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2025-29455ロボットシステム、ブレーキ判定方法、および、ブレーキ判定プログラム
(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】P2025029455
(43)【公開日】2025-03-06
(54)【発明の名称】ロボットシステム、ブレーキ判定方法、および、ブレーキ判定プログラム
(51)【国際特許分類】
B25J 13/00 20060101AFI20250227BHJP
【ＦＩ】
B25J13/00 Z
【審査請求】未請求
【請求項の数】15
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023134127
(22)【出願日】2023-08-21
(71)【出願人】
【識別番号】000000974
【氏名又は名称】川崎重工業株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100104433
【弁理士】
【氏名又は名称】宮園 博一
(74)【代理人】
【識別番号】100202728
【弁理士】
【氏名又は名称】三森 智裕
(72)【発明者】
【氏名】永浜 恭秀
(72)【発明者】
【氏名】中村 豪
(72)【発明者】
【氏名】川井 淳
(72)【発明者】
【氏名】吉田（穗積） 由実
(72)【発明者】
【氏名】堀川 正博
【テーマコード（参考）】
3C707
【Ｆターム（参考）】
3C707AS01
3C707BS12
3C707HS27
3C707HT40
3C707KS21
3C707KV01
3C707LW12
(57)【要約】
【課題】電磁ブレーキの異常を精度よく判定することが可能なロボットシステム、ブレーキ判定方法、および、ブレーキ判定プログラムを提供する。
【解決手段】このロボットシステム１００は、ロボット１０の駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキ６０と、電磁ブレーキ６０に流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、制御部とを備える。制御部は、ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデル８０を用いることによって、電流信号に対する学習済みモデル８０からの予測値の出力として、推定ブレーキ動作信号を取得する。
【選択図】図１
【解決手段】このロボットシステム１００は、ロボット１０の駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキ６０と、電磁ブレーキ６０に流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、制御部とを備える。制御部は、ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデル８０を用いることによって、電流信号に対する学習済みモデル８０からの予測値の出力として、推定ブレーキ動作信号を取得する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキと、
前記電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、
前記ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える、ロボットシステム。
前記電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、
前記ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える、ロボットシステム。
【請求項2】
前記電磁ブレーキに対して徐々に大きさが変化する電圧を印加するブレーキ電源部をさらに備え、
前記制御部は、
前記ブレーキ電源部により徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより前記電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく前記電流信号を取得し、
取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として前記推定ブレーキ動作信号を取得する、請求項１に記載のロボットシステム。
前記制御部は、
前記ブレーキ電源部により徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより前記電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく前記電流信号を取得し、
取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として前記推定ブレーキ動作信号を取得する、請求項１に記載のロボットシステム。
【請求項3】
前記制御部は、取得された前記推定ブレーキ動作信号に基づいて、前記切替動作の切替タイミングにおいて前記電磁ブレーキに印加されているブレーキ駆動電圧を取得する、請求項１または２に記載のロボットシステム。
【請求項4】
前記切替動作の切替タイミングを検出する動作検出部と、
前記電流信号を前記説明変数として取得するとともに、前記動作検出部により検出された前記切替動作の状態を示す前記ブレーキ動作信号を前記目的変数として取得することによって、前記説明変数と前記目的変数とを用いた機械学習により前記学習済みモデルを生成する学習部とを、さらに備える、請求項１または２に記載のロボットシステム。
前記電流信号を前記説明変数として取得するとともに、前記動作検出部により検出された前記切替動作の状態を示す前記ブレーキ動作信号を前記目的変数として取得することによって、前記説明変数と前記目的変数とを用いた機械学習により前記学習済みモデルを生成する学習部とを、さらに備える、請求項１または２に記載のロボットシステム。
【請求項5】
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記切替動作における動作音を検出する動作音検出部を含み、
前記学習部は、前記動作音検出部により検出された検出信号に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、請求項４に記載のロボットシステム。
前記学習部は、前記動作音検出部により検出された検出信号に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、請求項４に記載のロボットシステム。
【請求項6】
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記切替動作における振動を検出する振動検出部を含み、
前記学習部は、前記振動検出部により検出された検出信号に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、請求項４に記載のロボットシステム。
前記学習部は、前記振動検出部により検出された検出信号に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、請求項４に記載のロボットシステム。
【請求項7】
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記モータに供給されるモータ駆動電流を検出し、
前記学習部は、前記モータ駆動電流に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、請求項４に記載のロボットシステム。
前記学習部は、前記モータ駆動電流に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、請求項４に記載のロボットシステム。
【請求項8】
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記モータの回転を検出するエンコーダを含み、
前記学習部は、前記エンコーダからの出力に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、請求項４に記載のロボットシステム。
前記学習部は、前記エンコーダからの出力に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、請求項４に記載のロボットシステム。
【請求項9】
前記制御部は、前記学習済みモデルからの予測値の出力として、前記切替動作において前記ブレーキ電源部により印加される電圧の変化が開始された時点から、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられた切替タイミングの時点までの時間を表す前記推定ブレーキ動作信号を取得する、請求項２に記載のロボットシステム。
【請求項10】
前記制御部は、前記ブレーキ電流検出部により検出された電流の交流成分が抽出された前記電流信号を前記説明変数として機械学習により生成された前記学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として前記推定ブレーキ動作信号を取得する、請求項１または２に記載のロボットシステム。
【請求項11】
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく電流信号を取得し、
前記電流信号を教師データの説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する、ブレーキ判定方法。
前記電流信号を教師データの説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する、ブレーキ判定方法。
【請求項12】
請求項１１に記載されたブレーキ判定方法をコンピュータに実行させる、ブレーキ判定プログラム。
【請求項13】
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキと、
前記電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、
前記ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作において前記電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える、ロボットシステム。
前記電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、
前記ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作において前記電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える、ロボットシステム。
【請求項14】
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく電流信号を取得し、
前記電流信号を教師データの説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作において前記電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する、ブレーキ判定方法。
前記電流信号を教師データの説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作において前記電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する、ブレーキ判定方法。
【請求項15】
請求項１４に記載されたブレーキ判定方法をコンピュータに実行させる、ブレーキ判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
この開示は、ロボットシステム、ブレーキ判定方法、および、ブレーキ判定プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、ブレーキ装置を備えるモータ駆動装置が知られている。たとえば、特許文献１では、摩擦式のブレーキ装置を備えるモータ駆動装置が記載されている。このブレーキ装置では、ブレーキコイルにブレーキコイル電圧を印加することにより生じる電磁力によって、アーマチュアが摩擦板から引き離されてモータのブレーキが解除される。また、特許文献１に記載のモータ駆動装置では、ブレーキ装置においてブレーキが正常に解除されているか否かが判定される。具体的には、ブレーキコイル電圧を印加した状態において、所定負荷にてモータを運転した時のモータ電流を観測し、予め設定されているブレーキ正常解除時電流との大小関係に基づいてブレーキが正常に解除されているか否かが判定される。特許文献１に記載のモータ駆動装置では、モータ電流がブレーキ正常解除時電流よりも大きい場合には、ブレーキが正常に解除されていないと判定されるとともに、ブレーキコイル電圧がより大きい値に変更される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特許第６２２７６１２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
しかしながら、上記特許文献１のモータ駆動装置のように、電流値などの検出された値が予め設定された所定のしきい値よりも大きいか否かを判定することによって電磁ブレーキであるブレーキの異常を判定する場合には、ノイズなどの外乱に起因して判定の精度が低下する。このため、電磁ブレーキの異常を精度よく判定することが望まれている。
【0005】
この開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、この開示の１つの目的は、電磁ブレーキの異常を精度よく判定することが可能なロボットシステム、ブレーキ判定方法、および、ブレーキ判定プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
この開示の第１の局面によるロボットシステムは、ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキと、電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、電流信号に対する学習済みモデルからの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える。
【0007】
この開示の第１の局面によるロボットシステムは、上記のように、ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、電流信号に対する学習済みモデルからの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部を備える。これにより、機械学習により生成された学習済みモデルからの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号が取得されるため、電磁ブレーキの切替動作による電流信号の変化とノイズなどの外乱による電流信号の変化とを精度よく区別できる。そのため、電流信号の変化の量、または、電流信号の変化の量の微分値を予め設定されたしきい値と比較することによってブレーキの切替動作を予測する場合に比べて、電磁ブレーキの切替動作の切替タイミングを精度よく予測できる。その結果、予測された切替タイミングに基づいて電磁ブレーキが正常に動作しているか否かを判定できるため、電磁ブレーキの異常を精度よく判定できる。なお、ここで言う「電磁ブレーキの異常の判定」とは、電磁ブレーキにおける各部の劣化や動作の不具合などの異常が発生しているか否かの判定のみならず、異常が発生しているとまでは至らないものの劣化が進行している進行度合いの判定や、将来的に異常が生じる寿命予測の判定などをも含む広い概念として記載している。
【0008】
この開示の第２の局面によるブレーキ判定方法は、ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく電流信号を取得し、電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された電流信号に対する学習済みモデルからの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する。
【0009】
この開示の第２の局面によるブレーキ判定方法は、上記のように、電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された電流信号に対する学習済みモデルからの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する。これにより、機械学習により生成された学習済みモデルからの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号が取得されるため、電磁ブレーキの切替動作による電流信号の変化とノイズなどの外乱による電流信号の変化とを精度よく区別できる。そのため、電流信号の変化の量または、電流信号の変化の量の微分値を予め設定されたしきい値と比較することによってブレーキの切替動作を予測する場合に比べて、電磁ブレーキの切替動作の切替タイミングを精度よく予測できる。その結果、予測された切替タイミングに基づいて電磁ブレーキが正常に動作しているか否かを判定できるため、電磁ブレーキの異常を精度よく判定可能なブレーキ判定方法を提供できる。
【0010】
この開示の第３の局面によるブレーキ判定プログラムは、第２の局面によるブレーキ判定方法をコンピュータに実行させる。
【0011】
この開示の第３の局面によるブレーキ判定プログラムは、上記のように、第２の局面によるブレーキ判定方法をコンピュータに実行させることにより、電磁ブレーキの異常を精度よく判定できる。
【0012】
この開示の第４の局面によるロボットシステムは、ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキと、電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作において電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、電流信号に対する学習済みモデルからの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える。
【0013】
この開示の第４の局面によるロボットシステムは、上記のように、ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作において電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、電流信号に対する学習済みモデルからの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部を備える。これにより、機械学習により生成された学習済みモデルからの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号が取得されるため、電磁ブレーキの切替動作による電流信号の変化とノイズなどの外乱による電流信号の変化とを精度よく区別できる。そのため、電流信号の変化の量または、電流信号の変化の量の微分値を予め設定されたしきい値と比較することによってブレーキの切替動作におけるブレーキ駆動電圧を予測する場合に比べて、電磁ブレーキの切替動作におけるブレーキ駆動電圧を精度よく予測できる。その結果、予測されたブレーキ駆動電圧に基づいて電磁ブレーキが正常に動作しているか否かを判定できるため、電磁ブレーキの異常を精度よく判定できる。
【0014】
この開示の第５の局面によるブレーキ判定方法は、ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく電流信号を取得し、電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作において電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された電流信号に対する学習済みモデルからの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する。
【0015】
この開示の第５の局面によるブレーキ判定方法は、上記のように、電流信号を教師データの説明変数とし、電磁ブレーキの制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作において電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を教師データの目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された電流信号に対する学習済みモデルからの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する。これにより、機械学習により生成された学習済みモデルからの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号が取得されるため、電磁ブレーキの切替動作による電流信号の変化とノイズなどの外乱による電流信号の変化とを精度よく区別できる。そのため、電流信号の変化の量または、電流信号の変化の量の微分値を予め設定されたしきい値と比較することよってブレーキの切替動作におけるブレーキ駆動電圧を予測する場合に比べて、電磁ブレーキの切替動作におけるブレーキ駆動電圧を精度よく予測できる。その結果、予測されたブレーキ駆動電圧に基づいて電磁ブレーキが正常に動作しているか否かを判定できるため、電磁ブレーキの異常を精度よく判定可能なブレーキ判定方法を提供できる。
【0016】
この開示の第６の局面によるブレーキ判定プログラムは、第５の局面によるブレーキ判定方法をコンピュータに実行させる。
【0017】
この開示の第６の局面によるブレーキ判定プログラムは、上記のように、第５の局面によるブレーキ判定方法をコンピュータに実行させることにより、電磁ブレーキの異常を精度よく判定できる。
【発明の効果】
【0018】
本開示によれば、電磁ブレーキの異常を精度よく判定できる。
【図面の簡単な説明】
【0019】
【図1】第１実施形態によるロボットシステムの全体構成を示した模式図である。
【図2】第１実施形態によるロボットシステムの構成を示したブロック図である。
【図3】モータおよび電磁ブレーキの構成を示した断面図である。
【図4】第１実施形態による学習済みモデルの生成方法を説明するためのフローチャート図である。
【図5】電磁ブレーキに印加される徐々に大きさが変化する電圧の一例を示した図である。
【図6】学習済みモデルの生成における電流信号の一例を示した図である。
【図7】動作音の検出信号に基づくブレーキ動作信号の取得の一例を示した図である。
【図8】学習装置による学習済みモデルの生成を説明するための図である。
【図9】第１実施形態のロボットシステムによるブレーキ判定方法を説明するためのフローチャート図である。
【図10】ブレーキ判定方法において取得される電流信号の一例を示した図である。
【図11】学習済みモデルを用いた推定ブレーキ動作信号の取得を説明するための図である。
【図12】推定ブレーキ動作信号に基づくブレーキ駆動電圧の取得を説明するための図である。
【図13】第２実施形態によるロボットシステムの構成を示したブロック図である。
【図14】第２実施形態におけるブレーキ動作信号の取得を説明するための図である。
【図15】第３実施形態によるロボットシステムの構成を示したブロック図である。
【図16】第３実施形態におけるブレーキ動作信号の取得の制御処理を説明するためのフローチャート図である。
【図17】第４実施形態によるロボットシステムの構成を示したブロック図である。
【図18】第４実施形態におけるブレーキ動作信号の取得の制御処理を説明するためのフローチャート図である。
【図19】第５実施形態によるロボットシステムの構成を示したブロック図である。
【図20】第５実施形態における電流信号の取得を説明するための図である。
【図21】第６実施形態によるロボットシステムの構成を示したブロック図である。
【図22】第６実施形態における目的変数としてのブレーキ駆動電圧の取得を説明するための図である。
【図23】第６実施形態のロボットシステムによるブレーキ判定方法を説明するためのフローチャート図である。
【図24】第１から第６実施形態の変形例によるブレーキ動作信号の第１例を示した図である。
【図25】第１から第６実施形態の変形例によるブレーキ動作信号の第２例を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【0020】
［第１実施形態］
以下、本開示を具体化した本開示の第１実施形態を図面に基づいて説明する。
以下、本開示を具体化した本開示の第１実施形態を図面に基づいて説明する。
【0021】
【0022】
（ロボットシステムの構成）
図１に示すように、第１実施形態によるロボットシステム１００は、ロボット１０、学習装置３０、および、検査装置４０を備えている。ロボット１０は、ロボットコントローラ２０を含む。ロボットシステム１００では、予め学習装置３０により機械学習により学習済みモデル８０が生成される。そして、ロボットシステム１００では、生成された学習済みモデル８０を用いて検査装置４０によりロボット１０に配置されている電磁ブレーキ６０の異常が判定される。なお、学習装置３０は、学習部の一例である。
図１に示すように、第１実施形態によるロボットシステム１００は、ロボット１０、学習装置３０、および、検査装置４０を備えている。ロボット１０は、ロボットコントローラ２０を含む。ロボットシステム１００では、予め学習装置３０により機械学習により学習済みモデル８０が生成される。そして、ロボットシステム１００では、生成された学習済みモデル８０を用いて検査装置４０によりロボット１０に配置されている電磁ブレーキ６０の異常が判定される。なお、学習装置３０は、学習部の一例である。
【0023】
図２に示すように、ロボット１０は、ロボットアーム１１を含む。ロボット１０は、たとえば、ロボットアーム１１と、ロボットアーム１１の先端に取り付けられたエンドエフェクタとを動作させることにより、運搬、組立、および、工作などのハンドリング作業を行う産業用ロボットである。ロボットアーム１１は、たとえば、複数のリンク部材と複数のリンク部材同士を接続する関節部とを有する６軸の垂直多関節ロボットアームである。すなわち、ロボットアーム１１には、６つの関節部が配置されている。そして、ロボットアーム１１の６つの関節部の各々には、ロボット１０の駆動源となるモータ５０が配置されている。モータ５０の駆動力により６つの関節部の各々が回転することによって、ロボットアーム１１は動作する。モータ５０は、ロボットコントローラ２０によってサーボ制御されるサーボモータである。モータ５０は、たとえば、インバータ回路を含むモータドライバから供給される電流により動作するブラシレスＤＣサーボモータである。また、モータ５０には、電磁ブレーキ６０が配置されている。電磁ブレーキ６０は、モータ５０の回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える。
【0024】
図３に示すように、モータ５０には、モータ５０の回転を検出するエンコーダ５１が配置されている。エンコーダ５１は、検出されたモータ５０の回転に関する信号をロボットコントローラ２０に対して出力する。たとえば、エンコーダ５１は、モータ５０の回転角度の位置を示す信号を出力する。エンコーダ５１は、モータ５０の回転軸であるシャフト５５に配置されている。モータ５０には、筐体の一部として円盤状のブラケット５２が配置されている。モータ５０では、ステータ５３に配置されたＵ相Ｖ相Ｗ相の３相のコイルに対してモータドライバから電流が流されることによって、複数の永久磁石が配置されたロータ５４が回転する。ロータ５４はシャフト５５と一体的に回転する。モータ５０では、ステータ５３のコイルに流される電流が制御されることによって、シャフト５５の回転が制御される。
【0025】
電磁ブレーキ６０は、モータ５０の内部において、ブラケット５２に配置されている。電磁ブレーキ６０は、モータ５０のシャフト５５の回転の停止または制動を行う。電磁ブレーキ６０は、ヨーク６１、コイル６２、弾性部材６３、アーマチュア６４、および、摩擦部材６５を有する。電磁ブレーキ６０では、ヨーク６１に配置されたコイル６２に電圧が印加されていない場合には、弾性部材６３の弾性力によって、アーマチュア６４が摩擦部材６５の摩擦面に押し付けられる。弾性部材６３は、たとえば、コイルばねである。摩擦部材６５はシャフト５５と一体的に回転し、アーマチュア６４は回転しないため、アーマチュア６４との摩擦により摩擦部材６５の回転が制動されることにより、シャフト５５の回転が制動される。すなわち、電磁ブレーキ６０は、コイル６２に電圧が印加されていない場合にブレーキがオンの制動状態となる無励磁作動型である。そして、電磁ブレーキ６０では、コイル６２に所定のブレーキ駆動電圧が印加された場合に、磁力が発生することにより弾性部材６３の弾性力に抗しながらアーマチュア６４が摩擦部材６５から離間する方向に移動する。すなわち、電磁ブレーキ６０は、所定の大きさのブレーキ駆動電圧が印加された場合に、制動状態から解放状態に切り替えられる。なお、電磁ブレーキ６０では、コイル６２に電圧が印加されていない状態のヨーク６１とアーマチュア６４との間の隙間であるギャップの大きさに応じて、ブレーキ駆動電圧の大きさが変化する。電磁ブレーキ６０の繰り返しの使用により摩擦部材６５の摩耗によってギャップの大きさが大きくなった場合には、解放状態と制動状態とを切り替える切替動作におけるブレーキ駆動電圧が大きくなる。
【0026】
たとえば、電磁ブレーキ６０が無励磁型ブレーキである場合において、電磁ブレーキ６０に印加される電圧を０Ｖから２４Ｖまで徐々に上昇させた場合には、電圧が２４Ｖまで上昇する前に、制動状態から解放状態に切り替えられる。この制動状態から解放状態に切り替えられる切替動作におけるブレーキ駆動電圧を、吸引電圧とする。また、電磁ブレーキ６０が無励磁型ブレーキである場合において、印加される電圧を２４Ｖから０Ｖまで徐々に下降させた場合には、電圧が０Ｖまで下降する前に、解放状態から制動状態に切り替えらえれる。この解放状態から制動状態に切り替えられる切替動作におけるブレーキ駆動電圧を、釈放電圧とする。吸引電圧および釈放電圧の値、または、吸引電圧および釈放電圧の経時的な変化、および変化の傾向を検出することによって、電磁ブレーキ６０における摩擦部材６５の摩耗などの電磁ブレーキ６０の劣化診断、および、寿命予測が可能となる。たとえば、摩擦部材６５の摩耗度合いが大きくなると、吸引電圧が上昇する。
【0027】
また、図２に示すように、ロボットコントローラ２０は、制御部２１、ブレーキ電源部２２、ブレーキ電流検出部２３、および、モータ電流検出部２４を有する。
【0028】
制御部２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などのメモリと、ハードディスクなどの記憶装置とを含むコンピュータである。制御部２１は、記憶装置に記憶されたプログラムおよびパラメータなどに基づいて、演算装置による制御処理を実行する。また、制御部２１は、通信モジュールを含む。制御部２１は、通信モジュールを介して学習装置３０および検査装置４０の各々と互いに通信する。制御部２１は、ロボット１０の各部の動作を制御する。制御部２１は、たとえば、ロボット１０の動作の全体の制御を行うメインＣＰＵとモータ５０に供給される電流の制御を行うサーボＣＰＵとを有する。制御部２１のサーボＣＰＵは、モータ５０に供給される電流を生成するモータドライバを動作させる動作信号を出力する。なお、制御部２１が１つのＣＰＵにより制御処理を行うようにしてもよい。
【0029】
ブレーキ電源部２２は、電磁ブレーキ６０のコイル６２に所定の電圧を印加する。ブレーキ電源部２２は、制御部２１の制御によりコイル６２に印加する電圧の大きさを変更する。ブレーキ電流検出部２３は、電磁ブレーキ６０のコイル６２に流れる電流を検出する。ブレーキ電流検出部２３は、たとえば、シャント抵抗器を含む。モータ電流検出部２４は、モータ５０のステータ５３のコイルに供給されるモータ駆動電流を検出する。モータ電流検出部２４は、たとえば、シャント抵抗器を含む。ブレーキ電流検出部２３およびモータ電流検出部２４の各々の検出結果は、制御部２１に対して出力される。制御部２１は、たとえば、エンコーダ５１からのモータ５０の回転角度の位置の検出値と、モータ５０に対する位置の指令値との差を用いたフィードバック制御により、モータ５０の回転角度の位置を制御する。
【0030】
従来では、電磁ブレーキ６０の切替動作におけるコイル６２のインダクタンスの変化による電磁ブレーキ６０のコイル６２に流れる電流の変化を電気回路などにより検出するとともに、検出されたコイル６２に流れる電流の変化量、電流の変化量の微分値、または、電流の変化量の２回微分値などを、予め設定されたしきい値と比較することによって、切替動作のタイミングが推定されていた。第１実施形態によるロボットシステム１００では、上記のように、学習装置３０により生成された学習済みモデル８０を用いて電磁ブレーキ６０の異常が判定される。
【0031】
学習装置３０は、ＣＰＵなどからなる１または複数の演算装置と、ＲＯＭ、ＲＡＭ、および、ハードディスクなどの記憶装置を含んだ記憶部とを含むコンピュータである。また、学習装置３０は、通信モジュールを含む。学習装置３０は、通信モジュールを介してロボットコントローラ２０および検査装置４０の各々と互いに通信する。学習装置３０は、記憶部に記憶された所定のプログラムが実行されることにより、電磁ブレーキ６０の異常を判定するための学習済みモデル８０を機械学習により生成する。学習済みモデル８０の生成方法の詳細は後述する。
【0032】
また、ロボットシステム１００は、動作音検出部７０を備えている。第１実施形態では、動作音検出部７０は、電磁ブレーキ６０の制動状態と開放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを検出する。具体的には、動作音検出部７０は、電磁ブレーキ６０の切替動作の切替タイミングを検出するために切替動作における動作音を検出する。なお、動作音検出部７０は、動作検出部の一例である。
【0033】
たとえば、図３に示すように、動作音検出部７０は、モータ５０に配置された電磁ブレーキ６０に取り付けられているマイクロフォンを含む。たとえば、動作音検出部７０は、ブラケット５２に配置されている。動作音検出部７０は、検出された音声信号をロボットコントローラ２０の制御部２１に対して出力する。動作音検出部７０は、電磁ブレーキ６０の切替動作において、アーマチュア６４が移動することにより生じる動作音を検出する。
【0034】
図２に示すように、検査装置４０は、ＣＰＵなどからなる１または複数のプロセッサを有する制御部４１と、ＲＯＭ、ＲＡＭ、および、ハードディスクなどの記憶装置を含んだ記憶部４２とを含むコンピュータである。検査装置４０は、たとえば、作業者により用いられるパーソナルコンピュータ、または、タブレットＰＣである。検査装置４０は、液晶表示装置などの表示部４３と、キーボードおよびマウスなどの入力装置からなる操作部４４とを備えている。検査装置４０は、電磁ブレーキ６０の異常を判定するブレーキ判定方法の制御処理を実行する。記憶部４２には、学習装置３０により生成された学習済みモデル８０、プログラム４２ａ、および、ブレーキ判定方法を実行するための各種のパラメータが記憶されている。なお、プログラム４２ａは、ブレーキ判定プログラムの一例である。
【0035】
第１実施形態によるブレーキ判定方法は、コンピュータである検査装置４０にプログラム４２ａを実行させることにより実施される。検査装置４０は、記憶部４２に記憶されたプログラム４２ａを制御部４１に実行させることにより、電磁ブレーキ６０の異常の判定を行う。プログラム４２ａは、光学ディスク、磁気ディスク、不揮発性半導体メモリなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体から読み出される他、インターネットなどのネットワークやＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの伝送経路を介して外部サーバなどから提供されてもよい。
【0036】
第１実施形態によるロボットシステム１００では、たとえば、検査装置４０によるブレーキ判定方法は、ロボット１０の設置時や、設置されたロボット１０の定期的なメンテナンスにおいて実行される。そして、ロボットシステム１００では、検査装置４０によるブレーキ判定方法の前に、予め、学習装置３０によって学習済みモデル８０の生成が行われる。学習済みモデル８０の生成は、たとえば、ロボット１０の出荷前に行われる。そして、生成された学習済みモデル８０が、シリアル通信やインターネットなどのネットワークやＬＡＮなどの伝送経路を介して、学習装置３０から検査装置４０に送信される。
【0037】
（学習済みモデルの生成方法）
図４から図８までを参照して、学習装置３０による学習済みモデル８０の生成方法について説明する。学習済みモデル８０の生成方法におけるステップＳ１からステップＳ３までの制御処理は、学習装置３０により実行される。
図４から図８までを参照して、学習装置３０による学習済みモデル８０の生成方法について説明する。学習済みモデル８０の生成方法におけるステップＳ１からステップＳ３までの制御処理は、学習装置３０により実行される。
【0038】
まず、ステップＳ１において、ブレーキ電流検出部２３による電磁ブレーキ６０に流れる電流の検出結果に基づく電流信号が取得される。すなわち、ブレーキ電流検出部２３により検出された検出信号に基づいて、機械学習における教師データの説明変数としての電流信号が取得される。
【0039】
図５に示すように、電流信号を取得するために、ロボットコントローラ２０のブレーキ電源部２２は、徐々に大きさが変化する電圧を、電磁ブレーキ６０のコイル６２に対して印加する。たとえば、ブレーキ電源部２２は、制動状態の電磁ブレーキ６０に対して、２０秒間において、０Ｖから２４Ｖまで一定の割合で徐々に値を大きく変化させながら電圧を印加する。図５に示す例では、タイミングｔ１において、ブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が開始され、タイミングｔ２において、ブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が終了される例を示している。タイミングｔ１では、電磁ブレーキ６０に印加される電圧は０Ｖであり、タイミングｔ２では、電磁ブレーキ６０に印加される電圧は２４Ｖである。電磁ブレーキ６０は、印加される電圧が２４Ｖに到達する前に、制動状態から解放状態に切り替えられる。たとえば、ブレーキ電源部２２は、所定の制御周期ごとに一定の割合で印加する電圧を変化させる。一例として、ブレーキ電源部２２は、所定の制御周期として１０ミリ秒ごとに、０Ｖから１２ｍＶずつ印加する電圧を大きくすることによって、２０秒間かけて２４Ｖまで徐々に電圧を大きくする。
【0040】
図６に示すように、ロボットコントローラ２０のブレーキ電流検出部２３は、ブレーキ電源部２２により徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより電磁ブレーキ６０に流れる電流を検出するとともに、検出結果を制御部２１に対して出力する。すなわち、タイミングｔ１からタイミングｔ２までの間に検出された電磁ブレーキ６０のコイル６２に流れる電流の検出結果が制御部２１により取得される。電磁ブレーキ６０では、切替動作が行われる切替タイミングにおいて、アーマチュア６４とヨーク６１との位置関係によりコイル６２のインダクタンスが変化する。そのため、図６のタイミングｔ３で示されるように、切替動作が行われた場合において検出される電流が変化する。たとえば、図６に示す例では、タイミングｔ１からタイミングｔ３にかけて、時間経過に伴って線形に値が増加する電流が検出されているが、タイミングｔ３において、値が小さく振動するように変化している。ロボットコントローラ２０の制御部２１は、タイミングｔ１からタイミングｔ２までの電流の検出結果を取得するとともに、取得された検出結果を学習装置３０に対して出力する。学習装置３０は、徐々に大きさが変化する電圧により検出された電流の検出結果を、電流の波形を表す時系列データとしての電流信号として取得する。
【0041】
次に、ステップＳ２において、電磁ブレーキ６０の切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号が取得される。すなわち、機械学習における教師データの目的変数として、動作音検出部７０により検出された検出信号に基づくブレーキ動作信号が取得される。
【0042】
図７に示すように、動作音検出部７０は、ブレーキ電源部２２により徐々に大きさが変化する電圧の印加が開始されるタイミングｔ１から、ブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が終了されるタイミングｔ２までの間において、電磁ブレーキ６０の切替動作における動作音を検出する。そして、動作音検出部７０により検出された検出結果を示す検出信号が、ロボットコントローラ２０の制御部２１に出力される。制御部２１は、たとえば、動作音の検出結果を示す検出信号を取得するとともに、取得された検出信号を、整流するとともに積分フィルタなどによって平滑する。検出信号の平滑は、ノイズによる誤動作を抑制するために行われる。そして、制御部２１は、整流して平滑された検出信号を、比較器により所定のしきい値と比較することによって、切替動作における動作音が検出されたタイミングを表す信号を、電磁ブレーキ６０の切替動作における切替タイミングを示すブレーキ動作信号として取得する。制御部２１は、たとえば、切替動作においてブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が開始された時点であるタイミングｔ１から、電磁ブレーキ６０の制動状態と切替状態とが切り替えられた切替タイミングの時点であるタイミングｔ４までの時間を表すブレーキ動作信号を取得する。具体的には、制御部２１は、タイミングｔ１からタイミングｔ４までの時間を、タイミングｔ１から、ブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が終了されるタイミングｔ２までの時間に対する割合によって表されたブレーキ動作信号を取得する。たとえば、タイミングｔ１からタイミングｔ２までが２０秒であり、タイミングｔ１からタイミングｔ４までの時間が１７秒である場合には、制御部２１は、ブレーキ動作信号として、「８５％」という数値を示す信号を取得する。そして、学習装置３０は、制御部２１から出力されたブレーキ動作信号を取得する。タイミングｔ１、ｔ２、および、ｔ４は、たとえば、制御部２１の制御周期に基づいて取得される。
【0043】
次に、ステップＳ３において、ステップＳ１において取得された電流信号を説明変数とし、ステップＳ２において取得されたブレーキ動作信号を目的変数として、学習済みモデル８０が機械学習により生成される。
【0044】
図８に示すように、学習装置３０は、機能的な構成として、教師データ取得部３１、評価部３２、および、更新部３３を有する。学習装置３０は、電流信号を機械学習における教師データの説明変数として取得するとともに、ブレーキ動作信号を機械学習における教師データの目的変数として取得することによって、説明変数と目的変数とを用いた機械学習を繰り返すことにより学習済みモデル８０を生成していく。
【0045】
具体的には、学習装置３０の教師データ取得部３１は、ロボットコントローラ２０の制御部２１から、説明変数である電流信号と目的変数であるブレーキ動作信号とを、機械学習における教師データとして取得する。教師データ取得部３１は、時系列データである電流信号を教師データの説明変数として取得するとともに、所定の数値を示すブレーキ動作信号を教師データの目的変数として取得する。そして、学習装置３０は、説明変数である電流信号を機械学習モデルに与えることによって、機械学習モデルから学習用出力データを出力させる。学習用出力データは、目的変数であるブレーキ動作信号と同様のデータである。評価部３２は、機械学習モデルから出力された学習用出力データを取得する。そして、評価部３２は、取得された学習用出力データと、目的変数であるブレーキ動作信号とを比較することによって、機械学習モデルの予測の精度を評価する。すなわち、評価部３２は、目的変数であるブレーキ動作信号を正解データとして、学習用出力データの評価を行う。評価部３２は、たとえば、損失関数を用いて機械学習モデルの予測の精度を評価する。損失関数は、学習用出力データと学習用の目的変数である正解データとの差異の程度を表す関数である。損失関数の算出値が０に近いほど、機械学習モデルの精度が高いことが示される。評価部３２は、損失関数の算出値に基づく評価結果を更新部３３に対して出力する。更新部３３は、評価部３２からの評価結果に応じて、機械学習モデルの各種のパラメータの値を変化させることによって、機械学習モデルを更新する。学習装置３０は、機械学習モデルに対する学習用入力データである電流信号の入力、評価部３２に対する学習用出力データの出力、評価部３２によるブレーキ動作信号に基づく予測の精度の評価、そして、更新部３３による機械学習モデルの更新を、機械学習モデルによる予測の精度が予め設定された値となるまで、繰り返し行う。学習装置３０は、予測の精度が予め設定された値よりも大きい値となった機械学習モデルを、機械学習による学習が完了した学習済みモデル８０として、記憶部に記憶する。
【0046】
学習装置３０による機械学習は、正解データであるブレーキ動作信号を用いる回帰型の教師あり学習に相当する。また、学習装置３０による機械学習は、たとえば、深層学習により行われても良い。深層学習では、適切な特徴量が自動的に選択される処理が行われるため、作業者による特徴量の選択が行われずとも、自動的に選択された特徴量により学習済みモデル８０の構築が行われる。上記のような機械学習によって、学習装置３０は、電流信号とブレーキ動作信号との関係性が学習された学習済みモデル８０を生成する。学習装置３０による機械学習では、たとえば、部分的最小二乗法、または、主成分分析法が用いられる。
【0047】
なお、学習装置３０では、複数のロボット１０を用いて機械学習が行われても良い。学習装置３０は、複数のロボット１０の各々の関節部に配置されたモータ５０の電磁ブレーキ６０における電流信号を説明変数として取得するとともに、取得された電流信号に対応するブレーキ動作信号を目的変数として取得する。たとえば、複数のロボット１０の各々において、電磁ブレーキ６０の摩耗度合いが互いに異なる。すなわち、学習装置３０は、電磁ブレーキ６０の摩耗度合いの互いに異なる複数種類の教師データを用いることによって、機械学習により学習済みモデル８０を生成する。
【0048】
（第１実施形態によるブレーキ判定方法の制御処理）
次に、図９から図１２までを参照して、第１実施形態におけるロボットシステム１００による学習済みモデル８０を用いたブレーキ判定方法の制御処理をフローチャートに基づいて説明する。なお、ブレーキ判定方法におけるステップＳ１１からステップＳ１４までの制御処理は、検査装置４０の制御部４１によってプログラム４２ａが実行されることによって実施される。たとえば、検査装置４０の操作部４４に対する作業者による入力操作によって、ブレーキ判定方法の制御処理を開始する指示が受け付けられる。検査装置４０は、ロボットコントローラ２０の制御部２１に対して、ブレーキ判定方法の制御処理が開始されたことを示す信号を出力する。
次に、図９から図１２までを参照して、第１実施形態におけるロボットシステム１００による学習済みモデル８０を用いたブレーキ判定方法の制御処理をフローチャートに基づいて説明する。なお、ブレーキ判定方法におけるステップＳ１１からステップＳ１４までの制御処理は、検査装置４０の制御部４１によってプログラム４２ａが実行されることによって実施される。たとえば、検査装置４０の操作部４４に対する作業者による入力操作によって、ブレーキ判定方法の制御処理を開始する指示が受け付けられる。検査装置４０は、ロボットコントローラ２０の制御部２１に対して、ブレーキ判定方法の制御処理が開始されたことを示す信号を出力する。
【0049】
まず、ステップＳ１１において、学習済みモデル８０の生成方法と同様に、電流信号が取得される。すなわち、ブレーキ電源部２２により徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより電磁ブレーキ６０に流れる電流の検出結果に基づく電流信号が取得される。
【0050】
図１０に示すように、ロボットコントローラ２０のブレーキ電源部２２は、学習済みモデル８０の生成方法におけるステップＳ１と同様に、電流信号を取得するために、徐々に大きさが変化する電圧を、電磁ブレーキ６０のコイル６２に対して印加する。ブレーキ電源部２２は、ステップＳ１と同様に、タイミングｔ１１からタイミングｔ１２までの間に、２０秒間において、０Ｖから２４Ｖまで徐々に値を大きく変化させながら電圧を印加する。そして、ロボットコントローラ２０のブレーキ電流検出部２３は、タイミングｔ１１からタイミングｔ１２までの間にブレーキ電源部２２により徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより電磁ブレーキ６０に流れる電流を検出するとともに、検出結果を制御部２１に対して出力する。図１０のタイミングｔ１３に示されるように、学習済みモデル８０の生成と同様に、切替動作が行われた場合に、電磁ブレーキ６０のコイル６２のインダクタンスが変化するため、コイル６２に流れる電流に変化が生じる。これに加えて、図１０のタイミングｔ１５に示されるように、検査装置４０により取得される電流信号には、ロボット１０が設置されている場所の周囲に配置されたスポット溶接機やアーク溶接機などに起因するノイズ、または、モータ５０のステータ５３から発生する比較的大きい回転磁場からコイル６２に対して漏れ出す磁場に起因するノイズが含まれる場合がある。
【0051】
検査装置４０は、機械学習における教師データの説明変数と同様に徐々に大きさが変化する電圧により検出された電流の検出結果を、電流の波形を表す時系列データとしての電流信号として取得する。すなわち、ブレーキ判定方法の制御処理において取得される電流信号は、学習済みモデル８０の生成において電磁ブレーキ６０に印加される電圧と同様の態様を有する電圧により検出される。言い換えれば、検査装置４０は、学習済みモデル８０の生成と同様の電圧値、および、変化量を有する電圧が電磁ブレーキ６０に印加されることにより電磁ブレーキ６０に流れる電流の検出結果を、電流信号として取得する。したがって、図５のタイミングｔ１からタイミングｔ２までの長さは、図１０のタイミングｔ１１からタイミングｔ１２までの長さと等しい。また、タイミングｔ１における電圧値とタイミングｔ１１における電圧値は互いに等しく、また、タイミングｔ２における電圧値とタイミングｔ１２における電圧値も互いに等しい。また、タイミングｔ１からタイミングｔ２にかけての電圧の変化の割合は、タイミングｔ１１からタイミングｔ１２にかけての電圧の変化の割合と等しい。
【0052】
次に、ステップＳ１２において、学習装置３０において機械学習により生成された学習済みモデル８０を用いることによって、ステップＳ１１において取得された電流信号に対する学習済みモデル８０からの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号が取得される。
【0053】
図１１に示すように、検査装置４０の制御部４１は、取得された電流信号を学習済みモデル８０に入力することによって、学習済みモデル８０による予測値である推定結果の出力として、推定ブレーキ動作信号を取得する。推定ブレーキ動作信号は、学習装置３０における機械学習において目的変数として用いられたブレーキ動作信号と同様に、切替動作においてブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が開始された時点であるタイミングｔ１１から切替動作における切替タイミングの時点であるタイミングｔ１４までの時間を表す信号である。タイミングｔ１４は、推定ブレーキ動作信号により切替動作において推定された切替タイミングである。図１１では、推定ブレーキ動作信号として、「８５％」の値が推定値として出力された例を示している。機械学習により生成された学習済みモデル８０を用いたブレーキ動作信号の推定では、図１０のタイミングｔ１５において示されるように電流信号においてノイズに起因する変化が含まれる場合にも、ノイズに起因する電流の変化と、切替動作による電流の変化とが互いに区別された状態で、ブレーキ動作信号が推定される。
【0054】
次に、ステップＳ１３において、推定されたブレーキ駆動電圧が取得される。具体的には、ステップＳ１２において取得された推定ブレーキ動作信号に基づいて、電磁ブレーキ６０の切替動作の切替タイミングにおいて電磁ブレーキ６０に印加されているブレーキ駆動電圧が取得される。
【0055】
図１２に示すように、検査装置４０の制御部４１は、ロボットコントローラ２０の制御部２１から、電流信号が取得されたタイミングｔ１１からタイミングｔ１２までの間においてブレーキ電源部２２により電磁ブレーキ６０に印加された電圧を時系列データとして取得する。ブレーキ電源部２２により印加された電圧は、たとえば、ロボットコントローラ２０のブレーキ電源部２２を動作させるための制御量に基づいて取得される。そして、検査装置４０は、電流信号の取得のために印加された電圧と、学習済みモデル８０からの出力として取得された推定ブレーキ動作信号とに基づいて、切替動作の切替タイミングにおいて電磁ブレーキ６０に印加されていた電圧であるブレーキ駆動電圧の値を取得する。たとえば、検査装置４０の制御部４１は、ブレーキ動作信号が８５％である場合には、タイミングｔ１１からタイミングｔ１２までの期間のうちの、８５％に対応する時点における電圧の値を、ブレーキ駆動電圧として取得する。
【0056】
次に、ステップＳ１４において、電磁ブレーキ６０の異常が判定される。検査装置４０は、予め記憶部４２に判定用のしきい値を記憶している。そして、検査装置４０の制御部４１は、ステップＳ１３において取得されたブレーキ駆動電圧と記憶部４２に記憶されている判定用のしきい値とを比較することによって、電磁ブレーキ６０の異常を判定する。たとえば、制御部４１は、電磁ブレーキ６０を制動状態から解放状態に切り替えるためのブレーキ駆動電圧が、判定用のしきい値よりも大きいと判断された場合に、電磁ブレーキ６０の摩擦部材６５の摩耗が大きいとして、電磁ブレーキ６０に異常が生じていると判断する。たとえば、制御部４１は、電磁ブレーキ６０の異常が判定された場合に、異常が判定されたことを示す情報を表示部４３に表示する。
【0057】
なお、ロボットシステム１００では、検査装置４０によるステップＳ１１からステップＳ１４までのブレーキ判定方法の制御処理が行われている期間において、ロボットコントローラ２０の制御部２１により、モータ５０のサーボ制御が実行される。すなわち、電磁ブレーキ６０の判定において、電磁ブレーキ６０を制動状態から解放状態に切り替える場合にも、ロボット１０が動作せず、現在の姿勢を保つように、モータ５０の駆動が制御される。
【0058】
［第１実施形態の効果］
第１実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
第１実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
【0059】
ロボットシステム１００は、上記のように、ブレーキ電流検出部２３による検出結果に基づく電流信号を説明変数とし、電磁ブレーキ６０の制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデル８０を用いることによって、電流信号に対する学習済みモデル８０からの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部４１を備える。これにより、機械学習により生成された学習済みモデル８０からの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号が取得されるため、電磁ブレーキ６０の切替動作による電流信号の変化とノイズなどの外乱による電流信号の変化とを精度よく区別できる。そのため、電流信号の変化の量、または、電流信号の変化の量の微分値を予め設定されたしきい値と比較することによってブレーキの切替動作を予測する場合に比べて、電磁ブレーキ６０の切替動作の切替タイミングを精度よく予測できる。その結果、予測された切替タイミングに基づいて電磁ブレーキ６０が正常に動作しているか否かを判定できるため、電磁ブレーキ６０の異常を精度よく判定できる。
【0060】
ロボットシステム１００は、電磁ブレーキ６０に対して徐々に大きさが変化する電圧を印加するブレーキ電源部２２を備える。制御部４１は、ブレーキ電源部２２により徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより電磁ブレーキ６０に流れる電流の検出結果に基づく電流信号を取得する。また、制御部４１は、取得された電流信号に対する学習済みモデル８０からの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号を取得する。これにより、徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより、徐々に大きさが変化する電流信号を取得できるので、離散的に値が変化する電圧を印加する場合に比べて、電磁ブレーキ６０の制動状態と開放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを、より精度よく取得することができる。そのため、電磁ブレーキ６０の異常をより精度よく判定できる。
【0061】
制御部４１は、取得された推定ブレーキ動作信号に基づいて、切替動作の切替タイミングにおいて電磁ブレーキ６０に印加されているブレーキ駆動電圧を取得する。ここで、電磁ブレーキ６０において、ブレーキのオンとオフとの切替に伴って移動するアーマチュア６４とコイル６２が配置されたヨーク６１との間のギャップの大きさは、電磁ブレーキ６０の摩耗に起因して変化する。そして、切替タイミングにおけるブレーキ駆動電圧は、電磁ブレーキ６０の摩耗に起因するギャップの大きさに応じて変化する。このため、切替タイミングにおいて電磁ブレーキ６０に印加されているブレーキ駆動電圧を取得することによって、電磁ブレーキ６０がどの程度摩耗しているかを把握できる。そのため、ブレーキ駆動電圧を取得することによって、電磁ブレーキ６０の異常を精度よく判定できる。
【0062】
ロボットシステム１００は、切替動作の切替タイミングを検出する動作検出部としての動作音検出部７０と、電流信号を説明変数として取得するとともに、動作検出部により検出された切替動作の状態を示すブレーキ動作信号を目的変数として取得することによって、説明変数と目的変数とを用いた機械学習により学習済みモデル８０を生成する学習部としての学習装置３０とを、備える。これにより、動作音検出部７０により切替動作の切替タイミングを検出できるので、切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を容易に取得できる。そのため、学習装置３０において、学習済みモデル８０を容易に生成できる。
【0063】
ロボットシステム１００は、切替動作の切替タイミングを検出するために切替動作における動作音を検出する動作検出部としての動作音検出部７０を含む。学習部としての学習装置３０は、動作音検出部７０により検出された検出信号に基づく目的変数としてのブレーキ動作信号を取得する。ここで、電磁ブレーキ６０では、切替動作においてアーマチュア６４の動作に伴って動作音が生じる。そこで、動作音検出部７０により動作音を検出することによって切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を容易に精度よく取得することができる。その結果、生成される学習済みモデル８０による予測の精度を容易に向上できる。また、動作音を検出することによって、電磁ブレーキ６０の切替動作における切替タイミングを検出することができるので、モータ５０を動作させずに、電磁ブレーキ６０の制動状態と開放状態とが切り替えられているか否かを検出できる。そのため、切替タイミングを検出するために、ロボット１０を動作させる必要が無いため、ロボット１０の動作範囲における物理的な干渉を考慮せずに、ブレーキ動作信号を容易に取得できる。
【0064】
制御部４１は、学習済みモデル８０からの予測値の出力として、切替動作においてブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が開始された時点から、電磁ブレーキ６０の制動状態と解放状態とが切り替えられた切替タイミングの時点までの時間を表す推定ブレーキ動作信号を取得する。これにより、学習済みモデル８０が、予測値として時間を表す推定ブレーキ動作信号を出力するように、機械学習により生成されているため、連続的なデータである時系列データではなく、１つの値を示すデータとして推定ブレーキ動作信号を出力するように学習済みモデル８０を生成できる。そのため、時系列データに比べて学習済みモデル８０の学習におけるデータの処理が容易となるため、学習済みモデル８０の学習における学習部としての学習装置３０の処理負担を軽減できる。
【0065】
［第２実施形態］
次に、図１３および図１４を参照して、第２実施形態によるロボットシステム２００の構成について説明する。第２実施形態では、ロボットシステム２００は、切替動作の動作音を検出した動作音検出部７０を備える第１実施形態のロボットシステム１００とは異なり、切替動作における振動を検出する振動検出部２７０を備えている。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
次に、図１３および図１４を参照して、第２実施形態によるロボットシステム２００の構成について説明する。第２実施形態では、ロボットシステム２００は、切替動作の動作音を検出した動作音検出部７０を備える第１実施形態のロボットシステム１００とは異なり、切替動作における振動を検出する振動検出部２７０を備えている。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
【0066】
図１３に示すように、第２実施形態によるロボットシステム２００は、ロボットコントローラ２２０を含むロボット２１０、および、振動検出部２７０を備えている。ロボットコントローラ２２０は、制御部２２１を有している。制御部２２１は、第１実施形態の制御部２１と同様に、ロボット２１０の各部の動作を制御する。第２実施形態では、制御部２２１は、学習装置３０に出力するブレーキ動作信号を、振動検出部２７０の検出結果に基づいて取得する。振動検出部２７０は、動作検出部の一例である。
【0067】
振動検出部２７０は、電磁ブレーキ６０の切替動作の切替タイミングを検出するために切替動作における振動を検出する。振動検出部２７０は、たとえば、ＡＥセンサ（Ａｃｏｕｓｔｉｃ Ｅｍｉｓｓｉｏｎ センサ）を含む。振動検出部２７０は、電磁ブレーキ６０の切替動作において、アーマチュア６４の移動により発生する弾性波を検出する。振動検出部２７０は、たとえば、第１実施形態の動作音検出部７０と同様に、モータ５０のブラケット５２に配置されている。振動検出部２７０は、検出された振動の検出結果を示す検出信号をロボットコントローラ２２０の制御部２２１に対して出力する。
【0068】
図１４に示すように、制御部２２１は、第１実施形態の制御部２１と同様に、取得された検出信号に対して、整流して平滑する処理を行うとともに、平滑された検出信号を比較器により比較することによって、電磁ブレーキ６０の切替動作における切替タイミングを示すブレーキ動作信号を取得する。取得されたブレーキ動作信号は、たとえば、第１実施形態と同様に、割合を表す数値によって切替タイミングが示された信号である。制御部２２１により取得されたブレーキ動作信号は、第１実施形態と同様に、学習装置３０に対して出力される。
【0069】
図１３に示すように、学習装置３０は、第１実施形態と同様に、制御部２２１により取得されたブレーキ動作信号を目標変数として取得する。そして、学習装置３０は、第１実施形態と同様に、制御部２２１により取得された電流信号を説明変数とし、ブレーキ動作信号を目標変数として、機械学習により、学習済みモデル２８０を生成する。学習装置３０による学習済みモデル２８０の生成方法は、第１実施形態の学習済みモデル８０の生成方法と同様である。そして、生成された学習済みモデル２８０は、検査装置４０の記憶部４２に記憶される。検査装置４０の制御部４１は、第１実施形態と同様のブレーキ判定方法の制御処理を実行することによって、学習済みモデル２８０を用いて推定ブレーキ動作信号を取得する。また、第２実施形態のその他の構成は、第１実施形態と同様である。
【0070】
［第２実施形態の効果］
第２実施形態によるロボットシステム２００は、上記のように、切替動作の切替タイミングを検出するために切替動作における振動を検出する動作検出部としての振動検出部２７０を含む。学習部としての学習装置３０は、振動検出部２７０により検出された検出信号に基づく目的変数としてのブレーキ動作信号を取得する。ここで、電磁ブレーキ６０では、切替動作においてアーマチュア６４の動作に伴って振動が生じる。そこで、振動検出部２７０により切替動作に伴う振動を検出することによって切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を容易に精度よく取得することができる。その結果、生成される学習済みモデル２８０による予測の精度を容易に向上できる。また、切替動作に伴う振動を検出することによって、電磁ブレーキ６０の切替動作における切替タイミングを検出することができるので、モータ５０を動作させずに、電磁ブレーキ６０の制動状態と開放状態とが切り替えられているか否かを検出できる。そのため、切替タイミングを検出するために、ロボット１０を動作させる必要が無いため、ロボット１０の動作範囲における物理的な干渉を考慮せずに、ブレーキ動作信号を容易に取得できる。なお、第２実施形態によるその他の効果は、第１実施形態と同様である。
第２実施形態によるロボットシステム２００は、上記のように、切替動作の切替タイミングを検出するために切替動作における振動を検出する動作検出部としての振動検出部２７０を含む。学習部としての学習装置３０は、振動検出部２７０により検出された検出信号に基づく目的変数としてのブレーキ動作信号を取得する。ここで、電磁ブレーキ６０では、切替動作においてアーマチュア６４の動作に伴って振動が生じる。そこで、振動検出部２７０により切替動作に伴う振動を検出することによって切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を容易に精度よく取得することができる。その結果、生成される学習済みモデル２８０による予測の精度を容易に向上できる。また、切替動作に伴う振動を検出することによって、電磁ブレーキ６０の切替動作における切替タイミングを検出することができるので、モータ５０を動作させずに、電磁ブレーキ６０の制動状態と開放状態とが切り替えられているか否かを検出できる。そのため、切替タイミングを検出するために、ロボット１０を動作させる必要が無いため、ロボット１０の動作範囲における物理的な干渉を考慮せずに、ブレーキ動作信号を容易に取得できる。なお、第２実施形態によるその他の効果は、第１実施形態と同様である。
【0071】
［第３実施形態］
次に、図１５を参照して、第３実施形態によるロボットシステム３００の構成について説明する。第３実施形態では、ロボットシステム３００は、切替動作の動作音を検出した動作音検出部７０を備える第１実施形態のロボットシステム１００とは異なり、切替動作におけるモータ駆動電流を検出する。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
次に、図１５を参照して、第３実施形態によるロボットシステム３００の構成について説明する。第３実施形態では、ロボットシステム３００は、切替動作の動作音を検出した動作音検出部７０を備える第１実施形態のロボットシステム１００とは異なり、切替動作におけるモータ駆動電流を検出する。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
【0072】
図１５に示すように、第３実施形態によるロボットシステム３００は、ロボットコントローラ３２０を含むロボット３１０を備えている。ロボットコントローラ３２０は、制御部３２１を有している。制御部３２１は、第１実施形態の制御部２１と同様に、ロボット３１０の各部の動作を制御する。第３実施形態では、制御部３２１は、学習装置３０に出力するブレーキ動作信号を、モータ電流検出部２４の検出結果であるモータ駆動電流に基づいて取得する。すなわち、第３実施形態では、モータ電流検出部２４が、動作検出部の一例である。モータ電流検出部２４は、第１実施形態と同様に、モータ５０のステータ５３のコイルに供給されるモータ駆動電流を検出するとともに、モータ駆動電流の検出結果を制御部３２１に対して出力する。第３実施形態では、モータ電流検出部２４は、電磁ブレーキ６０の切替動作の切替タイミングを検出するためにモータ駆動電流を検出する。
【0073】
次に、図１６を参照して、ロボットコントローラ３２０によるブレーキ動作信号の取得の制御処理について説明する。なお、ステップＳ３３１からステップＳ３３５までの制御処理は、ロボットコントローラ３２０の制御部３２１により実行される。なお、図１６では、電磁ブレーキ６０が制動状態から解放状態に切り替えられる切替動作において、ブレーキ動作信号を取得する場合の例を示している。
【0074】
まず、ステップＳ３３１において、ブレーキ動作信号の取得の制御処理が開始される。具体的には、初期設定として、電磁ブレーキ６０に印加される電圧が０に設定されるとともに、タイミングを表すカウンタの数値であるｎが１に設定される。そして、モータ５０に対して電流が流されることによって、モータ５０に駆動力が生じている状態にされる。ステップＳ３３１では、モータ５０に駆動力が生じているが、電磁ブレーキ６０が制動状態であるため、モータ５０の出力軸であるシャフト５５は回転しない。
【0075】
次に、ステップＳ３３２において、電磁ブレーキ６０に印加される電圧である印加電圧が更新されて電圧を予め設定されているΔＶ分増加させるとともに、カウンタの数値であるｎを１増やすインクリメントが行われる。そして、ステップＳ３３３において、モータ駆動電流が変化したか否かが判断される。すなわち、ステップＳ３３２において、印加電圧を更新することによって、電磁ブレーキ６０が制動状態から解放状態に切り替えられた場合には、モータ５０が回転を開始するため、モータ５０に流れるモータ駆動電流が小さくなる。一方で、印加電圧をΔＶ増加させた場合にも電磁ブレーキ６０が解放状態に切り替えられない場合には、モータ駆動電流の値は変化しない。ステップＳ３３３において、モータ駆動電流が変化したと判断された場合には、ステップＳ３３４に進む。モータ駆動電流が変化したと判断されない場合には、ステップＳ３３２に戻り、再度ステップＳ３３２において、印加電圧が更新され、カウンタの数値ｎがインクリメントされる。
【0076】
ステップＳ３３４では、カウンタの数値ｎの値が取得される。すなわち、電磁ブレーキ６０の切替動作が行われた切替タイミングの時点におけるカウンタの数値ｎが取得される。ステップＳ３３４において取得されるカウンタの数値ｎは、ステップＳ３３２におけるインクリメントの処理が行われた回数を示す。
【0077】
そして、ステップＳ３３５において、電磁ブレーキ６０の切替動作における切替タイミングを示すブレーキ動作信号が取得される。たとえば、ブレーキ動作信号は、第１実施形態と同様に、割合によって切替タイミングが示された信号である。たとえば、ステップＳ３３２およびステップＳ３３３は１０ミリ秒の制御周期ごとに繰り返し実行される。ブレーキ電源部２２による電圧の変化が２０秒間にわたって実行される場合には、印加電圧の変化は、全体で２０００カウント分となる。したがって、ステップＳ３３４において取得された切替タイミングの時点におけるカウンタの数値ｎを、全体のカウント数である２０００で除することによって、切替タイミングが割合で示されたブレーキ動作信号が取得される。制御部３２１により取得されたブレーキ動作信号は、第１実施形態と同様に、学習装置３０に対して出力される。
【0078】
図１５に示すように、学習装置３０は、第１実施形態と同様に、制御部３２１により取得されたブレーキ動作信号を目標変数として取得する。そして、学習装置３０は、第１実施形態と同様に、制御部３２１により取得された電流信号を説明変数とし、ブレーキ動作信号を目標変数として、機械学習により、学習済みモデル３８０を生成する。学習装置３０による学習済みモデル３８０の生成方法は、第１実施形態の学習済みモデル８０の生成方法と同様である。そして、生成された学習済みモデル３８０は、検査装置４０の記憶部４２に記憶される。検査装置４０の制御部４１は、第１実施形態と同様のブレーキ判定方法の制御処理を実行することによって、学習済みモデル３８０を用いて推定ブレーキ動作信号を取得する。第３実施形態のその他の構成は、第１実施形態と同様である。
【0079】
［第３実施形態の効果］
第３実施形態によるロボットシステム３００では、上記のように、動作検出部としてのモータ電流検出部２４は、切替動作の切替タイミングを検出するためにモータ５０に供給されるモータ駆動電流を検出する。学習部としての学習装置３０は、モータ駆動電流に基づく目的変数としてのブレーキ動作信号を取得する。ここで、制動状態においてモータ５０を回転させようとした場合と、解放状態においてモータ５０を回転させようとした場合とにおいて、モータ５０に供給されるモータ駆動電流の大きさは、互いに異なる値となる。そのため、モータ駆動電流の変化に基づいて、電磁ブレーキ６０において制動状態と解放状態とが切り替えられたことを検出できる。その結果、周囲の雑音や振動などが大きい場合、または、切替動作に伴う動作音または振動が小さい場合においても、モータ駆動電流に基づいて切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を取得することによって、電磁ブレーキ６０の切替動作を精度よく予測可能な学習済みモデル３８０を生成できる。なお、第３実施形態によるその他の効果は、第１実施形態と同様である。
第３実施形態によるロボットシステム３００では、上記のように、動作検出部としてのモータ電流検出部２４は、切替動作の切替タイミングを検出するためにモータ５０に供給されるモータ駆動電流を検出する。学習部としての学習装置３０は、モータ駆動電流に基づく目的変数としてのブレーキ動作信号を取得する。ここで、制動状態においてモータ５０を回転させようとした場合と、解放状態においてモータ５０を回転させようとした場合とにおいて、モータ５０に供給されるモータ駆動電流の大きさは、互いに異なる値となる。そのため、モータ駆動電流の変化に基づいて、電磁ブレーキ６０において制動状態と解放状態とが切り替えられたことを検出できる。その結果、周囲の雑音や振動などが大きい場合、または、切替動作に伴う動作音または振動が小さい場合においても、モータ駆動電流に基づいて切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を取得することによって、電磁ブレーキ６０の切替動作を精度よく予測可能な学習済みモデル３８０を生成できる。なお、第３実施形態によるその他の効果は、第１実施形態と同様である。
【0080】
［第４実施形態］
次に、図１７を参照して、第４実施形態によるロボットシステム４００の構成について説明する。第４実施形態では、ロボットシステム４００は、モータ駆動電流の変化により電磁ブレーキ６０の切替動作が検出された第３実施形態のロボットシステム３００とは異なり、モータ５０の回転を検出するエンコーダ５１の検出値に基づいて電磁ブレーキ６０の切替動作を検出する。なお、上記第３実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
次に、図１７を参照して、第４実施形態によるロボットシステム４００の構成について説明する。第４実施形態では、ロボットシステム４００は、モータ駆動電流の変化により電磁ブレーキ６０の切替動作が検出された第３実施形態のロボットシステム３００とは異なり、モータ５０の回転を検出するエンコーダ５１の検出値に基づいて電磁ブレーキ６０の切替動作を検出する。なお、上記第３実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
【0081】
図１７に示すように、第４実施形態によるロボットシステム４００は、ロボットコントローラ４２０を含むロボット４１０を備えている。ロボットコントローラ４２０は、制御部４２１を有している。制御部４２１は、第３実施形態の制御部３２１と同様に、ロボット４１０の各部の動作を制御する。第４実施形態では、制御部４２１は、学習装置３０に出力するブレーキ動作信号を、エンコーダ５１からの出力に基づいて取得する。すなわち、第４実施形態では、エンコーダ５１が、動作検出部の一例である。エンコーダ５１は、第１実施形態と同様に、モータ５０の回転を検出するとともにモータ５０の回転の検出結果を制御部３２１に対して出力する。第４実施形態では、エンコーダ５１は、電磁ブレーキ６０の切替動作の切替タイミングを検出するためにモータ５０の回転を検出する。
【0082】
次に、図１８を参照して、ロボットコントローラ４２０によるブレーキ動作信号の取得の制御処理について説明する。なお、ステップＳ４３１、ステップＳ４３２、ステップＳ４３４、および、ステップＳ４３５では、それぞれ、第３実施形態のステップＳ３３１、ステップＳ３３２、ステップＳ３３４、および、ステップＳ３３５と同様の制御処理が行われる。ステップＳ４３１からステップＳ４３５までの制御処理は、ロボットコントローラ４２０の制御部４２１により実行される。なお、図１８では、電磁ブレーキ６０が制動状態から解放状態に切り替えられる切替動作において、ブレーキ動作信号を取得する場合の例を示している。
【0083】
まず、ステップＳ４３１において、第３実施形態のステップＳ３３１と同様に、電磁ブレーキ６０に印加される電圧が０に設定されるとともに、タイミングを表すカウンタの数値であるｎが１に設定される。次に、ステップＳ４３２において、第３実施形態のステップＳ３３２と同様に、電磁ブレーキ６０に印加される電圧である印加電圧が更新されて電圧を予め設定されているΔＶ分増加させるとともに、カウンタの数値であるｎを１増やすインクリメントが行われる。
【0084】
次に、ステップＳ４３３において、エンコーダ５１の出力であるエンコーダ値が変化したか否かが判断される。すなわち、ステップＳ４３２において、印加電圧を更新することによって、電磁ブレーキ６０が制動状態から解放状態に切り替えられた場合には、モータ５０が回転を開始するため、エンコーダ５１の出力であるエンコーダ値が変化する。一方で、印加電圧をΔＶ増加させた場合にも電磁ブレーキ６０が解放状態に切り替えられない場合には、エンコーダ値は変化しない。ステップＳ４３３において、エンコーダ値が変化したと判断された場合には、ステップＳ４３４に進む。エンコーダ値が変化したと判断されない場合には、ステップＳ４３２に戻り、再度ステップＳ４３２において、印加電圧が更新され、カウンタの数値ｎがインクリメントされる。
【0085】
ステップＳ４３４では、第３実施形態のステップＳ３３４と同様に、カウンタの数値ｎの値が取得される。そして、ステップＳ４３５において、第３実施形態のステップＳ３３５と同様に、電磁ブレーキ６０の切替動作における切替タイミングを示すブレーキ動作信号が取得される。たとえば、ブレーキ動作信号は、第３実施形態と同様に、割合によって切替タイミングが示された信号である。制御部４２１により取得されたブレーキ動作信号は、第３実施形態と同様に、学習装置３０に対して出力される。
【0086】
図１７に示すように、学習装置３０は、第３実施形態と同様に、制御部４２１により取得されたブレーキ動作信号を目標変数として取得する。そして、学習装置３０は、第３実施形態と同様に、制御部４２１により取得された電流信号を説明変数とし、ブレーキ動作信号を目標変数として、機械学習により、学習済みモデル４８０を生成する。学習装置３０による学習済みモデル４８０の生成方法は、第１実施形態の学習済みモデル８０の生成方法と同様である。そして、生成された学習済みモデル４８０は、検査装置４０の記憶部４２に記憶される。検査装置４０の制御部４１は、第１実施形態と同様のブレーキ判定方法の制御処理を実行することによって、学習済みモデル４８０を用いて推定ブレーキ動作信号を取得する。第４実施形態のその他の構成は、第３実施形態と同様である。
【0087】
［第４実施形態の効果］
第４実施形態によるロボットシステム４００は、上記のように、切替動作の切替タイミングを検出するためにモータ５０の回転を検出する動作検出部としてのエンコーダ５１を含む。学習部としての学習装置３０は、エンコーダ５１からの出力に基づく目的変数としてのブレーキ動作信号を取得する。これにより、エンコーダ５１からの出力によって、モータ５０が回転したか否かを精度よく検出できるため、電磁ブレーキ６０の切替動作により制動状態と開放状態とが切り替えられたか否かを精度よく検出することができる。その結果、電磁ブレーキ６０の切替動作を精度よく予測可能な学習済みモデル４８０を生成できる。なお、第４実施形態によるその他の効果は、第３実施形態と同様である。
第４実施形態によるロボットシステム４００は、上記のように、切替動作の切替タイミングを検出するためにモータ５０の回転を検出する動作検出部としてのエンコーダ５１を含む。学習部としての学習装置３０は、エンコーダ５１からの出力に基づく目的変数としてのブレーキ動作信号を取得する。これにより、エンコーダ５１からの出力によって、モータ５０が回転したか否かを精度よく検出できるため、電磁ブレーキ６０の切替動作により制動状態と開放状態とが切り替えられたか否かを精度よく検出することができる。その結果、電磁ブレーキ６０の切替動作を精度よく予測可能な学習済みモデル４８０を生成できる。なお、第４実施形態によるその他の効果は、第３実施形態と同様である。
【0088】
［第５実施形態］
次に、図１９および図２０を参照して、第５実施形態によるロボットシステム５００の構成について説明する。第５実施形態では、ロボットシステム５００は、交流成分が抽出された電流信号を説明変数として学習された学習済みモデル５８０を用いる。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
次に、図１９および図２０を参照して、第５実施形態によるロボットシステム５００の構成について説明する。第５実施形態では、ロボットシステム５００は、交流成分が抽出された電流信号を説明変数として学習された学習済みモデル５８０を用いる。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
【0089】
図１９に示すように、第５実施形態によるロボットシステム５００は、ロボットコントローラ５２０を含むロボット５１０を備えている。ロボットコントローラ５２０は、制御部５２１を有している。制御部５２１は、第１実施形態の制御部２１と同様に、ロボット５１０の各部の動作を制御する。
【0090】
図２０に示すように、制御部５２１は、第１実施形態の制御部２１と同様に、学習装置３０に対して、ブレーキ電流検出部２３により検出された検出信号に基づいて、機械学習における教師データの説明変数としての電流信号を出力する。第５実施形態では、制御部５２１は、ブレーキ電流検出部２３により検出された電流の交流成分が抽出された電流信号を説明変数として学習装置３０に対して出力する。具体的には、制御部５２１は、第１実施形態と同様に、ブレーキ電源部２２により徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより電磁ブレーキ６０に流れる電流のブレーキ電流検出部２３による検出結果を取得する。そして、制御部５２１は、取得されたブレーキ電流検出部２３による検出結果から、交流成分を抽出する処理を行う。電磁ブレーキ６０に流れる電流は、ブレーキ電源部２２により徐々に大きさが一定に変化する電圧を印加した場合、電磁ブレーキ６０の切替動作の切替タイミングを除いて一定に変化する。そこで、制御部５２１は、たとえば、ブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が開始されたタイミングｔ１から、切替動作が行われるよりも前の所定の時点であるタイミングｔ６までの電流の変化を検出する。タイミングｔ６は、たとえば、タイミングｔ１から３秒後の時点である。制御部５２１は、タイミングｔ１からタイミングｔ６までの期間において検出された電流の変化の傾きを取得するとともに、タイミングｔ１からタイミングｔ２までの全体の電流の検出結果から、取得された変化の傾きに対応する変化量分の差分を取得することによって、検出された電流の交流成分を抽出する。なお、制御部５２１は、ハイパスフィルタを用いて交流成分を抽出するようにしてもよい。
【0091】
図１９に示すように、学習装置３０は、制御部５２１により交流成分が抽出された電流信号を説明変数として取得する。そして、学習装置３０は、第１実施形態と同様に、制御部５２１により取得された電流信号を説明変数とし、ブレーキ動作信号を目標変数として、機械学習により、学習済みモデル５８０を生成する。学習装置３０による学習済みモデル５８０の生成方法は、第１実施形態の学習済みモデル８０の生成方法と同様である。そして、生成された学習済みモデル５８０は、検査装置４０の記憶部４２に記憶される。なお、ロボットコントローラ５２０の制御部５２１は、ブレーキ判定方法の制御処理を行う場合にも、学習装置３０と同様に、検査装置４０に対して、交流成分が抽出された電流信号を出力する。検査装置４０の制御部４１は、学習済みモデル５８０を用いて、第１実施形態と同様のブレーキ判定方法の制御処理を実行することによって、交流成分が抽出された電流信号に対する学習済みモデル５８０からの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号を取得する。また、第５実施形態のその他の構成は、第１実施形態と同様である。
【0092】
［第５実施形態の効果］
第５実施形態によるロボットシステム５００では、上記のように、制御部４１は、ブレーキ電流検出部２３により検出された電流の交流成分が抽出された電流信号を説明変数として機械学習により生成された学習済みモデル５８０を用いることによって、電流信号に対する学習済みモデル５８０からの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号を取得する。ここで、ブレーキ電流検出部２３により検出された電流の電流信号において、電磁ブレーキ６０の切替動作による電流信号の変化は、交流電流として現れる。そのため、交流成分が抽出された電流信号を説明変数として機械学習を行うことによって、切替動作による変化が抽出された状態の説明変数を用いて学習を行うことができる。なお、第５実施形態によるその他の効果は、第１実施形態と同様である。
第５実施形態によるロボットシステム５００では、上記のように、制御部４１は、ブレーキ電流検出部２３により検出された電流の交流成分が抽出された電流信号を説明変数として機械学習により生成された学習済みモデル５８０を用いることによって、電流信号に対する学習済みモデル５８０からの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号を取得する。ここで、ブレーキ電流検出部２３により検出された電流の電流信号において、電磁ブレーキ６０の切替動作による電流信号の変化は、交流電流として現れる。そのため、交流成分が抽出された電流信号を説明変数として機械学習を行うことによって、切替動作による変化が抽出された状態の説明変数を用いて学習を行うことができる。なお、第５実施形態によるその他の効果は、第１実施形態と同様である。
【0093】
［第６実施形態］
次に、図２１および図２２を参照して、第６実施形態によるロボットシステム６００の構成について説明する。第６実施形態では、ロボットシステム６００は、切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を目的変数として学習された学習済みモデル８０を用いる第１実施形態のロボットシステム１００とは異なり、切替動作におけるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を目的変数とて学習された学習済みモデル６８０を用いる。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
次に、図２１および図２２を参照して、第６実施形態によるロボットシステム６００の構成について説明する。第６実施形態では、ロボットシステム６００は、切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を目的変数として学習された学習済みモデル８０を用いる第１実施形態のロボットシステム１００とは異なり、切替動作におけるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を目的変数とて学習された学習済みモデル６８０を用いる。なお、上記第１実施形態と同様の構成については、同じ符号を付して説明を省略する。
【0094】
図２１に示すように、第６実施形態によるロボットシステム６００は、ロボットコントローラ６２０を含むロボット６１０と、学習装置６３０と、検査装置６４０とを備えている。ロボットコントローラ６２０は、制御部６２１を有している。制御部６２１は、第１実施形態の制御部２１と同様に、ロボット６１０の各部の動作を制御する。制御部６２１は、第１実施形態の制御部２１と同様に、学習装置６３０に対して、ブレーキ電流検出部２３により検出された検出信号に基づいて、機械学習における教師データの説明変数としての電流信号を出力する。なお、学習装置６３０は、学習部の一例である。
【0095】
図２２に示すように、第６実施形態では、制御部６２１は、電磁ブレーキ６０の切替動作において電磁ブレーキ６０に印加されるブレーキ駆動電圧を、目的変数であるブレーキ動作信号として学習装置６３０に対して出力する。具体的には、制御部６２１は、第１実施形態の制御部２１と同様に、動作音検出部７０により検出された動作音に基づいて、ブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が開始された時点であるタイミングｔ１から、電磁ブレーキ６０の制動状態と切替状態とが切り替えられた切替タイミングの時点であるタイミングｔ４までの時間を表す割合を取得する。また、制御部６２１は、電流信号が取得されたタイミングｔ１からタイミングｔ２までの間において電磁ブレーキ６０に印加された電圧を取得する。印加された電圧は、たとえば、ロボットコントローラ２０のブレーキ電源部２２を動作させるための制御量に基づいて取得される。そして、制御部６２１は、電流信号の取得のために印加された電圧と、動作音検出部７０により検出された動作音に基づいて取得された切替タイミングを示す割合とに基づいて、切替動作の切替タイミングにおけるブレーキ駆動電圧の値を取得する。すなわち、制御部６２１は、動作音が検出されたタイミングにおいて電磁ブレーキ６０に印加されていた電圧を、ブレーキ駆動電圧として取得する。制御部６２１は、取得されたブレーキ駆動電圧を、ブレーキ動作信号として学習装置６３０に対して出力する。
【0096】
図２１に示すように、学習装置６３０は、ブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を目的変数として取得する。そして、学習装置６３０は、電流信号を説明変数として、ブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習を行うことによって学習済みモデル３８０を生成する。学習装置６３０による学習済みモデル６８０の生成方法は、第１実施形態の学習装置３０による学習済みモデル８０の生成方法と同様である。学習装置６３０は、ブレーキ駆動電圧を正解データとした機械学習を行うことによって、電流信号とブレーキ駆動電圧との関係性が学習された学習済みモデル６８０を生成する。生成された学習済みモデル６８０は、検査装置６４０の記憶部４２に記憶される。
【0097】
検査装置６４０は、制御部６４１を含む。検査装置６４０は、記憶部４２に記憶されたプログラム６４２ａを制御部６４１に実行させることにより、第１実施形態の検査装置４０と同様に電磁ブレーキ６０の異常の判定を行う。なお、プログラム６４２ａは、ブレーキ判定プログラムの一例である。
【0098】
（第６実施形態によるブレーキ判定方法の制御処理）
次に、図２３を参照して、第６実施形態におけるロボットシステム６００によるブレーキ判定方法の制御処理をフローチャートに基づいて説明する。なお、ブレーキ判定方法におけるステップＳ６１１からステップＳ６１３までの制御処理は、検査装置６４０の制御部６４１によってプログラム６４２ａが実行されることによって行われる。
次に、図２３を参照して、第６実施形態におけるロボットシステム６００によるブレーキ判定方法の制御処理をフローチャートに基づいて説明する。なお、ブレーキ判定方法におけるステップＳ６１１からステップＳ６１３までの制御処理は、検査装置６４０の制御部６４１によってプログラム６４２ａが実行されることによって行われる。
【0099】
まず、ステップＳ６１１において、第１実施形態のステップＳ１１と同様に、電磁ブレーキ６０に流れる電流の検出結果に基づく電流信号が取得される。そして、ステップＳ６１２において、学習装置６３０において機械学習により生成された学習済みモデル６８０を用いることによって、ステップＳ６１１において取得された電流信号に対する学習済みモデル６８０からの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号が取得される。なお、第６実施形態では、電流信号とブレーキ駆動電圧との関係性が学習された学習済みモデル６８０から出力される推定ブレーキ動作信号は、学習済みモデル６８０によって推定されたブレーキ駆動電圧となる。たとえば、検査装置６４０において、学習済みモデル６８０に対して電流信号が入力された場合、「１７．３Ｖ」などのブレーキ駆動電圧の値を推定した推定値が出力される。そして、ステップＳ６１３において、第１実施形態のステップＳ１４と同様に、電磁ブレーキ６０の異常が判定される。第６実施形態のその他の構成は、第１実施形態と同様である。
【0100】
［第６実施形態の効果］
第６実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
第６実施形態では、以下のような効果を得ることができる。
【0101】
第６実施形態によるロボットシステム６００は、上記のように、ブレーキ電流検出部２３による検出結果に基づく電流信号を説明変数とし、電磁ブレーキ６０の制動状態と解放状態とが切り替えられる切替動作において電磁ブレーキ６０に印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデル６８０を用いることによって、電流信号に対する学習済みモデル６８０からの予測値の出力として、推定されたブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部６４１を備える。これにより、機械学習により生成された学習済みモデル６８０からの予測値の出力として推定ブレーキ動作信号が取得されるため、電磁ブレーキ６０の切替動作による電流信号の変化とノイズなどの外乱による電流信号の変化とを精度よく区別できる。そのため、電流信号の変化の量または、電流信号の変化の量の微分値を予め設定されたしきい値と比較することによってブレーキの切替動作におけるブレーキ駆動電圧を予測する場合に比べて、電磁ブレーキ６０の切替動作におけるブレーキ駆動電圧を精度よく予測できる。その結果、予測されたブレーキ駆動電圧に基づいて電磁ブレーキ６０が正常に動作しているか否かを判定できるため、電磁ブレーキ６０の異常を精度よく判定できる。なお、第６実施形態によるその他の効果は、第１実施形態と同様である。
【0102】
［変形例］
なお、今回開示された実施形態は、すべ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、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
なお、今回開示された実施形態は、すべ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、上記した実施形態の説明ではなく特許請求の範囲によって示され、さらに特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更（変形例）が含まれる。
【0103】
たとえば、上記第１から第６実施形態では、ブレーキ電源部２２により徐々に値が大きくなる電圧を印加することによって、電磁ブレーキ６０が制動状態から解放状態に切り替えられる切替動作における電流信号を取得することによって、電磁ブレーキ６０の異常が判定される例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、徐々に値が小さくなる電圧を印加することによって電流信号を取得するようにしてもよい。すなわち、電磁ブレーキが解放状態から制動状態に切り替えられる切替動作において、電流信号とブレーキ動作信号とを取得することによって、機械学習によって学習済みモデルを生成するとともに、生成された学習済みモデルを用いることによって解放状態から制動状態に切り替えられる切替動作における推定ブレーキ動作信号を取得するようにしてもよい。また、ブレーキ電源部により印加される電圧の値を徐々に大きくした後に徐々に小さくすることによって、制動状態から解放状態に切り替えられる切替動作と、解放状態から制動状態に切り替えられる切替動作との各々をまとめて判定するようにしてもよい。また、徐々に値が変化する電圧ではなく、離散的に値が変化する電圧によって、複数の値の電圧を電磁ブレーキに印加するようにしてもよい。また、ブレーキ電源部により印加される電圧の変化量および大きさは、対象となる電磁ブレーキの種類に応じて値を変更してもよい。すなわち、印加される電圧を、０Ｖから２４Ｖ以外の値まで徐々に大きくするようにしてもよいし、電圧が変化する期間は２０秒以外であってもよい。なお、定格電圧が２４Ｖ仕様のブレーキを用いる場合は、余裕を見て、０Ｖから３０Ｖまで印加するようにしても良い。
【0104】
また、上記第１から第６実施形態では、学習済みモデルからの出力に基づいてブレーキ駆動電圧を取得するとともに、取得されたブレーキ駆動電圧に基づいて電磁ブレーキ６０の異常を判定する例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、ブレーキ駆動電圧を取得せずに電磁ブレーキの異常を判定するようにしてもよい。たとえば、切替動作の切替タイミングを割合で示した推定ブレーキ動作信号が取得される場合に、取得された推定ブレーキ動作信号自体を、しきい値と比較することによって、電磁ブレーキの異常を判定するようにしてもよい。また、異常の判定を行わず、取得されたブレーキ駆動電圧、または、推定ブレーキ動作信号を出力するようにしてもよい。たとえば、取得されたブレーキ駆動電圧、または、推定ブレーキ動作信号を表示部に表示するようにしてもよい。また、異常の判定を行う場合に、異常が生じているか否かのみならず、将来的に異常が生じる可能性の有無、または、異常が生じるまでの期間の予測である寿命予測を、異常の判定として行うようにしてもよい。また、異常の判定を行う場合に、電磁ブレーキの劣化の度合いを判定するようにしてもよい。
【0105】
また、上記第１から第６実施形態では、ロボット１０、２１０、３１０、４１０、５１０、６１０の動作を制御するロボットコントローラ２０、２２０、３２０、４２０、５２０、６２０と、学習済みモデル８０、２８０、３８０、４８０、５８０、６８０を生成する学習部としての学習装置３０、６３０と、ブレーキ判定方法の制御処理を実行する検査装置４０、６４０とが、互いに別個に配置されている例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、ロボットの動作の制御と、学習済みモデルの生成と、ブレーキ判定方法の制御処理とのうちの少なくとも２つを、共通の制御装置により実行するようにしてもよい。また、動作検出部の検出結果に基づくブレーキ動作信号の取得の制御処理を、ロボットの動作を制御するロボットコントローラで行わず、学習装置において行うようにしてもよい。
【0106】
また、上記第１、第２、第５、および、第６実施形態では、動作検出部としての動作音検出部７０、または、動作検出部としての振動検出部２７０を、モータ５０のブラケット５２に配置する例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、動作検出部を、モータとは離間した位置に配置するようにしてもよい。また、動作検出部を、モータにおいて、エンコーダ側のブラケットとは異なる位置に配置するようにしてもよい。また、動作検出部として、電磁ブレーキのアーマチュアの移動を検出する機械式のスイッチをモータに配置するようにしてもよい。たとえば、可動鉄心をアーマチュアと一体的に移動するように配置するとともに、可動鉄心の移動によりスイッチが切り替わることにより電磁ブレーキの切替動作が検出されるようにしてもよい。また、動作検出部として、静電容量センサ、光電センサ、または、圧電センサなどを用いるようにしてもよい。また、目的変数としてのブレーキ動作信号を取得する場合にのみ動作検出部を配置するとともに、学習済みモデルが生成された後には、動作検出部を取り外してもよい。すなわち、ブレーキ判定方法の制御処理を実行する時点において、動作検出部を配置しないようにしてもよい。
【0107】
また、上記第１から第６実施形態では、複数のロボット１０、２１０、３１０、４１０、５１０、６１０を用いて機械学習が行われることにより生成された学習済みモデル８０、１８０、２８０、３８０、４８０、５８０、６８０を用いることによって、電磁ブレーキ６０のブレーキ動作信号が推定される例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、生成された学習済みモデルを用いてブレーキ動作信号を推定された予測値の取得に用いられるロボットと、機械学習のための教師データの説明変数および目的変数を取得するために用いられるロボットとは、互いに異なるロボットであってもよい。その場合、ブレーキ動作信号を推定された予測値の取得に用いられるロボットには、動作検出部を配置しないようにしてもよい。また、複数種類のロボットを用いて機械学習が行われるようにしてもよい。たとえば、互いに共通の型式を有するモータおよび電磁ブレーキを有する複数種類のロボットを用いて機械学習が行われるようにしてもよいし、複数種類のモータまたは電磁ブレーキを用いて機械学習が行われるようにしてもよい。また、ロボットから取り外されたモータおよび電磁ブレーキ、または、電磁ブレーキのみに対して、ブレーキ電源部により電圧を印加することによって、学習済みモデルを生成するための説明変数としての電流信号と、目的変数としてのブレーキ動作信号とが取得されるようにしてもよい。この場合には、教師データを取得するためにロボットを動作する必要が無くなるため、ロボットの動作範囲を考慮せずに教師データを取得できる。また、電磁ブレーキがモータにおいて外部に回転を伝達するための出力軸側に配置されている場合には、ロボットからモータおよび電磁ブレーキを取り外した状態であるほうが、動作検出部としての動作音検出部または振動検出部により容易に切替動作を検出できる。
【0108】
また、上記第２実施形態では、動作検出部としての振動検出部２７０がＡＥセンサである例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、振動検出部を、振動計としてもよい。
【0109】
また、上記第１から第５実施形態では、切替動作においてブレーキ電源部２２により印加される電圧の変化が開始された時点であるタイミングｔ１から、電磁ブレーキ６０の制動状態と切替状態とが切り替えられた切替タイミングの時点であるタイミングｔ４までの時間を割合によって示したブレーキ動作信号が取得される例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、切替タイミングの時点を、秒数、制御周期のカウント数、または、クロック数などの数値によって表したブレーキ動作信号によって表すようにしてもよい。また、図２４に示す変形例によるブレーキ動作信号のように、切替タイミングを信号のハイとローとの切替によって示した時系列データのブレーキ動作信号が取得されるようにしてもよい。その場合に、図２４の例のように切り替えられた状態が保持される信号ではなく、図２５に示す変形例によるブレーキ動作信号のように、パルス状にハイとローとが切り替えられる信号によって、切替タイミングを示した時系列データのブレーキ動作信号が取得されるようにしてもよい。
【0110】
また、上記第１から第６実施形態では、ロボット１０、２１０、３１０、４１０、５１０、６１０が６軸の垂直関節を含み、運搬、組立、および、工作などのハンドリング作業を行う産業用ロボットである例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、ロボットが５軸以下または７軸以上の関節を含んでいてもよい。また、ロボットとして、水平多関節のロボットを用いてもよい。また、ロボットがパラレルリンク構造、または、直動機構などのシリアルリンク構造のロボットアーム以外の駆動機構を有していてもよい。また、ロボットは、産業用ではなく医療用のロボットであってもよい。
【0111】
また、上記第１から第５実施形態では、学習済みモデル８０、２８０、３８０、４８０、５８０からの出力に基づいてブレーキ駆動電圧を取得する場合に、ブレーキ電源部２２により印加される電圧を制御量に基づいて取得する例を示し、上記第６実施形態では、学習済みモデル６８０を生成するための目的変数としてのブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作を取得する場合に、ブレーキ電源部２２により印加される電圧を制御量に基づいて取得する例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、ブレーキ電源部により印加される電圧を、制御量に基づいて取得されるのではなく、電圧計を用いて実測値を取得するようにしてもよい。また、予めブレーキ電源部により印加される電圧として設定された値を記憶するようにしてもよい。
【0112】
また、上記第１および第２実施形態では、動作検出部としての動作音検出部７０、または、動作検出部としての振動検出部２７０からの検出結果を示す検出信号を、整流して平滑することによって、ブレーキ動作信号が取得される例を示したが、本開示はこれに限られない。本開示では、動作検出部からの検出信号を、整流して平滑した場合に生じるタイミングの遅れを考慮して、平滑された検出信号に対して遅れ補正を行うようにしてもよい。
【0113】
本明細書で開示する要素の機能は、開示された機能を実行するよう構成またはプログラムされた汎用プロセッサ、専用プロセッサ、集積回路、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔｓ）、従来の回路、および／または、それらの組み合わせ、を含む回路または処理回路を使用して実行できる。プロセッサは、トランジスタやその他の回路を含むため、処理回路または回路と見なされる。本開示において、回路、ユニット、または手段は、列挙された機能を実行するハードウェアであるか、または、列挙された機能を実行するようにプログラムされたハードウェアである。ハードウェアは、本明細書に開示されているハードウェアであってもよいし、あるいは、列挙された機能を実行するようにプログラムまたは構成されているその他の既知のハードウェアであってもよい。ハードウェアが回路の一種と考えられるプロセッサである場合、回路、手段、またはユニットはハードウェアとソフトウェアの組み合わせであり、ソフトウェアはハードウェアおよび／またはプロセッサの構成に使用される。
【0114】
［態様］
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
上記した例示的な実施形態は、以下の態様の具体例であることが当業者により理解される。
【0115】
（態様１）
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキと、
前記電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、
前記ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える、ロボットシステム。
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキと、
前記電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、
前記ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える、ロボットシステム。
【0116】
（態様２）
前記電磁ブレーキに対して徐々に大きさが変化する電圧を印加するブレーキ電源部をさらに備え、
前記制御部は、
前記ブレーキ電源部により徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより前記電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく前記電流信号を取得し、
取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として前記推定ブレーキ動作信号を取得する、態様１に記載のロボットシステム。
前記電磁ブレーキに対して徐々に大きさが変化する電圧を印加するブレーキ電源部をさらに備え、
前記制御部は、
前記ブレーキ電源部により徐々に大きさが変化する電圧が印加されることにより前記電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく前記電流信号を取得し、
取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として前記推定ブレーキ動作信号を取得する、態様１に記載のロボットシステム。
【0117】
（態様３）
前記制御部は、取得された前記推定ブレーキ動作信号に基づいて、前記切替動作の切替タイミングにおいて前記電磁ブレーキに印加されているブレーキ駆動電圧を取得する、態様１または態様２に記載のロボットシステム。
前記制御部は、取得された前記推定ブレーキ動作信号に基づいて、前記切替動作の切替タイミングにおいて前記電磁ブレーキに印加されているブレーキ駆動電圧を取得する、態様１または態様２に記載のロボットシステム。
【0118】
（態様４）
前記切替動作の切替タイミングを検出する動作検出部と、
前記電流信号を前記説明変数として取得するとともに、前記動作検出部により検出された前記切替動作の状態を示す前記ブレーキ動作信号を前記目的変数として取得することによって、前記説明変数と前記目的変数とを用いた機械学習により前記学習済みモデルを生成する学習部とを、さらに備える、態様１から態様３までのいずれか１項に記載のロボットシステム。
前記切替動作の切替タイミングを検出する動作検出部と、
前記電流信号を前記説明変数として取得するとともに、前記動作検出部により検出された前記切替動作の状態を示す前記ブレーキ動作信号を前記目的変数として取得することによって、前記説明変数と前記目的変数とを用いた機械学習により前記学習済みモデルを生成する学習部とを、さらに備える、態様１から態様３までのいずれか１項に記載のロボットシステム。
【0119】
（態様５）
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記切替動作における動作音を検出する動作音検出部を含み、
前記学習部は、前記動作音検出部により検出された検出信号に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、態様４に記載のロボットシステム。
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記切替動作における動作音を検出する動作音検出部を含み、
前記学習部は、前記動作音検出部により検出された検出信号に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、態様４に記載のロボットシステム。
【0120】
（態様６）
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記切替動作における振動を検出する振動検出部を含み、
前記学習部は、前記振動検出部により検出された検出信号に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、態様４に記載のロボットシステム。
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記切替動作における振動を検出する振動検出部を含み、
前記学習部は、前記振動検出部により検出された検出信号に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、態様４に記載のロボットシステム。
【0121】
（態様７）
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記モータに供給されるモータ駆動電流を検出し、
前記学習部は、前記モータ駆動電流に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、態様４に記載のロボットシステム。
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記モータに供給されるモータ駆動電流を検出し、
前記学習部は、前記モータ駆動電流に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、態様４に記載のロボットシステム。
【0122】
（態様８）
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記モータの回転を検出するエンコーダを含み、
前記学習部は、前記エンコーダからの出力に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、態様４に記載のロボットシステム。
前記動作検出部は、前記切替動作の切替タイミングを検出するために前記モータの回転を検出するエンコーダを含み、
前記学習部は、前記エンコーダからの出力に基づく前記目的変数としての前記ブレーキ動作信号を取得する、態様４に記載のロボットシステム。
【0123】
（態様９）
前記制御部は、前記学習済みモデルからの予測値の出力として、前記切替動作において前記ブレーキ電源部により印加される電圧の変化が開始された時点から、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられた切替タイミングの時点までの時間を表す前記推定ブレーキ動作信号を取得する、態様２に記載のロボットシステム。
前記制御部は、前記学習済みモデルからの予測値の出力として、前記切替動作において前記ブレーキ電源部により印加される電圧の変化が開始された時点から、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられた切替タイミングの時点までの時間を表す前記推定ブレーキ動作信号を取得する、態様２に記載のロボットシステム。
【0124】
（態様１０）
前記制御部は、前記ブレーキ電流検出部により検出された電流の交流成分が抽出された前記電流信号を前記説明変数として機械学習により生成された前記学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として前記推定ブレーキ動作信号を取得する、態様１から態様９までのいずれか１項に記載のロボットシステム。
前記制御部は、前記ブレーキ電流検出部により検出された電流の交流成分が抽出された前記電流信号を前記説明変数として機械学習により生成された前記学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として前記推定ブレーキ動作信号を取得する、態様１から態様９までのいずれか１項に記載のロボットシステム。
【0125】
（態様１１）
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく電流信号を取得し、
前記電流信号を説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する、ブレーキ判定方法。
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく電流信号を取得し、
前記電流信号を説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作の切替タイミングを示すブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する、ブレーキ判定方法。
【0126】
（態様１２）
態様１１に記載されたブレーキ判定方法をコンピュータに実行させる、ブレーキ判定プログラム。
態様１１に記載されたブレーキ判定方法をコンピュータに実行させる、ブレーキ判定プログラム。
【0127】
（態様１３）
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキと、
前記電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、
前記ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作において前記電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える、ロボットシステム。
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキと、
前記電磁ブレーキに流れる電流を検出するブレーキ電流検出部と、
前記ブレーキ電流検出部による検出結果に基づく電流信号を説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作において前記電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する制御部と、を備える、ロボットシステム。
【0128】
（態様１４）
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく電流信号を取得し、
前記電流信号を説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作において前記電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する、ブレーキ判定方法。
ロボットの駆動源となるモータの回転に対するブレーキがオンになる制動状態と、オフになる解放状態とを切り替える電磁ブレーキに流れる電流の検出結果に基づく電流信号を取得し、
前記電流信号を説明変数とし、前記電磁ブレーキの前記制動状態と前記解放状態とが切り替えられる切替動作において前記電磁ブレーキに印加されるブレーキ駆動電圧であるブレーキ動作信号を目的変数として、機械学習により生成された学習済みモデルを用いることによって、取得された前記電流信号に対する前記学習済みモデルからの予測値の出力として、推定された前記ブレーキ動作信号である推定ブレーキ動作信号を取得する、ブレーキ判定方法。
【0129】
（態様１５）
態様１４に記載されたブレーキ判定方法をコンピュータに実行させる、ブレーキ判定プログラム。
態様１４に記載されたブレーキ判定方法をコンピュータに実行させる、ブレーキ判定プログラム。
【符号の説明】
【0130】
１０、２１０、３１０、４１０、５１０、６１０ ロボット
２２ ブレーキ電源部
２３ ブレーキ電流検出部
２４ モータ電流検出部（動作検出部）
３０、６３０ 学習装置（学習部）
４０、６４０ 検査装置
４１、６４１ 制御部
４２ａ、６４２ａ プログラム（ブレーキ判定プログラム）
５０ モータ
５１ エンコーダ（動作検出部）
６０ 電磁ブレーキ
７０ 動作音検出部（動作検出部）
８０、２８０、３８０、４８０、５８０、６８０ 学習済みモデル
１００、２００、３００、４００、５００、６００ ロボットシステム
２７０ 振動検出部（動作検出部）
２２ ブレーキ電源部
２３ ブレーキ電流検出部
２４ モータ電流検出部（動作検出部）
３０、６３０ 学習装置（学習部）
４０、６４０ 検査装置
４１、６４１ 制御部
４２ａ、６４２ａ プログラム（ブレーキ判定プログラム）
５０ モータ
５１ エンコーダ（動作検出部）
６０ 電磁ブレーキ
７０ 動作音検出部（動作検出部）
８０、２８０、３８０、４８０、５８０、６８０ 学習済みモデル
１００、２００、３００、４００、５００、６００ ロボットシステム
２７０ 振動検出部（動作検出部）
【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】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】