(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のワークの中からロボットのハンドで把持対象のワークを把持して取り出す際に、前記ロボットのハンドによる把持の制御を行う把持制御装置であって、
前記把持対象のワークに係るワーク情報を保持するワーク情報保持手段と、
前記ロボットのハンドにおける把持形態に係る把持形態情報を保持する把持形態情報保持手段と、
撮像装置により得られた、前記複数のワークにおけるワーク画像と、前記ワーク情報とに基づいて、前記把持対象のワークにおける把持位置に係る把持位置情報および前記把持対象のワークにおける周囲状況に係る周囲情報を認識する認識手段と、
前記把持位置情報、前記周囲情報および前記把持形態情報におけるワークの可動方向に基づいて、複数の把持方法における各把持方法を評価する把持方法評価手段と、
前記把持方法評価手段で評価された前記各把持方法の評価値に応じて、前記把持対象のワークを把持する際の把持方法を決定する把持方法決定手段と、
前記把持方法決定手段で決定された把持方法に基づいて、前記把持対象のワークに対する前記ロボットのハンドによる把持の制御を行う制御手段と
を有することを特徴とする把持制御装置。
【請求項２】
前記認識手段は、
前記ワーク画像と前記ワーク情報とに基づいて、前記把持位置情報を認識する把持位置認識手段と、
前記ワーク画像と、前記把持位置認識手段で認識された前記把持位置情報と、前記ワーク情報とに基づいて、前記周囲情報を認識する環境認識手段と
を含み構成されていることを特徴とする請求項１に記載の把持制御装置。
【請求項３】
前記ワーク情報は、前記把持対象のワークにおける形状の情報を含む情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の把持制御装置。
【請求項４】
前記ワーク情報は、前記把持対象のワークにおける滑りやすさの情報を含む情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の把持制御装置。
【請求項５】
前記ワーク情報は、前記把持対象のワークにおける壊れやすさの情報を含む情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の把持制御装置。
【請求項６】
前記ワーク情報は、前記把持対象のワークにおける絡まりやすさの情報を含む情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の把持制御装置。
【請求項７】
前記ワーク情報は、前記把持対象のワークにおける柔軟性の情報を含む情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の把持制御装置。
【請求項８】
前記ワーク情報は、前記把持対象のワークにおける把持方法の優先度の情報を含む情報であることを特徴とする請求項１または２に記載の把持制御装置。
【請求項９】
前記周囲情報は、前記把持対象のワークにおける周囲のワークの配置情報であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の把持制御装置。
【請求項１０】
前記周囲情報は、前記把持対象のワークにおける周囲のワークと接触している点の情報であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の把持制御装置。
【請求項１１】
前記周囲情報は、前記把持対象のワークに対して周囲のワークから作用する力の情報であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の把持制御装置。
【請求項１２】
前記周囲情報は、前記ロボットのハンドを用いて前記把持対象のワークを移動させることで生じる力の情報であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の把持制御装置。
【請求項１３】
前記周囲情報は、前記把持対象のワークにおける把持後の取り出し時に、前記把持対象のワークに対して周囲のワークから作用する力の情報であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１項に記載の把持制御装置。
【請求項１４】
複数のワークの中からロボットのハンドで把持対象のワークを把持して取り出す際に、前記ロボットのハンドによる把持の制御を行うものであり、前記把持対象のワークに係るワーク情報を保持するワーク情報保持手段と、前記ロボットのハンドにおける把持形態に係る把持形態情報を保持する把持形態情報保持手段とを備えた把持制御装置による把持制御方法であって、
撮像装置により得られた、前記複数のワークにおけるワーク画像と、前記ワーク情報とに基づいて、前記把持対象のワークにおける把持位置に係る把持位置情報および前記把持対象のワークにおける周囲状況に係る周囲情報を認識する認識ステップと、
前記把持位置情報、前記周囲情報および前記把持形態情報におけるワークの可動方向に基づいて、複数の把持方法における各把持方法を評価する把持方法評価ステップと、
前記把持方法評価ステップで評価された前記各把持方法の評価値に応じて、前記把持対象のワークを把持する際の把持方法を決定する把持方法決定ステップと、
前記把持方法決定ステップで決定された把持方法に基づいて、前記把持対象のワークに対する前記ロボットのハンドによる把持の制御を行う制御ステップと
を有することを特徴とする把持制御方法。
【請求項１５】
複数のワークの中からロボットのハンドで把持対象のワークを把持して取り出す際に、前記ロボットのハンドによる把持の制御を行うものであり、前記把持対象のワークに係るワーク情報を保持するワーク情報保持手段と、前記ロボットのハンドにおける把持形態に係る把持形態情報を保持する把持形態情報保持手段とを備えた把持制御装置による把持制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
撮像装置により得られた、前記複数のワークにおけるワーク画像と、前記ワーク情報とに基づいて、前記把持対象のワークにおける把持位置に係る把持位置情報および前記把持対象のワークにおける周囲状況に係る周囲情報を認識する認識ステップと、
前記把持位置情報、前記周囲情報および前記把持形態情報におけるワークの可動方向に基づいて、複数の把持方法における各把持方法を評価する把持方法評価ステップと、
前記把持方法評価ステップで評価された前記各把持方法の評価値に応じて、前記把持対象のワークを把持する際の把持方法を決定する把持方法決定ステップと、
前記把持方法決定ステップで決定された把持方法に基づいて、前記把持対象のワークに対する前記ロボットのハンドによる把持の制御を行う制御ステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数のワークの中からロボットのハンドで把持対象のワークを把持して取り出す際に、ロボットのハンドによる把持の制御を行う把持制御装置及び把持制御方法、並びに、当該把持制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ロボットに取り付けられたハンドでワークを把持する場合に、安定した状態で把持を行えるようにロボットを制御する技術が提案されている（例えば、下記の特許文献１参照）。具体的に、下記の特許文献１には、ワークとロボットのハンドとの接触点がより多くなるように、ロボットのハンドを制御する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−１２５６５３号公報
【特許文献２】特開２０１１−２２９９１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、特許文献１に記載の技術では、例えば、バラ積み状態で供給されるワークにおいて把持対象のワークが他のワークと干渉した状況になっている場合でも、ロボットのハンドとの接触点がより多くなるように把持対象のワークを把持することになる。そのため、把持したワークを箱等から取り出す動作をした場合、その取り出し動作に基づく力が他のワークに作用して干渉してしまい、当該把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性がある。
【０００５】
本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、把持したワークを箱等から取り出す際に、当該把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させる仕組みを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の把持制御装置は、複数のワークの中からロボットのハンドで把持対象のワークを把持して取り出す際に、前記ロボットのハンドによる把持の制御を行う把持制御装置であって、前記把持対象のワークに係るワーク情報を保持するワーク情報保持手段と、前記ロボットのハンドにおける把持形態に係る把持形態情報を保持する把持形態情報保持手段と、撮像装置により得られた、前記複数のワークにおけるワーク画像と、前記ワーク情報とに基づいて、前記把持対象のワークにおける把持位置に係る把持位置情報および前記把持対象のワークにおける周囲状況に係る周囲情報を認識する認識手段と、前記把持位置情報、前記周囲情報および前記把持形態情報におけるワークの可動方向に基づいて、複数の把持方法における各把持方法を評価する把持方法評価手段と、前記把持方法評価手段で評価された前記各把持方法の評価値に応じて、前記把持対象のワークを把持する際の把持方法を決定する把持方法決定手段と、前記把持方法決定手段で決定された把持方法に基づいて、前記把持対象のワークに対する前記ロボットのハンドによる把持の制御を行う制御手段とを有する。
また、本発明は、上述した把持制御装置による把持制御方法、及び、当該把持制御方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを含む。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、把持したワークを箱等から取り出す際に、当該把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る把持制御システムの概略構成の一例を示す模式図である。
【図２】本発明の第１の実施形態を示し、図１に示す把持制御装置で決定された把持方法に基づきロボットのハンドが把持対象のワークを箱から取り出す事例を示す模式図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る把持制御装置の内部構成の一例を示すブロック図である。
【図４】本発明の第１の実施形態を示し、図３に示すワーク情報保持部に保持されるワーク情報の保持方法、及び、ワーク情報に含まれる項目の一例を示す図である。
【図５】図３に示す把持形態情報保持部に保持される把持形態情報の保持方法、及び、把持形態情報に含まれる項目の一例を示す図である。
【図６】図３に示す把持形態情報保持部に保持される把持形態情報を説明するための図である。
【図７】図３に示す把持位置認識部による把持位置情報の認識処理を説明するための模式図である。
【図８】図３に示す環境認識部による周囲情報の認識処理を説明するための模式図である。
【図９】図３に示す把持方法評価部による各把持方法の評価処理を説明するための模式図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る把持制御装置による把持制御方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本発明の第２の実施形態を示し、図３に示すワーク情報保持部に保持されるワーク情報の保持方法、及び、ワーク情報に含まれる項目の一例を示す図である。
【図１２】図１１に示すワーク情報を説明するための模式図である。
【図１３】本発明の第３の実施形態を示し、図３に示す環境認識部の処理内容及び把持方法評価部の処理内容を説明するための模式図である。
【図１４】本発明の第４の実施形態を示し、図３に示すワーク情報保持部に保持されるワーク情報の保持方法、及び、ワーク情報に含まれる項目の一例を示す図である。
【図１５】本発明の第４の実施形態を示し、図３に示す把持方法評価部の処理内容を説明するための模式図である。
【図１６】本発明の第５の実施形態を示し、図３に示す環境認識部の処理内容及び把持方法評価部の処理内容を説明するための模式図である。
【図１７】本発明の第５の実施形態を示し、周囲の障害物である他のワークが把持対象のワークに作用する力を時系列に記録した特性図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態（実施形態）について説明する。
【００１０】
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。
【００１１】
本実施形態では、把持対象のワークにおける把持位置に係る把持位置情報、把持対象のワークにおける周囲状況に係る周囲情報、及び、ロボットのハンドにおける把持形態に係る把持形態情報に基づいて、把持対象のワークを把持する際の把持方法を決定する。これにより、把持したワークを箱等から取り出す際に、当該把持したワークが他のワークに与える影響を減少させることができるため、当該把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【００１２】
図１は、本発明の第１の実施形態に係る把持制御システム１００の概略構成の一例を示す模式図である。把持制御システム１００は、図１に示すように、把持制御装置１１０、ロボット１２０、及び、撮像装置１３０を有して構成されている。
【００１３】
把持制御装置１１０は、バラ積みされたワーク２００の中からロボット１２０のハンド１２１で把持対象のワーク２０１を把持して箱２１０から取り出す際に、ロボット１２０のハンド１２１による把持の制御を行う装置である。
【００１４】
ロボット１２０は、把持制御装置１１０の制御に基づいて、そのハンド１２１で、バラ積みされたワーク２００の中から把持対象のワーク２０１を把持して箱２１０から取り出す作業を行う装置である。なお、ロボット１２０の作業領域には、バラ積みされたワーク２００と、当該ワーク２００を収納する箱２１０が存在している。
【００１５】
撮像装置１３０は、把持制御装置１１０の制御に基づいて、箱２１０の中にバラ積みされたワーク２００を撮像して、バラ積みワーク画像を生成する装置である。
【００１６】
次いで、図１に示す把持制御システム１００における動作の流れを説明する。
まず、把持制御装置１１０は、撮像装置１３０で撮像されたバラ積みワーク画像と、把持対象のワーク２０１に係るワーク情報とに基づいて、把持対象のワーク２０１における把持位置に係る把持位置情報、及び、把持対象のワーク２０１における周囲状況に係る周囲情報を認識する。
【００１７】
その後、把持制御装置１１０は、上述した把持位置情報、上述した周囲情報、及び、ロボット１２０のハンド１２１における把持形態に係る把持形態情報に基づいて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定する。
【００１８】
その後、把持制御装置１１０は、決定した把持対象のワーク２０１の把持方法に基づいて、ロボット１２０とハンド１２１を制御し、把持対象のワーク２０１に対するロボット１２０のハンド１２１による把持の制御を行う。これを受けて、ロボット１２０は、ハンド１２１で把持対象のワーク２０１を把持し、把持対象のワーク２０１を箱２１０から取り出す。
本実施形態では、バラ積みされたワークの中から、把持対象のワークを取り出す事例について説明するが、本発明においては、整列された複数のワークにおいても把持対象のワークを取り出す時にワーク同士が干渉する可能性があれば、適用可能である。
【００１９】
次に、図２を用いて、決定された把持方法により、把持対象のワーク２０１を箱２１０から取り出す事例を説明する。
図２は、本発明の第１の実施形態を示し、図１に示す把持制御装置１１０で決定された把持方法に基づきロボットのハンド１２１が把持対象のワーク２０１を箱２１０から取り出す事例を示す模式図である。図２において、図２（ａ）、図２（ｂ）及び図２（ｃ）は、ロボットのハンド１２１が時系列に把持対象のワーク２０１を箱２１０から取り出す工程を示している。
【００２０】
図２（ａ）の時点で、バラ積みされたワーク２００のうち、把持対象のワーク２０１は、ハンド１２１で把持されている。また、バラ積みされたワーク２００のうち、把持対象のワーク２０１に対して周囲のワークである他のワーク３０１は、把持対象のワーク２０１と干渉した状態で箱２１０に納められている。
【００２１】
続いて、ハンド１２１は、座標系３０２のＺ方向に移動し、把持した把持対象のワーク２０１を箱２１０から取り出そうとする。ここで、ハンド１２１に対して、相対的に把持対象のワーク２０１が可動しない状態で、ハンド１２１をＺ方向に移動させた場合、把持対象のワーク２０１により、他のワーク３０１は持ち上げられ、箱２１０から脱落してしまう。しかしながら、図２に示す事例では、把持制御装置１１０により、ハンド１２１に対して、相対的に把持対象のワーク２０１が可動するような把持方法を選択している。
【００２２】
よって、図２（ｂ）の時点で、他のワーク３０１の重みにより、ハンド１２１に対して、相対的に把持対象のワーク２０１が可動する。
【００２３】
その結果、図２（ｃ）の時点で、他のワーク３０１を箱２１０から脱落させずに、把持対象のワーク２０１を箱２１０から取り出せている。
【００２４】
次に、図３を用いて、把持制御装置１１０の内部構成について説明する。
図３は、本発明の第１の実施形態に係る把持制御装置１１０の内部構成の一例を示すブロック図である。なお、図３には、把持制御装置１１０以外に、図１に示すロボット１２０及びそのハンド１２１、並びに、撮像装置１３０を図示している。また、図３には、図１に示すバラ積みされたワーク２００及び箱２１０は図示していない。
【００２５】
把持制御装置１１０は、図３に示すように、制御部１１１と、保持部１１７とを有して構成されている。そして、制御部１１１には、図３に示すように、把持位置認識部１１２、環境認識部１１３、把持方法評価部１１４、把持方法決定部１１５、及び、ロボット制御部１１６が含まれている。また、保持部１１７には、図３に示すように、ワーク情報保持部１１８、及び、把持形態情報保持部１１９が含まれている。
【００２６】
ワーク情報保持部１１８は、バラ積みされたワーク２００（把持対象のワーク２０１を含む）に係るワーク情報を保持する。把持形態情報保持部１１９は、ロボット１２０のハンド１２１における把持時の把持形態に係る把持形態情報を保持する。
【００２７】
把持位置認識部１１２は、撮像装置１３０で撮像されたバラ積みワーク画像と、ワーク情報保持部１１８に保持されているワーク情報とに基づいて、把持対象のワーク２０１における把持位置に係る把持位置情報を認識する。環境認識部１１３は、撮像装置１３０で撮像されたバラ積みワーク画像、把持位置認識部１１２で認識された把持位置情報及びワーク情報保持部１１８に保持されているワーク情報に基づいて、把持対象のワーク２０１における周囲状況に係る周囲情報を認識する。この把持位置認識部１１２及び環境認識部１１３は、本発明における認識部を構成する。
【００２８】
把持方法評価部１１４は、把持位置認識部１１２で認識された把持位置情報、環境認識部１１３で認識された周囲情報及び把持形態情報保持部１１９に保持されている把持形態情報に基づいて、複数の把持方法における各把持方法の評価を行う。具体的に、本実施形態においては、把持方法評価部１１４は、上述の把持位置情報、上述の周囲情報及び上述の把持形態情報におけるワークの可動方向に基づいて、複数の把持方法における各把持方法の評価を行う。
【００２９】
把持方法決定部１１５は、把持位置認識部１１２で認識された把持位置情報、環境認識部１１３で認識された周囲情報及び把持形態情報保持部１１９に保持されている把持形態情報に基づいて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定する。具体的に、把持方法決定部１１５は、把持方法評価部１１４で評価された各把持方法の評価値に応じて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定する。
【００３０】
ロボット制御部１１６は、把持方法決定部１１５で決定された把持方法に基づいて、ロボット１２０及びハンド１２１を制御し、把持対象のワーク２０１に対するロボット１２０のハンド１２１による把持の制御を行う。
【００３１】
次に、図３に示す把持制御装置１１０の各内部構成について詳細に説明する。
【００３２】
最初に、図４を用いて、ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報の保持方法、及び、ワーク情報に含まれる項目について説明する。
図４は、本発明の第１の実施形態を示し、図３に示すワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報の保持方法、及び、ワーク情報に含まれる項目の一例を示す図である。
【００３３】
ワーク情報保持部１１８によるワーク情報の保持方法の一例としては、図４に示すようなＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式で保持される。この図４は、把持対象のワーク２０１のワーク情報を示している。
【００３４】
ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報において、１つのワークのワーク情報は、タグ＜ｏｂｊｅｃｔ＞で囲われた項目に記載される。さらに、タグ＜ｏｂｊｅｃｔ＞に含まれる項目としては、タグ＜ｎａｍｅ＞、タグ＜ｓｈａｐｅ＞、タグ＜ｓｉｚｅ＞が示されている。
【００３５】
タグ＜ｎａｍｅ＞には、ワークにおける名前の情報が記載される。
【００３６】
また、タグ＜ｓｈａｐｅ＞には、ワークにおける形状の情報が記載される。即ち、ワーク情報のタグ＜ｓｈａｐｅ＞には、把持対象のワーク２０１における形状の情報が記載されている。本実施形態においては、把持対象のワーク２０１は、直方体であるため、その形状の情報はｂｏｘとなる。
【００３７】
また、タグ＜ｓｉｚｅ＞には、ワークにおける寸法の情報が記載される。具体的に、タグ＜ｓｉｚｅ＞に含まれるタグ＜ｘｙｚ＞において、上述した直方体の各辺の寸法が記載されている。
【００３８】
次に、図５及び図６を用いて、把持形態情報保持部１１９に保持される把持形態情報の保持方法、及び、把持形態情報に含まれる項目について説明する。
図５は、図３に示す把持形態情報保持部１１９に保持される把持形態情報の保持方法、及び、把持形態情報に含まれる項目の一例を示す図である。また、図６は、図３に示す把持形態情報保持部１１９に保持される把持形態情報を説明するための図である。
【００３９】
まず、本発明における把持形態の定義について説明する。
把持形態とは、ロボット１２０のハンド１２１で把持対象のワーク２０１を把持した際の把持対象のワーク２０１に対するロボット１２０のハンド１２１の位置・姿勢と、ロボット１２０のハンド１２１の可動方向である。
【００４０】
把持形態情報保持部１１９に保持される把持形態情報の保持方法の一例としては、図５に示すようなＸＭＬ形式で保持される。
【００４１】
把持形態情報保持部１１９に保持される把持形態情報において、１つの把持形態は、タグ＜ｇｒａｓｐ＞で囲われた項目に記載される。さらに、タグ＜ｇｒａｓｐ＞に含まれる項目としては、タグ＜ｎａｍｅ＞、タグ＜ｏｂｊｅｃｔ  ｎａｍｅ＞、タグ＜ｘｙｚ＞、タグ＜ｒｐｙ＞、タグ＜ｍｏｖｅ  ｘｙｚ＞が示されている。
【００４２】
タグ＜ｎａｍｅ＞には、把持形態における名前の情報が記載される。
【００４３】
タグ＜ｏｂｊｅｃｔ  ｎａｍｅ＞には、把持対象のワーク２０１における名前の情報が記載される。図５に示す例では、把持対象のワーク２０１を表わすｗｏｒｋ１が記載されている。
【００４４】
タグ＜ｘｙｚ＞、及び、タグ＜ｒｐｙ＞には、＜ｏｂｊｅｃｔ  ｎａｍｅ＞に記載された把持対象のワーク２０１におけるワーク座標系（右手系）を基準としたハンド座標系（右手系）の位置・姿勢の情報が記載される。具体的に、タグ＜ｘｙｚ＞は、ワーク座標系を基準としたハンド座標系の位置を表しており、タグ＜ｒｐｙ＞は、ワーク座標系を基準としたハンド座標系の姿勢を表している。図５に示す例では、タグ＜ｘｙｚ＞には、スペースで区切られた３つの数字が記載されており、それぞれがワーク座標系のＸＹＺに対応しており、単位はｍである。また、図５に示す例では、タグ＜ｒｐｙ＞にも、スペースで区切られた３つの数字が記載されており、それぞれ、ロール、ピッチ、ヨーを表わしており、単位はラジアンである。
【００４５】
また、タグ＜ｍｏｖｅ  ｘｙｚ＞には、＜ｏｂｊｅｃｔ  ｎａｍｅ＞に記載された把持対象のワーク２０１におけるワーク座標系を基準としたワークの可動方向の情報が記載される。図５に示す例では、ｇｒａｓｐ１のワークの可動方向はＹ軸方向であり、ｇｒａｓｐ２のワークの可動方向はＸ軸方向である。
【００４６】
ここで、図６（ａ）は、図５のｇｒａｓｐ１の情報を示した図であり、図６（ｂ）は、図５のｇｒａｓｐ２の情報を示した図である。図６には、ワーク座標系６０１及びハンド座標系６０２が定義されており、また、矢印６０３及び矢印６０４は、それぞれ、ワークの可動方向を表わしている。
【００４７】
次に、図７を用いて、図３に示す把持位置認識部１１２について説明する。
図７は、図３に示す把持位置認識部１１２による把持位置情報の認識処理を説明するための模式図である。
【００４８】
図７に示す把持制御装置１１０（図３の把持位置認識部１１２）は、撮像装置１３０で撮像されたバラ積みワーク画像と、ワーク情報保持部１１８に保持されているワーク情報とに基づいて、把持対象のワーク２０１における把持位置に係る把持位置情報を認識する。ここで、物体の位置・姿勢の認識方法については、従来から多数の手法が提案されており、例えば、上記の特許文献２に記載の手法を用いてもよい。
【００４９】
続いて、図３に示す把持位置認識部１１２は、ロボット１２０がハンド１２１を把持対象のワーク２０１に設定された把持可能な位置まで移動する経路を生成できるか否かを判定する。ここで、経路を計算する方法としては、ロボットの経路探索の手法として一般的なＲＲＴ（Ｒａｐｉｄｌｙ  ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ  Ｒａｎｄｏｍ  Ｔｒｅｅｓ）を用いることができる。この際、ＲＲＴを用いる理由は、複雑な経路であっても短時間で経路を探索可能であるためである。そして、ロボット１２０がハンド１２１を把持対象のワーク２０１に設定された把持可能な位置まで移動する経路が生成できる場合、把持位置認識部１１２は、その位置を把持対象のワーク２０１の把持可能な位置７０１とし、これを把持位置情報として認識する。そして、把持位置認識部１１２は、把持位置情報を環境認識部１１３と把持方法評価部１１４に出力する。
【００５０】
次に、図８を用いて、図３に示す環境認識部１１３について説明する。
図８は、図３に示す環境認識部１１３による周囲情報の認識処理を説明するための模式図である。
【００５１】
環境認識部１１３は、把持位置認識部１１２で認識された把持対象のワーク２０１を取り出す場合に、把持対象のワーク２０１が置かれている周囲の障害物（周囲のワーク等）を認識する。以下、図８を用いて、把持対象のワーク２０１が置かれている周囲の障害物（周囲のワーク等）の認識方法について説明する。
【００５２】
図８は、撮像装置１３０により、箱２１０の内部にバラ積みされたワーク２００を撮像して得られたバラ積みワーク画像の一例を示している。本実施形態では、環境認識部１１３は、事前に、箱２１０の底面８０１を、把持対象のワーク２０１及び他のワーク８０２、８０３、８０４及び８０５を箱２１０に納める前に撮像した底面画像を保持する。そして、環境認識部１１３は、バラ積みワーク画像と底面画像との差分を計算する。そして、環境認識部１１３は、その差分画像に基づいて、把持位置認識部１１２で位置姿勢が認識されている把持対象のワーク２０１の部分をマスクすることで、把持対象のワーク２０１の周囲の障害物である他のワーク８０２〜８０５の配置情報を認識する。即ち、本実施形態においては、環境認識部１１３は、把持対象のワーク２０１における周囲状況に係る周囲情報として、把持対象のワーク２０１における周囲のワーク等の配置情報を認識する。
【００５３】
次いで、環境認識部１１３は、把持対象のワーク２０１と周囲の障害物である他のワーク８０２、８０３、８０４及び８０５との接触点８０６を算出する。ここで、図８中の把持対象のワーク２０１と周囲の障害物である他のワーク８０２〜８０５との接触点８０６は、代表点であり、図８に示されている同様の形状の点は、把持対象のワーク２０１と周囲の障害物である他のワーク８０２〜８０５との接触点である。なお、本実施形態においては、環境認識部１１３は、把持対象のワーク２０１における周囲状況に係る周囲情報として、持対象のワーク２０１と周囲の障害物である他のワーク８０２〜８０５との接触点８０６の情報を認識する態様を適用することも可能である。
【００５４】
次に、図９を用いて、図３に示す把持方法評価部１１４について説明する。
図９は、図３に示す把持方法評価部１１４による各把持方法の評価処理を説明するための模式図である。
【００５５】
上述したように、把持方法評価部１１４は、把持位置認識部１１２で認識された把持位置情報、環境認識部１１３で認識された周囲情報及び把持形態情報保持部１１９に保持されている把持形態情報に基づいて、複数の把持方法における各把持方法の評価を行う。ここで、本発明において、把持方法とは、把持位置と把持形態との組み合わせを意味するものとする。
【００５６】
図９（ａ）及び図９（ｂ）は、それぞれ、撮像装置１３０を用いて、箱２１０の中にバラ積みされたワーク２００を撮像して得られたバラ積みワーク画像である。そして、図９（ａ）及び図９（ｂ）は、それぞれ、把持位置認識部１１２で認識された把持位置情報に対して、把持形態情報保持部１１９から入力した２つの把持形態を適用した状態を示している。
【００５７】
また、図９（ｃ）及び図９（ｄ）は、それぞれ、図９（ａ）及び図９（ｂ）における把持方法の評価方法を示す図である。図９（ｃ）及び図９（ｄ）において、接触点８０６は、上述した環境認識部１１３で算出された把持対象のワーク２０１と周囲の障害物である他のワークとの接触点である。また、図９（ｃ）及び図９（ｄ）には、それぞれ、把持方法評価部１１４による評価を行う際に設定される評価範囲９０１及び評価範囲９０２が示されており、これらの評価範囲は、把持方法ごとに定義される。加えて、図９（ｃ）及び図９（ｄ）に示す例の場合、評価範囲９０１及び評価範囲９０２は、把持方法ごとの、把持対象のワーク２０１の可動方向に存在する把持対象のワーク２０１の面に設定される。
【００５８】
次いで、把持方法評価部１１４は、それぞれ、評価範囲９０１及び評価範囲９０２に属する接触点８０６の数を合計した値の逆数を、当該評価範囲に係る把持方法の評価値とする。具体的に、評価値Ｖは、以下の（１）式で示される。この以下の（１）式において、「ｐ」は、評価範囲における接触点８０６の数である。
【００５９】
【数１】
0006632224.tif 000002
【００６０】
ここで、図９（ｃ）の場合の評価値は、Ｖ＝１／２となり、また、図９（ｄ）の場合の評価値は、Ｖ＝１／５となる。つまり、評価範囲９０１及び評価範囲９０２に存在する接触点８０６の少ない方が、評価値が高くなる。
【００６１】
そして、把持方法評価部１１４は、算出した各把持方法の評価値を把持方法決定部１１５に出力する。
【００６２】
そして、把持方法決定部１１５は、把持方法評価部１１４から入力された評価値に基づいて、把持方法を決定する。具体的に、本実施形態においては、把持方法決定部１１５は、把持方法評価部１１４から入力された評価値の高い把持方法を、実際に把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法として決定する。図９に示す例では、図９（ａ）の把持方法が、実際に把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法として決定される。
【００６３】
そして、把持方法決定部１１５は、決定した把持方法の情報をロボット制御部１１６に出力する。
【００６４】
そして、ロボット制御部１１６は、把持方法決定部１１５から入力された把持方法に基づいて、ロボット１２０とハンド１２１を制御し、把持対象のワーク２０１に対するロボット１２０のハンド１２１による把持の制御を行う。
【００６５】
次に、図１０を用いて、本実施形態に係る把持制御装置１１０による把持制御方法の処理手順について説明する。
図１０は、本発明の第１の実施形態に係る把持制御装置１１０による把持制御方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【００６６】
まず、ステップＳ１００１において、把持位置認識部１１２は、撮像装置１３０から入力されるバラ積みワーク画像と、ワーク情報保持部１１８に保持されているワーク情報とに基づいて、把持対象のワーク２０１を認識する。
【００６７】
続いて、ステップＳ１００２において、把持位置認識部１１２は、撮像装置１３０から入力されるバラ積みワーク画像と、ワーク情報保持部１１８に保持されているワーク情報とに基づいて、ハンド１２１が把持対象のワーク２０１を把持可能な位置を認識する。即ち、把持位置認識部１１２は、把持対象のワーク２０１における把持位置に係る把持位置情報を認識する。
【００６８】
続いて、ステップＳ１００３において、環境認識部１１３は、撮像装置１３０から入力されるバラ積みワーク画像、ステップＳ１００２で認識された把持位置情報及びワーク情報保持部１１８に保持されているワーク情報に基づいて、把持対象のワーク２０１における周囲状況に係る周囲情報を認識する。
【００６９】
続いて、ステップＳ１００４において、把持方法評価部１１４は、ステップＳ１００２で認識された把持位置情報、ステップＳ１００３で認識された周囲情報及び把持形態情報保持部１１９に保持されている把持形態情報に基づいて、複数の把持方法における各把持方法の評価を行って、各把持方法ごとに、上述した評価値を算出する。
【００７０】
ステップＳ１００５において、まず、把持方法決定部１１５は、ステップＳ１１４で評価された把持方法のうち、評価値が最も高い把持方法を、実際に把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法として決定する（把持方法決定ステップ）。次いで、ロボット制御部１１６は、把持方法決定部１１５から入力された把持方法に基づいて、ロボット１２０とハンド１２１を制御し、ロボット１２０のハンド１２１に、把持方法決定部１１５から入力された把持方法で把持対象のワーク２０１を把持させる。
【００７１】
続いて、ステップＳ１００６において、制御部１１１は、ロボット１２０のハンド１２１による把持対象のワーク２０１の搬送を完了したか否かを判断する。
【００７２】
ステップＳ１００６の判断の結果、ロボット１２０のハンド１２１による把持対象のワーク２０１の搬送が完了していない場合には（Ｓ１００６／ＮＯ）、ステップＳ１００７に進む。
ステップＳ１００７に進むと、ロボット制御部１１６は、ロボット１２０とハンド１２１を制御し、把持対象のワーク２０１の搬送処理を行う。その後、ステップＳ１００６に戻る。
【００７３】
一方、ステップＳ１００６の判断の結果、ロボット１２０のハンド１２１による把持対象のワーク２０１の搬送が完了した場合には（Ｓ１００６／ＹＥＳ）、図１０のフローチャートの処理を終了する。
【００７４】
本実施形態では、把持対象のワーク２０１における把持位置に係る把持位置情報、把持対象のワーク２０１における周囲状況に係る周囲情報、及び、ロボット１２０のハンド１２１における把持形態に係る把持形態情報（例えば、ハンド１２１の把持形態における把持対象のワーク２０１の可動方向の情報）に基づいて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定するようにしている。
かかる構成によれば、把持したワークを箱等から取り出す際に、当該把持したワークが他のワークに与える影響を減少させることができる。その結果、当該把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【００７５】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
【００７６】
上述した第１の実施形態では、ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報として、バラ積みされたワーク２００（把持対象のワーク２０１を含む）における形状の情報を含む形態について説明を行った。第２の実施形態では、ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報として、上述した形状の情報に加えて、把持対象のワーク２０１等における、滑りやすさの情報、壊れやすさの情報、絡まりやすさの情報、及び、柔軟性の情報を含むものとする。そして、ワーク情報保持部１１８に保持される上述のワーク情報を用いて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定することで、当該把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【００７７】
第２の実施形態に係る把持制御システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る把持制御システム１００の概略構成と同様である。また、第２の実施形態に係る把持制御装置の内部構成は、図３に示す第１の実施形態に係る把持制御装置１１０の内部構成と同様である。
【００７８】
第２の実施形態に係る把持制御装置１１０の内部構成は、図３に示すものとなるが、第１の実施形態とは、ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報の内容、及び、把持方法評価部１１４の処理内容が異なるため、以下、この異なる部分について説明する。また、この異なる部分以外の他の部分については、説明を省略する。
【００７９】
図１１及び図１２を用いて、本実施形態のワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報の保持方法、及び、ワーク情報に含まれる項目について説明する。
図１１は、本発明の第２の実施形態を示し、図３に示すワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報の保持方法、及び、ワーク情報に含まれる項目の一例を示す図である。また、図１２は、図１１に示すワーク情報を説明するための模式図である。
【００８０】
本実施形態のワーク情報保持部１１８には、図１１に示すように、図４を用いて説明した第１の実施形態におけるワーク情報の項目に加えて、タグ＜ｐｌａｎｅ＞、タグ＜ｓｌｉｐｐｅｒｉｎｅｓｓ＞、タグ＜ｆｌｉｍｓｉｎｅｓｓ＞、タグ＜ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｎｅｓｓ＞、及び、タグ＜ｆｌｅｘｉｂｌｅｎｅｓｓ＞の項目を含むワーク情報が保持されている。
【００８１】
タグ＜ｐｌａｎｅ＞は、把持対象のワーク２０１の形状を構成する１つの面を表わすタグである。このタグ＜ｐｌａｎｅ＞について、図１２を用いて説明する。
図１２に示す面１２０１、１２０２、１２０３及び１２０４は、それぞれ、把持対象のワーク２０１を構成している面である。図１２に示す面１２０１、１２０２、１２０３及び１２０４は、それぞれ、図１１に示すタグ＜ｐｌａｎｅ＞のｐｌａｎｅ＿１、ｐｌａｎｅ＿２、ｐｌａｎｅ＿３及びｐｌａｎｅ＿４に対応している。また、タグ＜ｐｌａｎｅ＞は、図１１に示すように、把持対象のワーク２０１の表面の状態を表わすタグを有している。各タグが意味するワーク表面の状態について以下に説明する。
【００８２】
タグ＜ｓｌｉｐｐｅｒｉｎｅｓｓ＞は滑りやすさの情報を示し、タグ＜ｆｌｉｍｓｉｎｅｓｓ＞は壊れやすさの情報を示し、タグ＜ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｎｅｓｓ＞は絡まりやすさの情報を示し、タグ＜ｆｌｅｘｉｂｌｅｎｅｓｓ＞は柔軟性の情報を示す。この各タグに設定されている値については、把持方法評価部１１４の説明で後述する。
【００８３】
次に、本実施形態における把持方法評価部１１４について説明する。
本実施形態の把持方法評価部１１４は、第１の実施形態の把持方法評価部１１４における評価値の算出に対して、把持対象のワーク２０１における、滑りやすさの情報、壊れやすさの情報、絡まりやすさの情報及び柔軟性の情報を更に考慮したものである。具体的に、評価値Ｖは、以下の（２）式で示される。
【００８４】
【数２】
0006632224.tif 000003
【００８５】
この評価値Ｖは、各把持方法ごとに算出される。この（２）式において、「ｓｌｐ」は滑りやすさを表わす係数、「ｆｌｍ」は壊れやすさを表わす係数、「ｃｏｍ」は絡まりやすさを表わす係数、「ｆｌｘ」は柔軟性を表わす係数である。また、この（２）式において、各係数名の後にｖが続いている変数は、図１１のタグ＜ｓｌｉｐｐｅｒｉｎｅｓｓ＞、タグ＜ｆｌｉｍｓｉｎｅｓｓ＞、タグ＜ｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｎｅｓｓ＞、タグ＜ｆｌｅｘｉｂｌｅｎｅｓｓ＞に付与されている値である。これは、把持対象のワーク２０１の面ごとに、滑りやすさ、壊れやすさ、絡まりやすさ、柔軟性を設定できる。また、この（２）式において、各係数名の後にｎが続いている変数は、図８で説明した接触点の数である。また、この（２）式において、「ｏｔｈｅｒ」は、表面の状態を表わすタグが存在しない面に対する接触点の数である。
【００８６】
本実施形態では、ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報として、第１の実施形態で説明した形状の情報に加えて、滑りやすさの情報、壊れやすさの情報、絡まりやすさの情報、及び、柔軟性の情報を含むものとしている。そして、ワーク情報保持部１１８に保持される上述のワーク情報を用いて、把持対象のワークを把持する際の把持方法を決定することで、当該把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【００８７】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。
【００８８】
上述した第１の実施形態では、環境認識部１１３で認識する周囲情報として、把持対象のワーク２０１における周囲のワーク等の配置情報や持対象のワーク２０１と周囲のワーク等との接触点の情報を適用する形態であった。第３の実施形態では、環境認識部１１３で認識する周囲情報として、把持対象のワーク２０１に対して周囲のワークから作用する力の情報やロボット１２０のハンド１２１を用いて把持対象のワーク２０１を移動させることで生じる力の情報を適用する形態である。そして、環境認識部１１３で認識される上述の周囲情報を用いて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定することで、把持対象のワーク２０１を取り出す際に把持したワークが可動することにより把持したワークが他のワークに与える影響を減少させることができる。その結果、把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【００８９】
第３の実施形態に係る把持制御システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る把持制御システム１００の概略構成と同様である。また、第３の実施形態に係る把持制御装置の内部構成は、図３に示す第１の実施形態に係る把持制御装置１１０の内部構成と同様である。
【００９０】
第３の実施形態に係る把持制御装置１１０の内部構成は、図３に示すものとなるが、第１の実施形態とは、環境認識部１１３の処理内容、及び、把持方法評価部１１４の処理内容が異なるため、以下、この異なる部分について説明する。また、この異なる部分以外の他の部分については、説明を省略する。
【００９１】
図１３を用いて、本実施形態の、環境認識部１１３の処理内容、及び、把持方法評価部１１４の処理内容について説明する。
図１３は、本発明の第３の実施形態を示し、図３に示す環境認識部１１３の処理内容及び把持方法評価部１１４の処理内容を説明するための模式図である。ここで、図１３（ａ）及び図１３（ｂ）は、それぞれ、ロボット１２０のハンド１２１が把持対象のワーク２０１を異なる把持方法で把持している様子を示している。
【００９２】
図１３（ａ）及び図１３（ｂ）において、本実施形態の環境認識部１１３は、把持対象のワーク２０１の周囲の障害物である他のワーク８０４を認識する。さらに、本実施形態の環境認識部１１３は、接触点８０６に生じる力１３０１の情報を周囲情報として算出して認識する。
【００９３】
次に、本実施形態の把持方法評価部１１４による評価値の算出方法について説明する。具体的に、本実施形態では、把持方法評価部１１４は、評価値Ｖを、以下の（３）式を用いて算出する。この（３）式で表す評価値Ｖは、把持対象のワーク２０１に対して周囲のワークから作用する力によってハンド１２１に生じる力の逆数を示している。
【００９４】
【数３】
0006632224.tif 000004
【００９５】
この（３）式において、「ｆｒｅｅ」は、図１３（ａ）及び図１３（ｂ）における各把持方法の自由度で決まる係数である。図１３（ａ）では、把持対象のワーク２０１が可動する方向に力が加わるので、ｆｒｅｅの値は１よりも低い数値になる。例えば、図１３（ａ）の把持方法では、ｆｒｅｅの値を０．４に設定する。また、図１３（ｂ）では、把持対象のワーク２０１が可動する方向と異なる方向に力が加わるので、ｆｒｅｅの値は１となる。また、この（３）式において、「ｒ」は、図１３（ａ）及び図１３（ｂ）のそれぞれのハンド１２１の把持方法における、ハンド１２１との接触点１３０４及び１３０５から、接触点８０６までの長さである。また、この（３）式において、「Ｆ」は、接触点８０６に生じる力Ｆである。また、この（３）式において、「θ」は、力Ｆの方向の垂直方向とｒとがなす角度である。
【００９６】
また、本実施形態においては、実際に把持対象のワーク２０１をハンド１２１を把持した状態で、図１３に示す方向１３０６及び１３０７のように、ハンド１２１を微小に動作させることにより、実際に把持対象のワーク２０１に力を作用させて、生じた力を計測して評価してもよい。即ち、この場合、環境認識部１１３は、ロボット１２０のハンド１２１を用いて把持対象のワーク２０１を移動させることで生じる力の情報を周囲情報として認識する態様となる。この態様を採用する場合、ハンド１２１を微小に動作させた際に生じた力をＦとすると、把持方法評価部１１４は、評価値Ｖを、以下の（４）式を用いて算出する。
【００９７】
【数４】
0006632224.tif 000005
【００９８】
本実施形態では、環境認識部１１３で認識する周囲情報として、把持対象のワーク２０１に対して周囲のワークから作用する力の情報やロボット１２０のハンド１２１を用いて把持対象のワーク２０１を移動させることで生じる力の情報を適用している。そして、この周囲情報を用いて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定することで、把持対象のワーク２０１を取り出す際に把持したワークが可動することにより把持したワークが他のワークに与える影響を減少させることができる。その結果、把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【００９９】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。
【０１００】
上述した第１の実施形態では、ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報として、バラ積みされたワーク２００（把持対象のワーク２０１を含む）における形状の情報を含む形態について説明を行った。第４の実施形態では、ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報として、把持対象のワーク２０１等における把持方法の優先度の情報を含むものとする。そして、ワーク情報保持部１１８に保持される上述のワーク情報を用いて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定する。これにより、把持したワークを取り出す際に把持したワークが可動することで、把持したワークが他のワークに与える影響を減少させることができる。その結果、把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【０１０１】
第４の実施形態に係る把持制御システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る把持制御システム１００の概略構成と同様である。また、第４の実施形態に係る把持制御装置の内部構成は、図３に示す第１の実施形態に係る把持制御装置１１０の内部構成と同様である。
【０１０２】
第４の実施形態に係る把持制御装置１１０の内部構成は、図３に示すものとなるが、第１の実施形態とは、ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報の内容、及び、把持方法評価部１１４の処理内容が異なるため、以下、この異なる部分について説明する。また、この異なる部分以外の他の部分については、説明を省略する。
【０１０３】
まず、図１４を用いて、本実施形態のワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報の保持方法、及び、ワーク情報に含まれる項目について説明する。
図１４は、本発明の第４の実施形態を示し、図３に示すワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報の保持方法、及び、ワーク情報に含まれる項目の一例を示す図である。
【０１０４】
本実施形態のワーク情報保持部１１８のワーク情報は、図４を用いて説明した第１の実施形態におけるワーク情報とは異なり、図１４に示すタグ＜ｓｈａｐｅ＞には、３次元形状を表現するデータフォーマットで保存されたファイルのファイル名が指定されている。このようにワークの形状を指定することで、任意形状のワークのワーク情報を保持することができる。
【０１０５】
また、本実施形態のワーク情報保持部１１８には、図１４に示すように、タグ＜ｐｒｉｏｒｉｔｙ＞の項目を含むワーク情報が保持されている。このタグ＜ｐｒｉｏｒｉｔｙ＞は、把持方法の優先度の情報を示している。この図１４に示す例では、記載されている値の小さい方が把持方法の優先度が高いことを示している。
【０１０６】
また、タグ＜ｐｒｉｏｒｉｔｙ＞には、図１４に示すように、把持可能な位置情報を示すタグ＜ｘｙｚ＞と、把持形態情報を示すタグ＜ｇｒａｓｐ＿ｎａｍｅ＞が含まれている。この際、タグ＜ｘｙｚ＞にはワーク座標系の位置が記載され、タグ＜ｇｒａｓｐ＿ｎａｍｅ＞には把持形態情報保持部１１９で保持している把持形態情報に付与された名前が記載される。
【０１０７】
次に、図１５を用いて、本実施形態の把持方法評価部１１４について説明する。
図１５は、本発明の第４の実施形態を示し、図３に示す把持方法評価部１１４の処理内容を説明するための模式図である。ここで、図１５（ａ）及び図１５（ｂ）は、それぞれ、ロボット１２０のハンド１２１が把持対象のワーク１５０１を異なる把持方法で把持している様子を示している。
【０１０８】
また、図１５（ａ）及び図１５（ｂ）の把持方法は、それぞれ、ワーク情報保持部１１８によってその優先度の情報が保持されている。ワーク情報保持部１１８は、図１４に示すワーク情報において、図１５（ｂ）に示す把持方法の優先度を２とし、図１５（ａ）に示す把持方法の優先度を１としている。つまり、本例では、図１５（ａ）に示す把持方法の方が、図１５（ｂ）に示す把持方法よりも優先度が高く設定されている。
【０１０９】
ここで、図１５（ａ）に示す把持方法の方が、図１５（ｂ）に示す把持方法よりも、優先度が高い理由について説明する。
把持対象のワーク１５０１は、図１５に示すように、Ｌ字形状である。そして、この把持対象のワーク１５０１におけるＬ字の突起部分１５０２に他のワークにより力が生じた場合、図１５（ａ）に示す把持方法では、把持対象のワーク１５０１が可動することができる。これに対して、図１５（ｂ）に示す把持方法では、把持対象のワーク１５０１が可動することができない。即ち、把持対象のワーク１５０１に対して、ある方向に力が加わったときに、その力の方向に把持対象のワーク１５０１が稼働できるように、ロボット１２０のハンド１２１が把持対象のワーク１５０１を把持する。このように把持することで、把持対象のワーク１５０１に対して加えられた力を逃がすことができるようになり、周囲の物体（周囲のワークを含む）に与える影響を軽減することができる。
【０１１０】
そして、本実施形態では、把持方法評価部１１４では、優先度が高い把持方法に高い評価値を付与して、把持方法決定部１１５に出力する。
【０１１１】
本実施形態では、ワーク情報保持部１１８に保持されるワーク情報として、把持対象のワーク２０１等における把持方法の優先度の情報を含むものとしている。そして、ワーク情報保持部１１８に保持される上述のワーク情報を用いて、把持方法評価部１１４で把持方法を評価し、当該評価結果に基づいて把持対象のワークを把持する際の把持方法を決定するようにしている。これにより、把持対象のワーク１５０１を取り出す際に把持したワークが可動することにより把持したワークが他のワークに与える影響を減少させることができる。その結果、把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【０１１２】
（第５の実施形態）
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。
【０１１３】
上述した第１の実施形態では、環境認識部１１３で認識する周囲情報として、把持対象のワーク２０１における周囲のワーク等の配置情報や持対象のワーク２０１と周囲のワーク等との接触点の情報を適用する形態であった。第５の実施形態では、環境認識部１１３で認識する周囲情報として、把持対象のワーク２０１における把持後の取り出し時に、把持対象のワーク２０１に対して周囲のワークから作用する力の情報を適用する形態である。そして、把持方法決定部１１５は、環境認識部１１３で認識される上述の周囲情報を用いて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定する。そして、ロボット制御部１１６は、ハンド１２１が把持対象のワーク２０１を把持した後にハンド１２１が把持対象のワーク２０１に加える力の方向に対して最も抵抗が小さくなるように、ハンド１２１の位置と姿勢を制御する。これにより、把持対象のワーク２０１を取り出す時に、把持対象のワーク２０１が他のワークに与える影響を減少させることができる。その結果、把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【０１１４】
第５の実施形態に係る把持制御システムの概略構成は、図１に示す第１の実施形態に係る把持制御システム１００の概略構成と同様である。また、第５の実施形態に係る把持制御装置の内部構成は、図３に示す第１の実施形態に係る把持制御装置１１０の内部構成と同様である。
【０１１５】
第５の実施形態に係る把持制御装置１１０の内部構成は、図３に示すものとなるが、第１の実施形態とは、環境認識部１１３の処理内容、及び、把持方法評価部１１４の処理内容が異なるため、以下、この異なる部分について説明する。また、この異なる部分以外の他の部分については、説明を省略する。
【０１１６】
図１６を用いて、本実施形態の、環境認識部１１３の処理内容、及び、把持方法評価部１１４の処理内容について説明する。
図１６は、本発明の第５の実施形態を示し、図３に示す環境認識部１１３の処理内容及び把持方法評価部１１４の処理内容を説明するための模式図である。ここで、図１６（ａ）及び図１６（ｂ）は、それぞれ、ロボット１２０のハンド１２１が把持対象のワーク２０１を異なる把持方法で把持している様子を示している。
【０１１７】
図１６（ａ）及び図１６（ｂ）において、本実施形態の環境認識部１１３は、把持対象のワーク２０１の周囲の障害物である他のワーク１６０５を認識する。さらに、本実施形態の環境認識部１１３は、把持対象のワーク２０１における把持後の取り出し時に、把持対象のワーク２０１に対して周囲の障害物である他のワーク１６０５から作用する力の情報を周囲情報として算出して認識する。
【０１１８】
本実施形態の処理内容について具体的に説明する。
図１６（ａ）の搬送経路１６０１及び搬送経路１６０２、並びに、図１６（ｂ）の搬送経路１６０３及び搬送経路１６０４は、それぞれ、図１６（ａ）の把持方法、並びに、図１６（ｂ）の把持方法に対して、予め設定されたハンド１２１による搬送経路である。
【０１１９】
ここで、環境認識部１１３は、搬送経路１６０１、搬送経路１６０２、搬送経路１６０３、搬送経路１６０４の動作をシミュレーションし、その時に生じる周囲の障害物が把持対象のワーク２０１に作用する力を時系列に算出する。なお、本実施形態においては、環境認識部１１３が、周囲の障害物が把持対象のワーク２０１に作用する力を時系列に算出するものとするが、例えば、把持方法評価部１１４が算出する形態であってもよい。
【０１２０】
図１７は、本発明の第５の実施形態を示し、周囲の障害物である他のワーク１６０５が把持対象のワーク２０１に作用する力を時系列に記録した特性図である。ここで、図１７において、横軸は時間（秒）を示し、縦軸は力（ニュートン）を示している。また、図１７において、グラフ１７０１は図１６（ａ）の搬送経路１６０１の特性を示し、グラフ１７０２は図１６（ａ）の搬送経路１６０２の特性を示し、グラフ１７０３は図１６（ｂ）の搬送経路１６０３の特性を示し、グラフ１７０４は図１６（ｂ）の搬送経路１６０４の特性を示す。
【０１２１】
そして、本実施形態の把持方法評価部１１４は、評価値Ｖを、以下の（５）式を用いて算出する。即ち、評価値Ｖは、時系列の力の値ｘの最大値の逆数である。
【０１２２】
【数５】
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【０１２３】
図１７に示す例においては、グラフ１７０４における力の最大値１７０５が最小であり、最も評価値が高くなる。即ち、本実施形態では、把持対象のワーク２０１を把持した後の搬送経路において、ある方向に力が加わったときに、その力の方向に把持対象のワーク２０１が可動できるように、把持対象のワーク２０１を把持する。また、このように把持することで、把持対象のワーク２０１を把持した後の搬送経路において、把持対象のワーク２０１に対して加えられた力を逃がすことができるようになり、他のワーク１６０５に与える影響を軽減することができる。
【０１２４】
本実施形態では、環境認識部１１３で認識する周囲情報として、把持対象のワーク２０１における把持後の取り出し時に、把持対象のワーク２０１に対して周囲のワークから作用する力の情報を適用している。そして、この周囲情報を用いて、把持対象のワーク２０１を把持する際の把持方法を決定するようにしている。そして、把持した後にハンド１２１が把持対象のワーク２０１に加える力の方向に対して最も抵抗が小さくなるように、ハンドの位置と姿勢を制御することで、把持したワーク及び他のワークの脱落や破損といった不具合が生じる可能性を低減させることができる。
【０１２５】
（その他の実施形態）
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、本発明に含まれる。
【０１２６】
なお、上述した本発明の実施形態は、いずれも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【符号の説明】
【０１２７】
１００  把持制御装置１１０、１１１  制御部、１１２  把持位置認識部、１１３  環境認識部、１１４  把持方法評価部、１１５  把持方法決定部、１１６  ロボット制御部、１１７  保持部、１１８  ワーク情報保持部、１１９  把持形態情報保持部
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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