JP2023066171A - 質量推定方法、制御装置およびロボットシステム - Google Patents

Abstract

【課題】ワークを保持している最中に、ワークの質量を精度よく推定する。【解決手段】質量推定方法は、ロボット１０の吸着ハンド２５によりワークＷを保持している状態で、ワークＷの質量を推定する。質量推定方法は、第１時点ｔ０におけるワークＷの鉛直方向の第１速度ｖ０を取得するステップと、第２時点ｔ１におけるワークＷの鉛直方向の第２速度ｖ１を取得するステップと、第１時点ｔ０から第２時点ｔ１までの期間にわたってワークＷに加わる力の力積に相当する値を算出するステップと、第１速度ｖ０、第２速度ｖ１および前記力積に相当する値に基づいてワークＷの質量を推定するステップと、を有する。【選択図】図４

Description

本開示は、質量推定方法、制御装置およびロボットシステムに関する。

従来、ロボットシステムにおいて、ロボットがワークを保持して搬送している最中に、当該ワークの質量を推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、ロボットのハンドがワークを搬送している間に、ロボットにかかる力、加速度、遠心力やコリオリ力による加速度ベクトル等のデータを用いて、ワークの質量を推定する技術が開示されている。

特開２０１３‐０５６４０２号公報

しかしながら、ワークの搬送時に計測した加速度の情報は、ノイズ性能に優れず、ワークの質量の推定精度が低下する可能性がある。また、加速度を計測する加速度センサをロボットに設置した場合には、ロボットシステムの製造コストが増加することになる。

本開示は、ワークを保持している最中に、ワークの質量を精度よく推定することができる質量推定方法、制御装置およびロボットシステムを提供する。

本開示の一態様によれば、ロボットのエンドエフェクタによりワークを保持している状態で、前記ワークの質量を推定する質量推定方法であって、第１時点における前記ワークの所定の方向の第１速度を取得するステップと、前記第１時点よりも後の第２時点における前記ワークの前記所定の方向の第２速度を取得するステップと、前記第１時点から前記第２時点までの期間にわたって前記ワークに加わる力の力積に相当する値を算出するステップと、前記第１速度、前記第２速度、および前記力積に相当する値に基づいて前記ワークの質量を推定するステップと、を有する、質量推定方法が提供される。

一態様によれば、ワークを保持している最中に、ワークの質量を精度よく推定することができる。

本開示の一実施形態に係るロボットシステムを概略的に示す説明図である。 質量推定方法の実施時に、制御装置に形成される機能ブロックを示すブロック図である。 図３は、ワークの搬送動作を示す説明図であり、（Ａ）はワーク持ち上げ工程を示す図であり、（Ｂ）はワーク水平搬送工程を示す図である。 質量推定方法の処理フローを示すフローチャートである。 一実施形態における制御装置のハードウェア構成を例示するブロック図である。

以下、図面を参照して本開示を実施するための形態について説明する。各図面において、同一構成部分には同一符号を付し、重複した説明を省略する場合がある。

図１は、本開示の一実施形態に係るロボットシステム１を概略的に示す説明図である。図１に示すように、ロボットシステム１は、パレット５０に複数積み重ねられたワークＷを、搬送先のコンベヤ６０等に積み下ろしするデパレタイズシステムとして構成される。なお、ロボットシステム１は、デパレタイズシステムに限定されず、例えば、ワークＷを積み付けするパレタイズシステムにも適用し得る。あるいは、本開示の技術は、ピックアップ位置からドロップオフ位置にワークＷを搬送する種々のロボットシステムに適用し得る。

ロボットシステム１は、ワークＷを把持して搬送するロボット１０と、ロボット１０を制御する制御装置７０と、を備える。

ロボット１０は、ベース１１と、ベース１１の上部に設置される複数のアーム２０と、各アーム２０同士を連結する複数の関節部３０と、を有する垂直多関節タイプの搬送ロボットである。

複数のアーム２０は、ベース１１側から末端側に向かって順に、第１アーム２１、第２アーム２２、第３アーム２３および手首部２４を有する。第１アーム２１は、回動部１２を介してベース１１に取り付けられ、鉛直方向に沿って起立している。回動部１２は、ベース１１内に回動用モータ１２ｍを有し、複数のアーム２０全体をベース１１と相対的に鉛直軸回り（θ方向）に回転させる。

ロボット１０の複数の関節部３０は、第１アーム２１と第２アーム２２間に設置される第１関節部３１、第２アーム２２と第３アーム２３間に設置される第２関節部３２、および第３アーム２３と手首部２４間に設置される第３関節部３３を含む。ロボット１０の内部には、回動部１２、第１～第３関節部３１、３２、３３の各々を独立して回転させる動作装置３４が設けられている。例えば、動作装置３４は、第１～第３関節部３１、３２、３３内の各々に関節用モータ３４ｍを有するとともに、回動用モータ１２ｍおよび各関節用モータ３４ｍを回転駆動させるモータドライバ（不図示）を有する。動作装置３４は、回動用モータ１２ｍ、各関節用モータ３４ｍに対してＰＩＤ制御を行いつつ、回動用モータ１２ｍ、各関節用モータ３４ｍの各エンコーダとモータドライバとの間でフィードバック制御を行う。動作装置３４は、回動部１２、第１～第３関節部３１、３２、３３を独立して動作させることで、目的の３次元位置に吸着ハンド２５を精度よく配置できる。

さらに、ロボット１０は、エンドエフェクタである吸着ハンド２５を手首部２４（複数のアーム２０の末端）に備える。吸着ハンド２５は、図示しないエア機構により吸着パッド２５ａ内のエアを吸引することによりワークＷを保持する一方で、エア機構からエアを供給することにより保持したワークＷを解放する。なお、エンドエフェクタは、吸着ハンド２５に限定されず、ワークＷの姿勢を変動せずにワークＷを保持可能な種々の構成を適用し得る。例えば、エンドエフェクタは、ワークＷをクランプする複数の爪を備えたものでもよい。

ロボット１０は、力を計測する計測器である力センサ４０を、手首部２４の内部に備える。エンドエフェクタである吸着ハンド２５は、力センサ４０を介して手首部２４に支持されている。本実施形態において、力センサ４０は、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向およびＺ軸方向の各力と、Ｘ軸回り、Ｙ軸回りおよびＺ軸回りの力のモーメントとを計測する６軸力覚センサを用いている。一例として、力センサ４０は、センサ内の軸毎の構造物にかかる変形を歪ゲージにより計測して力に換算するものを適用できる。

力センサ４０は、ワークＷを把持して搬送している最中に、吸着ハンド２５から受ける力を継続的に計測して、その計測値のデータを制御装置７０に送信する。なお、後述する質量推定方法では、ワークＷからＺ軸方向（鉛直方向）にかかる力の計測値をデータとして利用する。このため、計測器は、Ｚ軸方向にかかる力を計測可能であればよく、例えば、Ｚ軸方向の荷重を計測するロードセル等を適用してもよい。

制御装置７０は、以上のロボット１０に対して有線通信または無線通信可能に接続され、ロボット１０の動作を制御する。また、制御装置７０は、ロボット１０によりワークＷを保持している最中に、ワークＷの質量を推定する質量推定方法を実施する。本実施形態に係る制御装置７０は、Ｚ軸方向（鉛直方向：所定の方向）の力と、力の作用時間とを掛け合わせる力積の概念を用いてワークＷの質量を推定する。以下、この質量推定方法の原理について説明していく。

第１時点ｔ０において鉛直方向の第１速度ｖ０の質量Ｍの物体が、第２時点ｔ１において鉛直方向の第２速度ｖ１であるとする。このとき運動量保存の法則では、鉛直方向の運動量の変化であるＭ（ｖ１－ｖ０）は、鉛直方向上側の速度および力を正とすると、第１時点ｔ０～第２時点ｔ１の期間に加わる鉛直方向の外力Ｆおよび重力Ｍｇの力積∫（Ｆ（ｔ）－Ｍｇ）ｄｔと等しくなる。つまり、以下の式（１）が成り立っている。

そして、上記の式（１）から質量Ｍを求める演算式に変形すると、以下の式（２）のようになる。

ただし、ロボットシステム１の実際の運用において、制御装置７０は、第１時点ｔ０～第２時点ｔ１まで期間の力を連続的に取得して積分値を算出しなくてもよい。例えば、力センサ４０は、適宜の計測単位（例えば１００ミリ秒）でＺ軸方向の力の計測値（データ）を離散的に計測している。このため、制御装置７０は、離散値である力センサ４０の計測値を受信すると、次の受信タイミングまでＺ軸方向の力を保持（零次ホールド）して、これら保持したＺ軸方向の力の第１時点ｔ０から第２時点ｔ１まで積和を算出する。ここで「積和」とは、力センサ４０が複数の計測時点それぞれにおいて計測するＺ軸方向の力と、計測単位の時間間隔（例えば１００ミリ秒）とを乗じた計測単位当たりの力積を、第１時点ｔ０から第２時点ｔ１までの期間にわたって合算することをいう。すなわち以下の式（３）に示すように、制御装置７０は、離散化されたＺ軸方向の外力Ｆ（ｔ）と、計測単位の時間間隔Δｔと、を乗じた積を合算した積和を算出することで、物体の質量Ｍに近似できる。

なお、積和の算出は、上記のように、力センサ４０の計測値を零次ホールドして一定のΔｔの間隔で計算することに限定されない。例えば、積和の算出では、ある計測時点での力センサ４０の計測値とその計測時点のタイムスタンプとが紐づいていれば、ある計測時点Ａでの力とその計測時点Ａ～次の計測時点Ｂのタイムスタンプの時間差（時間間隔Δｔ）とを乗じた値、その計測時点Ｂでの力とその計測時点Ｂ～次の計測時点Ｃのタイムスタンプの時間差（時間間隔Δｔ）とを乗じた値、…を順次合算して、式（３）の分子部分を得てもよい。

また、力センサ４０が計測する物体の質量Ｍは、ワークＷの質量ｍ２の他に、上記したエンドエフェクタ（吸着ハンド２５）の質量ｍ１も加わっている。そのため、実際のワークＷの質量ｍ２の算出では、吸着ハンド２５の質量ｍ１の影響を取り除く補正処理を行う。ただし、力センサ４０の計測値は、オフセットしたり、温度ドリフトしたりする。吸着ハンド２５の質量ｍ１を取り除く際に、静止時に取得した静止計測値をオフセットとして保存し、動作時に取得した動作計測値から静止計測値を単純に差し引いても、吸着ハンド２５の質量ｍ１か、力センサ４０の計測値のオフセットかを区別できない。

このため、制御装置７０は、吸着ハンド２５の質量ｍ１を取り除く補正方法として、力センサ４０のオフセットにおいて、吸着ハンド２５の質量ｍ１ごとオフセットをとってゼロとする。つまり、手首にかかる外力Ｆではなく、吸着ハンド２５の質量ｍ１ごとオフセットしたＦ－ｍ１ｇ＝Ｆ'を使って上記の式（１）を変形する。この場合、ワークＷの質量ｍ２は、以下の式（４）となる。

また、上記の式（４）にＶ＝ｖ１－ｖ０、Ｔ＝ｔ１－ｔ０を代入すると、以下の式（５）のようになる。

さらに、制御装置７０は、上述したように力センサ４０の離散化されたＺ軸方向の力の積和を算出することで、以下の式（６）に示すようにワークＷの質量ｍ２を近似的に算出できる。

すなわち、制御装置７０は、式（６）を用いることで、ワークＷの質量ｍ２を算出できる。式（６）のパラメータにおいて、吸着ハンド２５の質量ｍ１は、ロボット１０の使用前に予め測定を行って、制御装置７０の記憶部８０（図２参照）に記憶しておけばよい。また、式（６）のパラメータにおいて、Ｆ'（ｔ）は力センサ４０によって計測されたＺ軸方向の力のデータを用いる。

さらに、式（６）のパラメータのうち第１速度ｖ０、第２速度ｖ１は、Ｚ軸方向のワークＷの速度であり、ロボット１０がワークＷを保持して浮上させている間に、種々の計測方法または算出方法によって得ることが可能である。例えば、ロボットシステム１は、以下の（ａ）～（ｄ）の方法のうちいずれか１つ（または複数）を実施することにより、第１時点ｔ０の第１速度ｖ０および第２時点ｔ１の第２速度ｖ１を得ることができる。
（ａ）制御装置７０が認識している吸着ハンド２５またはワークＷの位置（換言すれば、各アーム２０間の位置）の微小時間における変化（差分）を当該微小時間でわった値を速度とする。微小時間とは、第１時点ｔ０から第２時点ｔ１までの期間よりも充分に短い期間である。例えば、微小時間とは、ある時点から次の時点までの時間間隔でよく、ある時点から当該微小時間の経過時点までの当該対象の位置の差分を当該微小時間で割った値を、当該時点の対象の速度として計算してよい。
（ｂ）各アーム２０の位置に対して何らかの多項式フィッティングをかけることで得られた多項式について、各アーム２０の第１時点ｔ０、第２時点ｔ１における１階微分を速度とする。
（ｃ）各アーム２０を連結している各関節部３０の角速度および各アーム２０のリンク長からワークＷの速度を計算する。
（ｄ）図示しない三次元位置計測器等を用いて第１時点ｔ０、第２時点ｔ１におけるワークＷまたは吸着ハンド２５の位置を計測し、位置の微小時間における差分を当該微小時間で割った値を速度とする。

すなわち、ワークＷの第１速度ｖ０、第２速度ｖ１は、ロボット１０の姿勢あるいは速度が時間情報とともに保存されていれば、第１時点ｔ０と第２時点ｔ１における吸着ハンド２５の位置の微小時間における差分を当該微小時間でわった値や各関節部３０の角速度の順運動学計算から取得可能である。

図２は、質量推定方法の実施時に、制御装置７０に形成される機能ブロックを示すブロック図である。図２に示すように、制御装置７０は、質量推定方法を実施においてプログラムの実行下に、ロボット制御部８１、力情報取得部８２、速度情報取得部８３、質量推定部８４を内部に形成する。

ロボット制御部８１は、ロボット１０によるワークＷの搬送を制御する機能部である。ロボット制御部８１は、図示しないカメラ、センサ等の情報に基づきパレット５０に載せられている複数のワークＷの中から搬送対象とするワークＷを選択する。そして、ロボット制御部８１は、現在の吸着ハンド２５の３次元位置と、搬送対象のワークＷの３次元位置とを特定して、吸着ハンド２５の移動経路を設定する。その後、ロボット制御部８１は、設定した移動経路に基づき各関節部３０を動作して、吸着ハンド２５をワークＷの直上に移動し、さらに吸着ハンド２５を鉛直方向下側に移動することでワークＷを吸着保持する。

図３は、ワークＷの搬送動作を示す説明図であり、（Ａ）はワーク持ち上げ工程を示す、（Ｂ）はワーク水平搬送工程を示す。ワークＷの保持後、ロボット制御部８１は、図３（Ａ）に示すように、各関節部３０を動作して、吸着ハンド２５を鉛直方向上側に上昇させるワーク持ち上げ工程を行う。制御装置７０は、このワーク持ち上げ工程におけるワークＷのＺ軸方向の上昇中にワークＷの質量推定方法を実施する。なお、質量推定方法は、ワークＷのＺ軸方向の上昇中に実施することに限定されず、上記式（１）～（６）を用いれば、ワークＷを浮上させて静止した状態でもワークＷの質量ｍ２を推定できる。

ワーク持ち上げ工程後、ロボット制御部８１は、図３（Ｂ）に示すように、回動部１２および各関節部３０を動作して、各アーム２０全体を鉛直軸回りに回転させ、ワークＷの搬送先の直上に吸着ハンド２５を移動させるワーク水平搬送工程を行う。質量推定方法は、このワーク水平搬送工程でも、力センサ４０が計測するＺ軸方向の力、およびＺ軸方向の速度（水平方向のみに移動の場合は速度が０）を用いてワークＷの質量ｍ２を推定できる。

そして、ワーク水平搬送工程後に、ロボット制御部８１は、各関節部３０を動作して、吸着ハンド２５を鉛直方向下側に下降させてコンベヤ６０上にワークＷを載置するワーク降し工程を行う。最後に、ロボット制御部８１は、吸着ハンド２５によるワークＷの保持を解除することで、搬送対象のワークＷの搬送を終了する。さらにワークＷの積み下ろしを行う場合、ロボット制御部８１は、搬送対象のワークＷを新たに特定して、以上の動作を繰り返す。これにより、ロボットシステム１は、パレット５０に積まれた複数のワークＷを順次積み下ろすことができる。

また、制御装置７０の力情報取得部８２は、ロボット１０によるワークＷの保持を認識すると、力センサ４０による力の計測を行う。上記したように、本実施形態に係る力センサ４０は６軸の力を計測するが、質量推定方法では、Ｚ軸方向成分の力が分かればよい。このため、力情報取得部８２は、力センサ４０から６軸の力の各情報を受信した際に、質量推定方法のためにＺ軸方向の力を抽出して時間情報とともに記憶部８０に記憶する。力情報取得部８２は、適宜のサンプリングタイミング毎にＺ軸方向の力の情報を蓄積し続けることで、吸着ハンド２５およびワークＷから力センサ４０にかかる外力Ｆを監視することができる。また、６軸の力の各情報は、ロボット制御部８１等のロボット１０を動作する制御に使用する。

制御装置７０の速度情報取得部８３は、ロボット１０によるワークＷの保持状態で、ワークＷの速度を取得し、時間情報とともに記憶部８０に記憶していく。ワークＷの速度を取得する方法は、上記した（ａ）～（ｄ）の方法を用いることができる。本実施形態において、速度情報取得部８３は、（ａ）の方法により第１時点ｔ０、第２時点ｔ１における吸着ハンド２５のＺ軸方向の位置をロボット制御部８１から取得し、位置の微小時間における差分に基づいて速度を算出する。

制御装置７０の質量推定部８４は、力情報取得部８２が取得したＺ軸方向の力および速度情報取得部８３が取得したワークＷの速度を用いて、ワークＷの質量ｍ２を推定する。また上記したように、質量推定部８４は、吸着ハンド２５の質量ｍ１を予め記憶しており、ワークＷの質量ｍ２を算出において上記の式（６）を使用して、この吸着ハンド２５の質量ｍ１を取り除く補正を行う。

制御装置７０は、質量推定部８４によりワークＷの質量ｍ２を推定すると、ロボット制御部８１によるワークＷの搬送において、推定したワークＷの質量ｍ２を利用する。例えば、ロボット制御部８１は、ワークＷの質量ｍ２に基づき、回動部１２や各関節部３０のモータに対する電力供給量を補正する。これにより、ワークＷの質量ｍ２が重い場合には、電力供給量を増やすことで回動部１２や各関節部３０のトルクを大きくすることができる。逆にワークＷの質量ｍ２が軽い場合には、電力供給量を減らすことで回動部１２や各関節部３０のトルクを小さくすることができる。すなわち、制御装置７０は、ワークＷの搬送時の動作（加速度等）を制御することで、より安定した搬送を行うことができる。

さらに、制御装置７０は、質量推定部８４により推定したワークＷの質量ｍ２を、例えば、複数のワークＷを管理する管理コンピュータ等の外部装置９Ａ、９Ｂ（図５参照）に送信してもよい。管理コンピュータは、複数のワークＷ毎の質量ｍ２を認識することで、ワークＷの管理や移送等を良好に行うことができる。

本実施形態に係るロボットシステム１は、基本的には以上のように構成され、以下その動作（質量推定方法）について説明する。

ロボットシステム１は、制御装置７０の制御下にロボット１０の動作を制御して、パレット５０上詰まれたワークＷの積み下ろしを行う。この積み下ろしにおけるワークＷの搬送時に、制御装置７０は、ワークＷの質量ｍ２を推定する。図４は、質量推定方法の処理フローを示すフローチャートである。

質量推定方法において、制御装置７０は、ロボット制御部８１によりロボット１０の動作を制御して、搬送対象のワークＷに吸着ハンド２５を移動してワークＷを保持する（ステップＳ１）。ロボット１０によりワークＷを保持すると、ロボット制御部８１は、ワークＷの搬送動作を実施する（ステップＳ２）。ワークＷの搬送動作では、上記したように、ワークＷを鉛直方向上側に上昇させるワーク持ち上げ工程、回動部１２を回転してワークＷを搬送先の上方に移動させるワーク水平搬送工程、ワークＷを下降させるワーク降し工程等を行う。

また、速度情報取得部８３は、ロボット１０によるワークＷの搬送状態（浮上状態）をロボット制御部８１から取得し、適宜の第１時点ｔ０におけるワークＷの第１速度ｖ０を取得する（ステップＳ３）。上記したように、ワークＷの第１速度ｖ０は、ロボット制御部８１から吸着ハンド２５（ワークＷ）の位置を継続的に取得し、位置の微小時間における差分に基づき算出することができる。

さらに、力情報取得部８２は、第１時点ｔ０～第２時点ｔ１までにおいて、力センサ４０が任意の時間間隔Δｔ毎にサンプリングしたＺ軸方向の外力Ｆ'を取得し（ステップＳ４）、時間情報とともに記憶部８０に記憶していく。第１時点ｔ０～第２時点ｔ１の期間の間隔は、特に限定されるものではないが、例えば、０．５秒～１秒程度の範囲に設定されるとよい。

質量推定部８４は、力情報取得部８２が取得した期間のＺ軸方向の外力Ｆ'の積和を算出する（ステップＳ５）。これにより、積和は、第１時点ｔ０～第２時点ｔ１までの外力Ｆ'の時間積分∫Ｆ'（ｔ）ｄｔに近似できる。

そして、速度情報取得部８３は、第２時点ｔ１においてロボット制御部８１からの吸着ハンド２５の位置を取得すると、位置の微小時間における差分に基づき第２時点ｔ１におけるワークＷの第２速度ｖ１を算出する（ステップＳ６）。

以上の処理によって、式（６）の右辺のパラメータが揃うことになり、質量推定部８４は、式（６）を用いてワークＷの質量ｍ２を推定し（ステップＳ７）、推定したワークＷの質量ｍ２を記憶部８０に記憶する。なお、質量推定部８４は、ステップＳ７の後、ステップＳ２に戻りワークＷの質量ｍ２の推定を複数回繰り返してもよい。そして、質量推定部８４は、得られた複数のワークＷの質量ｍ２の平均値を算出することで、ワークＷの質量ｍ２の推定精度を高めることができる。

このように、制御装置７０は、搬送動作においてロボット１０がワークＷを垂直に上昇している第１時点ｔ０～第２時点ｔ１において取得されるデータからワークＷの質量ｍ２を推定する。これにより、制御装置７０は、推定された質量ｍ２に基づいて、ワークＷをコンベヤ６０まで搬送する動作（例えば加速度）を適切に制御できる。

あるいは、制御装置７０は、ワークＷの搬送過程の異なる工程で、ワークＷの質量ｍ２をそれぞれ推定してもよい。例えば、制御装置７０は、ワーク持ち上げ工程においてワークＷの質量ｍ２を推定する持ち上げ時推定処理と、ワーク水平搬送工程においてワークＷの質量ｍ２を推定する水平搬送時推定処理とで異なる処理を行うことができる。一例として、ワーク持ち上げ工程時では、ロボット制御部８１によるワークＷの搬送に利用するために、ワークＷの質量ｍ２を直ちに認識したほうがよい。このため、質量推定方法は、持ち上げ時推定処理において、ワークＷの質量ｍ２を短期間に得るために、上記のステップＳ２～Ｓ７の処理フローを１回だけ実施する、または期間を短くする等してワークＷの質量ｍ２を粗く推定する。これにより、ワークＷの質量ｍ２を直ちに得ることができる。その後、制御装置７０は、管理コンピュータによるワークＷの管理のために、ワーク水平搬送工程において、ワークＷの質量ｍ２を精度よく認識できるようにする。例えば、水平搬送時推定処理では、上記のステップＳ２～Ｓ７を複数回実施することで、ワークＷの質量ｍ２の推定精度を高めるとよい。

なお、本開示の質量推定方法、制御装置７０およびロボットシステム１は、以上の構成に限定されず、種々の変形例をとり得ることは勿論である。例えば、力センサ４０が計測する計測値において吸着ハンド２５（エンドエフェクタ）の質量ｍ１の影響を取り除く補正方法は、上記した力センサ４０のオフセットを吸着ハンド２５ごととる方法に限定されず、以下の第１変形例や第２変形例を実施してもよい。

〔第１変形例〕
第１変形例に係る質量推定方法は、力センサ４０のオフセットについて計測タイミングでのキャンセルを行わずに、力センサ４０から出力された計測値をそのまま使用する。すなわち、制御装置７０は、質量推定方法において上記の式（３）を用いて質量Ｍを算出し、最終的に算出された質量Ｍから吸着ハンド２５の質量ｍ１を差し引くことで、ワークＷの質量ｍ２を推定してもよい。これにより制御装置７０は、ワークＷの質量ｍ２を一層簡単に得ることができる。

〔第２変形例〕
第２変形例に係る質量推定方法は、力センサ４０のオフセットをとる際に、力センサ４０にかかる力を０とするのではなく、吸着ハンド２５がかける力ｍ１ｇとなるようにする。そうすると、力センサ４０のオフセットだけを排除することが可能となる。例えば、吸着ハンド２５がワークＷを保持していない状態で、力センサ４０の計測値を、吸着ハンド２５の力ｍ１ｇとする。そして、質量推定方法において、制御装置７０は、吸着ハンド２５の質量ｍ１およびワークＷの質量ｍ２を加えた質量Ｍを推定し、推定後の質量Ｍから質量ｍ１を差し引くことで、ワークＷの質量ｍ２をより精度よく得ることができる。

〔制御装置の構成〕
質量推定方法を行う制御装置７０の一部または全部は、ハードウェアで構成されていてもよいし、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）等が実行するソフトウェア（プログラム）の情報処理で構成されてもよい。ソフトウェアの情報処理で構成される場合には、前述した実施形態における各装置の少なくとも一部の機能を実現するソフトウェアを、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の非一時的な記憶媒体（非一時的なコンピュータ可読媒体）に収納し、コンピュータに読み込ませることにより、ソフトウェアの情報処理を実行してもよい。また、通信ネットワークを介して当該ソフトウェアがダウンロードされてもよい。さらに、ソフトウェアの処理の全部または一部がＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等の回路に実装されることにより、当該ソフトウェアによる情報処理がハードウェアにより実行されてもよい。

ソフトウェアを収納する記憶媒体は、光ディスク等の着脱可能なものでもよいし、ハードディスク、メモリ等の固定型の記憶媒体であってもよい。また、記憶媒体は、コンピュータ内部に備えられてもよいし（主記憶装置、補助記憶装置等）、コンピュータ外部に備えられてもよい。

図５は、前述した実施形態における制御装置７０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。制御装置７０は、一例として、プロセッサ７１と、主記憶装置７２（メモリ）と、補助記憶装置７３（メモリ）と、ネットワークインタフェース７４と、デバイスインタフェース７５と、を備え、これらがバス７６を介して接続されたコンピュータ７として実現されてもよい。

図５のコンピュータ７は、各構成要素を一つ備えているが、同じ構成要素を複数備えていてもよい。また、図５では、１台のコンピュータ７が示されているが、ソフトウェアが複数台のコンピュータにインストールされて、当該複数台のコンピュータそれぞれがソフトウェアの同一のまたは異なる一部の処理を実行してもよい。この場合、コンピュータそれぞれがネットワークインタフェース７４等を介して通信して処理を実行する分散コンピューティングの形態であってもよい。つまり、前述した実施形態における制御装置７０は、１または複数の記憶装置に記憶された命令を１台または複数台のコンピュータが実行することで機能を実現するシステムとして構成されてもよい。また、端末から送信された情報をクラウド上に設けられた１台または複数台のコンピュータで処理し、この処理結果を端末に送信するような構成であってもよい。

前述した実施形態における制御装置７０の各種演算は、１または複数のプロセッサを用いて、またはネットワークを介した複数台のコンピュータを用いて、並列処理で実行されてもよい。また、各種演算が、プロセッサ内に複数ある演算コアに振り分けられて、並列処理で実行されてもよい。また、本開示の処理、手段等の一部または全部は、ネットワークを介してコンピュータ７と通信可能なクラウド上に設けられたプロセッサおよび記憶装置の少なくとも一方により実現されてもよい。このように、前述した実施形態における各装置は、１台または複数台のコンピュータによる並列コンピューティングの形態であってもよい。

プロセッサ７１は、少なくともコンピュータの制御または演算のいずれかを行う電子回路（処理回路、Processing circuit、Processing circuitry、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等）であってもよい。また、プロセッサ７１は、汎用プロセッサ、特定の演算を実行するために設計された専用の処理回路または汎用プロセッサと専用の処理回路との両方を含む半導体装置のいずれであってもよい。また、プロセッサ７１は、光回路を含むものであってもよいし、量子コンピューティングに基づく演算機能を含むものであってもよい。

プロセッサ７１は、コンピュータ７の内部構成の各装置等から入力されたデータやソフトウェアに基づいて演算処理を行ってもよく、演算結果や制御信号を各装置等に出力してもよい。プロセッサ７１は、コンピュータ７のＯＳ（Operating System）や、アプリケーション等を実行することにより、コンピュータ７を構成する各構成要素を制御してもよい。

前述した実施形態における制御装置７０は、１または複数のプロセッサ７１により実現されてもよい。ここで、プロセッサ７１は、１チップ上に配置された１または複数の電子回路を指してもよいし、２つ以上のチップあるいは２つ以上のデバイス上に配置された１または複数の電子回路を指してもよい。複数の電子回路を用いる場合、各電子回路は有線または無線により通信してもよい。

主記憶装置７２は、プロセッサ７１が実行する命令および各種データ等を記憶してもよく、主記憶装置７２に記憶された情報がプロセッサ７１により読み出されてもよい。補助記憶装置７３は、主記憶装置７２以外の記憶装置である。なお、これらの記憶装置は、電子情報を格納可能な任意の電子部品を意味するものとし、半導体のメモリでもよい。半導体のメモリは、揮発性メモリまたは不揮発性メモリのいずれでもよい。前述した実施形態における制御装置７０において各種データ等を保存するための記憶装置は、主記憶装置７２または補助記憶装置７３により実現されてもよく、プロセッサ７１に内蔵される内蔵メモリにより実現されてもよい。例えば、前述した実施形態における記憶部８０は、主記憶装置７２または補助記憶装置７３により実現されてもよい。

前述した実施形態における制御装置７０が、少なくとも１つの記憶装置（メモリ）と、この少なくとも１つの記憶装置に接続（結合）される少なくとも１つのプロセッサで構成される場合、記憶装置１つに対して、少なくとも１つのプロセッサが接続されてもよい。また、プロセッサ１つに対して、少なくとも１つの記憶装置が接続されてもよい。また、複数のプロセッサのうち少なくとも１つのプロセッサが、複数の記憶装置のうち少なくとも１つの記憶装置に接続される構成を含んでもよい。また、複数台のコンピュータに含まれる記憶装置とプロセッサによって、この構成が実現されてもよい。さらに、記憶装置がプロセッサと一体になっている構成（例えば、Ｌ１キャッシュ、Ｌ２キャッシュを含むキャッシュメモリ）を含んでもよい。

ネットワークインタフェース７４は、無線または有線により、通信ネットワーク８に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース７４は、既存の通信規格に適合したもの等、適切なインタフェースを用いればよい。ネットワークインタフェース７４により、通信ネットワーク８を介して接続された外部装置９Ａと情報のやり取りが行われてもよい。なお、通信ネットワーク８は、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＰＡＮ（Personal Area Network）等の何れかまたはそれらの組み合わせであってよく、コンピュータ７と外部装置９Ａとの間で情報のやり取りが行われるものであればよい。ＷＡＮの一例としてインターネット等があり、ＬＡＮの一例としてＩＥＥＥ８０２．１１やイーサネット（登録商標）等があり、ＰＡＮの一例としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＮＦＣ（Near Field Communication）等がある。

デバイスインタフェース７５は、外部装置９Ｂと直接接続するＵＳＢ等のインタフェースである。

外部装置９Ａはコンピュータ７と通信ネットワーク８を介して接続されている装置である。外部装置９Ｂはコンピュータ７と直接接続されている装置である。

外部装置９Ａまたは外部装置９Ｂは、一例として、入力装置であってもよい。入力装置は、例えば、カメラ、マイクロフォン、モーションキャプチャ、各種センサ、キーボード、マウス、タッチパネル等のデバイスであり、取得した情報をコンピュータ７に与える。また、パーソナルコンピュータ、タブレット端末、スマートフォン等の入力部とメモリとプロセッサを備えるデバイスであってもよい。

また、外部装置９Ａまたは外部装置９Ｂは、一例として、出力装置でもよい。出力装置は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネル等の表示装置であってもよいし、音声等を出力するスピーカ等であってもよい。また、パーソナルコンピュータ、タブレット端末またはスマートフォン等の出力部とメモリとプロセッサを備えるデバイスであってもよい。

また、外部装置９Ａまた外部装置９Ｂは、記憶装置（メモリ）であってもよい。例えば、外部装置９Ａはネットワークストレージ等であってもよく、外部装置９ＢはＨＤＤ等のストレージであってもよい。

また、外部装置９Ａまたは外部装置９Ｂは、前述した実施形態における各装置の構成要素の一部の機能を有する装置でもよい。つまり、コンピュータ７は、外部装置９Ａまたは外部装置９Ｂに処理結果の一部または全部を送信してもよいし、外部装置９Ａまたは外部装置９Ｂから処理結果の一部または全部を受信してもよい。

本明細書（請求項を含む）において、「データを入力として／を用いて／データに基づいて／に従って／に応じて」等の表現（同様な表現を含む）が用いられる場合は、特に断りがない場合、データそのものを用いる場合や、データに何らかの処理を行ったもの（例えば、ノイズ加算したもの、正規化したもの、データから抽出した特徴量、データの中間表現等）を用いる場合を含む。また、「データを入力として／を用いて／データに基づいて／に従って／に応じて」何らかの結果が得られる旨が記載されている場合（同様な表現を含む）、特に断りがない場合、当該データのみに基づいて当該結果が得られる場合や、当該データ以外の他のデータ、要因、条件および／または状態にも影響を受けて当該結果が得られる場合を含む。また、「データを出力する」旨が記載されている場合（同様な表現を含む）、特に断りがない場合、データそのものを出力として用いる場合や、データに何らかの処理を行ったもの（例えば、ノイズ加算したもの、正規化したもの、データから抽出した特徴量、各種データの中間表現等）を出力として用いる場合を含む。

本明細書（請求項を含む）において、「ＡがＢするよう構成される（A configured to B）」との表現が用いられる場合は、要素Ａの物理的構造が、動作Ｂを実行可能な構成を有するとともに、要素Ａの恒常的（permanent）または一時的（temporary）な設定（setting/configuration）が、動作Ｂを実際に実行するように設定（configured/set）されていることを含んでよい。例えば、要素Ａが汎用プロセッサである場合、当該プロセッサが動作Ｂを実行可能なハードウェア構成を有するとともに、恒常的（permanent）または一時的（temporary）なプログラム（命令）の設定により、動作Ｂを実際に実行するように設定（configured）されていればよい。また、要素Ａが専用プロセッサ、専用演算回路等である場合、制御用命令およびデータが実際に付属しているか否かとは無関係に、当該プロセッサの回路的構造等が動作Ｂを実際に実行するように構築（implemented）されていればよい。

本明細書において、ある実施形態の有する特定の構成について特定の効果（advantage/result）が得られる旨が記載されている場合、別段の理由がない限り、当該構成を有する他の１つまたは複数の実施形態についても当該効果が得られると理解されるべきである。但し、当該効果の有無は、一般に種々の要因、条件および／または状態に依存し、当該構成により必ず当該効果が得られるものではないと理解されるべきである。当該効果は、種々の要因、条件および／または状態が満たされたときに実施形態に記載の当該構成により得られるものに過ぎず、当該構成または類似の構成を規定したクレームに係る発明において、当該効果が必ずしも得られるものではない。

本明細書（請求項を含む）において、複数のハードウェアが所定の処理を行う場合、各ハードウェアが協働して所定の処理を行ってもよいし、一部のハードウェアが所定の処理の全てを行ってもよい。また、一部のハードウェアが所定の処理の一部を行い、別のハードウェアが所定の処理の残りを行ってもよい。本明細書（請求項を含む）において、「１または複数のハードウェアが第１の処理を行い、１または複数のハードウェアが第２の処理を行う」等の表現（同様な表現を含む）が用いられている場合、第１の処理を行うハードウェアと第２の処理を行うハードウェアは同じものであってもよいし、異なるものであってもよい。つまり、第１の処理を行うハードウェアおよび第２の処理を行うハードウェアが、１または複数のハードウェアに含まれていればよい。なお、ハードウェアは、電子回路、電子回路を含む装置等を含んでよい。

本明細書（請求項を含む）において、複数の記憶装置（メモリ）がデータの記憶を行う場合、複数の記憶装置のうち個々の記憶装置は、データの一部のみを記憶してもよいし、データの全体を記憶してもよい。また、複数の記憶装置のうち一部の記憶装置がデータを記憶する構成を含んでもよい。

以上の実施形態で説明した本開示の技術的思想および効果について以下に記載する。

本開示の第１の態様は、ロボット１０のエンドエフェクタ（吸着ハンド２５）によりワークＷを保持している状態で、ワークＷの質量を推定する質量推定方法であって、第１時点ｔ０におけるワークＷの所定の方向の第１速度ｖ０を取得するステップと、第１時点ｔ０よりも後の第２時点ｔ１におけるワークＷの所定の方向の第２速度ｖ１を取得するステップと、第１時点ｔ０から第２時点ｔ１までの期間にわたってワークＷに加わる力の力積に相当する値を算出するステップと、第１速度ｖ０、第２速度ｖ１および力積に相当する値に基づいてワークＷの質量を推定するステップと、を有する。

上記によれば、質量推定方法は、ロボット１０がワークＷを保持している最中に、第１速度ｖ０、第２速度ｖ１および力積に相当する値を用いることで、タクトタイムを阻害することなく、ワークＷの質量を精度よく推定することができる。すなわち、質量推定方法は、ノイズの影響を受け易い加速度センサの加速度情報を使用せずに、第１時点ｔ０～第２時点ｔ１の期間における所的の方向の力積を使用する。その結果、質量推定方法は、ノイズに優れた質量を推定でき、また加速度センサが必要なくなることで製造コストを削減することも可能となる。また、この質量推定方法では、外乱オブザーバのように推定器にフィードバックを持たないので、推定値が発散するリスクが小さくなり、安定して推定を行うことができる。

また、ワークＷの質量を推定するステップでは、期間におけるワークＷの所定の方向の運動量の変化と、期間におけるワークＷの所定の方向の力の力積とが等しいとする運動量保存の法則に基づき、ワークＷの質量を推定する。このように所定の方向の力積を利用することで、質量推定方法は、簡単かつ精度よく質量を推定できる。この場合、質量推定方法は、ノイズ性能に優れない計測器（力センサ４０、ロードセル等）を適用することも可能となり、製造コストの低廉化を促すことができる。

また、ワークＷに加わる所定の方向の力を計測器（力センサ４０）により計測するステップを有し、ワークＷに加わる力の力積に相当する値を算出するステップでは、計測器により計測した所定の方向の力を期間にわたって積分することで、積分値を算出する。このようにワークＷに加わる力の力積に相当する値として算出した積分値を用いることで、質量推定方法は、ワークＷの質量を良好に推定できる。

また、ワークＷに加わる力の力積に相当する値を算出するステップでは、複数時点において計測器（力センサ４０）が計測した所定の方向の力を用いて、積分値を算出する。このように、質量推定方法は、計測器により複数時点で計測した離散的な計測値を用いて、積分値を得ることができる。

また、積分値の算出は、複数時点における所定の方向の力と、それぞれの時点に対応する時間間隔と、を乗じた積を合算した積和を積分値とする。計測器が計測した複数時点の所定の方向の力とその時間間隔とを乗じた積を合算した積和により、質量推定方法は、積分値を良好に近似できる。また、質量推定方法は、積和を用いることで、取得したデータの時間方向の間隔が一定でない非リアルタイムなシステムでも破綻しなくなる。言い換えれば、質量推定方法は、サンプリング周期の変動に強いものとなる。

また、ワークＷの質量ｍ２を推定するステップでは、エンドエフェクタ（吸着ハンド２５）の質量ｍ１を取り除く補正処理を行う。これにより、質量推定方法は、エンドエフェクタの質量ｍ１の影響を受けないワークＷの質量ｍ２を推定できる。

また、補正処理は、ワークＷを保持していない状態で計測器（力センサ４０）が計測した計測値が０となるようにエンドエフェクタ（吸着ハンド２５）の質量ｍ１ごとオフセットし、ワークＷの質量ｍ２を推定するステップにおいて、計測器の所定の方向の力からエンドエフェクタの力を減算する。これにより、質量推定方法は、エンドエフェクタの質量ｍ１の影響を精度よく取り除くことができる。

また、補正処理は、ワークＷの質量ｍ２を推定するステップにおいて計測器（力センサ４０）の所定の方向の力を用いて質量Ｍを推定し、推定した質量Ｍからエンドエフェクタ（吸着ハンド２５）の質量ｍ１を減算する。これにより、質量推定方法は、エンドエフェクタの質量ｍ１を簡単に取り除くことができる。

また、補正処理は、ワークＷを保持していない状態で計測器（力センサ４０）が計測した計測値をエンドエフェクタ（吸着ハンド２５）からかかる力とし、ワークＷの質量ｍ２を推定するステップにおいて計測器の所定の方向の力を用いてエンドエフェクタの質量ｍ１とワークの質量ｍ２を加えた質量Ｍを推定し、推定した質量Ｍからエンドエフェクタの質量ｍ１を減算する。この場合でも、質量推定方法は、エンドエフェクタの質量ｍ１の影響を精度よく取り除くことができる。

また、第１速度ｖ０の取得および第２速度ｖ１の取得は、制御装置７０が認識しているエンドエフェクタ（吸着ハンド２５）またはワークＷの位置の微小時間における差分を用いる。これにより、質量推定方法は、第１速度ｖ０および第２速度ｖ１を容易に取得できる。

また、第１速度ｖ０の取得および第２速度ｖ１の取得は、制御装置７０が認識しているエンドエフェクタ（吸着ハンド２５）またはワークＷの位置に対して多項式フィッティングをかけることで得られた多項式について、第１時点ｔ０における１階微分を第１速度ｖ０とし、第２時点ｔ１における１階微分を第２速度ｖ１とする。これにより、質量推定方法は、より精度が高い第１速度ｖ０および第２速度ｖ１を得ることが可能となる。

第１速度ｖ０の取得および第２速度ｖ１の取得は、ロボット１０の複数の関節部３０の角速度および複数のアーム２０のリンク長に基づき第１速度ｖ０および第２速度ｖ１を算出する。各関節部３０の角速度および各アーム２０のリンク長は、ロボット１０の制御において一般的に計測および認識しているものであるため、この構成でも質量推定方法は、第１速度および第２速度を簡単に得ることができる。

期間は、ロボット１０が所定の方向に沿ってワークＷを持ち上げる期間に含まれる。これにより、質量推定方法は、ワークＷを持ち上げている間の力に基づき、ワークＷの質量をスムーズに推定できる。なお、ロボット１０がワークＷを持ち上げる方向は、鉛直方向だけでなく、鉛直方向に対して傾斜した方向でもよい。

また、期間は、ロボット１０が水平方向にワークＷを移動する期間に含まれる。この場合でも、質量推定方法は、所定の方向の力の成分を取り出すことで、ワークＷの質量を推定できる。

また、第１速度ｖ０を取得するステップ、第２速度ｖ１を取得するステップ、ワークに加わる力の力積に相当する値を算出するステップおよびワークＷの質量を推定するステップを複数回繰り返して、推定された複数のワークＷの質量に基づき１つのワークの質量を得る。これにより、質量推定方法は、ワークＷの質量をより一層精度よく推定できる。

また、所定の方向は、鉛直方向である。これにより、質量推定方法は、ワークＷから鉛直方向にかかる力に基づき、ワークＷの質量を安定的に推定できる。

ロボット１０は、鉛直方向に沿ってワークＷを持ち上げる工程と、ワークＷを水平方向に移動する工程と、を順に行い、ワークＷを持ち上げる工程では、ワークＷの質量を粗く推定し、ワークＷを水平方向に移動する工程では、ワークＷを持ち上げる工程よりも精度よくワークＷの質量を推定する。これにより、質量推定方法は、ワークＷを持ち上げる工程で粗く推定した質量に基づき、ワークＷの搬送制御の補正を行い、さらにワークＷを水平方向に移動する工程でより精度の高いワークＷの質量を推定できる。

また、本開示の第２の態様は、ロボット１０のエンドエフェクタ（吸着ハンド２５）によりワークＷを保持している状態で、ワークＷの質量を推定する制御装置７０であって、第１時点ｔ０におけるワークＷの所定の方向の第１速度ｖ０を取得し、かつ第１時点ｔ０よりも後の第２時点ｔ１におけるワークＷの所定の方向の第２速度ｖ１を取得する速度情報取得部８３と、第１時点ｔ０から第２時点ｔ１までの期間にわたってワークＷに加わる力の力積に相当する値を算出し、第１速度ｖ０、第２速度ｖ１および前記力積に相当する値に基づいてワークＷの質量を推定する質量推定部８４と、を有する。

また、本開示の第３の態様は、ワークＷを保持するエンドエフェクタ（吸着ハンド２５）を有するロボット１０と、ロボット１０を制御するとともにワークＷを保持している状態で、ワークＷの質量を推定する制御装置７０とを有するロボットシステム１であって、制御装置７０は、第１時点ｔ０におけるワークＷの所定の方向の第１速度ｖ０を取得し、かつ第１時点ｔ０よりも後の第２時点ｔ１におけるワークＷの所定の方向の第２速度ｖ１を取得する速度情報取得部８３と、第１時点ｔ０から第２時点ｔ１までの期間にわたってワークＷに加わる力の力積に相当する値を算出し、第１速度ｖ０、第２速度ｖ１および前記力積に相当する値に基づいてワークＷの質量を推定する質量推定部８４と、を有する。

上記の第２の態様および第３の態様でも、ワークＷを保持している最中に、ワークＷの質量を精度よく推定することができる。

なお、上述の各実施形態において、力情報取得部８２はワークＷに加わる鉛直方向の力の情報を取得し、速度情報取得部８３はワークＷの鉛直方向の速度を取得し、質量推定部８４は、取得された鉛直方向の力および速度の情報に基づいてワークＷの質量を推定する。しかし、力積の概念および運動量保存の法則にしたがってワークＷの質量を推定するために用いられる情報は、鉛直方向の力および速度に限定されず、ワークＷに加わる所定の方向の力、およびワークＷの当該所定の方向の速度の情報を用いてよい。すなわち、上述の各実施形態で説明される鉛直方向は、この所定の方向の一例である。

以上、本開示の実施形態について詳述したが、本開示は上記した個々の実施形態に限定されるものではない。特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲において、種々の追加、変更、置き換え、部分的削除等が可能である。例えば、前述した実施形態において、数値または数式を説明に用いている場合、これらは例示的な目的で示されたものであり、本開示の範囲を限定するものではない。また、実施形態で示した各動作の順序も例示的なものであり、本開示の範囲を限定するものではない。

Claims (19)

1. ロボットのエンドエフェクタによりワークを保持している状態で、前記ワークの質量を推定する質量推定方法であって、
   第１時点における前記ワークの所定の方向の第１速度を取得するステップと、
   前記第１時点よりも後の第２時点における前記ワークの前記所定の方向の第２速度を取得するステップと、
   前記第１時点から前記第２時点までの期間にわたって前記ワークに加わる力の力積に相当する値を算出するステップと、
   前記第１速度、前記第２速度、および前記力積に相当する値に基づいて前記ワークの質量を推定するステップと、を有する、
   質量推定方法。
2. 前記ワークの質量を推定するステップでは、前記期間における前記ワークの前記所定の方向の運動量の変化と、前記期間における前記ワークの前記所定の方向の力の力積とが等しいとする運動量保存の法則に基づき、前記ワークの質量を推定する、
   請求項１に記載の質量推定方法。
3. 前記ワークに加わる前記所定の方向の力を計測器により計測するステップを有し、
   前記ワークに加わる力の力積に相当する値を算出するステップでは、前記計測器により計測した前記所定の方向の力を前記期間にわたって積分することで、積分値を算出する、
   請求項１または２に記載の質量推定方法。
4. 前記ワークに加わる力の力積に相当する値を算出するステップでは、複数時点において前記計測器が計測した前記所定の方向の力を用いて、前記積分値を算出する、
   請求項３に記載の質量推定方法。
5. 前記積分値の算出は、前記複数時点における前記所定の方向の力と、それぞれの時点に対応する時間間隔と、を乗じた積を合算した積和を前記積分値とする、
   請求項４に記載の質量推定方法。
6. 前記ワークの質量を推定するステップでは、前記エンドエフェクタの質量を取り除く補正処理を行う、
   請求項３乃至５のいずれか１項に記載の質量推定方法。
7. 前記補正処理は、前記ワークを保持していない状態で前記計測器が計測した計測値が０となるように前記エンドエフェクタの質量ごとオフセットし、前記ワークの質量を推定するステップにおいて、前記計測器の前記所定の方向の力から前記エンドエフェクタの力を減算する、
   請求項６に記載の質量推定方法。
8. 前記補正処理は、前記ワークの質量を推定するステップにおいて前記計測器の前記所定の方向の力を用いて質量を推定し、推定した質量から前記エンドエフェクタの質量を減算する、
   請求項６に記載の質量推定方法。
9. 前記補正処理は、前記ワークを保持していない状態で前記計測器が計測した計測値を前記エンドエフェクタからかかる力とし、前記ワークの質量を推定するステップにおいて前記計測器の前記所定の方向の力を用いて前記エンドエフェクタの質量と前記ワークの質量を加えた質量を推定し、推定した質量から前記エンドエフェクタの質量を減算する、
   請求項６に記載の質量推定方法。
10. 前記第１速度の取得および前記第２速度の取得は、制御装置が認識している前記エンドエフェクタまたは前記ワークの位置の微小時間における差分を用いる、
    請求項１乃至９のいずれか１項に記載の質量推定方法。
11. 前記第１速度の取得および前記第２速度の取得は、制御装置が認識している前記エンドエフェクタまたは前記ワークの位置に対して多項式フィッティングをかけることで得られた多項式について、前記第１時点における１階微分を前記第１速度とし、前記第２時点における１階微分を前記第２速度とする、
    請求項１乃至９のいずれか１項に記載の質量推定方法。
12. 前記第１速度の取得および前記第２速度の取得は、前記ロボットの複数の関節部の角速度および複数のアームのリンク長に基づき前記第１速度および前記第２速度を算出する、
    請求項１乃至９のいずれか１項に記載の質量推定方法。
13. 前記期間は、前記ロボットが前記所定の方向に沿って前記ワークを持ち上げる期間に含まれる、
    請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の質量推定方法。
14. 前記期間は、前記ロボットが水平方向に前記ワークを移動する期間に含まれる、
    請求項１乃至１２のいずれか１項に記載の質量推定方法。
15. 前記第１速度を取得するステップ、前記第２速度を取得するステップ、前記ワークに加わる力の力積に相当する値を算出するステップおよび前記ワークの質量を推定するステップを複数回繰り返して、推定された複数の前記ワークの質量に基づき１つの前記ワークの質量を得る、
    請求項１乃至１４のいずれか１項に記載の質量推定方法。
16. 前記所定の方向は、鉛直方向である、
    請求項１乃至１５のいずれか１項に記載の質量推定方法。
17. 前記ロボットは、前記鉛直方向に沿って前記ワークを持ち上げる工程と、前記ワークを水平方向に移動する工程と、を行い、
    前記ワークを持ち上げる工程では、前記ワークの質量を粗く推定し、前記ワークを水平方向に移動する工程では、前記ワークを持ち上げる工程よりも精度よく前記ワークの質量を推定する、
    請求項１６のいずれか１項に記載の質量推定方法。
18. ロボットのエンドエフェクタによりワークを保持している状態で、前記ワークの質量を推定する制御装置であって、
    第１時点における前記ワークの所定の方向の第１速度を取得し、かつ前記第１時点よりも後の第２時点における前記ワークの前記所定の方向の第２速度を取得する速度情報取得部と、
    前記第１時点から前記第２時点までの期間にわたって前記ワークに加わる力の力積に相当する値を算出し、前記第１速度、前記第２速度および前記力積に相当する値に基づいて前記ワークの質量を推定する質量推定部と、を有する、
    制御装置。
19. ワークを保持するエンドエフェクタを有するロボットと、前記ロボットを制御するとともに前記ワークを保持している状態で、前記ワークの質量を推定する制御装置とを有するロボットシステムであって、
    前記制御装置は、
    第１時点における前記ワークの所定の方向の第１速度を取得し、かつ前記第１時点よりも後の第２時点における前記ワークの前記所定の方向の第２速度を取得する速度情報取得部と、
    前記第１時点から前記第２時点までの期間にわたって前記ワークに加わる力の力積に相当する値を算出し、前記第１速度、前記第２速度および前記力積に相当する値に基づいて前記ワークの質量を推定する質量推定部と、を有する、
    ロボットシステム。

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