(57)【要約】
2020521645.tif 000051【選択図】図３
2020521645.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
2020521645.tif 000045
【請求項２】
2020521645.tif 000046
【請求項３】
2020521645.tif 000047
【請求項４】
2020521645.tif 000048
【請求項５】
2020521645.tif 000049
【請求項６】
前記ロボット（１）はヒューマノイドロボットである、請求項１〜請求項５のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
データ処理ユニットを備えたコンピュータシステムであって、前記データ処理ユニットは、請求項１〜請求項６のいずれか一項に記載の方法を実行するように設計および設定される、コンピュータシステム。
【請求項８】
制御信号は、プログラム可能なコンピュータシステムと共働することができ、それにより、請求項１〜請求項７のいずれか一項に記載の方法を実行することができる、電子的に読み取り可能な前記制御信号を備えたデジタルデータストレージ。
【請求項９】
プログラムコードがコンピュータシステム上で実行される場合、請求項１〜請求項８のいずれか一項に記載の方法を実行するための機械可読媒体に格納された前記プログラムコードを含むコンピュータプログラムプロダクト。
【請求項１０】
コンピュータプログラムがコンピュータシステム上で実行される場合、請求項１〜請求項９のいずれか一項に記載の方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラム。
【請求項１１】
2020521645.tif 000050
【請求項１２】
前記ロボット（１）は、データネットワークとのデータインターフェースを備え、前記ロボット（１）は、前記データネットワークから前記ロボット（１）を設定および制御するためのシステムプログラムをダウンロードするように設計および設定される、請求項１１に記載のロボット（１）。
【請求項１３】
前記ロボット（１）は、前記データネットワークから前記システムプログラムのパラメータをダウンロードするように設計および設定される、請求項１１または請求項１２のいずれか一項に記載のロボット（１）。
【請求項１４】
前記ロボット（１）は、ローカル入力インターフェースおよび／またはティーチインプロセスを介して前記システムプログラムのパラメータを入力するように設計および設定され、前記ロボット（１）は手動で誘導される、請求項１１〜請求項１３のいずれか一項に記載のロボット（１）。
【請求項１５】
前記ロボット（１）は、前記データネットワークからのシステムプログラムおよび／またはそれぞれのパラメータのダウンロードが遠隔基地によって制御されるように設計および設定され、前記遠隔基地は前記データネットワークの一部である、請求項１１〜請求項１４のいずれか一項に記載のロボット（１）。
【請求項１６】
前記ロボット（１）は、前記ロボット（１）でローカルに利用可能なシステムプログラムおよび／またはそれぞれのパラメータが、前記データネットワークから受信したそれぞれの要求に基づいてデータネットワークの１人以上の参加者に送信されるように設計および設定される、請求項１１〜請求項１５のいずれか一項に記載のロボット（１）。
【請求項１７】
前記ロボット（１）は、前記ロボット（１）でローカルに利用可能なそれぞれのパラメータを有するシステムプログラムが遠隔基地から開始できるように設計および設定され、前記遠隔基地は前記データネットワークの一部である、請求項１１〜請求項１６のいずれか一項に記載のロボット（１）。
【請求項１８】
前記ロボット（１）は、前記遠隔基地および／または前記ローカル入力インターフェースが、システムプログラムおよびそれぞれのパラメータの入力のためおよび／または多数のシステムプログラムとそれぞれのパラメータからシステムプログラムとそれぞれのパラメータを選択するために設計および設定されたヒューマンマシンインターフェースＨＭＩを含むように設計および設定される、請求項１１〜請求項１７のいずれか一項に記載のロボット（１）。
【請求項１９】
前記ヒューマンマシンインターフェースＨＭＩは、タッチスクリーンでの「ドラッグアンドドロップ」入力を介して、誘導ダイアログ、キーボード、コンピュータマウス、触覚インターフェース、仮想現実インターフェース、拡張現実インターフェース、音響インターフェース、身体追跡インターフェースを介して、筋電データに基づいて、脳波データに基づいて、神経インターフェースを介して、またはそれらの組み合わせを介してエントリが可能になるように設計および設定される、請求項１８に記載のロボット（１）。
【請求項２０】
前記ヒューマンマシンインターフェースＨＭＩは、聴覚的、視覚的、触覚的、嗅覚的、触知的、または電気的フィードバック、またはそれらの組み合わせを提供するように設計および設定される、請求項１８または請求項１９に記載のロボット（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットの衝突処理方法、およびこの方法を実行するように設計および構成されたロボットに関する。
【０００２】
2020521645.tif 000003
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
上記の先行技術のソースおよび追加のソースは次のとおりである。
【非特許文献１】[1]  K. Bouyarmane and A. Kheddar. On the dynamics modeling of free-floating-base articulated mechanisms and applications to humanoid whole-body dynamics and control. Humanoids, 2012.
【非特許文献２】[2]  R. S. Dahiya, P. Mittendorfer, M. Valle, et al. Directions toward effective utilization of tactile skin: A review. IEEE Sensors Journal, 2013.
【非特許文献３】[3]  A. De Luca, A. Albu-Scha¨ffer, S. Haddadin, and G. Hirzinger. Collision detection and safe reaction with the DLR-III lightweight manipulator arm. In IROS, 2006.
【非特許文献４】[4] A. De Luca and R. Mattone. Actuator failure detection and isolation using generalized momenta. In ICRA, 2003.
【非特許文献５】[5]  A. De Luca and R. Mattone. An adapt-and-detect actuator fdi scheme for robot manipulators. In ICRA, 2004.
【非特許文献６】[6]  A. De Luca and R. Mattone. Sensorless robot collision detection and hybrid force/motion control. In ICRA, 2005.
【非特許文献７】[7]  S. Haddadin. Towards Safe Robots. Springer Berlin Heidelberg, 2014.
【非特許文献８】[8]  S.-H. Hyon, J. Hale, and G. Cheng. Full-body compliant human- humanoid interaction: Balancing in the presence of unknown external forces. IEEE Trans. Robot., 2007.
【非特許文献９】[9]  H.-B. Kuntze, C. Frey, K. Giesen, and G. Milighetti. Fault tolerant supervisory control of human interactive robots. In IFAC Workshop on Advanced Control and Diagnosis, 2003.
【非特許文献１０】[10]  V. J. Lumelsky and E. Cheung. Real-time collision avoidance in tele- operated whole-sensitive robot arm manipulators. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 1993.
【非特許文献１１】[11]  G. D. Maria, C. Natale, and S. Pirozzi. Force/tactile sensor for robotic applications. Sensors and Actuators A: Physical, 2012.
【非特許文献１２】[12]  S. Morinaga and K. Kosuge. Collision detection system for manipu- lator based on adaptive impedance control law. In ICRA, 2003.
【非特許文献１３】[13]  Open Source Robotics Foundation. ”DRC simulator”, https://bitbucket.org/osrf/drcsim. [Online], 2015.
【非特許文献１４】[14]  C. Ott, B. Henze, and D. Lee. Kinesthetic teaching of humanoid motion based on whole-body compliance control with interaction- aware balancing. In IROS, 2013.
【非特許文献１５】[15]  N. A. Radford, P. Strawser, K. Hambuchen, et al. Valkyrie: Nasa’s first bipedal humanoid robot. Journal of Field Robotics, 2015.
【非特許文献１６】[16]  V. Sotoudehnejad and M. R. Kermani. Velocity-based variable thresh- olds for improving collision detection in manipulators. In ICRA, 2014.
【非特許文献１７】[17]  V. Sotoudehnejad, A. Takhmar, M. R. Kermani, and I. G. Polushin. Counteracting modeling errors for sensitive observer-based manipula- tor collision detection. In IROS, 2012.
【非特許文献１８】[18]  M. Strohmayr. Artificial Skin in Robotics. PhD thesis, Karlsruhe Institute of Technology, 2012.
【非特許文献１９】[19]  K. Suita, Y. Yamada, N. Tsuchida, et al. A failure-to-safety “kyozon” system with simple contact detection and stop capabilities for safe human-autonomous robot coexistence. In ICRA, 1995.
【非特許文献２０】[20]  S. Takakura, T. Murakami, and K. Ohnishi. An approach to collision detection and recovery motion in industrial robot. In IECON, 1989.
【非特許文献２１】[21]  J. Vorndamme, M. Schappler, A. Todtheide, and S. Haddadin. Soft robotics for the hydraulic Atlas arms: Joint impedance control with collision detection and disturbance compensation. In IROS, 2016. Accepted and publicly available October 2016. Initial submission:https://www.irt.uni-hannover.de/fileadmin/institut/pdf/tmp/VorndammeSchToeHad2016.pdf.
【非特許文献２２】[22]  Y. Yamada, Y. Hirasawa, S. Huang, et al. Human-robot contact in the safeguarding space. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, 1997.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の課題は、ロボット、特にヒューマノイドの、より効果的な、衝突の検出から識別まで、および分離を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
2020521645.tif 000004
【０００６】
2020521645.tif 000005
【０００７】
ロボットのダイナミクスを記述するモデルには、特に質量に関する情報、特に運動連鎖構造に沿った質量分布が含まれる。後者から、運動連鎖構造の慣性モーメントも知られている。
【０００８】
2020521645.tif 000006
【０００９】
2020521645.tif 000007
【００１０】
2020521645.tif 000008
【００１１】
2020521645.tif 000009
【００１２】
2020521645.tif 000010
【００１３】
2020521645.tif 000011
【００１４】
2020521645.tif 000012
【００１５】
2020521645.tif 000013
【００１６】
2020521645.tif 000014
【００１７】
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【００１８】
2020521645.tif 000016
【００１９】
2020521645.tif 000017
【００２０】
2020521645.tif 000018
【００２１】
2020521645.tif 000019
【００２２】
2020521645.tif 000020
【００２３】
2020521645.tif 000021
【００２４】
力／トルクセンサが補正され、所望の一般化外力が観察された一般化外力から除外されたので、衝突検出は以下のように行われることが好ましい。
【００２５】
2020521645.tif 000022
【００２６】
本発明の利点は、ヒューマノイドロボットの加速度推定および負荷補正のための新しい実時間法が、ロボットの運動連鎖構造上に任意に配置された力／トルクセンサに提供されることである。
【００２７】
2020521645.tif 000023
【００２８】
2020521645.tif 000024
【００２９】
2020521645.tif 000025
【００３０】
この実施形態の利点は、複数の計算を回避することである。
【００３１】
2020521645.tif 000026
【００３２】
2020521645.tif 000027
【００３３】
2020521645.tif 000028
【００３４】
ステップｂ）とｃ）の場合、２つの主要なシナリオを区別する必要がある：単一接触と多接触のシナリオである。単一接触シナリオは、関節トルク感知でのみ処理できるが、多接触シナリオでは、異なる接触を区別するために追加の力／トルクセンサが必要になる場合がある。
【００３５】
2020521645.tif 000029
【００３６】
2020521645.tif 000030
【００３７】
2020521645.tif 000031
【００３８】
2020521645.tif 000032
【００３９】
2020521645.tif 000033
【００４０】
2020521645.tif 000034
【００４１】
2020521645.tif 000035
【００４２】
この実施形態の利点は、特にヒューマノイドロボットの単一接触シナリオにおける接触位置および接触力を推定するための新規な方法が提供されることである。
【００４３】
2020521645.tif 000036
【００４４】
2020521645.tif 000037
【００４５】
力／トルクセンサで特定されたレンチの場合、修正されたレンチは既に最良の推定値であるため、このステップでアクションを実行する必要はない。
【００４６】
この実施形態の利点は、上記の発明およびその実施形態の拡張が、運動連鎖における追加の力／トルクセンサの助けを借りて、および助けなしで、多接触状況に提供されることである。
【００４７】
2020521645.tif 000038
【００４８】
本発明の別の実施形態によれば、ロボットはヒューマノイドロボットである。
【００４９】
本発明の別の態様は、データ処理ユニットを有するコンピュータシステムに関し、データ処理ユニットは、先行する請求項のうち１つに記載の方法を実行するように設計および設定される。
【００５０】
本発明の別の態様は、電子的に読み取り可能な制御信号を備えたデジタルデータストレージに関し、制御信号は、プログラム可能なコンピュータシステムと共働することができ、それにより、先行する請求項のうち１つに記載の方法が実行される。
【００５１】
本発明の別の態様は、プログラムコードがコンピュータシステム上で実行される場合、先行する請求項のうち１つに記載の方法を実行するための機械可読媒体に格納されたプログラムコードを含むコンピュータプログラムプロダクトに関する。
【００５２】
本発明の別の態様は、コンピュータプログラムがコンピュータシステム上で実行される場合、先行する請求項のうち１つに記載の方法を実行するためのプログラムコードを有するコンピュータプログラムに関する。
【００５３】
2020521645.tif 000039
【００５４】
本発明の別の実施形態によれば、ロボットは、データネットワークとのデータインターフェースを備え、ロボットは、データネットワークからロボットを設定および制御するためのシステムプログラムをダウンロードするように設計および設定される。
【００５５】
本発明の別の実施形態によれば、ロボットは、データネットワークからシステムプログラムのパラメータをダウンロードするように設計および設定される。
【００５６】
本発明の別の実施形態によれば、ロボットは、ローカル入力インターフェースおよび／またはティーチインプロセスを介してシステムプログラムのパラメータを入力するように設計および設定され、ロボットは手動で誘導される。
【００５７】
本発明の別の実施形態によれば、ロボットは、データネットワークからのシステムプログラムおよび／またはそれぞれのパラメータのダウンロードが遠隔基地によって制御されるように設計および設定され、遠隔基地はデータネットワークの一部である。
【００５８】
本発明の別の実施形態によれば、ロボットは、ロボットでローカルに利用可能なシステムプログラムおよび／またはそれぞれのパラメータが、データネットワークから受信したそれぞれの要求に基づいてデータネットワークの１人以上の参加者に送信されるように設計および設定される。
【００５９】
本発明の別の実施形態によれば、ロボットは、ロボットでローカルに利用可能なそれぞれのパラメータを有するシステムプログラムが遠隔基地から開始できるように設計および設定され、遠隔基地はデータネットワークの一部である。
【００６０】
本発明の別の実施形態によれば、ロボットは、遠隔基地および／またはローカル入力インターフェースが、システムプログラムおよびそれぞれのパラメータの入力のためおよび／または多数のシステムプログラムとそれぞれのパラメータからシステムプログラムとそれぞれのパラメータを選択するために設計および設定されたヒューマンマシンインターフェースＨＭＩを含むように設計および設定される。
【００６１】
本発明の別の実施形態によれば、ヒューマンマシンインターフェースＨＭＩは、タッチスクリーンでの「ドラッグアンドドロップ」入力を介して、誘導ダイアログ、キーボード、コンピュータマウス、触覚インターフェース、仮想現実インターフェース、拡張現実インターフェース、音響インターフェース、身体追跡インターフェースを介して、筋電データに基づいて、脳波データに基づいて、神経インターフェースを介して、またはそれらの組み合わせを介してエントリが可能になるように設計および設定される。
【００６２】
本発明の別の実施形態によれば、ヒューマンマシンインターフェースＨＭＩは、聴覚的、視覚的、触覚的、嗅覚的、触知的、または電気的フィードバック、またはそれらの組み合わせを提供するように設計および設定される。
【００６３】
本発明は、上記の実施形態を参照して上記で説明されている。しかし、本発明がこれらの実施形態に限定されるだけでなく、発明思想および特許請求の範囲の精神および範囲内のすべての可能な実施形態を含むことは明らかである。
【図面の簡単な説明】
【００６４】
【図１】図１は、本発明の一実施形態によるロボットの衝突処理方法を示す。
【図２】図２は、本発明の別の実施形態によるロボットの衝突処理方法を示す。
【図３】図３は、本発明の別の実施形態によるヒューマノイドロボットを示す。
【図４】図４は、図１に示した方法の詳細な抜粋を示す。
【図５】図５は、図２の方法の別の説明を示す。
【発明を実施するための形態】
【００６５】
2020521645.tif 000040
【００６６】
2020521645.tif 000041
【００６７】
2020521645.tif 000042
【００６８】
2020521645.tif 000043
【００６９】
2020521645.tif 000044
【符号の説明】
【００７０】
１：ロボット
３：オブザーバ
Ｓ１：提供
Ｓ２：測定および／または推定
Ｓ３：測定および／または推定
Ｓ４：生成
Ｓ５：生成
Ｓ６：推定
Ｓ７：補正
Ｓ８：補正
Ｓ９：検出
Ｓ１０：決定
Ｓ１１：決定
Ｓ１２：決定
Ｓ１３：制御
【図１】
2020521645.tif 000052
【図２】
2020521645.tif 000053
【図３】
2020521645.tif 000054
【図４】
2020521645.tif 000055
【図５】
2020521645.tif 000056
【国際調査報告】
2020521645.tif 000057
2020521645.tif 000058