(57)【要約】【課題】動作範囲内に他のロボットや人が存在して協働作業を行う場合に、相互の干渉を回避しつつ、生産性を向上する。【解決手段】ロボット２の動作範囲内において移動または変形する障害物Ｗの特徴点の位置を一定周期毎に検出する特徴点位置検出部と、ロボット２の動作前に、ロボット２の移動軌跡を算出する移動軌跡算出部と、時間間隔をあけて検出された特徴点の位置に基づいてマッピング関数を導出するマッピング関数導出部と、導出されたマッピング関数を用いて、ロボット２の移動軌跡を動的に修正する軌跡修正部とを備えるロボットシステム１である。【選択図】図１
2020011326.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボットの動作範囲内において移動または変形する障害物の特徴点の位置を一定周期毎に検出する特徴点位置検出部と、
前記ロボットの動作前に、該ロボットの移動軌跡を算出する移動軌跡算出部と、
時間間隔をあけて検出された前記特徴点の位置に基づいてマッピング関数を導出するマッピング関数導出部と、
導出された前記マッピング関数を用いて、前記ロボットの前記移動軌跡を動的に修正する軌跡修正部とを備えるロボットシステム。
【請求項２】
前記移動軌跡算出部が、前記ロボットの移動の始点および終点と、前記ロボットと前記障害物との距離とを制限条件として最適化された前記移動軌跡を算出する請求項１に記載のロボットシステム。
【請求項３】
前記移動軌跡算出部が、前記ロボットの減速機寿命の最大化、移動軌跡、消費電力、軌跡精度あるいは振動の最小化の少なくとも１つを達成する前記移動軌跡を算出する請求項２に記載のロボットシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットシステムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、複数のロボットを含むロボットシステムにおいて、ロボット間に干渉領域を設定し、干渉領域内に他のロボットが存在する場合には、干渉領域が空くまで干渉領域外に待機する、いわゆるインターロックを設定するロボットシステムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１６４４１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、干渉領域を設け、インターロックを設定するシステムの場合、いずれかのロボットが停止しなければならない期間が発生し、生産性が悪化するという不都合がある。
本発明は、動作範囲内に他のロボットや人が存在して協働作業を行う場合に、相互の干渉を回避しつつ、生産性を向上することができるロボットシステムを提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様は、ロボットの動作範囲内において移動または変形する障害物の特徴点の位置を一定周期毎に検出する特徴点位置検出部と、前記ロボットの動作前に、該ロボットの移動軌跡を算出する移動軌跡算出部と、時間間隔をあけて検出された前記特徴点の位置に基づいてマッピング関数を導出するマッピング関数導出部と、導出された前記マッピング関数を用いて、前記ロボットの前記移動軌跡を動的に修正する軌跡修正部とを備えるロボットシステムである。
【０００６】
本態様によれば、ロボットの動作前に特徴点位置検出部により障害物の特徴点の位置が検出され、検出された特徴点の位置を用いてロボットの初期の移動軌跡が移動軌跡算出部により算出される。算出された移動軌跡に基づいてロボットが動作する間に、一定周期毎に特徴点位置検出部により障害物の特徴点の位置が逐次検出され、障害物が移動または変形することにより、特徴点の位置が変化する。マッピング関数導出部は、移動または変形前の障害物の特徴点の位置を移動後の障害物の特徴点の位置にマッピングするマッピング関数を導出する。そして、軌跡修正部が、導出されたマッピング関数を用いて現在の移動軌跡を動的に修正する。これにより、動作範囲内に他のロボットや人が存在して協働作業を行う場合に、相互の干渉を回避しつつ、生産性を向上することができる。
【０００７】
上記態様においては、前記移動軌跡算出部が、前記ロボットの移動の始点および終点と、前記ロボットと前記障害物との距離とを制限条件として最適化された前記移動軌跡を算出してもよい。
この構成により、障害物の移動に基づいて修正された移動軌跡は、ロボットの移動の始点および終点を変更することなく、移動する障害物とロボットとの干渉を回避することができる最適な移動軌跡となる。所定の制約条件下に移動軌跡を最適化する演算は非凸問題であり、演算時間がかかるため、リアルタイム性が低いが、ロボットを移動させる前の初期の移動軌跡の演算においては、時間を比較的長くかけることができて有効に初期の最適な移動軌跡を設定することができる。
【０００８】
また、上記態様においては、前記移動軌跡算出部が、前記ロボットの減速機寿命の最大化、移動軌跡、消費電力、軌跡精度あるいは振動の最小化の少なくとも１つを達成する前記移動軌跡を算出してもよい。
この構成により、算出された移動軌跡に沿ってロボットを移動させることにより、減速機寿命を最大化し、あるいは、移動軌跡、消費電力、軌跡精度および振動を最小化することができる。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、動作範囲内に他のロボットや人が存在して協働作業を行う場合に、相互の干渉を回避しつつ、生産性を向上することができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の一実施形態に係るロボットシステムを示す全体構成図である。
【図２】図１のロボットシステムの制御装置を説明するブロック図である。
【図３】図１のロボットシステムのカメラにより、ロボットの動作前に取得された画像内における障害物の特徴点の位置およびロボットの初期の移動軌跡の例を示す図である。
【図４】図１のロボットシステムのカメラにより、ロボットの動作中に取得された画像内における障害物の特徴点の位置および修正後の移動軌跡の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
本発明の一実施形態に係るロボットシステム１について、図面を参照して以下に説明する。
本実施形態に係るロボットシステム１は、図１に示されるように、ロボット２と、ロボット２を制御する制御装置３と、ロボット２の上方に配置され、ロボット２の動作範囲全体を含む領域の画像を取得するカメラ４とを備えている。
【００１２】
ロボット２の動作範囲内において移動する障害物Ｗとしては、ロボット２の動作範囲内を通過する経路に沿って移動する無人搬送台車、人間、あるいは他のロボットを挙げることができる。
制御装置３は、図２に示されるように、カメラ４により取得された画像を処理して障害物Ｗを検出し、障害物Ｗに備わっている特徴点の位置を検出する特徴点位置検出部５と、ロボット２の動作前の状態で検出された障害物Ｗの特徴点の位置に基づいて初期の移動軌跡を算出する移動軌跡算出部６と、検出された特徴点の位置および算出された移動軌跡を記憶する記憶部９と、ロボット２の動作中に、時間間隔をあけて検出された障害物Ｗの特徴点の位置に基づいてマッピング関数を導出するマッピング関数導出部７と、導出されたマッピング関数を用いて、ロボット２の移動軌跡を動的に修正する軌跡修正部８とを備えている。制御装置３はプロセッサおよびメモリにより構成されている。
【００１３】
特徴点位置検出部５は、例えば、図３に示されるように、障害物Ｗが平面視で長方形である場合に、長方形の４つの頂点を特徴点として、それらの座標を検出する。
移動軌跡算出部６は、ロボット２の動作の始点および終点が与えられたときに、ロボット２の速度および加速度、ロボット２と障害物Ｗとの距離を制限条件として、最短となるような移動軌跡を算出する。
【００１４】
具体的には、移動軌跡算出部６は、数１に従って移動軌跡を最適化する。
【数１】
2020011326.tif 000003
【００１５】
ここで、式（１）において、Ｊは評価関数、ｔは補間の番号、ｐｔはｔ番目の補間における距離、ωは重みであり、式（１）によれば、移動軌跡は、最小化されることにより最適化される。
また、式（２）は、移動軌跡の始点ｘ０と終点ｘｈとを規定する制限条件である。
また、式（３）は、ロボット２の速度Ｖｘおよび加速度Ａｘを所定の範囲内に収めることを規定する制限条件である。
また、式（４）は、全てのｑについて、移動軌跡上の点ｘｑと障害物Ｗの表面Ｏｑとの距離ｄ（ｘｑ，Ｏｑ）が所定の閾値ｄｍｉｎ以上であることを規定する制限条件である。
【００１６】
マッピング関数導出部７は、例えば、図４に示されるように、ロボット２の動作中に時間間隔をあけてカメラ４により取得された画像において、障害物Ｗが移動（および変形）した場合の移動前の障害物Ｗの特徴点の位置ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４と移動後の障害物Ｗの特徴点の位置ｘ１′，ｘ２′，ｘ３′，ｘ４′とに基づいて、位置ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４を位置ｘ１′，ｘ２′，ｘ３′，ｘ４′に変位させるための非線形マッピング関数ｆを導出する。マッピング関数ｆは、例えば、数２に示す式（５）により算出される。
【００１７】
【数２】
2020011326.tif 000004
【００１８】
ここで、ｆはマッピング関数、ｋは特徴点の番号１〜４、ｘ（ｋ）はｘｋ、ｘ１，ｘ２は水平面内において相互に直交する方向を示している。
数２の右辺第１項はマッピング精度、第２項はマッピング平滑度であり、これらの和を最小にするマッピング関数ｆを求めている。
軌跡修正部８は、障害物Ｗの移動前におけるロボット２の移動軌跡をマッピング関数を用いて変換することにより、障害物Ｗの移動後のロボット２の移動軌跡を算出する。
【００１９】
このように構成された本実施形態に係るロボットシステム１の作用について以下に説明する。
本実施形態に係るロボットシステム１によれば、ロボット２を動作させる前にカメラ４により画像が取得され移動軌跡算出部６および特徴点位置検出部５に入力される。移動軌跡算出部６においては、入力された画像に加え、ロボット２の移動軌跡の始点ｘ０と終点ｘｈとが入力されることにより、移動軌跡算出部６により初期の移動軌跡が、数１により算出され、記憶部９に記憶される。
【００２０】
数１は、入力された移動軌跡の始点ｘ０と終点ｘｈと、ロボット２の速度Ｖｘおよび加速度Ａｘが所定の範囲内に収まっていることと、移動軌跡上の点ｘｑと障害物Ｗの表面Ｑｑとの距離ｄ（ｘｑ，Ｏｑ）が閾値ｄｍｉｎ以上であることを規定する制限条件を満たしつつ、最短距離となるような移動軌跡を算出する。移動軌跡の算出は、非凸問題であって、解を導くまでに時間を要するが、ロボット２の動作前であるため、サイクルタイムに影響せず、十分に時間をかけて行われてもよい。
【００２１】
また、特徴点位置検出部５に画像が入力されると、画像処理により画像内の障害物Ｗが抽出され、その特徴点の位置ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４が検出される。検出された特徴点の位置ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４は記憶部９に記憶される。
【００２２】
移動軌跡算出部６により初期の最適化された移動軌跡が算出されると、当該移動軌跡に沿ってロボット２が始点ｘ０から動作させられる。そして、この動作の途中において、カメラ４による画像取得が逐次行われ、取得された２枚目の画像は、特徴点位置検出部５に入力される。
【００２３】
特徴点位置検出部５においては２枚目の画像に対し１枚目と同様の画像処理が行われることにより、特徴点の位置ｘ１′，ｘ２′，ｘ３′，ｘ４′が検出される。検出された新たな特徴点の位置ｘ１′，ｘ２′，ｘ３′，ｘ４′も記憶部９に記憶される。
新たに検出された障害物Ｗの特徴点の位置ｘ１′，ｘ２′，ｘ３′，ｘ４′および記憶部９に記憶されている１つ前の画像における障害物Ｗの特徴点の位置ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４はマッピング関数導出部７に入力され、位置ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４から位置ｘ１′，ｘ２′，ｘ３′，ｘ４′への変換関数であるマッピング関数ｆが数２により算出される。
【００２４】
そして、算出されたマッピング関数ｆは軌跡修正部８に入力され、移動軌跡算出部６により算出され記憶部９に記憶されていた１つ前の移動軌跡が読み出されて、マッピング関数ｆにより新たな移動軌跡に変換される。
マッピング関数ｆの算出およびマッピング関数ｆによる移動軌跡の修正は、短い計算時間で行うことができ、サイクルタイムに影響を与えることなくリアルタイムに実行することができる。また、動作中の移動軌跡の修正は、最初に最適化された初期の移動軌跡を修正する形で行われ、その後の修正も１つ前に生成された移動軌跡を元に行われるので、修正後の移動軌跡が最適化された移動軌跡に近似し、生産性を向上することができるという利点がある。
【００２５】
このように、本実施形態に係るロボットシステム１によれば、動作範囲内において移動する他のロボットあるいは人間等の障害物Ｗが存在する場合に、相互の干渉を回避しつつ、生産性を向上することができるという利点がある。また、マッピング関数ｆとして非線形マッピング関数を用いることにより、障害物Ｗが並進移動する場合のみならず、障害物Ｗ回転する場合や、ロボットあるいは人間のように障害物Ｗの形状が変化する場合にも対応することができる。
【００２６】
なお、本実施形態においては、マッピング関数ｆとして、非線形マッピング関数を用いることを例示したが、これに限定されるものではなく、例えば、障害物Ｗが並進移動のみする場合には、線形の変換行列をマッピング関数ｆとして使用してもよい。
【００２７】
また、初期の移動軌跡を、軌跡の最小化により最適化することとしたが、これに代えて、あるいは、これに加えて、減速機寿命の最大化、軌跡精度の最小化、消費電力の最小化および振動の最小化の少なくとも１つを用いて、移動軌跡を最適化してもよい。
【００２８】
例えば、減速機寿命の最大化は、数３に示す式（６）により評価できる。
【数３】
2020011326.tif 000005
ここで、Ｌは寿命、Ｋは定格寿命、Ｎ０は定格回転速度、Ｎｍは実際の平均回転速度、Ｔ０は定格トルク、Ｔｍは実際の平均トルクをそれぞれ示す。
【００２９】
また、例えば、軌跡精度の最小化は、数４に示す式（７）により評価できる。
【数４】
2020011326.tif 000006
ここで、ｘｔはｔ時刻の指令位置、ｘｔ′はセンサで測定されたｔ時刻の実際位置である。
【００３０】
また、例えば、消費電力の最小化は、数５に示す式（８）により評価できる。
【数５】
2020011326.tif 000007
ここで、Ｎｔはｔ時刻のトルク、ｖｔはｔ時刻のモータ速度、Ｋｔはｔ時刻のモータの銅損および鉄損である。
【００３１】
また、例えば、振動の最小化は、数６に示す式（９）により評価できる。
【数６】
2020011326.tif 000008
ここで、ａｔはｔ時刻の指令加速度、ａｔ′はセンサで測定されたｔ時刻の実際の加速度である。加速度の大きさで振動の状況を表すことができる。
【００３２】
また、本実施形態においては、マッピング関数ｆとして、カメラ４である２次元カメラにより取得された２次元の画像に基づく２次元のマッピング関数を例示したが、これに代えて、３次元カメラにより取得された３次元画像に基づいて、数７に示す式（１０）により、３次元のマッピング関数ｆを導出することにしてもよい。
【００３３】
【数７】
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ここで、ｘ３は、方向ｘ１およびｘ２に直交する方向である。
【符号の説明】
【００３４】
１  ロボットシステム
２  ロボット
５  特徴点位置検出部
６  移動軌跡算出部
７  マッピング関数導出部
８  軌跡修正部
ｆ  マッピング関数
ｘ１，ｘ２，ｘ３，ｘ４，ｘ１′，ｘ２′，ｘ３′，ｘ４′  特徴点の位置
ｘ０  始点
ｘｈ  終点
Ｗ  障害物
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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