(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つの関節により結合された複数のボデイからなるロボットとその環境との衝突を検知する方法であって、以下の工程、
−  前記ロボットの動的モデルに基づき前記ロボットとその環境との衝突を表す信号を生成する工程（１００）であって、前記信号はレジデュアルｒと呼ばれ、前記ロボットの関節と同数の成分を含む、工程を含む方法において、以下の工程、
−  前記レジデュアルｒを低周波現象に関係するパラメトリックまたはノンパラメトリック不確定性に無関係にするように前記レジデュアルｒの適応化ハイパスフィルタリングを行う工程（１０４）と、
−  前記モデルと前記ロボットの実際の行動との間の前記パラメトリック不確定性に関する情報と等しい少なくとも１つの第１の動的項ＴΔ１からなる適応化閾値Ｔを再帰的に判断する工程（１０５）であって、前記パラメトリック不確定性は、次の変数：前記ロボットの関節の位置、速度、もしくは加速度、またはこれらの変数の１つもしくはこれらの変数の組み合わせの線形もしくは非線形関数のうちの前記ロボットの状態の特徴を示す第１の変数ｅｉと関係する、工程（１０５）と、
−  衝突の存在またはそうでなければ非存在を導出するように、前記フィルタリングされたレジデュアルと前記適応化閾値Ｔとを比較する工程（１０６）とをさらに含むことを特徴とする、方法。
【請求項２】
前記適応化閾値Ｔは、それぞれが前記モデルと前記ロボットの実際の行動との間のパラメトリック不確定性に関する情報に等しいいくつかの動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３の合計からなり、前記パラメトリック不確定性は、以下の変数：前記ロボットの固定点の位置、速度、もしくは加速度、またはこれらの変数の１つもしくはこれらの変数の組み合わせの線形もしくは非線形関数のうちの前記ロボットの状態の特徴を示す異なる変数と関係する、請求項１に記載の衝突検知方法。
【請求項３】
前記適応化閾値Ｔは、測定雑音レベルより大きくなるように構成された静的項Ｔｓｔａｔｉｃをさらに含む、請求項１または２に記載の衝突検知方法。
【請求項４】
前記フィルタリング工程（１０４）は再帰最小二乗アルゴリズムにより行われる、請求項１〜３のいずれか一項に記載の衝突検知方法。
【請求項５】
前記フィルタリング工程（１０４）は、以下の下位工程、
−  前記ハイパスフィルタＧ０−１の伝達関数の係数を再帰的方法で推定する工程（２０１）と、
−  前記推定されたハイパスフィルタにより前記レジデュアルｒをフィルタリングする工程（２０２）とを含む、請求項４に記載の衝突検知方法。
【請求項６】
追加の時間的フィルタリング工程（２０３）がその成分のそれぞれの前記フィルタリングされたレジデュアルへ適用される、請求項４または５に記載の衝突検知方法。
【請求項７】
前記追加の時間的フィルタリング工程（２０３）は平方自乗平均（ＲＭＳ）計算の工程である、請求項６に記載の衝突検知方法。
【請求項８】
前記適応化閾値Ｔの少なくとも１つの第１の動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３を判断する前記工程（１０５）は再帰最小二乗アルゴリズムにより行われる、請求項１〜７のいずれか一項に記載の衝突検知方法。
【請求項９】
前記適応化閾値Ｔの少なくとも１つの第１の動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３を判断する前記工程（１０５）は、以下の下位工程、
−  前記ロボットの状態の特徴を示す前記第１の変数ｅｉに関係する前記パラメトリック不確定性をモデリングする伝達関数Δｉの係数を再帰的方法で推定する工程（２１１、２１２、２１３）と、
−  前記適応化閾値Ｔの動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３を得るように前工程（２１１、２１２、２１３）で推定された伝達関数Δｉのフィルタにより前記ロボットの状態の特徴を示す前記第１の変数ｅｉをフィルタリングする工程（２２１、２２２、２２３）とを含む、請求項１〜８のいずれか一項に記載の衝突検知方法。
【請求項１０】
追加の時間的フィルタリング工程（２３１、２３２、２３３）がその成分のそれぞれの前記適応化閾値Ｔの前記動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３へ適用される、請求項８または９に記載の衝突検知方法。
【請求項１１】
前記追加の時間的フィルタリング工程（２３１、２３２、２３３）は平方自乗平均（ＲＭＳ）計算の工程である、請求項１０に記載の衝突検知方法。
【請求項１２】
衝突の存在またはそうでなければ非存在を導出するように、前記フィルタリングされたレジデュアルと前記適応化閾値Ｔとを比較する前記工程（１０６）は、以下の下位工程、
−  関節部品毎に前記フィルタリングされたレジデュアルと前記適応化閾値Ｔとを比較する工程と、
−  少なくともＫ個の成分について、前記フィルタリングされたレジデュアルが前記適応化閾値Ｔより大きい場合、衝突の存在を結論付ける工程であって、Ｋは前記ロボットの関節の数以下の厳密に正の所定の整数である、工程と含む、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の衝突検知方法。
【請求項１３】
前記レジデュアルを生成する前記工程（１００）は、次の下位工程、
−  前記ロボットの状態に関する情報に基づきかつ動的モデルを手段として前記ロボットの前記関節トルクの推定値を判断する工程（１０２）と、
−  前記ロボットの状態の測定、例えば、前記関節トルクの測定を行う工程（１０１）と、
−  前記推定値と前記ロボットの状態の前記測定結果との差として前記レジデュアルを計算する工程（１０３）とで構成される、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の衝突検知方法。
【請求項１４】
前記ロボットの前記関節加速度に関係する前記パラメトリック不確定性は前記ロボットの慣性行列に関する不確定性である、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の衝突検知方法。
【請求項１５】
前記ロボットの前記関節速度に関係する前記パラメトリック不確定性は前記ロボットの遠心およびコリオリ項の行列に関するならびに／または粘性摩擦に関する不確定性である、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の衝突検知方法。
【請求項１６】
非線形関数は符号関数または指数関数または絶対値関数である、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の衝突検知方法。
【請求項１７】
前記ロボットの前記関節速度の符号に関係する前記パラメトリック不確定性は乾き摩擦に関する不確定性である、請求項１６に記載の衝突検知方法。
【請求項１８】
プログラムがプロセッサにより行われると請求項１〜１７のいずれか一項に記載の衝突検知方法を実行するための命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項１９】
プログラムがプロセッサにより行われると請求項１〜１７のいずれか一項に記載の衝突検知方法を実行するための命令を含むコンピュータプログラムが記録された、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体。
【請求項２０】
ロボット（５００）の命令のためのシステム（４００）であって、
前記ロボット（５００）の操作のための制御部材（４０１）と、
前記ロボット（５００）の状態に関する情報の交換のためのインターフェイス（４０２）と、
請求項１〜１７のいずれか一項に記載された方法を実施するようにされた衝突を検知するためのモジュール（４０３）とを含むシステム（４００）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットと関連命令体系の分野に関する。より正確には、本発明の主題は、ロボットとその環境との衝突を検知する方法である。
【０００２】
本発明は有利には、任意のタイプのマニピュレータロボット特に直列マニピュレータロボットとツリー状構造または閉じた運動構造を有するマニピュレータロボットとに適用される。
【背景技術】
【０００３】
近年、多数の軽量ロボットのアーキテクチャが提案された。この新世代のロボットの公然の目的は仕事を行いながら人間のオペレータと相互作用することである。したがって、ロボットとオペレータは同じ作業空間を共有し、このことはオペレータの安全性に関連する新しい課題を暗示する。実際、広いダイナミックレンジを有するロボットの運動は特に、ロボットの近くのアクセスゾーンを制限し得る。
【０００４】
マニピュレータロボットに関係する一般的課題はロボットとその環境との衝突の検出に関する。実際、ロボットの動作安全性を改善することを目的として、好適な衝撃後戦略を適用することにより、起こり得る損傷を最小限にするようにロボットとその環境との衝突を迅速に検知することができることが重要である。
【０００５】
公知の衝突検出アルゴリズムは通常、測定結果とモデルとの比較に基づき、衝突のイメージを構成する「レジデュアル（ｒｅｓｉｄｕａｌ）」呼ばれる信号を生成できるようにする。システムの数学的モデリングはロボットの実際の行動を決して完全には表現しないため、レジデュアルは誤差により損なわれ、検出戦略は、これらの誤差に関して頑強になるために安全マージン（実際には閾値により明示される）の使用を課さねばならない。これにより、誤った警告の発生を回避する。しかし、これらの保守的マージンの理由で、ロボットは衝突に対する感度を失う。
【０００６】
したがって、本発明は、システムモデリング誤差の影響を除去または制限する一方でレジデュアルの生成と評価に基づき衝突検出方式を改善することを目的とする。
【０００７】
後で展開されるように、ロボットとその環境との衝突を検知する方式は一般的には、次の２段階手法に従って設計される：レジデュアル（衝突現象に関連する情報を含む用語）を生成する第１の段階と、特にレジデュアルの値に応じて衝突の発生に関する判断を行う際にこのレジデュアルを評価する第２の段階。
【０００８】
レジデュアルを生成する第１の段階に関し、オートメーションの科学分野によるいくつかの手法が着想される。特に、その推定量がレジデュアルとして使用されるカルマン推定フィルタ（Ｋａｌｍａｎ  ｅｓｔｉｍａｔｉｎｇ  ｆｉｌｔｅｒ）を利用する文献［１］を引用することができる。文献［２］は、故障検出から生じるより具体的な手法を説明する。論文［３］は、レジデュアルを生成するためにロボットアーム上で使用される診断観測法を説明する。ロボット工学の分野では、最も広く使用されるレジデュアル生成戦略は、関節トルクτの測定結果とロボットの逆動的モデルに基づき導出されるその推定値
【数１】
0006411380.tif 000002
とを比較することを含む。この技術は、論文［４］、［５］におけるロボットの一般化モーメントの数式を使用することにより加速度のオンライン計算を回避し測定雑音の影響を低減することにより改善された。トルクをフィルタリングすることに基づく［６］に記載された別の戦略は加速度の計算を回避できるようにする。これらの方式はすべてロボットのモデルに基づき、したがって、このことはモデリング誤差に対する感度を暗示する。
【０００９】
衝突検出の第２の段階に関し、レジデュアルの評価はモデルの不確定性を考慮できるようにする。レジデュアルの評価は、レジデュアルが一定の閾値未満であるということを検証することを含む。レジデュアルがこの閾値を超えるとアルゴリズムは衝突を検知する。この閾値は、この方式をモデリング誤差に対し鈍感にするとともに誤った警告を回避するようにマージンを設定できるようにする。例えば文献［５］に記載の最も単純な技術はレジデュアルと一定または静的（したがって、最大モデリング誤差を表す）閾値と比較することを含む。この方式は、静的閾値がレジデュアルのモデリング誤差関連変動を識別できるようにしないため、衝突に対するロボットの感度を著しく低減する。
【００１０】
より高度な戦略は、そのレベルがオンラインで適応化される動的閾値を使用する。適応化閾値がファジイ論理に基づく技術を用いて生成される論文［３］を引用することができる。この解決策は、ファジイ論理法を展開するためにデータ収集を必要とするため導入するのがかなり複雑である。論文［６］、［７］では、パラメトリック不確定性を考慮していくつかの動的閾値が提案される。これらの解決策は、モデルのパラメータが完全に推定されたとしても十分なモデリングを構成しないロボットの逆動的モデリングにもっぱら基づく。実際、これらの解決策は、特に軽量直列ロボットにおいて、柔軟性の現象（ｐｈｅｎｏｍｅｎａ  ｏｆ  ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｉｅｓ）などのマニピュレータロボットに固有なある物理的現象を考慮しない。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【００１１】
【非特許文献１】Ｖ．Ｖｅｎｋａｔａｓｕｂｒａｍａｎｉａｎ，Ｒ．Ｒｅｎｇａｓｗａｍｙ，Ｋ．Ｙｉｎ，ａｎｄ  Ｓ．Ｎ．Ｋａｖｕｒｉ，“Ａ  ｒｅｖｉｅｗ  ｏｆ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｆａｕｌｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｄｉａｇｎｏｓｉｓ：Ｐａｒｔ  ｉ：Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ  ｍｏｄｅｌ−ｂａｓｅｄ  ｍｅｔｈｏｄｓ，”Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ  Ｃｈｅｍｉｃａｌ  Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ｐｐ．２９３−３１１，２００３
【非特許文献２】Ｐ．Ｆｒａｎｋ  ａｎｄ  Ｘ．Ｄｉｎｇ，“Ｓｕｒｖｅｙ  ｏｆ  ｒｏｂｕｓｔ  ｒｅｓｉｄｕａｌ  ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｉｎ  ｏｂｓｅｒｖｅｒ−ｂａｓｅｄ  ｆａｕｌｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍｓ，”Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｃｏｎｔｒｏｌ，ｖｏｌ．７，ｎｏ．６，ｐｐ．４０３−４２４，１９９７
【非特許文献３】Ｈ．Ｓｎｅｉｄｅｒ  ａｎｄ  Ｐ．Ｆｒａｎｋ，“Ｏｂｓｅｒｖｅｒ−ｂａｓｅｄ  ｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  ｆａｕｌｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｒｏｂｏｔｓ  ｕｓｉｎｇ  ｎｏｎｌｉｎｅａｒ  ａｎｄ  ｆｕｚｚｙ  ｌｏｇｉｃ  ｒｅｓｉｄｕａｌ  ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ，”Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｓｙｓｔｅｍｓ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ，ｖｏｌ．４，ｎｏ．３，ｐｐ．２７４−２８２，１９９６
【非特許文献４】Ａ．Ｄｅ  Ｌｕｃａ  ａｎｄ  Ｒ．Ｍａｔｔｏｎｅ，“Ａｃｔｕａｔｏｒ  ｆａｉｌｕｒｅ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｉｓｏｌａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ  ｍｏｍｅｎｔａ，”ｉｎ  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，２００３．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＣＲＡ’０３．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ，ｖｏｌ．１．ＩＥＥＥ，２００３，ｐｐ．６３４−６３９
【非特許文献５】Ｓ．Ｈａｄｄａｄｉｎ，Ａ．Ａｌｂｕ−Ｓｃｈａｆｆｅｒ，Ａ．Ｄｅ  Ｌｕｃａ，ａｎｄ  Ｇ．Ｈｉｒｚｉｎｇｅｒ，“Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅａｃｔｉｏｎ：Ａ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｔｏ  ｓａｆｅ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｈｕｍａｎｒｏｂｏｔ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，”ｉｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｒｏｂｏｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００８．ＩＲＯＳ  ２００８．ＩＥＥＥ／ＲＳＪ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ．ＩＥＥＥ，２００８，ｐｐ．３３５６−３３６３
【非特許文献６】Ｗ．Ｄｉｘｏｎ，Ｉ．Ｗａｌｋｅｒ，Ｄ．Ｄａｗｓｏｎ，ａｎｄ  Ｊ．Ｈａｒｔｒａｎｆｔ，“Ｆａｕｌｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｒｏｂｏｔ  ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ  ｗｉｔｈ  ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ：ａ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ−ｅｒｒｏｒｂａｓｅｄ  ａｐｐｒｏａｃｈ，”Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ，ｖｏｌ．１６，ｎｏ．６，ｐｐ．６８９−６９９，２０００
【非特許文献７】Ａ．Ｄｅ  Ｌｕｃａ  ａｎｄ  Ｒ．Ｍａｔｔｏｎｅ，“Ａｎ  ａｄａｐｔ−ａｎｄ−ｄｅｔｅｃｔ  ａｃｔｕａｔｏｒ  ｆｄｉ  ｓｃｈｅｍｅ  ｆｏｒ  ｒｏｂｏｔ  ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ，”ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＣＲＡ’０４．２００４  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ，ｖｏｌ．５．ＩＥＥＥ，２００４，ｐｐ．４９７５−４９８０
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、レジデュアルをモデリングする際の誤差を考慮し、上述の公知の解決策の制限を解決できるようにする衝突検知法を提案する。ロボットのモデルのパラメータに関係する不確定性と選択されたモデル外の要因に関係するノンパラメトリック不確定性とを同時に含むモデリング誤差は、フィルタリングされたレジデュアルを生成するために、特定されフィルタリングされる。動的閾値は、検出判定基準をモデリング誤差に関係する不確定性に適合させるようにオンラインで判断される。
【００１３】
本発明による方法を適用することで、レジデュアルを生成するために使用される逆動的モデルのモデリング誤差に関係する誤警報現象を低減する一方で衝突に対する良好な感度を維持できるようにする。
【００１４】
本発明による方法の性能は特に、速度または加速度という意味で広いダイナミックレンジに晒されるロボットに関し改善される。
【００１５】
本発明の主題は、少なくとも１つの関節により結合された複数のボデイからなるロボットとその環境との衝突を検知する方法であって、以下の工程、
−  ロボットの動的モデルに基づきロボットとその環境との衝突を表す信号を生成する工程であって、前記信号はレジデュアルｒと呼ばれ、ロボットの関節と同数の成分を含む、工程を含む方法において、以下の工程、
−  レジデュアルｒを低周波現象に関係するパラメトリックまたはノンパラメトリック不確定性に無関係にするようにレジデュアルｒの適応化ハイパスフィルタリングを行う工程と、
−  再帰的方法で前記モデルとロボットの実際の行動との間のパラメトリック不確定性に関する情報と等しい少なくとも１つの第１の動的項ＴΔ１からなる適応化閾値Ｔを判断する工程であって、前記パラメトリック不確定性は、以下の変数：ロボットの関節の位置、速度、もしくは加速度、またはこれらの変数の１つもしくはこれらの変数の組み合わせの線形もしくは非線形関数のうちの前記ロボットの状態の特徴を示す第１の変数ｅｉに関係する、工程と
−  衝突の存在またはそうでなければ非存在を導出するように、フィルタリングされたレジデュアルと適応化閾値Ｔとを比較する工程とをさらに含むことを特徴とする。
【００１６】
本発明の特定の態様によると、前記適応化閾値Ｔは、それぞれが前記モデルとロボットの実際の行動との間のパラメトリック不確定性に関する情報に等しいいくつかの動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３の合計からなり、前記パラメトリック不確定性は、以下の変数：ロボットの固定点の位置、速度、もしくは加速度、またはこれらの変数の１つもしくはこれらの変数の組み合わせの線形もしくは非線形関数のうち前記ロボットの状態の特徴を示す異なる変数に関係する。
【００１７】
本発明の別の特定の態様によると、前記適応化閾値Ｔは、測定雑音レベルより大きくなるように構成された静的項Ｔｓｔａｔｉｃをさらに含む。
【００１８】
本発明の別の特定の態様によると、フィルタリング工程は再帰最小二乗アルゴリズムにより行われる。
【００１９】
このフィルタリング工程は以下の下位工程を含み得る。
−  ハイパスフィルタＧ０−１の伝達関数の係数を再帰的方法で推定する工程と、
−  推定されたハイパスフィルタによりレジデュアルｒをフィルタリングする工程。
【００２０】
本発明の別の特定の態様によると、追加の時間的フィルタリング工程がその成分のそれぞれのフィルタリングされたレジデュアルへ適用される。追加の時間的フィルタリング工程は平方自乗平均計算の工程であり得る。
【００２１】
本発明の別の特定の態様によると、適応化閾値Ｔの少なくとも１つの第１の動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３を判断する工程は再帰最小二乗アルゴリズムにより行われる。
【００２２】
適応化閾値Ｔの少なくとも１つの第１の動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３を判断する工程は以下の下位工程を含み得る。
−  前記ロボットの状態の特徴を示す前記第１の変数ｅｉに関係するパラメトリック不確定性をモデリングする伝達関数Δｉの係数を再帰的方法で推定する工程と、
−  適応化閾値Ｔの動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３を得るように、前工程で推定された伝達関数Δｉのフィルタにより前記ロボットの状態の特徴を示す前記第１の変数ｅｉをフィルタリングする工程。
【００２３】
本発明の別の特定の態様によると、追加の時間的フィルタリング工程は、その成分のそれぞれの適応化閾値Ｔの前記動的項ＴΔ１、ＴΔ２、ＴΔ３へ適用される。
【００２４】
追加の時間的フィルタリング工程は平方自乗平均計算の工程であり得る。
【００２５】
本発明の別の特定の態様によると、衝突の存在またはそうでなければ非存在を導出するように、フィルタリングされたレジデュアルと適応化閾値Ｔとを比較する工程は以下の下位工程を含む。
−  関節部品毎に、フィルタリングされたレジデュアルと適応化閾値Ｔとを比較する工程、
−  少なくともＫ個の成分について、フィルタリングされたレジデュアルが適応化閾値Ｔより大きい場合、衝突の存在を結論付ける工程、ここでＫはロボットの関節の数以下の厳密に正の所定の整数である。
【００２６】
本発明の別の特定の態様によると、レジデュアルを生成する工程は、以下の下位工程で構成される。
−  ロボットの状態に関する情報に基づきかつ動的モデルを手段としてロボットの関節トルクの推定値を判断する工程、
−  ロボットの状態の測定、例えば、関節トルクの測定を行う工程
−  推定値とロボットの状態の測定結果との差としてレジデュアルを計算する工程。
【００２７】
本発明の別の特定の態様によると、ロボットの関節加速度に関係するパラメトリック不確定性はロボットの慣性行列に関する不確定性である。
【００２８】
本発明の別の特定の態様によると、ロボットの関節速度に関係するパラメトリック不確定性は、ロボットの遠心およびコリオリ項の行列に関するおよび／または粘性摩擦に関する不確定性である。
【００２９】
本発明の別の特定の態様によると、非線形関数は符号関数または指数関数または絶対値関数である。
【００３０】
本発明の別の特定の態様によると、ロボットの関節速度の符号に関係するパラメトリック不確定性は乾き摩擦に関する不確定性である。
【００３１】
本発明の主題はまた、プログラムがプロセッサにより行われると本発明による衝突検知方法を実行する命令を含むコンピュータプログラムである。
【００３２】
本発明の主題はまた、プログラムがプロセッサにより行われると本発明による衝突検知方法を実行する命令を含むプログラムが記録された、プロセッサにより読み取り可能な記録媒体である。
【００３３】
本発明の主題はまた、ロボットを操作するための制御部材と、ロボットの状態に関する情報を交換するためのインターフェースと、本発明による方法を実施するようにされた衝突検知モジュールとを含むロボットの指令方式である。
【００３４】
本発明の他の特徴と利点は、添付図面と関連する以下の説明を読むことでより明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明による方法の実施工程を説明するフローチャートを表す。
【図２】レジデュアルを評価する工程をより詳しく表す図を表す。
【図３】本発明による方法の適用による衝突検出判断の信頼性の改善を説明する図を表す。
【図４】本発明によるマニピュレータロボットの指令方式の図を表す。
【発明を実施するための形態】
【００３６】
図１は、本発明による衝突を検知する方法の様々な実施工程をフローチャートで表す。
【００３７】
本発明による方法は、任意の時点においてまたは所与の時限にわたって、ロボットの状態に関する情報Ｅを入力として受信する。ロボットの状態に関する情報Ｅはロボットの状態変数で構成される。これらの変数は例えば、ロボットの関節毎の位置ｑ、速度
【数２】
0006411380.tif 000003
、および加速度
【数３】
0006411380.tif 000004
を含むトリプレット｛
【数４】
0006411380.tif 000005
｝の形式を取り得る。後で詳細に説明されるように、ロボットの状態に関する情報Ｅはまた、３つの前述の状態変数のうちの１つ、またはこれらの変数のうちの２つ、またはそうでなければこれら３つの変数のうちの１つまたは複数の任意の線形または非線形関数で構成され得る。特に、しかし排他的でなく、可能な非線形関数は、符号関数、指数関数、絶対値関数、またはこれらの関数の１つまたは複数の任意の組み合わせである。さらに、ロボットの状態に関する情報Ｅはまた、ロボットの関節トルクの測定結果τまたはこの測定結果を導出できるようにする情報（例えば、ロボットの各関節上のモータ電流の測定結果）を含む。
【００３８】
本発明による方法の第１の部分１００は、ロボットとその環境との衝突に関連する事象に関する情報を含むレジデュアルｒを生成することを含む。
【００３９】
この第１の部分１００は、ロボットの関節トルク（すなわち、ロボットの各関節のレベルにおいて測定されたトルク）を測定する第１の工程１０１を含む（測定結果τ）。上に説明したように、この工程は例えば、各関節上のモータ電流の測定結果に基づき行われ得る。
【００４０】
本方法の第１の部分１００はまた、ロボットの行動のモデルを判断する第２の工程１０２を含む（ロボットの関節トルクの推定値
【数５】
0006411380.tif 000006
を生じる）。
【００４１】
様々なモデルが可能であり、当業者に知られている。剛性直列ロボットの動的モデルの特定例は以下の関係式により定義される。
【数６】
0006411380.tif 000007
ここで、
【数７】
0006411380.tif 000008
【００４２】
【数８】
0006411380.tif 000009
は、関節位置、速度、加速度のそれぞれの推定値または測定結果のベクトルである。
【００４３】
【数９】
0006411380.tif 000010
は関節トルクの推定値のベクトルである。
【００４４】
τｃは衝突トルクのベクトルである。ロボットの端末具（ｔｅｒｍｉｎａｌ  ｔｏｏｌ）へ印加される力は、例えば次の関係式によりモータレベルで反映され得る：
τｃ＝Ｊ（ｑ）ＴＦｃ
ここで、Ｆｃはロボットへ印加される外力のねじれであり、Ｊ（ｑ）はロボットのヤコビアン行列である。
【００４５】
【数１０】
0006411380.tif 000011
はロボットの慣性行列の推定値である。
【００４６】
【数１１】
0006411380.tif 000012
は、遠心およびコリオリ項の行列の推定値である。
【００４７】
【数１２】
0006411380.tif 000013
は重力トルクの推定値のベクトルである。
【００４８】
【数１３】
0006411380.tif 000014
は摩擦トルクの推定値のベクトルである。摩擦は例えば、次の関係式によるＣｏｕｌｏｍｂモデルによりモデリングされ得る：
【数１４】
0006411380.tif 000015
ここで、Ｆｖは粘性摩擦の係数であり、Ｆｓは乾き摩擦の係数であり、ｓｉｇｎ（）は符号関数を示す。項
【数１５】
0006411380.tif 000016
は粘性摩擦の推定値を表す。項
【数１６】
0006411380.tif 000017
は乾き摩擦の推定値を表す。
【００４９】
式（１）内の未知のものは衝突トルクのベクトルである、したがって、本発明による方法の工程１０２は、関係式（３）による関節トルクのベクトルを推定することを含む。
【数１７】
0006411380.tif 000018
【００５０】
上に呈示されたロボットの動的モデルは説明に役立つ実例により与えられたが、本発明の範囲の制限と解釈されてはならない。実際、他のモデル、例えば式（１）のものと同様なモデル（
【数１８】
0006411380.tif 000019
または
【数１９】
0006411380.tif 000020
の２つの項のうちの１つが無視される）が使用され得る。一般的に、ロボットの関節トルクの推定値は以下の項のうちの少なくとも任意の１つの項からなる：関節加速度に依存する項、関節速度に依存する項、関節位置に依存する項、上記３つの項の任意の１つもしくはこれらの項の組み合わせの線形または非線形関数（例えば、符号関数、指数関数、または絶対値関数）に依存する項。
【００５１】
本発明による方法の第１の部分１００はさらに、第１の工程１０１により生成された関節トルク測定結果と第２の工程１０２により生成された関節トルク推定値との差を計算することによりレジデュアルｒを生成する第３の工程１０３を含む：
【数２０】
0006411380.tif 000021
。
【００５２】
本発明による方法の第１の部分１００に関して上述したものの代替となる当業者にとって周知の任意の方式は、それがレジデュアル（すなわち、ロボットとその環境との衝突を表す信号）を得ることができるようにする限り置き換えとして使用され得る。例えば、文献［５］は、関節トルクよりもモーメントの比較に基づきレジデュアルを生成する方式について述べている。この方式は本発明による方法の第１の部分１００の置き換えとして使用され得る。
【００５３】
関係式（１）と（３）に基づき、レジデュアルｒは、衝突トルクτｃと関節トルクを推定するために使用されるモデルにおけるモデリング誤差に対応する少なくとも１つの項との合計として表され得る。モデリング誤差は一方ではパラメトリック不確定性を他方ではノンパラメトリック不確定性を含む。
【００５４】
パラメトリック不確定性は、既知構造のモデル（例えば、前述の関係式（１）と（２）により表されたモデル）のパラメータに影響を与え得る有界誤差である。これらの誤差は、実験的同定に起因する、または動作条件に応じたモデルのパラメータの固有変動（例えば、ペイロード、温度、エージングの変動）に起因する。
【００５５】
モデル自体に関係しないがロボットの柔軟性または使用される摩擦モデルなど他の現象に関係するノンパラメトリック不確定性は誤差を包含する。
【００５６】
関節トルクの推定値が関係式（３）を用いて得られる上に示された例では、レジデュアルｒは以下の関係式を用いて表され得る。
【数２１】
0006411380.tif 000022
ここで、
【数２２】
0006411380.tif 000023
【００５７】
ΔＡ（ｑ）と
【数２３】
0006411380.tif 000024
は、実際の値とロボットの行動をモデリングするために採用された項の推測値との誤差であり、選択された例では、これは、関係式（２）により定義されたロボットの慣性行列ＡとベクトルＨを伴う。
【００５８】
これらの誤差は、（関節毎の）衝突トルクのベクトルに厳密に等しいともはや考えられないレジデュアルの値に直接的影響を与える。その結果、衝突が無い場合においてでさえ、レジデュアルの値は必ずしも零だとは限らず、したがって、レジデュアルを評価して検出の発生に関する判断を行うために適用される判定基準の問題を生じる。
【００５９】
本発明の目的は、ロボットの動的モデルとその実際の行動との誤差に関係する変動を回避できるようにするレジデュアルのフィルタリングと動的検知閾値の定式化を行うことである。これらの処理は、フィルタリングされたレジデュアルｒｆを得るようにレジデュアルｒをフィルタリングする工程１０４と、レジデュアルｒとロボットＥの状態に応じて動的検知閾値Ｔをオンラインで定式化する工程１０５と、最後に衝突の有無に関する判断Ｄを定式化するために、フィルタリングされたレジデュアルｒｆと検知閾値Ｔとを比較する工程１０６とを含む本発明による方法の第２の部分２００にまとめられる。
【００６０】
本発明による方法の第２の部分２００において実施される工程について説明する前に、本発明が基づく原理をより理解するために以下のレジデュアルのモデリングが導入される。したがって、本発明者らは、Ｚ変換の分野について考察する。関係式（５）は、本発明のベースとして役立つレジデュアルのモデリングを与える。
【数２４】
0006411380.tif 000025
【００６１】
レジデュアルｒｍ（ｚ）のモデルのベクトルは３つの要素からなる。第１の成分は、検出することが求められる信号である衝突トルクτｃ（ｚ）のベクトルである。第２の成分
【数２５】
0006411380.tif 000026
は、特にパラメトリック不確定性に起因するモデリング誤差に対応する。ベクトルｅｉ（ｚ）は、ロボットの状態に関する情報、すなわち加速度、速度、位置、またはこれらの変数のうちの１つのもしくはこれらの変数の組み合わせの任意の線形もしくは非線形関数などのロボットの状態変数を表す。関数Ｓｉ（ｚ）は、情報ｅｉ（ｚ）に関連するモデリング誤差の伝達関数である。
【００６２】
別の言い方をすると、ロボットの動的モデルが関係式（１）に従う上述の例では、パラメトリック不確定性は３つの別個の項：関節加速度
【数２６】
0006411380.tif 000027
と関節速度
【数２７】
0006411380.tif 000028
と関節速度の符号
【数２８】
0006411380.tif 000029
とに依存するということが分かる。次に、関係式（５）から生じるモデルは、この特定の例では、次のように書かれ得る。
ｒｍ（ｚ）＝τｃ（ｚ）＋Ｓ１（ｚ）ｅ１（ｚ）＋Ｓ２（ｚ）ｅ２（ｚ）＋Ｓ３（ｚ）ｅ３（ｚ）＋Ｇ０（ｚ）ｂ（ｚ）      （６）
【００６３】
項ｅ１（ｚ）、ｅ２（ｚ）、ｅ３（ｚ）は関節加速度
【数２９】
0006411380.tif 000030
、関節速度
【数３０】
0006411380.tif 000031
、関節速度の符号のそれぞれのＺ変換に対応する。
【００６４】
伝達関数Ｓ１（ｚ）は、関係式（４）内の加速度項（すなわち、項
【数３１】
0006411380.tif 000032
に関係するモデリング誤差をモデリングすることを目的とする。この項は、ロボットが広いダイナミックレンジを有する軌道に晒されると、特に著しい。
【００６５】
伝達関数Ｓ２（ｚ）は、関係式（４）内の速度項に関係するパラメトリック不確定性（別の言い方をすると、関節速度に依存する項
【数３２】
0006411380.tif 000033
の成分）をモデリングすることを目的する。この項は、コリオリおよび遠心ベクトルにおけるパラメトリック不確定性だけでなく摩擦に関係する現象などの速度依存非線形性を考慮する。関係式（２）と（２’）を参照すると、ロボットの動的モデルの表現における速度依存の項は、遠心およびコリオリ項
【数３３】
0006411380.tif 000034
（関係式（２））の行列と摩擦トルクτｆ（関係式（２’））とに使用される推定値に依存するということが分かるであろう。
【００６６】
最後に、伝達関数Ｓ３（ｚ）は、関係式（４）内の速度の符号に対応する項に関係するモデリング誤差をモデリングし、これにより乾き摩擦（関係式（２’）を参照）における不確定性を考慮することを目的する。
【００６７】
レジデュアルｒｍ（ｚ）のモデルの第３の成分、すなわち項Ｇ０（ｚ）ｂ（ｚ）は、フィルタリングされた白色雑音ｂ（ｚ）のベクトルを表し、測定雑音と、軽量直列ロボット内に存在し得る柔軟性などのモデリングされないダイナミックレンジとを考慮できるようにする。このような柔軟性は低周波数における共振モードにより特徴付けられる。関係式（５）と（６）により本発明にしたがって提案されるモデルでは、レジデュアルに影響を与える白色雑音ｂ（ｚ）は低域通過フィルタＧ０（ｚ）によりフィルタリングされる。このフィルタリング操作に等価な項Ｇ０（ｚ）ｂ（ｚ）は実際には、その周波数スペクトルが低周波で優勢な雑音に対応する。実際、ロボットの動的進化のモデルに影響を与える測定雑音は一般的には、重力効果または低周波柔軟性などの低周波現象に関係する。これらの誤差は上記ノンパラメトリック不確定性のカテゴリに入る。逆に、衝突現象は一般的には、広いスペクトルをカバーする周波数により現れ、衝突中の接触が、大きな剛性と環境との相互作用により、より特徴付けられるほど、その結果の信号は高周波数成分をより多く含む。したがって、本発明による方法の目的は、測定雑音の特徴を示す低周波成分から衝突の特徴を示す高周波数成分を識別することにある。
【００６８】
図２は、本方法の第２の部分２００において実施される処理をより詳しく表す。
【００６９】
本方法の第２の部分２００の第１の工程１０４では、本方法の第１の部分１００の完了時に得られたレジデュアルｒは、上に説明したように、レジデュアルを低周波現象に関係するノンパラメトリック不確定性と無関係にするようにハイパスフィルタＧ０−１（ｚ）によりフィルタリングされる。ハイパスフィルタの伝達関数は、一例として、関係式（５）と（６）によるレジデュアルのモデルにおいて使用されるローパスフィルタＧ０（ｚ）の逆である項Ｇ０−１（ｚ）により表される。実際、使用されるハイパスフィルタの係数は、例えば公知の再帰最小二乗（ＲＬＳ：ｒｅｃｕｒｓｉｖｅ  ｌｅａｓｔ  ｓｑｕａｒｅｓ）モデルをベースに、適応化アルゴリズムを用いて、判断される。このようなアルゴリズムにより行われる機能は、過去の測定結果と前時点に計算された一組の係数とを考慮することにより、想定された伝達関数（ここでは、ハイパスフィルタ）の係数を計算することを含む。
【００７０】
レジデュアルの適応化フィルタリングは、フィルタの係数の学習に対応するボックス２０１と、フィルタリングされたレジデュアルｒｆを出力に生成するようにレジデュアルｒに対して行われるフィルタリング自体に対応するボックス２０２とにより図２に表される。ロボットは少なくとも１つの関節を含むと理解されるため、得られたフィルタリングされたレジデュアルは、その成分が、ロボットの各関節に対応するそれぞれのフィルタリングされたレジデュアルであるベクトルである。
【００７１】
任意選択的に、別のフィルタリングモジュール２０３を追加し得る。このモジュールは、数値微分法から生じ得る雑音を削除するように、フィルタリングされたレジデュアルベクトルｒｆの各成分の時間的フィルタリングを行う。フィルタリングモジュール２０３は例えば平方自乗平均計算により具体化され得る。代替的に、フィルタリングモジュール２０３は絶対値関数により置換され得る。
【００７２】
次に、再帰最小二乗（ＲＬＳ）方式によるレジデュアルｒの適応フィルタリングの例示的実施形態について、より詳細に説明する。
【００７３】
ＲＬＳアルゴリズムを実施するための周知の数式が最初に想起される。
【００７４】
θｋを、推定されるパラメータのベクトルとする。この場合、これは、リアルタイムで学習されるフィルタＧ０−１の係数のベクトルを伴う。ＲＬＳアルゴリズムのパラメータは、推定される伝達関数（ここではＧ０−１（ｚ））の分子と分母の次数である。伝達関数の次数が大きければ大きいほど、その記述力は大きくなり、その結果の表現の精度は良くなる。他方では、これは、禁止的となり得る演算時間の損失を発生する。したがって、次数の選択はモデルの精度と演算時間との妥協である。
【００７５】
Φｋを入力測定結果のベクトルとする、この場合、これはレジデュアルｒの過去の逐次的測定結果を伴う。
【００７６】
ＲＬＳアルゴリズムの数式は次の方法で書くことができる。
【数３４】
0006411380.tif 000035
εｋ＝ｙｋ−θｋ−１φｋ−１      （８）
θｋ＝θｋ−１＋Ｆｋφｋ−１εｋ      （９）
【００７７】
Ｆｋは、アルゴリズムの入力量の分散行列（ここでは、レジデュアルｒ）である。λは忘却因子パラメータである。
【００７８】
Ｙｋは、アルゴリズムの入力量（この場合、レジデュアルｒｋに等しい）である。
【００７９】
εｋは、最小にされる判定基準に対応する予測誤差である。この場合、レジデュアルの過去値の推定係数θｋ−１を有する伝達関数により、アルゴリズムの入力として生成されるレジデュアルの現在値ｒｋとフィルタリングの結果との差を最小にすることが求められる。指標ｋは量の現在値の指標を表し、指標ｋ−ｉは量の過去値の指標を表す。
【００８０】
したがって、次のように表される。
ｙｋ＝ｒｋ
φｋ＝［ｒｋ−１．．．ｒｋ−ｎＧ０］Ｔ
【００８１】
フィルタリングされたレジデュアルは次の関係式を用いて計算される：
【数３５】
0006411380.tif 000036
、ここで、
【数３６】
0006411380.tif 000037
は、フィルタＧ０−１の伝達関数の推定係数の変換ベクトルを示し、Φｋはレジデュアルｒｋの過去値のベクトルである。
【００８２】
上述の数式（７）、（８）、（９）は、フィルタＧ０−１の係数の推定の可能な実施形態について説明するために一例として与えられた。これらの数式は制限と解釈されてはならない。当業者は本発明により想定された同じ結果に達するように任意の他の適応化アルゴリズムまたは適応化ＲＬＳアルゴリズムの実施形態の任意の変形形態を実施する方法を知っていると理解される。
【００８３】
本方法の第２の部分２００の第２の工程１０５では、動的衝突検出閾値Ｔはオンラインで、すなわちロボットの移動と共に判断される。
【００８４】
動的閾値Ｔは、ロボットの動的モデル、特にパラメトリックおよびノンパラメトリック不確定性に影響を与える上に述べたような様々なモデリング誤差を考慮するように計算される。
【００８５】
図２の例では、使用されるモデルは関係式（１）のタイプである、別の言い方をすると使用されるモデルは本質的に、関節加速度（量ｅ１（ｚ）により表される）と、関節速度（量ｅ２（ｚ）により表される）と、関節速度の符号（量ｅ３（ｚ）により表される）とに依存する成分で構成される。
【００８６】
関係式（６）に戻り、式の両側にハイパスフィルタの伝達関数Ｇ０−１（ｚ）を乗算すると、フィルタリングされたレジデュアルのモデルが得られる。
ｒｆ（ｚ）＝Ｇ０−１（ｚ）τｃ（ｚ）＋Δ１（ｚ）ｅ１（ｚ）＋Δ２（ｚ）ｅ２（ｚ）＋Δ３（ｚ）ｅ３（ｚ）＋ｂ（ｚ）      （７）
ここで、Δｉ（ｚ）＝Ｇ０−１（ｚ）Ｓｉ（ｚ）
【００８７】
したがって、関係式（７）のモデルによると、フィルタリングされたレジデュアルは次の３つの要素からなる：
−  検出すべき信号を表すフィルタリングされた衝突トルクベクトル、
−  システムの信号ｅｉ（ｚ）に依存するモデリング誤差、
−  白色雑音のベクトル。
【００８８】
本発明による方法の第２の部分２００の第２の工程１０５の目的は、入力変数ｅｉ（ｚ）毎に伝達関数Δｉ（ｚ）をオンラインで推定することと、伝達関数を再生するフィルタによりこの変数をフィルタリングすることを含む。伝達関数Δｉ（ｚ）の係数は、非固定係数を生成するように再帰的方法で推定される。
【００８９】
したがって、可能な方式は、レジデュアルのフィルタリングに関してだけ再帰最小二乗（ＲＬＳ）タイプの適応化アルゴリズムを使用することを含む。係数の再帰的推定を可能にする最先端技術の任意の他の方式としては、特に、発見的方法アルゴリズム、遺伝的アルゴリズム、パーティクルフィルタ、勾配方式、または任意の等価の最適化方式が考えられる。
【００９０】
上に与えられた数式（７）、（８）、および（９）に戻ると、本発明者らは、レジデュアルのフィルタリングと同様に、入力変数ｅｉ（ｚ）毎に次のパラメータを有するＲＬＳアルゴリズムを適用する。
【００９１】
アルゴリズムＹｋの入力量はフィルタリングされたレジデュアルｒｆｋに等しい。
【００９２】
θｋは推定される伝達関数Δｉ（ｚ）の係数のベクトルである。
【００９３】
Φｋは、ロボットの関節毎の入力変数ｅｉ（ｚ）（例えば、関節加速度または関節速度）の現在成分と過去成分（伝達関数の選択次数に依存する所与の範囲全体にわたる）のベクトルを含む行列である。Φｋはまた、動的閾値ＴΔｉの過去値を含む。最小にすることが求められる予測誤差εｋは、フィルタリングされたレジデュアルの現在値と伝達関数Δｉ（ｚ）の推定による入力変数ｅｉのフィルタリングの結果との誤差である。
【００９４】
動的閾値ＴΔｉ（ｋ）の現在値は、関係式ＴΔｉ（ｋ）＝θＴｋφｋを用いて計算される。ここで、θｋはフィルタΔｉ（ｚ）の係数の関係式（９）を用いて計算される推定値である。
【００９５】
したがって、適応化アルゴリズムは、入力変数ｅｉ（ｚ）毎に適用され、上に説明したように、フィルタの伝達関数Δｉ（ｚ）の係数の学習に対応する第１の部分２１１、２１２、２１３と、動的閾値の成分ＴΔｉを得るように入力変数ｅｉ（ｚ）に対して行われるフィルタリング自体に対応する第２の部分２２１、２２２、２２３とで構成される。
【００９６】
適応化アルゴリズムからの出力上において、成分ＴΔｉはロボットの様々な関節に関連する成分を含むベクトル量である。
【００９７】
既に上に説明したように、任意選択的に、追加の時間的フィルタリングモジュール２３１、２３２、２３３が成分ＴΔｉ内の残留雑音を削除するために追加され得る。これらのフィルタリングモジュール２３１、２３２、２３３は例えば平方自乗平均計算により具現化され得る。代替的に、これらは絶対値関数により置換され得る。
【００９８】
最終的に、グローバル動的閾値Ｔは、入力変数ｅｉ（ｚ）毎に得られた成分ＴΔｉを合計することにより、およびその値が雑音レベルに応じて調整される静的成分Ｔｓｔａｔｉｃを加算することにより得られる。
【００９９】
３つの入力変数に関する図２の例では、本発明を適用することにより得られるグローバル動的閾値は次の関係式により与えられる。
Ｔ＝Ｔｓｔａｔｉｃ＋ＴΔ１＋ＴΔ２＋ＴΔ３
【０１００】
本発明による方法の最後の工程１０６は、工程１０４により出力されたフィルタリングされたレジデュアルｒｆとグローバル動的閾値Ｔとを比較することと、フィルタリングされたレジデュアルが前記閾値を超えると衝突の存在を上記比較結果から導出することを含む。この比較は、ロボットの各関節に対応する閾値Ｔの成分毎に行われ得る。衝突は、フィルタリングされたレジデュアルが少なくとも１つの関節の動的閾値Ｔを超えると検知され得る。当該ロボットのＮ個の関節のうちの所定数Ｋ個が、フィルタリングされたレジデュアルと動的閾値Ｔとの比較の判定基準を満足する場合だけ検出警報をトリガすることなど、最終検知ステップ１０６の他の変形実施形態が可能である。衝突の発生に関する判断を、フィルタリングされたレジデュアルのベクトルと動的閾値Ｔのベクトルとの比較に応じて定式化できるようにする任意の他の変形実施形態が、当業者により考えられ、本発明の十分に開発された部分を形成するものとして理解されることになる。
【０１０１】
図３は、本発明による方法を時間に応じて適用することにより得られたフィルタリングされたレジデュアルｒｆの進化を表す図上に、従来技術の解決策に関する本発明の寄与を示す。
【０１０２】
図３では、時間に応じてのフィルタリングされたレジデュアルの進化３０１が表される。第１の期間３２０中、フィルタリングされたレジデュアルはロボットの動的モデルにおけるモデリング誤差に関係する第１の振幅変動を受ける。第２の期間３２１中、フィルタリングされたレジデュアルは対象との衝突に関係する第２の振幅変動を受ける。静的検知閾値を使用する従来技術の解決策の場合、衝突を検知し同時にモデリング誤差に関係する現象に関する警報のトリガを回避することが同一の閾値では決して可能ではないということを注記する。閾値３１０が高過ぎると衝突３２１を検知することができず、閾値３１１が低過ぎるとモデリング誤差に関係する事象３２０に関する誤った検出を引き起こす。
【０１０３】
図３において、本発明による方法を適用することにより得られる動的閾値３１２であって、衝突現象３２１を正しく検知すると同時にレジデュアルの振幅の変動の源である第１の事象３２０に関する誤った検出を同時に回避できるようにする動的閾値３１２も表される。
【０１０４】
図４は、１つまたは複数の関節Ａ、Ｂを含むマニピュレータロボット５００の本発明による指令方式４００の図を表す。
【０１０５】
本発明によるシステム４００は、マニピュレータロボット５００のアームの軌道を制御するための制御部材４０１と、システム４００とロボット５００間の入力／出力物理インターフェース４０２と衝突を検知するためのモジュール４０３とを含む。
【０１０６】
制御部材４０１は、ロボット５００を駆動するためのハイレベル制御命令４１０を入力として受信する。制御部材４０１は、ロボット５００を操作するように、インターフェース４０２を介し出力４１１として情報（例えば、基準トルク）をロボット５００へ送信する。その引き換えに、関節トルクの測定結果４１２とロボット５００の位置がシステム４００へ提供される。この測定結果４１２は基準トルク４１１に全く等しいと考えられ得る。実際、ＤＣモータの場合、基準トルクは、ロボットのモータを駆動するとともに主制御器と無関係の内部フィードバックループにより電流という意味で連動される電力増幅器へ送られる。電流という意味でのこの連動化はロボットと主サンプリング時間の動力学の尺度で非常に高速であるため、ロボットへ実際に適用されたトルクが基準トルクに等しいと仮定することが一般的に可能である。したがって、この仮定により、関節トルクを明示的に測定する必要無しに、検出アルゴリズムへの直接入力として基準トルクを使用することが可能である。代替的に、基準トルク４１１が利用可能でない場合、例えば、制御部材４０１と衝突を検知するためのモジュール４０３は装置の２つの別個の要素に実装されるため、ロボットの関節トルクの測定結果４１２が必要である。
【０１０７】
衝突を検知するためのモジュール４０３は、ロボットの関節トルクの測定結果４１２を受信し、衝突の有無に関する判断４１３を行う。この判断４１３は例えば、その後利用されるようにインターフェース４１４へ提供される２値判断である。
【０１０８】
衝突を検知するためのモジュール４０３はハードウェアおよび／またはソフトウェア要素に基づき実装され得る。上記モジュールは特に、その実行のための命令を含むコンピュータプログラムの名のもとに実装され得る。コンピュータプログラムはプロセッサにより読み取り可能な記録媒体上に記録され得る。
【０１０９】
参考文献
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Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＣＲＡ’０３．ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ，ｖｏｌ．１．ＩＥＥＥ，２００３，ｐｐ．６３４−６３９．
［５］Ｓ．Ｈａｄｄａｄｉｎ，Ａ．Ａｌｂｕ−Ｓｃｈａｆｆｅｒ，Ａ．Ｄｅ  Ｌｕｃａ，ａｎｄ  Ｇ．Ｈｉｒｚｉｎｇｅｒ，“Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒｅａｃｔｉｏｎ：Ａ  ｃｏｎｔｒｉｂｕｔｉｏｎ  ｔｏ  ｓａｆｅ  ｐｈｙｓｉｃａｌ  ｈｕｍａｎｒｏｂｏｔ  ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎ，”ｉｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｒｏｂｏｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，２００８．ＩＲＯＳ  ２００８．ＩＥＥＥ／ＲＳＪ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ．ＩＥＥＥ，２００８，ｐｐ．３３５６−３３６３．
［６］Ｗ．Ｄｉｘｏｎ，Ｉ．Ｗａｌｋｅｒ，Ｄ．Ｄａｗｓｏｎ，ａｎｄ  Ｊ．Ｈａｒｔｒａｎｆｔ，“Ｆａｕｌｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  ｒｏｂｏｔ  ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ  ｗｉｔｈ  ｐａｒａｍｅｔｒｉｃ  ｕｎｃｅｒｔａｉｎｔｙ：ａ  ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ−ｅｒｒｏｒｂａｓｅｄ  ａｐｐｒｏａｃｈ，”Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ，ｖｏｌ．１６，ｎｏ．６，ｐｐ．６８９−６９９，２０００．
［７］Ａ．Ｄｅ  Ｌｕｃａ  ａｎｄ  Ｒ．Ｍａｔｔｏｎｅ，“Ａｎ  ａｄａｐｔ−ａｎｄ−ｄｅｔｅｃｔ  ａｃｔｕａｔｏｒ  ｆｄｉ  ｓｃｈｅｍｅ  ｆｏｒ  ｒｏｂｏｔ  ｍａｎｉｐｕｌａｔｏｒｓ，”ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＣＲＡ’０４．２００４  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ，ｖｏｌ．５．ＩＥＥＥ，２００４，ｐｐ．４９７５−４９８０．
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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