JPH05250023A - ロボットマニピュレータの経路自動生成法 - Google Patents

ロボットマニピュレータの経路自動生成法

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JPH05250023A
JPH05250023A JP27513191A JP27513191A JPH05250023A JP H05250023 A JPH05250023 A JP H05250023A JP 27513191 A JP27513191 A JP 27513191A JP 27513191 A JP27513191 A JP 27513191A JP H05250023 A JPH05250023 A JP H05250023A
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JP
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robot manipulator
posture
route
cell
obstacle
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JP27513191A
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Masaki Harada
雅樹 原田
Michio Kunimitsu
道生 国光
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Sanyo Electric Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】 【目的】 障害物を回避しつつ、初期位置及び姿勢から
最終位置及び姿勢まで滑らかな曲線で伸びる動作経路を
得ることが出来るロボットマニピュレータの経路自動生
成法を提供する。 【構成】 障害物(３)の周囲に、障害物を複数段階で徐
々に拡大した仮想的な複数の外郭モデル(31)(32)(33)(3
4)(35)を設定し、動作途中のロボットマニピュレータ
(１)と各外郭モデルとの干渉の有無を判断して、干渉を
生じる外郭モデルの拡大率が小さい程、値の高い移動コ
ストを定義し、最適経路を求める際の評価関数に前記移
動コストを含めることによって、初期の位置及び姿勢か
ら目標の位置及び姿勢までの移動コストが最も低い値と
なる経路を探索する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ロボットマニピュレー
タの作業環境中に存在する障害物を回避してロボットマ
ニピュレータを初期の位置及び姿勢から目標の位置及び
姿勢まで動作させるための経路を自動生成する方法に関
するものである。
【０００２】
【従来の技術】機械工場の組立ライン等においては、図
１１に示す如き複数のアーム(11)(12)を具えた多関節ロ
ボットマニピュレータ(１)を用いて、種々の作業を自動
化することが行なわれている。この場合、ロボットマニ
ピュレータ(１)の作業環境中には、１或いは複数の障害
物(３)(４)(５)が存在するのが一般的である。従って、
ロボットマニピュレータ(１)に所望の作業を行なわしめ
る際、ロボットマニピュレータ(１)が障害物(３)(４)
(５)と干渉しない動作経路を決定して、ロボットマニピ
ュレータ(１)に教示する必要がある。
【０００３】そのための一般的な方法は、オペレータの
操作によってロボットマニピュレータ(１)を障害物と干
渉しない様に動作させて、そのときの動作データをロボ
ットマニピュレータ(１)に入力、記憶させるものであ
る。しかし、この方法では、例えば動作経路を変更する
必要が生じた場合に、工程を一旦停止して、オペレータ
によるデータ入力作業を行なわねばならないから、生産
能率の低下を招来する問題がある。
【０００４】そこで、従来より、ロボットマニピュレー
タの動作経路を自動生成する種々の方法が提案されてい
る。例えば、“Automatic Planning of Manipulator fo
r Transfer Movement”(IEEE Trans. SMC, Vol.11-10,
pp.681-698, 1981)及び“Motion Planning for Simple
Robot Manipulators”(Prep. of I.S.R.R., pp.231-23
8, 1985)には、ロボットマニピュレータの位置及び姿勢
を一意に規定するパラメータの組によって張られる空間
(コンフィギュレーション空間)を定義し、該空間におい
て、ロボットマニピュレータが障害物と干渉しない自由
空間を表現して、ロボットマニピュレータの動作経路を
決定する方法が提案されている。
【０００５】自由空間内でロボットマニピュレータの動
作経路を決定する方法としては、数１に示す評価関数ｆ
(Ｃ)を定義し、該評価関数が最小となる経路を探索する
方法が知られている(例えば日本ロボット学会誌６巻６
号、第22頁乃至23頁、1988年12月)。
【０００６】
【数１】ｆ(Ｃ)＝ｇ′(Ｃ)＋ｈ(Ｃ) ここでｇ′(Ｃ)は、ロボットマニピュレータの初期位置
及び姿勢から動作途中の位置及び姿勢までの移動距離、
ｈ(Ｃ)は、動作途中の位置及び姿勢から目標位置及び姿
勢までの最短移動距離である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】ところが、従来の評価
関数を用いた経路自動生成においては、関数ｈ(Ｃ)が、
目標位置及び姿勢に達するまでの移動距離を出来るだけ
短くする様に作用するから、生成された経路が障害物の
極く近傍に設定される傾向が強く、この結果、ロボット
マニピュレータの動作経路が急激に方向転換したり、局
所的に小刻みな進路転向を繰り返すことがあり、却って
ロボットマニピュレータ駆動のための動力が増大する問
題があった。
【０００８】本発明の目的は、障害物を回避しつつ、初
期位置及び姿勢から最終位置及び姿勢まで滑らかな曲線
で伸びる動作経路を得ることが出来るロボットマニピュ
レータの経路自動生成法を提供することである。
【０００９】
【課題を解決する為の手段】本発明に係るロボットマニ
ピュレータの経路自動生成法においては、障害物の周囲
に、障害物を複数段階で徐々に拡大した仮想的な複数の
外郭モデルを設定し、動作途中のロボットマニピュレー
タと各外郭モデルとの干渉の有無を判断して、干渉を生
じる外郭モデルの拡大率が小さい程、値が増大する移動
コストを定義し、最適経路を求める際の評価関数に前記
移動コストを含めることによって、初期の位置及び姿勢
から目標の位置及び姿勢までの移動コストの積算値が最
小となる経路を探索する。
【００１０】
【作用】経路探索の際、評価関数中の移動コストは、ロ
ボットマニピュレータの動作経路を障害物から遠ざける
作用を生じ、これによって多少遠回りとなっても、各障
害物から離れた滑らかな経路が生成される。又、経路探
索の手法としては、最適解を求めるグラフ探索として知
られている所謂“Ａ*アルゴリズム”(例えば岩波書店発
行「岩波講座 情報科学２２ 人口知能」第38頁乃至44
頁参照)或はこれに準じた手法が採用出来、これによっ
て、常に移動コストが最小となる経路が決定される。
【００１１】
【発明の効果】本発明に係るロボットマニピュレータの
経路自動生成法によれば、急激な方向転換や小刻みな進
路変更がなく、障害物から適度に離れた滑らかな移動経
路を生成出来る。
【００１２】
【実施例】実施例は本発明を説明するためのものであっ
て、特許請求の範囲に記載の発明を限定し、或は範囲を
減縮する様に解すべきではない。
【００１３】図１は本発明を実施すべきロボットマニピ
ュレータ(１)を示し、第１サーボモータ(13)によって水
平面上を回転駆動される第１アーム(11)を具えると共
に、該第１アーム(11)の自由端部には、第２サーボモー
タ(14)によって水平面上を回転駆動される第２アーム(1
2)を具え、該第２アーム(12)の自由端部には、作動部(1
5)が下向きに突設されている。即ち、該ロボットマニピ
ュレータ(１)は、第１アーム(11)の回転軸Ａ1回りの自
由度と第２アーム(12)の回転軸Ａ2回りの自由度を有す
る２自由度マニピュレータである。該ロボットマニピュ
レータ(１)の作動部(15)の可動範囲を図２中にハッチン
グで示す。
【００１４】図３はロボットマニピュレータを動作させ
るための回路構成を示し、ＶＭＥバス(２)には、ＣＰＵ
(21)が接続されると共に、Ｄ／Ａボード(22)を介して、
前記両モータ(13)(14)を駆動制御するためのドライバ(2
3)(24)が接続されている。又、後述の如く生成された動
作経路等を記憶するためのメモリ(25)が接続される。ロ
ボットマニピュレータの動作経路を自動生成するための
経路自動生成回路(27)は、インターフェース(26)を経て
ＶＭＥバス(２)に接続することが可能である。
【００１５】本実施例では、図１１の如く、ロボットマ
ニピュレータ(１)の作動部(15)の可動範囲に、複数の障
害物(３)(４)(５)が存在するモデルを設定し、これらの
障害物を回避するためのロボットマニピュレータ(１)の
動作経路を求めた。
【００１６】図８は、上記２自由度マニピュレータに対
する２次元コンフィギュレーション空間を示している。
縦軸には第１アーム(11)の関節角θ1、横軸には第２ア
ーム(12)の関節角θ2をとり、縦軸及び横軸は夫々７度
刻みに量子化して、コンフィギュレーション空間を多数
のセルに分割している。従って、ロボットマニピュレー
タ(１)の位置及び姿勢は、コンフィギュレーション空間
の一つのセルと１対１に対応することになり、ロボット
マニピュレータ(１)の動作経路の決定は、該コンフィギ
ュレーション空間上の移動経路となる一連のセルを選定
することによって行なわれる。
【００１７】尚、図７のコンフィギュレーション空間に
は、図中に非ハッチング領域で示す如く、コンフィギュ
レーション空間上での障害物の位置及び形状を表現する
ことが出来る。
【００１８】本発明においては経路生成の際、各障害物
の周囲に、夫々障害物を複数段階で徐々に拡大した仮想
的な複数の外郭モデルを設定する。本実施例では、図４
の如く、各障害物(３)(４)(５)の周囲に夫々、８０ｍｍ
の間隔をおいて５つの外郭モデル(31)〜(35)、(41)〜(4
5)、(51)〜(55)を設定した。
【００１９】そして、各外郭モデルとロボットマニピュ
レータとの干渉の有無によって、干渉を生じる外郭モデ
ルの拡大率が大きい程、レベルが低下するポテンシャル
値を定義し、更に該ポンテンシャル値に基づいて移動コ
ストを定義した。
【００２０】即ち、本実施例の場合、障害物本体(３)
(４)(５)と直接に干渉を生じる状態をポテンシャル値
０、障害物本体を８０ｍｍ拡大した第１外郭モデル（３
１）（４１）（５１）とは干渉するが、障害物本体とは
干渉しない状態をポテンシャル値−１、更に８０ｍｍ拡
大した第２外郭モデル（３２）（４２）（５２）とは干
渉するが、第１外郭モデル(31)(41)(51)とは干渉しない
状態をポテンシャル値−２、次の第３外郭モデル(33)(4
3)(53)とは干渉するが、第２外郭モデル(32)(42)(52)と
は干渉しない状態をポテンシャル値−３、第４外郭モデ
ル(34)(44)(54)とは干渉するが、第３外郭モデル(33)(4
3)(53)とは干渉しない状態をポテンシャル値−４、第５
外郭モデル(35)(45)(55)とは干渉するが、第４外郭モデ
ル(34)(44)(54)とは干渉しない状態をポテンシャル値−
５、そして第５外郭モデル(35)(45)(55)とも干渉しない
状態をポテンシャル値−６と設定する。
【００２１】一般的には、ポテンシャル値は、障害物上
で０、ｎ番目の外郭モデルとは干渉するが、ｎ−１番目
の外郭モデルとは干渉しない状態での値を−ｎとするの
である。
【００２２】図５は、第１アームの関節角θ1及び第２
アームの関節角θ2を変数として、前記ポテンシャル値
の分布を示したものである。
【００２３】更に上記ポテンシャル値に基づいて、移動
コストの増分を次の様に定義する。 ポテンシャル値−４以下のセルは、“充分に障害物
の遠方にあるセル”とみなし、このセルに移動する際の
移動コストの増分は１とする。 ポテンシャル値−３以上のセルは“障害物の近傍の
セル”とみなし、このセルに移動する際の移動コストの
増分は、ポテンシャルが１増えるごとに１ずつ増加させ
る。即ち、ポテンシャル値−３のセルへの移動コストの
増分は２、ポテンシャル値−２のセルへの移動コストの
増分は３、ポテンシャル値−１のセルへの移動コストの
増分は４とする。 ポテンシャル値０、即ち障害物の存在するセルへの
移動は不可能とする。
【００２４】経路探索の際の評価関数ｆ(ｎ)として、次
の数２を定義した。
【数２】ｆ（ｎ）＝ｇ（ｎ）＋ｈ（ｎ）
【００２５】ここで、ｇ（ｎ）は、初期位置、姿勢に相
当するセル(スタートセル)から移動途中のセル(当該セ
ル)までの移動コストであって、前述の如くポテンシャ
ル値を考慮した値である。又、ｈ（ｎ）は、当該セルか
ら目標位置、姿勢に相当するセルまでの予想最短移動コ
ストであって、ポテンシャル値は考慮されていない。
【００２６】上記評価関数に基づき、双方向のグラフ探
索を行って、最適経路を求める。探索手法としてはＡ*
アルゴリズムに準じた手法を採用する。
【００２７】図６は、探索に利用する候補リストのテー
ブルであって、後述の如く当該セルから展開された候補
セルの座標、各候補セルの展開元のセル(ポインタ)の座
標、及び評価関数値移動ｆ（ｎ）から構成されている。
【００２８】次にＡ*アルゴリズムに準じた経路探索の
具体的手続きにつき、図７に沿って説明する。先ずステ
ップ(６)にて、スタートセルを経路探索のための候補リ
ストに入れる。次にステップ(61)にて、候補リスト中に
目標セルに達したセルが存在するか否かを判断する。Ｎ
Ｏの場合は、ステップ(62)にて、候補リストの中から最
も評価関数値の小さい候補セルを選定する。
【００２９】次にステップ(63)にて、選定されたセル
(当該セル)を展開し、展開されたセル、即ち当該セルに
隣接する４つのセルの内、既に展開済みのセルを除くセ
ルにつき、障害物との干渉チェックを行なう。尚、この
際、前記障害物の各外郭モデルとの干渉チェックをも同
時に行ない、展開されたセルについての移動コストｇ
（ｎ）を計算する。干渉チェックは、例えば市販のロボ
ットシミュレータ“CimStation”(米国SILMA社)を用い
て容易に行なうことが出来る。
【００３０】次にステップ(64)にて、前記展開されたセ
ルの内、障害物との干渉を生じないセルについて、展開
元のセル(ポインタ)の座標を候補リストに登録すると共
に、前記ステップ(63)にて得た移動コストを利用して評
価関数値を算出する。そして、これらのセルを候補リス
トに加える。
【００３１】続いて、ステップ(65)では、前記ステップ
(64)にて候補リストに加えられた各セルについて、該セ
ルが既に他のセルから展開されたものである場合、即
ち、既に候補リストに加えられているセルが再展開され
た場合は、該展開セルについての以前の評価関数値と新
たに算出された評価関数値とを比較し、前者の方が小さ
いときは、該展開セルについての新たな登録データは候
補リストから削除し、以前の登録データを候補リストに
残す。逆に、後者の方が小さいときは、該展開セルにつ
いての以前の登録データを候補リストから削除し、新た
な登録データを候補リストに残す。これによって、各展
開セルに対し、最終的に最小の移動コストを得るための
ポインタの付替えが行なわれる。
【００３２】図８は、上記ステップ(65)によるポインタ
の付替えを説明するものである。図中のセルＳが既にポ
インタＰ0から展開されて、候補リストに挙がっている
場合、その後の処理を経て、該セルＳがセルＰ1から再
展開されたとき、セルＰ1を経てセルＳへ至る場合の評
価関数値と、セルＰ0を経てセルＳへ至る場合の評価関
数値とが比較され、前者の値の方が低いときは、セルＳ
のポインタがＰ0からＰ1に付け替えられるのである。
【００３３】図７のステップ(61)にてＹＥＳと判断され
たときは、ステップ(66)へ移り、最終的に得られた候補
リストをもとに、目標に達したセルから展開元のセル
(ポインタ)を逆に辿って最適経路を決定する。
【００３４】図９は、上記手続きによって得られた最適
経路を示している。図示の如く、いずれの障害物からも
適度な距離をおいて、然も余計な回り道をすることな
く、最適な経路が決定されている。
【００３５】一方、図１０は、従来の数１に基づく経路
探索を行なった結果を示している。図示の如く、動作開
始点から動作終了点へ至る最短経路が生成されている
が、該経路は、前方の障害物に過度に接近したものとな
っている。
【００３６】本発明の上述の手続きによって決定された
経路は７度おきの離散データからなるため、得られたデ
ータに例えばスプライン補間を施して、より滑らかな連
続曲線の経路を生成する。該経路を表わすデータは、図
３に示す経路自動生成回路(27)からメモリ(25)へ送ら
れ、その後のＣＰＵ(21)によるロボットマニピュレータ
の動作制御、即ち第１モータ(13)及び第２モータ(14)の
回転制御に供される。
【００３７】実際のロボットマニピュレータの作業空間
(実空間)における作動部(15)の移動経路を図１１中に実
線(経路１)で示し、従来の評価関数に基づく移動経路を
図中に破線(経路２)で示す。従来の方法では、急激な方
向転換や小刻みな進路変更が行なわれているのがわか
る。
【００３８】これに対し、本発明に係るロボットマニピ
ュレータの経路自動生成法によれば、従来の如き急激な
進路転換や小刻みな進路変更はなく、障害物の間を通過
する滑らかな軌道が得られている。これによって、ロボ
ットマニピュレータのスムーズな動作が実現出来ること
になる。
【００３９】又、ロボットマニピュレータの動作経路
は、ロボット自体に設けた経路自動生成回路によって自
動生成出来、或いはマニピュレータ自体の動作とは切り
離して別個に設けた経路自動生成回路によって自動生成
出来るから、例えば動作経路を変更する必要が生じた場
合にも、その都度、工程を停止する必要はない。
【００４０】上記実施例の説明は、本発明を説明するた
めのものであって、特許請求の範囲に記載の発明を限定
し、或は範囲を減縮する様に解すべきではない。又、本
発明の各部構成は上記実施例に限らず、特許請求の範囲
に記載の技術的範囲内で種々の変形が可能である。例え
ば、本発明は、３以上の自由度を有する多関節ロボット
マニピュレータにも同様に実施できるのは勿論である。
【００４１】又、上記実施例は、ロボットが一定位置に
固定され、障害物の位置及び形状が予め判明している作
業環境について述べたが、ロボット自体に移動機能と障
害物認識機能を具えれば、本発明は、障害物を回避しつ
つ移動するロボットに実施することも可能である。更に
又、ポテンシャル値に対する移動コストの増分の種々に
変更設定可能であって、これによって、移動経路の障害
物に対する近接度を調節することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を実施したロボットマニピュレータの外
観を示す斜視図である。
【図２】ロボットマニピュレータの可動範囲を示す平面
図である。
【図３】ロボットマニピュレータの電気的構成を示すブ
ロック図である。
【図４】各障害物の周囲に設定した外郭モデルを説明す
る斜視図である。
【図５】ポテンシャル値の分布を３次元的に示すグラフ
である。
【図６】探索に用いる候補リストを示す図表である。
【図７】ロボットマニピュレータの経路生成手続きを示
すフローチャートである。
【図８】２次元コンフィギュレーション空間での探索過
程を示す図である。
【図９】最終的に得られた経路を２次元コンフィギュレ
ーション空間にて示す図である。
【図１０】従来の評価関数に基づく経路探索結果を２次
元コンフィギュレーション空間にて示す図である。
【図１１】ロボットマニピュレータの移動経路を実空間
にて示す斜視図である。
【符号の説明】
(１) ロボットマニピュレータ (11) 第１アーム (12) 第２アーム (３) 障害物 (31) 第１外郭モデル (32) 第２外郭モデル (33) 第３外郭モデル (34) 第４外郭モデル (35) 第５外郭モデル

Claims (1)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 ロボットマニピュレータの作業環境中に
    存在する障害物を回避してロボットマニピュレータを初
    期の位置及び姿勢から目標の位置及び姿勢まで動作させ
    るための経路を、所定の評価関数に基づいて自動生成す
    る方法において、障害物の周囲に、障害物を複数段階で
    徐々に拡大した仮想的な複数の外郭モデルを設定し、動
    作途中のロボットマニピュレータと各外郭モデルとの干
    渉の有無を判断して、干渉を生じる外郭モデルの拡大率
    が小さい程、値の高い移動コストを定義し、最適経路を
    求める際の評価関数に前記移動コストを含めることによ
    って、初期の位置及び姿勢から目標の位置及び姿勢まで
    の移動コストが最も低い値となる経路を探索することを
    特徴とするロボットマニピュレータの経路自動生成法。
JP27513191A 1991-10-23 1991-10-23 ロボットマニピュレータの経路自動生成法 Withdrawn JPH05250023A (ja)

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