JPH10249763A - Friction parameter control method for robot manipulator - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a friction parameter control method for a robot manipulator capable of performing accurate control in a short time. SOLUTION: A robot manipulator is previously operated on a preset target track under plural friction parameters to find an error function between the target track and an actually measured operation (S1, S2). In accordance with the tendency of the change of the error function with the change of the friction parameters, the friction parameters are controlled in a control matrix calculating process to calculate the control amount of the friction parameters and a series of friction parameter control processes to control the friction parameters for the inclination and offset of the error function to be zero with the error function and the control matrix found by the control matrix calculating process (S6, S7, S8). After the friction parameters are controlled, parameters for joints are controlled.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は，ロボットマニピュ
レータの制御精度向上のための制御パラメータの調整方
法に関するものであり，モータサーボ系のパラメータと
して摩擦に関するパラメータである粘性摩擦係数，及び
クーロン摩擦力の調整を取り扱うものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method of adjusting control parameters for improving the control accuracy of a robot manipulator, and relates to a viscous friction coefficient and a Coulomb friction force, which are parameters relating to friction, as parameters of a motor servo system. It deals with adjustment.

【０００２】[0002]

【従来の技術】産業用に用いられるロボットマニピュレ
ータでは，関節部等に複雑な駆動力伝達機構が用いられ
ているため，その関節剛性特性の影響による位置決めの
狂いや残留振動，ゆらぎ等を制御，補償するには関節剛
性を同定しておく必要がある。また，ロボットマニピュ
レータを高精度に制御するためには，関節剛性以外に
も，更にモータサーボ系のパラメータ，例えば摩擦に関
するパラメータ等も正確に同定しなければならない。そ
こで，上記摩擦に関するパラメータである粘性摩擦係
数，及びクーロン摩擦力を同定する方法が，例えば特開
平４−２７１４０３号公報に提案されている（以下，従
来技術１とする）。この従来技術１では，神経回路モデ
ルを用いたフィードバック誤差学習によって得られる理
想の逆ダイナミクスモデルと，粘性摩擦係数及びクーロ
ン摩擦力を省略した運動方程式を用いて計算された逆ダ
イナミクスモデルとの差を用いて，粘性摩擦係数及びク
ーロン摩擦力を同定している。以下，その方法について
簡単に説明する。2. Description of the Related Art In a robot manipulator used for industrial purposes, a complicated driving force transmission mechanism is used for a joint part and the like, so that it is possible to control a positioning deviation, a residual vibration, a fluctuation, etc. due to an influence of a joint rigidity characteristic. To compensate, it is necessary to identify the joint stiffness. In addition, in order to control the robot manipulator with high accuracy, it is necessary to accurately identify not only the joint stiffness but also the parameters of the motor servo system, for example, the parameters related to friction. Therefore, a method for identifying the viscous friction coefficient and the Coulomb friction force, which are parameters relating to the friction, has been proposed in, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-271403 (hereinafter referred to as Conventional Technique 1). In this prior art 1, the difference between the ideal inverse dynamics model obtained by feedback error learning using a neural network model and the inverse dynamics model calculated using the equation of motion omitting the viscous friction coefficient and Coulomb friction force is calculated. The viscous friction coefficient and Coulomb friction force have been identified using this method. Hereinafter, the method will be briefly described.

【０００３】上記理想の逆ダイナミクスモデルとは，ロ
ボットマニピュレータの各関節に目標となるθ（位
置），θ′（速度），θ″（加速度）を与えたときに，
これらによって形成される軌道をロボットマニピュレー
タが運動するのに必要なトルクを計算するためのモデル
である。これに神経回路モデルを用いたフィードバック
誤差学習を行うことで，運動方程式を解くことなく上記
理想の逆ダイナミクスモデルを求める。即ち，ロボット
マニピュレータにおける１つの関節の現在位置での角度
をθ，その関節の次の目標位置での角度をθｄ，係数を
Ｋｐとすると，位置の目標値はＫｐ（θｄ−θ）で表さ
れる。また，ロボットマニピュレータの１つの関節が何
秒でどこまで動くかを示す速度の目標値はＫｖ（θ′ｄ
−θ′）で表される。そこで，上記神経回路の入力にθ
ｄ，θ′ｄ，θ″ｄを，教示データにＫｐ（θｄ−θ）
＋Ｋｖ（θ′ｄ−θ′）を用いて学習を行わせ，ロボッ
トマニピュレータの運動に必要なトルクを神経回路モデ
ルに出力させている。その学習には，ロボットマニピュ
レータの関節を数百回単位で目標位置まで動かしては元
の位置まで戻すという操作が必要となる。一方，３軸型
マニピュレータの運動方程式は，一般に次のように表さ
れる。 τ＝Ｊ（θ）θ″＋Ｃ（θ′，θ）＋Ｐ（θ）＋Ｄθ′＋Ｅ（θ′，θ） … （１） ここで，τはトルク，Ｊ（θ）θ″は慣性力に関する
項，Ｃ（θ′，θ）は遠心力，コリオリ力に関する項，
Ｐ（θ）は重力に関する項，Ｄθ′は粘性摩擦に関する
項，Ｅ（θ′，θ）クーロン摩擦に関する項である。[0003] The above-mentioned ideal inverse dynamics model is defined as follows: when a target θ (position), θ ′ (velocity), θ ″ (acceleration) is given to each joint of a robot manipulator.
This is a model for calculating the torque required for the robot manipulator to move on the trajectory formed by these. By performing feedback error learning using a neural network model on this, the ideal inverse dynamics model is obtained without solving the equation of motion. That is, assuming that the angle at the current position of one joint in the robot manipulator is θ, the angle at the next target position of the joint is θd, and the coefficient is Kp, the target value of the position is represented by Kp (θd−θ). You. Further, the target value of the speed indicating how many seconds and how much one joint of the robot manipulator moves is Kv (θ′d
−θ ′). Therefore, the input of the above neural circuit is θ
d, θ′d, θ ″ d are added to the teaching data as Kp (θd−θ)
Learning is performed using + Kv (θ′d−θ ′), and the torque required for the movement of the robot manipulator is output to the neural circuit model. The learning requires an operation of moving the joint of the robot manipulator to the target position in units of several hundred times and returning to the original position. On the other hand, the equation of motion of a three-axis manipulator is generally expressed as follows. τ = J (θ) θ ″ + C (θ ′, θ) + P (θ) + Dθ ′ + E (θ ′, θ) (1) where τ is a torque and J (θ) θ ″ is a term relating to an inertial force. , C (θ ′, θ) are terms related to centrifugal force and Coriolis force,
P (θ) is a term relating to gravity, Dθ ′ is a term relating to viscous friction, and E (θ ′, θ) is a term relating to Coulomb friction.

【０００４】上記神経回路モデルによる逆ダイナミクス
モデルと，上記（１）式から粘性摩擦，及びクーロン摩
擦に関する項を省略した運動方程式により計算される逆
ダイナミクスモデルとの差をとれば，粘性摩擦，及びク
ーロン摩擦によって発生した力を得ることができる。こ
こで，粘性摩擦は速度に比例し，クーロン摩擦は一定の
力であるから，上記２つの逆ダイナミクスモデルによる
トルクの差を縦軸に，速度を横軸にとってグラフを作成
すれば，そのグラフは直線となり，その直線の傾きが粘
性摩擦係数Ｄ，オフセットがクーロン摩擦力Ｅ（θ′，
θ）となるはずである。そこで，上記２つの逆ダイナミ
クスモデルによるトルクの差を最小自乗近似して直線を
作成したグラフ（図１２参照）の傾きより粘性摩擦係数
Ｄを，オフセットよりクーロン摩擦力Ｅ（θ′，θ）を
求めている。また，ロボットマニピュレータにおけるサ
ーボ剛性と関節剛性の測定方法が，日本ロボット学会誌
（Ｖｏｌ．１３Ｎｏ．３，ｐｐ．３９０〜３９６，１９
９５）に提案されている（以下，従来技術２とする）。
この従来技術２では，６軸のロボットマニピュレータに
おける，上記サーボ剛性と関節剛性とを測定する２つの
方法が提案されている。その第１の方法は，サーボ状態
のロボットマニピュレータを任意の位置に静止させて手
先に適当な外力を加え，それによる手先の微小変位を精
密測定することによりサーボ剛性と関節剛性を合わせた
剛性を得るというものである。また第２の方法は，モー
タ側を機械的に固定させた状態で，即ちサーボを効かせ
ない状態で手先に適当な外力を加え，それによる手先の
微小変位を精密測定することにより関節剛性のみを得る
というものである。The difference between the inverse dynamics model based on the neural network model and the inverse dynamics model calculated by the equation of motion omitting terms relating to viscous friction and Coulomb friction from the above equation (1) is given as follows. The force generated by Coulomb friction can be obtained. Here, viscous friction is proportional to speed, and Coulomb friction is a constant force. Therefore, if a graph is created with the difference between the torques by the above two inverse dynamics models on the vertical axis and the speed on the horizontal axis, the graph is The slope of the straight line is the viscous friction coefficient D, and the offset is the Coulomb friction force E (θ ′,
θ). Therefore, the viscous friction coefficient D is obtained from the slope of a graph (see FIG. 12) in which a straight line is created by least-squares approximation of the difference between the torques obtained by the above two inverse dynamics models, and the Coulomb frictional force E (θ ′, θ) is obtained from the offset. I'm asking. In addition, a method of measuring servo stiffness and joint stiffness in a robot manipulator is described in Journal of the Robotics Society of Japan (Vol. 13 No. 3, pp. 390-396, 19).
95) (hereinafter referred to as prior art 2).
In prior art 2, two methods for measuring the above-mentioned servo stiffness and joint stiffness in a six-axis robot manipulator are proposed. In the first method, the robot manipulator in the servo state is stopped at an arbitrary position, an appropriate external force is applied to the hand, and the minute displacement of the hand is precisely measured. It is to get. In the second method, an appropriate external force is applied to the hand while the motor side is mechanically fixed, that is, in a state where the servo is not effective, and the minute displacement of the hand is precisely measured. It is to get.

【０００５】[0005]

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術１による
摩擦パラメータの同定方法では，上述のように神経回路
モデルの学習を数百回単位でおこなわなければならず，
摩擦パラメータの同定を行うまでに多大な時間と労力を
必要とするという問題点があった。また，神経回路モデ
ルより得られた理想の逆ダイナミクスモデルと，運動方
程式から摩擦の項を取り除いて得られた逆ダイナミクス
モデルとの差分が摩擦であると仮定しているが，実際に
は，その差分にはモデリングの際の誤差等も含まれてお
り，上記仮定自体が正しいとは言えない。そのため，図
１２に示すように，上記差分データは正確に一次式近似
できているとは言いがたく，よってその一次式の傾き，
オフセットより求められる粘性摩擦係数，クーロン摩擦
力も正確なものとは言えない。また，目標軌跡に関して
は何の記述もされていないが，一般に摩擦パラメータは
姿勢によって変動するため，このことを考慮に入れて摩
擦パラメータの同定を行う必要がある。また，上記従来
技術２によるサーボ剛性と関節剛性の測定方法のうち，
上記第１の方法では，サーボ剛性と関節剛性を合わせた
剛性しか得ることができない。また，サーボ剛性は摩擦
等の影響により大きくずれるため，得られた全体の剛性
からサーボ剛性，若しくは関節剛性を差し引いて関節剛
性，若しくはサーボ剛性を得ることは困難である。従っ
てこのような方法では，モータサーボ系のパラメータや
関節剛性を個々に正確に調整してロボットマニピュレー
タを高精度に調整することはできない。また，上記第２
の方法では，得られるのは関節剛性のみであり，サーボ
剛性を得ることができず，しかもモータ側の全軸を機械
的に固定させるのにかなりの手間がかかるという問題点
があった。本発明は上記事情に鑑みてなされたものであ
り，その第１の目的は，短時間で正確な摩擦パラメータ
の調整を行うことができるロボットマニピュレータの摩
擦パラメータ調整方法を提供することである。更に，第
２の目的は，摩擦パラメータを含めた各制御パラメータ
を個々に正確に調整することが可能なロボットマニピュ
レータの制御パラメータ調整方法を提供することであ
る。In the method for identifying a friction parameter according to the prior art 1 described above, learning of a neural network model must be performed in units of several hundred times as described above.
There is a problem that it takes a lot of time and effort to identify the friction parameters. It is also assumed that the difference between the ideal inverse dynamics model obtained from the neural network model and the inverse dynamics model obtained by removing the friction term from the equation of motion is friction. The difference includes an error at the time of modeling, and the above assumption itself cannot be said to be correct. Therefore, as shown in FIG. 12, it is difficult to say that the difference data can be accurately approximated by a linear expression.
The viscous friction coefficient and Coulomb friction force obtained from the offset are not accurate. Although no description is given regarding the target trajectory, the friction parameter generally varies depending on the posture, and it is necessary to identify the friction parameter in consideration of this fact. Also, among the methods for measuring the servo stiffness and the joint stiffness according to the prior art 2 described above,
In the first method, only the rigidity obtained by combining the servo rigidity and the joint rigidity can be obtained. Further, since the servo stiffness is largely deviated due to friction or the like, it is difficult to obtain the joint stiffness or the servo stiffness by subtracting the servo stiffness or the joint stiffness from the obtained overall stiffness. Therefore, in such a method, the robot manipulator cannot be adjusted with high accuracy by individually and precisely adjusting the parameters and joint stiffness of the motor servo system. In addition, the second
In the method (1), only the joint stiffness can be obtained, the servo stiffness cannot be obtained, and furthermore, it takes considerable time to mechanically fix all the axes on the motor side. The present invention has been made in view of the above circumstances, and a first object of the present invention is to provide a friction parameter adjustment method for a robot manipulator that can accurately adjust a friction parameter in a short time. It is a second object of the present invention to provide a method for adjusting a control parameter of a robot manipulator that can individually and precisely adjust each control parameter including a friction parameter.

【０００６】[0006]

【課題を解決するための手段】上記第１の目的を達成す
るために，第１の発明は，予め，複数の摩擦パラメータ
の下で，所定の目標軌跡に基づいてロボットマニピュレ
ータを動作させ，上記各摩擦パラメータにおける上記目
標軌跡と実測動作との誤差関数を求め，上記摩擦パラメ
ータの変化に対する上記誤差関数の変化の傾向に基づい
て，摩擦パラメータの調整量を計算するための調整行列
を算出する調整行列算出工程と，所定の目標軌跡に基づ
いてロボットマニピュレータを動作させて上記目標軌跡
と実測動作との誤差関数を求め，該誤差関数と予め上記
調整行列算出工程で求めた上記調整行列とに基づいて，
上記誤差関数の傾きとオフセットを共に０に近づけるよ
うに摩擦パラメータを調整する一連の処理を，上記誤差
関数の傾きとオフセットが所定値以下になるまで繰り返
し行う摩擦パラメータ調整工程とを具備してなることを
特徴とするロボットマニピュレータの制御パラメータ調
整方法として構成されている。また，上記所定の目標軌
跡として，微小な周期関数を用いれば，ロボットマニピ
ュレータの姿勢が大きく変化することがないため，摩擦
の変化や重力項等の非線形成分の影響を受けにくく，従
って摩擦パラメータの調整を正確に行うことが可能とな
る。更に，上記誤差関数として，上記目標軌跡に基づい
て上記ロボットマニピュレータを動作させ，それにより
得られた関節の移動軌跡の実測値を所定のモデル関数に
当てはめることにより上記実測値の振幅及び位相を求
め，該実測値の振幅及び位相と上記目標軌跡の振幅及び
位相との間の誤差を算出する一連の処理を，上記目標軌
跡の振幅及び周期を変化させて繰り返し行い，上記目標
軌跡の振幅及び周期の変化に対する上記誤差の変化を速
度振幅を用いて一次式近似したものを用いることによ
り，一次式という簡単な形で誤差関数が表現でき，取り
扱うデータ量が圧縮され，摩擦パラメータ調整時の計算
量が軽減し，計算の高速化を図ることができる。更に，
上記所定のモデル関数として，上記関節の移動軌跡のオ
フセット，傾き，振幅，位相の各パラメータを用いたも
のを用いることで，それらのパラメータに関する情報を
正確に推定することができ，より正確な摩擦パラメータ
の調整が可能となる。In order to achieve the first object, a first invention is to operate a robot manipulator based on a predetermined target trajectory under a plurality of friction parameters in advance. An adjustment function for obtaining an error function between the target trajectory and the actual measurement operation for each friction parameter, and calculating an adjustment matrix for calculating an adjustment amount of the friction parameter based on a tendency of the change of the error function with respect to the change of the friction parameter. A matrix calculating step, an error function between the target trajectory and the actual measurement operation is determined by operating the robot manipulator based on a predetermined target trajectory, and based on the error function and the adjustment matrix previously determined in the adjustment matrix calculating step. hand,
A friction parameter adjusting step of repeating a series of processes for adjusting the friction parameter so that both the slope and the offset of the error function are close to 0 until the slope and the offset of the error function become equal to or less than a predetermined value. The method is configured as a method for adjusting a control parameter of a robot manipulator. In addition, if a small periodic function is used as the predetermined target trajectory, the posture of the robot manipulator does not change significantly, so that it is hardly affected by a change in friction or a nonlinear component such as a gravitational term. Adjustment can be performed accurately. Further, as the error function, the robot manipulator is operated based on the target trajectory, and the measured value of the movement trajectory of the joint obtained thereby is applied to a predetermined model function to obtain the amplitude and phase of the measured value. , A series of processes for calculating an error between the amplitude and phase of the measured value and the amplitude and phase of the target trajectory are repeated by changing the amplitude and cycle of the target trajectory, and the amplitude and cycle of the target trajectory are calculated. The error function can be expressed in a simple form of the linear equation by using the linear equation approximation of the change of the error with respect to the change of the velocity, and the amount of data to be handled is compressed. Can be reduced, and the calculation can be speeded up. Furthermore,
By using, as the predetermined model function, parameters of offset, inclination, amplitude, and phase of the movement trajectory of the joint, information on those parameters can be accurately estimated, and more accurate friction can be obtained. Adjustment of parameters becomes possible.

【０００７】更に，上記摩擦パラメータ調整工程を，上
記ロボットマニピュレータの姿勢を変えてそれぞれ行う
ことにより，姿勢の違いによる摩擦パラメータの変動に
対応することができる。更に，上記摩擦パラメータ調整
工程における各摩擦パラメータの調整量と，該摩擦パラ
メータ調整量による摩擦パラメータ調整後の上記誤差関
数とに基づいて，上記調整行列算出工程で求められた上
記調整行列の更新を行うことにより，ロボットマニピュ
レータの機種の違い等による微妙な誤差を吸収し，常に
正確な摩擦パラメータの調整を行うことができる。ま
た，上記第２の目的を達成するために，第２の発明は，
予め，複数の摩擦パラメータの下で，所定の目標軌跡に
基づいてロボットマニピュレータを動作させ，上記各摩
擦パラメータにおける上記目標軌跡と実測動作との誤差
関数を求め，上記摩擦パラメータの変化に対する上記誤
差関数の変化の傾向に基づいて，摩擦パラメータの調整
量を計算するための調整行列を算出する調整行列算出工
程と，所定の目標軌跡に基づいてロボットマニピュレー
タを動作させて上記目標軌跡と実測動作との誤差関数を
求め，該誤差関数と予め上記調整行列算出工程で求めた
上記調整行列とに基づいて，上記誤差関数の傾きとオフ
セットを共に０に近づけるように摩擦パラメータを調整
する一連の処理を，上記誤差関数の傾きとオフセットが
所定値以下になるまで繰り返し行う摩擦パラメータ調整
工程と，上記摩擦パラメータ調整工程終了後，上記ロボ
ットマニピュレータの関節剛性に関する制御パラメータ
の調整を行う関節剛性パラメータ調整工程とを具備して
なることを特徴とするロボットマニピュレータの制御パ
ラメータ調整方法として構成されている。Further, by performing the friction parameter adjusting step while changing the posture of the robot manipulator, it is possible to cope with a change in the friction parameter due to a difference in posture. Further, based on the adjustment amount of each friction parameter in the friction parameter adjustment step and the error function after the friction parameter adjustment based on the friction parameter adjustment amount, updating the adjustment matrix obtained in the adjustment matrix calculation step is performed. By doing so, it is possible to absorb subtle errors due to differences in the types of robot manipulators, etc., and to always adjust friction parameters accurately. Further, in order to achieve the above second object, the second invention provides:
A robot manipulator is operated based on a predetermined target trajectory under a plurality of friction parameters in advance, and an error function between the target trajectory and the actual measurement operation in each of the friction parameters is obtained. An adjustment matrix calculation step of calculating an adjustment matrix for calculating an adjustment amount of the friction parameter based on the tendency of the change of the frictional parameter; and operating the robot manipulator based on a predetermined target trajectory to calculate the relationship between the target trajectory and the actual measurement operation. A series of processes for obtaining an error function and adjusting a friction parameter based on the error function and the adjustment matrix previously obtained in the adjustment matrix calculation step so as to make both the slope and the offset of the error function close to 0, A friction parameter adjustment step that is repeated until the slope and offset of the error function become equal to or less than a predetermined value; After parameter adjustment step is completed, and is configured as a control parameter adjustment method of a robot manipulator, characterized by comprising; and a joint stiffness parameter adjusting step of adjusting the control parameter of the joint stiffness of the robot manipulator.

【０００８】[0008]

【作用】上記第１の発明では，予め調整行列算出工程に
おいて，摩擦パラメータの調整に用いられる調整行列が
算出される。この工程では，複数の摩擦パラメータの下
で，所定の目標軌跡に基づいてロボットマニピュレータ
が動作させられ，上記各摩擦パラメータにおける上記目
標軌跡と実測動作との誤差関数が求められる。ここで，
上記所定の目標軌跡として微小な周期関数を用いれば，
ロボットマニピュレータの姿勢が大きく変化することが
ないため，摩擦の変化や重力項等の非線形成分の影響を
受けにくく，従って摩擦パラメータの調整を正確に行う
ことが可能となる。また，上記誤差関数とは，例えば目
標軌跡の振幅，周期を変化させたときの上記目標軌跡と
実測動作との誤差の傾向を表すものであり，例えば次の
ような方法で求められる。まず任意の目標軌跡に基づい
てロボットマニピュレータが動作され，それにより得ら
れた関節の移動軌跡の実測値を所定のモデル関数に当て
はめることにより上記実測値の振幅及び位相が求めら
れ，該実測値の振幅及び位相と上記目標軌跡の振幅及び
位相との間の誤差が算出される。この一連の処理が，上
記目標軌跡の振幅及び周期を変化させて繰り返し行わ
れ，上記目標軌跡の振幅及び周期の変化に対する上記誤
差の変化が速度振幅を用いて一次式近似されたものを上
記誤差関数とする。このように，一次式という簡単な形
で誤差関数が表現できることにより，取り扱うデータ量
が圧縮され，摩擦パラメータ調整時の計算量が軽減さ
れ，計算の高速化が図られる。尚，上記所定のモデル関
数として，上記関節の移動軌跡のオフセット，傾き，振
幅，位相の各パラメータを用いたものを用いれば，それ
らのパラメータに関する情報を正確に推定することがで
き，より正確な摩擦パラメータの調整が可能となる。以
上のような誤差関数が，上記摩擦パラメータを変化させ
てそれぞれ求められ，上記摩擦パラメータの変化に対す
る上記誤差関数の変化の傾向に基づいて，上記調整行列
が算出される。続いて，摩擦パラメータ調整工程におい
て，実際に摩擦パラメータの調整が行われる。この工程
では，まず所定の目標軌跡に基づいてロボットマニピュ
レータを動作させることにより，上記目標軌跡と実測動
作との誤差関数が求められる。この誤差関数の導出方法
については，上記調整行列算出工程と同様である。そし
て，該誤差関数と予め上記調整行列算出工程で求めた上
記調整行列とに基づいて，上記誤差関数の傾きとオフセ
ットを共に０に近づけるように摩擦パラメータが調整さ
れる。そして，上記一連の調整処理が，上記誤差関数の
傾きとオフセットが所定値以下になるまで繰り返し行わ
れる。尚，上記摩擦パラメータ調整工程における各摩擦
パラメータの調整量と，該摩擦パラメータ調整量による
摩擦パラメータ調整後の上記誤差関数とに基づいて，上
記調整行列算出工程で求められた上記調整行列の更新を
行えば，ロボットマニピュレータの機種の違い等による
微妙な誤差を吸収し，常に正確な摩擦パラメータの調整
を行うことができる。更に，上記摩擦パラメータ調整工
程を，上記ロボットマニピュレータの姿勢を変えてそれ
ぞれ行うことにより，姿勢の違いによる摩擦パラメータ
の変動に対応することができる。また，上記第２の発明
では，上記第１の発明と同様の方法で摩擦パラメータの
調整を行った後，関節剛性パラメータ調整工程において
関節剛性に関する制御パラメータの調整が行われる。こ
のように，モータサーボ系に関するパラメータの一つで
ある摩擦パラメータの調整を正しく行った上で，関節に
関するパラメータ調整を行うことで，両者を個々に正確
に調整することが可能となり，ロボットマニピュレータ
の高精度な制御を実現することができる。According to the first aspect of the invention, in the adjustment matrix calculation step, an adjustment matrix used for adjusting the friction parameter is calculated in advance. In this step, the robot manipulator is operated based on a predetermined target trajectory under a plurality of friction parameters, and an error function between the target trajectory and the actual measurement operation in each of the friction parameters is obtained. here,
If a minute periodic function is used as the predetermined target trajectory,
Since the attitude of the robot manipulator does not greatly change, it is hardly affected by a change in friction or a non-linear component such as a gravitational term, so that it is possible to accurately adjust the friction parameter. The error function represents, for example, a tendency of an error between the target trajectory and an actual measurement operation when the amplitude and cycle of the target trajectory are changed, and is obtained by, for example, the following method. First, the robot manipulator is operated based on an arbitrary target trajectory, and the measured value of the movement trajectory of the joint obtained thereby is applied to a predetermined model function to obtain the amplitude and phase of the measured value. An error between the amplitude and phase and the amplitude and phase of the target trajectory is calculated. This series of processing is repeatedly performed while changing the amplitude and cycle of the target trajectory, and the change of the error with respect to the change of the amplitude and cycle of the target trajectory is linearly approximated by using the velocity amplitude as the error. Function. As described above, since the error function can be expressed in a simple form of a linear expression, the amount of data to be handled is compressed, the calculation amount at the time of adjusting the friction parameter is reduced, and the calculation is speeded up. If the predetermined model function uses the parameters of the offset, inclination, amplitude, and phase of the movement trajectory of the joint, information about those parameters can be accurately estimated, and more accurate Adjustment of the friction parameter becomes possible. The above-described error functions are obtained by changing the friction parameter, and the adjustment matrix is calculated based on the tendency of the change of the error function with respect to the change of the friction parameter. Subsequently, in the friction parameter adjustment step, the friction parameter is actually adjusted. In this step, an error function between the target trajectory and the actual measurement operation is obtained by operating the robot manipulator based on a predetermined target trajectory. The method of deriving the error function is the same as in the adjustment matrix calculation step. Then, based on the error function and the adjustment matrix previously obtained in the adjustment matrix calculation step, the friction parameter is adjusted so that the slope and the offset of the error function are both close to zero. Then, the series of adjustment processing is repeatedly performed until the slope and offset of the error function become equal to or less than a predetermined value. The updating of the adjustment matrix obtained in the adjustment matrix calculation step is performed based on the adjustment amount of each friction parameter in the friction parameter adjustment step and the error function after the friction parameter adjustment based on the friction parameter adjustment amount. By doing so, it is possible to absorb subtle errors due to differences in the types of robot manipulators, etc., and to always accurately adjust friction parameters. Further, by performing the friction parameter adjusting step while changing the posture of the robot manipulator, it is possible to cope with a change in the friction parameter due to a difference in posture. Further, in the second invention, after the friction parameter is adjusted in the same manner as in the first invention, the control parameter relating to the joint stiffness is adjusted in the joint stiffness parameter adjusting step. In this way, after correctly adjusting the friction parameter, which is one of the parameters related to the motor servo system, by adjusting the parameters related to the joints, it is possible to adjust both individually and accurately, and the robot manipulator Highly accurate control can be realized.

【０００９】[0009]

【発明の実施の形態】以下添付図面を参照して，本発明
の実施の形態及び実施例につき説明し，本発明の理解に
供する。尚，以下の実施の形態及び実施例は，本発明を
具体化した一例であって，本発明の技術的範囲を限定す
る性格のものではない。ここに，図１は本発明の実施の
形態に係る摩擦パラメータ調整方法を適用可能なロボッ
トマニピュレータ調整装置Ａ１の概略構成を示す模式
図，図２は上記ロボットマニピュレータ調整装置Ａ１の
概略構成を示すブロック図，図３は本発明の実施の形態
に係る摩擦パラメータ調整方法の処理手順を示すフロー
チャート，図４は誤差関数導出の処理手順を示すフロー
チャート，図５は関節角の実測値とモデル関数の出力を
示すグラフ図，図６は振幅及び時間の誤差と速度振幅と
の関係（誤差関数）を示すグラフ図，図７はクーロン摩
擦の変化と誤差関数との関係を示すグラフ図，図８は振
幅の誤差関数におけるオフセット及び傾きとクーロン摩
擦の変化との関係を示すグラフ図，図９は時間の誤差関
数におけるオフセット及び傾きとクーロン摩擦の変化と
の関係を示すグラフ図，図１０は本発明の実施例に係る
制御パラメータ調整方法の処理手順を示すフローチャー
ト，図１１は上記制御パラメータ調整方法と上記摩擦パ
ラメータ調整方法とを組み合わせた処理手順を示すフロ
ーチャートである。本実施の形態に係る摩擦パラメータ
調整方法を適用可能なロボットマニピュレータ調整装置
Ａ１は，図１に示すように，６軸多関節型のマニピュレ
ータ１，該マニピュレータ１と接続され，該マニピュレ
ータ１を制御するサーボ制御部２，及び該サーボ制御部
２に接続されたパーソナルコンピュータ３により構成さ
れている。上記パーソナルコンピュータ３は，上記サー
ボ制御部２に対して，上記マニピュレータ１の動作を教
示する教示プログラム，及びその制御パラメータを送信
する。上記サーボ制御部２は，受け取った教示プログラ
ム，及びその制御パラメータに基づいて上記マニピュレ
ータ１を動作させ，その動作の時系列データを取得し，
該時系列データを上記パーソナルコンピュータ３へ送信
する。上記時系列データを受け取った上記パーソナルコ
ンピュータ３は，これらの時系列データ等に基づいて制
御パラメータを更新し，上記サーボ制御部２に送信す
る。なお，上記パーソナルコンピュータ３と上記サーボ
制御部２の間のデータ送受信において，教示プログラム
や制御パラメータの送受信に要求される通信周期に対し
て，動作の時系列データの送受信に要求される通信周期
は小さい。そこで，教示プログラムや制御パラメータの
送受信は上記パーソナルコンピュータ３と上記サーボ制
御部２内のメインＣＰＵボード２ａとの間で，動作の時
系列データの送受信は上記パーソナルコンピュータ３と
上記サーボ制御部２内のデジタルサーボ制御ボード２ｂ
との間で，個別の通信（ＲＳ２３２Ｃ，及びＰＩＯ）を
行うことでそれぞれに要求される通信周期に対応する。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiments and examples of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings to facilitate understanding of the present invention. The following embodiments and examples are mere examples embodying the present invention, and do not limit the technical scope of the present invention. Here, FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration of a robot manipulator adjusting device A1 to which a friction parameter adjusting method according to an embodiment of the present invention can be applied, and FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of the robot manipulator adjusting device A1. FIGS. 3 and 3 are flowcharts showing processing procedures of a friction parameter adjusting method according to the embodiment of the present invention, FIG. 4 is a flowchart showing processing procedures for deriving an error function, and FIG. 5 is an output of measured values of joint angles and model functions. , FIG. 6 is a graph showing a relationship between an error in amplitude and time and a speed amplitude (error function), FIG. 7 is a graph showing a relationship between a change in Coulomb friction and an error function, and FIG. FIG. 9 is a graph showing the relationship between the offset and the inclination in the error function of and the change in Coulomb friction. FIG. 10 is a flowchart showing the processing procedure of the control parameter adjusting method according to the embodiment of the present invention, and FIG. 11 is a processing chart combining the control parameter adjusting method and the friction parameter adjusting method. It is a flowchart which shows a procedure. As shown in FIG. 1, a robot manipulator adjusting device A1 to which the friction parameter adjusting method according to the present embodiment can be applied is connected to a six-axis multi-joint type manipulator 1, and controls the manipulator 1. The servo control unit 2 includes a personal computer 3 connected to the servo control unit 2. The personal computer 3 transmits a teaching program for teaching the operation of the manipulator 1 and the control parameters thereof to the servo control unit 2. The servo control unit 2 operates the manipulator 1 based on the received teaching program and its control parameters, acquires time-series data of the operation,
The time series data is transmitted to the personal computer 3. The personal computer 3 that has received the time-series data updates the control parameters based on the time-series data and transmits the updated control parameters to the servo control unit 2. In the data transmission and reception between the personal computer 3 and the servo control unit 2, the communication cycle required for transmitting and receiving operation time-series data is different from the communication cycle required for transmitting and receiving a teaching program and control parameters. small. Therefore, the transmission and reception of the teaching program and the control parameters are performed between the personal computer 3 and the main CPU board 2a in the servo control unit 2, and the transmission and reception of the time series data of the operation are performed between the personal computer 3 and the servo control unit 2. Digital servo control board 2b
By performing individual communication (RS232C and PIO) between the two, the communication cycle corresponding to each is required.

【００１０】以上のようなロボットマニピュレータ調整
装置Ａ１の構成を示すブロック図が図２である。図２に
示すように，短期メモリ４，誤差推定部５，摩擦パラメ
ータ調整部６，長期メモリ７，及び調整行列更新部８
は，全て上記パーソナルコンピュータ３内に実現されて
いる。該ブロック図による処理の流れについての詳しい
説明は，本実施の形態に係る摩擦パラメータ調整方法の
説明後に行うことにし，ここではまずその概略のみを説
明する。サーボ制御部２では，目標軌道をもとにマニピ
ュレータ１を動作させるために必要なトルクを計算し，
該マニピュレータ１を動作させる。マニピュレータ１の
目標軌道や関節角の実測値は，短期メモリ４に取り込ま
れる。誤差推定部５では，所定のモデル関数を用いて，
上記短期メモリ４内の関節角の実測値からその振幅，位
相等が推定され，上記目標軌道の振幅，位相との誤差が
算出される。以上の処理が，上記目標軌道の振幅，周期
を変化させて繰り返し行われ，上記誤差の変化を表す誤
差関数が求められる。また，長期メモリ７には，予め求
められた調整行列が記憶されており，摩擦パラメータ調
整部６では，上記誤差推定部５により求められた誤差関
数と上記長期メモリ７に記憶された調整行列とに基づい
て摩擦パラメータの調整量が計算され，上記サーボ制御
部２内の摩擦パラメータが調整される。以上の一連の処
理が，上記誤差関数の傾き，オフセットが共に所定値以
下になるまで繰り返される。なお，上記各繰り返し処理
毎に，調整行列更新部８により，上記摩擦パラメータの
調整量と該調整量による摩擦パラメータの調整後の上記
誤差関数とに基づいて，上記長期メモリ７に予め記憶さ
れた調整行列が更新される。以上，上記ロボットマニピ
ュレータ調整装置Ａ１を用いて概略を説明した摩擦パラ
メータ調整方法について，まず簡単な理論説明を行う。
なお，以下の説明では，マニピュレータ１の鉛直第１軸
についてクーロン摩擦及び粘性摩擦を調整するケースを
想定する。なお，マニピュレータ１が大きく動く入力信
号（目標軌跡）を用いると，姿勢の変動により摩擦が変
化し，また重力項等の非線形項の影響を大きく受けるこ
とになる。従って，入力信号（目標軌跡）としては，姿
勢の変化が小さい微小な周期関数が適しており，ここで
は実際の溶接ロボットのウィービング動作に用いられる
微小な正弦波を用いる。FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the robot manipulator adjusting device A1 as described above. As shown in FIG. 2, the short-term memory 4, the error estimating unit 5, the friction parameter adjusting unit 6, the long-term memory 7, and the adjusting matrix updating unit 8
Are all realized in the personal computer 3. A detailed description of the flow of the processing according to the block diagram will be made after the description of the friction parameter adjusting method according to the present embodiment, and here, only an outline thereof will be described first. The servo controller 2 calculates the torque required to operate the manipulator 1 based on the target trajectory,
The manipulator 1 is operated. Actual measured values of the target trajectory and the joint angle of the manipulator 1 are taken into the short-term memory 4. In the error estimating unit 5, using a predetermined model function,
The amplitude, phase and the like of the joint angle in the short-term memory 4 are estimated from the actually measured values, and an error from the amplitude and phase of the target trajectory is calculated. The above processing is repeated by changing the amplitude and cycle of the target trajectory, and an error function representing the change in the error is obtained. The long-term memory 7 stores an adjustment matrix obtained in advance. The friction parameter adjustment unit 6 compares the error function obtained by the error estimation unit 5 with the adjustment matrix stored in the long-term memory 7. The adjustment amount of the friction parameter is calculated based on the above, and the friction parameter in the servo control unit 2 is adjusted. The above series of processing is repeated until both the slope and the offset of the error function become equal to or less than a predetermined value. Note that, for each of the above-described repetitive processes, the adjustment matrix updating unit 8 previously stores in the long-term memory 7 based on the adjustment amount of the friction parameter and the error function after the adjustment of the friction parameter by the adjustment amount. The adjustment matrix is updated. First, a simple theoretical explanation will be given of the friction parameter adjusting method outlined above using the robot manipulator adjusting device A1.
In the following description, it is assumed that the Coulomb friction and the viscous friction are adjusted with respect to the first vertical axis of the manipulator 1. Note that when an input signal (target trajectory) in which the manipulator 1 moves greatly is used, the friction changes due to a change in posture, and the influence of a nonlinear term such as a gravity term is greatly affected. Therefore, a minute periodic function having a small change in posture is suitable as an input signal (target trajectory). Here, a minute sine wave used for a weaving operation of an actual welding robot is used.

【００１１】（Ａ）関節角の実測値からの振幅，位相の
推定 入力が一定振幅で周期ωで表される周期関数の場合，得
られる実測値（関節角）は，オフセット，傾き，振幅，
及び位相で表現できる。即ち，実測値を表現するモデル
関数（所定のモデル関数に相当）を，(A) Estimation of amplitude and phase from measured values of joint angles When the input is a periodic function represented by a period ω with a constant amplitude, the obtained measured values (joint angles) are offset, slope, amplitude,
And phase. That is, a model function (corresponding to a predetermined model function) that expresses the actual measurement value is

【数１】 としておけば，複数の実測値を用いて上式（２）の各係
数を求めることで，オフセット，傾き，振幅，及び位相
が推定できる。入力信号（目標軌跡）として正弦波を用
いるので，上式（２）より，実測値は，(Equation 1) Then, the offset, the slope, the amplitude, and the phase can be estimated by obtaining each coefficient of the above equation (2) using a plurality of actually measured values. Since a sine wave is used as the input signal (target trajectory), the actual measurement value is

【数２】 で表される。実際に実測値の時系列データから上式
（３）の各係数を決定するには，まず上式（３）を次の
ように変形する。(Equation 2) It is represented by In order to actually determine each coefficient of the above equation (3) from the time series data of the actually measured values, first, the above equation (3) is modified as follows.

【数３】 ここで振幅，及び位相については，上式（３），（４）
より，(Equation 3) Here, regarding the amplitude and the phase, the above equations (3) and (4)
Than,

【数４】 という関係が成り立つ。この時，実測値の時系列データ
をθ，モデル関数の係数ベクトルをａ，モデル関数より
計算されるモデル行列をＭとすると，上式（４）は次の
ように表される。(Equation 4) The relationship holds. At this time, if the time series data of the actually measured values is θ, the coefficient vector of the model function is a, and the model matrix calculated from the model function is M, the above equation (4) is expressed as follows.

【数５】 上式（７）より，上式（４）の係数は，(Equation 5) From the above equation (7), the coefficient of the above equation (4) is

【数６】 により計算することができる。ここで，疑似逆行列と
は，任意のｍ×ｎ実行列Ａに対して次の４式を満たすｎ
×ｍ実行列である。(Equation 6) Can be calculated by Here, the pseudo inverse matrix is defined as n which satisfies the following four formulas for an arbitrary m × n execution sequence A.
× m execution sequence.

【数７】 上式（１１），（５），（６）より，モデル関数の係数
を全て求めることができる。図５に，関節角の実測値
と，該実測値を用いて推定されたモデル関数の出力を示
す。これは，マニピュレータ１の鉛直第１軸の関節角の
動きを表しており，「＊」でプロットしてあるのが実測
値であり，実線がモデル関数で推定した結果である。こ
のように，実測値とモデル関数の出力とはよく一致して
おり，上記モデル関数は正当であるといえる。(Equation 7) From the above equations (11), (5), and (6), all the coefficients of the model function can be obtained. FIG. 5 shows the measured values of the joint angles and the output of the model function estimated using the measured values. This represents the movement of the joint angle of the vertical first axis of the manipulator 1, and the values plotted with “*” are measured values, and the solid line is the result of estimation using a model function. As described above, the measured value and the output of the model function match well, and it can be said that the model function is valid.

【００１２】（Ｂ）誤差関数の算出 上記（Ａ）で，関節角の実測値より，その振幅と位相と
を推定することができた。そこで，実測値の振幅，位
相，目標軌道の振幅，位相を用いて，振幅の誤差と位相
の誤差を表すと，次のようになる。(B) Calculation of error function In the above (A), the amplitude and phase of the joint angle could be estimated from the measured values of the joint angles. Therefore, when the amplitude error and the phase error are expressed using the amplitude and phase of the actual measurement value and the amplitude and phase of the target trajectory, the following is obtained.

【数８】 パラメータ調整では，これら振幅誤差と位相誤差の値を
いかに０に近づけるかが重要である。ところが，上記振
幅誤差と位相誤差の値は，クーロン摩擦，及び粘性摩擦
の影響により，正弦波の振幅，周期の変動によって大き
く変化する。そのため，パラメータ調整では，上式（１
６），（１７）ではなく，正弦波の振幅，周期の変動に
よる上記各誤差の変化の傾向を示す誤差関数を用いる必
要がある。そこで，次式（１８）で表される速度振幅ｖ
を用いて，正弦波の振幅，周期の変動による誤差の傾向
を把握する。但し，位相については，単位を時間系に変
換したｅ_t （次式（１９）で表される）を用いる。(Equation 8) In parameter adjustment, it is important how these amplitude error and phase error values approach zero. However, the values of the amplitude error and the phase error greatly change due to fluctuations in the amplitude and cycle of the sine wave due to the effects of Coulomb friction and viscous friction. Therefore, in the parameter adjustment, the above equation (1)
Instead of (6) and (17), it is necessary to use an error function indicating the tendency of the above-mentioned errors to change due to fluctuations in the amplitude and cycle of the sine wave. Therefore, the velocity amplitude v expressed by the following equation (18)
Is used to grasp the tendency of errors due to fluctuations in the amplitude and cycle of the sine wave. However, as for the phase, _et (expressed by the following equation (19)) in which the unit is converted to a time system is used.

【数９】 図６は，第１軸のクーロン摩擦力を５０（Ｎｍ），粘性
摩擦係数を０（Ｎｍｓ／ｒａｄ）とし，周期を３，４，
５（Ｈｚ），振幅を１，２，３（ｍｍ）にそれぞれ変化
させたときの９通りの条件における振幅及び時間の誤差
を「＊」でプロットしたものである。図６（ａ）が振幅
に関する誤差を，図６（ｂ）が時間に関する誤差を示し
ている。実線はそれを一次式近似したものである。同図
より，振幅と時間の誤差は，速度振幅を用いることでう
まく一次式で表現できることがわかる。つまり，速度振
幅による振幅と時間の誤差関数として，それぞれ次式
（２０）（２１）を用いることができる。(Equation 9) FIG. 6 shows that the Coulomb friction force of the first shaft is 50 (Nm), the viscous friction coefficient is 0 (Nms / rad), and the period is 3, 4,
The error of amplitude and time under nine conditions when the amplitude is changed to 5 (Hz) and 1, 2, and 3 (mm) is plotted with “*”. FIG. 6A shows an error relating to amplitude, and FIG. 6B shows an error relating to time. The solid line is a linear approximation of this. From the figure, it is understood that the error between the amplitude and the time can be well represented by a linear expression by using the velocity amplitude. That is, the following equations (20) and (21) can be used as error functions of the amplitude and the time due to the speed amplitude.

【数１０】 (Equation 10)

【００１３】（Ｃ）摩擦条件の変化に対する誤差関数の
変化の算出 次に，上記誤差関数が，クーロン摩擦力や粘性摩擦係数
の変化によってどのように変化するかを調べる。図７
は，図６と同様のグラフを，クーロン摩擦力のみを０，
５０，１００，１５０，２００（Ｎｍ）の５種類に変化
させて表示したものである。また，図８は，クーロン摩
擦力の変化に伴って図７（ａ）に示す振幅の誤差関数の
オフセットと傾きがそれぞれどの様に変化するかを示し
たものであり，図９は同様に，クーロン摩擦力の変化に
伴って，図７（ｂ）に示す時間の誤差関数のオフセット
と傾きがそれぞれどの様に変化するかを示したものであ
る。図８，図９共に，（ａ）がオフセットの変化を，
（ｂ）が傾きの変化を示している。これらの図から明ら
かなように，振幅及び時間の誤差関数のオフセット及び
傾きは，全てクーロン摩擦力と線形の関係にあることが
わかる。また，ここでは省略するが，クーロン摩擦力を
一定にして粘性摩擦係数だけを変化させた場合について
も，同様に上記各係数と粘性摩擦係数との間には線形の
関係があることが確認できた。以上のことから，振幅の
誤差関数を表す上式（２０）におけるオフセットと傾き
は次式により表される。(C) Calculation of Change in Error Function with Change in Friction Condition Next, it is examined how the error function changes due to a change in Coulomb friction force or a viscous friction coefficient. FIG.
Shows a graph similar to that of FIG.
The display is changed to five types of 50, 100, 150, and 200 (Nm). FIG. 8 shows how the offset and the slope of the error function of the amplitude shown in FIG. 7 (a) change with the change in the Coulomb frictional force. FIG. FIG. 9 shows how the offset and the slope of the time error function shown in FIG. 7B change with the change in Coulomb friction force. 8 and 9, (a) shows the change of the offset,
(B) shows a change in the inclination. As is clear from these figures, the offset and the slope of the error function of the amplitude and the time all have a linear relationship with the Coulomb friction force. Although omitted here, it is also confirmed that there is a linear relationship between the above coefficients and the viscous friction coefficient when the Coulomb friction force is kept constant and only the viscous friction coefficient is changed. Was. From the above, the offset and the slope in the above equation (20) representing the error function of the amplitude are represented by the following equations.

【数１１】 なお，上式（２２），（２３）におけるクーロン摩擦力
ｆ_c の係数は図８のグラフの傾きから，粘性摩擦係数ｆ
_v の係数も同様のグラフ（省略）の傾きからそれぞれ得
ることができる。[Equation 11] Incidentally, the above equation (22), the coefficient of Coulomb friction force f _c from the slope of the graph of FIG. 8 in (23), the viscous friction coefficient f
The coefficient of _v can also be obtained from the slope of a similar graph (omitted).

【００１４】（Ｄ）摩擦パラメータの調整量の算出 ここで，クーロン摩擦力がδｆ_c ，粘性摩擦係数がδｆ
_v だけ変化したとすると，上式（２２），（２３）で示
すオフセットと傾きは，(D) Calculation of adjustment amount of friction parameter Here, Coulomb friction force is δf _c , and viscous friction coefficient is δf
_If it is changed by _v , the offset and inclination shown by the above equations (22) and (23) are

【数１２】 だけ変化すると考えられる。時間の誤差関数についても
同様に考えると，次式のようにまとめることができる。(Equation 12) It is thought that only changes. When the time error function is similarly considered, it can be summarized as the following equation.

【数１３】 誤差を小さくするということは，誤差関数の傾きとオフ
セットを０に近づけることを意味する。つまり，振幅や
時間に何らかの誤差があるならば，誤差関数の係数が０
になるように，摩擦パラメータの値を調整してやればよ
い。従って，上式（２６）より，摩擦パラメータの調整
量δｆは次式により計算することができる。(Equation 13) Reducing the error means making the slope and offset of the error function close to zero. In other words, if there is any error in amplitude or time, the coefficient of the error function is 0
What is necessary is just to adjust the value of the friction parameter so that Therefore, from the above equation (26), the adjustment amount δf of the friction parameter can be calculated by the following equation.

【数１４】 このように，摩擦パラメータの調整量は，行列Ｃ（調整
行列に相当）を用いて計算することができる。[Equation 14] Thus, the adjustment amount of the friction parameter can be calculated using the matrix C (corresponding to the adjustment matrix).

【００１５】（Ｄ′）調整行列Ｃの算出 尚，上記調整行列Ｃの各要素の値については，上式（２
６）からわかるように，第１列目についてはクーロン摩
擦のみを変化させたときのｂの変化量（図８，図９に示
すそれぞれのグラフの傾き）から，第２列目については
粘性摩擦のみを変化させたときのｂの変化量（グラフは
省略）からそれぞれ求めることができる。以上説明した
理論を用いた摩擦パラメータの調整方法の具体的な処理
手順を，図３，図４に示すフローチャート，及び図２に
示す装置ブロック図を用いて説明する。図３は，本実施
の形態に係る摩擦パラメータ調整方法の処理手順を示す
フローチャートである。同図に示すように，本摩擦パラ
メータ調整方法は，調整行列算出工程と摩擦パラメータ
調整工程とで構成されている。まず，上記調整行列算出
工程について説明する。この調整行列算出工程は，摩擦
パラメータの調整に用いられる調整行列Ｃ（式（２８）
に示す）を予め求めておく工程である。図３中のステッ
プＳ１〜Ｓ３では，上記理論説明の（Ｃ）で説明した処
理が行われる。即ち，摩擦パラメータを変化させなが
ら，それぞれの摩擦パラメータ毎に誤差関数が導出され
る（ステップＳ１，Ｓ２の繰り返し）。ここで，誤差関
数導出のフローチャートを示した図４を用いて，上記ス
テップＳ２の処理について詳述する。このステップＳ２
では，上記理論説明の（Ａ），（Ｂ）で説明した処理が
行われる。即ち，任意に設定された目標軌跡に基づい
て，サーボー制御部２によりマニピュレータ１が動作さ
れ，その時の関節動作の実測値の時系列データが取得さ
れ，上記目標軌道と共に短期メモリ４に記憶される（ス
テップＳ１１，Ｓ１２）。次に，誤差推定部５におい
て，上記短期メモリ４内の上記実測値の時系列データを
モデル関数，即ち上式（１１）に当てはめることによ
り，実測値の振幅及び位相が推定される（ステップＳ１
３）。続いて，誤差推定部５において，振幅と位相とに
関し，上記目標軌跡と上記実測値との誤差（上式（１
６），（１７））が算出される（ステップＳ１４）。以
上のステップＳ１１〜Ｓ１４の処理が，上記目標軌跡の
振幅及び周期をそれぞれ変化させながら繰り返し行われ
る。以上の処理により，振幅及び周期の変化に対する誤
差の変化が求められ，これを速度振幅を用いて一次式近
似（図６参照）することにより，上式（２０），（２
１）に示すような誤差関数が導出される（ステップＳ１
５）。以上のようなステップＳ２が，摩擦パラメータ
（クーロン摩擦力，及び粘性摩擦係数）を変化させなが
ら繰り返し行われ（ステップＳ１，Ｓ２の繰り返し），
その結果を用いて，調整推定部５において，摩擦パラメ
ータの変化に対する誤差関数の変化（図７〜図９参照）
が導出される（ステップＳ３）。続くステップＳ４で
は，上記理論説明の（Ｄ′）で説明した処理が行われ
る。即ち，調整行列更新部８において，上記ステップＳ
３で導出された摩擦パラメータの変化に対する誤差関数
の変化の関係から，摩擦の調整行列Ｃが求められ，長期
メモリ７に記憶される。以上が調整行列算出工程であ
り，後述する摩擦パラメータ調整工程に先立って予め行
われる。(D ') Calculation of Adjustment Matrix C The value of each element of the adjustment matrix C is given by the above equation (2)
As can be seen from 6), for the first column, the amount of change of b when only Coulomb friction is changed (the slope of each graph shown in FIGS. 8 and 9), and for the second column, viscous friction It can be obtained from the amount of change of b when only the value is changed (the graph is omitted). A specific processing procedure of the friction parameter adjustment method using the above-described theory will be described with reference to flowcharts shown in FIGS. 3 and 4 and an apparatus block diagram shown in FIG. FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of the friction parameter adjusting method according to the present embodiment. As shown in the figure, the present friction parameter adjustment method includes an adjustment matrix calculation step and a friction parameter adjustment step. First, the adjustment matrix calculation step will be described. This adjustment matrix calculation step includes an adjustment matrix C (Equation (28)) used for adjusting the friction parameter.
(Shown below) are obtained in advance. In steps S1 to S3 in FIG. 3, the processing described in (C) of the theoretical description is performed. That is, an error function is derived for each friction parameter while changing the friction parameter (repetition of steps S1 and S2). Here, the processing in step S2 will be described in detail with reference to FIG. 4 showing a flowchart for deriving the error function. This step S2
Then, the processing described in the above (A) and (B) of the theoretical explanation is performed. That is, the manipulator 1 is operated by the servo control unit 2 based on an arbitrarily set target trajectory, time-series data of actual measured values of the joint motion at that time is acquired, and stored in the short-term memory 4 together with the target trajectory. (Steps S11 and S12). Next, the error estimating unit 5 estimates the amplitude and phase of the measured value by applying the time series data of the measured value in the short-term memory 4 to a model function, that is, the above equation (11) (step S1).
3). Subsequently, the error estimating unit 5 calculates the error between the target trajectory and the actually measured value with respect to the amplitude and the phase (the above equation (1)
6), (17)) are calculated (step S14). The processes of steps S11 to S14 are repeatedly performed while changing the amplitude and the cycle of the target trajectory. By the above processing, a change in the error with respect to the change in the amplitude and the cycle is obtained, and this is approximated by a linear expression (see FIG. 6) using the speed amplitude, whereby the above equations (20) and (2
An error function as shown in 1) is derived (step S1).
5). Step S2 as described above is repeatedly performed while changing the friction parameters (the Coulomb friction force and the viscous friction coefficient) (repetition of steps S1 and S2),
Using the result, the adjustment estimator 5 changes the error function with respect to the change in the friction parameter (see FIGS. 7 to 9).
Is derived (step S3). In the following step S4, the process described in (D ') of the theoretical explanation is performed. That is, in the adjustment matrix updating unit 8, the above-described step S
The friction adjustment matrix C is obtained from the relationship of the change of the error function with respect to the change of the friction parameter derived in step 3 and stored in the long-term memory 7. The above is the adjustment matrix calculation step, which is performed before the friction parameter adjustment step described later.

【００１６】続いて，上記摩擦パラメータ調整工程につ
いて説明する。この摩擦パラメータ調整工程は，上記調
整行列算出工程で予め求められた摩擦の調整行列Ｃを用
いて，実際にマニピュレータ１の摩擦パラメータの調整
を行う工程である。図３中のステップＳ５では，実際に
設定された摩擦パラメータの下で，誤差関数の導出が行
われる。その処理手順は，上記調整行列算出工程のステ
ップＳ２（図４のフローチャート）と全く同様である。
上記ステップＳ５の結果，上記誤差関数の各係数（傾
き，及びオフセット）が所定値より小さければ，設定さ
れた摩擦パラメータは正当であると判断でき，摩擦パラ
メータを調整することなく摩擦パラメータ調整工程は終
了する。一方，上記誤差関数の各係数（傾き，及びオフ
セット）が所定値より大きければ，設定された摩擦パラ
メータは正当であるとはいえず，次のステップＳ７，Ｓ
８によって調整される。尚，この処理が１回目の処理の
場合には，即ちまだ一度も摩擦パラメータの調整を行っ
ていない場合には，ステップＳ６を行うことなく次のス
テップＳ７，Ｓ８が行われる。ステップＳ７では，上記
理論説明の（Ｄ）で説明した処理が行われる。即ち，摩
擦パラメータ調整部６において，上記調整行列算出工程
で予め求められ長期メモリ７内に記憶された調整行列Ｃ
と，誤差関数の各係数δｂ（傾き，及びオフセット）と
に基づいて，式（３０）により摩擦パラメータの調整量
δｆが求められる。続くステップＳ８では，上記摩擦パ
ラメータ調整部６により，上記ステップＳ６で求められ
た摩擦パラメータの調整量δｆを用いてサーボ制御部２
内の摩擦パラメータの調整が行われる。ステップＳ８に
よる摩擦パラメータの調整の後，再度ステップＳ５以降
の処理が，誤差関数の各係数が所定値より小さくなるま
で繰り返し行われる。尚，２回目以降の処理では，ステ
ップＳ５の後，ステップＳ６の調整行列の更新処理が行
われる。即ち，もしも上記調整行列算出工程で予め求め
られた調整行列Ｃが完全なものであれば，一度の調整で
誤差関数の各係数はほぼ０になり，調整は終了するはず
であるところ，そうならなかった場合には，上記調整行
列Ｃが最適なものではないと考えられるからである。個
々のロボットマニピュレータは，姿勢が同じでも微妙に
摩擦の値が異なる場合が考えられ，機種によって上記調
整行列Ｃが若干異なることもある。そこで，ステップＳ
６では，調整行列更新部８により，摩擦パラメータの調
整量と，該調整量によって調整された後の上記誤差関数
とに基づいて，長期メモリ７内に記憶されている上記調
整行列Ｃが更新される。以上説明したように，マニピュ
レータ１のある姿勢についての摩擦パラメータの値は式
（３０）に基づいて上記摩擦パラメータ調整工程により
調整できる。これに対し，幾つかの姿勢に関する摩擦パ
ラメータが必要となる場合には，その必要とされる姿勢
について，上記摩擦パラメータ調整工程により調整量を
算出し，それぞれの姿勢について摩擦パラメータの値ｆ
_i をデータベース化して記憶しておいたり，或いは得ら
れた各摩擦パラメータの値に対して重み付けの平均をと
り，Next, the friction parameter adjusting step will be described. This friction parameter adjustment step is a step of actually adjusting the friction parameters of the manipulator 1 using the friction adjustment matrix C obtained in advance in the adjustment matrix calculation step. In step S5 in FIG. 3, an error function is derived under the actually set friction parameters. The processing procedure is exactly the same as step S2 (the flowchart in FIG. 4) of the adjustment matrix calculation step.
As a result of step S5, if each coefficient (slope and offset) of the error function is smaller than a predetermined value, the set friction parameter can be determined to be valid, and the friction parameter adjustment step can be performed without adjusting the friction parameter. finish. On the other hand, if each coefficient (slope and offset) of the error function is larger than a predetermined value, the set friction parameter is not valid, and the next steps S7, S7
8 adjusted. If this process is the first process, that is, if the friction parameter has not been adjusted yet, the next steps S7 and S8 are performed without performing step S6. In step S7, the process described in (D) of the theoretical description is performed. That is, in the friction parameter adjustment unit 6, the adjustment matrix C obtained in advance in the adjustment matrix calculation step and stored in the long-term memory 7
The adjustment amount δf of the friction parameter is obtained from Expression (30) based on the error function coefficients δb (inclination and offset). In the following step S8, the servo control unit 2 is adjusted by the friction parameter adjustment unit 6 using the friction parameter adjustment amount δf obtained in the step S6.
The adjustment of the friction parameter in the inside is performed. After the adjustment of the friction parameter in step S8, the processes in step S5 and thereafter are repeatedly performed until each coefficient of the error function becomes smaller than a predetermined value. In the second and subsequent processes, the update process of the adjustment matrix in step S6 is performed after step S5. That is, if the adjustment matrix C obtained in advance in the above adjustment matrix calculation step is a perfect one, each coefficient of the error function becomes almost 0 by one adjustment, and the adjustment should be completed. This is because if not, it is considered that the adjustment matrix C is not optimal. It is conceivable that individual robot manipulators may have slightly different friction values even if they have the same posture, and the adjustment matrix C may be slightly different depending on the model. Therefore, step S
In 6, the adjustment matrix updating unit 8 updates the adjustment matrix C stored in the long-term memory 7 based on the adjustment amount of the friction parameter and the error function adjusted by the adjustment amount. You. As described above, the value of the friction parameter for a certain posture of the manipulator 1 can be adjusted by the above-described friction parameter adjustment step based on Expression (30). On the other hand, when the friction parameters for several postures are required, the adjustment amount is calculated for the required postures in the friction parameter adjustment step, and the friction parameter value f is calculated for each posture.
_i is made into a database and stored, or the average of weights is obtained for each of the obtained friction parameter values,

【数１５】 とすることで対応可能である。以上説明したように，本
実施の形態に係る摩擦パラメータの調整方法では，予め
求めた調整行列と，目標軌跡と実測動作との誤差関数と
に基づいて，該誤差関数の各係数が０に近づくような摩
擦パラメータの調整量を求め，該調整量により摩擦パラ
メータの調整を行っているため，摩擦パラメータの調整
を正確に行うことができる。また，目標軌跡と実測動作
との誤差の傾向を，速度振幅を用いることで一次式近似
し，それを上記誤差関数として用いているため，一次式
という簡単な形で誤差関数が表現でき，取り扱うデータ
量が圧縮される。従って摩擦パラメータ調整時の計算量
が軽減し，計算の高速化を図ることができる。また，上
記一次式で表された誤差関数の傾き及びオフセットとク
ーロン摩擦力，粘性摩擦係数との関係を線形式にまと
め，この線形式を用いてクーロン摩擦力，粘性摩擦係数
の調整を行っているため，目標値と実測値との誤差を０
に近づけるための摩擦パラメータ調整量の計算を高速で
行うことができ，マニピュレータの制御精度を大幅に向
上できる。また，微小な周期関数（正弦波）を用いて調
整を行っているため，マニピュレータの姿勢が大きく変
化することがなく，摩擦の変化や重力項等の非線形成分
の影響を受けにくい。従って摩擦パラメータの調整を正
確に行うことが可能となる。更に，実測動作を表現する
モデル関数として，オフセット，傾き，振幅，位相の各
パラメータを用いた式を用いているため，それらのパラ
メータに関する情報を正確に推定することができ，より
正確な摩擦パラメータの調整が可能となる。更に，摩擦
パラメータの調整量と，該調整量によって調整された後
の上記誤差関数とに基づいて，長期メモリ７内に記憶さ
れている上記調整行列Ｃが逐次更新されるため，ロボッ
トマニピュレータの機種の違い等による微妙な誤差を吸
収し，常に正確な摩擦パラメータの調整を行うことがで
きる。更に，マニピュレータの姿勢を変化させて摩擦パ
ラメータの調整を行うため，姿勢の違いによる摩擦パラ
メータの変動に対応することができる。(Equation 15) It is possible to cope with it. As described above, in the friction parameter adjustment method according to the present embodiment, each coefficient of the error function approaches 0 based on the adjustment matrix obtained in advance and the error function between the target trajectory and the actual measurement operation. Since the adjustment amount of the friction parameter is obtained and the friction parameter is adjusted based on the adjustment amount, the adjustment of the friction parameter can be performed accurately. In addition, since the tendency of the error between the target trajectory and the actual measurement operation is approximated by a linear expression using the velocity amplitude, and this is used as the above error function, the error function can be expressed in a simple form of the linear expression and handled. The amount of data is compressed. Therefore, the amount of calculation at the time of adjusting the friction parameter is reduced, and the calculation can be speeded up. Also, the relationship between the slope and offset of the error function expressed by the above-mentioned linear equation and the Coulomb friction force and viscous friction coefficient is summarized in a linear form, and the Coulomb friction force and the viscous friction coefficient are adjusted using this linear form. Therefore, the error between the target value and the measured value is zero.
The calculation of the amount of adjustment of the friction parameter for approaching can be performed at high speed, and the control accuracy of the manipulator can be greatly improved. In addition, since the adjustment is performed using a minute periodic function (sine wave), the attitude of the manipulator does not significantly change, and is not easily affected by a change in friction or a nonlinear component such as a gravitational term. Therefore, it is possible to accurately adjust the friction parameter. Furthermore, since the formulas using offset, slope, amplitude, and phase parameters are used as model functions to represent the actual measurement operation, information on those parameters can be accurately estimated, and more accurate friction parameters can be estimated. Can be adjusted. Further, the adjustment matrix C stored in the long-term memory 7 is sequentially updated based on the adjustment amount of the friction parameter and the error function adjusted by the adjustment amount. It is possible to absorb subtle errors due to differences in the frictional parameters, etc., and to always perform accurate friction parameter adjustment. Further, since the friction parameter is adjusted by changing the posture of the manipulator, it is possible to cope with a change in the friction parameter due to a difference in posture.

【００１７】[0017]

【実施例】以下，モータサーボ系に関するパラメータ調
整と関節に関する制御パラメータの調整を正確に行うこ
とができる制御パラメータの調整方法について説明し，
更に該制御パラメータの調整方法に上記実施の形態に係
る摩擦パラメータの調整方法を適用した例について説明
する。まず，モータサーボ系に関するパラメータ調整と
関節に関する制御パラメータの調整を正確に行うことが
できる制御パラメータの調整方法について，図１０のフ
ローチャートを用いて説明する。本調整方法は，モータ
サーボ系に関するパラメータの調整を正しく行った上で
関節に関するパラメータ調整を行うことで，両者を正確
に調整し，ロボットマニピュレータの高精度な制御を実
現しようとするものである。図１０に示すように，本調
整方法は，モータサーボ系に関するパラメータ調整工程
と，関節に関するパラメータ調整工程の２段階に分けら
れる。まず，モータサーボ系に関するパラメータ調整工
程では，ロボットマニピュレータにある所定の動作を行
わせ（ステップＳ２１），その時の関節角の時系列デー
タが取得される（ステップＳ２２）。次に，上記関節角
の時系列データが解析され，目標通りの動きが実現でき
ているかどうかが調べられ（ステップＳ２３），その誤
差が許容範囲内であればこのモータサーボ系に関するパ
ラメータ調整工程は終了する。上記誤差が許容範囲を超
えている場合には，調整対象となるモータサーボ系に関
するパラメータの調整が行われ（ステップＳ２４），上
記ステップＳ２４，Ｓ２１〜Ｓ２３の処理が，上記誤差
が許容範囲内となるまで繰り返される。即ち，このモー
タサーボ系に関するパラメータ調整工程により，まずモ
ータ角度を思い通りに制御できるようになる。上記モー
タサーボ系に関するパラメータ調整工程が終了すると，
続いて関節に関するパラメータ調整工程が行われる。ま
ず，ロボットマニピュレータにある所定の動作を行わせ
（ステップＳ２５），その時のロボットマニピュレータ
の手先位置の時系列データが取得される（ステップＳ２
６）。次に，上記手先位置の時系列データが解析され，
目標通りの動きが実現できているかどうかが調べられ
（ステップＳ２７），その誤差が許容範囲内であればこ
の関節に関するパラメータ調整工程は終了する。上記モ
ータサーボ系に関するパラメータ調整工程により，モー
タ角度に関しては思い通りに制御できるようになってい
るはずであるため，上記誤差が許容範囲を超えている場
合には，その誤差は関節に関するパラメータが適当でな
いことが原因である。そこで，調整対象となる関節に関
するパラメータの調整が行われ（ステップＳ２８），上
記ステップＳ２８，Ｓ２５〜Ｓ２７の処理が，上記誤差
が許容範囲内となるまで繰り返される。なお，ロボット
マニピュレータが大きく動く入力信号（目標軌跡）を用
いると，姿勢の変動により摩擦が変化し，また重力項等
の非線形項の影響を大きく受けることになる。従って，
上記制御パラメータ調整方法に用いられる入力信号（目
標軌跡）としては，上記実施の形態と同様，実際の溶接
ロボットのウィービング動作に用いられる微小な正弦波
等，姿勢の変化が小さい微小な周期関数が用いられる。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS A description will be given below of a control parameter adjustment method capable of accurately adjusting a parameter relating to a motor servo system and a control parameter relating to a joint.
Further, an example in which the friction parameter adjustment method according to the above embodiment is applied to the control parameter adjustment method will be described. First, a control parameter adjustment method that can accurately adjust the parameters of the motor servo system and the control parameters of the joints will be described with reference to the flowchart of FIG. This adjustment method is intended to realize accurate control of the parameters of the motor servo system and then of the joints, thereby accurately adjusting both parameters and realizing highly accurate control of the robot manipulator. As shown in FIG. 10, the present adjustment method is divided into two stages: a parameter adjustment process for a motor servo system and a parameter adjustment process for a joint. First, in the parameter adjustment step for the motor servo system, a predetermined operation is performed on the robot manipulator (step S21), and time-series data of the joint angle at that time is obtained (step S22). Next, the time series data of the joint angles is analyzed to determine whether the desired movement has been achieved (step S23). If the error is within an allowable range, the parameter adjustment process for the motor servo system is performed. finish. If the error is outside the allowable range, the parameters related to the motor servo system to be adjusted are adjusted (step S24), and the processing in steps S24 and S21 to S23 determines that the error is within the allowable range. Repeated until: That is, the parameter adjustment process for the motor servo system allows the motor angle to be controlled as desired. When the parameter adjustment process for the motor servo system is completed,
Subsequently, a parameter adjustment step for the joint is performed. First, the robot manipulator is caused to perform a predetermined operation (step S25), and time-series data of the hand position of the robot manipulator at that time is obtained (step S2).
6). Next, the time series data of the above hand position is analyzed,
It is checked whether or not the desired movement has been achieved (step S27), and if the error is within the allowable range, the parameter adjustment process for this joint is terminated. The parameter adjustment process for the motor servo system should allow the motor angle to be controlled as desired. If the error is outside the allowable range, the error is not appropriate for the joint parameter. That is the cause. Therefore, the parameters relating to the joint to be adjusted are adjusted (step S28), and the processes of steps S28 and S25 to S27 are repeated until the error falls within an allowable range. If an input signal (target trajectory) that causes the robot manipulator to move greatly is used, the friction changes due to a change in posture, and is greatly affected by a nonlinear term such as a gravitational term. Therefore,
As the input signal (target trajectory) used in the control parameter adjustment method, as in the above-described embodiment, a minute periodic function having a small change in posture, such as a minute sine wave used in the weaving operation of the actual welding robot, is used. Used.

【００１８】以上説明したように，本実施例に係る制御
パラメータ調整方法では，モータサーボ系に関するパラ
メータの調整を正しく行った上で関節に関するパラメー
タ調整を行うことで，両者を個々に正確に調整すること
が可能となり，ロボットマニピュレータの高精度な制御
を実現することができる。続いて，上記制御パラメータ
の調整方法に上記実施の形態に係る摩擦パラメータの調
整方法を適用した例について説明する。上記実施の形態
に係る摩擦パラメータの調整は，上記制御パラメータの
調整方法におけるモータサーボ系に関するパラメータの
調整の一例であり，両者を組み合わせてパラメータ調整
を行うことにより，ロボットマニピュレータの制御をよ
り高精度に行うことが可能となる。図１１に，上記制御
パラメータの調整方法と上記実施の形態に係る摩擦パラ
メータの調整方法とを組み合わせたフローチャートを示
す。このフローチャートの基本構成は，図１０の前半部
分のモータサーボ系に関するパラメータ調整工程の部分
に，図３，図４に示す摩擦パラメータ調整工程のフロー
チャートを組み込んだものである。なお，上記調整行列
算出工程については省略しているが，予め行われている
ものとする。上記実施の形態，及び上記実施例において
個々の処理動作については説明済であるためここでは省
略するが，モータサーボ系に関するパラメータの一つで
ある摩擦パラメータを上記実施の形態の方法により調整
し，その上で関節に関するパラメータ調整を行うこと
で，両者を個々に正確に調整することが可能となり，ロ
ボットマニピュレータの高精度な制御を実現できる。As described above, in the control parameter adjusting method according to the present embodiment, the parameters of the motor servo system are correctly adjusted, and then the parameters of the joints are adjusted. This enables high-precision control of the robot manipulator. Next, an example in which the friction parameter adjustment method according to the embodiment is applied to the control parameter adjustment method will be described. The adjustment of the friction parameter according to the above-described embodiment is an example of the adjustment of the parameter relating to the motor servo system in the above-described control parameter adjustment method. By performing the parameter adjustment by combining the two, the control of the robot manipulator can be performed with higher accuracy. Can be performed. FIG. 11 shows a flowchart in which the control parameter adjustment method and the friction parameter adjustment method according to the embodiment are combined. The basic configuration of this flowchart is such that the flowchart of the friction parameter adjustment step shown in FIGS. 3 and 4 is incorporated in the parameter adjustment step relating to the motor servo system in the first half of FIG. The adjustment matrix calculation step is omitted, but is assumed to have been performed in advance. Although the individual processing operations in the above-described embodiment and the above-described embodiment have already been described, the description thereof will be omitted. Then, by performing the parameter adjustment on the joints, it is possible to accurately adjust both of them, thereby realizing highly accurate control of the robot manipulator.

【００１９】[0019]

【発明の効果】第１の発明は，予め，複数の摩擦パラメ
ータの下で，所定の目標軌跡に基づいてロボットマニピ
ュレータを動作させ，上記各摩擦パラメータにおける上
記目標軌跡と実測動作との誤差関数を求め，上記摩擦パ
ラメータの変化に対する上記誤差関数の変化の傾向に基
づいて，摩擦パラメータの調整量を計算するための調整
行列を算出する調整行列算出工程と，所定の目標軌跡に
基づいてロボットマニピュレータを動作させて上記目標
軌跡と実測動作との誤差関数を求め，該誤差関数と予め
上記調整行列算出工程で求めた上記調整行列とに基づい
て，上記誤差関数の傾きとオフセットを共に０に近づけ
るように摩擦パラメータを調整する一連の処理を，上記
誤差関数の傾きとオフセットが所定値以下になるまで繰
り返し行う摩擦パラメータ調整工程とを具備してなるこ
とを特徴とするロボットマニピュレータの制御パラメー
タ調整方法として構成されているため，摩擦パラメータ
の調整を正確に行うことができる。また，上記所定の目
標軌跡として，微小な周期関数を用いれば，ロボットマ
ニピュレータの姿勢が大きく変化することがないため，
摩擦の変化や重力項等の非線形成分の影響を受けにく
く，従って摩擦パラメータの調整を正確に行うことが可
能となる。更に，上記誤差関数として，上記目標軌跡に
基づいて上記ロボットマニピュレータを動作させ，それ
により得られた関節の移動軌跡の実測値を所定のモデル
関数に当てはめることにより上記実測値の振幅及び位相
を求め，該実測値の振幅及び位相と上記目標軌跡の振幅
及び位相との間の誤差を算出する一連の処理を，上記目
標軌跡の振幅及び周期を変化させて繰り返し行い，上記
目標軌跡の振幅及び周期の変化に対する上記誤差の変化
を速度振幅を用いて一次式近似したものを用いることに
より，一次式という簡単な形で誤差関数が表現でき，取
り扱うデータ量が圧縮され，摩擦パラメータ調整時の計
算量が軽減し，計算の高速化を図ることができる。更
に，上記所定のモデル関数として，上記関節の移動軌跡
のオフセット，傾き，振幅，位相の各パラメータを用い
たものを用いることで，それらのパラメータに関する情
報を正確に推定することができ，より正確な摩擦パラメ
ータの調整が可能となる。更に，上記摩擦パラメータ調
整工程を，上記ロボットマニピュレータの姿勢を変えて
それぞれ行うことにより，姿勢の違いによる摩擦パラメ
ータの変動に対応することができる。更に，上記摩擦パ
ラメータ調整工程における各摩擦パラメータの調整量
と，該摩擦パラメータ調整量による摩擦パラメータ調整
後の上記誤差関数とに基づいて，上記調整行列算出工程
で求められた上記調整行列の更新を行うことにより，ロ
ボットマニピュレータの機種の違い等による微妙な誤差
を吸収し，常に正確な摩擦パラメータの調整を行うこと
ができる。According to the first invention, the robot manipulator is operated based on a predetermined target trajectory under a plurality of friction parameters in advance, and an error function between the target trajectory and the actual measurement operation in each of the friction parameters is determined. Calculating an adjustment matrix for calculating an adjustment amount of the friction parameter based on the tendency of the change of the error function with respect to the change of the friction parameter; and controlling the robot manipulator based on a predetermined target trajectory. The operation is performed to obtain an error function between the target trajectory and the actual measurement operation. Based on the error function and the adjustment matrix previously obtained in the adjustment matrix calculation step, both the slope and the offset of the error function are made to approach zero. A series of processes for adjusting the friction parameter is repeated until the slope and offset of the error function become equal to or less than a predetermined value. Since it is configured as a control parameter adjustment method of a robot manipulator, characterized by comprising; and a meter adjustment process, it is possible to adjust the friction parameters accurately. Also, if a small periodic function is used as the predetermined target trajectory, the posture of the robot manipulator does not change significantly.
It is less susceptible to a change in friction or a non-linear component such as a gravitational term, so that it is possible to accurately adjust the friction parameter. Further, as the error function, the robot manipulator is operated based on the target trajectory, and the measured value of the movement trajectory of the joint obtained thereby is applied to a predetermined model function to obtain the amplitude and phase of the measured value. , A series of processes for calculating an error between the amplitude and phase of the measured value and the amplitude and phase of the target trajectory are repeated by changing the amplitude and cycle of the target trajectory, and the amplitude and cycle of the target trajectory are calculated. The error function can be expressed in a simple form of the linear equation by using the linear equation approximation of the change of the error with respect to the change of the velocity, and the amount of data to be handled is compressed. Can be reduced, and the calculation can be speeded up. Further, by using, as the predetermined model function, the parameters using the offset, inclination, amplitude, and phase parameters of the movement trajectory of the joint, it is possible to accurately estimate information about those parameters, and to obtain more accurate information. It is possible to adjust various friction parameters. Further, by performing the friction parameter adjusting step while changing the posture of the robot manipulator, it is possible to cope with a change in the friction parameter due to a difference in posture. Further, based on the adjustment amount of each friction parameter in the friction parameter adjustment step and the error function after the friction parameter adjustment based on the friction parameter adjustment amount, updating the adjustment matrix obtained in the adjustment matrix calculation step is performed. By doing so, it is possible to absorb subtle errors due to differences in the types of robot manipulators, etc., and to always adjust friction parameters accurately.

【００２０】また，第２の発明は，予め，複数の摩擦パ
ラメータの下で，所定の目標軌跡に基づいてロボットマ
ニピュレータを動作させ，上記各摩擦パラメータにおけ
る上記目標軌跡と実測動作との誤差関数を求め，上記摩
擦パラメータの変化に対する上記誤差関数の変化の傾向
に基づいて，摩擦パラメータの調整量を計算するための
調整行列を算出する調整行列算出工程と，所定の目標軌
跡に基づいてロボットマニピュレータを動作させて上記
目標軌跡と実測動作との誤差関数を求め，該誤差関数と
予め上記調整行列算出工程で求めた上記調整行列とに基
づいて，上記誤差関数の傾きとオフセットを共に０に近
づけるように摩擦パラメータを調整する一連の処理を，
上記誤差関数の傾きとオフセットが所定値以下になるま
で繰り返し行う摩擦パラメータ調整工程と，上記摩擦パ
ラメータ調整工程終了後，上記ロボットマニピュレータ
の関節剛性に関する制御パラメータの調整を行う関節剛
性パラメータ調整工程とを具備してなることを特徴とす
るロボットマニピュレータの制御パラメータ調整方法と
して構成されているため，モータサーボ系に関するパラ
メータの一つである摩擦パラメータを上記第１の発明と
同様の方法により正確に調整し，その上で関節に関する
パラメータ調整を行うことで，両者を個々に正確に調整
することが可能となり，ロボットマニピュレータの高精
度な制御が実現できる。According to a second aspect of the present invention, the robot manipulator is operated based on a predetermined target trajectory under a plurality of friction parameters, and an error function between the target trajectory and the actual measurement operation in each of the friction parameters is determined. Calculating an adjustment matrix for calculating an adjustment amount of the friction parameter based on the tendency of the change of the error function with respect to the change of the friction parameter; and controlling the robot manipulator based on a predetermined target trajectory. The operation is performed to obtain an error function between the target trajectory and the actual measurement operation. Based on the error function and the adjustment matrix previously obtained in the adjustment matrix calculation step, both the slope and the offset of the error function are made to approach zero. A series of processes to adjust the friction parameters
A friction parameter adjusting step of repeatedly performing the above until the inclination and the offset of the error function become equal to or less than a predetermined value; and a joint stiffness parameter adjusting step of adjusting a control parameter relating to a joint stiffness of the robot manipulator after the completion of the friction parameter adjusting step. Since the present invention is configured as a method for adjusting a control parameter of a robot manipulator, the friction parameter, which is one of the parameters relating to the motor servo system, is accurately adjusted by the same method as in the first invention. By performing parameter adjustment on the joints on the basis thereof, it is possible to accurately adjust both parameters individually, and highly accurate control of the robot manipulator can be realized.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】 本発明の実施の形態に係る摩擦パラメータ調
整方法を適用可能なロボットマニピュレータ調整装置Ａ
１の概略構成を示す模式図。FIG. 1 shows a robot manipulator adjusting apparatus A to which a friction parameter adjusting method according to an embodiment of the present invention can be applied.
FIG. 1 is a schematic diagram showing a schematic configuration of No. 1.

【図２】 上記ロボットマニピュレータ調整装置Ａ１の
概略構成を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing a schematic configuration of the robot manipulator adjusting device A1.

【図３】 本発明の実施の形態に係る摩擦パラメータ調
整方法の処理手順を示すフローチャート。FIG. 3 is a flowchart showing a processing procedure of a friction parameter adjusting method according to the embodiment of the present invention.

【図４】 誤差関数導出の処理手順を示すフローチャー
ト。FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure for deriving an error function.

【図５】 関節角の実測値とモデル関数の出力を示すグ
ラフ図。FIG. 5 is a graph showing the measured values of joint angles and the output of a model function.

【図６】 振幅及び時間の誤差と速度振幅との関係（誤
差関数）を示すグラフ図。FIG. 6 is a graph showing a relationship (error function) between an error in amplitude and time and a speed amplitude.

【図７】 クーロン摩擦の変化と誤差関数との関係を示
すグラフ図。FIG. 7 is a graph showing a relationship between a change in Coulomb friction and an error function.

【図８】 振幅の誤差関数におけるオフセット及び傾き
とクーロン摩擦の変化との関係を示すグラフ図。FIG. 8 is a graph showing a relationship between an offset and an inclination in an error function of amplitude and a change in Coulomb friction.

【図９】 時間の誤差関数におけるオフセット及び傾き
とクーロン摩擦の変化との関係を示すグラフ図。FIG. 9 is a graph showing the relationship between the offset and the inclination and the change in Coulomb friction in the time error function.

【図１０】 本発明の実施例に係る制御パラメータ調整
方法の処理手順を示すフローチャート。FIG. 10 is a flowchart showing a processing procedure of a control parameter adjusting method according to the embodiment of the present invention.

【図１１】 上記制御パラメータ調整方法と上記摩擦パ
ラメータ調整方法とを組み合わせた処理手順を示すフロ
ーチャート。FIG. 11 is a flowchart showing a processing procedure in which the control parameter adjustment method and the friction parameter adjustment method are combined.

【図１２】 従来技術に係る，フィードバック誤差学習
により得られた逆ダイナミクスモデルと摩擦の項を除い
た逆ダイナミクスモデルの差と，速度との関係を示すグ
ラフ図。FIG. 12 is a graph showing the relationship between the speed and the difference between the inverse dynamics model obtained by feedback error learning and the inverse dynamics model excluding the friction term according to the related art.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１…マニピュレータ ２…サーボ制御部 ３…パーソナルコンピュータ ４…短期メモリ ５…誤差推定部 ６…摩擦パラメータ調整部 ７…長期メモリ ８…調整行列更新部 REFERENCE SIGNS LIST 1 manipulator 2 servo control unit 3 personal computer 4 short-term memory 5 error estimation unit 6 friction parameter adjustment unit 7 long-term memory 8 adjustment matrix update unit

Claims (12)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 予め，複数の摩擦パラメータの下で，所
定の目標軌跡に基づいてロボットマニピュレータを動作
させ，上記各摩擦パラメータにおける上記目標軌跡と実
測動作との誤差関数を求め，上記摩擦パラメータの変化
に対する上記誤差関数の変化の傾向に基づいて，摩擦パ
ラメータの調整量を計算するための調整行列を算出する
調整行列算出工程と，所定の目標軌跡に基づいてロボッ
トマニピュレータを動作させて上記目標軌跡と実測動作
との誤差関数を求め，該誤差関数と予め上記調整行列算
出工程で求めた上記調整行列とに基づいて，上記誤差関
数の傾きとオフセットを共に０に近づけるように摩擦パ
ラメータを調整する一連の処理を，上記誤差関数の傾き
とオフセットが所定値以下になるまで繰り返し行う摩擦
パラメータ調整工程とを具備してなることを特徴とする
ロボットマニピュレータの制御パラメータ調整方法。A robot manipulator is operated based on a predetermined target trajectory under a plurality of friction parameters in advance, and an error function between the target trajectory and an actual measurement operation in each of the friction parameters is obtained. An adjustment matrix calculating step of calculating an adjustment matrix for calculating an adjustment amount of a friction parameter based on the tendency of the error function to change, and operating the robot manipulator based on a predetermined target trajectory to operate the target trajectory. An error function between the error function and the actual measurement operation is obtained, and the friction parameter is adjusted based on the error function and the adjustment matrix previously obtained in the adjustment matrix calculation step so that the slope and the offset of the error function are both close to zero. A friction parameter adjustment step of repeating a series of processing until the inclination and offset of the error function become equal to or less than a predetermined value. A method for adjusting a control parameter of a robot manipulator, comprising: 【請求項２】 上記所定の目標軌跡が，微小な周期関数
である請求項１記載のロボットマニピュレータの制御パ
ラメータ調整方法。2. The method according to claim 1, wherein the predetermined target trajectory is a minute periodic function. 【請求項３】 上記誤差関数が，上記目標軌跡に基づい
て上記ロボットマニピュレータを動作させ，それにより
得られた関節の移動軌跡の実測値を所定のモデル関数に
当てはめることにより上記実測値の振幅及び位相を求
め，該実測値の振幅及び位相と上記目標軌跡の振幅及び
位相との間の誤差を算出する一連の処理を，上記目標軌
跡の振幅及び周期を変化させて繰り返し行い，上記目標
軌跡の振幅及び周期の変化に対する上記誤差の変化を速
度振幅を用いて一次式近似したものである請求項２記載
のロボットマニピュレータの制御パラメータ調整方法。3. The method according to claim 1, wherein the error function operates the robot manipulator based on the target trajectory, and applies the measured value of the movement trajectory of the joint obtained thereby to a predetermined model function to obtain the amplitude and the amplitude of the measured value. A series of processes for obtaining a phase and calculating an error between the amplitude and the phase of the actually measured value and the amplitude and the phase of the target trajectory are repeated by changing the amplitude and the cycle of the target trajectory. 3. The method according to claim 2, wherein the change in the error with respect to the change in the amplitude and the cycle is linearly approximated using a speed amplitude. 【請求項４】 上記所定のモデル関数が，上記関節の移
動軌跡のオフセット，傾き，振幅，位相の各パラメータ
を用いたものである請求項３記載のロボットマニピュレ
ータの制御パラメータ調整方法。4. The method according to claim 3, wherein the predetermined model function uses offset, tilt, amplitude, and phase parameters of the movement trajectory of the joint. 【請求項５】 上記摩擦パラメータ調整工程を，上記ロ
ボットマニピュレータの姿勢を変えてそれぞれ行う請求
項１〜４のいずれかに記載のロボットマニピュレータの
制御パラメータ調整方法。5. The method for adjusting a control parameter of a robot manipulator according to claim 1, wherein the step of adjusting the friction parameter is performed by changing a posture of the robot manipulator. 【請求項６】 上記摩擦パラメータ調整工程における各
摩擦パラメータの調整量と，該摩擦パラメータ調整量に
よる摩擦パラメータ調整後の上記誤差関数とに基づい
て，上記調整行列算出工程で求められた上記調整行列の
更新を行う請求項１〜５のいずれかに記載のロボットマ
ニピュレータの制御パラメータ調整方法。6. The adjustment matrix calculated in the adjustment matrix calculation step based on the adjustment amount of each friction parameter in the friction parameter adjustment step and the error function after friction parameter adjustment based on the friction parameter adjustment amount. The method for adjusting a control parameter of a robot manipulator according to claim 1, wherein the control parameter is updated. 【請求項７】 予め，複数の摩擦パラメータの下で，所
定の目標軌跡に基づいてロボットマニピュレータを動作
させ，上記各摩擦パラメータにおける上記目標軌跡と実
測動作との誤差関数を求め，上記摩擦パラメータの変化
に対する上記誤差関数の変化の傾向に基づいて，摩擦パ
ラメータの調整量を計算するための調整行列を算出する
調整行列算出工程と，所定の目標軌跡に基づいてロボッ
トマニピュレータを動作させて上記目標軌跡と実測動作
との誤差関数を求め，該誤差関数と予め上記調整行列算
出工程で求めた上記調整行列とに基づいて，上記誤差関
数の傾きとオフセットを共に０に近づけるように摩擦パ
ラメータを調整する一連の処理を，上記誤差関数の傾き
とオフセットが所定値以下になるまで繰り返し行う摩擦
パラメータ調整工程と，上記摩擦パラメータ調整工程終
了後，上記ロボットマニピュレータの関節剛性に関する
制御パラメータの調整を行う関節剛性パラメータ調整工
程とを具備してなることを特徴とするロボットマニピュ
レータの制御パラメータ調整方法。7. A robot manipulator is operated based on a predetermined target trajectory under a plurality of friction parameters in advance, and an error function between the target trajectory and an actual measurement operation in each of the friction parameters is obtained. An adjustment matrix calculating step of calculating an adjustment matrix for calculating an adjustment amount of a friction parameter based on the tendency of the error function to change, and operating the robot manipulator based on a predetermined target trajectory to operate the target trajectory. An error function between the error function and the actual measurement operation is obtained, and the friction parameter is adjusted based on the error function and the adjustment matrix previously obtained in the adjustment matrix calculation step so that the slope and the offset of the error function are both close to zero. A friction parameter adjustment step of repeating a series of processing until the inclination and offset of the error function become equal to or less than a predetermined value. And a joint stiffness parameter adjusting step of adjusting a control parameter relating to joint stiffness of the robot manipulator after the friction parameter adjusting step is completed. 【請求項８】 上記所定の目標軌跡が，微小な周期関数
である請求項７記載のロボットマニピュレータの制御パ
ラメータ調整方法。8. The method according to claim 7, wherein the predetermined target trajectory is a minute periodic function. 【請求項９】 上記誤差関数が，上記目標軌跡に基づい
て上記ロボットマニピュレータを動作させ，それにより
得られた関節の移動軌跡の実測値を所定のモデル関数に
当てはめることにより上記実測値の振幅及び位相を求
め，該実測値の振幅及び位相と上記目標軌跡の振幅及び
位相との間の誤差を算出する一連の処理を，上記目標軌
跡の振幅及び周期を変化させて繰り返し行い，上記目標
軌跡の振幅及び周期の変化に対する上記誤差の変化を速
度振幅を用いて一次式近似したものである請求項８記載
のロボットマニピュレータの制御パラメータ調整方法。9. The method according to claim 6, wherein the error function operates the robot manipulator based on the target trajectory, and applies an actual measured value of the movement locus of the joint obtained thereby to a predetermined model function, thereby obtaining the amplitude and the amplitude of the actual measured value. A series of processes for obtaining a phase and calculating an error between the amplitude and the phase of the actually measured value and the amplitude and the phase of the target trajectory are repeated by changing the amplitude and the cycle of the target trajectory. 9. The control parameter adjusting method for a robot manipulator according to claim 8, wherein the change of the error with respect to the change of the amplitude and the cycle is linearly approximated by using a velocity amplitude. 【請求項１０】 上記所定のモデル関数が，上記関節の
移動軌跡のオフセット，傾き，振幅，位相の各パラメー
タを用いたものである請求項９記載のロボットマニピュ
レータの制御パラメータ調整方法。10. The method for adjusting a control parameter of a robot manipulator according to claim 9, wherein the predetermined model function uses offset, tilt, amplitude, and phase parameters of the movement locus of the joint. 【請求項１１】 上記摩擦パラメータ調整工程を，上記
ロボットマニピュレータの姿勢を変えてそれぞれ行う請
求項７〜１０のいずれかに記載のロボットマニピュレー
タの制御パラメータ調整方法。11. The method for adjusting a control parameter of a robot manipulator according to claim 7, wherein the step of adjusting the friction parameter is performed by changing a posture of the robot manipulator. 【請求項１２】 上記摩擦パラメータ調整工程における
各摩擦パラメータの調整量と，該摩擦パラメータ調整量
による摩擦パラメータ調整後の上記誤差関数とに基づい
て，上記調整行列算出工程で求められた上記調整行列の
更新を行う請求項７〜１１のいずれかに記載のロボット
マニピュレータの制御パラメータ調整方法。12. The adjustment matrix calculated in the adjustment matrix calculation step based on the adjustment amount of each friction parameter in the friction parameter adjustment step and the error function after adjusting the friction parameter based on the friction parameter adjustment amount. The method for adjusting a control parameter of a robot manipulator according to any one of claims 7 to 11, wherein the control parameter is updated.