JP5942720B2 - 状態判別方法、ロボット、制御装置、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、状態判別方法、ロボット、制御装置、及びプログラムに関する。

例えばワークやエンドエフェクターの破損を防止するため、力覚センサーを備えたロボットが知られている。一般的に、力覚センサーは、過大な負荷や経年変化などにより検出精度が低くなることがあるため、校正を必要とする。

例えば、特許文献１には、測定時に、一対のエンドエフェクターを当接させ、一方のエンドエフェクターに対応する校正済みの力覚センサーの測定値に基づいて、他方の校正対象のエンドエフェクターに作用している力を示す値を算出し、他方の校正対象のエンドエフェクターに対応する力覚センサーの測定値が、前記算出した力を示す値と同一になるように変換データを更新する、力覚センサーの校正方法が記載されている。

特開２０１２−１３５３７号公報

しかし、上記の特許文献１は、測定時に一方のエンドエフェクターの力覚センサーは校正済みであることが前提であり、当該一方の力覚センサーが正常に動作しているか否かを判別することはできない。従って、当該一方の力覚センサーが正常に動作するように事前にユーザーの作業が必要であり、ユーザーの作業負担が発生する。また、そもそも当該一方の力覚センサーの校正が適切でなかった場合に、他方のエンドエフェクターの力覚センサーが正常に動作しているか否かを判別することもできない。

また、上記の特許文献１では、測定時に一対のエンドエフェクターを互いに当接させている。そのため、力覚センサーやエンドエフェクターに、過度の力が加わるおそれがある。場合によっては、力覚センサーやエンドエフェクターが破損するおそれがある。

そこで、本発明は、力覚センサー等に過度の力が加わらないようにするとともに、簡単に力覚センサーの状態を判別することを目的とする。

本願は、上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その例を挙げるならば、以下のとおりである。

上記の課題を解決する本発明の第一の態様は、アーム及び力覚センサーを有するロボットの状態を判別する状態判別方法であって、弾性体を含んで構成される状態判別用対象物を用いるものであり、前記ロボットを動作させて前記アームにより前記状態判別用対象物を変形させる動作ステップと、前記動作ステップで変形させた前記状態判別用対象物の変形量を検出する検出ステップと、前記検出ステップで検出した前記変形量から、前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出する算出ステップと、前記算出ステップで算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、前記力覚センサーの状態を判別する判別ステップと、を含む、ことを特徴とする。

上記の構成によれば、弾性部材を含む状態判別用対象物に力覚センサー等を接触させることで力覚センサーの状態を判別するため、力覚センサー等に過度の力が加わらないようにするとともに、簡単に力覚センサーの状態を判別することができる。

ここで、前記状態判別用対象物は、さらに剛性体を含んで構成されており、前記動作ステップでは、前記アームを前記状態判別用対象物の前記剛性体に接触させて前記アームにより前記状態判別用対象物を変形させる、ことを特徴としてもよい。

上記の構成によれば、剛性体により、アームによる外力を状態判別用対象物に対して掛け易くなる。

また、前記状態判別用対象物は、前記弾性体の両端面が前記剛性体で挟まれるように構成されており、前記動作ステップでは、前記状態判別用対象物の一方の端面の前記剛性体の位置及び向きが固定された状態で、前記アームを前記状態判別用対象物の他方の端面の前記剛性体に接触させて前記アームにより前記状態判別用対象物を変形させる、ことを特徴としてもよい。

上記の構成によれば、剛性体により、状態判別用対象物を安定した状態で固定あるいは支持することができるとともに、アームによる外力を状態判別用対象物に対して掛け易くなる。

また、前記ロボットは、前記アームを複数有し、前記動作ステップでは、前記複数のアームのうちの第一のアームにより前記一方の端面の前記剛性体の位置及び向きを固定し、前記複数のアームうちの第二のアームを前記他の端面の前記剛性体に接触させて前記第二のアームにより前記状態判別用対象物を変形させる、ことを特徴としてもよい。

上記の構成によれば、状態判別用対象物を床などに置く場合と比べて、状態判別用対象物を第一のアームにより確実に固定して、状態判別を行うことができる。

また、前記算出ステップでは、前記第一のアーム及び前記第二のアームの少なくとも一方について、前記検出ステップで検出した前記変形量から、当該アームの力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出し、前記判別ステップでは、前記第一のアーム及び前記第二のアームの少なくとも一方について、前記算出ステップで算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、当該アームの力覚センサーの状態を判別する、ことを特徴としてもよい。

上記の構成によれば、前記第一のアーム及び前記第二のアームの両方について、並列的に状態判別を行うことができるため、状態判別に掛かる時間を短縮することができる。

また、前記検出ステップでは、前記状態判別用対象物を撮影し、撮影した画像情報に基づいて、前記状態判別用対象物の特徴点の位置の変化を特定することで、前記変形量を検出する、ことを特徴としてもよい。

上記の構成によれば、より簡単に状態判別用対象物の変化量を検出することができる。

また、前記特徴点は、前記剛性体の少なくとも一部分に設定されるものである、ことを特徴としてもよい。

上記の構成によれば、特徴点の位置及び向きが剛性体の位置及び向きと一体的に変化するため、変形量の特定がし易くなる。

また、前記算出ステップでは、前記状態判別用対象物の変形量と当該変形量に対応する力又はモーメントの関係を特定する情報を取得し、取得した前記情報に基づいて、前記検出ステップで検出した前記変形量から前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを算出する、ことを特徴としてもよい。

上記の構成によれば、変形量から力覚センサーに加わっている力又はモーメントを簡単に求めることができる。

また、前記判別ステップでは、前記動作ステップで前記状態判別用対象物を変形させた状態で前記力覚センサーから出力されるセンサー値を取得し、当該取得したセンサー値と前記算出ステップで算出した前記力又はモーメントを示す値との差分が所定の範囲内にあるか否かを判別する、ことを特徴としてもよい。

上記の構成によれば、実際の力覚センサーのセンサー値に基づいて力覚センサーの状態を判別することができる。

また、前記力覚センサーは、互いに直交する第一〜第三の軸方向の力、前記第一〜第三の軸方向の軸回りである第一〜第三の軸回りのモーメント、のいずれか一以上を検出するものであり、前記状態判別用対象物は、前記一方の端面の前記剛性体及び前記他方の端面の前記剛性体が互いに平行に形成されており、前記動作ステップでは、前記第一の軸方向について、前記他方の端面の前記剛性体が、前記一方の端面の前記剛性体に平行のまま近づくように、前記アームを動作させ、前記第二の軸方向について、前記他方の端面の前記剛性体が、前記一方の端面の前記剛性体に平行のまま前記第二の軸方向に移動するように、前記アームを動作させ、前記第三の軸方向について、前記他方の端面の前記剛性体が、前記一方の端面の前記剛性体に平行のまま前記第三の軸方向に移動するように、前記アームを動作させ、前記第一の軸回りについて、前記他方の端面の前記剛性体が、前記一方の端面の前記剛性体に平行のまま前記第一の軸方向を基準に回転するように、前記アームを動作させ、前記第二の軸回りについて、前記他方の端面の前記剛性体が、前記第二の軸方向を基準に回転するように、前記アームを動作させ、前記第三の軸回りについて、前記他方の端面の前記剛性体が、前記第三の軸方向を基準に回転するように、前記アームを動作させる、ことを特徴としてもよい。

上記の構成によれば、力覚センサーの状態判別対象の力又はモーメントに応じて、状態判別用対象物を変形させることができる。

上記の課題を解決する本発明の第二の態様は、ロボットであって、アームと、力覚センサーと、前記アームを動作させて、当該アームにより、弾性体を含んで構成される状態判別用対象物を変形させる制御部と、前記アームにより変形された前記状態判別用対象物の変形量を検出する検出部と、前記検出部で検出した前記変形量から、前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出する算出部と、前記算出部で算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、前記力覚センサーの状態を判別する判別部と、を有する、ことを特徴とする。

上記の構成によれば、ロボットにおいて、力覚センサー等に過度の力が加わらないようにするとともに、簡単に力覚センサーの状態を判別することができる。

上記の課題を解決する本発明の第三の態様は、アーム及び力覚センサーを有するロボットの制御装置であって、前記アームを動作させて、当該アームにより、弾性体を含んで構成される状態判別用対象物を変形させる制御部と、前記アームにより変形された前記状態判別用対象物の変形量を検出する検出部と、前記検出部で検出した前記変形量から、前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出する算出部と、前記算出部で算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、前記力覚センサーの状態を判別する判別部と、を有する、ことを特徴とする。

上記の構成によれば、制御装置において、力覚センサー等に過度の力が加わらないようにするとともに、簡単に力覚センサーの状態を判別することができる。

上記の課題を解決する本発明の第四の態様は、アーム及び力覚センサーを有するロボットの制御装置のプログラムであって、前記アームにより、弾性体を含んで構成される状態判別用対象物を変形させる動作ステップと、前記動作ステップで変形させた前記状態判別用対象物の変形量を検出する検出ステップと、前記検出ステップで検出した前記変形量から、前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出する算出ステップと、前記算出ステップで算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、前記力覚センサーの状態を判別する判別ステップと、を前記制御装置に実行させる、ことを特徴とする。

上記の構成によれば、力覚センサー等に過度の力が加わらないようにするとともに、簡単に力覚センサーの状態を判別することができる制御装置を実現できる。

上記した以外の課題、構成、及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

本発明の第一実施形態に係るロボットシステム１の一例を示す概略図である。 力覚センサー２５が検出する力及びモーメントを説明する図である。 状態判別用対象物４０の一例を示す図である。 ロボットシステム１の機能構成の一例を示すブロック図である。 変換テーブル１１００の一例を示す図である。 コンピューター５０のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 状態判別処理の一例を示すフロー図である。 Ｆｚのアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。 Ｆｘ（又はＦｙ）のアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。 Ｍｚのアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。 Ｍｘ（又はＭｙ）のアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。 本発明の第二実施形態に係る状態判別処理の一例を示すフロー図である。 アーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。 本発明の第三実施形態に係る変換テーブル１１００Ａの一例を示す図である。 アーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。 本発明の第四実施形態に係るアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。

＜＜第一実施形態＞＞
以下、本発明の第一実施形態について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係るロボットシステム１の一例を示す概略図である。本図に示すように、ロボットシステム１は、制御装置１０と、ロボット２０と、撮影装置３０と、を備える。また、ロボットシステム１は、ロボット２０の力覚センサー２５の状態（例えば、正常か異常か）を判別するため、状態判別用対象物４０を用いる。

制御装置１０は、ロボット２０の動作を制御する。制御装置１０は、有線又は無線により、ロボット２０及び撮影装置３０と通信可能に接続されている。

制御装置１０は、例えば、撮影装置３０から画像情報を取得し、画像認識によって作業対象物（以下、「ワーク」ともいう。ワークには、「状態判別用対象物」も含まれる。）を認識する。また、例えば、認識したワークに対するロボット２０の一連の動作を決定する。また、例えば、ロボット２０の力覚センサー２５、他のセンサー（不図示）、エンコーダー（不図示）の出力信号に基づいて、ロボット２０のアーム２１（２１ａ、２１ｂ）、エンドエフェクター２６等が目的の位置及び向きとなるように、ロボット２０を制御する。

本実施形態では、制御装置１０は、作業を開始する前などの所定のタイミングで、状態判別用対象物４０を用いることにより、ロボット２０の力覚センサー２５の状態を判別する。つまり、力覚センサー２５に異常がないかをチェックする。

ロボット２０は、ロボット本体に、２本のアーム２１（２１ａ、２１ｂ）が取り付けられている。アーム２１の先端部には、力覚センサー２５が取り付けられており、当該力覚センサー２５を介してエンドエフェクター２６を着脱可能である。エンドエフェクター２６は、例えば、ハンドであり、ワークを直接持って作業したり、電動ドライバーなどの工具を持ってワークに対して作業を行ったりするものである。

なお、本実施形態では、力覚センサー２５の状態判別の際には、エンドエフェクター２６は、アーム２１から取り外される。

アーム２１は、複数のジョイント２２と、複数のリンク２３とを有する。各ジョイント２２は、ロボット本体とリンク２３や、リンク２３どうし、リンク２３とエンドエフェクター２６を、回動自在に（ただし、所定の可動範囲内で回動可能に）連結する。各ジョイント２２は、例えば、回転ジョイントであり、リンク間の角度を変化させたり、リンクを軸回転させたりできるように設けられている。

ロボット２０は、各ジョイント２２を連動させて駆動することにより、アーム２１の先端部を、自在に（ただし、所定の可動範囲内で）移動させることができるとともに、自由な方向へ向けることもできる。アーム２１は、例えば、７つのジョイントを有する７軸アームとすることができる。

なお、ロボット２０の可動部分には、アクチュエーターやセンサー（不図示）が設けられている。アクチュエーターには、例えば、モーター、当該モーターの駆動回路、エンコーダーなどが含まれる。エンコーダーが出力するエンコーダー値や、センサーが出力するセンサー値は、可動部分の動作を制御するために制御装置１０に出力される。

力覚センサー２５は、例えば、図２（力覚センサー２５が検出する力及びモーメントを説明する図）に示すような、六軸の力覚センサーである。すなわち、力覚センサー２５は、互いに直交する三つの力成分Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ、及びそれらの軸回りの三つの力のモーメント成分Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚを検出する。なお、互いに直交する軸を第一〜第三の軸とすると、力成分Ｆｚは第一の軸の方向の力であり、力成分Ｆｘは第二の軸の方向の力、力成分Ｆｙは第三の軸の方向の力である。また、力のモーメント成分Ｍｚは第一の軸の周りのモーメントであり、力のモーメント成分Ｍｘは第二の軸の周りのモーメント、力のモーメント成分Ｍｙは第三の軸の周りのモーメントである。

本実施形態では、エンドエフェクター２６を装着していない状態のアーム２１の先端部に位置する力覚センサー２５を、状態判別用対象物４０の所定の位置に接触させて力又はモーメントを加えることにより、状態判別用対象物４０を変形させる。そのため、状態判別用対象物４０に接触させる力覚センサー２５の端面は、平面状に形成されている。

なお、本実施形態では、力覚センサー２５を状態判別用対象物４０に接触させる際、力覚センサー２５の端面の所定位置の点（作業点）ＷＰを、状態判別用対象物４０の端面の所定位置の点（目標点）ＣＰに合わせるようにする。

上記のロボット２０の構成は、本実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上記の構成に限られない。また、一般的な把持ロボットが備える構成を排除するものではない。例えば、軸数（ジョイント数）やリンクの数を増減させてもよい。また、アーム、エンドエフェクター、リンク、ジョイント、力覚センサー等の各種部材の形状、大きさ、配置、構造等も適宜変更してよい。

図１に戻って、撮影装置３０は、作業空間を撮影して、画像データを生成する。撮影装置３０は、例えば、カメラを含んで構成される。撮影装置３０は、例えば、制御装置１０の制御により、ワークなどを含む作業空間を撮影し、画像データを生成し、制御装置１０に出力する。設置場所は、特に限定されず、例えば、床の上、作業台の上、天井、壁などとすることができる。もちろん、撮影装置３０は、撮影範囲や撮影方向に応じて複数台設けられていてもよい。

状態判別用対象物４０は、力覚センサー２５の状態を判別するために用いられる道具（「工具」、「治具」と呼ぶこともできる。）である。状態判別用対象物４０は、例えば、図３（状態判別用対象物４０の一例を示す図）に示される。図３は、状態判別用対象物４０の外観の斜視図である。

状態判別用対象物４０は、全体として立方体状であり、立方体状の弾性部材４１と、当該弾性部材４１の平行な両端面に設けられた平板状の剛性部材４２（４２ａ、４２ｂ）とから構成される。なお、本願でいう「平行」には、平行状態と、ほぼ平行な状態とが含まれる。

本実施形態では、アーム２１の先端部が剛性部材４２に対して接触して力又はモーメントを加えることにより、弾性部材４１を変形させる。そして、剛性部材４２ａ及び剛性部材４２ｂに設定された特徴点の位置関係に基づいて、状態判別用対象物４０の変形量を算出する。

そのため、状態判別用対象物４０は、弾性部材４１と剛性部材４２により構成されている。弾性部材４１には、変形量を精度よく算出できかつ繰り返し使用できるように、例えば、可逆変形性を有するゴム、樹脂などを用いることができる。剛性部材４２には、力又はモーメントによりなるべく変形しないように、例えば、弾性部材４１より硬いゴム、金属、樹脂などを用いることができる。

剛性部材４２により、状態判別用対象物４０を安定した状態で固定あるいは支持することができるとともに、力又はモーメントを掛けやすくなる。また、剛性部材４２に特徴点を設定することで、特徴点の位置及び向きが剛性部材４２の位置及び向きと一体的に変化するため、後述する変形量の特定がし易くなる。

なお、上記の図３の状態判別用対象物４０は、一例であり、後述する力覚センサー２５の状態判別を実現できれば、その構成、材質、形状等は限定されるものではない。例えば、全体を弾性部材で構成するようにしてもよいし、剛性部材４２に替えて弾性部材４１よりも硬い弾性部材を用いるようにしてもよい。この場合、特徴点は、当該硬い弾性部材に設定すればよい。また、例えば、形状は、直方体状、円柱状などにしてもよい。

上記の図１のロボットシステム１の構成は、本実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、一般的なロボットシステムが備える構成を排除するものではない。例えば、制御装置１０は、ロボット２０に含まれていてもよい。また、例えば、撮影装置３０は、制御装置１０又はロボット２０に含まれていてもよい。

図４は、ロボットシステム１の機能構成の一例を示すブロック図である。

ロボット２０は、可動部２００と、動作制御部２１０と、を備える。

可動部２００は、位置および向き（「姿勢」ともいう。）などの変更が可能な部位である。可動部２００には、例えば、アーム２１、ジョイント２２、リンク２３、エンドエフェクター２６が含まれる。また、可動部２００に関連するユニット、例えば、アクチュエーター（モーター、エンコーダー等）、各種センサー（力覚センサー２５等）も含まれるものとする。

動作制御部２１０は、制御装置１０からの制御命令に従って、可動部２００の位置及び向きを変化させる。なお、動作制御部２１０は、直接的にはモーターの回転等を制御することで、間接的にジョイント２２を回転させ、可動部２００の位置及び向きを変化させる。また、動作制御部２１０は、力覚センサー２５その他センサーからそのセンサー値を取得し、制御装置１０に出力する。また、動作制御部２１０は、エンコーダーからそのエンコーダー値を取得し、制御装置１０に出力する。

制御装置１０は、制御部１００と、記憶部１１０と、を備える。

記憶部１１０には、力覚センサー２５から掛かる外力（力及びモーメントを含む）により生じる状態判別用対象物４０の変形量を、力覚センサー２５に対する状態判別用対象物４０の応力（力及びモーメントを含む）に変換するために用いる変換情報が格納される。

変換情報は、例えば、図５（変換テーブル１１００の一例を示す図）に示すような、テーブルとして構成することができる。変換テーブル１１００には、６軸の成分（Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ、Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚ）１１０１ごとに、当該成分の変換情報が含まれている。各成分１１０１の変換情報には、当該成分に対応する変形量を示す値（変形量）１１０２と、各変形量を示す値に対応する応力を示す値（応力）１１０３とを関連付けたレコードが含まれている。

成分１１０１は、力覚センサー２５の各成分に対応するものである。変形量１１０２は、状態判別用対象物４０に対して特定の量（大きさ）の力又はモーメントを加えることにより、状態判別用対象物４０に生じる変形の量（大きさ）を数値化したものである。応力１１０３は、当該変形を生じさせる外力に対して生じる応力の量（大きさ）を数値化したものである。なお、本実施形態では、外力と応力は等しいものとして扱う。

上記の変換情報は、例えば、実験により、各成分の変形を生じさせ、その変形量及び対応する応力を計測することにより、事前に作成することができる。以下、上記の変換情報の作成方法の一例を、図８〜１１を参照して具体的に説明する。

図８〜１１は、状態判別用対象物４０の剛性部材４２ｂの端面が床などの平らな面に接するように置いた状態で、側面から見た状態を示している。また、特徴点を、剛性部材４２ａの側面の両端（Ｐ１、Ｐ３）及び中央（Ｐ２）と、剛性部材４２ｂの側面の両端（Ｐ４、Ｐ６）及び中央（Ｐ５）とに設定する。

また、状態判別用対象物４０全体になるべく均一な力が加わるように、例えば、力覚センサー２５の端面の重心などに設定された作業点ＷＰ（図２参照）と、剛性部材４２ａの端面の重心に設定された目標点ＣＰ（図３参照）とが合うように、力覚センサー２５と剛性部材４２ａを接触させる。各図の（Ａ）は、状態判別用対象物４０の変形前の状態を示し、各図の（Ｂ）は、状態判別用対象物４０の変形後の状態を示している。

なお、上記の変換情報を作成する場合は、力覚センサー２５の状態は正常であり、かつ、適切に校正されているものとする。また、剛性部材４２ｂの床上の位置及び向きが変わらないように（剛性部材４２ｂの位置及び向きが固定されているものとして扱えるように）して計測を行うものとする。

＜Ｆｚ成分＞
図８（Ｆｚのアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図）に示すように、状態判別用対象物４０の変形前後の、特徴点Ｐ２とＰ５の間のＦｚ方向の直線距離Ｄ１及びＤ２の差分を、Ｆｚ成分の変形量として定義する。力覚センサー２５を剛性部材４２ａに接触させるとともにＦｚ方向の力を掛けることにより、Ｆｚ成分の変形量及び対応する応力を計測する。そして、計測結果に基づいてＦｚ成分の変換情報を作成する。

＜Ｆｘ（又はＦｙ）成分＞
ＦｘとＦｙは、直交する方向であるため、状態判別用対象物４０の角を成す異なる側面を用いる以外は、同様である。図９（Ｆｘ（又はＦｙ）のアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図）に示すように、状態判別用対象物４０の変形前後の、特徴点Ｐ２とＰ５のＦｘ（又はＦｙ）方向の直線距離Ｄ３及びＤ４の差分を、Ｆｘ（又はＦｙ）成分の変形量として定義する。力覚センサー２５を剛性部材４２ａに接触させるとともにＦｘ（又はＦｙ）方向の力を掛けることにより、Ｆｘ（又はＦｙ）成分の変形量及び対応する応力を計測する。そして、計測結果に基づいてＦｘ（又はＦｙ）成分の変換情報を作成する。なお、変形させる際は、力覚センサー２５及び剛性部材４２ａの接触面と、剛性部材４２ｂ及び床の接触面とが、それぞれ滑ってずれないようにＦｚ方向に押し付けつつ、Ｆｘ（又はＦｙ）方向の力を掛ける。

＜Ｍｚ成分＞
図１０（Ｍｚのアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図）に示すように、状態判別用対象物４０の変形前後の、特徴点Ｐ２とＰ５の間のＦｘ又はＦｙ方向の直線距離Ｄ５及びＤ６の差分（又は当該差分を回転角度に換算したもの）を、Ｍｚ成分の変形量として定義する。力覚センサー２５を剛性部材４２ａに接触させるとともにＭｚ回転方向のモーメントを掛けることにより、Ｍｚ成分の変形量及び対応する応力を計測する。そして、計測結果に基づいてＭｚ成分の変換情報を作成する。なお、変形させる際は、力覚センサー２５及び剛性部材４２ａの接触面と、剛性部材４２ｂ及び床の接触面とが、それぞれ滑ってずれないようにＦｚ方向に押し付けつつ、Ｍｚ回転方向のモーメントを掛ける。

＜Ｍｘ（又はＭｙ）成分＞
Ｍｘの軸であるＦｘとＭｙの軸であるＦｙは、直交する方向であるため、状態判別用対象物４０の角を成す異なる側面を用いる以外は、同様である。図１１（Ｍｘ（又はＭｙ）のアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図）に示すように、状態判別用対象物４０の変形前後の、特徴点Ｐ３とＰ４の間のＦｚ方向の直線距離Ｄ７及びＤ８の差分（又は当該差分を回転角度に換算したもの）を、Ｍｘ（又はＭｙ）成分の変形量として定義する。力覚センサー２５を剛性部材４２ａに接触させるとともにＦｘ軸（又はＦｙ軸）を基準にＭｘ（又はＭｙ）回転方向のモーメントを掛けることにより、Ｍｘ（又はＭｙ）成分の変形量及び対応する応力を計測する。そして、計測結果に基づいてＭｘ（又はＭｙ）成分の変換情報を作成する。

上記の変換情報の構成、変換情報の作成方法は一例であり、変形量に応じた応力を求めることができれば、上記の構成、作成方法に限られない。例えば、特徴点の位置、変形量の定義などは、図示した例に限られない。また、変換情報の作成の際に、実際にロボットを使わなくてもよく、例えば、ロボットの代わりになる工具やセンサーなどを使うようにしてもよい。また、例えば、状態判別用対象物４０のヤング率や剛性率などの値に基づいて、各成分の変形量と応力の関係式を導き出し、この関係式に基づいて、変換情報を作成するようにしてもよい。

図４に戻って、制御部１００は、制御装置１０を統括的に制御する。制御部１００は、画像取得部１０１と、ロボット制御部１０２と、変形量検出部１０３と、応力算出部１０４と、状態判別部１０５と、通知部１０６と、を備える。

画像取得部１０１は、撮影装置３０を制御して、状態判別用対象物４０を含む作業空間の画像情報を取得する。

ロボット制御部１０２は、画像取得部１０１により取得された画像情報を解析し、状態判別用対象物４０の位置、向き、形状などを検出する。状態判別用対象物４０の検出方法は、特に限られず、既存の様々な画像認識技術を用いることができる。例えば、状態判別用対象物４０の特徴点を抽出し、マッチング処理により、状態判別用対象物４０を認識することができる。

また、ロボット制御部１０２は、ロボット２０に対して、その動作を制御する制御命令を生成し、出力する。例えば、ロボット制御部１０２は、力覚センサー２５を状態判別用対象物４０の剛性部材４２に接触させ、さらに、各成分（Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ、Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚ）の外力が掛かるように、可動部２００の動作を制御する。また、ロボット制御部１０２は、力覚センサー２５のセンサー値を取得し、状態判別部１０５に出力する。

変形量検出部１０３は、画像取得部１０１により取得された画像情報を解析し、状態判別用対象物４０の位置、向き、形状などを検出する。また、変形量検出部１０３は、ロボット２０が状態判別用対象物４０に対して与えた外力の成分を特定し、状態判別用対象物４０の変形前後の形状から、特定した成分に対応する変形量を求める。

応力算出部１０４は、変換テーブル１１００を参照し、状態判別用対象物４０に与えられた外力に対応する成分１１０１の変換情報から、変形量検出部１０３が検出した変形量に対応する変形量１１０２を特定し、当該変形量１１０２に関連付けられている応力１１０３を取得する。

状態判別部１０５は、ロボット２０により状態判別用対象物４０が変形されているときの力覚センサー２５のセンサー値を、ロボット制御部１０２を介して取得する。また、応力算出部１０４が算出した応力を取得する。

また、状態判別部１０５は、取得したセンサー値と取得した応力との差分を求め、当該差分が所定の閾値以下であるかを判別する。当該所定の閾値は、力覚センサー２５の検出精度が適切であるか否か（正常に動作しているか否か）を判別するための値である。当該差分が所定の閾値以下であれば、正常であると判別する。当該所定の閾値は、力覚センサー２５の各成分に共通に一つ用意されていてもよいし、少なくとも一部の成分で異なる値が用意されていてもよい。

なお、理想的には、力覚センサー２５が正常であれば、状態判別用対象物４０の変形量から算出する応力と、力覚センサー２５が検出する力とは、一致する。これを前提として、変形量の検出の誤差等の許容度を考慮して、上記のような所定の閾値を用いた判定を行うようにしている。

通知部１０６は、状態判別部１０５の判別結果を示す情報を出力する。出力先は、例えば、ディスプレイ、記憶装置、外部装置などである。

上述した制御装置１０は、例えば、図６（コンピューター５０のハードウェア構成の一例を示すブロック図）に示すような、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５０１と、メモリー５０２と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の外部記憶装置５０３と、有線又は無線により通信ネットワークやロボットに接続するための通信装置５０４と、マウス、キーボード、タッチセンサーやタッチパネルなどの入力装置５０５と、液晶ディスプレイなどの出力装置５０６と、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などの持ち運び可能な記憶媒体に対する情報の読み書きを行う読み書き装置５０７と、外部機器と接続するＵＳＢ（Universal Serial Bus）などのインターフェイス装置５０８と、を備えるコンピューター５０で実現できる。

例えば、記憶部１１０は、ＣＰＵ５０１がメモリー５０２又は外部記憶装置５０３を利用することにより実現可能である。制御部１００は、外部記憶装置５０３に記憶されている所定のプログラムをメモリー５０２にロードしてＣＰＵ５０１で実行することで実現可能である。制御部１００と撮影装置３０との通信は、例えば、ＣＰＵ５０１が通信装置５０４又はインターフェイス装置５０８を利用することで実現可能である。制御部１００とロボット２０との通信は、例えば、ＣＰＵ５０１が通信装置５０４又はインターフェイス装置５０８を利用することで実現可能である。

上記の所定のプログラムは、通信装置５０４を介してネットワークから、外部記憶装置５０３にダウンロードされ、それから、メモリー５０２上にロードされてＣＰＵ５０１により実行されるようにしてもよい。また、通信装置５０４を介してネットワークから、メモリー５０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ５０１により実行されるようにしてもよい。また、コンピューター５０が、読み書き装置５０７にセットされた記憶媒体、又はインターフェイス装置５０８に接続された記憶媒体から、上記の所定のプログラムを、外部記憶装置５０３あるいはメモリー５０２にロードするようにしてもよい。

上記の機能構成は、ロボットシステム１の構成を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分類したものである。構成要素の分類の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。ロボットシステム１の構成は、処理内容に応じて、さらに多くの構成要素に分類することもできる。また、１つの構成要素がさらに多くの処理を実行するように分類することもできる。また、各構成要素の処理は、１つのハードウェアで実行されてもよいし、複数のハードウェアで実行されてもよい。

例えば、制御装置１０の少なくとも一部の機能は、ロボット２０に含まれるようにしてもよい。この場合、撮影装置３０は、制御装置１０ではなくロボット２０に接続されるようにしてもよいし、ロボット２０に内蔵されるようにしてもよい。また、例えば、記憶部１１０を、制御装置１０、及びロボット２０の外部装置として用意するようにしてもよい。

次に、上記のロボットシステム１で行われる、力覚センサー２５の状態判別方法について説明する。

本実施形態の状態判別方法では、状態判別対象の力覚センサー２５を有するアーム２１から、エンドエフェクター２６を取り外しておく。また、状態判別用対象物４０は、一方の剛性部材４２ｂの端面が床などの平らな面に接するように置く。また、状態判別対象の力覚センサー２５を、状態判別用対象物４０の他方の剛性部材４２ａの端面に接触させることで、当該力覚センサー２５の状態判別を行う。また、力覚センサー２５を状態判別用対象物４０に接触させる際、力覚センサー２５の端面の所定位置の点（作業点）ＷＰを、状態判別用対象物４０の端面の所定位置の点（目標点）ＣＰに合わせる。

図７は、状態判別処理の一例を示すフロー図である。本フローは、力覚センサー２５が検出可能な成分ごとの処理を示している。状態判別対象の成分は、例えば、ユーザーにより、指定されるものとする。

ロボット制御部１０２は、画像取得部１０１により画像情報を取得し、取得した画像情報を解析し、状態判別用対象物４０の位置、向き、形状などを検出する（Ｓ１０）。それから、ロボット制御部１０２は、状態判別用対象物４０の剛性部材４２ａの端面に対して、状態判別対象の力覚センサー２５の端面が平行に向かい合って接触する、アーム２１の先端部の作業点ＷＰの位置及び向きを求める（Ｓ２０）。ここでは、剛性部材４２ａの目標点ＣＰと合う作業点ＷＰの位置及び向きを求める。

また、ロボット制御部１０２は、作業点ＷＰを、ステップＳ２０で求めた位置及び向きへ移動するための軌道を生成する（Ｓ３０）。そして、ロボット制御部１０２は、ステップＳ３０で求めた軌道に従って、制御命令を生成してロボット２０に出力し、作業点ＷＰを移動させ、力覚センサー２５の端面を剛性部材４２ａの端面に接触させる（Ｓ４０）。なお、この状態では、状態判別用対象物４０が変形しない程度に接触させるものとする。

上記のステップＳ１０〜Ｓ４０は、各成分で共通の処理である。ステップＳ５０〜Ｓ１１０は、各成分で共通的に説明した後、各成分の場合について具体例を用いて説明する。

ロボット制御部１０２は、力覚センサー２５の状態判別対象の成分に応じて、状態判別用対象物４０を変形させる作業点ＷＰの軌道を生成する（Ｓ５０）。そして、ロボット制御部１０２は、ステップＳ５０で求めた軌道に従って、制御命令を生成してロボット２０に出力し、作業点ＷＰを移動させ、状態判別用対象物４０を変形させる（Ｓ６０）。

変形量検出部１０３は、ステップＳ６０で変形した状態の状態判別用対象物４０を含む画像情報を画像取得部１０１から取得し、当該画像情報から認識した状態判別用対象物４０の形状（変形後の形状）と、変形前の形状とを比較し、力覚センサー２５の状態判別対象の成分に対応する成分の変形量を求める（Ｓ７０）。

それから、応力算出部１０４は、変換テーブル１１００を参照し、力覚センサー２５の状態判別対象の成分に対応する成分１１０１の変換情報から、ステップＳ７０で変形量検出部１０３が求めた変形量に対応する変形量１１０２を特定し、当該変形量１１０２に関連付けられている応力１１０３を取得する（Ｓ８０）。

それから、状態判別部１０５は、ステップＳ６０で状態判別用対象物４０が変形している状態での、力覚センサー２５の状態判別対象の成分に対応するセンサー値を、ロボット制御部１０２を介して取得する（Ｓ９０）。

そして、状態判別部１０５は、ステップＳ９０で取得したセンサー値と、ステップＳ８９で算出された応力との差分を求め、当該差分が、状態判別対象の成分に対応する所定の閾値以下であるかを判定する（Ｓ１００）。

センサー値と応力の差分が所定の閾値を超える場合（Ｓ１００：Ｎ）、通知部１０６は、例えば、表示装置や他の装置に、力覚センサー２５に異常がある旨を出力する。なお、例えば、異常と判別された力覚センサー２５を識別する情報（例えば、右腕、左腕などの位置）を出力してもよい。また、例えば、異常と判別された成分（例えば、Ｆｘ、Ｆｙなど）を出力してもよい。

センサー値と応力の差分が所定の閾値以下である場合（Ｓ１００：Ｙ）、制御装置１０は、本フローを終了する。なお、この場合、通知部１０６は、力覚センサー２５が正常である旨を出力してもよい。

各成分の状態判別の方法の一例を、図８〜１１を参照して具体的に説明する。なお、画像取得部１０１は、変形量を適切に算出するため、変形量の算出に必要な特徴点が画像情報に含まれるように、撮影装置３０を制御して画像情報を取得するものとする。また、剛性部材４２ｂの床上の位置及び向きが変わらないように（剛性部材４２ｂの位置及び向きが固定されているものとして扱えるように）アーム２１を動作させるものとする。

＜Ｆｚの場合＞
図８は、Ｆｚのアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。

ロボット制御部１０２は、剛性部材４２ａが、剛性部材４２ｂと平行を保ったまま、Ｆｚ方向（図中の下方向）に移動するようにアーム２１の動作を制御する。すなわち、ロボット制御部１０２は、力覚センサー２５の作業点ＷＰがＦｚ方向に所定の距離だけ直線移動するように、アーム２１を動作させる。

変形量検出部１０３は、変形前の特徴点Ｐ２とＰ５のＦｚ方向の直線距離Ｄ１を、画像情報から求める、又は、予め定められている場合はその値を取得する。また、変形量検出部１０３は、変形後の特徴点Ｐ２とＰ５のＦｚ方向の直線距離Ｄ２を、画像情報から求める。そして、Ｄ１とＤ２の差分をＦｚ方向の変形量として求める。

応力算出部１０４は、変換テーブル１１００を参照し、Ｆｚの成分１１０１の変換情報から、求められたＦｚ方向の変形量に対応する変形量１１０２を特定し、当該変形量１１０２に関連付けられている応力１１０３を取得する。

状態判別部１０５は、（Ｂ）の状態の力覚センサー２５のＦｚの成分のセンサー値と、取得したＦｚ成分の応力との差分を求め、当該差分が所定の閾値以下であるかを判定する。

＜Ｆｘ（又はＦｙ）の場合＞
図９は、Ｆｘ（又はＦｙ）のアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。ＦｘとＦｙは、直交する方向であるため、状態判別用対象物４０の角を成す異なる側面の画像情報を用いる以外は、処理内容は同様である。従って、ＦｘとＦｙについて共通的に説明する。また、図８と異なる点を中心に説明する。

ロボット制御部１０２は、剛性部材４２ａが、剛性部材４２ｂと平行を保ったまま、Ｆｘ（又はＦｙ）方向（図中の右方向）に移動するようにアーム２１の動作を制御する。すなわち、ロボット制御部１０２は、力覚センサー２５の作業点ＷＰがＦｘ（又はＦｙ）方向に所定の距離だけ直線移動するように、アーム２１を動作させる。なお、ロボット制御部１０２は、力覚センサー２５及び剛性部材４２ａの接触面と、剛性部材４２ｂ及び床の接触面とが、それぞれ滑ってずれないように、作業点ＷＰをＦｚ方向に押し付けつつＦｘ（又はＦｙ）方向に移動させる。

変形量検出部１０３は、変形後の特徴点Ｐ２とＰ５のＦｘ方向の直線距離Ｄ４を、画像情報から求める。そして、変形前の特徴点Ｐ２とＰ５のＦｘ方向の直線距離Ｄ３（Ｄ３＝０である。）とＤ４の差分をＦｘ（又はＦｙ）方向の変形量として求める。

応力算出部１０４及び状態判別部１０５は、Ｆｘ（又はＦｙ）についての処理を行えばよいので、説明を省略する。

＜Ｍｚの場合＞
図１０は、Ｍｚのアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。なお、（Ｂ）では、状態判別用対象物４０を剛性部材４２ａ側から見た図も示している。図８と異なる点を中心に説明する。

ロボット制御部１０２は、剛性部材４２ａが、剛性部材４２ｂと平行を保ったまま、Ｆｚ軸を基準にＭｚ方向に回転（図中では右回り）するようにアーム２１の動作を制御する。すなわち、力覚センサー２５がＦｚ軸を基準にＭｚ回転方向に所定の角度だけ回転するように、アーム２１を動作させる。なお、ロボット制御部１０２は、力覚センサー２５及び剛性部材４２ａの接触面と、剛性部材４２ｂ及び床の接触面とが、それぞれ滑ってずれないように、作業点ＷＰをＦｚ方向に押し付けつつＭｚ回転方向に回転させる。

変形量検出部１０３は、変形後の特徴点Ｐ２とＰ５のＦｘ又はＦｙ方向の直線距離Ｄ６を、画像情報から求める。そして、変形前の特徴点Ｐ２とＰ５のＦｘ又はＦｙ方向の直線距離Ｄ５（Ｄ５＝０である。）とＤ６の差分（又は当該差分を回転角度に換算したもの）を、Ｍｚの変形量として求める。

応力算出部１０４及び状態判別部１０５は、Ｍｚについての処理を行えばよいので、説明を省略する。

＜Ｍｘ（又はＭｙ）の場合＞
図１１は、Ｍｘ（又はＭｙ）のアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。Ｍｘの軸であるＦｘとＭｙの軸であるＦｙは、直交する方向であるため、状態判別用対象物４０の角を成す異なる側面の画像情報を用いる以外は、処理内容は同様である。従って、ＭｘとＭｙについて共通的に説明する。また、図８と異なる点を中心に説明する。

ロボット制御部１０２は、剛性部材４２ａが、Ｆｘ（又はＦｙ）軸を基準にＭｘ（又はＭｙ）回転方向に回転するようにアーム２１を制御する。すなわち、力覚センサー２５の作業点ＷＰがＦｘ（又はＦｙ）軸を基準にＭｘ（又はＭｙ）方向に所定の角度だけ回転するように、アーム２１を動作させる。なお、ロボット制御部１０２は、力覚センサー２５及び剛性部材４２ａの接触面と、剛性部材４２ｂ及び床の接触面とが、それぞれ滑ってずれないように、作業点ＷＰをＦｚ方向に押し付けつつＭｘ（又はＭｙ）回転方向に回転させてもよい。

変形量検出部１０３は、変形前の特徴点Ｐ３とＰ４のＦｚ方向の直線距離Ｄ７を、画像情報から求める、又は、予め定められている場合はその値を取得する。また、変形量検出部１０３は、変形後の特徴点Ｐ３とＰ４のＦｚ方向の直線距離Ｄ８を、画像情報から求める。そして、Ｄ７とＤ８の差分（又は当該差分を回転角度に換算したもの）を、Ｍｘ（又はＭｙ）の変形量として求める。

応力算出部１０４及び状態判別部１０５は、Ｍｘ（又はＭｙ）についての処理を行えばよいので、説明を省略する。

なお、上記の図７のフローは、成分ごとの状態判別処理を示しているが、例えば、ある成分についてのステップＳ１００又はＳ１１０の終了後、状態判別が終了していない成分がある場合は、当該成分についての状態判別処理を行うべく、力覚センサー２１の位置及び方向をステップＳ４０終了直後の状態に戻し、処理をステップＳ５０に進めるようにしてもよい。全成分についての状態判別が終了している場合は、本フローを終了すればよい。

上記の図７のフローの各処理単位は、制御装置１０の処理を理解容易にするために、主な処理内容に応じて分割したものである。処理単位の分割の仕方や名称によって、本願発明が制限されることはない。制御装置１０の処理は、処理内容に応じて、さらに多くの処理単位に分割することもできる。また、１つの処理単位がさらに多くの処理を含むように分割することもできる。また、本願発明の目的を達成できるのであれば、各処理単位の順序を適宜変更してもよい。

以上、本発明の第一実施形態の一例について説明した。本実施形態によれば、弾性部材を含む状態判別用対象物に力覚センサーを接触させることで力覚センサーの状態を判別するため、力覚センサー等に過度の力が加わるのを防ぐことができる。また、状態判別用対象物に力覚センサーを接触させることで力覚センサーの状態を判別するため、二つのアームを使ったり、一方の力覚センサーを校正済みにしたりする必要がなく、簡単に力覚センサーの状態を判別することができる。

＜＜第二実施形態＞＞
上記の第一実施形態では、状態判別用対象物４０を床などの平らな面に置いた状態で、剛性部材４２ｂの床上の位置及び向きが変わらないようにして、状態判別処理を行っている。一方、第二実施形態では、状態判別用対象物４０を、状態判別用対象の力覚センサー２５を有するアーム２１ではない他方のアーム２１のエンドエフェクター２６で、剛性部材４２ｂの位置及び向きが変わらないように、状態判別用対象物４０を支える。そして、この状態で、状態判別処理を行う。以下、第一実施形態と異なる点を中心に説明する。

図１２は、本発明の第二実施形態に係る状態判別処理の一例を示すフロー図である。ステップＳ１０〜Ｓ１１０は、図７と同様である。ステップＳ１〜Ｓ６は、状態判別用対象の力覚センサー２５を有するアーム２１ではない他方のアーム２１に関する処理である。当該他方のアーム２１には、エンドエフェクター２６が取り付けられている。

ロボット制御部１０２は、画像取得部１０１により画像情報を取得し、取得した画像情報を解析し、状態判別用対象物４０の位置、向き、形状などを検出する（Ｓ１）。それから、ロボット制御部１０２は、状態判別用対象物４０の剛性部材４２ｂを把持する、他方のアーム２１のエンドエフェクター２６の位置及び向きを求める（Ｓ２）。

また、ロボット制御部１０２は、エンドエフェクター２６を、ステップＳ２で求めた位置及び向きへ移動するための軌道を生成する（Ｓ３）。そして、ロボット制御部１０２は、ステップＳ３で求めた軌道に従って、制御命令を生成してロボット２０に出力し、エンドエフェクター２６を移動させ、エンドエフェクター２６により剛性部材４２ｂを把持させる（Ｓ４）。なお、状態判別用対象物４０がなるべく変形しないように、例えば弾性部材４１には触れないように、エンドエフェクター２６で把持するものとする。

また、ロボット制御部１０２は、他方のアーム２１のエンドエフェクター２６で状態判別用対象物４０を把持したまま、状態判別対象の力覚センサー２５の判別処理を行う所定の位置及び向きへ移動するための軌道を生成する（Ｓ５）。そして、ロボット制御部１０２は、ステップＳ５で求めた軌道に従って、制御命令を生成してロボット２０に出力し、エンドエフェクター２６を移動させ、位置及び向きを固定する（Ｓ６）。

ステップＳ１０〜Ｓ１１０は、状態判別用対象の力覚センサー２５を有するアーム２１に関する処理である。ステップＳ１０〜Ｓ１１０は、ステップＳ６で位置及び向きが固定された状態判別用対象物４０を用いて行われる。

図１３は、アーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。本図は、代表的にＦｚの場合を示している。図示するように、本実施形態では、他方のアーム２１のエンドエフェクター２６で、剛性部材４２ｂを把持し、位置及び向きを固定する。そして、固定された状態で、一方のアーム２１の状態判別対象の力覚センサー２５により状態判別用対象物４０を変形させて、各成分の状態判別を行う。

なお、本実施形態では、他方のアーム２１のエンドエフェクター２６により状態判別用対象物４０の位置及び向きが固定されているため、第一実施形態のように剛性部材４２ｂ及び床の接触面が滑ってずれるといったおそれがない。また、状態判別を行うために適切な床などが存在しない場合にも、状態判別を行うことができる。

以上、本発明の第二実施形態の一例について説明した。本実施形態によれば、力覚センサー等に過度の力が加わるのを防ぐことができる。また、状態判別用対象物に力覚センサーを接触させることで力覚センサーの状態を判別するため、一方の力覚センサーを校正済みにしたりする必要がなく、簡単に力覚センサーの状態を判別することができる。

また、状態判別用対象物の位置及び向きが固定されているため、状態判別処理中に状態判別用対象物が動いてしまうなどの事態を防ぐことができる。状態判別を行うために適切な床などが存在しない場合にも、状態判別を行うことができる。

＜＜第三実施形態＞＞
上記の第一実施形態では、状態判別対象の力覚センサー２５を有するアーム２１には、エンドエフェクター２６を取り付けていない。一方、第三実施形態では、状態判別対象の力覚センサー２５を有するアーム２１に、エンドエフェクター２６を取り付けた状態で、状態判別処理を行う。以下、第一実施形態と異なる点を中心に説明する。

具体的には、ロボット制御部１０２は、状態判別処理において、状態判別用対象物４０の剛性部材４２ａを把持する、状態判別対象の力覚センサー２５を有するアーム２１のエンドエフェクター２６の位置及び向きを求める。そして、当該位置及び向きへエンドエフェクター２６を移動し、エンドエフェクター２６により剛性部材４２ａを把持させる。なお、状態判別用対象物４０がなるべく変形しないように、例えば弾性部材４１には触れないように、エンドエフェクター２６で把持するものとする。

そして、ロボット制御部１０２は、エンドエフェクター２６で剛性部材４２ａを把持したまま、力覚センサー２５の状態判別対象の成分に応じて、作業点ＷＰを移動させ、状態判別用対象物４０を変形させる。変形量検出部１０３、応力算出部１０４、状態判別部１０５、及び通知部１０６は、第一実施形態と同様である。

ただし、エンドエフェクター２６で剛性部材４２ａを把持するようにしたことにより、状態判別用対象物４０に対する外力の掛かり方が、第一実施形態とは異なっている。従って、変換情報は、エンドエフェクター２６を使った状態で変形量及び応力を計測して、当該計測結果に基づいて作成してもよい。

また、例えば、図１４（本発明の第三実施形態に係る変換テーブル１１００Ａの一例を示す図）に示すように、エンドエフェクターの種別１１０４ごとに、変換テーブルを用意するようにしてもよい。なお、図中の種別１１０４の「なし」は、第一実施形態と同様に、エンドエフェクター２６が取り付けられていない場合を示している。

図１４の変換テーブル１１００Ａを用いる場合、応力算出部１０４は、状態判別対象の力覚センサー２５を有するアーム２１に取り付けられているエンドエフェクター２６の種別を特定し、当該種別に対応する種別１１０４の変換テーブルを参照するようにすればよい。なお、エンドエフェクター２６の種別は、例えば、ロボット２０の動作制御部２１０が認識しており、応力算出部１０４がロボット制御部１０２を介して動作制御部２１から当該種別を取得するようにすればよい。

図１５は、アーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。本図は、代表的にＦｚの場合を示している。図示するように、本実施形態では、状態判別用対象物４０を床の上に置いた状態で、エンドエフェクター２６で剛性部材４２ａを把持する。そして、把持した状態で、状態判別用対象物４０を変形させて、各成分の状態判別を行う。

以上、本発明の第三実施形態の一例について説明した。本実施形態によれば、力覚センサー等に過度の力が加わるのを防ぐことができる。また、状態判別用対象物にエンドエフェクターを介して力覚センサーを接触させることで力覚センサーの状態を判別するため、二つのアームを使ったり、一方の力覚センサーを校正済みにしたりする必要がなく、簡単に力覚センサーの状態を判別することができる。

また、エンドエフェクターを装着したまま状態判別処理を行えるため、エンドエフェクターの取り外しなどの手間を省いて、より生産性を向上することができる。

＜＜第四実施形態＞＞
上記の第三実施形態では、状態判別用対象物４０を床などの平らな面に置いた状態で、状態判別処理を行っている。一方、第四実施形態では、第三実施形態に上記の第二実施形態を組み合わせ、状態判別用対象物４０を、状態判別用対象の力覚センサー２５を有するアーム２１ではない他方のアーム２１のエンドエフェクター２６で、剛性部材４２ｂの位置及び向きが変わらないように、状態判別用対象物４０を支える。そして、この状態で、状態判別処理を行う。以下、第二実施形態及び第三実施形態と異なる点を中心に説明する。

図１６は、本発明の第四実施形態に係るアーム２１の動作と状態判別用対象物４０の変形を説明する図である。本図は、代表的にＦｚの場合を示している。図示するように、本実施形態では、他方のアーム２１のエンドエフェクター２６で、剛性部材４２ｂを把持し、位置及び向きを固定する。そして、固定された状態で、一方のアーム２１のエンドエフェクター２６で剛性部材４２ａを把持する。そして、把持した状態で、状態判別用対象物４０を変形させて、各成分の状態判別を行う。

以上、本発明の第四実施形態の一例について説明した。本実施形態によれば、第二及び第三実施形態と同様の効果が得られる。

＜＜第五実施形態＞＞
上記の第四実施形態では、片方のアーム２１の力覚センサー２５を、状態判別対象としている。一方、第五実施形態では、両方のアーム２１の力覚センサー２５に対して並列的に状態判別処理を行う。以下、第四実施形態と異なる点を中心に説明する。

具体的には、ロボット制御部１０２は、一方のアーム２１のエンドエフェクター２６で、剛性部材４２ｂを把持させ、位置及び向きを固定する。また、固定された状態で、他方のアーム２１のエンドエフェクター２６で剛性部材４２ａを把持させる。そして、当該他方のアーム２１のエンドエフェクター２６により、状態判別用対象物４０を変形させて、当該他方のアーム２１の力覚センサー２５の各成分の状態判別を行う。

ここで、当該他方のエンドエフェクター２１により状態判別用対象物４０に対してある成分（例えば、Ｆｚ）の外力が加えられると、当該一方のアーム２１のエンドエフェクター２１を介して当該一方の力覚センサー２５に対しても同成分の外力が加わる。すなわち、他方の力覚センサー２５で検出される応力と、一方の力覚センサー２５で検出される応力とが、理想的には一致する。

そこで、応力算出部１０４は、変換テーブル１１００を参照し、状態判別対象の成分に対応する成分１１０１の変換情報から、変形量検出部１０３が求めた変形量に対応する変形量１１０２を特定し、当該変形量１１０２に関連付けられている応力１１０３を、両方の力覚センサー２５に関する応力として取得する。

また、状態判別部１０５は、状態判別用対象物４０が変形している状態での、両方の力覚センサー２５の状態判別対象の成分に対応するセンサー値を、ロボット制御部１０２を介して取得する。

また、状態判別部１０５は、取得した両方の力覚センサー２５のセンサー値のそれぞれについて、応力算出部１０４が算出した応力との差分を求める。そして、求めた差分のそれぞれが、状態判別対象の成分に対応する所定の閾値以下であるかを判定する。

なお、動作させる前記他方のアーム２１の力覚センサー２５に関して使用する変換テーブルと、動作させない前記一方のアーム２１の力覚センサー２５に関して使用する変換テーブルを、用意するようにしてもよい。そして、応力算出部１０４は、各変換テーブルから、変形量に対応する応力を取得するようにしてもよい。このようにすれば、同じ変形量に対して、動作させる前記他方のアーム２１の力覚センサー２５に生じる応力と、動作させない前記一方のアーム２１の力覚センサー２５に生じる応力が異なる場合にも、より精度よく状態判別を行うことができる。

以上、本発明の第五実施形態の一例について説明した。本実施形態によれば、両方のアームの力覚センサーに対して並列的に状態判別処理を行うことができるため、状態判別処理の効率を向上することができる。

なお、第二実施形態においても、両方のアーム２１の力覚センサー２５に対して並列的に状態判別処理を行うようにしてもよい。

上記の本発明の各実施形態は、本発明の要旨と範囲を例示することを意図し、限定するものではない。多くの代替物、修正および変形例が当業者にとって明らかである。

例えば、変換情報の代わりに、成分ごとに、変形量から応力を求めるための計算式を定義しておき、応力算出部１０４は、計算式を用いて、変形量検出部１０３が検出した変形量から応力を算出するようにしてもよい。このようにすれば、変換情報を用意する必要がなくなる。なお、当該計算式は、例えば、状態判別用対象物４０のヤング率や剛性率などの値に基づいて定義することができる。

また、状態判別用対象物４０の変形量を特定できるのであれば、例えば、特徴点は、弾性部材４１のみ、又は、弾性部材４１及び剛性部材４２の両方に設定されてもよい。また、状態判別用対象物４０の変形量を特定できるのであれば、変形量を特定するために用いる特徴点の位置や数は、上記の各実施形態で説明した例に限られない。

１：ロボットシステム、１０：制御装置、２０：ロボット、２１（２１ａ、２１ｂ）：アーム、２２：ジョイント、２３：リンク、２５：力覚センサー、２６：エンドエフェクター、３０：撮影装置、４０：状態判別用対象物、４１：弾性部材、４２（４２ａ、４２ｂ）：剛性部材、１００：制御部、１０１：画像取得部、１０２：ロボット制御部、１０３：変形量検出部、１０４：応力算出部、１０５：状態判別部、１０６：通知部、１１０：記憶部、２００：可動部、２１０：動作制御部、１１００：変換テーブル、１１０１：成分、１１０２：変形量、１１０３：応力、１１００Ａ：変換テーブル、１１０４：種別、５０：コンピューター、５０１：ＣＰＵ、５０２：メモリー、５０３：外部記憶装置、５０４：通信装置、５０５：入力装置、５０６：出力装置、５０７：読み書き装置、５０８：インターフェイス装置

Claims (13)

1. アーム及び力覚センサーを有するロボットの状態を判別する状態判別方法であって、
   弾性体を含んで構成される状態判別用対象物を用いるものであり、
   前記ロボットを動作させて前記アームにより前記状態判別用対象物を変形させる動作ステップと、
   前記動作ステップで変形させた前記状態判別用対象物の変形量を検出する検出ステップと、
   前記検出ステップで検出した前記変形量から、前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出する算出ステップと、
   前記算出ステップで算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、前記力覚センサーの状態を判別する判別ステップと、を含む、
   ことを特徴とする状態判別方法。
2. 請求項１に記載の状態判別方法であって、
   前記状態判別用対象物は、さらに剛性体を含んで構成されており、
   前記動作ステップでは、前記アームを前記状態判別用対象物の前記剛性体に接触させて前記アームにより前記状態判別用対象物を変形させる、
   ことを特徴とする状態判別方法。
3. 請求項２に記載の状態判別方法であって、
   前記状態判別用対象物は、前記弾性体の両端面が前記剛性体で挟まれるように構成されており、
   前記動作ステップでは、前記状態判別用対象物の一方の端面の前記剛性体の位置及び向きが固定された状態で、前記アームを前記状態判別用対象物の他方の端面の前記剛性体に接触させて前記アームにより前記状態判別用対象物を変形させる、
   ことを特徴とする状態判別方法。
4. 請求項３に記載の状態判別方法であって、
   前記ロボットは、前記アームを複数有し、
   前記動作ステップでは、前記複数のアームのうちの第一のアームにより前記一方の端面の前記剛性体の位置及び向きを固定し、前記複数のアームうちの第二のアームを前記他の端面の前記剛性体に接触させて前記第二のアームにより前記状態判別用対象物を変形させる、
   ことを特徴とする状態判別方法。
5. 請求項４に記載の状態判別方法であって、
   前記算出ステップでは、前記第一のアーム及び前記第二のアームの少なくとも一方について、前記検出ステップで検出した前記変形量から、当該アームの力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出し、
   前記判別ステップでは、前記第一のアーム及び前記第二のアームの少なくとも一方について、前記算出ステップで算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、当該アームの力覚センサーの状態を判別する、
   ことを特徴とする状態判別方法。
6. 請求項１〜５いずれか一項に記載の状態判別方法であって、
   前記検出ステップでは、前記状態判別用対象物を撮影し、撮影した画像情報に基づいて、前記状態判別用対象物の特徴点の位置の変化を特定することで、前記変形量を検出する、
   ことを特徴とする状態判別方法。
7. 請求項６に記載の状態判別方法であって、
   前記特徴点は、前記剛性体に設定されるものである、
   ことを特徴とする状態判別方法。
8. 請求項１〜７いずれか一項に記載の状態判別方法であって、
   前記算出ステップでは、前記状態判別用対象物の変形量と当該変形量に対応する力又はモーメントの関係を特定する情報を取得し、取得した前記情報に基づいて、前記検出ステップで検出した前記変形量から前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを算出する、
   ことを特徴とする状態判別方法。
9. 請求項１〜８いずれか一項に記載の状態判別方法であって、
   前記判別ステップでは、前記動作ステップで前記状態判別用対象物を変形させた状態で前記力覚センサーから出力されるセンサー値を取得し、当該取得したセンサー値と前記算出ステップで算出した前記力又はモーメントを示す値との差分が所定の範囲内にあるか否かを判別する、
   ことを特徴とする状態判別方法。
10. 請求項３又は４に記載の状態判別方法であって、
    前記力覚センサーは、互いに直交する第一〜第三の軸方向の力、前記第一〜第三の軸方向の軸回りである第一〜第三の軸回りのモーメント、のいずれか一以上を検出するものであり、
    前記状態判別用対象物は、前記一方の端面の前記剛性体及び前記他方の端面の前記剛性体が互いに平行に形成されており、
    前記動作ステップでは、
    前記第一の軸方向について、前記他方の端面の前記剛性体が、前記一方の端面の前記剛性体に平行のまま近づくように、前記アームを動作させ、
    前記第二の軸方向について、前記他方の端面の前記剛性体が、前記一方の端面の前記剛性体に平行のまま前記第二の軸方向に移動するように、前記アームを動作させ、
    前記第三の軸方向について、前記他方の端面の前記剛性体が、前記一方の端面の前記剛性体に平行のまま前記第三の軸方向に移動するように、前記アームを動作させ、
    前記第一の軸回りについて、前記他方の端面の前記剛性体が、前記一方の端面の前記剛性体に平行のまま前記第一の軸方向を基準に回転するように、前記アームを動作させ、
    前記第二の軸回りについて、前記他方の端面の前記剛性体が、前記第二の軸方向を基準に回転するように、前記アームを動作させ、
    前記第三の軸回りについて、前記他方の端面の前記剛性体が、前記第三の軸方向を基準に回転するように、前記アームを動作させる、
    ことを特徴とする状態判別方法。
11. ロボットであって、
    アームと、
    力覚センサーと、
    前記アームを動作させて、当該アームにより、弾性体を含んで構成される状態判別用対象物を変形させる制御部と、
    前記アームにより変形された前記状態判別用対象物の変形量を検出する検出部と、
    前記検出部で検出した前記変形量から、前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出する算出部と、
    前記算出部で算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、前記力覚センサーの状態を判別する判別部と、を有する、
    ことを特徴とするロボット。
12. アーム及び力覚センサーを有するロボットの制御装置であって、
    前記アームを動作させて、当該アームにより、弾性体を含んで構成される状態判別用対象物を変形させる制御部と、
    前記アームにより変形された前記状態判別用対象物の変形量を検出する検出部と、
    前記検出部で検出した前記変形量から、前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出する算出部と、
    前記算出部で算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、前記力覚センサーの状態を判別する判別部と、を有する、
    ことを特徴とする制御装置。
13. アーム及び力覚センサーを有するロボットの制御装置のプログラムであって、
    前記アームにより、弾性体を含んで構成される状態判別用対象物を変形させる動作ステップと、
    前記動作ステップで変形させた前記状態判別用対象物の変形量を検出する検出ステップと、
    前記検出ステップで検出した前記変形量から、前記力覚センサーに加わっている力又はモーメントを示す値を算出する算出ステップと、
    前記算出ステップで算出した前記力又はモーメントを示す値に基づいて、前記力覚センサーの状態を判別する判別ステップと、を前記制御装置に実行させる、
    ことを特徴とするプログラム。

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