JP3319022B2 - ロボット装置の機構データの較正方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、複数個の関節部例えば
標準形の６軸を有するアーム形のロボットに係り、直交
座標系よりそのロボットの関節座標系へ座標変換処理の
ときに求められるロボット装置の位置等の較正方法に関
する。

【０００２】

【従来の技術】従来のこの種の手段としては、特公平４
−４５８４１号公報がある。この従来例は複数個の関節
部を有するアーム形ロボットと、そのロボットの先端を
直交座標系上で駆動させる制御手段と、このロボットの
各関節部に設けられる関節部の回転角度を検出する回転
角度検出手段と、その検出される回転角度を記憶する記
憶手段と、このロボット先端が直交座標系上を移動した
ときにｘ、ｙ、ｚ方向の変移を検出する変移検出手段と
をそなえたシステムにおいて、このロボット先端を位置
付けする少なくとも１つの較正位置の前記直交座標系に
対応する位置を測定する過程と、上記較正位置において
このロボット先端を複数個の姿勢を成すよう位置付け
し、その各姿勢における各関節部の回転角度を検出し記
憶する過程と、上記記憶された複数個の各関節部の回転
角度と設計時のアーム長さと前記測定した較正位置の座
標値とに基づいて優決定系の方程式を生成せしめ、この
ロボットの各関節部の組立て時の取付け誤差および製造
時のアームの長さの偏差を求める過程と、上記各関節部
の取付け誤差から得られる実際の原点位置および上記ア
ーム長さの偏差から得られるアームの実寸をこのロボッ
トの上記制御手段における座標変換処理に反映し較正結
果を評価する過程とを有することを特徴とするロボット
座標系の較正方法である。

【０００３】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、関節軸の回転角度検出手段を各軸に有す
る複数の関節からなる多軸ロボットと、そのロボットを
駆動する制御手段と、データ処理手段を備えたロボット
装置における直交座標系をロボットの各関節座標系へ変
換するための機構データの較正方法において、ロボッ
ト、ツール、ワークの少なくとも１つの諸元に基づくデ
ータであって誤差を内包したデータ、並びに前記ロボッ
トに位置・姿勢を教示したとき前記各回転角度検出手段
で得られるデータから、修正パウエル法を用いて前記誤
差を内包したデータのそれぞれを変化させて、誤差の平
均値を算出し、その平均値が最小となる前記誤差を内包
したデータの値を求めて、ロボットの位置等の誤差を較
正する方法であり、さらにはロボットジョブ(ROBOT.JB
I) を設定し、多点多姿勢をとり各位置でのパルスデー
タを読込み、多変量解析の修正パウエル法での初期化を
行い、各軸の絶対パルスデータ量とツールの寸法誤差の
各データを修正パウエル法で多変量解析の探索を行い、
各点の位置ズレの平均値を計算し、平均値が収束してい
るかを判断し、平均値が収束していなければ繰り返し回
数が制限値を越えるまでは先の探索からの以降の計算を
繰り返し、平均値が収束しているとき及び繰り返し回数
が制限値を越えたときは、そのときの各軸の絶対パルス
データ量とツールの寸法誤差の解を最適値として、それ
ぞれの設定値から減算してロボット装置の機構データの
較正方法である。

【０００４】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、関節軸の回転角度検出手段を各軸に有す
る複数の関節からなる多軸ロボットと、そのロボットを
駆動する制御手段と、データ処理手段を備えたロボット
装置における位置等の較正方法において、ロボット、ツ
ール、ワークの少なくとも１つの諸元に基づくデータで
あって誤差を内包したデータ、並びに前記ロボットに位
置・姿勢を教示したとき前記各回転角度検出手段で得ら
れるデータから、修正パウエル法を用いて前記誤差を内
包したデータのそれぞれを変化させて、誤差の平均値を
算出し、その平均値が最小となる前記誤差を内包したデ
ータの値を求めて、ロボットの位置等の誤差を較正する
方法であり、さらにはロボットジョブ(ROBOT.JBI) を設
定し、多点多姿勢をとり各位置でのパルスデータを読込
み、多変量解析の修正パウエル法での初期化を行い、各
軸の絶対パルスデータ量とツールの寸法誤差の各データ
を修正パウエル法で多変量解析の探索を行い、各点の位
置ズレの平均値を計算し、平均値が収束しているかを判
断し、平均値が収束していなければ繰り返し回数が制限
値を越えるまでは先の探索からの以降の計算を繰り返
し、平均値が収束しているとき及び繰り返し回数が制限
値を越えたときは、そのときの各軸の絶対パルスデータ
量とツールの寸法誤差の解を最適値として、それぞれの
設定値から減算してロボット装置の原点位置等の較正を
行うロボット装置の位置等の較正方法である。

【０００５】

【作用】このような方法からなる本発明は、適切な修正
パウエル法の簡易な演算手法から、実際現場における迅
速かつ正確なアーム形ロボットでのアーム先端位置にお
ける原点位置の較正が得られ、確度の高いロボット装置
の普遍性が得られる。

【０００６】

【実施例】初めに、非線形計画法でのパウエル法につい
て述べておく。２次式の問題に対して最適解を求める手
法として目的関数の１階導関数を計算する必要がある
が、問題によっては、勾配を求めることができない場合
もある。例えば運転中のプロセスでは、勾配を使用しな
い共役方向を求め、これを利用して２次収束性を有する
手法としてのパウエル法がある。すなわち、パウエル法
による最適解への逐次近似の手順は、図９に表すよう
に、２次式の目的関数に対して、異なる点から探索方向
を表すベクトルの集合ｓ₀［ｓ₀はｓの初期値を示す］の
方向に沿って極小点（最適解）を求め、つぎにそれぞれ
の極小点を結ぶベクトルは、ｓ₀ と共役であるという性
質を利用しており、最初に計算手順を示すと、次のよう
になる。いま１次独立なｍ個のベクトルξ_{1 ,} ……，ξ
_k として、座標軸の方向を用いることして、（ａ）出発
点ｕ⁰ を選び関数Ｆ［ｕ⁰ ＋α₀ ξ_m ］を最小とするα
＝α⁰ を求め（ここでα₀ は係数で、ｕ¹ ＝ｕ⁰ ＋α₀
ξ_m とおいている），（ｂ）つぎに同様にして各ベクト
ルｋ＝１，……，ｍに対して関数Ｆ［ｕ^k ＋α_k ξ_k ］
を最小とするαｋを求めてから、ｕ^k+1 ＝ｕ^k ＋α^k ξ
_m とおく、（ｃ）さらにｋ＝１，……，ｍ−１について
ξ_k をξ_k+1 により置き換えて、（ｄ）ξ_mをｕ^m+1 −
ｕ¹ により置き換え、ｕ⁰ をｕ^m+1 に置き換え、（ｅ）
そして（ａ）に帰りある計算停止基準を満たすまでこれ
らの計算を繰り返すというのが、パウエル法である。な
お、図９に示すＦ＝15,30,60はそれぞれの評価関数の値
であり、ｕ＊は極小点（最適解）である。図面におい
て、同一符号は同一もしくは相当部分を示す。

【０００７】ところで、点ｕ¹ はｕ⁰ からベクトルξ₂
の方向の最小点であり、点ｕ³ もｕ² からベクトルξ₂
の方向の最小点であるから、ベクトルξ₂ はｕ³ −ｕ¹
と共役であることがわかり、ｍ変数のときも同様にして
逐次的に共役方向をつくり、最適解に接近することがで
きるので、出発点が極小点から十分離れてているときで
も、一般の関数について最適解に収束するようにこの方
法を修正し、特に変数が５変数以上の問題に対しては計
算手順は従属な方向を選ぶ可能性があるので、いわゆる
修正パウエル法は下記計算手順をとる。図１０は、修正
パウエル法の原理的な解析をしている説明図である。図
１０において、出発点ｕ⁰ を選び、ｋ＝１，……，ｍ
について、関数Ｆ［ｕ^k-1 ＋α_k ξ_k ］を最小とするα
^k を計算し、これより点ｕ^k ＝ｕ^k-1 ＋α_k ξ_k を逐次
的に求め、｛Ｆ（ｕ^h-1)−Ｆ（ｕ^h ) ｝が最大となる
整数ｈ，１≦ｈ≦ｍを求め、Δ＝Ｆ（ｕ^h-1)−Ｆ
（ｕ^h ) とおき、Ｆ₃ ＝Ｆ（２ｕ^m −ｕ⁰)の値を求
め、Ｆ₁ ＝Ｆ（ｕ⁰)，Ｆ₂ ＝Ｆ（ｕ^m ) とおき、Ｆ₁
≦Ｆ₃ ，または（および）（１／２）Δ（Ｆ₁ −Ｆ₃ ）
²≦（Ｆ₁ −２Ｆ₂ ＋Ｆ₃ ）（Ｆ₁ −Ｆ₂ −Δ）²であれ
ば、つぎの繰り返し回では、古い方向ξ₁ ，……，ξ_m
を用い、次の出発点ｕ⁰ として、ｕ^m を用い、この式の
いずれか（いずれも）成立しないときには、ξ＝（ｕ
^m −ｕ⁰)とおき、関数Ｆ（ｕ^m ＋αξ）を最小とするα
を求めて、ξ₁ ，……，ξ_i-1 ξ_i+1 ，……，ξ_m ，ξ
を探索の方向として、ｕ^m ＋αξをつぎの繰り返し回の
出発点とするというのが、修正パウエル法である。この
修正法ではｍ変数２次式に対してｍ回以上の繰り返し演
算が必要ではあるが、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭなどを主
要素とする現在の汎用マイクロコンピュータでの演算処
理については問題とならない。

【０００８】ここにおいて本発明は、上述の修正パウエ
ル法を巧妙に適用して、ロボット装置の位置等の較正を
向上させるための方法である。以下に、本発明の一実施
例について適宜図面を参照しながら説明する。本発明
は、ロボット単体での精度向上のためのロボットキャリ
ブレーション(Robot Calibration RBCAL) と、ツールの
寸法精度向上のためのツールキャリブレーション(Tool
Point Calibration TPCAL)と、ロボットとワーク位置間
の距離精度向上のためのロボットとワーク間の位置のキ
ャリブレーション(Work Calib-ration, Work Movement
WKCAL,WKMOV) との３つのキャリブレーションで行い、
この結果従来例にない絶対位置精度の向上が確認され、
特に本発明はオフラインプロミング等でロボットのティ
ーチングデータを作成する場合に、実機（ロボット）の
動作精度を補償するとき最適である。主として、このよ
うなロボット装置の原点位置較正及びリンク長較正はメ
ーカからの出荷時に行う手段であり、以下に続く他のロ
ボット装置の原点位置較正についても同様である。そし
て、後述するロボットに装着するツール寸法の較正並び
にロボットとワーク間の距離較正は、主として、ロボッ
ト装置のユーザでの稼働現場設置時において施行される
ものである。具体的手法に入ることにする。まず、ロボ
ットキャリブレーションはこうである。５点５姿勢のジ
ョブ（Job)データとツール寸法データから原点アブソリ
ュート（Absolute) のデータ較正値を多変量解析の１つ
としての先の修正パウエル法により求める。すなわち、
誤差データを変化させて未知のデータを修正していくわ
けであるが、誤差データを変化させるにしても、何らか
の指針がないと時間が無限に必要となる。この指針とな
るのが修正パウエル法なのである。

【０００９】図１は、本発明の一実施例におけるキャリ
ブレーション構成の概要を示す図である。１はアーム形
６軸ロボットでロボット制御装置( Robot Contller以下
ＲＣと略記する）２により各可動軸は駆動され、そのロ
ボット制御装置２はパソコン(Personal computer) ３か
らの指令あるいは演算結果に基づきロボットの制御を行
うようにしており、そしてパソコン３は教示ジョブやパ
ラメータデータ(PARA.DAT)の保管を伝送ケーブル４を通
して行えるようになっている。さらに、パソコン３で扱
う情報は、ロボットキャリブレーション(RBCAL) と、ツ
ールキャリブレーション(TPCAL) と、ロボットとワーク
間の位置のキャリブレーション(WKCAL,WKMOV) と、パラ
メータのデータ(Parameter Data PARAM.DAT ……このデ
ータはロボットの形態データであり、リンク機構である
機械の寸法，各アームのリンク長さ、各軸駆動モータの
正転・逆転のいずれか、各軸の分解能、制御する全部の
データなどの全てを含む) と、ツールのデータ(TOOL.DA
T)と、マスタージョブ(Master Job MASTER.JBI …IはM
S-DOSでのfileの意味である) と、スレーブジョブ(Slav
e Job SLAVE.JBI) と、ロボットジョブ( ROBOT.JBI)
と、ツールジョブ(TOOL.JBI)と、アブソリュートデータ
(ABS0.DAT)であり、ロボット制御装置２で扱う情報はロ
ボットジョブイ(ROBOT.JBI) と、ツールジョブ(TOOL.JB
I)と、スレーブジョブ(SLAVE.JBI) と、パラメータのデ
ータ(PARAM.DAT) と、ツールのデータ(TOOL.DAT)と、ア
ブソリュートデータ(ABS0.DAT)である。

【００１０】図２は、本発明の一実施例における回路構
成を表すブロック図である。201 は操作パネル、202 は
ティーチボックス、203 は通信制御部、204 は関節角度
検出部、205 はサーボ制御０部、206 はロポット制御演
算部、207 はＣＰＵ（中央処理部）、208 は位置指令作
成部、209 はパラメータデータを記憶しROM,RAM などか
ら成るパラメータデータ領域部、210 はツールデータを
記憶しROM,RAM などから成るツールデータ領域部、211
はジョブデータを記憶しROM,RAM などから成るジョブデ
ータ領域部、212 これらの各要素間の相互の信号の授受
を可能にするインターフェースである。なお、ロボット
教示データは一旦ジョブデータ領域部211 に入り、それ
をパソコン３側に移して演算するが、ロボット制御装置
（ＲＣ）２がデータ処理機能を有すれば、つまり修正パ
ウエル法の演算が可能であればパソコン３は必要ではな
い。

【００１１】そこで本発明の第１の実施例として、例え
ば６軸ロボットに適応した場合の、ロボット装置のリン
ク長位置較正方法であるロボットのキャリブレーション
に係る演算方法の、アルゴリズム（Algorism) について
説明すると次の通りである。 (A-1) 各リンク長の誤差を６軸分用意し、これらをv
［６］とする。 (A-2) 各リンク長誤差の上限値を６軸分用意し、これ
らをvu［６］とする。 (A-3) 各リンク長誤差の下限値を６軸分用意し、これ
らをvl［６］とする。 (A-4) ツール誤差［mm単位の数値］つまりツールの寸
法誤差をｘ，ｙ，ｚの各軸分用意し、これらをte［３］
とする。 (A-5) ツール誤差の上限値を各軸分用意し、これらを
tu［３］とする。 (A-6) ツール誤差の下限値を各軸分用意し、これらを
tl［３］とする。 (A-7) 上記データを１次元の配列に入れ、未知変数配
列Ｖ［９］，定数配列Ｕ［９］，定数配列Ｌ［９］にそ
れぞれ割り当てる。ここで、未知変数配列Ｖ［９］とは
(1) で用意した各リンク長誤差のv［６］と(4) で用意
したツール誤差te［３］との９個のデータの未知変数配
列として表現しており、Ｕ［９］及びＬ［９］は同様に
(2) と(5) 及び(3) と(6) でそれぞれ用意した各リンク
長誤差の上限値vu［６］とツール誤差の上限値tu［３］
及び各リンク長誤差の下限値vl［６］とツール誤差の下
限値tl［３］のそれぞれを９個のデータの定数配列とし
て表現している。

【００１２】(A-8) これらのデータをそれぞれ各軸に
変数として、各リンク長誤差の初期値零を各軸に割り当
てると、以下のようになる。 各軸について Ｖ［０］＝ｖ［０］; Ｖ［１］＝ｖ［１］; Ｖ［２］＝
ｖ［２］; Ｖ［３］＝ｖ［３］; Ｖ［４］＝ｖ［４］;
Ｖ［５］＝ｖ［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差について Ｖ［６］＝te［０］; Ｖ［７］＝te［１］; Ｖ［８］＝
te［２］ (A-9) 以下、同様にして各リンク長誤差の上限値を各
軸に割り当てると、各軸について Ｕ［０］＝vu［０］; Ｕ［１］＝vu［１］; Ｕ［２］＝
vu［２］; Ｕ［３］＝vu［３］; Ｕ［４］＝vu［４］;
Ｕ［５］＝vu［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差の上限値について Ｕ［６］＝tu［０］; Ｕ［７］＝tu［１］; Ｕ［８］＝
tu［２］ となる。 (A-10) さらに各リンク長誤差の下限値を各軸に割り当
てると、各軸について Ｌ［０］＝vl［０］; Ｌ［１］＝vl［１］; Ｌ［２］＝
vl［２］; Ｌ［３］＝vl［３］; Ｌ［４］＝vl［４］;
Ｌ［５］＝vl［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差の下限値について Ｌ［６］＝tl［０］; Ｌ［７］＝tl［１］; Ｌ［８］＝
tl［２］ となる。

【００１３】(A-11) 次に修正パウエル法のでの収束
値［極限値（limit)］を設定するが、この値は例えば0.
001 が好ましい。 (A-12) また修正パウエル法に先の未知変数配列Ｖ
［９］，定数配列Ｕ［９］，Ｌ［９］を渡す、つまり代
入する。ここでのＶ［９］は前記パウエル法の説明にお
ける(a) の手順のｕ⁰ に相当する。 (A-13) さらにまた修正パウエル法に評価関数funcを渡
す、すなわち、代入する。これは、前記(a) のＦ［ｕ⁰
＋α₀ ξ_m ］に相当する。 (A-14) ところでこの評価関数funcとは、先のＶ［９］
の値とロボットキャリブレーションデータ(ROBOT.JBI)
を使ってロボットのツール先端の座標値を評価するもの
である。ロボットキャリブレーションデータ(ROBOT.JB
I) は後述する５点５姿勢のデータで実機のロボットで
教示されたものである。 (A-15) そこで前記評価関数funcとは、図４と図５に表
されるように予め教示された５点５姿勢（合計２５点）
のデータから、前記Ｖ［９］の値だけ各軸のパルスデー
タ及びツール寸法に加算し、そのときの５姿勢の平均位
置からの各姿勢での座標値との距離を算出し、他の４点
に対しても同様な計算で平均距離を加算し、これら５点
での平均距離を算出するプログラムである。ここでＶ
［９］は前記パウエル法の説明における(b) の手順のｕ
^k+1 ＝ｕ^k ＋α^k ξ_k によって求められる。 (A-16) 修正パウエル法はこの評価関数funcの算出値に
より、最適な前記変数配列Ｖ［９］の値を求める。 (A-17) この結果、変数配列の最適なＶ［０］，Ｖ
［１］，Ｖ［２］，Ｖ［３］，Ｖ［４］，Ｖ［５］の値
を６軸の各リンク長に加えることで、ロボットのリンク
長の較正が可能になる。 (A-18) さらになお変数配列の最適なＶ［６］，Ｖ
［７］，Ｖ［８］の値をツール寸法に加えることで、ロ
ボット装置のさらなる原点位置較正が可能になる。

【００１４】本発明の第２の実施例として、先のロボッ
トキャリブレーション(RBCAL) である、ロボット装置の
原点位置較正方法の実行の具体的手順は、次のとおりで
ある。 (B-1) まず、ロボットのタイプをパラメータデータ(P
ARAM.DAT) より判定し、ツールの寸法をロボットキャリ
ブレーションジョブ(ROBOT.JBI) とツールデータ(TOOL.
DAT)から判別し、ロボットの演算式を決定する。 (B-2) その計算結果のツールの寸法をツールデータ(T
OOL.DAT)に書込み、さらにその計算結果のリンク長デー
タの誤差から、各軸のリンク長データに加算して修正リ
ンク長データを作成する。 (B-3) そしてロボットのキャリブレーションジョブ(R
OBOT.JBI) の教示を行い、ロボットの最終点での多点位
置と多姿勢とツール寸法から計算されたパルスデータを
論理演算して、ロボットキャリブレーション(RBCAL) を
実行するが、前記ツールデータ(PARAM.DAT) ，ロボット
キャリブレーションジョブ(ROBOT.JBI) ，パラメータデ
ータ(PARAM.DAT) ，リンク長データを同一ディレクトリ
(directory) に置いて実行するという手順である。

【００１５】図３は、本発明の第３の実施例以下におい
て定義する原点アブソリュートデータの説明図である。
アーム形６軸ロボットの各軸を基準点（固定ベース）か
ら順にＳ，Ｌ，Ｕ，Ｒ，Ｂ，Ｔ関節［またこの順番に第
１，２，３，４，５，６軸になる）とすると、これら各
関節にはそれぞれ図示しないアブソリュートエンコーダ
(Absolute Encorder…角度検出手段) が装着されてお
り、各軸駆動モータの回転をパルスデータとして検出し
ている。関節300 を想定したときに、関節300 の軸30に
ついて関節300 の絶対アブソリュート（位置）の原点31
からの仮想原点パルス値33が原点アブソリュートデータ
であり、原点アブソリュート32の位置が各軸パルス34の
起算点となり、その各軸に与えられたパルスにより移動
した関節の位置が制御点35となる。そこで各軸のアブソ
リュートエンコーダはモータ装着時の原点を０パルスと
してカウントし、この値は機械的原点とは異なってい
る。そこで、ソフトウェア的に仮の原点を原点アブソリ
ュート32のデータとして管理する。例えば原点アブソリ
ュート32のデータを1000（パルス）とすると、アブソリ
ュートエンコーダが１１００（パルス）の値を示すとき
はロボットのソフトウェアでは（１１００−１０００）
＝１００パルスと認識する。先に示した各ジョブの指示
JBI のパルスデータは、この原点アブソリュート32のデ
ータを差し引いたデータ１００パルスである。

【００１６】実際のデータの使用方法はＳ，Ｌ，Ｕ，
Ｒ，Ｂ，Ｔの各関節角のパルスデータ34を計算し、その
パルスを例えば（１００，２００，３００，４００，５
００，６００）とすると、それがジョブデータ(ROBOT.J
BI) として記録される。このため原点アブソリュートデ
ータ33が１０００での（１００，２００，３００，４０
０，５００，６００）というデータは絶対アブソリュー
トでは（１１００，１２００，１３００，１４００，１
５００，１６００）になる。さらに付言すれば、ここで
同じロボットで原点アブソリュートデータ33を２０００
とすると、（１００，２００，３００，４００，５０
０，６００）というデータは絶対アブソリュートでは
（２１００，２２００，２３００，２４００，２５０
０，２６００）になる。このように、同じ（１００，２
００，３００，４００，５００，６００）というジョブ
データがあったとしても、原点アブソリュートデータ33
の設定によって異なったロボットの姿勢を採ることにな
る。ここで、ロボットのデータをロボットシミュレータ
（直接には図示しないが例えばパソコン３などである）
で作成する場合に、ロボット側の原点アブソリュートデ
ータ33が確実にロボットシミュレータと同じ原点でなけ
れば、ロボットの指令が狂うことになる。ロボット装置
の原点位置精度が問題になるのは、主にこのようなロボ
ットシミュレータからの指令を忠実に再現しなければな
らないとに起こる。この精度を保証するのがロボットの
キャリブレーションである。ところで、本発明の第２の
発明以下においては、本発明の第１の発明での各リンク
長に代えて、上記の原点アブソリュートデータ33を採用
し、また各リンク長誤差に原点アブソリュート誤差がそ
れぞれ対応する。

【００１７】そこで本発明の第３の実施例である原点ア
ブソリュートデータを採用し、例えば６軸ロボットに適
応した場合のロボットのキャリブレーションに係る演算
方法としてのアルゴリズムについて、説明すると次の通
りである。 (C-1) 原点アブソリュート誤差［図３の原点アブソリ
ュートデータ33・パルス数］を６軸分用意し、これらを
v［６］とする。 (C-2) 原点アブソリュート誤差［パルス数］の上限値
を６軸分用意し、これらをvu［６］とする。 (C-3) 原点アブソリュート誤差［パルス数］の下限値
を６軸分用意し、これらをvl［６］とする。 (C-4) ツール誤差［mm単位の数値］つまりツールの寸
法誤差をｘ，ｙ，ｚの各軸分用意し、これらをte［３］
とする。 (C-5) ツール誤差の上限値を各軸分用意し、これらを
tu［３］とする。 (C-6) ツール誤差の下限値を各軸分用意し、これらを
tl［３］とする。 (C-7) 上記データを１次元の配列に入れ、未知変数配
列Ｖ［９］，定数配列Ｕ［９］，定数配列Ｌ［９］にそ
れぞれ割り当てる。ここで、未知変数配列Ｖ［９］とは
(C-1) で用意した原点アブソリュート誤差のv［６］と
(C-4) で用意したツール誤差te［３］との９個のデータ
の未知変数配列として表現しており、Ｕ［９］及びＬ
［９］は同様に(C-2) と(C-5) 及び(C-3) と(C-6) でそ
れぞれ用意した原点アブソリュート誤差の上限値vu
［６］とツール誤差の上限値tu［３］及び原点アブソリ
ュート誤差の下限値vl［６］とツール誤差の下限値tl
［３］のそれぞれを９個のデータの定数配列として表現
している。

【００１８】(C-8) これらのデータをそれぞれ各軸に
変数として、原点アブソリュート誤差の初期値零を各軸
に割り当てると、以下のようになる。各軸について Ｖ［０］＝ｖ［０］; Ｖ［１］＝ｖ［１］; Ｖ［２］＝
ｖ［２］; Ｖ［３］＝ｖ［３］; Ｖ［４］＝ｖ［４］;
Ｖ［５］＝ｖ［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差について Ｖ［６］＝te［０］; Ｖ［７］＝te［１］; Ｖ［８］＝
te［２］ (C-9) 以下、同様にして原点アブソリュート誤差の上
限値を各軸に割り当てると、各軸について Ｕ［０］＝vu［０］; Ｕ［１］＝vu［１］; Ｕ［２］＝
vu［２］; Ｕ［３］＝vu［３］; Ｕ［４］＝vu［４］;
Ｕ［５］＝vu［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差の上限値について Ｕ［６］＝tu［０］; Ｕ［７］＝tu［１］; Ｕ［８］＝
tu［２］ となる。 (C-10) さらに原点アブソリュート誤差の下限値を各軸
に割り当てると、各軸について Ｌ［０］＝vl［０］; Ｌ［１］＝vl［１］; Ｌ［２］＝
vl［２］; Ｌ［３］＝vl［３］; Ｌ［４］＝vl［４］;
Ｌ［５］＝vl［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差の下限値について Ｌ［６］＝tl［０］; Ｌ［７］＝tl［１］; Ｌ［８］＝
tl［２］ となる。

【００１９】(C-11) 次に修正パウエル法のでの収束
値［極限値（limit)］を設定するが、この値は例えば0.
001 が好ましい。 (C-12) また修正パウエル法に先の未知変数配列Ｖ
［９］，定数配列Ｕ［９］，Ｌ［９］を渡す、つまり代
入する。前述のとおり、ここでのＶ［９］は前記パウエ
ル法の説明における(a) の手順のｕ⁰ に相当する。 (C-13) さらにまた修正パウエル法に評価関数funcを渡
す、すなわち、代入する。これは前述のとおり、前記
(a) のＦ［ｕ⁰ ＋α₀ ξ_m ］に相当する。 (C-14) ところでこの評価関数funcとは、先のＶ［９］
の値とロボットキャリブレーションデータ(ROBOT.JBI)
を使ってロボットのツール先端の座標値を評価するもの
である。ロボットキャリブレーションデータ(ROBOT.JB
I) は後述する５点５姿勢のデータで実機のロボットで
教示されたものである。 (C-15) そこで前記評価関数funcとは、図４と図５に表
されるように予め教示された５点５姿勢（合計２５点）
のデータから、前記Ｖ［９］の値だけ各軸のパルスデー
タ及びツール寸法に加算し、そのときの５姿勢の平均位
置からの各姿勢での座標値との距離を算出し、他の４点
に対しても同様な計算で平均距離を加算し、これら５点
での平均距離を算出するプログラムである。ここで前述
にとおり、Ｖ［９］は前記パウエル法の説明における
(b) の手順のｕ^k+1 ＝ｕ^k ＋α^k ξ_kによって求められ
る。 (C-16) 修正パウエル法はこの評価関数funcの算出値に
より、最適な前記変数配列Ｖ［９］の値を求める。 (C-17) この結果、変数配列の最適なＶ［０］，Ｖ
［１］，Ｖ［２］，Ｖ［３］，Ｖ［４］，Ｖ［５］の値
を６軸の原点アブソリュートデータを差し引くことで、
ロボットの原点較正が可能になる。 (C-18) さらになお変数配列の最適なＶ［６］，Ｖ
［７］，Ｖ［８］の値をツール寸法に加えることで、ロ
ボット装置のさらなる原点較正が可能になる。

【００２０】図４は、この第３の実施例の手順を示すフ
ローチャートである。ステップ41でロボットキャリブレ
ーションデータ(ROBOT.JBI) が教示されて設定され、ス
テップ42で多点多姿勢をとった各位置でのパルスデータ
を読込み、ステップ43において多変量解析の修正パウエ
ル法での初期化を行い、次にステップ44で各軸の絶対パ
ルスデータ量とツールの寸法誤差の各データを修正パウ
エル法で多変量解析の探索を行い、ステップ45各点の位
置ズレの平均値を計算し、さらにステップ46では平均値
が収束しているかを判断し、平均値が収束していなけれ
ば(No)繰り返し回数が制限値を越えるまでは先のステッ
プ44の探索からの以降の計算を繰り返し、平均値が収束
しているとき(Yes) 及び繰り返し回数が制限値を越えた
とき（ステップ47でのYes)は、ステップ48へ移り、その
ときの各軸の絶対パルスデータ量とツールの寸法誤差の
解を最適値として、それぞれの設定値から減算してロボ
ット装置の原点位置の較正を行うようにしている。

【００２１】次に本発明の第４の実施例としてのロボッ
ト装置の位置等の較正方法である、ロボット・キャリブ
レーション(RBCAL) の具体的手順は、次のとおりであ
る。 (D-1) まずロボットのタイプイをロボットの形態デー
タを示すパラメータデータ(PARAM.DAT) より自動的に判
定し、ロボットの演算式を決定する。このロボットの演
算式とは、各軸駆動モータへのパルスデータとツール寸
法からロボットの最終点の位置と姿勢を計算するロジッ
クと、ロボットの最終点の位置と姿勢とツール寸法から
パルスデータを計算するロジックである。 (D-2) ツール寸法の寸法を教示されたロボットジョブ
(ROBOT.JBI) とツールデータ(TOOL.DAT)から自動的に判
別し決定する。 (D-3) ツール寸法の計算結果を自動的にツールデータ
(TOOL.DAT)に書き込む。 (D-4) 計算結果［ツールデータ(TOOL.DAT)］から自動
的に原点アブソリュートデータ(ABSO.DAT)を減算し、修
正されたアブソリュートデータ(ABSO.DAT)を作成する。 (D-5) ロボットの形態データ，モータの正・逆回転な
どが入っている前記パラメータデータ(PARAM.DAT) 、及
びツール寸法が入っているツールデータ(TOOL.DAT には
ツールは０から９までの１０種類登録可能である )、並
びにアブソリュートデータ(ABSO.DAT ロボット組立後に
設定する絶対位置エンコーダの絶対アブソリュート原点
からのオフセット量が入っており、この位置がモータつ
まり各関節確度の原点位置になるものでこの６軸ロボッ
トの例では各軸のデータはそれぞれ特定のパルス数の数
値である) 、さらには前記例えばロボットキャリブレー
ションをするために取った５点５姿勢（５点×５姿勢＝
２５データ）教示ジョブであるロボットキャリブレーシ
ョンデータ(ROBOT.JBI) とをパソコン３側の同一ディレ
クトリに配置し、プログラムを実行し、前記ツールデー
タ(PARAM.DAT) ，ロボットキャリブレーションジョブ(R
OBOT.JBI) ，パ ラメータデータ(PARAM.DAT) ，リンク
長データを同一ディレクトリに置いて実行するという手
段である。このようにして、ロボットキャリブレーショ
ン(RBCAL) の実行が可能となる。

【００２２】また、本発明の第５の実施例としての、ロ
ボット装置のツールの寸法較正方法であツールキャリブ
レーション(TPCAL) について言及する。 (E-1) このツールキャリブレーションは１点５姿勢の
教示ジョブ( TOOL.JBI)ツール寸法を推定すためのパソ
コン３へのソフトウェアで、推定されたツール寸法は直
ちにツールデータ(TOOL.DAT)に書き込まれるものであ
り、２姿勢以上であれば可能で［もっとも、実用上は３
姿勢以上が望ましい］一般的に沢山の姿勢を教示すれば
精度の向上がみられる。 (E-2) そして評価関数は各点の距離の差分が小さくな
るように決める。 (E-3) さらに、ツールキャリブレーションではパラメ
ータをツール寸法の誤差として(dx,dy,dZ)を考え、修正
パウエル法には初期のツール寸法を（Tx,Ty,Tz)とし、
評価関数では(Tx+dx,Ty+dy,Tz+dz) を正しいツール寸法
として各姿勢での直交座標値（X,Y,Z)からこれらの平均
距離が最小になるようにして(dx,dy,dZ)を決定する。こ
の結果、最終ツール寸法は(Tx+dx,Ty+dy,Tz+dz) にな
る。つまり図４において、ΔＳ，ΔＬ，ΔＵ，ΔＲ，Δ
Ｂ，ΔＴを削除したものに同じであって、このようにし
てツール寸法の較正の向上が得られる。

【００２３】それから本発明の第６の実施例としての、
ツールキャリブレーション(TPCAL)の実行の具体的手順
は、次のとおりである。 (F-1) 初めに前述の(51)と同様にして、ロボットのタ
イプイをロボットの形態データを示すパラメータデータ
(PARAM.DAT) より自動的に判定し、ロボットの演算式を
決定する。このロボットの演算式とは、各軸駆動モータ
へのパルスデータとツール寸法からロボットの最終点の
位置と姿勢を計算するロジックと、ロボットの最終点の
位置と姿勢とツール寸法からパルスデータを計算するロ
ジックである。 (F-2) ツールの寸法を教示ジョブ(TOOL.JBI)とツール
データ(TOOL.DAT)から自動的に判別し決定する。 (F-3) 計算結果（ツール寸法）を自動的にツールデー
タ(TOOL.DAT)に書き込む。 (F-4) ツールデータ(TOOL.DAT)は伝送機能（伝送ケー
ブル４など）によって自動的に実機（ＲＣ）に送られ
る。 (F-5) 前記パラメータのデータ(PARAM.DAT) と、前記
ツールのデータ(TOOL.DAT)と、前記アブソリュートデー
タ(ABSO.DAT ) と、ツール寸法の前記教示ジョブ(TOOL.
JBI)のファイルをパソコン３側の同一ディレクトリに配
置し、プログラムを実行する。それらのプログラムの態
様は前述のそれぞれのデータに対するプログラムに準じ
る。このようにしてツールキャリブレーション(TPCAL)
の実行が可能である。

【００２４】さらに、本発明の第７の実施例としての、
ロボットとワーク間の距離較正方法であるロボットとワ
ークのキャリブレーイションを、図７を基に説明する。 (G-1) このロボットとワークのキャリブレーイション
(WKCAL) は３点以上の代表点で行い、評価関数は前記ツ
ールキャリブレーションと同様に、各点の距離が小さく
なるように決める。例えばアーム形６軸ロボットで多点
立体シフトする場合の手法を述べると、この場合におい
ても修正パウエル法の評価関数funcは対応する３点以上
での代表点の平均距離誤差を繰り返し求める。そのロジ
ックの概要は次の通りである。 (G-2) まず、前記マスタージョブ(MASTER.JBI)はロボ
ットシュミレータで教示した代表点で、この中には各関
節の６軸データが記憶されており、例示的に３点の代表
点ではその１として、ジョブの名前；マスター、ポジシ
ョン；ポジションの数，ツール番号，各ポジション（３
点）のパルス数、インストラクション；日付，属性，フ
レームベース（座標）、プログラム；プログラム番号と
設定値、終了の順であり、その２として、前記スレーブ
ジョブは実機ロボットで教示した代表点であり、ジョブ
の名前；スレーブ、ポジション；ポジションの数，ツー
ル番号，各ポジション（３点）のパルス数、インストラ
クション；日付，属性，フレームベース（座標）、プロ
グラム；プログラム番号と設定値、終了の順である。

【００２５】(G-3) それから上記のこれらのマスター
ジョブ(MASTER.JBI)とスレーブジョブ(SLAVE.JBI) が対
応する３点を基に変数定数を求めると、マスタージョブ
(MASTER.JBI)の代表３点及びとスレーブジョブ(SLAVE.J
BI) の代表３点の情報がそれぞれ決まって、その前記変
数定数を求める実行に移る。 (G-4) そのコマンドは、ワークの位置のキャリブレー
ション(WKCAL) とマスタージョブ(MASTER.JBI)とスレー
ブジョブ(SLAVE.JBI) を前記その１及びその２で示した
演算を実行する。 (G-5) 計算結果はそれぞれのファイル(MASTER.JBI,SL
AVE.JBI)に記録される。 (G-6) そしてマスタージョブ(MASTER.JBI)からスレー
ブジョブ(SLAVE.JBI) への変換定数は、マスタージョブ
(MASTER.JBI)にジョブの１部として´WKCAL(0.1)＝ａ，
ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ［ただしａないしｆは正あるいは負
の任意の数値である］のようにして書き込まれ、 (G-7) またスレーブジョブ(SLAVE.JBI) からマスター
ジョブ(MASTER.JBI)への変換定数は、スレーブジョブ(S
LAVE.JBI) の１部として´WKCAL(0.1)＝ｇ，ｏ，ｐ，
ｑ，ｒ，ｓ［ただしｇ及びｏないしｓは正あるいは負の
任意の数値である］のようにして書き込まれ，

【００２６】(G-8) これらの変換定数は代表３点（６
軸ロボットの各関節角のパルスデータ）をロボット座標
からの直交座標（ｘ，ｙ，ｚ）の位置情報に換算し、そ
れぞれの点をマスタージョブ(MASTER.JBI)とスレーブジ
ョブ(SLAVE.JBI) とで合計６点１８個の数値が得られ、
このロボットとワークのキャリブレーイション(WKCAL)
ではロール・ピッチ・ヨーで知られる変換(X,Y,Z,Rx,R
y,Rz)を４×４行列にした行列変換をかけることで、変
換後の各対応する距離が最小になるように修正パウエル
法を適用する。すなわち図７において、 ［ロボット座標］×［未知の変換フレーム（座標）］×
［ワーク座標］＝［代表点変換フレーム（座標）］ ［代表点変換フレーム（座標）］×［マスター代表点］
は、［スレーブ代表点］に略等しい。 (G-9) そして、［マスター代表点］と［スレーブ代表
点］のこの２の位置（ｘ，ｙ，ｚ）の差が小さくなるよ
うな、［未知の変換フレーム］を求めるのである。 こ
の［未知の変換フレーム］は、（ｘ，ｙ，ｚ，Ｒｘ，Ｒ
ｙ，Ｒｚ）のいわゆるロール，ピッチ，ヨーの表記で表
され、多変数解析にかけるのは、この６つの変数であ
る。

【００２７】そして本発明の第８の実施例としの、ワー
クキャリブレーション(WKCAL) 及びジョブ変換(WKMOV)
の実行の具体的手順は、次のとおりである。 (H-1) 当初にロボットのタイプイをロボットの形態デ
ータを示すパラメータデータ(PARAM.DAT) より自動的に
判定し、ロボットの演算式を決定する。そのロボットの
演算式とは、前記パルスデータと前記ツール寸法からロ
ボットの最終点の位置と姿勢を計算するロジックと、ロ
ボットの最終点の位置と姿勢とツール寸法からパルスデ
ータを計算するロジックである。 (H-2) スレーブの代表点を計算するために、ツールの
寸法を前記教示ジョブ(MASTER.JBI,SLAVE.JBI)と前記ツ
ールのデータ(TOOL.DAT)から自動的に判別し決定する。 (H-3) 変数定数の計算結果を自動的にマスタージョブ
(MASTER.JBI)並びにスレーブジョブ(SLAVE.JBI) に書き
込む。 (H-4) 変数定数を使ってマスタージョブ(MASTER.JBI)
とスレーブジョブ(SLAVE.JBI) 間の変換をする。

【００２８】(H-5) 変換後のジョブに対して、元のジ
ョブに戻すことができるように、逆変換定数を自動的に
書き込む。 (H-6) その後前記パラメータのデータ(PARAM.DAT)
と、前記ツールのデータ(TOOL.DAT)と、マスタージョブ
(MASTER.JBI)と、スレーブジョブ(SLAVE.JBI) と、ロボ
ットの基本的動作を行うサンプルジョブ(SAMPLE.JBI)を
パソコン３側の同一ディレクトリに配置し、プログラム
を実行する。例えば３点教示によればパソコン３側にパ
ラメータのデータ(PARAM.DAT) と、前記ツールのデータ
(TOOL.DAT)と、マスタージョブ(MASTER.JBI)と、スレー
ブジョブ(SLAVE.JBI) とサンプルジョブ(SAMPLE.JBI)を
準備して、ワークキャリブレーション(WKCAL) とマスタ
ージョブ(MASTER.JBI)とスレーブジョブ(SLAVE.JBI) と
の処理で、変換定数をマスタージョブ(MASTER.JBI)とス
レーブジョブ(SLAVE.JBI) に書き込むが、このときにワ
ークキャリブレーション(WKCAL) については前記´WKCA
L(0.1)＝ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆを適用することと、ｆ
を変換定数として使い、ａ，ｂ，ｃはmm単位でｄ，ｅ，
ｆは角度(degree)単位でとるようにしてる。それらのプ
ログラムの態様は前述のそれぞれのデータに対するプロ
グラムに準じる。このようにしてワークキャリブレーシ
ョン(WKCAL) 及びジョブ変換(WKMOV) の実行が可能であ
る。

【００２９】最後に本発明の第９の実施例としてキャリ
ブレーション処理手段を説明する。これはロボットキャ
リブレーション(RBCAL) とツールキャリブレーション(T
PCAL) とワークキャリブレーション(WKCAL) の３つのキ
ャリブレーションについて、前記修正パウエル法を同じ
ソースコードで処理する機構である。これらの３つのキ
ャリブレーションはそれぞれで最適化の評価関数も異な
るが、それらが共通に使える工夫がなされている。すな
わち、データ処理手段において、誤差を内包した未知の
変数ｎを修正した未知変数配列Ｖ［ｎ］と、前記Ｖ
［ｎ］のそれぞれの最大・最小値を示す変数配列Ｒｅｎ
ｇｅ［ｎ］と、前記Ｖ［ｎ］とロボットに位置・姿勢を
教示したとき前記各回転角度検出手段で得られるデータ
を入力とし位置のばらつきの平均値を出力とする評価関
数Ｆｕｎｃとを定義してロボット装置の位置等の較正を
行えるようにしたことである。それ故にソースコードの
簡略化と拡張性が可能になっており、特にロボットキャ
リブレーション(RBCAL) において補償する対象をリンク
長に拡張するとき［先述の第１の実施例］などに強力な
機能となる。図８は、本発明におけるこの第９の実施例
を基にした、キャリブレーションロジックの説明図であ
る。つまり、 (I-1) ロボットキャリブレーションジョブ(RBCAL) と
ツールキャリブレーション(TPCAL) とワークキャリブレ
ーション(WKCAL) の３つのキャリブレーションに同じソ
ースコードで処理する手段において、これら３つのキャ
リブレーションを修正パウエル法にて演算し、 (I-2) 各軸の原点アブソリュートデータとツール寸法
のｘ，ｙ，ｚ直交座標軸上ツール寸法の誤差とワークの
ｘ，ｙ，ｚ直交座標軸上の位置誤差［３］を導出し、 (I-3) アーム形ｎ軸ロボットの未知の変数の個数を
ｎ、ツール寸法の誤差ｘ，ｙ，ｚを加えｎ＋３、未知の
変数の較正値をＶ［n+3］、未知の変数の較正値のＶ［n
+3］のそれぞれの最大値並びに最小値をRange［n+3］、
未知の変数の較正値Ｖ［n+3］と与えられた位置（ポジ
ション）のバラツキの平均値を繰り返し演算して得られ
た評価関数をFuncとするときに、これらの値を修正パウ
エル法に代入し、最適な未知の変数の較正値のＶ［n+
3］を算出することを表している。

【００３０】かくして、本発明は以上の各実施例を総合
すれば、次のように総括される。すなわち、本発明は、 (J-1) 関節軸の回転角度検出手段を各軸に有する複数
の関節からなる多軸ロボットと、そのロボットを駆動す
る制御手段と、データ処理手段を備えたロボット装置に
おける位置等の較正方法において、 (J-2) ロボット、ツール、ワークの少なくとも１つの
諸元に基づくデータであって誤差を内包したデータ、並
びに前記ロボットに位置・姿勢を教示したとき前記各回
転角度検出手段で得られるデータから、 (J-3) 修正パウエル法を用いて前記誤差を内包したデ
ータのそれぞれを変化させて、誤差の平均値を算出し、 (J-4) その平均値が最小となる前記誤差を内包したデ
ータの値を求めて、ロボットの位置等の誤差を較正する
ロボット装置の位置等の較正方法であると言える。

【００３１】

【発明の効果】以上のべたように、本発明によれば適切
な修正パウエル法の簡易な演算手法から、センサーなど
のｘ，ｙ，ｚ直交座標軸上の計測手段は一切使用せず、
アーム回転軸の回転角検出情報のみで、実際現場におけ
る迅速かつ正確なアーム形ロボットでのアーム先端位置
における絶対位置の較正が得られ、確度の高いロボット
の普遍性が得られる。つまり、修正パウエル法を用いる
ことで従来例にはみられない解の精度向上と計算速度の
顕著な上昇が可能になり、しかも本発明はロボット単体
での精度向上のためのロボットキャリブレーション(Rob
ot Calibration RBCAL) と、ツールの寸法精度向上のた
めのツールキャリブレーション(Tool Point Calibratio
n TPCAL)と、ロボットとワーク間の位置のキャリブレー
ション(Work Calibration , Work Movement WKCAL,WKMO
V)との３つのキャリブレーションで行い、この結果従来
例にない原点位置精度の向上が確認され、特に本発明は
オフラインプロミング等でロボットのティーチングデー
タを作成する場合に、実機（ロボット）の動作精度を較
正するとき最適であるという特段の効果を奏することが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例における回路構成の概念を示
す図

【図２】本発明の一実施例における回路の構成を表すブ
ロック図

【図３】原点アブソリュートデータを示す説明図

【図４】ロボット装置の原点位置等の較正方法であるロ
ボットキャリブレーション(RBCAL) のロジックを表す図

【図５】ロボットの周辺に５点の観測点を設ける説明図

【図６】ロボット周辺の５点の観測点においてそれぞれ
５姿勢で座標値を教示する説明図

【図７】ロボット装置のロボットとワーク間の距離の較
正方法であるワークキャリブレーション(WKCAL) の概念
を示す斜視図

【図８】本発明におけるキャリブレーション・ロジック
の統一的表示説明図

【図９】パウエル法による最適解への逐次近似を説明す
る図

【図１０】修正パウエル法による最適解への逐次近似を
解析する説明図

【符号の説明】

１ アーム形多関節ロボット ２ ロボットの制御装置（ＲＣ） ３ パソコン ４ 伝送ケーブル 201 操作パネル 202 ティーチボックス 203 通信制御部 204 関節確度検出部 205 サーボ制御部 206 ロポット制御演算部 207 ＣＰＵ（中央処理部） 208 位置指令作成部 209 パラメータデータ領域部 210 ツールデータ領域部 211 ジョブデータ領域部 212 各要素間の信号の授受を可能にして結ぶインター
フェース 30 関節の軸 31 絶対アブソリュート原点 32 原点アブソリュート 33 原点アブソリュートデータ 34 各軸パルス 35 制御点 300 関節

フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G05B 19/18 - 19/46 B25J 3/00 - 3/04 B25J 9/10 - 9/22 B25J 13/00 - 13/08 B25J 19/02 - 19/06

Claims (7)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】関節軸の回転角度検出手段を各軸に有する
   複数の関節からなる多軸ロボットと、そのロボットを駆
   動する制御手段と、データ処理手段を備えたロボット装
   置における直交座標系をロボットの各関節座標系へ変換
   するための機構データの較正方法において、 ロボット、ツール、ワークの少なくとも１つの諸元に基
   づくデータであって誤差を内包したデータ、並びに前記
   ロボットに位置・姿勢を教示したとき前記各回転角度検
   出手段で得られるデータから、修正パウエル法を用いて
   前記誤差を内包したデータのそれぞれを変化させて、誤
   差の平均値を算出し、 その平均値が最小となる前記誤差を内包したデータの値
   を求めて、 ロボットの機構データの誤差を較正することを特徴とす
   るロボット装置の機構データの較正方法。
2. 【請求項２】関節軸の回転角度検出手段を各軸に有する
   複数の関節からなり、その先端部にツールを装着する多
   軸ロボットと、そのロボットを駆動する制御手段と、デ
   ータ処理手段を備えたロボット装置におけるリンク長の
   較正方法において、多軸ロボットの軸数をｎとして、 ロボットアームの各リ
   ンク長データと、ｎ軸のアームの各リンク長誤差の上限
   値並びに下限値を求め、ロボット先端に装着するツール
   の設定初期値と実際計測値の差分である直交座標３軸分
   のツール誤差（ｘ，ｙ，ｚ）と、 ツール誤差の上限値並びに下限値を求め、上記データと
   上記誤差を一元次の配列に入れ、上記データとアームの
   各リンク長とツール誤差を変数配列Ｖ［ｎ＋３］に各上
   限値を定数配列Ｕ［ｎ＋３］に各下限値を定数配列Ｌ
   ［ｎ＋３］にそれぞれ割当て、修正パウエル法の収束値
   を設定し、前記変数配列Ｖ［ｎ＋３］と定数配列Ｕ［ｎ
   ＋３］と定数配列Ｌ［ｎ＋３］とを修正パウエル法に代
   入するとともに、 変数配列Ｖ［ｎ＋３］の値と、複数点の複数姿勢のデー
   タで実際にロボットで教示されたロボット・キャリブレ
   ーションジョブとを使って、ロボットのツール先端の直
   交座標値を評価する評価関数を算出し、 この評価関数を修正パウエル法にさらに代入することに
   より、前記変数配列Ｖ［ｎ＋３］の最適値を求め、 この変数配列Ｖ［ｎ＋３］のアーム各ｎ軸の最適値か
   ら，前記アームの各リンク長に加えることによりロボッ
   トのリンク長の較正を行い、 さらに前記変数配列Ｖ［ｎ＋３］の直交座標３軸分のツ
   ール誤差（ｘ，ｙ，ｚ）の最適値をツール寸法に加え
   て、 さらなるロボット装置のリンク長較正を行うことを特徴
   とするロボット装置のリンク長の較正方法。
3. 【請求項３】関節軸の回転角度検出手段を各軸に有する
   複数の関節からなり、その先端部にツールを装着する多
   軸ロボットと、そのロボットを駆動する制御手段と、デ
   ータ処理手段を備えたロボット装置における原点位置の
   較正方法において、多軸ロボットの軸数をｎとして、 ロボットのｎ軸の原点
   アブソリュートデータと、ｎ軸の原点アブソリュート誤
   差の上限値並びに下限値を求め、ロボット先端に装着す
   るツールの設定初期値と実際計測値の差分であるｘ，
   ｙ，ｚ直交座標３軸分のツール誤差と、ツール誤差の上
   限値並びに下限値を求め、上記データと上記誤差を一元
   次の配列に入れ、上記データと原点アブソリュートデー
   タとツール誤差を未知変数配列Ｖ［ｎ＋３］に各上限値
   を定数配列Ｕ［ｎ＋３］に各下限値を定数配列Ｌ［ｎ＋
   ３］にそれぞれ割当て、修正パウエル法の収束値を設定
   し、前記未知変数配列Ｖ［ｎ＋３］と定数配列Ｕ［ｎ＋
   ３］と定数配列Ｌ［ｎ＋３］とを修正パウエル法に代入
   するとともに、未知変数配列Ｖ［ｎ＋３］の値と、複数
   点の複数姿勢のデータで実際にロボットで教示されたロ
   ボット・キャリブレーションジョブとを使って、ロボッ
   トのツール先端の直交座標値を評価する評価関数を算出
   し、この評価関数を修正パウエル法にさらに代入するこ
   とから、前記変数配列Ｖ［ｎ＋３］の最適値を求め、こ
   の変数配列Ｖ［ｎ＋３］のアーム各ｎ軸の最適値から，
   前記原点アブソリュートデータを差し引くことによりロ
   ボット装置の原点較正を行い、さらに前記変数配列Ｖ
   ［ｎ＋３］の（ｘ，ｙ，ｚ）直交座標３軸分のツール誤
   差の最適値をツール寸法に加えて、さらなるロボット装
   置の原点較正を行うことを特徴とするロボット装置の原
   点位置較正方法。
4. 【請求項４】関節軸の回転角度検出手段を各軸に有する
   複数の関節からなり、その先端部にツールを装着する多
   軸ロボットと、そのロボットを駆動する制御手段と、デ
   ータ処理手段を備えたロボット装置におけるツール寸法
   の較正方法において、ロボットの周辺の任意位置の１点
   を決めロボットの２姿勢以上の形態をとり、各位置での
   初期ツール寸法（Ｔx,Ｔy,Ｔz） を読込み、修正パウエ
   ル法による多変量解析の初期化を行い、ツール寸法誤差
   （dx,dy,dz）の各データを変化させて、多変量解析によ
   る探索を行い、各姿勢でのツール先端位置誤差の平均値
   を計算し、その平均値が収束しているか否かを判断し、
   収束していなければ演算の回数が制限回数を越えるまで
   探索から平均値計算を繰り返し、収束していればそれら
   の解であるツール寸法誤差（dx,dy,dz）を決定し、その
   決定されたツール寸法誤差（dx,dy,dz）を初期ツール寸
   法（Ｔx,Ｔy,Ｔz） に加えて、最終ツール寸法（Ｔx+d
   x,Ｔy+dy, Ｔz+dz）とすることを特徴とするロボット装
   置のツール寸法の較正方法。
5. 【請求項５】関節軸の回転角度検出手段を各軸に有する
   複数の関節からなる多軸ロボットと、そのロボットを駆
   動する制御手段と、データ処理手段を備えたロボット装
   置におけるロボットとワーク間の距離の較正方法におい
   て、 任意の３点以上の多点の代表点を決め、ロボットシュミ
   レータで教示された代表点のマスタージョブと実際のロ
   ボットで教示されたスレーブジョブとが対応する多点を
   基に変換定数を定め、マスタージョブをＸ軸、Ｙ軸、Ｚ
   軸の並進及び回転を表現する行列で変換し、変換後の各
   代表点の対応する平均距離誤差が最小になるように、修
   正パウエル法でのこれらの各代表点の平均距離誤差を繰
   り返して、評価関数は各代表点の距離差分が小さくなる
   ように決めることを特徴とするロボット装置のロボット
   とワーク間の距離の較正方法。
6. 【請求項６】データ処理手段において、誤差を内包した
   未知の変数ｎを修正した未知変数配列Ｖ［ｎ］と、前記
   Ｖ［ｎ］のそれぞれの最大・最小値を示す変数配列Ｒｅ
   ｎｇｅ［ｎ］と、前記Ｖ［ｎ］とロボットに位置・姿勢
   を教示したとき前記各回転角度検出手段で得られるデー
   タを入力とし位置のばらつきの平均値を出力とする評価
   関数Ｆｕｎｃとを定義したことを特徴とする請求項１記
   載のロボット装置の機構データの較正方法。
7. 【請求項７】ロボットのタイプを予め記憶しているパラ
   メータデータから判別して演算式を決定することを特徴
   とする請求項１ないし請求項６のいずれかの項に記載の
   ロボット装置の機構データの較正方法。