(57)【要約】【課題】各リンク間の連動動作の重要性を考慮し、つかみ動作のタイプに応じて要求される最適な連動動作により対象物を上手につかむことができるロボットハンド及びその制御方法を提供すること。【解決手段】ロボットハンド１は、掌部１１と、２以上のリンク１２１、１２２及び１３１、１３２を有する２以上の指部１２、１３と、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節１２３、１２４及び１３３、１３４を独立に制御するモータ１１１〜１１４と、把持対象物の把持方法に対応して各関節の連動動作が定義されたデータベースと、データベースを参照してモータ１１１〜１１４を制御する制御手段とを有し、制御手段は、複数の連動動作から、把持対象物に応じた一の連動動作を選択してモータ１１１〜１１４を制御する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
２以上のリンクを有する２以上の指部と、
前記各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節を独立に制御する動力源と、
把持対象物の把持方法に対応して各関節の連動動作が定義されたデータベースと、
前記データベースを参照して前記動力源を制御する制御手段とを有し、
前記制御手段は、前記複数の連動動作から、把持対象物に応じた一の連動動作を選択して前記動力源を制御するロボットハンド。
【請求項２】
前記指部に連結される掌部を有する
ことを特徴とする請求項１記載のロボットハンド。
【請求項３】
前記連動動作は、任意の非線形関数で表わされる
ことを特徴とする請求項１又は２記載のロボットハンド。
【請求項４】
前記関節の動作は、前記関節の回転角、前記非線形関数として定義されたＫ次関数の係数、又は関節（ｎ−１）（ｎ≧２）の各回転角毎に、関節ｎの回転角が規定されたハッシュテーブルからなる
ことを特徴とする請求項３記載のロボットハンド。
【請求項５】
把持対象物を認識する認識手段を更に備え、
前記制御手段は、前記認識手段の認識結果に基づき前記連動動作を選択して前記動力源を制御する
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれか１項記載のロボットハンド。
【請求項６】
２以上の指部を構成する２以上のリンクにおいて、
把持対象物の把持方法に対応して前記リンクを個別に駆動する各関節の連動動作が複数定義されたデータベースを参照し、把持対象物に応じた一の連動動作を選択する動作選択工程と、
前記選択した一の連動動作に基づき各関節を制御する制御工程とを有するロボットハンドの制御方法。
【請求項７】
把持対象物を認識する認識工程を更に有し、
動作選択工程では、前記データベースを参照し、前記認識工程にて認識した把持対象物に応じた一の連動動作を選択する
ことを特徴とする請求項６記載のロボットハンドの制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物を把持することができるロボットハンド及びその制御方法に関し、特に多リンクの指部を有するロボットハンド及びその制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械的に連結した指においては、指の屈曲は、そのロボットハンド製造者の指定するいくつかの物体をつかむのに最適であるが、その他の物体をつかむのには最適ではない。また、そのようなロボットハンドにおいて、つかみ動作は機械的に定義されるので、異なる形式、例えば後述する指先持ち、握り持ち、又は平行もちでつかみ動作をすることができない。そのようなロボットハンドの設計が非特許文献１に記載されている。
【０００３】
従来、独立して制御可能なリンクを有する指において、指曲げは与えられた制御装置に依存する。最も一般的な制御は、非特許文献２に記載されているように、計算された指先の軌跡に基づき、指が物体に近づく間に最初の接触をさせる。
【０００４】
このような計算を避けるために、物体をつかむとき、直接、関節をコントロールする方法があるが、各リンクの連動動作に依存して複雑なため、つかみ動作は、以下のように行われる。すなわち、
１）指の各リンクの一定連動動作により行う。この場合、常に指の曲げ方が同様になる（１つの方法でしかつかみ動作を行えない）
２）手の掌側の数リンクの動きを止め、残ったリンクを一定連動動作で動かすことにより行う。この場合、指の外側のリンクだけで限られたレンジの動作になるため、しばしばつかみ動作は失敗する。
すなわち、これらの技術は、各リンク間の連動動作の重要性を考慮していない。
【特許文献１】米国特許公報第４６４３４７３明細書
【非特許文献１】Carozza M.C, Dario. P, "Biomechatronic Design and Control of an Anthropomorphic Artificial Hand for Prosthetic and Robotic Applications", IEEE Transaction on Mechatronics, Aug. 2007, Vol.12, Issue:4, pp.481-429
【非特許文献２】Yoshikawa T., Nagai K., "Manipulating and grasping forces in manipulation by multifingered robot hands", IEEE Transaction on Robotics and Automation, Feb, 1991, Vol.7, pp.67-77
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記の方法は近づく指を直接コントロールするので極めて簡単なシステムとなる。これらの方法は、すばやく、簡単かつ容易に実装することができる。しかしながら、これらの方法においては、各指の関節動作の連動を考慮する必要があり、これらを実装することは複雑であり困難である。たとえば、全ての関節を動かせればよいが（図１１（ａ））、特許文献１においては、異なるつかみ動作を行うためのいくつかの指のリンクの角度を固定にする（図１１（ｂ））ことで、問題を簡単化する。しかし、この技術においては、設計されていないつかみ動作ができないよう動作範囲が制限されているという問題点がある。
【０００６】
関節の動きの連動を操作するために、他の技術においては、先ず指先に加わる接触力を計算している。しかしながら、この力はタスク空間（大部分は直交座標空間）に定義されており、そのため計算された力は、複雑な行列式を使用した関節動作に変形されている（図１２）。これは、ＣＰＵの計算時間が長くかかり、複雑な力場を解析して簡単な関節動作を作らなければならず、実装するのが困難であるという問題点がある。
【０００７】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、各リンク間の連動動作の重要性を考慮し、つかみ動作のタイプに応じて要求される最適な連動動作により対象物を上手につかむことができるロボットハンド及びその制御方法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】
【０００８】
本発明にかかるロボットハンドは、２以上のリンクを有する２以上の指部と、前記各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節を独立に制御する動力源と、把持対象物の把持方法に対応して各関節の連動動作が定義されたデータベースと、前記データベースを参照して前記動力源を制御する制御手段とを有し、前記制御手段は、前記複数の連動動作から、把持対象物に応じた一の連動動作を選択して前記動力源を制御するものである。
【０００９】
本発明においては、予め用意された複数の連動動作のうち、把持対象物に応じた一の連動動作を選択し、当該選択した連動動作により各関節を制御するため、把持対象物に応じたつかみ動作（把持動作）を表出させることができる。
【００１０】
また、前記指部に連結される掌部を有することができる。また、前記連動動作は、任意の非線形関数で表わされるものとすることができる。さらに、前記関節の動作は、前記関節の回転角、前記非線形関数として定義されたＫ次関数の係数、又は関節（ｎ−１）（ｎ≧２）の各回転角毎に、関節ｎの回転角が規定されたハッシュテーブルからなるものとすることができる。
【００１１】
また、把持対象物を認識する認識手段を更に備え、前記制御手段は、前記認識手段の認識結果に基づき前記連動動作を選択して前記動力源を制御するものとすることができる。把持対象物をカメラ等で認識し、認識結果に応じて、把持対象物に最適な把持方法で物体を把持することができる。
【００１２】
本発明にかかるロボットハンドの制御方法は、２以上の指部を構成する２以上のリンクにおいて、把持対象物の把持方法に対応して前記リンクを個別に駆動する各関節の連動動作が複数定義されたデータベースを参照し、把持対象物に応じた一の連動動作を選択する動作選択工程と、前記選択した一の連動動作に基づき各関節を制御する制御工程とを有するものである。
【００１３】
本発明においては、２以上の指部を構成する２以上のリンクにおいて、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節を独立に制御する。この際、データベースに予め用意された把持対象物に応じた複数の連動動作のうち把持対象物に応じた一の連動動作を選択する。この選択した連動動作により、適切なつかみ動作（把持動作）を行うことができる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、各リンク間の連動動作の重要性を考慮し、つかみ動作のタイプに応じて要求される最適な連動動作により対象物を上手につかむことができるロボットハンド及びその制御方法を提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。図１は、本実施の形態にかかるロボットハンドを示す図である。ロボットハンド１は、掌部１１に接続された２つの指部１２、１３を有する。指部１２は、リンク１２１、１２２を有する。根本側のリンク１２１は、掌に関節１２３を介して接続されている。指先側のリンク１２２は、関節１２３とは反対側の関節１２４によりリンク１２１と接続されている。
【００１６】
指部１３も同様に構成される。すなわち、指部１３は、リンク１３１、１３２を有する。根本側のリンク１３１は、掌に関節１３３を介して接続されている。指先側のリンク１３２は、関節１３３とは反対側の関節１３４によりリンク１３１と接続されている。
【００１７】
各リンクを個別に駆動する関節が各リンクにそれぞれ設けられている。そして、掌部１１には、この関節を独立に制御する動力源としてモータ部１１１〜１１４が設けられている。角関節毎にモータと減速機を設け、それぞれ例えばＰＩＤ（Proportional Integral Derivative）制御により、角関節に個別に目標角度を与えることができる。モータ部１１１〜１１４により各関節が独立して制御されることから、各リンクが独立して駆動し、対象物１０を把持することができる。このことにより、さまざまなタイプのつかみ動作を可能にする。
【００１８】
ここで、本実施の形態にかかるロボットハンドは、各関節を独立に制御する動力源のモータ１１１〜１１４の他に、把持対象物の把持方法に対応して各関節の連動動作が定義されたデータベース（図示せず）と、このデータベースを参照してモータ１１１〜１１４を制御する制御手段（図示せず）とを有する。制御手段は、複数の連動動作から、把持対象物に応じた一の連動動作を選択して動力源を制御する。把持対象物は、例えばカメラ等でその形状を認識し、その認識結果に基づき、最適な連動動作を選択すればよい。
【００１９】
なお、本実施の形態にかかるロボットハンドは、正確さ及び先端部の位置よりリンク動作を重視するロボットハンドに好適である。また、ロボットハンドのみならず、ｎリンクの振り子などのkinematics chainにも適用可能である。さらに、適応分野としては、ロボットによる身振り、人工蛇などの生命の動き、掘削機、ハンマー掘削機などの機械などに適用することができる。さらにまた、本実施の形態は、指に使用する関節へ力を転送する動力源（モータ）の種類に依存する。たとえば、ゴムバンドを使用した指であったり、又はワイヤ駆動型の関節であったり、更には、人工筋肉やギアトレインを使用したものなどにより動作の仕方が異なる。
【００２０】
図２は、ロボットハンドの制御方法を示すフローチャートである。図３及び図４は、つかみ動作をするロボットハンドを示す図である。先ず、図２に示すように、例えばロボットに搭載されたカメラなどによって対象物５１を認識する(ステップＳ１１、図２参照)。これにより、把持対象物５１を例えばマグカップ等として特定する。次に、認識した把持対象物に応じてつかみ動作のクラス分けをする(ステップＳ１２)。つかみ動作としては、たとえば指部５２と指部５３の先端で挟んでつかむ指先持ちや、両指部で把持対象物を抱え込むようにして把持する握り持ちや、指先側のリンクを把持対象物に押し当てて把持する平行もちなどがある。これらのつかみ動作については後述する。つかみ動作をクラス分けしたら、各つかみ動作毎に各関節の連動動作が定義されたデータベースを参照し(ステップＳ１３)、該当のつかみ動作に応じた連動動作を読み出す。
【００２１】
そして、データベースから読み出した連動動作に従って関節の動作を制御する(ステップＳ１４、図４参照)ことで、対象物５１を把持する。対象物５１を動かし操作する間、つかみ動作を実行する(ステップＳ１５)。
【００２２】
次に、本実施の形態にかかるデータベースについて説明する。データベースには、様々なタイプのつかみ動作の結果生じる指の動きが含まれている。すなわち、データベースは、対象物に向かって動く関節の全ての関節動作を含む、定義された又は公知のつかみ動作のセットを有するものとすることができる。
【００２３】
データベースは様々な方法で実装することができる。図５は、データベースの一例を示す図である。また、図６は、関節角とリンクの関係を示す図である。たとえば、データベースは、図５に示すように定義することができる。図６に示す指部３０において、リンク４２は、リンク４１と関節３２を介して接続されている。リンク４１は、掌と関節３１を介して接続されている。この場合、図６に示すように、角度ｑ１は、リンク４１（長さＬ１）に含まれる関節３１の現在の角度を示す。すなわち、角度ｑ１は、掌に関節３１により回転可動に取り付けられたリンク４１の回転角を示す。角度ｑ２は、リンク４２（長さＬ２）に含まれる関節３２の現在の角度を示す。すなわち、角度ｑ２は、リンク４１に関節３２により取り付けられたリンク４２のリンク４１からの回転角を示す。
【００２４】
ここで、関節動作の関係を定義する運動学の制約（kinematics constraint）がある。図６に示すように、指部のリンクのうち、根本側のリンク４１の長さをＬ１、指先側のリンク４２の長さをＬ２とし、当該根本側のリンク４１を駆動する関節の角度をｑ１、指先側のリンク４２を駆動する関節の角度をｑ２としたとき、指先側のリンク４２の先端位置Ｐｏｓｅ（Ｘ，Ｙ）は、下記数式を満たす
【数１】
2009184030.tif 000003
【００２５】
この運動学の数式において、角度ｑ１は、角度ｑ２より、より頻繁に現れる。このため、つかみ動作により指を曲げている間、指の動きの望ましい動作をするために角度ｑ２は角度ｑ１に依存する。
【００２６】
この理論は複数のリンクが直列に接続された指が何本あっても成立する。指先に近い関節の関節角は、指先より遠い（掌に近い）方の関節の関節角に依存する。したがって、図３に示すデータベースは、下記のようにあらわすことができる。
ｑ２＝ｆ（ｑ１）
【００２７】
ここで、ｆは、リンク４１とリンク４２の動作の結合で定義される非線形関数である。すなわち、例えば、掌に近づけるように指を曲げる握り持ちにおいては、ｆを略線形の関数に定義することができる。これに対し、平行もちは、掌に近い関節が限界に達するか又はほとんど限界に達した後、掌から遠い方の関節が対象物に対して動きだしつかみ動作を完成させる。このような関節の説明は、多くのリンクを有する指に適用することができる。
【００２８】
例えば図７乃至図９は、３つのリンクを有する指を有するロボットハンドのデータベースを示す。ここで、各関節角は下記を満たす。図７乃至図９には、掌部２１と、掌部２１に連結された２本の指部２２、２３を有するロボットハンドを示す。指部２２は、３つのリンク２２１、２２２、２２３を有する。リンク２２１は、掌部２１に関節２２４を介して結合されている。リンク２２２は、リンク２２１に関節２２５を介して結合されている。リンク２２３は、リンク２２２に関節２２６を介して結合されている。ここで、関節２２４乃至２２６は、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節である。そして、このロボットハンドは、これらの関節２２４乃至２２６を独立に制御する動力源を有する。この関節２２４乃至２２６は、０乃至１００度まで回転することができるものとする。
【００２９】
指部２３も同様に構成される。すなわち、指部２３は、３つのリンク２３１、２３２、２３３を有する。リンク２３１は、掌部２１に関節２３４を介して結合されている。リンク２３２は、リンク２３１に関節２３５を介して結合されている。リンク２３３は、リンク２３２に関節２３６を介して結合されている。ここで、関節２３４乃至２３６は、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節である。そして、このロボットハンドは、これらの関節２３４乃至２３６を独立に制御する動力源を有する。この関節２３４乃至２３６は、０乃至１００度まで回転することができるものとする。
【００３０】
ここで、図７に示すロボットハンドは、把持対象物に対し左右から指部を近づけ指先と指先で把持対象物を挟むことで、把持対象物を把持する。以下、このつかみ動作を指先持ちということとする。ｑ１は関節２２４の回転角、ｑ２は関節２２５の回転角、ｑ３は、関節２２６の回転角を示す。この場合、
ｑ２＝ｆ１（ｑ１），ｑ３＝ｆ２（ｑ２）
を満たす。ここで、関節角ｑ１は、コントロールシステムによって対象物に向うリンク１の動きが修正される。たとえば、関節角ｑ１をＰＩＤ制御しておき、その目標角度を時間に応じて変化させる。図７に示すように、ｑ２がある一定値を維持したままｑ１が大きくなり、ｑ１がある程度大きくなったら今度はｑ２が大きくなるとように両角度が制御される。
【００３１】
また、図８は、把持対象物を左右から指部２２、２３にて抱え込むようにして把持する場合を示す。以下、このつかみ動作を握り持ちという。この場合、ｑ１、ｑ２、及びｑ３は、ほとんど同じ速さで回転する。
【００３２】
さらに、図９は、例えば筒型又は直方体、立方体形状の把持対象物を把持する際に使用する把持方法である。指先側のリンクを把持対象物に対して平行にし、当該リンクで挟みこむようにして把持対象物を把持する。以下、これを平行持ちという。この場合、ｑ１がほぼ限界まで回転した時点でｑ２が回転する。
【００３３】
このようなデータベースは下記のように実装することができるが、下記に限るものではない。
ハッシュテーブル：ｑ１の各値毎に、ｑ２の値がメモリに保存される
多項式：非線形関数として推定されたｎ次多項式の係数を保存する
ニューラルネットワーク：学習に使用したつかみ動作のサンプルに基づき与えられたｑ１がｑ２を提供する
非線形関数による数値実行
クラスタリングファジィシステムなどの非線形関数のアルゴリズムの実装
【００３４】
本実施の形態にかかるロボットハンドは、図１０に示すような異なるタイプのつかみ動作をまねする生物学的に示唆されたロボットに好適である。データベースには、各つかみ動作の各指の各リンクの関節動作が格納されている。これらの関係（非線形関数ｆ）は、つかみ動作のタイプに依存し、各指の各リンクによって異なる。図１０（ａ）は、親指と人差し指の２本の指で切符などを把持する場合の把持方法を示す。図１０（ｂ）は、鉛筆等を持つ場合の把持方法を示す。図１０（ｃ）は、指揮棒などを持つ場合の把持方法を示す。図１０（ｄ）は、親指と人差し指の側面で切符などを持つ場合の把持方法を示す。図１０ｅ）は、５本の指先でピンポン玉等を持つ把持方法を示す。図１０（ｆ）は、５本の指で野球ボールをつかむ場合の把持方法を示す。図１０（ｇ）は、グラス等を５本の指で抱えて持つ把持方法を示している。
【００３５】
本実施の形態においては、各リンクを個別に駆動する各リンクにそれぞれ設けられた関節を独立に制御するモータを有するため、各リンクを独立して駆動することができ、様々なつかみ動作を可能とする。この場合、各つかみ動作における各関節の回転角等を一連の動作としてデータベースに保持することにより、様々なつかみ動作を簡便な方法で行わせることができる。
【００３６】
なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の実施の形態にかかるロボットハンドを示す図である。
【図２】本発明の実施の形態にかかるロボットハンドの制御方法を示すフローチャートである。
【図３】つかみ動作をするロボットハンドを示す図である。
【図４】つかみ動作をするロボットハンドを示す図である。
【図５】本発明の実施の形態におけるデータベースの一例を示す図である。
【図６】関節角とリンクの関係を示す図である。
【図７】様々なつかみ動作を説明するための図であって、指先持ちを示す図である。
【図８】様々なつかみ動作を説明するための図であって、握り持ちを示す図である。
【図９】様々なつかみ動作を説明するための図であって、平行持ちを示す図である。
【図１０】異なるタイプのつかみ動作を示す図である。
【図１１】従来の関節角を固定した場合のロボットハンドを示す図である。
【図１２】従来の指先の力を計算するタイプのロボットハンドを示す図である。
【符号の説明】
【００３８】
１０  対象物
１１、２１  掌部
１２、１３、２２、３０、１２３、１２４、１３３、１３４  指部
３１、３２、１２３、１２４、１３３、１３４、２２４−２２６  関節
４１、４２、１２１、１２２、１３１、１３２、２２１−２２３  リンク
１１１-１１４  モータ部
【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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