(57)【要約】【課題】把持対象物を把持した状態で把持状態を適正に修正する。【解決手段】複数種の物体の形状とハンド４による把持パターンとを対応づけて記憶する記憶部から、形状取得部２により取得された物体の形状に最も近い形状を有する物体の把持パターンを抽出する抽出部と、抽出された把持パターンに従って、物体に対する把持位置とハンド４の姿勢とを算出する位置姿勢算出部と、算出された把持位置および姿勢に基づいてハンド４に物体を把持させるハンド駆動部と、形状取得部、力センサおよび触覚センサの少なくとも１つにより取得された情報に基づいて物体の把持状態が適正か否かを判定する判定部と、物体の把持状態が不適正であると判定された場合に、位置姿勢算出部により算出された把持位置および姿勢の少なくとも１つを修正する把持状態修正部とを備えるハンド制御装置１である。【選択図】図１
2019181622.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
形状取得部を備えるロボットに備えられ、力センサおよび触覚センサを備える複数の指を用いて物体を把持するハンドを制御するハンド制御装置であって、
複数種の前記物体の形状と前記ハンドによる把持パターンとを対応づけて記憶する記憶部から、前記形状取得部により取得された前記物体の形状に最も近い形状を有する前記物体の前記把持パターンを抽出する抽出部と、
該抽出部により抽出された前記把持パターンに従って、前記物体に対する把持位置と前記ハンドの姿勢とを算出する位置姿勢算出部と、
該位置姿勢算出部により算出された前記把持位置および前記姿勢に基づいて前記ハンドに前記物体を把持させるハンド駆動部と、
前記形状取得部、前記力センサおよび前記触覚センサの少なくとも１つにより取得された情報に基づいて前記物体の把持状態が適正か否かを判定する判定部と、
該判定部により前記物体の把持状態が不適正であると判定された場合に、前記位置姿勢算出部により算出された前記把持位置および前記姿勢の少なくとも１つを修正する把持状態修正部とを備えるハンド制御装置。
【請求項２】
前記把持状態修正部が、前記把持位置または前記姿勢を修正することにより、前記物体の把持安定性、前記ハンドの操作性および前記ハンドによる前記物体の把持力の少なくとも１つを調節する請求項１に記載のハンド制御装置。
【請求項３】
前記記憶部に、複数種の前記物体の形状および弾性率と前記ハンドによる前記把持パターンとが対応づけて記憶され、
前記ハンド駆動部が、前記抽出部により抽出された前記物体の弾性率に応じた把持力により前記ハンドに前記物体を把持させる請求項１または請求項２に記載のハンド制御装置。
【請求項４】
前記把持状態修正部により前記把持位置または前記姿勢が修正された場合に、修正された前記把持位置および前記姿勢に基づく把持パターンを前記形状取得部により取得された前記物体の形状と対応づけて前記記憶部に記憶する請求項１から請求項３のいずれかに記載のハンド制御装置。
【請求項５】
前記記憶部を備える請求項１から請求項４のいずれかに記載のハンド制御装置。
【請求項６】
ネットワークと、
該ネットワークを経由して接続された請求項１から請求項５のいずれかに記載の複数のハンド制御装置と、
前記ネットワークに接続された前記記憶部とを備えるハンド制御システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ハンド制御装置およびハンド制御システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、視覚センサによって取得された画像から把持対象物の位置情報を検出し、検出された位置情報に基づいて把持対象物を多指ハンドにより把持する際に、多指ハンド部の力センサの出力に基づいて把持対象物に対する実際の接触位置を検出し、検出された接触位置の情報に基づいて把持対象物の位置情報を修正する把持方法が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
この特許文献１の把持方法は、把持対象物が動かない状態を維持しつつ多指ハンド部を把持対象物に接触させて接触位置を検出し、視覚センサによって得られた把持対象物の位置情報を修正した後に、修正された位置情報に基づいて、多指ハンド部により把持対象物を把持するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−１１５３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、把持対象物の立体的形状や重心位置の不正確な把握、あるいは把持対象物に加わる外力などによって、把持対象物を把持した状態で初めて把持状態を変更する必要性が認識される場合には、特許文献１の把持方法では対応することができないという不都合がある。
【０００６】
本発明は上述した事情に鑑みてなされたものであって、把持対象物を把持した状態で把持状態を適正に修正して、把持対象物をより確実に把持することができるハンド制御装置およびハンド制御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】
【０００７】
本発明の一態様は、形状取得部を備えるロボットに備えられ、力センサおよび触覚センサを備える複数の指を用いて物体を把持するハンドを制御するハンド制御装置であって、複数種の前記物体の形状と前記ハンドによる把持パターンとを対応づけて記憶する記憶部から、前記形状取得部により取得された前記物体の形状に最も近い形状を有する前記物体の前記把持パターンを抽出する抽出部と、該抽出部により抽出された前記把持パターンに従って、前記物体に対する把持位置と前記ハンドの姿勢とを算出する位置姿勢算出部と、該位置姿勢算出部により算出された前記把持位置および前記姿勢に基づいて前記ハンドに前記物体を把持させるハンド駆動部と、前記形状取得部、前記力センサおよび前記触覚センサの少なくとも１つにより取得された情報に基づいて前記物体の把持状態が適正か否かを判定する判定部と、該判定部により前記物体の把持状態が不適正であると判定された場合に、前記位置姿勢算出部により算出された前記把持位置および前記姿勢の少なくとも１つを修正する把持状態修正部とを備えるハンド制御装置である。
【０００８】
本態様によれば、形状取得部により物体の形状が取得されると、取得された物体の形状に最も近い形状を有する物体の把持パターンが記憶部から抽出され、抽出された把持パターンに従って物体に対する把持位置およびハンドの姿勢が位置姿勢算出部により算出される。算出された物体の把持位置およびハンドの姿勢に基づいて、ハンド駆動部によりハンドが物体を把持した状態で、形状取得部、力センサおよび触覚センサの少なくとも１つにより取得された情報に基づいて、判定部により物体の把持状態が適正か否かが判定される。
【０００９】
そして、判定部により把持状態が不適正であると判定された場合には、位置姿勢算出部により算出された物体の把持位置およびハンドの姿勢の少なくとも一方が、把持状態修正部により修正される。
すなわち、ハンドによって物体を把持している状態で、把持状態の適否が判定され、不適正な場合には、把持位置および姿勢の少なくとも一方を修正することにより、把持状態を適正に修正して、物体をより確実に把持することができる。
【００１０】
上記態様においては、前記把持状態修正部が、前記把持位置または前記姿勢を修正することにより、前記物体の把持安定性、前記ハンドの操作性および前記ハンドによる前記物体の把持力の少なくとも１つを調節してもよい。
この構成により、物体の把持状態が安定していない場合には物体の把持安定性を向上し、窮屈な把持状態である場合にはより自由度の高い把持状態に変更してハンドの操作性を向上し、把持力が強すぎたり弱すぎたりする場合には把持力を適正化して、物体をより確実に把持することができる。
【００１１】
また、上記態様においては、前記記憶部に、複数種の前記物体の形状および弾性率と前記ハンドによる前記把持パターンとが対応づけて記憶され、前記ハンド駆動部が、前記抽出部により抽出された前記物体の弾性率に応じた把持力により前記ハンドに前記物体を把持させてもよい。
この構成により、物体が弾性を有するものであっても、より適正な把持力によって把持することができる。
【００１２】
また、上記態様においては、前記把持状態修正部により前記把持位置または前記姿勢が修正された場合に、修正された前記把持位置および前記姿勢に基づく把持パターンを前記形状取得部により取得された前記物体の形状と対応づけて前記記憶部に記憶してもよい。
この構成により、形状取得部、力センサおよび接触センサの少なくとも１つにより取得された情報に基づいて修正された把持位置および姿勢を物体の形状と対応づけて記憶部に記憶することができ、次回以降の把持動作において利用可能なライブラリを増やすことができる。
また、上記態様においては、前記記憶部を備えていてもよい。
【００１３】
また、本発明の他の態様は、ネットワークと、該ネットワークを経由して接続された上記いずれかの複数のハンド制御装置と、前記ネットワークに接続された前記記憶部とを備えるハンド制御システムである。
本態様によれば、物体の形状を用いて記憶部から抽出する把持パターンをハンド制御装置間において、ネットワークを経由して共有することができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、把持対象物を把持した状態で把持状態を適正に修正して、把持対象物をより確実に把持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】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係るハンド制御装置を示す全体構成図である。
【図２】図１のハンド制御装置により制御されるハンドの一例を示す図である。
【図３】図１のハンド制御装置を示すブロック図である。
【図４】図３のハンド制御装置に備えられる記憶部に記憶されるライブラリの一例を示す図である。
【図５】図１のハンド制御装置によるハンドの制御順序を示すフローチャートである。
【図６】図３のハンド制御装置による把持安定性の最適化を説明する図である。
【図７】図３のハンド制御装置によるハンドの操作性の最適化を説明する図である。
【図８】図３のハンド制御装置による接触力の最適化を説明する図である。
【図９】本発明の一実施形態に係るハンド制御システムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明の一実施形態に係るハンド制御装置１について、図面を参照して以下に説明する。
本実施形態に係るハンド制御装置（以下、単に制御装置という。）１は、図１に示されるように、カメラ（形状取得部）２を備えるロボット３およびロボット３に備えられたハンド４を制御する装置である。制御装置１はプロセッサおよびメモリを備え、メモリに記憶された動作プログラムをプロセッサが処理することにより、ロボット３およびハンド４を制御する。
【００１７】
ハンド４は、例えば、図２に示されるように、ロボット３の先端に固定されるハンドベース５と、該ハンドベース５に対して可動して物体Ｗを把持するための複数の関節６を有する複数（例えば、３本）の指７とを備えている。各指７には、物体Ｗとの接触を感知する触覚センサ８と、物体Ｗとの間の接触圧力を検出する力センサ９と、各関節６の角度を検出する図示しないエンコーダとが設けられている。
【００１８】
制御装置１は、図３に示されるように、複数種の物体Ｗの形状とハンド４による把持パターンとを対応づけて記憶する記憶部１０と、カメラ２により取得された画像からの物体Ｗの形状を抽出するとともに抽出された形状に最も近い形状を有する物体Ｗに対応して記憶部１０に記憶されている把持パターンを記憶部１０から読み出す抽出部１１とを備えている。
また、制御装置１は、抽出部１１により抽出された把持パターンに従って物体Ｗに対する把持位置とハンド４の姿勢とを算出する位置姿勢算出部１２と、算出された物体Ｗの把持位置とハンド４の姿勢とに基づいてロボット３およびハンド４を制御して物体Ｗを把持させる駆動部（ハンド駆動部）１３とを備えている。
【００１９】
さらに、制御装置１は、カメラ２、力センサ９および触覚センサ８の少なくとも１つにより取得された情報に基づいて物体Ｗの把持状態が適正であるか否かを判定する判定部１４と、判定部１４により物体Ｗの把持状態が不適正であると判定された場合に、位置姿勢算出部１２により算出された把持位置および姿勢の少なくとも１つを修正する把持状態修正部１５とを備えている。
【００２０】
記憶部１０は、例えば、図４に示されるように、物体Ｗの種類、画像例および把持パターンを対応づけてライブラリとして記憶している。１つの物体Ｗの種類に対して、画像例は複数記憶されていてもよい。把持パターンとしては、例えば、物体Ｗの種類に応じた把持力、物体Ｗに対するハンド４の各指７の接触位置の配置等を挙げることができる。
【００２１】
抽出部１１は、カメラ２により取得された画像から抽出された物体Ｗの画像と、ライブラリに記憶されている画像とをパターンマッチング等により比較して最も近い形状を有する画像に対応する物体Ｗの種類を抽出し、抽出された物体Ｗの種類に対応づけて記憶されている把持パターンを読み出す。
【００２２】
位置姿勢算出部１２は、抽出部１１により読み出された把持パターンに基づいて物体Ｗに対するハンド４による把持位置、すなわち、ハンド４の位置および姿勢を算出する。算出された位置および姿勢は、ライブラリに記憶されている近い形状の物体Ｗに対する把持パターンに基づいているので、最適ではない場合がある。
【００２３】
本実施形態に係るハンド制御装置１によれば、ライブラリから抽出した把持パターンに基づいてハンド４により物体Ｗを把持した状態で、判定部１４による判定が行われ、判定結果に基づいて把持状態修正部１５による修正動作が行われる。
具体的には、把持の安定性の最適化、ハンド４の操作性の最適化および接触力の最適化が行われる。
【００２４】
把持の安定性は、例えば、各指７の物体Ｗへの接触点を頂点とする多角形の面積を最大とする状態に、数１により最適化が行われる。
【数１】
2019181622.tif 000003
【００２５】
式（１）は把持の安定性を示す評価関数であり、Ｑ１は多角形の面積、ｃｎは指７の物体Ｗへの接触位置、ｑｍは指７の関節６の角度である。ここで、添字のｎは指７の番号、ｍは関節６の番号である。
【００２６】
式（２）、（３）、（４）は、式（１）に対する制限条件であり、式（２）は図２に示すハンド４のハンドベース５に固定された座標系の向きＲおよび位置ｔを含む運動学関係、式（３）は、接触位置ｃｎの制限（例えば、物体Ｗの表面であること等）を示し、式（４）は各指７の関節６の角度制限を示している。
【００２７】
ハンド４の操作性は、例えば、各指７の関節６の角度ｑｍを制限角度範囲の中央値に近づける方向に、数２により最適化が行われる。
【数２】
2019181622.tif 000004
【００２８】
式（５）は、ハンド４の操作性を示す評価関数であり、Ｑ２は関節６の角度の制限角度範囲の中央値への近さを示している。式（６）、（７）は式（５）に対する制限条件であり、式（６）は各指７の接触位置とハンドベース５の座標系を基準とした運動学関係、式（７）は各指７の関節６の制限角度範囲である。
【００２９】
接触力は、例えば、接触力と物体Ｗに作用する重力と外力との平衡を図る方向に、数３により最適化が行われる。
【数３】
2019181622.tif 000005
式（８）は、接触力ｆと重力と外力との平衡を表す評価関数であり、Ｑ３は平衡の度合を示している。式（９）、（１０）は式（８）に対する制限条件であり、式（９）は接触力と、各指７の関節６の角度ｑｍと、トルクτとを含む動力学関係であり、式（１０）は接触力の制限である。
【００３０】
次に、本実施形態に係るハンド制御装置１の作用について説明する。
まず、図５に示されるように、ロボット３に備えられたカメラ２により物体Ｗの画像が取得される（ステップＳ１）と、取得された画像がハンド制御装置１の抽出部１１に送られて画像処理が施され、物体Ｗの形状が抽出される（ステップＳ２）。抽出は、抽出した形状をキーとして記憶部１０内に記憶されているライブラリ内から最も近い形状の物体Ｗの種類を検索する（ステップＳ３）。
【００３１】
そして、抽出部１１は、ライブラリ内に、検索された物体Ｗの種類に対応づけて記憶されている把持パターンを検出して位置姿勢算出部１２に送る（ステップＳ４）。位置姿勢算出部１２は、送られてきた把持パターンに基づいてハンド４の各指７の位置および姿勢を算出し、駆動部１３に出力する（ステップＳ５）。駆動部１３は、位置姿勢算出部１２から送られてきた位置および姿勢にロボット３およびハンド４を制御して物体Ｗを把持させる（ステップＳ６）。
【００３２】
物体Ｗを把持した状態で、カメラ２により取得された画像、力センサ９により検出された接触圧力および触覚センサ８により検出された接触状態に基づいて、判定部１４により接触状態が適正か否かが判定される（ステップＳ７）。適正ではないと判定された場合には、把持の安定性の最適化（ステップＳ８）、ハンド４の操作性の最適化（ステップＳ９）および接触力の最適化（ステップＳ１０）が図られる。
【００３３】
作業が終了したか否かが判定され（ステップＳ１１）、終了していない場合にはステップＳ７からの工程が繰り返される。作業が終了した場合には、物体Ｗの種類、画像および最適化された把持パターンがライブラリに登録されることによりライブラリが更新されて（ステップＳ１２）、全ての工程が終了する。また、ステップＳ７の工程において、適正であると判定された場合には、ステップＳ１１の工程を実行する。
【００３４】
このように、本実施形態に係るハンド制御装置１によれば、数１により把持の安定性の最適化が行われると、図６に示されるように、指７と物体Ｗとの接触点を頂点とする多角形の面積が最大となるハンド４の指７の位置および姿勢に修正される。すなわち、物体Ｗをハンド４の複数本の指７で把持している状態で、いずれかの指７を物体Ｗから放して移動させることによって、多角形の面積を増大させることにより、把持状態をより安定化させることができるという利点がある。
【００３５】
また、数２によりハンド４の操作性の最適化が行われると、図７に示されるように、各指７の関節６の角度が、制限角度範囲の中央に近づけられるので、物体Ｗを把持したままの状態で、指７の関節６の角度をいずれの方向にも変化させ易い状態にすることができる。これにより、物体Ｗを回転させて角度を変更する等の操作を行うことができるという利点がある。
【００３６】
また、数３により、接触力を最適化させることにより、図８に示されるように、物体Ｗの種類に応じた接触力の制限範囲内で、物体Ｗを落下させない接触力で把持することができる。例えば、食品等の柔らかい物体等は接触力の上限が設定されているので、接触力を過度に大きくできないが、接触力が小さすぎると重力あるいは外力とのバランスが崩れて落下させてしまうので、物体Ｗに損傷を与えずかつ落下させない最適な接触力を達成する必要がある。また、物体Ｗに対する作業途中で外力の大きさが変化する場合には、そのような外力が作用しても落下させない程度の接触力を発生させる必要がある。数３により接触力を最適化することにより、これらの場合に対応することができるという利点がある。
【００３７】
なお、本実施形態においては、制御装置１が、把持安定性の最適化、ハンド操作性の最適化および把持力の最適化を行うこととしたが、これらの少なくとも１つを行うことにしてもよい。また、カメラ２により取得された画像、力センサ９により検出された接触圧力および触覚センサ８により検出された接触状態の少なくとも１つに基づいて最適化を行うことにしてもよい。
また、ハンド４およびロボット３の形態は任意でよい。
【００３８】
また、本実施形態においては、制御装置１として、複数種の物体Ｗの形状とハンド４による把持パターンとを対応づけて記憶するものを例示したが、複数種の物体Ｗの形状および弾性率とハンド４による把持パターンとが対応づけて記憶されるものを用いてもよい。この場合、抽出部１１により抽出された物体Ｗの弾性率に応じた把持力によりハンド４に物体Ｗを把持させるようになっている。
【００３９】
また、制御装置１がライブラリを記憶する記憶部１０を備えることとしたが、これに代えて、図９に示されるように、複数のロボット３に接続された制御装置１がネットワーク１６を経由して相互に接続されるとともに、ネットワーク１６に記憶部１０が接続されたハンド制御システムを採用してもよい。
この構成によれば、物体Ｗの形状を用いて記憶部１０から抽出する把持パターンとして、いずれかの制御装置１により登録された最新の把持パターンを各制御装置１間において、ネットワーク１６を経由して共有することができるという利点がある。
【符号の説明】
【００４０】
１  制御装置（ハンド制御装置）
２  カメラ（形状取得部）
３  ロボット
４  ハンド
７  指
８  触覚センサ
９  力センサ
１０  記憶部
１１  抽出部
１２  位置姿勢算出部
１３  駆動部（ハンド駆動部）
１４  判定部
１５  把持状態修正部
１６  ネットワーク
Ｗ  物体
【図１】
2019181622.tif 000006
【図２】
2019181622.tif 000007
【図３】
2019181622.tif 000008
【図４】
2019181622.tif 000009
【図５】
2019181622.tif 000010
【図６】
2019181622.tif 000011
【図７】
2019181622.tif 000012
【図８】
2019181622.tif 000013
【図９】
2019181622.tif 000014