JP4333628B2 - ロボットハンドの指表面の滑り検知装置 - Google Patents

Description

本発明は、ロボットハンドの指表面における滑りを検知する装置に関し、特に、柔軟構造を有するロボットハンドの指表面において、物体を把持する際に指と物体の間で起こる滑りを検知する装置に関する。

重量等の特性が既知の物体だけでなく、特性が未知の物体を把持して搬送等を行うロボットハンドの研究が進められている。特に、重量や表面の摩擦係数、強度が未知の物体を把持する場合には、把持力により物体が破損・変形することなく、かつ、落下させることなく確実に把持を行うためには、必要最小限の把持力で把持を行わなければならない。このため、こうした特性が未知の物体を適切に把持するための技術が研究されている（特許文献１参照）。

特許文献１に記載されている技術は、ロボットハンドの物体把持面を曲面状弾性体で構成し、その内部に複数のセンサを配置して、センサ出力から得られた弾性体の剪断歪みまたは剪断応力から弾性体と物体との間の固着領域の大きさを求め、これに応じて把持力等を制御することで、把持力が強すぎて物体を握りつぶすこともなく、また、把持力が弱すぎて物体を滑り落とすこともなく、適切な把持力で物体を把持することができるというものである。
特開２０００−２５４８８４号公報

しかしながら、この技術において用いられる剪断歪みや剪断応力を検知するセンサは構造が複雑で、比較的大型になりかねない。また、特に把持表面を柔軟構造とした場合、物体を把持後に持ち上げるような場合に、把持面部分の柔軟構造の形状が変化するが、この形状変化によって剪断歪みや剪断応力を検知してしまうが、これを物体の滑りによる剪断歪みや剪断応力と区別するのが難しく、誤検出してしまう可能性がある。

そこで本発明は、把持面に柔軟構造を採用したロボットハンドにおいて指表面における把持物体の滑りを判定することを可能とした滑り検知装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するため、本発明にかかる滑り検知装置は、柔軟構造を持つ指表面を有するロボットハンドにおいて、指先の滑りを検知する装置であって、指先曲面を複数の領域に分割して表面の法線方向の力をそれぞれ検出する分布型圧力センサと、これら分布型圧力センサの出力から出力重心位置と法線接触力を算出する手段と、予め法線接触力に応じた出力重心位置の臨界移動量として、当該法線接触力において滑りが発生する際の出力重心位置の移動距離より小さい距離を設定しておき、求めた出力重心位置の移動量が法線接触力に対応する臨界移動量を超えている場合に、滑りが発生すると予測する滑り発生を予測手段と、を備えていることを特徴とする。

歪みセンサと比較して圧力センサは構成が単純で、小型化も容易である。表面に柔軟構造を持つ指で静置された物体を把持すると、柔軟構造は把持力により物体表面に押しつけられ、変形する。したがって、固体表面で接触する場合に比べて広い範囲で物体に接触し、把持力に応じた反力が分布型圧力センサによって検出される。この状態から把持した物体を持ち上げると、物体表面を把持している柔軟構造は、物体の荷重を支えるために下方にずれて変形する。このため、柔軟構造に加わる圧力分布は把持した際とは変化する。さらに、物体を把持しきれず、物体が指表面で滑った場合には、滑りに応じて圧力分布が変化する。つまり、柔軟構造においては滑りが発生する前に柔軟構造の変形に伴う出力重心位置の移動が発生する。そこで、実験的に滑り発生時の移動量を把握しておき、これより小さい移動距離を臨界移動量として設定しておき、実際の移動量と比較することにより滑りの発生を事前に予測する。

本発明によれば、柔軟構造の変形と、柔軟構造の表面上での物体の滑りとを区別して判定することができる。このため、物体の滑りのみを正確に判定することができる。また、構造が簡単で小型化が容易な圧力センサによって判定を行うため、精度の向上も容易である。このように、指表面における把持物体の滑りを検知することで、滑らない程度の必要最小限の把持力で特性が未知の物体を把持することができる。特に、滑りを事前に予測することで、易損品を好適に取り扱うことができる。

以下、添付図面を参照して本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。説明の理解を容易にするため、各図面において同一の構成要素に対しては可能な限り同一の参照番号を附し、重複する説明は省略する。

図１は本発明に係る滑り検知装置を有するロボットハンド１の構成を示す図であり、図２は、その制御系を示すブロック構成図である。そして、図３は、このロボットハンド１を備えるロボット１００の概略構成図であり、図４は、図１のロボットハンドの指先に配置される滑り検知装置を説明する説明図である。

本実施形態のロボットハンド１は、母指１０、示指１１、中指１２、薬指１３の４指からなる。母指１０は、４つの関節ごとにそれぞれモータ１４が配置された４自由度のリンク系である。他の３指１１〜１３は、最先端の関節を除く３つの関節ごとにそれぞれモータ１４が配置され、最先端の関節は、隣接する関節と連動する構成とされている（連動関節１７）。したがって、４関節でそれぞれ３自由度のリンク系を構成する。つまり、ロボットハンド１全体の自由度は１３となる。これらの各指の先端１０ｔ〜１３ｔは、曲面形状の弾性体で構成されており、指表面に柔軟構造を有している。さらに、各関節には、関節の曲げ角度を検出するためのエンコーダポテンションメータ１６が配置されている。

このロボットハンド１は、図３に示されるように、アーム７によって、ロボット１００の胴体８に取り付けられている。胴体８は、左右にアーム７を有し、頭部に視覚センサであるカメラアイ３を備えている。アーム７にもモータとエンコーダポテンションメータが配置され、ロボットハンド１を所望の位置に移動させることが可能な構成となっている。

制御系は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＣＰＵ等で構成される制御ＥＣＵ２を中心に構成されており、把持対象物の画像を撮影するカメラアイ３の出力画像から画像認識によって対象物の形状・位置を認識する画像認識部２０と、認識結果を基にして把持位置・把持姿勢を計算するハンド位置姿勢演算部２１と、ロボットハンド１の動きを制御するロボットハンド制御部２２とを有している。ロボットハンド制御部２２には、エンコーダポテンションメータ１６と、後述する触覚センサ１８の出力信号が入力され、モータドライバ４を制御することで、各モータ１４の動きを制御する。

制御系は、このような構成に限られるものではなく、指示された姿勢となるようロボットハンド１の動きを制御する制御部と、画像認識装置や把持姿勢の演算部を、別体としてもよい。また、これらの演算部・制御部は、ハードウェア的に区分されていてもソフトウェア的に区分されていてもよい。

図４（ａ）〜図４（ｃ）は、母指１０の指先１０ｔの構成を示している。指先１０ｔは表面側が曲面状弾性体１０ｓからなる柔軟構造を有しており、この曲面状弾性体１０ｓには、複数の触覚センサ１８が埋め込まれて配置されている。ここで、図４（ｃ）は、触覚センサ１８が埋め込まれた曲面状弾性体１０ｓの斜視図である。図４（ａ）に示されるように、指先１０ｔの表面上で指１０の先端へと向かう方向をｘ軸とし、これに直交する方向をｙ軸に設定し、指先曲面を平面に展開した図が図４（ｂ）である。ここでは、各触覚センサ１８のサイズは、４×４ｍｍであり、指先１０ｔには、計２７個の触覚センサ１８が配置されている場合を示している。

各触覚センサ１８の動作原理を図５に示す。各触覚センサ１８は、電極１８ａと１８ｂとが隙間をおいて配置されて、コンデンサを形成している。圧力をうけると、この電極１８ａ−１８ｂ間の隙間が変化し、コンデンサの静電容量が変化する。この静電容量（出力電圧）変化から圧力を求める。触覚センサ１８は、分布型圧力センサとして構成されている。個々の触覚センサ１８を小型化し、多数配置するほど接触位置の検出精度は高くなるが、出力は小さくなるため、圧力自体の検出精度は大きな触覚センサ１８を少数配置する場合に比べて低下する。したがって、センサの配置数は、位置・圧力の検出精度に応じて適宜決定すればよい。なお、触覚センサ１８自体の構造は単純であり、その小型化が容易で、センサとしてのコストも、また、センサ出力を処理する装置のコストも比較的安価で済む利点がある。他の指１１〜１３についても同様の構成としてもよいし、滑り検知は母指１０のみで行うこととし、他の指１１〜１３には、触覚センサ１８を配置しない形態とすることもできる。

この指先１０ｔは曲面状弾性体１０ｓによって構成されているため、図４（ａ）に示されるように、ある把持力で物体２００を把持しようとすると、物体２００から受ける反力に応じた受圧によって曲面状弾性体１０ｓは変形する。このため、物体２００と指先１０ｔは、点ではなく、ある程度の面積をもった面で接触することになり、この接触領域にかかる触覚センサ１８に受圧がかかり、圧力が検出されることになる。

図６は、物体２００把持時の触覚センサ１８で検出した圧力の分布例を示すグラフである。触覚センサ位置を座標（ｉ、ｊ）で表したとき、接触位置を出力の重心位置で表すとすると、接触位置（Ｘ_ｃ、Ｙ_ｃ）は、次式（１）で表せる。

ここで、ｍ１〜ｍｎは、ｘ方向の触覚センサ１８のセル位置を、ｎ１〜ｎｎは、ｙ方向の触覚センサ１８のセル位置を、ｆ（ｉ，ｊ）は触覚センサ１８の出力から得られた圧力値である。

ここで、平面上に静置された物体を把持している場合（図７（ａ）参照）には、指と物体との間には法線接触力Ｆｎのみが働く、この場合には、通常、触覚センサ１８群の出力分布は、接線方向にほぼ対称な形になる。このときの重心位置Ｃ０は上記（１）式により、法線接触力Ｆｎは下記（２）式により表せる。

物体２００を把持して持ち上げた状態では、物体２００には重力である外力Ｆが加わる。これにより、曲面状弾性体１０ｓは、外力の作用方向に沿って変形するため、出力重心Ｃは、Ｃ０から下方に距離Ｓだけ移動する。もし、外力Ｆが最大静摩擦力Ｆｔに打ち勝つと、滑りが発生する。この瞬間の出力重心の移動距離が最大値Ｓmaxとなる。この最大値Ｓmaxは、Ｆｎに依存し、図８に示される関係を有する。

把持動作においては、滑りが発生してから対処するのではなく、滑らないように制御する必要があることから、事前に滑りを予測するため、ＳmaxをＫ倍（ただし、Ｋ＜１の定数）したＳslipを出力重心の臨界移動量として設定し、出力重心の移動量Ｓが臨界移動量Ｓslipを超えたら滑り発生として制御を行うこととする（図８参照）。ここで、ＦｎとＳslipの対応関係は、予め実験的にＦｎとＳmaxの対応関係を調べておくことにより求めておけばよい。

図９は、ＦｎとＳmaxの関係を調べるための実験装置の構成例を示す図である。試験用の指３００は、スタンド３０４に転動自在に取り付けられたアーム３０５の先端に取り付けられている。アーム３０５の転動中心と指３００の間には、重り受け皿３０３が配置されており、この重り受け皿３０３に載せる重りの重量を調整することで、指３００の試験物体３０１へ付与する応力（把持力に相当する。）を調整することができる。

試験物体３０１は、電子はかり３０２上に配置されており、指３００の各センサの出力は、通信ケーブル３０６、データロガー３０７を経てパーソナルコンピューター３０８へ送られ、処理される。

図１０は、ＦｎとＳmaxの対応測定のフローチャートである。最初に、電子はかり３００の表示を見ながら、重り受け皿３０３に載せる重りを調整することで、指３００の指先から試験物体３０１へと付与される荷重Ｆｎを所望の値に設定する（ステップＳ１０１）。次に、静止状態における触覚センサの出力値をデータロガー３０７で収集し、パーソナルコンピューター３０８へ転送する（ステップＳ１０２）。そして、触覚センサの出力分布を基にして式（１）により初期の出力重心位置Ｃ０を検出する（ステップＳ１０３）。

続いて、電子はかり３０２上の試験物体３０１を、水平方向に所定の速度で移動させつつ、その間の触覚センサの出力値をデータロガー３０７で収集し、パーソナルコンピューター３０８へ転送する（ステップＳ１０４）。そして、触覚センサの出力分布を基にして式（１）により移動中の出力重心位置Ｃを検出する（ステップＳ１０５）。求めたＣとＣ０の偏差として出力重心の移動量Ｓを計算し、その変化量のうちの最大移動量Ｓmaxを求める（ステップＳ１０６）。これにより、Ｆｎに対応するＳmaxが得られる。

次に、試験により得られた（Ｆｎ，Ｓmax）のデータ個数が充分か否かを判定する（ステップＳ１０７）。データ個数が不充分な場合には、ステップＳ１０８へと移行して重りを変更し、所望のＦｎを変更して、ステップＳ１０２へと移行することで、次の（Ｆｎ，Ｓmax）データ取得を行う。データ個数が充分な数に達した場合には、ステップＳ１０９へと移行して、（Ｆｎ，Ｓslip）＝（Ｆｎ，Ｋ×Ｓmax）を臨界重心移動量とし、これをデータベース化する。

このデータベースにおいては、臨界移動量Ｓslipは、図１１に示されるようにＦｎ−Ｓslipは、その座標上に離散点として取り込まれている。把持時のＦｎは、この離散点データと合致するとは限らないから、任意のＦｎに対するＳslipの値は、その前後の２点（Ｆｎ^（ｉ），Ｓ_ｓｌｉｐ ^（ｉ））、（Ｆｎ^{（ｉ＋１）}，Ｓ_ｓｌｉｐ ^{（ｉ＋１）}）のデータから補間により求める必要がある。補間式としては、例えば、次に示す（３）式を用いるとよい。

次に、このロボットハンド１による物体把持時の制御を図１２のフローチャートを参照して説明する。ここでは、ロボットの右手１Ｒで机上の把持対象物２００を把持し、所定の場所へと移動させる動作について説明する。

最初に、カメラアイ３で取得した把持対象物２００のステレオ画像から画像認識部２０で所定の画像認識処理を行うことにより、把持対象物２００の位置・形状等の情報を取得する（ステップＳ１２１）。求めた把持対象物２００の位置・形状等に応じてロボットハンド１Ｒによる把持対象物２００の把持位置・姿勢を設定し、逆運動学解析によりロボットのアーム７Ｒを含めた位置・姿勢を算出する（ステップＳ１２２）。

次に、モータドライバ４により、ロボットアーム７Ｒ、ロボットハンド１Ｒの関節部の各モータ１４を駆動することで、ロボットハンド１Ｒを求めた把持位置・姿勢へと移動させ、対象物２００を把持する（ステップＳ１２３）。同時に触覚センサ１８の出力から、上述した（１）式、（２）式により、接触点の法線把持力Ｆｎと出力重心位置Ｃ０を検出する（ステップＳ１２４）。求めたＦｎと格納されているＦｎ−Ｓslipの対応データベースから（３）式を用いて、臨界移動量Ｓslipを算出する（ステップＳ１２５）。

把持後、ロボットアーム７Ｒを駆動して、対象物２００の机上からの持ち上げ動作を開始する（ステップＳ１２６）。同時に触覚センサ１８の出力から、上述した（１）式、（２）式により、出力重心位置Ｃを検出し、その初期位置からの移動量Ｓ（＝Ｃ−Ｃ０）を求める（ステップＳ１２７）。そして、移動量Ｓと臨界移動量Ｓslipとを比較する（ステップＳ１２８）。

移動量Ｓが臨界移動量Ｓslip未満の場合には、滑りに至っていないと判定し、ステップＳ１３０へと移動して、さらに持ち上げ動作を継続する必要があるか否かを判定する。持ち上げ動作を継続する必要がある場合には、ステップＳ１２６へ戻ることで、物体の持ち上げを行う。一方、持ち上げ動作を継続する必要がないと判定した場合は、ステップＳ１３１へと移動し、ロボットアーム７Ｒ、ハンド１Ｒと必要ならば、ロボットの胴体８をも駆動することで、対象物２００を所定の場所へと移動させて、ハンド１Ｒを開き、対象物２００を離すことで把持タスクを終了する。

一方、ステップＳ１２８で移動量Ｓが臨界移動量Ｓslipを超えていると判定した場合には、滑りが発生すると判定し、ステップＳ１２９へと移動して把持力を増加させた後、ステップＳ１２５へと移動し、把持力増加後の法線把持力Ｆｎに合致したＳslipを算出し、持ち上げ動作を継続する。

このようにして実際に滑りが発生する前に、滑りの発生を予測して不足している把持力を増加させることで、安定した把持を実現できる。特に、把持対象物の重量が未知の場合や、表面が滑りやすい場合であっても、滑りを予測して適切な把持力を設定することができるため、確実に把持を行うことができる。また、初期把持力を最小限の把持力に設定できるため、破損しやすい物体を安全に取り扱うことが可能となる。さらに、把持対象物の特性を事前に登録する必要がないので、さまざまな把持対象物を取り扱うことができるとともに、対象物についてのデータベースが不要であり、ロボットハンドの制御プログラムも簡単なものとなり、制御性が向上する。

本発明に係る滑り検知装置を有するロボットハンド１の構成を示す図である。 図１のロボットハンドの制御系を示すブロック構成図である。 図１のロボットハンド１を備えるロボット１００の概略構成図である。 図１のロボットハンドの指先に配置される滑り検知装置を説明する説明図である。 図４の触覚センサの動作原理を説明する図である。 物体把持時の触覚センサ１８で検出した圧力の分布例を示すグラフである。 物体把持時の指と物体との間に働く力を説明する図である。 ＳmaxとＦｎの関係を示す一例である。 ＦｎとＳmaxの関係を調べるための実験装置の構成例を示す図である。 ＦｎとＳmaxの対応測定のフローチャートである。 Ｆｎ−Ｓslipの補間を説明する図である。 図１のロボットハンドによる把持動作を説明するフローチャートである。

符号の説明

１…ロボットハンド、３…カメラアイ、４…モータドライバ、７…アーム、８…胴体、１０…母指、１０ｓ…曲面状弾性体、１０ｔ…指先、１１…示指、１２…中指、１３…薬指、１４…モータ、１６…エンコーダポテンションメータ、１７…連動関節、１８…触覚センサ、２０…画像認識部、２１…ハンド位置姿勢演算部、２２…ロボットハンド制御部、１００…ロボット、２００…把持対象物、３００…指、３０１…試験物体、３０３…皿、３０４…スタンド、３０５…アーム、３０６…通信ケーブル、３０７…データロガー、３０８…パーソナルコンピューター。

Claims (1)

1. 柔軟構造を持つ指表面を有するロボットハンドにおいて、指先の滑りを検知する装置であって、
   指先曲面を複数の領域に分割して表面の法線方向の力をそれぞれ検出する分布型圧力センサと、
   前記分布型圧力センサの出力から出力重心位置と法線接触力を算出する手段と、
   予め法線接触力に応じた出力重心位置の臨界移動量として、当該法線接触力において滑りが発生する際の出力重心位置の移動距離より小さい距離を設定しておき、求めた出力重心位置の移動量が法線接触力に対応する臨界移動量を超えている場合に、滑りが発生すると予測する滑り発生予測手段と、を備えていることを特徴とするロボットハンドの指表面の滑り検知装置。

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