KR20140084062A

KR20140084062A - 로봇의 캘리브레이션 및 프로그래밍

Info

Publication number: KR20140084062A
Application number: KR1020147010815A
Authority: KR
Inventors: 루네 쇠-누드센; 에스벤 할룬트벡 외스테르가아드; 헨리크 고어돈 페테르센
Original assignee: 유니버셜 로보츠 에이/에스
Priority date: 2011-09-28
Filing date: 2012-09-18
Publication date: 2014-07-04
Also published as: SG10201502615QA; EP2796249A1; BR112014007077A2; MX2014003540A; EP2796249B1; JP6182143B2; MX343142B; US20160136805A1; RU2605393C2; WO2013045314A1; KR102050895B1; SG11201400923QA; EP2760642A1; CN103889663B; CN104991518A; CN103889663A; US9248573B2; US9833897B2; DK2796249T3; JP2014527920A

Abstract

본 발명은 외부 측정 장비의 사용 없이 로봇을 캘리브레이팅하는 방법에 관한 것이다. 본 발명은 또한 비캘리브레이팅된 로봇들 사이에 동작 프로그램을 복사하는 방법에 관한 것이다. 양 방법은 로봇의 기구학적 모델을 업데이트하기 위해 폐체인의 특성 및 체인 내의 링크의 상대 위치를 이용한다.

Description

로봇의 캘리브레이션 및 프로그래밍{CALIBRATION AND PROGRAMMING OF ROBOTS}

본 발명은 로봇을 캘리브레이팅하는 방법 및 로봇을 프로그래밍하는 방법에 관한 것이다.

산업적 로봇의 분야에서, 로봇의 정확한 위치를 계산하기 위해 로봇의 물리적 특성에 대한 지식이 중요하다. 이들 특성은 로봇 디자인의 다이어그램에 의해 규정될 수 있지만, 로봇의 조립 공정 및 그 구성 요소의 공차에 따라 변한다. 이 지식을 세밀화하여 로봇 정확도를 개선시키기 위하여, 이를 설명하는 모델을 캘리브레이팅할 필요가 있다.

로봇의 프로그래밍을 위한 다수의 방법 및 장비가 특허 문헌에 제안되어 왔다. US 6,535,794호에는 로봇을 캘리브레이팅하기 위해 사용되는 데이터의 에러 맵을 생성하기 위해 공지된 치수를 갖는 기계적 측정 아암을 사용하는 3차원 좌표 측정 기계가 개시되어 있다.

US 2011/0022216호는 로봇 좌표 시스템을 갖는 적어도 하나의 로봇과 위치설정기 좌표 시스템을 갖는 위치설정기를 포함하면서, 작업편을 회전축을 중심으로 회전시킴으로써 작업편의 배향을 유지 및 변경하도록 구성되는 산업적 로봇 시스템의 캘리브레이션을 위한 방법 및 장치를 개시한다. 로봇을 위한 목표 지점은 대상물 좌표 시스템에 관하여 프로그램된다. 장치는 로봇 제어기, 위치설정기 상에 배열된 적어도 세 개의 캘리브레이션 대상물 및 로봇에 의해 보유되는 캘리브레이션 툴을 포함한다. 캘리브레이션 대상물의 위치는 대상물 좌표 시스템에서 알려져 있다. 로봇 제어기는 로봇 좌표 시스템에 관한 캘리브레이션 대상물의 위치를 결정하고, 위치설정기의 회전축의 적어도 세 개의 서로 다른 각도를 위한 상기 캘리브레이션 대상물의 제1 및 제2 위치를 결정하고, 축의 3개 각도를 위한 제1 및 제2 캘리브레이션 대상물의 결정된 위치에 기초하여 로봇 좌표 시스템의 위치설정기의 회전축의 방향을 결정하며, 그리고, 캘리브레이션 대상물의 알려진 위치와 결정된 위치 사이에 최적의 정합을 수행함으로써 위치설정기 좌표 시스템 및 제1 대상물 좌표 시스템 사이의 관계를 결정하도록 구성된다.

US 2008/0188986호에는 기구학적 로봇 모델 파라미터 결정을 통해 다관절 로봇의 개선된 정확도를 제공하기 위한 방법 및 시스템이 개시되어 있다. 다관절 로봇은 로봇 모델 파라미터의 변동의 함수로서 기준 대상물의 기준 지점들의 계산된 자세의 변동을 위해 자코비안 미분(Jacobian derivation)에서 미분을 위한 연쇄 규칙을 사용함으로써 캘리브레이팅된다. 또한, 이 방법은 두 개의 이런 기준 대상물과, 그 사이의 공지된 거리를 사용하여 길이 규모를 정립하며, 따라서, 로봇의 하나의 링크 길이를 알 필요가 없다. 결과적 모델 파라미터의 개선된 정확도를 위한 최적의 해를 찾기 위해 반복 방법이 사용된다. 또한, 후속 캘리브레이션 없이 툴의 교환을 가능하게 하는, 툴 부착 기구 프레임을 규정하는 파라미터를 포함하는 로봇의 단부 관절 파라미터의 결정이 개시되어 있다.

또한, US 2008/0188983호에는 다관절 산업적 로봇의 캘리브레이션을 위한 장치 및 방법이 개시되어 있다.

US 6,070,109호는 로봇 캘리브레이션 시스템에 관한 것이며, 이는 로봇 베이스에 대해 고정된 상태로 남아 있는 제1 기준 지점이 로봇 아암 상에 위치된 제2 기준 지점으로부터 고정된 거리에 있을 때의 지표를 제공하는 캘리브레이션 센서를 포함한다. 로봇 아암은 복수의 배향을 통해 이동되며, 두 기준 지점 사이의 고정된 거리가 달성되는 각 시기에, 로봇 관절 위치 정보가 결정된다. 양호한 캘리브레이션 센서는 두 개의 기준 지점 사이에서 연장하는 스트링을 포함하며, 로봇 아암의 배향에 의해 유발되는 바에 따라 스트링이 팽팽해지는 각 시기에 신호 생성기를 활성화한다. 생성된 신호는 두 기준 지점들이 고정된 거리만큼 떨어져 있다는 것을 나타낸다. 그 후, 결정된 로봇 관절 위치가 사용되어 특정 상황의 필요성에 따라 변하는 캘리브레이션 인자를 결정한다. 예시적 캘리브레이션 인자는 로봇 기구학적 정보의 에러를 교정하고, 가공물 셀 기준 프레임을 위치확인하고 및 툴 중심 지점 기준 프레임을 위치확인하기 위해 사용될 수 있다.

US 2009/0157226호는 로봇 및 그 주변장치를 위한 캘리브레이션 시스템이 개시되어 있으며, 이 시스템은 로봇 또는 그 주변장치에 부착된 이미터를 포함한다. 이미터는 레이저 비임을 방출하고, 수신기가 또한 레이저 비임을 수신하고 캘리브레이션을 허용하기 위한 지점에서 로봇 또는 그 주변장치에 장착되며, 이미터와 수신기 사이의 치수를 결정하기 위한 캘리브레이션을 허용한다.

US 4,753,569호는 컴퓨터 안내식 로봇 장치를 캘리브레이팅하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다. 로봇 아암에 장착된 또는 워크 스테이션에 고정된 적어도 하나의 카메라가 로봇 아암 또는 워크 스테이션 중 다른 쪽에 고정된 적어도 세 개의 도트의 패턴을 포함하는 타겟을 관찰하고, 이러한 관찰은 로봇 아암이 의도된 동작을 수행하기 위해 워크 스테이션에 접근함에 따라 이루어진다. 미리 정해진 타겟 패턴에 대한 임의의 이탈의 감지가 로봇의 컴퓨터화된 안내 시스템을 재설정하기 위해 컴퓨터에 전송된다.

따라서, 비록, 로봇의 캘리브레이팅의 다수의 방식이 존재하지만, 이들 모두는 소정 종류의 추가적 능동적 측정 장비, 즉, 센서를 포함하는 측정 장비와 상기 측정 장비를 사용하는 방식에 대한 특수한 지식을 필요로 하며, 또한, 상기 장비의 물리적 특성 인지의 정확도에 의존한다.

따라서, 본 발명의 목적은 구현이 용이하고, 외부적 능동적 측정 장비의 사용을 필요로 하지 않는 다관절 로봇을 캘리브레이팅하는 방법을 제공하는 것이다.

또한, 본 발명의 목적은 캘리브레이팅되지 않은 로봇들 사이의 작업 프로그램을 복제하는 방법을 제공하는 것이다.

본 발명에 따르면, 전술된 및 다른 목적은 로봇을 캘리브레이션하는 방법에 의해 충족되며, 이 방법은,

(a) 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로서, 그 각각이 2개의 플랜지, 즉 베이스 플랜지와 툴 플랜지를 연결하는 관절 및/또는 링크를 갖는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)을 제공하는 단계와,

(b) 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인(closed chain)을 형성하는 단계와,

(c) 체인 내의 링크 또는 관절 중 적어도 하나를 조작하여, 이에 의해 체인 내의 다른 링크 또는 관절의 일부의 조작을 유도하는 단계와, 이어서

(d) 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 각각의 관절과 연계된 센서 정보에 기초하여 각각의 로봇(R₁, R₂)에 대한 기구학적 모델(M₁, M₂)을 추정하는 단계를 포함한다.

이에 의해, 외부 능동 측정 장비의 정밀도에 의존하지 않는 - 단지 로봇 자체가 사용되는 - 캘리브레이션 방법이 성취된다. 본 발명의 방법은 이어서 로봇의 기구학적 파라미터를 조정하는데 사용되는, 즉 로봇의 기구학적 모델을 업데이트하는데 사용되는 정보를 얻기 위해 폐체인 내로 로봇들을 조합하고, 이에 의해 로봇이 캘리브레이팅된다. 캘리브레이션 프로세스에 사용된 필요한 정보는 이용 가능한 워크스페이스를 가로질러 분배된 상이한 형태의 체인을 변조함으로써, 즉 체인 내의 적어도 2개의 로봇의 관절들 중 적어도 하나를 조작함으로써, 이에 의해 체인 내의 다른 링크 및/또는 관절의 일부의 조작을 유도함으로써 생성된다. 캘리브레이션, 즉 수학적 기구학적 모델의 추정은 이어서 폐체인의 특성 및 다양한 체인 형태의 링크 및/또는 관절로부터의 지식을 사용하여 행해진다. 체인의 스케일링 크기를 규정하기 위해, 적어도 하나의 거리 또는 거리 변화가 인지될 필요가 있다. 체인 내의 사용된 링크 및/또는 관절은 해결될 수 있어 따라서 로봇을 캘리브레이팅하는 식의 시스템으로 표현된다. 따라서, 폐체인의 원리를 사용함으로써, 로봇의 워크스페이스의 큰 영역을 탐구하는 것이 가능하고, 따라서 높은 정도로의 이 캘리브레이션 방법의 결과는 상기 로봇들의 전체 워크스페이스를 표현한다. 이는 로봇 자체 이외의 임의의 특정 장비 없이 다수의 로봇의 동시의 캘리브레이션을 허용한다. 폐체인의 모델 표현을 다수의 물리적 관찰치와 비교함으로써, 모델의 파라미터가 세밀화되고 따라서 캘리브레이팅될 수 있다.

여기서, 폐체인 내에서, 각각의 링크가 전체 폐체인의 제약을 충족하기 위해 그 자신의 제약에 의해 안내되는 것이 이용된다. 이는 체인 내의 위치, 속도, 가속도 및 힘에 대해 적용된다. 이 특성의 사용에 의해, 각각의 링크의 기구학적 특성을 추정하고, 따라서 로봇의 기구학을 캘리브레이팅하는 것이 가능하다.

본 특허 명세서 전체에 걸쳐, 용어 관절 또는 관절들은 회전 관절, 직동 관절(prismatic joint) 또는 구형 관절을 나타내기 위해 사용될 수 있다는 것이 이해된다. 관절의 유형에 따라, 관절은 회전 및/또는 위치를 제어하고 정합할 수 있다. 이하에서, "위치"는 회전 및/또는 위치의 모두를 설명하는데 사용된다. 체인은 관절 또는 링크가 아니고 관절인 링크를 포함할 수 있다는 것이 또한 이해된다.

본 발명에 따른 방법의 실시예에서, 적어도 2개의 로봇을 제공하는 단계 (a)는 적어도 2개의 로봇 아암을 갖는 단일 로봇을 제공하고, 이어서 상기 아암들의 각각을 하나의 로봇으로서 처리함으로써 행해질 수 있다. 이 유형의 로봇은 풀 플랜지와 동일한 베이스 플랜지의 수를 갖지 않는다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 센서 정보는 로봇 관절 및/또는 링크를 구동하는데 사용되는 동일한 센서로부터 얻어진다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 센서 정보는 로봇 관절 및/또는 링크를 구동하는데 사용되는 동일한 센서로부터만 얻어진다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 단계 (c)는

- 관절 위치들 및 이에 의해 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 각각의 관절의 위치(Q)를 변경하는 하위 단계, 및

- 대응 위치 쌍(<R₁Q, R₂Q>_m)을 수집하는 하위 단계를 포함한다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 센서 정보는 관절의 위치(Q)에 대한 정보이고, 단계 (d)는 수집된 위치 쌍(<R₁Q, R₂Q>_m)에 기초하여 기구학적 모델(M₁, M₂)을 추정하는 것을 포함한다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 센서 정보는 각도, 위치 좌표 또는 이들의 도함수 중 임의의 하나 및/또는 이들 중 임의의 하나의 변화를 포함한다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 센서 정보는 힘, 토크 또는 이들의 도함수 중 임의의 하나 및/또는 이들 중 임의의 하나의 변화를 포함한다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 적어도 이들의 베이스 플랜지에서 그리고/또는 이들의 툴 플랜지에서 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)을 물리적으로 연결함으로써 수행된다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂) 사이에 적어도 하나의 거리를 고정하는 단계를 더 포함한다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂) 사이의 연결부의 적어도 하나의 방향을 고정하는 단계를 더 포함한다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂) 사이의 상대 위치를 측정하기 위해 측정 장비를 사용하는 단계를 포함한다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 측정 장비는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 부분들 사이의 거리를 측정하기 위해 구성된다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 측정 장비는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 부분들 사이의 방향을 결정하기 위해 구성된다.

로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 다른 실시예에 따르면, 측정 장비는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)을 연결하는 적어도 하나의 볼 바아(ball bar)이다.

다른 실시예에 따르면, 센서 정보는 캘리브레이션의 정적 및 동적 부분의 모두에 관한 모델을 충족하기 위해 폐체인 내의 링크에 의해 제공된 임의의 정보를 포함한다. 예를 들어, - 이에 한정되는 것은 아니지만 - 위치 및 힘 정보 및 그 도함수이다.

다른 종류의 센서 정보가 사용될 수 있는 것으로 이해되지만, 각도를 사용하는 것은 회전 관절을 갖는 로봇의 관절의 위치를 표현하는 매우 실용적인 방식이다. 힘 및 토크 판독치/추정치 및/또는 운동량 계산은 또한 본 발명의 방법 - 뿐만 아니라 로봇의 치수에 따라 캘리브레이팅될 수 있다.

체인을 폐쇄하기 위한 정보가 제공되는 한, 로봇이 서로 물리적으로 연결될 필요가 있는 것은 제약은 아니다. 따라서, 다른 바람직한 실시예에 따르면, 적어도 2개의 로봇으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 이들의 베이스 플랜지에서 이들의 툴 플랜지에서 적어도 2개의 로봇을 함께 고정하는 단계를 포함한다. 이는 2개의 잘 알려진 거리를 제공하고, 이에 의해 모델이 스케일링될 수 있다. 다른 가능성은 모델을 스케일링하기 위해 로봇의 통계적 지식을 사용하는 것이다(예를 들어, 티코노프 정규화(Tikhonov regularization)에 의해). 이 통계적 지식은 동일한 종류의 로봇의 수 및/또는 로봇 자체의 기술적 도면에 기초할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 적어도 2개의 로봇으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 체인을 폐쇄하는데 사용된 것들보다 정보 또는 특성을 제공하는 체인 내의 가외의 링크를 사용하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 볼 바아는 캘리브레이션에 사용될 변조될 수 있는 적어도 하나의 치수의 특성을 제공하는 로봇을 연결하는 링크의 거리를 고정하거나 측정할 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 적어도 2개의 로봇으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 적어도 2개의 로봇의 상대 위치를 측정하기 위해 측정 장비를 사용하는 단계를 포함한다. 예를 들어, 측정 장비는 로봇의 플랜지들 사이의 거리를 측정하는 볼 바아일 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 적어도 2개의 로봇의 베이스 및 툴 플랜지는 로봇들의 연결된 관절들 사이의 종속성을 감소시키기 위해 동일한 회전축을 공유하지 않는다. 이는 모든 링크를 캘리브레이팅하는 가능성을 감소시킬 것이지만, 필요한 기구학적 특성이 폐체인을 모델링하기 위해 추정될 수 있기 때문에 여전히 사용 가능하다.

다른 실시예에 따르면, 기구학적 모델을 추정하는 단계 (d)는 더욱이 이들의 베이스 플랜지에서 그리고 이들의 툴 플랜지에서 적어도 2개의 로봇 사이의 오프셋의 추정 또는 측정에 기초한다. 이에 의해 모델의 크기를 스케일링하기 위해 이들 2개의 거리 중 하나 또는 모두를 사용하는 것이 가능할 것이다. 대안적인 가능성은 모델을 스케일링하기 위해 로봇의 통계적 지식을 사용하는 것이다(예를 들어, 티코노프 정규화에 의해).

다른 실시예에 따르면, 기구학적 모델(M₁, M₂)을 추정하는 단계 (d)는 체인의 적어도 하나의 부분에 대한 통계적 정보에 또한 기초한다.

다른 실시예에 따르면, 통계적 정보는 통계적 정보 없이, 해결될 식의 수를 초과하는 센서 정보에 기초하여 모델(M₁, M₂)을 추정하는데 사용된다.

또 다른 바람직한 실시예에서, 본 발명의 방법은 적어도 2개의 로봇의 각각의 관절과 연계된 충분한 센서 정보가 단계 (d) 후에 그러나 단계 (e) 전에 얻어지는지 여부를 평가하는 단계를 더 포함한다. 이에 의해 미지수의 수가 해결될 식의 수를 초과하지 않는 것이 성취된다.

방법의 다른 바람직한 실시예는 더욱이 충분한 위치 쌍 데이터(<R₁Q, R₂Q>_m)가 단계 (d) 후에 그러나 단계 (e) 전에 얻어지는지 여부를 평가하는 단계를 더 포함하고,

- 충분한 위치 쌍 데이터(<R₁Q, R₂Q>_m)가 기구학적 모델을 추정하기 위해 얻어지지 않으면 단계 (d)를 반복하고, 또는

- 충분한 위치 쌍 데이터(<R₁Q, R₂Q>_m)가 기구학적 모델을 추정하기 위해 얻어지면 단계 (e)를 반복한다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 방법은 기구학적 모델을 업데이트하기 위해 식을 해결하기 위해 필요한 것에 추가하여, 센서 정보의 오버헤드 퍼센트(OPI)를 수집하는 단계를 포함한다. 이에 의해 기구학적 모델의 안정한 수렴이 보장된다.

다른 실시예에 따르면, 방법은

- 센서 정보의 상기 오버헤드 퍼센트(OPI)의 적어도 분율(fraction)이 기구학적 모델을 업데이트하는데 사용되는 것을 억제하는 단계,

- 센서 정보의 상기 오버헤드 퍼센트(OPI)의 상기 분율을 데이터 저장 디바이스 상에 저장하는 단계, 및

- 센서 정보의 오버헤드 퍼센트의 상기 분율을 사용하여 캘리브레이션을 검증하는 단계를 또한 포함한다.

OPI의 상기 분율은 모델을 업데이트하는데 사용되지 않기 때문에, 모델을 검증하는데, 즉 각도 또는 위치가 추정된 모델에 의해 예측된 것에 대응하는지 여부를 검증하는데 사용될 수 있다. 따라서, 캘리브레이션을 검증하는 단계는 실시예에서 센서 정보의 수집된 오버헤드 퍼센트의 상기 분율을 로봇에 대한 업데이트된 기구학적 모델에 의해 예측된 대응 값들과 비교하는 단계를 포함할 수 있다. 바람직하게는, 상기 비교는 센서 정보의 수집된 오버헤드 퍼센트의 상기 분율의 모든 것과 로봇에 대해 추정된 기구학적 모델에 의해 예측된 대응값들 사이의 차이를 계산하고 상기 차이 또는 그 수치값을 임계값과 비교함으로써 수행된다. 다른 실시예에 따르면, 상기 센서 정보의 오버헤드 퍼센트(OPI)는 10% 내지 200%, 바람직하게는 20% 내지 80%, 더욱 더 바람직하게는 20% 내지 60%의 범위 또는 대안적으로 10% 내지 20%의 범위, 또는 20% 내지 40%의 범위, 또는 40% 내지 60%의 범위, 또는 60% 내지 80%의 범위, 또는 80% 내지 100%의 범위, 또는 100% 내지 120%의 범위, 또는 120% 내지 140%의 범위, 또는 140% 내지 160%의 범위, 또는 160% 내지 200%의 범위이다.

실시예에 따르면, 방법은 업데이트된 기구학적 모델을 로봇에 작동적으로 연결된 로봇 제어기 내에 배치될 수 있는 데이터 저장 디바이스 또는 다른 디바이스에 저장하는 단계를 더 포함한다.

다른 실시예에 따르면, 체인 내의 적어도 하나의 로봇)의 링크 및/또는 관절 중 적어도 하나를 조작하는 단계 (c)는 상기 2개의 로봇 중 하나의 관절의 위치 조절기들 중 적어도 하나를 턴오프하고 다른 로봇에 의해 유도되게 허용함으로써 수행된다.

다른 실시예에 따르면, 체인 내의 적어도 하나의 로봇의 관절들 중 적어도 하나를 조작하는 단계 (c)는 상기 2개의 로봇의 각각의 관절의 위치 조절기들 중 적어도 하나, 예를 들어 모두를 턴오프하고 관절 위치를 외부에서, 예를 들어 조작자에 의해 수동으로 변경함으로써 수행된다.

또 다른 실시예에 따르면, 체인 내의 적어도 하나의 로봇(R₁, R₂)의 관절 중 적어도 하나를 조작하는 단계 (c)는 상기 2개의 로봇(R₁, R₂)의 각각의 관절의 위치 조절기들 중 적어도 하나를 턴오프하고 관절 위치를 수동으로 변경함으로써 수행된다.

다른 실시예에 따르면, 기구학적 모델(M₁, M₂)은 변환을 규정하는 파라미터들에 의해 결정된다.

다른 실시예에 따르면, 파라미터들은 2가지 유형의 데나비트-하텐버그(Denavit-Hartenberg) 파라미터이다. 2가지 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터는 쉴링(Schilling) 파라미터 및 평행 변형 파라미터에 의해 각각 표현될 수 있다.

다른 실시예에 따르면, 상기 방법은 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)이 작동하는 힘을 조정하는 단계를 더 포함한다. 다른 실시예에 따르면, 각각의 모델(M₁, M₂)은 각각의 관절에 대한 변환을 포함한다.

언급된 바와 같이, 적어도 2개의 로봇의 기구학적 모델은 바람직하게는 2가지 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터에 의해 결정된다. 2가지 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터는 쉴링 파라미터 및 평행 회전축을 위해 설계된 변형 각각에 의해 표현될 수도 있다. 변형은 여기서 이하의 평행 DH 파라미터라 칭한다. 4개의 파라미터를 갖는 선택된 표시법은 모두 회전축들 사이의 변환을 설명하기 위한 최소의 완전한 방식이다. 그러나, 다른 표시법이 또한 사용될 수 있다.

다른 실시예에 따른 방법은 더욱이 방법은 적어도 2개의 로봇이 작동하는 힘을 조정하는 단계를 더 포함한다. 바람직하게는, 각각의 모델은 각각의 적어도 2개의 로봇의 각각의 관절을 위한 변환을 포함한다.

전술된 바와 같은 방법은 2개 초과의 로봇을 커버하도록 확장될 수 있다. 따라서, 다른 실시예에 따르면, 방법은 적어도 2개의 로봇과 병렬로 또는 직렬로 N개(N은 자연수)의 부가의 로봇을 연결하는 단계 및 각각의 부가의 N개의 로봇에 대해 본 발명의 방법의 단계들을 수행하는 단계를 더 포함한다.

다른 실시예에 따르면, 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)은 단일의 로봇의 2개의 로봇 아암이다. 다른 실시예에서, 상기 아암들 중 적어도 하나는 관절식 로봇 아암일 수도 있다. 더욱이, 상기 아암들 중 적어도 하나는 직동 관절을 포함할 수도 있다. 상기 단일의 로봇은 적어도 하나의 베이스 플랜지 및 적어도 2개의 툴 플랜지, 임의의 경우에 베이스 플랜지보다 더 많은 툴 플랜지를 갖는다.

다른 로봇으로부터 동작 프로그램을 직접 사용하기 위해, 양 로봇의 비율은 동일하고 위치 센서는 동등하게 조정되는 것이 필요하다. 이는 매우 성취하기 어렵기 때문에, 로봇들 사이에 프로그램을 복제하는 것이 어려울 수도 있다. 따라서, 본 발명의 다른 목적은 - 가능하게는 비캘리브레이팅된 - 로봇들 사이에 프로그램을 복제하는 방법을 제공하는 것이다.

상기 및 다른 목적은 제1 로봇(R₁)으로부터 제2 로봇(R₂)으로 동작 프로그램을 변환하는 방법으로서, 각각의 로봇(R₁, R₂)은 2개의 플랜지, 즉 베이스 플랜지 및 툴 플랜지를 연결하는 관절을 갖는 동작 프로그램 변환 방법에 관한 본 발명의 제2 태양에 의해 성취되고, 이 방법은

(a) 제1 로봇(R₁)을 제2 로봇(R₂)으로 교체하는 단계와,

(b) 제1 로봇(R₁)과 연계된 동작 프로그램(R₁P)을 제공하는 단계와,

(c) 동작 프로그램(R₁P)에 따라 다수의 위치 또는 각도를 선택하고 제2 로봇(R₂)을 이들 위치로 이동시켜, 이에 의해 위치 또는 각도 쌍 데이터 세트(<R₁Q, R₂Q>)를 제공하는 단계와, 이어서

(d) 위치 쌍 데이터 세트(<R₁Q, R₂Q>)를 사용하여 성가 적어도 2개의 로봇의 기구학적 모델(M₁, M₂), 베이스 플랜지 오프셋(T_base) 및 툴 중심점 오프셋(T_tcp)을 추정하는 단계와, 이어서

(e) 상기 추정된 기구학적 모델(M₁, M₂)에 기초하여 동작 프로그램 변환을 수행하는 단계를 포함한다.

종종 하나의 로봇을 더 새로운 로봇으로 교체할 필요성이 발생한다. 그러나, 새로운 로봇의 캘리브레이션을 수행하는 대신에, "오래된" 로봇의 관절각은 수학적 모델에서 체인의 일 반부로서 사용될 수 있고 "새로운" 로봇의 대응각이 체인의 다른 반부로서 사용될 수 있다. 이에 의해, 로봇의 기구학적 모델을 업데이트하는데 사용되는 각도 쌍 데이터의 세트가 상기 단계 (c)에서 언급된 바와 같이 성취된다.

본 발명의 제2 태양의 다른 실시예는 프로그램이 적합하게 선택된 공차 내에서 제2 로봇 상에서 실행할 수 있는지 여부를 평가하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 제2 태양의 다른 실시예는 동작 프로그램(R₁P)에 따라 부가의 수의 위치를 선택하고 이들 부가의 위치로 제2 로봇(R₂)을 이동시켜, 이에 의해 확장된 위치 쌍 데이터 세트를 제공하고, 이어서 프로그램이 적합하게 선택된 공차 내에서 제2 로봇 상에서 실행할 수 없으면 이 확장된 위치 쌍 데이터 세트를 사용하여 단계 (d) 및 (e)를 수행하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 제2 태양의 다른 실시예는 추정된 기구학적 모델(M₁, M₂)에 기초하여 다른 동작 프로그램을 변환하는 단계를 더 포함한다.

본 발명의 제2 태양의 다른 실시예는, 상기 추정된 기구학적 모델에 기초하여 동작 프로그램 변환을 수행하는 단계 (e)를 더 포함하고,

- 제1 로봇(R₁)과 연계된 추정된 기구학적 모델(M₁)을 갖는 R₁P 내의 모든 R₁Q 상에 정기구학을 적용하여 프로그램(R₁K)을 생성하는 하위 단계,

- 제2 로봇(R₂)에 대한 추정된 기구학적 모델(M₂)을 갖는 R₁K 상에 역기구학을 적용하여, 이에 의해 위치 R₂Q를 제공하는 하위 단계, 및 이어서

- 프로그램 R₁P 내의 R₁Q를 대응하는 R₂Q로 교체하여, 이에 의해 제2 로봇(R₂)과 연계된 동작 프로그램(R₂P)을 제공하고, 이에 의해 프로그램 변환이 완료되는 하위 단계를 포함한다.

본 발명의 제2 태양의 다른 실시예에 따르면, 기구학적 모델(M₁, M₂)은 변환을 규정하는 파라미터에 의해 결정된다.

본 발명의 제2 태양의 다른 실시예에 따르면, 기구학적 모델(M₁, M₂)은 3개의 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터에 의해 결정된다.

본 발명의 제2 태양에 따른 방법의 다른 실시예에 따르면, 3개의 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터는 쉴링 파라미터, 평행 DH 변형 파라미터 및 병진 파라미터를 갖는 롤-피치-요 회전(이하 RPY라 칭함)에 의해 표현된다.

본 발명의 제2 태양에 따른 방법의 실시예에 따르면, RPY 파라미터는 로봇의 마지막 관절을 변조하는데 사용된다. 완전 회전 및 병진을 변조하기 위한 다른 표시법이 또한 사용될 수 있다. 그러나, RPY 표시법은 작은 회전 변화를 위한 6개의 파라미터의 최소의 완전한 표시법이다.

본 발명의 제2 태양의 다른 실시예에 따르면, 기구학적 모델(M₁, M₂)은 시작점으로서 미리 정해진 모델을 사용하여 추정된다. 이들 미리 정해진 모델은 예를 들어 전술된 종류의 통계적 정보를 사용함으로써 결정된 근사된 모델일 수 있다.

본 발명의 성질 및 장점의 추가의 이해가 명세서 및 도면의 나머지 부분을 참조하여 실현될 수도 있다. 이하에서, 본 발명의 바람직한 실시예가 도면을 참조하여 더 상세히 설명된다.
도 1은 쉴링스 데나비트-하텐버그 표시법을 도시한다.
도 2는 평행 데나비트-하텐버그 표시법 변형을 도시한다.
도 3은 2개의 로봇의 폐체인 구성을 도시한다.
도 4는 2개의 로봇의 대안적인 폐체인 구성을 도시한다.
도 5는 폐체인 구성으로 연결된 2개의 6-링크 로봇의 변환을 개략적으로 도시한다.
도 6은 2개의 로봇의 비캘리브레이팅된 체인의 표현을 개략적으로 도시한다.
도 7은 어떻게 거리가 모델의 스케일을 규정하는데 사용될 수 있는지를 개략적으로 도시한다.
도 8은 2개의 축 사이의 공통 법선을 규정하는 어댑터를 도시한다.
도 9는 표 1의 변환이 시스템 내의 어디에 배치되는지를 도시한다.
도 10은 R 로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 실시예를 도시하는 흐름도를 도시한다.
도 11은 로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 상위 레벨 실시예를 도시한다.
도 12는 캘리브레이션 루프의 실시예의 자동 버전을 위한 흐름도를 도시한다.
도 13은 캘리브레이션 루프의 실시예의 수동 버전을 위한 흐름도를 도시한다.
도 14는 비동기화된 로봇의 센서 정보를 저장하는 방법의 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 15는 동기화된 로봇의 센서 정보를 저장하는 방법의 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 16은 새로운 로봇이 오래된 로봇의 가상 이미지와 함께 도시되어 있는 폐체인을 도시한다.
도 17은 표 2의 변환이 시스템 내의 어디에 배치되는지를 도시한다.
도 18은 프로그램 변환에 사용될 데이터 쌍을 수집하기 위한 흐름도의 실시예를 도시한다.
도 19는 프로그램 변환을 위한 흐름도의 실시예를 도시한다.
도 20은 프로그램 변환을 위한 방법의 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 21은 관절각을 규정하기 위한 방법의 실시예의 흐름도를 도시한다.
도 22는 비캘리브레이팅된 로봇들 사이의 프로그램 변환을 수행하는 방법의 실시예의 흐름도를 도시한다.

본 발명이 이제 본 발명의 예시적인 실시예가 도시되어 있는 첨부 도면을 참조하여 이하에 더 상세히 설명될 것이다. 그러나, 본 발명은 상이한 형태로 실시될 수도 있고, 본 명세서에 설명된 실시예에 한정되는 것으로서 해석되어서는 안된다. 오히려, 이들 실시예는 본 개시 내용이 철저하고 완전할 수 있도록 그리고 본 발명의 범주를 당 기술 분야의 숙련자들에게 완전히 전달할 수 있도록 제공된다. 유사한 도면 부호는 전체에 걸쳐 유사한 요소를 나타낸다. 따라서, 유사한 요소는 각각의 도면의 설명에 관하여 상세히 설명되지 않을 것이다.

전형적인 기구학이 로봇을 모델링하는데 사용된다. 이는 로봇 관절들로부터 데카르트 좌표계로 정보를 전달하여 이들 관절을 비교 가능하게 하는 것을 가능하게 한다.

표기

사용된 표기는 이하와 같다.

T_c(θ)_r,

이는 축 c 주위의 시계방향의 θ 회전의 동차 변환(homogeneous transformation)임, 여기서 c는 x, y 또는 z임.

T_t(s)_r,

이는 축 c를 따른 s 병진의 동차 변환임, 여기서 c는 x, y 또는 z임.

Tⁱ _j,

이는 i로부터 j로의 동차 변환임.

Zⁱ _j,

이는 i로부터 j로의 동차 변환을 위한 z-축 단위 벡터임.

Pⁱ _j,

이는 i로부터 j로의 위치임.

로봇 표현

로봇은 2개의 유형의 데나비트-하텐버그(DH) 파라미터를 갖고 모델링된다. 제1 유형의 DH는 표시법이 z-축이 평행할 때 특이성(singularity)을 갖기 때문에, 2개의 비평행한 z-축 사이의 변환을 설명하기 위해 쉴링 표시법(R. J. Schilling "Fundamentals of Robotics: Analysis and Control". Simon & Schuster Trade, 1^st ed. 1996년 참조, 본 명세서에 그대로 참조로서 합체됨)을 사용한다(이하의 식 1 참조).

제2 유형은 이 특이성을 회피하기 위해 DH 평행 변형을 사용한다(이하의 식 2 참조). 평행 DH 변형은 원시 DH와 동일한 원리를 사용하지만, 제1 y 및 다음의 z-축 각각이 평행할 때 특이성을 갖는다. 쉴링 DH의 특이성은, 제1 z-축과의 법선 교점까지의 거리가 파라미터로서 사용되기 때문에 제1 및 다음의 z-축 사이의 법선에 의해 규정된다(도 1 참조). 평행 DH 변형의 특이성은 쉴링 표시법에 유사하게 규정되지만, 특이성은 제1 y 및 다음의 z-축 사이의 법선을 사용함으로써 이동된다(도 2 참조).

각각의 관절 요소를 위한 올바른 표시법을 선택하는 것은 임의의 DH 파라미터 특이성이 없는 로봇의 표현을 생성한다.

폐체인 모델

표현은 체인 내의 각각의 요소를 하나의 모델로 조합한다. 모델은 폐체인의 물리적 특성을 반영하고, 각각의 요소를 서로에 대해 관련시키는 것을 가능하게 한다. 로봇을 연결하는데 사용된 장비에 따라, 상이한 접근법이 사용될 수도 있다. 기본 설치시에, 툴 플랜지들이 강성 솔리드 어댑터(2)를 경유하여 연결되고, 베이스 플랜지들이 강성 솔리드 어댑터(4)로 연결되고, 체인 내의 모든 관절은 전술된 바와 같이 DH 파라미터에 의해 표현된다. 이는 서로에 대한 시스템 내의 관절의 회전축을 서술하는 최소 완전한 표현인 것으로서의 장점을 갖는데, 어댑터(2, 4)를 경유하여 폐체인에서 서로 연결된 2개의 로봇(6, 8)을 도시하는 도 3을 참조하라. 도 4에는 어댑터(2)를 경유하여 이들의 툴 플랜지들에서 연결된 2개의 로봇(6, 8)의 대안적인 폐체인 구성이 도시되어 있다. 베이스 플랜지(10)는 표면 상에 장착되고, 이 표면으로부터 베이스 플랜지(10) 사이의 거리가 결정될 수 있는데, 이 거리는 "체인을 폐쇄"하기 위해 충분한 정보이다. 도 3 및 도 4에는 Universal Robots에 의해 제조된 타입 UR5의 2개의 산업용 로봇(6, 8)이 도시되어 있다.

진보된 체인 조합

더 진보된 어댑터가 툴 및 베이스 플랜지(10)를 연결하는데 사용될 수 있다. 바람직하게는, 모델은 사용된 장비를 반영하도록 구성된다. 로봇(6, 8)의 베이스 플랜지(10)를 연결하는 진보된 방식의 예는 공지의 거리로 로봇(6, 8)을 변위할 수 있는 직동 관절을 포함할 수 있다. 체인에 더 진보된 관절을 추가하는 다른 예는 볼-바아 또는 부가의 관절로 행해질 수 있다. 볼-바아는 단일의 로봇의 캘리브레이션을 위한 통상의 공지의 툴이다(M. R. Driels: Using passive end-point motion constraints to calibrate robot manipulators Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, 115(3): 560-566, 1993년 참조 - 본 명세서에 참조로서 포함되어 있음). 이 방법은 볼-바아 단부들 중 하나를 고정 위치에, 다른 단부를 로봇에 장착함으로써 동작한다. 이는 모든 관찰이 고정 위치에 대해 행해지고, 따라서 이에 의해 제한된다는 것을 의미한다. 이동은 또한 고정된 위치에 기인하여 제한된다. 장비가 본 발명과 관련하여 사용될 때, 각각의 단부는 각각의 로봇(6, 8) 상에 장착되고, 측정은 따라서 고정 위치에 한정되지 않을 것이다. 이는 로봇(6, 8)의 전체 워크스페이스에 관한 측정을 취하기 위한 가능성을 제공한다.

몇몇 로봇은 다수의 사지(limb)를 갖는다. 이들을 개별의 로봇팔로서 취급함으로써, 본 특허 명세서에 설명되어 있는 본 발명에 따른 방법은 부가의 능동 측정 장비 없이 이들 사지를 캘리브레이팅하는데 사용될 수 있다.

본 발명에 따른 방법은 도 6에 도시된 바와 같이 폐체인 원리에 기초한다. 이 원리를 모델에 전달함으로써, 부가의 측정 장비의 필요 없이 피드백이 임베디드되는 캘리브레이션 방법을 성취할 수 있다. 다음에, 이를 수학적으로 모델링하여, 모델은 폐체인의 원리를 충족하고 따라서 로봇(6, 8)의 물리적 관절의 수학적 모델을 캘리브레이팅하도록 조정될 수 있다. 수학적으로, 에러는 체인을 개방하고 이어서 2개의 관절 단부 사이의 차이를 계산함으로써 모델 내에서 계산된다(도 7 참조). 로봇은 에러를 결정하기 위해 물리적으로 분리되지 않는데 - 이는 순전히 수학적 트릭이다. 기구학적 모델의 조정의 프로세스는 솔버(solver)를 올바른 해로 안내하는 식의 시스템에서, 전체 워크스페이스를 서술하기 위해 로봇(6, 8)으로부터 충분한 관찰치를 수집함으로써 뉴턴-랩슨(Newton-Raphson) 접근법에 의해 행해진다. 바람직하게는, 식의 과잉 결정된 시스템이 성취되는 매우 많은 관찰치 - 센서 정보 - 가 수집되어, 이에 의해 올바른 해로의 안정한 수렴을 유도한다.

최소 제곱 함수

식의 - 바람직하게는 과잉 결정된 - 시스템은 제곱된 에러를 표현하는 최소 제곱 함수에 의해 해결된다. 식 3에서, 변환은 도 7에 도시된 바와 같이 개체인(open chain)에서 관절에 대한 에러를 표현한다.

위치 에러는 에러의 변환부의 제곱된 길이를 계산함으로써 고려되는데, 식 4를 참조하라.

위치 에러는 축 각도 표시법 AA에 의해 계산된다(Robert J. Schilling: Fundamentals of Robotics: Analysis and Control. Simon & Schuster Trade, 1^st edition, 1996년 참조). 각도의 에러는 에러 회전부로부터 AA를 계산함으로써 발견되는데, 식 5를 참조하라.

결과적인 최소 제곱식은 N개의 관찰치에 대해 식 4 및 5의 제곱의 합이고, 식 6을 참조하라.

이는 도 6에 도시된 바와 같이 체인 단부들 사이의 에러 갭을 표현한다.

제약

모델을 적절하게 스케일링하기 위해, 모델 내의 공지의 거리 또는 거리 변화를 가질 필요가 있다. 이는 삼각형의 각도가 동일하지만 스케일이 상이한 도 7에서와 같은 삼각법에 의해 예시될 수 있다. 모델의 스케일 팩터를 추정하는 방법은 공지의 거리가 규정되어 고정될 수 있는 모델을 구현하는 것이다. 또는, 사용된 모델 내에서 고정될 수 있는 거리를 설계한다. 다른 가능성은 로봇의 예측된 치수에 대한 통계적 정보를 사용하고 스케일 추측을 정규화하기 위해 이를 사용하는 것이다. 이는 예를 들어, 티코노프 정규화에 의해 행해질 수 있다.

관찰치의 수집

방법을 사용하기 위해, 전술된 바와 같이, 수학적 표현으로 이를 모방하기 위해 물리적 체인으로부터 관찰치를 수집하여 저장할 필요가 있다. 관찰치는 조작자에 의해 수동으로 감독되어 또는 워크스페이스 내에서 자율적으로 이동하는 로봇에 의해 자동으로 수집될 수 있다. 전체 워크스페이스 내에 분배된 충분한 측정치를 수집할 필요가 있다. 이는 캘리브레이션이 단지 사용된 워크스페이스를 표현하도록 추정될 수 있다는 사실에 기인한다. 로봇(6, 8)은 연결되고 서로 추종될 필요가 있기 때문에, 관절들의 일부의 위치 조절기는 턴오프되고 다른 것들에 의해 유도될 수 있는 것이 바람직하다. 기구학이 캘리브레이션의 결여에 기인하여 공지되어 있지 않기 때문에, 역기구학의 임의의 사용 없이 로봇(6, 8)의 체인을 조작할 필요가 있다.

평가

최종 캘리브레이션의 신뢰적인 평가는 추정된 수학적 모델을 사용하고 이를 관찰치와 비교한다. 이들 관찰치는 캘리브레이션 절차에 사용되고 로봇의 워크스페이스 전체에 걸쳐 분배된 것들로부터 독립적인 것이 중요하다. 캘리브레이션으로부터의 관찰치가 캘리브레이션을 평가하는데 사용되면, 결과는 어떠한 새로운 정보도 결과를 지원하기 위해 추가되어 있지 않기 때문에 신뢰적이지 않을 것이다. 결과의 품질을 위한 다른 신뢰성 지시는 물리적 공지의 파라미터 상의 캘리브레이션 조정을 허용하고 그 후에 이를 공지의 값과 비교하게 하는 것이다.

폐체인에서 연결된 로봇(6, 8)의 관절을 갖는 것은 위치의 결정에 관한 것들과는 다른 파라미터를 조정하기 위한 가능성을 연다. 이들 파라미터의 예는 체인 내의 힘에 관한 파라미터를 조정하는 것일 수 있다.

캘리브레이션 예

이 예의 목적은 본 발명에 따른 방법이 어떻게 본 출원인, 유니버설 로봇츠에 의해 제조된 특정 로봇들에 사용될 수 있는지를 예시하고 설명하기 위한 것이다. 셋업은 2개의 UR-6-85-5-A 산업용 시리얼 로봇(6, 8) 및 툴 및 베이스 플랜지를 연결하기 위한 2개의 솔리드 수동 어댑터를 포함한다. 도 8에는, 단지 툴 플랜지들을 연결하는데 사용된 솔리드 어댑터(2)만이 도시되어 있다. 이 특정 유형의 로봇(6, 8)은 평행한 2개의 회전 관절 및 이전의 회전축과 수직인 4개로 분할된 6개의 자유도를 갖는다. 2개의 로봇(6, 8)의 순수 정기구학적 캘리브레이션을 행하기 위해, 이들 로봇을 서로에 대해 고정 위치들에 장착할 필요가 있다. 체인을 폐쇄하는 어댑터(2)는 연결된 단부 관절이 이것이 관절들 사이의 몇몇 원하지 않는 모델 종속성을 도입할 것이기 때문에 동일한 회전축을 공유하지 않는다. 본 예에서, 툴 및 베이스 플랜지는 쉴링 DH 표시법에 셋업을 최적화하기 위해 90도의 회전 및 공지의 변위와 연결된다. 폐체인 모델의 스케일을 규정하기 위해, 모델 내의 고정된 치수 또는 로봇에 대한 통계적 정보를 사용하는 것이 가능하다. 이 구현예에서, 고정된 공지의 치수를 사용하도록 선택되어 있다. 공지의 치수는 2개의 회전축(18, 20) 사이의 공통 법선(16)의 길이이다. 이 법선의 길이는 DH "a" 파라미터에 의해 직접 표현되고, 따라서 규정되고 고정될 수 있다(도 8 참조).

표현

폐체인의 모델은 도 9에 도시된 바와 같이 각각의 관절을 위한 변환을 포함한다. 양 로봇을 위한 동일한 표현을 사용하기 위해, 에러 계산은 변경되지만 이하의 식 7에서와 동일한 에러를 여전히 계산한다.

로봇들 사이의 연결은 DH의 확장 버전을 갖고 표현될 수 있다(이하의 식 8 및 9 참조). 이 표현은 동일한 장점을 제공하는 DH와 유사한 방식으로 임의의 변환을 표현하는 것을 가능하게 한다.

폐체인 모델의 각각의 변환을 위한 파라미터가 이하의 표 1에 설명되어 있다. 고정된 거리는 "a" 파라미터를 갖는 모델에 표현된다(표 1 참조). 동일한 설계 트릭이 연결, 툴 및 베이스 플랜지의 모두에 대해 행해지고, 이들의 모두는 공지의 법선 길이를 갖고 고정될 수 있다. 전술된 바와 같이, 시스템 내에 다수의 사전 공지된 파라미터를 갖는 것이 바람직하다 - 그러나 필수적인 것은 아님 -. 이는 캘리브레이션의 결과를 평가하기 위해 기본 참값(ground true)으로서 이들 중 하나를 포함하는 것을 가능하게 한다.

표 1: 로봇(6, 8)이 90도 변위되어 있는 셋업에 대한 모델의 표현의 조정 가능한 및 고정된("a" 파라미터) 파라미터를 설명하는 표.

로봇(6, 8)의 제어기 내에서 캘리브레이팅된 모델을 사용하기 위해,

및

로부터 유용한 정보의 추출을 포함하는 요구된 포맷으로 변환을 재컴퓨팅할 필요가 있다. 이 경우에, 쉴링 DH 표시법이다.

도 10은 R개의 로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 실시예를 도시하는 흐름도를 도시하고, R은 2 이상의 자연수이다. 도시된 실시예는 다수의 관절, 베이스 플랜지 및 툴 플랜지를 갖는 R개의 로봇을 제공하는 단계를 포함한다. 단계 22에서, 폐체인이 R개의 로봇으로부터 형성된다. 다음에, 단계 28에서 대응 위치 쌍(<R_iQ, R_jQ>_m)이 수집된다. 다음에, 단계 30에서, 충분한 데이터가 모델을 추정하기 위해 수집되었는지 여부가 평가된다. 만일 그렇지 않으면, 단계 26에서, 로봇의 관절 위치는 변경되고 대응 위치 쌍(<R_iQ, R_jQ>_m)이 블록 28에 의해 지시된 바와 같이 수집된다. 다음에, 재차 단계 30에서 충분한 데이터가 수집되어 있는지 여부가 평가된다. 만일 그렇지 않으면, 단계 26 및 28이 화살표(29)에 의해 지시된 바와 같이 반복된다. 그러나, 충분한 데이터가 수집되어 있으면, 모델은 단계 32에 의해 지시된 바와 같이 수집된 위치 쌍 데이터 세트(<R_iQ, R_jQ>_m)의 지식을 사용하여 업데이트되거나 세밀화되거나 추정된다. 이들 업데이트된 모델은 이어서 단계 34에서 저장되고, 이에 의해 캘리브레이션은 단계 36에 의해 지시된 바와 같이 완료된다.

도 11은 본 발명에 따른 로봇을 캘리브레이팅하는 방법의 상위 레벨 전체 실시예를 도시한다. 단계 38에서, 방법이 시작되고, 다음에 단계 40에서 로봇은 폐 기구학 체인에서 함께 장착되고, 다음에 단계 42에서 본 발명의 실시예에 따른 캘리브레이션 루프는 시작점으로 풀 캘리브레이션을 프라이밍하기 위해 높은 불확실성 파라미터에 대해 수행된다. 이 루프가 성공하면, 풀 모델이 단계 44에서 결정된다. 이것이 성공하면, 캘리브레이션은 블록 46에 의해 지시된 바와 같이 행해진다. 그러나, 단계 42 또는 44 중 어느 하나가 화살표 50 및 52에 의해 각각 지시된 바와 같이 실패하면, 캘리브레이션은 블록 48에 의해 지시된 바와 같이 실패한다.

도 12 및 도 13은 도 12의 흐름도에 도시된 블록 42 및 44를 구현하는 2개의 대안적인 방식을 도시한다.

도 12는 도 11의 캘리브레이션 루프(42, 44)의 자동 버전의 실시예를 도시한다. 단계 54에서, 다음의 타겟 관절각이 생성되거나 로딩되고, 이어서 단계 56에서 하나를 제외한 모든 로봇이 타겟 각도에서 힘 제어 배향으로 설정된다. 다음에, 단계 58에서, 최종 나머지 로봇은 위치 제어로 타겟 각도에서 배향으로 설정된다. 다음에, 단계 60에서, 센서 정보의 변화가 동일한 또는 거의 동일한 측정치를 회피하도록 적합하게 선택된 임계치보다 큰지 여부가 평가된다. 만일 그러하면, 센서 정보는 단계 62에 의해 지시된 바와 같이 저장된다. 다른 한편으로, 센서 정보의 변화가 상기 적합하게 선택된 임계치보다 낮으면, 단계 64에서 캘리브레이션을 진행하기 위해 충분한 데이터가 수집되어 있는지 여부가 평가된다. 만일 그러하면, 로봇은 단계 66에 의해 지시된 바와 같이 이동이 정지되고, 그 후에 캘리브레이션이 수행되는데, 즉 단계 68에 의해 지시된 바와 같이 모델이 세밀화된다. 다음에, 단계 70에서, 캘리브레이션이 ok인지 여부라 평가된다. 만일 그러하면, 캘리브레이션 루프는 단계 72에 의해 지시된 바와 같이 행해진다. 단계 64에서의 평가가 캘리브레이션을 완료하기 위해 충분한 데이터가 수집되어 있지 않은 것을 나타내면, 로봇이 단계 74에서 여전히 이동하는지가 검사되고, 대답이 긍정적이면 단계 60 내지 64가 반복된다. 로봇이 이동하지 않으면, 단계 76에서 로봇이 예측 불가능하게 정지되었는지 여부가 확인되는데, 만일 그러하면, 예를 들어 로봇이 주위 환경 또는 자신과 충돌하였으면 단계 80에서 물리적 불편함에 대한 에러 검사가 수행된다. 단계 76에서의 평가의 결과가 부정적이면, 54로부터의 단계들이 반복된다.

도 13은 도 11의 캘리브레이션 루프(42, 44)의 수동 버전의 실시예를 도시한다. 본 발명의 방법의 다수의 단계들은 도 12에 도시된 방법의 것들과 유사하기 때문에, 단지 차이점만이 이하에 설명될 것이다. 본질적인 차이점은 모든 로봇이 단계 81에서 힘 제어로 설정되고, 이어서 관절각은 단계 60에 앞서 단계 82에서 수동으로 조작된다.

도 14 및 도 15는 도 12 및 도 13에 단계 62에 의해 지시된 바와 같은 센서 정보를 저장하기 위한 흐름도를 도시한다. 도 14는 비동기화된 로봇의 센서 정보를 저장하기 위한 흐름도를 도시하고, 도 15는 동기화된 로봇에 대한 것을 도시한다. 도 14의 제1 단계 84에서, 로봇의 이동은 정지되어 있고, 이어서 단계 86에서, 로봇이 정지되어 있는지 여부가 평가되고, 만일 그러하면, 센서 정보, 예를 들어 관절각이 단계 88에서 저장되고, 그 후에 로봇의 이동이 단계 90에서 계속된다. 그러나, 로봇이 동기화되면, 센서 정보는 도 15의 흐름도에서 하위 단계 88에 의해 지시된 바와 같이 직접 저장된다. 이는 동기화가 모든 센서로부터의 정보가 동시에 수집되는 것을 보장하기 때문에 가능하다. 이것이 동시에 행해지지 않으면, 수집된 데이터세트는 폐체인을 반영하지 않고, 측정치들은 이 경우에 사용 불가능할 것이다. 로봇이 동기화되지 않으면, 위치 쌍이 일관성을 보장하기 위해 수집되기 전에 이들을 정지시킬 필요가 있다.

프로그램 복제의 예

이 섹션은 어떻게 폐체인 방법이 하나의 로봇으로부터 하나 또는 양자 모두가 비캘리브레이팅되는 다른 로봇으로 동작 프로그램을 복제하는데 사용될 수 있다. 예는 복제될 프로그램의 장점을 취한다. 복제될 프로그램은 로봇 구성의 웨이포인트(waypoint)를 포함한다. 여기서, 폐체인은 체인의 제1 부분을 표현하고 제1 로봇의 작업을 수행하도록 의도된 새로운 로봇으로 동일한 웨이포인트에 재교육함으로써 체인을 -수학적으로 - 폐쇄하도록 웨이포인트를 사용함으로써 얻어진다. 새로운 로봇(6)이 오래된 로봇(8)의 가상 이미지와 함께 도시되어 있는 도 16을 참조하라.

데이터

생성된 기준 데이터는 복제되려고 하는 로봇의 프로그램에 기초한다. 데이터는 프로그램의 작업에 본질적인 주요 웨이포인트 위치를 재학습함으로써 수동으로 수집된다. 이들 본질적인 위치는 는 프로그램에 따라 정밀도가 변경될 수도 있지만, 대부분의 경우에 복제가 가장 명시적이고 가장 용이한 것들일 것이다. 이들 본질적인 위치를 재학습함으로써, 새로운 로봇의 최종 프로그램이 이들 주요 위치에서 정합하게 되는 것이 또한 성취된다. 다수의 프로그램이 동일한 2개의 로봇 사이에서 복제되고 있으면, 이들 주요 위치들은 재사용될 수 있고, 이에 의해 이들 사이의 더 높은 레벨의 컴플라이언스를 유도한다. 작업 및 로봇 툴에 따라, 정확한 위치 및 회전을 결정하는 것이 어려울 수도 있다. 특히, 회전은 툴이 회전 종속성이면 정확하게 복제되는 것이 어려울 수도 있다. 이는 따라서 지식의 레벨을 감소시킬 수 있지만 이들 작업에서의 회전이 회전 독립성에 기인하여 중요하지 않기 때문에 여전히 사용 가능하다. 로봇의 작업에 따라, 수집된 데이터는 통상적으로 로봇의 본질적인 동작이 행해지는 그룹 내에서 그룹화된다. 이는 2개의 로봇의 워크스페이스 사이의 관계가 단지 부분적으로만 공지되고 정확한 대응 구성이 단지 주요 위치 부근에만 제공될 수 있다는 것을 암시한다. 그러나, 다른 웨이포인트가 로봇의 작업을 위해 필수적이지 않기 때문에, 이는 대부분의 경우에 프로그램의 작업을 실행하는 로봇을 위해 충분히 양호할 것이다. 프로그램이 원시 로봇에 재차 복제될 필요가 있으면, 동일한 대응 주요 위치가 재사용될 수도 있다. 이는 원시 프로그램 뿐만 아니라 그 변화가 원시 로봇에 재차 포트백(ported back)될 수 있게 한다. 이는 동일한 프로그램이 유사한 로봇 셀에 사용되면 특히 흥미가 있고, 이는 이에 의해 제품이 적응성의 손실 없이 프로그램을 복제함으로써 업스케일링될 수 있게 한다.

로봇 베이스 표현

본 예에서, 동일한 툴이 양 로봇(6, 8) 상에 장착되고 툴 중심점의 위치는 동일한 것으로 가정된다(도 16 참조). 로봇(6, 8)의 2개의 베이스 회전 중심들 사이의 변환의 변조는 오일러각(Euler angle), RPY 및 3D 위치 벡터에 의해 행해진다. 오일러각을 사용하여, 가능한 한 적은 파라미터를 갖는 표현이 성취되고, 이는 로봇의 변위의 회전에 대한 적당한 조정 또는 무조정에 대한 특이성이 없고 제약된 최적화 알고리즘을 사용하기 위한 필요성을 회피한다. 선택된 표현은 이하의 식 10에 공식화되어 있다.

로봇 표현

로봇(6, 8)은 3개의 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터로 변조된다. 2개의 첫번째 것들은 전술된 캘리브레이션에 사용된 것과 동일하다. 그러나, 마지막 관절의 변조를 위해, RPY 표시법이 임의의 위치 및 회전이 변조될 수 있는 것을 보장하기 위해 선택된다(이하의 식 11 참조). 이 표시법은 다른 DH 표시법의 어느 것도 임의의 툴 플랜지 변환을 변조하도록 요구된 임의의 변환을 표현할 수 없기 때문에 사용된다. 베이스 표현과 같이, RPY는 단지 적당한 표시법만이 변조되도록 요구되거나 어떠한 표시법도 요구되지 않기 때문에 양호한 선택이다. 각각의 관절에 대한 올바른 표시법을 선택함으로써, 결과는 임의의 파라미터 특이성 없는 로봇의 표현이다.

툴 표현

툴 중심점이 로봇의 툴 플랜지에 대해 어디에 배치되어 있는지를 규정하는 변환은

라 칭한다. 이 변환은 동일한 툴이 양 로봇(6, 8) 상에 장착된다는 가정에 기인하여 고정된다. 더욱이, 요구되는 임의의 작은 조정이 마지막 관절의 파라미터에 의해 얻어질 수 있다. 본 예에서, 모델의 스케일은 로봇들의 상대 스케일이 물리적 로봇(6, 8)의 스케일과 동일하기만 하면 중요하지 않다. 이는 각도들이 도 7에 도시된 바와 같이 대상물의 스케일에 독립적이기 때문에, 방법으로의 입력 및 출력이 순수한 각도이기만 하면 유효하다.

풀 모델

모델의 표현이 이하의 표 2에 예시된다. 모델의 선형 종속성 파라미터를 회피하기 위해, 이들 중 몇몇은 고정되어 있다. 양 로봇의 베이스 관절에 대한 파라미터 θ 및 d는 동일한 조정이

표현에 의해 행해질 수 있기 때문에 고정된다. 로봇의 마지막 관절 변환

중 하나는 양 로봇이 툴 중심점

을 공유하고 임의의 작은 조정이 관절들의 양 표현을 통해 행해질 수 있기 때문에 고정된다. 이에 따라, 상기 파라미터들은 서로 종속된다. 방법은 단지 관절각 정보만을 수신하기 때문에, 모델의 스케일에 관련된 선형 종속성을 회피하거나 통계적 정보를 회피하기 위해 물리적 길이를 고정할 필요가 있다. 이 경우에, 이는 문제점이 잘 정의되지 않고/미결정되더라도 방법을 사용 가능하게 하기 때문에 최적화 방법을 정규화하기 위해 통계적 정보를 사용하도록 선택되어 왔다. 선택된 정규화 방법은 잘 정의되지 않은 식에 대한 티코노프 정규화에 기초한다. 이는 최소 제곱 최적화가 무한한 가능성의 예측된 양에 가장 가까운 해를 선택하는 것을 가능하게 한다. 각각의 로봇을 위한 조정 가능한 파라미터의 양(N)은

및

가 양 로봇에 대해 재사용되기 때문에 최소 및 완전한 표시법에 대해 이하의 식을 충족하는데 R = 회전 관절의 수이다. T = 직동 관절의 수이다. N = 4R + 2T + 6이다. 이 예에서, R = 6이고, T = 0이고, 이는 N = 30을 제공한다.

표 2: 모델 표현의 조정 가능 파라미터 및 고정 파라미터

도 17에는 표 2의 변환이 시스템 내에 어디에 배치되어 있는지의 개략도가 도시되어 있다.

도 18에는, 도 19에 도시된 바와 같은 프로그램 변환에 사용될 위치 쌍을 수집하기 위한 흐름도의 실시예가 도시되어 있다. 이하에, 로봇 j는 로봇 i로 교체되어 있는 것으로 가정된다. 각각의 로봇은 다수의 관절, 베이스 플랜지 및 툴 플랜지를 갖는다. 제1 단계 92에서, 프로그램 세트 R_iP가 로딩되고, 이어서 동작 프로그램 R_iP에 따라 다수의 위치 및 각도 R_iQ가 다음 단계 94에서 선택된다. 이들 위치 - 및 이에 의해 대응하는 각도 R_iQ가 바람직하게는 프로그램된 작업의 필수적인 웨이포인트이다. 다음에, 단계 96에서, 리스트 R_iQ 내의 모든 R_iQ_m에 대해, 단계 98이 수행된다. 단계 98에서, 로봇 R_j는 R_iQ_m 위치의 이들 대응 위치로 이동되고, 이들 위치는 이어서 단계 100에서 위치 또는 각도 쌍 세트 <R_iQ, R_jQ>_m으로서 저장된다. 블록 102에 의해 지시된 바와 같이, 단계 96 내지 100은 루프가 행해지지 않으면 반복된다. 그러나, 루프가 완료될 때, 결과는 블록 104에 의해 지시된 바와 같이 위치 또는 각도 쌍 데이터 세트 <R_iQ, R_jQ>이다.

도 19에는, 전술된 수집된 데이터 세트를 사용하여, 프로그램 변환을 위한, 즉 로봇 i로부터 로봇 j로 동작 프로그램을 복사하기 위한 흐름도의 실시예가 도시되어 있다. 단계 92에서, 프로그램 R_iP가 로딩된다. 다음에, 단계 106에서, 대응 위치 또는 각도 쌍 데이터 세트 <R_iQ, R_jQ>가 로딩된다. 다음에, 단계 108에서, 기구학적 모델 M_i, M_j, T_base 및 T_tcp가 수집된 위치 또는 각도 쌍 데이터 세트 <R_iQ, R_jQ> 및 폐체인 규칙을 사용하여 평가된다. 다음에, 단계 110에서 정기구학은 M_i를 갖는 R_iP 내의 모든 R_iQ에 적용되어, 이에 의해 R_iK를 생성한다. 그 후에, 단계 112에서, 역기구학이 M_j를 갖는 모든 R_iK에 적용되어, 이에 의해 R_jQ를 생성한다. 다음에, 단계 114에서, R_iP 내의 모든 R_iQ는 R_jP를 생성하는 대응하는 R_jQ로 교체되어, 이에 의해 프로그램 변환이 블록 116에 의해 지시된 바와 같이 완료된다.

도 20은 프로그램 보정을 위한 상위 레벨 흐름도를 도시한다. 시작점은 단계 188에 지시된 바와 같이 그 프로그램에 설명된 작업을 수행하는 동작 로봇 설치이다. 다음에, 단계 120에서, 예를 들어 기계적 고장의 경우에, 셋업의 변경이 수행된다. 이는 로봇의 변경, 예를 들어 블록 122에 의해 지시된 바와 같은 그 관절의 교체 또는 블록 124에 지시된 바와 같은 로봇의 교체 또는 블록 126에 의해 지시된 바와 같은 셋업의 소정의 다른 변경일 수 있다. 다음에, 다음 단계 128에서 - 새로운 로봇부(예를 들어, 전체 새로운 로봇)를 사용하여 - 프로그램 내의 오래된 중요한 위치들 중 일부에 대한 새로운 대응하는 관절각이 결정된다. 이에 의해, 오래된 및 새로운 로봇의 관절각 쌍 데이터가 결정된다. 이들 데이터는 이어서 단계 130에서 폐체인 특성을 사용하여 오래된 및 새로운 로봇의 기구학적 모델을 세밀화하는데 사용된다. 그 후에, 단계 132에서, 프로그램 변환이 전술된 바와 같이 수행된다. 프로그램 보정이 실패하면, 단계 128 내지 132가 반복된다. 그러나, 프로그램 보정이 성공하면, 단계 134에서, 예를 들어 새로운 로봇 상에서 실행하게 함으로써 프로그램이 사용 가능한지 여부가 판정된다. 이는 예를 들어 프로그램이 적합하게 선택된 공차 내에서 제2 로봇 상에서 실행될 수 있는지 여부를 평가함으로써 행해질 수 있다.

프로그램이 사용 가능하면, 다음 단계 - 선택적 단계 136 - 에서, 더 많은 프로그램이 변환되어야 하는지 여부가 평가되고, 만일 그러하면, 다음에 단계 132 내지 136이 수행되고, 여기서 소정의 각도 쌍이 조정될 수 있고 또는 부가의 것이 추가될 수 있다. 그렇지 않으면, 프로그램은 도시된 흐름도에서 블록 138에 의해 지시된 바와 같이 사용 준비가 된다.

도 21은 어떻게 도 20에 도시된 전술된 흐름도의 단계 128이 수행될 수 있는지의 실시예를 더 상세히 도시하는 흐름도를 도시한다. 도시된 방법은 반복적인데, 먼저 단계 140에서, 프로그램으로부터의 일 중요한 웨이포인트가 사용되고, 다음에 단계 142에서, 새로운 로봇의 관절각의 새로운 세트가 이를 올바른 위치로 이동시킴으로써 규정된다. 다음에 단계 144에서, 관절각의 오래된 및 새로운 세트가 대응 쌍으로서 저장된다. 다음에, 마지막 단계 146에서, 다른 중요한 웨이포인트가 규정될 필요가 있는지 여부가 판정된다. 만일 그러하면, 다음에 단계 140 내지 146이 반복된다. 만일 아니면, 각도 쌍이 모델을 업데이트하는 다음 단계에서 사용된다(도 20의 단계 130 참조).

도 22에는 어떻게 프로그램을 보정/변환하는 단계 132가 수행될 수 있는지의 실시예가 더 상세히 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 제1 단계는 보정을 위해 프로그램을 로딩하는 것이고(148), 이어서 다음 단계에서, 제1 웨이포인트가 결정된다. 단계 152에서, 대응 위치가 단계 128에 의해 미리 규정되어 있는지 여부가 평가된다. 만일 아니면, 다음에 단계 154에서, 정기구학이 오래된 로봇을 표현하는 모델을 사용하여 적용되어, 이에 의해 단계 156에 의해 지시된 바와 같이 어느 결과에서 새로운 로봇을 표현하는 모델을 사용하여 역기구학이 계산되는지의 결과를 산출한다. 다음에, 단계 158에서, 계산이 성공적인지 여부가 평가된다. 만일 그러하면, 단계 160에서, 역기구학에 의해 계산된 가장 가까운 해가 선택된다. 다음에, 단계 162에서, 오래된 웨이포인트가 새롭게 계산된 것으로 교체된다. 마지막으로, 단계 164에서, 더 많은 웨이포인트가 필요한지 여부가 평가되고, 만일 그러하면 다음에 단계 150 내지 164가 수행된다. 단계 152의 평가의 결과가 참이면, 다음에 미리 규정된 대응하는 관절각들이 단계 166에 의해 지시된 바와 같이 사용된다.

예시된 바와 같이, 본 발명에 의해 비캘리브레이팅된 로봇들 사이의 프로그램 변환을 수행하는 것이 가능하다.

본 발명의 상세한 설명에 사용된 도면 부호들의 리스트가 이하에 제공된다.

2: 툴 플랜지 어댑터
4: 베이스 플랜지 어댑터
6, 8: 로봇
10: 베이스 플랜지
16: 회전축 사이의 공통 법선
18, 20: 회전축
22 내지 36: 방법 단계, 캘리브레이션
38 내지 52: 방법 단계, 캘리브레이션
54 내지 82: 방법 단계, 자동 및 수동 캘리브레이션 루프
84 내지 90: 방법 단계, 센서 정보의 저장
92 내지 104: 방법 단계, 각도 데이터 쌍의 수집
106 내지 116: 방법 단계, 프로그램 변환
118 내지 138: 방법 단계, 프로그램 보정
140 내지 146: 방법 단계, 관절각의 규정
148 내지 166: 방법 단계, 프로그램의 보정

Claims

로봇을 캘리브레이션하는 방법이며,
(a) 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로서, 그 각각이 2개의 플랜지, 즉 베이스 플랜지와 툴 플랜지를 연결하는 관절 및/또는 링크를 갖는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)을 제공하는 단계와,
(b) 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인을 형성하는 단계와,
(c) 상기 체인 내의 링크 또는 관절 중 적어도 하나를 조작하여, 이에 의해 체인 내의 다른 링크 또는 관절의 일부의 조작을 유도하는 단계와, 이어서
(d) 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 각각의 관절과 연계된 센서 정보에 기초하여 각각의 로봇(R₁, R₂)에 대한 기구학적 모델(M₁, M₂)을 추정하는 단계를 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항에 있어서, 상기 센서 정보는 로봇 관절 및/또는 링크를 구동하는데 사용되는 동일한 센서로부터 얻어지는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제2항에 있어서, 상기 센서 정보는 로봇 관절 및/또는 링크를 구동하는데 사용되는 동일한 센서로부터만 얻어지는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 단계 (c)는
- 관절 위치들 및 이에 의해 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 각각의 관절의 위치(Q)를 변경하는 하위 단계, 및
- 대응 위치 쌍(<R₁Q, R₂Q>_m)을 수집하는 하위 단계를 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제4항에 있어서, 상기 센서 정보는 관절의 위치(Q)에 대한 정보이고, 상기 단계 (d)는 수집된 위치 쌍(<R₁Q, R₂Q>_m)에 기초하여 기구학적 모델(M₁, M₂)을 추정하는 것을 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서 정보는 각도, 위치 좌표 또는 이들의 도함수 중 임의의 하나 및/또는 이들 중 임의의 하나의 변화를 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제6항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서 정보는 힘, 토크 또는 이들의 도함수 중 임의의 하나 및/또는 이들 중 임의의 하나의 변화를 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 적어도 이들의 베이스 플랜지에서 그리고/또는 이들의 툴 플랜지에서 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)을 물리적으로 연결함으로써 수행되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂) 사이에 적어도 하나의 거리를 고정하는 단계를 더 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂) 사이의 연결부의 적어도 하나의 방향을 고정하는 단계를 더 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)으로부터 폐체인을 형성하는 단계 (b)는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂) 사이의 상대 위치를 측정하기 위해 측정 장비를 사용하는 단계를 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제11항에 있어서, 상기 측정 장비는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 부분들 사이의 거리를 측정하기 위해 구성되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제11항 또는 제12항에 있어서, 상기 측정 장비는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 부분들 사이의 방향을 결정하기 위해 구성되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제13항에 있어서, 상기 측정 장비는 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)을 연결하는 적어도 하나의 볼 바아인 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제14항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 연결 플랜지는 동일한 회전축을 공유하지 않는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제15항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기구학적 모델(M₁, M₂)을 추정하는 단계 (d)는 더욱이 이들의 베이스 플랜지에서 그리고 이들의 툴 플랜지에서 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂) 사이의 오프셋의 추정 또는 측정에 기초하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제16항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기구학적 모델(M₁, M₂)을 추정하는 단계 (d)는 체인의 적어도 하나의 부분에 대한 통계적 정보에 또한 기초하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제17항에 있어서, 상기 통계적 정보는 통계적 정보 없이, 해결될 식의 수를 초과하는 센서 정보에 기초하여 모델(M₁, M₂)을 추정하는데 사용되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제18항 중 어느 한 항에 있어서, 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)의 각각의 관절과 연계된 충분한 센서 정보가 단계 (c) 후에 그러나 단계 (d) 전에 얻어지는지 여부를 평가하는 단계를 더 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제4항 내지 제19항 중 어느 한 항에 있어서, 충분한 위치 쌍 데이터(<R₁Q, R₂Q>_m)가 단계 (d) 후에 그러나 단계 (e) 전에 얻어지는지 여부를 평가하는 단계를 더 포함하고,
- 충분한 위치 쌍 데이터(<R₁Q, R₂Q>_m)가 기구학적 모델(M₁, M₂)을 업데이트하기 위해 얻어지지 않으면 단계 (d)를 반복하고, 또는
- 충분한 위치 쌍 데이터(<R₁Q, R₂Q>_m)가 기구학적 모델(M₁, M₂)을 업데이트하기 위해 얻어지면 단계 (e)를 반복하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제19항에 있어서, 충분한 센서 정보는 기구학적 모델(M₁, M₂)을 추정하기 위해 해결될 식의 수를 초과하지 않는 미지수의 수에 대응하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제21항에 있어서, 기구학적 모델(M₁, M₂)을 추정하기 위해 식을 해결하기 위해 필요한 것에 추가하여, 센서 정보의 오버헤드 퍼센트(OPI)를 수집하는 단계를 더 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제22항에 있어서,
- 상기 센서 정보의 오버헤드 퍼센트(OPI)의 적어도 분율이 기구학적 모델(M₁, M₂)을 업데이트하는데 사용되는 것을 억제하는 단계,
- 상기 센서 정보의 오버헤드 퍼센트(OPI)의 상기 분율을 데이터 저장 디바이스 상에 저장하는 단계, 및
- 상기 센서 정보의 오버헤드 퍼센트의 분율을 사용하여 캘리브레이션을 검증하는 단계를 더 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제23항에 있어서, 상기 캘리브레이션을 검증하는 단계는 상기 센서 정보의 수집된 오버헤드 퍼센트의 분율을 로봇에 대한 추정된 기구학적 모델(M₁, M₂)에 의해 예측된 대응값들과 비교하는 단계를 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제24항에 있어서, 상기 비교는 상기 센서 정보의 수집된 오버헤드 퍼센트의 분율의 모든 것과 로봇에 대해 추정된 기구학적 모델(M₁, M₂)에 의해 예측된 대응값들 사이의 차이를 계산하고 상기 차이 또는 그 수치값을 임계값과 비교함으로써 수행되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제22항 내지 제25항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 센서 정보의 오버헤드 퍼센트(OPI)는 10% 내지 200%, 바람직하게는 20% 내지 80%, 더욱 더 바람직하게는 20% 내지 60%의 범위 또는 대안적으로 10% 내지 20%의 범위, 또는 20% 내지 40%의 범위, 또는 40% 내지 60%의 범위, 또는 60% 내지 80%의 범위, 또는 80% 내지 100%의 범위, 또는 100% 내지 120%의 범위, 또는 120% 내지 140%의 범위, 또는 140% 내지 160%의 범위, 또는 160% 내지 200%의 범위인 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제26항 중 어느 한 항에 있어서, 추정된 기구학적 모델(M₁, M₂)을 데이터 저장 디바이스에 저장하는 단계를 더 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 체인 내의 적어도 하나의 로봇(R₁, R₂)의 관절 또는 링크 중 적어도 하나를 조작하는 단계 (c)는 상기 2개의 로봇(R₁, R₂) 중 하나의 관절의 위치 조절기들 중 적어도 하나를 턴오프하고 다른 로봇에 의해 유도되게 허용함으로써 수행되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제27항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 체인 내의 적어도 하나의 로봇(R₁, R₂)의 관절 중 적어도 하나를 조작하는 단계 (c)는 상기 2개의 로봇(R₁, R₂)의 각각의 관절의 위치 조절기들 중 적어도 하나를 턴오프하고 관절 위치를 외부에서 변경함으로써 수행되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제29항에 있어서, 상기 체인 내의 적어도 하나의 로봇(R₁, R₂)의 관절 중 적어도 하나를 조작하는 단계 (c)는 상기 2개의 로봇(R₁, R₂)의 각각의 관절의 위치 조절기들 중 적어도 하나를 턴오프하고 관절 위치를 수동으로 변경함으로써 수행되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제30항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기구학적 모델(M₁, M₂)은 변환을 규정하는 파라미터에 의해 결정되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제31항에 있어서, 상기 파라미터는 2개의 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터인 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제32항에 있어서, 상기 2개의 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터는 쉴링 파라미터 및 평행 변형 파라미터 각각에 의해 표현되는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제33항 중 어느 한 항에 있어서, 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)이 작동하는 힘을 조정하는 단계를 더 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제34항 중 어느 한 항에 있어서, 각각의 모델(M₁, M₂)은 각각의 관절을 위한 변환을 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제35항 중 어느 한 항에 있어서, 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)과 병렬로 또는 직렬로 N개(N은 자연수)의 부가의 로봇을 연결하는 단계 및 각각의 부가의 N개의 로봇에 대해 제1항의 단계들을 수행하는 단계를 더 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1항 내지 제36항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 적어도 2개의 로봇(R₁, R₂)은 단일의 로봇의 2개의 로봇 아암인 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제37항에 있어서, 상기 아암들 중 적어도 하나는 관절식 로봇 아암인 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제37항 또는 제38항에 있어서, 상기 아암들 중 적어도 하나는 직동 관절을 포함하는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제37항 내지 제39항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 단일의 로봇은 하나의 베이스 플랜지 및 적어도 2개의 툴 플랜지를 갖는 로봇을 캘리브레이션하는 방법.
제1 로봇(R₁)으로부터 제2 로봇(R₂)으로 동작 프로그램을 변환하는 방법으로서, 각각의 로봇(R₁, R₂)은 2개의 플랜지, 즉 베이스 플랜지 및 툴 플랜지를 연결하는 관절을 갖는 동작 프로그램 변환 방법이며,
(a) 상기 제1 로봇(R₁)을 제2 로봇(R₂)으로 교체하는 단계와,
(b) 상기 제1 로봇(R₁)과 연계된 동작 프로그램(R₁P)을 제공하는 단계와,
(c) 상기 동작 프로그램(R₁P)에 따라 다수의 위치 또는 각도를 선택하고 제2 로봇(R₂)을 이들 위치로 이동시켜, 이에 의해 위치 또는 각도 쌍 데이터 세트(<R₁Q, R₂Q>)를 제공하는 단계와,
(d) 상기 위치 쌍 데이터 세트(<R₁Q, R₂Q>)를 사용하여 상기 적어도 2개의 로봇의 기구학적 모델(M₁, M₂), 베이스 플랜지 오프셋(T_base) 및 툴 중심점 오프셋(T_tcp)을 추정하는 단계와, 이어서
(e) 상기 추정된 기구학적 모델(M₁, M₂)에 기초하여 동작 프로그램 변환을 수행하는 단계를 포함하는 동작 프로그램 변환 방법.
제41항에 있어서, 상기 프로그램이 적합하게 선택된 공차 내에서 제2 로봇 상에서 실행할 수 있는지 여부를 평가하는 단계를 더 포함하는 동작 프로그램 변환 방법.
제42항에 있어서, 상기 동작 프로그램(R₁P)에 따라 부가의 수의 위치를 선택하고 이들 부가의 위치로 제2 로봇(R₂)을 이동시켜, 이에 의해 확장된 위치 쌍 데이터 세트를 제공하고, 이어서 프로그램이 적합하게 선택된 공차 내에서 제2 로봇 상에서 실행할 수 없으면 이 확장된 위치 쌍 데이터 세트를 사용하여 단계 (d) 및 (e)를 수행하는 단계를 더 포함하는 동작 프로그램 변환 방법.
제41항, 제42항 또는 제43항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 추정된 기구학적 모델(M₁, M₂)에 기초하여 다른 동작 프로그램을 변환하는 단계를 더 포함하는 동작 프로그램 변환 방법.
제41항 내지 제44항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 추정된 기구학적 모델에 기초하여 동작 프로그램 변환을 수행하는 단계 (e)는
- 상기 제1 로봇(R₁)과 연계된 추정된 기구학적 모델(M₁)을 갖는 R₁P 내의 모든 R₁Q 상에 정기구학을 적용하여 프로그램(R₁K)을 생성하는 하위 단계,
- 상기 제2 로봇(R₂)에 대한 추정된 기구학적 모델(M₂)을 갖는 R₁K 상에 역기구학을 적용하여, 이에 의해 위치 R₂Q를 제공하는 하위 단계, 및 이어서
- 상기 프로그램 R₁P 내의 R₁Q를 대응하는 R₂Q로 교체하여, 이에 의해 제2 로봇(R₂)과 연계된 동작 프로그램(R₂P)을 제공하고, 이에 의해 프로그램 변환이 완료되는 하위 단계를 포함하는 동작 프로그램 변환 방법.
제41항 내지 제45항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기구학적 모델(M₁, M₂)은 변환을 규정하는 파라미터에 의해 결정되는 동작 프로그램 변환 방법.
제46항에 있어서, 상기 기구학적 모델(M₁, M₂)은 3개의 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터에 의해 결정되는 동작 프로그램 변환 방법.
제47항에 있어서, 상기 3개의 유형의 데나비트-하텐버그 파라미터는 쉴링 파라미터, 평행 변형 파라미터 및 RPY 파라미터에 의해 표현되는 동작 프로그램 변환 방법.
제46항 내지 제48항 중 어느 한 항에 있어서, RPY 파라미터는 로봇의 마지막 관절을 변조하는데 사용되는 동작 프로그램 변환 방법.
제41항 내지 제49항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 기구학적 모델(M₁, M₂)은 시작점으로서 미리 정해진 모델을 사용하여 추정되는 동작 프로그램 변환 방법.