JPH02210506A - ロボット制御方法及びシステム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 本発明は一般的には作働端が経時的に辿るべき軌道を追
跡するためのロボット制御に、詳細には前方感知型光学
センサーを具える産業用ロボットの制御システムに係わ
る。本発明はシームまたはジヨイントにおける溶接、切
断及びシーラント／接着剤塗布に応用できる。

本発明は光学的シーム追跡システム及びリアルタイム・
ロボット制御システムのためのパラメトリック・モデリ
ングに係わり、詳しくは後述する補間法以外の方法を利
用することにより、予想される工具位置に対応する感知
シーム場所を選択する。

説明の便宜上、ロボットによるアーク溶接シーム追跡シ
ステムに関して本発明を説明する。本発明の要点は次の
２つである・第１は工具よりも前方に感知されるシーム
経路を追跡するための、ロボットまたはその他の作働端
マニピュレーターの自動的誘導、第２はシーム経路を検
出し、産業用ロボットの制御に必要なパラメーター情報
を作成するための画像処理である。

下記の技術は１９８２年に開催されたロボットの視覚及
び感覚制御に関する第３回会議議事録の１８９−２００
ページに掲載されたＷ、Ｆ、［：ＬＯＣＫＳＩＮ、　Ｐ
、Ｇ、Ｄａｖｅｙ、　Ｃ，Ｇ、Ｍｏｒｇａｎ及び＾、Ｒ
，Ｖｉｄｌｅｒの論文”Ｐｒｏｇｒｅｓｓ　Ｉｎ　Ｖｉ
ｓｕａｌ　Ｆｅｅｄｂａｃｋ　Ｆｏｒ　Ｒｏｂｏｔ　Ａ
ｒｃ−Ｗｅｌｄｉｎｇ　Ｏｆ　Ｔｈ１ｎ　５ｈｅｅｔ　
５ｔｅｅｌ　”から公知である。

ｌ）レーザー・ビームを利用して、追跡すべきシーム上
に光線条を形成し、カメラによって２軸座標子面内に光
線条面像を形成したのち、三角法を利用することによっ
て溶接すべきシームまたはジヨイントを３軸座標系で表
示する； ２）光線条によってシーム上に識別される各点に関する
情報をデジタル計算し、データベースに記憶させる； ３）光学的に得られたデータを利用してロボット位置を
表わすモデルを作成し、三角法で光学的かつデジタル的
に得られた情報とジヨイント・ギャップやジヨイント・
コーナーの実際の位置との誤差、スタンドオフ及び横方
向誤差を求める；４）これらの誤差を利用して溶接トー
チ制御を修正する。

ただし、上記文献の場合、光学的画像形成とジヨイント
検出が２つの連続するシーム経路に沿って行われるトー
チ制御とは別に行われ、２つの連続するシーム経路のう
ち、第２のシーム経路だけが実際の溶接に利用される。

視覚的感知と溶接を同時に進めながら適応ロボット溶接
を行なう方法は１９８３年１１月６−１０日にマサチュ
ーセッツ州ケンブリッジで開催されたロボット視覚及び
感覚制御第３回会議議事録の６４１−６４８ページに掲
載されているＭ、Ｄｕｆｏｕｒ及びＧ、Ｂｅｇｉｎの論
文”Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ｒｏｂｏｔｉｃ　Ｗｅｌ＋ｌｉ
ｎｇ　Ｌｌｓｉｎｇ　八ＲａｐｉｄＰｒｅ−Ｐｒｏｃｅ
ｓｓｏｒ”から公知である。ロボットのリアルタイム制
御が主題であることは本願と同じであるが、この論文は
光学的感知によって得られた情報に応答してロボットを
フィードバック制御する場合を考察している。

シーム光線条像を利用してシームを認識し、溝中心位置
を計算して溝パターンを認識し、トーチ位置ぎめを制御
することは１９８１年８月２４−２８に京都で開催され
た”Ｅｉｇｈｔｈ　Ｔｒｉｅｎｎｉａｌ　Ｗｏｒｌｄ　
Ｃｏｎｇｒｅｓｓ　　ｏｆ　　ｔｈｅ　　Ｉｎｔｅｒｎ
、　　Ｆｅｄ、　　ｏｆ　　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　　Ｃ
ｏｎｔｒＯ１ｌ′の議事録（Ｏｘｆｏｒｄ、Ｅｎｇｌａ
ｎｄ；　Ｐｅｒｇａｍｏｎ　Ｐｒｅｓｓ１９８２年刊、
ｖｏｌ、４．２１１７−２１１２ページ）に掲載された
Ｍ、　Ｋａｗａｈａｒａ及びＨ，Ｍａｔｓｕｉの論文”
ＴｒａｃｋｉｎｇＣｏｎｔｒｏｌ　　Ｓｙｓｔｅｍ　　
Ｆｏｒ　　Ａｒｃ　　Ｗｅｌｄｉｎｇ　　Ｕｓｉｎｇ　
　ＩｍａｇｅＳ　ｅ　ｎ　ｓ　ｏ　ｒ　”から公知であ
る。トーチよりも前方で光学的検出が行われ、この光学
的データから得られたターゲツト値はトーチが光学的に
感知された点に達すると制御のため人力するように遅延
させられる。

しかし、この公知技術は感知場所と溶接場所という２つ
の互いにずれた場所の間に単純な相関関係が成立するこ
とを前提にしている。６つの自由度を含み、比較的複雑
なシームを加工しなければならない産業用ロボットの場
合、現実にこのような単純な相関関係は成立しない。

１９８１年東京で開催された産業用ロボットに関する第
１１回国際シンポジウムの議事録１５１−１５８ページ
に掲載されたＴａｋａｏ　Ｂａｍｂａ、　）ｌｉｓａｉ
ｃｈｉ　Ｍａｒｕｙａｍａ、　Ｅｉｉｃｈｉ　０ｈｎｏ
及びＹａｓｕｎｏｒｉ　Ｓｈｉｇａの論文ＩＩＡＶｉｓ
ｕａｌ　５ｅｎｓｏｒ　Ｆｏｒ　Ａｒｃ−Ｗｅｌｄｉｎ
ｇ　Ｒｏｂｏｔｓ”から、下記の技術は既に公知である
： １）追跡すべきトラックにスリット光線を当てて一連の
光線条を形成する； ２）三角法により光線条から２−Ｄシーム像を得る； ３）感知平面内におけるロボット位置の中心からの水平
方向偏差を検出する； ４）ロボット制御システムに偏差信号を送ってトーチ経
路を修正する。

この公知技術ではロボットの制御が分析されず、従来の
フィードバック方式以外の解決策は全く提案されていな
い。

５つの自由度を有するアーク溶接ロボットの制御に視覚
的話導を採用することは１９８４年１０月２−４日、ス
ウェーデン、ゴーテンプルクで開催された産業用ロボッ
トに関する第１４回国際シンポジウムで発表されたＴ、
　Ｂａｍｂａ、　Ｈ，Ｍａｒｕｙａｍａ、　Ｎ、Ｋｏｄ
ａｉｒａ及びＥ、　Ｔｓｕｄａの論文”Ａ　Ｖｉｓｕａ
ｌ　Ｓｅａｍ　ＴｒａｃｋｉｎｇＳｙｓｔｅｍ　Ｆｏｒ
　Ａｒｃ−Ｗｅｌｄｉｎｇ　Ｒｏｂｏｔｏｓ　”　　（
３６５−３７３ベージ）から公知である。しかし、ここ
では溶接トーチを中心に感知装置を回転させながらシー
ム領域を周期的に走査することによって感知が行われ、
ロボットの制御はフィードフォワードを考慮せずに直接
行われる。

コンピューターによって処理、解読されるカメラ画像に
応答して６自由度でロボットを制御する技術は１９８３
年１１月６−１０日、マサチューセッツ、ケンブリッジ
で開催されたロボットの視覚及び感覚制御に関する第３
回会議に発表されたり、　Ｇｒａｈａｍ、Ｓ、八、　Ｊ
ｅｎｋｉｎｓ及びＪ、　Ｒ，Ｗｏｏｄｗａｒｋの論文（
４３３−４３９ページ）　　”Ｍｏｄｅｌ　Ｄｒｉｖｅ
ｎ　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｔｏ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　ＡＳｕｒｆ
ａｃｅ　Ｆｉｎｉｓｈｉｎｇ　Ｒｏｂｏｔ”から公知で
ある。ただし、この公知技術では、予定経路及びコンピ
ューター・モデルのオフライン分析及び計測を利用して
ロボット動作を計算することによってリアルタイム制御
の問題を解決している。

光学的センサーの座標に使用すべき溶接ジヨイントの５
つの特徴点を検出し、座標変換により前記特徴点からロ
ボットを制御するための情報を得ることは１９８３年１
１月６−１Ｏ日、マサチューセッツ州ケンブリッジで開
催されたロボットの視覚及び感覚制御第３回会議議事録
に掲載されているＧ、Ｎａｃｈｅｖ、　　Ｂ、　Ｐｅｔ
ｋｏｖ及びり、　Ｂｌａｇｏｅｖの論文”ｌ１ａｔａ　
Ｐｒ。

ｃｅｓｓｉｎｇ　Ｐｒｏｂｌｅｍ　Ｆｏｒ　Ｇａｓ　Ｍ
ｅｔａｌ　Ａｒｃ（ＧＭＡ）　Ｗｅｌｄｅｒ　”　（６
７５−６８０ページ）から公知であるが、このアプロー
チはロボットの固有特性から外部的に制御指令を与える
のではなく、ロボットをこのような作業に適応させるこ
とを前提としている。

光学的感知システムからトーチが辿るべき経路の座標を
求め、カメラ座標から工作物座標への変換を利用するこ
とによりロボット・コントローラを介してトーチを正し
く位置ぎめすることは前記第３回会議議事録に掲載され
ているＧ、　Ｌ、　Ｏｏｍｅｎ及びＷＰ、八、　Ｖｅｒ
ｂｅｅｋの論文”Ａ　Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ　０ｐｔｉｃ
ａｌ　　Ｐｒｏｆｉｌｅ　　５ｅｎｓｏｒ　　Ｆｏｒ　
　Ｒｏｂｏｔ　　八ｒｃ　　Ｗｅｌｄｉｎｇ”　　（Ｂ
５９−６８８ページ）から公知である。ただし、その実
施の態様は示されておらず、この課題に伴なう問題点も
その解決策も示されていない。

光線茶抽出による視覚処理を利用して指示経路を移動す
る溶接ロボットを視覚的に誘導するための溶接ジヨイン
トの特徴を認識し、補間法によってジヨイント・ルート
位置及びその指示経路からの距離を検出してロボットを
制御、修正することは１９８６年１１月刊Ｗｅｌｄｉｎ
ｇ　Ｊｏｕｒｎａｌ、３３−４１ページに掲載されたＪ
、　Ｆ、　Ａｇａｐａｋｉｃ、　Ｊ、　Ｍ、　Ｋａｔｚ
、　Ｍ、　Ｋｏｉｆｍａｎ、　Ｇ、　Ｎ、　Ｅｐｓｔｅ
ｉｎ、　Ｊ、　Ｍ、　Ｆｒｉｅｄｍａｎ、　Ｄ、　０．
　Ｅｙｒｉｎｇ及びＨ，Ｊ、　Ｒｕｔｉｓｈａｕｓｅｒ
の論文“Ｊｏｉｎｔ　Ｔｒａｃｋｉｎｇ　Ａｎｄ　Ａｄ
ａｐｔｉｖｅ　Ｒｏｂｏｔｉｃ　Ｗｅｌｄｉｎｇ　ｔｌ
ｓｉｎｇ　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　Ｏｆ　Ｔｈ
ｅ　Ｗｅｌｄ　Ｊｏｉｎｔ　Ｇｅｏｍｅｔｒｙ”から公
知であるが、この公知技術はロボットの指示経路を利用
するものであり、フィードフォワード・アプローチはと
らない。

作働端の予想位置を計算、制御しながらその次の動作を
明らかにするため、種々の前方感知技術が既に採用され
ている。例えば、米国特許第４，５０１．９５０号、４
，５４２，２７９号；４，５９０，３５６；４，６６３
，７２８号及び第４，６７５，５０２号を参照されたい
。しかし、これらはいずれも感知シームまたはジヨイン
トに沿つた固有のロボット動作に必要な補正を求めるた
め、リアルタイムで、かつフィードフォワード制御下に
感知場所と外挿指示経路場所とを相関させる方法を開示
してはいない。例えば、米国特許第４゜５９０．３５６
号；４．５４２．２７９号；及び４，５０１，９５０号
は木質的にはターミナル・ホーミングに係わり、静的な
指示経路により制御が行なわれるのではない。

米国特許第４，６６３，７２６号はロボット・システム
そのものに係わる。従って、ロボットは自動シーム追跡
システムにとってアプリオリではない。

米国特許第４，６７５，５０２号は前方感知型視覚シス
テムを具え、ロボット指示経路を利用するリアルタイム
・ロボット・コントローラーを開示している。変換され
た感知場所データを待ち行列に記憶させ、工具よりもや
や前方の場所をターゲットとして検索し、これを指示経
路と比較することによって現在位置からの工具移動を修
正し、制御する。指示経路の回復は行われず、フィード
フォワード制御下にロボットが目ざす予想工具位置を定
めるため、速度ではなく通過距離を考慮する。

本発明はロボット・システム内で指示経路を実現できな
いロボットの制御に利用されるシーム経路追跡用前方感
知型光学センサーと、指示経路を推定するための作働端
位置及び姿勢に関する情報を受信すると同時に、先行の
制御段階に基づいて経路上の工具の起点からの通過距離
を絶えず計算するようにロボット・システムと連携する
制御プロセッサーと、感知された場所から場所への通過
距離を逐次出力すると共にこれらの位置の空間座標をも
出力する画像プロセッサー・システムを含み、この双方
からのデータに基づいて制御プロセッサーが少なくとも
１制御サイクル後に作働端が占める位置を繰り返し外挿
し、感知された経路上の正確な対応通過距離を形成する
ことによってこれと対応する空間座標を検索し、同じ段
階において制御プロセッサーが感知された座標と回復さ
れた指示経路における外挿または予想作働端位置との比
較から誤差を求めることができ、ロボットの制御がフィ
ードフォワード方式で行われ、作働端が現在位置から移
動中の過程でその予想位置が制御されるように構成され
ており、感知された場所に基づいてシーム経路のモデル
が順次作成され、このモデルを利用して即座にシーム上
の予想位置を確定することにより制御プロセッサーによ
る制御が可能になることを特徴とする。

次に、添付図面に沿って本発明の詳細な説明する。

（以　下　余　白） 第１図にはロボット・プロセッサーＲＰを含む公知のロ
ボット・システムを示した。ロボット・プロセッサーは
指示経路ＲＴＰからライン１を介して得られる指示経路
制御信号と、ロボットＲＢによって作動される工具の動
作及び位置ぎめに伴なうエラーを示すフィードバック信
号からライン２を介して得られる修正入力とを組み合わ
せる。

ライン１及び２の信号はロボット・ポロセッサーＲＰ内
の制御加算器インタープリーターによって組み合わせら
れ、前記インターブリーターはロボット制御に必要なパ
ラメーター、即ち、工具の３Ｄ座標Ｘ＊　ｙ、Ｚ及び工
具軸線に関するリード／ラグ角（またはピッチ）、ロー
リング及びヨーイングをライン３を介して出力する。ラ
イン３のパラメーターを数学的に組み合わせることによ
り、そのワールド座標をライン４の工具座標に変換する
。従って、これらが移動のためのモータ及び位置ぎめの
ための各継手のアームを作動させるサーボを制御して、
シーム経路に沿ったロボットの瞬間的な位置に対して工
具が必要な空間位置及び姿勢を取るようにする。

後述するように、本発明では１）ライン５（第１３Ａ図
ライン１３７）を介してロボット・プロセッサーから繰
り返し得られる工具の実際の位置及び姿勢に関する情報
、及び２）工具前方に配置されて工具が加工すべきシー
ムまたはジヨイントを光学的に追跡する光学センサーか
ら画像プロセッサーを介して繰り返し得られる情報に基
づきフィードフォワードで求められる制御信号がライン
１　（第１３Ａ図ライン１３６）を介して供給される。

第２Ａ、２Ｂ及び２０図には３つのタイプのシームまた
はジヨイント、即ち、（ａ）には２つの工作片またはプ
レートＰ１、Ｐ２を接合するため、工具、例えば溶接ト
ーチによって加工できるようなシームまたはジヨイント
を、（ｂ）には典型的には階段状、■字状及びＵ字状を
それぞれ呈するシームまたはジヨイントの断面形状を略
示した次に、溝に溶接材を充填すべきジヨイントまたは
シームに沿ってトーチを位置ぎめし、移動させて行われ
る溶接操作との関連で本発明を説明する。第３図から明
らかなように、辿るべき゛指示経路゛をロボットに与え
て工具またはトーチをこれに沿って位置ぎめできるよう
にし、同時に、基準信号に従って動作するように工具を
制御する。従って、指示経路とシーム経路との間に基本
的な対応関係が成立する。しかし、シーム経路は工具の
動作、即ち、溶接操作を決定する正確な移動経路である
から、シームに対する加工位置への工具制御と、指示経
路に沿ったキャリッジ移動制御は空間的時間的に相関関
係にある。第１図に示すライン１及び２の信号の機能は
ライン３によって工具の移動及び位置ぎめを制御する際
にこのような空間的時間的相関関係を決定することにあ
る。

指示経路を略示する第３図から明らかなように、指示経
路は初期場所Ｌ＃１から直線に沿って第２場Ｊ’Ｊｉ’
Ｌ＄２に達し、場所Ｌ＃２において９０”回転したのち
、場所Ｌ＃２から、同じく直線に沿って、ただし、直線
Ｌ＃１−Ｌ＃２に対して直角の直線に沿って場所Ｌ＃３
へ移動する。場所Ｌ＃３において指令信号の制御下にロ
ボットのキャリッジによって回転が行われ、直線に沿っ
て、ただし、直線Ｌ＃１−Ｌ＃２と平行な直線に沿って
場所Ｌ＃３から場所Ｌ＃４への移動が行われる。指示経
路とシームそのものとの関係は第３図における指示経路
、例えばＬ＃１−Ｌ＃２、またはＬ＃２−Ｌ＃３、また
はＬ＃３−Ｌ１２について直線経路を考察するだけで説
明できる。そこで、第４図ではロボットが先ず指示経路
上の初期場所ＩＬＴＰから動作し、トーチまたは工具が
シーム経路上の場所ＩＬＳＰからスタートすると想定す
る。

さらにまた、ロボット・システムにおいて通常想定する
ように、制御は経路に沿って、サイズは必ずしも等しく
はないがその継続時間がｔである基本ステップまたは直
線もしくは線分ずつ行われるものとする。即ち、個々の
制御は一連の基本制御動作の一部として制御サイクル下
で行われる。その結果、ロボットは場所ＩＬＴＰから線
分ａｂ。

ｂＣ％ｃｄを画定する場所ａ、ｂ、ｃ、ｄを順次通過し
て指示経路を辿り、これと同時に工具は同じく線分ＡＢ
、ＢＣ，ＣＤを画定するシーム経路沿いの場所Ａ、Ｂ、
Ｃ，Ｄを順次通過する。移動経路において、指示経路の
場所ｍにつき起点からの通過距離がｅｄ、シーム経路の
場所Ｍにつき通過距離がＥＤとなる。サイクリング処理
において、経過時間の代りにこの通過距離が考察される
。

即ち、ロボット・システムは各サイクルごとに、ロボッ
トが指示経路上のどこに位置するかを知ると共に、工具
制御からの逆プロセスによって工具がシーム経路上のど
こに位置すべきかをも知ることになる。

ただし、以上は簡略化し過ぎた考察であり、動作が完全
に同期し、経路が真に平行であるとの仮定に基づいた考
察である。実際にはこの仮定は成り立たない。即ち、第
４図に示すように、シーム経路は理想の経路からややず
れている。しかも、指示経路は実際のシーム、ジヨイン
トまたは経路を極端に簡略化した形となフている。ロボ
ットを制御するには、工具またはトーチと、点から点へ
または連続的に加工を施されるシームとを高精度で相関
させねばならない。換言すれば、工具はシームを追跡し
なければならない。即ち、ロボットは工具と共にシーム
を追跡しなければならない。

この場合、シーム追跡装置がシームまたはジヨイントを
正確に追跡し、工具に対して、追跡装置が読み取ったシ
ームを辿るように指令するものと仮定する。これが、フ
ィードバック・システム、即ち、場所ごとに検出され、
フィードバックされるエラーを即刻オフセットできるシ
ステムに期待されている。第４図に示す例では、同図の
ＡからＭまてに感知される値ｅａ、ｅｂ、ｅｃ、ｅｄ、
ｅｍに従って、フィードバック・システムがシームのあ
る経路と指示経路との間の偏差を即時的に補正する。

実際には、ロボット・システムにおいて指示経路に基づ
く工具制御とシーム経路を追跡させる工具制御との関係
は極めて複雑である。

先づ、溶接継ぎ目の性質、工具またはトーチの性質、及
び工具で行われる作業の性質が工具をどのように移動さ
せ、位置ぎめすべきかに影響を与える。例えば継ぎ目溶
接の場合、工具先端と溶接材を充填すべき溝の底との間
に維持すべきアークまたはギャップを考慮して工具基準
を設定しなければならない。また、アークに供給すべき
必要な電圧及び電流や、溶接ワイヤーを進めたりアーク
にトーチを近づける際に維持する必要のある工具または
トーチのピッチがある。このような条件を示す第５図で
は、工具先端から溝縁までの横方向またはバイアス・オ
フセットがｄ１溝底までの垂直オフセットまたはギャッ
プがｈというのがジヨイント溝に対する工具の姿勢であ
る。　工具を、６つの軸線、即ち、工具の３−Ｄ座標、
ピッチ・ローリング及びヨーイング軸線を中心に制御す
る能力も複雑さを増す要因である。第６図が工具がヨー
イング軸線ａ１０−リング軸線０及びピッチ軸線ｎを中
心に姿勢制御されると同時に、位置ぎめされている状態
を示す。

さらにまた、６つの軸線、即ち、工具の３−Ｄ座標、ピ
ッチ軸線、ローリング軸線及びヨーイング軸線に沿フて
工具をロボットと共に制御するという複雑な課題がある
。第６図ではベクトル■の先端を３−Ｄワールド座標系
の座標ｘ、ｙ、ｚ内で姿勢制御しながら、ヨーイング軸
線ａ、ロージング軸線０及びピッチ軸線ｎに沿フて工具
を姿勢制御している。制御はベクトル／マトリックス代
数学、均一座標変換理論、及び不連続時間線形力学系理
論をそのプロセスに含む。

工具の位置及び姿勢の変換はワールド座標においてｗＴ
ｔで与えられ、これに伴なうマトリックスベクトルヱは
３−Ｄロボット・ベースまたはワールド座標におけるｗ
Ｔｔとして表わされる工具先端の座標を示す位置ベクト
ルである。ａは（工具アプリケータ方向の）°“アプロ
ーチ°゛ベクトル、ｎは“ノーマル′°ベクトル、０は
°゛姿勢°°ベクトルである。

ｗＴｔ変換から、下記式で与えられる逆変換［ｔＴＷド
１が得られる： ロボット・システムによる制御の演算には微分変換も伴
なう。即ち、位置及び姿勢の増分ベクトルは下記式で与
えられる６元ベクトルである：ただし、χ軸については
△つがχ方向の位置増分、δ８がχ軸を中心とする回転
増分を表わし、同様に、χ軸及びχ軸については、１つ
の座標系における微分ベクトルを下記式により他の座標
系における微分ベクトルに変換することができる（以　
　下　　余　　白） この場合旦、旦、見及びエベクトルは［ｗＴｔ］″′を
起点とする。

ロボット穆動及びシーム経路に関しロボット・キャリッ
ジ及び工具の自由度数が少なければこのような複雑さの
要因も少なくなる。

本発明の・場合、工具位置ぎめ及び姿勢制御には６つの
自由度があり、第３図では考慮しなかったことであるが
、シームの位置を感知し、確認すると同時に、工具を位
置ぎめしなければならず、このシーム追跡と工具作動を
共にリアル・タイムで行わねばならないから、この点で
複雑さが増大する。

この問題に対する正攻法が負フィードバックというアプ
ローチであり、このアプローチを第７図にパした。

一般的なフィードバック法によれば、工具の位置をライ
ン１３によって、シームをライン１１によってそれぞれ
感知する。ライン１１の検出信号を実シーム経路感知ユ
ニットＳＰＳによって増幅し、スケーリングすることに
より、ライン１２を介して信号を出力し、この信号がラ
イン１３の工具位置と比較されるようにする。アナログ
加算器Ｓ１がライン１４を介してエラー信号を出力し、
ロボット制御装置がこのエラー信号を利用してエラーを
０にしようとする。ライン１０を介して工具基準信号が
アナログ加算器Ｓ１に供給され、エラーが存在しない場
合には、ロボットＲＢ−が工具を、第５図の場合のよう
に、溝加工に備えて位置ぎめし、姿勢制御できるように
する。制御はコントローラＣＮＴ、一般的には第１図に
略示したアームＡＲＭを介してロボットによって行われ
る。

ライン１５からの指示経路とライン１４からの制御信号
がアナログ加算器Ｓ２を介して制御信号となり、これが
ライン１６を介してコントローラに供給される。

第８図にはコントローラ動作のこの部分を詳細に図示し
た。

指示経路はこれを画定するロケーション・リストから得
られる。リストからのデータは経路プランナーＰＰによ
って動的に制御信号に翻訳される。コントローラを典型
的には２８ミリ秒の周期で周期的に動作させることによ
り次のサイクルに対する準備段階を完了し、確立する。

工具位置ぎめ及びシーム位置検出も３つの連続的な位置
に基づき、これを平均することによって行うのが普通で
ある。即ち、現在位置及び先行する２つの位置について
それぞれの値を記憶する。新しい位置に関するデータを
加えたら、前記先行位置に関するデータを記憶手段から
消去する。この操作をそれぞれの新しい工具位置に関す
る制御作業ごとに行う。この操作を以下に３チツク遅延
（３ＴＤ）と呼称する。従って、ライン１４のエラー信
号はライン１４′の平均エラー信号に翻訳され、この平
均エラー信号はスイッチＳＷの位置に応じて累積的にま
たは非累積的に利用される。累積モードの場合、加算器
が３チツク情報を受信し、アナログ加算器Ｓ２に至るラ
イン１８の出力からのフィードバック値を前記３チツク
情報に加算する。非累積モードの場合にはライン１４゛
のエラー信号がスイッチＳＷを介してそのままアナログ
加算器Ｓ２に伝送される。

ライン１６の信号はコントローラＣＮＴ内で特定軸に関
する変数、または全部で６つの継手に関する座標に変換
される。第８図はＩＫＳにおける逆変換に利用される１
つの継手に関する個別エラー信号と、３つのフィードバ
ック・ループ、即ち、トルク・フィードバック・ループ
（ＴＴＢ）、速度フィードバック・ループ（ＶＦＲ）及
び位置フィードバック・ループ（ＰＦＢ）を介して継手
角度に作用するライン１７の後続制御信号を図解する。

なお、前記後続制御信号は時変化継手動的制御ループＪ
ＤＬを介し、継手モータへの出力ライン１９の制御信号
で継手を制御することにより制御ライン１６のエラーを
同時に０にする。

特定ロボットの動作は継手動作の力学的作用が２８ミリ
秒以内に消えるように制御されるから、制御のためにロ
ボットをモデリングする際には設定点と遅延効果だけを
考慮すればよい。非累積モードの場合の運動は ｗＰ’（Ｋ）−ｗＰ’ｔａｕｇｈｔ（Ｋ）”Ｐｓｈ＋ｒ
ｔ（Ｋ−３）及び ｗｏｔ（Ｋ）　＝　（Ｋ）　：Ｒｏｔ　［ｘ、δ、　（
Ｋ−３）　］　：Ｒｏｔ　［ｙ、δｙ（ｋ−３）］：Ｒ
ｏｔ［ｚ、δ　２０［−３）コニＷＯｔｔａｕｇｈｔで
表わすことができる。ただし、ｗＯｔ（ｋ）は工具の姿
勢サブマトリックス、Ｒｏｔ［ｘ、δＸ］はχ軸を中心
とする角度δ８だけの回転を表わす。累積モードの場合
、上記式は次のようになる： 覗（ｋ）−ｗ当−−−ｈｔ（Ｋ）−二＊８ｈ目山）及び ｗｏｔ（Ｋ）　＝　（ｋ）：Ｒｏｔ［ｘ、Ｉｌｌ＞：δ
ｘ　（ｍ）　］　：Ｒｏｔ　［ｙ、Ｔ：、δ、　（ｍ）
　］　：Ｒｏｔ［ｚ、ｌ：、δｚ　（ＩＩＩ）　］　：
Ｗｏ’ｔａｕｔｈｔフィードバック制御には感知が必要
であり、追跡すべきシームに関する情報システムを提供
すると共に最新のコンピューター制御ロボット・システ
ムの演算素子に対する適切なデータを作成するセンサー
の開発が必要であった。この目的を達成するため、多く
の場合電子光学的な方法が採用されている。電子光学シ
ステムの場合、シームを自動的に追跡するためシームま
たはジヨイントの位置及び寸法を測定できる視認システ
ムを使用する。好ましい実施態様としては、第９図に示
すように、ジヨイントから反射されたレーザー光線条画
像で位置、寸法の測定が行われている。投光器ＰＲＪか
らの光線が横断方向にジヨイントＪＮＴを走査し、走査
光線の平面に対して角度φで、カメラＣＡＭが溝及び境
界平面または境界板Ｐ１、Ｐ２の表面に形成される光線
束の像を捕捉する。典型的な像は第２Ａ、２Ｂ、２Ｃ図
の（ｂ）に示したような形状を呈する。このプロセスは
周期的に行われ、駒ごとにカメラ画像が読み取られるか
ら、シーム沿いのストローブ・シーケンスの個々の場所
において不連続の形で光線束が検出される。

この方法で、シームに沿って１つの場所から次の場所へ
追跡すべき光線束の中心Ｃを検出する。

第１０図は経路に沿ってシームを感知し、移動経路を１
つの場所から次の場所へ追跡するのに利用される光学系
を示す。投光器ＰＲＪは接合すべきプレートを光線ＬＢ
で走査し、所与の瞬間にプレート上の点Ｍに入射する。

光線は光学系の軸Ｚ、即ち、中心Ｏ１及び縦座標ｙに沿
って軸Ｚと直交する平面を有するレンズＬＮＳで表わさ
れるレンズ系の軸に対する角度位置φによって与えられ
る。レンズの後方、中心０から距ｗｎｆの位置に像アレ
イＩＡを結像する焦点面があり、投光器の光線が点Ｍに
入射するごとに前記焦点面上で像点ｍが点Ｍに対応する
。点Ｍは縦座標ｙ及び横座標２を有し、像点ｍは縦座標
ｊ及び横座標ｉを有し、横座標ｉは第１０図の平面に垂
直であり、かっ像アレイＩＡの平面内に含まれる。光学
系は３−Ｄ座標χ、３’％Ｚを有し、χは中心０におい
て第１０図の平面に垂直である。点ｍを含む光線条の像
は像アレイＩＡの平面内にあって座標（ｉ、ｊ）で与え
られる２−Ｄ像である。もし第１０図の平面内で軸ｙが
距離すの位置で光線と交差し、光学系の軸Ｚが中心０を
通る線ｍＭに対して角度φを形成するなら、光線条の基
本的な三角測量分析から下記式が得られる： 同様の三角形を利用してｔａｎφを像座標と関連させる
ことができる。Ｊｍがセンサーの垂直方向最大解像度、
Ｋｉが像アレイＩＡ上の垂直方向画素間隔、ｊがアレイ
上のｍの縦座標を表わすとすれば、像（ｉ、ｊ）の中心
点Ｃからセンサー上の光線条像までの距離は Ｊｍ Ｋ　ｊ　　（ｊ　−−） つ で与えられる。ただし、Ｋｊは垂直方向画素間隔Ｊｍは
センサーの垂直方向最大解像度である。

この場合、　ｔａｎφの値は で与えられる。ただし、ｆはレンズ中心Ｏから焦点面ま
での距離である。（この距離はレンズを無限大に焦点合
わせしない限り、レンズの焦点距離ではない。）これを
式（２）代入すると、上記のｙ式を同時に解けば、 （以　下　余　白） とができる。

ただし、Ｋｊは垂直方向画素間隔、Ｊｍはセンサーの垂
直方向最大解像度である。

χ方向に関する同様の分析から によって与えられる表面勾配成分ｍｚｘは、扁平面がレ
ンズ主軸に対して直角である場合ｉ軸に平行な線を形成
するように投光器を整列させれば、像勾配Δｊ／Δｉと
相関関係となる。例えばｄｚについては、 ただし、Ｋｉは水平方向画素間隔、Ｉｎはセンサーの水
平方向最大解像度である。

式（３）及び（４）は既知または校正ずみ定数と単一の
変数ｊの関数である。ｊの変動範囲は（１乃至５１２）
の程度に過ぎないから、これらの式を探索表の形で実現
することができる。式（５）は２定数及び像度数ｉの関
数であり、この式もまた探索表と１回の乗算を利用して
実現できる。

像の勾配分析により回転自由度の１つを得るこ第１１図
に図解したように、光学系は第２Ａ、２Ｂ、２Ｃ図の（
ｂ）に示すような２次元（ｉ。

ｊ）像をカメラに供給し、ビデオカメラ信号としてデジ
タル化情報がライン８０を介して画像プロセッサーＩＰ
に人力される。画像プロセッサーＩＰ内のＣＤにおいて
、シーム・プロフィルの中心Ｃがその座標ｉ、ｊによっ
て検出される。この情報がライン８１を解してプロセッ
サー・サブユニットＳＬＣに伝送され、前記サブユニッ
トＳＬＣはχ軸沿いに連続する画像を収集し、３−Ｄ座
標の形でシーム経路を出力する。従って、中心Ｃの連続
する個々の場所の軌跡として、光学的に感知されたシー
ム経路の３−Ｄ座標がライン８２を介して得られる。

他方、ロボット・プロセッサーＲＰはワールド座標で表
わされる工具先端が所与の瞬間においていかなる位置を
占めたかを知っている。これはｗＴｔで表わされ、ロボ
ットからライン１３７を介して得られ、制御プロセッサ
ーＣＰに入力される。制御プロセッサーＣＰはこの情報
を、ライン１３７°を介して画像プロセッサーＩＰに転
送する。他方、制御プロセッサーはシーム経路追跡のエ
ラーを補正するため、ライン１３５を介してロボット・
プロセッサーに修正信号を送る。この時点では、工具よ
りも前方に設けた光学的センサーによりライン８２を介
して感知されたシーム経路の場所は工具が位置する場所
と一致しない。即ち、処理サイクルにおける一定の遅延
、典型的には１００チツク後に初めて工具が感知場所に
到達し、前記遅延は２８ミリ秒／チックの場合なら２．
８秒である。

後述するように、本発明では感知場所が個々の場所ごと
に画像プロセッサーによって順次識別され、これと同時
に画像プロセッサーは起点からの距離、即ち、シーム上
の通過距離を指示すると共に、必要に応じて工具の３−
Ｄ座標及び３軸姿勢をも指示する。これらの値はライン
１０３を介して制御プロセッサーに伝達されて記憶され
る。制御プロセッサーＣＰはライン１６９を介して画像
プロセッサーＩＰに前記通過距離データを送ることによ
り、このデータを、現時制御サイクルにおける工具先端
の位置及び姿勢を表わす座標である、ライン１３７を介
してロボット・プロセッサーＲＰから得られる情報に基
づく工具の通過距離と相関させる。この時点において、
制御プロセッサーは工具がこの経路に沿って直進すると
して、直前の２つの場所から外挿する。同時に、制御プ
ロセッサーは産業ロボットから直接得られない指示パス
を回復し、この回復された指示経路についても直前に制
御が行われた２つの場所から外挿する。工具の通過距離
、この通過距１ｌＩＢ１．び感知された個々の場所での
空間位置及び姿勢に関して画像プロセッサーＩＰからラ
イン１０３を介して受信された情報を利用して、外挿工
具位置に対応する実通過距離を、２つの連続して感知さ
れた場所を補間することによって求め、これに対応する
工具の予想される位置及び姿勢を識別する。

前記補間処理の結果及その前に行われた外挿位置及び姿
勢から、ライン１３６を介してロボットを指示経路に対
して制御する制御プロセッサーによって、従って、ロボ
ット・プロセッサーＲＢにおいてエラーが算出される。

既に述べたように、制御プロセスには３チツクの遅延が
行われる。このことはＫが現時点の制御及び計算を表わ
すとして工具の外挿位置が求められるのは時点に＋３で
あることを意味する。同時に、指示経路の回復は時点に
−３におけるロボットの制御に伴なう制御エラーに基づ
き、時点Ｋにおいて行われる。

第１２図には、本発明のフィードフォワード制御をブロ
ックダイヤグラムで示した。光学センサーはカメラＣＡ
Ｍが捕捉する画イ象シーケンス中のそれぞれの場所ごと
に光線束の中心Ｃがどこに位置するかを検出するのに必
要なすべての情報をリアル・タイムで画像プロセッサー
ＩＰに供給する。従って、画像プロセッサーＩＰの出力
において、即ち、ライン１０３または１２１にシームの
実位置データが現われる。また、ライン１３７を介して
ロボットＲＢは工具先端の位置をワールド座標で知る。

センサーによって検出される一連のシーム位置よりも後
方の工具位置に基づいてブロックＢＬＫが工具位置の外
挿処理を行う。以下の説明において、時間差が３−チッ
クであると仮定する。即ち、もし時点Ｋ（現時点）にお
ける工具がライン１３７によって示される通りなら１．
必要な場合に外挿位置で完全修正を行うのに３サイクル
を要することになる。従って、工具先端位Ｗ　ｗ　Ｔ　
ｔは時点（Ｋ＋３）まで外挿きれる。ブロックＢＬＫ内
で、アナログ加算器Ｓ１はライン１０３．１２１を介し
て示された対応のシーム場所を比較し、工具基準の出力
ライン１２６に応答して法線制御を調整するのに必要な
エラーを算出し、ライン１３６を介してロボットＲＢに
修正入力を供給する。その他の点では、ロボットの機能
は第７及び８図のフィードバック・アプローチと同様で
あり、光学センサーが感知するシームに対して工具先端
が正しく位置ぎめされるように工具を位置ぎめし、姿勢
制御する。

先ず制御プロセッサーｃｐの内部構造を第１３Ａ−１３
Ｄ、１４Ａ、１４Ｂ及び１５図を参照しながら考察し、
次いで画像プロセッサーＩＰの構造及び作用を考察する
。

第１３Ａ図から明らかなように、制御プロセッサーはロ
ボットＡＬＴＥＲボート１０２を介して前記制御プロセ
ッサーが連携するロボット・プロセッサーＲＢと、ＩＰ
ボート１０１を介して連携する画像プロセッサーとの間
に介在する。産業ロボットは公知のように指示経路に対
しで作働端の位置及び姿勢を制御する。たたし、指示経
路をロボットが知ることはできず、本発明ではロボット
に組込まれた制御プロセッサーが指示経路を°゛回復°
′する。このため、現時点における工具先端の実位置に
関する情報をロボッートＡＬＴＥＲボート１０２からラ
イン１３７を介して求める。この情報はワールド座標に
変形されたｗＴｔ（Ｋ）で表わされる。既に述べたよう
に、関連のマトリックスは下記の通りである： ベクトルｐは工具先端の座標を示す位置ベクトルであり
、上記のようにａ（アプローチ）、ｎ（法線）及び０（
姿勢）ベクトルが与えられる。これは第１４Ａ図に示す
時点Ｋにおけるシーム経路上の工具位置りである。時点
（ｋ−１）における位置はＣであった。（図示の実施例
では）制御が３チツク・ステップで行われるから、時点
Ｋにおけるシーム経路上の工具位置りは３サイクル△を
前にロボットによって検出及び指令された指示経路位置
ｄｄとの偏差Ｄ　（Ｋ−３）を修正することによフて得
られる。指示経路は産業ロボットから知ることができな
いから、ライン１３７を介して得られる情報を利用する
ことによって下記のように指示経路を゛回復″する。

再び第１３図に戻って、ライン１４０を介して位置ベク
トル■が得られ、ライン１５２を介して待ち行列１５１
から偏差Ｄ　（Ｋ−３）が検索される。ライン１４０及
び１５２がブロック１４３へ情報を供給し、ブロック１
４３は 、ｐｔ　（Ｋ　）−△ｐ　（Ｋ−３） を計算して空間位置の形で第１４Ａ図の点ｄを提示する
。同様に、ライン１４０及び１５２からの入力に基づい
てブロック１４４はｗＴｔ：Ｒｏｔ−’を利用すること
により推定される指示経路ｄに対応する姿勢（δχ、δ
ｙ、δＺ）を提示する。この作業が過去のすべての時点
（Ｋ−１）、（Ｋ−２）（−３）、・・・に関連して行
われ、指示経路は位置見、互、旦、すに関して図示した
ように線分として回復される。具体的には、“回復され
た°′経路はジヨイントの起点からスタートしている。

ライン１５３を介して時点Ｋに対応する変換ｗＴｔｔａ
ｕｇｈｔ　（Ｋ）が得られ、ブロック１５４での遅延に
より、回復された指示経路上の先行位置。ＴｔｔＩｌｕ
ｆｈｔ（Ｋ−ｔ）が得られる。

同時に（第１３Ｂ図）にライン１３７からライン１３８
を介して時点Ｋにおけるベクトル位置ｗＰｔ（Ｋ）が得
られ、ライン１３９を介して１サイクルの遅延を伴ない
、ブロック１４２に記憶されていたベクトル位置ｗＰｔ
（ｋ−１）が得られる。ブロック１４１はライン１３８
及びブロック１４２に応答してライン１６１を介して下
記式で表わされる△Ｓｔ　（Ｋ）を出力する： ｐ　（Ｋ）　−ｚ（Ｋ−１）　　ｌ　ｌ　＝△Ｓ　ｔ　
（Ｋ）これは第１４Ａ図のシーム経路グラフにおける点
Ｃ％Ｄの間隔である。この計算は起点から順次行われ、
（第１３Ｂ図に示すように）個々の線分をブロック１６
３及び１６５が合計することによリ（ブロック１６３は
最後の線分をライン１６８のそれまでの合計に加算する
）、シーム経路上における工具の起点、即ち５ｔ（Ｋ）
からの゛′通過距離°°をライン１７０に出力する。最
終サイクルにおいてライン１７０の合計結果が遅延して
与えられたから、時点Ｋにおいて得られる最新の通過距
離は時点（Ｋ−１）に対応する点Ｃまでの合計である。

従って、それぞれのライン１７６及び１７７に２通りの
通過距離が現われ、後述のようにブロック１７３及び１
７５にそれぞれ入力される。同様に、ライン１６１から
、かつブロック１６２及び１６４によって、シーム経路
に沿ったセンサーの通過距離５ｓ（Ｋ）が起点０からの
カウントとして求められる。ただし、工具の事実上の起
点０゛はセンサー起点Ｏよりも後方にあり、工具に対し
て距離−３ｔに相当する位相差で通過距離が求められる
。センサーの現時点通過距離５Ｓ（Ｘ）はライン１６９
及び画像プロセッサー・ボート１０１を介して画像プロ
セッサーに伝送される。既に述べたように、センサーは
工具よりも進んで８相されており、この位相差は典型的
には１００ミリ秒である。なお、典型的な制御サイクル
は２８ミリ秒である。後述するように、画像プロセッサ
ーＩＰは感知されたそれぞれの位置を、算出された工具
空間位置及び姿勢と連携させる。即ち、それぞれの感知
された位置において得られた通過距離（ｓｓ（Ｋ））ご
とに対応のワールド座標変換ｗＴ’（Ｋ）が得られる。

このような１対ずつのデータがＩＰボート１０１を介し
て受信され、起点から順次待ち行列１０４に記憶され、
（ＲＡＭのアドレスとして利用される）連続する通過距
離ごとに分類される。時点Ｋにおいて制御プロセッサー
によって予測される特定工具位置とこれに対応するＩＰ
からの通過距離データ（またはＲＡＭ１０４のアドレス
）に基づき、前記工具（ライン１２５）における工具の
座標及び姿勢を確認する。回復された指示経路上の対応
位置（ライン１２８）を求めることにより時点Ｋにおけ
る偏差Ｄ　（Ｋ）を求め、これを利用してライン１２６
によりロボットを制御して工具を感知位置へ戻すことが
できる。

第１４Ａ図に示すように、予想工具位置は線分ＣＤから
線形に外挿することによって得られ、その結果、通過距
離という形でブロック１７１及び１６５により外挿位置
Ｅｘ、Ｃ及びＤが得られる。工具通過距離を３チツクで
外挿するため、下記式によって与えられる予想距離を時
点（Ｋ＋３）における外挿工具位置にする： ただし、ｔ　（Ｋ）　−ｔ　（ｋ−１）は△ｔに、即ち
、２８ミリ秒に等しい。従って、上記の式は次のように
簡略化される： Ｓｔ（ｋ＋３）＝Ｓｔ（ｋ）＋３　［Ｓ　ｔ（Ｋ）−Ｓ
　ｔ（Ｋ−１）］この式は簡単な速度依存未来位置予測
式であり、第１３Ｂ図のブロック１７３がライン１７２
及びブロック１７１に応答してこの機能を行う。その結
果、ライン１７４を介して５ｔ（Ｋ＋３）が出力される
。しかし、こうしてシーム沿いの通過距離が予測されて
も実際の空間位置は判明しない。そこで、回復指示経路
に沿って外挿処理することによって先ず外挿された対応
の位置ｅ（第１４Ａ図）を検出する。この検出は回復指
示経路上の点Ｃ１ｄ及びｅの変換をシーム経路上のＣ，
Ｄ及びＥＸ（第１４Ａ図）に対応する通過距離と相関さ
せることによって達成される。回復指示経路のサンプル
から得られた指示経路上の外挿は下記式によって与えら
れる： ｗＴｔｔａｕｔｈｔ：（ｆｅ　ｗＴｔｔａｕｇｈｔ：［
ｗＴ’（Ｋ−１）−’）ただし、ｆｅは式 で与えられる外挿係数である。

ライン１７６及び１７７に応答してブロック１７５（第
１３Ｂ図）からライン１７８を介して外挿係数を出力す
る。ブロック１５７は上記式に従って、ライン１５５．
１５６及び１７８を伴なう演算に基づき、（ライン１２
８を介して）外挿位置を出力する。回復指示経路上のｅ
ｘ位置（第１４Ａ図）は既知であるから、ＥＸ　　（第
１４Ａ図）における外挿工具位置と同じ通過位置のサン
プルを画像プロセッサが感知したサンプルから探し出す
だけでよい。該当のサンプルが見つかれば、待ち行列１
０４から、この特定場所に対応する位置及び姿勢の座標
が、従って、工具Ｅの真の外挿位置がＥＸ　　（第１４
Ａ図）でなくどこであるかが判明する。この知見により
、制御プロセッサがロボットを制御することで工具をシ
ーム経路上に正しく位置ぎめし、かつ姿勢制御するのに
必要な偏差Ｄ　（Ｋ）をも求めることができる。

第１４Ａ図の点Ｅｘに関してライン１７４を介して求め
られた経過距離ｓ　ｔ（Ｋ＋３）と一致するサンプルを
発見するため、第１４Ｂ図に示すようにこの値Ｓ　ｔ（
Ｋ＋３）を利用して待ち行列１０４内の記憶値のうちの
２つの連続サンプルを補間する。検索されたこの２つの
連続値を第１３Ｃ図のブロック１８０にＳ　　（ＪＺ）
及びＳ　（β−１）として示した。

この２つの値を検索する態様を第１５図のブロックダイ
ヤグラムで示したが、検索はソフトウェアで行われる。

スキャナーＳＣＮがブロック１０４内のＲＡＭのアドレ
スをデータリストの順に走査する。走査の過程でライン
２５から得られるそれぞれのサンプルはライン２６．２
７を介してコンパレーターＣＭＰＩへ、ライン２６．２
８を介してコンパレーターＣＭＰ２へそれぞれ伝送され
る。コンパレーターＣＭＰＩは閾値としてライン１２３
の値５ｔ（Ｋ＋３）を表わす基準信号を受信する。

走査され、ライン２７に送られる値がライン１２３の値
よりも小さくなると、コンパレータＣＭＰ１はライン２
９を介してラッチＬＴＣＩに対する制御信号を出力し、
ラッチＬＴＣＩはこの時点でサンプル及びその変換、即
ち、５ｓ（ｕ）及びｗＴ”（℃）をラッチする。同様に
、コンパレーターＣＭＰ２はライン１２３の信号がスキ
ャナーＳＣＮによって走査されるサンプルよりも大きく
なるとこれに応答して、ライン３１を介して他のラッチ
ＬＴＣ２を制御し、この時点におけるライン２５及び３
２からの値をラッチさせる。従って、ラッチＬＴＣＩ及
びＬＴＣ２はライン１２３の値で補間された２つのサン
プルをライン１２１を介して第１３Ｃ図のブロック１２
２に入力する。ブロック１２２はライン１２１及び１２
３の信号に従ってブロック１８０が決定する補間係数ｆ
ｌに応答する補間回路である。第１５図のブロックダイ
ヤグラムは第１３Ｃ図の制御プロセッサーに組込まれる
ブロックＢＬＫ２の一部であると考えることができる。

（第１４Ａ図のＥｘにおける、ライン１２３によって与
えられる）工具の通過距離を、ライン１２１から得られ
るｓ　　（Ｉｔ）とＳ　　（ｊ２−１）の間で利用する
ことによりブロック１８０において補間係数ｆ、を決定
し、ライン１２４を介してブロック１２２にむかって出
力する。補間係数ｆ１は下記式によフて与えられる： 要素を変換から線形補間する方が能率的であることが判
明した。従って、例えばｎベクトル及びｐベクトルに関
して、式は次のようになる：これと同じ形式の式が合計
１２通り成立する。

これらの式に従ってブロック１２２が演算し、その結果
、外挿処理された、即ち、予測されるシーム上における
工具の真の空間位置及び姿勢（第１４Ａ図のＥ）を表わ
す、ＴＳ　（Ｋ＋３）がライン１２５を介して出力され
る。

この補間係数に基づき、サンプル５（Ｘ）及びＳ　　（
ＩＬ−１）の変換を下記式によって補間する：ｗＴ　！
′（Ｋ”３）−ｗＴ　Ｓ　　（ＪＺ）：　　（ｆ＋、Ｔ
　５（ＪＺ）：［ｗＴ　Ｓ　　（ｕ−１）］−’経験に
照らして、ｎ、ｏ、ａ、ｉベクトルの各本発明では、時
点ｋにおいて回復指示経路位置ｅと予想工具位置Ｅ（第
１４Ａ図）の間に存在する偏差Ｄ　（Ｋ）が、第１３Ｃ
図にブロック１２２．１８０で示す補間法を使用せずに
ライン１２９を介して得られる。ライン１２３の通過距
離値Ｓｔ（ｋ１＋３）を挟む２つの連続する通過距離サ
ンプル５８（Ｊｌ）及びＳ、　（ｕ−１）を検索するの
ではなく、これに代わる解決策として、工具の到達に先
んじて採取された連続する一連のサンプルを記憶し、そ
の性質を分析し、これらのサンプルを表わすＳの関数で
あるモデルを作成する。次いで、既に記憶され、モデリ
ングされている一連のサンプルて表わされる実際のシー
ム経路部分内に工具が到達すると、モデルを利用して、
予想通過距離と対応する正確な工具位置及び姿勢を指示
する。

第１６図において、シーム経路沿いのＡからＢまでが感
知され、第１３Ｂ図の待ち行列１０４に記憶されると、
サンプリングされ、待ち行列に記憶された一連の通過距
離は勾配の明確な線分ＡＢ以内にほぼ収まる。次いで、
点Ｂにおいて勾配が大きく変化し、経路は新しい方向を
取る。ＢからＣまでこの新しい勾配が続き、点Ｃにおい
て、ＣＤに沿って新しい方向性が現われる。本発明の場
合、第１段階として共通の幾何的特徴または関数に従っ
てサンプルを採集、分類し、待ち行列１０４内で一連の
サンプルのセグメンテーションを行う。センサーは３チ
ツク制御下の８動において工具の位置から比較的遠い位
置で作用するから、工具よりも前方にあって、時点ｋに
おける実際の感知場所までの広がりを有するゾーンが待
ち行列１０４内に与えられる。即ち、工具を外挿位置（
Ｋ＋３）に制御すべき時点なｋとすれば、時点ｋにおけ
るシーム経路上の最も遠い感知場所は工具よりも前方の
（Ｋ−ｎ）に位置し、上記セグメンテーション処理にお
いて採集すべき第１サンプルは工具位置に最も近い（Ｋ
−ｎ＋ｍ）に位置する。時点ｔＡ（第１６図）において
勾配変化を検出し、特徴的な勾配を有する新しいセグメ
ントを識別し、以下同様に時点ｔ８、ｔｃ・・・・にお
いてそれぞれセグメントを識別したら、これらのサンプ
ル群を待ち行列から得られる対応のゾーン、例えば、第
１６図の５Ａ−５Ｂ、　５Ｒ−５ｃ、　５ｃ−５ｏ・・
・・にそれぞれ別々に記憶させる。シーム経路上の順次
感知される場所にそれぞれ対応するこれらのセグメント
またはデータ・コレクションはコンピューターによって
それぞれモデルとして確定される。例えば、各セグメン
ト、即ち、各サンプル群中の最初で最後のサンプルが線
分の両端として選択され、これに基づいて関数が求めら
れる。これに代わる解決法として線形回帰法を利用して
も同じ結果が得られる。

経路セグメンテーションはいくつかの法則をサンプルに
適用することによって達成される＝１、セグメントは一
定数の点、即ち、サンプル数に相当する長さＬ以上であ
ってはならず、典型的にはＬ＝２０である； ２、セグメントの境界はサンプルに含まれるパラメータ
、即ち、通過距離の関数として表わされるｆｌＸ、ｐ　
ｙ１ヱ２．旦。、旦２、旦２、旦。、旦９、旦、のいず
れかに顕著なコーナーが現われる場所に相当する（なお
、ａｘ、ａｙ、ａ２については接近ベクトルは冗長であ
り、ベクトル積立−旦×見から得られる）。コーナーを
特徴づける限界値をＴとすれば、コーナー検出フィルタ
ーは下記式で与えられる：ｆ）（＋ビｆＫｆに−ｆに−
１ −之　Ｔ Ｓに÷ビＳＫ　　５Ｋ−５に−ま ただし、ｆはにランクにの関数、Ｔは選択されたフィル
ター感度である。

従って、位置コーナー（ｐｘ、Ｐｙ、Ｐ２）または方向
変化（”　Ｘ、”　Ｖ、ｎ　２、Ｏｘ、ｏｙ、０．）は
新しいセグメントの形成を意味する ３、セグメントが限界値し。！。以下のニークリ・ソド
長を有するなら、（経路に沿った進度を特徴づけるベク
トル０パラメーターは先行セグメントと同じであるから
、結果的には同じ勾配でセグメントを延長することにな
る ４、３つの連続する点について、アクション・コードａ
　（Ｋ）がａ　（Ｋ＋１）−ａ　（Ｋ）及びａ　（Ｋ）
≠ａ（ｋ−１）なら新しいセグメント境界の存在が示唆
される５、セグメントは少なくとも２つのシーム・ポイ
ントを含む； ６、隣接するセグメントはすへてのＤＯＦに共通のエン
ド・ポイントを有する。

これらの法則により、オーバラップせず一線につながる
セグ、メントが得られる。

こうして一連のセグメントをそれぞれの境界と共に確認
したのち、制御システムはセグメントごとにパラメトリ
ック・モデルを作成することができる。このモデルは（
ベクトル且で与えられる）経路と、（ｎ、ｏ、ａで与え
られる）方向と、アクション・コードを含む。■ベクト
ルの各成分は通過距離Ｓの擬似線形関数としてモデリン
グされる。従って、第１６図に示すように、セグメント
ＡＢ、ＢＣ，ＣＤは下記のような方程式によってパラメ
トリックに表現される。

ｆ　（ｓ）＝ｍ・ｓ＋ｂ ただし、ｆは位置ベクトル成分上。、Ｐｙ、Ｌ２のいず
れかであり、ｍは勾配、ｂは交点である。ｍ及びｂは下
記の２つの方法のいずれかによって成分ごとに別々に計
算されるニ ー２つのエンドポイントを利用しこの２点を通る線を求
める、または 一特定セグメントのすべての点に適合する最小−乗エラ
ー・ラインを求める。

方向ベクトル旦は各セグメントごとに一定であり、該セ
グメントの最初のシーム・サンプルから最終点にむかっ
て画かれる基準化ユニット・ベクトルｕｎとして求めら
れる。（旦ベクトルと直交する）法線ベクトル旦はヱベ
クトルと同様の擬似線形にモデリングされる。従フて、
通過距離の関数として３つの線形方程式を計算すること
になる（既に述べた通り、立ベクトルは旦及び旦ベクト
ルの積を計算することによって得られる）。パラメトリ
ック・セグメント変形は下記の通りであるただし、Ｓの
範囲はＳ　５ｔａｒｔ　　＜　Ｓ　＜　Ｓ　５ｅｎｄで
ある。セグメントの範囲内のすべてのＳ値に対応して上
記パラメトリック変形からシーム経路が計算される。そ
の結果、第１３Ｂ及び１３Ｃ図に示す実施例とは異なり
、第１３Ｃ図のフィルターＢＬＫ３を必要としない平滑
なシーム経路インターポレータ−が得られる。

このアプローチでは、シーム経路のセグメンテーション
処理の際の計算だけで旦ベクトルが得られる。即ち、ポ
ート１０２を介して待ち行列１０４に入力する画像プロ
セッサーＩＰから得られるのではない。換言すると、画
像プロセッサーが位置パラメーターと共に提供するのは
ｙ軸を中心とする方向（姿勢）情報だけであり、従って
、待ち行列１０４からのオリジナルｎベクトルは必ずし
も０ベクトルと直交しない。このような状況ではベクト
ル０と直交する成分と直交しない成分とを区別しなけれ
ばならない。ベクトルＭＨＩ及びＲ１０に関して第１８
図に示したのと同じ方法を利用してベクトル差を求め、
非直交成分ｎを排除する： ｎ　ｏｒｔｈｏｇ＝　　ｎ　　−ｎ　　・　。

ただし、ｎは待ち行列１０４から得られるオリジナルな
シーム・サンプル・パラメーターであり、０はシーム・
セグメントをモデリングする時点で計算された方向ベク
トルである。従って、特定セグメント・モデルのパラメ
ータ一方程式はマトリックス中の旦ではなく、Ｂｏｒｔ
ｈｏｇを使用して計算される。

再び第１６図に戻って説明する。経路に沿った各モデル
に使用される関数は多数の中間サンプルに対していずれ
も線形であるが、方向の変化が検出されると新しいセグ
メンテーション及びモデリングが行われ、このような変
化が一定間隔で順次現われると、経路は事実上円形を画
くことになる。この場合、上述した法則に従い、待ち行
列１０４から得られる対応のサンプルはそれぞれ方向を
変える。

第１７図のブロックダイヤグラムは上記作用がどのよう
に行われるかを図示したものである。高速走査回路はセ
ンサーが感知した最後の場所、即ち、時点（ｋ−ｎ）と
、先行の場所、即ち現時点における工具の作業ゾーンか
ら充分遠い時点（Ｋ−ｎ＋ｍ）（即ち、時点ｋから時点
に＋３までの制御範囲）に亘り、第１３Ｃ図の待ち行列
１０４をライン５１を介して周期的に走査する。高速で
走査しながら、ライン５１及び５２を介してサンプルを
検索し、勾配検出器に人力する。即ち、２つの連続する
サンプル位置ごとに勾配検出器ＳＬＤが座標を比較し、
両者間の勾配を検出する。ライン５４を介して出力され
た値はライン５５に現われる基準信号によって閾値を定
められるコンパレーターＣＭＰ３に入力される。ライン
５１．５２から検索されたデータはライン６１を介して
複数の記憶回路のうちの対応の記憶回路に記憶される。

ライン５４の勾配変化記号がコンパレーターＣＭＰ３の
閾値を超えると、ライン５６からのセット信号がシーケ
ンサ−５ＱＡをトリガーし、該シーケンサ−が特定の記
憶回路の記憶動作を可能にする。これと同時にコンパレ
ーターは次の動作に備えてライン５７によってリセット
される。第１６図から明らかなように、点Ａに勾配変化
が現われ、ライン５４の信号がライン５５の基準信号よ
り大きくなることでこのことが解読されると、例えば、
シーケンサ−がライノン５８により、メモリ＃１に対応
する位置＃１にセットされ、ライン６１からのデータ、
即ち、１０４内のゾーン＃１に対応するデータが記憶さ
れる。次に第１６図Ｂ位置の勾配変化でシーケンサ−が
位置＃２に移行し、ライン５８がメモリ＃２を可能化し
、待ち行列１０４内のゾーン＃２からのデータを記憶さ
せ、以下同様に、ａｂ、ｂｅ、ｃｄ、ｄｅなど、１０４
内の各ゾーンが記憶回路＃１、＃２、＃３、＃４にそれ
ぞれ記憶される。即ち、コンパレーターＣＭＰ３によっ
て検出される方向変化の数だけの記憶回路が存在し、シ
ーケンサ−３ＱＡもまたこれと対応の位置数を与えられ
ている。

以上の動作は高速走査回路ＦＳＣによる走査で極めて迅
速に行われる。コンピューターはモデリングに関する記
憶データを提供する対応ライン６２に応答してモデリン
グ回路ＭＤＩ、Ｍｎ２、Ｍｎ３、Ｍｎ４内の情報を迅速
に処理することができる。既に述べたように、モデリン
グ回路ＭＤＩはメモリ＃１のデータに応答して式ｆ（ｓ
）＝ｍ・ｓ＋ｂを計算する。ライン１３７（第１３Ｂ図
）の工具先端座標で表わされる工具移動ゾーン＃１に入
ること、即ち、練土を通って時点（ｋ−ｎ＋ｍ）が時点
にとなることがゾーン検知器ＺＤによって検知され、そ
の結果、別のシーケンサ−３ＱＢがライン６３のセット
信号によって位置＃１にセ・シトされ、先に感知された
経路の点Ａが工具の位置となる。即ち、モデル＃１がラ
イン６５によってトリガーされ、ライン１２５によって
与えられる通過距離の値に対応するライン１２３のサン
プル（第１４Ａ図の外挿位置Ｅ）を求め、その値、即ち
、位置Ｅに対応する工具の位置及び姿勢は予想通過距離
と正確に一致する。検知器がライン６４によってリセッ
トされ、シーケンサ−３ＱＢを次の位置にトリガーする
と上記動作が次のゾーン（ゾーン＃２）に関して繰り返
される。第１７図は２つの異なる段階で動作する２つの
部分を含み、方の段階は他方の段階のための準備段階と
なる。

第１の段階では、待ち行列１０４からのデータに基づい
てコンパレーターＣＭＰ３及びシーケンサ−５ＱＡがセ
グメンテーション処理を行い、これと同じ段階でモデリ
ングリング回路ＭＤＩ、Ｍｎ２、Ｍｎ３またはＭｎ４が
モデリングを行う。第２段階で工具の移動とロボット・
プロセッサーＲＢの制御が行われる。ライン１２３が対
応のモデルに入力し、ライン１２５を介して対応のモデ
リング回路が補間の解を求める。

第１８図は本発明のこの実施例のために第１３Ｃ図のブ
ロックダイヤグラムに加えた変更を示す。第２０図のブ
ロックダイヤグラムから明らかなように、ブロックＢＬ
Ｋ６はライン１２３の信号に応答し、ライン１２５の信
号をプロ・ンクＢＬＫ２に出力し、ブロックＢＬＤ２は
モデリング回路ＭＤＬに応答して、ライン１９０を介し
て１０４から与えられる走査値に従って記憶回路ＳＴＲ
の記憶データを処理する。その他の点で、第１８図は第
１３Ｃ図と同じである。第１９図は第１６図と同様に、
待ち行列１０４のゾーンとモデリング・ユニット内の関
数との関係を示す（例えばモデル＃１は関数ｆｌ（ｓ）
を含み、ライン１２３の変数５ｔ（Ｋ＋３）の補完に関
する解ｗＴｔ（ｋ＋３）をライン１２５を介して出力す
る）。

（以　下　余　白） 第１３Ｃ図のブロック１２７は回復指示経路上の座標（
ライン１２８）を、時点（Ｋ＋３）に予測される通過距
離５ｔ（Ｋ”３）における工具の感知経路上の位置及び
姿勢として得られたばかりの座標と比較する。ブロック
１２７はまた、シームに対する工具の動作条件（溶接に
おけるオフセット、ギャップ、電圧、電流など）を決定
するブロック１２６からの基準信号をも考慮する。ブロ
ック１２７によって利用される一般式は次のように表わ
される： ｒＹ ＷＴｗ（Ｋ＋３）−ｗＴｓ（Ｋ＋３）：［ｙＴｔ（Ｋ＋
３）”’：ｔＴ’ｌ−’この機能は第１２図のフィード
フォワード制御ダイヤグラムに示すアナログ加算器Ｓ１
によって行われる。式 ％式％ からの抽出によって経路修正に必要な差分ベクトルが得
られる。即ち Ｄ　（Ｋ、　−ｅ：１５　、、ｅｒ；、、ｅｎＰｙ　、
　７δ）、”ｗ　６　’３＊　”ｗ　６　”：’］Ｔ上
記式から明らかなように、基本的なフィードフォワード
・エラー式は次のような５つの非ゼロ要素を含んでいる
。即ち、３つの位置エラーと、ｙ軸を中心とするローリ
ング・エラーと、χ軸を中心とするピッチング・エラー
であり、最後の２つは工具３座標のうちの２つである。

ヨーイング角度は別の判断基準及び制御法則に従って制
御される。

ロボットのワールド座標に対する工具のシーム上におけ
る“好ましい゛°位置は下記式によって与えられる： ｐｒｅｆｗＴ”（Ｋ＋３）−ｗＴｔ（Ｋ＋３）＋Ｒｅｆ
　ｔＴ’第１２図に示すライン１２６の基準信号Ｒｅｆ
、Ｔ’が要求するオフセットで工具を維持するためには
、シームは上記式によって与えられる位置になければな
らない。

具体的には、第１５図の補間回路からライン１２５を介
して得られるシーム位置は ｗ丁’（ｋ−、Ｑ＋３）”ＷＴ”（Ｋ−ｕ−１）：（ｆ
＋　ｗＴｓ（Ｋ４−１）［ｗＴ’　（Ｋ−Ｊ２　）］−
’） であり、この式はエラー ｅｒｒＴ責に）−呵Ｔ’（Ｋ）：［”’ＷＴ’］−’を
伴なうから、次のようなエラー変換となる：ｅＹ′：Ｔ
ｗ（ｋ＋３）−ｗＴ’（ｋ＋３）　：　［ＷＴ責に＋３
）　：ＲｅｆｔＴ”ｌ　−’この式から位置エラー・ベ
クトル−ｒ　ｒｐＷ　（Ｋ＋３）がａｒ−ＴＷ（Ｋ、３
）からの！ベクトルとして直接抽出される。回転エラー
・ベクトルは小さい角度偏差に対応する姿勢サブマトリ
ックスの形態 を認識することによって抽出される。

従りて、（ヨーイング姿勢を含まない）差分運動ベクト
ルは下記の通り Ｌ−ｍ−−ｍ−」 既に述べたように、また、あらためて後述するように、
これがヨーイング・エラーに関係なく回復経路位置ｅと
予想工具位置Ｅとの間の時点Ｋにおける偏差Ｄ（ｋ）と
なる。これかライン１３６（第１３Ａ図）及びロボット
のＡＬＴＥＲボート１０２を介して行われる制御によっ
て補正されるエラーである。偏差Ｄ　（Ｋ）は作働端の
３−Ｄ座標△Ｐ８、△Ｐ２、△Ｐ２及び３つの方向（姿
勢）δｅ１、δφ１、δψ１を表わし、ブロック１２７
（第１３Ｃ図）の出力ライン１２９に現われる。これら
のエラーに対して（これも後述するが）ブロックＢＬＫ
Ｉ　（第１３Ｄ図）のヨーイング弦演算回路からライン
１３１を介して送られる修正量を表わす座標値δＸ−ａ
Ｘ△ψ、δｙ−ａｙ△ψ、及びδ２−ａ２△ψが加算さ
れる。ブロック１３０においてライン１２９及び１３１
の値が合成され、ライン１３２を介して値△χ、△ｙ、
△２、△ｅ、△φ、△ψが出力され、ライン１３３によ
ってブロックＢＬＫ３内に示すフィルターに送られ、前
記フィルターはライン１３６の制御信号を出力し、この
制御信号がライン１５０及びＡＬＴＥＲボート１０２を
通って、最後の３つの修正値を記憶する待ち行列１５１
に人力される。

第１４Ａ図に示すように、ロボットは線分ＡＢＢＣ，Ｃ
Ｄのような各制御ステップごとに直線に沿って工具を移
動させる。第１４Ａ図では、線分ごとに時点Ｋにおける
作働端の位置及び姿勢を先行の運動から判断し、次の運
動を判断するのに利用される（例えば第１３Ｆ図の制御
プロセッサーＣＰ内のブロックＢＬＫ２を参照されたい
）。

１ステツプずつ繰り返される工具のこのような移動は感
知されるシーム経路に沿って得られた複数の通過距離及
び位置／姿勢変換に基づいて行われるから（例えば第１
３Ｃ図のブロック１０４を参照されたい）、図示例では
１００チツクだけ工具の手前に位置するセンサーを常時
シームの上方に位置ぎめしなければならない。センサー
は工具と同一平面内を移動するから、シームが厳密に直
線的であれば問題は起こらない。しかし、もしシームが
カーブを辿ると、もはや整列関係は成立せず、第２０図
に示すように、光学的感知のためにはシームの上方位置
ＰＳ２を占めねばならないのに、センサーはシームに対
する接線上の位置ＰＳ１に残る。第２１図に示すように
、センサーが位置ＰＳ２を占める場合、シームの平面内
において、工具先端とカメラ中心を結ぶベクトルの射影
ＭＣは時点Ｋにおけるシームに対する作用点Ｍとシーム
が光学的にサンプリングされる場所Ｃとを結ぶ弦に相当
する。従って、センサーを位置ｐ　Ｓ　１　＃）ら所要
の位置ＰＳ２（第２０図）へ移動させるためには△ψだ
けの回転が必要である。

第２２図には工具が点Ｍに位置ぎめされ、第１３Ｃ図の
ブロック１２７及びライン１２９からのデー、夕に従っ
て姿勢制御された時点における光学系とシーム平面との
関係を示した。換言すると、工具ＴＬは△Ｐ８、△Ｐｙ
１△Ｐ２、△ｅ１、△φ１、△ψ１に従って位置ぎめさ
れ、姿勢制御されている。この時点で、工具先端に対し
て固定されているセンサーＳＮＳ　（ただし場合によ）
ては固定しなくてもよい）はシーム経路平面の位置Ｒ１
に射影するが、所要の位置は弦ＭＲ２の端部に相当する
シーム経路上の位置Ｒ２である。位置ＭＲＩを位置ＭＲ
２まで回転させるための角度は△ψである。第１３Ｄ図
のブロックＢＬＤＩは角度△ψを求める方法、及びこの
ようにして得られた角度をライン１１９、ブロック１２
０及びライン１３１を介してブロック１３０内でライン
１２９のデータと合成することにより工具を回転させ、
センサーなＲ１からＲ２（第２２図）まで移動させる態
様を示す。

ベクトル／マトリックス代数及び均質座標変換理論を利
用しなければならない。下線を施した小文字、例えば（
ｎ）でベクトルを表わし、右下に軸の名称を付した小文
字、例えばχ軸なら（ｎｘ）でベクトル成分を表わす。

均質座探変換マトリックスは右下及び右肩に文字を付し
た大文字、例えば（ｗｒＪ　で表わす。従って、ＭＲＩ
に沿った点Ｍにおける工具先端は下記マトリックスによ
って与えられる： （以　下　余　白） ベクトルヱはワールド座標によるｗＴｔで表わされる位
置ベクトルである。他に点Ｍにおいて互いに直交する３
つのベクトルがある。即ち、既に述べたようにｎ（法線
）、Ｏ（姿勢）及びａ（アプローチ）である。これらは
ベクトル相互績によって互いに相関する。例えば、ｎ＝
ｏｘａ、、再び第２２図において、ＭＲｌ及びＭＲ２を
知ることによってこの両者間の角度を求めることができ
る。ＭＲＩは工具に先行するセンサーで得られた最新サ
ンプルから検出される弦である。センサーから工具まで
のチック数をｎとすれば（既に述べたように典型的なチ
ック数は１００）、（工具が位置Ｍに来る）時点Ｋにお
いて、センサーは位置（Ｋ−ｎ）に来る。ブロック１０
４内の待ち行列の最下段にはシーム上の点Ｒ２の変換が
、最上段には点Ｍの変換がそれぞれ記憶されている。従
って、ライン１０５を介してブロック１０６が下記のよ
うにベクトル弦ＭＲ２を求める： ｔＰｃｈｏｒｄ−ｗＰ”　（Ｋ）　−ｗＰ”　（ｋ−１
）（Ｄで表わされる）ベクトルＭＨＩはシーム経路平面
におけるベクトルＭＯの射影であると考えることができ
る。ＭＯ及びＲＩＯが既知なら、ＭＲｌまたはＤを求め
ることができる。ＭＯは光学センサー系から与えられる
。中心０は第１３Ｄ図の１０９に；ｐｅａｌｍとして示
すように既知である。

工具とセンサーとの関係はｔｐｃａｍとして与えられる
。工具先端位置も既知であり、ｗＴｔとして与えられる
。従って、ブロック１１０は計算式［ｗＴｔ］−１もｐ
ｅａｍによってＭＯを求める。

垂直ベクトルＲ１０を求めるため、先ず両ベクトルＭＲ
２及びｏ　（Ｋ）に垂直なユニタリー・ベクトルＵ（即
ち、ライン１０５を介して待ち行列１０４から得られる
点Ｍにおける姿勢のユニタリー・ベクトル）を求める。

これはブロック１０６から得られる結果と、０ベクトル
に関してライン１０５を介し、待ち行列１０４から検索
される情報に基づき、ブロック１０７において行われる
。この直交ベクトルは相互績 ｆ　ｅｈｏｒｄ　Ｘ旦（Ｋ） によって得られる。

これを単位（凹ｎ）に換算するため、スカラー値Ａ　ｃ
ｈｏｒｄ　×Ｏ（Ｋ）で割算する。その結果はブロック
１０７から出力される。ＲＩＯはブロック１０８から得
られるＭｏを演算［ｔＰ””Ｕｎ］ＬｉｎニよってＵに
射影することで計算される。

ＭＯはＭＲＩ及びＲＩＯのベクトル和であるから、ＭＲ
ｌに相当するＤはブロック１０８において計算されるベ
クトル差ｔｐｃａｍ−［ｔｐｅａ＋″・Ｕｎｌ　Ｏｎか
ら得られる。

（ライン１１３を介してブロック１０６から得られる）
ベクトル弦ＭＲ２及び（ライン１１２を介してブロック
１０８から得られる）ベクトルＭＲ１を利用して、ブロ
ック１１４及びライン１１５は式 ％式％ に従って前記ベクトル弦ＭＲ２及びベクトルＭＲ１間の
角度ＣＯ５△ψを求める。

角度△ψはｓｉｎ△ψに極めて近似であるから、ライン
１１５の値がブロック１８１内で△ψ＝ｓｉｎ△ψ−布
面に変換され、その結果はライン１１８を介して求めら
れる。ただし、ベクトル０に関する曲率は左右いずれか
に寄る可能性があるから、正負いずれの符号を付するか
の問題が残る。

この符号決定はブロック１１６内でベクトル０の方向を
ベクトルＤの方向と相関させることによって、即ち、ｓ
　ｇ　ｎ　［Ｄ・０（Ｋ）］によって行われる。具体的
にはアナログ加算器Ｓ１がライン１１８の角度△ψを符
号十または−と相関させる。

既に第１３Ｃ図に関連して述べたように、ライン１３１
を介して得られるΔψの値がブロック１３０においてラ
イン１２９の値に加算される。ヨーイングは座標エラー
△Ｐ、、△Ｐｙまたは△Ｐ２に影響していない。ただし
、ライン１２９の姿勢パラメータ、即ち、△θ１、△φ
１、△ψ１に対してはピッチ、ローリング及びヨーイン
グに関して、ブロック１２０及び１３０に示すように、
それぞれａＺ１△ψ、ａ３’＋△ψ及びａＺ、△ψだけ
影響を及ぼす。その結果、対応の制御信号によって補正
されるべきものとしてライン１３３にエラー△χ　、△
ｙ　、△２、△θ　、△φ及び△ψが現われ、第１３Ｃ
図のブロックＢＬＫ３によってフィルタされたのち、ラ
イン１３６を介してロボット・コントローラＲＢのＡＬ
ＴＥＲボート１０１に送られるか、または直前の３チツ
クだけについてライン１５０を介して待ち行列１５１に
記憶される有効制御信号となる。

ここで第２３乃至３８図を参照して本発明の画像プロセ
ッサーを説明する。第１０図に関連して既に述べたよう
に、光学系はアレイＩＡの平面内に座標がｉ及びｊの点
ｍを含む２−Ｄ光線条像を形成する。ｋｊが垂直方向画
素間隔、Ｊｍがセンサーの垂直方向最大解像度、ｋｉが
水平方向画素間隔、Ｉｎがセンサーの水平方向の最大解
像度を表わすとすれば、センサー上の光線条像は像（ｉ
、ｊ）の中心点Ｃから２つの直交方向にそれぞれｋｊ（
ｊ−Ｊｍ／２）及びｋｉ（ｉ−Ｉｍ／２）だけ離れてい
る。この像がＴＶカメラで形成され、ＴＶカメラは標準
的Ｒ３−１７０閉回路画像信号を出力する。

低レベル画像処理によフて光線条の一方のエツジを表わ
す１画素幅線に簡略化された光線条画像を得るためのデ
ジタル・パイプラインを設ける。

画像処理のためのデジタル・パイプラインは公知であり
、例えばＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ　Ｔｒａ
ｎｓ、　Ｃｏｍｐｕｔ、　ｖｏｌ　Ｇ−１９、ｐｐ、１
０１５−１０１９　（１９７０年１１月刊）に掲載され
たＨｅｒｂｅｒｔ　Ｌ、Ｇｒｏｇｉｎｓｋｙ及びＧｅｏ
ｒｇｅ＾、Ｗｏｒｋｓの論文”Ａ　Ｐｉｐｅｌｉｎｅ　
Ｆａｓｔ　Ｆｏｕｒｉｅｒ　Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ゛を参
照されたい。

後述するように、本発明の画像プロセッサーは２通りの
レベルで処理を行う。先ず、パイプラインによってカメ
ラからの画像信号をデジタル処理する低レベル画像処理
では、光線条画像をその一方のエツジを表わす１画素幅
の線に簡略化し、次いで処理済みバイブライン出力によ
る高レベルの光線条を表示し、シーム・センサーの光線
条に包含されるシーム経路の座標を求める。

パイプライン処理について考察すると、カメラはフリー
・ラン・モードで動作し、その同期信号が画像処理バイ
ブラインの残り部分のタイミングを駆動する。第２３図
に示すように、ボードＤＧ、ＶＦ、ＦＳ、ＳＰ、５ＮＡ
Ｐ及びＦＭに配設されている一連のソリッドステート回
路から成るパイプラインによってデジタル画像信号を処
理する。画像信号がカメラＣＡＭからライン２０１を介
して受信される一方、アナログ再変換信号がライン２０
２を介してＴＶモニターに送られる。画像プロセッサー
ＩＰはその主要部分としてマイクロコンピュータ−Ｍ６
８０１０ＳＢＣを含み、このマイクロコンピュータ−は
ライン２２０及びデータ・バス（ＶＭＥ）を介して、さ
らに２方向性ライン即ち、ボードＤＧについてはライン
２１３、ボードＶＦについてはライン２１４、ボードＦ
Ｓについてはライン２１５、ボードＳＰについてはライ
ン２１６、ボード５ＮＡＰについてはライン２１７、ボ
ードＦＭについてはライン２１８をそれぞれ介してパイ
プライン各段のすべての動作をモニターし、制御する。

すべてのボードはタイミング及び同期化に関してライン
２１２を介して互いに連携する。さらにまた、画像プロ
セッサーはライン２２０、データ・バスＶＭＥ及びライ
ン２２１を介して第１１及び１２図の制御プロセッサー
ＣＰと連携する。この制御プロセッサーはその主要部分
として、Ｒ３−２３２ボート（第１３Ａ図のボート１０
２）を介してロボット・プロセッサーと接続する別のマ
イクロコンピュータ−ｍ６８０１０を含むのが典型的で
ある。

ボードＤＧはライン２０１を介してカメラ信号に位相ロ
ックし、パイプラインを構成する他のボードに必要なす
べてのタイミング信号を出力する。３０駒／秒で信号は
５１２ｘ５１２ｘ８の解像度でデジタル化されるのが普
通であり、それぞれの画素は１バイト量として表わされ
る。データ流れを１６組の選択可能かつプログラム可能
な探索表の１つに送り、使用する探索表をユニット・ラ
ンプ手段によって初期設定することで透過モードにする
。その目的はバックグラウンドを抑制し、画像の画素を
行及び列から順次ビット列に翻訳することにあり、この
ビット列は後述のようにパイプラインのいくつかの段に
沿ってグループ分け、分析、変形またはデジタル変換さ
れる。次段との接続はリボン・ケーブル２０３によって
なされ、ライン２０４を介してボードＤＧのデジタル入
力に至るフィツトバック・ループが形成される。

次が２−Ｄ線形フィルター係数である。フィルターＶＦ
はＴＶ駒速度で有限インパルス応答（ＴＩＲ）フィルタ
ー作用を行い、支持部材の３×３領域は１画素に対応す
るマスクまたは隣接領域のサイズを画定する。複数のＶ
Ｆフィルター・ボードを縦続したり、もっと支持部材領
域の広いフィルターを使用することもできるが、図面で
はあえてフィルター・ボードＶＦを１つだけ示しである
。線形フィルターは２つの機能を果たす：即ち、カメラ
のノイズ分散を軽減すると共に光線条発生装置に組込ま
れるレーザー・ダイオードに起因するスベクル（ｓｐｅ
ｃｋｌｅ）を平滑化する。低域フィルターとなるように
フィルター係数を選択し、オンボード・バレル・シフタ
ーを利用することによってフィルターに直流で１のゲイ
ンを与える。平均分離を低下させることなく、ノイズ分
散及び光線条ノイズの分散を軽減することによって光線
条に対する検出能力を高めることになる。

ライン２０５を介してボードＶＦはボードＦＳと、ライ
ン２０９を介してボードＳＰとそれぞれ接続する。ここ
ではスパッター及びスパークに起因する縞を消すことに
ある。狭帯域光学フィルタリングではスパークによる縞
を消すことができない。スパーク縞が１つのＴＶ駒だけ
に現われる場合、ＣＯＤカメラのようなラグのないカメ
ラを使用しない限り、カメラ・ラグのため複数の駒に縞
信号が持ち越される。光線条には有効な自己相関ラグ値
があるのに対して、スパーク縞にはない。

そこで、ボードＦＳ及びＳＰは空間的ではなく時間的な
自己相関に基づくフィルター作用を行う。

このため、第２４図に示すように、ボードＦＳは画素プ
ロセッサーＳＰと連携する駒記憶ボードとして作用する
。ＴＶ駒速度（３０駒／秒）で自己相関ラグを発生させ
るため、米国特許第４，６８３，４９３号に開示されて
いるようｆｔ　２つの全フレーム・バッファーＦＢＩ及
びＢＦ２を駒記憶ボードに設ける。第１バツフアーは先
行駒からのデータを保持してこれをＳＰボードへ読み出
し、第２のバッファーはライン２０５から現時人ビデオ
駒を得る。第１バツフアーの出力には限時点の駒が乗算
され、第２フレームバツフアーは現時点の駒を記憶する
のに、利用される。駒の端部においてスイッチＳＷが両
バッファーの役割を切り換える。従って、ＦＳボードは
ＳＰボードに対して常に１駒だけ遅延した画像駒を出力
する。ＩＰマイクロプロセッサがライン２１５を介して
バッファーの切り換えをモニターすると共に、マルチプ
レクサの設定をもモニターしてパイプライン遅延を補正
する。

画像流れは８ビット／画素の形式を取る。ＶＦボードか
らの一方の出力はライン２０８を介してＳＰボードに伝
送され、他方の出力はライン２０５″、２０５”を介し
てＦＳボードに入力する。１フレーム遅延に加えてライ
ン２０５を通るデータ・パスに１０画素線遅延が現われ
、このような遅延はライン２０８には存在しない。有効
な自己相関が成立するには２つの画像が正しく整合しな
ければならない。従って、ＳＰボードに対して読み出さ
れるバッファーに関して１０画素だけ進めることによっ
て前記１０画素ラグを補正する。この時点で他方のバッ
ファーはそのパン・レジスターが０にセットされており
、その結果、バッファー切り換えごとにモニターＩＰか
らの割り込みタスクで２つのパン・レジスターが組み込
まれる。従って、ＶＦボードからの画像流れとＦＳボー
ドからの画像流れが同時にｓｐボードに人力する。現時
点画像に先行画像を画素ごとに乗算することにより１駒
の時間的自己相関ラグが確立される。ＳＰボードは２つ
の８ビツト形式画像データ流れからの１対ずつの画素に
作用する乗算回路である。

１６ビツト積の最上位バイトがライン２１０を介して出
力される。このバイトは画像の瞬間ごとの時間的自己相
関ラグを表わす。スパーク縞をなくするだけでなく、こ
の方法は画像のコントラストを高めるという点でも有利
である。これは信号の平均値がバックグラウンド・ノイ
ズの平均値よりも低いことによる。この場合、平均値の
２乗の比は平均値の比よりも常に大きい。従フて、ノイ
ズ平均値が低ければ、乗算後置上位バイトだけを維持す
ることでバックグラウンド・ノイズの大部分を消すこと
ができる。

はとんどスパーク縞効果を伴なわない平滑な低ノイズ画
像がライン２１０を介して出力される。

後述するように、まっ黒のバックグラウンドとフル・ス
ケール白色光線条から成る２元画像とするため、振幅を
閾値と比較する（即ち、画素強度値２５５以上をすべて
“″白°°、以下をすべて“黒°゛として保持すること
によって）画像を分ける。しかし、元の光線条像の犬さ
及びパイプラインＶＦ段における２−Ｄ低帯域フィルタ
ーの空間的ぼかし効果のため、光線条が不都合に太い。

特にシーム追跡及びロボット制御のための座標抽出に関
連する以後の処理を行うには幅が狭く、かつ正確な光線
条てなければならない。そこで、本発明の画像処理では
、ライン２１０から得られる光線条画像を正確に、かつ
−様に、即ち、光線条のすべての位置で１画素幅となる
ように細くす９す る。この方法を第２３及び２４図のデジタル・パイプラ
インとの関連で説明する。第２４図はパイプラインを形
成するプリント回路として形成された一連のソリッドス
テート回路を示す。第２４図は第２３図のＦＳ、ＳＰ及
び５ＮＡＰボードを略示するブロックダイヤグラムであ
る。

５ＮＡＰボードについて考察すると、ライン２１０の入
デジタル画像データは先ず入力探索表回路Ｉ　ＲＡＭを
通過したのち、ライン２２０を介して、画素近傍発生器
として作用する入力シーケンス論理回路ＰＮＧに入力し
、このように得られたカーネル（図示例では３×３近傍
）がマルチプレックスで、１０本の並列ライン２２５を
介して、個々の画素に対し上記の閾値と比較され、その
結果得られた画素を並列ライン２２６を介して出力する
コンパレータ・バンクＣＭＰＢに伝送される（入力にお
いて２５５以上はすべて白色、２５５以下はすべて黒）
。ライン２２６は探索表回路ＣＲＡＭに達し、このＣＲ
ＡＭは本発明の画像処理方式に従い光線条の下縁が明暗
２つのゾーンと境を接する第２６Ａ図に示す１０゛勇り
の状況の１つがそうであるようにライン２２５に現われ
る画素だけを白色画素として保持する。（光線条の上縁
に対応するものを含む）その他のすべての近傍組み合わ
せがバックグラウンド、即ち、黒色画素として翻訳され
る。このような状況の典型例は第２６Ｂ図のマスク１１
．１２及び１３の近傍である。結果がライン２２７に現
われ、ライン２２７は本発明の画像処理において高レベ
ル処理に使用されるカメラの光線条画像下縁を特徴づけ
る゛画素線′°を多重化する。

シストリック近傍領域プロセッサー用５ＮＡＰとして知
られるハードウェア回路についてはＰｅａｂｏｄｙ、　
Ｍ八、０１９１ｉ０のＤａｔａｃｕｂｅから出版されて
いる（１９８６年５月）。この回路はＣＭＰＢ回路によ
る閾値比較後にＣＲＡＭ回路が１０本のライン２２６の
画素を処理することにより、ライン２１０の画像信号に
基づいて光線条を検出し、かつ光線条画像下縁を表わす
１画素幅線まで細めるようにＩＰマイクロプロセッサ−
によって管理され、制御される。５ＮＡＰに組み込まれ
るｌＲＡＭ回路はソフトウェアで選択できる８組の２５
６に一ハイド×８ビット探索表から成る。この８組のバ
ンクは典型的には初期設定の際にロートされ、動作の過
程でブランキング・インターバル中に画像を乱すことな
く作用バンクが１つのバンクから他のバンクへと変わる
。入力シーケンス論理回路ＰＮＧはライン２１０によっ
て送られ、かつパイプライン人力ライン２０１から走査
されるカメラ画像の１行及び１列に対応する現時点画素
である中心画素の周りに３×３近傍画素、即ち、８つの
周囲画素を形成する。中心画素をＣとすれば、８つの近
傍画素はコンパス・カージナル及び２次点に従って第１
５及び１６図のように、上列の画素はＮＷ。

Ｎ、ＮＥとして、下列の画素はＳＷ、Ｓ％ＳＥとして、
同一列の近接画素はＷ、Ｅとして示される。これらの画
素はライン２２１により左から右へ１列に、かつ１つの
列から次の列へ接続される。

コンパレーター・バンクＣＭＰＢは１群の画素と同じ参
照記号で示す１０個のコンパレーター・ユニットを含み
、中央部は共に中心画素Ｃから入力される２つのユニッ
トＣＰ　（Ｃｅｎｔｅｒ　Ｐｉｍａｒｙ）及びＣＳ　（
Ｃｅｎｔｅｒ　５ｅｃｏｎｄａｒｙ）に分割されている
。その他のコンパレーター・ユニットはいずれも８つの
近傍画素のうちの対応画素から入力される。ライン２２
５は回路ＣＭＰＢの１０個のコンパレーター・ユニット
への人力ラインである。閾値以下の画素はすべて黒とし
て出力され、閾値以上の画素はすべて白として出力され
るように各コンパレーター・ユニットごとに基準閾値が
設定されている。出力ライン２２６は１０個のコンパレ
ーター・ユニットのそれぞれから単一ビット出力を受信
するＣＲＡＭ回路への１０本のアドレス・ラインとして
多重化される。ＣＲＡＭは典型的には２組の１０２４ｘ
　８ビツト探索表から成ってコンパレーター出力データ
を８ビツトの結果に翻訳し、１０２４通りの入力コード
・アドレスが２５６個の出力コードを形成できるように
する。２つのバンクは初期設定時にロードされ、動作中
、適当な時点に、即ち、垂直ブランキング・インターバ
ルに交換自在に利用される。５ＮＡＰの動作は７．１５
ＭＨｚプロセスとして行われる。

次にＰＧＮブロック内の３×３カーネルについて考察す
る。ライン２２１沿いのすべての点は同線上にある。中
心点（Ｐｒｉｍａｒｙ　Ｃｅｎｔｅｒ、　５ｅｃｏｎｄ
ａｒｙ　Ｃｅｎｔｅｒ）の処理結果は中心点が入力され
てから９画素後に出力される。中心点にむかって、また
は中心点からカウントした適当な画素数を加算または減
算することによってカーネル中の他のすべての点からの
遅延を設定する。即ち、５ＮＡＰ回路はカーネル中心点
に対してＶ＋６画素に相当するプロセス遅延を導入する
。ただし、■は画像上の線の長さである。処理結果は中
心点（Ｐｒｉｍａｒｙ　Ｃｅｎｔｅｒ及び５ｅｃｏｎｄ
ａｒｙ　Ｃｅｎｔｅｒ）が入力されてからＶ＋６画素後
に５ＮＡＰ回路から出力される。カーネル中の他の点に
関連の遅延は前記遅延Ｖ＋６に対して対応の画素数を加
算または減算することによって得られる。

スライディング・ウィンドー内に画定した形でカーネル
を考察すると、中心Ｃが同一線上の１つの画素から次の
画素へ左方向に移動するのに伴ない、点Ｅが新しい中心
Ｃとなり、Ｎ％Ｃ１ＳがそれぞれＮＷ％Ｗ％ＳＷとなり
、ＮＥ、Ｅ及びＳＥの左方に続く画素が新しいＮＥ、Ｅ
、ＳＥとなる。１つの列からその下方の列へ９個の画素
コンビネーションが同様にシフトすると新しい近傍画素
が形成され、ＮＷ、Ｎ、ＮＥが画像から消え、ＳＷ、Ｓ
、ＳＥの代りにその真下にあった３個の近傍画素が現わ
れる。５ＮＡＰは中心画素の移動を追いながら、カーネ
ル画像全体の、パイプラインによってデジタル化された
明るさと考慮する。なお、ウィンドーのサイズは任意で
あり、図示例では３×３カーネルとした。

閾値に基づく白黒分類はコンパレータ・バンクＣＭＰＢ
の１０個のコンパレータ・ユニット（ＮＥ−ＳＷ）のそ
れぞれにおいて行われ、基準入力はいずれも強さレベル
２５５である。強さが２２５以上の画素値はすべて対応
のライン２２６に白色として出力され、２２５以下の値
はすべて黒色としてライン２２６に出力される。１０本
のライン２２６がＣＲＡＭ回路をアドレスする。

第２６Ａ図には、ウィンドーが光線条画像の一方のエツ
ジ、ここでは下縁にオーバラップした時の白黒画素の組
み合わせをマスク１〜１ｏとして示し、第２６Ｂ図には
その他の組み合わせのうちの３列をマスク１１〜１３と
して示した。本発明では、第３０Ａ図の組み合わせの場
合、中心画素５ＮＡＰ出力信号は１　（白色）となるが
、マスク１１〜１３のような他の組み合わせの場合には
０（黒色）となる。第２７１図は第２６Ａ図に示すマス
ク１〜１０及び第２６Ｂ図に示すマスク１１〜１３に関
して探索テーブルＣＲＡＭをアドレスする１０本のライ
ン２２６のエンコーディングを示す表である。このよう
なＣＲＡＭ回路動作原理により、ウィンドーを通して見
える光線条のエツジに存在しないバックグラウンドが黒
色となるだけでなく、エインドーに現われる画素がすべ
て白色画素であるような光線条画像自体または（図示例
に見られるような）上縁については、画素組み合わせが
第１６Ａ図に示した組み合わせとは補完関係になる。こ
の場合、５ＮＡＰがデジタル出力される光線条は１画素
幅線の形態を取る。探索表に関して公知のように、光線
条下縁に関する１゜通りの状況に対応する基準値が記憶
されており、ライン２２６からの入力コードがアドレス
として該当のマスク状況の記憶場所を検出する。５１２
Ｘ５１２Ｘ８駒／秒のカメラが使用される場合、探索表
には１０進同値５１２Ｘ５１２の記憶場所がある。第２
０図に示す１０本の入力ライン２２６は既に述べた１３
通りの組み合わせに対して第２７図に示すようなアドレ
スを形成する。例えばマスク＃１に対する１０本の人力
ラインの２進コードは１０進同値１２７であり、探索表
中のこの記憶場所が選択されると、白色として規定され
、出力コードは２２５となるが、マスク＃１１，１２．
１３の場合、いずれも出力コードは０となる。総合的な
結果として、（第２６Ａ図のマスク１〜１０では）下縁
と特徴づける画素線がライン２１１に出力さ゛れる。こ
の段階でパイプラインは画像の低レベル処理を完了した
ことになる。第１３０図に示す制御プロセッサｃｐの待
ち行列１０４に必要な座標を得るための高レベル画像処
理を考察する前に、カメラ画像がインターレースされて
いるため、パイプラインの５ＮＡＰによる光線条を細め
る処理にもかかわらず、単一の行列組み合わせに必要な
１画素幅は得られず、２画素幅にとどまる。従って画像
エツジを所期の１画素幅線として表現するためにはさら
にもう１つの処理段階が必要である。

第２５図に示す画像プロセッサーの全体的なブロックダ
イヤグラムには（パイプラインＰＰ１及び２→１画素幅
縮小オペレータから成る）低レベル処理部ＬＬＴと（補
足段を含む）高レベル処理部ＨＬＴを含む。高レベル処
理は魚介類、抽象表現による光線条モデリング、形状マ
ツチング、ターゲット限定、及び３−Ｄ座標変換から成
る。これらの段階はすでに公知であるが、光線条を１画
素幅の線にすれば２−Ｄカメラ画像として受像される画
素線上の点の座標（ｔ、ｊ）を迅速かつ直接的に処理で
きるという知見に基づき、本発明では前記高レベル画像
処理のため新しいアプローチを試みる。

本発明の好ましい実施例では２−１画素幅縮小回路ＰＲ
Ｄの機能に含まれるためあえて第２５図には示さなかっ
た重要な機能として、パイプラインＰＰＬから得られる
画素線の２−Ｄ表現を１−り表現に変える機能がある。

即ち、（第２８Ｂ図に示すように）画像の画素が配分さ
れている（第２８Ａ図に示すような）２−Ｄ行列格子を
画素ごとに列ｉ及び行ｊによって求め、（第２８Ｃ図に
示すように）それぞれ点について、横座標ｉの関数ｊ＝
ｆ（ｉ）である値ｊの不連続縦座標によって１−Ｄ表現
を求める。これはそれぞれのアドレスｉに対応するｊ値
すストを表（第２８Ｄ図のＲＡＭ）中に配列することに
よって簡単に達成される。その結果が上記ｉの不連続関
数であり、後述するように公知の数値及び代数計算方法
によって迅速かつ正確に処理することができる。この計
算は第２５図の高レベル処理部ＨＬＴのすべてのブロッ
クの動作をモニター及び制御するマイクロブロセッサー
によって行われる。

次に２→１画素幅縮小について考察する。これは２−Ｄ
−１−Ｄ信号変形と同時的にブロックＰＲＤ内で行われ
る。インターレースのため、第２８Ｃ図に図解したよう
に、第２４図のＣＲＡＭ回路出力ライン２１１で得られ
る信号は多くの場合、二重の白色画素を表わす。第２８
Ｂ図のＲＡＭでは第１の駒でアドレスｉの各画素が記憶
され、第２の駒で再び記憶される。ただし、２回目の記
憶で同じアドレスについて白色画素が現われると先行画
素が消去される。即ち、２回目の記憶が最初の記憶に取
って代わる。その他の画素を第２８Ｃ図には陰影域とし
て示しである。従って、°゛画素線パが２画素幅から１
画素幅に縮小されるだけでなく、第２８Ｂ図のＲＡＭに
おいて、第２８Ｄ図に示す１−Ｄ不連続関数ｊ＝ｆ　（
ｉ）が得られる。マイクロコンピュータ−ＣＭＰＴは列
ごとに、かつ行ごとに列ｉの白色画素のｊ値、即ち、横
座標ｉの特定白色画素の縦座標位置を記憶し、第２８Ｂ
図のＲＡＭのｉ記憶場所にこのｊ値を書き込む。これと
同時に、同じｉ記憶場所に別のｊ値が既に記憶されてい
る場合、先行のｊ値を取り消す。その結果、所与の線上
位置に白色画素が記録されている場合、１回だけ記憶さ
れたか、２度目に記憶されたかに関係なく、記録される
画素縦座標は１つだけとなる。ブロックＰＲＤにおける
このプロセスの結果として、１画素幅線への縮小が達成
され、２−Ｄ表現が不連続関数ｊ＝ｆ　（ｉ）に置き換
えられ、これが低レベル処理部ＬＬＴの出力ライン２５
０で出力される。

制御プロセッサーＣＰのうち、待ち行列１０４がライン
１０３を介して感知シーム経路を示すサンプルを受信す
る部分を除く第２５図部分はマイクロプロセッサ−ＣＭ
ＰＴの制御下に動作する画像プロセッサーに係わる。待
ち行列１０４は制御プロセッサーＣＰ及び画像プロセッ
サーＩＰによって共用されるＲＡＭであるが、説明の便
宜上、第１３Ｃ図では制御プロセッサーに属するものと
して待ち行列１０４を図示した。

シーム追跡システムがシーム経路に沿ってレーザー・ビ
ームでシームを走査しながら少しずつ進むものと想定す
る。従って、一画素幅線に縮小された一連の光線条がデ
ジタル・バイブラインの出力ライン２５０からブロック
ＧＲＦへ順次伝送される。こうして得られるそれぞれの
光線条表現は不連続関数ｊ＝ｆ　（ｉ）の形と取る。ブ
ロックＧＲＦはマイクロコンピュータ−ＣＭＰＴの制御
下にライン２５０からのデータに基づいてストライブ・
グラフ、即ち、本発明の画像プロセッサーの場合には後
述のように光線条の記号表現である１−Ｄグラフを作成
する関数発生器である。

次に、感知されるシーム経路に沿った個々の光線条部分
に対し、ライン２５０の不連続関数データに基づいて検
知器ＥＤ、ＣＲＤ％ＣＲＬ及びＬＡＤが順次行う検出段
階に関連してブロックＧＲＦの動作を説明する。その目
的はブロックＧＲＦの出力をコンパレーターＣＭＰ３で
の比較に先立って得られる標準図形からライン３０２を
介して出力される信号とマツチングさせることにある。

第２９図は想定される６通りの光線条画像を示す゜典型
的には光線条画像（、）、（ｂ）及び（ｄ）の特徴は直
線から成ることにある。光線条画像（ａ）に対応するシ
ームは上方ノード及び下方ノードが同一の垂直線上に、
即ち、パイプラインのライン２１１から得られる画素線
で表わされる画像の同一列上に位置する。本発明の画像
プロセッサーでは、同一列上に２つの連続する画素が存
在することをマイクロコンピュータ−が検出すると第２
ノードが自動的に１列だけ前へ移動するように画像信号
の処理が行われる。従って、１−Ｄレベルでの処理及び
解読はライン１５０を越えると連続的に、かつ明瞭にな
る。第２９図の画像（ｂ）に対応するシームはＶ字形シ
ームであり、画像（ｄ）に対応するシームはＵ字形であ
る。画像（Ｃ）及び（ｆ）はノード間に直線ではなく円
弧が存在することを特徴とするが、画像（ｆ）は直線と
円弧の双方を含む。画像（ｅ）は直線だけで構成されて
いるが、それぞれタイプの異なる２つのシームを複合し
ている。ブロックＧＲＦの動作原理は第２９図に示した
ような光線条像を特徴づける第３０図の図形から明らか
になるのであろう。

コーナーまたはノード小円で表わし、想定される状況を
８通り示しである。先ず、ＥＮＤにＬＩＮＥが続く（図
形（ａ））またはＡＲＣが続く（図示（ｇ））場合が考
えられる。ＬＩＮＥまたはＡＲＣが続く場合、この状況
は図形の開始と同時に自動的に検出され、状況を表わす
記号はＥＮＤ／ＬＩＮＥまたはＥＮＤ／ＡＲＣである。

同様に、図形（ｂ）に示す記号ＬＩＮＥ／ＬＩＮＥは２
本の直線の間にＥＮＤがあることを意味し、図形（ｅ）
の記号ＡＲＣ／ＡＲＣは２つの円弧の間にＥＮＤがある
ことを意味する。第３０図は８通りの状況：ＥＮＤ／Ｌ
ＩＮＥ；ＬＩＮＥ／ＬＩＮＥ；Ｌ　Ｉ　ＮＥ／ＡＲＣ、
ＡＲＣ／Ｌ　Ｉ　ＮＥ　、ＡＲＣ／ＡＲＣ；ＬＩＮＥ／
ＥＮＤ、ＥＮＤ／ＡＲＣ；及びＡＲＣ／ＥＮＤを示すこ
とによって一般法則を図解している。ＬＩＮＥまたはＡ
ＲＣの終り、新しいＬＩＮＥまたはＡＲＣに対する別の
検出が続く場合、またはＬＩＮＥまたはＡＲＣ検出の前
後に全く画像がない場合にＥＮＤが検出される。これら
の記号は°゛コーナー°°形状を特徴づけ、コーナー′
°自体は作働端によたて加工すべきシームの形状を特徴
づける。

パイプラインからライン２１１を介して得られる出力画
像は２画素幅に細められた光線条画像を表わす多数の黒
色画素及び４００〜６００白色画素から成る。これらの
白色画素の位置が表面再構成情報のすべてを含んでいる
。高レベル処理（第２５図のＨＬＴ部）の目的は画像か
ら白色画素の座標を抽出することにある。

従来のシステムでは、画像中のすべての画素を走査し、
白黒をチエツクし、白色画素の座標を抽出するのに汎用
プロセッサーが使用された。その場合には必然的な結果
として、細められた線画像を記憶する駒バッファが必要
となり、７００万乃至１０００万バイト／秒という極め
てゆっくりしたプロセスでデータを走査し、座標を抽出
することになる。これに対して、ＦＭボード（第２４図
）は５ＮＡＰボードからの画像データ流れを走査し、１
駒ずつ白色画素座標を抽出する。抽出されたデーりは一
連のｉ及びｊ座標の形を取り、画像データのインテリジ
ェント分析を行うＭＣＰＴ（Ｍ６８０１０汎用プロセッ
サー）にアクセス可能な大型の表（ＲＡＭ）に記憶され
る。パイプラインの各ボードはＶＭＥバスのＰ１コネク
ターに差し込まれる。１０ＭＨｚクロック（１２，５Ｍ
Ｈｚ）で動作する単一ボード・コンピューター（ＣＭＰ
Ｔ）、５１２バイトＲＡＭ、　　リアルタイム・クロッ
ク及び２つの直列ボートを含むＭｉｚａｒ７１００ボー
ドを使用する。このＭｉｚａｒ７１００ボードは画像の
インテリジェント分析のためにパイプラインが行う低レ
ベル処理（ＬＬＴ）及び高レベル処理（ＨＬＴ）をモニ
ターする。Ｍ、７１００プロセツサーは制御プロセッサ
ーＣＰとインターフェース関係にあり、これをラム１０
４と共用する。ＤＧボードはビデオ・バス・マスターと
して作用し、画像処理ボードの残りの部分に対して５Ｙ
ＮＣ及びタイミング信号と供給する。ＦＭボードはビデ
オ・バスを成端し、ビデオ・バスのスレーブとして作用
する。その他の画像処理ボードはすべてビデオ・バスの
郭成端スレーブとして構成されている。

次に第２５図の高レベル処理部（ＨＬＴ）について考察
する。ロボット・シーム追跡システムが追跡すべき表面
は多様である。公知のシーム追跡システムの多くは明確
に、または少なくとも暗示的に、いくつかのジヨイント
形状だけが重要であるとの仮定の下に設計されている。

しかし、これは現実的ではない。考慮しなければならな
い形状が余りに多く、所与の形状についても、その長さ
、角度及び半径は決して一定ではない。従って、正確な
形状認識には上記の特定属性以外のアプローチが必要で
ある。

そこで、光線条画像の特徴記述に基づいて光線条認識を
行う。このため、光線条画像の不変要素を捕捉し、これ
に基づいて記述を得る。既に述べたように、長さ、角度
及び半径は光線条画像を記述するための不変要素ではな
く、最終分析に利用される数値属性ではあっても形状認
識に利用できるものではない。光線条センサーには幾何
的制約があるから、１画素幅線に細めたのち、所与の画
像列から光線条サンプルを２つ以上検出することは不可
能であり、これを達成するのが第２５図に示すＰＲＤ回
路の目的である。これにより、カメラにより２−Ｄ画像
に変換された３−Ｄ画像が元の３−Ｄ面形状を再構成す
るのに利用されるライン２５０１−Ｄ信号に変換される
。

線条信号は（１）線分（ＬＩＮＥ）；　（２）円弧（Ａ
ＲＣ）、及び（３）隅部、即ち、線分及び／または円弧
の交差点の３つの特徴に関してモデリングされる。円弧
は抽出し難いから、単純化のため、円弧を線分になぞら
えてもよい。

コーナーは光線条から抽出すべき重要な特徴であり、左
から右へ走査しながら、いくつかのタイプに分類されて
識別される。即ち、（１）左ＥＮＤ／ＬＩＮＥ；　　（
２）ＬＩＮＥ／ＬＩＮＥ；　　（３）ＬＩＮＥ／ＡＲＣ
；　　（４）ＡＲＣ／ＬＩＮＥ。

（５）ＡＲＣ／ＡＲＣ；　　（５）Ｌ　Ｉ　ＮＥ／右Ｅ
Ｎ１）；　（７）ＥＮＤ／ＡＲＣ；及び（８）ＡＲＣ／
ＥＮＤ、２木の線分が交差してコーナーを形成する場合
、追跡中の表面には自然な変化があるから交差角度は不
変ではない。コーナーは°゛ターンと考えることができ
る。しかし、°°ターンアップパまたは゛′ラーンダウ
ン゛′だけでは事態の正確な記述とはならない。本発明
では、コーナーにおいて光線条が湾曲する場合、コーナ
ーにおける方向性に関係なく゛左ターン°゛または°′
右ターン゛′として記述される。従って、それぞれのコ
ーナーはこの第２属性で分類される。

以上は記号属性である。記号属性のほかに、ライン２５
０の光線条から数値属性も抽出される。

この数値属性は２つの目的に利用される。その１つは表
面の位置及び向きとギャップ・サイズのサンプルを作成
するための正確な測定値の抽出を容易にすることにある
。第２の目的は第２５図の分析オペレータＰＯＰに関連
して後述するように、いくつかのコーナーを省いてジヨ
イント認識プロセスを容易にすることにある。これらの
数値属性は（１）コーナーの水平座標；　（２）コーナ
ーの垂直座標；及び（３）コーナーの法線距離である後
述するように本発明の画像プロセッサーの究極的な目標
はＬＩＮＥ、ＡＲＣ，ＥＮＤ、またはその他の幾何的特
徴及これらの組み合わせを検出することによフて、いか
なるコーナーがいくつ存在するか、例えばＬＩＮＥまた
はＡＲＣ間にいくつのコーナーが存在するかを明らかに
することである。このようなデータから形状を識別する
ことができる。ジヨイントまたはシーム経路上の基準点
検出を目的とする場合、重要な要素となるのがコーナー
である。識別された形状から優先される“コーナー°゛
、即ち、作働端が加工すべき“°ターゲット°“がどこ
にあるか、従って、特定の光線条画像に対応するシーム
位置が実際にはどこにあるかを知ることができる。換言
すると、最終分析において、ターゲットの座標が求めら
れ、これが本発明の制御プロセッサーとの関連で利用さ
れることになる。

再び第２５図において、ライン２５１を介してライン２
５０の信号（第２４Ｄ図参照）が受信されると、先ずブ
ロックＥＤがＥＮＤを検出し、これがライン２５１゛を
介してブロックＧＲＦに伝送される。次いでコーナー検
出ブロックＣＲＤがライン２５２から、ライン２５０の
信号中に存在するコーナーを検出する。このために、不
連続信号差オペレータによってブロックＣＲＤの機能が
行われる。第２８Ｅ図に示すように、数値計算であるこ
の動作は不連続関数ｊ＝ｆ　（ｉ）の連続値間の差を求
め、２つの連続する差値の間で所定の最小量Ｃだけ値が
跳ぶのを検出するというものである。不規則な分布のた
めに生ずるノイズを解消するため、最大値（図示例では
最大値であるが、最小値でもよい）の直前、直後の値、
即ち、勾配変化に基づいて演算するのではなく、両側に
位置するランクＳの値を利用するのが普通である。

従って、検出される差は次のような計算から得られる： ｃ−ｆ　（ｉ）　−ｆ　（ｉ−ｓ）　−［ｆ　（ｉｔｓ
）　−ｆ　（ｉ）］−２ｆ　（ｉ）　−ｆ　（ｉ−ｓ）
−ｆ　（ｉｔｓ） 関数ｆ　（ｉ）の最大値または最小値を順次検出するこ
とによって逐次現われるコーナーの数が明らかになった
ら、次の段階として例えば第２５図に示すＣＲＬのよう
なオペレーター（ライン２５４．２５４°及び２５６．
２５６′）それぞれのコーナーとこれに接続している先
行または後続線分の勾配との関係を検出する。これは同
じ関数ｊ＝ｆ（ｉ）に基づいて行われる。このため、（
第１導関数により）前記コーナーから画素線が右ターン
するか（負勾配）、左ターンするか（正勾配）を検出す
る。されにまた、２つの連続するコーナーに基づいて、
これらのコーナーがＬＩＮＥによって接続されているか
ＡＢＣによりて接続しているかを検出する。これはオペ
レーターＬＡＤ（ライン２５３．２５３°及び２５５．
２５５’）において行われる。再び、曲線ｊ＝ｆ（ｉ）
の不連続点を処理する簡単な代数演算によって直線上に
配列されてＬＩＮＥを形成しているのか、曲線上に配列
されてＡＲＣを形成しているのかを明らかにする。最終
段階として、画素線の末尾においてＥＮＤを検出する（
ライン２５７及び２５７）。

点行列を線分、円弧、・・・などに区切る作業は多大の
時間を要し、例えばＨｏｕｇｈ変換アプローチの場合、
線形方程式または円形方程式に従って点行列のエツジ点
から多数の点を発生させねばらならい。再帰釣線分割と
いうアプローチもあるが、この場合、典型的な形状及び
線分だけについても約１００ミリ秒を必要とする。これ
らに対して本発明のアプローチでは僅か８ミリ秒である
。

第３１Ａ及び３１Ｂ図に示すように、それぞれの゛コー
ナー識別（第３１Ａ図の場合には左右両端とＥ、Ｆ及び
Ｇと連携する５個のＲＡＭ、第３２Ａ図の場合は４個）
によって構成される記号図形をモニターするための図形
ヘッダーＧＲＨを設ける。ＲＡＭはテール・エンド接続
されており、それぞれが隣接する光線条部分に対してコ
ーナー識別を行なう。即ち、ＲＡＭＩは記号（第３０図
（ａ）のようなＥＮＤ／ＬＩＮＥを表わすＬ−ＥＮＤ）
、タイプＥ−Ｌ　（第３１Ａ図点Ｅまでの線分のタイプ
を表わすＥＮＤ／ＬＩＮＥ）、（勾配変化の大きさを表
わす）値ｃ１コーナーの座標、及びこのコーナーにおけ
るターンを含んでいる。

（以　下　余　白） ブロックＧＲＦが多数のコーナーを含む画素線を識別し
、コーナーの接続態様をも検出すると、残された作業と
して、第３４図に示すように二重コーナーである可能性
もあるこれらのコーナーから真のコーナーを選別しなけ
ればならない。第３０図の（ａ）では画素線が上方の線
ＥＦと下方の線ＧＫとを結ぶ同一垂直線に２つのコーナ
ーＦ及びＧを含む（後述するように、実際には画素線を
求めるプロセスにおいてＧはＦとは別の列に位置する）
。第３４図（ｂ）の場合は二重コーナー（Ｆ、Ｆ’及び
Ｇ％Ｇ’　）であるから、多対のうちの一方のコーナー
を無視して他の一方だけ、即ち、第３４図（ａ）の真の
シームにおけるコーナーと同じ状況のコーナーだけを使
用しなければならない。これが第２５図に示した分析オ
ペレーターＰＯＰの機能である。第３１Ａまたは３２Ａ
図から明らかなように、３つのコーナーＥ％　Ｆ、Ｇの
うち、２つのコーナーは例えばＥとＧなら一線ＥＧ上に
整列し、第３のコーナーＦはこれと対向する三角形の１
辺に対する垂線ＦＨ上に位置する。

Ｅ及びＧを求めたら線分ＥＧを計算し、線分ＥＧまでの
距１ｌｌＩＦＨも計算する。第３４図（ｂ）においてＦ
Ｆ’　またはＧＧ’を比較すれば、上記三角形に基づく
アプローチによって二重コーナーが判明する。従って、
分析オペレーターＰｏＰは２つの隣接コーナーのうち、
一方の指示を取り消すことにより第３４図（ａ）に示す
ような概略的な線形状を回復する。

第３１Ａ、３１Ｂ図及び第３２Ａ、３２Ｂ図を参照して
第２１図に示した図形ブロックＧＲＦ及び分析オペレー
ターＰＯＰの作用を考察する。関数ｊ＝ｆ　（ｉ）の形
でライン２５０を介して受信された画素線は第３１Ａま
たは３２Ａ図の図形で見て左から右にむかってマイクロ
コンピュータ−によって読み取られる。例えば第３１Ａ
及び３１Ｂ図の場合、センサーがシームを追跡する（第
１１図、ブロックＳ　ＬＣ）のと並行して発生するそれ
ぞれの光線条を順次チエツクする図形ヘッダーＧＲＨは
チエツクする特定画素（第３１Ａ図）に対してファイル
を開く。即ち、（第３１Ａ図に示す）重要な特徴を認識
し、これに関連する情報をファイル中に記憶するためで
ある。第１の動作はコーナー検出（第２５図のブロック
ＣＲＤ）であり、これはＣ１即ち、既に第２８Ｅ図に関
連して考察した第２差オペレーターによって検出される
勾配変化率を検出することによって達成される。

これによりコーナーの数が判明する。従って、各コーナ
ーごとに１つずつファイルＲＡＭＩ、ＲＡＭ２、ＲＡＭ
３、ＲＡＭ４及びＲＡＭ５が開かれる。次にこれらのフ
ァイルの特徴を各ファイルごとに詳しく説明する。

先ず、左手に第１のＥＮＤが存在する。ファイルＲＡＭ
Ｉにはｃ＝０と共にこのＥＮＤの座標、即ち、１＝１０
、ｊ＝２５０が記憶され、さらに第３１Ｂ図のＲＡＭＩ
に示すように、記号”　Ｌ　ＥＦＴ　　ＥＮＤ”　　（
Ｌ−ＥＮＤ）及びタイプ（第３０図（Ａ）に示すような
Ｅ−Ｌ）が記憶される。

動作は起点から右にむかって進行し、逆向きのリンクは
存在しないから、システムは次のコーナーを求めて右へ
進む。従って、この第１フアイルから、次のコーナーと
対応する次のファイルの先頭に至る“°順方向リンク”
が存在することになる。

ファイルＲＡＭ２はコーナーＥを特徴づける勾配変化に
基づくコーナー検出動作中（第２５図のＣＲＤ）開いて
いる。同時にこのファイルにコーナーＥの１＝５０及び
ｊ＝２５０が記憶される。

ここでブロックＣＲＬ　（第２５図）はコーナーＥにつ
いて右ターンがあるか左ターンがあるかを判定する。勾
配検出の結果に照らしてターンは右向きである。ファイ
アルにはこの情報が与えられる。コーナーＦ　（ＲＡＭ
３）についてもコーナーＧ（ＲＡＭ４）についても同様
の動作が行われる。

コーナーＥ％Ｅ７！ｌζらＦ、ＦからＧ、Ｇから右端（
ＲＡＭ５）まで、これらのコーナーが線分で結ばれてい
るか（第３１Ａ図）、円弧で結ばれているか（第３１Ｂ
図）を判定することができ、これは第２５図のブロック
ＬＡＤによって達成される。

簡単なアプローチとして、線分で結ばれている場合を想
定すると、記号（第３１Ｂ図）はＲＡＭＩがＬ−ＥＮＤ
　（左端）、ＲＡＭ２がＲＴ−ＴＵＲ’　２　Ｏ Ｎ　（ｒｉｇｈｔ　ｔｕｒｎ）　；　ＲＡ　Ｍ　３がＬ
　Ｔ　−Ｔ　Ｕ　ＲＮ　Ｃ１ｅｆｔ　ｔｕｒｎ）　　；
　ＲＡ　Ｍ　４がＲＴ　−Ｔ　Ｕ　ＲＮ　（ｒｉｇｈｔ
　ｔｕｒｎ）；ＲＡＭ５がＲ−ＥＮＤ　（右端）である
。順方向リンク（ｆ　１ｉｎｋ）及び逆方向リンク（ｒ
　１ｉｎｋ）もファイルに記憶され、第３１Ａ図の図形
において連続するファイルを左から右へ読むのか、右か
ら左へ読むべきかを示唆する。図形ヘッダーＧＲＨに組
み込まれている図形ポインター（ｇｒａｐｈ　ｐｔｒ）
はセンサーがとのファイルに進むべきかを指示する。同
じく図形ヘッダーに含まれているトラック・ポインタ（
ｔｒａｃｋ　ｐｔｒ）は作働端にとって重要なコーナー
、即ち、ターゲットの位置を指示する。

このように識別された図形を標準図形（第２５図のコン
パレーターＣＭＰ３によるマツチングのためブロックＳ
ＧＦに送られるブロックＳＭＤのシーム・モデル）とマ
ツチングさせる前に、第２５図に示すブロックＰＯＰの
分析オペレーターによる分析プロセスが必要である。即
ち、コーナー検出プロセスの結果として、必要以上のコ
ーナーが提示されるからである。典型的には、プロセス
の進行に従って第１コーナー検出器によって（第３４図
（ｂ）のＦｏ及びＧｏのような）二重コーナーが形成さ
れ、これが光線条画像中に現われる。コーナー分析プロ
セスではコーナー構造アレイが走査され、無関係なコー
ナーが削除される。削除プロセス、即ち、最初のコーナ
ー群を整理してマツチング用の唯一のコーナーを求める
分析は種々の分析法則に従って行うことができるが、好
ましい実施態様としては、分析プロセスにおいて２つの
隣接コーナー間の直線に対するコーナーからの垂直距離
という新しいコーナー属性を計算する。コーナー（第３
１Ａ図のＦ）から隣接コーナーを結ぶ線分（第３１Ａ図
のＥＧ）までの距１１ｆ（第３１Ａ図のＦＨ）を求める
のである。第２コーナーＦ’　が第１コーナーＦに極め
て近接している第３４図のような二重コーナーが存在す
る場合には（２つの隣接コーナーがＥ、ＧではなくＥ、
Ｆ’として）線分ＥＦ’　までの距離ＦＨ’　を求める
。

当然の結果として距＠ＦＨ’　は極めて短くなる。

法則として、最短距離以下ならば中間コーナーを無視し
て以後これを使用しない。従って、この場合はコーナー
Ｆを削除する。残るのはＦに極めて近い次のコーナーＦ
°である。Ｆは削除されたから、ＦｏからＥ及びＧまで
の距離を計算する。

重コーナーＦ、Ｆ’　がこのように削除されたのちも、
説明のための想定に従ってプロセスが進められる。一般
的な法則として、コーナーごとに距離が極めて短いかど
うか（第３４図ＯＦＦ’　またはＧＧ’　のような場合
にはこれらのコーナ一対のそれぞれ最初のコーラに現わ
れる）を検討し、このようなコーナーを即刻削除し、次
のコーナ一対の一方だけを取り出してこれを計算する。

第３３図は５つのコーナー１乃至５（第３１Ｂ図のＲＡ
Ｍ１乃至ＲＡＭ５に対応）について、図形全体の左から
右へそれぞれのコーナーに基づいて順次記号が作成され
て行く態様を示す。垂直距離は下記式に従って計算され
る ただし、ａ＝　（ｙ２−ｙｌ）、’　ｂ＝　（χ２−ｘ
１）、（χ１、ｙｌ）及び（χ２、ｙ２）は中央コーナ
ー（χ、ｙ）と隣接するコーナーの座標である。それぞ
れのＲＡＭにｈ値０．２３．２００゜１８及び０が記憶
される。

Ｘ値を計算し、結論が得られ、単純化がなされたら、コ
ーナー記号を割り当てればよい（第３１Ｂ図のＲＡＭＩ
、ＲＡＭ２、ＲＡＭ３、ＲＡＭ４及びＲＡＭ５）。なお
、方向（図形作成プロセスにおいて左から右へ）を決定
するため、勾配の代りに距離りの符号を利用することが
できる。従って、このような場合にはターン方向（ＲＴ
−ＴＵ八へＮまたはＬＴ−ＴＵＲＮ）はｈの符号で決定
される。

特定の光線条について得られたデータを記憶させたら、
ＲＡＭ　（第３１Ｂまたは３２Ｂ図）はｉｊ及びｈのよ
うな数値属性と、Ｌ−ＥＮＤ、Ｅ−り、ＬＦ−ＴＵＲＮ
％ＲＴ−ＴＵＲＮ、ｆ　１ｉｎｋ、　ｒ　１ｉｎｋのよ
うな記号属性を含むことになる。分析ルーチン完了と同
時にライン２６０（第２５図）を介して出力される結果
はすべての数値属性及び記号属性で画かれた光線条画像
の単純化された図形である。第２５図のコンパレーター
ＣＭ　Ｐ　３は記号属性をテスト過程でライン３０２を
介して基準として出力される標準図形の記号属性とマツ
チングさせる。

図形マツチングプロセスにおいて、標準図形（第２５図
のＳＭＤ）を各画像（第１１図の５ＬＣ）から（ライン
２６０を介して）リアル・タイムで抽出される図形とマ
ツチングさせることによってジヨイントの幾何的特徴が
認識される。このプロセスは（金属板に共通の現象であ
るが）経路沿いの形態変化と、起点、停止点、分岐点が
著しく異なる形態を有するため、１つのジヨイントにい
くつかの異なる表現−が与えられる可能性があることか
ら複雑になる。この問題に対する解決策はそれぞれのジ
ヨイントを任意の数のコーナー図形で記述できるように
することである。各コーナー図形は二重リンク・リスト
の形で一連のコーナー構造を含んでおり、所与のジヨイ
ントに対応するすべてのコーナー図形群を１つにリンク
させることで木構造としてまとめたものを、マツチング
が検出されるまで、あるいはすべての基準を使い果たす
までサンプルと比較する。

単一図形マツチングは標準図形（ライン３０２）及びサ
ンプル図形（ライン２６０）に含まれるコーナーを一緒
に走査することによって行われ、図形が標準図形とマツ
チングするには次の条件が満たされねばならない：　（
１）双方の図形中に含まれるコーナーの数が同じ；　（
２）サンプル中の各コーナーが標準図形中の対応コーナ
ーと同じ記号（ターン方向）を有する：　（３）各コー
ナーが同じタイプ（ｌ　ｉ　ｎ　ｅ　／　ｌ　ｉ　ｎ　
ｅ　、　　ａ　ｒ　ｃ　／　ｌ　ｉｎｅ、・・・）であ
る。マツチングテストが逐次性われている間、標準図形
中の追跡特徴コーナー（ターゲット）に出会うと図形ヘ
ッダー（第３１Ｂ図のＧＲＨ）に含まれるサンプル追跡
特徴ポインターがセットされる。

木構造マツチングは木構造に含まれる個々のコーナー図
形についてマツチングが見つかるまで、あるいはすべて
の選択を使い果たすまでマツチングを試みることによっ
て行われる。

マツチングが成立すると、コンパレーターＣＭＰ３はゲ
ートＧＴＥを介してライン２６１からライン２６２に図
形を送り、図形の数値属性が利用される。どのタイプの
図形が感知下のシームと対応するかをライン２６７を介
して標準図形に従って判定したら、ＴＲ３に進んでター
ゲットの検出、即ち、工具によるジヨイント加工とシー
ム経路位置の検出に関連して重要なコーナーの選択を行
う（ＲＡＭに記憶されている（ｉ、ｊ）値のうち、ター
ゲット座標となるもの、即ち、第３１Ａ図のコーナーＦ
を選択する）。

第３０図にはＲＡＭ　（第３１Ｂまたは３２Ｂ図）に記
憶させることのできる８つの記号属性を示した。これ゛
°左ターン′°または゛右ターン°′属性が追加される
。数値属性はコーナーの水平及び垂直座標（ｔ、ｊ）及
びコーナーの垂直距離九である。

このプロセスではＲＡＭだけでなく、ヘッダーＧＲＨ（
第３１Ｂ図）にも情報が記憶される。記憶される情報は
図形全体に亘る、コーナー以外の３つの属性である。こ
れらはマツチングプロセスのあとに求められる。

その１つは図形中のコーナーの１つを、ターゲットを表
わすコーナーとして規定する追跡特徴であり、このター
ゲットの座標を利用することにより、シーム経路を３−
Ｄ空間座標を表わす一連の均質変形座標を作成し、これ
らの変形座標を利用することによりロボット制御関数を
作成する。既に述べたように、コーナー図形ヘッダー（
第３１Ｂ図のＲＡＭ１乃至ＲＡＭ５）はどのコーナーが
追跡特徴であるかを指示するポインターを含む。

標準図形ではこのポインターがトレーニング（ｔｒａｉ
ｎｉｎｇ）によって初期設定され、サンプル図形ではマ
ツチングが成立するまでゼロである。

図形全体に関する第２の属性はターゲットのコーナー座
標を正確に求めるためラスター・データを使用する場合
、いくつかの発見的方法のうちどの方法を適用すべきか
を規定するターゲット画定コードである。このコードは
個々の標準図形に対するトレーニング（ｔｒａｉｎｉｎ
ｇ）によって初期設定される。

第３の属性はライン２６０の特定図形にマツチングが成
立した時、制御プロセッサーＣＰが何をなすべきかを規
定する作用コードである。これらの作用の典型例として
はＭＯＭＡＴＣＨ（エラー状態。

現時点のサンプルから制御ベクトルを発生させない）　
、　　ＭＡＴＣＩ（（待ち行列１０４のために追跡制御
サンプルを発生させる）　　：　　５ＴＡＲＴ（ジヨイ
ント開始シーケンスを実行する）　　、　　５ＴＯＰ　
　（ジヨイント終結シーケンスを実行する）　　；　Ｂ
ＲＡＮＣＨ（新経路への分岐シーケンスを実行する）。

それぞれのジヨイントごとに異なる制御作用が行われる
可能性がある。それぞれの値はトレーニング（ｔｒａｉ
ｎｉｎｇ）によって初期設定される。

以上３つの属性が図形ヘッダーＧＲＨ（第３１Ｂ図）に
追加される。

図形マツチングによってターゲット・コーナーが選択さ
れたら、元のラスター・データを再分析してターゲット
の正確な座標を求める。第２５図のブロックＣＲＦがラ
イン２６３に応答してこの機能を行う。具体的にはライ
ン２６８を介して標準図形から得られるデータに基づい
て行われる。

基本的な方法としては、線形回帰を利用して方程式をラ
スター・データにフィツトさせる。これによって最小平
均２乗誤差が得られる。公知の線形方程式を利用し、次
に挙げるいくつかの法則の１つに従って正確なターゲッ
ト座標を得る：　（１）２木の隣接線分の交差点；　（
２）左手または右手“差し金解”　（ｃａｒｐｅｎｔｅ
ｒ’ｓ　５ｑｕａｒｅ　５ｏｌｕｔｉｏｎ）　　（３）
最良の左手フィツトまたは最良の右手フィツト；及び（
４）元のコーナー。第３５図は線分Ｌ１またはＬ２、法
線Ｎ１垂直線Ｈがターゲット・ポイントＣにおいて交差
する上記法則に対応する４通りの状況を示す。差し金解
は第３５図に例示するようなビーム・エツジの丸く摩耗
または剥落したコーナーを対象とするのが普通である。

この段階で第２５図のライン２４６．２４６゜を介して
得られた情報がブロックＧＤＭに送られこのブロックに
おいて、サンプル図形からライン２６９を介して受信さ
れる情報に基づいてギャップが測定される。これは（ラ
イン２６５及び制御プロセッサーＣＰを介して）ロボッ
トに供給され、ギャップに金属を充填するように溶接プ
ロセスを自動的に調節する距離である。これは“適応充
填“′の名称で知られているが、本発明におけるロボッ
ト制御はフィードフォワード制御であって、理論的には
適応制御ではない。

ターゲット・ポイントの正確な座標が得られたら、本発
明の画像プロセッサーの作用で前記座標が（待ち行列１
０４を含む制御プロセッサーＣＰによってあとで利用さ
れる）カメラ座標系の３−Ｄ座標に直接交換される。関
連の方程式は第１０図に関連して既に述べた。データ・
ポイントを迅速に変換するためには、水平及び垂直座標
、及び画像座標の限られた変動範囲を分解することによ
って関数探索表を作成する。標準的方法として、下記の
座標変換を行う： （以　下　余　白） この場合、マトリックス乗算を行うには１２回の乗算と
８回の加算が必要である。この新しい方法では画像縦座
標ＪｍのＺ及びｙ（第１０図）関数と、２及び画像横座
標Ｉｎのχ関数を作成する。第１０図に関連して既に述
べたように、関数は次のように表わされる： χは第１０図に示すようにχ方向のユニット・ベクトル
、ｎは光線条平面に垂直なユニット・べクトルである。

従って、制約は（χ・ｎ）−〇、ただし符号（・）はベ
クトル・ドツト積を表わす。ｙ及びＺは定数を含む画像
縦座標Ｊｍの関数であり、χは同じく定数を含む、画像
横座標の２倍で与えられる。

この方法は専用ハードウェア、埋め込みファームウェア
または汎用ソフトウェアで行うことができる。この方法
には３つの探索表χＬＵＴ、ｙＬＵＴ及びｚＬＵＴ（第
３６図）と、第３６図の３１における１回の乗算が利用
される。ライン４００を介してｙＬＵＴ探索表へ、ライ
ン４０１を介してｚＬＵＴ探索表ヘアドレスｊが送られ
、ライン４０２．４０３を介して座標ｙ及びＺがそれぞ
れ出力される。アドレスｉχＬＵＴ探索表へ送られ、ラ
イン４０５の出力に、ライン４０３．４０６から得られ
るＺが乗算される。ライン４０７に座標χが現われる。

演算のスピードアップのため整数演算が利用されるから
、χの計算はやや複雑になる。従って、χＬＵＴ探索表
は正規化（２＝１）χ関数の変動範囲を広げるために位
取り因数を必要とする。この位取り因数は変換時に除算
しなければならないが、能率的であるという点では２の
累乗でもよい。表面オリエンテーションのｍ２Ｘ成分に
関しては、もう少し複雑になる。第３７図に示すように
、３つの探索表ＱＬＵＴ、少２ＬＵＴ及びｈ　ＬＵＴが
使用され、Ｓ６及びＳ８において２つの加算、Ｓ３、Ｓ
４、Ｓ５、Ｓ７において４つの乗算、４３０において１
つの除算がそれぞれ行われる。Ｓ８ではライン４１０か
ら得られるｉにライン４１１から得られるＩ　ｍ　／　
２が乗算される。出力はライン４１２を介して乗算器Ｓ
３に送られる。３つの探索表はライン４１３及びそれぞ
れに連携のライン４１４．４１５．４１６からアドレス
Ｊを受信し、ライン４２０．４２６及び４２３をそれぞ
れ介して連携の乗算器Ｓ３、Ｓ５、Ｓ７に出力する。ラ
イン４２０もライン４１２と同様に乗算器Ｓ３を接続し
、その出力はライン４２１に現われる。乗算器Ｓ４はラ
イン４２１に応答し、Ｓ５はライン４２６に、Ｓ７はラ
イン４２３にそれぞれ応答する。さらに、ライン４１７
．４１８か−らの△ｊがＳ４への第２の入力となり、ラ
イン４１７．４１９を介してＳ５へも第２の入力として
供給される。同様に、ライン４２４からの△ｉがＳ７へ
の第２の入力となる。アナログ加算器Ｓ６が３４からの
ライン４２２とＳ７からのライン４２５を組み合わせて
除数Ｂを形成し、ライン４２７がＳ７から除算器４２０
に被除数を入力する。このアプローチにより、方程式の
冗長度を考慮したあとのスループットを４６％改善する
ことができる。平凡な計算なら２８．５相当の加算を必
要とするのに対して、探索表方式では１９．５相当の加
算で済む。

この結果、ライン２６６を介してシーム上の点の位置及
び姿勢：χ、ｙ、ｚ、θ、φ、ψが得られる。次にブロ
ックＳＣＣを考察すると、均買座標変換は４つのベクト
ルから成るマトリックス、であり、１つは位置を示すベ
クトル、残り３つは姿勢を示す直交ユニット・ベクトル
である。既に述べたように、ｈＣｔｍは相対座標フレー
ムを左下及び右上に付記した記号Ｔで表わされる。従っ
て、ロボットのワールド座標からシーム・サンプルへの
変換はｗＴｓで表わされる。なお、ここに使用する変分
はシームがＳ１ワールドがＷ１工具がｔ、カメラがＣで
ある。

画像プロセッサーはシーム位置の位置オフセット成分を
カメラ座標で直接測定する。これらの値はそのままカメ
ラ−シーム変換値となる。画像プロセッサーは単一フレ
ームから直接ｍ！Ｘを測定する（扁平面が第９及び１０
図に示すようにレンズ主軸に垂直な状態でｉ軸と並行な
線を投光するように投光器を整列された場合、第３８図
、ライン５２３の画像勾配△ｊ／△ｉと相関する記のよ
うに計算する： で表わされる面勾配成分がｍ２Ｘであり、第３８図のラ
イン５２８を介して得られる）。移動しながらいくつか
のシーム・サンプル位置のサンプルを採収したのち、ｍ
Ｘｙ及びｍ２ｙをも直接計算する。

これらの値を利用してｈｃｔｍの姿勢サブマトリ接近ベ
クトル（見）は旦及び旦のベクトル積として計算される
。

参考のため、光線条の幾何的分析に関する光線条デザイ
ンのためのフォートラン・プログラムを付録に示した。

第３８図のフォローチャートは第２５図に示した画像プ
ロセッサーの動作全体を図解したものである。ブロック
５００はバイブラインから出力される画素線のデータ・
ラスターにおける各列ｉに対応するｊ値をリストアツブ
する第２８Ｂ図図示ＲＡＭの典型例であり、インターレ
ーシングの場合、ブロック５０２はライン５０１に応答
してライン２５０の１画素幅線を出力する。次いで、ラ
イン５０３を介してシステムは５０４に進み、ここで第
２５図のＣＲＤにおいてなされたように、コーナー検出
が行われる。ブロックＧＲＦに含まれるＲＡＭ情報につ
ながる第２５図のブロックＥＤ、ＬＡＤ及びＣＲＬによ
る予備的図形作成が５０６において行われる。ライン２
５８を介して出力され、第２５図に示す分析オペレータ
ーに送される粗面形が図形分析器５０８において簡略化
され、この簡略化された図形は分析器５０８からライン
５０９を通って最終属性計算器５１０へ送られ、最終的
に属性を決定された図形は計算器５１０からライン５１
１を通ってマツチング段階５１３へ送られる（ライン５
１２から得られる標準図形の木構造に応答してマツチン
グテストが行われる）。なお、感知される光線条画像の
実図形とのマツチングテストに供せられる標準図形は実
図形として得られるマツチング図形と共通の総合的属性
を具えている。これらの属性は標準として選択されたシ
ーム・モデルに基づいてあらかじめ設定される。マツチ
ング５１３に続き、ライン５１４を通ってギャップ抽出
５１５に進み、５１７においてギャップ・コードがスケ
ールされ、ライン２６５を介して制御プロセッサーＣＰ
へギャップ・コードが出力される。他方、図形マツチン
グ５１３に続いて（第２５図のＣＲＦにおいて行われる
ように）ターゲット画定５２０が行われ、ライン５２１
にターゲット座標ｉが、ライン５２２にターゲット座標
ｊがそれぞれ出力される。画像勾配もライン５２３を介
して得られる。

次いで、（第２５図のＣＲＶで行われるように）５２４
において１−Ｄから３−Ｄへの変換が行われ、ライン５
２５．５２６．５２７を介して３つの座標χ、ｙ、Ｚが
それぞれ出力される。画像勾配はｙ軸に対する傾斜とし
ての面勾配ｍｘｙ、に変換される。３つの座標は既に述
べたように式：から得られ、これと同時に、全微分ｄｚ
及びｄχで表面勾配ｍ。が計算され、ライン５２８を介
して出力される。

こうして得られた情報を組み立ててｈｃｔ’ｍとし、シ
ーム・サンプルを形成するシーム変換の基本マトリック
スは； （以　下　余　白） ただし、第１８図に関連して既に述べたように、０はカ
メラとシームの間における姿勢ベクトル、見は接近ベク
トル、旦は法線ベクトル、工は位置ベクトルである。ラ
イン５２５乃至５２８のデータを利用すれば、マトリッ
クスは下記のようになる： これはブロック５２９からライン５３０に現われる出力
である。ここで、制御プロセッサーに対してロボット・
プロセッサーを制御するように指令する前に、シーム座
標をワールド座標に変換しなければならない。その関係
式は： ｙＴ’−ｗＴｔ：ｔＴ”ＩＩ：ｅａｍＴ’ただし、変換
ＷＴｔ、即ち、工具座標は制御プロセッサーを介してロ
ボット・プロセッサーからライン１３７に出力される。

変換ｃｌｌｌＩＴ８はライン５３０によってブロック５
３２へ人力され、ｔＴｃａＩｎはセンサーから工具固定
関数に与えられる。その結果がライン５３３に現われる
。ＴＳである。

、Ｔｓ−ＷＴｔ　、　ｔ７ｇ であるから、この変換はブロック５３４において（制御
プロセッサーのライン１３７からの）ライン５３３及び
ライン５３４で行われ、ライン５３５で時点ｋに対応す
るＷＴ蓋Ｋ）が出力される。

シーム経路座標はライン１０３゛を介して待ち行列１０
４に対して出力される。これに対する通過距離が５３６
においてすべてのサンプルについて求められ、サンプリ
ングされた場所がライン１０３を介して待ち行列１０４
に記憶される。

本発明の好ましい実施例を構成する画像プロセッサーと
の関連でいくつかの特徴を述べたが、同じ目的を達成し
、すぐれた成果をもたらすなら、その他の解決手段もま
た本発明から除外されるものではない。

要約すれば、本発明の画像プロセッサーの特徴を次のよ
うに列記することができる： シーム・サンプル確認の際に考慮される幾何的形状を感
知するセンサー； 光線条画像を処理し、画像信号を１画素幅画像に変換す
るため相互に接続する電子ボードの集合体； 光線条画像を抽象データ構造として表現する方法； 長さ、角度などの数値属性に歪みがあってもマツチング
が得られるようにデータ構造を標準構造とマツチングさ
せる方法； 本質的形態変化を動的かつ非同期的に処理できるように
いくつかの標準モデルのうちのいずれかにマツチングさ
せることがで籾ること；ターゲット位置、ギャップ・サ
イズなどのような正確な数値属性を抽出するため、マツ
チングに関連してデータを正確に解読できること；本発
明の制御プロセッサーの特徴を要約すると次の通りであ
る： ロボットがその作業範囲内の任意の場所へセンサーを移
動させ、シーム起点を検出し、起点が検出されたらロボ
ットを停止させることができるとと； 追跡を開始し、所要の作働端基準オフセットを考慮する
前に、６つの自由度すべてに関しで作働端をシーム起点
に“′センター・アップパするようロボットに指令でき
ること； ロボット経路を更新しながらリアルタイムで行われるフ
ィードフォワード方式による６自由度追跡、動的回復、
及び視覚システムによるロボット経路の外挿処理；及び 本発明のロボット・システムの重要な特徴として制御プ
ロセッサー及び画像プロセッサーを単一のロボット・シ
ステムに組み込んだこと。

以上、好ましい実施例に関して本発明を説明したが、本
発明の重要な構成要件を採用するその他の実施例も本発
明の範囲に含まれる。例えば、産業用ロボットからの指
示経路回復を重要な構成要件として上述したが、本発明
の制御プロセッサーによるフィードフォワード制御は指
示経路が得られる限り、ロボットで行うこともできる。

また、光学センサーを利用するシーム追跡システムにつ
いて述べたが、本発明の制御プロセッサーによって使用
される、工具に先行して感知されるシーム上の不連続な
一連の場所に関するデータを得るため、他の方式の感知
システムを採用することも可能である。工具から一定距
離に位置するようにセンサーを取り付けることも必須条
件ではない。通過距離ごとの感知場所と工具の位置及び
姿勢との相関関係を両者間の特定の関係を考慮して求め
ることも可能である。

【図面の簡単な説明】

第１図は公知ロボット・システムを示すブロックダイヤ
グラムである。 ｉ２Ａ、２Ｂ及び２０図は典型的なジヨイントまたはシ
ームをそれぞれの特徴的断面形状と共に示す斜視図であ
る。 第３図はロボット・システムに対する指示経路の概略図
である。 第４図は指示経路とロボット工具が作業に際して追跡す
べきシームとの間の関係を略伝する説明図である。 第５図は加工すべきジヨイント溝に対する工具の位置及
び姿勢を決定するパラメーターを示す斜視図である。 第６図は工具姿勢のワールド座標系における座標軸を示
す斜視図である。 、第７図はフィードバック・アプローチを利用するシー
ム追跡系と共にロボットの制御系を示すブロックダイヤ
グラムである。 第８図は記憶されている指示経路に基づくロボット・シ
ステムの動作を示すブロックダイヤグラムである。 第９図は投光してジヨイントに光線条を形成し、これを
カメラが捕捉し、自動追跡システムによるシーム経路検
出の際に前記光線条がさらに処理されるように構成され
た光学センサーの斜視図である。 第１０図は光学系及び光線条の三角測量分析用幾何パラ
メーターを示す説明図である。 第１１図は光学系とロボット・システムとの接続関係を
本発明の画像プロセッサー及び制御プロセッサーと共に
示すブロックダイヤグラムである第１２図は第１１図の
制御プロセッサーによるロボット・システムフィードフ
ォワード制御の態様を示すブロックダイヤグラムである
。 第１３Ａ−１３Ｄ図は第１１及び１２図の制御プロセッ
サーの動作を説明するためのブロックダイヤグラムであ
る。 第１４Ａ図は本発明の制御プロセッサーの作用下に行わ
れる産業用ロボットの制御シーケンスの各サイクルにお
ける、３チツク移動する工具のシーム上における外挿位
置と共に、シーム経路及び回復された指示経路を略伝す
る説明図である。 第１４Ｂ図はシームまたはジヨイントに沿って光学セン
サーが通過距離との関連で位置感知し、第１４Ａ図の外
挿位置における通過距離を夾叉する通過距離サンプルを
識別する態様を示す説明図である。 第１５図は工具の外挿位置に対応する通過距離に応答す
る夾叉通過距離サンプルの選択と、第１３Ｃ図において
誤差計算と産業用ロボットに対する制御指令の作成に利
用される前記位置に対応の工具座標を求めるための連続
的補間をアナログ形式で示すブロックダイヤグラムであ
る。 以下余白 第１６図はシーム経路を、それぞれが線形関数に近似す
る連続区間に分割する態様を示す説明である。 第１７図は第１６図の作用が実行される態様を示すブロ
ックダイヤグラムである。 第１８図は本発明に従って補間ではなくモデリングを行
うように修正された形で示す第１３Ｃ図のブロックダイ
ヤグラムである。 第１９図は第１６図と同様に、第１７図の方法で区分さ
れたシーム経路を第１８図における制御動作と相関させ
て示す説明図である。 第２０図は工具よりも前方に位置するようにセンサーを
工具に取り付けた場合、現在位置における工具の姿勢が
センサーをシーム上に位置させるような姿勢でなければ
ならないことを示す説明図である。 第２１図はセンサーが有効に感知するためにはシーム経
路平面における工具からセンサーまでの距離がシーム経
路に対する弦に相当しなければならないことを示す説明
図である。 第２２図は補正すべきヨーイング角度を第２１図の弦で
画定するシーム平面に射影されたセンサーから工具まで
の光学的距離を示すベクトル図である。 第２３図はシーム追跡システムとして使用される画像プ
ロセッサー全体を、本発明の画像プロセッサーにおいて
使用されるマイクロコンピュータ−によってモニターさ
れ、かつ制御されて感知シームの光線条面像の一方のエ
ツジを表わす画素線を形成すると共にロボット制御のた
め制御プロセッサー（ＣＰ）が必要とするシーム経路座
標を出力するデジタル・バイブライン及びそのソリッド
ステート・デバイスと共に示すブロックダイヤグラムで
ある。 第２４図は第２３図のブロックダイヤグラムの詳細図で
ある。 第２５図は第１３Ａ乃至１３Ｄ図の制御プロセッサー（
ＣＰ）と接続した状態で示す画像プロセッサー（Ｉ　Ｐ
）全体のブロックダイヤグラムである。 第２６Ａ図は光線条の下方エツジに位置するマスクまた
はカーネルを特徴づける１０通りの状況を示す説明図で
ある。 第２６Ｂ図は第２６Ａ図の１０通りの状況とは異なる３
つの状況を示す説明図である。 第２７図は第２６Ａ及び２６Ｂ図の１３通りの状況のそ
れぞれに対応する画素マスクのコーディングを示す表で
ある。 第２８Ａ乃至２８Ｄ図は本発明の画像プロセッサーによ
り画素線を２画素幅から１画素幅に細めながら、パイプ
ライン画像を２−Ｄから１−Ｄに変換する段階を示すグ
ラフである。 第２８Ｅ図は第２５図に示すコーナー検出用不連続第２
微分オペレーターの動作を示すグラフである。 第２９図は本発明の画像プロセッサーによる画素線によ
って特徴づけられる６通りのシーム形状を示す簡略図で
ある。 第３０図は本発明の画像プロセッサーによる画素線の形
状を特徴づけるコーナーと隣接リンクとの間に考えられ
る８通りの幾何的関係を示す簡略図である。 第３１Ａ図は典型的な画素線プロフィルである第３１Ｂ
図はこれに対応する光線条画像コーディングである。 第３２Ａ図は他の典型的な画素線プロフィルである。 第３２Ｂ図はこれに対応する光線条面像のコーディング
である。 第、３３図は第３１Ａ、３１Ｂ、３２Ａ、３２Ｂ図との
関連において、特定の場合の画素線形状を翻訳するコー
ナー図形の展開である。 第３４図は画素線上に識別される擬似コーナーを例示す
る説明図である。 第３５図は本発明の画像プロセッサーによって可能とな
るターゲット画定の５例を示す説明図である。 第３６図は画像の１−Ｄ→３−Ｄ変換を示すブロックダ
イヤグラムである。 第３７図は第１１．１２及び１３Ａ乃至１３Ｄ図の制御
プロセッサーにシーム経路位置サンプル・データを供給
するための画像プロセッサーによるパターン認識、中心
点抽出及び座標検出動作を示すフローチャートである。 出願人：　　ウエスチングへウス・エレクトリック・コ
ーポレーション化　理　人：加　藤　紘　一部（ばか１
名）゛遣 「 手続補正書（方式） １．事件の表示 昭和６３年特許願３３２７７２号 ２、発明の名称 ロボット制御方法及びシステム ３、補正をする者 事件との関係

Claims (15)

【特許請求の範囲】
1. （１）画像プロセッサー（ＩＰ）と連携する光学的シー
   ム追跡システムの前方感知型センサー（ＳＮＳ）の後方
   で作働端（ＴＬ）をリアルタイムで制御するロボット制
   御システムであつて、作働端の現在位置に応答してこれ
   に対応するシーム場所に基づくフィードフォワード制御
   により作働端を予想位置にむかって制御する制御プロセ
   ッサー（ＣＰ）を含むことと、画像プロセッサー（ＩＰ
   ）がシーム上において順次感知される場所（Ｓｓ（ｋ）
   ）を指示するのに対して、制御プロセッサー（ＣＰ）が
   このような感知場所をセンサーの起点からの通過距離と
   相関させ、かつ作働端が順次占める位置を作働端の起点
   からの通過距離と相関させることと、前記対応のシーム
   場所が画像プロセッサー（ＩＰ）から得られる感知場所
   及び前記予想位置に対応する通過距離に基づいて制御プ
   ロセッサーによって検出されることと、前記予想位置が
   制御プロセッサー（ＣＰ）によりロボットの指示経路上
   の外挿通過距離と相関させられ、前記対応のシーム場所
   が前記外挿通過距離の関数として前記感知場所から求め
   られることと、前記感知されたシーム場所が通過距離の
   不連続関数をシーム・モデル（ＭＤ１−ＭＤ４）として
   定義する共通の増分特性に従い制御プロセッサーによっ
   て分類されることと、制御プロセッサーが前記外挿通過
   距離を利用して前記シーム・モデルから前記対応のシー
   ム場所を求めることを特徴とするロボット制御システム
   。
2. （２）複数の前記シーム・モデル（ＭＤ１−ＭＤ４）が
   制御プロセッサーにより作働端の前方に順次形成され、
   有効シーム・モデルが前記外挿通過距離の関数として制
   御プロセッサーによって検出されることを特徴とする請
   求項第（１）項に記載のシステム。
3. （３）前記共通の増分特性が前記不連続関数の勾配であ
   ることを特徴とする請求項第（２）項に記載のシステム
   。
4. （４）前記共通の増分特性が前記不連続関数の勾配変化
   であることを特徴とする請求項第（２）項に記載のシス
   テム。
5. （５）指示経路に対する現在位置から、連続の対応シー
   ム場所に基づいて作働端をフィードフオワード制御し、
   前記作働端現在位置との関連で制御プロセッサー（ＣＰ
   ）が前記指示経路を回復し、前記外挿作働端位置を前記
   現在位置から検出して前記予想通過距離を求め、前記対
   応のシーム場所に基づいて得られる前記回復された指示
   経路との誤差（Ｄ（ｋ））をフィードフォワード制御に
   利用することを特徴とする請求項第（１）項に記載のシ
   ステム。
6. （６）前記フィードフォワード制御が周期的に行われ、
   新しい作働端位置及び外挿位置ごとに通過距離が制御プ
   ロセッサーによって求められ、記憶されることを特徴と
   する請求項第（５）項に記載のシステム。
7. （７）前方感知型センサーが作働端から所定の距離に設
   けられ、作働端位置及び感知シーム場所に対応する通過
   距離が前記所定距離との関連で与えられることを特徴と
   する請求項第（６）項に記載のシステム。
8. （８）指示経路に対する誤差を補正する制御信号で作働
   端を繰り返し制御するロボット・コントローラ（ＲＢ）
   と、 作働端よりも所定距離だけ前方のシーム上に順次現われ
   る場所において感知されるシームの不連続な形態を表わ
   す２−Ｄ光線条画像（ＳＬＣ）を繰り返し求める前方感
   知型光学センサー（ＳＮＳ）を有するシーム・センサー
   視覚システムと、前記光線条画像のそれぞれをリアルタ
   イムで処理することにより各画像ごとにそれぞれの感知
   場所の座標を表わす第１信号（１２１、１２５）を得る
   画像プロセッサー（ＩＰ）と、 作働端現在位置を示す第２信号（１２８）及び前記第１
   信号に応答して作働端現在位置とこれに対応する感知場
   所との間の誤差を表わす前記制御信号（１２９、１３３
   ）を出力する制御プロセッサー（ＣＰ）を含むロボット
   ・システムの作動方法であって、 前記制御プロセッサーが作働端より前方で シーム感知プロセス開始からの通過距離の 関数として前記第１信号座標を記憶し、か つ分類し（１０４）、 前記第１信号座標を共通の代数的特性（６ １、５８）に従って分類することによりそ のシーム・モデル表現を形成し、 前記シーム・モデル（ＭＤ１−ＭＤ４）の 表示値を、感知された場所の順序に記憶し 前記制御プロセッサーが 前記制御信号及び前記第２信号に応答して 作働端の起点からの通過距離を繰り返し計 算し、かつ記憶し、 作働端現在位置を示す前記第２信号及び作 働端位置ぎめのための前記制御信号により 、回復指示経路を表わす位置を順次求め、 前記回復指示経路上の通過位置から予想位 置まで所定量を外挿し、 前記作働端のそれまでの通過距離から予想 される通過距離まで前記所定量を外挿し、 前記予想される通過距離（１２３）に対応 するシーム・モデルで対応の感知場所の座 標（１２５）を、従って、前記第１信号を 求め、 前記第１及び第２信号から得られた制御信 号に応答してロボット・コントローラをフ ィードフォワード制御することを特徴とす るロボット・システム作動方法。
9. （９）前記シーム・モデルが共通の代数的特性として勾
   配及び勾配変化の少なくともいずれか一方を含むことを
   特徴とする請求項第（８）項に記載の方法。
10. （１０）指示経路に従いシーム沿いに作働端を制御する
    ロボット・コントローラと、作働端の前方でシームを感
    知し、シーム上に逐次感知される不連続な場所を表わす
    データを求めるセンサー・システムを含むシーム追跡装
    置制御システムと、前記センサー・システム及び前記ロ
    ボット・コントローラに応答して作働端位置とこれに対
    応する感知場所との間の誤差を表わす制御信号を求める
    制御プロセッサーを含み、前記制御信号に応答して前記
    ロボット・コントローラが作働端を制御するロボット・
    システムであって、 前記ロボット・コントローラに応答し、かつ前記制御プ
    ロセッサーと連携して２つの連続する感知場所間の距離
    を順次計算し、前記距離を累算して最後に感知された場
    所までの通過距離を繰り返し計算し、それぞれが個々の
    通過距離を表わすサンプルを順次求めてシーム上の各感
    知場所を識別する手段と、 前記サンプルと対応する前記感知場所のそれぞれについ
    てセンサー・システムが求めた座標を表わすデータを前
    記サンプルの順序に記憶する探索表手段と、 制御プロセッサーが共通の代数的特性に従って前記記憶
    された座標を直ちに分類してシーム・モデル（ＭＤ１−
    ＭＤ４）を形成することと、前記制御プロセッサー内に
    あって前記作働端の現在位置及び先行位置に順次応答し
    てこの両者から外挿して予想位置を求め、この予想位置
    までの予想通過距離を求める手段と、 前記制御プロセッサー内にあって前記探索表と協働する
    ことにより作働端の前記予想通過距離を前記記憶手段の
    対応サンプルと相関させてシーム上に予想される作働端
    位置の対応座標を求める手段と、 前記制御プロセッサー内にあって前記対応座標に基づき
    現時点の制御信号を求めるコンパレーター手段と、 制御プロセッサーが前記現時点制御信号でロボット・コ
    ントローラを制御することにより、作働端を前記予想通
    過距離によって与えられる新しい位置にむかってフィー
    ドフォワード制御することと、 作働端位置とこれに対応する感知シーム場所との間の誤
    差が第１信号として制御プロセッサーから周期的にロボ
    ット・コントローラへ伝送され、これに応答してロボッ
    ト・コントローラが指示経路に従って作働端を同時に制
    御することで前記誤差が補正されることと、 前記作働端に対する周期的制御に続いて、ロボット・コ
    ントローラが制御プロセッサーに現在位置を表わす第１
    信号を周期的に送ることと、制御プロセッサーが前記第
    １及び制御信号と共に、回復された指示経路を特徴づけ
    る対応現在位置を表わす第２信号を周期的に出力するこ
    とと、前記外挿手段が前記回復された指示経路上の現在
    及び先行位置に対応する連続する前記第２信号と共に、
    前記回復された指示経路上の外挿位置を表わす第３信号
    を出力することと、 前記シーム・モデルが前記第３信号に応答して対応のシ
    ーム場所を表わす第４信号を形成することと、 前記コンパレーター手段が前記第３及び第４信号に応答
    して前記現時点制御信号を出力することを特徴とするロ
    ボット・システム。
11. （１１）連続して得られた感知シーム場所間の所定の最
    小勾配変化に応じて前記感知シーム場所が分類されるこ
    とを特徴とする請求項第（３）項に記載のシステム。
12. （１２）前記共通の増分特性が最小２乗エラー・ライン
    方法に従つて制御プロセッサーにより、順次感知される
    シーム場所から求められることを特徴とする請求項第（
    １１）項に記載のシステム。
13. （１３）所定の最小勾配変化が円形シーム経路を示すも
    のとして順次検出されることを特徴とする請求項第（１
    １）項に記載のシステム。
14. （１４）作働端現在位置に対応する姿勢ベクトルｏが制
    御プロセッサーにより通過距離の関数として、かつ有効
    シーム・モデルとの関連において順次求められ、制御の
    ための作働端子想位置及び予想姿勢が前記予想通過距離
    との関連において前記シーム・モデルから求められるこ
    とを特徴とする請求項第（１１）項に記載のシステム。
15. （１５）シーム・センサーの動作を、シームに対して作
    働端を制御するロボット・システムの動作と組み合わせ
    る方法であって、 作働端よりも前方のシーム上の不連続な場所を逐次感知
    しながら、前記シーム場所のそれぞれにおけるシーム座
    標を表わすデータを最初のシーム場所からの通過距離の
    関数として記憶し、 通過距離の関数として前記シーム場所の座標を表わすモ
    デルを形成するため、前記記憶データをモデリングし、 不連続な作働端位置にそれぞれ対応する作働端座標をロ
    ボット・システムから求め、 最初の作働端位置から個々の作働端位置までの通過距離
    を前記作働端座標から繰り返し計算し、現在及び先行作
    働端位置から、現在位置からの予想作働端通過距離にお
    ける予想作働端位置を外挿し、 前記予想作働端通過距離に作働端の座標を前記モデルか
    ら求め、 前記モデルから得た作働端座標に基づいてロボット・シ
    ステムを制御する段階から成ることを特徴とする前記方
    法。