JP2022541116A - 磁気エンコーダー較正 - Google Patents

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Abstract

【課題】 ロボットの関節又は付属物内に設置される軸外位置測定システムの較正を容易にすることである。【解決手段】 位置測定システム（２００）を較正する方法（１０００）は、位置測定システムから測定データ（２２４、２３０）を受信することと、測定データが周期的歪みデータ（２３２）を含むと判定することとを含む。位置測定システムは、ノニウストラック（２１２ｂ、２１２ｄ）とマスタートラック（２１２ａ、２１２ｃ）とを含む。方法は、周期的歪みデータを周期的成分に分解し、周期的成分を測定データから除去することによって、測定データを修正することを更に含む。【選択図】 図１

Description

技術分野
[0001] この開示は、磁気エンコーダー較正に関する。
背景
[0002] 現在、ロボットは、様々な作業環境（例えば、工場、倉庫、事務所用ビル、及び病院）で仕事を実行する。ロボット制御システムは、様々なセンサーから収集される測定データを当てにして、ロボットの現在の状態を判定し、ロボットの今後の状態を制御する。ロボットの状態を正確に監視して制御するために、ロボットにおける実装に対してセンサーを較正する必要がある。従って、センサー較正は、ロボットシステムによって取り込まれる偏差（例えば、装着形状、及びロボットの構成要素内の機械的変動）を考慮する必要がある。
概要
[0003] 開示の１つの態様は、センサーを較正する方法を提供する。方法は、位置測定システムから測定データを、データ処理ハードウェアで受信することを含むことであって、位置測定システムは、ノニウストラックとマスタートラックとを含む。方法は、測定データが周期的歪みデータを含むと、データ処理ハードウェアによって判定することを更に含む。更に、方法は、周期的歪みデータを周期的成分に分解し、周期的成分を測定データから除去することによって、測定データを、データ処理ハードウェアによって修正することを含む。
[0004] 開示の実装は、下記の任意選択特徴のうち１つ又は複数の特徴を含んでもよい。幾つかの実装において、測定データが周期的歪みデータを含むと判定することは、測定データの低周波数成分をフィルター除去して、測定データの高周波数成分を分離することを含み、測定データの高周波数成分は、周期的歪みデータを含む。更に又は代わりに、測定データは、時間に応じた速度測定データに対応する。
[0005] 幾つかの例において、方法は、測定データを修正した後、修正測定データに対応する較正プロファイルを、データ処理ハードウェアによって生成することと、較正プロファイルを用いて位置測定システムを、データ処理ハードウェアによって較正することとを含む。更に又は代わりに、周期的歪みデータは、利得誤差、センサー飽和、又は位置測定システムにおける磁極間隔の物理的変動のうち少なくとも１つに対応する。幾つかの実装において、測定データは、マスタートラックに対する第１の測定データと、ノニウストラックに対する第２の測定データとを含む。ここで、周期的歪みデータは、第１の測定データ及び第２の測定データの各々に存在する。幾つかの実装において、位置測定システムを、ロボットの関節に結合する。
[0006] 幾つかの例において、位置測定システムから測定データを受信することは、ロボットに結合される位置測定システムを較正する較正モードを実行することであって、関節の周りの可動域までロボットの肢を作動させるように較正モードを構成することを含む。ここで、測定データを受信することは、位置測定システムから測定データを受信することであって、測定データをロボットの肢の作動に関連付けることを含んでもよい。
[0007] 開示の別の態様は、データ処理ハードウェアと、データ処理ハードウェアと通信しているメモリハードウェアであって、データ処理ハードウェアで実行される場合、動作をデータ処理ハードウェアに実行させる命令を記憶するメモリハードウェアとを有するシステムを提供する。データ処理ハードウェアによって実行される動作は、位置測定システムから測定データを受信することを含むことであって、位置測定システムは、ノニウストラックとマスタートラックとを含む。動作は、測定データが周期的歪みデータを含むと判定することと、周期的歪みデータを周期的成分に分解し、周期的成分を測定データから除去することによって、測定データを修正することとを更に含む。
[0008] この態様は、下記の任意選択特徴のうち１つ又は複数の特徴を含んでもよい。幾つかの実装において、測定データが周期的歪みデータを含むと判定することは、測定データの低周波数成分をフィルター除去して、測定データの高周波数成分を分離することを含み、測定データの高周波数成分は、周期的歪みデータを含む。更に又は代わりに、測定データは、時間に応じた速度測定データに対応してもよい。
[0009] 幾つかの例において、動作は、測定データを修正した後、修正測定データに対応する較正プロファイルを生成することと、較正プロファイルを用いて位置測定システムを較正することとを更に含む。任意選択的に、周期的歪みデータは、利得誤差、センサー飽和、又は位置測定システムにおける磁極間隔の物理的変動のうち少なくとも１つに対応する。幾つかの例において、測定データは、マスタートラックに対する第１の測定データと、ノニウストラックに対する第２の測定データとを含み、周期的歪みデータは、第１の測定データ及び第２の測定データの各々に存在する。
[0010] 幾つかの実装において、位置測定システムを、ロボットの関節に結合する。ここで、位置測定システムから測定データを受信することは、ロボットに結合される位置測定システムを較正する較正モードを実行することであって、関節の周りの可動域までロボットの肢を作動させるように較正モードを構成することを含む。測定データをロボットの肢の作動に関連付ける。
[0011] 開示の別の態様は、センサーを較正する方法を提供する。方法は、軸外位置測定システムに関連付けられる位置測定データを、データ処理ハードウェアで受信することを含む。方法は、位置測定データが周期的歪みデータを含むと、データ処理ハードウェアによって判定することを更に含む。方法は、周期的歪みデータを周期的成分に、データ処理ハードウェアによって分解することを更に含む。方法は、周期的歪みデータの周期的成分を位置測定データから除去することに基づいて較正プロファイルを、データ処理ハードウェアによって生成することを更に含む。方法は、較正プロファイルを用いて軸外位置測定システムを、データ処理ハードウェアによって較正することを更に含む。
[0012] この態様は、下記の任意選択特徴のうち１つ又は複数の特徴を含んでもよい。幾つかの実装において、位置測定データが周期的歪みデータを含むと判定することは、位置測定データの低周波数成分をフィルター除去して、位置測定データの高周波数成分を分離することを含み、位置測定データの高周波数成分は、周期的歪みデータを有する。更に又は代わりに、周期的歪みデータを周期的成分に分解することは、位置測定データの高調波の導関数を用いて周期的歪みデータをマップすることを含む。
[0013] 幾つかの例において、軸外位置測定システムを、ロボットの関節に結合する。幾つかの例において、位置測定データを受信することは、軸外位置測定システム用の較正モードを実行することであって、関節の周りの可動域までロボットの肢を作動させるように較正モードを構成することを含む。ここで、方法は、軸外位置測定システムから位置測定データを受信することであって、位置測定データをロボットの肢の作動に関連付けることを含む。
[0014] 開示の別の態様は、データ処理ハードウェアと、データ処理ハードウェアと通信しているメモリハードウェアであって、データ処理ハードウェアで実行される場合、動作をデータ処理ハードウェアに実行させる命令を記憶するメモリハードウェアとを有するシステムを提供する。動作は、軸外位置測定システムに関連付けられる位置測定データを受信することと、位置測定データが周期的歪みデータを含むと判定することとを含む。動作は、周期的歪みデータを周期的成分に分解することと、周期的歪みデータの周期的成分を位置測定データから除去することに基づいて較正プロファイルを生成することと、較正プロファイルを用いて軸外位置測定システムを較正することとを更に含む。
[0015] この態様は、下記の任意選択特徴のうち１つ又は複数の特徴を含んでもよい。幾つかの例において、測定データが周期的歪みデータを含むと判定することは、位置測定データの低周波数成分をフィルター除去して、位置測定データの高周波数成分を分離することを含み、位置測定データの高周波数成分は、周期的歪みデータを含む。幾つかの実装において、周期的歪みデータを周期的成分に分解することは、位置測定データの高調波の導関数を用いて周期的歪みデータをマップすることを含む。
[0016] 幾つかの実装において、位置測定システムを、ロボットの関節に結合する。ここで、位置測定システムから測定データを受信することは、ロボットに結合される位置測定システムを較正する較正モードを実行することであって、関節の周りの可動域までロボットの肢を作動させるように較正モードを構成することを含む。測定データをロボットの肢の作動に関連付ける。
[0017] 開示の１つ又は複数の実装の詳細を、下記の添付図面及び説明で示す。他の態様、特徴、及び利点は、説明及び図面、及び特許請求の範囲から明白になるであろう。
図面の説明
[0018]ロボットシステムの例の略図である。 [0019]位置測定システムの第１の例の斜視図である。 [0020]位置測定システムの第２の例の斜視図である。 [0021]回転位置測定システムのマスタートラック（図３Ａ）に関連付けられた位置測定データを示すプロットを示す。 [0021]回転位置測定システムのノニウストラック（図３Ｂ）に関連付けられた位置測定データを示すプロットを示す。 [0022]回転位置測定システムのマスタートラック及びノニウストラックに対するマスター位相データ（図３Ｃ）を示すプロットを示す。 [0022]回転位置測定システムのマスタートラック及びノニウストラックに対するノニウス位相データ（図３Ｄ）を示すプロットを示す。 [0023]図３Ｃのマスター位相データ及び図３Ｄのノニウス位相データに基づく理想的な条件下での位置測定システムに対する絶対位置の判定を示すプロットを示す。 [0024]周期的歪みデータを有する回転位置測定システムのマスタートラック（図４Ａ）に関連付けられた位置測定データを示すプロットを示す。 [0024]周期的歪みデータを有する回転位置測定システムのノニウストラック（図４Ｂ）に関連付けられた位置測定データを示すプロットを示す。 [0025]周期的歪みデータを有する回転位置測定システムのマスタートラック及びノニウストラックに対するマスター位相データ（図４Ｃ）を示すプロットを示す。 [0025]周期的歪みデータを有する回転位置測定システムのマスタートラック及びノニウストラックに対するノニウス位相データ（図４Ｄ）を示すプロットを示す。 [0026]図４Ｃのマスター位相データ及び図４Ｄのノニウス位相データに基づく理想的でない条件下での位置測定システムに対する絶対位置の判定を示すプロットを示す。 [0027]ロボットシステムとインターフェースをとる較正システムの略図である。 [0028]位置測定システムに対する生測定速度データの例を示すプロットである。 [0029]歪みデータに対応する、図６の生測定速度データの高周波数成分を示すプロットである。 [0030]周期的成分への歪みデータの分解を示す図７のプロットのボックス８００内の詳細図である。 [0031]生測定速度データと比較した較正測定速度データを示すプロットである。 [0032]軸外位置測定システムを較正する方法用の動作の構成例のフローチャートである。 [0033]本明細書に記載のシステム及び方法を実施するために使用可能な計算デバイスの例の略図である。
[0034] 様々な図面における同じ参照符号は、同じ要素を示す。
詳細な説明
[0035] 軸外位置測定システムを、位置依存測定データをシステム制御器に供給する様々な用途で使用し、これによって、制御器は、用途の動作パラメータ（例えば、絶対位置、速度）を監視して制御することができる。しかし、位置測定システムの製造業者は、各用途への実装の前に、位置測定システムを較正するように要求する較正手順を与えることが多い。従って、製造業者によって与えられる較正手順は、位置測定システムの用途への設置に起因する歪み及び誤差を考慮することができないことがある。特定の例において、位置測定システムは、ロボットの関節内の装着形状に基づいて歪みが増加することがある。従って、ロボット内の設置の後に、位置測定システムを較正する必要があり、位置測定システム製造業者によって提案される較正手順は、もはや実用的でない。
[0036] 本明細書の実装は、ロボットの関節又は付属物内に設置される軸外位置測定システムの較正を容易にすることを目的とする。ここで、位置測定システムを、較正モードに置き、ロボットの関節又は付属物を、可動域まで循環させる。位置測定システムによって収集される生位置測定データを、生位置測定データ又は速度測定データとして較正システムに伝送する。次に、較正システムは、ロボットの実際の運動に関連付けられた低周波数測定データをフィルター処理することによって測定データ内の歪みを分離し、これによって、周期的歪みに関連付けられた高周波測定データだけを残す。次に、高周波測定データ又は歪みデータを、測定データの高調波の導関数に対応する周期的成分に分解する。次に、周期的成分を測定データから除去し、ロボットの実際の運動に関連付けられた低周波数測定データだけを含む修正測定データを供給する。従って、本明細書で提供される実装は、ロボットシステム内に組み込まれる軸外位置測定システムの較正を容易にする。
[0037] 図１Ａを参照すると、ロボット１０、１０ａ～１０ｃの様々な例が示されている。ロボット１０の例は、２足歩行ヒューマノイドロボット１０ａ、４足歩行ロボット１０ｂ、及び車輪付きロボット１０ｃ（但し、これらに限定されない）を含む。ロボット１０は、本体１２、及び制御システム１００と通信している複数の付属物１４、１４ａ～１４ｅを含む。ロボット１０の本体１２は、付属物１４に接続し、ロボット１０の様々な構成要素（例えば、制御システム１００の構成要素）を収容してもよい。
[0038] 付属物１４は、ロボット１０がロボットの環境に対して移動することができる脚１４ｂ～１４ｄを含んでもよい。脚１４ｂ～１４ｄは、走行の異なる技法を可能にする多自由度で動作するように構成されている。更に又は代わりに、ロボット１０ａ、１０ｃの付属物１４は、物体操作、載荷、及び／又はロボット１０に対するバランスを容易にする腕１４ａ、１４ｅを含んでもよい。各付属物は、手、足、又は回転部材（例えば、車輪又はトラック）などの取り付け具を含んでもよい。
[0039] 付属物１４の各々は、付属物１４又は付属物１４の一部がロボット１０の本体１２に対して移動することができるように構成されている１つ又は複数の関節１６を含んでもよい。例えば、各付属物１４は、関節１６、１６ａ～１６ｅによって接続され、互いに様々な自由度で動作するように構成されている１つ又は複数の部材１８、１８ａ～１８ｈを含んでもよい。図示の例において、各関節１６は、部材１８のうち２つの部材間の相対回転運動を可能にする回転又は枢動関節に対応する。しかし、他の例において、ロボット１０は、部材１８のうち２つ以上の部材間の相対並進運動（例えば、伸長又は後退）を可能にするように構成されている直線関節を含んでもよい。各関節１６の位置を、制御システム１００によって測定して制御する。
[0040] 引き続き、図１を参照すると、制御システム１００の構成の例は、ロボット１０の動作を監視して制御するように構成されている。幾つかの実装において、ロボット１０は、自律的に及び／又は半自律的に動作するように構成されている。しかし、ユーザは、コマンド／指示をロボット１０に与えることによって、ロボット１０を動作させてもよい。図示の例において、制御システム１００は、制御器１０２（例えば、データ処理ハードウェア）、メモリハードウェア１０４、慣性測定ユニット（ＩＭＵ）１０６、アクチュエータ１０８、１つ又は複数のセンサー１１０、及び１つ又は複数の電源１１２を含む。制御システム１００は、図示の構成要素に限定されず、本開示の範囲から逸脱することなく、追加の又はより少ない構成要素を含んでもよい。構成要素は、無線又は有線接続を介して通信してもよく、ロボット１０の多くの場所にわたって分布されてもよい。幾つかの構成において、制御システム１００は、遠隔計算デバイス及び／又はユーザとインターフェースをとる。例えば、制御システム１００は、ロボット１０と通信する様々な構成要素（例えば、ジョイスティック、ボタン、有線通信ポート、及び／又は遠隔計算デバイス及び／又はユーザから入力を受信し、遠隔計算デバイス及び／又はユーザにフィードバックを与える無線通信ポート）を含んでもよい。
[0041] 制御器１０２は、１つ又は複数の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ、及び／又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含むことができるデータ処理ハードウェアに対応する。幾つかの実装において、制御器１０２は、ロボット１０の１つ又は複数のサブシステムで特定の動作を実行するように構成されている専用組み込みデバイスである。メモリハードウェア１０４は、制御器１０２と通信しており、１つ又は複数の持続性コンピュータ可読記憶媒体（例えば、揮発性及び／又は不揮発性記憶構成要素）を含んでもよい。例えば、メモリハードウェア１０４は、互いに通信している１つ又は複数の物理的デバイスに関連付けられてもよく、光、磁気、有機、又は他のタイプのメモリ又は記憶装置を含んでもよい。メモリハードウェア１０４は、制御器１０２によって命令を実行する場合、多くの動作（例えば、バランスを維持するためにロボット１０の姿勢を変更する動作、地面を横切ってロボット１０を操縦する動作、物体を移送する動作、及び／又は座位から立位のルーチンを実行する動作（これらに限定されない））を制御器１０２に実行させる命令（例えば、コンピュータ可読プログラム命令）をとりわけ記憶するように構成されている。
[0042] 制御器１０２は、ロボット１０の動作を監視して制御するために、慣性測定ユニット１０６、アクチュエータ１０８、センサー１１０、及び電源１１２と直接的又は間接的に対話してもよい。制御器１０２は、ロボット１０を動作させるために、慣性測定ユニット１０６、アクチュエータ１０８、及びセンサー１１０に関するデータを処理するように構成されている。制御器１０２は、ロボット１０に配置された慣性測定ユニット１０６及び１つ又は複数のセンサー１１０から測定値を受信し、アクチュエータ１０８のうち少なくとも１つの作動を指示して、ロボットの位置を変更する。
[0043] 慣性測定ユニット１０６は、ロボット１０の姿勢に対する変更をもたらすロボット１０の移動を示す慣性測定値を測定するように構成されている。慣性測定ユニット１０６によって測定される慣性測定値は、ロボット１０の質量中心の並進又はシフトを示してもよい。質量中心の並進又はシフトは、縦軸（ｘ軸）、横軸（ｙ軸）、又は垂直軸（ｚ軸）のうち１つ又は複数の軸に沿って生じることがある。例えば、慣性測定ユニット１０６は、慣性基準系として初期姿勢を用いて、慣性測定値として、ロボット１０の加速度、傾斜、横揺れ、縦揺れ、回転、又は偏揺れを検出して測定してもよい。
[0044] 制御システム１００のアクチュエータ１０８は、空気圧アクチュエータ、液圧アクチュエータ、電気機械アクチュエータなどのうち１つ又は複数のアクチュエータ（これらに限定されない）を含んでもよい。更に、アクチュエータ１０８を、線形アクチュエータ、回転アクチュエータ、又はこれらの組み合わせとして構成してもよい。ロボット１０の運動を引き起こすために、アクチュエータ１０８を、様々な場所でロボット１０に配置してもよい。例えば、付属物１４の１つ又は複数の関節１６の構成を変更するために、ロボット１０の各肢（即ち、腕、脚）は、複数のアクチュエータ１０８を含んでもよい。
[0045] 制御システム１００のセンサー１１０は、力センサー、トルクセンサー、速度センサー、加速度センサー、位置センサー（線形及び／又は回転位置センサー）、運動センサー、場所センサー、負荷センサー、温度センサー、触覚センサー、深度センサー、超音波距離センサー、赤外線センサー、物体センサー、及び／又はカメラのうち１つ又は複数のセンサー（これらに限定されない）を含んでもよい。センサー１１０を、様々な場所（例えば、本体１２及び／又は付属物１４）でロボット１０に配置してもよく、環境内でロボット１０の動作を監視して制御するために、対応するセンサーデータを制御器１０２に供給するように、センサー１１０を構成する。幾つかの例において、制御器１０２は、ロボット１０から物理的に分離されたセンサー１１０からセンサーデータを受信するように構成されている。例えば、制御器１０２は、ロボット１０の対象物体に配置された近接センサーから、又はロボット１０の環境内の遠隔センサーからセンサーデータを受信してもよい。
[0046] センサー１１０からのセンサーデータにより、制御器１０２は、ロボット１０を操縦する状態、ロボット１０の姿勢を変更する状態、及び／又は機械的構成要素（例えば、付属物１４のうち１つ）を移動／回転させる様々なアクチュエータ１０８を作動させる状態を評価することができる。幾つかの例において、制御システム１００は、ロボット１０を移動させるアクチュエータ１０８に対する負荷を測定する１つ又は複数の力センサーを使用する。更に、センサー１１０は、本体１２及び／又は付属物１４の伸長、後退、及び／又は回転の状態を検出する位置センサーを含んでもよい。
[0047] 他のセンサー１１０は、環境認識及びナビゲーションを支援するために、環境及び／又は隣接物体／障害物の地形に対応するセンサーデータを取り込んでもよい。例えば、幾つかのセンサー１１０は、ＲＡＤＡＲ（例えば、長距離物体検出、距離測定、及び／又は速度測定用）、ＬＩＤＡＲ（例えば、短距離物体検出、距離測定、及び／又は速度測定用）、ＶＩＣＯＮ（登録商標）（例えば、運動取り込み用）、１つ又は複数の撮像装置（例えば、三次元視覚用の立体カメラ）、知覚センサー、全地球測位システム（ＧＰＳ）デバイス、及び／又はロボット１０が動作している環境の情報を取り込む他のセンサーを含んでもよい。
[0048] 幾つかの実装において、制御システム１００は、ロボット１０の様々な構成要素に電力を供給するように構成されている１つ又は複数の電源１１２を含む。ロボット１０によって使用される電源１１２は、液圧システム、電気システム、エネルギー貯蔵デバイス（例えば、バッテリー）、及び／又は空気圧デバイス（これらに限定されない）を含んでもよい。例えば、１つ又は複数のエネルギー貯蔵デバイスは、ロボット１０の様々な構成要素（例えば、アクチュエータ１０８）に電力を供給してもよい。幾つかの例において、本体１２は、エネルギー貯蔵デバイスを格納して保持する仕切りを規定する。エネルギー貯蔵デバイスは、有線接続部又は無線（例えば、誘導）接続部を介して外部電源に充電可能であってもよい。太陽エネルギー（例えば、ロボット１０に配置された太陽電池パネルを介して生成される）を用いて、エネルギー貯蔵デバイスを充電することもできる。幾つかの例において、消耗エネルギー貯蔵デバイスを満充電エネルギー貯蔵デバイスと交換することができるように、エネルギー貯蔵デバイスは、取り外し可能である。ガソリンエンジンを使用することもできる。液圧システムは、ロボット１０の様々な構成要素を動作させる加圧流体を伝える液圧モーター及びシリンダーを使用してもよい。
[0049] 図２Ａ及び図２Ｂを参照すると、ロボット１０の関節１６の絶対位置を測定する位置測定システム２００、２００ａ～ｂの例が示されている。位置測定システム２００を、ロボットのセンサー１１０のうち１つ又は複数のセンサーとして組み込んでもよい。ここで、位置測定システム２００は、１対の磁気エンコーダートラック２１２、２１２ａ～ｄを有する磁気コード担体２１０、及びエンコーダートラック２１２のうち１つに各々が対応する１対の位置センサー２２２を有するエンコーダー２２０を含む軸外位置測定システム２００として構成されている。一般的に、位置測定システム２００は、位置測定データ２２４を生成し、位置測定データ２２４（図１）を制御器１０２に伝送する。次に、制御器１０２は、位置測定システム２００に基づいてロボット１０の関連構成要素に対する位置依存データ（例えば、速度、絶対位置）を生成する。
[0050] 図２Ａは、例えば、図１に示すようなロボット１０の回転関節の絶対回転位置を測定するように構成されている回転位置測定システム２００ａを示す。図２Ｂは、ロボット１０の並進関節における絶対線形位置を測定するように構成されている線形位置測定システム２００ｂを示す。しかし、各位置測定システム２００ａ、２００ｂの動作原理は、基本的に同様であり、そのようなものとして説明する。
[0051] 位置測定システム２００の各例において、磁気コード担体２１０は、陽極２１４ａ及び陰極２１４ｂを含む偶数の交互磁極対２１４を有する第１の磁気エンコーダートラック２１２ａ、２１２ｃを含む。第１の磁気エンコーダートラック２１２ａ、２１２ｃを、マスタートラックと呼んでもよい。更に、磁気コード担体２１０の各例は、マスタートラック２１２ａ、２１２ｃに隣接して配置され、マスタートラック２１２ａ、２１２ｃよりも１つ少ない極対２１４を有するノニウストラックと呼ばれる第２の磁気エンコーダートラック２１２ｂ、２１２ｄを含む。例えば、例示の回転位置測定システム２００ａにおいて、外マスタートラック２１２ａは、３２個の極対２１４を含む一方、ノニウストラック２１２ｂは、マスタートラック２１２ａの半径方向内向きに配置され、３１個の極対を含む。同様に、図２Ｂにおいて、線形位置測定システム２００ｂは、１６個の極対を含む一方、隣接ノニウストラック２１２ｄは、１５個の極対を有する。図示の例は、対応するノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄよりも１つ多い極対２１４を有するマスタートラック２１２ａ、２１２ｃを示すけれども、マスタートラック２１２ａ、２１２ｃにおける極対２１４の数がノニウストラックにおける極対２１４の数の共通因数を有しない限り、任意の数の極対２１４を、トラック２１２ａ～２１２ｄの何れかに組み込んでもよい。より詳細に後述するように、マスタートラック２１２ａ、２１２ｃは、高精度位置定義のために使用される一方、ノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄの測定値は、磁気コード担体２１０に対する絶対位置を計算するために、マスタートラックの測定値に対して参照される。
[0052] 更に、図２Ａ及び図２Ｂを参照すると、エンコーダー２２０は、１対の位置センサー２２２を含み、位置センサー２２２のうち第１の位置センサーをマスタートラック２１２ａ、２１２ｃに整列させ、位置センサー２２２のうち第２の位置センサーをノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄに整列させる。図示の例において、極対２１４の磁場の大きさを測定するように構成されているホールセンサーとして、位置センサー２２２を具体化する。しかし、マスタートラック及びノニウストラックの概念を利用する他のタイプのセンサー（例えば、視覚ベースの測定システム）と併用して、本開示の原理を実施してもよい。
[0053] 各位置センサー２２２は、各磁気トラック２１２の１つの極対２１４に及ぶ長さを有する。マスタートラック２１２ａ、２１２ｃにおける極対２１４は、ノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄにおける極対２１４よりも１つ多いので、マスタートラックの極対２１４は、ノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄの極対２１４の極幅未満の極幅を有する。エンコーダー２２０が磁気コード担体２１０を横断する時に、エンコーダー２２０上の各位置センサー２２２は、各極対２１４の極幅に対応するサイクル長で、極対によって生成される磁場の大きさに対応する周期的正弦及び余弦信号を含む位置測定データ２２４を生成する。従って、マスタートラック２１２ａ、２１２ｃの正弦及び余弦信号のサイクル長は、ノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄによって生成される正弦及び余弦信号のサイクル長未満である。
[0054] 図３Ａ～図３Ｄは、４つの極対２１４を含むマスタートラック２１２ａと３つの極対２１４を含むノニウストラック２１２ｂとを有する回転位置測定システム２００ａからの生位置測定データ２２４の出力を示すプロット３００ａ～ｄの例を示す。図３Ａのプロット３００ａは、４つの極対２１４によって生成される周期的正弦及び余弦信号を含むマスタートラック２１２ａに関連付けられた位置測定データ２２４ａを示す。図示のように、３６０度の回転（ｘ軸）中に、マスタートラック２１２ａの４つの極対２１４にわたるエンコーダー２２０の横断により、９０度（３６０度／４極対）のサイクル長を各々が有する４つのサイクルが得られる。図３Ｂのプロット３００ｂは、３つの極対２１４によって生成される周期的正弦及び余弦信号を含むノニウストラック２１２ｂに関連付けられた位置測定データ２２４ｂを示す。図示のように、ノニウストラック２１２ｂにわたるエンコーダー２２０の横断により、１２０度（３６０度／３極対）のサイクル長を各々が有する３つのサイクルが得られる。位置測定データ２２４（即ち、正弦及び余弦信号）を用いて、制御器１０２は、マスタートラック２１２ａ及びノニウストラック２１２ｂの各々に対する各位相データ２２６を判定する。例えば、図３Ｃのプロット３００ｃは、マスタートラック２１２ａに対するマスター位相データ２２６ａを示す一方、図３Ｄのプロット３００ｄは、ノニウストラック２１２ｂに対するノニウス位相データ２２６ｂを示す。従って、エンコーダー２２０が各極対２１４を横断する時に、位相の大きさは、エンコーダー２２０によって横断される各極対２１４に対して０度から３６０度に増加する。
[0055] 図３Ｅは、図３Ｃ（ｘ軸）のマスター位相データ２２６ａを図３Ｄ（ｙ軸）の対応するノニウス位相データ２２６ｂに対してプロットすることによって生成される絶対位置データ２２８を示す位相プロット３００ｅを示す。ここで、絶対位置データ２２８は、磁気コード担体２１０上のエンコーダー２２０の絶対位置（例えば、角度、位置）を含む。例えば、交差破線で例示のように、エンコーダー２２０が２４０度のマスター位相角度及び１８０度のノニウス位相角度を示す場合、絶対位置データ２２８は、約６０度に等しいエンコーダー２２０の絶対位置（角度）を含む。実際に、制御器１０２は、位置測定システム２００から受信される位置測定データ２２４に基づいてエンコーダー２２０の絶対位置を判定するように構成されている。
[0056] 図３Ａ～図３Ｅは、理想的な条件下で絶対位置データ２２８を表すが、実際に、エンコーダー２２０によって取り込まれる測定値は、不完全であることがあり、制御器１０２は、歪んだ（例えば、ずれた、ゆがんだ、及び／又は不連続な）位置測定データ２２４を受信することになる。例えば、図４Ａ～図４Ｄは、歪んだ位置測定データ２２４を示すプロット４００ａ～ｄの例を示す。歪んだ位置測定データ２２４を、４つの極対２１４を含むマスタートラック２１２ａと３つの極対２１４を含むノニウストラック２１２ｂとを有する回転位置測定システム２００ａから得てもよい。図４Ａのプロット４００ａは、４つの極対２１４によって生成される周期的正弦及び余弦信号を含むマスタートラック２１２ａに関連付けられた位置測定データ２２４ａを示す一方、図４Ｂのプロット４００ｂは、３つの極対２１４によって生成される周期的正弦及び余弦信号を含むノニウストラック２１２ｂに関連付けられた位置測定データ２２４ｂを示す。特に、図４Ａは、余弦信号に対する最大振幅（頂点）を示し、マスタートラック２１２ａの位置測定データ２２４ａの正弦信号に対する最小振幅を、切り取り又は切り詰めとして示す。同様に、図４Ｂは、ノニウストラック２１２ｂの位置測定データ２２４ｂの余弦信号及び正弦信号に対する最小振幅を切り取ることを示す。これらの測定誤差は、例えば、電気的オフセット又は利得誤差、センサー飽和、及び／又は異なる物理的磁極間隔によって生じることがある。図４Ｃのプロット４００ｃは、マスタートラック２１２ａに対するマスター位相データ２２６ａを示す一方、図４Ｄのプロット４００ｄは、ノニウストラック２１２ｂに対するノニウス位相データ２２６ｂを示す。原因にかかわらず、位置測定データ２２４の誤差は、マスタートラック２１２ａに対するプロット４００ｃ（図４Ｃ）の対応するマスター位相データ２２６ａ及びノニウストラック２１２ｂに対するプロット４００ｄ（図４Ｄ）の対応するノニウス位相データ２２６ｂ内の歪みになることがある。その結果、エンコーダー２２０（及び関節１６）の絶対位置を判定する場合、マスター位相データ２２６ａ及びノニウス位相データ２２６ｂ内の歪みは、誤りを最終的に引き起こす。例えば、図４Ｅは、図４Ｃ（ｘ軸）の歪みマスター位相データ２２６ａを図４Ｄ（ｙ軸）の対応する歪みノニウス位相データ２２６ｂに対してプロットすることによって生成される絶対位置データ２２８を示す位相プロット４００ｅを示す。従って、ロボット１０における位置測定システム２００の使用の前に、位置測定システム２００を較正して、測定誤差を最小化する必要がある。
[0057] 製造業者は、測定システムにおける位置を較正する方法を提供することが多いが、これらの方法は、ロボット用途における設置の前に、周辺試験機器で較正を実行するように要求することが多いので、これらの方法は、ロボット用途に実用的でなく、その結果、較正は、ロボット１０上の装着形状に起因する測定誤差を考慮しない。従って、ロボット１０上の装着形状に対して位置測定システム２００を最適化するために、関節１６に対する位置測定システム２００の設置の後に、較正工程を実行する必要がある。
[0058] 理論的に、関節１６を一定の速度で移動させ、関節１６の計算位置を位置測定システム２００に割り当てることによって、位置測定システム２００を較正することができる。しかし、これは、関節１６の運動中に一定の速度を維持するのが難しいので、実用的でない。例えば、多くのロボット関節１６は、方向を変更するように関節１６に要求する限定可動域を有する。当然、関節１６が、終点に近づき、終点から離れる時に、方向の変更は、速度の変更を必要とする。代わりに、ロボットにおける他の位置センサー１１０（例えば、アクチュエータ１０８又は電源１１２に関連付けられた位置センサー１１０）から供給されるデータと相互参照することによって、位置測定システム２００を較正することができる。しかし、個々の構成要素内の機械的変動（例えば、偏り、製造公差）は、センサー１１０間の誤差範囲を取り込む。更に、位置測定システム２００を較正するのに必要である必須の位置センサー１１０は、これらの構成要素に存在しないことがあり、又はセンサー１１０自体は、較正がずれていることがある。
[0059] 図５を参照すると、較正システム５００は、ロボット１０に設置された位置測定システム２００に接続され、位置測定システム２００のセンサー２２２から受信される生位置測定データ２２４を用いて位置測定システム２００を較正するように構成されている。従って、上述の実用的でない較正方法と違って、較正システム５００は、位置測定システム２００によって得られる位置測定データ２２４だけを用いてロボット１０に設置された位置測定システム２００を較正するように構成されている較正モードを実行する。一旦位置測定システム２００が較正システム５００によって較正されると、位置測定システム２００は、位置測定データ２２４が、正確であり、電気的オフセット又は利得誤差、センサー飽和、及び／又は異なる物理的磁極間隔（但し、これらに限定されない）を含む誤差のないように、ロボット１０の動作中に後の位置測定データ２２４を測定することができる。幾つかの例において、較正システム５００及び制御システム１００は、互いに選択的通信している別々の構成要素である。例えば、較正システム５００は、位置測定システム２００に接続し、較正モードの実行中に生位置測定データ２２４を受信することができる遠隔システムであってもよい。他の例において、較正システム５００は、ロボットの制御システム１００と一体であり、必要に応じて、ロボット１０の位置測定システム２００を較正することができる。
[0060] 更に、図５を参照すると、較正システム５００は、プロセッサ５０２（例えば、データ処理ハードウェア）及びメモリハードウェア５０４を含む。プロセッサ５０２は、１つ又は複数の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ、及び／又は特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）を含むことができるデータ処理ハードウェアに対応する。幾つかの実装において、プロセッサ５０２は、ロボット１０の１つ又は複数のサブシステムで特定の動作を実行するように構成されている専用組み込みデバイスである。メモリハードウェア５０４は、プロセッサ５０２と通信しており、１つ又は複数の持続性コンピュータ可読記憶媒体（例えば、揮発性及び／又は不揮発性記憶構成要素）を含んでもよい。例えば、メモリハードウェア５０４は、互いに通信している１つ又は複数の物理的デバイスに関連付けられてもよく、光、磁気、有機、又は他のタイプのメモリ又は記憶装置を含んでもよい。メモリハードウェア５０４は、プロセッサ５０２によって命令を実行する場合、多くの動作をプロセッサ５０２に実行させる命令（例えば、コンピュータ可読プログラム命令）をとりわけ記憶するように構成されている。
[0061] 更に、較正システム５００は、ロボット１０の位置測定システム２００と通信している位置測定モジュール５０６を含む。位置測定モジュール５０６は、マスタートラック２１２ａ、２１２ｃ及びノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄの各々から正弦及び余弦信号の形の位置測定データ２２４、２２４ａ～ｂを受信する。位置測定データ２２４を用いて、位置測定モジュール５０６は、最初に、マスタートラック２１２ａ、２１２ｃ及びノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄの各々に対する位相データ２２６、２２６ａ～ｂを生成し、次に、各トラック２１２に対する位相データ２２６に基づいて時間にわたってエンコーダー２２０の絶対位置データ２２８を判定する。更に、位置測定モジュール５０６は、時間にわたって各位相角の変化率を計算することによって、マスタートラック２１２ａ、２１２ｃ及びノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄの各々に対する速度測定データ２３０を生成／導出してもよい。代わりに、速度測定データ２３０を、ロボット制御器１０２で導出し、較正システム５００に伝送してもよい。
[0062] 図６は、図２Ａの回転位置測定システム２００ａに関連付けられたマスタートラック２１２ａ及びノニウストラック２１２ｂの各々に対して時間にわたる速度測定データ２３０を示すプロット６００の例を示す。ｙ軸は、ラジアン／秒（ｒａｄ／ｓ）で位相速度を示し、ｘ軸は、秒（ｓ）で時間を示す。プロット６００は、約０．８秒から約２．５秒の第１の時間中に磁気コード担体２１０に沿った第１の順方向、次に、約３．３秒から約４．８秒の第２の時間中に第２の逆の第２の方向におけるエンコーダー２２０による移動を示す。速度測定データ２３０を生成することによって、位置測定データ２２４における位置依存歪みは、より明らかになり、位置測定データ２２４における歪みを、より高速で増幅する。例えば、約０．８秒から約２．５秒の第１の時間中に生じる順方向におけるエンコーダーによる移動について説明する。速度測定データ２３０の歪みは、マスタートラック及びノニウストラック２１２の各々の全体速度に比例し、曲線に沿った歪み（即ち、リップル）の振幅は、より高速（例えば、約１．３秒及び２．０秒）でより大きい。
[0063] 図５に戻って参照すると、較正モジュール５００は、歪みデータ２３２を速度測定データ２３０から抽出するように構成されている歪み分離モジュール５０８を更に含む。歪み分離モジュール５０８は、各トラック２１２に対する速度測定データ２３０を受信し、速度測定データ２３０をフィルター処理し、速度の実際の変化に関連付けられた低周波数を除去し、これによって、周期的歪みに関連付けられた歪みデータ２３２に対応する速度測定データ２３０の高周波数成分を分離する。例えば、図７は、図６のプロット６００の速度測定データ２３０の高周波数成分だけに対応する周期的歪みに関連付けられた歪みデータ２３２を示すプロット７００を示す。ｙ軸は、ラジアン／秒（ｒａｄ／ｓ）で位相速度を示し、ｘ軸は、秒（ｓ）で時間を示す。
[0064] 較正システム５００の分解モジュール５１０は、分離歪みデータ２３２をマップする関数を生成するように構成されている。従って、歪み分離モジュール５０８で歪みデータ２３２を分離することによって、分解モジュール５１０は、各トラック２１２に対する歪みデータ２３２を高調波に分解することによって、歪みデータ２３２をマップし始める。上述のように、周期的歪みは、マスタートラック及びノニウストラック２１２の各々に対するエンコーダー２２０の位置に依存する。従って、周期的歪みを、生位置測定データ２２４の高調波に分解することができる。式１は、位置対時間データの高調波を含む関数の例を示す。
f(x)=x+a cos(x)+b sin(x)+c cos(2x)+d sin(2x)+… (1)
[0065] しかし、周期的歪みを、速度測定データ２３０で倍率変更又は増幅するので、位置測定データ２２４の高調波の導関数を速度測定データ２３０に適合させることによって、速度測定データ２３０に存在する周期的歪みを分解することは、有利である。式２は、速度測定データ２３０を分解する較正導関数又は較正パラメータ２３４の形式の例を示す。得られる関数ｆ’（ｘ）（即ち、較正パラメータ２３４）が歪みデータ２３２を一致させるまで、位置測定データの高調波の導関数を加算することによって、関数ｆ’（ｘ）（即ち、較正パラメータ２３４）を構成する（例えば、av sin(x)、bv cos(x)、2cv sin(2x)+2dv cos(2x))。
f’(x)=v-av sin(x)+bv cos(x)-2cv sin(2x)+2dv cos(2x)+… (2)
[0066] 分解モジュール５１０は、周期的歪みの周期的成分を判定するために、式２を用いて較正パラメータ２３４を反復的に構成する。図８を参照すると、図７のプロット７００のボックス８００内の詳細図は、歪みデータ２３２に対する最適曲線になる高調波２３２ａ、２３２ｂの導関数に重ね合わせられたマスタートラック２１２ａの歪みデータ２３２を示している。高調波の導関数を歪みデータ２３２に適合させることによって、分解モジュール５１０は、周期的成分（即ち、高調波２３２ａ、２３２ｂの導関数）で周期的歪みの周波数及び振幅をより正確にマップする。
[0067] 歪みデータ２３２に対する最適周期的成分２３２ａ、２３２ｂを判定した後、分解モジュール５１０は、周期的成分２３２ａ、２３２ｂを位置測定データ２２４から除去することによって位置測定データ２２４を修正する歪み除去モジュール５１２に、周期的成分２３２ａ、２３２ｂを含む較正パラメータ２３４を供給する。特に、歪み除去モジュール５１２は、修正位置測定データ２２４に基づいてセンサー較正プロファイル２３６を判定し、位置測定システム２００を較正する制御器１０２にセンサー較正プロファイル２３６を供給してもよい。一旦位置測定システム２００が較正されると、位置測定システム２００は、ロボット１０の動作（例えば、肢又は付属物の作動）を制御する制御器１０２に正確な測定データ２２４を供給してもよい。更に又は代わりに、較正システム５００は、制御器１０２に較正パラメータ２３２を供給してもよく、制御器１０２は、較正パラメータ２３２を用いて位置測定システム２００を較正してもよい。例えば、制御器１０２は、位置測定システム２００から得られる速度測定データ２３０を修正し、修正速度測定データ２３０に基づいてロボットを制御してもよい。
[0068] 図９は、回転位置測定システム２００ａ及び修正速度測定データ２３０’に関連付けられたマスタートラック２１２ａに対して時間にわたる生速度測定データ２３０を示すプロット９００の例を示す。ここで、修正速度測定データ２３０’は、生速度測定データ２３０から除去された歪みデータ２３２を有する歪み除去モジュール５１２から出力されたセンサー較正プロファイル２３６に対応する。修正速度測定データ２３０’を使用して、対応する修正位置測定データ２２４を得てもよい。従って、較正プロファイル２３６を、較正システム５００で生成し、制御器１０２における実装用の制御システム１００に伝送してもよく、又は、較正プロファイル２３６を、較正パラメータ２３４に基づいて制御器１０２によって生成してもよい。
[0069] 図１０は、マスタートラック２１２ａ、２１２ｃ及びノニウストラック２１２ｂ、２１２ｄを有する軸外位置測定システム２００を較正する方法１０００用の動作の構成例を提供する。較正システム５００は、軸外位置測定システム２００を含むロボット１０の制御システム１００に接続し、軸外位置測定システム２００を較正する較正モードを実行してもよい。位置測定システム２００は、回転位置測定システム２００ａ（図２Ａ）又は線形位置測定システム２００ｂ（図２Ｂ）を含んでもよい。動作１００２で、方法１０００は、位置測定システム２００用の較正モードを、較正システム５００のデータ処理ハードウェア５０２によって初期化することを含む。
[0070] 動作１００４で、方法１０００は、ロボット１０の付属物１４（例えば、肢）を作動させ、所望の速度でロボット１０の関節１６の周りの所定の可動域まで付属物１４を移動させるように制御システム１００に、データ処理ハードウェア５０２によって指示することを含む。方法１０００は、動作１００２及び１００４を同時に実行してもよい。可動域及び運動速度を最大化して、測定データの最大サンプルサイズを与え、位置測定システム２００によって得られる測定データ２２４、２３０に存在することがある任意の周期的歪みを増幅する。しかし、可動域及び運動速度は、位置測定システム２００の動作限界を超えることができない。従って、各可動域及び運動速度を、最小及び最大限度内に維持する必要がある。
[0071] 動作１００６で、方法１０００は、位置測定システム２００から測定データ２２４、２３０を、データ処理ハードウェア５０２で受信することを含む。幾つかの例において、測定データは、位置測定データ２２４を含み、位置測定モジュール５０６は、時間にわたって位置測定データ２２４の変化率を計算することによって、速度測定データ２３０を得るように構成されている。代わりに、較正システム５００は、ロボット１０の制御システム１００から生速度測定データ２３０を直接受信してもよい。本明細書で使用されるように、用語「測定データ」は、位置測定データ２２４及び速度測定データ２３０の一方又は両方を意味してもよい。
[0072] 動作１００８で、方法１０００は、速度測定データ２３０の高周波数成分を分離することによって、速度測定データ２３０が周期的歪みデータ２３２を含むと、データ処理ハードウェア５０２によって判定することを含む。例えば、歪み分離モジュール５０８は、速度測定データ２３０の低周波数成分をフィルター除去して、高周波数成分を分離してもよく、高周波数成分は、周期的歪みデータ２３２に対応する。ここで、速度測定データ２３０からフィルター除去する限界周波数レベルを、歪み分離モジュール５０８によって選択し、速度測定データ２３０の低周波数成分を、関節１６の作動中に速度の変化に関連付ける。例えば、関節１６の作動の始動及び停止に関連付けられた、又は関節の作動中の運動速度の変動によって引き起こされた速度の変化を、速度測定データ２３０から除去する。速度測定データ２３０の残りの高周波数成分は、速度測定データ２３０に存在する歪みデータ２３２に対応する。
[0073] 動作１０１０で、方法１０００は、歪みデータ２３２を一連の周期的成分に、データ処理ハードウェア５０２によって分解することを含む。周期的成分は、位置測定データ２２４に対応する位置関数の高調波の導関数を含んでもよい。ここで、分解モジュール５１０は、歪みデータ２３２に最適になる周期的成分を含む較正パラメータ２３４を反復的に判定する。
[0074] 動作１０１２で、方法１０００は、周期的成分を位置測定データ２２４及び／又は速度測定データ２３０から除去し、位置測定データ２２４及び／又は速度測定データ２３０を、データ処理ハードウェア５０２によって修正することを含む。従って、較正システム５００の歪み除去モジュール５１２は、修正位置測定データ２２４及び／又は修正速度測定データ２３０に対応する較正プロファイル２３６を生成してもよい。
[0075] ブロック１０１４で、方法１０００は、較正プロファイル２３６を用いて位置測定システム２００を、データ処理ハードウェア５０２によって較正することを含む。ここで、ロボット１０の動作中に位置測定システム２００によって得られる後の位置測定データ２２４又は速度測定データ２３０が歪みデータ２３２を含まないように、位置測定システム２００を較正するために、較正プロファイル２３６を制御器１０２によって使用してもよい。
[0076] 図１１は、この文書に記載のシステム及び方法を実施するために使用可能な計算デバイス１１００の例の略図である。計算デバイス１１００は、様々な形態のデジタルコンピュータ（例えば、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、個人用携帯情報端末、サーバー、ブレードサーバー、メインフレーム、及び他の適切なコンピュータ）を表すように意図されている。ここに示す構成要素、構成要素の接続及び関係、及び構成要素の機能は、単に例示であるように意図されており、この文書に記載及び／又は主張の発明の実装を限定するように意図されていない。
[0077] 計算デバイス１１００は、プロセッサ１１１０（例えば、データ処理ハードウェア５０２）、メモリ１１２０、記憶デバイス１１３０、メモリ１１２０及び高速拡張ポート１１５０に接続する高速インターフェース／制御器１１４０、並びに低速バス１１７０及び記憶デバイス１１３０に接続する低速インターフェース／制御器１１６０を含む。各構成要素１１１０、１１２０、１１３０、１１４０、１１５０及び１１６０は、様々なバスを用いて相互接続され、共通マザーボードに、又は必要に応じて他の方法で装着されてもよい。プロセッサ１１１０は、高速インターフェース１１４０に結合された外部入出力デバイス（例えば、ディスプレイ１１８０）にグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）用の図形情報を表示するために、メモリ１１２０又は記憶デバイス１１３０に記憶された命令を含む、計算デバイス１１００内の実行用の命令を処理することができる。他の実装において、多くのプロセッサ及び／又は多くのバスを、多くのメモリ及び多くの種類のメモリと一緒に、必要に応じて使用してもよい。更に、多くの計算デバイス１１００を、（例えば、サーバーバンク、ブレードサーバーのグループ、又はマルチプロセッサシステムとして）必要な動作の一部を与える各デバイスに接続してもよい。
[0078] メモリ１１２０（例えば、メモリハードウェア５０４）は、情報を計算デバイス１１００内に持続的に記憶する。メモリ１１２０は、コンピュータ可読媒体、揮発性メモリユニット、又は不揮発性メモリユニットであってもよい。持続性メモリ１１２０は、計算デバイス１１００で用いるために、一時的に又は永続的にプログラム（例えば、一連の命令）又はデータ（例えば、プログラム状態情報）を記憶するのに使用される物理的デバイスであってもよい。不揮発性メモリの例は、フラッシュメモリ、及び読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）、プログラマブル読み出し専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的消去可能プログラマブル読み出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）（例えば、ファームウェア用に典型的に使用される（例えば、ブートプログラム））（但し、これらに限定されない）を含む。揮発性メモリの例は、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、相変化メモリ（ＰＣＭ）、及びディスク又はテープ（但し、これらに限定されない）を含む。
[0079] 記憶デバイス１１３０（例えば、メモリハードウェア５０４）は、計算デバイス１１００用の大容量記憶装置を提供することができる。幾つかの実装において、記憶デバイス１１３０は、コンピュータ可読媒体である。様々な異なる実装において、記憶デバイス１１３０は、フロッピーディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、又はテープデバイス、フラッシュメモリ又は他の同様なソリッドステートメモリデバイス、又はストレージエリアネットワークにおけるデバイス又は他の構成を含むデバイスのアレイであってもよい。追加の実装において、コンピュータプログラム製品を、情報担体を明白に具体化する。コンピュータプログラム製品は、実行される場合、例えば、上述のような１つ又は複数の方法を実行する命令を含む。情報担体は、コンピュータ可読媒体又は機械可読媒体（例えば、メモリ１１２０、記憶デバイス１１３０、又はプロセッサ１１１０上のメモリ）である。
[0080] 高速制御器１１４０は、計算デバイス１１００用の帯域集中動作を管理する一方、低速制御器１１６０は、より低い帯域集中動作を管理する。負荷のこのような割り当ては単に例示である。幾つかの実装において、高速制御器１１４０を、メモリ１１２０、ディスプレイ１１８０（例えば、グラフィックプロセッサ又はアクセラレータを介して）、及び様々な拡張カード（図示せず）を受け入れることができる高速拡張ポート１１５０に結合する。幾つかの実装において、低速制御器１１６０を、記憶デバイス１１３０及び低速拡張ポート１１９０に結合する。様々な通信ポート（例えば、ＵＳＢ、ブルートゥース、イーサネット、無線イーサネット）を含むことができる低速拡張ポート１１９０を、１つ又は複数の入出力デバイス（例えば、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナー、又は例えばネットワークアダプターを介したスイッチ又はルーターなどのネットワーキングデバイス）に結合してもよい。
[0081] 計算デバイス１１００を、図示のように、多くの異なる形態で実施してもよい。例えば、標準サーバー１１００ａとして又はこのようなサーバー１１００ａのグループで何度も、ラップトップコンピュータ１１００ｂとして、又はラックサーバーシステム１１００ｃの一部として、計算デバイス１１００を実施してもよい。
[0082] 本明細書に記載のシステム及び技法の様々な実装を、デジタル電子及び／又は光回路、集積回路、専用ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はこれらの組み合わせにおいて実現することができる。これらの様々な実装は、記憶システム、少なくとも１つの入力デバイス及び少なくとも１つの出力デバイスからデータ及び命令を受信し、記憶システム、少なくとも１つの入力デバイス及び少なくとも１つの出力デバイスにデータ及び命令を送信するように結合された少なくとも１つの（専用又は汎用）プログラマブルプロセッサを含むプログラマブルシステムで実行可能及び／又は解釈可能である１つ又は複数のコンピュータプログラムにおいて実装を含むことができる。
[0083] これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション又はコードとしても知られている）は、プログラマブルプロセッサ用の機械命令を含み、高水準手続き及び／又はオブジェクト指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語で実施可能である。本明細書で使用されるように、用語「機械可読媒体」及び「コンピュータ可読媒体」は、機械命令を機械可読信号として受信する機械可読媒体を含む、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するために使用される任意のコンピュータプログラム製品、持続性コンピュータ可読媒体、装置及び／又はデバイス（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブル論理デバイス（ＰＬＤ））を意味する。用語「機械可読信号」は、プログラマブルプロセッサに機械命令及び／又はデータを提供するために使用される任意の信号を意味する。
[0084] この明細書に記載の処理及び論理フローを、入力データで動作して出力を生成することによって機能を果たす１つ又は複数のコンピュータプログラムを実行する１つ又は複数のプログラマブルプロセッサによって実行することができる。処理及び論理フローを、専用論理回路、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）又はＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）によって実行することもできる。コンピュータプログラムの実行に適しているプロセッサは、一例として、汎用及び専用マイクロプロセッサ、及び任意の種類のデジタルコンピュータの１つ又は複数のプロセッサを含む。一般的に、プロセッサは、読み出し専用メモリ又はランダムアクセスメモリ又は両方のメモリから命令及びデータを受信する。コンピュータの重要な要素は、命令を実行するプロセッサ、及び命令及びデータを記憶する１つ又は複数のメモリである。一般的に、更に、コンピュータは、データを記憶する１つ又は複数の大容量記憶デバイス（例えば、磁気ディスク、磁気光学ディスク、又は光ディスク）を含み、又は、大容量記憶デバイスからデータを受信し、又は大容量記憶デバイスにデータを転送し、又はデータを受信及び転送するように動作可能に結合される。しかし、コンピュータは、このようなデバイスを有する必要がない。コンピュータプログラム命令及びデータを記憶するのに適しているコンピュータ可読媒体は、半導体メモリデバイス（例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、及びフラッシュメモリ）、磁気ディスク（例えば、内蔵ハードディスク又はリムーバブルディスク）、磁気光学ディスク、及びＣＤ ＲＯＭ及びＤＶＤ－ＲＯＭディスクを一例として含む、全ての形態の不揮発性メモリ、媒体及びメモリデバイスを含む。プロセッサ及びメモリを、専用論理回路によって補足する、又は専用論理回路に組み込むことができる。
[0085] ユーザとの対話を提供するために、表示デバイス、例えば、ＣＲＴ（陰極線管）、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニター、又はユーザに情報を表示するタッチスクリーン、及び任意選択的に、ユーザが入力をコンピュータに与えることができるキーボード及びポインティングデバイス（例えば、マウス又はトラックボール）を有するコンピュータで、開示の１つ又は複数の態様を実施することができる。同様にユーザとの対話を提供するために、他の種類のデバイスを使用することができる。例えば、ユーザに与えられるフィードバックは、任意の形態の感覚フィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であることができる。ユーザからの入力を、音響、音声、又は触覚入力を含む任意の形態で受信することができる。更に、ユーザによって使用されるデバイスに文書を送信し、このデバイスから文書を受信することによって、例えば、ウェブブラウザから受信された要求に応じてユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザにウェブページを送信することによって、コンピュータは、ユーザと対話することができる。
[0086] 多くの実装が説明されている。それにもかかわらず、開示の精神及び範囲から逸脱することなく、様々な修正を行うことができるものとする。従って、他の実装は、下記の特許請求の範囲の範囲内にある。

Claims (26)

  1. 位置測定システム（２００）から測定データ（２２４、２３０）を、データ処理ハードウェア（５０２）で受信することであって、前記位置測定システム（２００）は、ノニウストラック（２１２ｂ、２１２ｄ）とマスタートラック（２１２ａ、２１２ｃ）とを含む、前記測定データ（２２４、２３０）を受信することと、
    前記測定データ（２２４、２３０）が周期的歪みデータ（２３２）を含むと、前記データ処理ハードウェア（５０２）によって判定することと、
    前記周期的歪みデータ（２３２）を周期的成分に分解し、及び、
    前記周期的成分を前記測定データ（２２４、２３０）から除去する
    ことによって、前記測定データ（２２４、２３０）を、前記データ処理ハードウェア（５０２）によって修正することと
    を含む方法（１０００）。
  2. 前記測定データ（２２４、２３０）が前記周期的歪みデータ（２３２）を含むと判定することは、前記測定データ（２２４、２３０）の低周波数成分をフィルター除去して、前記測定データ（２２４、２３０）の高周波数成分を分離することを含み、前記測定データ（２２４、２３０）の前記高周波数成分は、前記周期的歪みデータ（２３２）を含む、請求項１に記載の方法（１０００）。
  3. 前記測定データ（２２４、２３０）は、時間に応じた速度測定データ（２３０）に対応する、請求項１又は２に記載の方法（１０００）。
  4. 前記測定データ（２２４、２３０）を修正した後、
    修正した前記測定データ（２２４、２３０）に対応する較正プロファイル（２３６）を、前記データ処理ハードウェア（５０２）によって生成することと、
    前記較正プロファイル（２３６）を用いて前記位置測定システム（２００）を、前記データ処理ハードウェア（５０２）によって較正することと
    を更に含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法（１０００）。
  5. 前記周期的歪みデータ（２３２）は、利得誤差、センサー飽和、又は前記位置測定システム（２００）における磁極間隔の物理的変動のうち少なくとも１つに対応する、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法（１０００）。
  6. 前記測定データ（２２４、２３０）は、前記マスタートラック（２１２ａ、２１２ｃ）に対する第１の測定データ（２２４、２３０）と、前記ノニウストラック（２１２ｂ、２１２ｄ）に対する第２の測定データ（２２４、２３０）とを含み、
    前記周期的歪みデータ（２３２）は、前記第１の測定データ（２２４、２３０）及び前記第２の測定データ（２２４、２３０）の各々に存在する、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法（１０００）。
  7. 前記位置測定システム（２００）を、ロボット（１０）の関節（１６）に結合する、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法（１０００）。
  8. 前記位置測定システム（２００）から測定データ（２２４、２３０）を受信することは、
    前記ロボット（１０）に結合される前記位置測定システム（２００）を較正する較正モードを実行することであって、前記関節（１６）の周りの可動域まで前記ロボット（１０）の肢（１４）を作動させるように前記較正モードを構成する、前記較正モードを実行することと、
    前記位置測定システム（２００）から前記測定データ（２２４、２３０）を受信することであって、前記測定データ（２２４、２３０）を前記ロボット（１０）の前記肢（１４）の作動に関連付ける、前記測定データ（２２４、２３０）を受信することと
    を含む、請求項７に記載の方法（１０００）。
  9. データ処理ハードウェア（５０２）と、
    前記データ処理ハードウェア（５０２）と通信しているメモリハードウェア（５０４）であって、前記データ処理ハードウェア（５０２）で実行される場合、
    位置測定システム（２００）から測定データ（２２４、２３０）を受信することであって、前記位置測定システム（２００）は、ノニウストラック（２１２ｂ、２１２ｄ）とマスタートラック（２１２ａ、２１２ｃ）とを含む、前記測定データ（２２４、２３０）を受信することと、
    前記測定データ（２２４、２３０）が周期的歪みデータ（２３２）を含むと判定することと、
    前記周期的歪みデータ（２３２）を周期的成分に分解し、及び、
    前記周期的成分を前記測定データ（２２４、２３０）から除去する
    ことによって、前記測定データ（２２４、２３０）を修正することと
    を含む動作を前記データ処理ハードウェア（５０２）に実行させる命令を記憶するメモリハードウェア（５０４）と
    を含むシステム（１００）。
  10. 前記測定データ（２２４、２３０）が前記周期的歪みデータ（２３２）を含むと判定することは、前記測定データ（２２４、２３０）の低周波数成分をフィルター除去して、前記測定データ（２２４、２３０）の高周波数成分を分離することを含み、前記測定データ（２２４、２３０）の前記高周波数成分は、前記周期的歪みデータ（２３２）を含む、請求項９に記載のシステム（１００）。
  11. 前記測定データ（２２４、２３０）は、時間に応じた速度測定データ（２３０）に対応する、請求項９又は１０に記載のシステム（１００）。
  12. 前記動作は、前記測定データ（２２４、２３０）を修正した後、
    修正した前記測定データ（２２４、２３０）に対応する較正プロファイル（２３６）を生成することと、
    前記較正プロファイル（２３６）を用いて前記位置測定システム（２００）を較正することと
    を更に含む、請求項９～１１のいずれか一項に記載のシステム（１００）。
  13. 前記周期的歪みデータ（２３２）は、利得誤差、センサー飽和、又は前記位置測定システム（２００）における磁極間隔の物理的変動のうち少なくとも１つに対応する、請求項９～１２のいずれか一項に記載のシステム（１００）。
  14. 前記測定データ（２２４、２３０）は、前記マスタートラック（２１２ａ、２１２ｃ）に対する第１の測定データ（２２４、２３０）と、前記ノニウストラック（２１２ｂ、２１２ｄ）に対する第２の測定データ（２２４、２３０）とを含み、
    前記周期的歪みデータ（２３２）は、前記第１の測定データ（２２４、２３０）及び前記第２の測定データ（２２４、２３０）の各々に存在する、請求項９～１３のいずれか一項に記載のシステム（１００）。
  15. 前記位置測定システム（２００）を、ロボット（１０）の関節（１６）に結合する、請求項９～１４のいずれか一項に記載のシステム（１００）。
  16. 前記位置測定システム（２００）から測定データ（２２４、２３０）を受信することは、
    前記ロボット（１０）に結合される前記位置測定システム（２００）を較正する較正モードを実行することであって、前記関節（１６）の周りの可動域まで前記ロボット（１０）の肢（１４）を作動させるように前記較正モードを構成する、前記較正モードを実行することと、
    前記位置測定システム（２００）から前記測定データ（２２４、２３０）を受信することであって、前記測定データ（２２４、２３０）を前記ロボット（１０）の前記肢（１４）の作動に関連付ける、前記測定データ（２２４、２３０）を受信することと
    を含む、請求項１５に記載のシステム（１００）。
  17. 軸外位置測定システム（２００）に関連付けられる位置測定データ（２２４）を、データ処理ハードウェア（５０２）で受信することと、
    前記位置測定データ（２２４）が周期的歪みデータ（２３２）を含むと、前記データ処理ハードウェア（５０２）によって判定することと、
    前記周期的歪みデータ（２３２）を周期的成分に、前記データ処理ハードウェア（５０２）によって分解することと、
    前記周期的歪みデータ（２３２）の前記周期的成分を前記位置測定データ（２２４）から除去することに基づいて較正プロファイル（２３６）を、前記データ処理ハードウェア（５０２）によって生成することと、
    前記較正プロファイル（２３６）を用いて前記軸外位置測定システム（２００）を、前記データ処理ハードウェア（５０２）によって較正することと
    を含む方法（１０００）。
  18. 前記位置測定データ（２２４）が周期的歪みデータ（２３２）を含むと判定することは、前記位置測定データ（２２４）の低周波数成分をフィルター除去して、前記位置測定データ（２２４）の高周波数成分を分離することを含み、前記位置測定データ（２２４）の前記高周波数成分は、前記周期的歪みデータ（２３２）を含む、請求項１７に記載の方法（１０００）。
  19. 前記周期的歪みデータ（２３２）を周期的成分に分解することは、前記位置測定データ（２２４）の高調波の導関数を用いて前記周期的歪みデータ（２３２）をマップすることを含む、請求項１７又は１８に記載の方法（１０００）。
  20. 前記軸外位置測定システム（２００）を、ロボット（１０）の関節（１６）に結合する、請求項１７～１９のいずれか一項に記載の方法（１０００）。
  21. 前記位置測定データ（２２４）を受信することは、
    前記軸外位置測定システム（２００）用の較正モードを実行することであって、前記関節（１６）の周りの可動域まで前記ロボット（１０）の肢（１４）を作動させるように前記較正モードを構成する、前記較正モードを実行することと、
    前記軸外位置測定システム（２００）から前記位置測定データ（２２４）を受信することであって、前記位置測定データ（２２４）を前記ロボット（１０）の前記肢（１４）の作動に関連付ける、前記位置測定データ（２２４）を受信することと
    を含む、請求項２０に記載の方法（１０００）。
  22. データ処理ハードウェア（５０２）と、
    前記データ処理ハードウェア（５０２）と通信しているメモリハードウェア（５０４）であって、前記データ処理ハードウェア（５０２）で実行される場合、
    軸外位置測定システム（２００）に関連付けられる位置測定データ（２２４）を受信することと、
    前記位置測定データ（２２４）が周期的歪みデータ（２３２）を含むと判定することと、
    前記周期的歪みデータ（２３２）を周期的成分に分解することと、
    前記周期的歪みデータ（２３２）の前記周期的成分を前記位置測定データ（２２４）から除去することに基づいて較正プロファイル（２３６）を生成することと、
    前記較正プロファイル（２３６）を用いて前記軸外位置測定システム（２００）を較正することと
    を含む動作を前記データ処理ハードウェア（５０２）に実行させる命令を記憶するメモリハードウェア（５０４）と
    を含むシステム（１００）。
  23. 前記測定データ（２２４、２３０）が前記周期的歪みデータ（２３２）を含むと判定することは、前記位置測定データ（２２４）の低周波数成分をフィルター除去して、前記位置測定データ（２２４）の高周波数成分を分離することを含み、前記位置測定データ（２２４）の前記高周波数成分は、前記周期的歪みデータ（２３２）を含む、請求項２２に記載のシステム（１００）。
  24. 前記周期的歪みデータ（２３２）を周期的成分に分解することは、前記位置測定データ（２２４）の高調波の導関数を用いて前記周期的歪みデータ（２３２）をマップすることを含む、請求項２２又は２３に記載のシステム（１００）。
  25. 前記軸外位置測定システム（２００）を、ロボット（１０）の関節（１６）に結合する、請求項２２～２４のいずれか一項に記載のシステム（１００）。
  26. 前記位置測定データ（２２４）を受信することは、
    前記軸外位置測定システム（２００）用の較正モードを実行することであって、前記関節（１６）の周りの可動域まで前記ロボット（１０）の肢（１４）を作動させるように前記較正モードを構成する、前記較正モードを実行することと、
    前記軸外位置測定システム（２００）から前記位置測定データ（２２４）を受信することであって、前記位置測定データ（２２４）を前記ロボット（１０）の前記肢（１４）の作動に関連付ける、前記位置測定データ（２２４）を受信することと
    を含む、請求項２５に記載のシステム（１００）。
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