JP6386516B2 - Robot device with learning function - Google Patents
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Description
本発明は、ロボット装置に関し、特に、ロボットの動作を改善するための学習補正量を算出する学習機能を備えた多関節のロボット装置に関する。 The present invention relates to a robot apparatus, and more particularly to a multi-joint robot apparatus having a learning function for calculating a learning correction amount for improving the operation of the robot.
ロボットが所定の動作を繰り返し実行することにより、ロボットの動作を改善するための学習補正量を作成する学習機能を備えたロボットが知られている。また、作成した学習補正量に基づいて、ロボットを動作させながら教示修正を行う場合に、修正された動作について誤った学習補正量を適用することを回避するため、ロボットの速度を安全速度に落とし、学習補正量をゼロにする方法が提案されている(例えば、特許文献1)。 2. Description of the Related Art A robot having a learning function for creating a learning correction amount for improving robot operation by repeatedly executing a predetermined operation by the robot is known. In addition, when teaching correction is performed while operating the robot based on the created learning correction amount, the robot speed is reduced to a safe speed in order to avoid applying an incorrect learning correction amount to the corrected operation. A method for reducing the learning correction amount to zero has been proposed (for example, Patent Document 1).
特許文献1では、学習制御機能を持つロボットの学習稼働、もしくは実稼働において例外処理が起きた場合の対処手段と再学習までの方法が提案されている。また、特許文献1では、学習した動作が教示修正された場合に、修正量がある範囲内であれば、隣接した位置の学習補正量をそのまま適用し、修正量が所定の範囲を超えると、減速しながら学習補正量をゼロにする方法が提案されている。
しかし、この従来技術においては、学習補正量がロボットの制御対象部位の位置に依存する場合、異なる位置における学習補正量をそのまま適用すると振動抑制の効果に影響を与える可能性がある。教示修正が大きい場合、減速しながら学習補正量をゼロにし、高速化効果が得られない可能性もある。また、ビジョンセンサ等を用いたトラッキング動作を行うシステムでは、ワークの位置がランダムに変化する場合に対応することができないという問題がある。 However, in this prior art, when the learning correction amount depends on the position of the control target part of the robot, if the learning correction amount at a different position is applied as it is, it may affect the vibration suppression effect. If the teaching correction is large, the learning correction amount is set to zero while decelerating, and there is a possibility that the speed-up effect cannot be obtained. Further, a system that performs a tracking operation using a vision sensor or the like has a problem that it cannot cope with a case where the position of a workpiece changes randomly.
本発明は、学習補正量と動作情報との間の関係を求めることによって、学習していない新たな動作に対しても学習補正量を算出することができ、センサを取り付けて行う再学習の作業が不要となるロボット装置を提供することを目的とする。 According to the present invention, the learning correction amount can be calculated even for a new motion that has not been learned by obtaining the relationship between the learning correction amount and the motion information. An object of the present invention is to provide a robot apparatus that eliminates the need for a robot.
本発明の一実施例に係るロボット装置は、ロボット機構部と、ロボット機構部の位置制御の対象部位に設けられ、直接的または間接的に対象部位の位置情報を求めるための物理量を検出するセンサと、ロボット機構部の動作を制御する動作制御部を有するロボット制御部と、を有し、ロボット制御部は、動作制御部によりロボット機構部に所定の動作をさせた際の、所定の動作中にセンサにより検出された物理量に基づいて、ロボット機構部の所定の動作を改善するための学習補正量を算出する学習制御部と、学習制御部が算出した学習補正量と学習した所定の動作の情報との間の関係を求め、ロボット機構部の所定の動作とは異なる、新たな動作の情報に対して、求めた関係を使用して、新たな動作を改善するための学習補正量を算出する学習拡張部と、を備えることを特徴とする。 A robot apparatus according to an embodiment of the present invention includes a robot mechanism unit and a sensor that detects a physical quantity for directly or indirectly obtaining position information of the target part, which is provided in a target part for position control of the robot mechanism part. And a robot control unit having an operation control unit for controlling the operation of the robot mechanism unit. The robot control unit is in a predetermined operation when the robot control unit performs a predetermined operation by the operation control unit. A learning control unit that calculates a learning correction amount for improving a predetermined operation of the robot mechanism unit based on a physical quantity detected by the sensor, a learning correction amount calculated by the learning control unit, and a learned predetermined amount of operation Find the relationship between the information and calculate the learning correction amount to improve the new motion using the found relationship for the new motion information that is different from the predetermined motion of the robot mechanism. Do Characterized in that it comprises a learning extension portion.
本発明の一実施例に係るロボット装置によれば、学習補正量と動作情報との間の関係を求めることによって、学習していない新たな動作に対しても学習補正量を算出することができ、センサを取り付けて行う再学習の作業が不要となる。また、従来対応できなかったビジョンセンサ等を用いたトラッキング動作を行うシステムにも対応できるようになる。 According to the robot apparatus according to the embodiment of the present invention, the learning correction amount can be calculated even for a new motion that has not been learned by obtaining the relationship between the learning correction amount and the motion information. This eliminates the need for re-learning work performed by attaching the sensor. In addition, it becomes possible to deal with a system that performs a tracking operation using a vision sensor or the like that could not be handled conventionally.
以下、図面を参照して、本発明の実施例に係るロボット装置について説明する。図1に本発明の実施例に係るロボット装置の構成図を示す。本発明の実施例に係るロボット装置101は、ロボット機構部1と、センサ2と、ロボット制御部4と、を有する。
Hereinafter, a robot apparatus according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 shows a configuration diagram of a robot apparatus according to an embodiment of the present invention. A
センサ2は、ロボット機構部1の位置制御の対象部位に設けられ、直接的または間接的に対象部位の位置情報を求めるための物理量を検出する。センサ2として、例えば、加速度センサを用いることができる。ロボット機構部1の位置制御の対象部位とは、例えば、スポット溶接用のロボットであれば、スポット溶接ガンである。ただし、ロボット装置の位置制御の対象部位は、このような例には限定されず、他の部位であってもよい。
The
ロボット制御部4は、ロボット機構部1の動作を制御する動作制御部3を有する。動作制御部3は、図示しない上位制御装置等から動作指令を受け、ロボット機構部1を駆動すると共にロボット機構部1からのフィードバックデータに基づいて、ロボット機構部1の動作を制御する。フィードバック制御として、例えば、位置フィードバック制御、速度フィードバック制御、または電流フィードバック制御のうちの少なくとも1つを用いることができる。フィードバック制御によりロボット機構部1の位置または速度が指令位置または指令速度と一致するように制御される。
The
ロボット制御部4は、さらに、学習制御部5と、学習拡張部6と、を備えている。学習制御部5は、動作制御部3によりロボット機構部1に所定の動作をさせた際の、所定の動作中にセンサ2により検出された物理量に基づいて、ロボット機構部1の所定の動作を改善するための学習補正量を算出する。ロボット機構部1に実行させる所定の動作として、例えば、図2に示すように図中の矢印の方向(Y方向)へのスポット溶接動作が挙げられる。所定の動作は、作業プログラムに使用された動作、または指定された動作範囲内に自動生成されたX軸、Y軸、Z軸、X軸まわり、Y軸まわり、Z軸まわりを含めた動作であってもよい。このように所定の動作を実行させて、ロボットの振動を低減するための学習補正量を学習制御部5により算出する。算出した学習補正量と動作指令から得られた動作情報をメモリ8に格納する。ここで、ロボット機構部1の動作情報には、位置、動作速度、加速度、及びイナーシャのうちの少なくとも1つが含まれることが好ましい。
The
センサ2として加速度センサを用いた場合は、センサ2が検出する物理量はロボット機構部1の制御対象部位の加速度である。学習制御部5が算出した学習補正量は、加算器7において動作制御部3からの指令値に加算され、補正後の指令値がロボット機構部1に入力される。
When an acceleration sensor is used as the
本発明では、学習した位置についての動作情報と作成した学習補正量に基づいて、学習していない位置の学習補正量を算出する方法及び装置を提案する。具体的には、まず、ロボットに所定の動作を実行させ、ロボットの動作を改善するための補正量を学習する。次に、所定の動作の情報及び学習補正量のスペクトログラムから動作情報と学習補正量との間の伝達関数を求め、この伝達関数を用いて、学習していない動作の情報に基づいて学習補正量を計算する。 The present invention proposes a method and apparatus for calculating a learning correction amount for an unlearned position based on motion information about the learned position and the created learning correction amount. Specifically, first, the robot is caused to execute a predetermined operation, and a correction amount for improving the operation of the robot is learned. Next, a transfer function between the motion information and the learning correction amount is obtained from the spectrogram of the predetermined motion information and the learning correction amount, and the learning correction amount is calculated based on the information of the unlearned motion using this transfer function. Calculate
学習拡張部6は、学習制御部5が算出した学習補正量と学習した所定の動作の情報との間の関係を求め、ロボット機構部1の所定の動作とは異なる、新たな動作の情報に対して、求めた関係を使用して、新たな動作を改善するための学習補正量を算出する。
The
具体的には、ロボット機構部1に所定の動作を実行させて学習補正量が求められた後は、新たな動作指令に基づいてロボット機構部1を稼働させる。停止中または稼働中にメモリ8に格納された上記の動作情報と学習補正量との間の関係を表す伝達関数を学習拡張部6により求める。動作指令から取得した新たな動作情報を学習拡張部6に入力し、上記の伝達関数に基づいて新たな動作に対する学習補正量を算出し、動作制御部3から出力された動作指令に加算する。
Specifically, after the
このようにして、学習拡張部6は、学習制御部5が算出した学習補正量及びロボット機構部1の所定の動作情報のスペクトログラムから、学習補正量と動作情報との間の伝達関数を求め、伝達関数に基づいて、新たな動作の情報を入力として新たな動作に対する学習補正量を算出する。
In this way, the
ロボット制御部4は、動作制御部3によってロボット機構部1で許容される最大速度及び最大加速度で、ロボット機構部1を動作させ、またはシミュレーションモードで動作を実行させることにより、ロボット機構部1の動作情報を取得するようにしてもよい。
The
なお、学習制御部5と学習拡張部6は同時に動作することはない。学習制御部5は、学習中のみ動作し、学習終了後の再生時(稼働中)には動作しない。逆に、学習拡張部6は、再生時(稼働中)のみ動作し、学習中には動作しない。
Note that the
次に、上述した伝達関数の導出方法について説明する。 Next, a method for deriving the transfer function described above will be described.
図3に伝達関数の算出処理手順を説明するためのフローチャートを示す。また、図4(a)及び図4(b)に本発明の実施例に係るロボット装置における速度指令及び学習補正量の時間的変化をそれぞれ示す。まず、ステップS1において、学習中に得られた動作情報(例えば、速度データ)と学習補正量をメモリに格納し、これらを動作状態に応じて1つまたは複数の区間に分割する。具体的には、図4(a)及び図4(b)に示すようにロボットが静止状態から動作開始へ遷移する時刻を区間1〜区間7の各区間の始点とし、動作が停止してから次の動作を開始する時刻を該区間の終点とする。ここで区間を区切らず、各時刻のデータから伝達関数を求めても良い。
FIG. 3 is a flowchart for explaining the transfer function calculation processing procedure. FIGS. 4A and 4B show temporal changes in the speed command and the learning correction amount in the robot apparatus according to the embodiment of the present invention, respectively. First, in step S1, motion information (for example, speed data) obtained during learning and a learning correction amount are stored in a memory, and these are divided into one or a plurality of sections according to the motion state. Specifically, as shown in FIGS. 4 (a) and 4 (b), the time at which the robot transitions from the stationary state to the operation start is set as the start point of each of the
次に、ステップS2において、区間毎に動作情報(例えば、速度データ)及び学習補正量のスペクトログラムを短時間フーリエ変換によって以下のように求める。 Next, in step S2, motion information (for example, speed data) and a spectrogram of the learning correction amount are obtained for each section by short-time Fourier transform as follows.
ここで、短時間フーリエ変換をSTFTと表すと、上記の式(1)を以下のように表すことができる。
Yi=STFT{yi} (2)
Here, when the short-time Fourier transform is expressed as STFT, the above equation (1) can be expressed as follows.
Y i = STFT {y i } (2)
また、Yiが既知の場合に、yiを求める過程は、逆変換をISTFTとすると、以下のように表される。
yi=ISTFT{Yi} (3)
Further, when Y i is known, the process of obtaining y i is expressed as follows, assuming that inverse conversion is ISTFT.
y i = ISTFT {Y i } (3)
学習補正量のスペクトログラムとその逆変換も同様に求めることができる。
Xi=STFT{xi} (4)
xi=ISTFT{Xi} (5)
ここで、xiは学習補正量、Xiは求められた学習補正量のスペクトログラム、添え字のiは軸番号をそれぞれ示す。
The spectrogram of the learning correction amount and its inverse transformation can be obtained similarly.
X i = STFT {x i } (4)
x i = ISTFT {X i } (5)
Here, x i represents the learning correction amount, X i represents the spectrogram of the obtained learning correction amount, and the subscript i represents the axis number.
次に、ステップS3において、以下の通り、区間毎の速度と学習補正量との間の伝達関数を求める。 Next, in step S3, a transfer function between the speed for each section and the learning correction amount is obtained as follows.
図5に本発明の実施例に係るロボット装置の稼働中における位置制御の対象部位の新たな軌跡を示す。稼働中においてはロボット機構部1を有するロボットに図5に示したように学習した位置と異なる新たな位置でY方向のスポット溶接動作を実行させる。ロボットが動作している際に、動作指令から得られた補間毎の位置と、学習した位置との間の距離を計算し、距離の一番短い区間を選び、その区間の伝達関数を使用する。ここで距離から使用する伝達関数の区間を選定したが、イナーシャからイナーシャの一番近い区間を選定してもよい。選択された伝達関数に基づいて、新たな動作指令に対して、速度情報を伝達関数に代入し、学習補正量を算出する。算出した学習補正量を動作指令に加算し、ロボット機構部1を有するロボットに出力する。
FIG. 5 shows a new locus of the position control target part during operation of the robot apparatus according to the embodiment of the present invention. During operation, the robot having the
動作指令から得られたある時刻における制御対象部位の位置をPtとする。図6に新たな位置Ptに対する学習補正量の算出処理手順を説明するためのフローチャートを示す。 The position of the control target region at a certain time obtained from the operation instruction to P t. It shows a flow chart for explaining the calculation processing procedure of the learning correction amount for the new position P t in FIG.
まず、ステップS11において、動作指令から新たな動作位置を取得し、新たな動作位置と各区間との間の平均距離を算出し、最も近い区間を選定する。学習した位置の各補間点からPt(xpt,ypt,zpt)までの距離を以下のように計算する。 First, in step S11, a new motion position is acquired from the motion command, an average distance between the new motion position and each section is calculated, and the nearest section is selected. The distance from each interpolation point at the learned position to P t (x pt , y pt , z pt ) is calculated as follows.
区間毎にPtまでの平均距離Smを求め、Ptまでの距離が最も短い区間を選定する。イナーシャが最も近い区間を選定してもよい。
Obtain the average distance S m to P t for each section, the distance to P t is selected the shortest interval. The section with the closest inertia may be selected.
次に、ステップS12において、選定された区間の伝達関数に基づいて、速度情報からPtの新たな学習補正量を算出する。 Next, in step S12, based on the transfer function of the selected interval, to calculate the new learning correction amount P t from the velocity information.
次に、ステップS13において、ステップS12で算出した学習補正量qiを動作制御部3から計算した動作指令に加算し、ロボット機構部1を有するロボットに出力する。
Next, in step S13, the learning correction amount q i calculated in step S12 is added to the motion command calculated from the
以上の説明では、動作情報として速度データを用いた例を示したが、このような例には限られず、動作情報は、位置、加速度、またはイナーシャ等であってもよい。 In the above description, an example in which velocity data is used as motion information has been described. However, the motion information is not limited to such an example, and the motion information may be position, acceleration, inertia, or the like.
以上説明したように、本発明によれば、所定の動作によるロボットの動作情報と学習補正量との間の伝達関数を算出することが可能となる。そのため、この伝達関数を用いてセンサを用いずに学習していない動作の学習補正量を算出することが可能になる。その結果、センサのセットアップや再学習の手間が不要になり、学習の立ち上げ時間を短縮することができる。また、ビジョンセンサなどによる不定位置のワークを検出するシステムでも対応することが可能になる。 As described above, according to the present invention, it is possible to calculate the transfer function between the robot motion information based on the predetermined motion and the learning correction amount. Therefore, it is possible to calculate a learning correction amount for an operation that has not been learned without using a sensor by using this transfer function. As a result, sensor setup and re-learning are not required, and learning start-up time can be shortened. It is also possible to cope with a system that detects a workpiece at an indefinite position using a vision sensor or the like.
1 ロボット機構部
2 センサ
3 動作制御部
4 ロボット制御部
5 学習制御部
6 学習拡張部
7 加算器
8 メモリ
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記ロボット機構部の位置制御の対象部位に設けられ、直接的または間接的に前記対象部位の位置情報を求めるための物理量を検出するセンサと、
前記ロボット機構部の動作を制御する動作制御部を有するロボット制御部と、を有し、
前記ロボット制御部は、
前記動作制御部により前記ロボット機構部に所定の動作をさせた際の、該所定の動作中に前記センサにより検出された物理量に基づいて、前記ロボット機構部の所定の動作を改善するための学習補正量を算出する学習制御部と、
前記学習制御部が算出した学習補正量と学習した所定の動作の情報との間の関係を求め、前記ロボット機構部の前記所定の動作とは異なる、新たな動作の情報に対して、求めた前記関係を使用して、前記新たな動作を改善するための学習補正量を算出する学習拡張部と、
を備え、
前記学習拡張部は、前記学習制御部が算出した学習補正量のスペクトログラム及び前記ロボット機構部の所定の動作情報のスペクトログラムから、学習補正量と動作情報との間の伝達関数を求め、該伝達関数に基づいて、新たな動作の情報を入力として新たな動作に対する学習補正量を算出する、
ことを特徴とするロボット装置。 A robot mechanism,
A sensor that is provided in a target part of the position control of the robot mechanism unit and detects a physical quantity for obtaining position information of the target part directly or indirectly;
A robot control unit having an operation control unit for controlling the operation of the robot mechanism unit,
The robot controller is
Learning for improving a predetermined operation of the robot mechanism unit based on a physical quantity detected by the sensor during the predetermined operation when the operation control unit causes the robot mechanism unit to perform a predetermined operation. A learning control unit for calculating a correction amount;
The relationship between the learning correction amount calculated by the learning control unit and the learned predetermined motion information is obtained, and the new motion information that is different from the predetermined motion information of the robot mechanism unit is obtained. A learning extension unit that calculates a learning correction amount for improving the new operation using the relationship;
Equipped with a,
The learning extension unit obtains a transfer function between the learning correction amount and the motion information from the spectrogram of the learning correction amount calculated by the learning control unit and the spectrogram of the predetermined motion information of the robot mechanism unit, and the transfer function Based on the above, the learning correction amount for the new motion is calculated using the new motion information as input,
A robot apparatus characterized by that.
前記学習拡張部は、前記動作情報に基づいて新たな動作に対する学習補正量を算出する、請求項1または2に記載のロボット装置。 The robot control unit operates the robot mechanism unit at a maximum speed and maximum acceleration allowed by the robot mechanism unit by the operation control unit, or executes an operation in a simulation mode. Get operation information
The learning expansion unit calculates the learning correction amount for a new operation based on the operation information, the robot apparatus according to claim 1 or 2.
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