JP2021082222A - 情報処理方法、ロボットシステム、物品の製造方法、および情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】精密、高速かつ確実に物体モデルを移動させる経路生成を行えるようにする。【解決手段】仮想空間において、木構造モデルを構成する枝の生成を試行する（Ｓ１０３〜Ｓ１０５）。生成を試行した枝と、仮想空間で静止している物体モデルＢとの干渉が発生したか否かを判定する（Ｓ１０６）。干渉が発生していなければ、生成を試行した枝を木構造モデルに追加する（Ｓ１０７）。干渉が発生している場合は、干渉に関する動力学条件に基づき動力学シミュレーション（Ｓ１０８）によって、生成を試行した枝の起点から物体モデルＡを移動させ、その移動路を木構造モデルに枝として追加する（Ｓ１０９）。各工程を繰り返し実行し、始点と終点とが、木構造モデルを通じて接続した場合は、木構造モデル上の始点から終点までを接続する枝を、物体モデルＡを移動させる経路として生成する（Ｓ１１１）。【選択図】図１１

Description

本発明は情報処理方法、ロボットシステム、物品の製造方法、および情報処理装置に関する。

工業製品、その部品などの設計ないし組み立てにＣＡＤ（コンピュータ支援設計）技術が広く利用されている。ＣＡＤでは、３Ｄ表示、アニメーション表示など様々な出力形式を選択することができる。この種のＣＡＤ技術を利用したシミュレーション処理において工業製品、その部品、あるいはそれらを取り扱うロボット装置などの物体のモデルを取り扱う環境のことを仮想環境、などと呼ぶ場合がある。そして、この仮想環境において、工業製品、その部品、あるいはそれらを取り扱うロボット装置などを模擬した物体モデルを動かし、またその物体モデルの設計や動作の態様を評価することができる。

一般に、製造工程で組み付けが必要な部品は、組み付けが可能な形状に設計する必要がある。ところが、従来のＣＡＤ技術では、出力画面の表示だけでは組み付け可能かどうかを確認することが難しい場合がある。

そのような場合には、試作品を作成して、実際に組み付けを試行し、設計を評価をする必要がある。もし、試作品の組み付けができなければ、設計工程にその情報をフィードバックし、再度、ＣＡＤを用いて設計をし直す必要があり、設計時間が伸びると同時に、試作コストがかかる問題がある。

例えば、仮想空間で部品の組み付け軌道を生成して、組み付け可否の判定を確実に行えると、試作品のコストを削減し、設計時間を短縮することができる可能性がある。しかしながら、従来技術では、組み付け軌道といった部品同士が非常に接近する軌道の生成は、部品のとれる姿勢の領域が狭く、困難である場合が大きい。

自動車や電機製品の生産ラインでは、産業用ロボットを投入して、溶接や組み立てなどの作業を自動化している。このような生産現場では、ロボット装置、ワーク、ワーク置き台や、冶具等の、その他周辺機器が、互いに接触する可能性がある状態で配置されている。

近年、このような生産ラインにおける、ロボットの動作軌道の作成に、シミュレーションを利用する機会が増えており、更にはロボット装置が周辺機器と干渉しない軌道を自動で生成できる技術が開発されている。しかし、ワークの組み付けといった、物体間の距離が近くなる作業では、ロボットがとれる姿勢の領域が狭くなるため、ロボットが周辺機器と干渉を回避する軌道を作成するのは非常に困難である。

従来では、ロボット装置や、それにより操作され移動する物体を障害物との干渉を回避ながら移動させる経路を探索する情報処理方法が知られている。このような情報処理方法としては、例えばＲＲＴ（Ｒａｐｉｄｌｙ−ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｒａｎｄｏｍ Ｔｒｅｅｓ）が知られている（非特許文献１）。

図１６は、このＲＲＴによる仮想空間における経路探索の様子を示している。ここでは、物体モデルが移動する仮想空間としては、簡略化のため、２次元平面を考える。図１６において、物体モデルＡ、物体モデルＢは、それぞれＸＹ平面上を動作する円形状の剛体、四角形状の静止した剛体の物体モデルである。この例では、物体モデルＡは、Ｂとの干渉（接触、衝突など）を回避しつつ、開始点Ｓから、目標点Ｇまで、到達する経路を探索する。

このＲＲＴ演算では、最初にＸＹ平面上のＡの可動範囲内に、ランダムに点Ｒを置く処理を試行し、さらにこの点Ｒから最も近い木構造上の点Ｑ１を計算する。

次に、点Ｑ１から点Ｒに向かって最大長さＬまで伸長させた点をＱ２とし、線分Ｑ１−Ｑ２上で、物体モデルＡと物体モデルＢの干渉がなければ、木構造の枝として、点Ｑ２と、その親であるＱ１の位置情報を保存する。以上のように、ランダムに発生させた点Ｒから木構造モデルを成長させる処理を繰り返し行うことにより、目標点Ｇまでの経路を生成することができる。

LaValle, Steven M. "Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning." (1998).

上記非特許文献1に示されるようなＲＲＴ技術では、動作対象の物体が障害物との干渉を回避して、目標点まで到達する経路を探索することを目的としている。移動させる物体と、障害物との距離が近く、細い移動経路を潜り抜けなければならない狭い環境においては、木構造が成長せず、経路探索が進まなくなる可能性がある。従来のＲＲＴでは、例えば、クリアランスの小さいピンを孔に嵌合させるようなロボット操作、あるいはそのような操作をロボットが狭い空間を通った先にある組み付け位置において行うような組み付け軌道を生成するのが難しい。

本発明の課題は、以上の問題を鑑み、高速かつ確実に物体モデルを移動させる経路生成を行えるようにすることにある。

上記課題を解決するため、本発明においては、制御装置が、仮想空間において、第１の物体モデルの移動の始点、および終点を設定する設定工程と、前記制御装置が、前記仮想空間において、前記始点および前記終点の少なくともいずれか一方を開始点とする木構造モデルを構成する枝の生成を試行する枝生成試行工程と、前記制御装置が、前記枝生成試行工程において、生成を試行した枝が前記仮想空間における第２の物体モデルとの干渉を判定する干渉判定工程と、前記制御装置が、前記干渉判定工程において前記干渉が発生している場合に、前記第１の物体モデルと前記第２の物体モデルとに関する動力学条件に基づき、前記第１の物体モデルを移動させ、その移動路を前記木構造モデルに枝として追加する第１の枝追加工程と、を含む構成を採用した。

上記構成によれば、動作対象である物体と、障害物との距離、クリアランスが非常に小さいような動作においても、高速かつ精密に軌道生成ないし経路生成を行うことができる。

本発明の実施形態に係る軌道生成装置の構成を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る軌道生成の設定条件を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路を生成する処理を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路を生成する処理を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路を生成する処理を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路を生成する処理を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路を生成する処理を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路を生成する処理を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路を生成する処理を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路を生成する処理を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路の生成処理を説明するフローチャート図である。 本発明の実施形態に係る軌道生成の異なる設定条件を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る軌道生成の異なる設定条件を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る軌道生成の異なる設定条件を示した説明図である。 本発明の実施形態に係る経路生成処理を示した説明図である。 従来のＲＲＴによる経路探索の様子を示した説明図である。

以下、添付図面を参照して本発明を実施するための形態につき説明する。なお、以下に示す構成はあくまでも一例であり、例えば細部の構成については本発明の趣旨を逸脱しない範囲において当業者が適宜変更することができる。また、本実施形態で取り上げる数値は、参考数値の例示に過ぎない。

＜実施形態１＞
図１は本実施形態に係る情報処理装置として、経路生成装置（軌道生成装置）の概略構成を示している。この経路生成装置（軌道生成装置）は、制御装置１と、教示者等がデータ入力などを行う入力部２と、動作プログラム等を記録する記録部３と、部品、ロボットの動作軌道の表示などに用いられる表示部４を備えている。制御装置１は、ＣＰＵなどの制御手段を中心にＲＯＭ、ＲＡＭなどの周辺部を配した、例えばいわゆるＰＣ（パーソナルコンピュータ）フォームの形態を有する制御装置である。記録部３は例えばＨＤＤやＳＳＤなどの外部記憶装置であり、表示部４はＬＣＤディスプレイなどから構成される。

図２は、本実施形態の軌道生成の条件設定を示している。ここでは、簡略化のため、仮想的な２次元空間において物体モデルＡ（第１の物体モデル）が、静止した物体モデルＢ（第２の物体モデル）との干渉を回避しながら、開始点Ｓから移動し、目標点Ｇまで到達する経路を探索する。物体モデルＢは、コの字型の断面形状を有し、その凹部の奥に物体モデルＡの移動に係る目標点Ｇが配置されている。物体モデルＡ、Ｂはいずれも現実世界の特定の剛体のモデルに相当する。

物体モデルＡは、例えばロボット装置により操作される、並進／回転の自由度を持った工業製品の部品などを模擬するものと考えてよい。物体モデルＢは、ロボット装置の作業空間中に配置された障害物、あるいは物体モデルＡに相当する部品と嵌合する受け側の部品と考えてもよく、また目標点Ｇは、例えば物体モデルＡに相当する部品の組み付け位置に相当する。

なお、物体モデルＡは、一般的には動作するような動作体として広く認知されているものであればよく、特に限定して解釈されることを要しない。また、軌道生成対象の物体モデルＡは、ロボット装置により操作される物体のみならず、ロボットの基準部位、例えばツールやツール中心に対応づけてもよい。この場合、ロボット装置の駆動方式などは任意であり、その関節構成は６軸多関節の形態、直動型の形態など、どのような構成であってもよい。

ここで、図１０に図１の制御装置１を構成する制御系の具体的なハードウェア構成の一例を示しておく。同図のような制御系は、例えばいわゆるＰＣフォームの実装形態で実現できる。

図１０の制御系は、主制御手段としてのＣＰＵ１６０１、記憶装置としてのＲＯＭ１６０２、およびＲＡＭ１６０３を備えたＰＣハードウェアなどによって構成することができる。ＲＯＭ１６０２には、本実施形態の経路生成の処理手順を実現するためのＣＰＵ１６０１の制御プログラムや定数情報などを格納しておくことができる。また、ＲＡＭ１６０３は、その制御手順を実行する時にＣＰＵ１６０１のワークエリアなどとして使用される。また、図１０の制御系には、外部記憶装置１６０６が接続されている。外部記憶装置１６０６は、本発明の実施には必ずしも必要ではないが、ＨＤＤやＳＳＤ、ネットワークマウントされた他のシステムの外部記憶装置などから構成することができる。

本実施形態の経路生成処理を実現するためのＣＰＵ１６０１の制御プログラムは、上記の外部記憶装置１６０６やＲＯＭ１６０２（例えばＥＥＰＲＯＭ領域）のような記憶部に格納しておく。その場合、本実施形態の制御手順を実現するためのＣＰＵ１６０１の制御プログラムは、ネットワークインターフェース１６０７を介して、上記の各記憶部に供給し、また新しい（別の）プログラムに更新することができる。あるいは、後述の制御手順を実現するためのＣＰＵ１６０１の制御プログラムは、各種の磁気ディスクや光ディスク、フラッシュメモリなどの記憶手段と、そのためのドライブ装置を経由して、上記の各記憶部に供給し、また、その内容を更新することができる。本実施形態の制御手順を実現するためのＣＰＵ１６０１の制御プログラムを格納した状態における各種の記憶手段、記憶部、ないし記憶デバイスは、本発明の制御手順を格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を構成する。

ネットワークインターフェース１６０７は、例えばＩＥＥＥ ８０２．３のような有線通信、ＩＥＥＥ ８０２．１１、８０２．１５のような無線通信による通信規格を用いて構成することができる。このネットワークインターフェース１６０７、およびネットワーク１６０８を介して、ＣＰＵ１６０１は、他の装置１１０４と通信することができる。この他の装置１１０４として、生産ラインを構成するロボットシステムの統轄制御装置やサーバ装置を接続することができる。

また、図１０の制御装置は、ユーザインターフェース装置４００（ＵＩ装置）を備える。ユーザインターフェース装置４００としては、ＬＣＤディスプレイ、キーボード、ポインティングデバイス（マウス、ジョイスティックなど）などから成るＧＵＩ（グラフィカルユーザインターフェース）を配置することができる。このようなＧＵＩは、例えば、図１の入力部２と表示部４によって構成することができる。このような例えばＧＵＩで構成されたユーザインターフェース装置４００を介して、経路生成処理の進行状況をユーザに報知することができる。例えば、ユーザインターフェース装置４００を介して、後述の木構造モデルの変化の過程を刻々と出力表示するアニメーションなどを介して報知するのに用いることができる。また、ユーザインターフェース装置４００を介して、経路生成処理を制御する各種パラメータの設定などを行うことができる。例えば、ユーザインターフェース装置４００を介して、後述の物体モデルＡの移動の始点（開始点）、および終点（目標点）を設定するユーザ操作を取り込むことができる。

図１１は、本実施形態による軌道（経路）生成処理の制御手順を示している。図１１のステップＳ１００（設定工程）では、動作対象の物体モデルＡと、その開始点Ｓ（始点）、目標点Ｇ（終点）、可動範囲を設定する。この設定は、ネットワークなどを介して、他の制御端末から読み込むか、あるいは入力部２と表示部４で構成したユーザインターフェース装置４００を介して行われるユーザの設定操作に応じて行う。

ステップＳ１０１では、物体モデルＡの障害物として、静止した物体モデルＢを設定する。この設定もステップＳ１００と同様の手法で行う。

ステップＳ１０２で、木構造Ｔに、物体モデルＡを移動させる終点に相当する目標点Ｇを、ルートとして追加する。この木構造は枝によって接続される点の集合体とし、木構造上の点は、ルートを除いて親の点の情報及び、親の点からの経路情報（枝情報）を持つものとする。また、親および経路情報は空の状態にクリアする。このような木構造Ｔは、メモリ上では、例えばリンクトリストのような形態で記憶させることができる。

なお、物体モデルＡを移動させる終点に相当する目標点Ｇをルートとするのは、本実施形態では図２の例では、目標点付近で物体モデルＢが物体モデルＡと接近するため、目標点から木構造を成長させた方が、探索が容易になるためである。しかしながら、木構造のルートを目標点に限らず開始点に置いても構わない。また、開始点と目標点の双方をルートとし、２つの木構造を成長させるといった方法を用いてもよい。この開始点と目標点の設定は、入力部２と表示部４で構成したユーザインターフェースを介してユーザが設定できるようにしておいてもよい。

続いて、ステップＳ１０３〜Ｓ１０５では、木構造モデルを構成する枝の生成を試行する（枝生成試行工程）。ステップＳ１０６では、生成を試行した枝上で、物体モデルＡとＢの干渉が発生したか否かを判定（干渉判定工程）し、その結果に応じて、異なる枝追加処理を行う（第１の枝追加工程または第２の枝追加工程：ステップＳ１０９またはＳ１０７）。

上記の干渉判定において干渉が発生していなければ、ステップＳ１０３〜Ｓ１０５で生成を試行した枝を木構造モデルに追加する（第２の枝追加工程：ステップＳ１０７）。また、干渉が発生している場合は、干渉に関する動力学条件に基づき動力学シミュレーション（ステップＳ１０８）を行い、生成を試行した枝の起点から物体モデルＡを移動させる。そして、動力学シミュレーションにより得られた移動路を木構造モデルに枝として追加する（第１の枝追加工程：ステップＳ１０９）。

そして、上記各工程を繰り返し実行し、開始点（始点）と目標点（終点）とが木構造モデルを通じて接続した場合は、前記木構造モデル上の始点から終点までを接続する枝を物体モデルＡを移動させる経路として生成する（経路生成工程：ステップＳ１１１）。

まず、ステップＳ１０３では、物体モデルＡの可動範囲内にランダムもしくは、定まった方向に点Ｒを生成する。この場合、例えば、ループ中のステップＳ１０３では何回かに一回、開始点（と同じ位置）に点Ｒを発生させることが考えられる。これにより、探索に要する時間が短くなる可能性がある。

ステップＳ１０４では、木構造Ｔの中から点Ｒに最も距離が近い点Ｑ１（第２の点）を取得する。もし、木構造Ｔがルートである目標点Ｇだけであった場合は、目標点ＧをＱ１とする。

ステップＳ１０５では、Ｑ１から点Ｒの方向に、最大Ｌの長さだけ枝を伸長させ、その位置を点Ｑ２（第１の点）とする。もし、線分Ｑ１−ＲがＬよりも大きくなった場合は、線分Ｑ１−Ｒ上に、線分Ｑ１−Ｑ２の長さがＬになるようにＱ２を設定する。一方、線分Ｑ１−ＲがＬよりも小さい場合は、点Ｒの位置をＱ２とする。

ステップＳ１０６で、線分Ｑ１−Ｑ２上で、物体モデルＡと物体モデルＢが干渉するか否かを判定する。干渉しない場合は、ステップＳ１０７に、干渉する場合は、ステップＳ１０８に遷移する。

ステップＳ１０７では、親をＱ１とし、線分Ｑ１−Ｑ２を点Ｑ１から点Ｑ２への経路として木構造Ｔに追加する。

ここで、図３は、木構造が目標点Ｇのみで構成される場合に、点Ｒを配置させたケースを示している。線分Ｑ１−Ｒは長さＬ以下であるため、点ＲをそのままＱ２としている。また、図４は、図３の木構造に更に点Ｒを配置したケースを示している。このケースでは、線分Ｑ１−Ｒが長さＬより大きいため、線分Ｑ１−Ｒ上に、線分Ｑ１−Ｑ２の長さがＬになるように点Ｑ２を定めている。また、図５は、図４の木構造に更に点Ｒを配置し枝を伸ばそうとした状態を示している。この場合、線分Ｑ１−Ｑ２上で、物体モデルＢとの交差が起きており、即ち、物体モデルＡは物体モデルＢに干渉しているので、ステップＳ１０６からステップＳ１０８に遷移することになる。ステップＳ１０６で線分Ｑ１−Ｑ２上で、物体モデルＡと物体モデルＢが干渉している場合は、ステップＳ１０８で周知の動力学シミュレータ処理によって、物体モデルＡをＱ１に移動させてからＱ２の方向に力を与え、一定時間シミュレーションを行う。

ここでいう、動力学シミュレータとは、外力と、物体同士の衝突による接触力とを考慮し、運動方程式から物体の運動の計算を行うシミュレータである。この動力学シミュレータでは、物体モデルの形状はポリゴンで表現され、ポリゴン同士の接触判定計算を行うことで衝突を検知し、物体モデルの速度、質量、慣性、跳ね返り係数などを用いて接触力を計算する。そして、動力学シミュレーションの結果得られた物体モデルＡの動作経路は下記のステップＳ１０９で木構造に保存する。なお、物体モデルＡを移動させるために力を与えることは特に本発明を限定するものではなく、ステップＳ１０８では、例えば物体モデルＡにＱ１の位置からＱ２の方向に初速度を与え一定時間シミュレーションを行う手法を採用してもよい。

図６は、上記の動力学シミュレーションによって、図５の点Ｑ１の位置から、物体モデルＡに点Ｑ２の方向に向かう力ないし速度のベクトルを用いて連続的に成長させた軌跡の例を示している。ここで、点Ｑ１の位置から、点Ｑ２の向かう速度ないし力のベクトルは、物体モデルＢの壁に垂直な成分と水平な成分に分解することができる。図６の動力学シミュレーションでは、物体モデルＡは、同じ速度ないし力のベクトルの物体モデルＢの壁に垂直および水平な成分によって、物体モデルＢとの接触を保ちながら図中の左方に進むような軌跡が得られている。なお、物体モデルＡ、Ｂの接触ないし干渉が生じている間は、図１１の制御はステップＳ１０８を繰り返し実行し、毎回、上記の動力学シミュレーションが一定時間ずつ行われる。

ステップＳ１０９では、点Ｑ２の位置を、動力学シミュレーション後の物体モデルＡの位置に置き換え、動力学シミュレーションで得た経路と、親の点Ｑ１とを関連付けの上、点Ｑ２を木構造Ｔに追加する。図７は、図６で示した物体モデルＡの軌跡を元に、木構造に枝を追加した例を示している。

ステップＳ１１０では、木構造上の点が、開始点Ｓに十分近いかを判定し、近ければ、開始点Ｓに木構造が到達したと判定してステップＳ１１１に遷移し、そうでなければステップＳ１０３に復帰し、上記の動作を繰り返す。図８は、ステップＳ１０３〜ステップＳ１１０の操作を繰り返した結果、開始点へと木構造が到達した状態の一例を示している。

ステップＳ１１１では、開始点に到達した木構造上の点から、親へと経路をたどっていき、各木構造上の点に保存されている経路を合成し、開始点から目標点までの経路を出力する。図９は、ステップＳ１１１で得られた、開始点から目標点までの経路を太線で示している。

以上説明したように、本実施形態によれば、目標点付近で、動作対象の物体モデルと、静止した物体モデルとの距離が近くなるような環境においても、確実に干渉を回避する経路を生成することができる。また、経路生成の制御手順には、周知の物体動力学シミュレータを利用することができ、システム開発のメンテナンスのコストを低減できる。また、上述の物体モデルＡをその作業空間を移動する移動型ロボットに置き換えれば、周りの障害物との距離が近い領域において、ロボットが周りの障害物との干渉を回避し、開始点から目標点に至る経路を生成することができる。

あるいは、例えば、物体モデルＡを工業製品の第１の部品に、静的な物体モデルＢを物体モデルＡの組み付け位置を囲む形状を備えた第２の部品や障害物に、対応づけることができる。そして、例えば、上記の制御手順により開始点から目標点に至る経路を生成できた場合には、物体モデルＡに相当する第１の部品の組み付けが可能である、と判定することができる。これにより、例えば、第１の部品の設計の妥当性を評価することができる。このように、工業製品の部品の設計評価に本実施形態の制御手順を利用することにより、例えば従来必要であった上記の物体モデルＡに相当する部品の試作が必要なくなり、部品の試作コストを軽減することができる。

＜実施形態２＞
本実施形態２では、２つの回転関節を持った多関節ロボットの例えば手先などに対応する基準部位を開始点から目標点まで移動させる経路を生成する例を示す。図１２は、本実施形態の経路生成の課題条件を示している。図１２において、ロボット装置ＡＡの躯体は２つの回転関節Ｊ１、Ｊ２で接続されたリンクを有する多関節ロボットである。同図では、ロボット装置ＡＡの１軸目（Ｊ１）の関節角度がθ１、２軸目（Ｊ２）の関節角度がθ２となっており、このロボット装置ＡＡの姿勢は２次元の関節空間上の点（θ１、θ２）が決まれば一意に決まる。なお、ここでは簡略化のため、２関節の単純なロボットを例示しているが、ロボット装置ＡＡが例えば６軸多関節形式などの形式であっても、下記の制御は同様に実施可能である。

本実施形態では、ロボット装置ＡＡの先端が開始点Ｓの位置にあるときの姿勢を（θ１Ｓ、θ２Ｓ）とし、ロボット装置ＡＡの先端が目標点Ｇの位置にあるときの姿勢を（θ１Ｇ、θ２Ｇ）とする。図１３、図１４はそれぞれ開始点Ｓ、目標点Ｇでのロボット装置ＡＡの姿勢を示している。

本実施形態においても、経路生成は図１１のような制御手順により実行することができる。ただし、本実施形態では、図１１の制御手順は、上記実施形態１の物体モデルＡの経路生成処理をロボット装置ＡＡの経路生成処理に読み換える必要がある。

まず、ステップＳ１００では、当然のことながら物体モデルＡに換えてロボット装置ＡＡのモデルを設定する。また、ステップＳ１００での、開始点Ｓ、目標点Ｇは、関節空間上の点（θ１Ｓ、θ２Ｓ）、（θ１Ｇ、θ２Ｇ）をそれぞれ設定し、ステップＳ１０３〜ステップＳ１０５における、点Ｒ、点Ｑ１、点Ｑ２、は全て関節空間上の点を設定する。

また、ステップＳ１０６では、線分Ｑ１−Ｑ２上の点が表す姿勢で、順キネマティクス（運動学）計算を行い、ロボット装置ＡＡが物体モデルＢと干渉するか否を判定する。また、ステップＳ１０８では、動力学シミュレータ上で、ロボット装置ＡＡを点Ｑ１の表す姿勢にし、点Ｑ２の方向に関節トルクを与えるか、あるいは、初速度として点Ｑ２の方向に関節角速度を与える。

図１５は、以上の処理を行うことにより、生成された関節空間での木構造と、開始点と目標点を結ぶ経路を示したものである。開始点と目標点を結ぶ経路は、太線で示している。Ｃは静的な物体モデルＢをロボット装置ＡＡの関節空間に転写したものに相当する。そして、上記実施形態の場合と同様に、図１５のように生成された木構造から、図１６の太線で示すようにロボット装置ＡＡを動作させる経路を生成することができる。なお、以上では、関節空間に点を置き、経路を計算する例を説明したが、関節空間ではなく、ロボット装置の手先などに設定された基準部位の仮想空間における位置に関する演算を行ってもよい。

以上に示したように、本実施形態によれば、多関節ロボットなどから成るロボット装置ＡＡが***作物としてのワークから物品を製造する作業において、ロボット装置を動作させる経路を精密かつ高速に生成することができる。そして、生成した経路を、例えば教示点形式のロボット制御データとしてロボット装置ＡＡを制御するロボット制御装置に対して転送する。ロボット制御装置は、例えば図１０の構成では、他の装置１１０４として配置しておくことができ、ロボット制御データはネットワーク１６０８を介して送信することができる。このようにして、生成した経路に基づき、ロボット制御装置を介してロボット装置を動作させ、ワークから物品を製造することができる。

以上、本発明に係る実施形態を詳細に説明したが、これらはいずれも例示に過ぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。例えば、以上では、主に仮想空間として２次元平面を考え、その中で物体モデルを移動させる制御の例を示したが、このような制御を敷衍し３次元空間における物体モデルの制御手法を得ることは容易である。そして、特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した実施形態を様々に変形、変更したものが含まれる。

本発明は上述の実施例の１以上の機能を実現するプログラムをネットワーク又は記憶媒体を介してシステムまたは装置に供給し、そのシステムまたは装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。また、上述した種々の実施形態は、ロボット装置に限らず、制御装置が有する記憶装置の情報に基づき、伸縮、屈伸、上下移動、左右移動もしくは旋回の動作またはこれらの複合動作を自動的に行える各種の機械に適用可能である。

１…制御装置、２…入力部、３…記録部、４…表示部、Ａ、Ｂ…物体モデル、Ｑ１、Ｑ２…点、Ｓ…開始点（始点）、Ｇ…目標点（終点）。

Claims (25)

1. 制御装置が、仮想空間において、第１の物体モデルの移動の始点、および終点を設定する設定工程と、
   前記制御装置が、前記仮想空間において、前記始点および前記終点の少なくともいずれか一方を開始点とする木構造モデルを構成する枝の生成を試行する枝生成試行工程と、
   前記制御装置が、前記枝生成試行工程において、生成を試行した枝が前記仮想空間における第２の物体モデルとの干渉を判定する干渉判定工程と、
   前記制御装置が、前記干渉判定工程において前記干渉が発生している場合に、前記第１の物体モデルと前記第２の物体モデルとに関する動力学条件に基づき、前記第１の物体モデルを移動させ、その移動路を前記木構造モデルに枝として追加する第１の枝追加工程と、を含む情報処理方法。
2. 請求項１に記載の情報処理方法において、前記第１の枝追加工程では、生成を試行した前記枝の起点から前記動力学条件に基づき、前記第１の物体モデルを移動させる情報処理方法。
3. 請求項１または２に記載の情報処理方法において、前記制御装置が、前記干渉判定工程において前記干渉が発生していない場合に、生成を試行した前記枝を前記木構造モデルに追加する第２の枝追加工程と、を含む情報処理方法。
4. 請求項３に記載の情報処理方法において、前記制御装置が、前記枝生成試行工程と、前記干渉判定工程と、前記第１の枝追加工程または前記第２の枝追加工程と、を繰り返し実行し、前記始点と前記終点とが、前記木構造モデルを通じて接続した場合は、前記木構造モデル上の前記始点から前記終点までを接続する枝を前記第１の物体モデルを移動させる経路として生成する経路生成工程と、を含む情報処理方法。
5. 請求項１から４のいずれか１項に記載の情報処理方法において、前記制御装置が、前記枝生成試行工程で生成を試行する枝は、前記仮想空間に生成した第１の点と、前記木構造モデルに既に含まれている前記第１の点に最も近い第２の点と、を結ぶ枝である情報処理方法。
6. 請求項１から５のいずれか１項に記載の情報処理方法において、前記制御装置が、前記干渉判定工程において、前記仮想空間に生成した第１の点と、前記木構造モデルに既に含まれている前記第１の点に最も近い第２の点と、を結ぶ枝が前記第２の物体モデルと交差する場合、前記干渉が発生したと判定する情報処理方法。
7. 請求項５または６に記載の情報処理方法において、前記第１の点が前記仮想空間のランダムな位置に生成された点と、前記第２の点を結ぶ線の上に発生される情報処理方法。
8. 請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理方法において、前記第１の枝追加工程において、前記動力学条件が、前記第１の物体モデルと前記第２の物体モデルとが接触する場合の速度または力の条件を含み、前記制御装置は、前記速度または力の条件を用いて生成を試行した前記枝の起点から前記第１の物体モデルを移動させ、その移動路を前記木構造モデルに枝として追加する情報処理方法。
9. 請求項５または６に記載の情報処理方法において、前記制御装置が、繰り返し実行する枝生成試行工程の１つで、生成する前記第１の点の位置として、前記第１の物体モデルの移動の始点または終点の位置を用いる情報処理方法。
10. 請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理方法の各工程を、前記制御装置を構成するコンピュータに実行させる制御プログラム。
11. 請求項１０に記載の制御プログラムを格納した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体。
12. 請求項１から９のいずれか１項に記載の情報処理方法の前記第１の物体モデルが、ロボット装置の躯体、またはロボット装置により操作される***作物に相当し、生成した経路に沿って前記ロボット装置が前記***作物を操作する動作が制御されるロボット装置の制御方法。
13. 請求項１２に記載の制御方法により制御されるロボット装置と、生成した経路に沿って前記ロボット装置の動作を制御するロボット制御装置と、を含むロボットシステム。
14. 請求項１３に記載の制御方法により制御される前記ロボット装置が、前記***作物としてのワークを操作し、前記ワークから物品を製造する物品の製造方法。
15. 仮想空間において、第１の物体モデルの移動の始点、および終点を設定する設定工程と、
    前記仮想空間において、前記始点および前記終点の少なくともいずれか一方を開始点とする木構造モデルを構成する枝の生成を試行する枝生成試行工程と、
    前記枝生成試行工程において、生成を試行した枝が前記仮想空間で静止している第２の物体モデルとの干渉を判定する干渉判定工程と、
    前記干渉判定工程において前記干渉が発生している場合に、前記第１の物体モデルと前記第２の物体モデルとに関する動力学条件に基づき、前記第１の物体モデルを移動させ、その移動路を前記木構造モデルに枝として追加する第１の枝追加工程と、を実行する制御装置を備えた情報処理装置。
16. 請求項１５に記載の情報処理装置において、前記制御装置が、前記第１の枝追加工程では、生成を試行した前記枝の起点から前記動力学条件に基づき、前記第１の物体モデルを移動させる情報処理装置。
17. 請求項１５または１６に記載の情報処理装置において、前記制御装置が、前記干渉判定工程において前記干渉が発生していない場合に、生成を試行した前記枝を前記木構造モデルに追加する第２の枝追加工程と、を実行する情報処理装置。
18. 請求項１７に記載の情報処理装置において、前記制御装置が、前記枝生成試行工程と、前記干渉判定工程と、前記第１の枝追加工程または前記第２の枝追加工程と、を繰り返し実行し、前記始点と前記終点とが、前記木構造モデルを通じて接続した場合は、前記木構造モデル上の前記始点から前記終点までを接続する枝を前記第１の物体モデルを移動させる経路として生成する経路生成工程と、を実行する情報処理装置。
19. 請求項１５から１８のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記制御装置が、前記枝生成試行工程で生成を試行する枝は、前記仮想空間に生成した第１の点と、前記木構造モデルに既に含まれている前記第１の点に最も近い第２の点と、を結ぶ枝である情報処理装置。
20. 請求項１５から１９のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記制御装置が、前記干渉判定工程において、前記仮想空間に生成した第１の点と、前記木構造モデルに既に含まれている前記第１の点に最も近い第２の点と、を結ぶ枝が前記第２の物体モデルと交差する場合、前記干渉が発生したと判定する情報処理装置。
21. 請求項１９または２０に記載の情報処理装置において、前記第１の点が前記仮想空間のランダムな位置に生成された点と、前記第２の点を結ぶ線の上に発生される情報処理装置。
22. 請求項１７に記載の情報処理装置において、前記第２の枝追加工程において、前記干渉に関する前記動力学条件が、前記第１の物体モデルと前記第２の物体モデルとが接触する場合の速度または力の条件を含み、前記制御装置は、前記速度または力の条件を用いて生成を試行した前記枝の起点から前記第１の物体モデルを移動させ、その移動路を前記木構造モデルに枝として追加する情報処理装置。
23. 請求項１９または２０に記載の情報処理装置において、前記制御装置が、繰り返し実行する枝生成試行工程の１つで、前記仮想空間の任意の位置に生成する第１の点の位置として、前記第１の物体モデルの移動の始点または終点の位置を用いる情報処理装置。
24. 請求項１５から２３のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記各工程における前記木構造モデルの変化の過程を出力するユーザインターフェース装置を備えた情報処理装置。
25. 請求項１５から２４のいずれか１項に記載の情報処理装置において、前記第１の物体モデルの移動の始点、および終点を設定するユーザ操作を取り込むユーザインターフェース装置を備えた情報処理装置。

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