JP5776456B2 - Robot arm control device, control method and program - Google Patents

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Description

本発明は、ロボットアームを制御して把持対象物を最適に把持できるロボットアーム制御装置、制御方法及びプログラムに関するものである。   The present invention relates to a robot arm control device, a control method, and a program capable of optimally gripping a gripping object by controlling a robot arm.

近年、ロボットアームを制御して把持対象物を把持するロボットアーム制御装置が知られている（例えば、特許文献１）。   In recent years, a robot arm control device that controls a robot arm and grips an object to be gripped is known (for example, Patent Document 1).

特開２００６−０２６８７５号公報JP 2006-026875 A 特開２００８−３６７３３号公報JP 2008-36733 A

上記特許文献１に示すロボットアーム制御装置においては、例えば、計測装置の誤差、ロボットアームの制御誤差などのロボットアームを制御する際に生じる様々な誤差がない理想的な条件に基づいて制御を行っている。この為、これら誤差の影響により把持対象物の把持に失敗するなどの問題が生じる可能性がある。   In the robot arm control device disclosed in Patent Document 1, for example, control is performed based on ideal conditions free from various errors that occur when controlling the robot arm, such as measurement device errors and robot arm control errors. ing. For this reason, there is a possibility that problems such as failure in gripping the object to be gripped occur due to the influence of these errors.

これに対し、理想位置とのズレ量を計測し、その補正を行う制御装置が知られている（例えば、特許文献２参照）。当該制御装置においては、上記ズレ量の計測及び補正演算が必要となり、コスト増加な要因となり得る。   On the other hand, a control device that measures the amount of deviation from the ideal position and corrects it is known (for example, see Patent Document 2). In the control device, the measurement of the deviation amount and the correction calculation are necessary, which may cause an increase in cost.

本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、把持対象物を最適に把持できるロボットアーム制御装置、制御方法及びプログラムを提供することを主たる目的とする。   The present invention has been made to solve such problems, and a main object of the present invention is to provide a robot arm control device, a control method, and a program capable of optimally gripping an object to be gripped.

上記目的を達成するための本発明の一態様は、ロボットアームを制御して把持対象物を把持するロボットアーム制御装置であって、前記把持対象物を把持したときのロボットアームの姿勢状態毎に、前記ロボットアームの位置を複数の方向に夫々摂動させたときに該摂動に対して把持状態の頑健性が高い方向を算出する頑健性算出手段と、前記複数のロボットアームの姿勢状態の中から、所定の誤差が大きい方向と前記頑健性算出手段により算出された頑健性が高い方向とが近くなる、前記ロボットアームの姿勢状態を選択する選択手段と、を備える、ことを特徴とするロボットアーム制御装置である。この一態様によれば、把持対象物を最適に把持することができる。   One aspect of the present invention for achieving the above object is a robot arm control apparatus for controlling a robot arm to grip a gripping object, for each posture state of the robot arm when the gripping object is gripped. A robustness calculating means for calculating a direction in which the robustness of the gripping state is high with respect to the perturbation when the position of the robot arm is perturbed in a plurality of directions, and a posture state of the plurality of robot arms And a selection means for selecting a posture state of the robot arm, in which a direction in which a predetermined error is large and a direction in which the robustness calculated by the robustness calculation means is close to each other. It is a control device. According to this aspect, the object to be grasped can be grasped optimally.

この一態様において、前記把持対象物の位置を計測する計測手段を更に備え、前記選択手段は、前記複数のロボットアームの姿勢状態の中から、前記計測手段の誤差が大きい方向と前記頑健性算出手段により算出された頑健性が高い方向とがより近くなる、前記ロボットアームの姿勢状態を優先的に選択してもよい。これにより、把持状態の頑健性が高く計測手段の誤差の影響を受け難い姿勢状態が優先的に選択されるため、把持対象物を最適に把持できる。   In this aspect, the image processing apparatus further includes a measurement unit that measures the position of the grasped object, and the selection unit calculates the direction in which the error of the measurement unit is large and the robustness calculation from the posture states of the plurality of robot arms. The posture state of the robot arm that is closer to the direction of high robustness calculated by the means may be preferentially selected. As a result, the posture state that is highly robust in the gripping state and is not easily affected by the error of the measuring unit is preferentially selected, and thus the gripping target can be optimally gripped.

この一態様において、前記所定の誤差は、前記ロボットアームの制御誤差、ロボットの移動方向による誤差、ロボットが移動する路面状況による誤差、及び把持対象物の移動方向による誤差、のうち少なくとも１つを含んでいてもよい。これにより、把持状態の頑健性が高く、ロボットアームの制御誤差、ロボットの移動方向による誤差、ロボットが移動する路面状況による誤差、把持対象物の移動方向による誤差、などの所定の誤差の影響を受け難い姿勢状態が優先的に選択されるため、把持対象物を最適に把持できる。   In this aspect, the predetermined error is at least one of a control error of the robot arm, an error due to the moving direction of the robot, an error due to a road surface condition where the robot moves, and an error due to the moving direction of the grasped object. May be included. As a result, the gripping state is highly robust, and the effects of predetermined errors such as the robot arm control error, the error due to the movement direction of the robot, the error due to the road surface condition where the robot moves, the error due to the movement direction of the object to be grasped, etc. Since the posture state that is difficult to receive is preferentially selected, the object to be grasped can be gripped optimally.

この一態様において、前記頑健性算出手段は、前記ロボットアームの姿勢状態毎に、前記ロボットアームの位置を所定方向に摂動させて、夫々の方向で把持状態が維持できる最大の摂動の位置を算出し、該算出した各最大の摂動の位置に基づいて頑健性が高い方向を算出してもよい。   In this aspect, the robustness calculation means calculates the position of the maximum perturbation that can maintain the gripping state in each direction by perturbing the position of the robot arm in a predetermined direction for each posture state of the robot arm. Then, a direction with high robustness may be calculated based on the calculated position of each maximum perturbation.

この一態様において、前記把持対象物を把持したときのロボットアームの姿勢状態を複数設定する姿勢状態設定手段を更に備えていてもよい。これにより、ロボットアームの姿勢状態を容易に複数設定することができる。   In this aspect, it may further include posture state setting means for setting a plurality of posture states of the robot arm when the gripping object is gripped. Thereby, a plurality of posture states of the robot arm can be easily set.

この一態様において、前記選択手段により選択された前記ロボットアームの位置へ、前記ロボットアームを移動させるための最適な軌道を算出する軌道算出手段を更に備えていてもよい。   In this aspect, a trajectory calculation unit that calculates an optimal trajectory for moving the robot arm to the position of the robot arm selected by the selection unit may be further provided.

この一態様において、前記ロボットアームを駆動する駆動手段と、前記駆動手段を制御して、前記選択手段に選択された前記ロボットアームの姿勢状態に基づいて、前記把持対象物を前記ロボットアームに把持させる制御手段と、を更に備えていてもよい。   In this aspect, the robot arm is driven, and the driving means is controlled to grip the object to be gripped by the robot arm based on the posture state of the robot arm selected by the selection unit. And a control means for making it possible.

この一態様において、前記ロボットアームの姿勢状態は、前記ロボットアームの位置、ロボットアームの各指の姿勢角度、前記ロボットアームの各指を駆動するトルク、前記ロボットアームの初期姿勢、のうち少なくとも１つを含んでいてもよい。   In this aspect, the posture state of the robot arm is at least one of the position of the robot arm, the posture angle of each finger of the robot arm, the torque for driving each finger of the robot arm, and the initial posture of the robot arm. It may contain one.

この一態様において、前記姿勢状態設定手段により設定された前記複数のロボットアームの姿勢状態を記憶する記憶手段を更に備えていてもよい。これにより、複数のロボットアームの姿勢状態を保持し、適宜読み込むことができる。   In this aspect, the apparatus may further include a storage unit that stores the posture states of the plurality of robot arms set by the posture state setting unit. Thereby, the posture state of a plurality of robot arms can be held and read appropriately.

他方、上記目的を達成するための本発明の一態様は、ロボットアームを制御して把持対象物を把持するロボットアーム制御装置の制御方法であって、前記把持対象物を把持したときのロボットアームの姿勢状態を複数設定するステップと、前記設定されたロボットアームの姿勢状態毎に、前記ロボットアームの位置を摂動させたときに該摂動に対して把持状態の頑健性が高い方向を算出するステップと、前記設定された複数のロボットアームの姿勢状態の中から、所定の誤差が大きい方向と前記頑健性算出手段により算出された頑健性が高い方向とが近くなる、前記ロボットアームの姿勢状態を選択するステップと、を含む、ことを特徴とするロボットアーム制御装置の制御方法であってもよい。この一態様によれば、把持対象物を最適に把持することができる。   On the other hand, one aspect of the present invention for achieving the above object is a control method of a robot arm control device for controlling a robot arm to grip a gripping object, and the robot arm when gripping the gripping object And a step of calculating a direction in which the robustness of the gripping state is high with respect to the perturbation when the position of the robot arm is perturbed for each of the set posture states of the robot arm. And a posture state of the robot arm in which a direction in which a predetermined error is large and a direction in which the robustness calculated by the robustness calculation means is close from the set posture states of the plurality of robot arms. And a step of selecting the robot arm control method. According to this aspect, the object to be grasped can be grasped optimally.

また、上記目的を達成するための本発明の一態様は、ロボットアームを制御して把持対象物を把持するロボットアーム制御装置のプログラムであって、前記把持対象物を把持したときのロボットアームの姿勢状態を複数設定する処理と、前記設定されたロボットアームの姿勢状態毎に、前記ロボットアームの位置を摂動させたときに該摂動に対して把持状態の頑健性が高い方向を算出する処理と、前記設定された複数のロボットアームの姿勢状態の中から、所定の誤差が大きい方向と前記頑健性算出手段により算出された頑健性が高い方向とが近くなる、前記ロボットアームの姿勢状態を選択する処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とするロボットアーム制御装置のプログラムであってもよい。この一態様によれば、把持対象物を最適に把持することができる。   Another aspect of the present invention for achieving the above object is a program of a robot arm control device that controls a robot arm to grip a gripping object, and the robot arm is configured to grip the gripping object. Processing for setting a plurality of posture states, and processing for calculating a direction in which the robustness of the gripping state is high with respect to the perturbation when the robot arm position is perturbed for each of the set posture states of the robot arm. Selecting a posture state of the robot arm in which the direction in which a predetermined error is large and the direction in which the robustness calculated by the robustness calculating unit is close from the set posture states of the plurality of robot arms The program may be a program for a robot arm control device that causes a computer to execute the processing to be performed. According to this aspect, the object to be grasped can be grasped optimally.

本発明によれば、把持対象物を最適に把持できるロボットアーム制御装置、制御方法及びプログラムを提供することができる。   According to the present invention, it is possible to provide a robot arm control device, a control method, and a program that can optimally grip a gripping object.

本発明の実施の形態１に係るロボットアーム制御装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the schematic system configuration | structure of the robot arm control apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１に係るロボットアームの概略的構成を示す図である。It is a figure which shows schematic structure of the robot arm which concerns on Embodiment 1 of this invention. （ａ）ロボットアームのハンド部の位置を上下方向へ摂動させた状態を示す図である。（ｂ）ロボットアームのハンド部の位置を前後方向へ摂動させた状態を示す図である。（ｃ）ロボットアームのハンド部の位置を回転方向へ摂動させた状態を示す図である。（ｄ）ロボットアームのハンド部の位置を左右方向へ摂動させた状態を示す図である。（ｅ）ロボットアームのハンド部の位置を回転方向へ摂動させた状態を示す図である。(A) It is a figure which shows the state which perturbed the position of the hand part of the robot arm to the up-down direction. (B) It is a figure which shows the state which perturbed the position of the hand part of the robot arm to the front-back direction. (C) It is a figure which shows the state which perturbed the position of the hand part of the robot arm to the rotation direction. (D) It is a figure which shows the state which perturbed the position of the hand part of the robot arm to the left-right direction. (E) It is a figure which shows the state which perturbed the position of the hand part of the robot arm to the rotation direction. 把持状態の頑健性が高い方向を算出する方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the method of calculating the direction where the robustness of a holding state is high. 本発明の実施の形態１に係るロボットハンド制御装置の制御処理フローを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the control processing flow of the robot hand control apparatus which concerns on Embodiment 1 of this invention.

実施の形態１．
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。図１は、本発明の実施の形態１に係るロボットアーム制御装置の概略的なシステム構成を示すブロック図である。本実施の形態１に係るロボットアーム制御装置１は、ロボットアーム２を制御して把持対象物を最適に把持するものである。 Embodiment 1 FIG.
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a schematic system configuration of the robot arm control apparatus according to the first embodiment of the present invention. The robot arm control device 1 according to the first embodiment controls the robot arm 2 to optimally grip the object to be gripped.

ロボットアーム制御装置１は、ロボットアーム２の姿勢状態を設定する姿勢状態設定部１１と、設定されたロボットアーム２の姿勢状態を記憶するデータベース１２と、ロボットアーム２の摂動に対する把持状態の頑健性を算出する頑健性算出部１３と、把持対象物の位置を計測する計測装置１４と、設定された複数の把持フレームの中から、最適な把持フレームを選択する選択部１５と、ロボットアーム２の軌道を算出する軌道算出部１６と、ロボットアーム２を制御する制御部１７と、を備えている。   The robot arm control device 1 includes a posture state setting unit 11 that sets the posture state of the robot arm 2, a database 12 that stores the set posture state of the robot arm 2, and robustness of the gripping state against perturbation of the robot arm 2. A robustness calculation unit 13 that calculates the position of the gripping object, a measuring device 14 that measures the position of the gripping object, a selection unit 15 that selects an optimal gripping frame from a plurality of set gripping frames, and the robot arm 2. A trajectory calculation unit 16 that calculates a trajectory and a control unit 17 that controls the robot arm 2 are provided.

なお、ロボットアーム制御装置１は、例えば、演算処理、制御処理等と行うＣＰＵ（Central Processing Unit）と、ＣＰＵによって実行される演算処理プログラム、制御処理プログラム等が記憶されたＲＯＭ（Read Only Memory）と、処理データ等を一時的に記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）と、を有するマイクロコンピュータを中心にして、ハードウェア構成されている。また、これらＣＰＵ、ＲＯＭ、及びＲＡＭは、データバス等によって相互に接続されている。   The robot arm control device 1 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) that performs arithmetic processing, control processing, and the like, and a ROM (Read Only Memory) that stores arithmetic processing programs executed by the CPU, control processing programs, and the like. And a microcomputer having a RAM (Random Access Memory) that temporarily stores processing data and the like. The CPU, ROM, and RAM are connected to each other by a data bus or the like.

ロボットアーム２は、例えば、ロボット１００の胴体１０１などに回転可能に連結されたアーム部２１と、アーム部２１の先端に回転可能に連結されたハンド部２２と、を有している（図２）。   The robot arm 2 includes, for example, an arm part 21 that is rotatably connected to the body 101 of the robot 100 and a hand part 22 that is rotatably connected to the tip of the arm part 21 (FIG. 2). ).

アーム部２１は、複数のリンク部２１１と、各リンク部２１１を回転可能に連結する複数の関節部２１２（手首関節部、肘関節部、肩関節部など）と、を有している。各関節部２１２には各関節部２１２を回転駆動するアクチュエータ（駆動手段）と、各関節部２１２の回転を検出する回転センサと、が夫々設けられている。   The arm portion 21 includes a plurality of link portions 211 and a plurality of joint portions 212 (such as a wrist joint portion, an elbow joint portion, and a shoulder joint portion) that rotatably connect the link portions 211. Each joint part 212 is provided with an actuator (driving means) that rotationally drives each joint part 212 and a rotation sensor that detects the rotation of each joint part 212.

ハンド部２２は、複数の指部（親指部、人指し指部、中指部、薬指部など）２２１と、各指部２２１が回転可能に連結された掌部２２２と、を有している。各指部２２１には複数の関節部２２３が設けられており、各関節部２２３には各関節部２２３を回転駆動するアクチュエータ（駆動手段）と、各関節部２２３の回転を検出する回転センサと、が夫々設けられている。   The hand part 22 has a plurality of finger parts (thumb part, index finger part, middle finger part, ring finger part, etc.) 221 and a palm part 222 to which each finger part 221 is rotatably connected. Each finger part 221 is provided with a plurality of joint parts 223, and each joint part 223 has an actuator (drive means) that rotationally drives each joint part 223, and a rotation sensor that detects the rotation of each joint part 223, Are provided.

ロボットアーム２は、ロボットアーム制御装置１からの制御信号に応じて、各関節部２１２、２２３のアクチュエータを回転駆動して、アーム部２１及びハンド部２２を所望に位置に移動させ、各指部２２１及び掌部２２２を用いて、把持対象物を把持することができるように構成されている。なお、上記ロボットアーム２の構成は一例であり、これに限らず、任意の構成が適用可能である。   In response to a control signal from the robot arm control device 1, the robot arm 2 rotationally drives the actuators of the joint portions 212 and 223 to move the arm portion 21 and the hand portion 22 to desired positions, and each finger portion. The object 221 and the palm 222 are configured to be able to grip the object to be gripped. The configuration of the robot arm 2 is merely an example, and the configuration is not limited to this, and any configuration can be applied.

姿勢状態設定部１１は、姿勢状態設定手段の一具体例であり、把持対象物を安定的に把持したときのロボットアーム２の姿勢状態を複数設定する。例えば、姿勢状態設定部１１は、ロボットアーム２のハンド部２２に把持対象物を実際に把持させ、そのときの検出センサにより検出された検出値に基づいたロボットアーム２の姿勢状態を、把持フレーム（把持フレーム１、・・・把持フレームｎ：ｎ＝１０〜１０００程度）として夫々設定し、データベース１２に記憶させる。なお、各把持フレームは、各姿勢状態における、例えば、ロボットアーム２のハンド部２２の位置、ロボットアーム２のハンド部２２の各指部２２１の姿勢角度、ロボットアーム２のハンド部２２の各指部２２１を駆動するトルク、ロボットアーム２の初期姿勢、などを含む。   The posture state setting unit 11 is a specific example of the posture state setting unit, and sets a plurality of posture states of the robot arm 2 when the grasped object is stably grasped. For example, the posture state setting unit 11 causes the hand unit 22 of the robot arm 2 to actually hold the object to be gripped, and determines the posture state of the robot arm 2 based on the detection value detected by the detection sensor at that time. (Grip frame 1,..., Grip frame n: n = about 10 to 1000) are set and stored in the database 12. Note that each gripping frame is, for example, the position of the hand portion 22 of the robot arm 2, the posture angle of each finger portion 221 of the hand portion 22 of the robot arm 2, and each finger of the hand portion 22 of the robot arm 2 in each posture state. Including the torque for driving the unit 221, the initial posture of the robot arm 2, and the like.

姿勢状態設定部１１は、ロボットアーム２のハンド部２２に把持対象物を実際に把持させることなく、コンピュータシミュレーションにより仮想演算を行い、各ロボットアーム２の姿勢状態を算出するようにしてもよい。   The posture state setting unit 11 may calculate the posture state of each robot arm 2 by performing a virtual calculation by computer simulation without causing the hand unit 22 of the robot arm 2 to actually hold the grip target.

データベース１２は、記憶手段の一具体例であり、姿勢状態設定部１１により設定された複数の把持フレームを記憶するものであり、例えば、ＲＯＭやＲＡＭなどから構成されている。   The database 12 is a specific example of a storage unit, and stores a plurality of gripping frames set by the posture state setting unit 11, and includes, for example, a ROM or a RAM.

頑健性算出部１３は、頑健性算出手段の一具体例であり、姿勢状態設定部１１によりデータベース１２に設定されたロボットアーム２の把持フレーム毎に、ロボットアーム２のハンド部２２の位置を上下方向（図３（ａ））、前後方向（図３（ｂ））、回転方向（図３（ｃ）及び（ｅ））、左右方向（図３（ｄ））、などの任意の方向に、様々な大きさの摂動を与え、そのとき把持状態が破綻しないか否かを判定することで、それら摂動に対して把持状態の頑健性（ロバスト性）が高い方向を算出する。なお、頑健性算出部１３は、姿勢状態設定部１１から出力される各把持フレームを直接読み込んでもよい。   The robustness calculation unit 13 is a specific example of the robustness calculation unit, and moves the position of the hand unit 22 of the robot arm 2 up and down for each gripping frame of the robot arm 2 set in the database 12 by the posture state setting unit 11. Direction (FIG. 3A), front-rear direction (FIG. 3B), rotation direction (FIGS. 3C and 3E), left-right direction (FIG. 3D), etc. By giving perturbations of various sizes and determining whether or not the gripping state fails at that time, the direction in which the robustness (robustness) of the gripping state is higher than those perturbations is calculated. Note that the robustness calculation unit 13 may directly read each grip frame output from the posture state setting unit 11.

例えば、頑健性算出部１３は、把持フレーム毎に、ロボットアーム２のハンド部２２の位置を上下方向、左右方向、前後方向、回転方向等に摂動させて、夫々の方向で把持状態が維持できる最大の摂動の位置（ｘ、ｙ、ｚ）を算出して、各把持フレームが各方向でどの程度頑健性を有しているかを算出する。頑健性算出部１３は、例えば、算出した各最大の摂動の位置（ｘ、ｙ、ｚ）を楕円近似し、近似された楕円の長軸方向を把持状態の頑健性が高い方向として算出する（図４）。   For example, the robustness calculation unit 13 can maintain the gripping state in each direction by perturbing the position of the hand unit 22 of the robot arm 2 in the vertical direction, the horizontal direction, the front-rear direction, the rotation direction, and the like for each gripping frame. The position of the maximum perturbation (x, y, z) is calculated to calculate how robust each gripping frame is in each direction. For example, the robustness calculation unit 13 approximates each calculated maximum perturbation position (x, y, z) to an ellipse, and calculates the long axis direction of the approximated ellipse as the direction in which the robustness of the gripping state is high ( FIG. 4).

なお、上記頑健性の算出方法は一例であり、これに限らず、任意の方法が適用可能である。例えば、頑健性算出部１３は、把持フレーム毎に、ロボットアーム２のハンド部２２の位置を上下方向、左右方向、前後方向、回転方向等に摂動させて、そのとき夫々の方向で把持状態が維持できる摂動量（摂動距離）を算出し、算出した各摂動量のうち最大となる摂動量の方向を、頑健性が高い方向として算出してもよい。   The robustness calculation method is merely an example, and the present invention is not limited to this, and any method can be applied. For example, the robustness calculation unit 13 perturbs the position of the hand unit 22 of the robot arm 2 in the vertical direction, the horizontal direction, the front-rear direction, the rotation direction, and the like for each gripping frame, and the gripping state in each direction is then determined. The perturbation amount (perturbation distance) that can be maintained may be calculated, and the direction of the maximum perturbation amount among the calculated perturbation amounts may be calculated as a direction with high robustness.

また、頑健性算出部１３は、把持フレーム毎に、ロボットアーム２のハンド部２２の位置を上下方向、左右方向、前後方向、回転方向等に摂動させて、夫々の方向で把持状態が維持できる最大の摂動の位置（ｘ、ｙ、ｚ）を算出し、算出した各最大の摂動の位置（ｘ、ｙ、ｚ）を、非線形関数などを用いて近似し、近似された形状に基づいて、把持状態の頑健性が高い方向を算出してもよい。   Further, the robustness calculation unit 13 can maintain the gripping state in each direction by perturbing the position of the hand unit 22 of the robot arm 2 in the vertical direction, the horizontal direction, the front-rear direction, the rotation direction, and the like for each gripping frame. The maximum perturbation position (x, y, z) is calculated, and each calculated maximum perturbation position (x, y, z) is approximated using a nonlinear function or the like. Based on the approximated shape, A direction in which the grip state is more robust may be calculated.

頑健性算出部１３には選択部１５が接続されており、頑健性算出部１３は算出した各把持フレームの頑健性の高い方向を選択部１５に対して夫々出力する。   A selection unit 15 is connected to the robustness calculation unit 13, and the robustness calculation unit 13 outputs the calculated direction of each grip frame having high robustness to the selection unit 15.

計測装置１４は、計測手段の一具体例であり、例えば、ステレオカメラなどを用いて把持対象物の３次元位置（ｘ、ｙ、ｚ）を計測する。計測装置１４には軌道算出部１６が接続されており、計測装置１４は、計測した把持対象物の３次元位置を軌道算出部１６に対して出力する。   The measuring device 14 is a specific example of measuring means, and measures the three-dimensional position (x, y, z) of the grasped object using, for example, a stereo camera. A trajectory calculation unit 16 is connected to the measurement device 14, and the measurement device 14 outputs the measured three-dimensional position of the grasped object to the trajectory calculation unit 16.

選択部１５は、選択手段の一具体例であり、姿勢状態設定部１１により設定された複数の把持フレームの中から、最適な把持フレームを選択する。   The selection unit 15 is a specific example of a selection unit, and selects an optimum gripping frame from a plurality of gripping frames set by the posture state setting unit 11.

ところで、計測装置１４は、一般的に、どの方向に対しても均等に誤差を有している訳ではなく、誤差が大きい方向と小さい方向とが存在する。例えば、計測装置１４がカメラである場合には、カメラの撮影方向によって、その誤差が大きい方向と小さい方向とが存在する。   By the way, the measuring device 14 generally does not have an error equally in any direction, and there are a direction in which the error is large and a direction in which the error is small. For example, when the measuring device 14 is a camera, there are a direction in which the error is large and a direction in which the error is small depending on the shooting direction of the camera.

そこで、選択部１５は、姿勢状態設定部１１により設定された複数の把持フレームの中から、計測装置１４の誤差（所定の誤差）が大きい方向と頑健性算出部１３により算出された頑健性が高い方向とが近くなる、把持フレームを選択する。   Therefore, the selection unit 15 has a direction in which the error (predetermined error) of the measurement device 14 is large and the robustness calculated by the robustness calculation unit 13 among the plurality of gripping frames set by the posture state setting unit 11. Select a gripping frame that is close to the high direction.

例えば、選択部１５は、計測装置１４の誤差が大きい方向と頑健性算出部１３により算出された頑健性が高い方向とがより近くなる、把持フレームを優先的に選択する。これにより、把持状態の頑健性が高く計測装置１４の誤差の影響を受け難い把持フレームが優先的に選択されるため、把持対象物を最適に把持できる。   For example, the selection unit 15 preferentially selects a gripping frame in which the direction in which the error of the measurement device 14 is large and the direction in which the robustness calculation unit 13 calculates are closer. As a result, the gripping frame that is highly robust in the gripping state and is not easily affected by the error of the measuring device 14 is preferentially selected, so that the gripping object can be gripped optimally.

なお、上記計測装置１４の誤差が大きい方向は、例えば、データベース１２などに予め記憶されており、選択部１５は、データベース１２から上記計測装置１４の誤差が大きい方向を読込み、上記演算を行う。選択部１５には軌道算出部１６が接続されており、選択部１５は選択した把持フレームを軌道算出部１６に対して出力する。   Note that the direction in which the error of the measurement device 14 is large is stored in advance in the database 12, for example, and the selection unit 15 reads the direction in which the error of the measurement device 14 is large from the database 12 and performs the above calculation. A trajectory calculation unit 16 is connected to the selection unit 15, and the selection unit 15 outputs the selected gripping frame to the trajectory calculation unit 16.

軌道算出部１６は、軌道算出手段の一具体例であり、計測装置１４から出力される把持対象物の位置と、選択部１５からの出力される把持フレームと、に基づいて、選択部１５に選択された把持フレームのロボットアーム２の位置へ、ロボットアーム２を移動させるための最適な軌道を算出する。   The trajectory calculation unit 16 is a specific example of the trajectory calculation unit, and based on the position of the gripping object output from the measurement device 14 and the grip frame output from the selection unit 15, the trajectory calculation unit 16 An optimum trajectory for moving the robot arm 2 to the position of the robot arm 2 of the selected gripping frame is calculated.

制御部１７は、制御手段の一具体例であり、ロボットアーム２のアーム部２１に設けられたアクチュエータを制御して、軌道算出部１６により算出された軌道に従ってロボットアーム２を移動させ、選択部１５に選択された把持フレームに従って、把持対象物をロボットアーム２のハンド部２２に把持させる。   The control unit 17 is a specific example of a control unit, controls an actuator provided in the arm unit 21 of the robot arm 2, moves the robot arm 2 according to the trajectory calculated by the trajectory calculation unit 16, and selects a selection unit. In accordance with the gripping frame selected by 15, the gripping object is gripped by the hand unit 22 of the robot arm 2.

次に、本実施の形態１に係るロボットハンド制御装置の制御方法について、詳細に説明する。図５は、本実施の形態１に係るロボットハンド制御装置の制御処理フローを示すフローチャートである。   Next, the control method of the robot hand control device according to the first embodiment will be described in detail. FIG. 5 is a flowchart showing a control processing flow of the robot hand control apparatus according to the first embodiment.

まず、姿勢状態設定部１１は、ロボットアーム２のハンド部２２に把持対象物を実際に把持させ、検出センサにより検出された検出値に基づいて、そのときのロボットアーム２の姿勢状態を把持フレームとして夫々設定し（ステップＳ１０１）、データベース１２に記憶させる。   First, the posture state setting unit 11 causes the hand unit 22 of the robot arm 2 to actually hold the object to be gripped, and the posture state of the robot arm 2 at that time is determined based on the detection value detected by the detection sensor. Respectively (step S101) and stored in the database 12.

次に、頑健性算出部１３は、姿勢状態設定部１１によりデータベース１２に設定されたロボットアーム２の把持フレーム毎に、ロボットアーム２のハンド部２２の位置を上下方向、左右方向、前後方向、回転方向等に摂動させて、夫々の方向で把持状態が維持できる最大の摂動の位置（ｘ、ｙ、ｚ）を算出する（ステップＳ１０２）。そして、頑健性算出部１３は、算出した各最大の摂動の位置（ｘ、ｙ、ｚ）を楕円近似し、近似された楕円の長軸方向を把持状態の頑健性が高い方向として算出し（ステップＳ１０３）、選択部１５に対して夫々出力する。   Next, the robustness calculation unit 13 sets the position of the hand unit 22 of the robot arm 2 for each gripping frame of the robot arm 2 set in the database 12 by the posture state setting unit 11 in the vertical direction, the horizontal direction, the front-rear direction, The maximum perturbation position (x, y, z) at which the gripping state can be maintained in each direction is calculated by perturbing in the rotation direction or the like (step S102). The robustness calculation unit 13 then approximates each calculated maximum perturbation position (x, y, z) as an ellipse, and calculates the major axis direction of the approximated ellipse as a direction in which the robustness of the gripping state is high ( Step S103) and output to the selection unit 15, respectively.

その後、選択部１５は、姿勢状態設定部１１により設定された複数の把持フレームの中から、計測装置１４の誤差が大きい方向と頑健性算出部１３により算出された頑健性が高い方向とがより近くなる、把持フレームを優先的に選択し（ステップＳ１０４）、軌道算出部１６に対して出力する。   After that, the selection unit 15 has a direction in which the error of the measuring device 14 is large and a direction in which the robustness calculation unit 13 calculates a high robustness among the plurality of gripping frames set by the posture state setting unit 11. A nearby grip frame is preferentially selected (step S104) and output to the trajectory calculation unit 16.

軌道算出部１６は、選択部１５に選択された把持フレームが示すロボットアーム２の位置へ、ロボットアーム２を移動させるための最適な軌道を算出する（ステップＳ１０５）。   The trajectory calculation unit 16 calculates an optimal trajectory for moving the robot arm 2 to the position of the robot arm 2 indicated by the gripping frame selected by the selection unit 15 (step S105).

制御部１７は、ロボットアーム２のアーム部２１に設けられたアクチュエータを制御して、軌道算出部１６により算出された軌道に従ってロボットアーム２を移動させ、選択部１５に選択された把持フレームに従って、把持対象物をロボットアーム２のハンド部２２に把持させる（ステップＳ１０６）。   The control unit 17 controls an actuator provided in the arm unit 21 of the robot arm 2 to move the robot arm 2 according to the trajectory calculated by the trajectory calculation unit 16, and according to the gripping frame selected by the selection unit 15. The gripping object is gripped by the hand unit 22 of the robot arm 2 (step S106).

以上、本実施の形態１に係るロボットアーム制御装置１において、選択部１５は、計測装置１４の誤差が大きい方向と頑健性算出部１３により算出された頑健性が高い方向とがより近くなる、把持フレームを優先的に選択する。これにより、把持状態の頑健性が高く、計測装置１４の誤差の影響を受け難い把持フレームが優先的に選択されるため、把持対象物を最適に把持できる。   As described above, in the robot arm control device 1 according to the first embodiment, the selection unit 15 is closer to the direction in which the error of the measurement device 14 is large and the direction in which the robustness calculation unit 13 calculates is more robust. Select the grip frame with priority. As a result, a gripping frame that is highly robust in the gripping state and hardly affected by the error of the measuring device 14 is preferentially selected, so that the gripping target can be optimally gripped.

実施の形態２．
本発明の実施の形態２に係るロボットアーム制御装置１において、選択部１５は、姿勢状態設定部１１により設定された複数の把持フレームの中から、例えば、ロボットアーム２のアーム部２１の撓み等に起因してロボットアーム２の制御誤差（所定の誤差）が大きい方向と頑健性算出部１３により算出された頑健性が高い方向とがより近くなる、把持フレームを優先的に選択する。 Embodiment 2. FIG.
In the robot arm control device 1 according to the second embodiment of the present invention, the selection unit 15 selects, for example, the bending of the arm unit 21 of the robot arm 2 from the plurality of gripping frames set by the posture state setting unit 11. Due to the above, the grip frame in which the direction in which the control error (predetermined error) of the robot arm 2 is large and the direction in which the robustness calculated by the robustness calculation unit 13 is closer is more preferentially selected.

選択部１５は、上記ロボットアーム２のアーム部２１の撓み等に起因したロボットアーム２の制御誤差が大きい方向を、例えば、予めデータベース１２等に記憶されているロボットアームモデル（ロボットアーム２のアーム部２１の長さ、質量、剛性などを含む）に基づいて算出する。   The selection unit 15 selects a direction in which the control error of the robot arm 2 due to the bending of the arm unit 21 of the robot arm 2 is large, for example, a robot arm model (arm of the robot arm 2) stored in advance in the database 12 or the like. (Including the length, mass, rigidity, etc. of the portion 21).

以上、本実施の形態２に係るロボットアーム制御装置１によれば、把持状態の頑健性が高く、ロボットアーム２の制御誤差の影響を受け難い把持フレームが優先的に選択されるため、把持対象物を最適に把持できる。   As described above, according to the robot arm control device 1 according to the second embodiment, a grip frame that has a high grip state robustness and is hardly affected by the control error of the robot arm 2 is preferentially selected. The object can be gripped optimally.

なお、上記実施の形態２において、選択部１５は、上記計測装置１４の誤差が大きい方向および上記ロボットアーム２の制御誤差が大きい方向と、頑健性算出部１３により算出された頑健性が高い方向と、に基づいて、把持フレームを選択してもよい。   In the second embodiment, the selection unit 15 has a direction in which the error of the measurement device 14 is large, a direction in which the control error of the robot arm 2 is large, and a direction in which the robustness calculated by the robustness calculation unit 13 is high. And a gripping frame may be selected.

例えば、選択部１５は、把持フレーム毎に、計測装置１４の誤差が大きい方向と頑健性が高い方向とに基づいて評価値を算出し、ロボットアーム２の制御誤差が大きい方向と頑健性が高い方向とに基づいて評価値を算出し、これら評価値を加算して総合評価値を算出し、その総合評価値が良好となる把持フレームを優先的に選択してもよい。   For example, the selection unit 15 calculates an evaluation value for each grip frame based on the direction in which the error of the measuring device 14 is large and the direction in which the robustness is high, and the direction in which the control error of the robot arm 2 is large and the robustness is high. An evaluation value may be calculated based on the direction, and the total evaluation value may be calculated by adding the evaluation values, and a gripping frame having a good total evaluation value may be preferentially selected.

また、選択部１５は、把持フレーム毎に、計測装置１４の誤差が大きい方向と、ロボットアーム２の制御誤差が大きい方向と、頑健性が高い方向と、に基づいて評価値を算出し、各評価値を比較し、その評価値が良好となる把持フレームを優先的に選択してもよい。さらに、選択部１５は、上記評価値を周知の評価関数などを用いて算出するようにしてもよい。   Further, the selection unit 15 calculates an evaluation value for each gripping frame based on the direction in which the error of the measuring device 14 is large, the direction in which the control error of the robot arm 2 is large, and the direction in which the robustness is high, Evaluation values may be compared, and a gripping frame with a good evaluation value may be preferentially selected. Furthermore, the selection unit 15 may calculate the evaluation value using a known evaluation function or the like.

本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。   The present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be changed as appropriate without departing from the spirit of the present invention.

上記実施の形態において、計測装置１４の誤差及びロボットアーム２の制御誤差の影響を受け難い把持フレームを優先的に選択しているが、これに限らず、例えば、ロボット１００の移動方向による誤差、ロボット１００が移動する路面状況（凹凸等）による誤差、把持対象物の移動方向による誤差、などの所定の誤差による影響を受け難い把持フレームを優先的に選択してもよい。   In the above embodiment, the grip frame that is not easily affected by the error of the measurement device 14 and the control error of the robot arm 2 is preferentially selected. A gripping frame that is not easily affected by a predetermined error such as an error due to a road surface condition (unevenness or the like) on which the robot 100 moves and an error due to a moving direction of the gripping object may be preferentially selected.

例えば、ロボット１００の移動方向による誤差は、通常、ロボット１００が移動する方向には大きく、それ以外の方向には小さくなる。そこで、選択部１５は、その誤差が大きくなるロボット１００の移動方向と頑健性算出部１３により算出された頑健性が高い方向とがより近くなる、把持フレームを優先的に選択する。これにより、把持状態の頑健性が高く、ロボット１００の移動方向による誤差の影響を受け難い把持フレームが優先的に選択されるため、把持対象物を最適に把持できる。   For example, the error due to the moving direction of the robot 100 is usually large in the moving direction of the robot 100 and small in the other directions. Therefore, the selection unit 15 preferentially selects a grip frame in which the moving direction of the robot 100 in which the error increases and the direction in which the robustness calculated by the robustness calculation unit 13 is closer are closer. As a result, a gripping frame that is highly robust in the gripping state and that is unlikely to be affected by errors due to the moving direction of the robot 100 is preferentially selected, so that the gripping target can be optimally gripped.

また、路面状況による誤差は、例えば、路面の凹凸などにより上下方向に誤差が大きくなる。選択部１５は、その誤差が大きくなる上下方向と頑健性算出部１３により算出された頑健性が高い方向とがより近くなる、把持フレームを優先的に選択する。これにより、把持状態の頑健性が高く、路面状況による誤差の影響を受け難い把持フレームが優先的に選択されるため、把持対象物を最適に把持できる。   Further, the error due to the road surface condition increases in the vertical direction due to, for example, unevenness of the road surface. The selection unit 15 preferentially selects a grip frame in which the vertical direction in which the error increases and the direction of high robustness calculated by the robustness calculation unit 13 are closer. As a result, a gripping frame that is highly robust in gripping state and that is not easily affected by errors due to road surface conditions is preferentially selected, so that the gripping target can be optimally gripped.

さらに、把持対象物の移動方向による誤差は、把持対象物が、例えば、ベルトコンベアなどの上に載せられ搬送される場合、そのベルトコンベアの搬送方向（移動方向）に大きくなる。そこで、選択部１５は、その誤差が大きくなる把持対象物の搬送方向と頑健性算出部１３により算出された頑健性が高い方向とがより近くなる、把持フレームを優先的に選択する。これにより、把持状態の頑健性が高く、把持対象物の移動方向による誤差の影響を受け難い把持フレームが優先的に選択されるため、把持対象物を最適に把持できる。なお、上記所定の誤差を任意に組み合わせて、把持フレームを優先的に選択してもよい。   Furthermore, the error due to the moving direction of the gripping object increases in the transporting direction (moving direction) of the belt conveyor when the gripping object is placed and transported on, for example, a belt conveyor. Therefore, the selection unit 15 preferentially selects a gripping frame in which the conveyance direction of the gripping object in which the error is large and the direction of high robustness calculated by the robustness calculation unit 13 are closer. As a result, a gripping frame that is highly robust in the gripping state and that is not easily affected by the error due to the moving direction of the gripping object is preferentially selected, so that the gripping object can be gripped optimally. Note that the grip frame may be preferentially selected by arbitrarily combining the predetermined errors.

上記実施の形態では、本発明をハードウェアの構成として説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。本発明は、例えば、姿勢状態設定部１１、頑健性算出部１３、選択部１５、軌道算出部１６、制御部１７、などが行う処理を、ＣＰＵにコンピュータプログラムを実行させることにより実現することも可能である。   Although the present invention has been described as a hardware configuration in the above embodiment, the present invention is not limited to this. For example, the present invention can be realized by causing the CPU to execute a computer program for processing performed by the posture state setting unit 11, the robustness calculation unit 13, the selection unit 15, the trajectory calculation unit 16, the control unit 17, and the like. Is possible.

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。   The program may be stored using various types of non-transitory computer readable media and supplied to a computer. Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media. Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic recording media (for example, flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical recording media (for example, magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R / W and semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (random access memory)) are included.

また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。   The program may also be supplied to the computer by various types of transitory computer readable media. Examples of transitory computer readable media include electrical signals, optical signals, and electromagnetic waves. The temporary computer-readable medium can supply the program to the computer via a wired communication path such as an electric wire and an optical fiber, or a wireless communication path.

本発明は、ロボットアームを制御して把持対象物を最適に把持できるロボットアーム制御装置に適用可能である。   The present invention is applicable to a robot arm control apparatus that can optimally grip a gripping object by controlling a robot arm.

１ ロボットアーム制御装置
２ ロボットアーム
１１ 姿勢状態設定部
１２ データベース
１３ 頑健性算出部
１４ 計測装置
１５ 選択部
１６ 軌道算出部
１７ 制御部
２１ アーム部
２２ ハンド部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Robot arm control apparatus 2 Robot arm 11 Posture state setting part 12 Database 13 Robustness calculation part 14 Measuring apparatus 15 Selection part 16 Trajectory calculation part 17 Control part 21 Arm part 22 Hand part

Claims (10)

ロボットアームを制御して把持対象物を把持するロボットアーム制御装置であって、
前記把持対象物を把持したときのロボットアームの姿勢状態毎に、前記ロボットアームの位置を複数の方向に夫々摂動させたときに該摂動に対して把持状態の頑健性が高い方向を算出する頑健性算出手段と、
前記複数のロボットアームの姿勢状態の中から、所定の誤差が大きい方向と前記頑健性算出手段により算出された頑健性が高い方向とが近くなる、前記ロボットアームの姿勢状態を選択する選択手段と、
を備え、
前記所定の誤差は、前記ロボットアームの制御誤差、ロボットの移動方向による誤差、ロボットが移動する路面状況による誤差、及び把持対象物の移動方向による誤差、のうち少なくとも１つを含む、
ことを特徴とするロボットアーム制御装置。 A robot arm control device for controlling a robot arm to grip a target object,
For each posture state of the robot arm when the gripping object is gripped, when the position of the robot arm is perturbed in a plurality of directions, the robustness of calculating the robustness of the gripping state with respect to the perturbation is calculated. Sex calculating means;
A selection unit that selects a posture state of the robot arm that is close to a direction in which a predetermined error is large and a direction in which the robustness calculated by the robustness calculation unit is high from the posture states of the plurality of robot arms; ,
Equipped with a,
The predetermined error includes at least one of a control error of the robot arm, an error due to the moving direction of the robot, an error due to a road surface condition where the robot moves, and an error due to the moving direction of the grasped object .
A robot arm control device characterized by that. 請求項１記載のロボットアーム制御装置であって、
前記把持対象物の位置を計測する計測手段を更に備え、
前記選択手段は、前記複数のロボットアームの姿勢状態の中から、前記計測手段の誤差が大きい方向と前記頑健性算出手段により算出された頑健性が高い方向とがより近くなる、前記ロボットアームの姿勢状態を優先的に選択する、ことを特徴とするロボットハンド制御装置。 The robot arm control device according to claim 1,
It further comprises measuring means for measuring the position of the gripping object,
The selection unit is configured such that, from among the posture states of the plurality of robot arms, a direction in which the error of the measurement unit is large and a direction in which the robustness calculated by the robustness calculation unit is closer are closer. A robot hand control device characterized by preferentially selecting a posture state. 請求項１又は２記載のロボットアーム制御装置であって、
前記頑健性算出手段は、前記ロボットアームの姿勢状態毎に、前記ロボットアームの位置を所定方向に摂動させて、夫々の方向で把持状態が維持できる最大の摂動の位置を算出し、該算出した各最大の摂動の位置に基づいて頑健性が高い方向を算出する、
ことを特徴とするロボットハンド制御装置。 The robot arm control device according to claim 1 or 2 ,
The robustness calculation means calculates the position of the maximum perturbation that can maintain the gripping state in each direction by perturbing the position of the robot arm in a predetermined direction for each posture state of the robot arm. Calculate the direction of high robustness based on the position of each maximum perturbation,
A robot hand control device characterized by that. 請求項１乃至３のうちいずれか１項記載のロボットアーム制御装置であって、
前記把持対象物を把持したときのロボットアームの姿勢状態を複数設定する姿勢状態設定手段を更に備える、ことを特徴とするロボットアーム制御装置。 The robot arm control device according to any one of claims 1 to 3 ,
A robot arm control device further comprising posture state setting means for setting a plurality of posture states of the robot arm when the gripping object is gripped. 請求項１乃至４のうちいずれか１項記載のロボットアーム制御装置であって、
前記選択手段により選択された前記ロボットアームの位置へ、前記ロボットアームを移動させるための最適な軌道を算出する軌道算出手段を更に備える、ことを特徴とするロボットアーム制御装置。 The robot arm control device according to any one of claims 1 to 4 ,
The robot arm control device further comprising trajectory calculation means for calculating an optimal trajectory for moving the robot arm to the position of the robot arm selected by the selection means. 請求項１乃至５のうちいずれか１項記載のロボットアーム制御装置であって、
前記ロボットアームを駆動する駆動手段と、
前記駆動手段を制御して、前記選択手段に選択された前記ロボットアームの姿勢状態に基づいて、前記把持対象物を前記ロボットアームに把持させる制御手段と、
を更に備えることを特徴とするロボットアーム制御装置。 The robot arm control device according to any one of claims 1 to 5 ,
Drive means for driving the robot arm;
Control means for controlling the drive means to cause the robot arm to grip the object to be gripped based on the posture state of the robot arm selected by the selection means;
The robot arm control device further comprising: 請求項１乃至６のうちいずれか１項記載のロボットアーム制御装置であって、
前記ロボットアームの姿勢状態は、前記ロボットアームの位置、ロボットアームの各指の姿勢角度、前記ロボットアームの各指を駆動するトルク、前記ロボットアームの初期姿勢、のうち少なくとも１つを含む、ことを特徴とするロボットアーム制御装置。 The robot arm control device according to any one of claims 1 to 6 ,
The posture state of the robot arm includes at least one of a position of the robot arm, a posture angle of each finger of the robot arm, a torque for driving each finger of the robot arm, and an initial posture of the robot arm. Robot arm control device characterized by 請求項１乃至７のうちいずれか１項記載のロボットアーム制御装置であって、
前記姿勢状態設定手段により設定された前記複数のロボットアームの姿勢状態を記憶する記憶手段を更に備える、ことを特徴とするロボットアーム制御装置。 The robot arm control device according to any one of claims 1 to 7 ,
The robot arm control device further comprising storage means for storing the posture states of the plurality of robot arms set by the posture state setting means. ロボットアームを制御して把持対象物を把持するロボットアーム制御装置の制御方法であって、
前記把持対象物を把持したときのロボットアームの姿勢状態を複数設定するステップと、
前記設定されたロボットアームの姿勢状態毎に、前記ロボットアームの位置を摂動させたときに該摂動に対して把持状態の頑健性が高い方向を算出するステップと、
前記設定された複数のロボットアームの姿勢状態の中から、所定の誤差が大きい方向と前記頑健性算出手段により算出された頑健性が高い方向とが近くなる、前記ロボットアームの姿勢状態を選択するステップと、
を含み、
前記所定の誤差は、前記ロボットアームの制御誤差、ロボットの移動方向による誤差、ロボットが移動する路面状況による誤差、及び把持対象物の移動方向による誤差、のうち少なくとも１つを含む、
ことを特徴とするロボットアーム制御装置の制御方法。 A control method of a robot arm control device for controlling a robot arm to grip a gripping object,
Setting a plurality of posture states of the robot arm when gripping the gripping object;
Calculating a direction in which the robustness of the gripping state is high with respect to the perturbation when the position of the robot arm is perturbed for each of the set posture states of the robot arm;
From among the set posture states of the plurality of robot arms, select a posture state of the robot arm in which a direction with a predetermined error is close to a direction with high robustness calculated by the robustness calculation means Steps,
Only including,
The predetermined error includes at least one of a control error of the robot arm, an error due to the moving direction of the robot, an error due to a road surface condition where the robot moves, and an error due to the moving direction of the grasped object .
A control method for a robot arm control device. ロボットアームを制御して把持対象物を把持するロボットアーム制御装置のプログラムであって、
前記把持対象物を把持したときのロボットアームの姿勢状態を複数設定する処理と、
前記設定されたロボットアームの姿勢状態毎に、前記ロボットアームの位置を摂動させたときに該摂動に対して把持状態の頑健性が高い方向を算出する処理と、
前記設定された複数のロボットアームの姿勢状態の中から、所定の誤差が大きい方向と前記頑健性算出手段により算出された頑健性が高い方向とが近くなる、前記ロボットアームの姿勢状態を選択する処理と、
をコンピュータに実行させ、
前記所定の誤差は、前記ロボットアームの制御誤差、ロボットの移動方向による誤差、ロボットが移動する路面状況による誤差、及び把持対象物の移動方向による誤差、のうち少なくとも１つを含む、
ことを特徴とするロボットアーム制御装置のプログラム。 A program of a robot arm control device for controlling a robot arm to grip a gripping object,
A process of setting a plurality of posture states of the robot arm when gripping the gripping object;
For each set posture state of the robot arm, when perturbing the position of the robot arm, calculating a direction in which the robustness of the gripping state is high with respect to the perturbation;
From among the set posture states of the plurality of robot arms, select a posture state of the robot arm in which a direction with a predetermined error is close to a direction with high robustness calculated by the robustness calculation means Processing,
To the computer ,
The predetermined error includes at least one of a control error of the robot arm, an error due to the moving direction of the robot, an error due to a road surface condition where the robot moves, and an error due to the moving direction of the grasped object .
A program for a robot arm control device.
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