"アームと、前記アームに設けられた力覚センサーと、前記力覚センサーを介して前記アームに設けられ、弾性部材を有する機械機構と、前記機械機構の位置及び姿勢の目標値の補正値を求める補正部と、前記補正値に基づいて前記目標値を補正し、補正後の前記目標値に基づいて前記アームを制御する制御部と、を含み、前記力覚センサーは、前記力覚センサーが検出した力に関するセンサー情報を出力し、前記補正部は、前記力覚センサーが出力したセンサー情報を用いて、前記力に基づく前記弾性部材の変位に対応する前記補正値を求め、前記制御部は、補正後の前記目標値に基づいて、前記弾性部材の前記変位をキャンセルする前記アームの制御を行うことを特徴とするロボット。請求項1において、前記機械機構は、前記ロボットのエンドエフェクター部であり、前記補正部は、前記力覚センサーが出力した前記センサー情報を用いて、前記力に基づく前記エンドエフェクター部の前記変位に対応する前記補正値を求め、前記制御部は、補正後の前記目標値に基づいて、前記エンドエフェクター部の前記変位をキャンセルする前記アームの制御を行うことを特徴とするロボット。請求項1又は2において、前記力覚センサーが出力した前記センサー情報を用いて、前記機械機構の前記位置及び前記姿勢の前記目標値の第2の補正値を出力する力制御部を含み、前記制御部は、前記補正値及び前記第2の補正値に基づいて前記目標値を補正し、補正後の前記目標値に基づいて前記ロボットを制御することを特徴とするロボット。請求項3において、前記力制御部は、前記機械機構が外力fを変換して力Fとして前記力覚センサーに伝達する場合に、前記センサー情報に対して前記機械機構での変換の逆変換を行なう外力検知部を含み、前記力制御部は、前記外力検知部からの出力信号に基づいて前記第2の補正値を求めることを特徴とするロボット。請求項4において、前記力制御部は、デジタルフィルター処理により、前記逆変換、及び前記第2の補正値を求める処理を行うことを特徴とするロボット。請求項5において、前記外力検知部は、第nnは3以上の整数のタイミングにおける前記センサー情報の値をFn、第n-1のタイミングにおける中間パラメーターをxn-1とし、前記デジタルフィルター処理の係数パラメーターをα及びβとした場合に、xn=αFnβxn-1により、前記第nのタイミングにおける前記中間パラメーターxnを求めるとともに、求められた前記中間パラメーターxn、前記第n-1のタイミングで求められた前記中間パラメーターxn-1及び第n-2のタイミングで求められた前記中間パラメーターxn-2と、前記デジタルフィルター処理の前記係数パラメーターC0,C1,C2から、fn={xn-C1xn-1C2xn-2}/C0により、前記第nのタイミングにおける前記逆変換の後の前記センサー情報fnを求めることを特徴とするロボット。請求項1乃至6のいずれかにおいて、前記補正部は、第2のデジタルフィルター処理により、前記補正値を求める処理を行うことを特徴とするロボット。請求項7において、第kkは2以上の整数のタイミングにおける、前記センサー情報の値をFk、前記補正値を表す前記第2のデジタルフィルター処理の出力値をxkとし、第k-1のタイミングにおける前記第2のデジタルフィルター処理の出力値をxk-1とし、前記第2のデジタルフィルター処理の係数パラメーターをα及びβとした場合に、前記補正部は、前記第kのタイミングにおける前記補正値xkをxk=αFkβxk-1により求めることを特徴とするロボット。請求項1乃至8のいずれかにおいて、前記機械機構の前記位置及び前記姿勢の前記目標値を出力する目標値出力部を含むことを特徴とするロボット。アーム、前記アームに設けられた力覚センサー、及び前記力覚センサーを介して前記アームに設けられ、弾性部材を有する機械機構を含むロボットを制御するロボット制御方法であって、前記力覚センサーが検出した力に関するセンサー情報を用いて、前記力に基づく前記弾性部材の変位に対応する補正値を求め、前記補正値に基づいて前記ロボットの目標値を補正し、補正後の前記目標値に基づいて前記弾性部材の前記変位をキャンセルする前記アームの制御を行うことを特徴とするロボット制御方法。アーム、前記アームに設けられた力覚センサー、及び前記力覚センサーを介して前記アームに設けられ、弾性部材を有する機械機構を含むロボットを制御するロボット制御方法であって、前記力覚センサーが検出した力に関するセンサー情報を用いて、前記力に基づく前記弾性部材の変位をキャンセルする前記アームの制御を行うことを特徴とするロボット制御方法。通常のロボットでは、アームの先に設けられたエンドエフェクター部例えばハンド等は、剛性の高いものが用いられる。剛性の低いものではエンドエフェクター部の空間的位置具体的にはロボットの手先位置等の制御において精度を高くすることが困難となってしまうためである。しかし、エンドエフェクター部が高剛性であると、当該エンドエフェクター部と作業者等との衝突を特に考慮した制御が求められる。また、特許文献1等のインピーダンス制御を行なうことで、見かけ上ロボットを柔らかくする例えば見かけ上の弾性、粘性等を低くすることが可能である。しかし、この柔らかい特性はあくまでインピーダンス制御により実現しているに過ぎず、インピーダンス制御を行なっている制御部が何らかの理由で動作を停止してしまえば、ロボットが本来持つ機械的な特性が現れることになる。つまり、制御部の停止時にはロボットの剛性は高くなるため、この場合にもエンドエフェクター部と作業者等との衝突を特に考慮した制御が必要となる点に変わりはない。これに対して、エンドエフェクター部に剛性の低いものを用いることで、衝突等を回避する必要性を下げることができるため、この点に関しては制御が容易となる。しかし、この場合にはロボットの手先位置精度が低くなる。さらに、剛性の低いエンドエフェクターにおいて外力が変調され、力覚センサーでの外力検知精度も劣化してしまうこともあり、ロボットの動作に支障をきたす可能性がある。本発明の幾つかの態様によれば、ロボットに弾性部材を有する機械機構が設けられた場合にも、適切な制御を行うロボット及びロボット制御方法等を提供することができる。本発明の一態様は、アームと、前記アームに設けられた力覚センサーと、前記力覚センサーを介して前記アームに設けられ、弾性部材を有する機械機構と、前記機械機構の位置及び姿勢の目標値の補正値を求める補正部と、前記補正値に基づいて前記目標値を補正し、補正後の前記目標値に基づいて前記アームを制御する制御部と、を含み、前記力覚センサーは、前記力覚センサーが検出した力に関するセンサー情報を出力し、前記補正部は、前記力覚センサーが出力したセンサー情報を用いて、前記力に基づく前記弾性部材の変位に対応する前記補正値を求め、前記制御部は、補正後の前記目標値に基づいて、前記弾性部材の前記変位をキャンセルする前記アームの制御を行うロボットに関係する。本発明の一態様では、ロボットはアームと、アームに設けられた力覚センサーと、力覚センサーを介してアームに設けられ、弾性部材を有する機械機構を含む。この場合に、力覚センサーのセンサー情報に基づいて、弾性部材の変形をキャンセルするロボット制御を行なう。よって、機械機構が外力を受ける場合には目標値からのズレが発生することが想定されるが、当該ズレを抑えることが可能になり、機械機構をあたかも高剛性であるかのように制御すること等が可能になる。そのため、機械機構の位置制御での精度向上等を図ることができる。また、本発明の一態様では、前記機械機構は、前記ロボットのエンドエフェクター部であり、前記補正部は、前記力覚センサーが出力した前記センサー情報を用いて、前記力に基づく前記エンドエフェクター部の前記変位に対応する前記補正値を求め、前記制御部は、補正後の前記目標値に基づいて、前記エンドエフェクター部の前記変位をキャンセルする前記アームの制御を行ってもよい。これにより、機械機構がロボットのエンドエフェクター部である場合にも対応することが可能になる。また、本発明の一態様では、前記力覚センサーが出力した前記センサー情報を用いて、前記機械機構の前記位置及び前記姿勢の前記目標値の第2の補正値を出力する力制御部を含み、前記制御部は、前記補正値及び前記第2の補正値に基づいて前記目標値を補正し、補正後の前記目標値に基づいて前記ロボットを制御してもよい。これにより、機械機構を高剛性であるかのように見せる等の制御に加えて、インピーダンス制御等の力制御を行なうことが可能になる。また、本発明の一態様では、前記力制御部は、前記機械機構が外力fを変換して力Fとして前記力覚センサーに伝達する場合に、前記センサー情報に対して前記機械機構での変換の逆変換を行なう外力検知部を含み、前記力制御部は、前記外力検知部からの出力信号に基づいて前記第2の補正値を求めてもよい。これにより、外力fを正確に求めることが可能になり、インピーダンス制御等の力制御を適切に行うこと等が可能になる。また、本発明の一態様では、前記力制御部は、デジタルフィルター処理により、前記逆変換、及び前記第2の補正値を求める処理を行ってもよい。これにより、処理のデジタルフィルター化が可能になり、ハードウェアー化や安定性の判定を容易にすること等が可能になる。また、本発明の一態様では、前記外力検知部は、第nnは3以上の整数のタイミングにおける前記センサー情報の値をFn、第n-1のタイミングにおける中間パラメーターをxn-1とし、前記デジタルフィルター処理の係数パラメーターをα及びβとした場合に、xn=αFnβxn-1により、前記第nのタイミングにおける前記中間パラメーターxnを求めるとともに、求められた前記中間パラメーターxn、前記第n-1のタイミングで求められた前記中間パラメーターxn-1及び第n-2のタイミングで求められた前記中間パラメーターxn-2と、前記デジタルフィルター処理の前記係数パラメーターC0,C1,C2から、fn={xn-C1xn-1C2xn-2}/C0により、前記第nのタイミングにおける前記逆変換の後の前記センサー情報fnを求めてもよい。これにより、具体的なデジタルフィルターを設定した上で、上記の処理を行うことが可能になる。また、本発明の一態様では、前記補正部は、第2のデジタルフィルター処理により、前記補正値を求める処理を行ってもよい。これにより、機械機構を高剛性であるかのように見せる等の制御についても、デジタルフィルター化が可能になる。また、本発明の一態様では、第kkは2以上の整数のタイミングにおける、前記センサー情報の値をFk、前記補正値を表す前記第2のデジタルフィルター処理の出力値をxkとし、第k-1のタイミングにおける前記第2のデジタルフィルター処理の出力値をxk-1とし、前記第2のデジタルフィルター処理の係数パラメーターをα及びβとした場合に、前記補正部は、前記第kのタイミングにおける前記補正値xkをxk=αFkβxk-1により求めてもよい。これにより、具体的なデジタルフィルターを設定した上で、上記の処理を行うことが可能になる。また、本発明の一態様では、前記機械機構の前記位置及び前記姿勢の前記目標値を出力する目標値出力部を含んでもよい。これにより、ロボット制御に用いられる目標値を設定すること等が可能になる。また、本発明の他の態様は、アーム、前記アームに設けられた力覚センサー、及び前記力覚センサーを介して前記アームに設けられ、弾性部材を有する機械機構を含むロボットを制御するロボット制御方法であって、前記力覚センサーが検出した力に関するセンサー情報を用いて、前記力に基づく前記弾性部材の変位に対応する補正値を求め、前記補正値に基づいて前記ロボットの目標値を補正し、補正後の前記目標値に基づいて前記弾性部材の前記変位をキャンセルする前記アームの制御を行うロボット制御方法に関係する。また、本発明の他の態様は、アーム、前記アームに設けられた力覚センサー、及び前記力覚センサーを介して前記アームに設けられ、弾性部材を有する機械機構を含むロボットを制御するロボット制御方法であって、前記力覚センサーが検出した力に関するセンサー情報を用いて、前記力に基づく前記弾性部材の変位をキャンセルする前記アームの制御を行うロボット制御方法に関係する。以下、本実施形態について説明する。なお、以下に説明する本実施形態は、特許請求の範囲に記載された本発明の内容を不当に限定するものではない。また本実施形態で説明される構成の全てが、本発明の必須構成要件であるとは限らない。1.本実施形態の手法まず本実施形態の手法について説明する。まず、低剛性の機械機構を用いる理由、及びそれに伴い考慮すべき事項について、第1の実施形態での手法として説明する。その後、第1の実施形態の手法と一般的なインピーダンス制御等とを組み合わせる手法、及びその際に考慮すべき事項について、第2の実施形態出の手法として説明する。1.1第1の実施形態の手法本実施形態で用いられる力覚センサーの構成例を図1に示す。力覚センサーには種々の構成が考えられるが、基本的には外力によるセンシング部の微小な変形を、何らかの手法により測定することで外力を検知する。変形の測定手法には、歪みゲージを用いる手法、静電センサーを用いる手法、光学センサーを用いる手法、水晶素子等の圧電素子を用いる手法等が考えられる。図1に示したように、力覚センサーの機械的な構造を模式化することで、力覚センサーをモデル化することができる。力覚センサーの等価質量項をm0、等価粘性項をμ0、等価弾性項をk0とすると、その特性は下式1のように表すことができる。ここで、xは変形測定手法具体例は上述したとおりにより測定されたセンシング部の変形変位を表し、Fは力覚センサーの受けた外力を表す。つまり、力覚センサーの等価質量項m0、等価粘性項μ0、等価弾性項k0は設計により知ることができるため、変位xを測定することにより、上式1から外力Fを取得することができる。力覚センサーはセンサー情報としてFを出力する。しかし、実際には弾性項k0が相対的に非常に大きく作られるため、時間微分項は相対的に小さくなり、一般的には運動方程式を明示的に考慮する必要はない。弾性項が相対的に大きくないとつまり力覚センサーが非常に硬く作られないと、センシング部の変形が大きくなってしまうため、それに伴い力覚センサーの先に設けられた構造物の空間的位置が変動してしまうためである。例えばロボットであれば、力覚センサーの先にハンドが設けられることが想定されるが、力覚センサーが硬くないとハンドの空間的位置、つまりロボットの手先位置が変動することになり、手先位置制御の精度が劣化することになる。以上のことから、力覚センサーをモデル化したものを図1に示したものの、本実施形態においてはこのようなモデルまで考慮する必要はなく、力覚センサーのセンシング部の変形はないものとして取り扱ってもよい。本実施形態において問題となるのは機械機構の剛性に伴うものである。本実施形態のロボットは図2に示したように、アームを有し、当該アームに力覚センサーが設けられるとともに、その力覚センサーに機械機構が設けられる。そして、本実施形態の機械機構は剛性が低いものである例えば機械機構が弾性部材を有する等、柔構造物により構成される場合が考えられる。剛性の低い機械機構を用いることで、当該機械機構が持つ機械的な特性が現れた場合であっても、作業者等との衝突による影響を抑止することが可能になる。ここで機械機構が有する弾性部材とは、機械機構の一部に含まれる剛体ではない柔構造物、機械機構を構成する部材すべてが柔構造物であれば機械機構全体、または機械機構の可動部などである。しかし、機械機構例えばエンドエフェクター部であり狭義にはハンド等の剛性が低い場合には、当該機械機構の位置制御の精度が低くなってしまう。そのため、ロボットによる作業例えば所定位置間でのワークの移動等に支障をきたす可能性がある。そこで本出願人は、剛性の低い機械機構を用いた場合であっても、適切な制御を行う手法を提案する。具体的には、力覚センサーで検出したセンサー情報に基づいて機械機構の変位変形を求め、求めた変位をキャンセルするような制御を行う。詳細については図8A~図8Cを用いて後述するが、変位をキャンセルすることになるため、例えばロボットが静止状態にある場合には、機械機構の空間的位置ロボットの手先位置を一定に保つことが可能になる。つまり、外力を受けたとしても手先位置が変化しないことになるため、見かけ上高剛性を実現することができ、手先位置精度を向上させることができる。なお、ロボットが移動中であれば、機械機構の変位とは目標軌道からのずれ量に対応するため、変位をキャンセルする制御を行なうことで、外力を受けても目標軌道から外れないような制御となる。この場合にも見かけ上高剛性を実現できることに変わりはない。また、力覚センサーのセンサー情報から機械機構の変位を求めるために、本実施形態においては機械機構の特性をモデル化する。詳細については後述する。以上の手法について、第1の実施形態において詳述する。具体的には、まずシステム構成例について述べ、次に機械機構のモデル化について説明する。その後、力制御の手法について述べて、当該力制御をデジタルフィルターにより実現する手法について説明する。最後に、第1の実施形態での処理の詳細を、フローチャートを用いて説明する。1.2第2の実施形態の手法上述した手法により、機械機構の位置制御の精度を向上させつつ、機械機構の本来持つ機械的特性が現れる場合であっても衝突等の影響を抑止することが可能になる。しかし、この制御では柔構造物を見かけ上高剛性にするものであり、物体の表面をなぞる等の動作を行なうことは困難である。よって、そのような動作を行う場合には、さらにインピーダンス制御を組み合わせるとよい。この場合、機械機構の剛性が力覚センサーに比べて低いことが問題となる。なぜなら、機械機構に対して加えられた外力fは、機械機構による変換変調を受け、力Fとして力覚センサーに伝えられる。一例としては、機械機構が柔構造物であれば、fによるエネルギーの一部が当該柔構造物の変形に用いられることで、力覚センサーに伝わる力Fは外力fに比べて小さくなるケース等が考えられる。力覚センサーの出力値であるFに関して、力覚センサー自身の変形等は考慮しなくてもよいことは上述したとおりである。つまり、機械機構から力覚センサーに伝えられた力は正確にセンサー情報に反映されると考えてよい。しかし、システムが実際に取得したいのは力Fではなく変換前の外力fである。なぜなら、インピーダンス制御はハンドが処理対象となるワークに与える力に基づいて行われるべきであり、その力は反力としてワークからハンドに伝わる力に等しく、図2の外力fに他ならない。つまり、力覚センサーのセンサー情報をそのまま用いたのでは、所望の力制御は行えないことになり好ましくない。そこで本出願人は、力覚センサーからのセンサー情報に対して、機械機構での変換の逆変換に相当する補正処理を行う手法を提案する。この手法を用いることで、力覚センサーのセンサー情報から外力を正確に検知することが可能になり、外力に基づいたインピーダンス制御を適切に行うことができる。以上の手法について、第2の実施形態において詳述する。具体的には、まずシステム構成例について述べ、次にセンサー情報を補正して外力を検知する手法について説明する。その後、インピーダンス制御の手法について述べて、最後に第2の実施形態での処理の詳細を、フローチャートを用いて説明する。2.第1の実施形態2.1システム構成例本実施形態のロボットの構成例を図3に示す。ロボットは、力覚センサー10と、補正部40と、目標値出力部60と、制御部80と、ロボット本体100とを含む。なお本実施形態のロボットは図3の構成には限定されず、その一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。力覚センサー10については上述したとおりである。補正部40は、力覚センサー10からのセンサー情報に基づいて機械機構狭義にはハンド110の変位変形に対応する補正値を求め、目標値出力部60に出力する。補正値を求める手法については後述する。なお、図2のような構成の場合、機械機構ハンド110やアーム120等の自重、姿勢等により力覚センサー10において外力以外の力を検知してしまうことが考えられる。よって補正部40は、センサー情報に対して自重姿勢補正等の前処理を行った情報を取得し、それに基づいて補正値を求めてもよい。目標値出力部60は、アーム120狭義にはアーム120を駆動するマニピュレーターのフィードバック制御の目標値を出力する。この目標値に基づいてアーム120のフィードバック制御が実現される。多関節のロボット本体100を有するロボット等を例に取れば、この目標値は、ロボット本体100の関節角情報などである。ロボット本体100の関節角情報は、例えばアーム120のリンク機構における各関節の角度ジョイント軸とジョイント軸のなす角度を表す情報である。目標値出力部60は、軌道生成部62とインバースキネマティクス処理部64を含むことができる。軌道生成部62は、機械機構の軌道情報を出力する。軌道情報は、ロボットのエンドエフェクター部エンドポイントの位置情報x,y,zと、各座標軸回りでの回転角度情報u,v,wを含むことができる。インバースキネマティクス処理部64は、軌道生成部62からの軌道情報に基づいてインバースキネマティクス処理を行い、例えばロボット本体100の関節角情報を目標値として出力する。インバースキネマティクス処理は、関節を有するロボット本体100の動きを計算する処理であり、ロボットのエンドエフェクター部の位置姿勢などから関節角情報等を逆運動学により計算する処理である。制御部80は、目標値出力部60からの目標値に基づいて、アーム120のフィードバック制御を行う。具体的には、補正部40からの補正値に基づく補正処理の結果出力された目標値に基づいて、アーム120のフィードバック制御を行う。例えば目標値と、ロボット本体100からのフィードバック信号に基づいて、アーム120のフィードバック制御を行う。ロボット本体100は、ハンド110機械機構と、アーム120を含む。具体的には、図2に示したようにアーム120に力覚センサー10が設けられ、力覚センサー10の先にハンド110が設けられることが想定される。なお、ロボットは図3に不図示のモーター制御部を有してもよく、モーター制御部は例えばアーム120等の関節角を設定する。制御部80は、ロボット本体100のハンド110やアーム120等を制御することになるが、実際には関節角情報の値を目標値として取得し、当該目標値に基づいてモーター制御部を制御することになる。図4Aに本実施形態のロボットの例を示す。このロボットは、制御装置300情報処理装置とロボット本体310図1のロボット本体100とを含む。制御装置300はロボット本体310の制御処理を行う。具体的には、動作シーケンス情報シナリオ情報に基づいてロボット本体310を動作させる制御を行う。ロボット本体310は、アーム320及びハンド把持部330を有する。そして制御装置300からの動作指示にしたがって動作する。例えば、図示しないパレットに載せられたワークを把持したり、移動するなどの動作を行う。また、図示しない撮像装置で取得された撮像画像情報に基づいて、ロボットの姿勢やワークの位置などの情報が検出され、検出された情報が制御装置300に送られる。本実施形態において制御を行なうシステム補正部40、目標値出力部60、制御部80等は例えば図4Aの制御装置300に設けられ、例えば制御装置300のハードウェアーやプログラムによりロボット制御システムが実現される。そして本実施形態のロボットに含まれる制御システムによれば、制御装置300などの制御ハードウェアーに対する性能要求を低減できると共に、ロボット本体310を高い応答性で動作させることが可能になる。なお図4Aは単腕型の例であるが、双腕型等の多腕型のロボットであってもよい。また、本実施形態のロボットは図4Aに限定されず、図4Bのような構成であってもよい。図4Bに示したように、ロボットはロボット本体310アーム320及びハンド330を有する、及びロボット本体310を支えるベースユニット部を含み、当該ベースユニット部に制御装置300が格納される。図4Bのロボットでは、ベースユニット部に車輪等が設けられ、ロボット全体が移動可能な構成となっている。なお、移動は人手で行われてもよいし、車輪を駆動するモーターを設け当該モーターを制御装置300により制御することで行なってもよい。つまり、本実施形態のロボットは、大きく分けるとロボット本体310及び力覚センサー10と、制御装置300図3で示した補正部40、目標値出力部60、制御部80等の2つを含むことになるが、これらの空間的、機能的な関係性については自由な設定が可能である。例えば、図4Bのようにロボット本体310と制御装置300が一体として形成され、移動時にも一体として移動するものであってもよい。図4Bの場合には、ロボット本体310と制御装置300は近い位置に設けられるため制御信号等のやり取りが容易である。また、制御装置300は、一体として形成されたロボット本体310以外の制御を行うことは考えにくいため、そのロボット本体310に特化した構成をとることができ、コスト削減や性能向上等が期待できる。或いは、図4Aに示したように、ロボット本体310と制御装置300が別体として設けられてもよい。この場合には、ロボット本体310と制御装置300を離れた位置に設けることができる。溶接等、ロボットを用いた作業現場に人が近づくことが危険な状況も多く、遠隔制御を容易に実現できる構成には利点がある。また、一体形成されないため空間的な制約を受けにくく、後からロボット本体310或いはそれに含まれる何らかのパーツを追加する等の拡張にも対応しやすい。なお、ロボットという用語は広く解釈することが可能である。上述してきたようにロボット本体310と制御装置300の両方を含むものとしてもよいし、ロボット本体310及びそれと一体形成された部分に限定してもよい。このような限定をした場合、ロボットという用語により表される部分は、図4Bの例では上述したものと同様にロボット本体310及び制御装置300を含むが、図4Aの例であればロボット本体310を指し制御装置300を含まない。或いは、ロボットという用語により表される部分はロボット本体310を指すものであり、制御装置300を含まないものとしてもよい。つまり、ロボット本体310をロボットと表現し、当該ロボットの他に補正部40、制御部80等に対応する構成要件を含むシステムとして形成された発明等についても、本発明の範囲に含まれるものと考えられる。2.2機械機構のモデル化機械機構の特性をモデル化することで、力覚センサー10でのセンサー情報に基づいて機械機構の変位を求める手法について説明する。機械機構のモデル化の手法は種々考えられるが、本実施形態では図5に示したように、質量mの物体が粘性係数μのダンパーと、弾性係数kのバネによって力覚センサー10に接続されている構造で近似する。このようにモデル化することで、図6に示したように、機械機構での変換は下式2で表されることになる。ここで、xが機械機構の変位を表すものである。よって、上式2は運動方程式に他ならない。これについては、図5に示したように機械機構を、質量を持つ物体ダンパーバネからなる構造物と捉えた結果と考えることができる。或いは、機械機構の特性は、下式3のようにx及びxの1~N階微分項の線形結合により表現することができるが、下式3の2階微分項までを用いた近似式と捉えることもできる。なお、図5は機械機構をモデル化するにあたっての近似のための概念図であり、実際にはこのようにダンパーやバネ等からなる構造とは限らない。つまり、上述したとおり上式2はあくまで機械機構の特性を近似した式であり、実際の特性とは異なる。これは上式3を用いた説明からもわかることである。通常、このような近似をしたからといって、その後の制御において精度等の問題が生じることは考えにくい。しかし、近似での誤差が問題となるのであれば、図7に示したように実際の機械機構をダンパーとバネから構成してしまえばよい。機械機構の形状等を考えれば、この場合にも上式2は機械機構の特性を完全に反映しているとは言えないが、ダンパー及びバネから構成されない機械機構を用いた場合に比べれば近似による誤差を小さくすることが可能になる。次に、力覚センサー10に伝わる変換後の力Fとの関係を考える。ここで力覚センサー10が固定されているものと仮定すれば、力Fは外力fから慣性項を引いたものに等しく、下式4により表される。上式2及び4から下式5が導かれる。上式5は、言い換えれば図5のC1で示した面における力の釣り合いを表したものである。外力fが図5のC2で示した物体にはたらいたとき、機械機構の挙動を考慮するのであれば、C2の物体による慣性の影響は無視できないため上式2のように慣性項を含めた関係式が取得される。しかし、C1で示した面での力の釣り合いを考える場合つまり力覚センサー10に伝わる力を考える場合、C2の物体はC1の面と物理的に直接接続されていない以上、当該C2の物体による慣性は考慮しなくてもよく、それを表したものが上式4である。或いは、C1の面が受ける力は、物理的に接続されているダンパー及びバネから受けるものに限定されると捉えてもよく、そのように考えれば直接上式5を導くこともできる。いずれにせよ、上式5から、Fとxの関係が決定される。つまり、センサー情報Fを入力として、上式5の微分方程式を解くことで、変位に対応する情報xを求めることができる。2.3本実施形態における力制御上式5から求められた変位xに基づいてロボットアーム120を制御する手法について、図8A~図8Cを用いて説明する。図8Aのような本実施形態の機械機構図8Aはモデル化した機械機構を表すものであってもよいし、実際の構造を表すものであってもよいでは、機械機構の剛性が低いため外力を受けることで図8Bのように変形を起こす。本実施形態では、図8Bのようにxだけ押し込まれたのであれば、その変位をキャンセルするようにロボット本体100自体或いはアーム120自体をxだけ前進させる制御を行う。このようにすることで、加えられた外力に対応する力でロボット本体100が応答することになる。ロボット本体100の制御が十分高速であれば、図8Bのように変位が生じている時間は短くできるため、あたかもロボットの手先機械機構、ハンド110は一定の位置にとどまり続ける制御ができる。つまり変位をキャンセルするとは、外力が加えられた位置たとえばロボットの手先が、あたかも一定の位置にとどまり続けているかのごとく見えるように制御することである。たとえば、ハンド110に弾性部材がある場合、そのハンド110に外力が加えられたり加えられていた外力が変化したりすれば、そのハンド110の外力が加えられた位置は移動する変位するはずであるが、このハンド110の外力が加えられた位置をあたかも移動しないかのごとく見えるように制御することである。外力が加えられたとしても、手先位置が変動しないのであるから、これは見かけ上ロボット或いはそのハンド110を高剛性としていることに他ならない。ロボットが図3に示したように、補正部40と、目標値出力部60と、制御部80を含むのであれば、補正部40において変位xに相当する補正値を求め、目標値出力部60で補正値に基づいて目標値を補正した上で、制御部80で補正後の目標値に基づく制御を行う構成を取ることになる。以上では説明を簡略化するために、補正値としてxという1つの値を用いて説明したが、3次元的な挙動が可能なロボットを用いるのであれば、xは3次元ベクトル等で表現されることになり、ロボット本体100をxの逆ベクトルに相当する距離及び方向に移動させる制御を行うことになる。また、上式5から求められるxは機械機構をモデル化した場合の仮想的な変位を表すものであって、実際の手先位置そのものであるとは限らない。しかし、xと実際の手先位置とは、多くの場合単純な関係にあり、xから実際の手先位置への変換は容易であると考えられる。この場合、補正部40では上式5からxを求めた上で、さらに実際の手先位置への変換処理を行い、その結果を補正値として出力することになる。なお、xから実際の手先位置への変換については、機械機構の構造に依存するものであり、一般化等は困難であるため詳細な説明については省略する。2.4デジタルフィルター化上述したように、Fから変位xを求めるためには、上式5の線形常微分方程式を解くことになる。従来、線形常微分方程式の解を求めるにはNewton法やRunge-Kutta法等が用いられていた。しかし、これらの手法はハードウェアー化に適さず、安定性の判定も難しい。そこで本出願人は、線形常微分方程式を解く手法としてデジタルフィルターを用いる。ここで、常微分方程式の解を求めるというステップを、入力値力覚センサーのセンサー情報の入力に対して解上式5で言えば変位xを出力するフィルターであると捉えるならば、上式5の形から、1極のアナログフィルターとして考えることができる。つまり、常微分方程式の解はアナログフィルターの出力として求めることができるのであるから、当該アナログフィルターをデジタルフィルター化することで、常微分方程式をデジタルフィルターにより解くことが可能になる。アナログフィルターのデジタルフィルター化の手法は種々知られているが、例えばImpulseInvariance法を用いればよい。これは、アナログフィルターのインパルスレスポンスを離散時間Tでサンプルした値と同じインパルスレスポンスを与えるデジタルフィルターを考える手法である。ImpulseInvariance法については公知の手法であるため詳細な説明は省略する。以上の結果、常微分方程式の解はデジタルフィルターの出力として求めることが可能になる。上式5であれば、図9に示したように1極のデジタルフィルターとなる。図9において、dは1サンプル分の遅延であり、αとβはフィルターの係数である。図9のフィルターは下式6で表される。xn=αFnβxn-16デジタルフィルターによる処理であれば、ハードウェアー化は容易であるし、安定性の判定も容易である。デジタルフィルターの安定性は、デジタルフィルターの極が単位円の内側にあるか否かにより容易に判定可能だからである。なお、α、βの各フィルター係数は、機械機構の特性により決定され、この場合には質量項m、粘性項μ及び弾性項k場合によっては、以上のものに加えてデジタルフィルターの駆動周波数Tを用いてもよいにより決定される。機械機構ハンド110の特性は設計により既知であるため、フィルター係数は事前に求めておくことができる。また、複数のハンド110を付け替えることを考えた場合にも、それぞれのハンド特性に対応するフィルター係数を求めておけば、当該フィルター係数を切り替えることで容易に対応が可能であるため、Runge-Kutta法等の従来手法に比べて優位である。2.5処理の詳細図10のフローチャートを用いて、補正部40での処理について説明する。この処理が開始されると、まず力覚センサー10からのセンサー情報の取得待ちを行うS101。待ち時間は力覚センサー10のセンサー情報出力レートに応じて決まるものである。なお、ここでは力覚センサー10のセンサー情報の出力1回ごとに、補正部40での補正処理が行われるものとする。ただし、消費電力の軽減等を図る場合等には、複数回の出力ごとに処理を行なってもよい。入力待ちの後に、センサー情報を取得するS102。センサー情報は上述したように力F機械機構による変調後の外力に相当する。そして、取得した力Fに基づいて補正処理を行うS103。具体的には、変位に相当する情報xの過去の値xn-1を更新し、更新後のxn-1とFnとから現在のxの値xnを求める。その際用いられるα、βはデジタルフィルターのフィルター係数であり、機械機構をモデル化した際の特性であるm,μ,k等から決定される。その後、求めたxnを補正値として出力しS104、処理を終了するかの判定を行うS105。S105でNoの場合はS101に戻り処理を継続する。S105でYesの場合は処理を終了する。出力された補正値xnは目標値の補正処理に用いられる。なお、目標値の設定処理や、補正後の目標値に基づくロボット制御等については、公知の技術であるためフローチャートを用いた説明は省略する。以上の本実施形態では、ロボットは図3に示したように、アーム120と、アーム120に設けられた力覚センサー10と、力覚センサー10を介してアーム120に設けられ弾性部材を有する機械機構狭義にはハンド110と、機械機構の位置及び姿勢の目標値の補正値を求める補正部40と、補正値に基づいて目標値を補正し、補正後の目標値に基づいてアーム120を制御する制御部80を含む。この場合に、力覚センサー10は検出した力に対応するセンサー情報を出力し、補正部40は力覚センサー10が出力したセンサー情報を用いて、力に基づく弾性部材の変位に対応する補正値を求め、制御部80は補正後の目標値に基づいて、弾性部材の変位をキャンセルするアーム120の制御を行う。ここで、機械機構の位置及び姿勢の目標値とは、ロボット本体100の制御における目標値であり、外乱や駆動時の誤差が全くない等の理想的な状況においては、機械機構は目標値どおりの位置及び姿勢を取ることになる。なお、機械機構の位置及び姿勢の目標値は、例えば空間座標での3軸の座標値xyzと、各軸周りの回転uvwであるが、これに限定されず、機械機構に対してxyzuvwに対応する位置及び姿勢を取らせる関節角情報であってもよい。本実施形態の手法では、目標値に対して補正値により補正処理を行なって補正後の目標値を求め、当該補正後の目標値に基づいてロボット本体100狭義にはアーム120のフィードバック制御に用いられる値が決定される。フィードバック制御に用いられる値は、補正後の目標値をそのまま用いてもよいし、何らかの処理を行った結果を用いてもよい。フィードバック制御に用いられる値は、ロボット本体100の関節角情報が用いられることが一般的ではあるが、ハンドの位置xyzや各軸周りでの角度uvw等であることを妨げない。なお、図3に示したように、目標値出力部60が、軌道生成部62と、インバースキネマティクス処理部64を含むのであれば、軌道生成部62で位置情報xyzuvwとして目標軌道を設定し、当該目標軌道に対してインバースキネマティクス処理部64でインバースキネマティクス処理を行うことで関節角情報に変換することが考えられる。補正値は弾性部材の変位に相当するため、位置に相当する情報であることが想定されるが、所定の処理具体的にはインバースキネマティクス処理を施した結果である関節角情報であってもよい。一般的には、目標軌道位置及び姿勢の目標値と、位置情報である補正値とを用いて補正処理を行い、その結果に対してインバースキネマティクス処理を施すことが想定される。このようにすれば、インバースキネマティクス処理が1回で済むためである。しかし、例えば目標値の設定処理と、補正値を求める処理とで、処理タイミングや処理レートが異なる場合等では、補正部40の側にもインバースキネマティクス処理部を設け、目標軌道、及び弾性部材の変位に対してそれぞれインバースキネマティクス処理を行い、得られた関節角情報同士で補正処理を行なってもよい。つまり、目標値、補正値、補正後の目標値、及びフィードバック制御に用いられる値は、それぞれ位置に関する情報であってもよいし、関節角に関する情報であってもよい。一例は上述したように、位置情報として設定した目標値に対して、変位位置情報である補正値による補正処理を行い、位置情報として補正後の目標値を求める。そして、補正後の目標値に対してインバースキネマティクス処理を行なって関節角情報を求め、当該関節角情報をフィードバック制御に用いる値とすることが考えられる。また、機械機構の弾性部材とは、図7に示したように実際にバネ等の機械的な構造を有するものであってもよいし、そのような機械的構造を持たないが全体として剛性が低いものであってもよい。これにより、弾性部材を有する具体的には剛性の低い機械機構が設けられたロボットにおいても、当該機械機構をあたかも高剛性であるかのように制御することが可能になり、手先位置制御の精度向上等が可能になる。さらに、機械機構が本来持つ特性が低剛性である弾性部材を有し、例えば柔構造物であるため、力制御が停止して、本来の特性が現れてしまった場合にも、衝突等による影響を抑止することが可能になる。具体的には図8A~図8Cを用いて説明したように、外力によりxだけ機械機構が変形した場合には、当該xに対応する分だけロボット100を移動させることで、ロボット100の手先位置を一定に保つ厳密には目標値に対応する位置に沿うように制御することになる。また、機械機構はロボットのエンドエフェクター部狭義にはハンド110であってもよい。この場合、補正部40は力覚センサー10が出力したセンサー情報を用いて、外力に基づくエンドエフェクター部の変位に対応する補正値を求める。そして、制御部80は補正後の目標値に基づいて、エンドエフェクター部の変位をキャンセルする制御を行う。これにより、機械機構がロボットのエンドエフェクター部である場合にも、本実施形態の手法を適用することが可能になる。図4のような一般的な産業用ロボット等を考えた場合、作業対象例えばワークとの接触を伴う部位は、専らハンド330等のエンドエフェクター部であることが想定される。よってエンドエフェクター部を、弾性部材を有する構造とすること、及びそれに伴う手先位置精度の劣化を補うことは非常に重要であるといえる。また、補正部40は第2のデジタルフィルター処理により、補正値を求める処理を行ってもよい。ここで、第2のデジタルフィルター処理とは、後述する第2の実施形態での力制御部のデジタルフィルター処理との区別のために第2のとしているに過ぎず、本実施形態において述べたデジタルフィルター処理のことを指す。これにより、本実施形態において補正値を求める処理をデジタルフィルターにより実現することが可能になる。補正値は上式5の微分方程式の解として求められるが、Runge-Kutta法等を用いたのではハードウェアー化や安定性の判定等が困難であったのに対し、デジタルフィルターを用いることでこのような問題に対処が可能となる。具体的には、機械機構の特性例えばm,μ,k等からフィルター係数を求め、求めたフィルター係数を用いてデジタルフィルターを用いた処理を行えばよい。機械機構の特性は設計段階で決まるものであるから、フィルター係数の事前計算が可能である。また、機械機構が付け替え可能な場合であっても、複数のフィルター係数の組を記憶しておき、適切なものを用いることで容易に対処可能となる。また、第kkは2以上の整数のタイミングにおける、センサー情報の値をFkとし、補正値を表す第2のデジタルフィルター処理の出力値をxkとする。さらに、第k-1のタイミングにおける前記第2のデジタルフィルター処理の出力値をxk-1とし、第2のデジタルフィルター処理の係数パラメーターをα及びβとする。この場合に、補正部40は第kのタイミングにおける補正値xkをxk=αFkβxk-1により求めてもよい。これにより、図9に示したデジタルフィルターにより補正値を求めることが可能になる。上述したように機械機構をモデル化することで、センサー情報に対応するFと、変位xとの関係は上式5により表される。ここからデジタルフィルターを導くには、例えば上式5をアナログフィルターとして捉えた上で、ImpulseInvariance法等によりデジタルフィルター化すればよい。デジタルフィルター化した際の具体的な式は上式6のようになる。また、ロボットは図3に示したように、機械機構の位置及び姿勢の目標値を出力する目標値出力部60を含んでもよい。これにより、目標値を設定することが可能となる。目標値の詳細及び目標値出力部60の構成例については上述したとおりである。なお、目標値出力部60が軌道生成部62を含む場合に、目標軌道の設定に関しては種々の手法が適用可能である。例えば、アーム120等の移動回数移動距離を少なくするアルゴリズムや、衝突を回避するアルゴリズム、把持物体が落下した場合の影響を抑止するアルゴリズム等に基づいて目標軌道が設定されてもよい。なお、本実施形態の機械機構は弾性部材を有するため、高剛性の機械機構を用いる場合に比べて衝突回避のためのマージン等を少なく設定すること等ができる。よって、本実施形態の構成手法により衝突回避アルゴリズムにおける処理を簡略化すること等も可能になる場合がありえる。3.第2の実施形態3.1システム構成例本実施形態のロボットの構成例を図11に示す。本実施形態のロボットは、力覚センサー10と、力制御部20と、補正部40と、補正値合成部50と、目標値出力部60と、制御部80と、ロボット本体100を含む。なお本実施形態のロボットは図11の構成には限定されず、その一部の構成要素を省略したり、他の構成要素を追加するなどの種々の変形実施が可能である。力覚センサー10、補正部40、制御部80及びロボット本体100については、第1の実施形態と同様であるため詳細な説明は省略する。また、目標値出力部60についても、目標値の補正処理のために取得する補正値が異なるのみであり、他の構成等については同様であるため詳細な説明は省略する。力制御部20は、力覚センサー10からのセンサー情報に基づいて力制御力覚制御を行って、目標値の第2の補正値補正部40での補正値とは異なるを出力する。更に具体的には、力制御部20は、力覚センサー10からのセンサー情報力情報、モーメント情報に基づいてインピーダンス制御或いはコンプライアンス制御を行う。力制御部20は、インピーダンス処理部22と、制御パラメーター記憶部24と、外力検知部26を含むことができる。インピーダンス処理部22は、力制御としてインピーダンス制御を行う。インピーダンス制御の具体的な手法については後述する。制御パラメーター記憶部24は、力制御インピーダンス制御において用いられる制御パラメーターを記憶する。外力検知部26は、センサー情報取得後に自重姿勢補正等の前処理を行った情報も含むに対して補正処理を行う。外力検知部26では、機械機構が受けた外力fが、当該機械機構により力Fに変換され力覚センサー10に伝えられたことを想定し、機械機構での変換の逆変換に相当する補正処理を行い、外力fを求める。機械機構自身及び機械機構での変換についてはモデル化を行い、それに基づいて逆変換を求めることになる。詳細については後述する。補正値合成部50は、補正部40で求められた補正値第1の補正値と、力制御部で求められた第2の補正値とを合成し、合成後の補正値を目標値出力部60に出力する。3.2外力検知手法外力検知部26での外力検知手法について説明する。ここでは第1の実施形態で上述したとおり、機械機構による変調を図6のようにモデル化し、モデル化により導かれた上式2及び5を用いる。ここで求めたいのは、センサー情報に対応するFから外力fを求める手法であるが、fとFの関係は上式2及び5により記述することができる。具体的には、機械機構での変換とは、fを入力とし、上式2、5に基づいてFを出力する系と捉えることができる。よって、逆変換とは、Fを入力とし、上式5、2に基づいてfを求める系と捉えればよい。具体的には、センサー情報としてFを取得し、上式5の微分方程式を解いてxを求める。そして、求めたxを上式2に代入しfを求めればよい。なお、第1の実施形態において上式5の線形常微分方程式をデジタルフィルター化したように、Fからfを求める処理についてもデジタルフィルター化が可能である。まず、上式2の線形常微分方程式運動方程式は図12に示したように2極のデジタルフィルターとなる。図12において、C0,C1,C2はフィルターの係数であり、これを式に表したものが下式7である。xn=C0fnC1xn-1C2xn-27なお、C0、C1、C2の各フィルター係数は、機械機構の特性により決定され、この場合には質量項m、粘性項μ及び弾性項k場合によっては、以上のものに加えてデジタルフィルターの駆動周波数Tを用いてもよいにより決定される。フィルター係数を事前に求めておくことができる点、複数のハンド110を付け替えることを考えた場合にもフィルター係数を切り替えることで容易に対応が可能である点についても第1の実施形態と同様である。なお、上式6、7を変形することにより下式8にまとめることができる。C0fn=αFnβxn-1-C1xn-1C2xn-28上式8を図示したものが図12である。図12のデジタルフィルターを用いることで、力覚センサー10で検知した力Fを入力とし、機械機構の受けた外力fを出力とする補正処理逆変換を実現することができる。3.3インピーダンス制御の具体例次に、インピーダンス制御の具体例について説明する。ここでのインピーダンス制御は、外力検知部26で求められた外力fに基づいて、インピーダンス処理部22において行われる。図14Aは、ロボットの左のアームAL、右のアームARで物体OBを挟んで移動している様子を示している。例えば、位置制御だけでは、物体を落としたり、破壊してしまうおそれがある、力制御によれば、柔軟な物体や脆い物体を、図14Aのように両側から適切な力で挟んで移動させることが可能になる。また、力制御によれば、図14Bに示すように、不確実性のある物体の表面SFをアームAM等でなぞることが可能になる。このような制御は位置制御だけでは実現不能である。また、力制御によれば、図14Cに示すように、粗い位置決めの後に、探って位置合わせをして、物体OBを穴部HLにはめ込むことも可能になる。しかしながら、バネなどの実際の機械部品による力制御では、用途が限られるという問題がある。また、このような機械部品による力制御では、特性の動的な切り替えが困難である。一方、モーターのトルクを制御するトルク制御は簡単であるが、位置精度が悪くなるという問題がある。また、異常時に衝突などの問題が生じる。例えば図14Aにおいて、異常事態が起きて、物体OBを落としてしまった場合に、トルク制御では、釣合うべき反力が無くなるため、左右のアームAL、ARが衝突してしまうなどの問題が生じる。これに対して、インピーダンス制御コンプライアンス制御は、制御が複雑にはなるが、汎用性や安全性が高いという利点がある。図15A、図15Bは、インピーダンス制御の1つであるコンプライアンス制御を説明する図である。コンプライアンスはバネ定数の逆数を意味し、バネ定数が硬さを表すのに対して、コンプライアンスは柔らかさを意味する。ロボットと環境との間に相互作用が働くときに、機械的柔軟性であるコンプライアンスを与える制御をコンプライアンス制御と呼ぶ。例えば図15Aでは、ロボットのアームAMには力覚センサーSEが取り付けられている。このロボットのアームAMは、力覚センサーSEで得られたセンサー情報力トルク情報に応じて姿勢が変わるようにプログラムされている。具体的には、図15AのA1に示す仮想的なバネが、あたかもアームAMの先端に取り付けられているかのようにロボットを制御する。例えばA1に示すバネのバネ定数が100kg/mであったとする。これを図15BのA2に示すように5kgの力で押せば、A3に示すようにバネは5cmだけ縮む。逆に言えば、5cmだけ縮んでいれば、5kgの力で押されているといえる。つまり、力情報と位置情報とが対応づけられている。コンプライアンス制御では、このA1に示す仮想的なバネがアームAMの先端に取り付けられているかのような制御が行われる。具体的には、ロボットは、力覚センサーSEの入力に応答して動作し、A2に示す5kgの加重に対して、A3に示すように5cmだけ後退するように制御され、力情報に対応して位置情報が変化するように制御される。このような単純なコンプライアンス制御では時間項を含まないが、時間項を含み、その2次の項までを考慮した制御が、インピーダンス制御である。具体的には、2次の項は質量項であり、1次の項は粘性項であり、インピーダンス制御のモデルは下式9に示すような運動方程式で表すことができる。上式9において、mIは質量、μIは粘性係数、kIは弾性係数、fは力外力検知部26での逆変換処理により取得された外力、uは目標位置からの変位である。またuの1次微分、2次微分は、各々、速度、加速度に対応する。インピーダンス制御では、上式9の特性をアームの先端であるエンドエフェクター部に持たせるための制御系を構成する。即ち上式9で表される仮想質量、仮想粘性係数、仮想弾性係数を、あたかもアームの先端が持っているかのように制御を行う。このように、インピーダンス制御は、アームの先端の質量に粘性要素と弾性要素が各方向に接続されるモデルにおいて、目的として設定された粘性係数と弾性係数で物体に接触するようにする制御である。例えば図16Aに示すように、ロボットのアームAL、ARで物体OBをつかんで、軌道TRに沿って移動させる制御を考える。この場合に、軌道TRLは、物体OBの左側の内側に設定された点PLが通る軌道であり、インピーダンス制御を想定して決定された仮想的な左手の軌道である。また軌道TRRは、物体OBの右側の内側に設定された点PRが通る軌道であり、インピーダンス制御を想定して決定された仮想的な右手の軌道である。この場合に、アームALは、アームALの先端と点PLの距離差に応じた力が発生するように制御される。またアームARは、アームARの先端と点PRの距離差に応じた力が発生するように制御される。このようにすれば、物体OBを柔らかくつかみながら移動させるインピーダンス制御を実現できる。そして、インピーダンス制御では、図16AのB1に示すように物体OBが落下する事態が生じたとしても、アームAL、ARは、B2、B3に示すように、その先端が点PL、PRの位置で止まるように制御される。即ち、仮想的な軌道が衝突軌道でなければ、アームAL、ARが衝突するのを防止できる。また図16Bのように、物体の表面SFをなぞるように制御する場合にも、インピーダンス制御では、アームAMの先端に対して、仮想的な軌道TRVAと先端との距離差DFに応じた力が働くように制御される。従って、アームAMを、力を加えながら表面SFをなぞるような制御が可能になる。以上のインピーダンス制御を行うことで、図17に示したように、あたかも質量mI、粘性μI、弾性kIを持つかのようにロボット100を制御することができる。本来、ハンド110機械機構は剛性が低いため、ハンド110の現実の特性m、μ、kを無視できず、ロボット100全体としては、制御により見かけ上取得した特性mI、μI、kIと、機械機構の現実の特性m、μ、kとを合成した特性が現れるように思える。しかし第1の実施形態で述べたとおり、補正部40での処理によりハンド110はあたかも高剛性であるように振る舞うため、機械機構の特性m、μ、kについては考慮する必要がない。よって、制御における目標特性mI、μI、kIを所望の特性とすればよい。なお、上式9についても補正部40での補正処理や、外力検知部26での逆変換と同様にデジタルフィルター化することができる。3.4処理の詳細本実施形態の処理について図18、図19のフローチャートを用いて説明する。図18が外力検知処理を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、まず力覚センサー10からのセンサー情報の取得待ちを行うS201。待ち時間は力覚センサー10のセンサー情報出力レートに応じて決まるものである。なお、ここでは力覚センサー10のセンサー情報の出力1回ごとに、外力検知部26での取得処理及び補正処理が行われるものとする。ただし、消費電力の軽減等を図る場合等には、複数回の出力ごとに処理を行なってもよい。入力待ちの後に、センサー情報を取得するS202。センサー情報は上述したように力F機械機構による変調後の外力に相当する。そして、取得した力Fに基づいて補正処理を行うS203。ここで、xは中間パラメーターであり、物理的には機械機構の変形変位に相当するものである。具体的には、xの過去の値xn-1とxn-2を更新し、更新後のxn-1とFnとから現在のxの値xnを求める。そして、求めたxnと、更新したxn-1、xn-2とからfnを求めることになる。その後、求めたfnを補正済みの外力として出力しS204、処理を終了するかの判定を行うS205。S205でNoの場合はS201に戻り処理を継続する。S205でYesの場合は処理を終了する。図19はインピーダンス処理部22でのインピーダンス制御を説明するフローチャートである。この処理が開始されると、まず外力検知部26からの外力値fnの出力のタイミング待ちを行った上で、外力fnを取得するS301,302。そして、取得したfnに基づいて線形常微分方程式運動方程式の解を求める。運動方程式は、2階の線形常微分方程式であるため、図12に示したものと同様に2極のデジタルフィルターで処理することができる。具体的には、第2の補正値に対応する出力値をyとしたときに、yの過去の値yn-1とyn-2を更新し、更新後のyn-1及びyn-2とfnとから現在のyの値ynを求めるS303。この際、インピーダンス制御の目標特性mI、μI、kI等から決まるデジタルフィルター係数C0’,C1’,C2’を用いる。その後、求めたynを第2の補正値として出力しS304、処理を終了するかの判定を行うS305。S305でNoの場合はS301に戻り処理を継続する。S305でYesの場合は処理を終了する。図18及び図19の処理が行われた後に、補正値合成部50において補正値xnynに対応するタイミングにおいて、図10の処理により求められたものと、第2の補正値ynを合成し、合成後の補正値を目標値出力部60に出力する。なお、目標値の設定処理や、補正後の目標値に基づくロボット制御等については、公知の技術であるためフローチャートを用いた説明は省略する。以上の本実施形態では、ロボットは図11に示したように、力覚センサー10が出力したセンサー情報に基づいて、機械機構の位置及び姿勢の目標値の第2の補正値を出力する力制御部20を含む。そして制御部80は、補正値補正部40で求めたもの、及び力制御部20で求められた第2の補正値に基づいて目標値を補正し、補正後の目標値に基づいてアーム120を制御する。ここで、第2の補正値とは、ロボットの力制御に用いられるものであり、目標値の補正処理に用いられること等は補正部40で求められる補正値と同様である。また、第2の補正値が位置情報であってもよいし、関節角情報であってもよい点も同様である。ただし、補正部40の補正値は、機械機構の特性μ,kに基づいて上式5から求められるのに対し、第2の補正値はロボット100に見かけ上持たせたい目標特性例えばmI、μI、kIに基づいて上式9から求められる点は異なる。これにより、第1の実施形態の手法に加えて他の力制御部例えばインピーダンス制御を行なうことが可能になる。第1の実施形態の手法も力覚センサー10からのセンサー情報に基づく制御ではあるが、あくまで柔構造物を固く見せるためのものであり、力制御が求められる典型的な状況物体の表面をなぞる等への対応は考慮されていない。よって、インピーダンス制御等を組み合わせることでより柔軟な制御が可能となる。第1の実施形態の手法も、本実施形態のインピーダンス制御も、目標値に対する補正値を出力するという点で共通であるため、これらの組み合わせは容易に実現できる。例えば、図11に示したように補正値合成部50を設け、それぞれから求められた補正値を合成し、合成後の値を目標値出力部60に出力すればよい。また、力制御部20は図11に示したように、機械機構が外力fを変換して力Fとして力覚センサー10に伝達する場合に、センサー情報に対して機械機構での変換の逆変換を行なう外力検知部26を含んでもよい。そして力制御部20は、外力検知部26からの出力信号に基づいて第2の補正値を求める。これにより、力覚センサー10で検知した信号から外力fを正確に求めることが可能になる。本実施形態の機械機構は弾性部材を有し剛性が低いため、当該機械機構による外力fへの変換変調が無視できない。図2に示したような構成であれば、機械機構が外力fを受けたとしても、力覚センサー10が受ける力は変調によりFになってしまうはずである。しかし、インピーダンス制御に必要なのは機械機構手先等のエンドエフェクター部にはたらく力であるから、Fではなくfである。よって、力制御部20ではセンサー情報Fから外力fを求める処理を行うことが望ましく、具体的には外力検知部26において機械機構での変換の逆変換を行なうことになる。なお、この場合でも機械機構をモデル化すると処理が容易となり、モデル化手法は第1の実施形態と同様のものを用いることができる。よって上式2、4、5等は外力検知部26での処理でも共通であり、具体的には上式5と上式2により、Fからfを求めることができる。また、力制御部20はデジタルフィルター処理により、逆変換、及び第2の補正値を求める処理を行ってもよい。これにより、逆変換処理外力検知部26での処理と、第2の補正値を求める処理インピーダンス処理部22での処理をデジタルフィルター化することが可能になる。逆変換については上述したとおり上式2及び5を解く処理であり、共に線形常微分方程式であるため、補正部40での処理と同様にデジタルフィルター化できる。また、第2の補正値は上式9の線形常微分方程式の解uとして求められるのであるから、同様にデジタルフィルター化が可能である。デジタルフィルター化する利点は、上述したようにハードウェアー化や安定性の判定等を容易にする点にある。また、外力検知部26は、上式6に示したように、第nnは3以上の整数のタイミングにおけるセンサー情報の値をFn、第n-1のタイミングにおける中間パラメーターをxn-1とし、デジタルフィルター処理の係数パラメーターをα及びβとした場合に、xn=αFnβxn-1により、第nのタイミングにおける中間パラメーターxnを求めてもよい。そして、上式7に示したように、求められたxn、第n-1のタイミングで求められた中間パラメーターxn-1及び第n-2のタイミングで求められた中間パラメーターxn-2と、デジタルフィルター処理の係数パラメーターC0,C1,C2から、fn={xn-C1xn-1C2xn-2}/C0により、第nのタイミングにおける補正処理後のセンサー情報外力fnを求める。ここで、中間パラメーターxは機械機構の弾性部材の変位に相当するものである。よって、外力検知部26に対応するデジタルフィルター処理の途中までは、補正部40に対応するデジタルフィルター処理と同様のものになる。そのため、場合によっては補正部40に対応するデジタルフィルターと、外力検知部26に対応するデジタルフィルターを共通化する構成としてもよい。これにより、上式6、7に基づいてFから外力fを求めることが可能になる。この処理をデジタルフィルター化したものが図13である。外力fを正確に求めることで、その後のインピーダンス処理等を適切に行うことができる。以上、本発明を適用した2つの実施の形態1~2およびその変形例について説明したが、本発明は、各実施の形態1~2やその変形例そのままに限定されるものではなく、実施段階では、発明の要旨を逸脱しない範囲内で構成要素を変形して具体化することができる。また、上記した各実施の形態1~2や変形例に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって、種々の発明を形成することができる。例えば、各実施の形態1~2や変形例に記載した全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施の形態や変形例で説明した構成要素を適宜組み合わせてもよい。また、明細書又は図面において、少なくとも一度、より広義または同義な異なる用語と共に記載された用語は、明細書又は図面のいかなる箇所においても、その異なる用語に置き換えることができる。このように、発明の主旨を逸脱しない範囲内において種々の変形や応用が可能である。"