JPH06274213A - Method for calibrating position or the like of robot device - Google Patents
Method for calibrating position or the like of robot deviceInfo
- Publication number
- JPH06274213A JPH06274213A JP5088062A JP8806293A JPH06274213A JP H06274213 A JPH06274213 A JP H06274213A JP 5088062 A JP5088062 A JP 5088062A JP 8806293 A JP8806293 A JP 8806293A JP H06274213 A JPH06274213 A JP H06274213A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- robot
- tool
- data
- error
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、複数個の関節部例えば
標準形の６軸を有するアーム形のロボットに係り、直交
座標系よりそのロボットの関節座標系へ座標変換処理の
ときに求められるロボット装置の位置等の較正方法に関
する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an arm type robot having a plurality of joint parts, for example, a standard type of 6 axes, and is required for coordinate conversion processing from an orthogonal coordinate system to the joint coordinate system of the robot. The present invention relates to a method for calibrating the position of a robot device.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来のこの種の手段としては、特公平４
−４５８４１号公報がある。この従来例は複数個の関節
部を有するアーム形ロボットと、そのロボットの先端を
直交座標系上で駆動させる制御手段と、このロボットの
各関節部に設けられる関節部の回転角度を検出する回転
角度検出手段と、その検出される回転角度を記憶する記
憶手段と、このロボット先端が直交座標系上を移動した
ときにｘ、ｙ、ｚ方向の変移を検出する変移検出手段と
をそなえたシステムにおいて、このロボット先端を位置
付けする少なくとも１つの較正位置の前記直交座標系に
対応する位置を測定する過程と、上記較正位置において
このロボット先端を複数個の姿勢を成すよう位置付け
し、その各姿勢における各関節部の回転角度を検出し記
憶する過程と、上記記憶された複数個の各関節部の回転
角度と設計時のアーム長さと前記測定した較正位置の座
標値とに基づいて優決定系の方程式を生成せしめ、この
ロボットの各関節部の組立て時の取付け誤差および製造
時のアームの長さの偏差を求める過程と、上記各関節部
の取付け誤差から得られる実際の原点位置および上記ア
ーム長さの偏差から得られるアームの実寸をこのロボッ
トの上記制御手段における座標変換処理に反映し較正結
果を評価する過程とを有することを特徴とするロボット
座標系の較正方法である。2. Description of the Related Art Japanese Patent Publication No.
-45841 is available. In this conventional example, an arm robot having a plurality of joints, a control means for driving the tip of the robot on an orthogonal coordinate system, and a rotation for detecting a rotation angle of the joints provided at each joint of the robot. A system including angle detection means, storage means for storing the detected rotation angle, and displacement detection means for detecting displacements in the x, y, and z directions when the robot tip moves on a rectangular coordinate system. In the process of measuring the position of at least one calibration position for positioning the robot tip corresponding to the Cartesian coordinate system, and for positioning the robot tip in a plurality of postures at the calibration position, The process of detecting and storing the rotation angle of each joint, the rotation angles of the stored plurality of joints, the arm length at the time of design, and the measured calibration position. The equation of the overdetermined system is generated based on the coordinate values of and the process of obtaining the mounting error of each joint part of this robot at the time of assembly and the deviation of the arm length at the time of manufacturing, and the mounting error of each joint part The robot coordinate system is characterized in that the actual origin position obtained from the above and the actual size of the arm obtained from the deviation of the arm length are reflected in the coordinate conversion process in the control means of the robot to evaluate the calibration result. This is a calibration method for the system.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかるに前記従来例に
おいては、記憶された複数個の各関節部の回転角度と設
計時のアーム長さと前記測定した較正位置の座標値とに
基づいて優決定系の方程式を生成せしめ、このロボット
の各関節部の組立て時の取付け誤差および製造時のアー
ムの長さの偏差を求める過程と、上記各関節部の取付け
誤差から得られる実際の原点位置および上記アーム長さ
の偏差から得られるアームの実寸をこのロボットの上記
制御手段における座標変換処理に反映しており、このよ
うなアーム形ロボットでのアーム長さの偏差から、一次
テーラ展開及びヤコビアン行列式を用いて方程式の解を
数値解法して、アーム長さの実寸を演算する等の煩瑣な
演算手法では実施段階では大きな隘路になっていた。こ
こにおいて本発明は、非線形計画法でのいわゆる修正パ
ウエル（Powell) 法の巧妙な導入に基づき、簡単な繰り
返し論理演算にてさらなる精度と演算速度の向上したロ
ボットの絶対位置の補償方法であり、さらにはアーム形
ロボットでのアーム長さという必要条件をもなくした具
体的にはｘ，ｙ，ｘ直交座標軸上での計測手段なしで、
ロボットの各アーム回転軸に装着された回転角検出手段
（例えばアブソリュート・エンコーダ）からの回転角検
出情報のみにて、ロボット装置の位置等の較正方法を提
供することを目的とする。However, in the above-mentioned conventional example, the superior determination system is based on the stored rotation angles of the respective joints, the arm length at the time of design, and the measured coordinate value of the calibration position. The process of determining the mounting error during assembly of each joint part of the robot and the deviation of the arm length during manufacturing by generating the equation (1), the actual origin position obtained from the mounting error of each joint part and the arm The actual size of the arm obtained from the deviation of the length is reflected in the coordinate conversion processing in the control means of the robot, and the linear Taylor expansion and the Jacobian determinant are calculated from the deviation of the arm length in such an arm robot. The complicated calculation method, such as calculating the actual size of the arm length by numerically solving the solution of the equation by using it, was a big bottleneck at the implementation stage. Here, the present invention is a method of compensating for the absolute position of a robot in which the accuracy and the operation speed are further improved by a simple iterative logic operation based on the clever introduction of the so-called modified Powell method in the nonlinear programming method, Furthermore, without the requirement of the arm length in the arm type robot, specifically, without the measuring means on the x, y, x orthogonal coordinate axes,
An object of the present invention is to provide a method for calibrating the position and the like of a robot device only by using rotation angle detection information from rotation angle detection means (for example, an absolute encoder) attached to each arm rotation axis of a robot.
【０００４】[0004]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、関節軸の回転角度検出手段を各軸に有す
る複数の関節からなる多軸ロボットと、そのロボットを
駆動する制御手段と、データ処理手段を備えたロボット
装置における位置等の較正方法において、ロボット、ツ
ール、ワークの少なくとも１つの諸元に基づくデータで
あって誤差を内包したデータ、並びに前記ロボットに位
置・姿勢を教示したとき前記各回転角度検出手段で得ら
れるデータから、修正パウエル法を用いて前記誤差を内
包したデータのそれぞれを変化させて、誤差の平均値を
算出し、その平均値が最小となる前記誤差を内包したデ
ータの値を求めて、ロボットの位置等の誤差を較正する
方法であり、さらにはロボットジョブ(ROBOT.JBI) を設
定し、多点多姿勢をとり各位置でのパルスデータを読込
み、多変量解析の修正パウエル法での初期化を行い、各
軸の絶対パルスデータ量とツールの寸法誤差の各データ
を修正パウエル法で多変量解析の探索を行い、各点の位
置ズレの平均値を計算し、平均値が収束しているかを判
断し、平均値が収束していなければ繰り返し回数が制限
値を越えるまでは先の探索からの以降の計算を繰り返
し、平均値が収束しているとき及び繰り返し回数が制限
値を越えたときは、そのときの各軸の絶対パルスデータ
量とツールの寸法誤差の解を最適値として、それぞれの
設定値から減算してロボット装置の原点位置等の較正を
行うロボット装置の位置等の較正方法である。In order to solve the above-mentioned problems, the present invention provides a multi-axis robot having a plurality of joints each having a joint shaft rotation angle detecting means, and a control means for driving the robot. And a method of calibrating a position or the like in a robot apparatus provided with a data processing means, which is data based on at least one of the specifications of a robot, a tool, and a work and includes an error, and teaches the position / orientation to the robot. Then, from the data obtained by each of the rotation angle detecting means, by changing each of the data including the error by using the modified Powell method, the average value of the error is calculated, and the average value of the error is minimized. Is a method of calibrating the error such as the position of the robot by obtaining the value of the data that includes, and further, setting the robot job (ROBOT.JBI), Read the pulse data at each position, initialize by the modified Powell method of the multivariate analysis, and correct each data of the absolute pulse data amount of each axis and the dimension error of the tool.Search the multivariate analysis by the Powell method. , Calculate the average value of the positional deviation of each point, judge whether the average value has converged, and if the average value has not converged, perform the subsequent calculations from the previous search until the number of iterations exceeds the limit value. When the number of repetitions, the average value has converged or the number of repetitions exceeds the limit value, the absolute pulse data amount of each axis and the solution of the dimension error of the tool at that time are taken as the optimum values and subtracted from each set value. A method of calibrating the position and the like of the robot device is performed by calibrating the origin position and the like of the robot device.
【０００５】[0005]
【作用】このような方法からなる本発明は、適切な修正
パウエル法の簡易な演算手法から、実際現場における迅
速かつ正確なアーム形ロボットでのアーム先端位置にお
ける原点位置の較正が得られ、確度の高いロボット装置
の普遍性が得られる。According to the present invention having such a method, the origin position at the arm tip position of the arm-type robot can be obtained quickly and accurately in the actual field from the simple calculation method of the appropriate modified Powell method. High universality of robot equipment can be obtained.
【０００６】[0006]
【実施例】初めに、非線形計画法でのパウエル法につい
て述べておく。２次式の問題に対して最適解を求める手
法として目的関数の１階導関数を計算する必要がある
が、問題によっては、勾配を求めることができない場合
もある。例えば運転中のプロセスでは、勾配を使用しな
い共役方向を求め、これを利用して２次収束性を有する
手法としてのパウエル法がある。すなわち、パウエル法
による最適解への逐次近似の手順は、図９に表すよう
に、２次式の目的関数に対して、異なる点から探索方向
を表すベクトルの集合ｓ0［ｓ0はｓの初期値を示す］の
方向に沿って極小点（最適解）を求め、つぎにそれぞれ
の極小点を結ぶベクトルは、ｓ0 と共役であるという性
質を利用しており、最初に計算手順を示すと、次のよう
になる。いま１次独立なｍ個のベクトルξ1 , ……，ξ
k として、座標軸の方向を用いることして、（ａ）出発
点ｕ0 を選び関数Ｆ［ｕ0 ＋α0 ξm ］を最小とするα
＝α0 を求め（ここでα0 は係数で、ｕ1 ＝ｕ0 ＋α0
ξm とおいている），（ｂ）つぎに同様にして各ベクト
ルｋ＝１，……，ｍに対して関数Ｆ［ｕk ＋αk ξk ］
を最小とするαｋを求めてから、ｕk+1 ＝ｕk ＋αk ξ
m とおく、（ｃ）さらにｋ＝１，……，ｍ−１について
ξk をξk+1 により置き換えて、（ｄ）ξmをｕm+1 −
ｕ1 により置き換え、ｕ0 をｕm+1 に置き換え、（ｅ）
そして（ａ）に帰りある計算停止基準を満たすまでこれ
らの計算を繰り返すというのが、パウエル法である。な
お、図９に示すＦ＝15,30,60はそれぞれの評価関数の値
であり、ｕ＊は極小点（最適解）である。図面におい
て、同一符号は同一もしくは相当部分を示す。EXAMPLES First, the Powell method in nonlinear programming will be described. Although it is necessary to calculate the first derivative of the objective function as a method for obtaining an optimum solution for a quadratic problem, it may not be possible to obtain the gradient depending on the problem. For example, in the process during operation, there is a Powell method as a method having a quadratic convergence by obtaining a conjugate direction without using a gradient and utilizing this. That is, the procedure of successive approximation to the optimum solution by the Powell method is, as shown in FIG. 9, a set of vectors s 0 [s 0 is s A local minimum (optimum solution) is obtained along the direction of [indicate initial value], and then the vector connecting each local minimum uses the property that it is conjugate to s 0. First, the calculation procedure is shown. And it becomes like this. Now there are m first-order independent vectors ξ 1, ……, ξ
By using the direction of the coordinate axis as k , (a) the starting point u 0 is selected and the function F [u 0 + α 0 ξ m ] is minimized α
= Α 0 (where α 0 is a coefficient and u 1 = u 0 + α 0
ξ m ), (b) Next, similarly, for each vector k = 1, ..., m, the function F [u k + α k ξ k ]
After obtaining αk that minimizes u k + 1 = u k + α k ξ
m , (c) Further, for k = 1, ..., M-1, ξ k is replaced by ξ k + 1 , and (d) ξ m is u m + 1 −
Replace with u 1 , replace u 0 with u m + 1 , (e)
Then, the Powell method is to repeat these calculations until the calculation stopping criterion which returns to (a) is satisfied. Note that F = 15, 30, 60 shown in FIG. 9 is the value of each evaluation function, and u * is the minimum point (optimal solution). In the drawings, the same reference numerals indicate the same or corresponding parts.
【０００７】ところで、点ｕ1 はｕ0 からベクトルξ2
の方向の最小点であり、点ｕ3 もｕ2 からベクトルξ2
の方向の最小点であるから、ベクトルξ2 はｕ3 −ｕ1
と共役であることがわかり、ｍ変数のときも同様にして
逐次的に共役方向をつくり、最適解に接近することがで
きるので、出発点が極小点から十分離れてているときで
も、一般の関数について最適解に収束するようにこの方
法を修正し、特に変数が５変数以上の問題に対しては計
算手順は従属な方向を選ぶ可能性があるので、いわゆる
修正パウエル法は下記計算手順をとる。図１０は、修正
パウエル法の原理的な解析をしている説明図である。図
１０において、出発点ｕ0 を選び、ｋ＝１，……，ｍ
について、関数Ｆ［ｕk-1 ＋αk ξk ］を最小とするα
k を計算し、これより点ｕk ＝ｕk-1 ＋αk ξk を逐次
的に求め、｛Ｆ（ｕh-1)−Ｆ（ｕh ) ｝が最大となる
整数ｈ，１≦ｈ≦ｍを求め、Δ＝Ｆ（ｕh-1)−Ｆ
（ｕh ) とおき、Ｆ3 ＝Ｆ（２ｕm −ｕ0)の値を求
め、Ｆ1 ＝Ｆ（ｕ0)，Ｆ2 ＝Ｆ（ｕm ) とおき、Ｆ1
≦Ｆ3 ，または（および）（１／２）Δ（Ｆ1 −Ｆ3 ）
2≦（Ｆ1 −２Ｆ2 ＋Ｆ3 ）（Ｆ1 −Ｆ2 −Δ）2であれ
ば、つぎの繰り返し回では、古い方向ξ1 ，……，ξm
を用い、次の出発点ｕ0 として、ｕm を用い、この式の
いずれか（いずれも）成立しないときには、ξ＝（ｕ
m −ｕ0)とおき、関数Ｆ（ｕm ＋αξ）を最小とするα
を求めて、ξ1 ，……，ξi-1 ξi+1 ，……，ξm ，ξ
を探索の方向として、ｕm ＋αξをつぎの繰り返し回の
出発点とするというのが、修正パウエル法である。この
修正法ではｍ変数２次式に対してｍ回以上の繰り返し演
算が必要ではあるが、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭなどを主
要素とする現在の汎用マイクロコンピュータでの演算処
理については問題とならない。By the way, the point u 1 is the vector ξ 2 from u 0.
The minimum point in the direction of the point u 3 be vectors xi] 2 from u 2
Vector ξ 2 is u 3 −u 1
It can be seen that it is a conjugate, and the conjugate direction can be sequentially created in the same way for m variables to approach the optimal solution. Therefore, even when the starting point is sufficiently far from the minimum point, This method is modified so that it converges to an optimal solution for the function. Especially for problems with more than 5 variables, the calculation procedure may choose dependent directions, so the modified Powell method uses the following calculation procedure. To take. FIG. 10 is an explanatory diagram for performing the principle analysis of the modified Powell method. In FIG. 10, the starting point u 0 is selected and k = 1, ..., m
For which, the function F [u k-1 + α k ξ k ] is minimized α
k is calculated, and points u k = u k-1 + α k ξ k are sequentially obtained from this, and integers h, 1 ≦ h where {F (u h-1 ) −F (u h )} is maximum are obtained. ≦ m, Δ = F (u h-1 ) −F
(U h) Distant obtains the value of F 3 = F (2u m -u 0), F 1 = F (u 0), F 2 = F (u m) Distant, F 1
≦ F 3 , or (and) (1/2) Δ (F 1 −F 3 ).
If 2 ≦ (F 1 −2F 2 + F 3 ) (F 1 −F 2 −Δ) 2 , then in the next iteration, the old direction ξ 1 , ..., ξ m
, U m is used as the next starting point u 0 , and when any (neither) of these equations holds, ξ = (u
m −u 0 ), and α which minimizes the function F (u m + αξ)
, Ξ 1 , ……, ξ i-1 ξ i + 1 , ……, ξ m , ξ
According to the modified Powell method, u m + αξ is used as the starting point of the next iteration, with the search direction as. This modification requires m or more repetitive operations for the m-variable quadratic expression, but does not pose a problem in the operation processing in the current general-purpose microcomputers having CPU, ROM, RAM, etc. as main elements.
【０００８】ここにおいて本発明は、上述の修正パウエ
ル法を巧妙に適用して、ロボット装置の位置等の較正を
向上させるための方法である。以下に、本発明の一実施
例について適宜図面を参照しながら説明する。本発明
は、ロボット単体での精度向上のためのロボットキャリ
ブレーション(Robot Calibration RBCAL) と、ツールの
寸法精度向上のためのツールキャリブレーション(Tool
Point Calibration TPCAL)と、ロボットとワーク位置間
の距離精度向上のためのロボットとワーク間の位置のキ
ャリブレーション(Work Calib-ration, Work Movement
WKCAL,WKMOV) との３つのキャリブレーションで行い、
この結果従来例にない絶対位置精度の向上が確認され、
特に本発明はオフラインプロミング等でロボットのティ
ーチングデータを作成する場合に、実機（ロボット）の
動作精度を補償するとき最適である。主として、このよ
うなロボット装置の原点位置較正及びリンク長較正はメ
ーカからの出荷時に行う手段であり、以下に続く他のロ
ボット装置の原点位置較正についても同様である。そし
て、後述するロボットに装着するツール寸法の較正並び
にロボットとワーク間の距離較正は、主として、ロボッ
ト装置のユーザでの稼働現場設置時において施行される
ものである。具体的手法に入ることにする。まず、ロボ
ットキャリブレーションはこうである。５点５姿勢のジ
ョブ（Job)データとツール寸法データから原点アブソリ
ュート（Absolute) のデータ較正値を多変量解析の１つ
としての先の修正パウエル法により求める。すなわち、
誤差データを変化させて未知のデータを修正していくわ
けであるが、誤差データを変化させるにしても、何らか
の指針がないと時間が無限に必要となる。この指針とな
るのが修正パウエル法なのである。Here, the present invention is a method for applying the above-mentioned modified Powell method skillfully to improve the calibration of the position and the like of the robot apparatus. An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings as appropriate. The present invention is directed to robot calibration (Robot Calibration RBCAL) for improving the accuracy of a single robot and tool calibration (Tool Calibration (Tool Calibration) for improving the dimensional accuracy of a tool.
Point Calibration TPCAL) and work calibration (Work Movement, Work Movement) to improve the distance accuracy between the robot and the work position.
WKCAL, WKMOV) and three calibrations,
As a result, it has been confirmed that there is an improvement in absolute position accuracy that has never been seen in conventional cases.
In particular, the present invention is most suitable for compensating the operation accuracy of the actual machine (robot) when the teaching data of the robot is created by off-line programming. Mainly, such origin position calibration and link length calibration of the robot device are means performed at the time of shipment from the manufacturer, and the same applies to the origin position calibration of other robot devices that follows. The calibration of the size of the tool to be mounted on the robot and the calibration of the distance between the robot and the work, which will be described later, are mainly performed when the user of the robot apparatus installs the operation site. I will enter a specific method. First, this is the robot calibration. The data calibration value of the origin absolute (Absolute) is obtained from the job data of 5 points and 5 postures and the tool dimension data by the modified Powell method as one of the multivariate analysis. That is,
The error data is changed and the unknown data is corrected. However, even if the error data is changed, the time is infinitely required without any guideline. The modified Powell method is the guideline for this.
【０００９】図１は、本発明の一実施例におけるキャリ
ブレーション構成の概要を示す図である。１はアーム形
６軸ロボットでロボット制御装置( Robot Contller以下
ＲＣと略記する）２により各可動軸は駆動され、そのロ
ボット制御装置２はパソコン(Personal computer) ３か
らの指令あるいは演算結果に基づきロボットの制御を行
うようにしており、そしてパソコン３は教示ジョブやパ
ラメータデータ(PARA.DAT)の保管を伝送ケーブル４を通
して行えるようになっている。さらに、パソコン３で扱
う情報は、ロボットキャリブレーション(RBCAL) と、ツ
ールキャリブレーション(TPCAL) と、ロボットとワーク
間の位置のキャリブレーション(WKCAL,WKMOV) と、パラ
メータのデータ(Parameter Data PARAM.DAT ……このデ
ータはロボットの形態データであり、リンク機構である
機械の寸法，各アームのリンク長さ、各軸駆動モータの
正転・逆転のいずれか、各軸の分解能、制御する全部の
データなどの全てを含む) と、ツールのデータ(TOOL.DA
T)と、マスタージョブ(Master Job MASTER.JBI …IはM
S-DOSでのfileの意味である) と、スレーブジョブ(Slav
e Job SLAVE.JBI) と、ロボットジョブ( ROBOT.JBI)
と、ツールジョブ(TOOL.JBI)と、アブソリュートデータ
(ABS0.DAT)であり、ロボット制御装置２で扱う情報はロ
ボットジョブイ(ROBOT.JBI) と、ツールジョブ(TOOL.JB
I)と、スレーブジョブ(SLAVE.JBI) と、パラメータのデ
ータ(PARAM.DAT) と、ツールのデータ(TOOL.DAT)と、ア
ブソリュートデータ(ABS0.DAT)である。FIG. 1 is a diagram showing an outline of a calibration configuration in an embodiment of the present invention. 1 is an arm type 6-axis robot, each movable axis is driven by a robot controller (abbreviated as RC hereinafter) 2, and the robot controller 2 is a robot based on a command from a personal computer 3 or a calculation result. The personal computer 3 can store teaching jobs and parameter data (PARA.DAT) through the transmission cable 4. Furthermore, the information handled by the personal computer 3 includes robot calibration (RBCAL), tool calibration (TPCAL), position calibration between robot and work (WKCAL, WKMOV), and parameter data (Parameter Data PARAM.DAT). ...... This data is the form data of the robot, the dimensions of the machine that is the link mechanism, the link length of each arm, the forward / reverse rotation of each axis drive motor, the resolution of each axis, and all the data to be controlled. Etc.) and tool data (TOOL.DA
T) and the master job (Master Job MASTER.JBI… I is M
(Meaning file in S-DOS) and slave jobs (Slav
e Job SLAVE.JBI) and robot job (ROBOT.JBI)
And tool job (TOOL.JBI) and absolute data
(ABS0.DAT), the information handled by the robot controller 2 is robot job (ROBOT.JBI) and tool job (TOOL.JB).
I), slave job (SLAVE.JBI), parameter data (PARAM.DAT), tool data (TOOL.DAT), and absolute data (ABS0.DAT).
【００１０】図２は、本発明の一実施例における回路構
成を表すブロック図である。201 は操作パネル、202 は
ティーチボックス、203 は通信制御部、204 は関節角度
検出部、205 はサーボ制御０部、206 はロポット制御演
算部、207 はＣＰＵ（中央処理部）、208 は位置指令作
成部、209 はパラメータデータを記憶しROM,RAM などか
ら成るパラメータデータ領域部、210 はツールデータを
記憶しROM,RAM などから成るツールデータ領域部、211
はジョブデータを記憶しROM,RAM などから成るジョブデ
ータ領域部、212 これらの各要素間の相互の信号の授受
を可能にするインターフェースである。なお、ロボット
教示データは一旦ジョブデータ領域部211 に入り、それ
をパソコン３側に移して演算するが、ロボット制御装置
（ＲＣ）２がデータ処理機能を有すれば、つまり修正パ
ウエル法の演算が可能であればパソコン３は必要ではな
い。FIG. 2 is a block diagram showing a circuit configuration in an embodiment of the present invention. 201 is an operation panel, 202 is a teach box, 203 is a communication control unit, 204 is a joint angle detection unit, 205 is a servo control 0 unit, 206 is a lopot control calculation unit, 207 is a CPU (central processing unit), and 208 is a position command. A creation unit, 209 is a parameter data area including parameter data such as ROM and RAM, 210 is a tool data area including tool data such as ROM and RAM, and 211
Is a job data area unit that stores job data and is composed of ROM, RAM, and the like, and 212 is an interface that enables mutual exchange of signals between these elements. The robot teaching data once enters the job data area 211 and is moved to the personal computer 3 side for calculation. If the robot controller (RC) 2 has a data processing function, that is, the modified Powell method calculation is performed. PC 3 is not necessary if possible.
【００１１】そこで本発明の第１の実施例として、例え
ば６軸ロボットに適応した場合の、ロボット装置のリン
ク長位置較正方法であるロボットのキャリブレーション
に係る演算方法の、アルゴリズム（Algorism) について
説明すると次の通りである。 (A-1) 各リンク長の誤差を６軸分用意し、これらをv
［６］とする。 (A-2) 各リンク長誤差の上限値を６軸分用意し、これ
らをvu［６］とする。 (A-3) 各リンク長誤差の下限値を６軸分用意し、これ
らをvl［６］とする。 (A-4) ツール誤差［mm単位の数値］つまりツールの寸
法誤差をｘ，ｙ，ｚの各軸分用意し、これらをte［３］
とする。 (A-5) ツール誤差の上限値を各軸分用意し、これらを
tu［３］とする。 (A-6) ツール誤差の下限値を各軸分用意し、これらを
tl［３］とする。 (A-7) 上記データを１次元の配列に入れ、未知変数配
列Ｖ［９］，定数配列Ｕ［９］，定数配列Ｌ［９］にそ
れぞれ割り当てる。ここで、未知変数配列Ｖ［９］とは
(1) で用意した各リンク長誤差のv［６］と(4) で用意
したツール誤差te［３］との９個のデータの未知変数配
列として表現しており、Ｕ［９］及びＬ［９］は同様に
(2) と(5) 及び(3) と(6) でそれぞれ用意した各リンク
長誤差の上限値vu［６］とツール誤差の上限値tu［３］
及び各リンク長誤差の下限値vl［６］とツール誤差の下
限値tl［３］のそれぞれを９個のデータの定数配列とし
て表現している。Therefore, as a first embodiment of the present invention, an algorithm (algorism) of a calculation method relating to robot calibration, which is a link length position calibration method of a robot apparatus when it is applied to a 6-axis robot, will be described. Then it is as follows. (A-1) Prepare the error of each link length for 6 axes, and
[6]. (A-2) Prepare the upper limit of each link length error for 6 axes, and set these as vu [6]. (A-3) Prepare the lower limit of each link length error for 6 axes, and set these as vl [6]. (A-4) Tool error [numerical value in mm], that is, the dimensional error of the tool is prepared for each axis of x, y, z, and these are te [3]
And (A-5) Prepare the upper limit of tool error for each axis, and set these
tu [3]. (A-6) Prepare the lower limit of tool error for each axis, and set these values.
tl [3]. (A-7) The above data is put into a one-dimensional array and assigned to the unknown variable array V [9], the constant array U [9], and the constant array L [9], respectively. Here, the unknown variable array V [9] is
It is expressed as an unknown variable array of 9 data including v [6] of each link length error prepared in (1) and tool error te [3] prepared in (4), and U [9] and L [9] is the same
The upper limit vu [6] of each link length error and the upper limit tu [3] of the tool error prepared in (2) and (5) and (3) and (6) respectively.
Also, the lower limit value vl [6] of each link length error and the lower limit value tl [3] of the tool error are represented as a constant array of nine pieces of data.
【００１２】(A-8) これらのデータをそれぞれ各軸に
変数として、各リンク長誤差の初期値零を各軸に割り当
てると、以下のようになる。 各軸について Ｖ［０］＝ｖ［０］; Ｖ［１］＝ｖ［１］; Ｖ［２］＝
ｖ［２］; Ｖ［３］＝ｖ［３］; Ｖ［４］＝ｖ［４］;
Ｖ［５］＝ｖ［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差について Ｖ［６］＝te［０］; Ｖ［７］＝te［１］; Ｖ［８］＝
te［２］ (A-9) 以下、同様にして各リンク長誤差の上限値を各
軸に割り当てると、各軸について Ｕ［０］＝vu［０］; Ｕ［１］＝vu［１］; Ｕ［２］＝
vu［２］; Ｕ［３］＝vu［３］; Ｕ［４］＝vu［４］;
Ｕ［５］＝vu［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差の上限値について Ｕ［６］＝tu［０］; Ｕ［７］＝tu［１］; Ｕ［８］＝
tu［２］ となる。 (A-10) さらに各リンク長誤差の下限値を各軸に割り当
てると、各軸について Ｌ［０］＝vl［０］; Ｌ［１］＝vl［１］; Ｌ［２］＝
vl［２］; Ｌ［３］＝vl［３］; Ｌ［４］＝vl［４］;
Ｌ［５］＝vl［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差の下限値について Ｌ［６］＝tl［０］; Ｌ［７］＝tl［１］; Ｌ［８］＝
tl［２］ となる。(A-8) When these data are used as variables for each axis and the initial value zero of each link length error is assigned to each axis, the following is obtained. For each axis V [0] = v [0]; V [1] = v [1]; V [2] =
v [2]; V [3] = v [3]; V [4] = v [4];
V [5] = v [5] Regarding x, y, z dimension errors of the tool V [6] = te [0]; V [7] = te [1]; V [8] =
te [2] (A-9) Hereinafter, when the upper limit of each link length error is similarly assigned to each axis, U [0] = vu [0]; U [1] = vu [1] for each axis. ; U [2] =
vu [2]; U [3] = vu [3]; U [4] = vu [4];
U [5] = vu [5] Upper limit of x, y, z dimension error of tool U [6] = tu [0]; U [7] = tu [1]; U [8] =
tu [2]. (A-10) Furthermore, if the lower limit of each link length error is assigned to each axis, L [0] = vl [0]; L [1] = vl [1]; L [2] =
vl [2]; L [3] = vl [3]; L [4] = vl [4];
L [5] = vl [5] Lower limit of x, y, z dimension error of tool L [6] = tl [0]; L [7] = tl [1]; L [8] =
It becomes tl [2].
【００１３】(A-11) 次に修正パウエル法のでの収束
値［極限値（limit)］を設定するが、この値は例えば0.
001 が好ましい。 (A-12) また修正パウエル法に先の未知変数配列Ｖ
［９］，定数配列Ｕ［９］，Ｌ［９］を渡す、つまり代
入する。ここでのＶ［９］は前記パウエル法の説明にお
ける(a) の手順のｕ0 に相当する。 (A-13) さらにまた修正パウエル法に評価関数funcを渡
す、すなわち、代入する。これは、前記(a) のＦ［ｕ0
＋α0 ξm ］に相当する。 (A-14) ところでこの評価関数funcとは、先のＶ［９］
の値とロボットキャリブレーションデータ(ROBOT.JBI)
を使ってロボットのツール先端の座標値を評価するもの
である。ロボットキャリブレーションデータ(ROBOT.JB
I) は後述する５点５姿勢のデータで実機のロボットで
教示されたものである。 (A-15) そこで前記評価関数funcとは、図４と図５に表
されるように予め教示された５点５姿勢（合計２５点）
のデータから、前記Ｖ［９］の値だけ各軸のパルスデー
タ及びツール寸法に加算し、そのときの５姿勢の平均位
置からの各姿勢での座標値との距離を算出し、他の４点
に対しても同様な計算で平均距離を加算し、これら５点
での平均距離を算出するプログラムである。ここでＶ
［９］は前記パウエル法の説明における(b) の手順のｕ
k+1 ＝ｕk ＋αk ξk によって求められる。 (A-16) 修正パウエル法はこの評価関数funcの算出値に
より、最適な前記変数配列Ｖ［９］の値を求める。 (A-17) この結果、変数配列の最適なＶ［０］，Ｖ
［１］，Ｖ［２］，Ｖ［３］，Ｖ［４］，Ｖ［５］の値
を６軸の各リンク長に加えることで、ロボットのリンク
長の較正が可能になる。 (A-18) さらになお変数配列の最適なＶ［６］，Ｖ
［７］，Ｖ［８］の値をツール寸法に加えることで、ロ
ボット装置のさらなる原点位置較正が可能になる。(A-11) Next, the convergence value [limit value] in the modified Powell method is set.
001 is preferred. (A-12) The unknown variable array V before the modified Powell method
[9] and constant arrays U [9] and L [9] are passed, that is, substituted. V [9] here corresponds to u 0 in the procedure (a) in the explanation of the Powell method. (A-13) Furthermore, the evaluation function func is passed to the modified Powell method, that is, is substituted. This is F [u 0 in (a) above.
+ Α 0 ξ m ]. (A-14) By the way, the evaluation function func is V [9]
Value and robot calibration data (ROBOT.JBI)
Is used to evaluate the coordinate value of the tool tip of the robot. Robot calibration data (ROBOT.JB
I) is the data of 5 points and 5 postures, which will be described later, and is taught by an actual robot. (A-15) Therefore, the evaluation function func is the 5 points and 5 postures taught in advance as shown in FIGS. 4 and 5 (total 25 points).
From the above data, only the value of V [9] is added to the pulse data of each axis and the tool size, and the distance from the average position of the 5 postures at that time to the coordinate value in each posture is calculated. This is a program for adding the average distances to the points by the same calculation and calculating the average distances at these 5 points. Where V
[9] is u in the procedure of (b) in the explanation of the Powell method.
It is calculated by k + 1 = u k + α k ξ k . (A-16) In the modified Powell method, the optimum value of the variable array V [9] is obtained from the calculated value of this evaluation function func. (A-17) As a result, the optimum V [0], V of the variable array
The link length of the robot can be calibrated by adding the values of [1], V [2], V [3], V [4], and V [5] to the link lengths of the six axes. (A-18) Furthermore, optimal V [6], V of the variable array
By adding the values of [7] and V [8] to the tool size, further origin position calibration of the robot device becomes possible.
【００１４】本発明の第２の実施例として、先のロボッ
トキャリブレーション(RBCAL) である、ロボット装置の
原点位置較正方法の実行の具体的手順は、次のとおりで
ある。 (B-1) まず、ロボットのタイプをパラメータデータ(P
ARAM.DAT) より判定し、ツールの寸法をロボットキャリ
ブレーションジョブ(ROBOT.JBI) とツールデータ(TOOL.
DAT)から判別し、ロボットの演算式を決定する。 (B-2) その計算結果のツールの寸法をツールデータ(T
OOL.DAT)に書込み、さらにその計算結果のリンク長デー
タの誤差から、各軸のリンク長データに加算して修正リ
ンク長データを作成する。 (B-3) そしてロボットのキャリブレーションジョブ(R
OBOT.JBI) の教示を行い、ロボットの最終点での多点位
置と多姿勢とツール寸法から計算されたパルスデータを
論理演算して、ロボットキャリブレーション(RBCAL) を
実行するが、前記ツールデータ(PARAM.DAT) ，ロボット
キャリブレーションジョブ(ROBOT.JBI) ，パラメータデ
ータ(PARAM.DAT) ，リンク長データを同一ディレクトリ
(directory) に置いて実行するという手順である。As a second embodiment of the present invention, the specific procedure for executing the above-mentioned robot calibration (RBCAL) method of calibrating the origin position of the robot apparatus is as follows. (B-1) First, set the robot type to the parameter data (P
ARAM.DAT) and determine the tool dimensions from the robot calibration job (ROBOT.JBI) and tool data (TOOL.
DAT) to determine the calculation formula of the robot. (B-2) Use the tool data (T
OOL.DAT), and the error in the calculated link length data is added to the link length data for each axis to create the corrected link length data. (B-3) And robot calibration job (R
OBOT.JBI) and performs logical operation on the pulse data calculated from the multi-point position and multi-posture at the final point of the robot and the tool dimensions to execute robot calibration (RBCAL). (PARAM.DAT), robot calibration job (ROBOT.JBI), parameter data (PARAM.DAT), link length data in the same directory
It is a procedure to put it in (directory) and execute it.
【００１５】図３は、本発明の第３の実施例以下におい
て定義する原点アブソリュートデータの説明図である。
アーム形６軸ロボットの各軸を基準点（固定ベース）か
ら順にＳ，Ｌ，Ｕ，Ｒ，Ｂ，Ｔ関節［またこの順番に第
１，２，３，４，５，６軸になる）とすると、これら各
関節にはそれぞれ図示しないアブソリュートエンコーダ
(Absolute Encorder…角度検出手段) が装着されてお
り、各軸駆動モータの回転をパルスデータとして検出し
ている。関節300 を想定したときに、関節300 の軸30に
ついて関節300 の絶対アブソリュート（位置）の原点31
からの仮想原点パルス値33が原点アブソリュートデータ
であり、原点アブソリュート32の位置が各軸パルス34の
起算点となり、その各軸に与えられたパルスにより移動
した関節の位置が制御点35となる。そこで各軸のアブソ
リュートエンコーダはモータ装着時の原点を０パルスと
してカウントし、この値は機械的原点とは異なってい
る。そこで、ソフトウェア的に仮の原点を原点アブソリ
ュート32のデータとして管理する。例えば原点アブソリ
ュート32のデータを1000（パルス）とすると、アブソリ
ュートエンコーダが１１００（パルス）の値を示すとき
はロボットのソフトウェアでは（１１００−１０００）
＝１００パルスと認識する。先に示した各ジョブの指示
JBI のパルスデータは、この原点アブソリュート32のデ
ータを差し引いたデータ１００パルスである。FIG. 3 is an explanatory diagram of origin absolute data defined in the third embodiment of the present invention.
Each axis of the arm type 6-axis robot is S, L, U, R, B, T joints in order from the reference point (fixed base) [In addition, it becomes the 1st, 2nd, 3rd, 4th, 5th and 6th axes. Then, each of these joints has an absolute encoder (not shown).
(Absolute Encorder ... Angle detection means) is installed to detect the rotation of each axis drive motor as pulse data. When assuming the joint 300, the origin 31 of the absolute absolute (position) of the joint 300 about the axis 30 of the joint 300
The virtual origin pulse value 33 from is the origin absolute data, the position of the origin absolute 32 is the starting point of each axis pulse 34, and the position of the joint moved by the pulse given to each axis is the control point 35. Therefore, the absolute encoder of each axis counts the origin when the motor is mounted as 0 pulse, and this value is different from the mechanical origin. Therefore, the temporary origin is managed by software as the origin absolute 32 data. For example, assuming that the data of the origin absolute 32 is 1000 (pulse), when the absolute encoder shows the value of 1100 (pulse), the robot software (1100-1000)
Recognize as = 100 pulses. Instructions for each job shown above
The JBI pulse data is 100 pulses of data from which the origin absolute 32 data is subtracted.
【００１６】実際のデータの使用方法はＳ，Ｌ，Ｕ，
Ｒ，Ｂ，Ｔの各関節角のパルスデータ34を計算し、その
パルスを例えば（１００，２００，３００，４００，５
００，６００）とすると、それがジョブデータ(ROBOT.J
BI) として記録される。このため原点アブソリュートデ
ータ33が１０００での（１００，２００，３００，４０
０，５００，６００）というデータは絶対アブソリュー
トでは（１１００，１２００，１３００，１４００，１
５００，１６００）になる。さらに付言すれば、ここで
同じロボットで原点アブソリュートデータ33を２０００
とすると、（１００，２００，３００，４００，５０
０，６００）というデータは絶対アブソリュートでは
（２１００，２２００，２３００，２４００，２５０
０，２６００）になる。このように、同じ（１００，２
００，３００，４００，５００，６００）というジョブ
データがあったとしても、原点アブソリュートデータ33
の設定によって異なったロボットの姿勢を採ることにな
る。ここで、ロボットのデータをロボットシミュレータ
（直接には図示しないが例えばパソコン３などである）
で作成する場合に、ロボット側の原点アブソリュートデ
ータ33が確実にロボットシミュレータと同じ原点でなけ
れば、ロボットの指令が狂うことになる。ロボット装置
の原点位置精度が問題になるのは、主にこのようなロボ
ットシミュレータからの指令を忠実に再現しなければな
らないとに起こる。この精度を保証するのがロボットの
キャリブレーションである。ところで、本発明の第２の
発明以下においては、本発明の第１の発明での各リンク
長に代えて、上記の原点アブソリュートデータ33を採用
し、また各リンク長誤差に原点アブソリュート誤差がそ
れぞれ対応する。The actual usage of data is S, L, U,
The pulse data 34 of each R, B, and T joint angle is calculated, and the pulse is, for example, (100, 200, 300, 400, 5
00,600) means that the job data (ROBOT.J
BI). Therefore, if the origin absolute data 33 is 1000 (100, 200, 300, 40
The data of (0,500,600) is (1100,1200,1300,1400,1) in absolute absolute.
500, 1600). In addition, if the same robot is used, the origin absolute data 33 will be set to 2000.
Then, (100, 200, 300, 400, 50
The data of 0,600) is (2100,2200,2300,2400,250 in absolute absolute.
0,2600). Thus, the same (100,2
00, 300, 400, 500, 600) even if there is job data, the origin absolute data 33
Depending on the setting, different robot postures will be taken. Here, the robot data is used as a robot simulator (not shown directly, for example, the personal computer 3 or the like).
If the origin absolute data 33 on the robot side is not surely the same origin as that of the robot simulator, the robot command will be incorrect. The origin position accuracy of the robot device becomes a problem mainly because it is necessary to faithfully reproduce the command from the robot simulator. Calibration of the robot guarantees this accuracy. By the way, in the second and subsequent inventions of the present invention, the above-mentioned origin absolute data 33 is adopted in place of each link length in the first invention of the present invention, and each link length error has an origin absolute error. Correspond.
【００１７】そこで本発明の第３の実施例である原点ア
ブソリュートデータを採用し、例えば６軸ロボットに適
応した場合のロボットのキャリブレーションに係る演算
方法としてのアルゴリズムについて、説明すると次の通
りである。 (C-1) 原点アブソリュート誤差［図３の原点アブソリ
ュートデータ33・パルス数］を６軸分用意し、これらを
v［６］とする。 (C-2) 原点アブソリュート誤差［パルス数］の上限値
を６軸分用意し、これらをvu［６］とする。 (C-3) 原点アブソリュート誤差［パルス数］の下限値
を６軸分用意し、これらをvl［６］とする。 (C-4) ツール誤差［mm単位の数値］つまりツールの寸
法誤差をｘ，ｙ，ｚの各軸分用意し、これらをte［３］
とする。 (C-5) ツール誤差の上限値を各軸分用意し、これらを
tu［３］とする。 (C-6) ツール誤差の下限値を各軸分用意し、これらを
tl［３］とする。 (C-7) 上記データを１次元の配列に入れ、未知変数配
列Ｖ［９］，定数配列Ｕ［９］，定数配列Ｌ［９］にそ
れぞれ割り当てる。ここで、未知変数配列Ｖ［９］とは
(C-1) で用意した原点アブソリュート誤差のv［６］と
(C-4) で用意したツール誤差te［３］との９個のデータ
の未知変数配列として表現しており、Ｕ［９］及びＬ
［９］は同様に(C-2) と(C-5) 及び(C-3) と(C-6) でそ
れぞれ用意した原点アブソリュート誤差の上限値vu
［６］とツール誤差の上限値tu［３］及び原点アブソリ
ュート誤差の下限値vl［６］とツール誤差の下限値tl
［３］のそれぞれを９個のデータの定数配列として表現
している。The third embodiment of the present invention will be described below with reference to an algorithm as a calculation method relating to robot calibration when adopting origin absolute data and adapted to, for example, a 6-axis robot. . (C-1) Prepare the origin absolute error [origin absolute data 33, number of pulses in Fig. 3] for 6 axes.
v [6]. (C-2) Prepare the upper limit value of the origin absolute error [number of pulses] for 6 axes, and set these as vu [6]. (C-3) Prepare the lower limit values of origin absolute error [number of pulses] for 6 axes, and set these as vl [6]. (C-4) Tool error [numerical value in mm], that is, the dimensional error of the tool is prepared for each axis of x, y, z, and these are te [3]
And (C-5) Prepare the upper limit of tool error for each axis, and set these values.
tu [3]. (C-6) Prepare the lower limit of tool error for each axis, and set these values.
tl [3]. (C-7) The above data is put into a one-dimensional array and assigned to the unknown variable array V [9], the constant array U [9], and the constant array L [9], respectively. Here, the unknown variable array V [9] is
With the origin absolute error v [6] prepared in (C-1)
It is expressed as an unknown variable array of 9 data with the tool error te [3] prepared in (C-4), and U [9] and L
Similarly, [9] is the upper limit value vu of the origin absolute error prepared in (C-2) and (C-5) and (C-3) and (C-6) respectively.
[6] and upper limit of tool error tu [3] and lower limit of origin absolute error vl [6] and lower limit of tool error tl
Each of [3] is expressed as a constant array of 9 pieces of data.
【００１８】(C-8) これらのデータをそれぞれ各軸に
変数として、原点アブソリュート誤差の初期値零を各軸
に割り当てると、以下のようになる。各軸について Ｖ［０］＝ｖ［０］; Ｖ［１］＝ｖ［１］; Ｖ［２］＝
ｖ［２］; Ｖ［３］＝ｖ［３］; Ｖ［４］＝ｖ［４］;
Ｖ［５］＝ｖ［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差について Ｖ［６］＝te［０］; Ｖ［７］＝te［１］; Ｖ［８］＝
te［２］ (C-9) 以下、同様にして原点アブソリュート誤差の上
限値を各軸に割り当てると、各軸について Ｕ［０］＝vu［０］; Ｕ［１］＝vu［１］; Ｕ［２］＝
vu［２］; Ｕ［３］＝vu［３］; Ｕ［４］＝vu［４］;
Ｕ［５］＝vu［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差の上限値について Ｕ［６］＝tu［０］; Ｕ［７］＝tu［１］; Ｕ［８］＝
tu［２］ となる。 (C-10) さらに原点アブソリュート誤差の下限値を各軸
に割り当てると、各軸について Ｌ［０］＝vl［０］; Ｌ［１］＝vl［１］; Ｌ［２］＝
vl［２］; Ｌ［３］＝vl［３］; Ｌ［４］＝vl［４］;
Ｌ［５］＝vl［５］ ツールのｘ，ｙ，ｚ寸法誤差の下限値について Ｌ［６］＝tl［０］; Ｌ［７］＝tl［１］; Ｌ［８］＝
tl［２］ となる。(C-8) If these data are used as variables for each axis and the initial value zero of the origin absolute error is assigned to each axis, the result is as follows. For each axis V [0] = v [0]; V [1] = v [1]; V [2] =
v [2]; V [3] = v [3]; V [4] = v [4];
V [5] = v [5] Regarding x, y, z dimension errors of the tool V [6] = te [0]; V [7] = te [1]; V [8] =
te [2] (C-9) If the upper limit of the origin absolute error is similarly assigned to each axis, U [0] = vu [0]; U [1] = vu [1]; U [2] =
vu [2]; U [3] = vu [3]; U [4] = vu [4];
U [5] = vu [5] Upper limit of x, y, z dimension error of tool U [6] = tu [0]; U [7] = tu [1]; U [8] =
tu [2]. (C-10) Furthermore, assigning the lower limit value of the origin absolute error to each axis, L [0] = vl [0]; L [1] = vl [1]; L [2] =
vl [2]; L [3] = vl [3]; L [4] = vl [4];
L [5] = vl [5] Lower limit of x, y, z dimension error of tool L [6] = tl [0]; L [7] = tl [1]; L [8] =
It becomes tl [2].
【００１９】(C-11) 次に修正パウエル法のでの収束
値［極限値（limit)］を設定するが、この値は例えば0.
001 が好ましい。 (C-12) また修正パウエル法に先の未知変数配列Ｖ
［９］，定数配列Ｕ［９］，Ｌ［９］を渡す、つまり代
入する。前述のとおり、ここでのＶ［９］は前記パウエ
ル法の説明における(a) の手順のｕ0 に相当する。 (C-13) さらにまた修正パウエル法に評価関数funcを渡
す、すなわち、代入する。これは前述のとおり、前記
(a) のＦ［ｕ0 ＋α0 ξm ］に相当する。 (C-14) ところでこの評価関数funcとは、先のＶ［９］
の値とロボットキャリブレーションデータ(ROBOT.JBI)
を使ってロボットのツール先端の座標値を評価するもの
である。ロボットキャリブレーションデータ(ROBOT.JB
I) は後述する５点５姿勢のデータで実機のロボットで
教示されたものである。 (C-15) そこで前記評価関数funcとは、図４と図５に表
されるように予め教示された５点５姿勢（合計２５点）
のデータから、前記Ｖ［９］の値だけ各軸のパルスデー
タ及びツール寸法に加算し、そのときの５姿勢の平均位
置からの各姿勢での座標値との距離を算出し、他の４点
に対しても同様な計算で平均距離を加算し、これら５点
での平均距離を算出するプログラムである。ここで前述
にとおり、Ｖ［９］は前記パウエル法の説明における
(b) の手順のｕk+1 ＝ｕk ＋αk ξkによって求められ
る。 (C-16) 修正パウエル法はこの評価関数funcの算出値に
より、最適な前記変数配列Ｖ［９］の値を求める。 (C-17) この結果、変数配列の最適なＶ［０］，Ｖ
［１］，Ｖ［２］，Ｖ［３］，Ｖ［４］，Ｖ［５］の値
を６軸の原点アブソリュートデータを差し引くことで、
ロボットの原点較正が可能になる。 (C-18) さらになお変数配列の最適なＶ［６］，Ｖ
［７］，Ｖ［８］の値をツール寸法に加えることで、ロ
ボット装置のさらなる原点較正が可能になる。(C-11) Next, the convergence value [limit value] in the modified Powell method is set, and this value is, for example, 0.
001 is preferred. (C-12) The unknown variable array V before the modified Powell method
[9] and constant arrays U [9] and L [9] are passed, that is, substituted. As described above, V [9] here corresponds to u 0 in the procedure (a) in the explanation of the Powell method. (C-13) Furthermore, the evaluation function func is passed to the modified Powell method, that is, substituted. This is as mentioned above
This corresponds to F [u 0 + α 0 ξ m ] in (a). (C-14) By the way, the evaluation function func is V [9]
Value and robot calibration data (ROBOT.JBI)
Is used to evaluate the coordinate value of the tool tip of the robot. Robot calibration data (ROBOT.JB
I) is the data of 5 points and 5 postures, which will be described later, and is taught by an actual robot. (C-15) Therefore, the evaluation function func is 5 points and 5 postures pre-instructed as shown in FIGS. 4 and 5 (25 points in total).
From the above data, only the value of V [9] is added to the pulse data of each axis and the tool size, and the distance from the average position of the 5 postures at that time to the coordinate value in each posture is calculated. This is a program for adding the average distances to the points by the same calculation and calculating the average distances at these 5 points. Here, as described above, V [9] is the same as in the explanation of the Powell method.
It is obtained by u k + 1 = u k + α k ξ k in the procedure of (b). (C-16) In the modified Powell method, the optimum value of the variable array V [9] is obtained from the calculated value of this evaluation function func. (C-17) As a result, the optimum V [0], V of the variable array
By subtracting the 6-axis origin absolute data from the values of [1], V [2], V [3], V [4], V [5],
The origin of the robot can be calibrated. (C-18) Furthermore, optimal V [6], V of the variable array
By adding the values of [7] and V [8] to the tool size, further origin calibration of the robot apparatus becomes possible.
【００２０】図４は、この第３の実施例の手順を示すフ
ローチャートである。ステップ41でロボットキャリブレ
ーションデータ(ROBOT.JBI) が教示されて設定され、ス
テップ42で多点多姿勢をとった各位置でのパルスデータ
を読込み、ステップ43において多変量解析の修正パウエ
ル法での初期化を行い、次にステップ44で各軸の絶対パ
ルスデータ量とツールの寸法誤差の各データを修正パウ
エル法で多変量解析の探索を行い、ステップ45各点の位
置ズレの平均値を計算し、さらにステップ46では平均値
が収束しているかを判断し、平均値が収束していなけれ
ば(No)繰り返し回数が制限値を越えるまでは先のステッ
プ44の探索からの以降の計算を繰り返し、平均値が収束
しているとき(Yes) 及び繰り返し回数が制限値を越えた
とき（ステップ47でのYes)は、ステップ48へ移り、その
ときの各軸の絶対パルスデータ量とツールの寸法誤差の
解を最適値として、それぞれの設定値から減算してロボ
ット装置の原点位置の較正を行うようにしている。FIG. 4 is a flow chart showing the procedure of the third embodiment. In step 41, the robot calibration data (ROBOT.JBI) is taught and set, and in step 42, the pulse data at each position with multiple points and multiple postures is read, and in step 43, the modified Powell method for multivariate analysis is used. Initialize, and then modify the absolute pulse data amount of each axis and each data of the dimension error of the tool in step 44.Search for multivariate analysis by the Powell method, and calculate the average value of the positional deviation of each point in step 45. Then, in step 46, it is judged whether the average value has converged.If the average value has not converged (No), the subsequent calculations from the search in step 44 are repeated until the number of iterations exceeds the limit value. , When the average value is converged (Yes) and when the number of repetitions exceeds the limit value (Yes in Step 47), move to Step 48, the absolute pulse data amount of each axis and the tool size at that time. Error As the optimum value, and to perform the calibration of the origin position of the robot apparatus is subtracted from the respective set value.
【００２１】次に本発明の第４の実施例としてのロボッ
ト装置の位置等の較正方法である、ロボット・キャリブ
レーション(RBCAL) の具体的手順は、次のとおりであ
る。 (D-1) まずロボットのタイプイをロボットの形態デー
タを示すパラメータデータ(PARAM.DAT) より自動的に判
定し、ロボットの演算式を決定する。このロボットの演
算式とは、各軸駆動モータへのパルスデータとツール寸
法からロボットの最終点の位置と姿勢を計算するロジッ
クと、ロボットの最終点の位置と姿勢とツール寸法から
パルスデータを計算するロジックである。 (D-2) ツール寸法の寸法を教示されたロボットジョブ
(ROBOT.JBI) とツールデータ(TOOL.DAT)から自動的に判
別し決定する。 (D-3) ツール寸法の計算結果を自動的にツールデータ
(TOOL.DAT)に書き込む。 (D-4) 計算結果［ツールデータ(TOOL.DAT)］から自動
的に原点アブソリュートデータ(ABSO.DAT)を減算し、修
正されたアブソリュートデータ(ABSO.DAT)を作成する。 (D-5) ロボットの形態データ，モータの正・逆回転な
どが入っている前記パラメータデータ(PARAM.DAT) 、及
びツール寸法が入っているツールデータ(TOOL.DAT には
ツールは０から９までの１０種類登録可能である )、並
びにアブソリュートデータ(ABSO.DAT ロボット組立後に
設定する絶対位置エンコーダの絶対アブソリュート原点
からのオフセット量が入っており、この位置がモータつ
まり各関節確度の原点位置になるものでこの６軸ロボッ
トの例では各軸のデータはそれぞれ特定のパルス数の数
値である) 、さらには前記例えばロボットキャリブレー
ションをするために取った５点５姿勢（５点×５姿勢＝
２５データ）教示ジョブであるロボットキャリブレーシ
ョンデータ(ROBOT.JBI) とをパソコン３側の同一ディレ
クトリに配置し、プログラムを実行し、前記ツールデー
タ(PARAM.DAT) ，ロボットキャリブレーションジョブ(R
OBOT.JBI) ，パ ラメータデータ(PARAM.DAT) ，リンク
長データを同一ディレクトリに置いて実行するという手
段である。このようにして、ロボットキャリブレーショ
ン(RBCAL) の実行が可能となる。Next, the specific procedure of robot calibration (RBCAL), which is a method of calibrating the position of a robot apparatus according to a fourth embodiment of the present invention, is as follows. (D-1) First, the robot type is automatically determined from the parameter data (PARAM.DAT) indicating the robot morphology data, and the calculation formula of the robot is determined. The calculation formula of this robot is the logic that calculates the position and orientation of the robot's final point from the pulse data to each axis drive motor and the tool dimensions, and the pulse data from the position and orientation of the robot's final point and the tool dimensions. It is the logic to do. (D-2) Robot job that was taught the tool dimensions
(ROBOT.JBI) and tool data (TOOL.DAT) are automatically identified and determined. (D-3) The tool dimension calculation result is automatically used as tool data.
Write to (TOOL.DAT). (D-4) The origin absolute data (ABSO.DAT) is automatically subtracted from the calculation result [tool data (TOOL.DAT)] to create the corrected absolute data (ABSO.DAT). (D-5) The robot shape data, the parameter data (PARAM.DAT) containing the normal / reverse rotation of the motor, etc., and the tool data containing the tool dimensions (TOOL.DAT contains tools from 0 to 9). Up to 10 types can be registered) and absolute data (ABSO.DAT) The amount of offset from the absolute absolute origin of the absolute position encoder set after robot assembly is included, and this position is the origin position of the motor, that is, each joint accuracy. In this example of the 6-axis robot, the data of each axis is a numerical value of a specific pulse number). Furthermore, for example, 5 points and 5 postures (5 points × 5 postures = 5 postures taken for robot calibration) are used.
25 data) Robot calibration data (ROBOT.JBI), which is a teaching job, is placed in the same directory on the PC 3 side, the program is executed, and the tool data (PARAM.DAT) and robot calibration job (R
OBOT.JBI), parameter data (PARAM.DAT), and link length data are placed in the same directory and executed. In this way, robot calibration (RBCAL) can be executed.
【００２２】また、本発明の第５の実施例としての、ロ
ボット装置のツールの寸法較正方法であツールキャリブ
レーション(TPCAL) について言及する。 (E-1) このツールキャリブレーションは１点５姿勢の
教示ジョブ( TOOL.JBI)ツール寸法を推定すためのパソ
コン３へのソフトウェアで、推定されたツール寸法は直
ちにツールデータ(TOOL.DAT)に書き込まれるものであ
り、２姿勢以上であれば可能で［もっとも、実用上は３
姿勢以上が望ましい］一般的に沢山の姿勢を教示すれば
精度の向上がみられる。 (E-2) そして評価関数は各点の距離の差分が小さくな
るように決める。 (E-3) さらに、ツールキャリブレーションではパラメ
ータをツール寸法の誤差として(dx,dy,dZ)を考え、修正
パウエル法には初期のツール寸法を（Tx,Ty,Tz)とし、
評価関数では(Tx+dx,Ty+dy,Tz+dz) を正しいツール寸法
として各姿勢での直交座標値（X,Y,Z)からこれらの平均
距離が最小になるようにして(dx,dy,dZ)を決定する。こ
の結果、最終ツール寸法は(Tx+dx,Ty+dy,Tz+dz) にな
る。つまり図４において、ΔＳ，ΔＬ，ΔＵ，ΔＲ，Δ
Ｂ，ΔＴを削除したものに同じであって、このようにし
てツール寸法の較正の向上が得られる。As a fifth embodiment of the present invention, reference will be made to tool calibration (TPCAL) which is a dimension calibration method for a tool of a robot apparatus. (E-1) This tool calibration is the software for the PC 3 to estimate the teaching job (TOOL.JBI) of 1 point and 5 postures, and the estimated tool dimension is the tool data (TOOL.DAT) immediately. It is possible to write in two or more postures [though it is practically 3
It is desirable to have more than one posture.] Generally, if many postures are taught, the accuracy can be improved. (E-2) Then, the evaluation function is determined so that the difference in distance between the points becomes small. (E-3) Furthermore, in the tool calibration, considering parameters (dx, dy, dZ) as an error of the tool size, the modified Powell method sets the initial tool size as (Tx, Ty, Tz),
In the evaluation function, (Tx + dx, Ty + dy, Tz + dz) is set as the correct tool size, and the average distance of these from the orthogonal coordinate values (X, Y, Z) in each posture is set to (dx, dy, dZ) is determined. As a result, the final tool size is (Tx + dx, Ty + dy, Tz + dz). That is, in FIG. 4, ΔS, ΔL, ΔU, ΔR, Δ
Same as the one with B, ΔT deleted, and thus an improved calibration of the tool size is obtained.
【００２３】それから本発明の第６の実施例としての、
ツールキャリブレーション(TPCAL)の実行の具体的手順
は、次のとおりである。 (F-1) 初めに前述の(51)と同様にして、ロボットのタ
イプイをロボットの形態データを示すパラメータデータ
(PARAM.DAT) より自動的に判定し、ロボットの演算式を
決定する。このロボットの演算式とは、各軸駆動モータ
へのパルスデータとツール寸法からロボットの最終点の
位置と姿勢を計算するロジックと、ロボットの最終点の
位置と姿勢とツール寸法からパルスデータを計算するロ
ジックである。 (F-2) ツールの寸法を教示ジョブ(TOOL.JBI)とツール
データ(TOOL.DAT)から自動的に判別し決定する。 (F-3) 計算結果（ツール寸法）を自動的にツールデー
タ(TOOL.DAT)に書き込む。 (F-4) ツールデータ(TOOL.DAT)は伝送機能（伝送ケー
ブル４など）によって自動的に実機（ＲＣ）に送られ
る。 (F-5) 前記パラメータのデータ(PARAM.DAT) と、前記
ツールのデータ(TOOL.DAT)と、前記アブソリュートデー
タ(ABSO.DAT ) と、ツール寸法の前記教示ジョブ(TOOL.
JBI)のファイルをパソコン３側の同一ディレクトリに配
置し、プログラムを実行する。それらのプログラムの態
様は前述のそれぞれのデータに対するプログラムに準じ
る。このようにしてツールキャリブレーション(TPCAL)
の実行が可能である。Then, as a sixth embodiment of the present invention,
The specific procedure for executing the tool calibration (TPCAL) is as follows. (F-1) First, in the same way as (51) above, the robot type is set to the parameter data indicating the robot morphology data.
(PARAM.DAT) automatically determines and determines the robot calculation formula. The calculation formula of this robot is the logic that calculates the position and orientation of the robot's final point from the pulse data to each axis drive motor and the tool dimensions, and the pulse data from the position and orientation of the robot's final point and the tool dimensions. It is the logic to do. (F-2) The tool dimensions are automatically determined and determined from the teaching job (TOOL.JBI) and tool data (TOOL.DAT). (F-3) Automatically write the calculation result (tool dimension) to the tool data (TOOL.DAT). (F-4) Tool data (TOOL.DAT) is automatically sent to the actual machine (RC) by the transmission function (transmission cable 4 etc.). (F-5) Parameter data (PARAM.DAT), tool data (TOOL.DAT), absolute data (ABSO.DAT), and tool size teaching job (TOOL.DAT).
Place the (JBI) file in the same directory on the PC 3 side and execute the program. The modes of those programs are in accordance with the programs for the respective data described above. In this way tool calibration (TPCAL)
Can be executed.
【００２４】さらに、本発明の第７の実施例としての、
ロボットとワーク間の距離較正方法であるロボットとワ
ークのキャリブレーイションを、図７を基に説明する。 (G-1) このロボットとワークのキャリブレーイション
(WKCAL) は３点以上の代表点で行い、評価関数は前記ツ
ールキャリブレーションと同様に、各点の距離が小さく
なるように決める。例えばアーム形６軸ロボットで多点
立体シフトする場合の手法を述べると、この場合におい
ても修正パウエル法の評価関数funcは対応する３点以上
での代表点の平均距離誤差を繰り返し求める。そのロジ
ックの概要は次の通りである。 (G-2) まず、前記マスタージョブ(MASTER.JBI)はロボ
ットシュミレータで教示した代表点で、この中には各関
節の６軸データが記憶されており、例示的に３点の代表
点ではその１として、ジョブの名前；マスター、ポジシ
ョン；ポジションの数，ツール番号，各ポジション（３
点）のパルス数、インストラクション；日付，属性，フ
レームベース（座標）、プログラム；プログラム番号と
設定値、終了の順であり、その２として、前記スレーブ
ジョブは実機ロボットで教示した代表点であり、ジョブ
の名前；スレーブ、ポジション；ポジションの数，ツー
ル番号，各ポジション（３点）のパルス数、インストラ
クション；日付，属性，フレームベース（座標）、プロ
グラム；プログラム番号と設定値、終了の順である。Further, as a seventh embodiment of the present invention,
Calibration of the robot and the work, which is a distance calibration method between the robot and the work, will be described with reference to FIG. (G-1) Calibration of this robot and work
(WKCAL) is performed at three or more representative points, and the evaluation function is determined so that the distance between the points becomes small as in the tool calibration. For example, a method for multi-dimensionally shifting an arm type 6-axis robot will be described. In this case also, the evaluation function func of the modified Powell method repeatedly finds the average distance error of the representative points at three or more corresponding points. The outline of the logic is as follows. (G-2) First, the master job (MASTER.JBI) is a representative point taught by the robot simulator, in which 6-axis data of each joint is stored. First, the name of the job; master, position; number of positions, tool number, each position (3
Pulse number, instruction; date, attribute, frame base (coordinates), program; program number and set value, end, in that order. As the second part, the slave job is a representative point taught by an actual robot, Job name; slave, position; number of positions, tool number, pulse number of each position (3 points), instruction: date, attribute, frame base (coordinates), program; program number and setting value, end in this order. .
【００２５】(G-3) それから上記のこれらのマスター
ジョブ(MASTER.JBI)とスレーブジョブ(SLAVE.JBI) が対
応する３点を基に変数定数を求めると、マスタージョブ
(MASTER.JBI)の代表３点及びとスレーブジョブ(SLAVE.J
BI) の代表３点の情報がそれぞれ決まって、その前記変
数定数を求める実行に移る。 (G-4) そのコマンドは、ワークの位置のキャリブレー
ション(WKCAL) とマスタージョブ(MASTER.JBI)とスレー
ブジョブ(SLAVE.JBI) を前記その１及びその２で示した
演算を実行する。 (G-5) 計算結果はそれぞれのファイル(MASTER.JBI,SL
AVE.JBI)に記録される。 (G-6) そしてマスタージョブ(MASTER.JBI)からスレー
ブジョブ(SLAVE.JBI) への変換定数は、マスタージョブ
(MASTER.JBI)にジョブの１部として´WKCAL(0.1)＝ａ，
ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆ［ただしａないしｆは正あるいは負
の任意の数値である］のようにして書き込まれ、 (G-7) またスレーブジョブ(SLAVE.JBI) からマスター
ジョブ(MASTER.JBI)への変換定数は、スレーブジョブ(S
LAVE.JBI) の１部として´WKCAL(0.1)＝ｇ，ｏ，ｐ，
ｑ，ｒ，ｓ［ただしｇ及びｏないしｓは正あるいは負の
任意の数値である］のようにして書き込まれ，(G-3) Then, when the variable constant is calculated based on the three points corresponding to these master job (MASTER.JBI) and slave job (SLAVE.JBI), the master job
Three representatives of (MASTER.JBI) and slave job (SLAVE.J
The information of the representative three points of (BI) is decided respectively, and the process for obtaining the variable constant is started. (G-4) The command executes the calibration of the position of the work (WKCAL), the master job (MASTER.JBI), and the slave job (SLAVE.JBI) in the operations described in 1 and 2 above. (G-5) Calculation results are shown in each file (MASTER.JBI, SL
AVE.JBI). (G-6) And the conversion constant from the master job (MASTER.JBI) to the slave job (SLAVE.JBI) is
As part of the job in (MASTER.JBI), 'WKCAL (0.1) = a,
It is written as b, c, d, e, f [where a to f are any positive or negative numbers], and (G-7) Also, from slave job (SLAVE.JBI) to master job (MASTER The conversion constant for .JBI) is the slave job (S
As part of LAVE.JBI), 'WKCAL (0.1) = g, o, p,
written as q, r, s (where g and o or s are any positive or negative numbers),
【００２６】(G-8) これらの変換定数は代表３点（６
軸ロボットの各関節角のパルスデータ）をロボット座標
からの直交座標（ｘ，ｙ，ｚ）の位置情報に換算し、そ
れぞれの点をマスタージョブ(MASTER.JBI)とスレーブジ
ョブ(SLAVE.JBI) とで合計６点１８個の数値が得られ、
このロボットとワークのキャリブレーイション(WKCAL)
ではロール・ピッチ・ヨーで知られる変換(X,Y,Z,Rx,R
y,Rz)を４×４行列にした行列変換をかけることで、変
換後の各対応する距離が最小になるように修正パウエル
法を適用する。すなわち図７において、 ［ロボット座標］×［未知の変換フレーム（座標）］×
［ワーク座標］＝［代表点変換フレーム（座標）］ ［代表点変換フレーム（座標）］×［マスター代表点］
は、［スレーブ代表点］に略等しい。 (G-9) そして、［マスター代表点］と［スレーブ代表
点］のこの２の位置（ｘ，ｙ，ｚ）の差が小さくなるよ
うな、［未知の変換フレーム］を求めるのである。 こ
の［未知の変換フレーム］は、（ｘ，ｙ，ｚ，Ｒｘ，Ｒ
ｙ，Ｒｚ）のいわゆるロール，ピッチ，ヨーの表記で表
され、多変数解析にかけるのは、この６つの変数であ
る。(G-8) These conversion constants are representative three points (6
Axis robot's joint angle pulse data) is converted into position information of Cartesian coordinates (x, y, z) from robot coordinates, and each point is master job (MASTER.JBI) and slave job (SLAVE.JBI). With, a total of 6 points and 18 numbers are obtained,
Calibration of this robot and work (WKCAL)
Then, the conversion known as roll, pitch, and yaw (X, Y, Z, Rx, R
The modified Powell method is applied so that each corresponding distance after conversion is minimized by applying a matrix conversion in which y, Rz) is a 4 × 4 matrix. That is, in FIG. 7, [robot coordinates] × [unknown conversion frame (coordinates)] ×
[Work coordinate] = [Representative point conversion frame (coordinates)] [Representative point conversion frame (coordinates)] x [Master representative point]
Is approximately equal to [slave representative point]. (G-9) Then, the [unknown conversion frame] is obtained so that the difference between the two positions (x, y, z) of the [master representative point] and the [slave representative point] becomes small. This [unknown conversion frame] is (x, y, z, Rx, R
y, Rz) are expressed by so-called roll, pitch, and yaw notation, and these six variables are subjected to multivariate analysis.
【００２７】そして本発明の第８の実施例としの、ワー
クキャリブレーション(WKCAL) 及びジョブ変換(WKMOV)
の実行の具体的手順は、次のとおりである。 (H-1) 当初にロボットのタイプイをロボットの形態デ
ータを示すパラメータデータ(PARAM.DAT) より自動的に
判定し、ロボットの演算式を決定する。そのロボットの
演算式とは、前記パルスデータと前記ツール寸法からロ
ボットの最終点の位置と姿勢を計算するロジックと、ロ
ボットの最終点の位置と姿勢とツール寸法からパルスデ
ータを計算するロジックである。 (H-2) スレーブの代表点を計算するために、ツールの
寸法を前記教示ジョブ(MASTER.JBI,SLAVE.JBI)と前記ツ
ールのデータ(TOOL.DAT)から自動的に判別し決定する。 (H-3) 変数定数の計算結果を自動的にマスタージョブ
(MASTER.JBI)並びにスレーブジョブ(SLAVE.JBI) に書き
込む。 (H-4) 変数定数を使ってマスタージョブ(MASTER.JBI)
とスレーブジョブ(SLAVE.JBI) 間の変換をする。Then, as an eighth embodiment of the present invention, work calibration (WKCAL) and job conversion (WKMOV).
The specific procedure for execution of is as follows. (H-1) Initially, the robot type is automatically determined from the parameter data (PARAM.DAT) indicating the robot's morphological data, and the robot's arithmetic expression is determined. The arithmetic expression of the robot is a logic that calculates the position and orientation of the final point of the robot from the pulse data and the tool size, and a logic that calculates pulse data from the position and orientation of the final point of the robot and the tool size. . (H-2) In order to calculate the representative point of the slave, the dimension of the tool is automatically discriminated and determined from the teaching job (MASTER.JBI, SLAVE.JBI) and the tool data (TOOL.DAT). (H-3) Automatically master the calculation results of variable constants
Write to (MASTER.JBI) and slave job (SLAVE.JBI). (H-4) Master job (MASTER.JBI) using variable constants
And between the slave job (SLAVE.JBI).
【００２８】(H-5) 変換後のジョブに対して、元のジ
ョブに戻すことができるように、逆変換定数を自動的に
書き込む。 (H-6) その後前記パラメータのデータ(PARAM.DAT)
と、前記ツールのデータ(TOOL.DAT)と、マスタージョブ
(MASTER.JBI)と、スレーブジョブ(SLAVE.JBI) と、ロボ
ットの基本的動作を行うサンプルジョブ(SAMPLE.JBI)を
パソコン３側の同一ディレクトリに配置し、プログラム
を実行する。例えば３点教示によればパソコン３側にパ
ラメータのデータ(PARAM.DAT) と、前記ツールのデータ
(TOOL.DAT)と、マスタージョブ(MASTER.JBI)と、スレー
ブジョブ(SLAVE.JBI) とサンプルジョブ(SAMPLE.JBI)を
準備して、ワークキャリブレーション(WKCAL) とマスタ
ージョブ(MASTER.JBI)とスレーブジョブ(SLAVE.JBI) と
の処理で、変換定数をマスタージョブ(MASTER.JBI)とス
レーブジョブ(SLAVE.JBI) に書き込むが、このときにワ
ークキャリブレーション(WKCAL) については前記´WKCA
L(0.1)＝ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｅ，ｆを適用することと、ｆ
を変換定数として使い、ａ，ｂ，ｃはmm単位でｄ，ｅ，
ｆは角度(degree)単位でとるようにしてる。それらのプ
ログラムの態様は前述のそれぞれのデータに対するプロ
グラムに準じる。このようにしてワークキャリブレーシ
ョン(WKCAL) 及びジョブ変換(WKMOV) の実行が可能であ
る。(H-5) The inverse conversion constant is automatically written in the converted job so that the original job can be restored. (H-6) After that, the parameter data (PARAM.DAT)
And the tool data (TOOL.DAT) and master job
Place the (MASTER.JBI), slave job (SLAVE.JBI), and sample job (SAMPLE.JBI) that performs basic robot operations in the same directory on the PC 3 side and execute the program. For example, according to the 3-point teaching, the parameter data (PARAM.DAT) and the data of the tool are displayed on the personal computer 3 side.
Prepare (TOOL.DAT), master job (MASTER.JBI), slave job (SLAVE.JBI), sample job (SAMPLE.JBI), work calibration (WKCAL) and master job (MASTER.JBI) The conversion constants are written to the master job (MASTER.JBI) and the slave job (SLAVE.JBI) in the processing between the slave job (SLAVE.JBI) and the job calibration (WKCAL).
Applying L (0.1) = a, b, c, d, e, f, and f
Is used as a conversion constant, and a, b, and c are mm units, d, e, and
f is taken in units of degrees. The modes of those programs are in accordance with the programs for the respective data described above. In this way, work calibration (WKCAL) and job conversion (WKMOV) can be executed.
【００２９】最後に本発明の第９の実施例としてキャリ
ブレーション処理手段を説明する。これはロボットキャ
リブレーション(RBCAL) とツールキャリブレーション(T
PCAL) とワークキャリブレーション(WKCAL) の３つのキ
ャリブレーションについて、前記修正パウエル法を同じ
ソースコードで処理する機構である。これらの３つのキ
ャリブレーションはそれぞれで最適化の評価関数も異な
るが、それらが共通に使える工夫がなされている。すな
わち、データ処理手段において、誤差を内包した未知の
変数ｎを修正した未知変数配列Ｖ［ｎ］と、前記Ｖ
［ｎ］のそれぞれの最大・最小値を示す変数配列Ｒｅｎ
ｇｅ［ｎ］と、前記Ｖ［ｎ］とロボットに位置・姿勢を
教示したとき前記各回転角度検出手段で得られるデータ
を入力とし位置のばらつきの平均値を出力とする評価関
数Ｆｕｎｃとを定義してロボット装置の位置等の較正を
行えるようにしたことである。それ故にソースコードの
簡略化と拡張性が可能になっており、特にロボットキャ
リブレーション(RBCAL) において補償する対象をリンク
長に拡張するとき［先述の第１の実施例］などに強力な
機能となる。図８は、本発明におけるこの第９の実施例
を基にした、キャリブレーションロジックの説明図であ
る。つまり、 (I-1) ロボットキャリブレーションジョブ(RBCAL) と
ツールキャリブレーション(TPCAL) とワークキャリブレ
ーション(WKCAL) の３つのキャリブレーションに同じソ
ースコードで処理する手段において、これら３つのキャ
リブレーションを修正パウエル法にて演算し、 (I-2) 各軸の原点アブソリュートデータとツール寸法
のｘ，ｙ，ｚ直交座標軸上ツール寸法の誤差とワークの
ｘ，ｙ，ｚ直交座標軸上の位置誤差［３］を導出し、 (I-3) アーム形ｎ軸ロボットの未知の変数の個数を
ｎ、ツール寸法の誤差ｘ，ｙ，ｚを加えｎ＋３、未知の
変数の較正値をＶ［n+3］、未知の変数の較正値のＶ［n
+3］のそれぞれの最大値並びに最小値をRange［n+3］、
未知の変数の較正値Ｖ［n+3］と与えられた位置（ポジ
ション）のバラツキの平均値を繰り返し演算して得られ
た評価関数をFuncとするときに、これらの値を修正パウ
エル法に代入し、最適な未知の変数の較正値のＶ［n+
3］を算出することを表している。Finally, a calibration processing means will be described as a ninth embodiment of the present invention. This is the robot calibration (RBCAL) and tool calibration (T
It is a mechanism that processes the modified Powell method with the same source code for three calibrations (PCAL) and work calibration (WKCAL). Although these three calibrations have different optimization evaluation functions, they are commonly used. That is, in the data processing means, an unknown variable array V [n] in which an unknown variable n including an error is corrected and the V
Variable array Ren indicating the maximum and minimum values of [n]
ge [n], V [n], and an evaluation function Func that receives data obtained by the respective rotation angle detection means when the robot is taught the position / orientation as an input and outputs an average value of position variation as an output By doing so, the position and the like of the robot device can be calibrated. Therefore, simplification and extensibility of the source code are possible, and especially when expanding the object to be compensated in robot calibration (RBCAL) to the link length, [power source] has a powerful function such as [first embodiment]. Become. FIG. 8 is an explanatory diagram of the calibration logic based on the ninth embodiment of the present invention. That is, (I-1) Robot calibration job (RBCAL), tool calibration (TPCAL), and work calibration (WKCAL) are processed by the same source code for the three calibrations. Calculated by the Powell method, (I-2) Origin absolute data of each axis and tool dimension error on x, y, z orthogonal coordinate axes and tool dimension error and workpiece x, y, z orthogonal coordinate axis position error [3 ], And add (I-3) the number of unknown variables of the arm-type n-axis robot to n, add the tool size errors x, y, and z to n + 3, and calibrate the unknown variables to V [n + 3]. , V [n of calibration value of unknown variable
Range [n + 3], the maximum and minimum values of +3],
When the evaluation function obtained by repeatedly calculating the calibration value V [n + 3] of the unknown variable and the average value of the given position (position) is defined as Func, these values are applied to the modified Powell method. Substituting and calibrating the optimum unknown variable V [n +
3] is calculated.
【００３０】かくして、本発明は以上の各実施例を総合
すれば、次のように総括される。すなわち、本発明は、 (J-1) 関節軸の回転角度検出手段を各軸に有する複数
の関節からなる多軸ロボットと、そのロボットを駆動す
る制御手段と、データ処理手段を備えたロボット装置に
おける位置等の較正方法において、 (J-2) ロボット、ツール、ワークの少なくとも１つの
諸元に基づくデータであって誤差を内包したデータ、並
びに前記ロボットに位置・姿勢を教示したとき前記各回
転角度検出手段で得られるデータから、 (J-3) 修正パウエル法を用いて前記誤差を内包したデ
ータのそれぞれを変化させて、誤差の平均値を算出し、 (J-4) その平均値が最小となる前記誤差を内包したデ
ータの値を求めて、ロボットの位置等の誤差を較正する
ロボット装置の位置等の較正方法であると言える。Thus, the present invention can be summarized as follows when the above-mentioned embodiments are put together. That is, the present invention provides (J-1) a robot apparatus including a multi-axis robot including a plurality of joints each having a joint shaft rotation angle detection means, a control means for driving the robot, and a data processing means. (J-2) Data based on at least one specification of a robot, a tool, and a work, which includes an error, and each rotation when a position / orientation is taught to the robot. From the data obtained by the angle detection means, (J-3) by changing each of the data containing the error using the modified Powell method, to calculate the average value of the error, (J-4) the average value It can be said that this is a method of calibrating the position of the robot device, etc., in which the value of the data including the above-mentioned error that is the minimum is obtained to calibrate the error such as the position of the robot.
【００３１】[0031]
【発明の効果】以上のべたように、本発明によれば適切
な修正パウエル法の簡易な演算手法から、センサーなど
のｘ，ｙ，ｚ直交座標軸上の計測手段は一切使用せず、
アーム回転軸の回転角検出情報のみで、実際現場におけ
る迅速かつ正確なアーム形ロボットでのアーム先端位置
における絶対位置の較正が得られ、確度の高いロボット
の普遍性が得られる。つまり、修正パウエル法を用いる
ことで従来例にはみられない解の精度向上と計算速度の
顕著な上昇が可能になり、しかも本発明はロボット単体
での精度向上のためのロボットキャリブレーション(Rob
ot Calibration RBCAL) と、ツールの寸法精度向上のた
めのツールキャリブレーション(Tool Point Calibratio
n TPCAL)と、ロボットとワーク間の位置のキャリブレー
ション(Work Calibration , Work Movement WKCAL,WKMO
V)との３つのキャリブレーションで行い、この結果従来
例にない原点位置精度の向上が確認され、特に本発明は
オフラインプロミング等でロボットのティーチングデー
タを作成する場合に、実機（ロボット）の動作精度を較
正するとき最適であるという特段の効果を奏することが
できる。As described above, according to the present invention, the appropriate modified Powell's simple calculation method does not use any measuring means on the x, y, z orthogonal coordinate axes such as a sensor,
Only by detecting the rotation angle of the arm rotation axis, the absolute position calibration at the arm tip position of the arm robot can be obtained quickly and accurately at the actual site, and the universality of the robot with high accuracy can be obtained. That is, by using the modified Powell method, it is possible to improve the accuracy of the solution and to significantly increase the calculation speed, which are not found in the conventional example, and further, the present invention provides a robot calibration (Rob
ot Calibration RBCAL) and tool calibration (Tool Point Calibratio
n TPCAL) and position calibration between the robot and the work (Work Calibration, Work Movement WKCAL, WKMO
V) and three calibrations were performed, and as a result, it was confirmed that the origin position accuracy was improved, which is unprecedented. In particular, when the teaching data of the robot is created by offline proming or the like, the operation of the actual machine (robot) is performed. The particular effect of being optimal when calibrating the accuracy can be achieved.
【図１】本発明の一実施例における回路構成の概念を示
す図FIG. 1 is a diagram showing a concept of a circuit configuration according to an embodiment of the present invention.
【図２】本発明の一実施例における回路の構成を表すブ
ロック図FIG. 2 is a block diagram showing a circuit configuration according to an embodiment of the present invention.
【図３】原点アブソリュートデータを示す説明図FIG. 3 is an explanatory diagram showing origin absolute data.
【図４】ロボット装置の原点位置等の較正方法であるロ
ボットキャリブレーション(RBCAL) のロジックを表す図FIG. 4 is a diagram showing the logic of robot calibration (RBCAL), which is a method of calibrating the origin position of the robot device.
【図５】ロボットの周辺に５点の観測点を設ける説明図FIG. 5 is an explanatory diagram in which five observation points are provided around the robot.
【図６】ロボット周辺の５点の観測点においてそれぞれ
５姿勢で座標値を教示する説明図FIG. 6 is an explanatory diagram that teaches coordinate values in five postures at each of five observation points around the robot.
【図７】ロボット装置のロボットとワーク間の距離の較
正方法であるワークキャリブレーション(WKCAL) の概念
を示す斜視図FIG. 7 is a perspective view showing the concept of work calibration (WKCAL) which is a method of calibrating the distance between the robot and the work of the robot apparatus.
【図８】本発明におけるキャリブレーション・ロジック
の統一的表示説明図FIG. 8 is an explanatory view of a unified display of the calibration logic according to the present invention.
【図９】パウエル法による最適解への逐次近似を説明す
る図FIG. 9 is a diagram for explaining successive approximation to an optimal solution by the Powell method.
【図１０】修正パウエル法による最適解への逐次近似を
解析する説明図FIG. 10 is an explanatory diagram for analyzing the successive approximation to the optimum solution by the modified Powell method.
１ アーム形多関節ロボット ２ ロボットの制御装置（ＲＣ） ３ パソコン ４ 伝送ケーブル 201 操作パネル 202 ティーチボックス 203 通信制御部 204 関節確度検出部 205 サーボ制御部 206 ロポット制御演算部 207 ＣＰＵ（中央処理部） 208 位置指令作成部 209 パラメータデータ領域部 210 ツールデータ領域部 211 ジョブデータ領域部 212 各要素間の信号の授受を可能にして結ぶインター
フェース 30 関節の軸 31 絶対アブソリュート原点 32 原点アブソリュート 33 原点アブソリュートデータ 34 各軸パルス 35 制御点 300 関節1 Arm type articulated robot 2 Robot controller (RC) 3 PC 4 Transmission cable 201 Operation panel 202 Teach box 203 Communication control unit 204 Joint accuracy detection unit 205 Servo control unit 206 Lopot control calculation unit 207 CPU (Central processing unit) 208 Position command creation section 209 Parameter data area section 210 Tool data area section 211 Job data area section 212 Interface to connect and receive signals between each element 30 Joint axis 31 Absolute absolute origin 32 Origin absolute 33 Origin absolute data 34 Each axis pulse 35 control points 300 joints
─────────────────────────────────────────────────────
─────────────────────────────────────────────────── ───
【手続補正書】[Procedure amendment]
【提出日】平成５年１０月２７日[Submission date] October 27, 1993
【手続補正１】[Procedure Amendment 1]
【補正対象書類名】図面[Document name to be corrected] Drawing
【補正対象項目名】全図[Correction target item name] All drawings
【補正方法】追加[Correction method] Added
【補正内容】[Correction content]
【図１】 [Figure 1]
【図３】 [Figure 3]
【図２】 [Fig. 2]
【図４】 [Figure 4]
【図５】 [Figure 5]
【図６】 [Figure 6]
【図７】 [Figure 7]
【図８】 [Figure 8]
【図９】 [Figure 9]
【図１０】 [Figure 10]
Claims (7)
複数の関節からなる多軸ロボットと、そのロボットを駆
動する制御手段と、データ処理手段を備えたロボット装
置における位置等の較正方法において、 ロボット、ツール、ワークの少なくとも１つの諸元に基
づくデータであって誤差を内包したデータ、並びに前記
ロボットに位置・姿勢を教示したとき前記各回転角度検
出手段で得られるデータから、 修正パウエル法を用いて前記誤差を内包したデータのそ
れぞれを変化させて、誤差の平均値を算出し、その平均
値が最小となる前記誤差を内包したデータの値を求め
て、ロボットの位置等の誤差を較正することを特徴とす
るロボット装置の位置等の較正方法。1. A method for calibrating a position or the like in a robot apparatus equipped with a multi-axis robot having a plurality of joints each having a joint shaft rotation angle detection means, a control means for driving the robot, and a data processing means. In the above, the modified Powell is based on the data based on at least one of the specifications of the robot, the tool and the work and including the error, and the data obtained by the respective rotation angle detecting means when the position / orientation is taught to the robot. By changing each of the data including the error using the method, the average value of the error is calculated, and the value of the data including the error that minimizes the average value is obtained, and the error such as the position of the robot is calculated. A method for calibrating the position of a robot device, characterized by calibrating.
複数の関節からなり、その先端部にツールを装着する多
軸ロボットと、そのロボットを駆動する制御手段と、デ
ータ処理手段を備えたロボット装置におけるリンク長位
置の較正方法において、 ロボットのそれぞれｎ軸のアームの各リンク長データ
と、ｎ軸のアームの各リンク長誤差の上限値並びに下限
値を求め、 ロボット先端に装着するツールの設定初期値と実際計測
値の差分であるｘ，ｙ，ｚ直交座標３軸分のツール誤差
と、ツール誤差の上限値並びに下限値を求め、 上記データと上記誤差を一元次の配列に入れ、上記デー
タとアームの各リンク長とツール誤差を変数配列Ｖ［ｎ
＋３］に各上限値を定数配列Ｕ［ｎ＋３］に各下限値を
定数配列Ｌ［ｎ＋３］にそれぞれ割当て、 修正パウエル法の収束値を設定し、 前記変数配列Ｖ［ｎ＋３］と定数配列Ｕ［ｎ＋３］と定
数配列Ｌ［ｎ＋３］とを修正パウエル法に代入するとと
もに、 変数配列Ｖ［ｎ＋３］の値と、複数点の複数姿勢のデー
タで実際にロボットで教示されたロボット・キャリブレ
ーションジョブとを使って、ロボットのツール先端の直
交座標値を評価する評価関数を算出し、 この評価関数を修正パウエル法にさらに代入することに
より、前記変数配列Ｖ［ｎ＋３］の最適値を求め、 この変数配列Ｖ［ｎ＋３］のアーム各ｎ軸の最適値か
ら，前記アームの各リンク長に加えることによりロボッ
トのリンク長の較正を行い、 さらに前記変数配列Ｖ［ｎ＋３］のｘ，ｙ，ｚ直交座標
３軸分のツール誤差の最適値をツール寸法に加えて、さ
らなるロボット装置のリンク長較正を行うことを特徴と
するロボット装置のリンク長位置の較正方法。2. A multi-axis robot comprising a plurality of joints each having a joint shaft rotation angle detecting means on each axis and having a tool attached to its tip, a control means for driving the robot, and a data processing means. In a method of calibrating the link length position in a robot device, a tool to be attached to the tip of the robot by determining each link length data of each n-axis arm of the robot and the upper limit value and the lower limit value of each link length error of the n-axis arm The tool error for three axes of x, y, z Cartesian coordinates, which is the difference between the initial setting value and the actual measurement value, and the upper and lower limit values of the tool error are obtained, and the above data and the above error are entered in the array of the one-dimensional order. , The above data, the link length of each arm, and the tool error
+3] is assigned to each upper limit value to the constant array U [n + 3] and each lower limit value is assigned to the constant array L [n + 3], and the converged value of the modified Powell method is set, and the variable array V [n + 3] and the constant array U [ n + 3] and the constant array L [n + 3] are substituted into the modified Powell method, and the value of the variable array V [n + 3] and the robot calibration job actually taught by the robot by the data of a plurality of postures of a plurality of points. By calculating an evaluation function for evaluating the orthogonal coordinate value of the tool tip of the robot, and substituting this evaluation function into the modified Powell method to obtain the optimum value of the variable array V [n + 3], The link length of the robot is calibrated by adding each link length of the arm from the optimum value of each n-axis of the array V [n + 3], and further, the variable array V [n + 3] x, y, in addition to the tool size the optimum value of the tool error of z Cartesian coordinate 3 axes, the calibration method of the link length position of the robot apparatus characterized by performing a link length calibration further robotic device.
複数の関節からなり、その先端部にツールを装着する多
軸ロボットと、そのロボットを駆動する制御手段と、デ
ータ処理手段を備えたロボット装置における原点位置の
較正方法において、 ロボットのそれぞれｎ軸の原点アブソリュートデータ
と、ｎ軸の原点アブソリュート誤差の上限値並びに下限
値を求め、 ロボット先端に装着するツールの設定初期値と実際計測
値の差分であるｘ，ｙ，ｚ直交座標３軸分のツール誤差
と、ツール誤差の上限値並びに下限値を求め、 上記データと上記誤差を一元次の配列に入れ、上記デー
タと原点アブソリュートデータとツール誤差を未知変数
配列Ｖ［ｎ＋３］に各上限値を定数配列Ｕ［ｎ＋３］に
各下限値を定数配列Ｌ［ｎ＋３］にそれぞれ割当て、 修正パウエル法の収束値を設定し、 前記未知変数配列Ｖ［ｎ＋３］と定数配列Ｕ［ｎ＋３］
と定数配列Ｌ［ｎ＋３］とを修正パウエル法に代入する
とともに、 未知変数配列Ｖ［ｎ＋３］の値と、複数点の複数姿勢の
データで実際にロボットで教示されたロボット・キャリ
ブレーションジョブとを使って、ロボットのツール先端
の直交座標値を評価する評価関数を算出し、 この評価関数を修正パウエル法にさらに代入することか
ら、前記変数配列Ｖ［ｎ＋３］の最適値を求め、 この変数配列Ｖ［ｎ＋３］のアーム各ｎ軸の最適値か
ら，前記原点アブソリュートデータを差し引くことによ
りロボット装置の原点較正を行い、 さらに前記変数配列Ｖ［ｎ＋３］のｘ，ｙ，ｚ直交座標
３軸分のツール誤差の最適値をツール寸法に加えて、さ
らなるロボット装置の原点較正を行うことを特徴とする
ロボット装置の原点位置較正方法。3. A multi-axis robot comprising a plurality of joints each having a joint shaft rotation angle detecting means on each axis and having a tool attached to the tip thereof, a control means for driving the robot, and a data processing means. In the method of calibrating the origin position in the robot device, the origin absolute data of each n-axis of the robot and the upper and lower limits of the origin absolute error of the n-axis are obtained, and the initial setting value and actual measurement of the tool attached to the robot tip are measured. Find the tool error for the three axes of the x, y, z Cartesian coordinates, which is the difference between the values, and the upper and lower limits of the tool error. Put the above data and the above error in the one-dimensional array, and set the above data and the origin absolute data. And the tool error are assigned to the unknown variable array V [n + 3], the upper limit values to the constant array U [n + 3], and the lower limit values to the constant array L [n + 3]. Set the convergence value of the correction Powell method, the unknown variable array V [n + 3] and a constant array U [n + 3]
And the constant array L [n + 3] are substituted into the modified Powell method, and the value of the unknown variable array V [n + 3] and the robot calibration job actually taught by the robot by the data of the plurality of postures of a plurality of points are set. An evaluation function for evaluating the rectangular coordinate value of the tool tip of the robot is calculated by using this, and this evaluation function is further substituted into the modified Powell method to obtain the optimum value of the variable array V [n + 3]. The origin of the robot is calibrated by subtracting the origin absolute data from the optimum value of each n-axis of V [n + 3], and further, the x, y, z Cartesian coordinates of three axes of the variable array V [n + 3]. A method for calibrating an origin position of a robot apparatus, which further comprises performing an origin calibration of a robot apparatus by adding an optimum value of a tool error to a tool size.
複数の関節からなり、その先端部にツールを装着する多
軸ロボットと、そのロボットを駆動する制御手段と、デ
ータ処理手段を備えたロボット装置における原点位置の
較正方法において、 ロボットの周辺の任意位置の１点を決めロボットの２姿
勢以上の形態をとり、 各位置での初期ツール寸法Ｔx,Ｔy,Ｔz を読込み、 修正パウエル法による多変量解析の初期化を行い、 ツール寸法誤差dx,dy,dzの各データを変化させて、多変
量解析による探索を行い、 各姿勢でのツール先端位置誤差の平均値を計算し、 その平均値が収束しているか否かを判断し、収束してい
なければ演算の回数が制限回数を越えるまで探索から平
均値計算を繰り返し、収束していればそれらの解である
ツール寸法誤差dx,dy,dzを決定し、 その決定されたツール寸法誤差dx,dy,dzを初期ツール寸
法Ｔx,Ｔy,Ｔz に加えて、最終ツール寸法Ｔx+dx, Ｔy+
dy, Ｔz+dzとすることを特徴とするロボット装置のツー
ル寸法の較正方法。4. A multi-axis robot having a plurality of joints each having a joint shaft rotation angle detecting means on each axis and having a tool attached to the tip thereof, a control means for driving the robot, and a data processing means. In the method of calibrating the origin position in the robot device, determine one point at an arbitrary position around the robot, take the form of two or more postures of the robot, read the initial tool dimensions Tx, Ty, Tz at each position, and modify Powell method. Initialize the multivariate analysis by using, change each data of the tool dimension error dx, dy, dz, perform the search by the multivariate analysis, and calculate the average value of the tool tip position error in each posture. Judge whether the average value has converged.If not, repeat the average value calculation from the search until the number of calculations exceeds the limit number.If it has converged, the solution is the tool size error dx, dy , dz is determined, and the determined tool dimension error dx, dy, dz is added to the initial tool dimension Tx, Ty, Tz, and the final tool dimension Tx + dx, Ty +
A method for calibrating the tool size of a robot device, characterized in that dy and Tz + dz.
複数の関節からなる多軸ロボットと、そのロボットを駆
動する制御手段と、データ処理手段を備えたロボット装
置における位置等の較正方法において、 任意の３点以上の多点の代表点を決め、 ロボットシュミレータで教示された代表点のマスタージ
ョブと実際のロボットで教示されたスレーブジョブとが
対応する多点を基に変換定数を定め、 ロール・ピッチ・ヨーで知られる変換Ｘ，Ｙ，Ｚ，Rx,R
y,Rzを４×４の行列式にした行列変換をかけ、 変換後の各代表点の対応する平均距離誤差が最小になる
ように、修正パウエル法でのこれらの各代表点の平均距
離誤差を繰り返して、評価関数は各代表点の距離差分が
小さくなるように決めることを特徴とするロボット装置
のロボットとワーク間の距離の較正方法。5. A method for calibrating a position or the like in a robot apparatus including a multi-axis robot having a plurality of joints each having a joint shaft rotation angle detection means, a control means for driving the robot, and a data processing means. In, select a representative point of arbitrary three or more points, and set a conversion constant based on the corresponding multipoint of the master job of the representative point taught by the robot simulator and the slave job taught by the actual robot. , Roll, Pitch, Yaw known transformations X, Y, Z, Rx, R
Matrix transformation with y, Rz in 4 × 4 determinant is performed, and the average distance error of each representative point in the modified Powell method is minimized so that the corresponding average distance error of each representative point after conversion is minimized. The method of calibrating the distance between the robot and the work of the robot apparatus is characterized in that the evaluation function is determined so that the distance difference between each representative point becomes small.
未知の変数ｎを修正した未知変数配列Ｖ［ｎ］と、前記
Ｖ［ｎ］のそれぞれの最大・最小値を示す変数配列Ｒｅ
ｎｇｅ［ｎ］と、前記Ｖ［ｎ］とロボットに位置・姿勢
を教示したとき前記各回転角度検出手段で得られるデー
タを入力とし位置のばらつきの平均値を出力とする評価
関数Ｆｕｎｃとを定義したことを特徴とする請求項１記
載のロボット装置の位置等の較正方法。6. In the data processing means, an unknown variable array V [n] in which an unknown variable n containing an error is corrected, and a variable array Re indicating the maximum and minimum values of each V [n].
nge [n], and V [n] and an evaluation function Func that receives data obtained by the respective rotation angle detecting means when the robot is taught the position / orientation as an input and outputs an average value of position variation as an output. The method for calibrating the position or the like of the robot apparatus according to claim 1, wherein
メータデータから判別して演算式を決定することを特徴
とする請求項１ないし請求項６のいずれかの項に記載の
ロボット装置の位置等の較正方法。7. The position of the robot apparatus according to claim 1, wherein the type of the robot is discriminated from the parameter data stored in advance to determine the arithmetic expression. Calibration method.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08806293A JP3319022B2 (en) | 1993-03-22 | 1993-03-22 | Calibration method of mechanism data of robot device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP08806293A JP3319022B2 (en) | 1993-03-22 | 1993-03-22 | Calibration method of mechanism data of robot device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06274213A true JPH06274213A (en) | 1994-09-30 |
| JP3319022B2 JP3319022B2 (en) | 2002-08-26 |
Family
ID=13932371
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08806293A Expired - Lifetime JP3319022B2 (en) | 1993-03-22 | 1993-03-22 | Calibration method of mechanism data of robot device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3319022B2 (en) |
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2000035639A1 (en) * | 1998-12-17 | 2000-06-22 | Robotkonsult Ab | Method for cell alignment and identification and calibration of robot tool |
| US6256552B1 (en) | 1997-09-10 | 2001-07-03 | Honda Giken Kabushiki Kaisha | Method for setting tool-based working condition in off-line teaching |
| US6317699B1 (en) * | 1997-01-29 | 2001-11-13 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Device and method for calibrating a robot |
| US6332101B1 (en) | 1997-07-16 | 2001-12-18 | Honda Giken Kogya Kabushiki Kaisha | Off-line teaching method for correcting robot model by revising teaching data on basis of difference between actual and target position |
| US9415518B2 (en) | 2013-10-31 | 2016-08-16 | Seiko Epson Corporation | Robot control device and robot |
| JPWO2017033247A1 (en) * | 2015-08-21 | 2018-03-15 | 株式会社安川電機 | Processing system and robot control method |
| CN110883771A (en) * | 2018-09-11 | 2020-03-17 | 发那科株式会社 | Calibration system and calibration method for robot |
| JP2021153534A (en) * | 2020-03-30 | 2021-10-07 | 株式会社安川電機 | Processed product production apparatus, processed product production method, program for processed product production apparatus, and processed product production system |
| CN114216460A (en) * | 2021-11-23 | 2022-03-22 | 优兔创新有限公司 | Odometer positioning method, global positioning method and positioning system |
-
1993
- 1993-03-22 JP JP08806293A patent/JP3319022B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6317699B1 (en) * | 1997-01-29 | 2001-11-13 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Device and method for calibrating a robot |
| US6332101B1 (en) | 1997-07-16 | 2001-12-18 | Honda Giken Kogya Kabushiki Kaisha | Off-line teaching method for correcting robot model by revising teaching data on basis of difference between actual and target position |
| US6256552B1 (en) | 1997-09-10 | 2001-07-03 | Honda Giken Kabushiki Kaisha | Method for setting tool-based working condition in off-line teaching |
| US6356808B1 (en) | 1998-12-17 | 2002-03-12 | Robotkonsult Ab | Method for cell alignment and identification and calibration of robot tool |
| WO2000035639A1 (en) * | 1998-12-17 | 2000-06-22 | Robotkonsult Ab | Method for cell alignment and identification and calibration of robot tool |
| US10150215B2 (en) | 2013-10-31 | 2018-12-11 | Seiko Epson Corporation | Robot control device and robot |
| US9415518B2 (en) | 2013-10-31 | 2016-08-16 | Seiko Epson Corporation | Robot control device and robot |
| JPWO2017033247A1 (en) * | 2015-08-21 | 2018-03-15 | 株式会社安川電機 | Processing system and robot control method |
| CN110883771A (en) * | 2018-09-11 | 2020-03-17 | 发那科株式会社 | Calibration system and calibration method for robot |
| JP2020040165A (en) * | 2018-09-11 | 2020-03-19 | ファナック株式会社 | Calibration system and calibration method for robot |
| US11230013B2 (en) | 2018-09-11 | 2022-01-25 | Fanuc Corporation | Calibration system and calibration method of robot |
| JP2021153534A (en) * | 2020-03-30 | 2021-10-07 | 株式会社安川電機 | Processed product production apparatus, processed product production method, program for processed product production apparatus, and processed product production system |
| CN114216460A (en) * | 2021-11-23 | 2022-03-22 | 优兔创新有限公司 | Odometer positioning method, global positioning method and positioning system |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3319022B2 (en) | 2002-08-26 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| RU2672654C2 (en) | Method and system for determination of at least one property of manipulator | |
| Mooring et al. | Fundamentals of manipulator calibration | |
| US7756608B2 (en) | System for calibration of an industrial robot and a method thereof | |
| US4698572A (en) | Kinematic parameter identification for robotic manipulators | |
| US4831549A (en) | Device and method for correction of robot inaccuracy | |
| Ginani et al. | Theoretical and practical aspects of robot calibration with experimental verification | |
| Lee et al. | Industrial robot calibration method using denavit—Hatenberg parameters | |
| CN110815206A (en) | Stewart type parallel robot kinematics calibration method | |
| US4670849A (en) | Position error correcting method and apparatus for industrial robot | |
| JP3349652B2 (en) | Offline teaching method | |
| JPH06131032A (en) | Robot device and teaching method for robot device | |
| Boby | Identification of elasto-static parameters of an industrial robot using monocular camera | |
| JPH06274213A (en) | Method for calibrating position or the like of robot device | |
| CN112767493A (en) | Machine vision calibration method for kinematic parameters of Stewart platform | |
| Santolaria et al. | Self-alignment of on-board measurement sensors for robot kinematic calibration | |
| Ecorchard et al. | Self-calibration of delta parallel robots with elastic deformation compensation | |
| JPH0445841B2 (en) | ||
| Omodei et al. | Calibration of a measuring robot: Experimental results on a 5 DOF structure | |
| JP7448706B1 (en) | teaching device | |
| JPH06304893A (en) | Calibration system for positioning mechanism | |
| CN116133797A (en) | Robot control device | |
| King et al. | Vision guided robots for automated assembly | |
| KR100332296B1 (en) | Method and apparatus for controlling parallel robots | |
| JPH0774964B2 (en) | Robot positioning error correction method | |
| JPH08141950A (en) | Calibration method of articulated robot |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080621 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090621 Year of fee payment: 7 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100621 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110621 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120621 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130621 Year of fee payment: 11 |