JPH09237112A - 誤差補正機能を備えた工作機械 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】工作機械の誤差マップデータを増加させずに加
工精度向上を図ること。 【解決手段】予め工具先端の可動範囲内に設けられた所
定の格子点毎に、位置及び姿勢の指令値と実測値との誤
差が対応した誤差マップを作成しておき、その誤差マッ
プを教師データとしてニューラルネットワークに学習さ
せておく。そして直交座標系で指定された加工指令値を
ニューラルネットワークに入力し (ステップ510)、ニュ
ーラルネットワークから誤差値を出力させ (ステップ52
0)、加工指令値から誤差値を減算することで補正指令値
を算出する (ステップ530)。この補正指令値をデジタル
サーボユニットの出力座標系に変換し (ステップ540)、
デジタルサーボユニットに出力し (ステップ550)、全て
の加工指令値に対して上記各処理を繰り返し実行する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、工具先端の位置及
び姿勢を制御するための工具ハンドへの指令値と、工具
先端の位置及び姿勢の実測値との誤差を補正する機構を
備えた工作機械に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、パラレルリンク機構を用いた工作
機械では６自由度を有する工具ハンドを駆動させて工作
物を所定の形状に加工していた。特願平６−２９３５９
１によれば、工具ハンドの６本のボールネジのそれぞれ
にスライドテーブルを螺合させ、サーボモータで個別に
ボールネジを駆動させることでスライドテーブルを移動
させ、スライドテーブルに連結された６本のアームを揺
動させて工具ユニットを６自由度に操作する構成として
いた。この工具ハンドでは、各サーボモータにエンコー
ダを取付けてフィードバック制御を行い、各サーボモー
タへの指令値とサーボモータの回転角の実測値との誤差
を補正する構成としている。しかし、この技術ではスラ
イドテーブルから先の誤差を補正することができないと
いう問題がある。この問題を解決するために、特願平７
─２２０１１４では工具ハンドの基台とトラベリングプ
レートとの間に測定リンクを設けて基台に対するトラベ
リングプレートの位置及び姿勢を検出し、この検出値か
ら工具ハンドへの指令値と実測値との間の位置及び姿勢
の誤差を測定し、この誤差に基づいて誤差マップを作成
し、工作物の加工に際して誤差マップに基づいて指令値
を補正する構成としている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
特願平７−２２０１１４では工作物の加工に先立って加
工プログラムによる空運転によって誤差マップを作成し
ているため、加工プログラム毎に誤差マップを作成しな
ければならず、生産性が悪く、また多数の誤差マップを
記憶或いは管理する必要が生じる。このため、トラベリ
ングプレートの可動範囲を格子状に分割し、各格子点に
工具ユニットの先端を移動させ、そのつど誤差を上記測
定リンクを用いて測定して、予め汎用的な誤差マップを
作成しておくことが考えられる。しかし、この場合、格
子点の間隔を狭くして格子点の数を多くすると精度は向
上するが、誤差マップの作成時間及び記憶容量が膨大と
なる。特に上記の工作機械は６自由度であり、位置のみ
ならず姿勢も制御できるため、同じ位置でも姿勢が異な
ると誤差も異なり、位置及び姿勢の両方を加味した誤差
マップを作成しようとすれば、その作成時間及び記憶容
量は非現実的なほど膨大となる。逆に格子点の間隔を広
くして格子点の数を少なくすることも考えられるが、格
子点と格子点の間では精度が悪くなる。特に上記の工作
機械は、６つのサーボモータがパラレルな構成となって
いるため、格子点から離れた位置における誤差をその近
傍の格子点における誤差から近似することは困難であ
る。

【０００４】従って、本発明の目的は上記課題に鑑み、
サンプリングに要する作業時間や記憶容量が膨大となら
ない程度のサンプリング数であるにも係わらず、サンプ
リング点以外の位置においても正確な誤差を得ることが
でき、高精度加工が可能な工作機械を実現することであ
る。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記の課題を解決するた
めに、請求項１に記載の手段を採用することができる。
この手段によると、工作物を載置するテーブルに対向し
てフレームを設け、工具ハンドの基台をフレームに固定
する。工具ハンドのトラベリングプレートに工作物を加
工するための工具ユニットを装着し、基台とトラベリン
グプレートとを複数のアームで連結する。そして工具ユ
ニットの先端の位置及び姿勢をそれぞれ入力し、それら
位置及び姿勢における誤差を出力する誤差演算手段を備
え、補正指令値演算手段により工作物を工具ユニットの
先端で加工するための加工指令値を誤差演算手段に入力
し、そこで得られた誤差から加工指令値を補正し、補正
指令値を演算する。制御手段により、演算された補正指
令値に基づいて工具ハンドを駆動し、工具ユニットの先
端の位置及び姿勢を制御する。これにより工具ユニット
の先端の位置及び姿勢に対応した適切な誤差を算出する
ことができるので、精度よく誤差補正を行うことができ
る。

【０００６】また請求項２に記載の手段によれば、誤算
演算手段をニューラルネットワークで構成することで、
工具ユニットの先端の位置及び姿勢に対応した誤差をよ
り適切に算出することができる。

【０００７】請求項３に記載の手段によれば、基台に対
するトラベリングプレートの位置及び姿勢を検出するた
めに、基台とトラベリングプレートとを測定手段で連結
する。そして誤差マップ作成手段により走査プログラム
を用いて工具ハンドを駆動させ、工具ユニットの先端を
作業空間に設けられた所定の複数の格子点のそれぞれに
位置決め及び姿勢決めする。そのときの工具ハンドへの
位置及び姿勢の指令値と、測定手段からの検出値に基づ
いた工具ユニットの先端の位置及び姿勢の実測値との差
からそれぞれの位置及び姿勢における誤差を誤差マップ
作成手段により演算して誤差マップを作成する。そして
学習手段により誤差マップを教師データとしてニューラ
ルネットワークに所定の入出力特性を学習させる。これ
により誤差マップのための記憶容量が膨大とならない程
度にサンプリング数を少なくして、誤差マップ作成の作
業時間を短くできる。またニューラルネットワークで学
習を行うことで、サンプリングした以外の位置及び姿勢
においても適切な誤差を算出することができるので、高
精度な誤差補正を行うことができる。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、本発明を具体的な実施例に
基づいて説明する。図１は、本発明に係わる工具ハンド
１０を用いた工作機械Ｍを示した全体構成図である。工
具ハンド１０は、工作物Ｗを載置するテーブル１５２を
具備した門型フレーム１５０の天井に支持柱１５１を介
して吊設されており、制御装置７０（制御手段に相当）
により工具ハンド１０を駆動して、その先端に装着され
た工具ユニットＴを所望の位置に移動したり、所望の方
向（姿勢）に向けたりして工作物Ｗの加工を行うもので
ある。

【０００９】次に、図２〜図６に基づいて工具ハンド１
０について詳細に説明する。図２は工具ハンド１０の全
体の構成を示した斜視図であり、図３は工具ハンド１０
の一部の構成を示した側面図である。また図４及び図５
は測定リンク４０（測定手段に相当）の構成を示した斜
視図であり、図６は第五回転エンコーダ６０の取付け状
態を示した断面図である。図２に示すように工具ハンド
１０は、主に門型フレーム１５０の天井に支持柱１５１
を介して吊設された基台１１と、この基台１１の下方に
位置し、下面に工具ユニットＴを装着するトラベリング
プレート１２と、このトラベリングプレート１２を基台
１１に連結する６本のアーム１３Ｕ、１３ｕ、１３Ｖ、
１３ｖ、１３Ｗ、１３ｗと、基台１１とトラベリングプ
レート１２との中心間を連結し、基台１１に対するトラ
ベリングプレート１２の位置及び姿勢（詳細にはトラベ
リングレート１２の下面に装着される工具ユニットＴの
刃具先端の位置及び姿勢）を測定する測定リンク４０と
から構成される。

【００１０】基台１１は六角形状の平板部材であり、一
つ置きの辺部に後述する構成のアーム１３Ｕ、１３ｕ、
１３Ｖ、１３ｖ、１３Ｗ、１３ｗが、アーム１３Ｕとア
ーム１３ｕ、アーム１３Ｖとアーム１３ｖ、アーム１３
Ｗとアーム１３ｗとの２本ずつを１組として３方向に放
射状に取付けられている。各アーム１３Ｕ、１３ｕ、１
３Ｖ、１３ｖ、１３Ｗ、１３ｗの構成は全て同じである
ため、アーム１３Ｕについてのみ説明すると、アーム１
３Ｕはロッド１５Ｕ及びガイド２０Ｕから構成されてい
る。尚、他のアームの構成に関しては番号に付された英
字が対応しているものとし、また全ロッド１５Ｕ、１５
ｕ、１５Ｖ、１５ｖ、１５Ｗ、１５ｗの長さは全てＲと
する。

【００１１】ガイド２０Ｕはベース２２Ｕ、スライドテ
ーブル２６Ｕ、ボールネジ２４Ｕ、サーボモータ２５Ｕ
及びモータ位置検出用エンコーダ３１Ｕから構成されて
いる。ベース２２Ｕは、断面形状がコの字型をした部材
であり、基台１１に対して所定角度Ｋ（例えば４５度）
だけ傾斜して基台１１に固定部材３２により固定されて
いる。このベース２２Ｕにはその長手方向にスライドテ
ーブル２６Ｕが摺動可能に支持されている。またベース
２２Ｕにはスライドテーブル２６Ｕの図略のナットと螺
合するボールネジ２４Ｕが回動可能に支持されており、
ベース２２に固定されボールネジ２４に連結されるサー
ボモータ２５Ｕを駆動することにより、ボールネジ２４
Ｕを回動し、結果としてスライドテーブル２６Ｕをベー
ス２２Ｕの長手方向に移動するようになっている。

【００１２】上述したスライドテーブル２６Ｕにはロッ
ド１５Ｕがボールジョイント１６Ｕにより連結され、ボ
ールジョイント１６Ｕを支点としてロッド１５Ｕはスラ
イドテーブル２６Ｕに対して３次元方向に揺動可能とな
っている。またロッド１５Ｕの他端は、トラベリングプ
レート１２にボールジョイント１７Ｕにて連結され、ボ
ールジョイント１７Ｕを支点としてロッド１５Ｕはトラ
ベリングプレート１２に対して３次元方向に揺動可能と
なっている。

【００１３】トラベリングプレート１２は基台１１より
小さな六角形状の平板部材であり、上述したボールジョ
イント１７Ｕ、１７ｕ、１７Ｖ、１７ｖ、１７Ｗ、１７
ｗが、基台１１の辺部に対応した一つ置きの辺部にて、
同一平面上に連結されている。そして、このトラベリン
グプレート１２の下面には、例えばドリルやエンドミル
等の刃物と回転駆動装置から成る工具ユニットＴが装着
されている。

【００１４】測定リンク４０は、図３から図５に示すよ
うに２軸Ｏ１、Ｏ２回りの回転変位が可能な第一ジョイ
ント４６ａと、３軸Ｏ４、Ｏ５、Ｏ６回りの回転変位が
可能な第二ジョイント４６ｂと、１軸Ｏ３方向の直動変
位が可能な伸縮リンク４６ｃと、各５軸Ｏ１、Ｏ２、Ｏ
４、Ｏ５、Ｏ６回りの回転変位量をそれぞれ測定する５
つの回転エンコーダ４２、４５、５３、５６、６０と１
軸Ｏ３方向の直動変位を測定する１つの直動エンコーダ
５１とから構成される。

【００１５】第一ジョイント部４６ａは以下のように構
成される。即ち、Ｌ字形状をした第一支持部材４１が基
台１１の下面中央に固定され、この第一支持部材４１の
耳部４１ａに円柱状の第一中間部材４３が基台１１と平
行な第一軸Ｏ１を中心に回転可能に支持されている。こ
の第一中間部材４３の第一支持部材４１（詳細には基台
１１）に対する第一軸Ｏ１回りの回転変位量αは第一回
転エンコーダ４２にて測定されるようになっている。

【００１６】第一中間部材４３の側面には、Ｌ字形状を
した第二支持部材４４の耳部４４ａが、第一軸Ｏ１と直
交する第二軸Ｏ２を中心として回転可能に支持されてお
り、第一中間部材４３に対する第二支持部材４４の回転
変位量βが第二回転エンコーダ４５により測定されるよ
うになっている。第二支持部材４４の底面には伸縮リン
ク４６ｃが第一軸Ｏ１及び第二軸Ｏ２のそれぞれに直交
する第三軸Ｏ３方向に固定されている。伸縮リンク４６
ｃは、側面の一方が切り欠かれ断面形状がＣ字状の円筒
部材４７と、円筒部材４７の中心穴に摺動可能に嵌合さ
れた円柱部材４８から構成されている。円筒部材４７の
側面には、一定のスリットが設けられたゲージ４９が切
り欠き部分に沿って取付けられている。また円柱部材４
８の側面には突出部４８ａが形成されており、円筒部材
４７の切り欠きと係合して、円筒部材４７と円柱部材４
８との第三軸Ｏ３方向の直動変位を許容すると共に、第
三軸Ｏ３回りの回転を規制している。さらに突出部４８
ａには、ゲージ４９に対向する位置にセンサ５０が取付
けられており、センサ５０がゲージ４９のスリットをカ
ウントすることにより円筒部材４７に対する円柱部材４
８の直動変位量、即ち伸縮リンク４６ｃの長さＬ（詳細
には第二軸Ｏ２と後述する第四軸Ｏ４間の距離）を測定
するようになっている。このゲージ４９とセンサ５０に
て直動エンコーダ５１を構成している。

【００１７】伸縮アーム４６ｃの先端には第二ジョイン
ト部４６ｂが取付けられている。第二ジョイント部４６
ｂは以下のように構成されている。即ち、円柱部材４８
の先端にはＬ字状をした第三支持部材５２が取付けられ
ている。この第三支持部材５２の耳部５２ａには、円筒
状の第二中間部材５４がその側面にて第一軸Ｏ１と平行
な第四軸Ｏ４を中心として回転可能に支持されており、
第三支持部材５２に対する第二中間部材５４の回転変位
量γが第三回転エンコーダ５３にて測定されるようにな
っている。

【００１８】第二中間部材５４の軸方向にはＬ字状をし
た第四支持部材５５の耳部５５ａが、第四軸Ｏ４と直交
した第五軸Ｏ５を中心に回転可能に支持され、第二中間
部材５４に対する第四支持部材５５の回転変位量δが第
四支持部材５５に取付けられた第四回転エンコーダ５６
にて測定されるようになっている。第四支持部材５５の
底面は、トラベリングプレート１２の中心部分に、トラ
ベリングプレート１２と直交する第六軸Ｏ６を中心に回
転可能に支持されており、第四支持部材５５に対するト
ラベリングプレート１２の回転変位量εがトラベリング
プレート１２に取付けられた第五回転エンコーダ６０に
て測定されるようになっている。

【００１９】尚、各回転エンコーダ４２、４５、５３、
５６、６０の取付けを第五回転エンコーダ６０を例にと
り図６に基づいて説明すると、トラベリングプレート１
２の中心部分に設けられた取付け穴の小径部１２ａに、
第四支持部材５５の底面に形成された大径軸部５５ｂが
軸受５８により支持されている。そして大径軸部５５ｂ
の先端に同軸上に形成された小径軸部５５ｃが、トラベ
リングプレート１２の取付け穴の大径部１２ｂに固定さ
れた第五回転エンコーダ６０にキー結合されることによ
り取付けられている。

【００２０】従って、上述した構成で基台１１及びトラ
ベリングプレート１２の間で６自由度を有する測定リン
ク４０は、トラベリングプレート１２の移動に伴い、い
かなる方向にも変位可能となっている。そして各回転エ
ンコーダ４２、４５、５３、５６、６０及び直動エンコ
ーダ５１の出力により、基台１１に対するトラベリング
プレート１２（最終的には工具ユニットＴの刃物の先
端）の位置及び姿勢を極座標系（α、β、Ｌ、γ、δ、
ε）として測定可能になっている。詳細には、第一回転
エンコーダ４２と第二回転エンコーダ４５と直動エンコ
ーダ５１によりトラベリングプレート１２の位置が測定
され、第三回転エンコーダ５３と第四回転エンコーダ５
６と第五回転エンコーダ６０とによりトラベリングプレ
ート１２の姿勢が測定される。

【００２１】続いて図７に基づいて制御装置７０につい
て説明する。制御装置７０は中央処理装置（ＣＰＵ）７
１、メモリ７２、インタフェース７３、７４、７５から
構成される。メモリ７２には、加工指令値を数値情報に
変換するＮＣプログラムを記憶する領域、工具ハンド１
０を制御し実加工処理を実行するための制御プログラム
を記憶する領域、後述する誤差マップ作成のための走査
プログラムを記憶する領域、作成された誤差マップを記
憶する領域、ニューラルネットワークを記憶する領域、
誤差マップを教師データとしてニューラルネットワーク
の学習処理を行うプログラムを記憶する領域、学習処理
られたニューラルネットワークの結合係数を記憶する領
域などが確保されている。

【００２２】インタフェース７３には上述したサーボモ
ータ２５Ｕ、２５ｕ、２５Ｖ、２５ｖ、２５Ｗ、２５ｗ
を駆動するデジタルサーボユニット８１〜８６が接続さ
れている。各デジタルユニット８１〜８６はＣＰＵ７１
からの指令値（目標値）に基づいてサーボモータ２５
Ｕ、２５ｕ、２５Ｖ、２５ｖ、２５Ｗ、２５ｗをそれぞ
れ駆動し、各モータ位置検出用エンコーダ３１Ｕ、３１
ｕ、３１Ｖ、３１ｖ、３１Ｗ、３１ｗからの出力によっ
てフィードバック制御を行う。そしてサーボモータ２５
Ｕ、２５ｕ、２５Ｖ、２５ｖ、２５Ｗ、２５ｗによって
駆動されるスライドテーブル２６Ｕ、２６ｕ、２６Ｖ、
２６ｖ、２６Ｗ、２６ｗを所望の位置にそれぞれ移動す
ることにより、結果としてロッド１５Ｕ、１５ｕ、１５
Ｖ、１５ｖ、１５Ｗ、１５ｗを介して連結されるトラベ
リングプレート１２を所望の位置及び姿勢に制御するよ
うになっている。尚、上述したインタフェース７３には
各６軸をそれぞれ駆動する６つのデジタルサーボユニッ
ト８１〜８６が個別に接続されているが、複数軸（例え
ば６軸）を同時に制御するＮＣボード８０等を使用して
も構わない。

【００２３】インタフェース７４は、上述した測定リン
ク４０の各回転エンコーダ４２、４５、５３、５６、６
０及び直動エンコーダ５１が接続され、各回転変位量
α、β、γ、δ、ε及び直動変位量Ｌがそれぞれ入力さ
れるようになっている。インタフェース７５には、後述
する加工データ等を入力するキーボード７６、加工デー
タや現在の工具ハンド１０の状態等を表示する画面表示
装置（ＣＲＴ）７７、後述する誤差マップ作成処理にて
作成された誤差マップを記憶する外部記憶装置７８（例
えばハードディスク等）が接続されている。

【００２４】以上により構成された本実施形態の工具ハ
ンド１０を用いた工作機械Ｍの作用を説明する。本発明
の実施形態である工作機械Ｍは、図８に示す処理に従っ
て工作物Ｗの加工が行われるようになっている。まず、
ステップ１１０に示すように加工データの作成を行う。
この加工データとは、工作物Ｗの加工点や工具の移動点
にける工具ユニットＴの刃物先端（以下、単に工具先端
という）の位置及び姿勢を後述する直交座標系にて指定
したデータを列記したものである。この加工データの作
成については、制御装置７０にて接続されたキーボード
７６から入力しても構わないし、図略した専用のデータ
作成装置を使用しても構わない。

【００２５】ここで、図９に示す工具ハンド１０のモデ
ル図に基づき直交座標系における工具先端の位置及び姿
勢の指定方法について説明する。尚、説明を簡単にする
ため図９のモデル図においては、各ボールジョイント１
６Ｕ、１６ｕ、１６Ｖ、１６ｖ、１６Ｗ、１６ｗはボー
ルネジ２４Ｕ、２４ｕ、２４Ｖ、２４ｖ、２４Ｗ、２４
ｗ上を移動し、工具先端はトラベリングプレート１２の
中心位置Ｏt に一致しているものとする。

【００２６】直交座標系は、基台１１の中心を原点Ｏb
とし、基台１１上でアーム１３Ｕ及びアーム１３ｕが取
付けられている辺部に直交する方向をＸ軸、基台１１上
でＸ軸に直交する方向をＹ軸、Ｘ軸及びＹ軸のそれぞれ
に直交する方向（基台１１に垂直な方向）をＺ軸とす
る。そして、指定される工具先端の位置Ｏt は原点Ｏb
からの各Ｘ、Ｙ、Ｚ軸毎の座標値で指定され、工具先端
の姿勢は各Ｘ、Ｙ、Ｚ軸回りのそれぞれの回転角度Ａ、
Ｂ、Ｃにて設定され、（Ｘ、Ｙ、Ｚ、Ａ、Ｂ、Ｃ）と表
記される。こうして加工点や移動点における工具先端の
位置及び姿勢を指定して加工データを作成する。加工デ
ータの作成が完了すると、ステップ１２０（図８参照）
に示すように誤差マップ作成処理（誤差マップ作成手段
に相当）が行われる。この誤差マップ作成処理とは、所
定位置に配された複数の格子点のそれぞれへ工具先端を
移動させ、そのときの工具先端の位置及び姿勢を上述し
た測定リンク４０にて測定し、指令値と測定された工具
先端の位置及び姿勢（実測値）との誤差を算出し、誤差
マップを作成する処理である。この誤差マップ作成処理
を図１０に示すフローチャートに基づいて詳細に説明す
る。尚、この誤差マップ作成処理では、工作物Ｗはテー
ブル１５２には載置されておらず、空運転で行われるよ
うになっている。

【００２７】まず、工具先端の可動範囲内に適当な間隔
の格子点を設け、各格子点への移動指令、各格子点での
適当な数の姿勢変更指令を含む誤差測定用の走査プログ
ラムを作成しておく。格子点は、本実施例では図１１に
示すように400mm ×400mm ×350mm の直方体形状に50mm
間隔で448 個設け、走査プログラムは各格子点毎に工具
センタが所定の５つの姿勢をとるように構成した。上記
走査プログラムを読み込み、ステップ２１０にて直交座
標系で指定された格子点データの１番目の指令値（Ｘ
１、Ｙ１、Ｚ１、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１）を入力する。ステ
ップ２２０に移行すると、この直交座標系で指定された
指令値（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１）が、各
デジタルサーボユニット８１、８２、８３、８４、８
５、８６に出力される出力座標系の指令値（Ｕ１、ｕ
１、Ｖ１、ｖ１、Ｗ１、ｗ１）に座標変換される。

【００２８】ここで、出力座標系について図９に基づい
て説明する。出力座標系は各ボールネジ２４Ｕ、２４
ｕ、２４Ｖ、２４ｖ、２４Ｗ、２４ｗの端点（図９にお
いては基台１１との交点）をそれぞれ原点ＯＵ、Ｏｕ、
ＯＶ、Ｏｖ、ＯＷ、Ｏｗとし、各ボールネジ２４Ｕ、２
４ｕ、２４Ｖ、２４ｖ、２４Ｗ、２４ｗの方向をＵ軸、
ｕ軸、Ｖ軸、ｖ軸、Ｗ軸、ｗ軸とした６軸から構成さ
れ、（Ｕ、ｕ、Ｖ、ｖ、Ｗ、ｗ）と表記される。

【００２９】次に、直交座標系の指令値（Ｘ１、Ｙ１、
Ｚ１、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１）から出力座標系の指令値（Ｕ
１、ｕ１、Ｖ１、ｖ１、Ｗ１、ｗ１）への変換について
説明する。ただし、出力座標系（Ｕ、ｕ、Ｖ、ｖ、Ｗ、
ｗ）への変換処理は、各出力軸Ｕ、ｕ、Ｖ、ｖ、Ｗ、ｗ
毎にそれぞれ同様の演算を行って変換するため、Ｕ軸
（アーム１３Ｕ）についてのみ説明する。

【００３０】まず、所定の角度Ｋにて基台１１に固定さ
れているＵ軸（ボールネジ２４Ｕ）の直交座標系におけ
る直線の方程式を求める。次に、第一番目の指令値（Ｘ
１、Ｙ１、Ｚ１、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１）にトラベリングプ
レート１２が移動された場合のボールジョイント１７Ｕ
の座標ＴＵを直交座標系にて算出し、さらにこの座標Ｔ
Ｕを中心とした半径Ｒ（ロッド１５Ｕの長さＲ）の球の
方程式を求める。そして上記求めた直線の方程式と球の
方程式から交点を算出し、この交点とＵ軸の原点ＯＵと
の距離を求めて、この値を出力座標系に変換された指令
値Ｕ１とする。以上の演算をｕ軸、Ｖ軸、ｖ軸、Ｗ軸、
ｗ軸についてそれぞれ同様に行い、出力座標系における
指令値（Ｕ１、ｕ１、Ｖ１、ｖ１、Ｗ１、ｗ１）を得
る。尚、上述した出力座標系への変換は、ボールジョイ
ント１６Ｕがボールネジ２４Ｕ上を移動する図９のモデ
ルについて説明されているため、実際に行われる座標変
換においては、ボールネジ２４Ｕからボールジョイント
１６Ｕまでの距離を考慮して座標変換を行う必要があ
る。

【００３１】ステップ２３０に移行すると、ステップ２
２０にて出力座標系に変換された指令値（Ｕ１、ｕ１、
Ｖ１、ｖ１、Ｗ１、ｗ１）をデジタルサーボユニット８
１、８２、８３、８５、８５、８６にそれぞれ出力し、
工具ハンド１０を駆動する。すると、各サーボモータ２
５Ｕ、２５ｕ、２５Ｖ、２５ｖ、２５Ｗ、２５ｗがそれ
ぞれ駆動され、各スライドテーブル２６Ｕ、２６ｕ、２
６Ｖ、２６ｖ、２６Ｗ、２６ｗが各ベース２２Ｕ、２２
ｕ、２２Ｖ、２２ｖ、２２Ｗ、２２ｗ上をそれぞれ移動
し、アーム１３Ｕ、１３ｕ、１３Ｖ、１３ｖ、１３Ｗ、
１３ｗにより連結されているトラベリングプレート１
２、即ち工具先端は指令された位置及び姿勢に移動され
る。この時、基台１１とトラベリングプレート１２との
間に連結された測定リンク４０はトラベリングプレート
１２の移動に伴い変位される。

【００３２】工具先端（トラベリングプレート１２）が
指令値（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１）に移動
されると、ステップ２４０にて測定リンク４０に取付け
られた６つのエンコーダ４２、４５、５１、５３、５
６、６０の測定値（α１、β１、Ｌ１、γ１、δ１、ε
１）が入力される。ステップ２５０に移行すると、ステ
ップ２４０にて測定された測定値（α１、β１、Ｌ１、
γ１、δ１、ε１）が直交座標系の測定値（ｘ１、ｙ
１、ｚ１、ａ１、ｂ１、ｃ１）に座標変換される。即
ち、測定リンク４０にて測定される工具先端の位置及び
姿勢の測定値は、極座標系として測定されるため、これ
を式（１）により直交座標系に変換する。

【００３３】

【数１】 ｘ１＝Ｌ１×sin β１ ｙ１＝Ｌ１×cos β１×sin α１ ｚ１＝−Ｌ１×cos β１×cos α１ ａ１＝γ１＋α１ ｂ１＝δ１＋β１ ｃ１＝ε１ ──（１）

【００３４】尚、上式は第一軸Ｏ１をＸ軸方向に向けた
場合の式である。また上式においては第一軸Ｏ１から原
点Ｏb までの距離と、第四軸Ｏ４から工具先端までの距
離が考慮されていないため、実際の変換に際してはこれ
らの距離を考慮して直交座標系の測定値（ｘ１、ｙ１、
ｚ１、ａ１、ｂ１、ｃ１）を求める必要がある。

【００３５】ステップ２６０に移行すると、ステップ２
５０にて直交座標系に変換された測定値（ｘ１、ｙ１、
ｚ１、ａ１、ｂ１、ｃ１）とステップ２１０にて入力し
た指令値（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１、Ａ１、Ｂ１、Ｃ１）との
それぞれの差である誤差値（Δｘ１、Δｙ１、Δｚ１、
Δａ１、Δｂ１、Δｃ１）が算出され、ステップ２７０
にてこの誤差値（Δｘ１、Δｙ１、Δｚ１、Δａ１、Δ
ｂ１、Δｃ１）を指令値（Ｘ１、Ｙ１、Ｚ１、Ａ１、Ｂ
１、Ｃ１）に対応させ、誤差マップとして外部記憶装置
７８に記憶する。そしてステップ２８０にて次の指令値
の有無が判別され、指令値が存在する場合には、上述し
たステップ２１０からステップ２７０までの処理を繰り
返し、次の指令値が存在しない場合には誤差マップ作成
処理を終了する。このようにして全ての格子点の位置及
びその位置での５つの姿勢に対して誤差値を算出し、誤
差マップを作成する。

【００３６】誤差マップの作成の後、ステップ１３０に
てニューラルネットワークを用いて誤差を補正し、指令
値の補正処理を行う。図１２はニューラルネットワーク
１００の構成を示した構造図である。ニューラルネット
ワーク１００は、入力層（第一層）と中間層（第二層）
と出力層（第三層）の３層で構成されている。入力層は
指令値（Ｘ、Ｙ、Ｚ、Ａ、Ｂ、Ｃ）を入力し、出力層は
誤差（ΔＸ、ΔＹ、ΔＺ、ΔＡ、ΔＢ、ΔＣ）を出力す
る。

【００３７】多層構造のニューラルネットワークは、一
般的に次の演算を行う装置として定義される。第ｉ層の
第ｊ番目の素子の出力Ｏ ⁱ _j は式（２）で演算される。
但し、ｉ≧２である。

【数２】 Ｏ ⁱ _j ＝ｆ（Ｉ ⁱ _j ） ─（２）

【数３】

【数４】 ｆ（ｘ）＝１／｛１＋ｅｘｐ（−ｘ）｝ ─（４）

【００３８】ここで、Ｖ ⁱ _j は第ｉ層の第ｊ番目の演算
素子のバイアス示し、Ｗ ^i-1 _k ^, _, ⁱ _j は第（ｉ−１）
層の第ｋ番目の素子と第ｉ層の第ｊ番目の素子間の結合
係数を示している。またＯ ¹ _j は第一層の第ｊ番目の素
子の出力を表す。即ち、Ｄ_jを第ｊ番目への入力値とす
れば、第一層では入力値と出力値とが等しいのでＤ_j＝
Ｏ ¹ _j であり、Ｄ₁ ＝Ｘ、Ｄ₂ ＝Ｙ、Ｄ₃ ＝Ｚ、Ｄ₄ ＝
Ａ、Ｄ₅ ＝Ｂ、Ｄ₆ ＝Ｃである。

【００３９】次に図１３に示すフローチャートを用いて
ニューラルネットワーク１００の具体的な演算手順につ
いて説明する。各素子の演算は、ＲＡＭの結合係数領域
に記憶されている結合係数を参照しつつ、ニューラルネ
ットワーク領域に記憶されたプログラムを実行すること
により行われる。ステップ３１０において中間層（第二
層）の第ｊ番目の素子は、入力層（第一層）の各素子か
らの出力値Ｏ ¹ _j を入力して、式（２）を層番号と第一
層の素子数を用いて具体化した積和演算を行う。その演
算式を式（５）に示す。

【数５】

【００４０】次にステップ３２０により式（５）の入力
値の積和関数値のシグモイド関数により中間層の各素子
の出力が演算される。中間層の第ｉ番目の素子の出力値
は式（６）で演算される。

【数６】 Ｏ ² _j ＝ｆ（Ｉ ² _j ）＝１／｛１＋ｅｘｐ（−Ｉ ² _j ）｝ ─（６） この出力値Ｏ ² _j は出力層（第三層）の各素子の入力値
となる。次にステップ３３０にて出力層の各素子の入力
値の積和演算を式（７）を用いて行う。

【００４１】

【数７】

【００４２】次にステップ３４０にて式（８）よりシグ
モイド関数により出力層の各素子の出力値δ_j 、即ち誤
差（ΔＸ、ΔＹ、ΔＺ、ΔＡ、ΔＢ、ΔＣ）が演算され
る。ここで、δ₁ ＝ΔＸ、δ₂ ＝ΔＹ、δ₃ ＝ΔＺ、δ
₄ ＝ΔＡ、δ₅ ＝ΔＢ、δ₆＝ΔＣである。

【数８】 δ_j ＝ｆ（Ｉ ³ _j ）＝１／｛１＋ｅｘｐ（−Ｉ ³ _j ）｝ ─（８）

【００４３】ニューラルネットワーク１００は、初期学
習としてメモリ７２の学習プログラム領域に記憶された
図１４に示される手順のフローチャートに従ってプログ
ラムが実行されることにより学習される。結合係数の学
習は、よく知られたバックプロパーゲーション法により
実行される。この学習は、各種の事象に関する多数の入
力データ（各格子点の指令値）に対して、それぞれの出
力がそれぞれの最適な教師データとなるように繰り返し
実行される。図１４のステップ４１０においてメモリ７
２に記憶された入力データと教師データを読み込み、次
にステップ４２０において出力層の各素子の学習信号が
式（９）により演算される。

【００４４】

【数９】 Ｙ ³ _j ＝（Ｔ_j −δ_j ）・ｆ’（Ｉ ³ _j ） ─（９） ここで、Ｔ_j は出力層の出力である補正量δ_j に対する
教師信号であり、Ｔ₁＝Δｘ１、Ｔ₂ ＝Δｙ１、Ｔ₃ ＝
Δｚ１、Ｔ₄ ＝Δａ１、Ｔ₅ ＝Δｂ１、Ｔ₆ ＝Δｃ１で
ある。またｆ’（ｘ）はシグモイド関数の導関数であ
る。続いてステップ４３０において中間層の各素子の学
習信号が式（１０）により演算される。

【００４５】

【数１０】

【００４６】次にステップ４４０において出力層の各層
の結合係数が補正される。このとき補正量は式（１１）
により求められる。

【数１１】 Δｗ ² _i ^,3 _,j(t) ＝Ｐ・Ｙ ³ _j ・ｆ（Ｉ ² _i ）＋Ｑ・Δｗ ² _i ^,3 _,j(t-1) ─（１１） ここで、Δｗ ² _i ^,3 _,j(t) は出力層の第ｊ番目の素子と
中間層の第ｉ番目の素子との間の結合係数の第ｔ回目演
算の変化量であり、Δｗ ² _i ^,3 _,j(t-1) はその結合係数
の前回の補正量である。尚、Ｐ，Ｑは比例定数である。
よって結合係数は式（１２）により補正される

【数１２】 Ｗ ² _i ^,3 _,j＋Δｗ ² _i ^,3 _,j(t) →Ｗ ² _i ^,3 _,j ─（１２）

【００４７】次にステップ４５０において中間層の各素
子の結合係数が出力層と同様に補正される。その結合係
数の補正量は出力層の場合と同様に式（１３）により求
められる。

【数１３】 Δｗ ¹ _i ^,2 _,j(t) ＝Ｐ・Ｙ ² _j ・ｆ（Ｉ ¹ _i ）＋Ｑ・Δｗ ¹ _i ^,2 _,j(t-1) ─（１３） ここで、Δｗ ¹ _i ^,2 _,j(t) は中間層の第ｊ番目の素子と
入力層の第ｉ番目の素子との間の結合係数の第ｔ回目演
算の変化量であり、Δｗ ¹ _i ^,2 _,j(t-1) はその結合係数
の前回の補正量である。よって結合係数は式（１４）に
より補正される。

【数１４】 Ｗ ¹ _i ^,2 _,j＋Δｗ ¹ _i ^,2 _,j(t) →Ｗ ¹ _i ^,2 _,j ─（１４） 誤差マップの全ての入力データ及びそれに対する教師デ
ータに対して上記の補正が行われ（ステップ４６０）、
結合係数が収束したか否かを判定し、収束するまで同様
の演算が繰り返される（ステップ４７０）。尚、上記の
図１４に示される処理が学習手段に相当する。

【００４８】上述したように誤差マップを作成し、ニュ
ーラルネットワーク１００による学習により結合係数の
補正処理が完了すると、図８のステップ１４０に示すよ
うに実際の工作物Ｗの加工を行う実加工処理が実行され
る。実加工処理について図１５のフローチャートに基づ
いて説明する。尚、この実加工処理が実行される前に工
作機械Ｍのテーブル１５２には工作物Ｗが取付けられて
いるものとする。

【００４９】ステップ５１０にて、前記ステップ１１０
にて作成された加工データの１番目の指令値（Ｘ₁ 、Ｙ
₁ 、Ｚ₁ 、Ａ₁ 、Ｂ₁ 、Ｃ₁ ）が入力される。続くステ
ップ５２０では上述したニューラルネットワーク１００
から指令値（Ｘ₁ 、Ｙ₁ 、Ｚ₁ 、Ａ₁ 、Ｂ₁ 、Ｃ₁ ）に
対応する誤差値（ΔＸ₁ 、ΔＹ₁ 、ΔＺ₁ 、ΔＡ₁ 、Δ
Ｂ₁ 、ΔＣ₁ ）が出力される。

【００５０】ステップ５３０にて指令値（Ｘ₁ 、Ｙ₁ 、
Ｚ₁ 、Ａ₁ 、Ｂ₁ 、Ｃ₁ ）を誤差値（ΔＸ₁ 、ΔＹ₁ 、
ΔＺ₁ 、ΔＡ₁ 、ΔＢ₁ 、ΔＣ₁ ）に基づいて補正し、
補正指令値（Ｘ₁ ’、Ｙ₁ ’、Ｚ₁ ’、Ａ₁ ’、
Ｂ₁ ’、Ｃ₁ ’）を算出する。この処理は補正指令値演
算手段に相当する。この補正は、例えば指令値（Ｘ₁ 、
Ｙ₁、Ｚ₁ 、Ａ₁ 、Ｂ₁ 、Ｃ₁ ）から誤差値（ΔＸ₁ 、
ΔＹ₁ 、ΔＺ₁ 、ΔＡ₁ 、ΔＢ₁ 、ΔＣ₁ ）を減算する
ことにより行われる。

【００５１】ステップ５４０にて、ステップ５３０にて
算出された補正指令値（Ｘ₁ ’、Ｙ₁ ’、Ｚ₁ ’、
Ａ₁ ’、Ｂ₁ ’、Ｃ₁ ’）を上述した誤差マップ作成処
理のステップ２２０と同様に出力座標系の補正指令値
（Ｕ₁ ’、ｕ₁ ’、Ｖ₁ ’、ｖ₁ ’、Ｗ₁ ’、ｗ₁ ’）
に座標変換する。そしてステップ５５０にて座標変換さ
れた補正指令値（Ｕ₁ ’、ｕ₁ ’、Ｖ₁ ’、ｖ₁ ’、Ｗ
₁ ’、ｗ₁ ’）をデジタルサーボユニット８１、８２、
８３、８４、８５、８６にそれぞれ出力し、工具ハンド
１０を駆動してトラベリングプレート１２（工具先端）
を指令値（目標値）に移動して工作物Ｗの加工を行う。

【００５２】ステップ５６０にて次の指令値が存在する
か否かが判別され、次の指令値が存在する場合にはステ
ップ５１０からステップ５５０まで繰り返されて加工が
継続され、次の指令値が存在しない場合は加工を完了す
る。以上に述べたように本実施例における工作機械Ｍ
は、走査プログラムにより工具ハンド１０を駆動して、
そのときの測定リンク４０による測定される工具先端の
位置及び姿勢から誤差マップを作成し、この誤差マップ
を用いてニューラルネットワーク１００による学習を行
うことで、サンプリングした位置及び姿勢以外の位置及
び姿勢においても適切な誤差値を算出することができ
る。この誤差値を指令値に加味して指令値を補正し、補
正指令値を用いて工作物Ｗを加工することで高精度な加
工が可能である。

【００５３】尚、上述した本発明に係わる実施例におけ
る工具ハンド１０の測定リンク４０は、基台１１に対し
て第一軸Ｏ１及び第二軸Ｏ２回りに回転可能な２自由度
を有する第一ジョイント部４６ａと、トラベリングプレ
ート１２に対して第四軸Ｏ４、第五軸Ｏ５及び第六軸Ｏ
６回りに回転可能な３自由度を有する第二ジョイント部
４６ｂとによって、基台１１とトラベリングプレート１
２との間に接続されているが、その取付け方向を逆向き
にし、基台１１に対して３自由度を有し、トラベリング
プレート１２に対して２自由度を有して接続しても上述
した工具先端（トラベリングプレート１２）の位置及び
姿勢の測定は可能である。

【００５４】上記実施例ではニューラルネットワーク１
００を３層構造としたが、ニューラルネットワーク１０
０の構造はこれに限定されるものではない。また上記実
施例では、格子点サイズを50mmとして400mm ×400mm ×
350mm の直方体形状に448 個設ける構成としたが、格子
点のサイズ及び個数はこれに限定せず、誤差マップ作成
時における各格子点毎の工具の姿勢の数も上記実施例中
の数に限定しない。上記実施例では、ニューラルネット
ワーク１００の入力値を直交座標系（Ｘ、Ｙ、Ｚ、Ａ、
Ｂ、Ｃ）とし、得られた補正指令値を出力座標系（Ｕ、
ｕ、Ｖ、ｖ、Ｗ、ｗ）に座標変換する構成としたが、入
力値を出力座標系（Ｕ、ｕ、Ｖ、ｖ、Ｗ、ｗ）に座標変
換し、その値をニューラルネットワーク１００に入力す
る構成としてもよい。このとき出力座標系（Ｕ、ｕ、
Ｖ、ｖ、Ｗ、ｗ）に座標変換された教師データを用いて
ニューラルネットワーク１００を学習させ、出力値とし
て出力座標系（Ｕ、ｕ、Ｖ、ｖ、Ｗ、ｗ）に座標変換さ
れた誤差値が得られる。

【００５５】上記実施例ではニューラルネットワーク１
００の入力値を工具ハンド１０の位置及び姿勢のみとし
たが、他の要因、例えば誤差要因として考えられる温度
や工具重量等を入力値としてもよい。また上記実施例で
は工作物Ｗの実加工においてリアルタイム処理にて誤差
演算や座標変換を行う構成としているが、バッチ処理に
て加工プログラムの誤差演算や座標変換を行い、予め補
正された位置及び姿勢の指令データを取得しておいても
よい。

【発明の効果】

【００５６】上記に示されるように本発明によれば、ニ
ューラルネットワークを用いることによって適切な誤差
値を得ることができ、この誤差値に基づいて指令値を補
正し、補正指令値を用いて加工を行うことで高精度加工
が実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係わる工具ハンドを門型フレームに取
付けた状態を示した構造図。

【図２】本発明に係わる工具ハンドの構成を示した構造
図。

【図３】本発明に係わる工具ハンドの構成を示した斜視
図。

【図４】本発明に係わる測定リンクの構成を示した斜視
図。

【図５】本発明に係わる測定リンクの構成を示した斜視
図。

【図６】本発明に係わる第五エンコーダの取付け状態を
示した断面図。

【図７】本発明に係わる制御装置のハードウェア構成を
示したブロック図。

【図８】本発明に係わる工具ハンドを用いた工作機械の
作用の手順を示したフローチャート。

【図９】本発明に係わる工具ハンドの座標系を示した模
式図。

【図１０】本発明に係わる誤差マップ作成処理を示した
フローチャート。

【図１１】本発明に係わる誤差マップ作成時の格子点モ
デルを示した模式図。

【図１２】本発明に係わるニューラルネットワークの構
成を示した構成図。

【図１３】本発明に係わるニューラルネットワークの演
算手順を示したフローチャート。

【図１４】本発明に係わるニューラルネットワークの学
習手順を示したフローチャート。

【図１５】本発明に係わる実加工処理の手順を示したフ
ローチャート。

【符号の説明】

１０ 工具ハンド １１ 基台 １２ トラベリングプレート １３Ｕ、１３ｕ、１３Ｖ、１３ｖ、１３Ｗ、１３ｗ
アーム ２５Ｕ、２５ｕ、２５Ｖ、２５ｖ、２５Ｗ、２５ｗ
サーボモータ ３１Ｕ、３１ｕ、３１Ｖ、３１ｖ、３１Ｗ、３１ｗ
エンコーダ ４０ 測定リンク ４２、４５、５３、５６、６０ 回転エンコーダ ５１ 直動エンコーダ ７０ 制御装置 ７２ メモリ ７３〜７５ インタフェース ８１〜８６ デジタルサーボユニット １００ ニューラルネットワーク

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 渡辺 一樹 愛知県豊田市トヨタ町１番地 トヨタ自動 車株式会社内

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 工作物を載置するテーブルに対向したフ
   レームに工具ハンドを設け、該工具ハンドが、前記フレ
   ームに固定される基台と、前記工作物を加工するための
   工具ユニットが装着されるトラベリングプレートと、前
   記基台と前記トラベリングプレートとを連結し、前記基
   台に対する前記トラベリングプレートの位置及び姿勢を
   変化させる複数のアームとから成る工作機械において、 前記工具ユニットの先端の位置及び姿勢を入力し、その
   位置及び姿勢における誤差を出力する誤差演算手段と、 前記工作物を前記工具ユニットで加工するための加工指
   令値を前記誤算演算手段に入力し、前記誤算演算手段で
   得られた前記誤差を用いて前記加工指令値を補正し、補
   正指令値を演算する補正指令値演算手段と、 前記補正指令値に基づいて前記工具ハンドを駆動して前
   記工具ユニットの先端の位置及び姿勢を制御する制御手
   段とから成ることを特徴とする誤差補正機能を備えた工
   作機械。
2. 【請求項２】 前記誤差演算手段は、ニューラルネット
   ワークで構成されていることを特徴とする請求項１に記
   載の誤差補正機能を備えた工作機械。
3. 【請求項３】 前記基台と前記トラベリングプレートと
   を連結し、前記基台に対する前記トラベリングプレート
   の位置及び姿勢を検出する測定手段と、 走査プログラムを用いて前記工具ハンドを駆動させ、前
   記工具ユニットの先端を作業空間に設けられた所定の複
   数の格子点のそれぞれに位置及び姿勢決めし、そのとき
   の前記工具ハンドへの位置及び姿勢の指令値と前記測定
   手段からの検出値に基づいた前記工具ユニットの先端の
   位置及び姿勢の実測値との差からそれぞれの位置及び姿
   勢における誤差を演算し、誤差マップを作成する誤差マ
   ップ作成手段と、 前記誤差マップを教師データとして前記ニューラルネッ
   トワークに所定の入出力特性を学習させる学習手段とを
   備えたことを特徴とする請求項２に記載の誤差補正機能
   を備えた工作機械。