JP4243326B2

JP4243326B2 - ロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボット、及びプログラム

Info

Publication number: JP4243326B2
Application number: JP2008536873A
Authority: JP
Inventors: 優子津坂; 安直岡▲崎▼
Original assignee: Panasonic Corp; Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Corp; Panasonic Holdings Corp
Priority date: 2007-06-27
Filing date: 2008-06-24
Publication date: 2009-03-25
Anticipated expiration: 2028-06-24
Also published as: CN102248537A; WO2009001550A1; JPWO2009001550A1; US7747351B2; CN101646534B; US20100087955A1; CN102229148A; CN101646534A; CN102248537B; CN102229147B; CN102229147A; CN102229148B

Description

本発明は、人とロボットが協働して作業(例えば、物体運搬作業)を行う際のロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボットアームの制御装置を有するロボット、ロボットアームの制御プログラム、集積電子回路に関する。

近年、介護ロボット又は家事支援ロボットなどの家庭用ロボットが盛んに開発されるようになってきた。家庭ロボットは産業用ロボットとは異なり人の近くで作業するため、人との物理的な接触が不可欠であり、安全性の面からロボットが機構的に柔らかく、動きについても柔軟である必要がある。

ロボット装置の一例として、ロボットアームに加わった人間との接触力を検知し、アームに大きな力が加わった時には復元力を小さくして安全性を高め、アームに微小な力が加わっている時には復元力を大きくして、動作精度を確保する制御装置動作精度を確保する技術が提案されている（特許文献１を参照）。

また、肢体に装着した装置の動作によって肢体を動かす目的で、装置に取り付けられた力センサー又は位置・角度センサーのセンシング情報をもとに、力制御又は位置制御によって装置の動作を制御する肢体制御装置の制御装置において、駆動装置の動作中に、装置に装着した肢体への負荷を常に監視し、肢体への負荷が、設定した肢体への過負荷値Ｆlimitに対しその値より小さく設定された値Ｆstartに到達した時点で、駆動装置の動作が持つ全自由度のうち、ある自由度方向のインピーダンス定数を、前記過負荷値Ｆlimitへ肢体負荷値が近づくに応じて変化させ、その自由度方向の動作を仮想的にフリーにしていく技術が提案されている（特許文献２を参照）。

さらに、入力された肢体のパラメータにより、代表的な運動パターンを生成し、肢体駆動装置の目標軌道を算出し、肢体のパラメータの情報のみを用いて肢体駆動装置に他動運動と自動運動、抵抗運動のいずれかの動作を切替える技術が提案されている（特許文献３を参照）。

特開平１０−３２９０７１号公報特開平９−１５４９００号公報特開平１０−１９２３５０号公報

しかしながら、特許文献１のような従来の技術においては、ロボットアームに大きな力が加わった時には復元力を小さくするものであり、特許文献２では、肢体への負荷が大きくなろうとする時、無理な負荷をかけないようにするものであり、特許文献３では、肢体の動きに応じて他動運動、自動運動、抵抗運動を切り替えるものであるため、操作する人の姿勢が悪いために、又は、操作する人の力が入りきらず手が震えることで誤操作し、ロボットアームが把持した運搬物が傾き運搬物の中身を落下させたり、運搬物が硬い物体又は角の尖った物体だと、運搬物が動くことで人に負担をかける与える可能性があるという課題があった。

本発明の目的は、このような課題に鑑みてなされたものであり、ロボットアームと協働して物体運搬作業する人の姿勢又は体調が悪くても、ロボットアームが傾いて運搬物体を落下させたりすることのない、安全なロボット制御を実現できる、ロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボット、ロボットアームの制御プログラム、集積電子回路を提供することにある。

前記目的を達成するために、本発明は以下のように構成する。

本発明の第１態様によれば、ロボットアームの制御装置であって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報を取得する作業姿勢情報取得手段と、
前記作業姿勢情報取得手段で取得された前記作業姿勢情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高めるように制御する剛性制御手段とを有するロボットアームの制御装置を提供する。

本発明の第１８態様によれば、ロボットアームの制御装置であって、
前記ロボットアームの位置情報と前記ロボットアームと協働する人の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記ロボットアームの位置情報と前記ロボットアームと協働する前記人の前記位置情報との相対位置を算出し、算出した相対位置に応じて危険度合いを算出する危険度合い算出部と、
前記危険度合い算出部で算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高めるように制御する剛性制御手段とを有するロボットアームの制御装置を提供する。

本発明の第２４態様によれば、ロボットアームの制御方法であって、
作業姿勢情報としての、人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報に基づき、前記人の前記物体運搬時の危険度合いを危険度合い算出手段で算出し、
前記危険度合い算出手段で算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームを高剛性に剛性制御手段で制御するロボットアームの制御方法を提供する。

本発明の第２６態様によれば、コンピュータに実行させるためのロボットアームの制御プログラムであって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報に基づき、前記人の前記物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出ステップと、
前記危険度合い算出ステップで算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームを高剛性に制御する剛性制御手段を有するロボットアームの制御プログラムを提供する。

本発明の第２７態様によれば、ロボットアームを制御する集積電子回路であって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報を取得する作業姿勢情報取得手段と、
前記作業姿勢情報に基づき、前記人の前記物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段で算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームを高剛性に制御する剛性制御手段とを有する集積電子回路を提供する。

本発明の第２８態様によれば、ロボットアームの制御方法であって、
協働運搬情報としての、前記ロボットアームの位置情報と前記ロボットアームと協働する人の位置情報との相対位置を危険度合い算出部で算出し、算出した相対位置に応じて危険度合いを前記危険度合い算出部で算出し、
算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームを高剛性に剛性制御手段で制御するロボットアームの制御方法を提供する。

本発明の第３０態様によれば、コンピュータに実行させるためのロボットアームの制御プログラムであって、
前記ロボットアームの位置情報と人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の位置に関する情報を取得する位置情報取得ステップと、前記ロボットアームの位置情報と前記ロボットアームと協働する前記人の前記位置情報との相対位置を算出し、算出した相対位置に応じて危険度合いを算出する危険度合い算出する危険度合い算出ステップと、
前記危険度合い算出部で算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームを高剛性に制御するステップとを有するロボットアームの制御プログラムを提供する。

本発明の第３１態様によれば、ロボットアームの制御する集積電子回路であって、
前記ロボットアームの位置情報と前記ロボットアームと協働する人の位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記ロボットアームの位置情報と前記ロボットアームと協働する前記人の前記位置情報との相対位置を算出し、算出した相対位置に応じて危険度合いを算出する危険度合い算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段で算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームを高剛性に制御する剛性制御手段とを有する集積電子回路を提供する。

以上述べたように、本発明のロボットアームの制御装置及びロボットによれば、危険度合い算出手段と剛性制御手段とを少なくとも有することにより（さらには、例えば、インピーダンス設定手段、インピーダンス制御手段を有することにより）、ロボットアームと協働する人の作業姿勢情報（さらには、体調情報又はロボットアームと人との相対位置などの協働運搬情報）に応じて、ロボットアームの剛性を高めるように制御する（例えば、ロボットアームの機械インピーダンス設定値が適切に設定される）ので、操作する人の姿勢が悪いために、又は、操作する人の力が入りきらず手が震えることで誤操作し、ロボットアームが運搬している運搬物体が傾き運搬物体の中身を落下させたり、運搬物体が硬い物体又は角の尖った物体だと、運搬物体が動くことで人に負担をかけることのない、安全なロボット制御が可能となる。

また、本発明のロボットアームの制御方法及び制御プログラムによれば、前記ロボットアームと協働する人の作業姿勢に関する作業姿勢情報に基づき前記ロボットアームを高剛性に制御する（例えば、ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定し、前記設定された前記機械インピーダンス設定値に、前記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御する）ことにより、前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報（例えば、前記人の状態などの協働運搬情報）に応じて、ロボットアームの剛性を高めるように適切に制御される（例えば、ロボットアームの機械インピーダンス設定値が適切に設定されて制御される）ので、前記人の姿勢が悪いために、又は、前記人の力が入りきらず手が震えることで誤操作し、ロボットアームが運搬している運搬物体が傾き運搬物体の中身を落下させたり、運搬物体が硬い物体又は角の尖った物体だと、運搬物体が動くことで人に負担をかけることのない、安全なロボット制御が可能となる。

以下に、本発明にかかる実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。

以下、図面を参照して本発明における実施形態を詳細に説明する前に、本発明の種々の態様について説明する。

本発明の第２態様によれば、前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を大きくするように設定するインピーダンス設定手段をさらに備え、
前記剛性制御手段は、前記インピーダンス設定手段の設定した前記機械インピーダンス設定値に、前記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御する第１態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、協働運搬情報の一例としての物体運搬時の人の作業姿勢に関する作業姿勢情報により機械インピーダンス設定値を設定し、制御することができる。

ここで、本発明の第３態様によれば、前記インピーダンス設定手段は、前記物体運搬時の前記危険度合いに基づき、前記ロボットアームの手先の並進方向及び回転方向の６次元の方向の機械インピーダンス設定値を個別に設定する第２の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、物体運搬時の人の作業姿勢により６次元の方向別に機械インピーダンス設定値を設定し、制御することができる。

さらに、本発明の第４態様によれば、前記インピーダンス設定手段は、前記物体運搬時の前記危険度合いに基づき、前記手先の前記並進方向の剛性よりも前記回転方向の剛性を高くすることで、前記ロボットアームが運搬している前記物体を水平に保つように前記機械インピーダンス設定値をそれぞれ設定する第３の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、物体運搬時の人の作業姿勢により前記ロボットアームが運搬している物体を水平に保つよう設定し、制御することができる。

さらに、本発明の第５態様によれば、前記作業姿勢情報は、前記ロボットアームと協働する前記人の協働している側の肘関節角度の情報を有し、前記危険度合い算出手段は、前記物体運搬時の前記肘関節角度が大きいほど前記危険度合いを大きく算出し、前記肘関節角度が小さいほど前記危険度合いを小さく算出する第１の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、人の作業時の肘関節角度に応じて機械インピーダンス設定値を設定し、人の作業時の肘関節角度が大きいほど前記危険度合いを大きく算出することができる。

さらに、本発明の第６態様によれば、前記作業姿勢情報は、前記ロボットアームと協働する前記人の協働している側の手先位置の情報と前記人の胸骨から床面までの高さである胸骨上縁高の情報を有し、
前記危険度合い算出手段は、前記手先位置の高さが前記胸骨上縁高の高さより大きいほど前記危険度合いを大きく算出し、前記手先位置の高さが前記胸骨上縁高の高さより小さいほど前記危険度合いを小さく算出する第１の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記ロボットアームを操作する人の前記手先位置の高さが前記胸骨上縁高の高さより大きいほど前記危険度合いを大きく算出することができる。

さらに、本発明の第７態様によれば、前記作業姿勢情報は、前記ロボットアームと協働する前記人の重心座標の情報と前記人の床面での支持面である支持基底面の情報を有し、前記危険度合い算出手段は、前記人の重心座標が前記人の支持基底面の範囲内にあるかどうかを判定し、範囲外にある場合は前記人の重心座標が前記支持基底面からの距離が大きいほど前記危険度合いを大きく算出する第１の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記人の重心座標が前記人の支持基底面の範囲内にあるかどうかを判定し、範囲外にある場合は前記支持基底面からの距離が大きいほど前記危険度合いを大きく算出することを特徴とする。

本発明の第８態様によれば、前記作業姿勢情報は前記ロボットアームと協働する前記人の利き手の情報を有し、前記危険度合い算出手段は、前記人の利き手で前記ロボットアームを操作しているかどうかを判定し、前記人が前記利き手で操作している場合の前記危険度合いを、前記人が前記利き手で操作していない場合の前記危険度合いよりも小さく算出する第１の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。
このような構成により、前記人の利き手で前記ロボットアームを操作しているかどうかを判定し、利き手でない場合は前記危険度合いを前記危険度合い算出手段で大きく算出することができる。

本発明の第９態様によれば、前記人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の体調に関する情報である体調情報を取得する体調情報取得手段をさらに備え、
前記危険度合い算出手段は、前記作業姿勢情報と前記体調情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出する第１の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。
このような構成により、物体運搬時の人の前記体調情報に基づき危険度合いを算出することができる。

さらに、本発明の第１０態様によれば、前記危険度合い算出手段は、前記体調情報が正常な体調情報範囲内であるかどうかを判定し、正常な体調情報範囲外にある場合は、前記体調情報と前記正常な体調情報範囲との差異が大きいほど前記危険度合いを大きく算出する第９の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記体調情報が正常な体調情報範囲内であるかどうかを判定し、範囲外にある場合は前記正常な体調情報範囲からの差異が大きいほど前記危険度合いを大きく算出することができる。

さらに、本発明の第１１態様によれば、前記体調情報は、前記ロボットアームと協働する前記人の前記ロボットアームと協働する側の腕の手の振動度の情報と、前記ロボットアームと協働する前記人の心拍数の情報と、前記ロボットアームと協働する前記人の血圧の情報と、前記ロボットアームと協働する前記人の体温の情報とのうちの少なくとも１つの情報を有する第９の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成によれば、前記振動度の情報、前記心拍数の情報、血圧の情報、前記体温の情報に基づき危険度合いを算出することができる。

さらに、本発明の第１２態様によれば、さらに、前記作業姿勢情報取得手段は、前記ロボットアームが運搬している前記物体の物体特性に関する物体特性情報を取得し、
前記インピーダンス設定手段は、前記物体運搬時の前記危険度合いと前記前記物体特性情報に基づき前記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定する第１又は９の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、作業姿勢情報取得手段で取得された作業姿勢情報と前記ロボットアームが運搬している物体の物体特性に関する情報に基づき、ロボットアームの剛性を制御することができる（例えば、機械インピーダンス設定値を設定し、制御することができる）。

さらに、本発明の第１３態様によれば、前記インピーダンス設定手段は、前記危険度合いと前記物体特性情報に基づき、前記ロボットアームの手先の並進方向及び回転方向の６次元の方向の機械インピーダンス設定値を個別に設定する第１２の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記危険度合いと前記物体特性情報に基づき、機械インピーダンス設定値を設定し、制御することができる。

さらに、本発明の第１４態様によれば、前記インピーダンス設定手段は、前記危険度合いと前記物体特性情報に基づき、前記ロボットアームの前記手先の前記並進方向の剛性よりも前記回転方向の剛性を高くすることで、前記ロボットアームが運搬している前記物体を水平に保つように前記機械インピーダンス設定値をそれぞれ設定する第１２の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記ロボットアームが運搬している物体を水平に保つよう設定することができる。

さらに、本発明の第１５態様によれば、前記危険度合い算出手段は、前記物体特性情報が閾値より大きい場合は、危険度合いを大きく算出し、前記物体特性情報が閾値より小さい場合は、危険度合いを小さく算出する第１２の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記危険度合い算出手段は、前記物体特性情報が閾値より大きい場合は、危険度合いを大きくし、前記物体特性情報が閾値より小さい場合は、危険度合いを小さくすることができる。

さらに、本発明の第１６態様によれば、前記物体特性情報は、前記ロボットアームが運搬している前記物体の物理特性情報若しくは前記物体の属性情報の少なくとも１つの情報を有し、前記インピーダンス設定手段は、前記危険度合い算出手段で算出した前記危険度合いと、前記物理特性情報若しくは属性情報の少なくとも１つの情報に基づいて前記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定する第１２の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記インピーダンス設定手段は、前記危険度合い算出手段で算出した前記危険度合いと、前記物理特性情報若しくは前記物体の属性情報の少なくとも１つの情報に基づいて算出することができる。

さらに、本発明の第１７態様によれば、前記ロボットアームが運搬している前記物体の物理特性情報として、前記ロボットアームが運搬している前記物体の重量情報と、前記物体の寸法情報と、前記物体の硬度情報と、前記物体の位置及び姿勢の拘束条件情報とのうちの少なくとも１つの情報を有し、前記物体の属性情報として、前記ロボットアームが運搬している前記物体の鋭利度情報と、前記ロボットアームが運搬している前記物体の重要度情報とのうちの少なくとも１つの情報を有する第１２の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記インピーダンス設定手段は、前記危険度合い算出手段で算出した前記危険度合いと、前記重量情報、若しくは、前記寸法情報、若しくは、前記物体の硬度情報、若しくは、前記物体の位置及び姿勢の拘束条件情報、若しくは、鋭利度情報、若しくは、重要度情報に基づいて算出することができる。

このような構成により、前記相対位置に基づきロボットアームの剛性を高めるように（例えば、ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定し、）制御することができる。

さらに、本発明の第１９態様によれば、前記危険度合い算出部で算出された前記危険度合いに基づき前記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定するインピーダンス設定手段をさらに備え、
前記剛性制御手段は、前記インピーダンス設定手段の設定した前記機械インピーダンス設定値に、前記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御することを有する第１８の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

この構成によれば、ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定し、前記相対位置に基づきロボットアームの剛性を高めるように制御することができる。すなわち、前記ロボットアームの位置情報と前記ロボットアームと協働する前記人の前記位置情報との相対位置の変化に応じてロボットアームを制御することができる。よって、前記相対位置の変化に応じてロボットアームの機械インピーダンス設定値を適切に設定し直すことができて、操作する人の姿勢が悪くなったために、又は、操作する人の力が入りきらず手が震えだしたことで誤操作しやすくなったり、ロボットアームが運搬している運搬物体が傾き始めて運搬物体の中身を落下させそうになったりしたときでも、より一層安全に、ロボットを制御することが可能となる。

また、本発明の第２０態様によれば、前記危険度合い算出部は、前記算出した相対位置が近い程、危険度合いを大きく算出し、前記算出した相対位置が遠い程、危険度合いを小さく算出し、
前記インピーダンス設定手段は、前記危険度合い算出部で算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を大きくするように設定し、前記危険度合いが小さい程、前記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を小さく設定する第１９の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

本発明の第２１態様によれば、前記インピーダンス設定手段は、前記危険度合い算出部で算出された前記危険度合いに基づき、前記ロボットアームの手先の並進方向及び回転方向の６次元の方向の機械インピーダンス設定値を個別に設定する第１９の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記インピーダンス設定手段は、前記相対位置に基づき、前記ロボットアームの手先の並進方向及び回転方向の６次元の方向の機械インピーダンス設定値を個別に設定することができる。

さらに、本発明の第２２態様によれば、前記インピーダンス設定手段は、前記相対位置が小さく前記危険度合い算出部で算出された前記危険度合いが高い場合は、前記インピーダンス設定手段の設定した前記手先の前記並進方向及び前記回転方向の前記機械インピーダンス設定値よりも低い値に、前記相対位置が大きく前記危険度合い算出部で算出された前記危険度合いが低い場合は、前記インピーダンス設定手段の設定した前記機械インピーダンス設定値に、前記ロボットアームの機械インピーダンスの値をインピーダンス制御手段でそれぞれ制御する第１９の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、前記相対位置が小さく危険度合いが高い場合は、前記手先の前記並進方向及び前記回転方向を低剛性とし、前記相対位置が大きく危険度合いが低い場合は、前記手先の前記並進方向及び前記回転方向を高剛性とすることができる。

さらに、本発明の第２３態様によれば、前記ロボットアームと協働する前記人に前記危険度合いを通知する通知手段をさらに備える第１又は１８の態様に記載のロボットアームの制御装置を提供する。

このような構成により、操作者に前記危険度合いを通知することができる。

本発明の第２５態様によれば、前記ロボットアームと、前記ロボットアームを制御する第１〜１７のいずれか１つの態様に記載のロボットアームの制御装置を有するロボットを提供する。

本発明の第２９態様によれば、前記ロボットアームと、前記ロボットアームを制御する第１８〜２２のいずれか１つの態様に記載のロボットアームの制御装置を有するロボットを提供する。

以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。

（第１実施形態）
まず、本発明の第１実施形態にかかるロボットアームの制御装置を備えるロボットシステム１の構成について説明する。図１は、本発明の第１実施形態におけるロボットシステム１の構成の概要を示す図である。

図１に示したように、本発明の第１実施形態におけるロボットアーム５及びその制御装置２を備えるロボットシステム１のロボットアーム５は、キッチン又はテーブルなどの作業台７の壁面９に設置され、ロボットアーム５の基端が壁面９に固定されたレール８に移動可能に支持され、レール８上をロボットアーム５がレール８沿いに横方向例えば水平方向に移動可能とする。さらにロボットシステム１のロボットアーム５の先端のハンド３０は運搬対象の物体３の一端を保持例えば把持可能とし、物体３の他端を、ロボットアーム５と協働する人４が把持可能とする。ロボットアーム５の先端が物体３の一端（例えば、鍋の一方の取っ手）を把持しかつ人４が物体３の他端（例えば、鍋の他方の取っ手）を把持している状態で、人４が物体３を運びたい方向に力をかけることで、ロボットシステム１が作動し、ロボットアーム５がレール８に沿って移動し、物体３をロボットアーム５と人４とが協働して運搬することができる。

本発明の第１実施形態における物体３は、水又は具材の入った鍋又は食器、家具などの重量物をも含む概念であり、ロボットアーム５と人４とが協働して運搬することができる対象物体である。

また、本発明の第１実施形態において、レール８は作業台７の壁面９に配置したが、壁面のないアイランドキッチンの場合は、天井面又はアイランドキッチンの作業側面など作業をするのに適した場所に設置される。

図２は、ロボットシステム１を構成する制御装置２と制御対象であるロボットアーム５の詳細構成を示す図である。

制御装置２及び周辺装置１０は、一例として、それぞれ一般的なパーソナルコンピュータにより構成される。

制御装置２は、危険度合い算出手段（危険度合い算出部）の一例としての危険度合い算出部２２と、インピーダンス設定手段（インピーダンス設定部）の一例としてのインピーダンス設定部２３と、剛性制御手段（剛性制御部）又はインピーダンス制御手段（インピーダンス制御部）の一例としてのインピーダンス制御部２４（図２では、「剛性制御部２４」として図示。）とを備えるように構成される。この制御装置２では、危険度合い算出手段２２により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高める剛性制御を行なうものであり、その具体的な一例として、インピーダンス制御を行なうようにしている。周辺装置１０は、協働運搬情報データベース（又は、作業姿勢情報データベース）及び物体特性データベースの一例としての運搬状態データベース２１と、物体特性収集手段（物体特性収集部）又は協働運搬情報収集部の一例としての運搬状態情報収集部２５、入出力ＩＦ(インターフェース)２６と、モータドライバ２７と、ＲＦタグ受信部４５と、危険度情報出力部６０とを備えるように構成される。

入出力ＩＦ２６は、パーソナルコンピュータのＰＣＩバスなどの拡張スロットに接続された、例えばＤ／Ａボード、Ａ／Ｄボード、カウンタボードなどを備えるように構成される。

ロボットアーム５の動作を制御する制御装置２及び周辺装置１０が実行されることにより、ロボットアーム５の各関節部の後述するエンコーダ４４より出力される各関節角度情報が、入出力ＩＦ２６のカウンタボードを通じて制御装置２に取り込まれ、取り込まれた各関節角度情報に基づき制御装置２によって各関節部の回転動作での制御指令値が算出される。算出された各制御指令値は、入出力ＩＦ２６のＤ／Ａボードを通じて、ロボットアーム５の各関節部を駆動制御するためのモータドライバ２７に与えられ、モータドライバ２７から送られた各制御指令値に従って、ロボットアーム５の各関節部のモータ４３が駆動される。また、モータドライバ２７により駆動制御されるハンド駆動装置の一例としてハンド駆動用のモータ６２と、ハンド駆動用のモータ６２の回転軸の回転位相角を検出するエンコーダ６１とをさらにハンド３０に備えて、エンコーダ６１で検出された回転角度を基に、制御装置２のインピーダンス制御部２４のハンド制御部５４からの制御信号によりモータドライバ２７を介してモータ６２の回転を駆動制御して、ハンド駆動用のモータ６２の回転軸を正逆回転させることによりハンド３０を開閉させる。

ロボットアーム５は、一例として、多関節ロボットアームであって、６自由度の多リンクマニピュレータであり、前記ハンド３０と、ハンド３０が取り付けられている手首部３１を先端に有する前腕リンク３２と、前腕リンク３２の基端に回転可能に先端が連結される上腕リンク３３と、上腕リンク３３の基端が回転可能に連結支持される台部３４とを備える。台部３４は移動可能なレール８に連結されているが、一定位置に固定されていても良い。手首部３１は第４関節部３８、第５関節部３９、第６関節部４０の３つの回転軸を有しており、前腕リンク３２に対するハンド３０の相対的な姿勢（向き）を変化させることができる。すなわち、図２において、第４関節部３８は、手首部３１に対するハンド３０の横軸周りの相対的な姿勢を変化させることができる。第５関節部３９は手首部３１に対するハンド３０の、第４関節部３８の横軸とは直交する縦軸周りの相対的な姿勢を変化させることができる。第６関節部４０は、手首部３１に対するハンド３０の、第４関節部３８の横軸及び第５関節部３９の縦軸とそれぞれ直交する横軸周りの相対的な姿勢を変化させることができる。前腕リンク３２の他端は、上腕リンク３３の先端に対して第３関節部３７周りに、すなわち、第４関節部３８の横軸と平行な横軸周りに回転可能とする。上腕リンク３３の他端は、台部３４に対して第２関節部３６周りに、すなわち、第４関節部３８の横軸と平行な横軸周りに回転可能とし、台部３４の上側可動部は、台部３４の下側固定部に対して第１関節部３５周りに、すなわち、第５関節部３９の縦軸と平行な縦軸周りに回転可能とする。この結果、ロボットアーム５は、合計６個の軸周りに回転可能として前記６自由度の多リンクマニピュレータを構成する。

各軸の回転部分を構成する各関節部には、各関節部を構成する一対の部材（例えば、回動側部材と、該回動側部材を支持する支持側部材）のうちの一方の部材に備えられる。後述するモータドライバ２７により駆動制御される回転駆動装置の一例としてのモータ４３（実際には、ロボットアーム５の各関節部の内部に配設されている）と、モータ４３の回転軸の回転位相角（すなわち関節角）を検出するエンコーダ４４（実際には、ロボットアーム５の各関節部の内部に配設されている）とを備えて、各関節部の一方の部材に備えられたモータ４３の回転軸が、各関節部の他方の部材に連結されて前記回転軸を正逆回転させることにより、他方の部材を一方の部材に対して各軸周りに回転可能とする。

４１は台部３４の下側固定部に対して相対的な位置関係が固定された絶対座標系であり、４２はハンド３０に対して相対的な位置関係が固定された手先座標系である。絶対座標系４１から見た手先座標系４２の原点位置Ｏ_ｅ（ｘ、ｙ、ｚ）をロボットアーム５の手先位置、絶対座標系４１から見た手先座標系４２の姿勢をロール角とピッチ角とヨー角で表現した（φ、θ、ψ）をロボットアーム５の手先姿勢とし、手先位置及び姿勢ベクトルをベクトルｒ＝［ｘ、ｙ、ｚ、φ、θ、ψ］^Ｔと定義する。よって、一例として、絶対座標系４１のｚ軸に対して第１関節部３５の縦軸が平行であり、ｘ軸に対して第２関節部３６の横軸が平行に位置可能とするのが好ましい。また、手先座標系４２のｘ軸に対して第６関節部４０の横軸が平行に位置可能であり、ｙ軸に対して第４関節部３８の横軸が平行に位置可能であり、ｚ軸に対して第５関節部３９の縦軸が平行に位置可能とするのが好ましい。なお、手先座標系４２のｘ軸に対しての回転角をヨー角ψとし、ｙ軸に対しての回転角をピッチ角θとし、ｚ軸に対しての回転角をロール角φとする。ロボットアーム５の手先位置及び姿勢を制御する場合には、手先位置及び姿勢ベクトルｒを後述する目標軌道生成部５５で生成された手先位置及び姿勢目標ベクトルｒ_ｄに追従させることになる。

運搬状態情報収集部２５は、作業姿勢情報取得手段（作業姿勢情報取得部）の一例として機能し、ロボットアーム５と協働働している人（例えば、ロボットアーム５との協働作業のためにロボットアーム５を操作している人）４の状態、言い換えれば、協働作業状態（例えば、作業姿勢、体調の情報、ロボットアーム５と人４との相対位置など）の情報（一例としては、作業姿勢情報）又は把持物体３の特性データ（例えば、運搬状態に関連する特性データ）（物体特性情報）を収集し、運搬状態データベース２１に入力し更新して記憶する。具体的には、運搬状態情報収集部２５は、後述するように、カメラなどの画像撮像装置２８からの画像データ、ＲＦタグ読み取り部４７とＲＦタグ受信部４５により読み取られた把持物体３のＲＦタグ４６の情報、後述する人４の体調を計測する体調計測部７０の体調情報、後述する人４の重心を計測する重心計測部６９の重心情報、インターネット２９を通じて外部のウェブサーバにある情報データベース６３からの物体情報などの人４とロボットアーム５とが協働作業して物体３を運搬するときに考慮すべき情報言い換えれば協働運搬情報がそれぞれ入力されて収集され、入力されて収集された情報を、適宜、運搬状態データベース２１に入力し更新して記憶する。さらに、運搬状態情報収集部２５は、入出力ＩＦ２６のカウンタボードに接続されたロボットアーム５の各関節部のエンコーダ４４より出力される関節角度情報、又は、インピーダンス制御部２４からの物体重量に関する情報なども入力される。

図３のように、人４が物体３をロボットアーム５と協調（協働）して運搬している際の運搬状態情報収集部２５の詳細を図７に示す。運搬状態情報収集部２５は、物体重量推定部６５とデータ入力ＩＦ（インターフェース）６６と運搬状態検出部６７と画像認識部６８と重心計測部６９と体調計測部７０とを備えるように構成する。

６８は画像認識部であり、カメラなどの画像撮像装置２８で得られた画像データとあらかじめ記録された把持物体３の画像との間でモデルマッチング処理を行い、把持物体３の寸法を抽出し、運搬状態データベース２１に出力する。さらに、画像認識部６８は、人４の身長、人４の把持物体３を把持している側の腕の肘位置１２、又は、人４の把持物体３を把持している側の腕の手先位置１３、人４の把持物体３を把持している側の肩位置１８、さらに人４の胸骨から床面９８までの高さである胸骨上縁高１５、人４の両足の幅である足幅長１４、人４が左右のどちらの手で把持物体３を把持しているかについての情報である持ち手情報を抽出し、運搬状態データベース２１に出力するとともに、運搬状態検出部６７に肘位置１２と手先位置１３と肩位置１８の情報（位置座標情報）を出力する。具体的には、人が起立している際の顔を画像のモデルマッチングにより抽出し、顔の床面９８からの距離から身長を算出する。続いて、あらかじめ記録された人４の標準身体特性モデル（例えば、性別ごとの身長に対する肩又は腕長、肘位置などを記録）から、人４の肘位置１２又は人４の手先位置１３、人４の肩位置１８さらに人４の胸骨から床面９８までの高さである胸骨上縁高１５、人４の両足の幅である足幅長１４を抽出する。さらに、顔モデル（例えば、目又は口などの位置を記録した情報）から、人４の顔を検出し、前記の手法で検出した把持物体３を把持している手先位置１３が、前記検出された顔の位置より左側に位置する場合は、持ち手情報に「２」を記録するとともに、一例として、前記検出された顔の位置より右側に位置する場合は、持ち手情報に「１」を記録して、運搬状態データベース２１にそれぞれ出力する。なお、身長又は持ち手情報をモデルマッチングにより抽出したが、ＲＦタグを人４の頭部又は持ち手などに装備し、ＲＦタグの位置から身長又は持ち手情報を求めても良い。

６５は物体重量推定部であり、把持物体３の重量の推定を行う。例えば、ロボットアーム５の手首部３１に力センサーを配設した場合には、ロボットアーム５が物体３を把持し静止状態にある時の力センサーによる計測値からハンド３０の重量を差し引いた値を物体重量とする。また、後述する力推定部５３を利用する場合は、物体重量推定部６５は、ロボットアーム５が物体３を把持し静止状態にある時の各関節部に発生するトルクτ_ｅｘｔを力推定部５３から得、ロボットアーム５がその位置及び姿勢を保持するのに必要なトルクをロボットアーム５の運動方程式より求め、差し引いた後のトルク値を手先に働く力に換算し、物体重量とする。

６６はデータ入力ＩＦ（インターフェース）であり、人間がキーボード又はマウス又はマイクなどの入力装置を使用して、後述するような把持物体３の鋭利度合いなどの情報である物体の属性データ（属性情報）を入力したり、ボタン６６などの入力装置を使用して、人４からの物体運搬開始及び終了の指令を受けるためのインターフェースである。ボタン６６としては、例えばトグルスイッチとして１つのボタンで物体運搬開始及び物体運搬終了をそれぞれ入力可能としてもよいし、物体運搬開始ボタンと物体運搬終了ボタンと別々に設けてもよい。

６９は重心計測部であり、ロボットアーム５を操作している人４の重心座標１９｛重心座標ｒｇ(Ｘ，Ｙ)｝を計測して、運搬状態データベース２１に出力する。例えば、参考図書(基礎人間工学小川鉱一著新日本印刷株式会社発行)に記載されているように、図１６のように、重心計測部６９は床面９８に荷重センサーを複数個（例えばＳ_１、Ｓ_２、Ｓ_３の３個）配置して、荷重センサーＳ_１の座標を（ｘ_１，ｙ_１）、荷重センサーＳ_２の座標を（ｘ_２，ｙ_２）、荷重センサーＳ_３の座標を（ｘ_３，ｙ_３）とする。また、荷重センサーＳ_１、Ｓ_２、Ｓ_３で求まる力をそれぞれＷ_１、Ｗ_２、Ｗ_３とし、人４の体重をＷとし、荷重センサーＳ_１の座標（ｘ_１，ｙ_１）を床面９８上でのｘｙ座標の原点（０，０）とした場合には、床面９８上でのｘｙ座標における人４の重心位置１９（その座標は（Ｘ，Ｙ））は以下の式（１）（２）により算出される。

７０は体調計測部であり、ロボットアーム５を操作している人４の心拍数、血圧、体温を計測し、測定日時と共に、運搬状態データベース２１に出力する。具体的には、ロボットアーム５の手先に心拍計、体温計、血圧計を配置し、運搬開始時の心拍数、血圧、体温を計測し、測定日時と共に、運搬状態データベース２１に出力する。体調計測部７０は、さらに人４の手が震えているかどうかの度合いである振動度を推定し、運搬状態データベース２１に出力する。振動度は、例えば、ロボットアーム５の手首部３１に力センサーを配設した場合には、ある一定時間(具体的には約１０秒程度)の力センサーによる計測値についてフーリエ変換を行い、ある周波数以上（具体的には数Ｈｚ）の周波数成分がある閾値以上を超えた値が、ある一定期間に、図１７に示す年齢に応じた閾値以上存在している場合は、図１８に示すように、周波数である数Ｈｚの値から閾値を減算した値（図１８に参照符号１８ａで示す欄の値）により、１〜５段階をそれぞれ予め設定し、測定日時と共に、運搬状態データベース２１に出力する。

６７は運搬状態検出部であり、画像認識部６８の画像認識結果より得られる人４の肘位置１２と手先位置１３と肩位置１８から肘関節角度１１を推定し（例えば、肘位置１２と手先位置１３とを結ぶ線分と肘位置１２と肩位置１８とを結ぶ線分とのなす角度を肘関節角度１１として推定し）、運搬状態データベース２１に出力する。さらに複数の把持物体を同時に把持する場合に、画像認識部６８の画像認識結果より得られる複数の把持物体の相対的位置関係の情報、又は、ＲＦタグ受信部４５より得られる把持物体のＩＤ番号などのＩＤ情報（ＩＤデータ）の組み合わせの情報から把持状態を推論し、検出して、運搬状態データベース２１に出力する。

このように運搬状態情報収集部２５は、画像認識部６８と、物体重量推定部６５と、データ入力ＩＦ（インターフェース）６６と、運搬状態検出部６７と、重心計測部６９と、体調計測部７０とを備えて、それぞれの手段（部）又は部材でそれぞれの機能を奏するとともに、ＲＦタグ受信部４５により読み取られた物体３のＲＦタグ４６の情報を運搬状態データベース２１に入力するとともに、インターネット２９を通じて外部のウェブサーバにある物品情報にアクセスして物体特性データを運搬状態データベース２１に入力する機能をも有する。

次に、運搬状態データベース２１の詳細について説明する。運搬状態データベース２１は、図８に示したロボットアーム５が設置された作業環境に存在する種々の物体３に関する物体情報と、図９に示したロボットを操作している人４の作業状態に関する情報などの人４とロボットアーム５とが協働作業して物体３を運搬するときに考慮すべき情報言い換えれば協働運搬情報を備えるように構成されており、作業姿勢情報データベース、体調情報データベース、相対位置情報データベースとしても機能可能なものである。

物体情報（物体特性情報）は、図８に示すように、物体３のＩＤ情報と、物理特性情報と、属性情報と、名称とを備えるように構成される。ＩＤ情報の例としては物体３を識別するＩＤ番号がある。それぞれのＩＤ番号に対応する物理特性情報の一例としては、物体３の重量情報、寸法情報、及び硬度情報がある。それぞれのＩＤ番号に対応する属性情報の一例としては、鋭利度情報と重要度がある。図８に示す参照符号８ａ、８ｂはそれぞれ物体情報の一例を示し、同じＩＤ番号（０００２）の場合には、鍋に何も入っていない場合（参照符号８ａの場合）と鍋に水などが入った場合（参照符号８ｂの場合）など時々刻々と状態が変化していることを示す。これらの、重量情報、寸法情報、硬度情報、鋭利度情報、重要度情報のデータは、予め測定し、評価し、データベースとして運搬状態データベース２１に格納される。

重量情報に関しては、物体３の重量を物体重量推定部６５により推定し、運搬状態データベース２１に蓄積することができる。また、例えば、ロボットアーム５で把持された物体３の一例としての鍋に対して水が注入されるとき、注入された水による物体３の重量の増加を物体重量推定部６５により推定することもできるので、重量の増減による重量情報の更新にも対応可能である。一例として、図８のＩＤ番号０００２の物体３の一例である鍋は、参照符号８ａでは、重量が０．８であるのに対して、参照符号８ｂでは、重量が１．５となっており、参照符号８ｂの鍋は水などが注入された後であると推定することができる。

寸法情報に関しては、画像撮像装置２８及び画像認識部６８を設ければ、その画像撮像装置２８で得られた画像データを基に画像認識部６８による画像認識を行うことにより、物体３の寸法を割り出し、寸法情報を運搬状態データベース２１に新たに蓄積あるいは更新することも可能である。

硬度情報に関しては、物体３の硬度に応じてレベル１〜５の５段階評価がなされる。評価値は、物体３の材質をもとに、例えば、金属で形成された物体は最も硬度の高い「レベル５」、プラスチック等の樹脂で形成された物体は中度の「レベル３」、紙又はタオルなどの柔らかい物体で形成された物体は最も硬度の低い「レベル１」といったように評価され、硬度情報として記録される。例えば、図８では、「包丁」及び「鍋」は最も硬度の高い「レベル５」であり、「ガラスコップ」は「レベル４」であり、「タオル」は「レベル１」となっている。また、硬度は壊れやすさという観点での評価も可能である。ガラスコップ又は陶磁器のように、他の物体にぶつけたりすると割れる危険が高いものを「レベル５」、プラスチック等の樹脂で形成された物体は衝突などにより形状が変化する可能性があるため、中度の「レベル３」、フライパンなど鉄などできた壊れにくい物体は低度の「レベル１」とすることも考えられる。これらの硬度情報は、予め人間が判断するか、物体のＲＦタグ４６に記録されているＩＤ情報から自動的に判断し、レベルの評価、設定を行い、データ入力ＩＦ６６を通じて運搬状態データベース２１への入力を行う。

鋭利度情報に関しては、例えば、レベル１〜５の５段階の評価値で記録される。評価値の具体例としては、刃物のように危険性が高く、ロボットアーム５での取り扱いに最も注意を有すると思われる物体３を最も鋭利度の高い「レベル５」とし、書類又はタオルなど軽く、柔らかくて人に衝突しても危害を与える恐れが全くないと考えられる物体３を最も鋭利度の低い「レベル１」とする。これらの鋭利度情報は、予め、人間が判断し、レベルの評価、設定を行い、データ入力ＩＦ６６を通じて運搬状態データベース２１への入力を行う。

重要度情報に関しては、例えば、レベル１〜５の５段階の評価値で記録される。重要度の値の具体例としては、高価な食器又は貴重な陶器、思い出の食器など、高価ではないが、所有者にとって価値のある物のように重要度が高く、ロボットアーム５での取り扱いに最も注意を有すると思われる物体３を最も重要度の高い「レベル５」とし、鍋又はタオルなど万が一破損しても代替品が比較的簡単に手に入る物体又は家庭内に予備の代替品が通常存在しえる物体又はゴミなどそれほど貴重ではないと考えられる物体を最も重要度の低い「レベル１」とする。これらの重要度情報は、予め、人間が判断し、レベルの評価、設定を行い、データ入力ＩＦ６６を通じて運搬状態データベース２１への入力を行う。なお、所有者にとって価値のある物については、ＲＦタグをつけて、あらかじめ所有者が判断、評価しておいても良い。

人４の作業状態に関する情報は、図９に示すように、ＩＤ情報と測定日時情報と身体特性情報と姿勢情報と体調情報を備えるように構成される。ＩＤ情報の一例としては、人４を識別するＩＤ番号と、ＩＤ番号に対応する人４の年齢又は性別、氏名に関する情報である。ＩＤ番号に対応する身体特性情報の一例として、人４の身長又は体重の情報がある。姿勢情報の一例としては、人４の手先位置１３、人４の肘位置１２、人４の肩位置１８、人４の両足の幅である足幅長１４と、人４の肘関節角度１１、人４の胸骨から床面９８までの高さである胸骨上縁高１５、人４の重心座標１９の情報である。加えて、体調情報の一例としては、人４の手が震えているかどうかの度合いである振動度、心拍数、体温、血圧の情報で構成される。これらの、身体特性情報、姿勢情報、体調情報のデータはそれぞれ、体調計測部７０で予め測定し、評価し、データベースとして、運搬状態データベース２１を介して運搬状態データベース２１に接続された作業情報データベース７３に格納される。さらに、図９に示す参照符号９ａ、９ｂは身体特性情報、姿勢情報、体調情報のデータの一例を示し、同じＩＤ番号の場合には、人４の作業状態が時々刻々と変化していることを示す。

身体特性情報に関しては、一例として、図９に示すように、ロボットアーム５を操作している人４の身長又は体重、利き手の情報を備えるように構成される。身長の情報は、画像撮像装置２８及び画像認識部６８を設ければ、その画像撮像装置２８で得られた画像データを基に画像認識部６８による画像認識を行うことにより、身長を割り出し、運搬状態データベース２１に新たに蓄積あるいは更新することも可能である。また、体重の情報は、人４がデータ入力ＩＦ６６を通じて運搬状態データベース２１へ入力してもよいが、荷重センサーで検出した人４の重量を重心計測部６９を通じて運搬状態データベース２１へ体重として入力してもよい。なお、身長についても、人４がデータ入力ＩＦ６６を通じて運搬状態データベース２１へ入力しても良い。利き手の情報は、人４がデータ入力ＩＦ６６を通じて運搬状態データベース２１へ入力する。その際に、一例として、右利きの場合には「１」と、左利きの場合には「２」として入力される。

姿勢情報に関しては、一例として、図９に示すように、ロボットアーム５を操作している人４の手先位置１３、人４の肘位置１２、人４の肩位置１８、人４の両足の幅である足幅長１４、人４の胸骨から床面までの高さである胸骨上縁高１５、人４の肘関節角度１１、人４の重心座標１９の情報、人４が左右のどちらの手で把持物体３を把持しているかについての情報である持ち手の情報を備えるように構成される。手先位置１３、肘位置１２、肩位置１８、胸骨上縁高１５、足幅長１４の情報は、画像撮像装置２８及び画像認識部６８を設ければ、その画像撮像装置２８で得られた画像データを基に画像認識部６８による画像認識を行うことによりそれぞれ割り出し、これらの情報を運搬状態データベース２１に新たに蓄積あるいは更新することも可能である。また、これらの情報はデータ入力ＩＦ６６を通じて運搬状態データベース２１へ人４が入力しても良い。

重心座標１９の情報は、重心計測部６９で計測され、その結果を運搬状態データベース２１に新たに蓄積あるいは更新することも可能である。

肘関節角度１１の情報は、運搬状態検出部６７で計測され、その結果を運搬状態データベース２１に新たに蓄積あるいは更新することも可能である。

体調情報に関しては、一例として、図９に示すように、ロボットアーム５を操作している人４の手が震えているかどうかの度合いである振動度、心拍数、体温、血圧の情報を備えるように構成される。これらの体調情報は体調計測部７０で計測され、運搬状態データベース２１に新たに蓄積あるいは更新することも可能である。また、人４がデータ入力ＩＦ６６を通じて運搬状態データベース２１へ入力しても良い。また、コンピュータに内蔵されている（例えば、体調計測部に備えられた）時計から得られる測定日時と共に、記録することで履歴を管理することも可能である。

２２は危険度合い算出部であり、運搬状態データベース２１に接続された作業情報データベース７３に記録されている人４の作業状態に関する情報と、危険度を判断するための情報が記憶された判断データベース６４を基に危険度合いを算出する。判断データベース６４の具体例を図１９Ａ及び図１９Ｂに示し、危険度合いは、操作している人４の肘関節角度１１又は人４の手先の位置１３、後述する重心の安定度合い、把持物体３を把持している持ち手、手先の震え度合い又は心拍数などの体調の安定度合いなどの情報から危険度合い算出部２２で算出し、判断データベース６４として、レベル１〜５の５段階の評価値で記録される。例えば、図１０に示すように、人４の肘関節角度１１が１６０度以上の場合（図１９Ａの参照符号Ａ２で示す場合）は、腕が伸びきっている状態と判断し、ロボットアーム５と協調（協働）して物体３を運搬するには、手先に力が入らず危険な姿勢と危険度合い算出部２２で判断し、「レベル５」と危険度合い算出部２２で判断する。逆に、人４の肘関節角度１１が０〜１００度の範囲内のとき（図１９Ａの参照符号Ａ１で示す場合）は、腕が適度に曲がって、安定して運搬できるため、「レベル１」と危険度合い算出部２２で判断する。
なお、一例として、図１９Ａ又は図１９Ｂの「レベル１」を危険度合いが小さいとき、すなわち、標準状態とすれば、危険度合い算出手段２２により算出された危険度合いが大きい程、ロボットアームの剛性を高めるように制御するときには、図１９Ａ又は図１９Ｂの「レベル２」〜「レベル５」のいずれかにするように制御すればよい。

また、図１１に示すように、人４の手先位置１３の高さが胸骨上縁高１５より上方(例えば０．１メートル以上)にある場合（図１９Ａの参照符号Ａ４で示す場合）は、ロボットアーム５と協調（協働）して運搬するには力が入らず危険な姿勢と判断し、「レベル５」と危険度合い算出部２２で判断する。逆に、人４の人４の手先位置１３の高さが胸骨上縁高１５より下方(−０．２メートル以下)にある場合（図１９Ａの参照符号Ａ３で示す場合）は、手先位置１３が胸骨上縁高１５より下方にあり、安定して運搬できるため、「レベル１」と危険度合い算出部２２で判断する。

さらに、図１２は、人４の両足を上方から見た図である。斜線領域を示す参照符号２０は支持基底面であり、足幅長１４より危険度合い算出部２２で求める。重心の安定度合いは、重心位置１９が支持基底面２０内にある時（図１９Ａの参照符号Ａ５で示す場合）は、姿勢が安定しているため、「レベル１」と危険度合い算出部２２で判断し、支持基底面２０の外にある場合（図１９Ａの参照符号Ａ５で示す場合以外の場合）は、重心位置１９の支持基点面２０からの距離に応じて、レベルを危険度合い算出部２２で設定する。例えば、支持基底面２０から１ｍ離れている場合（図１９Ａの参照符号Ａ６で示す場合）は、「レベル５」と危険度合い算出部２２で判断する。
また、運搬状態データベース２１の利き手に関する情報が運搬状態データベース２１の持ち手に関する情報と異なる場合（例えば、右利きの人が左手で把持している場合）は、ロボットアーム５と協調（協働）して運搬するときには、人が手に力が入らず危険な姿勢と判断し、「レベル５」と危険度合い算出部２２で判断する。逆に、利き手が把持物体３を把持している手と同じ場合（例えば、右利きの人が右手で把持している場合）は、ロボットアーム５と協調（協働）して安全に運搬することができる姿勢と判断し、「レベル１」と危険度合い算出部２２で判断する。

体調の安定度合いは、例えば人４の手先の震えを示す振動度が高い場合、例えば振動度が５の場合は図１９ＢのＡ７の欄に示すように、「レベル５」とし、振動度が低い場合、例えば振動度が１の場合は図１９ＢのＡ７の欄に示すように、「レベル１」とする。さらに、心拍数は、図１９ＢのＡ８の欄に示すように、心拍数が１２０以上と高い場合は「レベル５」とし、７０以下の場合は「レベル１」とする。体温は、図１９ＢのＡ９に示すように、４０℃以上と高熱の場合には、「レベル５」とし、３７．５℃以下と平熱の場合は、「レベル１」とする。血圧は、図１９ＢのＡ１０に示すように、上が１８０ｍｍＨｇ以上、下が１１０ｍｍＨｇ以上の場合は、「レベル５」とし、上が１４０ｍｍＨｇ以下、下が９０ｍｍＨｇ以下の場合は、「レベル１」とする。なお、血圧は、Ａ１０に示すように、年齢又は操作する人の病状に応じて、レベルに対する基準値を変えても良い。また、体調情報については、過去に記録した数値からのずれに応じて決定しても良い。

また、これらの判断データベース６４は、インターネット２９を通じて、外部の専門家が定めるガイドライン情報などの情報データベース６３にアクセスして、入力しても良い。

さらに、前記危険度合い算出部２２で算出した危険度は、物体３の重量、寸法、硬度、鋭利度、重要度の全てがある閾値以下の場合には、例えば危険度「レベル５」から「レベル４」というように危険度を下げる。これにより、例えばタオルのように軽い物体を運搬している場合は、姿勢が悪い状態で誤操作しても危険性が低いことから危険度を下げることにより、より柔軟にロボットアーム５を操作することが可能になる。なお、重量、寸法、硬度、鋭利度、重要度のどれを優先するかは、後述するインピーダンス設定部２３の式（３）〜式（５）のゲイン値により決定する。

なお、例えば、同じ重量でも、鍋の中に例えば熱湯が入っていた場合と水が入っていた場合とを区別する場合には、物理特性に物体の温度の情報（図８参照）を含めて、温度が高いほど重要度（言い換えれば危険度）を高く設定するようにしてもよい。また、重量が大きい物体ほど、重要度（言い換えれば危険度）を高く設定するようにしてもよい。

また、運搬状態データベース２１のすべての情報は、運搬状態情報収集部２５により、インターネット２９を通じて、外部のウェブサーバなどにある情報データベース６３にアクセスすることで運搬状態に関する情報を入手し、運搬状態データベース２１内の各情報を更新する事も可能である。

６０は危険度情報出力部であり、例えばロボットアーム５に設置されたディスプレイ装置などの表示部であり、危険度合い算出部２２で算出した危険度を数値又はグラフ、色などで危険度合い別に表示する。また、アラーム音で警告を鳴らしたり、ロボットアーム５の状態を変更する前に、事前に危険度情報出力部の一例でありかつ通知手段（通知部）の一例としての音声出力装置を使って、例えば「アームが水平になります」と危険度を通知しても良い。これにより、急にロボットアーム５の姿勢が変わって、操作している人４に負荷がかかることを軽減することができる。

次に、インピーダンス設定部２３の詳細について説明する。インピーダンス設定部２３は、危険度合い算出部２２で算出した危険度合いと物体３の特性データに基づいて、ロボットアーム５の機械インピーダンス設定値の設定を行う。機械インピーダンス設定値の設定パラメータとしては、慣性Ｍ、粘性Ｄ、剛性Ｋがある。機械インピーダンス設定値の各パラメータの設定は以下の評価式に基づいて行う。

前記式（３）〜式（５）中のＫＭａ、ＫＭｍ、ＫＭｌ、ＫＭｋ、ＫＭｄ、ＫＭｐ、ＫＤａ、ＫＤｍ、ＫＤｌ、ＫＤｋ、ＫＤｄ、ＫＤｐ、ＫＫａ、ＫＫｍ、ＫＫｌ、ＫＫｋ、ＫＫｄ、ＫＫｐはゲインであり、それぞれある定数値である。

インピーダンス設定部２３は、前記式（３）〜式（５）に基づき計算した機械インピーダンスパラメータの慣性Ｍ、粘性Ｄ、剛性Ｋをインピーダンス制御部２４へ出力する。

前記式（３）〜式（５）により、例えば、人４の作業姿勢が悪いため危険度合いが高い場合には、慣性Ｍが大きく設定されることになり、ロボットアーム５は危険度合いの値に比例した重量感を持つことになる結果、ロボットアーム５を動かすには大きな力が必要になり、少しぐらい手でロボットアーム５を押しても動かなくなる。逆に、安定した姿勢で人４がロボットアーム５を操作した場合には、危険度合いが小さくなり、その結果、慣性Ｍが小さく設定されるため、ロボットアーム５は弱い力で容易に動かすことができる。さらに、悪い姿勢の状態で重い物体３又は寸法の大きな物体３を把持する場合には、式（３）より剛性Ｍが大きく設定されるため、ロボットアーム５は危険度合いの値と物体３の重量、寸法に比例した重量感を持つことになる結果、ロボットアーム５を動かすにはより大きな力が必要になり、少しぐらい手でロボットアーム５を押しても動かなくなる。逆に、悪い姿勢の状態で軽い重量又は寸法の小さな物体に対しては、危険度合い算出部２２で危険度を低くするため、式（３）により、慣性Ｍが小さく設定されることにより、ロボットアーム５は物体３の重量に比例した重量感を持つことになる結果、姿勢が悪くても弱い力で容易にロボットアーム５が動くようになる。また、悪い姿勢の状態で、刃物のような鋭利な物体又は金属でできた硬い物体、重要度の高い物体を運搬する場合は、粘性Ｄ及び剛性Ｋが大きくなるように設定されることになり、ロボットアーム５の動きに抵抗感又は硬さが生じ、動きにくくなる。逆に、悪い姿勢の状態でタオルなどのように鋭利度が低く、硬度を低く、重要度を低く設定された物体３を運搬する場合には、危険度合い算出部２２で危険度を低くするため、粘性Ｄ及び剛性Ｋが小さくなるように設定されることになり、悪い姿勢であってもロボットアーム５は動きやすくなる。

ロボットアーム５と協働して複数の人で同時に物体３を把持している場合には、各人の危険度合いを平均した値を使用して、機械インピーダンス設定値の計算を行う。なお、子供と大人などで危険度に重みをつけることで、子供が安定した姿勢で、大人が不安定な姿勢で操作していた場合には、大人の危険度を子供の危険度よりは優先して設定することで、大人の操作を優先することができる。

以上の運搬状態情報収集部２５と運搬状態データベース２１と危険度合い算出部２２、インピーダンス設定部２３の動作ステップについて、図１３のフローチャートに基づいて説明する。

動作ステップの前処理として、ボタンなどのデータ入力ＩＦ６６を通じて、人４からの物体運搬開始の指令を受けて、画像撮像装置２８によりロボットアーム５を操作している人４又は物体３を撮影し、得られた画像データを基に画像認識部６８により画像認識を行う（ステップＳ２０）。画像認識部６８により把持物体３の寸法、人４の身長、人４の肘位置１２、人４の手先位置１３、人４の肩位置１８、人４の胸骨上縁高１５、人４の足幅長１４を抽出し、運搬状態データベース２１に出力し、記録するとともに、運搬状態検出部６７に肘位置１２と手先位置１３と肩位置１８を出力する（ステップＳ２０からステップＳ２６へ）。

次いで、運搬状態検出部６７により、画像認識部６８の画像認識結果より得られる肘位置１２と手先位置１３と肩位置１８から肘関節角度１１、持ち手を推定し、運搬状態データベース２１に出力する（ステップＳ２１、ステップＳ２６）。

次いで、重心計測部６９によりロボットアーム５を操作している人４の重心座標１９を計測して、運搬状態データベース２１に出力する（ステップＳ２２、ステップＳ２６）。

次いで、体調計測部７０によりロボットアーム５を操作している人４の心拍数、血圧、体温を計測し、測定日時と共に、運搬状態データベース２１に出力する。さらに、人４の手が震えているかどうかの度合いである振動度を推定し、運搬状態データベース２１に出力する。（ステップＳ２３、ステップＳ２６）。

次いで、物体重量推定部６５により物体３の重量の推定し、運搬状態データベース２１に出力する。（ステップＳ２４、ステップＳ２６）。

次いで、データ入力ＩＦ６６により、人４がキーボード又はマウス又はマイクなどの入力装置などのデータ入力ＩＦ６６を使用して属性データ（属性情報）を入力し、運搬状態データベース２１に出力する。（ステップＳ２５、ステップＳ２６）。

次いで、前記動作ステップの後処理として、危険度合い算出部２２により、運搬状態データベース２１に記録されている人４の姿勢又は体調などの作業状態に関する情報を基に危険度合いを算出する（ステップＳ２７）。

次いで、インピーダンス設定部２３では、人４の危険度合い、物体３の重量、物体３の寸法、物体３の硬度、物体３の鋭利度、物体３の重要度の少なくとも１つ以上の情報より、前記式（３）〜式（５）にてインピーダンスパラメータを算出してインピーダンス制御部２４へ出力する（ステップＳ２７）。

なお、ステップＳ２０、ステップＳ２２、ステップＳ２３、ステップＳ２４の各ステップは順不動である。さらに、物体運搬開始時又は物体運搬終了時は、人４の姿勢の変化が激しく危険であることが多いため、ステップＳ２０、ステップＳ２２、ステップＳ２３、ステップＳ２４による処理の頻度（数秒に一度の割合）を高くし、水平に平行移動しているときは、処理の頻度を低くしても良い。この事により、運搬開始時と運搬終了時の姿勢の変化を精度良く検出することができるようになる。一例として、運搬開始時と運搬終了時を検出して、処理の頻度を高くするように制御するためには、例えば、運搬開始又は運搬終了の入力がデータ入力ＩＦ６６で受け付けられると、処理の頻度を高くするように、画像認識部６８と、運搬状態検出部６７と、重心計測部６９と、体調計測部７０と、物体重量推定部６５とにそれぞれ指令を出すようにすればよい。

図５はインピーダンス制御部２４のブロック図を示す。インピーダンス制御部２４は、インピーダンス設定部２３で設定した慣性Ｍ、粘性Ｄ、剛性Ｋの設定値に基づき設定されたロボットアーム５の機械インピーダンス設定値に、ロボットアーム５の機械インピーダンスの値を制御する。

次に、インピーダンス制御部２４の詳細について、図５により説明する。ロボットアーム５からは、それぞれの関節軸のエンコーダ４４により計測された関節角の現在値（関節角度ベクトル）ベクトルｑ＝［ｑ_１，ｑ_２，ｑ_３，ｑ_４，ｑ_５，ｑ_６］^Ｔが出力され、入出力ＩＦ２６のカウンタボードによりインピーダンス制御部２４に取り込まれる。ただし、ｑ_１，ｑ_２，ｑ_３，ｑ_４，ｑ_５，ｑ_６は、それぞれ、第１関節部３５、第２関節部３６、第３関節部３７、第４関節部３８、第５関節部３９、第６関節部４０の関節角度である。

５５は目標軌道生成部であり、目標とするロボットアーム５の動作を実現するための手先位置及び姿勢目標ベクトルｒ_ｄとハンド３０の開閉情報ｈが出力される。目標とするロボットアーム５の動作は、目的とする作業に応じて事前にそれぞれの時間（ｔ＝０、ｔ＝ｔ_１、ｔ＝ｔ_２、・・・）でのポイントごとの位置（ｒ_ｄ０、ｒ_ｄ１、ｒ_ｄ２、・・・）及びハンド３０の開閉情報（h_０、h_１、h_２、・・・）が与えられており、目標軌道生成部５５は、多項式補間を使用し、各ポイント間の軌道を補完し、手先位置及び姿勢目標ベクトルｒ_ｄを生成する。ハンド３０の開閉情報ｈは「１」または「０」の数値で、ハンド３０が開いている状態を「１」、ハンド３０が閉じている状態を「０」で示し、以下に述べるハンド制御部５４に送られる。

５４はハンド制御部であり、目標軌道生成部５５からのハンド３０の開閉情報を受けて、モータドライバ２７を介してモータ６２の回転を駆動制御して、ハンド駆動用のモータ６２の回転軸を正逆回転させることによりハンド３０を開閉させる。

５３は力推定部であり、人間等とロボットアーム５の接触によってロボットアーム５に加わる外力を推定する。力推定部５３には、モータドライバ２７の電流センサーで計測された、ロボットアーム５の各関節部を駆動するモータ４３を流れる電流値ｉ＝［ｉ_１，ｉ_２，ｉ_３，ｉ_４，ｉ_５，ｉ_６］^Ｔが入出力ＩＦ２６のＡ／Ｄボードを介して取り込まれ、また、関節角の現在値ｑが入出力ＩＦ２６のカウンタボードを介して力推定部５３に取り込まれるとともに、後述する近似逆運動学計算部５７からの関節角度誤差補償出力ｕ_ｑｅが力推定部５３に取り込まれる。力推定部５３は、オブザーバーとして機能し、以上の電流値ｉ、関節角の現在値ｑ、関節角度誤差補償出力ｕ_ｑｅより、ロボットアーム５に加わる外力により各関節部に発生するトルクτ_ｅｘｔ＝［τ_１ｅｘｔ、τ_２ｅｘｔ、τ_３ｅｘｔ、τ_４ｅｘｔ、τ_５ｅｘｔ、τ_６ｅｘｔ］^Ｔを算出する。そして、Ｆ_ｅｘｔ＝Ｊ_ｖ（ｑ）^−Ｔτ_ｅｘｔ−［０，０，ｍｇ］^Ｔによりロボットアーム５の手先における等価手先外力Ｆ_ｅｘｔに換算し出力する。ここで、Ｊ_ｖ（ｑ）は、

を満たすヤコビ行列である。ただし、ただし、ｖ＝［ｖ_ｘ、ｖ_ｙ、ｖ_ｚ、ω_ｘ、ω_ｙ、ω_ｚ］^Ｔであり、（ｖ_ｘ、ｖ_ｙ、ｖ_ｚ）は手先座標系４２でのロボットアーム５の手先の並進速度、（ω_ｘ、ω_ｙ、ω_ｚ）は手先座標系４２でのロボットアーム５の手先の角速度である。また、ｍは把持している物体３の重さであり、ｇは把持している物体３の重力加速度である。把持物体３の重さｍの値は、把持する前に人４がデータ入力ＩＦ６６を使用して入力したり、運搬状態データベース２１からインピーダンス設定部２３を介して入手したりすることができる。また、ロボットアーム５により実際に把持物体３の把持を行い、そのときの力推定部５３の等価手先外力Ｆ_ｅｘｔの推定結果より把持物体３の重さｍの値を算出する事も可能である。

インピーダンス計算部５１は、ロボットアーム５に機械インピーダンス設定値への前記ロボットアームの機械インピーダンスの値の制御を実現する機能を果たす部分であり、インピーダンス設定部２３で設定されたインピーダンスパラメータである慣性Ｍ、粘性Ｄ、剛性Ｋと、関節角の現在値ｑと、力推定部５３が推定した外力Ｆ_ｅｘｔより、ロボットアーム５に機械インピーダンス設定値への前記ロボットアーム５の機械インピーダンスの値の制御を実現するための手先位置及び姿勢目標補正出力ｒ_ｄΔを以下の式（６）により計算し、出力する。手先位置及び姿勢目標補正出力ｒ_ｄΔは、目標軌道生成部５５の出力する手先位置及び姿勢目標ベクトルｒ_ｄに加算され、手先位置及び姿勢補正目標ベクトルｒ_ｄｍが生成される。

ただし、

であり、sはラプラス演算子である。

５８はロボットアーム５からのそれぞれの関節軸のエンコーダ４４により計測された関節角の現在値ｑである関節角度ベクトルｑが入出力ＩＦ２６のカウンタボードを介して入力される順運動学計算部であり、ロボットアーム５の関節角度ベクトルｑから手先位置及び姿勢ベクトルｒへの変換の幾何科学的計算を行う。

５６は位置誤差補償部であり、ロボットアーム５において計測される関節角度ベクトルｑより順運動学計算部５８により計算される手先位置及び姿勢ベクトルｒと、手先位置及び姿勢補正目標ベクトルｒ_ｄｍとの誤差ｒ_ｅが入力され、位置誤差補償出力ｕ_ｒｅが近似逆運動学計算部５７に向けて出力される。

近似逆運動学計算部５７では、近似式ｕ_ｏｕｔ＝Ｊ_ｒ（ｑ）^−１ｕ_ｉｎにより、逆運動学の近似計算を行う。ただし、Ｊ_ｒ（ｑ）は、

の関係を満たすヤコビ行列、ｕ_ｉｎは近似逆運動学計算部５７への入力、ｕ_ｏｕｔは近似逆運動学計算部５７からの出力であり、入力ｕ_ｉｎを関節角度誤差ｑ_ｅとすれば、ｑ_ｅ＝Ｊ_ｒ（ｑ）^−１ｒ_ｅのように手先位置及び姿勢誤差ｒ_ｅから関節角度誤差ｑ_ｅへの変換式となる。したがって、位置誤差補償出力ｕ_ｒｅが近似逆運動学計算部５７に入力されると、その出力として、関節角度誤差ｑ_ｅを補償するための関節角度誤差補償出力ｕ_ｑｅが近似逆運動学計算部５７から出力される。

関節角度誤差補償出力ｕ_ｑｅは、入出力ＩＦ２６のＤ／Ａボードを介してモータドライバ２７に電圧指令値として与えられ、各モータ４３により各関節軸が正逆回転駆動されロボットアーム５が動作する。

以上のように構成されるインピーダンス制御部２４に関して、ロボットアーム５のインピーダンス制御動作の原理について説明する。

インピーダンス制御動作の基本は、位置誤差補償部５６による手先位置及び姿勢誤差ｒ_ｅのフィードバック制御（位置制御）であり、図５の点線で囲まれた部分が位置制御系５９になる。位置誤差補償部５６として、例えば、ＰＩＤ補償器を使用すれば、手先位置及び姿勢誤差ｒ_ｅが０に収束するように制御が働き、目標とするロボットアーム５のインピーダンス制御動作を実現することができる。

以上の原理に基づく制御プログラムの実際の動作ステップについて、図６のフローチャートに基づいて説明する。この制御プログラムはコンピュータに実行させることが可能なものである。

まず、関節部それぞれのエンコーダ４４により計測された関節角度データ（関節変数ベクトル又は関節角度ベクトルｑ）が制御装置２に取り込まれる(ステップＳ１)。

次いで、近似逆運動学計算部５７にて、ロボットアーム５の運動学計算に必要なヤコビ行列Ｊ_ｒ等の計算を行う (ステップＳ２)。

次いで、順運動学計算部５８にて、ロボットアーム５からの関節角度データ（関節角度ベクトルｑ）から、ロボットアーム５の現在の手先位置及び姿勢ベクトルｒを計算する（ステップＳ３）。

次いで、制御装置２のメモリ（図示せず）に予め記憶されていたロボットアーム５の動作プログラムに基づき、目標軌道計算部５５により、ロボットアーム５の手先位置及び姿勢目標ベクトルｒ_ｄを計算する（ステップＳ４）。

次いで、力推定部５３は、モータ４３の駆動電流値ｉと、関節角度データ（関節角度ベクトルｑ）と、関節角度誤差補償出力ｕ_ｑｅから、ロボットアーム５の手先における等価手先外力Ｆ_ｅｘｔを計算する（ステップＳ５）。

インピーダンス計算部５１では、インピーダンス設定部２３において設定された機械インピーダンスパラメータの慣性Ｍ、粘性Ｄ、剛性Ｋと、関節角度データ（関節角度ベクトルｑ）と、力推定部５３により計算されたロボットアーム５に加わる等価手先外力Ｆ_ｅｘｔから、手先位置及び姿勢目標補正出力ｒ_ｄΔが、計算される（ステップＳ６）。その後、ステップＳ７に進む。

次いで、位置誤差補償部５６では、手先位置及び姿勢目標ベクトルｒ_ｄと手先位置及び姿勢目標補正出力ｒ_ｄΔの和である手先位置及び姿勢補正目標ベクトルｒ_ｄｍと、現在の手先位置及び姿勢ベクトルｒとの差である手先位置及び姿勢の誤差ｒ_ｅが計算される（ステップＳ７）。位置誤差補償部５６の具体例としてはＰＩＤ補償器が考えられる。定数の対角行列である比例、微分、積分の３つのゲインを適切に調整することにより、位置誤差が０に収束するように制御が働く。

次いで、近似逆運動学計算部５７では、ステップＳ２で計算したヤコビ行列Ｊ_ｒの逆行列を近似逆運動学計算部５７で乗算することにより、位置誤差補償出力ｕ_ｒｅを、手先位置及び姿勢の誤差に関する値から関節角度の誤差に関する値である関節角度誤差補償出力ｕ_ｑｅに、近似逆運動学計算部５７により変換する（ステップＳ８）。

次いで、関節角度誤差補償出力ｕ_ｑｅが、近似逆運動学計算部５７から入出力ＩＦ２６のＤ／Ａボードを通じ、モータドライバ２７に与えられ、それぞれのモータ４３を流れる電流量を変化させることによりロボットアーム５のそれぞれの関節軸の回転運動が発生する（ステップＳ９）。

以上のステップＳ１〜ステップ９が制御の計算ループとして繰り返し実行されることにより、ロボットアーム５の動作の制御、すなわち、ロボットアーム５の機械インピーダンスの値を前記適切に設定された設定値に制御する動作を実現することができる。

次に、本発明の第１実施形態における制御装置２の全体的な動作について、ボタンなどのデータ入力ＩＦ６６を通じて、人４からの物体運搬開始の指令を制御装置２が受けた後、人４がロボットアーム５を操作して物体４を把持しながら運搬する作業を、１つの具体的な例として、図１４のフローチャートに基づいて説明する。

まず、ステップ３０では、ロボットアーム５のハンド３０で物体３を把持するための目標軌道を目標軌道生成部５５が生成し、図６に示すステップＳ８を通る制御フローによりロボットアーム５の手先位置及び姿勢の制御が実行されるとともに、制御装置２によるハンド駆動用モータ４３が駆動制御されることにより、ハンド３０を開いた状態で物体３に近づけて、物体３を把持可能な位置にハンド３０を位置させ、ハンド３０を閉じて物体３を把持することにより、物体３の把持動作を実現することができる。なお、前記目標軌道を生成するときに必要な、把持する物体３の位置情報は、図示しない環境マップデータベースに予め蓄積されているか、又は、画像撮像装置２８と画像認識部６８とを利用して取得することができる。これにより、ロボットアーム５が固定の場合には、ロボットアーム５の固定された位置の情報と、前記把持する物体３の位置情報とから、物体３を把持するための目標軌道を目標軌道生成部５５で生成することができる。また、ロボットアーム５が、例えば、台部３４が固定されたレール８の可動部が固定部に対して移動したり、又は、台部３４に設けられた車輪で固定レールに沿って走行したりする構造を有する移動装置５Ａなどにより移動する場合には、基準位置に対するロボットアーム５の現在位置情報を、例えば、画像撮像装置２８と画像認識部６８とを利用して適宜取得しておき、取得された現在位置情報と、前記把持する物体３の位置情報とから、物体３を把持するための目標軌道を目標軌道生成部５５で生成することができる。なお、物体３の位置情報は、物体にＲＦタグなどを装備して抽出することも可能である。移動装置５Ａによりロボットアーム５が移動するときの移動制御に関して、ロボットアーム５の手先座標ｒは、前記したように、絶対座標系４１から見た手先座標系４２のベクトルとして表す。移動装置５Ａとして、例えば、ロボットアーム５が固定されたレール８が移動することで、レール８が移動する度に絶対座標系４１の座標が平行移動することになる。ただし、手先位置は、絶対座標系４１からの相対位置であるため、レール８が移動しても変化はしない。

なお、前記環境マップデータベースは、ロボットアーム５の周辺の環境に依存する壁又は家具等の配置情報の地図を記憶したものであり、ロボットアーム５による物体運搬時の障害物の有無などを予め取得して、その障害物を避けてロボットアーム５を移動させるなどの回避動作を行なわせるときに使用することができる。

次いで、ステップＳ３１では、物体３に配設されたＲＦタグ４６の情報を、ハンド３０に配設されたＲＦタグ受信部４５で読み取り、ＲＦタグ受信部４５で物体３のＩＤ番号などのＩＤ情報が特定される。

次いで、ＲＦタグ受信部４５で読み取ったＩＤ番号などのＩＤ情報は運搬状態情報収集部２５を介して運搬状態データベース２１に入力され、入力されたＩＤ情報より、運搬状態データベース２１において、物体３の重量、寸法等の特性データが読み出され、読み出された特性データが運搬状態データベース２１からインピーダンス設定部２３へと転送される。

次いで、ステップＳ３２では、ロボットアーム５を操作している人４の身体特性情報と姿勢情報と体調情報を運搬状態情報収集部２５で検出し、計測し、人４を識別するＩＤ番号とともに運搬状態データベース２１へ出力する。さらにステップＳ２７の危険度算出フローにより危険度合いを危険度合い算出部２２で算出して運搬状態データベース２１に記憶するとともに、インピーダンス設定部２３へと転送される。人４の識別は、人４にＲＦタグを装備して、識別番号をＲＦタグ受信部４５で抽出しても良いし、人４が作業前にＩＤ番号をデータ入力ＩＦ６６で入力しても良い。

次いで、ステップＳ３３では、インピーダンス設定部２３において、運搬状態データベース２１より転送された物体情報及び危険度合いを基に、機械インピーダンス設定値が前記式（３）〜式（５）により計算される。

ステップＳ３４では、インピーダンス制御部２３により、前記ロボットアーム５の機械インピーダンスの値が、インピーダンス設定部２３において計算された機械インピーダンス設定値となるように前記ロボットアーム５の機械インピーダンスの値を制御するインピーダンス制御動作が行われ（インピーダンス制御部２４での動作）、人４がロボットアーム５を操作している間はインピーダンス制御動作が継続される。

ステップＳ３５では、物体３の運搬が完了してボタンなどで構成されるデータ入力ＩＦ６６が運搬完了信号を受け取ると、制御装置２の制御によりロボットアーム５のハンド３０が開き、物体３が把持状態から開放される。

次いで、ステップＳ３６では、ボタンなどで構成されるデータ入力ＩＦ６６が動作完了告知信号を受け取ると、そのボタンからの入力が、運搬状態データベース２１と危険度合い算出部２２とインピーダンス設定部２３とを通じてインピーダンス制御部２４に入力され、インピーダンス制御部２４の目標軌道生成部５５より動作完了告知信号がインピーダンス計算部５１へと出力され、設定されていた機械インピーダンス設定値がインピーダンス計算部５１によりクリアされる。

以上の動作ステップＳ３０〜ステップＳ３６により、人４の作業姿勢又は体調、物体３の特性により、インピーダンスパラメータをインピーダンス設定部２３で設定し、インピーダンス制御部２４での制御により、そのパラメータに応じて、ロボットアーム５による物体３の運搬作業が実現する。

以上のように、運搬状態情報収集部２５、運搬状態データベース２１、インピーダンス設定部２３、危険度合い算出部２２、インピーダンス制御部２４を備えることにより、ロボットアーム５を人４が操作する場合に、運搬状態情報収集部２５により収集した人４の姿勢又は体調、物体３の特性の情報に応じて、剛性の高いインピーダンス制御の状態から、速やかに剛性の低いインピーダンス制御の状態にロボットアーム５が移行し、安全性を確保できる。言い換えれば、十分に柔軟性を発揮できる状態にロボットアーム５が移行し、危険な状態では、ロボットアーム５が柔軟に動くことにより安全性が発揮できるようになる。具体的には、図１０又は図１１のように人４の姿勢が悪い状態又は通常より血圧又は心拍数が高い状態、又は、人４の手が震えている状態で物体３を運搬している場合には、人４の転倒又は誤操作の危険性がある。さらに、人４の姿勢が良い状態、通常の血圧又は心拍数の状態、又は、人４の手が震えていない状態で物体３を運搬していても、そのような場合から、図１０又は図１１のように人４の姿勢が悪い状態又は通常より血圧又は心拍数が高い状態、又は、人４の手が震えている状態で物体３を運搬している場合に変わったときにも、同様に、人４の転倒又は誤操作の危険性がある。そのような場合又はそのようなときには、当該状態の情報を運搬状態情報収集部２５で収集し、収集した情報及び運搬状態データベース２１に記憶された情報に基づき危険度合い算出部２２で危険度合いを「レベル５」と設定し、ロボットアーム５の機械インピーダンス設定値を危険度合い「レベル５」に比例するように剛性Ｋをインピーダンス設定部２３により高く設定することで、ロボットアーム５の手先の姿勢は維持されるように制御されるので、人４が転倒又は誤操作しても把持物体３を安全に搬送することができる。また、前記状態から、人４の姿勢が良い状態になったり、通常の血圧又は心拍数の状態になったり、又は、人４の手がさほど震えていない状態になって、物体３を運搬するようになった場合には、当該状態の情報を運搬状態情報収集部２５で収集し、収集した情報及び運搬状態データベース２１に記憶された情報に基づき危険度合い算出部２２で危険度合いを「レベル５」から「レベル４」又はそれ以下のレベルに設定し、ロボットアーム５の機械インピーダンス設定値を危険度合い「レベル４」又はそれ以下のレベルに比例するように剛性Ｋをインピーダンス設定部２３により低く設定して、より柔軟にロボットアーム５を操作することが可能になる。

また、運搬状態情報収集部２５で収集した情報又は運搬状態データベース２１に記憶された情報に基づき、人４の姿勢、体調情報に加えて、物体３の物体情報を考慮することで、把持物体３の物体特性に応じたインピーダンス制御が可能である。例えば、物体３の重量が軽い場合には、悪い姿勢でもそれほど危険ではないため、危険度合い算出部２２で危険度を低く算出して、インピーダンス設定部２３で式（５）を使用して、低い危険度に対応するようにロボットアーム５の機械インピーダンス設定値を低く設定して、ロボットアーム５のばね性が弱くなり抵抗が小さくなり、人４の姿勢が悪い姿勢状態でも、ロボットアーム５を柔軟に操作することができる。逆に、重い物体３を運搬している場合には、危険度合い算出部２２で危険度を高く算出して、インピーダンス設定部２３で式（５）並びに図２１Ａ及び図２１Ｂを使用して、高い危険度に対応するようにロボットアーム５の機械インピーダンス設定値を高く設定して、ロボットアーム５のばね性が強くなり抵抗が大きくなり、必要以上にロボットアーム５が動くことを防ぐことができるため、物体３の落下による危険性を低減することができる。なお、図２１Ａは、物体３の重量が軽い場合に危険度を低く算出するために使用する例を表形式で示す図であり、図２１Ｂは、物体３の重量が重い場合に危険度を高く算出するために使用する例を表形式で示す図である。

以上のように、本発明の第１実施形態にかかる制御装置２によれば、人４の姿勢又は体調が悪い場合又は物体３の特性に応じて、ロボットアーム５が適切に制御することで、物体３を落下させたり他の人間又は他の物体に接触し人に負担をかけることのない、安全なロボット制御を実現できる制御装置が提供される。

（第２実施形態）
本発明の第２実施形態における、ロボットアームの制御装置２Ａの基本的な構成は、第１実施形態の場合と同様であるので、共通部分の説明は省略し、主として、異なる部分について、以下、詳細に説明する。

図１５は運搬状態データベース２１の把持規則表を説明する図である。運搬状態データベース２１は、図８の物体３の物体情報、又は、図９の人４の姿勢、体調などを示す情報に加え、図１５に示す、物体３の位置及び姿勢の拘束条件情報が記された把持規則表７１を有するようにしてもよい。把持規則表７１には、位置維持、姿勢維持、高さ維持の項目があり、それぞれの項目に対し、１又は０の数値が予め記録される。例えば、図１５の第１行目の把持規則は、位置維持は０、姿勢維持は１、高さ維持は０である。図１５の第２行目の把持規則は、位置維持は１、姿勢維持は１、高さ維持は０である。図１５の第３行目の把持規則は、位置維持は０、姿勢維持は１、高さ維持は１である。

図２０は、第２実施形態にかかるロボットアームの制御装置２Ａを備えたロボットシステム１を構成する制御装置２Ａと制御対象であるロボットアーム５の詳細構成を示す図である。

切り替え部７４は、運搬状態データベース２１とインピーダンス設定部２３との間に配置され、把持規則表７１に基づいて規則を切り替える。具体的には把持規則表７１は、姿勢維持の項目が１の場合、物体３の姿勢を動かさずに固定するという姿勢の拘束条件の情報があることを示しており、切り替え部７４は、ロボットアーム５のハンド３０の手先での回転（φ、θ、ψ）方向の機械インピーダンス設定値がインピーダンス設定部２３により大きく設定し、手先すなわちハンド３０の姿勢が変動しにくいように制御されるようにインピーダンス設定部２３に指令を出す。

例えば、図１０に示すように、人４の姿勢が悪い状態でロボットアーム５を操作している場合、人４の転倒などにより誤操作の危険性があるため、手先であるハンド３０の姿勢を維持し、物体３を水平を保つために、把持規則表７１の姿勢維持の項目が１に設定される。

把持規則表７１の項目の設定は、運搬状態検出部６７の検出結果又は危険度合い算出部２２に基づいて切り替え部７４で行われる。例えば、人４の姿勢が悪い状態で物体３を運搬している場合には、物体３が傾いて、物体３の中身が落下することを防ぐために、危険度合いが「レベル５」と危険度合い算出部２２で算出された場合には、危険度合い算出部２２からの情報に基づき切り替え部７４の把持規則表７１の姿勢維持の項目が１に切り替え部７４で設定される。

また、位置維持の項目が１の場合（図１５の第２行目の把持規則の場合）、切り替え部７４は、ロボットアーム５の手先であるハンド３０での並進（ｘ、ｙ、ｚ）方向の機械インピーダンス設定値がインピーダンス設定部２３により大きく設定され、手先であるハンド３０の位置が変動しにくいように制御されるようにインピーダンス設定部２３に指令を出す。例えば、人４の体調が通常より悪い状態で、ロボットアーム５の誤操作の危険性が高いため危険度合い算出部２２で危険度合いが高く設定される場合には、危険度合い算出部２２からの情報に基づき切り替え部７４の把持規則表７１の位置維持の項目を１に切り替え部７４で設定する。

また、高さ維持の項目が１の場合（図１５の第３行目の把持規則の場合）、ロボットアーム５の手先であるハンド３０でのｚ方向の機械インピーダンス設定値がインピーダンス設定部２３により大きく設定され、手先であるハンド３０の位置する高さが維持される。

例えば、図１１に示すように、運搬状態情報収集部２５で収集した情報に基づき、人４が足元の障害物７２を避けるために、胸骨上縁高と手先位置の差から算出された情報を基に自分の胸より高い位置でロボットアーム５を操作していると切り替え部７４で判断される場合には、人４が誤って人４の手先を下げて操作して足元の障害物７２との接触を避けるために、切り替え部７４により高さ維持の項目を１と設定しておく。すなわち、運搬状態情報収集部２５により胸骨上縁高と手先位置の情報を収集し、運搬状態データベース２１に記憶しておく一方、切り替え部７４が、運搬状態データベース２１の胸骨上縁高と手先位置の情報を入力して、人４の胸より高い位置で操作していると判断した場合には、高さ維持の項目を１と設定する。この場合、切り替え部７４は、ロボットアーム５の手先であるハンド３０での−ｚ方向、すなわち、鉛直方向下向きの機械インピーダンス設定値がインピーダンス設定部２３により大きく設定され、手先であるハンド３０の位置が下がりにくいように制御されるようにインピーダンス設定部２３に指令を出す。

次に、姿勢維持の場合（図１５の第３行目の把持規則の場合）を例に取り、機械インピーダンス設定値に、前記ロボットアーム５の機械インピーダンスの値を制御する実現方法について説明する。

手先位置及び姿勢目標補正出力ｒ_ｄΔは、インピーダンス制御部２４のインピーダンス計算部５１において、以下の式（１０）により計算される。

ただし、

であり、（α_ｘ、α_ｙ、α_ｚ、α_φ、α_θ、α_ψ）はインピーダンス制御係数である。

人４がロボットアーム５を操作している場合には、インピーダンス制御係数の一部の成分がインピーダンス計算部５１により変更される。

例えば、人４の姿勢が悪い状態で物体３を運搬している場合（例えば、図１９Ａ又は図１９Ｂにより危険度を算出して、例えば、危険度が４以上の場合には、切り替え部７４で姿勢が悪い状態で物体３を運搬していると判断する場合）には、切り替え部７４の把持規則表７１を参照して把持規則表７１の姿勢維持の項目が１である場合、インピーダンス設定部２３により、位置に対応する成分（α_ｘ、α_ｙ、α_ｚ）は１に切り換えられ、姿勢に対応する成分（α_φ、α_θ、α_ψ）は０が維持される。これにより、手先の位置（ｘ、ｙ、ｚ）に関しては剛性Ｋとなるようにインピーダンス制御部２４により制御され、手先の姿勢（φ、θ、ψ）は位置制御がインピーダンス制御部２４により維持される。したがって、例えば、慣性Ｍ＝０、Ｄ＝０となるようにし、剛性Ｋとして十分な柔軟性を発揮できる設定値に機械インピーダンスをインピーダンス設定部２３により設定しておけば、人４の姿勢が悪い場合には、手先であるハンド３０の位置が柔軟に動くことにより安全性が発揮され、一方、手先であるハンド３０の姿勢は維持されるので、例えば、水が入った鍋を運搬している場合には、人４が誤って鍋を傾けようとした場合でも鍋は水平に維持され、鍋の中の水を落下させることはない。

このように、インピーダンス制御係数により、前記ロボットアーム５の機械インピーダンスの値を、手先であるハンド３０の方向別に機械インピーダンス設定値に制御できるようにすることで、人４に対する安全性を確保しつつ、物体３に対する安全性を同時に満たすことができる制御が可能となる。

なお、本第２実施形態では、把持規則表７１を図１５のとおりとしたが、これに限られるわけではなく、位置維持成分、姿勢維持成分、さらに、±の方向ごとに機械インピーダンス設定値の切り換えの動作の仕方を指定する形式でも同様の効果が発揮できるとともに、さらに細かく、機械インピーダンス設定値の切り換えの動作を指定することができる。

（第３実施形態）
本発明の第３実施形態における、ロボットアームの制御装置の基本的な構成は、第１実施形態及び第２実施形態の場合と同様であるので、共通部分の説明は省略し、主として異なる部分について、以下、詳細に説明する。

図４はロボットアーム５と人４との相対位置関係を示す図である。

図７において、６８は画像認識部であり、カメラなどの画像撮像装置２８の画像データより画像認識を行い、ロボットアーム５の台部３４の位置及び人４の位置及びロボットアーム５の手先位置をそれぞれ抽出し、運搬状態データベース２１に出力する。危険度合い算出部２２は、運搬状態データベース２１の人４の位置情報とロボットアーム５の台部３４の位置との相対位置１７及び人４の位置情報とロボットアーム５の手先位置との相対位置１６を算出し、相対位置関係に応じて危険度合いを算出する。具体的には、例えば、ロボットアーム５の台部３４の位置若しくはロボットアーム５の手先位置から人４の位置がロボットアーム５に接近している場合には「レベル５」とし、ロボットアーム５から人４の位置が離れている場合には「レベル１」とする。第１実施形態と同様に前記式（３）〜式（５）に基づき、インピーダンスパラメータを計算し、インピーダンス制御部２４へ出力する。すなわち、危険度合いに反比例するように剛性Ｋをインピーダンス設定部２３により設定すれば、人４がロボットアーム５に接近している時は、剛性が低くなるため、ロボットアーム５は柔らかく動作して、人４との衝突による危険性を低減することができる。

以上のように、人４がロボットアーム５に接近度合いに応じて、機械インピーダンスを設定することで、人４がロボットアーム５に衝突した際の危険性を低減し、安全なロボット制御を実現する制御装置が提供できる。

なお、前記第１実施形態では、ロボットアームの制御装置では、位置誤差補償部５６のゲインを調整することにより、手先の方向別に擬似的に機械インピーダンス設定値に前記ロボットアーム５の機械インピーダンスの値を制御することを実現しても良い。

なお、前記第１実施形態では、物理特性情報を把持物体の重量情報、寸法情報、硬度情報としたが、これらに限られるわけではなく、温度など、その他の物理特性でもよい。

一例として、熱湯が入った鍋を把持しながら運搬する場合には危険度を高くする一方、水が入った鍋を把持しながら運搬する場合には危険度を低くすることができるようにしてもよい。具体的には、例えば、ロボットアーム５のハンド付近に赤外線センサー（図示せず）を配設し、ハンド３０で把持する物体、例えば、鍋自体又は鍋の中の液体の温度を前記赤外線センサーで検知して、検知した温度を運搬状態情報収集部２５から運搬状態データベース２１に記憶する。危険度合い算出部２２では、運搬状態データベース２１の物体（例えば鍋自体又は鍋の中の液体）の温度を基に、運搬状態データベース２１に記憶した又は危険度合い算出部２２に有する、温度と危険度との関係情報（図２２参照）に従って、危険度のレベルを危険度合い算出部２２で算出する。すなわち、熱湯が入った鍋を把持しながら運搬する場合には危険度のレベルを高くする一方、水が入った鍋を把持しながら運搬する場合には危険度のレベルを低くするように危険度合い算出部２２で算出する。その後、インピーダンス設定部２３において、前述の式（３）〜（５）の代わりに、以下の式（３ａ）〜（５ａ）を使用して、機械インピーダンス設定値の各パラメータを設定すればよい。

なお、ＫＭｔ、ＫＤｔ、ＫＫｔはゲインであり、それぞれある定数値である。

なお、前記第１実施形態では、姿勢情報を肘関節角度１１と人４の手先位置としたが、これらに限られるわけではなく、膝関節角度などなど、その他の姿勢情報でもよい。例えば、通常の場合は、手先を使って物体を運搬するので、姿勢情報の１つとして肘の関節角度を使用しているが、例えば、手先ではなく足で物体を運搬した場合には、足の膝関節角度などを姿勢情報として使用することができる。また、肩に乗せて物体を運搬した場合には、首と肩の角度などを姿勢情報として使用することができる。

なお、前記種々の実施形態において、危険度合い算出部２２により、前記協働運搬情報データベース２１の前記協働運搬情報に基づき、前記人４の物体運搬時の危険度合いを算出するとき、前記協働運搬情報（作業姿勢情報、体調情報、物体特性情報、
ロボットアーム５と人４との相対位置などの情報）が数値で表現される場合、予め決められた危険度判定用閾値に対して協働運搬作業における危険な範囲又は異常な範囲側に前記協働運搬情報が属するときには危険度合いを高く算出する一方、前記閾値に対して協働運搬作業における危険ではない範囲又は正常な範囲側に前記協働運搬情報が属するときには危険度合いを低く算出するようにすればよい。

また、前記種々の実施形態において、インピーダンス設定部２３は、前記危険度合い算出部２２で算出した前記危険度合いと、前記運搬状態データベース２１の前記物理特性情報若しくは属性情報の少なくとも１つの情報に基づいて前記ロボットアーム５の機械インピーダンス設定値を設定するとき、当該１つの情報が数値で表現される場合、予め決められた危険度判定用閾値に対して協働運搬作業における危険な範囲又は異常な範囲側に前記協働運搬情報が属するときには危険度合いを高く算出する一方、前記閾値に対して協働運搬作業における危険ではない範囲又は正常な範囲側に前記協働運搬情報が属するときには危険度合いを低く算出するようにすればよい。

なお、前記種々の実施形態ではロボットアームを例に説明したが、本発明は、アームに限らず、車輪により動く移動ロボット、又は、２足歩行ロボット、又は、多足歩行ロボットなどにも適用することができ、移動ロボットなどと人間との接触に関して同様の効果を発揮する。

なお、前記様々な実施形態のうちの任意の実施形態を適宜組み合わせることにより、それぞれの有する効果を奏するようにすることができる。

本発明は、家庭用ロボットなど人と接する可能性があるロボットのロボットアームの動作の制御を行なうロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボットアームの制御装置を有するロボット、及びロボットアームの制御プログラム、集積電子回路として有用である。また、家庭用ロボットに限らず、産業用ロボット、又は、生産設備等における可動機構のロボットアームの制御装置及び制御方法、ロボットアームの制御装置を有するロボット、及びロボットアームの制御プログラム、集積電子回路としても適用が可能である。

本発明は、添付図面を参照しながら好ましい実施形態に関連して充分に記載されているが、この技術の熟練した人々にとっては種々の変形又は修正は明白である。そのような変形又は修正は、添付した請求の範囲による本発明の範囲から外れない限りにおいて、その中に含まれると理解されるべきである。

本発明のこれらと他の目的と特徴は、添付された図面についての好ましい実施形態に関連した次の記述から明らかになる。
図１は、本発明の第１実施形態におけるロボット制御装置の構成の概要を示す図である。図２は、本発明の第１実施形態におけるロボットシステムを構成する制御装置と制御対象であるロボットアームの詳細構成を示す図である。図３は、本発明の第１実施形態におけるロボット制御装置の操作状態を示す図である。図４は、本発明の第１実施形態におけるロボット制御装置の操作状態を示す図である。図５は、本発明の第１実施形態における制御装置のインピーダンス制御部の構成を示すブロック図である。図６は、本発明の第１実施形態における制御装置のインピーダンス制御部の動作ステップを表すフローチャートである。図７は、本発明の第１実施形態における制御装置の運搬状態情報収集部の構成を示すブロック図である。図８は、本発明の第１実施形態における運搬状態データベースの物体特性の一覧表を説明する図である。図９は、本発明の第１実施形態における運搬状態データベースの作業状態の一覧表を説明する図である。図１０は、本発明の第１実施形態におけるロボット制御装置の操作状態を示す図である。図１１は、本発明の第１実施形態におけるロボット制御装置の操作状態を示す図である。図１２は、本発明の第１実施形態における人の重心座標と支持基点面との関係を示す図である。図１３は、本発明の第１実施形態における制御装置の運搬状態情報収集部と運搬状態データベースと危険度合い算出部、インピーダンス設定部の動作ステップを表すフローチャートである。図１４は、本発明の第１実施形態における制御装置の全体的な動作ステップを表すフローチャートである。図１５は、本発明の第２実施形態における制御装置の運搬状態データベースの把持規則表を説明する図である。図１６は、本発明の第１実施形態における重心計測部を説明するための床面に配置された荷重センサーのｘｙ座標を使用した説明図である。図１７は、本発明の第１実施形態における体調計測部の周波数の閾値を示す図である。図１８は、本発明の第１実施形態における体調計測部の周波数の段階を示す図である。図１９Ａは、本発明の第１実施形態における判断データベースの具体例を示す図である。図１９Ｂは、本発明の第１実施形態における判断データベースの具体例を示す図である。図２０は、本発明の第２実施形態におけるロボットシステムを構成する制御装置と制御対象であるロボットアームの詳細構成を示す図である。図２１Ａは、本発明の第１実施形態において、物体の重量が軽い場合に危険度を低く算出するために使用する例を表形式で示す図である。図２１Ｂは、本発明の第１実施形態において、物体の重量が重い場合に危険度を高く算出するために使用する例を表形式で示す図である。図２２は、本発明の変形例において、温度と危険度との関係を示す図である。

Claims

ロボットアームの制御装置であって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報を取得する作業姿勢情報取得手段と、
前記作業姿勢情報取得手段で取得された前記作業姿勢情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高めるように制御する剛性制御手段と、
前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を大きくするように設定するインピーダンス設定手段とを有し、
前記剛性制御手段は、前記インピーダンス設定手段の設定した前記機械インピーダンス設定値に、前記ロボットアームの機械インピーダンスの値を制御するとともに、
前記インピーダンス設定手段は、前記物体運搬時の前記危険度合いに基づき、前記ロボットアームの手先の並進方向及び回転方向の６次元の方向の機械インピーダンス設定値を個別に設定するとともに、前記物体運搬時の前記危険度合いに基づき、前記手先の前記並進方向の剛性よりも前記回転方向の剛性を高くすることで、前記ロボットアームが運搬している前記物体を水平に保つように前記機械インピーダンス設定値をそれぞれ設定するロボットアームの制御装置。
ロボットアームの制御装置であって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報を取得する作業姿勢情報取得手段と、
前記作業姿勢情報取得手段で取得された前記作業姿勢情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高めるように制御する剛性制御手段とを有するとともに、
前記作業姿勢情報は、前記ロボットアームと協働する前記人の協働している側の肘関節角度の情報を有し、前記危険度合い算出手段は、前記物体運搬時の前記肘関節角度が大きいほど前記危険度合いを大きく算出し、前記肘関節角度が小さいほど前記危険度合いを小さく算出するロボットアームの制御装置。
ロボットアームの制御装置であって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報を取得する作業姿勢情報取得手段と、
前記作業姿勢情報取得手段で取得された前記作業姿勢情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高めるように制御する剛性制御手段とを有するとともに、
前記作業姿勢情報は、前記ロボットアームと協働する前記人の協働している側の手先位置の情報と前記人の胸骨から床面までの高さである胸骨上縁高の情報を有し、
前記危険度合い算出手段は、前記手先位置の高さが前記胸骨上縁高の高さより大きいほど前記危険度合いを大きく算出し、前記手先位置の高さが前記胸骨上縁高の高さより小さいほど前記危険度合いを小さく算出するロボットアームの制御装置。
ロボットアームの制御装置であって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報を取得する作業姿勢情報取得手段と、
前記作業姿勢情報取得手段で取得された前記作業姿勢情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高めるように制御する剛性制御手段とを有するとともに、
前記作業姿勢情報は、前記ロボットアームと協働する前記人の重心座標の情報と前記人の床面での支持面である支持基底面の情報を有し、前記危険度合い算出手段は、前記人の重心座標が前記人の支持基底面の範囲内にあるかどうかを判定し、範囲外にある場合は前記人の重心座標が前記支持基底面からの距離が大きいほど前記危険度合いを大きく算出するロボットアームの制御装置。
ロボットアームの制御装置であって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報を取得する作業姿勢情報取得手段と、
前記作業姿勢情報取得手段で取得された前記作業姿勢情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高めるように制御する剛性制御手段とを有するとともに、
前記作業姿勢情報は前記ロボットアームと協働する前記人の利き手の情報を有し、前記危険度合い算出手段は、前記人の利き手で前記ロボットアームを操作しているかどうかを判定し、前記人が前記利き手で操作している場合の前記危険度合いを、前記人が前記利き手で操作していない場合の前記危険度合いよりも小さく算出するロボットアームの制御装置。
ロボットアームの制御装置であって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報を取得する作業姿勢情報取得手段と、
前記作業姿勢情報取得手段で取得された前記作業姿勢情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高めるように制御する剛性制御手段とを備えるとともに、
前記人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の体調に関する情報である体調情報を取得する体調情報取得手段をさらに備え、
前記危険度合い算出手段は、前記作業姿勢情報と前記体調情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出するとともに、
前記作業姿勢情報取得手段は、前記ロボットアームが運搬している前記物体の物体特性に関する物体特性情報を取得し、
前記インピーダンス設定手段は、前記物体運搬時の前記危険度合いと前記物体特性情報に基づき前記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定するとともに、前記危険度合いと前記物体特性情報に基づき、前記ロボットアームの前記手先の前記並進方向の剛性よりも前記回転方向の剛性を高くすることで、前記ロボットアームが運搬している前記物体を水平に保つように前記機械インピーダンス設定値をそれぞれ設定するロボットアームの制御装置。
ロボットアームの制御装置であって、
人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の作業姿勢に関する作業姿勢情報を取得する作業姿勢情報取得手段と、
前記作業姿勢情報取得手段で取得された前記作業姿勢情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出する危険度合い算出手段と、
前記危険度合い算出手段により算出された前記危険度合いが大きい程、前記ロボットアームの剛性を高めるように制御する剛性制御手段とを備えるとともに、
前記人と前記ロボットアームとが協働して物体を運搬するときの前記ロボットアームと協働する前記人の体調に関する情報である体調情報を取得する体調情報取得手段をさらに備え、
前記危険度合い算出手段は、前記作業姿勢情報と前記体調情報に基づき、前記人の物体運搬時の危険度合いを算出するとともに、
前記作業姿勢情報取得手段は、前記ロボットアームが運搬している前記物体の物体特性に関する物体特性情報を取得し、
前記インピーダンス設定手段は、前記物体運搬時の前記危険度合いと前記物体特性情報に基づき前記ロボットアームの機械インピーダンス設定値を設定するとともに、
前記物体特性情報は、前記ロボットアームが運搬している前記物体の物理特性情報若しくは前記物体の属性情報の少なくとも１つの情報を有するとともに、前記ロボットアームが運搬している前記物体の物理特性情報として、前記ロボットアームが運搬している前記物体の重量情報と、前記物体の寸法情報と、前記物体の硬度情報と、前記物体の位置及び姿勢の拘束条件情報とのうちの少なくとも１つの情報を有し、前記物体の属性情報として、前記ロボットアームが運搬している前記物体の鋭利度情報と、前記ロボットアームが運搬している前記物体の重要度情報とのうちの少なくとも１つの情報を有するロボットアームの制御装置。