JP2014145717A - 触覚センサシステム、軌道取得装置、及び、ロボットハンド - Google Patents

Abstract

【課題】より細かい単位で且つより正確に、動作の軌跡を推定することができる触覚センサシステム、軌道取得装置、及び、ロボットハンドを提供する。
【解決手段】触覚センサシステム１００に、複数の触覚センサ３−１、３−２、・・・、３−ｍと少なくとも１つの姿勢センサ４とを有する複数のバス１−１、１−２、・・・、１−ｎと、複数のバス１に接続される演算処理部２と、を備え、触覚センサ３同士の間隔は、姿勢センサ４の分解能の最小値よりも短く、演算処理部２は、隣り合う複数の触覚センサ３が検出した値に基づいて圧力分布を算出し、姿勢センサ４が検出した値に基づいて移動距離を算出し、移動距離が姿勢センサ４の分解能の最小値以上である場合、圧力分布と移動距離とに基づいて、動作の軌跡を推定し、移動距離が姿勢センサ４の分解能の最小値よりも小さい場合、圧力分布に基づいて、動作の軌跡を推定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、触覚センサシステム、軌道取得装置、及び、ロボットハンドに関する。

近年、触覚センサシステムについて活発に研究が行われている。例えば、特許文献１〜特許文献６に記載の触覚センサシステムにおいては、触覚センサがマトリクス状に配置されている。また、特許文献１は、このような触覚センサシステムをロボットの表面に用いることにより、高度な処理を行うことを記載している。例えば、ロボットの指先に、触覚センサを高密度に設置することにより、ロボットが物の形状を把握したり、物をつかんだりすることが可能となる。

特開２００７−２８５７８４号公報 特開２００７−０７８３８２号公報 特開２００７−０１０４８２号公報 特開２００６−３３７３１５号公報 特開２００６−２８７５２０号公報 特開２００６−２８１３４７号公報

しかし、触覚センサシステムは、圧力分布の変化を検出するものであるため、例えば、ロボットの指が押しながら移動した場合等では、触覚センサシステムを用いてロボットの指の動作の軌跡をより正確に検出することが難しい。

また、触覚センサではなく、姿勢センサを用いて、ロボット等の動作の軌跡を検出することも考えられる。しかし、姿勢センサのみで動作の軌跡を検出する場合、取得精度は、数センチ程度が限度となってしまう。例えば、姿勢センサとして加速度センサを用いる場合、１０ｍＧ程度がノイズとなって検出信号に含まれる（１Ｇ＝９．８０６６５ｍ／ｓ^２）。加速度センサにより移動量を検出する場合、移動量は、（移動量）＝（１／２）×ａｔ^２で表される（ａは加速度、ｔは時間）。そのため、１秒間では、４９ｍｍ程度が誤差として、検出した移動量に含まれてしまう。従って、姿勢センサを用いてロボット等の動作の軌跡を検出する場合、取得精度は数センチ程度となってしまう。

本発明の第１の態様にかかる触覚センサシステムは、圧力を検出してものに触れていることを検知する複数の触覚センサと、位置の変化により姿勢の変化を検出する少なくとも一つの姿勢センサと、を有する複数のバスと、前記複数のバスに接続される演算処理手段と、を備える。また、前記触覚センサ同士の間隔は、前記姿勢センサの分解能の最小値よりも短い。また、前記演算処理手段は、隣り合う複数の前記触覚センサが検出した値に基づいて圧力分布を算出し、前記姿勢センサが検出した値に基づいて移動距離を算出する。また、前記演算処理手段は、前記移動距離が前記姿勢センサの分解能の最小値以上である場合、前記圧力分布と前記移動距離とに基づいて、動作の軌跡を推定する。また、前記演算処理手段は、前記移動距離が前記姿勢センサの分解能の最小値よりも小さい場合、前記圧力分布に基づいて、動作の軌跡を推定する。

本発明の第２の態様にかかる軌道取得装置は、上記の触覚センサシステムと、前記触覚センサシステムを対象物に設置するための設置補助具と、を備える。

本発明の第３の態様にかかるロボットハンドは、上記の触覚センサシステムを備える。

より細かい単位で且つより正確に、動作の軌跡を推定することができる触覚センサシステム、軌道取得装置、及び、ロボットハンドを提供することができる。

実施の形態１にかかる触覚センサシステムを説明する図である。 実施の形態１にかかる触覚センサシステムを説明するブロック図である。 実施の形態１にかかる触覚センサシステムのセンサ群を説明するブロック図である。 実施の形態１にかかる触覚センサシステムの動作を説明するフローチャートである。 実施の形態１にかかる触覚センサのクラスタ化を説明する図である。 実施の形態１にかかる触覚センサのクラスタ化を説明する図である。 実施の形態１にかかる触覚センサのクラスタ化を説明する図である。 指先の動きを説明する図である。 指先の動きを説明する図である。 実施の形態１にかかるクラスタ化された触覚センサの合力の算出について説明する図である。 実施の形態１にかかるクラスタ化された触覚センサの合力の算出について説明する図である。 実施の形態１にかかるクラスタ化された触覚センサの合力の算出について説明する図である。 実施の形態１にかかるクラスタ化された触覚センサの合力の算出について説明する図である。 実施の形態１にかかるクラスタ化された触覚センサの合力の算出について説明する図である。 実施の形態１にかかるクラスタ化された触覚センサの合力と、姿勢センサの検出値とを用いた移動量の算出を説明する図である。 実施の形態２にかかる軌道取得装置を説明する図である。 実施の形態３にかかるロボットハンドを説明する側面図である。 実施の形態４にかかるロボットハンドを説明する側面図である。 実施の形態５にかかるロボットハンドを説明する側面図である。

実施の形態１
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００を説明する図である。図２は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００を説明するブロック図である。図３は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００のセンサ群を説明するブロック図である。
図１に示すように、触覚センサシステム１００は、人間の手Ｐなどの対象物に設置され、対象物の動作の軌跡を推定するものである。
図１〜図３に示すように、触覚センサシステム１００は、複数のバス１−１、１−２、・・・、１−ｎ（ｎは、２以上の整数）と、複数のバス１−１、１−２、・・・、１−ｎに接続される演算処理部（演算処理手段）２と、を備える。
また、複数のバス１−１、１−２、・・・、１−ｎは、複数の触覚センサ３−１、３−２、・・・、３−ｍ（ｍは、２以上の整数）と、少なくとも１つの姿勢センサ４と、を有する。
また、触覚センサシステム１００は、ストレージ５、通信部６等を備えている。
以下、バス１−１、１−２、・・・、１−ｎ、触覚センサ３−１、３−２、・・・、３−ｍを特に区別をする必要がない場合には、それぞれ、バス１、触覚センサ３と称する。
なお、演算処理部２、ストレージ５、通信部６は、触覚センサシステム１００の制御部７を構成する。

各バス１において、触覚センサ３同士の間隔が等間隔となるように、触覚センサ３は配置されている。また、触覚センサ３同士の間隔Ｕは、姿勢センサ４の分解能の最小値よりも短い。ここで、姿勢センサ４の分解能とは、姿勢センサ４が検出した値に基づいて正確に算出することができる移動距離の大きさを意味し、例えば、数センチ程度〜数十センチ程度等の範囲の大きさを意味する。そして、姿勢センサ４の分解能の最小値とは、姿勢センサ４が検出した値に基づいて正確に算出することができる移動距離の最小値を意味する。

演算処理部２は、隣り合う複数の触覚センサ３が検出した値に基づいて圧力分布を算出する。
また、演算処理部２は、姿勢センサ４が検出した値に基づいて移動距離を算出する。
そして、演算処理部２は、算出した移動距離が姿勢センサ４の分解能の最小値以上であるか否かを判断する。算出した移動距離が姿勢センサ４の分解能の最小値以上である場合、演算処理部２は、算出した圧力分布と移動距離とに基づいて、動作の軌跡を推定する。一方、算出した移動距離が姿勢センサ４の分解能の最小値よりも小さい場合、算出した圧力分布に基づいて、動作の軌跡を推定する。

触覚センサ３は、圧力センサ等であり、力を検出する。
姿勢センサ４は、加速度センサ等である。
ストレージ５は、演算処理部２が各種機能を実現するために必要なデータ、プログラムを格納するとともに、演算処理部２による演算結果等を格納する。
通信部６は、触覚センサシステム１００と外部との通信を制御する。例えば、マッサージ等を行う施術者に触覚センサシステム１００を設置し、施術者の動きをロボットＲに教示する場合、通信部６は、触覚センサシステム１００とロボットＲとの間の通信を制御する。

次に、図４を参照しながら、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００の動作について説明する。
まず、演算処理部２は、移動距離Ｌ及び圧力分布Ｆを０にリセットする（ステップＳ１）。
次に、演算処理部２は、姿勢センサ４が検出した値に基づいて移動距離Ｌを算出する（ステップＳ２）。ここで、移動距離Ｌに含まれるｘ軸方向の移動距離成分をＬｘ、ｙ軸方向の移動距離成分をＬｙ、ｚ軸方向の移動距離成分をＬｚとする。

次に、演算処理部２は、ステップＳ２で算出した移動距離に基づいて、触覚センサシステム１００が設置された対象物が移動しているか否かを判断する（ステップＳ３）。具体的には、移動距離成分Ｌｘ、Ｌｙ、Ｌｚが、それぞれ閾値Ｔｈ＿Ｌｘ、Ｔｈ＿Ｌｙ、Ｔｈ＿Ｌｚより大きいか否かに基づいて、対象物が移動しているか否かを判断する。

ステップＳ３において、対象物が移動していない場合（ステップＳ３；Ｎｏ）、ステップＳ２に戻る。
ステップＳ３において、対象物が移動している場合（ステップＳ３；Ｙｅｓ）、演算処理部２は、ステップＳ２で算出した移動距離Ｌ（Ｌｘ、Ｌｙ、Ｌｚ）に基づいて、教示データを生成し、ストレージ５に保存する（ステップＳ４）。

次に、演算処理部２は、各触覚センサ３−１、３−２、・・・、３−ｍが力を検出しているか否かを判断する（ステップＳ５）。例えば、アナログセンサである触覚センサ３は、検出した力を電圧に変換して出力し、演算処理部２又は触覚センサ３に別途備えられているプロセッサ（ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍ））は電圧をデジタル変換してパス通信を行っている。そして、演算処理部２は、アナログ（力）からデジタル信号の変換時に各触覚センサ３−１、３−２、・・・、３−ｍが力を検出しているか否かを判断する。
ステップＳ５において、各触覚センサ３−１、３−２、・・・、３−ｍが力を検出していない場合（ステップＳ５；Ｎｏ）、ステップＳ２に戻る。
ステップＳ５において、各触覚センサ３−１、３−２、・・・、３−ｍが力を検出している場合（ステップＳ５；Ｙｅｓ）、演算処理部２は、隣り合う複数の触覚センサ３が検出した値に基づいて圧力分布Ｆを算出し、算出した圧力分布Ｆに基づいて、教示データを生成し、ストレージ５に保存する（ステップＳ６）。より具体的には、演算処理部２は、バス１毎に、隣り合う複数の触覚センサ３が検出した力の合力を算出する。ステップＳ６の詳細については、後述する。ここで、圧力分布Ｆに含まれるｘ軸方向の圧力分布成分をＦｘ、ｙ軸方向の圧力分布成分をＦｙ、ｚ軸方向の圧力分布成分をＦｚとする。

次に、演算処理部２は、ステップＳ２で算出した移動距離Ｌが、姿勢センサ４の分解能の最小値以上か否かを判断する（ステップＳ７）。
ステップＳ７において、ステップＳ２で算出した移動距離Ｌが、姿勢センサ４の分解能の最小値より小さい場合（ステップＳ７；Ｎｏ）、演算処理部２は、ステップＳ６で算出した圧力分布Ｆ（Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ）に基づいて、対象物の動作の軌跡を推定する（ステップＳ８）。具体的には、演算処理部２は、圧力分布Ｆ（Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ）に基づいて、対象物の正味の移動距離Ｄ（Ｄｘ、Ｄｙ、Ｄｚ）を推定する。ステップＳ８の詳細については、後述する。
ステップＳ７において、ステップＳ２で算出した移動距離Ｌが、姿勢センサ４の分解能の最小値以上である場合（ステップＳ７；Ｙｅｓ）、演算処理部２は、ステップＳ６で算出した圧力分布と、ステップＳ２で算出した移動距離とに基づいて、対象物の動作の軌跡を推定する（ステップＳ９）。具体的には、演算処理部２は、エネルギー保存則を利用して、算出した圧力分布と移動距離とに基づいて、対象物の正味の移動距離Ｄ（Ｄｘ、Ｄｙ、Ｄｚ）を推定する。ステップＳ９の詳細については、後述する。

次に、演算処理部２は、ステップＳ８又はステップＳ９において推定した移動距離Ｄ（Ｄｘ、Ｄｙ、Ｄｚ）に基づいて、教示データを生成し、ストレージ５に保存する（ステップＳ１０）。ここで、通信部６は、ステップＳ４、ステップＳ６、ステップＳ１０においてストレージ５に保存された教示データを外部（例えば、ロボットＲ）に送信してもよい。

次に、演算処理部２は、触覚センサシステム１００に対して終了の指示が入力されたか否かを判断する（ステップＳ１１）。終了の指示は、通信部６を介して、外部の操作手段から入力されてもよい。
ステップＳ１１において、触覚センサシステム１００に対して終了の指示が入力されていない場合（ステップＳ１１；Ｎｏ）、ステップＳ２に戻る。
ステップＳ１１において、触覚センサシステム１００に対して終了の指示が入力された場合（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、本処理を終了する。

次に、図５Ａ、図５Ｂ、図６を参照しながら、ステップＳ６における圧力分布Ｆの算出処理について説明する。図５Ａ、図５Ｂ、図６は、実施の形態１にかかる触覚センサ３のクラスタ化を説明する図である。
図５Ａ、図５Ｂ、図６に示すように、触覚センサ３は、各バス上において、等間隔に配置されている。そして、演算処理部２は、隣り合う複数の触覚センサ３が検出した力の合力を算出することにより、圧力分布Ｆを算出する。なお、図５Ａ、図５Ｂ、図６において、各触覚センサ３は、共通のバス１上に配置されているものとする。

具体的には、図５Ａ、図５Ｂに示すように、演算処理部２は、隣り合う複数の触覚センサ３を１つのクラスタとして認識する。そして、演算処理部２は、クラスタ内の触覚センサ３が検出した力の合力を算出する。図５Ａ、図５Ｂでは、演算処理部２は、隣り合う４つの触覚センサ３を１つのクラスタとして認識する例を示している。図５Ａに示すように、隣接するクラスタは、触覚センサ３を一部共有していてもよい。換言すれば、触覚センサ３は、複数のクラスタに属していてもよい。また、１つのクラスタに含まれる触覚センサ３の数は、４つに限定されるものではない。

より具体的には、演算処理部２は、図６に示すように、少なくとも３つ以上の触覚センサ３を１つのクラスタとして認識するのが好ましい。常に、触覚センサシステム１００が設置される対象物のｘ軸方向の移動距離Ｄｘ、ｙ軸方向の移動距離Ｄｙ、時間ｔの３つの変数を取得するには、少なくとも３つの触覚センサ３の検出値が必要となるためである。

次に、図７Ａ、図７Ｂ、図８、図９Ａ、図９Ｂ、図１０Ａ、図１０Ｂを参照しながら、ステップＳ８における対象物の動作の軌跡の推定処理について説明する。図７Ａ、図７Ｂは、指先の動きを説明する図である。また、図８、図９Ａ、図９Ｂ、図１０Ａ、図１０Ｂは、実施の形態１にかかるクラスタ化された触覚センサ３の合力の算出について説明する図である。なお、図８、図９Ａ、図９Ｂ、図１０Ａ、図１０Ｂにおいて、各触覚センサ３は、共通のバス１上に配置されているものとする。
図７Ａ、図７Ｂに示すように、触覚センサシステム１００を人間の手に設置した場合、指先の動きとしては、図７Ａに示す指の左右方向の動きと、図７Ｂの前後方向の動きが考えられる。
当該指の左右方向の動き又は前後方向の動きが、姿勢センサ４の分解能の最小値より小さい場合、演算処理部２は、隣り合う複数の触覚センサ３が検出した値から算出した圧力分布Ｆ（Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ）に基づいて、対象物の動作の軌跡を推定する。具体的には、演算処理部２は、圧力分布Ｆ（Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ）に基づいて、対象物の正味の移動距離Ｄ（Ｄｘ、Ｄｙ、Ｄｚ）を推定する。

図８に示す例では、演算処理部２は、隣り合う４つの触覚センサ３−１、３−２、３−３、３−４を１つのクラスタとして認識する。触覚センサ３同士の間隔Ｕは、姿勢センサ４の分解能の最小値よりも短い。ここで、触覚センサ３のサンプリング周期を時間Ｔとする。
そして、演算処理部２は、ある時刻Ｔ１におけるクラスタ内の合力と次の時刻Ｔ２（Ｔ２＝Ｔ１＋Ｔ）におけるクラスタ内の合力とは等しいと仮定して、クラスタ内の圧力分布の変化と触覚センサ３の配置間隔Ｕとに基づいて、対象物の正味の移動距離Ｄ（Ｄｘ、Ｄｙ、Ｄｚ）を推定する。

図９Ａに時刻Ｔ１におけるクラスタ内の圧力分布を示し、図９Ｂに時刻Ｔ２におけるクラスタ内の圧力分布を示す。図９Ａでは、触覚センサ３−１が力を検出し、図９Ｂでは、触覚センサ３−２が力を検出している。そのため、図９Ａ、図９Ｂに示す場合では、演算処理部２は、時間Ｔで、距離Ｕだけ、触覚センサ３−１から触覚センサ３−２の方向へ、対象物が移動したと判断する。すなわち、演算処理部２は、対象物の正味の移動距離Ｄ（Ｄｘ、Ｄｙ、Ｄｚ）として、触覚センサ３−１から触覚センサ３−２の方向の距離Ｕを算出する。具体的には、ここで、触覚センサ３−１から触覚センサ３−２の方向がｘ軸方向とすると、Ｄｘ＝Ｕ、Ｄｙ＝０、Ｄｚ＝０である。

図１０Ａに時刻Ｔ１におけるクラスタ内の圧力分布を示し、図１０Ｂに時刻Ｔ２におけるクラスタ内の圧力分布を示す。図１０Ａでは、触覚センサ３−１が力を検出し、図１０Ｂでは、触覚センサ３−４が力を検出している。そのため、図１０Ａ、図１０Ｂに示す場合では、演算処理部２は、時間Ｔで、距離√２Ｕだけ、触覚センサ３−１から触覚センサ３−４の方向へ、対象物が移動したと判断する。すなわち、演算処理部２は、対象物の正味の移動距離Ｄ（Ｄｘ、Ｄｙ、Ｄｚ）として、触覚センサ３−１から触覚センサ３−４の方向の距離√２Ｕを算出する。具体的には、ここで、触覚センサ３−１から触覚センサ３−２の方向がｘ軸方向、触覚センサ３−１から触覚センサ３−３の方向がｙ軸方向とすると、Ｄｘ＝Ｕ、Ｄｙ＝Ｕ、Ｄｚ＝０である。

次に、図１１を参照しながら、ステップＳ９における対象物の動作の軌跡の推定処理について説明する。図１１は、実施の形態１にかかるクラスタ化された触覚センサ３の合力と、姿勢センサ４の検出値とを用いた移動量の算出を説明する図である。
図１１では、図１と同様に、触覚センサシステム１００が人間の手Ｐに設置された場合を例に挙げて説明する。図１１において、上下方向をｚ軸方向、左右方向をｘ軸方向とする。
図１１は、人間の手Ｐの指が摩擦係数μの面に接している場合を示している。ここで、指の質量をｍとし、指が時間Ｔの間に速さｖでｘ軸方向に距離ｄ移動した場合、エネルギー保存則より、数式（１）が成り立つ。

ここで、ｇは重力加速度である。

また、指が摩擦係数μの面に対して及ぼす圧力をｆｚとすると、ｆｚ＝ｍｇが成り立つ。従って、ｍ＝ｆｚ／ｇである。これを数式（１）に代入すると、移動距離ｄは次の数式（２）により表される。

また、指がｘ軸方向に移動する力ｆｘは、指に働く摩擦力に等しいため、ｆｘ＝μｆｚが成り立つ。従って、μ＝ｆｘ／ｆｚである。これを数式（２）に代入すると、ｄ＝（ｖ^２／２ｇ）×（ｆｚ／ｆｘ）が成り立つ。
また、指がｘ軸方向に移動する際の加速度をａとすると、ｖ＝ａ×ｔである。従って、移動距離ｄは、次の数式（３）により表される。

そして、演算処理部２は、クラスタ内の触覚センサ３の合力をｆｘ、ｆｚとし、姿勢センサ４が検出した加速度ａを得る。次いで、演算処理部２は、数式（３）を利用することにより、ｄを算出し、当該移動距離ｄを対象物の正味の移動距離Ｄ（Ｄｘ、Ｄｙ、Ｄｚ）とする。

以上に説明した実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００においては、姿勢センサ４が検出した値に基づいて算出した移動距離が姿勢センサ４の分解能の最小値以上である場合、演算処理部２が、圧力分布と移動距離とに基づいて、動作の軌跡を推定する。そのため、触覚センサシステム１００が設置された対象物（例えば、指等）が押しながら移動した場合でも、触覚センサシステム１００は、対象物の動作の軌跡をより正確に推定することができる。

一方、姿勢センサ４が検出した値に基づいて算出した移動距離が姿勢センサ４の分解能の最小値よりも小さい場合、演算処理部２が、圧力分布に基づいて、動作の軌跡を推定する。そのため、姿勢センサ４の分解能の最小値よりも小さい移動であっても、触覚センサシステム１００は、対象物の動作の軌跡をより正確に推定することができる。すなわち、触覚センサシステム１００は、より細かい単位で且つより正確に、動作の軌跡を推定することができる。

また、触覚センサ３同士の間隔Ｕは等間隔である。これにより、絶対座標系を用いなくても、各触覚センサ３の配置が厳密に決まり、対象物の動作の軌跡を推定することが可能となる。そのため、絶対座標系を用いる場合に比べて、触覚センサシステム１００の配置場所の自由度が向上する。

また、演算処理部２は、隣り合う複数の触覚センサ３を１つのクラスタとして認識し、移動距離が姿勢センサ４の分解能の最小値よりも小さい場合、所定時間におけるクラスタ内の圧力分布の変化と、触覚センサ３同士の間隔Ｕと、に基づいて、対象物の動作の軌跡を推定する。そのため、触覚センサシステム１００は、より簡易な演算処理で対象物の動作の軌跡を推定することができる。

また、演算処理部２は、クラスタ内の合力をバス１毎に算出する。これにより、触覚センサシステム１００全体における演算処理の負荷も軽減することができる。そのため、触覚センサシステム１００の消費電力を抑制することができる。

なお、触覚センサ３の配置例は上述した実施の形態１に限定されるものではなく、例えば、触覚センサシステム１００は、触覚センサ３を十字に配置した装置をバス１上に有していてもよい。この場合、触覚センサ３として、３軸ＭＥＭＳ（Ｍｉｃｒｏ Ｅｌｅｃｔｒｏ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｓｙｓｔｅｍ）を用いてもよい。当該４つの触覚センサ３が検出した値を演算処理部２が演算処理することにより、クラスタ内の圧力分布を算出することができる。また、この場合、各クラスタをピエゾ抵抗素子等により接続してもよい。これにより、各クラスタ間の距離を規定することができ、触覚センサシステム１００は、より正確に対象物の動作の軌跡を推定することができる。

また、触覚センサシステム１００は、温度センサ等の他のセンサを備えていてもよい。温度センサを備えることにより、触覚センサシステム１００は、温度変化によるエネルギー損失分を補正して、対象物の動作の軌跡を推定することができる。
また、触覚センサシステム１００は、複数の触覚センサ３と同一のバス１上に配置されている姿勢センサ４の他に、姿勢センサ４を備えていてもよい。これにより、触覚センサシステム１００は、対象物の動作の軌跡を全体的に把握することができる。
また、複数の触覚センサ３間は、形状記憶合金等の紐状のアクチュエータにより接続されていてもよい。例えば、触覚センサシステム１００をマッサージの施術者等に装着して当該施術者の動きを触覚センサシステム１００に教示し、当該触覚センサシステム１００を装着した他の者が当該教示データと異なる動きをした場合、当該教示データに基づいて形状記憶合金を全体的又は部分的に変形させることにより、当該他の者が教示データと異なる動きをすることをやめるようにフィードバックすることができる。

実施の形態２．
実施の形態２にかかる軌道取得装置２００は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００有する。より具体的には、軌道取得装置２００は、触覚センサシステム１００を対象物に設置するための設置補助具２０１を有する。軌道取得装置２００が備える触覚センサシステム１００は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００であるため、その説明を省略する。
図１２は、実施の形態２にかかる軌道取得装置２００を説明する図である。図１２では、触覚センサシステム１００が人間の手Ｐに設置される場合を例に挙げている。そのため、図１２では、設置補助具２０１として人間の手Ｐに装着可能なグローブが例示されている。

また、設置補助具２０１としてのグローブは、対象物である人間の手Ｐの動きに追従可能な伸縮可能な材質で形成されている。また、設置補助具２０１において、触覚センサ３が配置される部分は、対象物に追従するために設置補助具２０１が変形した場合でも変形することがないように硬い材質で形成されている。これにより、設置補助具２０１が変形しても、触覚センサ３間の間隔Ｕが変わることがなく、軌道取得装置２００は、対象物の動作の軌跡を正確に推定することができる。

また、軌道取得装置２００は、設置補助具２０１において、対象物の関節部に対応する部分に、別途、触覚センサ３を備えていてもよい。これにより、対象物の関節部にかかる力を検出することができる。そのため、対象物が人間の手Ｐの指である場合等、指のそれぞれの節が個々に動く場合、一の節における動作の軌跡の推定において、他の節の動作の影響を補正することができる。

実施の形態２にかかる軌道取得装置２００は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００と同様に、より細かい単位で且つより正確に、動作の軌跡を推定することができる。
また、実施の形態２にかかる軌道取得装置２００は、設置補助具２０１を備えるため、対象物に容易に装着することができる。

実施の形態３．
実施の形態３にかかるロボットハンド３００は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００有する。ロボットハンド３００が備える触覚センサシステム１００は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００であるため、その説明を省略する。
図１３は、実施の形態３にかかるロボットハンド３００を説明する側面図である。図１３に示すように、ロボットハンド３００は、触覚センサシステム１００と、触覚センサシステム１００が設置される本体部３０１と、を備える。

本体部３０１は、指部３０２と、甲部３０３とを備える。また、指部３０２は、第１節３０２Ａと、第２節３０２Ｂと、第３節３０２Ｃとを備える。第１節３０２Ａと第２節３０２Ｂとの間の関節を第１関節３０４Ａ、第２節３０２Ｂと第３節３０２Ｃとの間の関節を第２関節３０４Ｂ、第３節３０２Ｃと甲部３０３との間の関節を第３関節３０４Ｃとする。

触覚センサシステム１００の触覚センサ３は、第１節３０２Ａ、第２節３０２Ｂ、第３節３０２Ｃ毎に設けられている。同様に、触覚センサシステム１００の姿勢センサ４は、第１節３０２Ａ、第２節３０２Ｂ、第３節３０２Ｃ毎に設けられている。なお、図１３において、説明簡単のため、触覚センサ３及び姿勢センサ４は、第１節３０２Ａ、第２節３０２Ｂ、第３節３０２Ｃのそれぞれに１つずつ設けられているように記載したが、第１節３０２Ａ、第２節３０２Ｂ、第３節３０２Ｃに設けられる触覚センサ３及び姿勢センサ４の数はこれに限定されるものではない。

一般的に、人間の手の動きをロボットハンドに教示する場合、ロボットハンドが接触する対象の形に応じてロボットハンドの指を当てたり、ロボットハンドが接触する対象の硬さに応じた力（モータートルク）でロボットハンドを対象物に接触させたりすることができない。
例えば、触覚センサのみを備えるロボットハンドは、接触点での力を測定することはできるが、対象の形を把握することができない。そのため、触覚センサのみを備えるロボットハンドは、ロボットハンドが接触する対象の形に応じてロボットハンドの指を当てることができない。
一方、姿勢センサのみを備えるロボットハンドは、対象の硬さを把握することができない。そのため、対象の硬さに応じた力（モータートルク）でロボットハンドは対象物に接触することができない。

実施の形態３にかかるロボットハンド３００は、姿勢センサ４として慣性力センサを備える。そして、姿勢センサ４は、第１関節３０４Ａの回動角度θ１、第２関節３０４Ｂの回動角度θ２、第３関節３０４Ｃの回動角度θ３を検出する。また、第１節３０２Ａの長さＬ１、第２節３０２Ｂの長さＬ２、第３節３０２Ｃの長さＬ３は、それぞれ既知である。そのため、演算処理部２は、第１関節３０４Ａの回動角度θ１、第２関節３０４Ｂの回動角度θ２、第３関節３０４Ｃの回動角度θ３と、第１節３０２Ａの長さＬ１、第２節３０２Ｂの長さＬ２、第３節３０２Ｃの長さＬ３とに基づいて、第１節３０２Ａ、第２節３０２Ｂ、第３節３０２Ｃの変位を算出する。

また、各触覚センサ３は、第１節３０２Ａ、第２節３０２Ｂ、第３節３０２Ｃが対象に接触した際の圧力を検出する。
そして、演算処理部２は、第１節３０２Ａ、第２節３０２Ｂ、第３節３０２Ｃが対象に接触した際の圧力と、算出した第１節３０２Ａ、第２節３０２Ｂ、第３節３０２Ｃの変位とに基づいて、対象のばね定数（硬さ）を算出する。次いで、演算処理部２は、当該ばね定数をストレージ５に保存されている教示データに加味し、新たな教示データを生成する。ロボットハンド３００は、当該新たな教示データに基づいて動作することにより、対象の形及び硬さに応じて、人間の手の動きを再現することができる。

実施の形態４．
実施の形態４にかかるロボットハンド４００は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００有する。ロボットハンド４００が備える触覚センサシステム１００は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００であるため、その説明を省略する。
図１４は、実施の形態４にかかるロボットハンド４００を説明する側面図である。図１４に示すように、ロボットハンド４００は、触覚センサシステム１００と、触覚センサシステム１００が設置される本体部４０１と、を備える。

本体部４０１は、指部４０２と、甲部４０３とを備える。また、指部４０２は、第１節４０２Ａと、第２節４０２Ｂと、第３節４０２Ｃとを備える。第１節４０２Ａと第２節４０２Ｂとの間の関節を第１関節４０４Ａ、第２節４０２Ｂと第３節４０２Ｃとの間の関節を第２関節４０４Ｂ、第３節４０２Ｃと甲部４０３との間の関節を第３関節４０４Ｃとする。

触覚センサシステム１００の触覚センサ３は、第１節４０２Ａ、第２節４０２Ｂ、第３節４０２Ｃ毎に設けられている。また、触覚センサシステム１００の姿勢センサ４は、甲部４０３に設けられている。なお、図１４において、説明簡単のため、触覚センサ３は、第１節４０２Ａ、第２節４０２Ｂ、第３節４０２Ｃのそれぞれに１つずつ設けられているように記載したが、第１節４０２Ａ、第２節４０２Ｂ、第３節４０２Ｃに設けられる触覚センサ３の数はこれに限定されるものではない。

実施の形態４にかかるロボットハンド４００は、姿勢センサ４として慣性力センサを備える。そして、演算処理部２は、姿勢センサ４が検出した値に基づいて、ロボットハンド４００の全体の動きによる移動距離を算出する。

また、実施の形態４において、第１節４０２Ａの長さＬ１、第２節４０２Ｂの長さＬ２、第３節４０２Ｃの長さＬ３は、それぞれ既知である。また、実施の形態４において、第１関節４０４Ａのばね定数Ｋ１、第２関節４０４Ｂのばね定数Ｋ２、第３関節４０４Ｃのばね定数Ｋ３は、それぞれ既知である。
一方、各触覚センサ３は、第１節４０２Ａ、第２節４０２Ｂ、第３節４０２Ｃに印加された力を検出する。
そして、演算処理部２は、第１節４０２Ａの長さＬ１、第２節４０２Ｂの長さＬ２、第３節４０２Ｃの長さＬ３と、第１関節４０４Ａのばね定数Ｋ１、第２関節４０４Ｂのばね定数Ｋ２、第３関節４０４Ｃのばね定数Ｋ３と、各触覚センサ３が検出した第１節４０２Ａ、第２節４０２Ｂ、第３節４０２Ｃに印加された力と、に基づいて、第１関節４０４Ａの回動角度θ１、第２関節４０４Ｂの回動角度θ２、第３関節４０４Ｃの回動角度θ３を算出する。演算処理部２は、当該算出において、フックの法則を用いる。

また、演算処理部２は、第１関節４０４Ａの回動角度θ１、第２関節４０４Ｂの回動角度θ２、第３関節４０４Ｃの回動角度θ３を時間Ｔで積算する。これにより、演算処理部２は、ロボットハンド４００の形状変化及び位置変化を算出する。

例えば、図１４に示すように、時刻Ｔ０において、第１節４０２Ａ、第２節４０２Ｂ、第３節４０２Ｃに印加された力をそれぞれＦ１０、Ｆ２０、Ｆ３０とする。また、時刻Ｔ０において、第１関節４０４Ａのばね定数をＫ１０、第２関節４０４Ｂのばね定数をＫ２０、第３関節４０４Ｃのばね定数をＫ３０とする。また、時刻Ｔ０において、第１関節４０４Ａの回動角度をθ１０、第２関節４０４Ｂの回動角度をθ２０、第３関節４０４Ｃの回動角度をθ３０とする。
同様に、時刻Ｔ１において、第１節４０２Ａ、第２節４０２Ｂ、第３節４０２Ｃに印加された力をそれぞれＦ１１、Ｆ２１、Ｆ３１とする。また、時刻Ｔ１において、第１関節４０４Ａのばね定数をＫ１１、第２関節４０４Ｂのばね定数をＫ２１、第３関節４０４Ｃのばね定数をＫ３１とする。また、時刻Ｔ１において、第１関節４０４Ａの回動角度をθ１１、第２関節４０４Ｂの回動角度をθ２１、第３関節４０４Ｃの回動角度をθ３１とする。
同様に、時刻Ｔ２において、第１節４０２Ａ、第２節４０２Ｂ、第３節４０２Ｃに印加された力をそれぞれＦ１２、Ｆ２２、Ｆ３２とする。また、時刻Ｔ２において、第１関節４０４Ａのばね定数をＫ１２、第２関節４０４Ｂのばね定数をＫ２２、第３関節４０４Ｃのばね定数をＫ３２とする。また、時刻Ｔ２において、第１関節４０４Ａの回動角度をθ１２、第２関節４０４Ｂの回動角度をθ２２、第３関節４０４Ｃの回動角度をθ３２とする。

この場合に、演算処理部２は、時刻Ｔ０における第１関節４０４Ａの回動角度θ１０、第２関節４０４Ｂの回動角度θ２０、第３関節４０４Ｃの回動角度θ３０と、時刻Ｔ１における第１関節４０４Ａの回動角度θ１１、第２関節４０４Ｂの回動角度θ２１、第３関節４０４Ｃの回動角度θ３１と、時刻Ｔ２における第１関節４０４Ａの回動角度θ１２、第２関節４０４Ｂの回動角度θ２２、第３関節４０４Ｃの回動角度θ３２と、を時間Ｔで積算する。これにより、演算処理部２は、ロボットハンド４００の形状変化及び位置変化を算出することができる。

なお、第１関節４０４Ａのばね定数Ｋ１、第２関節４０４Ｂのばね定数Ｋ２、第３関節４０４Ｃのばね定数Ｋ３は、サーボシステム（サーボ機構）によりコンプライアンス制御されていてもよい。この場合、コンプライアンス制御により各ばね定数Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３が決定される。
また、実施の形態４にかかるロボットハンド４００に対して、触覚センサシステム１００は、実施の形態２に示した様な設置補助具２０１により装着されてもよい。
また、第１関節４０４Ａのばね定数Ｋ１、第２関節４０４Ｂのばね定数Ｋ２、第３関節４０４Ｃのばね定数Ｋ３は、触覚センサ３が検出した第１節４０２Ａ、第２節４０２Ｂ、第３節４０２Ｃに印加された力と、第１関節４０４Ａの回動角度θ１、第２関節４０４Ｂの回動角度θ２、第３関節４０４Ｃの回動角度θ３とに基づいて、演算処理部２が、予め、算出しておき、予め算出した当該ばね定数Ｋ１、Ｋ２、Ｋ３をストレージ５に保存しておいてもよい。
また、触覚センサ３として、複数軸方向の力を検出してもよい。これにより、演算処理部２は、触覚センサ３が検出した複数軸方向の力に基づいて、ロボットハンド４００の２次元あるいは３次元の形状変化及び位置変化を算出することができる。

実施の形態５．
実施の形態５にかかるロボットハンド５００は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００有する。ロボットハンド５００が備える触覚センサシステム１００は、実施の形態１にかかる触覚センサシステム１００であるため、その説明を省略する。
図１５は、実施の形態５にかかるロボットハンド５００を説明する側面図である。図１５に示すように、ロボットハンド５００は、触覚センサシステム１００と、触覚センサシステム１００が設置される本体部５０１と、を備える。

本体部５０１は、指部５０２と、甲部５０３とを備える。また、指部５０２は、変形可能なばね材で形成されており、指部５０２全体が弾性変形可能となっている。なお、各触覚センサ３及び姿勢センサ４の配置や、演算処理部２における演算処理は、実施の形態４にかかるロボットハンド４００と同様であるため、その説明を省略する。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。

１−１、１−２、・・・、１−ｎ バス
２ 演算処理部（演算処理手段）
３−１、３−２、・・・、３−ｍ 触覚センサ
４ 姿勢センサ
５ ストレージ
６ 通信部
７ 制御部
１００ 触覚センサシステム
２００ 軌道取得装置
２０１ 設置補助具
３００、４００、５００ ロボットハンド
３０１、４０１、５０１ 本体部
３０２、４０２、５０２ 指部
３０２Ａ、４０２Ａ 第１節
３０２Ｂ、４０２Ｂ 第２節
３０２Ｃ、４０２Ｃ 第３節
３０３、４０３、５０３ 甲部
３０４Ａ、４０４Ａ 第１関節
３０４Ｂ、４０４Ｂ 第２関節
３０４Ｃ、４０４Ｃ 第３関節

Claims (7)

1. 圧力を検出してものに触れていることを検知する複数の触覚センサと、位置の変化により姿勢の変化を検出する少なくとも一つの姿勢センサと、を有する複数のバスと、前記複数のバスに接続される演算処理手段と、を備え、
   前記触覚センサ同士の間隔は、前記姿勢センサの分解能の最小値よりも短く、
   前記演算処理手段は、
   隣り合う複数の前記触覚センサが検出した値に基づいて圧力分布を算出し、
   前記姿勢センサが検出した値に基づいて移動距離を算出し、
   前記移動距離が前記姿勢センサの分解能の最小値以上である場合、前記圧力分布と前記移動距離とに基づいて、動作の軌跡を推定し、
   前記移動距離が前記姿勢センサの分解能の最小値よりも小さい場合、前記圧力分布に基づいて、動作の軌跡を推定する触覚センサシステム。
2. 前記触覚センサ同士の間隔は等間隔である請求項１に記載の触覚センサシステム。
3. 前記演算処理手段は、
   隣り合う複数の前記触覚センサを１つのクラスタとして認識し、
   前記移動距離が前記姿勢センサの分解能の最小値よりも小さい場合、所定時間における前記クラスタ内の前記圧力分布の変化と、前記触覚センサ同士の間隔と、に基づいて、動作の軌跡を推定する請求項２に記載の触覚センサシステム。
4. 前記演算処理手段は、前記クラスタ内の合力を前記バス毎に算出する請求項３に記載の触覚センサシステム。
5. 請求項１乃至４の何れか１項に記載の触覚センサシステムと、
   前記触覚センサシステムを対象物に設置するための設置補助具と、を備える軌道取得装置。
6. 請求項１乃至４の何れか１項に記載の触覚センサシステムを備えるロボットハンド。
7. 前記ロボットハンドは、前記触覚センサシステムが設置される本体部を備え、
   前記本体部は、指部と、甲部と、を備え、
   前記指部は、第１節と、第２節と、第３節と、前記第１節と前記第２節との間に第１関節と、前記第２節と前記第３節との間に第２関節と、前記第３節と前記甲部との間に第３関節と、を備え、
   前記触覚センサシステムの触覚センサと姿勢センサは、前記第１節、前記第２節及び前記第３節のそれぞれに設けられ、
   前記触覚センサは、前記第１節、前記第２節、及び、前記第３節が対象に接触した際の圧力を検出し、
   前記姿勢センサは、前記第１関節、前記第２関節、及び、前記第３関節の回動角度を検出し、
   前記触覚センサシステムの演算処理手段は、
   前記第１関節、前記第２関節、及び、前記第３関節の回動角度に基づいて、前記第１節、前記第２節、及び、前記第３節の変位を算出し、
   前記第１節、前記第２節、及び、前記第３節が対象に接触した際の圧力と、前記第１節、前記第２節、及び、前記第３節の変位と、に基づいて、前記対象の硬さを算出する請求項６に記載のロボットハンド。

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