JP3872387B2 - Control device and control method of robot coexisting with human - Google Patents

Control device and control method of robot coexisting with human Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To realize a control technique without unnecessary restriction of movement of a robot, while preventing incidents such that a human error occurs and a human enters a non-entry region during a cooperation work of human beings and a cooperating robot. <P>SOLUTION: This device comprises: a means 22 for storing "a space requiring control by priority of safety" and "a space allowing control by priority of productivity" in a space having dimensions such as a distance to a non-entry region and speed; a storage means 17 of an avoiding trajectory group; a storage means 18 of an entry trajectory group; and a means 12 for judging whether an actual trajectory of the robot belongs to the avoiding trajectory group or the entry trajectory group. The device also has a means 26 for allowing a robot operation to continue unless it is judged to belong to the entry trajectory group when a movement condition of the robot is in "a soft safety control allowing space", and for restraining continuous robot operation unless it is judged to belong to the avoiding trajectory group in "a careful safety control requiring space". <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人間と共存するロボットの制御技術に関する。
【0002】
【従来の技術】
例えば重量物を搬送して位置決めする作業を効率的に実施するために、人間の操作を検知してその操作に要する力を軽減する力を発揮するロボットが開発されている。この種のロボットは、人間の操作によって軌道を変えるロボットであり、人間と共存しながら人間と共同して作業するロボットということができる。人間の操作によって軌道を変えるロボットは、人間の持つ高度な判断力と制御力と、ロボットが発揮する疲れを知らない力とを組合せて利用することができ、種々の作業に実用化され始めている。本発明者らは、車両用インパネを搬送して車体に位置決めする作業を人間と共同して作業するロボットを開発し、大きな成果を上げている。このロボットは、人間の持つ高度な判断力と制御力に由来するスキルを活用しながら、重負荷作業をアシストすることからスキルアシストロボットと称される。この種の人間と共同作業するロボットは、今後多方面に利用されるものと期待されている。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
人間と共同作業するスキルアシストロボットの利用範囲が拡大すると、人間に危険が及ぶような事態に陥らないようにロボットの運動を規制する必要が生じてくる。例えば、開口を通過して重量物を搬送する場合に、ロボットと共存して移動する人間の手が、ロボットと開口との間に挟まれるようなことがあってはならない。
人間の操作を検知してその操作に要する力を軽減するスキルアシストロボットの軌道は、基本的に人間の操作によって決定される。予め教示された軌道を移動する現在の工業用ロボットとは全く相違する。前記に例示した開口を通過して重量物を搬送する場合でも、人間が意図する軌道は人間毎に相違し(それゆえに人間がスキルを持つことができる)、また同一人であっても繰返し作業する度に軌道が異なってくる。様々な軌道に対して、その軌道によるとこれから危険が懸念される軌道であるのか、あるいは安全に移動できる軌道であるかを判定する好適な技術は開発されていない。
【0004】
本発明では、操作する人間によって、あるいは、時によって、様々に変化しうる軌道に対して、今後に危険(例えば、ロボットまたは人間の身体の一部が車両の開口を形成する枠などの作業環境と衝突する危険)が懸念される軌道なのか、あるいは安全な軌道なのかを判定し、その判定結果に基づいてその後のロボットの軌道を規制することができるロボットの制御装置と制御方法を創作した。特に、不必要に安全を重視して不必要に規制するのでなく、危険が危惧されない範囲では、人間が自由に軌道をコントロールして人間が持つスキルを活用しながら快適かつ効率的に作業を進めることができるようにする。同時に、真に危険が懸念される軌道である場合には、その後の移動を規制し、ヒューマンエラーによって人間が危険な事態に陥ることを防止する。
【0005】
【課題を解決するための手段と作用】 請求項1の発明は、人間の操作によって軌道を変えるロボットの制御装置に関する。この制御装置は、ロボットの一部を人間が把持してロボットを移動させる際に、ロボット、ロボットを把持している人間、またはロボットが把持しているワークに設定されている着目点が突入禁止領域に突入しないように、ロボットを制御する。
この制御装置は、着目点の移動可能範囲内にあって着目点が突入することを禁止する必要がある突入禁止領域までの距離と速度と方向の次元を持つ空間において、「距離と速度と方向」の組み合せが突入禁止領域に突入する可能性が高い組み合せであるために「安全制御を必要とする空間」を、「後記する回避軌道が発見されていないために安全性を優先する制御を必要とする第1空間」と回避軌道が発見されているために生産性を優先する制御を許容する第2空間」に分けて記憶している手段と、着目点が突入禁止領域に突入することを回避する着目点の回避軌道群であって、学習済みの回避軌道群を記述する回避軌道群モデルを記憶している手段と、着目点が突入禁止領域に突入する着目点の突入軌道群であって、学習済みの突入軌道群を記述する突入軌道群モデルを記憶している手段と、人間が操作してロボットの軌道を調整している間に測定された着目点の位置と速度と方向で記述される実際軌道が、回避軌道群モデルと突入軌道群モデルの各々に属する確率を計算し、測定された実際の軌道が、回避軌道群に属する突入軌道群に属するか、あるいは判定不能であるのかを判定する手段とを有する。さらに、人間が操作してロボットの軌道を調整している間に測定された着目点の位置と速度と方向が前記第2空間にある間は、測定された実際の軌道が突入軌道群に属すると判定されない限り人間によるロボット操作の続行を許容する一方、測定された着目点の位置と速度と方向が前記第1空間にある間は、測定された実際の軌道が回避軌道群に属すると判定されない限り人間によるロボット操作の続行を規制する手段とを有する。
【0006】
本発明者の研究によって、着目点が突入することが禁止されている領域までの距離と速度と方向の次元を持つ空間を想定すると、その空間内に「安全制御を必要とする空間」を設定することができ、しかも「安全制御を必要とする空間」を「生産性を優先する制御を許容する空間」と「安全性を優先する制御を必要とする空間」に分けておくと、操作する人間によって、あるいは、時によって、軌道が様々に変化しても、必要な安全制御を統一的に講じられることを確認した。
予め学習することによって、着目点が入禁止領域に突入することを回避できる着目点の回避軌道群を記憶しておくことができる。また予め学習することによって、着目点が入禁止領域に突入してしまう着目点の突入軌道群を記憶しておくことができる。しかしながら、操作する人間によって、あるいは、時によって、様々に変化しうる軌道群の全てについて学習し、それが回避軌道であるのか、突入軌道であるのかを学習しておくことはできない。
軌道を記述する様々な数学手法が発達し、学習すみの回避軌道群あるいは突入軌道群に厳密には一致しない軌道が観測されても、数学的なモデリング手法を活用することによって、観測された実際の軌道が回避軌道群であるのか、あるいは突入軌道群であるのかを判定することができる。しかしながら、判定の信頼性が高いのは、学習すみの回避軌道群あるいは突入軌道群に類似する軌道に限られ、類似しない軌道に対しては信頼できる判定ができない。操作する人間によって、あるいは、時によって軌道が様々に変化する場合に、有り得る全ての軌道に対して、それが回避軌道であるのか、あるいは突入軌道であるのかを判定できるほど多くの学習をしておくことはできない。
本発明では、学習しきれないという制約を、「安全制御を必要とする空間」を設定し、その空間を「生産性を優先する制御を許容する空間」と「安全性を優先する制御を必要とする空間」に区別することで補い、人間が自由に軌道をコントロールして快適かつ効率的に作業を進めることができる場合には自由な操作を許容し、真に危険が懸念される場合には軌道を規制して危険な事態に陥らないようにすることに成功した。
【0007】
学習した突入軌道群と回避軌道群を隠れマルコフモデルで記述して記憶しておくことが好ましい。
この場合、学習すみの回避軌道群あるいは突入軌道群に類似する軌道が、回避軌道であるのか突入軌道であるのかを判定しやすい。
なお、隠れマルコフモデルは軌道群を記述する一手法であり、例えばDPマッチング手法などでパターン識別する方法等を採用することもできる。
【0008】
本発明では、人間の操作によって軌道を変えるロボットの制御方法も創作された。この方法では、ロボットの一部を人間が把持してロボットを移動させる際に、ロボット、ロボットを把持している人間、またはロボットが把持しているワークに設定されている着目点が突入禁止領域に突入しないようにロボットを制御する。
この制御方法は、着目点の移動可能範囲内にあって着目点が突入することを禁止する必要がある突入禁止領域までの距離と速度と方向の次元を持つ空間において、「距離と速度と方向」の組み合せが突入禁止領域に突入する可能性が高い組み合せであるために「安全制御を必要とする空間」を、「後記する回避軌道が発見されていないために安全性を優先する制御を必要とする第1空間」と、「回避軌道が発見されているために生産性を優先する制御を許容する第2空間」に分けて予め測定しておく工程と、着目点が突入禁止領域に突入することを回避する着目点の回避軌道群を予め学習してモデル化しておく工程と、着目点が突入禁止領域に突入する着目点の突入軌道群を予め学習してモデル化しておく工程とを実施しておく。そして、実際に人間が操作してロボットの軌道を調整している間に測定された着目点の位置と速度と方向で記述される実際軌道が、回避軌道群モデルと突入軌道群モデルの各々に属する確率を計算し、測定された実際の軌道が、回避軌道群に属する突入軌道群に属する、あるいは判定不能であるのかを判定する工程と、人間が操作してロボットの軌道を調整している間に測定された着目点の位置と速度と方向が前記第2空間にある間は、測定された実際の軌道が突入軌道群に属すると判定されない限り人間によるロボット操作の続行を許容する一方、測定された着目点の位置と速度と方向が前記第1空間にある間は、測定された実際の軌道が回避軌道群に属すると判定されない限り人間によるロボット操作の続行を規制する工程を実施する。
【0009】
この方法によると、「慎重な安全制御を必要とする」場合には、回避軌道群に属すると判定されない限り、即ち安全であると確認されない限り、ロボット操作の続行が規制され、真に危険が懸念される場合には軌道を規制して危険な事態に陥らないようにすることができる。反面、「柔軟な安全制御が許容される」場合には、突入軌道群に属すると判定されない限り、即ち危険が懸念されることが確認されない限り、ロボット操作の続行が許容される。ロボット操作が許容されても、本当に危険が懸念される場合には、懸念される危険な事態に陥るに先立って「慎重な安全制御を必要とする」空間に移行することから、そのときに必要な規制をすることができ、必要な安全を確保することができる。
本方法によると、広い範囲で(多様な条件下で)人間が自由に軌道をコントロールして快適かつ効率的に作業を進めることができるようにするとともに、危険が真に懸念される場合には軌道を規制して危険な事態に陥らないようにすることができる。
【0010】
測定された着目点の位置と速度と方向が「安全性を優先する制御を必要とする第1空間」にあるときに回避軌道が発見されると、回避軌道が発見された時に測定された着目点の位置と速度と方向が属する状態空間を、「安全性を優先する制御を必要とする第1空間」から「生産性を優先する制御を許容する第2空間」に変更する工程をさらに有することが好ましい。
この工程が付加されていると「安全性を優先する制御を必要とする空間」と「生産性を優先する制御を許容する空間」との境界を学習しながら実情に適した境界に修正することができる。
【0011】
新たに発見された回避軌道を、予め学習した回避軌道群に追加する工程をさらに有することが好ましい。
この工程が付加されていると、本当は回避可能であって突入軌道群ではないのにもかかわらずに突入軌道群であると誤判定する機会が減少する。この結果「生産性を優先する制御を許容する空間」にあるときに突入軌道群であると誤判定されて操作が規制される機会が減少する。
【0012】
【発明の実施の形態】
最初に、実施例に示す技術の主要な形態を列記する。
(形態1) ロボットのアームに人間が把持して操作するハンドルが用意されており、そのハンドルの位置と移動速度と移動方向で、ロボットまたは人間の身体の一部の運動状態が特定される。
(形態2) 安全制御が必要とされるときには、ロボットの移動を強制停止させる。
(形態3) 安全制御が必要とされる場合には、ロボット軌道を回避軌道に強制的に切り替える。
【0013】
【実施例】
図1に、本実施例の制御装置と制御方法を適用するスキルアシストロボットを示す。このスキルアシストロボット2のアーム4には、人間が把持して操作するハンドル6が設けられている。ロボット2は、車両用シート等の重量物を把持して搬送することができる。人間8は、ハンドル6を把持して移動させたい方向に移動させたい速度で移動させる。ロボット2は、人間の操作を検知し、操作に要する力を軽減させる力を発揮する。人間8はロボット2と共同作業することで、重量物を軽い操作力で、希望方向に希望速度で移動させて希望位置に位置決めすることができる。
【0014】
人間8がロボット2と共同作業すると、人間8が持つ優れた判断力と制御力にロボット2が休みなく発揮するパワーを組合せて用いることができる。人間8の持つスキルを活かし、ロボット2によるパワーを活用しながら作業を進められることから、スキルアシストロボットと称される。スキルアシストロボット2は、通常の工業用ロボットと異なり、人間の操作によって軌道を変えるロボットということができる。
【0015】
この実施例では、人間8とスキルアシストロボット2が共同して、車両用シート等の重量物を、車体外から車体内に搬送して車体内の所定の位置に位置決めする。この作業では、人間8が把持するハンドル6が、車体10の開口部12を通過する必要があり、人間8がうっかりヒューマンエラーすると、ハンドル6を把持する人間8の手が、ロボット2と開口部12の縁との間で挟まれる可能性がある。ヒューマンエラーが発生しても危険な事態とならないようにする安全制御が必要とされる。
【0016】
この実施例では、予め各種の学習処理をしておいて、安全制御に資する。
(回避軌道群の学習処理)
スキルアシストロボット2を実際に操作してハンドル6を把持する人間の手が車体開口部12の縁を回避して通過する軌道に沿って移動させる。このときk1個の回避軌道群を教示する。
図2は、ハンドル6を握った人間の手の移動面(一般には平面でないが、ここでは平面的な運動例について説明する)内の軌道を例示している。軌道は、突入禁止領域14(この場合車体10)の基準点位置16からハンドル6を握った人間の手までの距離r、ハンドル6を握った人間の手の移動速度v、ハンドル6を握った人間の手の移動方向φを時系列に沿って観測することで特定できる。図2では、ハンドル6を握った人間の手が時刻tにおいて軌道上の点Ptにあって、そのときの距離がrtであり、速度がvtであり、方向がφtであったことを例示している。ハンドル6を握った人間の手の移動方向は、車体が伸びる方向をゼロとし、車体となす角度を採用した。
観測される要素を観測シンボルという。観測シンボルは(rt、vt、φt)である。なお作業開始時のハンドル6を握った人間の手の位置が、参照番号18で示されている。図2では、一つの回避軌道Sと、一つの突入軌道Dが例示されている。
【0017】
(回避軌道群のモデル化)
隠れマルコフモデルによって、学習した回避軌道群をモデル化することができる。隠れマルコフモデルでは、式(1)によってモデル化する。
λ1={A1,B1,π1} (1)
π1は初期に状態s1である確率分布、A1はモデルλ1の下での2つの状態s1,s2間の遷移確率、B1は状態s2において観測シンボルOt(t=1〜t1:t1は1回の作業における移動の最終時刻)を出力する確率である。状態s1は後記する「安全性を優先する安全制御が必要とされる」状態であり、s2は「生産性を優先する安全制御が許容される」状態である。
式(1)において、適当な初期値を選択し、観測された回避軌道群の観測シンボルOtを代入して、Baum-Welchの再推定法を用いることによって、学習した回避軌道群Sをモデル化した式(1)を得ることができる。
このモデル化の詳細は、本発明者が発表した下記の2論文に記載されている。「隠れマルコフモデルに基づいた証拠理論による事故防止方法の提案」、山田陽滋、園原行貴、森園哲也、梅谷陽二、第2回システムインテグレーション部門学術講演会(SI2001)、pp517-518、(2001.12)
「隠れマルコフモデルに基づいた証拠理論による行動スリップに起因した事故防止方法」、山田陽滋、園原行貴、森園哲也、梅谷陽二、第7回ロボティクスシンポジア講演予稿集、pp167-172、(2002.3)
【0018】
(突入軌道群の学習処理)
スキルアシストロボット2を実際に操作してハンドル6を把持する人間の手が車体開口部12の縁に衝突する軌道に沿って移動させる。この軌道を、突入禁止領域14に突入する突入軌道Dという。このとき、複数(k1)個の突入軌道群を教示する。
図2は、一つの突入軌道Dを例示している。突入軌道Dも、突入禁止領域14の基準点16からハンドル6を把持する人間の手までの距離r、ハンドル6を把持する人間の手の移動速度v、ハンドル6を把持する人間の手の移動方向φを時系列に沿って観測することで特定できる。
【0019】
(突入軌道群のモデル化)
隠れマルコフモデルによって、式(2)によって突入軌道群をモデル化する。
λ2={A2,B2,π2} (2)
π2は初期に状態s1である確率分布、A2はモデルλ2の下での2つの状態s1,s2間の遷移確率、B2は2つの状態s1,s2において観測シンボルOt(t=1からt1)を出力する確率である。
式(2)において、適当な初期値を選択し、観測された突入軌道群の観測シンボルOtを代入して、Baum-Welchの再推定法を用いることによって、学習した突入軌道群Dをモデル化した式(2)を得ることができる。
【0020】
(安全性を優先する制御を必要とする空間と、生産性を優先する制御を許容する空間の選択)
突入禁止領域14の基準点16までの距離rと速度vと方向φの次元を持つ空間を想定する。その空間が図3に例示されており、x軸に突入禁止領域14の基準点16からハンドル6を把持する人間の手までの距離r、y軸にハンドル6を把持する人間の手の移動速度、z軸にハンドル6を把持する人間の手の移動方向φが取られている。
本実施例では、突入禁止領域14の基準点位置16からハンドル6を把持する人間の手までの距離rが50cm以上であれば安全制御が必要とされず、50cm未満となると安全制御が必要となるとしている。また、実際作業時の搬送速度が1m/秒を超えることがないので、1m/秒以上の空間を考慮しない。進行方向が車体から遠ざかる場合には安全制御が必要とされないので、φが0〜180°の範囲でのみ安全制御が必要されるとした。
本実施例では、安全制御が必要とされる空間を2種類に分けた。一つは「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」である。この空間SPは、安全制御が必要とされる空間の中でも余裕度が低く、安全性を重視して慎重な態様で安全制御する必要があると想定される領域である。本実施例では、移動速度が0.6m/秒以上であれば一様に「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」であるとした。またハンドル6までの距離が25cm未満となると、速度にかかわらずに常に「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」であるとした。本実施例では、ハンドル6を把持する人間の手の移動方向によって「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」となったりならなかったりする境界を設けなかった。必要に応じて、ハンドル6を把持する人間の手の移動方向φによって「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」の境界を設けることができる。
本実施例では、安全制御が必要とされる空間のうち「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」以外の空間を「生産性を優先する制御を許容する空間FW」とした。「生産性を優先する制御を許容する空間FW」は、安全のための制御が必要とされるものの、比較的に余裕度が高く、差し迫った危険が懸念されない限り安全のための制御を発動しなくてもよいと想定される空間である。
上記までで、安全制御に必要な準備工程が完了する。以下の工程は、実際作業時に、リアルタイムで実施する。
【0021】
(軌道の観測)
実際作業中にはヒューマンエラーが発生し、人間の誤った操作によって、ハンドル6を把持する人間の手がロボット2と開口部12の縁との間で挟まれてしまう軌道に沿ってロボット2を移動させてしまうことが有り得る。そのような軌道となっていることを認識して、突入禁止領域14に突入しないようにロボット2の側で規制する。それが可能となるように、実際作業中に、突入禁止領域14の基準点16からハンドル6を把持する人間の手までの距離r、ハンドル6を把持する人間の手の移動速度v、ハンドル6を把持する人間の手の移動方向φを観測しつづける。即ち、観測シンボル(r、v、φ)を時系列に沿って観測しつづける。
【0022】
(観測された軌道の判定)
予めモデル化しておいた回避軌道群Sをモデル化した式(1)と、観測された観測シンボルの時系列を用いると、観測された軌道が回避軌道である確率を判定することができる。
その確率p(Ot/λ1)は、下記(3)式
p(Ot/λ1)=p(Ot,s1/λ1)+p(Ot,s2/λ1) (3)
で計算することができる。ここで右辺の値は、フォワード変数から計算できる。同様に,予めモデル化しておいた突入軌道群Dをモデル化した式(2)と、観測された観測シンボルの時系列を用いると、観測された軌道が突入軌道である確率を判定することができる。
その確率p(Ot/λ2)は、下記(4)式
p(Ot/λ2)=p(Ot,s1/λ2)+p(Ot,s2/λ2) (4)
で計算することができる。ここでも右辺の値はフォワード変数から計算できる。なお、上記の確率計算の詳細は、前記した本発明者の発表論文に詳細に記述されている。
観測された軌道が、モデル化された回避軌道群Sまたはモデル化された突入軌道群Dに対応していれば、上記の(3)(4)式で確率が計算され、計算された確率から、観測された軌道が回避軌道Sであるのかまたは突入軌道Dであるのかを判定することができる。
【0023】
(判定の不能)
しかしながら、観測された軌道が、モデル化された回避軌道群Sまたはモデル化された突入軌道群Dのいずれでもないとき、即ち、教示された軌道群S,Dから大きく相違していると、前記(3)式で計算される確率も、(4)式で計算される確率もともにゼロになってしまい、観測された軌道が回避軌道Sであるのかまたは突入軌道Sであるのかを判定することができない。
【0024】
従来の技術であれば、判定不能であれば安全制御を発動せざるを得ず、頻繁に安全制御が発動されてしまう。作業が頻繁に停止され、作業効率が低下して、作業の快適性が損なわれる。しかしながら判定不能な場合に安全制御を発動しなければ、突入禁止領域に突入するヒューマンエラーが発生したときの安全が確保されない。
【0025】
(証拠理論の活用)
本実施例では、観測された軌道が回避軌道であるのか突入軌道であるのかを判定不能な場合に、不必要に安全制御を発動してしまうことを防止すると同時に、安全制御が実際に必要な場合には遅れなく安全制御が発動されるようにするために、証拠理論を適用する。
ここでは、「安全性を優先する制御を必要とする空間」と「生産性を優先する制御を許容する空間」とで異なる証拠基準を採用する。即ち、図4に示すように「安全性を優先する制御を必要とする空間」にある間に判定不能なときには「突入軌道にあって安全制御を発動する必要がある」とする一方、「生産性を優先する制御を許容する空間」にある間に判定不能なときには「突入軌道にあることが証明されず、危険が懸念されることが証明されていないために安全制御を発動する必要がない」とする。
【0026】
(実験結果)
図4の下欄に、実験結果を示す。実験では、予め、5種類の回避軌道群と、5種類の突入軌道群を学習させた。「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」と「生産性を優先する制御を許容する空間FW」を前記したように設定した。安全制御としては、強制停止制御を採用した。
以上の準備をしておいて実際の操作を多数回実施した。そのうちの20回でヒューマンエラーによって突入軌道が選択されたものとした。
証拠理論を採用せず、判定不能な場合には安全制御を発動しないロジックを採用した場合(図4では証拠理論無しの欄に示される)には、20回のヒューマンエラー発生時のうちの4回で事故を防げなかった。
証拠理論を採用し、「生産性を優先する制御を許容する空間FW」にある間に判定不能なときには安全制御を発動せず、「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」にある間に判定不能なときには安全制御を発動するロジックを採用した場合には、20回のヒュウーマンエラー発生時の全部で強制停止させて事故の発生を防ぐことをできた。事故発生回数を4回から0回に減少できた。
【0027】
(安全性を優先する制御を必要とする空間SPと、生産性を優先する制御を許容する空間FWの境界の学習)
実験を重ねた結果、実験開始時に設定した「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」が広すぎ、回避軌道か突入軌道かを判定できないときに規制する空間範囲SPを限定できることがわかった。
そこで、人為的に突入軌道を取り、途中で回避動作をとることによって回避できる軌道をいくつか実験した。この結果、ロボットまたは人間の身体の一部の運動状態が、当初には「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」であると設定した空間に相当する状態となってから後も、回避動作可能なことがわかった。その後の回避動作によって突入禁止領域14に突入することが回避できることが判明した空間を、「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」から「生産性を優先する制御を許容する空間FW」に切り替えるロジックを採用した。即ち、学習して「生産性を優先する制御を許容する空間FW」を拡張する処理を追加した。この処理を追加することによって、突入禁止領域14の基準点16からハンドル6を握る人間の手までの距離が25cm〜15cmである空間を「安全性を優先する制御を必要とする空間SP」から「生産性を優先する制御を許容する空間FW」に切り替えることができることが確認された。
学習することによって「生産性を優先する制御を許容する空間FW」を拡張する処理をしてから、図4に結果を示した実験を再度行なった結果、回避動作がありながら安全制御を発動してしまう回数を減少することができた。「生産性を優先する制御を許容する空間FW」を拡張しても危険な事態は発生しなかった。
【0028】
(学習のための警告)
安全性を優先する制御を必要とする空間SPと生産性を優先する制御を許容する空間FWの境界を学習する際には、安全性を優先する制御を必要とする空間SPに入ったときに、人間に回避行動を取らせるための警告を加えて回避行動を取らせることが好ましい。回避行動を促すことによって生産性を優先する制御を許容する空間FWをより大きく拡張することができる。もっとも警告することによって生産性を優先する制御を許容する空間FWを拡張した場合には、実際の操作時にも同一条件で警告を発する処理を併用するべきであろう。
【0029】
(回避軌道群の学習)
証拠理論を採用しても、「生産性を優先する制御を許容する空間FW」で突入軌道Dであると判定されれば、安全制御が発動される。実験によって、誤って突入軌道であると判定されることがあることが判明した。
その原因を探求した結果、回避軌道の教示データ数が少ないことが判明した。人間の動作パターンは様々であり、多種多様の回避軌道Sを採用するのに対し、予めそのバラエティに対応するだけの回避軌道群Sを教示するには、当初の教示数が不足することがわかった。
そこで、その後に回避軌道Sであることが判明した軌道が得られたときに、回避軌道群Sの教示データに追加する処理を追加した。
この結果、教示データに追加する前には突入軌道と誤判定されて安全制御が発動された軌道が、教示データの追加後には誤判定されず、安全制御が無用に発動される機会を減少できることが確認された。学習することによって回避軌道群Sの教示データ数を増やしてから、図4に結果を示した実験を再度行なった結果、回避動作がありながら安全制御を発動してしまう回数をほぼゼロに減少することができた。
【0030】
(学習のための警告)
回避軌道群Sの教示データを追加する際には、「柔軟な安全制御が許容される空間FW」に入ったときに、人間に回避行動を取らせるための警告を加えて回避行動を取らせることが好ましい。回避行動を促すことによって様々な回避軌道群Sの教示データを得ることができる。警告することによって回避できる回避軌道群Sの教示データを用いて回避軌道と突入軌道の判定をする場合には、実際の操作時にも同一条件で警告を発する処理を併用するべきであろう。
【0031】
(安全制御の態様)
安全制御を発動する必要があると判別したときに発動する安全制御の態様は様々である。
もっとも単純には、ロボットの移動を強制停止させることであり、強制停止させれば、ヒューマンエラーが発生しても、ロボット2と人間8が突入禁止領域14に突入する事態を未然に防ぐことができる。
強制停止に代えて強制的に回避軌道を取らせることも可能である。人間に違和感を覚えさせないで回避軌道に修正することができれば、ヒューマンエラーの発生時にヒューマンエラーを正しながら作業を継続することができる。
ロボットの移動を直接的に規制する代わりに、ヒューマンエラーをした人間に働きかけてエラーを解消させる態様を採用することもできる。音による警告、ハンドルの振動等の物理的刺激による警告、あるいは、ロボットによるアシスト力を弱めて操作に要する力を増大させることによって警告することもできる。
【0032】
(制御装置のシステム構成)
以上によって、本実施例のスキルアシストロボットが安全制御されるまでの過程が説明された。
図5には、スキルアシストロボット2と、制御装置4のシステム構成が図示されている。なお図5には、スキルアシストロボット2が人間の操作を検知して、その操作に要する力を軽減するアシスト力を発揮して人間に求められる力を軽減するための制御系は図示省略されている。
スキルアシストロボット2は、関節等を駆動するモータに組込まれているエンコーダの出力を制御装置4に入力する(6)。制御装置4には、入力されたエンコーダ出力から、スキルアシストロボット2の軌道を時時刻刻に算出する軌道算出部8が用意されている。スキルアシストロボット2の軌道が算出されると、ロボットの姿勢と速度と移動方向が明らかになり、そのときのロボットの運動状態が図3に示した空間のどこに位置しているかが計算可能となる。人間の手がハンドルを把持していれば、ハンドルの軌道によって人間の手の軌道が得られる。ロボット2が、ロボット2のどこに人間の手が触れているかを判定するセンサを備えていれば、人間の手がハンドル6から離れていても、人間の手の位置を計算することができる。モータに組込まれているエンコーダの出力と、センサで特定される人間の手の接触位置の情報から、人間の手の位置を計算することができる。運動状態特定部10によって、図3に示した空間中の位置が特定される。空間中の位置は時時刻刻に変化する。
算出された軌道は、それが回避軌道であれば学習すみの回避軌道群情報記憶手段17に記憶される。突入軌道であれば学習すみの突入軌道群情報記憶手段19に記憶される。実際の操作時に回避軌道であることが判明した回避軌道は、学習すみの回避軌道群情報記憶手段17に追加記憶される。学習された回避軌道群は、モデリングされて回避軌道群モデルが得られる(16)。学習された突入軌道群は、モデリングされて突入軌道群モデルが得られる(18)。
制御装置4には、安全性を優先する制御を必要とする空間SPと生産性を優先する制御を許容する空間FWを記憶する手段22が用意されている。あらたな回避軌道が発見されると、両空間SP,FWの境界が学習されて(20)、生産性を優先する制御を許容する空間FWが拡張される。
制御装置4には、証拠理論に基づいて、観測された軌道が回避軌道か突入軌道かを判定する手段(プログラム)が用意されている(12)。この判定処理では回避軌道群モデル16と、突入軌道群モデル18と、記憶手段22に記憶されている安全性を優先する制御を必要とする空間SPと柔軟な安全制御FWを許容する空間の情報が参照される。
判定装置12によって突入軌道であると判定されると、あるいは、安全性を優先する制御を必要とする空間で判定不能であるとされると(24)、安全制御手段26が起動され、スキルアシストロボット2の挙動が安全確保のために規制される(28)。
【0033】
本実施例では、人間が把持するハンドル位置が、突入禁止領域に突入しないように安全制御する。これに代えて、あるいはこれに追加して、例えばロボットが把持しているワークが突入禁止領域に突入しないように安全制御するようにしてもよい。ロボットの任意の位置あるいはロボットに把持されているワークの任意の位置に着目して本技術を適用することができる。
【0034】
本明細書では、本発明を技術的に説明した。技術の背後に潜む研究ないし学問は、本発明者が先に発表した論文に詳細に説明されており、重複した説明はしない。上記論文は、本出願が新規性喪失の例外適用を受けられることを証明する書面として本出願に対して提出されるものであり、本出願の開示事項の一部をなすものである。出願に付随して提出されていない書面を引用することによって明細書の開示に代えることが認められていないとしても、上記論文は本出願にために提出されて本出願の審査経過種類に含まれるものであり、第三者が閲覧可能なものである。本明細者の一部をなす書面ということができる書面である。この明細書は前記論文を引用するものであり、前記論文に記載されている事項の全部を開示するものである。
【図面の簡単な説明】
【図1】 人間とスキルアシストロボットが共同作業する様子を示す。
【図2】 突入禁止領域を含む近傍を平面視した図であり、観測シンボルを例示している。
【図3】 安全性を優先する制御を必要とする空間と生産性を優先する制御を許容する空間を模式的に示す。
【図4】 非証拠理論と証拠理論を対比して示し、事故発生回数等を対比して示す。
【図5】スキルアシストロボットと制御装置のシステム構成を示す。
【符号の説明】
2:スキルアシストロボット
4:制御装置
S:回避軌道
D:突入軌道
SP:安全性を優先する制御を必要とする空間
FW:生産性を優先する制御を許容する空間
[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a control technology for a robot coexisting with a human.
[0002]
[Prior art]
For example, in order to efficiently perform the work of transporting and positioning a heavy object, a robot that detects a human operation and exerts a force to reduce the force required for the operation has been developed. This type of robot is a robot that changes its trajectory by human operation, and can be said to be a robot that works together with a human while coexisting with the human. Robots that change their trajectory by human operations can be used in combination with the advanced judgment and control power of humans and the power that robots do not know about fatigue, and are beginning to be put into practical use for various tasks. . The inventors of the present invention have developed a robot that works in cooperation with humans to carry the vehicle instrument panel and position it on the vehicle body, and has achieved great results. This robot is called a skill assist robot because it assists heavy load work while utilizing skills derived from human advanced judgment and control power. Robots that collaborate with humans of this kind are expected to be used in many fields.
[0003]
[Problems to be solved by the invention]
As the range of use of skill-assisted robots that collaborate with humans expands, it becomes necessary to regulate the movement of the robots so that they do not fall into situations that could endanger humans. For example, when a heavy object is transported through the opening, a human hand that moves together with the robot must not be sandwiched between the robot and the opening.
The trajectory of a skill assist robot that detects a human operation and reduces the force required for the operation is basically determined by the human operation. This is quite different from the current industrial robot that moves along the previously taught trajectory. Even when a heavy object is transported through the opening illustrated above, the trajectory intended by a person differs from person to person (thus, a person can have skills), and even the same person repeats work. Each time you do it, the trajectory will be different. No suitable technique has been developed for determining whether the trajectory is a trajectory for which danger is a concern or a trajectory that can be safely moved.
[0004]
In the present invention, a future working environment (such as a frame in which a robot or a part of a human body forms an opening of a vehicle, etc.) with respect to a trajectory that can be changed in various ways depending on a human being operated or sometimes changes. We have created a robot control device and control method that can determine whether the trajectory is a concern or a safe trajectory, and can regulate the robot trajectory based on the determination result. . In particular, instead of unnecessarily regulating with emphasis on safety unnecessarily, in a range where danger is not a concern, humans can freely control the trajectory and work comfortably and efficiently while utilizing human skills. To be able to. At the same time, if the trajectory is truly concerned about danger, the subsequent movement is restricted to prevent humans from falling into a dangerous situation due to human error.
[0005]
Means for Solving the Problems and the Invention The invention of claim 1 relates to a robot control device that changes a trajectory by a human operation. This controller isWhen a part of the robot is gripped by a human and the robot is moved, the point of interest set on the robot, the person gripping the robot, or the workpiece gripped by the robot does not enter the intrusion prohibited area. To control the robot.
  This control device must be within the movable range of the point of interest and prohibit the point of interest from entering.In a space with dimensions of distance, speed and direction to the no entry area, Because the combination of “distance, speed, and direction” is a combination that is highly likely to enter the entry-prohibited area, because “space requiring safety control” is not found, “the avoidance trajectory to be described later has not been discovered.Requires control that prioritizes safetyFirstSpace ","Because the avoidance trajectory has been discoveredAllow control to prioritize productivitySecondspace"Divided intoMemorizing means,The point of interest rushesProhibited areaTo rush intoAvoidAvoiding points of interestOrbital groupAn avoidance trajectory group model describing a learned avoidance trajectory groupMeans for storingThe point of interest rushesEnter the prohibited areaEntering the point of interestOrbital groupAn intrusion trajectory group model describing a learned ingress trajectory groupMeans for storingOf the point of interest measured while a human is manipulating and adjusting the trajectory of the robot.Position, speed and directionDescribed inIn factofOrbitCalculate the probability belonging to each of the avoidance trajectory group model and the inrush trajectory group model, and the actual trajectory measured isBelongs to the avoidance trajectory groupofOr,Belonging to the rush track groupofOrOr is it impossible to judgeMeans for determining. further,The position, speed, and direction of the point of interest measured while a human is operating to adjust the robot trajectory are the second space.While in, The actual trajectory measuredWhile it is allowed to continue the robot operation by humans unless it is determined to belong to the rush trajectory group,The position, velocity, and direction of the measured point of interest are the first space.While in, The actual trajectory measuredAnd means for restricting the continuation of the robot operation by a human unless it is determined to belong to the avoidance trajectory group.
[0006]
  Through the inventor's research,The point of interest isAssume a space with dimensions of distance, speed and direction to the area where entry is prohibitedThenIn that spaceIt is possible to set “space that requires safety control”.AndCreate a space that requires safety control"Space that allows control giving priority to productivity" and "Space that requires control giving priority to safety"Divided intoIn other words, the trajectory changes depending on the human being operated or depending on the time.Turn intoHowever, it was confirmed that necessary safety control could be taken uniformly.
  By learning in advance,The point of interest isSuddenProhibited areaCan avoid rushing into the areaAvoiding points of interestTracks can be stored. By learning in advance,The point of interest isSuddenProhibited areaIt is possible to store a rush trajectory group of a point of interest that rushes into the area. However, it is impossible to learn about all of the trajectory groups that can be changed variously by the man who operates or sometimes, and not to learn whether it is an avoidance trajectory or a rush trajectory.
  Various mathematical methods have been developed to describe the trajectory, and even when trajectories that do not exactly match the learning trajectory avoidance or intrusion trajectories were observed, they were observed using mathematical modeling techniques.The actualWhether the trajectory is an avoidance trajectory groupOrIt can be determined whether it is a rush track group. However, the reliability of the determination is high only for the trajectory similar to the learning trajectory avoidance trajectory group or the rush trajectory group, and a reliable determination cannot be performed for a trajectory that is not similar. It is an avoidance trajectory for all possible trajectories when the trajectory changes variously depending on the man who operates or sometimesIsOr rush orbitIsYou cannot learn as much as you can.
  In the present invention, the restriction that it cannot be fully learned is that “safe control is required.Set the space to "Complementing by distinguishing between “a space that allows control that prioritizes productivity” and “a space that requires control that prioritizes safety”, humans can freely control the trajectory and work comfortably and efficiently When it was possible to do so, it allowed free operation, and when there was a real danger, it succeeded in regulating the trajectory so that it did not fall into a dangerous situation.
[0007]
It is preferable that the learned rush track group and avoidance track group are described and stored in a hidden Markov model.
In this case, it is easy to determine whether the trajectory similar to the avoidance trajectory group or the rush trajectory group in the learning corner is the avoidance trajectory or the rush trajectory.
The hidden Markov model is a method for describing the trajectory group. For example, a pattern identifying method using a DP matching method or the like may be employed.
[0008]
  In the present invention, a robot control method that changes the trajectory by human operation has also been created. in this way,When a part of the robot is gripped by a human and the robot is moved, the point of interest set on the robot, the person gripping the robot, or the workpiece gripped by the robot does not enter the intrusion prohibited area. To control the robot.
This control method needs to prohibit the point of interest from entering the point of interest within the movable range.In a space with dimensions of distance, speed and direction to the no entry area, Because the combination of “distance, speed, and direction” is a combination that is highly likely to enter the entry-prohibited area, because “space requiring safety control” is not found, “the avoidance trajectory to be described later has not been discovered.Requires control that prioritizes safetyFirstSpace ", "Because an avoidance trajectory has been discoveredAllow control to prioritize productivitySecondspace"Divided intoA step of measuring in advance;The point of interest rushesProhibited areaTo rush intoAvoidAvoiding points of interestLearn the orbital group in advanceModelingThe placing step,The point of interest rushesEnter the prohibited areaEntering the point of interestLearn the orbital group in advanceModelingAnd the step of placing. And while actually manipulating and adjusting the robot trajectoryOf the measured point of interestPosition, speed and directionDescribed inIn factofOrbitCalculate the probability belonging to each of the avoidance trajectory group model and the inrush trajectory group model, and the actual trajectory measured isBelongs to the avoidance trajectory groupofOr,Belonging to the rush track groupofOrOr is it impossible to judgeA step of determiningThe position, speed, and direction of the point of interest measured while a human is operating to adjust the robot trajectory are the second space.While in, The actual trajectory measuredWhile it is allowed to continue the robot operation by humans unless it is determined to belong to the rush trajectory group,The position, velocity, and direction of the measured point of interest are the first space.While in, The actual trajectory measuredUnless it is determined to belong to the avoidance trajectory group, a process of restricting the continuation of the robot operation by a human is performed.
[0009]
According to this method, in the case of “requiring careful safety control”, unless it is determined to belong to the avoidance trajectory group, that is, unless it is confirmed to be safe, the continuation of the robot operation is restricted, which is truly dangerous. If you are concerned, you can regulate the trajectory so that you do not fall into a dangerous situation. On the other hand, in the case of “flexible safety control is allowed”, the robot operation is allowed to continue unless it is determined to belong to the rush track group, that is, unless it is confirmed that there is a risk of danger. Even if robot operation is allowed, if there is a real danger, it is necessary to move to a space that requires careful safety control before falling into a dangerous situation of concern. The necessary safety can be ensured.
This method allows humans to freely control the trajectory in a wide range (under a variety of conditions) and to proceed comfortably and efficiently, and when danger is truly a concern. The orbit can be regulated so that it does not fall into a dangerous situation.
[0010]
  The position, speed, and direction of the measured point of interest“We need control that prioritizes safetyFirstWhen an avoidance trajectory is found when in space,Avoidance trajectoryIt's been foundSometimes the position, speed and direction of the point of interest measuredState space, “control that gives priority to safetyFirstAllow control that gives priority to productivity from spaceSecondIt is preferable to further include a step of changing to “space”.
  When this process is added, the boundary between "space requiring control that prioritizes safety" and "space allowing control prioritizing productivity" is learned and corrected to a boundary suitable for the actual situation. Can do.
[0011]
Preferably, the method further includes a step of adding a newly discovered avoidance trajectory to a previously learned avoidance trajectory group.
If this step is added, the chance of erroneously determining that it is a rush track group is reduced although it is actually avoidable and not a rush track group. As a result, the chance of being erroneously determined to be a rush track group when being in “a space that allows control giving priority to productivity” and the operation being restricted is reduced.
[0012]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
First, the main forms of the technology shown in the examples are listed.
(Mode 1) A handle that is grasped and operated by a human being is prepared on the arm of the robot, and the motion state of the robot or a part of the human body is specified by the position, moving speed, and moving direction of the handle.
(Mode 2) When safety control is required, the movement of the robot is forcibly stopped.
(Mode 3) When safety control is required, the robot trajectory is forcibly switched to an avoidance trajectory.
[0013]
【Example】
FIG. 1 shows a skill assist robot to which the control device and the control method of this embodiment are applied. The arm 4 of the skill assist robot 2 is provided with a handle 6 that is grasped and operated by a human. The robot 2 can grip and carry a heavy object such as a vehicle seat. The person 8 grasps the handle 6 and moves it at a speed at which he / she wants to move it. The robot 2 detects a human operation and exerts a power that reduces the force required for the operation. The human 8 can collaborate with the robot 2 to move a heavy object at a desired position by moving it in a desired direction at a desired speed with a light operating force.
[0014]
When the human 8 collaborates with the robot 2, the superior judgment power and control power of the human 8 can be used in combination with the power that the robot 2 exerts without breaks. Since the work of the human 8 can be utilized while the power of the robot 2 is utilized, the work can be advanced. Unlike a normal industrial robot, the skill assist robot 2 can be said to be a robot whose trajectory is changed by a human operation.
[0015]
In this embodiment, the person 8 and the skill assist robot 2 cooperate to convey a heavy object such as a vehicle seat from the outside of the vehicle body into the vehicle body and position it at a predetermined position in the vehicle body. In this work, the handle 6 gripped by the human 8 needs to pass through the opening 12 of the vehicle body 10, and if the human 8 inadvertently makes a human error, the hand of the human 8 gripping the handle 6 There is a possibility of being pinched between 12 edges. Safety control is required to prevent a dangerous situation even if a human error occurs.
[0016]
In this embodiment, various learning processes are performed in advance to contribute to safety control.
(Avoidance trajectory group learning process)
The human hand holding the handle 6 by actually operating the skill assist robot 2 is moved along a trajectory passing through the edge of the vehicle body opening 12. At this time, k1 avoidance trajectory groups are taught.
FIG. 2 illustrates a trajectory in a moving surface of a human hand holding the handle 6 (generally not a plane, but a planar motion example will be described here). The trajectory is the distance r from the reference point position 16 of the entry prohibition area 14 (in this case, the vehicle body 10) to the human hand holding the handle 6, the moving speed v of the human hand holding the handle 6, and the handle 6. It can be identified by observing the moving direction φ of the human hand along a time series. FIG. 2 illustrates that the human hand holding the handle 6 is at a point Pt on the orbit at time t, the distance at that time is rt, the speed is vt, and the direction is φt. ing. The moving direction of the human hand holding the handle 6 is zero in the direction in which the vehicle body extends, and the angle formed by the vehicle body is adopted.
The observed elements are called observation symbols. The observation symbol is (rt, vt, φt). Note that the position of the human hand holding the handle 6 at the start of work is indicated by reference numeral 18. In FIG. 2, one avoidance track S and one entry track D are illustrated.
[0017]
(Modeling of avoidance trajectory group)
The hidden avoidance trajectory group can be modeled by the hidden Markov model. The hidden Markov model is modeled by equation (1).
λ1 = {A1, B1, π1} (1)
π1 is a probability distribution initially in the state s1, A1 is a transition probability between the two states s1 and s2 under the model λ1, B1 is an observation symbol Ot (t = 1 to t1: t1 is one time in the state s2 This is the probability of outputting the last movement time in the work. The state s1 is a state “safety control giving priority to safety” described later, and the state s2 is a state “safety control giving priority to productivity is allowed”.
In Equation (1), a suitable initial value is selected, the observed symbol Ot of the observed avoidance trajectory group is substituted, and the learned avoidance trajectory group S is modeled by using the Baum-Welch re-estimation method. The following formula (1) can be obtained.
Details of this modeling are described in the following two papers published by the present inventors. “Proposal of accident prevention method based on evidence theory based on Hidden Markov Model”, Y. Yamada, Yuki Sonohara, Tetsuya Morizono, Yoji Umeya, 2nd System Integration Division Academic Lecture (SI2001), pp517-518, (2001.12 )
“Accident prevention method due to behavioral slip based on evidence theory based on hidden Markov model”, Y. Yamada, Yuki Sonohara, Tetsuya Morizono, Yoji Umeya, Proceedings of the 7th Robotics Symposia Lecture, pp167-172, (2002.3)
[0018]
(Learning process of rush trajectory group)
The human hand holding the handle 6 by actually operating the skill assist robot 2 is moved along a trajectory that collides with the edge of the vehicle body opening 12. This track is referred to as a rush track D that enters the rush prohibition region 14. At this time, a plurality (k1) of rush trajectory groups are taught.
FIG. 2 illustrates one entry track D. The rush trajectory D also includes the distance r from the reference point 16 of the rush prohibition area 14 to the human hand gripping the handle 6, the moving speed v of the human hand gripping the handle 6, and the movement of the human hand gripping the handle 6. It can be specified by observing the direction φ along the time series.
[0019]
(Modeling of rush track)
A rushing trajectory group is modeled by Equation (2) using a hidden Markov model.
λ2 = {A2, B2, π2} (2)
π2 is a probability distribution initially in the state s1, A2 is a transition probability between the two states s1 and s2 under the model λ2, and B2 is the observed symbol Ot (t = 1 to t1) in the two states s1 and s2. The probability of output.
In Equation (2), select an appropriate initial value, substitute the observed symbol Ot of the observed rush trajectory group, and model the learned rush trajectory group D by using the Baum-Welch re-estimation method. Equation (2) can be obtained.
[0020]
(Selection of space that requires control that prioritizes safety and space that allows control that prioritizes productivity)
Assume a space having a dimension of a distance r, a velocity v, and a direction φ to the reference point 16 of the entry prohibition region 14. The space is illustrated in FIG. 3, the distance r from the reference point 16 of the entry prohibition region 14 to the human hand holding the handle 6 on the x axis, and the moving speed of the human hand holding the handle 6 on the y axis. The moving direction φ of a human hand holding the handle 6 is taken on the z axis.
In the present embodiment, safety control is not required if the distance r from the reference point position 16 of the entry prohibition area 14 to the human hand holding the handle 6 is 50 cm or more, and safety control is required if it is less than 50 cm. It is going to be. Further, since the conveyance speed during actual work does not exceed 1 m / sec, a space of 1 m / sec or more is not taken into consideration. Since the safety control is not required when the traveling direction is away from the vehicle body, the safety control is required only when φ is in the range of 0 to 180 °.
In this embodiment, the space where safety control is required is divided into two types. One is a “space SP that requires control giving priority to safety”. This space SP is an area where the margin is low even in a space where safety control is required, and it is assumed that it is necessary to perform safety control in a careful manner with an emphasis on safety. In this embodiment, if the moving speed is 0.6 m / second or more, it is assumed that the space SP is uniformly “a space SP that requires control giving priority to safety”. In addition, when the distance to the handle 6 is less than 25 cm, the space SP is always “a space SP that requires control giving priority to safety” regardless of the speed. In the present embodiment, there is no boundary that may or may not be a “space SP that requires control giving priority to safety” depending on the moving direction of the human hand holding the handle 6. If necessary, a boundary of “a space SP that requires control giving priority to safety” can be provided depending on the moving direction φ of the human hand holding the handle 6.
In the present embodiment, among the spaces where safety control is required, spaces other than “space SP that requires control giving priority to safety” are defined as “space FW that allows control giving priority to productivity”. “Space FW that allows control to give priority to productivity” requires control for safety, but has a relatively high margin and activates control for safety unless there is a concern about imminent danger. This space is assumed to be unnecessary.
By the above, the preparatory process required for safety control is completed. The following steps are performed in real time during actual work.
[0021]
(Orbital observation)
A human error occurs during actual work, and the robot 2 is moved along a trajectory in which a human hand holding the handle 6 is sandwiched between the robot 2 and the edge of the opening 12 due to an erroneous operation by the human. It can be moved. Recognizing that such a trajectory is present, the robot 2 is controlled so as not to enter the entry prohibition area 14. In order to make it possible, during actual work, the distance r from the reference point 16 of the entry prohibition area 14 to the human hand holding the handle 6, the moving speed v of the human hand holding the handle 6, the handle 6 Continue to observe the moving direction φ of the human hand holding the That is, the observation symbols (r, v, φ) are continuously observed along the time series.
[0022]
(Judgment of observed orbit)
Using the equation (1) modeling the avoidance trajectory group S modeled in advance and the time series of the observed observation symbols, the probability that the observed trajectory is the avoidance trajectory can be determined.
The probability p (Ot / λ1) is expressed by the following equation (3)
p (Ot / λ1) = p (Ot, s1 / λ1) + p (Ot, s2 / λ1) (3)
Can be calculated with Here, the value on the right side can be calculated from the forward variable. Similarly, using the equation (2) that models the intrusion trajectory group D modeled in advance and the time series of the observed observation symbols, the probability that the observed trajectory is the intrusion trajectory can be determined. it can.
The probability p (Ot / λ2) is expressed by the following equation (4)
p (Ot / λ2) = p (Ot, s1 / λ2) + p (Ot, s2 / λ2) (4)
Can be calculated with Again, the value on the right side can be calculated from the forward variable. The details of the above probability calculation are described in detail in the above-mentioned paper published by the present inventor.
If the observed trajectory corresponds to the modeled avoidance trajectory group S or the modeled intrusion trajectory group D, the probability is calculated by the above formulas (3) and (4). It can be determined whether the observed trajectory is the avoidance trajectory S or the rush trajectory D.
[0023]
(Impossible to judge)
However, when the observed trajectory is neither the modeled avoidance trajectory group S or the modeled intrusion trajectory group D, that is, if it is significantly different from the taught trajectory groups S and D, Both the probability calculated by the equation (3) and the probability calculated by the equation (4) become zero, and it is determined whether the observed trajectory is the avoidance trajectory S or the rush trajectory S. I can't.
[0024]
In the case of conventional techniques, if the determination is impossible, the safety control must be activated, and the safety control is frequently activated. Work is frequently stopped, work efficiency is reduced, and work comfort is impaired. However, if safety control is not activated when determination is impossible, safety is not ensured when a human error that enters the entry prohibition area occurs.
[0025]
(Utilization of evidence theory)
In this embodiment, when it is impossible to determine whether the observed trajectory is an avoidance trajectory or a rush trajectory, it is possible to prevent safety control from being activated unnecessarily, and at the same time, safety control is actually necessary. Evidence theory is applied to ensure that safety control is triggered without delay.
Here, different evidence standards are adopted for “a space requiring control giving priority to safety” and “a space allowing control giving priority to productivity”. That is, as shown in FIG. 4, when it is impossible to make a determination while in a “space that requires control giving priority to safety”, it is said that “it is necessary to activate safety control in a rush track” while “production” When it is impossible to make a decision while in the space that allows control that prioritizes sex, it is not necessary to activate safety control because it is not proved that the vehicle is in a rushing trajectory and that there is no concern about danger. "
[0026]
(Experimental result)
The experimental results are shown in the lower column of FIG. In the experiment, five types of avoidance track groups and five types of rush track groups were learned in advance. “Space SP that requires control giving priority to safety” and “Space FW that allows control giving priority to productivity” were set as described above. For safety control, forced stop control was adopted.
The actual operation was performed many times with the above preparation. It was assumed that the rush trajectory was selected due to human error in 20 of them.
When logic that does not activate evidence control and does not trigger safety control when it cannot be determined (shown in the column of no evidence theory in FIG. 4), 4 out of 20 human errors have occurred. I couldn't prevent the accident.
Evidence theory is adopted, safety control is not activated when it cannot be determined while it is in “space FW that allows control giving priority to productivity”, and it is in “space SP that requires control giving priority to safety”. When the logic that activates the safety control is adopted when it cannot be judged in the meantime, it was possible to prevent an accident by forcibly stopping all 20 human error occurrences. The number of accidents was reduced from 4 to 0.
[0027]
(Learning the boundary between the space SP that requires control giving priority to safety and the space FW that allows control giving priority to productivity)
As a result of repeated experiments, it is understood that the space range SP that is restricted when the “space SP that requires safety-priority control” set at the start of the experiment is too wide to determine whether it is an avoidance trajectory or a rush trajectory. It was.
Therefore, we experimented with several trajectories that can be avoided by taking rush trajectories artificially and taking avoidance actions along the way. As a result, after the movement state of the robot or a part of the human body becomes a state corresponding to a space initially set as “a space SP that requires control giving priority to safety”, It was found that avoidance operation was possible. From the “space SP requiring control giving priority to safety” to the “space FW allowing control giving priority to productivity” from the space that has been found to be prevented from entering the entry prohibition area 14 by the avoidance operation thereafter. The logic to switch to was adopted. That is, a process of learning and expanding the “space FW that allows control giving priority to productivity” was added. By adding this process, a space in which the distance from the reference point 16 of the entry prohibition area 14 to the human hand holding the handle 6 is 25 cm to 15 cm is determined from the “space SP that requires control giving priority to safety”. It was confirmed that it was possible to switch to “space FW allowing control giving priority to productivity”.
After performing the process of expanding the “space FW that allows control giving priority to productivity” by learning, the experiment shown in FIG. 4 is performed again. As a result, safety control is activated while there is an avoidance operation. I was able to reduce the number of times I ended up. Even if the “space FW allowing control giving priority to productivity” was expanded, no dangerous situation occurred.
[0028]
(Warning warning)
When learning the boundary between the space SP that requires control giving priority to safety and the space FW that allows control giving priority to productivity, when entering the space SP that requires control giving priority to safety It is preferable to add a warning for causing a human to take an avoidance action and to take the avoidance action. By encouraging avoidance behavior, the space FW that allows control giving priority to productivity can be greatly expanded. When the space FW that allows control giving priority to productivity is expanded by giving a warning, a process for issuing a warning under the same conditions should be used in the actual operation.
[0029]
(Learning avoidance trajectory group)
Even if the evidence theory is adopted, if it is determined that the rush trajectory D is in the “space FW that allows control giving priority to productivity”, the safety control is activated. Experiments have shown that it may be erroneously determined to be a rush trajectory.
As a result of exploring the cause, it was found that the number of avoidance trajectory teaching data is small. While human movement patterns vary and employ a wide variety of avoidance trajectories S, it is found that the initial number of teachings is insufficient to teach the avoidance trajectory group S corresponding to the variety in advance. It was.
Therefore, a process of adding to the teaching data of the avoidance trajectory group S when a trajectory that is later determined to be the avoidance trajectory S is added.
As a result, trajectories that are erroneously determined as rush trajectories before being added to teaching data and safety control is activated are not erroneously identified after addition of teaching data, and the chances that safety control is activated unnecessarily can be reduced. Was confirmed. The number of teaching data of the avoidance trajectory group S is increased by learning, and then the experiment whose result is shown in FIG. 4 is performed again. As a result, the number of times that the safety control is activated is reduced to almost zero while there is an avoidance operation. I was able to.
[0030]
(Warning warning)
When the teaching data of the avoidance trajectory group S is added, when entering the “space FW where flexible safety control is allowed”, a warning for causing the human to take the avoidance action is added and the avoidance action is taken. It is preferable. The teaching data of various avoidance trajectory groups S can be obtained by prompting the avoidance action. When the avoidance trajectory and the entry trajectory are determined using the teaching data of the avoidance trajectory group S that can be avoided by warning, a process for issuing a warning under the same conditions should be used during actual operation.
[0031]
(Aspects of safety control)
There are various modes of safety control that are activated when it is determined that safety control needs to be activated.
The simplest is to forcibly stop the movement of the robot, and if it is forcibly stopped, the situation in which the robot 2 and the person 8 enter the entry prohibition area 14 can be prevented even if a human error occurs. it can.
It is also possible to force an avoidance trajectory instead of a forced stop. If it can be corrected to the avoidance trajectory without making the human feel uncomfortable, the operation can be continued while correcting the human error when the human error occurs.
Instead of directly restricting the movement of the robot, it is possible to employ a mode in which an error is solved by acting on a human error. A warning by sound, a warning by a physical stimulus such as vibration of the steering wheel, or a warning by weakening the assisting force by the robot and increasing the force required for the operation can be used.
[0032]
(System configuration of control device)
As described above, the process until the skill assist robot of this embodiment is safely controlled has been described.
FIG. 5 shows a system configuration of the skill assist robot 2 and the control device 4. In FIG. 5, the control system for reducing the force required by the human by demonstrating the assist force that reduces the force required for the operation by the skill assist robot 2 is omitted. Yes.
The skill assist robot 2 inputs the output of an encoder incorporated in a motor that drives a joint or the like to the control device 4 (6). The control device 4 is provided with a trajectory calculation unit 8 that calculates the trajectory of the skill assist robot 2 from time to time based on the input encoder output. When the trajectory of the skill assist robot 2 is calculated, the posture, speed, and moving direction of the robot are clarified, and it is possible to calculate where the movement state of the robot is located in the space shown in FIG. . If the human hand holds the handle, the trajectory of the human hand can be obtained by the trajectory of the handle. If the robot 2 includes a sensor for determining where the human hand is touching the robot 2, the position of the human hand can be calculated even if the human hand is away from the handle 6. The position of the human hand can be calculated from the output of the encoder incorporated in the motor and the information on the contact position of the human hand specified by the sensor. The position in the space shown in FIG. 3 is specified by the motion state specifying unit 10. The position in space changes with time.
If the calculated trajectory is an avoidance trajectory, it is stored in the avoidance trajectory group information storage means 17 at the learning end. If it is a rush trajectory, it is stored in the rush trajectory group information storage means 19 at the learning end. The avoidance trajectory that has been found to be an avoidance trajectory during actual operation is additionally stored in the avoidance trajectory group information storage means 17 at the learning end. The learned avoidance trajectory group is modeled to obtain an avoidance trajectory group model (16). The learned rush track group is modeled to obtain a rush track group model (18).
The control device 4 is provided with means 22 for storing a space SP that requires control giving priority to safety and a space FW that allows control giving priority to productivity. When a new avoidance trajectory is found, the boundary between both spaces SP and FW is learned (20), and the space FW that allows control giving priority to productivity is expanded.
The control device 4 is provided with means (program) for determining whether the observed trajectory is an avoidance trajectory or a rush trajectory based on evidence theory (12). In this determination process, the avoidance trajectory group model 16, the rush trajectory group model 18, the space SP that requires control giving priority to the safety stored in the storage means 22, and the space information that allows the flexible safety control FW. Is referenced.
If it is determined by the determination device 12 that it is a rush track, or if it cannot be determined in a space that requires control giving priority to safety (24), the safety control means 26 is activated and skill assist is performed. The behavior of the robot 2 is regulated to ensure safety (28).
[0033]
In this embodiment, safety control is performed so that the handle position held by a human does not enter the entry prohibition area. Instead of this, or in addition to this, for example, safety control may be performed so that the workpiece held by the robot does not enter the entry prohibition area. The present technology can be applied by paying attention to an arbitrary position of the robot or an arbitrary position of the workpiece held by the robot.
[0034]
The present invention has been described technically herein. The research or study lurking behind the technology is explained in detail in the paper previously published by the present inventor, and will not be repeated. The above paper is submitted to the present application as a document certifying that the present application is subject to the exception of loss of novelty, and forms part of the disclosure of the present application. Even if it is not permissible to replace the specification by quoting a document that has not been filed with the application, the above paper is submitted for this application and is included in the examination history type of this application It can be viewed by a third party. It is a document that can be referred to as a document that forms part of the present specification. This specification refers to the paper and discloses all the matters described in the paper.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 shows how a human and a skill assist robot work together.
FIG. 2 is a plan view of the vicinity including an entry prohibition area, and illustrates an observation symbol.
FIG. 3 schematically shows a space that requires control giving priority to safety and a space that allows control giving priority to productivity.
FIG. 4 shows a comparison between non-evidence theory and evidence theory, and shows the number of accidents and the like.
FIG. 5 shows a system configuration of a skill assist robot and a control device.
[Explanation of symbols]
2: Skill assist robot
4: Control device
S: Avoidance trajectory
D: rush track
SP: Space that requires control giving priority to safety
FW: Space that allows control giving priority to productivity

Claims (5)

人間の操作によって軌道を変えるロボットの制御装置であり、
ロボットの一部を人間が把持してロボットを移動させる際に、ロボット、ロボットを把持している人間、またはロボットが把持しているワークに設定されている着目点が突入禁止領域に突入しないように制御するために、
着目点の移動可能範囲内にあって着目点が突入することを禁止する必要がある突入禁止領域までの距離と速度と方向の次元を持つ空間において、「距離と速度と方向」の組み合せが突入禁止領域に突入する可能性が高い組み合せであるために「安全制御を必要とする空間」を、「後記する回避軌道が発見されていないために安全性を優先する制御を必要とする第1空間」と、「回避軌道が発見されているために生産性を優先する制御を許容する第2空間」に分けて記憶している手段と、
着目点が突入禁止領域に突入することを回避する着目点の回避軌道群であって、学習済みの回避軌道群を記述する回避軌道群モデルを記憶している手段と、
着目点が突入禁止領域に突入する着目点の突入軌道群であって、学習済みの突入軌道群を記述する突入軌道群モデルを記憶している手段と、
人間が操作してロボットの軌道を調整している間に測定された着目点の位置と速度と方向で記述される実際軌道が、前記の回避軌道群モデルと前記の突入軌道群モデルの各々に属する確率を計算し、測定された実際の軌道が、回避軌道群に属する突入軌道群に属する、あるいは判定不能であるのかを判定する手段と、
人間が操作してロボットの軌道を調整している間に測定された着目点の位置と速度と方向が前記第2空間にある間は、測定された実際の軌道が突入軌道群に属すると判定されない限り人間によるロボット操作の続行を許容する一方、測定された着目点の位置と速度と方向が前記第1空間にある間は、測定された実際の軌道が回避軌道群に属すると判定されない限り人間によるロボット操作の続行を規制する手段
とを有する人間と共存するロボットの制御装置。
It is a robot control device that changes the trajectory by human operation,
When a part of a robot is gripped by a human and the robot is moved, the point of interest set on the robot, the person gripping the robot, or the workpiece gripped by the robot does not enter the intrusion prohibited area. To control
A combination of “distance, speed, and direction” enters in a space that has dimensions of distance, speed, and direction to the entry prohibited area that is within the movable range of the point of interest and that must be prohibited from entering. “Space that requires safety control” because it is a combination that is highly likely to enter a prohibited area, and “ First space that requires control that prioritizes safety because no avoidance trajectory to be described later has been found. a ", and means for storing separately the second space" that allows the priority control productivity to "avoidance path has been found,
Means for storing an avoidance trajectory group model describing a learned avoidance trajectory group , which is an avoidance trajectory group of the focus point for avoiding the focus point from entering the entry prohibition area;
Means for storing a rush trajectory group model describing a learned rush trajectory group , which is a rush trajectory group of a focus point where the focus point enters the rush prohibition area;
Each of the measured actual trajectory described by the position and speed and direction of the target point, the avoidance path cloud model and the inrush track group model while human manipulates that adjusts the trajectory of the robot a probability is calculated and the measured actual trajectory was, whether belonging to the avoidance route group, means for determining whether or belongs to rush track group, or not determinable belonging to,
While the position, speed, and direction of the point of interest measured while the human is operating to adjust the trajectory of the robot are in the second space, it is determined that the measured actual trajectory belongs to the rush trajectory group Unless the robot is operated by a human, the robot continues to operate, while the measured position, speed, and direction of the point of interest are in the first space , unless the measured actual trajectory is determined to belong to the avoidance trajectory group. A control device for a robot coexisting with a human having means for restricting the continuation of robot operation by the human.
突入軌道群モデルと回避軌道群モデルが、隠れマルコフモデルで記憶されていることを特徴とする請求項1の制御装置。The control apparatus according to claim 1, wherein the rush trajectory group model and the avoidance trajectory group model are stored as a hidden Markov model. 人間の操作によって軌道を変えるロボットの制御方法であり、
ロボットの一部を人間が把持してロボットを移動させる際に、ロボット、ロボットを把持している人間、またはロボットが把持しているワークに設定されている着目点が突入禁止領域に突入しないように制御するために、
着目点の移動可能範囲内にあって着目点が突入することを禁止する必要がある突入禁止領域までの距離と速度と方向の次元を持つ空間において、「距離と速度と方向」の組み合せが突入禁止領域に突入する可能性が高い組み合せであるために「安全制御を必要とする空間」を、「後記する回避軌道が発見されていないために安全性を優先する制御を必要とする第1空間」と、「回避軌道が発見されているために生産性を優先する制御を許容する第2空間」に分けて予め測定しておく工程と、
着目点が突入禁止領域に突入することを回避する着目点の回避軌道群を予め学習してモデル化しておく工程と、
着目点が突入禁止領域に突入する着目点の突入軌道群を予め学習してモデル化しておく工程と、
人間が操作してロボットの軌道を調整している間に測定された着目点の位置と速度と方向で記述される実際軌道が、前記の回避軌道群モデルと前記の突入軌道群モデルの各々に属する確率を計算し、測定された実際の軌道が、回避軌道群に属する突入軌道群に属する、あるいは判定不能であるのかを判定する工程と、
人間が操作してロボットの軌道を調整している間に測定された着目点の位置と速度と方向が前記第2空間にある間は、測定された実際の軌道が突入軌道群に属すると判定されない限り人間によるロボット操作の続行を許容する一方、測定された着目点の位置と速度と方向が前記第1空間にある間は、測定された実際の軌道が回避軌道群に属すると判定されない限り人間によるロボット操作の続行を規制する工程
とを有する人間と共存するロボットの制御方法。
It is a robot control method that changes the trajectory by human operation,
When a part of a robot is gripped by a human and the robot is moved, the point of interest set on the robot, the person gripping the robot, or the workpiece gripped by the robot does not enter the intrusion prohibited area. To control
A combination of “distance, speed, and direction” enters in a space that has dimensions of distance, speed, and direction to the entry prohibited area that is within the movable range of the point of interest and that must be prohibited from entering. “Space that requires safety control” because it is a combination that is highly likely to enter a prohibited area, and “ First space that requires control that prioritizes safety because no avoidance trajectory to be described later has been found. And “a second space that allows control to prioritize productivity because an avoidance trajectory has been discoveredand measuring in advance,
Learning in advance and modeling an avoidance trajectory group of a point of interest that avoids the point of interest from entering the entry prohibited area;
Learning and modeling in advance a rush trajectory group of a point of interest where the point of interest rushes into the rush prohibition region;
Each of the measured actual trajectory described by the position and speed and direction of the target point, the avoidance path cloud model and the inrush track group model while human manipulates that adjusts the trajectory of the robot a probability is calculated, and determines the measured actual trajectory was, whether belonging to the avoidance route group, or belongs to rush track group, or whether it is not determinable process belonging to,
While the position, speed, and direction of the point of interest measured while the human is operating to adjust the trajectory of the robot are in the second space, it is determined that the measured actual trajectory belongs to the rush trajectory group Unless the robot is operated by a human, the robot continues to operate, while the measured position, speed, and direction of the point of interest are in the first space , unless the measured actual trajectory is determined to belong to the avoidance trajectory group. A method for controlling a robot coexisting with a human having a process of restricting the continuation of robot operation by the human.
測定された着目点の位置と速度と方向が前記第1空間にあるときに回避軌道が発見されると、回避軌道が発見された時に測定された着目点の位置と速度と方向が属する状態空間を第1空間から第2空間に変更する工程をさらに有することを特徴とする請求項3の制御方法。 It measured the position and velocity and direction of the target point is avoidance route when in the first space is found, the state space position and the speed and direction of at measured target point that avoidance path is found belongs The control method according to claim 3, further comprising a step of changing the first space to the second space . 新たに発見された回避軌道を、予め学習した回避軌道群に追加する工程をさらに有することを特徴とする請求項3又は4の制御方法。  5. The control method according to claim 3, further comprising a step of adding a newly discovered avoidance trajectory to a previously learned avoidance trajectory group.
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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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JP5481932B2 (en) * 2009-05-22 2014-04-23 株式会社Ihi Robot control apparatus and control method thereof
JP6494331B2 (en) * 2015-03-03 2019-04-03 キヤノン株式会社 Robot control apparatus and robot control method
JP6426547B2 (en) 2015-07-21 2018-11-21 ファナック株式会社 Robot simulation system for human-collaborative robot system
JP6863081B2 (en) * 2017-05-26 2021-04-21 オムロン株式会社 Learning device, learning control method, and its program
JP6863082B2 (en) * 2017-05-26 2021-04-21 オムロン株式会社 Learning device, learning control method, and its program
JP6606145B2 (en) 2017-09-25 2019-11-13 ファナック株式会社 Robot system
US20210073096A1 (en) * 2017-11-17 2021-03-11 Mitsubishi Electric Corporation Three-dimensional space monitoring device and three-dimensional space monitoring method
WO2021171358A1 (en) * 2020-02-25 2021-09-02 日本電気株式会社 Control device, control method, and recording medium

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009291882A (en) * 2008-06-04 2009-12-17 Ihi Corp Robot control device
JP2009291883A (en) * 2008-06-04 2009-12-17 Ihi Corp Robot control device

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