JPH1139019A - オフラインティーチング方法 - Google Patents
オフラインティーチング方法Info
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- B25J9/1679—Programme controls characterised by the tasks executed
- B25J9/1692—Calibration of manipulator
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- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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- G05B19/02—Programme-control systems electric
- G05B19/18—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form
- G05B19/408—Numerical control [NC], i.e. automatically operating machines, in particular machine tools, e.g. in a manufacturing environment, so as to execute positioning, movement or co-ordinated operations by means of programme data in numerical form characterised by data handling or data format, e.g. reading, buffering or conversion of data
- G05B19/4083—Adapting programme, configuration
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/36—Nc in input of data, input key till input tape
- G05B2219/36416—Adapt teached position as function of deviation 3-D, 2-D position of end effector, tool
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- G—PHYSICS
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- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/30—Nc systems
- G05B2219/39—Robotics, robotics to robotics hand
- G05B2219/39024—Calibration of manipulator
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- G—PHYSICS
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- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
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- G05B2219/39044—Estimate error model from error at different attitudes and points
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Abstract
(57)【要約】
【課題】精度よく補正量を推定することが可能なティー
チングデータを安定に取得できるようにして、実物ロボ
ットを使った作業工数の削減を図る。 【解決手段】オフラインティーチングシステムにおける
ロボットモデルの補正のためのオフラインティーチング
方法において、補正対象の論理ロボットモデルで最も良
好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティーチング
をオフラインティーチング装置で行い（ステップＳ１〜
Ｓ５）、該ステップＳ１〜ステップＳ５で得たティーチ
ングデータをオフラインティーチング装置から補正対象
の実物ロボットにダウンロードする（ステップＳ６）。
次に、前記ティーチングデータに基づく実物ロボットの
動作点と実際の目標点との差に基づいて、前記ティーチ
ングデータを修正する（ステップＳ７）。次いで、修正
後のティーチングデータを前記オフラインティーチング
装置にアップロードし（ステップＳ８）、該アップロー
ドしたデータで補正量の推定計算を行う（ステップＳ
９）。
チングデータを安定に取得できるようにして、実物ロボ
ットを使った作業工数の削減を図る。 【解決手段】オフラインティーチングシステムにおける
ロボットモデルの補正のためのオフラインティーチング
方法において、補正対象の論理ロボットモデルで最も良
好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティーチング
をオフラインティーチング装置で行い（ステップＳ１〜
Ｓ５）、該ステップＳ１〜ステップＳ５で得たティーチ
ングデータをオフラインティーチング装置から補正対象
の実物ロボットにダウンロードする（ステップＳ６）。
次に、前記ティーチングデータに基づく実物ロボットの
動作点と実際の目標点との差に基づいて、前記ティーチ
ングデータを修正する（ステップＳ７）。次いで、修正
後のティーチングデータを前記オフラインティーチング
装置にアップロードし（ステップＳ８）、該アップロー
ドしたデータで補正量の推定計算を行う（ステップＳ
９）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、予めオフラインテ
ィーチング装置での論理ロボットモデルに対する教示に
よって得たティーチングデータの補正量を精度よく推定
することが可能なオフラインティーチング方法に関す
る。
ィーチング装置での論理ロボットモデルに対する教示に
よって得たティーチングデータの補正量を精度よく推定
することが可能なオフラインティーチング方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】近時、ロボットを各種作業に適用させる
ために、ロボットアームのフェースプレートに種々のツ
ールを取り付けてロボットに作業を行わせることが一般
的となっている。
ために、ロボットアームのフェースプレートに種々のツ
ールを取り付けてロボットに作業を行わせることが一般
的となっている。
【０００３】そして、従来では、ロボットに対する教示
技術やその教示データに対して種々の補正を行う技術が
多数提案されている。例えば、ロボットに対する教示技
術に関しては、教示のための情報を入力する際に、使用
するロボット作業に必要な情報を使用者の要求にできる
だけ正確に、かつ、使用者の負担をできるだけ軽減する
ようにした方法が提案されている（特開平５−２７８２
８号公報参照）。
技術やその教示データに対して種々の補正を行う技術が
多数提案されている。例えば、ロボットに対する教示技
術に関しては、教示のための情報を入力する際に、使用
するロボット作業に必要な情報を使用者の要求にできる
だけ正確に、かつ、使用者の負担をできるだけ軽減する
ようにした方法が提案されている（特開平５−２７８２
８号公報参照）。
【０００４】また、教示データの補正技術に関しては、
作業現場から離れた場所でも簡単にプレイバック時と同
一の動作条件下で教示点の修正及び教示軌跡の補正が実
行でき、教示の修正作業に対する作業者の負担を軽減す
るようにした方法（特開平８−２８６７２６号公報参
照）や、全ての打点位置に対して高精度に位置ずれを自
動的に補正できるようにした方法（特開平７−３２５６
１１号公報参照）や、ニューラルネットワークを用いて
ロボットの位置補正を行う方法（特開平６−１１４７６
９号公報参照）や、修正した教示データに動作範囲異常
が発生したとき、ロボット動作の変換データを修正する
際に、オペレータが感覚的に分かりやすい修正作業を行
うことができるようにした方法（特開平５−２８９７３
０号公報参照）や、直交座標上の計測をなくしてアーム
軸回転角のみでアーム型多関節ロボットの絶対位置精度
を確保するのに未知変数配列及び定数配列の諸元を修正
パウエル法の繰り返し論理演算を適用し、更なる精度の
向上と演算速度の上昇を図るようにした方法（特開平６
−２７４２１３号公報参照）や、多関節形ロボットの手
首にツールを取り付けたロボットの設定データである定
数の設定誤差及びツールオフセットの設定誤差を自動的
に補正する方法（特許第２５２０３２４号参照）等が提
案されている。
作業現場から離れた場所でも簡単にプレイバック時と同
一の動作条件下で教示点の修正及び教示軌跡の補正が実
行でき、教示の修正作業に対する作業者の負担を軽減す
るようにした方法（特開平８−２８６７２６号公報参
照）や、全ての打点位置に対して高精度に位置ずれを自
動的に補正できるようにした方法（特開平７−３２５６
１１号公報参照）や、ニューラルネットワークを用いて
ロボットの位置補正を行う方法（特開平６−１１４７６
９号公報参照）や、修正した教示データに動作範囲異常
が発生したとき、ロボット動作の変換データを修正する
際に、オペレータが感覚的に分かりやすい修正作業を行
うことができるようにした方法（特開平５−２８９７３
０号公報参照）や、直交座標上の計測をなくしてアーム
軸回転角のみでアーム型多関節ロボットの絶対位置精度
を確保するのに未知変数配列及び定数配列の諸元を修正
パウエル法の繰り返し論理演算を適用し、更なる精度の
向上と演算速度の上昇を図るようにした方法（特開平６
−２７４２１３号公報参照）や、多関節形ロボットの手
首にツールを取り付けたロボットの設定データである定
数の設定誤差及びツールオフセットの設定誤差を自動的
に補正する方法（特許第２５２０３２４号参照）等が提
案されている。
【０００５】また、ツール先端点設定に関しては、設計
データが入手できない場合であっても、簡単な設定用治
具を利用することによって簡単な手順で希望する姿勢で
ツール先端点を設定できるようにした方法（特開平７−
１９１７３８号公報参照）が提案され、ＣＡＤデータを
利用したものとして、オペレータが初期設定データ、作
業経路データ、作業動作データを逐一入力することが不
要になり、オペレータの入力量を大幅に減少させるよう
にした方法（特開平８−２８６７２２号公報参照）が提
案され、軌跡表示に関するものとして、ワークを作業位
置から待避させた場合において、動作中の実際のツール
の位置とワークとの相対的な位置関係を容易、かつ正確
に認識できるようにした方法（特開平８−１７４４５４
号公報参照）が提案されている。
データが入手できない場合であっても、簡単な設定用治
具を利用することによって簡単な手順で希望する姿勢で
ツール先端点を設定できるようにした方法（特開平７−
１９１７３８号公報参照）が提案され、ＣＡＤデータを
利用したものとして、オペレータが初期設定データ、作
業経路データ、作業動作データを逐一入力することが不
要になり、オペレータの入力量を大幅に減少させるよう
にした方法（特開平８−２８６７２２号公報参照）が提
案され、軌跡表示に関するものとして、ワークを作業位
置から待避させた場合において、動作中の実際のツール
の位置とワークとの相対的な位置関係を容易、かつ正確
に認識できるようにした方法（特開平８−１７４４５４
号公報参照）が提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来例のオフラインティーチングに関する技術におい
ては、実物ロボットが設置されている現場で、空間内の
固定点に対して、できるだけ異なる姿勢でロボットの作
業点を高精度に位置合わせするというものであり、しか
も、姿勢はオペレータの判断に任せていた。
た従来例のオフラインティーチングに関する技術におい
ては、実物ロボットが設置されている現場で、空間内の
固定点に対して、できるだけ異なる姿勢でロボットの作
業点を高精度に位置合わせするというものであり、しか
も、姿勢はオペレータの判断に任せていた。
【０００７】このように、従来においては、オペレータ
個人の判断に任せているため、補正量計算に適したティ
ーチングデータが必ずしも得られないという不都合があ
り、また、現場で姿勢を考えるため、時間がかかるとい
う問題もあった。
個人の判断に任せているため、補正量計算に適したティ
ーチングデータが必ずしも得られないという不都合があ
り、また、現場で姿勢を考えるため、時間がかかるとい
う問題もあった。
【０００８】本発明はこのような課題を考慮してなされ
たものであり、精度よく補正量を推定することが可能な
ティーチングデータを安定に取得でき、実物ロボットを
使った作業工数の削減を図ることができるオフラインテ
ィーチング方法を提供することを目的とする。
たものであり、精度よく補正量を推定することが可能な
ティーチングデータを安定に取得でき、実物ロボットを
使った作業工数の削減を図ることができるオフラインテ
ィーチング方法を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明に係るオフライン
ティーチング方法は、オフラインティーチングシステム
におけるロボットモデルの補正のためのオフラインティ
ーチング方法において、補正対象の論理ロボットモデル
で最も良好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティ
ーチングをオフラインティーチング装置で行う第１のス
テップと、前記第１のステップで得たティーチングデー
タを前記オフラインティーチング装置から補正対象の実
物ロボットにダウンロードする第２のステップと、前記
ティーチングデータに基づく実物ロボットの動作点と実
際の目標点との差に基づいて前記ティーチングデータを
修正する第３のステップと、修正後のティーチングデー
タを前記オフラインティーチング装置にアップロード
し、該アップロードしたデータで補正量の推定計算を行
う第４のステップとを有することを特徴とする。
ティーチング方法は、オフラインティーチングシステム
におけるロボットモデルの補正のためのオフラインティ
ーチング方法において、補正対象の論理ロボットモデル
で最も良好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティ
ーチングをオフラインティーチング装置で行う第１のス
テップと、前記第１のステップで得たティーチングデー
タを前記オフラインティーチング装置から補正対象の実
物ロボットにダウンロードする第２のステップと、前記
ティーチングデータに基づく実物ロボットの動作点と実
際の目標点との差に基づいて前記ティーチングデータを
修正する第３のステップと、修正後のティーチングデー
タを前記オフラインティーチング装置にアップロード
し、該アップロードしたデータで補正量の推定計算を行
う第４のステップとを有することを特徴とする。
【００１０】即ち、第１のステップにおいて、多点多姿
勢のティーチングを行い、補正対象の論理ロボットモデ
ルで最も良好な補正計算結果が得られる複数の姿勢を割
り出し、そのティーチングデータを第２のステップで実
物ロボットにダウンロードする。次の第３のステップに
おいて、前記ティーチングデータに基づく実物ロボット
の動作点と実際の目標点との差に基づいて前記ティーチ
ングデータを修正し、該修正後のティーチングデータを
オフラインティーチング装置にアップロードする。そし
て、そのアップロードしたデータで補正量の推定計算を
行い、現場の実物ロボットの補正量をオフラインティー
チング装置上の論理ロボットモデルに反映させる。
勢のティーチングを行い、補正対象の論理ロボットモデ
ルで最も良好な補正計算結果が得られる複数の姿勢を割
り出し、そのティーチングデータを第２のステップで実
物ロボットにダウンロードする。次の第３のステップに
おいて、前記ティーチングデータに基づく実物ロボット
の動作点と実際の目標点との差に基づいて前記ティーチ
ングデータを修正し、該修正後のティーチングデータを
オフラインティーチング装置にアップロードする。そし
て、そのアップロードしたデータで補正量の推定計算を
行い、現場の実物ロボットの補正量をオフラインティー
チング装置上の論理ロボットモデルに反映させる。
【００１１】この場合、第１のステップにおいて、補正
対象の論理ロボットモデルで最も良好な補正計算結果が
得られる多点多姿勢のティーチングをオフラインティー
チング装置で行って、実物ロボットにダウンロードすべ
きティーチングデータを得るようにしているため、オペ
レータ個人の判断に頼っていた従来のティーチングデー
タと比して精度よく補正量を推定することが可能なティ
ーチングデータを安定に取得することができる。
対象の論理ロボットモデルで最も良好な補正計算結果が
得られる多点多姿勢のティーチングをオフラインティー
チング装置で行って、実物ロボットにダウンロードすべ
きティーチングデータを得るようにしているため、オペ
レータ個人の判断に頼っていた従来のティーチングデー
タと比して精度よく補正量を推定することが可能なティ
ーチングデータを安定に取得することができる。
【００１２】その結果、現場で姿勢を考える必要はな
く、簡単な位置合わせのみ行えばよいため、実物ロボッ
トを使った作業工数の削減を図ることができる。
く、簡単な位置合わせのみ行えばよいため、実物ロボッ
トを使った作業工数の削減を図ることができる。
【００１３】そして、前記方法において、前記第１のス
テップは、実物ロボットの型式に応じた誤差モデルを作
成する誤差モデル作成ステップと、オフラインティーチ
ング装置で多点多姿勢ティーチングを行うティーチング
ステップと、前記ティーチングステップにて得られたテ
ィーチングデータで補正量の推定計算を行う推定計算ス
テップと、推定計算ステップにて得られた計算結果と前
記誤差モデル作成ステップにて得られた誤差モデルを比
較する比較ステップと、前記比較ステップでの比較結果
が所定の条件を満たさない場合に、前記ティーチングス
テップに戻り、前記所定の条件を満たす場合に、当該第
１のステップを終了する判定ステップとを有することが
好ましい。
テップは、実物ロボットの型式に応じた誤差モデルを作
成する誤差モデル作成ステップと、オフラインティーチ
ング装置で多点多姿勢ティーチングを行うティーチング
ステップと、前記ティーチングステップにて得られたテ
ィーチングデータで補正量の推定計算を行う推定計算ス
テップと、推定計算ステップにて得られた計算結果と前
記誤差モデル作成ステップにて得られた誤差モデルを比
較する比較ステップと、前記比較ステップでの比較結果
が所定の条件を満たさない場合に、前記ティーチングス
テップに戻り、前記所定の条件を満たす場合に、当該第
１のステップを終了する判定ステップとを有することが
好ましい。
【００１４】これにより、誤差モデル作成ステップにて
得た誤差モデルと、ティーチングステップにて得られた
ティーチングデータを推定計算して得た計算結果とが判
定ステップにて比較され、その比較結果が所定条件を満
たしたとき、前記ティーチングデータが次の第２のステ
ップでダウンロードされることになる。
得た誤差モデルと、ティーチングステップにて得られた
ティーチングデータを推定計算して得た計算結果とが判
定ステップにて比較され、その比較結果が所定条件を満
たしたとき、前記ティーチングデータが次の第２のステ
ップでダウンロードされることになる。
【００１５】一方、前記判定ステップでの比較結果が所
定条件を満たさない場合は、再びティーチングステップ
に戻って前記とは別の多点多姿勢のティーチングが行わ
れて新たなティーチングデータを得、該ティーチングデ
ータに基づいて再び補正量の推定計算と誤差モデルとの
比較処理が行われる。
定条件を満たさない場合は、再びティーチングステップ
に戻って前記とは別の多点多姿勢のティーチングが行わ
れて新たなティーチングデータを得、該ティーチングデ
ータに基づいて再び補正量の推定計算と誤差モデルとの
比較処理が行われる。
【００１６】そして、前記一連の動作が繰り返されて、
最も良好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティー
チングデータが得られる。
最も良好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティー
チングデータが得られる。
【００１７】前記判定ステップは、前記推定計算ステッ
プにて得られた補正量を前記ティーチングステップでの
ティーチングデータに反映させた際の推定モデルのずれ
量に基づいて判定を行うようにしてもよい。
プにて得られた補正量を前記ティーチングステップでの
ティーチングデータに反映させた際の推定モデルのずれ
量に基づいて判定を行うようにしてもよい。
【００１８】この場合、前記推定モデルと前記誤差モデ
ルとのずれ量に基づいて判定を行うことが好ましい。
ルとのずれ量に基づいて判定を行うことが好ましい。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係るオフラインテ
ィーチング方法を例えば溶接ガンのロボットのオフライ
ンティーチングシステムに適用した実施の形態例（以
下、単に実施の形態に係るオフラインティーチングシス
テムと記す）を図１〜図３を参照しながら説明する。
ィーチング方法を例えば溶接ガンのロボットのオフライ
ンティーチングシステムに適用した実施の形態例（以
下、単に実施の形態に係るオフラインティーチングシス
テムと記す）を図１〜図３を参照しながら説明する。
【００２０】本実施の形態に係るオフラインティーチン
グシステム１０は、図１に示すように、キーボード等の
キー入力装置やマウス等のポインティングデバイスなど
が接続され、実物ロボットに模した論理ロボットモデル
をモニタ１２の画面上に表示させてオフラインのティー
チングを行うオフラインティーチング装置１４と、実物
ロボット１６を制御するためのロボットコントローラ１
８を有して構成されている。
グシステム１０は、図１に示すように、キーボード等の
キー入力装置やマウス等のポインティングデバイスなど
が接続され、実物ロボットに模した論理ロボットモデル
をモニタ１２の画面上に表示させてオフラインのティー
チングを行うオフラインティーチング装置１４と、実物
ロボット１６を制御するためのロボットコントローラ１
８を有して構成されている。
【００２１】前記オフラインティーチング装置１４に
は、フレキシブルディスクドライブ（以下、単にＦＤＤ
と記す）２０が接続されており、オフラインティーチン
グ装置１４にて作成されたティーチングデータがＦＤＤ
２０を介してフレキシブルディスク２２に記録され、又
はフレキシブルディスク２２に記録されているティーチ
ングデータ等がＦＤＤ２０を介してオフラインティーチ
ング装置１４に読み込まれるようになっている。
は、フレキシブルディスクドライブ（以下、単にＦＤＤ
と記す）２０が接続されており、オフラインティーチン
グ装置１４にて作成されたティーチングデータがＦＤＤ
２０を介してフレキシブルディスク２２に記録され、又
はフレキシブルディスク２２に記録されているティーチ
ングデータ等がＦＤＤ２０を介してオフラインティーチ
ング装置１４に読み込まれるようになっている。
【００２２】同じくロボットコントローラ１８にもＦＤ
Ｄ２４が接続されており、該ロボットコントローラ１８
にて修正付加されたティーチングデータがＦＤＤ２４を
介してフレキシブルディスク２２に記録され、又はフレ
キシブルディスク２２に記録されているティーチングデ
ータ等がＦＤＤ２４を介してロボットコントローラ１８
に読み込まれるようになっている。
Ｄ２４が接続されており、該ロボットコントローラ１８
にて修正付加されたティーチングデータがＦＤＤ２４を
介してフレキシブルディスク２２に記録され、又はフレ
キシブルディスク２２に記録されているティーチングデ
ータ等がＦＤＤ２４を介してロボットコントローラ１８
に読み込まれるようになっている。
【００２３】また、オフラインティーチング装置１４
は、図２に示すように、キーボード等の入力装置３０、
マウスやジョイスティック等の座標入力装置３２（ポイ
ンティングデバイス）、ハードディスクドライブ（ＨＤ
Ｄ）３４及び前記ＦＤＤ２０がそれぞれインターフェー
ス（単にＩ／Ｆと記す）回路３６、３８、４０及び４２
を介して接続され、更に、このオフラインティーチング
装置１４には、他のオフラインティーチング装置におけ
るティーチングデータ等の受け渡しに使用されるＬＡＮ
がＩ／Ｆ回路４４を介して接続され、ＬＡＮを通じて取
り込まれたティーチングデータや当該オフラインティー
チング装置１４にて作成したティーチングデータを表示
するための前記モニタ１２とを有する。
は、図２に示すように、キーボード等の入力装置３０、
マウスやジョイスティック等の座標入力装置３２（ポイ
ンティングデバイス）、ハードディスクドライブ（ＨＤ
Ｄ）３４及び前記ＦＤＤ２０がそれぞれインターフェー
ス（単にＩ／Ｆと記す）回路３６、３８、４０及び４２
を介して接続され、更に、このオフラインティーチング
装置１４には、他のオフラインティーチング装置におけ
るティーチングデータ等の受け渡しに使用されるＬＡＮ
がＩ／Ｆ回路４４を介して接続され、ＬＡＮを通じて取
り込まれたティーチングデータや当該オフラインティー
チング装置１４にて作成したティーチングデータを表示
するための前記モニタ１２とを有する。
【００２４】このオフラインティーチング装置１４は、
各種プログラム（ティーチング処理プログラム等）の動
作用として用いられる動作用ＲＡＭ４６と、外部機器
（ＬＡＮ、座標入力装置３２、ＨＤＤ３４等）からのデ
ータや各種プログラムによってデータ加工されたデータ
等が格納されるデータＲＡＭ４８と、外部機器に対して
データの入出力を行う入出力ポート５０と、これら各種
回路を制御するＣＰＵ（制御装置及び論理演算装置）５
２とを有して構成されている。
各種プログラム（ティーチング処理プログラム等）の動
作用として用いられる動作用ＲＡＭ４６と、外部機器
（ＬＡＮ、座標入力装置３２、ＨＤＤ３４等）からのデ
ータや各種プログラムによってデータ加工されたデータ
等が格納されるデータＲＡＭ４８と、外部機器に対して
データの入出力を行う入出力ポート５０と、これら各種
回路を制御するＣＰＵ（制御装置及び論理演算装置）５
２とを有して構成されている。
【００２５】前記各種回路は、ＣＰＵ５２から導出され
たデータバス５４を介して各回路間のデータの受渡しが
行われ、更にＣＰＵ５２から導出されたアドレスバスや
制御バス（共に図示せず）を介してそれぞれＣＰＵ５２
にて制御されるように構成されている。
たデータバス５４を介して各回路間のデータの受渡しが
行われ、更にＣＰＵ５２から導出されたアドレスバスや
制御バス（共に図示せず）を介してそれぞれＣＰＵ５２
にて制御されるように構成されている。
【００２６】そして、本実施の形態に係るオフラインテ
ィーチングシステム１０は、図３に示す手順でロボット
モデルの補正のためのティーチングを行う。
ィーチングシステム１０は、図３に示す手順でロボット
モデルの補正のためのティーチングを行う。
【００２７】即ち、最初のステップＳ１において実物ロ
ボット１６の型式に応じた誤差モデルを作成する。この
作成処理は、当該オフラインティーチング装置１４や別
のコンピュータ等を使って行われる。
ボット１６の型式に応じた誤差モデルを作成する。この
作成処理は、当該オフラインティーチング装置１４や別
のコンピュータ等を使って行われる。
【００２８】具体的に、誤差モデルの作成手順について
説明すると、まず、説明を簡単化するために、実物ロボ
ット１６に対応する論理ロボットモデルの軸数（関節
数）が６軸とした場合であって、ツールオフセットは考
慮せず、誤差はセンサのゼロオフセット誤差のみとす
る。ここで、センサは各軸に取り付けられたエンコーダ
である。なお、以下の説明において、実物ロボット１６
と論理ロボットモデルを区別しないで一般的なロボット
として説明する場合は、単に「ロボット」と記す。
説明すると、まず、説明を簡単化するために、実物ロボ
ット１６に対応する論理ロボットモデルの軸数（関節
数）が６軸とした場合であって、ツールオフセットは考
慮せず、誤差はセンサのゼロオフセット誤差のみとす
る。ここで、センサは各軸に取り付けられたエンコーダ
である。なお、以下の説明において、実物ロボット１６
と論理ロボットモデルを区別しないで一般的なロボット
として説明する場合は、単に「ロボット」と記す。
【００２９】そして、ロボットのツール先端点（ＴＣ
Ｐ）をある任意の１点に合わせると、 Ｘ＝ｆX （θ1 ＋ε1 ，θ2 ＋ε2 ，・・・・・，θ6 ＋ε6 ） Ｙ＝ｆY （θ1 ＋ε1 ，θ2 ＋ε2 ，・・・・・，θ6 ＋ε6 ） …（１） Ｚ＝ｆZ （θ1 ＋ε1 ，θ2 ＋ε2 ，・・・・・，θ6 ＋ε6 ） が成立する。
Ｐ）をある任意の１点に合わせると、 Ｘ＝ｆX （θ1 ＋ε1 ，θ2 ＋ε2 ，・・・・・，θ6 ＋ε6 ） Ｙ＝ｆY （θ1 ＋ε1 ，θ2 ＋ε2 ，・・・・・，θ6 ＋ε6 ） …（１） Ｚ＝ｆZ （θ1 ＋ε1 ，θ2 ＋ε2 ，・・・・・，θ6 ＋ε6 ） が成立する。
【００３０】ここで、ｆX 、ｆY 、ｆZ はロボットの機
械的な構造（例えば、対偶の種類やリンクの長さ等）で
決まる関数である。θi （ｉ＝１，２，…，６）は軸セ
ンサ（エンコーダ）で検出したデータから算出された第
ｉ軸（ｉ＝１，２，…，６）の角度、εi は第ｉ軸のセ
ンサーオフセット誤差である。
械的な構造（例えば、対偶の種類やリンクの長さ等）で
決まる関数である。θi （ｉ＝１，２，…，６）は軸セ
ンサ（エンコーダ）で検出したデータから算出された第
ｉ軸（ｉ＝１，２，…，６）の角度、εi は第ｉ軸のセ
ンサーオフセット誤差である。
【００３１】一般に、誤差が微小量と考えたとき、ロボ
ットの先端位置（ＴＣＰ）はその誤差の一次式で表現で
きる。また、角度が小さい場合、三角関数の連立方程式
が厳密な式ではあるが、一般的には解くことができな
い。そこで、線形化するためにテーラー展開すると、最
終的にはロボットの先端位置（ＴＣＰ）はその誤差の一
次式で表現できる。この場合、一般的な連立方程式の解
法に持ち込めるため、解くことができる。
ットの先端位置（ＴＣＰ）はその誤差の一次式で表現で
きる。また、角度が小さい場合、三角関数の連立方程式
が厳密な式ではあるが、一般的には解くことができな
い。そこで、線形化するためにテーラー展開すると、最
終的にはロボットの先端位置（ＴＣＰ）はその誤差の一
次式で表現できる。この場合、一般的な連立方程式の解
法に持ち込めるため、解くことができる。
【００３２】従って、前記（１）式をεi を微小量とみ
なして２次以上の項を無視して整理すると、以下の
（２）式で表される。
なして２次以上の項を無視して整理すると、以下の
（２）式で表される。
【００３３】
【数１】
【００３４】前記（２）式は連立１次方程式であり、未
知数の数以上の独立式が立てば解くことができる。係数
Ｃ0x、Ｃoy、Ｃ0z、ＣiX、ＣiY及びＣiZは、軸センサで
検出したデータから算出される角度とロボットの構造
（例えば、対偶の種類やリンクの長さ等）から決まる演
算式から求めることができる。
知数の数以上の独立式が立てば解くことができる。係数
Ｃ0x、Ｃoy、Ｃ0z、ＣiX、ＣiY及びＣiZは、軸センサで
検出したデータから算出される角度とロボットの構造
（例えば、対偶の種類やリンクの長さ等）から決まる演
算式から求めることができる。
【００３５】前記（２）式を行列形式で表すと、
【００３６】
【数２】
【００３７】となる。これが誤差モデルである。
【００３８】次に、ステップＳ２において、オフライン
ティーチング装置１４で多点多姿勢のティーチングを行
う。
ティーチング装置１４で多点多姿勢のティーチングを行
う。
【００３９】通常、１姿勢につき３本の式が立つため、
前記（３）式において必要な数の式が立つ姿勢数だけ教
示すればよい。前記（３）式では、未知数が９つである
から３姿勢以上の教示を行えばよい。
前記（３）式において必要な数の式が立つ姿勢数だけ教
示すればよい。前記（３）式では、未知数が９つである
から３姿勢以上の教示を行えばよい。
【００４０】前記のような連立１次方程式を解いてε1
〜ε6 、Ｘ、Ｙ及びＺを求め、選択された例えば３姿勢
における誤差モデルを求める。ε1 〜ε6 のうち、例え
ば１つでも誤差範囲を逸脱するものがあれば、ニュート
ン法を用いて最適な値に収束させる。
〜ε6 、Ｘ、Ｙ及びＺを求め、選択された例えば３姿勢
における誤差モデルを求める。ε1 〜ε6 のうち、例え
ば１つでも誤差範囲を逸脱するものがあれば、ニュート
ン法を用いて最適な値に収束させる。
【００４１】（２）式を解くための種々の姿勢に関する
データは、予めオフラインティーチング装置１４や別の
コンピュータで多数作成してハードディスクやその他の
外部記憶装置にファイルとして格納しておき、前記誤差
モデルの演算時に、該ファイルから順次に、あるいは特
定の条件を満たすデータのみを読み出して、（２）式を
自動演算させるようにアルゴリズムを組み立てればよ
い。その他、手動で行ってもよい。
データは、予めオフラインティーチング装置１４や別の
コンピュータで多数作成してハードディスクやその他の
外部記憶装置にファイルとして格納しておき、前記誤差
モデルの演算時に、該ファイルから順次に、あるいは特
定の条件を満たすデータのみを読み出して、（２）式を
自動演算させるようにアルゴリズムを組み立てればよ
い。その他、手動で行ってもよい。
【００４２】次に、ステップＳ３において、前記ステッ
プＳ２にて得られた誤差モデルを用いて補正量の推定計
算を行う。この補正量は、実物のロボット１６をティー
チングした場合に、どのくらいε1 〜ε6 を変化させれ
ばよいかを予測するものであり、この予測によって、現
場での位置合わせが非常に簡単化することとなる。
プＳ２にて得られた誤差モデルを用いて補正量の推定計
算を行う。この補正量は、実物のロボット１６をティー
チングした場合に、どのくらいε1 〜ε6 を変化させれ
ばよいかを予測するものであり、この予測によって、現
場での位置合わせが非常に簡単化することとなる。
【００４３】該ステップＳ３での推定計算は、ε1 〜ε
6 に適当な数値を代入したり、現場の動作環境（スペー
スや動作時間等）を考慮してε1 〜ε6 の値を適宜変更
するという操作を行ってＴＣＰの位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を
求める。即ち、ε1 〜ε6 にノイズ成分を含めるわけで
ある。
6 に適当な数値を代入したり、現場の動作環境（スペー
スや動作時間等）を考慮してε1 〜ε6 の値を適宜変更
するという操作を行ってＴＣＰの位置（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を
求める。即ち、ε1 〜ε6 にノイズ成分を含めるわけで
ある。
【００４４】そして、次のステップＳ４において、ステ
ップＳ３にて得られた推定計算結果とステップＳ２にて
得られた誤差モデルとを比較する。具体的には、ステッ
プＳ２にて選択した３姿勢の教示によるＴＣＰの位置と
ステップＳ３での推定計算にて求めた複数のＴＣＰの位
置との各ずれ量を求め、必要があれば、更に、前記ステ
ップＳ３での推定計算にて求めた複数のＴＣＰの位置と
別の特定点との各ずれ量を求める。
ップＳ３にて得られた推定計算結果とステップＳ２にて
得られた誤差モデルとを比較する。具体的には、ステッ
プＳ２にて選択した３姿勢の教示によるＴＣＰの位置と
ステップＳ３での推定計算にて求めた複数のＴＣＰの位
置との各ずれ量を求め、必要があれば、更に、前記ステ
ップＳ３での推定計算にて求めた複数のＴＣＰの位置と
別の特定点との各ずれ量を求める。
【００４５】次のステップＳ５において、推定計算結果
と誤差モデルが基準値以下に近づいたか否かを判別す
る。具体的には、以下のような評価方法の１つあるいは
２つ以上の組み合わせを採用することができる。 (1) ステップＳ４にて求めた各ずれ量の平均値が基準値
以下かどうか。 (2) ステップＳ４にて求めた各ずれ量のうち、最悪値が
基準値以下かどうか。 (3) ステップＳ４にて求めた特定点との各ずれ量のう
ち、最悪値が基準値以下かどうか。 (4) 演算処理における行列要素の値が演算可能であるか
どうか。例えば、行列が正則行列かあるいは特異行列
か、又は可制御性であるか可観測性であるか等の判別を
示す。
と誤差モデルが基準値以下に近づいたか否かを判別す
る。具体的には、以下のような評価方法の１つあるいは
２つ以上の組み合わせを採用することができる。 (1) ステップＳ４にて求めた各ずれ量の平均値が基準値
以下かどうか。 (2) ステップＳ４にて求めた各ずれ量のうち、最悪値が
基準値以下かどうか。 (3) ステップＳ４にて求めた特定点との各ずれ量のう
ち、最悪値が基準値以下かどうか。 (4) 演算処理における行列要素の値が演算可能であるか
どうか。例えば、行列が正則行列かあるいは特異行列
か、又は可制御性であるか可観測性であるか等の判別を
示す。
【００４６】前記ステップＳ５において肯定判別がなさ
れた場合は、次のステップＳ６に進み、否定判別がなさ
れた場合は、ステップＳ２に戻って該ステップＳ２以降
の処理を行う。即ち、再びステップＳ２において、前回
とは別の多点多姿勢のティーチング（別の３姿勢のティ
ーチング）が行われて新たな誤差モデルが得られ、次の
ステップＳ３において、前記新たな誤差モデルに基づい
て再び補正量の推定計算が行われ、ステップＳ４におい
て推定計算結果と新たな誤差モデルとの比較処理が行わ
れる。
れた場合は、次のステップＳ６に進み、否定判別がなさ
れた場合は、ステップＳ２に戻って該ステップＳ２以降
の処理を行う。即ち、再びステップＳ２において、前回
とは別の多点多姿勢のティーチング（別の３姿勢のティ
ーチング）が行われて新たな誤差モデルが得られ、次の
ステップＳ３において、前記新たな誤差モデルに基づい
て再び補正量の推定計算が行われ、ステップＳ４におい
て推定計算結果と新たな誤差モデルとの比較処理が行わ
れる。
【００４７】そして、ステップＳ５において肯定結果が
得られるまで、前記一連の処理が繰り返されることにな
る。従って、ステップＳ５において肯定結果となされた
誤差モデルを構成するティーチングデータは、最も良好
な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティーチングデ
ータとなる。
得られるまで、前記一連の処理が繰り返されることにな
る。従って、ステップＳ５において肯定結果となされた
誤差モデルを構成するティーチングデータは、最も良好
な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティーチングデ
ータとなる。
【００４８】次に、ステップＳ６において、多点多姿勢
のティーチングデータを実物ロボット１６のロボットコ
ントローラ１８にダウンロードする。このダウンロード
は、例えば、オフラインティーチング装置１４に接続さ
れているＦＤＤ２０を介して前記多点多姿勢のティーチ
ングデータをフレキシブルディスク２２に記録し、次
に、該フレキシブルディスク２２に記録されている前記
多点多姿勢のティーチングデータをロボットコントロー
ラ１８に接続されているＦＤＤ２４を介して該ロボット
コントローラ１８に読み込ませることにより行われる。
のティーチングデータを実物ロボット１６のロボットコ
ントローラ１８にダウンロードする。このダウンロード
は、例えば、オフラインティーチング装置１４に接続さ
れているＦＤＤ２０を介して前記多点多姿勢のティーチ
ングデータをフレキシブルディスク２２に記録し、次
に、該フレキシブルディスク２２に記録されている前記
多点多姿勢のティーチングデータをロボットコントロー
ラ１８に接続されているＦＤＤ２４を介して該ロボット
コントローラ１８に読み込ませることにより行われる。
【００４９】前記の例では、フレキシブルディスク２２
を用いた場合を示したが、その他、ＭＯやＣＤ−Ｒ等の
光ディスクをダウンロードの媒体として用いることもで
き、また、オフラインティーチング装置１４とロボット
コントローラ１８とがＬＡＮで接続されているのであれ
ば、ＬＡＮを通じてダウンロードさせるようにしてもよ
い。
を用いた場合を示したが、その他、ＭＯやＣＤ−Ｒ等の
光ディスクをダウンロードの媒体として用いることもで
き、また、オフラインティーチング装置１４とロボット
コントローラ１８とがＬＡＮで接続されているのであれ
ば、ＬＡＮを通じてダウンロードさせるようにしてもよ
い。
【００５０】次に、ステップＳ７において、ロボットコ
ントローラ１８による制御によって実物ロボット１６を
作動させ、ＴＣＰを数点の目標点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ
４及びＰ５に向かって移動させる。ティーチングデータ
から割り出される前記目標点の位置を作業点として定義
した場合、このステップＳ７では、作業点と実際の目標
点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４及びＰ５との位置合わせを行
う。このとき、位置合わせによる移動量をティーチング
データに反映させて、ティーチングデータを修正付加す
る。
ントローラ１８による制御によって実物ロボット１６を
作動させ、ＴＣＰを数点の目標点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ
４及びＰ５に向かって移動させる。ティーチングデータ
から割り出される前記目標点の位置を作業点として定義
した場合、このステップＳ７では、作業点と実際の目標
点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４及びＰ５との位置合わせを行
う。このとき、位置合わせによる移動量をティーチング
データに反映させて、ティーチングデータを修正付加す
る。
【００５１】ロボットコントローラ１８にダウンロード
された多点多姿勢のティーチングデータは、論理ロボッ
トモデルを用いて実物ロボット１６に限りなく近づけた
高精度のティーチングデータであるため、前記ステップ
Ｓ７での位置合わせでは、ほとんど姿勢を変えないで行
うことができる。
された多点多姿勢のティーチングデータは、論理ロボッ
トモデルを用いて実物ロボット１６に限りなく近づけた
高精度のティーチングデータであるため、前記ステップ
Ｓ７での位置合わせでは、ほとんど姿勢を変えないで行
うことができる。
【００５２】次に、ステップＳ８において、ロボットコ
ントローラ１８に登録された修正後のティーチングデー
タをオフラインティーチング装置１４にアップロードす
る。このアップロードは、例えば、上述したダウンロー
ドの場合と同様に、ロボットコントローラ１８に接続さ
れているＦＤＤ２４を介して前記修正後のティーチング
データをフレキシブルディスク２２に記録し、次に、該
フレキシブルディスク２２に記録されている前記修正後
のティーチングデータをオフラインティーチング装置１
４に接続されているＦＤＤ２０を介して該オフラインテ
ィーチング装置１４に読み込ませることにより行われ
る。
ントローラ１８に登録された修正後のティーチングデー
タをオフラインティーチング装置１４にアップロードす
る。このアップロードは、例えば、上述したダウンロー
ドの場合と同様に、ロボットコントローラ１８に接続さ
れているＦＤＤ２４を介して前記修正後のティーチング
データをフレキシブルディスク２２に記録し、次に、該
フレキシブルディスク２２に記録されている前記修正後
のティーチングデータをオフラインティーチング装置１
４に接続されているＦＤＤ２０を介して該オフラインテ
ィーチング装置１４に読み込ませることにより行われ
る。
【００５３】前記の例では、フレキシブルディスク２２
を用いた場合を示したが、その他、ＭＯやＣＤ−Ｒ等の
光ディスクをアップロードの媒体として用いることもで
き、また、オフラインティーチング装置１４とロボット
コントローラ１８とがＬＡＮで接続されているのであれ
ば、ＬＡＮを通じてアップロードさせるようにしてもよ
い。
を用いた場合を示したが、その他、ＭＯやＣＤ−Ｒ等の
光ディスクをアップロードの媒体として用いることもで
き、また、オフラインティーチング装置１４とロボット
コントローラ１８とがＬＡＮで接続されているのであれ
ば、ＬＡＮを通じてアップロードさせるようにしてもよ
い。
【００５４】そして、次のステップＳ９において、オフ
ラインティーチング装置１４にアップロードした修正後
のティーチングデータで補正量の推定計算を行う。この
推定計算によって、現場の実物ロボット１６の補正量が
オフラインティーチング装置１４上の論理ロボットモデ
ルに反映される。
ラインティーチング装置１４にアップロードした修正後
のティーチングデータで補正量の推定計算を行う。この
推定計算によって、現場の実物ロボット１６の補正量が
オフラインティーチング装置１４上の論理ロボットモデ
ルに反映される。
【００５５】その結果、同一の実物ロボット１６に対し
て別の動作（操作）を行わせる必要が生じた場合に、そ
の動作（操作）を行うための教示プログラムを前記論理
ロボットモデルを使って簡単に、かつ高精度に作成する
ことが可能となる。
て別の動作（操作）を行わせる必要が生じた場合に、そ
の動作（操作）を行うための教示プログラムを前記論理
ロボットモデルを使って簡単に、かつ高精度に作成する
ことが可能となる。
【００５６】本実施の形態に係るオフラインティーチン
グシステム１０においては、ステップＳ１にて作成した
誤差モデルと、ステップＳ２にて得られたティーチング
データをステップＳ３において推定計算して得た計算結
果とを次のステップＳ４にて比較し、その比較結果が所
定条件を満たしたとき、そのティーチングデータをステ
ップＳ６においてロボットコントローラ１８にダウンロ
ードするようにしている。
グシステム１０においては、ステップＳ１にて作成した
誤差モデルと、ステップＳ２にて得られたティーチング
データをステップＳ３において推定計算して得た計算結
果とを次のステップＳ４にて比較し、その比較結果が所
定条件を満たしたとき、そのティーチングデータをステ
ップＳ６においてロボットコントローラ１８にダウンロ
ードするようにしている。
【００５７】一方、ステップＳ４での比較結果が所定条
件を満たさない場合は、再びステップＳ２に戻って前記
とは別の多点多姿勢のティーチングを行って新たなティ
ーチングデータを得、該ティーチングデータに基づいて
再び補正量の推定計算と誤差モデルとの比較処理を行う
ようにしている。
件を満たさない場合は、再びステップＳ２に戻って前記
とは別の多点多姿勢のティーチングを行って新たなティ
ーチングデータを得、該ティーチングデータに基づいて
再び補正量の推定計算と誤差モデルとの比較処理を行う
ようにしている。
【００５８】そして、前記一連の動作が繰り返されて、
最も良好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティー
チングデータが得られることとなる。
最も良好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティー
チングデータが得られることとなる。
【００５９】このように、本実施の形態に係るオフライ
ンティーチングシステム１０は、ステップＳ１〜ステッ
プＳ５において、補正対象の論理ロボットモデルで最も
良好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティーチン
グをオフラインティーチング装置１４で行って、実物ロ
ボット１６にダウンロードすべきティーチングデータを
得るようにしているため、オペレータ個人の判断に頼っ
ていた従来のティーチングデータと比して精度よく補正
量を推定することが可能なティーチングデータを安定に
取得することができる。
ンティーチングシステム１０は、ステップＳ１〜ステッ
プＳ５において、補正対象の論理ロボットモデルで最も
良好な補正計算結果が得られる多点多姿勢のティーチン
グをオフラインティーチング装置１４で行って、実物ロ
ボット１６にダウンロードすべきティーチングデータを
得るようにしているため、オペレータ個人の判断に頼っ
ていた従来のティーチングデータと比して精度よく補正
量を推定することが可能なティーチングデータを安定に
取得することができる。
【００６０】その結果、現場で姿勢を考える必要はな
く、簡単な位置合わせのみ行えばよいため、実物ロボッ
ト１６を使った作業工数の削減を図ることができる。
く、簡単な位置合わせのみ行えばよいため、実物ロボッ
ト１６を使った作業工数の削減を図ることができる。
【００６１】前記実施の形態においては、６軸のロボッ
トを想定して補正量の推定計算を行うようにしたが、６
軸以外のロボットにも簡単に適用させ得ることはもちろ
んである。
トを想定して補正量の推定計算を行うようにしたが、６
軸以外のロボットにも簡単に適用させ得ることはもちろ
んである。
【００６２】また、前記実施の形態では、溶接ガンのロ
ボットのオフラインティーチングシステム１０に適用し
た例を示したが、その他、各種生産用ロボットにも適用
させることができる。
ボットのオフラインティーチングシステム１０に適用し
た例を示したが、その他、各種生産用ロボットにも適用
させることができる。
【００６３】なお、この発明に係るオフラインティーチ
ング方法は、上述の実施の形態に限らず、この発明の要
旨を逸脱することなく、種々の構成を採り得ることはも
ちろんである。
ング方法は、上述の実施の形態に限らず、この発明の要
旨を逸脱することなく、種々の構成を採り得ることはも
ちろんである。
【００６４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明に係るオフ
ラインティーチング方法によれば、精度よく補正量を推
定することが可能なティーチングデータを安定に取得で
き、実物ロボットを使った作業工数の削減を図ることが
できる。
ラインティーチング方法によれば、精度よく補正量を推
定することが可能なティーチングデータを安定に取得で
き、実物ロボットを使った作業工数の削減を図ることが
できる。
【図１】本実施の形態に係るオフラインティーチングシ
ステムを示す構成図である。
ステムを示す構成図である。
【図２】本実施の形態に係るオフラインティーチングシ
ステムにおけるオフラインティーチング装置の構成を示
すブロック図である。
ステムにおけるオフラインティーチング装置の構成を示
すブロック図である。
【図３】本実施の形態に係るオフラインティーチングシ
ステムの動作を示すフローチャートである。
ステムの動作を示すフローチャートである。
１０…オフラインティーチングシステム １２…モニタ １４…オフラインティーチング装置 １６…実物ロ
ボット １８…ロボットコントローラ ２２…フレキ
シブルディスク
ボット １８…ロボットコントローラ ２２…フレキ
シブルディスク
Claims (4)
- 【請求項１】オフラインティーチングシステムにおける
ロボットモデルの補正のためのオフラインティーチング
方法において、 補正対象の論理ロボットモデルで最も良好な補正計算結
果が得られる多点多姿勢のティーチングをオフラインテ
ィーチング装置で行う第１のステップと、 前記第１のステップで得たティーチングデータを前記オ
フラインティーチング装置から補正対象の実物ロボット
にダウンロードする第２のステップと、 前記ティーチングデータに基づく実物ロボットの動作点
と実際の目標点との差に基づいて前記ティーチングデー
タを修正する第３のステップと、 修正後のティーチングデータを前記オフラインティーチ
ング装置にアップロードし、該アップロードしたデータ
で補正量の推定計算を行う第４のステップとを有するこ
とを特徴とするオフラインティーチング方法。 - 【請求項２】請求項１記載のオフラインティーチング方
法において、 前記第１のステップは、実物ロボットの型式に応じた誤
差モデルを作成する誤差モデル作成ステップと、 オフラインティーチング装置で多点多姿勢ティーチング
を行うティーチングステップと、 前記ティーチングステップにて得られたティーチングデ
ータで補正量の推定計算を行う推定計算ステップと、 推定計算ステップにて得られた計算結果と前記誤差モデ
ル作成ステップにて得られた誤差モデルを比較する比較
ステップと、 前記比較ステップでの比較結果が所定の条件を満たさな
い場合に、前記ティーチングステップに戻り、前記所定
の条件を満たす場合に、当該第１のステップを終了する
判定ステップとを有することを特徴とするオフラインテ
ィーチング方法。 - 【請求項３】請求項２記載のオフラインティーチング方
法において、 前記判定ステップは、前記推定計算ステップにおいて推
定した補正量を前記ティーチングステップでのティーチ
ングデータに反映させた際の推定モデルのずれ量に基づ
いて判定を行うことを特徴とするオフラインティーチン
グ方法。 - 【請求項４】請求項３記載のオフラインティーチング方
法において、 前記判定ステップは、前記推定モデルと前記誤差モデル
とのずれ量に基づいて判定を行うことを特徴とするオフ
ラインティーチング方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19145997A JP3349652B2 (ja) | 1997-07-16 | 1997-07-16 | オフラインティーチング方法 |
| CA002241710A CA2241710C (en) | 1997-07-16 | 1998-06-26 | Off-line teaching method |
| GB9815075A GB2327512B (en) | 1997-07-16 | 1998-07-10 | Off-line teaching method |
| US09/116,202 US6332101B1 (en) | 1997-07-16 | 1998-07-16 | Off-line teaching method for correcting robot model by revising teaching data on basis of difference between actual and target position |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19145997A JP3349652B2 (ja) | 1997-07-16 | 1997-07-16 | オフラインティーチング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1139019A true JPH1139019A (ja) | 1999-02-12 |
| JP3349652B2 JP3349652B2 (ja) | 2002-11-25 |
Family
ID=16275002
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19145997A Expired - Fee Related JP3349652B2 (ja) | 1997-07-16 | 1997-07-16 | オフラインティーチング方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6332101B1 (ja) |
| JP (1) | JP3349652B2 (ja) |
| CA (1) | CA2241710C (ja) |
| GB (1) | GB2327512B (ja) |
Families Citing this family (18)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| ES2213074T3 (es) * | 2000-03-29 | 2004-08-16 | Tms Produktionssysteme Gmbh | Calibracion semiautomatica de un brazo de accionamiento de un robot. |
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