JP2772064B2 - Robot model identification device - Google Patents
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Description
【発明の詳細な説明】 [発明の目的] (産業上の利用分野) 本発明はロボットモデルの物理パラメータを同定する
ロボットモデル同定装置に関し、特にロボット関節のバ
ネ定数を容易、正確に同定できるようにしたものであ
る。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION [Object of the Invention] (Industrial application field) The present invention relates to a robot model identification device for identifying a physical parameter of a robot model, and more particularly, to a method for easily and accurately identifying a spring constant of a robot joint. It was made.
(従来の技術) ロボットを高度に制御するるためには、当該ロボット
の正確な物理モデルを設定し、このモデルを代表する運
動方程式の各種パラメータを同定し、同定されたモデル
を用いて当該ロボットが所望の動作をするよう、ロボッ
ト制御装置の制御定数を同定しなければならない。(Prior Art) In order to control a robot at a high level, an accurate physical model of the robot is set, various parameters of a motion equation representing the model are identified, and the robot is used by using the identified model. In order to perform the desired operation, the control constants of the robot controller must be identified.
一般の物理モデルの同定方式は、例えば次記文献1に
示されるように、ロボットを剛体リンク機構と見做し、
次式(1)により各軸の慣性及び摩擦といった剛体パラ
メータを求めるものである。As a general physical model identification method, for example, as shown in the following document 1, a robot is regarded as a rigid link mechanism,
Rigid body parameters such as inertia and friction of each axis are obtained by the following equation (1).
文献1:前田“ロボットアームの動的モデルと同定”ロボ
ット学会誌7−2、pp95−100(1989) m・M+d・M+f・sgn(θM) +g・sin(θM)=u …(1) θM:モータ回転角 u:モータへの入力 M:θMの1回数値微分(モータ角速度) M:θMの2回数値微分(モータ角加速度) m:慣性モーメント m・M:軸回り慣性力項 d:粘性摩擦係数 d・M:軸回り粘性摩擦力項 f:クローン摩擦力 f・sgn(M):軸回りクーロン摩擦力項 g:重力 g・sin(θM):軸回り重力項 上式(1)は、1軸についての例であるが、2軸以上
では、これに慣性力などによる干渉項が加わる。Document 1: Maeda "dynamic model and the identification of the robot arm" Journal of the Robotics Society of 7-2, pp95-100 (1989) m · M + d · M + f · sgn (θ M) + g · sin (θ M) = u ... (1) θ M: motor rotation angle u: input to the motor M: 1 frequency value differential of theta M (motor angular velocity) M: 2 frequency value differential of theta M (motor angular acceleration) m: moment of inertia m · M: Axial inertial force term d: Viscous friction coefficient d ・M : Axial viscous friction term f: Clone friction force f ・ sgn ( M ): Coaxial Coulomb friction force term g: Gravity g ・ sin (θM): Axial Equation (1) above is an example for one axis, but for two or more axes, an interference term due to inertial force or the like is added thereto.
ところで、産業用ロボットなど関節を有するロボット
では、関節駆動用の減速機が低剛性である場合が多い。By the way, in a robot having a joint such as an industrial robot, a joint drive speed reducer often has low rigidity.
そこで従来、この種の低剛性の関節を有するロボット
モデルについての同定では、関節剛性パラメータとして
のバネ定数を定めるため、減速機メーカのカタログ値を
使ったり、減速機に外力を加えたときの変位からバネ定
数を求めたりしていた。Conventionally, in the identification of a robot model having this type of low-rigidity joint, a spring constant as a joint stiffness parameter is determined by using a catalog value of a speed reducer manufacturer or a displacement when an external force is applied to the speed reducer. Or to calculate the spring constant.
(発明が解決しようとする課題) しかしながら、関節剛性の物理パラメータを、カタロ
グ値や実際測定により求める従来の方式にあっては、カ
タログ値の信頼性が十分とは言えず、実際測定するにし
てもロボット関節を分解しなけばならないような場合が
多く、その手間が大変であった。また、モデル上で必要
な関節剛性としてのバネ定数と対になる摩擦係数などを
同定するのが困難であるという問題点があった。(Problems to be Solved by the Invention) However, in the conventional method of obtaining the physical parameters of the joint stiffness by catalog values and actual measurements, the reliability of the catalog values cannot be said to be sufficient. In many cases, it is necessary to disassemble the robot joints, which is troublesome. Further, there is a problem that it is difficult to identify a friction coefficient or the like that is paired with a spring constant as a required joint stiffness on a model.
そこで、本発明は、カタログ値や直接測定によること
なく他の物理パラメータと共に関節剛性を演算により同
定できるロボットモデル同定装置を提供することを目的
とする。Accordingly, an object of the present invention is to provide a robot model identification device capable of identifying joint stiffness by calculation together with other physical parameters without using catalog values or direct measurement.
[発明の構成] (課題を解決するための手段) 上記課題を解決するための本発明は、同定用信号を発
生する同定用信号発生器と、該発生器より発生された同
定用信号をロボットに入力したときの入出力信号を時系
列データとして記憶する入出力データメモリと、該メモ
リに記憶された入出力信号データを用いてロボットモデ
ルの物理パラメータを同定する同定部を備えたロボット
モデル同定装置において、前記ロボットモデルを関節剛
性としてのバネ定数、関節駆動手段側の慣性モーメント
及び関節負荷側の慣性モーメントを含めた運動方程式で
表現し、前記同定部で前記バネ定数、前記関節駆動手段
側の慣性モーメント及び前記関節負荷側の慣性モーメン
トも含めて同定するものである。[Means for Solving the Problems] To solve the above problems, the present invention provides an identification signal generator that generates an identification signal, and a robot that outputs the identification signal generated by the generator. Robot model identification comprising: an input / output data memory for storing input / output signals as input in time series as time-series data; and an identification unit for identifying physical parameters of the robot model using the input / output signal data stored in the memory. In the apparatus, the robot model is represented by a motion equation including a spring constant as joint stiffness, a moment of inertia on a joint driving means side and a moment of inertia on a joint load side, and the identification unit includes the spring constant and the joint driving means side. And the moment of inertia on the joint load side.
また、上記ロボットモデル同定装置において、前記運
動方程式は前記バネ定数、前記関節駆動手段側の慣性モ
ーメント及び前記関節負荷側の慣性モーメントと各々対
になる摩擦係数ないし減衰係数を有し、これらの摩擦係
数ないし減衰係数をも含めて同定することが好ましい。In the above robot model identification device, the equation of motion has a friction coefficient or a damping coefficient each of which is paired with the spring constant, the moment of inertia on the joint driving means side, and the moment of inertia on the joint load side. It is preferable that the identification is performed including the coefficient or the damping coefficient.
さらに、上記ロボットモデル同定装置において、前記
ロボットが多軸の場合、各軸に加速度センサを設け、該
加速度センサの検出値から他軸の影響を避けることが好
ましい。Further, in the above-mentioned robot model identification device, when the robot has multiple axes, it is preferable to provide an acceleration sensor for each axis so as to avoid the influence of other axes from the detection values of the acceleration sensors.
(作用) 本発明のロボットモデル同定装置では、ロボットモデ
ルを、関節剛性としてのバネ定数、慣性駆動手段側の慣
性モーメント及び関節負荷側の慣性モーメントを含めた
運動方程式を立て、ロボットへの同定用信号を与えるこ
とにより、他のパラメータと共に、バネ定数、関節駆動
手段側の慣性モーメント及び関節負荷側の慣性モーメン
トを演算により得る。(Action) In the robot model identification device of the present invention, a robot equation is set up with a motion equation including a spring constant as joint stiffness, an inertia moment on the inertial drive means side and an inertia moment on the joint load side, and the robot model is identified. By giving the signal, the spring constant, the moment of inertia on the joint driving means side, and the moment of inertia on the joint load side are obtained by calculation together with other parameters.
また、バネ定数と、関節駆動手段側及び関節負荷側の
慣性モーメントとともに、これらと対となる粘性摩擦係
数等の摩擦係数いないし減衰係数を得ることもできる。In addition to the spring constant and the moment of inertia on the joint driving means side and the joint load side, a friction coefficient or a damping coefficient such as a viscous friction coefficient can be obtained.
さらに、多関節ロボットにつき関節間の影響を、各軸
に備えた加速度センサの検出値から取り除くこともでき
る。Further, the influence between the joints of the multi-joint robot can be removed from the detection value of the acceleration sensor provided for each axis.
(実施例) 以下、本発明の実施例を水平旋回する1軸及び2軸ロ
ボットの例を挙げて説明する。(Embodiment) Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to an example of a one-axis and two-axis robot that horizontally turns.
まず、1軸の例について示す。第1図は、SCARA型の
第1軸やASEA型、PUMA型の垂直多関節ロボットなどを想
定した1軸ロボットのモデルを同定する同定装置のブロ
ック図、第2図は第1軸ロボットのモデルの説明図、第
3図はそのブロック線図、第4図は周波数応答線図を示
す。First, an example of one axis will be described. FIG. 1 is a block diagram of an identification device for identifying a single-axis robot model assuming a SCARA-type first axis, an ASEA-type, or a PUMA-type vertical articulated robot, and FIG. 2 is a model of the first-axis robot. 3 is a block diagram thereof, and FIG. 4 is a frequency response diagram thereof.
第1図において、本例の同定装置は、M系列符号信号
など広い周波数成分を含む同定用の高周波信号を発生す
る同定用信号発生器1と、1軸ロボット2に入力される
同定用信号(モータ入力)uとロボット2の出力信号
(モータ回転角速度)Mのデータを時系列的に記憶す
る入出力データメモリ3と、物理パラメータ同定部4を
備えて成る。同定部4は、記憶部5に記憶された関節剛
性としてのバネ定数を含めた運動方程式に関する諸式を
解き、各種物理パラメータを算出する。In FIG. 1, an identification device according to the present embodiment includes an identification signal generator 1 that generates an identification high-frequency signal including a wide frequency component such as an M-sequence code signal, and an identification signal (input to a one-axis robot 2). It comprises an input / output data memory 3 for storing data of a motor input (u) and an output signal (motor rotation angular velocity) M of the robot 2 in time series, and a physical parameter identification unit 4. The identification unit 4 solves various equations relating to a motion equation including a spring constant as a joint stiffness stored in the storage unit 5, and calculates various physical parameters.
第2図において、前記1軸ロボット2のモデル2Aは、
回転角θMを検出する角度センサ6付のモータ7と、減
速機8を介して角度θAで回転されるアーム9で示され
ている。In FIG. 2, the model 2A of the one-axis robot 2 is
An angle sensor 6 with the motor 7 for detecting the rotation angle theta M, indicated by the arms 9 which is rotated by an angle theta A via reduction gear 8.
上記モデル2Aについての制御線図を第3図に示した。
同図において、各符号の意味を以下に示す。FIG. 3 shows a control diagram of the model 2A.
In the figure, the meaning of each code is shown below.
θM:モータ角 θA:アーム角 θs:ねじれ角 MM:電機子慣性モーメント DM:モータ摩擦係数 N:ギア比 KG:バネ定数 DG:バネ要素ダンピング係数 DA:駆動部摩擦係数 MAアーム慣性モーメント クーロン摩擦力や重力がある場合は、上述の文献1の
pp203〜208に示されるような方法で同定して補償してお
く。このブロック線図をまとめると、トルク指令uから
モータ角速度出力Mまでの伝達関数は次の3次式
(2)〜(9)で与えられる。θ M : Motor angle θ A : Arm angle θ s : Torsion angle M M : Armature inertia moment D M : Motor friction coefficient N: Gear ratio K G : Spring constant D G : Spring element damping coefficient D A : Drive section friction Coefficient M A- arm inertia moment If there is Coulomb friction force or gravity,
Identify and compensate by the method shown in pp. 203-208. To summarize the block diagram, the transfer function from the torque command u to the motor angular velocity output M is given by the following cubic expressions (2) to (9).
a0 DM+DA/N2 …(3) a1=MM+MA/N2+(DG DA/N2 +DM DA+DM DG)/KG …(4) a2=(MM D+MD DG+MA DM +MA DG/N2)KG …(5) a3=MM MA/KG …(6) b0=1 …(7) b1=(DA+DG)/KG …(8) b2=MA/KG …(9) ここで、a0,a1,a2,a3、b1,b2の値が与えられれば、6
つの物理パラメータ(Nは既知)に関する連立方程式を
解くことができる。 a 0 D M + D A / N 2 ... (3) a 1 = M M + M A / N 2 + (D G D A / N 2 + D M D A + D M D G) / K G ... (4) a 2 = (M M D + M D D G + M A D M + M A D G / N 2) K G ... (5) a 3 = M M M A / K G ... (6) b 0 = 1 ... (7) b 1 = (D A + D G ) / K G (8) b 2 = M A / K G (9) Here, the values of a 0 , a 1 , a 2 , a 3 , b 1 , and b 2 are given. If possible, 6
A simultaneous equation for two physical parameters (N is known) can be solved.
(2)式を同定するため、周期Tでサンプルされたロ
ボット入出力データに対し、次式(10)〜(12)のARMA
(Auto Regressive Moving Averrage)モデルを設定す
る。In order to identify the equation (2), ARMA of the following equations (10) to (12) is applied to the robot input / output data sampled at period T.
(Auto Regressive Moving Averrage) Set the model.
C(z-1)M(k)=D(z-1)u(k)+e(k)
…(10) C(z-1)=1+c1 z-1+…cn z-n …(11) D(z-1)=d1 z-1+…+dn z-n …(12) そこで、最小2乗法を適用してc,dを求め次に文献2
に示される方式により、インパルス応答を次式(13),
(14)で得ることができる。C (z -1 ) M (k) = D (z -1 ) u (k) + e (k)
... (10) C (z -1 ) = 1 + c 1 z -1 + ... c n z -n ... (11) D (z -1) = d 1 z -1 + ... + d n z -n ... (12) Therefore, c and d are obtained by applying the least squares method, and then
The impulse response is calculated by the following equation (13),
(14) can be obtained.
文献2;重政,“計算機援用によるシステム同定”、計測
と制御,28−4,pp.337−343,1989 また、上記文献2に示されるように、インパルス応答
で構成されるハンケル行列を用いて最小実現し、次数3
の離散時間状態方程式を求め、次に連続時間状態方程式
へ変換することによって、(2)式の伝達関数を得る。 Reference 2: Shigemasa, "Computer-Assisted System Identification", Measurement and Control, 28-4, pp. 337-343, 1989. Also, as shown in Reference 2 above, using Hankel matrices composed of impulse responses Minimum realization, degree 3
Is obtained, and then converted to a continuous-time state equation to obtain the transfer function of equation (2).
第4図に周波数応答線図を示した。図において、L
(10)は式(10)から得られるC(z-1)/D(z-1)のゲ
インの周波数応答を、L(2)は式(2)から得られ
る、つまり物理パラメータ同定後に文献2でフィッティ
ングした後の周波数応答を示す。波線及び実線で示す位
相及びゲインの応答につき、101〜102[Hz]付近に現れ
ている凸部及び凹部がそれぞれバネ特性を示している。
なお、フィッティングは、図においてバネ定数の影響さ
れる部分を含めて102[Hz]以下の周波数で行われれば
十分である。FIG. 4 shows a frequency response diagram. In the figure, L
(10) is the frequency response of the gain of C (z -1 ) / D (z -1 ) obtained from equation (10), and L (2) is obtained from equation (2). 2 shows the frequency response after fitting in 2. Concerning the phase and gain responses indicated by the dashed line and the solid line, the convex portions and the concave portions appearing in the vicinity of 10 1 to 10 2 [Hz] show spring characteristics, respectively.
Note that it is sufficient that the fitting be performed at a frequency of 10 2 [Hz] or less including the portion affected by the spring constant in the figure.
(10)〜(12)式から得られるGP(z-1)=C(z-1)
/D/(z-1)にz-1=e-jwTを代入して得られる周波数応答
を比較すると、バネ定数同定に必要な100[Hz]までよ
く一致している。GP(z-1)は、uからMのパルス伝
達関数を示す。 GP (z- 1 ) = C (z- 1 ) obtained from the equations (10) to (12).
Comparing the frequency response obtained by substituting z -1 = e -jwT for / D / (z -1 ), the values agree well up to 100 [Hz] required for spring constant identification. G P (z −1 ) indicates a pulse transfer function from u to M.
M−Gp(z-1)u 以上により、バネ定数KG及びこれと対を為すバネ要素
減衰係数DGを他のパラメータと共に同定することができ
る。また、求めたパラメータを用いてロボット制御装置
の制御定数を定めることにより、当該ロボットを高速、
低振動で、高精度に位置決めするなど高度の制御を行う
ことができる。The M -G p (z -1) u above, it is possible to identify the spring element damping coefficient D G serving as the spring constant K G and a pair therewith along with other parameters. Also, by determining the control constants of the robot controller using the obtained parameters, the robot can be operated at high speed,
Advanced control such as high-precision positioning can be performed with low vibration.
ここに、本例ではバネ定数KG,減衰係数DGを含めてモ
デル同定されているので、モデルと実機とが一致してお
り、より高精度の制御定数を設定することができ、高度
の制御が可能となる。Here, the spring constant K G in this embodiment, since including the damping coefficient D G are model identification, model and actual and are in agreement, it is possible to set the control constants for higher accuracy, a high degree of Control becomes possible.
次に水平旋回型ロボット(SCARA型)の第1、2軸や
垂直多関節ロボットの第2、3軸を想定し、水平旋回の
2軸ロボットの例について示す。ただし、固定摩擦力や
重力は参考文献1の方法で同定され、モータ入力(同定
用信号)から差し引かれているものとする。Next, an example of a horizontally rotating 2-axis robot will be described, assuming the first and second axes of a horizontal rotating robot (SCARA type) and the second and third axes of a vertical articulated robot. However, it is assumed that the fixed frictional force and gravity are identified by the method of Reference Document 1 and are subtracted from the motor input (identification signal).
第5図は、このような2軸ロボットについてのモデル
同定装置の構成例を示すブロック図である。第1図と異
なるのは、同定しようとする軸以外のアームに加速度セ
ンサ10を付加し、アーム角加速度データ2Aを入出力デ
ータメモリ3へ取り込んでいる点である。物理パラメー
タ同定部11はバネ定数を含めた諸式記憶部12に参照して
各種パラメータを同定する。加速度センサを設けるの
は、2軸の場合、1,2軸の間に慣性力などによる干渉が
あり、これを取り除く必要があるからである。FIG. 5 is a block diagram showing a configuration example of a model identification device for such a two-axis robot. The difference from FIG. 1 is that an acceleration sensor 10 is added to an arm other than the axis to be identified, and the arm angular acceleration data 2A is taken into the input / output data memory 3. The physical parameter identification unit 11 identifies various parameters with reference to the formula storage unit 12 including the spring constant. The reason why the acceleration sensor is provided is that in the case of two axes, there is interference due to inertial force or the like between the first and second axes, and it is necessary to remove this.
例えば1軸の物理パラメータを求めようとして1軸だ
け入力を加えても、2軸が動作してしまい、その影響が
1軸の入出力データに重畳されてしまう。この現象は、
(2)式の1軸単独の伝達関数G(s)を用いて次のよ
うに表される。For example, even if an input is applied to only one axis in order to obtain a physical parameter for one axis, two axes operate, and the effect is superimposed on the input / output data for one axis. This phenomenon is
Expression (2) is expressed as follows using the transfer function G (s) of one axis alone.
M1=G(s)・u1 +Gd2(s)・θA2 …(15) u1:1軸のモータ入力 M1:1軸のモータ回転角速度 A2:第2軸のアーム角加速度(モータ角加速度とは
異なる) Gd2(s):第2軸が1軸へ与える外乱で、A2から
M1までの伝達関数 そこで、u1とA2を入力とし、θM1を出力とする次の
ような2入力1出力のARMAモデルを考えると、 M1=Gp(z-1)・u1 +Gpd2(z-1)・A2 …(16) となる。 M1 = G (s) · u 1 + G d2 (s) · θ A2 ... (15) u 1: 1 axis motor input M1: 1 axis of the motor rotation angular speed A2: arm angular acceleration of the second shaft (motor angular acceleration G d2 (s): Disturbance given by axis 2 to axis 1, from A2
A transfer function of a M1 Therefore, as input u 1 and A2, given the two inputs and one output ARMA model as follows to output θ M1, M1 = G p ( z -1) · u 1 + G pd2 (Z −1 ) · A2 (16)
ここで、GpとGpd2はパルス伝達関数である。この(1
6)式に次記文献(3)に示されせる2入力1出力の最
小2乗法を適用すればGpとGpd2が求まる。Here, G p and G pd2 are pulse transfer functions. This (1
6) G p and G pd2 is obtained by applying the least squares method with two inputs and one output which indicated Tsugiki the literature (3) in the formula.
得られたGp(Cp(z-1)/Dp(z-1))を用いれば式(1
0)〜(14)から式(2)が求められ、1軸ロボットに
示した方法と同じ方式で1軸の物理パラメータを求める
ことができる。Using the obtained G p (C p (z −1 ) / D p (z −1 )), the equation (1)
Equations (2) are obtained from (0) to (14), and one-axis physical parameters can be obtained in the same manner as the method shown for the one-axis robot.
文献3:中溝高好“信号解析とシステム同定”コロナ社
(1988) 以上により本例の同定装置によれば、同定信号発生器
1で発生した同定用入力信号でロボットを実際動作させ
たときの入出力データと、ロボットにあらかじめ付加し
た加速度センサ10の出力データとを、物理パラメータ同
定部11で周波数応答を求めてから伝達関数のカーブフィ
ッティングを行い、未知である物理パラメータの連立方
程式を導いて解くことにより、バネ定数及びこれに関連
する諸量を含めて剛性・慣性・摩擦といった物理パラメ
ータを同定することができる。よって関節剛性を含んで
物理パラメータを、減速機のカタログ値を流用したり、
減速機に外力を加えて変位を測ることでバネ定数を測っ
たりすることなく求めることができる。また、測るのが
困難なバネ定数と対になる粘性摩擦係数などを同定する
こともできる。Reference 3: Takayoshi Nakamizo “Signal Analysis and System Identification” Corona (1988) As described above, according to the identification device of this example, the robot is actually operated by the identification input signal generated by the identification signal generator 1. The input / output data and the output data of the acceleration sensor 10 previously added to the robot are subjected to curve fitting of the transfer function after obtaining the frequency response by the physical parameter identification unit 11 to derive a simultaneous equation of unknown physical parameters. By solving, it is possible to identify physical parameters such as stiffness, inertia, and friction, including the spring constant and various quantities related thereto. Therefore, the physical parameters including the joint stiffness can be diverted from the catalog values of the reducer,
The spring constant can be obtained without measuring the spring constant by measuring the displacement by applying an external force to the speed reducer. It is also possible to identify a viscous friction coefficient or the like that is paired with a spring constant that is difficult to measure.
[発明の効果] 以上詳細に説明したように、本発明によれば、慣性剛
性を考慮した制御方法を用いるときに必要な関節剛性を
含んだ物理パラメータを、減速機のカタログ値を流用し
たり、減速機に外力を加えて変位を測ることでバネ定数
を測ったりすることなく求めることができる。また、測
るのが困難なバネ定数と対になる粘性摩擦係数などを同
定することもできる。[Effects of the Invention] As described above in detail, according to the present invention, the physical parameters including the joint stiffness required when using the control method in consideration of the inertia stiffness can be diverted from the catalog values of the reduction gear. The spring constant can be obtained without measuring the spring constant by measuring the displacement by applying an external force to the speed reducer. It is also possible to identify a viscous friction coefficient or the like that is paired with a spring constant that is difficult to measure.
図面はいずれも本発明の実施例を示し、第1図は1軸ロ
ボットについての同定装置のブロック図、第2図は1軸
ロボットのモデルの説明図、第3図はその制御線図、第
4図は同定された周波数応答線図、第5図は2軸ロボッ
トについての同定装置のブロック図である。 1……同定用信号発生器 2……1軸ロボット 3……入出力データメモリ 4,11……物理パラメータ同定部 5,12……バネ定数を含めた諸式 10……加速度センサEach of the drawings shows an embodiment of the present invention, FIG. 1 is a block diagram of an identification device for a one-axis robot, FIG. 2 is an explanatory diagram of a model of a one-axis robot, FIG. FIG. 4 is an identified frequency response diagram, and FIG. 5 is a block diagram of an identification device for a two-axis robot. 1 ... Signal generator for identification 2 ... 1-axis robot 3 ... I / O data memory 4,11 ... Physical parameter identification unit 5,12 ... Formulas including spring constant 10 ... Acceleration sensor
Claims (3)
と、該発生器より発生された同定用信号をロボットに入
力したときの入出力信号を時系列データとして記憶する
入出力データメモリと、該メモリに記憶された入出力信
号データを用いてロボットモデルの物理パラメータを同
定する同定部を備えたロボットモデル同定装置におい
て、前記ロボットモデルを関節剛性としてのバネ定数、
関節駆動手段側の慣性モーメント及び関節負荷側の慣性
モーメントを含めた運動方程式で表現し、前記同定部で
前記バネ定数、前記関節駆動手段側の慣性モーメント及
び前記関節負荷側の慣性モーメントも含めて同定するこ
とを特徴とするロボットモデル同定装置。An identification signal generator for generating an identification signal, an input / output data memory for storing input / output signals when the identification signal generated by the generator is input to a robot as time-series data, and A robot model identification device including an identification unit that identifies a physical parameter of a robot model using input / output signal data stored in the memory, wherein the robot model has a spring constant as joint rigidity;
It is expressed by the equation of motion including the moment of inertia of the joint driving means and the moment of inertia of the joint load, and the identification unit includes the spring constant, the moment of inertia of the joint driving means, and the moment of inertia of the joint load. A robot model identification device characterized by identifying.
において、前記運動方程式は前記バネ定数、前記関節駆
動手段側の慣性モーメント及び前記関節負荷側の慣性モ
ーメントと各々対になる摩擦係数ないし減衰係数を有
し、これらの摩擦係数ないし減衰係数をも含めて同定す
ることを特徴とするロボットモデル同定装置。2. A robot model identification apparatus according to claim 1, wherein said equation of motion is a friction coefficient or damping paired with said spring constant, said inertia moment on said joint drive means side, and said inertia moment on said joint load side. A robot model identification device having a coefficient, and identifying the robot model including the friction coefficient or the damping coefficient.
において、前記ロボットが多軸の場合、各軸に加速度セ
ンサを設け、該加速度センサの検出値から他軸の影響を
避けることを特徴とするロボットモデル同定装置。3. The robot model identification device according to claim 1, wherein when the robot has multiple axes, an acceleration sensor is provided for each axis, and the influence of another axis is avoided from the detection value of the acceleration sensor. Robot model identification device.
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