JP2012176477A - 加工ロボットの軌道追従装置と方法 - Google Patents

Abstract

【課題】従来の倣い制御または力制御による加工速度を超える高速で、ロボットアームの追従遅れなしに、高精度の加工をすることができる加工ロボットの軌道追従装置と方法を提供する。
【解決手段】（Ａ）ワークのＣＡＤモデルから軌道データを生成して記憶装置に記憶し、（Ｂ）加工前に、軌道データに沿って、加工速度より低速の倣い速度で、ワークを加工することなくワークを倣い、その動作位置から軌道データを修正して目標軌道を設定し、（Ｃ）次いで、目標軌道に基づき、ワークと接触させることなく加工速度で加工工具を位置制御して、軌道データを再修正する学習を繰返して加工に使用する目標軌道データとして記憶し、（Ｄ）加工時に、学習後の軌道データに基づき、加工速度で加工工具を位置制御してワークを加工する。
【選択図】図２

Description

本発明は、ワークを加工する加工ロボットの軌道追従装置と方法に関する。

ロボットアームの手先に工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットにおいて、位置決め精度が低いロボットアームを使って、高精度な加工を実現するための技術として、例えば特許文献１〜４、及び非特許文献１が既に提案されている。

特許文献１の「研磨方法」は、工具の押付力を一定にするように制御しながら加工することで、目標軌道とワークとのずれを補償するものである。
特許文献２の「ならい制御装置」は、スタイラスでモデル面を倣うと同時に，スタイラスと連動して動作する加工軸でワークを加工し，モデルの形状をワークに転写する倣い制御装置である。

特許文献３の「マニピュレータ用追従装置及び追従制御方法」は、教示した軌道を目標軌道として繰返し学習することで、ロボットの目標軌道への追従誤差を補償するものである。なお、繰返し学習によるロボットの追従精度改善技術は、非特許文献１に開示されている。
特許文献４の「ワーク加工装置とその制御方法」は、衝撃的な加工反力が発生しても加工精度を維持しかつ工具の破損を防止するものである。

特許第２８５２８２８号公報、「力覚センサを有するロボットによる研磨方法」 特開平２−２７４４５７号公報、「ならい制御装置」 特開平７−２６６２６７号公報、「マニピュレータ用追従装置及び追従制御方法」 特開２０１０−２５３６１３号公報、「ワーク加工装置とその制御方法」

南條義人、有本卓、「ロボット軌道追従のための学習制御系の設計指針」、日本ロボット学会誌 Ｖｏｌ．１１ Ｎｏ．７，ｐｐ．１０４７〜１０５５，１９９３

特許文献１の手段は、倣い制御の性質上、押付力の目標値への追従性と工具の送り速度とがトレードオフの関係にある。速度を上げ過ぎると押付力の目標値への追従性が低くなり、加工精度が低下するため、加工精度を高くするには、送り速度を低く設定しなければならない。さらに、送り速度は加工寸法に影響する（例えばＣ面取り加工では、送り速度を低くすると、加工で得られるＣ面の寸法は大きくなる）ため、煩雑な試行錯誤によって、要求される加工寸法等を満たす制御パラメータと加工条件パラメータを探索しなければならないという問題があった。

特許文献２の手段は、この問題に対し、送り速度によって加工寸法が影響を受けなくなる点で、加工条件探索を容易にする効果があるが、押付力の目標値への追従性と工具の送り速度とのトレードオフは同様に存在し、高速化できないという問題があった。

特許文献３の手段は、高精度加工のロボット目標軌道を教示するのは困難であるという問題があった。
特許文献４の手段は、倣い治具を用いて倣い加工を行うため高速化できるが、ワークの加工部分の周囲形状によっては、倣い治具が干渉したり、適用できないケースがあるという問題があった。

言い換えれば、従来の倣い加工は、倣い速度を低く設定しなければならないため、高速での加工ができない。
また、ロボットアームの手先に工具を取り付け、加工経路に沿って動作させて加工する加工ロボットの場合、高速で位置制御しても、ロボットアームの追従遅れがあるため、目標軌道に高速で追従することが困難であった。

本発明は、上述した問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、従来の倣い制御または力制御による加工速度を超える高速で、ロボットアームの追従遅れの影響なしに、高精度の加工をすることができる加工ロボットの軌道追従装置と方法を提供することにある。

本発明によれば、ロボットアームの手先に加工工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットの軌道追従装置であって、
加工工具が受ける外力を計測する力覚センサと、
加工工具の位置、姿勢、及び押付け方向を含む軌道データを記憶する記憶装置と、
力覚センサによる計測値に基づき前記軌道データの目標値を演算しロボットコントローラに出力する軌道制御装置とを備え、該軌道制御装置により、
（Ａ）ワークのＣＡＤモデルから前記軌道データを生成して記憶装置に記憶し、
（Ｂ）加工前に、前記軌道データに沿って、ワークを加工することなくワークを倣い、その動作位置から前記軌道データを修正して目標軌道を設定し、
（Ｃ）次いで、目標軌道に基づき、ワークと接触させることなく前記加工速度で加工工具を位置制御して、前記軌道データを再修正する学習を繰返し、
（Ｄ）加工時に、学習後の前記軌道データに基づき、前記加工速度で加工工具を位置制御してワークを加工する、ことを特徴とする加工ロボットの軌道追従装置が提供される。

また本発明によれば、ロボットアームの手先に加工工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットの軌道追従方法であって、
（Ａ）ワークのＣＡＤモデルから前記軌道データを生成して記憶装置に記憶し、
（Ｂ）加工前に、前記軌道データに沿って、ワークを加工することなくワークを倣い、その動作位置から前記軌道データを修正して目標軌道を設定し、
（Ｃ）次いで、目標軌道に基づき、ワークと接触させることなく前記加工速度で加工工具を位置制御して、前記軌道データを再修正する学習を繰返し、
（Ｄ）加工時に、学習後の前記軌道データに基づき、前記加工速度で加工工具を位置制御してワークを加工する、ことを特徴とする加工ロボットの軌道追従方法が提供される。

上記本発明の装置と方法によれば、加工前に、加工速度より低速の倣い速度で、ワークを加工することなくワークを倣い、その動作位置から軌道データを修正して目標軌道を設定するので、ロボットの絶対位置精度を補償することができる。かつ、低速で倣うことで、高精度にワークに追従することができる。
また、次いで、目標軌道に基づき、ワークと接触させることなく加工速度で加工工具を位置制御して、軌道データを再修正する学習を繰返すことで、加工速度が高速であっても、ロボットアームの追従遅れの影響を軽減し、ロボットの目標軌道への追従精度を高めることができる。このようにして、目標軌道をさらに修正し、記憶しておく。
加工時に、修正後の目標軌道データに基づき、前記高速の加工速度で加工工具を（力制御ではなく）位置制御してワークを加工するので、高精度の加工を高速で実施することができる。

本発明の軌道追従装置を備えた加工ロボットの構成図である。 本発明の軌道追従方法の全体フロー図である。 図２のステップＳ２の説明図である。 図２のステップＳ３の説明図である。 ステップＳ３の学習動作のブロック図である。 図２のステップＳ４の説明図である。

以下、本発明の好ましい実施形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。

図１は、本発明の軌道追従装置を備えた加工ロボットの構成図である。
この図において、１はワーク（被加工部材）、２はワーク保持装置、３は加工工具、１０は加工ロボット、２０は本発明の軌道制御装置である。

ワーク１は、加工工具３により、バリ取り、Ｃ面取り、又はラウンドエッジ加工される被加工部材であり、例えば鋳鉄等の硬い材質からなる。

ワーク保持装置２は、ワーク１及びマスターワーク（図示せず）を所定位置に固定する。押し当て治具などを使って、正確に位置決めするのが望ましいが、設置誤差が問題となるときは、設置したマスターワークに工具やスタイラスを接触させてマスターワークの設置位置と姿勢を計測し、ロボットとマスターワークとの相対位置と姿勢を算出し、ワーク座標系（ワークに固定された座標系）を補正するキャリブレーションを実施する。
マスターワークは、好ましくは加工前マスターワークであるが、加工後マスターワークでもよい。
加工前マスターワークとは、加工ロボット１０による加工位置にバリ等がなく、かつワーク１と同一形状のものを意味する。また、加工後マスターワークとは、ワーク１に対し所望の加工を実施した形状のものを意味する。

すなわち、加工後マスターワークの加工面は、後述する「目標軌道Ａ」に沿って加工工具３を移動した場合の加工面であり、ワーク１と同一形状の加工前マスターワークの加工面から所定の加工代分を加工除去した面である。
なお、本願において、「加工面」は、加工する面に限定されず、バリやエッジを含むものとする。
以下、マスターワークに加工前マスターワークを用いる場合を説明する。

加工ロボット１０は、ロボットアーム１２の手先側フランジ面１４に加工工具３を取り付け、加工経路に沿って動作させてワーク１を加工する。
なお加工ロボット１０は、この例では、多関節ロボットであるが、本発明はこれに限定されず、その他のロボットであってもよい。
このような加工ロボット１０は通常追従遅れがあり、目標軌道に高速かつ高精度で追従することが通常困難である。

加工工具３は、ロボットアームの先端に取り付けられ、ワーク１を加工する。
この例において、加工工具３は、ワーク１を加工する工具３ａとこれを回転駆動する駆動装置３ｂ（この例では電動スピンドルモータ）とからなる。
工具３ａは、砥石、超硬カッター、等である。
また、駆動装置３ｂは、往復駆動する駆動装置でも代替可能であり、電動スピンドルモータはエアモータでも代替可能である。

加工ロボット１０は、ロボットコントローラ１６を備える。ロボットコントローラ１６は、例えば数値制御装置であり、指令信号によりロボットアーム１２の手先側フランジ面１４を６自由度（３次元位置と３軸まわりの回転）に制御する。

図１において、本発明の軌道制御装置２０は、力覚センサ２２、記憶装置２４、及び軌道制御ＰＣ２６を備える。

力覚センサ２２は、例えばロードセルであり、３次元的に移動可能なロボットアーム１２の手先側フランジ面１４に取り付けられ、これに作用する外力を検出するようになっている。
この力覚センサ２２で検出される外力は、好ましくは６自由度の外力（３方向の力と、３軸まわりのトルク）であるが、本発明はこれに限定されず、ワーク１に対する押付力が検出できる限りで、その他の力センサであってもよい。

記憶装置２４は、加工工具３の位置、姿勢、及び押付け方向を含む軌道データＤを記憶する。
軌道データＤは、例えば、ワーク座標系における加工工具３の３次元位置（ｘ，ｙ，ｚ）と姿勢（ａ，ｂ，ｃ）で表され、姿勢パラメータａ，ｂ，ｃは、例えばオイラー角などである。また、加工工具３の押付け方向は、ワーク座標系における単位ベクトル（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）で表される。
なお、本発明は、加工工具３の位置、姿勢、及び押付け方向を設定できる限りで、これらの座標系と姿勢パラメータの定義（一般に、姿勢表現には多種の定義のパラメータが使用されている）に限定されない。

軌道制御ＰＣ２６は、例えば、制御ＰＣであり、力覚センサ２２による計測値と工具位置姿勢の計測値と軌道データＤとに基づき、ロボットアームの指令値を制御周期毎に演算し、ロボットコントローラ１６に出力する。
軌道制御ＰＣ２６は、この例では、ロボットコントローラ１６と別個に設けられているが、ロボットコントローラ１６と軌道制御ＰＣ２６を同一の制御ＰＣで構成してもよい。

図２は、本発明の軌道追従方法の全体フロー図である。
上述した装置を用い、本発明の軌道追従方法は、Ｓ１〜Ｓ４の各ステップ（工程）からなる。
（Ａ）ステップＳ１（軌道データ生成ステップ）では、ワーク１のＣＡＤモデルから軌道データＤを生成して記憶装置２４に記憶する。

（Ｂ）ステップＳ２（低速倣いステップ）では、加工前に、軌道データＤに沿って、加工速度より低速の倣い速度で、ワーク１を加工することなくワーク１を倣い、その動作位置から軌道データＤを修正して目標軌道Ａ（後述する）を設定する。

ステップＳ２で使用するワーク１は、加工位置にバリ等がないものを使用する。またワーク１の代わりに、加工位置にバリ等がなくかつワーク１と同一形状の加工前マスターワークを用いてもよい。さらに、ワーク１に対し所望の加工を実施した形状の加工後マスターワークを用いてもよい。

また、ステップＳ２では、加工工具３の代わりに、加工工具３と同一形状の倣い治具４を、ロボットアーム１２の手先側フランジ面１４に取り付けて行うのがよい。なお、ワーク１を加工しない限りで、加工工具３をそのまま倣い治具４として用いてもよい。

また、ワーク１に対し押付け力一定の力制御によりステップＳ２の倣いを実施する。すなわち、軌道データＤを目標軌道として加工工具３の移動を位置制御し、同時に加工工具３の押付け力を力制御する。以下、この制御を「ハイブリッド制御」又は「位置−力ハイブリッド制御」と呼ぶ。
このハイブリッド制御では、加工工具３の押付け方向の力が目標値となるように力制御しながら、押付け方向に直交する方向は、軌道データＤに追従するように位置制御する。従って、力制御と位置制御とが干渉しない。

図３は、図２のステップＳ２の説明図である。この図において、（Ａ）はワークの倣い中、（Ｂ）は倣い後の目標軌道の生成を示している。

図３（Ａ）において、１ａはワーク１（又は加工前マスターワーク）の加工面、６はＣＡＤモデルから生成した軌道データＤ、７はワーク１（又は加工前マスターワーク）を倣って計測した倣い治具４の中心軌跡である。
加工面１ａは、加工ロボット１０によるワーク１の加工前の加工面に相当する。

図３（Ｂ）において、８はワーク１に対し所望の加工を実施した後の加工面であり、上述した加工後マスターワークの加工面と一致する。この所望の加工は、加工前マスターワークの加工面１ａから所定の加工代分（切込み分）を加工除去した面である。また、９は、加工面８を得るための加工工具３の中心軌跡である。以下、この中心軌跡９を「目標軌道Ａ」と呼ぶ。
加工工具３の中心をこの目標軌道Ａに合わせて移動することにより、加工工具３の回転により所望の加工を実施した後の加工面８を得ることができる。
なお、この目標軌道Ａの生成は、軌道７と所定の加工代分（切込み分）から演算により求め、記憶装置２４に記憶する。

ステップＳ２において、ワーク１の代わりに、加工後マスターワークを用いた場合、倣い治具４の中心軌跡７は、目標軌道Ａと一致する。従って、この場合は、軌道７を目標軌道Ａとしてそのまま記憶装置２４に記憶する。

（Ｃ）次いで、ステップＳ３（高速移動ステップ）では、修正した軌道データＤ（目標軌道Ａ）に基づき、ワーク１と接触させることなく所定の加工速度で加工工具３を位置制御して、軌道データＤを再修正する学習を繰返す。所定の加工速度は、倣い速度より高速の所望の速度である。
ステップＳ３は、再修正した軌道データと目標軌道との差が、所定の閾値以下になるまで、学習を繰返す。

図４は、図２のステップＳ３の説明図である。この図において、（Ａ）は１回目の学習動作、（Ｂ）は１回目の学習動作後の目標軌道の補正、（Ｃ）は２回目の学習動作を模式的に示している。

図４（Ａ）において、目標軌道Ａ（軌跡９）を目標値として、ワーク１と接触させることなく所定の加工速度（倣い速度より高速）で加工工具３を位置制御すると、実際に動作する軌道は、ロボットアーム１２の追従遅れのため、目標軌道Ａから外れた軌道９−１となる。
図４（Ｂ）において、軌跡９と軌道９−１の偏差を無くすように目標値を修正して、目標軌道９−２とする。
さらに図４（Ｃ）において、目標軌道９−２を使用して、再度、所定の加工速度で加工工具３を位置制御すると、実際に動作する軌道は、軌道９−１よりは目標軌道Ａに近い軌道９−３となる。

従って、図４（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）のように、軌道データＤを再修正する学習を繰返すことにより、ロボットアーム１２の追従遅れがある場合でも、実際に動作する軌道を目標軌道Ａ（軌跡９）に高い精度で一致させることができる。

図５は、ステップＳ３の学習動作のブロック図である。この図において（Ａ）は、短期メモリとログデータの関係、（Ｂ）はログデータに基づく学習動作を示している。

図５（Ａ）において、短期メモリには、ｋ回目の学習動作における目標軌道が記憶されており、この目標軌道に沿ってロボットが作動し、ｋ回目の動作結果がログデータとして記憶される。ここでｋは１以上の整数である。

図５（Ｂ）において、φはＰ学習ゲイン、ψはＩ学習ゲインであり、φ＞０、ψ＝０の場合がＰ形学習、φ＞０、ψ＞０の場合がＰＩ形学習である。

ログデータのｋ回目の動作結果ｙ_Ｋと目標軌道Ａの位置ｙ_ｂとの位置誤差ｅ_Ｋが求められる。位置誤差ｅ_Ｋは目標軌道Ａとの差を意味する。
次いで、Ｐ形学習では、差ｅ_ＫにＰ学習ゲインφを積算する。また、ＰＩ形学習では差ｅ_Ｋを積分したものにＩ学習ゲインψを積算したものを更に加算したものを軌道の補正量Δｕ＝φｅ_Ｋ＋ψ∫ｅ_Ｋｄｔとする。

一方、短期メモリのｋ回目の目標軌道ｕ_Ｋと長期メモリの目標軌道ｕ_θから忘却係数αを加味して、ｋ＋１回目の目標軌道ｕ_ｋ＋１＝ｕ_Ｋ（１−α）＋ｕ_θ・α＋Δｕが求められる。長期メモリの目標軌道ｕ_θは、低頻度で更新される目標軌道であり、例えば５０回に１回、長期メモリｕ_θに短期メモリｕ_Ｋをコピーする。また忘却係数αは０〜１の値（例えば０．１）であり、目標軌道ｕ_Ｋの繰返し学習を安定化させる機能を有する。

ｋ＋１回目の目標軌道ｕ_ｋ＋１を短期メモリに入力して、ｋ＋１回目の目標軌道とする。
ロボットはこのｋ＋１回目の目標軌道ｕ_ｋ＋１に沿ってロボットが作動し、ｋ＋１回目の動作結果がログデータとして記憶される。

上記学習動作の詳細は、非特許文献１に開示されている。
この繰返し学習によって、修正された目標軌道に位置するように加工工具３を位置制御することにより、加工速度が倣い速度を超える高速であっても、ロボットアーム１２の追従遅れの影響をなくし、加工工具３の位置を目標軌道Ａに近づけることができる。
なお、学習動作はこの例に限定されず、その他の学習制御系、例えば、神経回路モデルを利用した学習制御系であってもよい。

（Ｄ）次いで、ステップＳ４（高速加工ステップ）では、学習後の軌道データＤに基づき、高速の加工速度で加工工具３を位置制御してワーク１を加工する。このとき、ワークを正確に位置決め可能で、ワークのばらつきも小さい場合は、（前記の繰返し学習をせずに）同一の軌道データＤを使用して、複数のワークに対して再現性の高い加工が得られる。設置誤差やワークのばらつきが問題となるときは、ワークを設置する度にワークの設置位置と姿勢を計測し、ロボットとワークとの相対位置と姿勢が、マスターワークを倣い計測したときの相対位置と姿勢と同一になるように、軌道データＤやワーク座標系をシフトすることで、（前記の繰返し学習をせずに）ワークを加工することができる。

図６は、図２のステップＳ４の説明図である。
ステップＳ３の学習後の軌道データＤを使って位置制御したときの工具の軌跡は、目標軌道Ａ（軌跡９）に高い精度で一致している。
従って、ロボットアーム１２の追従遅れがある場合でも、ステップＳ４において、学習後の軌道データＤに基づき、高速の加工速度で加工工具３を位置制御してワーク１を加工することにより、高精度の加工を高速で実施することができる。

上述した本発明の装置と方法によれば、加工前に、加工速度より低速の倣い速度で、ワーク１を加工することなくワーク１を倣い、その動作位置から軌道データＤを修正して目標軌道Ａを設定するので、ロボットの絶対位置精度を補償することができる。
また、次いで、目標軌道Ａに基づき、ワーク１と接触させることなく加工速度で加工工具を位置制御して、軌道データＤを再修正する学習を繰返すので、加工速度が倣い速度を超える高速であっても、ロボットアーム１２の追従遅れの影響をなくし、ロボット１０の追従誤差を補償することができる。
次いで、学習後の軌道データＤに基づき、高速の加工速度で加工工具３を（力制御ではなく）位置制御してワーク１を加工するので、高精度の加工を高速で実施することができる。

なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、特許請求の範囲の記載によって示され、さらに特許請求の範囲の記載と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含むものである。

１ ワーク（被加工部材）、２ ワーク保持装置、
３ 加工工具、４ 倣い治具、９ 目標軌道Ａ、
１０ 加工ロボット、１２ ロボットアーム、
１４ ロボットアームの手先側フランジ面、
１６ ロボットコントローラ、
２０ 軌道制御装置、２２ 力覚センサ、
２４ 記憶装置、２６ 軌道制御ＰＣ（制御ＰＣ）

Claims (6)

1. ロボットアームの手先に加工工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットの軌道追従装置であって、
   加工工具が受ける外力を計測する力覚センサと、
   加工工具の位置、姿勢、及び押付け方向を含む軌道データを記憶する記憶装置と、
   力覚センサによる計測値に基づき前記軌道データの目標値を演算しロボットコントローラに出力する軌道制御装置とを備え、該軌道制御装置により、
   （Ａ）ワークのＣＡＤモデルから前記軌道データを生成して記憶装置に記憶し、
   （Ｂ）加工前に、前記軌道データに沿って、ワークを加工することなくワークを倣い、その動作位置から前記軌道データを修正して目標軌道を設定し、
   （Ｃ）次いで、目標軌道に基づき、ワークと接触させることなく前記加工速度で加工工具を位置制御して、前記軌道データを再修正する学習を繰返し、
   （Ｄ）加工時に、学習後の前記軌道データに基づき、前記加工速度で加工工具を位置制御してワークを加工する、ことを特徴とする加工ロボットの軌道追従装置。
2. ロボットアームの手先に加工工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットの軌道追従方法であって、
   （Ａ）ワークのＣＡＤモデルから前記軌道データを生成して記憶装置に記憶し、
   （Ｂ）加工前に、前記軌道データに沿って、ワークを加工することなくワークを倣い、その動作位置から前記軌道データを修正して目標軌道を設定し、
   （Ｃ）次いで、目標軌道に基づき、ワークと接触させることなく前記加工速度で加工工具を位置制御して、前記軌道データを再修正する学習を繰返し、
   （Ｄ）加工時に、学習後の前記軌道データに基づき、前記加工速度で加工工具を位置制御してワークを加工する、ことを特徴とする加工ロボットの軌道追従方法。
3. 前記（Ｂ）において、ワークの代わりに、加工位置にバリ等がなくかつワークと同一形状の加工前マスターワーク、又はワークに対し所望の加工を実施した形状の加工後マスターワークを使用する、ことを特徴とする請求項２に記載の軌道追従方法。
4. 前記（Ｂ）において、加工工具の代わりに、加工工具と同一形状の倣い治具を、ロボットアームの手先側フランジ面に取り付けてワークを倣う、ことを特徴とする請求項２に記載の軌道追従方法。
5. 前記（Ｂ）において、前記軌道データを目標軌道として加工工具の移動を位置制御しかつワークに対する加工工具の押付け力を力制御するハイブリッド制御を実施する、ことを特徴とする請求項２に記載の軌道追従方法。
6. 前記（Ｃ）において、再修正した軌道データと目標軌道との差が、所定の閾値以下になるまで、学習を繰返す、ことを特徴とする請求項２に記載の軌道追従方法。