JPWO2022074703A5 - - Google Patents
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Description
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本開示にかかるロボットの衝突検知装置は、ロボットの駆動トルクの推定値を演算する駆動トルク演算手段と、ロボットを駆動するためのモータ電流をもとに算出された駆動トルクあるいは駆動部に備えたトルクセンサから導出した駆動トルクと駆動トルク演算手段によって算出された推定値との差と差のばらつきとを学習するトルク推定誤差モデル学習手段と、トルク推定誤差モデル学習手段が学習したトルク推定誤差モデルをもとに閾値を演算する閾値演算手段と、ロボットを駆動するためのモータ電流をもとに算出された駆動トルクと駆動トルク演算手段によって算出された推定値との差と閾値演算手段によって算出された閾値とを比較することでロボットと物体との衝突を判別する衝突判別手段と、ロボットの動作の状態に関連する状態量を演算する動作状態演算手段と、を備える。トルク推定誤差モデル学習手段は、動作状態演算手段によって算出された状態量を補正関数の入力信号として学習を行う。
Claims (11)
- ロボットの駆動トルクの推定値を演算する駆動トルク演算手段と、
前記ロボットを駆動するためのモータ電流をもとに算出された駆動トルクと前記駆動トルク演算手段によって算出された前記推定値との差と前記差のばらつきとを学習するトルク推定誤差モデル学習手段と、
前記トルク推定誤差モデル学習手段が学習したトルク推定誤差モデルをもとに閾値を演算する閾値演算手段と、
前記ロボットを駆動するための前記モータ電流をもとに算出された前記駆動トルクと前記駆動トルク演算手段によって算出された前記推定値との差と前記閾値演算手段によって算出された前記閾値とを比較することで前記ロボットと物体との衝突を判別する衝突判別手段と、
前記ロボットの動作の状態に関連する状態量を演算する動作状態演算手段と、
を備え、
前記トルク推定誤差モデル学習手段は、前記動作状態演算手段によって算出された前記状態量を補正関数の入力信号として学習を行う
ことを特徴とするロボットの衝突検知装置。 - ロボットの駆動トルクの推定値を演算する駆動トルク演算手段と、
前記ロボットの駆動部に設けられたトルクセンサによって計測された駆動トルクと前記駆動トルク演算手段によって算出された前記推定値との差と前記差のばらつきとを学習するトルク推定誤差モデル学習手段と、
前記トルク推定誤差モデル学習手段が学習したトルク推定誤差モデルをもとに閾値を演算する閾値演算手段と、
前記トルクセンサによって計測された前記駆動トルクと前記駆動トルク演算手段によって算出された前記推定値との差と前記閾値演算手段によって算出された前記閾値とを比較することで前記ロボットと物体との衝突を判別する衝突判別手段と、
前記ロボットの動作の状態に関連する状態量を演算する動作状態演算手段と、
を備え、
前記トルク推定誤差モデル学習手段は、前記動作状態演算手段によって算出された前記状態量を補正関数の入力信号として学習を行う
ことを特徴とするロボットの衝突検知装置。 - 前記トルク推定誤差モデル学習手段は、ノンパラメトリックな手法を用いる学習手段を有する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のロボットの衝突検知装置。 - 前記学習手段は、ガウス過程回帰を用いる
ことを特徴とする請求項３に記載のロボットの衝突検知装置。 - 前記駆動トルク演算手段によって用いられる運動方程式のパラメータの値をあらかじめ測定されたデータをもとに同定するパラメータ同定手段を更に備え、
前記駆動トルク演算手段は、前記パラメータ同定手段によって同定された値を用いて前記推定値を演算する
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のロボットの衝突検知装置。 - 前記駆動トルク演算手段によって用いられる運動方程式のパラメータの値を前記ロボットの動作中のデータをもとに同定するオンラインパラメータ同定手段を更に備え、
前記駆動トルク演算手段は、前記推定値を演算する場合、前記オンラインパラメータ同定手段によって同定された値を用いる
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載のロボットの衝突検知装置。 - 前記動作状態演算手段は、モータ速度に関連する情報を含む前記状態量を演算する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のロボットの衝突検知装置。 - 前記動作状態演算手段は、モータ加速度に関連する情報を含む前記状態量を演算する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のロボットの衝突検知装置。 - 前記動作状態演算手段は、前記ロボットの駆動トルクの要素の一部を含む前記状態量を演算する
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載のロボットの衝突検知装置。 - 前記トルク推定誤差モデル学習手段が学習した前記トルク推定誤差モデルをもとに近似関数を学習する近似関数学習手段を更に備え、
前記閾値演算手段は、前記近似関数学習手段によって導出された前記近似関数を用いて前記閾値を演算する
ことを特徴とする請求項１から９のいずれか１項に記載のロボットの衝突検知装置。 - 温度を計測する温度計測手段を更に備え、
前記トルク推定誤差モデル学習手段は、前記温度計測手段によって計測された温度を用いて学習を行い、
前記閾値演算手段は、前記温度計測手段によって計測された温度を用いて前記閾値を演算する
ことを特徴とする請求項１から１０のいずれか１項に記載のロボットの衝突検知装置。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2020/037680 WO2022074703A1 (ja) | 2020-10-05 | 2020-10-05 | ロボットの衝突検知装置 |
Publications (3)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPWO2022074703A1 JPWO2022074703A1 (ja) | 2022-04-14 |
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Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
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