JP4055703B2 - Robot hand device - Google Patents
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Description
本発明は、物体に衝撃を与えることなく、把持した物体を置くことができるロボットハンド装置に関する。 The present invention relates to a robot hand apparatus that can place a grasped object without giving an impact to the object.
ロボットハンド装置は、各種産業用ロボットや人型ロボット等として様々な分野で利用されてようになってきている。ロボットハンド装置は、所定の形状を有する物体を所定の方向から把持するものが主流であった。近年、ロボットハンド装置には、多指ロボットハンドを有するものが開発され、多自由度を有する多指ロボットハンドにより任意の形状の物体を任意の方向から把持することが可能となった(特許文献1参照)。
しかしながら、任意の形状の物体を把持した場合や任意の方向から物体を把持した場合、その物体を床等に置くときに、多指ロボットハンドから物体を離すタイミングの判定が非常に難しい。そのため、タイミングが早過ぎた場合には物体が床に落下し、あるいは、タイミングが遅い場合には物体を床に押し付けることになるので、物体に対して衝撃を与えることなり、物体を損傷する恐れがある。 However, when an object of an arbitrary shape is gripped or an object is gripped from an arbitrary direction, it is very difficult to determine the timing of separating the object from the multi-fingered robot hand when placing the object on the floor or the like. Therefore, if the timing is too early, the object will fall to the floor, or if the timing is late, the object will be pressed against the floor, which may cause an impact on the object and damage the object. There is.
そこで、本発明は、物体に衝撃を与えることなく、物体を置くことができるロボットハンド装置を提供することを課題とする。 Accordingly, an object of the present invention is to provide a robot hand device that can place an object without giving an impact to the object.
本発明に係るロボットハンド装置は、ロボットハンドで把持した物体を置くときに、物体を置く場所から受ける反力が閾値を超えた場合にロボットハンドから物体を離す制御を行い、閾値を物体の重量に比例した値とすることを特徴とする。 The robot hand device according to the present invention performs control for separating an object from the robot hand when a reaction force received from a place where the object is placed exceeds a threshold when placing an object grasped by the robot hand, and sets the threshold to the weight of the object. The value is proportional to.
このロボットハンド装置では、把持した物体を置く場合、物体が受ける反力が閾値を超えるか否かを判定し、閾値を超えた場合にロボットハンドから物体を離す制御を行う。このように、このロボットハンド装置では、物体が受ける反力に基づいて物体を離すタイミングを判定しているので、物体の形状や物体を把持する方向に関係なく、物体を置く最適なタイミングを決定することができる。そのため、タイミングが早過ぎて物体が落下したりあるいはタイミングが遅過ぎて物体を把持した状態で置く場所に押し付けるようなことはなく、物体に衝撃を与えることなく物体を置くことができる。 In this robot hand device, when placing a grasped object, it is determined whether or not the reaction force received by the object exceeds a threshold value, and control is performed to separate the object from the robot hand when the threshold value is exceeded. In this way, in this robot hand device, the timing for releasing the object is determined based on the reaction force received by the object, so the optimum timing for placing the object is determined regardless of the shape of the object and the direction in which the object is gripped. can do. For this reason, the object is not pushed against the place where the object is dropped because the timing is too early or the object is placed while the object is grasped while the timing is too late, and the object can be placed without giving an impact to the object.
本発明の上記ロボットハンド装置では、物体の重量とロボットハンドにおける物体を把持する力との差から反力を演算する構成としてもよい。 The robot hand device of the present invention may be configured to calculate the reaction force from the difference between the weight of the object and the force for gripping the object in the robot hand.
このロボットハンド装置では、反力を物体の重量とロボットハンドにおける把持している力との差から演算によって求め、この演算によって求めた反力が閾値を超えた場合に物体を離す制御を行う。したがって、このロボットハンド装置は、簡単に反力を求めることができ、反力を実際に検出する手段がなくても離すタイミングを判定できる。 In this robot hand device, the reaction force is obtained by calculation from the difference between the weight of the object and the force grasped by the robot hand, and control is performed to release the object when the reaction force obtained by this calculation exceeds a threshold value. Therefore, this robot hand device can easily determine the reaction force, and can determine the release timing without means for actually detecting the reaction force.
本発明の上記ロボットハンド装置では、ロボットハンド装置のベースの座標系からロボットハンドの座標系へのロボットハンドの姿勢によってロボットハンドの座標系における指先合力をロボットハンド装置のベースの座標系における指先合力に変換し、当該ロボットハンド装置のベースの座標系における指先合力の中の鉛直方向の指先合力に基づいて物体の重量を推定する構成としてもよい。 In the above robot hand device of the present invention, the fingertip resultant force in the robot hand coordinate system is converted into the fingertip resultant force in the robot hand device coordinate system according to the attitude of the robot hand from the robot hand device base coordinate system to the robot hand coordinate system. The weight of the object may be estimated based on the vertical fingertip resultant force in the fingertip resultant force in the base coordinate system of the robot hand device .
このロボットハンド装置では、物体の重量をロボットハンドにおける把持している力とロボットハンドの姿勢に基づいて推定するので、物体の形状や物体を把持する方向に関係なく、物体の重量を検出することができる。したがって、このロボットハンド装置は、物体の重量を把持する前に予め重量を測定したり、あるいは、物体の重量を実際に検出する手段を具備する必要がない。 In this robot hand device, since the weight of the object is estimated based on the gripping force of the robot hand and the posture of the robot hand, the weight of the object can be detected regardless of the shape of the object and the direction in which the object is gripped. Can do. Therefore, this robot hand apparatus does not need to measure the weight in advance before grasping the weight of the object, or to include means for actually detecting the weight of the object.
本発明の上記ロボットハンド装置では、閾値を物体の重量に比例した値とすると好適である。 In the robot hand device of the present invention, it is preferable that the threshold value is a value proportional to the weight of the object.
このロボットハンド装置では、物体の重量が重いほど反力が大きくなるので、閾値を物体の重量に比例した値とすることによって、離すタイミングを物体の重量に応じて高精度に判定できる。 In this robot hand apparatus, the reaction force increases as the weight of the object increases. Therefore, by setting the threshold value to be a value proportional to the weight of the object, the separation timing can be determined with high accuracy according to the weight of the object.
本発明によれば、物体に衝撃を与えることなく、把持した物体を置くことができる。 According to the present invention, a grasped object can be placed without giving an impact to the object.
以下、図面を参照して、本発明に係るロボットハンド装置の実施の形態を説明する。 Hereinafter, an embodiment of a robot hand apparatus according to the present invention will be described with reference to the drawings.
本実施の形態では、本実施の形態に係るロボットハンド装置を、任意の形状及び任意の重量の物体を把持し、把持した物体を所定の床面に置くロボットハンド装置に適用する。本実施の形態に係るロボットハンド装置は、アームの先端にロボットハンドが取り付けられ、ロボットハンドが4本の指を有している。 In the present embodiment, the robot hand device according to the present embodiment is applied to a robot hand device that grips an object having an arbitrary shape and an arbitrary weight and places the gripped object on a predetermined floor surface. In the robot hand device according to the present embodiment, the robot hand is attached to the tip of the arm, and the robot hand has four fingers.
図1及び図2を参照して、ロボットハンド装置1の構成について説明する。図1は、本実施の形態に係るロボットハンド装置の構成図である。図2は、本実施の形態に係るロボットハンド装置のロボットハンドの構造図である。 A configuration of the robot hand apparatus 1 will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG. 1 is a configuration diagram of the robot hand apparatus according to the present embodiment. FIG. 2 is a structural diagram of the robot hand of the robot hand device according to the present embodiment.
ロボットハンド装置1は、重量及び形状が未知の物体を指先で把持し、把持した物体を所定の床面に置く。特に、ロボットハンド装置1では、物体の重量を推定し、その重量の推定値を用いることによって、物体を床面に静かに置くことができる。このロボットハンド装置1は、主に、アーム2、ロボットハンド3、カメラ4、ロータリエンコーダ5、6軸力センサ6及び制御装置7を備えている。
The robot hand apparatus 1 grips an object whose weight and shape are unknown with a fingertip, and places the gripped object on a predetermined floor surface. In particular, in the robot hand apparatus 1, the weight of the object is estimated, and the estimated value of the weight can be used to place the object quietly on the floor surface. The robot hand device 1 mainly includes an
アーム2は、複数の関節と関節間をつなぐリンクからなる。各関節は、回転関節であり、モータ21で構成される。モータ21は、モータドライバ20から駆動電流DIが供給され、駆動電流DIに応じて所定方向に所定角度回転駆動する。モータドライバ20は、制御装置7から指令信号CSが送信され、この指令信号CSで指令された回転方向及び角度に応じて駆動電流DIを発生したり、あるいは、指令信号CSの停止指令に応じて駆動電流DIの発生を停止する。
The
ロボットハンド3は、親指3a、示指3b、中指3c、薬指3dの4本指からなる(図2参照)。親指3aは、4つのモータ31,・・・を備え、4自由度である。他の3本の指3b〜3dは、3つのモータ31,・・・を備え、3自由度である。さらに、3本の指3b〜3dは、連動関節32を備えているので、関節数としては4つである。ロボットハンド3全体としての自由度は、13である。モータ31は、モータ21と同様に、モータドライバ30からの駆動電流DIにより回転駆動する。モータドライバ30は、モータドライバ21と同様に、制御装置7からの指令信号CSにより駆動電流DIを発生/発生停止する。各指3a〜3dの指先部分は、曲面形状の弾性体である。なお、図2には、親指3aについては3つのモータ31,31,31、他の指3b〜3dについては2つのモータ31,31しか描いていないが、6軸力センサ6の裏側にモータがもう一つ設けられている。
The
カメラ4は、物体の位置、向き、形状等を認識するために、把持する前の物体を撮影し、その画像データを画像信号PSとして制御装置7に送信する。
In order to recognize the position, orientation, shape, and the like of the object, the camera 4 captures the object before gripping and transmits the image data to the
ロータリエンコーダ5は、アーム2の各関節に設けられ、各関節の回転角を検出する。そして、ロータリエンコーダ5では、その検出した回転角を関節角信号ASとして制御装置7に送信する。ちなみに、ロータリエンコーダの代わりに、ポテンショメータ等で関節角を検出してもよい。
The
6軸力センサ6は、ロボットハンド3の各指3a〜3dの根元に設けられ(図2参照)、各指における各軸方向の力の3成分と各軸回りのモーメントの3成分を検出する。そして、6軸力センサ6では、検出した6つの成分からなる6軸力信号FSを制御装置7に送信する。
The six-
図3〜図7も参照して、制御装置7について説明する。図3は、ロボット座標系とハンド座標系とを示す図である。図4は、ロボットハンドの姿勢の説明図であり、(a)がアームの自由度の構成を示す一例であり、(b)が(a)で示すアームの各関節でのリンク座標系、ロボット座標系、ハンド座標系の関係を示す図である。図5は、鉛直方向の指先合力の時間変化を示す図である。図6は、物体重量推定値と床反力閾値との関係を示す図である。図7は、物体を置くときの鉛直方向の指先合力の時間変化を示す図である。
The
制御装置7は、CPU[Central Processing Unit]、ROM[Read Only Memory]、RAM[Random Access Memory]等からなる電子制御ユニットである。制御装置7では、各検出手段4,5,6から検出信号PS,AS,FSを取り入れ、対象の物体を把持し、所定の床面に置くために、モータドライバ20,・・・及びモータドライバ30,・・・に指令信号CSを送信してモータ21,・・・及びモータ31,・・・の駆動を制御する。特に、制御装置7では、物体の重量を推定するための物体重量推定制御及び物体にショックを与えることなく床面に置くための物体を置く制御を行う。この物体重量推定制御及び物体を置く制御について詳細に説明する。
The
各制御について説明する前に、制御装置7で用いる座標系について説明しておく。図3に示すように、物体Oは4本の指3a〜3dの指先で把持され、アーム2によって持ち上げられ、ロボットハンド3がロボットハンド装置1のベースに対して任意の姿勢となる。ロボットハンド3の座標系をハンド座標系Σh(Xh、Yh,Zh)Tと定義し、ロボットハンド装置1のベースの座標系をロボット座標系ΣR(XR、YR,ZR)Tと定義する。このハンド座標系Σhにおいて、物体Oを把持しているときの4本の指3a〜3dの各指先力の合力(Fx h,Fy h,Fz h)Tが定義される。
Before describing each control, the coordinate system used in the
図4に示す7つの関節(モータ21)で構成されるアーム2の例により、アーム2のリンク座標系について説明する。図4(a)に示すように、アーム2は、7自由度である。図4(b)に示すように、ロボット座標系ΣRに対して、アーム2の基準の座標系Σ0(X0、Y0,Z0)Tが定義される。そして、各関節にリンク座標系Σ1(X1、Y1,Z1)T〜Σ7(X7、Y7,Z7)Tが定義され、リンク座標系Σ1〜Σ7のZ軸が回転軸となるように設定される。終端の座標系ΣE(XE、YE,ZE)Tは、ハンド座標系Σhである。アーム2では、並進移動を考慮せず、回転運動だけを考慮すると、リンク座標系Σi−1から次のリンク座標系Σiへの回転行列Ti−1,iは、式(1)によって表すことができる。さらに、ロボット座標系ΣRからハンド座標系Σhへの回転行列TR,hは、式(2)によって表すことができる。
The link coordinate system of the
式(1)におけるφi―1は、Xi−1軸回りの回転であり、リンク座標系Σi−1とリンク座標系Σiとの間で決まる角度(定数)である。θiは、回転後のZi−1軸(すなわち、Zi軸)回りの回転角であり、ロータリエンコーダ5で検出される関節角である。したがって、回転行列TR,hは、各関節における関節角から求めることができる。この回転行列TR,hが、ロボットハンド3の姿勢(ハンド姿勢)を示す。
In equation (1), φ i-1 is rotation around the X i-1 axis, and is an angle (constant) determined between the link coordinate system Σi-1 and the link coordinate system Σi. θ i is a rotation angle around the Z i-1 axis (that is, the Z i axis) after rotation, and is a joint angle detected by the
制御装置7における物体重量推定制御について説明する。物体の重量を知ることによって、ロボットハンド3によって物体を把持するときの最適な把持力を設定できるとともに、物体を置くときの物体を離すタイミングを判定できる。そこで、物体重量推定制御では、指先合力及びハンド姿勢に基づいて、物体の重量を高精度に推定する。
The object weight estimation control in the
制御装置7では、関節角信号ASによる各関節角を用いて、式(2)により回転行列TR,hを求める。また、制御装置7では、6軸力信号FSによる各指における6成分を用いてハンド座標系Σhにおける指先合力(Fx h,Fy h,Fz h)Tを求める。そして、制御装置7では、式(3)により、ロボット座標系ΣRにおける指先合力(Fx R,Fy R,Fz R)Tを求める。
In the
ロボット座標系ΣRにおける指先合力(Fx R,Fy R,Fz R)TにおけるFz Rは、鉛直方向の指先合力である。理論的には、物体の重量WOは、この鉛直方向の指先合力Fz Rを用いて、式(4)によって求めることができる。 F z R fingertip force in the robot coordinate system ΣR (F x R, F y R, F z R) in T is the vertical direction of the fingertip force. Theoretically, the weight W O of the object can be obtained by Expression (4) using the fingertip resultant force F z R in the vertical direction.
式(4)におけるWfは、指全体の自重(指自重)であり、既知である。 W f in equation (4) is the weight of the entire finger (finger weight) and is known.
一般的には、把持する前の無荷重状態で、センサのドリフトの影響を無くすために、6軸力センサ6のオフセット除去処理を1回行う必要がある。このオフセット処理直後の6軸センサ6の出力値は0になり、指自重による6軸力センサ6の各軸方向の分力も0になり、キャンセルされる。したがって、アーム2の移動によりハンド姿勢(回転行列TR,h)が変わると、指自重による6軸力センサ6の各軸方向の分力も変わる。つまり、ハンド姿勢により、鉛直方向の指先合力Fz Rが変わってしまう。したがって、任意のハンド姿勢での物体の重量を推定するためには、この指自重の影響を補正しなければならない。
Generally, in order to eliminate the influence of sensor drift in a no-load state before gripping, it is necessary to perform the offset removal processing of the six-
そこで、制御装置7では、6軸力センサ6のオフセット除去を行うときに、キャンセルされた指自重の各軸方向の成分を求める。具体的には、そのときのハンド姿勢を示す回転行列をT’R,hとすると、指自重Wfのロボット座標系ΣRにおける各軸方向成分(Wx R,Wy R,Wz R)Tとセンサ座標系(すなわち、ハンド座標系Σh)における各軸方向成分(Wx h,Wy h,Wz h)Tとの関係は、式(5)によって表すことができる。さらに、式(5)から、センサ座標系における各軸方向成分(Wx h,Wy h,Wz h)は、式(6)によって表すことができる。
Therefore, in the
制御装置7では、ロータリエンコーダ5からオフセット処理時の関節角信号ASを取り入れ、その関節角を用いてオフセット処理時のハンド姿勢である回転行列T’R,hを求める。そして、制御装置7では、回転行列T’R,hの成分T31,T32,T33を用いて、式(6)から指自重のキャンセルされた各軸方向成分(Wx h,Wy h,Wz h)Tを求める。式(3)に対して、この各軸方向成分(Wx h,Wy h,Wz h)Tを用いて指自重の影響を補正すると、式(7)となる。
The
式(7)では、回転行列T”R,hはオフセット処理後の任意のハンド姿勢であり、(Fx h,Fy h,Fz h)Tはオフセット処理後のハンド座標系Σhにおける指先合力であり、(Fx R,Fy R,Fz R)Tはオフセット処理後のロボット座標系ΣRにおける指先合力である。制御装置7では、ロータリエンコーダ5からオフセット処理後の関節角信号ASを取り入れ、その関節角を用いてオフセット処理後の回転行列T”R,hを求める。さらに、制御装置7では、6軸力センサ6からオフセット処理後の6軸力信号FSを取り入れ、各指の6成分からオフセット処理後のハンド座標系Σhにおける指先合力(Fx h,Fy h,Fz h)Tを求める。そして、制御装置7では、式(7)により、オフセット処理後のロボット座標系ΣRにおける指先合力(Fx R,Fy R,Fz R)Tを求める。
In Expression (7), the rotation matrix T ″ R, h is an arbitrary hand posture after the offset processing, and (F x h , F y h , F z h ) T is the fingertip in the hand coordinate system Σh after the offset processing. (F x R , F y R , F z R ) T is a fingertip resultant force in the robot coordinate system ΣR after the offset process In the
この式(7)によって求めた鉛直方向の指先合力Fz Rには、指自重の成分が含まれている。ロボット座標系ΣRにおいて、指の自重力は常にZR軸の負方向に沿うので、物体重量の推定値WOは式(8)によって求めることができる。 The fingertip resultant force F z R in the vertical direction obtained by the equation (7) includes a component of the finger weight. In the robot coordinate system .SIGMA.R, since its own weight of the finger is always along the negative direction of the Z R-axis, the estimated value W O of the object weight can be determined by Equation (8).
式(8)では、Fz Rは常に負値であり、WOとWfは常に正値である。制御装置7では、式(7)から求めた鉛直方向の指先合力Fz Rを用いて、式(8)から物体重量の推定値WOを求める。実際、6軸力センサ6やロータリエンコーダ5のノイズの影響によってサンプリング毎にWOの値が変わるので、所定時間(例えば、1秒間)で求めたWOを平均化し、その平均値を物体の重量の推定値として用いる。ちなみに、6軸力センサが指の根元以外に設けられた場合でも、その6軸力センサより先の部分の重量を上記と同様の方法でキャンセルすることができる。
In equation (8), F z R is always a negative value, and W O and W f are always positive values. In the
次に、制御装置7における物体を置く制御について説明する。物体を置く場合、ロボットハンド3がどのタイミングで物体を離すかが重要となる。例えば、離すのが早過ぎると、物体が床に落下し、損傷する恐れがある。逆に、離すのが遅すぎると、物体が床に当ってからも置く動作を続けるので、物体を床に押し付ける力によって物体を損傷する恐れがある。したがって、衝撃を与えることなく、物体を床に置くためには、物体が床に当るか否かの状態を見極める必要がある。そこで、物体を置く制御では、床からの反力を物体の重量の推定値に基づいてリアルタイムに求め、その床反力を監視することによって離すタイミングを高精度に判定する。
Next, control for placing an object in the
物体を置く動作を開始すると、制御装置7では、ロータリエンコーダ5からの関節角信号AS及び6軸力センサ6からの6軸力信号FSを取り入れ、式(7)により、リアルタイムにロボット座標系ΣRにおける鉛直方向の指先合力Fz Rを求める。床反力は物体が床に接触すると発生するので、このリアルタイムに求める鉛直方向の指先合力Fz Rを用いて床反力を求める。式(9)に示すように、物体の重量の推定値WOとある時点での鉛直方向の指先合力Fz Rの差により床反力Fを定義する。
When the operation of placing an object is started, the
式(9)では、鉛直方向の下向きを正方向としている。制御装置7では、予め求めている物体重量の推定値WO及びリアルタイムに求めている鉛直方向の指先合力Fz Rに基づいて、式(9)によりリアルタイムに床反力Fを求める。
In Expression (9), the downward direction in the vertical direction is the positive direction. In the
理論的には、床反力Fが0のときには物体が床に接触しない状態であり、床反力Fが0より大きくなると物体が床に接触した状態と判断することができる。しかし、実際には、図5に示すように、センサにおけるノイズの影響により、制御装置7で求めた鉛直方向の指先合力Fz Rは変動する。したがって、この鉛直方向の指先合力Fz Rは、物体が床に接触するか否かの境界において、物体の重量の推定値WO前後で変動する。そのため、床反力Fが0より大きくなっても、必ずしも、物体が床に接触しているとは限らない。
Theoretically, when the floor reaction force F is 0, the object is not in contact with the floor, and when the floor reaction force F is greater than 0, it can be determined that the object is in contact with the floor. However, actually, as shown in FIG. 5, the fingertip resultant force F z R in the vertical direction obtained by the
制御装置7では、このセンサのノイズの影響によって物体を離すタイミングが誤判定するのを防止するために、最適な床反力の閾値を設定する。この床反力閾値を一定値とした場合、重量が異なる全ての物体に適用できない。また、床反力閾値を物体の重量に比例させて設定した場合、物体の重量が軽すぎると、その閾値が鉛直方向の指先合力Fz Rの変動幅A(最大値と最小値との差)に含まれる可能性がある(図5参照)。そこで、物体が軽い場合、床反力閾値が小さくなり過ぎないように、変動幅Aに応じて設定する。一方、物体が重い場合、床反力は物体の重量に応じて大きくなるので、物体の重量に応じて設定する。具体的には、式(10)に示すように、床反力閾値を、物体重量の推定値WOがαA/βより小さい場合には変動幅Aにαを乗算した値とし、物体重量の推定値WOがαA/β以上の場合には物体重量の推定値WOにβを乗算した値とする。
The
図6には、この式(10)による物体重量の推定値WOと床反力閾値との関係を示しており、閾値は、WOがαA/βより小さい領域では一定値となり、WOがαA/β以上の領域ではWOに比例して増加する。
6, the formula (10) shows the relationship between the object weight estimates W O and the floor reaction force threshold by the threshold, the W O is constant value is .alpha.A / beta smaller area, W O Increases in proportion to
制御装置7では、床反力閾値を設定するために、リアルタイムに求めている鉛直方向の指先合力Fz Rを1秒間モニタリングし、その1秒間における最大値と最小値を抽出し、その最大値と最小値との差A(変動幅)を求める。そして、制御装置7では、この変動幅Aと予め求めている物体重量の推定値WOに基づいて、式(10)により床反力閾値を設定する。なお、1秒間モニタリングするのは、置く動作が1秒以上要することを考慮し、出来る限り変動幅Aを高精度に検出するためである。
In order to set the floor reaction force threshold, the
そして、制御装置7では、リアルタイムに求めている床反力Fと床反力閾値とを比較する。床反力Fが床反力閾値以下の場合、制御装置7では、アーム2を駆動し続け、物体に対して一定速度で置く動作を継続する。床反力Fが床反力閾値を超えると、制御装置7では、置く動作を終了する。置く動作を終了する場合、制御装置7では、アーム2を停止(各関節のモータ21,・・・を停止)するための指令信号CSをモータドライバ20に送信し、アーム2が停止後、ロボットハンド3による物体の把持を解除する(各モータ31,・・・を回転駆動する)ための指令信号CSをモータドライバ30に送信する。図7に示すように、物体が床に接触すると、延長方向の指先合力Fz Rが減少するので、床反力Fが増加し、床反力Fが床反力閾値を越える。その超えた時点でアーム2を停止させ、アーム2停止後、直ちに、ロボットハンド3の把持を解除する。
And in the
図1〜図2を参照して、ロボットハンド装置1における動作を説明する。まず、ロボットハンド装置1における物体を把持し、物体を置くまでの一連の動作を図8のフローチャートに沿って説明する。さらに、制御装置7における物体重量推定制御を図9のフローチャートに沿って説明し、物体を置く制御を図10のフローチャートに沿って説明する。図8は、図1のロボットハンド装置の動作を示すフローチャートである。図9は、図1の制御装置における物体重量推定制御を示すフローチャートである。図10は、図1の制御装置における物体を置く制御を示すフローチャートである。
With reference to FIGS. 1-2, the operation | movement in the robot hand apparatus 1 is demonstrated. First, a series of operations from gripping an object in the robot hand device 1 to placing the object will be described with reference to the flowchart of FIG. Further, the object weight estimation control in the
まず、ロボットハンド装置1における一連の動作について説明する。制御装置7では、カメラ4からの画像信号PSを取り入れ、画像認識により把持する物体の位置、向き、形状等を認識する(S1)。そして、制御装置7では、物体の向きと形状から物体の把持方法(把持姿勢や目標把持力)を決定し、さらに、物体の位置から目標把持位置を決定する(S2)。続いて、制御装置7では、逆運動解析により、各指3a〜3dの目標姿勢及びアーム2の目標姿勢(各関節における目標関節角)を演算する(S3)。
First, a series of operations in the robot hand apparatus 1 will be described. The
そして、制御装置7では、関節毎に、目標関節角に従って時系列の関節角度指令を作成し、その関節角度指令に応じた指令信号CSをモータドライバ20に送信してモータ21を駆動する(S4)。すると、アーム2が、駆動し、物体を把持するための位置までロボットハンド3を移動させる。この把持する直前に、制御装置7では、アーム2を一旦停止させ、6軸力センサ6のオフセット処理を行う。オフセット処理後、制御装置7では、関節毎に、ロボットハンド3を目標把持位置まで移動させるための指令信号CSをモータドライバ20に送信してモータ21を駆動する(S4)。それと同時に、制御装置7では、指毎に、目標把持力で物体を把持するための指令信号CSをモータドライバ30に送信してモータ31を駆動する(S4)。すると、ロボットハンド3が、駆動し、物体を把持する(S4)。
Then, the
続いて、制御装置7では、ロボットハンド3による把持制御を継続するとともに、アーム2を持ち上げるための指令信号CSをモータドライバ20に送信してモータ21を駆動する(S5)。すると、アーム2が、駆動し、ロボットハンド3で把持された物体を持ち上げる(S5)。
Subsequently, the
次に、制御装置7では、ロボットハンド3による把持制御を継続するとともに、アーム2を停止するための指令信号CSをモータドライバ20に送信してモータ21の駆動を停止する(S6)。すると、アーム2が、停止し、物体を所定の位置で停止させる(S6)。この停止中、制御装置7では、物体重量を推定する(S7)。
Next, the
推定が終了すると、制御装置7では、物体の置く所定の場所の上方まで物体を移動させるための指令信号CSをモータドライバ20に送信してモータ21を駆動する(S8)。すると、アーム2が、駆動し、置く場所の上方まで物体を移動させる(S8)。さらに、制御装置7では、物体を一定速度で下方に移動させるための指令信号CSをモータドライバ20に送信してモータ21を駆動する(S9)。すると、アーム2が、置く動作を開始し、物体を鉛直方向に沿って一定速度で移動させる(S9)。
When the estimation is completed, the
置く動作が開始すると、制御装置7では、置くときに物体に衝撃を与えないために、物体を置くための制御を行い、物体を離すタイミングを判定する(S10)。そして、制御装置7では、物体を離すタイミングを判定すると、アーム2を停止させるための指令信号CSをモータドライバ20に送信してモータ21の駆動を停止する(S11)。すると、アーム2が、停止する(S11)。続いて、制御装置7では、指毎に、物体の把持を解除するための指令信号CSをモータドライバ30に送信してモータ31を駆動する(S11)。すると、ロボットハンド3が物体の把持を解除し、物体を床に置く(S11)。
When the placing operation is started, the
制御装置7における物体重量推定制御について説明する。6軸力センサ6のオフセット処理時に、制御装置7では、各関節におけるロータリエンコーダ5から関節角信号ASを各々読み込み、オフセット処理時のハンド姿勢である回転行列T’R,hを演算する(S20)。さらに、制御装置7では、この回転行列T’R,hの成分T31,T32,T33に基づいて、式(6)によりキャンセルされた指自重の各軸方向成分(Wx h,Wy h,Wz h)Tを演算する(S20)。
The object weight estimation control in the
上記のS7の処理時に、制御装置7では、4本の指3a〜3dの6軸力センサ6から6軸力信号FSを各々読み込み、ハンド座標系Σhにおける指先合力(Fx h,Fy h,Fz h)Tを演算する(S21)。続いて、制御装置7では、各関節におけるロータリエンコーダ5から関節角信号ASを各々読み込み、オフセット処理後のハンド姿勢である回転行列T”R,hを演算する(S22)。
During the processing of S7, the
そして、制御装置7では、キャンセルされた指自重の各軸方向成分(Wx h,Wy h,Wz h)T、ハンド座標系Σhにおける指先合力(Fx h,Fy h,Fz h)及びオフセット処理後のハンド姿勢(回転行列T”R,h)に基づいて、式(7)により指自重の影響を補正した鉛直方向の指先合力Fz Rを演算する(S23)。
Then, in the
最後に、制御装置7では、鉛直方向の指先合力Fz R及び指自重Wfを用いて、式(8)により物体の重量WOを推定する(S24)。
Finally, in the
制御装置7における物体を置く制御について説明する。物体を置く動作を開始すると、制御装置7では、一定時間毎に、4本の指3a〜3dの6軸力センサ6から6軸力信号FSを各々読み込み、式(7)により鉛直方向の指先合力Fz Rを演算する。そして、制御装置7では、1秒間における鉛直方向の指先合力Fz Rの最大値及び最小値を検出し、変動幅Aを設定する(S30)。さらに、制御装置7では、変動幅A及び物体重量の推定値WOに基づいて、式(10)により床反力閾値を決定する(S31)。
Control of placing an object in the
続いて、制御装置7では、一定時間毎に、4本の指3a〜3dの6軸力センサ6から6軸力信号FSを各々読み込み、式(7)により現在の鉛直方向の指先合力Fz Rを演算する(S32)。さらに、制御装置7では、現在の鉛直方向の指先合力Fz R及び物体の重量の推定値WOに基づいて、式(9)により床反力Fを演算する(S33)。そして、制御装置7では、演算によって求めた床反力Fが床反力閾値より大きくなったか否かを判定する(S34)。このように、制御装置7では、物体を置く動作中、リアルタイムで床反力を検出し続け、床反力が床反力閾値を超えるか否かによって物体を離すタイミングを判定する。
Subsequently, the
床反力Fが床反力閾値以下の間、制御装置7では、アーム2による物体を一定速度で置く制御を継続し(S35)、S32の処理に戻る。この場合、床反力Fが物体が床に接触したことを示していないので、床反力Fを繰り返し求め、床反力Fの変化を見極める。
While the floor reaction force F is equal to or less than the floor reaction force threshold, the
床反力Fが床反力閾値より大きくなると、制御装置7では、直ちに、アーム2の駆動を停止させ、さらに、ロボットハンド3による物体の把持を解除させるための制御を行う(S36)。すると、物体は、床に静かに置かれる。この場合、床反力Fが物体が床に接触したことを示したので、直ちに、物体を置く動作を終了する。
When the floor reaction force F becomes larger than the floor reaction force threshold, the
このロボットハンド装置1によれば、物体を置く動作中リアルタイムで求めた床反力が閾値を越えるか否かを判定することによって、物体の形状や物体を把持する方向に関係なく、物体を離す最適なタイミングを判定できる。そのため、物体を早く離して床に落下させたりあるいは物体を遅く離して床に押し付けたりするようなことがないので、物体に衝撃を与えることなく、静かに置くことができる。さらに、ロボットハンド装置1では、物体の重量と鉛直方向の指先合力から床反力を簡単な演算によって求めるので、床反力を検出する手段を必要としない。また、ロボットハンド装置1では、床反力閾値を物体の重量と鉛直方向の指先合力の変動幅に基づいて設定しているので、センサのノイズの影響や物体の重量によって物体を離すタイミングを誤判定することがなく、離すタイミングの判定精度が高い。 According to this robot hand device 1, the object is released regardless of the shape of the object or the direction in which the object is gripped by determining whether or not the floor reaction force obtained in real time during the operation of placing the object exceeds the threshold value. The optimal timing can be determined. Therefore, since the object is not released quickly and dropped on the floor, or the object is released slowly and pressed against the floor, it can be placed quietly without giving an impact to the object. Furthermore, in the robot hand apparatus 1, the floor reaction force is obtained by a simple calculation from the weight of the object and the fingertip resultant force in the vertical direction, so that no means for detecting the floor reaction force is required. In the robot hand apparatus 1, the floor reaction force threshold value is set based on the fluctuation range of the object weight and the vertical fingertip resultant force, so that the timing of releasing the object due to the influence of sensor noise or the object weight is incorrect. There is no determination, and the determination accuracy of the release timing is high.
さらに、ロボットハンド装置1によれば、指先合力とハンド姿勢に基づいて物体の重量を推定することによって、物体の形状や向き及び把持する方向に関係なく、物体の重量を知ることができる。したがって、ロボットハンド装置1では、物体の重量を予め検出したり、あるいは、物体の重量を直接検出する手段を必要としない。特に、ロボットハンド装置1では、物体の重量を求める際に指自重の影響を補正しているので、高精度に物体の重量を推定することができる。 Furthermore, according to the robot hand apparatus 1, by estimating the weight of the object based on the fingertip resultant force and the hand posture, it is possible to know the weight of the object regardless of the shape and orientation of the object and the direction in which it is gripped. Therefore, the robot hand apparatus 1 does not require means for detecting the weight of the object in advance or directly detecting the weight of the object. In particular, the robot hand device 1 corrects the influence of the finger's own weight when determining the weight of the object, so that the weight of the object can be estimated with high accuracy.
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。 As mentioned above, although embodiment which concerns on this invention was described, this invention is implemented in various forms, without being limited to the said embodiment.
例えば、本実施の形態では4本の指を有する多指ロボットハンドに適用したが、4本指以外の多指ロボットハンドや手のひらを有するロボットハンド等の他のロボットハンドにも適用可能である。また、本実施の形態では全体で自由度数が13のロボットハンドに適用したが、各指の自由度については任意の自由度に適用可能である。 For example, although the present embodiment is applied to a multi-fingered robot hand having four fingers, the present invention can also be applied to other robot hands such as a multi-fingered robot hand other than four fingers and a robot hand having a palm. In this embodiment, the present invention is applied to a robot hand having a total of 13 degrees of freedom. However, the degree of freedom of each finger can be applied to any degree of freedom.
また、本実施の形態では指先で物体を把持する場合に適用したが、手のひら等の手の面で物体を把持する場合にも適用可能であり、その場合には手首に6軸力センサを設け、指先合力の代わりに手の面で物体を把持する力を用いて物体重量の推定や床反力の演算を行う。 In this embodiment, the present invention is applied to gripping an object with a fingertip. However, the present embodiment can also be applied to gripping an object with the surface of a hand such as a palm. In this case, a six-axis force sensor is provided on the wrist. The object weight is estimated and the floor reaction force is calculated using the force of grasping the object with the hand surface instead of the fingertip resultant force.
また、本実施の形態では重量が未知の物体を対象し、物体の重量を推定する構成としたが、重量が既知の物体を対象とした場合、物体の重量を他の方法によって求めた場合あるいは物体の重量を直接検出した場合でも、その他の方法で取得した物体重量から床反力を演算する構成としてもよい。また、本実施の形態では床反力を演算によって求める構成としたが、床反力を直接検出する等の他の方法によって床反力を取得した場合でも、その他の方法で取得した床反力によって離すタイミングを判定してもよい。また、本実施の形態では閾値を鉛直方向の指先合力の変動幅及び物体の重量の応じて設定する構成としたが、重量が軽い物体を対象としている場合には変動幅のみ応じて設定してもよいし、重量が重い物体を対象としている場合には物体の重量のみに応じて設定してもよいし、あるいは、物体の重量が一定又は変化幅が少ない場合には一定の閾値を用いてもよい。 Further, in the present embodiment, an object with an unknown weight is targeted and the weight of the object is estimated, but when an object with an already known weight is targeted, the weight of the object is obtained by another method or Even when the weight of the object is directly detected, the floor reaction force may be calculated from the object weight obtained by another method. In this embodiment, the floor reaction force is obtained by calculation. However, even when the floor reaction force is acquired by another method such as directly detecting the floor reaction force, the floor reaction force acquired by another method is used. The timing of releasing may be determined. In this embodiment, the threshold is set according to the fluctuation range of the fingertip resultant force in the vertical direction and the weight of the object. However, if the object is a light object, the threshold is set only according to the fluctuation range. If the object is heavy, it may be set according to the weight of the object. Alternatively, if the weight of the object is constant or the change width is small, a constant threshold value is used. Also good.
1…ロボットハンド装置、2…アーム、3…ロボットハンド、3a…親指、3b…示指、3c…中指、3d…薬指、4…カメラ、5…ロータリエンコーダ、6…6軸力センサ、7…制御装置、20,30…モータドライバ、21,31…モータ、32…連動関節 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Robot hand apparatus, 2 ... Arm, 3 ... Robot hand, 3a ... Thumb, 3b ... Index finger, 3c ... Middle finger, 3d ... Ring finger, 4 ... Camera, 5 ... Rotary encoder, 6 ... 6 axial force sensor, 7 ... Control Device, 20, 30 ... motor driver, 21, 31 ... motor, 32 ... interlocking joint
Claims (3)
前記閾値を物体の重量に比例した値とすることを特徴とするロボットハンド装置。 When placing an object gripped by a robot hand, if the reaction force received from the place where the object is placed exceeds a threshold, control to separate the object from the robot hand,
A robot hand apparatus characterized in that the threshold value is a value proportional to the weight of an object.
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