CN110154043A - 基于加工结果进行学习控制的机器人***及其控制方法 - Google Patents

基于加工结果进行学习控制的机器人***及其控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于加工结果进行学习控制的机器人***及其控制方法。学习控制部具有：加工装置性能计算部，其在加工中或加工后，根据控制装置对机器人的动作指令、控制装置对加工装置的加工指令以及传感器测定到的加工结果来计算加工装置的性能；动作速度修正信息计算部，其根据加工装置的性能，以满足预先设定的加工误差的容许条件的方式，并且在机器人容许负荷的条件下计算机器人的动作速度的修正信息；以及学习完成判定部，其根据上次的修正信息以及本次的修正信息来判定学习是否已完成。

Description

基于加工结果进行学习控制的机器人***及其控制方法
技术领域
本发明涉及机器人的控制技术，特别涉及基于加工结果进行学习控制的机器人***及其控制方法。
背景技术
在密封、焊接、激光加工等应用中抑制机器人振动关系到加工品质的提升。但是，除了机器人的振动以外，也会由于加工中工件的振动以及进行密封、焊接、激光加工等的加工装置的性能引起加工品质发生变化。
例如，在一边变更工件的姿势一边进行激光加工的***中在工件进行振动时，仅通过去除机器人前端的振动，加工品质的提升受限。另一方面，在密封***中，进行密封剂的流量指令后直到进行实际加工为止存在加工装置的响应延迟，因此无法得到足够的加工品质。另外，具有以下一种***，即为根据机器人的动作速度使密封剂的流量变化，从而将密封道宽度以及密封道厚度保持为恒定，但是在上述***中如果使机器人的动作速度急剧变化则来不及变更密封剂流量，密封的品质会恶化。
作为与本申请关联的技术提出了后述的文献。在日本特开平05-104436号公报中公开了一种触觉传感器一体化研磨加工机，其具有：研磨器，其设置在机器人的末端执行器上；触觉传感器，其与研磨器一体设置来检测工件的表面状态；以及加工控制部，其根据检测出的表面状态来变更研磨加工的加工条件。
在日本特开2012-236267号公报中公开一种加工条件探索装置，其具备：加工机，其按照实验加工条件来对工件进行实验加工；加工结果收集单元，其累积实验加工的加工结果与实验加工条件的组合来作为实验加工数据；第一加工特性模型生成单元，其使用实验加工数据生成表示加工条件与加工结果之间的关系的新的加工特性模型；以及第二加工特性模型生成单元，其一边逐个变更实验加工数据内的加工结果中包含的加工优良与否评价，一边生成反映了加工优良与否评价的新的加工特性模型。
在日本再公表专利2015/098126号中公开一种机械加工辅助***，其具备：加工单元，其驱动加工工具来加工工件；工件支撑力产生单元，其产生抵抗加工反作用力的工件支撑力；支撑装置，其支撑工件支撑力产生单元并使之移动；以及工件支撑力控制装置，其根据加工反作用力关联数据以及加工位置关联数据来控制工件支撑力产生单元以及支撑装置的动作。
在日本专利第6088190号公报中公开一种加工***，其具备：加工装置，其用于加工工件；加工控制装置，其按照加工程序使加工装置加工工件；工件测定装置，其测定工件的形态；以及测定控制装置，其控制测定用机器人的动作来使工件测定装置测定工件的形态，加工控制装置根据工件形态信息来修正加工程序。
为了提高加工品质，不仅考虑机器人前端的振动，还需要考虑加工过程中的工件的振动和加工装置的性能等整个***来使机器人和加工装置进行动作。在上述动作的示教中需要一边实际观察加工结果一边进行示教修正的示教者的试错以及技能，很费工夫。
发明内容
因此，谋求一种考虑整个***来基于加工结果进行学习控制的技术。
本公开的一个方式提供一种机器人***，其具备：机器人；加工装置，其对工件进行加工；控制装置，其控制机器人以及加工装置；传感器，其测定加工结果；以及学习控制部，其根据加工结果进行学习控制，学习控制部具有：加工装置性能计算部，其在加工中或加工后，根据控制装置对机器人的动作指令、控制装置对加工装置的加工指令以及传感器测定到的加工结果来计算加工装置的性能；动作速度修正信息计算部，其根据加工装置的性能，以满足预先设定的加工误差的容许条件的方式，并且在机器人容许负荷的条件下计算机器人的动作速度的修正信息；以及学习完成判定部，其根据上次的修正信息以及本次的修正信息来判定学习是否完成。
本公开的一个方式提供一种机器人***的控制方法，该机器人***具备：机器人；加工装置，其对工件进行加工；控制装置，其控制机器人以及加工装置；传感器，其测定加工结果；以及学习控制部，其根据加工结果进行学习控制，上述控制方法使学习控制部执行以下步骤：在加工中或加工后，根据控制装置对机器人的动作指令、控制装置对加工装置的加工指令以及传感器测定到的加工结果来计算加工装置的性能的步骤；根据加工装置的性能，以满足预先设定的加工误差的容许条件的方式，并且在机器人容许负荷的条件下计算机器人的动作速度的修正信息的步骤；以及根据上次的修正信息以及本次的修正信息来判定学习是否完成的步骤。
附图说明
图1是一个实施方式的机器人***的概略图。
图2是一个实施方式的机器人的结构图。
图3是一个实施方式的机器人***的框图。
图4是表示一个实施方式的机器人***的控制方法的流程图。
图5A是表示学习前的对机器人的动作指令、对加工装置的加工指令以及实际的密封道量的图表。
图5B是表示学习后的对机器人的动作指令、对加工装置的加工指令以及实际的密封道量的图表。
图6A是表示学***面图。
图6B是表示学***面图。
图7是具备多组的加工***以及与多组加工***可通信的服务器装置的另一实施方式的机器人***的框图。
具体实施方式
以下参照附图详细说明本公开的实施方式。在各个附图中，对相同或类似的结构要素赋予相同或类似的标记。另外，以下记载的实施方式不限定权利要求书中记载的发明的技术范围以及用语的意思。
图1是本实施方式的机器人***10的概略图，图2是本实施方式的机器人11的结构图。如图1所示，机器人***10具备机器人11、对工件12进行加工的加工装置13、控制机器人11以及加工装置13的控制装置14、测定加工结果的传感器15以及基于加工结果进行学习控制的学习控制部(参照图3)。工件12由用于对工件12进行定位的夹具16支撑，但是在其他实施方式中，要注意夹具16可以是使工件12旋转来进行定位的***，也可以是在X轴、Y轴以及Z轴方向上能够调整工件12的位置的工作台，或者可以是抓持工件12的其他机械手。
如图2所示，机器人11是公知的机器人操纵装置，其具备伺服电动机以及具有减速机等的6个关节轴J1～J6，定义了在空间上规定的世界坐标系C1、在手腕侧的关节轴J6的轮缘位置上规定的机械接口坐标系C2。机器人11具有安装在手腕侧的关节轴J6上的末端执行器17。
当再次参照图1时，加工装置13具备根据密封剂的流量指令，对工件12进行密封的密封装置。密封装置具备被安装在机器人的末端执行器17上的密封枪18，密封枪18向工件12排出与流量指令对应的密封剂。在其他实施方式中，加工装置13可以具备根据焊丝的进给指令对工件12进行电弧焊接的电弧焊接装置，也可以具备根据激光的输出指令对工件12进行激光加工的激光加工装置，或者也可以具备这些装置的组合。
控制装置14经由有线或无线与机器人11、加工装置3以及传感器15可通信地连接。控制装置14对机器人11进行动作指令，对加工装置13进行加工指令，并且从传感器15取得加工结果。对机器人11的动作指令可以包含位置指令、速度指令等，根据加工装置13的结构，对加工装置13的加工指令可以包含流量指令、进给指令、输出指令等。控制装置14根据机器人的动作速度使得对加工装置13的加工指令变化，由此能够对工件12进行均匀的加工。
传感器15被安装在机器人11的末端执行器17上。在其他实施方式中，传感器15可以被安装在与机器人11不同的支撑结构上。传感器15具备立体声照相机、激光扫描仪等三维传感器，生成包含密封道(sealing bead)、焊接焊道(welding bead)等(以下简称为“道”)的三维数据的加工结果。在密封道厚度为恒定的其他实施方式中，传感器15可以具备CCD照相机、CMOS照相机等二维传感器。在上述情况下，传感器15生成包含密封道的二维数据的加工结果。在加工中或加工后，传感器15将加工结果发送给控制装置14。
图3是本实施方式的机器人***10的框图。控制装置14具备控制指令生成部21，该控制指令生成部21按照作业程序20，生成包含对机器人11的动作指令、对加工装置13的加工指令(密封时的流量指令)等的控制指令。控制指令生成部21进行位置反馈控制、速度反馈控制等，使得机器人机构部的实际位置以及实际速度与目标位置以及目标速度一致。
但是，即使进行上述控制，也会由于机器人11、夹具16等的刚性不足导致机器人11或工件12产生振动，从而产生加工轨迹相对于目标轨迹的的误差。除了加工轨迹的误差以外，还会由于加工装置13的性能而导致产生密封道宽度以及密封道厚度相对于密封道的目标宽度、目标厚度的误差。因此，控制装置14具备学习控制部22，该学习控制部22考虑整个***，基于加工结果进行学习控制。
学习控制部22具备加工装置性能计算部24，该加工装置性能计算部24在加工中或加工后，根据存储在第一存储器23中的动作指令、加工指令以及加工结果来计算加工装置13的性能。加工装置性能计算部24根据动作指令以及加工结果计算每单位时间的实际的密封道量，并根据加工指令的变化点与实际的密封道量的变化点之间的时间差来计算进行加工指令后直到进行实际的加工为止的加工装置13的响应性能。并且，加工装置性能计算部24计算实际的密封道量的每单位时间的变化量，由此计算加工装置13对于加工指令的跟踪性能。即，加工装置13的性能包含进行加工指令后直到进行实际的加工为止的加工装置13的响应性能以及加工装置13对于加工指令的跟踪性能。
另一方面，学习控制部22具备加工轨迹误差计算部25，该加工轨迹误差计算部25根据存储在第一存储器23中的动作指令以及加工结果来计算加工轨迹相对于目标轨迹的误差。加工轨迹误差计算部25根据动作指令计算目标轨迹，并根据加工结果计算密封道的中央轴线由此来计算加工轨迹，并且通过将目标轨迹与加工轨迹进行比较来计算加工轨迹的误差。
学习控制部22还具备动作位置修正信息计算部28，该动作位置修正信息计算部28根据加工轨迹的误差、存储在第三存储器27中的上次的动作位置修正信息，以满足第二存储器26中存储的加工误差的容许条件的方式来计算本次的动作位置修正信息。动作位置修正信息计算部28在加工轨迹的误差满足容许条件时，不更新上次的动作位置修正信息，另一方面，当加工轨迹的误差不满足容许条件时，计算本次的动作位置修正信息使得消除加工轨迹的误差。动作位置修正信息计算部28将计算出的本次动作位置修正信息输出给第三存储器27以及后述的学习完成判定部31。在第二存储器26中存储的加工误差的容许条件包含加工轨迹的容许误差、密封道宽度的容许误差以及密封道厚度的容许误差中的至少一个。
学习控制部22还具备动作速度修正信息计算部29，该动作速度修正信息计算部29根据加工轨迹的误差、存储在第三存储器27中的上次的动作速度修正信息，以满足第二存储器26中存储的加工误差的容许条件的方式并且在第二存储器26中存储的机器人机构部的容许负荷的条件下计算本次的动作速度修正信息。动作速度修正信息计算部29在加工轨迹的误差满足容许条件时，在机器人机构部的容许负荷的条件下增大动作速度，另一方面，在加工轨迹的误差不满足容许条件时，根据加工误差的容许条件来计算速度变动的容许范围，并计算本次的动作速度修正信息，使得一边将动作速度的变化抑制在速度变动的容许范围内，一边在机器人机构部的容许负荷的条件下减小动作速度。
并且，动作速度修正信息计算部29根据加工装置13的跟踪性能、存储在第三存储器27中的上次的动作速度修正信息，以满足第二存储器26中存储的加工误差的容许条件的方式，并且在第二存储器26中存储的机器人机构部的容许负荷的条件下计算本次的动作速度修正信息。动作速度修正信息计算部29计算本次的动作速度修正信息，使得动作指令的每单位时间的变化量与加工装置13的跟踪性能(即实际的密封道量的每单位时间的变化量)相符。动作速度修正信息计算部29将计算出的本次的动作速度修正信息输出给第三存储器27以及后述的学习完成判定部31。
学习控制部22还具备加工指令修正信息计算部30，该加工指令修正信息计算部30根据加工装置13的响应性能以及跟踪性能、存储在第三存储器27中的上次的加工指令修正信息，以满足第二存储器26中存储的加工误差的容许条件的方式来计算本次的加工指令修正信息。加工指令修正信息计算部30根据加工装置13的响应性能来修正进行加工指令的定时，并且计算本次的加工指令修正信息使得加工指令的每单位时间的变化量与加工装置13的跟踪性能(即实际的密封道量的每单位时间的变化量)相符。加工指令修正信息计算部30将计算出的本次的加工指令修正信息输出给第三存储器27以及后述的学习完成判定部31。
而且，学习控制部22具备学习完成判定部31，该学习完成判定部31将存储在第三存储器27中的上次的修正信息与所输入的本次的修正信息分别进行比较，由此来判定学习是否已完成。当关于各个修正信息上次的值与本次的值之间的比分别在预定范围内时，学习完成判定部31判定为学习已完成，另一方面，当关于各个修正信息上次的值与本次的值之间的比并非分别在预定范围内时，判定为学习没有完成。当学习完成时，学习完成判定部31将收敛后的修正信息分别输出给第四存储器32。另一方面，控制指令生成部21根据第三存储器27的已收敛的修正信息，分别生成学习后的动作指令以及加工指令。机器人11以及加工装置13按照学习后的动作指令以及加工指令对工件12进行加工。
第一存储器23、第二存储器26、第三存储器27是用于进行高速学习的DRAM等易失性存储器，另一方面，第四存储器32是即使在切断电源后也能够再利用已收敛的修正信息的EERPOM等非易失性存储器。另外，机器人***10还可以具备由示教者预先设定第二存储器26中的加工误差的容许条件的容许条件设定单元(未图示)。容许条件设定单元由容许条件设定软件、显示设定画面的监视器、输入容许条件的键盘以及鼠标等构成。
图4是表示本实施方式的机器人***10的控制方法的流程图。该流程图由图3所示的学习控制部22来执行。在步骤S10中，设定加工误差的容许条件。在步骤S11中，执行学习动作，并且测定加工结果。在步骤S12中，计算加工轨迹的误差以及加工装置的性能(即响应性能以及跟踪性能)。
在步骤S13中，根据加工轨迹的误差，以满足预先设定的加工误差的容许条件的方式来计算本次的动作位置修正信息。另外，根据加工轨迹的误差以及加工装置的跟踪性能，以满足预先设定的加工误差的容许条件的方式，并且在机器人机构部的容许负荷的条件下计算本次的动作速度修正信息。并且，根据加工装置的响应性能以及跟踪性能，以满足预先设定的加工误差的容许条件的方式来计算本次的加工指令修正信息。
在步骤S14中，关于各个修正信息判定上次的值与本次的值之间的比是否分别在预定范围内，由此来判定学习是否已完成。当学习没有完成时(步骤S14为否)，返回步骤S11，重复学习。当学习已完成时(步骤S14为是)，进入步骤S15，将学习结果(即已收敛的修正信息)存储在非易失性存储器中。
图5A是表示学习前的对机器人11的动作指令、对加工装置13的加工指令以及实际的密封道量的图表。在学习前，加工指令的波形与动作指令的波形相同，并且在比动作指令稍早的定时生成加工指令的波形。在该例子中，由于加工装置13的响应性能，导致实际的密封道量的变化点比加工指令的变化点延迟，并且由于加工装置13的跟踪性能，导致密封道量的每单位时间的变化量比加工指令的每单位时间的变化量慢。
图5B是表示学习后的对机器人11的动作指令、对加工装置13的加工指令以及实际的密封道量的图表。在学习后，使得动作指令的每单位时间的变化量与加工装置13的跟踪性能(即实际的密封道量的每单位时间的变化量)相符。另外，根据加工装置13的响应性能(即进行加工指令后直到进行实际的加工为止所花费的响应时间)来修正进行加工指令的定时(在该例子中，将进行加工指令的定时提早响应时间)，并且使加工指令的每单位时间的变化量与加工装置13的跟踪性能(即实际的密封道量的每单位时间的变化量)相符。由此，实际的密封道量的变化与动作指令的变化一致，并且即使在动作速度发生变化的拐角密封道量也成为恒定。
图6A是表示学***面图。如图5A所说明的那样，在学习之前，在拐角随着机器人11的动作速度变小，使加工指令也减小，但是由于加工装置13的响应性能以及跟踪性能导致密封道B1的宽度以及厚度不恒定。另外，图6A中的各个波形线表示每单位时间的机器人的移动距离，针对该每个单位时间来计算实际的密封道量。
图6B是表示学***面图。在学习后，在拐角即使机器人11的动作速度减小，动作指令的每单位时间的变化量也与加工装置13的跟踪性能相符，根据加工装置13的响应性能修正了进行加工指令的定时，并且加工指令的每单位时间的变化量与加工装置13的跟踪性能相符，因此在整个拐角密封道量恒定。另外，需要注意的是即使在加工装置13的性能超过机器人11的性能的其他实施方式中，也能够适用本发明。
图7是具备多组的加工***41～43以及与多组加工***41～43可通信的服务器装置44的其他实施方式的机器人***40的框图。多组的加工***41～43分别具备上述的机器人11、加工装置13、控制装置14以及传感器15。另一方面，服务器装置44具备：通信控制部45，其控制与多组加工***41～43的通信；学习控制部46，其根据从多组加工***41～43收集到的动作指令、加工指令以及加工结果来进行学习控制；以及存储部47，其存储学习条件以及学习结果。学习控制部46具备与图3的学习控制部22相同的结构要素。
当多组加工***41～43对工件12进行相同的加工时，多组加工***41～43相互共享在服务器装置44中存储的学习条件以及学习结果中的至少一方。另外，学习条件包含加工误差的容许条件以及机器人机构部的容许负荷，学习结果包含已收敛的修正信息。根据该结构，多组加工***41～43能够使用其他加工***中的学习条件以及学习结果中的至少一方，因此工时降低或者削减学习时间。
根据本实施方式，能够考虑整个***，基于加工结果来进行学习控制。并且，不需要示教者的试错以及技能，工时降低。

Claims (15)

1.一种机器人***，其具备：
机器人；
加工装置，其对工件进行加工；
控制装置，其控制上述机器人以及上述加工装置；
传感器，其测定加工结果；以及
学习控制部，其根据上述加工结果进行学习控制，
其特征在于，
上述学习控制部具有：
加工装置性能计算部，其在加工中或加工后，根据上述控制装置对上述机器人的动作指令、上述控制装置对上述加工装置的加工指令以及上述传感器测定到的加工结果来计算上述加工装置的性能；
动作速度修正信息计算部，其根据上述加工装置的性能，以满足上述预先设定的加工误差的容许条件的方式，并且在上述机器人的容许负荷的条件下计算上述机器人的动作速度的修正信息；以及
学习完成判定部，其根据上次的上述修正信息以及本次的上述修正信息来判定学习是否已完成。
2.根据权利要求1所述的机器人***，其特征在于，
上述学习控制部还具备加工指令修正信息计算部，该加工指令修正信息计算部根据上述加工装置的性能，以满足预先设定的加工误差的容许条件的方式来计算上述加工指令的修正信息。
3.根据权利要求1或2所述的机器人***，其特征在于，
上述加工装置的性能包含进行上述加工指令后直到进行实际的加工为止花费的上述加工装置的响应性能以及上述加工装置对于上述加工指令的跟踪性能。
4.根据权利要求3所述的机器人***，其特征在于，
上述加工指令修正信息计算部根据上述加工装置的响应性能来修正进行上述加工指令的定时，并且计算上述加工指令的修正信息使得上述加工指令的每单位时间的变化量与上述加工装置的跟踪性能相符。
5.根据权利要求3所述的机器人***，其特征在于，
上述动作速度修正信息计算部计算上述机器人的动作速度的修正信息，使得上述动作指令的每单位时间的变化量与上述加工装置的跟踪性能相符。
6.根据权利要求1至5中的任意一项所述的机器人***，其特征在于，
上述加工装置具备密封装置或电弧焊接装置，
上述密封装置根据作为上述加工指令的密封剂的流量指令对上述工件进行密封，
上述电弧焊接装置根据作为上述加工指令的焊丝的进给指令对上述工件进行电弧焊接。
7.根据权利要求1至6中的任意一项所述的机器人***，其特征在于，
上述加工误差的容许条件包含加工轨迹的容许误差、密封道宽度的容许误差以及密封道厚度的容许误差中的至少一个。
8.根据权利要求1至7中的任意一项所述的机器人***，其特征在于，
上述机器人***还具备由示教者预先设定上述加工误差的容许条件的容许条件设定单元。
9.根据权利要求3所述的机器人***，其特征在于，
上述加工装置性能计算部根据上述动作指令以及上述加工结果计算每单位时间的实际的密封道量，并根据上述加工指令的变化点与上述实际的密封道量的变化点之间的时间差来计算上述加工装置的响应性能，并且通过计算上述实际的密封道量的每单位时间的变化量来计算上述加工装置的跟踪性能。
10.根据权利要求1至9中的任意一项所述的机器人***，其特征在于，
上述学习控制部还具备加工轨迹误差计算部，该加工轨迹误差计算部根据上述动作指令以及上述加工结果来计算加工轨迹相对于目标轨迹的误差，
上述动作速度修正信息计算部还根据上述加工轨迹的误差，以满足上述预先设定的加工误差的容许条件的方式，并且在上述机器人的容许负荷的条件下计算上述机器人的动作速度的修正信息。
11.根据权利要求10所述的机器人***，其特征在于，
上述学习控制部还具备动作位置修正信息计算部，该动作位置修正信息计算部根据上述加工轨迹的误差，以满足上述预先设定的加工误差的容许条件的方式来计算上述机器人的动作位置的修正信息。
12.根据权利要求1至11中的任意一项所述的机器人***，其特征在于，
上述机器人***还具备多组加工***以及与上述多组加工***可通信的服务器装置，上述多组加工***分别具有上述机器人、上述加工装置、上述控制装置以及上述传感器，上述多组加工***相互共享在上述服务器装置中存储的学习条件以及学习结果中的至少一方。
13.根据权利要求12所述的机器人***，其特征在于，
上述控制装置具备上述学习控制部。
14.根据权利要求12所述的机器人***，其特征在于，
上述服务器装置具备上述学习控制部。
15.一种机器人***的控制方法，
上述机器人***具备：机器人；加工装置，其对工件进行加工；控制装置，其控制上述机器人以及上述加工装置；传感器，其测定加工结果；以及学习控制部，其根据上述加工结果进行学习控制，
其特征在于，
上述控制方法使上述学习控制部执行以下步骤：
在加工中或加工后，根据上述控制装置对上述机器人的动作指令、上述控制装置对上述加工装置的加工指令以及上述传感器测定到的加工结果来计算上述加工装置的性能的步骤；
根据上述加工装置的性能，以满足预先设定的加工误差的容许条件的方式，并且在上述机器人的容许负荷的条件下计算上述机器人的动作速度的修正信息的步骤；以及
根据上次的上述修正信息以及本次的上述修正信息来判定学习是否已完成的步骤。
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