JP2021164978A - 情報処理方法、情報処理装置、プログラム及び記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】仮想ロボットの手先の位置を高精度にシミュレートする。【解決手段】情報処理装置１は、仮想空間において仮想ロボットの動作をシミュレートするＣＰＵ１０を有する。ＣＰＵ１０は、仮想ロボットの動作により仮想ロボットの関節に作用する負荷力を求める。ＣＰＵ１０は、仮想ロボットの関節に作用する負荷力に基づき、仮想ロボットの変形量を求める。ＣＰＵ１０は、仮想ロボットの変形量に基づき、仮想ロボットの手先の位置を求める。【選択図】図１

Description

本発明は、仮想ロボットを用いたシミュレーションに関する。

生産ラインにおいてロボット装置を用いた組立、搬送、塗布といった動作の自動化が行われている。ロボット装置は、複数の関節を有するロボットを備える。このようなロボットについては、実空間ではなく、仮想空間上の仮想ロボットを用いてシミュレートする技術が研究されている。特許文献１には、部品の変形をシミュレートする技術が開示されている（特許文献１参照）。

特開２０１７−１６４５８号公報

近年、ロボットには、嵌合作業など、より精密な動作が要求され、ロボットの手先の位置を高精度に位置決めする必要がある。したがって、仮想ロボットを用いたシミュレーションにおいては、高精度な手先の位置情報が要求されている。

本発明は、仮想ロボットの手先の位置を高精度にシミュレートすることを目的とする。

本発明の情報処理方法は、処理部が、仮想空間において仮想ロボットの動作をシミュレートする情報処理方法であって、前記処理部が、前記仮想ロボットの動作により前記仮想ロボットの関節に作用する負荷力を求め、前記仮想ロボットの前記関節に作用する前記負荷力に基づき、前記仮想ロボットの変形量を求め、前記仮想ロボットの前記変形量に基づき、前記仮想ロボットの手先の位置を求める、ことを特徴とする。

本発明の情報処理装置は、仮想空間において仮想ロボットの動作をシミュレートする処理部を備え、前記処理部が、前記仮想ロボットの動作により前記仮想ロボットの関節に作用する負荷力を求め、前記仮想ロボットの前記関節に作用する前記負荷力に基づき、前記仮想ロボットの変形量を求め、前記仮想ロボットの前記変形量に基づき、前記仮想ロボットの手先の位置を求める、ことを特徴とする。

仮想ロボットの手先の位置を高精度にシミュレートすることができる。

実施形態に係る情報処理装置１のブロック図である。 実施形態に係る仮想空間ＶＳの説明図である。 実施形態に係る情報処理方法のフローチャートである。 （ａ）は、図３のステップＳ１の処理を示すフローチャートである。（ｂ）は、図３のステップＳ２の処理を示すフローチャートである。 図３のステップＳ３の処理を示すフローチャートである。 図５のステップＳ３３の処理を示すフローチャートである。 （ａ）は、図６のステップＳ３３１を説明するための部品の模式図である。（ｂ）は、図６のステップＳ３３２を説明するための部品の模式図である。 実施形態に係るディスプレイの模式図である。

以下、本発明を実施するための形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、実施形態に係る情報処理装置１のブロック図である。情報処理装置１は、コンピュータで構成された装置本体１Ａと、入力部の一例である入力装置１９と、表示部の一例であるディスプレイ２０と、を備える。

装置本体１Ａは、シミュレータとして機能する。装置本体１Ａは、処理部の一例であるＣＰＵ１０と、ＲＯＭ１１と、ＲＡＭ１２と、ＨＤＤ１３と、ディスクドライブ１４と、インタフェース１５，１６，１７と、を有する。ＣＰＵ１０と、ＲＯＭ１１と、ＲＡＭ１２と、ＨＤＤ１３と、ディスクドライブ１４と、インタフェース１５，１６，１７とが、バス１８を介して相互通信可能に接続されている。

ＣＰＵ１０は、プロセッサである。ＲＯＭ１１には、ＣＰＵ１０を動作させるための基本プログラムが格納されている。ＲＡＭ１２は、ＣＰＵ１０によって処理中のデータが一時的に格納される記憶領域である。ＨＤＤ１３には、仮想空間上の部品として用いる３次元ＣＡＤデータや三次元有限要素法の計算式などの各種情報が予め記憶している。また、ＨＤＤ１３には、ＣＰＵ１０による処理結果等のデータがＣＰＵ１０の命令によって記録される。更に、ＨＤＤ１３には、ＣＰＵ１０にシミュレーションを行わせるプログラム３１が格納されている。即ち、ＨＤＤ１３は、後述する情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム３１を記録した、コンピュータにより読み取り可能な非一時的な記録媒体である。プログラム３１は、アプリケーションソフトウェアである。ＣＰＵ１０は、ＨＤＤ１３からプログラム３１を読み出して実行することにより、後述する情報処理方法（シミュレーション方法）を実行する。

ディスクドライブ１４は、記録ディスク３２に記録された各種データを読み出すことができる。

インタフェース１５には、入力装置１９が接続されている。入力装置１９は、例えばマウスやキーボードである。ユーザは、入力装置１９を操作することにより、ＣＰＵ１０に各種情報を入力することができる。

インタフェース１６には、ディスプレイ２０が接続されている。ディスプレイ２０は、ＣＰＵ１０に制御されることで、シミュレーション結果等の画像を表示することができる。

インタフェース１７には、外部記憶装置２１が接続可能である。ＣＰＵ１０は、インタフェース１７に接続された外部記憶装置２１から各種データを読み出したり、外部記憶装置２１に各種データを書き込んだりすることができる。

なお、本実施形態では、コンピュータによって読み取り可能な非一時的な記録媒体がＨＤＤ１３であり、ＨＤＤ１３にプログラム３１が記録されているが、これに限定するものではない。プログラム３１は、コンピュータによって読み取り可能な非一時的な記録媒体であれば、いかなる記録媒体に記録されていてもよい。プログラム３１をコンピュータに供給するための記録媒体としては、外部記憶装置２１や記録ディスク３２、例えばフレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ、不揮発性メモリ等を用いることができる。

図２は、実施形態に係る仮想空間ＶＳの説明図である。図２には、仮想空間ＶＳにおける仮想ロボット３００を模式的に図示している。仮想ロボット３００は、複数の部品（３次元ＣＡＤデータで近似されたモデル）で構成されている。仮想ロボット３００は、多関節ロボット、具体的には垂直多関節ロボットを模擬したものである。

仮想ロボット３００は、ベースである部品４０１と、部品４０１に関節Ｊ１を介して連結されている第１フレームである部品４０２と、を含む。仮想ロボット３００は、部品４０２に関節Ｊ２を介して連結されている第２フレームである部品４０３を含む。仮想ロボット３００は、部品４０３に関節Ｊ３を介して連結されている第３フレームである部品４０４を含む。仮想ロボット３００は、部品４０４に関節Ｊ４を介して連結されている第４フレームである部品４０５を含む。仮想ロボット３００は、部品４０５に関節Ｊ５を介して連結されている第５フレームである部品４０６を含む。仮想ロボット３００は、部品４０６に関節Ｊ６を介して連結されている第６フレームである部品４０７を含む。部品４０７は、仮想ロボット３００の手先、即ちロボットハンドに相当する部品である。

各部品４０２〜４０７は、各関節Ｊ１〜Ｊ６において１軸周りの回転方向に回転可能である。各関節Ｊ１〜Ｊ６における２つの部品の接続部分を、接続点５１〜５６とする。部品４０７には、手先の位置を示す目標点５７が設定される。

本実施形態は、三次元有限要素法によって各部品４０１〜４０７の変形を計算することにより、各関節Ｊ１〜Ｊ６の接続点５１〜５６の位置の変化を解析するものである。つまり、各関節Ｊ１〜Ｊ６を駆動して仮想ロボット３００を動作させる際に、仮想ロボット３００の手先の位置が仮想空間ＶＳにおいてどのように移動するかをシミュレートするものである。以下、ＣＰＵ１０による情報処理方法（シミュレーション方法）を、フローチャートを用いて具体的に説明する。

図３は、実施形態に係る情報処理方法のフローチャートである。ＣＰＵ１０は、演算処理を開始することにより、図３に示すように、部品情報の設定処理（Ｓ１）、機構情報の設定処理（Ｓ２）、シミュレーション処理（Ｓ３）を順に実行する。

まず、ステップＳ１の処理について具体的に説明する。図４（ａ）は、ステップＳ１の処理を示すフローチャートである。ＣＰＵ１０は、各部品４０１〜４０７の情報を読み込む（Ｓ１１）。各部品４０１〜４０７の形状や材質、座標といった部品情報は、ＣＡＤソフトウェアなどから読み込んでもよいし、ユーザにより操作された入力装置１９から読み込んでもよい。

続いて、ＣＰＵ１０は、仮想ロボット３００の各部品４０１〜４０７においてメッシュ情報を設定する（Ｓ１２）。三次元の連続体である各部品４０１〜４０７に、複数の節点を設定することで、仮想ロボット３００全体に三次元要素であるメッシュを設定する。三次元要素としては、状況に応じて四面体要素、五面体要素又は六面体要素などの多面体要素を設定すればよい。また、節点は、部品座標系での位置情報を有する。メッシュは、三次元要素を構成する各節点の情報を有する。これらの情報は、有限要素法を用いた解析ソフトウェアの情報を利用して設定してもよいし、ユーザが入力装置１９を介して任意に設定してもよい。以上により、ＣＰＵ１０は、図３における部品情報の設定処理（Ｓ１）を終了し、続く機構情報の設定処理（Ｓ２）を実行する。

ステップＳ２の処理について具体的に説明する。図４（ｂ）は、ステップＳ２の処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ２１の処理について説明する。ＣＰＵ１０は、ユーザの指示に従い、各部品４０１〜４０７の座標系の原点の位置及び姿勢の情報を設定する。具体的に説明すると、ＣＰＵ１０は、部品４０１に関しては、世界座標系で位置及び姿勢の情報を設定する。ＣＰＵ１０は、部品４０２に関しては、部品４０１の部品座標系で位置及び姿勢の情報を設定する。以下同様にしてＣＰＵ１０は、部品４０３〜４０７に関して、対応する部品座標系で位置及び姿勢の情報を設定する。

次に、ステップＳ２２の処理について説明する。ＣＰＵ１０は、ユーザの指示に従い、関節Ｊ１に接続点５１を設定する。ここでは、簡略化のため、部品４０２の部品座標系の原点と接続点５１の位置は一致しているものとする。以下同様にして、ＣＰＵ１０は、ユーザの指示に従い、関節Ｊ２〜Ｊ６にそれぞれ接続点５２〜５６を設定する。さらに、ＣＰＵ１０は、ユーザの指示に従い、仮想ロボット３００の手先の位置の情報として、目標点５７を設定する。つまり、ＣＰＵ１０は、部品４０７に対し目標点５７を設定する。目標点５７の座標系は、部品４０７の座標系に基づいて設定される。例えば、目標点５７の座標系は、部品４０７の座標系を平行移動したものとする。

次に、ステップＳ２３の処理について説明する。ＣＰＵ１０は、部品４０１と部品４０２とを接続する関節Ｊ１の近傍において、部品４０１上の複数の節点を選択する。これは、手先側の部品から根元側の部品に伝達する負荷力が作用する節点を選択するものである。選択する節点に関しては、部品上に設定されたすべての節点を選択することが好ましいが、シミュレーション時における計算時間を短縮するために、負荷力が作用する節点をユーザが任意に選択してもよい。以下同様にして、ＣＰＵ１０は、各関節Ｊ２〜Ｊ６の近傍において、各部品４０２〜４０６上の複数の節点を選択する。選択された複数の節点は、ステップＳ３のシミュレーション処理で用いられるように、ＨＤＤ１３に設定される。例えば選択された複数の節点は、ＨＤＤ１３に格納されたシミュレーション処理に用いられるデータファイルに記録される。以上により、ＣＰＵ１０は、図３における機構情報の設定処理（Ｓ２）を終了し、続くシミュレーション処理（Ｓ３）を実行する。

ステップＳ３の処理について具体的に説明する。ステップＳ３では、ＣＰＵ１０は、仮想空間ＶＳにおいて仮想ロボット３００の動作をシミュレートする。図５は、ステップＳ３の処理を示すフローチャートである。ＣＰＵ１０は、ユーザの指示に従い、シミュレーション条件を設定する（Ｓ３１）。例えば、ＣＰＵ１０は、ユーザの指示に従い、仮想ロボット３００全体、即ち各部品４０１〜４０７に作用する重力、外力及び慣性力、並びにシミュレーション時間などを決定するシミュレーション条件を設定する。

ＣＰＵ１０は、ユーザに指示されたシミュレーション開始命令に従って、シミュレーションを開始する（Ｓ３２）。即ち、ＣＰＵ１０は、仮想ロボット３００の動作をシミュレートする。ＣＰＵ１０は、シミュレーション条件に従い、機構のダイナミクス計算と、部品の変形を計算する（Ｓ３３）。

ステップＳ３３の処理内容について具体的に説明する。図６は、ステップＳ３３の処理を示すフローチャートである。まず、ＣＰＵ１０は、仮想ロボット３００の動作により各関節Ｊ１〜Ｊ６に作用する負荷力を計算する（Ｓ３３１）。つまり、仮想ロボット３００を動作させると、仮想ロボット３００には仮想的に慣性力が作用するため、ＣＰＵ１０は、慣性力に基づき、各関節Ｊ１〜Ｊ６に作用する負荷力を計算する。各関節Ｊ１〜Ｊ６に作用する負荷力は、逆動力学計算により算出可能である。

各関節Ｊ１〜Ｊ６に作用する負荷力は、各関節Ｊ１〜Ｊ６の１点に作用するものとして算出される。以下、適宜、関節Ｊ２を例に挙げて説明する。図７（ａ）は、ステップＳ３３１を説明するための関節Ｊ２及び部品４０２を示す模式図である。図７（ａ）には、関節Ｊ２で連結される根元側の部品４０２と手先側の部品４０３のうち、根元側の部品４０２について図示している。関節Ｊ２に作用する負荷力は、図７（ａ）に示すように、関節Ｊ２上の１点Ｐに作用するものとして算出される。

また、関節Ｊ２に作用する負荷力は、図７（ａ）に示すように、部品４０２の部品座標系において、６次元の力の情報として表すことができる。６次元の力は、部品４０２の部品座標系において、Ｘ軸並進方向に作用する力、Ｙ軸並進方向に作用する力、Ｚ軸並進方向に作用する力、Ｘ軸周りに作用するトルク、Ｙ軸周りに作用するトルク、及びＺ軸周りに作用するトルクからなる。関節に作用する負荷力は、他の部品から関節を経由して伝達する、重力、外力、及び慣性力によって発生する。慣性力には、遠心力及びコリオリの力などが含まれる。特に、仮想ロボット３００が動作する際には、仮想ロボット３００に慣性力が作用するため、関節に作用する負荷力を計算する際には、仮想ロボット３００の動作に伴って仮想ロボット３００に作用する慣性力も加味する必要がある。

重力、外力、及び慣性力の影響は、仮想ロボット３００の手先側の部品４０７からベース側の部品４０１に向けて各関節Ｊ１〜Ｊ６に作用する負荷力に累積的に蓄積される。即ち、ベース側の部品４０１に近い関節ほど、その関節に作用する負荷力に与えられる重力、外力、及び慣性力の影響が大きくなる。

ステップＳ３３１で求めた負荷力は、関節上のある１点に作用する並進方向の力と軸周りのトルクによって表されるが、この状態では各部品上の各節点に作用する負荷力を求めることができない。そこで、ＣＰＵ１０は、各関節Ｊ１〜Ｊ６に作用する負荷力に基づいて、各関節Ｊ１〜Ｊ６において根元側の各部品４０１〜４０６上の各節点に作用する負荷力を計算する（Ｓ３３２）。即ち、ＣＰＵ１０は、各関節に作用する負荷力を、各部品上に設定された各節点に分散させる。

図７（ｂ）は、ステップＳ３３２を説明するための関節Ｊ２及び部品４０２を示す模式図である。図７（ｂ）において、白丸が節点Ｐ_Ｎである。ＣＰＵ１０は、図７（ｂ）に示すように、関節Ｊ２上の点Ｐに作用する負荷力を部品４０２上の複数の節点Ｐ_Ｎに分散させる。複数の節点Ｐ_Ｎは、ステップＳ２３で設定されたものである。以下、この分散処理の方法について具体的に説明する。

まず、ステップＳ２３で設定された節点Ｐ_Ｎの個数をｎ個とする。また、各節点Ｐ_Ｎに作用する負荷力をｆとする。各節点Ｐ_Ｎに作用する力の総和は、分散前の並進方向の力Ｆと等しい。このため、Ｘ軸並進成分、Ｙ軸並進成分及びＺ軸並進成分に関して以下の式（１）、式（２）、及び式（３）が成立する。

また、負荷力が作用する関節Ｊ２上のある１点Ｐから部品４０２上の各節点Ｐ_Ｎまでの距離をｌとする。各節点Ｐ_Ｎに作用するトルクの総和は、分散前の軸周りのトルクと等しい。このため、Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸それぞれの軸に関して以下の式（４）、式（５）、及び式（６）が成立する。

式（１）〜式（６）を整理することにより、以下の式（７）が得られる。

式（７）において、最小二乗法によりｆについて解くと、以下の式（８）が得られる。

式（８）により得られるｆは、各節点Ｐ_Ｎに作用するＸ軸並進成分、Ｙ軸並進成分、及びＺ軸並進成分毎の負荷力であり、関節Ｊ２にある１点Ｐから近い節点Ｐ_Ｎほど、作用する負荷力が大きくなるような解となる。本実施形態では、ＣＰＵ１０は、式（８）に基づいて、関節Ｊ２の点Ｐに作用する負荷力を、部品４０２上の複数の節点Ｐ_Ｎに分散させる。ＣＰＵ１０は、関節Ｊ１，Ｊ３〜Ｊ６についても同様に、各部品４０１，４０３〜４０６上の各節点に負荷力を分散させる。

続いて、ＣＰＵ１０は、各部品４０１〜４０６上の各節点における変形量を計算する（Ｓ３３３）。ステップ３３２にて求めた各節点に作用する負荷力ｆを、三次元有限要素法の基礎方程式における外力項に含めることにより、関節に作用する負荷力による変形をシミュレーションすることが可能となる。

なお、三次元有限要素法を利用した各節点における変位量の導出に関しては、公知であるため、説明を省略するが、導出に利用する基礎方程式は、ユーザにより選択してもよいものとする。

以上、負荷力の分散処理に基づく部品の変形シミュレーションにより、関節の接続点の位置が変化する。そのため、残りの部品の変形シミュレーションを行う際は、その変位量を部品座標系の原点に対し適用する必要がある。以下同様にして、すべての部品に対し実行する。以上のステップＳ３３において、ＣＰＵ１０は、仮想ロボット３００の関節Ｊ１〜Ｊ６に作用する負荷力に基づき、仮想ロボット３００の変形量を求める。

次にＣＰＵ１０は、各部品の変形後における接続点５１〜５６と目標点５７の位置を計算する（Ｓ３４）。そして、ＣＰＵ１０は、接続点５１〜５６と目標点５７の位置を部品座標系で計算する（Ｓ３５）。さらに、ＣＰＵ１０は、接続点５１〜５６と目標点５７の位置を世界座標系で計算する（Ｓ３６）。つまり、ＣＰＵ１０は、仮想ロボット３００の変形量に基づき、仮想ロボット３００の手先の位置を求める。手先の位置の情報は、世界座標系における３軸に沿う３つの並進位置の情報と、世界座標系における３軸まわりの３つの回転位置の情報とを含む。世界座標系は、ベースとなる部品４０１を基準とする座標系である。

複数の関節Ｊ１〜Ｊ６を有する仮想ロボット３００では、部品４０１〜４０７の微小な変形が、手先の目標点５７の位置に大きな影響を与える。部品４０１〜４０７の全体に作用する重力、外力及び慣性力と、これら重力、外力及び慣性力により各関節Ｊ１〜Ｊ６に発生する負荷力により、部品４０１〜４０７が変形する。部品４０１〜４０７が変形するとそれらに設定されている各節点の変位量が更新される。これに伴い、部品４０１〜４０７を接続する接続点５１〜５６の位置が変位するため、ＣＰＵ１０は、この変形を考慮して接続点５１〜５６と目標点５７の位置を計算することになる。このように、仮想ロボット３００のシミュレーションでは、部品４０１側である根本側の部品の変形が手先側の位置及び姿勢に累積的に影響する。

最後に、ＣＰＵ１０は、ステップＳ３１で設定されたシミュレーション時間が経過したかについて確認し（Ｓ３７）、経過していない場合（Ｓ３７：ＮＯ）は、ステップＳ３２に戻りシミュレーションを継続する。ＣＰＵ１０は、経過していた場合（Ｓ３７：ＹＥＳ）は、シミュレーションを終了する。以上により、シミュレーション処理（Ｓ３）の全処理が終了する。

ＣＰＵ１０は、シミュレーション結果を示す画像を、ディスプレイ２０に表示させる。図８は、シミュレーション結果を表示したディスプレイ２０の模式図である。ＣＰＵ１０は、図８に示すように、ディスプレイ２０に、シミュレーション結果を示す画像Ｉを表示させる。ディスプレイ２０の表示画面に表示される画像Ｉは、仮想空間ＶＳを表す画像であり、静止画像でも動画像でもよい。画像Ｉには、仮想ロボット３００に対応するロボット画像３００Ｉが含まれる。ロボット画像３００Ｉは、２Ｄ又は３Ｄ表示により、シミュレーション結果、即ち仮想ロボット３００の変形量を反映させた動作が確認できるように表示される。例えば、仮想ロボット３００に把持させた仮想物を嵌合対象物に嵌合させる嵌合作業において、ユーザは、仮想ロボット３００に把持された仮想物と嵌合対象物との相対的な位置を、画像Ｉで確認することができる。

以上、本実施形態によれば、仮想ロボット３００の手先の位置をシミュレーションにより高精度に求めることができる。そして、仮想ロボット３００の手先によりワーク、例えばピンセット等のツールを把持する場合に、そのワークの位置をシミュレーションにより高精度に求めることができる。つまり、仮想ロボット３００がある姿勢をとった際に、部品４０１〜４０７、及び部品４０７に接続されたワークの重量によって、部品４０１〜４０７は変形する。そのため、仮想ロボット３００の手先の位置は、ワークの位置に影響する。本実施形態では、仮想ロボット３００の手先に目標点５７を設定し、その目標点５７の位置の変化を解析する。それにより、部品４０１〜４０７をどのように設計すれば手先の位置の変化を相殺することができるのかという検討に用いることが可能となる。また、仮想ロボット３００の動作をどのように制御すれば嵌合動作などのクリアランスの狭い作業を実行できるのかという検討に用いることが可能となる。

また、仮想ロボット３００に固定されるツールがあるものとして、そこに目標点５７を設定することで、ツールの位置及び姿勢を解析できるようにしてもよい。

さらに、仮想ロボット３００の部品を、関節がある部品に変更する場合、仮想ロボット３００が関節を有しているものとして、仮想ロボット３００が有する関節の位置を変更することで、同様にしてシミュレーションすることが可能となる。また、仮想ロボット３００のシミュレーション結果を用いて実施のロボットを設計し、その設計されたロボットを製造することで、高精度で姿勢が制御できるロボットを得ることができる。

なお、上述の実施形態においては、シミュレーション結果に関し、仮想空間ＶＳ上のＵＩでの変形量を表示するものとして説明したが、これに限定するものではない。部品４０１〜４０７に作用する負荷力のデータや変形量のデータ、手先の位置のデータを、テキスト形式などのログデータとして外部に出力するようにしてもよい。

また、仮想ロボット３００の部品に作用する慣性力を、三次元有限要素法における基礎方程式の外力項に含めることにより、慣性力による部品４０１〜４０７の変形をシミュレーションすることが可能となる。この場合、仮想ロボット３００が動作する際の静定時間のシミュレーションなどに応用することが可能となる。加えて、設計した仮想ロボット３００の直進性評価などに応用することが可能となる。

また、以上説明した実施形態においては、仮想ロボット３００をシミュレーションする場合について説明したが、これに限定するものではない。軸を介して部品同士が連結されたリンク構造を有する機構が変形することにより先端の位置が変化するものの解析であれば何でも良い。例えば、コネクタをグリッパで把持した際に、コネクタが変形してコネクタ先端位置が変化する場合などの解析にも適用できる。

本発明は、以上説明した実施形態に限定されるものではなく、本発明の技術的思想内で多くの変形が可能である。また、実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載されたものに限定されない。

上述の実施形態では、仮想ロボット３００が垂直多関節ロボットのモデルである場合について説明したが、これに限定するものではない。仮想ロボットが、例えば、水平多関節ロボット、パラレルリンクロボット、直交ロボット等のモデルであってもよい。

１…情報処理装置、１０…ＣＰＵ（処理部）、３００…仮想ロボット

Claims (7)

1. 処理部が、仮想空間において仮想ロボットの動作をシミュレートする情報処理方法であって、
   前記処理部が、
   前記仮想ロボットの動作により前記仮想ロボットの関節に作用する負荷力を求め、
   前記仮想ロボットの前記関節に作用する前記負荷力に基づき、前記仮想ロボットの変形量を求め、
   前記仮想ロボットの前記変形量に基づき、前記仮想ロボットの手先の位置を求める、
   ことを特徴とする情報処理方法。
2. 前記処理部が、
   前記仮想ロボットの前記関節に作用する前記負荷力を、前記仮想ロボットに設定した複数の節点に分散させて、前記仮想ロボットの前記変形量を求める、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理方法。
3. 前記処理部が、
   前記仮想ロボットの前記変形量を、有限要素法により計算する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理方法。
4. 前記処理部が、
   シミュレーション結果を示す画像を、表示部に表示させる、
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の情報処理方法。
5. 仮想空間において仮想ロボットの動作をシミュレートする処理部を備え、
   前記処理部が、
   前記仮想ロボットの動作により前記仮想ロボットの関節に作用する負荷力を求め、
   前記仮想ロボットの前記関節に作用する前記負荷力に基づき、前記仮想ロボットの変形量を求め、
   前記仮想ロボットの前記変形量に基づき、前記仮想ロボットの手先の位置を求める、
   ことを特徴とする情報処理装置。
6. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
7. 請求項１乃至４のいずれか１項に記載の情報処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した、前記コンピュータにより読み取り可能な非一時的な記録媒体。

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