特開 2025-3135 センサ装置

(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】P2025003135

(43)【公開日】2025-01-09

(54)【発明の名称】センサ装置

(51)【国際特許分類】

   G01L 3/14 20060101AFI20241226BHJP

【ＦＩ】

G01L3/14 G

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023103637

(22)【出願日】2023-06-23

(71)【出願人】

【識別番号】504137912

【氏名又は名称】国立大学法人 東京大学

(71)【出願人】

【識別番号】000002107

【氏名又は名称】住友重機械工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100105924

【弁理士】

【氏名又は名称】森下 賢樹

(74)【代理人】

【識別番号】100116274

【弁理士】

【氏名又は名称】富所 輝観夫

(72)【発明者】

【氏名】岡崎 修

(72)【発明者】

【氏名】宇佐美 由久

(72)【発明者】

【氏名】竹谷 純一

(72)【発明者】

【氏名】山下 侑

(57)【要約】

【課題】設置部位に対する制約が少なく、検出対象物に作用する荷重またはトルクに関わる情報を精度よく検出できるセンサ装置を提供する。
【解決手段】センサ装置１００は、検出対象物に作用する荷重またはトルクに関わる情報を検出する。センサ装置１００は、検出対象物に取り付けられ並列接続される複数のセンサ部材１０２と、複数のセンサ部材１０２の検出値に基づいて検出対象物に作用する荷重またはトルクに関わる情報を推定する推定部１０４と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

検出対象物に作用する荷重またはトルクに関わる情報を検出するセンサ装置であって、
前記検出対象物に取り付けられ並列接続される複数のセンサ部材と、
前記複数のセンサ部材の検出値に基づいて前記検出対象物に作用する荷重またはトルクに関わる情報を推定する推定部と、
を備えるセンサ装置。

【請求項2】

前記検出対象物は、当該検出対象物が組み込まれる装置の運転中に、応力分布が均一でない請求項１に記載のセンサ装置。

【請求項3】

前記推定部は、前記複数のセンサ部材の検出値と荷重またはトルクとの関係を学習した識別器を有し、当該識別器により荷重またはトルクを推定する請求項１に記載のセンサ装置。

【請求項4】

前記識別器は、検出対象物に対して相対回転する回転部材の回転位相と、前記複数のセンサ部材の検出値と、荷重またはトルクと、の関係を学習した識別器である請求項３に記載のセンサ装置。

【請求項5】

前記推定部は、複数のセンサ部材が検出対象物に取り付けられた後に当該検出対象物が組み込まれる装置を運転し前記識別器の学習を行う学習モードを有する請求項３または４に記載のセンサ装置。

【請求項6】

前記推定部は、前記複数のセンサ部材の検出値に対し所定の三角関数をフィッティングし、フィッティングした三角関数の振幅に基づいて荷重またはトルクを推定する請求項１に記載のセンサ装置。

【請求項7】

前記推定部は、前記荷重またはトルクに関わる情報を推定した部位の位相および温度の少なくとも一方を推定する請求項１に記載のセンサ装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、センサ装置に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１は、円形体に掛かるトルクを検出するセンサ装置を開示する。このセンサ装置は、フレクスギアなどの円形体の周方向の全周にわたって設けられる抵抗線パターンを有し、複数のセンサ部材が直列に接続された構成を有する。これにより、円形体に掛かるトルクを精度よく検出（推定）できるとされている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２０－２０１０４６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１のセンサ装置は、減速機の出力部材に設置されてトルクを検出するのに適しているが、出力部材は回転するため、配線等の制約から対応が難しい運転パターン（例えば、３６０度を超える回転や連続回転）があった。また、特許文献１のセンサ装置は、固定部に設置すると感度が落ちてしまう問題があった。

【0005】

本発明はこうした状況においてなされたものであり、そのある態様の例示的な目的のひとつは、設置部位に対する制約が少なく、検出対象物に作用する荷重またはトルクに関わる情報を精度よく推定できるセンサ装置を提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記課題を解決するために、本発明のある態様のセンサ装置は、検出対象物に作用する荷重またはトルクに関わる情報を検出するセンサ装置であって、検出対象物に取り付けられ並列接続される複数のセンサ部材と、複数のセンサ部材の検出値に基づいて検出対象物に作用する荷重またはトルクに関わる情報を推定する推定部と、を備える。

【0007】

なお、以上の構成要素の任意の組み合わせや、本発明の構成要素や表現を方法、装置、システムなどの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。

【発明の効果】

【0008】

本発明によれば、設置部位に対する制約が少なく、検出対象物に作用する荷重またはトルクに関わる情報を精度よく検出できるセンサ装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】実施の形態に係るセンサ装置が適用された歯車装置の断面図である。

【図2】図１の第１噛合歯車とその周辺を軸方向に見た図である。

【図3】図３は、図２のＡ－Ａ線断面図である。

【図4】センサ装置が適用されたハンドル装置の斜視図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、各図面に示される同一または同等の構成要素、部材、工程には、同一の符号を付するものとし、適宜重複した説明は省略する。また、各図面における部材の寸法は、理解を容易にするために適宜拡大、縮小して示される。また、各図面において実施の形態を説明する上で重要ではない部材の一部は省略して表示する。

【0011】

実施の形態では、センサ装置について、歯車装置の或る構成部品を第１噛合歯車とし、第１噛合歯車に作用するトルクに関わる情報を検出する場合を例に説明する。センサ装置の検出対象物は、第１噛合歯車に限定されず、また検出対象物が組み込まれる装置も、歯車装置に限定されない。

【0012】

まず、実施の形態に係るセンサ装置が適用される歯車装置を説明する。

【0013】

図１を参照する。撓み噛合い式歯車装置１０（以下、単に歯車装置１０ともいう）は、被駆動機械の一部として被駆動機械に組み込まれる。被駆動機械は、例えば、産業機械（工作機械、建設機械等）、ロボット（産業用ロボット、サービスロボット等）、輸送機器（コンベア、車両等）等の各種機械である。

【0014】

本実施の形態では筒型の撓み噛合い式歯車装置１０を説明する。歯車装置１０は、起振体３０と、起振体３０により撓み変形する撓み歯車２６と、撓み歯車２６と噛み合う噛合歯車２８Ａ、２８Ｂと、起振体３０と撓み歯車２６との間に配置される起振体軸受３２と、を備える。この他に、歯車装置１０は、起振体３０を有する起振体軸２０と、起振体軸２０を支持する軸受２４Ａ、２４Ｂと、軸受２４Ａ、２４Ｂを支持する軸受ハウジング２２Ａ、２２Ｂと、ケーシング１８と、を備える。以下、起振体３０の回転中心線Ｃ２０に沿った方向を単に軸方向といい、その回転中心線Ｃ２０を円中心とする半径方向および円周方向を単に径方向および周方向ともいう。また、説明の便宜から、軸方向一側（図１の紙面右側）を入力側といい、軸方向他側を反入力側という。

【0015】

歯車装置１０は、外部の駆動源から回転が入力される入力部材と、外部の被駆動部材に回転を出力する出力部材と、外部の被固定部材に固定される固定部材とを備える。ここでは起振体軸２０（起振体３０）が入力部材、第２軸受ハウジング２２Ｂ（後述する）が出力部材、ケーシング１８が固定部材である例を説明する。駆動源は、例えば、モータであるが、この他にもギヤモータ、エンジン等でもよい。被駆動部材および被固定部材は、例えば、被駆動機械の一部となる。

【0016】

起振体３０は、自身の回転により撓み歯車２６を撓み変形させることができる程度の剛性を持つ。撓み歯車２６と径方向に対向する起振体３０の対向周部（ここでは外周部）の断面形状は楕円状をなす。ここでの断面形状は、起振体３０の軸方向に直交する断面での形状をいう。ここでの「楕円」とは、幾何学的に厳密な楕円に限定されず、略楕円も含まれる。

【0017】

撓み歯車２６は、可撓性を有する筒状部材である。撓み歯車２６は、起振体３０の形状に合わせた楕円状をなすように撓み変形し、長軸方向の２個所で噛合歯車２８Ａ、２８Ｂと噛み合う。

【0018】

噛合歯車２８Ａ、２８Ｂは、起振体３０の回転に追従して撓み変形しない程度の剛性を持つ。噛合歯車２８Ａ、２８Ｂは、撓み歯車２６の入力側部分の歯と噛み合う第１噛合歯車２８Ａと、撓み歯車２６の反入力側部分の歯（内歯）と噛み合う第２噛合歯車２８Ｂとを含む。第１噛合歯車２８Ａは、撓み歯車２６の歯数（例えば、１００）とは異なる歯数（例えば、１０２）を持ち、第２噛合歯車２８Ｂは、撓み歯車２６の歯数と同数の歯数を持つ。

【0019】

撓み歯車２６および噛合歯車２８Ａ、２８Ｂの一方は外歯歯車となり、他方は内歯歯車となる。ここでは撓み歯車２６が外歯歯車であり、噛合歯車２８Ａ、２８Ｂが内歯歯車となる例を説明する。

【0020】

本実施の形態のケーシング１８は、第１噛合歯車２８Ａを兼ねる第１ケーシング部材１８Ａと、第２噛合歯車２８Ｂの径方向外側に配置される第２ケーシング部材１８Ｂと、第１ケーシング部材１８Ａを挟んで第２ケーシング部材１８Ｂとは反対側に配置される第３ケーシング部材１８Ｃと、を備える。各ケーシング部材１８Ａ、１８Ｂ、１８Ｃはボルト等の連結部材Ｂにより連結される。ケーシング１８は、歯車装置１０の外部の被固定部材に固定される。ケーシング１８の第２噛合歯車２８Ｂとの間には主軸受３６が配置される。

【0021】

軸受２４Ａ、２４Ｂは、入力側に配置される第１軸受２４Ａと、反入力側に配置される第２軸受２４Ｂとを備える。軸受２４Ａ、２４Ｂは玉軸受を例に示すが、その具体例は特に限定されず、ローラ軸受等の各種軸受でもよい。

【0022】

軸受ハウジング２２Ａ、２２Ｂは、第１軸受２４Ａを支持する第１軸受ハウジング２２Ａと、第２軸受２４Ｂを支持する第２軸受ハウジング２２Ｂとを含む。第１軸受ハウジング２２Ａは、撓み歯車２６に対して軸方向入力側に配置される。第１軸受ハウジング２２Ａは、ボルト、圧入等により第３ケーシング１８Ｃと連結される。第２軸受ハウジング２２Ｂは、撓み歯車２６に対して軸方向反入力側に配置される。第２軸受ハウジング２２Ｂは、ボルト、圧入等により第２噛合歯車２８Ｂと連結される。

【0023】

図２は、図１の第１噛合歯車とその周辺を軸方向に見た図である。図３は、図２のＡ－Ａ線断面図である。

【0024】

第１噛合歯車２８Ａ（第１ケーシング部材１８Ａ）は、内歯リング部４０と、内歯リング部４０の径方向外側に設けられる外側リング部４２と、内歯リング部４０と外側リング部４２との間に設けられる変形容易部４４と、を備える。

【0025】

内歯リング部４０は、リング状をなし、その内周に撓み歯車２６と噛み合う内歯４６が設けられる。

【0026】

外側リング部４２は、リング状をなし、歯車装置１０の外部の被固定部材に固定される。本実施の形態の外側リング部４２は、ケーシング１８を構成する他のケーシング部材１８Ｂ、１８ＣにボルトＢを用いて連結され、そのケーシング部材１８Ｂ、１８Ｃを介して被固定部材に固定される（図１参照）。この他にも、外側リング部４２は、被固定部材に直接的に固定されてもよいし、他部材（例えば、第１軸受ハウジング２２Ａ）を介して被固定部材に固定されてもよい。本実施の形態の外側リング部４２には、ケーシング部材１８Ｂ、１８Ｃに連結する連結部材Ｂを通すための貫通穴４８が周方向に間隔を空けて形成される。

【0027】

変形容易部４４は、内歯リング部４０の外周に繋がるとともに外側リング部４２の内周に繋がる。変形容易部４４は、被固定部材に外側リング部４２が固定された状態において、撓み歯車２６との噛み合いに起因して内歯リング部４０にトルクが付与された場合に、内歯リング部４０よりも変形しやすい構成とされている。変形容易部４４は、このような場合に、内歯リング部４０よりも変形量が大きくなるともいえる。本実施の形態の変形容易部４４は、外側リング部４２に対して軸方向厚みを小さくしているが、外側リング部４２の軸方向厚み以上の軸方向厚みであってもよい。この他にも、本実施の形態の変形容易部４４は、内歯リング部４０に対して軸方向厚みを小さくしているが、内歯リング部４０の軸方向厚み以上の軸方向厚みであってもよい。本実施の形態の変形容易部４４は、リング状をなす。本実施の形態の変形容易部４４は、周方向の全周に亘り連続するリング状をなす。本実施の形態の変形容易部４４は、軸方向に貫通する穴部を有していない。

【0028】

以上の歯車装置１０の動作を説明する。撓み歯車２６は、起振体軸２０の起振体３０の形状に合わせた楕円状をなすように撓み変形し、長軸方向の２個所で噛合歯車２８Ａ、２８Ｂと噛み合っている。起振体軸２０が回転すると、撓み歯車２６と噛合歯車２８Ａ、２８Ｂとの噛み合い位置が起振体３０の回転方向に移動する。このとき、異なる歯数を持つ撓み歯車２６と第１噛合歯車２８Ａとの噛み合い位置が一周するごとに、これらの噛み合う歯が周方向にずれていく。この結果、これらのうちの一方（本実施形態では撓み歯車２６）が自転し、その自転成分が出力回転として出力部材により取り出される。本実施の形態において、撓み歯車２６と第２噛合歯車２８Ｂは、互いに同じ歯数を持つため同期し、撓み歯車２６の自転成分は、撓み歯車２６と同期する第２噛合歯車２８Ｂを通して、出力部材としての第２軸受ハウジング２６Ｂにより取り出される。このとき、起振体３０に入力された入力回転に対して、撓み歯車２６と第１噛合歯車２８Ａの歯数差に応じた変速比で変速（ここでは減速）された出力回転が出力部材により取り出される。

【0029】

続いて、実施の形態に係るセンサ装置を説明する。

【0030】

図１～３を参照する。センサ装置１００は、検出対象物である第１噛合歯車２８Ａに取り付けられる複数のセンサ部材１０２と、複数のセンサ部材１０２の検出値に基づいて第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクに関わる情報を推定する推定部１０４と、を備える。

【0031】

複数のセンサ部材１０２は、変形容易部４４の歪み量（本実施の形態においては、周方向の歪みと径方向の歪みが合成された歪み量）を検出するためのセンサである。本実施の形態のセンサ部材１０２は、歪みゲージである。この他にもセンサ部材１０２は、例えば、ピエゾ素子であってもよい。複数のセンサ部材１０２は、上述のように変形容易部４４が周方向に変形することで変形容易部４４が歪んだときに、その歪み量を検出可能である。複数のセンサ部材１０２は、検出値、すなわち歪み量を示す検出信号を出力する。

【0032】

複数のセンサ部材１０２は、好ましくは、同様に構成される。つまり、複数のセンサ部材１０２は、構造、特性、および性能が同一になるように構成される。

【0033】

複数のセンサ部材１０２は、第１噛合歯車２８Ａを兼ねる第１ケーシング部材１８Ａに取り付けられる。つまり、複数のセンサ部材１０２は、歯車装置１０の外部の被固定部材に固定される固定部材に取り付けられる。これにより、センサ部材１０２の給電やセンサ出力の配策問題が生じるのを避けられる。また、センサ部材１０２は、剛性を有する第１噛合歯車２８Ａに取り付けられる。例えばセンサ部材１０２が可撓性を有する部材であって比較的大きく変形する部材に取り付けられる場合、センサ部材１０２の配線に大きな負荷がかかり、配線が切れるおそれがあるが、センサ部材１０２が剛性を有する第１噛合歯車２８Ａに取り付けられることにより、そのような問題を回避できる。

【0034】

複数のセンサ部材１０２は、第１噛合歯車２８Ａの変形容易部４４の入力側の側面４４ａに取り付けられる。なお、複数のセンサ部材１０２は、変形容易部４４の出力側の側面４４ａに取り付けられてもよい。複数のセンサ部材１０２は、周方向に一列に配置され、好ましくは、周方向に等間隔に配置される。

【0035】

複数のセンサ部材１０２は、並列に配線されて推定部１０４に接続される。すなわち、複数のセンサ部材１０２は、並列接続される。詳しくは、複数のセンサ部材１０２は、それぞれ推定部１０４に接続され、それぞれの位置における変形容易部４４の歪み量を検出し、それぞれ検出値を推定部１０４に出力する。なお、図３では、図面が煩雑になることを避けるため、１つのセンサ部材１０２を除いて、センサ部材１０２と推定部１０４との間の接続線の表記は省略している。

【0036】

第１噛合歯車２８Ａは撓み歯車２６と２個所で噛み合う（すなわち接触する）ため、第１噛合歯車２８Ａには、歯車装置１０の運転中において、応力すなわち歪みが、その噛み合い個所を中心に局所的に発生する。つまり、第１噛合歯車２８Ａに作用する応力すなわち歪みの分布は、均一でない。第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクをより正確に推定するには、応力すなわち歪みの分布を精度よく把握する必要があり、そのためには、複数のセンサ部材１０２は周方向に隙間なく配置されることが好ましい。つまり、複数のセンサ部材１０２は、変形容易部４４の全周をカバーするように配置されることが好ましい。

【0037】

推定部１０４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro Processing Unit）、マイコンなどのプロセッサ（ハードウェア）と、プロセッサ（ハードウェア）が実行するソフトウェアプログラムの組み合わせで実装することができる。推定部１０４は、複数のプロセッサの組み合わせであってもよい。あるいは推定部１０４０はハードウェアのみで構成してもよい。

【0038】

推定部１０４は、歯車装置１０の内部に設けられてもよいし、歯車装置１０の外部に設けられてもよい。

【0039】

推定部１０４は、以下のいずれかの推定方法により、複数のセンサ部材１０２の検出値に基づいて、検出対象部である第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクを推定する。

【0040】

（合計値による推定）
第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクが大きいほど、変形容易部４４は大きく変形するため、変形容易部４４の歪み量は大きくなる。この推定方法においては、複数（ｎ個）のセンサ部材１０２のそれぞれが検出する歪み量の合計値と、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクとの間には、比例関係が成立するとみなす。この場合、推定部１０４は、以下の式（１）により、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルク（Ｔ）を検出してもよい。
Ｔ＝ｋ_１×（ε_１＋ε_２＋…＋ε_ｎ） ・・・（１）
ここで、
ｋ_１：係数
ε_１～ε_ｎ：複数のセンサ部材１０２のそれぞれが検出する歪み量
である。

【0041】

係数ｋ_１は、例えば、第１噛合歯車２８Ａに既知のトルクを作用させたときに複数のセンサ部材１０２が検出する歪み量を用いて決定すればよい。

【0042】

（標準偏差による推定）
上述したように、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクが大きいほど、変形容易部４４の歪み量は大きくなる。この推定方法においては、複数のセンサ部材１０２が検出する歪み量の標準偏差と、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクとの間には、比例関係が成立するとみなす。この場合、推定部１０４は、以下の式（２）により、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルク（Ｔ）を検出してもよい。

【数1】

ここで、
ｋ_２：係数
バー付きのε：複数のセンサ部材１０２が検出した歪み量の平均値
である。

【0043】

係数ｋ_２は、例えば、第１噛合歯車２８Ａに既知のトルクを作用させたときに複数のセンサ部材１０２が検出する歪み量を用いて決定すればよい。

【0044】

（最大値および最小値による推定）
上述したように、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクが大きいほど、変形容易部４４の歪み量は大きくなる。この推定方法においては、複数のセンサ部材１０２のそれぞれが検出する歪み量の最大値と最小値との差（すなわち歪み量のレンジ）と、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクとの間には、比例関係が成立するとみなす。この場合、推定部１０４は、以下の式（３）により、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルク（Ｔ）を検出してもよい。
Ｔ＝ｋ_３×｛ｍａｘ（ε_１，ε_２，…，ε_ｎ）－ｍｉｎ（ε_１，ε_２，…，ε_ｎ）｝ ・・・（３）
ここで、
ｋ_３：係数
ｍａｘ（）：（）内の最大値を選択する関数
ｍｉｎ（）：（）内の最小値を選択する関数
である。

【0045】

係数ｋ_３は、例えば、第１噛合歯車２８Ａに既知のトルクを作用させたときに複数のセンサ部材１０２が検出する歪み量を用いて決定すればよい。

【0046】

（機械学習による推定）
推定部１０４は、複数のセンサ部材１０２の検出値と、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクと、の相関関係を学習した識別器を有してもよい。識別器の機械学習には、学習データとして、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクと、そのトルクを第１噛合歯車２８Ａに作用させたときの複数のセンサ部材１０２による検出値と、の組み合わせが使用されてもよい。この場合、推定部１０４は、識別器を用いて第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクを推定してもよい。つまり、推定部１０４は、複数のセンサ部材１０２から検出値を取得して識別器に入力し、識別器からの出力、すなわち第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクの推定値を得ればよい。

【0047】

あるいは推定部１０４は、第１噛合歯車２８Ａに対して相対回転する起振体軸２０の回転位相と、複数のセンサ部材１０２の検出値と、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクと、の相関関係を学習した識別器を有してもよい。識別器の機械学習には、学習データとして、起振体軸２０の回転位相と、第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクと、そのトルクを第１噛合歯車２８Ａに作用させたときの複数のセンサ部材１０２による検出値と、の組み合わせが使用されてもよい。この場合、推定部１０４は、起振体軸２０の回転位相と、識別器を用いて第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクと、を推定してもよい。つまり、推定部１０４は、複数のセンサ部材１０２から検出値を取得して識別器に入力し、識別器からの出力、すなわち起振体軸２０の回転位相および第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクの推定値を得ればよい。

【0048】

いずれの場合も識別器は、公知の、あるいは将来利用可能な機械学習方法を用いて構成されればよい。識別器は、例えばＤＮＮ（ディープラーニングネットワーク）、ＣＮＮ（畳み込みニューラルネットワーク）、ＲＮＮ（回帰型ニューラルネットワーク）を用いて構成されてもよい。

【0049】

識別器には、既存の識別器を流用してもよいが、既存の識別器は別の歯車装置に最適化されたものでありうる。この場合、流用する識別器の追加の学習、すなわちチューニングが必要である。そのため、推定部１０４は、識別器の追加の学習を実行する学習モードを実行可能であってもよい。例えば、推定部１０４は、複数のセンサ部材１０２が第１噛合歯車２８Ａに取り付けられた後に、駆動源を制御して既知のトルクを第１噛合歯車２８Ａに作用させ、そのときの複数のセンサ部材１０２の検出値を用いて識別器を追加学習してもよい。

【0050】

（フィッティングによる推定）
推定部１０４は、複数のセンサ部材１０２の検出値に対して、三角関数をフィッティングし、フィッティングにより得られる三角関数の振幅に基づいてトルクを推定してもよい。推定部１０４は、例えば、以下の式（４）を、複数のセンサ部材１０２の検出値にフィッティングしてもよい。推定部１０４は、フィッティングには、最小二乗法などの公知の手法を用いればよい。式（４）の形は、既知のトルクを第１噛合歯車２８Ａに作用させたときの複数のセンサ部材１０２の検出値をプロットしたグラフから決定したものであってもよい。式（４）によれば、振幅ａが第１噛合歯車２８Ａに作用するトルク、位相ｂが起振体軸２０の回転位相、ｃは第１噛合歯車２８Ａの温度、として推定される。推定部１０４は、トルクと、回転位相および温度のいずれか一方とを推定してもよい。
ｙ＝ａ（ｓｉｎ（θ＋ｂ））^２＋ｃ ・・・（４）

【0051】

上述の説明では、推定部１０４が、検出対象物である第１噛合歯車２８Ａに作用するトルクを推定する場合について説明したが、これには限定されず、検出対象物である第１噛合歯車２８Ａに関わる部材、例えば検出対象物である第１噛合歯車２８Ａと相対回転する起振体軸２０に作用するトルクを推定してもよい。つまり、推定部１０４は、検出対象物である第１噛合歯車２８Ａの変形容易部４４の歪み量に基づいて、第１噛合歯車２８Ａに関わる部材である起振体軸２０に作用するトルクを推定してもよい。

【0052】

推定部１０４が推定したトルクに基づいてどのような制御を行うかは特に限定されない。例えば、推定されたトルクに基づいて、障害物（例えば、人）の接触を検知し、駆動源を停止させる制御を行ってもよい。

【0053】

続いて、実施の形態が奏する効果について説明する。本実施の形態によれば、センサ装置１００の複数のセンサ部材１０２は、検出対象物である第１噛合歯車２８Ａに取り付けられ、並列接続される。直列接続されずに並列接続されるため、複数のセンサ部材１０２の検出値は平均化されずに推定部１０４に出力される。したがって、例えば、噛み合い位置に対応する検出値、すなわちピーク値を取得できる。そのため、検出対象物に作用するトルクに関わる情報を、より精度よく推定することが可能となる。

【0054】

また、本実施の形態によれば、推定部１０４は、センサ部材の検出値とトルクとの関係を学習した識別器を有し、この識別器によりトルクを推定してもよい。識別器の性能にもよるが、識別器によれば、精度よく検出対象物に関わるトルクを推定できる。また、識別器によれば、検出対象物に対して相対回転する回転部材の回転位相も推定できる。

【0055】

また、本実施の形態によれば、推定部１０４は、センサ部材の検出値に対して三角関数をフィッティングし、フィッティングした三角関数の振幅に基づいてトルクを推定してもよい。この場合、フィッティングさせる三角関数の形にもよるが、少ない計算量で、精度よく検出対象物に関わるトルクを推定できる。また、検出対象物に対して相対回転する回転部材の回転位相も推定できる。

【0056】

以上、本発明について、実施の形態をもとに説明した。この実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組み合わせにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。

【0057】

（変形例１）
センサ部材１０２の検出値が温度の影響を受ける場合がある。例えばセンサ部材１０２が歪みゲージである場合、環境温度があがると検出値も上がる。推定部１０４は、温度補償を行ってもよい。

【0058】

或るタイミングにおける複数のセンサ部材１２０の検出値において、最も高い検出値は、起振体３０の長軸側に位置するセンサ部材１０２の検出値であって噛み合い位置に対応するセンサ部材１０２の検出値であると考えられ、最も低い検出値は、起振体３０の短軸側に位置するセンサ部材１０２の検出値であって非噛み合い位置に対応するセンサ部材１０２の検出値であると考えられる。ここで、複数のセンサ部材１２０のそれぞれの検出値には、歪み量に応じた値と、そのときの環境温度による変動値と、が含まれうるが、起振体３０の短軸側では歪みがほとんど生じていないはずであるから、起振体３０の短軸側のセンサ部材１０２による検出値と考えられる最も低い検出値には、そのときの環境温度による変動値のみが含まれるとみなすことができる。したがって、推定部１０４は、以下の式（５）に示すように、センサ部材１０２の検出値として、最も低い検出値を差し引いた値を用いてもよい。この場合、環境温度の影響を低減できる。
ε_ｉ＝ε_ｉ－ｍｉｎ（ε_１，ε_２，…，ε_ｎ） ・・・（５）

【0059】

（変形例２）
実施の形態および上述の変形例では、センサ装置１００を筒型の撓み噛合い式歯車装置に適用したが、撓み噛み合い型歯車装置の具体例は特に限定されず、例えば、カップ型、シルクハット型でもよい。また、撓み噛み合い型歯車装置の場合、内歯歯車２８Ａ、２８Ｂが撓み歯車となってもよい。センサ装置１００は、撓み噛み合い型歯車装置の他にも、偏心揺動型歯車装置、単純遊星歯車装置などに適用されてもよい。また、偏心揺動型歯車装置の場合、揺動歯車と噛み合う噛合歯車の軸心上にクランク軸が配置されるセンタークランクタイプの他に、噛合歯車の軸心からオフセットした位置にクランク軸が配置される振り分けタイプでもよい。また、各種の歯車装置において、複数のセンサ部材１０２が取り付けられる部材（すなわち検出対象物）は特に限定されない。つまり、センサ装置１００は、各種の歯車装置に適用でき、その構成部品を検出対象物とすることができる。

【0060】

（変形例３）
実施の形態および上述の変形例では、センサ装置１００が歯車装置に適用される場合について説明したが、センサ装置１００は歯車装置以外の各種機械装置に適用できる。この機械装置は、回転動作を伴う装置であってもよい。例えば、機械装置は、モータ、ボールねじ装置などであってもよい。複数のセンサ部材１０２が配置される検出対象物は、回転動作を行う部材の周囲の部材であってもよい。

【0061】

（変形例４）
実施の形態および上述の変形例では、センサ装置１００が検出対象物に作用するトルクを推定する場合について説明したが、これには限定されず、検出対象物に作用するトルクに関わる情報に代えて、検出対象物に作用する荷重に関わる情報を推定してもよい。検出対象物に作用する荷重は、トルクと同様に、検出対象物に取り付けられた複数のセンサ部１０２であって、並列に配線されて推定部１０４に接続される複数のセンサ部１０２の検出値に基づいて推定すればよい。

【0062】

図４を参照する。この例では、ハンドル装置５０にセンサ装置１００が適用される。ハンドル装置５０は、円板状のハンドル部５２と、ハンドル部５２に垂直に固定され回転軸５４と、を備える。ハンドル装置５０は、回転軸５４の回転中心線Ｃ５４を中心として回転可能である。ハンドル装置５０には、回転軸５４の回転中心線Ｃ５４に沿った方向である軸方向、および、回転中心線Ｃ５４を円中心とする半径方向に荷重が作用しうる。

【0063】

センサ装置１００の複数のセンサ部材１０２は、検出対象物であるハンドル部５２の円板面５２ａに、周方向に一列に配置されている。複数のセンサ部材１０２は、並列に配線されて推定部１０４に接続される。複数のセンサ部材１０２は、ハンドル部５２に回転軸５４まわりのトルクが作用したり、ハンドル部５２に軸方向または半径方向に荷重が作用したりしてハンドル部５２が歪んだときに、その歪み量を検出可能である。

【0064】

推定部１０４は、複数のセンサ部材１０２の検出値に基づいて、検出対象部であるハンドル部５２に作用するトルクおよび荷重を推定する。例えば、推定部１０４は、複数のセンサ部１０２の検出値と、ハンドル部５２に作用するトルクおよび荷重と、の関係を学習した識別器を有してもよい。識別器の学習には、学習データとして、ハンドル部５２に作用するトルクおよび荷重と、そのトルクおよび荷重をハンドル部５２に作用させたときの複数のセンサ部材１０２による検出値と、の組み合わせが使用されてもよい。推定部１０４は、複数のセンサ部材１０２から検出値を取得して識別器に入力し、識別器からの出力、すなわちハンドル部５２に作用するトルクおよび荷重の推定値を得ればよい。

【0065】

以上の実施の形態および変形例は例示である。これらを抽象化した技術的思想は、実施の形態および変形例の内容に限定的に解釈されるべきではない。実施の形態および変形例の内容は、構成要素の変更、追加、削除等の多くの設計変更が可能である。上述の実施形態では、このような設計変更が可能な内容に関して、「実施の形態」との表記を付して強調している。しかしながら、そのような表記のない内容でも設計変更が許容される。図面の断面に付したハッチングは、ハッチングを付した対象の材質を限定するものではない。実施の形態および変形例において言及している構造には、製造誤差等を考慮すると同一とみなすことができるものも当然に含まれる。

【0066】

以上の構成要素の任意の組み合わせも有効である。例えば、変形例に対して実施の形態および他の変形例の任意の説明事項を組み合わせてもよい。

【符号の説明】

【0067】

１０ 歯車装置、 １００ センサ装置、 １０２ センサ部材、 １０４ 推定部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】