WO2007080733A1

WO2007080733A1 - ロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボット、及びプログラム

Info

Publication number: WO2007080733A1
Application number: PCT/JP2006/324741
Authority: WO
Inventors: Yasunao Okazaki
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co., Ltd.
Priority date: 2006-01-13
Filing date: 2006-12-12
Publication date: 2007-07-19
Also published as: JP4056080B2; CN101870112A; CN101870112B; CN101213052A; CN101870108B; US7558647B2; US20090105880A1; CN101213052B; JPWO2007080733A1; CN101870108A

Description

明細書

ロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボット、及びプログラム技術分野

[0001] 本発明は、家庭用ロボット等、人との物理的な接触の可能性のあるロボットのロボットアームを制御する、ロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボットアームの制御装置を有するロボット、及びロボットアームの制御プログラムに関する。

背景技術

[0002] 近年、ペットロボットなどの家庭用ロボットの開発が盛んに行われており、将来は家事支援ロボット等、より実用的な家庭用ロボットが実用化されるものと期待されている。家庭用ロボットは、家庭内に入り人間と共生する必要があるため、人間との物理的な接触が不可欠であり、安全性の面から、柔軟であることが必要とされる。

[0003] こうした課題に対し、従来技術としては、特許文献 1の特開平 10— 329071号公報において、ロボットアームに加わった人間との接触カを検知し、アームに大きな力が加わった時には復元力を小さくし安全性を高め、アームに微少な力が加わっている時には復元力を大きくし動作精度を確保する制御装置を開示して!/、る。

[0004] 特許文献 1 :特開平 10— 329071号公報

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0005] し力しながら、上記従来の制御装置では、ロボットアームに大きな力が加わった時には復元力を小さくするのみであるため、トレィをロボットアームで把持し、トレイの上に物体を載せている場合などに、ロボットアームと人間との接触でロボットアームが動くことでトレイが傾き、トレイの上に載せた物体を落下させてしまう危険がある。また、口ボットアームが硬い物体や角の尖った物体を把持しているときには、復元力を小さくするのみでは、人間との接触で硬い物体や角の尖った物体が動き、ロボットアームに接触した人間あるいは、付近にいる他の人間、あるいは、家具等の他の物体に衝突し、ダメージを与える危険がある。

[0006] 本発明の目的は、上記従来の制御装置の課題を解決し、ロボットアームと人間との接触が発生しても、人間へ接触のダメージを与えることなぐかつ、接触によりロボットアームが動!、て、把持物体を落下させたり他の人間や他の物体に接触しダメージを与えることのない、安全なロボット制御を実現できる、ロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボット、及びロボットアームの制御プログラムを提供することにある。課題を解決するための手段

[0007] 上記目的を達成するために、本発明は以下のように構成する。

[0008] 本発明の第 1態様によれば、ロボットアームの制御装置であって、

上記ロボットアームが運搬している物体の運搬特性に関する情報が記録された物体特性データベースと、

上記物体特性データベースの上記情報に基づき上記ロボットアームの機械インピ一ダンス設定値を設定する物体特性呼応インピーダンス設定手段と、

上記物体特性呼応インピーダンス設定手段の設定した上記機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御するインピーダンス制御手段とを有することを特徴とするロボットアームの制御装置を提供する。

[0009] 本発明の第 17態様によれば、ロボットアームの制御方法であって、

上記ロボットアームが運搬している物体の運搬特性に関する情報に基づき上記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定し、

上記設定された上記機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御することを特徴とするロボットアームの制御方法を提供する。

[0010] 本発明の第 18態様によれば、上記ロボットアームと、

上記ロボットアームを制御する第 1〜16のいずれ力 1つの態様に記載のロボットァームの制御装置とを有することを特徴とするロボットを提供する。

[0011] 本発明の第 19態様によれば、コンピュータを、

ロボットアームが運搬している物体の運搬特性に関する情報に基づき上記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定する物体特性呼応インピーダンス設定手段と、

上記物体特性呼応インピーダンス設定手段の設定した上記機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御するインピーダンス制御手段として機能させるためのロボットアームの制御プログラムを提供する。

発明の効果

[0012] 本発明のロボットアームの制御装置及びロボットアームの制御装置を有するロボットによれば、物体特性データベース、物体特性呼応インピーダンス設定手段、インピーダンス制御手段を有することにより、ロボットアームで運搬する物体の運搬特性に応じて、ロボットアームの機械インピーダンス設定値が適切に設定されるので、人間との接触が発生しても、人間へ接触のダメージを与えることなぐかつ、接触によりロボットアームが動!、て、運搬する物体を落下させたり他の人間や他の物体に接触しダメージを与えることのな、、安全なロボット制御が可能となる。

[0013] また、本発明のロボットアームの制御方法及びプログラムによれば、上記ロボットァームが運搬している物体の運搬特性に関する情報に基づき上記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定し、上記設定された上記機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御することにより、運搬する物体の運搬特性に応じて、ロボットアームの機械インピーダンス設定値が適切に設定されて制御されるので、人間との接触が発生しても、人間へ接触のダメージを与えることなぐかつ、接触によりロボットアームが動いて、運搬する物体を落下させたり他の人間や他の物体に接触しダメージを与えることのな、、安全なロボット制御が可能となる。

図面の簡単な説明

[0014] 本発明のこれらと他の目的と特徴は、添付された図面についての好ましい実施形態に関連した次の記述から明らかになる。この図面においては、

[図 1]図 1は、本発明の第 1実施形態における制御装置の概念を示すブロック図であり、

[図 2]図 2は、本発明の第 1実施形態におけるロボットアームの制御装置のハードゥエァ構成及び制御対象であるロボットアームの詳細構成を示す図であり、

[図 3]図 3は、本発明の第 1実施形態における制御装置のインピーダンス制御手段の構成を示すブロック図であり、

[図 4]図 4は、物体特性データベースの特性一覧表を説明する図であり、 [図 5]図 5は、本発明の第 1実施形態における制御装置のインピーダンス制御手段での制御プログラムの動作ステップを表すフローチャートであり、

[図 6]図 6は、本発明の第 1実施形態における制御装置の全体的な動作ステップを表すフローチャートであり、

[図 7A]図 7Aは、本発明の第 1実施形態におけるロボットアームの制御装置の制御対象であるロボットアームの動作を説明する図であり、

[図 7B]図 7Bは、本発明の第 1実施形態におけるロボットアームの制御装置の制御対象であるロボットアームの動作を説明する図であり、

[図 7C]図 7Cは、本発明の第 1実施形態におけるロボットアームの制御装置の制御対象であるロボットアームの動作を説明する図であり、

[図 7D]図 7Dは、本発明の第 1実施形態におけるロボットアームの制御装置の制御対象であるロボットアームの動作を説明する図であり、

[図 8]図 8は、物体特性データベースの把持規則表を説明する図であり、

[図 9]図 9は、本発明の第 2実施形態におけるロボットアームの制御装置の制御対象であるロボットアームによる把持動作を説明する図であり、

[図 10]図 10は、物体特性データベースの他の把持規則表を説明する図であり、

[図 11]図 11は、本発明の第 3実施形態における制御装置のインピーダンス制御手段の構成を説明する図であり、

[図 12]図 12は、本発明の第 2実施形態におけるロボットアームの制御装置の制御対象であるロボットアームによる他の把持動作を説明する図であり、

[図 13]図 13は、本発明の第 1実施形態におけるロボットアームの制御装置の目標軌道を説明する図であり、

[図 14]図 14は、本発明の第 1実施形態における物体特性収集手段の詳細を説明するブロック図であり、

[図 15]図 15は、本発明の第 1実施形態におけるロボットアームの制御装置の効果を説明する図である。

発明を実施するための最良の形態

以下に、本発明にかかる実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。添付図面において同じ部品については同じ参照符号を付している。

[0016] 以下、図面を参照して本発明における実施形態を詳細に説明する前に、本発明の種々の態様にっ、て説明する。

[0017] 本発明の第 1態様によれば、ロボットアームの制御装置であって、

[0018] 本発明の第 2態様によれば、上記ロボットアームが運搬している上記物体の運搬特性に関する情報を収集し、収集した上記物体の運搬特性に関する情報を上記物体特性データベースに記録する物体特性収集手段をさらに有することを特徴とする第 1 の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0019] 本発明の第 3態様によれば、上記インピーダンス制御手段は、上記ロボットアームに人や物体が接触することを検知する接触検知手段を有し、上記ロボットアームが上記人や物体と接触した時に、上記物体特性呼応インピーダンス設定手段の設定した上記機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御することを特徴とする第 1又は第 2の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0020] 本発明の第 4態様によれば、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記情報に基づき上記ロボットアームの手先の並進方向及び回転方向の 6次元の方向の機械インピーダンス設定値を個別に設定することを特徴とする第 1又は第 2の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0021] 本発明の第 5態様によれば、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記手先の上記並進方向を低剛性とし上記回転方向を上記並進方向よりも高剛性とすることで上記ロボットアームが運搬している上記物体を水平に保つよう設定することを特徴とする第 4の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0022] 本発明の第 6態様によれば、上記物体特性データベースは上記ロボットアームが運搬して、る上記物体の物理特性情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記物理特性情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定することを特徴とする第 1又は第 2の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0023] 本発明の第 7態様によれば、上記物体特性データベースは上記ロボットアームが運搬して、る上記物体の属性情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記属性情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定することを特徴とする第 1又は第 2の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0024] 本発明の第 8態様によれば、上記物体特性データベースは、上記ロボットアームが運搬して、る上記物体の物理特性情報として上記ロボットアームが運搬して、る上記物体の重量情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記重量情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定することを特徴とする第 6の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0025] 本発明の第 9態様によれば、上記物体特性データベースは上記物理特性情報として上記ロボットアームが運搬して!/、る上記物体の寸法情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記寸法情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定することを特徴とする第 6の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0026] 本発明の第 10態様によれば、上記物体特性データベースは上記物理特性情報として上記ロボットアームが運搬して、る上記物体の硬度情報を有し、上記特性呼応ィンピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記硬度情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定することを特徴とする第 6の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0027] 本発明の第 11態様によれば、上記物体特性データベースは上記物理特性情報として上記ロボットアームが運搬している上記物体の位置及び姿勢の拘束条件情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記位置及び姿勢の拘束条件情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定することを特徴とする第 6の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0028] 本発明の第 12態様によれば、上記物体特性データベースの有する物体の位置及び姿勢の拘束条件情報は、上記ロボットアームが同時に運搬した複数の物体の位置及び姿勢の相対関係に基づき設定された上記物体の位置及び姿勢の拘束条件情報であることを特徴とする第 11の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する

[0029] 本発明の第 13態様によれば、上記物体特性データベースの有する物体の位置及び姿勢の拘束条件情報は、上記運搬している物体の周囲環境情報に基づき設定された上記物体の位置及び姿勢の拘束条件情報であることを特徴とする第 11の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0030] 本発明の第 14態様によれば、上記物体特性データベースは、上記物体の属性情報として上記運搬してヽる物体の危険度情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記危険度情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定することを特徴とする第 7の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0031] 本発明の第 15態様によれば、上記物体特性データベースの有する危険度情報は、上記運搬している物体の周囲環境情報に基づき設定された危険度情報であることを特徴とする第 14の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0032] 本発明の第 16態様によれば、上記物体特性データベースは、上記物体の属性情報として上記運搬してヽる物体の重要度情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、物体特性データベースの上記重要度情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定することを特徴とする第 7の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

[0033] 本発明の第 17態様によれば、ロボットアームの制御方法であって、

[0034] 本発明の第 18態様によれば、上記ロボットアームと、

[0035] 本発明の第 19態様によれば、コンピュータを、

[0036] 以下に、本発明に力かる実施の形態に力かるロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボット、及びプログラムを図面に基づいて詳細に説明する。

[0037] (第 1実施形態）

図 1は本発明の第 1実施形態における、ロボットアームの制御装置 1の概念を示すブロック図である。図 1において、 2は物体特性データベースであり、後述するロボットアーム 5で運搬する運搬物体、例えば把持しながら運搬される物体 (把持物体） 38の物体特性データの一例として物理特性情報及び属性情報などの運搬特性情報、例えば把持特性情報が記録されており、把持される物体 38が特定されると、その物体 3 8の特性データを物体特性呼応インピーダンス設定手段 3に送出する機能を有している。

[0038] ここで、物理特性情報とは、例えば、物体の形状、大きさ（寸法)、重量、又は、温度等の、物理的、物性的、幾何学的に決まる特性情報である。

[0039] また、物体の属性情報とは例えば、危険度、又は、重要度等の、概念的な特性や物理特性から生じる 2次的な特性情報である。

[0040] 3は物体特性呼応インピーダンス設定手段であり、物体特性データベース 2の把持物体に関する特性情報に基づき、ロボットアーム 5の機械インピーダンス設定値、すなわち、剛性や粘性の設定値の設定を行う。 [0041] 4はインピーダンス制御手段であり、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3が設定した機械インピーダンス設定値になるように、ロボットアーム 5の各関節部の機械ィンピーダンスの値を制御するインピーダンス制御動作を行う。

[0042] 図 2はロボットアームの制御装置 1のハードウェア構成及び制御対象であるロボットアーム 5の詳細構成を示す図である。

[0043] 制御装置 1は、ハードウェア的には一般的なパーソナルコンピュータにより構成されており、物体特性データベース 2、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3、及び、ィンピーダンス制御手段 4の入出力 IF (インターフェース） 19を除く部分は、パーソナルコンピュータで実行される制御プログラム 17としてソフトウェア的に実現される。

[0044] 入出力 IF19はパーソナルコンピュータの PCIバスなどの拡張スロットルに接続された、 DZAボード 20、 AZDボード 21、カウンタボード 22により構成される。

[0045] ロボットアーム 5の動作を制御するための制御プログラム 17が実行されることにより制御装置 1が機能しており、ロボットアーム 5の各関節部の後述するエンコーダ 43より出力される関節角度情報がカウンタボード 22を通じて制御装置 1に取り込まれ、制御装置 1によって各関節部の回転動作での制御指令値が算出される。算出された各制御指令値は、 DZAボード 20を通じてモータードライバ 18に与えられ、モータードラィバ 18から送られた各制御指令値に従って、ロボットアーム 5の各関節部の後述するモーター 42が駆動される。また、モータードライバ 18により駆動制御されるハンド駆動装置の一例としてのハンド駆動用モーター 62 (実際には、ロボットアーム 5のハンド 6の内部に配設されている）と、ハンド駆動用モーター 62の回転軸の回転位相角（すなわち関節角）を検出するエンコーダ 63 (実際には、ロボットアーム 5のハンド 6の内部に配設されている）とをさらにハンド 6に備えて、エンコーダ 63で検出された回転角度を基に、制御装置 1のインピーダンス制御手段 4のハンド制御手段 200からの制御信号によりモータードライバ 18を介してハンド駆動用モーター 62の回転を駆動制御して、ハンド駆動用モーター 62の回転軸を正逆回転させることによりハンド 6を開閉可能としている。

[0046] ロボットアーム 5は、 6自由度の多リンクマニピュレータであり、ハンド 6と、ハンド 6が取付けられる手首部 7を有する前腕リンク 8と、前腕リンク 8が回転可能に連結される上腕リンク 9と、上腕リンク 9が回転可能に連結支持される台部 10とを有している。この台部 10は、一定位置に固定されていてもよいが、移動可能な移動装置に連結されて移動可能にしてもよい。手首部 7は第 4関節部 14、第 5関節部 15、第 6関節部 1 6の 3つの回転軸を有しており、上腕リンク 9に対するハンド 6の相対的な姿勢（向き）を変化させることができる。すなわち、図 2において、第 4関節部 14は手首部 7に対するハンド 6の横軸周りの相対的な姿勢を変化させることができ、第 5関節部 15は手首部 7に対するハンド 6の、第 4関節部 14の横軸とは直交する縦軸周りの相対的な姿勢を変化させることができ、第 6関節部 16は手首部 7に対するハンド 6の、第 4関節部 1 4の横軸及び第 5関節部 15の縦軸とそれぞれ直交する横軸周りの相対的な姿勢を変化させることができる。前腕リンク 8の他端は上腕リンク 9の先端に対して第 3関節部 13周りに、すなわち、第 4関節部 14の横軸と平行な横軸周りに回転可能とし、上腕リンク 9の他端は台部 10に対して第 2関節部 12周りに、すなわち、第 4関節部 14の横軸と平行な横軸周りに回転可能とし、台部 10の上側可動部は台部 10の下側固定部に対して第 1関節部 11周りに、すなわち、第 5関節部 15の縦軸と平行な縦軸周りに回転可能としている。この結果、ロボットアーム 5は、合計 6個の軸周りに回転可能として上記 6自由度の多リンクマニピュレータを構成している。

[0047] 各軸の回転部分を構成する各関節部には、各関節部の一方の部材に備えられかつ後述するモータードライバ 18により駆動制御される回転駆動装置の一例としてのモーター 42 (実際には、ロボットアーム 5の各関節部の内部に配設されている）と、モ一ター 42の回転軸の回転位相角（すなわち関節角）を検出するエンコーダ 43 (実際には、ロボットアーム 5の各関節部の内部に配設されている）とを備えて、一方の部材に備えられたモーター 42の回転軸が他方の部材に連結されて上記回転軸を正逆回転させることにより他方の部材を一方の部材に対して各軸周りに回転可能とする。

[0048] 35は台部 10の下側固定部に対して相対的な位置関係が固定された絶対座標系であり、 36はハンド 6に対して相対的な位置関係が固定された手先座標系である。絶対座標系 35から見た手先座標系 36の原点位置 Oe (x、 y、 z)をロボットアーム 5の手先位置、絶対座標系 35から見た手先座標系 36の姿勢をロール角とピッチ角とョー角で表現した（ φ、 θ、 φ )をロボットアーム 5の手先姿勢とし、手先位置及び姿勢べタトルをベクトル r= [x、 y、 ζ、 φ、 0、 φ ]^Tと定義する。よって、一例として、絶対座標系 35の ζ軸に対して第 1関節部 11の縦軸が平行であり、 X軸に対して第 2関節部 12 の横軸が平行に位置可能とするのが好ましい。また、手先座標系 36の X軸に対して第 6関節部 16の横軸が平行に位置可能であり、 y軸に対して第 4関節部 14の横軸が平行に位置可能であり、 z軸に対して第 5関節部 15の縦軸が平行に位置可能とするのが好ましい。なお、手先座標系 36の X軸に対しての回転角をョ一角 φとし、 y軸に対しての回転角をピッチ角 0とし、 z軸に対しての回転角をロール角 φとする。ロボットアーム 5の手先位置及び姿勢を制御する場合には、手先位置及び姿勢ベクトル rを手先位置及び姿勢目標ベクトル r〖こ追従させること〖こなる。

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[0049] 50は物体特性収集手段であり、ロボットアーム 5で把持する物体の特性データを収集し、物体特性データベース 2に入力、更新する。具体的には、物体特性収集手段 5 0は、後述するように、カメラなどの画像撮像装置 44からの画像データ、読み取り手段 34 (例えば RFタグ受信機 54)により読み取られた把持物体 38の RFタグ 33の情報、インターネット 46を通じて外部のウェブサーバにある物品情報データベース 47からの物体特性データがそれぞれ入力され、入力されたデータ又は情報を、適宜、物体特性データベース 2に入力、更新する。また、物体特性収集手段 50には、カウンタボード 22が接続されて、ロボットアーム 5の各関節部のエンコーダ 43より出力される関節角度情報や、インピーダンス制御手段 4からの物体重量などの情報も入力される。

[0050] 物体特性収集手段 50の詳細を図 14に示す。

[0051] 45は画像認識手段であり、カメラなどの画像撮像装置 44の画像データより画像認識を行い、把持物体 38の寸法を抽出し、物体特性データベース 2に出力する。また、画像認識手段 45は、画像認識手段 45の画像認識結果より得られる複数の把持物体の相対的位置関係の情報を、後述する運搬状態検出手段の一例としての把持状態検出手段 53に出力する。

[0052] 48は物体重量推定手段であり、把持物体 38の重量の推定を行う。例えば、ロボットアーム 5の手首部 7に力センサーを配設した場合には、ロボットアーム 5が物体を把持し静止状態にある時の力センサーによる計測値力ハンド 6の重量を差し引いた値を物体重量とする。また、後述する力推定手段 24を利用する場合は、ロボットアーム 5が物体を把持し静止状態にある時の各関節部に発生するトルク τ を力推定手段

ext

24力ら得、ロボットアーム 5がその位置及び姿勢を保持するのに必要なトルクをロボットアームの運動方程式より求め、差し引いた後のトルク値を手先に働く力に換算し、物体重量とする。

[0053] 49は属性データ入力 IF (インターフェース）であり、人間がキーボードやマウスやマイクなどの入力装置を使用して属性データ (属性情報)を入力するためのインターフエースである。

[0054] 51は干渉判断手段であり、ロボットアーム 5の周囲の環境に存在する壁や、家具等の配置情報の地図であり環境マップデータベース 52に蓄積された環境マップ情報とインピーダンス制御手段 4より入力されるロボットアーム 5の位置及び姿勢情報とより、ロボットアーム 5と壁や家具等との干渉関係を判断し、物体特性データベース 2の属性情報の設定、変更を行う。

[0055] 53は運搬状態検出手段の一例としての把持状態検出手段であり、複数の把持物体を同時に把持する場合に、画像認識手段 45の画像認識結果より得られる複数の把持物体の相対的位置関係の情報や、 RFタグ受信機 54より得られる把持物体の I D番号などの情報 (IDデータ)の組み合わせの情報力把持状態を推論し、検出する。把持状態検出手段 53は、物体同士の組み合わせと把持状態の関係を表す把持状態テーブルを有し、情報の組み合わせが得られた場合には、把持状態テーブルを参照し、把持状態を推論する。把持状態テーブルには、例えば、トレイと他の物体の組み合わせの場合は、トレイの上に物体が載置された把持状態であると!/、う一般的な把持ルールが複数記録されて、る。

[0056] このように、物体特性収集手段 50は、カメラなどの画像撮像装置 44と物体特性データベース 2と接続される画像認識手段 45と、インピーダンス制御手段 4と物体特性データベース 2と接続される物体重量推定手段 48と、インピーダンス制御手段 4と物体特性データベース 2と接続される干渉判断手段 51と、干渉判断手段 51に接続される環境マップデータベース 52と、物体特性データベース 2とキーボードやマウスやマイクなどの入力装置（図示せず)と接続される属性データ入力 IF (インターフェース ) 49と、 RFタグ受信機 54と画像認識手段 45と物体特性データベース 2と接続される把持状態検出手段 53とを備えて、それぞれの手段や部材でそれぞれの機能を奏するとともに、 RFタグ受信機 54により読み取られた把持物体 38の RFタグ 33の情報を物体特性データベース 2に入力するとともに、インターネット 46を通じて外部の WEB にある物品情報データベース 47にアクセスして物体特性データを物体特性データべース 2に入力する機能をも有している。

[0057] 次に、物体特性データベース 2の詳細について説明する。物体特性データベース 2 には、例えばロボットアーム 5が設置された屋内に存在する種々の物体 38に関する情報が予め登録されている。各物体 38には RFタグ 33が配設されており、個別の ID 番号などの HD情報が RFタグ 33に記録されている。ロボットアーム 5のハンド 6には R Fタグ 33の読み取り手段 34 (例えば RFタグ受信機 54)が配設されており、制御装置 1のインピーダンス制御手段 4からの制御信号によりモータードライバ 18を介してハンド駆動用モーター 62の回転駆動制御によりハンド 6を開閉して、ロボットアーム 5のハンド 6が物体 38を把持すると、把持された物体 38の RFタグ 33の情報が読み取り手段 34で読み取られ、把持した物体 38の ID番号が何であるかが読み取り手段 34により特定され、把持された物体 38の ID番号情報が物体特性収集手段 50を介して物体特性データベース 2に入力される。すると、物体特性データベース 2は、特定された特定された ID番号に対応する物体 38の特性データを物体特性呼応インピーダンス設定手段 3に送出する。

[0058] 物体特性データベース 2の保有している情報は、図 4に示すような物理特性情報と属性情報の特性一覧表 30の形で物体個別の特性データが記録されて、る。物体個別の特性データは、図 4にあるように、物体個別の ID番号と、 ID番号に相当する物理特性情報の一例としての物体の重量情報、寸法情報、及び硬度情報、並びに、属性情報の一例としての危険度情報で構成される。これらの、重量情報、寸法情報、硬度情報、危険度情報のデータは、予め測定し、評価し、データベースとして物体特性データベース 2に格納されて、る。

[0059] 物体特性データベース 2の寸法情報に関しては、画像撮像装置 44及び画像認識手段 45を設ければ、その画像撮像装置 44で得られた画像データを基に画像認識手段 45による画像認識を行うことにより、物体 38の寸法を割り出し、寸法情報を物体特性データベース 2に新たに蓄積あるいは更新することも可能である。

[0060] 物体特性データベース 2の重量情報に関しては、ロボットアーム 5の手首部 7にカセンサーを配設するか、あるいは、後述する力推定手段 24を利用すれば、物体重量推定手段 48により、ロボットアーム 5で把持した物体 38の重量が推定可能であり、新たに重量情報を物体特性データベース 2に蓄積することができる。また、例えば、ロボットアーム 5で把持された鍋に対して水が注入されるとき、注入された水による物体の重量の増加を物体重量推定手段 48により推定することもできるので、重量の増減による重量情報の更新にも対応可能である。

[0061] 物体特性データベース 2の硬度情報に関しては、把持物体 38の硬度に応じてレべル 1〜5の 5段階評価がなされる。評価値は、物体 38の材質をもとに、例えば、金属で形成された物体は最も硬度の高ヽ「レベル 5」、プラスチック等の樹脂で形成された物体は中度の「レベル 3」、紙やタオルなどの柔らカ、物体で形成された物体は最も硬度の低い「レベル 1」といったように評価され、硬度情報として記録されている。また、硬度は壊れやすさという観点での評価も可能である。ガラスコップや陶磁器のように、他の物体にぶっけたりすると割れる危険が高いものを「レベル 5」とすることも考えられる。これらの硬度情報は、予め人間が判断するか、物体の RFタグ 33に記録されている HD情報から自動的に判断し、レベルの評価、設定を行い、属性データ入力 IF4 9を通じて物体特性データベース 2への入力を行う。

[0062] 物体特性データベース 2の危険度情報に関しては、例えば、レベル 1〜5の 5段階の評価値で記録されている。評価値の具体例としては、刃物のように危険性が高ぐロボットアーム 5での取り扱いに最も注意を有すると思われる物体を最も危険度の高い「レベル 5」とし、書類やタオルなど軽ぐ柔らかくて人に衝突しても危害を与える恐れが全くな、と考えられる物体を最も危険度の低ヽ「レベル 1」とする。これらの危険度情報は、予め、人間が判断し、レベルの評価、設定を行い、属性データ入力 IF49 を通じて物体特性データベース 2への入力を行う。あるいは、干渉判断手段 51で、把持すべき物体 38が壁面や家具等に近くにあり、把持すべき物体 38と壁面や家具等との干渉の危険があると判断された把持物体の場合には、危険度を高く設定する。ここで、把持すべき物体 38が壁面や家具等に近くにあるか否かは、例えば、環境マツプデータベース 52に蓄積された環境マップ情報に、把持すべき物体 38の位置情報も蓄積されている場合には、環境マップデータベース 52からその位置情報を取り込めばよ、し、そのような位置情報が環境マップデータベース 52に蓄積されて、なヽ場合には、把持すべき物体 38をカメラなどの画像撮像装置 44で撮像し、取得した画像データを画像認識手段 45で画像認識を行ヽ、物体特性データベース 2にー且蓄積し、蓄積された画像認識結果を参照して、干渉判断手段 51で把持すべき物体 38 の位置情報を推定して判断するようにしてもよい。

[0063] さらに、例えば、図 9に示すように、トレイ 39をロボットアーム 5で把持し、トレイ 39の上にコップ 40を載せているような把持状態の場合、ロボットアーム 5と人間（例えば手 100)との接触でトレイ 39が傾くと、コップ 40がトレイ 39から矢印 101のように落下する恐れがあるため、 RFタグ受信機 54による RFタグ 33の ID番号などの ID情報を使つた把持物体の検出で、トレイ 39の RFタグ 33とコップ 40の RFタグ 33が同時に RFタグ受信機 54で検出された場合、又は、画像認識手段 45の画像認識結果よりトレイ 39 にコップ 40が載置されている情報が相対的位置関係情報として得られる場合には、トレイ 39の上にコップ 40を載せて運搬していると、把持状態検出手段 53において推論し、危険度を高く設定する（図 14参照)。

[0064] また、物体特性データベース 2のすベての情報は、物体特性収集手段 50により、ィンターネット 46を通じて、外部のウェブサーバなどにある物品情報データベース 47にアクセスすることで物体特性データを入手し、物体特性データベース 2内の各情報を更新する事も可能である。

[0065] 次に、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3の詳細にっ、て説明する。物体特性呼応インピーダンス設定手段 3では、物体特性データベース 2の運搬特性情報に基づき、把持している物体 38に応じて、ロボットアーム 5の機械インピーダンス設定値の設定を行う。機械インピーダンス設定値の設定パラメータとしては、慣性 M、粘性 D 、剛性 Kがある。機械インピーダンス設定値の各パラメータの設定は以下の評価式に基づいて行う。

[0066] [数 1] M = KMmX (重量 [k g] ) +KM 1 X (寸法 [m] ) +

KMk X (硬度） +KMd X (危険度）式（1)

[0067] [数 2]

D = KDmX (重量 [k g] ) +KD 1 X (寸法 [m] ) +

KDk X (硬度） +KD d X (危険度）式（2)

[0068] [数 3]

K = KKmX (重量 [k g] ) +KK 1 X (寸法 [m] ) +

KKk X (硬度） +KK d X (危険度）式（3)

[0069] 上記式（1)〜（3)中の KMm、 KM1、 KMkゝ KMd、 KDm、 KD1、 KDkゝ KDd、 K Km、 KK1、 KKk, KKdはゲインであり、それぞれ、ある定数値である。

[0070] 物体特性呼応インピーダンス設定手段 3は、上記式（1)、 (2)、 (3)に基づき計算した機械インピーダンスパラメータの慣性 M、粘性 D、剛性 Kをインピーダンス制御手段 4へと出力する。

[0071] 上記式（1)〜（3)に従えば、ゲイン KMm等を適切に設定することにより、例えば重量の重い物体に対しては、式（1)により、慣性 Mが大きく設定されることになり、ロボットアーム 5は把持物体 38の重量に比例した重量感を持つことになる結果、ロボットァーム 5を動かすには大きな力が必要になり、少しぐらい手でロボットアーム 5を押しても動かなくなる（発生する加速度が小さい)。逆に、重量の軽い物体に対しては、式（1) により、慣性 Mが小さく設定されることになり、ロボットアーム 5は把持物体 38の重量に比例した重量感を持つことになる結果、弱い力で容易にロボットアーム 5が動くようになる (発生する加速度が大きい)。また、刃物のように危険度を高く設定された物体の場合には、粘性 D及び剛性 Kが大きくなるように設定されることになり、ロボットァーム 5の動きに抵抗感ゃ硬さが生じ、動きに《なる。逆に、タオルなどのように危険度を低く設定された物体の場合には、粘性 D及び剛性 Kが小さくなるように設定されることになり、ロボットアーム 5の動きに抵抗感ゃ硬さがなぐ動きやすくなる。

[0072] 複数の物体を同時に把持している場合、重量に関しては同時に把持している物体の重量を加算した総重量を使用して機械インピーダンス設定値の計算を行う。 [0073] また、寸法に関しては、同時に把持している物体の寸法のうち、最大のものを使用して機械インピーダンス設定値の計算を行う。

[0074] また、硬度に関しては、同時に把持している物体の硬度のうち、最大のものを使用して機械インピーダンス設定値の計算を行う。

[0075] また、危険度に関しては、同時に把持している物体の危険度のうち、最大のものを使用して機械インピーダンス設定値の計算を行う。

[0076] 図 3にインピーダンス制御手段 4のブロック図を示す。インピーダンス制御手段 4は、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3の設定した慣性 M、粘性 D、剛性 Kの設定値に基づき設定されたロボットアーム 5の機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御する。

[0077] 次に、図 3を使い、インピーダンス制御手段 4の詳細について説明する。図 3において、 5は制御対象である図 2に示したロボットアームである。ロボットアーム 5からは、それぞれの関節軸のエンコーダ 43により計測された関節角の現在値（関節角度べタトル）ベクトル q= [q , q , q , q , q , q ]^Tが出力され、カウンタボード 22によりインピ

1 2 3 4 5 6

一ダンス制御手段 4に取り込まれる。ただし、 q , q , q , q , q , qは、それぞれ、第

1 2 3 4 5 6

1関節部 11、第 2関節部 12、第 3関節部 13、第 4関節部 14、第 5関節部 15、第 6関節部 16の関節角度である。

[0078] 23は目標軌道生成手段であり、目標とするロボットアーム 5の動作を実現するための手先位置及び姿勢目標ベクトル rが出力される。図 13に示すように、目標とする口 d

ボットアーム 5の動作は、目的とする作業に応じて事前にそれぞれの時間（t=0、 t= t、t=t、 · · ·）でのポイントごとの位置 (r 、r 、r 、 · · ·）が与えられており、目標軌

1 2 dO dl d2

道生成手段 23は、多項式補間を使用し、各ポイント間の軌道を補完し、手先位置及び姿勢目標ベクトル rを生成する。

d

[0079] 24は力推定手段であり、人間等とロボットアーム 5の接触によってロボットアーム 5に加わる外力を推定する。力推定手段 24には、モータードライバ 18の電流センサーで計測された、ロボットアーム 5の各関節部を駆動するモーター 42を流れる電流値 i= [ i , i , i , i , i , i ]^Tが AZDボード 21を介して取り込まれ、また、関節角の現在値 q

1 2 3 4 5 6

力 Sカウンタボード 22を介して取り込まれるとともに、後述する近似逆運動学計算手段 28からの関節角度誤差補償出力 u が取り込まれる。力推定手段 24は、オブザーバ

qe

一として機能し、以上の電流値 i、関節角の現在値 q、関節角度誤差補償出力 u より

qe

、ロボットアーム 5に加わる外力により各関節部に発生するトルクて = [ τ 、 τ

ext lext 2ext

、 τ 、 τ 、 τ 、 τ ]^Τを算出する。そして、 F =J (q) "^T τ - [0, 0, mg]

3ext 4ext 5ext 6 ext ext v ext

^Tによりロボットアーム 5の手先における等価手先外力 F に換算し出力する。ここで、

ext

J (q)は、

[0080] [数 4]

V = J _v ( q ) q を満たすヤコビ行列である。ただし、 v= [V、 V、 V、 ω 、 ω 、 ω ]^Τであり、 (ν、 ν

、ν )は手先座標系 36でのロボットアーム 5の手先の並進速度、（ω 、 ω 、 ω )は手先座標系 36でのロボットアーム 5の手先の角速度である。また、 mは把持している物体の重さであり、 gは把持している物体の重力加速度である。把持物体の重さ mの値は、物体特性データベース 2から入手することができる。また、ロボットアーム 5により実際に把持を行い、そのときの力推定手段 24の等価手先外力 F の推定結果より把

ext

持物体の重さ mの値を算出する事も可能である。

[0081] 37は接触検知手段であり、力推定手段 24の推定する等価手先外力 F を観測し、

ext

ロボットアーム 5と人間や他の物体との接触を検知する。接触が発生すると等価手先外力 F が変化するので、その変化量が、ある値 A Fを越えたときに接触が発生した ext

と接触検知手段 37で検知する。接触を接触検知手段 37で検知すると、接触検知手段 37は接触を検知した事をインピーダンス計算手段 25に通知する。

[0082] インピーダンス計算手段 25は、ロボットアーム 5に機械インピーダンス設定値への上記ロボットアームの機械インピーダンスの値の制御を実現する機能を果たす部分であり、ロボットアーム 5と人間や他の物体との接触を接触検知手段 37で検知していない通常動作の際は 0を出力する。一方、ロボットアーム 5と人間や他の物体との接触を接触検知手段 37で検知し、接触検知手段 37から接触の通知を受けると、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3で設定されたインピーダンスパラメータである慣性 M、粘性 D、剛性 Kと、関節角の現在値 qと、力推定手段 24が推定した外力 F より、ロボットアーム 5に機械インピーダンス設定値への上記ロボットアームの機械インピ一ダンスの値の制御を実現するための手先位置及び姿勢目標補正出力 r を以下の式 (4)により計算し、出力する。手先位置及び姿勢目標補正出力!：は、目標軌道生成手段 23の出力する手先位置及び姿勢目標ベクトル rに加算され、手先位置及

d

び姿勢補正目標ベクトル r が生成される。

[0083] [数 5]

(s ²M + 5D + K )^_i F 式（4) ただし、

[0084] [数 6]

M 0 0 0 0 0

0 M 0 0 0 O

0 0 M 0 0 0

0 0 0 M 0 0

0 0 0 0 M 0

0 0 0 0 0 M

式 (5)

[0085] [数 7]

D 0 0 0 0 0"

0 D 0 0 0 O

0 0 D 0 0 0

0 0 0 D 0 0

0 0 0 0 D 0

0 0 0 0 0 D

式 (6)

[0086] [数 8] κ 0 0 0 0 0

0 κ 0 0 ο 0

0 0 κ 0 0 0

K =

0 0 0 κ 0 0

0 0 0 0 κ 0

0 0 0 ο 0 κ 式（7) であり、 sはラプラス演算子である。

[0087] 26はロボットアーム 5からのそれぞれの関節軸のエンコーダ 43により計測された関節角の現在値 qである関節角度ベクトル qがカウンタボード 22を介して入力される順運動学計算手段であり、ロボットアーム 5の関節角度ベクトル qから手先位置及び姿勢ベクトル rへの変換の幾何科学的計算を行う。

[0088] 27は位置誤差補償手段であり、ロボットアーム 5において計測される関節角度べクトル qより順運動学計算手段 26により計算される手先位置及び姿勢ベクトル rと、手先位置及び姿勢補正目標べ外ル r との誤差 rが入力され、位置誤差補償出力 u が

dm e re 近似逆運動学計算手段 28に向けて出力される。

[0089] 近似逆運動学計算手段 28では、近似式 u =J (q) ^_1u により、逆運動学の近似

out r in

計算を行う。ただし、 J (q)は、

[0090] [数 9] r = J _r ( q ) q の関係を満たすヤコビ行列、 u は近似逆運動学計算手段 28への入力、 u は近

m out 似逆運動学計算手段 28からの出力であり、入力 uを関節角度誤差 qとすれば、 q

m e e

=J (q) ^_1rのように手先位置及び姿勢誤差 rから関節角度誤差 qへの変換式となる r e e e

。したがって、位置誤差補償出力 u が近似逆運動学計算手段 28に入力されると、そ

re

の出力として、関節角度誤差 qを補償するための関節角度誤差補償出力 u が近似

e qe 逆運動学計算手段 28から出力される。

[0091] 関節角度誤差補償出力 u は、 DZAボード 20を介してモータードライバ 18に電圧

qe

指令値として与えられ、各モーター 42により各関節軸が正逆回転駆動されロボットァーム 5が動作する。

[0092] 以上のように構成されるインピーダンス制御手段 4に関して、ロボットアーム 5のインピーダンス制御動作の原理にっ、て説明する。

[0093] インピーダンス制御動作の基本は、位置誤差補償手段 27による手先位置及び姿勢誤差 rのフィードバック制御 (位置制御）であり、図 3の点線で囲まれた部分が位置 e

制御系 29になっている。位置誤差補償手段 27として、例えば、 PID補償器を使用すれば、手先位置及び姿勢誤差 r力^に収束するように制御が働き、目標とするロボッ

e

トアーム 5のインピーダンス制御動作を実現することができる。

[0094] 接触検知手段 37がロボットアーム 5と人間や他の物体との接触を検知した場合、上記説明した位置制御系 29に対し、インピーダンス計算手段 25により手先位置及び姿勢目標補正出力 r が加算され、手先位置及び姿勢の目標値の補正が行われる。このために、上記した位置制御系 29は、手先位置及び姿勢の目標値が本来の値より微妙にずれることになり、結果的に、上記ロボットアーム 5の機械インピーダンスの値を上記適切に設定された設定値に制御する動作が実現される。手先位置及び姿勢目標補正出力 r は式 (4)により算出されるため、上記ロボットアーム 5の慣性 M、粘性 D、剛性 Kの機械インピーダンスの値を上記適切に設定された設定値に制御する動作が実現される。

[0095] 以上の原理に基づく制御プログラムの実際の動作ステップについて、図 5のフローチャートに基づいて説明する。

[0096] ステップ 1では、それぞれのエンコーダ 43により計測された関節角度データ（関節変数ベクトル又は関節角度ベクトル q)が制御装置 1に取り込まれる。

[0097] 次、で、ステップ 2では、ロボットアーム 5の運動学計算に必要なヤコビ行歹等の計算が近似逆運動学計算手段 28により行われる。

[0098] 次!、で、ステップ 3 (順運動学計算手段 26での処理）では、ロボットアーム 5からの関節角度データ（関節角度ベクトル q)から、ロボットアーム 5の現在の手先位置及び姿勢ベクトル _rが、順運動学計算手段 26により計算される。

[0099] 次、で、ステップ 4では、制御装置 1のメモリ（図示せず）に予め記憶されて、たロボットアーム 5の動作プログラムに基づき、目標軌道計算手段 23によりロボットアーム 10 の手先位置及び姿勢目標ベクトル rが計算される。

d

[0100] 次!、で、ステップ 5 (力推定手段 24での処理）では、モーター 42の駆動電流値 iと、関節角度データ（関節角度ベクトル q)と、関節角度誤差補償出力 u から、ロボットァ

qe

ーム 5の手先における等価手先外力 F 1 力推定手段 24により計算される。

ext

[0101] 次いで、ステップ 6 (接触検知手段 37での処理)では、力推定手段 24により計算されたロボットアーム 5の手先における等価手先外力 F よりロボットアーム 5と人間や他の物体との接触の有無を判断し、接触検知手段 37で接触有りと検知した場合にはステップ 7へ、接触無しと検知した場合にはステップ 7'へ処理を進める。

[0102] 次!、で、ステップ 7 (インピーダンス計算手段 25での処理）では、ロボットアーム 5と人間や他の物体との接触が有ると接触検知手段 37で検知した場合に、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3において設定された機械インピーダンスパラメータの慣性 M、粘性 D、剛性 Kと、関節角度データ（関節角度ベクトル q)と、力推定手段 24により計算されたロボットアーム 5に加わる等価手先外力 F から、手先位置及び姿勢 ext

目標補正出力!： 1S インピーダンス計算手段 25により計算される。その後、ステップ 8に進む。

[0103] ステップ 7，（インピーダンス計算手段 25での処理）では、ロボットアーム 5と人間や他の物体との接触が無 1、と接触検知手段 37で検知した場合に、インピーダンス計算手段 25で、手先位置及び姿勢目標補正出力 r を 0ベクトルとする。その後、ステツプ 8に進む。

[0104] ステップ 8 (位置誤差補償手段 27での処理)では、手先位置及び姿勢目標ベクトル rと手先位置及び姿勢目標補正出力 r の和である手先位置及び姿勢補正目標べ d άΔ

タトル r と、現在の手先位置及び姿勢ベクトル rとの差である手先位置及び姿勢の誤 dm

差 rが位置誤差補償手段 27で計算される。位置誤差補償手段 27の具体例としては e

PID補償器が考えられる。定数の対角行列である比例、微分、積分の 3つのゲインを適切に調整することにより、位置誤差が 0に収束するように制御が働く。

[0105] 次、で、ステップ 9 (近似逆運動学計算手段 28での処理)では、ステップ 2で計算したヤコビ行歹の逆行列を近似逆運動学計算手段 28で乗算することにより、位置誤差補償出力 u を、手先位置及び姿勢の誤差に関する値から関節角度の誤差に関 re

する値である関節角度誤差補償出力 u 〖こ、近似逆運動学計算手段 28により変換す qe

る。

[0106] 次いで、ステップ 10では、関節角度誤差補償出力 u 力近似逆運動学計算手段 2 qe

8から DZAボード 20を通じ、モータードライバ 18に与えられ、それぞれのモーター 4 2を流れる電流量を変化させることによりロボットアーム 5のそれぞれの関節軸の回転運動が発生する。 [0107] 以上のステップ 1〜ステップ 10が制御の計算ループとして繰り返し実行されることにより、ロボットアーム 5の動作の制御、すなわち、ロボットアーム 5の機械インピーダンスの値を上記適切に設定された設定値に制御する動作を実現することができる。

[0108] 次に、本発明の第 1実施形態における制御装置 1の全体的な動作について、ロボットアーム 5で物体 38を把持しながら運搬する作業を、 1つの具体的な例として、図 6のフローチャートに基づいて説明する。

[0109] まず、ステップ Aでは、ロボットアーム 5のハンド 6で物体 38を把持するための目標軌道を目標軌道生成手段 23が生成し、図 5に示すステップ 7'を通る制御フローによりロボットアーム 5の手先位置及び姿勢の制御が実行されるとともに、制御装置 1によるハンド駆動用モーター 62が駆動制御されることにより、ハンド 6を開いた状態で物体 38に近づけて、物体 38を把持可能な位置にハンド 6を位置させ、ハンド 6を閉じて物体 38を把持することにより、物体 38の把持動作を実現することができる（図 7Aに示す把持動作参照。 ) oなお、上記目標軌道を生成するときに必要な、把持する物体 38の位置情報は、前記したように、環境マップデータベース 52に予め蓄積されているカゝ、又は、画像撮像装置 44と画像認識手段 45とを利用して取得することができる。これにより、ロボットアーム 5が固定の場合には、ロボットアーム 5の固定された位置の情報と、上記把持する物体 38の位置情報とから、物体 38を把持するための目標軌道を目標軌道生成手段 23で生成することができる。また、ロボットアーム 5が移動装置などにより移動する場合には、基準位置に対するロボットアーム 5の現在位置情報を、例えば、画像撮像装置 44と画像認識手段 45とを利用して適宜取得しておき、取得された現在位置情報と、上記把持する物体 38の位置情報とから、物体 38を把持するための目標軌道を目標軌道生成手段 23で生成することができる。

[0110] 次いで、ステップ Bでは、物体 38に配設された RFタグ 33の情報を、ハンド 6に配設された RFタグ受信機 54で読み取り、 RFタグ受信機 54で物体 38の ID番号などの ID 情報が特定される。

[0111] 次、で、ステップ Cでは、 RFタグ受信機 54で読み取った ID番号などの情報より、物体特性データベース 2において物体 38の重量、寸法等の特性データが読み出され、物体特性データベース 2から物体特性呼応インピーダンス設定手段 3へと転送される。

[0112] 次いで、ステップ Dでは、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3において、物体特性データベース 2より転送された特性データを基に、物体 38に呼応する機械インピーダンス設定値が上記式（1)〜式 (3)により計算される。

[0113] 次いで、ステップ Eでは、ロボットアーム 5のハンド 6で物体 38を把持しながら運搬するための目標軌道を目標軌道生成手段 23が生成し、図 5に示すステップ 7'を通る制御フローによりロボットアーム 5の手先位置及び姿勢の制御が実行され、運搬動作が実現する（図 7Bに矢印で示す運搬動作参照。 ) ₀

[0114] 次いで、ステップ Fでは、ロボットアーム 5が人や他の物体と接触していないかが接触検知手段 37で検知され (接触検知手段 37での検知動作)、接触が接触検知手段 37で検知され無、場合はステップ Gへ、接触が接触検知手段 37で検知された場合 (図 7Cに示す手 100とロボットアーム 5との接触動作が検知された場合）はステップ H へ、動作が移行する。

[0115] ステップ Gでは、運搬動作が完了したかどうかの判定が目標軌道生成手段 23で行われる。運搬動作が完了してヽな、場合には目標位置までの目標軌道の計算が継続し、運搬動作を継続する一方、運搬動作が完了した場合には目標位置までの目標軌道の計算が完了し、 rとして目的地の位置が出力され、かつ、ロボットアーム 5の d

実際の手先位置 rが rと略一致した場合に、目標位置に達したと判断する。物体 38 d

が目標位置すなわち目的地へと運搬されて、運搬が完了した場合にはステップ Iへ移行する。運搬動作が完了せず、運搬途中の場合は、ステップ Eの運搬動作が継続される。

[0116] ステップ Hでは、インピーダンス制御手段 4により、上記ロボットアームの機械インピ一ダンスの値が、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3において計算された機械インピーダンス設定値となるように上記ロボットアーム 5の機械インピーダンスの値を制御するインピーダンス制御動作が行われ (インピーダンス制御手段 4での動作）、接触検知手段 37で接触が検知されている間はインピーダンス制御動作が継続される。

[0117] ステップ Iでは、把持物体 38の運搬が完了すると、制御装置 1の制御によりロボットアーム 5のハンド 6が開き、物体 38が把持状態から開放される（図 7Dに示す把持解除動作参照。）。

[0118] 次いで、ステップ Jでは、目標軌道生成手段 23より動作完了告知信号 201がインピ一ダンス計算手段 25へと出力され、設定されていた機械インピーダンス設定値がィンピーダンス計算手段 25によりクリアされる。

[0119] 以上の動作ステップ A〜ステップ Jにより、ロボットアーム 5による物体の運搬作業が実現し、接触を接触検知手段 37で検知した際にはインピーダンス制御動作への切換が実現する。

[0120] 以上のように、物体特性データベース 2、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3、インピーダンス制御手段 4を備えることにより、ロボットアーム 5と人間や他の物体との接触を接触検知手段 37で検知した際には、剛性の高い位置制御の状態から、速や力にインピーダンス制御の状態に移行し、安全性を確保できる（言い換えれば、十分に柔軟性を発揮できる状態に移行し、人との接触によって、ロボットアーム 5が柔軟に動くことにより安全性が発揮できる）ようになると共に、把持物体の特性に応じてロボットアーム 5の機械インピーダンス設定値を適切に変化させることができるようになる。具体的には、例えば、トレイにコップ載せて運搬している場合には、人の接触が生じてロボットアーム 5が柔軟に動、ても、手先の姿勢は維持されるように制御されるので、トレィは水平に維持され、コップを落下させることはない。

[0121] したがって、図 15に示すように、ロボットアーム 5の手先の目標軌道 TAに対し、人間（例えば、手 100)との接触を接触検知手段 37で検知すると、適切な機械インピーダンス設定値の設定を行わなカゝつた場合には、軌道 TCの様になり、ロボットアーム 5 のハンド 6に把持された物体 38やハンド 6と家具 55等の他の物体との衝突が発生する可能性があるのに対し、上記第 1実施形態のように適切なインピーダンス設定値の設定を行う場合には、軌道 TBの様に、目標軌道 TAからのずれ量を小さくでき、ロボットアーム 5のハンド 6に把持された物体 38やハンド 6と、家具 55等の他の物体との衝突の危険を回避できる。

[0122] 例えば、把持物体 38の重量に応じて、ロボットアーム 5の機械インピーダンス設定値を変化させることができるので、重量に比例するように剛性 Kを特性呼応インピーダンス設定手段 3により設定すれば、すなわち、特性呼応インピーダンス設定手段 3 によりゲイン KKmを KKm>0と設定すれば、重い物体 38をノヽンド 6が把持している場合には、パネ性が強くなり抵抗が大きくなるため、人間がロボットアーム 5を手 100 で押しのける際に、必要以上にロボットアーム 5を動かし、把持した重量の大きい物体 38が他の家具 55などの他の物体や平面などに衝突する危険性を低減することができる。

[0123] また、把持物体 38の重量に比例するように慣性 Mを特性呼応インピーダンス設定手段 3により大きく設定すれば、すなわち、特性呼応インピーダンス設定手段 3によりゲイン KMmを KMm>0と設定すれば、人間がロボットアーム 5を手 100で押しのける際に、人間が物体 38の重さの感覚を感じ取ることができ、不必要に力を込めて押すことを防ぐことができる。

[0124] また、把持物体 38の例として刃物のように危険度の高!、「レベル 5」と設定された物体 38に対しては、例えば、ゲイン KDdの設定値を大きく特性呼応インピーダンス設定手段 3により設定しておけば、特性呼応インピーダンス設定手段 3により粘性 Dが危険度に応じて大きく設定されることになり、ロボットアーム 5に粘性による抵抗が発生し、人との接触により刃物等が不用意に動いてしまう危険性を防ぎ、安全性を高めることがでさる。

[0125] また、把持物体 38の例として熱湯が入った鍋を把持しながら運搬する場合には、例えば、ロボットアーム 5のハンド付近に赤外線センサー（図示せず)を配設し、温度を赤外線センサーで検知することで高温であることを検知し、特性呼応インピーダンス設定手段 3により物体特性データベース 2の危険度データを最も危険度の高い「レベル 5」とする。そのように設定することにより、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3及びインピーダンス制御手段 4が、粘性を大きくし、ロボットアーム 5を動きに《制御するので、人間に手で押されても、ロボットアーム 5が激しく動いて熱湯を飛び散らす t 、つたことを防ぐことが可能となる。

[0126] 以上のように、本発明の第 1実施形態に力かる制御装置 1によれば、人間との接触が発生しても、人間へ接触のダメージを与えることなぐかつ、接触によりロボットァーム 5が動、て、把持物体 38を落下させたり他の人間や他の物体に接触しダメージを与えることのな、、安全なロボット制御を実現できる制御装置が提供される。

[0127] (第 2実施形態）

本発明の第 2実施形態における、ロボットアームの制御装置の基本的な構成は、図 1、図 2に示した第 1実施形態の場合と同様であるので、共通部分の説明は省略し、異なる部分についてのみ以下、詳細に説明する。

[0128] 図 8は物体特性データベース 2の把持規則表を説明する図である。物体特性データベース 2は、図 4に示す特性一覧表 30にカ卩え、図 8に示す、物体の位置及び姿勢の拘束条件情報が記された把持規則表 31を有している。把持規則表 31には、位置維持、姿勢維持、高さ維持の項目があり、それぞれの項目に対し、 1又は 0の数値が予め記録されている。

[0129] 姿勢維持の項目が 1の場合、物体の姿勢を動力さずに固定するという姿勢の拘束条件の情報があることを示しており、ロボットアーム 5のハンド 6の手先での回転（ φ、 θ、 φ )方向の機械インピーダンス設定値が特性呼応インピーダンス設定手段 3により大きく設定され、手先すなわちハンド 6の姿勢が変動しにくいように制御される。

[0130] 例えば、図 9に示すように、トレイ 39をノ、ンド 6で把持し、把持されたトレイ 39の上にコップ 40を載せているような把持状態の場合、ロボットアーム 5と人間との接触でトレィ 39が傾くとコップ 40が矢印 101のように落下する恐れがあるため、手先であるハンド 6の姿勢を維持し、トレイ 39の水平を保っために、把持規則表 31の姿勢維持の項目が 1に設定される。

[0131] 把持規則表 31の項目の設定は、把持状態検出手段 53の検出結果に基づいて行われる。例えば、 RFタグ受信機 54によりトレイ 39とコップ 40が検出された場合、把持状態テーブルを参照し、トレイ 39の上にコップ 40が載置された把持状態であると推論し、把持規則表 31の姿勢維持の項目力に設定される。

[0132] このようにトレイ 39をハンド 6で把持し、トレイ 39の上にコップ 40を載せているような把持状態にあるかどうかの判断は、画像撮像装置 44で取得された画像データを画像認識手段 45で画像認識することにより可能であるし (すなわち、画像認識手段 45 の画像認識結果より、トレイ 39にコップ 40が載置されている情報が相対的位置関係情報として得られれば、トレイ 39の上にコップ 40を載せているような把持状態にあると判断することができ）、また、 RFタグによる ID番号などの ID情報を使った把持物体の検出でも、例えば、トレイ 39とコップ 40が同時に検出された場合には、トレイ 39の上にコップ 40を載せて運搬していると、把持状態検出手段 53により推論し、把持状態検出手段 53により上記把持状態が推論された場合には、姿勢維持の項目を 1とすると、把持規則表 31に予め記録しておいても良い。

[0133] また、位置維持の項目が 1の場合、ロボットアーム 5の手先であるハンド 6での並進（ x、 y、 z)方向の機械インピーダンス設定値が特性呼応インピーダンス設定手段 3により大きく設定され、手先であるハンド 6の位置が変動しにくいように制御される。

[0134] 例えば、ロボットアーム 5の手先であるハンド 6の近くに家具等があり、手先であるハンド 6が並進 (x、 y、 z)方向に進むと、家具等に衝突する危険がある場合に、位置維持の項目を 1とすると把持規則表 31に予め記録してぉ、ても良、。

[0135] また、高さ維持の項目が 1の場合、ロボットアーム 5の手先であるハンド 6での z方向の機械インピーダンス設定値が特性呼応インピーダンス設定手段 3により大きく設定され、手先であるハンド 6の位置する高さが維持される。

[0136] 例えば、図 12に示すように、バッグ 41をノ、ンド 6にぶら下げているような把持状態の場合、ハンド 6の手先位置が下がってしまうと、バッグ 41の底面が床面に接触する危険があるため、高さ維持の項目を 1とすると把持規則表 31に予め記録しておいても良い。この場合、ロボットアーム 5の手先であるハンド 6での—z方向、すなわち、鉛直方向下向きの機械インピーダンス設定値が特性呼応インピーダンス設定手段 3により大きく設定され、手先であるハンド 6の位置が下がりにく、ように制御される。

[0137] 次に、姿勢維持の場合を例に取り、機械インピーダンス設定値に、上記ロボットァームの機械インピーダンスの値を制御する実現方法について説明する。

[0138] 手先位置及び姿勢目標補正出力 r は、インピーダンス計算手段 25において、以下の式 (8)により計算される。

[0139] [数 10] r _{d A} = α ( 5 ² M + s O + K ) - ^l F _ext 式（8 ) ただし、 [0140] [数 11]

0 0 0 0 o l

0 0 0 0 0

0 0 ^a, 0 0 o 1

1 0 o 0 ^a * 0 0 1

1 ο 0 0 0 0

L° 0 0 0 0 」であり、 ( α , α , α , α 、 α 、 α )

θ φ はインピーダンス制御係数である。

[0141] ロボットアーム 5と人等との接触が無ぐ通常の位置制御モードにあるときは、インピ一ダンス制御係数のすべての成分（α 、 α 、 α 、 α 、 α 、 α )は、特性呼応イン

θ Φ

ピーダンス設定手段 3により Οに設定される。このとき、式 (8)でインピーダンス計算手段 25により計算される手先位置及び姿勢目標補正出力!：の各成分は 0になり、手先位置及び姿勢目標の補正は働かず、インピーダンス制御手段 4は位置制御系として動作する。

[0142] ロボットアーム 5と人等との接触が発生し、接触検知手段 37でその接触が検知されると、インピーダンス制御係数の一部の成分力インピーダンス計算手段 25により変更される。例えば、接触検知時に物体特性データベース 2の把持規則表 31を参照して把持規則表 31の姿勢維持の項目が 1である場合、特性呼応インピーダンス設定手段 3により、位置に対応する成分（α 、ひ、 α )は 1に切り換えられ、姿勢に対応する成分（α 、 α 、 α )は 0が維持される。これにより、手先の位置 (x、 y、 ζ)に関して

φ θ φ

は剛性 Κとなるようにインピーダンス制御手段 4により制御され、手先の姿勢（ φ、 Θ、 φ )は位置制御力 Sインピーダンス制御手段 4により維持される。

[0143] したがって、例えば、慣性 M = 0、 D=0となるようにし、剛性 Kとして十分な柔軟性を発揮できる設定値に機械インピーダンスを特'性呼応インピーダンス設定手段 3により設定しておけば、ロボットアーム 5と人との接触によって、手先であるハンド 6の位置が柔軟に動くことにより安全性が発揮され、一方、手先であるハンド 6の姿勢は維持されるので、例えば、トレイ 39にコップ 40を載せて運搬している場合には、人の接触が生じてもトレイ 39は水平に維持され、コップ 40を落下させることはない。 [0144] このように、インピーダンス制御係数により、上記ロボットアーム 5の機械インピーダンスの値を、手先であるハンド 6の方向別に機械インピーダンス設定値に制御できるようにすることで、人との接触に対する安全性を確保しつつ、把持物体や周囲環境などの外環境に対する安全性を同時に満たすことができる制御が可能となる。

[0145] なお、本第 2実施形態では、把持規則表 31を図 8のとおりとしたが、これに限られるわけではなぐ図 10のように位置維持成分、姿勢維持成分、さらに、土の方向ごとに機械インピーダンス設定値の切り換えの動作の仕方を指定する形式でも同様の効果が発揮できるとともに、さらに細かぐ機械インピーダンス設定値の切り換えの動作を旨定することができる。

[0146] (第 3実施形態）

本発明の第 3実施形態における制御装置の基本的な構成は、上記した第 2実施形態の場合と同様であるので、共通部分の説明は省略し、異なる部分についてのみ以下、詳細に説明する。

[0147] 図 11は、本発明の第 3実施形態における、ロボットアームの制御装置のインピーダンス制御手段 4Aの構成を示すブロック図である。 32は方向別インピーダンス調整手段であり、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3の設定した機械インピーダンス設定値、及び、物体特性データベース 2の把持規則表 31に基づき、位置誤差補償手段 27のフィードバックゲインを方向別に調整を行う機能を有する。

[0148] 本発明の第 3実施形態における上記制御装置のインピーダンス制御手段 4Aの物体特性呼応インピーダンス設定手段 3では剛性 K及び粘性 Dの設定を行ヽ、慣性 M の設定は行わない。また、位置誤差補償手段 27は PD補償器であり、位置誤差補償出力 u は下記の（10)式で計算される。

re

[0149] [数 12] u_re = K_p r_{e +} K_D ^ 式（1 0 )

a t ただし、 Kは比例ゲイン行列、 Kは微分ゲイン行列であり、その対角成分が手先

P D

位置べクトノレ

[0150] [数 13] の各成分に対するゲインで構成される対角行列である。これらのゲインを調整 (チュ一-ング)することにより、適切な位置及び姿勢の制御性能を得ることができる。

[0151] 次に、動作について説明する。

[0152] 人や他の物体との接触を接触検知手段 37で検知していない場合には、方向別ィンピーダンス調整手段 32は動作せず、位置誤差補償手段 27は式（10)で計算されるゲインにより動作し、ロボットアーム 5の位置制御が実現する。

[0153] 一方、人や他の物体との接触を接触検知手段 37で検知した場合には、方向別インピーダンス調整手段 32は、位置誤差補償手段 27のゲインを以下の式（11)及び式（ 12)に基づいて調整を行う。

[0154] [数 14]

ΛΤ = «i ^ + (/- ά)Κ 式（ 1 1 )

[0155] [数 15]

I _D = *xK_D十（/ "·)! 式 f 1 2 ) ただし、 αは式（9)で与えられるインピーダンス制御係数、 Iは単位行列である。したがって、位置誤差補償手段 27の位置誤差補償出力 u は、方向別インピーダンス調

re

整手段 32によってゲインが調整され、下記の（13)式で計算される。

[0156] [数 16] dt 式（ 1 3 ) 上記の式（13)によれば、把持規則表 31で位置維持、姿勢維持あるいは、高さ維持と設定された場合に、 αの対角成分（α 、 α 、 α 、 α 、 a 、 α )のうち、対応

χ y ζ φ Θ Φ

する方向の成分が 1と設定されるため、それらの方向に関しては位置制御のためのゲイン Κ、Κによるフィードバックがなされる事になるため、ロボットアーム 5は位置制

P D

御モードの動作となる。

[0157] 一方、その他の方向成分では、ロボットアーム 5は、物体特性呼応インピーダンス設定手段 3の設定した機械インピーダンス設定値の剛性 K及び粘性 Dが使用されるため、剛性粘性 Dの設定値に基づく制御モードとなる。したがって、例えば、剛性 K <Kとすれば、接触時には対応する方向の位置制御の比例ゲインが小さくなり、ロボ

Ρ

ットアーム 5の剛性が低下することになる。また、粘性 D<Kとすれば、接触時には対

D

応する方向の位置制御の微分ゲインが小さくなり、ロボットアーム 5の粘性が低下することになる。

[0158] 先に記載した第 1実施形態の場合、これらの剛性 K及び粘性 Dの設定値は、それぞれ、剛性、粘性という物理特性を表す値そのものであつたが、本第 3実施形態の剛性 K、粘性 Dは直接、剛性、粘性を表すものではなぐゲインを調整することにより擬似的に剛性、粘性を実現するものである。したがって、本第 3実施形態における剛性 Κ、粘性 Dの具体的数値については、実験的に調整を行いながら適切な剛性、粘性が得られる値を探索することになる。

[0159] 以上のように、本発明の第 3実施形態におけるロボットアームの制御装置では、位置誤差補償手段 27のゲインを調整することにより、手先の方向別に擬似的に機械ィンピーダンス設定値に上記ロボットアーム 5の機械インピーダンスの値を制御することを実現することで、人との接触に対する安全性を確保しつつ、把持物体や外環境に対する安全性を同時に満たすことができる制御が可能となる。

[0160] なお、上記第 1実施形態では、物理特性情報を把持物体の重量情報、寸法情報、硬度情報としたが、これらに限られるわけではなぐ温度など、その他の物理特性でもよい。

[0161] また、上記第 1実施形態では、属性情報を危険度情報としたが、これらに限られるわけではなぐ重要度情報など、その他の属性情報でもよい。属性情報として重要度情報を選んだ場合には、例えば、記念品など大切な物品に対して重要度を高く設定すれば、ロボットアーム 5の機械インピーダンス設定値が高く設定されるので、大切な物品を破損する危険度を低めることができる。

[0162] なお、上記実施形態ではロボットアームを例に説明した力本発明は、アームに限らず、車輪により動く移動ロボットや、 2足歩行ロボット、多足歩行ロボットなどにも適用することができ、移動ロボットなどと人間との接触に関して同様の効果を発揮する。 [0163] なお、上記様々な実施形態のうちの任意の実施形態を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。

産業上の利用可能性

[0164] 本発明は、家庭用ロボットなど人と接する可能性があるロボットのロボットアームの動作の制御を行なうロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボットアームの制御装置を有するロボット、及びロボットアームの制御プログラムとして有用である。また、家庭用ロボットに限らず、産業用ロボットや、生産設備等における可動機構のロボットァームの制御装置及び制御方法、ロボットアームの制御装置を有するロボット、及び口ボットアームの制御プログラムとしても適用が可能である。

[0165] 本発明は、添付図面を参照しながら好ましい実施形態に関連して充分に記載されているが、この技術の熟練した人々にとつては種々の変形や修正は明白である。そのような変形や修正は、添付した請求の範囲による本発明の範囲から外れない限りにおいて、その中に含まれると理解されるべきである。

Claims

請求の範囲

[1] ロボットアームの制御装置であって、

上記物体特性呼応インピーダンス設定手段の設定した上記機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御するインピーダンス制御手段とを有する、ロボットアームの制御装置。

[2] 上記ロボットアームが運搬している上記物体の運搬特性に関する情報を収集し、収集した上記物体の運搬特性に関する情報を上記物体特性データベースに記録する物体特性収集手段をさらに有する、請求項 1に記載のロボットアームの制御装置。

[3] 上記インピーダンス制御手段は、上記ロボットアームに人や物体が接触することを検知する接触検知手段を有し、上記ロボットアームが上記人や物体と接触した時に、上記物体特性呼応インピーダンス設定手段の設定した上記機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御する、請求項 1又は請求項 2に記載のロボットアームの制御装置。

[4] 上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記情報に基づき上記ロボットアームの手先の並進方向及び回転方向の 6次元の方向の機械インピーダンス設定値を個別に設定する、請求項 1又は請求項 2に記載のロボットァームの制御装置。

[5] 上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記手先の上記並進方向を低剛性とし上記回転方向を上記並進方向よりも高剛性とすることで上記ロボットアームが運搬している上記物体を水平に保つよう設定する、請求項 4に記載のロボットアームの制御装置。

[6] 上記物体特性データベースは上記ロボットアームが運搬して、る上記物体の物理特性情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データべースの上記物理特性情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定する、請求項 1又は請求項 2に記載のロボットアームの制御装置。

[7] 上記物体特性データベースは上記ロボットアームが運搬して、る上記物体の属性情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記属性情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定する、請求項 1又は請求項 2に記載のロボットアームの制御装置。

[8] 上記物体特性データベースは、上記ロボットアームが運搬している上記物体の物理特性情報として上記ロボットアームが運搬して、る上記物体の重量情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記重量情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定する、請求項 6に記載のロボットァームの制御装置。

[9] 上記物体特性データベースは上記物理特性情報として上記ロボットアームが運搬している上記物体の寸法情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記寸法情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定する、請求項 6に記載のロボットアームの制御装置。

[10] 上記物体特性データベースは上記物理特性情報として上記ロボットアームが運搬している上記物体の硬度情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記硬度情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定する、請求項 6に記載のロボットアームの制御装置。

[11] 上記物体特性データベースは上記物理特性情報として上記ロボットアームが運搬して!/、る上記物体の位置及び姿勢の拘束条件情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記位置及び姿勢の拘束条件情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定する、請求項 6に記載のロボットァームの制御装置。

[12] 上記物体特性データベースの有する物体の位置及び姿勢の拘束条件情報は、上記ロボットアームが同時に運搬した複数の物体の位置及び姿勢の相対関係に基づき設定された上記物体の位置及び姿勢の拘束条件情報である、請求項 11に記載の口ボットアームの制御装置。

[13] 上記物体特性データベースの有する物体の位置及び姿勢の拘束条件情報は、上記運搬している物体の周囲環境情報に基づき設定された上記物体の位置及び姿勢の拘束条件情報である、請求項 11に記載のロボットアームの制御装置。

[14] 上記物体特性データベースは、上記物体の属性情報として上記運搬している物体の危険度情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、上記物体特性データベースの上記危険度情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定する、請求項 7に記載のロボットアームの制御装置。

[15] 上記物体特性データベースの有する危険度情報は、上記運搬している物体の周囲環境情報に基づき設定された危険度情報である、請求項 14に記載のロボットァームの制御装置。

[16] 上記物体特性データベースは、上記物体の属性情報として上記運搬している物体の重要度情報を有し、上記特性呼応インピーダンス設定手段は、物体特性データべースの上記重要度情報に基づき上記機械インピーダンス設定値を設定する、請求項 7に記載のロボットアームの制御装置。

[17] ロボットアームの制御方法であって、

上記設定された上記機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御する、ロボットアームの制御方法。

[18] 上記ロボットアームと、

上記ロボットアームを制御する請求項 1, 2, 5, 8〜16のいずれ力 1つに記載のロボットアームの制御装置とを有する、ロボット。

[19] コンピュータを、

上記物体特性呼応インピーダンス設定手段の設定した上記機械インピーダンス設定値に、上記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御するインピーダンス制御手段として機能させるためのロボットアームの制御プログラム。