特開 2024-127320 ロボットハンド

(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】P2024127320

(43)【公開日】2024-09-20

(54)【発明の名称】ロボットハンド

(51)【国際特許分類】

   B25J 15/08 20060101AFI20240912BHJP

   B25J 13/08 20060101ALI20240912BHJP

【ＦＩ】

B25J15/08 H

B25J13/08 Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023036405

(22)【出願日】2023-03-09

(71)【出願人】

【識別番号】000005821

【氏名又は名称】パナソニックホールディングス株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002952

【氏名又は名称】弁理士法人鷲田国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岡崎 安直

(72)【発明者】

【氏名】金田 侑

【テーマコード（参考）】

3C707

【Ｆターム（参考）】

3C707AS06

3C707DS01

3C707ES03

3C707EU07

3C707EU11

3C707EV13

3C707HS27

3C707KS29

3C707KS30

3C707KV01

3C707KW03

3C707KX08

3C707LV10

3C707LV15

3C707LW02

3C707LW03

3C707LW07

3C707NS26

(57)【要約】

【課題】画像認識などの高度で高価なシステムを導入することなく把持状態の確認を可能とし、安定把持状態などの目的の姿勢に把持物体を調整・移行できるロボットハンドを提供する。
【解決手段】少なくとも２本の指を有するハンド機構と、指に配設され、把持物体を動かす並進駆動機構と、ロボットハンドの把持力に基づき、指の把持幅を制御する力制御手段と、力制御手段で制御しながら並進駆動機構で把持物体を動かしたときに得られる動作データに基づき、ハンド機構に把持動作を実行させる把持動作制御手段と、を有する、ロボットハンド。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

少なくとも２本の指を有するハンド機構と、
前記指に配設され、把持物体を動かす並進駆動機構と、
前記ハンド機構の把持力に基づき、前記指の把持幅を制御する力制御手段と、
前記力制御手段で制御しながら前記並進駆動機構で把持物体を動かしたときに得られる動作データに基づき、前記ハンド機構に把持動作を実行させる把持動作制御手段と、を有する、
ロボットハンド。

【請求項2】

前記指に配設され、前記把持力を検知する力センサーをさらに有する、
請求項１に記載のロボットハンド。

【請求項3】

前記動作データは、前記指の把持幅である、
請求項１記載のロボットハンド。

【請求項4】

前記把持動作制御手段は、前記把持幅の時系列データの変化に基づき把持状態を推定する、
請求項３記載のロボットハンド。

【請求項5】

前記把持動作制御手段は、前記把持幅の時系列データの変化の特徴点として極小点に基づき把持状態を推定する、
請求項４記載のロボットハンド。

【請求項6】

前記把持動作制御手段は、前記把持幅の時系列データの極小点の出現順序に基づき物体の姿勢に対する把持方向を推定する、
請求項５記載のロボットハンド。

【請求項7】

前記把持動作制御手段は、前記把持幅の時系列データの平均値に基づき物体の姿勢に対する把持方向を推定する、
請求項４記載のロボットハンド。

【請求項8】

前記把持動作制御手段は、前記把持幅の時系列データの変動幅に基づき物体の姿勢に対する把持方向を推定する、
請求項４記載のロボットハンド。

【請求項9】

前記把持動作制御手段は、把持状態として、３点以上の個所で接する安定把持状態であるかどうかを推定する、
請求項４～８のいずれか１項記載のロボットハンド。

【請求項10】

前記動作データは、前記力センサーにより検知された把持力である、
請求項２記載のロボットハンド。

【請求項11】

前記把持動作制御手段は、前記把持力の時系列データの変化に基づき把持状態を推定する、
請求項１０記載のロボットハンド。

【請求項12】

前記把持動作制御手段は、前記力センサーにより検知された把持力が目標力より大きな値から小さな値に反転あるいは小さな値から大きな値に反転する点を変化の特徴点として把持状態を推定する、
請求項１１記載のロボットハンド。

【請求項13】

前記把持動作制御手段は、把持状態として、３点以上の個所で接する安定把持状態であるかどうかを推定する、
請求項１１または１２記載のロボットハンド。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、ロボットアームのエンドエフェクタとして物体の把持を行うロボットハンドに関する技術である。

【背景技術】

【0002】

２指グリッパなどのロボットハンドはロボットアームのエンドエフェクタとして様々な形式が開発され、工場作業などで活用されている。

【0003】

ロボットハンドでは組立作業や設置・陳列作業のため把持物品の姿勢の調整・変換を行う機能を有することが望ましい。

【0004】

把持物品の姿勢の調整・変換機能に関しては特許文献１において、平行リンク機構による平行グリッパ構造で片指を位置制御し把持位置を移動し、もう片指を力制御で追従させることで把持物体の姿勢を回転させる技術が開示されている（特許文献１参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１９－１７１５３２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

しかしながら、特許文献１では、把持物体の姿勢を回転させることはできるが、把持状態を確認することができず３点以上の接触で把持する安定把持状態にすることができないという課題がある。

【0007】

本開示の目的は、上記従来の課題を解決し、画像認識などの高度で高価なシステムを導入することなく把持状態の確認を可能とし、安定把持状態などの目的の姿勢に把持物体を調整・移行できるロボットハンドを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

上記目的を達成するために、本開示のロボットハンドは、少なくとも２本の指を有するハンド機構と、前記指に配設され、把持物体を動かす並進駆動機構と、前記ハンド機構の把持力に基づき、前記指の把持幅を制御する力制御手段と、前記力制御手段で制御しながら前記並進駆動機構で把持物体を動かしたときに得られる動作データに基づき、前記ハンド機構に把持動作を実行させる把持動作制御手段と、を有する。

【発明の効果】

【0009】

本開示のロボットハンドによれば、画像認識などの高度で高価なシステムを導入することなく把持状態の確認を可能とし、安定把持状態などの目的の姿勢に把持物体を調整・移行できるロボットハンドを提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0010】

【図1】本発明の第１実施形態におけるロボットハンドの構成を示す図

【図2A】本発明の第１実施形態におけるロボットハンドの開閉動作を示す図

【図2B】本発明の第１実施形態におけるロボットハンドの開閉動作を示す図

【図3】本発明の第１実施形態におけるロボットハンド制御手段の構成を示すブロック線図

【図4】本発明の第１実施形態におけるロボットハンド制御手段の動作制御手段の構成を示すブロック線図

【図5】本発明の第１実施形態におけるロボットハンドの動作を示す図

【図6】本発明の第１実施形態におけるロボットハンドの動作を説明するフローチャート

【図7】本発明の第１実施形態におけるロボットハンドの把持幅の時系列データを示すグラフ

【図8】本発明の第２実施形態におけるロボットハンドの把持幅の時系列データを示すグラフ

【図9A】本発明の第３実施形態におけるロボットハンドの把持幅の時系列データを示すグラフ

【図9B】本発明の第３実施形態におけるロボットハンドの把持幅の時系列データを示すグラフ

【図10】本発明の第４実施形態におけるロボットハンドの把持力の時系列データを示すグラフ

【図11A】本発明の第５実施形態におけるロボットハンドの左指機構の力センサー出力および把持幅の時系列データを示すグラフ

【図11B】本発明の第５実施形態におけるロボットハンドの左指機構の力センサー出力および把持幅の時系列データを示すグラフ

【図12】本発明の第６実施形態におけるロボットハンドの把持幅の時系列データを示すグラフ

【図13】本発明の第６実施形態におけるロボットハンドの把持幅の他の時系列データを示すグラフ

【発明を実施するための形態】

【0011】

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。

【0012】

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ついて説明する。

【0013】

本発明の一態様に係るロボットハンドは、少なくとも２本の指を有するハンド機構と、前記指に配設され、把持物体を動かす並進駆動機構と、前記ロボットハンドの把持力に基づき、前記指の把持幅を制御する力制御手段と、前記力制御手段で制御しながら前記並進駆動機構で把持物体を動かしたときに得られる動作データに基づき、前記ハンド機構に把持動作を実行させる把持動作制御手段と、を有する。

【0014】

本態様によれば、力制御手段が把持力の力制御を行いながら、把持動作制御手段が並進駆動機構で把持物体の姿勢を回転し、動作データを取得することにより把持物体の外形に関わる情報を得ることができ、把持状態を推定することが可能となる。

【0015】

上記態様において、指に配設され、前記把持力を検知する力センサーをさらに有していてもよい。

【0016】

上記態様において、前記動作データは指の把持幅であってもよい。

【0017】

ロボットハンドの位置制御のため備えたセンサーよりデータが得られるため、画像認識などの他の手段が不要となり、低コストで把持状態の推定が可能となる。

【0018】

上記態様において、前記動作データは前記力センサーにより検知された把持力であってもよい。

【0019】

本態様によれば、動作データとして把持力が使用されることにより、ロボットハンドの力制御のために備えられたセンサーよりデータが得られるため、画像認識などの他の手段が不要となり、低コストで把持状態の推定が可能となる。

【0020】

上記態様において、前記把持動作制御手段は前記把持幅の時系列データの変化の特徴点に基づき把持状態を推定してもよい。

【0021】

本態様によれば、前記把持幅の時系列データの変化の特徴点に基づくことにより、把持物体の外形の特徴点に対応する姿勢を抽出することができる。

【0022】

上記態様において、前記把持動作制御手段は前記把持幅の時系列データの変化の特徴点として極小点に基づき把持状態を推定してもよい。

【0023】

本態様によれば、把持幅の極小点は安定把持点に対応しており、安定把持点の抽出が可能となる。

【0024】

上記態様において、前記把持動作制御手段は前記把持力の時系列データの変化の特徴点に基づき把持状態を推定してもよい。

【0025】

本態様によれば、前記把持力の時系列データの変化の特徴点に基づくことにより、把持物体の外形の特徴点に対応する姿勢を抽出することができる。

【0026】

上記態様において、前記把持動作制御手段は前記力センサーにより検知された把持力が力制御の目標力より大きな値から小さな値に反転あるいは小さな値から大きな値に反転する点を変化の特徴点として把持状態を推定してもよい。

【0027】

本態様によれば、上記力が反転する点は安定把持点に対応しており、安定把持点の抽出が可能となる。

【0028】

上記態様において、前記把持動作制御手段は把持状態として３点以上の個所で接する安定把持状態であるかどうかを推定してもよい。

【0029】

本態様によれば、３点以上の個所で接する把持状態であれば、把持物体の姿勢は固定されるため安定した状態で把持が可能となる。

【0030】

上記態様において、前記把持動作制御手段は前記把持幅の時系列データの極小点の出現順序に基づき物体の姿勢に対する把持方向を推定してもよい。

【0031】

上記態様によれば、非対称形状において極小点の出現順序に特徴が出るため、姿勢に対する把持方向の推定が可能となる。

【0032】

上記態様において、前記把持動作制御手段は前記把持幅の時系列データの平均値に基づき物体の姿勢に対する把持方向を推定してもよい。

【0033】

本態様によれば、把持方向の違いによって姿勢回転時の外形寸法が異なる把持物体の場合において、時系列データの平均値に基づくことにより把持方向の推定が可能となる。

【0034】

上記態様において、前記把持動作制御手段は前記把持幅の時系列データの変動幅に基づき物体の姿勢に対する把持方向を推定してもよい。

【0035】

本態様によれば、円周状外形領域では回転半径の変動が少なく、時系列データの変動幅に基づくことにより把持方向の推定が可能となる。

【0036】

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。

【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ハンド１の構成を示す図である。ロボットハンド１は２指のグリッパであり、ハンド土台部２、平行リンク機構６Ｒ、６Ｌと指先機構７Ｒ、７Ｌからなる指機構３Ｒ、３Ｌ、ロボットハンド制御手段８（図３参照）を含む。

【0038】

ハンド土台部２には手首接続部５があり、多自由度ロボットアーム等に接続しエンドエフェクタとして機能することが可能である。また、ハンド土台部２には指駆動サーボモーター９Ｒ、９Ｌが配設され、その出力軸には平行リンク機構６Ｒ、６Ｌが接続されており、指関節４Ｒ、４Ｌが構成されている。

【0039】

平行リンク機構６Ｒ、６Ｌは、能動リンク１０Ｒ、１０Ｌと受動リンク１１Ｒ、１１Ｌから構成される。能動リンク１０Ｒ、１０Ｌは、指駆動サーボモーター９Ｒ、９Ｌの出力軸に接続され駆動力を伝える。受動リンク１１Ｒ、１１Ｌは、サーボモーターの出力軸に接続されない。

【0040】

平行リンク機構６Ｒ、６Ｌの先には、指先機構７Ｒ、７Ｌが接続されている。指先機構７Ｒ、７Ｌは、指骨格１２Ｒ、１２Ｌ、指内側並進駆動機構１３Ｒ、１３Ｌと力センサー１４Ｒ、１４Ｌとから構成される。

【0041】

指内側並進駆動機構１３Ｒ、１３Ｌは指骨格１２Ｒ、１２Ｌの内側を通る並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌを駆動する機構である。並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌは、両端をそれぞれ、モーター側巻取りローラー１７Ｒ、１７Ｌとばね側巻取りローラー１９Ｒ、１９Ｌに固定されており、指骨格１２Ｒ、１２Ｌの先端に配設された受動ローラー２０Ｒ、２０Ｌに掛かるように取り廻されている。モーター側巻取りローラー１７Ｒ、１７Ｌのそれぞれは、指骨格１２Ｒ、１２Ｌに配設された並進駆動機構サーボモーター１６Ｒ、１６Ｌの出力軸に接続される。ばね側巻取りローラー１９Ｒ、１９Ｌは、並進駆動機構巻きばね１８Ｒ、１８Ｌの出力軸に接続される。

【0042】

力センサー１４Ｒ、１４Ｌは、指骨格１２Ｒ、１２Ｌと並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの間に配設された圧力に応じた電圧を出力する感圧シートである。

【0043】

以上の機構構成によれば、指駆動サーボモーター９Ｒ、９Ｌを駆動することにより平行リンク機構６Ｒ、６Ｌが揺動動作し、指先機構７Ｒ、７Ｌが平行移動し、図２Ａおよび図２Ｂに示すように、ロボットハンド１の開閉動作が実現する。図２Ａは、ロボットハンド１が開いた状態を示す図であり、図２Ｂは、ロボットハンド１が閉じた状態を示す図である。

【0044】

また、並進駆動機構サーボモーター１６Ｒ、１６Ｌを駆動することにより、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌは、モーター側巻取りローラー１７Ｒ、１７Ｌに巻き取られて行き指先側から奥側へと並進移動する。一方、並進駆動機構サーボモーター１６Ｒ、１６Ｌを前記とは逆回転させると、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌは、モーター側巻取りローラー１７Ｒ、１７Ｌから解放され、並進駆動機構巻きばね１８Ｒ、１８Ｌによる回転張力のためばね側巻取りローラー１９Ｒ、１９Ｌに巻き取られ、奥側から指先側へと並進移動する。

【0045】

図３はロボットハンド制御手段８の構成を示すブロック線図である。

【0046】

ロボットハンド制御手段８は、図１に示す指先機構７Ｒ、７Ｌの位置ｈ＝（ｈ_Ｒ,ｈ_Ｌ）と把持力ｆ、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの位置ｂ＝（ｂ_Ｒ,ｂ_Ｌ）を制御する。

【0047】

動作制御手段２１は、指先機構７Ｒ、７Ｌの目標位置ｈ_ｄ＝（ｈ_Ｒｄ,ｈ_Ｌｄ）と目標把持力ｆｄ、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの目標位置ｂ_ｄ＝（ｂ_Ｒｄ,ｂ_Ｌｄ）を出力する。

【0048】

指逆運動学計算手段２２は、指先機構７Ｒ、７Ｌの目標位置ｈ_ｄ＝（ｈ_Ｒｄ,ｈ_Ｌｄ）を逆運動学計算により目標指関節角度ｑ_ｈｄ＝（ｑ_ｈＲｄ、ｑ_ｈＬｄ）に変換する。

【0049】

指関節角度誤差計算手段２３は、指関節角度誤差ｑ_ｈｅ＝（ｑ_ｈＲｅ、ｑ_ｈＬｅ）＝ｑ_ｈｄ－ｑ_ｈを計算する。

【0050】

指関節角度誤差補償手段２４は、ＰＤコントローラーであり、

【数1】

により指関節角度制御指令トルクτ_ｈが出力される。ただし、Ｋ_ｐは比例ゲイン、Ｋ_ｄは微分ゲインである。

【0051】

把持力誤差計算手段２５は、把持力誤差ｆ_ｅ＝ｆ_ｄ－ｆを計算する。

【0052】

把持力誤差補償手段２６は、ＰＤコントローラーであり、

【数2】

により把持力制御指令力ｆ_ｈが出力され、力－トルク変換手段２７により把持力制御トルクτ_ｆに変換され出力される。ただし、Ｋ_ｆｐは比例ゲイン、Ｋ_ｆｄは微分ゲインである。制御トルクτｆへの変換は、

【数3】

によって行われる。ただし、ｌ_ｐは平行リンク機構６Ｒ、６Ｌのリンク長である。

【0053】

位置・力制御選択手段２８は、動作制御手段２１からの位置・力制御選択指令ｓに基づき出力値を選択して切り替える。ｓ＝０の場合、τ_ｈを出力し、ｓ＝１の場合、τ_ｆを出力する。これにより指位置を制御する位置制御と把持力を制御する力制御の切り替えが行われる。

【0054】

ベルト逆運動学計算手段２９は、逆運動学計算により目標ベルト位置ｂｄ＝（ｂ_Ｒｄ，ｂ_Ｌｄ）から目標巻取りローラー角ｑ_ｂｄ＝（ｑ_ｂＲｄ，ｑ_ｂＬｄ）に変換する。

【0055】

ベルトローラー角度誤差計算手段３０は、ｑ_ｂｅ＝（ｑ_ｂＲｅ，ｑ_ｂＬｅ）＝ｑ_ｂｄ－ｑ_ｂを計算する。

【0056】

ベルトローラー角度誤差補償手段３１は、ＰＤコントローラーであり、

【数4】

によりベルトローラー角度制御指令力τ_ｂが出力される。ただし、Ｋ_ｂｐは比例ゲイン、Ｋ_ｂｄは微分ゲインである。

【0057】

以上の制御指令τ_ｈまたはτ_ｆ、およびτ_ｂはロボットハンドＩ／Ｏ３４に入力され、モータードライバー３６ｈＲ，３６ｈＬ，３６ｂＲ，３６ｂＬに指令され、指駆動サーボモーター９Ｒ、９Ｌおよび並進駆動機構サーボモーター１６Ｒ、１６Ｌが駆動される。

【0058】

また、ロボットハンドＩ／Ｏ３４は、モータードライバーから送信される指駆動サーボモーター９Ｒ、９Ｌおよび並進駆動機構サーボモーター１６Ｒ、１６Ｌのエンコーダ値の入力を受け、現在の指関節角度ｑ_ｈ＝（ｑ_ｈＲ、ｑ_ｈＬ）、現在のベルトローラー角度ｑ_ｂ＝（ｑ_ｂＲ、ｑ_ｂＬ）へ変換し出力する。さらに、ロボットハンドＩ／Ｏ３４は、力センサーから出力される電圧値の入力を受け、現在の把持力ｆに変換して出力する。

【0059】

指順運動学計算手段３２は、現在の指関節角度ｑ_ｈ＝（ｑ_ｈＲ、ｑ_ｈＬ）から現在の指位置ｈ＝（ｈ_Ｒ，ｈ_Ｌ）へと変換する。

【0060】

ベルト順運動学計算手段３３は、現在のベルトローラー角度ｑ_ｂ＝（ｑ_ｂＲ、ｑ_ｂＬ）から現在のベルト位置ｂ＝（ｂ_Ｒ，ｂ_Ｌ）へと変換する。

【0061】

以上説明した図３に示すフィードバック制御系により、指先機構７Ｒ、７Ｌの現在の指位置ｈ＝（ｈ_Ｒ，ｈ_Ｌ）が、目標位置ｈ_ｄ＝（ｈ_Ｒｄ,ｈ_Ｌｄ）へと制御される。また、指先機構７Ｒ、７Ｌによる現在の把持力ｆが、目標把持力ｆ_ｄに制御される。さらに、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの現在のベルト位置ｂ＝（ｂ_Ｒ，ｂ_Ｌ）が、目標ベルト位置ｂ_ｄ＝（ｂ_Ｒｄ，ｂ_Ｌｄ）に制御される。

【0062】

次に、図４に基づき動作制御手段の詳細構成について説明する。

【0063】

把持状態推定手段４０は、指先機構７Ｒ、７Ｌの位置ｈ＝（ｈ_Ｒ,ｈ_Ｌ）と並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの位置ｂ＝（ｂ_Ｒ,ｂ_Ｌ）より把持状態の推定を行い、推定結果として推定ベルト位置ｂ_ｓ＝（ｂ_Ｒｓ、ｂ_Ｌｓ）を出力する。把持状態推定手段４０の詳細動作については後述する。

【0064】

動作シーケンス制御手段３８は、起動後のホームポジションへの移動動作、上位系４１（図３参照）からの開閉指示Ｃ_ｇおよび目標把持力ｆ_ｄに基づく指先機構７Ｒ、７Ｌの開閉動作、把持状態推定手段４０の推定結果に基づく並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの動作の制御を行う。また、動作シーケンス制御手段３８は、ロボットアーム制御系などの上位系よりロボットハンド開閉の指示ｃｕを、通信インターフェースを通じて受け、開閉動作を実行し、開閉状態Ｒ_ｈを上位系４１へと通知する。

【0065】

目標軌道生成手段３９は、位置制御により指先機構７Ｒ、７Ｌの位置ｈ＝（ｈ_Ｒ,ｈ_Ｌ）を目標到達位置ｈ_ｐ＝（ｈ_Ｒｐ,ｈ_Ｌｐ）へ動作させるための目標位置ｈ_ｄ＝（ｈ_Ｒｄ,ｈ_Ｌｄ）を、多項式補間を使用し時系列データとして時々刻々生成する。また、目標軌道生成手段３９は、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの位置ｂ＝（ｂ_Ｒ,ｂ_Ｌ）を目標到達位置ｂ_ｐ＝（ｂ_Ｒｐ，ｂ_Ｌｐ）へ動作させるための目標ベルト位置ｂ_ｄ＝（ｂ_Ｒｄ，ｂ_Ｌｄ）を、多項式補間を使用し時系列データとして時々刻々生成する。

【0066】

ロボットハンド制御手段８は、ハードウェア的には制御プログラムを実行する制御コンピュータ３５とモータードライバー３６ｈＲ、３６ｈＬ、３６ｂＲ、３６ｂＬとＡ／Ｄ変換器３７により構成されている（図３参照）。そして、ロボットハンド制御手段８のうちのモータードライバー３６ｈＲ、３６ｈＬ、３６ｂＲ、３６ｂＬとＡ／Ｄ変換器３７を除く部分は、制御コンピュータ３５で実行される制御プログラムとしてソフトウェア的に実現される。よって、例えば、それぞれの動作を構成するステップを有するコンピュータプログラムとして、記憶装置（ハードディスク等）などの記録媒体に読み取り可能に記憶させ、そのコンピュータプログラムをコンピュータの一時記憶装置（半導体メモリ等）に読み込んでＣＰＵを用いて実行することにより、後述する各ステップを実行することができる。

【0067】

指関節４Ｒ,４Ｌを駆動する指駆動サーボモーター９Ｒ,９Ｌに内蔵された関節角度センサーであるエンコーダにより指関節４Ｒ,４Ｌの角度パルス情報Ｐ_ｈＲ、Ｐ_ｈＬが得られる。また、モーター側巻き取りローラー１７Ｒ,１７Ｌを駆動する並進駆動機構サーボモーター１６Ｒ,１６Ｌに内蔵されたエンコーダによりモーター側巻き取りローラー１７Ｒ,１７Ｌの角度パルス情報Ｐ_ｂＲ、Ｐ_ｂＬが得られる。これらの指駆動サーボモーター９Ｒ、９Ｌ、並進駆動機構サーボモーター１６Ｒ、１６Ｌのエンコーダより出力される角度パルス情報Ｐ_ｈＲ，Ｐ_ｈＬ，Ｐ_ｂＲ、Ｐ_ｂＬは、モータードライバー３６ｈＲ、３６ｈＬ、３６ｂＲ、３６ｂＬに取り込まれ、角度情報α_ｈＲ、α_ｈＬ，α_ｂＲ、α_ｂＬへと変換され、ロボットハンド制御手段８に出力される。

【0068】

ロボットハンド制御手段８は、取り込んだ角度情報に基づいて、指関節４Ｒ，４Ｌおよびモーター側巻取りローラー１７Ｒ、１７Ｌの制御指令値をそれぞれ算出する。算出された各制御指令値は、モータードライバー３６ｈＲ、３６ｈＬ、３６ｂＲ、３６ｂＬに与えられ、モータードライバー３６ｈＲ、３６ｈＬ、３６ｂＲ、３６ｂＬによってロボットハンド１の指駆動サーボモーター９Ｒ、９Ｌ、並進駆動機構サーボモーター１６Ｒ、１６Ｌが駆動される。

【0069】

モータードライバー３６ｈＲ、３６ｈＬ、３６ｂＲ、３６ｂＬおよびＡ／Ｄ変換器３７は、EtherCAT（登録商標）などのネットワーク通信により制御コンピュータ３５に接続されており、角度情報や制御指令値のやり取りが可能である。

【0070】

図５に示す動作を例に、ロボットハンド１の動作について図６のフローチャートを使って説明する。

【0071】

ステップＳ１では、ロボットハンド１の起動後、モータードライバーの原点出し機能により指先機構７Ｒ、７Ｌおよび並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの可動機構限界まで動作させ当てて停止させる（図５のＳ－１の動作）。

【0072】

ステップＳ２では、ロボットハンドＩ／Ｏ３４は、可動機構限界で停止した状態を受け、ロボットハンド１の中央線が指先機構７Ｒ、７Ｌの原点になるように、かつ、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの全長の中央が原点になるように、現在の指関節角度ｑ_ｈ＝（ｑ_ｈＲ、ｑ_ｈＬ）、ベルトローラー角度ｑ_ｂ＝（ｑ_ｂＲ、ｑ_ｂＬ）を調整し出力する。

【0073】

ステップＳ３では、可動機構限界への移動完了後、動作制御手段２１は、指先機構７Ｒ、７Ｌをホームポジションｈ_Ｈ＝（ｈ_ＨＲ，ｈ_ＨＬ）へ移動する動作、および、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌをホームポジションｂ_Ｈ＝（０、０）へ移動する動作を生成し、動作させる（図５のＳ－３の動作）。

【0074】

その後、ステップＳ４では、ロボットアームにより物体を把持するための位置にロボットハンド１が移動され、上位系４１からの把持指令がＣｇ＝１に切り替わったらステップＳ５に進む（図５のＳ－４の動作）。

【0075】

ステップＳ５では、動作シーケンス制御手段３８が、ｓ＝１を出力して制御系を把持力制御に切り替える。

【0076】

ステップＳ６では、位置・力制御選択手段２８がτ_ｆを選択してトルク指令τ_ｄとして出力することで、指先機構７Ｒ、７Ｌが動作し、物体を力ｆ_ｄにて把持する（図５のＳ－６の動作）。

【0077】

ステップＳ７では、動作シーケンス制御手段３８が、到達時間ｔ_ｂｐｕ、目標到達位置ｂｐ＝（ｂ_ｐｕ、ｂ_ｐｕ）を出力し、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌを動作させ把持物体を距離ｂ_ｐｕだけ引き上げる（図５のＳ－７の動作）。

【0078】

ステップＳ８では、動作シーケンス制御手段３８が、到達時間ｔ_ｂｐｒ、目標到達位置ｂ_ｐ＝（ｂ_ｐｕ＋ｂ_ｐｒ、ｂ_ｐｕ－ｂ_ｐｒ）を出力し、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌをｂ_ｐｒずつ逆向きに動作させることで把持物体の姿勢を回転させる（図５のＳ－８の動作）。

【0079】

ステップＳ９では、ステップＳ８による把持物体の姿勢を回転させる動作時に、現在の指先機構７Ｒ、７Ｌの位置ｈ＝（ｈ_Ｒ，ｈ_Ｌ）と現在の並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの位置ｂ＝（ｂ_Ｒ，ｂ_Ｌ）が把持状態推定手段４０に取り込まれ、把持状態の推定が行われる。

【0080】

ここで把持状態の推定についての詳細を説明する。図７のグラフは、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌを逆向きに動作させ、把持物体の姿勢を回転させたときの把持幅の時系列データであり、横軸は時間、縦軸は指先機構７Ｒ、７Ｌの間の距離である把持幅ｈＲ－ｈＬである。

【0081】

把持物体の姿勢が回転すると、力制御の機能により把持物体の幅に応じて把持幅が変化する。この把持幅の変化を示すグラフの特徴として現れるのが極小点である。把持物体が立方体である場合、この極小点におけるロボットハンド１の把持状態は、図５のＳ－１１－２に示す辺同士を把持した安定把持状態に相当する。

【0082】

ステップＳ１０では、把持状態推定手段４０は、極小点に相当する並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの位置ｂ＝（ｂ_Ｒ，ｂ_Ｌ）を把持状態推定結果ｂ_ｓ＝（ｂ_Ｒｓ，ｂ_Ｌｓ）として出力する。本実施形態では把持物体の姿勢を回転して１つめに遭遇する極小点１の位置が出力される。

【0083】

ステップＳ１１では、動作シーケンス制御手段３８が、把持状態推定結果ｂ_ｓ＝（ｂ_Ｒｓ，ｂ_Ｌｓ）を受け、ｂ_ｐｂ＝ｂ_ｓ、ｔ_ｂｐ＝ｔ_ｓとして出力し、ｂ_ｓへと並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの位置を移動し、安定把持状態とする。ただし、ｔ_ｓは安定把持状態に到達するまでの時間である。動作としては安定把持状態を一旦通り越して戻るような動作となる（図５のＳ－１１－１、図５のＳ－１１－２の動作）。

【0084】

ステップＳ１２では、把持状態が安定把持状態に到達すると、動作シーケンス制御手段３８が上位系４１に把持完了信号としてＲｈ＝１を返す。すると、上位系４１はロボットアームの手先位置を把持物体を設置する目的位置へと移動させる。その後、ステップＳ１３では、動作シーケンス制御手段３８は、上位系４１からの把持開放信号ｃｕ＝０を受けるのを待機し、把持開放信号を受け取ったらステップＳ１４へと進める。

【0085】

ステップＳ１４では、動作シーケンス制御手段３８は、ｂ_ｐｂ＝（ｂ_Ｒｓ－ｂ_ｐｕ、ｂ_Ｌｓ－ｂ_ｐｕ）、ｔ_ｐｂ＝ｔ_ｏｐを出力し、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌの動作により把持物体をｔ_ｏｐの移動時間で指先へと移動させる（図５のＳ－１４の動作）。

【0086】

ステップＳ１５では動作シーケンス制御手段３８は、ｓ＝０を出力することで指先機構７Ｒ、７Ｌの制御を位置制御に切り替え、ｈ_ｐｂ＝（ｈ_ＨＲ，ｈ_ＨＬ）、ｔ_ｐｈ＝ｔ_Ｈを出力すると、指先機構７Ｒ、７Ｌは、ｔ_Ｈの移動時間でホームポジションへと移動し把持物体を開放する（図５のＳ－１５の動作）。

【0087】

ステップＳ１６では、動作シーケンス制御手段３８は、上位系４１に把持開放完了信号Ｒ_Ｈ＝０を出力し、ステップＳ４に戻り次の動作へ進む。

【0088】

極小点は、図７の把持幅のグラフの接線の傾きを調べることで抽出され、この傾きがマイナスからプラスに反転する点が極小点とされている。しかし、実機では微小な変動が観測されるため、時間ｔにおける把持幅ｈｗ（ｔ）と、微小な時間ずらした時間ｔ＋ｄｔにおける把持幅ｈｗ（ｔ＋ｄｔ）との差ｄｈｗ（ｔ）＝ｈｗ（ｔ＋ｄｔ）－ｈｗ（ｔ）が傾きとされ、傾きの反転に関してもｄｈｗ（ｔ＋ｄｔｓ）- ｄｈｗ（ｔ）＞ ｄｄｈｗで判断した。ただし、ｄｄｈｗは微小な値である。例えば、図のグラフデータの動作の時は、ｄｔ＝０．４ｓｅｃ、ｄｔｓ＝０．００２ｓｅｃ、ｄｄｈｗ＝１．０ｅ－６としている。

【0089】

以上、本発明によれば、把持力の力制御を行いながら、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５で把持物体の姿勢を回転し、把持幅のデータより極小点を抽出することにより安定把持状態に移行することができ、落下などのない確実で信頼性の高い把持が可能となる。

【0090】

また、把持物体の姿勢認識に画像認識システムなどの高度で高価なシステムが必要なく、感圧シートセンサーなどの安価な力センサーとサーボモーターのエンコーダ情報より姿勢認識が可能であり、簡潔で安価なシステム構成とすることができる。

【0091】

（第２実施形態）
本発明の第２実施形態におけるロボットハンド１は、動作制御手段２１が把持幅の時系列データより複数の極小点を抽出し、それらの大小に基づき把持状態を推定する。また、第２実施形態におけるロボットハンド１は極小点に加え変曲点も特徴点として捉える。その他の構成は、第１実施形態の場合と同様であるので詳細説明は省略する。

【0092】

図８は、Ｔ型形状の物体を把持し姿勢を回転させたときの把持幅の時系列データである。Ｔ型形状の物体の場合は、複数の極小点と変曲点が抽出される。動作制御手段２１はこれらの特徴点から、さらに把持幅の大小で把持状態を推定する。例えば、極小点１の把持状態を特定するには、極小点の内、最小幅のものを選択することによりＴ型形状の横棒の両端を把持する安定把持状態とすることができる。

【0093】

変曲点の抽出は、上記第１実施形態でも使用した把持幅の時系列データの傾きｄｈｗ（ｔ）の変化量を使い、０＜ｄｈｗ（ｔ）－ｄｈｗ（ｔ－ｄｔｍ）＜ｄｄｈｗｉ、または－ｄｄｈｗｉ＜ｄｈｗ（ｔ）－ｄｈｗ（ｔ－ｄｔｍ）＜０を満たす点を変曲点と判断した。ただし、ｄｄｈｗｉは微小な値である。例えば、図のグラフデータの動作の時はｄｔｍ＝０．０１ｓｅｃ、ｄｄｈｗｉ＝３．０ｅ－４としている。

【0094】

本発明の第２実施形態によれば、複数の極小点より複数の安定把持点を選択することができるようになり、より安定した把持が可能となる。

【0095】

（第３実施形態）
本発明の第３実施形態におけるロボットハンド１は、動作制御手段２１が把持幅の時系列データより変曲点や極大点を抽出し、それらの時系列での出現順序に基づき把持状態を推定する。その他の構成は、第１実施形態の場合と同様であるので詳細説明は省略する。

【0096】

図９Ａ，図９Ｂは、Ｌ型形状の物体を把持し姿勢を回転させたときの把持幅の時系列データである。Ｌ型形状の物体の場合は、変曲点と極大点が抽出されるが、図９ＡのようにＬ型形状の把持方向がアルファベットのＬと同じ方向の場合、変曲点が極大点より先に現れる。一方、図９ＢのようにアルファベットのＬと逆方向の場合、極大点が変曲点より先に現れる。動作制御手段２１は、これらの特徴点の出現順序から把持物体の把持方向を推定する。これにより、例えば、上位系に把持方向の誤りを通知し、把持のやり直し動作を行い、正しい方向への持ち替えが可能となる。

【0097】

（第４実施形態）
本発明の第４実施形態におけるロボットハンド１は、動作制御手段２１が力センサー１４により観測される把持力の時系列データに基づき把持状態を推定する。その他の構成は、第１実施形態の場合と同様であるので詳細説明は省略する。

【0098】

図１０は、立方体形状の物体を把持力目標値ｆ_ｄ＝０．５Ｎで力制御しながら把持姿勢を回転させたときの力センサー１４で観測される把持力の時系列データである。力制御系は、把持力ｆが０．５Ｎとなるように制御をかけるが、並進駆動ベルト１５Ｒ、１５Ｌによる把持姿勢の回転の影響を受け、制御誤差が発生し、把持力ｆの値は変動する。その中で、特徴点として現れるのは目標値である０．５Ｎより小さな値から大きな値に急激に変動し、０．５Ｎラインをクロスするクロス点があり、それらは辺同士を把持する安定把持状態に相当するため、これらのクロス点へ姿勢を持っていくことで安定把持が実現する。

【0099】

なお、このクロス点での把持力の変動は、把持幅が減少から増加に反転するため力のかかり具合が変動することで発生するものと考えられる。

【0100】

本発明の第４実施形態によれば、第１実施形態等の極小点での推定と併用することにより、さらに安定把持点の抽出の精度を高めることが可能となる。

【0101】

（第５実施形態）
本発明の第５実施形態におけるロボットハンド１は、右指機構に配設された力センサーの計測値に基づき把持力制御を行いつつ、左指機構にも力センサー１４Ｌを配設し、把持幅の時系列データの特徴点と左指機構の力センサーの力の時系列データの特徴点とより把持状態を推定する。その他の構成は、第１実施形態の場合と同様であるので詳細説明は省略する。

【0102】

図１１Ａ、図１１Ｂは、Ｔ型形状の物体を把持力目標値ｆ_ｄ＝０．５Ｎで力制御しながら把持姿勢を回転させたときの左指機構の力センサー１４Ｌで観測される把持力および把持幅の時系列データである。図１１ＡはＴ型形状の物体を左側に横倒しした状態からのスタートであり、図１１ＢはＴ型形状の物体を右側に横倒しした状態からのスタートである。

【0103】

力制御系は、右指機構の力センサー１４Ｒの値に基づき把持力ｆが０．５Ｎとなるように制御をかけるが、並進駆動ベルトによる把持姿勢の回転の影響を受け、制御誤差が発生し、左指機構の力センサー１４Ｌで観測される力ｆＬの値は変動する。その中で、特徴点として現れるのは力ｆＬが０Ｎ近くまで急激に減少する急減点である。この急減点と把持幅の極小点の出現順序を比較すると、図１１Ａの場合は、極小点、急減点の順で現れるのに対し、図１１Ｂの場合は逆になる。この極小点と急減点の出現順序を抽出することにより把持方向の違いを判断することが可能である。

【0104】

なお、図１１Ａ、図１１Ｂの左指機構の力センサー１４Ｌの値ｆ_Ｌは、０．３Ｎ程度を主に変動しており、目標把持力０．５Ｎとは異なるが、これは各力センサーの１４Ｒ、１４Ｌ値を合わせこむキャリブレーションを行っておらず、各センサーの個別のばらつきが出たためである。

【0105】

本発明の第５実施形態によれば、Ｔ型のような複雑な形状の把持物体に対しても把持姿勢の方向を判断することが可能となり、陳列や組み立て作業など、より把持方向が重要となる作業への応用展開の可能性を高めることができる。

【0106】

（第６実施形態）
本発明の第６実施形態におけるロボットハンド１は、動作制御手段２１が把持幅の時系列データより把持幅の大小により把持状態を推定するとともに、平坦区間を抽出することによっても把持状態を推定する。その他の構成は、第１実施形態の場合と同様であるので詳細説明は省略する。

【0107】

図１２および図１３は、苺を模したゴム製の食品サンプルを把持し姿勢を回転させたときの把持幅の時系列データである。

【0108】

図１２中の食品サンプルの図は、ロボットハンド１の指先側から見た把持の初期状態を示しており、各グラフはこれらの初期状態から姿勢を回転させたときの把持幅の時系列データとなっている。図１２にあるように、把持角と把持幅の平均的な大小は大まかに逆比例関係にあるため、把持幅の時系列データから把持角を算出し把持状態を推定することが可能である。

【0109】

次に、図１３は、図１２の把持角０°の場合を初期状態に姿勢を回転させたときの把持幅の時系列データである。図１３中に円周状領域と示した部分を把持した状態では、回転半径の変化が少なくなるため、把持幅の時系列データとしては変化の少ない平坦区間として現れる。したがって、把持幅の時系列データより平坦区間が抽出され、その中央の位置を目標位置とすれば苺を立てた姿勢の状態にすることができる。

【0110】

以上２つの把持状態推定を使えば、図１２で説明した推定により把持角を推定し、一旦把持を解除し、ロボットアームの手首自由度でロボットハンド１を回転し把持角が０°となるように再び把持しなおし、その後、図１３で説明した推定により平坦区間の中央に持っていけば苺を立てた姿勢にすることができ、箱詰めや陳列、ケーキへ載せる作業などに応用することが可能である。

【0111】

なお、上記６つの実施形態では、指機構を平行リンク機構としたが、これに限られるわけではなく、例えば直動機構で平行指駆動を行うなど他の機構でも効果を発揮する。

【0112】

また、上記６つの実施形態では、力センサーとして感圧シートを使用するとしたが、これに限られるわけではなく、例えば指機構の関節部にトルクセンサーを設けるなど他のセンシング方法でも効果を発揮する。

【0113】

また、上記６つの実施形態では、力センサーが設けられていたが、これに限られるわけではなく、ハンド機構の把持力を他の方法で検知可能である場合、力センサーが設けられていなくてもよい。

【0114】

また、上記様々な実施形態又は変形例のうちの任意の実施形態又は変形例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】

【0115】

本発明のロボットハンド、ロボットハンドの制御装置、制御方法、及び制御プログラムは、ロボットアームのエンドエフェクタとして物品の把持に使用可能な、グリッパハンド、グリッパハンド制御装置、制御方法、及び制御プログラムとして有用である。

【符号の説明】

【0116】

１ ロボットハンド
２ ハンド土台部
３ 指機構
４ 指関節
５ 手首接続部
６ 平行リンク機構
７ 指先機構
８ ロボットハンド制御手段
９ 指駆動サーボモーター
１０ 能動リンク
１１ 受動リンク
１２ 指骨格
１３ 指内側並進駆動機構
１４ 力センサー
１５ 並進駆動ベルト
１６ 並進駆動機構サーボモーター
１７ モーター側巻取りローラー
１８ 並進駆動機構巻きばね
１９ ばね側巻取りローラー
２０ 受動ローラー
２１ 動作制御手段
２２ 指逆運動学計算手段
２３ 指関節角度誤差計算手段
２４ 指関節角度誤差補償手段
２５ 把持力誤差計算手段
２６ 把持力誤差補償手段
２７ 力－トルク変換手段
２８ 位置・力制御選択手段
２９ ベルト逆運動学計算手段
３０ ベルトローラー角度誤差計算手段
３１ ベルトローラー角度誤差補償手段
３２ 指順運動学計算手段
３３ ベルト順運動学計算手段
３４ ロボットハンドＩ／Ｏ
３５ 制御コンピュータ
３６ モータードライバー
３７ Ａ／Ｄ変換器
３８ 動作シーケンス制御手段
３９ 目標軌道生成手段
４０ 把持状態推定手段
４１ 上位系

【図1】

【図2A】

【図2B】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9A】

【図9B】

【図10】

【図11A】

【図11B】

【図12】

【図13】