特許 7548036 動作パラメーター調整方法、動作パラメーター調整プログラムおよびロボットシステム

(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】2024-09-02

(45)【発行日】2024-09-10

(54)【発明の名称】動作パラメーター調整方法、動作パラメーター調整プログラムおよびロボットシステム

(51)【国際特許分類】

   B25J 13/00 20060101AFI20240903BHJP

【ＦＩ】

B25J13/00 Z

【請求項の数】 8

(21)【出願番号】P 2021014204

(22)【出願日】2021-02-01

(65)【公開番号】P2022117612

(43)【公開日】2022-08-12

【審査請求日】2024-01-11

(73)【特許権者】

【識別番号】000002369

【氏名又は名称】セイコーエプソン株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100179475

【弁理士】

【氏名又は名称】仲井 智至

(74)【代理人】

【識別番号】100216253

【弁理士】

【氏名又は名称】松岡 宏紀

(74)【代理人】

【識別番号】100225901

【弁理士】

【氏名又は名称】今村 真之

(72)【発明者】

【氏名】天▲羽▼ 俊輔

(72)【発明者】

【氏名】溝部 公威

【審査官】國武 史帆

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－９８４３９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１７９４８４（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１７／１７５３４０（ＷＯ，Ａ１）

(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】

ロボットアームを有するロボットが実行する動作の動作パラメーターを調整する動作パラメーター調整方法であって、
第１動作パラメーターに設定して前記ロボットアームに前記動作を行わせた場合の、前記ロボットアームの動作条件に関する第１情報を取得する第１情報取得ステップと、
前記第１情報および前記ロボットの属性に関する第２情報を入力とし、前記ロボットアームの振動推定値に関する第３情報を出力とする振動推定モデルに、前記第１情報および前記第２情報を入力し、出力される前記第３情報を取得する第３情報取得ステップと、
前記第１情報、前記第２情報および前記第３情報を用いて、作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップと、を有し、
取得した前記第２動作パラメーターを前記第１動作パラメーターとして、前記第１情報取得ステップ、前記第３情報取得ステップおよび前記第２動作パラメーター取得ステップを繰り返し実行して、目的とする作業動作パラメーターを取得することを特徴とする動作パラメーター調整方法。

【請求項2】

前記第１動作パラメーターは、前記ロボットアームの制御点の速度、前記ロボットアームの制御点の加速度、前記ロボットアームに加わる力のうちの少なくとも１つを含む請求項１に記載の動作パラメーター調整方法。

【請求項3】

前記第１情報は、前記ロボットアームの制御点の速度に関する情報、または、前記ロボットアームの制御点の加速度に関する情報を含む請求項１または２に記載の動作パラメーター調整方法。

【請求項4】

前記第３情報は、前記ロボットアームを駆動させた際に生じる振動の最大振幅、整定時間を含む請求項１ないし３のいずれか１項に記載の動作パラメーター調整方法。

【請求項5】

前記第３情報取得ステップおよび前記第２動作パラメーター取得ステップを、予め定められた回数繰り返し実行し、最後に取得した前記第２動作パラメーターを前記作業動作パラメーターに設定する請求項１ないし４のいずれか１項に記載の動作パラメーター調整方法。

【請求項6】

前記第３情報取得ステップおよび前記第２動作パラメーター取得ステップを、予め定められた回数繰り返し実行し、取得した前記第２動作パラメーターが収束した際、最後に取得した前記第２動作パラメーターを前記作業動作パラメーターに設定する請求項１ないし５のいずれか１項に記載の動作パラメーター調整方法。

【請求項7】

ロボットアームを有するロボットが実行する動作の動作パラメーターを調整するための動作パラメーター調整プログラムであって、
第１動作パラメーターに設定して前記ロボットアームに前記動作を行わせた場合の、前記ロボットアームの動作条件に関する第１情報を取得する第１情報取得ステップと、
前記第１情報および前記ロボットの属性に関する第２情報を入力とし、前記ロボットアームの振動推定値に関する第３情報を出力とする振動推定モデルに、前記第１情報および前記第２情報を入力し、出力される前記第３情報を取得する第３情報取得ステップと、
前記第１情報、前記第２情報および前記第３情報を用いて、作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップと、を実行し、
取得した前記第２動作パラメーターを前記第１動作パラメーターとして、前記第１情報取得ステップ、前記第３情報取得ステップおよび前記第２動作パラメーター取得ステップを繰り返し実行して、目的とする作業動作パラメーターを取得するためのものであることを特徴とする動作パラメーター調整プログラム。

【請求項8】

ロボットアームを有するロボットと、前記ロボットが実行する動作の動作パラメーターを調整する動作パラメーター調整装置と、を備えるロボットシステムであって、
前記動作パラメーター調整装置は、
第１動作パラメーターに設定して前記ロボットアームに前記動作を行わせた場合の、前記ロボットアームの動作条件に関する第１情報を取得する第１情報取得ステップと、
前記第１情報および前記ロボットの属性に関する第２情報を入力とし、前記ロボットアームの振動推定値に関する第３情報を出力とする振動推定モデルに、前記第１情報および前記第２情報を入力し、出力される前記第３情報を取得する第３情報取得ステップと、
前記第１情報、前記第２情報および前記第３情報を用いて、作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップと、を実行し、
取得した前記第２動作パラメーターを前記第１動作パラメーターとして、前記第１情報取得ステップ、前記第３情報取得ステップおよび前記第２動作パラメーター取得ステップを繰り返し実行して、目的とする作業動作パラメーターを取得することを特徴とするロボットシステム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、動作パラメーター調整方法、動作パラメーター調整プログラムおよびロボットシステムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、工場では人件費の高騰や人材不足により、各種ロボットによって、人手で行われてきた作業の自動化が加速している。ロボットに所定の作業を行わせるためには、ロボットの動作条件、すなわち、動作パラメーターを設定する。

【0003】

例えば、特許文献１に記載されているロボットの制御システムでは、ロボットを動作させ、ロボットに設けられた加速度センサーが出力する情報に基づいて振動を計測する。そして、機械学習を用いて、振動が低減される動作パラメーターを取得する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１８－１１８３５３号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来の方法では、ロボットに加速度センサーを設ける必要があり、簡単な構成で適正な動作パラメーターを設定することができなかった。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明の動作パラメーター調整方法は、ロボットアームを有するロボットが実行する動作の動作パラメーターを調整する動作パラメーター調整方法であって、
第１動作パラメーターに設定して前記ロボットアームに前記動作を行わせた場合の、前記ロボットアームの動作条件に関する第１情報を取得する第１情報取得ステップと、
前記第１情報および前記ロボットの属性に関する第２情報を入力とし、前記ロボットアームの振動推定値に関する第３情報を出力とする振動推定モデルに、前記第１情報および前記第２情報を入力し、出力される前記第３情報を取得する第３情報取得ステップと、
前記第１情報、前記第２情報および前記第３情報を用いて、作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップと、を有し、
取得した前記第２動作パラメーターを前記第１動作パラメーターとして、前記第１情報取得ステップ、前記第３情報取得ステップおよび前記第２動作パラメーター取得ステップを繰り返し実行して、目的とする作業動作パラメーターを取得することを特徴とする。

【0007】

本発明の動作パラメーター調整プログラムは、ロボットアームを有するロボットが実行する動作の動作パラメーターを調整するための動作パラメーター調整プログラムであって、
第１動作パラメーターに設定して前記ロボットアームに前記動作を行わせた場合の、前記ロボットアームの動作条件に関する第１情報を取得する第１情報取得ステップと、
前記第１情報および前記ロボットの属性に関する第２情報を入力とし、前記ロボットアームの振動推定値に関する第３情報を出力とする振動推定モデルに、前記第１情報および前記第２情報を入力し、出力される前記第３情報を取得する第３情報取得ステップと、
前記第１情報、前記第２情報および前記第３情報を用いて、作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップと、を実行し、
取得した前記第２動作パラメーターを前記第１動作パラメーターとして、前記第１情報取得ステップ、前記第３情報取得ステップおよび前記第２動作パラメーター取得ステップを繰り返し実行して、目的とする作業動作パラメーターを取得するためのものであることを特徴とする。

【0008】

本発明のロボットシステムは、ロボットアームを有するロボットと、前記ロボットが実行する動作の動作パラメーターを調整する動作パラメーター調整装置と、を備えるロボットシステムであって、
前記動作パラメーター調整装置は、
第１動作パラメーターに設定して前記ロボットアームに前記動作を行わせた場合の、前記ロボットアームの動作条件に関する第１情報を取得する第１情報取得ステップと、
前記第１情報および前記ロボットの属性に関する第２情報を入力とし、前記ロボットアームの振動推定値に関する第３情報を出力とする振動推定モデルに、前記第１情報および前記第２情報を入力し、出力される前記第３情報を取得する第３情報取得ステップと、
前記第１情報、前記第２情報および前記第３情報を用いて、作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップと、を実行し、
取得した前記第２動作パラメーターを前記第１動作パラメーターとして、前記第１情報取得ステップ、前記第３情報取得ステップおよび前記第２動作パラメーター取得ステップを繰り返し実行して、目的とする作業動作パラメーターを取得することを特徴とする。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、第１実施形態のロボットシステムの全体構成を示す図である。

【図2】図２は、図１に示すロボットシステムのブロック図である。

【図3】図３は、図１に示す動作パラメーター調整装置のブロック図である。

【図4】図４は、図３に示す振動推定モデルの構成例の一例であり、ニューラルネットワークの模式図である。

【図5】図５は、図１に示すロボットシステムが行う制御動作の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0010】

＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態のロボットシステムの全体構成を示す図である。図２は、図１に示すロボットシステムのブロック図である。図３は、図１に示す動作パラメーター調整装置のブロック図である。図４は、図３に示す振動推定モデルの構成例の一例であり、ニューラルネットワークの模式図である。図５は、図１に示すロボットシステムが行う制御動作の一例を示すフローチャートである。

【0011】

以下、本発明の動作パラメーター調整方法、動作パラメーター調整プログラムおよびロボットシステムを添付図面に示す好適な実施形態に基づいて詳細に説明する。なお、以下では、説明の便宜上、ロボットアームについては、図１中の基台１１側を「基端」、その反対側、すなわち、エンドエフェクター２０側を「先端」とも言う。

【0012】

図１に示すように、ロボットシステム１００は、ロボット１と、ロボット１を制御する制御装置３と、教示装置４と、動作パラメーター調整装置５と、を備える。

【0013】

まず、ロボット１について説明する。
図１に示すロボット１は、本実施形態では単腕の６軸垂直多関節ロボットであり、基台１１と、ロボットアーム１０と、を有する。また、ロボットアーム１０の先端部にエンドエフェクター２０を装着することができる。エンドエフェクター２０は、ロボット１の構成要件であってもよく、ロボット１の構成要件でなくてもよい。

【0014】

なお、ロボット１は、図示の構成に限定されず、例えば、双腕型の多関節ロボットであってもよい。また、ロボット１は、水平多関節ロボットであってもよい。

【0015】

基台１１は、ロボットアーム１０を下側から駆動可能に支持する支持体であり、例えば工場内の床に固定されている。ロボット１は、基台１１が中継ケーブルを介して制御装置３と電気的に接続されている。なお、ロボット１と制御装置３との接続は、図１に示す構成のように有線による接続に限定されず、例えば、無線による接続であってもよく、さらには、インターネットのようなネットワークを介して接続されていてもよい。

【0016】

本実施形態では、ロボットアーム１０は、第１アーム１２と、第２アーム１３と、第３アーム１４と、第４アーム１５と、第５アーム１６と、第６アーム１７とを有し、これらのアームが基台１１側からこの順に連結されている。なお、ロボットアーム１０が有するアームの数は、６つに限定されず、例えば、１つ、２つ、３つ、４つ、５つまたは７つ以上であってもよい。また、各アームの全長等の大きさは、それぞれ、特に限定されず、適宜設定可能である。

【0017】

基台１１と第１アーム１２とは、関節１７１を介して連結されている。そして、第１アーム１２は、基台１１に対し、鉛直方向と平行な第１回動軸を回動中心とし、その第１回動軸回りに回動可能となっている。第１回動軸は、基台１１が固定される床の法線と一致している。

【0018】

第１アーム１２と第２アーム１３とは、関節１７２を介して連結されている。そして、第２アーム１３は、第１アーム１２に対し、水平方向と平行な第２回動軸を回動中心として回動可能となっている。第２回動軸は、第１回動軸に直交する軸と平行である。

【0019】

第２アーム１３と第３アーム１４とは、関節１７３を介して連結されている。そして、第３アーム１４は、第２アーム１３に対して水平方向と平行な第３回動軸を回動中心として回動可能となっている。第３回動軸は、第２回動軸と平行である。

【0020】

第３アーム１４と第４アーム１５とは、関節１７４を介して連結されている。そして、第４アーム１５は、第３アーム１４に対し、第３アーム１４の中心軸方向と平行な第４回動軸を回動中心として回動可能となっている。第４回動軸は、第３回動軸と直交している。

【0021】

第４アーム１５と第５アーム１６とは、関節１７５を介して連結されている。そして、第５アーム１６は、第４アーム１５に対して第５回動軸を回動中心として回動可能となっている。第５回動軸は、第４回動軸と直交している。

【0022】

第５アーム１６と第６アーム１７とは、関節１７６を介して連結されている。そして、第６アーム１７は、第５アーム１６に対して第６回動軸を回動中心として回動可能となっている。第６回動軸は、第５回動軸と直交している。

【0023】

また、第６アーム１７は、ロボットアーム１０の中で最も先端側に位置するロボット先端部となっている。この第６アーム１７は、ロボットアーム１０の駆動により、エンドエフェクター２０ごと回動することができる。

【0024】

ロボット１は、駆動部としてのモーターＭ１、モーターＭ２、モーターＭ３、モーターＭ４、モーターＭ５およびモーターＭ６と、エンコーダーＥ１、エンコーダーＥ２、エンコーダーＥ３、エンコーダーＥ４、エンコーダーＥ５およびエンコーダーＥ６とを備える。モーターＭ１は、関節１７１に内蔵され、基台１１と第１アーム１２とを相対的に回転させる。モーターＭ２は、関節１７２に内蔵され、第１アーム１２と第２アーム１３とを相対的に回転させる。モーターＭ３は、関節１７３に内蔵され、第２アーム１３と第３アーム１４とを相対的に回転させる。モーターＭ４は、関節１７４に内蔵され、第３アーム１４と第４アーム１５とを相対的に回転させる。モーターＭ５は、関節１７５に内蔵され、第４アーム１５と第５アーム１６とを相対的に回転させる。モーターＭ６は、関節１７６に内蔵され、第５アーム１６と第６アーム１７とを相対的に回転させる。

【0025】

また、エンコーダーＥ１は、関節１７１に内蔵され、モーターＭ１の位置を検出する。エンコーダーＥ２は、関節１７２に内蔵され、モーターＭ２の位置を検出する。エンコーダーＥ３は、関節１７３に内蔵され、モーターＭ３の位置を検出する。エンコーダーＥ４は、関節１７４に内蔵され、モーターＭ４の位置を検出する。エンコーダーＥ５は、第５アーム１６に内蔵され、モーターＭ５の位置を検出する。エンコーダーＥ６は、第６アーム１７に内蔵され、モーターＭ６の位置を検出する。

【0026】

エンコーダーＥ１～Ｅ６は、制御装置３と電気的に接続されており、モーターＭ１～モーターＭ６の位置情報、すなわち、回転量が制御装置３に電気信号として送信される。そして、この情報に基づいて、制御装置３は、モーターＭ１～モーターＭ６を、モータードライバーＤ１～モータードライバーＤ６を介して駆動させる。すなわち、ロボットアーム１０を制御するということは、モーターＭ１～モーターＭ６を制御することである。

【0027】

また、ロボット１では、ロボットアーム１０に、力を検出する力検出部１９が着脱自在に設置される。そして、ロボットアーム１０は、力検出部１９が設置された状態で駆動することができる。力検出部１９は、本実施形態では、６軸力覚センサーである。また、後述するように、力検出部１９は、互いに直交する３つの検出軸上の力の大きさと、当該３つの検出軸まわりのトルクの大きさとを検出するトルクセンサーである。また、力検出部１９は、６軸力覚センサーに限定されず、他の構成のものであってもよい。

【0028】

力検出部１９には、エンドエフェクター２０を着脱可能に装着することができる。エンドエフェクター２０は、本実施形態では、互いに接近離間可能な一対の爪部を有し、各爪部によりワークを把持、解除するハンドで構成される。なお、エンドエフェクター２０としては、図示の構成に限定されず、吸引によりワークを把持するハンドであってもよい。また、エンドエフェクター２０としては、例えば、研磨機、研削機、切削機や、ドライバー、レンチ等の工具であってもよい。

【0029】

また、ロボット座標系において、エンドエフェクター２０の先端には、制御点であるツールセンターポイントＴＣＰが設定される。ロボットシステム１００では、ツールセンターポイントＴＣＰの位置をロボット座標系で把握しておくことにより、ツールセンターポイントＴＣＰを制御の基準とすることができる。

【0030】

次に、制御装置３および教示装置４について説明する。
図１に示すように、制御装置３は、本実施形態では、ロボット１と離れた位置に設置されている。ただし、この構成に限定されず、基台１１に内蔵されていてもよい。また、制御装置３は、ロボット１の駆動を制御する機能を有し、前述したロボット１の各部と電気的に接続されている。制御装置３は、制御部３１と、記憶部３２と、通信部３３と、を有する。これらの各部は、例えばバスを介して相互に通信可能に接続されている。

【0031】

制御部３１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）で構成され、記憶部３２に記憶されている動作プログラム等の各種プログラムを読み出し、実行する。制御部３１で生成された信号は、通信部３３を介してロボット１の各部に送信される。これにより、ロボットアーム１０が所定の作業を所定の条件で実行したりすることができる。記憶部３２は、制御部３１が実行可能な各種プログラム等を保存する。記憶部３２としては、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリー、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリー、着脱式の外部記憶装置等が挙げられる。通信部３３は、例えば有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ等の外部インターフェースを用いて教示装置４や、動作パラメーター調整装置５との間で信号の送受信を行う。

【0032】

図１および図２に示すように、教示装置４は、表示部４１を有し、ロボットアーム１０に対して動作プログラムを作成、入力したりする機能を有する。教示装置４としては、特に限定されず、例えば、タブレット、パソコン、スマートフォン、ティーチングペンダント等が挙げられる。

【0033】

次に、動作パラメーター調整装置５について説明する。
図１～図３に示す動作パラメーター調整装置５は、ロボットアーム１０の動作パラメーターを設定する装置である。動作パラメーターとは、ロボットアーム１０が動作を行う際の動作条件のことであり、例えば、ツールセンターポイントＴＣＰの速度、ツールセンターポイントＴＣＰの加速度、ツールセンターポイントＴＣＰの経路、ロボットアーム１０に加わる力、モーターＭ１～モーターＭ６の位置ゲイン、速度ゲイン等の設定条件等が挙げられる。また、ツールセンターポイントＴＣＰの速度、ツールセンターポイントＴＣＰの加速度、ツールセンターポイントＴＣＰの経路は、モーターＭ１～モーターＭ６への経時的な通電条件により規定される。

【0034】

なお、動作パラメーター調整装置５は、図１に示すように、制御装置３や教示装置４と別体で構成されていてもよく、制御装置３や教示装置４に組み込まれていてもよい。動作パラメーター調整装置５が制御装置３や教示装置４と別体で構成されている場合、例えば、イーサネット（登録商標）等の通信回線を介したネットワーク上のサーバーに設けてもよい。

【0035】

図３に示すように、動作パラメーター調整装置５は、動作情報生成部５１と、振動推定部５２と、適正化部５３と、記憶部５４と、通信部５６と、を有する。なお、図３では、「Ａ」は、第１情報を示しており、「Ｂ」は、第２情報を示しており、「Ｃ」は、第３情報を示しており、「Ｄ」は、作業時間を示しており、「Ｅ」は、第２動作パラメーターを示している。

【0036】

動作情報生成部５１は、例えば、ＣＰＵで構成され、記憶部５４に記憶されている動作パラメーター設定プログラム等の各種プログラムを読み出し、実行する。具体的には、受け取った動作パラメーター、または、記憶部５４から読み出した動作パラメーターで評価動作を実行したときの動作条件に関する第１情報を取得する。

【0037】

第１情報は、作業時間に関する情報、ロボットアーム１０の位置および姿勢に関する情報、ツールセンターポイントＴＣＰの速度に関する情報、ツールセンターポイントＴＣＰの加速度に関する情報、ワークの重量、ロボットアーム１０に加わる力等の作業条件等を含む。なお、動作情報生成部５１が生成するこれらの情報は経時的な情報であることが好ましい。

【0038】

動作情報生成部５１は、ロボットアーム１０を実際に駆動させて上記情報を取得するものであってもよく、シミュレーターを用いて上記情報を取得するものであってもよい。
第１情報は、第１動作パラメーターと同じ条件であってもよく、異なっていてもよい。

【0039】

振動推定部５２は、例えば、ＣＰＵで構成され、記憶部５４に記憶されている動作パラメーター設定プログラム等の各種プログラムを読み出し、実行する。具体的には、振動推定部５２は、動作情報生成部５１から受け取った第１情報と、ロボット１の属性に関する第２情報を、記憶部５４に記憶されている振動推定モデル５５に入力し、振動推定モデル５５からの出力である第３情報を得る。

【0040】

第２情報は、ロボット１の属性に関する情報であり、ロボット１の型番、製造番号、製造年月日、製造場所等に関する情報である。すなわち、第２情報は、ロボットアーム１０がどのような構造であるか、どのような要素部品が使用されているか、どの程度劣化しているか等を特定する情報である。上記要素部品としては、減速機、エンコーダー、モーター、ベルト、プーリー、ベアリング等が挙げられる。

【0041】

このような第２情報は、例えば、図示しない入力装置や、教示装置４等を用いて作業者が入力する構成であってもよく、制御装置３または教示装置４に記憶されている第２情報を読み出す構成であってもよい。

【0042】

第３情報は、振動推定値に関する情報であり、例えば、ロボットアーム１０に加わる振動の最大振幅、ロボットアーム１０に加わる振動の平均振幅、ロボットアーム１０が停止してから振動が収まるまでの整定時間、振動の時系列データ等が挙げられる。

【0043】

振動推定モデル５５は、機械学習により生成されたものである。機械学習により振動推定モデル５５を生成するということは、入力データから反復的に学習し、各入力データから読み取れる特徴、傾向等を見出し、その結果を新たな入力データに当てはめて予測しつつ、振動推定モデル５５を生成することを言う。

【0044】

具体的には、振動推定モデル５５とは、入力値を受け取り、評価、判定を行い、その結果を出力値として出力するもののことを言う。入力値は、第１情報、第２情報のことを言い、出力値とは、ロボットアーム１０の振動推定値のことを言う。

【0045】

振動推定モデル５５は、図示しない振動モデル生成部によって生成されたものであり、例えば、図４に示すようなニューラルネットワークを使用して構築することができる。具体的には、振動モデル生成部は、入力層と、中間層と、出力層と、を有する構成とすることができる。各情報が、隣り合う層の情報と、ネットワークでつながり、より大きなネットワークが展開される。また、中間層は、図示の構成では、１層であるが、複数層有しているのが好ましい。これにより、中間層の各層において、情報の重要性に重み付けを行うことができ、さらに正確な振動推定値を出力することができる。

【0046】

また、ニューラルネットワークとしては、リカレント型のニューラルネットワークを適用することができる。リカレントニューラルネットワークでは、時系列情報が回帰的に保持されるため、時間軸に沿って展開すると一般的なニューラルネットワークとみなすことができる。また、前回の時刻の中間層と、今回の時刻の入力と合わせて学習に用いることで、時系列情報を考慮したネットワーク構造とすることができる。

【0047】

なお、振動モデル生成部における学習法としては、教師あり学習や、教師なし学習や、これらを組み合わせた学習法が挙げられる。教師あり学習の場合、入力値と出力値のデータの組を大量に準備しておき、振動モデル生成部に与えることで、それらのデータセットにある特徴を学習し、入力から結果を推定するモデル、すなわち、その関係性を帰納的に獲得することができる。教師なし学習の場合、出力値、または、その合否結果を入力値に反映できるように学習が行われる。よって、振動推定値の正しい値に関する情報が与えられなくても、再構築された出力と入力との乖離から異常を検知することができる。その結果、振動推定値を明確に検知することができる。リカレント型のニューラルネットワークでは、通常のニューラルネットワークと異なって、時間を遡るように誤差が伝搬されるため、バックプロパゲーションスルータイム（ＢＰＴＴ）法で学習が行われる。

【0048】

適正化部５３は、例えば、ＣＰＵで構成され、記憶部５４に記憶されている動作パラメーター設定プログラム等の各種プログラムを読み出し、実行する。具体的には、適正化部５３は、動作情報生成部５１から、作業時間に関する情報を受け取るとともに、振動推定部５２から第１情報、第２情報および第３情報を受け取る。

【0049】

適正化部５３は、例えば、最適化アルゴリズムを用い、作業時間を目的関数、振動推定値を制約条件として、目的関数を最小化するような動作パラメーターを探索する。これにより、作業時間を短縮しつつ、振動を低減することができるような動作パラメーターを求める。最適化アルゴリズムとしては、特に限定されないが、例えば、遺伝的アルゴリズム（Genetic Algorithms）、差分進化（Differential Evolution）、粒子群最適化（Particle Swarm Optimization）、および分布推定アルゴリズム（Estimation of Distribution Algorithm）が挙げられる。

【0050】

このような適正化部５３は、より好ましい動作パラメーター、すなわち、ツールセンターポイントＴＣＰの速度、ツールセンターポイントＴＣＰの加速度、ツールセンターポイントＴＣＰの経路、モーターＭ１～モーターＭ６の位置ゲイン、速度ゲイン等の設定条件を取得し、再度、動作情報生成部５１により好ましい動作パラメーターの情報を送信する。

【0051】

そして、上記を繰り返すことにより、より適正な動作パラメーターを取得することができる。なお、これらの動作パラメーターのうち、最も好ましい動作パラメーターを作業動作パラメーターに設定し、作業動作パラメーターの情報を、通信部５６を介して制御装置３または教示装置４に送信して、作業を行う。

【0052】

例えば、複数回取得した動作パラメーターを比較して最適な動作パラメーターを作業動作パラメーターに設定してもよく、最後に取得した動作パラメーターを作業動作パラメーターに設定してもよい。このことに関しては、後に詳述する。

【0053】

記憶部５４は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリー、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリー、着脱式の外部記憶装置等が挙げられる。記憶部５４には、動作パラメーター設定プログラム等の各種プログラムや、振動推定モデル５５等が記憶されている。また、目的とする作業動作パラメーター等が記憶される。

【0054】

通信部５６は、例えば有線ＬＡＮ（Local Area Network）、無線ＬＡＮ等の外部インターフェースを用いて制御装置３や教示装置４との間で信号の送受信を行う。

【0055】

次に、ロボットシステム１００が行う制御動作の一例について、図５に示すフローチャートに基づいて説明する。

【0056】

まず、ステップＳ１０１において、第１情報および第２情報を取得する。すなわち、振動推定部５２が、動作情報生成部５１から第１情報を受け取るとともに、通信部５６から第２情報を受け取る。

【0057】

具体的には、動作情報生成部５１が、任意の初期動作パラメーターである第１動作パラメーターに設定してロボットアーム１０に任意の動作を行わせた場合の第１情報を取得し、第１情報を振動推定部５２に送信する。また、通信部５６が、例えば、作業者が図示しない入力装置を用いて入力されたロボット１の属性に関する第２情報を振動推定部５２に送信する。第１動作パラメーターは、予め設定されており、その情報は、記憶部５４に記憶されている。
このようなステップＳ１０１は、第１情報を取得する第１情報取得ステップである。

【0058】

次いで、ステップＳ１０２において、振動推定部５２が振動推定モデル５５に第１情報および第２情報を入力し、第３情報を取得する。そして、振動推定部５２が、適正化部５３に、第１情報、第２情報および第３情報を送信する。すなわち、振動推定部５２が、入力情報と出力情報とを適正化部５３に送信する。
このようなステップＳ１０２は、第３情報を取得する第３情報取得ステップである。

【0059】

次いで、ステップＳ１０３において、適正化部５３が適正化処理を行い、第２動作パラメーターを取得する。この際、適正化部５３は、作業時間を目的関数として、目的関数を最小化し、かつ、振動が低減されるような動作パラメーターを求める。本ステップで求めた動作パラメーターを第２動作パラメーターと言う。このように、本ステップでは、ステップＳ１０１で用いた第１動作パラメーターよりも作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを求める。

【0060】

このようなステップＳ１０３は、第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップである。

【0061】

次いで、ステップＳ１０４において、終了するか否かを判断する。すなわち、ステップＳ１０３で求めた第２動作パラメーターを、目的とする作業動作パラメーターに設定するか否かを判断する。本ステップにおける判断は、後述するような判断方法Ａまたは判断方法Ｂを用いることができる。

【0062】

ステップＳ１０４において、終了しないと判断した場合、ステップＳ１０１に戻り、第１動作パラメーターを用いずにステップＳ１０３で取得した第２動作パラメーターを用いて、ロボットアーム１０に任意の動作を行わせた場合の第１情報を取得する。そして、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３を行う。

【0063】

このように、ステップＳ１０４で終了すると判断するまで、ステップＳ１０３で取得した第２動作パラメーターをステップＳ１０１における第１動作パラメーターとして、ステップＳ１０１、ステップＳ１０２およびステップＳ１０３を繰り返し実行する。そして、ステップＳ１０４において、終了すると判断した場合、ステップＳ１０５において、最新の第２動作パラメーターを作業動作パラメーターに設定する。すなわち、最新の第２動作パラメーターを作業動作パラメーターとして記憶部５４に記憶する。

【0064】

ここで、判断方法Ａおよび判断方法Ｂについて説明する。
判断方法Ａは、予め決められた回数、ステップＳ１０１～ステップＳ１０３を繰り返し実行する方法である。ステップＳ１０４では、繰り返し実行した回数が所定回数に達した場合、終了すると判断する。そして、最新の第２動作パラメーター、すなわち、最後に取得した第２動作パラメーターを作業動作パラメーターに設定する。

【0065】

このように、動作パラメーター調整方法は、第３情報取得ステップであるステップＳ１０２および第２動作パラメーター取得ステップを、予め定められた回数繰り返し実行し、最後に取得した第２動作パラメーターを作業動作パラメーターに設定する。これにより、必要以上に処理に時間をかけることなく、より作業時間が短くなる作業動作パラメーターを設定することができる。

【0066】

判断方法Ｂは、ステップＳ１０１～ステップＳ１０３を繰り返し実行し、第２動作パラメーターが収束したと判断した場合、終了すると判断する方法である。すなわち、ｎ回目に取得した第２動作パラメーターを、ｎ－１回目に取得した第２動作パラメーターと比較していき、乖離の程度が所定範囲内となった場合に、ｎ回目のステップＳ１０４において、終了すると判断する。

【0067】

なお、「乖離の程度が所定範囲内となる」とは、動作パラメーターの各要素、すなわち、ツールセンターポイントＴＣＰの速度、ツールセンターポイントＴＣＰの加速度、ツールセンターポイントＴＣＰの経路、モーターＭ１～モーターＭ６の位置ゲイン、速度ゲイン等の設定条件のうちの少なくとも１つを前回のものと比べたとき、差が予め定められた範囲内となることである。

【0068】

このように、第３情報取得ステップおよび第２動作パラメーター取得ステップを、予め定められた回数繰り返し実行し、取得した第２動作パラメーターが収束した際、最後に取得した第２動作パラメーターを作業動作パラメーターに設定する。これにより、作業時間が短く、より適正な作業動作パラメーターを設定することができる。

【0069】

このようなステップＳ１０１～ステップＳ１０５を経ることにより、適正な作業動作パラメーターを設定することができる。そして、この作業動作パラメーターを用いて作業を行うことにより、迅速な作業を実行することができる。

【0070】

このように、本発明の動作パラメーター調整方法は、ロボットアーム１０を有するロボット１が実行する動作の動作パラメーターを調整する動作パラメーター調整方法である。また、動作パラメーター調整方法は、第１動作パラメーターに設定してロボットアーム１０に動作を行わせた場合の、ロボットアーム１０の動作条件に関する第１情報を取得する第１情報取得ステップと、第１情報およびロボット１の属性に関する第２情報を入力とし、ロボットアーム１０の振動推定値に関する第３情報を出力とする振動推定モデル５５に、第１情報および第２情報を入力し、出力される第３情報を取得する第３情報取得ステップと、第１情報、第２情報および第３情報を用いて、作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップと、を有し、取得した第２動作パラメーターを第１動作パラメーターとして、第１情報取得ステップ、第３情報取得ステップおよび第２動作パラメーター取得ステップを繰り返し実行して、目的とする作業動作パラメーターを取得する。このような方法によれば、振動を検出する振動測定器をロボット１に設けなくても、振動に関する情報を取得し、それに基づいて適正な動作パラメーターを設定することができる。

【0071】

また、第１動作パラメーターは、ロボットアーム１０の制御点であるツールセンターポイントＴＣＰの速度、ロボットアーム１０の制御点であるツールセンターポイントＴＣＰの加速度、ロボットアーム１０に加わる力のうちの少なくとも１つを含む。これにより、正確かつ多彩な第１情報を取得することができ、作業時間を正確に取得することができる。

【0072】

また、第１情報は、ロボットアーム１０の制御点であるツールセンターポイントＴＣＰの速度に関する情報、または、ツールセンターポイントＴＣＰの加速度に関する情報を含む。このような第１情報を振動推定モデル５５に入力することにより、より正確な第３情報を取得することができる。

【0073】

また、第３情報は、ロボットアーム１０を駆動させた際に生じる振動の最大振幅、整定時間を含む。これにより、正確な振動推定値を取得することができ、より適正な作業動作パラメーターを取得することができる。

【0074】

また、本発明の動作パラメーター調整プログラムは、ロボットアーム１０を有するロボット１が実行する動作の動作パラメーターを調整するための動作パラメーター調整プログラムである。また、動作パラメーター調整プログラムは、第１動作パラメーターに設定してロボットアーム１０に動作を行わせた場合の、ロボットアーム１０の動作条件に関する第１情報を取得する第１情報取得ステップと、第１情報およびロボット１の属性に関する第２情報を入力とし、ロボットアーム１０の振動推定値に関する第３情報を出力とする振動推定モデル５５に、第１情報および第２情報を入力し、出力される第３情報を取得する第３情報取得ステップと、第１情報、第２情報および第３情報を用いて、作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップと、を実行し、取得した第２動作パラメーターを第１動作パラメーターとして、第１情報取得ステップ、第３情報取得ステップおよび第２動作パラメーター取得ステップを繰り返し実行して、目的とする作業動作パラメーターを取得するためのものである。このようなプログラムを実行することにより、振動を検出する振動測定器をロボット１に設けなくても、振動に関する情報を取得し、それに基づいて適正な動作パラメーターを設定することができる。

【0075】

なお、本発明の動作パラメーター調整プログラムは、記憶部５４に記憶されたものであってもよいし、例えばＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体に格納されていてもよく、ネットワーク等を介して接続可能な記憶装置に記憶されたものであってもよい。

【0076】

また、本発明のロボットシステム１００は、ロボットアーム１０を有するロボット１と、ロボット１が実行する動作の動作パラメーターを調整する動作パラメーター調整装置５と、を備える。また、動作パラメーター調整装置５は、第１動作パラメーターに設定してロボットアーム１０に動作を行わせた場合の、ロボットアーム１０の動作条件に関する第１情報を取得する第１情報取得ステップと、第１情報およびロボット１の属性に関する第２情報を入力とし、ロボットアーム１０の振動推定値に関する第３情報を出力とする振動推定モデル５５に、第１情報および第２情報を入力し、出力される第３情報を取得する第３情報取得ステップと、第１情報、第２情報および第３情報を用いて、作業時間が短くなるような第２動作パラメーターを取得する第２動作パラメーター取得ステップと、を実行し、取得した第２動作パラメーターを第１動作パラメーターとして、第１情報取得ステップ、第３情報取得ステップおよび第２動作パラメーター取得ステップを繰り返し実行して、目的とする作業動作パラメーターを取得する。このようなロボットシステム１００によれば、振動を検出する振動測定器をロボット１に設けなくても、振動に関する情報を取得し、それに基づいて適正な動作パラメーターを設定することができる。

【0077】

以上、本発明の動作パラメーター調整方法、動作パラメーター調整プログラムおよびロボットシステムを図示の実施形態について説明したが、本発明は、これに限定されるものではない。また、動作パラメーター調整方法、動作パラメーター調整プログラムおよびロボットシステムの各工程、各部は、同様の機能を発揮し得る任意の工程、構造物と置換することができる。また、任意の工程、構造体が付加されていてもよい。

【符号の説明】

【0078】

１…ロボット、３…制御装置、４…教示装置、５…動作パラメーター調整装置、１０…ロボットアーム、１１…基台、１２…第１アーム、１３…第２アーム、１４…第３アーム、１５…第４アーム、１６…第５アーム、１７…第６アーム、１９…力検出部、２０…エンドエフェクター、３１…制御部、３２…記憶部、３３…通信部、４１…表示部、５１…動作情報生成部、５２…振動推定部、５３…適正化部、５４…記憶部、５５…振動推定モデル、５６…通信部、１００…ロボットシステム、１７１…関節、１７２…関節、１７３…関節、１７４…関節、１７５…関節、１７６…関節、Ｄ１…モータードライバー、Ｄ２…モータードライバー、Ｄ３…モータードライバー、Ｄ４…モータードライバー、Ｄ５…モータードライバー、Ｄ６…モータードライバー、Ｅ１…エンコーダー、Ｅ２…エンコーダー、Ｅ３…エンコーダー、Ｅ４…エンコーダー、Ｅ５…エンコーダー、Ｅ６…エンコーダー、Ｍ１…モーター、Ｍ２…モーター、Ｍ３…モーター、Ｍ４…モーター、Ｍ５…モーター、Ｍ６…モーター、ＴＣＰ…ツールセンターポイント

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】