JP6993374B2 - ロボット制御システム - Google Patents
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Description
また、特許文献1には、スマートデバイスを装着可能なベース部材に非常停止スイッチを備えることが開示されている。
すなわち、可搬操作盤に設けられた非常停止スイッチの押下により、ロボットの非常停止自体は行うことができるが、可搬操作盤において非常停止スイッチが押されたことを制御装置に知らせることは専用の伝達手段を持つ必要があった。
本実施形態に係るロボット制御システム1は、図1に示されるように、ロボット2を制御する制御装置3と、制御装置3に接続された固定操作盤4および可搬操作盤5と、安全柵等に備えられた外部の非常停止スイッチ(接点)6とを備えている。
本実施形態においては、スマートデバイス9は、加速度センサ13による加速度の検出信号を通信手段14によって制御装置3に常時送信している。
一方、受信回路15による受信信号が、電源電圧を検出しなくなったタイミングで、加速度センサ13の検出信号に所定の変化が発生していないときには、外部の非常停止スイッチ6の操作によりロボット2が非常停止させられたものと判別する。
また、例えば、カメラの出力を利用する場合には、カメラを光量の変化を検出する光量センサとして使用し、第2の非常停止スイッチ12のスイッチ部材を、押下されることによってカメラの視界を遮る位置に配置すればよい。カメラとは別の光量センサを備えている場合には、その光量センサを利用してもよい。
また、いずれかのセンサの出力に基づく判別を機械学習することによって、判別の精度を高めることにしてもよい。
機械学習部20は、入力されるデータの集合から、その中にある有用な規則、知識、表現、および判定基準などを解析により抽出し、その判定結果を出力すると共に、知識の学習を行う機能を有する。
本実施形態において、機械学習部20は、教師あり学習を実施する。教師あり学習では、教師データ、すなわち、入力および結果(ラベル)のデータの組を大量に機械学習部20に入力する。機械学習部20は、入力されたデータセットに含まれる特徴を学習する。機械学習部20は、入力によって結果を推定するモデル(学習モデル)、すなわち、入力に対する結果の関係性を帰納的に獲得するモデルを生成する。教師あり学習は、ニューラルネットワーク等のアルゴリズムを用いて実現することが可能である。学習モデルは、ニューラルネットワーク等のアルゴリズムに相当する。ここでは、ニューラルネットワークについて説明する。
ニューラルネットワークは、図5に示されるニューロンのモデルを模したニューラルネットワークを実現する計算機等にて構成される。
図6に示されるニューラルネットワークでは、上述したニューロンを組み合わせた3層の重みを有する。図6は、D1~D3の3層の重みを有するニューラルネットワークを示す模式図である。
学習モデル更新部23は、状態観測部21の出力および誤差算出部24の出力に基づいて、学習モデルを更新する。
意思決定部25は、現在の訓練データを取得する。意思決定部25は、学習モデル更新部23にて更新された学習モデルを取得する。意思決定部25は、学習モデルおよび訓練データに基づいて、可搬操作盤5の第2の非常停止スイッチ12が操作されたか否かを判定する。この場合に、ニューラルネットワークは、予測モードで用いられる。
また、本実施形態においては、可搬操作盤5の他に、第1の非常停止スイッチ8を備える固定操作盤4を有する場合について説明したが、固定操作盤4はなくてもよい。
2 ロボット
3 制御装置
5 可搬操作盤
9 スマートデバイス
10 タッチパネルセンサ
13 加速度センサ(センサ)
15 受信回路
16 判別部
20 機械学習部
21 状態観測部
22 学習部
25 意思決定部
Claims (10)
- ロボットを制御する制御装置と、
該制御装置に接続された可搬操作盤とを備え、
該可搬操作盤および1つ以上の他の機器のそれぞれに、直列に接続された接点が備えられ、
前記制御装置に、少なくとも1つの前記接点の開放を検出可能な受信回路を備え、
前記可搬操作盤が、センサを有するスマートデバイスを備え、
前記可搬操作盤に備えられた前記接点が、前記スマートデバイスに外付けされたスイッチ部材の物理的な移動を伴って開閉され、
前記センサが、前記可搬操作盤の前記接点の開放を直接検出せず、かつ、前記スイッチ部材の物理的な移動に伴い変化する物理量を検出可能であり、
前記可搬操作盤が、前記センサにより検出された前記物理量または前記物理量に関連した情報である検出信号を前記制御装置に送信するロボット制御システム。 - 前記制御装置に接続された固定操作盤を備え、
該固定操作盤、前記可搬操作盤および前記他の機器のそれぞれに、直列に接続された前記接点が備えられ、
前記固定操作盤が、該固定操作盤に備えられた前記接点の開放を検出する検出回路を備え、該検出回路により検出された前記開放を示す確認信号を前記制御装置に送信する請求項1に記載のロボット制御システム。 - 前記制御装置と通信可能な判別部を備え、
該判別部が、前記可搬操作盤から送信されてきた前記検出信号と、前記受信回路により検出された少なくとも1つの前記接点の開放とに基づいて、前記可搬操作盤に備えられた前記接点が開放されたことを判別する請求項1または請求項2に記載のロボット制御システム。 - 前記制御装置と通信可能な判別部を備え、
該判別部が、前記可搬操作盤から送信されてきた前記検出信号と、前記受信回路により検出された前記接点の接触とに基づいて、前記可搬操作盤に備えられた前記接点が閉じられたことを判別する請求項1または請求項2に記載のロボット制御システム。 - 前記物理量が、前記スマートデバイスの加速度であり、
前記センサが、前記加速度を検出する加速度センサである請求項1から請求項4のいずれかに記載のロボット制御システム。 - 前記物理量が、前記スイッチ部材と前記スマートデバイスの所定領域との間の距離であり、
前記センサが、前記スマートデバイスの前記所定領域への物質の接触または近接を検出するタッチパネルセンサまたは近接センサである請求項1から請求項4のいずれかに記載のロボット制御システム。 - 前記物理量が、前記スマートデバイスの所定領域に照射される光量であり、
前記センサが前記光量を検出する光量センサである請求項1から請求項4のいずれかに記載のロボット制御システム。 - 前記物理量が、前記スマートデバイスの所定領域に照射される可視光などの画像情報に変換可能な画像データであり、
前記センサが前記画像データを取得するカメラである請求項1から請求項4のいずれかに記載のロボット制御システム。 - 前記判別部が、教師有り学習を実施する機械学習部を備え、
該機械学習部は、前記センサの前記検出信号を含む状態変数を観測する状態観測部と、
前記スイッチ部材の物理的な移動により前記接点が開放または閉じられた際の情報を含む教師データを取得し、前記スイッチ部材の物理的な移動により前記接点が開放または閉じられたか否かを判定する学習モデルを教師データに基づいて更新する学習部と、
前記センサの前記検出信号を取得し、現在の前記センサの前記検出信号および前記学習モデルに基づいて、前記スイッチ部材の物理的な移動により前記接点が開放または閉じられたか否かを判定する意思決定部とを備える請求項3から請求項8のいずれかに記載のロボット制御システム。 - 前記判別部が、前記制御装置とネットワークで接続された機器に備えられる請求項3から請求項9のいずれかに記載のロボット制御システム。
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