[发明专利]校准装置、校准方法和控制装置

说明书

具有：位置信息取得部(101)，其取得表示控制对象设备的位置和姿态的位置信息；力信息取得部(102)，其根据设置于控制对象设备的力觉传感器(5)的检测结果，取得施加给控制对象设备的力信息；第1估计部(104)，其根据取得的位置信息，使用物理模型估计施加给控制对象设备的力，取得估计力信息；以及第2估计部(105)，其根据取得的位置信息、取得的力信息和取得的估计力信息，估计线性或非线性模型。

技术领域

本发明涉及在利用力控制的装置中求出该装置的接触力的技术。

背景技术

以往使用如下的机器人：在进行三维动作的臂型机器人的臂的前端经由力觉传感器安装末端执行器，该末端执行器对工件进行各种作业。为了使该机器人进行各种作业，需要对作用于末端执行器与工件之间的接触力进行控制。但是，力觉传感器检测的力除了作用于末端执行器与工件之间的接触力以外，还包含施加给力觉传感器、末端执行器和末端执行器把持的工件等的重力。为了求出作用于末端执行器与工件之间的接触力，需要从力觉传感器检测到的结果中抵消施加给力觉传感器、末端执行器和末端执行器把持的工件等的重力成分。

例如，在专利文献1中公开有如下的校准装置：使机器人臂以多个姿态进行动作，取得力觉传感器的计测值和取得该计测值时的力觉传感器的姿态数据，通过运算装置计算包含末端执行器的重量、重力方向向量、末端执行器重心位置向量在内的多个参数，同时对计算出的参数进行校准。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2012-040634号公报

发明内容

发明要解决的课题

在上述专利文献1记载的校准装置中，利用质点模型对施加给力觉传感器、末端执行器和末端执行器把持的工件等的重力成分进行模型化，估计重力成分。但是，末端执行器等具有质量分布，在通过质点模型估计重力成分时产生误差。此外，关于卷绕于机器人臂的缆线等重力成分根据机器人臂的姿态而变化的部件，很难准确地估计重力成分。这样，在专利文献1记载的技术中，存在很难通过质点模型准确地估计重力成分这样的课题。

本发明正是为了解决上述课题而完成的，其目的在于，抑制重力成分的估计误差，得到准确的校准结果。

用于解决课题的手段

本发明的校准装置具有：位置信息取得部，其取得表示位置和姿态中的至少任意一方变化的控制对象设备的位置和姿态的位置信息，该控制对象设备构成进行力控制的装置；力信息取得部，其根据设置于控制对象设备的力觉传感器的检测结果，取得施加给控制对象设备的力信息；第1估计部，其根据位置信息取得部取得的位置信息，使用物理模型估计施加给控制对象设备的力，取得估计力信息；以及第2估计部，其根据位置信息取得部取得的位置信息、力信息取得部取得的力信息和在控制对象设备未与其它物体接触的情况下第1估计部取得的估计力信息，使用线性或非线性模型估计估计力信息与力信息的差分，第2估计部将位置信息取得部取得的位置信息作为神经网络的输入，将第1估计部取得的估计力信息与力信息取得部取得的力信息的差分作为神经网络的教师信号，进行该神经网络的学习。

发明效果

根据本发明，能够抑制重力成分的估计误差。由此，能够得到准确的校准结果，能够针对进行精密操作的装置应用该校准方法。

附图说明

[图1]是示出应用了实施方式1的校准装置的机器人系统的结构的图。

[图2]是示出实施方式1的机器人系统的机器人坐标系、世界坐标系、重力坐标系和传感器坐标系的位置关系的图。

[图3]是示出实施方式1的校准装置的结构的框图。

[图4]是示出实施方式1的校准装置的第2估计部中的神经网络和神经网络的学习规则的例子的图。