JPH01289684A - ロボットの自律近接制御装置 - Google Patents
ロボットの自律近接制御装置Info
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- JPH01289684A JPH01289684A JP11615288A JP11615288A JPH01289684A JP H01289684 A JPH01289684 A JP H01289684A JP 11615288 A JP11615288 A JP 11615288A JP 11615288 A JP11615288 A JP 11615288A JP H01289684 A JPH01289684 A JP H01289684A
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- 239000013598 vector Substances 0.000 description 24
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Landscapes
- Control Of Position Or Direction (AREA)
- Numerical Control (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
[産業上の利用分野]
本発明は、自律的に作業対象にアクセスするためのロボ
ットの制御装置に関わり、特に移動機構とマニビ」、レ
ータとを合わせ持つロボットのための自律アクセス制御
装置に関するものである。
ットの制御装置に関わり、特に移動機構とマニビ」、レ
ータとを合わせ持つロボットのための自律アクセス制御
装置に関するものである。
[従来の技術]
従来のこの種の装置には、特開昭61−100806号
に記載のように、移動機構の上にマニピュレータを搭載
したロボットが、操作者が自動モードのボタンを押すと
、自動的に動作するものがある。この移動機構は走行路
にあるマークをみながら自動走行し、また、マニピュレ
ータによる作業はモニタTVで目視しつつ動作させるも
のであった9また、マニピュレータの自律動作を実行さ
せるものとして、日本ロボット学会誌第5巻263頁〜
272頁に記載されている例がある。これは、マニピュ
レータの初期姿勢と目標姿勢と作業環境の状況とが与え
られると、マニピュレータの障害物回避軌道を迷路法に
よって求めるというものであった。
に記載のように、移動機構の上にマニピュレータを搭載
したロボットが、操作者が自動モードのボタンを押すと
、自動的に動作するものがある。この移動機構は走行路
にあるマークをみながら自動走行し、また、マニピュレ
ータによる作業はモニタTVで目視しつつ動作させるも
のであった9また、マニピュレータの自律動作を実行さ
せるものとして、日本ロボット学会誌第5巻263頁〜
272頁に記載されている例がある。これは、マニピュ
レータの初期姿勢と目標姿勢と作業環境の状況とが与え
られると、マニピュレータの障害物回避軌道を迷路法に
よって求めるというものであった。
[発明が解決しようとする課題]
上記第一番目の従来技術は、あらかじめプログラムされ
た内容を自動的に実行するものであり、プログラムの作
成に対する操作者の労力が非常に大きいという問題点が
あった。
た内容を自動的に実行するものであり、プログラムの作
成に対する操作者の労力が非常に大きいという問題点が
あった。
また、第2番目の従来技術は、この労力を軽減させるた
め、マニピュレータの行動計画、特にマニピュレータの
障害物回避軌道の生成を自律的に実行できるようにして
いる分だけ改善されている。
め、マニピュレータの行動計画、特にマニピュレータの
障害物回避軌道の生成を自律的に実行できるようにして
いる分だけ改善されている。
しかし、ロボットに自律的に作業させるためには、マニ
ピュレータ単体では不充分であり、第一番目の従来技術
に示されるようにマニピュレータを移動機構に搭載する
必要がある。このような組み合わせをもつロボットを自
律的に動作させるためには、移動機構およびマニピュレ
ータの初期位置と目標位置とをそれぞれ知る必要がある
。これらの位置の中で、移動機構の目標位置は、該目標
位置に移動機構が到達した後において(1)マニピュレ
ータが作業しやすいような位置であり、かつ(2)マニ
ピュレータが周囲の障害物を避は得るような位置でなけ
ればならず、さらに、移動機構が該目標位置に到達する
過程において(3)途中にある障害物を避けて移動機構
が該目標位置に到達できるものでなければならず、かつ
(4)マニピュレータの初期姿勢のままで周囲の障害物
と干渉しないものでなければならない、従って、これら
を全て満足するように移動機構の目標位置を与えること
は、操作者にとって非常に困難であるという問題点があ
った。この目標位置を操作者が思考錯誤により与えるの
では、非常に大きな労力を与えるという問題点があった
。
ピュレータ単体では不充分であり、第一番目の従来技術
に示されるようにマニピュレータを移動機構に搭載する
必要がある。このような組み合わせをもつロボットを自
律的に動作させるためには、移動機構およびマニピュレ
ータの初期位置と目標位置とをそれぞれ知る必要がある
。これらの位置の中で、移動機構の目標位置は、該目標
位置に移動機構が到達した後において(1)マニピュレ
ータが作業しやすいような位置であり、かつ(2)マニ
ピュレータが周囲の障害物を避は得るような位置でなけ
ればならず、さらに、移動機構が該目標位置に到達する
過程において(3)途中にある障害物を避けて移動機構
が該目標位置に到達できるものでなければならず、かつ
(4)マニピュレータの初期姿勢のままで周囲の障害物
と干渉しないものでなければならない、従って、これら
を全て満足するように移動機構の目標位置を与えること
は、操作者にとって非常に困難であるという問題点があ
った。この目標位置を操作者が思考錯誤により与えるの
では、非常に大きな労力を与えるという問題点があった
。
本発明の目的は、移動機構とそれに搭載されたマニピュ
レータとからなるロボットが障害物を避けながら自律的
に作業対象にアクセスするために必要なオペレータの指
令を少なくし、ロボットの操作性を向上することにある
。
レータとからなるロボットが障害物を避けながら自律的
に作業対象にアクセスするために必要なオペレータの指
令を少なくし、ロボットの操作性を向上することにある
。
[課題を解決するための手段]
本発明は、マニピュレータとそれをF′6載した移動機
構とからなるロボットの自律近接制御装置であって、移
動機構の目標値候補およびマニュピレータの初期値候補
を探索する候補探索プラナと、移動機構の初期値からそ
の目標値までの移vJ機構の最適経路を探索する経路探
索プラナと、マニュピレータの初期値からのその目標値
までのマニピュレータの最適軌道を探索する軌道探索プ
ラナと、マニピュレータ、移動機構、障害物および作業
対象の位置、形状を記憶しているデータベースと。
構とからなるロボットの自律近接制御装置であって、移
動機構の目標値候補およびマニュピレータの初期値候補
を探索する候補探索プラナと、移動機構の初期値からそ
の目標値までの移vJ機構の最適経路を探索する経路探
索プラナと、マニュピレータの初期値からのその目標値
までのマニピュレータの最適軌道を探索する軌道探索プ
ラナと、マニピュレータ、移動機構、障害物および作業
対象の位置、形状を記憶しているデータベースと。
データベース中のデータから前記探索向きのマツプを作
るマツプジェネレータと、前記探索の結果最終的に得ら
れた移動機構の最適経路およびマニピュレータの最適軌
道に夫々従って移動機構およびマニピュレータを駆動す
る呼動制御手段と、を備えてなることを特徴とする。
るマツプジェネレータと、前記探索の結果最終的に得ら
れた移動機構の最適経路およびマニピュレータの最適軌
道に夫々従って移動機構およびマニピュレータを駆動す
る呼動制御手段と、を備えてなることを特徴とする。
[作 用コ
マツプジェネレータは、候補探索プナラの要求に応じて
、データベースからマニピュレータ、移動機構、障害物
および作業対象物の位置・形状に関するデータを読み出
し、あらかじめ与えられでいるマニピュレータの先端目
標位置を実現可能で且つ障害物とマニピュレータが干渉
しないようなマニピュレータ・ベース位置の目標候補マ
ツプを作成する。次に、候補探索プラナは、マニピュレ
ータの軌道探索の初期値を前記ベース位置の目標候補マ
ツプの中から選ぶ。このとき、マニピュレータ先端の初
期値から目標値への移動量が最小で、且つマニピュレー
タ・ベース位置の初期値から目標値への移動量が最小と
なる初期値、目標値を選ぶ。次に、候補探索プラナは、
該マニピュレータ・ベース位置の初期値を与える移動機
構の位置を経路探索の目標値として経路探索プラナを起
動し、移動機構の位置の初期値(ロボットが現在いる位
置)から前記移動機構の位置の目標値までの移動機(苛
の最適経路の解を求める。解がある場合、候補探索プラ
ナは、先程選んだマニピュレータの初期値と目標値を用
いて軌道探索プラナを起動し。
、データベースからマニピュレータ、移動機構、障害物
および作業対象物の位置・形状に関するデータを読み出
し、あらかじめ与えられでいるマニピュレータの先端目
標位置を実現可能で且つ障害物とマニピュレータが干渉
しないようなマニピュレータ・ベース位置の目標候補マ
ツプを作成する。次に、候補探索プラナは、マニピュレ
ータの軌道探索の初期値を前記ベース位置の目標候補マ
ツプの中から選ぶ。このとき、マニピュレータ先端の初
期値から目標値への移動量が最小で、且つマニピュレー
タ・ベース位置の初期値から目標値への移動量が最小と
なる初期値、目標値を選ぶ。次に、候補探索プラナは、
該マニピュレータ・ベース位置の初期値を与える移動機
構の位置を経路探索の目標値として経路探索プラナを起
動し、移動機構の位置の初期値(ロボットが現在いる位
置)から前記移動機構の位置の目標値までの移動機(苛
の最適経路の解を求める。解がある場合、候補探索プラ
ナは、先程選んだマニピュレータの初期値と目標値を用
いて軌道探索プラナを起動し。
該初期値から該目標値までのマニピュレータの最適’I
’A道を求める。移動機構の経路探索、マニピュレータ
の軌道探索のいずれか一力に解がない場合、候補探索プ
ラナは、解のない領域をベース目標候補マツプの初期値
候補からとり除き、前述の最小化条件で次の目標値、初
期値を選びだし、以下。
’A道を求める。移動機構の経路探索、マニピュレータ
の軌道探索のいずれか一力に解がない場合、候補探索プ
ラナは、解のない領域をベース目標候補マツプの初期値
候補からとり除き、前述の最小化条件で次の目標値、初
期値を選びだし、以下。
2つの解が同時に存在するまで繰り返すように動作する
。2つの解が同時に存在すれば、ロボットの作業対象へ
のアクセスが実現可能であるので、候補探索プラナは、
得られた経路に基づいて移動機構が動作し、得られた軌
道に基づいてマニピュレータが動作するように、経路探
索プラナと軌道探索プラナに指令する。経路探索プラナ
と軌道探索プラナは、それぞれの邸動制御手段に経路デ
ータと軌道データを与え、移動機構及びマニピュレ−タ
を、得られた経路および得られた軌道に夫々従って動く
ように制御する。これらの一連の動作によって、ロボッ
1〜は作業対象に障害物を避けながら自律的にアクセス
できるので、ロボットに対す操作者の操作負担を軽減で
き、ロボットの操作性が向上する。
。2つの解が同時に存在すれば、ロボットの作業対象へ
のアクセスが実現可能であるので、候補探索プラナは、
得られた経路に基づいて移動機構が動作し、得られた軌
道に基づいてマニピュレータが動作するように、経路探
索プラナと軌道探索プラナに指令する。経路探索プラナ
と軌道探索プラナは、それぞれの邸動制御手段に経路デ
ータと軌道データを与え、移動機構及びマニピュレ−タ
を、得られた経路および得られた軌道に夫々従って動く
ように制御する。これらの一連の動作によって、ロボッ
1〜は作業対象に障害物を避けながら自律的にアクセス
できるので、ロボットに対す操作者の操作負担を軽減で
き、ロボットの操作性が向上する。
[実施例コ
以下、本発明の一実施例を第1図から第6図までを用い
て説明する。
て説明する。
第2図にロボット1の4W成を示す。ロボット1は、移
動機構2、それに搭載されたマニピュレータ3、ステレ
オTVカメラ4、その雲台5、これらを邸動する制御表
g16、制御表fi¥6に接続されたプラナ7およびマ
ンマシンインタフェース8、プラナ7に接続されたマツ
プジェネレータ9およびデータベース10とから構成さ
れる。
動機構2、それに搭載されたマニピュレータ3、ステレ
オTVカメラ4、その雲台5、これらを邸動する制御表
g16、制御表fi¥6に接続されたプラナ7およびマ
ンマシンインタフェース8、プラナ7に接続されたマツ
プジェネレータ9およびデータベース10とから構成さ
れる。
駆動機構2は、床面をX、Y方向に移動するための車輪
11と、マニピュレータ3の全体をZ方向に動かす伸縮
機構12とを有する。マニピュレータ3は、θ□〜06
の6個の動作自由度を有し、第2図に示す夫々の矢印の
方向に回転可能である。
11と、マニピュレータ3の全体をZ方向に動かす伸縮
機構12とを有する。マニピュレータ3は、θ□〜06
の6個の動作自由度を有し、第2図に示す夫々の矢印の
方向に回転可能である。
マニピュレータ3の先端には、例えばボルト締緩用エン
ドエフェクタ13が装着されている。マニピュレータ3
の先端には、作業に適したエンドエフェクタとして2本
指や多指をもつハンドや、溶接機、電動ノコギリなどの
工具を上記のエンドエフェクタ13に代えて装着可能で
あり、エンドエフェクタは必ずしもボルト締緩用のもの
に限定されるものではない。雲台5は移動機構の先端に
装着され、雲台5上に搭載されているステレオTVカメ
ラ4をパン方向ξ、チルト方向ηに回転させるように構
成されている。ステレオTVカメラ4はマニピュレータ
の先端や作業対象に対するオペレータの視認、作業対象
の同定1作業対象までの距煎計測等に用いられる。
ドエフェクタ13が装着されている。マニピュレータ3
の先端には、作業に適したエンドエフェクタとして2本
指や多指をもつハンドや、溶接機、電動ノコギリなどの
工具を上記のエンドエフェクタ13に代えて装着可能で
あり、エンドエフェクタは必ずしもボルト締緩用のもの
に限定されるものではない。雲台5は移動機構の先端に
装着され、雲台5上に搭載されているステレオTVカメ
ラ4をパン方向ξ、チルト方向ηに回転させるように構
成されている。ステレオTVカメラ4はマニピュレータ
の先端や作業対象に対するオペレータの視認、作業対象
の同定1作業対象までの距煎計測等に用いられる。
第3図のように、制御装置6は、マニピュレータ3を駆
動する制御装置14、ステレオTVカメラ4と雲台5を
邸動する制御装置15、移動機構2を駆動する制御装置
16からも■成されている。
動する制御装置14、ステレオTVカメラ4と雲台5を
邸動する制御装置15、移動機構2を駆動する制御装置
16からも■成されている。
プラナ7は、経路探索プラナ17および恥動探索プラナ
18のその上位に位置する候補探索プラナ19とから構
成されている。経路探索プラナ17は、移動機構2の位
置の初期値S1と目標値S。とが与えられると、初期値
SIから目標値S、に至る移動機構2の経路を探索する
ものである。軌道探索プラナ18は、マニピュレータ3
の位置・姿勢の初期値と目標値とが与えられると、該初
期値から該目標値に至るマニピュレータ3の軌道を探索
するものである。
18のその上位に位置する候補探索プラナ19とから構
成されている。経路探索プラナ17は、移動機構2の位
置の初期値S1と目標値S。とが与えられると、初期値
SIから目標値S、に至る移動機構2の経路を探索する
ものである。軌道探索プラナ18は、マニピュレータ3
の位置・姿勢の初期値と目標値とが与えられると、該初
期値から該目標値に至るマニピュレータ3の軌道を探索
するものである。
れぞれ
S+= (SIx、Slv、SIx) (1)一
一− 8G= (SoX、SGY、5az) (2)と
いう位置バク1ヘルの形で表される。しかし、マニピュ
レータ3の初期値、目標値を表す位置・姿勢は、マニピ
ュレータ3のベース位置ベク1−ルBB= (I3□、
BY、BZ) (3)と、マニピュレータ3
の先端位置ベクトルP宇=(p□、 P、、 I)Z)
(4)とマニピュレータ3の先端姿勢バク
1−せ甘、オフ= (a、、ay、a、)
(5)オ” (nwr nwr nj (
6)成る4個のべり1−ルで表す必要がある。ここに、
マニピュレータ3のベース位DBとは、第2図に示すよ
うに、マニピュレータ3の第1関接O1の1転軸線と第
2関節02の回転軸線とが交わる点をいい、マニピュレ
ータの関節θ□〜06の動作によって、その位置が動か
ないマニピュレータ3の基準点をいう。また、マニピュ
レータ3の先端姿勢ベクトルa、Hのうち、ベクトルa
はマニピュレータ3の先端の方向を表す単位ベクトルで
ある。
一− 8G= (SoX、SGY、5az) (2)と
いう位置バク1ヘルの形で表される。しかし、マニピュ
レータ3の初期値、目標値を表す位置・姿勢は、マニピ
ュレータ3のベース位置ベク1−ルBB= (I3□、
BY、BZ) (3)と、マニピュレータ3
の先端位置ベクトルP宇=(p□、 P、、 I)Z)
(4)とマニピュレータ3の先端姿勢バク
1−せ甘、オフ= (a、、ay、a、)
(5)オ” (nwr nwr nj (
6)成る4個のべり1−ルで表す必要がある。ここに、
マニピュレータ3のベース位DBとは、第2図に示すよ
うに、マニピュレータ3の第1関接O1の1転軸線と第
2関節02の回転軸線とが交わる点をいい、マニピュレ
ータの関節θ□〜06の動作によって、その位置が動か
ないマニピュレータ3の基準点をいう。また、マニピュ
レータ3の先端姿勢ベクトルa、Hのうち、ベクトルa
はマニピュレータ3の先端の方向を表す単位ベクトルで
ある。
ベクトルnはベクトルaに垂直な単位ベクトルであり、
マニピュレータ3の先端の回転方向(ひねり方向)を表
すバク1−ルである。以下、目枦値に関するベクトルを
添字Gを付加した形で、また初期値に関するベクl〜ル
を添字工を付加した形で表すことにする。すなわち、前
述の4個のバク1−ル■、ν −;、宝について、r、
rと同様の表し方で、初期値に関するベクトルをB++
PI、al+n□で表し、目標値に関するベクi・ル
をB a r P G 1丁り一τtで表わす。
マニピュレータ3の先端の回転方向(ひねり方向)を表
すバク1−ルである。以下、目枦値に関するベクトルを
添字Gを付加した形で、また初期値に関するベクl〜ル
を添字工を付加した形で表すことにする。すなわち、前
述の4個のバク1−ル■、ν −;、宝について、r、
rと同様の表し方で、初期値に関するベクトルをB++
PI、al+n□で表し、目標値に関するベクi・ル
をB a r P G 1丁り一τtで表わす。
こわらの10個のベクトルS f+ SG+ DIr
E3GIPH,Pa、a、、rIG、nl+ n、−の
中で・オペレータやロボットが容易に与えることのでき
るベクトルは、S I+ Par Qa+ noである
。なぜらなば、Slはロボットの現在いる地点であり、
センサなどにより検出できるからであり、又マニピュレ
ータ〉 夕先端の目標位置ベクトルPQと目標姿勢ベクトルQG
tnGは作業対象と作業内容が定まれば容易に決定でき
るからである。一方、移動機構2の目期姿勢ベクI・ル
Q1.nIは1周囲の障害物と干渉しない状態でマニピ
ュレータ3の先端を目標値(P a Ha G ? n
G )に到達させ得る値でなければならず、これを操
作者やプログラマが見出すととP+ r a t 、
n Iを決定するために、候補探索プラナ19がある。
E3GIPH,Pa、a、、rIG、nl+ n、−の
中で・オペレータやロボットが容易に与えることのでき
るベクトルは、S I+ Par Qa+ noである
。なぜらなば、Slはロボットの現在いる地点であり、
センサなどにより検出できるからであり、又マニピュレ
ータ〉 夕先端の目標位置ベクトルPQと目標姿勢ベクトルQG
tnGは作業対象と作業内容が定まれば容易に決定でき
るからである。一方、移動機構2の目期姿勢ベクI・ル
Q1.nIは1周囲の障害物と干渉しない状態でマニピ
ュレータ3の先端を目標値(P a Ha G ? n
G )に到達させ得る値でなければならず、これを操
作者やプログラマが見出すととP+ r a t 、
n Iを決定するために、候補探索プラナ19がある。
データベース10は、マニピュレータ3の寸法・形状デ
ータ、関節の動作範囲のデータなどが記憶されているマ
ニピュレータデータベース18と、周囲の障害物や作業
対象の位置、寸法・形状に関するデータが記憶されてい
る環境データベース19と、移動機構2の寸法・形状に
関するデータを記憶している移動機構データベース2Q
と、探索プラナ17,18.19で夫々作られた移動機
構2の経路及びマニピュレータの軌道のデータや作業目
標のデータを記憶している行動計画データベース21と
から構成される。
ータ、関節の動作範囲のデータなどが記憶されているマ
ニピュレータデータベース18と、周囲の障害物や作業
対象の位置、寸法・形状に関するデータが記憶されてい
る環境データベース19と、移動機構2の寸法・形状に
関するデータを記憶している移動機構データベース2Q
と、探索プラナ17,18.19で夫々作られた移動機
構2の経路及びマニピュレータの軌道のデータや作業目
標のデータを記憶している行動計画データベース21と
から構成される。
マツプジェネレータ9は、マニピュレータ3の軌道探索
向きの地図である軌道マツプ23と、移動機構2の経路
探索向きの地図である経路マツプ22と、目標候補探索
向きの地図である候補マツプ24とを有する。
向きの地図である軌道マツプ23と、移動機構2の経路
探索向きの地図である経路マツプ22と、目標候補探索
向きの地図である候補マツプ24とを有する。
マンマシンインタフニス8は、TVカメラ4の映像を表
示するTVモニタ25と、TVモニタ上で作業対象や未
知障害物の位置などをオペレータが指示するためのポイ
ンティングバイス26と、詳細な位置データや指令を対
品的に入力するだめのキーボード27とから構成される
。
示するTVモニタ25と、TVモニタ上で作業対象や未
知障害物の位置などをオペレータが指示するためのポイ
ンティングバイス26と、詳細な位置データや指令を対
品的に入力するだめのキーボード27とから構成される
。
次にシステ11全体の動作を説明する。操作者がキーボ
ード27からロボット1の作業対象アクセスモードの実
行を指令する。候補探索プラナ19は、この指令をキー
ボード27を介して操作者から受けとると、行動計画デ
ータベース21から次に実行すべき作業対象のデータを
読み取り、TVモニタ25に表示する。操作者は、ポイ
ンティングデバイス26を用いて、TVモニタ25上に
表示された作業対象リストから、ロボットに実行させる
べき作業を1つ選ぶ。候補探索プラナ19は、ポインテ
ィングデバイス26から選ばれた作業アドレスを受けと
り、該当する作業対象周辺の候補マツプ24を作るよう
にマツプジェネレータ9に指令する。マツプジェネレー
タ9は、候補探索プラナ19の指令に基づいて、マニピ
ュレータデータベース18からマニピュレータ3の寸法
・形状、関節の動作角に関するデータを読みとり、環境
データベース19から作業対象や障害物の位置、寸法・
形状データを読みとり、移動機構データベース20から
移動機構2の寸法・形状データとZ軸方向の動作範囲を
読みとり、マニピュレータ3のベース位置Bの候補マツ
プ28(第4図参照)を作成する。候補探索プラナ19
は、候補マツプ28を用いて、マニピュレータ3のベー
ス位IBの目標値候補BG+初期値候補I’++al+
n++なる条件で最適化して選びだす。候補探索プラナ
19は、選びだした候補を用いて、経路探索プラナ17
の軌道探索プラナ18を起動し、移動機構2の最適経路
とマニピュレータ3の最適軌道を探索し、解が求まらな
い場合には候補マツプ28を修正し、新たな候補を選び
だし、解が求まるか、候補がなくなるまで繰り返す。
ード27からロボット1の作業対象アクセスモードの実
行を指令する。候補探索プラナ19は、この指令をキー
ボード27を介して操作者から受けとると、行動計画デ
ータベース21から次に実行すべき作業対象のデータを
読み取り、TVモニタ25に表示する。操作者は、ポイ
ンティングデバイス26を用いて、TVモニタ25上に
表示された作業対象リストから、ロボットに実行させる
べき作業を1つ選ぶ。候補探索プラナ19は、ポインテ
ィングデバイス26から選ばれた作業アドレスを受けと
り、該当する作業対象周辺の候補マツプ24を作るよう
にマツプジェネレータ9に指令する。マツプジェネレー
タ9は、候補探索プラナ19の指令に基づいて、マニピ
ュレータデータベース18からマニピュレータ3の寸法
・形状、関節の動作角に関するデータを読みとり、環境
データベース19から作業対象や障害物の位置、寸法・
形状データを読みとり、移動機構データベース20から
移動機構2の寸法・形状データとZ軸方向の動作範囲を
読みとり、マニピュレータ3のベース位置Bの候補マツ
プ28(第4図参照)を作成する。候補探索プラナ19
は、候補マツプ28を用いて、マニピュレータ3のベー
ス位IBの目標値候補BG+初期値候補I’++al+
n++なる条件で最適化して選びだす。候補探索プラナ
19は、選びだした候補を用いて、経路探索プラナ17
の軌道探索プラナ18を起動し、移動機構2の最適経路
とマニピュレータ3の最適軌道を探索し、解が求まらな
い場合には候補マツプ28を修正し、新たな候補を選び
だし、解が求まるか、候補がなくなるまで繰り返す。
この候補探索プラナ19の詳しい動作手順を第1図に従
って以下に説明する。
って以下に説明する。
候補探索プラナ19は、マニピュレータ先端のQt4H
naを行動計画データベース21から読みとる(第1図
(a))。これらのベクトル値は、操作者がTVカメラ
4によってTVモニタ25上に映し出された作業対象(
例えば、第2図の弁29)をポインティングデバイス2
6で指示する方法で与えることも可能である。
naを行動計画データベース21から読みとる(第1図
(a))。これらのベクトル値は、操作者がTVカメラ
4によってTVモニタ25上に映し出された作業対象(
例えば、第2図の弁29)をポインティングデバイス2
6で指示する方法で与えることも可能である。
次に候補探索プラナ19は、マニピュレータの手首から
先端までの長さQ)Iをマニピュレータデータベース1
8から読みとり1次式によって目標手首位置R6を計算
する(第1図(b))。
先端までの長さQ)Iをマニピュレータデータベース1
8から読みとり1次式によって目標手首位置R6を計算
する(第1図(b))。
Rg = P a Q )l Q a
(7)次に候補探索プラナ19は、マニピュレータ
データベース18からアームの寸法、各関節の動作範囲
のデータを読みとり、移動機構データベース20から2
方向の動作範囲を読みとり、マニピュレータの手首が目
標手首位置Raに到達可能なマニピュレータの目標ベー
ス位置B、を逆キネマティックス問題を解くことにより
求める。この目標ベース位置B、1は一意的には定まら
ない。マニピュレータ3の上腕、前腕の寸法をそれぞれ
QIJ。
(7)次に候補探索プラナ19は、マニピュレータ
データベース18からアームの寸法、各関節の動作範囲
のデータを読みとり、移動機構データベース20から2
方向の動作範囲を読みとり、マニピュレータの手首が目
標手首位置Raに到達可能なマニピュレータの目標ベー
ス位置B、を逆キネマティックス問題を解くことにより
求める。この目標ベース位置B、1は一意的には定まら
ない。マニピュレータ3の上腕、前腕の寸法をそれぞれ
QIJ。
R,とすると、Baの存在範囲V□は次式であられされ
る。
る。
v 1= v z n v −n V 4
(8)ただし、v2は中心RG、半径(Qu+a、
)の球の内部、■、は中心R,、半径Q工の球の外部で
あり、Q工はマニピュレータベース位置B (lと手首
位置R(、の距離の最小値であり、次式であられされる
。
(8)ただし、v2は中心RG、半径(Qu+a、
)の球の内部、■、は中心R,、半径Q工の球の外部で
あり、Q工はマニピュレータベース位置B (lと手首
位置R(、の距離の最小値であり、次式であられされる
。
v4は、移動機構2のZ方向の動作範囲で決まるわされ
る。
る。
ここに、Q ZL+ Q Z)lはマニピュレータベ
ース位置の床面からの距離の最小値と最大値である。ま
た領域V、内の点を探索向きの量に変換するために、領
域V工を複数のセルに分割し、セルの中心点で候補点を
代表する。このセル分割された領域Vtが目標ベースゾ
ーン28であり、候補マツプ24の1つである(第1図
(C))。
ース位置の床面からの距離の最小値と最大値である。ま
た領域V、内の点を探索向きの量に変換するために、領
域V工を複数のセルに分割し、セルの中心点で候補点を
代表する。このセル分割された領域Vtが目標ベースゾ
ーン28であり、候補マツプ24の1つである(第1図
(C))。
次に候補探索プラナ19は、マニピュレータデータベー
ス18からマニピュレータの寸法・形状を読み出し、環
境データベース19から障害物の位置、寸法・形状を読
み出し、[iベースゾーン28の各セルの中心点をマニ
ピュレータの目標ベース位置とし、マニピュレータ先端
の位置・姿勢がPGp aG+ n(jのときのマニピ
ュレータと障害物が干渉するか否−かをチエツクし、非
干渉目標セルマツプ29を作成する(第1図(d))。
ス18からマニピュレータの寸法・形状を読み出し、環
境データベース19から障害物の位置、寸法・形状を読
み出し、[iベースゾーン28の各セルの中心点をマニ
ピュレータの目標ベース位置とし、マニピュレータ先端
の位置・姿勢がPGp aG+ n(jのときのマニピ
ュレータと障害物が干渉するか否−かをチエツクし、非
干渉目標セルマツプ29を作成する(第1図(d))。
ここで。
非干渉初期セルマツプ29は第5図(A)に示すように
干渉目標セル33(斜線でハツチングして示したセル)
と非干渉目標セル32とを区別したマツプである。
干渉目標セル33(斜線でハツチングして示したセル)
と非干渉目標セル32とを区別したマツプである。
次に候補探索プラナ19は、第5図(B)のように非干
渉目標セル32を初期セル候補34に、また干渉目標セ
ル33を非初期候補セル35に置きかえた初期セル候補
マツプ30を作成する(第1図(e))。
渉目標セル32を初期セル候補34に、また干渉目標セ
ル33を非初期候補セル35に置きかえた初期セル候補
マツプ30を作成する(第1図(e))。
次に候補探索プラナ19は、初期セル候補34の各中心
点をマニピュレータのベース位置の初期値として、マニ
ピュレータ先端の初期位置・姿勢P、、a、、n、とじ
たときのマニピュレータ3と障害物との干渉をチエツク
し、第5図(C)の如く、マニピュレータと障害物が干
渉しない非干渉初期候補セル3Gと、干渉する干渉初期
候補セル37とを区別するように初期セル候補マツプ3
0を修正した非干渉初期セルマツプ31を作成する(第
1図(f))。
点をマニピュレータのベース位置の初期値として、マニ
ピュレータ先端の初期位置・姿勢P、、a、、n、とじ
たときのマニピュレータ3と障害物との干渉をチエツク
し、第5図(C)の如く、マニピュレータと障害物が干
渉しない非干渉初期候補セル3Gと、干渉する干渉初期
候補セル37とを区別するように初期セル候補マツプ3
0を修正した非干渉初期セルマツプ31を作成する(第
1図(f))。
次に、候補探索プラナ19は、非干渉目標セルマツプ2
9の中からマニピュレータのベース位置の目標セルCB
、Jを、また非干渉初期セルマツプ31の中からマニピ
ュレータベース位置の初期セルCBIをそれぞれ一つ選
ぶ。これらのセルは、マニピュレータがその初期値から
0標値へ動作する量Δ(次式)が、71小となるように
、選ぶ(第1図(g))。
9の中からマニピュレータのベース位置の目標セルCB
、Jを、また非干渉初期セルマツプ31の中からマニピ
ュレータベース位置の初期セルCBIをそれぞれ一つ選
ぶ。これらのセルは、マニピュレータがその初期値から
0標値へ動作する量Δ(次式)が、71小となるように
、選ぶ(第1図(g))。
Δ= ko !l Cn、、CB+ It+Σに、(0
□(R,J) −Oi (1<+))” (il)ia
l。
□(R,J) −Oi (1<+))” (il)ia
l。
ここに、k0〜に3は重み係数、 Cna、 c、、は
夫々セルC□Q、 CB+の中心点の位置ベクトル、R
4,。
夫々セルC□Q、 CB+の中心点の位置ベクトル、R
4,。
−一〉
R1は各々マニピュレータ手首の目標ベクトルと初期ベ
クトル、0L(R,)は、ベース位置がCH2、手首位
置がRaのときのマニピュレータの第1関節角(i=1
〜3)、Or (R+)は、同様にcBi+R1を実現
するマニピュレータの第i関節角である。
クトル、0L(R,)は、ベース位置がCH2、手首位
置がRaのときのマニピュレータの第1関節角(i=1
〜3)、Or (R+)は、同様にcBi+R1を実現
するマニピュレータの第i関節角である。
次に候補探索プラナ19は、選んだベース位置の初期ベ
クトルC11,から、移動機構の目標ベクトルS(、を
次式で求める。
クトルC11,から、移動機構の目標ベクトルS(、を
次式で求める。
S、= CBl Q z ・e z (1
2)ここに、Q2はマニピュレータベース位置の床面か
らの高さ、e2はZ軸(床面に垂直な軸)の単位バク1
−ルである。
2)ここに、Q2はマニピュレータベース位置の床面か
らの高さ、e2はZ軸(床面に垂直な軸)の単位バク1
−ルである。
さらに、前もって与えられているSlを初期値、上記S
aを目標値として経路プラナ17を起動し、SlからS
aまでの移動機イ)が2の最適経路の探索を実行させる
(第1図(h))。すなわち経路プラナ17は、環境デ
ータベース19から障害物の位置1寸法・形状データを
読みとり、移動機もがデータベース20から移動機構2
の寸法・形状データを読みとり、移動機構2の障害物回
避経路を探索する。この探索方法としては、従来から提
案されている侵入禁止域による方法やポテンシャル法を
用いればよい。
aを目標値として経路プラナ17を起動し、SlからS
aまでの移動機イ)が2の最適経路の探索を実行させる
(第1図(h))。すなわち経路プラナ17は、環境デ
ータベース19から障害物の位置1寸法・形状データを
読みとり、移動機もがデータベース20から移動機構2
の寸法・形状データを読みとり、移動機構2の障害物回
避経路を探索する。この探索方法としては、従来から提
案されている侵入禁止域による方法やポテンシャル法を
用いればよい。
次に候補探索プラナ19は、経路プラナ17の探索結果
から、与えた初期値Slから目標値S、Jに至る解が存
在するか否かをチエツクする(第1図(i))。解が存
在しない場合、第1図(Q)に分岐する。解が存在する
とき、第1図(j)の処理を実行する。この処理は、初
期セルの中心点を表わすベクトルCb+をマニピュレー
タベース位置の初期値、chaを目標値、R1をマニピ
ュレータ手−〉 首位置の初期値、R,を目標値として、軌道探索プラナ
18を起動し、該初期値から該目標値に到るマニピュレ
ータの最適軌道を探索させる。軌道探索プラナ18は、
マニピュレータの寸法・形状データをマニピュレータデ
ータベース18から読み出し、障害物の位置、寸法・形
状データを環境データベース19から読み出し、該最適
軌道を探索する。この探索方法も従来の手法を用いれば
よいので、詳述しない。
から、与えた初期値Slから目標値S、Jに至る解が存
在するか否かをチエツクする(第1図(i))。解が存
在しない場合、第1図(Q)に分岐する。解が存在する
とき、第1図(j)の処理を実行する。この処理は、初
期セルの中心点を表わすベクトルCb+をマニピュレー
タベース位置の初期値、chaを目標値、R1をマニピ
ュレータ手−〉 首位置の初期値、R,を目標値として、軌道探索プラナ
18を起動し、該初期値から該目標値に到るマニピュレ
ータの最適軌道を探索させる。軌道探索プラナ18は、
マニピュレータの寸法・形状データをマニピュレータデ
ータベース18から読み出し、障害物の位置、寸法・形
状データを環境データベース19から読み出し、該最適
軌道を探索する。この探索方法も従来の手法を用いれば
よいので、詳述しない。
次に、候補探索プラナ19は、軌道探索プラナ18の探
索結果に基づいて、解の存在をチエツクする(第1図(
10)。もし解が存在すれば、得られた移動機構最適経
路、マニピュレータ最適軌道を行動計画データベースに
記憶して、処理(p)を実行する。解が存在しないとき
、処理(Q)を実行する。
索結果に基づいて、解の存在をチエツクする(第1図(
10)。もし解が存在すれば、得られた移動機構最適経
路、マニピュレータ最適軌道を行動計画データベースに
記憶して、処理(p)を実行する。解が存在しないとき
、処理(Q)を実行する。
処理CQ)では次のような手続きが実行される。
候補探索プラナ19は、非干渉初期セルマツプ31の中
で、解の存在しなかった非干渉初期セル3Gを検索済セ
ル38として非干渉初期セルマツプ31を修正する(第
1図(Q))。
で、解の存在しなかった非干渉初期セル3Gを検索済セ
ル38として非干渉初期セルマツプ31を修正する(第
1図(Q))。
次に、候補探索プラナ19は、非干渉初期セルマツプ3
1内に非干渉初期セル36がまだ存在するか否かをチエ
ツクし、存在する場合は処理(g)に移り、存在しない
場合は処理(n)に移る(第1図(m))。
1内に非干渉初期セル36がまだ存在するか否かをチエ
ツクし、存在する場合は処理(g)に移り、存在しない
場合は処理(n)に移る(第1図(m))。
処理(n)では、候補探索プラナ19は、初期セル候補
マツプ30を修正し、新たな初期セル候補を第6図に示
す手順で作成する。初期セル候補マツプ30内の初期セ
ル候補34を検索済セル38に変え、非初期目標セル3
5の中で、非干渉初期セルマツプ331で干渉セルと判
定されたものを干渉セル37に変える(第6図(i))
。残りの非初期目標セル39について、検索済セル38
からの最短距離を調べ、各セルについて距離のラベルを
つける(第6図(ii))。これらのセル39の内、距
離ラベルの最小のものを新たな初期セル候補34とし、
それ以外の距離ラベルのついたセルを非初期候補セル3
5として(第6図(ij)) 。
マツプ30を修正し、新たな初期セル候補を第6図に示
す手順で作成する。初期セル候補マツプ30内の初期セ
ル候補34を検索済セル38に変え、非初期目標セル3
5の中で、非干渉初期セルマツプ331で干渉セルと判
定されたものを干渉セル37に変える(第6図(i))
。残りの非初期目標セル39について、検索済セル38
からの最短距離を調べ、各セルについて距離のラベルを
つける(第6図(ii))。これらのセル39の内、距
離ラベルの最小のものを新たな初期セル候補34とし、
それ以外の距離ラベルのついたセルを非初期候補セル3
5として(第6図(ij)) 。
初期セル候補セルマツプ30を修正する(第1図(n)
)。
)。
次に、候補探索プラナ19は、初期セル候補セルマツプ
30内に初期セル候補34が存在するか否かをチエツク
し、存在する場合は処理(f)に分岐する。i方、存在
しない場合は、異常終了となり、処:L’[! qを実
行する(第1図(0))。
30内に初期セル候補34が存在するか否かをチエツク
し、存在する場合は処理(f)に分岐する。i方、存在
しない場合は、異常終了となり、処:L’[! qを実
行する(第1図(0))。
処理(q)では、候補探索プラナ19は、TVモニタ2
5に探索失敗の旨のメツセージを出力して、探索の再試
行のための条件変更要求と、探索の失敗結果の例を最も
作業対象に近接した順に表示する準備をし、待機する。
5に探索失敗の旨のメツセージを出力して、探索の再試
行のための条件変更要求と、探索の失敗結果の例を最も
作業対象に近接した順に表示する準備をし、待機する。
操作者は、探索の失敗例をみて、探索条件を変更する。
例えば、環境データをより精密に入力するとか、セル分
割数を増加させるとかの処理をキーボード27から入力
し、候補探索プラナ19に第1図処理(c)から再実行
させる。
割数を増加させるとかの処理をキーボード27から入力
し、候補探索プラナ19に第1図処理(c)から再実行
させる。
処理(p)では、候補探索プラナ19が、経路探索プラ
ナ17をして移動機構2の経路データを移動制御装置1
6に与えしめ、移動機構2を経路に沿って移動させる。
ナ17をして移動機構2の経路データを移動制御装置1
6に与えしめ、移動機構2を経路に沿って移動させる。
目標位置に移動機構2が到達後、候補探索プラナ19は
軌道探索プラナ18をしてマニピュレータ3の軌道デー
タをマニピュレータ制御装置14に与えしめ、マニピュ
レータを軌道に沿って動作させる。もし、Ca1lとC
11aのZ成分が異なるときは、経路探索プラナ17を
して移!!1J機構の経路データを移動制御装置16に
与えしめて、移動機構を経路に沿って移動させる。
軌道探索プラナ18をしてマニピュレータ3の軌道デー
タをマニピュレータ制御装置14に与えしめ、マニピュ
レータを軌道に沿って動作させる。もし、Ca1lとC
11aのZ成分が異なるときは、経路探索プラナ17を
して移!!1J機構の経路データを移動制御装置16に
与えしめて、移動機構を経路に沿って移動させる。
目標へのマニピュレータの移動が完了すかと、候補探索
プラナ〕9は次の行動計画を行動計画データベースから
読み出し、その時点で最も高いプライオリティをもつ行
動予定が1つのときは、自律的に次の行動計画の実行に
移り、その旨をTVモニタ25上に表示する。その時点
で最もプライオリティの高い行動予定が2つ以上あると
きは、その旨をTVモニタ25上に表示し、操作者の指
示を受け、これまで述べた動作を繰り返す。
プラナ〕9は次の行動計画を行動計画データベースから
読み出し、その時点で最も高いプライオリティをもつ行
動予定が1つのときは、自律的に次の行動計画の実行に
移り、その旨をTVモニタ25上に表示する。その時点
で最もプライオリティの高い行動予定が2つ以上あると
きは、その旨をTVモニタ25上に表示し、操作者の指
示を受け、これまで述べた動作を繰り返す。
以上詳述したように本実施例によれば、移動機構とマニ
ピュレータの協調した自律動作が可能になる。
ピュレータの協調した自律動作が可能になる。
[発明の効果]
本発明によれば、マニピュレータと移動機第1カとを有
するロボットが障害物を回避して作業対象にアクセスす
るための移動機構の経路及びマニピュレータの軌道を自
律的に探索できるので、ロボットの行動指令に対する操
作者の負担が軽減し、ロボットの操作性が向上する効果
がある。
するロボットが障害物を回避して作業対象にアクセスす
るための移動機構の経路及びマニピュレータの軌道を自
律的に探索できるので、ロボットの行動指令に対する操
作者の負担が軽減し、ロボットの操作性が向上する効果
がある。
第1図は本発明の一実施例の主要な動作を示すフローチ
ャート、第2図は本発明の一実施例の全体構成図、第3
図は第2図の制御システム部の詳細図、第4図はセルマ
ツプの幾何学的関係を説明する図、第5図(A) 、
(B) 、 (C)、第6図(i)、(ii) 。 (■)はセルマツプの各セルの内容を説明する図である
。 2・・・移動機構 3・・マニピュレータ6・
・・制御装置 9・・・マツプジェネレータ1
0・・・データベース 17・・経路探索プラナ18
・・・軌道探索プラナ 19・・・候補探索プラナ25
・・・TVモニタ 26・・・ポインティングデバイス 27・・・キーボード 29・・・非干渉目標セルマツプ 30・・・初期セル候補マツプ 31・・非干渉初期セルマツプ 姑1図 端3図 第5図 第6図
ャート、第2図は本発明の一実施例の全体構成図、第3
図は第2図の制御システム部の詳細図、第4図はセルマ
ツプの幾何学的関係を説明する図、第5図(A) 、
(B) 、 (C)、第6図(i)、(ii) 。 (■)はセルマツプの各セルの内容を説明する図である
。 2・・・移動機構 3・・マニピュレータ6・
・・制御装置 9・・・マツプジェネレータ1
0・・・データベース 17・・経路探索プラナ18
・・・軌道探索プラナ 19・・・候補探索プラナ25
・・・TVモニタ 26・・・ポインティングデバイス 27・・・キーボード 29・・・非干渉目標セルマツプ 30・・・初期セル候補マツプ 31・・非干渉初期セルマツプ 姑1図 端3図 第5図 第6図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1、マニピュレータとそれを搭載した移動機構とからな
るロボットの自律近接制御装置であって、移動機構の目
標値候補およびマニュピレータの初期値候補を探索する
候補探索プラナと、移動機構の初期値からその目標値ま
での移動機構の最適経路を探索する経路探索プラナと、
マニュピレータの初期値からのその目標値までのマニピ
ュレータの最適軌道を探索する軌道探索プラナと、マニ
ピュレータ、移動機構、障害物および作業対象の位置、
形状を記憶しているデータベースと、データベース中の
データから前記探索向きのマップを作るマップジェネレ
ータと、前記探索の結果最終的に得られた移動機構の最
適経路およびマニピュレータの最適軌道に夫々従って移
動機構およびマニピュレータを駆動する駆動制御手段と
、を備えてなることを特徴とするロボットの自律近接制
御装置。 2、候補探索プラナはマニピュレータ位置・姿勢の初期
値から目標値に至らしめるマニピュレータの動作量が最
小となる条件で前記移動機構の目標値を決定することを
特徴とする請求項1記載のロボットの自律近接制御装置
。 3、候補探索プラナの出力を前記経路探索プラナおよび
軌道探索プラナの入力として両プラナを起動し、その結
果に基づいて、前記候補探索プラナの出力を修正するこ
とを特徴とする請求項1又は2記載のロボットの自律近
接制御装置。 4、候補探索プラナは、マニピュレータ先端の位置・姿
勢の目標値を実現可能なマニピュレータ根元(ベース)
の目標値の領域を複数の小領域に分けたときのこの小領
域の代表点をマニピュレータ根元の初期値の第一候補と
することを特徴とする請求項1、2または3記載のロボ
ットの自律近接制御装置。 5、マニピュレータ根元の初期値の次善の候補として、
既に決定済の初期値候補の最隣接小領域を選ぶことを特
徴とする請求項4記載のロボットの自律近接制御装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63116152A JP2661703B2 (ja) | 1988-05-13 | 1988-05-13 | ロボットの自律近接制御装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP63116152A JP2661703B2 (ja) | 1988-05-13 | 1988-05-13 | ロボットの自律近接制御装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH01289684A true JPH01289684A (ja) | 1989-11-21 |
JP2661703B2 JP2661703B2 (ja) | 1997-10-08 |
Family
ID=14680049
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP63116152A Expired - Fee Related JP2661703B2 (ja) | 1988-05-13 | 1988-05-13 | ロボットの自律近接制御装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2661703B2 (ja) |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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JP2008023630A (ja) * | 2006-07-19 | 2008-02-07 | Toyota Motor Corp | アームを誘導可能な移動体およびアームを誘導する方法 |
WO2008130050A1 (ja) * | 2007-04-16 | 2008-10-30 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | 経路作成方法及び経路作成装置 |
CN104781043A (zh) * | 2012-10-12 | 2015-07-15 | 乌本产权有限公司 | 用于对风能设施的成型的大型构件进行自动化的面加工的方法、加工设备和加工*** |
JP2019181664A (ja) * | 2018-04-18 | 2019-10-24 | ファナック株式会社 | ロボットの制御装置およびロボットの制御方法 |
WO2019236019A1 (en) * | 2018-06-07 | 2019-12-12 | Aselsan Elektroni̇k Sanayi̇ Ve Ti̇caret Anoni̇m Şi̇rketi̇ | Remote-controlled robotic arm with multiple axis mobility |
DE112021007219T5 (de) | 2021-05-19 | 2024-04-04 | Fanuc Corporation | Robotersystem |
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