JPH1185244A - オフラインティーチング方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】オフラインティーチングデータを実物ロボット
にダウンロードした際に、位置ずれを小さくすることが
できようにして、現場での修正の作業工数を大幅に削減
させる。 【解決手段】ステップＳ１において、実物ロボットの形
態を判定する。例えば、ツール先端の形態やロボットの
関節数などが判定される。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。例えば論理ロボットモデルを任意の
固定点に３姿勢を教示する。次に、ステップＳ３におい
て、遺伝的アルゴリズムによる補正量の探索処理を行
う。ステップＳ４において、前記探索された染色体のう
ち、最良の染色体を補正量とする。次に、ステップＳ５
において、前記補正量をティーチングデータやロボット
コントローラの各種パラメータに反映させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、オフラインティー
チング装置において、設計値に基づいた論理ロボットモ
デルと現場に設置された実物ロボットとの動作上の違い
を補正量として求め、これをティーチングデータ等に反
映させるための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。

【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
術に関するものとしては、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
求に対してできるだけ正確に、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５−２７８２８号公報参照）。

【０００４】また、教示データの補正技術に関するもの
としては、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位置ずれを高
精度にかつ自動的に補正できるようにした方法（特開平
７−３２５６１１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
−１１４７６９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
−２８９７３０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ために、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２５２０３２
４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するものとし
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、Ｃ
ＡＤデータを利用したものとしては、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
は、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、実物ロボットの形態毎にずれ量をモデル化（定式
化）し、解析的に求めていた。そのため、１形態に対し
て１つのモデルが必要になり、モデル化の作業が複雑で
手間（工数）がかかるという問題がある。また、実物ロ
ボットの複雑な挙動を十分に反映したモデルを作ること
が困難になることがあり、この場合、良好な推定結果が
得られず、位置ずれを小さくすることができないという
問題がある。

【０００７】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、ロボットの形態毎に複雑な方程式を立て
なくても補正量を求めることができ、工数の削減化を図
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。

【０００８】また、本発明の他の目的は、オフラインテ
ィーチングデータを実物ロボットにダウンロードした際
に、位置ずれを小さくすることができ、現場での修正の
作業工数を大幅に削減させ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にある。

【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装置にお
ける設計値に基づいた論理ロボットモデルと現場に設置
された実物ロボットの動作上の違いを補正量として求め
る補正量推定ステップと、前記補正量推定ステップで求
めた補正量を少なくともティーチングデータに反映させ
る修正ステップとを含み、前記補正量推定ステップは、
前記補正量を遺伝的アルゴリズムを適用した探索によっ
て求めることを特徴とする。

【００１０】この場合、前記補正量推定ステップとして
は、染色体の集団を初期化する第１のステップと、集団
の各染色体を評価する第２のステップと、現在の染色体
を交配して新たな染色体を生成する第３のステップと、
新たな染色体の入る場合を空けるために集団の一部を削
除する第４のステップと、新たな染色体を評価し、集団
に挿入する第５のステップと、最新世代の最良染色体の
評価値が所定の条件を満たすか否かを判別し、肯定判別
の場合に前記最良染色体を補正値とし、否定判別の場合
に第３のステップ以降の処理を行わせる第６のステップ
とを含むようにする。

【００１１】また、前記修正ステップとしては、前記補
正量推定ステップで得た補正量をティーチングデータ、
ロボットコントローラのパラメータに反映して補正する
ようにする。

【００１２】これにより、ロボットの形態毎に複雑な方
程式を立てなくても補正量を求めることができ、補正量
の推定モデル作成過程の工数の削減化を図ることができ
る。また、オフラインティーチングデータを実物ロボッ
トにダウンロードした際に、位置ずれを小さくすること
ができることから、現場での修正の作業工数を大幅に削
減させることができる。

【００１３】なお、前記補正量推定ステップは、前記遺
伝的アルゴリズムによる補正量の探索に加えて、他の探
索法や解析法と併用して行うようにしてもよい。

【００１４】

【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１０を参照しながら説明する。

【００１５】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１６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１８とを有して構成されている。

【００１６】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。

【００１７】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。

【００１８】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（Ｈ
ＤＤ）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４
２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。

【００１９】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。

【００２０】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。

【００２１】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。

【００２２】即ち、最初のステップＳ１において実物ロ
ボット１６の形態を判定する。例えば、ツール先端の形
態やロボットの関節数などが判定される。

【００２３】次に、ステップＳ２において、対象ロボッ
トに応じた実物ロボット１６の多点多姿勢ティーチング
を行い、そ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。

【００２４】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１４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。

【００２５】前記の例は、フレキシブルディスク２２を
用いた例を示したが、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。

【００２６】次に、ステップＳ３において、アップロー
ドしたティーチングデータで遺伝的アルゴリズムによる
補正量の探索処理を行う。

【００２７】具体的に、前記遺伝的アルゴリズムを用い
た補正量の探索処理について図４〜図１０を参照しなが
ら説明する。まず、説明を簡単化するために、図４に示
すように、実物のロボット１６に対応する論理ロボット
モデルの軸数（関節数）を３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。

【００２８】そして、実物ロボット１６のツール先端点
（ＴＣＰ）Ｐをある任意の固定点Ｐ _T に合わせると、 Ｐ＝ｆ（θ₁ ＋ε₁ ，θ₂ ＋ε₂ ，θ₃ ＋ε₃ ） ……（１） が成立する。

【００２９】ここで、Ｐはロボットの先端位置、Ｐ_T は
目標位置（固定点）、θ_i は第ｉ関節の角度（検出器に
よる）、ε_i は第ｉ関節のゼロオフセット誤差、ｄは位
置ずれ量である。

【００３０】まず、図６のステップＳ１０１において、
染色体の集団を初期化する。具体的には、図５に示すよ
うに、実物ロボット１６を空間内の任意の固定点Ｐ_T に
３姿勢を教示する。各姿勢（ＰＯＳ１、ＰＯＳ２及びＰ
ＯＳ３）と第ｉ関節（第ｉ軸）の角度との関係を図７に
示す。

【００３１】そして、前記任意の固定点Ｐ_T に３姿勢を
教示することによって、図８に示すように、それぞれ３
つの遺伝子を含む例えば５本の染色体ｇ１〜ｇ５を生成
する。初期の段階では前記５本の染色体ｇ１〜ｇ５がラ
ンダムに生成される。

【００３２】次に、ステップＳ１０２において、集団の
各染色体ｇ１〜ｇ５を評価する。この評価は、まず、第
ｉ姿勢に第ｊ染色体を適用して得たロボットの先端位置
Ｐ_ijを求める。例えば、第１姿勢に第１染色体〜第５染
色体を適用して得たロボットの先端位置は、 Ｐ₁₁＝ｆ（θ₁₁＋ε₁₁，θ₁₂＋ε₁₂，θ₁₃＋ε₁₃） Ｐ₁₂＝ｆ（θ₁₁＋ε₂₁，θ₁₂＋ε₂₂，θ₁₃＋ε₂₃） Ｐ₁₃＝ｆ（θ₁₁＋ε₃₁，θ₁₂＋ε₃₂，θ₁₃＋ε₃₃） Ｐ₁₄＝ｆ（θ₁₁＋ε₄₁，θ₁₂＋ε₄₂，θ₁₃＋ε₄₃） Ｐ₁₅＝ｆ（θ₁₁＋ε₅₁，θ₁₂＋ε₅₂，θ₁₃＋ε₅₃） となる。

【００３３】次いで、前記のようにして求められたロボ
ットの先端位置Ｐ_ijと目標位置Ｐ_Tとのずれ量を求め
る。評価関数に、各染色体ｇ１〜ｇ５を入力したときの
返り値（評価値）がずれ量になる。このとき、適応度
は、返り値の小さいものほど大きくする。

【００３４】そして、適応度ｖを ｖ＝ｆｕｎｃ（Ｐ，ＰＴ） とし、ｆｕｎｃを評価関数と定義したとき、本実施の形
態では ｖ＝α^-1＝｜Ｐ−Ｐ_T ｜^-1 とした。

【００３５】従って、第ｉ姿勢に第ｊ染色体を適用して
得た適応度ｖ_ijは、 ｖ_ij＝ｆｕｎｃ（Ｐ_ij，ＰＴ） ＝｜Ｐ_ij−Ｐ_T ｜^-1 となる。

【００３６】例えば、第１姿勢に第１染色体〜第５染色
体を適用して得た適応度は、 ｖ₁₁＝ｆｕｎｃ（Ｐ₁₁，ＰＴ）＝｜Ｐ₁₁−Ｐ_T ｜^-1 ｖ₁₂＝ｆｕｎｃ（Ｐ₁₂，ＰＴ）＝｜Ｐ₁₂−Ｐ_T ｜^-1 ｖ₁₃＝ｆｕｎｃ（Ｐ₁₃，ＰＴ）＝｜Ｐ₁₃−Ｐ_T ｜^-1 ｖ₁₄＝ｆｕｎｃ（Ｐ₁₄，ＰＴ）＝｜Ｐ₁₄−Ｐ_T ｜^-1 ｖ₁₅＝ｆｕｎｃ（Ｐ₁₅，ＰＴ）＝｜Ｐ₁₅−Ｐ_T ｜^-1 となる。

【００３７】同様にして、第２姿勢に第１染色体〜第５
染色体を適用して得たロボットの先端位置Ｐ₂₁〜Ｐ₂₅、
第３姿勢に第１染色体〜第５染色体を適用して得たロボ
ットの先端位置Ｐ₃₁〜Ｐ₃₅、第２姿勢に第１染色体〜第
５染色体を適用して得た適応度ｖ₂₁〜ｖ₂₅、第３姿勢に
第１染色体〜第５染色体を適用して得た適応度ｖ₃₁〜ｖ
₃₅を得る。

【００３８】ここで、

【００３９】

【数１】

【００４０】とすると、図９に示すように、各染色体ｇ
１〜ｇ５の適応度がＶ₁ 、Ｖ₂ 、Ｖ₃、Ｖ₄ 及びＶ₅ と
して求まる。この段階で親の染色体集団が生成される。

【００４１】そして、前記のようにして求めた適応度Ｖ
₁ 〜Ｖ₅ に基づいて遺伝的アルゴリズムにおける交配と
突然変異の処理並びに基準値との比較処理が行われる。

【００４２】具体的には、図６のステップＳ１０３にお
いて、図１０に示すように、現在の５つの染色体ｇ１〜
ｇ５を適応度の大きい順に並べ替える。そのうちのいく
つかの染色体を交配して新たな染色体（子の染色体）を
生成する。親の染色体を交配させる際に突然変異と再生
を適用する。

【００４３】次に、ステップＳ１０４において、新たな
染色体の入る場所を空けるために親の染色体集団（単に
集団という。）の一部を削除する。次に、ステップＳ１
０５において、新たな染色体を評価し、集団に挿入す
る。次に、ステップＳ１０６において、最新世代の染色
体の評価値が基準値以上であるかどうかを判別する。こ
の判別は、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) 位置ずれの平均値が許容誤差以下にする染色体が見
つかったかどうか。 (2) 各位置ずれのうち、最悪値が規定値以下かどうか。 (3) 所定の回数や時間が経過したかどうか。

【００４４】前記ステップＳ１０６において否定判別が
なされた場合は、前記ステップＳ１０３に戻って該ステ
ップＳ１０３以降の処理を行う。即ち、再びステップＳ
１０３において、前回とは別の交配が行われて新たな染
色体が生成され、次のステップＳ１０４において、その
新たな染色体の入る場所を空けるために集団の一部が削
除され、次のステップＳ１０５において、その新たな染
色体が評価されて集団に挿入される。

【００４５】そして、ステップＳ１０６において肯定判
別がなされるまで、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Ｓ１０６において肯定判別が
なされた場合、最新世代の染色体が保持されて、この補
正量の探索処理が終了する。

【００４６】次に、図３のステップＳ４において、前記
探索された染色体のうち、最良の染色体を補正量とす
る。

【００４７】次に、ステップＳ５において、前記補正量
をティーチングデータやロボットコントローラの各種パ
ラメータに反映させる。

【００４８】次に、ステップＳ６において、オフライン
ティーチング装置１４で作成した実物ロボット１６に作
業させるため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。

【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Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３，Ｐ４及
びＰ５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。

【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。

【００５２】前記探索によって得た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。

【００５３】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。

【００５４】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においては、補正量の推定
処理（ステップＳ３）を遺伝的アルゴリズムを用いた探
索にて行うようにしているため、ロボットの形態毎に複
雑な方程式を立てなくても補正量を求めることができ、
補正量の推定モデル作成過程の工数の削減化を図ること
ができる。また、オフラインティーチングデータを実物
ロボットにダウンロードした際に、位置ずれを小さくす
ることができることから、現場での修正の作業工数を大
幅に削減させることができる。

【００５５】前記補正量推定ステップは、前記遺伝的ア
ルゴリズムのみを用いて補正量を探索するようにした
が、その他、前記遺伝的アルゴリズムによる補正量の探
索に加えて、他の探索法や解析法を併用して行うように
してもよい。

【００５６】この実施の形態においては、３軸のロボッ
トを想定して補正量の推定処理（遺伝的アルゴリズムに
よる補正量の探索）を行うようにしたが、３軸以外のロ
ボットにも簡単に適用させることができる。

【００５７】また、この実施の形態では、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。

【００５８】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。

【００５９】

【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、オフラインティーチ
ング装置における設計値に基づいた論理ロボットモデル
と現場に設置された実物ロボットの動作上の違いを補正
量として求める補正量推定ステップと、前記補正量推定
ステップで求めた補正量を少なくともティーチングデー
タに反映させる修正ステップとを含み、前記補正量推定
ステップにおいて、前記補正量を遺伝的アルゴリズムを
適用した探索によって求めるようにしている。

【００６０】このため、ロボットの形態毎に複雑な方程
式を立てなくても補正量を求めることができ、補正量の
推定モデル作成過程の工数の削減化を図ることができ
る。また、オフラインティーチングデータを実物ロボッ
トにダウンロードした際に、位置ずれを小さくすること
ができることから、現場での修正の作業工数を大幅に削
減させることができる。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【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。

【図４】本実施の形態に係るオフラインティーチングシ
ステムにおいて行われる補正量の探索（遺伝的アルゴリ
ズムによる探索）を説明するための３軸のロボットを示
すモデル図である。

【図５】図４に示すロボットに対し、空間内の任意の固
定点に３姿勢を教示する場合の一例を示す説明図であ
る。

【図６】本実施の形態に係るオフラインティーチングシ
ステムにおいて行われる補正量の探索（遺伝的アルゴリ
ズムによる探索）の手順を示すフローチャートである。

【図７】ロボットに対して行った３姿勢（ＰＯＳ１、Ｐ
ＯＳ２及びＰＯＳ３）と第ｉ関節（第ｉ軸）の角度との
関係を示す図表である。

【図８】ロボットを任意の固定点に３姿勢を教示するこ
とによって初期段階に生成される５本の染色体の構造を
示す表図である。

【図９】初期段階に生成された５本の染色体とそれらに
対応する適応度を示す表図である。

【図１０】遺伝的アルゴリズムによる探索処理のうち、
ステップＳ１０３〜ステップＳ１０６において示される
交配と突然変異の処理並びに基準値との比較処理を示す
概念図である。

【符号の説明】

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

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】オフラインティーチング装置における設計
   値に基づいた論理ロボットモデルと現場に設置された実
   物ロボットの動作上の違いを補正量として求める補正量
   推定ステップと、 前記補正量推定ステップで求めた補正量を少なくともテ
   ィーチングデータに反映させる修正ステップとを含み、 前記補正量推定ステップは、前記補正量を遺伝的アルゴ
   リズムを適用した探索によって求めることを特徴とする
   オフラインティーチング方法。
2. 【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、 前記補正量推定ステップは、染色体の集団を初期化する
   第１のステップと、 集団の各染色体を評価する第２のステップと、 現在の染色体を交配して新たな染色体を生成する第３の
   ステップと、 新たな染色体の入る場所を空けるために集団の一部を削
   除する第４のステップと、 新たな染色体を評価し、集団に挿入する第５のステップ
   と、 最新世代の最良染色体の評価値が所定の条件を満たすか
   否かを判別し、肯定判別の場合に前記最良染色体を補正
   値とし、否定判別の場合に第３のステップ以降の処理を
   行わせる第６のステップとを含むことを特徴とするオフ
   ラインティーチング方法。
3. 【請求項３】請求項１又は２記載のオフラインティーチ
   ング方法において、 前記修正ステップは、前記補正量推定ステップで得た補
   正量をティーチングデータ、ロボットコントローラのパ
   ラメータに反映して補正することを特徴とするオフライ
   ンティーチング方法。
4. 【請求項４】請求項１〜３のいずれか１項に記載のオフ
   ラインティーチング方法において、 前記補正量推定ステップは、前記遺伝的アルゴリズムに
   よる補正量の探索に加えて、他の探索法や解析法と併用
   して行われることを特徴とするオフラインティーチング
   方法。