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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-07-07
(45)【発行日】2023-07-18
(54)【発明の名称】ロボットハンドの把持制御方法
(51)【国際特許分類】
B25J 15/08 20060101AFI20230710BHJP
【ＦＩ】
B25J15/08 T
【請求項の数】
6
(21)【出願番号】P 2022023235
(22)【出願日】2022-02-17
【審査請求日】2023-04-07
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】000231361
【氏名又は名称】ＮＩＳＳＨＡ株式会社
(72)【発明者】
【氏名】渡津 裕次
【審査官】國武 史帆
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１２－２２８７６４（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１３－１０３３０６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１３－０８６１８６（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｂ２５Ｊ １／００ － ２１／０２
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
複数本の指と、前記指の後端を支持し、把持対象物を把持又は解放するように前記指を駆動するグリッパと、前記指の把持面に設けられそのセンシング面のせん断力の分布を測定できる触覚センサとを備え、ロボットアームの先端に取り付けられたロボットハンドの把持制御方法であって、前記ロボットハンドが載置された前記把持対象物を把持する把持ステップと、
前記ロボットハンドが前記把持対象物を把持したまま前記グリッパを微小上昇した間に、渦巻状のせん断力分布を前記触覚センサにて検出するせん断力分布検出ステップと、
検出された前記せん断力分布から、前記ロボットハンドに印加されるモーメントの値を算出するモーメント値算出ステップと、
算出された前記モーメントの値の前記微小上昇の間の変化から、前記把持対象物の滑りが発生しているか否かを評価する滑り発生評価ステップと、
前記把持対象物の滑りが発生していると評価された場合に、前記モーメントの向きと大きさから前記把持対象物の重心位置を推定する重心位置推定ステップと、
推定された前記重心位置まで前記ロボットハンドの把持位置を移動させる把持位置移動ステップと、
最終的に前記ロボットハンドが前記把持対象物を目的の場所まで搬送する搬送継続ステップと、を備えており、
推定された前記重心位置まで前記ロボットハンドの把持位置を移動させた後は、再び前記せん断力分布検出ステップに戻る、ロボットハンドの把持制御方法。
【請求項2】
前記滑り発生評価ステップにおいて、前記ロボットハンドのグリッパが前記微小上昇する間に前記モーメントの値が急減した瞬間を有することを以って前記把持対象物の滑りが発生していると評価する、請求項１記載のロボットハンドの把持制御方法。
【請求項3】
前記把持対象物の滑りが発生していないと評価された場合に、前記モーメントの値の前記微小上昇の間の変化から、前記ロボットハンドが前記把持対象物の搬送を続けることによって前記把持対象物の滑りが予測されるか否かを評価する滑り予測評価ステップをさらに備え、前記把持対象物の滑りが予測されると評価された場合にも前記把持対象物の重心位置を推定し、推定された前記重心位置まで前記ロボットハンドの把持位置を移動させる、請求項１又は請求項２のいずれかに記載のロボットハンドの把持制御方法。
【請求項4】
前記ロボットハンドの前記微小上昇に対する前記モーメントの値の増加の割合が閾値を超えたことを以って前記把持対象物の滑りが予測されると評価する、請求項３記載のロボットハンドの把持制御方法。
【請求項5】
前記ロボットハンドが、前記触覚センサのセンシング面を覆う弾性体をさらに備える、請求項１～４のいずれかに記載のロボットハンドの把持制御方法。
【請求項6】
前記把持位置移動ステップの前に、前記ロボットハンドの前記グリッパを前記微小上昇の前の位置まで下降させる下降ステップをさらに備える、請求項１～５のいずれかに記載のロボットハンドの把持制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、把持対象物を安定して把持することができる、ロボットハンドの把持制御方法に関する。
【背景技術】
【0002】
現在、製造業だけでなくサービス産業やヘルスケア産業など幅広い分野で、ロボットが活躍している。これらのロボットには、人間と同様に、さまざまな物体を持って運んだり、道具を掴んで作業したりできるように、ロボットハンドを備えているものが多い。
【0003】
ロボットハンドにおいては、把持力はもちろん、把持対象物を把持する指の掌面に生じたせん断力などの各種接触状態を計測する必要がある。例えば、ロボットハンドが把持対象物から受けるせん断力を検出することにより、ロボットハンドが把持対象物を落とさずに把持するのに必要な最低限の把持力を求めることができる。
そこで、特許文献１では、３分力を測定できる触覚センサをロボットハンドの指の掌面に設けることが提案されている。
そこで、特許文献１では、３分力を測定できる触覚センサをロボットハンドの指の掌面に設けることが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２００８－２８１４０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
しかし、把持対象物の形状がそもそも未知な場合や、把持対象物の形状は既知であっても滑らないよう把持するために何処を把持すべきかが一見してわかりにくい把持対象物の場合には、ロボットハンドが把持対象物から受けるせん断力の出力値を得たとしても、その出力値からどうやって正しい把持位置を導き出せばよいかがわからなかった。その結果、把持対象物を目的の場所まで搬送する間に把持対象物の落下を阻止することが難しい。
【0006】
把持対象物の落下を阻止する手段としては、カメラ撮影よる画像認識処理を用いるものがある。カメラで把持対象物の形状と載置位置を正確に認識し、高精度に把持対象物のところまでロボットハンドを移動し、把持対象物を把持するものである。この方法によれば、確かに落下阻止の成功確率を上げることができるが、作業するたびに毎回、画像認識処理に時間がかかり、かつ、ロボットハンドを低速で移動させなければならないため、把持対象物を把持するまでの時間がかかってしまうという問題がある。
【0007】
したがって、本発明は、上記の課題を解決し、カメラ撮影による画像認識処理を用いなくても容易に把持対象物を安定して把持することができる、ロボットハンドの把持制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0008】
以下に、課題を解決するための手段として複数の態様を説明する。これら態様は、必要に応じて任意に組み合せることができる。
【0009】
本発明は、ロボットハンドの把持制御方法である。ここで、ロボットハンドは、複数本の指を備えている。また、ロボットハンドは、指の後端を支持し、把持対象物を把持又は解放するように指を駆動するグリッパを備えている。また、ロボットハンドは、指の把持面に設けられ、そのセンシング面のせん断力の分布を測定できる触覚センサを備えている。また、ロボットハンドは、ロボットアームの先端に取り付けられている。
【0010】
本発明の一見地に係るロボットハンドの把持制御方法は、把持ステップと、せん断力分布検出ステップと、モーメント値算出ステップと、滑り発生評価ステップと、重心位置推定ステップと、把持位置移動ステップと、搬送継続ステップとを備えている。把持ステップでは、ロボットハンドが載置された把持対象物を把持する。せん断力分布検出ステップでは、ロボットハンドが把持対象物を把持したままグリッパを微小上昇した間に、渦巻状のせん断力分布を触覚センサにて検出する。モーメント値算出ステップでは、検出されたせん断力分布から、ロボットハンドに印加されるモーメントの値を算出する。滑り発生評価ステップでは、算出されたモーメントの値の微小上昇の間の変化から、把持対象物の滑りが発生しているか否かを評価する。重心位置推定ステップでは、把持対象物の滑りが発生していると評価された場合に、モーメントの向きと大きさから把持対象物の重心位置を推定する。把持位置移動ステップでは、重心位置の推定位置までロボットハンドの把持位置を移動させる。搬送継続ステップでは、最終的にロボットハンドが把持対象物を目的の場所まで搬送する。そして、推定された重心位置までロボットハンドの把持位置を移動させた後は、再びせん断力分布検出ステップに戻る、
このように構成されたロボットハンドの把持制御方法は、把持対象物を把持するまでの時間をかけることなく、ロボットハンドで把持対象物の持ち上げを開始した直後にロボットハンドが受けるモーメントから正しい把持位置を求めることができるので、容易に把持対象物を安定して把持することができる。
このように構成されたロボットハンドの把持制御方法は、把持対象物を把持するまでの時間をかけることなく、ロボットハンドで把持対象物の持ち上げを開始した直後にロボットハンドが受けるモーメントから正しい把持位置を求めることができるので、容易に把持対象物を安定して把持することができる。
【0011】
上述のロボットハンドの把持制御方法は、滑り発生評価ステップにおいて、ロボットハンドのグリッパが微小上昇する間にモーメントの値が急減した瞬間を有することを以って把持対象物の滑りが発生していると評価する、ように構成してよい。
【0012】
上述のロボットハンドの把持制御方法は、滑り予測評価ステップをさらに備えていてもよい。滑り予測評価ステップでは、把持対象物の滑りが発生していないと評価された場合に、モーメントの値の微小上昇の間の変化から、ロボットハンドが把持対象物の搬送を続けることによって把持対象物の滑りが予測されるか否かを評価する。このように滑り予測評価ステップで把持対象物の滑りが予測されると評価された場合にも把持対象物の重心位置を推定し、推定された重心位置までロボットハンドの把持位置を移動させる。
このように構成されたロボットハンドの把持制御方法は、モーメントの変化から滑りの予測まで出来るので、把持対象物をさらに安定して把持することができる。
このように構成されたロボットハンドの把持制御方法は、モーメントの変化から滑りの予測まで出来るので、把持対象物をさらに安定して把持することができる。
【0013】
上述のロボットハンドの把持制御方法は、滑り予測評価ステップで、ロボットハンドの微小上昇に対するモーメントの値の増加の割合が閾値を超えたことを以って把持対象物の滑りが予測されると評価するように構成してよい。
【0014】
上述のロボットハンドの把持制御方法は、ロボットハンドが、触覚センサのセンシング面を覆う弾性体をさらに備えるように構成してもよい。
このように構成されたロボットハンドの把持制御方法は、弾性体でセンシング面に平行なバルジ変形が起こるため、せん断力をよりはっきりと検出しやすくなる。
このように構成されたロボットハンドの把持制御方法は、弾性体でセンシング面に平行なバルジ変形が起こるため、せん断力をよりはっきりと検出しやすくなる。
【0015】
上述のロボットハンドの把持制御方法は、把持位置移動ステップの前に、ロボットハンドのグリッパを微小上昇の前の位置まで下降させる下降ステップをさらに備えるように構成してもよい。
このように構成されたロボットハンドの把持制御方法は、ロボットハンドのグリッパを解放させたときに把持対象物Ｗの姿勢が変わるおそれがない。
このように構成されたロボットハンドの把持制御方法は、ロボットハンドのグリッパを解放させたときに把持対象物Ｗの姿勢が変わるおそれがない。
【発明の効果】
【0016】
本発明のロボットハンドの把持制御方法によれば、カメラ撮影による画像認識処理を用いなくても容易に把持対象物を安定して把持することができる。
【図面の簡単な説明】
【0017】
【図1】ロボットハンドの把持制御方法に使用するロボットの一例を示す図である。
【図2】ロボットハンドの一例を示す模式的な図である。
【図3】ロボットハンドの触覚センサ付き指の一例を示す模式的な図である。
【図4】触覚センサで検出されたせん断力分布の一例を示す模式的な図である。
【図5】触覚センサで検出されたせん断力分布の別の例を示す模式的な図である。
【図6】把持ステップおよびせん断力分布検出ステップについて説明するための模式的な図である。
【図7】触覚センサが把持対象物から受けるモーメントを説明するための模式的な図である。
【図8】滑りに関する評価方法の一例を示すグラフである。
【図9】滑りに関する評価方法の別の例を示すグラフである。
【図10】重心位置の推定方法の一例を示す模式的な図である。
【図11】ロボットハンドの把持制御方法の一例を示すフローチャートである。
【図12】ロボットハンドの把持制御方法の別の例を示すフローチャートである。
【図13】ロボットハンドの把持制御方法の別の例を示すフローチャートである。
【図14】搬送継続ステップ中のアクシデントによる滑り開始を検出する一例を示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【0018】
＜第１実施形態＞
以下、本発明の第１実施形態に係るロボットハンドの把持制御方法について図面を用いて説明する。
（１）ロボットの概要
（１－１）ロボット
図１には、ロボットハンドの把持制御方法に使用するロボットの一例が示されている。図１に示されているロボット１００ は、水平多関節ロボット（スカラロボット）であって、基台１１０と、基台１１０に対して回動可能に接続されているロボットアーム１２０と、を有している。また、ロボットアーム１２０は、関節機構を介して基台１１０に垂直軸まわりに回動可能に接続されている第１アーム１３０と、関節機構を介して第１アーム１３０に垂直軸まわりに回動可能に接続されている第２アーム１４０と、第２アーム１４０の先端部に設けられている作業ヘッド１５０と、を有している。そして、作業ヘッド１５０の下端部にロボットハンド１が取りつけられている。作業ヘッド１５０は、ロボットハンド１を垂直軸回りに回動可能であり、かつ、上下方向に昇降可能である。
以下、本発明の第１実施形態に係るロボットハンドの把持制御方法について図面を用いて説明する。
（１）ロボットの概要
（１－１）ロボット
図１には、ロボットハンドの把持制御方法に使用するロボットの一例が示されている。図１に示されているロボット１００ は、水平多関節ロボット（スカラロボット）であって、基台１１０と、基台１１０に対して回動可能に接続されているロボットアーム１２０と、を有している。また、ロボットアーム１２０は、関節機構を介して基台１１０に垂直軸まわりに回動可能に接続されている第１アーム１３０と、関節機構を介して第１アーム１３０に垂直軸まわりに回動可能に接続されている第２アーム１４０と、第２アーム１４０の先端部に設けられている作業ヘッド１５０と、を有している。そして、作業ヘッド１５０の下端部にロボットハンド１が取りつけられている。作業ヘッド１５０は、ロボットハンド１を垂直軸回りに回動可能であり、かつ、上下方向に昇降可能である。
【0019】
（１－２）ロボットハンド
以下、ロボットハンド１についてさらに詳細に説明する。
図２は、ロボットハンドの一例を示す模式的な図である。
図２に示す例では、ロボットハンド１は、触覚センサ付き指１Ｆを２本（１ＦＡ，１ＦＢ）備えている。各々の触覚センサ付き指１Ｆは、指２と、指２を構成する筐体２１外面に貼合された触覚センサ５とを備える。また、２本の指２の後端を支持するグリッパ３と、指２を駆動する駆動部４とを備えている。駆動部４は、２本の指２を互いに近づく向きと離れる向きとに可動させることができる。これにより、ロボットハンド１ は、把持対象物Ｗを把持したり、把持している把持対象物Ｗを解放したりすることができる。また、ロボットハンド１全体は、必要に応じて上下移動や回転も可能である。
なお、把持対象物Ｗとしては、特に限定されず、例えば、種々の工業製品や農作物、様々な大きさ・形状を有するものや、正確な形状が不明なものなどが挙げられる。
以下、ロボットハンド１についてさらに詳細に説明する。
図２は、ロボットハンドの一例を示す模式的な図である。
図２に示す例では、ロボットハンド１は、触覚センサ付き指１Ｆを２本（１ＦＡ，１ＦＢ）備えている。各々の触覚センサ付き指１Ｆは、指２と、指２を構成する筐体２１外面に貼合された触覚センサ５とを備える。また、２本の指２の後端を支持するグリッパ３と、指２を駆動する駆動部４とを備えている。駆動部４は、２本の指２を互いに近づく向きと離れる向きとに可動させることができる。これにより、ロボットハンド１ は、把持対象物Ｗを把持したり、把持している把持対象物Ｗを解放したりすることができる。また、ロボットハンド１全体は、必要に応じて上下移動や回転も可能である。
なお、把持対象物Ｗとしては、特に限定されず、例えば、種々の工業製品や農作物、様々な大きさ・形状を有するものや、正確な形状が不明なものなどが挙げられる。
【0020】
（１―２―１）指
図３は、ロボットハンドの触覚センサ付き指の一例を示す模式的な図である。図３（ａ）は、触覚センサ付き指を指の掌面側から見た図である。図３（ｂ）は、図３（ａ）のＡＡ線断面である。
各々の指２は、持対象物Ｗに接触（ロボットハンドとしては持対象物Ｗを把持）する掌面２１ａと、掌面２１ａと反対側の背面２１ｂと、掌面２１ａおよび背面２１ｂの延在方向Ｘの先端で掌面２１ａおよび背面２１ｂと隣接する先端面２１ｃと、掌面２１ａおよび背面２１ｂの延在方向Ｘに交差する方向Ｙで掌面２１ａおよび背面２１ｂと隣接する両方の側面２１ｄ，２１ｄとを各々有する、おおよそ直方体の筐体２１で構成される。また、筐体２１は、樹脂または金属製である。
また、各々の指２は、図２および図３に示すよう例では、無関節である。したがって、触覚センサ付き指１Ｆは、平行な掌面２１ａどうしが接近することにより把持対象物Ｗを把持する。
図３は、ロボットハンドの触覚センサ付き指の一例を示す模式的な図である。図３（ａ）は、触覚センサ付き指を指の掌面側から見た図である。図３（ｂ）は、図３（ａ）のＡＡ線断面である。
各々の指２は、持対象物Ｗに接触（ロボットハンドとしては持対象物Ｗを把持）する掌面２１ａと、掌面２１ａと反対側の背面２１ｂと、掌面２１ａおよび背面２１ｂの延在方向Ｘの先端で掌面２１ａおよび背面２１ｂと隣接する先端面２１ｃと、掌面２１ａおよび背面２１ｂの延在方向Ｘに交差する方向Ｙで掌面２１ａおよび背面２１ｂと隣接する両方の側面２１ｄ，２１ｄとを各々有する、おおよそ直方体の筐体２１で構成される。また、筐体２１は、樹脂または金属製である。
また、各々の指２は、図２および図３に示すよう例では、無関節である。したがって、触覚センサ付き指１Ｆは、平行な掌面２１ａどうしが接近することにより把持対象物Ｗを把持する。
【0021】
（１－２－２）触覚センサ
触覚センサ５は、図３に示すように、指２を構成する筐体２１外面に貼合されたフィルム状物である。また、触覚センサ５は、その構成中の電極（図示せず）によって検知可能な領域（以下、感圧エリア５ａ）を有する。図３に示す例では、感圧エリア５ａは、指２の掌面２１ａと、先端面２１ｃに跨って重なる。
触覚センサ５は、図３に示すように、指２を構成する筐体２１外面に貼合されたフィルム状物である。また、触覚センサ５は、その構成中の電極（図示せず）によって検知可能な領域（以下、感圧エリア５ａ）を有する。図３に示す例では、感圧エリア５ａは、指２の掌面２１ａと、先端面２１ｃに跨って重なる。
【0022】
触覚センサ５は、感圧エリア５ａにて押す力（圧力）と滑る力（摩擦力）を検出する３軸力覚センサである。ロボットハンド１の指２に実装することで、把持対象物Ｗを握る力だけでなく、”ねじる”、”押し込む”、”引っ張る”などの動作の大きさを測定することが可能になる。このような触覚センサ５としては、例えば、静電容量式感圧センサなど公知のものを用いることができる。
【0023】
また、触覚センサ５は、感圧エリア５ａの外側に存在する不感圧エリアに、電極と接続された配線パターンが形成されている。これらの配線パターンは、例えば、図３（ｂ）に示すように、フィルムコネクタ９０により触覚センサ５から取り出され、ロボットハンド１の指２を構成する筐体２１内部に納められたＰＣＢ（プリント基板）９１と電気接続されている。ＰＣＢ９１で処理された信号は、ＰＣＢ９１からケーブル９２を介して、ロボットアーム１２０側に送られる。
【0024】
（１－２－３）接着層
また、触覚センサ５は、図示しない接着層によってロボットハンド１の指２に貼合されている。接着層の材質としては、例えば、両面テープなどが挙げられる。
また、触覚センサ５は、図示しない接着層によってロボットハンド１の指２に貼合されている。接着層の材質としては、例えば、両面テープなどが挙げられる。
【0025】
（１－２－４）保護層
また、触覚センサ５のセンシング面は、図３に示すように、保護層７で被覆されている。
保護層７は、力の加えられる触覚センサ５の少なくとも感圧エリアを保護するものである。保護層７の上面が、把持対象物Ｗとの接触面になっている。
保護層７の材質としは、ウレタン、シリコーン、エポキシ、エチレン酢酸ビニル共重合体、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリスチレン、ブタジエンなどで作成されたゴムシートや、フォーム材などの弾性体が挙げられる。保護層７の被覆は、これらゴムシートやフォーム材を貼合することによって行う。触覚センサ本体５を貼合した筐体２１を成形型に設置して液状のゴム材料などを流し込んで成型するインサート成型などによっておこなってもよい。保護層７の厚みは、０．５ｍｍ～５ｍｍが好ましい。
また、触覚センサ５のセンシング面は、図３に示すように、保護層７で被覆されている。
保護層７は、力の加えられる触覚センサ５の少なくとも感圧エリアを保護するものである。保護層７の上面が、把持対象物Ｗとの接触面になっている。
保護層７の材質としは、ウレタン、シリコーン、エポキシ、エチレン酢酸ビニル共重合体、ポリエチレン、ポリプロピレン、ポリスチレン、ブタジエンなどで作成されたゴムシートや、フォーム材などの弾性体が挙げられる。保護層７の被覆は、これらゴムシートやフォーム材を貼合することによって行う。触覚センサ本体５を貼合した筐体２１を成形型に設置して液状のゴム材料などを流し込んで成型するインサート成型などによっておこなってもよい。保護層７の厚みは、０．５ｍｍ～５ｍｍが好ましい。
【0026】
さらに、保護層７の表面にはさまざまな意匠シートを貼合することができる。目的に応じて、絵柄シートのほかに、レザーや布などを貼り合わせることで、デザイン性を付与することができる。また、保護層７自体に絵柄を形成することもできる。
【0027】
（２）ロボットハンドの把持制御方法
（２－１）制御の概要
図１１は、ロボットハンド１の把持制御方法の一例を示すフローチャートである。
以下で説明するロボットハンドの把持制御方法は、把持ステップＳ１と、せん断力分布検出ステップＳ２と、モーメント値算出ステップＳ３と、滑り発生評価ステップＳ４と、滑り予測評価ステップＳ５と、重心位置推定ステップＳ６と、把持位置移動ステップＳ７と、搬送継続ステップＳ８と、を備えている。
（２－１）制御の概要
図１１は、ロボットハンド１の把持制御方法の一例を示すフローチャートである。
以下で説明するロボットハンドの把持制御方法は、把持ステップＳ１と、せん断力分布検出ステップＳ２と、モーメント値算出ステップＳ３と、滑り発生評価ステップＳ４と、滑り予測評価ステップＳ５と、重心位置推定ステップＳ６と、把持位置移動ステップＳ７と、搬送継続ステップＳ８と、を備えている。
【0028】
まず、把持ステップＳ１において、ロボットハンド１が載置された把持対象物Ｗを把持する。
次に、せん断力分布検出ステップＳ２において、ロボットハンド１が把持対象物Ｗを把持したままグリッパ３を微小上昇した間に、渦巻状のせん断力分布を触覚センサ５にて検出する。
次に、せん断力分布検出ステップＳ２において、ロボットハンド１が把持対象物Ｗを把持したままグリッパ３を微小上昇した間に、渦巻状のせん断力分布を触覚センサ５にて検出する。
【0029】
次に、モーメント値算出ステップＳ３において、検出されたせん断力分布から、ロボットハンド１に印加されるモーメントＭの値を算出する。
本明細書におけるモーメントは、指２に加わる力のモーメントであり、その値は、作用点を設定し、その位置と触覚センサ５が検出する摩擦力分布より計算する。
具体的に以下のように定義する。
本明細書におけるモーメントは、指２に加わる力のモーメントであり、その値は、作用点を設定し、その位置と触覚センサ５が検出する摩擦力分布より計算する。
具体的に以下のように定義する。
【0030】
作用点は、感圧面のうち把持対象物Ｗが接触している範囲に設定するのがよい。把持対象物Ｗと接触している範囲は、触覚センサ５が検出する摩擦力の大きさが一定以上の範囲でもよいし、触覚センサ５が圧力(面に対して法線方向の応力)の分布を検出できるようにして、その圧力が一定以上の範囲でもよい。また、触覚センサ５が圧力(面に対して法線方向の応力)の分布を検出できるようにして、その圧力分布の重心値を作用点と設定してもよい。
【0031】
次の滑り発生評価ステップＳ４では、算出されたモーメントＭの値の微小上昇の間の変化から、把持対象物Ｗの滑りが発生しているか否かを評価する。把持対象物Ｗの滑りが発生していないと評価された場合（図中、ＮＯ）には、次の滑り予測評価ステップＳ５へ進む。しかし、把持対象物Ｗの滑りが発生していると評価された場合（図中、ＹＥＳ）には、重心位置推定ステップＳ６へ進む。
次の滑り予測評価ステップＳ５では、算出されたモーメントＭの値の微小上昇の間の変化から、ロボットハンド１が把持対象物Ｗの搬送を続けることによって把持対象物Ｗの滑りが予測されるか否かを評価する。把持対象物Ｗの滑りが予測されないと評価された場合（図中、ＮＯ）には、次の搬送継続ステップＳ８へ進む。しかし、把持対象物Ｗの滑りが予測されると評価された場合（図中、ＹＥＳ）には、やはり重心位置推定ステップＳ６へ進む。
次の滑り予測評価ステップＳ５では、算出されたモーメントＭの値の微小上昇の間の変化から、ロボットハンド１が把持対象物Ｗの搬送を続けることによって把持対象物Ｗの滑りが予測されるか否かを評価する。把持対象物Ｗの滑りが予測されないと評価された場合（図中、ＮＯ）には、次の搬送継続ステップＳ８へ進む。しかし、把持対象物Ｗの滑りが予測されると評価された場合（図中、ＹＥＳ）には、やはり重心位置推定ステップＳ６へ進む。
【0032】
重心位置推定ステップＳ６では、モーメントＭの向きと大きさから把持対象物Ｗの重心位置ｇを推定する。
次に、把持位置移動ステップＳ７では、推定された重心位置ｇまでロボットハンド１の把持位置を移動させる。
このロボットハンド１の把持位置を移動させた後は、再びせん断力分布検出ステップＳ２に戻る。つまり、滑り発生評価ステップＳ４、滑り予測評価ステップＳ５をクリアして搬送継続ステップＳ８へ進むまで、ロボットハンド１の把持位置を修正して繰り返す。
次に、把持位置移動ステップＳ７では、推定された重心位置ｇまでロボットハンド１の把持位置を移動させる。
このロボットハンド１の把持位置を移動させた後は、再びせん断力分布検出ステップＳ２に戻る。つまり、滑り発生評価ステップＳ４、滑り予測評価ステップＳ５をクリアして搬送継続ステップＳ８へ進むまで、ロボットハンド１の把持位置を修正して繰り返す。
【0033】
最後の搬送継続ステップＳ８では、ロボットハンド１が把持対象物Ｗを目的の場所まで搬送する。
【0034】
（２－２）把持ステップＳ１
図６（ａ）および図６（ｂ）は、把持ステップＳ１について説明するための模式的な図である。
図６（ａ）に示す例では、把持対象物Ｗは、細長い短冊状の板であり、細長い側面を上下としてトレイなどに載置されている。一方、ロボットハンド１は、直方体形状の２本の指２と、その後端を支持するグリッパ３を備えており、２本の指２が離れた状態になっている。また、２本の指２の対向面には触覚センサ５が貼合されている。
図６（ａ）の状態からロボットハンド１を把持対象物Ｗが２本の指２の間に入る位置まで移動させた状態で、図６（ｂ）の左図に示すように、ロボットハンド１は、図示しない駆動部４の駆動によって２本の指２を互いに近づく向きに可動させることによって把持対象物Ｗを把持する。このとき、把持対象物Ｗはトレイなどに載置されたままであり、鉛直方向、すなわち重力方向から把持対象物Ｗを把持することはない。
触覚センサ５の表面には前述したように弾性体からなる保護層７が被覆されていてバルジ変形委が起きるため、把持対象物Ｗを把持した直後は、触覚センサ５と把持対象物Ｗとの重複領域の中央を中心に放射状にせん断力Ｆが検出される（図６（ｂ）の右図参照）。図６（ｂ）では、せん断力Ｆを示す矢印８本だけで渦巻きを模式的に描いているが、実際には、触覚センサ付き指１ＦＡ，１ＦＢのセンシング面におけるせん断力Ｆの分布はもっと細かい（図４参照）。
図６（ａ）および図６（ｂ）は、把持ステップＳ１について説明するための模式的な図である。
図６（ａ）に示す例では、把持対象物Ｗは、細長い短冊状の板であり、細長い側面を上下としてトレイなどに載置されている。一方、ロボットハンド１は、直方体形状の２本の指２と、その後端を支持するグリッパ３を備えており、２本の指２が離れた状態になっている。また、２本の指２の対向面には触覚センサ５が貼合されている。
図６（ａ）の状態からロボットハンド１を把持対象物Ｗが２本の指２の間に入る位置まで移動させた状態で、図６（ｂ）の左図に示すように、ロボットハンド１は、図示しない駆動部４の駆動によって２本の指２を互いに近づく向きに可動させることによって把持対象物Ｗを把持する。このとき、把持対象物Ｗはトレイなどに載置されたままであり、鉛直方向、すなわち重力方向から把持対象物Ｗを把持することはない。
触覚センサ５の表面には前述したように弾性体からなる保護層７が被覆されていてバルジ変形委が起きるため、把持対象物Ｗを把持した直後は、触覚センサ５と把持対象物Ｗとの重複領域の中央を中心に放射状にせん断力Ｆが検出される（図６（ｂ）の右図参照）。図６（ｂ）では、せん断力Ｆを示す矢印８本だけで渦巻きを模式的に描いているが、実際には、触覚センサ付き指１ＦＡ，１ＦＢのセンシング面におけるせん断力Ｆの分布はもっと細かい（図４参照）。
【0035】
（２－３）せん断力分布検出ステップＳ２
図６（ｃ）は、せん断力分布検出ステップＳ２について説明するための模式的な図である。
せん断力分布検出ステップＳ２において、把持対象物Ｗを把持したままロボットハンド１のグリッパ３を微小上昇させる。
図６（ｃ）に示す例では、グリッパ３の微小上昇はロボットハンド１全体の上下移動によって行われる。つまり、図６中に図示しないロボットアーム１２０の可動によりロボットアーム１２０の先端に取り付けられたグリッパ３を微小上昇させている。別のやり方として、ロボットハンド１の中にグリッパ３を上下移動させる機構を備えることにより、グリッパ３を微小上昇させることも出来る。
図６（ｃ）は、せん断力分布検出ステップＳ２について説明するための模式的な図である。
せん断力分布検出ステップＳ２において、把持対象物Ｗを把持したままロボットハンド１のグリッパ３を微小上昇させる。
図６（ｃ）に示す例では、グリッパ３の微小上昇はロボットハンド１全体の上下移動によって行われる。つまり、図６中に図示しないロボットアーム１２０の可動によりロボットアーム１２０の先端に取り付けられたグリッパ３を微小上昇させている。別のやり方として、ロボットハンド１の中にグリッパ３を上下移動させる機構を備えることにより、グリッパ３を微小上昇させることも出来る。
【0036】
この微小上昇した間に、触覚センサ５にて検出されるせん断力分布は、せん断力Ｆの向きが放射状から渦巻状に変わる。図６（ｃ）に示す例では、渦巻きの方向は反時計回りである。
また、図６（ｃ）では、せん断力Ｆを示す矢印４本だけで渦巻きを模式的に描いているが、実際には、触覚センサ付き指１ＦＡ，１ＦＢのセンシング面におけるせん断力Ｆの分布はもっと細かい（図５参照）。そして、触覚センサ５にて検出されるせん断力Ｆのデータ上は、図６（ｂ）に示す把持対象物Ｗを把持した直後の放射状の力分布と、図６（ｃ）に示す把持対象物Ｗを把持したまま微小上昇させたときの渦巻状に回転する力分布とが重畳されて出ている。そのため、微小上昇させたときの検出データから把持した直後のデータを引き算することで、渦巻状のせん断力分布は得られる。
なお、本明細書における微小上昇の程度は、把持対象物Ｗの材料や把持対象物Ｗが置かれている環境によっても異なるが、載置された把持対象物Ｗを把持したロボットハンド１のグリッパ３を上に動かし始めた直後の状態である。数値的な表現をするならば、把持対象物Ｗを把持したままロボットハンド１のグリッパ３を上昇させたとき、把持対象物Ｗの重量が触覚センサ５のセンシング面を下側に引っ張る力Ｆｙの大きさが、閾値を超えたときとすることができる。この閾値は、例えば、把持対象物Ｗの重量の１／４である。
また、図６（ｃ）では、せん断力Ｆを示す矢印４本だけで渦巻きを模式的に描いているが、実際には、触覚センサ付き指１ＦＡ，１ＦＢのセンシング面におけるせん断力Ｆの分布はもっと細かい（図５参照）。そして、触覚センサ５にて検出されるせん断力Ｆのデータ上は、図６（ｂ）に示す把持対象物Ｗを把持した直後の放射状の力分布と、図６（ｃ）に示す把持対象物Ｗを把持したまま微小上昇させたときの渦巻状に回転する力分布とが重畳されて出ている。そのため、微小上昇させたときの検出データから把持した直後のデータを引き算することで、渦巻状のせん断力分布は得られる。
なお、本明細書における微小上昇の程度は、把持対象物Ｗの材料や把持対象物Ｗが置かれている環境によっても異なるが、載置された把持対象物Ｗを把持したロボットハンド１のグリッパ３を上に動かし始めた直後の状態である。数値的な表現をするならば、把持対象物Ｗを把持したままロボットハンド１のグリッパ３を上昇させたとき、把持対象物Ｗの重量が触覚センサ５のセンシング面を下側に引っ張る力Ｆｙの大きさが、閾値を超えたときとすることができる。この閾値は、例えば、把持対象物Ｗの重量の１／４である。
【0037】
（２－４）モーメント値算出ステップＳ３
図７は、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭを説明するための模式的な図である。
モーメント値算出ステップＳ３において、検出されたせん断力分布から、ロボットハンド１に印加されるモーメントＭの値を算出する。短冊状の把持対象物Ｗは、その中心に重心位置ｇがある。図７に示す例では、ロボットハンド１の把持位置は、把持対象物Ｗの重心位置ｇより右側にある。すなわち、把持対象物Ｗは、ロボットハンド１の把持位置より左側の部分が右側の部分より重い。把持対象物Ｗの左側の部分が下がろうとし、右側の部分が上がろうとするので、把持対象物Ｗを回転させようとする力が働く。したがって、ロボットハンド１が把持対象物Ｗを持ち上げたとき、モーメントＭは、触覚センサ５と把持対象物Ｗとの重複領域において反時計回りに働いている。
図７は、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭを説明するための模式的な図である。
モーメント値算出ステップＳ３において、検出されたせん断力分布から、ロボットハンド１に印加されるモーメントＭの値を算出する。短冊状の把持対象物Ｗは、その中心に重心位置ｇがある。図７に示す例では、ロボットハンド１の把持位置は、把持対象物Ｗの重心位置ｇより右側にある。すなわち、把持対象物Ｗは、ロボットハンド１の把持位置より左側の部分が右側の部分より重い。把持対象物Ｗの左側の部分が下がろうとし、右側の部分が上がろうとするので、把持対象物Ｗを回転させようとする力が働く。したがって、ロボットハンド１が把持対象物Ｗを持ち上げたとき、モーメントＭは、触覚センサ５と把持対象物Ｗとの重複領域において反時計回りに働いている。
【0038】
（２－５）滑り発生評価ステップＳ４
図８は、滑りに関する評価方法の一例を示すグラフである。図９は、滑りに関する評価方法の別の例を示すグラフである。
滑り発生評価ステップＳ４において、算出されたモーメントＭの値の微小上昇の間の変化から、把持対象物Ｗの滑りが発生しているか否かを評価する。
その評価方法の一つとしては、ロボットハンド１のグリッパ３の移動量に対するモーメント値の変化量をモニターする方法である。図８（ｂ）に示すように、急激にモーメント値が下がる変化をしたときは、その時点で滑りが発生したと判断する。
別の評価方法としては、把持対象物Ｗを把持したままロボットハンド１のグリッパ３を上昇させたとき、把持対象物Ｗの重量が触覚センサ５のセンシング面を下側に引っ張る力Ｆｙの値の面内合計に対するモーメント値の変化量をモニターする方法である。図９（ｂ）に示すように、急激にモーメント値が下がる変化をしたときは、その時点で滑りが発生したと判断する。
図８は、滑りに関する評価方法の一例を示すグラフである。図９は、滑りに関する評価方法の別の例を示すグラフである。
滑り発生評価ステップＳ４において、算出されたモーメントＭの値の微小上昇の間の変化から、把持対象物Ｗの滑りが発生しているか否かを評価する。
その評価方法の一つとしては、ロボットハンド１のグリッパ３の移動量に対するモーメント値の変化量をモニターする方法である。図８（ｂ）に示すように、急激にモーメント値が下がる変化をしたときは、その時点で滑りが発生したと判断する。
別の評価方法としては、把持対象物Ｗを把持したままロボットハンド１のグリッパ３を上昇させたとき、把持対象物Ｗの重量が触覚センサ５のセンシング面を下側に引っ張る力Ｆｙの値の面内合計に対するモーメント値の変化量をモニターする方法である。図９（ｂ）に示すように、急激にモーメント値が下がる変化をしたときは、その時点で滑りが発生したと判断する。
【0039】
（２－６）滑予測評価ステップＳ５
滑り予測評価ステップＳ５において、算出されたモーメントＭの値の微小上昇の間の変化から、ロボットハンド１が把持対象物Ｗの搬送を続けることによって把持対象物Ｗの滑りが予測されるか否かを評価する。
その評価方法の一つとしては、ロボットハンド１のグリッパ３の移動量に対するモーメント値の変化量をモニターする方法である。図８（ａ）に示すモーメント値の変化の傾きが基準（図中の破線）より大きければ、把持対象物Ｗの重心位置ｇから大きく離れたところをロボットハンド１が把持しており、把持対象物Ｗの搬送を続けることによって把持対象物Ｗの滑りが予測されると判断する。
別の評価方法としては、把持対象物Ｗを把持したままロボットハンド１のグリッパ３を上昇させたとき、把持対象物Ｗの重量が触覚センサ５のセンシング面を下側に引っ張る力Ｆｙの値の面内合計に対するモーメント値の変化量をモニターする方法である。図９（ａ）に示すモーメント値の変化の傾きが基準（図中の破線）より大きければ、把持対象物Ｗの重心位置ｇから大きく離れたところをロボットハンド１が把持しており、把持対象物Ｗの搬送を続けることによって把持対象物Ｗの滑りが予測されると判断する。
なお、上記基準（図８（ａ）、図９（ａ）中の破線）の傾きは、把持対象物Ｗの素材や形状や重さと、ロボットハンド１の把持力によって適宜決定される。また、ロボットハンド１による過去の大量の搬送成功例および失敗例から、滑りが発生しない傾きをロボットに学習させてよい。
滑り予測評価ステップＳ５において、算出されたモーメントＭの値の微小上昇の間の変化から、ロボットハンド１が把持対象物Ｗの搬送を続けることによって把持対象物Ｗの滑りが予測されるか否かを評価する。
その評価方法の一つとしては、ロボットハンド１のグリッパ３の移動量に対するモーメント値の変化量をモニターする方法である。図８（ａ）に示すモーメント値の変化の傾きが基準（図中の破線）より大きければ、把持対象物Ｗの重心位置ｇから大きく離れたところをロボットハンド１が把持しており、把持対象物Ｗの搬送を続けることによって把持対象物Ｗの滑りが予測されると判断する。
別の評価方法としては、把持対象物Ｗを把持したままロボットハンド１のグリッパ３を上昇させたとき、把持対象物Ｗの重量が触覚センサ５のセンシング面を下側に引っ張る力Ｆｙの値の面内合計に対するモーメント値の変化量をモニターする方法である。図９（ａ）に示すモーメント値の変化の傾きが基準（図中の破線）より大きければ、把持対象物Ｗの重心位置ｇから大きく離れたところをロボットハンド１が把持しており、把持対象物Ｗの搬送を続けることによって把持対象物Ｗの滑りが予測されると判断する。
なお、上記基準（図８（ａ）、図９（ａ）中の破線）の傾きは、把持対象物Ｗの素材や形状や重さと、ロボットハンド１の把持力によって適宜決定される。また、ロボットハンド１による過去の大量の搬送成功例および失敗例から、滑りが発生しない傾きをロボットに学習させてよい。
【0040】
（２－５）重心位置推定ステップＳ６
図１０は、重心位置の推定方法の一例を示す模式的な図である。
重心位置推定ステップＳ６において、モーメントＭの向きと大きさから把持対象物Ｗの重心位置ｇを推定する。
図１０（ａ）に示す例では、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭの向きは、反時計回りであるため、把持対象物Ｗが左側の部分を下向きに向かうような回転が起こっていることがわかる。つまり、把持対象物Ｗの重心位置ｇは、ロボットハンド１の把持位置より左側である。
図１０は、重心位置の推定方法の一例を示す模式的な図である。
重心位置推定ステップＳ６において、モーメントＭの向きと大きさから把持対象物Ｗの重心位置ｇを推定する。
図１０（ａ）に示す例では、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭの向きは、反時計回りであるため、把持対象物Ｗが左側の部分を下向きに向かうような回転が起こっていることがわかる。つまり、把持対象物Ｗの重心位置ｇは、ロボットハンド１の把持位置より左側である。
【0041】
図１０（ｂ）に示す例では、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭの向きは、時計回りであるため、把持対象物Ｗが右側の部分を下向きに向かうような回転が起こっていることがわかる。つまり、把持対象物Ｗの重心位置ｇは、ロボットハンド１の把持位置より右側である。
また、図１０（ｂ）に示す例では、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭの大きさは、図１０（ａ）に示す例に比べて小さい。つまり、図１０（ｂ）に示す例の方が、ロボットハンド１の把持位置が把持対象物Ｗの重心位置ｇに近い。
また、図１０（ｂ）に示す例では、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭの大きさは、図１０（ａ）に示す例に比べて小さい。つまり、図１０（ｂ）に示す例の方が、ロボットハンド１の把持位置が把持対象物Ｗの重心位置ｇに近い。
【0042】
図１０（ｃ）に示す例では、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭの向きは、時計回りであるため、図１０（ｂ）に示す例と同様に、把持対象物Ｗの重心位置ｇは、ロボットハンド１の把持位置より右側である。
また、図１０（ｃ）に示す例では、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭの大きさは、図１０（ｂ）に示す例に比べて小さい。つまり、図１０（ｃ）に示す例の方が、ロボットハンド１の把持位置が把持対象物Ｗの重心位置ｇにさらに近い。
また、図１０（ｃ）に示す例では、触覚センサ５が把持対象物Ｗから受けるモーメントＭの大きさは、図１０（ｂ）に示す例に比べて小さい。つまり、図１０（ｃ）に示す例の方が、ロボットハンド１の把持位置が把持対象物Ｗの重心位置ｇにさらに近い。
【0043】
（２－６）把持位置移動ステップＳ７
把持位置移動ステップＳ７において、推定された重心位置ｇまでロボットハンド１の把持位置を移動させる。このロボットハンド１の把持位置の移動によって再び把持ステップＳ１に戻り、滑り予測評価ステップＳ５で把持対象物Ｗの滑りが予測されないと評価されるまで、以後のステップを繰り返す。
例えば、図１０（ａ）に示す例では、把持対象物Ｗの重心位置ｇがロボットハンド１の把持位置より左側であるから、現在の把持位置より左側に移動させる。
把持位置移動ステップＳ７において、推定された重心位置ｇまでロボットハンド１の把持位置を移動させる。このロボットハンド１の把持位置の移動によって再び把持ステップＳ１に戻り、滑り予測評価ステップＳ５で把持対象物Ｗの滑りが予測されないと評価されるまで、以後のステップを繰り返す。
例えば、図１０（ａ）に示す例では、把持対象物Ｗの重心位置ｇがロボットハンド１の把持位置より左側であるから、現在の把持位置より左側に移動させる。
【0044】
その結果として、図１０（ｂ）に示す例のようになった場合、把持対象物Ｗの重心位置ｇがロボットハンド１の把持位置より右側であるから、今度は把持位置を左側に移動させる。しかも、移動前よりもロボットハンド１の把持位置が把持対象物Ｗの重心位置ｇに近いから、今度は移動量を小さくする。
【0045】
さらに、その結果として、図１０（ｃ）に示す例のようになった場合、把持対象物Ｗの重心位置ｇがロボットハンド１の把持位置より右側であるから、まだ移動量が足りない。しかも、１回目の移動前よりも２回目の方がロボットハンド１の把持位置が把持対象物Ｗの重心位置ｇに近いから、今度は移動量をさらに小さくする。
以上を繰り返して、ロボットハンド１の把持位置が把持対象物Ｗの重心位置ｇに近づける。
なお、把持位置移動ステップＳ７においては、把持位置の移動前に把持対象物Ｗの把持を一旦解除し、把持位置の移動完了後に再び把持対象物Ｗを把持するようにする。把持を解除しないと、ロボットハンド１と把持対象物Ｗとの摩擦によって把持対象物Ｗ自体がロボットハンド１と共に移動してしまうからである。
以上を繰り返して、ロボットハンド１の把持位置が把持対象物Ｗの重心位置ｇに近づける。
なお、把持位置移動ステップＳ７においては、把持位置の移動前に把持対象物Ｗの把持を一旦解除し、把持位置の移動完了後に再び把持対象物Ｗを把持するようにする。把持を解除しないと、ロボットハンド１と把持対象物Ｗとの摩擦によって把持対象物Ｗ自体がロボットハンド１と共に移動してしまうからである。
【0046】
（２－７）搬送継続ステップＳ８
最後の搬送継続ステップＳ８においては、把持対象物Ｗが滑りにくいロボットハンド１の把持位置が確定したので、そのままの把持位置でロボットハンド１が把持対象物Ｗを目的の場所まで搬送する。また、本ステップにおいては、ロボットアーム１２０を所定速度まで上げて動かすことができる。
なお、本明細書において、搬送には、把持対象物Ｗを上下方向や左右方向へ移動させることだけでなく、把持対象物Ｗを回転させることも含まれる。
最後の搬送継続ステップＳ８においては、把持対象物Ｗが滑りにくいロボットハンド１の把持位置が確定したので、そのままの把持位置でロボットハンド１が把持対象物Ｗを目的の場所まで搬送する。また、本ステップにおいては、ロボットアーム１２０を所定速度まで上げて動かすことができる。
なお、本明細書において、搬送には、把持対象物Ｗを上下方向や左右方向へ移動させることだけでなく、把持対象物Ｗを回転させることも含まれる。
【0047】
ところで、搬送継続ステップＳ８において、万が一に把持制御以外の要因で、例えばロボット１００の設置された地面の振動や周囲の何かがぶつかるなどのアクシデントで、把持対象物Ｗに滑りが生じた場合、そのときの時間経過に対するモーメント値の変化量をモニターしておけば、搬送継続ステップＳ８中の滑り開始を検出できる（図１４参照）。その場合、空中を搬送されている途中の把持位置の変更は困難なので、把持力を調整することで対応する。あるいは、把持対象物Ｗを安定した場所に置いたのちに、改めて把持ステップＳ１からやりなおす直すことで対応する。
【0048】
（３）変化例
（３－１）変形例１
上記第１実施形態では、ロボット１００は、水平多関節ロボットの場合を図示して説明したが、これに限定されない。例えば、ロボット本体１００は、垂直多関節ロボットなど他のロボットであってもよい。
（３－１）変形例１
上記第１実施形態では、ロボット１００は、水平多関節ロボットの場合を図示して説明したが、これに限定されない。例えば、ロボット本体１００は、垂直多関節ロボットなど他のロボットであってもよい。
【0049】
（３－２）変形例２
上記第１実施形態では、ロボットハンド１の指２が無関節の場合を図示して説明したが、指２はこれに限定されない。例えば、各指２が１～２の関節を有していてもよい。
上記第１実施形態では、ロボットハンド１の指２が無関節の場合を図示して説明したが、指２はこれに限定されない。例えば、各指２が１～２の関節を有していてもよい。
【0050】
（３－３）変形例３
上記第１実施形態では、ロボットハンド１の指２が２つの２本指型の場合を図示して説明したが、指２これに限定されない。例えば、指２が３つの３本指型、人間と同様の５本指型などの多指型であってもよい。多指型のロボットハンド１の場合、変形例２で述べた関節を組み合わせるのが好ましい。
例えば、３本または５本の指２は、それらの後端を支持する支持部３の垂直軸の周方向に離散的に配列されており、これら指２は、駆動部４によって各指２の関節を曲げることで、軸に対して近づく向きと離れる向きとに可動する。
上記第１実施形態では、ロボットハンド１の指２が２つの２本指型の場合を図示して説明したが、指２これに限定されない。例えば、指２が３つの３本指型、人間と同様の５本指型などの多指型であってもよい。多指型のロボットハンド１の場合、変形例２で述べた関節を組み合わせるのが好ましい。
例えば、３本または５本の指２は、それらの後端を支持する支持部３の垂直軸の周方向に離散的に配列されており、これら指２は、駆動部４によって各指２の関節を曲げることで、軸に対して近づく向きと離れる向きとに可動する。
【0051】
（３－４）変形例４
上記第１実施形態では、触覚センサ５が、掌面２１ａと、先端面２１ｃのみに跨って重なる感圧エリア５ａを有している例を示して説明したが、これに限定されない。把持対象物Ｗの滑り対策だけであれば、感圧エリア５ａは、掌面２１ａのみに有していてもよい。また、感圧エリア５ａは、掌面２１ａと２つの側面２１ｄ，２１ｄのうちの少なくとも1つとに跨って重なっていてもよい。また、感圧エリア５ａは、掌面２１ａおよび先端面２１ｃと２つの側面２１ｄ，２１ｄのうちの少なくとも1つとに跨って重なっていてもよい。
上記第１実施形態では、触覚センサ５が、掌面２１ａと、先端面２１ｃのみに跨って重なる感圧エリア５ａを有している例を示して説明したが、これに限定されない。把持対象物Ｗの滑り対策だけであれば、感圧エリア５ａは、掌面２１ａのみに有していてもよい。また、感圧エリア５ａは、掌面２１ａと２つの側面２１ｄ，２１ｄのうちの少なくとも1つとに跨って重なっていてもよい。また、感圧エリア５ａは、掌面２１ａおよび先端面２１ｃと２つの側面２１ｄ，２１ｄのうちの少なくとも1つとに跨って重なっていてもよい。
【0052】
（３－５）変形例５
上記第１実施形態では、ロボットハンド１の指２がおおよそ直方体の筐体２１で構成されていたが、これに限定されない。例えば、指２の掌面２１ａ、先端面２１ｃおよび２つの側面２１ｄ，ｄ１ｄのうちの少なくとも1つが、複数面で構成され且つ感圧エリア５ａと重なっているようにしてもよい。
上記第１実施形態では、ロボットハンド１の指２がおおよそ直方体の筐体２１で構成されていたが、これに限定されない。例えば、指２の掌面２１ａ、先端面２１ｃおよび２つの側面２１ｄ，ｄ１ｄのうちの少なくとも1つが、複数面で構成され且つ感圧エリア５ａと重なっているようにしてもよい。
【0053】
＜第２実施形態＞
次に、本発明の第２実施形態に係るロボットハンドの把持制御方法について、図１２を用いて説明する。
図１２は、ロボットハンド１の把持制御方法の別の例を示すフローチャートである。
第２実施形態に係るロボットハンドの把持制御方法は、把持ステップＳ１と、せん断力分布検出ステップＳ２と、モーメント値算出ステップＳ３と、滑り発生評価ステップＳ４と、重心位置推定ステップＳ６と、把持位置移動ステップＳ７と、搬送継続ステップＳ８と、を備えている。すなわち、第２実施形態は、滑り予測評価ステップＳ５を備えていない点で第１実施形態と異なる。
次に、本発明の第２実施形態に係るロボットハンドの把持制御方法について、図１２を用いて説明する。
図１２は、ロボットハンド１の把持制御方法の別の例を示すフローチャートである。
第２実施形態に係るロボットハンドの把持制御方法は、把持ステップＳ１と、せん断力分布検出ステップＳ２と、モーメント値算出ステップＳ３と、滑り発生評価ステップＳ４と、重心位置推定ステップＳ６と、把持位置移動ステップＳ７と、搬送継続ステップＳ８と、を備えている。すなわち、第２実施形態は、滑り予測評価ステップＳ５を備えていない点で第１実施形態と異なる。
【0054】
図１２に示す通り、滑り発生評価ステップＳ４で把持対象物Ｗの滑りが発生していないと評価された場合（図中、ＮＯ）には、そのまま搬送継続ステップＳ８へ進む。
一方、滑り発生評価ステップＳ４で把持対象物Ｗの滑りが発生していたと評価された場合（図中、ＹＥＳ）には、重心位置推定ステップＳ６、把持位置移動ステップＳ７を経た後、再びせん断力分布検出ステップＳ２に戻る。つまり、滑り発生評価ステップＳ４をクリアして搬送継続ステップＳ８へ進むまで、ロボットハンド１の把持位置を修正して繰り返すことになる。
一方、滑り発生評価ステップＳ４で把持対象物Ｗの滑りが発生していたと評価された場合（図中、ＹＥＳ）には、重心位置推定ステップＳ６、把持位置移動ステップＳ７を経た後、再びせん断力分布検出ステップＳ２に戻る。つまり、滑り発生評価ステップＳ４をクリアして搬送継続ステップＳ８へ進むまで、ロボットハンド１の把持位置を修正して繰り返すことになる。
【0055】
例えば把持対象物Ｗの搬送距離が短いなどの理由で、せん断力分布検出ステップＳ２で把持対象物Ｗの滑りが発生していなければ、その後も把持対象物Ｗの搬送を継続しても滑りが大きな問題とならない場合には、第２実施形態であっても全く構わない。
【0056】
その他の点については、第１実施形態と説明が重複するため、説明を省略する。また、第１実施形態で説明した各変化例も、第２実施形態に適用できる。
【0057】
＜第３実施形態＞
上記第１、２実施形態では、ロボットハンド１が、弾性体からなる保護層７で触覚センサ５のセンシング面を覆っていたが、保護層７は設けなくてもよい。
その他の点については、第１実施形態と説明が重複するため、説明を省略する。また、第１実施形態で説明した各変化例も、第３実施形態に適用できる。
上記第１、２実施形態では、ロボットハンド１が、弾性体からなる保護層７で触覚センサ５のセンシング面を覆っていたが、保護層７は設けなくてもよい。
その他の点については、第１実施形態と説明が重複するため、説明を省略する。また、第１実施形態で説明した各変化例も、第３実施形態に適用できる。
【0058】
＜第４実施形態＞
上記第１～３実施形態では、把持位置移動ステップＳ７は、ロボットハンド１のグリッパ３が微小上昇した状態で行なわれているが、本発明はこれに限定されない。
すなわち、図１３に示すように、第４実施形態は、把持位置移動ステップＳ７の前に、ロボットハンドの前記グリッパを前記微小上昇の前の位置まで下降させる下降ステップＳ９をさらに備えている点で第１実施形態と異なる。
第４実施形態においては、ロボットハンドのグリッパを解放させたときに把持対象物Ｗの姿勢が変わることがない。ただし、本明細書における微小上昇の範囲では、解放させたときに把持対象物Ｗの姿勢が変わるおそれは低いので、下降させる時間や下降させたときの載置面との接触する回数が増える（＝破損のおそれ）ことを考慮すると、総合的には第１実施形態の方が好ましいと言える。
上記第１～３実施形態では、把持位置移動ステップＳ７は、ロボットハンド１のグリッパ３が微小上昇した状態で行なわれているが、本発明はこれに限定されない。
すなわち、図１３に示すように、第４実施形態は、把持位置移動ステップＳ７の前に、ロボットハンドの前記グリッパを前記微小上昇の前の位置まで下降させる下降ステップＳ９をさらに備えている点で第１実施形態と異なる。
第４実施形態においては、ロボットハンドのグリッパを解放させたときに把持対象物Ｗの姿勢が変わることがない。ただし、本明細書における微小上昇の範囲では、解放させたときに把持対象物Ｗの姿勢が変わるおそれは低いので、下降させる時間や下降させたときの載置面との接触する回数が増える（＝破損のおそれ）ことを考慮すると、総合的には第１実施形態の方が好ましいと言える。
【0059】
その他の点については、第１実施形態と説明が重複するため、説明を省略する。また、第１実施形態で説明した各変化例も、第４実施形態に適用できる。
【0060】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態および変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。
【符号の説明】
【0061】
１ ロボットハンド
１Ｆ 触覚センサ付き指
２ 指
２１ 筐体
２１ａ 掌面
２１ｂ 背面
２１ｃ 先端面
２１ｄ 側面
３ 支持部
４ 駆動部
５ 触覚センサ
５ａ 感圧エリア
７ 保護層
９０ フィルムコネクタ
９１ ＰＣＢ
９２ ケーブル
１００ ロボット
１１０ 基台
１２０ ロボットアーム
１３０ 第１アーム
１４０ 第２アーム
１５０ 作業ヘッド
Ｆ せん断力
ｇ 重心位置
М モーメント
Ｗ 把持対象物
１Ｆ 触覚センサ付き指
２ 指
２１ 筐体
２１ａ 掌面
２１ｂ 背面
２１ｃ 先端面
２１ｄ 側面
３ 支持部
４ 駆動部
５ 触覚センサ
５ａ 感圧エリア
７ 保護層
９０ フィルムコネクタ
９１ ＰＣＢ
９２ ケーブル
１００ ロボット
１１０ 基台
１２０ ロボットアーム
１３０ 第１アーム
１４０ 第２アーム
１５０ 作業ヘッド
Ｆ せん断力
ｇ 重心位置
М モーメント
Ｗ 把持対象物
【要約】
【課題】 カメラ撮影による画像認識処理を用いなくても容易に把持対象物を安定して把持することができる、ロボットハンドの把持制御方法を提供する。
【解決手段】 本発明のロボットハンドの把持制御方法は、把持ステップＳ１と、せん断力分布検出ステップＳ２と、モーメント値算出ステップＳ３と、滑り発生評価ステップＳ４と、滑り予測評価ステップＳ５と、重心位置推定ステップＳ６と、把持位置移動ステップＳ７と、搬送継続ステップＳ８と、を備えている。
【選択図】 図１１
【解決手段】 本発明のロボットハンドの把持制御方法は、把持ステップＳ１と、せん断力分布検出ステップＳ２と、モーメント値算出ステップＳ３と、滑り発生評価ステップＳ４と、滑り予測評価ステップＳ５と、重心位置推定ステップＳ６と、把持位置移動ステップＳ７と、搬送継続ステップＳ８と、を備えている。
【選択図】 図１１
【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】