(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
６自由度以上のマニピュレータを有し、マニピュレータの手先位置に撮像手段を有するロボット装置を制御するロボット装置の制御方法であって、
前記マニピュレータのうち１つの関節を僅かに駆動させ、関節の動作速度と前記撮像手段により取得した対象物の画像を処理して得られるｍ個の画像特徴量の変化速度を求め、前記マニピュレータの各関節に対して前記関節の動作速度と前記画像特徴量の変化速度を求め、これらから行数がｍ、列数が関節の数となる行列を作成してこれをヤコビ行列の初期解と定め、
前記画像特徴量に基づき、逐次最小二乗法を用いて、画像特徴量の変化速度とマニピュレータの各関節の動作速度との関係式であるヤコビ行列を推定し、事前に目標位置において取得された前記対象物の画像特徴量と対比して、マニピュレータの手先位置が前記目標位置に近づくように各関節の動作速度を求めてマニピュレータの指令信号とし、この指令信号に基づいて前記マニピュレータを動作させ手先位置を前記目標位置とする
ことを特徴とするロボット装置の制御方法。
【請求項２】
前記ヤコビ行列の推定において、忘却係数を固定ではなく動的に変化させる
ことを特徴とする請求項１記載のロボット装置の制御方法。
【請求項３】
６自由度以上のマニピュレータと、
前記マニピュレータの手先位置に設けられた撮像手段と、
前記マニピュレータに対する指令信号を生成する制御手段と
を備え、
前記制御手段は、前記マニピュレータのうち１つの関節を僅かに駆動させ、関節の動作速度と前記撮像手段により取得した対象物の画像を処理して得られるｍ個の画像特徴量の変化速度を求め、前記マニピュレータの各関節に対して前記関節の動作速度と前記画像特徴量の変化速度を求め、これらから行数がｍ、列数が関節の数となる行列を作成してこれをヤコビ行列の初期解と定め、前記画像特徴量に基づき、逐次最小二乗法を用いて、画像特徴量の変化速度とマニピュレータの各関節の動作速度との関係式であるヤコビ行列を推定し、事前に目標位置において取得された前記対象物の画像特徴量と対比して、マニピュレータの手先位置が前記目標位置に近づくように各関節の動作速度を求めてマニピュレータに対する指令信号として生成し、この指令信号に基づいて前記マニピュレータを動作させ手先位置を前記目標位置とする
ことを特徴とするロボット装置。
【請求項４】
前記制御手段は、前記ヤコビ行列の推定において、忘却係数を固定ではなく動的に変化させる
ことを特徴とする請求項３記載のロボット装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マニピュレータの先端にカメラを備えたロボット装置において、事前に目標状態から算出し記憶した目標特徴量とカメラにより取得した画像から得た特徴量とが一致するようにマニピュレータを動作させるロボット装置の制御方法及びロボット装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、マニピュレータを備えたロボット装置が提案されており、また、このようなロボット装置のマニピュレータの動作を制御するためのロボット装置の制御方法が提案されている。そして、ロボット装置の制御方法として、マニピュレータにより把持を行う対象物を目標として、マニピュレータの手先を移動させるための制御方法が種々提案されている。
【０００３】
例えば、特許文献１には、対象物の基準画像を複数用意しておくとともに、マニピュレータの手先に取り付けたカメラによる画像情報を取得し、画像情報における対象物の形状に近い基準画像を検索することによって、対象物とマニピュレータの手先との位置関係を計算するようにしたロボット装置が記載されている。
【０００４】
また、特許文献２には、対象物の基準画像を用意しておき、マニピュレータの手先に取り付けたカメラにより画像を撮影しながら、基準画像に近い画像が得られるまで、マニピュレータを一定量移動させるようにしたロボット装置が記載されている。
【０００５】
さらに、特許文献３には、マニピュレータの動作中にカメラにより撮影された画像から求めた画像特徴量と、マニピュレータの各関節の動作速度との関係を示すヤコビ行列を推定し、このヤコビ行列に基づいてマニピュレータに対する指令信号を生成するようにしたロボット装置が記載されている。
【０００６】
【特許文献１】特開２００３−２３１０７８公報
【特許文献２】特開２０００−２６３４８２公報
【特許文献３】特開２００６−３１８３０１公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、特許文献１に記載のロボット装置においては、制御の精度を高めるためには、多くの基準画像を用意しておき、マニピュレータの動作のたびに全ての基準画像の検索を行なう必要があるため、計算負荷が高く、迅速な制御ができない。
【０００８】
また、特許文献２に記載のロボット装置においては、２次元平面内におけるマニピュレータの位置及び姿勢合わせにしか対応できず、マニピュレータの対象物に対する位置及び姿勢を３次元空間内において制御することはできない。さらに、このロボット装置においては、撮像、計測とマニピュレータの動作とを繰り返さなければならないため、迅速な制御ができない。また、このロボット装置においては、カメラレンズの歪取りや座標系をあわせるなどのカメラキャリブレーションが必要であり、マニピュレータのリンク長の誤差や座標系のずれなどによる誤差が累積して、動作精度が劣化する虞がある。
【０００９】
そして、特許文献３に記載のロボット装置においては、ヤコビ行列の推定のために、ヤコビ行列の解析式をブロイデン法を使って解いているが、これは、非線形方程式を解いているだけなので、モデル化誤差に弱いという問題がある。
【００１０】
そこで、本発明は、前述の実情に鑑みてなされたものであり、その目的は、ロボット装置のマニピュレータを制御するにあたり、多くの基準画像を用意する必要がなく、計算負荷が軽く、迅速な制御が可能でありながら、マニピュレータの対象物に対する位置及び姿勢を３次元空間内において制御することができるようになされたロボット装置の制御方法及びロボット装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
前述の課題を解決し、前記目的を達成するため、本発明に係るロボット装置の制御方法は、以下の構成のいずれか一を有するものである。
【００１２】
〔構成１〕
本発明に係るロボット装置の制御方法は、６自由度以上のマニピュレータを有しマニピュレータの手先位置に撮像手段を有するロボット装置を制御するロボット装置の制御方法であって、マニピュレータのうち１つの関節を僅かに駆動させ、関節の動作速度と撮像手段により取得した対象物の画像を処理して得られるｍ個の画像特徴量の変化速度を求め、マニピュレータの各関節に対して関節の動作速度と画像特徴量の変化速度を求め、これらから行数がｍ、列数が関節の数となる行列を作成してこれをヤコビ行列の初期解と定め、画像特徴量に基づき、逐次最小二乗法を用いて、画像特徴量の変化速度とマニピュレータの各関節の動作速度との関係式であるヤコビ行列を推定し、事前に目標位置において取得された対象物の画像特徴量と対比して、マニピュレータの手先位置が目標位置に近づくように各関節の動作速度を求めてマニピュレータの指令信号とし、この指令信号に基づいてマニピュレータを動作させ手先位置を目標位置とすることを特徴とするものである。
【００１３】
〔構成２〕
構成１を有するロボット装置の制御方法において、ヤコビ行列の推定において、忘却係数を固定ではなく動的に変化させることを特徴とするものである。
【００１５】
〔構成３〕
本発明に係るロボット装置は、６自由度以上のマニピュレータと、マニピュレータの手先位置に設けられた撮像手段と、マニピュレータに対する指令信号を生成する制御手段とを備え、制御手段は、マニピュレータのうち１つの関節を僅かに駆動させ、関節の動作速度と撮像手段により取得した対象物の画像を処理して得られるｍ個の画像特徴量の変化速度を求め、マニピュレータの各関節に対して関節の動作速度と画像特徴量の変化速度を求め、これらから行数がｍ、列数が関節の数となる行列を作成してこれをヤコビ行列の初期解と定め、画像特徴量に基づき、逐次最小二乗法を用いて、画像特徴量の変化速度とマニピュレータの各関節の動作速度との関係式であるヤコビ行列を推定し、事前に目標位置において取得された対象物の画像特徴量と対比して、マニピュレータの手先位置が目標位置に近づくように各関節の動作速度を求めてマニピュレータに対する指令信号として生成し、この指令信号に基づいてマニピュレータを動作させ手先位置を目標位置とすることを特徴とするものである。
【００１６】
〔構成４〕
構成３を有するロボット装置において、制御手段は、ヤコビ行列の推定において、忘却係数を固定ではなく動的に変化させることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る複数ロボット装置の制御方法においては、構成１を有することにより、マニピュレータのうち１つの関節を僅かに駆動させ、関節の動作速度と撮像手段により取得した対象物の画像を処理して得られるｍ個の画像特徴量の変化速度を求め、マニピュレータの各関節に対して関節の動作速度と画像特徴量の変化速度を求め、これらから行数がｍ、列数が関節の数となる行列を作成してこれをヤコビ行列の初期解と定め、画像特徴量に基づき、逐次最小二乗法を用いて、画像特徴量の変化速度とマニピュレータの各関節の動作速度との関係式であるヤコビ行列を推定し、事前に目標位置において取得された対象物の画像特徴量と対比して、マニピュレータの手先位置が目標位置に近づくように各関節の動作速度を求めてマニピュレータの指令信号とし、この指令信号に基づいてマニピュレータを動作させ手先位置を目標位置とするので、多くの基準画像を用意する必要がないため、計算負荷が軽く、迅速な制御が可能である。そして、このロボット装置の制御方法においては、適切な初期解を選び、かつ、逐次最小二乗法を用いてヤコビ行列の推定を行なうことにより、ヤコビ行列の推定演算の収束を迅速化し、ロバスト性を向上させることができる。また、マニピュレータを３次元空間内において制御することができる。
また、ヤコビ行列の推定に先だって、マニピュレータのうち１つの関節を僅かに駆動させ、関節の動作速度と撮像手段により取得した対象物の画像を処理して得られるｍ個の画像特徴量の変化速度を求め、マニピュレータの各関節に対して関節の動作速度と画像特徴量の変化速度を求め、これらから行数がｍ、列数が関節の数となる行列を作成してこれをヤコビ行列の初期解と定めるので、ヤコビ行列の適切な初期解が選択され、推定演算の収束を迅速化し、ロバスト性を向上させることができる。
【００１９】
本発明に係る複数ロボット装置の制御方法においては、構成２を有することにより、ヤコビ行列の推定において、忘却係数を固定ではなく動的に変化させるので、より正確な推定を行うことができる。
【００２１】
そして、本発明に係る複数ロボット装置においては、構成３を有することにより、制御手段は、マニピュレータのうち１つの関節を僅かに駆動させ、関節の動作速度と撮像手段により取得した対象物の画像を処理して得られるｍ個の画像特徴量の変化速度を求め、マニピュレータの各関節に対して関節の動作速度と画像特徴量の変化速度を求め、これらから行数がｍ、列数が関節の数となる行列を作成してこれをヤコビ行列の初期解と定め、画像特徴量に基づき、逐次最小二乗法を用いて、画像特徴量の変化速度とマニピュレータの各関節の動作速度との関係式であるヤコビ行列を推定し、事前に目標位置において取得された対象物の画像特徴量と対比して、マニピュレータの手先位置が目標位置に近づくように各関節の動作速度を求めてマニピュレータに対する指令信号として生成し、この指令信号に基づいてマニピュレータを動作させ手先位置を目標位置とするので、多くの基準画像を用意する必要がないため、計算負荷が軽く、迅速な制御が可能である。そして、このロボット装置においては、適切な初期解を選び、かつ、逐次最小二乗法を用いてヤコビ行列の推定を行なうことにより、ヤコビ行列の推定演算の収束を迅速化し、ロバスト性を向上させることができる。また、マニピュレータを３次元空間内において制御することができる。
また、制御手段は、ヤコビ行列の推定に先だって、マニピュレータのうち１つの関節を僅かに駆動させ、関節の動作速度と撮像手段により取得した対象物の画像を処理して得られるｍ個の画像特徴量の変化速度を求め、マニピュレータの各関節に対して関節の動作速度と画像特徴量の変化速度を求め、これらから行数がｍ、列数が関節の数となる行列を作成してこれをヤコビ行列の初期解と定めるので、ヤコビ行列の適切な初期解が選択され、推定演算の収束を迅速化し、ロバスト性を向上させることができる。
【００２２】
本発明に係る複数ロボット装置においては、構成４を有することにより、制御手段は、ヤコビ行列の推定において、忘却係数を固定ではなく動的に変化させるので、より正確な推定を行うことができる。
【００２４】
すなわち、本発明は、ロボット装置のマニピュレータを制御するにあたり、多くの基準画像を用意する必要がなく、計算負荷が軽く、迅速な制御が可能でありながら、マニピュレータの対象物に対する位置及び姿勢を３次元空間内において制御することができるようになされたロボット装置の制御方法及びロボット装置を提供することができるものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図面を参照して説明する。
【００２６】
〔ロボット装置の構成〕
図１は、本発明に係るロボット装置の構成を示す模式的な側面図である。
【００２７】
本発明に係るロボット装置は、図１に示すように、６自由度のマニピュレータ１を有し、このマニピュレータ１により、対象物１０１の把持、運搬、加工または他の部材への組立が可能となされているものである。
【００２８】
マニピュレータ１は、複数のアクチュエータ（駆動装置）とリンク（剛体の構造物）とによって構成されており、６自由度を有している。すなわち、各リンク間は、回動（屈曲）、または、旋回可能な関節２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，２ｆを介して接続されており、それぞれアクチュエータによって相対駆動されるようになっている。各アクチュエータは、制御手段となるコンピュータ３によって制御される。
【００２９】
このマニピュレータ１において、第１のリンク（基端部のリンク）１ａは、基台部４に対し、基端側を第１の関節２ａを介して接続されて設置されている。第１の関節２ａは、鉛直軸（ｚ軸）回りに旋回可能な関節である。この第１のリンク１ａの先端側には、第２の関節２ｂを介して、第２のリンク１ｂの基端側が接続されている。第２の関節２ｂは、水平な軸回りに第２のリンク１ｂを回動可能とする関節である。第２のリンク１ｂの先端側には、第３の関節２ｃを介して、第３のリンク１ｃの基端側が接続されている。第３の関節２ｃは、水平な軸回りに第３のリンク１ｃを回動可能とする関節である。
【００３０】
そして、第３のリンク１ｃの先端側には、第４の関節２ｄを介して、第４のリンク１ｄの基端側が接続されている。第４の関節２ｄは、第３のリンク１ｃの軸回りに第４のリンク１ｄを旋回可能とする関節である。第４のリンク１ｄの先端側には、第５の関節２ｅを介して、第５のリンク１ｅの基端側が接続されている。第５の関節２ｅは、第４のリンク１ｄの軸に直交する軸回りに第５のリンク１ｅを回動可能とする関節である。第５のリンク１ｅの先端側には、第６の関節２ｆを介して、第６のリンク１ｆの基端側が接続されている。第６の関節２ｆは、第５のリンク１ｅの軸回りに第６のリンク１ｆを旋回可能とする関節である。
【００３１】
このように、マニピュレータ１においては、回動可能な関節と、旋回可能な関節とが、交互に計６個設けられていることにより、６自由度が確保されている。
【００３２】
第６のリンク１ｆの先端側（以下、「手先」という。）には、対象物１０１を把持したり加工したりする先端ツール機構５が設けられている。この先端ツール機構５は、コンピュータ３や図示しないその他の制御装置によって制御される。また、手先の近傍には、撮像レンズ及びＣＣＤやＣＭＯＳなどの固体撮像素子からなる撮像手段となるカメラ６が取付けられている。
【００３３】
コンピュータ３は、メモリ３ａを有している。このメモリ３ａには、マニピュレータ１の先端ツール機構５を目標位置及び目標姿勢としたときにカメラ６によって得られる対象物１０１の画像に基づく画像特徴量が記憶されている。メモリ３ａに記憶された画像特徴量は、画像処理部３ｂに送られる。この画像処理部３ｂは、マニピュレータ１の動作中にカメラ６により取得された対象物１０１の画像に基づく画像特徴量を求めて、指令信号生成部（ヤコビ行列推定部）３ｃに送る。指令信号生成部３ｃは、逐次最小二乗法を用いて、画像特徴量の変化速度とマニピュレータ１の各関節２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，２ｆの動作速度との関係式であるヤコビ行列を推定する。そして、メモリ３ａに記憶された画像特徴量と対比してマニピュレータ１の先端ツール機構５が目標位置に近づくような先端ツール機構５の速度を求め、この先端ツール機構５の速度とヤコビ行列から各関節２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，２ｆの動作速度を求めてマニピュレータ１の指令信号として出力する。この指令信号は、マニピュレータ１に送られる。マニピュレータ１は、送られた指令信号に基づいて動作し、先端ツール機構５を目標位置に移動させる。すなわち、マニピュレータ１においては、第１のリンク１ａに対する第２のリンク１ｂの位置、第２のリンク１ｂに対する第３のリンク１ｃの位置、第３のリンク１ｃに対する第４のリンク１ｄの位置と、順次先端側のリンクの位置が制御されることにより、先端ツール機構５の位置が制御され、この先端ツール機構５を所定の位置に移動させることができる。
【００３４】
〔ロボット装置の制御方法〕
そして、このロボット装置においては、以下に示す本発明に係るロボット装置の制御方法が実行されることにより、マニピュレータ１が自動制御される。すなわち、このロボット装置においては、事前に目標位置において取得した画像から算出し記憶している画像特徴量と、カメラ６により取得された画像から算出した画像特徴量とが一致するように、マニピュレータ１を動作させる。
【００３５】
このロボット装置においては、ヤコビ行列の推定において、適切な初期解を選び、かつ、逐次最小二乗法を用いることにより、推定演算の収束を速くし、ロバスト性を向上させることができる。
【００３６】
なお、本発明で用いるヤコビ行列とは、マニピュレータ１のある関節の動作角度がθである瞬間における関節の動作速度Δθに対する画像特徴量の変化速度Δｆ（θ）の関係であり、以下に示す行列のＪである。
Δｆ（θ）＝Ｊ（θ）Δθ  ・・・（式１）
【００３７】
図２は、本発明に係るロボット装置の制御方法の手順を示すフローチャートである。
【００３８】
このロボット装置においては、コンピュータ３は、図２に示すように、本発明に係るロボット装置の制御方法を実行する。すなわち、コンピュータ３は、ステップｓｔ１で制御を開始すると、ステップｓｔ２に進み、マニピュレータ１を僅かに駆動させ、各関節２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，２ｆの動作速度と画像特徴量の変化速度との関係を求め、この関係により、ヤコビ行列の初期解を定める。次に、ステップｓｔ３に進み、逐次最小二乗法（以下、「ＲＬＳ」という。）を使ってヤコビ行列の推定を行なうための初期設定を行なう。
【００３９】
そして、ステップｓｔ４に進み、画像サーボ制御を開始し、ステップｓｔ５に進む。ステップｓｔ５では、カメラ６により対象物１０１の画像を取得し、この画像から、画像特徴量の算出を行って、ステップｓｔ６に進む。
【００４０】
ステップｓｔ６では、ＲＬＳを使ってヤコビ行列の値を推定し、ステップｓｔ７に進む。ステップｓｔ７では、カメラ６により得られている画像の画像特徴量と、メモリ３ａに記憶されている目標位置における画像特徴量との偏差に基づいて、ヤコビ行列の逆行列を用いて、各関節２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，２ｆの動作速度を算出し、ステップｓｔ８に進む。ステップｓｔ８では、算出された各関節２ａ，２ｂ，２ｃ，２ｄ，２ｅ，２ｆの動作速度を指令信号としてマニピュレータ１に出力し、ステップｓｔ９に進む。
【００４１】
ステップｓｔ９では、制御の終了条件が達成されているか否かを判別する。この終了条件としては、例えば、対象物１０１が静止している場合において、カメラ６により得られている画像の画像特徴量と、メモリ３ａに記憶されている目標位置における画像特徴量との偏差が閾値以下となっている場合である。または、対象物１０１が動作している場合においては、先端ツール機構５が対象物１０１の動作範囲内にあるか、最終位置に到達したかを判別する。あるいは、先端ツール機構５が対象物１０１を把持できたか、対象物１０１を変更する必要があるかを判別する。終了条件が達成されていなければ、ステップｓｔ５に戻り、終了条件が達成されていれば、ステップｓｔ１０に進む。
【００４２】
ステップｓｔ１０では、画像サーボ制御を終了し、ステップｓｔ１１に進み、制御を終了する。
【００４３】
〔ヤコビ行列の初期解の算出〕
前述のようにしてヤコビ行列の推定を行うにあたっては、初期解を適切に設定する必要がある。初期解の設定は、単純には、適当な値、例えば、単位行列などとすればよいが、より正確な推定を行うには、（式１）より、マニピュレータ１の関節を速度Δθで僅かに動かしたときに画像特徴量がどのような速度Δｆで動くかを求めることが好ましい。
【００４４】
具体的には、マニピュレータ１には６個の関節あるので、第ｉ関節（但し、ｉ＝１〜６）だけを僅かに動かしたときのｍ個の画像特徴量を並べたベクトルの変化速度Δｆｊ（但し、ｊ＝１〜ｍ）を求めると、以下の式が得られる。
Ｊｉ０＝〔Δｆ１・・・Δｆｍ〕diag（Δθ１，・・・，Δθ６）−１・・・（式２）
【００４５】
なお、diag（Δθ１，・・・，Δθ６）は、対角要素としてΔθ１〜Δθ６が並ぶ６×６の対角行列であり、〔Δｆ１・・・Δｆ６〕は、画像特徴量がｍ個ならば、ｍ×６の行列である。
【００４６】
〔その他の初期解設定〕
マニピュレータ１の関節の軸数をｎとし、画像特徴量の数をｍとしたとき、（ｎ＋１）×（ｎ＋１）のゼロ行列をＰ０、ｍ×ｎのヤコビ行列の初期解をＪｉ０、ｍ×１のゼロ行列をＪｔ０とする。
【００４７】
ここで、ヤコビ行列の推定に用いる忘却係数λを０より大きく１以下の値とする。忘却係数λが大きいほど、過去の値が現在の値に影響する、つまり、時間軸でのデータの影響度が大きくなるので、ノイズに強くなるが、収束が遅くなる。逆に、忘却係数λを小さくすると、過去の値が現在の値に影響しなくなるので、収束速度は速くなるが、ノイズや初期解のずれなどに弱くなる。
【００４８】
〔画像取得、特徴量算出〕
カメラ６により取得された画像から求められる画像特徴量は、例えば、対象物１０１が円形状ならば、円の中心位置と半径、対象物１０１が楕円ならば、中心と長径、短径及び傾き、対象物１０１が四角形ならば、４頂点の位置などである。
【００４９】
このような画像特徴量を並べたベクトルをｆｋ（但し、ｋは、制御ステップ数を意味する整数）とする。最初に取得された画像から得た画像特徴量をｆ０とする。
【００５０】
〔ヤコビ行列の推定〕
制御開始からの時刻、または現在の時刻をｔｋ（ｋは制御ステップ数を意味する整数）とし、制御開始直後の時刻をｔ０とする。関節角度をθｋとし、制御開始直後の角度をθ０とする。そして、ｋ＝１を初期解として、以下の式を解く。
【００５１】
【数１】
0005211944.tif 000002
【００５２】
ここで、ｆは、画像特徴量、θは、マニピュレータ１の関節の動作角度、ｔは、時刻、Ｊｉｋは、（式１）におけるヤコビ行列、λは、忘却係数（調整パラメータ）である。他は、物理的に意味のある数値ではなく、逐次最小二乗法の計算を行なう上で計算される値である。
【００５３】
この推定においては、制御周期１回ごとにｋの値を１増やしてゆく。この計算を制御周期ごとに繰り返すことにより、新しい関節角度θｋ＋１が得られる。そして、マニピュレータ１の関節がこの角度になるように、マニピュレータ１を動作させる。
【００５４】
〔忘却係数の適応調整を含むヤコビ行列の推定〕
前述のように、忘却係数λを動的に変更することにより、より収束速度を向上させることができる。λｋの初期解λ０を適当な値、たとえば１に選ぶとする。この場合、各制御周期での計算式は以下のようになる。
【００５５】
【数２】
0005211944.tif 000003
【００５６】
ここで、ｆは、画像特徴量、θは、マニピュレータ１の関節の動作角度、ｔは、時刻、Ｊｉｋは、（式１）におけるヤコビ行列、λｋは、忘却係数（調整パラメータ）である。
【００５７】
なお、αは微小な正の数であり、λｋの動的変化の割合を調整するパラメータである。αを大きな値にすると、λｋの値が大きく変化し、ノイズに弱くなる。逆に、αを小さな値にするほど、適応は遅くなるが、安定した挙動となる。
【００５８】
また、λｋを求める式における〔  〕λ＋λ−の意味は、〔  〕内の計算結果がλ＋よりも大きな値のときは、計算結果をλ＋とし、計算結果がλ−よりも小さな値のときは、計算結果をλ−とするという意味である。これは、λを０より大きく１以下の値とする必要があるため、計算結果がこの範囲を超えないようにするためである。また、この値を調整し、動的に得られるλｋの値の範囲を制限することにより、収束速度やロバスト性を調整することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明に係るロボット装置の構成を示す模式的な側面図である。
【図２】本発明に係るロボット装置の制御方法の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００６０】
１    マニピュレータ
１ａ  第１のリンク
１ｂ  第２のリンク
１ｃ  第３のリンク
１ｄ  第４のリンク
１ｅ  第５のリンク
１ｆ  第６のリンク
２ａ  第１の関節
２ｂ  第２の関節
２ｃ  第３の関節
２ｄ  第４の関節
２ｅ  第５の関節
２ｆ  第６の関節
３    コンピュータ
３ａ  メモリ
３ｂ  画像処理部
３ｃ  指令信号生成部
５    先端ツール機構
６    カメラ
１０１    対象物
【図１】
0005211944.tif 000004
【図２】
0005211944.tif 000005