JP2552266B2 - ロボツトの適応制御方法 - Google Patents
ロボツトの適応制御方法Info
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- Feedback Control In General (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Numerical Control (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔目 次〕 概 要 産業上の利用分野 従来の技術 発明が解決しようとする問題点 問題点を解決するための手段（第１図） 作 用 実施例 （ａ） 一実施例制御方法の説明（第２図，第３図，第
４図） （ｂ） 一実施例制御量演算の説明（第５図，第６図） （ｃ） 他の実施例の説明 発明の効果 〔概 要〕 物体との距離を検出する距離センサの出力に応じて、
ロボットを移動制御するロボットの適応制御方法におい
て、該距離センサの距離出力を位置座標に変換するステ
ップと、該ロボットの２次元作業空間にポテンシャル軸
を加えた３次元仮想空間の該位置座標に、該２次元方向
の広がりを持ち、且つ該ポテンシャル軸に高さを持つ曲
面立体像を生成するステップと、該仮想空間の該曲面立
体像を重ね合わせたポテンシャル曲線を生成するステッ
プと、該ポテンシャル曲面における該ロボットの位置に
おける２次元Ｘ、Ｙ方向の傾きを計算するステップと、
該ポテンシャル軸の負方向に設定した仮想重力加速度と
該２次元Ｘ、Ｙ方向の傾きとから求めた該２次元Ｘ、Ｙ
方向の加速度により、該ロボットを移動制御する。
４図） （ｂ） 一実施例制御量演算の説明（第５図，第６図） （ｃ） 他の実施例の説明 発明の効果 〔概 要〕 物体との距離を検出する距離センサの出力に応じて、
ロボットを移動制御するロボットの適応制御方法におい
て、該距離センサの距離出力を位置座標に変換するステ
ップと、該ロボットの２次元作業空間にポテンシャル軸
を加えた３次元仮想空間の該位置座標に、該２次元方向
の広がりを持ち、且つ該ポテンシャル軸に高さを持つ曲
面立体像を生成するステップと、該仮想空間の該曲面立
体像を重ね合わせたポテンシャル曲線を生成するステッ
プと、該ポテンシャル曲面における該ロボットの位置に
おける２次元Ｘ、Ｙ方向の傾きを計算するステップと、
該ポテンシャル軸の負方向に設定した仮想重力加速度と
該２次元Ｘ、Ｙ方向の傾きとから求めた該２次元Ｘ、Ｙ
方向の加速度により、該ロボットを移動制御する。
本発明は，外的センサによつてロボツトの外的環境を
検出し，ロボツトの運動を自律的に適応制御するロボツ
トの適応制御方法に関し，特に単機能外的センサによる
検出出力によつて容易に多次元情報を得て制御すること
のできるロボツトの適応制御方法に関する。
検出し，ロボツトの運動を自律的に適応制御するロボツ
トの適応制御方法に関し，特に単機能外的センサによる
検出出力によつて容易に多次元情報を得て制御すること
のできるロボツトの適応制御方法に関する。
近年のロボツトの知能化，高機能化の要求に伴ない，
ロボツトの未知の外的環境，例えば，対象物の存在，障
害物の存在等に適応した制御，いわゆる外的環境適応制
御が求められている。
ロボツトの未知の外的環境，例えば，対象物の存在，障
害物の存在等に適応した制御，いわゆる外的環境適応制
御が求められている。
このような制御を行なうには，外的環境を何等かの方
法で検出するセンサ（外的センサという），例えばテレ
ビカメラ等の視覚センサや距離センサ，触覚センサ，力
センサ，温度センサ，を設け，係るセンサの出力によつ
てロボツトの運動を適応制御するものである。
法で検出するセンサ（外的センサという），例えばテレ
ビカメラ等の視覚センサや距離センサ，触覚センサ，力
センサ，温度センサ，を設け，係るセンサの出力によつ
てロボツトの運動を適応制御するものである。
この適応制御を行なうに当つては，センサ出力を基に
制御に必要な指令量（又は制御量）を得ることが必要で
ある。
制御に必要な指令量（又は制御量）を得ることが必要で
ある。
例えば，第７図（Ａ）に示す２次元平面を走行する移
動ロボツト１が未知の障害物OBに衝突しないように運動
制御する例について考えてみると，ロボツト１に距離セ
ンサ（例えば超音波センサ）２を設け，ロボツト１が距
離センサ２の出力（距離情報）Ｒによつて，障害物OBの
存在を検出し，距離を認識することになる。
動ロボツト１が未知の障害物OBに衝突しないように運動
制御する例について考えてみると，ロボツト１に距離セ
ンサ（例えば超音波センサ）２を設け，ロボツト１が距
離センサ２の出力（距離情報）Ｒによつて，障害物OBの
存在を検出し，距離を認識することになる。
これをロボツト１の運動に影響を及ぼすには，内部処
理で係る検出距離の大きさを判定し，大きさに基いて運
動（走行速度，走行方向）を変更するか判定し，変更す
る場合にはパターン処理等で適切な指令値（制御量）を
演算して，障害物OBとの衝突回避，迂回等を行なうよう
にしている。
理で係る検出距離の大きさを判定し，大きさに基いて運
動（走行速度，走行方向）を変更するか判定し，変更す
る場合にはパターン処理等で適切な指令値（制御量）を
演算して，障害物OBとの衝突回避，迂回等を行なうよう
にしている。
このような従来の適応制御方法においては，センサ２
の出力の次元に従つて内部処理も係る次元（この例では
一次元）において実行されるため，数多くの条件判断や
複雑なアルゴリズムを用いて運動状態を制御することが
必要である。
の出力の次元に従つて内部処理も係る次元（この例では
一次元）において実行されるため，数多くの条件判断や
複雑なアルゴリズムを用いて運動状態を制御することが
必要である。
即ち，センサ２の情報である距離情報がそのまま内部
処理に用いられ，結局内部処理でも第７図（Ｂ）に示す
如く障害物OBを距離情報でしか取扱つていないことか
ら，種々の条件判断や複雑なアルゴリズムを必要とし，
特にセンサを複数有するものについては一層これらが複
雑となるという問題が生じ，ロボツト制御装置の大型化
やアルゴリズムの複雑化を招いていた。
処理に用いられ，結局内部処理でも第７図（Ｂ）に示す
如く障害物OBを距離情報でしか取扱つていないことか
ら，種々の条件判断や複雑なアルゴリズムを必要とし，
特にセンサを複数有するものについては一層これらが複
雑となるという問題が生じ，ロボツト制御装置の大型化
やアルゴリズムの複雑化を招いていた。
本発明は，センサの出力を像イメージに変換して制御
量を求めるようにして，簡易なアルゴリズムで外的環境
に応じた運動制御を実現することのできるロボツトの適
応制御方法を提供することを目的とする。
量を求めるようにして，簡易なアルゴリズムで外的環境
に応じた運動制御を実現することのできるロボツトの適
応制御方法を提供することを目的とする。
第１図は本発明の原理説明図である。
図中，第７図で示したものと同一のものは同一の記号
で示してある。
で示してある。
本発明では，第１図（Ａ）に示す如くロボツト１の作
業空間（運動空間）がX,Y軸の２次元であるとすると，
第１図（Ｂ），（Ｃ）の如くこれにＰ軸を加えた３次元
の仮想空間を仮定する。
業空間（運動空間）がX,Y軸の２次元であるとすると，
第１図（Ｂ），（Ｃ）の如くこれにＰ軸を加えた３次元
の仮想空間を仮定する。
そして，第１図（Ａ）の作業空間で得たセンサ２の出
力（距離Ｒ）に対し，仮想空間のＲの位置にX,Y軸方向
に広がりを持ちＰ軸方向に高さを持つ立体像Ｐを生成す
る。即ち，実空間でのセンサ２の出力を仮想空間の立体
像Ｐに変換する。
力（距離Ｒ）に対し，仮想空間のＲの位置にX,Y軸方向
に広がりを持ちＰ軸方向に高さを持つ立体像Ｐを生成す
る。即ち，実空間でのセンサ２の出力を仮想空間の立体
像Ｐに変換する。
この仮想空間では，第１図（Ｃ）の如く一次元の距離
情報が多次元の立体的な対象物として表わされることに
なる。
情報が多次元の立体的な対象物として表わされることに
なる。
この仮想空間での変換像はＰ軸方向に高さを持つてい
るので，ロボツト１に対応する仮想空間上の位置Ａにお
ける障害物OBの立体像によるＰ軸方向の場の状態量を用
いて制御量を求めることができ，これによつてロボツト
の運動を適用制御するものである。
るので，ロボツト１に対応する仮想空間上の位置Ａにお
ける障害物OBの立体像によるＰ軸方向の場の状態量を用
いて制御量を求めることができ，これによつてロボツト
の運動を適用制御するものである。
即ち,n次元の実空間（作業空間）に対し（ｎ＋１）次
元の仮想空間を仮定し，仮想空間に実空間でのセンサ出
力による立体像を形成し，立体像からロボツトに対する
制御量を得ようとするものである。
元の仮想空間を仮定し，仮想空間に実空間でのセンサ出
力による立体像を形成し，立体像からロボツトに対する
制御量を得ようとするものである。
本発明では,n次元実空間に対する（ｎ＋１）次元仮想
空間で実空間でのセンサ出力を立体像に変換しているの
で，一次元の検出情報を多次元の情報として取扱うこと
ができる。
空間で実空間でのセンサ出力を立体像に変換しているの
で，一次元の検出情報を多次元の情報として取扱うこと
ができる。
従つて，この仮想空間を一種の制御場とすることによ
つて，立体像を適当な形状（例えば，第１図（Ｃ）の如
く多次元正規分布曲面）に定めることにより，第１図
（Ｃ）のロボツト１のＡ点のX,Y軸方向の制御量を立体
像ＰのＡ点での高さや傾きから得ることができる。
つて，立体像を適当な形状（例えば，第１図（Ｃ）の如
く多次元正規分布曲面）に定めることにより，第１図
（Ｃ）のロボツト１のＡ点のX,Y軸方向の制御量を立体
像ＰのＡ点での高さや傾きから得ることができる。
即ち，第１図（Ａ）の障害物回避の例では，仮想空間
上では，センサ出力による立体像Ｐに近づかないような
制御量が得られ，これによつて障害物回避運動が実行さ
れることになる。
上では，センサ出力による立体像Ｐに近づかないような
制御量が得られ，これによつて障害物回避運動が実行さ
れることになる。
このことは，一次元のセンサ出力によつておおまかな
多次元外部状態量が仮想空間上で表わされていることに
なり，従つて仮想空間から一種の先読み制御量を求める
ことができる。
多次元外部状態量が仮想空間上で表わされていることに
なり，従つて仮想空間から一種の先読み制御量を求める
ことができる。
又，センサの次元にかかわらず，仮想空間では立体像
として表現されるため，複数のセンサや種類の異なるセ
ンサを用いても同一の像変換手順で制御場を形成でき
る。
として表現されるため，複数のセンサや種類の異なるセ
ンサを用いても同一の像変換手順で制御場を形成でき
る。
このため，簡易なアルゴリズムで高機能の適応制御が
実現できる。
実現できる。
（ａ） 一実施例の制御方法の説明 第２図は本発明の一実施例適応制御の説明図，第３図
は第２図における実空間と仮想空間の関係図である。
は第２図における実空間と仮想空間の関係図である。
第２図（Ａ）においては，二次元X,Yの実空間（作業
空間）を移動するロボツト１の側面に各々距離センサで
ある超音波センサ21〜2nを２ケづつ設け，超音波センサ
21〜2nで外部環境を把握しながら，障害物OB1,OB2を避
けながら実空間を移動する例を示している。
空間）を移動するロボツト１の側面に各々距離センサで
ある超音波センサ21〜2nを２ケづつ設け，超音波センサ
21〜2nで外部環境を把握しながら，障害物OB1,OB2を避
けながら実空間を移動する例を示している。
先づ，本発明では，前述の第１図（Ａ）の如く，超音
波センサ（以下センサと称す）21〜2nの検出距離Ｒの値
から障害物OB1,OB2の位置を位置座標（X,Y）に変換す
る。
波センサ（以下センサと称す）21〜2nの検出距離Ｒの値
から障害物OB1,OB2の位置を位置座標（X,Y）に変換す
る。
従つて，センサ21〜2nの距離Ｒから求めたロボツトか
らみた障害物の相対位置ベクトルが得られる。
らみた障害物の相対位置ベクトルが得られる。
次に，これを仮想空間において展開する。
第３図に示す如く，実空間RSと仮想空間ISとは，実空
間RSのX,Y二次元座標と仮想空間ISのX,Y二次元座標とは
一致しており，仮想空間ISは実空間RSのX,Y平面に対
し，新たに直交するＰ軸（ポテンシヤル軸）を加えたも
のである。
間RSのX,Y二次元座標と仮想空間ISのX,Y二次元座標とは
一致しており，仮想空間ISは実空間RSのX,Y平面に対
し，新たに直交するＰ軸（ポテンシヤル軸）を加えたも
のである。
従つて,2次元実空間RSの点Ａの位置は，仮想空間ISの
２次元平面Ｘ−Ｙの位置と対応する。
２次元平面Ｘ−Ｙの位置と対応する。
前述のセンサ21〜2nの検出距離Ｒによる相対位置ベク
トルを用いて，仮想空間ISにおけるＸ−Ｙ面のの示
す位置に，広がりをもつた多次元正規分布曲面を障害物
OB1,OB2の像として生成する。
トルを用いて，仮想空間ISにおけるＸ−Ｙ面のの示
す位置に，広がりをもつた多次元正規分布曲面を障害物
OB1,OB2の像として生成する。
従つて，第２図（Ａ）の例では，仮想平面では第２図
（Ｂ）の如く障害物OB1,OB2の位置にX,Y方向に広がりを
持ち,P軸方向に高さを持つ立体像Pa,Pbが生成され，こ
れらの重ね合せによるポテンシヤル曲面が形成される。
（Ｂ）の如く障害物OB1,OB2の位置にX,Y方向に広がりを
持ち,P軸方向に高さを持つ立体像Pa,Pbが生成され，こ
れらの重ね合せによるポテンシヤル曲面が形成される。
この仮想平面ISにおいて，ロボツト１の位置に相当す
るＰ軸方向の高さは，立体像Pa,Pbによるポテンシヤル
面PSのＰ軸方向の高さPAとなる。次に，制御量を求める
には，仮想空間ISにおいてＡ点の状態量として,X方向の
傾き∂p/∂x,Y方向の傾き∂p/∂ｙを計算し，この状態
量から制御量を換算する。
るＰ軸方向の高さは，立体像Pa,Pbによるポテンシヤル
面PSのＰ軸方向の高さPAとなる。次に，制御量を求める
には，仮想空間ISにおいてＡ点の状態量として,X方向の
傾き∂p/∂x,Y方向の傾き∂p/∂ｙを計算し，この状態
量から制御量を換算する。
第４図は制御量換算説明図である。
第３図のＡ点における仮想空間ISではポテンシヤル面
PSを拡大すると，第４図（Ａ）となる。
PSを拡大すると，第４図（Ａ）となる。
即ち,X方向に傾き（曲面斜度） Ｙ方向に傾き（曲面斜度） を持つ面である。
これから，係るポテンシヤル面PSに沿つて転がろうと
する力を求める。
する力を求める。
ここでＰ軸の負方向に仮想重力加速度Ｇを第４図
（Ａ）に示す如く設定し,X軸,Y軸方向の制御量を加速度
r,ｒを求める。
（Ａ）に示す如く設定し,X軸,Y軸方向の制御量を加速度
r,ｒを求める。
Ｘ軸方向について考えると，第４図（Ｂ）の如くポテ
ンシヤル曲面PSの斜度はαであるから，加速度は， となり， とすれば，（１）式は，ｒ ＝Ｋ・sin2α ……（２） となつて計算によつて求められる。
ンシヤル曲面PSの斜度はαであるから，加速度は， となり， とすれば，（１）式は，ｒ ＝Ｋ・sin2α ……（２） となつて計算によつて求められる。
同様にＹ軸の加速度は，ｒ ＝Ｋ・sin2β ……（３） として得られる。
これをX,Y軸方向の制御量とすれば，第４図（Ｃ）に
示す如く，ロボツト１を球と仮定し,X軸,Y軸の加速度
r,ｒの合成によつてポテンシヤル曲面PSに沿つて転が
り力RFが発生する。
示す如く，ロボツト１を球と仮定し,X軸,Y軸の加速度
r,ｒの合成によつてポテンシヤル曲面PSに沿つて転が
り力RFが発生する。
即ち，第２図（Ｂ）の仮想空間において，ロボツト１
はＰ軸のポテンシヤル値の小さい方向に制御力が加わ
り，従つて，実空間では，ロボツト１は障害物OB1,OB2
の間を障害物OB1,OB2を避けて移動することができる。
はＰ軸のポテンシヤル値の小さい方向に制御力が加わ
り，従つて，実空間では，ロボツト１は障害物OB1,OB2
の間を障害物OB1,OB2を避けて移動することができる。
（ｂ） 一実施例制御量演算の説明 このような適応制御はセンサの出力から演算によつて
実行され，以下これについて説明する。
実行され，以下これについて説明する。
第５図は係る制御量演算のブロツク図であり，各演算
ステツプをブロツクで示してある。
ステツプをブロツクで示してある。
図中，第２図で示したものと同一のものは同一の記号
であり,30は座標変換部であり，前述のセンサ21〜2nの
検出距離r1〜rnを，センサ21〜2nの実空間上での方向ベ
クトル１〜enを用いて前述の相対位置座標１（X1,Y
1）〜ｎ（Xn,Yn）に変換するもの,31は位置誤差発生
部であり，与えられたロボツト１の目標位置Xr,Yrと現
在位置との位置誤差ｃを発生するものであり，ロボツ
ト１の内部センサからの各軸（X,Y軸）の検出現加速度
，を２回積分部31aで２回積分して現在位置を得，
差分部31bで目標位置Xr,Yrと現在位置との差を求め，更
に，ロボツト１の内部に設けられたジヤイロで検出した
ロボツト１の現回転速度を積分部31cで積分して得た
現回転φを用いて変換行列生成部31dで変換行列を得
て，上述の差にこの変換行列を乗算部31eで乗じて座標
変換して位置誤差ｃ（Xc,Yc）を発生するものであ
る。32は像変換部であり，入力される位置座標ｉ〜
ｎ及び位置誤差ｃを基本関数を用いて立体像に変換す
るものであり，具体的には多次元正規分布関数を基本関
数として用い，正規分布の立体像に変換するものであ
る。
であり,30は座標変換部であり，前述のセンサ21〜2nの
検出距離r1〜rnを，センサ21〜2nの実空間上での方向ベ
クトル１〜enを用いて前述の相対位置座標１（X1,Y
1）〜ｎ（Xn,Yn）に変換するもの,31は位置誤差発生
部であり，与えられたロボツト１の目標位置Xr,Yrと現
在位置との位置誤差ｃを発生するものであり，ロボツ
ト１の内部センサからの各軸（X,Y軸）の検出現加速度
，を２回積分部31aで２回積分して現在位置を得，
差分部31bで目標位置Xr,Yrと現在位置との差を求め，更
に，ロボツト１の内部に設けられたジヤイロで検出した
ロボツト１の現回転速度を積分部31cで積分して得た
現回転φを用いて変換行列生成部31dで変換行列を得
て，上述の差にこの変換行列を乗算部31eで乗じて座標
変換して位置誤差ｃ（Xc,Yc）を発生するものであ
る。32は像変換部であり，入力される位置座標ｉ〜
ｎ及び位置誤差ｃを基本関数を用いて立体像に変換す
るものであり，具体的には多次元正規分布関数を基本関
数として用い，正規分布の立体像に変換するものであ
る。
即ち，立体像Piは， Pi＝Ki＊exp（−R2/2σ２） ……（４） 但し,R2＝（Ｘ−Xi）２＋（Ｙ−Yi）2, σは標準偏差。
Kiはセンサの感知距離、ロボツトの駆動系の性能等で
決定される定数。
決定される定数。
で定義され，入力座標（Xi,Yi）＝ｉ（ｉ＝1,…n,c）
から仮想空間上の立体像Piを得るものである。
から仮想空間上の立体像Piを得るものである。
33は像演算部であり，像変換された各立体像Piを加算
して，仮想空間でのポテンシヤル面を作成するものであ
り，ポテンシヤル面（値）Ｐは， Ｐ＝ΣPi ……（５） で得られる。
して，仮想空間でのポテンシヤル面を作成するものであ
り，ポテンシヤル面（値）Ｐは， Ｐ＝ΣPi ……（５） で得られる。
34は制御量換算部であり，前述の像演算部33で演算さ
れた仮想空間でのポテンシヤル値Ｐから偏微分によつ
て，前述のX,Y方向の曲面斜度α，βを求め，制御量と
して速度r,ｒを演算するものであり，斜度計算機構
34a,仮想重力計算機構34bと積分部34cを有している。
れた仮想空間でのポテンシヤル値Ｐから偏微分によつ
て，前述のX,Y方向の曲面斜度α，βを求め，制御量と
して速度r,ｒを演算するものであり，斜度計算機構
34a,仮想重力計算機構34bと積分部34cを有している。
斜度計算機構34aは，前述のX,Y方向の偏微分を求め，
曲面斜度を求めるものであり，次式により得られる。
曲面斜度を求めるものであり，次式により得られる。
更に， 又，仮想重力計算機構34bは，第４図で説明した第
（２）式及び第（３）式によつて加速度r,ｒを求め
るものであり，積分部34cは，仮想重力計算機構34bで求
めた加速度r,ｒを積分して速度r,ｒを得るもの
である。
（２）式及び第（３）式によつて加速度r,ｒを求め
るものであり，積分部34cは，仮想重力計算機構34bで求
めた加速度r,ｒを積分して速度r,ｒを得るもの
である。
次に，第５図実施例の動作について説明する。
第６図は本発明の一実施例動作説明図である。
この例は，第２図（Ａ）に示した如く，ロボツト１が
実空間RS上で障害物OB1,OB2を避けて実空間RS上の目標
位置（Xr,Yr）に移動する運動について示したものであ
る。
実空間RS上で障害物OB1,OB2を避けて実空間RS上の目標
位置（Xr,Yr）に移動する運動について示したものであ
る。
ロボツト１の各センサ21〜2nの出力は座標変換部30で
座標変換され，ロボツト１からの相対座標ｉ（Xi,
Yi）に変換される。一方，位置誤差発生部31で位置誤差
ｃ（Xc,Yc）を発生し，これらは，第（４）式によつ
て像変換部32で立体像Riに変換される。この時に，１
〜ｎに対するゲインKiは正に，一方，ｃに対するゲ
インKiは負にとると，第６図に示す如く仮想空間ISで
は，障害物OB1,OB2の像Pa,PbはＰ軸の正方向の高さをも
つ正規分布形状をなし，一方，目標位置（Xr,Yr）の
像，即ち位置誤差による像PcはＰ軸の負方向に高さをも
つ正規分布形状をなす。従つて，像演算部33で第（５）
式でこれらの和をとると，第６図のポテンシヤル面が得
られ，仮想空間ISでは，障害物の存在する位置にはKi＞
０となる凸部分を生成し，反対に目標位置にはKi＜０と
なる凹部分が生成される。
座標変換され，ロボツト１からの相対座標ｉ（Xi,
Yi）に変換される。一方，位置誤差発生部31で位置誤差
ｃ（Xc,Yc）を発生し，これらは，第（４）式によつ
て像変換部32で立体像Riに変換される。この時に，１
〜ｎに対するゲインKiは正に，一方，ｃに対するゲ
インKiは負にとると，第６図に示す如く仮想空間ISで
は，障害物OB1,OB2の像Pa,PbはＰ軸の正方向の高さをも
つ正規分布形状をなし，一方，目標位置（Xr,Yr）の
像，即ち位置誤差による像PcはＰ軸の負方向に高さをも
つ正規分布形状をなす。従つて，像演算部33で第（５）
式でこれらの和をとると，第６図のポテンシヤル面が得
られ，仮想空間ISでは，障害物の存在する位置にはKi＞
０となる凸部分を生成し，反対に目標位置にはKi＜０と
なる凹部分が生成される。
このことは，後述する制御量によつて，ロボツト１が
仮想空間IS上のポテンシヤル面に沿つて高い方から低い
方に向つて転がつていくことになり，結局障害物を避け
た移動軌道IMが形成されており，実空間で係る軌道IMに
対応する軌道RMに沿つて目標位置に向つて移動する。
仮想空間IS上のポテンシヤル面に沿つて高い方から低い
方に向つて転がつていくことになり，結局障害物を避け
た移動軌道IMが形成されており，実空間で係る軌道IMに
対応する軌道RMに沿つて目標位置に向つて移動する。
更に，（６）式，（７）式によつて制御量換算部34で
曲面斜度α，βを求めた後，加速度r,ｒを求め，こ
れを積分して，制御量として速度r,ｒを求め，これ
を速度指令としてロボツト１のサーボ系（図示せず）に
与えることによつて，前述の如くロボツト１は軌道PMに
沿つて目標位置（Xr,Yr）に向つて移動することにな
る。
曲面斜度α，βを求めた後，加速度r,ｒを求め，こ
れを積分して，制御量として速度r,ｒを求め，これ
を速度指令としてロボツト１のサーボ系（図示せず）に
与えることによつて，前述の如くロボツト１は軌道PMに
沿つて目標位置（Xr,Yr）に向つて移動することにな
る。
この場合に，像変換過程において，第（４）式の如
く，基本関数に多次元正規分布関数を用いているので，
第（５）式の如く，これを重ね合わせて仮想空間IS上に
ポテンシヤル面を形成しても，面の連続性を保つことが
でき，且つ時々刻々センサ21〜2n等の出力で動的に変化
させても，連続性が保証され，制御系の安定性を維持で
きる。
く，基本関数に多次元正規分布関数を用いているので，
第（５）式の如く，これを重ね合わせて仮想空間IS上に
ポテンシヤル面を形成しても，面の連続性を保つことが
でき，且つ時々刻々センサ21〜2n等の出力で動的に変化
させても，連続性が保証され，制御系の安定性を維持で
きる。
又，面の連続性が保証されているので，傾き（曲面斜
度）の連続性も保証され，従つて制御量の不連続性を防
止できる。
度）の連続性も保証され，従つて制御量の不連続性を防
止できる。
又，この例では位置誤差も仮想空間ISに像変換してい
るから，得られる制御量r,ｒは単なる障害物回避の
ためのもののみならず，目標位置への移動を加味した障
害物回避のためのものとすることができる。
るから，得られる制御量r,ｒは単なる障害物回避の
ためのもののみならず，目標位置への移動を加味した障
害物回避のためのものとすることができる。
これらは，全てロボツト制御装置のプロセツサのプロ
グラムによる演算によつて実現でき，仮想空間ISは概念
上では存在するが，結局（５）式，（６）式で示す値が
仮想空間ISでのポテンシヤル面を定義することになり，
単なるデータで示される。
グラムによる演算によつて実現でき，仮想空間ISは概念
上では存在するが，結局（５）式，（６）式で示す値が
仮想空間ISでのポテンシヤル面を定義することになり，
単なるデータで示される。
従つて，プロセツサは，各センサ21〜2nの出力を座標
変換し，荒に位置誤差を求めて，（６）式を実行し,X,Y
方向の傾きを求め，更に（７）式で曲面斜度α，βを演
算し，（２）式，（３）式で加速度r,ｒを演算し，
且つこれを積分演算して，速度r,ｒを各サンプリン
グ時刻毎にサーボ系に出力すればよいことになる。
変換し，荒に位置誤差を求めて，（６）式を実行し,X,Y
方向の傾きを求め，更に（７）式で曲面斜度α，βを演
算し，（２）式，（３）式で加速度r,ｒを演算し，
且つこれを積分演算して，速度r,ｒを各サンプリン
グ時刻毎にサーボ系に出力すればよいことになる。
この場合，（６）式のX,Yは原点として，即ち“0"と
して演算すればよい。
して演算すればよい。
（ｃ） 他の実施例の説明 上述の実施例では，センサとして超音波距離センサを
用いているが他の周知の距離センサを用いてもよく，
又，移動ロボツトの障害物回避の例で説明したが，障害
物が壁面であつて，壁面に衝突しないように移動制御す
るものであつてもよい。
用いているが他の周知の距離センサを用いてもよく，
又，移動ロボツトの障害物回避の例で説明したが，障害
物が壁面であつて，壁面に衝突しないように移動制御す
るものであつてもよい。
又，移動ロボツトに限らず，アームを有する作業ロボ
ツトの作業にも適用でき，例えば，ハンドを目標位置に
移動させる場合や，ハンドの把持した物品を相手物品に
嵌合させる作業や，物体の做い動作を行なう作業等にも
適用でき，これら作業に応じてセンサを適切な他の力セ
ンサや温度センサ等を用いることもできる。
ツトの作業にも適用でき，例えば，ハンドを目標位置に
移動させる場合や，ハンドの把持した物品を相手物品に
嵌合させる作業や，物体の做い動作を行なう作業等にも
適用でき，これら作業に応じてセンサを適切な他の力セ
ンサや温度センサ等を用いることもできる。
以上本発明を実施例により説明したが，本発明は本発
明の主旨に従い種々の変形が可能であり，本発明からこ
れらを排除するものではない。
明の主旨に従い種々の変形が可能であり，本発明からこ
れらを排除するものではない。
以上説明した様に，本発明によれば，外的状態に応じ
てロボツトを適応制御する際のアルゴリズムを簡易化で
き，且つ高度な適応制御が実現できるという優れた効果
を奏し，高知能ロボツトの実現に寄与する。
てロボツトを適応制御する際のアルゴリズムを簡易化で
き，且つ高度な適応制御が実現できるという優れた効果
を奏し，高知能ロボツトの実現に寄与する。
又，アルゴリズムを簡易化でき，演算で実現できるた
め，高速制御が可能となるという効果を奏し，適応制御
を高速にできるから，適応制御型ロボツトの高速化も図
ることができる。
め，高速制御が可能となるという効果を奏し，適応制御
を高速にできるから，適応制御型ロボツトの高速化も図
ることができる。
更に，各種センサを設けても同一アルゴリズムで実現
できるため，各種の外部状態を検出し，最適な適応制御
することが容易となるという効果も奏し，ロボツトの高
知能化に一層寄与する。
できるため，各種の外部状態を検出し，最適な適応制御
することが容易となるという効果も奏し，ロボツトの高
知能化に一層寄与する。
しかも本発明によれば、ロボットの位置におけるポテ
ンシャル軸の負方向に設定した仮想重力加速度と２次元
Ｘ、Ｙ方向の傾きとから求めた加速度によりロボットを
移動するので、平衡点列上での傾きが左右方向に対して
０となるため、ロボットをジグザグ動作させることな
く、直進させることができる。
ンシャル軸の負方向に設定した仮想重力加速度と２次元
Ｘ、Ｙ方向の傾きとから求めた加速度によりロボットを
移動するので、平衡点列上での傾きが左右方向に対して
０となるため、ロボットをジグザグ動作させることな
く、直進させることができる。
第１図は本発明の原理説明図， 第２図は本発明の一実施例適応制御説明図， 第３図は第２図における実空間と仮想空間の関係図， 第４図は第２図における制御量換算説明図， 第５図は本発明の一実施例制御量演算のブロツク図， 第６図は第５図による動作説明図， 第７図は従来技術の説明図である。 図中,1……ロボツト， ２……センサ， RS……実空間， IS……仮想空間， OB……障害物。
Claims (1)
- 【請求項１】物体との距離を検出する距離センサ（２）
の出力に応じて、ロボット（１）を移動制御するロボッ
トの適応制御方法において、 該距離センサ（２）の距離出力を位置座標に変換するス
テップと、 該ロボット（１）の２次元作業空間にポテンシャル軸を
加えた３次元仮想空間の該位置座標に、該２次元方向の
広がりを持ち、且つ該ポテンシャル軸に高さを持つ曲面
立体像を生成するステップと、該仮想空間の該曲面立体
像を重ね合わせたポテンシャル曲線を生成するステップ
と、 該ポテンシャル曲面における該ロボット（１）の位置に
おける２次元Ｘ、Ｙ方向の傾きを計算するステップと、 該ポテンシャル軸の負方向に設定した仮想重力加速度と
該２次元Ｘ、Ｙ方向の傾きとから求めた該２次元Ｘ、Ｙ
方向の加速度により、該ロボット（１）を移動制御する
ことを 特徴とするロボットの適応制御方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61150117A JP2552266B2 (ja) | 1986-06-26 | 1986-06-26 | ロボツトの適応制御方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61150117A JP2552266B2 (ja) | 1986-06-26 | 1986-06-26 | ロボツトの適応制御方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS635408A JPS635408A (ja) | 1988-01-11 |
| JP2552266B2 true JP2552266B2 (ja) | 1996-11-06 |
Family
ID=15489858
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61150117A Expired - Lifetime JP2552266B2 (ja) | 1986-06-26 | 1986-06-26 | ロボツトの適応制御方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2552266B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06208405A (ja) * | 1993-01-08 | 1994-07-26 | Takanori Ikegami | 知能ロボットのための情報処理方法および情報処理装置 |
| WO2001054469A1 (fr) * | 2000-01-17 | 2001-07-26 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Procede et dispositif de commande de positionnement et dispositif de montage de pieces electroniques mettant en oeuvre ledit dispositif de commande |
| JP5118507B2 (ja) * | 2008-02-27 | 2013-01-16 | 三菱重工業株式会社 | 移動体及び移動体の制御方法 |
| CN114227674A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-25 | 广东天凛高新科技有限公司 | 一种基于视觉识别定位的机械臂导航方法 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63603A (ja) * | 1986-06-20 | 1988-01-05 | Hitachi Ltd | 移動体の誘導方式 |
-
1986
- 1986-06-26 JP JP61150117A patent/JP2552266B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS635408A (ja) | 1988-01-11 |
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