JPH11202928A

JPH11202928A - 作業支援装置

Info

Publication number: JPH11202928A
Application number: JP10002335A
Authority: JP
Inventors: Hirohisa Tezuka; 博久手塚; Nobuhiro Muto; 伸洋武藤; Yoshimasa Yanagihara; 義正柳原; Takao Kakizaki; 隆夫柿崎
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1998-01-08
Filing date: 1998-01-08
Publication date: 1999-07-30
Anticipated expiration: 2018-01-08
Also published as: JP3560216B2

Abstract

(57)【要約】【課題】フィールドで簡単にロボットシステムを良好
な状態にセットアップして、高精度な教示を簡単に行え
ることを可能する。【解決手段】被作業物体に対して作業を行うセンサ付
きロボットシステムの支援装置であって、センサ情報と
ロボット運動情報を含むシステム情報を取り込む情報獲
得手段、獲得した情報を加工して可視化する可視化処理
手段、システムへ試験動作指示を与える試験動作指示手
段、情報を解析して診断する解析診断手段、診断結果を
元にシステムパラメータを決定する調整手段、及びシス
テムの教示を支援するための情報を作業者に提示する教
示支援手段を有するものである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、作業支援装置に関
し、特に、マニピュレータやセンサから構成される作業
ロボットシステムを円滑にセットアップ、かつ運用する
ための生産支援技術に適用して有効な技術に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】近年、種々のセンサ付きロボットが開発
され、作業現場、生産現場に投入されつつある。しか
し、ロボットシステムが作業現場で運転可能になるまで
は多くの時間と手間がかかるのが現状である。新規の生
産ラインの立ち上げでは、ロボットやセンサの設置が完
了しても、その後の機能チェック、システムパラメータ
調整、ロボットの初期教示とその修正等の種々の調整が
必要である。その調整に数十日以上を要するのが実状で
ある。このため現場には、作業の担当者のみならず、経
験とスキルのあるシステム技術者を多くの場合長期間に
渡って派遣する必要があり、コスト面からも大きな負担
となっている。加えて面倒なロボット教示データ修正
は、品種変更、設計変更及び工具交換などに応じて間断
無く続くことから、この立ち上げ期間の短縮はユーザニ
ーズに迅速に応えるための重要課題となっていた。

【０００３】従来もロボットコントローラやセンサなど
のサブシステムについては、主としてその内蔵ソフトウ
ェアのためのセルフ診断機能などが搭載されているが、
センサ付きロボットのように外界と相互作用する機械シ
ステムではその立ち上げにおける問題点も多様であり、
その解決には多くを現場作業者の努力に依存しているの
が現状である。このため、従来の技術をもってしても、
システム状態が良く見えない、問題箇所が不定である場
合が多い、制御情報が不確実である。現場解決が困難な
場合が多い、ロボット初期教示に時間がかかるなどの問
題があった。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】以上の説明からわかる
ように、従来の被作業物体に対して作業を行うセンサ付
きロボットシステムの作業支援装置では、１）システム
状態が見えない、２）問題箇所が不定、３）制御情報が
不確実、４）現場解決が困難、５）初期教示に時間がか
かるなどの問題があった。本発明は、これらの問題点を
解決するためになされたものである。

【０００５】本発明の目的は、フィールドで簡単にロボ
ットシステムを良好な状態にセットアップして、高精度
な教示を簡単に行えることが可能な技術を提供すること
にある。

【０００６】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
にする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち代表的なものの概要を簡単に説明すれば、以
下のとおりである。

【０００８】（１）被作業物体に対して作業を行うセン
サ付きロボットシステムの支援装置であって、センサ情
報とロボット運動情報を含むシステム情報を取り込む情
報獲得手段、獲得した情報を加工して可視化する可視化
処理手段、システムへ試験動作指示を与える試験動作指
示手段、情報を解析して診断する解析診断手段、診断結
果を元にシステムパラメータを決定する調整手段、及び
システムの教示を支援するための情報を作業者に提示す
る教示支援手段を有することを特徴とする。

【０００９】（２）前記（１）の作業支援装置に、さら
に前記センサ情報と運動情報とを指定した所定の作業座
標で表示する表示手段を加えたことを特徴とする。

【００１０】（３）前記（１）又は（２）の作業支援装
置において、前記センサ情報とロボット運動情報とを対
応づけて取得することを特徴とする。

【００１１】（４）前記（１）乃至（３）のうちいずれ
か１つの作業支援装置において、前記試験動作指示手段
がロボットの作業経路にほぼ直交する成分を含む試験動
作を行うことを特徴とする。

【００１２】（５）前記（１）乃至（４）のうちいずれ
か１つの作業支援装置において、前記調整手段としてロ
ボット作業点の誤差モデルを用いることを特徴とする。

【００１３】（６）前記（１）乃至（５）のうちいずれ
か１つの作業支援装置において、前記誤差モデルは、ロ
ボット作業点の位置、速度、加速度、及びセンサ情報か
ら得られる作業目標経路情報を含むことを特徴とする。

【００１４】（７）前記（１）乃至（６）のうちいずれ
か１つの作業支援装置において、前記前記誤差モデル
は、幾何ずれ調整パラメータ、同期ずれパラメータ、及
び信頼度パラメータを含むことを特徴とする。

【００１５】（８）前記（１）乃至（７）のうちいずれ
か１つの作業支援装置において、前記教示支援手段が、
ロボットの幾何モデルを持ち、センサ情報、ロボット運
動情報及び作業者の位置姿勢情報を用いて、所定の位置
姿勢の幾何モデルと前記情報とを作業者に提示すること
を特徴とする。

【００１６】すなわち、本発明は、被作業物体に対して
作業を行うセンサ付きロボットシステムの作業支援装置
であって、センサ情報とロボット運動情報を含むシステ
ム情報を取り込む情報獲得手段、獲得した情報を加工し
て可視化する可視化処理手段、システムへ試験動作指示
を与える動作指示手段、情報を解析して診断する解析診
断手段、解析結果を元にシステムパラメータを決定する
調整手段、システムの教示を支援するための情報を作業
者に提示する教示支援手段を有することにより、運動計
測状態の可視化、類型パタン試験による作業誤差モデル
の同定を用いたシステム診断とパラメータ調整、拡大現
実利用の教示支援、及びそれらの統合によって解決し、
フィールドで簡単にロボットシステムを良好な状態にセ
ットアップして、高精度な教示を簡単に行える環境を提
供するので、ロボットシステムのスタートアップ期間を
大幅に短縮することができる。

【００１７】前述のように、本発明は、従来の技術と
は、運動計測状態の可視化、類型パタン試験による誤差
モデルの同定とパラメータ調整、拡大現実利用の教示支
援、通信ネットワークでの統合によって、ロボットシス
テムのスタートアップ期間を大幅に短縮することを可能
とするという点が異なる。

【００１８】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態（実施例）を詳細に説明する。

【００１９】図１は本発明の一実施例のセンサ付きロボ
ットシステムの作業支援装置の概略構成を示すブロック
構成図である。図１において、１はロボット、２はセン
サ、３はセンサコントローラ、４はロボットコントロー
ラ、５は教示ボックス、６は情報可視化モジュール、６
Ａは情報獲得手段、６Ｂは可視化処理手段、６Ｃは情報
通信手段、７は記憶手段、８は不具合要因診断モジュー
ル、８Ａは試験動作指示手段、８Ｂは解析診断手段、８
Ｃは調整手段、９は教示アドバイザモジュール、９Ａは
教示支援手段、１０はジャイロ、１１はステレオカメ
ラ、１２はテストピース（試験対象物）、１００はパー
ソナルコンピュータである。

【００２０】本実施例の作業支援装置の主要部は、図１
に示すように、情報可視化モジュール６、不具合要因診
断モジュール８及び教示アドバイザモジュール９からな
る。

【００２１】情報可視化モジュール６は、センサ情報と
ロボット運動情報を含むシステム情報を取り込む情報獲
得手段６Ａ、獲得した情報を加工して可視化する可視化
処理手段６Ｂ、及び情報通信手段６Ｃからなる。この情
報可視化モジュール６にはセンサ情報と運動情報とを指
定した所定の作業座標で表示する表示手段６Ｄと獲得し
た情報を蓄積する記憶手段７が接続されている。

【００２２】不具合診断モジュール８は、システムへ試
験動作指示を与える試験動作指示手段８Ａ、情報を解析
して診断する解析診断手段８Ｂ、解析結果を元にシステ
ムパラメータを決定する調整手段８Ｃなどからなる。

【００２３】教示アドバイザモジュール９は、システム
の教示を支援するための情報を作業者に提示する教示支
援手段９Ａからなる。

【００２４】これらのモジュールはパーソナルコンピュ
ータ１００に搭載される。この他、本実施例のセンサ付
きロボットシステムには、ロボット１、センサ２、セン
サコントローラ３、ロボットコントローラ４、教示ボッ
クス５、試験動作に用いるテストピース１０、作業者の
位置を検出するＫＲステレオカメラ１１、作業者の姿勢
を検出するジャイロ１２、オペレータの頭部に装着され
るヘッドマウントディスプレイＨＭＤなどを備えてい
る。

【００２５】一方、被支援装置はアーク溶接ロボットシ
ステムであり、多関節マニピュレータおよびそのモーシ
ョンコントローラ、マニピュレータに搭載された光切断
型のレーザレンジセンサおよびセンサコントローラ、同
じくマニピュレータに搭載された溶接トーチ、などから
構成される。

【００２６】次に、本実施例の作業支援装置の各部の動
作を詳細に説明する。はじめに情報可視化モジュール６
について説明する。

【００２７】後述するロボットマニピュレータからの運
動情報であるロボット１の手先の速度及び位置情報を得
る。そして、前記ロボット１の手先に設けられているセ
ンサ２を制御するセンサコントローラ３からは計測断面
データ及びロボット１が追従すべきワーク上の溶接経路
を表す特徴点座標が、情報獲得手段６Ａに入力される。
一定のサンプリング周期でこれらの情報は収集され、記
憶手段７に蓄積される。

【００２８】前記可視化処理手段６Ｂにおいて、これら
の情報からロボット手先の軌跡およびセンシングによっ
て計測された経路が復元される。そして、これらの加工
情報は、座標変換を施されて予め設定された作業座標で
表現され、２次元の軌跡情報としてパーソナルコンピュ
ータ１００の表示手段（モニタ）６Ｄに表示される。

【００２９】前記不具合診断モジュール８について説明
する。センサ２とロボット１という２つのサブシステム
の結合で主に問題となるのは、センサ２の装着に伴う幾
何ずれ、比較的周期の大きいセンサ情報の同期ずれ、さ
らにロボット１の運動加速度が過大な場合のセンシング
精度の劣化がある。

【００３０】前記試験動作指示手段８Ａは、これらの問
題を解析するため、経路に沿ってロボットが走行する基
本動作に加えて、経路にほぼ直交する正弦波上の摂動動
作を重畳した混合動作を試験動作として生成し、それを
ロボットコントローラに指令する。ロボットは直線経路
を持つテストピースを対象に計測を行うことにより、所
定の情報を支援装置に送信する。

【００３１】解析診断手段８Ｂは、試験動作によって改
めて取得されたセンサ情報及び運動情報の相関などを算
出し、不具合に及ぼす因果関係を診断する。

【００３２】前記調整手段８Ｃは、取得情報を用いて、
幾何ずれ、同期ずれそれぞれをパラメータとする作業誤
差モデルを同定し、幾何ずれパラメータと同期ずれパラ
メータを求める。運動加速度が過大な場合には、誤差分
散の逆数に基づく信頼度関数を算出する。前記不具合診
断モジュール８については、後述詳細にする。

【００３３】最後に教示アドバイザモジュール９につい
て説明する。教示支援手段９Ａは、センサ情報とロボッ
ト運動上々、作業者の位置を検出するためのステレオカ
メラ１１からの情報、作業者の姿勢を検出するジャイロ
１２からの情報、及びロボット手先とセンサ２のグラフ
ィクスモデルを持ち、これらを用いて作業者に教示支援
情報を与える。

【００３４】すなわち、作業者の目に映じる実際の環境
とコンピュータの表示手段６Ｄの画面上のモデルとオー
バレイする拡大現実の手法を用いてセンサ及びロボット
情報を用いて作業者が現実に見ているロボットセンサア
センブリとほぼ同じ３次元モデルを提示する。このと
き、モデルにはセンサ視野確保をするために、修正すべ
きロボット手先の方向が矢印で提示される。このときツ
ールが適正な姿勢にあるかどうかも併せて提示される。
作業者はこれにしたがってロボット姿勢を変更すること
ができる。

【００３５】前記のように、個々モジュールが独自機能
を持つものであるが、図１で示すステップの順序で、そ
れぞれのモジュールが動作する。

【００３６】ステップ（Ｓtep）１は、試験動作の入力
を行う。ステップ２は、試験動作時のセンサ及び運動情
報を獲得して可視化する。ステップ３は、診断・解析を
行う。ステップ４は、各種パラメータの調整を行う。ス
テップ５は、作業用の動作を行う。ステップ６は、教示
アドバイスを行う。ステップ７は、教示修正を行う。

【００３７】本実施例の作業支援装置は、情報可視化手
段を核として３つのモジュールが有機的に結合してお
り、それらをまとめて１つの装置とすることにより、フ
ィールドスタートアップシステムとして完備となる。

【００３８】本実施例ではこのような構造になっている
ことから、結局以下のような効果が生じる。

【００３９】アーク溶接用ロボットにおいては、システ
ムの試行動作によってセンサ及び運動情報を取得するこ
とにより、各サブシステムが正常に動作しているか否か
を可視情報で確認できる。作業の結果として溶接ビード
が蛇行した場合には、運動情報の可視化によって確かに
ロボット１が蛇行した結果か否かを直ちに確認できる。

【００４０】さらに、この要因がセンサ２にあるのか否
かもセンサ情報の断面データあるいは特徴点データを注
意深く観察することによって確認できる。これらは運動
情報とセンサ情報とを対応づけて取得し、しかも目視で
の観察に合致するように任意の作業座標で情報を可視化
できることによる。

【００４１】また、混合試験動作によって取得されたセ
ンサ情報及び運動情報の相関データから、作業誤差がロ
ボット速度に依存するものか否かを判定することができ
る。速度に依存しない場合には、改めてロボット姿勢を
変更した試験動作により幾何ずれパラメータを求め、こ
れをロボットコントローラ４のパラメータ修正に利用で
きる。速度依存性が大きい場合には、まず、低速度領域
でのセンサ情報と運動情報との同期ずれパラメータを持
つ誤差モデルを同定し、これにより同期ずれパラメータ
（定数）をこれもロボットコントローラで修正する。速
度が大で加速度も大きい場合には、作業誤差分散の逆数
に基づく信頼度関数を算出し、それをロボットコントロ
ーラ４に登録する。これによって実際の作業時に大きな
加速度が生じた場合には、信頼度を考慮してセンサ情報
利用の可否を判断することができる。これによれば劣悪
な動作条件で取得したセンサ情報の影響が緩和されるの
で、システムの作業誤差も減少する。

【００４２】さらに、拡大現実を用いることにより、オ
ペレータが肉眼で観察可能な作業状態、システム状態に
加え、肉眼では直接見ることのできないセンサやロボッ
ト情報を、都合のよい形に加工・増幅して理解すること
ができる。これによって、システムの性能を十分に発揮
させるための適切な教示が簡単に行える。このため従来
のような動かしては試行作業させて再度教示を修正する
といった、試行錯誤の回数を大幅に低減することが可能
となる。

【００４３】次に、前記不具合診断手段の詳細について
説明する。

【００４４】図２は前記不具合診断手段を説明するため
のロボットアームの各関節の自由度及びセンサの取り付
け位置を示す模式図、図３は図２のロボットアームを適
用したロボットシステムの制御系構成図、図４は前記不
具合診断手段におけるロボットの診断方法の手順を示す
フローチャートである。

【００４５】図２及び図３において、Ｂは６自由度を有
するロボットアーム、ＡはＢの手先に取り付けるセンサ
（例えばレーザレンジファインダを用いる）、２０はロ
ボットコントローラ、２１〜２６はそれぞれロボットア
ームＢの関節、２７はアクチュエータ、２８はエンコー
ダ、２９はサーボアンプ、３０はアップダウンカウン
タ、３１はセンサ用コントローラ、３２はロボットコン
トローラ用ＣＰＵ、３３はキネマティクス計算用ＣＰ
Ｕ、３４はコンピュータ、１５は手先位置、手先姿勢、
関節角度、特徴点センシングなどのデータファイルであ
る。アクチュエータ７とエンコーダ８でマニピュレータ
を構成している。

【００４６】本実施例のロボットの不具合診断方法は、
作業対象物の情報を取得する外界センサ及びロボットの
位置姿勢情報を取得する内界センサを具備するロボット
の診断方法であって、図４に示すように、前記ロボット
の手先が直線対象物に沿った動作を基準動作とする手順
（ステップ１）と、該基準動作に対して付加する位置変
動及び姿勢変動を外乱動作とする手順（ステップ２）
と、前記基準動作に該当外乱動作を付加した動作を混合
試験動作とする手順（ステップ３）と、前記基準動作時
と混合試験動作時に当該ロボット手先の位置姿勢情報及
びセンサ情報とを取得する手順（ステップ４）と、この
取得した情報群を用いて認識誤差のモデリングを行う手
順（ステップ５）と、誤差の絶対値と比例関係の強い運
動情報を求める相関分析を行う手順（ステップ６）と、
図５のａに示す手順（ステップ７）と、図５のｂに示す
手順（ステップ８）と、図５のｃに示す手順（ステップ
９）とを有する。

【００４７】経路倣いロボットでは、ロボットが走行し
つつほぼ一定の周期で対象をセンシングする。これによ
り追従すべき経路である作業点の時刻ｔにおける特徴点
座標ベクトルｄ_c＝（ｘ_c，ｙ_c，ｚ_c）^tが基準座標系Σ_g
において逐次算出される。このとき対応する作業点座標
ベクトルの真値を仮にｄ_c0（∈Ｒ^3×1）とし、運動情報
と相関を有する認識誤差ベクトルをω（∈Ｒ^3×1）、運
動と無相関の計測ノイズベクトルをｅとすると次式が成
立する。

【００４８】

【数１】ｄ_c−ｄ_c0＝ω＋ｅここでｅは微小であるものとすれば、作業点における有
意な認識誤差はωであるとみなせる。

【００４９】倣いロボットの主な認識誤差要因として
は、サブシステム間メカニカルリンクの幾何的キャリブ
レーション誤差、サブシステム間通信同期ずれ、ツール
及びその結合部のダイナミクスの影響などがある。した
がって、認識誤差モデリングにおいては、静的モデルと
動的なモデルの両者を考慮する必要がある。そこで、認
識誤差ωがロボットのグロスモーションに比して小さい
と仮定し、認識誤差に関する因子のうち空間的パラメー
タをρ（∈Ｒ^6×1）、同じく時間的パラメータをスカラ
τとし、それぞれの真値からのゆらぎをΔρ及びΔτと
する。

【００５０】さらに、ロボットサブシステムは単体では
調整済として、^gＴ_ωで与えられるロボット運動情報、
すなわち、手先の位置情報及びオイラー角で表した姿勢
情報をそれぞれｐ_ω＝（ｐ_ωx，ｐ_ωy，ｐ_ωz）^t及びφ
_ω＝（φ_ωx，φ_ωy，φ_ωz）^tとおく。ｐ_ω，φ_ωにつ
いては、ｄ_cの算出周期に比して短い時間で得られると
する。そこでダイナミクスまで考慮し、ｈ＝ｄ_c−ｄ_c0
を多次元ベクトル値関数Ｈを用いて次式のように表す。

【００５１】

【数２】

【００５２】ここでは時間ｔに関する微分を、ｑは既知
の空間パラメータ成分を表す。

【００５３】結局のところ認識誤差モデルの同定は、ロ
ボット運動情報、特徴点座標ベクトルｄ_s、既知のパラ
メータｑ及び観測値ｈを用いて、非線形モデルＨの未知
パラメータρ及びτを同定する問題に帰着される。数２
の式はシステムの静的及び動的モデルの複合誤差を表し
たもので、これは誤差要因を直接同定しようとする考え
に基づく。

【００５４】前記不具合診断手段は、まず始めに静的モ
デリングを考えると、ダイナミクス及び時間パラメータ
τを無視できることから、前記数２の式は次の数３の式
のようになる。

【００５５】

【数３】ｈ＝Ｈ（ｐ_ω，φ_ω，ｐ，ｄ_s，ｑ）＋ｅロボットを準静止となるように低速で動作させることに
より、数３の式の未知パラメータρを同定するためのデ
ータを収集する。真値であるｄ_c0を厳密には求めること
はできないため、ここでは寸法既知の校正ツールをロボ
ット手先に装着し、その先端を直接モデル経路上の異な
る２点にあわせ、２点を結んだ直線を便宜的に真値とみ
なすこととした。

【００５６】ついで手先姿勢がほぼランダムに変化しな
がら経路に沿って走行するようＵ_dをｐ_d（ｔ_i）＝
（０，０，０）^t及びφ_d（ｔ）＝（α_d（ｔ_i），β
_d（ｔ_i），γ_d（ｔ_i））^tと設定した。（図４のステッ
プ２）図６にＵ_Tを入力したときのロボットの動きを模
式的に示す。図中の矢印はツールの設定位置姿勢を表し
ている。図７にテストピースのモデル経路の真値及びＵ
τ入力時における特徴点座標値ｄ_c（ｔ_i）を示す。横軸
は基準座標系のｘ座標値を、横軸はｙ座標値を表す。

【００５７】ロボット手先までの幾何パラメータはロボ
ットサブシステムとして予めキャリブレーション済であ
ることからｐ_ω，φ_ωは実用上十分な精度で計測され
る。しかし、センサについては取り付け角変更がしばし
ばあり、手先からセンサ座標原点までのメカニカルな誤
差発生は不可避である。そこで、ｐを含む形で改めてロ
ボット座標−センサ座標間の幾何変換パラメータをｑ
（∈Ｒ^6×1）（＝（ｐ_x，ｐ_y，ｐ_z，α，β，γ）^t）と
おいて、これを同定することとすれば、従来のキネマテ
ィクスパラメータの同定として同様に扱うことができ
る。このとき数３の式は次のようになる。

【００５８】

【数４】ｈ＝Ｈ（ｐ_ω，φ_ω，ｄ_s，ｑ）＋ｅ未知パラメータｑはＧauss-Ｎewton法を用いた３０回の
繰り返し演算により次のように求めた。（図５のａのス
テップ１）

【００５９】

【数５】ｑ_i+1＝ｑ_i＋Δｑ_i ここでｉは０，１，．．．，２９である。

【００６０】

【数６】

【００６１】

【数７】

【００６２】ｍ（＝９）は特徴点数である。

【００６３】

【数８】

【００６４】

【数９】

【００６５】

【数１０】Ａ（∈Ｒ^3×6）はｄ_cのｑによるヤコビアンである。（図５のａのステ
ップ２）図８に求めたｑを用いて改めて認識誤差を算出した結果
を示す。横軸は特徴点番号Ｎ、縦軸は認識誤差のノルム
｜ω｜である。｜ω｜の最大値は０.５ｍｍ以下となり
補正前の約１／３に低減化される。作業現場でセンサの
取り付け取り外しを度々行う場合でも、以上のような簡
単な手順により誤差を抑圧できる。

【００６６】次に動的モデルに着目する。Ｕ_dは、ｐ
_d（ｔ_i）＝（０.５ｓｉｎ（０.５ｔ_i），０）^t（時間周
波数０.５Ｈｚ，単位はｍｍ／ｓ），φ_d（ｔ_i）＝
（０，０，０）^t（単位はラジアン）であり、Ｕ_Tは経路
に沿ってツールが正弦波状に並進蛇行する。いわゆる溶
接のウィービング動作であり、標準的なロボットコント
ローラで生成可能である。ただし、加速度は小さく、ツ
ール姿勢変化も無視できる。さらに、静的誤差即ち空間
パラメータの影響については既に除外されていることか
ら前記数２の式は次式の数１１のようになる。

【００６７】

【数１１】ｈ＝Ｈ（ｐ_ω，ｄ_s，τ）＋ｅ数１１の式はスカラτを未知パラメータとするモデルで
ある。

【００６８】図１０にＵ_N及びＵ_T入力時における特徴点
列のｄ_c0，ｄ_cを示す。ここに横軸はｘ座標値を、縦軸
はｙ座標値を表す。Ｕτ入力時に外乱動作に対応する形
で認識誤差が生じている。

【００６９】図１１にＵ_T入力時の認識誤差ω_yとセンサ
基準点の速度ｄ（ｐ_y）／ｄｔ（数式中は一点ｐ_yとす
る）との関係を示す。いま両者の相関係数τを数１２の
式で算出する。

【００７０】

【数１２】

【００７１】ここで￣（上付けアンダライン）は平均を
表す。この時τは０.９０となり、ω_yとｄ（ｐ_y）／ｄ
ｔとはほぼ比例関係にある。そこで計測データに最小二
乗法を適用することにより、次の数１３の式の関係を得
る（図５のｂのステップ１）。

【００７２】

【数１３】

【００７３】一方、対象システムにおいては関節角度デ
ータθとセンサデータｄ_sとの計測サンプリング周期が
異なる。さらに、それらのサンプリング周期は必ずしも
一定ではなく、例えば、ロボットコントローラが補軸を
持つような場合、あるいはセンサのインタフェースを変
更せざるを得ない場合など、システム形態と作業条件に
よっては変動は不可避となる。そこで、両者の獲得タイ
ミングの平均的なずれを改めて同期ずれτとする。いま
ツールのｙ軸方向への正弦波状動作を考えると、同期ず
れτによって生じる認識誤差ω_y（平均値）は以下のよ
うに与えられる。

【００７４】

【数１４】

【００７５】ここで、τが微小であるとして加法定理を
用いれば次式が成立する。

【００７６】

【数１５】

【００７７】前記数１３及び数１５の式からこの場合の
同期ずれはτは０.０８９に等しいかもしくはそれに近
い値であると言える。したがって、前記数１１の式は結
局τの線形モデルということになる。(図５のｂのステ
ップ２）このような考えに基づいて同期ずれを補正し同条件で実
験した結果を図１２に示す。具体的には図９において、
θ（ｔ）←θ（ｔ−τ）として^gＴ_ωを計算した。補正
の結果、認識誤差ω_yの最大値は０.５ｍｍ以下（補正前
の約１／３）に低減される。

【００７８】そこで空間パラメータ及び同期ずれの補正
の後、より苛酷な外乱動作Ｕ_dを周波数４Ｈｚの三角波
ｐ_yとして与え、振幅を０.５ｍｍから５ｍｍまで０.５
ｍｍ刻みとして実験を行った。図１３にこの時のツール
動作の概略を示す。ここでのＵ_dは同期ずれ補正に用い
たＵ_dに比べて最大速度で８倍、最大加速度で６４倍と
いう高速高加速度となる。

【００７９】図１４にこの時の特徴点列とモデル経路を
示す。図１５は認識誤差絶対値｜ω_y｜と速度絶対値｜
ｄ（ｐ_y）／ｄｔ｜との関係を示す図であり、相関係数
は０.５２となる。図１６は同じく認識誤差絶対値｜ω_y
｜と加速度絶対値｜ｄ²（ｐ_y）／ｄｔ²｜（数式中は二
点ｐ_yとする）との関係を示す図であり、この時の相関
係数は０.６７である。以上の結果から｜ω_y｜は｜ｄ
（ｐ_y）／ｄｔ｜よりも｜ｄ²（ｐ_y）／ｄｔ²｜との相関
が強く、その最大値は｜ｄ²（ｐ_y）／ｄｔ²｜に伴って
増加する傾向にあるなど、｜ｄ²（ｐ_y）／ｄｔ²｜の影
響を強く受けていると考えられる。(図５のｃのステッ
プ１）このようなケースに対して、信頼度を導入する。ここで
は｜ｄ²（ｐ_y）／ｄｔ²｜の区間幅５０ｍｍ／ｓ²とこの
｜ω_y｜について分散を求め、その逆数を関数フィッテ
ングしたものを関数ｆ_yとする。ｆ_yは次式の数１６で表
される。(図５のｃのステップ２）

【００８０】

【数１６】

【００８１】(図５のｃのステップ４）さらにｆ_yを正規化することにより信頼度関数ｖ_yを求め
る。ｖ_yは次の数式で与えられる。

【００８２】

【数１７】

【００８３】図１７に｜ω_y｜の分散の逆数と｜ｄ²（ｐ
_y）／ｄｔ²｜との関係及びフィッティング関数ｆ_yを示
す。(図５のｃのステップ３）信頼度は例えば以下のように利用する。対象とする経路
倣いロボットシステムは、一定数の特徴点が算出される
ごとに逐次的にロボットの経路生成を行う。ここでは、
センシングによる特徴点座標ベクトル群ｄ_c1，
ｄ_c2，．．．，ｄ_cNを用いてツールの位置・姿勢のそれ
ぞれを示す経路関数Γを逐次的に生成する。対象となる
テストピースがほぼｘｙ平面に設置されていることか
ら、経路関数はｘの３次スプライン関数ｙ＝Γ（ｘ）で
表現するものとする。具体的には第（ｉ−１）番目の経
路関数Γ_i-1が既に確定し、センサから新たに特徴点座
標値Ｄ_ciが得られたとする。このとき第ｉ区番目の経路
関数ｙ＝Γ_i（ｘ）は、次の２条件を満足するように定
めらる。

【００８４】（１）区間接続条件は次の数１８の式を満
足することである。

【００８５】

【数１８】

【００８６】

【数１９】

【００８７】（２）誤差最小条件は次の数２０の式を満
足することである。

【００８８】

【数２０】

【００８９】ここでＤ_ciは特徴点のｉ番目の座標値、ｖ
_yiはＤ_ciの｜ｄ²（ｐ_y）／ｄｔ²｜による信頼度、Γ
_i（ｘ）は区間（ｘ_i，ｘ_i+1）における目標経路、Ｎは
逐次経路生成に用いる特徴点の数である。

【００９０】信頼度を導入しない場合にはｖ_yj＝１とす
る。条件（１）は区間関数同士の連続性を保証するた
め、また条件（２）は特徴点座標値の確からしさを経路
関数の精度の向上に反映させ、ノイズの影響を抑圧する
ためのものであり、このための重みとして信頼度が利用
される。

【００９１】図１８に信頼度導入の有無それぞれについ
てＮ＝４としたときの経路生成例を示す。信頼度の導入
により、直線のモデル経路に対して誤差が１／２程度に
低減される。

【００９２】図１９は、生成経路上の各区間の始点とモ
デル経路との誤差絶対値の平均である。サンプル点数Ｎ
の増加に伴い推定誤差が減少していく最小二乗法の特性
が明確に表れている。

【００９３】以上のように一連の運動情報マネージメン
トによれば、最終的には経路生成誤差を数百μｍとい
う、実用上無視できるオーダまでに抑圧できることが実
証された。

【００９４】前述の実施例では、溶接用ロボットシステ
ムの作業支援装置に本発明を適用した例で説明したが、
本発明はこれに限定されるものではない。

【００９５】以上、本発明者によってなされた発明を、
前記実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は、前
記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱し
ない範囲において種々変更可能であることは勿論であ
る。

【００９６】

【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、ロボットシステムの作業に関わる内部状態がわかり
やすい形で作業者に提示され、しかもそれが遠隔のエン
ジニアにも同様な情報が伝わることから、作業現場でも
問題の指摘が容易に行える。

【００９７】また、簡単なテストピースと幾つかの基本
的な試験動作によって、特別な計測機器を使用すること
なしにシステムの不具合箇所を突き止め、その問題を解
決するパラメータを見つけることができる。

【００９８】また、情報の信頼性に関する指標を与える
ことができるため、不確実な情報の仕様を予め阻止する
ことができる。

【００９９】また、センサ情報を活用してセンサ付きロ
ボットが良好に動作する条件がわかりやすく提示される
ため、現場の作業者が直感的にシステムの操作手順を理
解し、精度のいい教示を行うことができることから、従
来のように、システム状態が見えない、問題箇所が不
定、制御情報が不確実、現場解決が困難、初期教示が面
倒、という問題点が生ずることない。

【０１００】また、フィールドで簡単にロボットシステ
ムを良好な状態にセットアップして、高精度な教示を簡
単に行える環境を提供することにより、ロボットシステ
ムのスタートアップ期間を大幅に短縮することが可能に
なるという効果が生じる。

【０１０１】なお、本発明の効果は、溶接用ロボットシ
ステムの支援装置に限定されるものではなく、センサを
導入したロボットシステム、例えば組み立てロボットや
建設ロボットなどにおいても同様に得ることができる。
さらに、センサのない従来のロボットシステムについて
も、幾つかの部分で大きな効果を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例のセンサ付きロボットシステ
ムの作業支援装置の概略構成を示すブロック構成図であ
る。

【図２】本実施例の不具合診断手段を説明するためのロ
ボットのリンク構成図とセンサの取り付け位置を示す模
式図である。

【図３】本実施例の実験環境のシステム構成図である。

【図４】本実施例のロボット診断方法を説明するための
フローチャートである。

【図５】本実施例のロボット診断方法の要部の手順を説
明するためのフローチャートである。

【図６】Ｕ_Tを入力したときのロボットの動きを説明す
るための模式図である。

【図７】テストピースのモデル経路の真値及びＵτ入力
時における特徴点座標値ｄ_c（ｔ_i）を示す図である。

【図８】求めたｑを用いて改めて認識誤差を算出した結
果を示す図である。

【図９】設定したＵτ入力時のツール動作の概略を示す
模式図である。

【図１０】Ｕ_N及びＵ_T入力時における特徴点列のｄ_c0，
ｄ_cを示す図である。

【図１１】Ｕ_T入力時の認識誤差ω_yとセンサ基準点の速
度ｄ（ｐ_y）／ｄｔとの関係を示す図である。

【図１２】同期ずれを補正し同条件で実験した結果を示
す図である。

【図１３】ツール動作の概略を示す模式図である。

【図１４】特徴点列とモデル経路を示す図である。

【図１５】認識誤差絶対値｜ω_y｜と速度絶対値｜ｄ
（ｐ_y）／ｄｔ｜との関係を示す図である。

【図１６】認識誤差絶対値｜ω_y｜と加速度絶対値｜ｄ²
（ｐ_y）／ｄｔ²｜との関係を示す図である。

【図１７】｜ω_y｜の分散の逆数と｜ｄ²（ｐ_y）／ｄｔ²
｜との関係及びフィッティング関数ｆ_yを示す図であ
る。

【図１８】信頼度導入の有無それぞれについてＮ＝４と
したときの経路生成例を示す図である。

【図１９】生成経路上の各区間の始点とモデル経路との
誤差絶対値の平均を示す図である。

【符号の説明】

１…ロボット、２…センサ、３…センサコントローラ、
４…ロボットコントローラ、５…教示ボックス、６…情
報可視化モジュール、６Ａ…情報獲得手段、６Ｂ…可視
化処理手段、６Ｃ…情報通信手段、７…記憶手段、８…
不具合要因診断モジュール、８Ａ…試験動作指示手段、
８Ｂ…解析診断手段、８Ｃ…調整手段、９…教示アドバ
イザモジュール、９Ａ…教示支援手段、１０…ジャイ
ロ、１１…ステレオカメラ、１２…テストピース（試験
対象物）、１００…パーソナルコンピュータ、Ａ…セン
サ（レーザレンジファインダ）、Ｂ…ロボットアーム
（マニピュレータ）、Ｃ…加工対象、Ｄ…センシング対
象ライン、Ｅ…経路、２０…ロボットコントローラ、２
１〜２６…ロボットアーム（マニピュレータ）の関節、
２７…アクチュエータ、２８…エンコーダ、２９…サー
ボアンプ、３０…アップダウンカウンタ、３１…センサ
コトローラ、３２…ロボットコントローラ用のＣＰＵ、
３３…キネマティクス計算用のＣＰＵ、３４…コンピュ
ータ、３５…データファイル。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者柿崎隆夫東京都新宿区西新宿三丁目19番２号日本電信電話株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被作業物体に対して作業を行うセンサ付
きロボットシステムの支援装置であって、センサ情報と
ロボット運動情報を含むシステム情報を取り込む情報獲
得手段、獲得した情報を加工して可視化する可視化処理
手段、システムへ試験動作指示を与える試験動作指示手
段、情報を解析して診断する解析診断手段、診断結果を
元にシステムパラメータを決定する調整手段、及びシス
テムの教示を支援するための情報を作業者に提示する教
示支援手段を有することを特徴とする作業支援装置。
【請求項２】被作業物体に対して作業を行うセンサ付
きロボットシステムの支援装置であって、センサ情報と
ロボット運動情報を含むシステム情報を取り込む情報獲
得手段、獲得した情報を加工して可視化する可視化処理
手段、システムへ試験動作指示を与える試験動作指示手
段、情報を解析して診断する解析診断手段、診断結果を
元にシステムパラメータを決定する調整手段、システム
の教示を支援するための情報を作業者に提示する教示支
援手段を前記教示支援手段、及び前記センサ情報と運動
情報とを指定した所定の作業座標で表示する表示手段を
有することを特徴とする作業支援装置。
【請求項３】前記センサ情報とロボット運動情報とを
対応づけて取得することを特徴とする請求項１又は２に
記載の作業支援装置。
【請求項４】前記試験動作指示手段がロボットの作業
経路にほぼ直交する成分を含む試験動作を行うことを特
徴とする請求項１乃至３のうちいずれか１項に記載の作
業支援装置。
【請求項５】前記調整手段としてロボット作業点の誤
差モデルを用いることを特徴とする請求項１乃至４のう
ちいずれか１項に記載の作業支援装置。
【請求項６】前記誤差モデルは、ロボット作業点の位
置、速度、加速度、及びセンサ情報から得られる作業目
標経路情報を含むことを特徴とする請求項１乃至５のう
ちいずれか１項に記載の作業支援装置。
【請求項７】前記誤差モデルは、幾何ずれ調整パラメ
ータ、同期ずれパラメータ、及び信頼度パラメータを含
むことを特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか１項
に記載の作業支援装置。
【請求項８】前記教示支援手段が、ロボットの幾何モ
デルを持ち、センサ情報、ロボット運動情報及び作業者
の位置姿勢情報を用いて、所定の位置姿勢の幾何モデル
と前記情報とを作業者に提示する手段を有することを特
徴とする請求項１乃至７のうちいずれか１項に記載の作
業支援装置。