JP2015044274A - 部品供給装置および部品供給装置のプログラム生成方法 - Google Patents

部品供給装置および部品供給装置のプログラム生成方法 Download PDF

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Abstract

【課題】作業者がロボットに対してプログラミングを行う際の負担を軽減することのできる部品供給装置を得る。
【解決手段】ハンド3Dデータ(31)および部品形状3Dデータ(32)から算出される把持可能姿勢と、部品形状3Dデータから算出される安定可能姿勢とをノードとして、各ノード間の遷移パスが示された持ち替えグラフ(35)に基づき、ロボットの使用台数および仮置き台の使用の有無に応じた持ち替え回数を算出し、この算出結果を作業者に対して提示する。
【選択図】図5

Description

本発明は、例えば自動組立装置や自動組立ロボットなどに対して、バラ積み供給される部品を整列させる部品供給装置に関し、特にロボットを用いて部品を整列させる部品供給装置および部品供給装置のプログラム生成方法に関するものである。
一般に、製品組立ラインにおいて、購入先や、前工程から搬送される部品は、部品の搬送およびストック時に必要な空間体積を小さくするため、いわゆるバラ積み状態で届くことが多い。一方、自動組立装置は、部品が整列された状態からの組み立て作業を実行することが通例である。このため、自動組立装置に供給する部品を、何らかの手段で、バラ積み状態から整列された状態へと、位置姿勢を揃える必要がある。
従来から、バラ積み状態の部品を自動整列する手段として、パーツフィーダと呼ばれる専用の部品整列装置が広く使われている。しかしながら、パーツフィーダは、部品ごとに専用に設計されるため汎用性がなく、しかも設計期間が長い、価格が高い、稼働中に振動および騒音が発生する、工場の多大な床面積を占めるという問題がある。
また、部品形状が複雑な場合には、部品がパーツフィーダ内で絡まり、チョコ停と呼ばれる一時的な動作停止が起こり、オペレータコールが多発するという問題もある。また、パーツフィーダによる部品整列が不可能な形状の部品が存在することから、パーツフィーダが使えない場合もある。
そこで、上記パーツフィーダに代わる自動化手法として、バラ積み状態の部品を、何らかのハードウェア機構を用いて、ある程度、部品同士が重なっていない状態に変化させた後、ビジョンセンサを用いて、好ましい姿勢を取っている部品のみを認識して位置姿勢補正を行う技術が知られている(例えば、特許文献1参照)。
また、バラ積み状態の部品の位置姿勢を認識し、吸着パッドに部品を吸い付け、必要があれば向きを変更して仮置き後、さらに必要があれば向きを変更して整列させる技術が知られている(例えば、特許文献2参照)。
ここで、特許文献1に記載の従来技術においては、部品数を十分に供給しておいたうえで、好ましい姿勢になっている部品のみを選んで取り扱うという確率的な事象に依存するので、部品数が減ってくると、好ましい姿勢の部品が存在しなくなる確率が高まり、部品が残っているのにオペレータコールの発生が増加する問題がある。また、好ましい姿勢になる確率が低い部品を供給対象とした場合には、より多くの部品を投入しておかなければならないので、手持ち在庫を多くかかえる必要があり、工場の空間体積(床面積、高さ)を浪費するという問題がある。
また、特許文献2に記載の従来技術においては、吸着パッドが当てられる立方体形状の部品を対象としており、平面形状の部品、複雑な形状の部品、表面に凸凹がある部品、小穴が多い部品、細い形状からなる部品など、のように吸着パッドを当てる部位がなく、吸着パッドに吸い付かない部品に対しては対応できないという問題がある。なお、吸着パッドが使用不可の場合に、ブロワで吸い付けることも考えられるが、この場合には、騒音が大きいうえ、電力消費が大きいという問題が生じる。
さらに、特許文献1、2のいずれ場合も、最終的な整列を失敗させるような、ハンドと部品の位置ずれおよび姿勢ずれを、いわゆる「引き込み」あるいは「セルフアライメント」と呼ばれる現象を利用して吸収するために、部品ごとに設計した特化ハンドを使用しているので、複数種類の部品を同じハンドで整列することができず、部品数と同数のハンドが必要となり、ハンド切り替え時間、ハンド仮置き用の広い場所が必要になるという問題がある。また、部品ごとにハンドを設計し直さなければならず、生産する機種の切り替え時に、ハンドを作りなおすためのコスト(設計、製作、調整費)を要するという問題がある。
これらの問題を解決するために、ロボットが部品を把持し、仮置き台に一旦置いて、あるいは、複数のロボット間で受け渡しして部品を把持し直すといった持ち替え動作を行いながら、部品を目的の位置姿勢に整列させる部品供給装置がある(例えば、特許文献3参照)。なお、この部品供給装置による部品整列作業においては、多種多様のバラ積み状態の部品に対して専用の治具およびハンドの設計の必要性がない。
特開平06−127698号公報 特開2011−000685号公報 国際公開第2013/002099号
しかしながら、従来技術には以下のような課題がある。
特許文献3に記載の従来技術においては、作業者は、部品整列作業の効率化を実現すべく、ロボットにどのような持ち替え動作をさせるかを決めた上で、ロボットが決められた持ち替え動作をするようにプログラミングを行う必要があり、非常に手間がかかるという問題がある。なお、ここでいう部品整列作業の効率化とは、ロボットの台数、部品を最終的に目的の位置姿勢に整列させることのできる確率(以降では、直行率と称す)およびタクトタイムといった各パラメータついて、トレードオフの関係を考慮しながら最適化を図ることである。
また、部品整列作業の効率化を実現するための具体的なプログラミング手法が確立していないので、なおさら作業者がロボットに対してプログラミングを行う際に、多大な負担がかかるという問題がある。
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、作業者がロボットに対してプログラミングを行う際の負担を軽減することのできる部品供給装置および部品供給装置のプログラム生成方法を得ることを目的とする。
本発明における部品供給装置は、自身のハンドで部品を把持するロボットを備え、ロボットの動作を制御するためのロボットプログラムにしたがってロボットが動作することで、バラ積みされた部品を、仮置き台を経てパレットに整列させる部品供給装置であって、ロボットプログラムを生成する行動計画部をさらに備え、行動計画部は、ハンドの3Dモデルを示すハンド3Dデータと、部品の3Dモデルを示す部品形状3Dデータとの入力に基づき、部品をハンドで把持する際の部品およびハンドの位置姿勢の組み合わせを把持可能姿勢として算出し、算出結果を把持可能姿勢表に記憶する把持可能姿勢算出部と、部品形状3Dデータの入力に基づき、部品を仮置き台に静定する際の部品の姿勢を安定姿勢として算出し、算出結果を安定可能姿勢表に記憶する安定姿勢算出部と、把持可能姿勢表に含まれる把持可能姿勢と、安定姿勢表に含まれる安定姿勢とをノードとして、ノードのそれぞれの間を遷移するための経路を遷移パスとして算出し、算出結果を持ち替えグラフに記憶する持ち替えパス算出部と、持ち替えグラフに含まれるノードの遷移パスを探索することで、ノードのうちの第1ノードに対応する第1姿勢からノードのうちの第2ノードに対応する第2姿勢へと姿勢変更をする際において、ハンドが部品を持ち替える必要がある回数を持ち替え回数として算出するとともに、算出結果をHMI部に画像表示する持ち替え可能性算出部と、HMI部に画像表示された持ち替え回数の算出結果に基づいて決定された所望のロボットプログラムを生成するプログラム生成部と、を有するものである。
また、本発明における部品供給装置のプログラム生成方法は、自身のハンドで部品を把持するロボットの動作を制御するためのロボットプログラムにしたがってロボットが動作することで、バラ積みされた部品を、仮置き台を経てパレットに整列させる部品供給装置におけるロボットプログラムの生成方法であって、ハンドの3Dモデルを示すハンド3Dデータと、部品の3Dモデルを示す部品形状3Dデータとの入力に基づき、部品をハンドで把持する際の部品およびハンドの位置姿勢の組み合わせを把持可能姿勢として算出し、算出結果を把持可能姿勢表に記憶する把持可能姿勢算出ステップと、部品形状3Dデータの入力に基づき、部品を仮置き台に静定する際の部品の姿勢を安定姿勢として算出し、算出結果を安定可能姿勢表に記憶する安定姿勢算出ステップと、把持可能姿勢表に含まれる把持可能姿勢と、安定姿勢表に含まれる安定姿勢とをノードとして、ノードのそれぞれの間を遷移するための経路を遷移パスとして算出し、算出結果を持ち替えグラフに記憶する持ち替えパス算出ステップと、持ち替えグラフに含まれるノードの遷移パスを探索することで、ノードのうちの第1ノードに対応する第1姿勢からノードのうちの第2ノードに対応する第2姿勢へと姿勢変更をする際において、ハンドが部品を持ち替える必要がある回数を持ち替え回数として算出するとともに、算出結果をHMI部に画像表示する持ち替え可能性算出ステップと、HMI部に画像表示された持ち替え回数の算出結果に基づいて決定された所望のロボットプログラムを生成するプログラム生成ステップと、を有するものである。
本発明によれば、ハンド3Dデータおよび部品形状3Dデータから算出される把持可能姿勢と、部品形状3Dデータから算出される安定可能姿勢とをノードとして、各ノード間の遷移パスが示された持ち替えグラフに基づき、ロボットの使用台数および仮置き台の使用の有無に応じた持ち替え回数を算出し、この算出結果を作業者に対して提示する。これにより、作業者がロボットに対してプログラミングを行う際の負担を軽減することのできる部品供給装置および部品供給装置のプログラム生成方法を得ることができる。
本発明の実施の形態1における部品供給装置を示す概略構成図である。 本発明の実施の形態1における部品供給装置のロボットのハンド形状の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態1における部品供給装置のロボットのハンド形状の別例を示す説明図である。 本発明の実施の形態1における部品供給装置の全体の動作シーケンスを示すフローチャートである。 本発明の実施の形態1における部品供給装置の行動計画部を示すブロック構成図である。 本発明の実施の形態1におけるハンド3Dデータの一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態1における部品形状3Dデータの一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態1における把持可能姿勢表の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態1における安定姿勢表の一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態1における持ち替えグラフの一例を示す説明図である。 本発明の実施の形態1における持ち替えグラフの各ノード間の接続関係を示す説明図である。 本発明の実施の形態1における持ち替えグラフの各ノード間の接続関係を示す説明図である。 本発明の実施の形態1における持ち替えグラフの各ノード間の接続関係を示す説明図である。 本発明の実施の形態1において、ロボット1台と仮置き台との使用を前提として得られる持ち替え表を示す説明図である。 本発明の実施の形態1において、ロボット2台と仮置き台との使用を前提として得られる持ち替え表を示す説明図である。 本発明の実施の形態1において、ロボット2台と仮置き台との使用、またはロボット2台の使用を前提として得られる持ち替え表を示す説明図である。
以下、本発明による部品供給装置および部品供給装置のプログラム生成方法を好適な実施の形態に従って図面を用いて説明する。なお、図面の説明においては、同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
実施の形態1.
図1は、本発明の実施の形態1における部品供給装置10を示す概略構成図である。図1において、部品供給装置10は、複数のロボットを用いてバラ積み部品を整列供給する構成を示し、これらのロボットの動作を制御するためのロボットプログラムを生成する行動計画部20を備える。
部品供給装置10は、3次元ビジョンセンサ1と、多数の部品(例えば、断面L字状の部品)が収納されたバラ積み部品箱2に近接配置された第1ロボット3と、部品が載置される仮置き台4を撮像する2次元ビジョンセンサ5と、ロボット群6と、3次元ビジョンセンサ1および2次元ビジョンセンサ5の検出結果に基づき第1ロボット3およびロボット群6を制御する制御部7とを有する。なお、図1においては、1台の第1ロボット3と、3台の第2ロボット6a〜6cからなるロボット群6とでパレット8に部品を整列させる構成を例示している。
3次元ビジョンセンサ1は、制御部7とともに距離画像計測部として機能し、バラ積み部品箱2内に積み上げられた部品を、概して上方から撮像し、3次元ビジョンセンサ1から各部品がランダム(例えば、凹凸)に並んだ上面までの多数の距離データを計測する機能を有する。なお、3次元ビジョンセンサ1により距離データを取得するための計測原理としては、ステレオ法、光切断法、空間コード法、ランダムコード法、タイムオフフライ法などの周知の手法が適用可能である。また、図1において、3次元ビジョンセンサ1に付された2本の破線は、各手法により距離の三角測量を行う様子を表している。
3次元ビジョンセンサ1で得られた距離データは、3次元ビジョンセンサ1内または制御部7において座標変換演算などが施されて、距離画像の算出に寄与する。なお、ここでいう距離画像とは、撮像されたシーンの画像の各ピクセルに対し、ある座標系から見たときの「特定座標軸方向の座標値をマッピングしたもの」であり、例えば、第1ロボット3のベース座標系から見たときの、部品が積み上がった高さのマップのことである。
第1ロボット3およびロボット群6内の第2ロボット6a〜6cとしては、例えば、一般的に広く普及している垂直多関節型ロボットを用いることができる。また、第1ロボット3は、3次元ビジョンセンサ1および制御部7とともに単離部(後述する)として機能し、ピンセット状または鉗子状の細い爪3tを有するハンド3hを備える。一方、ロボット群6は、2次元ビジョンセンサ5および制御部7とともに、部品の位置姿勢変更部として機能し、ロボット群6内の第2ロボット6a〜6cは、それぞれ平行チャックハンドを有する。
2次元ビジョンセンサ5は、部品外形計測部として機能し、広く普及しているセンサからなり、仮置き台4に転がされた部品を撮像して、その外形形状を取得する。以下、計測により取得した部品の外形は、部品の位置姿勢の算出に寄与する。部品の位置姿勢の算出演算処理は、2次元ビジョンセンサ5内または制御部7において、例えばテンプレートマッチング法により行われる。
なお、テンプレートマッチング法において、テンプレート画像はあらかじめ登録されるが、ここでは、取り扱う部品を仮置き台4の上に転がしてみて、安定して静止する姿勢の数だけのテンプレート画像を登録するものとする。取り扱う部品に対して登録される画像は、具体的には、裏表が無関係の部品の場合には1つ、裏表に関係がある部品の場合には2つ、5通りの姿勢で静止する部品の場合には5つとなる。この平面上の安定姿勢は、後述する行動計画部20の動作により得られる平面上の安定姿勢表34によって事前に決定されている。
次に、後述する行動計画部20によって生成されたロボットプログラムにしたがって制御される部品供給装置のロボット等によるバラ積み整列動作の一例について具体的に説明する。
まず、3次元ビジョンセンサ1は、距離画像を解析することにより、バラ積み部品箱2内に積み上がった部品の中から、第1ロボット3が把持可能な部位候補(以下、単に「候補」ともいう)を算出し、さらに最適化することにより、把持可能な部位候補を1つに絞り込む。なお、把持可能な候補の演算処理に際しては、あらかじめ、第1ロボット3のハンド3hの爪3tの形状およびサイズを数値化しておく。
ここで、図2は、本発明の実施の形態1における部品供給装置10のロボットのハンド形状の一例を示す説明図である。図3は、本発明の実施の形態1における部品供給装置10のロボットのハンド形状の別例を示す説明図である。例えば、ハンド3hが図2または図3に示すような形状であれば、バラ積み部品の山に対して、部品と接触せずに、ハンド3hの2本の爪3tの先端部を同時に差し込みたいのであるから、爪3tの開き幅W分の距離を隔てた、各爪3tを内包する最小の大きさの2本の円柱または角柱として、数値モデル化しておく。このとき、円柱または角柱の太さは、爪3tの太さを近似し、円柱または角柱の長さは、把持する際に部品に爪3tを掛ける深さを近似することになる。
次に、3次元ビジョンセンサ1は、最新の距離画像が得られているものとして、最新の距離画像の中から、あらかじめ数値化した円柱または角柱が入る空間であって、かつ、空間の間に部品が存在する場所を探索する。
または、第1ロボット3のハンド3hにより把持可能な小突起部位の形状(例えば、開いたハンド3hの爪3tの間に収まる角柱、円柱、平板、円盤)を、距離画像に対してテンプレートマッチングを行い、複数の候補を探索および抽出する。
次に、3次元ビジョンセンサ1は、抽出された複数の候補に評価値をつけて、最も評価値の高い1つの候補のみを選択するという最適化演算を行う。最適化演算の方法として、2本の円柱に挟まれた突起物(または、発見された微少な角柱)のうち、最も高いZ軸値を評価値として採用し、その評価値が最大となる候補を選択する。
この最適化演算は、バラ積みされた部品のうち、最も上方に積まれている部品を選ぶことに相当する。つまり、最大の評価値を選ぶことにより、部品の候補を最適化したことになる。
以下、選択された最適化候補に接近して把持するために、第1ロボット3のハンド3hの爪3tをどのように掛けるかについては、簡単な計算で求めることができる。すなわち、部品を把持できる第1ロボット3の位置姿勢を、ロボット座標系におけるXYZ値および各軸周りの回転角として、把持可能な候補の位置姿勢に対する相対位置姿勢を加えることにより、算出することができる。
なお、距離画像に対して、ハンド3hで把持可能な大きさの、微少な角柱状の部位をテンプレートマッチングして候補点を抽出し、その候補点のZ軸高さを用いて最適化することによっても、把持位置姿勢を算出することができ、同様の効果が得られる。
第1ロボット3は、その後、把持した部品を仮置き台4に運び、仮置き台4の上方で部品を解放する。このとき、第1ロボット3は、部品を丁寧に仮置き台4に置くのではなく、放り投げるように仮置き台4に置くことが望ましい。これにより、絡まった部品が解けて、1つずつ、分離した状態で仮置き台4に転がって静止する確率が高くなる。
ここで、第1ロボット3のツール座標系を、ツールが進む向きをZ軸にとって、右手系でX、Y、Z軸とし、各軸X、Y、ZのまわりにA、B、C軸を定義したとき、第1ロボット3が部品を摘むために、バラ積み部品箱2の部品に近づいて行く動作について説明する。
例えば、第1ロボット3のハンド3hの爪3tが、ツール座標系のA軸値およびB軸値に関しては必ず同じ値になる姿勢で、かつC軸に関しては、爪3tが部品間の隙間に入るように回転させた姿勢で、Z軸方向に進んでいくものとする。
このとき、3次元ビジョンセンサ1の座標系と第1ロボット3の座標系とのキャリブレーション誤差のうち、姿勢誤差が小さくなる領域を使うことになり、単離成功確率Pを向上させることが可能となる。例えば、第1ロボット3は、鉛直下向きにハンド3hを下ろしていくように動作する。なお、「単離」とは、バラ積み部品箱2の中から1つの部品のみを摘み出すことを指す。
仮置き台4は、何も備えていない簡易な台であるが、台上に排除すべき物品(異物)が載せられた際に、台面を反転させるなどして異物を自重で滑り落ちさせる(または、はじき飛ばす)、あるいは、エアで吹き飛ばす、箒で掃き飛ばす、などの機構が付加されてもよい。仮置き台4に排除機構を設けた場合には、エラーリカバリが迅速に行われ、タクトタイム(Tact Time)が伸びにくくなるという効果がある。なお、仮置き台4の天板上面の高さ(ロボット座標系Z軸方向)は、あらかじめ計測されて、制御部7の記憶領域に記憶されているものとする。
第1ロボット3は、バラ積み部品箱2の中にバラ積みされた部品を、上記ロボット座標算出処理に基づき、ハンド3hの爪3tが開いた状態にしたうえで、その時点で得られている把持位置に移動して、ハンド3hを閉じる。
続いて、第1ロボット3は、ハンド3hをロボット座標Z軸方向に沿って持ち上げるように移動させ、バラ積み部品箱2から把持できた部品を引き上げる動作を行い、その後、把持した部品を仮置き台4の上に転がす。
以上のように、第1ロボット3は、バラ積み部品箱2の中に多数入っている部品の中から、1つの部品のみを取り出すという単離機能を備えている。ただし、第1ロボット3は、部品の取り出しに失敗して部品を把持できないこともあり、複数の部品が絡まって、ひとかたまりの状態で仮置き台4に転がることもあり、また、複数の部品が絡まらずに、それぞれが仮置き台4の上に転がることもある。
上記のいずれの状態も、第1ロボット3が上記動作を実行した直後に、仮置き台4を2次元ビジョンセンサ5で撮像することにより、容易に判別することができる。例えば、バラ積み部品箱2からの部品の取り出しに失敗した場合は、第1ロボット3による摘み出し操作を再度行う。
また、複数の部品が絡まって、ひとかたまりの状態で仮置き台4に転がった場合は、仮置き台4の天板を反転させる排除部など(図示せず)を用いて、部品をラインアウトさせる。なお、ラインアウトとは、例えば部品捨て箱(図示せず)を用意しておき、部品捨て箱内に部品を廃棄する、などを行うことにより、容易に実現することができる。
一方、複数の部品が絡まることなく仮置き台4に転がった場合は、後段のロボット群6のうちの1つのロボットが、部品を1つずつハンドリングするか、1つの部品のみをハンドリングした後に、仮置き台4の天板を反転させる排除部などで、残りの部品をラインアウトさせる。
ロボット群6において、ロボット6aは、平行チャックハンドにより仮置き台4から部品を摘み上げる。以下、ロボット6a、6b、6cの相互間で、部品の裏表などを反転させながら、受け渡しした後、ロボット6cは、部品整列用のパレット8の上に部品を整列配置する。なお、取り扱う部品の形状が円筒状であって、軸周りの角度を区別する必要がある場合には、仮置き台4に専用の治具を設けて角度を固定するか、ロボット群6による受け渡し動作において角度を決定する。
これ以降は、上記部品供給動作による部品のハンドリング手順について説明する。2次元ビジョンセンサ5は、あらかじめ登録されたテンプレート画像を用いたテンプレートマッチング法により、仮置き台4に置かれた部品の位置姿勢を認識する。このとき、部品に複数の安定状態がある場合には、2次元ビジョンセンサ5は、それらすべての安定状態に対して認識プログラムを実行し、認識結果の信頼性が最も高い安定状態の結果を、全体の認識結果として採用する。前述のように、裏表が無関係の部品の場合には、安定姿勢は1つのみになる。
以上の処理により、仮置き台4に置かれた部品が、どの安定状態でかつどの位置姿勢にあるかを、3次元的に把握することができる。なぜなら、仮置き台4の高さが既知であり、かつ部品が単離されているので、どの安定状態であるかを判別できれば、部品の高さ位置が決定し、部品の姿勢ズレも平面内の回転のみになるからである。
なお、部品の平面内の位置ズレおよび回転は、2次元ビジョンセンサ5により計測することができる。2次元ビジョンセンサ5は、部品の位置姿勢の座標がどのテンプレート画像とマッチしたかを示す「パターンの識別情報」を出力する。また、2次元ビジョンセンサ5は、仮置き台4上に部品が存在しなかったこと、部品がセンサ視野から外れていること、または、部品の位置姿勢の座標がいずれのテンプレート画像ともマッチしなかったこと、を示す「識別情報」を出力する。
以上のように、2次元ビジョンセンサ5により、仮置き台4の上面に転がされた部品の3次元的な位置姿勢が計測された後、ロボット群6内の1つのロボット6aは、各安定状態に応じて、ロボットプログラムにしたがった動作で部品を把持し、ロボット6bとの部品受け渡し動作を行う。
続いて、ロボット6bは、2次元ビジョンセンサ5で計測した部品の安定状態から、ロボット6aがどのような動作を行うのか分かるので、ロボットプログラムにしたがって、各安定状態に応じて、ロボット6aとの間で部品受け渡し動作を行う。
最後に、ロボット6cは、ロボット6bと同様に、2次元ビジョンセンサ5の認識した部品の安定状態から、ロボット6bがどのような動作を行うのか分かるので、ロボットプログラムにしたがって、各安定状態に応じて、ロボット6bとの間で部品受け渡し動作を行い、さらに整列用のパレット8への整列供給を行う。
ロボット6aは、ロボット6bへの部品受け渡し後は、仮置き台4上の次の部品の把持に向かい、ロボット6bは、ロボット6cへ部品を受け渡し後は、次のロボット6aからの部品受け渡しに備えた移動を行い、ロボット6cは、部品の整列後は、ロボット6bからの部品受け渡しに備えた移動を行う。
以上の手順により、第1ロボット3および各第2ロボット6a〜6cが常に動き続けるパイプライン処理が実現されるので、部品の姿勢を複数回変更したとしても、部品の整列間隔は、単一のロボットが部品を移動させる一動作のうちの最も時間の長いものによって決定される。なお、各ロボットの動作時間は、実験的にほぼ同程度であることが観測されている。
図4は、本発明の実施の形態1における部品供給装置10の全体の動作シーケンスを示すフローチャートであり、3次元ビジョンセンサ1、第1ロボット3、2次元ビジョンセンサ5およびロボット6a〜6cの各動作手順を、相互に関連付けて並列に示している。図4のシーケンスは、制御プログラム(ロボットプログラム)としてソフトウェア化されており、制御部7内に格納されているものとする。
図4において、3次元ビジョンセンサ1は、点線矢印で示すように、第1ロボット3の処理手順(後述のステップS12)に応答して動作を開始し、まず、バラ積み部品箱2内の部品の距離画像を計測する(ステップS1)。
続いて、3次元ビジョンセンサ1は、把持候補を最適化し(ステップS2)、点線矢印で示すように、把持候補の座標を、制御部7を介して第1ロボット3に送出する(ステップS3)。以下、ステップS1〜S3の動作完了により、ステップS1に戻る。
第1ロボット3は、まず、3次元ビジョンセンサ1の視界を遮らないように退避座標に移動し(ステップS11)、3次元ビジョンセンサ1による前述の計測を要求する(ステップS12)。第1ロボット3は、3次元ビジョンセンサ1の計測により把持候補の座標を取得すると、把持座標に移動し(ステップS13)、ハンド3hを閉動作させて把持候補を把持する(ステップS14)。
続いて、第1ロボット3は、仮置き台4の座標に移動し(ステップS15)、ハンド3hを開動作させて、把持した部品を仮置き台4の上に転がす(ステップS16)。以下、ステップS11〜S16の動作完了により、ステップS11に戻る。
2次元ビジョンセンサ5は、点線矢印で示すように、ロボット6aの処理手順(後述のステップS32)に応答して動作を開始し、まず、仮置き台4上の画像を計測する(ステップS21)。
続いて、2次元ビジョンセンサ5は、計測画像とテンプレート画像とのテンプレートマッチングを行い(ステップS22)、点線矢印で示すように、パターン識別情報および把持座標を、制御部7を介してロボット6aに送出する(ステップS23)。以下、ステップS21〜S23の動作完了により、ステップS21に戻る。
ロボット6aは、まず、2次元ビジョンセンサ5の視界を遮らないように退避座標に移動し(ステップS31)、2次元ビジョンセンサ5による前述の計測を要求する(ステップS32)。ロボット6aは、2次元ビジョンセンサ5の計測によりパターン識別情報および把持座標を取得すると、計測結果(制御部7内の部品情報)に応じて、ステップS31、S32、S34への分岐判定を行い、判定結果にしたがう分岐動作を行う(ステップS33)。
ロボット6aは、2次元ビジョンセンサ5から適正な把持座標が得られた場合には、仮置き台4上の把持座標に移動し(ステップS34)、ハンドを閉動作させて仮置き台4上の部品を把持する(ステップS35)。
続いて、ロボット6aは、隣のロボット6bへの部品渡し姿勢に移動し(ステップS36)、部品の引き取り待ち状態に移行する(ステップS37)。ステップS37は、点線矢印で示すように、ロボット6bの部品待ち状態(ステップS42)にリンクする。
ロボット6aは、破線矢印で示すように、ロボット6bのハンド閉動作(ステップS44)を確認した時点で、ハンドを開動作させて、自身が把持していた部品をロボット6bに渡す(ステップS38)。以下、ステップS31〜S38の動作完了により、ステップS31に戻る。
ロボット6bは、まず、ロボット6aの動作空間を遮らないように退避座標に移動し(ステップS41)、ロボット6aの引き取り待ち状態(ステップS37)に応答して、ロボット6aからの部品待ち状態に移行する(ステップS42)。ロボット6bは、ロボット6aの部品送り座標に移動し(ステップS43)、ハンドを閉動作させて、ロボット6aが把持していた部品を把持する(ステップS44)。
続いて、ロボット6bは、部品姿勢を変更させて(ステップS45)、さらに隣のロボット6cへの部品渡し姿勢に移動し(ステップS46)、部品の引き取り待ち状態に移行する(ステップS47)。ステップS47は、点線矢印で示すように、ロボット6cの部品待ち状態(ステップS52)にリンクする。
ロボット6bは、破線矢印で示すように、ロボット6cのハンド閉動作(ステップS54)を確認した時点で、ハンドを開動作させて、自身が把持していた部品をロボット6cに渡す(ステップS48)。以下、ステップS41〜S48の動作完了により、ステップS41に戻る。
ロボット6cは、まず、ロボット6bの動作空間を遮らないように退避座標に移動し(ステップS51)、ロボット6bの引き取り待ち状態(ステップS47)に応答して、ロボット6bからの部品待ち状態に移行する(ステップS52)。ロボット6cは、ロボット6bの部品送り座標に移動し(ステップS53)、ハンドを閉動作させて、ロボット6bが把持していた部品を把持する(ステップS54)。
続いて、ロボット6cは、部品姿勢を変更させて(ステップS55)、パレット8への部品挿入座標に移動し(ステップS56)、ハンドを開動作させて、自身が把持していた部品をパレット8に挿入する(ステップS57)。以下、ステップS51〜S57の動作完了により、ステップS51に戻る。
ここで、2次元ビジョンセンサ5の計測結果(部品情報)に基づくロボット6aの分岐動作(ステップS33)について、具体的に説明する。ロボット6aは、ステップ33において、計測結果に基づく以下の判定処理と、判定結果にしたがう分岐動作とを行う。
まず、2次元ビジョンセンサ5の計測結果が、(A)仮置き台4の上に部品が1つも存在しない状態を示す場合には、ロボット6aは、ステップS31に戻り、自身の待避座標に移動する。これと同時に、制御部7は、第1ロボット3の動作が適性に行われなかったものと見なして、第1ロボット3に対する動作指令を生成し、第1ロボット3に一連の動作(ステップS11〜S16)を再度実行させる。
また、2次元ビジョンセンサ5の計測結果が、(B)仮置き台4上の部品が2次元ビジョンセンサ5の視野から外れている状態を示す場合には、ロボット6aは、仮置き台4から部品を排除する動作を行う。具体例には、ロボット6aが仮置き台4上の部品をはじき飛ばして、仮置き台4上から排除する。
または、仮置き台4の天板を反転させる排除機構設け、制御部7からの指示により排除機構を動作させる、などの処理が行われる。仮置き台4から部品を排除した後は、ロボット6aは、ステップS31に戻り、待機姿勢に移動する。これと同時に、制御部7は第1ロボット3に対する動作指令を生成し、第1ロボット3に一連の動作(ステップS11〜S16)を再度実行させる。
また、2次元ビジョンセンサ5の計測結果(部品情報)が、(C)仮置き台4上の部品の静止姿勢がこれ以降に姿勢反転手数が多くなる状態を示す場合には、ロボット6aは、仮置き台4上の部品を触って倒すなどして、姿勢反転手数(持ち替え回数)を減らす動作を行う。この部品姿勢反転手数低減動作の終了後、ロボット6aは、ステップS32に戻り、2次元ビジョンセンサ5の計測動作を再度実行させる。
さらに、2次元ビジョンセンサ5の計測結果(部品情報)が、(D)本装置が供給対象として扱う部品の種類が複数存在しかつ部品姿勢が適性でないことを示す場合には、ロボット6aは、仮置き台4から部品を排除する動作を行い、ステップS31に戻って待避座標に移動する。これと同時に、制御部7は、第1ロボット3に対する動作指令を生成し、第1ロボット3に一連の動作(ステップS11〜S16)を再度実行させる。
上記(D)のように、複数種類の部品を供給対象とする場合には、バラ積み部品箱2内に升目を切って異なる部品を分離供給することになるが、作業者が違う升目に種類の異なる部品を間違えて入れてしまうことがあり得る。この場合、第1ロボット3が各升目に対して順番に抽出作業を行うと、間違った部品に行き当たったとき、本来の順番とは異なる部品を抽出して仮置き台4上に乗せることになるが、2次元ビジョンセンサ5のパターン計測結果により、異種部品であることを判定することができる。
次に、部品供給装置10の行動計画部20について説明する。行動計画部20は、ロボットの動作を制御するためのロボットプログラムを生成する。すなわち、作業者(ユーザ)は、行動計画部20に所望のロボットプログラムを生成させることが可能となっている。また、部品供給装置10のロボットに取り付けられるハンドのハンド3Dデータ31と、バラ積み部品箱2内に収納される部品の部品形状3Dデータ32とがあらかじめ用意され、作業者によって行動計画部20に入力される。
次に、行動計画部20の構成および動作について、図5を参照しながら具体的に説明する。図5は、本発明の実施の形態1における部品供給装置10の行動計画部20を示すブロック構成図である。
図5において、行動計画部20は、把持可能姿勢算出部21、把持動作画像生成部22、安定姿勢算出部23、安定姿勢画像生成部24、持ち替えパス算出部25、一連動作画像生成部26、姿勢指定部27、持ち替え可能性算出部28、プログラム生成部29およびHMI部30を備える。なお、行動計画部20は、CPUおよびプログラムを記憶したメモリから構成されている。
なお、ここでは、行動計画部20に入力されるハンド3Dデータ31および部品形状3Dデータ32の一例として、図6に示すハンドの3Dモデルおよび図7に示す部品の3Dモデルを用いた場合を例示して説明する。図6は、本発明の実施の形態1におけるハンド3Dデータ31の一例を示す説明図である。図7は、本発明の実施の形態1における部品形状3Dデータ32の一例を示す説明図である。
なお、これらのモデルは、一般的な3Dモデルフォーマットであればよい。また、図6に示すハンドは、2本の指を持つ平行グリッパであり、例えば、指の長さが60mm、指の幅が2mm、指の厚さが2mm、最大指間隔が12mm、ベース部半径が30mm、ベース高さが20mmというように具体的な寸法を与えることができる。2本の指は、把持動作を行うが、その動作の方法の情報、例えば指の並進動作の軌道をモデルに与えることが出来る。さらに、図7に示す部品にも同様に具体的な寸法を与えることができる。
把持可能姿勢算出部21は、ロボットに取り付けられるハンドの3Dモデルを示すハンド3Dデータ31と、バラ積み部品箱2内に収納される部品の3Dモデルを示す部品形状3Dデータ32とが入力される。また、把持可能姿勢算出部21は、部品形状3Dデータ32に結びつけられた部品座標系に基づき、別途定める刻み幅で、この部品を構成する平面のうち、平行面を全探索し、その平行面にハンドの爪を掛けることが可能なハンド姿勢の方向ベクトルを算出する。さらに、把持可能姿勢算出部21は、別途定めるハンドの爪が部品に掛かる長さと、算出したハンド姿勢の方向ベクトルとに基づき、部品とハンドとの位置姿勢の組み合わせを、把持可能姿勢として算出する。
把持可能姿勢算出部21が算出した把持可能姿勢は、把持可能姿勢表33に記憶される。換言すれば、把持可能姿勢表33には、把持が成立する可能性のある部品と、ハンドの位置姿勢との組み合わせの候補のリストが格納されている。なお、ハンド3Dデータ31および部品形状3Dデータ32において、3Dデータ化されていない信号ケーブルやその他部材が実際には存在する場合があり、この段階では、把持可能姿勢表33に記憶された把持可能姿勢のうち、実際には把持姿勢が取れないものが含まれている。
把持動作画像生成部22は、把持可能姿勢表33に記憶された把持可能姿勢のそれぞれについてロボットのハンドによる部品の把持状態を、HMI部30の画面上にグラフィック表示する機能を持つ。この場合、作業者がこの画面を確認しながら把持可能姿勢表33を修正することができる。具体的には、作業者が必要に応じて選択した把持可能姿勢を、把持可能姿勢表33から取り除いて修正することができる。なお、HMI(Human Machine Interface)部30は、例えば、ディスプレイ画面、キーボードおよびポインティングデバイス等で構成され、ディスプレイ部に、図形情報をグラフィック表示する機能を持つ。
ここで、HMI部30の画面上にグラフィック表示される把持可能姿勢表33の一例について説明する。図8は、本発明の実施の形態1における把持可能姿勢表33の一例を示す説明図である。
図8において、把持可能姿勢算出部21によって算出された合計22通り(0番〜21番)の把持可能姿勢が示されており、各把持可能姿勢には、チェックマークが付けられている。このチェックマークは、後述する持ち替えパス算出部25による計算で使用するか否かを表すものである。
例えば、ぐらつきやすい場合、明らかに部品を把持できない場合、把持してはいけない部位(例えば、傷や変形を嫌う部位)を把持する場合、またはロボットが何かと干渉する場合等に該当する把持可能姿勢については、作業者がチェックマークを外すことができる。これにより、チェックマークが外された把持可能姿勢は、持ち替えパス算出部25による計算で使用されなくなる。このように、作業者は、HMI部30の画面を確認しながら必要に応じて選択した把持可能姿勢を、チェックマークを外すことによって、把持可能姿勢表33から取り除くことができる。
安定姿勢算出部23は、バラ積み部品箱2内に収納される部品の部品形状3Dデータ32が入力される。また、安定姿勢算出部23は、入力された部品形状3Dデータ32に基づき、部品形状3Dデータに対応する部品を包む最小凸包を構成する全ての平面を算出する。さらに、安定姿勢算出部23は、この部品の重心から算出した各平面に向けて垂線を降ろしたとき、垂線の足が各平面内に降りているかどうかを判定する。
ここで、垂線の足が平面内に降りている平面は、仮置き台4上にこの部品を転がしたときに、その平面を下にして部品が静定する可能性のある安定面である。安定姿勢算出部23は、この判定に基づき、仮置き台4上においてこの安定面を下にする姿勢に相当する安定姿勢を複数個算出する。なお、静定するとは、部品をある姿勢で平面に置いたときに、部品が倒れずにその姿勢を維持するということを意味する。
また、安定姿勢算出部23が算出した部品の安定姿勢は、平面上の安定姿勢表34(以降では、単に安定姿勢表34と称す)に記憶される。なお、この段階では、安定姿勢表34に記憶された部品の安定姿勢のうち、実際には、部品をハンドで把持することができないものが含まれている。例えば、部品が安定姿勢であっても、ハンドが仮置き台4上の部品を把持しようとするときに、仮置き台4の上面に干渉する場合が該当する。また、ハンド3Dデータ31および部品形状3Dデータ32において、3Dデータ化されていない信号ケーブルやその他部材が実際には存在する場合も該当する。さらに、部品が安定姿勢であれば、理論上は、仮置き台4上に静定するものの、接地面が小さくて、振動を与えるとすぐにも倒れる場合も該当する。
安定姿勢画像生成部24は、安定姿勢表34に記憶された安定姿勢のそれぞれについて部品の静定状態を、HMI部30の画面上にグラフィック表示する機能を持つ。この場合、作業者がこの画面を確認しながら安定姿勢表34を修正することができる。具体的には、作業者が必要に応じて選択した安定姿勢を、安定姿勢表33から取り除いて修正することができる。
ここで、HMI部30の画面上にグラフィック表示される安定姿勢表34の一例について説明する。図9は、本発明の実施の形態1における安定姿勢表34の一例を示す説明図である。
図9において、安定姿勢算出部23によって算出された合計9通り(0番〜8番)の部品の安定姿勢が示されており、各安定姿勢には、図8と同様にチェックマークが付けられている。このチェックマークは、後述する持ち替えパス算出部25による計算で使用するか否かを表すものである。すなわち、図9は、仮置き台4上の平面に各安定姿勢で部品を置いた場合を模したものである。
例えば、ぐらつきやすい場合、明らかに部品を把持できない場合、または部品の安定姿勢が把持してはいけない姿勢である場合等に対応する安定姿勢については、作業者がチェックマークを外すことができる。これにより、チェックマークが外された安定姿勢は、持ち替えパス算出部25による計算で使用されなくなる。このように、作業者は、HMI部30の画面を確認しながら必要に応じて選択した安定姿勢を、チェックマークを外すことによって、安定姿勢表34から取り除くことができる。
また、図9に示すScoreは、その安定姿勢が、何らかの外乱により、別の安定姿勢に遷移する度合いを表したものである。すなわち、このScoreは、例えば、部品に対して振動が加わったり、ハンドが少し触れたりすると部品が倒れるといった度合いを表すものである。さらに、このScoreの数値は、次の安定姿勢に遷移するのに必要なエネルギーの大きさを示しており、数値が大きい場合には、その安定姿勢が安定していることを表し、数値が小さい場合には、少し外乱が加わると倒れやすいことを表している。
なお、安定姿勢算出部23の動作によって安定姿勢表34が得られた後に、平面上の情報から2次元ビジョンセンサ5で撮像した様子を推定することができる。具体的には、各部品に対応する部品形状3Dデータ32を、各安定姿勢で平面に静定させたときに平面への投影輪郭を計算すればよい。この投影輪郭を各部品間で相互に比較しながら算出された輪郭が似ているか否かの評価値(例えば、輪郭のハウスドルフ距離等)、あるいは2次元ビジョンセンサ5の認識アルゴリズムとして使用予定のテンプレートマッチングアルゴリズムを各部品間で相互に適用して算出されたマッチング評価値に基づき、各部品間において相互に誤認識する可能性のある複数の安定姿勢を抽出することができる。このような複数の安定姿勢を安定姿勢画像生成部24がHMI部30に表示し、この表示に基づき作業者が必要に応じてチェックマークを外すことができるように構成することによって、2次元ビジョンセンサ5による姿勢の同定を、正確に行うことができる効果がある。
持ち替えパス算出部25は、安定姿勢表34に記憶された安定姿勢と、把持可能姿勢表33に記憶された把持可能姿勢との組み合わせのうち、仮置き台4とハンドとが干渉しない組み合わせを算出する。すなわち、持ち替えパス算出部25は、仮置き台4上での部品の各静定状態に対して、部品を把持できるハンドの位置姿勢を算出する。また、持ち替えパス算出部25は、この算出結果を持ち替えグラフ35に記載する。
また、持ち替えパス算出部25は、把持可能姿勢表33に記憶された把持可能姿勢の組み合わせのうち、2つのハンドで同じ部品を同時に把持してハンド同士が干渉しない組み合わせを算出する。すなわち、持ち替えパス算出部25は、一方のハンドから他方のハンドに部品を受け渡すことができる2つのハンドの位置姿勢を算出する。また、持ち替えパス算出部25は、この算出結果を持ち替えグラフ35に併せて記載する。
ここで、持ち替えパス算出部25による算出結果が記載された持ち替えグラフ35の一例について説明する。図10は、本発明の実施の形態1における持ち替えグラフ35の一例を示す説明図である。
図10において、図8に示す合計22通り(0番〜21番)の把持可能姿勢と、図9に示す合計9通り(0番〜8番)の安定姿勢とをノードとしている。すなわち、このグラフのノードは、(1)ハンドが部品をある姿勢で把持している状態、(2)仮置き台4上の部品がある姿勢で静定している状態を表している。なお、図9の安定姿勢を示すノードに対しては、各番号の前にsfを付している。また、把持可能姿勢表33および安定姿勢表34において、チェックマークが外された姿勢については、ノードとして、持ち替えグラフ35に記載されない。
また、持ち替えグラフ35には、各ノード間の遷移パスがグラフ構造で記録されている。すなわち、このグラフの遷移パスは、(1)仮置き台4上にある姿勢で静定する部品をハンドがある姿勢で把持すること(ピックアップ)が可能であること、(2)一方のハンドがある姿勢で把持する部品を他方のハンドがある姿勢で把持すること(受け渡し)が可能であること、(3)ハンドがある姿勢で把持する部品を仮置き台4上にある姿勢で静定させること(リリース)が可能であることを表している。
図10において、2つのノードが直線で直接結ばれていれば、一方のノードに対応する姿勢から他方のノードに対応する姿勢への直接的な遷移が可能であることを示し、ノード間を接続する直線が遷移パスに相当する。
例えば、図10に示すように、安定姿勢表34内の1番の安定姿勢に対応するノード(ノード(sf1))と、把持可能姿勢表33内の10番の把持可能姿勢に対応するノード(ノード(10))とは、直線で結ばれている。この場合、このノード間が遷移可能であるといえる。すなわち、仮置き台4上にノード(sf1)に対応する安定姿勢で静定する部品をハンドがノード(10)に対応する把持可能姿勢でピックアップすることが可能であるといえる。
また、図10において、2つのノードが直線で直接結ばれていなければ、一方のノードに対応する姿勢から他方のノードに対応する姿勢への直接的な遷移が不可能であることを示す。さらに、図10において、2つのノードが直線で直接結ばれていなくても、これらのノードと異なるノードを経由することで、一方のノードに対応する姿勢から他方のノードに対応する姿勢への間接的な遷移が可能であることを示す。
例えば、ノード(sf1)およびノード(5)は、直線で直接結ばれていない。すなわち、仮置き台4上にノード(sf1)に対応する安定姿勢で静定する部品をハンドがノード(5)に対応する把持可能姿勢でピックアップすることが不可能である。
しかしながら、異なるノード(10)を経由点として、ノード(sf1)→ノード(10)→ノード(5)の順に遷移することで、最小経路でノード(sf1)からノード(5)に遷移可能であるといえる。すなわち、仮置き台4上にノード(sf1)に対応する安定姿勢で静定する部品を一方のハンドがノード(10)に対応する把持可能姿勢でピックアップするとともに、このハンドがこの姿勢で把持する部品を他方のハンドがノード(5)に対応する把持可能姿勢で受け渡しをすることが可能であるといえる。
このように、持ち替えパス算出部25による算出によって持ち替えグラフ35に記録された各ノード間の遷移パスに基づき、1つのノードに対応する姿勢から別のノードに対応する姿勢に遷移することが可能であるか否かを判定することができる。
なお、参照のため、図10の持ち替えグラフ35の各ノード間の接続関係について、図11A〜11Cに示す。図11A〜11Cは、本発明の実施の形態1における持ち替えグラフ35の各ノード間の接続関係を示す説明図である。
図11A〜11Cにおいて、縦軸の1つのノードに対応する姿勢から横軸の1つのノードに対応する姿勢への直接的な遷移が可能であれば、これらの2つのノードに対応するセルに丸印が表記されている。一方、縦軸の1つのノードに対応する姿勢から横軸の1つのノードに対応する姿勢への直接的な遷移が不可能であれば、これらの2つのノードに対応するセルには何も表記されていない(セルが空欄である)。
例えば、前述したように、仮置き台4上にノード(sf1)に対応する安定姿勢で静定する部品をハンドがノード(10)に対応する把持可能姿勢でピックアップすることが可能であるので、図11Aに示すように、縦軸のノード(sf1)および横軸のノード(10)に対応するセルには丸印が表記されている。一方、仮置き台4上にノード(sf1)に対応する安定姿勢で静定する部品をハンドがノード(5)に対応する把持可能姿勢でピックアップすることが不可能であるので、図11Aに示すように、縦軸のノード(sf1)および横軸のノード(5)に対応するセルには何も表記されていない。
このように、図11A〜11Cにおいて、縦軸のノードおよび横軸のノードに対応するセルに丸印が表記されていれば、これらのノードについては、図10の持ち替えグラフ35において直線で結ばれることとなる。
一連動作画像生成部26は、持ち替えグラフ35に記載されたノードおよび遷移パスのそれぞれについて、前述したピックアップ、受け渡し、リリースの動作状態を、HMI部30の画面上にグラフィック表示する機能を持つ。この場合、作業者がこの画面を確認しながら、前述した方法で、把持可能姿勢表33および安定姿勢表34を修正することができる。なお、持ち替えグラフ35のノードを直接取り除くことができるように構成することで、持ち替えグラフ35を修正するように構成してもよい。
姿勢指定部27は、作業者によるHMI部30を用いた選択に基づき、持ち替えグラフ35のノードのうち2つのノードを指定する。すなわち、作業者は、把持可能姿勢表33または安定姿勢表34の中から2種類の所望の姿勢を選択することとなる。
持ち替え可能性算出部28は、姿勢指定部27が指定した2つのノード間を結ぶ遷移パスが存在するか否かを、持ち替えグラフ35を探索することで判定する。
なお、2つのノード間を直接的に結ぶ遷移パスまたは他のノードを経由して2つのノード間を間接的に結ぶ遷移パスが存在すれば、持ち替え可能性算出部28は、2つのノード間を結ぶ遷移パスが存在すると判定する。一方、このような遷移パスがまったく存在しなければ、持ち替え可能性算出部28は、2つのノード間を結ぶ遷移パスが存在しないと判定する。
また、持ち替え可能性算出部28は、部品供給装置10のロボットの使用台数および仮置き台4の使用有無を考慮して、持ち替えグラフ35の各ノード間を遷移するのに必要な持ち替え回数を算出すべく、持ち替えグラフ35の全探索計算を行う。
この計算結果として、縦軸が持ち替え前の(元の)ノードに相当し、横軸が持ち替え後のノードに相当する持ち替え表が得られる。なお、縦軸および横軸のノードは、前述した持ち替えグラフ35のノードに相当する。また、持ち替え表のそれぞれのセルに示された数値は、縦軸のノードから横軸のノードに遷移するために必要な最小の持ち替え回数を示すものであり、数値が0であれば持ち替える必要がないことを示す。また、セルが空欄であれば、持ち替えを何回しても縦軸のノードから横軸のノードに遷移できない(持ち替えができない)ことを示す。
ここで、持ち替え可能性算出部28による計算結果として得られる持ち替え表の一例について説明する。なお、ここでは、持ち替えを行う際に、1台のロボットと仮置き台4の使用を前提とする場合と、2台のロボットと仮置き台4の使用を前提とする場合と、2台のロボットの使用を前提とする場合とにおいてそれぞれ得られる計算結果を例示する。
図12は、本発明の実施の形態1において、ロボット1台と仮置き台4との使用を前提として得られる持ち替え表を示す説明図である。図13は、本発明の実施の形態1において、ロボット2台と仮置き台4との使用を前提として得られる持ち替え表を示す説明図である。図14は、本発明の実施の形態1において、ロボット2台と仮置き台4との使用、またはロボット2台の使用を前提として得られる持ち替え表を示す説明図である。
図12において、例えば、縦軸(表中のFirst Graspに対応)のノード(0)および横軸(表中のDesired Graspに対応)のノード(0)に対応するセルの数値が0である。これは、1台のロボットがすでにノード(0)に対応する把持可能姿勢で部品を把持しているので、仮置き台4上に部品を安定姿勢で静定させることで持ち替えをする必要がないことを示している。このように、縦軸のノードおよび横軸のノードがそれぞれ同じであれば、セルの数値が0となる。
また、図12において、縦軸のノード(0)および横軸のノード(1)に対応するセルの数値が2である。これは、縦軸のノード(0)から横軸のノード(1)に遷移する場合に、1台のロボットがノード(0)に対応する把持可能姿勢で把持する部品を、仮置き台4上に安定姿勢で静定させて(持ち替え回数を1回とカウントする)、さらに、安定姿勢の部品を横軸のノード(1)に対応する把持可能姿勢で把持する(持ち替え回数を1回とカウントする)ことができることを示している。すなわち、持ち替えグラフ35を探索した結果、先の図10に示すように、ノード(0)からノード(1)に遷移するための遷移パスのうち、最小経路の遷移パス(例えば、ノード(0)→ノード(sf4)→ノード(1))を見つけたこととなる。
このように、図12においては、ロボット1台と仮置き台4との使用を前提とした場合の縦軸のノードから横軸のノードに遷移するのに必要な持ち替え回数(最小経路の遷移パス)がそれぞれのノードに対応するセルに示されている。
図13において、縦軸のノード(0)および横軸のノード(0)に対応するセルの数値が2である。これは、一方のロボットが縦軸のノード(0)に対応する把持可能姿勢で把持する部品を、仮置き台4上に安定姿勢で静定させて、さらに、安定姿勢の部品を他方のロボットが横軸のノード(0)に対応する把持可能姿勢で把持することができることを示している。すなわち、持ち替えグラフ35を探索した結果、先の図10に示すように、ノード(0)からノード(sf)を経由してノード(0)に遷移するための遷移パスのうち、最小経路の遷移パス(例えば、ノード(0)→ノード(sf4)→ノード(0))を見つけたこととなる。
また、図13において、例えば、縦軸のノード(0)および横軸のノード(1)に対応するセルの数値が2である。これは、縦軸のノード(0)から横軸のノード(1)に遷移する場合に、一方のロボットがノード(0)に対応する把持可能姿勢で把持する部品を、仮置き台4上に安定姿勢で静定させて、さらに、安定姿勢の部品を他方のロボットが横軸のノード(1)に対応する把持可能姿勢で把持することができることを示している。すなわち、持ち替えグラフ35を探索した結果、先の図10に示すように、ノード(0)からノード(sf)を経由してノード(1)に遷移するための遷移パスのうち、最小経路の遷移パス(例えば、ノード(0)→ノード(sf4)→ノード(1))を見つけたこととなる。
このように、図13においては、ロボット2台と仮置き台4との使用を前提とした場合の縦軸のノードから横軸のノードに遷移するのに必要な持ち替え回数(最小経路の遷移パス)がそれぞれのノードに対応するセルに示されている。
図14において、縦軸のノード(0)および横軸のノード(0)に対応するセルの数値が0である。これは、一方のロボットがすでにノード(0)に対応する把持可能姿勢で部品を把持しているので、他方のロボットに部品を把持させることで持ち替えをする必要がないことを示している。このように、縦軸のノードおよび横軸のノードがそれぞれ同じであれば、セルの数値が0となる。
また、図14において、例えば、縦軸のノード(0)および横軸のノード(1)に対応するセルの数値が2である。これは、ロボット2台と仮置き台4との使用を前提とした場合と、ロボット2台の使用を前提とした場合とを比較した結果、持ち替え回数がより少ない前者の場合の結果を示している。また、ロボット2台と仮置き台4との使用を前提とした上で、縦軸のノード(0)から横軸のノード(1)に遷移する場合に、一方のロボットがノード(0)に対応する把持可能姿勢で把持する部品を、仮置き台4上に安定姿勢で静定させて、さらに、安定姿勢の部品を他方のロボットが横軸のノード(1)に対応する把持可能姿勢で把持することができることを示している。すなわち、持ち替えグラフ35を探索した結果、先の図10に示すように、ノード(0)からノード(sf)を経由してノード(1)に遷移するための遷移パスのうち、最小経路の遷移パス(例えば、ノード(0)→ノード(sf4)→ノード(1))を見つけたこととなる。
また、図14において、例えば、縦軸のノード(0)および横軸のノード(4)に対応するセルの数値が1である。これは、ロボット2台と仮置き台4との使用を前提とした場合と、ロボット2台の使用を前提とした場合とを比較した結果、持ち替え回数がより少ない後者の場合の結果を示している。また、ロボット2台の使用を前提とした上で、縦軸のノード(0)から横軸のノード(4)に遷移する場合に、一方のロボットがノード(0)に対応する把持可能姿勢で把持する部品を、他方のロボットが横軸のノード(4)に対応する把持可能姿勢で把持することができることを示している。すなわち、持ち替えグラフ35を探索した結果、先の図10に示すように、ノード(0)からノード(4)に遷移するための遷移パス(ノード(0)→ノード(4))を見つけたこととなる。
このように、図14においては、ロボット2台と仮置き台4との使用を前提とした場合の持ち替え回数と、ロボット2台の使用を前提とした場合の持ち替え回数とを比較した結果、より少ない持ち替え回数がそれぞれのノードに対応するセルに示されている。
また、持ち替え可能性算出部28は、前述した持ち替えグラフ35の全探索計算をすることで、部品整列作業の直行率の推定またはタクトタイムの推定を行うこともできる。具体的には、持ち替え可能性算出部28の計算結果において得られた持ち替え表のセルの数値に対して、タクトタイムに相当する重み係数を乗じて総和を取れば、タクトタイムの推定計算を行うことができる。なお、セルが空欄であれば、ラインアウトとなり、タクトタイムが伸びる原因となる。
また、仮置き台4上で部品が取り得る安定姿勢のうち、それぞれについて発生確率を別途計算し、この計算結果をタクトタイムの推定計算を行う際に考慮してもよい。部品供給装置10のハンドの形状、ハンドの開き幅、ロボットの使用台数および仮置き台4の有無といった設計パラメータあるいはロボットに所望の動作をさせるための制御パラメータ等を変更することで、各パラメータ条件における直行率またはタクトタイムの変化を調べることもできる。
また、作業者は、持ち替えグラフ35の全探索計算によって得られた直行率またはタクトタイムの推定値を比較することで、最適な把持可能姿勢を見つけることができ、これを参考にパレット8への部品整列作業を行う直前のハンドの把持姿勢を最適設計することができる。
また、持ち替え可能性算出部28は、持ち替え表をHMI部30に画面表示して作業者に提示することで、作業者が最適な設計パラメータおよび制御パラメータを容易に決定することができ、部品整列作業の効率化を図ることができる。さらには、持ち替え可能性算出部28は、持ち替え表だけでなく、直行率またはタクトタイムの推定値を作業者に提示することで、作業者が最適な設計パラメータおよび制御パラメータをより容易に決定することができる。
プログラム生成部29は、作業者が決定した設計パラメータおよび制御パラメータを踏まえ、持ち替えグラフ35をもとに、仮置き台4上で部品が取り得る安定姿勢(ノード(sf0)〜ノード(sf8))のすべてについて、姿勢指定部27が指定したパレット8への部品整列作業を行う直前のハンドの把持姿勢(最終ノード)に至るまでの一連の持ち替え動作を制御するためのロボットプログラムを生成する。なお、最終ノードに至るまでの一連の持ち替え動作は、作業者によって最終的に決定され、部品供給装置10内のそれぞれのロボットのハンドは、このロボットプログラムにしたがって、ピックアップ、リリース、または受け渡し動作を行う。
また、前述したように、一連動作画像生成部26、把持動作画像生成部22およびHMI部30によって、ロボットのハンドが部品を把持する姿勢について、3Dデータを用いたアニメーションが表示される。したがって、作業者は、精密な現物合わせの位置教示が必要な箇所、すなわちロボットプログラム中の教示点について、その表示を見ながら精密な現物合わせ教示作業を実施することができる。
次に、行動計画部20の一連の動作手順について、詳細に説明する。はじめに、作業者は、ハンド3Dデータ31および部品形状3Dデータ32を行動計画部20に入力する。これらの入力に伴い、前述したように、把持可能姿勢算出部21が把持可能姿勢表33を算出し、安定姿勢算出部23が安定姿勢表34を算出する。続いて、持ち替えパス算出部25は、前述したように、把持可能姿勢表33および安定姿勢表34に基づき、持ち替えグラフ35を算出する。
このように、持ち替えパス算出部25の動作によって、持ち替えグラフ35が算出される段階まで進むと、作業者は、実機へのプログラム出力を実行するか、または事前検討を続けるかを選択することができる。
まず、作業者が実機へのプログラム出力を実行することを選択した場合について説明する。この場合、作業者は、HMI部30に表示されたアイコンをポインティングデバイスでクリックするなどして、プログラム生成部29を起動する。プログラム生成部29は、起動後、持ち替えグラフ35をもとに、ロボットプログラムを生成する。さらに、作業者は、ロボットプログラム中の教示点について、精密な現物合わせ教示作業を実施する。このようにして得られたロボットプログラムを実行することによって、部品供給装置10が動作する。
次に、作業者が事前検討を続ける選択をした場合について説明する。この場合、作業者は、姿勢指定部27および持ち替え可能性算出部28を動作させる。姿勢指定部27および持ち替え可能性算出部28は、コンピュータプログラムの実行形式として実装し、起動ボタンを備えるなどすればよい。この結果、起動ボタンをマウスでクリックするなどして動作開始させることが可能である。
作業者は、HMI部30を用いて、ロボットのハンドで把持した姿勢、仮置き台4からのピックアップ姿勢を選択する。具体的には、前述したように、姿勢指定部27は、作業者によるHMI部30を用いた選択に基づき、持ち替えグラフ35のノードのうち2つのノードを指定する。
そうすると、持ち替え可能性算出部28は、持ち替えグラフ35を探索して、その2つのノードに対応する姿勢間をつなぐ持ち替え方法の有無を判定する。この場合、持ち替え可能性算出部28は、持ち替えが成立すると判定すれば、その持ち替えのアニメーションが、一連動作画像生成部26、HMI部30によって表示されるように構成してもよい。これにより、目的の持ち替えについて、作業者が実機を前に持ち替えが可能であるかどうかを悩んで無駄な時間を費やすことを防ぐことができるとともに、部品供給装置を動作させた場合に結局持ち替えができなかったなどの事態が生じず、作業時間が不定になることを防ぐことができる。
また、持ち替え可能性算出部28は、前述したように、持ち替えグラフ35の全探索計算(図12〜図14参照)を行うことで、部品整列作業の直行率の推定、またはタクトタイムの推定を行う。これにより、作業者は、設計パラメータまたは制御パラメータを変更することでタクトタイムの変化を調べることができる。
さらに、持ち替え可能性算出部28は、作業者によるハンドが取りうる把持可能姿勢の順次選択に基づき、それぞれの把持可能姿勢に対応する直交率またはタクトタイムの推定値が得ることができる。これにより、作業者は、この推定値を比較することで、最適な把持可能姿勢を見つけることができ、これを参考にパレット8への部品整列作業を行う際のハンドの把持姿勢を最適設計することができる。また、作業者は、パレット8への部品整列作業を行う際に必要なロボットの最適台数および使用するロボットの最適動作を決定することができる。
プログラム生成部29を起動後、プログラム生成部29は、作業者による以上の事前検討の結果によって決定した設計パラメータおよび制御パラメータを踏まえて、持ち替えグラフ35をもとにロボットプログラムを生成する。
以上のように、本発明の実施の形態1(図1〜図14)に係る部品供給装置は、バラ積み部品箱2内に収納された部品の距離画像を計測する3次元ビジョンセンサ1(距離画像計測部)と、距離画像に基づきバラ積み部品箱2から部品を把持して摘み出す第1ロボット3(単離部)と、第1ロボット3により単離された部品の位置姿勢を、あらかじめ決められた動作で変更するロボット群6(位置姿勢変更部)と、距離画像計測部、単離部および位置姿勢変更部の動作および動作タイミングをロボットプログラムにしたがって制御する制御部7と、ロボットプログラムを生成する行動計画部20を備えている。
位置姿勢変更部は、第1ロボット3から部品を受け取って、部品の位置姿勢を変更するロボット群6(第2のロボット)を備えている。また、単離部は、第1ロボット3による把持後に解放されて(転がされた)1つ以上の部品が載置される仮置き台4を備えている。
また、位置姿勢変更部は、仮置き台4上の部品の外形を計測する2次元ビジョンセンサ5(部品外形計測部)を備え、ロボット群6は、仮置き台4上にある部品を摘み上げて、部品の位置姿勢を変更する。さらに、ロボット群6は、複数のロボット6a〜6cからなり、仮置き台4から摘み上げた部品を複数のロボット6a〜6cの相互間で受け渡ししながら、あらかじめ決められた動作で部品の位置姿勢を変更する。
また、行動計画部20は、入力されたハンド3Dデータ31および部品形状3Dデータ32に基づき、ハンドによる部品の把持時の把持可能姿勢(把持可能姿勢表33)を算出する把持可能姿勢算出部21と、グラフィック表示された把持可能姿勢表33から作業者が選択した把持可能姿勢を取り除く把持動作画像生成部22と、入力された部品形状3Dデータ32に基づき、仮置き台4に部品を静定させる時の安定姿勢(安定姿勢表34)を算出する安定姿勢算出部23と、グラフィック表示された安定姿勢表34から作業者が選択した安定姿勢を取り除く安定姿勢画像生成部24と、把持可能姿勢表33および安定姿勢表34に含まれる把持可能姿勢および安定姿勢をノードとして、各ノード間の遷移パスを示す持ち替えグラフ35を算出する持ち替えパス算出部25と、グラフィック表示された持ち替えグラフ35から作業者が選択するノードを取り除く一連動作画像生成部26と、作業者の選択に基づきノードを指定する姿勢指定部27と、持ち替えグラフ35に含まれるノードの遷移パスの全探索計算を行うことでタクトタイムまたは直行率を推定する持ち替え可能性算出部28と、作業者が所望するロボットプログラムを生成するプログラム生成部29と、HMI部30を備えている。
以上、本発明の実施の形態1によれば、3次元ビジョンセンサおよび第1ロボットにより、バラ積み状態の部品を仮置き台上に位置決めし、2次元ビジョンセンサで部品の位置姿勢を認識した後に、複数のロボットにより部品を受け渡しながらパイプライン処理でハンドリングしてパレットに整列させるので、バラ積み状態の部品を高速に整列させることができる。すなわち、3次元ビジョンセンサを用いることにより、バラ積み供給される部品を整列させる(または、組立てる)装置が得られ、自動組立装置、自動組立ロボットなどに対して必ず必要な部品供給工程を革新することができる。
また、並列処理時間を各第1ロボット、第2ロボットの動作時間と同等程度の時間に抑えることが可能なので、複雑な形状の部品であっても、整列処理のサイクルタイムが延長を回避することができる。特に、部品の位置姿勢変更部をロボットで構成した際に、ロボットの汎用性については、制御部内のソフトウェア変更およびロボットのハードウェア変更により対応可能である。また、ハードウェア変更については、基本的にはロボットハンドの大きさの変更程度のエンジニアリングを行い、その後にハードウェアを使い回して様々な部品の取扱いに対応することができ、生産機種の切り替えの迅速化、機種の切り替えの低コスト化に寄与する。
また、ソフトウェアの変更のみで生産機種の切り替えを迅速に行うことができるので、部品ごとに専用ハンドを必要とせず、ハンドのコスト削減、ハンド設計時間の短縮、ハンド仮置き場所の削減が可能となる。また、複数種類の部品を供給対象とした場合でも、部品ごとに専用ハンドを必要とせず、ハンドのコスト削減、ハンド設計時間の短縮、ハンド仮置き場所の削減が可能となる。
さらに、図1では、3次元ビジョンセンサ、2次元ビジョンセンサを、第1ロボットおよび第2ロボットとは別構成としたが、3次元ビジョンセンサを第1ロボットのハンド横に装着し、2次元ビジョンセンサ5を第2ロボットのハンド横に装着して、それぞれハンドアイ構成としてもよい。この場合、タクトタイムは増加するものの、バラ積み部品箱のサイズを3次元ビジョンセンサの視野よりも大きくすることができ、また、仮置き台のサイズを2次元ビジョンセンサの視野よりも大きくすることができる。
また、部品を把持し、仮置き台に一旦置いて、あるいは、複数のロボット間で受け渡しして部品把持し直すといった持ち替え動作を最適化することができるとともに、さらに、ロボット台数、直行率およびタクトタイムのトレードオフの推定が可能となり、作業者が容易に所望の持ち替え動作をロボットにプログラミングすることができ、プログラミングを行う際の負担を軽減することができる。さらには、部品整列作業の効率化を実現するための具体的なプログラミング手法が確立したことで、ロボット動作が最適化された直行率の高い部品供給装置を得ることができる。
1 3次元ビジョンセンサ、2 バラ積み部品箱、3h ハンド、3t 爪、3 第1ロボット、4 仮置き台、5 2次元ビジョンセンサ、6a〜6c 第2ロボット、6 ロボット群、7 制御部、8 パレット、10 部品供給装置、20 行動計画部、21 把持可能姿勢算出部、22 把持動作画像生成部、23 安定姿勢算出部、24 安定姿勢画像生成部、25 持ち替えパス算出部、26 一連動作画像生成部、27 姿勢指定部、28 持ち替え可能性算出部、29 プログラム生成部、30 HMI部、31 ハンド3Dデータ、32 部品形状3Dデータ、33 把持可能姿勢表、34 安定姿勢表、35 持ち替えグラフ。

Claims (6)

  1. 自身のハンドで部品を把持するロボットを備え、前記ロボットの動作を制御するためのロボットプログラムにしたがって前記ロボットが動作することで、バラ積みされた部品を、仮置き台を経てパレットに整列させる部品供給装置であって、
    前記ロボットプログラムを生成する行動計画部をさらに備え、
    前記行動計画部は、
    前記ハンドの3Dモデルを示すハンド3Dデータと、前記部品の3Dモデルを示す部品形状3Dデータとの入力に基づき、前記部品を前記ハンドで把持する際の前記部品および前記ハンドの位置姿勢の組み合わせを把持可能姿勢として算出し、算出結果を把持可能姿勢表に記憶する把持可能姿勢算出部と、
    前記部品形状3Dデータの入力に基づき、前記部品を前記仮置き台に静定する際の前記部品の姿勢を安定姿勢として算出し、算出結果を安定可能姿勢表に記憶する安定姿勢算出部と、
    前記把持可能姿勢表に含まれる把持可能姿勢と、前記安定姿勢表に含まれる前記安定姿勢とをノードとして、前記ノードのそれぞれの間を遷移するための経路を遷移パスとして算出し、算出結果を持ち替えグラフに記憶する持ち替えパス算出部と、
    前記持ち替えグラフに含まれる前記ノードの前記遷移パスを探索することで、前記ノードのうちの第1ノードに対応する第1姿勢から前記ノードのうちの第2ノードに対応する第2姿勢へと姿勢変更をする際において、前記ハンドが前記部品を持ち替える必要がある回数を持ち替え回数として算出するとともに、算出結果をHMI部に画像表示する持ち替え可能性算出部と、
    前記HMI部に画像表示された前記持ち替え回数の算出結果に基づいて決定された所望のロボットプログラムを生成するプログラム生成部と、
    を有する部品供給装置。
  2. 請求項1に記載の部品供給装置において、
    前記行動計画部は、
    前記把持可能姿勢表に含まれる前記把持可能姿勢を前記HMI部に画像表示するとともに、前記把持可能姿勢表の中から選択された把持可能姿勢を取り除く把持動作画像生成部
    をさらに有する部品供給装置。
  3. 請求項1または2に記載の部品供給装置において、
    前記行動計画部は、
    前記安定姿勢表に含まれる前記安定姿勢を前記HMI部に画像表示するとともに、前記安定姿勢表の中から選択された安定姿勢を取り除く安定姿勢画像生成部
    をさらに有する部品供給装置。
  4. 請求項1から3までのいずれか1項に記載の部品供給装置において、
    前記行動計画部は、
    前記持ち替えグラフに含まれる前記ノードから選択された所望の2つのノードを指定する姿勢指定部と、
    前記姿勢指定部が指定した2つのノードのうち、一方のノードに対応する姿勢から他方のノードに対応する姿勢へと姿勢変更する際において、前記ハンドが前記部品を持ち替える一連の動作を前記HMI部に画像表示する一連動作画像生成部と、
    をさらに有する部品供給装置。
  5. 請求項1から4までのいずれか1項に記載の部品供給装置において、
    前記把持可能性算出部は、
    前記ノードのうちの第1ノードに対応する第1姿勢から前記ノードのうちの第2ノードに対応する第2姿勢へと姿勢変更する際の前記持ち替え回数に基づき、前記姿勢変更する際の直行率およびタクトタイムの少なくとも一方を算出し、算出結果を前記HMI部に画像表示する
    部品供給装置。
  6. 自身のハンドで部品を把持するロボットの動作を制御するためのロボットプログラムにしたがって前記ロボットが動作することで、バラ積みされた部品を、仮置き台を経てパレットに整列させる部品供給装置における前記ロボットプログラムの生成方法であって、
    前記ハンドの3Dモデルを示すハンド3Dデータと、前記部品の3Dモデルを示す部品形状3Dデータとの入力に基づき、前記部品を前記ハンドで把持する際の前記部品および前記ハンドの位置姿勢の組み合わせを把持可能姿勢として算出し、算出結果を把持可能姿勢表に記憶する把持可能姿勢算出ステップと、
    前記部品形状3Dデータの入力に基づき、前記部品を前記仮置き台に静定する際の前記部品の姿勢を安定姿勢として算出し、算出結果を安定可能姿勢表に記憶する安定姿勢算出ステップと、
    前記把持可能姿勢表に含まれる把持可能姿勢と、前記安定姿勢表に含まれる前記安定姿勢とをノードとして、前記ノードのそれぞれの間を遷移するための経路を遷移パスとして算出し、算出結果を持ち替えグラフに記憶する持ち替えパス算出ステップと、
    前記持ち替えグラフに含まれる前記ノードの前記遷移パスを探索することで、前記ノードのうちの第1ノードに対応する第1姿勢から前記ノードのうちの第2ノードに対応する第2姿勢へと姿勢変更をする際において、前記ハンドが前記部品を持ち替える必要がある回数を持ち替え回数として算出するとともに、算出結果をHMI部に画像表示する持ち替え可能性算出ステップと、
    前記HMI部に画像表示された前記持ち替え回数の算出結果に基づいて決定された所望のロボットプログラムを生成するプログラム生成ステップと、
    を有する部品供給装置のプログラム生成方法。
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Cited By (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2018039060A (ja) * 2016-09-05 2018-03-15 ファナック株式会社 ロボットシミュレーション装置
JP6325174B1 (ja) * 2017-04-04 2018-05-16 株式会社Mujin 制御装置、ピッキングシステム、物流システム、プログラム、制御方法、及び、生産方法
WO2018163242A1 (ja) * 2017-03-06 2018-09-13 株式会社Fuji 画像処理データ作成用のデータ構造および画像処理データ作成方法
WO2018173318A1 (ja) * 2017-03-24 2018-09-27 三菱電機株式会社 ロボットプログラムの生成装置及び生成方法
CN109835706A (zh) * 2017-11-24 2019-06-04 发那科株式会社 工件配置系统
WO2020021643A1 (ja) * 2018-07-24 2020-01-30 株式会社Fuji エンドエフェクタの選択方法および選択システム
JP6758540B1 (ja) * 2019-12-17 2020-09-23 三菱電機株式会社 情報処理装置、ワーク認識装置およびワーク取り出し装置
US11007649B2 (en) 2017-04-04 2021-05-18 Mujin, Inc. Information processing apparatus, picking system, distribution system, program and information processing method
US11007643B2 (en) 2017-04-04 2021-05-18 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
JP2021513466A (ja) * 2018-02-06 2021-05-27 リアルタイム ロボティクス, インコーポレーテッドRealtime Robotics, Inc. 1つまたは複数のプロセッサ上に離散化された環境を記憶するロボットのモーションプラニングおよびその改善された動作
US11027427B2 (en) 2017-04-04 2021-06-08 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, and control method
US11097421B2 (en) 2017-04-04 2021-08-24 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
JP2021146430A (ja) * 2020-03-18 2021-09-27 株式会社椿本チエイン ワーク移載方法およびワーク移載システム
US11429105B2 (en) 2016-06-10 2022-08-30 Duke University Motion planning for autonomous vehicles and reconfigurable motion planning processors
EP4088889A1 (en) * 2015-11-13 2022-11-16 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Sortation systems and methods for providing sortation of a variety of objects
US11623346B2 (en) 2020-01-22 2023-04-11 Realtime Robotics, Inc. Configuration of robots in multi-robot operational environment
US11634126B2 (en) 2019-06-03 2023-04-25 Realtime Robotics, Inc. Apparatus, methods and articles to facilitate motion planning in environments having dynamic obstacles
US11673265B2 (en) 2019-08-23 2023-06-13 Realtime Robotics, Inc. Motion planning for robots to optimize velocity while maintaining limits on acceleration and jerk
US11738457B2 (en) 2018-03-21 2023-08-29 Realtime Robotics, Inc. Motion planning of a robot for various environments and tasks and improved operation of same
JP7354373B1 (ja) 2022-07-15 2023-10-02 株式会社牧野フライス製作所 ロボット及びロボットシステム
US11970161B2 (en) 2022-02-28 2024-04-30 Duke University Apparatus, method and article to facilitate motion planning of an autonomous vehicle in an environment having dynamic objects

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6640792B2 (ja) 2017-06-30 2020-02-05 ファナック株式会社 ハンド制御装置、ハンド制御方法、およびハンドのシミュレーション装置

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6126109A (ja) * 1984-07-17 1986-02-05 Hitachi Ltd パレタイジング・ロボツト・システムにおけるテイ−チング方式
JPH04167105A (ja) * 1990-10-31 1992-06-15 Sanyo Electric Co Ltd ロボットの作業計画装置
JP2000127070A (ja) * 1998-10-27 2000-05-09 Toshio Fukuda ロボットハンドの制御方法
JP2006350620A (ja) * 2005-06-15 2006-12-28 Fuji Electric Holdings Co Ltd 自動組立システムにおける組立機構の動作教示方法
JP2012206219A (ja) * 2011-03-30 2012-10-25 Seiko Epson Corp ロボット制御装置及びロボットシステム
WO2013002099A1 (ja) * 2011-06-29 2013-01-03 三菱電機株式会社 部品供給装置
JP2013059817A (ja) * 2011-09-12 2013-04-04 Seiko Epson Corp 動作プログラム作成装置、プログラム、ロボット制御システム及びロボットシステム

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS6126109A (ja) * 1984-07-17 1986-02-05 Hitachi Ltd パレタイジング・ロボツト・システムにおけるテイ−チング方式
JPH04167105A (ja) * 1990-10-31 1992-06-15 Sanyo Electric Co Ltd ロボットの作業計画装置
JP2000127070A (ja) * 1998-10-27 2000-05-09 Toshio Fukuda ロボットハンドの制御方法
JP2006350620A (ja) * 2005-06-15 2006-12-28 Fuji Electric Holdings Co Ltd 自動組立システムにおける組立機構の動作教示方法
JP2012206219A (ja) * 2011-03-30 2012-10-25 Seiko Epson Corp ロボット制御装置及びロボットシステム
WO2013002099A1 (ja) * 2011-06-29 2013-01-03 三菱電機株式会社 部品供給装置
JP2013059817A (ja) * 2011-09-12 2013-04-04 Seiko Epson Corp 動作プログラム作成装置、プログラム、ロボット制御システム及びロボットシステム

Cited By (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4088889A1 (en) * 2015-11-13 2022-11-16 Berkshire Grey Operating Company, Inc. Sortation systems and methods for providing sortation of a variety of objects
US11429105B2 (en) 2016-06-10 2022-08-30 Duke University Motion planning for autonomous vehicles and reconfigurable motion planning processors
US10603788B2 (en) 2016-09-05 2020-03-31 Fanuc Corporation Robot simulation apparatus
JP2018039060A (ja) * 2016-09-05 2018-03-15 ファナック株式会社 ロボットシミュレーション装置
JP7145146B2 (ja) 2017-03-06 2022-09-30 株式会社Fuji 画像処理データ作成方法
WO2018163242A1 (ja) * 2017-03-06 2018-09-13 株式会社Fuji 画像処理データ作成用のデータ構造および画像処理データ作成方法
JP7197653B2 (ja) 2017-03-06 2022-12-27 株式会社Fuji 画像処理装置
US11222417B2 (en) 2017-03-06 2022-01-11 Fuji Corporation Data structure for creating image-processing data and method for creating image-processing data
JP2021185016A (ja) * 2017-03-06 2021-12-09 株式会社Fuji 画像処理装置
CN110382172A (zh) * 2017-03-06 2019-10-25 株式会社富士 图像处理数据生成用的数据结构以及图像处理数据生成方法
JPWO2018163242A1 (ja) * 2017-03-06 2019-11-21 株式会社Fuji 画像処理データ作成用のデータ構造および画像処理データ作成方法
EP3593960A4 (en) * 2017-03-06 2020-01-22 Fuji Corporation DATA STRUCTURE FOR GENERATING IMAGE PROCESSING DATA AND METHOD FOR GENERATING IMAGE PROCESSING DATA
US11003177B2 (en) 2017-03-24 2021-05-11 Mitsubishi Electric Corporation Apparatus and method for generating robot program
CN110461550A (zh) * 2017-03-24 2019-11-15 三菱电机株式会社 机器人程序的生成装置及生成方法
WO2018173318A1 (ja) * 2017-03-24 2018-09-27 三菱電機株式会社 ロボットプログラムの生成装置及び生成方法
JP6418359B1 (ja) * 2017-03-24 2018-11-07 三菱電機株式会社 ロボットプログラムの生成装置及び生成方法
DE112017007311B4 (de) 2017-03-24 2021-09-16 Mitsubishi Electric Corporation Vorrichtung und Verfahren zum Erzeugen eines Roboterprogramms
US11090808B2 (en) 2017-04-04 2021-08-17 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
US11679503B2 (en) 2017-04-04 2023-06-20 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
JP6325174B1 (ja) * 2017-04-04 2018-05-16 株式会社Mujin 制御装置、ピッキングシステム、物流システム、プログラム、制御方法、及び、生産方法
US11027427B2 (en) 2017-04-04 2021-06-08 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, and control method
US11007643B2 (en) 2017-04-04 2021-05-18 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
US11007649B2 (en) 2017-04-04 2021-05-18 Mujin, Inc. Information processing apparatus, picking system, distribution system, program and information processing method
US11097421B2 (en) 2017-04-04 2021-08-24 Mujin, Inc. Control device, picking system, distribution system, program, control method and production method
US10722992B2 (en) 2017-11-24 2020-07-28 Fanuc Corporation Workpiece placement system for placing workpiece in containment area or on jig
JP2019093495A (ja) * 2017-11-24 2019-06-20 ファナック株式会社 収容領域又は治具にワークを配置するワーク配置システム
CN109835706A (zh) * 2017-11-24 2019-06-04 发那科株式会社 工件配置系统
CN109835706B (zh) * 2017-11-24 2020-11-20 发那科株式会社 工件配置系统
JP2022009306A (ja) * 2018-02-06 2022-01-14 リアルタイム ロボティクス, インコーポレーテッド 1つまたは複数のプロセッサ上に離散化された環境を記憶するロボットのモーションプラニングおよびその改善された動作
JP2022009305A (ja) * 2018-02-06 2022-01-14 リアルタイム ロボティクス, インコーポレーテッド 1つまたは複数のプロセッサ上に離散化された環境を記憶するロボットのモーションプラニングおよびその改善された動作
JP7055511B2 (ja) 2018-02-06 2022-04-18 リアルタイム ロボティクス, インコーポレーテッド 1つまたは複数のプロセッサ上に離散化された環境を記憶するロボットのモーションプラニングおよびその改善された動作
US11745346B2 (en) 2018-02-06 2023-09-05 Realtime Robotics, Inc. Motion planning of a robot storing a discretized environment on one or more processors and improved operation of same
JP2021513466A (ja) * 2018-02-06 2021-05-27 リアルタイム ロボティクス, インコーポレーテッドRealtime Robotics, Inc. 1つまたは複数のプロセッサ上に離散化された環境を記憶するロボットのモーションプラニングおよびその改善された動作
US11964393B2 (en) 2018-03-21 2024-04-23 Realtime Robotics, Inc. Motion planning of a robot for various environments and tasks and improved operation of same
US11738457B2 (en) 2018-03-21 2023-08-29 Realtime Robotics, Inc. Motion planning of a robot for various environments and tasks and improved operation of same
JPWO2020021643A1 (ja) * 2018-07-24 2021-08-02 株式会社Fuji エンドエフェクタの選択方法および選択システム
JP7133017B2 (ja) 2018-07-24 2022-09-07 株式会社Fuji エンドエフェクタの選択方法および選択システム
WO2020021643A1 (ja) * 2018-07-24 2020-01-30 株式会社Fuji エンドエフェクタの選択方法および選択システム
US11634126B2 (en) 2019-06-03 2023-04-25 Realtime Robotics, Inc. Apparatus, methods and articles to facilitate motion planning in environments having dynamic obstacles
US11673265B2 (en) 2019-08-23 2023-06-13 Realtime Robotics, Inc. Motion planning for robots to optimize velocity while maintaining limits on acceleration and jerk
WO2021124445A1 (ja) * 2019-12-17 2021-06-24 三菱電機株式会社 情報処理装置、ワーク認識装置およびワーク取り出し装置
JP6758540B1 (ja) * 2019-12-17 2020-09-23 三菱電機株式会社 情報処理装置、ワーク認識装置およびワーク取り出し装置
US11623346B2 (en) 2020-01-22 2023-04-11 Realtime Robotics, Inc. Configuration of robots in multi-robot operational environment
JP2021146430A (ja) * 2020-03-18 2021-09-27 株式会社椿本チエイン ワーク移載方法およびワーク移載システム
US11970161B2 (en) 2022-02-28 2024-04-30 Duke University Apparatus, method and article to facilitate motion planning of an autonomous vehicle in an environment having dynamic objects
JP7354373B1 (ja) 2022-07-15 2023-10-02 株式会社牧野フライス製作所 ロボット及びロボットシステム

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