションによって前記所定の動作の実行中に他の動作へ遷移する必要が生じた場合に、この動作の実行中にロボット制御部2Aの入力部21から経路計画生成部22へイベント信号が出力される。このイベント信号が入力されると、ロボット制御部2Aの経路計画生成部22は、次のように動作する。   The robot system 2A is activated, for example, by turning on a power switch (not shown) or receiving an activation command, and the robot unit 1 starts an operation according to the control of the robot control unit 2A. When the robot system SA meets a human, the robot system SA communicates with the human as necessary, and executes a predetermined operation corresponding to the type of communication based on the motion data stored in the motion data storage unit 31. When it is necessary to transition to another operation during execution of the predetermined operation due to communication with the human, an event is sent from the input unit 21 of the robot control unit 2A to the route plan generation unit 22 during execution of this operation. A signal is output. When this event signal is input, the route plan generation unit 22 of the robot control unit 2A operates as follows.

図6において、まず、ステップS11では、距離演算部32によって、モーションデータ記憶部31に記憶されている複数のモーションデータのそれぞれについて、この実行中の前記所定の動作に対応するモーションデータにおける前記遷移の必要が生じた時点以降の第1姿勢と、他のモーションデータにおける第2姿勢との距離が求められる。   In FIG. 6, first, in step S <b> 11, for each of a plurality of motion data stored in the motion data storage unit 31 by the distance calculation unit 32, the transition in the motion data corresponding to the predetermined operation being executed. The distance between the first posture after the point in time when the need arises and the second posture in other motion data is obtained.

より具体的には、図7に示すように、モーションデータ記憶部31に記憶されている複数のモーションデータの中から1つのモーションデータ、例えば動作bのモーションデータが選択され、実行中の動作aに対応するモーションデータにおける前記遷移の必要が生じた時点(要遷移発生時点t1)以降の第1姿勢、例えばノードNa−pの姿勢が選択され、動作bのモーションデータにおける複数の姿勢の中から1つの姿勢、例えばノードNb−1が第2姿勢として選択され、この第1姿勢(ノードNa−p)と第2姿勢(ノードNb−1)との距離が求められる。そして、この距離が動作bのモーションデータにおける各姿勢(ノードNb−1、ノードNb−2、・・・)についてそれぞれ求められ、さらに、この距離がモーションデータ記憶部31に記憶されている各モーションデータについてそれぞれ求められる。   More specifically, as shown in FIG. 7, one motion data, for example, motion data of operation b is selected from a plurality of motion data stored in the motion data storage unit 31, and an operation a being executed Is selected from the plurality of postures in the motion data of the operation b, for example, the posture of the node Na-p after the point in time when the transition needs to occur in the motion data corresponding to (the transition required time t1). One posture, for example, the node Nb-1 is selected as the second posture, and the distance between the first posture (node Na-p) and the second posture (node Nb-1) is obtained. And this distance is calculated | required about each attitude | position (node Nb-1, node Nb-2, ...) in the motion data of operation | movement b, respectively, Furthermore, this distance is stored in the motion data storage part 31. Each is required for data.

前記要遷移発生時点t1の第1姿勢は、要遷移発生時点t1直後の姿勢であってもよく、要遷移発生時点t1と第1姿勢として選択された姿勢との間に1または複数の姿勢があってもよく、要遷移発生時点t1以降の姿勢であればいずれの姿勢であってよい。図7に示す例では、要遷移発生時点t1以降の2番目の姿勢が第1姿勢として選択されている。例えば、前記要遷移発生時点t1の第1姿勢は、新たな経路計画の生成に必要な情報処理時間を考慮して適宜に決定される。   The first posture at the transition required time t1 may be a posture immediately after the transition required time t1, and one or more postures are present between the transition required time t1 and the posture selected as the first posture. There may be any posture as long as it is a posture after the time t1 when the transition is required. In the example illustrated in FIG. 7, the second posture after the required transition occurrence time t1 is selected as the first posture. For example, the first posture at the transition required time point t1 is appropriately determined in consideration of information processing time necessary for generating a new route plan.

前記第1姿勢との間の距離を求める第2姿勢は、動作bのモーションデータ(他のモーションデータ)のすべての各姿勢であってもよいが、動作b(他の動作b)の所定範囲の姿勢(接続可能範囲の姿勢)、例えば図7に示すように、動作b(他の動作)における前半部分の姿勢に限定されてもよい。このように第2姿勢の範囲を限定することによって、情報処理量が軽減され、より短時間で遷移可能なモーションデータを選択することが可能となる。ひいては、人間とのコミュニケーションの際に、人間の働きかけに対して遅れの少ない応答が可能となり、人間とのコミュニケーションにより適した動作となる。   The second posture for obtaining the distance from the first posture may be all the postures of the motion data of motion b (other motion data), but a predetermined range of motion b (other motion b) The posture (the posture of the connectable range), for example, as shown in FIG. 7, may be limited to the posture of the first half part in the operation b (other operation). By limiting the range of the second posture in this way, the amount of information processing is reduced, and it is possible to select motion data that can be transitioned in a shorter time. As a result, when communicating with a human, a response with little delay is possible with respect to the human action, and the operation is more suitable for communication with a human.

続いて、ステップS12では、遷移先選択部33によって、この距離演算部32で求められた距離が所定の第1閾値th1以下であるか否かが判断され、前記距離が所定の第1閾値th1以下である場合に、この所定の第1閾値th1以下の距離を与える前記他のモーションデータが遷移可能なモーションデータとして選択される。   Subsequently, in step S12, the transition destination selection unit 33 determines whether or not the distance obtained by the distance calculation unit 32 is equal to or less than a predetermined first threshold th1, and the distance is determined to be a predetermined first threshold th1. In the case of the following, the other motion data giving a distance equal to or less than the predetermined first threshold th1 is selected as motion data that can be transited.

続いて、ステップS13では、経路計画部34によって、実行中の前記所定の動作に対応するモーションデータにおける前記第1姿勢までのデータと、遷移先選択部33で選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢以降のデータとを連結することによって新たな経路計画のデータが生成される。例えば、図7において、ノードNa−pの第1姿勢がノードNb−qの第2姿勢に遷移可能であるとすると、動作aのモーションデータにおけるノードNa−pまでのデータに、動作bのモーションデータにおけるノードNb−q以降のデータが連結され、新たな経路計画の経路を表すデータが生成される。   Subsequently, in step S13, the route plan unit 34 uses the data up to the first posture in the motion data corresponding to the predetermined operation being executed and the other motion data selected by the transition destination selection unit 33. Data of a new route plan is generated by connecting the data after the second posture. For example, in FIG. 7, if the first posture of the node Na-p can be changed to the second posture of the node Nb-q, the motion data of the motion b is included in the data up to the node Na-p in the motion data of the motion a. Data after the node Nb-q in the data is connected, and data representing the route of the new route plan is generated.

そして、この新たな経路計画の生成において、経路計画部34によって、図8に示すように、まず、ステップS21では、前記第1姿勢と第2姿勢との間における距離が判断される。この判断の結果、前記距離が第2閾値th2未満である場合では、ステップS22の処理が実行され、上述した式1(式1−1、式1−2)で線形補間によって前記第1姿勢と第2姿勢との間の姿勢のデータが生成されて補完され、前記第1姿勢と第2姿勢とが連結される。一方、前記判断の結果、前記距離が第1閾値th1以下であって第2閾値th2以上である場合では、ステップS23の処理が実行され、確率的ロードマップ法によって前記第1姿勢と第2姿勢との間の姿勢のデータが生成されて補完され、前記第1姿勢と第2姿勢とが連結される。   Then, in the generation of this new route plan, as shown in FIG. 8, the route plan unit 34 first determines the distance between the first posture and the second posture in step S21. As a result of this determination, if the distance is less than the second threshold th2, the process of step S22 is executed, and the first posture is determined by linear interpolation in the above-described Expression 1 (Expression 1-1, Expression 1-2). Posture data between the second posture is generated and complemented, and the first posture and the second posture are connected. On the other hand, as a result of the determination, when the distance is equal to or less than the first threshold th1 and equal to or greater than the second threshold th2, the process of step S23 is executed, and the first attitude and the second attitude are determined by the probabilistic road map method. The posture data between and are generated and complemented, and the first posture and the second posture are connected.

確率的ロードマップ法は、上述の非特許文献1や非特許文献2等に開示されているように公知の手法である。確率的ロードマップ法では、大略、次のように処理される。まず、ロボット部1の作業可能(動作可能)な作業空間の情報や作業不可能(動作不可能)な障害空間の情報が予め与えられ、前記第1姿勢がスタート位置(初期位置)に設定され、前記第2姿勢がゴール位置(目標位置)に設定される。これらスタート位置とゴール位置との間にランダムに複数の中間点が仮設定され、これら複数の中間点の中から所定の評価関数の値、例えば作業可能な程度を示す可操作度に従って最適な中間点が選択される。続いて、スタート位置から前記中間点の位置へ向けて軌道が伸ばされ、干渉(障害、接触)が生じるとその位置で軌道が止められる。同様に、ゴール位置から前記中間点の位置へ向けて軌道が伸ばされ、干渉が生じるとその位置で軌道が止められる。軌道が止まった各位置がそれぞれ新たなスタート位置およびゴール位置とされ、最初のスタート位置から最初のゴール位置まで軌道が連結されるまで、上記処理が繰り返される。   The probabilistic roadmap method is a known method as disclosed in Non-Patent Document 1, Non-Patent Document 2, and the like described above. In the probabilistic roadmap method, the process is roughly as follows. First, information on a work space in which the robot unit 1 can work (operable) and information on a failure space incapable of working (operation impossible) are given in advance, and the first posture is set as a start position (initial position). The second posture is set as a goal position (target position). A plurality of intermediate points are randomly set between the start position and the goal position, and an optimum intermediate point is determined according to the value of a predetermined evaluation function, for example, the degree of manipulability indicating the workability level, from the plurality of intermediate points. A point is selected. Subsequently, the trajectory is extended from the start position toward the position of the intermediate point, and when interference (failure, contact) occurs, the trajectory is stopped at that position. Similarly, the track is extended from the goal position to the position of the intermediate point, and when the interference occurs, the track is stopped at that position. Each position at which the track stops is set as a new start position and goal position, and the above process is repeated until the track is connected from the first start position to the first goal position.

なお、ロボット部1が図2(A)に示すアクトロイドSITである場合では、確率的ロードマップ法における前記干渉の判定には、図2(B)に示すOpen Dynamics Engine(ODE)を用いて作成された物理モデルが利用された。   In the case where the robot unit 1 is the actoroid SIT shown in FIG. 2A, the determination of the interference in the probabilistic road map method is performed using the Open Dynamics Engine (ODE) shown in FIG. The created physical model was used.

そして、新たな経路計画が生成されると、この新たな経路計画に従ってロボット制御部2Aは、ロボット部1を制御し、ロボット部1は、この新たな経路計画に従った動作を行う。   When a new route plan is generated, the robot control unit 2A controls the robot unit 1 according to the new route plan, and the robot unit 1 performs an operation according to the new route plan.

第1実施形態のロボットシステム2Aにおけるロボット部1の動作例を図9に示す。図5と図9とを対比すると分かるように、モーショングラフの生成では、自己干渉によって連結することができなかった動作が、図9の紙面右から2列目に示すように、自己干渉を起こすことなく、かつ、違和感のなく連結されている。   FIG. 9 shows an operation example of the robot unit 1 in the robot system 2A of the first embodiment. As can be seen by comparing FIG. 5 and FIG. 9, in the generation of the motion graph, the operation that could not be connected by self-interference causes self-interference as shown in the second column from the right side of FIG. It is connected without any sense of incongruity.

以上、説明したように、第1実施形態におけるロボットシステムSA、ロボット制御部2Aおよび経路計画生成部22では、複数のモーションデータが複数の動作に対応付けて予めモーションデータ記憶部31に記憶され与えられている。このため、本実施形態におけるロボットシステムSA、ロボット制御部2Aおよび経路計画生成部22は、例えばモーションキャプチャによって、例えば人間らしい余韻動作や速度制限を満たした動作等の人間とのコミュニケーションに適した動作(インタラクションに適した動作)のモーションデータを予め生成しておくことができ、これらモーションデータによってロボットに人間とのコミュニケーションに適した動作を行わせることができる。   As described above, in the robot system SA, the robot control unit 2A, and the route plan generation unit 22 in the first embodiment, a plurality of motion data is stored in advance in the motion data storage unit 31 in association with a plurality of operations. It has been. For this reason, the robot system SA, the robot control unit 2A, and the route plan generation unit 22 in the present embodiment are, for example, motion-capable operations suitable for communication with humans such as human-like reverberation operations and operations satisfying speed limitations ( Motion data suitable for interaction) can be generated in advance, and the motion data can cause the robot to perform motion suitable for communication with humans.

そして、第1実施形態におけるロボットシステムSA、ロボット制御部2Aおよび経路計画生成部22では、上述のように動作することで新たな経路計画が生成される。このため、本実施形態におけるロボットシステムSA、ロボット制御部2Aおよび経路計画生成部22は、或る1つの動作の実行中に、コミュニケーションによって別の動作へ遷移する必要(割り込み)が生じた場合にも、前記予め与えられている複数のモーションデータに基づいて新たな経路計画を生成することができ、しかも、前記或る1つの動作から前記別の動作へ、よりスムーズに遷移する新たな経路計画を自動的に生成することができる。   The robot system SA, the robot control unit 2A, and the route plan generation unit 22 in the first embodiment generate a new route plan by operating as described above. For this reason, the robot system SA, the robot control unit 2A, and the route plan generation unit 22 in the present embodiment need to transition (interrupt) to another operation by communication during execution of a certain operation. In addition, a new route plan can be generated based on the plurality of motion data given in advance, and the new route plan can be more smoothly transitioned from the one operation to the other operation. Can be generated automatically.

次に、別の実施形態について説明する。
(第2実施形態)
例えば人間らしい余韻動作や速度制限を満たした動作等の人間とのコミュニケーションに適した動作を実現する手段の1つとして、複数のモーションデータの中に存在する複数の類似動作を用いることによって内挿動作や外挿動作を実現する方法があり、例えば、Kovarらの再帰的な類似動作探索を用いた動作合成方法がある(例えば、文献1;L.Kovar, and M.Gleicher. “Automated extraction and parameterization of motions in large data sets.”,ACM Trans.on Graphics,vol.23,no.3,pp.559-568,2004.参照)。
Next, another embodiment will be described.
(Second Embodiment)
For example, interpolation is performed by using multiple similar motions in multiple motion data as one of the means to realize human-like reverberation motions and motions that meet speed limitations. For example, there is a behavioral synthesis method using recursive similar motion search of Kovar et al. (For example, reference 1; L. Kovar, and M. Gleicher. “Automated extraction and parameterization”). of motions in large data sets. ”, ACM Trans.on Graphics, vol.23, no.3, pp.559-568, 2004.).

このKovarらの手法では、類似動作の合成を行う際に、例えば予め設定されたロボットの所定の部位における目標3次元位置等の合成動作と目標動作とのパラメータ誤差が最小になるように、重み係数の最適化を行っている。しかしながら、モーショングラフ中に現れる目標動作と想定される動作パラメータのあらゆる組に対して、この最適化計算を行うことは、困難である。特に、ヒューマノイド型ロボットは、多関節であり、その動作は、多様であるから、さらに困難である。   In the technique of Kovar et al., When synthesizing similar motions, weights are set so that, for example, a parameter error between a target motion and a synthesis operation such as a target three-dimensional position in a predetermined part of a predetermined robot is minimized. The coefficient is optimized. However, it is difficult to perform this optimization calculation for every set of motion parameters assumed to be the target motion that appears in the motion graph. In particular, humanoid robots are more difficult because they are articulated and have various operations.

本実施形態にかかる経路計画生成部42、これを用いたロボット制御部2BおよびロボットシステムSBは、この点を改善したものであり、より短時間で経路計画を作成することができるものである。   The route plan generation unit 42 according to the present embodiment, the robot control unit 2B using the route plan generation unit 42, and the robot system SB improve this point, and can create a route plan in a shorter time.

第2実施形態のロボットシステムSBは、第1実施形態のロボットシステムSAと同様に、機構のロボット部1と、ロボット部1を制御するロボット制御部2Bとを備えて構成される。ロボット部1は、第1実施形態のロボットシステムSAのロボット部1と同様である。   Similar to the robot system SA of the first embodiment, the robot system SB of the second embodiment includes a robot unit 1 of the mechanism and a robot control unit 2B that controls the robot unit 1. The robot unit 1 is the same as the robot unit 1 of the robot system SA of the first embodiment.

図10は、第2実施形態のロボットシステムにおけるロボット制御部の構成を示すブロック図である。ロボット制御部2Bは、ロボット部1が所定の動作を行うようにロボット部1を制御する装置であり、例えば、図10に示すように、見本動作の選択指示や目標位置(動作パラメータ)の設定指示を受け付ける入力部41と、入力部21で前記見本動作の選択指示を受け付けた場合に、予め与えられているロボット部1の複数の動作の中から前記見本動作に類似する類似動作を探索して合成することによってロボット部1の経路計画を生成する経路計画生成部42と、経路計画生成部42から出力される経路計画に従った動作をロボット部1に行わせる制御信号を生成して出力する制御信号出力部43とを備えて構成される。制御信号出力部43は、第1実施形態のロボットシステムSAの制御信号出力部43と同様である。   FIG. 10 is a block diagram illustrating a configuration of a robot control unit in the robot system of the second embodiment. The robot control unit 2B is a device that controls the robot unit 1 so that the robot unit 1 performs a predetermined operation. For example, as shown in FIG. 10, a sample operation selection instruction and a target position (operation parameter) are set. When an input unit 41 that receives an instruction and an instruction to select the sample operation are received by the input unit 21, a similar operation similar to the sample operation is searched from a plurality of operations of the robot unit 1 given in advance. A route plan generation unit 42 that generates a route plan of the robot unit 1 by combining them, and a control signal that causes the robot unit 1 to perform an operation according to the route plan output from the route plan generation unit 42 And a control signal output unit 43. The control signal output unit 43 is the same as the control signal output unit 43 of the robot system SA of the first embodiment.

本実施形態の動作は、一連の複数の姿勢から成る動作であってもよく、また、1つの姿勢であってもよい。1つの姿勢は、一連の複数の姿勢から成る動作のうちで初期姿勢と最終姿勢とが一致する場合(中間姿勢がある場合は中間姿勢もこれら各姿勢に一致する場合)であるから、一連の複数の姿勢から成る動作の一態様である。   The operation of the present embodiment may be an operation composed of a series of a plurality of postures, or may be a single posture. One posture is a case where the initial posture and the final posture coincide with each other in a series of actions composed of a plurality of postures (if there is an intermediate posture, the intermediate posture also coincides with each of these postures). It is one aspect | mode of the operation | movement which consists of several attitude | positions.

入力部41は、外部からデータを入力するための装置であり、例えば、キーボードやマウスやタッチペン等の入力装置である。   The input unit 41 is a device for inputting data from the outside. For example, the input unit 41 is an input device such as a keyboard, a mouse, or a touch pen.

前記見本動作の選択は、例えば、モーション識別子を例えばキーボード等の入力部41から入力することによって行われる。また例えば、ロボット制御部2Bは、モニタ等の画像を表示する画像表示装置をさらに備え、前記画像表示装置に表示された動作の画像を例えばマウスやタッチペン等の入力部41で指定することによって行われる。このように入力部41は、見本動作を受け付ける見本動作入力部として機能する。   The selection of the sample operation is performed, for example, by inputting a motion identifier from the input unit 41 such as a keyboard. In addition, for example, the robot control unit 2B further includes an image display device that displays an image such as a monitor, and is performed by designating an image of an operation displayed on the image display device with an input unit 41 such as a mouse or a touch pen. Is called. Thus, the input unit 41 functions as a sample operation input unit that accepts a sample operation.

前記目標位置は、前記類似動作でロボット部1を動作させた場合におけるロボット部1の所定の部分(部位)の軌跡から構成される凸包内(多角形内)に設定される。前記目標位置の設定指示は、例えば、この目標位置の例えば座標値を入力部41から入力することによって行われる。また例えば、ロボット制御部2Bは、モニタ等の画像を表示する画像表示装置をさらに備え、前記画像表示装置に、前記類似動作でロボット部1を動作させた場合におけるロボット部1の所定の部分(部位)の軌跡から構成される凸包を表示させ、その凸包内の位置を例えばマウスやタッチペン等の入力部41で指定することによって行われる。このように入力部41は、目標位置の設定指示を受け付ける目標位置入力部として機能する。   The target position is set within a convex hull (inside a polygon) configured from a locus of a predetermined portion (part) of the robot unit 1 when the robot unit 1 is operated by the similar operation. For example, the target position setting instruction is performed by inputting, for example, a coordinate value of the target position from the input unit 41. In addition, for example, the robot control unit 2B further includes an image display device that displays an image such as a monitor, and a predetermined portion of the robot unit 1 (when the robot unit 1 is operated by the similar operation on the image display device ( This is performed by displaying a convex hull composed of the locus of the (part) and designating the position within the convex hull with the input unit 41 such as a mouse or a touch pen. In this manner, the input unit 41 functions as a target position input unit that receives a target position setting instruction.

経路計画生成部22は、ロボット部1の経路計画を生成する装置であり、例えば、図10に示すように、モーションデータ記憶部51と、類似動作探索部52と、類似動作合成部53と、合成動作補正部54とを備えて構成される。   The route plan generation unit 22 is a device that generates a route plan for the robot unit 1. For example, as illustrated in FIG. 10, the motion plan storage unit 51, the similar motion search unit 52, the similar motion synthesis unit 53, And a composition operation correction unit 54.

モーションデータ記憶部51は、第1実施形態のモーションデータ記憶部31と同様であり、ロボット部1が行う複数の動作に対応する複数のモーションデータを記憶するものである。   The motion data storage unit 51 is similar to the motion data storage unit 31 of the first embodiment, and stores a plurality of motion data corresponding to a plurality of operations performed by the robot unit 1.

類似動作探索部52は、入力部41を介して見本動作を受け付けると、この指定された見本動作に類似する動作を類似動作として、モーションデータ記憶部51に記憶されている複数のモーションデータに基づいて前記複数の動作の中から探索するものである。   Upon receiving a sample operation via the input unit 41, the similar operation search unit 52 regards an operation similar to the designated sample operation as a similar operation based on a plurality of motion data stored in the motion data storage unit 51. To search from the plurality of operations.

類似動作探索部52は、例えば、見本動作における各姿勢のそれぞれについて、前記複数の動作における一の動作の各姿勢との間の所定の各距離をそれぞれ求める全姿勢間距離演算部と、前記全姿勢間距離演算部で演算された各距離が予め設定された所定の第4閾値th4以下である場合に、前記一の動作を前記見本動作に類似する動作であると判定する類似判定部とを備え、前記全姿勢間距離演算部による距離演算と前記類似判定部による類似判定とを、モーションデータ記憶部51に記憶されている複数のモーションデータのそれぞれについて行う。すなわち、この類似動作探索では、見本動作の各姿勢および前記一の動作の各姿勢におけるすべての姿勢の組合せについて、その姿勢間の所定の距離が求められ、これら各姿勢間の所定の距離がすべて前記所定の第4閾値th4以下である場合に、前記一の動作が類似動作であると判定される。前記所定の距離は、第1実施形態において説明した前記所定の距離と同様である。また、前記所定の第4閾値th4は、類似範囲を規定する値であり、第4閾値th4の値が大きくに従って類似する度合いが小さくなる。前記所定の第4閾値th4は、例えば、ロボットシステムSBの仕様に応じて適宜に設定される。   The similar motion search unit 52 includes, for example, a distance calculation unit between all postures that calculates a predetermined distance between each posture of one motion in the plurality of motions, for each posture in the sample motion, A similarity determination unit that determines that the one operation is similar to the sample operation when each distance calculated by the inter-posture distance calculation unit is equal to or less than a predetermined fourth threshold th4. The distance calculation by the distance calculation unit between all postures and the similarity determination by the similarity determination unit are performed for each of the plurality of motion data stored in the motion data storage unit 51. That is, in this similar motion search, for each combination of postures in each posture of the sample motion and in each posture of the one motion, a predetermined distance between the postures is obtained, and all the predetermined distances between these postures are obtained. When it is equal to or less than the predetermined fourth threshold th4, it is determined that the one operation is a similar operation. The predetermined distance is the same as the predetermined distance described in the first embodiment. The predetermined fourth threshold th4 is a value that defines a similar range, and the degree of similarity decreases as the value of the fourth threshold th4 increases. The predetermined fourth threshold th4 is appropriately set according to the specification of the robot system SB, for example.

類似動作合成部53は、入力部41を介して設定された目標位置について、類似動作探索部52で探索された類似動作をWelschの重み関数を用いた重み係数で補間することによって合成するものである。   The similar motion synthesis unit 53 synthesizes the target position set via the input unit 41 by interpolating the similar motion searched by the similar motion search unit 52 with a weight coefficient using a Welsch weight function. is there.

Welschの重み関数wは、類似動作の動作パラメータをp,・・・,pとし、目的とする合成動作の動作パラメータを<p>とすると、式2で表される。
=(exp(−D(<p>,p/c)/Σexp(−D(<p>,p/c)
・・・(2)
ただし、Σは、j=1からkまでの和である。cは、目標位置(動作パラメータ)の分散に関連した定数であり、実験によって適宜に設定される。
The Welsch weighting function w i is expressed by Equation 2 where p 1 ,..., P k are the operation parameters of the similar operation and <p> is the operation parameter of the target synthesis operation.
W i = (exp (−D (<p>, p i ) 2 / c) / Σexp (−D (<p>, p j ) 2 / c)
... (2)
However, Σ is the sum from j = 1 to k. c is a constant related to the dispersion of the target position (operation parameter), and is appropriately set by experiment.

合成動作補正部54は、目標位置と類似動作合成部53で合成された合成動作による合成位置との偏差が所定の第3閾値th3以上である場合には、上述の確率的ロードマップ法によって前記合成動作を補正するものである。   When the deviation between the target position and the synthesized position by the synthesized action synthesized by the similar action synthesizing unit 53 is equal to or greater than the predetermined third threshold th3, the synthesized motion correction unit 54 performs the above-described stochastic road map method. The composition operation is corrected.

このような経路計画生成部42は、例えばマイクロコンピュータ、ノート型パーソナルコンピュータおよびディスクトップ型パーソナルコンピュータ等のコンピュータによって構成可能であり、所定の経路計画生成プログラムを実行させることによってコンピュータに機能的に類似動作探索部52、類似動作合成部53および合成動作補正部54が構成される。   Such a route plan generation unit 42 can be configured by a computer such as a microcomputer, a notebook personal computer, and a desktop personal computer, and is functionally similar to the computer by executing a predetermined route plan generation program. A motion search unit 52, a similar motion synthesis unit 53, and a synthesis motion correction unit 54 are configured.

次に、第2実施形態のロボットシステム2Bの動作について説明する。図11は、第2実施形態のロボットシステムにおけるロボット制御部の動作を示すフローチャートである。図12は、目標動作および類似動作の一例を説明するための図である。図12(A)は、目標動作を示し、図12(B)は、その類似動作を示す。図13は、偏差補正前における、目標位置に対応する合成動作による位置を示す図である。図13の横軸は、mm単位で示すx方向の位置座標であり、その縦軸は、mm単位で示すx方向の位置座標である。また、+は、goal of quary motionを表し、×は、goal of synthesized motionを表し、□は、goal of similar motionを表し、△は、goal of corrected motionを表す。図14は、確率的ロードマップ法による補正後の合成動作の一例を説明するための図である。   Next, the operation of the robot system 2B according to the second embodiment will be described. FIG. 11 is a flowchart showing the operation of the robot control unit in the robot system of the second embodiment. FIG. 12 is a diagram for explaining an example of the target action and the similar action. FIG. 12 (A) shows the target action, and FIG. 12 (B) shows the similar action. FIG. 13 is a diagram illustrating a position by the synthesis operation corresponding to the target position before deviation correction. The horizontal axis in FIG. 13 is the position coordinate in the x direction in mm, and the vertical axis is the position coordinate in the x direction in mm. Further, + represents a goal of quary motion, x represents a goal of synthesized motion, □ represents a goal of similar motion, and Δ represents a goal of corrected motion. FIG. 14 is a diagram for explaining an example of the composition operation after correction by the probabilistic road map method.

図11において、まず、ステップS31では、入力部41を介して見本動作が入力され、指定される。例えば、ロボット制御部2Bは、前記画像表示装置をさらに備えており、例えば図12(A)に示すようにロボット部1のシミュレーションモデルでロボット部1の所定の動作における初期姿勢(initial pose)から最終姿勢(goal pose)までの一連の各姿勢が前記画像表示装置に表示され、図12(A)に示す例では、前記画像表示装置に表示された各姿勢の画像のうちから、入力部41を用いて初期姿勢Aが見本動作Aとして指定される。これによって入力部41を介して見本動作Aが入力され、指定される。図12ないし図14に示す例は、ロボット部1がアクトロイドSITであってその手先の3次元位置を動作パラメータとする合成動作の生成を行った場合を示している。   In FIG. 11, first, in step S31, a sample operation is input through the input unit 41 and designated. For example, the robot control unit 2B further includes the image display device. For example, as shown in FIG. 12A, the robot control unit 2B uses a simulation model of the robot unit 1 from an initial pose in a predetermined operation of the robot unit 1. A series of postures up to the final pose (goal pose) are displayed on the image display device. In the example shown in FIG. 12A, the input unit 41 out of the images of the postures displayed on the image display device. Is used to designate the initial posture A as the sample operation A. As a result, the sample operation A is input through the input unit 41 and designated. The example shown in FIGS. 12 to 14 shows a case where the robot unit 1 is an acoid SIT and generates a synthesis operation using the three-dimensional position of the hand as an operation parameter.

続いて、ステップS32では、入力部41を介して見本動作Aを受け付けると、類似動作探索部52によって、この指定された見本動作Aに類似する動作が、類似動作として、モーションデータ記憶部51に記憶されている複数のモーションデータに基づいて複数の動作の中から探索される。この類似動作探索処理によって、例えば図4に示す17個の動作に対応する複数のモーションデータの中から、図12(B)に示す5個の動作B,C,D,E,Fが類似動作として探索された。   Subsequently, in step S32, when the sample operation A is received via the input unit 41, an operation similar to the designated sample operation A is performed by the similar operation search unit 52 in the motion data storage unit 51 as a similar operation. A search is made from a plurality of actions based on a plurality of stored motion data. By the similar motion search process, for example, five motions B, C, D, E, and F shown in FIG. 12B are similar motions from among a plurality of motion data corresponding to 17 motions shown in FIG. Was explored as.

続いて、ステップS33では、類似動作合成部53によって、類似動作探索部52で探索された類似動作に対し、前記式2で表すWelschの重み関数によって、類似動作の重み係数wが演算される。図12に示す例では、類似動作探索部52で探索された各類似動作B,C,D,E,Fに対し、各類似動作B,C,D,E,Fの重み係数wが演算される。 Subsequently, in step S33, the similar action weighting unit w i is calculated by the similar action synthesizing unit 53 with respect to the similar action searched for by the similar action searching unit 52 using the Welsch weight function expressed by the above equation 2. . In the example shown in FIG. 12, the weighting coefficient w i of each similar operation B, C, D, E, F is calculated for each similar operation B, C, D, E, F searched by the similar operation search unit 52. Is done.

続いて、ステップS34では、入力部41を介して目標位置が入力され、設定される。例えば、前記画像表示装置に、ステップS33で探索された類似動作でロボット部1を動作させた場合におけるロボット部1の所定の部分(部位、図12に示す例では手先)の軌跡から構成される凸包が表示され、その凸包内の位置が例えばマウスやタッチペン等の入力部41で指定される。これによって入力部41を介して目標位置が入力され、設定される。   Subsequently, in step S34, the target position is input and set via the input unit 41. For example, the image display device includes a locus of a predetermined portion (part, a hand in the example shown in FIG. 12) of the robot unit 1 when the robot unit 1 is operated by the similar operation searched in step S33. A convex hull is displayed, and the position within the convex hull is designated by the input unit 41 such as a mouse or a touch pen. As a result, the target position is input and set via the input unit 41.

続いて、ステップS35では、類似動作合成部53によって、ステップS34で設定された目標位置について、類似動作探索部52で探索された類似動作の重み係数wを用いた補間を行うことによって、この類似動作探索部52で探索された類似動作が合成される。図12に示す例では、これら各類似動作B,C,D,E,Fの重み係数wを用いた補間を行うことによって、各類似動作B,C,D,E,Fが合成される。この結果が図13に示されている。図13に示すように、本来の目標位置から、ユークリッド距離で平均24.64mmの偏差で、合成動作が生成されている。 Subsequently, in step S35, the similar motion synthesis unit 53 performs interpolation using the weight coefficient w i of the similar motion searched for by the similar motion search unit 52 for the target position set in step S34. Similar actions searched by the similar action search unit 52 are combined. In the example shown in FIG. 12, the similar operations B, C, D, E, and F are synthesized by performing interpolation using the weighting coefficients w i of these similar operations B, C, D, E, and F. . The result is shown in FIG. As shown in FIG. 13, the synthesis operation is generated from the original target position with an average deviation of 24.64 mm at the Euclidean distance.

続いて、ステップS36では、合成動作補正部54によって、合成動作の補正が必要であるか否かが判定される。より具体的には、合成動作補正部54によって、目標位置と類似動作合成部53で合成された合成動作による合成位置との偏差が所定の第3閾値th3以上であるか否かが判断され、この判断の結果、前記偏差が前記所定の第3閾値th3以上である場合には、合成動作の補正が必要であると判定され(YES)、一方、前記偏差が前記所定の第3閾値th3未満である場合には、合成動作の補正が必要ではないと判定される(NO)。   Subsequently, in step S36, the composition operation correction unit 54 determines whether or not the composition operation needs to be corrected. More specifically, the synthesis motion correction unit 54 determines whether or not the deviation between the target position and the synthesis position by the synthesis operation synthesized by the similar motion synthesis unit 53 is equal to or greater than a predetermined third threshold th3. As a result of this determination, if the deviation is equal to or greater than the predetermined third threshold th3, it is determined that the composition operation needs to be corrected (YES), while the deviation is less than the predetermined third threshold th3. If it is, it is determined that the correction of the composition operation is not necessary (NO).

ステップS36で合成動作の補正が必要であると判定された場合(YES)には、ステップS37の処理が実行される。ステップS37では、合成動作補正部54によって、確率的ロードマップ法によって合成動作が補正される。図12および図13に示す例について合成動作の補正を行うと、すべての目標位置に対し完全に一致する合成動作が生成された。そのうちの2種類の目標3次元位置G,Hの場合に対して合成動作を生成した例を図14に示す。   If it is determined in step S36 that the composition operation needs to be corrected (YES), the process of step S37 is executed. In step S37, the synthesis operation is corrected by the synthesis operation correction unit 54 by the probabilistic roadmap method. When the synthesis operation was corrected for the examples shown in FIGS. 12 and 13, a synthesis operation that perfectly matched all target positions was generated. FIG. 14 shows an example in which a synthesis operation is generated for two types of target three-dimensional positions G and H.

一方、ステップS36で合成動作の補正が必要ではないと判定された場合(NO)には、本合成動作の生成処理が終了される。なお、このステップS36で合成動作の補正が必要ではないと判定された場合(NO)に、合成動作補正部54によって、上述の式1(式1−1、式1−2)による線形補間によって合成動作を補正するように経路計画生成部42が構成されてもよい。   On the other hand, when it is determined in step S36 that correction of the composition operation is not necessary (NO), the composition operation generation process is terminated. If it is determined in step S36 that correction of the composition operation is not necessary (NO), the composition operation correction unit 54 performs linear interpolation according to the above-described Expression 1 (Expression 1-1, Expression 1-2). The route plan generator 42 may be configured to correct the synthesis operation.

以上、説明したように、第2実施形態におけるロボットシステムSB、ロボット制御部2Bおよび経路計画生成部42では、複数のモーションデータが複数の動作に対応付けて予めモーションデータ記憶部51に記憶され与えられている。このため、本実施形態におけるロボットシステムSB、ロボット制御部2Bおよび経路計画生成部42は、例えばモーションキャプチャによって、例えば人間らしい余韻動作や速度制限を満たした動作等の人間とのコミュニケーションに適した動作(インタラクションに適した動作)のモーションデータを予め生成しておくことができ、これらモーションデータによってロボットに人間とのコミュニケーションに適した動作を行わせることができる。   As described above, in the robot system SB, the robot control unit 2B, and the route plan generation unit 42 in the second embodiment, a plurality of motion data is stored in advance in the motion data storage unit 51 in association with a plurality of operations. It has been. For this reason, the robot system SB, the robot control unit 2B, and the route plan generation unit 42 according to the present embodiment are, for example, motion-capable operations suitable for communication with humans, such as human-like reverberation operations and operations satisfying speed limitations ( Motion data suitable for interaction) can be generated in advance, and the motion data can cause the robot to perform motion suitable for communication with humans.

そして、第2実施形態におけるロボットシステムSB、ロボット制御部2Bおよび経路計画生成部42では、上述のように動作することで合成動作が生成され新たな経路計画が生成される。このため、本実施形態におけるロボットシステムSB、ロボット制御部2Bおよび経路計画生成部42は、例えばKovarの再帰的な類似動作探索法のように重み係数の最適化を行う必要がなく、情報処理量が軽減され、より短時間で類似動作の合成が可能となる。ひいては、人間とのコミュニケーションの際に、人間の働きかけに対して遅れの少ない応答が可能となり、人間とのコミュニケーションにより適した動作となる。   Then, the robot system SB, the robot control unit 2B, and the route plan generation unit 42 in the second embodiment operate as described above to generate a synthesis operation and generate a new route plan. For this reason, the robot system SB, the robot control unit 2B, and the route plan generation unit 42 in the present embodiment do not need to optimize the weighting coefficient as in the recursive similar motion search method of Kovar, for example, and the amount of information processing Is reduced, and similar operations can be synthesized in a shorter time. As a result, when communicating with a human, a response with little delay is possible with respect to the human's action, and the operation is more suitable for communication with the human.

また、目標位置と合成動作による合成位置との偏差を確率的ロードマップ法によって合成動作を補正することで、略解消することができ、より精度よい合成動作を生成することが可能となる。   Further, the deviation between the target position and the combined position by the combining operation can be substantially eliminated by correcting the combining operation by the probabilistic road map method, and a more accurate combining operation can be generated.

以上説明したように、第1および第2実施形態におけるロボットシステムSA,SB、ロボット制御部2A,2Bおよび経路計画生成部22,42は、予め用意しておいた比較的小規模のモーションデータデータベースと確率的ロードマップ法によるプランニングとを組み合わせることによって、データベースの動作特徴を維持した多様な動作を生成することができる。第1実施形態におけるロボットシステムSA、ロボット制御部2Aおよび経路計画生成部22では、任意のタイミングでも割り込み可能な連結動作が達成され、第2実施形態におけるロボットシステムSB、ロボット制御部2Bおよび経路計画生成部42では、動作群中の類似動作の合成によって、所定の部位を任意の座標へ移動させる動作が達成される。   As described above, the robot systems SA and SB, the robot control units 2A and 2B, and the route plan generation units 22 and 42 in the first and second embodiments are relatively small motion data databases prepared in advance. In combination with the planning by the probabilistic roadmap method, it is possible to generate various operations maintaining the operation characteristics of the database. In the robot system SA, the robot control unit 2A, and the route plan generation unit 22 in the first embodiment, a connection operation that can be interrupted at any timing is achieved, and the robot system SB, the robot control unit 2B, and the route plan in the second embodiment are achieved. In the generation unit 42, an operation of moving a predetermined part to an arbitrary coordinate is achieved by combining similar operations in the operation group.

本発明を表現するために、上述において図面を参照しながら実施形態を通して本発明を適切且つ十分に説明したが、当業者であれば上述の実施形態を変更および/または改良することは容易に為し得ることであると認識すべきである。したがって、当業者が実施する変更形態または改良形態が、請求の範囲に記載された請求項の権利範囲を離脱するレベルのものでない限り、当該変更形態または当該改良形態は、当該請求項の権利範囲に包括されると解釈される。   In order to express the present invention, the present invention has been properly and fully described through the embodiments with reference to the drawings. However, those skilled in the art can easily change and / or improve the above-described embodiments. It should be recognized that this is possible. Therefore, unless the modifications or improvements implemented by those skilled in the art are at a level that departs from the scope of the claims recited in the claims, the modifications or improvements are not covered by the claims. It is interpreted that it is included in

S ロボットシステム
1 ロボット部
2 ロボット制御部
21、41 入力部
22、42 経路計画生成部
23、43 制御信号出力部
31、51 モーションデータ記憶部
32 距離演算部
33 遷移先選択部
34 経路計画部
52 類似動作探索部
53 類似動作合成部
54 合成動作補正部
S Robot system 1 Robot unit 2 Robot control unit 21, 41 Input unit 22, 42 Path plan generation unit 23, 43 Control signal output unit 31, 51 Motion data storage unit 32 Distance calculation unit 33 Transition destination selection unit 34 Path plan unit 52 Similar motion search unit 53 Similar motion synthesis unit 54 Composite motion correction unit

Claims (8)

ロボットを動作させるためのデータであって、前記動作の初期姿勢を与える初期姿勢のデータ、前記動作の最終姿勢を与える最終姿勢のデータおよび前記初期姿勢から前記最終姿勢に至る間における1また複数の中間姿勢を与える1または複数の中間姿勢のデータを含むモーションデータを複数の動作に対応付けて複数記憶するモーションデータ記憶部と、
前記複数の動作における一の動作の実行中に他の動作へ遷移する必要が生じた場合に、前記モーションデータ記憶部に記憶されている前記複数のモーションデータのそれぞれについて、前記実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記遷移の必要が生じた時点以降の第1姿勢と、他のモーションデータにおける第2姿勢との距離を求める距離演算部と、
前記距離演算部で求められた距離が所定の第1閾値以下である場合に、前記所定の第1閾値以下の距離を与える前記他のモーションデータを遷移可能なモーションデータとして選択する遷移先選択部と、
前記実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記第1姿勢までのデータと、前記遷移先選択部で選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢以降のデータとを連結することによって新たな経路計画のデータを生成する経路計画部とを備え、
前記経路計画部は、前記第1姿勢と前記遷移先選択部で選択された他のモーションデータにおける第2姿勢との距離が前記所定の第1閾値以下であって前記所定の第1閾値よりも小さい所定の第2閾値以上である場合に、前記第1姿勢から前記遷移先選択部で選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢に至る経路のデータを確率的ロードマップ法によって生成すること
を特徴とする経路計画生成装置。
Data for operating the robot, the initial posture data giving the initial posture of the motion, the final posture data giving the final posture of the motion, and one or more of the data from the initial posture to the final posture A motion data storage unit for storing a plurality of pieces of motion data including data of one or a plurality of intermediate postures for giving an intermediate posture in association with a plurality of operations;
When it is necessary to transition to another operation during execution of one operation in the plurality of operations, the one of the plurality of motion data stored in the motion data storage unit is A distance calculation unit for obtaining a distance between the first posture after the time when the necessity of the transition in the motion data corresponding to the motion occurs and the second posture in the other motion data;
A transition destination selection unit that selects the other motion data that gives a distance equal to or smaller than the predetermined first threshold as transitionable motion data when the distance obtained by the distance calculation unit is equal to or smaller than the predetermined first threshold. When,
By connecting the data up to the first posture in the motion data corresponding to the one operation being executed and the data after the second posture in the other motion data selected by the transition destination selection unit A route planning unit that generates data for various route plans,
The path planning unit is configured such that a distance between the first posture and the second posture in the other motion data selected by the transition destination selection unit is equal to or less than the predetermined first threshold and is greater than the predetermined first threshold. Generating a data of a route from the first posture to the second posture in the other motion data selected by the transition destination selection unit by the stochastic road map method when the predetermined second threshold value is smaller than or equal to a small value; A route plan generator characterized by the above.
前記第2姿勢は、前記他の動作における前半部分の姿勢であること
を特徴とする請求項1に記載の経路計画生成装置。
The path plan generation device according to claim 1, wherein the second posture is a posture of a first half part in the other operation.
ロボットを動作させるためのデータであって、前記動作の初期姿勢を与える初期姿勢のデータ、前記動作の最終姿勢を与える最終姿勢のデータおよび前記初期姿勢から前記最終姿勢に至る間における1また複数の中間姿勢を与える1または複数の中間姿勢のデータを含むモーションデータを複数の動作に対応付けて複数記憶するモーションデータ記憶部と、
前記複数の動作の中から一の動作が見本動作として指定された場合に、前記指定された見本動作に類似する動作を類似動作として、前記モーションデータ記憶部に記憶されている前記複数のモーションデータに基づいて前記複数の動作の中から探索する類似動作探索部と、
前記類似動作探索部で探索された類似動作で前記ロボットを動作させた場合におけるロボットの所定の部分の軌跡から構成される凸包内に目標位置を設定する目標位置設定部と、
前記目標位置設定部で設定された前記目標位置について、前記類似動作探索部で探索された類似動作をWelschの重み関数を用いた重み係数で補間することによって合成する類似動作合成部とを備えること
を特徴とする経路計画生成装置。
Data for operating the robot, the initial posture data giving the initial posture of the motion, the final posture data giving the final posture of the motion, and one or more of the data from the initial posture to the final posture A motion data storage unit for storing a plurality of pieces of motion data including data of one or a plurality of intermediate postures for giving an intermediate posture in association with a plurality of operations;
When one operation is designated as a sample operation from the plurality of operations, the plurality of motion data stored in the motion data storage unit is regarded as a similar operation to the designated sample operation. A similar motion search unit that searches from among the plurality of motions based on
A target position setting unit that sets a target position within a convex hull composed of a locus of a predetermined part of the robot when the robot is operated with a similar operation searched by the similar operation search unit;
A similar motion synthesis unit that synthesizes the target position set by the target position setting unit by interpolating the similar motion searched by the similar motion search unit with a weighting factor using a Welsch weight function. A route plan generator characterized by the above.
前記目標位置と前記類似動作合成部で合成された合成動作による合成位置との偏差が所定の第3閾値以上である場合には、確率的ロードマップ法によって前記合成動作を補正する合成動作補正部をさらに備えること
を特徴とする請求項3に記載の経路計画生成装置。
A combined motion correcting unit that corrects the combined motion by a probabilistic road map method when a deviation between the target position and a combined position by the combined motion combined by the similar motion combining unit is equal to or greater than a predetermined third threshold. The route plan generation device according to claim 3, further comprising:
予め与えられているロボットの複数の動作における一の動作の実行中に他の動作へ遷移する必要が生じた場合に、前記ロボットを動作させるためのデータであって、前記動作の初期姿勢を与える初期姿勢のデータ、前記動作の最終姿勢を与える最終姿勢のデータおよび前記初期姿勢から前記最終姿勢に至る間における1また複数の中間姿勢を与える1または複数の中間姿勢のデータを含む、前記複数の動作にそれぞれ対応する複数のモーションデータのそれぞれについて、前記実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記遷移の必要が生じた時点以降の第1姿勢と、他のモーションデータにおける第2姿勢との距離を求める距離演算ステップと、
前記距離演算ステップで求められた距離が所定の第1閾値以下である場合に、前記所定の第1閾値以下の距離を与える前記他のモーションデータを遷移可能なモーションデータとして選択する遷移先選択ステップと、
前記実行中の一の動作に対応するモーションデータにおける前記第1姿勢までのデータと、前記遷移先選択ステップで選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢以降のデータとを連結することによって新たな経路計画のデータを生成する経路計画ステップとを備え、
前記経路計画ステップは、前記第1姿勢と前記遷移先選択ステップで選択された他のモーションデータにおける第2姿勢との距離が前記所定の第1閾値以下であって前記所定の第1閾値よりも小さい所定の第2閾値以上である場合に、前記第1姿勢から前記遷移先選択ステップで選択された他のモーションデータにおける前記第2姿勢に至る経路のデータを確率的ロードマップ法によって生成すること
を特徴とする経路計画生成方法。
Data for operating the robot and giving an initial posture of the operation when it is necessary to transition to another operation during execution of one operation of a plurality of operations of the robot given in advance A plurality of data including initial posture data, final posture data that gives a final posture of the motion, and one or more intermediate posture data that give one or more intermediate postures from the initial posture to the final posture. For each of the plurality of motion data corresponding to each motion, a first posture after the time when the transition needs to occur in the motion data corresponding to the one motion being executed, and a second posture in the other motion data, A distance calculation step for obtaining a distance of
Transition destination selection step of selecting the other motion data giving a distance equal to or smaller than the predetermined first threshold as transitionable motion data when the distance obtained in the distance calculating step is equal to or smaller than the predetermined first threshold. When,
By connecting the data up to the first posture in the motion data corresponding to the one operation being executed and the data after the second posture in the other motion data selected in the transition destination selection step A route planning step for generating data for a simple route plan,
In the route planning step, a distance between the first posture and a second posture in the other motion data selected in the transition destination selection step is equal to or less than the predetermined first threshold value and is greater than the predetermined first threshold value. Generating a data of a route from the first posture to the second posture in the other motion data selected in the transition destination selection step by a probabilistic road map method when the predetermined second threshold value is smaller than a predetermined second threshold value; A route plan generation method characterized by
予め与えられているロボットの複数の動作の中から一の動作が見本動作として指定された場合に、前記指定された見本動作に類似する動作を類似動作として、前記ロボットを動作させるためのデータであって、前記動作の初期姿勢を与える初期姿勢のデータ、前記動作の最終姿勢を与える最終姿勢のデータおよび前記初期姿勢から前記最終姿勢に至る間における1また複数の中間姿勢を与える1または複数の中間姿勢のデータを含む複数のモーションデータに基づいて前記複数の動作の中から探索する類似動作探索ステップと、
前記類似動作探索ステップで探索された類似動作で前記ロボットを動作させた場合におけるロボットの所定の部分の軌跡から構成される凸包内に目標位置を設定する目標位置設定ステップと、
前記目標位置設定ステップで設定された前記目標位置について、前記類似動作探索ステップで探索された類似動作をWelschの重み関数を用いた重み係数で補間することによって合成する類似動作合成ステップとを備えること
を特徴とする経路計画生成方法。
Data for operating the robot with a motion similar to the specified sample motion as a similar motion when one motion is designated as a sample motion among a plurality of robot motions given in advance. The initial posture data giving the initial posture of the motion, the data of the final posture giving the final posture of the motion, and one or a plurality of intermediate postures between the initial posture and the final posture A similar motion search step for searching from the plurality of motions based on a plurality of motion data including intermediate posture data;
A target position setting step for setting a target position in a convex hull formed from a locus of a predetermined part of the robot when the robot is operated with a similar motion searched in the similar motion search step;
A similar motion synthesis step of synthesizing the target position set in the target position setting step by interpolating the similar motion searched in the similar motion search step with a weighting factor using a Welsch weight function. A route plan generation method characterized by
請求項1ないし請求項4のいずれか1項に記載の経路計画生成装置と、
前記経路計画生成装置から出力されるモーションデータに従った動作をロボットにさせる制御信号を生成して出力する制御信号出力部とを備えること
を特徴とするロボット制御装置。
A route plan generation device according to any one of claims 1 to 4,
A robot control apparatus comprising: a control signal output unit that generates and outputs a control signal that causes the robot to perform an operation according to the motion data output from the path plan generation apparatus.
ロボットと、
前記ロボットを制御するロボット制御部とを備え、
前記ロボット制御部は、請求項7に記載のロボット制御装置であること
を特徴とするロボットシステム。
With robots,
A robot control unit for controlling the robot,
The robot system according to claim 7, wherein the robot control unit is the robot control device according to claim 7.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013193194A (en) * 2012-03-22 2013-09-30 Toyota Motor Corp Track generating apparatus, moving body, track generating method, and program
JP2015032032A (en) * 2013-07-31 2015-02-16 Kddi株式会社 Gesture generation device, gesture generation system, gesture generation method and computer program
CN112414410A (en) * 2020-11-19 2021-02-26 广州极飞科技有限公司 Path generation method, device operation method and device control system

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019049972A1 (en) 2017-09-08 2019-03-14 Ntn株式会社 Work device using parallel link mechanism

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000043167A1 (en) * 1999-01-20 2000-07-27 Sony Corporation Robot device and motion control method
JP2005007501A (en) * 2003-06-17 2005-01-13 Sony Corp Robot device and its motion control method
JP2007175810A (en) * 2005-12-27 2007-07-12 Fujitsu Ltd Robot controller
WO2008154228A1 (en) * 2007-06-08 2008-12-18 Honda Motor Co., Ltd. Multi-modal push planner for humanoid robots

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2000043167A1 (en) * 1999-01-20 2000-07-27 Sony Corporation Robot device and motion control method
JP2005007501A (en) * 2003-06-17 2005-01-13 Sony Corp Robot device and its motion control method
JP2007175810A (en) * 2005-12-27 2007-07-12 Fujitsu Ltd Robot controller
WO2008154228A1 (en) * 2007-06-08 2008-12-18 Honda Motor Co., Ltd. Multi-modal push planner for humanoid robots
JP2010528886A (en) * 2007-06-08 2010-08-26 本田技研工業株式会社 Motion planning method, motion planning system, and recording medium

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2013193194A (en) * 2012-03-22 2013-09-30 Toyota Motor Corp Track generating apparatus, moving body, track generating method, and program
JP2015032032A (en) * 2013-07-31 2015-02-16 Kddi株式会社 Gesture generation device, gesture generation system, gesture generation method and computer program
CN112414410A (en) * 2020-11-19 2021-02-26 广州极飞科技有限公司 Path generation method, device operation method and device control system
CN112414410B (en) * 2020-11-19 2023-09-01 广州极飞科技股份有限公司 Path generation method, equipment operation method and equipment control system

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