位置制御の対象とする部位にセンサを備えたロボット機構部と、前記ロボット機構部の動作を制御する制御装置とを含むロボットであって、前記制御装置は、前記ロボット機構部の動作を制御する通常制御部と、作業プログラムに指定された教示速度に、速度変化比を乗算した速度指令にて前記ロボット機構部を動作させたときに、前記センサにより検出された結果から、前記ロボット機構部の制御対象の軌跡または位置を前記通常制御部に与えられた目標軌跡または目標位置に近づけるため、もしくは前記ロボット機構部を動作させたときに生じる前記制御対象の振動を抑制するための学習補正量を算出する学習を行う学習制御部と、を有し、前記ロボット機構部の制御対象位置が速度変化比に依らず一定の軌跡を移動するように処理を行うことを特徴とするロボット。前記学習制御部は、所定の最大速度変化比に至るまで複数回に渡って速度変化比を変化させながら学習補正量を算出する学習を行う、請求項1に記載のロボット。前記所定の最大速度変化比は、前記ロボット機構部を動作させた時に得られたデータ、前記ロボット機構部で許容される最大速度、最大加速度又は減速機の寿命に基づいて、前記学習制御部により算出される、請求項2に記載のロボット。前記所定の最大速度変化比を外部から前記制御装置に設定する、請求項2に記載のロボット。前記制御装置は、作業プログラムにおける位置又は速度の教示及び修正を行う教示制御部をさらに有し、前記通常制御部は、作業プログラムで設定された教示位置に基づく位置指令と、前記学習制御部により算出された学習補正量と、作業プログラムで設定された教示速度に前記学習補正量の算出時に使われた速度変化比を乗算した速度指令とにより前記ロボット機構部を動作させ、前記学習制御部により学習補正量が算出された後に、前記教示制御部により教示点の位置修正が行われた際、位置修正後の教示点の位置と位置修正前の教示点の位置との間の距離が所定距離以上のときは、前記教示点への移動を前記教示速度で制御し、前記所定距離未満のときは、前記教示点への移動を前記速度指令で制御する、請求項1乃至4のいずれか一項に記載のロボット。前記通常制御部は、前記学習制御部により学習補正量が算出された後に、前記教示制御部により教示点の位置修正が行われた際、位置修正後の教示点の位置と位置修正前の教示点の位置との間の距離が所定距離以上のときは、前記教示点への移動及び前記教示点からその次の教示点への移動を教示速度で制御し、前記所定距離未満のときは、前記教示点への移動及び前記教示点からその次の教示点への移動を前記速度指令で制御する、請求項5に記載のロボット。前記通常制御部は、前記学習制御部により学習補正量が算出された後に、前記教示制御部により速度指令の修正が行われた際、修正後の速度指令と修正前の速度指令との間の差が所定比率または所定値以上のときは、前記教示点への移動を教示速度で制御し、前記所定比率または前記所定値未満のときは、前記教示点への移動を前記速度指令で制御する、請求項5に記載のロボット。前記学習制御部は、前記センサから検出されたデータに対し、前記ロボット機構部の位置振動成分を算出するためのフィルタを備えた、請求項1乃至7のいずれか一項に記載のロボット。前記学習制御部は、前記センサから検出されたデータを基軸三軸に逆変換することにより、位置振動成分を含んだ各軸上の位置を計算する、請求項8に記載のロボット。前記学習制御部は、前記ロボット機構部に所定の動作を実行させて、前記センサの位置及び傾きを算出する、請求項1乃至9のいずれか一項に記載のロボット。前記学習制御部は、前記学習補正量を保存するためのメモリをさらに有する、請求項1乃至10のいずれか一項に記載のロボット。前記センサは、ビジョンセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、慣性センサ、光学センサまたは歪ゲージのいずれかである、請求項1乃至11のいずれか一項に記載のロボット。前記センサは、ロボット機構部へ着脱可能な取付手段を備えた、請求項1乃至12のいずれか一項に記載のロボット。前記センサは、前記取付手段としての磁石を備えている、請求項13に記載のロボット。従来の学習制御は、ある条件下の軌跡振動誤差の改善という点に着目していた。しかしながら、アプリケーションの幅は狭く、また使い勝手に関しては余り考慮されていないという問題があった。センサを使った学習制御の例である上記従来技術は、工作機械の例であるものの、センサとして加速度センサを使用する事を想定している。ロボットに加速度センサを取り付けた場合、直交座標での軌跡位置誤差が抽出可能であるが、そのままではセンサデータから各軸の軌跡位置誤差の計算ができないという問題があった。また、上記従来技術では、加速度センサから軌跡振動誤差を抽出する際に通常のハイパスフィルタを用いて抽出している。工作機械の場合は対象とするフィードバック制御帯域が数十Hz~数百Hzと高いため、すなわちフィードバック制御がその帯域で非常に良い性能を持っているため、オフセットデータを取り除くために10Hz以下のデータを用いて学習制御することができなくても、大きな問題は無く、オフセットはそれ程重要な問題ではない。一方、産業用ロボットにおいては、通常、フィードバックの制御帯域は数Hzであり、それ以上高い帯域はフィードフォワードで制御していて、性能がモデル誤差に依存しやすいため、その部分を学習制御で補正している。例えば、加速度センサデータのオフセットを除去するために1Hzのハイパスフィルタをかけた場合は10Hz前後までの軌跡振動誤差の位相が回転する。そのために、除去したい帯域の軌跡振動誤差データまで加工されてしまい、学習制御の性能が劣化してしまうという問題があった。さらに、学習制御のフィルタの調整には、二つの難しい問題がある。一つ目は収束条件である。収束条件とは繰り返し学習を行うと必ず収束できるという保証である。これが保障されていないと、学習回数を重ねる毎に発散してしまい最終的には動作を悪化させてしまう事になる。また、二つ目は単調減少条件である。この条件は学習を重ねる毎に軌跡振動誤差が減少する事を保障する条件である。これが保障されていないと、収束する過程で軌跡振動誤差が非常に大きくなってから収束する可能性が生じることとなる。そうすると、学習過程で大きく軌跡がずれたり、振動を起こしたりして、周辺機器にも損傷を引き起こす可能性がある。この二つの条件を満たすための調整は経験に基づいて試行錯誤で行われているのが実情である。そのうえ、ロボットは姿勢に応じてシステムが変化するためロバスト性までも考慮しなければならない。学習制御フィルタはこれらの要素により複雑になりすぎ実装が非常に難しく、且つ設計過程計算も煩雑すぎるために、これらの条件を満たすようなコントローラは産業用ロボットの世界では使われていないのが現状である。工作機械で使われている例もあるが、実際にはそのアプリケーション毎に経験に基づいて調整が行われているのが実情である。これまでのところ、このような問題に対して、システマチックにパラメータの設計を行い、且つ高速化を行う学習機能を備えた産業用ロボットは存在していない。本発明のロボットは、位置制御の対象とする部位にセンサを備えたロボット機構部と、ロボット機構部の動作を制御する制御装置とを含むロボットであって、制御装置は、ロボット機構部の動作を制御する通常制御部と、作業プログラムに指定された教示速度に、速度変化比を乗算した速度指令にてロボット機構部を動作させたときに、センサにより検出された結果から、ロボット機構部の制御対象の軌跡または位置を通常制御部に与えられた目標軌跡または目標位置に近づけるため、もしくはロボット機構部を動作させたときに生じる制御対象の振動を抑制するための学習補正量を算出する学習を行う学習制御部と、を有し、ロボット機構部の制御対象位置が速度変化比に依らず一定の軌跡を移動するように処理を行うことを特徴とする。本発明の他の実施態様として、学習制御部は、所定の最大速度変化比に至るまで複数回に渡って速度変化比を変化させながら学習補正量を算出する学習を行うことが好ましい。本発明の他の実施態様として、所定の最大速度変化比は、ロボット機構部を動作させた時に得られたデータ、ロボット機構部で許容される最大速度、最大加速度又は減速機の寿命に基づいて、学習制御部により算出されるようにしてもよい。本発明の他の実施態様として、所定の最大速度変化比を外部から制御装置に設定するようにしてもよい。本発明の他の実施態様として、周波数応答の概念を導入し、H無限大ノルムによる学習制御フィルタの設計手法を提案している。これにより、経験的な手法ではなくシステマチックな手法によりロボットの周波数応答から収束性、単調減少性を保障したフィルタの設計が可能になっている。更に、姿勢変化に対応するロバスト性についてもH無限大ノルムに不確定要素を組み込む事によりシステマチックに計算可能とした。このシステマチックな手法はこれらのフィルタの設計問題を判定値符号行列問題の最小化問題に帰着させている。本発明の他の実施態様として、制御装置は、作業プログラムにおける位置又は速度の教示及び修正を行う教示制御部をさらに有し、通常制御部は、作業プログラムで設定された教示位置に基づく位置指令と、学習制御部により算出された学習補正量と、作業プログラムで設定された教示速度に学習補正量の算出時に使われた速度変化比を乗算した速度指令とによりロボット機構部を動作させ、学習制御部により学習補正量が算出された後に、教示制御部により教示点の位置修正が行われた際、位置修正後の教示点の位置と位置修正前の教示点の位置との間の距離が所定距離以上のときは、教示点への移動を教示速度で制御し、所定距離未満のときは、教示点への移動を速度指令で制御するようにしてもよい。本発明の他の実施態様として、通常制御部は、学習制御部により学習補正量が算出された後に、教示制御部により教示点の位置修正が行われた際、位置修正後の教示点の位置と位置修正前の教示点の位置との間の距離が所定距離以上のときは、教示点への移動及び教示点からその次の教示点への移動を教示速度で制御し、所定距離未満のときは、教示点への移動及び教示点からその次の教示点への移動を速度指令で制御するようにしてもよい。本発明の他の実施態様として、通常制御部は、学習制御部により学習補正量が算出された後に、教示制御部により速度指令の修正が行われた際、修正後の速度指令と修正前の速度指令との間の差が所定比率または所定値以上のときは、教示点への移動を教示速度で制御し、所定比率または所定値未満のときは、教示点への移動を速度指令で制御するようにしてもよい。本発明の他の実施態様として、学習制御部は、センサから検出されたデータに対し、ロボット機構部の軌跡振動誤差を算出するためのフィルタを備えるようにしてもよい。本発明の他の実施態様として、学習制御部は、センサから検出されたデータを基軸三軸に逆変換することにより、軌跡振動誤差を含んだ各軸上の位置を計算することが好ましい。本発明の他の実施態様として、学習制御部は、ロボット機構部に所定の動作を実行させて、センサの位置及び傾きを算出するようにしてもよい。本発明の他の実施態様として、学習制御部は、学習補正量を保存するためのメモリをさらに有することが好ましい。本発明の他の実施態様として、センサは、ビジョンセンサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、慣性センサ、光学センサまたは歪ゲージのいずれかであってもよい。本発明の他の実施態様として、センサは、ロボット機構部へ着脱可能な取付手段を備えることが好ましく、取付手段として磁石を備えることがさらに好ましい。本発明によれば、ロボット機構部の制御対象位置が速度変化比に依らず一定の軌跡を移動するように処理を行うことにより、速度変化比の変更による軌跡ずれが生じないため、ロボット機構部の動作における精度と安全性を向上させることができる。さらに、本発明によれば、学習制御部が学習稼動状態で設定可能な最大速度変化比を算出し、最大速度変化比に至るまで複数回に渡って速度変化比を増加させながら学習補正量を算出する学習を行うことにより、学習中における動作の高速化を自動的に実行することができる。また、ロボットの動作の高速化により、作業に必要なロボットの台数を減らし、ラインのスペースを小さくし、工程を削減する事によるシステムコストを削減することができるという効果が得られる。さらに、ロボットの保守台数も削減する事ができ、保守費用の削減にも貢献する。また、ゼロ位相フィルタを導入する事により、加速度センサのオフセット問題を性能劣化させる事無く解決することができる。以下、図面を参照して、本発明に係るロボットについて説明する。ただし、本発明の技術的範囲はそれらの実施の形態には限定されず、特許請求の範囲に記載された発明とその均等物に及ぶ点に留意されたい。図2に本発明の実施例1に係るロボット100の概略図を示す。ロボット100は、ロボット機構部1と、ロボット機構部1を制御する制御装置2により構成される。制御装置2は、ロボット100の学習制御を実施する学習制御部3と、ロボット機構部1を直接的に駆動して、ロボット機構部1の動作を制御する通常制御部4とを備えている。学習制御部3は、作業プログラムに指定された教示速度に、速度変化比を乗算した速度指令にてロボット機構部を動作させたときに、加速度センサ10によって検出された結果から、ロボット機構部1の制御対象の軌跡または位置を通常制御部4に与えられた目標軌跡または目標位置に近づけるため、もしくはロボット機構部を動作させたときに生じる制御対象の振動を抑制するための学習補正量uj1を算出する学習を行う。本発明の実施例1に係るロボット100は、通常制御部4が、ロボット機構部1の制御対象位置が速度変化比に依らず一定の軌跡を移動するように処理を行うことを特徴としている。学習制御部3以外は、図1に示した従来のロボットの構成と同様であるので、詳細な説明は省略する。学習制御部3には、第1メモリ31、位置変換器35、ハイパスフィルタ36、逆変換器IK37、順変換器FK38、学習制御フィルタL32、ローパスフィルタQ33、第2メモリ34、第3メモリ362、第4メモリ39が設けられている。図3に、本発明に係るロボット100のロボット機構部1の構成図を示す。図3aはロボット機構部1の全体構成を示し、図3bは加速度センサ10を取り付けたガン20の拡大図を示す。ロボット機構部1は公知のロボットマニピュレータ以下、単にロボット機構部というであり、ガン20が作業を行う位置姿勢に到達可能であれば、その機構に制限はない。ロボット機構部1の位置及びロボット機構部1が静止するために減速した際に起きる軌跡振動誤差を検出するセンサとして、加速度センサ10が、ロボット機構部の位置制御の対象とする部位であるガン20の先端部に取り付けられている。加速度センサ10として、三軸加速度センサを用いることができる。加速度センサ10はロボット機構部1へ着脱可能な磁石等の取付手段を備えており、着脱可能となっている。加速度センサ10のケースを磁石としてもよい。図4を用いて、図3に示すロボットのロボット機構部1に付された加速度センサ10のキャリブレーションについて説明する。最初に、加速度センサ10を取り付けた後、ロボット機構部1に所定の動作を実行させて、加速度センサ10の位置及び傾きを算出するキャリブレーションを行う。キャリブレーションを行うためにはツール座標系からワールド座標系へのデータの変換が必要であり、その手順は次の通りである。まず、加速度センサ10の傾きを特定する。図5のように、ワールド座標系のある点P0からX軸方向に動作を行い、ある点P1を通過し、その時の加速度データを取得する。そして、P0点での静止状態での加速度データをa0として、P1点での動作状態での加速度データをa1とする。その時、重力加速度静止加速度を除いた加速度axγはaxγa1a0と表す事ができる。規格化を行って、以下のように定義する。次に、点P0からY軸方向に動作を行い、ある点P2を通過し、その時の加速度データa2を取得する。その時、重力加速度を除いた加速度ayγはayγa2a0と表す事ができる。規格化を行って、以下のように表すことができる。これら二つに直交するベクトルをazγax×ayとして、以下のように表すことができる。それ故、ツール座標系からワールド座標系へ姿勢の変換を行うための行列Rtは以下のように表すことができる。次に、J5とJ6を動作させる事により、加速度センサ10の位置を特定する。まず、図4の様にJ5をΔθ1だけ回転させる。そして、その時の加速度センサ10の座標系で計測される加速度データに行列Rtを乗じて、ワールド座標系に変換された加速度データをとおくと、センサ変位Δφ1は以下のように表される。その時のワールド座標系のX軸方向のオフセット量ΔxはΔxΔφ1/Δθ1と表される。そして、図5の様にJ6をΔθ2だけ回転させる。そして、その時の加速度センサ座標系で計測される加速度データに行列Rtを乗じて、ワールド座標系に変換された加速度データをとおくと、センサ変位Δφ2は以下のように表される。γΔφ2/Δθ2となり、ワールド座標系Y軸方向のオフセット量ΔyはΔyγcosθ2、ワールド座標系のZ軸方向のオフセット量ΔzはΔzγsinθ2と計算される。以上のようにして、ツール座標系からワールド座標系へのデータの変換を行うことにより、加速度センサ10の出力データから加速度センサ10の位置及び傾きを算出することができ、キャリブレーションを実行することができる。次に、学習制御フィルタ32の設計について説明する。最初に、それぞれの軸について学習補正量uj1の入力から加速度センサ10から推定した位置までの周波数応答を測定する。また、学習制御部3のブロックは図2に描かれている。次に、周波数応答結果から、線形行列不等式を解く。線形行列不等式とは以下の拘束条件下で、この式ではQが学習帯域をカット周波数に持つローパスフィルタ、Lが学習制御フィルタ、Pが学習補正量の入力から制御対象までの伝達関数になる。ここで、Lは学習制御フィルタの周波数領域での表記方法であり、一方Lは学習制御フィルタの時間領域での表記方法である。このγが小さい程、学習制御フィルタの性能は高くなる。学習制御フィルタの最適化問題は、Qすなわち、学習制御の帯域が与えられた時、最小のγを与える学習制御フィルタLを算出する問題である。そして、この式は以下の様に変形する事が可能である。ここで、LkをαkjとVjの線形性により表す事ができる。ここで、VjはLkと同じ次元であり、Vjは、要素以外は全てゼロになる。例えば、Ny2、Nu2とする。これは、線形行列不等式1の拘束条件と等価である。そして、最小化問題はcTxすなわちγ2を最小とする問題に帰着する。これは、学習制御フィルタの最適化問題と読み替える事ができる。すなわち、判定値符号行列の線形不等式による最小化問題に帰着する事により、システマチックに解を得る事が可能になる。よって、安定性条件と単調減少性への十分条件はとなる。そこで、実験からPを測定し、学習帯域フィルタQを与えれば、自動的に学習制御フィルタL32を求める事ができる。更に、学習制御フィルタのロバスト性を考慮する。ロボットは姿勢により大きくシステムが変化するのが特徴である。ある一つの姿勢を基準姿勢とした時に、Pnを基準姿勢の学習システムとする。そうすると、任意の姿勢PmはPm=PnΔPmと表される。ΔPmはその基準姿勢からの学習システムの変化量である。その時、学習帯域フィルタQが与えられた場合の拘束条件は以下のようになる。以上の手順により、m姿勢分だけ、実験よりPを測定すれば、前例同様に自動的に学習制御フィルタを求める事ができる。次に、学習制御部におけるデータ処理手順について説明する。図2に示されるように、フィードバックは位置制御、速度制御、電流制御の三つのループから成立していて、学習制御はフィードバックの位置制御ループ外側にループを組んでいる。実線部分は学習稼動状態で動作中に有効なループになり、停止後は点線のループが有効となる。ajは加速度センサ10から得たデータであり、位置変換器35は加速度データajを位置データに変換する。学習中は、加速度センサ10が検出したロボット機構部1の静止の際に起きる振動のデータを第1メモリ31に保存する。第2メモリ34からは学習補正量uj1が出力される。動作終了後、位置変換器35により直交座標の軌跡振動誤差を推定し、ゼロ位相ハイパスフィルタであるハイパスフィルタ36を用いる事により、オフセットを取り除いた軌跡振動誤差Δrを抽出する。その軌跡振動誤差をモータ位置フィードバックデータからFK38を用いて推定した加速度センサ10の位置データrに加算することにより、アームのダイナミクスを含めた、加速度センサ10の直交座標系でのセンサ位置を推定する。次に、加速度センサ10の検出データから推定されたセンサ位置を基軸三軸に逆変換することにより、アームダイナミクス、即ち位置振動成分を含んだ各軸上での位置を計算する。このアームダイナミクスを含んだ各軸位置からアームダイナミクスを含まない各軸の位置、即ちモータの位置を減算することにより各軸目的補正量を計算する。以下の式ではψjがj回目の試行の各軸目的補正量、IKは逆変換、θmjはj回目の試行の各軸モータ位置である。この各軸目的補正量を学習制御フィルタに入力する事により、次の試行の補正量uj1を計算する。学習制御フィルタL32を通して、第3メモリ362から前の試行の学習補正量ujを足し込みローパスフィルタQ33を通して、次の試行の学習補正量uj1が算出される。以上述べたように学習制御部3におけるデータ処理手順により、学習補正量uj1を求めることができる。次に、学習制御におけるロボット機構部1の動作の高速化の手順について図6を用いて説明する。図6は、ロボット機構部の動作の高速化の手順について説明するためのフローチャートである。ロボット機構部1の動作の高速化は、学習制御部3が、学習実行中に設定可能な最大速度変化比を算出し、所定の最大速度変化比に至るまで複数回に渡って速度変化比を変化させながら学習補正量uj1を算出する学習を行うことにより実行される。プログラムを実行する際には教示速度に速度変化比を乗算した速度が動作速度になる。この速度変化比の処理手法は速度オーバライドと同一である。最初に、ステップS101において、学習制御部3は、学習実行中に設定可能な最大速度変化比を設定する。最大速度変化比は、ロボット機構部を動作させた時に得られたデータ、ロボット機構部で許容される最大速度、最大加速度又は減速機の所望の寿命に基づいて、学習制御部3により算出される。最初に、ロボット機構部を一回動作させて、一回目の試行のデータから、各軸モータの学習可能な最大加速度から決まる最大速度変化比、最大速度から決まる最大速度変化比及び減速機の寿命から決まる最大速度変化比をそれぞれ算出する。まず、最大加速度の観点から各軸モータの学習可能な最大速度変化比を算出する。ロボットの運動方程式は以下の様に定義される。オフライン上などで、実際に動作させずに最大速度比を決定する場合は、一回目の試行の最大トルクの代わりに、最大トルク指令を代わりに使う事が可能である。この時、ovrmax1iがτaiの二乗に比例する事を考慮すると、となる。ここで、添え字のiはi軸目を示す。上記のようにして、最大加速度の観点から、最大速度変化比ovrmax1iが得られる。次に、最大速度の観点から、最大速度変化比ovrmax2iについて計算を行う。一回目の試行の最大速度をωνi、モータの最大速度許容量をωpiとすると、となる。オフライン上などで、実際に動作させずに最大速度比を決定する場合は、一回目の試行の最大速度の代わりに、最大速度指令を使う事が可能である。上記のようにして、最大速度の観点から、最大速度変化比ovrmax2iが得られる。次に、減速機の寿命の観点から、最大速度変化比ovrmax3iについて計算を行う。減速機の推定寿命をLhhourとすると、Lhは下記の式で表される。本実施例では、下記の式を用いて、最大速度変化比ovrmax3iを決定する。ただし、Kは定格寿命hour、ωtは定格速度rpm、ωavは平均速度rpm、τtは定格トルクNm、τavは平均トルクNmである。また、係数10/3は、減速機の種類に依存する係数である。ここで、平均速度ωavは次のように定義される。ただし、ωjはモータ軸速度、jは整数、Δtはサンプル時間である。また、平均トルクτavは下記の式で表される。オフライン上などで、実際に動作させずに最大速度比を決定する場合は、一回目の試行のモータ軸速度の代わりに、モータ軸速度指令を使う事が可能である。次に、最大速度変化比ovrmax3iを算出する方法について詳細に説明する。初回の動作では、速度変化比ovrを下記のように設定する。また、この時のモータ軸速度をωinijjΔtと定義する。この時の減速機の推定寿命は下記の式で表される。オフライン上などで、実際に動作させずに最大速度比を決定する場合は、一回目の試行のモータ軸速度の代わりに、モータ軸速度指令を使う事が可能である。ここで、平均速度ωiniavは以下の式で表される。また、平均トルクτavは以下の式で表される。Linij≧Ldという条件が満たされていれば、更なる高速化が可能である。満たされていなければ、これ以上の高速化は出来ない。上記条件が満たされている場合、下記のようにovrを上積みしていく。但し、kは最適化のためにovrを増加させた回数である。このとき、モータ軸速度ωjjΔtは以下の様に表せる。平均速度ωavは、以下の式で表される。平均トルクτavは、以下の式で表される。よって、このときの減速機の推定寿命Lhkは以下の式で表される。Lhk≧Ldを満たす最大のkをkmaxとおくと、kmaxを用いてovrmax3iは以下の様に表される。以上のようにして求めた3つの値の中での最小値を学習制御で使用可能な最大速度変化比とする。よって、それをovrmaxと表すと、となる。次に、ステップS102において、速度制御部42が、速度変化比の初期値を設定する。例えば、初期値を10に設定する。次に、ステップS103において、電流制御部43が、設定した速度変化比の初期値でロボット機構部を動作させるための動作パラメータの初期値を設定する。次に、ステップS104において、設定した動作パラメータにおいてロボット機構部を動作させて、加速度センサ10からの信号に基づいて、学習制御部3が、振動減衰率を算出する。ここで、振動減衰率は式2で算出されるγから求めることができる。次に、ステップS105において、位置制御部41が、振動減衰率が一定の水準、例えば25未満であるか否かを調べる。次に、ステップS106において、振動減衰率が25以上である場合は、振動が十分に減衰しているとはいえないものと判断して、位置制御部41が、学習制御フィルタから学習補正量uj1を更新する。振動減衰率が25未満である場合は、ステップS107において、速度制御部42が、速度変化比を増加させる。例えば、速度変化比を10から20へ増加させる。次に、ステップS108において、速度制御部42が、設定した速度変化比が最大速度変化比を超えているか否かを判断する。ステップS108において、設定した速度変化比が最大速度変化比を超えていない場合は、ステップS109において、電流制御部43が、速度変化比が増加するように動作パラメータを設定する。例えば、速度変化比20で動作するように動作パラメータを設定する。その後、ステップS104~S106を繰り返すことにより、振動減衰率が25未満となるような学習補正量uj1を算出する。このように、本発明においては速度変化比を最大速度変化比まで、例えば複数のステップnで増加させて学習を実行し学習補正量uj1を算出している。一回のステップで増加させる速度変化比の量をΔとすると、速度変化比を増加させるステップ数nは、Δを用いて以下のように算出される。ここで、ovrcurは最初に設定した速度変化比である。ステップS108において、設定した速度変化比が最大速度変化比を超えている場合は、ステップS110において、学習制御部3は、学習補正量uj1を最大速度変化比における学習補正量uj1と決定し、学習制御部3は、学習補正量uj1をF-ROMもしくはメモリカードMCに保存する。このようにして、速度変化比が最大速度変化比に達するまで、速度変化比を上げるプロセスと学習を行うプロセスを繰り返す事により、動作速度を高速化する。実稼動時には通常制御部4が、F-ROMもしくはメモリカードMCから学習補正量uj1を呼び出して再生する。ここで、本発明のロボット100における通常制御部4は、ロボット機構部1を軌跡一定で動作させている点を特徴としている。軌跡一定での動作とは、ロボット機構部1の制御対象位置先端点を初期の位置から所望の位置まで速度変化比を変化させて動作させる場合に、速度変化比の大きさに係らず、一定の軌跡を描くようにして動作させることをいう。従って、通常制御部4は、ロボット機構部1の制御対象位置が速度変化比に依らず一定の軌跡を移動するように処理を行う。例えば、図7aに示すように、軌跡一定ではない場合は、始点Aから終点Cまで速度変化比を10、50、100として、それぞれ動作させた場合に、異なった軌跡T10、T50、T100を描くこととなる。これに対して、軌跡一定とした場合には、始点Aから終点Cまで速度変化比を10、50、100として、それぞれ動作させた場合であっても同一の軌跡T0を描く。本発明では、ロボット機構部の制御対象位置を軌跡一定で動作させることにより、速度変化比の変更による軌跡ずれが生じないため、ロボット機構部の動作における精度と安全性を向上させることができる。以上のように、図6に記載の高速化手順によれば、ロボット機構部の制御対象位置が速度変化比に依らず一定の軌跡を移動するように、速度変化比を複数回に渡って徐々に増加させながら、振動が所定の範囲に収束するまで繰り返し学習を行って学習補正量を算出しているので、振動を抑制することができる学習補正量を効率よく算出することができる。また、本発明のように、軌跡を一定にする事により、高速化終了後すぐにロボット100が量産動作に入ることができる。即ち、通常通りに軌跡を一定とせずに高速化した場合には、軌跡が変わるため障害物との干渉をチェックする必要が生じ、干渉する場合は高速化前のプログラムを変更して、高速化した際に干渉しないように調節する必要があるが、本発明のように軌跡を一定にする事により、このようなチェックを省略することができる。次に、減速機の寿命に基づいて最大速度変化比を求める手順について、図8のフローチャートを用いて詳細に説明する。まず、ステップS201において、移送制御プログラムを1回だけ動作させて、実速度データを取得する。次に、ステップS202において、実速度データを用いて、速度変化比を増加させたときの推定寿命を算出する。次に、ステップS203において、その推定寿命が要望寿命Ldより大きくなっているか否かを調べる。推定寿命が要望寿命Ldより大きくなっていなければ、ステップS204において、再び速度変化比を増加させて、ステップS202において、推定寿命を算出する。以上のプロセスを繰り返し、ステップS205において、要望寿命が推定寿命を上回らない最大速度変化比ovrmax3iを算出する。このようにして、減速機の寿命に基づいて最大速度変化比が求められる。以上の説明においては、所定の最大速度変化比が、ロボット機構部1を動作させることによってロボット機構部1で許容される最大速度、最大加速度及び減速機の寿命に基づいて、学習制御部3により算出される例を示したが、所定の最大速度変化比を外部から制御装置2に設定するようにしてもよい。以上説明したとおり、本発明においてはハイパスフィルタとしてゼロ位相ハイパスフィルタを用いている。以下、ゼロ位相ハイパスフィルタを用いた理由について説明する。加速度センサが検出した加速度に関するデータを位置振動データとして使用するためには、オフセットを除去する必要がある。オフセットを除去するためには23Hz以下の低周波のデータを取り除くハイパスフィルタを使用する必要がある。しかしながら、ハイパスフィルタはカット周波数の01~10倍の位相をずらしてしまう欠点がある。位相がずれてしまうと実際の振動のデータが得られず、学習制御の性能が大きく劣化してしまう。これは、実際と異なる位相の振動を補正するように学習制御が働いてしまうためである。そこで、位相がずれないハイパスフィルタを使用できれば、性能を上げる事が出来る。ゼロ位相フィルタは、フィルタ処理された時間波形の特徴を、フィルタ処理されていない波形で現れる場所にそのまま保持することができるという特徴を有しており、本発明では位相のずれを生じないゼロ位相フィルタを用いている。ゼロ位相ハイパスフィルタの効果について、図9を用いて説明する。同図aは実線で示す周期1Hzの信号と10Hzの信号が混合している元の信号と、これに通常のハイパスフィルタを通した10Hzの信号破線及びゼロ位相ハイパスフィルタを通した10Hzの信号点線を示す。同図bは同図aの楕円部分の拡大図を示す。同図bに示すように、元の信号とゼロ位相ハイパスフィルタを通した10Hzの信号は、共に時刻t2及びt4でピークを示しているのに対して、通常のハイパスフィルタを通した10Hzの信号は時刻t1及びt3でピークを示している。このことから、通常のハイパスフィルタは元の信号に対して位相がずれているのに対して、ゼロ位相ハイパスフィルタを通した場合には元の信号と位相が一致していることがわかる。このように、ゼロ位相ハイパスフィルタを用いることにより、位相遅れを抑制することができる。それ故、本実施例においてはゼロ位相ハイパスフィルタを用いている。次に、ゼロ位相フィルタにおけるデータ処理手順について、図10を用いて説明する。時系列順に1~Nの順に並べられた元のデータd0にハイパスフィルタをかけてデータd1を得た後、時系列を反転させてN~1の順に並べ替えることによりデータd2を得る。次に、データd2にハイパスフィルタをかけてデータd3を得た後、再度時系列を反転させて1~Nの順に並べ替えることによりデータd4を得る。データd2からデータd4までの処理をHと表すと、ゼロ位相フィルタはローパスを用いてHHと表記される。以上のように、時系列を反転させてデータを並べ替えているため、この処理はオフラインでしか行うことができないが、本実施例では、ロボット機構部の動作中に加速度データを収集しており、動作終了後にオフライン処理を行うことにより、位相をずらさないゼロ位相ハイパスフィルタを使用する事が可能である。次に、本発明の実施例2に係るロボットについて説明する。図11に本発明の実施例2に係るロボットの概略図を示す。実施例2に係るロボット101は、実施例1に係るロボット100に加えて、作業プログラムが格納されたプログラム教示部51と、プログラム実行部52と、動作計画部53とを有する教示制御部50をさらに備えている点を特徴としている。教示制御部50は、作業プログラムにおける位置又は速度の教示及び修正を行う。また、実施例2に係るロボット101の通常制御部4は、さらに例外対処部46を備えている。この例外対処部46は、作業プログラムで設定された教示位置に基づく位置指令と、学習制御部3により算出された学習補正量uj1と、作業プログラムで設定された教示速度に学習補正量uj1の算出時に使われた速度変化比を乗算した速度指令とによりロボット機構部1を動作させ、学習制御部3により学習補正量uj1が算出された後に、教示制御部50により教示点の位置修正が行われた際、位置修正後の教示点の位置と位置修正前の教示点の位置との間の距離が所定距離以上のときは、教示点への移動を教示速度で制御し、所定距離未満のときは、教示点への移動を速度指令で制御する。学習が完了した動作は学習制御フィルタ32内のRAM321に保存されている学習補正量uj1を使用して、高速動作で再生される。しかしながら、学習した時の動作が大幅に変更されると、学習補正量uj1が適用できなくなるため、高速動作ができなくなる。ここで、動作が変更されたか否かはRAM321に記録されており、動作位置速度指令と動作計画から算出された動作位置yd及び速度指令Vdを比較する事により判断することができる。動作が変更された場合は、例外処理すなわち教示速度で動作を実行する。次に、本発明の実施例2に係るロボット101の動作手順について、図12のフローチャートを用いて説明する。この動作手順は、作業プログラムで設定された教示位置に学習制御部3により算出された学習補正量uj1を加えた指令位置と、作業プログラムで設定された教示速度に学習補正量uj1の算出時に使われた速度変化比を乗算した速度指令にてロボット機構部1を動作させ、学習制御部3により学習補正量uj1が算出された後に実行される。最初に、ステップS301において、例外対処部46が、教示修正の有無を判断する。教示修正の有無の判断は、例外対処部46が教示制御部50内のプログラム教示部51に格納された作業プログラムにおける教示点の位置修正の有無を検出することにより判断する。次に、ステップS301において、例外対処部46が、教示修正があったと判断した場合は、ステップS302において、位置修正後の教示点の位置と位置修正前の教示点の位置との間の距離が所定距離未満か否かを判断する。位置修正後の教示点の位置と位置修正前の教示点の位置との間の距離が所定距離以上のときは、教示点への移動を教示速度で制御し、所定距離未満のときは、教示点への移動を速度指令で制御する。所定距離以上のときは、ステップS303において、教示点への移動を教示速度、即ち、速度変化比を乗算しない速度で制御する。ここでは、教示点への移動のみについて説明したが、その教示点から次の教示点へ向かう動作を同様に制御するようにしてもよい。一方、ステップS302において、位置修正後の教示点の位置と位置修正前の教示点の位置との間の距離が所定距離未満の場合は、教示点への移動を速度指令で制御する。また、ステップS301において、例外対処部46が、教示修正がなかったと判断した場合も同様に、教示点への移動を速度指令で制御する。以上の説明においては、プログラム教示部51に予め格納された作業プログラムが、教示点の位置を修正した場合の処理手順について説明したが、次に、作業プログラムが、教示点の位置に加えて、速度指令を修正した場合の処理手順について図13のフローチャートを用いて説明する。ステップS401~S403及びS405は上記のステップS301~304に相当するので、詳細な説明は省略する。ステップS402において、位置修正後の教示点の位置と位置修正前の教示点の位置との間の距離が所定距離未満の場合は、さらに、ステップS404において、修正前の速度指令と修正後の速度指令との間の差が所定の比率または所定値未満か否かを判断する。所定比率または所定値以上のときは、ステップS403において、教示点への移動を教示速度、即ち、速度変化比を乗算しない速度で制御する。一方、ステップS404において、修正前の速度指令と修正後の速度指令との間の差が所定比率または所定値未満のときは、ステップS405において、教示点への移動を速度指令で制御する。以上のように、実施例2に係るロボットによれば、作業プログラムにおいて教示位置または教示速度が修正された場合、修正された程度に応じて、動作速度を制御することができるため、作業プログラムにおける教示位置または教示速度の修正が大幅に行われた場合においてもロボットの動作を安定して実行させることができる。なお、実施例2に係るロボット101においても、実施例1に係るロボット100と同様に、通常制御部4は、ロボット機構部1の制御対象位置が速度変化比に依らず一定の軌跡を移動するように処理を行うことができる。さらに、実施例2に係るロボット101においても、実施例1に係るロボット100と同様に、ロボット機構部1の位置振動成分を算出するための位相のずれを生じないハイパスフィルタを備えるようにしてもよい。以上、本発明の実施例においては、ロボット機構部に取り付けるセンサとして、加速度センサを用いる例を示したが、ビジョンセンサ、ジャイロセンサ、慣性センサ、光学センサ、または歪ゲージのいずれかのセンサを用いてもよい。一例として、加速度センサの代わりにビジョンセンサを用いる例を図14に示す。ビジョンセンサ70は、第1カメラ72及び第2カメラ73の2台のカメラを備えており、ロボットハンド71に設置される。ビジョンセンサ70は、カメラ72、73を用いて、Targetライン74上の仮想TCP76の位置を計測し、進行方向75をx軸の正の方向にとった場合における、x軸、y軸、z軸のそれぞれの軸方向の軌跡振動誤差であるΔx、Δy、Δzを算出するものである。