JP3884249B2 - 人間型ハンドロボット用教示システム - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、多指多関節の人間型ハンドを有するロボット（以下、人間型ハンドロボット）に関するものであり、特に、その人間型ハンドの教示システムに関するものである。
【０００２】
【技術的背景】
人間型ハンドロボットの例としては、例えば、発明者たちにより開発されたＧｉｆｕ Ｈａｎｄ ＩＩ（図１参照）がある（H. Kawasaki, K. Tsuneo, K. Uchiyama, & T.Kurimoto, Dexterous Anthropomorphic Robot Hand with Distributed Tactile Sensor: Gifu Hand II,・Proc. of IEEE Int. Conf. on System, Man and Cybernetics pp. II-782 ・787, 1999参照）。このＧｉｆｕ ＨａｎｄＩＩは、形や機構の双方とも人間の手とほぼ同様となるように設計されている。即ち、この人間型ハンドロボットは、親指１１０と４つの指１２２，１２４，１２６，１２８とを有しており、親指１１０は４つの関節と４つの自由度を持ち、各指１２２，１２４，１２６，１２８も４つの関節と３つの自由度を有している。すべてのサーボモータは、手のフレーム内に搭載されている。６軸の力センサが各指先に付けられており、６２４個の触覚センサが、掌１４０や親指等の指の表面に分布している。そして、このＧｉｆｕ Ｈａｎｄ ＩＩは、人間の手の形状ばかりでなく、運動空間も同じようになるように構成されている。
このような人間型ハンドロボットの教示方式は、従来、マスターとする人間の掌と指の動き（以下、掌と指の両者を指し示すときは人間の場合は手、ロボットの場合はハンドと呼ぶ）を、直接スレーブであるロボットに目標値として伝える直接的マスター・スレーブ方式による教示が一般的である。しかし、マスターとスレーブとの掌と指の大きさが異なり、指の作業領域が一致せず運動機能も異なるため、マスターの指関節角度をスレーブで実現しても、指先の到達領域が異なるため作業が実行できないことがあり、人間はその差異を考慮してマスターである人間の手を動かす必要があり、円滑な教示が困難なことが多かった。
他の方法として、マスターである人間の掌の位置・姿勢はそのままロボット・ハンドでも実現するようにし、ロボットの指先の位置を最も位置誤差が少なくなるように指の角度を調整して指の大きさや運動機能の違いを吸収するようにしている方法もある（R. N. Rohling and J. M. Hollerbach，"Optimized FingertipMapping for Teleoperation of Dexterous Robot Hand，Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation，pp.769-775，1993参照）。しかし、掌の位置・姿勢が固定されるため、人間の手とロボット・ハンドの幾何学寸法等が類似していないと、共通の作業領域が狭いため、マスターの指先位置をスレーブで実現することは困難なことが多く、さらに、スレーブでの可動範囲であっても、運動学上の特異点近傍のために所定の力や速度を指先で生じさせることが困難であったりした。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、マスターである人間の動作からスレーブである人間型ハンドロボットへの動作の教示方法において、両者の幾何学的な寸法の差異、指関節の可動範囲の差異、関節の自由度数の差異等により、作業領域と作業能力が異なるために円滑な教示が困難であったことを大幅に改善するロボット教示方式を提供することを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明は、指及び掌を有する人間型ハンドロボットの動作の目標軌道を生成する教示システムにおいて、環境中の人間作業における掌、指、及び対象物体の３次元運動を計測する計測部と、前記計測部からのデータを用いて、ロボット・ハンドの指と対象物体との接触点を、人間の指と対象物体との接触点と一致させるように、指についての教示データを優先的に作成するとともに、ロボット・ハンドの掌の位置・姿勢について、指機構の可動範囲においてロボット・ハンドの可操作性を解析して、可操作性を最大にするように、教示データを作成する可操作性解析部とを備えることを特徴とする
前記計測部は、環境での対象物を人間が操作するときの、対象物体と人間の指との接触点を計測データとすることができる。
さらに、このシステムは、人間が作業するための仮想環境を生成するバーチャル・シミュレーション部を備え、前記環境中での人間作業は、前記バーチャル・シミュレーション部から、対象物体に対する作用を人間の手にフィードバックするためのフォース・フィードバック・グローブを付けて行うこともできる。
【０００５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
図２は、本発明の実施形態における人間型ハンドロボットの教示システムの構成例である。図２に示されるように、人間型ハンドロボット教示システム２００は、ロボット制御系２１０およびロボット教示系２５０で構成されている。ロボット制御系２１０は、スーパバイザ２１２のもとに、アーム・コントローラ２１４で制御されるアーム２２２、ハンド・コントローラ２１６で制御されるハンド２２４、そして、ビジョン・コントローラ２１８で制御されるカメラ２２６で構成されている。また、ロボット教示系２５０は、データ・アクイジション・システム２６２、３次元位置計測装置２６４、フォース・フィードバック・グローブ３００、バーチャル・シミュレーション・システム２５２、ハンド可操作性解析システム２５４、ロボット・シミュレーション・システム２５６で構成されている。
【０００６】
この実施形態である人間型ハンドロボット教示システム２００の動作を説明する。遠隔にあるロボットの置かれた環境は、ロボット制御系２１０のカメラ２２６で写されて、ビジョン・コントローラ２１８およびスーパバイザ２１２を介してロボット教示系２５０に送られる。ロボット教示系２５０に送られたビジョンの視覚映像と、操作対象である物体の事前情報から仮想環境をバーチャル・シミュレーション・システム２５２で構築する。構築された仮想環境では、少なくとも物体に対応する仮想物体と人間の手に対応する仮想ハンドが提示される。人間は、手にフォース・フィード・バックを付けて、仮想環境の中で仮想物体を対象にロボットに操作させたい一連の操作を行う。このときの、人間の手の３次元位置が、３次元計測装置２６４で計測され、データ・アクイジション・システム２６２を介してバーチャル・シミュレーション・システム２５２に送られる。このときに、バーチャル・シミュレーション・システム２５２は、仮想ハンドと仮想物体に空間的な干渉があるときには、仮想抗力を計算しフォース・フィードバック・グローブに送る。この仮想抗力は仮想物体と接触する指先、掌の各部ごとに計算される。この仮想抗力はフォース・フィードバック・グローブにおいて、指先や掌での力の目標値として制御される。このため、干渉があると、人間は接触感覚や把持感覚が得られ、実際の物体操作と同様な感覚で仮想物体が操作できる。
なお、対象のロボット・ハンドとしては、例えば、前に述べたＧｉｆｕ Ｈａｎｄ ＩＩのように、人間の手と同様に５本指あり、拇指は４関節４自由度、その他の指は４関節３自由度であるものである。
【０００７】
用いられているフォース・フィードバック・グローブの構成例を図３に示す。仮想環境においては、現実世界の実際の物体を操作していると人間が感じるために、十分なもっともらしさが必要である。力の情報、特に接触に関するものは、大変重要である。力は視覚的効果とともに、人間に対して提示されるべきである。このシステムでは、仮想物体を把握している人間の手に対する力は、フォース・フィードバック・グローブを用いて、人間の手に提示されている。図３に示すように、フォース・フィードバック・グローブ３００は、フォース・フィードバック機構と、人間の手の関節角度を計測するデータ・グローブ（例えば、Virtual Technologies 社のCyber Glove）とで構成されている。フォース・フィードバック機構は、腕３１６上に位置している１０個のサーボモータ３５２を有している。サーボモータ３５２によるトルクは、ワイヤ３４２により各指に対して伝達される。指における力は、力センサ３３８，３３４により計測される。人間は、各指の２点で力を感じる。この例のフォース・フィードバック・グローブ３００における力の分解能は、約３０グラムである。この構成を用いることにより、仮想的な力が人間に対して伝えられる。フォース・フィードバック・グローブ３００を用いるためには、手と仮想的な対象物体との位置関係、接触点、接触力の正確な情報が必要である。例えば、次の５つのパラメータが動きのデータとして、計測される。
refｖobject：基準座標系に関する対象物体の速度
objectｖhand：対象物座標系に関する手の速度
handｐi-th finger：ハンド座標系に関するｉ番目の指の位置
handｖi-th finger：ハンド座標系に関するｉ番目の指の速度
handｆi-th finger：ハンド座標系に関するｉ番目の指の仮想的な力
【０００８】
さて、一連の操作の観測値は、データ・アクイジション・システム２６２を介して、ハンド可操作性解析システム２５４に送られる。図４は、教示のための説明図である。図４（ａ）は、バーチャル・シミュレーション・システム２５２内の人間の手を示している。図４（ｂ）は、制御対象である人間型ロボット・ハンドを示している。教示は、人間の手で対象物を指先で把握し、その動作を人間型ハンドロボットで実行するための目標値を定めること目的としている。図４（ａ）に示すように、対象物体には対象物座標系が設定され、掌にはハンド座標系が設定される。対象物体と掌の位置・姿勢はこれらの座標系の位置・姿勢として定義される。図中の丸印は、接触点を表す。このような教示システムにおいては、人間の手とロボット・ハンドとの形状と運動機能が異なるため、基準座標系で表した掌の位置・姿勢refｒhandと指先位置refＰfingersを、人間型ハンドロボットにより同時に実現できない場合があり、実現できても機構の可動範囲限界にあって対象物体を操作しづらいことがある。物体の把持動作を考えた場合、掌の位置・姿勢refｒhandよりも把持位置−−すなわち指先位置refＰfingers−−が重要であるため、それらを優先させてrefｒhandを修正することが望ましい。このとき、観測データで示された指先位置refＰfingersを実現できる掌の位置・姿勢refｒhandは、ある領域内で無数に存在し唯一に定まらない。そこで、観測データのうち、基準座標系で表した対象物体の位置・姿勢refｒobjectと指先の位置refＰfingers及び力refＦhandは、教示データとして用い、掌の位置・姿勢refｒhandに関しては、教示データとしてその値を利用するのではなく、次のロボット・ハンドの可操作性を表す評価指標を最大もしくはほぼ最大とするように掌の位置・姿勢を解析し、その結果を教示データとしている。なお、上記の掌の位置・姿勢refｒhand，指先位置refＰfingers，対象物体の位置・姿勢refｒobjectは、ベクトル値である。
【０００９】
ロボットアームの機構評価を行なう方法にヤコビ行列Ｊの特性の解析がある。一般的なロボットアームについて、手先の位置・姿勢の速度ｒと関節速度ｑの関係は次式によって表される。
【数１】
このとき、手先の位置・姿勢の速度ｒのとりうる領域はヤコビ行列Ｊに依存し、その大きさはｄｅｔ（ＪT Ｊ）にほぼ比例する。したがって、ｄｅｔ（ＪT Ｊ）がロボットアーム機構の作業性能を評価する指標となりうる。しかし、この指標にはロボットの関節角度の可動範囲への考慮が含まれていない。そこで、教示コマンドを生成する際に、最適なハンドの位置・姿勢を求めるためのハンド可操作性の評価関数ＰＩを次式のように
【数２】
と定義し、ＰＩの値が最大となるよう掌の位置・姿勢を定めることとしている。ここで、ｉはハンドの指を示す添字で、拇指から小指を順番に１〜５で表している。右辺第１項は、各指の機構のヤコビ行列Ｊiによって評価される可操作性を示しており、ｗiはその重みを示している。右辺第２項は、各指の機構の可動範囲によって評価される可操作性を示しており、ρiはその重みを示している。可動範囲を評価する関数ＰＩは次式で示される。
【数３】
ＰＩ＝−Σj｛（ｑi-j−ai-j）-2＋（ｂi-j−qi-j）-2｝ （ａi-j＜bi-j）
ここで、ｑi-j は指ｉの ｊ番目の関節の角度である。ａi-jとｂi-jは指ｉのｊ番目の関節の限界角度である。ａi-j＜ｑi-j＜ｂi-jにおいて、ｑi-jが値を変化させてａi-jあるいはｂi-jに近づくと、ＰＩの値は急激に変化して、大きな負の値となる。明らかに、ＰＩは、指関節角度の関数である。
【００１０】
さて、いま教示の対象として扱っているロボット・ハンドは５本指で拇指は４関節４自由度機構、その他の指は４関節３自由度機構であるため、各指の機構のヤコビ行列Ｊiは、次式の関係が成り立つ。
【数４】
ここで、handｖi-th fingerはハンド座標で表される指先の速度である。ｑi-th fingerは制御可能な関節の角速度であり、拇指以外の指については、ｑi-th finger＝［ｑi-1，ｑi-2，ｑi-3］T（ｉ＝２〜５）であり、拇指は４関節４自由度でｑ1st finger＝［ｑ1-1，ｑ1-2，ｑ1-3，ｑ1-4]Tであり、handｖ1st fingerの自由度３に対して１自由度の冗長性を持っている。各指のｑi- １の変化は、内転、外転の動きとなり、ｑi-j（ｊ＞１）は前屈、後屈の動きとなる。拇指は、冗長自由度を有するため、掌と指先の姿勢を前屈、後屈に関係する指機構の根元から指先までの関節角度の合計値θ＝ｑ1-2＋ｑ1-3＋ｑ1-4と定めこれを調整可能なパラメータとして利用している。したがって、評価関数ＰＩは、指関節ベクトルｑi-th finger（ｉ＝１〜５）とθの関数として表される。一方、掌の位置・姿勢refｒhand＝［ｘhand，ｙhand，ｚhand，θhand，φhand，ψhand］Tと指先位置refＰfingers及びθが与えられると、指関節ベクトルが決まる。ここで、ｘhand，ｙhand，ｚhandは基準座標であらわした掌の位置をしめす。θhand，φhand，ψhandは 基準座標からハンド座標への回転をあらわすｚ−ｙ−ｚオイラー角である。指先位置refＰfingersは、教示データとして与えられる。したがって、指の逆運動学から、評価関数ＰＩはrefｒhandとθの関数ＰＩ（refｒhand，θ）として表せる。重みｗiおよびρiは、どの指もそれぞれ１．０，１０．０-10に設定した。ＰＩを最大にするrefｒhandとθは、最急降下法を用いて計算する。最急降下法の計算を行なうには、refｒhandおよびθの初期値が必要であり、この初期値は指の可動範囲内に収まっていなくてはならない。そこで、初期値は人間の掌の位置・姿勢とθの値とし、これがロボット・ハンドで実現できないときは、近傍を探索して可動範囲内に収まっている初期値を求める。対象としているロボット・ハンドが人間のそれと類似していると、容易に条件を満たす初期値を見つけることができる。
ハンド可操作性解析システムで求めた掌の位置・姿勢、指先の位置、指先の力は、対象物に設定した対象物座標系で記述しなおし、ロボット・シミュレーション・システムでこれらの教示データを元に作業の実行をシミュレーションし、良好な教示データであることを確認後、ロボット制御系に教示データが送られる。
【００１１】
本実施形態では、ＶＲ空間でのマスターである人間の作業に基づくロボット教示について述べているが、ＶＲ空間での作業に限定されず、実空間での人間作業においても、ロボット・ハンドの可操作性を最大もしくはその近傍とするようにロボット・ハンドの掌の位置・姿勢を調整するロボット教示も同様な教示方法であることは言うまでもない。
また、本実施形態での拇指は４関節４自由度のため、指の姿勢を表すパラメータθを導入したが、拇指が３自由度の場合にはこのようなパラメータを導入する必要はないことは言うまでもない。
さらに、本実施形態では５本指ロボット・ハンドであったが、４本以下のロボット・ハンドにおいても、人間がロボットの指数に応じて教示をおこなうことにより、同様な教示方法が実行できることは言うまでもない。
また、この上述の教示システムは、発明者の一人によるロボット教示システム（特開２０００−３０８９８５号公報参照）で述べられている、動作の意図を解釈してロボットの教示コマンドを作成するときにも適用することができる。
【００１２】
【発明の効果】
以上の構成により、人間の手とロボット・ハンドと作業領域が異なっていても、ハンド可操作性を最大もしくはほぼ最大にするロボット・ハンドの掌の位置・姿勢を求め、それを教示データとすることにより、人間が対象物を操作した接触点をロボット・ハンドにより実現でき、かつハンド可操作性を最大とするため、ロボット・ハンドの指先で発生できる速度や力が最大となり、物体の操作を教示したように実現することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】人間型ハンドロボットのハンドの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施例の教示システムの構成例を示す図である。
【図３】本発明のフォース・フィードバック・グローブの構成例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態の教示の説明図である。
【符号の説明】
１１０ 親指
１２０ 各指
１２２，１２４，１２６，１２８ 指
１４０ 掌
２００ 人間型ハンドロボット教示システム
２１０ ロボット制御系
２１２ スーパバイザ
２１４ アーム・コントローラ
２１６ ハンド・コントローラ
２１８ ビジョン・コントローラ
２２２ アーム
２２４ ハンド
２２６ カメラ
２５０ ロボット教示系
２５２ バーチャル・シミュレーション・システム
２５４ ハンド可操作性解析システム
２５６ ロボット・シミュレーション・システム
２６２ データ・アクイジション・システム
２６４ ３次元位置計測装置
３００ フォース・フィードバック・グローブ
３１６ 腕
３４２ ワイヤ
３５２ サーボモータ
３３８，３３４ 力センサ
【発明の属する技術分野】
本発明は、多指多関節の人間型ハンドを有するロボット（以下、人間型ハンドロボット）に関するものであり、特に、その人間型ハンドの教示システムに関するものである。
【０００２】
【技術的背景】
人間型ハンドロボットの例としては、例えば、発明者たちにより開発されたＧｉｆｕ Ｈａｎｄ ＩＩ（図１参照）がある（H. Kawasaki, K. Tsuneo, K. Uchiyama, & T.Kurimoto, Dexterous Anthropomorphic Robot Hand with Distributed Tactile Sensor: Gifu Hand II,・Proc. of IEEE Int. Conf. on System, Man and Cybernetics pp. II-782 ・787, 1999参照）。このＧｉｆｕ ＨａｎｄＩＩは、形や機構の双方とも人間の手とほぼ同様となるように設計されている。即ち、この人間型ハンドロボットは、親指１１０と４つの指１２２，１２４，１２６，１２８とを有しており、親指１１０は４つの関節と４つの自由度を持ち、各指１２２，１２４，１２６，１２８も４つの関節と３つの自由度を有している。すべてのサーボモータは、手のフレーム内に搭載されている。６軸の力センサが各指先に付けられており、６２４個の触覚センサが、掌１４０や親指等の指の表面に分布している。そして、このＧｉｆｕ Ｈａｎｄ ＩＩは、人間の手の形状ばかりでなく、運動空間も同じようになるように構成されている。
このような人間型ハンドロボットの教示方式は、従来、マスターとする人間の掌と指の動き（以下、掌と指の両者を指し示すときは人間の場合は手、ロボットの場合はハンドと呼ぶ）を、直接スレーブであるロボットに目標値として伝える直接的マスター・スレーブ方式による教示が一般的である。しかし、マスターとスレーブとの掌と指の大きさが異なり、指の作業領域が一致せず運動機能も異なるため、マスターの指関節角度をスレーブで実現しても、指先の到達領域が異なるため作業が実行できないことがあり、人間はその差異を考慮してマスターである人間の手を動かす必要があり、円滑な教示が困難なことが多かった。
他の方法として、マスターである人間の掌の位置・姿勢はそのままロボット・ハンドでも実現するようにし、ロボットの指先の位置を最も位置誤差が少なくなるように指の角度を調整して指の大きさや運動機能の違いを吸収するようにしている方法もある（R. N. Rohling and J. M. Hollerbach，"Optimized FingertipMapping for Teleoperation of Dexterous Robot Hand，Proc. of IEEE International Conference on Robotics and Automation，pp.769-775，1993参照）。しかし、掌の位置・姿勢が固定されるため、人間の手とロボット・ハンドの幾何学寸法等が類似していないと、共通の作業領域が狭いため、マスターの指先位置をスレーブで実現することは困難なことが多く、さらに、スレーブでの可動範囲であっても、運動学上の特異点近傍のために所定の力や速度を指先で生じさせることが困難であったりした。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、マスターである人間の動作からスレーブである人間型ハンドロボットへの動作の教示方法において、両者の幾何学的な寸法の差異、指関節の可動範囲の差異、関節の自由度数の差異等により、作業領域と作業能力が異なるために円滑な教示が困難であったことを大幅に改善するロボット教示方式を提供することを目的としている。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、本発明は、指及び掌を有する人間型ハンドロボットの動作の目標軌道を生成する教示システムにおいて、環境中の人間作業における掌、指、及び対象物体の３次元運動を計測する計測部と、前記計測部からのデータを用いて、ロボット・ハンドの指と対象物体との接触点を、人間の指と対象物体との接触点と一致させるように、指についての教示データを優先的に作成するとともに、ロボット・ハンドの掌の位置・姿勢について、指機構の可動範囲においてロボット・ハンドの可操作性を解析して、可操作性を最大にするように、教示データを作成する可操作性解析部とを備えることを特徴とする
前記計測部は、環境での対象物を人間が操作するときの、対象物体と人間の指との接触点を計測データとすることができる。
さらに、このシステムは、人間が作業するための仮想環境を生成するバーチャル・シミュレーション部を備え、前記環境中での人間作業は、前記バーチャル・シミュレーション部から、対象物体に対する作用を人間の手にフィードバックするためのフォース・フィードバック・グローブを付けて行うこともできる。
【０００５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
図２は、本発明の実施形態における人間型ハンドロボットの教示システムの構成例である。図２に示されるように、人間型ハンドロボット教示システム２００は、ロボット制御系２１０およびロボット教示系２５０で構成されている。ロボット制御系２１０は、スーパバイザ２１２のもとに、アーム・コントローラ２１４で制御されるアーム２２２、ハンド・コントローラ２１６で制御されるハンド２２４、そして、ビジョン・コントローラ２１８で制御されるカメラ２２６で構成されている。また、ロボット教示系２５０は、データ・アクイジション・システム２６２、３次元位置計測装置２６４、フォース・フィードバック・グローブ３００、バーチャル・シミュレーション・システム２５２、ハンド可操作性解析システム２５４、ロボット・シミュレーション・システム２５６で構成されている。
【０００６】
この実施形態である人間型ハンドロボット教示システム２００の動作を説明する。遠隔にあるロボットの置かれた環境は、ロボット制御系２１０のカメラ２２６で写されて、ビジョン・コントローラ２１８およびスーパバイザ２１２を介してロボット教示系２５０に送られる。ロボット教示系２５０に送られたビジョンの視覚映像と、操作対象である物体の事前情報から仮想環境をバーチャル・シミュレーション・システム２５２で構築する。構築された仮想環境では、少なくとも物体に対応する仮想物体と人間の手に対応する仮想ハンドが提示される。人間は、手にフォース・フィード・バックを付けて、仮想環境の中で仮想物体を対象にロボットに操作させたい一連の操作を行う。このときの、人間の手の３次元位置が、３次元計測装置２６４で計測され、データ・アクイジション・システム２６２を介してバーチャル・シミュレーション・システム２５２に送られる。このときに、バーチャル・シミュレーション・システム２５２は、仮想ハンドと仮想物体に空間的な干渉があるときには、仮想抗力を計算しフォース・フィードバック・グローブに送る。この仮想抗力は仮想物体と接触する指先、掌の各部ごとに計算される。この仮想抗力はフォース・フィードバック・グローブにおいて、指先や掌での力の目標値として制御される。このため、干渉があると、人間は接触感覚や把持感覚が得られ、実際の物体操作と同様な感覚で仮想物体が操作できる。
なお、対象のロボット・ハンドとしては、例えば、前に述べたＧｉｆｕ Ｈａｎｄ ＩＩのように、人間の手と同様に５本指あり、拇指は４関節４自由度、その他の指は４関節３自由度であるものである。
【０００７】
用いられているフォース・フィードバック・グローブの構成例を図３に示す。仮想環境においては、現実世界の実際の物体を操作していると人間が感じるために、十分なもっともらしさが必要である。力の情報、特に接触に関するものは、大変重要である。力は視覚的効果とともに、人間に対して提示されるべきである。このシステムでは、仮想物体を把握している人間の手に対する力は、フォース・フィードバック・グローブを用いて、人間の手に提示されている。図３に示すように、フォース・フィードバック・グローブ３００は、フォース・フィードバック機構と、人間の手の関節角度を計測するデータ・グローブ（例えば、Virtual Technologies 社のCyber Glove）とで構成されている。フォース・フィードバック機構は、腕３１６上に位置している１０個のサーボモータ３５２を有している。サーボモータ３５２によるトルクは、ワイヤ３４２により各指に対して伝達される。指における力は、力センサ３３８，３３４により計測される。人間は、各指の２点で力を感じる。この例のフォース・フィードバック・グローブ３００における力の分解能は、約３０グラムである。この構成を用いることにより、仮想的な力が人間に対して伝えられる。フォース・フィードバック・グローブ３００を用いるためには、手と仮想的な対象物体との位置関係、接触点、接触力の正確な情報が必要である。例えば、次の５つのパラメータが動きのデータとして、計測される。
refｖobject：基準座標系に関する対象物体の速度
objectｖhand：対象物座標系に関する手の速度
handｐi-th finger：ハンド座標系に関するｉ番目の指の位置
handｖi-th finger：ハンド座標系に関するｉ番目の指の速度
handｆi-th finger：ハンド座標系に関するｉ番目の指の仮想的な力
【０００８】
さて、一連の操作の観測値は、データ・アクイジション・システム２６２を介して、ハンド可操作性解析システム２５４に送られる。図４は、教示のための説明図である。図４（ａ）は、バーチャル・シミュレーション・システム２５２内の人間の手を示している。図４（ｂ）は、制御対象である人間型ロボット・ハンドを示している。教示は、人間の手で対象物を指先で把握し、その動作を人間型ハンドロボットで実行するための目標値を定めること目的としている。図４（ａ）に示すように、対象物体には対象物座標系が設定され、掌にはハンド座標系が設定される。対象物体と掌の位置・姿勢はこれらの座標系の位置・姿勢として定義される。図中の丸印は、接触点を表す。このような教示システムにおいては、人間の手とロボット・ハンドとの形状と運動機能が異なるため、基準座標系で表した掌の位置・姿勢refｒhandと指先位置refＰfingersを、人間型ハンドロボットにより同時に実現できない場合があり、実現できても機構の可動範囲限界にあって対象物体を操作しづらいことがある。物体の把持動作を考えた場合、掌の位置・姿勢refｒhandよりも把持位置−−すなわち指先位置refＰfingers−−が重要であるため、それらを優先させてrefｒhandを修正することが望ましい。このとき、観測データで示された指先位置refＰfingersを実現できる掌の位置・姿勢refｒhandは、ある領域内で無数に存在し唯一に定まらない。そこで、観測データのうち、基準座標系で表した対象物体の位置・姿勢refｒobjectと指先の位置refＰfingers及び力refＦhandは、教示データとして用い、掌の位置・姿勢refｒhandに関しては、教示データとしてその値を利用するのではなく、次のロボット・ハンドの可操作性を表す評価指標を最大もしくはほぼ最大とするように掌の位置・姿勢を解析し、その結果を教示データとしている。なお、上記の掌の位置・姿勢refｒhand，指先位置refＰfingers，対象物体の位置・姿勢refｒobjectは、ベクトル値である。
【０００９】
ロボットアームの機構評価を行なう方法にヤコビ行列Ｊの特性の解析がある。一般的なロボットアームについて、手先の位置・姿勢の速度ｒと関節速度ｑの関係は次式によって表される。
【数１】
【数２】
【数３】
ＰＩ＝−Σj｛（ｑi-j−ai-j）-2＋（ｂi-j−qi-j）-2｝ （ａi-j＜bi-j）
ここで、ｑi-j は指ｉの ｊ番目の関節の角度である。ａi-jとｂi-jは指ｉのｊ番目の関節の限界角度である。ａi-j＜ｑi-j＜ｂi-jにおいて、ｑi-jが値を変化させてａi-jあるいはｂi-jに近づくと、ＰＩの値は急激に変化して、大きな負の値となる。明らかに、ＰＩは、指関節角度の関数である。
【００１０】
さて、いま教示の対象として扱っているロボット・ハンドは５本指で拇指は４関節４自由度機構、その他の指は４関節３自由度機構であるため、各指の機構のヤコビ行列Ｊiは、次式の関係が成り立つ。
【数４】
ハンド可操作性解析システムで求めた掌の位置・姿勢、指先の位置、指先の力は、対象物に設定した対象物座標系で記述しなおし、ロボット・シミュレーション・システムでこれらの教示データを元に作業の実行をシミュレーションし、良好な教示データであることを確認後、ロボット制御系に教示データが送られる。
【００１１】
本実施形態では、ＶＲ空間でのマスターである人間の作業に基づくロボット教示について述べているが、ＶＲ空間での作業に限定されず、実空間での人間作業においても、ロボット・ハンドの可操作性を最大もしくはその近傍とするようにロボット・ハンドの掌の位置・姿勢を調整するロボット教示も同様な教示方法であることは言うまでもない。
また、本実施形態での拇指は４関節４自由度のため、指の姿勢を表すパラメータθを導入したが、拇指が３自由度の場合にはこのようなパラメータを導入する必要はないことは言うまでもない。
さらに、本実施形態では５本指ロボット・ハンドであったが、４本以下のロボット・ハンドにおいても、人間がロボットの指数に応じて教示をおこなうことにより、同様な教示方法が実行できることは言うまでもない。
また、この上述の教示システムは、発明者の一人によるロボット教示システム（特開２０００−３０８９８５号公報参照）で述べられている、動作の意図を解釈してロボットの教示コマンドを作成するときにも適用することができる。
【００１２】
【発明の効果】
以上の構成により、人間の手とロボット・ハンドと作業領域が異なっていても、ハンド可操作性を最大もしくはほぼ最大にするロボット・ハンドの掌の位置・姿勢を求め、それを教示データとすることにより、人間が対象物を操作した接触点をロボット・ハンドにより実現でき、かつハンド可操作性を最大とするため、ロボット・ハンドの指先で発生できる速度や力が最大となり、物体の操作を教示したように実現することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】人間型ハンドロボットのハンドの構成を示す図である。
【図２】本発明の一実施例の教示システムの構成例を示す図である。
【図３】本発明のフォース・フィードバック・グローブの構成例を示す図である。
【図４】本発明の実施形態の教示の説明図である。
【符号の説明】
１１０ 親指
１２０ 各指
１２２，１２４，１２６，１２８ 指
１４０ 掌
２００ 人間型ハンドロボット教示システム
２１０ ロボット制御系
２１２ スーパバイザ
２１４ アーム・コントローラ
２１６ ハンド・コントローラ
２１８ ビジョン・コントローラ
２２２ アーム
２２４ ハンド
２２６ カメラ
２５０ ロボット教示系
２５２ バーチャル・シミュレーション・システム
２５４ ハンド可操作性解析システム
２５６ ロボット・シミュレーション・システム
２６２ データ・アクイジション・システム
２６４ ３次元位置計測装置
３００ フォース・フィードバック・グローブ
３１６ 腕
３４２ ワイヤ
３５２ サーボモータ
３３８，３３４ 力センサ
Claims (3)
- 指及び掌を有する人間型ハンドロボットの動作の目標軌道を生成する教示システムにおいて、
環境中の人間作業における掌、指、及び対象物体の３次元運動を計測する計測部と、
前記計測部からのデータを用いて、ロボット・ハンドの指と対象物体との接触点を、人間の指と対象物体との接触点と一致させるように、指についての教示データを優先的に作成するとともに、ロボット・ハンドの掌の位置・姿勢について、指機構の可動範囲においてロボット・ハンドの可操作性を解析して、可操作性を最大にするように、教示データを作成する可操作性解析部と
を備えることを特徴とする人間型ハンドロボットの教示システム。 - 請求項１に記載の人間型ハンドロボットの教示システムにおいて、前記計測部は、環境での対象物を人間が操作するときの、対象物体と人間の指との接触点を計測データとすることを特徴とする人間型ハンドロボットの教示システム。
- 請求項１又は２に記載の人間型ハンドロボットの教示システムにおいて、
さらに、人間が作業するための仮想環境を生成するバーチャル・シミュレーション部を備えており、前記環境中での人間作業は、前記バーチャル・シミュレーション部から、対象物体に対する作用を人間の手にフィードバックするためのフォース・フィードバック・グローブを付けて行うことを特徴とする人間型ハンドロボットの教示システム。
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