JPH09509513A

JPH09509513A - ロボットの運動を計画し制御する方法

Info

Publication number: JPH09509513A
Application number: JP8515913A
Authority: JP
Inventors: デビットアランボーン; シバラーシバラマクリスナン
Original assignee: U.S.AMADA, LTD.
Current assignee: U.S.AMADA, LTD.
Priority date: 1994-11-09
Filing date: 1995-11-09
Publication date: 1997-09-22
Also published as: US5835684A; EP0738199A1; EP0945227A3; EP0945227A2; US5889926A; WO1996014967A1; DE69515464D1; DE69515464T2; EP0738199B1; US6493607B1

Abstract

(57)【要約】障害物により制限される自由空間内で、初期位置から目標位置までのロボット運動を計画するために、コンピュータ化された方法・システムが提供される。方法・システムの実行において、曲げ装置により行われる一連の曲げ操作全体を通して、ロボットがワークピースを保持、移動操作できるよう計画が作成される。ロボットにより行われる複数の提案移動が、一連の移動内のｍ番目の移動、少なくともロボットの一部、自由空間を制限し、モデル化される障害物に対して提案される。各提案移動に対しては、ロボットと障害物間で衝突が起きるかどうかの決定が行われ、該一連の移動の各移動に対して、結果的に衝突を生ぜず、ロボットを目標位置に更に近づける提案移動を選ぶことにより、該私費連の移動を含む計画が生成される。提案移動の選択において、各提案移動関連の概算コストが考慮に入れられる。概算コストは、特定の提案移動がｍ番目の移動として行われる後のロボットの位置から目標位置までのユークリッド距離に基づいたものか、及び・又は(m-1)番目の移動からｍ番目の移動までのロボットの走行時間関数として決定されるものである。微細運動計画作成、概略的運動計画作成実行には、別の方法も提供可能である。

Description

【発明の詳細な説明】ロボットの運動を計画し制御する方法発明の背景１．著作権通告本特許文書開示の一部には、著作権保護対象となる材料を含む。本特許は特許商標局特許ファイル或は記録に記載され、誰でもその複写再生が可能であり、著作権所有者はそれに何ら反対するものではないが、それ以外の著作権は全て保有するものである。２．関連出願データ本開示は、以下同日付けの米国出願に関連するものである。即ち、「板金曲げ計画の生成および実行の知能システム」（デービッド・アラン・ブーン、他、米国特許出願第08/338,113）、「曲げ加工のバックゲージ動作及びセンサに基づく制御方法」（デービッド・アラン・ブーン、他、米国特許出願第08/338,153）、「フィンガ・パッド力検知システム」(アン・Ｍ・マレイ、他、米国特許出願第0 8/338,095)。これら各出願の全内容は、参照により本文書内に取り入れられる。３．発明の分野本発明は、ロボットの運動を計画し制御する方法、更にその動作に関連する様々なシステムおよびサブ構成要素に関する。４．背景技術文献に、ロボットがその中を移動する「自由空間量」の幾何形状モデルを提供し、かつ、ロボットがその自由空間内で開始位置から目標位置まで移動するための運動計画を生成する様々な方法が開示されて来ている。ロボットの自由空間をモデル化する近似分解方法は、そのような方法の一つであり、それは「ロボット運動計画作成」（ジーン・クロード・ラトーベ著、クルワ・アカデミック・パブリッシャーズ発行、ボストン・ドルドレヒト・ロンドン、1991年）に開示されている。その全内容は、本文書内で参照という形で取り入れられる。近似セル分解方法は、所定の物理環境における自由空間量を決定するために使用される。このような方法の幾つかでは、レクタングロイド（つまり、矩形或は平行六面体）分解ＰはΩ＝Ｃ１(Ｒ)から形成され、前記は、Ｒ^mのレクタングロイドである。ここにｍは配置空間（コンフィグレーション・スペース）の次元を表す。結果的に生じるレクタングロイド分解Ｐは、開始位置Qinitを目標位置Qgoalに接続する解としての経路（解経路）をサーチするために使用される。解経路を見つけ出すのに使用されるアルゴリズムは、以下の通りである。 (１)Ｒ内でのレクタングロイドΩの初期レクタングロイド分解P1が計算され、それによりセルが生成される。各セルは、以下のように分類される。つまり、Ｃ障害物領域と交差しない（交わらない）場合は、空；Ｃ障害物領域に完全に含まれる場合は、満杯；一部がＣ障害物領域と交差する場合は、混合。 (２)結果的に生ずる分解Piが、Qinitを含む初期セルをQgoalを含む目標セルに接続するチャンネル（経路）を検索するために使用される。チャンネルは、全ての空セルからなるＥチャンネル、或は１個以上の混合セルを含むＭチャンネルのどちらかである。サーチ結果がＥチャンネルであれば、アルゴリズムは、自由空間空セルＥチャンネルを持って戻る。しかし、サーチ結果がＭチャンネルである場合は、プロセスは以下のステップ(３)に進む。或は、アルゴリズムは不良リターンとなる。 (３)生成されたＭチャンネル内の何れの混合セルに対しても、更なるレクタングロイド分解Pi計算され、プロセスはステップ(２)に戻る。混合セルのレクタングロイド分解計算において、図１に示すように、分割─ラベル付け方法が実行される。この方法は、図１に示すように、まずセルをより小さなセルに分割し、次にＣ障害物領域に交差するかどうかに従い、各新しく作成されたセルのラベル付けを行う工程を含む。レクタングロイドΩのより小さなレクタングロイドへの分解するために広く使用されている技術は、２^mツリー分解の計算である。２^mツリー分解では、ノードを有するツリーが形成され、各ノードは、空（ＥＭＰＴＹ）,満杯（ＦＵＬＬ）,混合（ＭＩＸＥＤ）のラベルが付けられたレクタングロイド・セルを表す。ツリーのルート・ノードはΩである。次に、混合（ＭＩＸＥＤ）セルを表す各ノードが分解され、２^m個の子ノードを形成する。親セルの各子は、同じ次元を有し、親セルの各端辺を２つの同じ長さの線分に分割することにより形成される。ｍ＝３の場合、ツリーはオクツリー(ＯＣＴＲＥＥ)と呼ばれる。図１は、配置空間の一部の平行六面表示10のオクツリー分解を示し、且つ、オクツリー・グラフ12の一部を示す。ツリーの全体高さ（つまり最深ノードの深さ）が、分解解像度を決定し、従って、分解における最小セルを決定する。ツリーの最大高hＭaxが指定され、それにより前記アルゴリズムのステップ(２)、(３) により実行される反復プロセスが制限される。オクトツリー・グラフ12は、図１に示す平行六面体10と正確に対応するものではない。むしろ、オクトツリー・グラフ12に示される様々なレクタングロイドは、例示を簡単化するために無作為に選ばれる。前記近似セル分解方法は、空間での計画に対する配置空間アプローチを使用するものである。これにより障害物Ｂに対する物体Ａの位置および方位が、配置空間における単一の点として性格付けされる。そして、そこでは点の座標が、障害物に対する物体の自由度を表す。他の物体／障害物があるため、物体Ａに禁止されるコンフィグレーション（つまり配置）は、配置空間障害物（Ｃ障害物）と呼ばれる配置空間内の領域として性格付けされる。障害物に対する物体の配置空間表示の使用に関しては、多くの文献が発行されている。例えば、「空間計画作成：配置空間アプローチ」（トーマス・ロザノ・ペレス著、コンピュータについてのＩＥＥＥトランザクション、第Ｃ-32巻、２号、1983年２月）。その全内容は、本文書内で参考という形で取り入れられる。此の論文は、多角形或は多面体である物体により形成される配置空間障害物を計算するためのアルゴリズムを数種記載する。図2Aは、釘（ペグ）26および穴（ホール）28の２次元表示を示す図である。ここでの目標は、釘26を穴28内に配置することであり、これにより釘26の底部面27 が穴28の底部面ｇと当接する。釘26の位置および方位は、原点が釘26の底部面27 の中央に位置する１組のデカルト座標(x、y、θ)として、２次元ユークリッド空間で表される。図2Aに示す位置では、釘26は、θ=0、x=0、y=0の座標を有する。図2Bは、図2Aの実空間の問題の配置空間表示を示す。点Ｐは、その初期位置に示され（図2B）、Ｃ表面２９の一部Ｇに沿った何れの位置にも移動されうる。Ｃ表面29は、図2Aの実空間に示す障害物（穴）31に対応するＣ障害物30を表し、点Ｐは釘26を表す。Ｐの位置は、穴28に対する釘26の位置を決定する。図2Bに示す陰影領域の境界は、点Ｐが境界に沿って存在する場合に、釘26が障害物31に当接することとなる位置を表す。図2Aから図2Bへの変換は、釘26を点Ｐに縮小し、障害物31を、Ｃ障害物30を形成するように拡大することである。図2Aから図2Bへの変換は、幾つかの剛体物体の間である剛体物体を移動する問題を、配置空間（Ｃ空間）と呼ばれるより高い次元の空間において幾つかの変換物体の間で点を移動させるという等価な問題として再定式化する方法の限られた例である。図2Bは、釘26と穴28の軸(x,y)が平行に制限され、したがってθ＝０に維持された場合、釘26が障害物31を衝突する点に対応することに注意すべきである。図2Cは、穴28に対して釘26の方位（向き）が変化するに従い、即ち、θが釘26 の方位を反時計方向に回転することにより大きくなるに従い、Ｃ表面がどのように変化するかを示す。図2Cは、従って、３次元Ｃ空間(x,y,θ)における、穴28に対する釘26のコンフィグレーション（配置）を示す。この空間では、穴28はＣ障害物として定められる。図2Cに示す線は、釘26のある面がちょうど穴28の面に接触している表面を表す。運動計画作成に対する他のアプローチも使用されうる。これによれば、配置（コンフィグレーション）は、細かい規則的格子に分離され、初期位置Qinitから目標位置Qgoalに至る自由経路を求めて検索される。自由経路を求めての格子の検索では、数種のヒューリスティック（自学自習的教授法）が提案されている。ラトーベは、「ロボット運動計画作成」（1991年）の中で、自由経路について配置の細かい規則格子を検索するための、最も成功率の高いヒューリスティックは、「ポテンシャル場」と解釈される機能を使用することを含むと述べている。その機能が「ポテンシャル場」と呼ばれるのは、ロボットが、配置空間内の点ととして表され、その点は、目標配置（つまりロボットを表す点が目標にある配置空間内の点）とＣ障害物により生成される人工ポテンシャルの影響下で移動する粒子として見られるからである。一般に、目標構成は、ロボットを目標に向けて引っぱる「吸引ポテンシャル」を生成し、Ｃ障害物は、ロボットをそれらから押し離す「反発ポテンシャル」を生成する。結果的に生じる力の方向は、最も有望な運動方向と考えられる。産業において、特定のプロセス工程を実施するため使用されるロボットの概略的運動を計画（設計）するために、ロボットを開始位置から目標位置までもたらすために、ロボットは必要な移動を「歩き回る」。コンピュータ上でのロボット移動をシミュレーションするために、自動概略的運動計画システムが使用される。しかし、産業上、自動生成されたロボット運動計画が使われることは（たとえあったとしても）まれである。これは、そのような計画の正確性が信頼できるものではなく及び／又は、そのような計画を生成するのに使われるアルゴリズムが複雑で時間がかかるからである。学問上、多くの洗練された自動ロボット運動計画作成アルゴリズムが提案されている。しかし、学問上の共通した焦点は、最適結果の獲得、つまりロボットを初期位置から目標位置までの最も効率的な経路に沿って移動させるロボット運動計画の生成である。このような方法は、最適結果の入手に集中するため、結果的に生じるアルゴリズムは複雑且つ時間を食うものとなる。５．定義本発明を明確にし、また読者の理解を支援するため、本文書内で使用される用語の定義を以下に記載する。曲げ装置／曲げ作業ステーション（曲げワークステーション）−曲げ加工を含む近代的板金作業機能を実行するための作業ステーション（ワークステーション）或は装置可鍛性材板金曲げ−板金等の可鍛性材板金の加工であり、（これらに限定されるわけではないが）上方作用エアベンディング、Ｖ曲げ、Ｒ曲げ、ヘミング、シーミング、コイニング、ボトミング、フォーミング、ワイピング、フォールディング態様の曲げ、注文曲げなどを含む最大重複レクタングロイド−各辺が、各直交方向において、定められた自由空間内における最大可能な位置まで拡大されたレクタングロイドで、以下に、図11 Dに対応するテキストにおいて記載するようなもの。作業空間のｍツリー表示−作業空間を表すレクタングロイドの更に小さなレクタングロイドへの分解このような分解は、作業空間レクタングロイドのどの部分が空、満杯、或は混合であるかを表すのに使用される。結果的に生じる分解はツリーで定義される。ｍツリー表示の１形態である、作業空間のオクツリーの例が、図１及び、図11A、11Bに示されている。レクタングロイド−２次元空間での矩形或は３次元空間での平行六面体である。発明の概要本発明は前記に鑑みなされたものであり、その様々なアスペクト及び・又は実施例の１つ以上を通し、以下に記載する目的、利点の１つ以上が達成される。本発明の目的は、板金曲げワークステーション内等、産業環境内でのロボットの運動を計画するためのコンピュータにより実行されるロボット運動プランナ（ロボット運動計画手段）を提供することである。メモリなどのコンピュータ資源を過度に侵害することなく、効率よく且つタイムリに運動計画を生成する概略的運動計画作成システムの提供も本発明の目的である。本発明の更なる目的は、自動化知能運動計画作成システムを提供することである。運動計画作成システムには、状況に応じ、運動経路を形成するため、最適、且つより洗練された計算方法が使用され、或はより粗いが高速な計算方法が使用されるように、ロボットについての結果としての運動計画の最適な性格を調整するための機構が１つ以上設置される。本発明の更なる目的は、ロボットが中に設置される適切なユークリッド空間をモデル化するための機構を提供することである。ここでは、該機構は、ユークリッド空間を十分に表す少量のメモリ空間を使用し、ロボットと任意の物理的要素との間で何ら衝突が起こることなく、システムが効率良く動作するよう、十分な解像度でユークリッド空間を正確に表せるよう構成される。本発明の更なる目的は、生成された運動計画に従いロボットの移動をシミュレーションすることにより、結果的に衝突が起きそうかどうか決定するために実行可能な衝突チェック手順を有する運動計画作成システムを提供することである。衝突チェックに基づき衝突が起きそうな場合、次に計画はそれに従い修正される。本発明の更なる目的は、シーケンス計画の作成において、他のシステム及びサブ・システムを相互に作用し、それにより支援する運動計画作成システムを提供することである。運動計画作成システムは、計画作成プロセスをガイドするため、シーケンス計画作成システムにインクレメント助言を提供する。この助言は、最終的ロボット運動をプログラム化するのに使用される明確なコスト、パラメータで提供される。運動計画作成システムは、また最終的目標に向けての計画を作成するため、シーケンス計画作成システムと共に動作する様々なサブ・システム用のガイドとしての役割も果たす。サブ・システムは、特定の提案された運動に関連するコスト及びパラメータについて運動計画作成システムに質問することもでき、数種のサブ計画を作成するために、運動計画作成システムにより提供される情報を使用できる。この形態の運動計画作成システムは、本質的にスタンドアロンの運動プランナである他の運動計画作成システムとは対照的である。このようなスタンドアロンの運動プランナでは、様々な移動関連のコスト、パラメータについて、他のシステム、サブ・システムに助言は提供されない。従って、本発明は、自由空間内のロボット運動の計画を作成するコンピュータ化された方法を含む様々な方法、システムを提供するものである。この場合、自由空間は障害物により制限され、運動が初期位置から目標位置まで計画される。ロボットが行う一連の移動内でのｍ番目の移動について、複数の提案移動が提案される。少なくともロボットの一部、自由空間を制限する障害物がモデル化され、ｍ番目の移動として実行中の提案移動に対して、ロボットと障害物間で衝突が起こるかどうかの決定が行われる。次に、該一連の移動を含め、その各移動に対して、結果的に衝突がなく、ロボットを目標位置により近づける提案移動を選ぶことにより、計画が生成される。ロボットは、曲げ装置により実行される一連の曲げ操作を通してワークピースを保持、操作するロボットから構成される。本発明の特定の側面（アスペクト）によれば、該方法には、更に各提案移動に関連するコストを概算する工程を含む。それにより、生成工程は、一連の移動での各移動に対して、結果的に衝突を起こさず、ロボットを目標位置により近づけ、最も低い・より低い概算コストを有する提案移動の選択を含む。特定の提案移動に対する概算コストには、特定提案の移動がｍ番目の移動として行われる後のロボット位置から目標位置までのユークリッド距離を含む。更に、或は代わって、ある特定の提案移動に対する概算コストは、 (m-1)番目の移動後の位置から特定提案の移動（ｍ番目の移動）実施後のロボット位置までの移動に要するロボット走行時間を示す概算値から構成されても良い。提案工程後には幾つかの工程が追加されても良い。それら追加の工程は、該一連の移動におけるｍ番目の移動に対して、Ｃ空間での複数移動の指定、指定された複数移動の内どれが、衝突チェックを行うことにより実行可能かどうかの識別を含む。また、提案工程には、実行可能と識別された移動間からの移動提案を次に含むこともできる。更に、該一連の移動におけるｍ番目の移動に対して指定された指定複数の移動には、一連の移動での(m-1)番目の移動後のロボット位置を集合的に囲む方向に、複数の移動を含む。一連の移動におけるｍ番目の移動に対する指定の複数移動は、また複数の知能移動方向での移動でも構成される。この点に関し、曲げの完了後、曲げ装置の工具だてパンチから可鍛性ワークピースを搬出するため、ロボットの運動計画を作成するよう、該方法は設計される。知能方向は、ワークピースを下降させるロボットの下降移動から構成される。更に、或は代わって、知能方向は、ワークピースを曲げ装置から退出させるロボットの後退移動から構成される。ワークピースのピッチが傾斜位置から水平位置に向け変化するようなロボットの移動を含む形態の知能方向も追加される。更に、該方法には、ロボットの作業空間のｍツリー表示を形成し、作業空間のｍツリー表示の自由空間内での最大重複レクタングロイドを計算（チャンネルの形成）する工程を含む。ｍツリー表示は、オクツリー表示とし、最大重複レクタングロイドは、最大重複平行六面体としても良い。提案工程には、ｍ番目の移動に対して、該一連の移動の(m-1)番目の移動直後にロボットが位置する最大重複レクタングロイド内の位置へのロボットの１組の移動提案を含む。この点に関し、該１組の移動には、現在最大の重複レクタングロイドの８つの角の何れか１つへのロボットの移動、ロボットを目標位置と一致し、前もって定められた軸／方向に沿った位置にもたらす複数の前もって定められた軸／方向の何れか１つに沿ってのロボットの移動を含む。本発明の追加のアスペクトによれば、該１組の移動は、目標位置に対応する第１の直交方向に沿った位置へのロボットの３直交方向の第１での移動、目標位置に対応する第２の直交方向に沿った位置へのロボットの３直交方向の第２での移動、目標位置に対応する第３直交方向に沿った位置へのロボットの３直交方向の第３での移動、ロボット・グリッパのピッチを調整するためのロボット移動、及び・又はロボット・グリッパのピッチ、偏揺れ両方を調整するためのロボット移動から構成される。本発明の更なるアスペクトによれば、移動が提案される該１組の移動（初期位置から目標位置までの運動計画生成のため）には、ロボットを目標位置と対応する直交位置にもたらす移動の時のみ、複数の直交方向の１つに沿った移動をすることを含む。本発明の更なるアスペクトによれば、該方法には、更に複数の各対位置、qi,q g間に伸びる自由空間微細運動解経路を計画するための微細運動計画作成を含む。また、該方法には、複数の各対位置Qi,Qg間に伸びる自由空間の概略的運動解経路を計画する概略的運動計画作成を含む。微細運動計画作成は、各対位置、qi ,qgに対する提案、モデル化、決定、生成の前記工程の実行から構成される。この点に関して、提案の工程は、ｍ番目の移動に対するＣ空間での複数移動の指定、指定された複数移動のうちどれが衝突チェックの実行により実施可能かの識別を含む。概略的運動計画作成は、各対位置Qi,Qgに対する提案、モデル化、決定、生成工程の実行を含む。提案工程は、ロボットの自由空間内の最大重複平行六面体内における１組の移動の提案を含む。本発明の追加のアスペクトによれば、該方法は、簡単が衝突自由経路が決定可能かどうか計算し、簡単な衝突自由経路の横断移動を含む計画を作成する。簡単な衝突自由経路が決定可能であれば、該方法は、提案、決定、生成工程は時間を食い、既に形成された簡単な衝突自由経路から見て不必要であるため、それらの操作を禁止する。本発明の前記、又他の目的、特徴、利点は、以下詳細な説明によりさらに明確となる。図面の簡単な説明本発明は図面を参照し、図示の実施例（これらの例に制限するわけではない）に基づき詳細に説明されるが、その前にここで図を簡単に説明する。図において、同一符号が幾つかの図面に表れるが、それらは同一部分を示すものである。図１は、作業空間の平行六面体分解を示すグラフと、分解の対応オクツリー・グラフである；図2Aは、穴内の釘の問題の２次元ユークリッド空間を示す図である；図2Bは、θを固定とし、図2Aに示す穴内の釘問題の配置空間（Ｃ空間）を示す図である；図2Cは、θが変化し、穴内釘問題の配置空間を示す図である；図３は、曲げ装置のプレスの部分簡易化立面斜視図である；図４は、曲げ装置の計画作成及び制御システムのブロック図である；図５は、全体的曲げプロセスのフローチャートである；図６は、曲げ装置のダイ・レールに沿った数ステージで搬入されるよう位置決定されるワークピース立面の平面図である；図７は、微細運動計画作成に付随する曲げプロセス内の工程を示す図である；図８は、図７に示す各工程期間中における、ワークピースの曲げ装置のパンチ工具とダイとの関係を示す、ワークピースの数種の側面図である；図９は、概略的運動計画を作成するために実行される一般工程を示すフローチャートである；図10は、概略的運動計画の生成に使われる幾何形状を作成するために実行される様々なモデル化工程を示すグラフである；図11Aは、全体的平行六面体作業空間の平行六面体分解を示すグラフである；図11Bは、図11Aに示す分解のオクツリー・グラフである；図11Cは、図11Aに示す分解から結果的に形成される自由空間平行六面体を示すグラフである；図11Dは、図11Cに示す自由空間平行六面体から形成される最大重複平行六面体を示すグラフである；図12A、12Bは、概略的運動計画作成方法のフローチャートである；図12Cは、概略的運動計画作成方法により実行されるサーチにおける続きノードとして考慮するのに使用される１組の概略的運動移動を示す図である；図13は、ロボットとロボットの作業空間限度を表す線の側面図である；図14は、ワークピース、パンチ、ダイの側面図である；図15は、曲げシーケンス・プランナ、工具だてエキスパート、微細運動プランナ間の通信を示すブロック図である；図16は、曲げシーケンス・プランナ、運動エキスパート、最終化微細運動モジュール間の通信を示すブロック図である；図17A、17Bは、微細運動計画作成中に実行される様々な工程のフローチャートである；図18は、図示の微細運動計画作成方法により実行されるサーチ中の続きノードとして考慮される知能サーチ方向を決定するためのプロセスを示すフローチャートである；図19は、図示の微細運動計画作成方法と関連して実行される状態・空間サーチのアルゴリズムを示すフローチャートである；図20は、概略的運動プランナ、微細運動プランナにより結果的に生成される計画を実行するために提供されるロボット制御ソフトウェア、ハードウェア、センサのブロック図である；図21は、ロボット、ダイ・レール、数種の座標システムの各位置を説明するために使用される、それらの部分立面斜視図である；図22〜27は、それぞれ特定のパンチ工具を有する曲げ装置から離脱され、搬出される別個のパーツと、搬出される時のワークピースの複数断片を示す図である。図示実施例の詳細な説明図面を基に実施例をより詳細に説明する。図３は、板金曲げワークステーション（作業ステーション）のプレス・ブレーキ14の一部とロボット・マニュピュレータ（ロボット）16を示す図である。図３に示すように、プレス・ブレーキ14は、ダイ・レール18と、少なくとも１個のダイ22と、少なくとも１個のパンチ工具２０と、バックゲージ機構24等、数種の構成要素を含む。プレス・ブレーキ14の操作において、１片の板金（つまり、板金ワークピース）17が、ロボット16により操作され、パンチ工具20とダイ22に形成されるダイ空間内に配置され、ダイ・レール18が、パンチ工具とダイ22を同時に板金ワークピース17に係合させ（噛み合う）ように上方駆動される。これにより、板金ワークピースは、パンチ工具20とダイ22の各補完的（相補的）加工表面に従い曲げられる。図３に示すように、ロボット16およびプレス・ブレーキ14は、ロボット運動の計画作成システムおよびロボット運動の制御システムが使用される環境の例を示すことにより、それらのシステムを説明する基礎を提供するものである。この点に関して、本発明のロボット計画及び制御システムは、板金曲げ計画を生成し且つ実行する知能システムとともに使用されることに注意すべきであり、この知能システムは、前記共通に譲渡される同日付の米国特許出願第08/338,113、「板金曲げ計画生成及び実行のための知能システム」（デービッド・アラン・ブーン、他）に開示されるもののようなものである。図４は、曲げ計画を生成し、かつ、その生成された計画に従い板金曲げ作業ステーション（板金曲げワークステーション）の動作を制御するための計画／制御システムの部分ブロック図である。図示のシステムは、前記共通して譲渡された特許出願(米国特許出願第08/338,113、第08/338,153)に開示されるシステムに従い実施される。図４に示すように、計画／制御システムは、曲げシーケンス・プランナ（曲げシーケンス計画手段）40および、数種のモジュール・エキスパート42、工具だてエキスパート43、運動エキスパート44および、シーケンサ・コントローラ46を含む。プランナ40は、工具エキスパート43および運動エキスパート44と共に各モジュール・エキスパート42と協力して動作し、図３に示すような曲げワークステーション14により実行される曲げ板金ワークピースの完全なパーツ製造の計画を作成する。曲げシーケンス・プランナ40は、最終的計画（システムの様々なハードウェア素子の動作を制御するために必要な工程の全般的リストおよび付随情報を含む）を生成し、生成された計画をシーケンサ・コントローラ46に送る。ワークピースに対して行われる完全な曲げシーケンスを含む完全な計画の生成において、曲げシーケンス・プランナ40は、各モジュール・エキスパート42および工具だてエキスパート43および運動エキスパート44との対話に参加する。曲げシーケンス・プランナ40は、どのような曲げおよび操作がシーケンサ・コントローラ46に渡すべき最終的生成計画を構成すべきかを決定するにあたって、プランナ（計画手段）の支援となるサブ計画およびコスト情報について、各エキスパートに対して質問を行う。曲げシーケンス・プランナ40は、工具だてエキスパート 43に対して、曲げシーケンス内の特定の曲げを実行するために使用されるステージ（段）およびその曲げを実行するためにワークピースが搬入されるべきステージ上の位置等の情報について質問を行う。更に、曲げシーケンス・プランナ40は、工具だてエキスパート43に対して、概算されたｋおよびｈコストを含む情報および微細運動計画情報についても質問を行う。そして、工具だてエキスパート43がプランナ（計画手段）の質問に答え、前記ｋおよびｈコストおよび様々なサブ計画情報を提供する。微細運動計画（微細運動設計）は、曲げシーケンスの曲げの実行で使用される工具だて形態に依存するため、微細運動計画モジュールは（図示の実施例においては）工具だてエキスパート43 内に設けられている。本発明の運動計画システムは、図４の実施例に示すように、次の別個の計画を２つ作成する。即ち、自由空間でロボット（及びシステムの他の部分）移動を案内する概略的運動計画および、曲げ作業ステーションの１個又はそれ以上の構成要素（通常、パンチ工具とダイ）とロボットまたはワークピースとの間での接触或は潜在的接触がある時に、ロボット16（及びロボットに保持されるワークピース）を案内する微細運動計画である。曲げシーケンス・プランナ（曲げシーケンス計画手段）40は、運動エキスパート44に対して、曲げシーケンス・プランナにより生成中の一連の曲げにおける特定の曲げに関連するｋおよびｈコストを含む情報について質問を行う。更に、曲げシーケンス・プランナ４０は、運動エキスパート４４に対して、概略的運動計画に関する情報についても質問を行う。概略的運動計画は、ロボットを、曲げ装置の全般的作業空間内においてある点から別の点、例えば、曲げ装置の搬入位置から曲げ装置の第１工具だてステージでのダイ空間内に搬入の準備ができている位置へ案内することを含む。曲げシーケンス・プランナ40は、なかんずく、概略的運動計画と工具だてエキスパート43により生成された微細運動計画との統合を含む微細運動統合機能を実行するよう、運動エキスパートに44指示を与える。工具だてエキスパート43には、その機能を実行するための複数のモジュールを含む。この複数のモジュールは、例えば、点線矢印で示すボックス内に示される微細運動計画モジュール43aを含む。運動エキスパート44は、運動計画作成を実行するための数種のモジュールを含む複数のモジュールを含む。例えば、運動エキスパート44は、概略的運動計画作成モジュール44aおよび、最終微細運動モジュール44bおよび、運動コスト割当てモジュール44cを含む。運動コスト割当てモジュール44cは、主に、生成中の一連の動作の内の特定動作において１つ又はそれ以上の特定の曲げ関連動作が使用されるかどうか決定するために、曲げシーケンス・プランナ（シーケンス計画手段）40により使用されうる適切なｋおよびｈコストを生成するために使用される。図５は、図３に示すような板金曲げ作業ステーション／曲げ装置により曲げを実行するための一般的プロセスを示すフローチャートである。第１ステップS2において、ロボットがパーツ／ワークピース17をダイ空間内に設置する。次に、ステップS4で、該パーツが、Ｘ方向，Ｙ方向，回転（首振り）方向を含む数種の方向に整列される。ステップS6では、プレス・テーブルが、ピンチ点（ダイがワークピースを工具パンチに対して挟む点）に達するまで引き上げられる。次に、ステップS8で、曲げが、曲げ追従（つまり、ロボットが、曲げ実行全体を通してそのワークピースの確実な把持を維持する）を伴い実行される。一旦曲げが実行されると、ステップS10でプレス・ブレーキが開放される。ステップS12で、該パーツがダイ空間から取り除かれ、曲げ装置から搬出（アンロード）される。図６は、ワークピース17がロボット・グリッパ19に保持されて、曲げシーケンスの実行全体を通して移動される数種の開始位置Qi，目標位置Qgを示す図である。図示の開始位置Qiおよび目標位置Qgは、図示の概略的運動プランナにより生成される概略的運動経路を形成する開始・目標位置対を形成する。曲げシーケンスには、図示のステージ（段）を含む幾つかのステージ上で実行される様々な曲げを含む。図示のステージは、それぞれダイ・レールに沿って配置されるステージ１、ステージ２、ステージ３を含む。（その間で概略的運動経路が計画されるところの）各開始・目標位置Qi,Qgは、図４の実施例に示す運動エキスパート44内に提供される概略的運動プランナ（概略的運動計画手段）44aによりその解が生成される開始、目標位置である。図６を参照する一連の運動の説明が、図示実施例の概略的運動と微細運動計画作成アルゴリズムとの間の関係を明確にするであろう。まず、ロボット（図６では図示せず）が、曲げ装置の搬入・搬出装置（図示せず）から、初期位置Qi(1) でワークピースを取り出す。初期開始位置から、運動プランナ（例えば概略的運動計画作成モジュール44a）が、位置Qg(1)でのステージ１まで伸びる（概略的運動）解経路を計画する。ワークピース17が一旦Qg(1)により定められた位置に達すると、最終的運動計画作成が使用され、ワークピースの運動計画が作成される。このワークピースの運動計画は、ワークピースをダイ空間内、つまり曲げが実行されるようにパンチ工具とダイ間に搬入するのに使われる。一旦曲げが実行されると、微細運動計画作成モジュール42aが、ワークピースを搬出する、従ってワークピースを位置 Qi(2)へ戻す解経路を決定する。これは、生成される次の概略的運動計画の開始位置であり、位置Qi(2)でのステージ１からQg(2)のステージ２まで伸びる。位置Qg(2)に至ると、微細運動計画（微細運動計画作成モジュール43aにより生成され、最終の全体的運動計画内に統合された計画）が実行され、ワークピースを、ダイ空間内部および外部へ搬入・搬出するための解経路が生成される。その結果、ワークピース17の位置は、（概略的運動計画作成モジュール43aにより生成される概略的運動計画により形成される）全体計画の次の部分の開始点である Qi(3)に対応する。前記全体計画は、ロボットとワークピースをステージ２から位置Qg(3)でのステージ３に移動させるために生成される。ワークピースをステージ３のダイ空間内に搬入（ロード）・搬出（アンロード）するため、全体計画に統合された微細運動計画がこの時点で実行される。生成された最後の概略的運動計画に対応する、全体的統合運動計画の最終部分はステージ３のQi(4)から終了位置Qg(4)まで伸びる。この終了位置は、ワークピースが搬入機（ローダ）・搬出機（アンローダ）（図示せず）により取り出される状態にある位置に対応する。図７は、微細運動計画作成に付随する或は関連する曲げプロセス内での工程を示すフローチャートである。曲げ装置による各曲げの実行中において、ワークピースの準備ができている時、ステップS90で、ワークピースは特定ステージ位置でダイ空間内に搬入（ロード）される。次に、ステップS92で、曲げ追従を伴って該曲げが実行される。最後に、ステップS94で、曲げ完了後、ワークピースがダイ空間から搬出（アンロード）される。次に、ワークピースは、次の曲げのための次のステージ位置、或はローダ・アンローダ（図示せず）を使用しての曲げ装置からの搬出のための次のステージ位置への移動ができる状態となる。図６に関連して前記したように、微細運動計画作成は、ダイ空間へのワークピースの搬入、或はそこからのワークピースの搬出のどちらか一方、或は両方を実行中のワークピースの移動を計画（設計）するために行われる。図８は、曲げの様々な部分におけるワークピース17の複数の側面図を示す。図 (a)は、ダイ空間に搬入されたワークピース17を示す。図(b)は、図７のフローチャートのステップS92に対応し、曲げ期間中の曲げ追従を示す。図８の図(c)は、図７のフローチャートのステップS94に対応し、ダイ空間から搬出中におけるワークピースを示す。図８は、曲げ装置の数種の動作実行の至る所でワークピースの移動を制御するためにシーケンサ・コントローラ46により使用される全体的統合運動計画の様々な微細運動計画部分を示す。ダイ空間に搬入される前、ワークピース17は、最終的概略的運動計画の位置Qgと一致する初期位置qi(1)に位置決めされる。微細運動計画は、ワークピースを初期位置qi(1)からワークピース17の搬入位置である目標位置qg(1)に移動させる経路を生成するために生成される。位置qg(1)は、曲げ追従を伴う曲げの実行前のワークピースの初期位置に対応する。次に、曲げ追従実行され、その結果ワークピース17の位置（およびワークピースを保持するロボット・グリッパの位置）が位置qfに移動される。位置qfは初期位置qi(2)に対応する。この初期位置から、ワークピースを、（ダイ空間から搬出させる）搬出状態に対応する最終位置qg(2)に移動させるために微細運動計画が生成される。ワークピースが搬出されると、概略的運動計画により生成される計画が、図６に示すような方法で使用され、例えば、ワークピースがステージ１の位置Qi(2)からステージ２の位置に移動される。図９は、図示の概略的運動計画作成方法において実行される一般的工程を示すフローチャートである。第１ステップS60において、クアドツリー(quadtree)或はオクツリー（octree）が・ロボット（図３）が移動する作業空間全体を囲むレクタングロイド（２次元ユークリッド空間の矩形或は３次元空間の平行六面体）から形成される。その後、ステップS62で、自由空間の全ての重複最大レクタングロイドが計算され、各チャンネルと呼ばれる。ステップS64で、ロボットが行う一連の運動を生成するために、状態空間検索アルゴリズムが使用される。これにより、ロボットは、開始位置Qiからチャンネルを通り目標位置Qgまで安全に移動できる。図９に示す一般的概略的運動計画作成方法の各ステップS60、S62は、全ての計算された重複最大レクタングロイドを定める「チャンネル・ファイル」を作成するための予備工程オフライン（つまり、図４に示すような曲げ計画作成／制御システムを運転するのに使われるコンピュータ・システムとは別に、）として実行される。チャンネル・ファイルは、次に計画作成／制御システム38の運動エキスパート44により使用される。このようなオフライン計算には、図10に示すような３つの主要モデル化工程を含む。第１ステップでは、曲げプレス環境の３次元ユークリッド・モデル72が準備され、そこではモデルは、曲げプレス環境を囲む平行六面体73により拘束される。次に、３次元ユークリッド・モデル72のオクツリー表示74が計算される。オクツリー表示74が計算されると、重複チャンネル76が計算される。曲げプレスとその環境は、例えば、カーネギー・メロン大学（ペンシルバニア州、ピッツバーグ）で開発されたＮＯＯＤＬＥＳモデル化システム等、適当な幾何形状モデル化手段を使用してモデル化させる。使用される幾何形状モデル化システムに応じて、曲げプレスとその環境は、曲げプレスとそのハードウェア構成要素を固体としてモデル化する一方、周囲の自由空間を自由空間としてモデル化する。しかし、計算を簡易化するためには、まず機械を、つまり曲げプレスとその構成要素を固体としてモデル化し、次ぎに、巨大な３次元固体ブロック作業空間からその曲げプレス固体モデルを差し引くのが望ましい。巨大な３次元固体ブロック作業空間は、図10に示した曲げプレス環境を囲む平行六面体73に対応する。結果的に生じる固体は、曲げプレスを囲む自由空間を表すことになる。次に、図10に示すオクツリー表示74が、曲げプレスを囲む自由空間の固体表示結果から形成され、最大重複チャンネル76が、オクツリー表示内の固体セルを考慮して決定される。各チャンネルは、チャンネル・ファイルに書き込まれ、各チャンネルの１対の対抗する角部を表す１組の座標（例、世界デカルト座標）により表される。例えば、計算された各チャンネルの境界を表すために、各チャンネルの下方左正面角と上部右背面角の両方がデカルト座標で記述される。結果的に生じる「チャンネル・ファイル」は、運動エキスパート44 が曲げシーケンス・プランナ70から初期化指示を受け取った時に、運動エキスパート44により読み出される。図11A,11Bに示すように、オクツリー表示74（図 10）は、曲げプレス環境を囲む空間の３次元ユークリッド空間でのオクツリー二進細分を備えても良い。部分的に充填された（つまり混合された）各平行六面体体積素子は、最大解像度に達するまで、更に８つの要素に分割され、適切な印を付けらる（つまり満杯、混合、空として）。図11A、11Bのオクツリーに示すように、体積要素は、からの平行六面体の場合は“0”、部分充填平行六面体の場合は“1”、完全充填平行六面体の場合は“2”というふうに二進数表示で印される。図11C、11Dは、オクツリー分解と該構成の自由空間セルに対応する最大重複チャンネル間の関係を示す図である。図11Cは、図11Aのオクツリー表示の各自由空間セルを示す。合計９つの自由空間セルＡＡ、ＢＢ、ＣＣ・・・IIが、図11Cの結果としての表示に示されている。図11Dは、図11Cに示された自由空間セルに対応する最大重複平行六面体を示すグラフ表示である。８つの頂点(A、d、f、t、n、p、g、s )を有する第１の最大重複平行六面体は、４つの自由空間セル(ＡＡ、ＢＢ、ＣＣ、ＧＧ)により形成される。第２の最大重複平行六面体は、頂点(m、a、t、j、u、b、r、i) を含み、自由空間セルＦＦ、ＡＡ、ＧＧ、ＥＥにより形成される。第３の最大重複平行六面体は頂点(j、t、f、h、k、w、e、y)により表され、自由空間セルＥＥ、ＧＧ、ＣＣ、ＤＤにより形成される。第４の最大重複平行六面体は、頂点(l、o、q、x、m、 a、c、v)により表され、完全な自由空間セルII、ＨＨと共に、自由空間セルＦＦ、ＡＡ、ＢＢの一部により形成される。各最大重複平行六面体は、自由空間チャンネルと考えられ、開始位置Qinitから目標位置Qgoalまでのチャンネルを通る解経路を計算するために使用される。図12Aは、主要アルゴリズムの例を示す図である。このアルゴリズムは、図11C の計画作成/制御システム38の運動エキスパート４４に設置される概略的運動計画作成モジュール44aにより実行される。第１ステップS20において、プロセスは、ノードn0をＯＰＥＮリストに配置し、ｆ値を０と等価に設定することによりＡ^* アルゴリズムを開始させる。次に、ステップS22で、ＯＰＥＮリストが空かどうかの決定が行われる。ＯＰＥＮリストが空であれば、プロセスはステップS24に進み、その時点でプロセスはエラー表示により退出する。ＯＰＥＮリストが空でなければ、プロセスはステップS26に進む。ステップS26では、ＯＰＥＮリストから最小ｆ値を有するノードが取られ、ＣＬＯＳＥＤリスト上に載置され、このノードはniと呼ばれる。次に、ステップS28で、ＣＬＯＳＥＤリスト上に載置されたノードに対応する移動が、結果的にロボット或はワークピースと１つ又はそれ以上の曲げ装置要素との間での衝突を引き起こすかどうか判断するために、衝突チェックが行われる。次に、ステップS30で、衝突チェックの結果が衝突となったかどうかの決定が行われる。衝突であれば、プロセスはステップS32に進み、そこでチェックされたノードが捨てられる、つまり検索プロセスの考慮から排除され、プロセスはステップS26に戻る。ステップS30において衝突が決定されない場合、プロセスはステップS34に進み、そこで該ノードが、結果的にロボットの作業空間限度内のロボットの運動となるかどうかの決定がなされる。ノードに対応する移動が、ロボットの作業空間内でない場合、プロセスはステップS36に進み、そこで、ロボットをその定められた作業空間限度内に保持しつつ、ワークピースが同じ有効移動をするようにロボットの移動を変更するようにノードが修正される。次に、修正されたノードは、ＯＰＥＮリスト上に設置される。そして、プロセスはステップS26に戻る。ステップS34でノードがロボットの作業空間内にあることが決定されると、プロセスはステップS34から直接にステップS38に進み、ノードniが目標ノードかどうかチェックされる。ノード36 が目標ノードであれば、プロセスはステップS40に進み、解経路が生成され、その後プロセスは戻る。ノードniが目標ノードでない場合、プロセスはステップS38からステップS42に進み、ノードniは、その続きノードnjを得るため拡大される。次に、各拡大された／続きのノードnj に対して、各ステップS44、S46、S48が実行される。ステップS44では、ｈコストが、前記ノード位置から目標までユークリッド距離を走行する近似的時間となるように計算される。ステップS46では、ｋコストが、前のノード位置から現在の続きノード位置までの走行時間となるように計算される。次に、ステップS48で、以下の式に従いｆ値が計算される。 f(nj)=（k'+h）、ここで、k'は、初期ノードn0から現在の続きノードnjまでのサーチ・ツリー（検索ツリー）内の各ノードに対するｋ値の合計に等しい。各続きノードnjに対しての各ステップS44、S46、S48の実行後は、ステップS50 で、前記続きノードが、前記計算されたｆ値を伴い且つその親ノードに対する指示手段を含んでＯＰＥＮリスト上に置かれる。続きノードnjを得るためのノードniの拡大において、続きノードnjは、定められた移動サブセット内での各移動を含むよう定められる。ただし、前記移動サブセット（移動副集合）は、（親ノード36に対応する位置において）ロボット及びワークピースがその内部に位置する各チャンネル内で実行可能なものである。ノードniでロボット及びワークピースの現在位置と重複する各チャンネルについては、移動サブセットは以下を含む（デカルト世界座標で）： (a)縦揺れ（ピッチ）における+/-90°の移動および首振り； (b)縦揺れにおける+/-90°の移動； (c)首振りにおける+/-90°の移動； (d)ロボットが位置決めされている現在のチャンネルの８つの角部の１つへの平行移動； (e)目標が現在のチャンネル内にあり、かつ、目標への移動には平行移動のみ（つまり回転なし）が必要な場合に、その目標への平行移動； (f)Ｘ成分の目標への移動； (g)Ｙ成分の目標への移動；および (h)Ｚ成分の目標への移動。前記続きノードnjを形成するために使用される、現在のチャンネル内の前記各概略的運動移動は、そのリストが図12Cに示されている。前記のように、図12A、12Bに示す概略的運動計画作成プロセスでは、サーチの特定レベルにおいて最小のｆ値を有すると考えられる各続きノードが、ステップ S34で試験され、ロボットがその定められた作業空間限度内に保持されるかどうか判断される。ロボットがその定められた作業空間限度内にない場合、プロセスはステップS34からステップS36に進み、そこでワークピースが同様に操作されるが、ロボットはその作業空間限度内に保持されるようノードが修正される。図13は、ワークピース17を保持するロボット16の側面図である。ロボット16は、ロボット・グリッパの位置に関連する特定工具の中央点(ＴＣＰ)に対してのロボットの移動を定めるのに使用される共同座標Ｙ_J,Ｚ_J、及びデカルト世界座標Ｙ_W,Ｚ_Wを有する。図12A、12Bに示す概略的運動計画作成プロセスのステップS42 において、続きノードnjとして指定される幾つかの概略的運動移動（図12Cのリスト）の中には、ロボットをその作業空間限度外に移動させてしまうため、可能でないものもある。図13では、ロボットの作業空間限度を示す線15が示されている。このような線は、ロボットの様々な可動性構成要素の寸法および動作関係に基づき、１つ又はそれ以上の適当な式（例、線方程式）を使い計算される。或は、線15は、ロボット16をその作業空間全体を通しての最大位置の幾つかに移動させることにより経験的に決定される。作業空間線15により制限される概略的運動移動の中には、ロボットがある位置から負のＺ_W方向に移動される量△Ｚ、およびロボットが−Ｙ_W方向に移動される量△Ｙがある。-Ｙ_W方向で大きな△Ｙが望ましい場合、ロボットが線15が示す作業空間内で維持されるためには、（+Ｚ_W方向で）Ｚ_W座標の増加が必要である。−Ｚ_W方向での大きな△Ｚが望ましい場合、ロボットをその作業空間内に維持するために、（+Ｙ_W方向で）Ｙ_W座標の増加が必要である。このタイプの修正は、図12Aに示すような概略的運動計画作成プロセスのステップS36において、そのような修正を有するノードをＯＰＥＮリスト上に戻しステップS26にリターンする前に、実行される。同様の修正は、図12Cに示すような移動など、続きノードnjとして考慮される他の概略的運動移動にも加えられる。例えば、縦揺れ（ピッチ）及び首振り（偏揺れ）でのある変更により、ロボットがその作業空間限度外に移動する場合、ロボットをその作業空間限度内に戻すために、ピッチ及び偏揺れの変化に従いロボットの他の座標の１つ以上が修正される。図14は、工具パンチ20とダイ22間でプレスされた、曲げ追従を伴った、90度曲げの完了後のワークピースを示す。ワークピース17は、−Ｚ方向、−Ｙ方向、+ Ｐ方向（つまりワークピースを水平位置に向け下降させるためピッチＰを増大することにより）に移動することにより、ダイ空間から搬出される用意ができている。ワークピース17の目標位置は、ワークピースが、実質的に水平姿勢で、工具パンチ20、ダイ22から離れてダイ空間から搬出される位置である。前記のように、計画作成／制御システム38の工具だてエキスパート43（図14参照）には、ロボットが(1)ダイ空間内へのワークピース17の搬入、(2)曲げがちょうど完了した後のダイ空間からのワークピースの搬出、のどちらか一方、或は両方を行うために実行される連続移動のリストを含む運動計画を生成する微細運動計画作成モジュール43aが設置される。各完全な連続移動リストは、運動エキスパート44により概略的運動計画と統合される。図15は、曲げシーケンス・プランナ（曲げシーケンス計画手段）40と、工具だてエキスパート43と、微細運動計画作成モジュール43aと、図４に示す計画作成・制御システム38による計画生成全体を通してのこれらモジュール間の対話と、を示す。第１質問Q1において、曲げシーケンス・プランナ40は、真、或は偽のどちらか一方に設定される「呼出し＿微細＿運動」(ＣＡＬＬ-ＦＩＮＥ-ＭＯＴＩＯＮ)と称されるフラグと共に、工具だてエキスパート43に質問を送る。「呼出し＿微細＿運動」が真に設定される場合、工具だてエキスパートは微細運動経路／計画を計算するよう指示される。フラグが偽の場合、微細運動計画は計算されず、他の工具だてエキスパート操作が実行される。偽へのフラグの設定は、例えば、微細運動（微動）計画が同一曲げに対して前に計算されたものであり、曲げシーケンス・プランナが既にその微細運動（微動）計画を知っている場合には、有益である。「呼出し＿微細＿運動」フラグが真である場合、工具だてエキスパート43は、微細運動計画作成モジュール43aに質問Q2を送り、これにより微細運動計画作成モジュール43aが作動される。次に、微細運動計画作成モジュール43aが、回答R2 により「可変微細＿運動＿コスト」を工具だてエキスパートへ返す。微細運動計画作成が可能であれば変数は０であり、微細運動計画作成が不可能であれば無限大である。更に、微細運動計画作成が可能な場合、微細運動計画作成モジュール 43aは、回答Ｒ２で、ロボットがワークピースを初期位置qiから目標位置qgに移動させるのに実行される一連の移動リストを含む「微細＿運動＿計画」(ＦＩＮＥ-ＭＯＴＩＯＮ-ＰＬＡＮ)データ構造も返す。「微細＿運動＿計画」データ構造は、例えば、２つのリストを含む。第１のリストは、ワークピースをダイ空間内に搬入するために実行される一連の移動を表し、第２のリストは、曲げ追従を伴う曲げの完了後、ダイ空間からワークピースを搬出するために実行される一連の移動から構成される。以下は、微細運動計画作成モジュール43aにより生成され、回答R2を介して工具だてエキスパートに送られるＦＥＬ内のデータ例である。（「微細＿運動＿コスト」０）（「微細＿運動＿計画」（（［ダイ空間内へのワークピースの搬入に対応する連続移動の第１リストー現在空］） ((0.00 0.00 -30.00)(0.00 -50.00 0．00)(5.000.00 -5.00) (5.00 0.00 -5.00)(0.00 -5.00 0.00)(5.000.00 -5.00) (0.00 -15.00 0.00)(5.00 0.00 -5.00)(5.000.00 -5.00) (0.00 -5.00 0.00)(5.00 0.00-5.00)(0.00 -45.000.00) (5.00 0.00 5.00)(5.00 0.00 5.00)(5.000.00 5.00) (0.00 0.00 5.00) ））「微細＿運動＿計画」データ構造例に示す第２の移動リスト（搬出）の各移動は、Ｃ空間での相対的移動ベクトルより構成され、従って、ロボットとワークピース16/17の組合せの移動をＣ空間での点として表す。各相対的運動ベクトルは、Ｐ度、Ｙmm、Ｚmmで提供される。従って、搬出・リストにおける第１移動、(0. 00 0.00 -30.00)は、前の位置から30mm（-Ｚ方向）のワークピース下方移動を示す。次の相対的運動ベクトル(0.00-5.00 0.00)は、ダイ空間から50mm（図14の左側に向けて）外れるワークピースの移動を示す。第３の相対的運動ベクトルは(5.000.00-5.00)は、ワークピースが水平位置に向け5°ピッチ下降移動し、同時に5mmＺ方向に下方移動することを示す。「微細＿運動＿コスト」変数および「微細＿運動＿計画」データ構造が、回答 R2で工具だてエキスパート43に戻されると、工具だてエキスパートは、他の工具だて関連情報と共に、回答R1で、「微細＿運動＿コスト」、「微細＿運動＿計画」情報を曲げシーケンス・プランナ40に返す。図16は、実行される全体的一連の移動を形成するための微細運動計画と概略的運動計画の統合を含む、微細運動計画の最終化に関連する数種のモジュールを示す。図は、曲げシーケンス・プランナ40、運動エキスパート44、最終化微細運動モジュール44bを示す。曲げシーケンス・プランナ40は、曲げシーケンス内の曲げ全てが生成され、曲げシーケンス・プランナ40により実行されるサーチ・プロセスが完了すると、シーケンス内の全ての微細運動計画を組み合わせる。その結果生じる微細運動計画は、質問Q3で、他の運動関連情報と共に、運動エキスパート44に送られる。次に、運動エキスパート44は、質問Q4で、データ構造「微細＿運動＿シーケンス」を最終化微細運動モジュール44bに送る。最終化微細運動モジュール44bは、次に「微細＿運動＿シーケンス」データ構造にある相対的Ｃ空間運動ベクトルをＴＣＰロボット世界座標の相対的運動ベクトルに変換する。次に、最終化微細運動モジュール44bは、回答R4 で、運動命令と共に、「微細＿運動＿位置」を運動エキスパートに送る。このデータ構造は、ＴＣＰ世界座標の相対的運動ベクトルを含み、このような相対的運動ベクトルは微細運動計画の実行のため下位レベルのロボット軌道プランナ（ロボット軌道計画手段）に送られる微細運動位置命令を示す。次に、運動エキスパート44は、「微細＿運動＿位置」データを取り出し、ＴＣＰ世界座標で、完全な概略・微細統合運動命令構造を形成するため、そのデータを概略的運動命令と統合する。この完全な概略・微細統合運動命令構造は移動実行のため下位レベルロボット軌道プランナにおくることが可能である。図17A〜17Bは、図４に示す計画作成／制御システム38の工具だてエキスパート４３内に設置される微細運動計画作成モジュール43aにより実行される微細運動計画作成プロセスのフローチャートである。微細運動計画作成プロセスの第１ステップS64において、パンチ工具とワークピースの３次元モデルが読み出され、数種の初期化工程が実行される。ステップS66では、目標パラメータが、工具およびパーツ幾何形状及び所望のクリアランスに基づき設定される。目標パラメータは、Ｃ空間で示され、図８に示すような目標位置qg（例えばqg(2)）を表す。図17A〜17Bに示す微細運動計画作成アルゴリズムは、ダイ空間からのワークピースの搬出を計画するものであり、従って、図８に示す位置qi(2)から目標位置q g(2)までの移動経路の計画を作成する。ステップS68において、曲げ線の内部において(つまり曲げ線内の工具の窪み内において)パーツを囲むバウンド・ボックス（境界箱）が計算される。バウンド・ボックスは、曲げシーケンスの現在点で曲げられたその現在状態でワークピースを囲む。次に、主な幾何形状特徴、例えばバウンド・ボックスの高さ及び幅が（世界デカルト座標のＺ、Ｙ次元に沿って）計算される。次に、ステップS70で、主な特徴（バウンド・ボックスの高さ及び幅）が工具幾何形状及びダイ開口による制限を満足させるかどうか決定することにより、簡単な無衝突経路が決定可能かどうかの判断が行われる。例えば、ダイがある点に下降されると、バウンド・ボックスの高さ、幅がダイ開口に入るかどうかの決定が行われる。ステップS7 0で簡単な無衝突経路が決定可能であれば、プロセスは、（コネクタＡを介して）図17Bの上部に示すステップS74に進む。簡単な無衝突経路が決定不可能な場合、プロセスはステップS70からステップS 72に進み、この時点でプロセスは幾つかの知能サーチ方向を試験し、そのような知能サーチ方向が実行可能かどうか判断する。実行可能な知能サーチ方向は、次に、ノードとして、各追加ノードに対応する各コストと共にＯＰＥＮリストに追加される。ステップS72では、目標位置に近いノードがただちに生成される。知能サーチ方向は、仮想配置空間（ＶＣ空間）相対的ベクトルで示され、それらは、パンチ工具と（曲げシーケンスの現在形状での）中間曲げワークピースとの否定交差（ネガティブ・インターセクション）を行うことにより実行可能かどうか見るため検査される。否定交差が、中間ワークピースとパンチ工具間で衝突が起こることを示す場合、そのノードは実行可能ではない。そうでない場合は、ノードが実行可能であり、ＯＰＥＮリストに追加される。ステップS72後、プロセスはステップS78に進み、目標に到達するか、或はＯＰＥＮリストが空になるまで、Ａ＊微細運動サーチが実行される。次に、ステップ S80で、目標に達したかどうかの決定が行われる。目標の到達した場合、プロセスはステップS76に進み、そこで微細運動計画作成モジュールが、「微細＿運動＿コスト」、「微細＿運動＿計画」を含む情報を工具だてエキスパートに返す。ステップS80で目標に到達していないことが決定されると、プロセスはステップS 82に進み、無限大の「微細＿運動＿コスト」が工具だてエキスパートに送られる。モデル化の領域では、即ち、相対的仮想配置空間（ＶＣ空間）ベクトルが示す様々な位置に移動中のパーツをモデル化するためは、工具だての幾何形状に対するパーツの幾何形状及び位置を表すモデルが維持され、幾何学的モデラ（幾何学的モデル手段）（例、ＮＯＯＤＬＥＳ）が、モデル化されたパーツをユークリッド空間で（各相対ＶＣ空間ベクトルに対応する分だけ）移動し、工具だてに対して種々位置決めされたパーツモデルを形成する。図18は、図17A〜17Bに示す微細運動計画作成プロセスのステップS72で示す知能サーチ・アルゴリズムにより実行される工程を示すフローチャートである。知能サーチ・アルゴリズムの第１ステップS84において、プロセスはいくつかのステップ・サイズを初期化する。図示の特定の実施例では、ステップ・サイズは以下のように初期化される。即ち、dP（ピッチ変化）＝5°、dY（Ｙ方向での変化）＝5mm,dZ（Ｚ方向での変化）＝5mm、ステップＹ＝-5。第１提案の知能サーチ方向に対応する相対運動ベクトルＶは、ステップS86で[0,0,-dZ]に設定される。次に、ステップS88で、該パーツが、モデル化領域でＶだけある新しい位置S'に移動される。ステップS90で、衝突試験が実行される、即ち、該パーツを新しい位置S'に移行させることにより衝突が起こるかどうか決定するため、該パーツと工具との間の否定交差（ネガティブ・インターセクション）が実行される。その様な移動により衝突がおこる場合、ステップS110で、前の無衝突（最初ではない）ノードが（いずれかがプロセス内での現在点で存在すれば）、ＯＰＥＮリストに追加される。次に、ステップS108で、ステップＹの値がある量だけ（０を除く）インクレメントされる。ステップＹが、プロセスの現時点で既に＋5であれば、プロセスは退出し、微細運動計画作成プロセスに戻る。ステップS108の実行後、ステップS106で、該パーツがベクトルをＶ=[0,ステップＹ、-dZ]と定義することによりリセットされ、プロセスはステップS88に戻り、そこで該パーツが、ステップS106に示すベクトルＶの結果、ある新しい位置S'に移動される。ステップS90において、該パーツを新しい位置S'に移動させることによりどのような衝突も起きないことが判断されると、プロセスはステップS92に進み、フラグ「進行＿Ｙ」がリセットされる。次に、プロセスは、ステップS94に進み、該パーツが[0,-dY,0]だけ移動される（モデル化領域で）。ステップS96では、該パーツをステップS94に示すように移動させることにより、衝突が起こるかどうかの決定が行われる。衝突が起こる場合、プロセスはステップS114に進む。衝突が起きなければ、プロセスはステップS98に進み、「フラグ進行＿Ｙ」が設定される。ステップS98の後、ステップS100で、該パーツの位置が、モデル化領域において、Ｙ方向の目標位置に到達したかどうかの決定がなされる。該パーツがＹ方向の目標に達していなければ、プロセスはステップS94に戻り、そこで該パーツは迫加分[0,-dY,0]だけ移動される。決定ステップS96で衝突が検出されたら、プロセスはステップS114に進み、そこで前の無衝突（最初でない）ノードが、ＯＰＥＮリストに追加される。次に、ステップS116で、「進行＿Ｙ」フラグが現在１に設定さているかどうか決定が行われる。「進行Ｙ」フラグが１に設定されていれば、プロセスはステップS118に進み、該パーツが[dP,(2^*dy),-dZ]だけ移動される。次に、プロセスはステップS 112に進み、ステップS118に示す移動の結果、衝突が起こるかどうかの検査が行われる。衝突が起きない場合、プロセスはステップS112からステップS92に進む。ステップS112で衝突が判断されると、プロセスはステップS104に進み、該パーツが前のS'位置にリセットされる。次に、プロセスは直接ステップS88に進み、該パーツがベクトルＶ分新しい位置S'に移動される。ステップS100において、Ｙ方向に沿って目標位置の到達したことが判断されると、プロセスは次にステップS102に進み、衝突が検出されなかった最後の移動の組みを示す現在のノードがＯＰＥＮリストに追加される。プロセスは、次に図17A〜17Bに示す微細運動計画作成プロセスに戻り、よってステップS78で実行されるＡ^*運動サーチの用意ができたことになる。図19は、図17A〜17Bの微細運動計画作成プロセスのステップS78に示すＡ^*微細運動アルゴリズムを示す。第１ステップS120において、ＯＰＥＮリストが空かどうかの決定が行われる。ＯＰＥＮリストが空であれば、プロセスはステップS122 に進み、そこでサーチがエラー表示で退出する。ＯＰＥＮリストが空でない場合、プロセスはステップS120からステップS124に進み、そこで最小コストを有するノードがＯＰＥＮリストから取り出され、ＣＬＯＳＥＤリストに設置される。このノードはniと呼ばれる。ステップS126では、該ノード、niが目標にあるかどうかの決定が行われる。該ノードniが目標にあれば、プロセスは直接ステップS128 に進み、そこで解経路（解答経路）が生成される。ノードniが目標にない場合、プロセスはステップS126からステップS130に進み、そこで親ノードniの続きノードnjを形成する実行可能な隣接ノードを得るためノードniが拡大される。続きノードnjは、それらの各コストと共にＯＰＥＮリストに追加される。隣接ノードは、親ノードniにおけるワークピースを３次元において包囲する複数の（つまり、26）隣接位置から構成される。各隣接ノードが実行可能かどうか、また各ノードがＯＰＥＮリストに追加されるべきかどうか決定するため、衝突チェックが行われる。幾何学的交差試験が肯定（何れの衝突も起きないことを示す）として返されると、隣接ノードは、そのコストと共にＯＰＥＮリストに追加される。アルゴリズムは、特定隣接ノードから目標ノードまでのユークリッド距離を、コスト（ｈコスト）の尺度（計量）として使用する。ｋコストを示す値の決定も可能であり、各続きのノードに付随される。しかし、図示の実施例では、ｋコストは１つも使用されておらず、したがってＡ^*サーチに関連する計算時間は最小となる。図９に示す微細運動サーチに対するＡ^*アルゴリズムは、どちらが最初であろうと、目標に到達するまで、或はＯＰＥＮリストが空になるまで継続される。図20は、ロボットの移動制御に使用されるシーケンサ／コントローラ46の関連部分、およびそれに対応する様々なハードウェアおよびセンサ47を示す。シーケンサ・コントローラ46は、構成要素として、特に全体運動モジュール54及びセンサに基づく運動モジュール56と連結されるロボット・タスク52を含む。全体運動モジュールには、全体運動の機能ライブラリが含まれ、センサに基づく運動モジュールは、センサに基づく運動の機能ライブラリを含む。各全体運動、センサに基づく運動モジュール（以下、センサベース運動モジュールとも称する。）は、反転運動学モジュール58に接続される軌道ジェネレータ60 に接続される。ソフトウェア・コードで実施されるディジタル低域フィルタより構成されるフィルタ62は、センサに基づく運動モジュール56の入力に接続される出力を有する。反転運動学モジュール58、フィルタ62を含むシーケンサ・コントローラ46の各構成要素は、適当なデバイス・ドライバ、ハードウェア・インタフェースを介し、ハードウェア・センサ47に接続される。デバイス・ドライバ、ハードウェア・インタフェースの実施に関しては、関連米国特許出願第08/338,113 、「板金曲げ計画の生成及び実行のための知能システム」（デービッド・アラン・ブーン、他）、更に、プログラム文書、「キメラII実時間プログラミング環境」バージョン1.02（1990年10月24日、デービッド・Ｂ・シチュアート、他、カーベギー・メロン大学、ペンシルベニア州ピッツバーヅ）を参照のこと。反転運動学モジュール（逆転運動モジュール）58は、適当なデバイス・ドライバ機構を介し、それぞれロボット16に接続される１つ以上のロボット・サーボ・コントローラ48に接続される。フィルタ62は、それぞれ１つ以上のセンサ64に接続される１つ以上のＡ/Ｄボード50に接続される。各ロボット・サーボ・コントローラ48は、線49を介し、センサに基づく運動モジュール56に直接接続される。線49は、ロボットの５つの軸位置に関するロボット・サーボ・コントローラ48からの読みを搬送するために使用され、したがって、センサに基づく運動制御モジュール56は、ロボットの何れの固有の制限にも適合するように位置情報に対して任意の必要な修正を加えることができ、或はロボットのセンサに基づく制御モジュール56は、ロボットが実際に与えらる制御命令に従い実際に移動しているかどうかことを知ることができる。各全体運動制御モジュール54、センサに基づく運動制御モジュール56は、シーケンサ・コントローラのロボット・タスク52により制御され、それぞれ様々な初期位置から目標位置へのロボットの移動を指示する。各運動制御モジュール54、56は、各動作期間中に、ロボット16が初期開始位置Q iから目標位置Qgまで進のに移動されるべき、デカルト空間での結び点のリストを出力することによりロボットの移動を指示する。各点が自由経路QiからQgに沿った連続位置に対応する結び点のリストは、次にロボット16の各座標に対してスプライン関数を計算する軌道ジェネレータ60に入力される。各スプライン関数は１対の隣接結び点間に伸びる。次に、結果として生じるスプライン関数が、結合座標（共同座標）でのロボットの移動を制御するための結合空間表示に適当な情報を変換するために、反転運動学モジュール（逆転運動学モジュール）58に入力される。１つ以上のロボット・サーボ・コントローラ48は、そこに入力されたスプライン関数に従い、ロボット各軸の軌道追跡を実行する。センサに基づく運動制御モジュール56は、図７に示すフローチャートのステップS92、図５に示す全体的曲げプロセスのステップS8に対応する曲げ追従操作の実行等、検知が必要な状況でのロボット運動を制御するために提供される。センサに基づく運動計画が実行されるように、図20に示す検知フィードバック機能が提供される。検知フィードバック機能は、１つ以上のセンサ64、１つ以上のＡ/ Ｄボード50、フィルタ62により構成され、これらは、検知フィードバック線63を介し、センサに基づく運動制御モジュール56に順次に接続される。１つ以上のセンサ64は、センサにより生成されるアナログ信号をディジタル信号に変換するための１つ以上のＡ/Ｄボードのその出力が接続される。前記ディジタル信号は、シーケンサ・コントローラ46によりディジタル形態で操作される。フィィルタ62 は、センサにより生成される信号内に存在する不必要な（例えば高周波の）雑音を取り除くため、出力Ａ/Ｄボード50とセンサに基づく運動制御モジュール56間に配置される。各ロボット・サーボ・コントローラ48は、Creonics運動コントローラ・モデル、即ち、Allen Bradley社から入手可能なＭＣＣＩＩＳ/Ｗ/ＲＯＭ#255991.0を備えている。図20に示す実地例によれば、各ロボット・サーボ・コントローラ48は、ロボット・アクチュエータ座標の計算、つまりロボット・アクチュエータの実際の位置決めが可能であり、従って、ロボット16の移動を制御するため、ロボットのマイクロ・スイッチ及びステップ・モータに適当な信号を出力する。図22〜27は、曲げ追従を伴う曲げの実行後ワークピースを搬出する時、ワークピースがパンチ工具およびダイに関連する際のモデル化されたワークピースの寸描図である。図示の例は、曲げプレスの離脱（解放）およびダイ空間からのワークピースの搬出中に行われる全体的運動を示すものである。図22において、図(b )では、ダイが下降され、工具パンチからダイが離脱し、同時にワークピースがＹ方向に下げられる。次に、ワークピースはＹ方向に引き戻され、ワークピースのピッチ（縦揺動）が上昇し、ワークピースが水平位置に向け移動される。ワークピースは、最終的に、図22の下方右手角に示す目標位置に配置される。図23では、図(a)に示すようにワークピースがその荷重曲げ状態で始まり、次にワークピースのＺ方向への下降とパンチ工具からのダイの離脱を同時に行うことにより図(b)に進む。次に、ワークピースは、図(c)に示すように、パンチ工具に当接するまで−Ｙ方向に移動される。ワークピースは、図(d)に示すように、パンチ工具をクリアするまで−Ｙ、−Ｚ方向に同時に移動される。次に、ワークピースは、図(e)に示す位置に到達するまで、−Ｙ方向に移動される。次に、ワークピースのピッチが上昇され、ワークピースが図(f)に示す水平位置に向け移動される。図24は、ワークピースがその係合曲げ状態で開始される図(a)を示す。図(b)に示すように、ダイが下降され、ワークピースは−Ｚ方向に少し下げられる。ダイが下げられる時、ワークピースは、下部フランジがワークピースの底部右角部に位置するため、+Z方向に同時に持ち上げられる。ワークピースは、次に、図(c) に示すようにダイに当接するまで−Ｙ方向に移動される。ワークピースのピッチが次に、ワークピースが−Ｙ方向に移動される間に、正方向に同時に移動され、結果的に図(d)に示す位置を有するワークピースとなる。図25は、図(a)で始まるワークピースを示す。図(a)において、ダイは既に離脱された位置にある。図(b)に示すように、ダイが下げられる。図(c)でワークピースは、-Y方向にダイ空間からワークピースを取り除く間に、正のピッチ方向に移動される。そして、ワークピースは、図(d)に示す目標位置に到達する。図26に示すワークピースは、グースネック・パンチによりちょうど形成されたチャンネル曲げ（溝曲げ）を有する。チャンネル曲げがある時、或はチャンネル曲げに類似の曲げが存在する時、ダイの下降高度とワークピースの上昇行動とを同期させることが重要である。したがって、ダイが図(a)のように下げられる時、ワークピースは上方向に上げられる必要がある。これにより、ダイの下降中にワークピースが−Ｚ方向に下げられた場合起こる、ワークピースとグースネック・パンチ間の衝突が避けられる。従って、図(b)に示すように、ワークピースは、それを−Ｚ,−Ｙ方向に同時に移動させることにより、角度をつけてグースネック・パンチを下降滑走させられる。シーケンサ／コントローラは、この工程の実行するために積極的追従を実行するよう設計される。前記積極的追従は、ワークピースがグースネック・パンチの底部先端面をクリア（離れる）するまで、グースネック・パンチの表面に沿って滑動する時、ワークピースとグースネック・パンチとの当接を故意に維持することを含む。ワークピースがパンチの底部先端面をクリアすると、ワークピースは、図(c)、(d)に示すその目標位置に達するまで、正のピッチ方向に移動させられる間に、−Ｙ方向に移動される。図27は、各図(b)、(c)、(d)に示すように、図(a)のダイの離脱中に同時に上方(+Z)に移動され、-Z,+Y方向に（オプションとして積極的追従を使用して）下方滑動されるワークピースを示す。ワークピースが、図 (e)に示すグースネック・パンチの底部点を通過すると、ワークピースは、図(f) に示すその目標位置に達するまで、-Y、＋ピッチ方向に移動される。前進および反転（逆転）運動学図21は、ロボット16を、ロボット原点に対して結合空間座標で、また指定された世界原点に対してデカルト空間座標で示す。ＢＭ100曲げ作業ステーション（曲げ加工ステーション）に設けられたロボット運動は、ＴＣＰ（工具中央点）をロボット原点に関連付ける結合空間での５つ座標(X,Y,Z,A,B)により表される。本文書内で記載する計画作成システムにより実行される運動計画作成は、世界原点と呼ばれる特定の基準点に関してのデカルト座標で計算される。したがって、ロボット位置表示を一つのシステムから他のシステムに変換する機構を有することが必要である。さらに詳細には、ロボットは、運動計画作成システムによるロボットの位置決めが度々世界オリジンに対するデカルト座標で表される必要がある一方、ロボットＴＣＰ位置を結合空間(X,Y,Z,A,B)で指定することにより制御される。従って、システムには、前進運動学計算を行い、結合座標(X.Y,Z,A.B) で表されたロボットの位置を世界座標（X,Y,Z,ピッチ、首振り（偏揺れ））に変換する装置が設置される必要がある。前進運動学解は、知られている結合角度から世界座標におけるロボット手位置を判断するものである。反転運動学解は、ロボット手を世界座標の指定位置に移動させるための１組の結合値を決定する。このような前進、反転運動学解を実施するために、ロボット、プレス・ブレーキは、連続するリンクの間の変換を表すためのDenavit- Hartenberg(Ｄ-Ｈ)コンベンションを使用して、モデル化される。Ｄ-Ｈコンベンションに従いながらヤコービアン・マトリックスが計算される。このマトリックスは、特定ロボット配置において、結合空間における微分変化を世界空間における変化に関連付ける。前進、反転運動学（そして一般的なロボット工学メカニクスと制御）に関しての詳細は、「ロボット工学メカニクスと制御の初歩」第２版、（ジョン・Ｊ・クレイグ著、1989年、アディソン・ウェズレイ出版社発行、マサチューセッツ州、リーディング）に与えられる。その内容全体は、本文書内で参照という形で取り入れられる。以上本発明を幾つかの図示実施例に基づき説明したが、本文書内で使用される用語は、説明するための用語であり、何ら制限を付加するものではない。次の項でクレイムを記載するが、その請求範囲内で、本発明の範囲、精神を越えることなく変更が可能である。前記では、本発明を特定手段、材料、実施例を参照し説明したが、本発明はこれら特定事項に限定されるわけではなく、クレイムの範囲内であれば、同等の構造、方法、用途全てに係るものである。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者クリスナンシバラーシバラマインディア 560034 バンガロー ▲ＩＩＩ▼ ブロックコラマンガラフィフティーンスメイン 515 【要約の続き】である。微細運動計画作成、概略的運動計画作成実行には、別の方法も提供可能である。

Claims

【特許請求の範囲】１．少なくとも１つのプロセッサおよびメモリを有するコンピュータにおける、自由空間内での、障害物の制限を受け初期位置から目標位置までのロボットの運動を計画する方法であり、一連の移動内でのｍ番目の移動に対して、前記ロボットが行う複数の提案移動を提案し；前記ロボットの少なくとも一部と前記自由空間を制限する前記障害物をモデル化し；前記ｍ番目の移動として実行される提案移動において、前記ロボットと障害物間で衝突が起きるかどうか決定し；前記一連の移動での各移動に対して、結果的に衝突を起こさず、かつ、前記ロボットを目標位置により近づける提案移動を選ぶことにより、前記一連の移動を含む計画を生成する、工程を備える方法。２．請求項１に記載の方法であり、前記ロボットは、曲げ装置により実行される一連の曲げ加工の至る所で、ワークピースを保持且つ移動操作するロボットを備える方法。３．請求項１に記載の方法であり、各提案移動に関連するコストの概算工程を更に含み、それにより前記生成工程は、前記一連の移動での各移動に対して、結果的に衝突を生ぜず且つ前記ロボットをより前記目標に近づけ且つ最小の概算コストを有する提案移動を選ぶことにより、前記一連の移動を含む計画を生成する方法。４．請求項３に記載の方法であり、特定の提案移動に対する前記概算コストは、前記特定移動が前記ｍ番目の移動として行われる後、前記ロボットの位置から前記目標位置までのユークリッド距離を含む方法。５．請求項３に記載の方法であり、特定の提案移動に対する前記概算コストは、(m-1)番目の移動が行われた後のある位置から、前記特定の提案移動の実行後の前記ロボットの位置へ移動するためのロボット走行時間を示す概算値を含む方法。６．請求項１に記載の方法であり、前記提案工程前、前記一連の移動でのｍ番目の移動に対して、Ｃ空間での複数移動を指定し、衝突チェックを行うことにより、前記指定された複数の移動のうちどれが実行可能か識別する工程を更に含み、前記提案工程は、前記実行可能と識別された各運動からの提案移動を含む方法。７．請求項６に記載の方法であり、前記一連の移動でのｍ番目の移動に対して指定された前記指定された複数の移動は、前記一連の移動の(m-1)番目の移動における前記ロボットの位置を集団的に囲む、複数の方向における移動を含む方法。８．請求項６に記載の方法であり、前記一連の移動のｍ番目の移動に対する前記指定された複数の移動は、複数の知能的移動方向における移動を含む方法。９．請求項８に記載の方法であり、前記方法は、曲げの完了後、曲げ装置の工具だてパンチから可鍛性ワークピースを搬出するため、前記ロボットの運動を計画し、前記知能的方向は、前記ワークピースを下方移動させる前記ロボットの下方移動を含む方法。 10.請求項８に記載の方法であり、前記方法は、曲げの完了後、曲げ装置の工具だてパンチから可鍛性ワークピースを搬出させるため、前記ロボットの運動を計画し、前記知能的方向は、前記ワークピースを前記曲げ装置から退出させる前記ロボットの後進移動を含む方法。 11.請求項８に記載の方法であり、前記方法は、曲げの完了後、曲げ装置の工具だてパンチから可鍛性ワークピースを搬出させるため、前記ロボットの運動を計画し、前記知能的方向は、前記ワークピースをして傾斜位置から水平位置へ向けてのピッチ変更を行わせる前記ロボットの移動を含む方法。 12.請求項８に記載の方法であり、前記方法が、曲げの完了後、曲げ装置の工具だてパンチから可鍛性ワークピースを搬出させるため、前記ロボットの運動を計画し、前記知能的方向は、前記ワークピースの下降移動、前記曲げ装置からの退出、角度を付けられた位置から水平位置に向けてのピッチ低下を行わせる前記ロボットの移動を含む方法。 13.請求項１に記載の方法であり、前記ロボットの作業空間のｍツリー表示を形成し；前記作業空間の前記ｍツリー表示の自由空間内での最大重複レクタングロイドを計算する、工程を更に含む方法。 14.請求項13に記載の方法であり、前記ｍツリー表示がオクツリー表示である方法。 15.請求項13に記載の方法であり、前記最大重複レクタングロイドが最大重複平行六面体を含む方法。 16.請求項13に記載の方法であり、前記提案工程が、ｍ番目の移動に対して、前記一連の移動の(m-1)番目の移動直後に前記ロボットが位置付けされる最大重複レクタングロイドの中に存在する各位置へのロボットの１組の移動を提案することを含む方法。 17.請求項16に記載の方法であり、前記１組の移動は、現在占領中の最大重複レクタングロイドの８個の角部の何れか１つへ前記ロボットを並行移動し；前記ロボットを前記目標位置に対応する位置にもたらす複数の所定の方向の何れか１つに沿って前記ロボットを移動する方法。 18.請求項16に記載の方法であり、前記１組の移動は、３つの直交方向の第１において、前記ロボットを、前記目標位置に対応する前記第１直交方向に沿った位置へ移動し；前記３つの直交方向の第２において、前記ロボットを、前記目標位置に対応する前記第２直交方向に沿った位置へ移動し；前記３つの直交方向の第３において、前記ロボットを、前記目標位置に対応する前記第３直交方向に沿った位置へ移動し；前記ロボットのグリッパのピッチを調整するように、前記ロボットを移動し；前記ロボットのグリッパのピッチと首振りの両方を調整するように、前記ロボットを移動する方法。 19.請求項16に記載の方法であり、前記１組の移動は、そのような移動が、前記目標位置に対応する直交位置に前記ロボットをもたらす時のみ、複数の直交方向の１つに沿って移動することを含む方法。 20.請求項２に記載の方法であり、複数の、位置の対qi,qgの間に伸びる複数の自由空間微細運動解経路を計画する微細運動計画作成と；複数の、位置の対Qi,Qgの間に伸びる複数の自由空間概略的運動解経路を計画する概略的運動計画作成と、を含む方法。 21.請求項20に記載の方法であり、前記微細運動計画作成は、位置の各対qi,qgに対して、前記提案工程、モデル化工程、決定および生成工程を実行することを含み、前記提案工程は、前記ｍ番目の移動に対してＣ空間での複数の移動を指定し、衝突チェックにより、前記指定された複数の移動の内どれが実行可能か識別することを含む方法。 22.請求項20に記載の方法であり、前記概略的運動計画作成は、位置の各対Qi,Qgに対して、前記提案工程、モデル化工程、決定および生成工程を実行し、前記提案工程は、前記ロボットの自由空間内の最大重複平行六面体内で１組の移動を提案することを含む方法。 23.請求項21に記載の方法であり、前記概略的運動計画作成は、位置の各対Qi,Qgに対して、前記提案工程、モデル化工程、決定および生成工程を実行し、前記提案工程は、前記ロボットの自由空間内の最大重複平行六面体内での１組の移動を提案することを含む方法。 24.請求項２に記載の方法であり、簡単な無衝突経路が決定可能かどうか計算し；前記簡単な無衝突経路を横断する移動を含む計画を作成し；前記提案、決定、生成工程の動作を禁止する方法。 25.初期位置から目標位置まで、障害物により制限される自由空間内でのロボットの運動を計画するシステムであり、一連の移動内でのｍ番目の移動に対して、前記ロボットが行う複数の提案移動を提案する提案手段と；前記ロボットの少なくとも一部と、前記自由空間を制限する障害物をモデル化するモデル化手段と；前記ｍ番目の移動として実行される提案移動に対して、前記ロボットと障害物間で衝突が起きるかどうか決定する決定手段と；前記一連の移動内の各移動に対して、結果的に衝突を生ぜず、かつ、前記ロボットを前記目標位置に近づける提案移動を選ぶことにより、前記一連の移動を含む計画を生成する生成手段と、を含むシステム。 26.請求項25に記載のシステムであり、前記ロボットは、曲げ装置により実行される一連の曲げ操作全体を通して、ワークピースを保持且つ移動操作するロボットを含むシステム。 27.請求項25に記載のシステムであり、各提案移動に関連するコストを概算する概算手段により更に構成され、それにより、前記生成手段は、前記一連の移動内の各移動に対して、結果的に衝突を生ぜず、かつ、前記ロボットを前記目標位置により近づけ、かつ、最小の概算コストを有する提案移動を選ぶことにより、前記一連の移動を含む計画を生成する手段を含むシステム。 28.請求項27に記載のシステムであり、特定の提案移動に対する前記概算コストは、前記特定移動が前記ｍ番目の移動として行われる後、前記ロボットの位置から前記目標位置までのユークリッド距離を含むシステム。 29.請求項27に記載のシステムであり、特定の提案移動に対する前記概算コストは、、(m-1)番目の移動が行われた後のある位置から、前記特定の提案移動の実行後の前記ロボットの位置へ移動するためのロボット走行時間を示す概算値を含むシステム。 30.請求項25に記載のシステムであり、前記一連の移動のｍ番目の移動に対して、Ｃ空間での複数移動を指定する指定手段と；衝突チェックにより、前記してされた複数の移動のうちどれが実行可能か識別する識別手段とにより更に構成され、前記提案手段は、前記識別手段により実行可能と識別された各移動から移動を提案する手段を含むシステム。 31.請求項30に記載のシステムであり、前記一連の移動でのｍ番目の移動に対して指定された前記指定された複数の移動は、前記一連の移動の(m-1)番目の移動における前記ロボットの位置を集団的に囲む、複数の方向における移動を含むシステム。 32.請求項30に記載のシステムであり、前記一連の移動のｍ番目の移動に対する前記指定された複数の移動は、複数の知能的移動方向における移動を含むシステム。 33.請求項32に記載のシステムであり、曲げ完了後、可鍛性ワークピースを曲げ装置の工具だてパンチから搬出するため、前記ロボットの運動を計画する手段を更に含み、前記知能的方向は、前記ワークピースの下方移動を起こす前記ロボットの下降移動を含むシステム。 34.請求項32に記載のシステムであり、曲げの完了後、可鍛性ワークピースを曲げ装置の工具だてパンチから搬出するため、前記ロボットの運動を計画する手段をさらに含み、前記知能的方向は、前記ワークピースを前記曲げ装置から退出さる前記ロボットの後退移動を含むシステム。 35.請求項32に記載のシステムであり、曲げの完了後、可鍛性ワークピースを曲げ装置の工具だてパンチから搬出するため、前記ロボットの運動を計画する手段をさらに含み、前記知能的方向は、前記ワークピースの傾斜位置から水平位置までのピッチ変更をもたらす前記ロボットの移動を含むシステム。 36.請求項32に記載のシステムであり、曲げの完了後、可鍛性ワークピースを曲げ装置の工具だてパンチから搬出するため、前記ロボットの運動を計画する手段によりさらに構成され、前記知能的方向が、前記ワークピースの下方移動、前記曲げ装置を後退および離反移動、角度付き位置から水平位置までのピッチ変更を引き起こす前記ロボットの移動を含むシステム。 37.請求項25に記載のシステムであり、前記ロボットの作業空間のｍツリー表示を形成する形成手段と；前記作業空間の前記ｍツリー表示の自由空間内での最大重複レクタングロイドを計算する計算手段、とにより更に構成されるシステム。 38.請求項37に記載のシステムであり、前記ツリーが表示が、オクツリー表示であるシステム。 39.請求項37に記載のシステムであり、前記最大重複レクタングロイドが、最大重複平行六面体を含むシステム。 40.請求項37に記載のシステムであり、前記提案手段が、ｍ番目の移動に対して、前記一連の移動の(m-1)番目の移動直後に前記ロボットが位置付けされる最大重複レクタングロイド内の各位置への１組のロボット移動を提案する手段を含むシステム。 41.請求項40に記載のシステムであり、前記１組の移動が、現在の最大重複レクタングロイドの８個の角の何れか１つへの前記ロボットの平行移動と；前記ロボットを前記目標位置に対応する、前もって定められた方向に沿った位置へもたらす、複数の前もって定められた方向の何れか１つの沿った前記ロボットの移動、とを含むシステム。 42.請求項40に記載のシステムであり、前記１組の移動が、３つの直交方向の第１において、前記目標位置に対応する前記第１の直交方向に沿った位置への前記ロボットの移動と；前記３つの直交方向での第２において、前記目標位置に対応する前記第２の直交方向に沿った位置への前記ロボットの移動と；前記３つの直交方向の第３において、前記目標位置に対応する前記第３の直交方向に沿った位置への前記ロボットの移動と；前記ロボットのグリッパのピッチを調整するための前記ロボットの移動と；前記ロボットの前記グリッパのピッチと偏揺れの両方を調整するための前記ロボットの移動、とを含むシステム。 43.請求項40に記載のシステムであり、前記１組の移動は、そのような移動が前記ロボットを前記目標に対応する直交位置にもたらす時のみ、複数の直交方向の１つに沿って移動することを含むシステム。 44.請求項26に記載のシステムであり、複数の各対の位置、qi、qg間に伸びる複数の自由空間微細運動解経路を計画する微細運動計画作成手段と；複数の各対の位置、Qi,Qg間に伸びる複数の自由空間概略的運動解経路を計画する概略的運動計画作成手段、とを含むシステム。 45.請求項44に記載のシステムであり、前記微細運動計画作成手段が、各対の位置、qi,qgに対して、前記提案手段、モデル化手段、決定手段、生成手段を操作する手段より構成され、前記提案手段が、前記ｍ番目の移動に対して、Ｃ空間の複数の移動を指定する指定手段と、衝突チェックにより、前記指定された複数の移動のうちどれが実行可能か識別する識別手段とを含むシステム。 46.請求項44に記載のシステムであり、前記概略的運動計画作成手段が、各対の位置、Qi,Qgに対して、前記提案手段、モデル化手段、決定手段、生成手段を操作する手段より構成され、前記提案手段が、前記ロボットの自由空間内の最大重複平行六面体内での１組の移動を提案する手段を含むシステム。 47.請求項45に記載のシステムであり、前記概略的運動計画作成手段が、各対の位置、Qi,Qgに対して、前記提案手段、モデル化手段、決定手段、生成手段を操作する手段より構成され、前記提案手段が、前記ロボットの自由空間内の最大重複平行六面体内での１組の移動を提案する手段を含むシステム。 48.請求項26に記載のシステムであり、簡単な無衝突経路の決定が可能かどうか計算する計算手段と；前記簡単な無衝突経路を横断する移動を含む経路を形成する形成手段と；前記提案手段、決定手段、生成手段の操作を禁止する禁止手段、とにより更に構成されるシステム。