(57)【要約】【課題】シミュレーション技術と学習制御技術を、実際のロボットを繰り返し動作させる必要がなく、高軌跡精度を実現する指令補正を高速に確実に実施するロボットの制御装置を提供する。【解決手段】ロボット１に保持された工具２を加工経路に沿って高精度に追従動作させるための学習制御手段５と、位置速度フィードバック制御を実行するサーボ制御手段４と、教示データを入力する教示手段１３と、教示データを記憶する教示データ記憶手段１４と、教示データに基づいて工具２のデカルト空間での軌道を実現するための各関節の軌道を生成する第１軌道生成手段１５とを有するロボット制御装置。学習制御手段５により、学習機能とシミュレーション機能とを統合して、高軌跡精度を実現する。【選択図】          図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボットに保持された工具を加工経路に沿って高精度に追従動作させるための学習制御手段と、位置速度フィードバック制御を実行するサーボ制御手段と、教示データを入力する教示手段と、教示データを記憶する教示データ記憶手段と、前記教示データに基づいて前記工具のデカルト空間での軌道を実現するための各関節の軌道を生成する第１軌道生成手段とを有するロボット制御装置であって、
前記学習制御手段は、
前記ロボットの動的な挙動を再現する計算モデル手段と、
前記計算モデル手段のモデルパラメータを記憶する記憶手段と、
前記ロボットのセンサ情報と前記計算モデル手段の内部状態量とから前記計算モデルを較正するモデル較正手段と、
前記教示データ記憶手段に記憶された前記ロボットの目的の軌道のデカルト座標系上の指令位置を、前記ロボットの各関節毎の指令位置に変換する第２軌道生成手段と、
前記第２軌道生成手段の出力と前記計算モデル手段の出力とから目的の軌道に一致するように前記ロボットの各関節毎の指令位置を補正する指令補正手段と、
前記指令補正手段によって補正された前記ロボットの各関節毎の指令位置をデカルト座標系上の指令位置に変換し前記教示データ記憶手段に出力する順変換手段と
を備え、さらに
前記モデル較正手段の出力結果を作業者に提示する提示手段と、
前記モデル較正手段の出力結果に応じて、前記サーボ制御手段の出力を阻止するサーボ出力阻止手段と
を備えたことを特徴とするロボット制御装置。
【請求項２】
前記モデル較正手段は、前記計算モデル手段のモータ位置と前記ロボットのモータ位置を記憶する第１記憶部と前記ロボットのモータ位置を記憶する第２記憶部と、前記第１および第２記憶部に記憶されモータ位置とから前記計算モデル手段に記憶されたモデル化誤差を評価する評価手段と、前記評価手段の結果に応じて、前記計算モデルのモデルパラメータを調整するパラメータ調整手段とを備えたことを特徴とする請求項１記載のロボット制御装置。
【請求項３】
前記評価手段は、前記計算モデル手段のモータ位置と前記ロボットのモータ位置との差の２乗の時間積算値の大小により、前記計算モデルのモデル化誤差を評価することを特徴とする請求項１または２に記載のロボット制御装置。
【請求項４】
前記提示手段は、前記計算モデルのモデルパラメータが変更される毎に、前記モデル較正手段の出力を、前記評価手段の評価結果と過去の評価履歴とともに評価値に応じて段階的に色彩を変えてモニタ画面に提示することを特徴とする請求項１から３のいずれかの項に記載のロボット制御装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ロボットに保持された工具を加工経路に沿って高精度に追従動作させるためのロボットの制御装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特開平０７−２６６２６７号公報（特許文献１）には、実機を繰り返し自動運転しながら、所望の軌跡と実際の動作軌跡を比較して、実際の動作軌跡が所望の軌跡と一致するように教示を修正することが開示されている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平０７−２６６２６７号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来のロボット制御装置は、教示時の軌跡に合うように実機を繰り返し動作させなければならず、動作方向によっては周辺機器との干渉が発生する恐れがあり、実ラインに不向きである。さらに、実機の稼働時間が長くなるため、実機の稼働寿命を短くするという問題もある。また、その手法上ロボットの動力学的な考慮がなされていないため、一度教示した状態からロボットに取り付けている負荷の状況が変化するような場合は、再度教示修正動作を実行する必要があり、教示修正の手間が多大である。
【０００５】
一方、ロボットに関する学習制御技術と、シミュレーション技術の進歩は目覚しく、実用レベルでの活用が可能になっている。学習制御技術に関しては、実機を用いた繰り返し学習でその効果を確認した報告がいくつかなされている。これまで学習制御が、シミュレーションでなく実際のロボットを直接用いて実行するしかなかった理由として、モデル誤差の問題がある。つまり、実際のロボットとシミュレーションモデルとのモデル誤差が、稼働時の負荷変動や周囲温度の変化によって、リンク長が変化したり剛性が変化したりするため、シミュレーションモデルが有効に活用できないといった問題がある。
従って、本発明の目的は、シミュレーション技術と学習制御技術を、ロボットの実情報により統合し、実ラインでの適用を可能にすることにより、実際のロボットを繰り返し動作させる必要がなく、高軌跡精度を実現する指令補正、すなわち教示点の修正を高速に確実に実施するロボットの制御装置を提供することである。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するため、
本発明の第１の構成のロボット制御装置は、ロボットに保持された工具を加工経路に沿って高精度に追従動作させるための学習制御手段と、位置速度フィードバック制御を実行するサーボ制御手段と、教示データを入力する教示手段と、教示データを記憶する教示データ記憶手段と、前記教示データに基づいて前記工具のデカルト空間での軌道を実現するための各関節の軌道を生成する第１軌道生成手段とを有するロボット制御装置であって、前記学習制御手段は、前記ロボットの動的な挙動を再現する計算モデル手段と、前記計算モデル手段のモデルパラメータを記憶する記憶手段と、前記ロボットのセンサ情報と前記計算モデル手段の内部状態量とから前記計算モデルを較正するモデル較正手段と、前記教示データ記憶手段に記憶された前記ロボットの目的の軌道のデカルト座標系上の指令位置を、前記ロボットの各関節毎の指令位置に変換する第２軌道生成手段と、前記第２軌道生成手段の出力と前記計算モデル手段の出力とから目的の軌道に一致するように前記ロボットの各関節毎の指令位置を補正する指令補正手段と、前記指令補正手段によって補正された前記ロボットの各関節毎の指令位置をデカルト座標系上の指令位置に変換し前記教示データ記憶手段に出力する順変換手段とを備え、さらに前記モデル較正手段の出力結果を作業者に提示する提示手段と、前記モデル較正手段の出力結果に応じて、前記サーボ制御手段の出力を阻止するサーボ出力阻止手段とを備えたものである。
この第１の構成のロボット制御装置においては、指令補正の過程で、実機を繰り返し動作させる必要がないため、ロボットの稼働寿命を短くすることもなく、さらに周囲環境との干渉に煩わされることもない。更にロボットに取り付けている負荷の状況が変化するような場合においても、シミュレーション上で容易に教示データの修正が可能である。また、モデル較正手段を備えているため、常に実際のロボットの動作を忠実に再現可能なモデルを提供することができ、ロボットの経年変化等にも対応が可能であり、実用的である。さらに、提示手段により、作業者にロボットの動作状態を正確に伝えることができ、ロボットの異常を早期に把握でき作業品質の保持を可能である。また、モデル較正手段の出力結果、ロボットの動作状態が異常と判断された場合、サーボ出力阻止手段によって即座にロボットを停止することができ安全である。
【０００７】
本発明の第２の構成のロボット制御装置は、前記モデル較正手段は、前記計算モデル手段のモータ位置と前記ロボットのモータ位置を記憶する第１記憶部と前記ロボットのモータ位置を記憶する第２記憶部と、前記第１および第２記憶部に記憶されモータ位置とから前記計算モデル手段に記憶されたモデル化誤差を評価する評価手段と、前記評価手段の結果に応じて、前記計算モデルのモデルパラメータを調整するパラメータ調整手段とを備えたものである。
この第２の構成のロボット制御装置においては、現有の産業用ロボットで必ず取得可能なモータ位置情報のみから、モデルパラメータの較正が可能なため、低コストであり、しかも、サーボ制御周期毎の十分なデータを用いて較正するため信頼性が高く実用的である。
【０００８】
本発明の第３の構成のロボット制御装置は、前記評価手段は、前記計算モデル手段のモータ位置と前記ロボットのモータ位置との差の２乗の時間積算値の大小により、前記計算モデルのモデル化誤差を評価することを特徴とするものである。
この第３の構成のロボット制御装置においては、評価値として、時間で積算した値を用いるため、ノイズに対する検出精度が格段に向上し、多くのノイズ源が存在する実ラインでの適用においても、高信頼の評価が達成される。
本発明の第４の構成のロボット制御装置は、前記提示手段は、前記計算モデルのモデルパラメータが変更される毎に、前記モデル較正手段の出力を、前記評価手段の評価結果と過去の評価履歴とともに評価値応じて段階的に色彩を変えてモニタ画面に提示することを特徴とするものである。
この第４の構成のロボット制御装置によれば、色彩によって評価結果を差別化しているため、作業者が直感的にロボットの動作状態を即座に判断できる。更に、過去の評価履歴もあわせて提示するため、ロボットの予防保全を早期に実施でき、作業品質の恒久的維持が可能である。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態のロボット制御装置について図１から図７に基づいて説明する。
図１は本実施の形態の基本構成を示す図、図２は本実施の形態の計算モデル手段を示す図、図３は本実施の形態のモデル較正手段を示す図、図４は本実施の形態の評価手段の処理概要を示す図、図５は本実施の形態のパウエル法の処理概要を示す図、図６は本実施の形態の修正パウエル法の処理概要を示す図、図７は本実施の形態の提示手段を示す図である。
【００１０】
図１において、本実施の形態におけるロボット制御装置は、ロボット１と、ロボット１の先端に固定した工具２と、作業仕様と対象ワーク３の形状に基づいて教示データ（デカルト空間におけるロボット１の工具２先端での３次元の位置・姿勢データ及び作業速度等の作業条件を含むデータ）を入力する教示手段１３と、教示データを記憶する教示データ記憶手段１４と、当該教示データに基づいて工具２のデカルト空間での軌道を実現するための各関節の軌道を生成する第１軌道生成手段１５と、位置速度フィードバック制御を実行するサーボ制御手段４と、サーボ制御手段４の出力を阻止するサーボ出力阻止手段７と、学習制御手段５と、提示手段１６で構成される。
【００１１】
学習制御手段５は、指令補正手段６と、計算モデル手段８と、モデル較正手段９と、記憶手段１０と、第２軌道生成手段１１と、順変換手段１２とから構成される。指令補正手段６は、第２軌道生成手段１１の出力と計算モデル手段８の出力とから、目的の軌道に一致するようにロボット１の各関節毎の指令位置を補正する。計算モデル手段８は、ロボット１の動的な挙動を再現する。モデル較正手段９は、ロボット１のセンサ情報と計算モデル手段８の内部状態量とから計算モデルを較正する。記憶手段１０は、計算モデル手段８のモデルパラメータを記憶する。第２軌道生成手段１１は、記憶手段１０に記憶されたロボットの目的の軌道のデカルト座標系上の指令位置を、ロボットの各関節毎の指令位置に変換する。順変換手段１２は、指令補正手段６によって補正されたロボット１の各関節毎の指令位置をデカルト座標系上の指令位置に変換し、教示データ記憶手段１４に出力する
なお第２軌道生成手段１１と第１軌道生成手段１５とは同一の構成である。
次に本装置の実行手順を、教示作業時と教示データ修正時、自動運転時の３つの実行ステップに分けて説明する。
【００１２】
（教示作業時）
教示作業時において、作業者は教示手段１３を用いて、第１軌道生成手段１５とサーボ制御手段４を介して、サーボ出力阻止手段７を無効にして低速でロボット１を動作させ、工具２先端での３次元の位置・姿勢データ及び作業速度等の作業条件を教示し、教示データ記憶手段１４に記憶させる。なお、この実施の形態においては、作業者が直接教示しているが、ＣＡＤデータを用いたオフラインティーチングデータをそのまま教示データ記憶手段１４に記憶させてもよい。
【００１３】
（教示データ修正時）
教示データ修正時においては、まず、サーボ出力阻止手段７を有効にしてロボット１への出力を停止しておく。教示作業時の教示データが、教示データ記憶手段１４から学習制御手段５の第２軌道生成手段１１に入力され、各関節の軌道データ｛ｕ０（１），ｕ０（２），・・・，ｕ０（Ｌ）｝が生成される。ここでは、説明をわかりやすくするため、１軸分の軌道データ｛ｕ０（１），ｕ０（２），・・・，ｕ０（Ｌ）｝を用いて以下説明していくが、実際６軸ロボットの場合であれば軌道データ｛ｕ０（１），ｕ０（２），・・・，ｕ０（Ｌ）｝が６種類あることになる。
軌道データ生成後、第２軌道生成手段１１の出力である軌道データ｛ｕ０（１），ｕ０（２），・・・，ｕ０（Ｌ）｝と、計算モデル手段８の出力｛ｑ０ｊ（１），ｑ０ｊ（２），・・・，ｑ０ｊ（Ｌ）｝の差｛ｅ０（１），ｅ０（２），・・・，ｅ０（Ｌ）｝が指令補正手段６に入力される。なお計算モデル手段８の詳細な説明は後述する。指令補正手段６では、例えば特許第３０３６６５４号に開示された方法で、軌道データを補正する。
出力された軌道データ｛ｕ１（１），ｕ１（２），・・・，ｕ１（Ｌ）｝が、再度サーボ制御手段７に入力され更に、計算モデル手段８でシミュレートされ、出力と指令の差が、指令補正手段６に再入力される。以後、補正量の時間和が閾値以下になるまで以上の工程が繰り返し実行され、最終補正された軌道データ｛ｕｋ（１），ｕｋ（２），・・・，ｕｋ（Ｌ）｝が、順変換手段１２で教示データに変換されて、教示データ記憶手段１４に記憶される。
【００１４】
ここで、計算モデル手段８の詳細について、図２を用いて説明する。計算モデル手段８は、モータモデル８ａと、減速器モデル８ｂと、摩擦モデル８ｃとから構成される。サーボ制御手段４で計算された電流指令は、モータモデル８ａに入力され、モータモデル８ａ出力端の関節位置と負荷側関節位置の差がバネ定数Ｋｃの減速器モデル８ｂに入力され、摩擦モデル８ｃを介し、負荷側のロボットの各関節にトルクτが入力される。入力された各関節のトルクτは、次のニュートン・オイラーの方程式
【数１】
2004322224.tif 000003
で連成され、ルンゲクッタ法などの数値積分法により、逐次負荷側関節位置
【数２】
2004322224.tif 000004
を出力する。
【００１５】
（自動運転実行時）
自動運転実行時においては、教示データ修正時に補正された教示データが教示データ記憶手段１４から出力され、第１軌道生成手段１５に入力される。第１軌道生成手段１５の出力は、サーボ制御手段４に入力され、無効にされたサーボ出力阻止手段７を介して、ロボット１は工具２の先端を目標軌道に沿わせてワーク３に対して所望の作業を行い、その間一定の時間間隔で、モータ側の関節位置をモデル較正手段９に出力する。一方、サーボ制御手段４に入力された入力指令は、計算モデル手段８に入力され、ロボット１と同様に、図２に示すようにモータモデル８ａ出力端の関節位置をモデル較正手段９に出力する。
ロボット１において稼働時間が増大していくと経年変化などによりロボット１と計算モデル８の間に乖離が生じ、モデル較正手段９に入力された、ロボット１のモータ側関節位置とモータモデル８ａの出力端の関節位置との差が大きくなり、ロボット１の軌跡精度が悪化するため、モデルパラメータの較正が必要となる。そこで本発明の実施においては、図３に示す本発明の第２の構成として提案するモデル較正手段９とし、モデル較正手段９のパラメータ調整手段９ｄは、以下に説明するパウエル法で実現する。
【００１６】
まず初めに、非線形計画法でのパウエル法について述べておく。２次式の問題に対して最適解を求める手法として目的関数の１階導関数を計算する必要があるが、問題によっては、勾配を求めることができない場合もある。例えば運転中のプロセスでは、勾配を使用しない共役方向を求め、これを利用して２次収束性を有する手法としてのパウエル法がある。
すなわち、パウエル法による最適解への逐次近似の手順は、図５に表すように、２次式の目的関数に対して、異なる点から探索方向を表すベクトルの集合ｓ０［ｓ０はｓの初期値を示す］の方向に沿って極小点（最適解）を求め、つぎにそれぞれの極小点を結ぶベクトルは、ｓ０と共役であるという性質を利用しており、最初に計算手順を示すと、次のようになる。
【００１７】
いま１次独立なｍ個のベクトルξ１，……，ξｋとして、座標軸の方向を用いることとして、
（ａ）出発点ｕ０を選び関数Ｆ［ｕ０＋α０ξｍ］を最小とするα＝α０を求め（ここでα０は係数で、ｕ１＝ｕ０＋α０ξｍとおいている）、
（ｂ）つぎに同様にして各ベクトルｋ＝１，……，ｍに対して関数Ｆ［ｕｋ＋αｋξｋ］を最小とするαｋを求めてから、ｕｋ＋１＝ｕｋ＋αｋξｍとおく。
（ｃ）さらにｋ＝１，……，ｍ−１についてξｋをξｋ＋１により置き換えて、
（ｄ）ξｍをｕｍ＋１−ｕ１により置き換え、ｕ０をｕｍ＋１に置き換え、
（ｅ）そして（ａ）に帰りある計算停止基準を満たすまでこれらの計算を繰り返す
というのが、パウエル法である。
【００１８】
なお、図５に示すＦ＝１５，３０，６０はそれぞれの評価関数の値であり、ｕ＊は極小点（最適解）である。図において、同一符号は同一もしくは相当部分を示す。ところで、点ｕ１はｕ０からベクトルξ２の方向の最小点であり、点ｕ３もｕ２からベクトルξ２の方向の最小点であるから、ベクトルξ２はｕ３−ｕ１と共役であることがわかり、ｍ変数のときも同様にして逐次的に共役方向をつくり、最適解に接近することができる。したがって、出発点が極小点から十分離れているときでも、一般の関数について最適解に収束するようにこの方法を修正し、特に変数が５変数以上の問題に対しては計算手順は従属な方向を選ぶ可能性があるので、いわゆる修正パウエル法による下記計算手順をとる。
【００１９】
図６は、修正パウエル法の原理的な解析をしている説明図である。図６において、出発点ｕ０を選び、ｋ＝１，……，ｍについて、関数Ｆ［ｕｋ−１＋αｋξｋ］を最小とするαｋを計算し、これより点ｕｋ＝ｕｋ−１＋αｋξｋを逐次的に求める。ついで、｛Ｆ（ｕｈ−１）−Ｆ（ｕｈ）｝が最大となる整数ｈ，１≦ｈ≦ｍを求める。Δ＝Ｆ（ｕｈ−１）−Ｆ（ｕｈ）とおき、Ｆ３＝Ｆ（２ｕｍ−ｕ０）の値を求め、Ｆ１＝Ｆ（ｕ０），Ｆ２＝Ｆ（ｕｍ）とおく。Ｆ１≦Ｆ３または（および）（１／２）Δ（Ｆ１−Ｆ３）２≦（Ｆ１−２Ｆ２＋Ｆ３）（Ｆ１−Ｆ２−Δ）２であれば、つぎの繰り返し回では、古い方向ξ１，……，ξｍを用い、次の出発点ｕ０として、ｕｍを用いる。この式のいずれか（いずれも）成立しないときには、ξ＝（ｕｍ−ｕ０）とおき、関数Ｆ（ｕｍ＋αξ）を最小とするαを求めて、ξ１，……，ξｉ−１ξｉ＋１，……，ξｍ，ξを探索の方向として、ｕｍ＋αξをつぎの繰り返し回の出発点とする。
この修正パウエル法では、ｍ変数２次式に対してｍ回以上の繰り返し演算が必要ではあるが、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭなどを主要素とする現在の汎用マイクロコンピュータでの演算処理については問題とならない。
【００２０】
ここでは上述の修正パウエル法を巧妙に適用して、計算モデル手段８のモデルパラメータの較正を向上させる。
具体的に説明すると、まず、モデル較正手段９は、一回の連続したロボット１のモータ側関節位置データとモータモデル８ａ出力端の関節位置データから計算モデル手段８のバネ定数Ｋｃやリンクパラメータ（Ｌ１…Ｌ６）の較正値を多変量解析の１つとしての先の修正パウエル法により求める。すなわち、誤差データを変化させて未知のデータを修正していくわけであるが、誤差データを変化させるにしても、何らかの指針がないと時間が無限に必要となる。この指針となるのが修正パウエル法である。本発明の実施の形態として、バネ定数Ｋｃの較正を実施する場合、例えば次の通りである。
【００２１】
（Ａ−１）バネ定数の誤差をそれぞれ６軸分用意し、これらをｖ［６］とする。
（Ａ−２）バネ定数誤差の上限値を６軸分用意し、これらをｖｕ［６］とする。
（Ａ−３）バネ定数誤差の下限値を６軸分用意し、これらをｖｌ［６］とする。
（Ａ−４）上記データを１次元の配列に入れ、未知変数配列Ｖ［６］，定数配列Ｕ［６］，定数配列Ｌ［６］にそれぞれ割り当てる。ここで、未知変数配列Ｖ［６］とは（１）で用意した各バネ定数誤差ｖ［６］の６個のデータの未知変数配列として表現しており、Ｕ［６］及びＬ［６］は同様に（２）及び（３）でそれぞれ用意した各バネ定数誤差の上限値ｖｕ［６］、及び各バネ定数誤差の下限値ｖｌ［６］のそれぞれを６個のデータの定数配列として表現している。
【００２２】
（Ａ−５）これらのデータをそれぞれ各軸に変数として、各バネ定数誤差の初期値零を各軸に割り当てると、以下のようになる。
各軸についてＶ［０］＝ｖ［０］；Ｖ［１］＝ｖ［１］；Ｖ［２］＝ｖ［２］；Ｖ［３］＝ｖ［３］；Ｖ［４］＝ｖ［４］；Ｖ［５］＝ｖ［５］
（Ａ−６）以下、同様にして各バネ定数誤差の上限値を各軸に割り当てると、各軸についてＵ［０］＝ｖｕ［０］；Ｕ［１］＝ｖｕ［１］；Ｕ［２］＝ｖｕ［２］；Ｕ［３］＝ｖｕ［３］；Ｕ［４］＝ｖｕ［４］；Ｕ［５］＝ｖｕ［５］となる。
（Ａ−７）さらに各バネ定数誤差の下限値を各軸に割り当てると、各軸についてＬ［０］＝ｖｌ［０］；Ｌ［１］＝ｖｌ［１］；Ｌ［２］＝ｖｌ［２］；Ｌ［３］＝ｖｌ［３］；Ｌ［４］＝ｖｌ［４］；Ｌ［５］＝ｖｌ［５］となる。
（Ａ−８）次に修正パウエル法での収束値［極限値（ｌｉｍｉｔ）］を設定するが、この値は例えば０．００１が好ましい。
【００２３】
（Ａ−９）また修正パウエル法に先の未知変数配列Ｖ［６］，定数配列Ｕ［６］，Ｌ［６］を渡す、つまり代入する。ここでのＶ［６］は前記パウエル法の説明における（ａ）の手順のｕ０に相当する。
（Ａ−１０）さらにまた修正パウエル法に評価関数ｆｕｎｃを渡す、すなわち、代入する。これは、前記（ａ）のＦ［ｕ０＋α０ξｍ］に相当する。
（Ａ−１１）ところでこの評価関数ｆｕｎｃは、本発明の第３の構成として提案する、
【数３】
2004322224.tif 000005
であり、具体的には図４に示す斜線部面積の２乗の６関節分の総和と考えることができる。つまり、モデル誤差が小さければ小さいほど、斜線部面積は零に近くなる。
ここでＶ［６］は前記パウエル法の説明における（ｂ）の手順のｕｋ＋１＝ｕｋ＋αｋξｋによって求められる。
【００２４】
（Ａ−１２）修正パウエル法はこの評価関数ｆｕｎｃの算出値により、最適な前記変数配列Ｖ［６］の値を求める。このときの具体的な実行手順は、以下の処理を繰り返す。修正パウエル法により変数配列Ｖ［６］でΔＫｃ（１），ΔＫｃ（２），・・・・ΔＫｃ（６）が修正される度に、計算モデル手段８のバネ定数Ｋｃを更新し記憶部１に保存しておいた軌道生成手段１５の出力を、サーボ制御手段７を介して、計算モデル手段８に入力し、その時のモータモデル８ａ出力端の関節位置データ取得し記憶部３に保存する。今回、記憶部３に保存したモータモデル８ａ出力端の関節位置データと記憶部２に保存しておいたロボット１のモータ出力端の関節位置データとから評価関数ｆｕｎｃを算出し、前回の評価関数ｆｕｎｃと比較する。以上、最適な変数配列Ｖ［６］の値が求まるまで繰り返す。
（Ａ−１３）この結果、変数配列の最適なＶ［０］，Ｖ［１］，Ｖ［２］，Ｖ［３］，Ｖ［４］，Ｖ［５］の値を６軸のバネ定数Ｋｃに加えることで、計算モデル１のバネ定数Ｋｃが決定する。
【００２５】
バネ定数Ｋｃは、記憶手段１０に出力されるとともに、提示手段１６にも同時に出力される。この実施例においては提示手段１６は、本発明の第４の構成として提案する図７に示すバネ定数Ｋｃの値の大小に応じて、色彩を変えて提示する。つまり、初期の頃、バネ定数Ｋｃは正常値である時は、水色〜青色で値の周囲を彩り表示し、異常値（ここでは７．０）に近い７番目と８番目は赤色で値の周囲を彩り表示する。これにより作業者は、過去の較正履歴も合わせて、ロボット１の作業状態を判断することができる。さらに、較正されたバネ定数Ｋｃが異常値の場合、サーボ出力阻止手段７が有効となり、ロボットを安全に停止させることができる。
【００２６】
【発明の効果】
以上述べたように、請求項１記載の発明によれば、指令補正の過程で、実機を繰り返し動作させる必要がないため、ロボットの稼働寿命を短くすることもなく、さらに周囲環境との干渉に煩わされることもない。更にロボットに取り付けている負荷の状況が変化するような場合においても、シミュレーション上で容易に教示データの修正が可能である。また、モデル較正手段を備えているため、常に実際のロボットの動作を忠実に再現可能なモデルを提供することができ、ロボットの経年変化等にも対応が可能であり、実用的である。さらに、提示手段により、作業者にロボットの動作状態を正確に伝えることができ、ロボットの異常を早期に把握でき作業品質の保持を可能にする。また、モデル較正手段の出力結果、ロボットの動作状態が異常と判断された場合、サーボ出力阻止手段によって即座にロボットを停止することができ安全である。
請求項２記載の発明によれば、現有の産業用ロボットで必ず取得可能なモータ位置情報のみから、モデルパラメータの較正が可能なため、低コストであり、しかも、サーボ制御周期毎の十分なデータを用いて較正するため信頼性が高く実用的である。
請求項３記載の発明によれば、評価値として、時間で積算した値を用いるため、ノイズに対する検出精度が格段に向上し、ノイズ源にあふれた実ラインでの適用においても、高信頼の評価が達成される。
請求項４記載の発明によれば、色彩によって評価結果を差別化しているため、作業者が直感的にロボットの動作状態を即座に判断できる。更に、過去の評価履歴もあわせて提示するため、ロボットの予防保全を早期に実施でき、作業品質の恒久的維持が可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態の基本構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態の計算モデル手段を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態のモデル較正手段を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態の評価手段の処理概要を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態のパウエル法の処理概要を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態の修正パウエル法の処理概要を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態の提示手段を示す図である。
【符号の説明】
１    ロボット
２    工具
３    ワーク
４    サーボ制御手段
５    学習制御手段
６    指令補正手段
７    サーボ出力阻止手段
８    計算モデル手段
８ａ  モータモデル
８ｂ  減速器モデル
８ｃ  摩擦モデル
９    モデル較正手段
９ａ  記憶部２
９ｂ  記憶部１
９ｃ  評価手段
９ｄ  パラメータ調整手段
１０  記憶手段
１１  第２軌道生成手段
１２  順変換手段
１３  教示手段
１４  教示データ記憶手段
１５  第１軌道生成手段
１６  提示手段
【図１】
2004322224.tif 000006
【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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