JP2021177131A - 近接覚検出装置及び近接覚検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】広範囲で高精度の距離測定を行うことにより、対象物を把持するためのロボットハンドに好適な近接覚を得る。【解決手段】広範囲距離センサ１０は、第１距離範囲４において対象物１との距離を測定する。至近距離センサ２０は、第２距離範囲５において対象物１との距離を測定する。第２距離範囲５の下限値は第１距離範囲４の下限値より小さいものとなっており、かつ、第２距離範囲５の一部は第１距離範囲４と重複した重複領域７となっている。処理部３０は、至近距離センサ１０の出力に基づいて対象物１までの距離を算出するためのパラメータを、重複領域７における広範囲距離センサ１０の出力に基づいて補正して、補正後パラメータを算出する。また、処理部３０は、第２距離範囲５においては、至近距離センサ２０の出力と、補正後パラメータとを用いて、対象物１までの距離を算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、対象物を把持するためのロボットハンドの表面における近接覚を検出するための技術に関するものである。

ロボットによる物体把持操作は社会的に必要とされており、長年研究されている。物体把持操作を自律的に行うためには、環境や物体を認識するセンサが必要であり、人間の持つ感覚に近い視覚や触覚を検知するセンサが用いられてきた。

一方、人間にはない感覚を検知するセンサも用いられており、その一例として近接覚センサを挙げることができる（下記非特許文献１〜１０参照）。これは、センサから数十ミリメートルの範囲にある物体を検出するセンサであり（非特許文献１）、障害物回避（非特許文献２）、物体なぞり動作（非特許文献３）、物体表面へのならい動作（非特許文献１及び２）、物体形状スキャン動作（非特許文献４）など、様々な動作において用いられ、その有効性が確かめられてきた。

近接覚センサの各種方式の中で、反射光強度方式・静電容量方式・渦電流方式は至近距離（約１０ｍｍ以下）まで測定可能であるが、それぞれ対象物体の光反射特性・材質及び体積・導電性に強く依存しており（非特許文献５）、対象物体に低依存な至近距離測定が困難であった。

下記特許文献１〜５に示された近接覚センサは、反射光強度を出力するものであるため、対象物体の表面色に影響され、精度が劣化する問題がある。

下記非特許文献１１の近接覚センサは、対象物から反射された反射光の変調位相情報を用いて、対象物体までの距離を測定する光学式近接覚センサである。これは、高精度ではあるが検知範囲が狭いという問題がある。

下記特許文献６に示された近接覚センサは、反射光強度を距離に変換する変換テーブルを用いている。この技術では、センサ一種類につき一つのテーブルしか用意しておらず、やはり、対象物の表面色に測定精度が影響されてしまう。

下記特許文献７は、静電容量式の近接覚センサを示している。この静電容量式近接覚センサは、対象物体の材質や体積に影響を受けるため、実用上十分な距離測定精度を期待することが難しいという問題がある。

下記特許文献８は、ＴｏＦセンサと静電容量センサを併用することで物体とロボットアームとの衝突を防止する技術を示している。この技術では、ＴｏＦセンサの検知域以下（この文献で使用されるＴｏＦセンサでは１０ｍｍ以下）では距離計測をしておらず、静電容量センサにより物体存在や接触が曖昧にわかる程度となっている。なぜなら、この技術では、ロボットアームにセンサを巻き付けて人間などを検知してアームを停止させることを課題としているためである。すなわち、この技術では、至近距離に入る前にアームを止めようとするので、至近距離では、距離を測定するよりもむしろ、物体を見失うことを防ぐことを課題としている。しかしながら、ロボットハンドにより物体を把持するためには、少なくとも指に物体が当たるまでは指を正確に制御するべきであり、そのために至近距離まで距離を出力する必要がある。したがって、この技術は、物体把持のための至近距離での距離測定には利用し難いという問題がある。

特開２００７−７１５６４号公報 特開２０１１−５３１１５号公報 特開２０１９−２７９４号公報 特開２０１９−１６６２４号公報 特開２０１９−１３９１６４号公報 特開２０１６−２１５３１０号公報 特開２０１９−１４３９８８号公報 特開２０２０−５５０４５号公報

小山佳祐, 鈴木陽介, 明愛国, 下条誠, "指先に近接覚センサを備えたロボットハンドによるプリグラスプ制御", 日本ロボット学会誌, vol. 33-9, pp. 712-722, 2015. Yamaguchi, N., Hasegawa, S., Okada, K., and Inaba, M., "A Gripper for Object Search and Grasp Through Proximity Sensing", In IROS 2018, pp. 1-9, Oct 2018. 水内郁夫, 藤本純也, 袖山慶直, 山本邦彦, 岡田慧, 稲葉雅幸, "近接覚・触覚によるなぞり形状推定に基づく多種食器操作キッチンアシストシステムの実現", 日本ロボット学会誌, vol. 30-9, pp. 889-898, 2012. Patel, R. and Correll, N., "Integrated force and distance sensing using elastomer-embedded commodity proximity sensors.", In Robotics: Science and Systems, 2016. 下条誠, 小山佳祐, "ロボットマニピュレーションのための触近接覚", 計測と制御, vol. 56-10, pp. 758-763, 2017. Koyama, K., Shimojo, M., Senoo, T., and Ishikawa, M., "High-Speed High-Precision Proximity Sensor for Detection of Tilt, Distance, and Contact", IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 3-4, pp. 3224-3231, Oct 2018. Hsiao, K., Nangeroni, P., Huber, M., Saxena, A., and Ng, A. Y., "Reactive grasping using optical proximity sensors", In ICRA 2009, pp. 2098-2105, May 2009. Konstantinova, J., Stilli, A., Faragasso, A., and Althoefer, K., "Fingertip proximity sensor with realtime visual-based calibration", In IROS 2016, pp. 170-175, Oct 2016. Sasaki, K., Koyama, K., Ming, A., Shimojo, M., Plateaux, R., and Choley, J., "Robotic Grasping Using Proximity Sensors for Detecting both Target Object and Support Surface", In IROS 2018, pp. 2925-2932, Oct. 2018. Hasegawa, S., Wada, K., Okada, K., and Inaba, M., "Detecting and Picking of Folded Objects with a Multiple Sensor Integrated Robot Hand", In IROS 2018, pp. 1138-1145, Oct. 2018. 小山 佳祐，下条 誠，妹尾 拓，石川 正俊，"触覚機能を内包する高速・高精度近接覚センサ:―第1報：センサモジュールの開発と接触判定の実現―", Robomech 2018 講演会論文集，1P1-H13

本発明者らは、対象物を把持するためのロボットハンドに利用可能な近接覚を検出する技術を種々研究した結果、次のような知見を得た。すなわち、ロボットハンドにより対象物を把持する場合、通常は、遠方から徐々に対象物にロボットハンドが接近する。そこで、ロボットハンドが対象物に接近する過程において広範囲距離センサで対象物との距離を測定しつつ、その測定結果を用いて、至近距離センサを校正することで、至近距離での距離測定精度を向上させることが可能となるはずである。

前記した課題を解決する手段は、以下の項目のように記載できる。

（項目１）
対象物を把持するためのロボットハンドの表面における近接覚を検出するための近接覚検出装置であって、
広範囲距離センサと、至近距離センサと、処理部とを備えており、
前記広範囲距離センサは、第１距離範囲において前記対象物との距離を測定可能とされており、
前記至近距離センサは、第２距離範囲において前記対象物との距離を測定可能とされており、
前記第２距離範囲の下限値は前記第１距離範囲の下限値より小さいものとなっており、かつ、前記第２距離範囲の一部は前記第１距離範囲と重複した重複領域となっており、
前記処理部は、
前記至近距離センサの出力に基づいて前記対象物までの距離を算出するためのパラメータを、前記重複領域における前記広範囲距離センサの出力に基づいて補正して、補正後パラメータを算出する処理と、
前記第２距離範囲においては、前記至近距離センサの出力と、前記補正後パラメータとを用いて、前記対象物までの距離を算出する処理とを行う構成となっている
近接覚検出装置。

（項目２）
前記広範囲距離センサと、前記至近距離センサとは、前記重複領域において、実質的に同じタイミングで、前記対象物までの距離を測定する構成となっており、
前記処理部は、同じタイミングで測定された前記広範囲距離センサの出力と前記至近距離センサの出力とを用いて前記補正後パラメータを算出する構成となっている
項目１に記載の近接覚検出装置。

（項目３）
前記広範囲距離センサはＴｏＦセンサである
項目１又は２に記載の近接覚検出装置。

（項目４）
前記至近距離センサは反射光強度センサである
項目１〜３のいずれか１項に記載の近接覚検出装置。

（項目５）
さらに、前記ロボットハンドの表面に取り付けられた弾性部材を備えており、
前記弾性部材は、前記反射光強度センサで用いられる光に対して透明とされており、
前記反射光強度センサは、前記弾性部材の内部に埋設されており、
前記処理部は、下記式（１）で示される関係を用いて前記対象物までの距離を算出する構成となっている
項目４に記載の近接覚検出装置：

ここで
Ｉ：前記反射光強度センサの出力
ａ：前記パラメータ
ｂ：前記弾性部材表面による反射光強度
ｄ：前記反射光強度センサから対象物までの距離
である。

（項目６）
前記反射光強度センサは、前記第２距離範囲よりも遠距離における前記第１距離範囲（以下「遠距離領域」）においても距離を測定して、反射光強度値を出力する構成とされており、
前記処理部は、前記弾性部材表面による反射光強度（ｂ）として、前記遠距離領域での測定により前記反射光強度センサから出力された前記反射光強度値を用いる構成となっている
項目５に記載の近接覚検出装置。

（項目７）
前記広範囲距離センサと、前記至近距離センサとは、前記ロボットハンドの移動中に、時間的に連続して距離を測定する構成となっており、
前記処理部は、前記第１距離範囲よりも短い距離となる直前のタイミングで得られた前記広範囲距離センサの出力に基づいて補正された前記補正後パラメータを用いて、前記第１距離範囲よりも短くかつ前記第２距離範囲内の距離において、前記対象物までの距離を算出する構成となっている
項目１〜６のいずれか１項に記載の近接覚検出装置。

（項目８）
対象物を把持するためのロボットハンドの表面における近接覚を検出するための近接覚検出方法であって、
広範囲距離センサにより、第１距離範囲において前記対象物との距離を測定するステップと、
至近距離センサにより、第２距離範囲において前記対象物との距離を測定するステップとを備えており、
ここで、前記第２距離範囲の下限値は前記第１距離範囲の下限値より小さいものとなっており、かつ、前記第２距離範囲の一部は前記第１距離範囲と重複した重複領域となっており、
さらに、前記至近距離センサの出力に基づいて前記対象物までの距離を算出するためのパラメータを、前記重複領域における前記広範囲距離センサの出力に基づいて補正して、補正後パラメータを算出するステップと、
前記第２距離範囲において、前記至近距離センサの出力と、前記補正後パラメータとを用いて、前記対象物までの距離を算出するステップとを備える
近接覚検出方法。

本発明によれば、広範囲距離センサの測定値を用いて、至近距離センサを校正することができ、至近距離センサの測定精度を向上させることができる。これにより、至近距離を含めた広範囲で高精度の距離測定を自律的に行うことができ、したがって、対象物を把持するためのロボットハンドに好適な近接覚を得ることが可能になる。

本発明の一実施形態における近接覚検出装置の概略的な構成を示すブロック図である。 図１の要部の拡大図である。 ロボットハンドから対象物までの距離を説明するための説明図である。 図１の装置を用いた近接覚検出方法を説明するためのフローチャートである。 本実施形態で用いる反射光強度センサの特性を説明するためのグラフであって、横軸は実際の距離（ｍｍ）、縦軸はセンサ出力（任意単位）を示す。 本実施形態で用いるＴｏＦセンサの特性と、校正された反射光強度センサの特性を示すグラフであって、横軸は実際の距離（ｍｍ）、縦軸はセンサによる測定値（ｍｍ）を示す。 図６の要部を拡大したグラフである。

以下、本発明の一実施形態に係る近接覚検出装置を、図１〜図３を参照しながら説明する。本実施形態の近接覚検出装置（以下「検出装置」又は「装置」と略称することがある）は、対象物１を把持するためのロボットハンド２の表面（図２参照）における近接覚を検出するためのものである。

（本実施形態の装置構成）
本実施形態の検出装置は、広範囲距離センサ１０と、至近距離センサ２０と、処理部３０とを備えている（図１参照）。さらに、この装置は、弾性部材４０を追加的に備えている。

（広範囲距離センサ）
広範囲距離センサ１０は、ロボットハンド２の表面に取り付けられており、第１距離範囲４（図３参照）において対象物１との距離を測定可能とされている。第１距離範囲４は、遠方から対象物１に近付こうとするロボットハンド２から対象物１までの距離のうち、比較的遠方の距離範囲ということができる。

本実施形態における広範囲距離センサ１０としては、レーザによるＴｏＦ(Time-of-Flight)方式を利用したセンサ（いわゆるＴｏＦセンサ）が用いられている。以降の説明において広範囲距離センサ１０をＴｏＦセンサ１０として参照することがある。

本実施形態のＴｏＦセンサ１０としては、赤外線レーザを用いたものが用いられている。ＴｏＦセンサの原理は、センサから対象物に投光されたレーザ光のパルス波形がセンサ内の受光素子（図示せず）に戻ってくるまでの時間を計測し、その時間を距離に換算するものである。

本実施形態では、ＴｏＦセンサ１０として、例えばSTMicroelectronics社のVL53L0Xを用いることができるが、これには制約されない。また、赤外線レーザを用いたＴｏＦセンサで精度よく距離計測できる範囲は、例えば３０ｍｍ〜４００ｍｍ程度である。

本実施形態のＴｏＦセンサ１０は、弾性部材４０の側方（図２参照）に配置されており、ＴｏＦセンサ１０が弾性部材４０に覆われないように（つまり外部に露出するように）なっている。ただし、ＴｏＦセンサ１０を、弾性部材４０に形成した穴に収納することで、ＴｏＦセンサを外部に露出させることも可能である。

反射光強度センサ２０は、ロボットハンド２の移動中に、時間的に連続して距離を測定する構成となっている。測定タイミングの詳細については後述する。

（至近距離センサ）
至近距離センサ２０は、ロボットハンド２の表面に取り付けられており（図２参照）、第２距離範囲５（図３参照）において対象物１との距離を測定可能とされている。本実施形態の至近距離センサ２０としては、センサ内のＬＥＤ（図示せず）から対象物１に照射された赤外線の反射光強度を受光素子（図示せず）により検出する反射光強度センサが用いられている。以降の説明において、至近距離センサ２０を反射光強度センサ２０として参照することがある。

第２距離範囲５の下限値は第１距離範囲４の下限値より小さい（つまり対象物１に近い）ものとなっている（図３参照）。さらに、第２距離範囲５における遠距離側の部分は、第１距離範囲４と重複した重複領域７となっている。ここで、本実施形態の説明においては、図３に示すように、ロボットハンド２から対象物１までの距離のうち、重複領域７より遠い第１距離範囲４を遠距離領域６、重複領域７より近い第２距離範囲５を至近距離領域８とする。

反射光強度センサ２０は、弾性部材４０の内部に埋設されている（図２参照）。つまり、本実施形態の反射光センサ２０は、弾性部材４０の表面（図２における上面）を経て対象物１に赤外線を照射し、かつ、その反射光を受け取るようになっている。また、反射光強度センサ２０の先端位置（図２における上端位置）は、ＴｏＦセンサ１０と実質的に等しくされており、両センサから対象物１までの距離が実質的に等しいものとされている。また、図２においては理解の容易のために拡大して記載しているが、実際は、反射光強度センサ２０とＴｏＦセンサ１０とは出来る限り近接した位置に取り付けられており、両センサで得られる距離間の相違が小さくなるように構成されている。ただし、両センサの高さに差異があったとしても、その差異が既知であれば、計算上その差異を除去するような処理を行うことは可能である。

反射光強度センサ２０は、遠距離領域６（つまり第２距離範囲５よりも遠距離における第１距離範囲４）においても距離を測定して、反射光強度値を出力する構成とされている。ここで、本実施形態においては、反射光強度センサ２０の測定可能範囲は既知であり、遠距離領域６では、対象物１の色にかかわらず、対象物１による反射光強度は実質的に無視できる大きさであるものとする。

ＴｏＦセンサ１０は、反射光強度センサ２０と同様に、ロボットハンド２の移動中に、時間的に連続して距離を測定する構成となっている。ここで、ＴｏＦセンサ１０と反射光強度センサ２０とは、重複領域７及び遠距離領域６（つまり第１距離範囲４）において、実質的に同じタイミングで、対象物１までの距離を測定する構成となっている。各センサの動作の詳細について後述する。

本実施形態の反射光強度センサ２０としては、例えば、Vishay社のVCNL4040M3OEを使用できるが、これには制約されない。

（弾性部材）
弾性部材４０は、ロボットハンド２の表面に取り付けられている（図２参照）。弾性部材４０は、反射光強度センサ２０で用いられる帯域の光（赤外光）に対して透明とされている。また、弾性部材４０としては、対象物１の把持に適するように、十分な滑り止め機能を有するもの（例えば柔軟性を有するもの）を用いることが好ましい。本実施形態の弾性部材４０としては、例えば、日新レジン社のウレタンゴムであるグミーキャスト透明（商品名）を使用できるが、これには制約されない。

（処理部）
処理部３０は、次の処理を行う構成となっている。
・反射光強度センサ２０の出力に基づいて対象物１までの距離を算出するためのパラメータを、重複領域７におけるＴｏＦセンサ１０の出力に基づいて補正して、補正後パラメータを算出する処理、及び
・第２距離範囲５中の至近距離領域８においては、反射光強度センサ２０の出力と、補正後パラメータとを用いて、対象物１までの距離を算出する処理。

より具体的には、本実施形態の処理部３０は、受信部３１と、パラメータ算出部３２と、至近距離算出部３３と、記憶部３４とを機能的要素として備えている（図１参照）。処理部３０は、その他に、処理部３０及び各センサの動作に必要な電力を供給するための電源や、各センサの動作タイミングの制御を行う制御部等、付随的な要素を備えているが、これらの付随的要素については図示を省略する。このような処理部３０は、例えば、適宜なコンピュータハードウエアとソフトウエアの組み合わせによって構成可能である。

受信部３１は、ＴｏＦセンサ１０及び反射光強度センサ２０からの出力を受信するようになっている。ここで本実施形態のＴｏＦセンサ１０は距離（パルス波形の受信時間から推測される距離）、反射光強度センサ２０は受光強度をそれぞれ出力するようになっており、受信部３１はこれらの出力を受け取るようになっている。

パラメータ算出部３２は、同じタイミングで測定されたＴｏＦセンサ１０の出力と反射光強度センサ２０の出力とを用いて補正後パラメータを算出する構成となっている。補正後パラメータ算出の詳細については後述する。

至近距離算出部３３は、至近距離領域８においては、下記式（１）で示される関係を用いて対象物までの距離を算出する構成となっている：

ここで
Ｉ：反射光強度センサ２０の出力
ａ：対象物１の赤外線反射率に依存したパラメータ
ｂ：弾性部材４０の表面による反射光強度
ｄ：反射光強度センサ２０から対象物１までの距離
である。

式（１）より、求める距離ｄは下記式（２）により算出できる：

ここで、式（１）により、出力Ｉと距離ｄと反射光強度ｂが判れば、パラメータａを校正できることも分かる。この点についてはさらに後述する。

本実施形態の至近距離算出部３３は、第１距離範囲４よりも短い距離となる直前のタイミングで得られたＴｏＦセンサ１０の出力に基づいて補正された補正後パラメータを用いて、至近距離領域８（つまり第１距離範囲４よりも短くかつ第２距離範囲５内の距離）において、対象物１までの距離を算出する構成となっている。

また、至近距離算出部３３は、弾性部材４０の表面による反射光強度ｂとして、遠距離領域６での測定により反射光強度センサ２０から出力された反射光強度値を用いる構成となっている。

記憶部３４は、補正後パラメータや反射光強度ｂを、更新のつど記憶するようになっている。さらに、記憶部３４は、処理部３０の動作に必要な情報を適宜記憶するようになっている。記憶部３４の物理的構成には制約がなく、例えばネットワークを介して分散したリモート環境に設置されていてもよい。

処理部３０の詳しい動作については後述する。

（本実施形態の近接覚検出方法）
次に、前記した装置を用いて近接覚を検出する方法について、さらに図４を参照しながら説明する。

（図４のステップＳＡ−１）
まず前提として、本実施形態においては、図示しない駆動機構（制御モータ等）により、対象物１の遠方（図３の遠距離領域６）から対象物１に向けてロボットハンド２が接近するものとする。ここで、本実施形態では、ロボットハンド２から（より具体的にはＴｏＦセンサ１０又は反射光強度センサ２０から）対象物１までの距離ｄを、
遠距離領域６：ｄ＞６０；
重複領域７：４５≦ｄ≦６０；
至近距離領域８：ｄ＜４５
のように分けているものとする。ただしこれらの数値はあくまで一例であり、センサの能力等の条件により変更可能である。また、図３に示す通り、本実施形態では、遠距離領域６及び重複領域７が第１距離範囲４に属し、重複領域７及び至近距離領域８が第２距離範囲５に属している。

（図４のステップＳＡ−２）
遠距離領域６では、ＴｏＦセンサ１０でのみ、対象物１との距離が正確に測定可能である。したがって、この範囲ではＴｏＦセンサ１０からの測定値を用いて、対象物１までの距離を測定することができる。この測定は、時間的に連続して、例えば一定の周期であるいは可変の周期で行われており、測定周波数の一例は、例えば５Ｈｚ〜２０Ｈｚ程度であるが、これには制約されない。測定周波数が高いほうが精度のよい測定を期待できるが、装置コストの上昇をもたらす恐れがある。

また、本実施形態では、この遠距離領域６において、反射光強度センサ２０からの出力（受光した光強度）も、ＴｏＦセンサ１０からの出力と同じタイミングで受信部３１が受信して、その測定値を記憶部３４に記憶する。本実施形態では、遠距離領域６における反射光の光強度値を、前記式（１）における弾性部材４０の表面による反射光強度ｂとして記憶部３４に記憶する。遠距離領域６では、反射光強度センサ２０からの出力を取得のつど、反射光強度ｂを更新する。なお、遠距離領域６において反射光強度センサ２０の出力値が変動する場合は、なるべく小さい値を採用することが好ましい。また例えば、把持動作開始直後、つまり対象物１から最も遠い点での反射光強度センサ２０の出力値をｂとし、当該把持動作中はその値を更新しない構成も可能である。

本実施形態では、反射光強度センサ２０が対象物１からの反射光を受信できない距離である遠距離領域６において、反射光強度を得ることにより、この反射光強度を、弾性部材４０の表面における反射光強度ｂとすることができる。

対象物１を把持する場合、弾性部材４０の表面がわずかに変形したり、汚れが付着したりすることがある。すると、実際の反射光強度ｂは、把持動作に伴って変動する可能性がある。本実施形態では、ロボットハンド２が対象物１に接近するたびに、反射光強度ｂを取得して更新することができるので、反射光強度ｂの値の信頼性を向上させることができる。

ここで、本実施形態では、ＴｏＦセンサ１０を弾性部材４０の外側に配置したので、ＴｏＦセンサ１０からの赤外線レーザ光が弾性部材４０内の気泡や表面により拡散されることがない。このため、ＴｏＦセンサ１０で得られる距離の測定精度を高い水準で維持することができる。

（図４のステップＳＡ−３）
ロボットハンド２がさらに移動して重複領域７に入ると、処理部３０のパラメータ算出部３２は、前記式（１）に基づいて、対象物１の赤外線反射率に依存したパラメータａを補正して、更新されたパラメータ（つまり補正後パラメータ）ａを算出し、記憶部３９に記憶する。ロボットハンド２が重複領域７に入ったことの判定は、ＴｏＦセンサ１０の測定値に基づいて精度よく行うことができる。

補正後パラメータａの算出において、反射光強度センサ２０の出力Ｉとしては、重複領域７における反射光強度センサ２０の出力を用いる。また、弾性部材４０の表面による反射光強度ｂとしては、遠距離領域６において取得されて記憶部３４に記憶されている反射光強度を用いることができる。さらに、対象物１までの距離ｄとしては、反射光強度センサ２０の出力Ｉと同じタイミングで取得されたＴｏＦセンサ１０からの測定値を用いることができる。

ここで、本実施形態では、第１距離範囲４の中にある重複領域７においてＴｏＦセンサ１０からの測定値を用いているので、対象物までの距離ｄとして高精度の値を用いることができる。さらに、本実施形態では、反射光強度ｂとして、重複領域７に入る前に実測された高い信頼性のある反射光強度を用いることができる。また、重複領域７は、反射光強度センサ２０での距離測定が可能な第２距離範囲５の内側でもある。したがって、本実施形態によれば、対象物１の赤外線反射率に依存するパラメータ（つまり補正後パラメータ）ａとして、対象物１の色等の特性にかかわらず、対象物１の赤外線反射率を反映した信頼性の高い値を得ることができる。補正後パラメータａの値も、ロボットハンド２の移動に伴って順次更新され、記憶部３４に記憶される。

ここで、本実施形態では、Ｉ−ｂ＝２０〜１０００の間でなければ、パラメータａを更新しないようにしている。これは、この範囲外であると、何らかの測定異常を生じている可能性があるからである。ただし、この数値は単なる一例であり、実装によって変動する。また、他の手法により異常値を排除することもできる。

さらに、本実施形態では、ＴｏＦセンサ１０からの測定値をローパスフィルタに通してから用いている。ＴｏＦセンサ１０からの測定値は取得タイミングによりわずかに振動する傾向があるので、ローパスフィルタにより、補正後パラメータの信頼性を向上させることができる。ローパスフィルタとしては、例えば測定値を１０回取得するごとに平均化（いわゆる移動平均）する処理や、下記の式（３）に示すような処理が可能であるが、これらには制約されない。

ここで、F[T]はフィルタ出力、f[T]は現在のセンサ生値、F[T-1]は前ステップのフィルタ出力である。このようなフィルタを用いると、センサ測定値の１０回平均化処理と比べ、フィルタからの出力信号の立ち上がりの時間的遅延を小さく抑えることができる。

（図４のステップＳＡ−４）
ついで、ロボットハンド２が至近距離領域８に入ると、処理部３０の至近距離算出部３３は、前記式（２）に基づいて、対象物１までの距離ｄを算出する。この領域においても、至近距離センサ２０は、引き続き連続的に測定を行う。

ロボットハンド２が重複領域７を過ぎて至近距離領域８に入ったことの判定も、ＴｏＦセンサ１０の測定値に基づいて精度よく行うことができる。なお、ＴｏＦセンサ１０は、第１距離範囲４の外側では測定精度が低下するが、至近距離領域８の直前までは十分に高精度の測定が可能なので、ＴｏＦセンサ１０の測定値を用いて、至近距離領域８に移行したことを判定することができる。

距離ｄの算出において、本実施形態では、対象物１の赤外線反射率に依存した補正後パラメータａ及び、弾性部材４０の表面による反射光強度ｂとして、ロボットハンド２が対象物１に接近する過程で取得した最新の値（または信頼性の高い値）を用いることができる。このため、本実施形態によれば、ＴｏＦセンサ１０では測定が難しい至近距離領域８において、反射光強度センサ２０の出力Ｉと、補正後パラメータａと、反射光強度ｂとを用いて、式（２）により対象物１までの距離を精度よく測定することができる。

またここで、本実施形態では、同じタイミングで測定されたＴｏＦセンサ１０の出力と反射光強度センサ２０の出力とを用いて補正後パラメータを算出しているので、補正後パラメータの信頼性が高いという利点がある。ただし、両センサが異なるタイミングで測定を行った場合であっても、同じタイミングのデータを補間により生成して補正後パラメータを算出することは可能である。

（図４のステップＳＡ−５）
本実施形態では、ロボットハンド２によって対象物１を把持できる距離まで、ロボットハンド２と対象物１とを接近させ、その後に、ロボットハンド２により対象物１を把持する。ここで、本実施形態では、ロボットハンド２の表面に弾性部材４０を取り付けたので、弾性部材４０を対象物１に接触させながら把持を行うことができ、把持による対象物１の損傷を防ぐことができる。

また、本実施形態では、反射光強度センサ２０と対象物１との間に弾性部材４０が存在することになるので、反射光強度センサ２０と対象物１との距離がゼロになる前に、対象物１の把持を行うことができる。ただし、反射光強度センサ２０は至近距離まで測定できるので、弾性部材４０の厚みが薄くても、対象物１までの距離を正確に測定することができる。

特に、本実施形態によれば、ロボットハンド２が対象物１に近づく過程で校正された反射光強度センサ２０の出力値を用いて、ロボットハンド２が対象物１に当たるまで、ロボットハンド２を正確に制御できるという利点がある。

把持が完了したら、ロボットハンド２は所定の位置まで復帰して、次の把持に備える。その後は、前記した動作を繰り返す。

前記したように、本実施形態によれば、遠距離領域６、重複領域７、至近距離領域８のいずれにおいても、それぞれの領域で得た測定値を用いて、対象物１までの距離を精度よく測定することができる。すなわち、本実施形態においては、特段の付加装置を用いないコンパクトな構成でありながら、至近距離を含めた広範囲で高精度の距離測定を行うことができる。したがって、本実施形態によれば、対象物１に接近して当該対象物１を把持するためのロボットハンド２にとって好適な近接覚を、簡易な構成により自律的に得ることができるという利点がある。

さらに、本実施形態では、反射光強度センサ２０を弾性部材４０の中に埋め込んだので、弾性部材４０の大きさを犠牲にすることなく、ロボットハンド２を小型化することができる。弾性部材４０を小型化し、あるいはそれに穴をあけてしまうと、弾性部材４０と対象物１との接触面積が低下し、把持が難しくなるおそれがある。これに対して、本実施形態によれば、弾性部材４０と対象物１との接触面積を確保できるので、ロボットハンド２による対象物１の把持を容易にすることが可能になるという実際上の利点がある。

（実施例）
次に、図５〜図７をさらに参照しながら、本実施形態の具体的な実施例を説明する。

まず、対象物１の色を黒色（実線）とピンク色（破線）にした場合において、反射光強度センサ２０で取得された反射光強度を図５に示す。このグラフから明らかなように、反射光強度は、対象物１の色により大きく相違する。この結果から、反射光強度センサ２０の出力値のみから対象物１までの距離を正確に測定することは難しいことが分かる。

また、ＴｏＦセンサ１０で得られた測定値と、対象物１までの実際の距離との関係を図６に点線で示した。これから分かるように、ＴｏＦセンサ１０は、至近距離領域（この例では３５ｍｍ以下）における測定精度が劣化する。

また、図６の実線は、至近距離領域において、反射光強度センサ２０からの出力を用いて得られた距離と実際の距離との関係を示す。ここで、反射光強度センサ２０からの出力を用いて得られた距離は、本実施形態の手法により校正されたもの（つまり補正後パラメータを用いて算出されたもの）である。なお、この例では、ＴｏＦセンサ１０から対象物までの距離をｄとして、ｄ＜４５（ｍｍ）の範囲を至近距離領域、４５≦ｄ≦６０（ｍｍ）の範囲を重複領域、６０＜ｄ（ｍｍ）の範囲を遠距離領域としている。

すなわちこの例では、重複領域において補正されたパラメータを用いて、反射光強度センサ２０により、至近距離領域での距離計測を行っている。この結果から、至近距離領域において、高精度の距離計測を実現できていることが分かる。なお、図６のデータは、対象物１の色を様々に（この例では１２種類に）変化させ、それぞれにおいて測定した結果の平均値である。ここで、この例では、至近距離領域８の上限周辺においては、５５．４ｍｍ、４５．４ｍｍ、３５．４ｍｍを測定点としている。そのため、ＴｏＦセンサ基準で４５ｍｍ未満となるのが３５．４ｍｍとなり、ここから至近距離領域に入り、反射光強度センサ２０による測定が始まっている。

また、図７には、図６のデータの要部を拡大したグラフを示す。図７においては、各色で得られた測定値の標準偏差をエラーバーとして示している。

なお、本発明の内容は、前記実施形態に限定されるものではない。本発明は、特許請求の範囲に記載された範囲内において、具体的な構成に対して種々の変更を加えうるものである。

例えば、前記した実施形態では、広範囲距離センサとして、赤外線を利用したＴｏＦセンサを例示したが、例えば可視光や音を用いたＴｏＦセンサを用いることができる。

また、前記した実施形態では、至近距離センサとして、赤外線を利用した反射光強度センサを用いたが、例えば静電容量方式や渦電流方式のセンサを用いることは可能である。

さらに、一つのロボットハンド２に複数のＴｏＦセンサ１０及び至近距離センサ２０を取り付けることもできる。ここで、センサ間の高さが不ぞろいであっても、予めセンサ間の高さの差異が既知であれば、計算によりこれらの差異を除去あるいは補償することができる。

前記実施形態における各構成要素は、機能ブロックとして存在していればよく、独立したハードウエアとして存在しなくても良い。また、実装方法としては、ハードウエアを用いてもコンピュータソフトウエアを用いても良い。さらに、本発明における一つの機能要素が複数の機能要素の集合によって実現されても良く、本発明における複数の機能要素が一つの機能要素により実現されても良い。

さらに、機能要素は、物理的に離間した位置に配置されていてもよい。この場合、機能要素どうしがネットワークにより接続されていても良い。グリッドコンピューティング又はクラウドコンピューティングにより機能を実現し、あるいは機能要素を構成することも可能である。

１ 対象物
２ ロボットハンド
４ 第１距離範囲
５ 第２距離範囲
６ 遠距離領域
７ 重複領域
８ 至近距離領域
１０ ＴｏＦセンサ（広範囲距離センサ）
２０ 反射光強度センサ（至近距離センサ）
３０ 処理部
３１ 受付部
３２ パラメータ算出部
３３ 至近距離算出部
３４ 記憶部
４０ 弾性部材
ａ 反射光強度から距離を算出するためのパラメータ（補正後パラメータ）
Ｉ 反射光強度センサの出力値
ｂ 弾性部材表面での反射光強度
ｄ 対象物までの距離

Claims (8)

1. 対象物を把持するためのロボットハンドの表面における近接覚を検出するための近接覚検出装置であって、
   広範囲距離センサと、至近距離センサと、処理部とを備えており、
   前記広範囲距離センサは、第１距離範囲において前記対象物との距離を測定可能とされており、
   前記至近距離センサは、第２距離範囲において前記対象物との距離を測定可能とされており、
   前記第２距離範囲の下限値は前記第１距離範囲の下限値より小さいものとなっており、かつ、前記第２距離範囲の一部は前記第１距離範囲と重複した重複領域となっており、
   前記処理部は、
   前記至近距離センサの出力に基づいて前記対象物までの距離を算出するためのパラメータを、前記重複領域における前記広範囲距離センサの出力に基づいて補正して、補正後パラメータを算出する処理と、
   前記第２距離範囲においては、前記至近距離センサの出力と、前記補正後パラメータとを用いて、前記対象物までの距離を算出する処理とを行う構成となっている
   近接覚検出装置。
2. 前記広範囲距離センサと、前記至近距離センサとは、前記重複領域において、実質的に同じタイミングで、前記対象物までの距離を測定する構成となっており、
   前記処理部は、同じタイミングで測定された前記広範囲距離センサの出力と前記至近距離センサの出力とを用いて前記補正後パラメータを算出する構成となっている
   請求項１に記載の近接覚検出装置。
3. 前記広範囲距離センサはＴｏＦセンサである
   請求項１又は２に記載の近接覚検出装置。
4. 前記至近距離センサは反射光強度センサである
   請求項１〜３のいずれか１項に記載の近接覚検出装置。
5. さらに、前記ロボットハンドの表面に取り付けられた弾性部材を備えており、
   前記弾性部材は、前記反射光強度センサで用いられる光に対して透明とされており、
   前記反射光強度センサは、前記弾性部材の内部に埋設されており、
   前記処理部は、下記式（１）で示される関係を用いて前記対象物までの距離を算出する構成となっている
   請求項４に記載の近接覚検出装置：
   

   

   ここで
   Ｉ：前記反射光強度センサの出力
   ａ：前記パラメータ
   ｂ：前記弾性部材表面による反射光強度
   ｄ：前記反射光強度センサから対象物までの距離
   である。
6. 前記反射光強度センサは、前記第２距離範囲よりも遠距離における前記第１距離範囲（以下「遠距離領域」）においても距離を測定して、反射光強度値を出力する構成とされており、
   前記処理部は、前記弾性部材表面による反射光強度（ｂ）として、前記遠距離領域での測定により前記反射光強度センサから出力された前記反射光強度値を用いる構成となっている
   請求項５に記載の近接覚検出装置。
7. 前記広範囲距離センサと、前記至近距離センサとは、前記ロボットハンドの移動中に、時間的に連続して距離を測定する構成となっており、
   前記処理部は、前記第１距離範囲よりも短い距離となる直前のタイミングで得られた前記広範囲距離センサの出力に基づいて補正された前記補正後パラメータを用いて、前記第１距離範囲よりも短くかつ前記第２距離範囲内の距離において、前記対象物までの距離を算出する構成となっている
   請求項１〜６のいずれか１項に記載の近接覚検出装置。
8. 対象物を把持するためのロボットハンドの表面における近接覚を検出するための近接覚検出方法であって、
   広範囲距離センサにより、第１距離範囲において前記対象物との距離を測定するステップと、
   至近距離センサにより、第２距離範囲において前記対象物との距離を測定するステップとを備えており、
   ここで、前記第２距離範囲の下限値は前記第１距離範囲の下限値より小さいものとなっており、かつ、前記第２距離範囲の一部は前記第１距離範囲と重複した重複領域となっており、
   さらに、前記至近距離センサの出力に基づいて前記対象物までの距離を算出するためのパラメータを、前記重複領域における前記広範囲距離センサの出力に基づいて補正して、補正後パラメータを算出するステップと、
   前記第２距離範囲において、前記至近距離センサの出力と、前記補正後パラメータとを用いて、前記対象物までの距離を算出するステップとを備える
   近接覚検出方法。

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