KR101713326B1

KR101713326B1 - 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법 및 장치

Info

Publication number: KR101713326B1
Application number: KR1020100064641A
Authority: KR
Inventors: 디트마르 차르누터; 레네 뢰지크; 토마스 푸어루커; 볼프강 미헬
Original assignee: 쿠카 로보테르 게엠베하
Priority date: 2009-07-08
Filing date: 2010-07-06
Publication date: 2017-03-07
Also published as: EP2272637A2; EP2272637A3; US20110010008A1; DE102009032278A1; CN101947789A; DE102009032278B4; KR20110004788A; US8406921B2; EP2272637B1; CN101947789B

Abstract

특히 로봇 (1) 의 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 본 발명에 따른 방법은 하기의 단계들을 포함한다:
위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델 ( M ) 의 파라미터 (c', c'') 들을 여러 가지 정격하중 (m', m'') 을 갖고 결정하는 단계 (S10);
머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터 (c) 들을 상기 머니퓰레이터의 가반하중 (m) 에 따라 미리 주어지는 단계 (S20); 및
상기 머니퓰레이터 모델을 기초로 상기 머니퓰레이터를 작동시키는 단계 (S30, S40).

Description

머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR OPERATING A MANIPULATOR}

본 발명은 머니퓰레이터 모델 (manipulator model) 을 기초로 특히 로봇의 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.

머니퓰레이터 모델은 일반적으로 머니퓰레이터의 관절좌표들 ( q ) 과 머니퓰레이터에 고정되어 있는 기준 좌표계, 특히 공구 기준계 ("Tool Center Point" (TCP)) 의 자리 ( x ), 예컨대 위치 및/또는 방위 (orientation) 간의 관계를 묘사한다:

(1)

이때, 위치벡터 ( x ) 는 직교 좌표들 (Cartesian coordinates, x,y,z) 과 머니퓰레이터의 기본계 안의 TCP 의 오일러 또는 카르단 각도 (Euler or Cardan angle, α,β,γ) 또는 그의 데나비트-하르텐베르크 좌표들 (Denavit-Hartenberg coordinates) 을 포함할 수 있고, 관절벡터 ( q ) 는 회전 관절들의 관절각도 (q₁,...,q_n) 또는 관절식 팔 로봇의 회전 드라이브들의 각위치들, 리니어 드라이브들의 이동 경로 등을 포함할 수 있다.

머니퓰레이터 모델에 의해 묘사된 백워드 키네메틱스 (backward kinematics)를 풀음으로써, 머니퓰레이터에 고정되어 있는 기준 좌표계의 소망하는 목표위치 ( x _s) 에 대해 관련 관절좌표들 ( q _s) 이 검출될 수 있고, 머니퓰레이터와 함께 상기 목표위치에 도달하기 위해 머니퓰레이터 제어기는 상기 관절좌표들을 시연한다:

(2)

단일 (singular) 포즈 (pose) 들에서, dim( q ) > dim( x _s) 를 가진 리던던트 머니퓰레이터 (redundant manipultor) 에서, 예컨대 팔꿈치 위 또는 아래와 같은 다의성에서, 또는 머니퓰레이터로 도달 가능하지 않은 위치들에 있어서, 추가 조건들, 예컨대 최적성 기준 (optimality criteria) 은 (2) 를 푸는데 쓰일 수 있다.

이론적인 키네메틱 파라미터들, 특히 이론적인 부재길이, 축 오프셋 등에 의해 결정되어 있는 이상적인 키네메틱 (ideal kinematic) 머니퓰레이터 모델은 절대적으로 강성적이고 허용오차가 없는 머니퓰레이터만을 정확히 묘사한다. 하지만 실제 머니퓰레이터에 있어서는, 위치는 그 밖의 파라미터 ( p ) 들, 특히 부재, 관절 및 기어의 강성, 질량, 무게중심 위치, 기어 유극 등에 좌우된다:

(3)

그렇기 때문에, DE 198 26 395 A1 은 위치적으로 정확한 (positionally accurate) 머니퓰레이터 모델을 제안한다. 검출된 실제위치 (actual position, x _ist) 와 모델에 따른 이론적인 위치 ( x _M) 간의 편차를 결정하고, 상기 편차가 최소화가 되도록 모델의 파라미터들이 맞춰짐으로써:

(4)

상기 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델은 캘리브레이션될 수 (calibrated) 있다. 그 후, 목표위치 ( x _s) 에 대해 관련 관절좌표 ( q _s) 가 이 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델에 따라 검출되면, 실제 머니퓰레이터는 모델 정확성 및 조절 정확성의 맥락에서 상기 소망하는 목표위치 ( x _s) 를 보다 정확히 시연할 수 있다.

종래에는 파라미터들은 머니퓰레이터에 의해 움직여지는 하나의 특정한 가반하중 (payload), 일반적으로 표준 또는 정격하중 (nominal load) 을 갖고만 결정되었다. 하지만 특히 비선형성 (nonlinearity) 으로 인해, 하나의 특정한 정격하중을 위해 최적화된 파라미터 세트 (parameter set) 를 가진 머니퓰레이터 모델은 이것과 다른 가반하중에서는 부정확해지며, 따라서 머니퓰레이터는 소망하는 위치를 소망하는 정확성을 갖고 시연하지 않는다.

EP 1 464 453 A2 는 여러 가지 목표위치 ( x _s,j) 를 위한 질량 (m_i) 과 무게중심 위치 ( r _m,i) 에 의해 특징지워진 여러 가지 가반하중 m _i = (mi, r _m,i) 을 위해 각각 하나의 교정벡터 T ( m _i, x _s,j) 를 측정하는 것을 제안한다. 이 교정벡터는 이상적인 키네메틱 모델에 따른 이론적인 위치 ( x _kM) 와 검출된 실제위치 ( x _ist) 간의 편차를 묘사한다:

(5)

가반하중 ( m ) 을 갖고 지나가야만 하는 목표 경로의 저장된 목표위치 ( x _s) 에, 상기 저장된 목표위치와 상기 움직여져야 하는 가반하중에 가장 가까이 놓여 있는 교정벡터가 더해짐으로써, 이상적인 키네메틱 모델과 실제 머니퓰레이터 간의 편차는 근사적으로 보상된다.

이때, 목표위치들 사이에서 교정벡터 및 이른바 기초가 되는 모델 (이 모델에 따라 관절좌표들이 결정된다) 이 교환되면 불연속성이 발생하는 단점이 있다. 특히, 작업 공간의 충분히 정밀한 이산화 (discretization) 는 여러 가지 가반하중을 가진 다수의 서로 다른 위치 및 방위의 시연을 요구한다: 예컨대 가반하중은 4 개의 파라미터, 즉 그의 질량 (m) 과, 그의 무게중심의 직교 성분 (x_m, y_m, z_m) 에 의해 묘사되며, 방위는 3 개의 좌표, 예컨대 TCP 의 카르단 각도 (α,β,γ) 에 의해 묘사되고, 그의 위치는 그 밖의 3 개의 좌표 (x, y, z) 에 의해 묘사되면, 그리고 이것들이 각각 n 값들로 이산화되면,

교정벡터들은 측정 및 저장되어야만 하고, 상기 교정벡터들로부터 각각의 경우에 있어 저장된 목표위치에 대해 가장 가까이 있는 것이 검출되어야 한다.

본 발명의 목적은 특히 로봇의 머니퓰레이터의 작동을 개선하는 것이다.

상기 목적은 청구항 제 1 항의 특징들을 가진 방법을 통해 달성된다. 청구항 제 10 항은 청구항 제 1 항의 방법을 실행하기 위한 장치를, 청구항 제 11 항은 컴퓨터 프로그램을, 청구항 제 12 항은 컴퓨터 프로그램 제품을, 특히 데이터 캐리어 또는 저장 매체를 보호하에 두고 있다. 종속항들은 바람직한 개선예들에 관한 것이다.

본 발명은, 위치적으로 정확한 (positionally accurate) 머니퓰레이터 모델의 하나 또는 다수의 파라미터, 특히 기어, 관절들 및/또는 부재들의 탄성 또는 강성, 특히 드라이브, 기어에서의 댐핑 (damping) 또는 구조 댐핑 (structure damping), 유극 (play), 예컨대 기어 유극 또는 관절 유극, 허용오차, 기하학적 크기, 예컨대 부재 길이, 축 간격, 기울어진 상태 등을 2 개 이상의 여러 가지 정격하중을 갖고 결정하고, 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터들을 머니퓰레이터의 가반하중에 따라 미리 주는 것을 제안한다.

즉, 파라미터를 하나의 유일한 정격하중을 위해 최적화하는 공지의 방법과는 달리, 파라미터들 안의 특히 비선형성 (nonlinearity) 이 고려될 수 있고, 그러므로 보다 잘 캘리브레이션된 모델을 기초로 보다 정확히 작동될 수 있다. 이는 간단한 비선형 스프링의 예에서 알 수 있다: 그의 스프링 강성이 하나의 유일한 정격하중하의 변위를 토대로만 결정되면, 스프링의 경우 변위 (w), 힘 (F) 및 (비선형) 강성 (c(w)) 를 가진 스프링 법칙 (w = F/c) 으로 환원되는 모델은 다른 가반하중들에서는 잘못된 변위를 발생시킨다.

여러 가지 정격하중 및 포즈들을 위한 교정벡터 (correction vector) 들의 검출과는 달리, 동일한 머니퓰레이터 모델은, 그의 파라미터들이 실제의 가반하중에 상응하여 미리 주어지자마자 바람직하게는 여러 가지의, 특히 미리 측정되지 않은 포즈들을 위해 평가될 수 있다. 그러므로, 본 발명의 시각에 따르면 특히 탄성편차 (elastic deviations) 가 보다 잘, 또한 보다 적은 노력을 들여 보상될 수 있다. 바람직한 실시에서, 동일한 모델의 사용을 통해, 여러 가지 포즈에서 검출된 편차들의 이산화가 전제로 하는 불연속성이 저지될 수 있다. 바람직한 개선예에서, 상기 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델은 키네메틱 (kinematic) 또는 다이내믹 (dynamic) 모델일 수 있고, 상기 모델은 키네메틱 또는 다이내믹 효과들, 특히 무게, 관성 및/또는 자이로스코픽 (gyroscopic) 힘을 고려한다.

본 발명에 따라 각각의 가반하중에 적응된 이러한 모델을 통해 머니퓰레이터가 설계될 수 있고, 특히 하드웨어 기술적으로 또는 소프트웨어 기술적으로 최적화될 수 있다. 마찬가지로, 상기 머니퓰레이터 모델은, TCP 와 같은 머니퓰레이터에 고정되어 있는 기준계 (reference system) 의 예컨대 오프라인으로 (offline) 생성된 목표위치들로부터 관련된 관절좌표들이 검출됨으로써 또는 관절좌표들 안에 미리 주어진 경로를 지나갈 때 차지한 머니퓰레이터에 고정되어 있는 기준계의 위치들이 결정됨으로써 경로 계획을 위해서도 쓰일 수 있다. 특히, 상기 모델은 머니퓰레이터의 제어시에도 사용될 수 있고, 이때 본 경우에는 조절, 즉 목표변수와 피드백된 실제변수와의 비교를 기초로 한 제어변수의 사전 결정도 제어라고 불리운다. 이러한 적용 및 유사한 적용에서의 상기 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델의 사용은 개괄적으로 머니퓰레이터를 작동시키기라고 불리운다.

머니퓰레이터 모델의 파라미터들의 결정은 특히, 예컨대 관절좌표들에 의해 특징지워진 하나 또는 바람직하게는 다수의 포즈 (pose) 가 시연되고, 상기 시연들에서 각각 예컨대 광학적으로 예컨대 간격센서에 의해 또는 하나 또는 다수의 카메라에 의해 머니퓰레이터에 고정되어 있는 기준 (reference) 의 실제위치가 검출되고, 상기 실제위치는 모델에 따라 관절좌표들에서 발생하는 위치와 비교됨으로써 수행될 수 있다. 특히 하나 또는 다수의 포즈를 위한 실제위치와 모델 위치 간의 편차를 최소화함으로써, 각각의 정격하중에 소속된 모델의 파라미터들이 검출될 수 있다.

바람직한 실시에서, 머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터들은 상기 머니퓰레이터의 가반하중에 따라 자동으로 미리 주어진다. 상기 가반하중은 예컨대 공정으로부터 알려져 있을 수 있고, 예컨대 산업용 로봇이 미리 주어진 순서로 주기적으로 여러 가지 가반하중을 그립 (grip) 하면 알려져 있을 수 있다. 또한, 가반하중을 사용자를 통해 입력하거나 또는 특히 자동으로 확인 (identify) 하는 것도 가능하다. 이를 위해, 가반하중은 예컨대 바코드 (bar code) 와 같은 마킹 (marking) 을 토대로 또는 그의 윤곽을 토대로 인식될 수 있고, 미리 알려진 가반하중들에게 할당될 수 있다. 가반하중은 예컨대 그의 측정된 무게 또는 그의 크기를 토대로, 미리 주어진 가반하중 등급들에게 할당될 수도 있다. 가반하중의 움직임을 통해, 또한 이를 위해 필요한 또는 이때 발생하는 힘 및 토크의 검출을 통해 가반하중의 관성 파라미터, 특히 그의 질량, 그의 무게중심 위치 및/또는 그의 관성텐서 (inertial tensor) 를 검출하는 것도 가능하다. 머니퓰레이터의 구성요소들, 예컨대 개별 부재들의 질량, 무게중심 위치 및/또는 질량 관성에 대해서도 마찬가지가 적용된다.

바람직하게는, 머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터들은 머니퓰레이터가 작동되는 동안 상기 머니퓰레이터의 가반하중에 따라 미리 주어진다. 특히 상기 언급된 여러 가지 가반하중을 주기적으로 그립함에 있어서, 예컨대 머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 머니퓰레이터의 모델의 파라미터들이 상기 머니퓰레이터의 각각의 가반하중에 따라 미리 주어짐으로써 상기 모델은 각각의 경우에 있어 그립된 가반하중에 적응될 수 있다. 모델이 오프라인으로 예컨대 사전 경로계획 또는 사전 최적화에서 이용되면, 동일한 이유들로 인해 이 경우에도 머니퓰레이터 모델의 파라미터들을 머니퓰레이터의 서로 다른 가반하중들에 따라 미리 주는 것이 바람직할 수 있다.

머니퓰레이터의 가반하중이, 그들을 위해 모델의 파라미터들이 결정되었던 정격하중들 중 어느 것과도 일치하지 않으면, 이 가반하중을 위해, 머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 머니퓰레이터 모델의 파라미터들은 여러 가지 정격하중를 갖고 결정되었던 파라미터들로부터 보간될 수 있다. 이때, 보간이란 특히 2 개 이상의 이웃한 값들로부터의 선형보간 (linear interpolation) 을 말하며, 하지만 또한 예컨대 가반하중에 가장 가까이 오는 정격하중(들) 을 위한 파라미터들의 선택도 보간이라고 불리운다.

그 밖의 장점들 및 특징들은 종속항들 및 실시예들에 기재되어 있다.

부분적으로 개략화되어:
도 1 은 본 발명의 실시에 따른 작동 동안의 1관절 로봇;
도 2 는 다른 정격하중을 가진 도 1 에 따른 로봇;
도 3 은 다른 포즈에서의 가반하중을 가진 도 1 및 도 2 에 따른 로봇;
도 4 는 본 발명의 실시에 따른 방법의 진행을 나타낸 도면이다.

도 1 은 1관절 로봇 (1) 을 개략적으로 나타내며, 상기 로봇은 관절각도 (q) 만큼 회전 가능한 팔 (arm) 을 구비하고, 관절에서 멀리 떨어진 상기 팔의 단부에는 제 1 정격하중 (2') 이 로봇의 TCP 안에 배치되어 있다.

절대적으로 강성적이며 (rigid) 허용오차가 없는 로봇이 관절각도 (q1) 에서 취하는, 또한 이상적인 키네메틱 머니퓰레이터 모델이 묘사하는 포즈 (pose) 는 일점쇄선으로 표시되어 있다.

하지만 실제 로봇 (1) 에서는, TCP 의 위치 ( x ) 는 관절과 팔의 탄성, 관절 유극, 허용오차 등으로 인해 편차를 나타낸다. 이는 본 실시예의 경우 간단하게

(3') 을 갖고

선형으로만 부하 (F = mgcos(q)) 하의 팔의 단부에서의 휨 (w = F/c) 을 고려하는 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델 ( M ) 에 의해 묘사된다. 굽힘강성 (c) 을 결정하기 위해, 단계 (S10) (도 4 참조) 에서는 질량 (m') 을 가진 알려져 있는 제 1 정격하중 (2') 이 TCP 안에 배치되고, 포즈 (q1) 가 시연되며, 이 포즈에서 TCP 의 실제위치 ( x _ist = (x_TCP, y_TCP)) 가 검출되고, 파라마터 (c') 는, 검출된 실제위치들과 파라미터에 따른 위치적으로 정확한 모델 (3') 에 따른 이론적인 위치들 간의 편차가 최소화가 되도록 결정된다.

비선형 (non-linear) 굽힘강성의 예에서, 단 하나의 정격하중 (2') 만을 갖고 편차들을 측정하는 것으로는 동일한 모델 ( M ) 이 전체 작동범위에 대해 최적으로 설계될 수 없음이 분명해진다. 본 실시예에서 굽힘강성은 예컨대 디그레시브하다 (degressive): 질량 (m') 을 가진 정격하중 (2') 대신 동일한 무게중심 위치를 가진, 하지만 두 배의 질량 (m'') 을 가진 다른 정격하중 (2'') 이 TCP 안에 배치되면, 두 배의 휨 (w''= 2F/c = 2 w') 이 발생하는 것이 아니라 도 2 에서 알 수 있듯이 예컨대 보다 큰 휨이 발생한다.

그렇기 때문에, 본 발명에 따르면, 단계 (S10) 에서는 적어도 하나의, 바람직하게는 동일한 포즈 (q1) 가 시연되고, 이 포즈에서 TCP 의 실제위치가 검출되며, 그리고 파라미터 (c'') 는 상기 검출된 실제위치와 파라미터에 따른 위치적으로 정확한 모델에 따른 이론적인 위치 간의 편차가 또다시 최소화가 되도록 결정됨으로써, 상기 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델 ( M ) 의 파라미터 (c) 는 다른 질량 (m'' = 2 m') 을 가진 적어도 하나의 그 밖의 정격하중 (2'') 을 위해서도 결정된다. 파라미터 (c', c'') 들은 정격하중 (m' 또는 m'') (상기 정격하중들을 위해 상기 파라미터들이 검출되었다) 에 따라 저장된다 (S10).

이제, 사용자가 예컨대 TCP 의 목표위치 ( x _s) 들을 미리 주고, 경로 계획에서 상응하는 관절각도 ( q s) 가 검출되며, 그리고 로봇 제어기에 의해 시연됨으로써 로봇 (1) 이 머니퓰레이터 모델을 기초로 작동되어야 하면, 예컨대 제어되어야 하면, 단계 (S20) 에서는 우선 머니퓰레이터 모델의 (상기 머니퓰레이터 모델을 기초로 머니퓰레이터가 작동된다) 파라미터 (c) 는 질량 (m) 을 가진 가반하중 (2) 에 따라 미리 주어진다. 이를 위해, 도 4 에는 m' 또는 m'' 을 위한 사전 결정된 강성 (c', c'') 들로부터 질량 (m) 을 위한 굽힘강성 (c) 의 선형보간 (linear interpolation) 이 암시되어 있다.

이 파라미터 (c) 를 갖고 단계 (S30) 에서는

(2') 에 따라

상기 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델을 기초로, 관련된 관절각도 ( q s) 가 검출되고 도 3 에 암시되어 있는 바와 같이 시연된다 (S40).

그의 파라미터들이 단 하나의 정격하중을 위해서만 캘리브레이션되었던 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델을 기초로 한 탄성편차의 보상 (compensation) 과는 달리, 로봇은 보다 정확히 작동될 수 있다. 도 1 내지 도 3 은 미리 여러 가지 정격하중 및 포즈들을 위해 결정되어야만 하는 교정벡터 (correction vector) 를 갖는 방법에 비해 장점도 나타낸다: 모든 3 개의 작동경우 (q1, m') (도 1), (q1, m'') (도 2), (q2, m) (도 3) 에서 이상적인 키네메틱 모델에 대한 편차를 보상하기 위해, 로봇은 미리 이 컨피규레이션 (configuration) 들에서도 측정되어야만 한다. 하향 및 우향 편차가 발생되는 도 1 및 도 2 에 따른 두 측정만 수행된다면, 공지의 교정벡터들의 보외법 (extrapolation) 은 도 3 의 포즈에서도 하향 및 우향 편차를 발생시킬 것이고, 그러므로 분명히 잘못된 목표-관절각도 (q2_s) 를 초래할 것이다. 이에 반해, 본 발명에 따라 파라미터 (c) 가 여러 가지 정격하중을 위해 결정되고, 모델 안의 본 경우의 가반하중 (2) 을 토대로 미리 주어지면, 상기 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델을 기초로 도 3 에 따른 포즈도 정확히 시연될 수 있는데, 왜냐하면 상기 위치적으로 정확한 모델은 도 3 에 따른 포즈에서 하향 및 좌향 편차를 발생시키기 때문이다.

1 : 로봇
2 : 가반하중
2', 2'' : 정격하중
q : 관절 각도
x : 1 의 TCP 의 위치

Claims

- 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델 ( M ) 의 파라미터 ( p ) 들을 결정하는 단계 (S10); 및
- 상기 머니퓰레이터 모델에 기초하여 머니퓰레이터를 작동시키는 단계 (S30, S40) 를 포함하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법으로서,
동일한 머니퓰레이터 모델의 파라미터 (c', c'') 들이 여러 가지 정격하중 (m', m'') 을 갖고 결정되는 단계 (S10), 및
머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터 (c) 들이 상기 머니퓰레이터의 가반하중 (m) 에 따라 미리 주어지는 단계 (S20) 를 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 머니퓰레이터를 작동시키는 것은 그의 설계, 최적화, 경로 계획 및 제어 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델의 파라미터들은 하나 또는 다수의 기하학적 크기, 탄성 (c), 댐핑 및 유극 중 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터들을 결정하기 위해 적어도 하나의 포즈 (q1) 가 시연되고, 이 시연에서, 상기 머니퓰레이터에 고정되어 있는 기준 (reference) 의 실제위치 ( x _ist) 가 검출되는 것을 (S10) 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터들은 상기 머니퓰레이터의 가반하중에 따라 자동으로 미리 주어지는 것을 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
머니퓰레이터의 상기 가반하중이 확인되는 것을 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터들은, 머니퓰레이터가 작동되는 동안 상기 머니퓰레이터의 가반하중에 따라 미리 주어지는 것을 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터들은 머니퓰레이터의 상기 가반하중이 변경되면 변경되는 것을 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
제 1 항에 있어서,
머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터들은 여러 가지 정격하중을 갖고 결정되었던 파라미터들로부터 보간되는 것을 (S20) 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
제 6 항에 있어서,
머니퓰레이터의 상기 가반하중은 자동으로 확인되는 것을 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 방법.
위치적으로 정확한 머니퓰레이터 모델 ( M ) 과 상기 머니퓰레이터 모델의 파라미터 ( p ) 들을 저장하기 위한 저장 장치; 및
상기 머니퓰레이터 모델을 평가하기 위한 평가 장치를 포함하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 장치로서,
머니퓰레이터 작동의 기초를 이루는 머니퓰레이터 모델의 파라미터 (c) 들을 머니퓰레이터 (2) 의 가반하중에 따라 미리 주기 위한 파라미터 선택 장치로서, 상기 파라미터 선택 장치는 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 실행하도록 준비되어 있는, 상기 파라미터 선택 장치를 특징으로 하는 머니퓰레이터를 작동시키기 위한 장치.
컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 컴퓨터 프로그램이 제 11 항에 기재된 장치 안에서 진행되면 제 1 항 내지 제 10 항 중 어느 한 항에 기재된 방법이 실행되는, 컴퓨터 프로그램이 저장된 컴퓨터 판독가능 저장 매체.