CN106965171A - 具备学习功能的机器人装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种具备学习功能的机器人装置，其特征在于，具有：机器人机构部；传感器，其设置在机器人机构部的位置控制的对象部位，检测用于求出对象部位的位置信息的物理量；以及机器人控制部，其具有控制机器人机构部的动作的动作控制部，机器人控制部具备：学习控制部，其根据通过动作控制部使机器人机构部进行预定动作时的、在预定动作中通过传感器检测出的物理量，来计算用于改善机器人机构部的预定动作的学习修正量；以及学习扩展部，其求出学习控制部计算出的学习修正量与学习过的预定动作的信息之间的关系，对于新动作的信息，使用求出的关系，计算用于改善新动作的学习修正量。

Description

具备学习功能的机器人装置

技术领域

本发明涉及机器人装置，特别是涉及具备计算用于改善机器人动作的学习修正量的学习功能的多关节的机器人装置。

背景技术

已知一种具备学习功能的机器人，该学习功能是通过重复执行预定动作，来制作用于改善机器人动作的学习修正量。另外，根据制作出的学习修正量，一边使机器人动作一边进行示教修正时，为了避免对修正后的动作适用错误的学习修正量，提出了把机器人速度降低到安全速度，并将学习修正量归零的方法(例如，日本特开2011－192267号公报。以下称为“专利文献1”。)。

在专利文献1中，提出了有学习控制功能的机器人的学习运行、或者在实际运行中发生异常处理的处置方法和直到重新学习的方法。另外，在专利文献1中，提出了如下方法：当学习过的动作被示教修正时，只要修正量在某范围内，则直接适用相邻位置的学习修正量，若修正量超过预定范围，则一边减速一边将学习修正量归零。

但是，在该现有技术中，学习修正量依赖于机器人的控制对象部位的位置时，如果直接适用不同位置的学习修正量，则有可能给抑制振动的效果带来影响。示教修正较大时，一边减速一边将学习修正量归零，还有可能得到高速化效果。另外，在使用了视觉传感器等进行跟踪动作的***中，存在工件位置随机变化时无法应对的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种机器人装置，通过求出学习修正量与动作信息之间的关系，即使针对还未学习的新动作也能计算学习修正量，而不需要安装传感器进行重新学习的作业。

本发明的一个实施例所涉及的机器人装置，其特征在于，具有：机器人机构部；传感器，其设置在机器人机构部的位置控制的对象部位，直接或间接地检测用于求出对象部位的位置信息的物理量；以及机器人控制部，其具有控制机器人机构部的动作的动作控制部，机器人控制部具备：学习控制部，其根据通过动作控制部使机器人机构部进行预定动作时的、在该预定动作中通过传感器检测出的物理量，来计算用于改善机器人机构部的预定动作的学习修正量；以及学习扩展部，其求出学习控制部计算出的学习修正量与学习过的预定动作的信息之间的关系，对于不同于机器人机构部的预定动作的新动作的信息，使用求出的关系，计算用于改善新动作的学习修正量。

附图说明

根据与附图有关的以下实施方式的说明，本发明的目的、特征以及优点会变得更清楚。在这些图中：

图1是本发明的实施例所涉及的机器人装置的结构图，

图2表示本发明的实施例所涉及的机器人装置的学习中的位置控制的对象部位的轨迹的图，

图3是用于说明本发明的实施例所涉及的机器人装置的传递函数的计算处理过程的流程图，

图4A是表示本发明的实施例所涉及的机器人装置的速度的时间变化的图，

图4B是表示本发明的实施例所涉及的机器人装置的学习修正量的时间变化的图，

图5是表示本发明的实施例所涉及的机器人装置的运行中的位置控制的对象部位的新的轨迹的图，以及

图6是用于说明对于本发明的实施例所涉及的机器人装置的新位置的学习修正量的计算处理过程的流程图。

具体实施方式

以下，参照附图，对于本发明的实施例所涉及的机器人装置进行说明。图1表示本发明的实施例所涉及的机器人装置的结构图。本发明的实施例所涉及的机器人装置101具有机器人机构部1、传感器2以及机器人控制部4。

传感器2被设置在机器人机构部1的位置控制的对象部位，直接或间接地检测用于求出对象部位的位置信息的物理量。作为传感器2，能够使用例如加速度传感器。机器人机构部1的位置控制的对象部位，例如如果是点焊用的机器人，则是点焊枪。但是，机器人装置的位置控制的对象部位并不限定于此例，也可以是其他部位。

机器人控制部4具有控制机器人机构部1的动作的动作控制部3。动作控制部3接受来自未图示的上层控制装置等的动作指令，根据在驱动机器人机构部1的同时来自机器人机构部1的反馈数据，控制机器人机构部1的动作。作为反馈控制，能够使用例如位置反馈控制、速度反馈控制、或电流反馈控制中的至少一个。通过反馈控制，机器人机构部1的位置或速度被控制成与指令位置或指令速度一致。

机器人控制部4还具备学习控制部5和学习扩展部6。学习控制部5根据通过动作控制部3使机器人机构部1进行预定动作时的、在预定动作中通过传感器2检测出的物理量，来计算用于改善机器人机构部1的预定动作的学习修正量。作为机器人机构部1所执行的预定动作，列举有例如图2所示向图中箭头方向(Y方向)的点焊动作。预定动作也可以是在作业程序中使用的动作、或者是在指定动作范围内自动生成的包含了X轴、Y轴、Z轴、绕X轴、绕Y轴、绕Z轴的动作。像这样执行预定动作，通过学习控制部5计算用于降低机器人振动的学习修正量。将计算出的学习修正量和从动作指令得到的动作信息存储到存储器8中。这里，优选的是，在机器人机构部1的动作信息中包含位置、动作速度、加速度以及惯性中的至少1个。

作为传感器2使用了加速度传感器时，传感器2所检测的物理量是机器人机构部1的控制对象部位的加速度。学习控制部5计算出的学习修正量在加算器7中与来自动作控制部3的指令值相加，修正后的指令值被输入到机器人机构部1中。

在本发明中提出了根据针对学习过的位置的动作信息和制作好的学习修正量，来计算还未学习的位置的学习修正量的方法以及装置。具体地，首先，使机器人执行预定动作，并学习用于改善机器人动作的修正量。接下来，根据预定动作的信息以及学习修正量的频谱图(spectrogram)求出动作信息与学习修正量之间的传递函数，使用该传递函数，根据还未学习的动作信息来计算学习修正量。

学习扩展部6求出学习控制部5计算出的学习修正量与学习过的预定动作的信息之间的关系，对于不同于机器人机构部1的预定动作的新动作的信息，使用求出的关系，计算用于改善新动作的学习修正量。

具体地，使机器人机构部1执行预定动作并求出学习修正量之后，根据新的动作指令使机器人机构部1运行。在停止中或运行中，通过学习扩展部6求出表示存储器8中所存储的上述动作信息与学习修正量之间的关系的传递函数。把从动作指令取得的新动作的信息输入学习扩展部6，根据上述传递函数计算针对新动作的学习修正量，并与从动作控制部3输出的动作指令相加。

这样，学习扩展部6根据学习控制部5计算出的学习修正量以及机器人机构部1的预定动作信息的频谱图，求出学习修正量与动作信息之间的传递函数，并根据传递函数以新动作的信息为输入计算针对新动作的学习修正量。

机器人控制部4还可以通过动作控制部3使机器人机构部1以机器人机构部1所容许的最大速度以及最大加速度进行动作、或者在仿真模式执行动作，由此取得机器人机构部1的动作信息。

此外，学习控制部5和学习扩展部6不会同时动作。学习控制部5仅在学习中进行动作，在学习结束后的再现时(运行中)不进行动作。反之，学习扩展部6仅在再现时(运行中)进行动作，在学习中不进行动作。

接下来，对于如上所述的传递函数的导出方法进行说明。

图3表示用于说明传递函数的计算处理过程的流程图。另外，在图4A以及图4B分别表示本发明的实施例所涉及的机器人装置的速度指令以及学习修正量的时间变化。首先，在步骤S1中，将在学习中得到的动作信息(例如，速度数据)和学习修正量存储到存储器中，根据这些动作状态，划分为1个或多个区间。具体地，如图4A以及图4B所示，把机器人从静止状态转移到动作开始的时刻作为区间1～区间7的各区间的始点，把从动作停止到开始下一个动作的时刻作为该区间的终点。在这里也可以不划分区间，而从各时刻的数据求出传递函数。

接下来，在步骤S2中，通过短时傅立叶变换按照每个区间以如下方式求出动作信息(例如，速度数据)以及学习修正量的频谱图。

这里，y_i表示速度，Y_i表示求出的速度频谱图，ω表示窗口函数，k表示指数(index)、j_m表示m区间的终点时刻的指数，m表示区间编号，f表示频率区间的指数，n表示预定动作的数据数量，下标i表示表示在多个轴的第i个轴的轴编号。例如，6轴多关节机器人时，则i是1～6。

在这里，如果把短时傅里叶变换表示为STFT，则能够如下表示上述数学式(1)。

Y_i＝STFT{y_i} (2)

另外，当Y_i为已知时，求出y_i的过程如果逆变换为ISTFT，则如下表示。

y_i＝ISTFT{Y_i} (3)

也可以同样地求出学习修正量的频谱图和其逆变换。

X_i＝STFT{x_i} (4)

x_i＝ISTFT{X_i} (5)

在这里，x_i表示学习修正量，X_i表示求出的学习修正量的频谱图，下标i表示轴编号。

接下来，在步骤S3中，如下求出每个区间的速度与学习修正量之间的传递函数。

在这里，C_i表示速度与学习修正量之间的传递函数，m表示区间编号，下标i表示轴编号。

图5表示本发明的实施例所涉及的机器人装置的运行中的位置控制的对象部位的新轨迹。在运行中，使具有机器人机构部1的机器人在与图5所示的学习过的位置不同的、新位置执行Y方向的点焊动作。机器人在进行动作时，计算从动作指令得到的每个插补位置与学习过的位置之间的距离，选择距离最短的区间，并使用该区间的传递函数。这里根据距离选择了要使用的传递函数的区间，也可以根据惯性(inertia)选择惯性最近的区间。根据所选择的传递函数，针对新动作指令把速度信息代入传递函数，计算学习修正量。把计算出的学习修正量与动作指令相加，并输出到具有机器人机构部1的机器人。

设从动作指令得到的某时刻的控制对象部位的位置为P_t。图6表示用于说明对于新位置P_t的学习修正量的计算处理过程的流程图。

首先，在步骤S11中，从动作指令取得新的动作位置，计算新的动作位置与各区间之间的平均距离，选择最近的区间。如下计算从学习过的位置的各插补点到P_t(x_pt，y_pt，z_pt)的距离。

在这里，P_k表示时刻k的位置(x_pk，y_pk，z_pk)。

按照每个区间求出到P_t的平均距离S_m，选择到P_t的距离最短的区间。也可以选择惯性最近的区间。

在这里，m表示区间编号、n表示m区间内的数据数量。

接下来，在步骤S12中，根据所选择的区间得传递函数，根据速度信息计算P_t的新的学习修正量。

q_i＝ISTFT{Q_i} (11)

在这里，p_joint表示P_t的各轴区间上的各轴位置，表示把p_joint微分后的速度，表示的频谱图，q_i表示位置P_t的学习修正量，Q_i表示q_i的频谱图，下标i表示第i轴。

接下来，在步骤S13中，把在步骤S12计算出的学习修正量q_i与从动作控制部3计算出的动作指令相加，并输出到具有机器人机构部1的机器人中。

在以上的说明中，示出了使用速度数据作为动作信息的例子，但是并不限定于此例，动作信息也可以是位置、加速度或惯性等。

如以上说明，根据本发明，能够计算基于预定动作的机器人的动作信息与学习修正量之间的传递函数。因此，能够使用该传递函数来计算还未学习的动作的学习修正量而不必使用传感器。结果，不需要花费时间精力进行传感器的设置、重新学习，从而能够缩短学习的开始时间。另外，还能够应对通过视觉传感器等检测不确定位置工件的***。

根据本发明所涉及的机器人装置，通过求出学习修正量与动作信息之间的关系，即使对于还未学习的新动作也能够计算学习修正量，而不需要安装传感器进行重新学习的作业。另外，还能够应对以往不能应对的使用了视觉传感器等进行追踪动作的***。

Claims (5)

1.一种机器人装置，其特征在于，具有：

机器人机构部；

传感器，其设置在所述机器人机构部的位置控制的对象部位，直接或间接地检测用于求出所述对象部位的位置信息的物理量；以及

机器人控制部，其具有控制所述机器人机构部的动作的动作控制部，

所述机器人控制部具备：

学习控制部，其根据通过所述动作控制部使所述机器人机构部进行预定动作时的、在该预定动作中通过所述传感器检测出的物理量，来计算用于改善所述机器人机构部的预定动作的学习修正量；以及

学习扩展部，其求出所述学习控制部计算出的学习修正量与学习过的预定动作的信息之间的关系，对于不同于所述机器人机构部的预定动作的新动作的信息，使用求出的所述关系，计算用于改善所述新动作的学习修正量。

2.根据权利要求1所述的机器人装置，其特征在于，

所述学习扩展部根据所述学习控制部计算出的学习修正量以及所述机器人机构部的预定的动作信息的频谱图，求出学习修正量与动作信息之间的传递函数，并根据该传递函数以新动作的信息为输入来计算针对新动作的学习修正量。

3.根据权利要求1或2所述的机器人装置，其特征在于，

所述机器人机构部的动作信息中包含位置、动作速度、加速度以及惯性中的至少1个。

4.根据权利要求1～3中任一项所述的机器人装置，其特征在于，

所述机器人控制部通过所述动作控制部使所述机器人机构部以所述机器人机构部所容许的最大速度以及最大加速度进行动作、或者在仿真模式执行动作，由此取得所述机器人机构部的动作信息，

所述学习扩展部根据所述动作信息计算针对新动作的学习修正量。

5.根据权利要求1～4中任一项所述的机器人装置，其特征在于，

所述预定动作是在作业程序中使用的动作，或者是在指定动作范围内自动生成的包含了X轴、Y轴、Z轴、绕X轴、绕Y轴、绕Z轴的动作。