JP7080507B2

JP7080507B2 - キャリブレーション装置、キャリブレーションプログラム、キャリブレーション方法

Info

Publication number: JP7080507B2
Application number: JP2020124350A
Authority: JP
Inventors: 倫太郎今井
Original assignee: 株式会社トキワシステムテクノロジーズ
Priority date: 2020-07-21
Filing date: 2020-07-21
Publication date: 2022-06-06
Anticipated expiration: 2040-07-21
Also published as: JP2022021016A

Description

本発明は、ロボット制御用のパラメタを調整するキャリブレーション装置、キャリブレーションプログラム、および、キャリブレーション方法に関する。

従来、製造業において、力覚センサの測定値を用いたロボットの制御が行われている。例えば、研磨加工においては、力覚センサから規定の並進力（force）が検知できるように、ツール（対象物に所定の処理を行うロボット部品）の押し当て位置を微調整している。また、部品の嵌合においては、力覚センサから強いモーメント（moment）を検知したときに嵌合箇所のズレを検出し、モーメントが小さくなる方向にツールの位置を微調整している。

ところで、力覚センサの測定値は、力覚センサ３の基準点Ｏ_Ｓにおける外力（並進力およびモーメント）を測定したものであって、ツール先端位置Ｏ_Ｔにおける外力を測定したものではない（図１参照）。このため、力覚センサの測定値に基づいてロボットを制御すると、ツール先端の位置・姿勢の微調整が精密に行えないという問題があった。

この問題の対策として、例えば、ロボットのある位置姿勢における測定値を基準値とし、基準値からの相対値を用いて制御する方法も考えられる。しかし、ロボットには重力が常に一定方向にかかっているため、ロボットの姿勢が大きく変わると相対値の精度が低下するという問題があった。

この点、例えば、特許文献１には、ロボットに複数の姿勢を取らせ、各姿勢ごとに計測値および姿勢データを取得し、計測値および姿勢データに基づいて算出された重力方向ベクトルを用いることによって、重力補償する技術が開示されている。

特開２０１２－４０６３４号公報

ところが、特許文献１の技術によれば、例えば、力覚センサ３に対してツール４の取り付け位置がＸＹ方向にずれていた場合、ツール先端位置Ｏ_ＴのＺ方向に外力が加わると、測定値にＺ方向の並進力Ｆ_ｚだけではなく、ＸＹ方向のモーメントＮ_ｘ，Ｎ_ｙが計測され、制御に誤差が生ずるという問題があった（図３参照）。

そこで、本発明の目的は、力覚センサやツールの取り付け状態による誤差を補償し、より高精度な力制御を可能とするキャリブレーション装置、キャリブレーションプログラム、キャリブレーション方法を提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のキャリブレーション装置は、力覚センサの測定値に基づいて所定のパラメタを調整するキャリブレーション装置であって、パラメタを推定するパラメタ推定手段を備え、力覚センサは、ロボットと該ロボットの作用部であるツールとの間に介設され、測定値が、ツールからツールよりも軽量の基準器を取り付けない状態で測定された第一測定値と、ツールに基準器を取り付けた状態で測定された第二測定値と、を含み、パラメタが、フランジ座標系における力覚センサ座標系の姿勢と、力覚センサの座標系におけるツールの座標系の位置を含み、パラメタ推定手段は、第一測定値および第二測定値に基づいてパラメタを推定することを特徴とする。

また、本発明のキャリブレーションプログラムは、上記パラメタ推定手段を備える。

さらに、本発明のキャリブレーション方法は、力覚センサの測定値に基づいて所定のパラメタを調整するキャリブレーション方法であって、力覚センサは、ロボットと該ロボットの作用部であるツールとの間に介設され、ツールにツールよりも軽量の基準器を取り付けない状態で第一測定値を測定する段階と、ツールにツールよりも軽量の基準器を取り付けた状態で第二測定値を測定する段階と、第一測定値および第二測定値に基づいて所定のパラメタを推定する段階と、を含み、パラメタが、フランジ座標系における力覚センサ座標系の姿勢と、力覚センサの座標系におけるツールの座標系の位置を含むことを特徴とする。

本発明のキャリブレーション装置、キャリブレーションプログラム、キャリブレーション方法によれば、ロボットの姿勢に対する力覚センサの姿勢のズレ、力覚センサの位置に対するツールの位置のズレを制御パラメタとして用いたため、ツールの取り付け位置のズレを補償し、より精密にロボットを制御できるという効果を奏する。

本発明の一実施形態を示すキャリブレーション装置と各座標系の模式図である。図１のキャリブレーション装置のブロック図である。力覚センサの位置ずれにより生ずるモーメントを表した模式図である。各パラメタを表した模式図である。キャリブレーション方法の流れを示すフローチャートである。

以下、本発明をロボットのキャリブレーション装置に具体化した一実施形態を図面に基づいて説明する。図１に示すように、この実施形態のキャリブレーション装置１は、力覚センサ３の測定値を受信可能に設けられている。力覚センサ３は、ロボット２のフランジ２ａと対象物に対して所定の処理を行うツール４との間に介設されている。以下、ベース座標系、フランジ座標系としてのフランジ座標系、力覚センサ座標系、ツール座標系、および、各座標系の３軸（ｘ，ｙ，ｚ）を用いて説明する。また、各座標系の原点を、ベース座標系の原点Ｏ_Ｂ、フランジ座標系の原点Ｏ_Ｆ、力覚センサ座標系の原点Ｏ_Ｓ、ツール座標系の原点Ｏ_Ｔとする。原点Ｏ_Ｔは、ツール先端位置ｔ_ｄと同じ位置に設けられる。

力覚センサ３は、力覚センサ３の基準点（原点Ｏ_Ｓ）における、３方向の並進力Ｆ（Ｆ_ｘ，Ｆ_ｙ，Ｆ_ｚ）とモーメントＮ（Ｎ_ｘ，Ｎ_ｙ，Ｎ_ｚ）を測定し、その測定値を出力する。また、力覚センサ３は、ツール４に基準器５を取り付けない状態で測定した第一測定値と、ツール４に基準器５を取り付けた状態で測定した第二測定値を出力する。基準器５は、ツール４の１／３程度の重量があるワークである。基準器５は、ツール先端位置ｔ_ｄと基準器５の重心が一致するように取り付けられる。

図２に示すように、キャリブレーション装置１は、力覚センサ３の測定値に基づいてロボット２の位置姿勢を算出するロボット位置姿勢算出部１１と、ロボット２の位置姿勢に基づいて所定のパラメタを推定するパラメタ推定部１２と、推定したパラメタに基づいてツール先端位置ｔ_ｄ（原点）にかかる並進力Ｆ_ｅおよびモーメントＮ_ｅを算出するパラメタ出力部１３と、ロボット２の位置姿勢を記憶する記憶部１４を備える。ここで、「姿勢」とは、３次元的な傾きをいい、３行３列の回転行列により表される。

ロボット位置姿勢算出部１１は、基準器５を取り付けない状態における力覚センサ３の測定値である第一測定値を入力し、ベース座標系におけるフランジ座標系の姿勢Ｒ_ｋと位置ｔ_ｋを算出する。ここで、姿勢Ｒ_ｋと位置ｔ_ｋは、ロボット２の位置姿勢を表す。

ロボット位置姿勢算出部１１は、算出した姿勢Ｒ_ｋおよび位置ｔ_ｋを記憶部１４に格納する。ロボット位置姿勢算出部１１は、ｎ回分の第一測定値を入力し、ｎ個の姿勢Ｒ_ｋおよび位置ｔ_ｋの算出を行う。このとき、ｎ＝３～４５を採用でき、「ｎ＝４５」とすることがより好ましい。「ｎ＝４５」は、ロール・ピッチ・ヨー（３軸）回りに、各々１２度刻みで１５段階計測した場合の計測回数（３軸×１５段階）を示す。数が多いほどパラメタの推定精度は向上する。

また、ロボット位置姿勢算出部１１は、基準器５を取り付けた状態における力覚センサ３の測定値である第二測定値を入力し、ベース座標系におけるフランジ座標系の姿勢Ｒｋ’と位置ｔｋ’を算出する。姿勢Ｒ_ｋ’と位置ｔ_ｋ’も、ロボット２の位置姿勢を表す。

ロボット位置姿勢算出部１１は、算出した姿勢Ｒ_ｋ’および位置ｔ_ｋ’を記憶部１４に格納する。ロボット位置姿勢算出部１１は、ｎ’回分の第二測定値を入力し、ｎ’個の姿勢Ｒ_ｋ’および位置ｔ_ｋ’の算出を行う。このとき、ｎ’＝１～４５を採用でき、「ｎ’＝４５」とすることがより好ましい。「ｎ’＝４５」は、基準器５を取り付けない状態と同じく、ロール・ピッチ・ヨー（３軸）回りに、各々１２度刻みで１５段階計測した場合の計測回数（３軸×１５段階）を示す。

パラメタ推定部１２は、第一，二測定値に基づいて、キャリブレーションの対象となる物理量であるパラメタの推定を行う。

本実施例では、パラメタとして以下（１）～（８）を設ける。このとき、（５）～（７）は、図４のように設けられる。
（１）並進力のバイアスＦ_ｂ
（２）モーメントのバイアスＮ_ｂ
（３）ベース座標系における重力方向の単位ベクトルｗ
（４）ツール４の重量ｍ
（５）力覚センサ座標系におけるツール重心位置ｐ
（６）フランジ座標系における力覚センサ座標系の姿勢Ｒ_ｆ
（７）力覚センサ座標系におけるツール座標系の位置ｔ_ｄ
（８）基準器５の重量ｍ’

（１），（２）は、力覚センサ３に全く外力Ｆを加えない状態の測定値である。この測定値はゼロであることが理想的だが、実際には誤差が生じる。また、この測定値は、ツールを取り付けない状態で測定されるべきものであるが、ツールを取り外して測定すると手間が増えるため、推定対象としている。

（３），（６），（７）は、設計値からの誤差を調整するためのパラメタである。設計値からの誤差としては、ロボットの機械的誤差、力覚センサ３やツール４の取り付け状態により生ずる誤差、力覚センサ３に内在する誤差などがある。また、これら（３），（６），（７）を既知とするためには、製造現場で設計値を管理する必要が生じ、手間が増えるという問題もある。

ここで、「取り付け状態により生ずる誤差」について、図３に基づいて説明する。力覚センサ３に対するツール４の取り付け位置が力覚センサ座標系のＸＹ方向にずれていた場合、ツール先端のＺ方向に外力Ｆ_ｚが加わると、測定値には力覚センサ座標系のＺ方向の並進力Ｆ_ｚだけではなく、ＸＹ方向のモーメントＮ_ｘ，Ｎ_ｙが測定される。このモーメントＮ_ｘ，Ｎ_ｙが、「取り付け状態により生ずる誤差」である。

パラメタ推定部１２は、以下の数式に基づいて（１）～（８）のパラメタを推定する。

第一測定値に基づいて算出されたフランジ座標系の姿勢（以下、ロボットの姿勢）がＲ_ｋであったとすると、理想的な並進力Ｆ^# _ｋおよびモーメントＮ^# _ｋは、式１，式２となる。しかし、実際の第一測定値である並進力Ｆ_ｋとモーメントＮ_ｋには誤差が含まれる。以降では、この誤差が平均０の正規分布に従うと仮定して尤もらしいパラメタを推定する。なお、以降の式において、ｇは重力加速度、ｘ記号はベクトルのクロス積を表す。

式１について式３のように差分を取り、式４のようにノルムを取る。

ここで、ｗについての誤差関数Ｅ（ｗ）を式５のように定義し、Ｅ（ｗ）を最小にするｗを採用する。Ｅの最小化には、Nelder-Mead法を用いることができる。

また、式３に基づいて、ｍおよびＲ_ｆを含む変数Ａについて誤差関数Ｇ（Ａ）を定義する。誤差関数Ｇ（Ａ）を最小とするＡを線形最小二乗法で推定し、ＡからｍおよびＲ_ｆを算出することによって、ｍおよびＲ_ｆを推定できる。

次に、採用されたｗを用いて、Ｆ_ｂを式６のように推定できる。

式２について式７のように差分を取る。

ここで、ｐについての誤差関数Ｈ（ｐ）を定義し、誤差関数Ｈ（ｐ）を最小にするｐを最小二乗法で推定する。

推定されたｐを用いて、Ｎ_ｂを式８のように推定できる。

続いて、第二測定値に基づいて算出されたロボットの姿勢がＲ_ｋ’であったとすると、理想的な並進力Ｆ^# _ｋ’およびモーメントＮ^# _ｋ’は、式９，１０となる。

実際の第二測定値を並進力Ｆ_ｋ’とモーメントＮ_ｋ’とすると、式９より、ｍ’は式１１で与えられる。

また、式１０，１１に基づいて、ｔ_ｄに関する誤差関数Ｉ（ｔ_ｄ）を定義する。誤差関数Ｉ（ｔ_ｄ）を最小とするｔ_ｄを線形最小二乗法で推定する。

パラメタ出力部１３は、力覚センサ３の測定値に基づいて、推定した（１）～（８）のパラメタを用いて、ツール先端位置ｔ_ｄにおける並進力Ｆ^ｅとモーメントＮ^ｅを算出する。ここで、フランジ座標系におけるツール座標系の姿勢Ｒ_ｅ（図４参照）は既知のパラメタとする。

力覚センサ座標系におけるツール４の先端にかかる並進力をＦ^ｔ、モーメントをＮ^ｔとすると、釣り合いの状態にあるため、式１２，１３が得られる。このとき、

である。

以上より、ツール座標系の原点Ｏ_Ｔ、つまり、ツール先端位置ｔ_ｄにおける並進力Ｆ^ｅおよびモーメントＮ^ｅは、式１４，１５で与えられる。

次に、上記構成を備えたキャリブレーション装置１の動作、キャリブレーションプログラムの動作、および、キャリブレーション方法について、図５に基づいて説明する。

まず、基準器５を取り付けない状態で、手動または自動制御により、ロボットの姿勢を変更し（Ｓ１）、力覚センサ３で力覚センサ３の位置姿勢を測定し、第一測定値を出力する（Ｓ２）。次に、ロボット位置姿勢算出部１１は、第一測定値に基づいて、ロボットの位置姿勢を算出する（Ｓ３）。また、ロボット位置姿勢算出部１１は、算出したロボットの位置姿勢を記憶部１４に保存する。測定回数がｎ未満である場合（Ｓ４：Ｎｏ）、ロボットの姿勢を変更する（Ｓ１）。測定回数がｎとなったら（Ｓ４：Ｙｅｓ）、基準器５を取り付ける（Ｓ５）。

基準器５を取り付けた状態で、手動または自動制御により、ロボットの姿勢を変更し（Ｓ６）、力覚センサ３で力覚センサ３の位置姿勢を測定し、第二測定値を出力する（Ｓ７）。次に、ロボット位置姿勢算出部１１は、第二測定値に基づいて、ロボット位置姿勢を算出する（Ｓ８）。また、ロボット位置姿勢算出部１１は、算出したロボットの位置姿勢を記憶部１４に保存する。測定回数がｎ未満である場合（Ｓ４：Ｎｏ）、ロボットの姿勢を変更する（Ｓ１）。測定回数がｎとなったら（Ｓ４：Ｙｅｓ）、パラメタ推定部１２は、上記（１）～（８）のパラメタを推定する（Ｓ１０）。その後、パラメタ出力部１３は、推定した（１）～（８）のパラメタを用いて、ツール先端位置ｔ_ｄにおける並進力Ｆ^ｅとモーメントＮ^ｅを算出する。

以上のように構成されたキャリブレーション装置１、キャリブレーションプログラム、または、キャリブレーション方法によれば、力覚センサ３やツール４の取り付け状態のズレを補償できるため、より精度高くロボットを制御することが可能となる。また、ツール４の設計の自由度を高めることも可能となる。

その他、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、発明の趣旨を逸脱しない範囲で、各部の構成を任意に変更して実施することも可能である。

１キャリブレーション装置
２ロボット（ａ：フランジ）
３力覚センサ
４ツール
５基準器
１１ロボット位置姿勢算出部
１２パラメタ推定部
１３パラメタ出力部
１４記憶部

Claims

力覚センサの測定値に基づいて所定のパラメタを調整するキャリブレーション装置であって、
前記パラメタを推定するパラメタ推定手段を備え、
前記力覚センサは、ロボットと該ロボットの作用部であるツールとの間に介設され、
前記測定値が、前記ツールから前記ツールよりも軽量の基準器を取り付けない状態で測定された第一測定値と、前記ツールに前記基準器を取り付けた状態で測定された第二測定値と、を含み、
前記パラメタが、フランジ座標系における力覚センサ座標系の姿勢と、前記力覚センサ座標系における前記ツールの座標系の位置を含み、
前記基準器は、基準器の重心が前記ツールの先端位置と一致するように取り付けられ、
前記パラメタ推定手段は、前記第一測定値および前記第二測定値に基づいて前記パラメタを推定し、推定したパラメタに基づいてツール先端位置における並進力とモーメントを算出することを特徴とするキャリブレーション装置。
前記パラメタが、前記力覚センサに外力を加えない状態の並進力のバイアスおよびモーメントのバイアスを含む、請求項１に記載のキャリブレーション装置。
前記パラメタが、キャリブレーション装置全体を基準とするベース座標系における重力方向の単位ベクトルと前記ツールの重量を含む、請求項１または２に記載のキャリブレーション装置。
前記パラメタが、キャリブレーション装置全体を基準とするベース座標系における重力方向の単位ベクトルと、前記ツールの重量と、前記力覚センサ座標系におけるツール重心位置と、前記基準器の重量と、を含む、請求項１または２に記載のキャリブレーション装置。
前記基準器は、前記ツールの１／３の重量である請求項１～３のいずれか一項に記載のキャリブレーション装置。
コンピュータにおいて実行されることにより、当該コンピュータを、請求項１～５のいずれか一項に記載のキャリブレーション装置として機能させるキャリブレーションプログラム。
力覚センサの測定値に基づいて所定のパラメタを調整するキャリブレーション方法であって、
前記力覚センサは、ロボットと該ロボットの作用部であるツールとの間に介設され、
前記ツールに前記ツールよりも軽量の基準器を取り付けない状態で第一測定値を測定する段階と、
前記ツールに前記ツールよりも軽量の基準器を取り付けた状態で第二測定値を測定する段階と、
前記第一測定値および前記第二測定値に基づいて所定のパラメタを推定する段階と、を含み、
前記基準器は、基準器の重心が前記ツールの先端位置と一致するように取り付けられ、
前記パラメタが、前記フランジ座標系における力覚センサ座標系の姿勢と、前記力覚センサの座標系における前記ツールの座標系の位置を含み、
前記パラメタを推定する段階が、推定したパラメタに基づいてツール先端位置における並進力とモーメントを算出する段階を含むことを特徴とするキャリブレーション方法。