JP4678550B2 - 制御装置および方法、並びにプログラム - Google Patents

Description

本発明は、制御装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、ロボットハンド装置において、薄膜物体を把持しているか否かを精度良く検出できるようになった、制御装置および方法、並びにプログラムに関する。

従来の紙の枚数を判断する手法として、以下の２つの手法の例がある。第１の手法は、２つの物体間で一定の力で紙を挟み、２つの物体を紙の面で平行に相対的に滑らせる手法である。ここで、滑らせる力が所定値より大きいか否かにより、紙が１枚であるか２枚以上であるかを判定する（特許文献１）。

第２の手法は、粘着力が弱く繰り返し使用が可能な粘着剤が塗布された分離部材で紙葉（以下、紙と称する）を挟み込み、圧接した後、その圧接力を解除して分離部材の紙への接触面に平行に滑らせる手法である。ここで、滑らせる力が所定値より大きいか否かにより、紙が１枚であるか２枚以上であるかを判定する（特許文献２）。

また、従来ロボットハンド装置において、指先が物体を把持しているか否かを検出する手法（以下、把持検出手法と称する）としては、ビジョンセンサで確認する手法が存在する。ほかにも、ロータリーエンコーダなどの位置センサを用いて指先が開いていることを特定し、接触センサなどの触覚センサや力センサなどで指先に何か触れていることを検出して、特定の大きさのものを把持していることを検出する手法が存在する。

昭５７−５２９８２号公報 平４−１０７７９５号公報

しかしながら、上述の従来の紙の枚数を判断する第１、２の手法は、紙を少なくとも１枚挟んでいることを前提としており、紙を挟んでいないことを判定することはできなかった。

また、上述の従来の把持検出手法では、薄膜状の物体（以下、薄膜物体と称する）を把持しているにもかかわらず、その薄膜物体を把持していることを特定できない場合があった。例えば、上述の位置センサを用いて指先が開いていることを特定できない場合が該当する。また、上述のビジョンセンサで識別できない暗さである場合が該当する。さらにまた、薄膜物体が小さすぎて指先で隠れてしまう場合が該当する。

さらに、従来の把持検出手法としては、他にも、接触式のスイッチや、フォトインタラプタなどの器具を利用する手法も存在する。これらの従来の把持検出手法は、それらの器具の設置場所を薄膜物体が必ず通過することを前提としている。よって、これらの従来の把持検出手法を自由に動き回ることが可能なロボットハンドに適用することは馴染まない。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、ロボットハンド装置において、薄膜物体を把持していることを精度良く検出できるようにするものである。

本発明の制御装置は、ロボットハンド装置の指先の法線方向とせん断方向との各力を、法線力とせん断力としてそれぞれ検出する力検出手段と、前記力検出手段により検出された前記法線力と前記せん断力とを用いて摩擦係数を演算し、その演算結果に基づいて、前記指先の間に物体が把持されているか否かを検出する物体検出手段とを備える。

前記指先の位置を検出する位置検出手段をさらに備え、前記物体検出手段は、さらに、前記位置検出手段の検出結果に基づいて、前記物体よりも厚い他の物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出し、前記他の物体が前記指先の間に把持されているという検出結果の場合、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かの検出を禁止し、前記他の物体が前記指先の間に把持されていないという検出結果の場合、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かの検出を開始することができる。

前記物体検出手段は、前記指先同士の最大静止摩擦係数から予め求められた閾値と、前記摩擦係数とを比較し、その比較の結果に基づいて、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出することができる。
前記物体検出手段は、前記摩擦係数が前記閾値未満であるとの比較の結果を得た場合、最初に前記摩擦係数を演算してから一定時間を経過していないときには、再び摩擦係数を演算して前記閾値と比較し、その比較結果に基づいて、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出することができる。
前記物体検出手段は、前記摩擦係数が前記閾値未満であるとの比較の結果を得た場合、前記せん断力の指令値が、前記法線力の指令値から求められるせん断力閾値未満であるときには、再び摩擦係数を演算して前記閾値と比較し、その比較結果に基づいて、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出することができる。
前記物体検出手段は、前記摩擦係数が前記閾値未満であるとの比較の結果を得た場合、前記指先の前記せん断方向の位置指令値が、前記指先同士の接触位置における前記せん断方向の位置指令値から求められるせん断位置閾値未満であるときには、再び摩擦係数を演算して前記閾値と比較し、その比較結果に基づいて、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出することができる。

本発明の情報処理方法は、情報処理装置が、ロボットハンド装置の指先の法線方向とせん断方向との各力を、法線力とせん断力としてそれぞれ検出し、検出された前記法線力と前記せん断力とを用いて摩擦係数を演算し、その演算結果に基づいて、前記指先の間に物体が把持されているか否かを検出するステップを含む。

本発明のプログラムは、コンピュータに、ロボットハンド装置の指先の法線方向とせん断方向との各力を、法線力とせん断力としてそれぞれ検出し、検出された前記法線力と前記せん断力とを用いて摩擦係数を演算し、その演算結果に基づいて、前記指先の間に物体が把持されているか否かを検出するステップを含む制御処理を実行させる。

以上のごとく、本発明によれば、ロボットハンド装置において、薄膜物体を把持していることを精度良く検出できるようになる。

はじめに、本発明を容易なものとすべく、本発明が適用される把持検出手法（以下、本発明の把持検出手法と称する）について、図１乃至図４を参照して説明する。

図１乃至図４は、ロボットハンド装置の指部分の外観構成例を示している。

図１は、２本の指の指先部分が互いに接触している状態を示している。

この例のロボットハンド装置の指先部分は、指先１１，１２を含むように構成されている。指先１１，１２の材質は、例えば、シリコンゴム製などが想定される。

図１の状態では、これらの指先１１，１２は、指先１１の接触点２１と、指先１２の接触点２２で互いに接触している。

この図１の状態で、ロボットハンド装置は、指先１１の接触点２１と、指先１２の接触点２２とにおける接触点の法線方向の力ｆ_N(以下、法線力ｆ_Nとする)をかける。さらに、このままの状態で、ロボットハンド装置は、指先１１，１２に、接触点のせん断方向の力ｆ_T(以下、せん断力ｆ_Tとする)をかける。この状態で、ロボットハンド装置は、指先の相対的な位置関係計測することにより、指先１１，１２が滑ったことを確認することができる。

ここで、指先１１，１２に対する別物体（図１の例では、他方の指先１２，１１）との摩擦係数μは、次の式（１）により求めることができる。

μ＝ｆ_T／ｆ_N ・・・(１)

ここで、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0とは、指先が滑り始める直前の摩擦係数μである。そこで、ロボットハンド装置は、指先が滑るために十分なせん断力ｆ_Tをかけた状態で摩擦係数μを計測することで、滑り始める直前の計測値を最大静止摩擦係数μ_T0として得ることができる。或いは、ロボットハンド装置は、そのような計測を一定時間行うことで、その一定時間内で最大となる計測値を最大静止摩擦係数μ_T0として得ることができる。

このようにして、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0を求めることが可能になる。

ここで、最大静止摩擦係数とは、接触している物体の質に応じて異なる値となる。例えば、指先に薄膜物体が把持されている場合の指先と薄膜物体との間の最大摩擦係数μ_S0（以下、単に薄膜物体の最大摩擦係数μ_S0と称する）は、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0とは異なるはずである。よって、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0と、薄膜物体の最大摩擦係数μ_S0との関係を利用することで、薄膜物体の把持を精度良く検出することができる。そこで、以下、薄膜物体の最大摩擦係数μ_S0について、図２乃至図４を参照して説明する。

図２は、ロボットハンド装置の指先１１および指先１２が、薄膜物体３１を把持している状態を示す斜視図である。

図３は、図２の薄膜物体把持状態を示す側面図である。なお、図３において、ｘ方向は指先の法線方向を示しており、ｙ方向はせん断方向を示している。なお、ｘ方向とｙ方向については、他の図面でも同様である。

指先１１は、薄膜物体３１と接触点２３で接触している。また、指先１２は、薄膜物体３１と、接触点２４で接触している。この図２，図３の状態とは、指先１１と指先１２が、薄膜物体３１に対して、接触点２３，２４における接触面の法線力ｆ_Nをかけた状態を意味している。

図４は、図３の状態に対して、指先１１と指先１２で薄膜物体３１を把持しつつ、指先１２が滑って移動した状態を示す側面図である。指先１１は薄膜物体３１と接触点２３で接触している。また、指先１２は薄膜物体３１と接触点２４で接触している。この図４の状態とは、指先１１と指先１２とによる接触点２３，２４における薄膜物体３１の接触面の法線力ｆ_Nを維持しつつ、指先１２に接触面のせん断力ｆ_Tをかけた結果として、指先１２が滑って移動した状態を意味している。

ここで例えば、指先１１，１２がシリコンゴムで構成され、薄膜物体３１が例えば紙で構成されているとする。この場合、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0と、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0との間には次の式（２）で示される関係がある。

μ_S0＜μ_T0 ・・・(２)

このため、指先１１，１２同士では滑り出さない程度の大きさのせん断力ｆ_Tがかけられた場合に、指先１２が薄膜物体３１に対して相対的に滑りだす場合がある。

よって、ロボットハンド装置は、例えばせん断力ｆ_Tを、指先１１，１２同士では滑り出さない程度の大きさまで徐々に強めていき、その間に、式（１）に従った摩擦係数μを計測し続けていくことで、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0を検出することができる。

なお、ここで、「検出」とは、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0の値を得ることのみならず、摩擦係数μが薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0となったという事実を検出したことも含む広義の概念である。後述する図６等のフローチャートを参照して説明するように、薄膜物体を検出するために、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0の値そのものを得ることは必須でないからである。即ち、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0とは異なる最大摩擦係数μ_S0を有する薄膜物体の把持を検出できれば足り、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0の値そのものの検出までは求められていないからである。

以上まとめると、本発明の把持検出手法とは、次のような処理を実現させる手法をいう。即ち、ロボットハンド装置は、例えばせん断力ｆ_Tを変化させ、その間の摩擦係数μを式（１）に従って計測する。ロボットハンド装置は、この計測結果に基づいて、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0とは異なる最大摩擦係数μ_S0を有する薄膜物体の把持を検出する。或いは、ロボットハンド装置は、この計測結果に基づいて、指先同士に薄膜物体が把持されていないことを検出する。

以上、本発明の把持検出手法の概略について、図１乃至図４を参照して説明した。次に、図５以降の図面を参照して、本発明の把持検出手法が適用された制御装置、即ち、本発明が適用される制御装置の実施の形態について説明していく。

図５は、本発明が適用される制御装置の一実施の形態としてのロボットハンド装置の一部の機能的構成例を示す機能ブロック図である。即ち、図５には、ロボットハンド装置のうち、頭脳部分に相当する主制御部４１と、指先１１の単体の動きを制御する指先制御部４２−１１と、指先１２の単体の動きを制御する指先制御部４２−１２とのみが図示されている。指先制御部４２−１１，４２−１２の制御系としては、電流フィードバックによるトルク制御をベースに力制御系が採用されている。

なお、以下、説明の簡略上、指先１１用の指先制御部４２−１１に着目して説明する。ただし、以下の説明は、指先１２用の指先制御部４２−１２に対しても同様にあてはまる。

主制御部４１は、指先力指令部５１と、薄膜物体検出部５９を含むように構成されている。

指先制御部４２は、指先力指令−関節トルク指令変換部５２、差動増幅部５３、電流検出部５４、モータ５５、機構系５６、力検出部５７および位置／速度検出部５８からなるように構成されている。

指先力指令部５１は、指先１１に対する力指令（指先１１の法線力ｆ_Nの指令値とせん断力ｆ_Tの指令値であって、以下指先力指令と称する）を、指先制御部４２−１１、および薄膜物体検出部５９に出力する。なお、指先１２についての指先力指令は、指先制御部４２−１２に出力されるとともに、薄膜物体検出部５９にも出力される。

指先力指令−関節トルク指令変換部５２には、このように、指先１１の指先力指令が指先力指令部５１より入力される。また、指先力指令−関節トルク変換指令部５２には、力検出部５７からのフィードバック値、即ち、力検出部５７により検出された力（指先１１の法線力ｆ_Nとせん断力ｆ_T）が入力される。また、指先力指令−関節トルク指令変換部５２には、位置／速度検出部５８からのフィードバック値、即ち、モータ５５の位置（回転角等）や速度が入力される。そこで、指先力指令−関節トルク変換指令部５２は、これらのフィードバック値に基づいて、指先力指令を関節トルク指令に変換して、差動増幅部５３に出力する。

差動増幅部５３は、関節トルク指令と、電流検出部５４からの電流フィードバック値とに基づいて、電流指令値を、電流検出部５４に出力する。

電流検出部５４は、電流指令値に基づく電流をモータ５５に流し、その電流を検出する。電流の検出結果は、電流フィードバック値として差動増幅部５３に出力される。

モータ５５は、電流により回転動作を行い、その回転動作に基づくトルクを機構系５６に与える。

機構系５６は、モータ５５から与えられたトルクに応じた機械的な出力により、指先１１を動作させる。この機構系５６の動作により、法線力ｆ_Nやせん断力ｆ_Tが指先１１に発生する。

力検出部５７は、指先１１の法線力ｆ_Nやせん断力ｆ_Tを検出し、その検出結果を、薄膜物体検出部５９および指先力指令−関節トルク指令変換部５２に出力する。即ち、この検出結果が、力検出部５７からのフィードバック値として、指先力指令−関節トルク指令変換部５２に出力される。

位置／速度検出部５８は、モータ５５の位置（回転角等）や速度を検出し、その検出結果をフィードバック値として指先力指令−関節トルク指令変換部５２に出力する。

薄膜物体検出部５９は、指先力指令部５１からの指先力指令と、指先制御部４２−１１および指先制御部４２−１２からの力の各検出結果のうちの少なくとも一方に基づいて、薄膜物体の把持の有無を検出する。

次に、図５の構成を含むロボットハンド装置の処理のうち、指先１１，１２に物体が把持されているか否かを判定する処理（以下、物体把持判定処理と称する）について、説明していく。

図６は、物体把持判定処理の一例を説明するフローチャートである。なお、後述する物体把持判定処理の他の例と明確に区別すべく、図６の例の物体把持判定処理を、特に、物体把持判定処理Ａと称する。

なお、図６の物体把持判定処理Ａは、指先の最大静止摩擦係数μ_T0が既知であることが前提とされる。指先の最大静止摩擦係数μ_T0は、図１を用いて説明した手法により予め測定可能である。そして、指先の最大静止摩擦係数μ_T0に基づいて、ステップＳ１６の処理で用いる閾値が予め設定されているとする。この閾値については後述する。

また、以下、指先制御部４２−１１，４２−１２を個々に区別する必要が無い場合、単に指先制御部４２と称する。

ステップＳ１１において、指先制御部４２は、対象物を把持するために、対象物に指先１１，１２を接触させる。即ち、指先力指令部５１が、例えば、指先が閉じるような指先力指令を指先制御部４２に出力する。これにより、指先制御部４２により、対象物に指先１１，１２が接触する。

例えば、対象物として図２の薄膜物体３１が採用された場合、ステップＳ１１の処理で、図２に示された状態となる。即ち、薄膜物体３１の位置姿勢は与えられる。ただし、ステップＳ１１の処理の段階では、誤差等の要因から、薄膜物体３１が指先１１，１２に実際に把持されているか否かを認定することは困難である。そこで、ステップＳ１２以降の処理が行われる。

ステップＳ１２において、指先制御部４２は、指先１１，１２に対して、一定以上の、法線力ｆ_Nを発生させる。

ステップＳ１３において、薄膜物体検出部５９は、把持した物体が、薄膜物体よりも厚い物体（以下、非薄膜物体と称する）であるか否かについて判定する処理（以下、非薄膜物体把持判定処理と称する）を実行する。非薄膜物体であると判定された場合、物体把持判定処理Ａ自体は終了となる（後述する図７のフローチャートでステップＳ３３の処理後終了となる）。これに対して、非薄膜物体でないと判定された場合、処理はステップＳ１４に進む。なお、非薄膜物体把持判定処理の詳細については、図７のフローチャートを参照して後述する。

ステップＳ１４において、指先制御部４２は、指先１１，１２に対し、法線力ｆ_Nを維持させつつ、せん断力ｆ_Tを発生させる。

この場合のせん断力ｆ_Tの大きさは、指先１１，１２の間に薄膜物体が把持されている状態では指先１１，１２が滑り出す程度の大きさであって、指先１１，１２同士が接触した状態では指先１１，１２が滑り出さない程度の大きさであるとよい。

ステップＳ１４の処理結果、即ち、法線力ｆ_Nとせん断力ｆ_Tは、力検出部５７により検出されて、薄膜物体検出部５９に提供される。これにより、処理はステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５において、薄膜物体検出部５９は、せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）を計算する。即ち、ステップＳ１５の処理で、上述した式（１）が演算されることになる。

ステップＳ１６において、薄膜物体検出部５９は、せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値以上か否かを判定する。

閾値は、上述のごとく、指先の最大静止摩擦係数μ_T0に基づいて決定された摩擦係数である。

具体的には例えば、式（２）の関係を考えると、例えば次の式（３）の摩擦係数μ_TH
を、閾値として採用することができる。

μ_S0＜μ_TH＜μ_T0 ・・・(３)

せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値以上である場合、ステップＳ１６においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ１７に進む。

ステップＳ１７において、薄膜物体検出部５９は、指先同士検出を、検出結果として出力する。

「指先同士検出」とは、図１に示されるような状態、即ち、指先１１，１２には物体（薄膜物体も非薄膜物体も）は把持されておらず、指先１１，１２同士が接触している状態が検出されたことを意味する。

これに対して、せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値未満である場合、ステップＳ１６においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１８に進む。

ステップＳ１８において、薄膜物体検出部５９は、一定時間経過したか否かを判定する。

一定時間経過していない場合、ステップＳ１８においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ１４に戻され、それ以降の処理が繰り返される。即ち、ステップＳ１４，Ｓ１５の処理で摩擦係数μが再測定され、ステップＳ１６の処理で再測定結果と閾値との再比較が行われる。このように、一定時間経過するまでの間、摩擦係数μが再測定される理由は、１回の摩擦係数μの測定結果に基づいて、最大摩擦係数の検出は困難であるからである。

このような摩擦係数μの繰り返しの測定にも関わらず、せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値未満を維持し、一定時間が経過した場合、ステップＳ１８において、ＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ１９に進む。

ステップＳ１９において、薄膜物体検出部５９は、薄膜物体把持検出を、検出結果として出力する。

「薄膜物体把持検出」とは、図２乃至図４に示されるような状態、即ち、指先１１，１２には薄膜物体３１等の薄膜物体が把持されており、指先１１，１２が薄膜物体に対して滑った状態が検出されたことを意味する。即ち、「薄膜物体把持検出」とは、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0が検出されたことを意味する。

次に、図７を参照して、ステップＳ１３における非薄膜物体把持判定処理について説明する。

ステップＳ３１において、薄膜物体検出部５９は、２つの指先１１，１２の各位置を検出する。例えば、図５には矢印が図示されていないが、指先１１用の指先制御部４２−１１と、指先１２用の指先制御部４２−１２とのそれぞれから、位置／速度検出部５８の検出結果が、薄膜物体検出部５９に提供されるとする。そこで、位置／速度検出部５８は、これらの検出結果から、指先１１，１２のそれぞれの位置を検出する。

ステップＳ３２において、薄膜物体検出部５９は、２つの指先１１，１２の各位置が離れているか否かを判定する。

２つの指先１１，１２の各位置が離れていなければ、ステップＳ３２においてＮＯであると判定される。即ち、指先１１，１２の間に非薄膜物体が把持されていないと判断される。これにより、処理は図６のステップＳ１４に進む。

これに対して、２つの指先１１，１２の各位置が離れていれば、ステップＳ３２においてＹＥＳであると判定される。即ち、指先１１，１２の間に非薄膜物体が把持されていると判断される。これにより、処理はステップＳ３３に進む。

ステップＳ３３において、薄膜物体検出部５９は、非薄膜物体把持検出を、検出結果として出力する。

「非薄膜物体把持検出」とは、指先１１，１２に非薄膜物体が把持されている状態が検出されたことを意味する。

図８は、物体把持判定処理の一例であって、図６の例とは異なる例を説明するフローチャートである。よって、図６の例の物体把持判定処理Ａ等の他の例と明確に区別すべく、図８の例の物体把持判定処理を、特に、物体把持判定処理Ｂと称する。

なお、図８の物体把持判定処理Ｂも、図６の物体把持判定処理Ａと同様に、指先の最大静止摩擦係数μ_T0が既知であることが前提とされる。指先の最大静止摩擦係数μ_T0は、図１を用いて説明した手法により予め測定可能である。そして、指先の最大静止摩擦係数μ_T0に基づいて、ステップＳ５６の処理で用いる閾値が予め設定されているとする。

図８のステップＳ５１乃至Ｓ５５までの処理は、図６のステップＳ１１乃至Ｓ１５までの処理と基本的に同様の処理である。よって、以下、ステップＳ５６以降の処理について説明する。

ステップＳ５６において、薄膜物体検出部５９は、せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値以上か否かを判定する。

閾値は、上述のごとく、指先の最大静止摩擦係数μ_T0に基づいて決定された摩擦係数である。具体的には例えば、上述の式（３）の摩擦係数μ_THを、閾値として採用することができる。

せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値以上である場合、ステップＳ５６においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ６０に進む。

ステップＳ６０において、薄膜物体検出部５９は、指先同士検出を、検出結果として出力する。

これに対して、せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値未満である場合、ステップＳ５６においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ５７に進む。

ステップＳ５７において、薄膜物体検出部５９は、せん断力ｆ_Tの指令値が閾値以上であるか否かを判定する。

ここで、せん断力ｆ_Tの指令値を、以下、せん断力指令値ｆ_TCMDと称する。

また、ステップＳ５７で用いる閾値を、せん断力閾値ｆ_TTHと記述する。そして、せん断力閾値ｆ_TTHは、次の式（４）のように設定されるとする。式（４）において、ｆ_NCMDとは、ステップＳ５２の処理で法線力ｆ_Nを発生させるための指令値（以下、法線力指令値ｆ_NCMDと称する）を意味している。

μ_TH×ｆ_NCMD＜ｆ_TTH＜μ_T0×ｆ_NCMD ・・・(４)

せん断力指令値ｆ_TCMDがせん断力閾値ｆ_TTH未満の場合、ステップＳ５７においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ５８に進む。ステップＳ５８において、指先力指令部５１は、せん断力指令値ｆ_TCMDを増加する。その後、処理はステップＳ５４に戻され、それ以降の処理が繰り返される。即ち、せん断力指令値ｆ_TCMDが増加される毎に、ステップＳ５４，Ｓ５５の処理で摩擦係数μが再測定され、ステップＳ５６の処理で再測定結果と閾値との再比較が行われる。

即ち、図９の上段の図に示されるように、せん断力指令値ｆ_TCMDは時間の経過とともにランプ状に増加していく。

即ち、ここで、法線力ｆ_NはステップＳ５２の処理で発生された大きさを維持していく。よって、式（１）から明らかなように、ステップＳ５５の処理で計算されるせん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）の大きさは、せん断力ｆ_Tの大きさに比例することになる。そこで、図９の下段には、ステップＳ５５の処理で計算されるせん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）の時間推移を示す指標として、力検出部５７の検出値のうち、せん断力ｆ_Tの検出値の時間推移を示している。

例えば、図１に示されるような状態、即ち、指先１１，１２には物体（薄膜物体も非薄膜物体も）は把持されておらず、指先１１，１２同士が接触している状態であったとする

この場合、ステップＳ５４乃至Ｓ５８のループ処理が繰り返し実行されると、図９の上段の図に示されるように、せん断力指令値ｆ_TCMDは時間の経過とともにランプ状に増加していく。すると、図９の下段の図に示されるように、せん断力ｆ_Tの検出値も曲線Ｌ_fに沿って上昇していく。

即ち、時刻t_fになるまでの間は、せん断力ｆ_Tの検出値は、閾値μ_TH×法線力指令値ｆ_NCMDを超えない。よって、常に、ステップＳ５６の処理でＮＯであると判定される。また、図９の上段の図から明らかなように、常に、せん断力指令値ｆ_TCMDが閾値ｆ_TTH未満となり、ステップＳ５７においてＮＯであると判定される。これにより、ステップＳ５４乃至Ｓ５８のループ処理が繰り返し実行されることになる。

そして、時刻t_fになると、せん断力ｆ_Tの検出値は、閾値μ_TH×法線力指令値ｆ_NCMDと一致する。よって、その直後のステップＳ５６の処理でＹＥＳであると判定され、ステップＳ６０の処理で指先同士検出が出力されることになる。

これに対して、図２や図３に示されるような状態、即ち、指先１１，１２には薄膜物体３１等の薄膜物体が把持されている状態であったとする。

この場合も、ステップＳ５４乃至Ｓ５８のループ処理が繰り返し実行されると、図９の上段の図に示されるように、せん断力指令値ｆ_TCMDは時間の経過とともにランプ状に増加していく。すると、図９の下段の図に示されるように、せん断力ｆ_Tの検出値も曲線Ｌ_oに沿って上昇していく。

ただし、時刻t_oになると、図４に示される状態、即ち、指先１１，１２が薄膜物体に対して滑った状態となる。この時刻t_oにおける摩擦係数μが、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0となる。即ち、時刻t_oにおけるせん断力ｆ_Tの検出値も最大値を取る。その後、摩擦係数μは動摩擦係数となるため、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0よりも低くなる。よって、せん断力ｆ_Tの検出値もまた、図９の下段の図の曲線Ｌ_oに示されるように、時刻t_oを最大値として、その後、その最大値よりも低い値が維持されていく。

よって、せん断力ｆ_Tの検出値が、閾値μ_TH×法線力指令値ｆ_NCMDを超えることはない。即ち、ステップＳ５６の処理では常にＮＯと判断され続ける。即ち、時刻t_hとなるまで、ステップＳ５４乃至Ｓ５８のループ処理が繰り返し実行されると、図９の上段の図に示されるように、せん断力指令値ｆ_TCMDは時間の経過とともにランプ状に増加していく。

そして、時刻t_hになると、ステップＳ５７の処理においてＹＥＳであると判定されて、処理は図８のステップＳ５９に進む。すると、ステップＳ５９において、薄膜物体検出部５９は、薄膜物体把持検出を、検出結果として出力する。

図１０は、本発明が適用される制御装置の一実施の形態としてのロボットハンド装置の一部の機能的構成例であって、図５とは異なる例を示す機能ブロック図である。即ち、図１０には、ロボットハンド装置のうち、頭脳部分に相当する主制御部７１と、指先１１の単体の動きを制御する指先制御部７２−１１と、指先１２の単体の動きを制御する指先制御部７２−１２とのみが図示されている。指先制御部７２−１１，７２−１２の制御系としては、電流フィードバックによるトルク制御をベースに位置制御系が採用されている。

即ち、図５の構成例では力制御系が採用されていたのに対して、図１０の構成例では位置制御系が採用されている。よって、図１０の例では、指先制御部７２−１１，力検出部８７からのフィードバックはない。

また、指令が位置になるので、指令部としては、図５の例では指先力指令部５１が採用されていたのに対して、図１０の例では指先位置指令部８１が採用されている。また、図５の例の指先制御部４２−１１，４２−１２においては指先力指令−関節トルク指令変換部５２が採用されていたのに対して、図１０の例の指先制御部７２−１１，７２−１２においては指先位置指令−関節トルク指令変換部８２が採用されている。

それ以外の図１０の構成例は、図５の構成例と基本的に同様である。即ち、差動増幅部８３乃至薄膜物体検出部８９のそれぞれは、差動増幅部５３乃至薄膜物体検出部５９のそれぞれと基本的に同様である。よって、これらの説明については省略する。

図１１は、図１０の構成を含むロボットハンド装置の物体把持判定処理の一例であって、図８の例とは異なる例を説明するフローチャートである。よって、図８の例の物体把持判定処理Ｂ等の他の例と明確に区別すべく、図１１の例の物体把持判定処理を、特に、物体把持判定処理Ｃと称する。

なお、図１１の物体把持判定処理Ｃも、図８の物体把持判定処理Ｂと同様に、指先の最大静止摩擦係数μ_T0が既知であることが前提とされる。指先の最大静止摩擦係数μ_T0は、図１を用いて説明した手法により予め測定可能である。そして、指先の最大静止摩擦係数μ_T0に基づいて、ステップＳ７６の処理で用いる閾値が予め設定されているとする。

また、以下、指先制御部７２−１１，７２−１２を個々に区別する必要が無い場合、単に指先制御部７２と称する。

ステップＳ７１において、指先制御部７２は、対象物を把持するために、対象物に指先１１，１２を接触させる。すなわち、指先位置指令部８１が、例えば、指先が閉じるような指先位置指令を指先制御部７２に出力する。これにより、指先制御部７２により、対象物に指先１１，１２が接触する。

ステップＳ７２において、指先制御部７２は、指先１１，１２に対して、一定以上の法線力ｆ_Nを発生させる。

ここで例えば、指先１１，１２がシリコンゴムで構成され、シリコンゴムの法線方向のばね定数がＫ_Nであるとする。また、図４に示される指先１１，１２間におけるｘ方向（法線方向）の距離をΔｘ(以下、単に指先間のｘ方向の距離Δｘと称する)とする。この場合、法線力ｆ_Nと、指先間のｘ方向の距離Δｘとの間には次の式（５），（６）で示される関係がある。

ｆ_N＝Ｋ_NΔｘ ・・・(５)
Δｘ＝ｆ_N／Ｋ_N ・・・(６)

指先位置指令部８１が、指先１１を動かさずに指先１２だけを動かして接触させるような指先位置指令を指先制御部７２に出力したとする。ここで、指先１２のｘ方向の位置指令値をｘ_12CMD（以下、単に法線位置指令値ｘ_12CMDと称する）とし、指先１１と指先１２の接触位置におけるｘ方向の位置指令値をｘ_12CMDCとすると、次の式（７）で示される関係がある。

ｘ_12CMD＝ｘ_12CMDC+ｆ_N／Ｋ_N ・・・(７)

ステップＳ７３において、薄膜物体検出部８９は、図７を用いて上述した非薄膜物体把持判定処理を実行する。非薄膜物体であると判定された場合、物体把持判定処理Ｃ自体は終了となる（上述した図７のフローチャートでステップＳ３３の処理後終了となる）。これに対して、非薄膜物体でないと判定された場合、処理はステップＳ７４に進む。

ステップＳ７４において、指先制御部７２は、指先１１，１２に対し、法線力ｆ_Nを維持させつつ、せん断力ｆ_Tを発生させる。

ここで例えば、指先１１，１２がシリコンゴムで構成され、シリコンゴムのせん断方向のばね定数がＫ_Tであるとする。また、図４に示される指先１１，１２間におけるｙ方向（せん断方向）の距離をΔｙ(以下、単に指先間のｙ方向の距離Δｙと称する)とする。この場合、せん断力ｆ_Tと、指先間のｙ方向の距離Δｙとの間には次の式（８）、（９）で示される関係がある。

ｆ_T＝Ｋ_TΔｙ ・・・(８)
Δｙ＝ｆ_T／Ｋ_T ・・・(９)

指先位置指令部８１が、指先１１を動かさずに指先１２だけを動かして接触させるような指先位置指令を指先制御部７２に出力したとする。ここで、指先１２のｙ方向の位置指令値をｙ_12CMD（以下、単にせん断位置指令値ｙ_12CMDと称する）とし、指先１１と指先１２の接触位置におけるｙ方向の位置指令値をｙ_12CMDCとすると、次の式（１０）で示される関係がある。

ｙ_12CMD＝ｙ_12CMDC+ｆ_T／Ｋ_T ・・・(１０)

指先指令部８１は、式（７），（１０）であらわされた、指先１２の法線位置指令値ｘ_12CMDおよび指先１２のせん断位置指令値ｙ_12CMDを、指先１２の位置指令値として出力する。

ステップＳ７４の処理結果、即ち、法線力ｆ_Nとせん断力ｆ_Tは、力検出部８７により検出されて、薄膜物体検出部８９に提供される。これにより、処理はステップＳ７５に進む。

ステップＳ７５において、薄膜物体検出部８９は、せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）を計算する。即ち、ステップＳ７５の処理で、上述した式（１）が演算されることになる。

ステップＳ７６において、薄膜物体検出部８９は、せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値以上か否かを判定する。

閾値は、上述のごとく、指先の最大静止摩擦係数μ_T0に基づいて決定された摩擦係数である。具体的には例えば、上述の式（３）の摩擦係数μ_THを、閾値として採用することができる。

せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値以上である場合、ステップＳ７６においてＹＥＳであると判定されて、ステップＳ８０の処理で指先同士検出が出力されることになる。

これに対して、せん断力ｆ_T／法線力ｆ_N（摩擦係数μ）が閾値未満である場合、ステップＳ７６においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７７に進む。

ステップＳ７７において、薄膜物体検出部８９は、せん断位置指令値ｙ_12CMDが閾値以上であるか否かを判定する。

ここで、ステップＳ７７で用いる閾値を、せん断位置閾値ｙ_12TTHと記述する。そして、
せん断位置閾値ｙ_12TTHは、次の式（１１）のように設定されるとする。

ｙ_12CMDC＋μ_TH×ｆ_N／Ｋ_T＜ｙ_12TTH＜ｙ_12CMDC＋μ_T0×ｆ_N／Ｋ_T ・・・(１１)

せん断位置指令値ｙ_12CMDがせん断位置閾値ｙ_12TTH未満の場合、ステップＳ７７においてＮＯであると判定されて、処理はステップＳ７８に進む。ステップＳ７８において、指先指令部８１は、せん断位置指令値ｙ_12CMDを増加する。その後、処理はステップＳ７４に戻され、それ以降の処理が繰り返される。即ち、せん断位置指令値ｙ_12CMDが増加される毎に、ステップＳ７４，Ｓ７５の処理で摩擦係数μが再測定され、ステップＳ７６の処理で再測定結果と閾値との再比較が行われる。

ステップＳ７７の処理においてＹＥＳであると判定されて、処理はステップＳ７９に進む。すると、ステップＳ７９において、薄膜物体検出部８９は、薄膜物体把持検出を、検出結果として出力する。

即ち、図８と図１１のフローチャートを比較すると容易にわかることであるが、図８の例では、ステップＳ５７の閾値との比較対象がせん断力指令値であったのに対して、図１１の例では、ステップＳ７７の閾値との比較対象がせん断位置指令値となっている。そして、その後の処理として、図８の例では、ステップＳ５８の処理でせん断力指令値が増加されるのに対して、図１１の例では、ステップＳ７８の処理でせん断位置指令値が増加される。それ以外の処理は、図８と図１１とは基本的に同様の処理である。このことは、ロボットハンド装置の構成が、図５の例であっても図１０の例であっても、基本的に同様に、物体把持判定処理が実現可能なことを意味している。

以上は、指先同士の摩擦係数が、薄膜物体３１と指先１１，１２間の摩擦係数より大きい場合について説明した。しかしながら、指先１１，１２及び薄膜物体３１の材料や表面粗さ等の条件によっては、逆に指先同士の摩擦係数が、薄膜物体３１と指先１１，１２間の摩擦係数より小さい場合もあり得る。

具体的にいえば、例えば図４において、指先１１，１２がシリコンゴムで構成され、薄膜物体３１がたとえばシリコンゴムより最大静止摩擦係数が大きい天然ゴム膜で構成されているとする。この場合、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0と、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0との間には、次の式（１２）で示される関係がある。

μ_S0＞μ_T0 ・・・（１２）

このため、指先１１，１２と薄膜物体３１間では滑り出さない程度の大きさのせん断力ｆ_Tがかけられた場合に、指先同士が相対的に滑り出す場合がある。

この場合、物体把持判定処理としては、図６の物体把持判定処理Ａの代わりに図１２の物体把持判定処理ａを、図８の物体把持判定処理Ｂの代わりに図１３の物体把持判定処理ｂを、図１１の物体把持判定処理Ｃの代わりに図１４の物体把持判定処理ｃを、それぞれ採用すればよい。

何れの物体把持判定処理においても、処理終了の前の最終結論（検出結果）が逆になるだけで、それまでの一連の処理は同様となる。

即ち、図６のステップＳ１１乃至Ｓ１６，Ｓ１８のそれぞれと、図１２のステップＳ９１乃至Ｓ９６，Ｓ９８のそれぞれとの処理は基本的に同様である。図６のステップＳ１７とＳ１９の各検出結果と、図１２のステップＳ９７とＳ９９の各検出結果とが逆になっている。

図８のステップＳ５１乃至Ｓ５８のそれぞれと、図１３のステップＳ１１１乃至Ｓ１１８のそれぞれとの処理は基本的に同様である。図８のステップＳ６０とＳ５９の各検出結果と、図１３のステップＳ１２０とＳ１１９の各検出結果とが逆になっている。

図１１のステップＳ７１乃至Ｓ７８のそれぞれと、図１４のステップＳ１３１乃至Ｓ１３８のそれぞれとの処理は基本的に同様である。図１１のステップＳ８０とＳ７９の各検出結果と、図１４のステップＳ１４０とＳ１３９の各検出結果とが逆になっている。

以上まとめると、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0が、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0よりも小さい場合には、図６の物体把持判定処理Ａ、図８の物体把持判定処理Ｂ、または、図１１の物体把持判定処理Ｃを、それぞれ採用すればよい。

これに対して、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0が、指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0よりも大きい場合には、図１２の物体把持判定処理ａ、図１３の物体把持判定処理ｂ、または、図１４の物体把持判定処理ｃを、それぞれ採用すればよい。

してみると、図６の物体把持判定処理Ａと図１２の物体把持判定処理ａとの組み合わせ、図８の物体把持判定処理Ｂと図１３の物体把持判定処理ｂとの組み合わせ、または、図１１の物体把持判定処理Ｃと図１４の物体把持判定処理ｃとの組み合わせを採用することで、薄膜物体の最大静止摩擦係数μ_S0と指先同士の最大静止摩擦係数μ_T0との大きさの関係によらず、薄膜物体把持検出と、指先同士検出とを実現することが可能になる。

図１５は、物体把持判定処理Ａと物体把持判定処理ａとを組み合わせた場合における、薄膜物体把持検出と、指先同士検出とを決定するアルゴリズム（以下、物体把持判定手法と称する）を示している。

物体把持判定処理Ａ（μ_T0＞μ_S0）において、薄膜把持検出部５９は、摩擦係数が閾値μ_TH（Ａ）未満である場合に薄膜物体３１を把持していると検出し、摩擦係数が閾値μ_TH（Ａ）以上である場合に指先同士である、すなわち、物体を把持していないと検出する。

物体把持判定処理ａ（μ_T0＜μ_S0）において、薄膜把持検出部５９は、摩擦係数が閾値μ_TH（ａ）未満である場合に指先同士であると検出し、摩擦係数が閾値μ_TH（ａ）以上である場合に薄膜物体３１を把持していると検出する。

以上の物体把持判定処理Ａ，物体把持判定処理ａを組み合わせると、摩擦係数が閾値μ_TH（Ａ）以上閾値μ_TH（ａ）未満であるときに指先同士であると判定し、それ以外の摩擦係数では、薄膜物体３１を把持していると判定することができる。

図１５に示す物体把持判定手法は、図８の物体把持判定処理Ｂと図１３の物体把持判定処理ｂ、図１１の物体把持判定処理Ｃと図１４の物体把持判定処理ｃを組み合わせることによっても、同様に適用することができる。

上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。

上述した一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合、本発明が適用される制御装置は、例えば、図１６に示されるコンピュータを含むように構成することもできる。或いは、図１６のコンピュータによって、本発明が適用されるロボットハンド装置が制御されてもよい。

図１６において、CPU（Central Processing Unit）３０１は、ROM（Read Only Memory
）３０２に記録されているプログラム、または記憶部３０８からRAM（Random Access Memory）３０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM３０３にはまた、CPU３０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。

CPU３０１、ROM３０２、およびRAM３０３は、バス３０４を介して相互に接続されている。このバス３０４にはまた、入出力インタフェース３０５も接続されている。

入出力インタフェース３０５には、キーボード、マウスなどよりなる入力部３０６、ディスプレイなどよりなる出力部３０７、ハードディスクなどより構成される記憶部３０８、および、モデム、ターミナルアダプタなどより構成される通信部３０９が接続されている。通信部３０９は、インターネットを含むネットワークを介して他の装置（図示せず）との間で行う通信を制御する。

入出力インタフェース３０５にはまた、必要に応じてドライブ３１０が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア３１１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部３０８にインストールされる。

一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、ネットワークや記録媒体からインストールされる。

このようなプログラムを含む記録媒体は、図１６に示されるように、装置本体とは別に、視聴者にプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フロッピディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disk-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disk)を含む）、光磁気ディスク（ＭＤ（Mini-Disk）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア（パッケージメディア）３１１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態で視聴者に提供され
る、プログラムが記録されているROM３０２や、記憶部３０８に含まれるハードディスクなどで構成される。

なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、その順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。

また、本明細書において、システムとは、複数の装置や処理部により構成される装置全体を表すものである。

本発明を適用したロボットハンド装置の指先部分の例を説明するための図である。 指先部分の薄膜物体把持を説明するための斜視図である。 図２の指先部分の薄膜物体把持状態を示した側面図である。 図３の指先部分の薄膜物体把持の滑り状態を示した図である。 本発明を適用したロボットハンド装置の、力制御系の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 物体把持判定処理Ａを説明するフローチャートである。 図６の非薄膜物体把持判定処理を説明するフローチャートである。 物体把持判定処理Ｂを説明するフローチャートである。 図８の物体把持判定処理Ｂを説明する図である。 本発明を適用したロボットハンド装置の、位置制御系の一実施の形態の構成を示すブロック図である。 物体把持判定処理Ｃを説明するフローチャートである。 物体把持判定処理aを説明するフローチャートである。 物体把持判定処理bを説明するフローチャートである。 物体把持判定処理cを説明するフローチャートである。 複数の物体把持判定処理の組み合わせを説明するための図である。 本発明が適用されるロボットハンド装置に含まれるまたはその駆動を制御するコンピュータの構成例を示すブロック図である。

符号の説明

１１，１２ 指先， ２１，２２，２３，２４ 接触点， ３１ 薄膜物体， ４１，７１ 主制御部， ４２，７２ 指先制御部， ５１ 指先力指令部， ５２ 指先力指令−関節トルク指令変換部， ５３，８３ 差動増幅部， ５４，８４ 電流検出部， ５５，８５ モータ， ５６，８６ 機構系， ５７，８７ 力検出部， ５８，８８ 位置・速度検出部， ５９，８９ 薄膜物体検出部， ８１ 指先位置指令部， ３０１ ＣＰＵ， ３０２ ＲＯＭ， ３０３ ＲＡＭ， ３０４ バス， ３０５ 入出力インタフェース， ３０６ 入力部， ３０７ 出力部， ３０８ 記憶部， ３０９ 通信部， ３１０ ドライブ， ３１１ リムーバブルメディア

Claims (8)

1. ロボットハンド装置の指先の法線方向とせん断方向との各力を、法線力とせん断力としてそれぞれ検出する力検出手段と、
   前記力検出手段により検出された前記法線力と前記せん断力とを用いて摩擦係数を演算し、その演算結果に基づいて、前記指先の間に物体が把持されているか否かを検出する物体検出手段と
   を備える制御装置。
2. 前記指先の位置を検出する位置検出手段をさらに備え、
   前記物体検出手段は、さらに、
   前記位置検出手段の検出結果に基づいて、前記物体よりも厚い他の物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出し、
   前記他の物体が前記指先の間に把持されているという検出結果の場合、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かの検出を禁止し、
   前記他の物体が前記指先の間に把持されていないという検出結果の場合、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かの検出を開始する
   請求項１に記載の制御装置。
3. 前記物体検出手段は、前記指先同士の最大静止摩擦係数から予め求められた閾値と、前記摩擦係数とを比較し、その比較の結果に基づいて、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出する
   請求項１または２に記載の制御装置。
4. 前記物体検出手段は、前記摩擦係数が前記閾値未満であるとの比較の結果を得た場合、最初に前記摩擦係数を演算してから一定時間を経過していないときには、再び摩擦係数を演算して前記閾値と比較し、その比較結果に基づいて、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出する
   請求項３に記載の制御装置。
5. 前記物体検出手段は、前記摩擦係数が前記閾値未満であるとの比較の結果を得た場合、前記せん断力の指令値が、前記法線力の指令値から求められるせん断力閾値未満であるときには、再び摩擦係数を演算して前記閾値と比較し、その比較結果に基づいて、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出する
   請求項３に記載の制御装置。
6. 前記物体検出手段は、前記摩擦係数が前記閾値未満であるとの比較の結果を得た場合、前記指先の前記せん断方向の位置指令値が、前記指先同士の接触位置における前記せん断方向の位置指令値から求められるせん断位置閾値未満であるときには、再び摩擦係数を演算して前記閾値と比較し、その比較結果に基づいて、前記物体が前記指先の間に把持されているか否かを検出する
   請求項３に記載の制御装置。
7. 制御装置が、
   ロボットハンド装置の指先の法線方向とせん断方向との各力を、法線力とせん断力としてそれぞれ検出し、
   検出された前記法線力と前記せん断力とを用いて摩擦係数を演算し、その演算結果に基づいて、前記指先の間に物体が把持されているか否かを検出する
   ステップを含む制御方法。
8. コンピュータに、
   ロボットハンド装置の指先の法線方向とせん断方向との各力を、法線力とせん断力としてそれぞれ検出し、
   検出された前記法線力と前記せん断力とを用いて摩擦係数を演算し、その演算結果に基づいて、前記指先の間に物体が把持されているか否かを検出する
   ステップを含む制御処理を実行させるためのプログラム。

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