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CN109070366B - 机器人动作评价装置、机器人动作评价方法及机器人系统 - Google Patents

机器人动作评价装置、机器人动作评价方法及机器人系统 Download PDF

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CN109070366B CN201780028781.7A CN201780028781A CN109070366B CN 109070366 B CN109070366 B CN 109070366B CN 201780028781 A CN201780028781 A CN 201780028781A CN 109070366 B CN109070366 B CN 109070366B
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Abstract

机器人动作评价装置(1)具有:动作状态计算部(22),其基于机器人的动作状态,对机器人的可动部位即评价部位的动作状态进行计算;形状特征量计算部(23),其对依赖于与该计算出的动作状态相对应的评价部位的动作方向的形状特征量进行计算;以及评价值计算部(24),基于该形状特征量,对表示所述评价部位的动作状态相对于该动作方向的危险度的评价值进行计算。

Description

机器人动作评价装置、机器人动作评价方法及机器人系统
技术领域
本发明涉及对机器人的动作状态进行评价的信息处理技术,特别地,涉及对机器人的动作状态的安全性或者危险性进行评价的信息处理技术。
背景技术
近年,诸如工业用机器人、医疗用机器人及生活辅助机器人这样的各种种类的机器人正在普及。在机器人的动作范围内如果人类、动物等生物与该机器人接触,则有可能发生事故。为了防止如上所述的事故,要求下述技术,即,在机器人(特别地,工业用机器人)与生物接触的情况下,避免该生物从机器人受到过大的力。例如,在专利文献1(日本特开2012-40626号公报)中公开了下述机器人系统,其在人类和机器人之间可能引起接触的环境下也能够避免人类受到过大的力。
专利文献1的机器人系统具有:力传感器,其安装于机器人的一部分;控制装置,其与该力传感器的检测值相应地对机器人的动作进行控制;以及安全栅栏(限制部),其对人类的作业区域进行限制。在该机器人系统中,关于控制装置,如果在人类与机器人接触时力传感器的检测值超过阈值,则以使机器人的动作停止、或者力传感器的检测值变小的方式使机器人动作。另外,安全栅栏防止与多个机器人部位中的、在与人类接触时有可能赋予特别过大的力的机器人部位的接触。
专利文献1:日本特开2012-40626号公报(例如,0036~0039段)
发明内容
在机器人的可动部位与人类等物体(客体)接触时,该可动部位施加给其物体的物理的影响的大小,能够与机器人的可动部位的移动方向和从其移动方向观察到的该可动部位的形状相应地改变。例如,在机器人的可动部位的前端部具有细的棒形状的情况下,在该可动部位在其前端部的长度方向移动而向人类赋予载荷时和该可动部位在与其长度方向垂直的方向移动而向人类赋予载荷时,该可动部位施加给物体的物理的影响的大小完全不同。
在专利文献1的机器人系统中,没有考虑机器人的可动部位的移动方向和从其移动方向观察到的该可动部位的形状。因此,尽管施加给人类等物体的物理的影响的大小存在差异,但需要采用与施加给物体的物理的影响最大的状况相匹配的过度的安全对策。作为过度的安全对策,例如举出力传感器的设置数量的增加、安全栅栏的高度的扩大、及机器人的可动范围的过度的限制。但是,如上所述的安全对策存在导致成本的增大、或者机器人的性能限制的课题。
鉴于上述课题,本发明的目的在于,提供无需过高的安全对策,能够实现确保运用机器人的系统的安全性的机器人动作评价装置、机器人动作评价方法及机器人系统。
本发明的一个方式所涉及的机器人动作评价装置的特征在于,具有:动作状态计算部,其基于机器人的动作状态,对所述机器人的可动部位即评价部位的动作状态进行计算;形状特征量计算部,其对一个或者多个形状特征量进行计算,该形状特征量以与该计算出的动作状态相对应的所述评价部位的动作方向为基准而对所述评价部位的形状赋予特征;以及评价值计算部,其基于所述一个或者多个形状特征量,对表示所述评价部位的动作状态相对于所述动作方向的危险度的评价值进行计算。
发明的效果
根据本发明,能够基于以机器人的评价部位的动作方向为基准而计算出的形状特征量,对表示依赖于评价部位的形状及其动作方向的危险度的评价值进行计算。由此,无需过高的安全对策,能够实现运用机器人的系统的安全性。
附图说明
图1是表示本发明所涉及的实施方式1的机器人动作评价装置的概略结构的框图。
图2是表示实施方式1所涉及的机器人的概略结构的图。
图3A及图3B是分别表示机器人手的例子的图。
图4是表示实施方式1的动作危险度评价部的概略结构的框图。
图5是概略地表示实施方式1所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
图6A是表示机器人手的一个例子的正视图,图6B~图6E是用于对依赖于机器人手的动作方向的形状特征量的计算方法进行说明的图。
图7A~图7C是用于对形状特征量的其他计算方法进行说明的图。
图8是表示实施方式1的机器人动作评价装置的硬件结构例即信息处理装置的概略结构的框图。
图9是表示实施方式1的机器人动作评价装置的其他硬件结构例即信息处理装置的概略结构的框图。
图10是表示本发明所涉及的实施方式2的机器人动作评价装置的概略结构的框图。
图11是表示实施方式2的危险度评价部的概略结构的框图。
图12是概略地表示实施方式2所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
图13是表示作为本发明所涉及的实施方式3的机器人动作评价装置的概略结构的框图。
图14是概略地表示实施方式3所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
图15是表示作为本发明所涉及的实施方式4的机器人动作评价装置的概略结构的框图。
图16是概略地表示实施方式4所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
图17是表示对应图生成处理的顺序的一个例子的概略图。
图18A、图18B及图18C是用于对包含危险度对应图的叠加图像的例子进行说明的概略图。
图19是表示作为本发明所涉及的实施方式5的机器人动作评价装置的概略结构的框图。
图20是表示实施方式5的危险度评价部的概略结构的框图。
图21是表示实施方式5所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
图22是表示包含本发明所涉及的实施方式6的机器人动作评价装置的机器人系统的概略结构的框图。
图23是表示实施方式6的危险度评价部的概略结构的框图。
图24是概略地表示实施方式6所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
具体实施方式
下面,参照附图,对本发明所涉及的各种实施方式详细地进行说明。此外,在附图整体中标注有同一标号的结构要素设为具有同一结构及同一功能。
实施方式1.
图1是表示作为本发明所涉及的实施方式1的机器人动作评价装置1的概略结构的框图。如图1所示,该机器人动作评价装置1具有下述部分而构成:数据库10,其存储有将现实空间的机器人2进行模型化的机器人模型、及将作为机器人2的可动部位的机器人手进行模型化的手模型(可动部位模型);危险度评价部11,其使用该数据库10对表示机器人手的动作状态的危险度的评价值进行计算,将表示其计算结果的评价数据OT进行输出;输出接口部(输出I/F部)12,其使表示评价数据OT的图像信息在显示部3进行显示;以及输入接口部(输入I/F部)13,其将来自操作输入部4的操作输入IT传递至危险度评价部11。
此外,在本说明书中“危险度”是指,在机器人2中的机器人手等末端执行器(end-effector)、机器人臂或者关节等可动部位与人类或者动物等物体(客体)接触的情况下,表示该可动部位施加给该物体的物理的影响,表示“危险度的评价值”是指表示该物理的影响的大小的指标。末端执行器是指在机器人2的主体部的前端安装的工具。如后面所述,危险度评价部11在机器人2的可动部位与物体接触时,能够评价为该可动部位施加给物体的物理的影响越大,则危险度越大。
本实施方式的机器人2具有对对象物进行抓持的机器人手(下面,简称为“手”)。该机器人2可以是诸如垂直多关节型或者水平多关节型这样的具有带有多个关节的机器人臂的机器人、或者机器人2也可以是诸如直动工作台这样的1轴的驱动装置即单轴机器人。各关节由旋转关节(Revolute Joint)或者平移关节(Prismatic Joint)构成即可。在机器人2为单轴机器人的情况下,能够视作可动部位的驱动轴上的位置与旋转关节的角度相对应。
图2是概略地表示实施方式1所涉及的机器人系统的结构例的图。如图2所示,该机器人系统具有机器人动作评价装置1、机器人2及向机器人2供给动作程序的程序储存部2P。机器人2具有垂直多关节型的机器人主体(操纵器)2R、按照从程序储存部2P取得的动作程序对机器人主体2R的动作进行控制的机器人控制装置2RC、和对机器人主体2R的周边的外部状态进行检测的外部传感器组2S。
程序储存部2P具有对动作程序进行储存的半导体存储器等存储装置。动作程序由确定机器人主体2R的动作的一系列的动作命令(代码组)构成。机器人控制装置2RC将从程序储存部2P取得的动作程序暂时地存储于半导体存储器等内部存储器Me,按照在该内部存储器Me内的动作程序中记述的一系列的动作命令而生成控制信号组CTL。该控制信号组CTL被供给至机器人主体2R。此外,机器人控制装置2RC可以经由线缆与程序储存部2P连接,或者也可以经由LAN(Local Area Network)或者WAN(Wide Area Network)等通信网络与程序储存部2P连接。
图2所示的机器人主体2R具有基座部30、由4根机器人臂构成的第1~第4臂部31~34和手(在图2未图示)。第1~第4臂部31~34作为整体,配置为绕基座部30的旋转轴Φ1自由旋转。另外,第1臂部31的基端部配置为绕旋转轴Φ2自由旋转,第2臂部32的基端部配置为相对于第1臂部31的前端部绕旋转轴Φ3自由旋转,第3臂部33的基端部配置为相对于第2臂部32绕旋转轴Φ4自由旋转,第4臂部34的基端部配置为相对于第3臂部33的前端部绕旋转轴Φ5自由旋转。另外,第3臂部33以沿第2臂部32的旋转轴Φ4的轴向自由伸缩的方式安装于第2臂部32。第4臂部34的前端部构成对手进行安装的凸缘部34a。该凸缘部34a安装为相对于第4臂部34的主体绕旋转轴Φ6自由旋转。因此,图2所示的机器人主体2R具有带有6个旋转关节和1个平移关节的多关节构造。
在机器人主体2R的内部装入有:使第1~第4臂部31~34及凸缘部34a单独地旋转的驱动机构(电磁电动机、减速器及轴承等部件)、使第3臂部33伸缩的驱动机构(电磁电动机、进给螺钉及线等部件)、及对安装于凸缘部34a的手进行驱动的驱动机构(电磁电动机及压缩机等部件)。机器人控制装置2RC通过向这些驱动机构供给控制信号CTL而对这些驱动机构的动作进行控制。另外,在机器人主体2R的内部装入有对其内部状态实时地进行检测的内部传感器组(未图示)。作为该内部状态,例如举出第1~第4臂部31~34及凸缘部34a各自的旋转角度及扭矩、以及流过电磁电动机的电流量。内部传感器组将该内部状态实时地检测,能够将表示该检测出的内部状态的状态检测信号IS供给至机器人控制装置2RC。机器人控制装置2RC能够使用状态检测信号IS而执行针对机器人主体2R的反馈控制或者前馈控制。
另外,在机器人主体2R的周边区域配置有对其周边区域的状态即外部状态实时地检测的外部传感器组2S。作为外部传感器组2S,例如能够使用将视觉地表示机器人主体2R的外观及机器人主体2R的周边空间的拍摄数据进行输出的拍摄设备、对存在于机器人主体2R的周边的人类等物体和该机器人主体2R之间的距离进行测定的激光测距计等测距传感器、超声波传感器及压力传感器,但并不限定于这些。外部传感器组2S对该外部状态进行检测,将表示该检测出的外部状态的状态检测信号ES供给至机器人控制装置2RC。机器人控制装置2RC能够使用状态检测信号ES执行针对机器人主体2R的控制。例如,机器人控制装置2RC能够对由拍摄设备取得的图像数据进行解析而对3维空间中的机器人主体2R的实际的姿态进行计算,基于该计算出的姿态对机器人主体2R的姿态进行控制。
此外,在图2的结构例中,采用具有6根旋转轴Φ1~Φ6的垂直多关节型的机器人主体2R,但并不限定于此。也可以取代垂直多关节型的机器人主体2R,而采用水平多关节型的机器人主体或者单轴机器人主体。
安装于凸缘部34a的手,通过将对象物夹入或者吸附而能够对该对象物进行抓持。图3A及图3B是分别表示手的例子的图。图3A是具有将对象物夹入的功能的手2H的正视图,图3B是具有将对象物进行吸附的功能的手2Ha的正视图。图3A所示的手2H具有在机器人主体2R的凸缘部34a安装的主体部2m和2根爪部2a、2b。该手2H能够按照控制信号组CTL,通过使2根爪部开闭而将对象物进行抓持。也可以取代该手2H,使用具有多个关节的多指手。另一方面,图3B所示的手2Ha具有在机器人主体2R的凸缘部34a安装的基端部2n和吸附衬垫部2c。吸附衬垫部2c是通过空气压力将对象物吸附而将该对象物进行抓持的吸附手。在本实施方式中,手是评价部位,但并不限定于此。也可以将机器人2中的手以外的可动部位(例如,关节)作为评价部位。
参照图1,危险度评价部11从机器人2接收表示机器人2的实际的动作状态的实际动作数据SD的供给。机器人动作评价装置1可以经由线缆与机器人2连接,或者,可以经由LAN(Local Area Network)或者WAN(Wide Area Network)等通信网络与机器人2连接。另外,危险度评价部11可以取代从机器人2接收实际动作数据SD的供给,而从对机器人2的动作进行控制的控制装置(未图示)接收实际动作数据SD的供给。
输出I/F部12与显示部3连接。显示部3例如是液晶显示面板或者有机EL显示面板等图像显示设备。输出I/F部12能够使由危险度评价部11生成的评价数据OT在显示部3进行显示。另外,操作输入部4具有接受用户的操作输入的输入按钮及输入键。危险度评价部11能够经由输入I/F部13接受用户的操作输入。
图4是表示危险度评价部11的概略结构的框图。如图4所示,该危险度评价部11具有:动作选择部21,其基于实际动作数据SD对机器人2的动作状态进行选择;动作状态计算部22,其对与由该动作选择部21选择出的机器人2的动作状态相对应的手的动作状态进行计算;形状特征量计算部23,其计算对依赖于手的动作方向的手的形状赋予特征的形状特征量;以及评价值计算部24,其基于该形状特征量,计算对手的动作状态的危险度进行评价的评价值。
在数据库10中预先存储有对机器人2进行模型化的机器人模型、对在该机器人2的机器人臂的前端安装的手进行模型化的手模型(可动部位模型)、和表示这些机器人模型和手模型之间的连接关系的连接关系信息。机器人模型具有例如表示机器人主体2R的3维形状的数据、及与对应于机器人主体2R的姿态的机器人主体2R的各部位的状态存在关系的数据。作为表示机器人主体2R的3维形状的数据,例如举出表示机器人主体2R的位置及姿态的信息、以及构成机器人2的机器人臂的各关节(旋转关节或者平移关节)的长度及粗细。作为与机器人主体2R的各部位的状态存在关系的数据,例如举出表示使用机器人主体2R的位置及姿态的信息,用于对旋转关节的旋转位移量(关节角)、平移关节的平移位移量进行计算的关系式的数据。
另一方面,手模型包含对手的3维形状进行模型化的手形状模型。连接关系信息是指能够实现机器人模型的坐标系(以下还称为“机器人坐标系”)和手模型的坐标系(以下还称为“手坐标系”)之间的相互变换的关系式。此外,机器人模型的坐标系例如可以是以机器人主体2R的基座部30为基准而设定出的坐标系,或者也可以是以机器人主体2R的凸缘部34a为基准而设定出的坐标系。作为手模型的坐标系,例如能够利用以表示手的3维的形状的3D-CAD(Computer Aided Design System)数据为基准的坐标系。
下面,参照图5,对机器人动作评价装置1的动作进行说明。图5是概略地表示实施方式1所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
动作选择部21基于实际动作数据SD对机器人2的动作状态(以下称为“机器人动作状态”)进行选择(步骤ST22)。在这里,机器人动作状态是指与将针对机器人主体2R的各动作命令设为最小单位时的各动作命令相对应的机器人主体2R的动作的状态。针对机器人主体2R的动作命令是指,例如在移动前的机器人主体2R的3维空间中的位置姿态的状态和移动后的机器人主体2R的3维空间中的位置姿态的状态被赋予时,以机器人主体2R的位置姿态从移动前的状态变化为移动后的状态的方式对机器人主体2R的各关节的动作进行控制的命令。此时,可以赋予对3维空间中的位置姿态的状态进行指定的动作命令,或者也可以赋予对移动前后的机器人主体2R的各关节的角度进行指定的动作命令。另外,在手具有将对象物夹入的功能的情况下,在机器人动作状态中还包含机器人主体2R的动作速度及手的开闭状态。在步骤ST22中,可以对1个机器人动作状态进行选择,或者也可以对多个机器人动作状态进行选择。在将多个机器人动作状态选择出的情况下,关于这些机器人动作状态各自,即关于针对机器人主体2R的每个动作命令,执行对后面记述的评价值进行计算的处理(步骤ST26)。
在本实施方式中,基于实际动作数据SD对机器人动作状态进行选择,但并不限定于此。也可以取代基于实际动作数据SD对机器人动作状态进行选择,而是基于用户的操作输入IT而对机器人动作状态进行选择,或者也可以从成为预先设定的模型的多个动作状态中对一个或者多个机器人动作状态进行选择。
在上述步骤ST22后,动作状态计算部22及形状特征量计算部23分别从数据库10取得表示连接关系信息CD及手模型的形状的形状信息DD(步骤ST23)。
接下来,动作状态计算部22使用连接关系信息CD,将机器人动作状态变换为手的动作状态(以下还称为“手动作状态”)(步骤ST24)。连接关系信息CD例如具有从机器人坐标系向手坐标系的变换矩阵。该变换矩阵能够作为包含下述信息的4行×4列的矩阵表现,该信息表示机器人坐标系和手坐标系之间的旋转移动及平移移动。通过将机器人坐标系使用该变换矩阵而变换为手坐标系,从而能够得到变换后的手坐标系中的手动作状态。
在这里,假设如果以机器人坐标系中的机器人动作状态为基准而对该机器人动作状态的危险度进行了评价,则即使安装于机器人主体2R的手不同,也得到相同的评价。根据手的形状,即使是相同的机器人动作状态,碰撞发生时的危险性也不同,因此以手动作状态为基准而对危险度进行评价是有效的。但是,在评价数据OT提示给用户时,优选以机器人坐标系为基准。其原因在于,如果以手动作状态为基准而将评价数据OT提供给用户,则具体地说难以知晓哪个机器人动作状态是危险的,因此用户难以直观地掌握应该改善的机器人动作状态。由此,输出I/F部12优选以通过用户容易直观地理解的形式将评价数据OT与机器人动作状态相关联的方式,生成以机器人坐标系为基准的图像信息而在显示部3进行显示。
在上述步骤ST24后,形状特征量计算部23使用形状信息DD,计算以与该机器人动作状态相对应的手的动作方向为基准而对手的形状赋予特征的形状特征量(步骤ST25)。而且,评价值计算部24基于该形状特征量、或者基于该形状特征量及手的动作速度的组合,对表示手动作状态相对于其动作方向的危险度的评价值进行计算(步骤ST26),将表示其评价值的评价数据OT输出至输出I/F部12(步骤ST27)。
例如,形状特征量计算部23能够将与手的动作方向垂直的面(手的剖面或者端面)中的手的截面积或者端面积作为依赖于其动作方向的形状特征量进行计算。图6A是表示手2H的一个例子的正视图,图6B~图6E是用于对依赖于手2H的动作方向D1的形状特征量的计算方法进行说明的图。如图6A所示,手2H具有从主体部2m凸出的一对爪部2a、2b。手2H通过使这些爪部2a、2b开闭而能够将对象物进行抓持。如图6B所示,考虑与动作方向D1垂直的6个面S1、S2、S3、S4、S5、S6(面S1是手2H的端面;面S2~S6是手2H的剖面)。图6C表示剖面S2中的手2H的剖面区域CS2,图6D表示剖面S3中的手2H的剖面区域CS3,图6E表示剖面S6中的手2H的剖面区域CS6a、CS6b。端面S1及剖面S2、S3各自中的独立的面区域(端面区域或者剖面区域)的个数为1个。与此相对,剖面S4~S6各自中的独立的剖面区域的个数为2个。在这里,独立的面区域(以下还称为“格段”)是指没有与其他面区域连结的面区域。
评价值计算部24具有赋予与形状特征量相对应的评价值的评价函数、及赋予形状特征量和与手(评价部位)的动作速度相对应的评价值的评价函数。评价值计算部24能够使用这些评价函数的任意者,对表示该手(评价部位)的动作状态相对于手的动作方向的危险度的评价值进行计算(步骤ST26)。
具体地说,能够以前述的截面积或者端面积越小,另外手的动作速度越大,则评价值越高的方式对评价函数进行设计。此时,手的截面积或者端面积可以作为各剖面或者各端面中的一个或者多个面区域整体的面积而进行计算。或者,手的截面积或者端面积可以针对各剖面或者各端面中的独立的每个面区域(格段)进行计算。在本实施方式中,设为针对每个格段对索引进行分配。
另外,各剖面或者各端面的面区域存在于越靠手的动作方向,则在与手碰撞时先接触的可能性越高,因此能够提高表示其危险度的评价值。或者,可以在存在于各剖面或者各端面中的多个格段中仅基于面积最小的格段对评价值进行计算。优选对应于与手有可能碰撞的物体的种类、评价值的计算目的而对评价函数进行设计。
作为评价函数的例子,举出下述的式(1)。
Figure BDA0001859663950000111
在这里,D是表示危险度的评价值,Hs是手的动作速度,Si、j是手(评价部位)中的与该动作方向垂直的剖面或者端面的每个格段的面积,i是该剖面或者端面的索引(面编号),j是格段的索引(格段编号)。另外,min{x}赋予集合{x}中的最小的x的值。由此,式(1)基于在存在于全部剖面及端面的格段中面积最小的格段而赋予评价值D。另外,式(1)的评价值D与手的动作速度成比例。在使用该式(1)的评价方法中,手的锐利的爪部2a、2b有可能接触的手动作状态全部视作危险度高的状态。
另外,也可以取代上式(1),下式(2)的加权加法式作为评价函数使用。
Figure BDA0001859663950000121
在这里,wi是分配给第i个剖面或者端面的加权系数,下式(3)成立。
Figure BDA0001859663950000122
关于该加权系数wi,剖面或者端面越配置于动作方向侧,则设定为成为越大的值。在图6B的例子中,在与端面S1及剖面S2~S6分别对应的加权系数w1~w6中,分配给剖面D6的加权系数w6的值最高,分配给端面D1的加权系数w1的值最低。
另外,可以使用考虑了评价部位的动作速度的评价函数。现在,将该评价部位的第i个剖面或者端面中的第j个格段的动作速度由vij(vi、j是3维矢量)表示。另外,动作速度vi、j的范数(绝对值)越大,则将赋予越大的值的单调增加函数由f(vi、j)表示。作为单调增加函数f(vi、j)的例子,举出将动作速度vi、j的范数设为变量的单项式或者多项式、或者将动作速度vi、j的范数设为变量的指数函数,但并不限定于此。能够使用上式(2)和单调增加函数f(vi、j),构成由下式(4A)定义的评价函数。
Figure BDA0001859663950000123
上式(4A)的q[i]是具有第i个剖面或者端面中的一个或者多个格段的面积Si、j的集合中的最小的面积的格段的索引。具体地说,q[i]由下式(4B)赋予。
Figure BDA0001859663950000131
或者,也能够使用上式(1)和函数f(vi、j),构成由下式(5A)定义的评价函数。
Figure BDA0001859663950000132
在上式(5A)中,p是具有面积Si、q[i]的集合中的最小的面积的端面或者剖面的索引,q是具有第p个剖面或者端面中的一个或者多个格段的面积Sp、j的集合中的最小的面积的格段的索引。具体地说,p、q由下式(5B)赋予。
Figure BDA0001859663950000133
或者,形状特征量计算部23可以将对从相对于手的动作方向的反方向观察时的该手的投影形状(例如,边缘或者顶点)赋予特征的量作为依赖于其动作方向的形状特征量而进行计算(步骤ST25)。在这里,投影形状是向在与作为评价部位的手相比的该手的动作方向侧虚拟地配置的投影面对该手进行投影得到的形状。该投影面与手的动作方向正交。图7A~图7C是用于对形状特征量的其他计算方法进行说明的图。图7A是手2H的正视图,图7C是表示从相对于手的第1动作方向D1的反方向观察时的手的投影形状的投影图,图7B是表示从相对于手的第2动作方向D2的反方向观察时的手的投影形状的投影图。形状特征量计算部23从手的投影形状对边缘(棱线)、顶点进行提取,能够将这些边缘、顶点利用于形状特征量的计算。在这里,边缘是指在投影形状中产生阶梯状的台阶的边界部分。另外,顶点是指成为多个边缘的交点的部分。如上所述,对在手的动作时有可能碰撞的手的棱线及顶点进行提取。此外,对有可能碰撞的手的边缘及顶点进行检测的方法并不限定于此。考虑将作为手的3D-CAD数据所具有的信息而被包含的、构成手的网的法线方向和手的动作方向相关联,由此对边缘及顶点进行提取的方法等各种方法。
在该情况下,形状特征量计算部23能够将构成出现于投影形状的边缘的2个面所成的角度、或者构成出现于投影形状的顶点的多个面中的2个面所成的角度作为形状特征量而进行计算。作为评价函数,其角度越小,则能够对越提高表示危险度的评价值的函数进行设计。或者,形状特征量计算部23,例如可以将手的边缘、顶点的位置坐标及3维方向矢量作为形状特征量进行计算。作为赋予评价值的评价函数,例如,能够对手的边缘、顶点的3维方向和手的动作方向所成的角度越小,另外,边缘、顶点的位置存在于越靠手的动作方向,则越提高其评价值的函数进行设计。此外,手的顶点的方向矢量,例如能够作为表示构成顶点的多个边缘的3维方向(沿边缘的方向)的矢量的平均进行计算。
在这里,在评价函数的设计中,可以使用有可能碰撞的全部边缘及顶点、或者也可以仅使用存在于最靠手的动作方向的边缘或者顶点。另外,在根据多个边缘及顶点对危险度进行计算时,可以导入其边缘或者顶点存在于越靠动作方向,则危险度越高的加权系数。
在上述的评价结果输出(图5的步骤ST27)后,在没有结束评价时(步骤ST31的NO),动作选择部21基于实际动作数据SD而执行步骤ST22。另一方面,在结束评价时(步骤ST31的YES),危险度评价部11使以上的机器人动作评价处理结束。
输出I/F部12为了将评价数据OT提示给用户,将该评价数据变换为图像信息而在显示部3进行显示。作为图像信息的生成方法,例如存在与机器人动作状态相关联而将评价值列表化的方法、或者在模拟器上将机器人的动作轨迹与计算出的评价值相应地改变颜色而显示的方法。作为例子,能够生成在危险度高的情况下以红色表示,在危险度低的情况下以蓝色表示的图像信息。危险度的高低可以根据预先设定出的阈值而决定,或者,也可以关于多个机器人动作状态而通过分别计算出的危险度(评价值)的相对评价而决定。阈值例如可以按照碰撞安全所涉及的标准而设定,或者,也可以使用实验或者经验性地得到的值。
以上说明的机器人动作评价装置1的硬件结构,例如能够通过具有内置CPU(Central Processing Unit)的计算机结构的信息处理装置而实现。或者,机器人动作评价装置1的硬件结构也可以通过具有DSP(Digital Signal Processor)、ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)或者FPGA(Field-Programmable Gate Array)等LSI(Large Scale Integrated circuit)的信息处理装置而实现。
图8是表示作为机器人动作评价装置1的硬件结构例的信息处理装置1H的概略结构的框图。该信息处理装置1H具有包含CPU 50c的处理器50、RAM(Random Access Memory)51、ROM(Read Only Memory)52、输入输出接口(I/F)电路53及记录介质54而构成。这些处理器50、RAM 51、ROM 52、输入输出I/F电路53及记录介质54经由总线电路等信号通路55而相互地连接。记录介质54能够作为对上述的数据库10进行储存的存储区域使用。记录介质54例如能够由HDD或者SSD(固态驱动器)构成。处理器50通过从ROM52将机器人评价处理用的计算机程序读出而执行,从而能够实现上述的动作危险度评价部11的功能。输入输出接口电路53是实现上述的输出I/F部12及输入I/F部13的功能的电路。
另外,图9是表示机器人动作评价装置1的其他硬件结构例即信息处理装置1J的概略结构的框图。该信息处理装置1J具有信号处理电路60、输入输出接口(I/F)电路61及记录介质62而构成。这些信号处理电路60、输入输出I/F电路61及记录介质62经由总线电路等信号通路63而相互地连接。记录介质62能够作为对上述的数据库10进行储存的存储区域使用。记录介质62例如能够由HDD或者SSD构成。信号处理电路60能够实现上述的动作危险度评价部11的功能。输入输出接口电路61是实现上述的输出I/F部12及输入I/F部13的功能的电路。
如以上说明所述,实施方式1的机器人动作评价装置1,能够计算以手的动作方向为基准而对该手的形状赋予特征的形状特征量,基于该形状特征量,对表示依赖于手的形状及其动作方向的危险度的评价值进行计算。由此,能够针对每个机器人动作状态而掌握与机器人2的运用时相伴的危险度,因此安全栅栏、侵入检测传感器的设置位置、要求规格的决定变得容易,能够以不成为过高的安全对策的方式构建有效的系统。另外,危险度高的机器人动作状态的确定及修正变得容易。因此,如果使用本实施方式的机器人动作评价装置1,则无需过高的安全对策,能够实现确保运用机器人2的系统的安全性。
在这里,在现有的机器人系统的安全对策中,没有考虑机器人的可动部位的移动方向和从其移动方向观察到的该可动部位的形状。因此,为了确保安全性,需要采用与最危险的状况相匹配的过度的安全对策。作为最危险的状况的例子,在机器人手的前端部具有锐利的形状的情况下,考虑该前端部相对于人类笔直地碰撞的状况。在如上所述的状况下,在该前端部以弱的力与人类碰撞的情况下,也能够对人类赋予大的物理的冲击。为了避免如上所述的物理的冲击,现有的机器人系统通过由力传感器对上述弱的力进行检测而对机器人的动作进行限制,因此有可能针对机器人主体执行非有效的控制。与此相对,如果使用本实施方式的机器人动作评价装置1,则无需过度的安全对策,能够实现确保运用机器人2的系统的安全性,并针对机器人主体2执行有效的控制。
实施方式2.
接下来,对本发明所涉及的实施方式2进行说明。图10是表示作为本发明所涉及的实施方式2的机器人动作评价装置1A的概略结构的框图。如图10所示,该机器人动作评价装置1A具有下述部分而构成:数据库10;危险度评价部11A,其使用该数据库10对机器人手的动作状态的危险度进行评价,将表示其评价结果的评价数据OT进行输出;输出I/F部12;以及输入I/F部13。
图11是表示实施方式2的危险度评价部11A的概略结构的框图。如图11所示,该危险度评价部11A具有:动作提取部20,其将确定机器人主体2R的一系列的动作的动作程序PD作为输入,从该动作程序PD对机器人2的多个动作状态进行提取;动作选择部21,其从这些多个动作状态中对机器人2的动作状态进行选择;动作状态计算部22,其对与由该动作选择部21选择出的机器人2的动作状态相对应的手的动作状态进行计算;形状特征量计算部23,其对依赖于手的动作方向的形状特征量进行计算;以及评价值计算部24,其基于该形状特征量对评价值进行计算。
动作程序PD从程序储存部2P供给至危险度评价部11A。危险度评价部11A可以经由线缆与程序储存部2P连接,或者也可以经由LAN或者WAN等通信网络与程序储存部2P连接。
本实施方式的机器人动作评价装置1A的结构除了图11的危险度评价部11A具有动作提取部20这一点和从该动作提取部20向动作选择部21供给表示机器人2的动作状态的动作数据这一点以外,与上述实施方式1的机器人动作评价装置1的结构相同。
下面,参照图12,对机器人动作评价装置1A的动作进行说明。图12是概略地表示实施方式2所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
参照图12,动作提取部20与操作输入IT的指示内容相应地,对是否从动作程序PD选择机器人动作状态进行判定(步骤ST10)。即,在存在不从动作程序PD选择机器人动作状态这一指示的情况下,动作提取部20判定为不从动作程序PD选择机器人动作状态(步骤ST10的NO)。接下来,在没有通过操作输入IT产生的机器人动作状态的指定的情况下(步骤ST13的NO),以上机器人动作评价处理结束。在存在通过操作输入IT产生的机器人动作状态的指定的情况下(步骤ST13的YES),动作提取部20将其指定出的机器人动作状态赋予给动作选择部21,因此动作选择部21对其指定出的机器人动作状态进行选择(步骤ST14)。然后,执行步骤ST23以后的处理。
另一方面,在从动作程序PD对机器人动作状态进行选择的情况下(步骤ST10的YES),动作提取部20从动作程序PD对机器人2的多个动作状态进行提取(步骤ST11)。具体地说,动作提取部20从输入的动作程序PD对与针对机器人主体2R的动作命令相应的部分(代码)进行检测,对包含动作速度的机器人动作状态进行提取。接下来,动作选择部21从这些多个动作状态中对至少1个机器人动作状态进行选择(步骤ST12)。然后执行步骤ST23以后的处理。
在评价结果输出(图12的步骤ST27)后,在没有结束评价时(步骤ST31的NO),动作提取部20执行步骤ST10的判定处理。另一方面,在结束评价时(步骤ST31的YES),危险度评价部11使以上的机器人动作评价处理结束。
如以上说明所述,实施方式2的机器人动作评价装置1A,能够对与由动作程序PD确定的机器人动作状态相对应的手的动作状态的危险度进行评价。由此,能够将在记述于动作程序PD的机器人2的一系列的动作中产生的危险度罗列而评价。另外,能够在实际上使机器人2动作时事先知晓哪个动作状态危险。并且,还能够节省用户将评价对象的机器人动作状态设定多个的工作量。
此外,在动作程序PD中设定有多个完全相同的动作状态的情况下,仅对这些动作状态中的1个进行选择并评价,由此能够减少评价的计算成本。
实施方式3.
接下来,对本发明所涉及的实施方式3进行说明。图13是表示作为本发明所涉及的实施方式3的机器人动作评价装置1B的概略结构的框图。如图13所示,该机器人动作评价装置1B与上述实施方式2的机器人动作评价装置1A同样地,具有数据库10、危险度评价部11A、输出I/F部12及输入I/F部13,并且还具有危险动作检测部14及动作修正部15而构成。
危险动作检测部14对手(评价部位)的动作状态的评价值是否超过阈值进行判定,将表示其判定结果的判常数据DR输出至输出I/F部12及动作修正部15。输出I/F部12能够使其判常数据DR在显示部3进行显示。另外,动作修正部15能够对通过危险动作检测部14判定为评价值超过阈值的该动作状态(以下还称为“危险动作状态”)进行修正以使得评价值变小,由此生成修正后的动作程序MPD。
在这里,作为阈值,使用通过用户进行的操作输入IT而预先设定出的阈值即可。或者,可以通过在动作程序PD中确定的多个机器人动作状态的危险度的相对评价而决定阈值。另外,作为阈值,例如可以使用按照碰撞安全所涉及的标准而设定出的值,或者也可以使用实验或者经验性地得到的值。在通过相对评价决定阈值的情况下,可以对在动作程序PD所确定的多个机器人动作状态中危险度最高的机器人动作状态进行选择,或者也可以按照危险度从高到低的顺序指定出的数量对机器人动作状态进行选择。
下面,参照图14,对机器人动作评价装置1B的动作进行说明。图14是概略地表示实施方式3所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
参照图14,危险度评价部11A与上述实施方式2的情况同样地,执行步骤ST10~ST14、ST23~27。如果表示评价结果的评价数据OT被输出(步骤ST27),则危险动作检测部14对危险度是否高,即,由该评价数据OT表示的评价值是否超过预先准备的阈值进行判定(步骤ST28)。
在这里,在危险度是否高的判定(步骤ST28)中,可以适当地赋予约束条件。作为约束条件的例子,举出将与确定的方向或者区域中的机器人动作状态相对应的手动作状态不作为危险动作状态判定的条件。例如,有时在决定对安全栅栏进行设置的区域、没有物理地碰撞的危险的特定的方向不需要危险度的评价。作为其他条件,还举出与将利用通过力觉传感器、视觉传感器等传感器得到的检测结果的反馈的机器人动作状态相对应的手动作状态不作为危险动作状态判定的条件。其理由在于,利用通过传感器得到的检测结果的反馈的机器人动作状态,在动作程序PD的每次执行时有可能呈不同的动作。
危险动作检测部14在不存在超过阈值的评价值的情况下,判定为危险度不高(步骤ST28的NO),使处理转入至步骤ST31。另一方面,危险动作检测部14在存在超过阈值的评价值的情况下,判定为危险度高(步骤ST28的YES)。在该情况下,动作修正部15对判定为其危险度高的危险动作状态进行修正,由此生成修正后的动作程序MPD(步骤ST29),使处理转入至步骤ST31。
在步骤ST29中,动作修正部15例如能够使用下述方法对动作程序PD进行修正,即:以评价值变低的方式,将评价部位(手)的动作速度减慢的方法、将机器人2的动作模式在正交坐标系中的直线插补动作和关节插补动作之间进行切换的方法、以评价值变低的方式生成动作的中间点(例如,进行暂时的动作停止的点)的方法、或者将与低的评价值相对应的机器人动作状态装入的方法。关于生成动作的中间点的方法,用户可以对操作输入部4进行操作而进行中间点的设定。或者,也可以将多个中间点自动地生成,从这些多个中间点中对评价值最低的中间点进行选择。另外,也可以采用这些方法的组合。
实施方式3的机器人动作评价装置1B,能够从动作程序PD自动地检测危险度高的手动作状态,对其手动作状态进行修正而创建危险度低的机器人动作状态。因此,无需为了采取安全对策而一边使机器人2的实机动作、一边将动作程序PD反复试验地修正。由此,能够缩短机器人系统的启动期间。
实施方式4.
接下来,对本发明所涉及的实施方式4进行说明。图15是表示作为本发明所涉及的实施方式4的机器人动作评价装置1C的概略结构的框图。图15是表示作为本发明所涉及的实施方式4的机器人动作评价装置1C的概略结构的框图。如图15所示,该机器人动作评价装置1C与上述实施方式3的机器人动作评价装置1B同样地,具有数据库10、危险度评价部11A、输出I/F部12、输入I/F部13、危险动作检测部14及动作修正部15,并且还具有对应图生成部16及危险度对应图储存部17而构成。
图16是概略地表示实施方式4所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。图16的流程图除了在步骤ST31的NO的情况下执行步骤ST40的对应图生成处理这一点,与图14的流程图相同。图17是表示对应图生成处理的顺序的一个例子的概略图。
在步骤ST31中判定为结束评价时(步骤ST31的YES),对应于该判定,对应图生成部16基于评价数据OT,将视觉地表示评价值的图像信息作为危险度对应图而生成(步骤ST41)。该危险度对应图储存于危险度对应图储存部17。例如,对应图生成部16作为应该在表示模拟器上的机器人主体2R的周围的图像区域中叠加的图像信息,能够将表示与评价值相对应的3维的矢量或者颜色分布的图像信息作为危险度对应图而生成。
输出I/F部12从危险度对应图储存部17读出危险度对应图,在表示模拟器上的机器人主体2R的图像信息中叠加该危险度对应图而生成叠加图像,使其叠加图像在显示部3进行显示(步骤ST42)。输出I/F部12在作为俯瞰图而表示模拟器上的机器人主体2R的整体像的图像中使危险度对应图进行叠加即可。
图18A~图18C是用于对包含危险度对应图的叠加图像的例子进行说明的概略图。图18A是表示包含具有手2H的机器人主体2R的整体像的图像IMG的一个例子的图,图18B是表示与图像IMG相对应的危险度对应图RM的一个例子的图,图18C是表示叠加图像SPI的一个例子的图。如图18A所示,图像IMG是从该机器人主体2R的正上方观察到包含机器人主体2R和其周边区域在内的作业区域的情况下的图像。该图像IMG以多个网格区域GR、…、GR分隔为格子状。在该例中,对应图生成部16基于关于包含手2H的机器人主体2R的可动部位的动作状态而计算出的评价值,针对各网格区域GR对危险度等级进行判定,针对多个网格区域GR、…、GR分别分配与危险度等级相对应的显示颜色。而且,对应图生成部16如图18B所示,将由分配的显示颜色的网格图像gr、…、gr的排列构成的图像作为危险度对应图RM而生成(步骤ST41)。在这里,图18A的网格区域GR和图18B的网格图像gr一对一地对应。即,网格区域GR的图像上的位置和与其相对应的网格图像gr的图像上的位置相同。然后,输出I/F部12在图像IMG使危险度对应图RM叠加而生成图18C所示的叠加图像SPI,使该叠加图像SPI在显示部3进行显示(步骤ST42)。在图18B的例子中,设定有“0”~“4”5个阶段的危险度等级。网格区域GR的显示颜色的浓度越高,则代表出现于该网格区域GR的空间区域的危险度越高。用户通过观察在显示部3中显示出的叠加图像SPI,从而能够直观且容易地理解危险度高的场所、危险度低的场所及机器人动作状态。
此外,用户能够从图18B的危险度对应图RM,知晓水平方向(与机器人主体2R的高度方向正交的方向)的2维的危险度分布,但难以知晓高度方向的危险度分布。因此,优选用户预先设定有从机器人主体2R的基端部(例如,图2的基座部30)起的多个高度位置,对应图生成部16针对各高度位置而生成危险度对应图RM。而且,输出I/F部12使与多个高度位置分别对应的多个危险度对应图RM各自叠加于图像IMG而生成与多个高度位置分别对应的多张叠加图像SPI,使这些叠加图像SPI在显示部3进行显示即可(步骤ST42)。由此,用户能够容易地知晓3维的危险度分布。
或者,输出I/F部12可以在表示机器人2的评价部位的剖面或者端面的图像中使危险度对应图叠加。或者,输出I/F部12也可以将高度方向的信息压缩而作为2维图像将危险度对应图在显示部3进行显示。在对高度方向的信息进行压缩的情况下,可以仅将某地点的评价值中的评价值最高的信息残留于2维图像,也可以将评价值中的最大值和最小值两者残留于2维图像。通过利用如上所述的2维图像,从而与机器人系统的设计图的对比变得容易,能够利用该2维图像作为设计改善的研究材料。由此,能够减轻系统设计的负担。
在危险度对应图显示于显示部3(步骤ST42)后,机器人动作评价处理结束。
如以上说明所述,实施方式4的机器人动作评价装置1C能够将机器人主体2R的周边区域的危险程度进行可视化。由此,用户能够直观地理解危险度高的场所及机器人动作状态,因此安全栅栏、侵入检测传感器的设置位置的研究变得容易。因此,能够缩短实施了安全对策的机器人系统的启动期间。
实施方式5.
接下来,对本发明所涉及的实施方式5进行说明。图19是表示作为本发明所涉及的实施方式5的机器人动作评价装置1D的概略结构的框图。如图19所示,该机器人动作评价装置1D与上述实施方式4的机器人动作评价装置1C同样地,具有输出I/F部12、输入I/F部13、危险动作检测部14、动作修正部15、对应图生成部16及危险度对应图储存部17。另外,机器人动作评价装置1D具有数据库10A及危险度评价部11D。
在数据库10A中,预先存储有上述的机器人模型、将机器人2的可动部位(手及关节)进行模型化的可动部位模型和表示这些机器人模型和可动部位模型之间的连接关系的连接关系信息。在这里,在将可动部位模型存储于数据库10A时,优选不仅对机器人2的关节的形状数据,还对其附属的夹具的形状数据进行存储。由此,在机器人2的关节设置夹具的情况下也能够对危险度进行评价。
图20是表示实施方式5的危险度评价部11D的概略结构的框图。该危险度评价部11D的结构除了在动作选择部21和动作状态计算部22之间具有评价部位选择部21D这一点,与上述实施方式2的危险度评价部11A的结构相同。
图21是表示实施方式5所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。图21的流程图除了在步骤ST14和ST25之间具有步骤ST15、ST23D、ST24D这一点,与图16的流程图相同。
在步骤ST14或者步骤ST12执行后,评价部位选择部21D将与通过步骤ST14或者ST15选择出的机器人动作状态相对应的机器人的可动部位作为评价部位进行选择(步骤ST15)。在这里,作为评价部位,并不限定于手,也能够对机器人2的关节进行选择。然后,动作状态计算部22及形状特征量计算部23分别从数据库10取得连接关系信息CD及表示可动部位模型的形状的形状信息DD(步骤ST23D)。然后,动作状态计算部22使用连接关系信息CD,将机器人动作状态变换为该评价部位的动作状态(步骤ST24D)。接下来,形状特征量计算部23使用形状信息DD,计算以与该机器人动作状态相对应的评价部位的动作方向为基准而对该评价部位的形状赋予特征的形状特征量(步骤ST25)。该形状特征量的计算方法如上所述。此后的步骤ST26以后的处理如上所述。
如以上说明所述,实施方式5的机器人动作评价装置1D并不限定于机器人手,也能够对机器人2的各关节所涉及的碰撞的危险度进行评价。因此,能够对机器人整体的危险度进行评价。
实施方式6.
接下来,对本发明所涉及的实施方式6进行说明。图22是表示包含本发明所涉及的实施方式6的机器人动作评价装置1E的机器人系统的概略结构的功能框图。图22所示该机器人系统具有机器人动作评价装置1E、机器人2E及向机器人2E供给动作程序的程序储存部2P。机器人2E具有机器人主体(操纵器)2R、按照从程序储存部2P取得的动作程序而对机器人主体2R的动作进行控制的机器人控制装置2RCe和外部传感器组2S。机器人2E的结构除了取代实施方式1的机器人控制装置2RC而具有图22的机器人控制装置2RCe这一点,与上述机器人2的结构相同。
机器人控制装置2RCe与实施方式1的机器人控制装置2RC(图2)同样地,按照在内部存储器Me内的动作程序中记述的一系列的动作命令而生成控制信号组CTL。另外,机器人控制装置2RCe具有下述功能:使用表示机器人主体2R的内部状态的状态检测信号IS而执行针对机器人主体2R的反馈控制或者前馈控制的功能、使用表示机器人主体2R的外部状态的状态检测信号ES而对机器人主体2R的动作进行控制的功能。
本实施方式的机器人控制装置2RCe还将状态检测信号IS、ES供给至机器人动作评价装置1E。机器人动作评价装置1E能够使用从机器人控制装置2RCe供给的状态检测信号IS、ES而对评价部位的动作状态的危险度进行评价。在这里,机器人控制装置2RCe可以仅在状态检测信号IS、ES表示预先指定出的数值范围内的检测值的情况下,将该状态检测信号IS、ES输出至机器人动作评价装置1E。
或者,机器人控制装置2RCe在状态检测信号IS、ES表示预先指定出的数值范围内的检测值的情况下,可以将与该状态检测信号IS、ES相对应的代替信号供给至机器人动作评价装置1E。为了供给这种代替信号,机器人控制装置2RCe能够具有输入输出单元(I/O单元)。例如,在外部传感器组2S包含压力传感器的情况下,I/O单元在通过压力传感器得到的压力检测值没有到达预先指定出的阈值时,能够将表示“0”的值的2值信号作为代替信号而输出至机器人动作评价装置1E,在压力检测值到达阈值时,能够将表示“1”的值的2值信号作为代替信号而输出至机器人动作评价装置1E。另外,在外部传感器组2S包含测距传感器的情况下,I/O单元在测距值满足预先指定出的条件(例如,处于特定的数值范围内)时,能够将表示“1”的值的2值信号(接通信号)作为代替信号而输出至机器人动作评价装置1E,在测距值不满足该条件时,能够将表示“0”的值的2值信号(断开信号)作为代替信号而输出至机器人动作评价装置1E。
如图22所示,本实施方式的机器人动作评价装置1E具有:危险度评价部11E,其使用数据库10A对评价部位的动作状态的危险度进行评价;传感器接口部(传感器I/F部)18,其从机器人2E接收状态检测信号IS、ES;以及输出接口部(输出I/F部)19,其将由动作修正部15生成的修正动作程序MPD发送至机器人2E。机器人动作评价装置1E的结构除了取代实施方式5的危险度评价部11D而具有图22的危险度评价部11E这一点、和具有传感器I/F部18及输出I/F部19这一点,与实施方式5的机器人动作评价装置1D的结构相同。
传感器I/F部18如果从机器人2E接收到状态检测信号IS、ES,则将表示这些状态检测信号IS、ES的接收信号SS输出至危险度评价部11E。如上所述,在机器人控制装置2RCe将与状态检测信号IS、ES相对应的代替信号供给至传感器I/F部18的情况下,传感器I/F部18将表示该代替信号的接收信号SS输出至危险度评价部11E即可。另一方面,机器人控制装置2RCe如果从机器人动作评价装置1E的输出I/F部19接收到反馈的修正动作程序MPD,则取代内部存储器Me内的动作程序而使用修正动作程序MPD,按照在该修正程序MPD中记述的动作命令而生成控制信号组CTL。
图23是表示实施方式6的危险度评价部11E的概略结构的框图。本实施方式的危险度评价部11E与上述实施方式5的危险度评价部11D同样地,具有动作提取部20、动作选择部21、评价部位选择部21D、动作状态计算部22及形状特征量计算部23。本实施方式的危险度评价部11E具有:数据解析部25,其对输入的接收信号SS进行解析而将其解析结果输出至评价值计算部24E;以及评价值计算部24E,其基于该解析结果及由形状特征量计算部23计算出的形状特征量,对表示评价部位的危险度的2种评价值(第1评价值及第2评价值)进行计算。
下面,参照图24,对机器人动作评价装置1E的动作进行说明。
图24是概略地表示实施方式6所涉及的机器人动作评价处理的顺序的一个例子的流程图。
参照图24,与上述实施方式5所涉及的机器人动作评价处理的顺序(图21)同样地,执行步骤ST10~ST15、ST23D、ST24D、ST25、ST26。在步骤ST26中,评价值计算部24如上所述,基于通过步骤ST25计算出的形状特征量、或者基于该形状特征量及评价部位的动作速度这两者,将表示该评价部位的动作状态相对于该评价部位的动作方向的危险度的评价值作为第1评价值进行计算。
在步骤ST26A中,数据解析部25对输入的接收信号SS进行解析而将其解析结果输出至评价值计算部24E(步骤ST26A)。具体地说,在外部传感器组2S包含拍摄设备及测距传感器的情况下,数据解析部25对拍摄数据及测距值进行解析,由此能够对存在于机器人主体2R的周边区域的人类等物体的各部位(例如,人类的头部、前腕部、手或者脚部等身体部位)进行识别,对该物体的各部位的当前位置及该物体的各部位的速度进行计算。并且,数据解析部25也能够对该物体的各部位的将来的位置及速度进行预测,或对该物体的各部位存在于其预测位置的概率进行计算。或者,在外部传感器组2S包含能够对机器人主体2R的周边区域的温度分布进行测定的温度传感器的情况下,数据解析部25也能够对表示该温度分布的测温数据进行解析,检测对该周边区域中的人类等物体而言危险的空间区域。
接下来,评价值计算部24E基于从数据解析部25得到的解析结果,对表示该评价部位的动作状态相对于该评价部位的动作方向的危险度的第2评价值进行计算(步骤ST26B)。例如,评价值计算部24E能够基于该解析结果,对该评价部位将来与存在于机器人主体2R的周边区域的人类等物体碰撞的概率Pc及其碰撞时的物理的冲击的大小Fc进行计算,基于其计算结果对第2评价值进行计算。例如,第2评价值能够作为概率Pc和物理的冲击的大小Fc之积(=Pc×Fc)进行计算。
在这里,数据解析部25如果识别出与机器人主体2R接近的物体是人类,则评价值计算部24E与机器人动作状态相应地对该人类的身体部位中的哪个部位有可能与机器人主体2R碰撞进行判别,基于其判别结果对碰撞时的物理的冲击的大小Fc进行评价即可。如果有可能与机器人主体2R碰撞的身体部位是该人类的头部,则评价值计算部24E能够将物理的冲击的大小Fc设为比较大的值,如果有能够与机器人主体2R碰撞的身体部位是该人类的前腕部,则评价值计算部24E能够将物理的冲击的大小Fc设为比较小的值。作为物理的冲击的大小Fc的具体的值,使用根据各种方法而预先准备的值(例如,冲量值)即可。例如,基于过去的事故事例而经验性地决定出的值作为大小Fc的具体的值并使用即可。
另外,评价值计算部24E可以在全部情形中不使用同一计算式对第2评价值进行计算。例如,评价值计算部24E对碰撞时的物理的冲击的大小Fc是否大于或等于恒定的值进行判定,在判定为大小Fc大于或等于恒定的值的情况下,可以将概率Pc设为100%。或者,在通过数据解析部25识别出的物体是预定为与评价部位接触的物体(例如,预定为由机器人手抓持的作业对象物)的情况下,评价值计算部24E将表示危险度的第2评价值设为零即可。
在上述步骤ST26、ST26A、ST26B后,评价值计算部24E将表示其评价值的评价数据OT输出至输出I/F部12和危险动作检测部14(步骤ST27A)。危险动作检测部14基于由该评价数据OT表示的第1评价值或者第2评价值对危险度是否高进行判定(步骤ST28A)。例如,在仅第1评价值超过预先准备出的第1阈值的情况下、仅第2评价值超过预先准备出的第2阈值的情况下、或者第1评价值超过第1阈值且第2评价值超过第2阈值的情况下,危险动作检测部14能够判定为危险度高。
危险动作检测部14在判定为危险度高的情况下(步骤ST28A的YES),使处理转入至步骤ST29A。在该情况下,动作修正部15对判定为其危险度高的危险动作状态进行修正,由此生成修正动作程序MPD(步骤ST29),使处理转入至步骤ST31。例如,在机器人主体2R的评价部位与人类的身体部位接触的可能性高,因此判定为危险度高的情况下,危险动作检测部14能够对动作程序PD中的该评价部位的动作速度及该评价部位的移动预定位置(预定轨道)中的至少一者进行变更,或装入使机器人主体2R的动作停止的动作命令,由此生成修正动作程序MPD。修正动作程序MPD输出至输出I/F部12及输出I/F部19。另一方面,在判定为危险度不高的情况下(步骤ST28A的NO),危险动作检测部14使处理转入至步骤ST31。
然后,在没有结束评价时(步骤ST31的NO),危险度评价部11E执行步骤ST10。另一方面,在判定为结束评价时(步骤ST31的YES),对应于该判定,对应图生成部16基于评价数据OT,将视觉地表示评价值的图像信息作为危险度对应图而生成(步骤ST41)。该危险度对应图储存于危险度对应图储存部17。输出I/F部12如上所述,从危险度对应图储存部17读出危险度对应图,在表示模拟器上的机器人主体2R的图像信息中使该危险度对应图叠加而在显示部3进行显示(步骤ST42)。以上,机器人动作评价处理结束。
如以上说明所述,在实施方式6的机器人动作评价装置1E中,数据解析部25对状态检测信号IS、ES或者与该状态检测信号IS、ES相对应的代替信号进行解析。评价值计算部24E基于其解析结果,对表示评价部位的动作状态的危险度的第2评价值进行计算。危险动作检测部14能够基于第2评价值,关于该评价部位的动作状态对危险度是否高进行判定。在判定为危险度高的情况下,动作修正部15对在动作程序PD中确定的该评价部位的动作状态进行变更,生成确定该变更后的动作状态的修正动作程序MPD。机器人控制装置2RCe能够取代内部存储器Me内的动作程序,使用反馈的修正动作程序MPD,按照在该修正程序MPD中记述的动作命令而生成控制信号组CTL。因此,本实施方式的机器人系统能够将机器人主体2R的实际的动作状态实时地变更,以使得与状态检测信号IS、ES相应地减少危险度。因此,能够构建安全性高的机器人系统。
以上,参照附图对本发明所涉及的各种实施方式进行了叙述,但这些实施方式是本发明的例示,能够采用这些实施方式以外的各种方式。例如,实施方式2~6的机器人动作评价装置1A~1E的硬件结构与上述实施方式1的机器人动作评价装置1同样地,例如能够通过具有内置CPU的计算机结构的信息处理装置而实现。或者,机器人动作评价装置1A~1E的硬件结构也可以通过具有DSP、ASIC或者FPGA等LSI的信息处理装置而实现。另外,实施方式2~6的机器人动作评价装置1A~1E各自的硬件结构与上述实施方式1的机器人动作评价装置1同样地,能够通过图8所示的信息处理装置1H或者图9所示的信息处理装置1J的任一者而实现。
此外,在本发明的范围内,能够进行实施方式1~6的自由的组合、各实施方式的任意的结构要素的变形、或者各实施方式的任意的结构要素的省略。
工业实用性
本发明所涉及的机器人动作评价装置,适合使用于具有单关节构造或者多关节构造的机器人这样的、具有一个或者多个可动部位的机器人,因此不仅是在制造业及建筑业等工业用领域中使用的工业用机器人,还能够应用在公共设施及家庭中使用的、服务机器人等非工业用机器人。包含如上所述的机器人动作评价装置的机器人系统,也不仅能够在工业用领域,还能够在非工业用领域中使用。
标号的说明
1、1A、1B、1C、1D、1E机器人动作评价装置,2、2E机器人,2R机器人主体,2S外部传感器组,2RC、2RCe机器人控制装置,2H、2Ha机器人手,2a、2b爪部,2m主体部,2n基端部,2c吸附衬垫部,2P程序储存部,3显示部,4操作输入部,10、10A数据库,11、11A、11D、11E危险度评价部,12输出接口部(输出I/F部),13输入接口部(输入I/F部),14危险动作检测部,15动作修正部,16对应图生成部,17危险度对应图储存部,18传感器接口部(传感器I/F部),19输出接口部(输出I/F部),20动作提取部,21动作选择部,21D评价部位选择部,22动作状态计算部,23形状特征量计算部,24、24E评价值计算部,25数据解析部,30基座部,31~34第1~第4臂部(机器人臂),34a凸缘部,Φ1~Φ6旋转轴。

Claims (19)

1.一种机器人动作评价装置,其特征在于,具有:
动作状态计算部,其基于机器人的动作状态,对所述机器人的可动部位即评价部位的动作状态进行计算;
形状特征量计算部,其对一个或者多个形状特征量进行计算,该形状特征量以与该计算出的动作状态相对应的所述评价部位的动作方向为基准而对所述评价部位的形状赋予特征;以及
评价值计算部,其基于所述一个或者多个形状特征量,对表示所述评价部位的动作状态相对于所述动作方向的危险度的评价值进行计算。
2.根据权利要求1所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
所述形状特征量计算部,将相对于所述动作方向垂直的剖面或者端面中的所述评价部位的面积作为所述形状特征量进行计算。
3.根据权利要求1所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
所述形状特征量计算部将分别由相对于所述动作方向垂直的剖面或者端面构成的多个面中的所述评价部位的多个面积,作为所述多个形状特征量进行计算,
所述多个面在所述动作方向上存在于相互不同的位置。
4.根据权利要求3所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
所述评价值计算部基于所述多个面积中的最小的面积对所述评价值进行计算。
5.根据权利要求3所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
所述评价值计算部将所述多个面积通过多个加权系数分别进行加权,基于该加权的面积的相加值对所述评价值进行计算,
具有所述各面积的面区域的存在位置越靠所述动作方向,则分配给该各面积的该加权系数的值变得越大。
6.根据权利要求1所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
所述形状特征量计算部向在与所述评价部位相比的所述动作方向侧虚拟地配置的投影面对所述评价部位的形状进行投影,基于出现于该投影的形状的棱线或者顶点而对所述形状特征量进行计算。
7.根据权利要求6所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
所述形状特征量计算部将构成所述棱线的2个面所成的角度、或者构成所述顶点的多个面中的2个面所成的角度作为所述形状特征量进行计算。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
所述动作状态计算部使用对将所述机器人进行模型化的机器人模型和将所述可动部位进行模型化的可动部位模型之间的连接关系进行确定的连接关系信息,对所述评价部位的该动作方向进行计算,
所述形状特征量计算部基于表示所述可动部位模型的形状的形状信息而对所述形状特征量进行计算。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
所述评价值计算部基于所述一个或者多个形状特征量及所述评价部位的动作速度,对所述评价值进行计算。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
还具有动作选择部,该动作选择部将表示所述机器人的实际的动作的实际动作数据作为输入,基于所述实际动作数据对所述机器人的动作状态进行选择,
所述动作状态计算部基于由所述动作选择部选择出的动作状态,对所述评价部位的该动作状态进行计算。
11.根据权利要求1至9中任一项所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
还具有:
动作提取部,其将确定所述机器人的一系列的动作的动作程序作为输入,从所述动作程序对所述机器人的多个动作状态进行提取;以及
动作选择部,其从所述多个动作状态中对所述机器人的动作状态进行选择,
所述动作状态计算部基于由所述动作选择部选择出的动作状态,对所述评价部位的该动作状态进行计算。
12.根据权利要求11所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
还具有危险动作检测部,该危险动作检测部对由所述评价值计算部计算出的评价值是否超过阈值进行判定。
13.根据权利要求12所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
还具有动作修正部,该动作修正部对由所述危险动作检测部判定为所述评价值超过阈值的该评价部位的该动作状态进行修正,以使得所述评价值变小。
14.根据权利要求11至13中任一项所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
还具有:
对应图生成部,其将视觉地表示所述评价值的图像信息作为危险度对应图而生成;以及
输出接口部,其使所述危险度对应图在显示部进行显示。
15.根据权利要求11至14中任一项所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
还具有评价部位选择部,该评价部位选择部从所述机器人的多个可动部位中将至少1个可动部位作为所述评价部位进行选择。
16.根据权利要求1至15中任一项所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
所述评价部位包含机器人手。
17.根据权利要求13所述的机器人动作评价装置,其特征在于,
还具有:
传感器接口部,其接收从对机器人的内部状态及该机器人的外部状态中的至少一个状态进行检测的至少1个传感器输出的状态检测信号或者与该状态检测信号相对应的代替信号;以及
数据解析部,其对所述状态检测信号或者所述代替信号进行解析而将解析结果进行输出,
所述评价值计算部基于所述解析结果,对表示所述评价部位的动作状态相对于所述动作方向的危险度的其他评价值进行计算,
所述危险动作检测部基于所述其他评价值,关于该评价部位的动作状态对危险度是否高进行判定,
所述动作修正部对通过所述危险动作检测部判定为危险度高的该评价部位的该动作状态进行修正,以使得所述其他评价值变小。
18.一种机器人系统,其特征在于,具有:
权利要求17所述的机器人动作评价装置;
机器人主体,其按照动作命令进行动作;以及
机器人控制装置,其向所述机器人主体供给所述动作命令,
所述机器人控制装置基于通过所述机器人动作评价装置的该动作修正部修正后的动作状态而生成所述动作命令。
19.一种机器人动作评价方法,其在信息处理装置中被执行,
该机器人动作评价方法的特征在于,具有下述步骤:
基于机器人的动作状态,对所述机器人的可动部位即评价部位的动作状态进行计算的步骤;
对一个或者多个形状特征量进行计算的步骤,该形状特征量以与该计算出的动作状态相对应的所述评价部位的动作方向为基准而对所述评价部位的形状赋予特征;以及
基于所述一个或者多个形状特征量,对表示所述评价部位的动作状态相对于所述动作方向的危险度的评价值进行计算的步骤。
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