JP2023533805A - ロボット補修制御システム及び方法 - Google Patents

Abstract

ロボット研削システムのための研削設定選択システムが提示される。本システムは、ロボット研削システム内のグラインダの現在の回転速度を取得する研磨材回転速度取得器を含む。本システムはまた、ロボット研削システム内のエンドエフェクタの現在のエンドエフェクタ負荷を受け取るエンドエフェクタ負荷取得器を含む。本システムはまた、取得された回転速度及びエンドエフェクタ負荷に基づいて、材料除去率を予測する材料除去予測器を含む。本システムはまた、予測除去率に基づいて、ロボット研削システムのための設定調整を提供する設定調整器を含む。設定調整は、ロボット研削システムの機械的設定を変更する。本システムはまた、設定調整をロボット研削システムに通信する設定通信器を含む。

Description

表面補修及び他の研削動作は、依然として自動化されている研磨動作の分野である。伝統的に、人間が操作する研磨デバイスは、より一貫した制御を提供する。人間による動作は、時間がかかり、一貫性がなく、労働集約的である。ロボットシステムが知られているが、自動研削プロセスよりも良好な制御のための技術が望まれている。

ロボット研削システムのための研削設定選択システムが提示される。本システムは、ロボット研削システム内のグラインダの現在の回転速度を取得する研磨材回転速度取得器を含む。本システムはまた、ロボット研削システム内のエンドエフェクタの現在のエンドエフェクタ負荷を受け取るエンドエフェクタ負荷取得器を含む。本システムはまた、取得された回転速度及びエンドエフェクタ負荷に基づいて、材料除去率を予測する材料除去予測器を含む。本システムはまた、予測除去率に基づいて、ロボット研削システムのための設定調整を提供する設定調整器を含む。設定調整は、ロボット研削システムの機械的設定を変更する。本システムはまた、設定調整をロボット研削システムに通信する設定通信器を含む。

図面では、必ずしも正確な縮尺では描かれていないが、異なる図において、同様の数字は同様の構成要素を説明し得る。図面は、本文書で論じられる様々な実施形態を、例示的にではあるが、限定することなく、全般的に示す。

本明細書の実施形態が有用であり得るロボット補修セルを示す。

経時的な人間による研削動作及びロボット研削動作の除去率の概略図である。 経時的な人間による研削動作及びロボット研削動作の除去率の概略図である。

本明細書の実施形態による、ロボット研削システムの構成要素を示す。 本明細書の実施形態による、ロボット研削システムの構成要素を示す。

本明細書の実施形態による、研削動作システムの設定を決定するための対象のパラメータを示す。

本明細書の実施形態による、研削動作パラメータを調整する方法を示す。

本明細書の実施形態による、研削設定選択システムを示す。

研削設定選択システムアーキテクチャである。

先行の図に示されている実施形態において使用することが可能な、モバイルデバイスの実施例を示す。 先行の図に示されている実施形態において使用することが可能な、モバイルデバイスの実施例を示す。

先行の図に示されている実施形態において使用することが可能な、コンピューティング環境のブロック図である。

実施例においてより詳細に説明する除去率のチャートである。 実施例においてより詳細に説明する除去率のチャートである。

図１は、本発明の実施形態が有用である、ロボット研削システムの概略図である。システム１００は、研磨研削要素１３０に結合されているロボットアーム１２０を有するロボットユニット１１０を含む。図１のロボット研削システム１００は、ロボットセル内に示されている。

ロボットユニット１００は、図３Ａ～図３Ｂでより詳細に説明するエンドエフェクタと位置合わせすることができる少なくとも１つの力制御ユニットを含み得る。本明細書に示されるように、エンドエフェクタは単一のツールにも結合されるが、他の実施形態は、２０１９年１１月２７日に出願された共同所有の米国仮特許出願第６２／９４０９５０号に更に説明されるように、２つ以上のツールに結合されたエンドエフェクタを含んでもよい。他の好適な配置構成もまた明示的に想到される。

多くの研削動作における現在の最新技術は、人間の作業者が、動力工具の助けを借りて又は借りずに、研削動作中に研磨物品をワーク表面に適用することである。そのような動作を実行する熟練者は、長時間の訓練を活用すると同時に、自身の感覚を利用して、補修の進捗を監視し、適宜に変更を加える。そのような高度な技術は、ロボットによる解決策においては、取り込むことが困難である。

人間による研削作業は、図１及び図３Ａに示されるようなロボットシステムに徐々に置き換えられている。これにより労働コストが減少するが、反復動作後に一貫性のない切削率をもたらす。図２Ａに示されるように、人間の作業者は、経時的に可変の除去率を有し得るが、研削システムの視覚又は反応から推定することができるディスク及び加工材料の状態に基づいて研削条件を動的に変化させることによって、除去率を一貫した範囲内に保つことができる。対照的に、図２Ｂに示されるように、ロボットユニットは、経時的な切削率の予測可能な低下を経験する。これは、従来の方法では、システムが、ディスクの摩耗にかかわらず、動作ごとに同じ設定（例えば、同じアーム角度、並進速度、回転速度、及び押圧力）の下で研削し続けるからである。対照的に、人間の作業者は、研磨材の目に見える摩耗、触覚フィードバックに基づいて、又は動作中の研削挙動に基づいて動的な調整を行うことができる。

研削動作中の状態の変化をより良好に検出し、それに応答することができるロボットシステムを有することが望ましい。多くの既存のシステムは、入力パラメータ（回転速度又は横方向速度、アーム角度、押圧力）を変化させることができるが、リアルタイムの既知の又は予測される研削状態に基づいてこれらの入力を調整することができるシステムを有することが望ましい。例えば、研磨物品の検出された摩耗率又は摩耗量、研磨物品の色、研磨動作中のスパークの視覚及び音などに基づいて動作パラメータを調整することができるシステムを有することが望ましい。これらのパラメータの多くは、ｉｎ－ｓｉｔｕで測定することが特に困難である。

図３Ａ及び図３Ｂは、本明細書の実施形態による、ロボット研削システムの構成要素を示す。同様の構成要素は、図３Ａ及び図３Ｂにおいて同様に番号付けされている。ロボット研削ユニットは、いくつかの実施形態では固定式であってもよく、他の実施形態では可動式であってもよい。説明は、本明細書では、アーム構成要素３１０の移動範囲及び能力に限定されるが、ロボット研削ユニット３００は、基部（図３Ａには示さず）から力制御ユニットまで延びる複数の移動可能なアーム構成要素を有し得ることが明示的に想到される。ロボット研削ユニット３００の基部はまた、その多関節構成要素の各々が移動し得るように、複数の自由度を有してもよい。

ロボットアーム３１０は、例えば、ロボット研削ユニット３００の基部に向かって、又は基部から離れるように、両横方向に移動可能であってもよい。エンドエフェクタ３２０は、ロボットアーム３１０に、直接的に、又は例えば回転方向の移動を制御し得る力制御ユニットを介して結合され得る。エンドエフェクタ３２０は、グラインダ３３０を介して押圧力を加え、研磨材３４０をワークピース３５０に接触させることができる。グラインダ３３０は、図３Ｂに示されるように、ワークピース３５０に対してある角度で研磨材３４０を位置決めするように回転することができる。研磨材３４０は、ボンド研磨物品、不織布研磨物品、又はコート研磨物品を含む任意の好適な研磨物品から選択することができる。

システム３００は、１つ以上のセンサ３７０を含み得る。センサ３７０は、他のパラメータの中でも特に、ワークピース３５０からの研磨材３４０のリアルタイムの材料除去率に関連する情報を検出することが可能であり得る。センサ３７０は、例えば、現在の研磨動作についての検出可能な情報３６０に基づいて、研削システム３００の１つ以上の構成要素にフィードバック３８０を送信し、それにより、所望の除去率を維持するように研削システムパラメータを調整することができる。ワークピースは、金属、木材、又は他の材料などの任意の好適な材料であってもよい。

検出可能な情報３６０は、図３Ａに示されるように、現在の研磨動作によって生成される研磨スパーク色又は研削音を含み得る。加えて、エンドエフェクタによってグラインダ３３０に加えられる力に反応する研磨材によって示される反力が、検出可能であり得る。

理想的には、リアルタイム除去率が、現在の研削システムパラメータに対するアルゴリズム調整の基礎として使用される。除去率をｉｎ－ｓｉｔｕで測定するためのいくつかの異なる選択肢が存在する。例えば、各研削通過後、ワークピースの重量を測定することができる。加えて、研磨物品から力が除かれると、その重量も力制御ユニットによって検出可能であり得る。しかしながら、重量差は小さく、正確な重量差を検出するためには高分解能測定システムが必要とされるであろう。摩耗率を正確に測定するために、研削動作からの破片を除去する必要がある場合もある。

摩耗率の測定のための別の選択肢は、研磨物品又はワークピース自体の形状の差を検出するレーザプロファイラを使用することである。例えば、除去動作間の溶接高さの差が検出され得る。しかしながら、このようなシステムは高価であり、実装するのが困難であり、依然として、正確に測定するために研削動作を停止して破片を除去する必要がある。

研磨物品のリアルタイム除去率を予測し、検出されたリアルタイム除去率に基づいて、研磨物品の使用にわたって一貫した除去率を維持するように研削システムの研削システムパラメータを調整するために使用することができる予測モデルが本明細書に記載される。以下でより詳細に説明する実施例は、予測モデルが一連の実際の研削結果からのフィードバックにどのように適合するかを示す。

本明細書で説明される材料除去、並びにシステム及び方法を理解するための１つの基礎は、材料除去（切削）の瞬間速度を、研磨材、基材、及び任意の切削液間の複雑な相互作用によって部分的に定義される、圧力、相対速度、及び定数（プレストン定数）の積として表現している、材料除去についての周知のプレストンの式（以下の式１）である。

ここで、ｋ_ｐは、研磨材／表面の相互作用に依存する定数であり、ｐは、表面上の任意の所与の点における圧力であり、ｖ_ｒｅｌは、その点における研磨材と表面との相対速度である。項ｄｈ／ｄｔは、材料が除去される速度である。研磨材及び任意の切削液が所定のものであり、欠陥補修の持続時間にわたって一定に保たれている（すなわち、ｋ_ｐが固定されている）という想定と共に、式１から、瞬時切削の領域特定入力は、印加力（及び、結果として生じる圧力）及びツール速度（回転速度、軌道速度など）である。総切削量は、ロボットによるエンドエフェクタの任意のマクロな動きの関数として適宜に分布されている、経時的な瞬時切削の積分を介して決定される。本明細書の実施形態は、プレストンの法則の左辺であり、ｉｎ－ｓｉｔｕで測定することができる、除去率に影響を及ぼすパラメータを使用して、プレストン係数（ｋ_ｐ）を予測する方法を提供する。

この点において、表面にわたる材料除去は、研磨材と基材との相対速度、及びプレストンの定数によってスケーリングされる、研磨媒体にわたる圧力分布（基材との相互作用によって作り出されるもの）の積分として表現することができる。

定数項ｋ_ｐは、ディスク寿命が侵食されるにつれて変化する。多数の異なるパラメータを研削動作中に測定することができ、その多くを材料除去率に相関させることができる。例えば、ロボットアームの回転速度又は横方向速度、グラインダモータ動力、負荷、反力、摩耗量、接触角度は全て、現在の研削システム内のセンサによって測定可能である。これらの変数は、研磨物品の状態を記述する値に変換される。次に、回帰モデルを用いて除去率を予測する。回帰モデルは、プレストン係数自体を推定する代わりに、定数項ｋ_ｐの可能な値の推定分布を作成するために使用される。これらの項を、時間で積分することにより、その点における総切削量が与えられる。

本明細書のシステム及び方法は、例えば、モータ動力、反力、摩耗量、接触角度などの他の測定可能なパラメータの入力を使用して、回帰をｋｐに適用する。

ｋ_ｐを予測するために、線形回帰モデル又は非線形回帰モデルのいずれかなどの様々な回帰モデルが使用され得る。いくつかの可能なモデルは、多項式回帰モデル、サポートベクトル回帰モデル、ガウス過程回帰モデル、リッジ回帰モデル、ラッソ回帰モデル、エラスティックネット回帰モデル、最近傍回帰モデル、単純ベイズ回帰モデル、決定木回帰モデル、ランダムフォレスト回帰モデル、ニューラルネットワーク回帰モデルを含み得るが、これらに限定されない。

そのような予測モデルを使用して、研磨物品の除去率を推定することができ、その推定値に基づいて、研削システムのパラメータを調整することができる。例えば、除去率は、エンドエフェクタ３２０の押圧力を増加させることによって増加させることができる。研削力を高めるために、ワークピースに対するグラインダ３３０の角度は大きくされ得る。負荷を増加させて除去率を増加させ得る。回転速度を速めて除去率を増加させ得る。摩耗量が増加すると、除去率が低下する。様々なパラメータを調整して、摩耗材のスパークを低減し得る、又は摩耗材のスパークに対応し得る。

図４は、本明細書の実施形態による、研削動作システムの設定を決定するための対象のパラメータを示す。研削動作についての設定４７０は、研削システムに関する既知のパラメータ４１０、ワーク表面に関連するパラメータ４３０、及び研磨物品に関する既知のパラメータ４５０に基づいて調整され得る入力設定の全てではないがいくつかを示す。

研削システムパラメータ４１０は、エンドエフェクタユニットによって加えられ得る力限界４０４と、グラインダが取り得る角度位置の範囲４０６と、グラインダモータ動力４０８と、横方向移動４２４及び回転移動４２２を含むロボットアームの速度４２０に対する上方及び下方の機能限界とを含む。研削システムはまた、研削システムに関連付けられたセンサのためのセンサフィードバックパラメータなどの他のパラメータ４１２を有し得る。

ワーク表面はまた、研削動作についての設定４７０に影響を及ぼし得るパラメータ４３０を有し得る。例えば、ワーク表面は、組成４３４、硬度４３２、及び他の物理的パラメータ４４０を有する。加えて、ワーク表面は、研磨動作中の現在の表面粗さ４３６及び現在の重量喪失４４４を有する。

研磨物品はまた、物品全体の研磨剤粒子タイプ４５２、サイズ４５４、及び形状４５６を含む、研削動作に関連するパラメータ４５０を有し得る。他の物理的パラメータ４６０が関連してもよい。研磨物品は、元の重量又は動作前重量からの現在の重量喪失４６４を有し得る。研磨物品は、研磨動作中に変化し得る色４６６を有し得る。

加えて、研削動作中の研磨物品とワーク表面との間の相互作用を理由に、相互作用応答４８０が観察され得る。例えば、ワーク表面は、関連付けられる色、量、又はパターンを有し得るスパーク４３８を呈していることがあり、また、現在の研削音４４２を呈していることがある。研磨物品はまた、相互作用の結果として反力を示す。

研削動作の設定４７０は、各研削動作について最初に設定される。一部の設定は、研削動作中にｉｎ－ｓｉｔｕで調整することができる。一部の設定は、動作と動作との間に調整することができる。いくつかの実施形態では、各設定は、研削動作中に受信されたワーク表面パラメータ４３０及び研磨材パラメータ４５０に関するフィードバックに基づいて調整することができる。例えば、現在の押圧エンドエフェクタ力４８４を増加又は減少させることができ、研削角度４８６を増加又は減少させて、ワーク表面との研磨物品の接触角度を変化させることができる。ロボットアームの速度４７２は、回転速度４７４及び横方向速度４７６の両方を増加又は減少させることができるように調整することができる。他のパラメータ４７８も調整され得る。

図５は、本明細書の実施形態による、研削動作パラメータを調整する方法を示す。図５に示される方法は、例えば、作業者からの任意の相互作用を必要とすることなく自動的にバックグラウンドで実行されるＡＰＩとして実装され得る。しかしながら、別の実施形態では、図５に示される方法の１つ以上の工程は、ロボット研削システムの作業者に対して少なくとも部分的に表示される。作業者は、いくつかの実施形態では、行われた変更を見ることができるだけでもよく、又は現在の研削動作パラメータ値が変更されたことを見るだけでもよい。他の実施形態では、作業者は、行われている変更を無効にすることができる。他の実施形態では、作業者は、提案された変更が実装される前に、示唆された変更を承認しなければならない。

ブロック５１０で、現在の研削動作パラメータが受信される。現在のパラメータは、研削システムのためのセットアップパラメータ５１２、現在のワークピースのワークピース特性５１４、及び他の情報５１６を含み得る。例えば、センサフィードバックは、研磨物品の現在の色若しくは音、ワークピースからの現在のスパーク色若しくは強度、又は研磨物品の反力に関するフィードバックなどの他の機械的情報について受信され得る。セットアップパラメータは、ロボットアームの横方向速度又は回転速度、エンドエフェクタ負荷、又は現在の研削動作に関する他の情報を含み得る。

ブロック５２０で、研削有効性が判定される。現在の研削有効性を検出することは、取得された研削動作情報に基づいて予測材料除去率５２２を計算することを含むことができる。例えば、上述したように、材料除去率は、現在の回転速度、摩耗量、及びエンドエフェクタ負荷を使用して修正プレストンの法則計算を使用して予測することができる。いくつかの実施形態では、予測材料除去率は、現在のグラインダモータ動力を使用して改善され得る。材料除去率は、研削システムに加えられる研磨物品の現在の反力を使用することによって、より正確に予測され得る。研削有効性はまた、ワークピースの現在の又は推定された表面粗さ５２４に基づいて判定され得る。研削有効性を判定することはまた、研磨材の色、音、及びスパークが発生しているかどうかなどの研磨材５２６の現在の特性を考慮に入れてもよく、スパークが発生している場合、スパークの特性を考慮に入れてもよい。例えば、研磨材は、残っている有効寿命の量に基づいて色を変化させ得る。スパークの音又は色はまた、燃焼又は他の望ましくない研磨活動を示し得る。他の特性５２８もまた、現在の研削有効性を判定するときに考慮され得る。

ブロック５３０で、現在の研削有効性が基準と比較され、研削有効性を改善することができるかどうかが判定される。例えば、ブロック５３２に示されるように、現在の研削有効性は、同様のセットアップパラメータ下で同一又は同様の研削システムによって行われる他の研削動作と比較され得る。現在の有効性が基準研削有効性よりも低い場合、研削効率を高めるために変更が必要とされ得る。同様に、ブロック５３４に示されるように、同様のワークピースに対する同様の研削動作と比較され得る。ブロック５３６に示されるように、他のパラメータも考慮され得る。

いくつかの実施形態では、ブロック５３０に示されるような比較工程は必要とされず、パラメータは、矢印５５０によって示されるように、上述のようなプレストンの法則を使用して判定された研削有効性に直接基づいて調整される。例えば、計算された除去率が所望よりも低い場合、速度又はエンドエフェクタによって印加される接触力（ｐ）を調整することによって１つ以上のパラメータを調整して、ｋ_ｐの推定分布又は経時的な速度のいずれかを増加させることができる。

ブロック５４０で、研削パラメータが調整される。例えば、研削角度５４２は、研削効率の比較に基づいて増加又は減少され得る。グラインダの回転速度又は横方向速度５４４が調整され得る。エンドエフェクタの押圧力５４６は、増加又は減少され得る。他のパラメータ５４８も調整され得る。

図５に示される工程は、矢印５６０によって示されるように、ロボット研削システムによって周期的に繰り返され得る。例えば、本方法は、各研削動作中に少なくとも１回、又は少なくとも２回、又は更により頻繁に繰り返されてもよい。別の実施形態では、本方法は、周期的に、例えば、毎時１回、毎分１回、又は毎秒１回、繰り返されてもよい。

図６は、本明細書の実施形態による、研削設定選択システムを示す。図６は、研削設定選択システムの１つの例示的なセットアップを示すが、他のセットアップも明確に想到される。例えば、研削設定選択システム６１０は、研削システム６８０の一部であってもよく、リモートデバイス上に位置してもよく、無線ネットワーク又はクラウドベースのネットワークを介してアクセスされてもよい。図９に関して後述するように、研削設定選択システムは、コンピューティングデバイス上のグラフィカルユーザインタフェースを介してアクセス可能であり得る。

ロボット研削システム６８０は、各々が１つ以上の設定６８２を有する複数の構成要素を含む。本システムはまた、複数の研磨材パラメータ６８４を有する少なくとも１つの研磨物品を含む。本システムはまた、研削システムによって操作されるワークピースを含み、ワークピースは複数のワークピースパラメータ６８６を有する。システム６８０はまた、他の構成要素６８８を有し得る。

研削設定選択システム６１０はまた、データベース６７０から情報を取得でき、この情報は、例えば研削システム６８０の一部として、又は研削設定選択システム６１０を含むコンピューティングユニットの一部として、ローカルに記憶され得る。データベース６７０はまた、別の実施形態では、無線ネットワーク又はクラウドネットワークを使用してアクセス可能な研削システム６８０又は研削設定選択システム６１０のいずれかからリモートに位置し得る。データベース６７０は、複数の研磨材の切削率、摩耗率、及び材料組成などの性能情報を含み得る研磨性能データ６７２を含むことができる。データベース６７０はまた、組成、硬度、厚さ、３Ｄ構造、又は他の関連情報などのワークピースに関する情報を含み得るワークピースデータ６７４を含んでもよい。データベース６７０はまた、研削システムデータ６７６、例えば、研削効率履歴若しくは予想研削効率、予想材料除去率若しくは材料除去率履歴、又は所与の動作に関連する他の情報を含み得る。データベース６７０は、他のデータ６７８も含み得る。

研削設定選択システム６１０は、研磨物品の摩耗状態を取得する摩耗量取得器６１２を含む。研削設定選択システム６１０はまた、ワークピース表面の現在の粗さに関する情報を取得する表面粗さ取得器を含み得る。研削設定選択システム６１０はまた、研磨物品の現在の色に関する情報を取得する研磨材色取得器６１８を含むことができ、これは研磨物品の摩耗量又は研削情報の現在の温度を示し得る。同様に、音取得器６２２は、異常について研削動作の音を取得及び分析してもよく、研磨スパーク取得器６２４は、研削動作中にスパークが発生しているかどうか、どのくらいのスパークが発生しているか、及びどの色のスパークが発生しているかに関する情報を取得してもよい。研削設定選択システム６１０はまた、グラインダモータの現在のグラインダモータ動力を取得するグラインダモータ動力取得器６２６を含み得る。研削設定選択システム６１０はまた、研削システム上の研磨物品から現在の反力を取得する反力取得器６２８を含み得る。研削設定選択システム６１０はまた、研磨物品に作用するエンドエフェクタの押圧力を取得する押圧力取得器６２９を含み得る。研削動作に関する他の情報も、他の取得器６３２によって取得され得る。

図６に示す情報取得器は、光学センサ、力センサ、又は他のセンサなど、研削システム６８０に関連付けられたセンサ６８９から現在の研削動作に関する情報を取得し得る。センサは、研削システム６８０の一部であってもよく、研削システム６８０に関連付けられたセルの一部であってもよく、又は別の好適な位置に位置してもよい。

取得された情報に基づいて、材料除去予測器６１４は、研削システム６８０の現在の材料除去率を予測し得る。加えて、現在の研磨状態推定器６２０は、研磨物品の摩耗レベル及び温度を含む、研磨物品の現在の状態を推定し得る。

材料除去予測率及び研磨状態に基づいて、設定選択器６４０は、研削システム６８０の設定を変更し得る。例えば、グラインダの角度は、グラインダ角度設定器６４２によって調整され得る。グラインダの速度は、回転速度設定器６４４又は横方向速度設定器６４６によって調整され得る。エンドエフェクタ負荷は、エンドエフェクタ負荷設定器６４８によって調整され得る。エンドエフェクタの押圧力もまた、押圧力設定器６５２によって調節され得る。他の設定は、他の設定設定器６５４によって調整され得る。設定は、研削システム６８０の効率を高めるように、例えば、予測材料除去率を増加させるように、又はワークピースを燃やすリスクを低減するように調整され得る。

新しい設定は、研削設定選択システム６１０から研削システムに、新しい設定通信器６６０によって通信され、新しい設定通信器は、研削システム６８０内でそれらの設定を自動的に実装することができる。

図７は、クラウドベースのアーキテクチャにおける研削設定選択システムのブロック図である。リモートサーバアーキテクチャ７００は、研削設定選択システム７１０の実装の一実施形態を示す。一実施例として、リモートサーバアーキテクチャ７００は、サービスを配信するシステムの物理的な場所又は構成についてのエンドユーザ知識を必要としない、計算、ソフトウェア、データアクセス、及び記憶域のサービスを提供することができる。様々な実施形態では、リモートサーバは、適切なプロトコルを使用して、インターネットなどのワイドエリアネットワークを介してサービスを配信することができる。例えば、リモートサーバは、ワイドエリアネットワークを介してアプリケーションを配信することができ、ウェブブラウザ又は任意の他のコンピューティング構成要素を通じて、それらにアクセスすることができる。図１～図６で示されている若しくは説明されている、ソフトウェア又は構成要素、並びに対応するデータは、リモートの場所のサーバ上に記憶させることができる。リモートサーバ環境におけるコンピューティングリソースは、リモートのデータセンターの場所に集約させることができ、又は、それらを分散させることもできる。リモートサーバインフラストラクチャは、共有データセンターを通じてサービスを配信することができるが、それらの共有データセンターが、ユーザにとって単一のアクセスポイントとして現れる。それゆえ、本明細書で説明される構成要素及び機能は、リモートサーバアーキテクチャを使用して、リモートの場所のリモートサーバから提供することができる。あるいは、それらは、従来のサーバによって提供されるか、クライアントデバイス上に直接インストールされるか、又は他の方式で提供することもできる。

図７に示される実施例では、いくつかの項目は、前出の図に示されるものと同様である。図７は、研削設定選択システムをリモートのサーバの場所７０２に位置することができる点を、具体的に示している。それゆえ、コンピューティングデバイス７２０は、それらのシステムに、リモートのサーバの場所７０２を介してアクセスする。作業者７５０は、コンピューティングデバイス７２０を使用して、ユーザインタフェース７２２にもアクセスすることができる。本明細書で説明される実施形態は、データを自動的に取得して、現在の材料除去率を推定し、その推定に基づいて、現在の研削動作のパラメータを全てｉｎ－ｓｉｔｕで調整するシステム及び方法に焦点を当てている。しかしながら、取得されたデータ、調整、又は他の情報は、作業者７５０からのアクション又は承認のためにユーザインタフェース７２２上に提示され得ることが明示的に想到される。例えば、作業者７５０は、研削システムにおいて実行される前に、提案されたパラメータ調整を承認する必要があり得る。あるいは、作業者は、提案されたパラメータ調整に変更を加えることが可能であり得る。又は、いくつかの実施形態では、作業者７５０は、現在のパラメータのみを見ることが可能であってもよい。

図７はまた、リモートサーバアーキテクチャの別の実施例も示す。図７は、本明細書で説明されるシステムの一部の要素が、リモートのサーバの場所７０２に配置される一方で、他の要素は配置されないこともまた想到される点を示している。例として、記憶域７３０、７４０、若しくは７６０、又は研削システム７７０を、場所７０２とは別個の場所に配置して、場所７０２のリモートサーバを介してアクセスすることができる。それらが位置している場所にかかわらず、それらは、ネットワーク（ワイドエリアネットワーク又はローカルエリアネットワークのいずれか）を介して、コンピューティングデバイス７２０によって直接アクセスすることができ、サービスによってリモートサイトでホストすることができ、サービスとして提供することができ、又は、リモートの場所に存在する接続サービスによってアクセスすることができる。また、データも、実質的に任意の場所に記憶させることができ、断続的に関係者によってアクセスされるか、又は関係者に転送することができる。例えば、電磁波キャリアの代わりに、又はそれに加えて、物理的キャリアを使用することができる。

また、本明細書で説明されるシステムの要素、又はそれらの一部分を、多種多様な異なるデバイス上に配置することができる点にも留意されたい。これらのデバイスのうちのいくつかとしては、サーバ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、組み込み型コンピュータ、産業用コントローラ、タブレットコンピュータ、あるいはパームトップコンピュータ、携帯電話、スマートフォン、マルチメディアプレーヤー、パーソナルデジタルアシスタントなどの他のモバイルデバイスが挙げられる。ディスプレイを有する任意の好適なコンピューティングデバイスは、ユーザインタフェース１５２２を有するコンピューティングデバイス１５２０として機能することが可能であり得る。

図８は、本システム（又は、その一部）を展開することが可能な、（例えば、図７のコンピューティングデバイス７２０のような）ユーザ又はクライアントのハンドヘルドデバイス８１６として使用することが可能な、ハンドヘルド又はモバイルコンピューティングデバイスの、例示的な一実施例の簡略ブロック図である。例えば、モバイルデバイスを、データの生成、処理、又は表示に使用するために、コンピューティングデバイス７２０のオペレータコンパートメント内に展開することができる。図９は、ハンドヘルドデバイス又はモバイルデバイスの別の実施例である。

図８は、本明細書で示され説明される、いくつかの構成要素を実行することが可能な、クライアントデバイス８１６の構成要素の概略ブロック図を提供する。クライアントデバイス８１６は、それらと相互作用するか、又は、一部を実行して一部と相互作用する。デバイス８１６には、他のコンピューティングデバイスとハンドヘルドデバイスが通信することを可能にし、いくつかの実施形態の下では、走査などによって、自動的に情報を受信するためのチャネルを提供する、通信リンク８１３が設けられている。通信リンク８１３の例としては、ネットワークへのセルラアクセスを提供するために使用される無線サービス、並びに、ネットワークへのローカル無線接続を提供するプロトコルなどの、１つ以上の通信プロトコルを介した通信を可能にすることが挙げられる。

他の実施例では、インタフェース８１５に接続される取り外し可能なセキュアデジタル（Secure Degital；ＳＤ）カード上に、アプリケーションを受信することができる。インタフェース１６１５及び通信リンク８１３は、メモリ８２１及び入出力（Ｉ／Ｏ）構成要素８２３、並びにクロック８２５及び位置情報システム８２７にも接続されている、バス８１９に沿って、プロセッサ８１７（プロセッサを具現化することも可能なもの）と通信する。

Ｉ／Ｏ構成要素８２３は、一実施形態では、入力操作及び出力操作を容易にするために設けられており、デバイス８１６は、ボタン、タッチセンサ、光学センサ、マイクロフォン、タッチスクリーン、近接センサ、加速度計、方位センサなどの入力構成要素と、表示デバイス、スピーカ、及び／又はプリンタポートなどの出力構成要素とを含み得る。他のＩ／Ｏ構成要素８２３も同様に使用することができる。

クロック８２５は、例示的に、時刻及び日付を出力するリアルタイムクロック構成要素を含む。また、プロセッサ８１７にタイミング機能を提供することもできる。

例示的に、位置情報システム８２７は、デバイス８１６の現在の地理的位置を出力する構成要素を含む。これには、例えば、全地球測位システム（ｇｌｏｂａｌ ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ；ＧＰＳ）受信機、ＬＯＲＡＮシステム、推測航法システム、セルラ三角測量システム、又は他の測位システムを含めることができる。また、例えば、所望の地図、ナビゲーション経路、及び他の地理的機能を生成する、マッピングソフトウェア若しくはナビゲーションソフトウェアも含めることができる。

メモリ８２１は、オペレーティングシステム８２９、ネットワーク設定８３１、アプリケーション８３３、アプリケーション構成設定８３５、データ記憶８３７、通信ドライバ８３９、及び通信構成設定８４１を記憶している。メモリ８２１は、全てのタイプの、有形の揮発性コンピュータ可読メモリデバイス及び不揮発性コンピュータ可読メモリデバイスを含み得る。また、コンピュータ記憶媒体（以下で説明）も含み得る。メモリ８２１は、コンピュータ可読命令を記憶しており、このコンピュータ可読命令は、プロセッサ８１７によって実行されると、そのプロセッサに、命令に従ってコンピュータ実装工程又は機能を実行させる。プロセッサ８１７は同様に、他の構成要素によってアクティブにされて、それらの機能を促進することもできる。

図９は、デバイスがスマートフォン９７１であり得ることを示している。スマートフォン９７１は、アイコン若しくはタイル又は他のユーザ入力機構９７５を表示する、タッチ感知ディスプレイ９７３を有する。機構９７５は、アプリケーションを実行すること、電話をかけること、データ転送動作を実行することなどのために、ユーザによって使用することができる。一般に、スマートフォン９７１は、モバイルオペレーティングシステム上に構築されており、フィーチャーフォンよりも高度なコンピューティング能力及び接続性を提供する。研削設定選択システムは、インストールされたアプリケーションであってもよく、インターネット上のウェブサイトを通じてアクセス可能であってもよく、又はスマートデバイス９７１によってアクセス可能な別の好適な構成であってもよい。

図１０は、先行の図に示されている実施形態において使用することが可能な、コンピューティング環境のブロック図である。

図１０は、本明細書で説明されるシステム及び方法の要素、又は（例えば）それらの一部を展開することが可能な、コンピューティング環境の一実施例である。図１０を参照すると、いくつかの実施形態を実装するための例示的なシステムは、コンピュータ１０１０の形態の汎用コンピューティングデバイスを含む。コンピュータ１０１０の構成要素は、限定するものではないが、（プロセッサを含み得る）処理ユニット１０２０と、システムメモリ１０３０と、そのシステムメモリを含めた様々なシステム構成要素を処理ユニット１０２０に結合する、システムバス１０２１とを含み得る。システムバス１０２１は、様々なバスアーキテクチャのうちのいずれかを使用する、メモリバス若しくはメモリコントローラ、周辺バス、及びローカルバスを含めた、いくつかのタイプのバス構造のうちのいずれかとすることができる。本明細書で説明されるシステム及び方法に関して説明された、メモリ及びプログラムを、図１０の対応する部分に展開することができる。

コンピュータ１０１０は、典型的には、様々なコンピュータ可読媒体を含む。コンピュータ可読媒体は、コンピュータ１０１０によってアクセスすることが可能な、任意の利用可能な媒体とすることができ、揮発性／不揮発性媒体及び取り外し可能／取り外し不可能な媒体の双方を含む。例として、限定するものではないが、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ記憶媒体及び通信媒体を含み得る。コンピュータ記憶媒体は、変調データ信号又は搬送波とは異なるものであり、それらを含むものではない。コンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、若しくは他のデータなどの情報を記憶するための、任意の方法又は技術で実装されている、揮発性／不揮発性の取り外し可能／取り外し不可能な媒体の双方を含めた、ハードウェア記憶媒体を含む。コンピュータ記憶媒体は、限定するものではないが、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリ、若しくは他のメモリ技術、ＣＤ－ＲＯＭ、デジタル多用途ディスク（ｄｉｇｉｔａｌ ｖｅｒｓａｔｉｌｅ ｄｉｓｋ；ＤＶＤ）、若しくは他の光ディスク記憶装置、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスク記憶装置、若しくは他の磁気記憶デバイス、又は、所望の情報を記憶するために使用することが可能であり、コンピュータ１０１０によってアクセスすることが可能な、任意の他の媒体を含む。通信媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、又は他のデータを、移送機構において具現化することができ、任意の情報配信媒体を含む。用語「変調データ信号」とは、その特性のうちの１つ以上が、信号内の情報を符号化するような方式で設定又は変更されている、信号を意味する。

システムメモリ１０３０は、読み取り専用メモリ（ｒｅａｄ－ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ；ＲＯＭ）１０３１及びランダムアクセスメモリ（ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ；ＲＡＭ）１０３２などの、揮発性及び／又は不揮発性メモリの形態のコンピュータ記憶媒体を含む。起動中などにコンピュータ１０１０内の要素間で情報を転送するために役立つ基本ルーチンを含む、基本入出力システム１０３３（ｂａｓｉｃ ｉｎｐｕｔ／ｏｕｔｐｕｔ ｓｙｓｔｅｍ；ＢＩＯＳ）は、典型的にはＲＯＭ１０３１内に記憶されている。ＲＡＭ１０３２は、典型的には、処理ユニット１０２０によって即座にアクセス可能であり、及び／又は、処理ユニット１０２０上で現在動作されている、データモジュール及び／又はプログラムモジュールを含む。例として、限定するものではないが、図１０は、オペレーティングシステム１０３４、アプリケーションプログラム１０３５、他のプログラムモジュール１０３６、及びプログラムデータ１０３７を示している。

コンピュータ１０１０はまた、他の取り外し可能／取り外し不可能な揮発性／不揮発性のコンピュータ記憶媒体も含み得る。単なる例として、図１０は、取り外し不可能な不揮発性磁気媒体から読み取るか若しくはそれらに書き込むハードディスクドライブ１０４１、不揮発性磁気ディスク１０５２、光ディスクドライブ１０５５、及び不揮発性光ディスク１０５６を示している。ハードディスクドライブ１０４１は、典型的には、インタフェース１０４０などの取り外し不可能なメモリインタフェースを介して、システムバス１０２１に接続されており、光ディスクドライブ１０５５は、典型的には、インタフェース１０５０などの取り外し可能メモリインタフェースによって、システムバス１０２１に接続されている。

あるいは、又は更に、本明細書で説明される機能は、少なくとも部分的に、１つ以上のハードウェア論理構成要素によって実行することができる。例えば、限定するものではないが、使用することが可能なハードウェア論理構成要素の例示的なタイプとしては、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ－ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ；ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（例えば、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ；ＡＳＩＣ）、特定用途向け標準製品（例えば、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ－ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｐｒｏｄｕｃｔ；ＡＳＳＰ）、システムオンチップシステム（Ｓｙｓｔｅｍ－ｏｎ－ａ－ｃｈｉｐ ｓｙｓｔｅｍ；ＳＯＣ）、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ；ＣＰＬＤ）などが挙げられる。

上記で論じられ図１０に示されているドライブ、及びそれらの関連のコンピュータ記憶媒体は、コンピュータ可読命令、データ構造、プログラムモジュール、及び、コンピュータ１０１０に関する他のデータの、記憶域を提供する。図１０では、例えば、ハードディスクドライブ１０４１は、オペレーティングシステム１０４４、アプリケーションプログラム１０４５、他のプログラムモジュール１０４６、及びプログラムデータ１０４７を記憶するものとして示されている。これらの構成要素は、オペレーティングシステム１０３４、アプリケーションプログラム１０３５、他のプログラムモジュール１０３６、及びプログラムデータ１０３７と同じものか、又は異なるものとすることができる点に留意されたい。

ユーザは、キーボード１０６２、マイクロフォン１０６３、及び、マウス、トラックボール、若しくはタッチパッドなどのポインティングデバイス１０６１などの、入力デバイスを介して、コンピュータ１０１０にコマンド及び情報を入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）としては、ジョイスティック、ゲームパッド、衛星受信機、スキャナなどを挙げることができる。これらの入力デバイス及び他の入力デバイスは、多くの場合、システムバスに結合されているユーザ入力インタフェース１０６０を介して、処理ユニット１０２０に接続されているが、他のインタフェース及びバス構造によって接続することもできる。視覚表示１０９１又は他のタイプの表示デバイスもまた、ビデオインタフェース１０９０などのインタフェースを介して、システムバス１０２１に接続されている。モニタに加えて、コンピュータはまた、出力周辺インタフェース１０９５を介して接続することが可能な、スピーカ１０９７及びプリンタ１０９６などの、他の周辺出力デバイスも含み得る。

コンピュータ１０１０は、リモートコンピュータ１０８０などの１つ以上のリモートコンピュータへの、ローカルエリアネットワーク（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ；ＬＡＮ）又はワイドエリアネットワーク（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ；ＷＡＮ）などの論理接続を使用して、ネットワーク化された環境において動作される。

ＬＡＮネットワーク環境において使用される場合、コンピュータ１０１０は、ネットワークインタフェース又はアダプタ１０７０を介して、ＬＡＮ１０７１に接続される。ＷＡＮネットワーク環境において使用される場合、コンピュータ１０１０は、典型的には、インターネットなどのＷＡＮ１０７３を介した通信を確立するための、モデム１０７２又は他の手段を含む。ネットワーク化された環境においては、プログラムモジュールは、リモートのメモリ記憶デバイス内に記憶させることができる。図１０は、例えば、リモートコンピュータ１０８０上に、リモートのアプリケーションプログラム１０８５が存在し得ることを示している。

ロボット研削システムのための研削設定選択システムが提示される。本システムは、ロボット研削システム内のグラインダの現在の回転速度を取得する研磨材回転速度取得器を含む。本システムはまた、ロボット研削システム内のエンドエフェクタの現在のエンドエフェクタ負荷を受け取るエンドエフェクタ負荷取得器を含む。本システムはまた、現在の研削動作におけるｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータを感知するｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサを含む。本システムはまた、取得された回転速度、エンドエフェクタ負荷、及びｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータに基づいて、ｉｎ ｓｉｔｕの材料除去率を予測する材料除去予測器を含む。本システムはまた、予測されたｉｎ－ｓｉｔｕの除去率に基づいて、ロボット研削システムのための設定調整を提供する設定調整器を含む。設定調整は、ロボット研削システムの機械的設定を変更する。本システムはまた、設定調整をロボット研削システムに通信する設定通信器を含む。

研削設定選択システムは、ｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサが、現在のグラインダモータ動力を検出するグラインダモータ動力センサであり、材料除去予測器が、現在のグラインダモータ動力に基づいて材料除去率を予測するように実装されてもよい。

研削設定選択システムは、ｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサが、研磨物品によってエンドエフェクタに加えられる反力を感知する反力センサであるように実装されてもよい。材料除去予測器は、反力に基づいて材料除去率を予測する。

研削設定選択システムは、材料除去率予測器がまた、エンドエフェクタの押圧力、グラインダの研削角度、又はロボットアームの横方向速度に基づいて材料除去率を予測するように実装され得る。

研削設定選択システムは、機械的設定が、エンドエフェクタの新しい押圧力、新しい回転速度、又は新しい研削角度を含むように実装され得る。

研削設定選択システムは、ワーク表面パラメータ取得器も含むように実装され得る。

研削設定選択システムは、ワーク表面パラメータ取得器が、ワーク表面の組成、硬度、又は表面粗さを取得するように実装され得る。

研削設定選択システムは、ワーク表面パラメータ取得器が、ワーク表面の現在のスパーク状態又は現在の研削音を取得するように実装され得る。

研削設定選択システムは、研磨材パラメータ取得器も含むように実装され得る。

研削設定選択システムは、研磨材パラメータ取得器が研磨物品のタイプ、組成、又はグレードを取得するように実装され得る。

研削設定選択システムは、研磨材パラメータ取得器が、研磨物品の現在の研磨材の色又は現在の研磨材の温度を取得するように実装され得る。

研削設定選択システムは、取得された研磨材パラメータに基づいて、研磨状態評価器が研磨物品の研磨状態を判定するように実装され得る。

研削設定選択システムは、材料除去率予測器が回帰モデルを含むように実装され得る。

研削設定選択システムは、現在の回転速度及びエンドエフェクタ負荷が、ロボット研削システムから直接取得されるように実装され得る。

研削設定選択システムは、設定通信器がまた、後の取得に利用可能なフォーマットで設定調整をデータベースに通信するように実装され得る。

研削設定選択システムは、設定通信器がまた、ユーザインタフェース上に表示するために、設定調整をユーザインタフェース生成器に通信するように実装され得る。

研削設定選択システムは、予測材料除去率が基準材料除去率と比較されるように実装され得る。設定調整器は、比較に基づいて設定調整を提供する。

研削設定選択システムは、現在の回転速度及びエンドエフェクタ負荷が周期的に取得され、予測材料除去率が計算され、設定調整が指示に基づいて自動的に提供されるように実装され得る。

研削設定選択システムは、指示が、期間、検出された動作開始時間、又は作業者コマンドであるように実装され得る。

ロボット研削システムにおいて研削パラメータを調整する方法が提示される。本方法は、現在の研削動作パラメータのセットを受信することを含む。現在の研削動作パラメータのセットは、グラインダ回転速度、エンドエフェクタ負荷、及び現在の研削動作の感知されたｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサを含む。本方法はまた、現在の研削動作パラメータの受信されたセットに基づいて、材料除去率予測器を使用して、現在の材料除去率を推定することを含む。本方法はまた、推定された除去率に基づいて、ロボット研削システムのための新しい研削動作パラメータのセットを選択することを含む。本方法はまた、ロボット研削システムを現在の研削動作パラメータから新しい研削動作パラメータに自動的に調整することを含む。

本方法は、現在の材料除去率を予想材料除去率と比較することによって、研削有効性計算器を使用して研削有効性を計算することを含み、新しい研削動作パラメータの選択されたセットが、計算された研削有効性に基づく、ように実装され得る。

本方法は、ｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサが、エンドエフェクタが経験する感知された反力を含むように実装され得る。

本方法は、ｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサが、感知された現在のグラインダモータ動力を含むように実装され得る。

本方法は、現在の研削動作パラメータのセットが、ワーク表面パラメータも含むように実装され得る。

本方法は、ワーク表面パラメータが、ワーク表面組成、ワーク表面硬度、又は表面粗さを含むように実装され得る。

本方法は、現在の研削動作パラメータのセットが、研磨物品パラメータも含むように実装され得る。

本方法は、研磨物品パラメータが、研磨物品のタイプ、組成、又は色であるように実装され得る。

本方法は、現在の研削動作パラメータのセットが、現在の研削音、現在のスパークの存在、又は検出されたスパークの色も含むように実装され得る。

本方法は、研磨物品パラメータに基づいて研磨物品状態を計算することを含むように実装され得る。新しい研削動作パラメータのセットはまた、計算された研磨物品状態に基づく。

本方法は、予想材料除去率が基準材料除去率であるように実装され得る。

本方法は、基準材料除去率が下方許容材料除去率から上方許容材料除去率までの範囲を含むように実装され得る。

本方法は、材料除去率が、ガウス過程回帰を使用して計算されるように実装され得る。

本方法は、受信する工程、計算する工程、判定する工程、及び調整する工程が、指示に基づいて自動的に行われるように実装され得る。

本方法は、指示が、前回の調整からの時間、検出された作業開始からの時間、又は作業者入力であるように実装され得る。

本方法は、新しい研削動作パラメータのセットをロボット研削システムに通信することを更に含むように実装され得る。ロボット研削システムは、研削有効性計算器からリモートにある。

本方法は、新しい研削パラメータのセットをデータベースに記憶することを更に含むように実装され得る。

本方法は、ユーザインタフェース上に表示するために、新しい研削動作パラメータのセットをユーザインタフェース生成器に通信することを更に含むように実装され得る。

ある角度でワーク表面に接触するように構成された研磨物品を含むロボット研削システムが提示される。本システムはまた、研磨物品の角度を維持するように構成されたグラインダを含む。本システムはまた、研磨物品にエンドエフェクタ負荷を加え、研磨物品から反力を受けるように構成されたエンドエフェクタを含む。本システムはまた、ある回転速度で研磨物品の回転を駆動する、グラインダモータ動力を有するモータを含む。本システムはまた、回転速度、エンドエフェクタ負荷、及びｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータを取得し、取得された回転速度、エンドエフェクタ負荷、及びｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータに基づいて、予測材料除去率を計算し、予測材料除去率を基準予測除去率と比較するように構成されている、設定選択器を含む。本システムはまた、ロボット研削システムの機械的設定のための新しい設定のセットを選択することを含む。本システムはまた、新しい設定をグラインダ、エンドエフェクタ、及びモータに通信し、現在の設定のセットから新しい設定に動作設定を自動的に調整する設定通信機を含む。

ロボット研削システムは、新しい設定が、予測材料除去率を増加させるように選択されるように実装され得る。

ロボット研削システムは、ｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータが、現在のグラインダモータ動力を含み、現在のグラインダモータ動力に基づいて予測材料除去率を計算するように実装され得る。

ロボット研削システムは、ｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータが反力を含み、反力に基づいて予測材料除去率を計算するように実装され得る。

ロボット研削システムは、研磨物品の色、研削音、スパークの存在、又はスパークの色を取得する研磨物品パラメータ取得器も含むように実装され得る。

ロボット研削システムは、研磨物品の状態を評価する研磨状態評価器も含むように実装され得る。

ロボット研削システムは、設定調整器が、研磨物品の状態に基づいて設定調整を提供するように実装され得る。

ロボット研削システムは、研削温度を低下させる設定調整が提供されるように実装され得る。

ロボット研削システムは、機械的設定が、エンドエフェクタの押圧力、グラインダの研削角度、又はロボットアームの横方向速度であるように実装され得る。

ロボット研削システムは、予測材料除去率を計算することが、ガウス過程回帰を適用することを含むように実装され得る。

ロボット研削システムは、設定通信器が、後の取得に利用可能なフォーマットで新しい設定をデータベースに通信するように実装され得る。

ロボット研削システムは、設定通信器がまた、ユーザインタフェース上に表示するために、新しい設定をユーザインタフェース生成器に通信するように実装され得る。

ロボット研削システムは、基準予測除去率が予測除去率範囲であるように実装され得る。

ロボット研削システムは、設定選択器が、指示に基づいて新しい設定のセットを周期的に取得し、計算し、比較し、選択するように実装され得る。

ロボット研削システムは、指示が、期間、検出された動作開始時間、又は作業者コマンドであるように実装され得る。

実施例１
図１１は、研磨ディスクの回転速度を変化させることによって一貫した除去率を保つための単純なフィードバックアルゴリズムを評価する実験を示す。実験１６を、フィードバックのない従来の力制御を示す実験８～１３と比較した。

図１に示すようなシステム、Ｆａｎｕｃから入手可能なロボット補修ユニット、及び日本国特許公開第２０２００４９５９９号に記載されているようなエンドエフェクタユニットを使用する。使用される研磨ディスクは、３Ｍ Ｃｏｍｐａｎｙから製品名称Ｃｕｂｉｔｒｏｎ ２（商標）Ｆｉｂｅｒ Ｄｉｓｃ ９８７Ｃとして入手可能である。ワークピースは、幅６ｍｍ、長さ３００ｍｍのステンレス鋼４００プレートであった。デバイスの設定は２０ｍｍ／ｓ、接触角度は１０度、負荷は１．４５ｋｇｆとした。これにより、図１１の実験結果が得られた。
実施例２

図１２は、実施例１と同じセットアップのパラメータを用いて得られたシミュレーション結果を示す。様々な過去に収集されたデータセットを使用することによって、除去率予測モデルの性能を評価するシミュレーションを行った。摩擦で消費された動力は、アームとエンドエフェクタとの間の接続部で測定された反作用トルクから計算した。使用した追加のパラメータは、エンドエフェクタ幾何形状、ワークピース幾何形状、ディスク半径、回転角度、接触角度、及び送り速度であった。

結果を最大１に正規化した。材料除去率は、一連の過去実験において測定された実際の材料除去率である。滑り摩擦動力は、ワークピースと研磨面との間の滑り摩擦に起因して水平面内で消費される推定動力である。負荷値と組み合わされた研磨材回転数は、プレストンの法則において相対速度に負荷を掛けたものに対応する。これは、２つの設定値を乗算することによって計算された。摩耗量は、研磨ディスクの重量喪失であった。予測除去率は、除去率生成モデルからの出力の平均値である。モデルはガウス過程に基づくモデルであるので、予測は平均及び標準偏差で表される。図１２のＹ軸は、ガウス過程モデルの出力の平均値を示す。

Claims (40)

1. ロボット研削システムのための研削設定選択システムであって、
   前記ロボット研削システム内のグラインダの現在の回転速度を取得する研磨材回転速度取得器と、
   前記ロボット研削システム内のエンドエフェクタの現在のエンドエフェクタ負荷を受け取るエンドエフェクタ負荷取得器と、
   現在の研削動作におけるｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータを感知するｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサと、
   前記取得された回転速度、前記エンドエフェクタ負荷、及び前記ｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータに基づいて、ｉｎ ｓｉｔｕの材料除去率を予測する材料除去予測器と、
   前記予測されたｉｎ ｓｉｔｕの除去率に基づいて、前記ロボット研削システムのための設定調整を提供する設定調整器であって、前記ロボット研削システムの機械的設定を変更する、設定調整器と、
   前記設定調整を前記ロボット研削システムに通信する設定通信器と、
   を備える、研削設定選択システム。
2. 前記ｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサは、現在のグラインダモータ動力を検出するグラインダモータ動力センサであり、前記材料除去予測器は、前記現在のグラインダモータ動力に基づいて前記材料除去率を予測する、請求項１に記載の研削設定選択システム。
3. 前記ｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサは、前記エンドエフェクタ上の研磨物品によって加えられる反力を感知する反力センサであり、前記材料除去予測器は、前記反力に基づいて前記材料除去率を予測する、請求項１又は２に記載の研削設定選択システム。
4. 前記材料除去率予測器はまた、前記エンドエフェクタの押圧力、前記グラインダの研削角度、又はロボットアームの横方向速度に基づいて前記材料除去率を予測する、請求項１～３のいずれか一項に記載の研削設定選択システム。
5. 前記機械的設定は、前記エンドエフェクタの新しい押圧力、新しい回転速度、又は新しい研削角度を含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の研削設定選択システム。
6. ワーク表面パラメータ取得器を更に備える、請求項１～５のいずれか一項に記載の研削設定選択システム。
7. 前記ワーク表面パラメータ取得器は、ワーク表面の組成、硬度、又は表面粗さを取得する、請求項７に記載の研削設定選択システム。
8. 前記ワーク表面パラメータ取得器は、ワーク表面の現在のスパーク状態又は現在の研削音を取得する、請求項７に記載の研削設定選択システム。
9. 研磨材パラメータ取得器を更に備える、請求項１～８のいずれか一項に記載の研削設定選択システム。
10. 前記取得された研磨材パラメータに基づいて、研磨状態評価器が研磨物品の研磨状態を判定する、請求項９に記載の研削設定選択システム。
11. 前記材料除去率予測器は回帰モデルを含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の研削設定選択システム。
12. 前記現在の回転速度及び前記エンドエフェクタ負荷は、前記ロボット研削システムから直接取得される、請求項１～１１のいずれか一項に記載の研削設定選択システム。
13. 前記設定通信器はまた、後の取得に利用可能なフォーマットで前記設定調整をデータベースに通信する、請求項１～１２のいずれか一項に記載の研削設定選択システム。
14. 前記予測材料除去率は基準材料除去率と比較され、前記設定調整器は前記比較に基づいて前記設定調整を提供する、請求項１～１３のいずれか一項に記載の研削設定選択システム。
15. ロボット研削システムにおいて研削パラメータを調整する方法であって、
    現在の研削動作パラメータのセットを受信することであって、前記現在の研削動作パラメータのセットは、グラインダの回転速度、エンドエフェクタの負荷、及び前記現在の研削動作の感知されたｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサを含む、ことと、
    現在の研削動作パラメータの前記受信されたセットに基づいて、材料除去率予測器を使用して、現在の材料除去率を推定することと、
    前記推定された除去率に基づいて、前記ロボット研削システムのための新しい研削動作パラメータのセットを選択することと、
    前記ロボット研削システムを前記現在の研削動作パラメータから前記新しい研削動作パラメータに自動的に調整することと、
    を含む、方法。
16. 研削有効性計算器を使用して、前記現在の材料除去率を予想材料除去率と比較することによって研削有効性を計算することを更に含み、新しい研削動作パラメータの前記選択されたセットは、前記計算された研削有効性に基づく、請求項１５に記載の方法。
17. 前記ｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサは、前記エンドエフェクタが経験する感知された反力を含む、請求項１５又は１６に記載の方法。
18. 前記ｉｎ ｓｉｔｕパラメータセンサは、感知された現在のグラインダモータ動力を含む、請求項１５～１７のいずれか一項に記載の方法。
19. 前記現在の研削動作パラメータのセットは、ワーク表面パラメータも含む、請求項１５～１８のいずれか一項に記載の方法。
20. 前記ワーク表面パラメータは、ワーク表面組成、ワーク表面硬度、又は表面粗さを含む、請求項１９に記載の方法。
21. 前記現在の研削動作パラメータのセットは、研磨物品パラメータも含む、請求項１５～２０のいずれか一項に記載の方法。
22. 前記研磨物品パラメータに基づいて研磨物品状態を計算することを更に含み、前記新しい研削動作パラメータのセットはまた、前記計算された研磨物品状態に基づく、請求項２１に記載の方法。
23. 前記予想材料除去率は基準材料除去率である、請求項１５～２２のいずれか一項に記載の方法。
24. 前記材料除去率は、ガウス過程回帰を使用して計算される、請求項１５～２３のいずれか一項に記載の方法。
25. 前記受信する、計算する工程、判定する工程、及び調整する工程は、指示に基づいて自動的に行われる、請求項１５～２４のいずれかに記載の方法。
26. 前記指示は、前回の調整からの時間、検出された動作開始からの時間、又は作業者入力である、請求項２５に記載の方法。
27. 前記新しい研削動作パラメータのセットを前記ロボット研削システムに通信することを更に含み、前記ロボット研削システムは、前記研削有効性計算器からリモートにある、請求項１５～２６のいずれか一項に記載の方法。
28. 前記新しい研削パラメータのセットをデータベースに記憶することを更に含む、請求項１５～２７のいずれか一項に記載の方法。
29. ユーザインタフェース上に表示するために、前記新しい研削動作パラメータのセットをユーザインタフェース生成器に通信することを更に含む、請求項１５～２８のいずれか一項に記載の方法。
30. ロボット研削システムであって、
    ある角度でワーク表面に接触するように構成された研磨物品と、
    前記研磨物品の前記角度を維持するように構成されたグラインダと、
    前記研磨物品にエンドエフェクタ負荷を加え、前記研磨物品から反力を受けるように構成されたエンドエフェクタと、
    ある回転速度で前記研磨物品の回転を駆動する、グラインダモータ動力を有するモータと、
    設定選択器であって、
    前記回転速度、前記エンドエフェクタ負荷、及びｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータを取得し、
    前記取得された回転速度、エンドエフェクタ負荷、及びｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータに基づいて、予測材料除去率を計算し、
    前記予測材料除去率を基準予測除去率と比較し、
    前記ロボット研削システムの機械的設定のための新しい設定のセットを選択する、
    ように構成されている、設定選択器と、
    前記新しい設定を前記グラインダ、前記エンドエフェクタ、及び前記モータに通信し、現在の設定のセットから前記新しい設定に動作設定を自動的に調整する設定通信器と、
    を備える、ロボット研削システム。
31. 前記新しい設定は、予測材料除去率を増加させるように選択される、請求項３０に記載のロボット研削システム。
32. ｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータは、現在のグラインダモータ動力を含み、前記現在のグラインダモータ動力に基づいて前記予測材料除去率を計算する、請求項３０又は３１に記載のロボット研削システム。
33. 前記ｉｎ ｓｉｔｕの研削パラメータは反力を含み、前記反力に基づいて前記予測材料除去率を計算する、請求項３０～３２のいずれか一項に記載のロボット研削システム。
34. 研磨物品の色、研削音、スパークの存在、又はスパークの色を取得する研磨物品パラメータ取得器を更に備える、請求項３０～３３のいずれか一項に記載のロボット研削システム。
35. 前記研磨物品の状態を評価する研磨状態評価器を更に備え、前記設定調整器は、前記研磨物品の前記状態に基づいて前記設定調整を提供する、請求項３４に記載のロボット研削システム。
36. 前記設定調整は、研削温度を低下させるように提供される、請求項３５に記載のロボット研削システム。
37. 前記設定通信器はまた、後の取得に利用可能なフォーマットで前記新しい設定をデータベースに通信する、請求項３０～３６のいずれか一項に記載のロボット研削システム。
38. 前記基準予測除去率は予測除去率範囲である、請求項３０～３７のいずれか一項に記載のロボット研削システム。
39. 前記設定選択器は、指示に基づいて前記新しい設定のセットを周期的に取得し、計算し、比較し、選択する、請求項３８に記載のロボット研削システム。
40. 前記指示は、期間、検出された動作開始時間、又は作業者コマンドである、請求項３９に記載の研削設定選択システム。

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