JPWO2018143003A1 - ロボットパス生成装置及びロボットシステム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、本実施形態のロボットシステムの概略的なシステムブロック構成の一例を表している。図1においてロボットシステム1は、上位制御装置2と、ロボットコントローラ3と、サーボアンプ4と、ロボット5とを有している。なお、本実施形態の例では、自動車のフレームFを対象ワークとして作業を行う場合を示しているが、他の機械構造物等を対象ワークとし、部品組み込み、塗料噴霧、カメラ画像での検査などといった他の作業に適用してもよい。
一般的にロボットは、およそ3軸以上の駆動モータで各関節を駆動して動作する。上記ロボット5をその作業対象である対象ワークに対して所定の作業動作を行わせる際、ロボットコントローラ3はエンドエフェクタ6もしくはアーム先端部5aなどの移動基準点が始点から終点まで通過するパス(経路、軌道:経由点の順序列)を指定して動作させる。このパスは、ロボットと対象ワークが干渉接触しない等の動作拘束条件下で設定することが望ましく、これまではロボットのパスを手動操作によるティーチングやランダムサンプリングを用いたパスプランニングで生成していた。
図2は、本実施形態の例の経由点接続によるパスプランニングを説明するための作業環境マップを示している。ここで図示する作業環境マップは、上記軌道計画部32が設定するものであり、上述したようにロボット5が備える6軸の駆動軸に対応した6次元の駆動可能空間を、縦方向と横方向の2次元に次元圧縮して表現した平面図である。一般的に6軸での駆動によってエンドエフェクタ6の3次元位置と3次元姿勢の制御が可能であり、つまり当該作業環境マップにおける1点の位置座標はエンドエフェクタ6の3次元位置と3次元姿勢の両方の状態情報を表現している。そしてこの作業環境マップ中においては、上記作業計画部31から入力された3Dモデルデータに基づいて、ロボット5の各部と対象ワークのフレームFとが干渉接触するとして進入が禁止されている複数の進入禁止領域Xが設定されている。なお図中では、図示の煩雑を避けるために、各進入禁止領域Xを3つの単純な幾何図形で簡略的に表している。
軌道計画部32には多様な機械学習手法を適用できるが、以下においては例えば機械学習アルゴリズムに深層学習(ディープラーニング)を適用した場合の例を説明する。図4は、深層学習を適用した場合における軌道計画部32のニューラルネットワークの概略モデル構成の一例を示している。
以上説明したように、第1実施形態のロボットシステム1は、ロボットコントローラ3が、ロボット5の動作拘束条件に基づいて生成された複数のパスデータと、パスデータのそれぞれに対応して所定の評価基準における尺度となる評価値データとを対応付けた軌道計画部学習用データセットに基づく機械学習プロセスを実行して、任意に設定された設定始点Psと設定終点Peとの間のロボット5のパスT1を生成する軌道計画部32を有している。このように軌道計画部32が、シミュレーション等により動作拘束条件に基づいて生成されたパスデータのデータセットで機械学習しているため、いわゆる強化学習と異なり、ロボット5と作業環境との干渉接触の回避が保証されたデータセットで機械学習できる。また、軌道計画部32が機械学習するデータセットには各パスデータに対応した評価値データも含まれているため、評価基準について適切となるパスT1を生成できる。この結果、より適切なパスT1を生成できる。
なお、以上説明した第1実施形態は、その趣旨及び技術的思想を逸脱しない範囲内で種々の変形が可能である。
以下に、部分パス接続によるパスプランニングでパスを生成する第2実施形態について説明する。図8は、上記図2に対応する図であり、部分パス接続によるパスプランニングを説明するための作業環境マップを示している。本実施形態の例では、軌道計画部32は、シミュレーションによって生成した部分パスを設定始点Psと設定終点Peに接続することでロボット5のパスT1を生成する。
このシミュレーションとして具体的には、まず設定始点Psと設定終点Peからそれぞれ適宜の経由点を分岐探索し、それら設定始点Ps側と設定終点Pe側の経由点から所定の離間距離範囲内で略接続可能な配置で、かつ進入禁止領域Xに入らない部分パスT2をランダムに生成する。この部分パスT2は所定の離間距離間隔で連続した配置の経由点を接続して構成され、その両端が設定始点Ps側と設定終点Pe側の経由点を略接続可能となる部分パスT2が生成されるまで繰り返される。
この第2実施形態においても、軌道計画部32には多様な機械学習手法を適用できるが、以下においては例えば機械学習アルゴリズムに深層学習(ディープラーニング)を適用した場合の例を説明する。図10は上記図4に対応する図であり、深層学習を適用した場合における軌道計画部32のニューラルネットワークの概略モデル構成の一例を示している。
以上説明したように、第2実施形態のロボットシステム1は、機械学習プロセスでの学習内容に基づき、評価基準が最適となるよう通過すべき部分パスT2を生成する軌道計画部32を有している。これにより、評価基準が適切であるとして学習した部分パスT2を利用してより適切なパスT1の生成が可能となる。
次に、図12を参照しつつ、上記で説明したCPU901が実行するプログラムによりソフトウェア的に実装された作業計画部31、軌道計画部32、逆キネマティクス演算部33等による処理を実現するロボットコントローラ3のハードウェア構成例について説明する。
上述した各実施形態及び各変形例においては、作業計画部31、軌道計画部32、逆キネマティクス演算部33、データベース34を全てロボットコントローラ3に一体にまとめた構成としていたが、これに限られない。他にも、図13に示すように、ロボットコントローラ3が逆キネマティクス演算部33だけを備え、汎用パーソナルコンピュータ2A(図中では「PC」と略記)に作業計画部31、軌道計画部32、及びデータベース34をソフトウェア的に実装してもよい。この場合においても、各種情報や指令の送受関係については同等となる。そして、汎用パーソナルコンピュータ2Aにおいて、データベース34に保存してある学習用データセットを用いて軌道計画部32を機械学習させることにより、上記各実施形態と同等の効果を得ることができる。なお、この場合の汎用パーソナルコンピュータ2Aが、各請求項記載のロボットパス生成装置に相当する。
2 上位制御装置(ロボットパス生成装置)
2A 汎用パーソナルコンピュータ(ロボットパス生成装置)
3 ロボットコントローラ(ロボットパス生成装置)
4 サーボアンプ
5 ロボット
6 エンドエフェクタ
31 作業計画部
32 軌道計画部(パス生成部、経由点生成部、部分パス生成部)
33 逆キネマティクス演算部
34 データベース(データセット保持部)
F フレーム
Ps 設定始点
Pe 設定終点
T1 パス
T2 部分パス
X 進入禁止領域
Claims (10)
- ロボットの動作拘束条件に基づいて生成された複数のパスデータと、前記パスデータのそれぞれに対応して所定の評価基準における尺度となる評価値データとを対応付けたデータセットを保持するデータセット保持部と、
前記データセットに基づく機械学習プロセスの結果に基いて、任意に設定された設定始点と設定終点との間の前記ロボットのパスを生成するパス生成部と、
を有することを特徴とするロボットパス生成装置。 - 前記パス生成部は、
前記機械学習プロセスでの学習内容に基づき、前記評価基準が最適となるよう次に経由すべき経由点を生成する経由点生成部を有していることを特徴とする請求項1記載のロボットパス生成装置。 - 前記パス生成部は、
前記設定始点から始めて前記設定終点の近傍となるまで前記経由点生成部が生成した前記経由点での分岐探索を繰り返して前記パスを生成することを特徴とする請求項2記載のロボットパス生成装置。 - 前記パス生成部は、
前記機械学習プロセスでの学習内容に基づき、前記評価基準が最適となるよう通過すべき部分パスを生成する部分パス生成部を有していることを特徴とする請求項1記載のロボットパス生成装置。 - 前記パス生成部は、
前記設定始点から前記設定終点の間で前記部分パス生成部が生成した前記部分パスを接続して前記パスを生成することを特徴とする請求項4記載のロボットパス生成装置。 - 前記評価基準は少なくとも消費電力、動作経路の距離、動作時間、振動評価値、指定軸負荷のいずれか1つを含むことを特徴とする請求項1乃至5のいずれか1項に記載のロボットパス生成装置。
- 前記動作拘束条件は、
前記ロボットがその周囲の作業環境と干渉接触しない動作領域、
前記ロボットが所定の進入禁止領域に進入しない動作領域、
前記ロボットがハンドリングしている対象物を所定角度以上に傾けない動作領域、
の少なくとも1つ以上を満たす前記ロボットの動作領域に設定されていることを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載のロボットパス生成装置。 - 前記動作拘束条件を設定する入力装置を有することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載のロボットパス生成装置。
- 前記データセット保持部は、
前記パス生成部によって生成された前記ロボットのパスを前記ロボットの動作拘束条件と前記評価値データとに対応付けた新たなデータセットを記憶することを特徴とする請求項1乃至8のいずれか1項に記載のロボットパス生成装置。 - ロボットと、
請求項1乃至9のいずれか1項に記載のロボットパス生成装置と、
前記ロボットパス生成装置の生成結果に基いて前記ロボットの動作を制御するロボットコントローラと、
を有することを特徴とするロボットシステム。
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