JP6329149B2 - ロボットセンサ一貫性の監視 - Google Patents

Description

（関連出願への相互参照）
本出願は、２０１２年８月２８日に出願された米国仮出願６１／６９３，９８１号に対して優先権、およびその権利を主張する。上記文献は、その全体として参照することによって本明細書において援用される。

（技術分野）
本発明は、特に、センサ故障条件下における、ロボット動作の安全性に関する。

（背景）
産業ロボットは、多くの場合、大きくて重い物体を移動させる、強力なアクチュエータを有し、センサ測定値（例えば、エンコーダ、位置センサ、トルクセンサ等）からのフィードバック下で制御される。センサが故障する場合、ロボットは、制御不能となり、高速かつ危険なロボット移動をもたらし得る。故に、いかなるセンサ故障も検出し、適切な二重安全手順を始動させ、必要に応じて、ロボットのシャットダウンを始動させることが重要である。

センサは、種々の異なる点で故障し得、そのうちのいくつか（例えば、範囲外のセンサ値等）は、比較的に容易に検出される一方、他のもの（例えば、疑わしくないが、誤っているセンサ値等）は、特定がより困難である。現在まで、２つの主要なアプローチが、潜在的センサ誤差を検出するためにとられている。すなわち、疑わしいセンサ値（通常、誤っている）の監視および冗長感知である。第１のアプローチは、例えば、予期される範囲外のセンサ値、物理的に不可能または非常に可能性が低いセンサ値の変化率、あるいはセンサデータの喪失および／または破損等、あるセンサ故障条件を識別する、センサ状態のための監視システムを利用する。これらの条件のいずれかが観察される場合、システムは、二重安全手順を始動させる。本アプローチは、本質的に、有限数の具体的故障モードのみを保護するという点において限定される。これらのモードが、あらゆる可能性として考えられる故障条件を網羅しない場合（実際、稀である）、いくつかのタイプのセンサ故障は、気付かれないままとなり得る。例えば、範囲外値のチェックは、範囲内である（したがって、疑わしくない）が、正しくないセンサ値を識別するには役立たない。

第２のアプローチでは、センサおよびその対応する処理回路が、複製される。典型的には、測定される数量毎に２つ以上のセンサが、提供される。複数のセンサの出力は、相互に比較され、ある公差内に一致しない場合、センサ故障フラグが、立てられる。本フラグは、二重安全手順を始動させるために使用されることができる。センサ重複は、必ずしも、２つ以上の同じセンサに、同一の物理量を測定されることを伴わず、複数の異なるセンサが異なる手段を通して同一の数量を測定する配列を網羅してもよい。具体的センサ故障モードを標的にしないが、冗長感知アプローチも同様に、種々の限定を有する。第１に、センサならびに関連付けられた処理ハードウェアおよびソフトウェアを重複させるため、システムにコストおよび複雑性を追加する。第２に、物理的設計制約または空間の欠如等の種々の実践的理由から、冗長センサを追加することが不可能または不便であり得る。第３に、冗長センサの真の独立性を確保することは、実践的に困難であり得る、すなわち、ある故障条件は、同一の様式において冗長センサに影響を及ぼし、したがって、正しくない示度値を分かりにくくし得る。冗長センサは、全て誤っているためではなく、むしろ、測定されている数量の表示が障害を受けるため、同一の誤差を被り得る。例えば、冗長並列位置センサが全て、ばねの偏向を測定し、ばねの圧縮力を判定し得る。例えば、過剰降伏または硬化のため、ばねの材料特性が変化する場合、全センサは、等しいが、誤った力測定を与えるであろう。

故に、低率の誤検出（センサ示度値が、実際に正しい場合のセンサ故障の検出）および検出漏れ（検出されないセンサ故障の発生）を有し、センサ冗長性と関連付けられるコストを回避または軽減する、センサ故障を検出するための代替アプローチの必要性がある。

（要約）
本発明は、１つ以上の制約に基づいて、相互一貫性に関して、異なる測定された数量に対応するロボットセンサ示度値を監視するためのシステムおよび方法を提供する。制約は、監視されている物理的システムのモデル（または、一式のモデル）によって決定付けられ、それぞれ、２つ以上の物理量間の関係を具現化し、これらの物理量の測定値は、適宜、これらの制約に従わなければならない。本アプローチは、センサ冗長性の必要性を回避し、同一の数量の複数の従属センサ示度値に関連する検出漏れを排除し、他のセンサ示度値とのその非一貫性に基づいて、個々に、疑わしくないかどうかについて、正しくないセンサ示度値の検出を促進する。さらに、適切に機能しているセンサにもかかわらず、制約違反を生じさせる、監視されるシステム自体に関する問題の検出も可能にする。

種々の実施形態では、制約は、監視されるべきシステム（例えば、ロボット、多関節連結部またはアーム等のその付属肢、あるいは付属肢の単一関節）の物理的モデルから導出される。システム挙動は、典型的には、種々のシステム構成要素の固有の物理的特性を特徴付けるモデルパラメータを含む、数式（例えば、代数または微分方程式）を用いて、分析的にモデル化されてもよい。代替として、システム挙動は、例えば、センサによって監視される物理量間の実験的に判定された定量的関係に基づいて、数値的に表されてもよい。いくつかの実施形態では、関数モデルが、数学関数を数値データに適合することによって、これらの実験的に判定された関係から導出される。さらに他の実施形態では、複数のセンサからの数値データは、単に、システム構成要素またはその相互作用の下層モデルを伴わずに、実験に基づいて（例えば、従来の機械学習アルゴリズムを使用して）、システムの正常と故障状態を区別するために使用される。

複合システム（例えば、全体としてのロボット）を監視するために、複数の制約が、概して、利用される。一方、より単純なシステムまたはサブシステムは、ある実施形態では、物理量の全ての捕捉が、単一制約内で監視されることを可能にし得る。種々の実施形態では、複合システムは、システム構成要素間の電気的、機械的、電気機械的、および／または熱的関係等、システム挙動の基本的に異なる側面を捕捉する、複数の制約を用いてモデル化される。例えば、一実施形態では、ロボット関節を動作させる直列弾性アクチュエータは、アクチュエータのモータおよび直列ばねと関連付けられた運動学制約、モータによって生成されるトルクおよび負荷（例えば、その関節によって支持されるロボット構成要素）の位置と関連付けられたトルク生成制約、モータ内への電流およびモータによって生成される角速度と関連付けられた電圧速度制約、モータの温度およびそこに送達される電力と関連付けられた熱応答制約、負荷の角位置および負荷に印加されるトルクと関連付けられた負荷の動特性制約、または前述の制約の２つ以上の任意の組み合わせを使用して、モデル化される。

ロボット動作の間、制約が、関連付けられた規定閾値を超えて違反されると、センサの非一貫性が登録され、制約内のセンサ示度値のうちの少なくとも１つが誤っている、または監視されているシステム（または、サブシステム）自体が故障していることを示す。物理的モデルの忠実性および正確度が高いほど、より厳しい違反閾値が、概して、設定され得る。さらに、閾値は、例えば、全体的誤差のみの検出（それに対する作用）から、よりわずかな非一貫性の検出へと、誤差検出を感度範囲内の所望の感度に調整するように変動されてもよい。いったんセンサの非一貫性が検出されると、ロボットは、適切な二重安全手順を始動させる。いくつかの実施形態では、安全シャットダウンが、自動的に、始動される。他の実施形態では、ロボット動作は、一時的にのみ停止され、全制約が再び満たされると、再開される。ある実施形態では、自己較正手順が、利用され、センサを再較正し、ロボット動作は、その後、再開される。いくつかの実施形態では、ロボット動作は、全く中断されないが、警告が、ユーザに発報される。本応答は、制約違反が重要ではない（例えば、深刻な安全上のリスクを呈さない）場合、適切である。

一側面では、本発明は、直列弾性アクチュエータ（モータ、ギヤボックス、および負荷に接続された直列ばねを伴う）と、センサ故障のためにアクチュエータと関連付けられた複数のセンサであって、複数の個別の物理量を測定する（例えば、異なるセンサが、異なる物理量を測定する）ことによって、ロボットの状態またはアクションを監視する、センサとを含む、ロボットを監視するための方法を対象とする。本方法は、複数のセンサの示度値を相互に関連させる１つ以上の制約（例えば、相互に独立する制約）を確立することと、制約の違反に関してセンサ示度値を監視することとを含む。種々の実施形態では、制約は、モータおよび直列ばねと関連付けられた運動学制約、モータによって生成されるトルクおよび負荷の位置と関連付けられたトルク生成制約、モータ内への電流およびモータによって生成される角速度と関連付けられた電圧速度制約、モータの温度およびそこに送達される電力と関連付けられた熱応答制約、負荷の角位置および負荷に印加されるトルクと関連付けられた負荷動特性制約、または任意のそれらの組み合わせを含む。ある実施形態は、運動学制約、トルク生成制約、ならびに電圧速度制約を利用する。制約の確立は、少なくとも、ロボットのサブシステムをモデル化することを伴ってもよい。制約は、測定された物理量の一部または全部間の１つ以上の分析関係（例えば、代数、微分、または積分方程式）、あるいは測定された物理量の一部または全部間の１つ以上の数値（例えば、実験的に確立された）関係である、またはそれを含んでもよい。

制約の違反に関してセンサ示度値を監視することは、制約毎に違反閾値を設定することと、センサ示度値に基づいて、制約と関連付けられた値（または、複数の値）を算出することと、値をフィルタ処理すること（例えば、時間平均を算出することによって）と、フィルタ処理された値と個別の違反閾値を比較することとを伴ってもよい。違反閾値が、任意の制約に関して超えると、その制約の違反が、宣言される。違反閾値は、少なくとも部分的に、誤差に対する所望の感度および／または制約が基づくモデルの忠実性に基づいて設定されてもよい。制約のいずれかの違反に応じて、安全シャットダウン手順が、始動されてもよい。代替として、ロボット動作は、（一時的に）停止されてもよく、複数のセンサが、再較正されてもよく、および／またはロボットユーザは、違反がアラートされてもよい。

別の側面では、本発明は、直列弾性アクチュエータ（モータ、ギヤボックス、および負荷に接続された直列ばねを有する）と、直列弾性アクチュエータと関連付けられた複数の個別の物理量を測定し、それによって、ロボットの状態またはアクションを監視する複数のセンサ（異なるセンサは、典型的には、異なる数量を測定する）と、センサ故障に関してロボットを監視する演算機器とを含む、ロボットを対象とする。演算機器は、複数のセンサの示度値を相互に関連させる１つ以上の制約（例えば、相互に独立する複数の制約）の違反に関して、複数のセンサ示度値を監視する。制約は、モータおよび直列ばねと関連付けられた運動学制約、モータによって生成されるトルクおよび負荷の位置と関連付けられたトルク生成制約、モータ内への電流およびモータによって生成される角速度と関連付けられた電圧速度制約、モータの温度およびそこに送達される電力と関連付けられた熱応答制約、負荷の角位置および負荷に印加されるトルクと関連付けられた負荷動特性制約、または任意のそれらの組み合わせ（運動学的、トルク生成、および電圧速度制約の組み合わせ等）を含む。制約は、直列弾性アクチュエータのモデルに基づいてもよく、測定された物理量のうちの少なくともいくつか間の分析的および／または数値関係を含んでもよい。

いくつかの実施形態では、演算機器は、センサ示度値に基づいて、制約と関連付けられた１つ以上の値を算出するための偏差算出モジュールと、算出された値をフィルタ処理するためのフィルタモジュール（例えば、値を経時的に平均化することによって）と、各フィルタ処理された値と値が関連付けられた制約に対して設定された個別の違反閾値を比較するためのコンパレータモジュールとを含む。違反閾値は、少なくとも部分的に、モデルの忠実性および／または誤差に対する所望の感度に基づいて、設定されてもよい。いくつかの実施形態では、演算機器はさらに、制約のいずれかの違反に応じて、安全シャットダウン手順に、ロボット動作の中断、複数のセンサのうちの少なくともいくつかの再較正、またはロボットのユーザへのアラートの発報を生じさせるための故障応答モジュールを含む。

さらなる側面は、モータ、ギヤボックス、および負荷に接続された直列ばねを含む、直列弾性アクチュエータと関連付けられた物理量を測定する、複数のセンサを監視するためのコントローラに関する。コントローラは、複数のセンサから示度値を受信するための信号入力ポートと、複数のセンサの示度値を相互に関連させる少なくとも１つの制約（モータおよび直列ばねと関連付けられた運動学制約、モータによって生成されるトルクおよび負荷の位置と関連付けられたトルク生成制約、および／またはモータ内への電流およびモータによって生成される角速度と関連付けられた電圧速度制約を含む）を記憶するメモリと、制約の違反に関して複数のセンサ示度値を監視するプロセッサとを含む。
例えば、本願は以下の項目を提供する。
（項目１）
センサ故障に関してロボットを監視する方法であって、前記ロボットは、（ｉ）モータと、ギヤボックスと、負荷に接続され、前記モータおよび前記ギヤボックスと関連付けられた直列ばねとを備える、直列弾性アクチュエータと、（ｉｉ）複数の個別の物理量を測定することによって、前記ロボットの状態またはアクションを監視するための複数のセンサとを備え、前記方法は、
前記複数のセンサの示度値を相互に関連させる少なくとも１つの制約を確立することであって、前記少なくとも１つの制約は、前記モータおよび前記直列ばねと関連付けられた運動学制約、前記モータによって生成されるトルクおよび前記負荷の位置と関連付けられたトルク生成制約、前記モータ内への電流および前記モータによって生成される角速度と関連付けられた電圧速度制約、前記モータの温度および前記モータに送達される電力と関連付けられた熱応答制約、または前記負荷の角位置および前記負荷に印加されるトルクと関連付けられた負荷動特性制約のうちの少なくとも１つを含む、ことと、
前記少なくとも１つの制約の違反に関して前記複数のセンサ示度値を監視することと
を含む、方法。
（項目２）
前記少なくとも１つの制約を確立することは、少なくとも、前記ロボットのサブシステムをモデル化することを含む、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記少なくとも１つの制約は、前記測定された物理量のうちの少なくともいくつか間の分析関係を含む、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記分析関係は、代数方程式、微分方程式、または積分方程式のうちの少なくとも１つを含む、項目３に記載の方法。
（項目５）
前記少なくとも１つの制約は、前記測定された物理量のうちの少なくともいくつか間の数値関係を含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記数値関係は、実験データに基づいて確立される、項目５に記載の方法。
（項目７）
前記少なくとも１つの制約の違反に関して前記センサ示度値を監視することは、
前記少なくとも１つの制約毎に違反閾値を設定することと、
前記センサ示度値に基づいて、前記少なくとも１つの制約と関連付けられた少なくとも１つの値を算出することと、
前記少なくとも１つの値をフィルタ処理することと、
前記少なくとも１つのフィルタ処理された値のそれぞれを前記個別の違反閾値に対して比較することと、
前記違反閾値が前記少なくとも１つの制約のいずれかに関して超えるとき、その制約の違反を宣言することと
を含む、項目１に記載の方法。
（項目８）
前記少なくとも１つの制約は、モデルに基づいて確立され、前記違反閾値は、少なくとも部分的に、前記モデルの忠実性に基づいて設定される、項目７に記載の方法。
（項目９）
前記違反閾値は、少なくとも部分的に、誤差に対する所望の感度に基づいて設定される、項目７に記載の方法。
（項目１０）
前記少なくとも１つの値をフィルタ処理することは、前記少なくとも１つの値の時間平均を算出することを含む、項目７に記載の方法。
（項目１１）
前記少なくとも１つの制約のいずれかの違反に応じて、安全シャットダウン手順を始動することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１２）
前記少なくとも１つの制約のいずれかの違反に応じて、ロボット動作を停止させることをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１３）
前記少なくとも１つの制約のいずれかの違反に応じて、前記複数のセンサのうちの少なくともいくつかを再較正することをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１４）
前記少なくとも１つの制約のいずれかの違反に応じて、ロボットユーザに前記違反をアラートすることをさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目１５）
前記センサの異なるものは、異なる物理量を測定する、項目１に記載の方法。
（項目１６）
前記少なくとも１つの制約は、複数の制約を含む、項目１に記載の方法。
（項目１７）
前記複数の制約は、相互に独立する、項目１６に記載の方法。
（項目１８）
前記少なくとも１つの制約は、前記運動学制約、前記トルク生成制約、および前記電圧速度制約を含む、項目１に記載の方法。
（項目１９）
ロボットであって、前記ロボットは、
モータと、ギヤボックスと、負荷に接続された直列ばねとを備える、直列弾性アクチュエータと、
前記直列弾性アクチュエータと関連付けられた複数の個別の物理量を測定し、それによって、前記ロボットの状態またはアクションを監視する、複数のセンサと、
前記複数のセンサの示度値を相互に関連させる少なくとも１つの制約の違反に関して、前記複数のセンサ示度値を監視することによって、センサ故障に関して前記ロボットを監視する、演算機器であって、前記少なくとも１つの制約は、前記モータおよび前記直列ばねと関連付けられた運動学制約、前記モータによって生成されるトルクおよび前記負荷の位置と関連付けられたトルク生成制約、前記モータ内への電流および前記モータによって生成される角速度と関連付けられた電圧速度制約、前記モータの温度および前記モータに送達される電力と関連付けられた熱応答制約、または前記負荷の角位置および前記負荷に印加されるトルクと関連付けられた負荷動特性制約のうちの少なくとも１つを含む、演算機器と
を備える、ロボット。
（項目２０）
前記少なくとも１つの制約は、前記直列弾性アクチュエータのモデルに基づく、項目１９に記載のロボット。
（項目２１）
前記少なくとも１つの制約は、前記測定された物理量のうちの少なくともいくつか間の分析関係または前記測定された物理量のうちの少なくともいくつか間の数値関係のうちの少なくとも１つを含む、項目１９に記載のロボット。
（項目２２）
前記演算機器は、
前記センサ示度値に基づいて、前記少なくとも１つの制約と関連付けられた少なくとも１つの値を算出するための偏差算出モジュールと、
前記少なくとも１つの値をフィルタ処理するためのフィルタモジュールと、
前記少なくとも１つのフィルタ処理された値のそれぞれを、前記値が関連付けられた制約に対して設定された個別の違反閾値に対して比較するためのコンパレータモジュールと
を備える、項目１９に記載のロボット。
（項目２３）
前記少なくとも１つの制約は、モデルに基づいて確立され、前記違反閾値は、少なくとも部分的に、前記モデルの忠実性に基づいて設定される、項目２２に記載のロボット。
（項目２４）
前記違反閾値は、少なくとも部分的に、誤差に対する所望の感度に基づいて設定される、項目２２に記載のロボット。
（項目２５）
前記フィルタモジュールは、前記少なくとも１つの値を経時的に平均化する、項目２２に記載のロボット。
（項目２６）
前記演算機器は、前記少なくとも１つの制約のいずれかの違反に応じて、安全シャットダウン手順、ロボット動作の中断、前記複数のセンサのうちの少なくともいくつかの再較正、または前記ロボットのユーザへのアラートの発報のうちの少なくとも１つを生じさせるための故障応答モジュールを備える、項目１９に記載のロボット。
（項目２７）
前記センサの異なるものは、異なる物理量を測定する、項目１９に記載のロボット。
（項目２８）
前記少なくとも１つの制約は、相互に独立する複数の制約を含む、項目１９に記載のロボット。
（項目２９）
前記少なくとも１つの制約は、前記運動学制約、前記トルク生成制約、および前記電圧速度制約を含む、項目１９に記載のロボット。
（項目３０）
直列弾性アクチュエータと関連付けられた物理量を測定する複数のセンサを監視するためのコントローラであって、前記直列弾性アクチュエータは、モータと、ギヤボックスと、負荷に接続された直列ばねとを備え、前記コントローラは、
示度値を前記複数のセンサから受信するための信号入力ポートと、
前記複数のセンサの示度値を相互に関連させる少なくとも１つの制約を記憶するメモリであって、前記少なくとも１つの記憶された制約は、前記モータおよび前記直列ばねと関連付けられた運動学制約、前記モータによって生成されるトルクおよび前記負荷の位置と関連付けられたトルク生成制約、または前記モータ内への電流および前記モータによって生成される角速度と関連付けられた電圧速度制約のうちの少なくとも１つを含む、メモリと、
前記少なくとも１つの記憶された制約の違反に関して前記複数のセンサ示度値を監視するためのプロセッサと
を備える、コントローラ。

前述は、特に、図面と関連して検討されることによって、以下の発明を実施するための形態からより容易に理解されるであろう。

図１Ａは、種々の実施形態による、ロボットを図示する。図１Ｂは、種々の実施形態による、ロボットアームの拡大図を示す。 図２は、種々の実施形態による、直列弾性アクチュエータを図式的に図示する。 図３は、種々の実施形態による、センサ一貫性を監視し、センサ故障を検出するための方法を図示する、流れ図である。 図４Ａは、種々の実施形態による、ロボット関節コントローラ内に埋め込まれたセンサ一貫性監視およびセンサ故障検出のための例示的制御機器を図示する。 図４Ｂは、種々の実施形態による、センサ一貫性を監視し、センサ故障を検出するための例示的中央制御機器を図示する。

（詳細な説明）
本発明は、センサ故障、またはいくつかの状況では、ロボット動作に関する問題を検出するように、センサの一貫性に関して、ロボットを監視するためのアプローチを提供する。図１Ａは、これらのアプローチが採用され得る、例示的ロボット１００を示す。図示される実施形態では、ロボット１００は、ロボット本体１０４に接続された２つの付属肢１０２、すなわち、「ロボットアーム」と、画面１０６およびユーザ入力を促進する種々の機械的制御（ボタンおよびタッチパッド等）を含む、ユーザインターフェースとを含む。各付属肢１０２は、エンドエフェクタとしてそこに搭載された平行ジョーグリッパ１１２を伴う、リスト１１０を有する。図１Ｂは、ロボットアーム１０２の拡大図を提供する。アーム１０２は、集合的に、７自由度を提供する、１次元回転式関節１１６によって、直列に接続された７つの連結部１１４を含む。図１Ｂにおける矢印によって示されるように、各関節１１６は、角度が２つの連結部１１４間で変動することを可能にする（すなわち、連結部が連結部の軸と垂直な関節を通した軸の周囲を回転することを可能にする）、ヒンジとしての役割を果たすか、またはその中心軸（すなわち、その連結部の両端の関節を接続する軸）の周囲のより遠位の連結部１１４の回転を促進するかのいずれかを行う。当然ながら、描写されるロボット１００は、特定の実施例の１つにすぎない。一般に、本明細書によるロボットは、例えば、２つより少ないまたはより多い付属肢、付属肢内の異なる数の連結部および関節、異なるタイプの関節（例えば、滑り関節、自在関節等）、異なるタイプのエンドエフェクタ（例えば、吸引グリッパ）、種々のロボット部品（本体および付属肢等）の全体的異なる構成等を含んでもよい。

ロボット１００は、典型的には、力制御モード、位置制御モード、速度制御モード、インピーダンス制御モード、または承認制御モードで動作する。これらのモードのいずれかにおいて、アクチュエータは、関節レベルコントローラから受信したコマンドに従って、規定された力を関節１１４に印加する。関節レベルコントローラは、順に、ロボット位置、運動学、動特性、および力を監視ならびに改変する、より高いレベルのロボットコントローラから、コマンドを受信してもよい。ロボットコントローラは、（典型的には）ロボットアーム１０２の重力を補償しながらのロボットのタスクの施行のために要求される力およびトルクを算出する、演算機器（図４を参照して以下に詳細に説明される）の一部である、またはそれと通信してもよい。本算出は、ロボット１００の３次元自己モデル（すなわち、ロボット部品間の幾何学形状、質量、および構造関係、ならびにアーム１０２の連結部１１４の位置および配向を示すパラメータを含む、ロボットの現在の構成を表すデータ構造）ならびにセンサ測定値からのフィードバックを利用して、ロボット１００が意図されるように動作することを確実にする。

種々の実施形態では、ロボット関節１１４を動作させるアクチュエータは、例えば、１９９７年７月２２日に発行され、参照することによって、全体として本明細書に組み込まれる、米国特許第５，６５０，７０４号に説明されるような直列弾性アクチュエータ（ＳＥＡ）である。図２は、種々のセンサ出力の指標を含む、ＳＥＡ２００の概念的概略を提供する。図示されるように、回転式関節のためのＳＥＡは、概して、モータ２０２と、ギヤボックス２０４と、ギヤボックス２０４と負荷２０８との間に直列に接続されるねじりばね等、負荷２０８が伝達される、直列弾性要素２０６とを含む。特定の関節１１４における負荷２０８は、その関節の遠位の全ロボット構成要素（例えば、付属肢連結部１１４、他の関節１１４等）だけではなく、ロボットが個別のアーム１０２を用いて搬送する任意の物体、言い換えると、関節１１４に印加される外部トルクに寄与するあらゆるものを含む。負荷２０８を支持するために、モータ２０２は、演算機器によって算出される、適正な電流によって駆動される。

モータ２０２は、典型的には、角モータ位置（θ_ｍ）を測定する、例えば、一式のホール効果センサおよび関連付けられた計数回路等の位置センサまたはエンコーダ２１０を具備する。さらに、モータ２０２は、電気駆動電流（ｉ_ｍ）を測定する、電流計２１２を含んでもよい。ばね偏向センサ（ＳＤＳ）２１４は、ばねが偏向する角度を測定し、そこから、ばねトルク（τ_ＳＥＡ）が推測されることができる。ＳＤＳ２１４は、例えば、ばね偏向を測定する電位差計、ばねの端部間の偏向または相対的運動を測定する光学センサ、またはばねの一端に取り付けられた磁石が他端に対して移動するにつれた磁場の変化を測定する磁気センサを利用してもよい。代替として、ばね力（または、トルク）は、直接、例えば、ばねと直列の力を測定する歪みベースのロードセルを通して、または圧電変換器を用いて、測定されてもよい。例えば、出力における磁気角度エンコーダ（ＭＡＥ）等の出力位置センサ２１６が、関節の出力角度、すなわち、負荷の角位置（θ_Ｌ）を測定する。モータ２０２の駆動電流（ｉ_ｍ）は、角モータ位置（θ_ｍ）、ばねトルク（τ_ＳＥＡ）、および出力角度（θ_Ｌ）の測定値を考慮して、設定される（例えば、演算機器上で実行する従来のアルゴリズムによって）。アクチュエータ制御は、したがって、これらの３つの数量のいずれのセンサ誤差に敏感である。ＳＥＡは、一般に、任意の種類の運動学、動特性、または他の機械的数量、あるいはＳＥＡと関連付けられた任意の電気的、磁気的、熱的、または他の物理量を測定する、代替または付加的センサを具備してもよい。

本明細書による、ロボットまたはそのサブシステムのセンサベースの監視は、概して、好適なモデル仮定を使用して、（着目サブ）システムをモデル化することを伴う。モデルは、実際の物理的システム挙動に対する可変レベルの正確度および忠実性に対応する、可変程度の複雑性および精緻化（例えば、多かれ少なかれ理想化された仮定を反映する）を有し得る。モデルの複雑性は、概して、制約の複雑性（例えば、制約内に含まれる項の数）に反映される。例えば、基本ＳＥＡモデルは、ギヤボックス２０４をそのギヤ比によって一意に特徴付けられる理想的要素として扱うが、より詳細に精緻化されたモデルは、ギヤ列の共鳴動特性を考慮し得る。本モデル仮定が組み込まれる場合、制約は、それらを適宜反映させなければならない。

さらに、システムの挙動が網羅される包括性は、一般に、制約の数の関数であって、各制約は、典型的には、システム動作の異なる側面または様相を捕捉する。例えば、ＳＥＡの基本（但し、多くの用途に十分である）モデルを使用すると、前述の測定される数量およびその独立性は、機械および電気ドメインに及ぶ、３つの独立した物理制約、すなわち、運動学制約、トルク生成制約、および電圧速度制約を用いて、完全に捕捉されることができる。これらの制約は、機械的システムの運動式、モータを統制する電気式、およびその結合から導出される。しかしながら、他の制約も、識別されることができ、これらの３つの制約の代替として、またはそれに加え、使用され、一貫性に関して、ＳＥＡと関連付けられたセンサ示度値を監視してもよい。特定のモデルを前提として、監視されるべき全センサ示度値間の関係が、好ましくは、一式の相互に独立した制約（すなわち、相互から数学的に導出されることができない制約）をもたらす、可能な限り少ない（すなわち、モデルの所与の所望の網羅率のために必要なだけの）制約内で捕捉される。最小限の一式の制約は、制約を実装する際の不必要な算出および技術的努力を回避する。しかしながら、冗長情報を提供する、従属制約（すなわち、他の制約から導出されることができる制約）の使用もまた、本発明の範囲内である。

種々の実施形態では、監視されるべき（サブ）システムのモデルは、システムの分析的理解（すなわち、システム構成要素、その個々の特性、および全体的システム構成におけるその相互関係の知識）に基づき、代数方程式または微分方程式（制約が動的である場合、リアルタイムで積分され得る）等の分析方程式の形態で数学的に表される。（用語「方程式」は、明細書では、数学的等式および数学的不等式の両方を包含することを意味する。）これらの方程式は、典型的には、例えば、ＳＥＡのギヤボックス２０４を特徴付けるギヤ比および直列ばね２０６の弾性を捕捉するばね定数等のモデルパラメータを含む。モデルパラメータは、設計によって既知の公称パラメータであってもよい。代替として、モデル忠実性を増加させるために、モデルパラメータは、例えば、製造の間または後続較正手順の間、実験的に識別および測定されてもよい。いくつかの実施形態では、モデルパラメータは、ロボット関節（または、他のモデル化された物体）の複数の代表的サンプルに基づいて、統計的に判定され、いくつかの実施形態では、個々の関節（または、他の物体）毎に判定される。

システム挙動を分析的にモデル化する代替として、種々の監視される物理量間の関係が、経験的に判定され、数値モデル内に捕捉されてもよい。例えば、その通常タスクのために、ロボットの配備に先立って、ロボットが、正常動作と一貫した種々の状態を受けるように動作されてもよく、複数のセンサが、異なる状態に関して読み取られ、センサ値の範囲に関して、それらの間の相関を求めてもよい。これは、概して、測定の信頼性を保証する条件下で行われる（例えば、一時的に、冗長センサを使用することによって）。いくつかの実施形態では、システム挙動の経験的特性評価が、システムの構成要素および構成に関係なく行われる。言い換えると、ロボット（または、モデル化されるべきそのサブシステム）は、「ブラックボックス」として扱われる。正常システム挙動および適切に機能するセンサを記述する制約は、例えば、機械学習、ニューラルネットワーク、進化論、または当業者に公知の類似アプローチを使用して確認されてもよい。

他の実施形態では、システムの実験的特性評価は、システム構成要素およびその相互関係の機能的理解によって情報が与えられる。例えば、監視されるべき全数量のうち、独立していることが既知の小部分集合の（例えば、２つの）数量が、それらの間の機能的関係を判定するように切り離して測定されてもよい。一般に、物理量間の実験的に判定される関係は、数値形態（例えば、ルックアップテーブル）において、またはさらに、センサ示度値の集合に適用されると、センサの一貫性または非一貫性を示す出力をもたらす、演算子（例えば、行列として表される）の観点から記憶されてもよい。代替として、いくつかの実施形態では、数学関数（すなわち、分析表現）が、経験的データに適合されてもよい。本アプローチは、システムの分析的理解が、実践的意義のある全システム特徴を捕捉（または、便宜的に捕捉）することが不十分である場合、例えば、高次効果が、全体的システム挙動に有意に寄与するが、切り離して容易に確認可能ではないか、算出上、追跡可能形態で容易に表されない場合、特に有用である。有利には、実験的に判定される数値モデルは、そのような効果を本質的に捕捉する。ある実施形態では、モデルは、部分的に分析的であって、かつ部分的に、数値的であって、両タイプの関係および／またはさらに混合関係を特徴とする。以下では、ＳＥＡに適用可能な種々の制約が、詳細に説明される。

運動学制約
運動学制約は、ＭＡＥ２１６によって測定される負荷位置（θ_Ｌ）、モータホール（または、他の位置）センサ２１０によって測定されるモータ位置（θ_ｍ）、およびＳＤＳ２１４によって（間接的に）測定されるトルク（τ_ＳＥＡ）に関する。運動学制約のモデルパラメータは、ギヤ比（Ｇ_ｒ）、システムの全体的剛性（ｋ_ｅｑ）、およびギヤバックラッシュ（δ_ＢＬ）の量を含む。システムの剛性（ｋ_ｅｑ）は、ばねの剛性（または、ばね定数）（ｋ_ＳＥＡ）ならびにギヤ列の剛性（ｋ_ｇｅａｒ）に依存する。直列配列では、２つの剛性の逆数が、単に、追加される。これらのシステムパラメータは、その設計から推測されるか、または特性評価実験を介して判定されるかのいずれかによって、ＳＥＡに関して既知である。

ばねの偏向、すなわち、その終点の相対的偏向（すなわち、片側における負荷角度（θ_Ｌ）および反対側におけるギヤボックス出力角度（θ_ｏ））が、以下のように、ばねの剛性（ｋ_ＳＥＡ）によって、トルク（τ_ＳＥＡ）に関連される（式中、（ｔ）は、時間依存数量を示す）。
同様に、モータ位置（θ_ｍ）（ギヤ比（Ｇ_ｒ）によって調節される）と出力位置（θ_ｏ）との間の偏向も、ギヤ列の弾性から生じるギヤ列の偏向による。ギヤ列およびばねは、直列であるため、以下によって求められる同一のトルクτ_ＳＥＡを共有する。
これらの２つの関係の加算は、以下をもたらす。

いかなるバックラッシュも伴わない場合、前述の方程式は、正確に充足されるであろう。しかしながら、ギヤは、概して、バックラッシュ（または、噛合構成要素間の隙間から生じる「あそび」）を呈するため、関係は、以下のように修正される。
これらの代数制約は、モータ位置（θ_ｍ）、ＭＡＥ測定値（θ_Ｌ）、およびばね偏向（トルクτ_ＳＥＡによって測定される）間の不整合が、ギヤバックラッシュによって境界されることを示す。

トルク生成制約
ＳＤＳ（τ_ＳＥＡ）によって感知される、モータによって生成されるトルクは、モータ（ｉ_ｍ）に駆動される電流、負荷の出力位置（θ_Ｌ）、および関節の近似二次動特性と一貫するはずである。本関係のモデルパラメータは、ギヤボックスの慣性（Ｊ）および有効粘性減衰（Ｂ）（ギヤ間の摩擦から生じる減衰）、直列ばねの剛性（ｋ_ＳＥＡ）、ならびにモータトルク定数（ｋ_ｔ）（入力電流をモータによって出力されるトルクに関連させる）およびギヤ比（Ｇ_ｒ）を含む。

ギヤボックスの出力側から見ると、ギヤ列（その慣性（Ｊ）によって特徴付けられる）は、減衰トルク（減衰係数Ｂによって捕捉される）、出力における直列ばねの弾性によるトルク（ｋ_ＳＥＡ）、およびモータによって印加されるトルク（τ_ｍ）を被る。これらの力の平衡は、以下の運動の方程式をもたらす。
モータによって印加されるトルクは、主に、モータ電流（ｉ_ｍ）、そのトルク定数（ｋ_ｔ）、およびギヤ比（Ｇ_ｒ）によって判定される。（本運動の方程式は、ギヤボックスの出力慣性に関係するため、モータトルクは、出力における同等トルクを求めるために、ギヤ比によって乗算される。）

負荷に印加されるトルク（τ_Ｌ）は、直列弾性要素内のトルク（τ_ＳＥＡ）に等しく、以下によって求められる。

トルク生成制約のための伝達関数は、方程式を時間ドメイン微分方程式から周波数ドメイン代数方程式に変換する、ラプラス変換によって前述の２つの方程式から導出されることができる。変換された式は、以下によって求められる。
および

第２の方程式を第１方程式に代入し、乗算すると、システムの伝達関数がもたらされる。
式中、（ｓ）は、ラプラス微分演算子を示す。伝達関数の第１の要素は、システムの順経路動特性（すなわち、電流制御によるもの）を特徴付け、第２の要素は、システムの逆インピーダンスを特徴付ける（すなわち、負荷運動θ_Ｌによる負荷によって被るトルク）。モータ電流（ｉ_ｍ）、負荷位置（θ_Ｌ）、およびトルク（τ_Ｌ＝τ_ＳＥＡ）は、継続的に測定されるため、それらの数量間の関係は、リアルタイムで算出および検証されることができる。

測定されたトルク（τ_ＳＥＡ）（負荷に印加されるトルク（τ_Ｌ）に等しい）を駆動電流（ｉ_ｍ）に関連させる分析方程式を導出する代わりに、２つの間の関係は、着目範囲を網羅する種々の周波数に関して実験的に判定されてもよい。周波数依存応答が、次いで、より高次の動特性、共鳴、および非線形効果等、分析的にモデル化することがより難しい効果を含む、ＳＥＡの全挙動を本質的に捕捉する、数値モデルを用いて適合されてもよい。

電圧速度制約
本制約は、モータに印加される電圧（Ｖ_ｍ）、モータ内で測定される電流（ｉ_ｍ）、ならびにモータにおける電圧平衡に基づいて、モータの速度定数（ｋ_ｅ）および角速度
によって定義される逆起電力（ＥＭＦ）に関連する。

モータのための標準的モデルは、ＲＬ回路であって、駆動回路によってモータに印加される電圧（Ｖ_ｍ）は、抵抗負荷（抵抗Ｒによって特徴付けられる）、誘導負荷（誘導率Ｌによって特徴付けられる）、および逆ＥＭＦ（Ｖ_ｅｍｆ）の和に等しい。
逆ＥＭＦ（Ｖ_ｅｍｆ）は、直接、モータ速度定数（ｋ_ｅ）によって、角モータ速度
に関連され、以下をもたらす。
これは、モータ電圧（Ｖ_ｍ）、モータ電流（ｉ_ｍ）、およびモータ角速度
が全て測定されるため、電圧速度制約の十分な表現である。さらに、ロボットＳＥＡにおいて使用されるモータの場合、モータのインダクタンスは、典型的には、無視可能なほど小さく、制約が、以下のように簡略化されることを可能にする。

熱応答制約
一般に、ロボット関節アクチュエータ、すなわち、具体的には、ＳＥＡを駆動させるとき、モータの温度コイルを監視し、過熱を回避することが重要であって、そうでなければ、モータに恒久的損傷をもたらし得る。温度センサが適切に機能することを確実にするために、測定された温度（Ｔ）と、測定されたモータ電流（ｉ_ｍ）に基づいて算出される、モータに送達される電力の一貫性が、チェックされてもよい。故に、ＳＥＡモデルは、いくつかの実施形態では、本関係を捕捉する熱応答制約を含むように拡張される。熱応答制約は、例えば、モータの熱エネルギーの変化率が、その電気抵抗および環境への熱エネルギー損失のため、モータ内で消失される電気エネルギーの和に等しいことを要求し得る。本制約の単純一次近似値は、以下である。
式中、ｍ_ｔｈは、モータの熱質量であって、Ｒ_ｔｈは、環境への熱抵抗であって、Ｒは、モータの電気抵抗であって、Ｔは、モータの温度であって、Ｔ_∞は、周囲温度であって、ｉ_ｍは、モータ電流である。

負荷動特性制約
本制約は、負荷の角位置（θ_Ｌ）を負荷に印加されるトルク（τ_Ｌ）に関連させ、アクチュエータ関節の出力における運動およびトルクが、関節の下流の負荷の動特性と一貫するはずであるという概念を捕捉する。負荷の動特性は、例えば、以下の二次モデルによって近似化されてもよい。
式中、ｓは、ラプラス微分演算子を示し、Ｊ_Ｌ、Ｂ_Ｌ、およびＫ_Ｌは、それぞれ、負荷の慣性、減衰、および剛性である。

いくつかの実施形態では、全体としてのロボットが、多変数システムとしてモデル化される。関節の動特性が、次いで、以下のベクトル式において説明され得る。
式中、Ｍは、ロボット／負荷慣性行列（ロボットの自己モデルにおいて捕捉される、現在のロボット構成の関数である）であって、Ｃは、コリオリ／減衰行列であって、Ｋは、剛性行列であって、ｇは、重力ベクトルであって、τは、関節に印加されるトルクのベクトルであって、θ、
および
は、関節角度、速度、および加速のベクトルである。故に、本制約は、ＭＡＥによって測定される関節角度θとＳＤＳセンサによって測定される関節トルクτとの間の関係を捕捉する。

ＳＥＡの前述の制約は、種々の重要な側面を非常に単純かつ簡単な様式でモデル化する。モデル忠実性を増加させるために、付加的特性および挙動が、前述の制約に含まれる付加制約および／または付加的項に含まれ、捕捉されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、アクチュエータの筐体に寄与する寄生剛性、ギヤ列剛性、およびアームの構造動特性の効果が、明示的にモデル化される。好適な項は、特に、運動学制約、トルク生成制約、および負荷動特性制約内に含まれ得る。さらに、システムに及ぼす関節ヒステリシスおよび／または摩擦（例えば、静摩擦）の効果が、含まれてもよい。すなわち、ヒステリシスおよび摩擦効果、特に、トルク生成制約および負荷動特性制約である。一般に、より単純なモデルは、算出複雑性を低減し、より複雑なモデルと比較して、より低い感度を犠牲にして、低または控えめな算出リソースを用いて、リアルタイム一貫性チェックを促進する。

図３は、種々の実施形態による、前述のもの等の制約に基づいて、相互一貫性に関してセンサ示度値を監視するための方法を図示する。本方法は、最初に、着目システム（例えば、ロボットまたは個々のＳＥＡ）をモデル化し、その挙動に関する１つ以上の制約を確立することを伴う（ステップ３００）。理想的には、完璧なモデルおよび完璧なセンサ示度値のために、これらの制約は、ロボット動作の間、正確に満たされるべきである。しかしながら、実際は、モデル不完全性および雑音センサ示度値が、概して、いかなるセンサ故障または他の問題がない場合でも、制約から偏差を生じさせる。故に、正常動作と故障条件を判別するために、違反閾値が、全制約に対して確立され（ステップ３０２）、設定された閾値を超える制約からの偏差のみ、センサに非一貫性を宣言させる。違反閾値は、モデルの忠実性および／または正確度に基づいて設定されてもよい。モデル正確度が高いほど、概して、より厳密な閾値を可能にし、ひいては、よりわずかな非一貫性の検出も促進する。あまり正確ではないモデルの場合、閾値は、典型的には、有用ロボット動作を可能にする（例えば、センサ故障ではなく、モデル不完全性から生じる、非一貫性宣言のための頻繁な中断を回避する）ために広く設定され、結果として、センサ一貫性チェックは、全体的不整合のみ捕捉する。所与のモデルのための好適な閾値は、モデル不正確性（および／またはセンサ雑音）の推定に基づいて設定される、または、例えば、宣言されたセンサ非一貫性の測定された誤検出および検出漏れに基づいて実験的に判定されてもよい。逆に言えば、所望の感度、すなわち、所与の違反閾値のために、モデルは、設定された閾値の違反を確実に検出するために必要な程度の詳細を含むように調節されてもよい。典型的には、制約および違反閾値は、最初に、ロボット動作および監視に先立って、確立される。

ロボット動作の間、着目システムまたはサブシステムの挙動を特徴付ける物理量（力および／またはトルク、線形および／または角位置、速度、または加速、電流および電圧、温度等）が、好適なセンサを用いて監視されてもよい（ステップ３０４）。制約によって連結される物理量に関するセンサ示度値は、概して、実質的に同時に（すなわち、測定の正確なタイミングにおけるいかなる差異も、制約によって連結される全数量を測定するために必要な時間周期全体を通して、理的数量が変化しない、または無視可能な程度のみ変化するほど小さい）、取得される。センサ示度値は、次いで、制約からの測定値の偏差を示す値を算出するために、制約に結び付けられる（ステップ３０６）。例えば、数学等式として表される制約の場合、方程式の両側間の差異（理想的には、ゼロであるべき）が、算出される。

いくつかの実施形態では、算出された偏差値は、違反閾値との比較に先立って、フィルタ処理される（ステップ３０８）。例えば、実際の（および、恒久的）故障ベースの違反からのセンサ雑音による過渡制約違反を分離するために、制約偏差は、移動平均フィルタ（Φ_ＭＡ）、低域通過フィルタ、帯域通過フィルタ、メジアンフィルタ、有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ、または無限インパルス応答（ＩＩＲ）フィルタを用いて、フィルタ処理される、あるいは別様に、時間平均化されてもよい。フィルタの積分期間は、例えば、センサの雑音レベルに基づいて、実験的に調整されてもよい。平均化またはフィルタ処理された偏差は、次いで、違反閾値と比較され（ステップ３１０）、閾値を超える場合、その制約の違反が、宣言される（すなわち、センサの非一貫性が提起される）（ステップ３１２）。

具体的には、ε_ｘ（ｘは、関連付けられた制約を示す標識のためのプレースホルダーである）を用いて違反閾値を示し、演算子記号Φ_ＭＡ｛．｝（括弧内の数量が、フィルタ処理される）を用いて、フィルタ処理ステップを表すことによって、運動学制約は、以下であるとき、違反されたと宣言される。
式中、表記ＤＢ_δ（．）は、括弧内の数量の絶対値がδ_ＢＬ未満であるとき、ゼロの値を承認する、不感帯関数を表す。

同様に、トルク生成制約は、以下であるとき、違反されたと宣言される。

電圧速度センサ制約は、以下であるとき、違反されたと宣言される。

熱応答制約は、以下であるとき、違反されたと宣言される。

負荷動特性制約は、以下であるとき、違反されたと宣言される。

制約のいずれかの違反は、センサのうちの１つ以上の故障、監視されている（サブ）システムの故障、または両方を示す。ＳＥＡの故障は、例えば、ある構成要素が破損するとき、または、例えば、過剰トルクの場合、正常動作範囲外の様式において、相互に対して摺動するときに生じ得る。そのような状況下では、運動学制約およびトルク生成制約は両方とも、典型的には、違反されるであろう。制約違反が、正常システム動作の機能停止またはセンサ故障によるかどうかにかかわらず、二重安全手順の始動を正当化する（ステップ３１４）。いくつかの実施形態では、これは、ロボットの安全シャットダウンを伴う。シャットダウンは、概して、関節を無効にすることを伴い、モータに流れる電流を遮断することによって（例えば、個別の駆動部を無効にすることによって）、モータ内のコイルを短絡させ、電気機械的減衰効果を利用して、ロボットの四肢内の機械的エネルギーを消散させる動的制動を提供することによって、またはシステムをゼロ速度状態まで能動的に制動することによって、達成されてもよい。目標は、いずれの場合も、ロボットを静止させることである。他の実施形態では、ロボット動作は、中断され、センサ示度値が、全制約と一貫した値に戻る場合、動作を再開する。可逆的センサ故障は、例えば、好適な冷却周期後に消滅する、一時的温度上昇から、ロボットが停止されると弱まる、機械的不安定性から、センサ構成要素の疑似運動（例えば、感知チップによって観察される磁場に影響を及ぼす、ＳＤＳセンサ内の磁石の運動）から、またはセンサ示度値を一貫した動態から非一貫した動態にずれさせる、出力信号上の過剰センサドリフトの場合に生じ得る。ある実施形態では、ロボットは、センサ故障の検出に応じて、自己較正モードとなり、較正の影響を受けやすいセンサを原位置で再較正する。そのような自己較正の間、ロボットは、連続して、異なる関節に印加されるトルク（その下流の連結部に作用する重力のため）がロボットの自己モデルから既知である、いくつかの異なる姿勢をとる。測定されたセンサ値および既知のトルクから、センサパラメータが、判定されてもよい。センサの再較正後、ロボットは、センサ示度値が、現時点において、制約と一貫していることを前提として、その動作を再開してもよい。いくつかの実施形態では、特に、センサ故障が、高感度で検出される場合、全レベルの制約違反が、重要であるわけではない。ある範囲内の（例えば、第２の一式のより高い臨界違反閾値を下回る）制約違反の場合、ロボットは、動作を継続してもよく、（下側）違反閾値の違反は、単に、ユーザへの警告の発報をトリガし、例えば、ロボットが早期に点検されることを推奨する。

センサ示度値を監視し、制約が違反されると（例えば、フィルタ処理された制約偏差が、規定された違反閾値を超えると）、それを判定するために要求される、機能性を提供する演算機器が、例えば、１つ以上の内蔵プログラマブルマイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、フィールドプログラマブルゲートアレイ、特定用途向け集積回路、好適にプログラムされた汎用コンピュータ、または概して、ハードウェアおよび／またはソフトウェアの任意の好適な組み合わせによって、実装されることができる。典型的には、演算機器は、少なくとも、プロセッサおよび関連付けられたメモリ（例えば、制約の算出表現、違反閾値、および随意に、ロボットの自己モデルを記憶し得る）と、その間および／またはセンサおよびロボットコントローラとの通信を促進する、１つ以上のバスとを含む。演算機器は、本体またはロボットの付属肢内に埋め込まれる、あるいは代替として、有線または無線接続を介して（例えば、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＷＬＡＮ、インターネット等を介して）、ロボットと通信するように、そこから別個に提供されてもよい。

いくつかの実施形態では、ロボットは、複数の独立して動作する算出機器を含む。例えば、図４Ａに示されるように、各ロボット関節４００は、関節レベルコントローラ４０４内に統合され、随意に、関節４００内またはその近傍（例えば、付属肢の隣接する連結部内）に埋め込まれ得る、関連付けられた専用演算機器４０２によって、センサ一貫性に関して監視されてもよい。個々の関節４００のための演算機器４０２は、その関節と関連付けられたセンサ信号を処理するための複数のモジュール（例えば、別個の回路または異なるソフトウェアモジュールとして実装される）を含んでもよい。偏差算出モジュール４０６は、センサ信号を受信し、それらを処理し、制約からの偏差のレベルを確立してもよく、フィルタモジュール４０８は、算出された偏差を時間平均化または別様にフィルタ処理してもよく、コンパレータモジュール４１０は、フィルタ処理された値と個別の制約に対して設定された違反閾値を比較してもよい。センサ非一貫性が、関節４００のいずれかに関して検出される場合、その関節の演算機器４０２は、宣言された非一貫性によってトリガされると、全関節レベルコントローラ４０４への制御信号を介して、ロボットシャットダウン（または、別の好適な手順）を始動させる、故障応答モジュールを含み得る、ロボットコントローラ４１２に一貫性フラグを渡してもよい。通常、予備算出容量を有する、ＳＥＡのリアルタイム制御を提供する同一の制御機器内（例えば、関節レベルコントローラ内）へのセンサ一貫性チェックの実装は、全体的システムコストを最小限にするために役立ち得る。

いくつかの実施形態では、センサ一貫性チェックのための算出機能性は、ロボット全体（または、少なくとも、ロボットアーム全体）の運動を協調させる、単一中央機器、例えば、メインコンピュータによって実装される。そのような中央化は、例えば、前述の多変数負荷動特性制約が利用される場合のように、異なるアクチュエータに対して測定された物理量が独立するロボットモデルの使用を促進する。図４Ｂに図示される一実施形態では、汎用コンピュータ４２０が、中央演算機器を提供する。コンピュータ４２０は、プロセッサ（ＣＰＵ）４２２および関連付けられたシステムメモリ４２４（例えば、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ））と、１つ以上の不揮発性記憶デバイス４２６（例えば、１つ以上のハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、磁気テープ、ＵＳＢメモリキー、または他の従来のデータ記憶メディア）と、入力／出力（Ｉ／Ｏ）デバイス（例えば、画面、キーボード、およびマウス）を伴うユーザインターフェース４２８と、これらの構成要素間の通信を促進する、システムバス４３０とを含んでもよい。システムバス４３０はまた、コンピュータとロボットコントローラ４３２およびロボットセンサ４３４を接続する。（代替として、ロボットコントローラ４３２は、コンピュータ４２０上のソフトウェアアプリケーションとして実装され、システムバス４３０を介して、関節レベルコントローラと通信してもよい。）システムメモリ４２４は、典型的には、ファイルアクセス、メモリ配分、および他の低レベル機能性を統制する、オペレーティングシステム（ＯＳ）４３６、ならびに本明細書に説明されるセンサ監視方法を実装するための１つ以上の高レベルアプリケーション４３８、４４０、４４２、４４４を含む、プロセッサ実行可能命令を記憶する。高レベルアプリケーションは、センサ示度値に基づいて、制約偏差を算出するためのモジュール４３８と、偏差を経時的に平均化する、またはそれらを別様にフィルタ処理するためのフィルタ４４０と、制約偏差と閾値（例えば、ユーザが、ユーザインターフェース４２８を介して、それらを打ち込むことによって、規定されてもよい）を比較し、制約違反が検出されると、センサ非一貫性フラグを立てるためのコンパレータモジュール４４２と、センサ非一貫性フラグが立てられると、ロボットコントローラ４３２へのコマンドを介して、二重安全手順（シャットダウン等）を始動させるための故障応答モジュール４４４とを含んでもよい。モジュールは、限定ではないが、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｃ＃、Ａｄａ、Ｂａｓｉｃ、Ｃｏｂｒａ、Ｆｏｒｔｒａｎ、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｌｉｓｐ、Ｐｅｒｌ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｒｕｂｙ、またはＯｂｊｅｃｔ Ｐａｓｃａｌ等の高レベル言語、あるいは低レベルアセンブリ言語を含む、任意の好適なプログラミング言語でプログラムされてもよい。当然ながら、種々の機能を実装する命令は、多くの異なる方法で群化および編成されてもよい。いくつかの離散モジュールへの描写される編成は、例示にすぎない。

本明細書によるセンサ一貫性チェックはまた、複数のセンサから示度値を受信するための信号入力ポートを伴う、独立型コントローラと、制約を記憶するメモリと、制約の違反に関して複数のセンサ示度値を監視するプロセッサとによって実装されてもよい。コントローラは、特定の用途に対して制約のカスタマイズを可能にするようにプログラム可能であってもよい。これは、コントローラが、順に、任意のタイプのセンサ示度値を受信および処理し、適宜、任意の機械またはその部品と関連付けられたセンサを監視することを可能にする。

前述のセンサ一貫性アプローチは、本明細書では、回転式関節のためのＳＥＡに関して説明されたが、概して、確実にモデル化されることができる、任意のロボットシステム（または、さらにより一般的には、任意の機械またはその部分）に適用可能である。例えば、アプローチは、線形関節のためのＳＥＡ、他のタイプのアクチュエータ（ロボットまたは他の機械内で使用されるかどうかにかかわらず）、ロボットアームモデル全体、または他のロボットサブシステム（例えば、熱監視システム、視覚センサ、距離センサ、または他のロボットセンサ）にも簡単に拡張されることができる。故に、本明細書に開示される概念を組み込む他の実施形態が、本発明の精神および範囲から逸脱することなく使用されてもよいことは、当業者に明白となるであろう。説明される実施形態は、あらゆる観点において、制限ではなく、例証にすぎないと見なされるものとする。さらに、本明細書で採用される用語および表現は、限定ではなく、説明の用語および表現として使用され、そのような用語および表現の使用には、図示および説明される特徴またはその一部の任意の均等物を除外する意図はない。

Claims (29)

1. センサ故障に関してロボットを監視する方法であって、前記ロボットは、（ｉ）モータと、ギヤボックスと、負荷に接続され、かつ、前記モータおよび前記ギヤボックスに関連付けられた直列ばねとを備える直列弾性アクチュエータと、（ｉｉ）複数のそれぞれの物理量を測定することによって、前記ロボットの状態または前記ロボットのアクションを監視するための複数のセンサとを備え、前記方法は、
   前記複数のセンサの示度値を相互に関連させる少なくとも２つの制約を確立することであって、前記少なくとも２つの制約は、前記モータおよび前記直列ばねに関連付けられた運動学制約、前記モータによって生成されるトルクおよび前記負荷の位置に関連付けられたトルク生成制約、前記モータ内への電流および前記モータによって生成される角速度に関連付けられた電圧速度制約、前記モータの温度および前記モータに送達される電力に関連付けられた熱応答制約、または、前記負荷の角位置および前記負荷に印加されるトルクに関連付けられた負荷動特性制約のうちの少なくとも２つを含む、ことと、
   前記少なくとも２つの制約のうちの任意の制約の違反に関して前記複数のセンサ示度値を監視することと
   を含む、方法。
2. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約を確立することは、少なくとも、前記ロボットのサブシステムをモデル化することを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約は、前記測定された物理量のうちの少なくともいくつか間の分析関係を含む、請求項１に記載の方法。
4. 前記分析関係は、代数方程式、微分方程式、または、積分方程式のうちの少なくとも１つを含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約は、前記測定された物理量のうちの少なくともいくつか間の数値関係を含む、請求項１に記載の方法。
6. 前記数値関係は、実験データに基づいて確立される、請求項５に記載の方法。
7. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約の違反に関して前記センサ示度値を監視することは、
   前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約毎に違反閾値を設定することと、
   前記センサ示度値に基づいて、前記少なくとも２つの制約のうちの前記少なくとも１つの制約に関連付けられた少なくとも１つの値を算出することと、
   前記少なくとも１つの値をフィルタ処理することと、
   前記少なくとも１つのフィルタ処理された値のそれぞれとそれぞれの違反閾値とを比較することと、
   前記違反閾値が前記少なくとも２つの制約のうちの任意の制約に関して超えるとき、その制約の違反を宣言することと
   を含む、請求項１に記載の方法。
8. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約は、モデルに基づいて確立され、前記違反閾値は、前記モデルの忠実性に少なくとも部分的に基づいて設定される、請求項７に記載の方法。
9. 前記違反閾値は、誤差に対する所望の感度に少なくとも部分的に基づいて設定される、請求項７に記載の方法。
10. 前記少なくとも１つの値をフィルタ処理することは、前記少なくとも１つの値の時間平均を算出することを含む、請求項７に記載の方法。
11. 前記少なくとも２つの制約のうち任意の制約の違反に応じて、安全シャットダウン手順を始動することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
12. 前記少なくとも２つの制約のうちの任意の制約の違反に応じて、ロボット動作を停止させることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
13. 前記少なくとも２つの制約のうちの任意の制約の違反に応じて、前記複数のセンサのうちの少なくともいくつかを再較正することをさらに含む、請求項１に記載の方法。
14. 前記少なくとも２つの制約のうちの任意の制約の違反に応じて、ロボットユーザに前記違反をアラートすることをさらに含む、請求項１に記載の方法。
15. 前記センサの異なるものは、異なる物理量を測定する、請求項１に記載の方法。
16. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約は、相互に独立する複数の制約を含む、請求項１に記載の方法。
17. 前記少なくとも２つの制約は、前記運動学制約、前記トルク生成制約、および前記電圧速度制約を含む、請求項１に記載の方法。
18. ロボットであって、前記ロボットは、
    モータと、ギヤボックスと、負荷に接続された直列ばねとを備える直列弾性アクチュエータと、
    前記直列弾性アクチュエータに関連付けられた複数のそれぞれの物理量を測定し、それによって、前記ロボットの状態または前記ロボットのアクションを監視する複数のセンサと、
    前記複数のセンサの示度値を相互に関連させる少なくとも２つの制約のうちの任意の制約の違反に関して、前記複数のセンサ示度値を監視することによって、センサ故障に関して前記ロボットを監視する演算機器であって、前記少なくとも２つの制約は、前記モータおよび前記直列ばねに関連付けられた運動学制約、前記モータによって生成されるトルクおよび前記負荷の位置と関連付けられたトルク生成制約、前記モータ内への電流および前記モータによって生成される角速度に関連付けられた電圧速度制約、前記モータの温度および前記モータに送達される電力に関連付けられた熱応答制約、または、前記負荷の角位置および前記負荷に印加されるトルクに関連付けられた負荷動特性制約のうちの少なくとも２つを含む、演算機器と
    を備える、ロボット。
19. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約は、前記直列弾性アクチュエータのモデルに基づく、請求項１８に記載のロボット。
20. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約は、前記測定された物理量のうちの少なくともいくつか間の分析関係または前記測定された物理量のうちの少なくともいくつか間の数値関係のうちの少なくとも１つを含む、請求項１８に記載のロボット。
21. 前記演算機器は、
    前記センサ示度値に基づいて、前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約に関連付けられた少なくとも１つの値を算出するための偏差算出モジュールと、
    前記少なくとも１つの値をフィルタ処理するためのフィルタモジュールと、
    前記少なくとも１つのフィルタ処理された値のそれぞれと、前記値が関連付けられた制約に対して設定されたそれぞれの違反閾値とを比較するためのコンパレータモジュールと
    を備える、請求項１８に記載のロボット。
22. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約は、モデルに基づいて確立され、前記違反閾値は、前記モデルの忠実性に少なくとも部分的に基づいて設定される、請求項２１に記載のロボット。
23. 前記違反閾値は、誤差に対する所望の感度に少なくとも部分的に基づいて設定される、請求項２１に記載のロボット。
24. 前記フィルタモジュールは、前記少なくとも１つの値を経時的に平均化する、請求項２１に記載のロボット。
25. 前記演算機器は、前記少なくとも２つの制約のうちの任意の制約の違反に応じて、安全シャットダウン手順、ロボット動作の中断、前記複数のセンサのうちの少なくともいくつかの再較正、または、前記ロボットのユーザへのアラートの発報のうちの少なくとも１つを生じさせるための故障応答モジュールを備える、請求項１８に記載のロボット。
26. 前記センサの異なるものは、異なる物理量を測定する、請求項１８に記載のロボット。
27. 前記少なくとも２つの制約のうちの少なくとも１つの制約は、相互に独立する複数の制約を含む、請求項１８に記載のロボット。
28. 前記少なくとも２つの制約は、前記運動学制約と前記トルク生成制約と前記電圧速度制約とを含む、請求項１８に記載のロボット。
29. 直列弾性アクチュエータに関連付けられた物理量を測定する複数のセンサを監視するためのコントローラであって、前記直列弾性アクチュエータは、モータと、ギヤボックスと、負荷に接続された直列ばねとを備え、前記コントローラは、
    示度値を前記複数のセンサから受信するための信号入力ポートと、
    前記複数のセンサの示度値を相互に関連させる少なくとも２つの制約を記憶するメモリであって、前記少なくとも２つの記憶された制約は、前記モータおよび前記直列ばねに関連付けられた運動学制約、前記モータによって生成されるトルクおよび前記負荷の位置に関連付けられたトルク生成制約、または、前記モータ内への電流および前記モータによって生成される角速度に関連付けられた電圧速度制約のうちの少なくとも２つを含む、メモリと、
    前記記憶された少なくとも２つの制約のうちの任意の制約の違反に関して前記複数のセンサ示度値を監視するためのプロセッサと
    を備える、コントローラ。