特許 7222427 制御システム、制御装置及び制御方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-02-07

(45)【発行日】2023-02-15

(54)【発明の名称】制御システム、制御装置及び制御方法

(51)【国際特許分類】

   G05D 3/12 20060101AFI20230208BHJP

   G05B 13/02 20060101ALI20230208BHJP

   G05B 23/02 20060101ALI20230208BHJP

   H02P 29/00 20160101ALI20230208BHJP

【ＦＩ】

G05D3/12 305L

G05B13/02 C

G05B23/02 R

H02P29/00

【請求項の数】 17

(21)【出願番号】P 2021532676

(86)(22)【出願日】2020-03-27

(86)【国際出願番号】 JP2020014290

(87)【国際公開番号】W WO2021009976

(87)【国際公開日】2021-01-21

【審査請求日】2022-01-25

(31)【優先権主張番号】PCT/JP2019/028261

(32)【優先日】2019-07-18

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(31)【優先権主張番号】62/940,912

(32)【優先日】2019-11-27

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(73)【特許権者】

【識別番号】000006622

【氏名又は名称】株式会社安川電機

(74)【代理人】

【識別番号】100088155

【弁理士】

【氏名又は名称】長谷川 芳樹

(74)【代理人】

【識別番号】100145012

【弁理士】

【氏名又は名称】石坂 泰紀

(74)【代理人】

【識別番号】100171099

【弁理士】

【氏名又は名称】松尾 茂樹

(72)【発明者】

【氏名】嶌本 慶太

(72)【発明者】

【氏名】横矢 剛

【審査官】松本 泰典

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１３－６６９６５（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１３－２２５２８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００９－２９７８２７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－８９７４４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－６５２２１（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｄ ３／１２

Ｇ０５Ｂ １３／０２

Ｇ０５Ｂ ２３／０２

Ｈ０２Ｐ ２９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

駆動対象を駆動するモータと、
前記モータを駆動する制御部と、
前記モータに駆動力を発生させるために前記制御部が生成する駆動力指令に少なくとも基づいて、前記駆動力に対抗するように前記モータに作用する第１外力を推定する第１推定部と、
所定の動作パターンに基づき前記駆動対象を動作させるように前記制御部が前記モータを駆動する場合に前記第１推定部が推定する推定値の推移を表すプロファイルデータを記憶するデータ記憶部と、
前記データ記憶部が前記プロファイルデータを記憶した状態にて、前記動作パターンに基づいて前記制御部が前記モータを駆動している際に、前記第１推定部により新たに推定された前記推定値と、前記データ記憶部に記憶された前記プロファイルデータとの差分に基づいて、前記駆動対象に作用する第２外力を推定する第２推定部と、を備える制御システム。

【請求項2】

前記プロファイルデータは、過去に前記動作パターンに基づいて前記制御部が前記モータを駆動した際に、前記第１推定部により推定された推定値の推移を表す、請求項１記載の制御システム。

【請求項3】

前記プロファイルデータは、前記駆動対象に外力が作用していない状態で、前記第１推定部が推定した推定値の推移を表す、請求項２記載の制御システム。

【請求項4】

前記データ記憶部は、前記プロファイルデータを含む複数のプロファイルデータを記憶し、前記複数のプロファイルデータは複数の動作パターンにそれぞれ対応しており、複数のプロファイルデータのそれぞれは、対応する動作パターンに基づいて過去に前記制御部が前記モータを駆動した際に、前記第１推定部により推定された推定値の推移を表し、
制御部は、前記複数の動作パターンのいずれかに基づいて前記モータを駆動し、
前記制御システムは、前記制御部が基づく動作パターンに対応するプロファイルデータを前記複数のプロファイルデータから選択するデータ選択部を更に備え、
前記第２推定部は、前記データ選択部が選択したプロファイルデータに基づいて、前記第２外力を推定する、請求項２又は３記載の制御システム。

【請求項5】

前記第１推定部は、前記駆動力指令と、前記モータの応答値とに少なくとも基づいて、前記第１外力を推定する外乱オブザーバである、請求項１～４のいずれか一項記載の制御システム。

【請求項6】

前記第２推定部は、
前記プロファイルデータから、前記新たに推定された推定値に対応する推定値を抽出し、
前記新たに推定された推定値と、前記抽出した推定値との差に基づいて、前記第２外力を推定する、請求項１～５のいずれか一項記載の制御システム。

【請求項7】

前記第２推定部は、前記動作パターンによる駆動時間に基づいて、前記プロファイルから、前記新たに推定された推定値に対応する推定値を抽出する、請求項６記載の制御システム。

【請求項8】

前記第２推定部は、前記モータの応答値に基づいて、前記プロファイルデータから、前記新たに推定された推定値に対応する推定値を抽出する、請求項６又は７記載の制御システム。

【請求項9】

前記プロファイルデータを更新するデータ更新部を更に備える、請求項１～８のいずれか一項記載の制御システム。

【請求項10】

前記データ更新部は、
前記データ記憶部に記憶されたプロファイルデータと、前記第１推定部が新たに推定した推定値とに基づいて、更新の要否を判断し、
更新が必要だと判断された場合に、前記第１推定部が新たに推定した推定値に基づいて、前記プロファイルデータを更新する、請求項９記載の制御システム。

【請求項11】

前記制御部は、前記動作パターンと、前記第２推定部が推定した第２外力とに基づいて、前記モータを駆動する、請求項１～９のいずれか一項記載の制御システム。

【請求項12】

少なくとも前記第２推定部が推定した第２外力に基づいて、前記動作パターンに基づく前記制御部による前記モータの駆動結果を、２以上の類に分類する分類部を更に備える、請求項１～１０のいずれか一項記載の制御システム。

【請求項13】

前記分類部は、前記第２推定部が推定した第２外力と、当該第２外力が推定されている際に、前記制御部が基づく前記動作パターンとに基づいて、前記駆動結果を分類する、請求項１２記載の制御システム。

【請求項14】

少なくとも前記第２推定部が推定した第２外力に基づいて、前記駆動対象の劣化を推定する劣化推定部を更に備える、請求項１～１３のいずれか一項記載の制御システム。

【請求項15】

少なくとも前記第２推定部が推定した第２外力に基づいて、前記駆動対象と周辺物体との接触を検知する接触検知部を更に備える、請求項１～１４のいずれか一項記載の制御システム。

【請求項16】

駆動対象を駆動するモータを駆動する制御部と、
前記モータに駆動力を発生させるために前記制御部が生成する駆動力指令に少なくとも基づいて、前記駆動力に対抗するように前記モータに作用する第１外力を推定する第１推定部と、
所定の動作パターンに基づき前記駆動対象を動作させるように前記制御部が前記モータを駆動する場合に前記第１推定部が推定する推定値の推移を表すプロファイルデータを記憶するデータ記憶部と、
前記データ記憶部が前記プロファイルデータを記憶した状態にて、前記動作パターンに基づいて前記制御部が前記モータを駆動している際に、前記第１推定部により新たに推定された前記推定値と、前記データ記憶部に記憶された前記プロファイルデータとの差分に基づいて、前記駆動対象に作用する第２外力を推定する第２推定部と、を備える制御装置。

【請求項17】

駆動対象を駆動するモータを駆動することと、
前記モータに駆動力を発生させるために生成される駆動力指令に少なくとも基づいて、前記駆動力に対抗するように前記モータに作用する第１外力を推定することと、
所定の動作パターンに基づき前記駆動対象を動作させるように前記モータを駆動する場合に推定される前記第１外力の推定値の推移を表すプロファイルデータをデータ記憶部に記憶させることと、
前記データ記憶部が前記プロファイルデータを記憶した状態にて、前記動作パターンに基づいて前記モータを駆動している際に、新たに推定した前記第１外力の推定値と、前記データ記憶部に記憶された前記プロファイルデータとの差分に基づいて、前記駆動対象に作用する第２外力を推定することと、を含む制御方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、制御システム、制御装置及び制御方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、ロボットの各軸モータへのトルク指令と各軸の速度検出値から外乱オブザーバにより推定外乱トルクを求め、推定外乱トルクに対しハイパスフィルタ処理を行った後、座標変換を行って外力を推定するロボットシステムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１２－１１４０３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

本開示は、外力の推定精度向上に有効な制御システム、制御装置及び制御方法を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の一側面に係る制御システムは、駆動対象を駆動するモータと、モータを駆動する制御部と、制御部における駆動力指令に少なくとも基づいて、モータに作用する第１外力を推定する第１推定部と、第１推定部が推定した推定値の推移を表すプロファイルデータを記憶するデータ記憶部と、所定の動作パターンに基づいて制御部がモータを駆動している際に、第１推定部により新たに推定された推定値と、データ記憶部に記憶されたプロファイルデータとに基づいて、駆動対象に作用する第２外力を推定する第２推定部と、を備える。

【0006】

本開示の他の側面に係る制御装置は、駆動対象を駆動するモータを駆動する制御部と、制御部における駆動力指令に少なくとも基づいて、モータに作用する第１外力を推定する第１推定部と、第１推定部が推定した推定値の推移を表すプロファイルデータを記憶するデータ記憶部と、所定の動作パターンに基づいて制御部がモータを駆動している際に、第１推定部により新たに推定された推定値と、データ記憶部に記憶されたプロファイルデータとに基づいて、駆動対象に作用する第２外力を推定する第２推定部と、を備える。

【0007】

本開示の更に他の側面に係る制御方法は、駆動対象を駆動するモータを駆動することと、モータを駆動するための駆動力指令に少なくとも基づいて、モータに作用する第１外力を推定することと、第１外力の推定値の推移を表すプロファイルデータをデータ記憶部に記憶させることと、所定の動作パターンに基づいてモータを駆動している際に、新たに推定した第１外力の推定値と、データ記憶部に記憶されたプロファイルデータとに基づいて、駆動対象に作用する第２外力を推定することと、を含む。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、外力の推定精度向上に有効な制御システム、制御装置及び制御方法を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】制御システムの構成を例示する模式図である。

【図2】プロファイルデータを例示するテーブルである。

【図3】制御装置の変形例を示すブロック図である。

【図4】制御装置の更なる変形例を示すブロック図である。

【図5】制御装置の更なる変形例を示すブロック図である。

【図6】制御システムのハードウェア構成を例示する模式図である。

【図7】プロファイルデータの生成手順を例示するフローチャートである。

【図8】モータの駆動手順を例示するフローチャートである。

【図9】モータの駆動手順の変形例を示すフローチャートである。

【図10】モータの駆動手順の他の変形例を示すフローチャートである。

【図11】ロボットの概略構成を例示する模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、実施形態について、図面を参照しつつ詳細に説明する。説明において、同一要素又は同一機能を有する要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

【0011】

〔制御システム〕
本実施形態に係る制御システム１は、モータによって駆動対象に所望の動作をさせるシステムである。駆動対象の形状・構造・大きさ、並びにモータの数及び大きさに特に制限はない。以下においては、モータが１つであり、駆動対象が１つの剛体である場合を例示する。

【0012】

図１に示すように、制御システム１は、モータ２と、センサ３と、制御装置１００とを備える。モータ２は、駆動対象４を駆動する。モータ２は、駆動対象４を回転駆動する回転型モータであってもよいし、駆動対象４を直線に沿って変位させるリニア型モータであってもよい。モータ２は、同期電動機であってもよいし、誘導電動機であってもよい。モータ２は、ＳＰＭ（Ｓｕｒｆａｃｅ Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ Ｍａｇｎｅｔ）モータ、又はＩＰＭ（Ｉｎｔｅｒｉｏｒ Ｐｅｒｍａｎｅｎｔ Ｍａｇｎｅｔ）モータ等の永久磁石型の同期電動機であってもよいし、シンクロナスリラクタンスモータのように永久磁石を有しない同期電動機であってもよい。

【0013】

センサ３は、制御指令に対応するモータ２の応答値を検出する。応答値の具体例としては、モータ２の位置又は速度が挙げられる。なお、モータ２が回転型である場合、モータ２の出力軸の回転角度が「位置」に相当し、モータ２の出力軸の回転速度が「速度」に相当する。センサ３の具体例としては、モータ２の動作速度に比例した周波数のパルス信号を出力するロータリーエンコーダが挙げられる。ロータリーエンコーダによれば、モータ２の位置及び速度の両方を取得することができる。

【0014】

制御装置１００は、駆動対象４に所望の動作をさせるようにモータ２を制御する。また、制御装置１００は、力センサを用いないセンサレス方式にて、駆動対象４に作用する外力を推定する。後に例示するように、制御装置１００は、推定した外力に基づいてモータ２を制御してもよいし、推定した外力に基づいて駆動対象４と周辺物体との接触を検知してもよいし、推定した外力に基づいて周辺物体の状態を推定してもよい。

【0015】

ここで、モータ２に作用する外力は、制御装置１００による駆動力指令に基づいて推定可能である。例えば、モータ２が発生する駆動力が、駆動力指令に十分に追従している場合、駆動力指令に実質的に一致する外力がモータ２に作用していると推定することが可能である。

【0016】

駆動対象４に作用する外力は、モータ２にも伝わるので、モータ２に作用する外力は、駆動対象４に作用する外力を含む。しかしながら、モータ２に作用する外力は、駆動対象４に作用する外力の他に、少なくとも駆動対象４の慣性力を含む。更に、モータ２に作用する外力は、クーロン摩擦、粘性摩擦、駆動対象４の形状・大きさ・重さのばらつき等、モデル化が難しい成分も含んでいる。このため、単にモータ２に作用する外力に基づくのみでは、駆動対象４に作用する外力を高い精度で推定するのは難しい。これに対し、制御装置１００は、駆動対象４に作用する外力のセンサレス方式による推定精度を向上させる。

【0017】

制御装置１００は、モータ２を駆動することと、モータ２を駆動するための駆動力指令に少なくとも基づいて、モータ２に作用する第１外力を推定することと、第１外力の推定値の推移を表すプロファイルデータをデータ記憶部に記憶させることと、所定の動作パターンに基づいてモータ２を駆動している際に、新たに推定した第１外力と、データ記憶部に記憶されたプロファイルデータとに基づいて、駆動対象４に作用する第２外力を推定することと、を実行するように構成されている。例えば制御装置１００は、機能上の構成（以下、「機能ブロック」という。）として、動作パターン記憶部１１１と、制御部１１２と、第１推定部１１３と、プロファイル生成部１１４と、データ記憶部１１５と、第２推定部１１６とを備える。

【0018】

動作パターン記憶部１１１は、少なくとも１つの動作パターンを記憶する。動作パターンは、モータ２の動作目標値の推移（時間変化）を表すデータである。例えば動作パターンは、少なくとも１つの動作コマンドを含む。動作コマンドは、少なくとも駆動対象４の目標位置を定める。動作コマンドは、駆動対象４の目標位置に代えて駆動対象４の目標速度を含んでいてもよいし、駆動対象４の目標位置及び目標速度の両方を含んでいてもよい。動作パターンは、時系列の複数の動作コマンドを含んでいてもよい。動作パターン記憶部１１１は、複数の動作パターンを記憶していてもよい。複数の動作パターンのそれぞれは、駆動対象４に一連の動作を行わせるための動作プログラムを構成するための単位プログラムであってもよい。

【0019】

制御部１１２は、モータ２を駆動する。例えば制御部１１２は、動作パターン記憶部１１１が記憶する動作パターンに基づいて駆動対象４を動作させるための駆動電力を生成し、モータ２に供給する。例えば制御部１１２は、センサ３の検出値に基づいて駆動対象４の現在位置及び現在速度の情報を取得し、これらを目標位置及び目標速度に追従させるように駆動電力を生成する。

【0020】

一例として、制御部１１２は、目標位置と現在位置との偏差（以下、「位置偏差」という。）に比例演算、比例・積分演算、又は比例・積分・微分演算等を施して、位置偏差を縮小させるための目標速度を算出する。また、制御部１１２は、目標速度と現在速度との偏差（以下、「速度偏差」という。）に比例演算、比例・積分演算、又は比例・積分・微分演算等を施して、速度偏差を縮小させるための駆動力指令を算出する。

【0021】

なお、モータ２が回転型である場合、モータ２の出力軸のトルクが駆動力に相当する。制御部１１２は、モータ２の駆動力を駆動力指令に追従させるための電流指令を算出し、電流指令に応じた駆動電流をモータ２に供給するように駆動電力を生成する。

【0022】

第１推定部１１３は、制御部１１２における上記駆動力指令に少なくとも基づいて、モータ２に作用する第１外力を推定する。例えば第１推定部１１３は、駆動力指令に一致する力を第１外力の推定結果として出力してもよい。なお、駆動電流が電流指令に一致する場合、駆動電流と駆動力指令とは相関することとなる。このような場合、駆動電流の検出値に基づくことと、電流指令に基づくことは、駆動力指令に基づくことと実質的に同義である。

【0023】

第１推定部１１３は、駆動力指令と、モータ２の応答値とに少なくとも基づいて、第１外力を推定する外乱オブザーバであってもよい。例えば第１推定部１１３は、モータ２の応答値（例えば現在速度及び現在位置）と、駆動対象４の既知の剛体モデルとに基づいて、駆動対象４からモータ２に作用する慣性力を推定し、当該慣性力を駆動力指令から減算した値を第１外力の推定結果として出力してもよい。

【0024】

プロファイル生成部１１４は、第１推定部１１３が推定した推定値の推移を表すプロファイルデータを生成する。例えばプロファイル生成部１１４は、動作パターン記憶部１１１が記憶する動作パターンに基づいて制御部１１２がモータ２を駆動した期間に第１外力の推定値を第１推定部１１３から繰り返し取得し、当該期間における第１外力の推定値の時間変化を表すプロファイルデータを生成する。これにより生成されたプロファイルデータは、過去に動作パターンに基づいて制御部１１２がモータ２を駆動した際に、第１推定部１１３により推定された推定値の推移を表すものとなる。

【0025】

プロファイル生成部１１４は、駆動対象４に外力が作用していない状態で、プロファイルデータを生成してもよい。これにより生成されたプロファイルデータは、駆動対象４に外力が作用していない状態で、第１推定部１１３が推定した推定値の推移を表すものとなる。

【0026】

動作パターン記憶部１１１が複数の動作パターンを記憶する場合に、プロファイル生成部１１４は、複数の動作パターンのそれぞれに対してプロファイルデータを生成してもよい。これにより、複数の動作パターンにそれぞれ対応する複数のプロファイルデータが生成される。複数のプロファイルデータのそれぞれは、対応する動作パターンに基づいて過去に制御部１１２がモータ２を駆動した際に、第１推定部１１３により推定された推定値の推移を表すものとなる。

【0027】

データ記憶部１１５は、プロファイル生成部１１４が生成したプロファイルデータを記憶する。データ記憶部１１５は、上述の複数のプロファイルデータを記憶してもよい。データ記憶部１１５は、第１外力の推定値と動作パターンとを対応付けて記憶してもよい。

【0028】

図２は、プロファイルデータを例示するテーブルである。プロファイルデータは、時系列の複数のレコードを含む。各レコードは、駆動時間と、位置と、速度と、第１外力の推定値とを含む。駆動時間は、動作パターンに基づくモータ２の動作の開始時から第１外力の推定時までの経過時間（動作パターンに基づくモータ２の駆動時間）である。位置は、第１外力の推定時におけるモータ２の位置である。ここでの位置は、目標位置であってもよいし、センサ３により検出された位置であってもよい。速度は、第１外力の推定時におけるモータ２の速度である。ここでの速度は、目標速度であってもよいし、センサ３により検出された速度であってもよい。なお、データ記憶部１１５は、図２に例示するような離散値に代えて、経過時間と位置との関係を表す関数、経過時間と速度との関係を表す関数、及び経過時間と第１外力の推定値との関係を表す関数等をプロファイルデータとして記憶してもよい。

【0029】

上述したように、動作パターンは、動作プログラムを構成するための単位プログラムであってもよい。この場合、動作プログラムにおける複数の動作パターンの実行順序に対応して、当該複数の動作パターンに対応するプロファイルデータを繋ぎ合わせることで、動作プログラムに対応するプロファイルデータを容易に生成することが可能となる。

【0030】

第２推定部１１６は、動作パターンに基づいて制御部１１２がモータ２を駆動している際に、第１推定部１１３により新たに推定された推定値（以下、「新規の推定値」という。）と、データ記憶部１１５に記憶されたプロファイルデータとに基づいて、駆動対象４に作用する第２外力を推定する。例えば第２推定部１１６は、プロファイルデータから、新規の推定値に対応する推定値（以下、「比較対象の推定値」という。）を抽出し、新規の推定値と比較対象の推定値との差に基づいて第２外力を推定する。例えば第２推定部１１６は、新規の推定値から比較対象の推定値を減算した値を第２外力の推定結果として出力する。

【0031】

一例として、第２推定部１１６は、動作パターンによる駆動時間（動作パターンに基づくモータ２の動作開始からの経過時間９に基づいて、プロファイルデータから比較対象の推定値を抽出してもよい。例えば第２推定部１１６は、第１推定部１１３が新規の推定値を出力した時点における駆動時間に対応する推定値をプロファイルデータから抽出する。

【0032】

第２推定部１１６は、モータ２の応答値に基づいて、プロファイルデータから、新たに推定された推定値に対応する推定値を抽出してもよい。例えば第２推定部１１６は、第１推定部１１３が新規の推定値を出力した時点におけるモータ２の位置に対応する推定値をプロファイルデータから抽出してもよい。第２推定部１１６は、第１推定部１１３が新規の推定値を出力した時点におけるモータ２の速度に対応する推定値をプロファイルデータから抽出してもよい。第２推定部１１６は、第１推定部１１３が新規の推定値を出力した時点におけるモータ２の位置及び速度に対応する推定値をプロファイルデータから抽出してもよい。

【0033】

データ記憶部１１５が複数のプロファイルデータを記憶する場合に、制御装置１００は、図３に示すようにデータ選択部１２１を更に備えてもよい。データ選択部１２１は、制御部１１２が動作パターンに基づくモータ２の駆動を開始する時又は開始する前に、当該動作パターンに対応するプロファイルデータをデータ記憶部１１５の複数のプロファイルデータから選択する。この場合、第２推定部１１６は、データ選択部１２１が選択したプロファイルデータに基づいて、第２外力を推定する。

【0034】

図４に示すように、制御装置１００は、データ更新部１２２を更に備えてもよい。データ更新部１２２は、データ記憶部１１５が記憶するプロファイルデータを更新する。更新することは、既存のプロファイルデータを上書きすることと、既存のプロファイルデータを旧版として残しつつ新たなプロファイルデータを書き込むこととを含む。

【0035】

データ更新部１２２は、データ記憶部１１５に記憶されたプロファイルデータと、第１推定部１１３が新たに推定した推定値とに基づいて、プロファイルデータの更新の要否を判断し、更新が必要だと判断された場合に、第１推定部１１３が新たに推定した推定値に基づいてプロファイルデータを更新してもよい。

【0036】

例えば制御装置１００は、ログデータ記憶部１２９を更に有する。ログデータ記憶部１２９は、第１推定部１１３が新たに推定した推定値と、プロファイルデータとの関係の推移を表すログデータを記憶する。例えばログデータ記憶部１２９は、動作パターンに基づいて制御部１１２がモータ２を駆動する期間において、第２推定部１１６が推定した第２外力の推移をログデータとして記憶する。

【0037】

ログデータ記憶部１２９は、第２外力の推定値と、動作パターンとを対応付けて記憶してもよい。例えばログデータ記憶部１２９は、モータ２の位置及び速度と第２外力の推定値とを対応付けたレコードを時系列で記憶してもよい。位置・速度は、目標位置・目標速度であってもよいし、センサ３により検出された位置・速度であってもよい。

【0038】

データ更新部１２２は、ログデータ記憶部１２９が記憶するログデータに基づいて、プロファイルデータの更新の要否を判定する。例えばデータ更新部１２２は、ログデータが所定の判定基準（以下、「更新判定基準」という。）を満たすか否かに基づいてプロファイルデータの更新の要否を判定する。

【0039】

ここで、プロファイルデータは、上述したモデル化が難しい成分（クーロン摩擦、粘性摩擦、駆動対象４の形状・大きさ・重さのばらつき等）が経時的に変化した場合に更新が必要となる。そこで、更新判定基準は、上記モデル化が難しい成分の変化によりログデータに現れる特性に基づいて予め設定される。

【0040】

例えば、クーロン摩擦が経時的に大きくなる場合、ログデータは、記録開始から記録完了までのほぼ全域に亙って均一に上昇することが想定される。これに対応し、ログデータ内の所定範囲の全域に亙って、第２外力の推定値の値が所定の閾値を超えていることが、更新判定基準の一例として挙げられる。

【0041】

また、粘性摩擦が経時的に大きくなる場合、ログデータにおいて、速度と第２外力との相関レベルが高くなると考えられる。これに対応し、ログデータ内における速度と第２外力との相関レベルが所定の閾値を超えていることも、更新判定基準の一例として挙げられる。

【0042】

軸受け部が劣化・損傷した場合、ログデータにおいて、第２外力に周期的な変化が現れると考えられる。これに対応し、ログデータの第２外力の周波数解析結果において、特定の周波数成分の大きさが所定の閾値を超えることも、更新判定基準の一例として挙げられる。

【0043】

更に、駆動対象４が明らかに無負荷であると想定できる所定姿勢がある場合、駆動対象４が当該姿勢であるときの第２外力が所定の閾値を超えることも、更新判定基準となり得る。

【0044】

更新が必要であると判定した場合、データ更新部１２２は、プロファイル生成部１１４にプロファイルデータを再生成させ、再生成したプロファイルデータによってデータ記憶部１１５のプロファイルデータを更新させる。なお、クーロン摩擦の例として示したように、所定範囲の全域に亙ってログデータが均一に上昇する場合、データ更新部１２２は、均一な上昇成分を、データ記憶部１１５が記憶するプロファイルデータの全域に亙って加算してもよい。

【0045】

制御部１１２は、動作パターン記憶部１１１が記憶する動作パターンと、第２推定部１１６が推定した第２外力とに基づいて、モータ２を駆動してもよい。例えば制御部１１２は、第２推定部１１６が推定した第２外力に基づいて外力追従用の補正値を算出し、当該補正値により、動作パターンに基づく目標位置・目標速度を第２外力の作用方向に補正するインピーダンス制御を実行してもよい。制御部１１２は、第２外力と補正値との関係を表すように機械学習により予め生成されたモデルと、第２推定部１１６が新たに推定した第２外力とに基づいて補償値を算出してもよい。

【0046】

制御部１１２は、第１推定部１１３が推定した第１外力に基づいてフィードフォワード補償値を算出し、フィードフォワード補償値を駆動力指令に加算するフィードフォワード制御を更に実行してもよい。この場合、第１推定部１１３は、フィードフォワード補償値を算出するための第１外力の推定と、第２外力を推定するための第１外力の推定とで、第１推定値に対する推定条件（例えば駆動力指令に対するフィルタ条件）を変更してもよい。

【0047】

図５に示すように、制御装置１００は、接触検知部１２４を更に備えてもよい。例えば接触検知部１２４は、少なくとも第２推定部１１６が推定した第２外力に基づいて、駆動対象４と周辺物体との接触を検知する。例えば接触検知部１２４は、第２推定部１１６が推定した第２外力の上昇に基づいて、駆動対象４と周辺物体との接触を検知してもよい。

【0048】

制御装置１００は、少なくとも推定した第２外力に基づいて、動作パターンに基づくモータ２の駆動結果を２以上の類のいずれかに分類することを更に実行するように構成されていてもよい。例えば制御装置１００は、分類基準記憶部１２５と、分類部１２６とを更に備える。

【0049】

分類基準記憶部１２５は、モータ２の駆動結果を２以上の類のいずれかに分類するための基準を記憶する。２以上の類の具体例としては、所定の基準に対する動作結果の良否、駆動対象４が直接的又は間接的に作用した後のワークの良否、駆動対象４が直接的又は間接的に作用した後のワークの状態等が挙げられる。

【0050】

一例として、分類部１２６は、駆動対象４の動作を「優良」又は「不良」に分類してもよい。例えば分類基準記憶部１２５は、駆動対象４の動作が優良である場合における第２外力の推移の上限を表す上限プロファイルと、駆動対象４の動作が優良である場合における第２外力の推移の下限を表す下限プロファイルとを記憶する。分類部１２６は、第２外力の推定値が上限プロファイルと下限プロファイルとの間に位置する場合には駆動対象４の動作を「優良」に分類し、第２外力の推定値が上限プロファイルと下限プロファイルとの間の外に位置する場合には駆動対象４の動作を「不良」に分類する。

【0051】

分類部１２６は、駆動対象４が直接的又は間接的に作用したワークの状態を「優良」又は「不良」に分類してもよい。例えば分類基準記憶部１２５は、ワークが優良となる場合における第２外力の推移の上限を表す上限プロファイルと、ワークが優良となる場合における第２外力の推移の下限を表す下限プロファイルとを記憶する。分類部１２６は、第２外力の推定値が上限プロファイルと下限プロファイルとの間に位置する場合にはワークの状態を「優良」に分類し、第２外力の推定値が上限プロファイルと下限プロファイルとの間の外に位置する場合にはワークの状態を「不良」に分類する。

【0052】

分類部１２６は、駆動対象４が直接的又は間接的に作用したワークの状態をより細分化された３以上の類に分類してもよい。例えば分類部１２６は、ワークの部位ごとの寸法を３以上の類に分類してもよい。例えば分類基準記憶部１２５は、第２外力とワークの寸法との関係を表すテーブル又は関数等を記憶する。分類部１２６は、テーブル又は関数と、第２外力の推定値とに基づいてワークの各部の寸法を算出する。

【0053】

分類部１２６は、第２推定部が推定した第２外力と、当該第２外力が推定されている際に、制御部１１２が基づく動作パターンとに基づいて、モータ２の駆動結果を分類してもよい。この場合、分類基準記憶部１２５が分類基準を動作パターンごとに記憶し、制御部１１２が基づく動作パターンに対応する分類基準を分類部１２６が選択してもよい。

【0054】

分類基準記憶部１２５は、第２外力と、モータ２の駆動結果との関係を表すように予め機械学習により生成されたモデルを記憶していてもよい。この場合分類部１２６は、第２外力の推定値の推移（例えばログデータ記憶部１２９が記憶する推移）と、上記モデルとに基づいて駆動結果を分類する。モデルは、第２外力と、当該第２外力が生じている際のモータ２の動作パターンとの組み合わせと、モータ２の駆動結果との関係を表すように生成されていてもよい。

【0055】

一例として、分類基準記憶部１２５は、第２外力の推移と、当該第２外力の推移が生じている際のモータ２の動作パターンとの組み合わせと、ワークの状態との関係を表すように生成されたモデルを記憶する。分類部１２６は、第２外力の推定値の推移と、当該推定値の推移が生じている際に制御部１１２が基づく動作パターンと、上記モデルとに基づいて、ワークの状態を３以上の類に分類する。

【0056】

第２推定部１１６は、モータ２に作用する第１外力に基づいて第２外力を推定する。このため、駆動対象４及びモータ２の少なくともいずれかの不具合、微変動に起因して制御システム１の内部で生じる状況変化も考慮して、モータ２の駆動結果を２以上の類に分類することができる。また、第２外力の推定結果に基づいて、駆動対象４の劣化を推定することも可能である。例えば制御装置１００は、図４に示すように、劣化推定部１２７と、劣化報知部１２８とを更に備えてもよい。

【0057】

劣化推定部１２７は、少なくとも第２推定部１１６が推定した第２外力に基づいて、駆動対象４の劣化を推定する。劣化報知部１２８は、劣化推定部１２７により推定された駆動対象４の劣化を、報知データの送信又は表示デバイスへの報知表示等により報知する。

【0058】

第２外力の推定結果は、上述したモデル化が難しい成分（クーロン摩擦、粘性摩擦、駆動対象４の形状・大きさ・重さのばらつき等）の経時的な変化に起因する付加成分を含む。劣化推定部１２７は、上記付加成分に基づいて駆動対象４の劣化を推定する。

【0059】

例えば、クーロン摩擦が経時的に大きくなる場合、上記ログデータは、記録開始から記録完了までのほぼ全域に亙って均一に上昇する付加成分を含む。これに対応し、ログデータ内の所定範囲の全域に亙って、第２外力の推定値の値が所定の閾値を超えている場合に、劣化推定部１２７は、クーロン摩擦の上昇を伴う駆動対象４の劣化を推定する。

【0060】

また、粘性摩擦が経時的に大きくなる場合、ログデータにおいて、速度と第２外力との相関レベルが高くなると考えられる。これに対応し、ログデータ内における速度と第２外力との相関レベルが所定の閾値を超えている場合に、劣化推定部１２７は、粘性摩擦の上昇を伴う駆動対象４の劣化を推定する。

【0061】

軸受け部が劣化・損傷した場合、ログデータにおいて、第２外力に周期的な変化が現れると考えられる。これに対応し、ログデータの第２外力の周波数解析結果において、特定の周波数成分の大きさが所定の閾値を超える場合に、劣化推定部１２７は、軸受け部の劣化を推定する。

【0062】

更に、駆動対象４が明らかに無負荷であると想定できる所定姿勢がある場合、劣化推定部１２７は、駆動対象４が当該姿勢であるときの第２外力が所定の閾値を超える場合に駆動対象４の劣化を推定してもよい。

【0063】

劣化推定部１２７は、第２外力の推移と、駆動対象４の劣化との関係を表すように予め機械学習により生成されたモデルと、第２推定部１１６が推定した第２外力の推移とに基づいて、駆動対象４の劣化を推定してもよい。

【0064】

図６は、制御装置１００のハードウェア構成を例示するブロック図である。図６に示すように、制御装置１００は、回路１９０を有する。回路１９０は、一つ又は複数のプロセッサ１９１と、メモリ１９２と、ストレージ１９３と、入出力ポート１９４と、ドライバ回路１９５とを含む。ストレージ１９３は、例えば不揮発性の半導体メモリ等、コンピュータによって読み取り可能な記憶媒体を有する。ストレージ１９３は、モータ２を駆動することと、モータ２を駆動するための駆動力指令に少なくとも基づいて、モータ２に作用する第１外力を推定することと、第１外力の推定値の推移を表すプロファイルデータをデータ記憶部に記憶させることと、所定の動作パターンに基づいてモータ２を駆動している際に、新たに推定した第１外力と、データ記憶部１１５に記憶されたプロファイルデータとに基づいて、駆動対象４に作用する第２外力を推定することと、制御装置１００に実行させるためのプログラムを記憶している。例えばストレージ１９３は、上述した各機能ブロックを制御装置１００に構成させるためのプログラムを記憶している。

【0065】

メモリ１９２は、ストレージ１９３の記憶媒体からロードしたプログラム及びプロセッサ１９１による演算結果を一時的に記憶する。プロセッサ１９１は、メモリ１９２と協働して上記プログラムを実行することで、制御装置１００の各機能ブロックを構成する。入出力ポート１９４は、プロセッサ１９１からの指令に従って、センサ３との間で電気信号の入出力を行う。ドライバ回路１９５は、プロセッサ１９１からの指令に従って、モータ２に駆動電力を出力する。

【0066】

なお、制御装置１００は、必ずしもプログラムにより各機能を構成するものに限られない。例えば制御装置１００は、専用の論理回路又はこれを集積したＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）により少なくとも一部の機能を構成してもよい。

【0067】

〔制御手順〕
以下、制御方法の一例として、制御装置１００が実行する制御手順を例示する。この制御手順は、モータ２を駆動することと、モータ２を駆動するための駆動力指令に少なくとも基づいて、モータ２に作用する第１外力を推定することと、第１外力の推定値の推移を表すプロファイルデータをデータ記憶部に記憶させることと、所定の動作パターンに基づいてモータ２を駆動している際に、新たに推定した第１外力と、データ記憶部に記憶されたプロファイルデータとに基づいて、駆動対象４に作用する第２外力を推定することと、を含む。この制御手順は、プロファイルデータを生成することを更に含んでいてもよい。以下、プロファイルデータの生成手順と、生成したプロファイルデータに基づくモータ２の駆動手順とを例示する。

【0068】

（プロファイルデータの生成手順）
図７は、動作パターン記憶部１１１が複数の動作パターンを記憶する場合に、動作パターンごとのプロファイルデータを生成する手順を例示するフローチャートである。

【0069】

図７に示すように、制御装置１００は、まずステップＳ０１，Ｓ０２，Ｓ０３，Ｓ０４，Ｓ０５，Ｓ０６，Ｓ０７を実行する。ステップＳ０１では、プロファイル生成部１１４が、動作パターン記憶部１１１の複数の動作パターンのいずれか一つを選択する。以下、選択された動作パターンを「対象動作パターン」という。ステップＳ０２では、制御部１１２が、センサ３の検出値に基づいて駆動対象４の現在位置及び現在速度の情報を取得する。

【0070】

ステップＳ０３では、制御部１１２が、対象動作パターンに基づく目標位置及び目標速度と、駆動対象４の現在位置及び現在速度とに基づいて駆動力指令を算出する。一例として、制御部１１２は、目標位置と現在位置との偏差（以下、「位置偏差」という。）に比例演算、比例・積分演算、又は比例・積分・微分演算等を施して、位置偏差を縮小させるための目標速度を算出する。その後、制御部１１２は、目標速度と現在速度との偏差（以下、「速度偏差」という。）に比例演算、比例・積分演算、又は比例・積分・微分演算等を施して、速度偏差を縮小させるための駆動力指令を算出する。

【0071】

ステップＳ０４では、制御部１１２が、モータ２の駆動力を駆動力指令に追従させるための電流指令を算出し、電流指令に応じた駆動電流をモータ２に供給するように駆動電力を生成する。ステップＳ０５では、第１推定部１１３が、制御部１１２における上記駆動力指令に少なくとも基づいて、モータ２に作用する第１外力を推定する。

【0072】

ステップＳ０６では、プロファイル生成部１１４が、ステップＳ０５で推定された第１外力を含むレコードを、対象動作パターンのプロファイルデータに追加する。例えばプロファイル生成部１１４は、動作パターン記憶部１１１における当該プロファイルデータの記憶領域にレコードを追加する。ステップＳ０７では、プロファイル生成部１１４が、対象動作パターンによるモータ２の動作が完了したかを確認する。

【0073】

ステップＳ０７において対象動作パターンによるモータ２の動作が完了していないと判定した場合、制御装置１００は処理をステップＳ０２に戻す。以後、対象動作パターンによるモータ２の動作が完了するまで、対象動作パターンに対応するプロファイルデータへのレコードの追加が繰り返される。これにより、第１外力の推移を表すプロファイルデータが生成される。

【0074】

ステップＳ０７において対象動作パターンによるモータ２の動作が完了したと判定した場合、制御装置１００はステップＳ０８を実行する。ステップＳ０８では、動作パターン記憶部１１１が記憶する全ての動作パターンに対してプロファイルデータの生成が完了したかをプロファイル生成部１１４が確認する。

【0075】

ステップＳ０８においてプロファイルデータの生成が完了していない動作パターンが残っていると判定した場合、制御装置１００はステップＳ０９を実行する。ステップＳ０９では、プロファイル生成部１１４が、対象動作パターンを、プロファイルデータが生成されていない他の動作パターンに変更する。その後、プロファイル生成部１１４は処理をステップＳ０２に戻す。以後、全ての動作パターンに対してプロファイルデータが生成されるまで、動作パターンの選択とプロファイルデータの生成とが繰り返される。

【0076】

ステップＳ０８において全ての動作パターンに対してプロファイルデータの生成が完了したと判定した場合、制御装置１００はプロファイルデータの生成を完了する。

【0077】

（駆動手順）
図８は、モータの駆動手順を例示するフローチャートである。より具体的に、図８は、第２外力の推定結果に基づいて動作パターンに基づく目標位置・目標速度を変更するインピーダンス制御手順のフローチャートを示す。

【0078】

図８に示すように、制御装置１００は、まずステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３，Ｓ１４，Ｓ１５を実行する。ステップＳ１１では、制御部１１２が基づく動作パターン（モータ２を駆動するためにモータ２が選択している動作パターン）に対応するプロファイルデータを、データ選択部１２１がデータ記憶部１１５の複数のプロファイルデータから選択する。以下、制御部１１２が基づく動作パターンを「駆動用動作パターン」といい、選択されたプロファイルデータを「選択中プロファイル」という。

【0079】

ステップＳ１２では、制御部１１２が、センサ３の検出値に基づいて駆動対象４の現在位置及び現在速度の情報を取得する。ステップＳ１３では、制御部１１２が、ステップＳ０３と同様に、駆動用動作パターンに基づく目標位置及び目標速度と、駆動対象４の現在位置及び現在速度とに基づいて駆動力指令を算出する。ステップＳ１４では、制御部１１２が、ステップＳ０４と同様に、モータ２の駆動力を駆動力指令に追従させるように駆動電力を生成する。ステップＳ１５では、プロファイル生成部１１４が、駆動用動作パターンによるモータ２の動作が完了したかを確認する。

【0080】

ステップＳ１５において駆動用動作パターンによるモータ２の動作が完了していないと判定した場合、制御装置１００はステップＳ１６，Ｓ１７，Ｓ１８，Ｓ１９を実行する。ステップＳ１６では、第１推定部１１３が、制御部１１２における上記駆動力指令に少なくとも基づいて、モータ２に作用する第１外力を新たに推定する。ステップＳ１７では、第２推定部１１６が、第１推定部１１３により新たに推定された推定値（上記新規の推定値）に対応する推定値（上記比較対象の推定値）を選択中プロファイルから抽出する。

【0081】

ステップＳ１８では、第２推定部１１６が、新規の推定値と比較対象の推定値との差に基づいて第２外力を推定する。ステップＳ１９では、制御部１１２が、第２外力の推定値に基づく補償値を算出し、駆動用動作パターンに基づく次の目標位置・目標速度を第２外力の作用方向に変更する。その後、制御装置１００は処理をステップＳ１２に戻す。以後、駆動用動作パターンが完了するまで、第２外力の推定と、推定結果に基づく目標位置・目標速度の変更を行いながら、駆動用動作パターンに基づくモータ２の駆動が継続される。

【0082】

ステップＳ１５において駆動用動作パターンによるモータ２の動作が完了したと判定した場合、駆動用動作パターンに基づくモータ２の駆動が完了する。

【0083】

図９は、モータの駆動手順の変形例を示すフローチャートである。より具体的に、図９は、第２外力の推定結果に基づいて駆動対象４と周辺物体との接触を検知する制御手順を示す。駆動用動作パターンの選択から、第２外力の推定までのステップＳ２１～Ｓ２８は、上述したステップＳ１１～Ｓ１８と同じである。ステップＳ２８において第２外力を推定した後、制御装置１００はステップＳ２９を実行する。ステップＳ２９では、接触検知部１２４が、第２外力の推定値に基づいて、駆動対象４と周辺物体とが接触しているか否かを確認する。

【0084】

ステップＳ２９において駆動対象４と周辺物体とが接触していないと判定した場合、制御装置１００は処理をステップＳ２２に戻す。以後、駆動対象４と周辺物体との接触の有無を監視しながら、駆動用動作パターンに基づくモータ２の駆動が継続される。

【0085】

ステップＳ２９において駆動対象４と周辺物体とが接触していると判定した場合、制御装置１００は、一連の処理をステップＳ２２に戻すことなく強制完了させる。以上で駆動用動作パターンに基づくモータ２の駆動が完了する。

【0086】

図１０は、モータ２の駆動手順の他の変形例を示すフローチャートである。より具体的に、図１０は、動作パターンに基づくモータ２の駆動が完了した後に、第２外力の推定結果に基づいてワークの状態を２以上の類に分類する手順を示す。駆動用動作パターンの選択から、第２外力の推定までのステップＳ３１～Ｓ３８は、上述したステップＳ１１～Ｓ１８と同じである。ステップＳ３８において第２外力を推定した後、制御装置１００は処理をステップＳ３２に戻す。以後、駆動用動作パターンが完了するまで、駆動用動作パターンに基づくモータ２の駆動が継続される。

【0087】

ステップＳ３５において駆動用動作パターンによるモータ２の動作が完了したと判定した場合、制御装置１００はステップＳ３９を実行する。ステップＳ３９では、分類部１２６が、少なくとも第２外力の推定結果に基づいて、駆動対象４が直接的又は間接的に作用したワークの状態を２以上の類に分類する。ステップＳ３９では、分類部１２６によるワークの状態の分類に代えて、又は加えて、劣化推定部１２７が、少なくとも第２外力の推定結果に基づいて駆動対象４の劣化を推定してもよい。以上で駆動用動作パターンに基づくモータ２の駆動が完了する。

【0088】

〔応用例〕
上述した構成は、モータが複数であり、駆動対象が複数の剛体を含むシステムにも適用可能である。例えば上述した構成は、図１１に例示する多関節ロボットを含むロボットシステムにも適用可能である。

【0089】

図１１に示すロボット１０は、所謂６軸の垂直多関節ロボットであり、基台１１と、旋回部１２と、アーム１３，１４，１５と、ツール保持部１６とを有する。基台１１は、作業エリアにおいて床、台、又はＡＧＶ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ）上に固定される。旋回部１２は、鉛直な軸線３１まわりに旋回するように基台１１上に設けられている。

【0090】

アーム１３は、軸線３１に交差（例えば直交）する軸線３２まわりに揺動するように旋回部１２に接続されている。ここでの交差は、所謂立体交差のようにねじれの関係にある場合を含む。アーム１４は、軸線３２に平行な軸線３３まわりに揺動するように、アーム１３の先端部に接続されている。アーム１５は、アーム１４に沿い軸線３３に交差する軸線３４まわりに旋回し、軸線３４に交差（例えば直交）する軸線３５まわりに揺動するようにアーム１４の先端部に接続されている。

【0091】

ツール保持部１６は、アーム１５の中心に沿う軸線３６まわりに旋回するように、アーム１５の先端部に接続されている。ツール保持部１６は、ワークを把持するハンド、溶接トーチ、塗装ガン、又はねじ締めツール等の様々なツール１７を保持する。

【0092】

モータ２１は、軸線３１まわりに旋回部１２を旋回させ、モータ２２は、軸線３２まわりにアーム１３を揺動させ、モータ２３は、軸線３３まわりにアーム１４を揺動させ、モータ２４は、軸線３４まわりにアーム１４の先端部を旋回させ、モータ２５は、軸線３５まわりにアーム１５を揺動させ、モータ２６は、軸線３６まわりにツール保持部１６を旋回させる。

【0093】

制御システム１においては、ツール保持部１６及びツール１７がモータ２６の駆動対象である。アーム１５、ツール保持部１６及びツール１７がモータ２５の駆動対象である。アーム１４の先端部、アーム１５、ツール保持部１６及びツール１７がモータ２４の駆動対象である。アーム１４，１５、ツール保持部１６及びツール１７がモータ２３の駆動対象である。アーム１３，１４，１５、ツール保持部１６及びツール１７がモータ２２の駆動対象である。旋回部１２、アーム１３，１４，１５、ツール保持部１６及びツール１７がモータ２１の駆動対象である。

【0094】

このように、いずれかのモータの駆動対象中に他のモータが含まれる構成においては、モータによる駆動対象の形状及び慣性モーメントが変化し得る。例えば、モータ２１による駆動対象の形状および慣性モーメントが、モータ２２，２３，２４，２５，２６の駆動によって変化する。このような場合、プロファイル生成部１１４は、ロボット１０全体としての動作パターンに第１外力の推定値の推移を対応付けたプロファイルデータをモータ２１，２２，２３，２４，２５，２６のそれぞれに対して生成し、データ記憶部１１５に記憶させてもよい。ロボット１０全体としての動作パターンの具体例としては、ツール保持部１６の目標位置及び目標姿勢の推移を表すデータが挙げられる。

【0095】

この場合、第１推定部１１３は、モータ２１，２２，２３，２４，２５，２６のそれぞれに対して、駆動力指令に基づいて新規の推定値を出力する。第２推定部１１６は、比較対象の推定値をそれぞれのプロファイルデータから抽出することと、新規の推定値と比較対象の推定値との差に基づいて第２外力を推定することとを、モータ２１，２２，２３，２４，２５，２６のそれぞれに対して実行する。

【0096】

〔本実施形態の効果〕
以上に説明したように、制御システム１は、駆動対象４を駆動するモータ２と、モータ２を駆動する制御部１１２と、制御部１１２における駆動力指令に少なくとも基づいて、モータ２に作用する第１外力を推定する第１推定部１１３と、第１推定部１１３が推定した推定値の推移を表すプロファイルデータを記憶するデータ記憶部１１５と、所定の動作パターンに基づいて制御部１１２がモータ２を駆動している際に、第１推定部１１３により新たに推定された推定値と、データ記憶部１１５に記憶されたプロファイルデータとに基づいて、駆動対象４に作用する第２外力を推定する第２推定部１１６と、を備える。

【0097】

モータ２に作用する第１外力は、クーロン摩擦、粘性摩擦、モータ２による駆動対象４の形状・大きさ・重さのばらつき等、モデル化が難しい成分を含んでいる。これらの成分は、モータ２に作用する力に基づく外力（駆動対象４に作用する第２外力）の推定精度を低下させる要因となり得る。これに対し、制御装置１００によれば、動作パターンに従ってモータ２が動作している最中に新たに推定された第１外力と、過去に推定された第１外力の推移を表すプロファイルデータとに基づいて外力が推定される。新たに推定された第１外力が、上述のモデル化が難しい成分を含む場合、過去に推定された第１外力も同様の成分を含む。このため、新たに推定された第１外力と、過去に推定された第１外力の推移を表すプロファイルデータとに基づくことによって、モデル化が難しい成分の影響を除去して外力を推定することが可能である。従って、外力の推定精度向上に有効である。

【0098】

プロファイルデータは、過去に動作パターンに基づいて制御部１１２がモータ２を駆動した際に、第１推定部１１３により推定された推定値の推移を表してもよい。この場合、動作パターンでモータ２を駆動しながら推定された新たな第１外力と、同じ動作パターンでモータ２を駆動しながら推定された過去の第１外力とに基づいて第２外力を推定できるので、外力の推定精度が更に向上する。

【0099】

プロファイルデータは、駆動対象４に外力が作用していない状態で、第１推定部１１３が推定した推定値の推移を表してもよい。この場合、駆動対象４に外力が作用していない状態でのプロファイルデータを基準とすることで、外力の推定精度が更に向上する。

【0100】

データ記憶部１１５は、プロファイルデータを含む複数のプロファイルデータを記憶し、複数のプロファイルデータは複数の動作パターンにそれぞれ対応しており、複数のプロファイルデータのそれぞれは、対応する動作パターンに基づいて過去に制御部１１２がモータを駆動した際に、第１推定部１１３により推定された推定値の推移を表し、制御部１１２は、複数の動作パターンのいずれかに基づいてモータ２を駆動し、制御システム１は、制御部１１２が基づく動作パターンに対応するプロファイルデータを複数のプロファイルデータから選択するデータ選択部を更に備え、第２推定部１１６は、データ選択部１２１が選択したプロファイルデータに基づいて、第２外力を推定してもよい。この場合、動作パターンごとにプロファイルデータを設け、それを動作パターンに応じて使い分けることで、外力の推定精度を更に向上させることができる。

【0101】

第１推定部１１３は、駆動力指令と、モータ２の応答値とに少なくとも基づいて、第１外力を推定する外乱オブザーバであってもよい。この場合、外力の推定精度が更に向上する。例えば、外乱オブザーバによれば、駆動対象４の動作がモータ２に及ぼす影響のうち、モデル化が可能な分（以下、「モデル化した影響」という。）を、モータ２に作用する外力から除去した第１外力を推定することができる。モデル化した影響を除去して推定された第１外力によれば、駆動対象４の実際の動作と動作パターンとの乖離が生じた場合であっても、新たに推定された第１外力の推定値及びプロファイルデータの両方から、モデル化した影響が予め除去されているので、上記乖離が第２外力の推定精度に影響を及ぼし難い。

【0102】

第２推定部１１６は、プロファイルデータから、新たに推定された推定値に対応する推定値を抽出し、新たに推定された推定値と、抽出した推定値との差に基づいて、第２外力を推定してもよい。この場合、第２外力を容易に推定することができる。

【0103】

第２推定部１１６は、動作パターンによる駆動時間に基づいて、プロファイルから、新たに推定された推定値（以下、「比較対象の推定値」という場合がある。）に対応する推定値を抽出してもよい。この場合、動作パターンによる駆動時間に基づくことで、比較対象の推定値を容易に抽出することができる。

【0104】

第２推定部１１６は、モータ２の応答値に基づいて、プロファイルデータから、新たに推定された推定値に対応する推定値を抽出してもよい。この場合、モータ２の応答値に基づくことで、新たに推定された推定値に対応する推定値をより適切に抽出することができる。例えば、第２推定部１１６は、モータ２の現在位置に基づいて比較対象の推定値を抽出してもよく、モータ２の現在速度に基づいて比較対象の推定値を抽出してもよく、モータ２の現在位置及び現在速度の両方に基づいて比較対象の推定値を抽出してもよい。モータ２の現在位置に基づいて比較対象の推定値を抽出する場合、現在位置に近い位置における推定値を抽出することで、外力の推定精度を更に向上させることができる。モータ２の現在速度に基づいて比較対象の推定値を抽出する場合、現在速度に近い速度における推定値を抽出することで、外力の推定精度を更に向上させることができる。更に、モータ２の現在位置及び現在速度の両方に基づいて比較対象の推定値を抽出する場合、現在位置に近い位置で且つ現在速度に近い速度における推定値を抽出することで、外力の推定精度を更に向上させることができる。

【0105】

制御システム１は、プロファイルデータを更新するデータ更新部１２２を更に備えていてもよい。この場合、外力の推定精度を維持することができる。

【0106】

データ更新部１２２は、データ記憶部１１５に記憶されたプロファイルデータと、第１推定部１１３が新たに推定した推定値とに基づいて、更新の要否を判断し、更新が必要だと判断された場合に、第１推定部１１３が新たに推定した推定値に基づいて、プロファイルデータを更新してもよい。この場合、経年劣化や環境変化などの状況の変化に対応してプロファイルデータをタイムリーに更新することができる。従って、外力の推定精度が更に向上する。

【0107】

制御部１１２は、動作パターンと、第２推定部１１６が推定した第２外力とに基づいて、モータ２を駆動してもよい。この場合、トルクセンサレスでトルクによるコントロールが可能になる。

【0108】

制御システム１は、少なくとも第２推定部１１６が推定した第２外力に基づいて、動作パターンに基づく制御部１１２によるモータ２の駆動結果を、２以上の類に分類する分類部１２６を更に備えていてもよい。この場合、外力の推定精度の向上が、駆動対象４と周辺物体の適切な状態に推定に寄与する。また、上述のように、第２推定部１１６は、モータ２に作用する第１外力に基づいて第２外力を推定する。このため、駆動対象４及びモータ２の少なくともいずれかの不具合、微変動に起因して制御システム１の内部で生じる状況変化も考慮して、モータ２の駆動結果を２以上の類に分類することができる。

【0109】

分類部１２６は、第２推定部１１６が推定した第２外力と、当該第２外力が推定されている際に、制御部１１２が基づく動作パターンとに基づいて、駆動結果を分類してもよい。この場合、動作パターンと、その際の第２外力との基づく分類が可能なため、より正確な分類が可能である。

【0110】

制御システム１は、少なくとも第２推定部１１６が推定した第２外力に基づいて、駆動対象４の劣化を推定する劣化推定部１２７を更に備えていてもよい。この場合、外力の推定結果を、駆動対象４の劣化予知にも活用することができる。

【0111】

制御システム１は、少なくとも第２推定部１１６が推定した第２外力に基づいて、駆動対象４と周辺物体との接触を検知する接触検知部１２４を更に備えていてもよい。この場合、外力の推定精度の向上が、適切な接触検知に寄与する。

【0112】

以上、実施形態について説明したが、本開示は必ずしも上述した実施形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で様々な変更が可能である。

【符号の説明】

【0113】

１…制御システム、２，２１，２２，２３，２４，２５，２６…モータ、４…駆動対象、１００…制御装置、１１２…制御部、１１３…第１推定部、１１５…データ記憶部、１１６…第２推定部、１２１…データ選択部、１２２…データ更新部、１２４…接触検知部、１２６…分類部、１２７…劣化推定部。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】