"6個のパラメータx、y、z、α、β、γによって位置姿勢が決定される制御対象があって、制御対象が目標の位置姿勢となるようにパラメータを補正するパラメータ補正方法において、制御対象のnnは7以上の整数個の実際の位置姿勢Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}を実測する工程1と、工程1で取得されたn個の実際の位置姿勢Vnに含まれる誤差ΔVn={Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγn}を算出する工程2と、各パラメータの目標値を含む目標の位置姿勢VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}を取得する工程3と、工程1で実測された実際の位置姿勢Vnと工程2で算出された誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、工程3で取得された目標の位置姿勢VTに対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出する工程4と、工程4で算出された誤差ΔVTに基づいて、制御対象の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTとなるようにパラメータを補正する工程5と、を含み、工程4が、n個の実際の位置姿勢Vnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備える六次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する工程4-1と、目標の位置姿勢VTを、前記六次元座標系における第1の補正対象点PTxT、yT、zT、αT、βT、γTとして定義工程4-2と、前記六次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包する六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の第1の参考点Pnを特定する工程4-3と、誤差ΔVnのΔxn成分に基づいて、特定された7個の第1の参考点Pnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、γ軸、およびΔx軸を備える七次元座標系における7個の第2の参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに座標変換する工程4-4と、第1の補正対象点PTを、前記七次元座標系における第2の補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTΔxTは未知数に座標変換する工程4-5と、前記七次元座標系において、7個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1xB2yB3zB4αB5βB6γB7Δx=1B1~B7は係数を算出する工程4-6と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値xT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTを代入し、未知数である誤差成分ΔxTを算出する工程4-7と、工程4-4~4-7を、誤差成分Δxを誤差成分Δy、Δz、Δα、Δβ、Δγそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTそれぞれを算出する工程4-8と、を含む、パラメータ補正方法。工程4-3が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する工程と、作成したボロノイ領域に基づいて7個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する工程と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する工程と、特定されたドロネー単体を構成する7個の頂点である7個の第1の参考点Pnを特定する工程と、を含む、請求項1に記載のパラメータ補正方法。現実空間内の現実物体の形状と仮想空間内の仮想物体の形状とが整合するように、仮想物体の表面の法線ベクトルの方向およびその法線ベクトルの表面上位置を決定するパラメータx、y、z、α、β、γを補正するパラメータ補正方法において、現実物体の表面のnnは7以上の整数個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}を実測する工程1と、工程1で取得されたn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnに含まれる、理想の形状に対する誤差ΔVn={Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγn}を算出する工程2と、理想の形状の仮想物体の表面の法線ベクトルの方向/表面上位置VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}を取得する工程3と、工程1で実測された現実物体の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnと工程2で算出された誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、工程3で取得された仮想物体の法線ベクトルの方向/表面上位置VTに対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出する工程4と、工程4で算出された誤差ΔVTに基づいて、現実物体と仮想物体とが整合するようにパラメータを補正する工程5と、を含み、工程4が、現実物体のn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備える六次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する工程4-1と、仮想物体の法線ベクトルの方向/表面上位置VTを、前記六次元座標系における第1の補正対象点PTxT、yT、zT、αT、βT、γTとして定義する工程4-2と、前記六次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包する六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の第1の参考点Pnを特定する工程4-3と、誤差ΔVnのΔxn成分に基づいて、特定された7個の第1の参考点Pnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、γ軸、およびΔx軸を備える七次元座標系における7個の第2の参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに座標変換する工程4-4と、第1の補正対象点PTを、前記七次元座標系における第2の補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTΔxTは未知数に座標変換する工程4-5と、前記七次元座標系において、7個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1xB2yB3zB4αB5βB6γB7Δx=1B1~B7は係数を算出する工程4-6と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値xT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTを代入し、未知数である誤差成分ΔxTを算出する工程4-7と、工程4-4~4-7を、誤差成分Δxを誤差成分Δy、Δz、Δα、Δβ、Δγそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTそれぞれを算出する工程4-8と、を含む、パラメータ補正方法。工程4-3が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する工程と、作成したボロノイ領域に基づいて7個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する工程と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する工程と、特定されたドロネー単体を構成する7個の頂点である7個の第1の参考点Pnを特定する工程と、を含む、請求項3に記載のパラメータ補正方法。mmは2以上の整数個のパラメータc1、c2、、cmによって状態が決定される制御対象があって、制御対象が目標の状態となるようにパラメータを補正するパラメータ補正方法において、制御対象のnnはm1以上の整数個の実際の状態Vn={c1n、c2n、、cmn}を実測する工程1と、工程1で取得されたn個の実際の状態Vnに含まれる誤差ΔVn={Δc1n、Δc2n、、Δcmn}を算出する工程2と、各パラメータの目標値を含む目標の状態VT={c1T、c2T、、cmT}を取得する工程3と、工程1で実測された実際の状態Vnと工程2で算出された誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、工程3で取得された目標の状態Tに対応する誤差ΔVT={Δc1T、Δc2T、、ΔcmT}を算出する工程4と、工程4で算出された誤差ΔVTに基づいて、制御対象の実際の状態が目標の状態VTとなるようにパラメータを補正する工程5と、を含み、工程4が、n個の実際の状態Vnを、c1軸、c2軸、、およびcm軸を備えるm次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnc1n、c2n、、cmnとして定義する工程4-1と、目標の状態VTを、前記m次元座標系における第1の補正対象点PTc1T、c2T、、cmTとして定義する工程4-2と、前記m次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包するm次元単体のm1個の頂点となる、m1個の第1の参考点Pnを特定する工程4-3と、誤差ΔVnのΔc1n成分に基づいて、工程4-3で特定されたm1個の第1の参考点Pnを、c1軸、c2軸、、cm軸、およびΔc1軸を備えるm1次元座標系におけるm1個の第2の参考点P’nc1n、c2n、、cmn、Δc1nに座標変換する工程4-4と、第1の補正対象点PTを、前記m1次元座標系における第2の補正対象点P’Tc1T、c2T、、cmT、Δc1TΔc1Tは未知数に座標変換する工程4-5と、前記m1次元座標系において、m1個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1c1B2c2BmcmBm1Δc1=1B1~Bm1は定数を算出する工程4-6と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値c1T、c2T、、cmT、Δc1Tを代入し、未知数である誤差成分Δc1Tを算出する工程4-7と、工程4-4~4-7を、誤差成分Δc1を誤差成分Δc2、、Δcmそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分Δc2T、、ΔcmTそれぞれを算出する工程と、を含む、パラメータ補正方法。工程4-3が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する工程と、作成したボロノイ領域に基づいてm1個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する工程と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する工程と、特定されたドロネー単体を構成するm1個の頂点であるm1個の第1の参考点Pnを特定する工程と、を含む、請求項5に記載のパラメータ補正方法。6個のパラメータx、y、z、α、β、γによって位置姿勢が決定される制御対象を有し、制御対象が目標の位置姿勢となるようにパラメータを補正する制御対象の制御システムにおいて、予め実測された制御対象のnnは7以上の整数個の実際の位置姿勢Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}と、n個の実際の位置姿勢Vnに含まれる誤差ΔVn=Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγnとを保持する記憶手段と、各パラメータの目標値を含む目標の位置姿勢VT={xT、yT、zT、αT、βT、γTを指令値として取得する指令値取得手段と、記憶手段に記憶されている、実際の位置姿勢Vnと誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、指令値取得手段が取得した目標の位置姿勢VTに対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出し、算出した誤差ΔVTに基づいて、制御対象の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTとなるように指令値内のパラメータを補正するパラメータ補正手段とを有し、パラメータ補正手段が、n個の実際の位置姿勢Vnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備える六次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する第1の動作と、目標の位置姿勢VTを、前記六次元座標系における第1の補正対象点PTxT、yT、zT、αT、βT、γTとして定義する第2の動作と、前記六次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包する六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の第1の参考点Pnを特定する第3の動作と、誤差ΔVnのΔxn成分に基づいて、特定された7個の第1の参考点Pnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、γ軸、およびΔx軸を備える七次元座標系における7個の第2の参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに座標変換する第4の動作と、第1の補正対象点PTを、前記七次元座標系における第2の補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTΔxTは未知数に座標変換する第5の動作と、前記七次元座標系において、7個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1xB2yB3zB4αB5βB6γB7Δx=1B1~B7は係数を算出する第6の動作と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値xT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTを代入し、未知数である誤差成分ΔxTを算出する第7の動作と、第4~第7の動作を、誤差成分Δxを誤差成分Δy、Δz、Δα、Δβ、Δγそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTそれぞれを算出する第8の動作と、を実行する制御システム。パラメータ補正手段の第4の動作が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する動作と、作成したボロノイ領域に基づいて7個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する動作と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する動作と、特定されたドロネー単体を構成する7個の頂点である7個の第1の参考点Pnを特定する動作と、を含む、請求項7に記載の制御システム。現実空間内の現実物体の形状と仮想空間内の仮想物体の形状とが整合するように、仮想物体の表面の法線ベクトルの方向およびその法線ベクトルの表面上位置を決定するパラメータx、y、z、α、β、γを補正する制御システムにおいて、現実物体の表面のnnは7以上の整数個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}を実測する実測手段と、実測手段によって実測されたn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnに含まれる、理想の形状に対する現実空間内の誤差ΔVn={Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγn}を算出する誤差算出手段と、実測手段によって実測された現実物体の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnと現実空間内誤差算出手段によって算出された誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、理想の形状の仮想物体の表面の法線ベクトルの方向/表面上位置VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}に対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出し、算出した誤差ΔVTに基づいて現実物体と仮想物体とが整合するようにパラメータを補正するパラメータ補正手段とを有し、パラメータ補正手段が、現実物体のn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備える六次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する第1の動作と、仮想物体の法線ベクトルの方向/表面上位置VTを、前記六次元座標系における第1の補正対象点PTxT、yT、zT、αT、βT、γTとして定義する第2の動作と、前記六次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包する六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の第1の参考点Pnを特定する第3の動作と、誤差ΔVnのΔxn成分に基づいて、特定された7個の第1の参考点Pnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、γ軸、およびΔx軸を備える七次元座標系における7個の第2の参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに座標変換する第4の動作と、第1の補正対象点PTを、前記七次元座標系における第2の補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTΔxTは未知数に座標変換する第5の動作と、前記七次元座標系において、7個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1xB2yB3zB4αB5βB6γB7Δx=1B1~B7は係数を算出する第6の動作と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値xT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTを代入し、未知数である誤差成分ΔxTを算出する第7の動作と、第4の動作~第7の動作を、誤差成分Δxを誤差成分Δy、Δz、Δα、Δβ、Δγそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTそれぞれを算出する第8の動作と、を実行する、制御システム。パラメータ補正手段の第4の動作が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する動作と、作成したボロノイ領域に基づいて7個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する動作と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する動作と、特定されたドロネー単体を構成する7個の頂点である7個の第1の参考点Pnを特定する動作と、を含む、請求項9に記載の制御システム。しかしながら、特許文献1に記載された5軸加工機の場合、ツールヘッドの姿勢に対応する、指令値の回転軸位置パラメータが補正されていない。そのため、ツールヘッドの実際の位置姿勢が目標の位置姿勢と異なる可能性がある。また、特許文献2の場合、現実物体と3Dモデルとの間の形状誤差を考慮していない。そのため、3Dモデルの形状が、目標形状現実物体の形状と異なり、ユーザーに適切に複合現実感を提供できない可能性がある。そこで、本発明は、例えば位置、姿勢、形状などの制御対象の状態がパラメータによって決定される制御対象において、パラメータを適切に補正することにより、制御対象の状態を高精度に目標の状態にすることを課題とする。上述の課題を解決するために、本発明の第1の態様によれば、6個のパラメータx、y、z、α、β、γによって位置姿勢が決定される制御対象があって、制御対象が目標の位置姿勢となるようにパラメータを補正するパラメータ補正方法において、制御対象のnnは7以上の整数個の実際の位置姿勢Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}を実測する工程1と、工程1で取得されたn個の実際の位置姿勢Vnに含まれる誤差ΔVn={Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγn}を算出する工程2と、各パラメータの目標値を含む目標の位置姿勢VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}を取得する工程3と、工程1で実測された実際の位置姿勢Vnと工程2で算出された誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、工程3で取得された目標の位置姿勢VTに対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出する工程4と、工程4で算出された誤差ΔVTに基づいて、制御対象の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTとなるようにパラメータを補正する工程5と、を含み、工程4が、n個の実際の位置姿勢Vnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備える六次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する工程4-1と、目標の位置姿勢VTを、前記六次元座標系における第1の補正対象点PTxT、yT、zT、αT、βT、γTとして定義する工程4-2と、前記六次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包する六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の第1の参考点Pnを特定する工程4-3と、誤差ΔVnのΔxn成分に基づいて、特定された7個の第1の参考点Pnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、γ軸、およびΔx軸を備える七次元座標系における7個の第2の参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに座標変換する工程4-4と、第1の補正対象点PTを、前記七次元座標系における第2の補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTΔxTは未知数に座標変換する工程4-5と、前記七次元座標系において、7個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1xB2yB3zB4αB5βB6γB7Δx=1B1~B7は係数を算出する工程4-6と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値xT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTを代入し、未知数である誤差成分ΔxTを算出する工程4-7と、工程4-4~4-7を、誤差成分Δxを誤差成分Δy、Δz、Δα、Δβ、Δγそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTそれぞれを算出する工程4-8と、を含む、、パラメータ補正方法が提供される。本発明の第2の態様によれば、工程4-3が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する工程と、作成したボロノイ領域に基づいて7個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する工程と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する工程と、特定されたドロネー単体を構成する7個の頂点である7個の第1の参考点Pnを特定する工程と、を含む、第1の態様に記載のパラメータ補正方法が提供される。本発明の第3の態様によれば、現実空間内の現実物体の形状と仮想空間内の仮想物体の形状とが整合するように、仮想物体の表面の法線ベクトルの方向およびその法線ベクトルの表面上位置を決定するパラメータx、y、z、α、β、γを補正するパラメータ補正方法において、現実物体の表面のnnは7以上の整数個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}を実測する工程1と、工程1で取得されたn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnに含まれる、理想の形状に対する誤差ΔVn={Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγn}を算出する工程2と、理想の形状の仮想物体の表面の法線ベクトルの方向/表面上位置VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}を取得する工程3と、工程1で実測された現実物体の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnと工程2で算出された誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、工程3で取得された仮想物体の法線ベクトルの方向/表面上位置VTに対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出する工程4と、工程4で算出された誤差ΔVTに基づいて、現実物体と仮想物体とが整合するようにパラメータを補正する工程5と、を含み、工程4が、現実物体のn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備える六次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する工程4-1と、仮想物体の法線ベクトルの方向/表面上位置VTを、前記六次元座標系における第1の補正対象点PTxT、yT、zT、αT、βT、γTとして定義する工程4-2と、前記六次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包する六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の第1の参考点Pnを特定する工程4-3と、誤差ΔVnのΔxn成分に基づいて、特定された7個の第1の参考点Pnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、γ軸、およびΔx軸を備える七次元座標系における7個の第2の参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに座標変換する工程4-4と、第1の補正対象点PTを、前記七次元座標系における第2の補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTΔxTは未知数に座標変換する工程4-5と、前記七次元座標系において、7個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1xB2yB3zB4αB5βB6γB7Δx=1B1~B7は係数を算出する工程4-6と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値xT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTを代入し、未知数である誤差成分ΔxTを算出する工程4-7と、工程4-4~4-7を、誤差成分Δxを誤差成分Δy、Δz、Δα、Δβ、Δγそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTそれぞれを算出する工程4-8と、を含む、パラメータ補正方法が提供される。本発明の第4の態様によれば、工程4-3が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する工程と、作成したボロノイ領域に基づいて7個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する工程と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する工程と、特定されたドロネー単体を構成する7個の頂点である7個の第1の参考点Pnを特定する工程と、を含む、第3の態様に記載のパラメータ補正方法が提供される。本発明の第5の態様によれば、mmは2以上の整数個のパラメータc1、c2、、cmによって状態が決定される制御対象があって、制御対象が目標の状態となるようにパラメータを補正するパラメータ補正方法において、制御対象のnnはm1以上の整数個の実際の状態Vn={c1n、c2n、、cmn}を実測する工程1と、工程1で取得されたn個の実際の状態Vnに含まれる誤差ΔVn={Δc1n、Δc2n、、Δcmn}を算出する工程2と、各パラメータの目標値を含む目標の状態VT={c1T、c2T、、cmT}を取得する工程3と、工程1で実測された実際の状態Vnと工程2で算出された誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、工程3で取得された目標の状態Tに対応する誤差ΔVT={Δc1T、Δc2T、、ΔcmT}を算出する工程4と、工程4で算出された誤差ΔVTに基づいて、制御対象の実際の状態が目標の状態VTとなるようにパラメータを補正する工程5と、を含み、工程4が、n個の実際の状態Vnを、c1軸、c2軸、、およびcm軸を備えるm次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnc1n、c2n、、cmnとして定義する工程4-1と、目標の状態VTを、前記m次元座標系における第1の補正対象点PTc1T、c2T、、cmTとして定義する工程4-2と、前記m次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包するm次元単体のm1個の頂点となる、m1個の第1の参考点Pnを特定する工程4-3と、誤差ΔVnのΔc1n成分に基づいて、工程4-3で特定されたm1個の第1の参考点Pnを、c1軸、c2軸、、cm軸、およびΔc1軸を備えるm1次元座標系におけるm1個の第2の参考点P’nc1n、c2n、、cmn、Δc1nに座標変換する工程4-4と、第1の補正対象点PTを、前記m1次元座標系における第2の補正対象点P’Tc1T、c2T、、cmT、Δc1TΔc1Tは未知数に座標変換する工程4-5と、前記m1次元座標系において、m1個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1c1B2c2BmcmBm1Δc1=1B1~Bm1は定数を算出する工程4-6と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値c1T、c2T、、cmT、Δc1Tを代入し、未知数である誤差成分Δc1Tを算出する工程4-7と、工程4-4~4-7を、誤差成分Δc1を誤差成分Δc2、、Δcmそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分Δc2T、、ΔcmTそれぞれを算出する工程と、を含む、パラメータ補正方法が提供される。本発明の第6の態様によれば、工程4-3が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する工程と、作成したボロノイ領域に基づいてm1個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する工程と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する工程と、特定されたドロネー単体を構成するm1個の頂点であるm1個の第1の参考点Pnを特定する工程と、を含む、第5の態様に記載のパラメータ補正方法が提供される。本発明の第7の態様によれば、6個のパラメータx、y、z、α、β、γによって位置姿勢が決定される制御対象を有し、制御対象が目標の位置姿勢となるようにパラメータを補正する制御対象の制御システムにおいて、予め実測された制御対象のnnは7以上の整数個の実際の位置姿勢Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}と、n個の実際の位置姿勢Vnに含まれる誤差ΔVn=Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγnとを保持する記憶手段と、各パラメータの目標値を含む目標の位置姿勢VT={xT、yT、zT、αT、βT、γTを指令値として取得する指令値取得手段と、記憶手段に記憶されている、実際の位置姿勢Vnと誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、指令値取得手段が取得した目標の位置姿勢VTに対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出し、算出した誤差ΔVTに基づいて、制御対象の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTとなるように指令値内のパラメータを補正するパラメータ補正手段とを有し、パラメータ補正手段が、n個の実際の位置姿勢Vnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備える六次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する第1の動作と、目標の位置姿勢VTを、前記六次元座標系における第1の補正対象点PTxT、yT、zT、αT、βT、γTとして定義する第2の動作と、前記六次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包する六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の第1の参考点Pnを特定する第3の動作と、誤差ΔVnのΔxn成分に基づいて、特定された7個の第1の参考点Pnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、γ軸、およびΔx軸を備える七次元座標系における7個の第2の参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに座標変換する第4の動作と、第1の補正対象点PTを、前記七次元座標系における第2の補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTΔxTは未知数に座標変換する第5の動作と、前記七次元座標系において、7個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1xB2yB3zB4αB5βB6γB7Δx=1B1~B7は係数を算出する第6の動作と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値xT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTを代入し、未知数である誤差成分ΔxTを算出する第7の動作と、第4~第7の動作を、誤差成分Δxを誤差成分Δy、Δz、Δα、Δβ、Δγそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTそれぞれを算出する第8の動作と、を実行する、制御システムが提供される。本発明の第8の態様によれば、パラメータ補正手段の第4の動作が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する動作と、作成したボロノイ領域に基づいて7個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する動作と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する動作と、特定されたドロネー単体を構成する7個の頂点である7個の第1の参考点Pnを特定する動作と、を含む、第7の態様に記載の制御システムが提供される。本発明の第9の態様によれば、現実空間内の現実物体の形状と仮想空間内の仮想物体の形状とが整合するように、仮想物体の表面の法線ベクトルの方向およびその法線ベクトルの表面上位置を決定するパラメータx、y、z、α、β、γを補正する制御システムにおいて、現実物体の表面のnnは7以上の整数個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}を実測する実測手段と、実測手段によって実測されたn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnに含まれる、理想の形状に対する現実空間内の誤差ΔVn={Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγn}を算出する誤差算出手段と、実測手段によって実測された現実物体の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnと現実空間内誤差算出手段によって算出された誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、理想の形状の仮想物体の表面の法線ベクトルの方向/表面上位置VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}に対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出し、算出した誤差ΔVTに基づいて現実物体と仮想物体とが整合するようにパラメータを補正するパラメータ補正手段とを有し、パラメータ補正手段が、現実物体のn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備える六次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する第1の動作と、仮想物体の法線ベクトルの方向/表面上位置VTを、前記六次元座標系における第1の補正対象点PTxT、yT、zT、αT、βT、γTとして定義する第2の動作と、前記六次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包する六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の第1の参考点Pnを特定する第3の動作と、誤差ΔVnのΔxn成分に基づいて、特定された7個の第1の参考点Pnを、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、γ軸、およびΔx軸を備える七次元座標系における7個の第2の参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに座標変換する第4の動作と、第1の補正対象点PTを、前記七次元座標系における第2の補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTΔxTは未知数に座標変換する第5の動作と、前記七次元座標系において、7個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1xB2yB3zB4αB5βB6γB7Δx=1B1~B7は係数を算出する第6の動作と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値xT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTを代入し、未知数である誤差成分ΔxTを算出する第7の動作と、第4の動作~第7の動作を、誤差成分Δxを誤差成分Δy、Δz、Δα、Δβ、Δγそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTそれぞれを算出する第8の動作と、を実行する、制御システムが提供される。本発明の第10の態様によれば、パラメータ補正手段の第4の動作が、複数の第1の参考点Pnそれぞれを母点とする複数のボロノイ領域を作成する動作と、作成したボロノイ領域に基づいて7個の頂点を備える複数のドロネー単体を作成する動作と、第1の補正対象点PTを内包する1つのドロネー単体を特定する動作と、特定されたドロネー単体を構成する7個の頂点である7個の第1の参考点Pnを特定する動作と、を含む、第9の態様に記載の制御システムが提供される。本発明によれば、例えば位置、姿勢、形状などの制御対象の状態がパラメータによって決定される制御対象において、パラメータを適切に補正することにより、制御対象の状態を高精度に目標の状態にすることができる。実施の形態1本実施の形態1は、複数のパラメータによってロボットの位置姿勢を決定するロボットの制御システムに関する。具体例を挙げると、6個のパラメータx、y、z、α、β、γによって位置姿勢が決定されるロボットに、各パラメータの目標値からなる目標位置姿勢VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}が指令値として与えられたとき、ロボットの実際の位置姿勢が、目標位置姿勢VTとは異なる、すなわち対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を含む姿勢{xTΔxT、yTΔyT、zTΔzT、αTΔαT、βTΔβT、γTΔγT}となるような制御システムに関する。図1は、本発明の実施の形態1に係るロボットシステムの構成を概略的に示している。また、図2は、ロボットシステムの制御系を示している。図1および図2に示すように、ロボットシステム10は、制御対象であるロボット12を有する。ロボット12は、複数の関節12a~12fを備える多関節ロボットであって、その先端にフランジ12gを備える。このフランジ12gに、ツール例えば、溶接ガン14が取り付けられている。なお、ツール14が取り付けられているフランジ12gには、Xm軸、Ym軸、およびZm軸を備えるメカニカルインターフェース座標系ΣMが定義されている。また、ロボット12は、複数の関節12a~12fを駆動する複数のモータ16a~16fを備える。また、ロボットシステム10は、ロボット12を制御する制御装置50を有する。制御装置50は、具体的には、複数のモータ16a~16fを制御することによってロボット12の位置姿勢を変更する。これにより、ツール14の位置姿勢を所望の位置姿勢に変更する。制御装置50は、ロボット12の目標の位置姿勢を指令値として取得する指令値取得部52と、ロボット12の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢になるように指令値を補正する指令値補正部54と、指令値補正部54が補正した指令値に基づいて複数のモータ16a~16fを制御するモータ制御部56と、指令値の補正に必要なデータを保持する記憶部58とを有する。ロボット12の位置姿勢は、例えば、X軸、Y軸、およびZ軸を備える直交座標系であるベース座標系ΣBにおける位置姿勢で定義される。具体的には、ロボット12の位置姿勢は、ベース座標系ΣBに基づくパラメータx、y、z、α、β、γによって定義される。パラメータx、y、zは、ベース座標系ΣBにおけるツール14の先端14aの位置座標を示す。パラメータαはベース座標系ΣBのX軸に対するメカニカルインターフェース座標系ΣMのZm軸の角度を示し、パラメータβはY軸に対するZm軸の回転角度、パラメータγはZ軸に対するZm軸の回転角度を示す。すなわち、パラメータα、β、γは、ベース座標系ΣBにおける、メカニカルインターフェース座標系ΣMの姿勢を示している。指令値取得部52は、指令値Vcとして与えられたロボット12の目標の位置姿勢VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}を取得するように構成されている。なお、xT、yT、zT、αT、βT、γTは、パラメータx、y、z、α、β、γの目標値である。例えば、ユーザーからティーチングペンダント図示せずを介して目標の位置姿勢VTを取得する。また、例えば、外部で作成されたプログラムに含まれるロボット12の位置姿勢を、目標の位置姿勢VTとして取得する。指令値補正部54は、指令値取得部52が取得した指令値VCを、ロボット12の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTとなるように補正する。簡単に説明すると、目標の位置姿勢VTをそのまま指令値VCとしてロボット12モータ制御部56に与えた場合、ロボット12に生じるたわみなどの要因によってロボット12の実際の位置姿勢は目標の位置姿勢VTと異なる。すなわち、ロボット12の位置姿勢に誤差が生じる。そこで、指令値補正部54は、誤差を考慮して、ロボット12の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTとなるように指令値VCを補正するように構成されている。なお、この指令値補正部54の指令値補正方法については後述する。モータ制御部56は、補正後の指令値VC’に基づいて複数のモータ16a~16fを制御する。これにより、複数の関節12a~12fが駆動されることにより、また誤差が生じることにより、結果として、ロボット12の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTに制御される。ここからは、指令値VCを、ロボット12の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTとなるような指令値Vc’に補正する方法について説明する。上述したように、指令値補正部54は、ロボット12の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTとなるように指令値VCを補正する。このとき、記憶部58に保持されているデータを参考する。記憶部58には、ロボット12の実際の位置姿勢が目標の位置姿勢VTとなるように指令値VCを補正する際に参考する、予め取得されたデータが保持されている。具体的には、図3のテーブルに示すように、実測されたnnは7以上の整数個のロボット12の実際の位置姿勢Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}と、この実測された位置姿勢Vnに含まれる誤差ΔVn={Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγn}とが、参考用のデータとして予め保持されている。なお、xn、yn、zn、αn、βn、γnは、n番目の実際の位置姿勢Vnにおける、パラメータx、y、z、α、β、γの実値である。また、Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγnは、n番目の実際の位置姿勢Vnにおける、xn、yn、zn、αn、βn、γnに含まれる誤差である。ロボット12のn個の実際の位置姿勢Vnおよび対応する誤差ΔVnは、例えば、以下のようにして取得される。まず、ロボット12を異なる複数の位置姿勢にする複数の指令値VCnを生成する。次に、各指令値VCnに基づいてロボット12を制御し、制御後のロボット12の実際の位置姿勢Vnを、例えば三次元計測機などによって実測し、パラメータxn、yn、zn、αn、βn、γnを求める。そして、指令値VCnと実際の位置姿勢Vnとの間の誤差ΔVnを算出する。なお、n個の実際の位置姿勢Vnは、ユーザーによって任意に決定される。指令値補正部54は、記憶部58に保持されている実測されたn個の実際の位置姿勢Vnと対応する誤差ΔVnとを参考し、すなわちこれらの対応関係に基づいて、目標の位置姿勢VTに対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出するように構成されている詳細は後述する。言い換えると、目標の位置姿勢VTが実際の位置姿勢であるときの誤差ΔVTを算出する。そして、指令値補正部54は、算出した誤差ΔVTに基づいて指令値Vcを補正するように構成されている。具体的には、目標の位置姿勢VTから誤差ΔVTを減算することにより、補正後の指令値VC’={xT-ΔxT、yT-ΔyT、zT-ΔzT、αT-ΔαT、βT-ΔβT、γT-ΔγT}を算出する。ここからは、実測された実際の位置姿勢Vn、その対応する誤差ΔVn、および目標の位置姿勢VTに基づいて、誤差ΔVTを算出する方法について、指令値VCの補正の流れを示す図4のフローチャートを参照しながら具体的に説明する。まず、図4に示すように、ステップS100において、指令値補正部54は、記憶部58に保持されているn個の実際の位置姿勢Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}を、六次元座標系における点以下、参考点と称するPnに変換する。具体的には、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備えるx-y-z-α-β-γ座標系六次元座標系における参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する。すなわち、実際の位置姿勢Vnの6個のパラメータを、六次元座標系における参考点Pnの各座標値とみなす。理解を容易にするために、実際の位置姿勢Vnが2個のパラメータx、yで決定される簡易モデルを用いて説明する。簡易モデルにおいて、n個の実際の位置姿勢Vn={xn、yn}は、図5に示すように、x軸およびy軸を備えるx-y座標系二次元座標系における参考点Pnxn、ynとして定義される。次に、S110において、指令値補正部54は、目標の位置姿勢VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}を、六次元座標系における点以下、補正対象点と称するPTとして定義する。簡易モデルの場合、図5に示すように、目標の位置姿勢VT={xT、yT}は、二次元座標系における補正対象点PTxT、yTとして定義する。なお、補足すると、厳密には、このステップS100およびS110において、指令値補正部54は、動作していない演算処理を実行していない。理解を容易にするために、ステップS100およびS110を設けている。続いて、ステップS120において、指令値補正部54は、補正対象点PTを内包する最小の六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の参考点Pnを特定する。このことについて、簡易モデルを参照しながら説明する。簡易モデルの場合、すなわちx-y座標系の場合、図6に示すように、二次元単体は3個の頂点参考点から構成される三角形である。図6に示すように、5個の参考点P1~P5が存在する場合、二次元単体は、5C3=10個存在する。10個の二次元単体の中、補正対象点PTを包含する最小の二次元単体は、3個の参考点P2、P3、P4から構成される二次元単体である。3個の参考点P2、P3、P4から構成される二次元単体が補正対象点PTを包含しているか否かは、二次元単体の重心Gに基づいて判断することができる。具体的には、図7に示すように、まず、3個の参考点P2、P3、P4から構成される二次元単体の重心Gを求める。次に、3個の参考点P2、P3、P4の中の2個の参考点をそれぞれ含む3個の超平面R1、R2、R3を求める。なお、図7に示すように、x-y座標系の場合、3個の超平面R1、R2、R3は3本の直線である。この求めた3個の超平面直線R1、R2、R3と、重心Gと、補正対象点PTとの位置関係に基づいて、3個の参考点P2、P3、P4から構成される二次元単体が補正対象点PTを包含しているか否かを判定することができる。すなわち、超平面R1によって分割形成された2つの空間のいずれか一方に重心Gと補正対象点PTとが存在し、且つ、超平面R2によって分割形成された2つの空間のいずれか一方に重心Gと補正対象点PTとが存在し、且つ、超平面R3によって分割形成された2つの空間のいずれか一方に重心Gと補正対象点PTとが存在すれば、補正対象点PTは3個の参考点P2、P3、P4から構成される二次元単体に包含されている。六次元単体の場合、例えば、7個の参考点P1~P7から構成される六次元単体の重心Gは、数式1の式で算出することができる。また、7個の参考点P1~7の中の6個の参考点をそれぞれ含む7個の超平面の式R1~R7それぞれは、数式2の式の形で表現される。A1~A6は係数である。超平面の式R1~R7それぞれの係数A1~A6は、対応する6個の参考点の座標値それぞれを超平面の式に代入して6個の式から構成される連立方程式を作成し、その連立方程式を解くことによって算出することができる。重心Gと、7個の超平面の式R1~R7と、補正対象点PTとに基づいて、図7を用いて説明した簡易モデルに対する方法と同等の方法で、補正対象点PTを内包する最小の六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の参考点Pnを特定することができる。なお、n個の参考点Pnから、補正対象点PTを内包する最小の六次元単体を構成する7個の参考点Pnを特定するにあたり、ドロネーDelaunay単体分割を用いてもよい。x-y-z-α-β-γ座標系六次元座標系において、例えば、参考点Pnが100個存在する場合n=100の場合、7個の参考点Pnの組み合わせは、約160億100C7組存在する。したがって、補正対象点PTを内包する最小の六次元単体を構成する7個の参考点Pnの組み合わせを特定するのに時間がかかる場合いがある。この対処として、まず、n個の参考点Pnに基づいて複数のドロネー単体を作成する。次に、補正対象点PTを内包するドロネー単体を特定する。そして、特定したドロネー単体を構成する7個の頂点である7個の参考点Pnを、補正対象点PTを内包する最小の六次元単体を構成する7個の参考点Pnとして特定する。ドロネー単体分割について、簡易モデルを用いて説明する。複数のドロネー単体を作成するにあたり、まず、n個の参考点Pnを母点とする複数のボロノイVoronoi領域を作成する。図5に示す複数の参考点P1~P5のボロノイ領域F1~F5を、図8に示す。ボロノイ領域の境界は、母点を結ぶ直線の二等分線で構成される。複数のボロノイ領域に基づいて、ドロネー単体を作成する。ドロネー単体は、隣接し合うボロノイ領域の母点を直線で結ぶことによって作成される。図8に示すボロノイ領域F1~F5から、図9に示す3個のドロネー単体S1~S3が作成される。図9に示すように、二次元座標系の場合、ドロネー単体は三角形である。x-y-z-α-β-γ座標系六次元座標系の場合、参考点Pnが100個存在すればn=100の場合、ドロネー単体は約24,000個存在する。すなわち、ドロネー単体分割を用いれば、7個の参考点Pnの組み合わせが、約160億組から約24,000組に減少する。このようなドロネー単体分割を用いることにより、確認すべき7個の参考点Pnの組み合わせ数が減少するため、補正対象点PTを内包する最小の六次元単体を短時間で特定することができる。その結果、7個の参考点Pnを短時間で特定することができる。また、図6に示す簡易モデルにおいて補正対象点PTを内包する二次元単体三角形が複数存在するように、補正対象点PTを含む六次元単体が複数存在する可能性がある。この場合、複数の六次元単体の中から、最小の大きさの六次元単体を選択する必要がある。一方、ドロネー単体分割を用いる場合、補正対象点PTを内包するドロネー単体は一つしか存在し得ない。このことからも、ドロネー単体分割を用いれば、7個の参考点Pnを短時間で特定することができるといえる。図4に戻り、ステップS130において、指令値補正部54は、ステップS120で特定した六次元座標系における7個の参考点Pnを、x-y-z-α-β-γ-Δx座標系七次元座標系における参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに変換する。7個の参考点Pnに対応する誤差成分Δxnは、上述したように、記憶部58に保持されている。ステップS140において、指令値補正部54は、補正対象点PTを、x-y-z-α-β-γ-Δx座標系における補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTに変換する。なお、誤差成分ΔxTは未知数である。ステップS150において、指令値補正部54は、x-y-z-α-β-γ-Δx座標系における、7個の参考点P’nを含む超平面誤差平面REΔxを算出する。誤差平面REΔxは、数式3の形で表現される。B1~B7は係数である。誤差平面REΔxの7個の係数B1~B7は、7個の参考点P’nの座標値それぞれを誤差平面REΔxの式に代入して7個の式を作成し、すなわち係数B1~B7が未知数の連立方程式を作成し、その連立方程式を解くことによって算出することができる。ステップS160において、指令値補正部54は、ステップS150で算出した誤差平面REΔxの式に補正対象点P’Tの座標値を代入することにより、未知数である誤差ΔxTを算出する。このことについて、簡易モデルを用いて説明する。図10は、x-y-Δx座標系を示し、また、超平面誤差平面REΔxを示している。参考点P’2~P’4は、誤差平面REΔxに含まれている。一方、参考点P2~P4は、x-y平面に含まれている。ロボット12の位置姿勢を決定するパラメータxの誤差成分Δxを線形近似して求めることとすると、補正対象点P’Tも、参考点P’2~P’4と同様に、誤差平面REΔxに含まれている。したがって、補正対象点P’Tの座標値を誤差平面REΔxの式に代入すれば、未知数である誤差成分ΔxTを求めることができる。ステップS170において、指令値補正部54は、誤差成分ΔxTを算出した方法と同様に、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTとを算出する。そして、指令値補正部54は、ステップS180において、ステップS160およびステップS170で算出した誤差成分ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTに基づいて、指令値Vcを補正する。すなわち、補正後の指令値VC’={xT-ΔxT、yT-ΔyT、zT-ΔzT、αT-ΔαT、βT-ΔβT、γT-ΔγTを算出する。本実施の形態1によれば、ロボット12の実際の位置姿勢が高精度に目標の位置姿勢になるように、指令値のパラメータx、y、z、α、β、γを適切に補正することができる。また、上記したように、指令値のパラメータを補正するときに参考とされるロボット12のn個の実際の位置姿勢Vnをユーザーによって任意に決定することができるため、指令値のパラメータを高精度に補正することが可能である。例えば、指令値のパラメータを高精度に補正したい場合、ロボット12が目標の位置姿勢VTのときにツール14の先端14aが存在しうる位置近傍に、実際のツール14の先端14aが位置するようなn個の実際の位置姿勢Vnを実測によって取得すればよい。なお、このとき、n個の実際の位置姿勢Vnのときのツール14の先端14aの位置それぞれは、空間を格子状に分割して形成される格子点の位置のように、必ずしも規則性を備える必要はなく、不規則ランダムであってもよい。実施の形態2本実施の形態2は、現実空間内の現実物体と仮想空間内の仮想物体とを整合させる複合現実感MR:MixedReality提供システムに関する。具体的には、現実空間内の現実物体の形状に合わせて、仮想空間内の仮想物体以下、3Dモデルを補正するものである。図11は、本実施の形態2に係るMR提供システムを概略的に示している。図12は、MR提供システムの制御系を示している。本実施の形態2に係るMRシステム210は、ヘッドマウントディスプレイHMD212と、現実物体Wを含む現実空間の画像を撮影するカメラ214とを有する。また、3DモデルMデータを保持する3Dモデル記憶部216、現実物体Wを含む現実空間の画像と3DモデルMを含む仮想空間の画像とを重ねてHMD212に出力する画像処理部218、および3DモデルMを補正する3Dモデル補正部220を備える処理装置222を有する。さらに、現実物体Wの形状を実測する三次元測定機224を有する。HMD212は、ユーザーの頭部に装着されるディスプレイであって、視覚に関してユーザーに複合現実感を与えるデバイスである。カメラ214は、現実物体Wを含む現実空間を撮影するためのものであって、例えばHMD212に設けられている。なお、カメラ214は、省略することが可能である。画像処理部218は、図11のHMD212の表示画面212aに示すように、3Dモデル記憶部216に保持されている3Dモデルデータと、カメラ214が撮影した現実空間の画像とを用いて、現実空間に3DモデルMが存在する画像を形成するように構成されている。具体的には、現実空間の現実物体Wに3Dモデルを重ねた画像を形成する。3Dモデル補正部220は、3DモデルMの形状を、現実物体Wの形状と整合するように補正するように構成されている。説明すると、現実物体Wは、CADデータ理想の形状を示すデータに基づいて作製されている。一方、3Dモデルも、同一のCADデータに基づいて作成されている。しかしながら、現実物体Wの形状は、製造誤差や変形などを原因とする、CADデータの形状、すなわち理想の形状に対する誤差を含んでいる理想の形状と異なる。一方、3Dモデルの形状は、理想の形状を備えている。この3DモデルMと現実物体Wとの形状の違いにより、例えば、HMD212の表示画面212a上では3DモデルMにユーザーは触れているにもかかわらず、現実空間では現実物体に触れていないために、ユーザーに触感が与えられない可能性がある。これとは逆に、表示画面上では3DモデルMに触れていないにもかかわらず、触感がユーザーに与えられる可能性がある。この対処として、3Dモデル補正部220は、現実物体Wの形状と整合するように、3DモデルMの形状を補正する。具体的には、3次元測定機224によって実測された、現実物体Wのnnは7以上の整数個の法線ベクトルの方向およびその法線ベクトルの表面上位置方向/表面上位置Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}に基づいて、3DモデルMの表面の複数の法線ベクトルの方向/表面上位置VT={xn、yn、zn、αn、βn、γn}を補正する。なお、法線ベクトルの表面上位置は、法線ベクトルと表面との交点位置である。説明すると、現実物体Wの形状および3Dモデルの形状は、表面の複数の法線ベクトルに基づいて定義することが可能である。したがって、3DモデルMの形状を補正するにあたり、法線ベクトルを使用する。なお、パラメータx、y、z、α、β、γは、例えば、CADデータ上の物体に定義されている座標系に基づいている。三次元測定機224によって実測された現実物体Wのn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnを、3Dモデル補正部220は取得するように構成されている。また、3Dモデル補正部220は、取得した現実物体Wの法線ベクトルの方向/表面上位置Vnに含まれる、理想の形状に対する誤差ΔVn={Δxn、Δyn、Δzn、Δαn、Δβn、Δγn}を算出するように構成されている。すなわち、現実物体Wの法線ベクトルと、CADデータ上の物体理想の形状の物体の法線ベクトルとの誤差を算出する。3Dモデル補正部220は、現実物体Wのn個の法線ベクトルの方向/表面上位置Vnと対応する誤差ΔVnとを参考し、すなわちこれらの対応関係に基づいて、3Dモデルの表面の法線ベクトルの方向/表面上位置VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}に対応する誤差ΔVT={ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγT}を算出するように構成されている詳細は後述する。そして、3Dモデル補正部220は、算出した誤差ΔVTに基づいて3Dモデルの法線ベクトルの方向/表面上位置VTを補正するように構成されている。具体的には、3Dモデルの法線ベクトルの方向/表面上位置VTから誤差VTを減算して補正する。すなわち、補正後の3Dモデルの法線ベクトルの方向/表面上位置V’Tは、{xT-ΔxT、yT-ΔyT、zT-ΔzT、αT-ΔαT、βT-ΔβT、γT-ΔγT}となる。その結果、3DモデルMの形状と、現実物体Wの形状とが整合される。ここからは、現実物体Wの法線ベクトルの方向/表面上位置Vn、その対応する誤差ΔVn、および3Dモデルの法線ベクトルの方向/表面上位置VTに基づいて、誤差ΔVTを算出する方法について、3Dモデルの法線ベクトルの方向および表面上位置の補正の流れを示す図13のフローチャートを参照しながら具体的に説明する。なお、注目すべきは、図4と図13を比較すればわかるように、実施の形態1のロボットシステムにおける指令値の補正方法と、本実施の形態2のMR提供システムにおける3Dモデルの法線ベクトルの方向および表面上位置の補正方法とは、実質的に同一である。したがって、本実施の形態2のMR提供システムにおける3Dモデルの法線ベクトルの方向および表面上位置の補正方法を簡単に説明する。図13に示すように、ステップS300において、3Dモデル補正部220は、三次元測定機224の実測によって取得した現実物体のn個のベクトルの方向/表面上位置Vn={xn、yn、zn、αn、βn、γn}を、六次元座標系における点以下、参考点と称するPnに変換する。具体的には、x軸、y軸、z軸、α軸、β軸、およびγ軸を備えるx-y-z-α-β-γ座標系六次元座標系における参考点Pnxn、yn、zn、αn、βn、γnとして定義する。次に、ステップS310において、3Dモデル補正部220は、仮想物体3DモデルMの法線ベクトルの方向/表面上位置VT={xT、yT、zT、αT、βT、γT}を、六次元座標系における点以下、補正対象点と称するPTとして定義する。続いて、ステップS320において、3Dモデル補正部220は、補正対象点PTを内包する最小の六次元単体を構成する7個の頂点となる、7個の参考点Pnを特定する。なお、7個の参考点Pnを特定するにあたり、実施の形態1と同様に、ドロネー単体分割を用いてもよい。ステップS330において、3Dモデル補正部220は、ステップS320で特定した六次元座標系における7個の参考点Pnを、x-y-z-α-β-γ-Δx座標系七次元座標系における参考点P’nxn、yn、zn、αn、βn、γn、Δxnに変換する。ステップS340において、3Dモデル補正部220は、補正対象点PTを、x-y-z-α-β-γ-Δx座標系における補正対象点P’TxT、yT、zT、αT、βT、γT、ΔxTに変換する。なお、誤差成分ΔxTは未知数である。ステップS350において、3Dモデル補正部220は、x-y-z-α-β-γ-Δx座標系における、7個の参考点P’nを含む超平面誤差平面REΔxを算出する。ステップS360において、3Dモデル補正部220は、ステップS350で算出した誤差平面REΔxの式に補正対象点P’Tの座標値を代入することにより、未知数である誤差ΔxTを算出する。ステップS370において、3Dモデル補正部220は、誤差成分ΔxTを算出した方法と同様に、未知数である誤差成分ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTとを算出する。ステップS380において、3Dモデル補正部220は、ステップS360およびステップS370で算出した誤差成分ΔxT、ΔyT、ΔzT、ΔαT、ΔβT、ΔγTに基づいて、3DモデルMの法線ベクトルの方向/表面上位置VTを補正する。なお、ここでは、説明を簡単にするために、3DモデルMの1つの法線ベクトルの方向および表面上位置を補正しているが、実際には、同様の方法で、複数の法線ベクトルの方向および表面上位置を補正する。これにより、3DモデルMの形状と、現実物体Wの形状とが整合される。本実施の形態2によれば、MR提供システム210において、仮想物体3DモデルMの形状が高精度に現実物体Wの形状と整合するように、3DモデルMの法線ベクトルの方向および表面上位置を決定するパラメータx、y、z、α、β、γを適切に補正することができる。以上、2つの実施の形態を挙げて本発明を説明したが、本発明はこれらの実施の形態に限定されない。例えば、実施の形態1の場合、ロボット12の位置姿勢はパラメータx、y、z、α、β、γで決定されているが、本発明は、これに限らない。例えば、ロボット12の複数の関節12a~12fの関節角度θ1~θ6によって位置姿勢を決定してもよい。また、本発明は、複数のパラメータで位置姿勢が決定される制御対象は、実施の形態1のロボット12に限らない。本発明は、位置姿勢が変更可能であって、且つ位置姿勢が複数のパラメータによって決定される制御対象であればよい。例えば、5軸加工機のツールヘッドなどが、制御対象として挙げられる。さらに、上述の実施の形態1および2の場合、パラメータは6個であるが、本発明はパラメータ数を限定しない。また、複数のパラメータで決定される制御対象の状態を、位置姿勢に限らない。すなわち、本発明は、広義には、mmは2以上の整数個のパラメータc1、c2、、cmによって状態が決定される制御対象において、制御対象が目標の状態となるようにパラメータを補正する。また、本発明は、広義には、制御対象のnnはm1以上の整数個の実際の状態Vn={c1n、c2n、、cmn}を実測する工程1と、工程1で取得されたn個の実際の状態Vnに含まれる誤差ΔVn={Δc1n、Δc2n、、Δcmn}を算出する工程2と、各パラメータの目標値を含む目標の状態VT={c1T、c2T、、cmT}を取得する工程3と、工程1で実測された実際の状態Vnと工程2で算出された誤差ΔVnとの対応関係に基づいて、工程3で取得された目標の状態Tに対応する誤差ΔVT={Δc1T、Δc2T、、ΔcmT}を算出する工程4と、工程4で算出された誤差ΔVTに基づいて、制御対象の実際の状態が目標の状態VTとなるようにパラメータを補正する工程5と、を含んでいる。そして、工程4が、n個の実際の状態Vnを、c1軸、c2軸、、およびcm軸を備えるm次元座標系におけるn個の第1の参考点Pnc1n、c2n、、cmnとして定義する工程4-1と、目標の状態VTを、前記m次元座標系における第1の補正対象点PTc1T、c2T、、cmTとして定義する工程4-2と、前記m次元座標系において、第1の補正対象点PTを内包するm次元単体のm1個の頂点となる、m1個の第1の参考点Pnを特定する工程4-3と、誤差ΔVnのΔc1n成分に基づいて、工程4-3で特定されたm1個の第1の参考点Pnを、c1軸、c2軸、、cm軸、およびΔc1軸を備えるm1次元座標系におけるm1個の第2の参考点P’nc1n、c2n、、cmn、Δc1nに座標変換する工程4-4と、第1の補正対象点PTを、前記m1次元座標系における第2の補正対象点P’Tc1T、c2T、、cmT、Δc1TΔc1Tは未知数に座標変換する工程4-5と、前記m1次元座標系において、m1個の第2の参考点P’nを含む超平面の式:B1c1B2c2BmcmBm1Δc1=1B1~Bm1は定数を算出する工程4-6と、超平面の式に第2の補正対象点P’Tの座標値c1T、c2T、、cmT、Δc1Tを代入し、未知数である誤差成分Δc1Tを算出する工程4-7と、工程4-4~4-7を、誤差成分Δc1を誤差成分Δc2、Δcmそれぞれに代えて実行することにより、未知数である誤差成分Δc2T、、ΔcmTそれぞれを算出する工程と、を含んでいる。"