特開 2024-146960 ロボットの力制御動作のための力制御パラメーターを調整する方法、ロボットシステム、及び、コンピュータープログラム

(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】P2024146960

(43)【公開日】2024-10-16

(54)【発明の名称】ロボットの力制御動作のための力制御パラメーターを調整する方法、ロボットシステム、及び、コンピュータープログラム

(51)【国際特許分類】

   B25J 9/22 20060101AFI20241008BHJP

【ＦＩ】

B25J9/22 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】5

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023059689

(22)【出願日】2023-04-03

(71)【出願人】

【識別番号】000002369

【氏名又は名称】セイコーエプソン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000028

【氏名又は名称】弁理士法人明成国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】福泉 尊久

(72)【発明者】

【氏名】戸田 淳

【テーマコード（参考）】

3C707

【Ｆターム（参考）】

3C707AS06

3C707BS10

3C707BS15

3C707CV07

3C707CW07

3C707DS01

3C707KS33

3C707KS37

3C707KV01

3C707KX10

3C707LS20

3C707MT06

(57)【要約】

【課題】ロボットの力制御パラメーターを適切に調整できる技術を提供する。
【解決手段】本開示の方法は、（ａ）力制御動作のシミュレーターを用いて、力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、シミュレーションパラメーターを決定する工程と、（ｂ）シミュレーションパラメーターが設定されたシミュレーターを用いて力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する工程と、（ｃ）候補値群から力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、実候補値が設定されたロボットの実機を用いて力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、力制御パラメーターを決定する工程と、を含む。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ロボットの力制御動作のための力制御パラメーターを調整する方法であって、
（ａ）前記力制御動作のシミュレーターを用いて、前記力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、前記シミュレーションパラメーターを決定する工程と、
（ｂ）前記シミュレーションパラメーターが設定された前記シミュレーターを用いて前記力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する工程と、
（ｃ）前記候補値群から前記力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、前記実候補値が設定された前記ロボットの実機を用いて前記力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターを決定する工程と、
を含む方法。

【請求項2】

請求項１に記載の方法であって、更に、
前記ロボットを用いて実行された前記力制御動作に関する実機動作データを取得する工程を含み、
前記第１最適化処理は、前記実機動作データと前記シミュレーターによるシミュレーション結果との類似度を表す評価関数を用いて実行される、方法。

【請求項3】

請求項１に記載の方法であって、
前記ワークの物理的特性は、摩擦係数と剛性率の少なくとも一方を含む、方法。

【請求項4】

ロボットシステムであって、
ロボットと、
前記ロボットの力制御動作のシミュレーションを行うシミュレーターと、
前記力制御動作のための力制御パラメーターを調整する処理を実行するパラメーター調整部と、
を備え、
前記パラメーター調整部は、
（ａ）前記シミュレーターを用いて、前記力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、前記シミュレーションパラメーターを決定する処理と、
（ｂ）前記シミュレーションパラメーターが設定された前記シミュレーターを用いて前記力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する処理と、
（ｃ）前記候補値群から前記力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、前記実候補値が設定された前記ロボットの実機を用いて前記力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターを決定する処理と、
を実行する、ロボットシステム。

【請求項5】

ロボットの力制御動作のための力制御パラメーターを調整する処理をプロセッサーに実行させるコンピュータープログラムであって、
（ａ）前記力制御動作のシミュレーターを用いて、前記力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、前記シミュレーションパラメーターを決定する処理と、
（ｂ）前記シミュレーションパラメーターが設定された前記シミュレーターを用いて前記力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する処理と、
（ｃ）前記候補値群から前記力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、前記実候補値が設定された前記ロボットの実機を用いて前記力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターを決定する処理と、
を前記プロセッサーに実行させる、コンピュータープログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、ロボットの力制御動作のための力制御パラメーターを調整する方法、ロボットシステム、及び、コンピュータープログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、ロボットや工作機械などを制御対象とするモデルを調整する技術が開示されている。この従来技術は、制御対象のシミュレーション動作データと実機動作データを比較してモデルを調整する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－３８９３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、シミュレーションによってロボットの力制御パラメーターを調整する際には、ワークなどの物理的特性に関するパラメーターによる影響を考慮すべきである。即ち、ワークなどの物理的特性に関するパラメーターが適切に調整されていなければ、接触時の力やトルクの再現ができないため、シミュレーション環境下では力制御パラメーターの調整が困難であるという問題があった。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の第１の形態によれば、ロボットの力制御動作のための力制御パラメーターを調整する方法が提供される。この方法は、（ａ）前記力制御動作のシミュレーターを用いて、前記力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、前記シミュレーションパラメーターを決定する工程と、（ｂ）前記シミュレーションパラメーターが設定された前記シミュレーターを用いて前記力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する工程と、（ｃ）前記候補値群から前記力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、前記実候補値が設定された前記ロボットの実機を用いて前記力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターを決定する工程と、を含む。

【0006】

本開示の第２の形態によれば、ロボットシステムが提供される。このロボットシステムは、ロボットと、前記ロボットの力制御動作のシミュレーションを行うシミュレーターと、前記力制御動作のための力制御パラメーターを調整する処理を実行するパラメーター調整部と、を備える。前記パラメーター調整部は、（ａ）前記シミュレーターを用いて、前記力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、前記シミュレーションパラメーターを決定する処理と、（ｂ）前記シミュレーションパラメーターが設定された前記シミュレーターを用いて前記力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する処理と、（ｃ）前記候補値群から前記力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、前記実候補値が設定された前記ロボットの実機を用いて前記力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターを決定する処理と、を実行する。

【0007】

本開示の第３の形態によれば、ロボットの力制御動作のための力制御パラメーターを調整する処理をプロセッサーに実行させるコンピュータープログラムが提供される。このコンピュータープログラムは、（ａ）前記力制御動作のシミュレーターを用いて、前記力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、前記シミュレーションパラメーターを決定する処理と、（ｂ）前記シミュレーションパラメーターが設定された前記シミュレーターを用いて前記力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する処理と、（ｃ）前記候補値群から前記力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、前記実候補値が設定された前記ロボットの実機を用いて前記力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターを決定する処理と、を前記プロセッサーに実行させる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】実施形態におけるロボットシステムの構成を示す説明図。

【図2】情報処理装置の機能ブロック図。

【図3】力制御動作の一例を示す説明図。

【図4】力制御動作における時系列データの一例を示すグラフ。

【図5】力制御動作における時系列データの他の例を示すグラフ。

【図6】力制御パラメーターの調整処理の全体手順を示すフローチャート。

【図7】シミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理の手順を示すフローチャート。

【図8】力制御パラメーターに関する第２最適化処理の手順を示すフローチャート。

【図9】力制御パラメーターに関する第３最適化処理の手順を示すフローチャート。

【図10】力制御パラメーターの候補値に関する探索範囲の変化例を示す説明図。

【発明を実施するための形態】

【0009】

図１は、一実施形態におけるロボットシステムの一例を示す説明図である。このロボットシステムは、ロボット１００と、ロボット１００を制御する制御装置２００と、情報処理装置３００と、を備える。ロボット１００は、架台５００上に設置されている。情報処理装置３００は、例えばパーソナルコンピューターである。

【0010】

ロボット１００は、基台１１０と、ロボットアーム１２０とを備えている。ロボットアーム１２０は、４つの関節Ｊ１～Ｊ４で順次接続されている。ロボットアーム１２０の先端部には、力センサー４１０と、エンドエフェクター１５０が装着されている。ロボットアーム１２０の先端近傍には、ロボット１００の制御点としてのＴＣＰ(Tool Center Point)が設定されている。本実施形態では、４つの関節Ｊ１～Ｊ４を有する４軸ロボットを例示しているが、複数の関節を有する任意のアーム機構を有するロボットを用いることが可能である。また、本実施形態のロボット１００は、水平多関節ロボットであるが、垂直多関節ロボットを使用してもよい。

【0011】

力センサー４１０は、エンドエフェクター１５０に掛かる力を検出するセンサーである。力センサー４１０としては、単軸方向の力を検出可能なロードセルや、複数の軸方向の力成分を検出可能な力覚センサーやトルクセンサーを利用可能である。本実施形態では、力センサー４１０として、６軸の力覚センサーを用いている。６軸の力覚センサーは、固有のセンサー座標系において互いに直交する３個の検出軸に平行な力の大きさと、３個の検出軸まわりのトルクの大きさとを検出する。なお、力センサー４１０は、エンドエフェクター１５０の位置以外の位置に設けるようにしてもよく、例えば、関節Ｊ１～Ｊ４のうちの１つ以上の関節に設けるようにしてもよい。

【0012】

図２は、実施形態における情報処理装置３００の機能を示すブロック図である。情報処理装置３００は、例えばパーソナルコンピューターなどの情報処理装置として実現可能である。情報処理装置３００は、プロセッサー３１０と、メモリー３２０と、インターフェイス回路３３０と、インターフェイス回路３３０に接続された入力デバイス３４０及び表示デバイス３５０と、を有している。インターフェイス回路３３０には、更に、制御装置２００が接続されている。ロボット１００のセンサー類４００の計測結果は、制御装置２００を介して情報処理装置３００に供給される。

【0013】

センサー類(sensors)４００は、図１で説明した力センサー４１０の他に、ロボット１００の各関節に設けられたモーターの電流を測定する電流センサー４２０と、各関節の動作位置を検出する関節エンコーダー４３０とを含んでいる。センサー類４００は、後述する最適化処理の評価関数を求めるために利用することができる。

【0014】

プロセッサー３１０は、ロボット１００の力制御動作のシミュレーションを行うシミュレーター３７０と、ロボット１００の力制御パラメーターを調整するパラメーター調整部３８０の機能を有する。

【0015】

シミュレーター３７０は、ロボット模擬部３７４と、制御装置模擬部３７５とを含んでいる。ロボット模擬部３７４は、力センサー模擬部３７１と電流センサー模擬部３７２と関節エンコーダー模擬部３７３とを含んでいる。ロボット模擬部３７４は、更に、ロボット１００の機械的構造を模擬するように構成されている。

【0016】

パラメーター調整部３８０は、動作実行部３８１と、パラメーター探索部３８２と、評価関数算出部３８３の機能を含む。動作実行部３８１は、ロボット制御プログラムに従ってロボット１００に作業を実行させる。パラメーター探索部３８２は、最適化処理によってシミュレーションパラメーターやロボット１００の力制御パラメーターの候補値を探索する処理を実行する。評価関数算出部３８３は、最適化処理に用いる評価関数を算出する。

【0017】

シミュレーター３７０とパラメーター調整部３８０の機能は、メモリー３２０に格納されたコンピュータープログラムをプロセッサー３１０が実行することによって実現される。但し、シミュレーター３７０とパラメーター調整部３８０の機能の一部又は全部をハードウェア回路で実現してもよい。また、シミュレーター３７０は、情報処理装置３００と異なる装置で実現されていてもよい。

【0018】

メモリー３２０には、パラメーター初期値ＩＰと、動作終了条件ＴＣと、ロボット制御プログラムＲＰが格納される。パラメーター初期値ＩＰは、最適化処理の探索対象であるシミュレーションパラメーターと力制御パラメーターの初期値である。パラメーター調整条件ＡＣは、力制御パラメーターの調整の際に使用する条件である。パラメーター調整条件は、例えば、力制御動作の動作終了条件や、最適化処理における探索範囲と評価関数とを含んでいる。力制御動作の動作終了条件は、シミュレーター３７０や実機のロボット１００に力制御動作を試行させたときに、その動作を終了させる条件である。動作終了条件の例については後述する。ロボット制御プログラムＲＰは、ロボット１００を動作させる複数の命令で構成される。

【0019】

図１に示すロボット１００は、例えば、以下のような各種の力制御動作を実行可能である。
（１）接触：第１ワークＷ１が第２ワークＷ２に接触したことを検出したら停止する。
（２）面合わせ：第１ワークＷ１の下面を第２ワークＷ２の上面に合わせる。
（３）探り：第１ワークＷ１を移動させて、他のワークに設けられた穴や段差の位置で停止させる。
（４）倣い：第１ワークＷ１を他のワークの凹凸のある表面に沿って動かす。
（５）押し付け：第１ワークＷ１を所望の力で他のワークに押し付ける。
本実施形態において、ロボット１００は、力制御動作として、第１ワークＷ１と第２ワークＷ２の面合わせ動作を実行する。

【0020】

図３は、面合わせ動作の様子を示す説明図である。この図には、力センサー４１０の座標系を構成するＸ軸とＹ軸とＺ軸が描かれている。面合わせ動作は、第１ワークＷ１の下面を第２ワークＷ２の上面にぴったりと接触させる動作である。すなわち、まず、第２ワークＷ２の上方の待機位置においてエンドエフェクター１５０で第１ワークＷ１を把持した状態から第１ワークＷ１を下降させ、第１ワークＷ１が第２ワークＷ２の上面に接触すると、第１ワークＷ１を旋回させて第１ワークＷ１の下面を第２ワークＷ２の上面にぴったりと接触させて第１ワークＷ１を停止させる。この旋回の際には、力センサー４１０で検出されるＺ方向の力を許容範囲内に維持しつつ、回転方向のトルクがゼロになるまで第１ワークＷ１を旋回させる力制御が実行される。図３の例では、「回転方向のトルク」はＸ軸回りのトルクである。

【0021】

力制御動作の動作終了条件は、例えば、以下の成功条件ＳＣと失敗条件ＦＣとを含むように設定することができる。
＜動作終了条件ＴＣ＞
（１）成功条件ＳＣ
以下の制約条件ＣＣ１～ＣＣ３が継続時間δｔに亘って同時に成立した場合に、動作が成功したものとして動作を終了する。
・Ｚ軸方向の力Ｆｚに関する制約条件ＣＣ１：ＦＬ≦Ｆｚ≦ＦＵ
・Ｘ軸回りのトルクＴｘに関する制約条件ＣＣ２：－Ｔｅ≦Ｔｘ≦＋Ｔｅ
・Ｙ軸回りのトルクＴｙに関する制約条件ＣＣ３：－Ｔｅ≦Ｔｙ≦＋Ｔｅ
ここで、ＦＬ及びＦＵは、力Ｆｚの許容範囲を規定する上限値及び下限値、ＴｅはトルクＴｘ，Ｔｙのゼロに近い許容範囲を規定する許容値である。
（２）失敗条件ＦＣ
成功条件ＳＣが成立せずに、動作開始から動作上限時間Tmaxが経過した場合には、動作が失敗したと見なして動作を終了する。

【0022】

図４は、力制御動作で得られる特性値の時系列データの一例を示すグラフである。この時系列データは、面合わせ動作の成功例のデータであり、Ｚ軸方向の力ＦｚとＸ軸回りのトルクＴｘの時間変化を示している。Ｙ軸回りのトルクＴｙは図示が省略されているが、図３の動作ではトルクＴｙはほぼゼロである。力Ｆｚの下限値ＦＬと上限値ＦＵは、第１ワークＷ１が第２ワークＷ２の表面にしっかりと接触していることを示す力Ｆｚの許容範囲を規定する。これらの値ＦＬ，ＦＵの絶対値は、例えば、５Ｎ～２０Ｎの範囲の値にそれぞれ設定される。トルクＴｘの許容範囲を規定する許容値Ｔｅは、トルクＴｘがほぼゼロに近い範囲にあると見なせる程度に小さな値である。この許容値Ｔｅは、例えば、２０Ｎｍｍ～８０Ｎｍｍの範囲の値に設定される。図４の例では、時刻ｔ０で面合わせ動作が開始され、時刻ｔ１で第１ワークＷ１が第２ワークＷ２に接触し、時刻ｔ２で制約条件ＣＣ１～ＣＣ３がすべて成立する。その後、継続時間δｔに亘って制約条件ＣＣ１～ＣＣ３が維持されているので、時刻ｔ３で成功条件ＳＣが成立して、面合わせ動作が終了している。時刻ｔ０から時刻ｔ３までの時間を、「力制御動作の動作時間」と呼ぶ。

【0023】

図５は、力制御動作で得られる特性値の時系列データの他の例を示すグラフである。この時系列データは、面合わせ動作の失敗例のデータである。すなわち、時刻ｔ１０で面合わせ動作が開始され、時刻ｔ１１で第１ワークＷ１が第２ワークＷ２に接触し、時刻ｔ１２で制約条件ＣＣ１～ＣＣ３が一旦すべて成立する。しかし、その後はトルクＴｘが大きく変化してしまうので、継続時間δｔに亘って制約条件ＣＣ１～ＣＣ３が同時に成立することがなく、時刻ｔ１４で動作上限時間Tmaxが経過する。この結果、時刻ｔ１４で失敗条件ＦＣが成立して、面合わせ動作が終了している。すなわち、面合わせ動作は、タイムアウトにより終了している。この例では、時刻ｔ１０から時刻ｔ１４までの時間が、「力制御動作の動作時間」に相当する。

【0024】

上述した動作終了条件は一例であり、力制御動作の種類に適した動作終了条件が設定される。一般に、力制御動作の動作終了条件は、以下のうちの少なくとも１つの条件を含むものとして設定することが可能である。
（ｉ）力制御に関する制約条件
（ｉｉ）制御点ＴＣＰの位置に関する制約条件
（ｉｉｉ）継続時間に関する条件
（ｉｖ）動作上限時間に関する条件
これらの条件のうち、（ｉ）力制御に関する制約条件と、（ｉｉ）制御点ＴＣＰの位置に関する制約条件は、それぞれ区間として設定される。上述した面合わせ動作のための動作終了条件の例では、制約条件ＣＣ１～ＣＣ３が「（ｉ）力制御に関する条件」に相当し、継続時間δｔが「（ｉｉｉ）継続時間に関する条件」に相当し、動作上限時間Tmaxが「（ｉｖ）動作上限時間に関する条件」に相当する。シミュレーター３７０や実機のロボット１００による力制御動作により得られる時系列データは、動作終了条件に含まれる力や位置に関するデータを含むように作成される。

【0025】

図６は、力制御パラメーターの調整処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ１０では、動作実行部３８１が、実機のロボット１００とワークＷ１，Ｗ２を用いて力制御動作を実行し、実機動作データを取得する。実機動作データは、成功条件ＳＣが成立した場合について作成することが好ましい。

【0026】

ステップＳ２０では、パラメーター調整部３８０が、シミュレーター３７０の動作環境をユーザーから受け付けてシミュレーター３７０に設定する。シミュレーター３７０の動作環境は、ロボット１００の種類及び配置と、ワークＷ１，Ｗ２の形状、重量及び配置と、を含んでおり、製造現場と同じ環境を表すように設定される。

【0027】

ステップＳ３０では、パラメーター調整部３８０が、パラメーター調整条件ＡＣをユーザーから受け付ける。パラメーター調整条件ＡＣは、力制御パラメーターの調整の際に使用する条件であり、上述した動作終了条件と、最適化処理における探索範囲と、評価関数の計算式とを含む。

【0028】

ステップＳ４０では、パラメーター調整部３８０が、シミュレーションパラメーターの初期候補値をユーザーから受け付けてシミュレーター３７０に設定する。以下では、シミュレーションパラメーターを「SIMパラメーター」と呼ぶ。SIMパラメーターは、シミュレーション結果を実機動作データに近づけるために調整対象となるパラメーターであり、ワークＷ１，Ｗ２の物理的特性を含んでいる。ワークの物理的特性は、例えば、ワーク同士の摩擦係数と、個々のワークの剛性率と、のうちの少なくとも一方を含むことが好ましい。SIMパラメーターに含まれるワークの物理的特性は、次のステップＳ５０で調整されるので、重量や形状などのように正確に測定可能な特性ではなく、摩擦係数や剛性率のように正確に測定することが難しい特性であることが好ましい。SIMパラメーターは、更に、ロボット１００の各制御軸のＰＩＤ制御ゲインを含むことが好ましい。こうすれば、振動の発生をうまく模擬するようにSIMパラメーターを調整できる。

【0029】

SIMパラメーターの初期候補値は、パラメーター調整条件ＡＣの一部としてステップＳ３０で受け付けるようにしてもよい。また、SIMパラメーターの初期候補値の一部又は全部を、予め設定されたデフォールト値としてもよく、或いは、ランダムに選択された値に決定してもよい。

【0030】

ステップＳ５０では、パラメーター探索部３８２が、シミュレーター３７０を用いて、SIMパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、SIMパラメーターを決定する。ステップＳ５０の詳細手順については後述する。

【0031】

ステップＳ６０では、パラメーター探索部３８２が、シミュレーター３７０を用いて力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する。この際、シミュレーター３７０には、ステップＳ５０で決定されたSIMパラメーターが設定される。力制御パラメーターとしては、例えば、インピーダンス制御における各制御軸に対する目標力、仮想質量係数、仮想粘性係数、及び、仮想弾性係数の中の１つ以上の項目を選択することができる。本開示では、１組の力制御パラメーターを、単に「１つの力制御パラメーター」とも呼ぶ。例えば、仮想質量係数と仮想粘性係数と仮想弾性係数の３つの値で１組の力制御パラメーターが構成される場合には、これらの３つの値が「１つの力制御パラメーター」に相当する。

【0032】

力制御の方法としては、インピーダンス制御に限らず、剛性制御、ダンピング制御などの位置制御ベースの力制御、あるいは、Active Stiffness Controlなどのトルク制御ベースの力制御などを利用可能である。これらの制御には、それぞれ異なる種類の力制御パラメーターが使用される。ステップＳ６０の詳細手順については後述する。

【0033】

ステップＳ７０では、パラメーター探索部３８２が、実機のロボット１００を用いて力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、力制御パラメーターを決定する。この際、ステップＳ６０で決定された力制御パラメーターの候補値群から力制御パラメーターの実候補値が決定され、その実候補値がロボット１００や制御装置２００に設定される。ステップＳ７０の詳細手順については後述する。

【0034】

なお、ステップＳ５０，Ｓ６０，７０における最適化処理としては、例えば、ランダムサーチや、遺伝的アルゴリズム、ベイズ最適化、CMA-ES(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy)などの最適化アルゴリズムを用いて実行される。本実施形態では、CMA-ESを使用する。最適化処理で使用される評価関数又は目的関数については後述する。

【0035】

図７は、SIMパラメーターに関する第１最適化処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ５１では、パラメーター探索部３８２が、SIMパラメーターの候補値をシミュレーター３７０に設定する。図７のルーチンが最初に実行される場合には、ステップＳ４０においてSIMパラメーターの初期候補値が既に設定されているので、ステップＳ５１はスキップされる。

【0036】

ステップＳ５２では、ステップＳ２０で設定されたシミュレーター３７０の動作環境や、ステップＳ３０で設定されたパラメーター調整条件の下で、シミュレーター３７０が力制御動作のシミュレーションを実行する。また、シミュレーションの動作を表す時系列データが、シミュレーション結果として取得される。シミュレーション結果は、力センサー模擬部３７１で検出される力及びトルクと、ロボット模擬部３７４の特定位置の位置・姿勢とを含んでいる。

【0037】

ステップＳ５３では、評価関数算出部３８３が、第１最適化処理の評価関数である第１評価関数を算出する。評価関数を「目的関数」とも呼ぶ。第１評価関数としては、ステップＳ１０で取得した実機動作データと、ステップＳ５２で得られたシミュレーション結果との類似度を表す値を使用することができる。この類似度としては、実機動作データとシミュレーション結果における力変化の距離の逆数に相関があるものを使用することが可能である。例えば、第１評価関数E1は次式で算出される。
E1 = Si = 1/(1+Dis) …(q1)
ここで、Siは実機動作データとシミュレーション結果の類似度、Disは実機動作データとシミュレーション結果における力変化の距離である。

【0038】

実機動作データとシミュレーション結果における力変化の距離Disとしては、例えば、ユークリッド距離やフーリエ変換距離、DTW（Dynamic Time Warping）距離などの様々な手法で算出される距離を使用することが可能である。「力変化」とは、力の時系列データを意味する。「力」としては、力センサー４１０で測定可能な力とトルクのうちで、その力制御動作で監視対象となるものが使用される。例えば、図４で説明した力制御動作では、力FzとトルクTx, Tyが距離Disの算出に使用される。但し、力センサー４１０で測定可能な力とトルクのすべてを距離Disの算出に使用してもよい。上記(q1)式で算出される第１評価関数E1は、０～１の範囲の値を取る。なお、距離Disの逆数1/Disを類似度Siとしてもよい。

【0039】

第１評価関数E1は、上記(q1)式の代わりに、次式で算出してもよい。
E1 = 1/(1+C1×Dis + C2×δFmax + C3×δTmax + C4×δPmax) …(q2)
ここで、C1～C4はそれぞれ正の係数、δFmaxは実機動作データとシミュレーション結果における最大力の差分、δTmaxは実機動作データとシミュレーション結果における最大トルクの差分、δPmaxは実機動作データとシミュレーション結果における位置・姿勢の差分の最大値である。「位置・姿勢の差分」は、例えば、位置・姿勢を表す６次元ベクトルのユークリッド距離である。

【0040】

上記(q2)式で与えられる第１評価関数E1は、力変化の距離Disの逆数と、最大力の差分δFmaxの逆数と、最大トルクの差分δTmaxの逆数と、位置・姿勢の差分の最大値δPmaxの逆数と、に相関のある値である。このような第１評価関数E1を使用すれば、第１最適化処理によって、より精度よく実機の環境を再現するSIMパラメーターを決定することができる。

【0041】

ステップＳ５４では、パラメーター探索部３８２が、第１最適化処理に関する第１終了条件が成立したか否かを判定する。第１終了条件としては、例えば、第１評価関数E1が予め設定された第１目標値以下になっている、という条件を用いることができる。或いは、第１評価関数E1が第１目標値以下になったSIMパラメーターの数が、予め設定された最小数以上に達した、という条件を用いても良い。第１終了条件が成立していない場合には、ステップＳ５５に進み、CMA-ESのアルゴリズムに従ってSIMパラメーターの世代が更新される。CMA-ES以外の最適化アルゴリズムが使用される場合には、ステップＳ５５においてSIMパラメーターの次の候補値が決定されるようにしてもよい。ステップＳ５５の処理後は、ステップＳ５１に戻り、ステップＳ５１～Ｓ５４が再度実行される。

【0042】

一方、第１終了条件が成立した場合には、ステップＳ５６に進み、パラメーター探索部３８２が、第１評価関数E1が上位である複数の解の中から最適なSIMパラメーターを１つ決定する。ここで、「解」とは、第１最適化処理で使用されたSIMパラメーターのうち、成功条件ＳＣを満たしたものを意味する。最適なSIMパラメーターとしては、第１評価関数E1が上位である複数の解のうち、第１評価関数E1が最上位の解や、第１評価関数E1が中央値である解などを選択することが可能である。本実施形態では、第１評価関数E1が最上位である解が、最適なSIMパラメーターとして決定される。こうして、図７の処理が終了すると、図６のステップＳ６０における第２最適化処理が実行される。第２最適化処理では、ステップＳ５０で決定された最適なSIMパラメーターが使用される。

【0043】

図８は、力制御パラメーターに関する第２最適化処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ６１では、パラメーター探索部３８２が、力制御パラメーターの仮候補値を決定してシミュレーター３７０に設定する。仮候補値の初期値は、図６のステップＳ３０においてパラメーター調整条件として受け付けられている。また、ステップＳ６１が２回目以降に実行される場合には、第２最適化処理における最適化アルゴリズムに従って仮候補値が決定される。本実施形態では、第２最適化処理における最適化アルゴリズムとしてCMA-ESを使用する。なお、「仮候補値」という語句は、第２最適化処理における力制御パラメーターの候補値であることを意味する。

【0044】

ステップＳ６２では、シミュレーター３７０が、力制御パラメーターの仮候補値を用いて力制御動作のシミュレーションを実行する。この結果、シミュレーションの動作を表す時系列データが、シミュレーション結果として取得される。

【0045】

ステップＳ６３では、評価関数算出部３８３が、第２最適化処理の評価関数である第２評価関数を算出する。第２評価関数としては、力制御動作の動作時間を含むものを使用することが好ましい。第２評価関数E2は、例えば次式で与えられる。
E2 = t + k1×ΔFz +k2×ΔTx + k3×ΔTy …(q3)
ここで、ｔは力制御動作の動作時間、k1～k3は0以上の係数、ΔFz，ΔTx，ΔTyは動作終了時刻における力の制約条件ＣＣ１～ＣＣ３からの逸脱量である。動作時間ｔは、動作開始時刻から動作終了時刻までの時間である。なお、k1～k3をすべてゼロとしてもよい。

【0046】

上記(q3)式の右辺第２項～第４項は、力の制約条件ＣＣ１～ＣＣ３からの逸脱量に応じたペナルティである。力制御動作が成功した場合には、力の制約条件ＣＣ１～ＣＣ３からの逸脱量はゼロなので、３つのペナルティ項はゼロである。一方、力制御動作が失敗した場合には、３つのペナルティ項のうちの１つ以上が正の値となる。第２最適化処理では、第２評価関数E2を減少させるように力制御パラメーターの候補値が探索される。上記(q3)式以外の式を用いて第２評価関数E2を求めるようにしてもよい。この場合にも、力の制約条件からの逸脱量に応じてペナルティが増加するように第２評価関数E2の式を設定することが好ましい。

【0047】

ステップＳ６４では、パラメーター探索部３８２が、第２最適化処理に関する第２終了条件が成立したか否かを判定する。第２終了条件としては、例えば、第２評価関数E2が予め設定された第２目標値以下になっている、という条件を用いることができる。或いは、第２評価関数E2が第２目標値以下になった力制御パラメーターの数が、予め設定された最小数以上に達した、という条件を用いても良い。第２終了条件が成立していない場合には、ステップＳ６５に進み、CMA-ESのアルゴリズムに従って力制御パラメーターの仮候補値の世代が更新される。CMA-ES以外の最適化アルゴリズムが使用される場合には、ステップＳ６５において力制御パラメーターの次の仮候補値が決定されるようにしてもよい。ステップＳ６５の処理後は、ステップＳ６１に戻り、ステップＳ６１～Ｓ６４が再度実行される。

【0048】

一方、第２終了条件が成立した場合には、ステップＳ６６に進み、パラメーター探索部３８２が、第２評価関数E2が上位である複数の解の中から力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する。ここで、「解」とは、第２最適化処理で使用された力制御パラメーターのうち、成功条件ＳＣを満たしたものを意味する。候補値群は、第２評価関数E2が上位である複数の解で構成してもよい。また、候補値群を、第２評価関数E2が最上位の１つの解のみで構成してもよく、或いは、第２評価関数E2が中央値である１つの解のみで構成してもよい。こうして、図８の処理が終了すると、図６のステップＳ７０における第３最適化処理が実行される。

【0049】

図９は、力制御パラメーターに関する第３最適化処理の手順を示すフローチャートである。ステップＳ７１では、パラメーター探索部３８２が、力制御パラメーターの実候補値を決定して、ロボット１００の制御装置２００に設定する。「実候補値」という語句は、第３最適化処理における力制御パラメーターの候補値であることを意味する。実候補値の初期値と初期探索範囲は、図８のステップＳ６６で決定された候補値群を用いてユーザーが設定してもよい。或いは、図８のステップＳ６６で決定された候補値群を用い、第３最適化処理における最適化アルゴリズムに従って実候補値の初期値と初期探索範囲を決定してもよい。本実施形態では、第３最適化処理における最適化アルゴリズムとしてWS-CMA-ES (Warm Starting CMA-ES)を使用する。

【0050】

図１０は、力制御パラメーターの候補値に関する探索範囲の変化例を示す説明図である。ここでは、第２最適化処理における最適化アルゴリズムとしてCMA-ESを使用し、第３最適化処理における最適化アルゴリズムとしてWS-CMA-ESを使用する場合を想定している。図１０の上側の図は、図８のステップＳ６６で決定された候補値群の範囲を示している。ここでは、１組の力制御パラメーターが２つのパラメーター値CP1, CP2で構成されるものと仮定している。黒丸は力制御パラメーターの候補値（CP1, CP2）を示し、実線は候補値群を包含する範囲を示している。図１０の下側の図における破線は、図９の第３最適化処理で使用される初期探索範囲を示している。WS-CMA-ESでは、実線で表される候補値群の範囲を一定の幅αで拡張した範囲が初期探索範囲として使用される。このように、シミュレーター３７０を用いた第２最適化処理によって得られた候補値群を活用すれば、実機を用いた第３最適化処理における試行回数を減少させることが可能となる。

【0051】

ステップＳ７２では、動作実行部３８１が、力制御パラメーターの実候補値を用いて、実機のロボット１００に力制御動作を試行させる。力制御動作中には、力センサー４１０を含むセンサー類４００の測定値が時系列データとして取得される。

【0052】

ステップＳ７３では、パラメーター探索部３８２が、第３最適化処理の評価関数である第３評価関数を算出する。第３評価関数としては、第２最適化処理で使用された第２評価関数と同じものを用いることが可能である。但し、第３評価関数として第２評価関数と異なるものを使用してもよい。この場合にも、第３評価関数として、力制御動作の動作時間を含むものを使用することが好ましい。

【0053】

ステップＳ７４では、パラメーター探索部３８２が、第３最適化処理に関する第３終了条件が成立したか否かを判定する。第３終了条件としては、例えば、第３評価関数が予め設定された第３目標値以下になっている、という条件を用いることができる。或いは、第３評価関数が第３目標値以下になった力制御パラメーターの数が、予め設定された最小数以上に達した、という条件を用いても良い。第３終了条件が成立していない場合には、ステップＳ７５に進み、WS-CMA-ESのアルゴリズムに従って力制御パラメーターの実候補値の世代が更新される。WS-CMA-ESやCMA-ES以外の最適化アルゴリズムが使用される場合には、ステップＳ７５において力制御パラメーターの次の実候補値が決定されるようにしてもよい。ステップＳ７５の処理後は、ステップＳ７１に戻り、ステップＳ７１～Ｓ７４が再度実行される。

【0054】

一方、第３終了条件が成立した場合には、ステップＳ７６に進み、パラメーター探索部３８２が、第３評価関数が上位である複数の解の中から最適な力制御パラメーターを１つ以上決定して、ユーザーに提示する。ここで、「解」とは、第３最適化処理で使用された力制御パラメーターのうち、成功条件ＳＣを満たしたものを意味する。最適な力制御パラメーターとしては、第３評価関数が上位である複数の解のうち、第３評価関数が最上位の解や、第３評価関数が中央値である解などを選択することが可能である。本実施形態では、第３評価関数が最上位である解が、最適な力制御パラメーターとして決定される。最適な力制御パラメーターがユーザーに提示されると、すべての処理が終了する。

【0055】

以上のように、上記実施形態では、シミュレーターを用いた第１最適化処理によって、ワークの物理的特性を含むSIMパラメーターを最適化できる。また、シミュレーターを用いた第２最適化処理と実機を用いた第３最適化処理によって力制御パラメーターの最適化を行うので、実機のみを用いる最適化に比べて、少ない実機動作回数で適切な力制御パラメーターを決定できる。特に、第１最適化処理では、ワークの物理的特性を含むSIMパラメーターの最適値を求めるので、実機のロボット１００を用いた調整時に振動限界付近の力制御パラメーターを探索することが不要となる。この結果、大きな振動が発生してワークが破損する可能性を低減することができる。

【0056】

・他の実施形態：
本開示は、上述した実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の形態で実現することができる。例えば、本開示は、以下の形態（aspect）によっても実現可能である。以下に記載した各形態中の技術的特徴に対応する上記実施形態中の技術的特徴は、本開示の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、本開示の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

【0057】

（１）本開示の第１の形態によれば、ロボットの力制御動作のための力制御パラメーターを調整する方法が提供される。この方法は、（ａ）前記力制御動作のシミュレーターを用いて、前記力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、前記シミュレーションパラメーターを決定する工程と、（ｂ）前記シミュレーションパラメーターが設定された前記シミュレーターを用いて前記力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する工程と、（ｃ）前記候補値群から前記力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、前記実候補値が設定された前記ロボットの実機を用いて前記力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターを決定する工程と、を含む。
この方法によれば、シミュレーターを用いた第１最適化処理によって、ワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターを最適化できる。また、シミュレーターを用いた第２最適化処理と実機を用いた第３最適化処理によって力制御パラメーターの最適化を行うので、実機のみを用いる最適化に比べて、少ない実機動作回数で適切な力制御パラメーターを決定できる。

【0058】

（２）上記方法は、更に、前記ロボットを用いて実行された前記力制御動作に関する実機動作データを取得する工程を含み、前記第１最適化処理は、前記実機動作データと前記シミュレーターによるシミュレーション結果との類似度を表す評価関数を用いて実行されるものとしてもよい。
この方法によれば、実機動作データとシミュレーション結果の一致度が高くなるようにシミュレーションパラメーターを適切な値に調整できる。

【0059】

（３）上記方法において、前記ワークの物理的特性は、摩擦係数と剛性率の少なくとも一方を含むものとしてもよい。
この方法によれば、ワークや摩擦係数や剛性率などの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターを適切な値に調整できる。

【0060】

（４）本開示の第２の形態によれば、ロボットシステムが提供される。このロボットシステムは、ロボットと、前記ロボットの力制御動作のシミュレーションを行うシミュレーターと、前記力制御動作のための力制御パラメーターを調整する処理を実行するパラメーター調整部と、を備える。前記パラメーター調整部は、（ａ）前記シミュレーターを用いて、前記力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、前記シミュレーションパラメーターを決定する処理と、（ｂ）前記シミュレーションパラメーターが設定された前記シミュレーターを用いて前記力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する処理と、（ｃ）前記候補値群から前記力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、前記実候補値が設定された前記ロボットの実機を用いて前記力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターを決定する処理と、を実行する。

【0061】

（５）本開示の第３の形態によれば、ロボットの力制御動作のための力制御パラメーターを調整する処理をプロセッサーに実行させるコンピュータープログラムが提供される。このコンピュータープログラムは、（ａ）前記力制御動作のシミュレーターを用いて、前記力制御動作の対象となるワークの物理的特性を含むシミュレーションパラメーターに関する第１最適化処理を実行することによって、前記シミュレーションパラメーターを決定する処理と、（ｂ）前記シミュレーションパラメーターが設定された前記シミュレーターを用いて前記力制御パラメーターに関する第２最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターの１つ以上の候補値を含む候補値群を決定する処理と、（ｃ）前記候補値群から前記力制御パラメーターの実候補値を決定するとともに、前記実候補値が設定された前記ロボットの実機を用いて前記力制御パラメーターに関する第３最適化処理を実行することによって、前記力制御パラメーターを決定する処理と、を前記プロセッサーに実行させる。

【0062】

本開示は、上記以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、ロボットとロボット制御装置とを備えたロボットシステム、ロボット制御装置の機能を実現するためのコンピュータープログラム、そのコンピュータープログラムを記録した一時的でない記録媒体（non-transitory storage medium）等の形態で実現することができる。

【符号の説明】

【0063】

１００…ロボット、１１０…基台、１２０…ロボットアーム、１５０…エンドエフェクター、２００…制御装置、３００…情報処理装置、３１０…プロセッサー、３２０…メモリー、３３０…インターフェイス回路、３４０…入力デバイス、３５０…表示デバイス、３７０…シミュレーター、３７１…力センサー模擬部、３７２…電流センサー模擬部、３７３…関節エンコーダー模擬部、３７４…ロボット模擬部、３７５…制御装置模擬部、３８０…パラメーター調整部、３８１…動作実行部、３８２…パラメーター探索部、３８３…評価関数算出部、４００…センサー類、４１０…力センサー、４２０…電流センサー、４３０…関節エンコーダー

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】