(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボットアームの先端に加工工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットの軌道追従装置であって、
加工工具が受ける外力を計測する力覚センサと、
加工工具の位置、姿勢、及び押付け方向を含む軌道データを記憶する記憶装置と、
力覚センサによる計測値に基づき前記軌道データの目標値を演算しロボットコントローラに出力する軌道制御装置とを備え、該軌道制御装置により、
（Ａ）ワークのＣＡＤモデルから前記軌道データを生成して記憶装置に記憶し、
（Ｂ）前記軌道データを目標軌道として加工工具の移動を位置制御するとともに動作中の加工反力を計測しておき、
（Ｃ）加工後に、計測した加工反力の計測値から目標押付力で動作するように前記目標軌道を修正する学習を実施し、
前記（Ｂ）では、加工工具を力制御ではなく位置制御してワークを加工し、
前記軌道制御装置は、
前記（Ｂ）と（Ｃ）を繰り返し、
ｋ回目（ｋは１以上の整数）の前記（Ｂ）においてワークを加工した後に、ｋ回目の前記（Ｂ）で計測した加工反力の計測値から前記目標軌道を修正することにより、ｋ＋１回目の前記（Ｂ）で用いる目標軌道を取得する、ことを特徴とする加工ロボットの軌道追従装置。
【請求項２】
ロボットアームの先端に加工工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットの軌道追従方法であって、
（Ａ）ワークのＣＡＤモデルから軌道データを生成して記憶装置に記憶し、
（Ｂ）前記軌道データを目標軌道として加工工具の移動を位置制御するとともに動作中の加工反力を計測しておき、
（Ｃ）加工後に、計測した加工反力の計測値から目標押付力で動作するように前記目標軌道を修正する学習を実施し、
前記（Ｂ）では、加工工具を力制御ではなく位置制御してワークを加工し、
前記（Ｂ）と（Ｃ）を繰り返し、
ｋ回目（ｋは１以上の整数）の前記（Ｂ）においてワークを加工した後に、ｋ回目の前記（Ｂ）で計測した加工反力の計測値から前記目標軌道を修正することにより、ｋ＋１回目の前記（Ｂ）で用いる目標軌道を取得する、ことを特徴とする加工ロボットの軌道追従方法。
【請求項３】
前記（Ｃ）の学習は、計測した計測値と目標押付力との差が所定の閾値以下になるまで繰り返す、ことを特徴とする請求項２に記載の加工ロボットの軌道追従方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ワークを加工する加工ロボットの軌道追従装置と方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットアームの手先に工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットにおいて、位置決め精度が低いロボットアームを使って、高精度な加工を実現するための技術として、例えば特許文献１〜４、及び非特許文献１が既に提案されている。
【０００３】
特許文献１の「研磨方法」は、工具の押付力を一定にするように制御しながら加工することで、目標軌道とワークとのずれを補償するものである。
特許文献２の「ロボットのオフライン教示方法」は、予め計測した結果に基づき位置、姿勢、寸法を修正した３次元モデルを基に、ロボット動作をオフラインで教示するものである。
【０００４】
特許文献３の「マニピュレータ用追従装置及び追従制御方法」は、教示した軌道を目標軌道として繰返し学習することで、ロボットの目標軌道への追従誤差を補償するものである。なお、繰返し学習によるロボットの追従精度改善技術は、非特許文献１に開示されている。
特許文献４の「ワーク加工装置とその制御方法」は、衝撃的な加工反力が発生しても加工精度を維持しかつ工具の破損を防止するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第２８５２８２８号公報、「力覚センサを有するロボットによる研磨方法」
【特許文献２】特開平１１−２９６２１８号、「ロボットのオフライン教示方法」
【特許文献３】特開平７−２６６２６７号公報、「マニピュレータ用追従装置及び追従制御方法」
【特許文献４】特開２０１０−２５３６１３号公報、「ワーク加工装置とその制御方法」
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】南條義人、有本卓、「ロボット軌道追従のための学習制御系の設計指針」、日本ロボット学会誌  Ｖｏｌ．１１  Ｎｏ．７，ｐｐ．１０４７〜１０５５，１９９３
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１の手段は、倣い制御の性質上、押付力の目標値への追従性と工具の送り速度とがトレードオフの関係にある。速度を上げ過ぎると押付力の目標値への追従性が低くなり、加工精度が低下するため、加工精度を高くするには、送り速度を低く設定しなければならないという問題点があった。
【０００８】
特許文献２の手段は、予め計測した結果に基づき位置、姿勢、寸法を修正した３次元モデルを基に、ロボット動作をオフラインで教示するので、ロボットアームの弾性変形や加工工具の減耗により、加工精度が低下する問題点があった。
【０００９】
特許文献３の手段は、高精度加工のロボット目標軌道を教示するのは困難であるという問題があった。
特許文献４の手段は、倣い治具を用いて倣い加工を行うため、ワークの加工部分の周辺形状によっては、この方式が適用できないという問題点があった。
【００１０】
言い換えれば、従来の倣い加工は、倣い速度を低く設定しなければならないため、高速での加工ができない。
また、ロボットアームの手先に工具を取り付け、加工経路に沿って動作させて加工する加工ロボットの場合、高速で位置制御しても、ロボットアームの弾性変形や加工工具の減耗により、ワークに対する押付け力が大きく変動する。
【００１１】
本発明は、上述した問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、従来の倣い制御または力制御による加工速度を超える高速で、ロボットアームの弾性変形や加工工具の減耗の影響なしに、高精度の倣い加工をすることができる加工ロボットの軌道追従装置と方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明によれば、ロボットアームの先端に加工工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットの軌道追従装置であって、
加工工具が受ける外力を計測する力覚センサと、
加工工具の位置、姿勢、及び押付け方向を含む軌道データを記憶する記憶装置と、
力覚センサによる計測値に基づき前記軌道データの目標値を演算しロボットコントローラに出力する軌道制御装置とを備え、該軌道制御装置により、
（Ａ）ワークのＣＡＤモデルから前記軌道データを生成して記憶装置に記憶し、
（Ｂ）前記軌道データを目標軌道として加工工具の移動を位置制御するとともに動作中の加工反力を計測しておき、
（Ｃ）加工後に、計測した加工反力の計測値から目標押付力で動作するように前記目標軌道を修正する学習を実施し、この加工と学習を繰返す、ことを特徴とする加工ロボットの軌道追従装置が提供される。
【００１３】
また本発明によれば、ロボットアームの先端に加工工具を取り付け、加工経路に沿って動作させてワークを加工する加工ロボットの軌道追従方法であって、
（Ａ）ワークのＣＡＤモデルから前記軌道データを生成して記憶装置に記憶し、
（Ｂ）前記軌道データを目標軌道として加工工具の移動を位置制御するとともに動作中の加工反力を計測しておき、
（Ｃ）加工後に、計測した加工反力の計測値から目標押付力で動作するように前記目標軌道を修正する学習を実施し、この加工と学習を繰返す、ことを特徴とする加工ロボットの軌道追従装置が提供される。
【発明の効果】
【００１４】
上記本発明の装置と方法によれば、ワークからの反力を計測し、計測した計測値から目標押付力で動作するように目標軌道を修正する学習を繰返すので、この繰返し学習によって、工具の押付力が一定になるように、目標軌道が毎回修正される。
従って、ロボットアームの弾性変形や加工工具の減耗があっても、押付力が一定になるように目標軌道が毎回修正されるので、ロボットアームの弾性変形や加工工具の減耗の影響なしに、高精度の倣い加工をすることができる。
また、目標軌道に基づき、高速の加工速度で加工工具を（力制御ではなく）位置制御してワークを加工するので、高精度の倣い加工を高速で実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の軌道追従装置を備えた加工ロボットの構成図である。
【図２】本発明の軌道追従方法の全体フロー図である。
【図３】ステップＳ３の学習動作のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の好ましい実施形態を添付図面に基づいて詳細に説明する。なお、各図において共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
【００１７】
図１は、本発明の軌道追従装置を備えた加工ロボットの構成図である。
この図において、１はワーク（被加工部材）、２はワーク保持装置、３は加工工具、１０は加工ロボット、２０は本発明の軌道制御装置である。
【００１８】
ワーク１は、加工工具３により、バリ取り、Ｃ面取り、又はラウンドエッジ加工される被加工部材であり、例えば鋳鉄等の硬い材質からなる。
ワーク１は、この例ではワーク保持装置２により所定位置に正確に固定される。所定位置は、加工ロボット１０の作動範囲内において予め設定された位置である。
【００１９】
ワーク保持装置２は、ワーク１を所定位置に正確に固定する。
【００２０】
加工ロボット１０は、ロボットアーム１２の先端に加工工具３を取り付け、加工経路に沿って動作させてワーク１を加工する。
なお加工ロボット１０は、この例では、多関節ロボットであるが、本発明はこれに限定されず、その他のロボットであってもよい。
このような加工ロボット１０の場合、高速で位置制御しても、ロボットアーム１２の弾性変形や加工工具３の減耗により、ワーク１に対する押付け力が通常大きく変動する。
【００２１】
加工工具３は、ロボットアーム１２の先端に取り付けられ、ワーク１を加工する。
この例において、加工工具３は、ワーク１を加工する工具３ａとこれを回転駆動する駆動装置３ｂ（この例では電動スピンドルモータ）とからなる。
工具３ａは、ブラシ、クッションサンダ（砥粒入りの樹脂のスポンジ）、砥石、超硬カッター、等である。
また、駆動装置３ｂは、往復駆動する駆動装置でも代替可能であり、電動スピンドルモータはエアモータでも代替可能である。
【００２２】
加工ロボット１０は、ロボットコントローラ１６を備える。ロボットコントローラ１６は、例えば数値制御装置であり、指令信号によりロボットアームの先端を６自由度（３次元位置と３軸まわりの回転）に制御する。
【００２３】
図１において、本発明の軌道制御装置２０は、力覚センサ２２、記憶装置２４、及び軌道制御ＰＣ２６を備える。
【００２４】
力覚センサ２２は、例えばロードセルであり、３次元的に移動可能なロボットアームの先端に取り付けられ、これに作用する外力を検出するようになっている。
この力覚センサ２２で検出される外力は、好ましくは６自由度の外力（３方向の力と、３軸まわりのトルク）であるが、本発明はこれに限定されず、ワーク１に対する押付力が検出できる限りで、その他の力センサであってもよい。
【００２５】
記憶装置２４は、加工工具３の位置、姿勢、及び押付け方向を含む軌道データＤを記憶する。
軌道データＤは、例えば、ワーク座標系における加工工具３の３次元位置（ｘ，ｙ，ｚ）と姿勢（ａ，ｂ，ｃ）で表され、姿勢パラメータａ，ｂ，ｃは、例えばオイラー角などである。また、加工工具３の押付け方向は、ワーク座標系における単位ベクトル（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）で表される。
なお、本発明は、加工工具３の位置、姿勢、及び押付け方向を設定できる限りで、これらの座標系と姿勢パラメータの定義（一般に、姿勢表現には多種の定義のパラメータが使用されている）に限定されない。
【００２６】
軌道制御ＰＣ２６は、例えば、制御ＰＣであり、力覚センサ２２による計測値に基づき、軌道データＤの目標値を演算し、ロボットコントローラ１６に出力する。
軌道制御ＰＣ２６は、この例では、ロボットコントローラ１６と別個に設けられているが、ロボットコントローラ１６と軌道制御ＰＣ２６を同一の制御ＰＣで構成してもよい。
【００２７】
図２は、本発明の軌道追従方法の全体フロー図である。
上述した装置を用い、本発明の軌道追従方法は、Ｓ１〜Ｓ３の各ステップ（工程）からなる。
（Ａ）ステップＳ１（軌道データ生成ステップ）では、ワーク１のＣＡＤモデルから軌道データＤを生成して記憶装置２４に記憶する。
【００２８】
（Ｂ）ステップＳ２（位置制御ステップ）では、軌道データＤを目標軌道として加工工具３の移動を位置制御するとともに、動作中の加工反力を計測しておく。
【００２９】
（Ｃ）ステップＳ３（学習ステップ）では、ステップＳ２の終了後、計測した計測値から（次回の動作において）目標押付力で動作するように目標軌道を修正する学習を実施する。
このステップＳ２とステップＳ３とを繰り返すことによって加工時の押付け力を目標押付力に近づけながら、加工を繰り返すことができ、工具が次第に減耗したとしても、一定の加工が得られる。
【００３０】
ステップＳ３の学習は、調整用ワークを用いて実施してもよい。この場合、繰返し学習は、加工時の押付け力と目標押付力との差が所定の閾値以下になるまで実施するのがよい。
【００３１】
図３は、ステップＳ３の学習動作のブロック図である。この図において（Ａ）は、短期メモリとログデータの関係、（Ｂ）はログデータに基づく学習動作を示している。
【００３２】
図３（Ａ）において、短期メモリには、ｋ回目の学習動作における目標軌道が記憶されており、この目標軌道に沿ってロボットが作動し、ｋ回目の力計測値がログデータとして記憶される。ここでｋは１以上の整数である。
【００３３】
図３（Ｂ）において、φはＰ学習ゲイン、ψはＩ学習ゲインであり、φ＞０、ψ＝０の場合がＰ形学習、φ＞０、ψ＞０の場合がＰＩ形学習である。
【００３４】
ログデータのｋ回目の力計測値ｆＫと目標押付力ｆｂとの差から、力誤差ｅＫが求められる。例えば、力誤差ｅＫ＝ｆｂ−ｆＫの関係がある。
次いで、Ｐ形学習では、力誤差ｅＫにＰ学習ゲインφを積算する。また、ＰＩ形学習では力誤差ｅＫを積分したものにＩ学習ゲインψを積算したものを更に加算したものを軌道の補正量Δｕ＝φｅＫ＋ψ∫ｅＫｄｔとする。
【００３５】
一方、短期メモリのｋ回目の目標軌道ｕＫと長期メモリの目標軌道ｕθから忘却係数αを加味して、ｋ＋１回目の目標軌道ｕｋ＋１＝ｕＫ（１−α）＋ｕθ・α＋Δｕが求められる。長期メモリの目標軌道ｕθは、低頻度で更新される目標軌道であり、例えば５０回に１回、長期メモリｕθに短期メモリｕＫをコピーする。また忘却係数αは０〜１の値（例えば０．１）であり、目標軌道ｕＫの繰返し学習を安定化させる機能を有する。
【００３６】
ｋ＋１回目の目標軌道ｕｋ＋１を短期メモリに入力して、ｋ＋１回目の目標軌道とする。
ロボットはこのｋ＋１回目の目標軌道ｕｋ＋１に沿ってロボットが作動し、ｋ＋１回目の動作結果がログデータとして記憶される。
【００３７】
上記学習動作の詳細は、非特許文献１に開示されている。
この繰返し学習によって、加工時の押付け力を目標押付力に近づけながら、加工を繰り返すことができ、工具が次第に減耗したとしても、一定の加工が得られる。
なお、学習動作はこの例に限定されず、その他の学習制御系、例えば、神経回路モデルを利用した学習制御系であってもよい。
【００３８】
上記本発明の装置と方法によれば、ワーク１からの反力を計測し、計測した計測値から目標押付力で動作するように目標軌道を修正する学習を繰返すので、この繰返し学習によって、加工工具３の押付力が一定になるように、目標軌道が毎回修正される。
従って、ロボットアーム１２の弾性変形や加工工具３の減耗があっても、押付力が一定になるように目標軌道が毎回修正されるので、ロボットアーム１２の弾性変形や加工工具３の減耗の影響なしに、高精度の倣い加工をすることができる。
また、目標軌道に基づき、高速の加工速度で加工工具３を（力制御ではなく）位置制御してワーク１を加工するので、高精度の倣い加工を高速で実施することができる。
【００３９】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されず、特許請求の範囲の記載によって示され、さらに特許請求の範囲の記載と均等の意味および範囲内でのすべての変更を含むものである。
【符号の説明】
【００４０】
１  ワーク（被加工部材）、２  ワーク保持装置、
３  加工工具、
１０  加工ロボット、１２  ロボットアーム、
１６  ロボットコントローラ、
２０  軌道制御装置、２２  力覚センサ、
２４  記憶装置、２６  軌道制御ＰＣ（制御ＰＣ）
【図１】
0005765615.tif 000002
【図２】
0005765615.tif 000003
【図３】
0005765615.tif 000004