JPH0281209A - Teaching data generating method for robot - Google Patents

Teaching data generating method for robot

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JPH0281209A
JPH0281209A JP23429488A JP23429488A JPH0281209A JP H0281209 A JPH0281209 A JP H0281209A JP 23429488 A JP23429488 A JP 23429488A JP 23429488 A JP23429488 A JP 23429488A JP H0281209 A JPH0281209 A JP H0281209A
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robot
teaching
small area
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陽一郎 馬場
Masayuki Watanabe
雅之 渡辺
Hirobumi Hashimoto
橋本 寛文
Makoto Tonai
誠 藤内
Takanori Mitsufuji
三藤 孝則
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Abstract

PURPOSE:To improve the generation efficiency of teaching data and to facilitate the teaching work by obtaining work state data of a robot, while changing a work sequence of small areas obtained by dividing a work area of the robot, and using data containing the corresponding work sequence data as teaching data for the robot. CONSTITUTION:A work area of a robot is divided into prescribed small areas M1-M10, and while changing a work sequence of the small areas, based on work position data of said each small area M1-M10 and shape data and operation performance data of the robot, work state data of the robot is obtained by a simulation with regard to each work sequence. Subsequently, the work sequence corresponding to a desired work state in this work state data is selected, and data containing this work sequence data is used as teaching data for the robot. In such a way, it will suffice that actual teaching to the robot is executed at every small area, a burden to the teaching work itself is reduced and it can be executed easily, and also, said data can be generated by reducing trial-and-error, and the teaching data can be generated efficiently.

Description

【発明の詳細な説明】 発明の目的 [産業上の利用分野コ 本発明は、例えは塗装・溶接用ロボットの作動のための
適切な教示用データを効率的に作成するデータ作成方法
に関する。
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION OBJECTS OF THE INVENTION [Field of Industrial Application] The present invention relates to a data creation method for efficiently creating appropriate teaching data for the operation of, for example, painting and welding robots.

に関する。Regarding.

[従来の技術] 従来、作業の効率性、生産性あるいは安全衛生の観点か
ら、自動車生産ライン等において塗装用ロボットや)容
接用ロボットが用いられている。これらのロボットは、
同一作業を正確に繰り返すことが可能なことから一旦適
切な作業データを教示(ティーチング)すれは、品質が
高く一定した製品を継続的に得ることが出来る(特開昭
58−180257号)。
[Prior Art] Conventionally, painting robots and contact robots have been used in automobile production lines and the like from the viewpoint of work efficiency, productivity, or health and safety. These robots are
Since it is possible to repeat the same work accurately, once appropriate work data is taught, it is possible to continuously obtain products of high quality and constant quality (Japanese Patent Laid-Open No. 180257/1983).

この必要な作業データは人間が、例えはリモートティー
チングやダイレクトティーチングによりロボットのアー
ムを移動させつつ、適切な移動経路を教示させ、ロボッ
ト制御装置に記憶させていた。
This necessary work data is stored in the robot control device by a human, for example by remote teaching or direct teaching, while moving the robot's arm and teaching the robot an appropriate movement path.

また、複数のロボットを稼動する場合に問題となるロボ
ット同士の干渉をチエツクする場合は、各ロボットに予
め教示しておいたデータを用いて、コンピュータの演算
によるシミュレーションを行い、干渉が起きると予想さ
れた場合は、再度教示しなおしていた。この教示データ
を再びシミュレーションにより確認した結果が不良であ
れば、上記作業を、適切な教示データが得られるまで、
繰り返していた(特開昭62−165212)。
In addition, if you want to check for interference between robots, which can be a problem when operating multiple robots, use data that has been taught to each robot in advance to perform a simulation using computer calculations to predict when interference will occur. If this happened, the teacher would reteach the lesson again. If the teaching data is checked again by simulation and the result is bad, repeat the above operation until appropriate teaching data is obtained.
It was repeated (Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-165212).

[発明が解決しようとする問題点コ ところが、ロボットの教示データの決定には様々な要因
が存在する。例えば塗装用ロボットでは、■塗装品質、
■動作効率、■ワークや他のロボットとの干渉、■他の
ロボットとの作業速度のバランス等である。
[Problems to be Solved by the Invention]However, there are various factors in determining the teaching data for the robot. For example, in a painting robot, ■painting quality,
■Operation efficiency, ■Interference with workpieces and other robots, ■Balance of work speed with other robots, etc.

これらの要因がすべて満足されなければ、生産性、安全
性の観点からロボットを実際の生産ラインで用いること
はできない。
Unless all of these factors are satisfied, robots cannot be used on actual production lines from the viewpoint of productivity and safety.

従って、前述のごとく作業者が教示する場合も、その後
シミュレーションで教示する場合も、上記要因が一つで
も満足できないものであれば、全ての作業を初めからや
り直さなくてはならなかった。
Therefore, whether teaching is performed by an operator as described above or teaching is subsequently performed through simulation, if even one of the above factors is unsatisfied, the entire work has to be restarted from the beginning.

このような試行錯誤に基づく作業の膨大な繰り返しサイ
クルの後に初めて満足できる作業データが得られていた
Satisfactory work data was obtained only after a huge number of repeated cycles of work based on trial and error.

従って従来の方法は教示データの作成能率が極めて悪く
、ワークが複雑であればあるほど、−ケ所でのロボット
の稼動台数が増加すればするほど、等比級数的にその教
示データの作成及び検討時間が増加し、教示作業がきわ
めて困難となっていた。
Therefore, in the conventional method, the efficiency of creating teaching data is extremely low. This increased time and made the teaching task extremely difficult.

特開昭58−180257号は、塗装部位を塗装プロ・
ンクに区分しているが、単に広い面積を、1台のロボッ
トで塗布することを考慮したもので、全体の作業の効率
(動作効$)や干渉等の問題は考慮されておらず、その
効果もない。
JP-A No. 58-180257 discloses that the painted area is coated with a coating professional.
However, this is simply based on the idea of coating a large area with one robot, and does not take into consideration issues such as overall work efficiency (operating efficiency $) or interference. No effect.

え団少講戒 そこで、本発明は、複雑なワークや複数ロボット稼動に
おける、上記問題点を解決することを目的とし、次のよ
うな構成を採用した。
SUMMARY OF THE INVENTION Therefore, the present invention employs the following configuration with the aim of solving the above-mentioned problems in complex workpieces and multiple robot operations.

[問題点を解決するための手段] 即ち、本発明の要旨とするところは、第1図の基本的構
成図に例示するごとく、 ロボットの作業領域を所定の小領域に分別しくPI)、 少なくともこの各小領域の作業位置データとロボットの
形状データ及び作動性能データとに基づいて、小領域の
作業順序を変えつつ、各作業順序につきシミュレーショ
ンによりロボットの作業状況データを得(P2)、 この作業状況データの内の所望の作業状況に対応する作
業順序を選出し、少なくともこの作業順序データを含め
たデータを、ロボットの教示用データとする(P3)こ
とを特徴とする・ロボットの教示用データ作成方法にあ
る。
[Means for Solving the Problems] That is, the gist of the present invention is to divide the working area of the robot into predetermined small areas (PI), at least as shown in the basic configuration diagram of FIG. Based on the work position data of each small area, the robot's shape data, and the operational performance data, while changing the work order of the small areas, the robot's work status data is obtained through simulation for each work order (P2). Robot teaching data, characterized in that a work order corresponding to a desired work situation is selected from the situation data, and data including at least this work order data is used as robot teaching data (P3). It's in the creation method.

[作用] Plの処理において、作業領域を所定の小領域に分別す
るとは、例えば塗装用ロボットではワークの表面をいく
つかの小領域に分別することを言う。塗装対象が、例え
ば自動車車体のようなワークであれは、クォータパネル
外表面、ラゲージコンパートメントドアの外表面、ラゲ
ージルームの前方内面、後方内面、その2つの内側面、
ルーフパネル外表面等の小領域に分別する。
[Operation] In Pl processing, dividing the work area into predetermined small areas means, for example, in the case of a painting robot, dividing the surface of the workpiece into several small areas. If the object to be painted is a workpiece such as an automobile body, the outer surface of the quarter panel, the outer surface of the luggage compartment door, the front inner surface of the luggage compartment, the rear inner surface, the two inner surfaces,
Separate into small areas such as the outer surface of the roof panel.

P2の処理において、シミュレーションを少なくとも3
つのデータに基づいて実行する。3つのデータとは、上
述のごとく作業位置データ、ロボットの作動性能データ
及びロボット形状データである。
In processing P2, at least 3 simulations are performed.
Based on one data. The three data are, as described above, work position data, robot operating performance data, and robot shape data.

作業位置データとは、例えは塗装の場合は、最も簡単な
ものは各小領域での塗装の始点と終点である。スポット
溶接の場合は、各小領域での最初の溶接点と最後の溶接
点である。勿論、各小領域内での全作業位置を作業位置
データとしてもよい。
For example, in the case of painting, the simplest work position data is the starting point and ending point of painting in each small area. In the case of spot welding, these are the first and last weld points in each sub-area. Of course, all work positions within each small area may be used as work position data.

このデータは実測値(教示データ)はかりでなく、ワー
ク等の作業領域の形状に対応して、計算上設定した位置
データでもよい。この場合は、本発明実施の後に、別個
に各小領域毎に実測(教示)して、教示用データに加え
ることもできる。
This data may not be the actual measurement value (taught data) of the scale, but may be position data set based on calculations corresponding to the shape of the work area such as the workpiece. In this case, after implementing the present invention, it is also possible to measure (teach) each small area separately and add it to the teaching data.

ロボットの作動性能データとは、例えはロボットのアー
ムの作動性能を表すもので、溶接や塗装ロボットであれ
ば、アームの軸数、アームの各軸間の長さ、ア・−ムの
各軸の最大回転速度等である。
For example, the operational performance data of a robot represents the operational performance of the robot's arm, and in the case of a welding or painting robot, it includes the number of axes of the arm, the length between each axis of the arm, and each axis of the arm. maximum rotational speed, etc.

ロボット形状データとは、ロボットの移動する部分の外
形データであり、ロボットの骨格ばかりでなく、ロボッ
トともに移動するするものであれは、付属物も含まれる
The robot shape data is the external shape data of the moving parts of the robot, and includes not only the robot's skeleton but also any appendages that move together with the robot.

このロボットの作動性能データ及びロボット形状データ
は予め測定されているものが普通であるが、理論(直で
あってもよい。少なくとも以上のようなデータに基づけ
は、各小領域間あるいは更に各小領域内におけるロボッ
トの姿勢・外形の変化、スプレーノズル等の機能部位の
移動時間、位置、干渉等がシミュレーションにより判明
する。
The operational performance data and robot shape data of the robot are normally measured in advance, but they may also be based on theory (direct data). Changes in the robot's posture and external shape within the area, travel time, position, interference, etc. of functional parts such as spray nozzles can be determined through simulation.

シミュレーションは小領域をある作業順序に矧み合わせ
て、その順序に従ってなされ、その順序での作業状況デ
ータを得る。この作業順序は一つの作業状況データが得
られるたび毎に変更される。
The simulation is performed by arranging the small areas into a certain work order and performing the simulation in accordance with that order to obtain work status data in that order. This work order is changed every time one piece of work status data is obtained.

この結果から、所望の作業状況を実現する作業順序を選
び出し、この作業順序データを含めたデータをロボット
の教示用データとする。
From this result, a work order that realizes a desired work situation is selected, and data including this work order data is used as data for teaching the robot.

例えは1台の塗装用ロボットが、ある小領域の作業の後
、次の領域の作業に移る場合、その小領域間移動の時間
(作業状況データの一例)がシミュレーションで判明す
る。このシミュレーションは、単なる演算により数値に
て表してもよく、またCRT等に画像として表し視覚的
に作業状況データを表すようにしてもよい。
For example, when one painting robot moves to the next area after working in a certain small area, the time required for moving between the small areas (an example of work status data) is determined through simulation. This simulation may be expressed numerically by simple calculations, or may be expressed as an image on a CRT or the like to visually represent the work situation data.

このようにして得られた作業状況データに基づき、例え
ば次のような基準で所望の作業状況に連合した作業順序
が選出される。
Based on the work situation data obtained in this manner, a work order associated with the desired work situation is selected, for example, based on the following criteria.

■作業時間最短の作業順序、■ワークと干渉しない作業
順序、■複数のロボットの場合、他のロボットと干渉し
ない作業順序等である。勿論、これらを複合した基準で
選択することもできる。
■The work order that takes the shortest time; ■The work order that does not interfere with the workpiece; and ■In the case of multiple robots, the work order that does not interfere with other robots. Of course, it is also possible to select based on a combination of these criteria.

このように、教示作業自体は、各小領域毎に行うために
、教示作業の負担が少なく容易であることと、失敗して
もその小領域のみの教示をやり直すだけで済む。また各
小領域間、あるいは各小領域内のロボットの動作や姿勢
等の作業状況は、演算や画像等のシミュレーションで確
認できるので、複雑なワークや複数のロボット稼動に対
しても、きわめて迅速に適切な作業順序が選択でき、各
種要因を満足した所望の教示データが、試行錯誤をきわ
めて少なくして作成できる。
In this way, since the teaching work itself is performed for each small area, the teaching work is easy and has little burden, and even if a failure occurs, it is only necessary to reteach only that small area. In addition, the work status of the robot, such as the movement and posture between each small area or within each small area, can be confirmed through calculations, image simulations, etc., making it extremely quick even for complex workpieces or the operation of multiple robots. An appropriate work order can be selected, and desired teaching data that satisfies various factors can be created with extremely little trial and error.

[実施例] 次に、本発明の詳細な説明する。本発明はこれらに限ら
れるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲の種々の
態様のものが含まれる。
[Example] Next, the present invention will be explained in detail. The present invention is not limited to these, but includes various embodiments without departing from the gist thereof.

第2図は、本発明の方法を実現しているシミュレーショ
ン装置の一例を表すシステム構成図である。
FIG. 2 is a system configuration diagram showing an example of a simulation apparatus that implements the method of the present invention.

シミュレーション装置1は、一般的なノイマン型ディジ
タルコンピュータ3を中心として構成されている。この
コンピュータ3はCPU、ROM。
The simulation device 1 is mainly configured with a general Neumann type digital computer 3. This computer 3 has a CPU and a ROM.

RAM、Ilo、 バス等により構成されているが、一
般的な構成であるのでその内部の詳細説明は省略する。
It is composed of RAM, Ilo, bus, etc., but since it is a general configuration, a detailed explanation of its internal structure will be omitted.

このコンピュータ3には、出力装置としてCRT 5.
  プリンタ7が、補助記憶装置としてフロッピィディ
スク9.ハードディスク11が、人力装置としてキーボ
ード13が、接続されている。
This computer 3 includes a CRT 5. as an output device.
The printer 7 uses a floppy disk 9 as an auxiliary storage device. A hard disk 11 is connected to a keyboard 13 as a human-powered device.

本発明の実施例方法の手順は、本コンピュータ3のRA
M中にプログラムとして、ハードディスク11からロー
ドされている。コンピュータ3はこのプログラムに従い
、フロッピィディスク9に記憶されているワーク形状デ
ータ及びワーク小領域毎の作業データ(教示データ)を
読み込み、更にハードディスク11中に記憶されている
ロボットの作動性能データと形状データとを読み込んで
、ロボッ]・のアームの作動を計算上でシミュレーショ
ンし、作業時間を算出する。作業データはアーム先端の
塗装ノズルの位置(作業位置データ)とスプレーノズル
方向とを表すデータである。この位置を順にスプレー作
業しながら、また小領域間ではスプレーせずに辿ってゆ
く処理が計算上なされるのである。そして最初の小領域
の作業開始から、最終の小領域の作業の終了までの時間
をカウントすることにより、作業時間を得ることができ
る。これを小領域の作業1110序を変更して繰り返す
The procedure of the embodiment method of the present invention is as follows:
It is loaded from the hard disk 11 as a program during M. In accordance with this program, the computer 3 reads the workpiece shape data and work data (teaching data) for each small area of the workpiece stored in the floppy disk 9, and further reads the robot's operational performance data and shape data stored in the hard disk 11. The robot's arm operation is simulated using calculations, and the working time is calculated. The work data is data representing the position of the painting nozzle at the tip of the arm (work position data) and the spray nozzle direction. The calculation is performed by sequentially spraying these positions, and tracing between small areas without spraying. The working time can be obtained by counting the time from the start of work on the first small area to the end of work on the final small area. This is repeated by changing the work 1110 order of the small area.

この計算処理の際、キーボード13からの指示によって
CRT5上にシミュレーション計算に応じて、ワークと
ロボットとの立体画像を逐次表示させることができる。
During this calculation process, three-dimensional images of the workpiece and the robot can be sequentially displayed on the CRT 5 according to the simulation calculations by instructions from the keyboard 13.

このようなロボットの作動性能データ・形状デ−タと、
通過すべき位置データやノズル方向データに基づき、シ
ミュレーションを実施するCADプログラムは、市販さ
れているものを用いることができ、例えばIBM社製の
商品名rcATIAJ、三井造船■製の商品名rCI 
LMAJが挙げられる。
Such robot operating performance data and shape data,
Commercially available CAD programs can be used to perform the simulation based on the position data and nozzle direction data to be passed, such as IBM's product name rcATIAJ and Mitsui Engineering &Shipbuilding's product name rCI.
One example is LMAJ.

次に、各小領域の作業位置データが得られると共に、上
記シミュレーション装置1で得られる教示用データが適
用される塗装用ロボットの構成例を第3図に示す。ここ
で塗装用ロボット15は良く知られた多関節形ロボット
で、骨格部分は台座17、第1アーム19.第2アーム
21.スプレーノズル23からなり、関節部分は、台座
17に備えられ第1アーム19以上を左右旋回する第1
駆動部25.その上に備えられ第1アーム19を前後旋
回する第2駆動部27.第1アーム19と第27−ム2
1との間に設けられ第2アーム21を上下旋回する第3
駆動部29.その先に設けられ第2アーム21を回転さ
せる第4駆動部31゜第2アーム21.スプレーノズル
23との間の手首部分に設けられスプレーノズル23の
振り動作をする第5駆動部33.その先に設けられスプ
レーノズル23を回転する第6駆動部35とから構成さ
れている。
Next, FIG. 3 shows a configuration example of a painting robot to which work position data for each small area is obtained and teaching data obtained by the simulation apparatus 1 is applied. The painting robot 15 is a well-known articulated robot, and its skeleton includes a pedestal 17, a first arm 19. Second arm 21. It consists of a spray nozzle 23, and the joint part is a first arm that is provided on the pedestal 17 and rotates left and right over the first arm 19.
Drive section 25. A second drive unit 27 is provided thereon and rotates the first arm 19 back and forth. 1st arm 19 and 27th arm 2
1 and which rotates the second arm 21 up and down.
Drive section 29. A fourth drive unit 31° that is provided at the tip of the fourth drive unit and rotates the second arm 21. Second arm 21. A fifth drive unit 33 is provided at the wrist between the spray nozzle 23 and swings the spray nozzle 23. The sixth drive unit 35 is provided at the tip of the sixth drive unit 35 and rotates the spray nozzle 23.

このロボット15は第1表のような作動性能を有する。This robot 15 has operating performance as shown in Table 1.

勿論、用途に応じて種々の作動性能のロボットを選択し
て用いることが出来る。
Of course, robots with various operating performance can be selected and used depending on the purpose.

第1表 この第1表のデータが作動性能データの一部として、形
状データとともに、シミュレーション装置1のハードデ
ィスク11に記憶されている。ワーク37に対する教示
作業はロボット制御装置41を介して、ティーチングボ
ックス43にて行われる。
Table 1 The data in Table 1 is stored in the hard disk 11 of the simulation device 1 together with the shape data as part of the operational performance data. Teaching work for the workpiece 37 is performed by the teaching box 43 via the robot control device 41.

本実施例では、操作者は、ワーク37の塗装部分を小領
域に分別し、その小領域毎に教示作業をし、そのデータ
をディスク41a中のフロッピィに記憶する。このよう
な作業は公知のロボット装置を用いて実施することが出
来る。この場合、小領域の塗装作業順序にかかわらず、
最終的に塗装品質が確保されるように各小領域毎に教示
作業をする必要がある。
In this embodiment, the operator divides the painted portion of the workpiece 37 into small areas, performs teaching work on each small area, and stores the data on a floppy disk in the disk 41a. Such work can be performed using a known robot device. In this case, regardless of the order in which small areas are painted,
It is necessary to perform teaching work for each small area so that the final coating quality is ensured.

例えは、自動車車体の内、ラゲージルーム周辺を塗装す
る場合、その塗装領域を模式的に表すと、第4図のごと
くとなる。即ち、ラゲージコンパートメントドア51.
ラゲージルームの4つの側壁53〜59.底部61であ
る。この内、前部側壁53と底部61とは内面のみ塗装
されるとする。
For example, when painting the area around the luggage room of an automobile body, the painting area is schematically shown in FIG. 4. That is, the luggage compartment door 51.
Four side walls of the luggage room 53-59. This is the bottom portion 61. Of these, only the inner surfaces of the front side wall 53 and the bottom 61 are painted.

この場合は、小領域としては、ラゲージコンパートメン
トドア51の外面M1.内面M2.  ラゲージルーム
の側壁53の内面M3.他の3つの側壁55〜59の外
内面M4〜M9.底部61の内面MIOの合計10に設
定するのが、最も簡便な分別となる。またこのような分
別により各小領域が単純な平面となることから、塗装順
序を変えても塗装品質の保証が出来るように各小領域の
塗装作業データを教示設定することは容易となる。例え
は、その塗装作業データとしてのスプレーノズル23の
軌跡(作業位置データ)は第4図のジグザクの線条で示
すようにして教示設定する。
In this case, the small area is the outer surface M1 of the luggage compartment door 51. Inner surface M2. Inner surface M3 of side wall 53 of luggage room. The outer surfaces M4 to M9 of the other three side walls 55 to 59. Setting the inner surface MIO of the bottom part 61 to a total of 10 is the simplest separation. Moreover, since each small area becomes a simple plane by such classification, it becomes easy to teach and set the painting work data for each small area so that the painting quality can be guaranteed even if the painting order is changed. For example, the locus (work position data) of the spray nozzle 23 as the painting work data is taught and set as shown by the zigzag lines in FIG.

この小領域に対して、得られた作業データは、ロボット
制御装置41のフロッピィディスク41aにてフロッピ
ィに記憶される。
The work data obtained for this small area is stored on a floppy disk 41a of the robot control device 41.

次にこのフロッピィをシミュレーション装置1にセット
することにより、シミュレーション装置1にて、シミュ
レーションが実行できるデータが揃うことになる。
Next, by setting this floppy disk in the simulation device 1, the simulation device 1 has data that can be used to perform a simulation.

以下、その処理について、第5図のフローチャートに基
づいて説明する。このフローチャートの処理はハードデ
ィスク11内に記憶され、コンピュータ3のRAM内に
読み込まれて実行されるプログラムを表す。
The processing will be explained below based on the flowchart of FIG. The processing in this flowchart represents a program that is stored in the hard disk 11, read into the RAM of the computer 3, and executed.

シミュレーション装置1が立ち上げられると、ハードデ
ィスク11から上記プロゲラ11が読み込まれ、続いて
プログラムに従った処理が開始される。
When the simulation device 1 is started up, the program gamer 11 is read from the hard disk 11, and then processing according to the program is started.

まず、RAM内のワークエリアへ必要なデータが読み込
まれる(ステップ110)。必要なデータとは、既にハ
ードディスク11中に記憶されている各種の塗装用ロボ
ットの形状及び作動性能データの内、今回シミュレーシ
ョンしたい機種のデータ及びワーク37の形状データ、
更に既にセットされたフロッピィ中に記憶されている該
当ワーク37の小領域毎の全作業データである。
First, necessary data is read into the work area in the RAM (step 110). The necessary data includes the data of the model to be simulated this time and the shape data of the workpiece 37 among the shape and operational performance data of various painting robots already stored in the hard disk 11;
Furthermore, it is all the work data for each small area of the corresponding workpiece 37 stored in the floppy disk that has already been set.

位置を表す作業データがあれは、作業データを教示作業
したロボットと今回シミュレーションするロボットとは
異なっていても構わない。この点で位置を表す作業デー
タには汎用性がある。即ち、シミュレーションの結果、
ロボットの機種が不都合であれば、直ちに他の機種に変
更してシミュレーションすることが出来、機種の決定に
も役立つ。
The work data representing the position may be different between the robot that taught the work data and the robot to be simulated this time. In this respect, the work data representing the position has versatility. That is, the simulation results,
If the model of the robot is inconvenient, it is possible to immediately change to another model and perform a simulation, which is useful for deciding on the model.

従って、小領域に対する各ロボットの割当を変更しても
構わないことになる。即ち、後述するごとく2台のロボ
ットが配備されている場合、最初、左利のロボットに作
業させるつもりで作成した小領域の教示データ群を右側
のロボットに適用しで作業させてもよいことになる。
Therefore, it is possible to change the assignment of each robot to a small area. In other words, when two robots are deployed as described later, it is possible to apply a group of teaching data for a small area that was originally created with the intention of having the left-handed robot work to the right-handed robot and have it work. Become.

またロボット制御装置41側でのデータフォーマ・ント
がシミュレーション装置1側のデータフォーマ・ントと
適合しない場合は、RAMに読み込むに際して、フォー
マ・ント変換処理をして読み込めはよい。
Furthermore, if the data formatter on the robot control device 41 side does not match the data formatter on the simulation device 1 side, it is better to perform format conversion processing before reading it into the RAM.

次に小領域毎の作業データの1番目の順列組合せが決定
される(ステップ120)。即ち、小領域が10領域で
あれは、その刊合せは10!  (=3.628,80
0)通りとなる。この数は膨大であるので、コンピュー
タにすべての矧合せを記′1させておくことは実際的で
ないので、矧合せを1つ1つ検証してゆくことになる。
Next, a first permutation combination of work data for each small area is determined (step 120). In other words, if there are 10 small areas, the total number of publications is 10! (=3.628,80
0) As expected. Since this number is huge, it is impractical to have a computer record all the combinations, so each combination must be verified one by one.

勿論、最初に作業される小領域と最後に作業される小領
域とが予め決定されていれは、その矧合せは8!  (
=40.320)通りとなり、また小領域を2群に分け
て塗装する場合は、各々5!  (:120)通りとな
るので、札合せをすべて記憶させておき、その矧合せに
対応して得られた作業状況データを記憶しておいてもよ
い。小領域数自体がもっと少ない場合も同様である。
Of course, if the first small area to be worked on and the last small area to be worked on are determined in advance, the total number of areas is 8! (
= 40.320), and when painting small areas in two groups, 5! (:120), therefore, all the combinations of bills may be stored, and the work status data obtained corresponding to the combinations may be stored. The same applies when the number of small areas itself is smaller.

次に全ての組合せ及びシミュレーションが終了したか否
かが判定される(ステップ130.)。全ての刊合せに
対してシミュレーションが終了してしまえは、ここでは
肯定判定される。終了していなければ、次にシミュレー
ションが実行される(ステップ140)。即ち、ステ・
ンブ110で読み込んだデータを基にして、ロボットの
作動性能・形状に応じたシミュレーション上の作動を、
設定された順序で、小領域の作業位置データに応じて実
行してゆく。
Next, it is determined whether all combinations and simulations have been completed (step 130). If the simulation is completed for all publications, an affirmative determination is made here. If not, the simulation is executed next (step 140). That is, Ste.
Based on the data read by the robot module 110, simulated operations are performed according to the robot's operating performance and shape.
It is executed in the set order according to the work position data of the small area.

即ち、朝み合わされた小領域の作業順序が、M1→M2
→M3→M4→M5→M6→M7→M8→M9→MIO
であれは、まずロボット15の停止位置から面M1のス
プレー開始位置Mlaにスプレーノズル23を移動させ
る。この移動の軌跡及びその速度は勿論、第1表に示し
たロボットの作動性能データ・形状データに従って行わ
れる。
That is, the work order of the small areas arranged in the morning is M1→M2.
→M3→M4→M5→M6→M7→M8→M9→MIO
In this case, the spray nozzle 23 is first moved from the stop position of the robot 15 to the spray start position Mla on the surface M1. The locus of this movement and its speed are, of course, determined in accordance with the operational performance data and shape data of the robot shown in Table 1.

また各面M1〜MIOについては、教示作業で得られた
作業データに現れている位置データに応じてスプレーノ
ズル23を移動させてゆく。
Further, regarding each surface M1 to MIO, the spray nozzle 23 is moved according to the position data appearing in the work data obtained in the teaching work.

各面M1〜MIO間の移動は、最短時間で移動できるよ
うに駆動される。この移動状態を模式的に表すと、第6
図(A)のごとくになる。即ち、各面(小領域)Mi−
Mkの間は、Miの作業終了位置Mi bから次の作業
開始位置Mj aまではロボット15が可能な最短時間
tiで移動し、MJの作業終了位置Mjbから次の作業
開始位置Mkaまでは同じく最短時間tjで移動するこ
とになる。他の面間も同じである。この時、シミュレー
ションは同時にCAD処理にて、ロボット15及びワー
ク37の全体画像をCRT5上に表示するようにしても
良い。
Movement between each surface M1 to MIO is driven so as to be able to move in the shortest time. To schematically represent this moving state, the sixth
The result will be as shown in Figure (A). That is, each surface (small area) Mi-
During Mk, the robot 15 moves from Mi's work end position Mi b to the next work start position Mj a in the shortest possible time ti, and in the same way from MJ's work end position Mjb to the next work start position Mka. It will move in the shortest time tj. The same is true for other surfaces. At this time, the simulation may be performed by simultaneously displaying the entire image of the robot 15 and the workpiece 37 on the CRT 5 using CAD processing.

このシミュレーションにより、作業開始から終了までの
作業時間が、設定された各作業順序毎にカウントされ記
憶される。
Through this simulation, the working time from the start to the end of the work is counted and stored for each set work order.

次にワーク干渉排除処理がなされる(ステ・ンプ145
)。即ち、各小領域間をスプレーノズル23が移動する
際に、ロボット15の一部がワーク37を横切るか否か
が、ロボット15の姿勢・形状及びワーク37の形状デ
ータから判定される。
Next, workpiece interference elimination processing is performed (step 145
). That is, when the spray nozzle 23 moves between each small area, whether or not a part of the robot 15 crosses the workpiece 37 is determined from the posture and shape of the robot 15 and the shape data of the workpiece 37.

横切れはその刊合せは排除され、以後の処理には使用さ
れない。
Cross cuts are excluded from the publication and are not used for further processing.

シミュし−ション内容がCRT5に画像で表示されてい
る場合は、操作者が視認して作業順序の適不適を決定し
、シミュレーション装置1にキーボード13から排除を
指示しても良い。
If the simulation content is displayed as an image on the CRT 5, the operator may visually check it, determine whether the work order is appropriate, and instruct the simulation device 1 to eliminate it from the keyboard 13.

次に中止か否かが、キーボード1;(からの人力により
判断される(ステ・ンプ150)。中止の信号が人力さ
れていなければ、再度ステップ120に戻り、矧合せを
変えて同じ処理を行う。こうして全ての矧合せあるいは
必要な矧合せについての作業時間が求められる。
Next, whether or not to cancel is determined manually from the keyboard 1 (step 150). If the cancel signal is not manually input, return to step 120 again and repeat the same process by changing the selection. In this way, the working time for all or the necessary dovetail alignments is determined.

中止あるいはa合せが終了していれは°、ワーク37と
干渉した絹合せが除かれた内で、最短作業時間の矧合せ
が検索される(ステップ160)。
If the a-matching is canceled or the a-matching has been completed, a cross-matching with the shortest working time is searched for after removing the silk matching that interfered with the workpiece 37 (step 160).

この結果がCRT5あるいはプリンタフに出力される(
ステ・ンブ170)。即ち、小領域の矧合せ順序と作業
時間とが表示あるいはプリントされる。
This result is output to CRT5 or printer (
Ste Mbu 170). That is, the matching order and working time of the small area are displayed or printed.

勿論、作業時間を短い順にソートして、表示してもよい
Of course, the work times may be sorted and displayed in ascending order.

更にハードディスク11及びフロッピィにも記憶される
(ステップ180)。このフロッピィには必要に応じて
データ変換を行って、ロボット15の制御装置に使用で
きるデータとして小領域の糺合せ順序が記・臆される。
Furthermore, it is also stored in the hard disk 11 and floppy disk (step 180). Data conversion is performed as necessary on this floppy disk, and the stitching order of the small areas is recorded as data that can be used by the control device of the robot 15.

本実施例は以上のように教示作業自体は、各小領域毎に
行えζよよいので、教示作業自体が負担が少なく容易で
あることと、失敗してもその小領域のみの教示をやり直
すだけで済む。
In this embodiment, as described above, the teaching work itself can be performed for each small area, so the teaching work itself is easy and less burdensome, and even if a failure occurs, only the teaching of that small area can be repeated. That's enough.

更に各小領域間、あるいは各小領域内のロボット15の
動作や姿勢等の作業状況は、演算や画像等のシミュレー
ションで連切なものが選択でき、また視覚により確認で
きるので、ワーク37との干渉を生ぜず作業時間の短い
適切な作業順序が、迅速に選択できる。従って、その作
業順序と各小領域毎の教示とに基づいて、ロボット15
の適切な教示データを効率よく得ることが出来る。
Furthermore, the working conditions such as the movement and posture of the robot 15 between each small area or within each small area can be selected continuously through calculations, image simulations, etc., and can be confirmed visually, so that interference with the workpiece 37 can be avoided. An appropriate work order that takes less time without causing problems can be quickly selected. Therefore, based on the work order and the teaching for each small area, the robot 15
Appropriate teaching data can be efficiently obtained.

尚、ワーク37が、比較的簡単な構造で、各小頭tdi
の教示データのみで、ワーク37と干渉しない移動が可
能であれは、ワーク37の形状データは必要ないし、ス
テップ145のワーク干渉排除処理も不要である。
Note that the workpiece 37 has a relatively simple structure, and each small head tdi
If movement without interfering with the workpiece 37 is possible using only the teaching data of , the shape data of the workpiece 37 is not necessary, and the workpiece interference elimination process of step 145 is also unnecessary.

次に第2実施例としてロボットが2台の場合を説明する
。この場合はロボット同士の干渉も考慮する必要がある
Next, a case in which there are two robots will be described as a second embodiment. In this case, it is also necessary to consider interference between robots.

第7図は2台のロボッ)71.73の配置状態を示して
いる。この各々の構成は、前述のロボット15と全く同
一である。即ち、各ロボット71゜73は制御装置75
.77により制御され、ティーチングボックス79.8
1にて教示できるようになっている。
FIG. 7 shows the arrangement of two robots 71 and 73. The configuration of each of these robots is exactly the same as that of the robot 15 described above. That is, each robot 71, 73 has a control device 75.
.. Controlled by 77 and teaching box 79.8
1 can be taught.

ロボッ)71.73の塗装分担は、例えば、第1のロボ
ットの場合、ラゲージルームの側壁55゜59の内面M
4. M8.外面M5. M9.底部61の内面MIO
の5面を担当し、第2のロボットの場合、ラゲージコン
パートメントドア51の外面Ml、内面M2.  ラゲ
ージルームの側壁53゜57の内面M3. M6.外面
M7の5面を担当する。教示データはそれぞれの分担面
に対して、第1実施例と同様に教示し同一のフロッピィ
に記憶する。
For example, in the case of the first robot, the task of painting 71.73 is the inner surface M of the side wall 55°59 of the luggage room.
4. M8. Outer surface M5. M9. Inner surface MIO of bottom part 61
In the case of the second robot, the outer surface Ml, the inner surface M2 . Inner surface M3 of side wall 53°57 of luggage room. M6. In charge of the 5th surface of outer surface M7. The teaching data is taught to each assigned surface in the same manner as in the first embodiment and is stored on the same floppy disk.

このフロッピィを用いて、シミュレーション装置1にて
第1実施例とほぼ同様なシミュレーション処理がなされ
る。第1実施例と異なる点は第5図にステップ147で
示すロボット干渉排除処理が新たに加わった点と、シミ
ュレーション(ステ・ツブ140)では2台のロボット
71. 7°3が同時にシミュレーションされる点であ
る。
Using this floppy disk, simulation processing similar to that of the first embodiment is performed in the simulation device 1. The difference from the first embodiment is that robot interference elimination processing shown in step 147 in FIG. 5 is newly added, and in the simulation (step 140), two robots 71. 7°3 are the points that are simultaneously simulated.

尚、第1のロボット71については第1実施例と同様に
シミュレーション処理をなし、第2のロボット73につ
いてのみ、ロボット干渉処理(ステ・ツブ147)が実
行される。
Note that simulation processing is performed for the first robot 71 in the same manner as in the first embodiment, and robot interference processing (step 147) is performed only for the second robot 73.

まず、第1のロボット71について第1実施例の処理に
基づいて、予め自己の分担分のみの適切な小領域作業順
序を複数決定しておく。
First, for the first robot 71, based on the processing of the first embodiment, a plurality of appropriate small area work orders for only the robot's own portion are determined in advance.

次に第2のロボット73については、まず、小領域作業
を翻合せ、シミュレーションしくステップ140)、ワ
ーク37と干渉する絹合せを排除する(ステップ145
)と共に、第1のロボット71と干渉する絹合せも排除
する(ステップ147)。
Next, for the second robot 73, first, the small area work is combined and simulated (step 140), and the silk combination that interferes with the workpiece 37 is eliminated (step 145).
), and also eliminate the silk combinations that interfere with the first robot 71 (step 147).

第10ボツト71に対する第20ボツトの干渉は、演算
上、相互に相手を横切った場合に、干渉があったと判断
できる。この判断はCRT5への画像表示させることに
より、操作者が視覚により判断し、シミュレーション装
置1にキーボード13等から■ト除指示を人力するよう
にもできる。
In terms of interference between the 20th bot 71 and the 10th bot 71, it can be determined that there has been interference if both bots cross each other. This judgment can be made visually by the operator by displaying an image on the CRT 5, and the operator can also manually input an instruction to remove the item ① to the simulation device 1 from the keyboard 13 or the like.

このような処理の後、第1実施例と同様に、残った刊合
せの内の最短作業時間が検索され(ステップ160)、
CRT5あるいはプリンタフに出力される(ステップ1
70)。そしてハードディスク11やフロッピィに記憶
される(ステップ180)。こうして最終的に、両口ボ
ッ)71.73はワーク37及び相手のロボットと干渉
せずに最短時間で作業できる教示データを効率的に得る
ことができる。
After such processing, as in the first embodiment, the shortest working time is searched among the remaining publications (step 160),
Output to CRT5 or printer (Step 1)
70). Then, it is stored on the hard disk 11 or floppy disk (step 180). In this way, the double-mouthed robots 71 and 73 can efficiently obtain teaching data that allows them to work in the shortest possible time without interfering with the workpiece 37 or the other robot.

次にロボ・シト間の干渉をチエツクする他のシミュレー
ション処理について説明する。
Next, another simulation process for checking interference between the robot and the seat will be explained.

予め第10ボツト71がある小領域間を移動する際にワ
ーク37と干渉するような2つの小領域の矧合せ、及び
第10ボツトがある小領域作業時に第20ボ・ントと干
渉する第20ボツト作業小領域をシミュレーションにて
発見しておく。その内、ワーク37と干渉する組合せは
、第2表に例示するごとくである。尚、ロボットのスタ
ートポイントSPとの間の移動も含めである。
Preliminary alignment of two small areas where the 10th bot 71 interferes with the workpiece 37 when moving between the small areas, and a 20th bot that interferes with the 20th bot when working on the 10th small area. A small area of bot work is discovered through simulation. Among them, combinations that interfere with the workpiece 37 are as illustrated in Table 2. Note that this includes the movement of the robot to and from the start point SP.

第2表 ○:先の小領域から後の小領域にワーク干渉なしに移動
可能。
Table 2 ○: Can be moved from the first small area to the next small area without interfering with the workpiece.

×:先の小領域から後の小領域l\の移動にワーク干渉
あり。
×: There is work interference when moving from the first small area to the next small area l\.

例えばM4行は第10ボツト71が小領域M4からM5
〜MIOのどの小領域の作業またはSPに移っても、移
動の際にワーク37との干渉を生じないことを示す。M
2O行は第10ボツト71が小領域MIOからM5また
はM9に移ると、移動の際にワーク37と干渉すること
を示している。
For example, in the M4 row, the 10th bot 71 is in the small area M4 to M5.
~ Indicates that no matter which small area of MIO is worked or moved to SP, interference with the workpiece 37 will not occur during movement. M
Line 2O shows that when the tenth bot 71 moves from the small area MIO to M5 or M9, it interferes with the workpiece 37 during movement.

また、第20ボツト73と干渉する刊合せは、第3表に
例示のごとくである。
Further, the publications that interfere with the 20th bot 73 are illustrated in Table 3.

一方、第20ボツト73についても、それが小領域及び
SP間を移動する際にワーク37と干渉するような2つ
の小領域またはSPの組合せをシミュレーションにて発
見しておく。その組合せを第4表に例示する。
On the other hand, for the 20th bot 73 as well, a combination of two small areas or SPs in which it interferes with the workpiece 37 when moving between the small areas and SPs is discovered through simulation. The combinations are illustrated in Table 4.

○:第10ボットが作業している小領域に対して第20
ボツトが干渉しない作業小領域。
○: The 20th bot is working on the small area where the 10th bot is working.
Small work area where bots do not interfere.

X:第10ボツトが作業している小領域に対して第20
ボツトが干渉する作業小領域。
X: The 20th bot is working on the small area where the 10th bot is working.
Small work area where bots interfere.

例えはM4行は第20ボツト73が小領域M3を作業し
ている場合は、ロボット同士の干渉があることを示して
いる。Ml 0行は更に第20ボ・ント73が小領域M
3またはM6を作業している場合は、ロボット同士の干
渉があることを示している。
For example, line M4 indicates that there is interference between the robots when the 20th bot 73 is working on the small area M3. In the Ml 0th row, the 20th port 73 is a small area M.
If robots are working on robots 3 or M6, this indicates that there is interference between the robots.

○、×:第2表に同じ。○, ×: Same as Table 2.

次に、第10ボツトにつき、上記第2表を参照しつつ、
次のように作業順序を決定する。
Next, regarding the 10th bot, referring to Table 2 above,
Determine the work order as follows.

即ち、まず作業の開始を小領域M4とするとSPからM
4への移動はワーク37との干渉を生ずるので、SPか
らはM5に移動することになる。
That is, if the start of the work is the small area M4, then from SP to M
Since the movement to 4 will cause interference with the workpiece 37, the movement will be from SP to M5.

M5行にはSPとM9とが移行可能であるので、M9に
移行する。M9行ではSPとM5とが移行可能であるが
、この両者とも既に経過してきたので、これ以上の移動
は不可能となる。従って、次にSPから移動できるM8
を検討すると、M8→M4→M5→M9ま−Cワーク3
7との干渉なし移動可能であるが、M9からはMIOへ
は干渉が生ずるので移動ルートとすることはできない。
Since SP and M9 can be moved to the M5 row, the process moves to M9. In the M9 row, SP and M5 can be moved, but since both of them have already passed, no further movement is possible. Therefore, M8 that can be moved from SP next
Considering, M8→M4→M5→M9 ma-C work 3
It is possible to move without interference with MIO from M9, but interference will occur from M9 to MIO, so it cannot be used as a movement route.

このようにして選択してゆくと、次の2つの絹合せでは
、ワーク37との干渉を生ずることがない。
If the selection is made in this manner, interference with the workpiece 37 will not occur in the next two silk combinations.

■SP−+M8→MIO→M4→M5→M9→SP■S
P−+M8→MIO→M4→M9→M5→SP次に、上
記■、■の作業順序に対して、干渉しない第20ボツト
73の作業小領域を第3図に基づいて決めてゆく。
■SP-+M8→MIO→M4→M5→M9→SP■S
P-+M8→MIO→M4→M9→M5→SPNext, based on FIG. 3, a small work area of the 20th bot 73 that does not interfere with the work order of (1) and (2) above is determined.

即ち、上記■の1110序に対して、第10ボットがM
8を作業中に干渉しない作業小領域はML  2゜3.
7である。まずMlを選ぶ。次に、MIOに対してM2
を選ぶ。同様にして、M4に対してM6を、M5に対し
てM3を、M9に対してMlを選ぶ。即ち、第20ボ・
ント73の移動順序は、(1)SP−+Ml→M2→M
6→M3→M7→SPとなる。
In other words, for the 1110 order in (■) above, the 10th bot is M
The small work area that does not interfere with 8 during work is ML 2°3.
It is 7. First, select Ml. Next, M2 for MIO
Choose. Similarly, M6 is selected for M4, M3 is selected for M5, and Ml is selected for M9. That is, the 20th
The movement order of the point 73 is (1) SP-+Ml→M2→M
6→M3→M7→SP.

つぎにこのIIII序が、第20ボツト73とワーク3
7との干渉を生ずるか否かが、第4衷に基づいて検討さ
れる。表から明らかなように、上記順序はワーク37と
の干渉を生じない。従って実行可能な作業順序である。
Next, this III order is the 20th bot 73 and the work 3
7 will be examined based on the fourth aspect. As is clear from the table, the above order does not cause interference with the workpiece 37. Therefore, it is an executable work order.

同様にして■について更に第20ボツト側の他の耕合せ
か、また■についても矧合せが得られ、この得られた第
20ボツト730作業順序の内、第4表に適合するもの
が実行可能な作業順序として得られる。
In the same way, other tilling combinations on the 20th bot's side for ■, and a cross-matching for ■ are also obtained, and among the 730 work orders obtained for the 20th bot, those that conform to Table 4 are executable. obtained as a working order.

次にこうして得られた干渉なしで実行可能な作業順序の
中から、両口ボット71.73の作業完了時間の内、長
い方が最小になるような作業順序が選はれる。
Next, from among the thus obtained work orders that can be executed without interference, a work order is selected that minimizes the longer work completion time of the double-mouthed bots 71 and 73.

以上のシミュレーションで選はれた各々の作業順序は教
示データとして2枚のフロ・ンピイに記憶され、〔lボ
ット71.73の制御装置75. 77にロードされて
用いられる。
The respective work orders selected in the above simulation are stored as teaching data in two diskettes, and are stored as teaching data in the control devices 75. 77 and used.

上記実施例は、各小領域の作業が両口ボット71.73
とも同一時間で行われることを前提にしたが、作業時間
が小領域毎に異なる場合は、第10ボツト71が1の小
領域を作業している場合に、第20ボ・ント73は2以
上の小領域にまたがって作業する場合がある。またその
逆の場合もある。
In the above embodiment, the work for each small area is 71.73 bots.
However, if the working time is different for each small area, if the 10th bot 71 is working on 1 small area, the 20th bot 73 is working on 2 or more small areas. The work may span several small areas. The opposite may also be the case.

その場合は、1の小領域に対して複数の小領域が干渉す
ることを考慮して、第20ボツト73の作業順序を決め
てゆく。
In that case, the work order of the 20th bot 73 is determined taking into account that a plurality of small areas interfere with one small area.

即ち第10ボツト71がMIOを作業している場合、第
20ボツト73がMlからM2への作業に移ることがシ
ミュレーションから判断されている場合は、MIOに対
するMlが、ロボット同士の干渉を生じないかの判断と
共に、MIOに対するM2も干渉判断の対象とする。
In other words, if the 10th bot 71 is working on MIO, and it is determined from the simulation that the 20th bot 73 will move from Ml to M2, Ml for MIO will not cause interference between the robots. Along with this determination, M2 with respect to MIO is also subject to interference determination.

このようにして、第10ボツトと第20ボツトとが相互
に干渉せずかつワーク37とも干渉しない作業順序が第
2表〜第4表を用いたシミュレーションにより求められ
る。
In this way, the work order in which the 10th bot and the 20th bot do not interfere with each other or with the workpiece 37 is determined by simulation using Tables 2 to 4.

また上記実施例では、小領域間の移動は作業の終点と始
点との間の移動としたが、ワーク37との干渉により移
動の組合せが制限されるので、その制限を極力少なくす
るために、小領域間の適当な位置に、第6図(B)に示
すごとく、逃げ点Si、Sjを設けても良い。
Furthermore, in the above embodiment, the movement between the small areas is the movement between the end point and the start point of the work, but the combinations of movements are limited due to interference with the workpiece 37, so in order to minimize the restrictions, Evacuation points Si and Sj may be provided at appropriate positions between the small areas, as shown in FIG. 6(B).

通常、ロボットのアームの性質上、円弧状を移動するの
が最短時間の移動となるので、終点と始点との間にワー
ク37が存在しても、第6図(A)のごとく、うまく避
けて小領域間を移動できる。
Normally, due to the nature of the robot arm, moving in an arc shape is the shortest time to move, so even if there is a workpiece 37 between the end point and the start point, it can be successfully avoided as shown in Figure 6 (A). You can move between small areas using

しかし、ワーク37の突出が大きいと、干渉を生ずるの
で、中間に逃げ点を設けて、該当する2つの小領域間を
移動する場合には、その逃げ点を通過するように設定し
ておけは、ワーク干渉の制約から逃れることができ、作
業順序の自由度が向上する。また逃げ点を設けなくとも
、絶対に干渉しない移動経路Mi b−+Mj a、M
j b−+Mkaを、全ての可能な移動経路について教
示データとして、予め得ておけは、何らワーク37との
干渉を考慮しないで、他の要因の観点から小領域作業順
序の矧合せを選択できる。
However, if the protrusion of the workpiece 37 is large, interference will occur, so when moving between two corresponding small areas by providing an escape point in the middle, it is necessary to set the escape point so that the workpiece 37 passes through the escape point. , it is possible to escape from the constraints of workpiece interference, and the degree of freedom in the work order is improved. In addition, even if no escape point is provided, there is a moving route that will never interfere with Mi b-+Mj a, M
By obtaining j b-+Mka in advance as teaching data for all possible movement routes, it is possible to select a suitable arrangement of the small area work order from the viewpoint of other factors without considering any interference with the workpiece 37. .

尚、小領域間移動時のロボット同士の干渉は、晶柊段階
で、再シミュレーションにて演算上あるいは視覚にて確
認することも出来る。干渉が見つかれはそのデータを排
除し、次善のデータを同様にして干渉チエツクして干渉
が、なければそのデータを教示データとしてロボット7
1.73の制御装置75.77側へロードすれは良い。
Note that interference between robots during movement between small areas can also be confirmed computationally or visually during re-simulation at the Shohiragi stage. If interference is found, remove that data, check for interference in the same way with the next best data, and if there is no interference, use that data as teaching data for robot 7.
It is good to load it to the control device 75 and 77 side of 1.73.

史に万一を考慮して、安全対策上、教示用データにロボ
ット相互の干渉を上記実施例とは別の観点から防止する
インターロック信号発信命令を付加してもよい。この場
合、制御装置75.77は相互に通信可能に構成されて
いるものとする。そのデータの具体的内容を第8図に基
づいて説明する。
For safety reasons, an interlock signal transmission command may be added to the teaching data to prevent robots from interfering with each other from a different perspective than in the above embodiments. In this case, it is assumed that the control devices 75 and 77 are configured to be able to communicate with each other. The specific contents of the data will be explained based on FIG.

晶柊的に、第10ボツト71が「・・・→MAh→MA
1→M A j−+M A k→・・・」という経路を
通り、第20ボツト73が「・・・→MBh−MBi−
MBj−4MBk→・・・」という経路を通ると設定さ
れたとする。この経路の内、第10ボツト71が経路M
Aiを通過しているとき、もし第20ボツト73が経路
M Biを通過すると、相互干渉を生ずるとする。この
ため第10ボツト71が経路MAiを通過した点PAI
で第10ボツト71例の制御装置75から第20ボツト
73I11の制御装置77ヘインタ一ロツク信号が発信
されるよう教示用データが設定される。第20ボツト7
3の制faj 装置77はこのインターロック信号を受
は取るまでは、第20ボツト73を経路M8iの人口の
点PBI以降には移動させず待機させるよう教示用デー
タが設定される。受は取れは、制i# 装置77は第2
0ボツト73を教示用データ通り、経路MBi以降へ移
動させる。他の相互干渉を生ずる経路MAk、 MBk
間でも同様に点PA2がインターロック信号発信点であ
り、点PB2が待機点として設定される。勿論、インタ
ーロック信号発信側が第20ボツト73側であり、待機
側が第10ボツト71側であってもよい。
According to Shohiragi, the 10th bot 71 is “...→MAh→MA
1→M A j-+M A k→...", the 20th bot 73 passes through the route "...→MBh-MBi-
Suppose that it is set to take the route "MBj-4MBk→...". Among these routes, the 10th bot 71 is route M
It is assumed that if the 20th bot 73 passes through route MBi while passing through Ai, mutual interference will occur. Therefore, the point PAI where the 10th bot 71 passed through the route MAi
The teaching data is set so that an interlock signal is transmitted from the control device 75 of the 10th bot 71 to the control device 77 of the 20th bot 73I11. 20th bot 7
The teaching data is set so that the control device 77 does not move the 20th bot 73 past the population point PBI on the route M8i and waits until it receives this interlock signal. The device 77 is the second
The 0 bot 73 is moved to the route MBi and beyond according to the teaching data. Paths MAk, MBk that cause other mutual interference
Similarly, point PA2 is set as the interlock signal transmission point, and point PB2 is set as the standby point. Of course, the interlock signal transmitting side may be the 20th bot 73 side, and the standby side may be the 10th bot 71 side.

第20ボツト73が経路MBiの人口の点pHlに達す
る以前に、第10ボツト71側の制′m装置75から第
20ボツト73の制御装置77ヘインク−ロック信号が
発信される場合があるが、その場合は第20ボツト73
0制御装置77内のIloやRAM中のバッファあるい
はフラグ用メモリにインターロック信号発信有りのデー
タを保存しておき、確認後消去すれば、第20ボツト7
3は点PBlに留まることなく円滑に作業が進行する。
Before the 20th bot 73 reaches the population point pHl of the route MBi, the control device 75 on the 10th bot 71 side may send an in-lock signal to the control device 77 of the 20th bot 73; In that case, the 20th bot 73
0 In the Ilo in the control device 77, in the buffer in the RAM, or in the flag memory, data indicating that an interlock signal has been sent is saved, and if it is erased after confirmation, the 20th bot 7
3, the work progresses smoothly without staying at point PB1.

このようにインターロック信号の発信位置も教示用デー
タに付加することにより、−層安全な作業が可能となる
By adding the transmission position of the interlock signal to the teaching data in this way, it becomes possible to work safely in the lower layer.

え哩q効】 本発明のロボットの教示用データ作成方法は、作業領域
を小領域に分けたためロボットの実際の教示は各小領域
毎でよく、教示作業自体に負担が少なく容易であること
と、失敗してもその小領域のみの教示をやり直すだけで
済む。従って、高品質の作業位置データが容易に得られ
る。また各小領域間、あるいは各小領域内のロボットの
動作や姿勢等の作業状況は、演算や画像等のシミュレー
ションで確認できるので、きわめて迅速に適切な作業j
順序が選択でき、ロボットへの所望の教示データが、試
行錯誤をきわめて少なくして作成でき、きわめて効率的
な教示データ作成が可能となる。
[Effects] The robot teaching data creation method of the present invention divides the work area into small areas, so the actual teaching of the robot only needs to be done for each small area, making the teaching work itself less burdensome and easy. , even if a failure occurs, it is sufficient to simply reteach only that small area. Therefore, high quality work position data can be easily obtained. In addition, the work status of the robot, such as the movement and posture between each small area or within each small area, can be confirmed through calculations and image simulations, so the appropriate work can be done extremely quickly.
The order can be selected, desired teaching data for the robot can be created with extremely little trial and error, and teaching data can be created extremely efficiently.

このことから、教示作業回数が低減されることにより、
作業者の安全衛生面の向上も図れる。
From this, by reducing the number of teaching tasks,
It can also improve the safety and health of workers.

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of the drawing]

第1図は本発明の基本的構成例示図、第2図は一実施例
のシステム構成図、第3図は塗装用ロボットの構成図、
第4図はワークの作業小領域を示す展開図、第5図はシ
ミュレーション処理のフローチャート、第6図(A)、
(B)はロボット移動状態説明図、第7図は塗装用ロボ
ットを2台用いた場合の構成図、第8図はロボ・シト間
インターロックの動作説明図を表す。 1・・・シミュレーション装置 15.71.73・・・ロボット 37・・・ワーク 41.75.77・・・ロボット制御装置M1〜MIO
・・・小領域
FIG. 1 is a diagram illustrating the basic configuration of the present invention, FIG. 2 is a system configuration diagram of one embodiment, and FIG. 3 is a configuration diagram of a painting robot.
Figure 4 is a developed diagram showing the work area of the workpiece, Figure 5 is a flowchart of simulation processing, Figure 6 (A),
(B) is an explanatory diagram of the robot movement state, FIG. 7 is a configuration diagram when two painting robots are used, and FIG. 8 is an explanatory diagram of the operation of the interlock between the robot and the robot. 1...Simulation device 15.71.73...Robot 37...Workpiece 41.75.77...Robot control device M1 to MIO
...Small area

Claims (1)

【特許請求の範囲】 ロボットの作業領域を所定の小領域に分別し、少なくと
もこの各小領域の作業位置データと、ロボットの形状デ
ータ及び作動性能データとに基づいて、小領域の作業順
序を変えつつ、各作業順序につきシミュレーションによ
りロボットの作業状況データを得、 この作業状況データの内の所望の作業状況に対応する作
業順序を選出し、少なくともこの作業順序データを含め
たデータを、ロボットの教示用データとすることを特徴
とするロボットの教示用データ作成方法。
[Claims] The work area of the robot is divided into predetermined small areas, and the work order of the small areas is changed based on at least the work position data of each small area, the robot shape data, and the operation performance data. At the same time, the robot's work status data is obtained through simulation for each work order, the work order corresponding to the desired work situation is selected from this work situation data, and the data including at least this work order data is used to teach the robot. 1. A method of creating data for teaching a robot, characterized in that the data is used as data for teaching.
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