WO2023067942A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びロボット制御システム - Google Patents

Abstract

本技術の一形態に係る情報処理装置は、剛性制御部を具備する。前記剛性制御部は、ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御する。この情報処理装置では、例えばオペレータが動きを入力しながら、同時に剛性の設定を行うことが可能であるため、動きの入力や剛性の設定に係るオペレータの労力が低減される。これにより、ロボットアームを精度よく駆動させることが可能となる。

Description

情報処理装置、情報処理方法、及びロボット制御システム

　本技術は、ロボットアームの駆動を制御可能な情報処理装置、情報処理方法、及びロボット制御システムに関する。

　特許文献１には、ロボットアームのリンク部分に取り付ける触覚センサについて開示されている。この触覚センサは、柔軟性を有する材料にてシート状に構成されている。これにより、リンク部分に巻きつけるようにして簡単に触覚センサを取り付けることが可能である。また、ロボットアームの関節に対して触覚センサを取り付けなくてもよいため、ロボットアームの動作の妨げにならない。

特開２００３－０７１７７８号公報

　このようなロボットアームが使用される場合、ロボットアームを精度よく動作させることが重要となる。

　以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、ロボットアームを精度よく動作させることが可能となる情報処理装置、情報処理方法、及びロボット制御システムを提供することにある。

　上記目的を達成するため、本技術の一形態に係る情報処理装置は、剛性制御部を具備する。
　前記剛性制御部は、ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御する。

　この情報処理装置では、圧力センサの検出結果に基づいて、ロボットアームの関節の駆動に関する剛性が制御される。これにより、ロボットアームを精度よく駆動させることが可能となる。

　前記情報処理装置は、さらに、前記剛性制御部により設定された前記剛性と、前記関節の駆動による前記ロボットアームの動きとを、互いに関連付けて記憶する記憶部を具備してもよい。

　前記記憶部は、オペレータが前記ロボットアームを動かして所定の動きを記憶させるダイレクトティーチングモードが選択されている場合に、前記剛性と前記動きとを互いに関連付けて記憶してもよい。

　前記ロボットアームは、１以上の関節と、前記１以上の関節の各々が駆動することにより、回転又は直動する１以上のリンクとを有してもよい。この場合、前記剛性制御部は、前記１以上のリンクの回転又は直動に関する剛性を制御してもよい。

　前記情報処理装置は、さらに、前記剛性制御部により設定された前記剛性と、前記関節の駆動による前記リンクの軌道とを、互いに関連付けて記憶する記憶部を具備してもよい。

　前記記憶部は、オペレータが前記リンクを動かして所定の軌道を記憶させるダイレクトティーチングモードが選択されている場合に、前記剛性と前記軌道とを互いに関連付けて記憶してもよい。

　前記剛性制御部は、前記圧力センサにより検出された圧力が高くなるのに応じて、前記剛性が高くなるように前記剛性を制御してもよい。

　前記圧力センサは、オペレータが前記リンクを動かす際に、前記リンクの保持の対象となる領域に設けられてもよい。

　前記情報処理装置は、さらに、前記剛性制御部により設定された前記剛性の報知を制御する報知制御部を具備してもよい。

　前記報知制御部は、前記剛性の値の表示、前記剛性の高さに応じたゲージの表示、前記剛性の高さに応じた色の表示、又は前記剛性の音声出力の少なくとも１つを制御してもよい。

　前記報知制御部は、前記剛性制御部により設定された前記剛性に応じて、オペレータが前記リンクを動かしてティーチングを行う際のティーチング用の剛性を設定してもよい。

　前記報知制御部は、前記剛性制御部により設定された前記剛性が高くなるのに応じて、前記ティーチング用の剛性が高くなるように、前記ティーチング用の剛性を設定してもよい。

　前記剛性制御部は、前記圧力センサにより検出された圧力の最大値を保持し、保持された前記最大値に応じた前記剛性を設定してもよい。

　前記剛性制御部は、前記圧力センサに対して所定の操作が入力された場合に、前記剛性を低くしてもよい。

　前記所定の操作は、撫でる操作を含んでもよい。

　前記圧力センサは、触覚センサであってもよい。

　本技術の一形態に係る情報処理方法は、コンピュータシステムが実行する情報処理方法であって、ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御することを含む。

　本技術の一形態に係るロボット制御システムは、前記ロボットアームと、前記圧力センサと、前記剛性制御部とを具備する。

主にロボット制御システムのハードウェア構成例を示す模式図である。 主にロボット制御システムの機能的な構成例を示す模式図である。 ダイレクトティーチングモードにおける基本的な処理例を示すフローチャートである。 ダイレクトティーチングにより記憶されるロボットアームの動きの一例を示す模式図である。 ダイレクトティーチングモードにおける処理例を示すフローチャートである。 面圧力分布データの平均化処理の一例を示す模式図である。 報知制御部による剛性の報知制御の一例を示す模式図である。 主にロボット制御システムの機能的な構成例を示す模式図である。 ダイレクトティーチングモードにおける処理例を示すフローチャートである。 撫で判定部による判定処理の一例を示す模式図である。 情報処理装置を実現可能なコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

　以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。

　＜第１の実施形態＞
　本技術に係るロボット制御システムについて、第１の実施形態を説明する。
　［ロボット制御システムの構成］
　図１及び図２は、ロボット制御システムの構成例を示す模式図である。
　図１には、主にロボット制御システムのハードウェア構成例が図示されている。
　図２には、主にロボット制御システムの機能的な構成例が図示されている。

　図１に示すように、ロボット制御システム１００は、ロボットアーム１及び情報処理装置２を含む。本実施形態では、１つのロボットアーム１及び１つの情報処理装置２によりロボット制御システム１００が構成されている。これに限定されず、複数のロボットアーム１、あるいは複数の情報処理装置２により、ロボット制御システム１００が構成されてもよい。
　ロボットアーム１と、情報処理装置２とは、有線又は無線を介して、通信可能に接続されている。各デバイス間の接続形態は限定されず、例えばＷｉＦｉ等の無線ＬＡＮ通信や、Bluetooth（登録商標）等の近距離無線通信を利用することが可能である。

　ロボットアーム１は、基体部３、複数の関節４（４ａ～４ｃ）、複数のリンク５（５ａ～５ｃ）、複数の触覚センサ６（６ａ～６ｃ）、及びエンドエフェクタ７を有する。

　基体部３は、ロボットアーム１の全体を支持する。図１に示すように、本実施形態では、基体部３は円柱形状を有する。もちろん、基体部３の形状等の具体的な構成は限定されない。

　関節４は、基体部３とリンク５との間、及びリンク５同士の間に構成される。また関節４は、部材（基体部３やリンク５）同士を互いに回転可能に接続する。
　本実施形態では、関節４ａにより基体部３とリンク５ａとが接続される。典型的には、基体部３は設置対象面に設置される。そして、基体部３に対してリンク５ａが回転可能に接続される。
　また、関節４ｂによりリンク５ａとリンク５ｂとが互いに回転可能に接続される。
　また、関節４ｃによりリンク５ｂとリンク５ｃとが互いに回転可能に接続される。
　関節４を駆動させることでリンク５が回転し、関節角度（接続される部材同士が交差する角度）を任意に制御することが可能である。もちろん、関節角度が取り得る範囲が規定されていてもよい。

　ロボットアーム１は、１以上の関節４と、１以上の関節４の各々が駆動することにより、回転又は直動する１以上のリンク５とを有する。
　特に本実施形態では、各々の関節４が部材同士を回転可能に接続する回転関節として構成されている。
　これに限定されず、関節４が、部材同士を少なくとも一方の部材を直動させることが可能に接続する直動関節として構成されてもよい。また、関節４として、回転関節及び直動関節が混在していてもよい。
　すなわち、関節４の各々が駆動することにより、リンク５が回転又は直動する任意のロボットアーム１に対して、本技術は適用可能である。
　その他、関節４の具体的な構成は限定されない。なお、関節４は、一般的にジョイント等と呼称される場合もある。

　リンク５は、基体部３とエンドエフェクタ７とを接続する部材として機能する。
　リンク５ａ～５ｃは、一方向に延在するように構成され、端部が関節４又はエンドエフェクタに接続される。
　リンク５ａは、一方の端部が関節４ａに接続され、他方の端部が関節４ｂに接続される。
　リンク５ｂは、一方の端部が関節４ｂに接続され、他方の端部が関節４ｃに接続される。
　リンク５ｃは、一方の端部が関節４ｃに接続され、他方の端部がエンドエフェクタ７に接続される。
　各々のリンク５の具体的な形状や材料等は限定されず、任意に設計されてよい。

　触覚センサ６は、触覚センサ６に対する物体の接触状態を検出可能である。
　例えば、触覚センサ６は、物体の接触の有無や触覚センサ６に対して作用する圧力（圧力値）を検出することが可能である。
　触覚センサ６が、所定の面積を有する２次元状の検出エリアを備える場合、検出エリアにおける圧力分布（圧力値の分布）を検出することも可能である。この場合、圧力分布に基づいて、検出エリアに対する接触位置等を検出することも可能である。なお、触覚センサ６による圧力分布の検出も、圧力の検出に含まれる。
　さらに、触覚センサ６は、触覚センサ６に対する操作（撫でる、掴む等）も検出可能である。
　触覚センサ６は、本技術に係る圧力センサの一実施形態に相当する。触覚センサ６の具体的な構成は限定されない。また、触覚センサ６以外の任意の圧力センサが用いられてもよい。

　図１には、触覚センサ６が長方形にて模式的に示されている。本実施形態では、例えば曲面に貼り付け可能なシート状の触覚センサ６が用いられる。触覚センサ６ａはリンク５ａに貼り付けられる。同様に、触覚センサ６ｂがリンク５ｂに、触覚センサ６ｃがリンク５ｃに貼り付けられる。

　触覚センサ６は、ロボットアーム１の関節４を基準とした位置に設けられる。すなわち、触覚センサ６は、関節４の位置を基準として貼り付けられる位置が設定されている。
　具体的には、触覚センサ６は、オペレータが手８を使ってリンク５を動かす際に、リンク５の保持の対象となる保持対象領域９に設けられる。
　保持対象領域９は、典型的にはオペレータにとって保持しやすい領域、あるいはオペレータが保持する可能性が高い領域として想定される。
　なお、例えばオペレータがリンク５を掴む行為等が、リンク５の保持に含まれる。

　例えば、ロボットアーム１の全体構成や、動かしたいリンク５の長さ等により、オペレータがリンク５を保持するのに適した領域は異なってくる。例えば、オペレータが自然に保持するであろうという位置を想定して、保持対象領域９が設定されてもよい。あるいは、リンク５をスムーズに動かすことが可能となる位置を想定して、保持対象領域９が設定されてもよい。
　また、オペレータの利便性等を考慮することなしに、保持すべき領域として指定する形で、保持対象領域９が設定されてもよい。
　なお、図１には、保持対象領域９（９ａ～９ｃ）が破線の楕円にて模式的に示されている。

　触覚センサ６は、設定された保持対象領域９に設けられる。
　本実施形態では、触覚センサ６ａは、関節４ａ及び４ｂを基準として、関節４ａ及び４ｂの概ね真ん中の位置に設けられる。同様に、触覚センサ６ｂは保持対象領域９ｂ内に設けられ、触覚センサ６ｃは保持対象領域９ｃ内に設けられる。

　オペレータがリンク５を動かしたい場合には、オペレータの手（指）８が、触覚センサ６に接触する。そして、触覚センサ６により、オペレータの手８の接触状態が検出される。
　ロボットアーム１の関節４を基準として触覚センサ６を設ける具体的な位置や、設ける位置を決定する方法は限定されない。

　エンドエフェクタ７は、例えば物体の把持等を行うための機構である。図１においては、エンドエフェクタ７が直方体にて模式的に示されており、リンク５ｃの一方の端部に接続されている。
　例えば、エンドエフェクタ７としてアームが接続される。この場合、物体を把持したり、持ち上げたりすることが可能である。また、エンドエフェクタ７に物体を吸引する機構が備えられ、物体が吸引されることで持ち上げられてもよい。その他、エンドエフェクタ７の構成は限定されず、物を貼り付ける、曲面を磨く等、任意の動作が可能であってよい。

　情報処理装置２は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）等の任意のコンピュータにより構成される。
　情報処理装置２は、本技術に係る情報処理装置の一実施形態として機能する。情報処理装置２により、本技術に係るプログラムに基づいて、本技術に係る情報処理方法が実行される。

　図２に示すように、ロボットアーム１は、さらに、関節駆動部１２、通信部１３、ＬＥＤ（light Emitting Diode）１４、ディスプレイ１５、及びスピーカ１６を有する（図１では図示は省略）。

　関節駆動部１２は、関節４を駆動させ、リンク５を回転させるための機構である。
　関節駆動部１２として、関節４の内部にバネやダンパ系等の機構が構成され、バネの伸縮等により関節４の駆動が実現される。その他、関節駆動部１２として、サーボモータ等を含む任意の構成が採用可能されてよい。

　通信部１３は、ＷＡＮやＬＡＮ等のネットワークを介して他のデバイスと通信するための通信モジュールである。Bluetooth（登録商標）等の近距離無線通信用の通信モジュールが備えられてもよい。またモデムやルータ等の通信機器が用いられてもよい。本実施形態では、通信部１３により情報処理装置２との通信が実行される。
　通信部１３は、例えばロボットアーム１の所定の位置に内蔵される。その他、通信部１３の具体的な構成は限定されない。

　ＬＥＤ１４は、例えばリンク５の表面に配置される。本実施形態では、ＬＥＤ１４は所定の色に発光することが可能であり、発光色の違いや色の濃さの違いにより、ユーザに対して種々の情報を報知することが可能である。
　ＬＥＤ１４は、照明装置として機能する。その他、ランプ等、ＬＥＤ１４以外の任意の照明装置が用いられてもよい。

　ディスプレイ１５は、例えば液晶、ＥＬ（Electro Luminescence）等を用いた表示デバイスである。ディスプレイ１５は、例えばリンク５の表面に配置される。ディスプレイ１５には、種々の画像や種々のＧＵＩ（Graphical User Interface）等が表示され、ユーザに対して種々の情報が報知される。
　その他、ディスプレイ以外の任意の表示デバイスが用いられてよい。

　スピーカ１６は、例えばロボットアーム１の基体部３等、所定の位置に内蔵される。スピーカ１６から音声が出力されることにより、ユーザに対して種々の情報の報知が実行される。スピーカ１６の構成は限定されず、例えばステレオ音声やモノラル音声等を出力可能なスピーカ１６が適宜用いられてよい。

　ＬＥＤ１４、ディスプレイ１５、スピーカ１６により、ユーザに対して種々の情報を報知する報知部が構成される。もちろん、報知部に含まれる機構は限定されず、ユーザに対して種々の情報を報知可能な任意の構成が採用されてよい。

　図２に示すように、情報処理装置２は、コントローラ１７、記憶部１８、及び通信部１９を有する。
　コントローラ１７は、例えばＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びＨＤＤ等のコンピュータの構成に必要なハードウェアを有する。例えばＣＰＵがＲＯＭ等に予め記録されている本技術に係るプログラムをＲＡＭにロードして実行することにより、本技術に係る情報処理方法に関する処理が実行される。
　コントローラ１７として、例えばＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のＰＬＤ(Programmable Logic Device)、その他ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のデバイスが用いられてもよい。
　プログラムは、例えば種々の記録媒体を介して情報処理装置２にインストールされる。あるいは、インターネット等を介してプログラムのインストールが実行されてもよい。プログラムが記録される記録媒体の種類等は限定されず、コンピュータが読み取り可能な任意の記録媒体が用いられてよい。
　本実施形態では、コントローラ１７のＣＰＵが本技術に係るプログラム（例えばアプリケーションプログラム）を実行することで、機能ブロックとして、剛性制御部２０及び報知制御部２１が実現される。
　そしてこれらの機能ブロックにより、本実施形態に係る情報処理方法が実行される。なお各機能ブロックを実現するために、ＩＣ（集積回路）等の専用のハードウェアが適宜用いられてもよい。

　剛性制御部２０は、ロボットアーム１の関節４の駆動に関する剛性を制御する。
　関節４の駆動に関する剛性とは、関節４の駆動に対する抵抗（関節４を駆動させるのに必要な力の大きさ）を意味する。関節４の駆動に関する剛性は、関節４の駆動のしにくさとも言える。
　例えば剛性が相対的に高く設定されているとする。この場合、関節４に対して働く力が小さい場合には、関節４は駆動せず、関節４の関節角やリンク５の位置は変化しない。一方で、剛性が相対的に低く設定されている場合には、関節４に対して働く力が小さい場合でも、関節４が駆動する。
　剛性制御部２０は、関節４の駆動に関する剛性の設定や、剛性を高くする、低くするといった剛性の変更を実行することが可能である。

　報知制御部２１は、剛性制御部２０により設定された剛性の報知を制御する。
　具体的には、報知制御部２１により、ロボットアーム１のＬＥＤ１４、ディスプレイ１５、及びスピーカ１６の動作が制御される。
　ＬＥＤ１４の発光、ディスプレイ１５による画像の表示、又はスピーカ１６による音声の出力により、剛性制御部２０により設定された剛性がユーザに対して報知される。

　記憶部１８は、不揮発性メモリ等の記憶デバイスであり、例えばＨＤＤやＳＳＤ等が用いられる。その他、コンピュータ読み取り可能な非一過性の任意の記憶媒体が用いられてよい。

　通信部１９は、ロボットアーム１の通信部１３と同様に、他のデバイスと通信するための通信モジュールである。本実施形態では、通信部１９によりロボットアーム１との通信が実行される。
　通信部１９の具体的な構成は限定されない。

　図１及び２を用いて説明したロボットアーム１や情報処理装置２の構成はあくまで一例であり、具体的な構成は限定されない。また、ロボット制御システム１００全体の具体的な構成も限定されない。

　［ダイレクトティーチングモード］
　本実施形態では、オペレータにより、ダイレクトティーチングを行うことが可能である。
　ダイレクトティーチングとは、オペレータがロボットアーム１を動かして所定の動きを記憶させる処理である。
　例えば、ロボット制御システム１００のメンテナンス等を担当する専門のオペレータにより、ダイレクトティーチングが実行される。もちろん、オペレータ以外の任意のユーザにより、ダイレクトティーチングが実行されてもよい。

　オペレータは、ダイレクトティーチングを行いたい場合に、ダイレクトティーチングモードへのモードの変更を実行する。
　ダイレクトティーチングモードとは、ダイレクトティーチングを実行するためのモードである。すなわち、ダイレクトティーチングモードとは、オペレータがロボットアーム１を動かして所定の動きを記憶させるモードである。
　以下、ダイレクトティーチングをティーチングと記載する場合がある。
　また、ダイレクトティーチングモードをティーチングモードと記載する場合がある。

　例えば、ロボットアーム１に設けられたモード変更のボタンが押されることにより、ティーチングモードが実行される。具体的には、ロボットアーム１から情報処理装置２に対して、ティーチングモードの開始の指示が送信される。
　その他、任意の方法によりティーチングモードが開始されてよい。

　図３は、情報処理装置２による、ダイレクトティーチングモードにおける基本的な処理例を示すフローチャートである。
　図４は、ダイレクトティーチングにより記憶されるロボットアーム１の動きの一例を示す模式図である。

　本例では、オペレータにより、ロボットアーム１が図４Ａの状態から図４Ｂの状態に動かされるとする。
　具体的には、図４Ａの状態を最初の状態として、関節４ａが駆動し、リンク５ａが後方側（図４の左側）に回転され、図４Ｂの状態に変位される。図４Ｂには、関節４ａの回転の方向が、反時計回りの矢印にて模式的に示されている。
　また、関節４ｂ及び４ｃも若干回転し、リンク５ａに対するリンク５ｂの相対的な角度や、リンク５ｂに対するリンク５ｃの相対的な角度も変化している。ロボットアーム１全体としては、リンク５ａから先の機構が後方側に回転し、エンドエフェクタ７は大きく上方側（図４の上側）に移動している。

　このようなロボットアーム１の動きが、ティーチングモードで記憶される。具体的には、オペレータがロボットアーム１を掴んで所定の動きをさせることで、その所定の動きが記憶される。例えば図４に示す動きを記憶させたい場合には、オペレータはロボットアーム１を掴み、図４と同じ動きを再現すればよい。

　本実施形態では、オペレータによりリンク５が掴まれ、オペレータの手８が触覚センサ６に触れた状態で動きが入力される。
　例えば、ティーチングモードが選択された場合に、触覚センサ６に触れながらロボットアーム１を動かす旨の指示が報知されてもよい。具体的には、報知制御部２１により、ディスプレイ１５やスピーカ１６の動作が制御され、画像の表示や音声の出力により指示が報知される。
　以下、オペレータによりリンク５ａの中央付近の位置が掴まれ、図４に示す動きが入力される場合を例として説明する。

　オペレータによりティーチングモードが選択されている場合、図３に示す処理が実行される。
　情報処理装置２により、触覚センサ６ａにより検出された圧力が取得される（ステップ１０１）。

　オペレータは、リンク５ａの中央付近の位置を手のひらで掴む。このとき、手のひらの一部が触覚センサ６ａに接触した状態となる。すなわち、オペレータの手のひらから触覚センサ６ａに対して圧力が働き、触覚センサ６により圧力が検出される。
　例えばリンク５ａが相対的に強く掴まれた場合には、相対的に高い圧力値が検出される。
　リンク５ａが相対的に弱く掴まれた場合には、相対的に低い圧力値が検出される。
　また、触覚センサ６ａに対して手のひらが広い範囲で接触している場合には、広い範囲の圧力分布が検出される。
　手のひらが狭い範囲で接触している場合には、狭い範囲の圧力分布が検出される。
　その他、接触状態に関する任意の情報が検出されてよい。

　このようにして触覚センサ６ａにより検出された圧力が、検出結果として情報処理装置２に送信される。具体的には、ロボットアーム１の通信部１３を介して、情報処理装置２の通信部１９に検出結果が送信される。これにより検出結果が、情報処理装置２により取得される。

　［剛性の設定］
　剛性制御部２０により、関節４ａの剛性が設定される（ステップ１０２）。
　剛性制御部２０は、触覚センサ６ａの検出結果に基づいて、ロボットアーム１の関節４ａの駆動に関する剛性を制御する。
　また本実施形態では、剛性制御部２０は、触覚センサ６ａにより検出された圧力が高くなるのに応じて、剛性が高くなるように剛性を制御する。

　具体的には、まず情報処理装置２の通信部１９に対して送信された検出結果が、剛性制御部２０により取得される。
　そして、取得された検出結果に基づいて、剛性の算出が実行される。例えば圧力値を入力、剛性を出力とする剛性算出用の関数が用いられ、剛性が算出される。剛性算出用の関数としては、入力される圧力値が高くなると出力される剛性が高くなる関数（単調増加関数）が用いられる。言い換えれば、入力される圧力値が低くなると、出力される剛性は低くなる。
　このような単調増加関数は、キャリブレーションプロセス（計算）により容易に決定可能である。例えば単調増加関数として、圧力値と剛性とが比例する関数が用いられる。また、剛性の増加率が圧力値によって変化する関数が用いられてもよい。その他、任意の単調増加関数が用いられてよい。

　このようにして、関節４ａの剛性が設定される。なお、剛性制御部２０による剛性の設定は、剛性の制御に含まれる。
　もちろんこれに限定されず、任意の方法により剛性の設定がされてよい。例えばテーブル等を用いた方法により、剛性が算出されてもよい。また、圧力と剛性の関係も、圧力値が高くなると剛性が高くなるような関係に限らず、任意であってよい。

　このように、オペレータによりリンク５ａが掴まれた場合に、関節４ａの剛性が設定される。同様に、リンク５ｂが掴まれた場合には関節４ｂの剛性が設定される。また、リンク５ｃが掴まれた場合には関節４ｃの剛性が設定される。

　設定された関節４ａの剛性と、ロボットアーム１の動きとが、関連付けて記憶される（ステップ１０３）。
　本実施形態では、記憶部１８により、剛性制御部２０により設定された剛性と、関節４の駆動によるロボットアーム１の動きとが、互いに関連付けて記憶される。

　例えば、オペレータがリンク５ａを所定の力で掴んだ場合に、剛性制御部２０により設定される関節４ａの剛性が「５０」であるとする。さらに、掴む力を同じ大きさ（所定の大きさのまま）に保ったまま、関節４の駆動によるロボットアーム１の動きである「図４に示す動き」を入力したとする。

　この場合、剛性「５０」と、動き「図４に示す動き」とが互いに関連付けられ、記憶部１８に記憶される。
　なお、「５０」という剛性の値はあくまで一例であり、剛性の値や、剛性の値の単位は任意であってよい。

　また、リンク５ａを掴む力が途中で変化した場合にも、剛性と動きとが関連付けて記憶される。
　例えば、図４Ａの状態及び図４Ｂの状態の「中間の状態」で、リンク５ａを掴む力が変化する場合を考える。「中間の状態」とは、図４Ａの状態及び図４Ｂの状態のちょうど真ん中の状態である。例えば関節４ａが図４Ａの状態から図４Ｂの状態になるまでに回転する角度の、半分の角度だけ回転した状態が、「中間の状態」に相当する。他の関節４についても同様である。

　オペレータは、動き「図４Ａ→中間」（図４Ａの状態から中間の状態に変位される動き）を入力するときは、リンク５ａを相対的に強い力で掴む。これにより、例えば相対的に高い剛性である剛性「７０」が設定される。
　そして、剛性「７０」と、動き「図４Ａ→中間」とが互いに関連付けられ、記憶部１８に記憶される。

　また、動き「中間→図４Ｂ」を入力するときは、リンク５ａを相対的に弱い力で掴む。これにより、例えば相対的に低い剛性である剛性「３０」が設定される。
　そして、剛性「３０」と、動き「中間→図４Ｂ」とが互いに関連付けられ、記憶部１８に記憶される。

　［ロボットアームの駆動］
　本実施形態では、ロボットアーム１は、記憶部１８に記憶された剛性及び動きに基づいて駆動することが可能である。
　例えば、記憶部１８により『剛性「７０」及び動き「図４Ａ→中間」』と、『剛性「３０」及び動き「中間→図４Ｂ」』とが記憶されているとする。この場合、ロボットアーム１は「図４Ａ→中間」の動きを剛性「７０」で実行し、「中間→図４Ｂ」の動きを剛性「３０」で実行するように駆動する。

　このような駆動を実現するために、剛性制御部２０により、１以上のリンク５の回転又は直動に関する剛性が制御される。
　特に本実施形態では、各々の関節４ａ～４ｃが全て回転関節にて構成されているため、３つのリンク５ａ～５ｃの回転に関する剛性が制御される。リンク５の回転に関する剛性とは、関節４の回転に対する抵抗（関節４の回転のしにくさ）である。

　リンク５の回転に関する剛性の制御は、剛性制御部２０により、関節駆動部１２を構成するバネやダンパ系等の機構の状態が制御され、駆動トルクが変化することで実現する。例えば、剛性制御部２０によりバネの位置が制御され、バネによる押圧力が変化する。
　これにより、関節駆動部１２の種々の機構に働く摩擦力が変化し、関節４を駆動させるために必要な力の大きさも変化する。従って、関節４の回転に対する抵抗が変化する。
　もちろん、剛性制御部２０による具体的な剛性の制御方法は限定されない。

　リンク５の回転に関する剛性が制御されると、外部からの衝撃によるロボットアーム１の動きへの影響の度合いも変化する。
　例えば、回転に関する剛性が相対的に高い場合には、ロボットアーム１が駆動している間に外部から衝撃が加わった場合でも、関節４の回転が阻害されにくい。すなわち、ロボットアーム１の動きに影響が出にくく、記憶された動きと異なる動きをする可能性が低い。
　一方で、剛性が相対的に低い場合には、外部から衝撃が加わった場合に、関節４の回転が阻害されやすい。従って、ロボットアーム１の動きに影響が出やすく、記憶された動きと異なる動きをする可能性が高い。

　本実施形態では、一連の「図４に示す動き」のうち、「図４Ａ→中間」の動きは剛性が相対的に高い状態で実行される。従って、外部からの衝撃があった場合でも、ロボットアーム１の動きに相対的に影響が出にくい。
　一方で、「中間→図４Ｂ」の動きは剛性が相対的に低い状態で実行される。従って、外部からの衝撃によりロボットアーム１の動きに相対的に影響が出やすい。

　なお、関節４に直動関節が含まれる場合には、リンク５の直動に関する剛性が制御される。リンク５の直動に関する剛性とは、関節４の直動に対する抵抗（関節４の直動のしにくさ）である。
　この場合にも、剛性制御部２０により、関節駆動部１２を構成するバネやダンパ系等の機構の状態が制御される。

　また、ティーチングにおける、剛性制御部２０による、回転関節である関節４の剛性の設定も、リンク５の回転に関する剛性の制御に含まれる。
　剛性制御部２０による、直動関節である関節４の剛性の設定も、リンク５の直動に関する剛性の制御に含まれる。

　ティーチングの際にオペレータが動きを入力しやすくするために、ロボットアーム１を動かすのに必要な力が弱められてもよい。具体的には、例えばティーチングモードへのモードの変更が実行されると同時に、剛性制御部２０により、関節４の回転又は直動に関する剛性が低く制御されてもよい。

　以上、本実施形態に係る情報処理装置２では、触覚センサ６の検出結果に基づいて、ロボットアーム１の関節４の駆動に関する剛性が制御される。これにより、ロボットアーム１を精度よく駆動させることが可能となる。

　工場等で所定の作業を行う産業用ロボットとして、ロボットアームが広く用いられている。ロボットアームは、例えば物を持ち上げて移動させる、物を貼り付ける、曲面を磨く等、様々な動作が可能なように設計されており、多くの場合エンドエフェクタ（アーム等）と対象物との物理的接触を伴う。

　ロボットアームは、所定の作業を精度よく行うために、オペレータ等により設定（教示）された動きに基づいて精度よく駆動することが望ましい。従って基本的には、ロボットアームが動いている間の剛性は高く制御される。これにより、ロボットアームが想定外の動きをすることを防止することが可能となる。

　しかしながら、ロボットアームのエンドエフェクタが対象物と接触している場面においては、ロボットアームの剛性が高く制御されていると、対象物に強い力が及ぼされてしまう。具体的には、ロボットアームが対象物に接触し、対象物から抗力が働いた場合でも、ロボットアームは設定された動きを変えることなく駆動し続ける。従って、例えばエンドエフェクタが対象物に押し込まれ、対象物が破壊されてしまうといったこともあり得る。

　このようなことを防止するために、エンドエフェクタが対象物と接触している場合、あるいはエンドエフェクタが対象物の付近にある場合に限っては、剛性が低く制御されることが望ましい。これにより、対象物からの抗力がエンドエフェクタに及んだ際にその力を受け流すような「柔らかい制御」を構成することが可能となる。

　ロボットアームの各々の動きに対して剛性を設定する方法としては、例えばリモコンを用いた方法が考えられる。この場合、例えば各関節に対応するスイッチが備え付けられ、剛性を設定したい関節のスイッチを何回か押し、累積のプッシュ回数で剛性が設定されるといった方法となる。
　しかしながら、この方法では動きの設定を行いながら細かい剛性の設定をすることは困難であり、オペレータへの負担が大きい。

　本実施形態では、オペレータが動きを入力しながら、同時に剛性の設定を行うことが可能であるため、動きの入力や剛性の設定に係るオペレータの労力が低減される。
　例えば対象物との接触を伴うタスクを安全に実現するために、ロボットアームの動きの最初の５分の４（エンドエフェクタが対象物と離れている場合）は剛性が高く設定され、残りの５分の１（エンドエフェクタが対象物の付近にある場合）は剛性が低く設定される。このような複雑な剛性の設定も容易に行うことが可能となる。

　さらに本実施形態では、触覚センサは、オペレータがリンクを動かす際に、リンクの保持の対象となる領域に設けられる。
　例えば、オペレータにとって保持しやすい領域、あるいはオペレータが保持する可能性が高い領域等、オペレータがリンクを保持するのに適した領域に触覚センサが設けられる。
　これにより、オペレータがロボットアームの動きを入力する場合の操作性が向上する。また、触覚センサにより、圧力が精度よく検出される。

　また、剛性制御部により、触覚センサにより検出された圧力が高くなるのに応じて、剛性が高くなるように剛性が制御される。例えば、オペレータによりリンクが強く掴まれた場合には、剛性が相対的に高く設定される。
　これにより、オペレータは直感的に剛性を設定することが可能となる。

　また、剛性制御部により、１以上のリンクの回転又は直動に関する剛性が制御される。
　すなわち、関節が全て回転関節にて構成される場合、全て直動関節にて構成される場合、あるいは回転関節と直動関節とが混在する場合、いずれにおいても剛性を制御することが可能である。
　これにより、ロボットアームにより実行される作業の内容等に基づいて、適した関節の構成を採用することが可能となる。

　＜第２の実施形態＞
　本技術に係る第２の実施形態のロボット制御システム１００について説明する。
　これ以降の説明では、上記の実施形態で説明したロボット制御システム１００における構成及び作用と同様な部分については、その説明を省略又は簡略化する。
　図５は、情報処理装置２による、ダイレクトティーチングモードにおける処理例を示すフローチャートである。

　ロボットアーム１のモードがダイレクトティーチングモードであるか否かが判定される（ステップ２０１）。
　ロボットアーム１のモードがダイレクトティーチングモードでない場合（ステップ２０１のＮｏ）、ティーチングの内容に基づいてロボットアーム１が駆動する駆動モードが選択される。駆動モードでは、通常のロボット動作シーケンスが実行される（ステップ２０２）。

　［軌跡データ］
　ティーチングモードである場合、オペレータによる動きの入力が実行される。
　本実施形態は、オペレータによりロボットアーム１の軌道が入力され、入力された軌道に基づいて、軌跡データが生成される。
　なお、ロボットアーム１の軌道は、ロボットアーム１の動きに含まれる。

　軌跡データは、ロボットアーム１の各々の部位の位置を表すデータである。例えば基体部３等を基準として所定の直交座標系（ＸＹＺ座標系）が設定される。そして、リンク５の「Ｘ：１００、Ｙ：２００、Ｚ：３００」といった位置情報が、軌跡データとして生成される。
　軌跡データは極座標系等、他の任意の座標系により表現されてもよい。また、関節４やエンドエフェクタ７の位置、あるいは関節４の関節角により表現されてもよい。
　軌跡データの生成は、例えば情報処理装置２の剛性制御部２０により実行される。これに限定されず、専用の機能ブロックが構成されてもよい。

　［面圧力分布データ］
　本実施形態では、触覚センサ６により面圧力分布データが生成される。
　以下、面圧力分布データの具体的な内容について説明する。
　図６は、面圧力分布データの平均化処理の一例を示す模式図である。

　面圧力分布データとは、触覚センサ６上の各位置における圧力値の分布である。
　本実施形態では、例えば触覚センサ６の検出エリア内に格子状に複数の圧力検出点（センサノード）が配置され、各々の検出点に働く圧力値が検出される。
　図６には、面圧力分布データ２４が模式的に示されている。図６の例においては、触覚センサ６に、格子状に縦４つ、横４つの圧力検出点が配置されている。さらに、各々の圧力検出点に働いた圧力値が、バーの高さで模式的に表現されている。例えばバーが相対的に高い場合には、その圧力検出点で検出された圧力値が相対的に高いことを意味している。

　その他、圧力検出点の配置として、格子状の配置に限らず任意の配置が採用されてよい。例えばバンド型の触覚センサ６が採用され、圧力検出点が１次元の直線状に配置されてもよい。
　また、配置される圧力検出点の数も限定されない。

　格子状に圧力検出点が配置される場合には、例えば各々の圧力検出点で検出された圧力値が二次元行列に変換され、面圧力分布データ２４として生成される。具体的には、各々の圧力検出点が二次元行列上の位置（行番号及び列番号の値）に対応し、圧力値が当該位置における要素の値に対応する。

　また、圧力検出点が１次元の直線状に配置される場合には、例えば圧力値が単なる数列に変換され、面圧力分布データ２４として生成される。
　その他、触覚センサ６により生成される面圧力分布データ２４の具体的な形式は限定されない。

　例えばオペレータにより軌道が入力される時に、触覚センサ６の中央が強く押された場合には、中央付近に配置された圧力検出点で、相対的に高い圧力値が検出される。一方で、触覚センサ６の四隅等、中央から離れた部分に配置された圧力検出点では、相対的に低い圧力値が検出される。

　このように本実施形態では、圧力値として単に１つの値が検出されるのではなく、各々の圧力検出点における圧力値が検出され、面圧力分布データ２４として生成される。すなわち、触覚センサ６に対するオペレータの手８の接触の状態を、より詳細に検出結果に反映することが可能となる。
　面圧力分布データ２４は、本技術に係る、触覚センサ６の検出結果の一実施形態に相当する。

　触覚センサ６により生成された面圧力分布データ２４が、情報処理装置２に対して送信される（ステップ２０３）。
　具体的には、ロボットアーム１の通信部１３を介して、情報処理装置２の通信部１９に面圧力分布データ２４が送信される。
　そして、ロボットアーム１のモードがダイレクトティーチングモードである場合には（ステップ２０１のＹｅｓ）、情報処理装置２により、面圧力分布データ２４が取得される（ステップ２０４）。

　図５に示すように、本実施形態ではステップ２０４～ステップ２０８の処理が繰り返される。具体的には、ステップ２０４～ステップ２０８の処理が数十ミリ秒で一巡するように、処理が繰り返される。

　従って、ステップ２０４における面圧力分布データ２４の取得も、数十ミリ秒ごとに１回の周期で実行される。
　また、ステップ２０４では、情報処理装置２により触覚センサ６に対して面圧力分布データ２４の送信の指示が出力される。そして、指示をトリガーとして、ステップ２０３の面圧力分布データ２４の送信が実行される。従って、ステップ２０３は、ステップ２０４に連動する形で、同じタイミング（同じ周期）で実行される。

　触覚センサ６により面圧力分布データ２４の送信が実行される周期は限定されない。
　情報処理装置２により面圧力分布データ２４の取得が実行される周期は限定されない。

　また、触覚センサ６により面圧力分布データ２４の生成が実行される周期も限定されない。
　例えば、触覚センサ６による面圧力分布データ２４の生成が、相対的に短い周期で実行され、面圧力分布データ２４の送信や取得が、相対的に長い周期で実行されてもよい。この場合、触覚センサ６により蓄積された複数の面圧力分布データ２４が、情報処理装置２により一度に取得されることとなる。
　その他、触覚センサ６等の性能等に基づいて、適切な処理の周期が採用されてよい。

　面圧力分布データ２４の生成、送信、及び取得が実行される具体的なタイミングも限定されない。
　例えば、オペレータの手８が触覚センサ６に触れている場合に限り、面圧力分布データ２４の生成、送信、及び取得が実行されてもよい。

　触覚センサ６により低次の情報（例えば触覚センサ６により検出された、電圧等の物理量）が送信され、取得された情報に基づいて、情報処理装置２側で面圧力分布データ２４が生成されてもよい。

　［平均化処理］
　本実施形態では、面圧力分布データ２４の平均化処理が実行される。
　平均化処理の具体的な内容について説明する。

　図６には、各々の時刻ｔで取得された瞬時の面圧力分布データ２４が模式的に図示されている。
　具体的には、時刻τで取得された面圧力分布データ２４－０が図示されている。
　同様に、時刻τ－１で取得された面圧力分布データ２４－１、時刻τ－２で取得された面圧力分布データ２４－２、時刻τ－Ｗで取得された面圧力分布データ２４－ｗが図示されている。

　例えば２０ミリ秒ごとに面圧力分布データ２４が取得される場合には、面圧力分布データ２４－１は、面圧力分布データ２４－０の２０ミリ秒前に取得された情報となる。同様に、面圧力分布データ２４－２は、面圧力分布データ２４－１の２０ミリ秒前に取得された情報となる。
　このように、各々の面圧力分布データ２４が取得される時刻は、取得の周期に応じて決まるものであるが、取得の１周期分を１単位として、時刻τ、時刻τ－１等と表現している。

　平均化処理では、過去一定時間の間に取得された複数の面圧力分布データ２４に基づいて、平均化された平均面圧力分布データ２５が生成される。
　図６の例では、時刻τから時刻τ－Ｗまでの間に取得された複数の面圧力分布データ２４に基づいて、平均面圧力分布データ２５が生成される。

　例えば、複数の面圧力分布データ２４の、同一の位置の圧力検出点における各々の圧力値の平均値が算出される。具体的には、各々の面圧力分布データ２４の位置「行：１、列：２」における圧力検出点の圧力値が「３０」「５０」「７０」である場合には、平均面圧力分布データ２５の位置「行：１、列：２」における圧力値は「５０」となる。
　このようにして、平均面圧力分布データ２５の各々の位置における圧力値が算出され、平均面圧力分布データ２５が生成される。

　また、所定の閾値が設定され、閾値を上回る（もしくは下回る）圧力値のみが平均値の算出に用いられてもよい。
　その他、平均面圧力分布データ２５がどのように生成されるかは限定されない。

　平均化処理が実行されることで、データに含まれるノイズを除去することが可能となる。
　例えば、触覚センサ６の誤検出等に起因して、面圧力分布データ２４の一部に極端な外れ値が含まれてしまう場合がある。このような場合にも、平均を取ることにより外れ値の影響が抑制される。

　本実施形態では、ステップ２０４にて面圧力分布データ２４が取得された後に、情報処理装置２により平均面圧力分布データ２５が生成される。
　これに限定されず、例えば触覚センサ６側であらかじめ平均面圧力分布データ２５が生成され、ステップ２０３で情報処理装置２に送信されてもよい。
　この場合、平均面圧力分布データ２５は、本技術に係る、触覚センサ６の検出結果の一実施形態に相当する。

　剛性制御部２０により、関節４の剛性が設定される（ステップ２０５）。
　まず、剛性制御部２０により、取得された検出結果に基づいて剛性が算出される。具体的には、平均面圧力分布データ２５に基づいて剛性が算出される。

　具体的には、平均面圧力分布データ２５の全ての位置における圧力値の平均値が算出される。例えば平均面圧力分布データが２行２列で構成されており、
　「行：１、列：１」における圧力値が「１０」
　「行：１、列：２」における圧力値が「２０」
　「行：２、列：１」における圧力値が「３０」
　「行：２、列：２」における圧力値が「４０」
　である場合には、これらの平均値「２５」が算出される。

　そして、算出された平均値を入力、剛性を出力とする剛性算出用の関数により、剛性が算出される。剛性算出用の関数としては、第１の実施形態と同様に単調増加関数が用いられる。もちろん、他の関数を用いた方法、テーブルを用いた方法、又は平均面圧力分布データ２５の平均値の算出を含まない方法等、任意の方法により剛性が算出されてよい。

　タイムスタンプと、設定された関節４の剛性と、生成されたリンク５の軌跡データとが、関連付けて記憶される（ステップ２０６）。
　本実施形態では、記憶部１８により、剛性制御部２０により設定された前記剛性と、関節４の駆動によるリンク５の軌道とが、互いに関連付けて記憶される。

　例えば、リンク５の位置が「Ｘ：１００、Ｙ：２００、Ｚ：３００」である状態において、設定された関節４の剛性が「５０」であったとする。この場合、剛性「５０」と、軌跡データ「Ｘ：１００、Ｙ：２００、Ｚ：３００」とが、互いに関連付けて記憶される。
　軌跡データは、本技術に係る、関節４の駆動によるリンク５の軌道の一実施形態に相当する。各々の関節４の駆動（関節角度の変化）により、各々のリンク５の軌道が決定する。そして、軌跡データは、リンク５の軌道を位置情報にて表す情報である。

　さらに本実施形態では、タイムスタンプが、剛性及び軌跡データと関連付けて記憶される。
　タイムスタンプとは、ロボットアーム１がある状態となった時刻を表す情報である。タイムスタンプとしては、例えば図６に示す「ｔ＝τ」といった時刻を表す数値が用いられる。

　例えばリンク５の位置が「Ｘ：１００、Ｙ：２００、Ｚ：３００」である状態において、設定された関節４の剛性が「５０」、その状態となった時刻が「ｔ＝τ」であった場合には、タイムスタンプ「ｔ＝τ」、剛性「５０」、及び軌跡データ「Ｘ：１００、Ｙ：２００、Ｚ：３００」の３つのデータの組が、セットで記憶される。
　なおステップ２０６では、３つのデータの組が、記憶部１８内のバッファに一時的に記憶される。
　本実施形態では、このようにロボットアーム１の動きに関する詳細な情報が記憶されるため、ロボットアーム１がさらに精度よく駆動することが可能となる。

　［剛性の報知］
　設定された関節４の剛性が、ユーザに対して表出される（ステップ２０７）。
　例えば設定された剛性がオペレータに対して報知されることで、オペレータに対するフィードバック（ＦＢ）がなされる。

　本実施形態では、報知制御部２１により、剛性制御部２０により設定された剛性の報知が制御される。剛性の報知は、例えばリンク５に設置された表出デバイスが用いられ、実行される。
　図７は、報知制御部２１による剛性の報知制御の一例を示す模式図である。
　図７Ａには、ディスプレイ１５に剛性の値が表示された状態が示されている。
　図７Ｂには、ディスプレイ１５にゲージが表示された状態が示されている。
　図７Ｃには、ＬＥＤ１４が発光している状態が示されている。

　本実施形態では、報知制御部２１は、剛性の値の表示、剛性の高さに応じたゲージの表示、剛性の高さに応じた色の表示、又は剛性の音声出力の少なくとも１つを制御する。
　例えばティーチングの実行中に、設定されている剛性の値が表示されることにより、剛性の高さがリアルタイムで報知される。
　また、ロボットアーム１が駆動しているときに、剛性の高さが報知されてもよい。

　図７Ａでは、小型のディスプレイ１５に剛性の値「５０」が表示されている。
　具体的には、リンク５ａに設けられたディスプレイ１５により、関節４ａの剛性の値「５０」が表示されている。これに限らず、ディスプレイ１５に関節４ａ～４ｃの剛性が３つまとめて表示されてもよい。
　あるいは、「大」「中」「小」等、剛性の高さが段階的に表示されてもよい。

　図７Ｂでは、ディスプレイ１５にゲージが表示されている。
　例えば剛性の値「１００」を上限として、剛性に応じた長さのゲージが表示される。図７Ｂに示す例では、ゲージの長さが上限の半分程度であるため、剛性の値が「５０」程度であることが表現されている。
　スピードメータのようなメータにより、剛性の値が表現されてもよい。

　図７Ｃでは、ＬＥＤ１４が所定の色に発光している。
　ＬＥＤ１４は、剛性の高さに応じた色に発光する。例えば、
　剛性の値が「０～３０」である場合には緑色
　剛性の値が「３１～７０」である場合には青色
　剛性の値が「７１～１００」である場合には赤色
　というように、剛性の高さに応じて異なる色に発光する。
　あるいは、剛性の高さに応じて表示色の濃さが異なるように、ＬＥＤ１４による発光が制御されてもよい。例えば、剛性が相対的に高い場合にはＬＥＤ１４が強く（濃く）発光し、相対的に低い場合にはＬＥＤ１４が弱く（薄く）発光する、といった制御が実行されてもよい。

　また、スピーカ１６による剛性の音声出力が実行されてもよい。
　例えば、「現在の剛性は５０です」といった音声が出力され、オペレータに対して剛性が報知される。

　これにより、オペレータは剛性の値を把握し、剛性を所望の高さに設定するために、リンク５をもっと強く掴めばよいか、あるいは弱く掴めばよいかを判断することが可能となる。
　また、オペレータはゲージの表示等により剛性の高さを直感的に把握することが可能となる。
　なお、剛性を含む情報として、軌跡データの内容やタイムスタンプが、剛性と一緒に報知されてもよい。例えば、ディスプレイ１５に剛性の値、リンク５の位置、及び時刻が一緒に表示されてもよい。

　また、本実施形態では、報知制御部２１は、剛性制御部２０により設定された剛性に応じて、オペレータがリンク５を動かしてティーチングを行う際のティーチング用の剛性を設定する。
　具体的には、ティーチングモードにおいてオペレータがリンク５を動かしている最中に、関節４の剛性がリアルタイムで変化する。すなわち、ティーチングの際にオペレータがリンク５を動かすのに必要な力が大きくなったり、小さくなったりというように変化する。
　剛性の変化は、報知制御部２１により剛性が設定され、設定された剛性に基づいて、剛性制御部２０により剛性が制御されることで実現される。

　本実施形態では特に、報知制御部２１は、剛性制御部２０により設定された剛性が高くなるのに応じて、ティーチング用の剛性が高くなるように、ティーチング用の剛性を設定する。
　すなわち、ティーチングの最中において、オペレータがリンク５を強く掴み、設定される剛性が相対的に高い場合には、ティーチング用の剛性が相対的に高く制御され、オペレータがリンク５を動かすのに必要な力が大きくなる。これにより、オペレータは関節４やリンク５が固くなっているように感じる。
　一方で、オペレータがリンク５を弱く掴み、設定される剛性が相対的に低い場合には、オペレータがリンク５を動かすのに必要な力が小さくなる。これにより、オペレータは関節４やリンク５が柔らかくなっているように感じる。

　これにより、オペレータは設定されている剛性の高さを直感的に把握しながら、ティーチングを行うことが可能となる。例えば剛性を低く設定したいのに、リンク５が固くなっているように感じる場合には、剛性が高く設定されてしまっていると判断し、リンク５を掴む力を弱める、といった対処が可能となる。
　また、手先の感覚だけで剛性の高さの把握が可能であるため、さらに直感的な把握が可能となる。

　ティーチングにおいて設定される剛性とティーチング用の剛性は、一致していてもよいし、一致しておらず、例えば比例する関係等にあってもよい。
　また、設定される剛性とティーチング用の剛性の関係は、設定される剛性が高くなるとティーチング用の剛性が高くなるような関係に限らず、任意であってよい。
　その他、任意の方法により剛性の報知が制御されてよい。

　ダイレクトティーチングモードが終了しているか否かが判定される（ステップ２０８）。
　ダイレクトティーチングモードが実行されている場合は（ステップ２０８のＮｏ）、再び面圧力分布データ２４が取得される（ステップ２０４）。

　ダイレクトティーチングモードが終了している場合は（ステップ２０８のＹｅｓ）、記憶されたタイムスタンプ、剛性、及び軌跡データの時系列データの書き出しが実行される（ステップ２０９）。
　ステップ２０６においては、タイムスタンプ、剛性、及び軌跡データの組が、記憶部１８内のバッファに一時的に記憶される。ステップ２０６の処理はティーチモードが実行されている間何度も繰り返されるため、バッファにはデータの組が複数個蓄積された状態となる。

　ステップ２０９では、バッファに蓄積されたデータの組が、時系列データとして書き出される。時系列データとは、データの組が時刻に沿って並べられたデータである。本実施形態では、タイムスタンプの値に応じてデータの組が並べ変えられ、時系列データとして書き出される。

　例えば、
　タイムスタンプ「ｔ＝３」、剛性「７０」、軌跡データ「Ｘ：３００」
　タイムスタンプ「ｔ＝１」、剛性「５０」、軌跡データ「Ｘ：１００」
　タイムスタンプ「ｔ＝２」、剛性「６０」、軌跡データ「Ｘ：２００」
　というデータの組がバッファに蓄積されていた場合には、これらがタイムスタンプの値の小さい順に並べ替えられ、
　タイムスタンプ「ｔ＝１」、剛性「５０」、軌跡データ「Ｘ：１００」
　タイムスタンプ「ｔ＝２」、剛性「６０」、軌跡データ「Ｘ：２００」
　タイムスタンプ「ｔ＝３」、剛性「７０」、軌跡データ「Ｘ：３００」
　という時系列データが書き出される。
　つまり、時系列データは、関節４の剛性やリンク５の位置を、時系列順に並べたデータとも言える。

　時系列データの書き出しがされた後は、駆動モードにて通常のロボット動作シーケンスが実行される（ステップ２０２）。具体的には、書き出された時系列データに従って、ロボットアーム１が駆動する。

　なお、ステップ２０４（面圧力分布データ２４の取得）は、図３のステップ１０１（検出結果の取得）に相当する処理である。
　ステップ２０５（剛性の設定）は、ステップ１０２（剛性の設定）に相当する処理である。
　ステップ２０６（タイムスタンプ、剛性、及び軌跡データを互いに関連付けて記憶）は、ステップ１０３（剛性及びロボットアーム１の動きを互いに関連付けて記憶）に相当する処理である。

　＜第３の実施形態＞
　本技術に係る第３の実施形態のロボット制御システム１００について説明する。
　図８には、主にロボット制御システムの機能的な構成例が図示されている。
　図９は、情報処理装置２による、ダイレクトティーチングモードにおける処理例を示すフローチャートである。

　図８に示すように、本実施形態では、情報処理装置２のコントローラ１７により、撫で判定部２８が構成される。
　撫で判定部２８は、コントローラ１７のＣＰＵが本技術に係るプログラムを実行することで、機能ブロックとして実現される。

　撫で判定部２８は、触覚センサ６に対して撫でる操作がされたか否かを判定する。
　また、触覚センサ６に対してどのような撫でる操作がされたかを判定する。

　図９のステップ３０１～３０４では、第２の実施形態と同様の処理が実行される。
　剛性制御部２０により、関節４の剛性が設定される（ステップ２０５）。

　［圧力値の保持］
　本実施形態では、剛性制御部２０は、触覚センサ６により検出された圧力の最大値を保持する。
　ティーチングモードの下では、平均面圧力分布データ２５の生成が繰り返し実行される。剛性制御部２０は、ティーチングモードの開始時から現在までの間に生成された複数の平均面圧力分布データ２５の最大値を保持する。

　例えば、平均面圧力分布データ２５の各位置における圧力値の平均値が算出され、算出された平均値の最大値が保持される。
　例として、ティーチングモードの開始時から順に、以下のような平均値が算出された場合を考える。
　時刻「ｔ＝１」において、平均値「５０」
　時刻「ｔ＝２」において、平均値「４０」
　時刻「ｔ＝３」において、平均値「６０」
　この場合、まず時刻「ｔ＝１」においては、これまでに算出されている平均値が存在しないため、「５０」が最大値として保持される。最大値「５０」は、例えば最大値の保持用の変数Ｍに「Ｍ＝５０」のように代入される形で保持（ラッチ）される。
　次に、時刻「ｔ＝２」においては、「ｔ＝２」において算出された平均値「４０」よりも現在保持されている最大値「Ｍ＝５０」の方が高いため、最大値は更新されず、引き続き「Ｍ＝５０」が最大値として保持される。
　次に、時刻「ｔ＝３」においては、「ｔ＝３」において算出された平均値「６０」が、現在保持されている最大値「Ｍ＝５０」を上回っているため、最大値が更新され、新たに「Ｍ＝６０」が最大値として保持される。

　つまり、ティーチングモードの開始時から現在までの間に、オペレータが最も力を入れてリンク５を掴んだ瞬間における圧力値が、最大値として保持される。
　ティーチングモードの開始時から現在までの間に生成された、複数の平均面圧力分布データ２５の最大値は、本技術に係る、圧力センサにより検出された圧力の最大値の一実施形態に相当する。

　また、剛性制御部２０は、保持された最大値に応じた剛性を設定する。具体的には、
　時刻「ｔ＝１」においては、最大値「Ｍ＝５０」
　時刻「ｔ＝２」においては、最大値「Ｍ＝５０」
　時刻「ｔ＝３」においては、最大値「Ｍ＝６０」
　に応じて、最大値が高いほど剛性が高くなるように剛性が設定される。
　すなわち、オペレータが一度リンク５を強く掴むと、それ以降の全ての時刻において、剛性が高く設定される。例えばその後リンク５を掴む力を弱めたとしても、剛性制御部２０により保持されている最大値は変わらないため、剛性が高く設定され続ける。
　このように、剛性制御部２０により剛性の最大値が保持されているとも言える。

　本実施形態では、オペレータはリンク５ａを掴むことにより関節４ａの剛性の設定が可能である。同様に、リンク５ｂを掴むことにより関節４ｂの剛性の設定が可能であり、リンク５ｃを掴むことにより関節４ｃの剛性の設定が可能である。
　例えばオペレータが１人で、同時に３つの関節４ａ～４ｃの剛性を設定しながら、動きの入力を行いたい、といった場合がありえる。しかしながら、オペレータはリンク５を２つまでしか掴むことができないため、関節４の剛性の設定は、同時に２つまでしか行うことができない。

　剛性制御部２０により圧力の最大値が保持されることで、３つの関節４ａ～４ｃの剛性を設定しながら、動きの入力を行うことが可能となる。
　例えば、まずオペレータはリンク５ａを掴み、関節４ａの剛性を「５０」に設定する。
　そして、ロボットアーム１を動かすことなく、一旦リンク５ａから手を離す。
　この時、関節４ａの剛性は保持されるため、手を離したことによって関節４ａの剛性が「０」に戻ることはない。
　次に、オペレータはリンク５ｂ及び５ｃを掴み、ロボットアーム１を動かす。これにより、例えば関節４ｂの剛性が「４０」に設定される。また、関節４ｃの剛性が「６０」に設定される。さらに、動きが入力される。
　最終的には、関節４ａ～４ｃの３種類の剛性「５０」「４０」「６０」と、ロボットアーム１の動きとが入力された状態となる。

　これにより、ロボットアーム１が３つ以上のリンク５を有する場合でも、１人で全ての関節４の剛性を設定することが可能となる。ロボットアーム１が多数のリンク５や関節４を含む複雑な機構を有したとしても、１人で簡単にティーチングが可能であり、多人数のオペレータを必要とすることがない。すなわち、ティーチングに係る労力や人件費が節減される。

　［撫でる操作］
　撫で判定部２８により、触覚センサ６に対して撫でる操作がされたか否かが判定される（ステップ３０６）。
　本実施形態では、剛性制御部２０は、触覚センサ６に対して所定の操作が入力された場合に、剛性を低くする。
　さらに、触覚センサ６に対する所定の操作は、撫でる操作を含む。
　すなわち、触覚センサ６に対して撫でる操作がされた場合に、関節４の剛性が下がるように、剛性の設定が実行される。

　図１０は、撫で判定部２８による判定処理の一例を示す模式図である。
　本実施形態では、撫でる操作の判定に機械学習モデル３１が用いられる。具体的には、機械学習モデル３１は、複数の面圧力分布データ２４を入力として、触覚センサ６に対して撫でる操作がされたか否か、及び撫でる操作の継続時間を出力する。

　機械学習モデル３１としては、例えばＣＮＮ（Convolutional Neural Network、畳み込みニューラルネットワーク）が用いられる。
　ニューラルネットワークとは、元々人間の脳神経回路を模倣したモデルであり、入力層、中間層（隠れ層）、出力層の３種類の層からなる層構造を持ったモデルである。
　また、例えばＬＳＴＭ（Long Short-Term Memory、長・短期記憶）ネットワーク等のネットワークが用いられる。
　その他、任意の種類の機械学習モデル３１が採用されてよい。

　機械学習モデル３１に対しては、あらかじめ機械学習アルゴリズムに基づいて学習が実行される。学習サンプルとして、触覚センサ６が撫でられた場合の面圧力分布データ２４の時系列と、撫でられていない場合の時系列とが、それぞれ十分な量用意される。
　学習により、正解（教師ラベル）を算出するためのパラメータ（重み、係数）が更新され、学習済パラメータとして生成される。生成された学習済パラメータが組み込まれたプログラムが、機械学習モデル３１として生成される。
　学習手法には、例えば確率的勾配降下法を用いることができる。その他、任意の機械学習アルゴリズムが用いられてよい。

　図１０に示すように、学習済みの機械学習モデル３１に対して、複数の面圧力分布データ２４が入力される。
　そして、機械学習モデル３１により、触覚センサ６に対して撫でる操作がされたか否かが出力される。
　また、撫でる操作がされていた場合には、撫でる操作の継続時間（何秒等）も出力される。

　機械学習モデル３１により「撫でる操作がされた」という結果が出力された場合には、ステップ３０５にて剛性の設定値が更新される。
　具体的には、剛性制御部２０により「撫でる操作がされた」という結果と、撫でる操作の継続時間とが取得される。取得された情報に基づいて、剛性制御部２０により保持されている剛性の最大値が、低くなるように設定される。

　剛性の最大値は、撫でる操作の継続時間が長ければ長いほど、下げ幅が大きく設定される。
　例えば、剛性の最大値が「５０」であった場合に、撫でる操作が１秒間継続された場合には、剛性の最大値が１０下げられ、「４０」に設定される。
　撫でる操作が２秒間継続された場合には、剛性の最大値が２０下げられ、「３０」に設定される。
　もちろん、撫でる操作の継続時間と剛性の最大値の下げ幅との関係は、これらに限定されず任意であってよい。

　一方で、機械学習モデル３１により「撫でる操作がされていない」という結果が出力された場合には、ステップ３０５にて剛性の最大値は変更されず、そのままの値が保持される。

　面圧力分布データ２４のみならず、平均面圧力分布データ２５等、触覚センサ６により検出される任意の情報に基づいて、撫でる操作の判定がされてよい。また、機械学習モデル３１を用いた方法に限らず、任意の方法により撫でる操作の判定が実行されてよい。

　また、触覚センサ６の特定の部分が押圧された場合に、関節４の剛性が下がるように、剛性の設定が実行されてもよい。
　例えば、触覚センサ６が上半分と下半分のエリアに分けられる。上半分のエリアが掴まれた場合には、通常通り掴む力に応じて剛性が設定される。一方で、下半分のエリアが掴まれた場合には、設定されている剛性が下げられる。
　この場合、例えば下半分のエリアが掴まれた継続時間に応じて、剛性の下げ幅が決定されてもよい。
　あるいは、剛性設定用の触覚センサ６と、剛性を下げるための触覚センサ６とが、それぞれ別個に配置されてもよい。

　これにより、剛性制御部２０により圧力の最大値が保持される場合において、保持された圧力を下げる操作が可能となる。
　例えば３つ以上の関節を有するロボットアーム１において、動きの最初の５分の４は剛性を高く設定し、その後触覚センサ６を撫で、残りの５分の１は剛性を低く設定する、といった柔軟な設定が可能となる。

　ステップ３０７～３１０では、第２の実施形態と同様の処理が実行される。

　＜その他の実施形態＞
　本技術は、以上説明した実施形態に限定されず、他の種々の実施形態を実現することができる。

　図１に示す例では、オペレータが触覚センサ６ａに触れることで、関節４ａの剛性の設定が可能である。また、触覚センサ６ｂに触れることで関節４ｂの剛性の設定が可能である。また、触覚センサ６ｃに触れることで関節４ｃの剛性の設定が可能である。このように、各々の触覚センサ６に対応する関節４があらかじめ決まっている。
　これに限定されず、オペレータが対応する関節を自由に決めることが可能であってもよい。例えば、触覚センサ６ｃに触れることで関節４ａの剛性を設定する、というように、設定の変更が可能であってもよい。

　本技術においては、触覚センサ６に限らず、任意の圧力センサを用いることが可能である。
　特に触覚センサ６が用いられる場合には、撫でる操作等の判定が可能となるため、撫でる操作に基づいて剛性の設定値を下げる等、さらに柔軟に剛性の設定を行うことが可能となる。

　オペレータの手８の形を考慮して、触覚センサ６を設ける位置を決めることで、さらに精度よく圧力を検出することが可能となる。
　例えば、手８の人差し指から親指にかけてのラインや、指の腹等、握ったときに力が一番入れやすいような部位に触覚センサ６が貼り付けられる。これにより、力の入れ具合を検出結果に精度よく反映させることが可能となる。

　本技術は、触覚センサ６及び剛性制御部２０のみを有する剛性制御システムとしても適用可能である。

　図１１は、情報処理装置２を実現可能なコンピュータ５００のハードウェア構成例を示すブロック図である。
　コンピュータ５００は、ＣＰＵ５０１、ＲＯＭ５０２、ＲＡＭ５０３、入出力インタフェース５０５、及びこれらを互いに接続するバス５０４を備える。入出力インタフェース５０５には、表示部５０６、入力部５０７、記憶部５０８、通信部５０９、及びドライブ部５１０等が接続される。
　表示部５０６は、例えば液晶、ＥＬ等を用いた表示デバイスである。入力部５０７は、例えばキーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル、その他の操作装置である。入力部５０７がタッチパネルを含む場合、そのタッチパネルは表示部５０６と一体となり得る。
　記憶部５０８は、不揮発性の記憶デバイスであり、例えばＨＤＤ、フラッシュメモリ、その他の固体メモリである。ドライブ部５１０は、例えば光学記録媒体、磁気記録テープ等、リムーバブル記録媒体５１１を駆動することが可能なデバイスである。
　通信部５０９は、ＬＡＮ、ＷＡＮ等に接続可能な、他のデバイスと通信するためのモデム、ルータ、その他の通信機器である。通信部５０９は、有線及び無線のどちらを利用して通信するものであってもよい。通信部５０９は、コンピュータ５００とは別体で使用される場合が多い。
　上記のようなハードウェア構成を有するコンピュータ５００による情報処理は、記憶部５０８またはＲＯＭ５０２等に記憶されたソフトウェアと、コンピュータ５００のハードウェア資源との協働により実現される。具体的には、ＲＯＭ５０２等に記憶された、ソフトウェアを構成するプログラムをＲＡＭ５０３にロードして実行することにより、本技術に係る情報処理方法が実現される。
　プログラムは、例えばリムーバブル記録媒体５１１を介してコンピュータ５００にインストールされる。あるいは、グローバルネットワーク等を介してプログラムがコンピュータ５００にインストールされてもよい。その他、コンピュータ５００が読み取り可能な非一過性の任意の記憶媒体が用いられてよい。

　ネットワーク等を介して通信可能に接続された複数のコンピュータが協働することで、本技術に係る情報処理方法が実行され、本技術に係る情報処理装置が構築されてもよい。
　すなわち本技術に係る情報処理方法は、単体のコンピュータにより構成されたコンピュータシステムのみならず、複数のコンピュータが連動して動作するコンピュータシステムにおいても実行可能である。
　なお本開示において、システムとは、複数の構成要素（装置、モジュール（部品）等）の集合を意味し、すべての構成要素が同一筐体中にあるか否かは問わない。したがって、別個の筐体に収納され、ネットワークを介して接続されている複数の装置、及び、１つの筐体の中に複数のモジュールが収納されている１つの装置は、いずれもシステムである。
　コンピュータシステムによる本技術に係る情報処理方法の実行は、例えば剛性の制御等が単体のコンピュータにより実行される場合、及び各処理が異なるコンピュータにより実行される場合の両方を含む。また所定のコンピュータによる各処理の実行は、当該処理の一部または全部を他のコンピュータに実行させその結果を取得することを含む。
　すなわち本技術に係る情報処理方法は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成にも適用することが可能である。

　各図面を参照して説明したロボット制御システム、情報処理装置、各処理フロー等はあくまで一実施形態であり、本技術の趣旨を逸脱しない範囲で、任意に変形可能である。すなわち本技術を実施するための他の任意の構成やアルゴリズム等が採用されてよい。

　本開示において、「略」という文言が使用される場合、これはあくまで説明の理解を容易とするための使用であり、「略」という文言の使用／不使用に特別な意味があるわけではない。
　すなわち、本開示において、「中心」「中央」「均一」「等しい」「同じ」「直交」「平行」「対称」「延在」「軸方向」「円柱形状」「円筒形状」「リング形状」「円環形状」等の、形状、サイズ、位置関係、状態等を規定する概念は、「実質的に中心」「実質的に中央」「実質的に均一」「実質的に等しい」「実質的に同じ」「実質的に直交」「実質的に平行」「実質的に対称」「実質的に延在」「実質的に軸方向」「実質的に円柱形状」「実質的に円筒形状」「実質的にリング形状」「実質的に円環形状」等を含む概念とする。
　例えば「完全に中心」「完全に中央」「完全に均一」「完全に等しい」「完全に同じ」「完全に直交」「完全に平行」「完全に対称」「完全に延在」「完全に軸方向」「完全に円柱形状」「完全に円筒形状」「完全にリング形状」「完全に円環形状」等を基準とした所定の範囲（例えば±１０％の範囲）に含まれる状態も含まれる。
　従って、「略」の文言が付加されていない場合でも、いわゆる「略」を付加して表現される概念が含まれ得る。反対に、「略」を付加して表現された状態について、完全な状態が排除される訳ではない。

　本開示において、「Ａより大きい」「Ａより小さい」といった「より」を使った表現は、Ａと同等である場合を含む概念と、Ａと同等である場合を含まない概念の両方を包括的に含む表現である。例えば「Ａより大きい」は、Ａと同等は含まない場合に限定されず、「Ａ以上」も含む。また「Ａより小さい」は、「Ａ未満」に限定されず、「Ａ以下」も含む。
　本技術を実施する際には、上記で説明した効果が発揮されるように、「Ａより大きい」及び「Ａより小さい」に含まれる概念から、具体的な設定等を適宜採用すればよい。

　以上説明した本技術に係る特徴部分のうち、少なくとも２つの特徴部分を組み合わせることも可能である。すなわち各実施形態で説明した種々の特徴部分は、各実施形態の区別なく、任意に組み合わされてもよい。また上記で記載した種々の効果は、あくまで例示であって限定されるものではなく、また他の効果が発揮されてもよい。

　なお、本技術は以下のような構成も採ることができる。
（１）
　ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御する剛性制御部
　を具備する情報処理装置。
（２）（１）に記載の情報処理装置であって、さらに、
　前記剛性制御部により設定された前記剛性と、前記関節の駆動による前記ロボットアームの動きとを、互いに関連付けて記憶する記憶部を具備する
　情報処理装置。
（３）（２）に記載の情報処理装置であって、
　前記記憶部は、オペレータが前記ロボットアームを動かして所定の動きを記憶させるダイレクトティーチングモードが選択されている場合に、前記剛性と前記動きとを互いに関連付けて記憶する
　情報処理装置。
（４）（１）から（３）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記ロボットアームは、１以上の関節と、前記１以上の関節の各々が駆動することにより、回転又は直動する１以上のリンクとを有し、
　前記剛性制御部は、前記１以上のリンクの回転又は直動に関する剛性を制御する
　情報処理装置。
（５）（４）に記載の情報処理装置であって、さらに、
　前記剛性制御部により設定された前記剛性と、前記関節の駆動による前記リンクの軌道とを、互いに関連付けて記憶する記憶部を具備する
　情報処理装置。
（６）（５）に記載の情報処理装置であって、
　前記記憶部は、オペレータが前記リンクを動かして所定の軌道を記憶させるダイレクトティーチングモードが選択されている場合に、前記剛性と前記軌道とを互いに関連付けて記憶する
　情報処理装置。
（７）（４）から（６）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記剛性制御部は、前記圧力センサにより検出された圧力が高くなるのに応じて、前記剛性が高くなるように前記剛性を制御する
　情報処理装置。
（８）（４）から（７）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記圧力センサは、オペレータが前記リンクを動かす際に、前記リンクの保持の対象となる領域に設けられる
　情報処理装置。
（９）（１）から（８）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、さらに、
　前記剛性制御部により設定された前記剛性の報知を制御する報知制御部を具備する
　情報処理装置。
（１０）（９）に記載の情報処理装置であって、
　前記報知制御部は、前記剛性の値の表示、前記剛性の高さに応じたゲージの表示、前記剛性の高さに応じた色の表示、又は前記剛性の音声出力の少なくとも１つを制御する
　情報処理装置。
（１１）（９）又は（１０）に記載の情報処理装置であって、
　前記報知制御部は、前記剛性制御部により設定された前記剛性に応じて、オペレータが前記リンクを動かしてティーチングを行う際のティーチング用の剛性を設定する
　情報処理装置。
（１２）（１１）に記載の情報処理装置であって、
　前記報知制御部は、前記剛性制御部により設定された前記剛性が高くなるのに応じて、前記ティーチング用の剛性が高くなるように、前記ティーチング用の剛性を設定する
　情報処理装置。
（１３）（１）から（１２）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記剛性制御部は、前記圧力センサにより検出された圧力の最大値を保持し、保持された前記最大値に応じた前記剛性を設定する
　情報処理装置。
（１４）（１３）に記載の情報処理装置であって、
　前記剛性制御部は、前記圧力センサに対して所定の操作が入力された場合に、前記剛性を低くする
　情報処理装置。
（１５）（１４）に記載の情報処理装置であって、
　前記所定の操作は、撫でる操作を含む
　情報処理装置。
（１６）（１）から（１５）のうちいずれか１つに記載の情報処理装置であって、
　前記圧力センサは、触覚センサである
　情報処理装置。
（１７）
　ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御する
　ことをコンピュータシステムが実行する情報処理方法。
（１８）
　ロボットアームと、
　前記ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサと、
　前記圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御する剛性制御部と
　を具備するロボット制御システム。
（１９）
　ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御するステップ
　をコンピュータシステムに実行させるプログラム。
（２０）
　ロボットアームの関節の位置を基準として設けられた圧力センサと、
　前記圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御する剛性制御部と
　を具備する剛性制御システム。

　１００…ロボット制御システム
　１・・・ロボットアーム
　２・・・情報処理装置
　４・・・関節
　５・・・リンク
　６・・・触覚センサ
　８・・・手
　１２・・・関節駆動部
　１４・・・ＬＥＤ
　１５・・・ディスプレイ
　１６・・・スピーカ
　１８・・・記憶部
　２０・・・剛性制御部
　２１・・・報知制御部
　２４・・・面圧力分布データ
　２５・・・平均面圧力分布データ
　２８・・・撫で判定部

Claims (18)

1. 　ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御する剛性制御部
   　を具備する情報処理装置。
2. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、さらに、
   　前記剛性制御部により設定された前記剛性と、前記関節の駆動による前記ロボットアームの動きとを、互いに関連付けて記憶する記憶部を具備する
   　情報処理装置。
3. 　請求項２に記載の情報処理装置であって、
   　前記記憶部は、オペレータが前記ロボットアームを動かして所定の動きを記憶させるダイレクトティーチングモードが選択されている場合に、前記剛性と前記動きとを互いに関連付けて記憶する
   　情報処理装置。
4. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
   　前記ロボットアームは、１以上の関節と、前記１以上の関節の各々が駆動することにより、回転又は直動する１以上のリンクとを有し、
   　前記剛性制御部は、前記１以上のリンクの回転又は直動に関する剛性を制御する
   　情報処理装置。
5. 　請求項４に記載の情報処理装置であって、さらに、
   　前記剛性制御部により設定された前記剛性と、前記関節の駆動による前記リンクの軌道とを、互いに関連付けて記憶する記憶部を具備する
   　情報処理装置。
6. 　請求項５に記載の情報処理装置であって、
   　前記記憶部は、オペレータが前記リンクを動かして所定の軌道を記憶させるダイレクトティーチングモードが選択されている場合に、前記剛性と前記軌道とを互いに関連付けて記憶する
   　情報処理装置。
7. 　請求項４に記載の情報処理装置であって、
   　前記剛性制御部は、前記圧力センサにより検出された圧力が高くなるのに応じて、前記剛性が高くなるように前記剛性を制御する
   　情報処理装置。
8. 　請求項４に記載の情報処理装置であって、
   　前記圧力センサは、オペレータが前記リンクを動かす際に、前記リンクの保持の対象となる領域に設けられる
   　情報処理装置。
9. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、さらに、
   　前記剛性制御部により設定された前記剛性の報知を制御する報知制御部を具備する
   　情報処理装置。
10. 　請求項９に記載の情報処理装置であって、
    　前記報知制御部は、前記剛性の値の表示、前記剛性の高さに応じたゲージの表示、前記剛性の高さに応じた色の表示、又は前記剛性の音声出力の少なくとも１つを制御する
    　情報処理装置。
11. 　請求項９に記載の情報処理装置であって、
    　前記報知制御部は、前記剛性制御部により設定された前記剛性に応じて、オペレータが前記リンクを動かしてティーチングを行う際のティーチング用の剛性を設定する
    　情報処理装置。
12. 　請求項１１に記載の情報処理装置であって、
    　前記報知制御部は、前記剛性制御部により設定された前記剛性が高くなるのに応じて、前記ティーチング用の剛性が高くなるように、前記ティーチング用の剛性を設定する
    　情報処理装置。
13. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記剛性制御部は、前記圧力センサにより検出された圧力の最大値を保持し、保持された前記最大値に応じた前記剛性を設定する
    　情報処理装置。
14. 　請求項１３に記載の情報処理装置であって、
    　前記剛性制御部は、前記圧力センサに対して所定の操作が入力された場合に、前記剛性を低くする
    　情報処理装置。
15. 　請求項１４に記載の情報処理装置であって、
    　前記所定の操作は、撫でる操作を含む
    　情報処理装置。
16. 　請求項１に記載の情報処理装置であって、
    　前記圧力センサは、触覚センサである
    　情報処理装置。
17. 　ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御する
    　ことをコンピュータシステムが実行する情報処理方法。
18. 　ロボットアームと、
    　前記ロボットアームの関節を基準とした位置に設けられた圧力センサと、
    　前記圧力センサの検出結果に基づいて、前記ロボットアームの前記関節の駆動に関する剛性を制御する剛性制御部と
    　を具備するロボット制御システム。

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