知財求人 - 知財ポータルサイト「IP Force」
特開2022-67995制御装置、ロボット制御システム、プログラム、および制御方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2022067995
(43)【公開日】2022-05-09
(54)【発明の名称】制御装置、ロボット制御システム、プログラム、および制御方法
(51)【国際特許分類】
B25J 13/08 20060101AFI20220426BHJP
【ＦＩ】
B25J13/08 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2020176894
(22)【出願日】2020-10-21
(71)【出願人】
【識別番号】000191009
【氏名又は名称】新東工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】特許業務法人ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】田名網 克周
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 康二
【テーマコード（参考）】
3C707
【Ｆターム（参考）】
3C707BS10
3C707ES03
3C707ET08
3C707KS06
3C707KS33
3C707KW03
(57)【要約】
【課題】ワークの種類数に関わらず簡易な構成でワークの種類を判別する。
【解決手段】ロボット（３０）は、力覚センサ（３４）を介してアーム部（３２）に固定されたハンド部（３３）を含む。制御装置（１０）が備える１または複数のプロセッサは、ハンド部（３３）に把持されたワーク（９０）の重心の位置、または、ワーク（９０）およびハンド部（３３）からなる系の重心の位置を、力覚センサ（３４）の検出値に基づき算出し、算出した重心の位置を参照して、ワーク（９０）の種類を判別する。
【選択図】図１
【解決手段】ロボット（３０）は、力覚センサ（３４）を介してアーム部（３２）に固定されたハンド部（３３）を含む。制御装置（１０）が備える１または複数のプロセッサは、ハンド部（３３）に把持されたワーク（９０）の重心の位置、または、ワーク（９０）およびハンド部（３３）からなる系の重心の位置を、力覚センサ（３４）の検出値に基づき算出し、算出した重心の位置を参照して、ワーク（９０）の種類を判別する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ロボットを制御する制御装置であって、１または複数のプロセッサを備え、
前記ロボットは、アーム部と、力覚センサと、前記力覚センサを介して前記アーム部に固定されたハンド部とを含み、
前記１または複数のプロセッサは、
前記ハンド部に把持されたワークの重心の位置、または、前記ワークおよび前記ハンド部からなる系の重心の位置を、前記力覚センサの検出値に基づき算出する算出処理と、
前記重心の位置を参照して、前記ワークの種類を判別する判別処理と、
を実行する、制御装置。
前記ロボットは、アーム部と、力覚センサと、前記力覚センサを介して前記アーム部に固定されたハンド部とを含み、
前記１または複数のプロセッサは、
前記ハンド部に把持されたワークの重心の位置、または、前記ワークおよび前記ハンド部からなる系の重心の位置を、前記力覚センサの検出値に基づき算出する算出処理と、
前記重心の位置を参照して、前記ワークの種類を判別する判別処理と、
を実行する、制御装置。
【請求項2】
前記１または複数のプロセッサは、
前記算出処理において、前記検出値に基づき前記ワークの重量または前記系の重量をさらに算出し、
前記判別処理において、前記重量をさらに参照して前記ワークの種類を判別する、請求項１に記載の制御装置。
前記算出処理において、前記検出値に基づき前記ワークの重量または前記系の重量をさらに算出し、
前記判別処理において、前記重量をさらに参照して前記ワークの種類を判別する、請求項１に記載の制御装置。
【請求項3】
前記１または複数のプロセッサは、
前記判別処理において前記ワークの種類を判別できない場合、異常発生を報知する報知処理をさらに実行する、請求項１または２に記載の制御装置。
前記判別処理において前記ワークの種類を判別できない場合、異常発生を報知する報知処理をさらに実行する、請求項１または２に記載の制御装置。
【請求項4】
前記１または複数のプロセッサは、
前記ハンド部の把持力を、前記判別処理により判別した種類に応じた大きさに調整する調整処理をさらに実行する、請求項１から３の何れか１項に記載の制御装置。
前記ハンド部の把持力を、前記判別処理により判別した種類に応じた大きさに調整する調整処理をさらに実行する、請求項１から３の何れか１項に記載の制御装置。
【請求項5】
前記力覚センサは、６軸力覚センサである、請求項１から４の何れか１項に記載の制御装置。
【請求項6】
請求項１から５の何れか１項に記載の制御装置と、前記ロボットと、を含む、ロボット制御システム。
【請求項7】
請求項１から５の何れか１項に記載の制御装置を動作させるためのプログラムであって、前記１または複数のプロセッサに前記各処理を実行させるプログラム。
【請求項8】
１または複数のプロセッサがロボットを制御する制御方法であって、
前記ロボットは、アーム部と、力覚センサと、前記力覚センサを介して前記アーム部に固定されたハンド部とを含み、
前記１または複数のプロセッサが、前記ハンド部に把持されたワークの重心の位置、または、前記ワークおよび前記ハンド部からなる系の重心の位置を、前記力覚センサの検出値に基づき算出する算出ステップと、
前記１または複数のプロセッサが、前記重心の位置を参照して、前記ワークの種類を判別する判別ステップと、を含む、制御方法。
前記ロボットは、アーム部と、力覚センサと、前記力覚センサを介して前記アーム部に固定されたハンド部とを含み、
前記１または複数のプロセッサが、前記ハンド部に把持されたワークの重心の位置、または、前記ワークおよび前記ハンド部からなる系の重心の位置を、前記力覚センサの検出値に基づき算出する算出ステップと、
前記１または複数のプロセッサが、前記重心の位置を参照して、前記ワークの種類を判別する判別ステップと、を含む、制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、ワークの種類を判別する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
ワークの種類を判別する技術が知られている。例えば、特許文献１には、複数の近接スイッチを用いてワークの種類を判別する装置が記載されている。この装置は、種類に応じた配置パターンでワークにねじ込まれたワーク種判別用ドグを、各ドグのねじ込み位置に相対する位置に配置した近接スイッチを用いて検出する。そして、この装置は、オンになった近接スイッチの組み合わせに応じてワークの種別を判別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開平０２－９５５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に記載された技術は、ワークの種類が多くなると、配置パターンを増やすためにドグのねじ込み位置が増え、判別に必要な近接センサの数が増える。この場合、配線が複雑になるという問題がある。また、そのために維持管理にコストがかかるという問題もある。
【0005】
本発明の一態様は、ワークの種類が増加しても構成を複雑化することなく、ワークの種類を判別する技術を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る制御装置は、ロボットを制御する制御装置であって、１または複数のプロセッサを備える。１または複数のプロセッサは、算出処理と、判別処理とを実行する。また、本発明の一態様に係る制御方法は、１または複数のプロセッサがロボットを制御する制御方法であって、算出ステップと、判別ステップとを含む。
【0007】
前記ロボットは、アーム部と、力覚センサと、前記力覚センサを介して前記アーム部に固定されたハンド部とを含む。算出処理（算出ステップ）において、前記１または複数のプロセッサは、前記ハンド部に把持されたワークの重心の位置、または、前記ワークおよび前記ハンド部からなる系の重心の位置を、前記力覚センサの検出値に基づき算出する。判別処理（判別ステップ）において、前記１または複数のプロセッサは、前記重心の位置を参照して、前記ワークの種類を判別する。
【発明の効果】
【0008】
本発明の一態様によれば、ワークの重心の位置に応じて種類を判別するので、ワークの種類が増加しても構成を複雑化することなく、ワークの種類を判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】本発明の一実施形態に係るロボット制御システムの構成を示す模式図である。
【図2】本発明の一実施形態に係るロボット制御システムの構成を示すブロック図である。
【図3】本発明の一実施形態における力覚センサの検出値および接続形態の具体例を示す模式図である。
【図4】本発明の一実施形態に係る制御方法の流れを示すフローチャートである。
【図5】本発明の一実施形態における算出処理の具体例を説明する模式図である。
【図6】本発明の一実施形態における種類データベースの一例を説明する図である。
【図7】本発明の実施例で用いたワークを上方から見た様子を示す模式図である。
【図8】本発明の実施例で用いたワークを下方から見た様子を示す模式図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
〔実施形態〕
以下、本発明の一実施形態に係るロボット制御システム１について、詳細に説明する。
以下、本発明の一実施形態に係るロボット制御システム１について、詳細に説明する。
【0011】
＜ロボット制御システム１の概要＞
ロボット制御システム１は、ロボットを制御するシステムであり、ロボットが把持したワークの種類を判別する。ここで、判別対象は、複数種類のワークの何れかである。換言すると、ロボット制御システム１は、ロボットが把持したワークの種類が、複数種類の何れであるかを判別する。
ロボット制御システム１は、ロボットを制御するシステムであり、ロボットが把持したワークの種類を判別する。ここで、判別対象は、複数種類のワークの何れかである。換言すると、ロボット制御システム１は、ロボットが把持したワークの種類が、複数種類の何れであるかを判別する。
【0012】
制御対象のロボットは、アーム部と、力覚センサと、力覚センサを介してアーム部に固定されたハンド部とを含む。ロボット制御システム１は、ハンド部に把持されたワークの重心の位置、または、ワークおよびハンド部からなる系の重心の位置を、力覚センサの検出値に基づき算出し、算出した重心の位置を参照して、ワークの種類を判別する。
【0013】
このようなロボット制御システム１では、ワークの重心の位置に応じて種類を判別するので、ワークの種類が増加しても、判別に必要な力覚センサの数を増やす必要はない。その結果、ロボット制御システム１は、ワークの種類が増加しても構成を複雑化することなく、ワークの種類を判別することができる。
【0014】
＜ロボット制御システム１の構成＞
ロボット制御システム１の構成について、図１および図２を参照して説明する。図１は、ロボット制御システム１の構成を示す模式図である。図２は、ロボット制御システム１の構成を示すブロック図である。
ロボット制御システム１の構成について、図１および図２を参照して説明する。図１は、ロボット制御システム１の構成を示す模式図である。図２は、ロボット制御システム１の構成を示すブロック図である。
【0015】
図１および図２に示すように、ロボット制御システム１は、専用コントローラ１０と、ロボットコントローラ２０と、ロボット３０とを含む。ロボット制御システム１は、ロボット３０が把持したワーク９０の種類を判別するシステムである。なお、専用コントローラ１０は、本発明における制御装置の一例である。
【0016】
（ロボット３０の構成）
ロボット３０は、台座３１と、アーム部３２と、ハンド部３３と、力覚センサ３４とを含む。
ロボット３０は、台座３１と、アーム部３２と、ハンド部３３と、力覚センサ３４とを含む。
【0017】
台座３１は、ロボット３０の配置面に配置される。配置面は、例えば、床等であるが、これに限られない。台座３１は、ロボットコントローラ２０の制御に基づいて配置面を移動可能であってもよい。
【0018】
アーム部３２は、４本のアームを含む。各アームの基端部は、他のアームの先端部または台座３１に対して、定められた軸まわりに回転可能に連結される。ロボットコントローラ２０の制御に基づいて、各アームが連結部分で回転制御されることにより、アーム部３２全体の先端部の軌道が制御される。
【0019】
ハンド部３３は、力覚センサ３４を介してアーム部３２に固定される。ハンド部３３は、基部３３１と、基部３３１に接続された一対の指部３３２ａ、３３２ｂとを含む。ハンド部３３は、ロボットコントローラ２０の制御に基づいて、指部３３２ａ、３３２ｂを互いに離れるように開く動作と、互いに接近するよう閉じる動作とを行う。ハンド部３３は、指部３３２ａ、３３２ｂの開閉によりワーク９０を把持する。以降、指部３３２ａ、３３２ｂを開閉することを、ハンド部３３を開閉するとも記載する。
【0020】
力覚センサ３４は、自身に作用する力およびモーメントの方向および大きさを検出する。力覚センサ３４の検出値について、図３を参照して説明する。図３は、力覚センサ３４の検出値および接続形態の具体例を説明する模式図である。図３に示すように、力覚センサ３４は、３軸（ｘ軸、ｙ軸、ｚ軸）の各方向に作用する力の大きさ（Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ）と、各軸回りのモーメントの大きさ（Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚ）とを検出する６軸力覚センサである。以降、Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ、Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚを、力の成分、または、単に検出値とも記載する。
【0021】
また、図３に示すように、力覚センサ３４は、面３４１と面３４２とを有する。また、力覚センサ３４は、面３４１を有する部材および面３４２を有する部材を連結する起歪体（不図示）を有する。力覚センサ３４は、内部の起歪体の変形を検出する事により、自身に作用する力の各成分の値を算出する。
【0022】
また、「ハンド部３３が力覚センサ３４を介してアーム部３２に固定される」接続形態の一例について、図３を参照して説明する。図３に示すように、アーム部３２全体の先端部３２１は、力覚センサ３４の面３４２に固定される。ハンド部３３の基部３３１は、力覚センサ３４の面３４１に固定される。これにより、ハンド部３３がワーク９０を把持した状態でワーク９０に外力が加わると、力覚センサ３４にも外力が加わる。したがって、力覚センサ３４は、ワーク９０に外力が加わると、自身に作用する力の各成分の値を検出する。
【0023】
（ロボットコントローラ２０の構成）
ロボットコントローラ２０は、ロボット３０全体の動作を制御する装置である。図２に示すように、ロボットコントローラ２０は、プロセッサ２１と、一次メモリ２２と、二次メモリ２３と、通信インタフェース（ＩＦ）２４と、入出力インタフェース（ＩＦ）２５とを備える。プロセッサ２１、一次メモリ２２、二次メモリ２３、通信インタフェース２４、および入出力インタフェース２５は、バスを介して相互に接続されている。
ロボットコントローラ２０は、ロボット３０全体の動作を制御する装置である。図２に示すように、ロボットコントローラ２０は、プロセッサ２１と、一次メモリ２２と、二次メモリ２３と、通信インタフェース（ＩＦ）２４と、入出力インタフェース（ＩＦ）２５とを備える。プロセッサ２１、一次メモリ２２、二次メモリ２３、通信インタフェース２４、および入出力インタフェース２５は、バスを介して相互に接続されている。
【0024】
二次メモリ２３には、プログラムＰ２が格納されている。プログラムＰ２は、ロボット３０全体の動作を制御する処理をプロセッサ２１に実行させるためのプログラムである。プロセッサ２１は、二次メモリ２３に格納されているプログラムＰ２を一次メモリ２２上に展開する。そして、プロセッサ２１は、一次メモリ２２上に展開されたプログラムＰ２に含まれる命令に従って、ロボット３０全体の動作を制御する処理を実行する。ロボット３０全体の動作を制御する処理の詳細については後述する。
【0025】
プロセッサ２１として利用可能なデバイスとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＵ（Floating point number Processing Unit）、ＰＰＵ（Physics Processing Unit）、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせを挙げることができる。プロセッサ２１は、「演算装置」と呼ばれることもある。
【0026】
また、一次メモリ２２として利用可能なデバイスとしては、例えば、半導体ＲＡＭ（Random Access Memory）を挙げることができる。一次メモリ２２は、「主記憶装置」と呼ばれることもある。また、二次メモリ２３として利用可能なデバイスとしては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＯＤＤ（Optical Disk Drive）、ＦＤＤ（Floppy（登録商標） Disk Drive）、又は、これらの組み合わせを挙げることができる。二次メモリ２３は、「補助記憶装置」と呼ばれることもある。なお、二次メモリ２３は、ロボットコントローラ２０に内蔵されていてもよいし、通信インタフェース２４を介してロボットコントローラ２０と接続された他のコンピュータ（例えば、クラウドサーバを構成するコンピュータ）に内蔵されていてもよい。なお、本実施形態においては、ロボットコントローラ２０における記憶を２つのメモリ（一次メモリ２２および二次メモリ２３）により実現しているが、これに限定されない。すなわち、ロボットコントローラ２０における記憶を１つのメモリにより実現してもよい。この場合、例えば、そのメモリの或る記憶領域を一次メモリ２２として利用し、そのメモリの他の記憶領域を二次メモリ２３として利用すればよい。
【0027】
通信インタフェース２４は、専用コントローラ１０との通信を行うためのインタフェースである。通信インタフェース２４の具体例としては、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＡＴＡ（Advanced Technology Attachment）、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）などのインタフェースが挙げられる。また、通信インタフェース２４の他の具体例としては、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、シリアル通信システムなどのインタフェースが挙げられる。通信インタフェース２４および後述する通信インタフェース１４を接続するネットワークシステムの具体例としては、ＰＡＮ（Personal Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＮ（Campus Area Network）、ＭＡＮ（Metropolitan Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＧＡＮ（Global Area Network）、又は、これらのネットワークを含むインターネットワークが挙げられる。インターネットワークは、イントラネットであってもよいし、エクストラネットであってもよいし、インターネットであってもよい。なお、専用コントローラ１０は、入出力インタフェース２５に接続されてもよい。
【0028】
入出力インタフェース２５には、アーム部３２およびハンド部３３がそれぞれの駆動部（不図示）を介して接続される。入出力インタフェース２５としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＡＴＡ（Advanced Technology Attachment）、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）などのインタフェースが挙げられる。また、入出力インタフェース２５としては、例えば、シリアル通信、イーサネット、ＤｅｖｉｃｅＮｅｔ、ＣＣ-Ｌｉｎｋ、ＰＲＯＦＩＢＵＳ、ＥｔｈｅｒＮｅｔ/ＩＰ、ＥｔｈｅｒＣａｔ（Ethernet for Control Automation Technology）などのインタフェースが挙げられる。なお、アーム部３２およびハンド部３３の一方または両方は、駆動部を介して通信インタフェース２４に接続されてもよい。
【0029】
（ロボット３０全体の動作を制御する処理）
ロボットコントローラ２０がロボット３０全体の動作を制御する処理は、移動制御処理、把持制御処理、および把持力制御処理を含む。移動制御処理は、アーム部３２全体の先端部３２１を移動させる処理である。先端部３２１が移動すると、先端部３２１に力覚センサ３４を介して固定されたハンド部３３も移動する。以降、先端部３２１を移動させることを、ハンド部３３を移動させるとも記載する。プロセッサ２１は、アーム部３２の各連結部分を駆動する駆動部に制御情報を送信することにより、ハンド部３３を移動させる。プロセッサ２１は、外部から受信した情報が示す位置までハンド部３３を移動させてもよい。また、プロセッサ２１は、外部から受信した情報が示す方向にハンド部３３を移動させてもよい。
ロボットコントローラ２０がロボット３０全体の動作を制御する処理は、移動制御処理、把持制御処理、および把持力制御処理を含む。移動制御処理は、アーム部３２全体の先端部３２１を移動させる処理である。先端部３２１が移動すると、先端部３２１に力覚センサ３４を介して固定されたハンド部３３も移動する。以降、先端部３２１を移動させることを、ハンド部３３を移動させるとも記載する。プロセッサ２１は、アーム部３２の各連結部分を駆動する駆動部に制御情報を送信することにより、ハンド部３３を移動させる。プロセッサ２１は、外部から受信した情報が示す位置までハンド部３３を移動させてもよい。また、プロセッサ２１は、外部から受信した情報が示す方向にハンド部３３を移動させてもよい。
【0030】
把持制御処理は、ハンド部３３にワーク９０を把持させる処理である。プロセッサ２１は、アーム部３２の先端部３２１を昇降する昇降処理と、ハンド部３３を開閉する開閉処理とを組み合わせることにより、把持制御処理を行う。プロセッサ２１は、アーム部３２の各連結部分を駆動する駆動部に制御情報を送信することにより、昇降処理を行う。また、プロセッサ２１は、指部３３２ａ、３３２ｂを駆動する駆動部に制御情報を送信することにより、開閉処理を行う。
【0031】
把持力制御処理は、ハンド部３３の把持力を制御する処理である。プロセッサ２１は、指部３３２ａ、３３２ｂを駆動する駆動部に制御情報を送信することにより、把持力制御処理を行う。
【0032】
（専用コントローラ１０の構成）
専用コントローラ１０は、ワーク９０の種類を判別するための各処理を実行する装置である。専用コントローラ１０は、ハンド部３３に把持されたワーク９０の重心の位置、または、ワーク９０およびハンド部３３からなる系の重心の位置を、力覚センサ３４の検出値に基づき算出する。また、専用コントローラ１０は、算出した重心の位置を参照して、ワーク９０の種類を判別する。
専用コントローラ１０は、ワーク９０の種類を判別するための各処理を実行する装置である。専用コントローラ１０は、ハンド部３３に把持されたワーク９０の重心の位置、または、ワーク９０およびハンド部３３からなる系の重心の位置を、力覚センサ３４の検出値に基づき算出する。また、専用コントローラ１０は、算出した重心の位置を参照して、ワーク９０の種類を判別する。
【0033】
図２に示すように、専用コントローラ１０は、プロセッサ１１と、一次メモリ１２と、二次メモリ１３と、通信インタフェース１４と、入出力インタフェース１５とを含む。プロセッサ１１、一次メモリ１２、二次メモリ１３、通信インタフェース１４、および入出力インタフェース１５は、バスを介して相互に接続されている。
【0034】
二次メモリ１３には、プログラムＰ１および種類データベース（ＤＢ）が格納されている。プログラムＰ１は、後述する制御方法Ｓをプロセッサ１１に実行させるためのプログラムである。プロセッサ１１は、二次メモリ１３に格納されているプログラムＰ１を一次メモリ１２上に展開する。そして、プロセッサ１１は、一次メモリ１２上に展開されたプログラムＰ１に含まれる命令に従って、制御方法Ｓに含まれる各ステップを実行する。種類データベースＤＢは、制御方法Ｓを実行するプロセッサ１１によって参照される情報である。種類データベースの詳細については後述する。
【0035】
プロセッサ１１として利用可能なデバイスとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＵ（Floating point number Processing Unit）、ＰＰＵ（Physics Processing Unit）、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせを挙げることができる。プロセッサ１１は、「演算装置」と呼ばれることもある。
【0036】
また、一次メモリ１２として利用可能なデバイスとしては、例えば、半導体ＲＡＭ（Random Access Memory）を挙げることができる。一次メモリ１２は、「主記憶装置」と呼ばれることもある。また、二次メモリ１３として利用可能なデバイスとしては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＯＤＤ（Optical Disk Drive）、ＦＤＤ（Floppy（登録商標） Disk Drive）、又は、これらの組み合わせを挙げることができる。二次メモリ１３は、「補助記憶装置」と呼ばれることもある。なお、二次メモリ１３は、専用コントローラ１０に内蔵されていてもよいし、通信インタフェース１４または入出力インタフェース１５を介して専用コントローラ１０と接続された他のコンピュータ（例えば、ロボットコントローラ２０、または、クラウドサーバを構成するコンピュータ）に内蔵されていてもよい。なお、本実施形態においては、専用コントローラ１０における記憶を２つのメモリ（一次メモリ１２および二次メモリ１３）により実現しているが、これに限定されない。すなわち、専用コントローラ１０における記憶を１つのメモリにより実現してもよい。この場合、例えば、そのメモリの或る記憶領域を一次メモリ１２として利用し、そのメモリの他の記憶領域を二次メモリ１３として利用すればよい。
【0037】
通信インタフェース１４は、ロボットコントローラ２０との通信を行うためのインタフェースである。通信インタフェース１４の具体例としては、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＡＴＡ（Advanced Technology Attachment）、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）などのインタフェースが挙げられる。また、通信インタフェース１４の他の具体例としては、例えば、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、シリアル通信システムなどのインタフェースが挙げられる。通信インタフェース１４および通信インタフェース２４を接続するネットワークシステムの具体例としては、前述したように、ＰＡＮ（Personal Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＮ（Campus Area Network）、ＭＡＮ（Metropolitan Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＧＡＮ（Global Area Network）、又は、これらのネットワークを含むインターネットワークが挙げられる。インターネットワークは、イントラネットであってもよいし、エクストラネットであってもよいし、インターネットであってもよい。なお、ロボットコントローラ２０は、入出力インタフェース１５に接続されてもよい。
【0038】
入出力インタフェース１５には、力覚センサ３４が接続される。入出力インタフェース１５としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＡＴＡ（Advanced Technology Attachment）、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）などのインタフェースが挙げられる。また、入出力インタフェース１５としては、例えば、シリアル通信、イーサネット（登録商標）、ＵＳＢ、Ａ/Ｄコンバータ、ＥｔｈｅｒＣａｔ（Ethernet for Control Automation Technology）などのインタフェースが挙げられる。なお力覚センサ３４は、通信インタフェース１４、または入出力インタフェース２５に接続されてもよい。
【0039】
＜制御方法Ｓの流れ＞
ロボット制御システム１においてプロセッサ１１が実行する制御方法Ｓについて、図４を参照して説明する。図４は、制御方法Ｓの流れを示すフローチャートである。図４に示すように、制御方法Ｓは、ステップＳ１０１からＳ１１０までを含む。
ロボット制御システム１においてプロセッサ１１が実行する制御方法Ｓについて、図４を参照して説明する。図４は、制御方法Ｓの流れを示すフローチャートである。図４に示すように、制御方法Ｓは、ステップＳ１０１からＳ１１０までを含む。
【0040】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１において、プロセッサ１１は、ワーク９０の把持位置までハンド部３３を移動させる。把持位置は、事前に定められている。例えば、把持位置は、把持前のワーク９０の配置位置の上方にある。
ステップＳ１０１において、プロセッサ１１は、ワーク９０の把持位置までハンド部３３を移動させる。把持位置は、事前に定められている。例えば、把持位置は、把持前のワーク９０の配置位置の上方にある。
【0041】
具体的には、プロセッサ１１は、把持位置を示す情報をロボットコントローラ２０に送信して、当該位置までの移動制御処理を要求する。ロボットコントローラ２０のプロセッサ２１は、移動制御処理の要求を受信すると、ハンド部３３を当該把持位置まで移動する。
【0042】
（ステップＳ１０２）
ステップＳ１０２において、プロセッサ１１は、力覚センサ３４をリセットする。力覚センサ３４は、リセット時点の状態で各検出値としてゼロを出力する。
ステップＳ１０２において、プロセッサ１１は、力覚センサ３４をリセットする。力覚センサ３４は、リセット時点の状態で各検出値としてゼロを出力する。
【0043】
（ステップＳ１０３）
ステップＳ１０３において、プロセッサ１１は、ハンド部３３にワーク９０を把持させる。具体的には、プロセッサ１１は、ロボットコントローラ２０に把持制御処理を要求する。ロボットコントローラ２０のプロセッサ２１は、把持制御処理の要求を受信すると、ハンド部３３を開いてワーク９０の配置位置まで下降させる。そして、プロセッサ２１は、ハンド部３３を閉じてワーク９０を把持させ、元の把持位置まで上昇させる。
ステップＳ１０３において、プロセッサ１１は、ハンド部３３にワーク９０を把持させる。具体的には、プロセッサ１１は、ロボットコントローラ２０に把持制御処理を要求する。ロボットコントローラ２０のプロセッサ２１は、把持制御処理の要求を受信すると、ハンド部３３を開いてワーク９０の配置位置まで下降させる。そして、プロセッサ２１は、ハンド部３３を閉じてワーク９０を把持させ、元の把持位置まで上昇させる。
【0044】
ここで、ハンド部３３がワーク９０を把持する部分は、同種類のワーク９０間でほぼ同一であるものとする。ここで、「ワーク９０を把持する部分」とは、ワーク９０を把持する際に指部３３２ａ、３２２ｂが接触する部分である。例えば、同種類のワーク９０について、把持前の配置位置と上述の把持位置とがあらかじめ定められており、かつ、当該種類のワーク９０は所定部分を所定方向に向けて当該配置位置に配置されるとする。この場合、ハンド部３３が把持位置から配置位置まで下降してワーク９０を把持すれば、同種類のワーク９０間ではハンド部３３が把持する部分はほぼ同一になる。
【0045】
また、当ステップにおいて、プロセッサ１１は、ハンド部３３にワーク９０を把持させる把持力を所定の大きさに制御する。所定の大きさとは、定められた値であってもよい。また、所定の大きさは、直近に同一または他のワーク９０を把持した際に適用した把持力の大きさであってもよい。また、所定の大きさは、過去に把持した複数のワーク９０の各々に適用した把持力の大きさから算出した値であってもよい。
【0046】
当該ステップの処理が完了すると、ワーク９０は、ハンド部３３に把持されて吊り下げられた状態となる。もし、ワーク９０が吊り下げられた状態ではない場合、プロセッサ１１は、ロボットコントローラ２０に対して、吊り下げられた状態になるまでハンド部３３を移動させる（例えば、上昇させる）移動制御処理を要求する。
【0047】
（ステップＳ１０４）
ステップＳ１０４において、プロセッサ１１は、力覚センサ３４から検出値を取得する。ここで、ワーク９０が吊り下げられた状態であることにより、ワーク９０には重力がかかる。これにより、力覚センサ３４にも外力がかかるので、力覚センサ３４は力の各成分を検出する。
ステップＳ１０４において、プロセッサ１１は、力覚センサ３４から検出値を取得する。ここで、ワーク９０が吊り下げられた状態であることにより、ワーク９０には重力がかかる。これにより、力覚センサ３４にも外力がかかるので、力覚センサ３４は力の各成分を検出する。
【0048】
（ステップＳ１０５）
ステップＳ１０５において、プロセッサ１１は、ワーク９０の重心の位置および重量を、力覚センサ３４の検出値に基づいて算出する。当ステップの処理は、本発明における算出処理の一例である。
ステップＳ１０５において、プロセッサ１１は、ワーク９０の重心の位置および重量を、力覚センサ３４の検出値に基づいて算出する。当ステップの処理は、本発明における算出処理の一例である。
【0049】
（算出処理の具体例）
算出処理の具体例について、図５を参照して説明する。図５は、算出処理の具体例を説明する模式図である。図５の上部は、ハンド部３３に把持されたワーク９０および力覚センサ３４をｙ軸正方向から見た図である。また、図５の下部は、ハンド部３３に把持されたワーク９０および力覚センサ３４をｚ軸負方向から見た図である。なお、図５では、説明を簡単にするため、ハンド部３３の図示を省略している。また、鉛直方向下向きをｚ軸正方向としている。また、点Ｏは、力覚センサ３４にワーク９０が固定されている点である。また、点Ｇは、ワーク９０の重心である。点Ｇの位置を、点Ｏを原点とする三次元座標系で（ｘ１，ｙ１，ｚ１）と表す。
算出処理の具体例について、図５を参照して説明する。図５は、算出処理の具体例を説明する模式図である。図５の上部は、ハンド部３３に把持されたワーク９０および力覚センサ３４をｙ軸正方向から見た図である。また、図５の下部は、ハンド部３３に把持されたワーク９０および力覚センサ３４をｚ軸負方向から見た図である。なお、図５では、説明を簡単にするため、ハンド部３３の図示を省略している。また、鉛直方向下向きをｚ軸正方向としている。また、点Ｏは、力覚センサ３４にワーク９０が固定されている点である。また、点Ｇは、ワーク９０の重心である。点Ｇの位置を、点Ｏを原点とする三次元座標系で（ｘ１，ｙ１，ｚ１）と表す。
【0050】
例えば、プロセッサ１１は、ハンド部３３が静止した状態での検出値に基づいて、次式（１）～（２）により、ｘ１，ｙ１を算出する。
【0051】
ｘ１＝Ｍｙ／Ｆｚ・・・（１）
ｙ１＝Ｍｘ／Ｆｚ・・・（２）
ここで、「／」は除算を表す。また、Ｍｘ、Ｍｙの単位は「Ｎ・ｍ」（ニュートンメートル）であり、Ｆｚの単位は「Ｎ」（ニュートン）である。この場合、ｘ１およびｙ１の単位は「ｍ」（メートル）となる。
ｙ１＝Ｍｘ／Ｆｚ・・・（２）
ここで、「／」は除算を表す。また、Ｍｘ、Ｍｙの単位は「Ｎ・ｍ」（ニュートンメートル）であり、Ｆｚの単位は「Ｎ」（ニュートン）である。この場合、ｘ１およびｙ１の単位は「ｍ」（メートル）となる。
【0052】
また、例えば、プロセッサ１１は、ハンド部３３をｙ軸方向に移動させることにより得られた検出値に基づいて、次式（３）によりｚ１を算出する。ここで、ハンド部３３を静止した状態からｙ軸方向に移動させると、力覚センサ３４に対してｘ軸回りのモーメントが付与される。
【0053】
ｚ１＝ΔＭｘ／（Ｆｚ／ｇ）・・・（３）
ここで、ΔＭｘは、静止状態で得られたＭｘからの変位量を表す。また、ｇは、ハンド部３３を移動させる際の加速度を表す。ΔＭｘの単位は「Ｎ・ｍ」であり、ｇの単位は「ｍ／ｓ２」である。この場合、ｚ１の単位は「ｍ」（メートル）となる。なお、ｚ１は、ハンド部３３を静止した状態からｘ軸方向に移動させることによっても算出可能である。この場合、力覚センサ３４に対してｙ軸回りのモーメントが付与される。そこで、この場合、プロセッサ１１は、式（３）において、ΔＭｘの代わりにΔＭｙを用いればよい。
ここで、ΔＭｘは、静止状態で得られたＭｘからの変位量を表す。また、ｇは、ハンド部３３を移動させる際の加速度を表す。ΔＭｘの単位は「Ｎ・ｍ」であり、ｇの単位は「ｍ／ｓ２」である。この場合、ｚ１の単位は「ｍ」（メートル）となる。なお、ｚ１は、ハンド部３３を静止した状態からｘ軸方向に移動させることによっても算出可能である。この場合、力覚センサ３４に対してｙ軸回りのモーメントが付与される。そこで、この場合、プロセッサ１１は、式（３）において、ΔＭｘの代わりにΔＭｙを用いればよい。
【0054】
また、例えば、プロセッサ１１は、力覚センサ３４の検出値のうちＦｚをそのまま重量として算出する。
【0055】
なお、上述した算出処理により算出される重心の位置は、厳密には、ワーク９０およびハンド部３３からなる系の重心の位置および重量であり、ワーク９０の真の重心の位置および真の重量とは異なる。ただし、その差が充分に小さければ、算出した重心の位置および重量をワーク９０の重心の位置および重量とみなすことができる。あるいは、その差が無視できない場合でも、後述する種類データベースに、各種類のワーク９０およびハンド部３３からなる系に係る情報を格納しておけばよい。
【0056】
（ステップＳ１０６）
ステップＳ１０６において、プロセッサ１１は、算出した重心の位置および重量を参照して、ワーク９０の種類を判別する。当ステップの処理は、本発明における判別処理の一例である。
ステップＳ１０６において、プロセッサ１１は、算出した重心の位置および重量を参照して、ワーク９０の種類を判別する。当ステップの処理は、本発明における判別処理の一例である。
【0057】
（判別処理の具体例）
判別処理の具体例について、図６を参照して説明する。図６は、種類データベースの一例を説明する図である。図６において、種類データベースは、ワーク９０の種類を示す情報と、当該種類のワーク９０の重量の基準値と、重心の位置の基準値と、把持力の大きさとを関連付けて記憶している。例えば、種類が「ＯＢＪ１」のワーク９０の重量の基準値はｗ１であり、重心の位置の基準値は（ｘ１，ｙ１，ｚ１）である。また、種類が「ＯＢＪ１」のワーク９０に適した把持力の大きさはｆ１である。また、例えば、種類が「ＯＢＪ２」のワーク９０の重量の基準値はｗ２であり、重心の位置の基準値は（ｘ２，ｙ２，ｚ２）である。また、種類が「ＯＢＪ２」のワーク９０に適した把持力の大きさはｆ１である。
判別処理の具体例について、図６を参照して説明する。図６は、種類データベースの一例を説明する図である。図６において、種類データベースは、ワーク９０の種類を示す情報と、当該種類のワーク９０の重量の基準値と、重心の位置の基準値と、把持力の大きさとを関連付けて記憶している。例えば、種類が「ＯＢＪ１」のワーク９０の重量の基準値はｗ１であり、重心の位置の基準値は（ｘ１，ｙ１，ｚ１）である。また、種類が「ＯＢＪ１」のワーク９０に適した把持力の大きさはｆ１である。また、例えば、種類が「ＯＢＪ２」のワーク９０の重量の基準値はｗ２であり、重心の位置の基準値は（ｘ２，ｙ２，ｚ２）である。また、種類が「ＯＢＪ２」のワーク９０に適した把持力の大きさはｆ１である。
【0058】
このように、種類データベースには、判別の対象となる複数種類のワーク９０について、種類ＯＢＪｉ（ｉ＝１，２，…）ごとに重量の基準値、重心の位置の基準値、および、適切な把持力の大きさが登録される。なお、把持力の詳細については後述する。
【0059】
プロセッサ１１は、種類データベースを参照し、ステップＳ１０５で算出した重心の位置および重量がそれぞれの基準値から所定範囲内である種類を特定し、当該種類をワーク９０の種類であると判別する。また、プロセッサ１１は、ステップＳ１０５で算出した重心の位置および重量がそれぞれの基準値から所定範囲内である種類を特定できない場合には、何れの種類でもないと判別する。
【0060】
なお、種類データベースにあらかじめ登録する重量の基準値および重心の位置の基準値は、基準となるワーク９０をハンド部３３に把持させた状態で、プロセッサ１１がステップＳ１０５と同様の手法で算出した値であってもよい。これにより、ハンド部３３およびワーク９０からなる系の重心の位置および重量と、ワーク９０の真の重心の位置および重量との差が充分に小さいか否かに関わらず、当ステップでの判別処理が可能となる。
【0061】
（ステップＳ１０７）
ステップＳ１０７において、プロセッサ１１は、ワーク９０の種類が判別できたか否かを判断する。ステップＳ１０７においてＹｅｓと判断した場合、プロセッサ１１は、次のステップＳ１０８～Ｓ１０９の処理を実行する。ステップＳ１０７においてＮｏと判断した場合、後述するステップＳ１１０の処理を実行する。
ステップＳ１０７において、プロセッサ１１は、ワーク９０の種類が判別できたか否かを判断する。ステップＳ１０７においてＹｅｓと判断した場合、プロセッサ１１は、次のステップＳ１０８～Ｓ１０９の処理を実行する。ステップＳ１０７においてＮｏと判断した場合、後述するステップＳ１１０の処理を実行する。
【0062】
（ステップＳ１０８）
ステップＳ１０８において、プロセッサ１１は、ハンド部３３の把持力を、判別処理により判別した種類に応じた大きさに調整する。本ステップの処理は、本発明における調整処理の一例である。具体的には、プロセッサ１１は、判別した種類に応じた把持力の大きさを、種類データベースを参照して取得する。また、プロセッサ１１は、取得した把持力の大きさをロボットコントローラ２０に対して送信することにより、把持力制御処理を要求する。ロボットコントローラ２０のプロセッサ２１は、把持力制御処理の要求を受信すると、ハンド部３３の把持力を受信した大きさに制御する。ここで、ハンド部３３は、ステップＳ１０３では、所定の大きさの把持力でワーク９０を把持するよう制御されていた。当該ステップの実行により、ハンド部３３の把持力は、所定の大きさから種類に応じた大きさに変更される。
ステップＳ１０８において、プロセッサ１１は、ハンド部３３の把持力を、判別処理により判別した種類に応じた大きさに調整する。本ステップの処理は、本発明における調整処理の一例である。具体的には、プロセッサ１１は、判別した種類に応じた把持力の大きさを、種類データベースを参照して取得する。また、プロセッサ１１は、取得した把持力の大きさをロボットコントローラ２０に対して送信することにより、把持力制御処理を要求する。ロボットコントローラ２０のプロセッサ２１は、把持力制御処理の要求を受信すると、ハンド部３３の把持力を受信した大きさに制御する。ここで、ハンド部３３は、ステップＳ１０３では、所定の大きさの把持力でワーク９０を把持するよう制御されていた。当該ステップの実行により、ハンド部３３の把持力は、所定の大きさから種類に応じた大きさに変更される。
【0063】
（ワーク９０の種類に応じた把持力）
上述したように、種類データベースには、ワーク９０の種類に応じた把持力の大きさを示す情報が格納されている。例えば、ワーク９０の重量に比べて把持力が不足していると、ハンド部３３からワーク９０が落下する可能性がある。そこで、ワーク９０の重量が大きいほど、大きな把持力が必要となる。また、例えば、ワーク９０の柔らかさに対して把持力が大きすぎると、ワーク９０が傷つくなど破損する可能性がある。そこで、ワーク９０が柔らかいほど、小さな把持力で把持する必要がある。このように、ワーク９０の種類に応じて、適切な把持力の大きさが定められている。
上述したように、種類データベースには、ワーク９０の種類に応じた把持力の大きさを示す情報が格納されている。例えば、ワーク９０の重量に比べて把持力が不足していると、ハンド部３３からワーク９０が落下する可能性がある。そこで、ワーク９０の重量が大きいほど、大きな把持力が必要となる。また、例えば、ワーク９０の柔らかさに対して把持力が大きすぎると、ワーク９０が傷つくなど破損する可能性がある。そこで、ワーク９０が柔らかいほど、小さな把持力で把持する必要がある。このように、ワーク９０の種類に応じて、適切な把持力の大きさが定められている。
【0064】
（ステップＳ１０９）
ステップＳ１０９において、プロセッサ１１は、ワーク９０を搬送する。具体的には、プロセッサ１１は、ワーク９０の目的位置をロボットコントローラ２０に送信することにより、移動制御処理を要求する。ロボットコントローラ２０のプロセッサ２１は、移動制御処理の要求を受信すると、ハンド部３３を当該目的位置まで移動する。ステップＳ１０９の処理を実行すると、プロセッサ１１は、制御方法Ｓを終了する。
ステップＳ１０９において、プロセッサ１１は、ワーク９０を搬送する。具体的には、プロセッサ１１は、ワーク９０の目的位置をロボットコントローラ２０に送信することにより、移動制御処理を要求する。ロボットコントローラ２０のプロセッサ２１は、移動制御処理の要求を受信すると、ハンド部３３を当該目的位置まで移動する。ステップＳ１０９の処理を実行すると、プロセッサ１１は、制御方法Ｓを終了する。
【0065】
（ステップＳ１１０）
ステップＳ１１０において、プロセッサ１１は、異常発生を報知する報知処理を実行する。当該ステップは、ステップＳ１０７でＮｏと判断された場合、すなわち、判別処理においてワーク９０の種類が判別できない場合に実行される。例えば、プロセッサ１１は、ディスプレイ、スピーカ等といった出力装置に異常発生を示す情報を出力してもよい。また、例えば、プロセッサ１１は、異常発生を示す情報を含めた電子メールを送信してもよい。この場合、送信先のメールアドレスがあらかじめ登録される。ステップＳ１１０の処理を実行すると、プロセッサ１１は、制御方法Ｓを終了する。
ステップＳ１１０において、プロセッサ１１は、異常発生を報知する報知処理を実行する。当該ステップは、ステップＳ１０７でＮｏと判断された場合、すなわち、判別処理においてワーク９０の種類が判別できない場合に実行される。例えば、プロセッサ１１は、ディスプレイ、スピーカ等といった出力装置に異常発生を示す情報を出力してもよい。また、例えば、プロセッサ１１は、異常発生を示す情報を含めた電子メールを送信してもよい。この場合、送信先のメールアドレスがあらかじめ登録される。ステップＳ１１０の処理を実行すると、プロセッサ１１は、制御方法Ｓを終了する。
【0066】
＜本実施形態の効果＞
上述した本実施形態に係るロボット制御システム１は、ワーク９０の重心の位置に応じて種類を判別するので、判別すべき種類が増加しても力覚センサ３４を増やす必要はない。その結果、本実施形態は、ワーク９０の種類が増加しても構成を複雑化することなく、ワーク９０の種類を判別することができる。
上述した本実施形態に係るロボット制御システム１は、ワーク９０の重心の位置に応じて種類を判別するので、判別すべき種類が増加しても力覚センサ３４を増やす必要はない。その結果、本実施形態は、ワーク９０の種類が増加しても構成を複雑化することなく、ワーク９０の種類を判別することができる。
【0067】
また、本実施形態は、ワーク９０の種類を判別する過程で重量を測定することができる。つまり、ハンド部３３にワーク９０を１回把持させるだけで、当該ワーク９０の種類およびその重量を得ることができる。したがって、ワーク９０の重量を得る必要がある場合に、ハンド部３３に別途ワーク９０を把持させる必要がない。このため、把持回数の増加によるワーク９０またはハンド部３３の破損可能性を低減することができる。
【0068】
また、本実施形態は、ハンド部３３にワーク９０を把持させるだけでその種類を容易に判別することができる。例えば、ビジョンセンサを用いてワーク９０を検出してその種類を判別する場合、検出時に所定の制約（例えば、周囲の明るさ、粉塵量の調整等）を満たす必要がある。これに対して、本実施形態は、各種類のワーク９０をハンド部３３に把持させるだけでよい。したがって、より容易にワーク９０の種類を判別することができる。
【0069】
また、本実施形態は、ワーク９０またはハンド部３３に異常が発生している可能性をユーザに報知することができる。発生する可能性がある異常としては、例えば、ワーク９０が不良品である、ハンド部３３が把持する部分が想定と異なっている、または、ハンド部３３が故障している等といったケースが挙げられる。このような場合、算出処理で算出する重心の位置および重量の少なくとも一方が、基準値から所定範囲外になる可能性が高い。このため、本実施形態は、そのような異常が発生している可能性をユーザに知らせることができる。
【0070】
また、本実施形態は、ワーク９０に対する把持力を適切な大きさに調整することで、ワーク９０、ハンド部３３または施設等が破損する可能性を軽減することができる。具体的には、例えば、把持力が小さすぎることによるワーク９０の落下、落下によるワーク９０の破損、施設の破損、または、把持力が大きすぎることによるワーク９０の破損、ハンド部３３の破損等といった事象の発生を軽減することができる。
【0071】
〔実施例〕
ロボット制御システム１を用いてワーク９０の種類を判別した実施例について説明する。
ロボット制御システム１を用いてワーク９０の種類を判別した実施例について説明する。
【0072】
（ワーク９０の種類）
実施例で用いたワーク９０について、図７および図８を参照して説明する。図７は、実施例で用いた各種類のワーク９０を上方から見た様子を示す模式図である。図８は、ある種類のワーク９０を下方から見た様子を示す模式図である。実施例では、９種類（ＯＢＪ１～ＯＢＪ９）のワーク９０を１つずつ用意した。以降、各種類のワーク９０を、ＯＢＪｉ（ｉ＝１，２，…，９）と記載する。また、ＯＢＪｉのワーク９０の上方から見える面を「おもて面」と記載し、下から見える面を「うら面」と記載する。図７に示すように、ＯＢＪｉのおもて面には、数字「ｉ」が描画されている。数字「ｉ」の上部を含むＯＢＪｉの領域を上側領域と記載し、数字「ｉ」の下部を含むＯＢＪｉの領域を下側領域と記載する。また、図８に示すように、ＯＢＪｉのうら面には、錘が取り付けられている。錘は、ＯＢＪｉの下側領域に取り付けられる。各ＯＢＪｉに取り付ける錘の重量を異ならせることにより、各ＯＢＪｉの重量を異ならせた。例えば、ＯＢＪ２は、ＯＢＪ１より３０グラム重い。同様に、ＯＢＪ３～ＯＢＪ９は、それぞれ、ＯＢＪ２～ＯＢＪ８より３０グラム重い。また、各ＯＢＪｉの重心の位置は、それぞれ異なるものとなっている。また、種類デーベースには、ＯＢＪ１～ＯＢＪ９についてそれぞれ、重量の基準値、重心の位置の基準値、および把持力の大きさを登録した。
実施例で用いたワーク９０について、図７および図８を参照して説明する。図７は、実施例で用いた各種類のワーク９０を上方から見た様子を示す模式図である。図８は、ある種類のワーク９０を下方から見た様子を示す模式図である。実施例では、９種類（ＯＢＪ１～ＯＢＪ９）のワーク９０を１つずつ用意した。以降、各種類のワーク９０を、ＯＢＪｉ（ｉ＝１，２，…，９）と記載する。また、ＯＢＪｉのワーク９０の上方から見える面を「おもて面」と記載し、下から見える面を「うら面」と記載する。図７に示すように、ＯＢＪｉのおもて面には、数字「ｉ」が描画されている。数字「ｉ」の上部を含むＯＢＪｉの領域を上側領域と記載し、数字「ｉ」の下部を含むＯＢＪｉの領域を下側領域と記載する。また、図８に示すように、ＯＢＪｉのうら面には、錘が取り付けられている。錘は、ＯＢＪｉの下側領域に取り付けられる。各ＯＢＪｉに取り付ける錘の重量を異ならせることにより、各ＯＢＪｉの重量を異ならせた。例えば、ＯＢＪ２は、ＯＢＪ１より３０グラム重い。同様に、ＯＢＪ３～ＯＢＪ９は、それぞれ、ＯＢＪ２～ＯＢＪ８より３０グラム重い。また、各ＯＢＪｉの重心の位置は、それぞれ異なるものとなっている。また、種類デーベースには、ＯＢＪ１～ＯＢＪ９についてそれぞれ、重量の基準値、重心の位置の基準値、および把持力の大きさを登録した。
【0073】
（実施例における判別結果）
本実施例では、ロボット制御システム１を用いて、９種類のワーク９０をランダムな順序で順次把持させてその種類を判別した。また、判別した種類および算出した重心の位置を参照して、各ワーク９０を数字「ｉ」の昇順に向きをそろえて配置するよう搬送した。その結果、各ワーク９０を数字「ｉ」の昇順に向きをそろえて配置することができた。すなわち、本実施例では、ＯＢＪ１～ＯＢＪ９の全ワーク９０についてその種類を正しく判別することができた。
本実施例では、ロボット制御システム１を用いて、９種類のワーク９０をランダムな順序で順次把持させてその種類を判別した。また、判別した種類および算出した重心の位置を参照して、各ワーク９０を数字「ｉ」の昇順に向きをそろえて配置するよう搬送した。その結果、各ワーク９０を数字「ｉ」の昇順に向きをそろえて配置することができた。すなわち、本実施例では、ＯＢＪ１～ＯＢＪ９の全ワーク９０についてその種類を正しく判別することができた。
【0074】
〔変形例〕
上述した実施形態において、アーム部３２における関節の数は３つに限定されない。例えば、アーム部３２は、２本のアームを１つの関節で連結した関節アームであってもよいし、３本又は５本以上のアームを２つまたは４つ以上の関節で連結した多関節アームであってもよい。
上述した実施形態において、アーム部３２における関節の数は３つに限定されない。例えば、アーム部３２は、２本のアームを１つの関節で連結した関節アームであってもよいし、３本又は５本以上のアームを２つまたは４つ以上の関節で連結した多関節アームであってもよい。
【0075】
また、上述した実施形態において、ハンド部３３が有する指部の数は２本に限定されない。例えば、ハンド部３３は、３本以上の指部を有していてもよい。
【0076】
また、上述した実施形態において、力覚センサ３４は、アーム部３２またはハンド部３３に内蔵されていてもよい。また、力覚センサ３４は、アーム部３２またはハンド部３３と一体に形成されていてもよい。
【0077】
また、上述した実施形態において、プロセッサ１１は、上述した式（１）～（３）に限らず、力覚センサ３４の検出値を用いて重心の位置を算出するその他の算出手法を用いて重心の位置を算出してもよい。
【0078】
また、上述した実施形態において、力覚センサ３４は、必ずしも６軸全ての成分を検出するものでなくてもよい。例えば、上述した式（１）～（３）を用いる場合、力覚センサ３４は、少なくともＦｚ，Ｍｘ，Ｍｙの３成分を検出するものであればよい。また、力覚センサ３４が検出する力の成分は、これに限らず、重心の位置の算出手法において必要な成分を少なくとも検出するものであればよい。
【0079】
また、上述した実施形態において、専用コントローラ１０は、ロボットコントローラ２０が実行する処理の一部を実行してもよい。また、ロボットコントローラ２０は、専用コントローラ１０が実行する処理の一部を実行してもよい。この場合、本発明における制御装置は、複数のプロセッサ１１およびプロセッサ２１を備える。また、この場合、本発明における制御方法は、複数のプロセッサ１１およびプロセッサ２１が実行する。また、専用コントローラ１０およびロボットコントローラ２０は、一体に形成されていてもよい。
【0080】
〔まとめ〕
態様１に係る制御装置は、ロボットを制御する制御装置であって、１または複数のプロセッサを備える。前記ロボットは、アーム部と、力覚センサと、前記力覚センサを介して前記アーム部に固定されたハンド部とを含む。前記１または複数のプロセッサは、算出処理と、判別処理とを実行する。算出処理は、前記ハンド部に把持されたワークの重心の位置、または、前記ワークおよび前記ハンド部からなる系の重心の位置を、前記力覚センサの検出値に基づき算出する処理である。判別処理は、前記重心の位置を参照して、前記ワークの種類を判別する処理である。
態様１に係る制御装置は、ロボットを制御する制御装置であって、１または複数のプロセッサを備える。前記ロボットは、アーム部と、力覚センサと、前記力覚センサを介して前記アーム部に固定されたハンド部とを含む。前記１または複数のプロセッサは、算出処理と、判別処理とを実行する。算出処理は、前記ハンド部に把持されたワークの重心の位置、または、前記ワークおよび前記ハンド部からなる系の重心の位置を、前記力覚センサの検出値に基づき算出する処理である。判別処理は、前記重心の位置を参照して、前記ワークの種類を判別する処理である。
【0081】
上記構成により、ワークの重心の位置により種類を判別するので、判別すべき種類が増加しても、判別に必要な力覚センサの個数を増やす必要はない。その結果、ワークの種類が増加しても構成を複雑化することなく、ワークの種類を判別することができる。
【0082】
態様２に係る制御装置は、態様１に係る制御装置の特徴に加えて、以下の特徴を有している。すなわち、態様２に係る制御装置において、前記１または複数のプロセッサは、前記算出処理において、前記検出値に基づき前記ワークの重量または前記系の重量をさらに算出する。また、前記１または複数のプロセッサは、前記判別処理において、前記重量をさらに参照して前記ワークの種類を判別する。
【0083】
上記構成により、重心の位置に加えて重量をさらに参照するので、ワークの種類をより精度よく判別することができる。
【0084】
態様３に係る制御装置は、態様１または態様２に係る制御装置の特徴に加えて、以下の特徴を有している。すなわち、態様３に係る制御装置において、前記１または複数のプロセッサは、前記判別処理において前記ワークの種類を判別できない場合、異常発生を報知する報知処理をさらに実行する。
【0085】
ここで、ワークの種類が判別できないケースには、例えば、ワークが不良品である、ハンド部が把持する部分が想定と異なっている、または、ハンド部が故障している等といった異常が発生している可能性が考えられる。上記構成により、そのような異常が発生している可能性をユーザに知らせることができる。
【0086】
態様４に係る制御装置は、態様１から態様３の何れか１態様に係る制御装置の特徴に加えて、以下の特徴を有している。すなわち、態様４に係る制御装置において、前記１または複数のプロセッサは、前記ハンド部の把持力を、前記判別処理により判別した種類に応じた大きさに調整する調整処理をさらに実行する。
【0087】
上記構成により、ハンド部は、ワークの種類に応じた適切な把持力でワークを把持する。その結果、ハンド部からのワークの落下、ワークの落下による設備の破損、ワークの破損、またはハンド部の破損等といった事象の発生を軽減することができる。
【0088】
態様５に係る制御装置は、態様１から態様４の何れか１態様に係る制御装置の特徴に加えて、以下の特徴を有している。すなわち、態様５に係る制御装置において、前記力覚センサは、６軸力覚センサである。
【0089】
上記構成により、６軸力覚センサの検出値に基づき算出したワークの重心の位置を参照して、ワークの種類を判別することができる。
【0090】
態様６に係るロボット制御システムは、態様１から態様５の何れか１態様に係る制御装置と、前記ロボットと、を含む。
【0091】
上記構成により、態様１に係る制御装置と同様の効果を奏する。
【0092】
態様７に係るプログラムは、態様１から態様５の何れか１態様に係る制御装置を動作させるためのプログラムであって、前記１または複数のプロセッサに前記各処理を実行させる。
【0093】
上記構成により、態様１に係る制御装置と同様の効果を奏する。
【0094】
態様８に係る制御方法は、１または複数のプロセッサがロボットを制御する制御方法であって、算出ステップと、判別ステップとを含む。また、前記ロボットは、アーム部と、力覚センサと、前記力覚センサを介して前記アーム部に固定されたハンド部とを含む。算出ステップにおいて、前記１または複数のプロセッサが、前記ハンド部に把持されたワークの重心の位置、または、前記ワークおよび前記ハンド部からなる系の重心の位置を、前記力覚センサの検出値に基づき算出する。判別ステップにおいて、前記１または複数のプロセッサが、前記重心の位置を参照して、前記ワークの種類を判別する。
【0095】
上記構成により、態様１に係る制御装置と同様の効果を奏する。
【符号の説明】
【0096】
１ ロボット制御システム
１０ 専用コントローラ
２０ ロボットコントローラ
１１、２１ プロセッサ
１２、２２ 一次メモリ
１３、２３ 二次メモリ
１４、２４ 通信インタフェース
１５、２５ 入出力インタフェース
３０ ロボット
３１ 台座
３２ アーム部
３３ ハンド部
３４ 力覚センサ
９０ ワーク
１０ 専用コントローラ
２０ ロボットコントローラ
１１、２１ プロセッサ
１２、２２ 一次メモリ
１３、２３ 二次メモリ
１４、２４ 通信インタフェース
１５、２５ 入出力インタフェース
３０ ロボット
３１ 台座
３２ アーム部
３３ ハンド部
３４ 力覚センサ
９０ ワーク
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】