特開 2024-83823 シミュレーションシステムおよびシミュレーション方法

(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】P2024083823

(43)【公開日】2024-06-24

(54)【発明の名称】シミュレーションシステムおよびシミュレーション方法

(51)【国際特許分類】

   B25J 13/08 20060101AFI20240617BHJP

   G01B 11/16 20060101ALI20240617BHJP

【ＦＩ】

B25J13/08 A

G01B11/16 H

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022197865

(22)【出願日】2022-12-12

(71)【出願人】

【識別番号】000002945

【氏名又は名称】オムロン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001195

【氏名又は名称】弁理士法人深見特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩村 慎太郎

【テーマコード（参考）】

2F065

3C707

【Ｆターム（参考）】

2F065AA65

2F065BB28

2F065FF04

2F065PP25

2F065QQ21

2F065QQ28

2F065QQ31

3C707AS06

3C707AS07

3C707AS12

3C707BS10

3C707BS15

3C707BS24

3C707DS01

3C707HS27

3C707KS06

3C707KT01

3C707KT05

3C707KT09

3C707LS20

3C707LT12

3C707NS02

(57)【要約】

【課題】３Ｄシミュレーションを用いて作成したティーチングデータを実空間の製造ラインの土台等の歪みに応じて修正する。
【解決手段】シミュレーションシステムは、多関節ロボット１００に取り付けられたカメラ１１１と、シミュレーション装置とを備える。カメラ１１１は、実世界の製造ライン１０の土台１２０に配置されたランドマーク１５０の画像をシミュレーション装置に送信する。シミュレーション装置は、画像内のランドマーク１５０上に均等に配置された複数のマーカーを解析し、カメラ１１１から見た複数のマーカーの各々の形状および配置間隔に基づいて、土台１２０の歪みを推定し、推定の結果に基づいて、３Ｄ（Dimensional）空間で再現された製造ライン１０において、土台１２０の歪みを再現し、３Ｄ空間において、歪んだ土台１２０上のワーク１４０に対する多関節ロボットの加工処理におけるティーチングデータを修正し、ティーチングデータの修正結果を、多関節ロボットの制御装置にフィードバックする。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ロボットに取り付けられたカメラと、
シミュレーション装置とを備え、
前記カメラは、実世界の製造ラインの土台に配置されたランドマークの画像を前記シミュレーション装置に送信し、
前記シミュレーション装置は、
前記画像内の前記ランドマーク上に均等に配置された複数のマーカーを解析し、
前記カメラから見た前記複数のマーカーの各々の形状および配置間隔に基づいて、前記土台の歪みを推定し、
前記推定の結果に基づいて、３Ｄ（Dimensional）空間で再現された前記製造ラインにおいて、前記土台の歪みを再現し、
前記３Ｄ空間において、歪んだ前記土台上のワークに対する多関節ロボットの加工処理におけるティーチングデータを修正し、
前記ティーチングデータの修正結果を、前記多関節ロボットの制御装置にフィードバックする、シミュレーションシステム。

【請求項2】

前記ティーチングデータを修正することは、前記多関節ロボットに備え付けられた電動工具のトルクを調整することを含む、請求項１に記載のシミュレーションシステム。

【請求項3】

前記ティーチングデータを修正することは、前記多関節ロボットが嵌合動作において前記ワークにかける力を調整することを含む、請求項１に記載のシミュレーションシステム。

【請求項4】

前記土台の歪みを再現することは、前記土台の歪みに基づいて、前記土台上の前記ワークの歪みを再現することを含む、請求項１～３のいずれかに記載のシミュレーションシステム。

【請求項5】

前記シミュレーション装置は、
前記ワークの材質情報をストレージから読み出し、
前記ワークの歪み量と前記ワークの前記材質情報とから、前記ティーチングデータの修正量を算出する、請求項４に記載のシミュレーションシステム。

【請求項6】

前記ティーチングデータの修正量を算出することは、
有限要素法を用いて、前記ワークの歪んでいる部分の応力を算出することと、
前記応力に基づいて、前記ティーチングデータの修正量を算出することとを含む、請求項５に記載のシミュレーションシステム。

【請求項7】

前記ランドマークは、前記土台に分散配置された複数のランドマークを含み、
前記土台の歪みを推定することは、前記複数のランドマークの各々から、前記土台の各部分の歪みを推定することを含む、請求項１～３のいずれかに記載のシミュレーションシステム。

【請求項8】

多関節ロボットに取り付けられたカメラにより、実世界の製造ラインの土台に配置されたランドマークの画像を撮影するステップと、
前記画像をシミュレーション装置に送信するステップと、
前記画像内の前記ランドマーク上に均等に配置された複数のマーカーを解析するステップと、
前記カメラから見た前記複数のマーカーの各々の形状および配置間隔に基づいて、前記土台の歪みを推定するステップと、
前記推定の結果に基づいて、３Ｄ空間で再現された前記製造ラインにおいて、前記土台の歪みを再現するステップと、
前記３Ｄ空間において、歪んだ前記土台上のワークに対する多関節ロボットの加工処理におけるティーチングデータを修正するステップと、
前記ティーチングデータの修正結果を、前記多関節ロボットの制御装置にフィードバックするステップとを備える、シミュレーション方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、シミュレーションシステムに関し、より特定的には、ロボットのティーチングデータの修正技術に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、産業用のロボットのティーチングのために、３Ｄ（Dimensional）シミュレーション技術が使用されている。３Ｄシミュレーションによるティーチングは、実際の製造ライン等を用意して動作させる必要がない。そのため、ユーザは、３Ｄシミュレータを使用することで、容易にかつ安価にロボットのティーチング処理を行うことができる。

【0003】

しかしながら、３Ｄシミュレーション上の物体の位置および姿勢は理想的な値である。これらの値は、必ずしも実空間における物体の位置および姿勢とは一致しない。そのため、ユーザは、実際の製造ラインを動作させることで、ロボットを再ティーチングしなければならない。特に、コネクタの嵌合作業、ネジ締め作業等の動作をロボットに行わせる場合、ユーザは、ロボットの実機を用いたティーチングを何度も繰り返す必要があった。そこで、より容易にかつ迅速に再ティーチングを完了させるための技術が望まれている。なお、物体の位置を検出してロボットを制御するために、何らかのマークを使用する技術が知られている。

【0004】

マークを使用したロボット制御に関し、例えば、特開２０１７－０８３２３４号公報（特許文献１）は、「サーチ用マークを用いて、計測対象の表面にラインレーザにより形成された光切断線が形成されている部分の座標を算出するマークサーチ部を備える」三次元形状計測装置を開示している（［要約］参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０１７－０８３２３４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１に開示された技術によると、実空間のワークの形状を検出することはできるかもしれない。しかしながら、特許文献１に開示された技術は、３Ｄシミュレーションを用いて作成したティーチングデータを実空間の製造ラインの土台等の歪みに応じて修正することができない。したがって、３Ｄシミュレーションを用いて作成したティーチングデータを実空間の製造ラインの土台等の歪みに応じて修正する技術が必要とされている。

【0007】

本開示は、上記のような背景に鑑みてなされたものであって、ある局面における目的は、３Ｄシミュレーションを用いて作成したティーチングデータを実空間の製造ラインの土台等の歪みに応じて修正する技術を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0008】

ある実施の形態に従うと、シミュレーションシステムは、多関節ロボットに取り付けられたカメラと、シミュレーション装置とを備える。カメラは、実世界の製造ラインの土台に配置されたランドマークの画像をシミュレーション装置に送信する。シミュレーション装置は、画像内のランドマーク上に均等に配置された複数のマーカーを解析し、カメラから見た複数のマーカーの各々の形状および配置間隔に基づいて、土台の歪みを推定し、推定の結果に基づいて、３Ｄ（Dimensional）空間で再現された製造ラインにおいて、土台の歪みを再現し、３Ｄ空間において、歪んだ土台上のワークに対する多関節ロボットの加工処理におけるティーチングデータを修正し、ティーチングデータの修正結果を、多関節ロボットの制御装置にフィードバックする。この開示によれば、シミュレーションシステムは、３Ｄ空間の製造ラインと、実世界の製造ラインとのずれに基づいて、多関節ロボットのティーチングデータを修正して、当該修正結果を制御装置にフィードバックし得る。

【0009】

上記の開示において、ティーチングデータを修正することは、多関節ロボットに備え付けられた電動工具のトルクを調整することを含む。この開示によれば、シミュレーションシステムは、３Ｄ空間の製造ラインと、実世界の製造ラインとのずれに基づいて、電動工具のトルクを調整し得る。

【0010】

上記の開示において、ティーチングデータを修正することは、多関節ロボットが嵌合動作においてワークにかける力を調整することを含む。この開示によれば、シミュレーションシステムは、３Ｄ空間の製造ラインと、実世界の製造ラインとのずれに基づいて、多関節ロボットが嵌合動作においてワークにかける力を調整し得る。

【0011】

上記の開示において、土台の歪みを再現することは、土台の歪みに基づいて、土台上のワークの歪みを再現することを含む。この開示によれば、シミュレーションシステムは、土台の歪みに基づいて、ワークのゆがみを再現し得る。また、シミュレーションシステムは、歪んだワークに対する加工処理のシミュレーションを行うことで、ティーチングデータを修正し得る。

【0012】

上記の開示において、シミュレーション装置は、ワークの材質情報をストレージから読み出し、ワークの歪み量とワークの材質情報とから、ティーチングデータの修正量を算出する。この開示によれば、シミュレーションシステムは、ワークの歪み量とワークの材質情報とに基づいて、ティーチングデータの修正量を算出し得る。

【0013】

上記の開示において、ティーチングデータの修正量を算出することは、有限要素法を用いて、ワークの歪んでいる部分の応力を算出することと、応力に基づいて、ティーチングデータの修正量を算出することとを含む。この開示によれば、シミュレーションシステムは、有限要素法を用いて、ティーチングデータの修正量を算出し得る。

【0014】

上記の開示において、ランドマークは、土台に分散配置された複数のランドマークを含む。土台の歪みを推定することは、複数のランドマークの各々から、土台の各部分の歪みを推定することを含む。この開示によれば、シミュレーションシステムは、複数のランドマークを用いて、土台の各部分の歪みを推定し得る。

【0015】

他の実施の形態に従うと、シミュレーション方法が提供される。シミュレーション方法は、多関節ロボットに取り付けられたカメラにより、実世界の製造ラインの土台に配置されたランドマークの画像を撮影するステップと、画像をシミュレーション装置に送信するステップと、画像内のランドマーク上に均等に配置された複数のマーカーを解析するステップと、カメラから見た複数のマーカーの各々の形状および配置間隔に基づいて、土台の歪みを推定するステップと、推定の結果に基づいて、３Ｄ空間で再現された製造ラインにおいて、土台の歪みを再現するステップと、３Ｄ空間において、歪んだ土台上のワークに対する多関節ロボットの加工処理におけるティーチングデータを修正するステップと、ティーチングデータの修正結果を、多関節ロボットの制御装置にフィードバックするステップとを備える。この開示によれば、シミュレーション方法は、３Ｄ空間の製造ラインと、実世界の製造ラインとのずれに基づいて、多関節ロボットのティーチングデータを修正して、当該修正結果を制御装置にフィードバックし得る。

【発明の効果】

【0016】

ある実施の形態に従うと、３Ｄシミュレーションを用いて作成したティーチングデータを実空間の製造ラインの土台等の歪みに応じて修正できる。

【0017】

この開示内容の上記および他の目的、特徴、局面および利点は、添付の図面と関連して理解される本開示に関する次の詳細な説明から明らかとなるであろう。

【図面の簡単な説明】

【0018】

【図1】本開示の技術を適用可能な製造ライン１０の一例を示す図である。

【図2】本実施の形態に従うシステム２０の構成の一例を示す図である。

【図3】情報処理装置２００のハードウェア構成の一例を示す図である。

【図4】土台１２０の歪みの種類の一例を示す図である。

【図5】システム２０のキャリブレーションの手順の一例を示す図である。

【図6】カメラ１１１の第１のキャリブレーション５１０の具体例を示す図である。

【図7】ランドマーク１５０の位置を検出する手順の一例を示す図である。

【図8】ランドマーク１５０の姿勢を検出する手順の一例を示す図である。

【図9】ランドマーク１５０の配置の一例を示す図である。

【図10】ワーク１４０にかかる垂直応力を算出する手順の一例を示す図である。

【図11】３Ｄシミュレーション上で歪んだワーク１４０に加工（ネジ締め）を行った様子を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0019】

以下、図面を参照しつつ、本開示に係る技術思想の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

【0020】

＜Ａ．適用例＞
図１は、本開示の技術を適用可能な製造ライン１０の一例を示す図である。図１を参照して、製造ライン１０の構成、３Ｄシミュレーションを用いたティーチングの課題、および、当該課題を解決する本開示の技術の概要について説明する。

【0021】

（ａ．製造ラインの構成）
製造ライン１０は、多関節ロボット１００と、土台１２０と、治具１３０とを含む。また、多関節ロボット１００は、先端にエンドエフェクタ１１０を備える。エンドエフェクタ１１０は、カメラ１１１と、工具１１２とを備える。

【0022】

製造ライン１０は、例えば、製品の組立ラインである。ワークは、製造ライン１０上で加工されることで、製品として完成する。なお、ここでの製品は、何らかの他の製品に使用される中間部材を含む。本明細書において、「ワーク」は、加工の対象となる物体である。例えば、ワークは、基板、プラスチック部品、金属部品、または、これらを組み合わせた物体である。また、ワークへの「加工」は、ネジ締め、部品同士の嵌合、半田付け、穴開け、切削等の任意の工程を含む。

【0023】

多関節ロボット１００は、複数のサーボモータ等によって駆動するロボットである。多関節ロボット１００は、垂直多関節ロボット、水平多関節ロボット、パラレルリンクロボット、および、これらの構造を組み合わせたロボットを包含する。多関節ロボット１００は、ワーク１４０に対して、ネジ締め、部品同士の嵌合、半田付け、穴開け、切削等の任意の加工を行う。多関節ロボット１００は、制御装置２２０（図２参照）によって制御される。ある実施の形態に従うと、製造ライン１０は、各工程およびワーク１４０の搬送等の用途のために、複数の多関節ロボット１００を備える。

【0024】

土台１２０は、ワーク１４０を流すまたは配置するための土台である。ワーク１４０は、第１の加工を施されると、土台１２０上を移動する。次に、ワーク１４０は、移動先で第２の加工を施されると、再度土台１２０上を移動する。このように、製造ライン１０は、ワーク１４０の加工処理および移動処理を繰り返し実行するように構成される。ある実施の形態に従うと、製造ライン１０は、１つの土台１２０を備える。この場合、ワーク１４０は、１つの土台１２０上を移動する。他の実施の形態に従うと、製造ライン１０は、複数の土台１２０を備える。この場合、ワーク１４０は、各土台１２０でのワーク１４０に対する加工が完了する毎に、次の土台１２０に移動する。

【0025】

治具１３０は、ワーク１４０を固定する。また、治具１３０は、土台１２０に固定される。ワーク１４０は、加工される際に治具１３０の上に配置される。一例として、ワーク１４０は、搬送用の多関節ロボット１００により治具１３０の上に配置される。治具１３０は、例えば、ワーク１４０の外形に沿った枠を備えていたり、ワーク１４０に設けられたネジ穴に差し込むシャフトを備えていたりする。治具１３０は、これらの構成により、ワーク１４０を固定する。ある実施の形態に従うと、ワーク１４０は、土台１２０上に直接配置された状態で、加工されてもよい。

【0026】

エンドエフェクタ１１０は、多関節ロボット１００の先端に取り付けられるツールである。多関節ロボット１００は、エンドエフェクタ１１０を着脱可能に構成される。ユーザは、用途に応じて、多関節ロボット１００に異なるエンドエフェクタを取り付けて使用し得る。一例として、エンドエフェクタ１１０は、嵌合処理用のエンドエフェクタ、ネジ締め用のエンドエフェクタ、半田付け用のエンドエフェクタ等を含む。

【0027】

カメラ１１１は、多関節ロボット１００またはエンドエフェクタ１１０に取り付けられる。カメラ１１１は、土台１２０上のランドマーク１５０を撮影する。カメラ１１１は、制御装置２２０を介して、撮影したランドマーク１５０の画像を情報処理装置２００（図２参照）に送信する。ランドマーク１５０の用途については後述する。ある実施の形態に従うと、カメラ１１１は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラである。他の実施の形態に従うと、カメラ１１１は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）カメラである。

【0028】

工具１１２は、エンドエフェクタ１１０に備え付けられる工具であり、ワーク１４０を加工する、工具１１２は、ワーク１４０に嵌合する部品を把持するロボットハンド、ネジ締め等に使用される電動工具、および、その他の任意の加工処理に使用されるツールを包含する。

【0029】

（ｂ．３Ｄシミュレーションを用いたティーチングの課題）
次に、多関節ロボット１００のティーチング、および、３Ｄシミュレーションを用いたティーチングの実現方法、および、３Ｄシミュレーションを用いたティーチングの課題について説明する。

【0030】

まず、多関節ロボット１００のティーチングについて説明する。「ティーチング」は、多関節ロボット１００に対してある動作をさせるための調整作業である。例えば、ワーク１４０に対してネジ締め作業を行うとする。この場合、多関節ロボット１００は、ネジ締め位置に正確に移動する必要がある。なお、多関節ロボット１００の移動とは、工具１１２の先端を目的の位置に移動させるという意味である。ユーザは、多関節ロボット１００に目的の動作をさせるために、多関節ロボット１００に送信する命令を繰り返し変更して、多関節ロボット１００の動作を調整する必要がある。実空間のティーチングでは、ユーザは、制御装置２２０を介して、多関節ロボット１００を実際に動作させる。

【0031】

次に、３Ｄシミュレーションを用いたティーチングの実現方法について説明する。ユーザは、まず、シミュレータ（３Ｄシミュレータ）２１０（図２参照）内で、実空間の製造ライン１０を再現する。次に、ユーザは、３Ｄシミュレーション内で、疑似的な制御装置２２０を介して、多関節ロボット１００に命令を送信する。３Ｄ空間内の多関節ロボット１００は、疑似的な制御装置２２０から命令を受信すると、実空間と同様に動作する。ユーザは、３Ｄ空間内に構築された製造ライン１０および多関節ロボット１００を動かすことで、本番の製造ライン１０の構築前に多関節ロボット１００をティーチングし得る。

【0032】

次に、３Ｄシミュレーションを用いたティーチングの課題について説明する。３Ｄ空間内に再現された製造ライン１０に含まれる各物体は、理想的な配置および姿勢となっている。しかしながら、実空間に構築される製造ライン１０に含まれる各物体は、歪んでいることがある。例えば、土台１２０は、必ずしも完全に水平ではなく、わずかに傾いていることがある。また、土台１２０は、わずかにねじれていたり、たわんでいたりすることもある。このような土台１２０の歪み（傾き、ねじれおよび／またはたわみ）は、ワーク１４０に対する加工処理に悪影響を及ぼすことがある。そのため、ユーザは、３Ｄシミュレータ２１０を用いて作成したティーチングデータを、実空間の製造ライン１０（土台１２０）の歪みに合せて調整する必要がある。

【0033】

（ｃ．解決方法）
上記の課題を解決するために、本実施の形態に従うシステム（シミュレーションシステム）２０は、ランドマーク１５０を使用する。ランドマーク１５０は、マーカーを格子上に等間隔に並べたプレートである。「マーカー」は、ランドマーク１５０に格子上に等間隔に設けられた穴または印である。また、マーカーは、一例として、円形である。

【0034】

ランドマーク１５０は、土台１２０上に配置される。ある実施の形態に従うと、ランドマーク１５０は、ワーク１４０または治具１３０の近傍に配置される。他の実施の形態に従うと、複数のランドマーク１５０が、土台１２０上に均等な距離を開けて分散配置される。さらに、他の実施の形態に従うと、土台１２０の全面がランドマーク１５０として構成される。カメラ１１１は、ランドマーク１５０を撮影して、ランドマーク１５０の画像を制御装置２２０に送信する。制御装置２２０は、情報処理装置２００に画像を転送する。ある実施の形態に従うと、カメラ１１１は、情報処理装置２００に画像を直接転送する。

【0035】

情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、画像に写ったランドマーク１５０の歪みを検出する。より具体的には、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、画像内のランドマーク１５０上に均等に配置された複数のマーカーを解析する。次に、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、カメラ１１１から見た複数のマーカーの各々の形状および配置間隔に基づいて、土台１２０の歪みを推定する。土台１２０が理想的な形状および姿勢である場合、カメラ１１１から見た複数のマーカーの各々の形状および配置間隔に歪みはない。

【0036】

情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、推定の結果に基づいて、３Ｄ空間で再現された製造ライン１０において、土台１２０の歪みを再現する。また、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、土台１２０の歪みに基づいて、ワーク１４０の歪みも再現する。そして、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、３Ｄ空間において、歪んだ土台１２０上のワーク１４０に対する多関節ロボット１００の加工処理におけるティーチングデータを修正する。より具体的には、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、再現された歪んだ土台１２０に設置された治具１３０上のワーク１４０に対して加工処理のシミュレーションを行うことで、ティーチングデータを修正し得る。さらに、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、ティーチングデータの修正結果を、多関節ロボット１００の制御装置２２０にフィードバックする。こうすることで、多関節ロボット１００のティーチングデータは、実空間に構築された製造ライン１０（土台１２０）の歪みに合せて調整または修正される。

【0037】

一例として、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、土台１２０の歪みから、治具１３０上に配置されたワーク１４０の歪みを推定する。さらに、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、ワーク１４０の歪み量および材質情報に基づいて、多関節ロボット１００のティーチングデータの修正量を算出する。情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、ワーク１４０の歪み量および材質情報を取得すれば、有限要素法等を用いて、ワーク１４０の歪んでいる部分の応力を算出することができる。情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、算出された応力に基づいて、多関節ロボット１００のティーチングデータの修正量を算出し得る。

【0038】

＜Ｂ．システム構成＞
次に、図２および図３を参照して、本実施の形態に従うシステム２０の構成について説明する。本明細書において、「システム」は、１または複数の装置からなる構成、サーバ、クラウド環境に構築された仮想マシンもしくはコンテナ、または、これらの少なくとも一部からなる構成を包含する。また、装置は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、サーバ装置、タブレット、スマートフォン等の情報処理装置２００と、ＰＬＣ（Programmable Logic Controller）等の制御装置２２０と、多関節ロボット１００等の任意の機械装置とを含んでいてもよく、また、これらの組合せであってもよい。ある局面において、システム２０は、ディスプレイおよびキーボード等の入出力機器と接続されて、ユーザに使用されてもよい。他の局面において、システム２０は、ネットワークを介して、クラウドサービスまたはウェブアプリケーションとして、ユーザに各種機能を提供してもよい。この場合、ユーザは、自身の端末にインストールされたブラウザまたはクライアントソフトウェアを介して、システム２０の機能を使用し得る。

【0039】

図２は、本実施の形態に従うシステム２０の構成の一例を示す図である。システム２０は、情報処理装置２００と、制御装置２２０と、多関節ロボット１００とを含む。ある実施の形態に従うと、システム２０は、情報処理装置２００と、制御装置２２０とを含み、多関節ロボット１００を含まない。他の実施の形態に従うと、システム２０は、情報処理装置２００を含み、制御装置２２０と、多関節ロボット１００とを含まない。さらに他の実施の形態に従うと、情報処理装置２００および制御装置２２０は、一体型の装置として構成される。

【0040】

情報処理装置２００は、シミュレータ２１０を用いて、３Ｄシミュレーションを実行可能に構成される。シミュレータ２１０は、３Ｄ空間に製造ライン１０を再現する機能と、疑似的な制御装置２２０を再現する機能とを備える。ユーザは、疑似的な制御装置２２０にラダープログラム等を実行させることで、実空間と同様に、３Ｄ空間の製造ライン１０を動作させ得る。情報処理装置２００は、制御装置２２０を介して、カメラ１１１から、ランドマーク１５０の画像を受信する。ある実施の形態に従うと、シミュレータ２１０は、図３に示される情報処理装置２００のハードウェア上で実行されるソフトウェアとして実現され得る。他の実施の形態に従うと、シミュレータ２１０の機能の一部又は全ては、ハードウェアとして実現され得る。

【0041】

制御装置２２０は、多関節ロボット１００およびその他の任意の機械装置を制御する。また、制御装置２２０は、製造ライン１０に設けられた１つ以上のセンサから信号を取得する。一例として、制御装置２２０は、ＰＬＣである。他の例として、制御装置２２０は、ＰＬＣおよびロボットの制御装置を備えた統合コントローラである。制御装置２２０は、カメラ１１１から受信した画像を情報処理装置２００に転送する。

【0042】

図３は、情報処理装置２００のハードウェア構成の一例を示す図である。ある実施の形態に従うと、制御装置２２０は、ハードウェアの一部として、図３に示される各構成を備える。情報処理装置２００は、プロセッサ３０１と、メモリ３０２と、ストレージ３０３と、外部機器ＩＦ（Interface）３０４と、入力ＩＦ３０５と、出力ＩＦ３０６と、通信ＩＦ３０７とを含む。これらの各構成は、バス３０８を介して、相互に通信可能に接続される。

【0043】

プロセッサ３０１は、情報処理装置２００の各種機能を実現するためのプログラムを実行し得る。プロセッサ３０１は、例えば、少なくとも１つの集積回路によって構成される。ある実施の形態に従うと、情報処理装置２００は、例えば、少なくとも１つのＣＰＵ（Central Processing Unit）と、少なくとも１つのＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、少なくとも１つのＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、少なくとも１つのＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）またはこれらの組み合わせ等を含んでいてもよい。

【0044】

メモリ３０２は、プロセッサ３０１によって実行されるプログラムと、プロセッサ３０１によって参照されるデータとを格納する。ある局面において、メモリ３０２は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）またはＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等によって実現され得る。

【0045】

ストレージ３０３は、不揮発性メモリであり、プロセッサ３０１によって実行されるプログラムおよびプロセッサ３０１によって参照されるデータを格納している。その場合、プロセッサ３０１は、ストレージ３０３からメモリ３０２に読み出されたプログラムを実行し、ストレージ３０３からメモリ３０２に読み出されたデータを参照する。ある局面において、ストレージ３０３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）またはフラッシュメモリー等によって実現され得る。

【0046】

外部機器ＩＦ３０４は、プリンター、スキャナーおよび外付けＨＤＤ等の任意の外部機器に接続され得る。ある局面において、外部機器ＩＦ３０４は、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）端子等によって実現され得る。

【0047】

入力ＩＦ３０５は、キーボード、マウス、タッチパッドまたはゲームパッド等の任意の入力装置に接続され得る。ある局面において、入力ＩＦ３０５は、ＵＳＢ端子、ＰＳ／２端子およびＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）モジュール等によって実現され得る。

【0048】

出力ＩＦ３０６は、ブラウン管ディスプレイ、液晶ディスプレイまたは有機ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ等の任意の出力装置に接続され得る。ある局面において、出力ＩＦ３０６は、ＵＳＢ端子、Ｄ－ｓｕｂ端子、ＤＶＩ（Digital Visual Interface）端子、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition Multimedia Interface）端子およびディスプレイポート端子等によって実現され得る。

【0049】

通信ＩＦ３０７は、有線ネットワークまたは無線ネットワークを介して他の機器と接続される。ある局面において、通信ＩＦ３０７は、有線ＬＡＮ（Local Area Network）ポートおよびＷｉ-Ｆｉ（登録商標）（Wireless Fidelity）モジュール等によって実現され得る。他の局面において、通信ＩＦ３０７は、ＴＣＰ／ＩＰ（Transmission Control Protocol/Internet Protocol）、ＵＤＰ（User Datagram Protocol）等の通信プロトコルを用いてデータを送受信し得る。

【0050】

＜Ｃ．土台の歪みの検出方法＞
次に、図４～図９を参照して、システム２０が土台１２０の歪みを検出する方法について説明する。システム２０は、土台１２０の歪みに基づいて、土台１２０上または治具１３０上に配置されたワーク１４０の歪みを推定する。

【0051】

図４は、土台１２０の歪みの種類の一例を示す図である。土台１２０の歪みは、土台１２０の形状の変化である。一例として、「歪み」は、たわみ４１０、ねじれ４２０、たわみおよび傾きの組み合わせ４３０、ねじれおよび傾きの組み合わせ４４０を含む。また、歪みは、たわみ、ねじれおよび傾きの組み合わせを含む。

【0052】

図５は、システム２０のキャリブレーションの手順の一例を示す図である。システム２０は、ランドマーク１５０を正確に解析するために、カメラ１１１のキャリブレーションを必要とする。キャリブレーションは、カメラ１１１単体のキャリブレーションである第１のキャリブレーション５１０と、多関節ロボット１００に取り付けられたカメラ１１１のキャリブレーションである第２のキャリブレーション５２０とを含む。第１のキャリブレーション５１０および第２のキャリブレーション５２０の完了後に、システム２０は、ランドマーク１５０の位置および姿勢の検出５３０を行い得る。

【0053】

第１のキャリブレーション５１０において、システム２０は、カメラ１１１単体のキャリブレーションを実行する。当該キャリブレーションは、カメラ１１１がランドマーク１５０を撮像するときの互いの位置関係を定義するための処理である。ここでの位置関係とは、カメラ１１１からランドマーク１５０までの距離、カメラ１１１がランドマーク１５０を撮像する向き（ランドマーク１５０が並ぶ方向等に基づく）の少なくとも１つを含む。ある実施の形態に従うと、カメラ１１１のキャリブレーションは、カメラ１１１を多関節ロボット１００から取り外した状態で行われてもよい。他の実施の形態に従うと、カメラ１１１のキャリブレーションは、カメラ１１１を多関節ロボット１００に取り付けた状態で行われてもよい。また、他の局面において、カメラ１１１のキャリブレーションは、実空間でのみ行われてもよいし、３Ｄ空間および実空間の両方で行われてもよい。ある実施の形態に従うと、第１のキャリブレーション５１０は、Z.Zhangの手法によるキャリブレーションである。Z.Zhangの手法によるキャリブレーションについては、図６を参照して後述する。

【0054】

第２のキャリブレーション５２０において、システム２０は、多関節ロボット１００に取り付けられたカメラ１１１のキャリブレーションを行う。システム２０は、多関節ロボット１００に取り付けられたカメラ１１１でランドマーク１５０を撮像することでキャリブレーションを行う。一例として、システム２０は、ロボット座標系におけるカメラ１１１の位置情報およびランドマーク１５０の位置関係の入力を予め受け付ける。これらの位置情報は、理想的な位置情報である。カメラ１１１の位置は、例えば、多関節ロボット１００の根元（ロボット座標系の基準点）からみ見たカメラ１１１の位置である。また、ランドマーク１５０の位置は、例えば、多関節ロボット１００の根元（ロボット座標系の基準点）から見たランドマーク１５０の位置である。次に、システム２０は、多関節ロボット１００に取り付けられたカメラ１１１でランドマーク１５０を撮影する。システム２０は、得られた画像を解析し、理想的なカメラ１１１および理想的なランドマーク１５０の位置関係と実際のカメラ１１１および理想的なランドマーク１５０の位置関係とのずれを修正する。

【0055】

ランドマーク１５０の位置および姿勢の検出５３０において、システム２０は、カメラ１１１から見たランドマーク１５０の理想的な形状および姿勢と、カメラ１１１から見たランドマーク１５０の実際の形状および姿勢との差分を抽出する。カメラ１１１から見たランドマーク１５０の理想的な形状および姿勢とは、３Ｄ空間における多関節ロボット１００からランドマーク１５０までの距離および方向であるとも言える。また、カメラ１１１から見たランドマーク１５０の実際の形状および姿勢とは、実空間における多関節ロボット１００からランドマーク１５０までの距離および方向であるとも言える。システム２０は、当該差分に基づいて、土台１２０の歪みを推定する。

【0056】

図６は、カメラ１１１の第１のキャリブレーション５１０の具体例を示す図である。図６を参照して、Z.Zhangの手法によるキャリブレーションの手順について説明する。

【0057】

システム２０は、ランドマーク１５０の設計情報（マーカーの位置）の入力を予め受け付ける。ランドマーク１５０の設計情報は、マーカーが平面状に配置されているという制約情報を含む。ある実施の形態に従うと、ランドマーク１５０の設計情報は、さらに、マーカーの形状およびマーカーの設置間隔の情報を含む。システム２０は、画像を解析し、上記の制約情報に基づいて、ランドマーク１５０の姿勢を画像から推定する。さらに、システム２０は、カメラ１１１のレンズの歪み係数も同時に算出する。

【0058】

一例として、システム２０は、ランドマーク１５０の１０枚以上の画像を撮影する。これにより、システム２０は、ランドマーク１５０の位置および姿勢とレンズの歪みとを推定する。一例として、システム２０は、第１のキャリブレーション５１０のために、以下の条件で、ランドマーク１５０を１０～２０枚程度撮影する。

【0059】

撮影された複数の画像は、以下の条件を満たすことが望ましい。第１の条件として、撮影された複数の画像は、カメラ１１１から見た距離が異なる画像を含む。例えば、撮影された複数の画像は、システム２０が実際にランドマーク１５０を検出する距離範囲内で、カメラ１１１から見た距離が異なる３枚以上の画像を含むことが望ましい。第２条件として、撮影された複数の画像は、カメラ１１１に正対したランドマーク１５０の画像を含む。第３条件として、撮影された複数の画像は、カメラ１１１から見て傾いたランドマーク１５０の画像を含む。例えば、カメラ１１１から見て傾いたランドマーク１５０の画像は、ランドマーク１５０上のマーカーの形状が崩れない範囲の角度でランドマーク１５０が上下左右のいずれかに傾いた画像である。なお、撮影された複数の画像は、ランドマーク１５０が上下左右の各方向に傾いた画像を均等に含むことが望ましい。第４条件として、撮影された複数の画像は、ランドマーク１５０をカメラ１１１の撮像範囲の中心に配置した画像を含む。第５条件として、撮影された複数の画像は、ランドマーク１５０をカメラ１１１の撮像範囲の隅に配置した画像を含む。第６条件として、撮影された複数の画像は、第１条件～第５条件で撮影された画像を偏り無く含む。

【0060】

また、ランドマーク１５０の撮影環境は、以下の条件を満たすことが望ましい。第１の条件として、ランドマーク１５０の撮影環境は、ピントずれが起きない環境である。第２の条件として、ランドマーク１５０の撮影環境は、ランドマーク１５０上の全てのマーカーが、カメラ１１１の視野からはみ出さない。ランドマーク１５０上のマーカーの一部が、カメラ１１１の視野からはみ出すことはある。第３の条件として、ランドマーク１５０の撮影環境は、光の反射などでハレーションが起きない環境である。

【0061】

さらに、撮影されるランドマーク１５０は、以下の条件を満たすことが望ましい。第１の条件として、ランドマーク１５０は、カメラ１１１から見て、視野の１／４以上を占めるサイズである。第２の条件として、ランドマーク１５０に設けられたマーカーの列数(行数)は、３～２１の奇数である。

【0062】

ランドマーク１５０の撮影方法は、２通りある。第１の撮影方法６１０は、ランドマーク１５０を固定して、カメラ１１１を移動させる方法である。第２の撮影方法６２０は、カメラ１１１を固定して、ランドマーク１５０を移動させる方法である。複数の画像６３０は、第１のキャリブレーション５１０で撮影される画像の一例を示す図である。

【0063】

図７は、ランドマーク１５０の位置を検出する手順の一例を示す図である。図７に示される処理は、ランドマーク１５０の位置および姿勢の検出５３０のうち、ランドマーク１５０の位置の検出に相当する。

【0064】

まず、システム２０は、カメラ１１１をランドマーク１５０の撮影位置に移動させる。一例として、システム２０は、予め定められた位置および姿勢のランドマーク１５０の画像が得られる位置に、カメラ１１１を移動させる。システム２０は、画像に写った各マーカーの形状およびマーカー間の距離に基づいて、カメラ１１１の位置を調整する。次に、システム２０は、カメラからランドマーク１５０までの相対距離を算出する。一例として、システム２０は、カメラ座標系に基づいて当該相対距離を算出する。

【0065】

さらに、システム２０は、カメラ１１１からランドマーク１５０までの相対距離に基づいて、ロボット座標系におけるランドマーク１５０の位置を算出する。一例として、システム２０は、多関節ロボット１００の各関節の角度と、カメラ１１１の取り付け位置とに基づいて、ロボット座標系におけるカメラ１１１の座標を算出する。さらに、システム２０は、ロボット座標系におけるカメラ１１１の座標に、カメラからランドマーク１５０までの相対距離を加算することで、ロボット座標系におけるランドマーク１５０の位置を算出し得る。

【0066】

図８は、ランドマーク１５０の姿勢を検出する手順の一例を示す図である。図８に示される処理は、ランドマーク１５０の位置および姿勢の検出５３０のうち、ランドマーク１５０の姿勢の検出に相当する。

【0067】

システム２０は、予め定められた位置に移動したカメラ１１１から画像を取得し、当該画像を解析する。システム２０は、カメラ１１１およびランドマーク１５０間の相対距離と、マーカーの位置ずれとに基づいて、ランドマーク１５０の姿勢を推定する。マーカーの位置ずれとは、マーカーの理想的な位置と、実際に撮影された画像に写ったマーカーとの位置のずれである。例えば、真上からランドマーク１５０を見た場合、各マーカーは均等な間隔で並んでいる。しかしながら、土台１２０が歪んでいる場合、画像に写った各マーカーの形状およびマーカー間の間隔も変化する。システム２０は、Solve PnPのプログラム等を用いて、カメラ１１１およびランドマーク１５０間の相対位置・姿勢を推定する。これにより、システム２０は、土台１２０の歪みを推定し得る。さらに、システム２０は、土台１２０の歪みから、治具１３０に配置されたワーク１４０または土台１２０に直接配置されたワーク１４０の歪みも推定し得る。

【0068】

ある実施の形態に従うと、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、図７および図８の処理を実行するための命令を制御装置２２０に随時出力する。この場合、制御装置２２０は、受信した命令に従って多関節ロボット１００を駆動させる。他の実施の形態に従うと、制御装置２２０は、予めインストールされたプログラムに従って多関節ロボット１００を駆動させる。この場合、情報処理装置２００（シミュレータ２１０）は、制御装置２２０に命令を送信せずに、制御装置２２０から画像およびカメラ１１１の位置情報等を受信する。

【0069】

図９は、ランドマーク１５０の配置の一例を示す図である。図９に示されるように、ランドマーク１５０は、土台１２０上に均等間隔で分散配置されてもよい。この場合、システム２０が検知するランドマーク１５０は、土台に分散配置された複数のランドマーク１５０を含むと言える。また、土台１２０の歪みを推定することは、複数のランドマーク１５０の各々から、土台１２０の各部分の歪みを推定することを含むと言える。システム２０は、分散配置された各ランドマーク１５０の位置および姿勢から、土台１２０の各部分の歪みを推定し得る。また、システム２０は、土台１２０の各部分の歪みから、土台１２０全体の歪みを推定し得る。ある実施の形態に従うと、土台１２０全面がランドマーク１５０として構成される。他の実施の形態に従うと、ランドマーク１５０は、ワーク１４０または治具１３０の近傍のみに配置される。

【0070】

＜Ｄ．ティーチングデータの修正方法＞
次に、図１０および図１１を参照して、ティーチングデータを修正する手順について説明する。ある実施の形態に従うと、ティーチングデータの修正は、多関節ロボット１００の位置および姿勢の修正を含む。他の実施の形態に従うと、ティーチングデータの修正は、多関節ロボット１００に備え付けられた電動工具のトルクの調整を含む。また、他の実施の形態に従うと、ティーチングデータの修正は、嵌合処理において、ワーク１４０に嵌合部品（プラグ等）を押し付ける強さ（多関節ロボット１００が嵌合動作においてワーク１４０にかける力）の調整を含む。さらに、他の実施の形態に従うと、ティーチングデータの修正は、多関節ロボット１００の位置および姿勢の修正と、動工具のトルクの調整またはワーク１４０に嵌合部品（プラグ等）を押し付ける強さの調整とを含む。

【0071】

図１０は、ワーク１４０にかかる垂直応力を算出する手順の一例を示す図である。システム２０は、土台１２０の歪みを検出すると、３Ｄ空間内で、土台１２０の歪みを再現する。そして、システム２０は、歪んだ土台１２０上の治具１３０に配置されたワーク１４０、または、歪んだ土台１２０上に直接配置されたワーク１４０に対して加工を加える場合に、ワーク１４０に発生する応力を算出する。例えば、加工がネジ締めである場合、システム２０は、ワーク１４０にネジを締めた場合にワーク１４０に発生する応力を算出する。

【0072】

システム２０は、一例として、有限要素法により、ワーク１４０に発生する応力を算出する。この場合、システム２０は、３Ｄ空間において、メッシュ構造で再現されたワーク１４０の形状を変化させることで、ワーク１４０の発生する応力を算出する。形状変化１０１０は、歪みのないワーク１４０にネジ１０００を締めた場合の形状変化である。形状変化１０２０は、歪みのあるワーク１４０（例えば、傾いているワーク１４０）にネジ１０００を締めた場合の形状変化である。

【0073】

システム２０は、３Ｄ空間内に再現された歪んだワーク１４０に加工を行った場合にワーク１４０に発生する応力に応じて、多関節ロボット１００のティーチングデータを修正し得る。より具体的には、システム２０は、ワーク１４０に発生する応力が予め定められた値以下となるように、多関節ロボット１００の位置および姿勢を調整する。他の実施の形態に従うと、システム２０は、ワーク１４０に発生する応力が予め定められた値以下となるように、多関節ロボット１００に備え付けられた電動工具のトルクを調整する。また、他の実施の形態に従うと、システム２０は、ワーク１４０に発生する応力が予め定められた値以下となるように、嵌合処理時に多関節ロボット１００がワーク１４０に加える力を調整する。

【0074】

図１１は、３Ｄシミュレーション上で歪んだワーク１４０に加工（ネジ締め）を行った様子を示す図である。図１１の例では、治具１３０が描かれていないが、実際には、ワーク１４０は、治具１３０上に配置される。

【0075】

システム２０は、図９に示された各ランドマーク１５０の位置・姿勢に基づいて、土台１２０の歪みを求める。次に、システム２０は、３Ｄ空間で、図１１のように、土台１２０の歪みを再現する。より具体的には、システム２０は、３Ｄ空間で、土台１２０の歪んだ部分のメッシュの位置および姿勢を変化させる。

【0076】

システム２０は、同様に、３Ｄ空間で、土台１２０上（または治具１３０上）のワーク１４０のメッシュの位置および姿勢も変化させる。システム２０は、３Ｄ空間で、歪んだワーク１４０に対する加工（ネジ締め、嵌合等）を行い、ワーク１４０に発生する応力を算出する。次に、システム２０は、ワーク１４０に発生する応力が一定以下になるように、多関節ロボット１００の位置・姿勢、電動工具のトルク、嵌合時にワーク１４０を押す力等を調整する。システム２０は、修正後（調整後）のティーチングデータを制御装置２２０にフィードバックする。

【0077】

以上説明した通り、本実施の形態に従うシステム２０は、カメラ１１１によりランドマーク１５０を撮影し、画像に写ったランドマーク１５０を解析することで、製造ライン１０における土台１２０の歪みを検出する。また、システム２０は、３Ｄ空間内で土台１２０の歪みを再現する。また、システム２０は、３Ｄ空間において、歪んだ土台１２０上のワーク１４０に対する多関節ロボット１００の加工処理におけるティーチングデータを修正する。そして、システム２０は、ティーチングデータの修正結果を、多関節ロボット１００の制御装置２２０にフィードバックする。

【0078】

＜Ｅ．付記＞
以上のように、本実施の形態は以下のような開示を含む。
［構成１］
多関節ロボット（１００）に取り付けられたカメラ（１１１）と、
シミュレーション装置（２００）とを備え、
前記カメラ（１１１）は、実世界の製造ライン（１０）の土台（１２０）に配置されたランドマーク（１５０）の画像を前記シミュレーション装置（２００）に送信し、
前記シミュレーション装置（２００）は、
前記画像内の前記ランドマーク（１５０）上に均等に配置された複数のマーカーを解析し、
前記カメラ（１１１）から見た前記複数のマーカーの各々の形状および配置間隔に基づいて、前記土台（１２０）の歪みを推定し、
前記推定の結果に基づいて、３Ｄ（Dimensional）空間で再現された前記製造ライン（１０）において、前記土台（１２０）の歪みを再現し、
前記３Ｄ空間において、歪んだ前記土台（１２０）上のワーク（１４０）に対する多関節ロボットの加工処理におけるティーチングデータを修正し、
前記ティーチングデータの修正結果を、前記多関節ロボットの制御装置にフィードバックする、シミュレーションシステム（２０）。
［構成２］
前記ティーチングデータを修正することは、前記多関節ロボットに備え付けられた電動工具のトルクを調整することを含む、構成１に記載のシミュレーションシステム（２０）。
［構成３］
前記ティーチングデータを修正することは、前記多関節ロボットが嵌合動作において前記ワーク（１４０）にかける力を調整することを含む、構成１に記載のシミュレーションシステム（２０）。
［構成４］
前記土台（１２０）の歪みを再現することは、前記土台（１２０）の歪みに基づいて、前記土台（１２０）上の前記ワーク（１４０）の歪みを再現することを含む、構成１～３のいずれかに記載のシミュレーションシステム（２０）。
［構成５］
前記シミュレーション装置（２００）は、
前記ワーク（１４０）の材質情報をストレージから読み出し、
前記ワーク（１４０）の歪み量と前記ワーク（１４０）の前記材質情報とから、前記ティーチングデータの修正量を算出する、構成４に記載のシミュレーションシステム（２０）。
［構成６］
前記ティーチングデータの修正量を算出することは、
有限要素法を用いて、前記ワーク（１４０）の歪んでいる部分の応力を算出することと、
前記応力に基づいて、前記ティーチングデータの修正量を算出することとを含む、構成５に記載のシミュレーションシステム（２０）。
［構成７］
前記ランドマーク（１５０）は、前記土台（１２０）に分散配置された複数のランドマーク（１５０）を含み、
前記土台（１２０）の歪みを推定することは、前記複数のランドマーク（１５０）の各々から、前記土台（１２０）の各部分の歪みを推定することを含む、構成１～３のいずれかに記載のシミュレーションシステム（２０）。
［構成８］
多関節ロボット（１００）に取り付けられたカメラ（１１１）により、実世界の製造ライン（１０）の土台（１２０）に配置されたランドマーク（１５０）の画像を撮影するステップと、
前記画像をシミュレーション装置（２００）に送信するステップと、
前記画像内の前記ランドマーク（１５０）上に均等に配置された複数のマーカーを解析するステップと、
前記カメラ（１１１）から見た前記複数のマーカーの各々の形状および配置間隔に基づいて、前記土台（１２０）の歪みを推定するステップと、
前記推定の結果に基づいて、３Ｄ空間で再現された前記製造ライン（１０）において、前記土台（１２０）の歪みを再現するステップと、
前記３Ｄ空間において、歪んだ前記土台（１２０）上のワーク（１４０）に対する多関節ロボットの加工処理におけるティーチングデータを修正するステップと、
前記ティーチングデータの修正結果を、前記多関節ロボットの制御装置にフィードバックするステップとを備える、シミュレーション方法。

【0079】

今回開示された実施の形態は全ての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内で全ての変更が含まれることが意図される。また、実施の形態および各変形例において説明された開示内容は、可能な限り、単独でも、組合わせても、実施することが意図される。

【符号の説明】

【0080】

１０ 製造ライン、２０ システム、１００ 多関節ロボット、１１０ エンドエフェクタ、１１１ カメラ、１１２ 工具、１２０ 土台、１３０ 治具、１４０ ワーク、１５０ ランドマーク、２００ 情報処理装置、２１０ シミュレータ、２２０ 制御装置、３０１ プロセッサ、３０２ メモリ、３０３ ストレージ、３０４ 外部機器ＩＦ、３０５ 入力ＩＦ、３０６ 出力ＩＦ、３０７ 通信ＩＦ、３０８ バス、４１０ たわみ、４２０ ねじれ、４３０ たわみおよび傾きの組み合わせ、４４０ ねじれおよび傾きの組み合わせ、５１０ 第１のキャリブレーション、５２０ 第２のキャリブレーション、５３０ ランドマーク１５０の位置および姿勢の検出、６１０ 第１の撮影方法、６２０ 第２の撮影方法、６３０ 画像、１０００ ネジ。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】