JP2018118353A - 学習制御機能を備えた制御システム及び制御方法 - Google Patents

学習制御機能を備えた制御システム及び制御方法 Download PDF

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Abstract

【課題】学習制御の最適な回数を判定できる制御システムを提供する。【解決手段】ロボット制御システム10は、動作制御部17と学習制御処理部18と記憶部19を備える。学習制御処理部18は、動作制御部17が学習制御を一回実施する度に、該実施した学習制御が何回目であるかを表す学習回数と、求めた振動量の時系列データとを互いに対応付けて記憶部19に記憶させる。学習制御処理部18は、記憶部19内の、学習回数ごとの振動量の時系列データの各々について、ロボット11の一部位の振動が収束しているかどうかを判定するための収束判定値を求め、該求めた収束判定値のうち最小の収束判定値が得られた学習回数を学習制御の最適な回数と判定する。【選択図】図1

Description

本発明は、学習制御機能を備えた制御システム及び制御方法に関する。
ロボットを使用する生産現場においては、生産効率を向上するために、ロボットの動作を高速化してタクトタイムを短縮することが求められる場合がある。しかし、ロボットの動作をある程度以上高速化すると、減速機の歪みや、ロボットのアーム部自体の剛性不足などに起因して、動作中のロボットの先端部に振動が発生してしまうことがある。
そのような問題の対処法として、従前より、加速度センサをロボットの先端部に取付け、ロボットの動作中の振動を加速度センサにより計測しながら学習制御を繰返し実施することにより当該振動を低減させることが行われている(例えば特許文献1参照)。上記の学習制御では、所定の動作プログラムに基づいたロボットの動作中に加速度センサから得られた振動のデータを基に該振動を補正するための振動補正量を求め、求めた振動補正量を保存して次回の同じ動作プログラムによる動作制御に適用するようになされる。
特開2011−167817号公報
現状の学習制御においては、事前に決められた回数だけ学習制御を実施することにしている。しかし、その決められた回数が最適でない可能性があり、振動が最小になる学習回数が使われないことがある。また、決められた回数よりも少ない回数で振動が収束する可能性もある。この場合は余計な学習を行っているため、無駄に時間をかけていることになる。したがって、学習制御の最適な実施回数を判定できることが望まれている。
本開示の一態様は、サーボモータにより駆動される被駆動体と、前記サーボモータを制御して前記被駆動体を動作させる制御装置と、前記被駆動体の一部位の位置に関する値を検出するセンサと、を備えた制御システムであって、
前記制御装置は、
予め作成された動作プログラムに基づいて制御周期毎に前記サーボモータへの指令値を生成し、該指令値によって前記被駆動体の動作制御を行う動作制御部と、
前記動作プログラムによる前記動作制御が行われたときに前記一部位に生じる振動を補正するための振動補正量を求めて該振動補正量を次回の前記動作プログラムによる前記動作制御に適用する学習制御を前記動作制御部に繰返し実施させる学習制御処理部と、を備え、
前記学習制御処理部は、
前記動作制御部が前記学習制御を一回実施する間に前記センサが検出した検出値の時系列データと前記動作制御部が生成した前記指令値の時系列データとに基づいて、該一回の学習制御の実施中に前記一部位に生じる振動量の時系列データを推定する振動量推定部と、
前記振動量の時系列データを基に、次回の前記動作プログラムによる前記動作制御に適用すべき前記振動補正量を求める振動補正量算出部と、
前記動作制御部が前記学習制御を一回実施する度に、該実施した学習制御が何回目であるかを表す学習回数と前記振動量の時系列データとを互いに対応付けて記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されている前記学習回数ごとの前記振動量の時系列データの各々について、前記一部位の振動が収束しているかどうかを判定するための収束判定値を求め、該求めた収束判定値のうち最小の前記収束判定値が得られた前記学習回数を、前記学習制御の最適な実施回数と判定する判定部と、を有する制御システムである。
また、本開示の他の態様は、被駆動体を駆動するサーボモータを制御して前記被駆動体を動作させる制御方法であって、
前記被駆動体の動作制御を行うための動作プログラムに基づいて前記サーボモータにより前記動作制御が行われたときに前記被駆動体の一部位に生じる振動を補正するための振動補正量を求めて該振動補正量を次回の前記動作プログラムによる前記動作制御に適用する学習制御を繰返し実施する学習制御処理段階を有し、
前記学習制御処理段階は、
前記学習制御が一回実施される間に、前記一部位の位置に関する値の時系列データと、前記動作プログラムから生成される指令値の時系列データとを取得し、前記位置に関する値の時系列データと前記指令値の時系列データとに基づいて、該一回の学習制御の実施中に前記一部位に生じる振動量の時系列データを推定することと、
前記振動量の時系列データを基に、次回の前記動作プログラムによる前記動作制御に適用すべき前記振動補正量を求めることと、
前記学習制御が一回実施される度に、該実施した学習制御が何回目であるかを表す学習回数と前記振動量の時系列データとを互いに対応付けて記憶部に記憶させることと、
前記記憶部に記憶されている前記学習回数ごとの前記振動量の時系列データの各々について、前記一部位の振動が収束しているかどうかを判定するための収束判定値を求め、該求めた収束判定値のうち最小の前記収束判定値が得られた前記学習回数を、前記学習制御の最適な実施回数と判定すること、
を含む制御方法である。
本発明によれば、学習制御機能を備えた制御システムにおいて、学習制御の最適な実施回数を判定することができる。
添付図面に示される本発明の典型的な実施形態の詳細な説明から、本発明のこれらの目的、特徴および利点ならびに他の目的、特徴および利点がさらに明確になるであろう。
一実施形態のロボット制御システムの構成を示した図である。 図1に示されたロボットの構成要素と座標系とを説明するための図である。 図1に示された学習制御処理部によって行われる処理を示すフローチャートである。 図3に示された処理フローに対して追加可能な処理フローの一例を示すフローチャートである。 学習制御が実施されたときの、位置指令値から求めた加速度指令値と加速度センサの検出値との時間変化を示す図である。 図5に示された時系列のセンサデータから重力加速度を除去した後の時系列データを示す図である。 図6に示された時系列のセンサデータから電気的なノイズを除去した後の時系列データを示す図である。 センサ取付部位における振動量の時系列データを示す図である。 収束判定値の一例である最大振幅を説明するための図である。 図8に示された各時刻における加速度の次元の振動量をそれぞれ1回積分した後の時系列データを示した図である。 図10Aに示された各時刻における速度の次元の振動量をそれぞれ1回積分した後の時系列データを示した図である。 図10Bにおける囲い線Cより囲まれたデータ部分を拡大して示した図である。 図10Cの拡大図を流用して、収束判定値の一例であるオーバーシュート量を示した図である。 図10Cの拡大図を流用して、収束判定値の一例である整定時間を示した図である。
次に、本開示の実施形態について図面を参照して説明する。参照する図面において、同様の構成部分または機能部分には同様の参照符号が付けられている。理解を容易にするために、これらの図面は縮尺を適宜変更している。また、図面に示される形態は本発明を実施するための一つの例であり、本発明は図示された形態に限定されるものではない。
図1は、一実施形態のロボット制御システム10の構成を示した図である。図2は、図1に示されたロボット11の構成要素と座標系とを説明するための図である。
図1に示されるように、本実施形態のロボット制御システム10は、ロボット11と、制御装置12と、センサ13とを備える。
ロボット11は、サーボモータにより駆動される。制御装置12は、該サーボモータを制御してロボット11を動作させる装置である。センサ13は、ロボット11の一部位の位置に関する値を検出することができる。位置に関する値とは、3次元位置、速度、加速度、または、トルクもしくはモーメント、などの、物理的な位置を直接的または間接的に示す値である。
制御装置12は、動作制御部17と学習制御処理部18と記憶部19とを備える。
動作制御部17は、予め作成された動作プログラムに基づいて制御周期毎にサーボモータへの指令値、例えば位置指令値または速度指令値などを生成し、該指令値によってロボット11の動作制御を行う機能を有する。この動作制御はサーボ制御である。
学習制御処理部18は、上記の動作プログラムによるロボット11の動作制御が行われたときに上記の一部位に生じる振動を補正するための振動補正量を求めて該振動補正量を次回の同じ動作プログラムによるロボット11の動作制御に適用する学習制御を、動作制御部17に繰返し実施させる機能を有する。つまり、学習制御処理部18は、同じ動作プログラムを動作制御部17に繰返し実施させることにより、該動作プログラムによるロボット11の動作制御の度に上述の振動補正量を更新しながら該動作制御に適用する。これにより、ロボット11の一部位に生じる振動を低減させる。
例えば生産現場においてロボット11を動作プログラムにより実稼働させる前に、学習制御処理部18は、実稼働時と同じ動作プログラムによって学習制御を動作制御部17に繰返し実施させる。学習制御処理部18は、同じ動作プログラムが実行される度に、上記補正した一部位の振動をより補正できる振動補正量を用いて該振動を低減させる。該振動が十分に低減できたら、制御装置12は、最後に求めた振動補正量を制御装置12内の記憶部19に保存しておき、保存した振動補正量を、生産現場で上記の動作プログラムによりロボット11を実稼働させるときに使用する。なお、振動補正量を求めるのに必要となる上記一部位の振動データについては、下述するように、上記サーボモータへの指令値の時系列データとセンサ13の検出値の時系列データとを基に取得することができる。
上記の記憶部19は、学習制御処理部18で取扱うデータを記憶する部分であり、例えば、前述の学習制御が実施されたときにセンサ13の検出値の時系列データや求めた振動補正量などを記憶する。
さらに、前述の学習制御処理部18は、図1に示されるように、振動量推定部31、振動補正量算出部32、及び判定部33と、を備える。
振動量推定部31は、動作制御部17が学習制御を一回実施する間にセンサ13が検出した値(以下、検出値と呼ぶ。)の時系列データと動作制御部17が生成した指令値の時系列データとに基づいて、該学習制御の実施中に上記一部位に生じる振動量の時系列データを推定する。
センサ13の検出値は上記一部位の位置に関する値であるので、例えば、センサ13の検出値から上記の制御周期毎に位置指令値を除くと、位置指令値に対する上記一部位の変位量、すなわち振動量の時系列データが得られる。
上記一部位における振動量の時系列データは、一回の学習制御のときの、センサ13の検出値の時系列データと、ロボット11のサーボモータに搭載されたエンコーダ(不図示)により検出される時系列の位置データとに基づいて取得したものでもよい。つまり、センサ13により検出された上記一部位の位置に関する値と、エンコーダから得られたサーボモータの実位置との差を上記一部位における振動量としてもよい。つまり、サーボモータの実位置も、本発明において振動量の時系列データの推定に使用される指令値に含まれる。
振動補正量算出部32は、取得した振動量の時系列データを基に、次回の同じ動作プログラムによるロボット11の動作制御に適用すべき振動補正量を求めるようになっている。この振動補正量は、上記一部位に生じた振動のデータを制御周期毎に取得し、該振動データの近似式を推定し、推定した近似式を逆変換することにより求められる関数となる。
記憶部19は、動作制御部17が学習制御を一回実施する度に、該実施した学習制御が何回目であるかを表す学習回数と前述の振動量の時系列データとを互いに対応付けて記憶する。
判定部33は、記憶部19内の、学習回数ごとの振動量の時系列データの各々について、上記一部位の振動が収束しているかどうかを判定するための収束判定値を求め、該求めた収束判定値のうち最小の収束判定値が得られた学習回数を、上記の学習制御の最適な実施回数と判定するようになされている。
上記の収束判定値は、例えば、前述の振動量の時系列データの少なくとも一部分における標準偏差、最大振幅、オーバーシュート量、及び整定時間のうちの少なくとも何れか一つでありうる。これら収束判定値とその求め方については、後で詳述する。
さらに、判定部33は、上記した学習制御のi回目(iは正の整数)の実施が終了した後、記憶部19に記憶されている、学習回数がi回であるときの上記振動量の時系列データと学習回数が(i-1)回であるときの上記振動量の時系列データとについて、前述の収束判定値をそれぞれ求め、該求めた二つの収束判定値の差が所定の閾値以下である場合には、上記一部位の振動が収束したと判定し、上記の学習制御の実施をi回で完了させることができる。
前述のように求めた二つの収束判定値の差が所定の閾値を超えている場合は、学習制御処理部18は、上記一部位の振動が未だ収束していないと判定し、学習制御を再び実施するようになされている。
なお、上述した制御装置12は、それぞれがバスを介して互いに接続された、記憶部、CPU(control processing unit)、及び通信制御部、などを備えたコンピュータシステムを用いて構成されうる。該記憶部は、ROM(read only memory)やRAM(random access memory)などである。本実施形態の記憶部19はそのようなRAMでありうる。前述の動作制御部17並びに、振動推定部31、振動補正量算出部32、及び判定部33などを含む学習制御処理部18、のそれぞれの機能や動作は、ROMに記憶された制御プログラムに基づいて、CPUが、RAMに対してデータを入出力したり、データの演算処理を実行したりすることで達成されうる。
本実施形態のロボット11は、図1に示されるような六軸の垂直多関節ロボットである。ロボット11は、図2に示されているように、六つの関節軸11b1〜11b6と、関節軸11b1〜11b6の各々により連結されたアーム部11aと、関節軸11b1〜11b6の各々を駆動するサーボモータ(不図示)とを具備する。勿論、ロボット11の形態は、図1に示された形態に限られず、水平多関節ロボットやパラレルリンクロボットなどであってもよい。
上述したセンサ13は、ロボット11の先端部15に設けられたエンドエフェクタ14に取付けられている。このことにより、本実施形態のセンサ13は、ロボット11の先端部15の実位置に関する値を取得する。エンドエフェクタ14としてはツール部、ハンド部、ボルト締め具、溶接ガンなどを使用することができる。
ロボット11は、図2に示されるように、空間上に固定されたワールド座標系21と、ロボット11の手首部の先端のフランジに設定されたメカニカルインタフェイス座標系22とを有する。ワールド座標系21とメカニカルインタフェイス座標系22とはそれぞれ3次元直交座標系である。
なお、ワールド座標系21及びメカニカルインタフェイス座標系22の各々について、便宜上、図2の中に拡大図によって示した。ワールド座標系21においては、図2の右方向に+X軸、図2の上方向に+Z軸、図2の紙面に対して奥行方向に+Y軸をそれぞれ定義している。メカニカルインタフェイス座標系22においては、図2の右方向に+X軸、図2の下方向に+Z軸、図2の紙面に対して手前方向に+Y軸をそれぞれ定義している。本実施形態のロボット制御システム10においては、事前にキャリブレーションによってワールド座標系21とメカニカルインタフェイス座標系22との位置の相関がとられている。このことにより、制御装置12の動作制御部17は、ワールド座標系21で定義される位置を使ってロボット11の先端部15のエンドエフェクタ14の位置を制御することができる。
制御装置12は、ロボット11とケーブル16を介して互いに接続されている。センサ13は、ケーブルまたは無線通信によって制御装置12と通信可能に接続されている。
本実施形態のセンサ13としては加速度センサが使用されているが、使用可能なセンサ13は加速度センサに限定されない。また、本実施形態のセンサ13はロボット11の先端部15に設置されているが、センサ13の設置場所も限定されない。つまり、サーボ位置制御の対象とするロボット11の一部位の位置に関する値を検出できるのであれば、センサ13の種類や設置場所は問わない。ロボット11から離された場所にセンサ13が設置されていてもよい。
このため、使用可能なセンサ13としては、例えば、ジャイロセンサ、慣性センサ、力センサ、レーザトラッカ、カメラ、またはモーションキャプチャ装置などの、位置や変位を計測できる装置がありうる。
図3は、前述した学習制御処理部18によって行われる処理フローの一例を示すフローチャートである。図3に示される処理フローは本開示のロボット制御方法の一例である。
図3を参照すると、先ず、ステップS11において、学習制御処理部18は、予め決められた動作プログラムによる学習制御の実施が何回目であるかを表す学習回数i(iは正の整数)の初期値を1に設定しておく。
次のステップS12において、学習制御処理部18は、動作制御部17にi回目(iは正の整数)の学習制御を実施させる。動作制御部17は、学習制御の対象とする動作プログラムに基づいてロボット11の動作制御を行う。
次のステップS13において、学習制御処理部18の振動量推定部31は、i回目の学習制御において、センサ13の検出値の時系列データ(以下、時系列のセンサデータと略す。)と、ロボット11のサーボモータに対する位置指令値の時系列データ(以下、時系列の位置指令データと略す。)とを取得する。ここでは、位置指令値で説明するが、前述したように指令値は速度または加速度であってもよい。
次のステップS14において、振動量推定部31は、時系列のセンサデータと時系列の指令位置データとに基づき、上記一部位における振動量の時系列データを求める。
次のステップS15において、学習制御処理部18の振動補正量算出部32は、振動量の時系列データを基に前述の振動補正量を求める。求めた振動補正量は、次回の学習制御の際のロボット11の動作制御に適用される。
次のステップS16において、振動補正量算出部32は、振動量の時系列データと現在の学習回数(i回)とを対応付けて記憶部19に記憶させる。次いで、ステップS17において、学習制御処理部18は、上記の学習回数(i回)を一つ繰上げる。
次のステップS18において、学習制御処理部18の判定部33は、上記の学習回数(i回)が所定の回数T(Tは正の整数からなる固定値)を超えたかどうかを判断し、上記の学習回数(i回)が所定の回数Tを超えていないと判断する場合には前述のステップS12〜ステップS18を繰返す。上記の所定の回数Tについては、制御装置12に適時に接続された教示操作盤またはコンピュータ装置などによって入力できる。
判定部33は、上記のステップS18において上記の学習回数(i回)が所定の回数Tを超えたと判断した場合には次のステップS19を行う。
ステップS19においては、判定部33は、記憶部19に記憶されている、学習回数ごとの振動量の時系列データの各々について、上記一部位の振動が収束しているかどうかを判定するための収束判定値を求め、該求めた収束判定値のうち最小の収束判定値が得られた学習回数を学習制御の最適な回数と判定する。
図4は、図3に示された処理フローに対して追加可能な処理フローの一例を示すフローチャートである。
図3に示された処理フローにおいては、判定部33は、ステップS18で学習回数(i回)が上記の所定の回数Tを超えていないと判断した場合にはステップS12に戻るようにした。このようなステップS18からステップS12に戻るまでの間に、学習制御処理部18は、図4に示される追加の処理フローを実施することができる。
具体的には、図4に示されるように、判定部33は、ステップS18で学習回数(i回)が上記の所定の回数Tを超えていないと判断した場合にはステップS20を行う。
ステップS20においては、判定部33は、i回目の学習のときの振動量の時系列データと(i−1)回目の学習のときの振動量の時系列データとについて、前述した収束判定値をそれぞれ求める。
次のステップS21において、判定部33は、前述のように求めた二つの収束判定値の差が所定の閾値以下であるかどうかを判断する。この結果、判定部33は、上記二つの収束判定値の差が上記の閾値以下であると判断した場合には、上記一部位の振動が収束したと判定し、学習制御をi回で完了させる(ステップS22)。
一方、判定部33は、前述のステップS22において二つの収束判定値の差が上記の閾値を超えていると判断した場合には、図3に示されたステップS12以降の処理を再び行う。そして、判定部33は、前述したステップS12〜ステップS18、ステップS20、及びステップS21といった一連の処理を、ステップS21において二つの収束判定値の差が上記の閾値以下であるという判定結果が得られるまで繰返す。
上記の所定の閾値についても、制御装置12に適時に接続された教示操作盤またはコンピュータ装置などによって入力できる。
ここで、上述したように学習制御処理部18により行われる処理フローについて、一つの具体例を挙げてさらに詳述する。
ロボット11の先端部15の位置に関する値を取得するために、図1に示されたように、センサ13が先端部15のエンドエフェクタ14に取付けられる。一例として、センサ13には3軸加速度センサ(以下、単に「加速度センサ」と呼ぶ。)が使用されているものとする。
本例においては、学習制御処理段階で動作制御部17に所定の動作プログラムによるロボット11の動作制御を繰返し行わせるときに、ロボット11の先端部15に同じ直線動作を行わせることとする。このような例では、動作制御部17は、所定の直線動作をロボット11に行わせる動作プログラムに基づいて所定の制御周期毎に位置指令値を生成し、該生成した位置指令値によりロボット11のサーボモータをフィードバック制御して、ロボット11の先端部15の位置制御を行っている。
図5は、学習制御が実施されたときの、上記の位置指令値から求めた加速度指令値と加速度センサの検出値との時間変化を示す図である。図5において、符号Aを付けた一点鎖線が、位置指令値から求めた加速度指令値の時系列データ、すなわち時系列の加速度指令データである。符号Bを付けた実線が、加速度センサの検出値(実値)の時系列データ、すなわち時系列のセンサデータである。図5から分かるように、ロボット11の先端部15の移動速度は0〜0.5秒の間で加速され、0.5秒〜1.0秒の間で減速され、1.0秒以降では先端部15の移動は停止している。位置指令値の2回微分により加速度指令値が求められている。
前述のように学習制御が実施されたときの加速度センサの検出値には、下記の4つの要素が含まれている。学習制御の際に振動補正量を求めるには、下記の要素(a)のみが必要である。
(a)加速度センサが取付けられたロボットの部位(以下、センサ取付部位と略す。)における振動量
(b)センサ取付部位の加減速度
(c)電気的なノイズ
(d)加速度センサに作用している重力加速度
したがって、加速度センサの検出値から上記要素(b)〜(d)を除くことにより、振動補正量を求めるための要素(a)のみを求める。
例えば、加速度センサを使用して学習制御を実施する場合には、ロボット11に取付けられた加速度センサの位置と向きを事前に取得しておく必要がある。具体的には、図2に示されたロボット11のワールド座標系21の原点とロボット11に取付けられた加速度センサのセンサ座標系の原点との相関関係を加速度センサの位置の情報として事前に求めておく。さらに、取付けられた加速度センサのセンサ座標系の直交3軸の向きとワールド座標系21の直交3軸の向きとの相関関係を加速度センサの向きの情報として事前に求めておく。
前述したように加速度センサの検出値には重力加速度が含まれている。このため、取付けられた加速度センサの向きの情報が無いと、加速度センサの検出値から適切に重力加速度を除くことができない。前述した加速度センサの向きの情報から、加速度センサの検出値における3次元成分の各々に含まれている重力加速度を求めることができる。
図6は、図5に示された時系列のセンサデータから重力加速度を除去した後の時系列データを示す図である。加速度センサの検出値の時系列データ(図5の符号B参照)から重力加速度を減算すると、図6に示されるように、重力加速度を減算した後の時系列のセンサデータB1は、時系列の位置指令データと同じ位相になる。
図7は、図6に示された時系列のセンサデータB1から電気的なノイズを除去した後の時系列データを示す図である。重力加速度を減算した後の加速度センサの検出値の時系列データ(図6の符号B1参照)に対してローパスフィルタをかけると、図7に示されるように、電気的なノイズが含まれていない時系列のセンサデータB2が得られる。
図8は、センサ取付部位における振動量の時系列データを示す図である。図7に示された時系列のセンサデータB2から時系列の加速度指令データAを減算すると、図8に示されるように、センサ取付部位における振動量の時系列データが得られる。なお、以上の説明から分かるように、本具体例では振動量の時系列データは加速度の次元で得られる。
上述した具体例では、学習制御処理部18が動作制御部17に学習制御を一回実施させたとき、加速度センサの検出値の時系列データと、ロボット11のサーボモータに対する加速度指令値の時系列データとがそれぞれ記憶部19に記憶される。学習制御処理部18は、位置指令値の2回微分により求められた加速度指令値の時系列データを記憶部19に記憶させている。
学習制御処理部18の振動量推定部31は、加速度センサの検出値の時系列データと、前述の加速度指令値の時系列データとに基づいて、センサ取付部位における振動量の時系列データを推定することができる。より具体的には、前述したように、加速度センサの検出値の時系列データから、重力加速度、電気的なノイズ、及び加速度指令値を時刻毎(所定の制御周期毎)に除くことにより、センサ取付部位における加速度の時系列データのみを得ることができる。つまり、加速度の次元により表された、センサ取付部位の振動量の時系列データが得られる。
上記の位置指令値に代わりに、記憶部19には、上記の位置指令値に応じてロボット11のサーボモータが動作したときの該サーボモータの実位置データが時刻毎に記憶されてもよい。サーボモータの実位置データは、該サーボモータに搭載されたエンコーダによって取得されうる。この場合には、学習制御処理部18は、動作制御部17が学習制御を一回実施した後、サーボモータの実位置データを2回微分することにより、該モータの実位置データに対応する加速度データを求める。振動量推定部31は、加速度センサの検出値の時系列データから、重力加速度、電気的なノイズ、及び前述のモータの実位置データから求めた加速度データを時刻毎(所定の制御周期毎)に除くことにより、センサ取付部位における振動量の時系列データを加速度の次元で得ることができる。
学習制御処理部18の振動補正量算出部32は、図8に示されるような振動量の時系列データを基に、該振動量の時系列データを打消すための振動補正量を求めて、該振動補正量を、次回の学習制御での同じ動作プログラムによるロボット11の動作制御に適用する。
振動補正量算出部32は、動作制御部17が学習制御を一回実施する度に、該実施した学習制御が何回目であるかを表す学習回数iと、図8に示されたような振動量の時系列データとを互いに対応付けて記憶部19に記憶させる。但し、図3に示した処理フローのステップS18のとおり、学習回数iは所定の回数Tを上限とする。
学習制御処理部18の判定部33は、記憶部19に記憶された学習回数ごとの振動量の時系列データの各々について、センサ取付部位における振動が収束しているかどうかを判定するための収束判定値を求める。ここでは、収束判定値として標準偏差を使用する場合を説明する。
学習制御処理部18は、各学習回数での振動量データの標準偏差を次式から求める。
Figure 2018118353
上式(1)において、εi(iは学習回数)は標準偏差であり、akは、図8に示された各時刻における上記センサ取付部位の振動量データであり、nはデータ数である。さらに、
Figure 2018118353
は、n個の振動量データakの平均値である。
上記の標準偏差については、図8に示された、停止時間帯(1.0秒以降)と加減速時間帯(0秒〜1.0秒)の両方を含んだ時間帯における振動量の時系列データからでも、停止時間帯のみにおける振動量の時系列データからでも求めることができる。
学習制御処理部18の判定部33は、記憶部19に記憶されている学習回数毎の振動量データごとに上式(1)により標準偏差を順次求め、求めた各標準偏差のうち最小の標準偏差が得られた学習回数iを学習制御の最適な実施回数と判定する。
同じ動作プログラムによる学習制御を繰返すことにより、学習制御毎の振動量データの標準偏差が順次減っていくが、学習制御をある回数以上繰返すと標準偏差の変化量が小さくなるか、逆に大きくなる。
本具体例の学習制御処理部18の判定部33は、i回目の学習制御が終了したら、i回目の学習制御のときの振動量の時系列データと(i−1)回目の学習制御のときの振動量の時系列データとについて、前述の式(1)により標準偏差をそれぞれ求めることもできる。この場合、判定部33は、求めた二つの標準偏差の差(εi−εi-1)が所定の閾値以下であると判断した場合には、ロボット11の先端部15の振動が収束したと判定し、学習制御をi回で完了させることとする。
以上に説明したように、上述のロボット制御システム10の制御装置12は、学習制御の最適な回数を自動的に判定することができる。異なる作業を同じロボット11に適宜に切換えて行わせる場合がある。この場合、各々の動作プログラムに基づいて制御装置12により学習制御を実施したときに、それら動作プログラムごとに、ロボット11の一部位の振動を抑制するための学習制御の最適な回数を自動的に判定することができる。
さらに、上述のロボット制御システム10の制御装置12は、同じ動作プログラムによる学習制御を繰返す度に、ロボット11の一部位の振動が収束しているかどうかを判定し、該振動が収束したと判定した時点で学習制御を完了させることができる。このため、学習制御が必要最小限の回数及び時間で済むようになる。
なお、上述した具体例では標準偏差を収束判定値として使用しているが、収束判定値は標準偏差に限られない。収束判定値としては、図8に示されるような振動量の時系列データの少なくとも一部分における標準偏差、最大振幅、オーバーシュート量、及び整定時間のうちの少なくとも何れか一つを使用することができる。以下に、収束判定値として使用できる最大振幅、オーバーシュート量、及び整定時間について説明する。
図9は、収束判定値の一例である最大振幅を説明するための図である。図9に示される振動量データにおいて矢印Cにより示される部分が最大振幅である。最大振幅は、振動量の時系列データのうちの最大値と最小値の差である。図9に示された振動量の時系列データから最大値と最小値とを抽出し、抽出した最大値と最小値の差を求めることにより、最大振幅を得ることができる。最大振幅についても、停止時間帯(1.0秒以降)と加減速時間帯(0秒〜1.0秒)の両方を含んだ時間帯における振動量の時系列データからでも、停止時間帯のみにおける振動量の時系列データからでも求めることができる。
オーバーシュート量あるいは整定時間を求める場合には、まず、図8及び図9に示されるような、加速度の次元による振動量の時系列データを、位置の次元による振動量の時系列データに変換する。加速度を2回積分すれば位置が求まる。図10Aは、図8に示された各時刻における加速度の次元の振動量をそれぞれ1回積分した後の時系列データ、すなわち、速度の次元による振動量の時系列データを示した図である。図10Bは、図10Aに示された各時刻における速度の次元の振動量をそれぞれ1回積分した後の時系列データ、すなわち、位置の次元による振動量の時系列データを示した図である。さらに、図10Cは、図10Bにおける囲い線Dより囲まれたデータ部分を拡大して示した図である。
図11は、図10Cの拡大図を流用して、収束判定値の一例であるオーバーシュート量を示した図である。図11に示される振動量の時系列データにおいて矢印Eにより示される部分がオーバーシュート量である。より具体的には、オーバーシュート量は、最終的な位置Fに対して行き過ぎた量のうちの最大値である。図11に示された振動量の時系列データから、最終的な位置Fと最大値とを特定し、特定した位置Fと最大値の差を求めることにより、オーバーシュート量を得ることができる。
図12は、図10Cの拡大図を流用して、収束判定値の一例である整定時間を示した図である。図12に示される振動量データにおいて矢印Gにより示される部分が整定時間である。より具体的には、整定時間は、学習制御でのロボットの停止時刻(本例では1.0秒)から、最終的な位置Fを基準とした所定の整定幅H以内の位置に振動量データが収まるまでの時間である。図11に示された振動量データから最終的な位置Fを特定し、さらに振動量データが所定の整定幅H以内の位置に収まった最初の時刻を特定し、特定した時刻と上記の停止時刻の差を求めることにより、整定時間を得ることができる。
なお、以上においては、サーボモータにより駆動されるロボット11の学習制御について説明したが、本発明に係る学習制御の最適回数の判定方法は、サーボモータにより駆動される被駆動体であれば、どのような物にも適用可能である。したがって、本発明は例えば、モータで駆動される工作機械にも適用可能である。
以上、典型的な実施形態を用いて本発明を説明したが、当業者であれば、本発明の範囲から逸脱することなしに、上述の実施形態に変更及び種々の他の変更、省略、追加を行うことができるのを理解できるであろう。
10 ロボット制御システム
11 ロボット
11a アーム部
11b1〜11b6 関節軸
12 制御装置
13 センサ
14 エンドエフェクタ
15 ロボットの先端部
16 ケーブル
17 動作制御部
18 学習制御処理部
19 記憶部
21 ワールド座標系
22 メカニカルインタフェイス座標系
31 振動量推定部
32 振動補正量算出部
33 判定部

Claims (7)

  1. サーボモータにより駆動される被駆動体と、前記サーボモータを制御して前記被駆動体を動作させる制御装置と、前記被駆動体の一部位の位置に関する値を検出するセンサと、を備えた制御システムであって、
    前記制御装置は、
    予め作成された動作プログラムに基づいて制御周期毎に前記サーボモータへの指令値を生成し、該指令値によって前記被駆動体の動作制御を行う動作制御部と、
    前記動作プログラムによる前記動作制御が行われたときに前記一部位に生じる振動を補正するための振動補正量を求めて該振動補正量を次回の前記動作プログラムによる前記動作制御に適用する学習制御を前記動作制御部に繰返し実施させる学習制御処理部と、を備え、
    前記学習制御処理部は、
    前記動作制御部が前記学習制御を一回実施する間に前記センサが検出した検出値の時系列データと前記動作制御部が生成した前記指令値の時系列データとに基づいて、該一回の学習制御の実施中に前記一部位に生じる振動量の時系列データを推定する振動量推定部と、
    前記振動量の時系列データを基に、次回の前記動作プログラムによる前記動作制御に適用すべき前記振動補正量を求める振動補正量算出部と、
    前記動作制御部が前記学習制御を一回実施する度に、該実施した学習制御が何回目であるかを表す学習回数と前記振動量の時系列データとを互いに対応付けて記憶する記憶部と、
    前記記憶部に記憶されている前記学習回数ごとの前記振動量の時系列データの各々について、前記一部位の振動が収束しているかどうかを判定するための収束判定値を求め、該求めた収束判定値のうち最小の前記収束判定値が得られた前記学習回数を、前記学習制御の最適な実施回数と判定する判定部と、を有する、制御システム。
  2. 前記判定部は、前記学習制御のi回目(iは正の整数)の実施が終了した後、前記記憶部に記憶されている、前記学習回数が前記i回であるときの前記振動量の時系列データと前記学習回数が(i-1)回であるときの前記振動量の時系列データとについて、前記収束判定値をそれぞれ求め、該求めた二つの前記収束判定値の差が所定の閾値以下である場合には、前記一部位の振動が収束したと判定し、前記学習制御の実施を前記i回で完了させるようになされた、請求項1に記載の制御システム。
  3. 前記収束判定値は、前記振動量の時系列データの少なくとも一部分における標準偏差、最大振幅、オーバーシュート量、及び整定時間のうちの少なくとも何れか一つである、請求項1または2に記載の制御システム。
  4. 前記センサは、加速度センサ、ジャイロセンサ、慣性センサ、力センサ、レーザトラッカ、カメラ、またはモーションキャプチャ装置である、請求項1または2に記載の制御システム。
  5. 被駆動体を駆動するサーボモータを制御して前記被駆動体を動作させる制御方法であって、
    前記被駆動体の動作制御を行うための動作プログラムに基づいて前記サーボモータにより前記動作制御が行われたときに前記被駆動体の一部位に生じる振動を補正するための振動補正量を求めて該振動補正量を次回の前記動作プログラムによる前記動作制御に適用する学習制御を繰返し実施する学習制御処理段階を有し、
    前記学習制御処理段階は、
    前記学習制御が一回実施される間に、前記一部位の位置に関する値の時系列データと、前記動作プログラムから生成される指令値の時系列データとを取得し、前記位置に関する値の時系列データと前記指令値の時系列データとに基づいて、該一回の学習制御の実施中に前記一部位に生じる振動量の時系列データを推定することと、
    前記振動量の時系列データを基に、次回の前記動作プログラムによる前記動作制御に適用すべき前記振動補正量を求めることと、
    前記学習制御が一回実施される度に、該実施した学習制御が何回目であるかを表す学習回数と前記振動量の時系列データとを互いに対応付けて記憶部に記憶させることと、
    前記記憶部に記憶されている前記学習回数ごとの前記振動量の時系列データの各々について、前記一部位の振動が収束しているかどうかを判定するための収束判定値を求め、該求めた収束判定値のうち最小の前記収束判定値が得られた前記学習回数を、前記学習制御の最適な実施回数と判定すること、
    を含む、制御方法。
  6. 前記学習制御処理段階は、
    前記学習制御のi回目(iは正の整数)の実施が終了した後、前記記憶部に記憶されている、前記学習回数が前記i回であるときの前記振動量の時系列データと前記学習回数が(i-1)回であるときの前記振動量の時系列データとについて、前記収束判定値をそれぞれ求め、該求めた二つの前記収束判定値の差が所定の閾値以下である場合には、前記一部位の振動が収束したと判定し、前記学習制御の実施を前記i回で完了させることを含む、請求項5に記載の制御方法。
  7. 前記収束判定値は、前記振動量の時系列データの少なくとも一部分における標準偏差、最大振幅、オーバーシュート量、及び整定時間のうちの少なくとも何れか一つである、請求項5または6に記載の制御方法。
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DE102018000445.8A DE102018000445B4 (de) 2017-01-26 2018-01-19 Steuersystem mit Lernsteuerfunktionen und Steuerverfahren
CN201810072717.5A CN108356823B (zh) 2017-01-26 2018-01-25 具有学习控制功能的控制系统以及控制方法

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Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019244885A1 (ja) 2018-06-21 2019-12-26 株式会社横須賀テレコムリサーチパーク 送受信方法、および送受信システム
WO2020121755A1 (ja) * 2018-12-12 2020-06-18 株式会社 Preferred Networks 推定装置、訓練装置、推定方法及び訓練方法
WO2020256061A1 (ja) 2019-06-21 2020-12-24 現一郎 太田 送受信方法および送受信システム
CN112140127A (zh) * 2019-06-27 2020-12-29 精工爱普生株式会社 超调量检测方法、检测系统和调整方法以及机器人系统
WO2022210078A1 (ja) * 2021-03-29 2022-10-06 ファナック株式会社 制御装置
US11820015B2 (en) 2020-07-17 2023-11-21 Seiko Epson Corporation Overshoot amount detection method and robot system

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6484265B2 (ja) * 2017-02-15 2019-03-13 ファナック株式会社 学習制御機能を備えたロボットシステム及び学習制御方法
CN107462154B (zh) * 2017-07-28 2019-08-30 深圳市圆梦精密技术研究院 机器人末端工具的位姿测量方法
JP6777696B2 (ja) * 2018-08-31 2020-10-28 ファナック株式会社 加工環境推定装置
JP7186571B2 (ja) * 2018-10-10 2022-12-09 日本電産サンキョー株式会社 ロボットの動作完了時刻の判定装置及び判定方法
CN109613299A (zh) * 2018-11-14 2019-04-12 深圳绿米联创科技有限公司 震动检测装置、方法、智能门锁及系统
KR20210053020A (ko) 2019-11-01 2021-05-11 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 동작 방법
US20230033679A1 (en) * 2020-01-10 2023-02-02 Fanuc Corporation Control system
JP2021140303A (ja) * 2020-03-03 2021-09-16 トヨタ自動車株式会社 学習方法、学習システム及び学習プログラム

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0554013A (ja) * 1991-08-29 1993-03-05 Toyoda Mach Works Ltd ニユーラルネツトワークの学習装置
JP2011167817A (ja) * 2010-02-19 2011-09-01 Fanuc Ltd 学習制御機能を備えたロボット
JP2014014897A (ja) * 2012-07-09 2014-01-30 Fanuc Ltd 制振制御ロボットシステム
JP2015040535A (ja) * 2013-08-23 2015-03-02 株式会社デンソー 圧力センサの応答性学習装置

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5696999A (en) * 1995-09-12 1997-12-09 Nikon Corporation Image vibration reduction device
JPH1011927A (ja) * 1996-06-24 1998-01-16 Toshiba Corp 磁気ディスク装置用サーボライト装置及びサーボライト方法
JP2002089619A (ja) * 2000-09-14 2002-03-27 Canon Inc アクティブ除振装置、モード行列の算出方法およびこれらを用いた露光装置
US7054094B2 (en) * 2000-12-12 2006-05-30 Seagate Technology Llc Real-time automatic loop-shaping for a disc drive servo control system
US6844693B2 (en) * 2002-03-29 2005-01-18 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Position control apparatus for motor
JP4283214B2 (ja) 2004-12-16 2009-06-24 ファナック株式会社 機械先端点の制御装置
JP2008171519A (ja) * 2007-01-15 2008-07-24 Fujitsu Ltd 記憶装置及び制御方法
JP2012232370A (ja) 2011-04-28 2012-11-29 Seiko Epson Corp ロボットコントローラー、簡易設置型ロボット、及び簡易設置型ロボットの制御方法
US8886359B2 (en) * 2011-05-17 2014-11-11 Fanuc Corporation Robot and spot welding robot with learning control function
US8922937B1 (en) * 2012-04-19 2014-12-30 Western Digital Technologies, Inc. Disk drive evaluating multiple vibration sensor outputs to enable write-protection
EP2958229B1 (en) * 2013-04-10 2017-03-08 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Motor drive device
US9525378B2 (en) * 2013-07-09 2016-12-20 Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. Motor control device
JP5815664B2 (ja) 2013-12-26 2015-11-17 ファナック株式会社 無線加速度センサを有するロボットシステム
CN105313128A (zh) * 2015-11-30 2016-02-10 马鞍山万普实业发展有限公司 一种具备学习控制功能的汽车点焊机器人

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0554013A (ja) * 1991-08-29 1993-03-05 Toyoda Mach Works Ltd ニユーラルネツトワークの学習装置
JP2011167817A (ja) * 2010-02-19 2011-09-01 Fanuc Ltd 学習制御機能を備えたロボット
JP2014014897A (ja) * 2012-07-09 2014-01-30 Fanuc Ltd 制振制御ロボットシステム
JP2015040535A (ja) * 2013-08-23 2015-03-02 株式会社デンソー 圧力センサの応答性学習装置

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019244885A1 (ja) 2018-06-21 2019-12-26 株式会社横須賀テレコムリサーチパーク 送受信方法、および送受信システム
WO2020121755A1 (ja) * 2018-12-12 2020-06-18 株式会社 Preferred Networks 推定装置、訓練装置、推定方法及び訓練方法
JP2020095471A (ja) * 2018-12-12 2020-06-18 株式会社Preferred Networks 推定装置、訓練装置、推定方法及び訓練方法
JP7246175B2 (ja) 2018-12-12 2023-03-27 株式会社Preferred Networks 推定装置、訓練装置、推定方法及び訓練方法
WO2020256061A1 (ja) 2019-06-21 2020-12-24 現一郎 太田 送受信方法および送受信システム
CN112140127A (zh) * 2019-06-27 2020-12-29 精工爱普生株式会社 超调量检测方法、检测系统和调整方法以及机器人系统
JP2021003781A (ja) * 2019-06-27 2021-01-14 セイコーエプソン株式会社 オーバーシュート量検出方法、オーバーシュート量検出システム、ロボットシステムおよびオーバーシュート量調整方法
US11440186B2 (en) 2019-06-27 2022-09-13 Seiko Epson Corporation Overshoot amount detection method, overshoot amount detection system, robot system, and overshoot amount adjustment method
CN112140127B (zh) * 2019-06-27 2023-07-11 精工爱普生株式会社 超调量检测方法、检测系统和调整方法以及机器人系统
JP7310358B2 (ja) 2019-06-27 2023-07-19 セイコーエプソン株式会社 オーバーシュート量検出方法、オーバーシュート量検出システム、ロボットシステムおよびオーバーシュート量調整方法
US11820015B2 (en) 2020-07-17 2023-11-21 Seiko Epson Corporation Overshoot amount detection method and robot system
WO2022210078A1 (ja) * 2021-03-29 2022-10-06 ファナック株式会社 制御装置

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