(57)【要約】【課題】  把持作業及び把持したツールによるワークへの作業についてのロボット動作の教示コストを低減することができる制御装置、ロボット、教示データ生成方法及びプログラムの提供。【解決手段】  制御装置１００は、画像認識処理を行う画像認識部１１０と、ロボット３００の把持部３１０の位置姿勢を表す位置姿勢データの特定処理を行い、ロボット３００の教示データの生成処理を行う処理部１３０と、を含む。そして、画像認識部１１０は、教示者の手がツールを把持した把持状態の撮像画像に対して画像認識処理を行う。さらに、処理部１３０は、把持状態の画像認識処理の結果に基づいて、把持状態での把持部３１０の位置姿勢データを含む教示データを生成する。【選択図】  図１
2015071206.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像認識処理を行う画像認識部と、
ロボットの把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データの特定処理を行い、前記ロボットの教示データの生成処理を行う処理部と、
を含み、
前記画像認識部は、
教示者の手がツールを把持した把持状態の撮像画像に対して前記画像認識処理を行い、
前記処理部は、
前記把持状態の前記画像認識処理の結果に基づいて、前記把持状態での前記把持部の前記位置姿勢データを含む前記教示データを生成することを特徴とする制御装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記画像認識部は、
前記把持状態の第１の撮像画像と、前記教示者の前記手により把持された前記ツールでワークに作業を行っている作業状態の第２の撮像画像とを取得し、前記第１の撮像画像に対する第１の画像認識処理と、前記第２の撮像画像に対する第２の画像認識処理とを行い、
前記処理部は、
前記第１の画像認識処理の結果と前記第２の画像認識処理の結果とに基づいて、前記作業状態での前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行うことを特徴とする制御装置。
【請求項３】
請求項１又は２において、
前記処理部は、
前記教示者の前記手と、前記ツールと、前記ロボットの作業対象であるワークとの相対的な位置姿勢関係を求め、求めた前記位置姿勢関係に基づいて、前記教示者の前記手により把持された前記ツールで前記ワークに作業を行っている作業状態での、前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行うことを特徴とする制御装置。
【請求項４】
請求項３において、
前記画像認識部は、
前記画像認識処理において、前記ツール及び前記ワークの少なくとも一方について輪郭線検出処理を行って、前記輪郭線検出処理の結果に基づいて、前記ツール及び前記ワークの少なくとも一方と、前記教示者の前記手との相対的な位置姿勢関係を求めることを特徴とする制御装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかにおいて、
前記画像認識部は、
前記画像認識処理において、前記教示者の前記手と前記ツールの少なくとも一方に設けられたマーカーについてのマーカー検出処理を行い、前記マーカー検出処理の結果に基づいて、前記教示者の前記手と前記ツールとの相対的な位置姿勢関係を求めることを特徴とする制御装置。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記教示者の前記手のモデルと、前記ロボットの前記把持部との対応関係に基づいて、前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行うことを特徴とする制御装置。
【請求項７】
請求項１乃至６のいずれかにおいて、
前記画像認識部は、
前記画像認識処理において、前記教示者の前記手について特徴点検出処理を行って、前記手のモデルを生成し、生成した前記手の前記モデルに基づいて、前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行うことを特徴とする制御装置。
【請求項８】
請求項１において、
前記画像認識部は、
前記把持状態の第１の撮像画像に対する第１の画像認識処理を行い、
前記処理部は、
前記第１の画像認識処理の結果に基づいて、前記教示者の前記手と前記ツールとの相対的な第１の位置姿勢関係を求め、
前記画像認識部は、
前記教示者の前記手により把持された前記ツールでワークに作業を行っている作業状態の第２の撮像画像に対する第２の画像認識処理を行い、
前記処理部は、
前記第１の位置姿勢関係と前記第２の画像認識処理の結果とに基づいて、前記教示者の前記手と前記ツールと前記ワークとの相対的な第２の位置姿勢関係を求め、
前記教示者の前記手のモデルと前記ロボットの前記把持部との対応関係と、求めた前記第２の位置姿勢関係とに基づいて、前記作業状態における前記ロボットの前記把持部と、前記ツールと、前記ワークとの相対的な第３の位置姿勢関係を求め、
前記第３の位置姿勢関係に基づいて、前記作業状態における前記把持部の前記位置姿勢データを特定することを特徴とする制御装置。
【請求項９】
請求項１乃至８のいずれかにおいて、
前記処理部は、
前記画像認識処理の結果に基づいて、前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行った後に、前記教示者によるジョグツールの操作情報に基づいて、前記把持部の前記位置姿勢データの補正処理を行うことを特徴とする制御装置。
【請求項１０】
画像認識処理を行う画像認識部と、
ロボットの把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データの特定処理を行い、前記ロボットの教示データの生成処理を行う処理部と、
を含み、
前記画像認識部は、
教示者の手により把持されたツールでワークに作業を行っている作業状態の撮像画像に対して前記画像認識処理を行い、
前記処理部は、
前記作業状態の前記画像認識処理の結果に基づいて、前記作業状態での前記把持部の前記位置姿勢データを含む前記教示データを生成することを特徴とする制御装置。
【請求項１１】
画像認識処理を行う画像認識部と、
ロボットの把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データの特定処理を行い、前記ロボットの教示データの生成処理を行う処理部と、
を含み、
前記画像認識部は、
教示者の手がツールを把持した把持状態の撮像画像に対して前記画像認識処理を行い、
前記処理部は、
前記把持状態の前記画像認識処理の結果に基づいて、前記把持状態での前記把持部の前記位置姿勢データを含む前記教示データを生成することを特徴とするロボット。
【請求項１２】
教示者の手がツールを把持した把持状態を撮像部により撮像し、
取得した撮像画像に基づいて、前記教示者の前記手に対応するロボットの把持部が前記把持状態である時の、前記把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データを特定し、
特定した前記位置姿勢データを含む前記ロボットの教示データを生成することを特徴とする教示データ生成方法。
【請求項１３】
画像認識処理を行う画像認識部と、
ロボットの把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データの特定処理を行い、前記ロボットの教示データの生成処理を行う処理部として、
コンピューターを機能させ、
前記画像認識部は、
教示者の手がツールを把持した把持状態の撮像画像に対して前記画像認識処理を行い、
前記処理部は、
前記把持状態の前記画像認識処理の結果に基づいて、前記把持状態での前記把持部の前記位置姿勢データを含む前記教示データを生成することを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、制御装置、ロボット、教示データ生成方法及びプログラム等に関係する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットに対して所望の動作を行わせるためには、例えばロボットの関節（ジョイント）をどのように変化させ、ロボットの手先（TCP：tool center point）をどの時刻にどの位置にもっていくか、といった動作指令を逐一ロボットに与える必要がある。このような動作指令は人間が記述しており、かつ、ロボットに動作指令を与えた後は、人間が確認しながらロボットを動作させる必要がある。人間が行うこの手続きを「教示（ティーチング：teaching）」と呼ぶ。
【０００３】
そして、教示の具体的な方法としては、手動その他で所定の動きをロボットにさせ、その時の動作を記憶させるティーチングプレイバック（Teaching playback）や、教示者がロボットのアーム等を手で動かすことでロボット動作を教示するダイレクトティーチング（Direct teaching）、或いはロボットの実機を使用せずに、コンピューター上でシミュレーションを用いて教示を行うオフラインティーチング（Offline teaching）等が知られている。また、これらのロボット動作の教示方法に関する発明としては、特許文献１や特許文献２に記載される従来技術などがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−３８６６０号公報
【特許文献２】特開平６−２５０７３０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ロボット動作の教示作業には長い時間と多大な労力がかかり、教示者にとって大きな負担となっている。
【０００６】
本発明の幾つかの態様によれば、把持作業及び把持したツールによるワークへの作業についてのロボット動作の教示コストを低減することができる制御装置、ロボット、教示データ生成方法及びプログラム等を提供することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、画像認識処理を行う画像認識部と、ロボットの把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データの特定処理を行い、前記ロボットの教示データの生成処理を行う処理部と、を含み、前記画像認識部は、教示者の手がツールを把持した把持状態の撮像画像に対して前記画像認識処理を行い、前記処理部は、前記把持状態の前記画像認識処理の結果に基づいて、前記把持状態での前記把持部の前記位置姿勢データを含む前記教示データを生成する制御装置に関係する。
【０００８】
本発明の一態様では、教示者の手がツールを把持した把持状態を複数の撮像部により撮像する。そして、取得した撮像画像に対して画像認識処理を行って、教示者の手に対応するロボットの把持部が把持状態である時の、把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データを特定する。さらに、特定した位置姿勢データを含むロボットの教示データを生成する。
【０００９】
よって、把持作業及び把持したツールによるワークへの作業についてのロボット動作の教示コストを低減することが可能となる。
【００１０】
また、本発明の一態様では、前記画像認識部は、前記把持状態の第１の撮像画像と、前記教示者の前記手により把持された前記ツールでワークに作業を行っている作業状態の第２の撮像画像とを取得し、前記第１の撮像画像に対する第１の画像認識処理と、前記第２の撮像画像に対する第２の画像認識処理とを行い、前記処理部は、前記第１の画像認識処理の結果と前記第２の画像認識処理の結果とに基づいて、前記作業状態での前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行ってもよい。
【００１１】
これにより、作業状態の撮像画像からだけでは、教示者の手とツールの相対的な位置姿勢関係を特定することが困難な場合でも、作業状態における教示者の手とツールとワークの相対的な位置姿勢関係を特定すること等が可能になる。
【００１２】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記教示者の前記手と、前記ツールと、前記ロボットの作業対象であるワークとの相対的な位置姿勢関係を求め、求めた前記位置姿勢関係に基づいて、前記教示者の前記手により把持された前記ツールで前記ワークに作業を行っている作業状態での、前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行ってもよい。
【００１３】
これにより、教示者の手とツールとワークの三者の相対的な位置姿勢関係を求めること等が可能になる。
【００１４】
また、本発明の一態様では、前記画像認識部は、前記画像認識処理において、前記ツール及び前記ワークの少なくとも一方について輪郭線検出処理を行って、前記輪郭線検出処理の結果に基づいて、前記ツール及び前記ワークの少なくとも一方と、前記教示者の前記手との相対的な位置姿勢関係を求めてもよい。
【００１５】
これにより、ツール及びワークの少なくとも一方の輪郭線に基づいて、ツール及びワークの少なくとも一方と、教示者の手との相対的な位置姿勢を特定すること等が可能になる。
【００１６】
また、本発明の一態様では、前記画像認識部は、前記画像認識処理において、前記教示者の前記手と前記ツールの少なくとも一方に設けられたマーカーについてのマーカー検出処理を行い、前記マーカー検出処理の結果に基づいて、前記教示者の前記手と前記ツールとの相対的な位置姿勢関係を求めてもよい。
【００１７】
これにより、手とツールの相対的な位置姿勢関係をより確実に求めること等が可能になる。
【００１８】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記教示者の前記手のモデルと、前記ロボットの前記把持部との対応関係に基づいて、前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行ってもよい。
【００１９】
これにより、教示者の手とツールとワークの相対的な位置姿勢関係を、ロボットの把持部とツールとワークの相対的な位置姿勢関係に変換すること等が可能になる。
【００２０】
また、本発明の一態様では、前記画像認識部は、前記画像認識処理において、前記教示者の前記手について特徴点検出処理を行って、前記手のモデルを生成し、生成した前記手の前記モデルに基づいて、前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行ってもよい。
【００２１】
これにより、教示者の手のモデルにより、教示者の手の位置姿勢を特定すること等が可能になる。
【００２２】
また、本発明の一態様では、前記画像認識部は、前記把持状態の第１の撮像画像に対する第１の画像認識処理を行い、前記処理部は、前記第１の画像認識処理の結果に基づいて、前記教示者の前記手と前記ツールとの相対的な第１の位置姿勢関係を求め、前記画像認識部は、前記教示者の前記手により把持された前記ツールでワークに作業を行っている作業状態の第２の撮像画像に対する第２の画像認識処理を行い、前記処理部は、前記第１の位置姿勢関係と前記第２の画像認識処理の結果とに基づいて、前記教示者の前記手と前記ツールと前記ワークとの相対的な第２の位置姿勢関係を求め、前記教示者の前記手のモデルと前記ロボットの前記把持部との対応関係と、求めた前記第２の位置姿勢関係とに基づいて、前記作業状態における前記ロボットの前記把持部と、前記ツールと、前記ワークとの相対的な第３の位置姿勢関係を求め、前記第３の位置姿勢関係に基づいて、前記作業状態における前記把持部の前記位置姿勢データを特定してもよい。
【００２３】
これにより、作業状態におけるロボットの把持部とツールとワークの相対的な位置姿勢関係を、正確に特定すること等が可能になる。
【００２４】
また、本発明の一態様では、前記処理部は、前記画像認識処理の結果に基づいて、前記把持部の前記位置姿勢データの前記特定処理を行った後に、前記教示者によるジョグツールの操作情報に基づいて、前記把持部の前記位置姿勢データの補正処理を行ってもよい。
【００２５】
これにより、教示データに含まれるロボットの把持部の位置姿勢が、教示者が期待する目標位置姿勢からずれている場合に、教示データを修正すること等が可能になる。
【００２６】
また、本発明の他の態様では、画像認識処理を行う画像認識部と、ロボットの把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データの特定処理を行い、前記ロボットの教示データの生成処理を行う処理部と、を含み、前記画像認識部は、教示者の手により把持されたツールでワークに作業を行っている作業状態の撮像画像に対して前記画像認識処理を行い、前記処理部は、前記作業状態での前記画像認識処理の結果に基づいて、前記作業状態の前記把持部の前記位置姿勢データを含む前記教示データを生成する制御装置に関係する。
【００２７】
これにより、作業状態において、教示者が意図する位置姿勢をロボットの把持部にとらせること等が可能になる。
【００２８】
また、本発明の他の態様では、画像認識処理を行う画像認識部と、ロボットの把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データの特定処理を行い、前記ロボットの教示データの生成処理を行う処理部と、を含み、前記画像認識部は、教示者の手がツールを把持した把持状態の撮像画像に対して前記画像認識処理を行い、前記処理部は、前記把持状態の前記画像認識処理の結果に基づいて、前記把持状態での前記把持部の前記位置姿勢データを含む前記教示データを生成するロボットに関係する。
【００２９】
また、本発明の他の態様では、教示者の手がツールを把持した把持状態を撮像部により撮像し、取得した撮像画像に基づいて、前記教示者の前記手に対応するロボットの把持部が前記把持状態である時の、前記把持部の位置姿勢を表す位置姿勢データを特定し、特定した前記位置姿勢データを含む前記ロボットの教示データを生成する教示データ生成方法に関係する。
【００３０】
また、本発明の他の態様では、上記各部としてコンピューターを機能させるプログラムに関係する。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本実施形態のシステム構成例。
【図２】図２（Ａ）〜図２（Ｃ）は、教示者によるロボット動作の模擬の説明図。
【図３】把持状態を模擬して教示データを生成する処理の流れを説明するフローチャート。
【図４】作業状態を模擬して教示データを生成する処理の流れを説明するフローチャート。
【図５】把持状態と作業状態を模擬して教示データを生成する処理の流れを説明するフローチャート。
【図６】手のモデルの生成処理と、ツール及びワークの輪郭線の検出処理の説明図。
【図７】図７（Ａ）〜図７（Ｃ）は、マーカーを用いた手のモデルの生成処理の説明図。
【図８】手とツールとワークの相対位置姿勢関係の説明図。
【図９】図９（Ａ）〜図９（Ｃ）は、手と把持部の対応関係の説明図。
【図１０】ジョグツールを用いた補正処理の説明図。
【図１１】図１１（Ａ）、図１１（Ｂ）は、本実施形態のロボットの一例の説明図。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、本実施形態について説明する。なお、以下で説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また、本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。
【００３３】
１．本実施形態の手法
近年、ロボットは多軸化が進み、手先が器用になってきている。そして、ロボットの把持部によりワークやツールを把持する作業などが実際に行われている。
【００３４】
このような把持作業をロボットに行わせるためには、ロボットに把持動作を教示する必要がある。例えば、前述した特許文献１において開示されている方法では、ティーチングペンダントを用いたジョグベースの方法により教示作業を行う。この教示方法は、ティーチングプレイバックの一つである。
【００３５】
具体的に、特許文献１において開示されている方法では、把持部で工具などを把持した状態の位置姿勢の教示を行うに当たり、事前に専用のダミー冶具を製作し、ダミー冶具と把持部（エンドエフェクター）を交換しておく必要がある。そして、教示のみを行う専用の状態で、教示者（人間）がティーチングペンダント又はリモートコントローラーを駆使して、ジョグを相当回数繰り返し、冶具先端の位置姿勢を教示する。しかし、このような教示作業には長い時間と多大な労力がかかり、教示者にとって大きな負担となっている。
【００３６】
また他にも、ティーチングプレイバックの一つとして、ダイレクトティーチングという方法がある。ダイレクトティーチングは、ロボットの把持部やアームなどを教示者が直接手で持ち、目標位置まで動かして、一連の動作をロボットに記憶させるという方法である。
【００３７】
ダイレクトティーチングは、ティーチングペンダントを用いて教示を行う場合よりも、ロボットの目標位置（軌道）を直感的に教示できるため、非常に有用であり、教示工数も削減することができる。しかし、ダイレクトティーチングは、ロボットの実機を用いなければ教示を行うことができないという問題点がある。
【００３８】
一方で、ロボットの実機を実際に動作させる前に、ＰＣ（Personal Computer）上でロボット動作のシミュレーションを行い、ロボットが安全かつ期待通りに動作するかを確認することが増えてきた。この際には、ロボットの実機を用いずに、ロボットの動作を決定する。さらに、ＰＣ上で決定したロボット動作のシナリオデータを、実際のロボットの教示データとして用いることも行われる。このように、ロボットの実機を用いない教示方法を、オフラインティーチングと呼ぶ。オフラインティーチングは、ロボットの実機を用いないため、ロボットの実機がまだ完成していない段階に、予めロボット動作の検討をしておきたい場合や、ロボットが置かれた作業現場と離れたオフィス等でロボット動作を決定したい場合などにおいて、特に有用である。
【００３９】
ただし、オフラインティーチングは、教示者がロボットの目標座標の数値を入力する等して行われることが多いが、これにはティーチングペンダントを用いて教示を行う場合と同等のコストがかかってしまう。
【００４０】
そのため、実用上は、オフラインティーチングを行う際にも、ダイレクトティーチングのような直感的な教示ができることが望まれている。
【００４１】
そこで、以下で説明する本実施形態の制御装置等は、ロボットを用いないオフラインティーチングでありながら、ダイレクトティーチングに類似した方法で教示を行う。具体的には、教示者の手でツールを把持した状態を撮像し、撮像した撮像画像に基づいてロボットの把持部の位置姿勢を教示する。そのため、本実施形態では、教示専用の冶具等を用いる必要もないし、ロボットの実機を用いる必要もない。これにより、ロボットの把持作業における教示コスト（教示工数、準備コスト）を低減する。
【００４２】
ここで、教示コストとは、実際の教示作業にかかる教示工数や、教示作業を行うに当たり必要となる準備コスト等を指す。また、準備コストとは、例えば教示に用いる冶具の設計や製造にかかるコスト（工数、費用）などを指す。
【００４３】
次に、本実施形態の制御装置１００の構成例を図１に示す。本実施形態の制御装置１００は、画像認識処理を行う画像認識部１１０と、ロボット３００の把持部３１０の位置姿勢を表す位置姿勢データの特定処理を行い、ロボット３００の教示データの生成処理を行う処理部１３０と、を含む。
【００４４】
そして、画像認識部１１０は、教示者の手がツールを把持した把持状態の撮像画像に対して画像認識処理を行う。ここで、画像認識処理とは、撮像画像に対して、特徴点検出処理や輪郭線検出処理等を行って、撮像画像に映る物体を認識する処理である。なお、画像認識処理の具体例については後述する。
【００４５】
さらに、処理部１３０は、把持状態の画像認識処理の結果に基づいて、把持状態での把持部３１０の位置姿勢データを含む教示データを生成し、生成した教示データをロボット３００に出力する。
【００４６】
なお、画像認識部１１０及び処理部１３０の機能は、各種プロセッサー（ＣＰＵ等）、ＡＳＩＣ（ゲートアレイ等）などのハードウェアや、プログラムなどにより実現できる。また、制御装置１００は、図１の構成に限定されず、これらの一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加したりするなどの種々の変形実施が可能である。
【００４７】
ここで、図２（Ａ）、図２（Ｂ）及び図３のフローチャートを用いて、処理の流れを説明する。まず、図２（Ａ）に示すように、教示者ＴＰの手ＨＤがツールＴＬを把持した把持状態を複数の撮像部（ＣＭ１〜ＣＭ３）により撮像する（Ｓ１０１）。そして、取得した撮像画像に対して画像認識処理を行って（Ｓ１０２）、図２（Ｂ）に示すように、教示者ＴＰの手ＨＤに対応するロボットＲＢの把持部ＨＰが把持状態である時の、把持部ＨＰの位置姿勢を表す位置姿勢データを特定する（Ｓ１０３）。さらに、特定した位置姿勢データを含むロボットＲＢの教示データを生成する（Ｓ１０４）。
【００４８】
すなわち、把持状態において、ロボットＲＢの把持部ＨＰとツールＴＬの相対的な位置姿勢関係（以下、相対位置姿勢関係と呼ぶ）が、撮像画像に映る教示者ＴＰの手ＨＤとツールＴＬの相対位置姿勢関係と、同じになるような教示データを生成するのである。
【００４９】
ここで、ツールとは、ワークや作業対象に対して加工等の作業を行うための道具であって、例えばドリルやドライバーなどの工具を指す。なお、ツールは、把持部３１０により把持されるものであってもよいし、ロボット３００のアームのエンドポイントに直接設けられるものであってもよい。
【００５０】
また、把持状態とは、ロボット３００の把持部３１０又は教示者の手が、ツール（又はワーク）を把持している状態のことである。例えば、図２（Ａ）は、教示者ＴＰが把持状態である時の様子を示している。
【００５１】
そして、撮像画像とは、撮像部２００によって撮像することにより得られる画像のことをいう。また、撮像画像は、外部の記憶部に記憶された画像や、ネットワークを介して取得される画像であってもよい。なお、本実施形態では、３次元空間での教示者の手やワーク等の位置姿勢を特定するため、複数の撮像部２００を用いることが望ましい。撮像部２００は、例えば３台であることが望ましく、少なくとも２台は必要である。
【００５２】
また、位置姿勢データとは、把持部３１０の位置及び姿勢を表すデータのことをいう。位置姿勢データは、例えば後述する図８のＶＴ１やＶＴ２などの位置姿勢ベクトルを表すデータである。
【００５３】
そして、教示データとは、ロボット３００が行う動作をロボット３００に教示するために用いるデータであり、例えばシナリオデータのことである。シナリオデータとは、ロボット３００が行う処理を規定するデータであり、さらに具体的に言うと、ロボット３００が行う処理が時系列順に記述されたデータのことをいう。
【００５４】
これによれば、ロボット３００に教示したい位置姿勢をロボット３００の実機に取らせる必要がなく、教示したい位置姿勢を教示者自身が取ることで、教示を行うことが可能になる。さらには、細かい数値入力等を行うジョグを教示者が相当回数繰り返す必要もない。
【００５５】
このように、この方法は、ダイレクトティーチング又は他のティーチングプレイバックでロボット３００の実機に行わせていた動作を、教示者（人間）が代わりに行うものであり、ロボット３００の実機を用いて行うダイレクトティーチングよりもさらに手間を削減することができる。よって、把持作業及び把持したツールによるワークへの作業についてのロボット動作の教示コストを低減することが可能になる。
【００５６】
また、本実施形態では特に、実際にロボット３００がツールを用いてワークに対し作業を行う状態（作業状態）において、ロボット３００の把持部３１０に、教示者が意図する位置姿勢を取らせたい。
【００５７】
そこで、本実施形態では、作業状態のロボット３００の把持部３１０を教示者の手で模擬することにより、教示を行っても良い。つまり、教示者自身の手を、作業状態のロボット３００の把持部３１０にとらせたい位置姿勢と同じ位置姿勢にして、この時の教示者の手を撮像し、取得した撮像画像に基づいて教示を行う。
【００５８】
具体的には、画像認識部１１０は、教示者の手により把持されたツールでワークに作業を行っている作業状態の撮像画像に対して画像認識処理を行う。そして、処理部１３０は、作業状態での画像認識処理の結果に基づいて、作業状態の把持部３１０の位置姿勢データを含む教示データを生成する。
【００５９】
ここで、図２（Ｂ）、図２（Ｃ）及び図４のフローチャートを用いて処理の流れを説明する。例えば、図２（Ｂ）に示す状態が、ロボットＲＢの作業状態であるとする。ここで、作業状態とは、ロボットＲＢの把持部ＨＰ又は教示者ＴＰの手ＨＤが、ツールＴＬを把持して、ツールＴＬによりワークＷＫに作業をする状態のことである。すなわち、作業状態は、把持状態の特別な状態であるとも言える。具体的に図２（Ｂ）では、ロボットＲＢがドライバー（ツールＴＬ）の先端をネジ（ワークＷＫ）のネジ穴に挿し込む作業を示している。
【００６０】
そして、図２（Ｃ）に示すように、図２（Ｂ）に示すロボットＲＢの作業状態を、教示者ＴＰが模擬する。この様子を複数の撮像部ＣＭ１〜ＣＭ３により撮像し（Ｓ２０１）、取得した撮像画像に対して画像認識処理を行って（Ｓ２０２）、作業状態における教示者ＴＰの手ＨＤとツールＴＬとワークＷＫの相対位置姿勢を特定する（Ｓ２０３）。そして、作業状態において、ロボットＲＢの把持部ＨＰとツールＴＬとワークＷＫの相対位置姿勢関係が、撮像画像に映る教示者ＴＰの手ＨＤとツールＴＬとワークＷＫの相対位置姿勢関係と同じになるような教示データを生成する（Ｓ２０４）。
【００６１】
このようにして生成した教示データを用いてロボット３００を動作させれば、作業状態において、教示者が意図する位置姿勢をロボット３００の把持部３１０にとらせること等が可能になる。
【００６２】
ここで、前述したように、作業状態での把持部３１０の位置姿勢を特定するためには、教示者の手とツールとワークの三者の相対位置姿勢関係を特定する必要がある。しかし、教示者の手により作業状態を模擬して得られた撮像画像には、ワークの周辺に配置された障害物が映り込む場合などがあるため、教示者の手とツールの相対位置姿勢関係を特定することが困難な場合がある。
【００６３】
そこで、本実施形態では、教示者の手とツールの相対位置姿勢関係を特定した後に、これらとワークの相対位置姿勢関係を特定する。すなわち、教示者の手とツールとワークの三者の相対位置姿勢関係を特定する処理を二つに分ける。
【００６４】
具体的には、画像認識部１１０は、把持状態の第１の撮像画像と、教示者の手により把持されたツールでワークに作業を行っている作業状態の第２の撮像画像とを取得し、第１の撮像画像に対する第１の画像認識処理と、第２の撮像画像に対する第２の画像認識処理とを行う。そして、処理部１３０は、第１の画像認識処理の結果と第２の画像認識処理の結果とに基づいて、作業状態での把持部３１０の位置姿勢データの特定処理を行う。
【００６５】
例えば、図２（Ａ）に示すように、教示者ＴＰが把持状態を模擬し、この時の様子を撮像して、第１の撮像画像を取得する。そして、取得した第１の撮像画像に基づいて、教示者ＴＰの手ＨＤとツールＴＬの相対位置姿勢関係を特定する。なお、第１の画像認識処理とは、この時に、第１の撮像画像に映る教示者の手とツールを認識する処理のことである。
【００６６】
次に、図２（Ｃ）に示すように、教示者ＴＰが作業状態を模擬し、この時の様子を撮像して、第２の撮像画像を取得する。そして、取得した第２の撮像画像に基づいて、教示者ＴＰの手ＨＤとツールＴＬとワークＷＫの相対位置姿勢関係を特定する。なお、教示者ＴＰの手ＨＤとツールＴＬの相対位置姿勢関係は、第１の撮像画像から既に特定されているため、ここでは、ワークＷＫとの相対位置姿勢関係だけを特定すればよい。また、第２の画像認識処理とは、この時に、少なくとも第２の撮像画像に映るワークを認識する処理のことである。
【００６７】
そして、以上の処理結果に基づいて、図２（Ｂ）に示すような、作業状態におけるロボットＲＢの把持部ＨＰの位置姿勢を特定する。
【００６８】
これにより、作業状態の撮像画像からだけでは、教示者の手とツールの相対位置姿勢関係を特定することが困難な場合でも、作業状態における教示者の手とツールとワークの相対位置姿勢関係を特定すること等が可能になる。
【００６９】
ここで、図５のフローチャートを用いて、前述した第１の画像認識処理と第２の画像認識処理とを行う場合の処理の流れについて説明する。
【００７０】
まず、図２（Ａ）のように、教示者がツールを把持した把持状態を、撮像部２００が撮像し、画像認識部１１０が、把持状態の第１の撮像画像を取得し（Ｓ３０１）、第１の撮像画像に対する第１の画像認識処理を行う（Ｓ３０２）。
【００７１】
次に、処理部１３０が、第１の画像認識処理の結果に基づいて、教示者の手とツールとの相対的な第１の位置姿勢関係を求める（Ｓ３０３）。
【００７２】
そして、撮像部２００が、図２（Ｃ）のように、教示者の手により把持されたツールでワークに作業を行っている作業状態を撮像する。次に、画像認識部１１０が、作業状態の第２の撮像画像を取得し（Ｓ３０４）、第２の撮像画像に対する第２の画像認識処理を行う（Ｓ３０５）。
【００７３】
さらに、処理部１３０は、第１の位置姿勢関係と第２の画像認識処理の結果とに基づいて、教示者の手とツールとワークとの相対的な第２の位置姿勢関係を求める（Ｓ３０６）。
【００７４】
この後に、処理部１３０は、教示者の手のモデルとロボット３００の把持部３１０との対応関係を取得する（Ｓ３０７）。そして、処理部１３０は、取得した対応関係と、求めた第２の位置姿勢関係とに基づいて、作業状態におけるロボット３００の把持部３１０と、ツールと、ワークとの相対的な第３の位置姿勢関係を求める（Ｓ３０８）。
【００７５】
最後に、処理部１３０は、第３の位置姿勢関係に基づいて、作業状態における把持部３１０の位置姿勢データを特定し（Ｓ３０９）、作業状態の把持部３１０の位置姿勢データを含む教示データを生成する（Ｓ３１０）。
【００７６】
これにより、作業状態におけるロボット３００の把持部３１０とツールとワークの相対的な位置姿勢関係を、正確に特定すること等が可能になる。なお、各処理の詳細については後述する。
【００７７】
また、比較例として、前述した特許文献２において開示されるロボット動作の教示装置に関する発明がある。特許文献２の発明では、同文献の図１に示すように、教示者Ｐがワーク（Ｗ１、Ｗ２）に対して作業を行い、その様子を撮像して、ワーク（Ｗ１、Ｗ２）の位置情報を時系列順に取得し、取得した位置情報に基づいて、ロボット１の動作プログラムを生成する。
【００７８】
このように、特許文献２の発明では、ワークの位置情報のみを撮像画像から特定し、取得したワークの位置情報に基づいて、ロボット１の動作プログラム（教示データ）を生成する。
【００７９】
また、特許文献２の図２のフローチャートのステップＳ５では、ロボットの設置位置とハンド（把持部）の把持位置に関するデータに基づいて、ワークの位置姿勢をロボット座標系での位置姿勢に変換している。ここで、ハンドの把持位置とは、把持状態におけるハンドとワーク（又はツール）の相対位置姿勢関係のことであり、ハンドの把持位置に関するデータは、メモリ６にあらかじめ格納されている。さらに、特許文献２の発明では、前提として、ハンドの把持位置が一義的に決まる場合を想定していると考えられる。つまり、ワークを把持する方向は常に一定方向（例えば上から）であり、ワークとハンドが接触する位置も一定の位置（例えばワークの両側面の中心位置）である場合を想定していると考えられる。この場合には、メモリ６に格納されているハンドの把持位置のデータは、実際の把持状態を正しく表すため、ワークの位置姿勢をロボット座標系での位置姿勢に、実際の把持状態と相違なく変換することが可能である。
【００８０】
しかし実際には、ロボットの構造や経路設定の都合上、ハンドの把持位置は場合によって変わることが多い。例えば、ワークの位置姿勢が同じであっても、ワークを上から把持することもあるし、横から把持することもある。また、ワークとハンドの接触位置も、ワークの種類によって変わることが通常である。このように、ハンドの把持位置がその都度変わる場合には、メモリ６に格納されているハンドの把持位置のデータは、必ずしも実際の把持状態を正しく表すとは限らない。よって、把持位置が一義的に決まるものでない場合には、特許文献２の図２のステップＳ５において、実際の把持状態とは一致しない座標変換を行ってしまい、教示者の期待通りの教示データを生成することができないことがある。言い換えれば、特許文献２の発明では、把持部がどのようにツールを把持すればよいかを教示することができない。
【００８１】
これに対して本実施形態では、ワークの位置情報だけではなく、教示者の手（ロボット３００の把持部３１０）とツールの相対位置姿勢関係を、撮像画像から特定する。そのため、特定した相対位置姿勢関係は、実際の把持状態を正しく表すものである。そして、特定した相対位置姿勢関係に基づいて、教示データを生成する。これにより、把持状態における把持部３１０とツールの位置姿勢関係を、教示者が意図する通りに教示することができる。つまり、本実施形態では、特許文献２の発明とは異なり、状況に適した様々な把持位置姿勢をロボットに教示することが可能である。
【００８２】
２．処理の詳細
次に、本実施形態の各処理の詳細について説明する。
【００８３】
まず、画像認識処理について説明する。なお、以下で説明する各画像認識処理は、前述した図３のフローチャートのステップＳ１０２や、図４のフローチャートのステップＳ２０２、図５のフローチャートのステップＳ３０２及びステップＳ３０５のいずれにおいても行うことができる。
【００８４】
画像認識部１１０は、画像認識処理において、教示者の手について特徴点検出処理を行って、手のモデルを生成し、生成した手のモデルに基づいて、把持部３１０の位置姿勢データの特定処理を行う。
【００８５】
具体的には、例えば図６に示すような撮像画像ＰＩＭにおいて、教示者の手ＨＤの複数の特徴点（ＳＰ１〜ＳＰ８）を検出し、これらの特徴点を結んで、手ＨＤのモデルＭＤを生成する。
【００８６】
ここで、特徴点とは、画像中から際立って観測できる点のことをいう。例えば、図６ではＳＰ１〜ＳＰ８の点により表される。本例では、特徴点の検出方法として、コーナー検出法等を用いるが、その他の一般的なコーナー部検出（固有値、ＦＡＳＴ特徴検出）を用いても良いし、ＳＩＦＴ（Scale invariant feature transform）に代表される局所特徴量記述子やＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Feature）等を用いても良い。
【００８７】
また、手のモデルとは、教示者の手の大まかな外形を表す２次元図形や３次元ＣＡＤ（Computer Aided Design）モデルデータ等のことを指す。例えば図６では、手のモデルはＭＤにより表される。なお、ＣＡＤとは、コンピューター支援設計とも呼ばれ、コンピューターを用いて設計することを指す。また、ＣＡＤモデルデータとは、ＣＡＤにおいて設計される設計対象を表すデータのことをいう。
【００８８】
これにより、教示者の手のモデルに基づいて、教示者の手の位置姿勢を特定し、特定した教示者の手の位置姿勢に基づいて、ロボット３００の把持部３１０の位置姿勢を特定すること等が可能になる。
【００８９】
また、画像認識部１１０は、画像認識処理において、ツール及びワークの少なくとも一方について輪郭線検出処理を行って、輪郭線検出処理の結果に基づいて、ツール及びワークの少なくとも一方と、教示者の手との相対的な位置姿勢関係を求める。
【００９０】
具体的には、例えば図６に示すような撮像画像ＰＩＭにおいて、ツールＴＬの輪郭線ＯＬ１と、ワークＷＫの輪郭線ＯＬ２とを検出する。
【００９１】
ここで、輪郭線検出処理とは、撮像画像上に映るワークやツールなどの物体の輪郭線を抽出し、輪郭情報を特定する処理のことをいう。例えば、画像の輝度勾配の大きさが所与の値以上の領域を黒く塗りつぶした二値画像を生成し、この二値画像に対して細線化処理を行うことにより、輪郭線を抽出する。なお、輪郭情報とは、物体の輪郭を表す情報である。輪郭情報は、例えば、輪郭の始点と終点の画像上での座標位置や、ベクトルとその大きさ等である。
【００９２】
これにより、ツール及びワークの少なくとも一方の輪郭線に基づいて、ツール及びワークの少なくとも一方と、教示者の手との相対位置姿勢を特定すること等が可能になる。
【００９３】
また、教示者の手とツールの相対的な位置姿勢関係をより確実に求めたい場合には、教示者の手とツールにマーカーをあらかじめ貼付しておき、貼付したマーカーの検出結果に基づいて、手とツールの相対位置姿勢関係を求めてもよい。
【００９４】
すなわち、画像認識部１１０は、画像認識処理において、教示者の手とツールの少なくとも一方に設けられたマーカーについてのマーカー検出処理を行い、マーカー検出処理の結果に基づいて、教示者の手とツールとの相対的な位置姿勢関係を求めてもよい。
【００９５】
具体的には、例えば図７（Ａ）に示すような撮像画像ＰＩＭにおいて、教示者の手ＨＤに貼付された第１のマーカーＭＫ１を検出し、これらの第１のマーカーＭＫ１の位置を結んで、図６に示すものと同様な手ＨＤのモデルＭＤを生成する。なお、教示者の手には、図７（Ｂ）に示すような丸い第１のマーカーＭＫ１が複数貼付されているものとする。この第１のマーカーＭＫ１は、貼付された教示者の手の位置姿勢によって、見え方（すなわち、撮像画像ＰＩＭに映る第１のマーカーＭＫ１の形状）が変化する。そのため、教示者の手の位置姿勢を特定することができる。
【００９６】
同様にして、ツールＴＬにも、図７（Ｃ）に示すような三角形の第２のマーカーＭＫ２をあらかじめ貼付しておき、撮像画像ＰＩＭにおける第２のマーカーＭＫ２の検出結果に基づいて、ツールＴＬの輪郭線ＯＬを検出する。この処理でも、撮像画像ＰＩＭでの第２のマーカーＭＫ２の映り方に基づいて、ツールＴＬの位置姿勢を推定可能である。そして、これらの結果に基づいて、教示者の手とツールとの相対的な位置姿勢関係を求める。
【００９７】
ここで、マーカーとは、目印として利用することができる文字、図形、記号、模様もしくは立体的形状もしくはこれらの結合又はこれらと色彩との結合を形成する有体物で、物体に固定可能なものである。例えば、シールやステッカー、ラベル等であり、図７（Ｂ）のＭＫ１や、図７（Ｃ）のＭＫ２のような形状をしたものである。なお、マーカーの形状や、色彩、模様等がどのようなものであるかは問わないが、他の領域と区別しやすいもの、例えば赤色一色からなる画像やシールなどが望ましい。
【００９８】
これにより、手とツールの相対的な位置姿勢関係をより確実に求めること等が可能になる。
【００９９】
次に、図５のフローチャートのステップＳ３０６の処理の詳細について説明する。処理部１３０は、教示者の手と、ツールと、ロボット３００の作業対象であるワークとの相対的な位置姿勢関係を求める（Ｓ３０６）。そして、処理部１３０は、求めた位置姿勢関係に基づいて、教示者の手により把持されたツールでワークに作業を行っている作業状態での、把持部３１０の位置姿勢データの特定処理を行う（Ｓ３０９）。
【０１００】
ここで、相対的な位置姿勢関係（相対位置姿勢関係）とは、一方の物体についてのローカル座標系における他方の物体の位置姿勢のことである。
【０１０１】
例えば、教示者の手とツールの相対位置姿勢関係は、図８に示すように、教示者の手ＨＤについてのローカル座標系において、ツールＴＬの位置姿勢を表すベクトルＶＴ１として求められる。なお、教示者の手ＨＤのローカル座標系の原点は、例えば、図６を用いて説明した手ＨＤのモデルＭＤの重心位置や中心位置等である。
【０１０２】
同様に、ツールとワークの相対位置姿勢関係は、図８に示すように、ツールＴＬについてのローカル座標系において、ワークＷＫの位置姿勢を表すベクトルＶＴ２として求められる。ツールＴＬのローカル座標系の原点は、例えば、図６を用いて説明したツールＴＬの輪郭線ＯＬ１により囲まれる領域の重心位置や中心位置等である。
【０１０３】
そして、この二つの相対位置姿勢関係により、教示者の手とツールとワークの三者の相対位置姿勢関係を求めること等が可能になる。なお、教示者の手とツールとワークの相対位置姿勢関係の求め方は、前述した方法に限定されず、例えばワークのローカル座標系を基準として求めても良い。
【０１０４】
次に、以上の処理で求められた教示者の手とツールとワークの相対位置姿勢関係を、ロボット３００の把持部３１０とツールとワークの相対位置姿勢関係に置き換える必要がある。
【０１０５】
そこで、図５のフローチャートのステップＳ３０７〜ステップＳ３０９では、処理部１３０は、教示者の手のモデルと、ロボット３００の把持部３１０との対応関係に基づいて、把持部３１０の位置姿勢データの特定処理を行う。
【０１０６】
そのためには、教示者の手とロボット３００の把持部３１０との対応関係を求める必要がある。本実施形態ではその際に、例えば図９（Ａ）に示す手ＨＤのモデルＭＤと、図９（Ｂ）に示すロボットの把持部ＨＰとを、画像上又は３次元仮想空間上で、図９（Ｃ）のように重ね合わせる。そして、手ＨＤのモデルＭＤと、ロボットの把持部ＨＰとのサイズ差や形状の差などを、対応関係を表す情報として特定する。なお、手と把持部の対応関係を求める処理は、あらかじめ行っておき、記憶部に記憶していてもよいし、初めに手のモデルを生成した際に行ってもよい。
【０１０７】
これにより、教示者の手とツールとワークの相対位置姿勢関係を、ロボット３００の把持部３１０とツールとワークの相対位置姿勢関係に置き換えること等が可能になる。
【０１０８】
そして、以上の処理を行った後、把持状態又は作業状態でのロボット３００の把持部３１０の位置姿勢データを特定する。なお、この際、例えば図５のステップＳ３０９においては、把持部３１０のローカル座標系等で表される把持部３１０の位置姿勢を、ワールド座標系での位置姿勢に座標変換する処理を行う。そして、特定した位置姿勢データを含む教示データを生成する。これにより、教示データに従って、ロボット３００を動作させ、教示者が行った動作と同様の動きをロボット３００に行わせること等が可能になる。
【０１０９】
ただし、図１０に示すように、教示データに従って、ロボット動作をシミュレーションした結果、ロボットの把持部ＨＰの位置姿勢Ｐ１が、教示者が期待する目標位置姿勢Ｐ２から僅かにずれていることもある。なお、図１０では説明のため、Ｐ１とＰ２の位置を大きくずらして図示しているが、実際には数ｃｍ〜数ｍｍ以下のずれを想定している。
【０１１０】
この際には、処理部１３０は、画像認識処理の結果に基づいて、把持部３１０の位置姿勢データの特定処理を行った後に、教示者によるジョグツールの操作情報に基づいて、把持部３１０の位置姿勢データの補正処理を行ってもよい。
【０１１１】
例えば図１０の例では、教示者がジョグツールを操作して、ロボットの把持部ＨＰの位置姿勢Ｐ１を、教示者が期待する目標位置姿勢Ｐ２に変更し、この時の把持部ＨＰの位置姿勢データを作業状態での位置姿勢データとして特定する。ここでは、このような微調整を行うことを、把持部３１０の位置姿勢データの補正処理と呼ぶ。
【０１１２】
ここで、ジョグツールとは、ジョグ（ＪＯＧ）動作を行うために、教示者が操作する道具のことである。具体的には、ティーチングペンダントやＰＣなどである。また、ジョグ動作とは、移動距離を指定しない移動動作のことであり、ロボットの実機を用いる場合には、手動でモーターの作動と停止を制御する動作のことである。一方で、コンピューターによるシミュレーションでは、教示者がロボット動作のシミュレーション結果を確認しながら、ロボットの制御パラメーターを微調整することが、ジョグ動作に相当する。
【０１１３】
これにより、教示データに含まれるロボットの把持部ＨＰの位置姿勢が、教示者が期待する目標位置姿勢からずれている場合に、教示データを修正すること等が可能になる。なお、ジョグツールの操作情報に基づく把持部３１０の位置姿勢データの補正処理は、シミュレーション時に行ってもよいし、生成した教示データに基づいて実際にロボットを駆動させた際に行ってもよい。
【０１１４】
また、以上の本実施形態で用いる撮像部（カメラ）２００は、例えばＣＣＤ（charge-coupled device）等の撮像素子と光学系を含む。また、撮像部２００は、画像処理用等に用いられるデバイス（プロセッサー）を含むことができる。撮像部２００は、例えば天井や作業台の上などに、教示者やワークが撮像範囲内に入るような角度で配置される。なお、ワークとは、ロボット３００における加工対象物のことをいう。また、前述したように、教示者の手等の位置姿勢を特定するためには、少なくとも２台の撮像部２００が必要であり、本実施形態では３台の撮像部２００を用いるものとする。そして、撮像部２００は、撮像画像の情報を制御装置１００等に出力する。ただし、本実施形態においては、撮像画像の情報をそのまま制御装置１００に出力するものとするが、これに限定されるものではない。例えば、制御装置１００の画像認識部１１０や処理部１３０の機能の一部を撮像部２００に持たせてもよい。その場合、撮像画像に対して画像処理が施された後の情報が出力されることになる。
【０１１５】
３．ロボット
次に、図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）に、本実施形態の制御装置１００が適用されるロボット３００の構成例を示す。図１１（Ａ）及び図１１（Ｂ）のどちらの場合にも、ロボット３００は、把持部３１０を有する。
【０１１６】
ここで、把持部（ハンド）３１０とは、ワークを把持したり、持ち上げたり、吊り上げたり、吸着させたりするために用いる部品のことをいう。把持部３１０は、ハンドであってもよいし、フックであってもよいし、吸盤等であってもよい。なお、１本のアームに対して、複数のハンドを設けても良い。
【０１１７】
例えば、図１１（Ａ）のロボットは、ロボット本体３００（ロボット）と制御装置１００とが別体に構成されている。この場合には、制御装置１００の一部又は全部の機能は、例えばＰＣにより実現される。また、制御装置１００の一部又は全部の機能は、有線及び無線の少なくとも一方を含むネットワークによりロボット３００と接続されたサーバーにより実現されてもよい。
【０１１８】
一方で、本実施形態のロボットは図１１（Ａ）の構成に限定されず、図１１（Ｂ）のようにロボット本体３００と制御装置１００とが一体に構成されていてもよい。すなわち、ロボット３００は、制御装置１００を含んでいても良い。具体的には図１１（Ｂ）に示したように、ロボット３００は、ロボット本体（アーム及びハンドを有する）及びロボット本体を支えるベースユニット部を有し、当該ベースユニット部に制御装置１００が格納されるものであってもよい。図１１（Ｂ）のロボット３００には、ベースユニット部に車輪等が設けられ、ロボット全体が移動可能な構成となっている。なお、図１１（Ａ）は単腕型の例であるが、ロボット３００は図１１（Ｂ）に示すように双腕型等の多腕型のロボットであってもよい。また、ロボット３００は、人手により移動させられるものであってもよいし、車輪を駆動させるモーターを設け、当該モーターを制御装置１００により制御することにより、移動させられるものであってもよい。また、制御装置１００は、図１１（Ｂ）のようにロボット３００の下に設けられたベースユニット部に設けられるとは限られない。
【０１１９】
なお、本実施形態の制御装置、ロボット及び教示データ生成方法等は、その処理の一部または大部分をプログラムにより実現してもよい。この場合には、ＣＰＵ等のプロセッサーがプログラムを実行することで、本実施形態の制御装置、ロボット及び教示データ生成方法等が実現される。具体的には、情報記憶媒体に記憶されたプログラムが読み出され、読み出されたプログラムをＣＰＵ等のプロセッサーが実行する。ここで、情報記憶媒体（コンピューターにより読み取り可能な媒体）は、プログラムやデータなどを格納するものであり、その機能は、光ディスク（ＤＶＤ、ＣＤ等）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、或いはメモリー（カード型メモリー、ＲＯＭ等）などにより実現できる。そして、ＣＰＵ等のプロセッサーは、情報記憶媒体に格納されるプログラム（データ）に基づいて本実施形態の種々の処理を行う。即ち、情報記憶媒体には、本実施形態の各部としてコンピューター（操作部、処理部、記憶部、出力部を備える装置）を機能させるためのプログラム（各部の処理をコンピューターに実行させるためのプログラム）が記憶される。
【０１２０】
以上のように本実施形態について詳細に説明したが、本発明の新規事項および効果から実体的に逸脱しない多くの変形が可能であることは当業者には容易に理解できるであろう。従って、このような変形例はすべて本発明の範囲に含まれるものとする。例えば、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。また、制御装置、ロボット、教示データ生成方法及びプログラムの構成、動作も本実施形態で説明したものに限定されず、種々の変形実施が可能である。
【符号の説明】
【０１２１】
１００  制御装置、１１０  画像認識部、１３０  処理部、２００  撮像部、
３００  ロボット、３１０  把持部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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