JP2022011402A - ロボットの制御方法およびロボットシステム - Google Patents

Abstract

【課題】複数のワークに対して作業を行う場合、累積の作業時間を短縮することができるロボットの制御方法およびロボットシステムを提供すること。
【解決手段】所定の位置指令値に基づいて力制御によりロボットアームを動作させて第１作業対象物に対して第１作業を実行する第１作業ステップと、ロボットアームに設定された制御点が、第１作業ステップにおいて通過した軌道の第１位置情報を記憶する第１記憶ステップと、第１記憶ステップにおいて記憶した第１位置情報に基づいてロボットアームに対する位置指令値を更新し、更新した位置指令値である更新値に基づいて力制御によりロボットアームを動作させて第２作業対象物に対して第２作業を実行する第２作業ステップと、を有することを特徴とするロボットの制御方法。
【選択図】図１１

Description

本発明は、ロボットの制御方法およびロボットシステムに関する。

例えば、特許文献１に示すように、先端に工具が装着されるロボットアームを有し、ロボットアームを駆動することによって、作業の対象部材に対して所定の作業を行うロボットが知られている。

特許文献１に記載のロボットは、対象部材の表面に沿って加工等を行う倣い制御により動作を行う。具体的には、工具が予め設定された目標位置に向かうようにロボットアームを移動させつつ、ロボットアームと対象部材との接触力を検出する。そして、検出した力が目標力に一致するように目標位置を補正し、ロボットアームを所定の速度で動作させる。

特開平６－３１６６３号公報

また、対象部材に工具を確実に接触させるために、倣い制御における目標位置は、工具と対象部材との実際の距離よりも長くなるような位置に設定される。すなわち、実際に工具と対象部材とが接触する位置は、目標位置とずれている。工具と対象部材とが接触するまでの間、比較的遅い速度でロボットアームを動作させるため、このずれ量の大きさによっては、作業時間が長くなる。特に、複数のワークに対して作業を行う場合、累積の作業時間が長くなってしまう。

本発明のロボットの制御方法は、第１作業対象物に対して第１作業を行い、前記第１作業対象物と同種の第２作業対象物に対して前記第１作業と同種の第２作業を行うロボットアームを有するロボットの制御方法であって、
所定の位置指令値に基づいて力制御により前記ロボットアームを動作させて前記第１作業対象物に対して前記第１作業を実行する第１作業ステップと、
前記ロボットアームに設定された制御点が、前記第１作業ステップにおいて通過した軌道の第１位置情報を記憶する第１記憶ステップと、
前記第１記憶ステップにおいて記憶した前記第１位置情報に基づいて前記ロボットアームに対する位置指令値を更新し、更新した前記位置指令値である更新値に基づいて力制御により前記ロボットアームを動作させて前記第２作業対象物に対して前記第２作業を実行する第２作業ステップと、を有することを特徴とする。

本発明のロボットシステムは、第１作業対象物に対して第１作業を行い、前記第１作業対象物と同種の第２作業対象物に対して前記第１作業と同種の第２作業を行うロボットアームと、
記憶部を有し、前記ロボットアームの作動を制御する制御部と、を備え、
前記制御部は、
所定の位置指令値に基づいて力制御により前記ロボットアームを動作させて前記第１作業対象物に対して前記第１作業を実行し、
前記ロボットアームに設定された制御点が、前記第１作業において通過した軌道の第１位置情報を記憶し、
記憶した前記第１位置情報に基づいて前記ロボットアームに対する位置指令値を更新し、
更新した前記位置指令値である更新値に基づいて力制御により前記ロボットアームを動作させて前記第２作業対象物に対して前記第２作業を実行することを特徴とする。

図１は、第１実施形態のロボットシステムの全体構成を示す図である。 図２は、図１に示すロボットシステムのブロック図である。 図３は、図１に示すロボットの作業対象物であるワークの斜視図である。 図４は、図３に示すワークに目標位置を設定した状態を示す斜視図である。 図５は、図４中のＡ－Ａ線断面図である。 図６は、図４中のＢ－Ｂ線断面図である。 図７は、図３に示すワークの斜視図であって、各目標位置を制御点が通過する順番を矢印で示した図である。 図８は、図４中のＡ－Ａ線断面図であって、作業を行っている状態を示す図である。 図９は、ワークの横断面図であって、２回目の作業を行う際の目標位置を設定した状態を示す図である。 図１０は、図２に示す制御装置が行う制御動作を説明するためのフローチャートであって、１回目の作業を行う際のフローチャートである。 図１１は、図２に示す制御装置が行う制御動作を説明するためのフローチャートであって、２回目の作業を行う際のフローチャートである。 図１２は、第２実施形態のロボットシステムの制御装置が生成する学習モデルの概念図である。 図１３は、ロボットシステムについてハードウェアを中心として説明するためのブロック図である。 図１４は、ロボットシステムのハードウェアを中心とした変形例１を示すブロック図である。 図１５は、ロボットシステムのハードウェアを中心とした変形例２を示すブロック図である。

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態のロボットシステムの全体構成を示す図である。図２は、図１に示すロボットシステムのブロック図である。図３は、図１に示すロボットの作業対象物であるワークの斜視図である。図４は、図３に示すワークに目標位置を設定した状態を示す斜視図である。図５は、図４中のＡ－Ａ線断面図である。図６は、図４中のＢ－Ｂ線断面図である。図７は、図３に示すワークの斜視図であって、各目標位置を制御点が通過する順番を矢印で示した図である。図８は、図４中のＡ－Ａ線断面図であって、作業を行っている状態を示す図である。図９は、ワークの横断面図であって、２回目の作業を行う際の目標位置を設定した状態を示す図である。図１０は、図２に示す制御装置が行う制御動作を説明するためのフローチャートであって、１回目の作業を行う際のフローチャートである。図１１は、図２に示す制御装置が行う制御動作を説明するためのフローチャートであって、２回目の作業を行う際のフローチャートである。

以下、本発明のロボットの制御方法およびロボットシステムを添付図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下では、説明の便宜上、図１中の＋Ｚ軸方向、すなわち、上側を「上」、－Ｚ軸方向、すなわち、下側を「下」とも言う。また、ロボットアームについては、図１中の基台１１側を「基端」、その反対側、すなわち、エンドエフェクター２０側を「先端」とも言う。また、図１中のＺ軸方向、すなわち、上下方向を「鉛直方向」とし、Ｘ軸方向およびＹ軸方向、すなわち、左右方向を「水平方向」とする。

図１に示すように、ロボットシステム１００は、第１作業対象物であるワークＷ１および第２作業対象物であるワークＷ２に対して順次作業を行うロボット１と、ロボット１を制御する制御装置３と、教示装置４と、を備え、本発明のロボットの制御方法を実行する。

まず、ロボット１について説明する。
図１に示すロボット１は、本実施形態では単腕の６軸垂直多関節ロボットであり、基台１１と、ロボットアーム１０と、を有する。また、ロボットアーム１０の先端部にエンドエフェクター２０を装着することができる。エンドエフェクター２０は、ロボット１の構成要件であってもよく、ロボット１の構成要件でなくてもよい。

なお、ロボット１は、図示の構成に限定されず、例えば、双腕型の多関節ロボットであってもよい。また、ロボット１は、水平多関節ロボットであってもよい。

基台１１は、ロボットアーム１０を下側から駆動可能に支持する支持体であり、例えば工場内の床に固定されている。ロボット１は、基台１１が中継ケーブル１８を介して制御装置３と電気的に接続されている。なお、ロボット１と制御装置３との接続は、図１に示す構成のように有線による接続に限定されず、例えば、無線による接続であってもよく、さらには、インターネットのようなネットワークを介して接続されていてもよい。

本実施形態では、ロボットアーム１０は、第１アーム１２と、第２アーム１３と、第３アーム１４と、第４アーム１５と、第５アーム１６と、第６アーム１７とを有し、これらのアームが基台１１側からこの順に連結されている。なお、ロボットアーム１０が有するアームの数は、６つに限定されず、例えば、１つ、２つ、３つ、４つ、５つまたは７つ以上であってもよい。また、各アームの全長等の大きさは、それぞれ、特に限定されず、適宜設定可能である。

基台１１と第１アーム１２とは、関節１７１を介して連結されている。そして、第１アーム１２は、基台１１に対し、鉛直方向と平行な第１回動軸を回動中心とし、その第１回動軸回りに回動可能となっている。第１回動軸は、基台１１が固定される床の法線と一致している。

第１アーム１２と第２アーム１３とは、関節１７２を介して連結されている。そして、第２アーム１３は、第１アーム１２に対し、水平方向と平行な第２回動軸を回動中心として回動可能となっている。第２回動軸は、第１回動軸に直交する軸と平行である。

第２アーム１３と第３アーム１４とは、関節１７３を介して連結されている。そして、第３アーム１４は、第２アーム１３に対して水平方向と平行な第３回動軸を回動中心として回動可能となっている。第３回動軸は、第２回動軸と平行である。

第３アーム１４と第４アーム１５とは、関節１７４を介して連結されている。そして、第４アーム１５は、第３アーム１４に対し、第３アーム１４の中心軸方向と平行な第４回動軸を回動中心として回動可能となっている。第４回動軸は、第３回動軸と直交している。

第４アーム１５と第５アーム１６とは、関節１７５を介して連結されている。そして、第５アーム１６は、第４アーム１５に対して第５回動軸を回動中心として回動可能となっている。第５回動軸は、第４回動軸と直交している。

第５アーム１６と第６アーム１７とは、関節１７６を介して連結されている。そして、第６アーム１７は、第５アーム１６に対して第６回動軸を回動中心として回動可能となっている。第６回動軸は、第５回動軸と直交している。

また、第６アーム１７は、ロボットアーム１０の中で最も先端側に位置するロボット先端部となっている。この第６アーム１７は、ロボットアーム１０の駆動により、エンドエフェクター２０ごと回動することができる。

ロボット１は、駆動部としてのモーターＭ１、モーターＭ２、モーターＭ３、モーターＭ４、モーターＭ５およびモーターＭ６と、エンコーダーＥ１、エンコーダーＥ２、エンコーダーＥ３、エンコーダーＥ４、エンコーダーＥ５およびエンコーダーＥ６とを備える。モーターＭ１は、関節１７１に内蔵され、基台１１と第１アーム１２とを相対的に回転させる。モーターＭ２は、関節１７２に内蔵され、第１アーム１２と第２アーム１３とを相対的に回転させる。モーターＭ３は、関節１７３に内蔵され、第２アーム１３と第３アーム１４とを相対的に回転させる。モーターＭ４は、関節１７４に内蔵され、第３アーム１４と第４アーム１５とを相対的に回転させる。モーターＭ５は、関節１７５に内蔵され、第４アーム１５と第５アーム１６とを相対的に回転させる。モーターＭ６は、関節１７６に内蔵され、第５アーム１６と第６アーム１７とを相対的に回転させる。

また、エンコーダーＥ１は、関節１７１に内蔵され、モーターＭ１の位置を検出する。エンコーダーＥ２は、関節１７２に内蔵され、モーターＭ２の位置を検出する。エンコーダーＥ３は、関節１７３に内蔵され、モーターＭ３の位置を検出する。エンコーダーＥ４は、関節１７４に内蔵され、モーターＭ４の位置を検出する。エンコーダーＥ５は、関節１７５に内蔵され、モーターＭ５の位置を検出する。エンコーダーＥ６は、関節１７６に内蔵され、モーターＭ６の位置を検出する。

エンコーダーＥ１～Ｅ６は、制御装置３と電気的に接続されており、モーターＭ１～モーターＭ６の位置情報、すなわち、回転量が制御装置３に電気信号として送信される。そして、この情報に基づいて、制御装置３は、モーターＭ１～モーターＭ６を、図示しないモータードライバーを介して駆動させる。すなわち、ロボットアーム１０を制御するということは、モーターＭ１～モーターＭ６を制御することである。

また、ロボットアーム１０の先端には、制御点ＣＰが設定されている。制御点ＣＰは、ロボットアーム１０の制御を行う際の基準となる点のことである。ロボットシステム１００では、ロボット座標系で制御点ＣＰの位置を把握し、制御点ＣＰが所望の位置に移動するようにロボットアーム１０を駆動する。

また、ロボット１では、ロボットアーム１０に、力を検出する力検出部１９が着脱自在に設置される。そして、ロボットアーム１０は、力検出部１９が設置された状態で駆動することができる。力検出部１９は、本実施形態では、６軸力覚センサーである。力検出部１９は、互いに直交する３個の検出軸上の力の大きさと、当該３個の検出軸まわりのトルクの大きさとを検出する。すなわち、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の各軸方向の力成分と、Ｘ軸回りとなるＷ方向の力成分と、Ｙ軸回りとなるＶ方向の力成分と、Ｚ軸回りとなるＵ方向の力成分とを検出する。なお、本実施形態では、Ｚ軸方向が鉛直方向となっている。また、各軸方向の力成分を「並進力成分」と言い、各軸回りの力成分を「トルク成分」と言うこともできる。また、力検出部１９は、６軸力覚センサーに限定されず、他の構成のものであってもよい。

本実施形態では、力検出部１９は、第６アーム１７に設置されている。なお、力検出部１９の設置箇所としては、第６アーム１７、すなわち、最も先端側に位置するアームに限定されず、例えば、他のアームや、隣り合うアーム同士の間であってもよい。

力検出部１９には、エンドエフェクター２０を着脱可能に装着することができる。エンドエフェクター２０は、本実施形態では、作業対象物であるワークＷ１およびワークＷ２の研磨を行う研磨機である。この研磨機は、外周部に砥粒を有する研磨部材２１と、研磨部材２１を回転させる図示しないモーターと、モーターを駆動する図示しない電源と、を有する。また、ロボット座標系において、研磨部材２１の先端面の任意の位置、好ましくは中心にツールセンターポイントＴＣＰが設定されている。なお、これに限定されず、ツールセンターポイントＴＣＰは、研磨部材２１の外周部に設定されていてもよい。

前述したように、ロボットシステム１００では、ロボット座標系で制御点ＣＰの位置を把握し、制御点ＣＰが所望の位置に移動するようにロボットアーム１０を駆動する。また、エンドエフェクター２０の種類、特に、長さを把握しておくことにより、ツールセンターポイントＴＣＰと制御点ＣＰとのオフセット量を把握することができる。このため、ツールセンターポイントＴＣＰの位置をロボット座標系で把握することができる。したがって、ツールセンターポイントＴＣＰを制御の基準とすることができる。すなわち、制御点ＣＰの位置を制御するということは、ツールセンターポイントＴＣＰの位置を制御することである。また、後述するように、ツールセンターポイントＴＣＰの位置を記憶するということは、制御点ＣＰの位置を記憶することである。

また、以下では、ワークＷ１およびワークＷ２に作業を行う際、エンドエフェクター２０において、少なくともツールセンターポイントＴＣＰの位置は、ワークＷ１およびワークＷ２と接触することとする。

また、本実施形態では、エンドエフェクター２０は、研磨機で構成されているが、本発明ではこれに限定されず、例えば、研削機、切削機等や、ドライバー、レンチ等の工具であってもよく、吸引、挟持によりワークＷ１およびワークＷ２を把持するハンドであってもよい。

また、本実施形態では、図１および図３に示すように、ワークＷ１およびワークＷ２は、横断面形状が円形の長尺体で構成され、その長手方向の途中が２か所湾曲した部材として説明する。

ワークＷ１およびワークＷ２は、同種の作業対象物である。ここで、「同種の作業対象物」とは、全体形状が一致している場合はもちろん、作業対象部位の寸法が一致しており、作業対象部位以外の部位の形状が異なっている場合も含む。また、「寸法が一致」とは、同一部位で比較したときの寸法誤差が、１ｍｍ以下のことを言う。

また、ロボット１は、ワークＷ１およびワークＷ２に対して同種の作業を行う。ロボットが行う作業としては、研磨、研削、切削、組み立て等が挙げられる。「同種の作業」とは、これらのカテゴリーが同じ作業であり、同じ工具を用いて行う作業のことを言う。

次に、制御装置３および教示装置４について説明する。
制御部としての制御装置３は、ロボット１から離間して配置されており、プロセッサーの１例であるＣＰＵ（Central Processing Unit）が内蔵されたコンピューター等で構成することができる。この制御装置３は、ロボット１の基台１１に内蔵されていてもよい。

制御装置３は、中継ケーブル１８によりロボット１と通信可能に接続される。また、制御装置３は、教示装置４とケーブルで、または無線通信可能に接続される。教示装置４は、専用のコンピューターであってもよいし、ロボット１を教示するためのプログラムがインストールされた汎用のコンピューターであってもよい。例えばロボット１を教示するための専用装置であるティーチングペンダント等を教示装置４の代わりに用いても良い。さらに、制御装置３と教示装置４とは、別々の筐体を備えていてもよいし、一体に構成されていてもよい。

また、教示装置４には、制御装置３に後述する目標位置Ｓ_ｔと目標力ｆ_Ｓｔとを引数とする実行プログラムを生成して制御装置３にロードするためのプログラムがインストールされていてもよい。教示装置４は、ディスプレイ４１、プロセッサー、ＲＡＭやＲＯＭを備え、これらのハードウェア資源が教示プログラムと協働して実行プログラムを生成する。

図２に示すように、制御装置３は、ロボット１の制御を行うための制御プログラムがインストールされたコンピューターである。制御装置３は、プロセッサーや図示しないＲＡＭやＲＯＭを備え、これらのハードウェア資源がプログラムと協働することによりロボット１を制御する。

また、図２に示すように、制御装置３は、目標位置設定部３Ａと、駆動制御部３Ｂと、記憶部３Ｃと、を有する。記憶部３Ｃは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリー、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリー、着脱式の外部記憶装置等で構成される。記憶部３Ｃには、本発明のロボットの制御方法を実行するためのプログラム等、ロボット１を作動させるための動作プログラムや、ワークＷ１およびワークＷ２の形状に関する情報、および、ワークＷ１およびワークＷ２が配置されるロボット座標系における位置が記憶されている。また、記憶部３Ｃには、後述する第１位置情報や、第２位置情報等が記憶される。

目標位置設定部３Ａは、ワークＷ１およびワークＷ２に対して所定の作業を実行するための目標位置Ｓ_ｔおよび経路計画を設定する。

まず、目標位置設定部３Ａは、ワークＷ１およびワークＷ２の形状に関する情報、および、ワークＷ１およびワークＷ２が配置されるロボット座標系における位置を記憶部３Ｃから取得する。なお、記憶部３Ｃに記憶されているこれらの情報は、例えば作業者が教示装置４を用いて入力した３次元データから得られたものであってもよく、図示しない撮像装置がワークＷ１およびワークＷ２の撮像を行い、その撮像データから得られたものであってもよい。

次いで、目標位置設定部３Ａは、図４に示すように、ワークＷ１に対し、目標位置Ｓ_ｔをロボット座標系で設定する。目標位置設定部３Ａは、図５および図６に示すように、ワークＷ１の外表面よりも奥まった位置、すなわち、内側に目標位置Ｓ_ｔを複数設定する。目標位置Ｓ_ｔをこのように設定することにより、後述する第１作業時に、より確実にエンドエフェクター２０とワークＷ１を接触させることができ、より正確な作業を行うことができる。

また、目標位置設定部３Ａは、各目標位置Ｓ_ｔを所定の間隔で設定する。これらの間隔は、全て同じであってもよく、異なる箇所があってもよい。また、これらの間隔は、予め設定されていてもよく、教示装置４を用いて作業者が設定する構成であってもよい。

次いで、各目標位置Ｓ_ｔに対してロボットアーム１０の制御点ＣＰまたはツールセンターポイントＴＣＰが移動する順番を設定する。すなわち、ロボットアーム１０の動作経路を設定する。例えば、動作経路は、最初の目標位置Ｓ_ｔを作業開始位置として、隣り合う目標位置Ｓ_ｔを順次通過するような経路である。なお、動作経路は、予め設定されていてもよく、教示装置４を用いて作業者が設定する構成であってもよい。また、「目標位置Ｓ_ｔに対してロボットアーム１０の制御点ＣＰまたはツールセンターポイントＴＣＰが移動する」とは、制御点ＣＰまたはツールセンターポイントＴＣＰが目標位置Ｓ_ｔと一致するまで移動しなくても、目標位置Ｓ_ｔを目標として移動することを言う。

また、作業開始位置は、実際にワークＷ１が置かれている位置や、ロボットアーム１０の姿勢、すなわち、制御点ＣＰの位置に応じて設定することができる。例えば、制御点ＣＰに一番近い目標位置Ｓ_ｔを作業開始位置とすることができる。

なお、各目標位置Ｓ_ｔに対してロボットアーム１０の制御点ＣＰまたはツールセンターポイントＴＣＰが移動する順番を設定する際、各目標位置Ｓ_ｔに対してロボットアーム１０が接近する姿勢も設定する。すなわち、各目標位置Ｓ_ｔに対して順番を設定する際、目標位置Ｓ_ｔごとにどの方向からどのような姿勢で接近するかを紐づけて記憶部３Ｃに記憶する。

駆動制御部３Ｂは、ロボットアーム１０の駆動を制御するものであり、位置制御部３０と、座標変換部３１と、座標変換部３２と、補正部３３と、力制御部３４と、指令統合部３５と、を有する。

位置制御部３０は、予め作成されたコマンドで指定される位置に従って、ロボット１のツールセンターポイントＴＣＰの位置を制御する位置指令信号を生成する。すなわち、位置制御部３０は、各目標位置Ｓ_ｔにツールセンターポイントＴＣＰが移動する位置指令値Ｐを生成する。

ここで、制御装置３は、ロボット１の動作を力制御等で制御することが可能である。「力制御」とは、力検出部１９の検出結果に基づいて、エンドエフェクター２０の位置、すなわち、ツールセンターポイントＴＣＰの位置や、第１アーム１２～第６アーム１７の姿勢を変更したりするロボット１の動作の制御のことである。

力制御には、例えば、フォーストリガー制御と、インピーダンス制御とが含まれている。フォーストリガー制御では、力検出部１９により力検出を行い、その力検出部１９により所定の力を検出するまで、ロボットアーム１０に移動や姿勢の変更の動作をさせる。

インピーダンス制御は、倣い制御を含む。まず、簡単に説明すると、インピーダンス制御では、ロボットアーム１０の先端部に加わる力を可能な限り所定の力に維持、すなわち、力検出部１９により検出される所定方向の力を可能な限り目標力ｆ_Ｓｔに維持するようにロボットアーム１０の動作を制御する。これにより、例えば、ロボットアーム１０に対してインピーダンス制御を行うと、ロボットアーム１０は、対象物や、オペレーターから加わった外力に対し、前記所定方向について倣う動作を行う。なお、目標力ｆ_Ｓｔには、０も含まれる。例えば、倣い動作の場合には、目標値を「０」とすることができる。なお、目標力ｆ_Ｓｔを０以外の数値とすることもできる。この目標力ｆ_Ｓｔは、作業者が適宜設定可能である。

記憶部３Ｃは、モーターＭ１～モーターＭ６の回転角度の組み合わせと、ロボット座標系におけるツールセンターポイントＴＣＰの位置との対応関係を記憶している。また、制御装置３は、ロボット１が行う作業の工程ごとに目標位置Ｓ_ｔと目標力ｆ_Ｓｔとの少なくとも一方をコマンドに基づいて記憶部３Ｃに記憶する。目標位置Ｓ_ｔおよび目標力ｆ_Ｓｔを引数、すなわち、パラメーターとするコマンドは、ロボット１が行う作業の工程ごとに設定される。

駆動制御部３Ｂは、設定された目標位置Ｓ_ｔと目標力ｆ_ＳｔとがツールセンターポイントＴＣＰにて一致されるように、コマンドに基づいて第１アーム１２～第６アーム１７を制御する。目標力ｆ_Ｓｔとは、第１アーム１２～第６アーム１７の動作に応じて力検出部１９が検出すべき力である。ここで、「Ｓ」の文字は、ロボット座標系を規定する軸の方向（Ｘ，Ｙ，Ｚ，Ｕ，Ｖ，Ｗ）のいずれか１つの方向を表すこととする。また、Ｓは、Ｓ方向の位置も表すこととする。例えば、Ｓ＝Ｘの場合、ロボット座標系にて設定された目標位置のＸ方向成分がＳ_ｔ＝Ｘ_ｔとなり、目標力のＸ方向成分がｆ_Ｓｔ＝ｆ_Ｘｔとなる。

また、駆動制御部３Ｂでは、モーターＭ１～モーターＭ６の回転角度を取得すると、図２に示す座標変換部３１が、対応関係に基づいて、当該回転角度をロボット座標系におけるツールセンターポイントＴＣＰの位置Ｓ（Ｘ，Ｙ，Ｚ，Ｖ，Ｗ，Ｕ）に変換する。そして、座標変換部３２が、ツールセンターポイントＴＣＰの位置Ｓと、力検出部１９の検出値とに基づいて、力検出部１９に実際に作用している作用力ｆ_Ｓをロボット座標系において特定する。

作用力ｆ_Ｓの作用点は、ツールセンターポイントＴＣＰとは別に原点として定義される。原点は、力検出部１９が力を検出している点に対応する。なお、制御装置３は、ロボット座標系におけるツールセンターポイントＴＣＰの位置Ｓごとに、力検出部１９のセンサー座標系における検出軸の方向を規定した対応関係を記憶している。従って、制御装置３は、ロボット座標系におけるツールセンターポイントＴＣＰの位置Ｓと対応関係とに基づいて、ロボット座標系における作用力ｆ_Ｓを特定できる。また、ロボットに作用するトルクは、作用力ｆ_Ｓと、接触点から力検出部１９までの距離とから算出することができ、トルク成分として特定される。なお、ワークＷ１およびワークＷ２に対してエンドエフェクター２０が接触して作業を行う場合、接触点は、ツールセンターポイントＴＣＰとみなすことができる。

補正部３３は、作用力ｆ_Ｓに対して重力補償を行う。重力補償とは、作用力ｆ_Ｓから重力に起因する力やトルクの成分を除去することである。重力補償を行った作用力ｆ_Ｓは、ロボットアーム１０またはエンドエフェクター２０に作用している重力以外の力と見なすことができる。

また、補正部３３は、作用力ｆ_Ｓに対して慣性補償を行う。慣性補償とは、作用力ｆ_Ｓから慣性力に起因する力やトルクの成分を除去することである。慣性補償を行った作用力ｆ_Ｓは、ロボットアーム１０またはエンドエフェクター２０に作用している慣性力以外の力と見なすことができる。

力制御部３４は、インピーダンス制御を行う。インピーダンス制御は、仮想の機械的インピーダンスをモーターＭ１～モーターＭ６によって実現する能動インピーダンス制御である。制御装置３は、このようなインピーダンス制御を、ワークの嵌合作業、螺合作業、研磨作業等、エンドエフェクター２０が対象物であるワークから力を受ける接触状態の工程や、直接教示を行う際に実行する。なお、このような工程以外であっても、例えば、人がロボット１に接触した際にインピーダンス制御を行うことにより、安全性を高めることができる。

インピーダンス制御では、目標力ｆ_Ｓｔを後述する運動方程式に代入してモーターＭ１～モーターＭ６の回転角度を導出する。制御装置３がモーターＭ１～モーターＭ６を制御する信号は、ＰＷＭ（Pulse Width Modulation）変調された信号である。

また、制御装置３は、エンドエフェクター２０が外力を受けない非接触状態の工程では、目標位置Ｓ_ｔから線形演算で導出する回転角度でモーターＭ１～モーターＭ６を制御する。目標位置Ｓ_ｔから線形演算で導出する回転角度でモーターＭ１～モーターＭ６を制御するモードのことを、位置制御モードと言う。

制御装置３は、目標力ｆ_Ｓｔと作用力ｆ_Ｓとをインピーダンス制御の運動方程式に代入することにより、力由来補正量ΔＳを特定する。力由来補正量ΔＳとは、ツールセンターポイントＴＣＰが機械的インピーダンスを受けた場合に、目標力ｆ_Ｓｔとの力偏差Δｆ_Ｓ（ｔ）を解消するために、ツールセンターポイントＴＣＰが移動すべき位置Ｓの大きさを意味する。下記の式（１）は、インピーダンス制御の運動方程式である。

式（１）の左辺は、ツールセンターポイントＴＣＰの位置Ｓの２階微分値に仮想質量係数ｍ（以下、「質量係数ｍ」と言う）を乗算した第１項と、ツールセンターポイントＴＣＰの位置Ｓの微分値に仮想粘性係数ｄ（以下、「粘性係数ｄ」と言う）を乗算した第２項と、ツールセンターポイントＴＣＰの位置Ｓに仮想弾性係数ｋ（以下、「弾性係数ｋ」と言う）を乗算した第３項とによって構成される。式（１）の右辺は、目標力ｆ_Ｓｔから現実の力ｆを減算した力偏差Δｆ_Ｓ（ｔ）によって構成される。式（１）における微分とは、時間による微分を意味する。ロボット１が行う工程において、目標力ｆ_Ｓｔとして一定値が設定される場合もあるし、目標力ｆ_Ｓｔとして時間の関数が設定される場合もある。

質量係数ｍは、ツールセンターポイントＴＣＰが仮想的に有する質量を意味し、粘性係数ｄは、ツールセンターポイントＴＣＰが仮想的に受ける粘性抵抗を意味し、弾性係数ｋは、ツールセンターポイントＴＣＰが仮想的に受ける弾性力のバネ定数を意味する。

質量係数ｍの値が大きくなるにつれて、動作の加速度が小さくなり、質量係数ｍの値が小さくなるにつれて動作の加速度が大きくなる。粘性係数ｄの値が大きくなるにつれて、動作の速度が遅くなり、粘性係数ｄの値が小さくなるにつれて動作の速度が速くなる。弾性係数ｋの値が大きくなるにつれて、バネ性が大きくなり、弾性係数ｋの値が小さくなるにつれて、バネ性が小さくなる。

本明細書では、質量係数ｍ、粘性係数ｄおよび弾性係数ｋの各々を力制御パラメーターと言う。これら質量係数ｍ、粘性係数ｄおよび弾性係数ｋは、方向ごとに異なる値に設定されてもよいし、方向に関わらず共通の値に設定されてもよい。また、質量係数ｍ、粘性係数ｄおよび弾性係数ｋは、作業者が、作業前に適宜設定可能である。

このように、ロボットシステム１００では、力検出部１９の検出値、予め設定された力制御パラメーター、および、予め設定された目標力から力由来補正量ΔＳを求める。力由来補正量ΔＳは、外力を受けたその位置からツールセンターポイントＴＣＰを移動すべき位置との差のことである。

そして、指令統合部３５は、位置制御部３０が生成した位置指令値Ｐに、力由来補正量ΔＳを合算する。これを随時行うことにより、指令統合部３５は、外力を受けた位置に移動させるために用いていた位置指令値Ｐから、新たな位置指令値である位置指令値Ｐ’を求める。なお、位置指令値Ｐは、目標位置Ｓ_ｔにツールセンターポイントＴＣＰを移動させるための指令値のことである。

そして、この位置指令値Ｐ’を座標変換部３１がロボット座標に変換し、実行部３５１が実行することにより、力由来補正量ΔＳを加味した位置にツールセンターポイントＴＣＰを移動させて、外力が加わった衝撃を緩和し、ロボット１に接触した対象物に対し、それ以上負荷がかかるのを緩和することができる。

ここで、力制御において、力検出部１９により検出される所定方向の力を可能な限り目標力ｆ_Ｓｔに維持するためには、ロボットアーム１０の動作速度を比較的遅くする必要がある。特に、エンドエフェクター２０とワークＷ１とをより確実に接触させるためには、図５および図６に示すように、ワークＷ１の外表面よりも奥まった位置、すなわち、内側に目標位置Ｓ_ｔを設定する。このため、実際にエンドエフェクター２０とワークＷ１とが接触する位置は、ずれている。エンドエフェクター２０とワークＷ１とが接触するまでは、いつ接触してもワークＷ１に過剰な負荷がかからないようにロボットアーム１０の動作速度を比較的低くする必要がある。このため、図８に示すように、実際にエンドエフェクター２０とワークＷ１とが接触する位置と、目標位置Ｓ_ｔとのずれ量Ｄが比較的大きいと、ロボットアーム１０の動作速度をさらに遅くする必要があり、作業時間が長くなってしまう。特に、複数のワークに対して作業を行う場合、累積の作業時間が長くなってしまう。これに対し、本発明では、以下のようにして、累積の作業時間を短縮することができる。

なお、以下では、ワークＷ１に設定された目標位置Ｓ_ｔを目標位置Ｓ_ｔ１と言い、ワークＷ２に設定された目標位置Ｓ_ｔを目標位置Ｓ_ｔ２と言う。また、ワークＷ１に対する作業を第１作業と言い、ワークＷ２に対する作業を第２作業と言う。

ロボットシステム１００では、第１作業を行う際、目標位置設定部３Ａが、図５および図６に示すように、ワークＷ１の外表面よりも奥まった位置、すなわち、内側に目標位置Ｓ_ｔを複数設定する。これは、前述したように、力制御によりロボットアーム１０を駆動する際、エンドエフェクター２０とワークＷ１とをより確実に接触させるためである。

作業開始位置の目標位置Ｓ_ｔ１に向かってエンドエフェクター２０を移動させて、エンドエフェクター２０とワークＷ１とが接触すると、力検出部１９がワークＷ１からの反力を検出する。そして、この反力が目標力ｆ_Ｓｔと一致するように、前述したような力制御を行う。そして、力制御でロボットアーム１０を駆動しつつ、ツールセンターポイントＴＣＰが予め設定された順番で目標位置Ｓ_ｔ１に向かうようロボットアーム１０を駆動することにより、第１作業が行われる。

また、各目標位置Ｓ_ｔ１において、目標位置Ｓ_ｔ１からずれ量Ｄをキャンセルした位置、すなわち、実際に作業を行った位置を記憶部３Ｃに記憶する。すなわち、第１作業において、ツールセンターポイントＴＣＰが通過した軌道を記憶部３Ｃに記憶する。なお、軌道とは、ツールセンターポイントＴＣＰが移動した点の集合のことを言う。なお、記憶する間隔、タイミングは、特に限定されないが、本実施形態では、目標位置Ｓ_ｔ１ごとに記憶することとする。

第１作業が完了すると第２作業に移行する。なお、第１作業が完了したとき、作業者、または、ロボットアーム１０がワークＷ１と同じ位置にワークＷ２を搬送してきてもよく、図１に示すように、異なる位置にて作業を順次行ってもよい。この場合、ワークＷ１およびワークＷ２の位置ずれを考慮して、目標位置Ｓ_ｔ１および目標位置Ｓ_ｔ２をそれぞれ設定する。

そして、ワークＷ２に目標位置Ｓ_ｔ２を設定する際、記憶部３Ｃに記憶されている第１位置情報に基づいて、ロボットアーム１０に対する位置指令値Ｐを更新する。具体的には、図９に示すように、第１作業で実際にツールセンターポイントＴＣＰが移動した第１位置情報を目標位置Ｓ_ｔ２に設定する。次いで、この目標位置Ｓ_ｔ２に対応する位置指令値Ｐを更新して、更新値を算出する。つまり、更新値とは、更新された位置指令値Ｐのことである。そして、この更新値に基づいて、第２作業を力制御により実行する。これにより、第２作業における目標位置Ｓ_ｔ２を、第１作業における目標位置Ｓ_ｔ１よりも外表面側にシフトさせることができる。すなわち、第１作業において実際にツールセンターポイントＴＣＰが通過した位置を目標位置として力制御を行うことができる。よって、第２作業におけるずれ量Ｄを第１作業よりも小さくすることができ、第２作業では、第１作業よりもロボットアーム１０の動作速度を早くすることができる。その結果、第２作業を迅速に行うことができ、累積の作業時間を短縮することができる。

このように、本発明のロボットシステム１００は、第１作業対象物であるワークＷ１に対して第１作業を行い、ワークＷ１と同種の第２作業対象物であるワークＷ２に対して第１作業と同種の第２作業を行うロボットアーム１０と、記憶部３Ｃを有し、ロボットアーム１０の作動を制御する制御部である制御装置３と、を備える。また、制御装置３は、所定の位置指令値に基づいて力制御によりロボットアーム１０を動作させてワークＷ１に対して第１作業を実行し、ロボットアーム１０に設定された制御点ＣＰが、第１作業において通過した軌道の第１位置情報を記憶し、記憶した第１位置情報に基づいてロボットアーム１０に対する位置指令値を更新し、更新した位置指令値Ｐである更新値に基づいて力制御によりロボットアームを動作させてワークＷ２に対して第２作業を実行する。これにより、第２作業において、実際にエンドエフェクター２０とワークＷ１とが接触する位置と、目標位置Ｓ_ｔとのずれ量Ｄを、第１作業よりも小さくすることができる。よって、第２作業では、第１作業よりもロボットアーム１０の動作速度を早くすることができる。その結果、第２作業を迅速に行うことができ、累積の作業時間を短縮することができる。

次に、図１０および図１１に示すフローチャートを参照しつつ説明する。まず、図１０に示すフローチャートを用いて、ワークＷ１に対する作業について説明する。

まず、ステップＳ１０１において、ワークＷ１に対し、目標位置Ｓ_ｔ１を設定する。この目標位置Ｓ_ｔ１は、ワークＷ１の外表面よりも奥まった位置、すなわち、内側に位置している。また、本ステップにおいて、各目標位置Ｓ_ｔ１を通過する順番も設定する。

次いで、ステップＳ１０２において、力制御により第１作業を開始するとともに、逐次軌道計画処理を行う。この逐次軌道計画処理によって、軌道計画で生成した軌道に従ったアームの位置指令値Ｐを計算し、力制御によりロボットアーム１０を駆動する。

ステップＳ１０３において、位置指令値Ｐに力由来補正量ΔＳを合算して、位置指令値Ｐ’を算出する。すなわち、力検出部１９が検出した検出値、すなわち、ワークＷ１から受けた反力に応じて、力由来補正量ΔＳを算出し、位置指令値Ｐに合算して、新たな位置指令値Ｐ’を求める。

次いで、ステップＳ１０４では、ステップＳ１０３で算出した位置指令値Ｐ’を記憶する。すなわち、第１作業において、ツールセンターポイントＴＣＰが通過した軌道、すなわち、第１位置情報を記憶部３Ｃに記憶する。

次いで、ステップＳ１０５では、ステップＳ１０３で算出した位置指令値Ｐ’をロボットアーム１０に送信する。これにより、ワークＷ１に過剰な負荷をかけることなく第１作業を行うことができる。

次いで、ステップＳ１０６において、全ての目標位置Ｓ_ｔ１を目標として移動が完了したか否かを判断する。未だ完了していないと判断した場合、ステップＳ１０２に戻り、以下のステップを順次繰り返す。

以上のような第１作業において、ステップＳ１０２、ステップＳ１０３およびステップＳ１０５が、第１作業ステップである。また、ステップＳ１０４が第１記憶ステップである。なお、本実施形態では、第１作業ステップと第１記憶ステップとを並行して行うが、本発明ではこれに限定されず、第１作業ステップと第１記憶ステップとを順次行ってもよい。すなわち、ステップＳ１０２、ステップＳ１０３およびステップＳ１０６が完了した後にステップＳ１０４を行ってもよい。

次に、第２作業について説明する。
まず、ステップＳ２０１において、１回目の作業時のデータを読み出し、目標位置を設定する。すなわち、第１作業においてステップＳ１０４で記憶した第１位置情報を読み出し、目標位置Ｓ_ｔ２として設定する。さらに換言すれば、第１作業時にツールセンターポイントＴＣＰが移動した位置を目標位置Ｓ_ｔ２に設定する。

次いで、ステップＳ２０２において、力制御により第２作業を開始するとともに、逐次軌道計画処理を行う。このステップでは、第１位置情報に基づいて位置指令値を更新し、更新値に基づいて力制御を行う。これにより、ロボットアーム１０の動作速度を第１作業よりも早くすることができる。

次いで、ステップＳ２０３において、力検出部１９が検出した検出値、すなわち、ワークＷ１から受けた反力が所定値を超えたか否かを判断する。ここで言う所定値とは、検出した力の大きさの閾値であり、予め記憶部３Ｃに記憶されている。

ステップＳ２０３において、力検出部１９が検出した検出値が所定値を超えていないと判断した場合、ステップＳ２０４、ステップＳ２０５、ステップＳ２０６およびステップＳ２０７を順次行う。これらのステップは、第１作業におけるステップＳ１０３～ステップＳ１０６と略同様であるため、その説明を省略する。なお、ステップＳ２０６は、第２記憶ステップである。

ステップＳ２０３において、力検出部１９が検出した検出値が所定値を超えたと判断した場合、ステップＳ１０５において、ロボットアーム１０の動作速度を調節する。
ステップＳ１０５としては、以下のような２つのパターンがある。

１つ目のパターンは、第２作業ステップでは、ロボットアーム１０に加わる力が所定値を超えた場合、制御点ＣＰの移動速度を低下させてロボットアーム１０を動作させる。これにより、第２作業では、第１作業よりも動作速度を上げたとしても、ワークＷ２に過剰な負荷がかるのを防止または抑制することができる。また、第２作業を止めることがないため、生産性を高めることができる。

２つめのパターンは、第２作業ステップでは、ロボットアーム１０に加わる力が所定値を超えた場合、ロボットアーム１０の動作を停止する。これにより、第２作業では、第１作業よりも動作速度を上げたとしても、ワークＷ２に過剰な負荷がかるのを防止または抑制することができる。また、動作を停止するため、より安全性を高めることができる。

なお、２つめのパターンでは、例えば作業者からの指示により、作業を再開する構成とすることができる。

以上のような第２作業において、ステップＳ２０２、ステップＳ２０３、ステップＳ２０４、ステップＳ２０５、ステップＳ２０７およびステップＳ２０８が、第２作業ステップである。また、ステップＳ２０６が第２記憶ステップである。なお、本実施形態では、第２作業ステップと第２記憶ステップとを並行して行うが、本発明ではこれに限定されず、第２作業ステップと第２記憶ステップとを順次行ってもよい。すなわち、ステップＳ２０２、ステップＳ２０３、ステップＳ２０４、ステップＳ２０５、ステップＳ２０７およびステップＳ２０８が完了した後にステップＳ２０６を行ってもよい。

以上説明したように、本発明のロボットの制御方法は、第１作業対象物であるワークＷ１に対して第１作業を行い、ワークＷ１と同種の第２作業対象物であるワークＷ２に対して第１作業と同種の第２作業を行うロボットアーム１０を有するロボットの制御方法である。また、ロボットの制御方法は、所定の位置指令値に基づいて力制御によりロボットアーム１０を動作させて第１作業対象物に対して第１作業を実行する第１作業ステップと、ロボットアーム１０に設定された制御点ＣＰが、第１作業ステップにおいて通過した軌道の第１位置情報を記憶する第１記憶ステップと、第１記憶ステップにおいて記憶した第１位置情報に基づいてロボットアーム１０に対する位置指令値を更新し、更新した位置指令値Ｐである更新値に基づいて力制御によりロボットアーム１０を動作させてワークＷ２に対して第２作業を実行する第２作業ステップと、を有する。これにより、第２作業において、実際にエンドエフェクター２０とワークＷ１とが接触する位置と、目標位置Ｓ_ｔとのずれ量Ｄを、第１作業よりも小さくすることができる。よって、第２作業では、第１作業よりもロボットアーム１０の動作速度を早くすることができる。その結果、第２作業を迅速に行うことができ、累積の作業時間を短縮することができる。

また、第１作業と第２作業とは、連続して行われる作業である。換言すれば、第１作業は、第２作業の直前の作業である。さらに換言すれば、ロボット１は、第１作業を行った後、他の作業をすることなく、第２作業を実行する。第１作業および第２作業がこのような関係であることにより、累積の作業時間を効果的に短縮することができる。

また、図示はしないが、第２作業ステップが完了した後に、ワークＷ１およびワークＷ２とは別で、かつ、同種のワークに対して第３作業を行ってもよい。すなわち、ワークの数に応じて、第３作業ステップ、または、それ以降のステップを行ってもよい。この場合、第３作業ステップでは、第１位置情報および第２位置情報の平均値に基づいてロボットアームに対する位置指令値Ｐを更新し、更新値に基づいて前記ロボットアームを動作させて第３作業を行うのが好ましい。

このように、本発明のロボットの制御方法は、第２作業ステップにおいて制御点ＣＰが通過した軌道の第２位置情報を記憶する第２記憶ステップと、第１位置情報および第２位置情報の平均値に基づいてロボットアーム１０に対する位置指令値Ｐを更新し、平均値に基づいて更新した位置指令値Ｐである更新値に基づいてロボットアーム１０を動作させて第３作業を行う第３作業ステップと、を有する。これにより、従来と比較した場合、累積時間をさらに短縮することができる。また、第３作業ステップでは、第１位置情報および第２位置情報の平均値に基づいて位置指令値の更新値を求めるため、過去の傾向を考慮して作業を行うことができる。その結果、さらに迅速かつ正確に作業を行うことができる。

なお、第３作業ステップでは、第２位置情報に基づいて位置指令値Ｐの更新値を算出してもよい。すなわち、直前の作業での位置情報に基づいて位置指令値Ｐの更新値を算出してもよい。

また、第２作業では、目標位置Ｓ_ｔ２の数を第１作業での目標位置Ｓ_ｔ１の数よりも少なくしてもよい、すなわち、間引いてもよい。これにより、ロボットアーム１０のさらに移動速度を早くすることができ、より迅速な作業を行うことができる。

また、第２作業では、力制御と位置制御とを併用してもよい。例えば、ワークＷ２の表面形状が複雑な部分に対しては力制御で作業を行い、ワークＷ２の表面形状が簡素な部分に対しては位置制御で作業を行ってもよい。これにより、作業の質を落とすことなく、さらに迅速に作業を行うことができる。

＜第２実施形態＞
図１２は、第２実施形態のロボットシステムの制御装置が生成する学習モデルの概念図である。

以下、図１２を参照して本発明のロボットの制御方法およびロボットシステムの第２実施形態について説明するが、前述した実施形態との相違点を中心に説明し、同様の事項はその説明を省略する。

制御装置３は、図１２に示すように、機械学習により学習モデル２００を生成するモデル生成部３００を有する。なお、機械学習により学習モデル２００を生成するということは、入力データから反復的に学習し、各入力データから読み取れる特徴、傾向等を見出し、その結果を新たな入力データに当てはめて予測しつつ、学習モデル２００を生成することを言う。

学習モデル２００とは、入力値を受け取り、評価、判定を行い、その結果を出力値として出力するもののことを言う。入力値は、過去の作業において、制御点ＣＰが実際に通過した位置、すなわち、位置指令値、および、ロボットアーム１０に加わる力であり、出力値は、位置指令値の更新値である。

モデル生成部３００は、例えば、図１２に示すようなリカレント型のニューラルネットワークを使用して構築することができる。具体的には、モデル生成部３００は、入力層と、中間層と、出力層と、を有する構成とすることができる。各情報が、隣り合う層の情報と、ネットワークでつながり、より大きなネットワークが展開される。また、中間層は、図示の構成では、１層であるが、複数層有しているのが好ましい。これにより、中間層の各層において、情報の重要性に重み付けを行うことができ、さらに正確な故障予測を行うことができる。

また、リカレント型のニューラルネットワークでは、前回の時刻の中間層の情報を、今回の時刻の中間層の情報に置き換えてネットワークを構築することができる。よって、時系列情報を考慮したネットワークを構築することができる。その結果、さらに正確な目標位置の設定を行うことができる。

なお、モデル生成部３００における学習法としては、教師あり学習や、教師なし学習や、これらを組み合わせた学習法が挙げられる。教師あり学習の場合、出力値、または、その合否結果を入力値に反映することで、より正確な目標位置の設定を行うことができる。教師なし学習の場合、入力値と出力値のデータの組を大量に準備しておき、モデル生成部３００に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル、すなわち、その関係性を帰納的に獲得することができる。よって、目標位置の合否の判定に関する情報が与えられなくても、正確な目標位置の設定を行うことができる。その結果、さらに迅速かつ正確な作業を行うことができる。例えば、リカレント型のニューラルネットワークに、例えば誤差逆伝播法を適用することにより、教師なし学習が可能となり、正確な目標位置の設定を行うことができる。

このように、制御部である制御装置３は、ロボットアーム１０に対する位置指令値と、ロボットアーム１０に加わる力を入力とし、更新値を出力とする学習モデル２００を生成する。これにより、過去の作業において制御点ＣＰがどの位置を通過し、ロボットアーム１０がどれだけの力を受けたかという傾向を考慮しつつ、更新値を出力することができる。よって、さらに正確な目標位置の設定を行うことができる。

＜ロボットシステムの他の構成例＞
図１３は、ロボットシステムについてハードウェアを中心として説明するためのブロック図である。

図１３には、ロボット１とコントローラー６１とコンピューター６２が接続されたロボットシステム１００Ａの全体構成が示されている。ロボット１の制御は、コントローラー６１にあるプロセッサーによりメモリーにある指令を読み出して実行されてもよいし、コンピューター６２に存在するプロセッサーによりメモリーにある指令を読み出してコントローラー６１を介して実行されてもよい。

従って、コントローラー６１とコンピューター６２とのいずれか一方または両方を「制御装置」として捉えることができる。

＜変形例１＞
図１４は、ロボットシステムのハードウェアを中心とした変形例１を示すブロック図である。

図１４には、ロボット１に直接コンピューター６３が接続されたロボットシステム１００Ｂの全体構成が示されている。ロボット１の制御は、コンピューター６３に存在するプロセッサーによりメモリーにある指令を読み出して直接実行される。
従って、コンピューター６３を「制御装置」として捉えることができる。

＜変形例２＞
図１５は、ロボットシステムのハードウェアを中心とした変形例２を示すブロック図である。

図１５には、コントローラー６１が内蔵されたロボット１とコンピューター６６が接続され、コンピューター６６がＬＡＮ等のネットワーク６５を介してクラウド６４に接続されているロボットシステム１００Ｃの全体構成が示されている。ロボット１の制御は、コンピューター６６に存在するプロセッサーによりメモリーにある指令を読み出して実行されてもよいし、クラウド６４上に存在するプロセッサーによりコンピューター６６を介してメモリーにある指令を読み出して実行されてもよい。

従って、コントローラー６１とコンピューター６６とクラウド６４とのいずれか１つ、または、いずれか２つ、または、３つを「制御装置」として捉えることができる。

以上、本発明のロボットの制御方法およびロボットシステムを図示の実施形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。また、ロボットシステムを構成する各部は、同様の機能を発揮し得る任意の構成のものと置換することができる。また、任意の構成物が付加されていてもよい。

１…ロボット、３…制御装置、３Ａ…目標位置設定部、３Ｂ…駆動制御部、３Ｃ…記憶部、４…教示装置、１０…ロボットアーム、１１…基台、１２…第１アーム、１３…第２アーム、１４…第３アーム、１５…第４アーム、１６…第５アーム、１７…第６アーム、１８…中継ケーブル、１９…力検出部、２０…エンドエフェクター、２１…研磨部材、３０…位置制御部、３１…座標変換部、３２…座標変換部、３３…補正部、３４…力制御部、３５…指令統合部、４１…ディスプレイ、６１…コントローラー、６２…コンピューター、６３…コンピューター、６４…クラウド、６５…ネットワーク、６６…コンピューター、１００…ロボットシステム、１００Ａ…ロボットシステム、１００Ｂ…ロボットシステム、１００Ｃ…ロボットシステム、１７１…関節、１７２…関節、１７３…関節、１７４…関節、１７５…関節、１７６…関節、２００…学習モデル、３００…モデル生成部、３５１…実行部、ＣＰ…制御点、Ｄ…ずれ量、Ｅ１…エンコーダー、Ｅ２…エンコーダー、Ｅ３…エンコーダー、Ｅ４…エンコーダー、Ｅ５…エンコーダー、Ｅ６…エンコーダー、Ｍ１…モーター、Ｍ２…モーター、Ｍ３…モーター、Ｍ４…モーター、Ｍ５…モーター、Ｍ６…モーター、Ｐ…位置指令値、Ｐ’…位置指令値、Ｓ_ｔ…目標位置、Ｓ_ｔ１…目標位置、Ｓ_ｔ２…目標位置、ＴＣＰ…ツールセンターポイント、Ｗ１…ワーク、Ｗ２…ワーク

Claims (7)

1. 第１作業対象物に対して第１作業を行い、前記第１作業対象物と同種の第２作業対象物に対して前記第１作業と同種の第２作業を行うロボットアームを有するロボットの制御方法であって、
   所定の位置指令値に基づいて力制御により前記ロボットアームを動作させて前記第１作業対象物に対して前記第１作業を実行する第１作業ステップと、
   前記ロボットアームに設定された制御点が、前記第１作業ステップにおいて通過した軌道の第１位置情報を記憶する第１記憶ステップと、
   前記第１記憶ステップにおいて記憶した前記第１位置情報に基づいて前記ロボットアームに対する位置指令値を更新し、更新した前記位置指令値である更新値に基づいて力制御により前記ロボットアームを動作させて前記第２作業対象物に対して前記第２作業を実行する第２作業ステップと、を有することを特徴とするロボットの制御方法。
2. 前記第２作業ステップでは、前記ロボットアームに加わる力が所定値を超えた場合、前記制御点の移動速度を低下させて前記ロボットアームを動作させる請求項１に記載のロボットの制御方法。
3. 前記第２作業ステップでは、前記ロボットアームに加わる力が所定値を超えた場合、前記ロボットアームの動作を停止する請求項２に記載のロボットの制御方法。
4. 前記第２作業ステップにおいて前記制御点が通過した軌道の第２位置情報を記憶する第２記憶ステップと、
   前記第１位置情報および前記第２位置情報の平均値に基づいて前記ロボットアームに対する位置指令値を更新し、前記平均値に基づいて更新した前記位置指令値である更新値に基づいて前記ロボットアームを動作させて第３作業を行う第３作業ステップと、を有する請求項１ないし３のいずれか１項に記載のロボットの制御方法。
5. 前記第１作業と前記第２作業とは、連続して行われる作業である請求項１ないし４のいずれか１項に記載のロボットの制御方法。
6. 第１作業対象物に対して第１作業を行い、前記第１作業対象物と同種の第２作業対象物に対して前記第１作業と同種の第２作業を行うロボットアームと、
   記憶部を有し、前記ロボットアームの作動を制御する制御部と、を備え、
   前記制御部は、
   所定の位置指令値に基づいて力制御により前記ロボットアームを動作させて前記第１作業対象物に対して前記第１作業を実行し、
   前記ロボットアームに設定された制御点が、前記第１作業において通過した軌道の第１位置情報を記憶し、
   記憶した前記第１位置情報に基づいて前記ロボットアームに対する位置指令値を更新し、
   更新した前記位置指令値である更新値に基づいて力制御により前記ロボットアームを動作させて前記第２作業対象物に対して前記第２作業を実行することを特徴とするロボットシステム。
7. 前記制御部は、前記ロボットアームに対する前記位置指令値と、前記ロボットアームに加わる力を入力とし、前記更新値を出力とする学習モデルを生成する請求項６に記載のロボットシステム。

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