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(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】P2024133334
(43)【公開日】2024-10-01
(54)【発明の名称】感度切替回路
(51)【国際特許分類】
B25J 19/02 20060101AFI20240920BHJP
【ＦＩ】
B25J19/02
【審査請求】有
【請求項の数】1
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2024116226
(22)【出願日】2024-07-19
(62)【分割の表示】P 2021061187の分割
【原出願日】2021-03-31
(71)【出願人】
【識別番号】000005326
【氏名又は名称】本田技研工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100165179
【弁理士】
【氏名又は名称】田▲崎▼ 聡
(74)【代理人】
【識別番号】100126664
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴木 慎吾
(74)【代理人】
【識別番号】100194087
【弁理士】
【氏名又は名称】渡辺 伸一
(72)【発明者】
【氏名】石▲崎▼ 隆介
(72)【発明者】
【氏名】吉池 孝英
(57)【要約】
【課題】扱う物体に応じた力の分解能が得られ低負荷と高負荷の両方に対応可能な感度切替回路を提供することを目的とする。
【解決手段】感度切替回路は、ロボットのハンド部に取り付けられる触覚センサが出力する電圧値と、基準電圧値とを比較し増幅する比較増幅回路と、前記比較増幅回路のゲインを、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示に応じて可変するゲイン可変抵抗と、前記触覚センサが出力する電圧値を、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示応じて可変する基準電圧可変抵抗と、前記比較増幅回路が出力するアナログ値をデジタル値に変換するアナログ－デジタル変換器と、を備える。
【選択図】図４
【解決手段】感度切替回路は、ロボットのハンド部に取り付けられる触覚センサが出力する電圧値と、基準電圧値とを比較し増幅する比較増幅回路と、前記比較増幅回路のゲインを、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示に応じて可変するゲイン可変抵抗と、前記触覚センサが出力する電圧値を、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示応じて可変する基準電圧可変抵抗と、前記比較増幅回路が出力するアナログ値をデジタル値に変換するアナログ－デジタル変換器と、を備える。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ロボットのハンド部に取り付けられる触覚センサが出力する電圧値と、基準電圧値とを比較し増幅する比較増幅回路と、
前記比較増幅回路のゲインを、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示に応じて可変するゲイン可変抵抗と、
前記触覚センサが出力する電圧値を、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示応じて可変する基準電圧可変抵抗と、
前記比較増幅回路が出力するアナログ値をデジタル値に変換するアナログ－デジタル変換器と、
を備える感度切替回路。
前記比較増幅回路のゲインを、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示に応じて可変するゲイン可変抵抗と、
前記触覚センサが出力する電圧値を、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示応じて可変する基準電圧可変抵抗と、
前記比較増幅回路が出力するアナログ値をデジタル値に変換するアナログ－デジタル変換器と、
を備える感度切替回路。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、感度切替回路に関する。
【背景技術】
【0002】
例えば、操作者が遠隔操作でロボットを操作する場合、ロボットが操作した感覚を操作者に感じさせる技術が開発されている。このような場合、ロボットが有するロボットハンドには触覚センサが取り付けられ、触覚センサが検出した触覚情報が操作者にフィードバックされる（例えば特許文献１参照）。ロボットハンドにおいて、器用さと把持力強さを実現するため、ハンドに搭載される触覚センサは、高感度および広いダイナミックレンジの両立が求められる。
【0003】
このようなシステムでは、抵抗式触覚センサのアナログデータをＡＤコンバータ（アナログ－デジタル変換手段）にてデジタル化してデータ処理する。図１６は、従来技術の触覚センサシステムの回路構成例を示す図である。図１６のように、センサ９０１の出力は、増幅回路９０２に入力される。なお、センサ９０１は、加わる力に応じて抵抗値が変化する抵抗式である。増幅回路９０２は、センサ９０１の出力を増幅してＣＰＵ（中央演算装置）９０３に出力する。ＣＰＵ９０３は、ＡＤＣ（ＡＤコンバータ）９０４を有している。ＡＤＣ９０４は、増幅回路９０２が出力したアナログデータをデジタル化してデータ処理する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１９－１９８９３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
図１７は、従来技術による力とＡＤＣへの入力電圧値の関係例を示す図である。縦軸は電圧値であり、横軸は力である。図１６で説明したＡＤＣ９０４の解像度が例えば１０ｂｉｔであったとする。従来技術では、センサ９０１が抵抗式の場合、図Ｘ２のように、力が小さく（低負荷）電圧値が低い領域では解像度を高くできるが、力が大きく（高負荷）電圧値が高い領域では解像度が荒くなる。
【0006】
従来技術では、ＡＤコンバータの分解能はデバイス依存であり、低負荷から高負荷まで広いダイナミックレンジを計測するために電圧のゲインを設定すると、力の分解能が粗く、低負荷領域（高感度側）で細かい力制御が困難である。
【0007】
本発明は、上記の問題点に鑑みてなされたものであって、扱う物体に応じた力の分解能が得られ低負荷と高負荷の両方に対応可能な感度切替回路を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
（１）上記目的を達成するため、本発明の一態様に係る感度切替回路は、ロボットのハンド部に取り付けられる触覚センサが出力する電圧値と、基準電圧値とを比較し増幅する比較増幅回路と、前記比較増幅回路のゲインを、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示に応じて可変するゲイン可変抵抗と、前記触覚センサが出力する電圧値を、前記触覚センサの感度モードの切り替え指示応じて可変する基準電圧可変抵抗と、前記比較増幅回路が出力するアナログ値をデジタル値に変換するアナログ－デジタル変換器と、を備える。
【発明の効果】
【0009】
上記態様によれば視覚情報および触覚情報のうち少なくとも１つに基づいて感度モードを切り替えるようにしたので、扱う物体に応じた力の分解能が得られ低負荷と高負荷の両方に対応可能である。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】実施形態の概要を示す図である。
【図2】第１実施形態に係るロボットハンドの構成例を示す図である。
【図3】第１実施形態に係る触覚センサを備えるロボットの構成例を示す図である。
【図4】第１実施形態に係る関節制御部の構成例を示す図である。
【図5】第１実施形態に係る感度テーブルの例を示す図である。
【図6】第１実施形態に係るロボットの処理手順例のフローチャートである。
【図7】第１実施形態に係る高感度モードと広域モードの例を示す図である。
【図8】第１実施形態に係る高感度モードのゲイン切り替え手順例を示す図である。
【図9】第１実施形態に係る広域モードのゲイン切り替え手順例を示す図である。
【図10】ゲイン切り替え時の動作例を示す図である。
【図11】変形例におけるゲイン切り替えのレンジの例を示す図である。
【図12】第１実施形態に係る切り替えモードと負荷域と分解能と対象と把持物体と動作の対応例を示す図である。
【図13】第１実施形態に係る負荷域と力範囲例の関係を示す図である。
【図14】第２実施形態に係る触覚センサを備えるロボットの構成例を示す図である。
【図15】第２実施形態に係るロボットの処理手順例のフローチャートである。
【図16】従来技術の触覚センサシステムの回路構成例を示す図である。
【図17】従来技術による力とＡＤＣへの入力電圧値の関係例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の説明に用いる図面では、各部材を認識可能な大きさとするため、各部材の縮尺を適宜変更している。
【0012】
［概要］
まず、実施形態の概要を説明する。
図１は、実施形態の概要を示す図である。本実施形態は、視覚情報（対象物体情報）に基づいて物体を認識し、認識した結果に基づいて触覚センサの感度を切り替える。または、本実施形態は、視覚情報（対象物体情報）に基づいて物体を認識し、認識した結果に基づいて触覚センサの感度を切り替えた後、触覚情報（対象物体情報）に基づいて感度を修正する。あるいは、本実施形態は、物体との距離情報や温度情報等も用いて、触覚センサの感度を切り替える（または修正する）。
まず、実施形態の概要を説明する。
図１は、実施形態の概要を示す図である。本実施形態は、視覚情報（対象物体情報）に基づいて物体を認識し、認識した結果に基づいて触覚センサの感度を切り替える。または、本実施形態は、視覚情報（対象物体情報）に基づいて物体を認識し、認識した結果に基づいて触覚センサの感度を切り替えた後、触覚情報（対象物体情報）に基づいて感度を修正する。あるいは、本実施形態は、物体との距離情報や温度情報等も用いて、触覚センサの感度を切り替える（または修正する）。
【0013】
物体は、鎖線で囲んだ領域ｇ１のように、例えば、軽い物体、柔らかい物体、小さな物体、堅い物体、重い物体、子供や赤ちゃん等である。
触覚センサの感度は、例えば、高感度モードと広域感度モードである。ロボットハンドが行う作業は、鎖線で囲んだ領域ｇ２のように、例えば、子供の頭を優しくなでる、物体を持ち替える、軽い物体を持つ、重い物体を持つ、瓶の蓋を開ける等である。高感度モードを適用する例は、例えば、子供の頭を優しくなでる、物体を持ち替える、軽い物体を持つ等である。広域モードを適用する例は、例えば、重い物体を持つ等である。なお、インハンドマニピュレ－ション（Ｉｎ－ｈａｎｄ ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ）とは、例えば把持した状態で、持ち替えたりする作業である。
触覚センサの感度は、例えば、高感度モードと広域感度モードである。ロボットハンドが行う作業は、鎖線で囲んだ領域ｇ２のように、例えば、子供の頭を優しくなでる、物体を持ち替える、軽い物体を持つ、重い物体を持つ、瓶の蓋を開ける等である。高感度モードを適用する例は、例えば、子供の頭を優しくなでる、物体を持ち替える、軽い物体を持つ等である。広域モードを適用する例は、例えば、重い物体を持つ等である。なお、インハンドマニピュレ－ション（Ｉｎ－ｈａｎｄ ｍａｎｉｐｕｌａｔｉｏｎ）とは、例えば把持した状態で、持ち替えたりする作業である。
【0014】
＜第１実施形態＞
本実施形態では、視覚情報に基づいて触覚センサの感度を切り替える。
本実施形態では、視覚情報に基づいて触覚センサの感度を切り替える。
【0015】
［ロボットハンドの構成例］
図２は、本実施形態に係るロボットハンドの構成例を示す図である。図２のように、ロボットハンド３１は、把持部３３を備える。把持部３３は、例えば、５つの指部３３１（親指３３１ａ、人差し指３３１ｂ、中指３３１ｃ）を備える。各指部３３１は、複数の関節と指節を備える。また、指の指節それぞれには、センサ２１（取得手段）（センサ２１－１１（取得手段）、センサ２１－１２（取得手段）、センサ２１－２１（取得手段）、センサ２１－２２（取得手段）、センサ２１－３１（取得手段）、センサ２１－３２（取得手段）、センサ２１－４１（取得手段）、センサ２１－４２（取得手段）、センサ２１－５１（取得手段）、センサ２１－５２（取得手段））が例えば取り付けられている。
図２は、本実施形態に係るロボットハンドの構成例を示す図である。図２のように、ロボットハンド３１は、把持部３３を備える。把持部３３は、例えば、５つの指部３３１（親指３３１ａ、人差し指３３１ｂ、中指３３１ｃ）を備える。各指部３３１は、複数の関節と指節を備える。また、指の指節それぞれには、センサ２１（取得手段）（センサ２１－１１（取得手段）、センサ２１－１２（取得手段）、センサ２１－２１（取得手段）、センサ２１－２２（取得手段）、センサ２１－３１（取得手段）、センサ２１－３２（取得手段）、センサ２１－４１（取得手段）、センサ２１－４２（取得手段）、センサ２１－５１（取得手段）、センサ２１－５２（取得手段））が例えば取り付けられている。
【0016】
なお、図２の構成は一例であり、ロボットハンド３１の構成は、これに限らない。例えば、指部３３１の本数は５本に限らず、２本以上であればよい。また、センサ２１は、第１指節（指先の腹）のみに取り付けられていてもよい。
【0017】
［ロボットの構成例］
図３は、本実施形態に係る触覚センサを備えるロボットの構成例を示す図である。図３のように、ロボット１は、撮影装置１１（取得手段）、物体認識部１３（取得手段）、および触覚センサ３を備える。
触覚センサ３は、例えば、ロボット制御部１５（制御装置、取得手段）、第１センサ制御部１７－１、第２センサ制御部１７－２、…、第ｎセンサ制御部１７－ｎ、関節制御部１９－１１、関節制御部１９－１２、関節制御部１９－２１、関節制御部１９－２２、…、関節制御部１９－ｎ１、関節制御部１９－ｎ２、センサ２１－１１、センサ２１－１２、センサ２１－２１、センサ２１－２２、…、センサ２１－ｎ１、センサ２１－ｎ２、および通信部２３を備える。
図３は、本実施形態に係る触覚センサを備えるロボットの構成例を示す図である。図３のように、ロボット１は、撮影装置１１（取得手段）、物体認識部１３（取得手段）、および触覚センサ３を備える。
触覚センサ３は、例えば、ロボット制御部１５（制御装置、取得手段）、第１センサ制御部１７－１、第２センサ制御部１７－２、…、第ｎセンサ制御部１７－ｎ、関節制御部１９－１１、関節制御部１９－１２、関節制御部１９－２１、関節制御部１９－２２、…、関節制御部１９－ｎ１、関節制御部１９－ｎ２、センサ２１－１１、センサ２１－１２、センサ２１－２１、センサ２１－２２、…、センサ２１－ｎ１、センサ２１－ｎ２、および通信部２３を備える。
【0018】
なお、ロボット１は、各部に電力を供給する電源部（不図示）を備えている。なお、以下の説明では、第１センサ制御部１７－１、第２センサ制御部１７－２、…、第ｎセンサ制御部１７－ｎのうちの１つを特定しない場合は、「センサ制御部１７」という。また、関節制御部１９－１１、関節制御部１９－１２、関節制御部１９－２１、関節制御部１９－２２、…、関節制御部１９－ｎ１、関節制御部１９－ｎ２のうちの１つを特定しない場合は、「関節制御部１９」という。
【0019】
撮影装置１１は、例えば、ＲＧＢカメラと深度センサとを備える。
【0020】
物体認識部１３は、撮影した画像とセンサによって検出された検出結果に基づいて、撮影された画像における対象物体の三次元位置と大きさ形状等の物体情報を周知の手法で検出する。物体認識部１３は、自部が記憶するパターンマッチングのモデル等を参照して、撮影した画像に対して画像処理（エッジ検出、二値化処理、特徴量抽出、画像強調処理、画像抽出、パターンマッチング処理等）を行って物体名を推定する。なお、物体認識部１３は、撮影された画像から複数の物体が検出された場合、物体毎に物体情報を検出する。
【0021】
ロボット制御部１５は、物体認識部１３が認識した視覚情報と自部が記憶する感度テーブルに基づいて、センサ２１の感度を切り替えるか否かを判別する。なお、感度テーブルについては、後述する。ロボット制御部１５は、判別結果に基づいて感度調整コマンドを生成し、生成した感度調整コマンドを第１センサ制御部１７－１に出力する。なお、感度調整コマンドには、制御対象であるセンサ２１を識別する対象の情報が含まれていてもよい。
【0022】
センサ制御部１７は、感度調整コマンドを取得する。センサ制御部１７は、関節制御部がデジタルデータに変換されたセンサが検出した検出データを取得する。センサ制御部１７は、検出データをロボット制御部１５に出力する。
【0023】
第１センサ制御部１７－１は、ロボット制御部１５が出力する感度調整コマンドを、関節制御部１９－１１と関節制御部１９－１２と第２センサ制御部１７－２に出力する。第１センサ制御部１７－１は、関節制御部１９－１１と関節制御部１９－１２それぞれが出力する検出データを取得し、取得した検出データを第２センサ制御部１７－２に出力する。
【0024】
第２センサ制御部１７－２は、第１センサ制御部１７－１が出力する感度調整コマンドを、関節制御部１９－２１と関節制御部１９－２２と第３センサ制御部１７－３（不図示）に出力する。第２センサ制御部１７－２は、関節制御部１９－２１と関節制御部１９－２２それぞれが出力する検出データと、第１センサ制御部１７－１が出力する検出データを取得し、取得した検出データを第３センサ制御部１７－３に出力する。
【0025】
第ｎセンサ制御部１７－ｎは、第１センサ制御部１７－（ｎ－１）（不図示）が出力する感度調整コマンドを、関節制御部１９－ｎ１と関節制御部１９－ｎ２に出力する。第ｎセンサ制御部１７－ｎは、関節制御部１９－ｎ１と関節制御部１９－ｎ２それぞれが出力する検出データと、第２センサ制御部１７－２が出力する検出データを取得し、取得した検出データをロボット制御部１５に出力する。
【0026】
関節制御部１９は、感度調整コマンドに応じて、センサ２１の感度を切り替える。なお、関節制御部１９の構成例、動作については、後述する。
【0027】
センサ２１は、触覚センサであり、物体に対する力（指による圧力）を検出する。なお、センサ２１は、関節制御部１９が備えていてもよい。
【0028】
［関節制御部１９の構成例］
次に、関節制御部１９の構成例を説明する。
図４は、本実施形態に係る関節制御部の構成例を示す図である。図４のように、関節制御部１９は、例えば、可変抵抗Ｒ１（基準電圧可変抵抗）、抵抗Ｒ２、抵抗Ｒ３、可変抵抗Ｒ４（第１ゲイン抵抗、ゲイン可変抵抗）、可変抵抗Ｒ５（第２ゲイン抵抗、ゲイン可変抵抗）、ＤＡＣ（デジタル－アナログ変換器）１９１、比較増幅回路１９２、およびＡＤＣ１９３を備える。なお、図４に示した関節制御部１９の構成例は一例であり、これに限らない。
次に、関節制御部１９の構成例を説明する。
図４は、本実施形態に係る関節制御部の構成例を示す図である。図４のように、関節制御部１９は、例えば、可変抵抗Ｒ１（基準電圧可変抵抗）、抵抗Ｒ２、抵抗Ｒ３、可変抵抗Ｒ４（第１ゲイン抵抗、ゲイン可変抵抗）、可変抵抗Ｒ５（第２ゲイン抵抗、ゲイン可変抵抗）、ＤＡＣ（デジタル－アナログ変換器）１９１、比較増幅回路１９２、およびＡＤＣ１９３を備える。なお、図４に示した関節制御部１９の構成例は一例であり、これに限らない。
【0029】
センサ２１は、一端が電圧Ｖｄｄに接続され、他端が可変抵抗Ｒ１の一端と抵抗Ｒ３の一端とに接続される。
可変抵抗Ｒ１は、他端が接地され、感度調整コマンドに基づく調整量を示す調整データによって抵抗値ｒｒｅｆが可変される。
ＤＡＣ１９１は、入力端子に調整データが入力され、出力端子がＲ２の一端に接続される。
抵抗Ｒ２は、他端が比較増幅回路１９２の負入力端子と可変抵抗Ｒ４の一端とに接続される。
抵抗Ｒ３は、他端が比較増幅回路１９２の正入力端子と可変抵抗Ｒ５の一端とに接続される。
可変抵抗Ｒ４は、他端が比較増幅回路１９２の出力端子とＡＤＣの入力端子とに接続され、調整データによって抵抗値ｒｇ２＿１が可変される。
可変抵抗Ｒ５は、他端が接地され、調整データによって抵抗値ｒｇ２＿２が可変される。
可変抵抗Ｒ１は、他端が接地され、感度調整コマンドに基づく調整量を示す調整データによって抵抗値ｒｒｅｆが可変される。
ＤＡＣ１９１は、入力端子に調整データが入力され、出力端子がＲ２の一端に接続される。
抵抗Ｒ２は、他端が比較増幅回路１９２の負入力端子と可変抵抗Ｒ４の一端とに接続される。
抵抗Ｒ３は、他端が比較増幅回路１９２の正入力端子と可変抵抗Ｒ５の一端とに接続される。
可変抵抗Ｒ４は、他端が比較増幅回路１９２の出力端子とＡＤＣの入力端子とに接続され、調整データによって抵抗値ｒｇ２＿１が可変される。
可変抵抗Ｒ５は、他端が接地され、調整データによって抵抗値ｒｇ２＿２が可変される。
【0030】
可変抵抗Ｒ１、可変抵抗Ｒ４、および可変抵抗Ｒ５は、例えばデジタルポテンショメータである。また、調整データは、関節制御部１９が、例えばシリアル通信（Ｉ２Ｃ）によって、各部に送信される。
【0031】
ここで、センサ２１の抵抗値をｒｓ、可変抵抗Ｒ１の抵抗値をｒｒｅｆ、抵抗Ｒ２の抵抗値をＲｇ１、抵抗Ｒ３の抵抗値をＲｇ１、可変抵抗Ｒ４の抵抗値をｒｇ２＿１（＝ｒｇ２）、可変抵抗Ｒ５の抵抗値をｒｇ２＿２（＝ｒｇ２）とする。また、ＤＡＣ１９１の出力電圧をＶｒｅｆとする。
センサ２１の出力電圧Ｖｏｕｔは、次式（１）で表される。
センサ２１の出力電圧Ｖｏｕｔは、次式（１）で表される。
【0032】
【数1】
【0033】
また、ＡＤＣ１９３への入力電圧Ｖａｄｃは、次式（１）で表される。
【0034】
【数2】
【0035】
［感度テーブルの例］
次に、感度テーブルの例を説明する。
図５は、本実施形態に係る感度テーブルの例を示す図である。図５のように、感度テーブルには、例えば、物体名に、感度モードと、第１ゲイン抵抗の抵抗値と、第２ゲイン抵抗の抵抗値と、基準電圧可変抵抗の抵抗値とが関連付けられている。
なお、図５に示した感度テーブルは一例であり、これに限らない。
次に、感度テーブルの例を説明する。
図５は、本実施形態に係る感度テーブルの例を示す図である。図５のように、感度テーブルには、例えば、物体名に、感度モードと、第１ゲイン抵抗の抵抗値と、第２ゲイン抵抗の抵抗値と、基準電圧可変抵抗の抵抗値とが関連付けられている。
なお、図５に示した感度テーブルは一例であり、これに限らない。
【0036】
【0037】
（ステップＳ１）物体認識部１３は、撮影装置１１が撮影した画像に対して周知の手法で画像処置を行って、物体の位置、物体の大きさ、物体名等、物体を認識する。
【0038】
（ステップＳ２）ロボット制御部１５は、物体認識部１３が認識した結果に基づいて、感度モードを選択する。
【0039】
（ステップＳ３）ロボット制御部１５は、選択した感度モードが初期モードと異なるか否かを判別する。～は、選択した感度モードが初期モードと異なると判別した場合（ステップＳ３；ＹＥＳ）、ステップＳ４の処理に進める。～は、選択した感度モードが初期モードと異なっていないと判別した場合（ステップＳ３；ＮＯ）、ステップＳ５の処理に進める。
【0040】
（ステップＳ４）ロボット制御部１５は、選択した感度モードに切り替える。
【0041】
（ステップＳ５）ロボット制御部１５は、ロボットハンド３１を物体に近づけていくように制御する（物体アプローチ）。
【0042】
（ステップＳ６）ロボット制御部１５は、ロボットハンド３１を制御して物体をピックアップする。
【0043】
（ステップＳ７）ロボット制御部１５は、ロボットハンド３１を制御して、所定の作業（例えばインハンドマニピュレ－ション）を行う。
【0044】
（ステップＳ８）ロボット制御部１５は、ロボットハンド３１を制御して、物体をプレース（離す、置く）する。
【0045】
（ステップＳ９）ロボット制御部１５は、感度モードを切り替えたか否かを判別する。～は、感度モードを切り替えたと判別した場合（ステップＳ９；ＹＥＳ）、ステップＳ１０の処理に進める。～は、感度モードを切り替えていないと判別した場合（ステップＳ９；ＮＯ）、処理を終了する。
【0046】
（ステップＳ１０）ロボット制御部１５は、感度モードに切り替えて初期モードに戻す。
【0047】
［感度切り替え時の処理例］
次に、感度切り替えの例を説明する。
図７は、本実施形態に係る高感度モードと広域モードの例を示す図である。グラフｇ１０１は、高感度モードの場合の力とＡＤＣ１９３への入力電圧との関係を表す。グラフｇ１０２は、広域モードの場合の力とＡＤＣ１９３への入力電圧との関係を表す。グラフｇ１０１、ｇ１０２において、横軸は力であり、縦軸は電圧値である。なお、ＡＤＣ１９３の解像度は、１０ｂｉｔであるとする。
次に、感度切り替えの例を説明する。
図７は、本実施形態に係る高感度モードと広域モードの例を示す図である。グラフｇ１０１は、高感度モードの場合の力とＡＤＣ１９３への入力電圧との関係を表す。グラフｇ１０２は、広域モードの場合の力とＡＤＣ１９３への入力電圧との関係を表す。グラフｇ１０１、ｇ１０２において、横軸は力であり、縦軸は電圧値である。なお、ＡＤＣ１９３の解像度は、１０ｂｉｔであるとする。
【0048】
グラフｇ１０１のように、高感度モードでは、例えば力が所定値未満の場合に使用される。そして、第１ゲイン抵抗の抵抗値と、第２ゲイン抵抗の抵抗値と、基準電圧可変抵抗の抵抗値とを調整することで、例えば閾値電圧Ｖｔｈ～Ｖ１に１０ｂｉｔを適用する。あるいは、高感度モードでは、例えば電圧値Ｖｔｈ～Ｖ２に１０ｂｉｔを適用する。なお、閾値電圧Ｖｔｈは可変可能である。このように、高感度モードであっても、第１ゲイン抵抗の抵抗値と、第２ゲイン抵抗の抵抗値と、基準電圧可変抵抗の抵抗値との組み合わせが複数あってもよい。
【0049】
グラフｇ１０２のように、広域モードでは、例えば力が所定値以上の場合に使用される。そして、第１ゲイン抵抗の抵抗値と、第２ゲイン抵抗の抵抗値と、基準電圧可変抵抗の抵抗値とを調整することで、例えば閾値電圧Ｖｔｈ～Ｖ１１に１０ｂｉｔを適用する。あるいは、広域モードでは、例えば電圧値Ｖｔｈ～Ｖ１３に１０ｂｉｔを適用する。なお、閾値電圧Ｖｔｈは可変可能である。このように、広域モードであっても、第１ゲイン抵抗の抵抗値と、第２ゲイン抵抗の抵抗値と、基準電圧可変抵抗の抵抗値との組み合わせが複数あってもよい。
【0050】
グラフｇ１０１とｇ１０２のように、高感度モードは、ＡＤＣ１９３への入力電圧の範囲が広域モードより広く、力の範囲ｆ１が広域モードより狭い。
グラフｇ１０１とｇ１０２のように、広域モードは、力の範囲ｆ１１が高感度モードより広く、ＡＤＣ１９３への入力電圧の範囲が高感度モードより狭い。
なお、図７に示した各電圧、閾値電圧、力の範囲は一例であり、これに限らない。
グラフｇ１０１とｇ１０２のように、広域モードは、力の範囲ｆ１１が高感度モードより広く、ＡＤＣ１９３への入力電圧の範囲が高感度モードより狭い。
なお、図７に示した各電圧、閾値電圧、力の範囲は一例であり、これに限らない。
【0051】
次に、高感度モードのゲイン切り替え手順例を説明する。
図８は、本実施形態に係る高感度モードのゲイン切り替え手順例を示す図である。グラフｇ１５１、ｇ１５２において、横軸は力であり、縦軸は電圧値である。
グラフｇ１５１は、モード切り替え前のグラフである。電圧Ｖと力ｆとの関係は、Ｖ＝ｇ（ｆ）であるとし、閾値電圧Ｖｔｈが０（Ｖ）であるとする。ここで、センサ２１によって検出に必要な検出帯域がｆ１であるとする。
図８は、本実施形態に係る高感度モードのゲイン切り替え手順例を示す図である。グラフｇ１５１、ｇ１５２において、横軸は力であり、縦軸は電圧値である。
グラフｇ１５１は、モード切り替え前のグラフである。電圧Ｖと力ｆとの関係は、Ｖ＝ｇ（ｆ）であるとし、閾値電圧Ｖｔｈが０（Ｖ）であるとする。ここで、センサ２１によって検出に必要な検出帯域がｆ１であるとする。
【0052】
グラフｇ１５２は、モード切り替え後のグラフである。
高感度モードでは、ゲインが例えば２倍の場合の電圧Ｖと力ｆとの関係は、Ｖ＝ｇａｉｎ×（ｇ（ｆ）－Ｖｔｈ）＝２×ｇ（ｆ）となる。
高感度モードでは、ゲインが例えば２倍の場合の電圧Ｖと力ｆとの関係は、Ｖ＝ｇａｉｎ×（ｇ（ｆ）－Ｖｔｈ）＝２×ｇ（ｆ）となる。
【0053】
次に、広域モードのゲイン切り替え手順例を説明する。
図９は、本実施形態に係る広域モードのゲイン切り替え手順例を示す図である。グラフｇ１７１、ｇ１７２、ｇ１７３において、横軸は力であり、縦軸は電圧値である。
グラフｇ１７１は、モード切り替え前のグラフである。電圧Ｖと力ｆとの関係は、Ｖ＝ｇ（ｆ）であるとする。ここで、センサ２１によって検出に必要な検出帯域がｆ１～ｆ２であるとする。
図９は、本実施形態に係る広域モードのゲイン切り替え手順例を示す図である。グラフｇ１７１、ｇ１７２、ｇ１７３において、横軸は力であり、縦軸は電圧値である。
グラフｇ１７１は、モード切り替え前のグラフである。電圧Ｖと力ｆとの関係は、Ｖ＝ｇ（ｆ）であるとする。ここで、センサ２１によって検出に必要な検出帯域がｆ１～ｆ２であるとする。
【0054】
グラフｇ１７２は、モード切り替え後のグラフである。
広域モードでは、ゲインが例えば５倍の場合の電圧Ｖと力ｆとの関係は、Ｖ＝ｇａｉｎ×（ｇ（ｆ）－Ｖｔｈ）＝５×（ｇ（ｆ）－Ｖｔｈ）となる。
広域モードでは、ゲインが例えば５倍の場合の電圧Ｖと力ｆとの関係は、Ｖ＝ｇａｉｎ×（ｇ（ｆ）－Ｖｔｈ）＝５×（ｇ（ｆ）－Ｖｔｈ）となる。
【0055】
ここで、第１ゲイン抵抗の抵抗値と、第２ゲイン抵抗の抵抗値と、基準電圧可変抵抗の抵抗値とに対する調整データは、例えばシリアルデータで入力される。このため、第１ゲイン抵抗の抵抗値と、第２ゲイン抵抗の抵抗値と、基準電圧可変抵抗の抵抗値が変化するタイミングに時間差が発生する場合がある。また、アナログ回路による電流変化や、切り替え手段のスイッチ動作のチャタリング等によって、ゲイン切り替え前後において同じ力ｆ１が印加されていても出力である電圧Ｖの値が異なる場合がある。この結果、アナログ回路切り替え時には、電圧が瞬間的に不安定になる可能性がある。そのことで、物体の把持制御（力制御）が誤動作する可能性がある。
【0056】
図１０は、ゲイン切り替え時の動作例を示す図である。
グラフｇ２０１は、ゲイン切り替え時の通信による時間差と不安定領域を示している、横軸が時刻、縦軸が電圧である。時刻ｔ１のとき閾値電圧Ｖｔｈが切り替えられ、時刻ｔ１～ｔ２の期間Ｔ２が動作不安定領域である。時刻ｔ３のとき第１ゲイン抵抗の抵抗値が切り替えられ、時刻ｔ３～ｔ４の期間Ｔ３が動作不安定領域である。時刻ｔ５のとき第２ゲイン抵抗の抵抗値が切り替えられ、時刻ｔ４～ｔ６の期間Ｔ４が動作不安定領域である。また、時刻ｔ１～ｔ７の期間Ｔ１は、通信による設定の時間差を示している。
グラフｇ２０１のように、このゲイン切り替えによって、本来は電圧値ＶｂからＶａに切り替えたいのに、段階的に変化し、かつ不安定期間も含む。
グラフｇ２０１は、ゲイン切り替え時の通信による時間差と不安定領域を示している、横軸が時刻、縦軸が電圧である。時刻ｔ１のとき閾値電圧Ｖｔｈが切り替えられ、時刻ｔ１～ｔ２の期間Ｔ２が動作不安定領域である。時刻ｔ３のとき第１ゲイン抵抗の抵抗値が切り替えられ、時刻ｔ３～ｔ４の期間Ｔ３が動作不安定領域である。時刻ｔ５のとき第２ゲイン抵抗の抵抗値が切り替えられ、時刻ｔ４～ｔ６の期間Ｔ４が動作不安定領域である。また、時刻ｔ１～ｔ７の期間Ｔ１は、通信による設定の時間差を示している。
グラフｇ２０１のように、このゲイン切り替えによって、本来は電圧値ＶｂからＶａに切り替えたいのに、段階的に変化し、かつ不安定期間も含む。
【0057】
グラフｇ２０２は、グラフ２０１のようなゲイン切り替えが行われた際に時間と力との関係を示している。横軸は時刻、縦軸は力である。グラフｇ２０２のように、利用値の力はｆ１一定であるが、ゲイン切り替え期間Ｔ１の力は一定とならない。このため、この期間Ｔ１のデータは、制御データに使用すると誤動作しかねないので、使用できない。なお、時刻ｔ１～ｔ７の期間の力換算式はｆ＝ｇ－１（Ｖ）で表され、時刻ｔ７以降の力換算式はｆ＝ｇ－１（Ｖ／Ｇ＋Ｖｔｈ）で表される。
【0058】
これに対して、本実施形態では、グラフｇ１７３のように、通信による設定の時間差の期間（切り替え期間）、切り替え開始前の力ｆ１を保持する。グラフｇ１７３は、本実施形態のゲイン切り替え時の力と時刻の関係を表すグラフである。これにより、時刻ｔ１までの力換算式はｆ＝ｇ－１（Ｖ）で表され、時刻ｔ１～ｔ７の期間の力換算式はｆ＝ｆ１で表され、時刻ｔ７以降の力換算式はｆ＝ｇ－１（Ｖ／Ｇ＋Ｖｔｈ）で表される。
【0059】
このような処理によって、本実施形態によれば、ゲイン切り替え時の通信による時間差の影響、スイッチングのチャタリングの影響、アナログ回路による電流変化の影響等を防ぐことができる。なお、ロボット制御部１５は、ゲインの切り替え、閾値の切り替えを、ロボット１動作中に動的に通信によって変化させることができる。
【0060】
［変形例］
なお、上述した例では、ゲインモードが高感度モードと広域モードの２つの例を説明したが、ゲインモードは２つ以上であってもよい。この場合、図１１のように、力ｆに対して、いくつかのレンジを備えていてもよい。
なお、上述した例では、ゲインモードが高感度モードと広域モードの２つの例を説明したが、ゲインモードは２つ以上であってもよい。この場合、図１１のように、力ｆに対して、いくつかのレンジを備えていてもよい。
【0061】
図１１は、変形例におけるゲイン切り替えのレンジの例を示す図である。図１１において、横軸は力、縦軸はＡＤＣへの入力電圧である。モードＩは、力ｆ０～ｆ６のレンジをカバーするモードである。モードＩＩとＩＩＩは、力ｆ０～ｆ６のレンジを２つのモードでカバーするモードである。モードＩＶ～ＶＩＩは、力ｆ０～ｆ６のレンジを４つのモードでカバーするモードである。モードＶＩＩＩは、力ｆ０～ｆ６のレンジの一部のｆ２～ｆ５をカバーするモードである。モードＩＸは、力ｆ０～ｆ６のレンジの一部のｆ１～ｆ４をカバーするモードである。
【0062】
ロボット制御部１５は、図１１に示した複数のモードを、例えば図１２のように認識した物体に応じて切り替える。図１２は、本実施形態に係る切り替えモードと負荷域と分解能と対象と把持物体と動作の対応例を示す図である。なお、ロボット制御部１５は、図１２の関係を記憶している。または、ロボット制御部１５は、ネットワーク等を介して取得して記憶するようにしてもよい。
【0063】
図１２のように、例えば、モードＩは、負荷域が「低～高」であり、分解能が「低」であり、対象が「重量物。扱いは粗めでもよいもの。加重が大きく変化する場合」等であり、把持物体が「２Ｌペットボトル、米袋」等であり、動作が「瓶の蓋開け、２Ｌペットボトルの水を注ぐ」等である。
【0064】
また、例えば、モードＶは、負荷域が「低中」であり、分解能が「高」であり、対象が「やや低加重で、繊細な扱いが必要なもの。精密機器」等であり、把持物体が「卵、スマートフォン、リモコン」等である。
【0065】
また、例えば、モードＩＸは、負荷域が「中」であり、分解能が「中」であり、対象が「中荷重の領域で、ある程度荷重が変化する場合」等であり、動作が「子供を優しくなでる」等である。
【0066】
図１３は、本実施形態に係る負荷域と力範囲例の関係を示す図である。図１３のように、負荷域「低」の力範囲は、例えば「０．０１～０．５（Ｎ）、１～５０（ｇ）」である。負荷域「低中」の力範囲は、例えば「０．５～０．２（Ｎ）、５０～２００（ｇ）」である。負荷域「中高」の力範囲は、例えば「２～１０（Ｎ）、２００（ｇ）～１０（ｋｇ）」である。負荷域「高」の力範囲は、例えば「１０（Ｎ）以上、１０（ｋｇ）以上」である。
【0067】
なお、図１１、図１２に示した切り替えモードは一例であり、これに限らない。また、図１２に示した切り替えモードの負荷域、分解能、対象、把持物体、動作は一例であり、これに限らない。図１３に示した負荷域の力範囲例も一例であり、これに限らない。また、各レンジは固定であっても、可変であってもよい。なお、レンジ幅を可変する場合は、例えば実際に検出されたセンサ２１の検出値に基づいてレンジを反抗するようにしてもよい。
【0068】
なお、ロボット制御部１５は、将来の状態や動作変化を予測してレンジを変更するようにしてもよい。ロボット制御部１５は、例えば、コップを把持して、水をコップに入れたり出したりする場合などに、視覚情報に基づいて環境認識した結果に基づいて予測するようにしてもよい。
【0069】
以上のように、本実施形態では、視覚情報に基づいて認識された物体に応じて、センサ２１の出力が入力されるＡＤＣ１９３の感度を切り替えるようにした。また、本実施形態では、感度モードの切り替えを、ゲイン切り替えと、基準電圧の切り替えで行うようにした。また、本実施形態では、モード切替時の通信による切り替えタイミングの期間、力と一定に保持するようにした。
【0070】
これにより、本実施形態によれば、扱う物体に応じた力の分解能が得られ，器用な作業と力強い作業の両方を同一のシステムで実現可能になる。また、本実施形態によれば、切り替え時の通信等による切り替えタイミング等のばらつきによる誤動作を防ぐことができる。
【0071】
＜第２実施形態＞
本実施形態では、視覚情報と触覚情報に基づいて触覚センサの感度を切り替える。
本実施形態では、視覚情報と触覚情報に基づいて触覚センサの感度を切り替える。
【0072】
（ロボットの構成例）
図１４は、本実施形態に係るセンサを備えるロボットの構成例を示す図である。図１４のように、ロボット１Ａは、撮影装置１１（取得手段）、物体認識部１３（取得手段）、および触覚センサ３Ａを備える。
触覚センサ３Ａは、例えば、ロボット制御部１５Ａ（制御装置、取得手段）、第１センサ制御部１７Ａ－１、第２センサ制御部１７Ａ－２、…、第ｎセンサ制御部１７Ａ－ｎ、関節制御部１９Ａ－１１、関節制御部１９Ａ－１２、関節制御部１９Ａ－２１、関節制御部１９Ａ－２２、…、関節制御部１９Ａ－ｎ１、関節制御部１９Ａ－ｎ２、センサ２１－１１、センサ２１－１２、センサ２１－２１、センサ２１－２２、…、センサ２１－ｎ１、センサ２１－ｎ２、および通信部２３を備える。
図１４は、本実施形態に係るセンサを備えるロボットの構成例を示す図である。図１４のように、ロボット１Ａは、撮影装置１１（取得手段）、物体認識部１３（取得手段）、および触覚センサ３Ａを備える。
触覚センサ３Ａは、例えば、ロボット制御部１５Ａ（制御装置、取得手段）、第１センサ制御部１７Ａ－１、第２センサ制御部１７Ａ－２、…、第ｎセンサ制御部１７Ａ－ｎ、関節制御部１９Ａ－１１、関節制御部１９Ａ－１２、関節制御部１９Ａ－２１、関節制御部１９Ａ－２２、…、関節制御部１９Ａ－ｎ１、関節制御部１９Ａ－ｎ２、センサ２１－１１、センサ２１－１２、センサ２１－２１、センサ２１－２２、…、センサ２１－ｎ１、センサ２１－ｎ２、および通信部２３を備える。
【0073】
なお、ロボット１Ａは、各部に電力を供給する電源部（不図示）を備えている。なお、以下の説明では、第１センサ制御部１７Ａ－１、第２センサ制御部１７Ａ－２、…、第ｎセンサ制御部１７Ａ－ｎのうちの１つを特定しない場合は、「センサ制御部１７Ａ」という。また、関節制御部１９Ａ－１１、関節制御部１９Ａ－１２、関節制御部１９Ａ－２１、関節制御部１９Ａ－２２、…、関節制御部１９Ａ－ｎ１、関節制御部１９Ａ－ｎ２のうちの１つを特定しない場合は、「関節制御部１９Ａ」という。
【0074】
関節制御部１９Ａは、物体を把持した際のセンサ２１が検出した触覚情報を取得し、取得した触覚情報をセンサ制御部１７Ａに出力する。なお、関節制御部１９Ａの回路構成例は、例えば第１実施形態の図４と同様である。
【0075】
センサ制御部１７Ａは、取得した触覚情報をロボット制御部１５Ａに出力する。
【0076】
ロボット制御部１５Ａは、まず、第１実施形態と同様に視覚情報に基づいて感度モードを切り替える。次に、ロボット制御部１５Ａは、実際に把持した際の触覚情報に基づいて感度を調整するか否かを判別し、判別結果に基づいて感度を調整する。
【0077】
【0078】
（ステップＳ１～Ｓ６）ロボット１Ａは、ステップＳ１～Ｓ５の処理を行う。
【0079】
（ステップＳ１０１）ロボット制御部１５Ａは、実際に把持した際の触覚情報に基づいて把持された物体の重量を周知の手法によって検出する。
【0080】
（ステップＳ１０２）ロボット制御部１５Ａは、視覚情報に基づいて切り替えた感度モードの想定通りの重量（例えば図１３参照）であったか否かを判別する。ロボット制御部１５Ａは、想定通りの重量であったと判別した場合（ステップＳ１０２；ＹＥＳ）、ステップＳ７～Ｓ１０の処理を行う。ロボット制御部１５Ａは、想定通りの重量ではなかったと判別した場合（ステップＳ１０２；ＮＯ）、ステップＳ１０３の処理に進める。
【0081】
（ステップＳ１０３）ロボット制御部１５Ａは、把持物体の重量が想定より軽いか否かを判別する。ロボット制御部１５Ａは、把持物体の重量が想定より軽いと判別した場合（ステップＳ１０３；ＹＥＳ）、ステップＳ１０４の処理に進める。ロボット制御部１５Ａは、把持物体の重量が想定より軽くない（重い）と判別した場合（ステップＳ１０３；ＮＯ）、ステップＳ１０５の処理に進める。
【0082】
（ステップＳ１０４）ロボット制御部１５Ａは、切り替えた感度モードに対して感度をアップする。ロボット制御部１５Ａは、処理後、ステップＳ６の処理に戻す。
【0083】
（ステップＳ１０５）ロボット制御部１５Ａは、切り替えた感度モードに対して感度をダウンする。ロボット制御部１５Ａは、処理後、ステップＳ６の処理に戻す。
【0084】
なお、図１５に示した処理手順は一例であり、これに限らない。例えば、ステップＳ１０３において、ロボット制御部１５Ａは、想定より重いか否かを判別してもよい。この場合、ロボット制御部１５Ａは、想定より重い場合に感度をダウンさせ、想定より重くない場合に感度をアップさせるようにしてもよい。
また、ロボット制御部１５Ａは、感度モードを例えば図１１のモードＩＩからモードＩＶやＶＩに遷移させることで、感度アップまたは感度ダウンさせてもよい。あるいは、ロボット制御部１５Ａは、感度モードを例えば図１１のモードＩＩに対して微調整することで、感度アップまたは感度ダウンさせてもよい。
また、ロボット制御部１５Ａは、感度モードを例えば図１１のモードＩＩからモードＩＶやＶＩに遷移させることで、感度アップまたは感度ダウンさせてもよい。あるいは、ロボット制御部１５Ａは、感度モードを例えば図１１のモードＩＩに対して微調整することで、感度アップまたは感度ダウンさせてもよい。
【0085】
なお、本実施形態においても、第１実施形態と同様に感度モードの切り替えを、ゲイン切り替えと、基準電圧の切り替えで行う。また、本実施形態でも、モード切替時の通信による切り替えタイミングの期間、力と一定に保持する。
【0086】
これにより、本実施形態によれば、視覚情報および触覚情報に基づいて接触対象に応じた感度モードを設定するようにしたので、更に精度良く扱う物体に応じた力の分解能が得られ，器用な作業と力強い作業の両方を同一のシステムで実現することが可能になる。
【0087】
なお、上述した各実施形態、変形例におけるロボットは、ロボットハンドを備えていればよく、二足歩行ロボット、作業ロボット、受付ロボット、介護ロボット等であってもよい。また、上述した各実施形態、変形例におけるロボットのロボットハンドは、少なくとも２つ以上の指部を備えていればよい。
【0088】
また、上述した各実施形態、変形例では、１つのロボットハンドの動作制御を例に説明したが、ロボットハンドは２つ以上であってもよい。この場合、ロボット制御部１５（または１５Ａ）は、視覚情報に基づいてロボットハンドそれぞれの感度モードを切り替えるようにしてもよい。この場合、ロボット制御部１５（または１５Ａ）は、例えば、第１のロボットハンドと第２のロボットハンドに対する感度モードを同じ感度モードに切り替えても良く、異なる感度モードに切り替えてもよい。
【0089】
さらに、ロボット制御部１５Ａは、実際に把持した触覚情報に基づいて、例えば、第１のロボットハンドと第２のロボットハンドに対する感度モードを同じように調整しても良く、異なるように調整するようにしてもよい。
【0090】
また、ロボット制御部１５（または１５Ａ）は、触覚情報に基づいて感度モードを切り替えてもよい。そして、ロボット制御部１５（または１５Ａ）は、触覚情報に基づいて切り替えた感度モードを視覚情報に基づいて調整するようにしてもよい。
【0091】
なお、本発明におけるロボット１（または１Ａ）の機能の全てまたは一部を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによりロボット１（または１Ａ）が行う処理の全てまたは一部を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ローカルネットワーク上で構築されたシステムやクラウド上で構築されたシステム等も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【0092】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【0093】
以上、本発明を実施するための形態について実施形態を用いて説明したが、本発明はこうした実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々の変形および置換を加えることができる。
【符号の説明】
【0094】
１，１Ａ…ロボット、３，３Ａ…触覚センサ、３１…ロボットハンド、３３…把持部、３３１…指部、３３１ａ…親指、３３１ｂ…人差し指、３３１ｃ…中指、２１，２１－１１，２１－１２，２１－２１，２１－２２，２１－３１，２１－３２，２１－４１，２１－４２，２１－５１，２１－５２，・・・，２１－ｎ１，２１－ｎ２…センサ、１１…撮影装置、１３…物体認識部、１５，１５Ａ…ロボット制御部、１７…センサ制御部、１７－１…第１センサ制御部、１７－２…第２センサ制御部、・・・、１７－ｎ…第ｎセンサ制御部、１９，１９－１１，１９－１２，１９－２１，１９－２２，・・・，１９－ｎ１，１９－ｎ２…関節制御部、２３…通信部、１９２…比較増幅回路、１９３…ＡＤＣ
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】