JP7012944B2 - シミュレーション装置、シミュレーション方法及びシミュレーションプログラム - Google Patents
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Description
図1は、本発明の実施形態に係るシミュレーション装置10によりシミュレーションされる第1操作対象T1の動きの概略図である。第1操作対象T1は、容器オブジェクトObに入っている液体である。容器オブジェクトObは、ロボットハンドHにより把持され、動かされる。シミュレーション装置10は、ロボットハンドHにより容器オブジェクトObを把持して移動させる場合に、液体である第1操作対象T1が容器オブジェクトObからこぼれないように、しかし短時間で移動させるロボットハンドHの動作をシミュレーションする。図1では、静止状態にある第1操作対象T1を左側に示し、ロボットハンドHにより容器オブジェクトObが動かされ、第1操作対象T1の液面が揺らいでいる状態を右側に示している。
[ハードウェア構成]
図2は、本実施形態に係るシミュレーション装置10のハードウェア構成を示す図である。シミュレーション装置10は、CPU(Central Processing Unit)10a、RAM(Random Access Memory)10b、ROM(Read Only Memory)10c、通信部10d、入力部10e及び表示部10fを備える。CPU10a、RAM10b、ROM10c、通信部10d、入力部10e及び表示部10fは、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続される。なお、本例ではシミュレーション装置10が一台のコンピュータで構成される場合について説明するが、シミュレーション装置10は、複数のコンピュータが組み合わされて実現されてもよい。また、図2で示す構成は一例であり、シミュレーション装置10はこれら以外の構成を有してもよいし、これらの構成のうち一部を有さなくてもよい。
CPU10aは、シミュレーション装置10に備えられたプロセッサであり、RAM10b及びROM10cに記憶されたプログラムの実行に関する制御やデータの演算、加工を行う。CPU10aは、既存のシミュレーション手法による操作対象の動きのシミュレーション結果を再現する学習モデルを生成するプログラム(シミュレーションプログラム)を実行する演算部である。CPU10aは、入力部10eや通信部10dから種々のデータを受け取り、データの演算結果を表示部10fに表示したり、RAM10bやROM10cに格納したりする。
RAM10bは、シミュレーション装置10に備えられた記憶部であり、データの書き換えが可能なものである。RAM10bは、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。RAM10bは、CPU10aが実行するシミュレーションプログラム及びシミュレーション空間でロボットや周辺環境を構成するためのデータ等を記憶してよい。なお、これらは例示であって、RAM10bには、これら以外のデータが記憶されていてもよいし、これらの一部が記憶されていなくてもよい。
ROM10cは、シミュレーション装置10に備えられた記憶部であり、データの読み出しが可能なものである。ROM10cは、例えば半導体記憶素子で構成されてよい。ROM10cは、例えばシミュレーションプログラムや、書き換えが行われないデータを記憶してよい。
通信部10dは、シミュレーション装置10を他の機器に接続するインターフェースである。通信部10dは、LAN(Local Area Network)やインターネット等の通信ネットワークに接続されてよい。
入力部10eは、ユーザからデータの入力を受け付けるものであり、例えば、キーボード、マウス等のポインティングデバイス及びタッチパネルを含んでよい。
表示部10fは、CPU10aによる演算結果を視覚的に表示するものであり、例えば、LCD(Liquid Crystal Display)により構成されてよい。表示部10fは、操作対象のシミュレーション結果であったり、ロボットと操作対象を含む全体のシミュレーション結果であったりを表示してよい。
図3は、本実施形態に係るシミュレーション装置10の機能構成を示す図である。シミュレーション装置10は、第1処理部20と第2処理部30とを備える。第1処理部20は、操作対象の動きを予測する学習モデルを生成する処理を行う。第2処理部30は、生成された学習モデルを用いて、ロボット及び操作対象を含む全体のシミュレーションを行う。第1処理部20は、第1設定部11、第2設定部12、第1シミュレーション部13、生成部14、学習部15及び第1記憶部16を含む。また、第2処理部30は、第2シミュレーション部17、第2記憶部18及び予測部19を含む。
第1設定部11は、操作対象を表すモデルの構成条件を設定する。ここで、操作対象は、例えばロボットハンドにより直接把持される対象であったり、間接的に把持される対象であったり、ハンドに限らないロボットのエンドエフェクタにより直接的又は間接的に操作される対象であったり、人により直接的又は間接的に操作される対象であったりしてよい。また、モデルの構成条件は、操作対象を表すモデルをシミュレーション空間で現実と同様に動かすための物理的条件を含み、操作対象の可撓性を表す条件及び粘性を表す条件のいずれかを含んでよい。操作対象は、柔軟物、液体及び気体のいずれかを含んでよい。柔軟物とは、可撓性を有する物であり、例えばゴムで形成されたケーブル、紙や布を含む。操作対象が液体又は気体である場合、ロボットにより操作対象である液体又は気体が格納された容器を把持することがある。また、操作対象が気体である場合、ロボットにより操作対象である気体を噴射するノズルを把持して、気体を他の部材に吹き付ける場合がある。
第2設定部12は、操作対象に加わる外力の条件を設定する。操作対象に加わる外力は、操作対象に対してロボットにより直接的又は間接的に加えられる外力を含んでよい。また、操作対象に加わる外力は、例えば搬送装置により加えられる外力等のロボット以外の構成により加えられる外力を含んでよい。
第1シミュレーション部13は、操作対象を表すモデルの構成条件及び操作対象に加わる外力の条件の下で、操作対象の動きをシミュレーションする。第1シミュレーション部13は、任意の手法を用いて操作対象の動きをシミュレーションしてよいが、例えば、粒子法や有限要素法を用いてよい。
生成部14は、操作対象を表すモデルの構成条件、操作対象に加わる外力の条件及び第1シミュレーション部13によるシミュレーションにおける操作対象の表面に位置する複数の代表点の動きを表すデータを含む学習データを生成する。生成部14により生成された学習データは、第1記憶部16に学習データ16aとして記憶されてよい。ここで、複数の代表点は、操作対象の任意の部分に位置してよいが、操作対象の表面に位置する場合、操作対象の外形の動きを比較的少ない代表点によって表すことができる。なお、生成部14は、操作対象の表面に位置する複数の代表点の動きを表すデータを含む学習データのみならず、操作対象を表すモデルの構成条件、操作対象に加わる外力の条件及び第1シミュレーション部13によるシミュレーションにおける操作対象の一部に位置する複数の代表点の動きを表すデータを含む学習データを生成してもよい。
学習部15は、学習データを用いた教師有り学習により、操作対象を表すモデルの構成条件、操作対象に加わる外力の条件及び操作対象の表面に位置する複数の代表点の初期条件を入力として、複数の代表点の動きを表すデータを出力する学習モデルを生成する。学習部15により生成された学習モデルは、第1記憶部16に学習モデル16bとして記憶されてよい。学習部15により生成される学習モデル16bは、例えばニューラルネットワークを用いたモデルであってよく、誤差逆伝播法によりニューラルネットワークの重みパラメータ等を学習データに対して最適化することで学習モデル16bを生成してよい。
第2シミュレーション部17は、ロボットの動きをシミュレーションする。本実施形態では、第2シミュレーション部17は、ロボットハンドの動きをシミュレーションする。第2シミュレーション部17は、第2記憶部18に記憶されたロボットハンドデータ18aを参照して、シミュレーション空間におけるロボットハンドの動作をシミュレーションする。ロボットハンドデータ18aは、ティーチングされたロボットハンドの軌跡に関するデータ、ロボットハンドを構成するアームの寸法に関するデータ及びロボットハンドを構成するサーボモータのトルクに関するデータ等を含んでよい。第2シミュレーション部17は、第2記憶部18に記憶された環境データ18bを参照して、ロボットハンドの動作とあわせて周辺環境のシミュレーションを行ってもよい。環境データ18bは、ロボットハンドが設置された環境の気温や湿度等に関するデータ、ロボットハンドと共に用いられる搬送装置や加工装置等に関するデータ及びロボットハンドと干渉し得る作業者や障害物に関するデータ等を含んでよい。第2シミュレーション部17は、作業者や障害物との干渉を避けながら、搬送装置や加工装置と協働するようにロボットハンドの動作をシミュレーションしてもよい。
予測部19は、第2シミュレーション部17によるシミュレーションにおいてロボットにより操作対象に加えられる外力の条件及び操作対象を表すモデルの構成条件を学習モデル16bに入力し、複数の代表点の動きを予測する。予測部19は、学習モデル16bから出力されるデータに基づいて、操作対象を表すモデルの動きを直接シミュレートすることなく、操作対象の表面に位置する複数の代表点の動きを予測する。
図4は、本実施形態に係るシミュレーション装置10により実行される第1処理のフローチャートである。第1処理は、シミュレーション装置10の第1処理部20により実行される処理であり、操作対象の複数の代表点の動きを予測する学習モデルを生成する処理である。
操作対象を表すモデルの構成条件を設定する第1設定部(11)と、
前記操作対象に加わる外力の条件を設定する第2設定部(12)と、
前記構成条件及び前記外力の条件の下で、前記操作対象の動きをシミュレーションする第1シミュレーション部(13)と、
前記構成条件、前記外力の条件及び前記第1シミュレーション部(13)によるシミュレーションにおける前記操作対象の表面に位置する複数の代表点の動きを表すデータを含む学習データを生成する生成部(14)と、
前記学習データを用いた教師有り学習により、前記構成条件、前記外力の条件及び前記複数の代表点の初期条件を入力として、前記複数の代表点の動きを表すデータを出力する学習モデルを生成する学習部(15)と、
を備えるシミュレーション装置(10)。
前記生成部(14)は、前記構成条件、前記第1シミュレーション部(13)によるシミュレーションの所定時刻における前記外力の条件及び前記所定時刻における前記複数の代表点の動きを表すデータを入力データとして含み、前記所定時刻から所定時間経過後の時刻における前記複数の代表点の動きを表すデータを出力データとして含む前記学習データを生成する、
請求項1に記載のシミュレーション装置(10)。
ロボットの動きをシミュレーションする第2シミュレーション部(17)と、
前記第2シミュレーション部(17)によるシミュレーションにおいて前記ロボットにより前記操作対象に加えられる外力の条件及び前記構成条件を前記学習モデルに入力し、前記複数の代表点の動きを予測する予測部(19)と、をさらに備え、
前記第2シミュレーション部(17)は、前記予測部(19)により予測された前記複数の代表点の動きと、シミュレーションした前記ロボットの動きとを合成する、
請求項1又は2に記載のシミュレーション装置(10)。
前記操作対象は、柔軟物、液体及び気体のいずれかを含む、
請求項1から3のいずれか一項に記載のシミュレーション装置(10)。
前記操作対象が液体であるとき、前記操作対象の表面は、前記液体の液面であり、前記複数の代表点の動きは、複数の位置における前記液面の鉛直方向の動きによって表される、
請求項4に記載のシミュレーション装置(10)。
前記第1シミュレーション部(13)は、前記液体を複数の粒子に分解した前記モデルを用いて、前記複数の粒子の動きをシミュレーションし、
前記複数の代表点の動きを表すデータは、前記複数の粒子のうち、前記第1シミュレーション部(13)によるシミュレーションの所定時刻における前記液体の液面に位置する一部の粒子の動きを表すデータである、
請求項5に記載のシミュレーション装置(10)。
前記構成条件は、前記操作対象の可撓性を表す条件及び粘性を表す条件のいずれかを含む、
請求項1から6のいずれか一項に記載のシミュレーション装置(10)。
前記第1シミュレーション部(13)は、前記操作対象を節点により接続された複数の構成要素に分解した前記モデルを用いて、前記節点の動きをシミュレーションし、
前記複数の代表点の数は、前記節点の数より少ない、
請求項1から7のいずれか一項に記載のシミュレーション装置(10)。
操作対象を表すモデルの構成条件を設定することと、
前記操作対象に加わる外力の条件を設定することと、
前記構成条件及び前記外力の条件の下で、前記操作対象の動きをシミュレーションすることと、
前記構成条件、前記外力の条件及び前記第1シミュレーション部(13)によるシミュレーションにおける前記操作対象の表面に位置する複数の代表点の動きを表すデータを含む学習データを生成することと、
前記学習データを用いた教師有り学習により、前記構成条件、前記外力の条件及び前記複数の代表点の初期条件を入力として、前記複数の代表点の動きを表すデータを出力する学習モデルを生成することと、
を含むシミュレーション方法。
シミュレーション装置(10)に備えられたプロセッサを、
操作対象を表すモデルの構成条件を設定する第1設定部(11)、
前記操作対象に加わる外力の条件を設定する第2設定部(12)、
前記構成条件及び前記外力の条件の下で、前記操作対象の動きをシミュレーションする第1シミュレーション部(13)、
前記構成条件、前記外力の条件及び前記第1シミュレーション部(13)によるシミュレーションにおける前記操作対象の表面に位置する複数の代表点の動きを表すデータを含む学習データを生成する生成部(14)、及び
前記学習データを用いた教師有り学習により、前記構成条件、前記外力の条件及び前記複数の代表点の初期条件を入力として、前記複数の代表点の動きを表すデータを出力する学習モデルを生成する学習部(15)、
として機能させるシミュレーションプログラム。
Claims (10)
- 操作対象を表すモデルの構成条件を設定する第1設定部と、
前記操作対象に加わる外力の条件を設定する第2設定部と、
前記構成条件及び前記外力の条件の下で、前記操作対象の動きをシミュレーションする第1シミュレーション部と、
前記構成条件、前記外力の条件及び前記第1シミュレーション部によるシミュレーションにおける前記操作対象の表面に位置する複数の代表点の動きを表すデータを含む学習データを生成する生成部と、
前記学習データを用いた教師有り学習により、前記構成条件、前記外力の条件及び前記複数の代表点の初期条件を入力として、前記複数の代表点の動きを表すデータを出力する学習モデルを生成する学習部と、
を備えるシミュレーション装置。 - 前記生成部は、前記構成条件、前記第1シミュレーション部によるシミュレーションの所定時刻における前記外力の条件及び前記所定時刻における前記複数の代表点の動きを表すデータを入力データとして含み、前記所定時刻から所定時間経過後の時刻における前記複数の代表点の動きを表すデータを出力データとして含む前記学習データを生成する、
請求項1に記載のシミュレーション装置。 - ロボットの動きをシミュレーションする第2シミュレーション部と、
前記第2シミュレーション部によるシミュレーションにおいて前記ロボットにより前記操作対象に加えられる外力の条件及び前記構成条件を前記学習モデルに入力し、前記複数の代表点の動きを予測する予測部と、をさらに備え、
前記第2シミュレーション部は、前記予測部により予測された前記複数の代表点の動きと、シミュレーションした前記ロボットの動きとを合成する、
請求項1又は2に記載のシミュレーション装置。 - 前記操作対象は、柔軟物、液体及び気体のいずれかを含む、
請求項1から3のいずれか一項に記載のシミュレーション装置。 - 前記操作対象が液体であるとき、前記操作対象の表面は、前記液体の液面であり、前記複数の代表点の動きは、複数の位置における前記液面の鉛直方向の動きによって表される、
請求項4に記載のシミュレーション装置。 - 前記第1シミュレーション部は、前記液体を複数の粒子に分解した前記モデルを用いて、前記複数の粒子の動きをシミュレーションし、
前記複数の代表点の動きを表すデータは、前記複数の粒子のうち、前記第1シミュレーション部によるシミュレーションの所定時刻における前記液体の液面に位置する一部の粒子の動きを表すデータである、
請求項5に記載のシミュレーション装置。 - 前記構成条件は、前記操作対象の可撓性を表す条件及び粘性を表す条件のいずれかを含む、
請求項1から6のいずれか一項に記載のシミュレーション装置。 - 前記第1シミュレーション部は、前記操作対象を節点により接続された複数の構成要素に分解した前記モデルを用いて、前記節点の動きをシミュレーションし、
前記複数の代表点の数は、前記節点の数より少ない、
請求項1から7のいずれか一項に記載のシミュレーション装置。 - シミュレーション装置が、操作対象を表すモデルの構成条件を設定することと、
前記シミュレーション装置が、前記操作対象に加わる外力の条件を設定することと、
前記シミュレーション装置が、前記構成条件及び前記外力の条件の下で、前記操作対象の動きをシミュレーションすることと、
前記シミュレーション装置が、前記構成条件、前記外力の条件及び前記シミュレーションにおける前記操作対象の表面に位置する複数の代表点の動きを表すデータを含む学習データを生成することと、
前記シミュレーション装置が、前記学習データを用いた教師有り学習により、前記構成条件、前記外力の条件及び前記複数の代表点の初期条件を入力として、前記複数の代表点の動きを表すデータを出力する学習モデルを生成することと、
を含むシミュレーション方法。 - シミュレーション装置に備えられたプロセッサを、
操作対象を表すモデルの構成条件を設定する第1設定部、
前記操作対象に加わる外力の条件を設定する第2設定部、
前記構成条件及び前記外力の条件の下で、前記操作対象の動きをシミュレーションする第1シミュレーション部、
前記構成条件、前記外力の条件及び前記第1シミュレーション部によるシミュレーションにおける前記操作対象の表面に位置する複数の代表点の動きを表すデータを含む学習データを生成する生成部、及び
前記学習データを用いた教師有り学習により、前記構成条件、前記外力の条件及び前記複数の代表点の初期条件を入力として、前記複数の代表点の動きを表すデータを出力する学習モデルを生成する学習部、
として機能させるシミュレーションプログラム。
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