现有的机器人系统构成如下装置：使用手部的接触传感器、位置传感器、力传感器、偏移传感器修正手部驱动输出信号，进而通过各传感器的输出判断出是否实现了夹持物体，从而能实现准确地夹持(例如，参照专利文献1)。
另外，为了掌握夹持物体的位置而使用来自多个摄像机的图像信息模拟夹持该物体时手部的姿势·位置，基于某个指标评价夹持物体与手部的相对关系，根据评价的结果在所有的关系中选择最佳的手部姿势·位置(例如，参照专利文献2)。
图19是适用表示现有技术的专利文献1的夹持方法的机器人的整体构成图。
在图19中，101是机器手，102是传感器信号处理部，103是控制计算机，104是驱动部，105是力传感器，106是位置传感器，107是接触传感器，108是偏移传感器。
以下，用图19说明适用专利文献1的夹持方法的机器人的整体构成。
传感器信号处理部102将来自机器手101所具备的4种传感器即力传感器105、位置传感器106、接触传感器107、偏移传感器108的信号转换为控制计算机103可处理的信号，将其发送给控制计算机103。控制计算机103接收来自传感器信号处理部102的与对象物夹持状态相关的信号，修正用于控制与机器手101的物体夹持相关的运动的信号。驱动部104将来自控制计算机103的控制信号转换为可驱动机器手101的电力，向机器手101的驱动部104即驱动机构及马达输送，进而向4种传感器即力传感器105、位置传感器106、接触传感器107、偏移传感器108供给电力。力传感器105至少具备2个，测量夹持时受到的夹持对象物的反作用力。位置传感器106测量夹持对象物的夹持间隔。接触传感器107至少具备2个，判定与夹持对象物的接触状态。偏移传感器108检测夹持对象物的偏移。
图20是表示现有技术的专利文献1中的机器人系统的控制框图。
在图20中，109是目标变形率设定，110是反作用力目标值设定，111是变形率判断，112是反作用力判断，A是反作用力目标值，B是目标变形率，C是接触状况，D是手部位置，E是反作用力。另外，与图19相同的说明符号表示与图19相同的构成元件，省略其说明。
以下，用图20说明专利文献1中的机器人系统的动作。
通过将来自传感器信号处理部102的信号反馈给控制计算机103，判断是否准确地进行了夹持，在通过接触传感器107、偏移传感器108检测出夹持对象物的偏移时，再次进行目标变形率设定109或反作用力目标值设定110，再次执行位置控制及力控制。
图21是说明表示现有技术的专利文献2中的机器人系统的动作的流程图。
首先，关于图21的流程图中使用的术语进行说明。
所谓“总和S”，是关于将机器人及各部件的模型投影为摄像机的图像时机器人手部的模型中的棱线，求出未被机器人的手部以外的部分的模型及各部件的模型中的各个面遮蔽看得见的部分，将该部分的长度换算为3维空间中的长度的值的总和。
另外，所谓“评价值P”，在将机器人手部模型的所有的棱线的长度换算为3维空间中的长度的值的总和为M时，以P＝S/M表示。
接着，用图21逐步说明现有技术即专利文献2所示的机器人系统中的处理步骤。
在步骤ST100中，根据通过摄像机拍摄的图像，对于将机器人及各部件投影为图像的情况进行模拟。接着，在步骤ST200中，计算出总和S求出评价值P。其后，在步骤ST300中，对于所有的夹持位置及/或姿势确认是否进行了步骤ST200；在步骤ST400中，比较各个夹持位置及/或姿势的评价值P。并且，在步骤ST500中，选择评价值P为最大值的夹持位置及/或姿势。
这样，在现有技术的机器人系统中，采用传感器或摄像机中的一个信息对物体进行了夹持。
专利文献1：日本实开平5-31887号公报(第2页，图1、图3)
专利文献2：日本特开平5-150835号公报(第2-4页，图1)

可是，专利文献1的现有技术中的机器人系统，由于没有使用图像信息，所以如果夹持物体不在规定的位置，则机器人手臂的位置指令无法进行判定，产生无法夹持物体的问题。
另外，专利文献2的现有技术中的机器人系统，由于仅使用图像信息选择夹持位置等，所以不知道该夹持物体的质量，不能进行最合适的夹持力的控制或用双臂的最合适的夹持方法的判断，在夹持物体的稳定性及安全性方面存在问题。
本发明是鉴于这些问题而完成的，目的在于提供一种通过最合适的夹持方法及夹持力，能安全稳定迅速地夹持物体的机器人系统。
为了解决上述问题，方案1的发明提供一种机器人系统，具备：具备前端具有手部力传感器的手指的手部；前端具备所述手部的一个或多个手臂部；具备所述手臂部，配置有躯干部力传感器的躯干部；测量夹持物体的形状的摄像机；控制所述手臂部的动作的机器人控制部；及处理由所述摄像机得到的图像的图像处理部，其特征在于：所述机器人控制部，具备：基于来自所述图像处理部的图像信息计算出所述夹持物体的大小及形状的夹持物体信息计算部；基于所述计算出的夹持物体信息判定夹持所述夹持物体的方法的夹持方法判定部；用所述已判定的夹持方法执行拿起所述夹持物体的夹持执行部；以1个以上的组合处理所述执行时的各传感器信息，控制夹持力的传感器信息处理部；及基于所述传感器信息处理结果修正夹持所述夹持物体的方法的夹持方法修正部，由所述夹持方法修正部修正的所述夹持执行部执行的夹持所述夹持物体的方法是，在具备1个具有5根手指的所述手部的所述手臂部时，为单手3根手指夹持、单手5根手指夹持、单手整体夹持中的任何一个，在具备2个具有5根手指的所述手部的所述手臂部时，为单手3根手指夹持、单手5根手指夹持、单手整体夹持、双手整体夹持、双臂整体夹持中的任何一个。
方案2的发明所述的机器人系统是在方案1中，其特征在于：具备在夹持所述夹持物体时，以与所述夹持物体相关的固有的属性信息作为夹持物体数据存储保持的存储部。
方案3的发明所述的机器人系统是在方案2中，其特征在于：在夹持所述夹持物体时存储于所述存储部的所述夹持物体数据是夹持物体的大小、形状、质量、颜色深浅这样的与所述夹持物体相关的1个以上的数据及与夹持方法相关的数据。
方案4的发明所述的机器人系统是在方案1中，其特征在于：所述手臂部具备测量所述手臂部所受的负荷的手臂部力传感器，所述机器人控制部将所述手臂部力传感器与所述躯干部力传感器并用使用于夹持力的控制。
方案5的发明所述的机器人系统是在方案1中，其特征在于：所述夹持方法判定部是基于通过所述夹持物体信息计算部计算出的夹持物体信息计算出所述夹持物体的夹持位置，判定夹持方法的部件。
方案6的发明所述的机器人系统是在方案1中，其特征在于：具备基于由所述摄像机的图像得到的所述夹持物体的大小及形状将所述夹持物体向容易夹持的位置移动的移动机构。
方案7的发明所述的机器人系统是在方案1中，其特征在于：所述机器人控制部具备基于所述夹持物体信息判断是否可以夹持，在判断为不能夹持时提示不能夹持的提示部。
方案8的发明所述的机器人系统是在方案1中，其特征在于：所述夹持物体信息计算部具备根据所述夹持物体所具有的ID标签识别所述夹持物体的ID标签读取部。
方案9的发明所述的机器人系统是在方案1中，其特征在于：所述机器人控制部具备，在具有在夹持所述夹持物体移动时，根据所述夹持物体的移动量，对用于移动的机器人的部位即所述手部、所述手臂部、机器人本体进行移动的移动机构时，选择所述移动机构的夹持物体移动处理部。
方案10的发明所述的机器人系统是在方案10中，其特征在于：所述机器人控制部具备，在夹持所述夹持物体移动时，基于至所述手部或所述手臂部中的各关节的可动界限的余量分配用于所述夹持物体的移动的机器人的所述各部位的移动量的移动量分配部。
根据方案1所述的发明，根据图像信息识别夹持物体的大小及形状，通过已判定的方法执行夹持，使用各传感器的信息进行夹持方法的修正，因此，能防止产生过度的夹持力，减小使夹持物体压溃或者滑落的危险，能以最合适的夹持方法和夹持力稳定夹持夹持物体。并且，能通过最合适的夹持方法安全、稳定地夹持。
另外，根据方案2所述的发明，在对夹持物体进行夹持时，通过将与夹持物体相关的固有的属性信息作为夹持物体数据存储保持，能省去下一次夹持时判定夹持方法的处理，因此，能迅速提案处理夹持方法。
另外，根据方案3所述的发明，在对夹持物体进行夹持时，通过将夹持物体的大小、形状、质量、颜色深浅这样的与夹持物体相关的1个以上数据及与夹持方法相关的数据作为夹持物体数据存储保持，能省去下一次夹持时判定夹持方法的处理，因此，能迅速提案处理夹持方法。
另外，根据方案4所述的发明，由于具备测量躯干部所受的负荷的力传感器与测量手臂部所受的负荷的手臂部力传感器，所以在通过抱拢夹持时测量躯干部所受的力与手臂部所受的负荷能控制抱紧力，能通过最合适的夹持力安全、稳定地进行夹持。
另外，根据方案5所述的发明，由于能避免在不合理的姿势·位置夹持，所以能更稳定安全地对夹持物体进行夹持。
另外，根据方案6所述的发明，由于具备移动机构，所以在使手部移动至夹持位置时能防止夹持物体与手部干涉。
另外，根据方案7所述的发明，对于明确不能夹持的物体，无需尝试夹持而提示不能夹持，因此，可以回避危险。
另外，根据方案8所述的发明，由于根据夹持物体所具有的ID标签识别夹持物体，所以能迅速识别夹持物体。
另外，根据方案9所述的发明，能通过最合适的夹持物体的移动方法安全、稳定地移动已夹持的物体。
另外，根据方案10所述的发明，通过最合适的夹持物体的移动方法，能避免机器人的不合理的姿势，同时，能安全、稳定地移动已夹持的物体。
附图说明
图1是表示实施本发明的机器人的构成的整体构成图。
图2是表示本发明的机器人系统中的机器人控制部的构成图。
图3是说明表示本发明第1实施例的机器人系统的动作的流程图。
图4是说明表示本发明第1实施例的机器人系统的详细动作的流程图。
图5是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的单手3根手指夹持的说明图。
图6是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的单手5根手指夹持的说明图。
图7是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的单手整体夹持的说明图。
图8是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的双手整体夹持的说明图。
图9是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的双臂整体夹持即抱拢的说明图。
图10是表示本发明第2实施例的机器人系统的构成图。
图11是说明表示本发明第2实施例的机器人系统的动作的流程图。
图12是说明表示本发明第3实施例的机器人系统的动作的流程图。
图13是表示本发明第4实施例的机器人系统中的机器人控制部的构成图。
图14是说明表示本发明第4实施例的机器人系统的动作的流程图。
图15是说明表示本发明第5实施例的机器人系统的动作的流程图。
图16是表示本发明第6实施例的机器人系统中的机器人控制部的构成图。
图17是说明表示本发明第6实施例的机器人系统中的夹持物体移动处理部的动作的流程图。
图18是表示本发明第7实施例的机器人系统中的机器人控制部的构成图。
图19是应用表示现有技术的专利文献1的夹持方法的机器人的整体构成图。
图20是表示现有技术的专利文献1中的机器人系统的控制框图。
图21是说明表示现有技术的专利文献2中的机器人系统的动作的流程图。
符号说明
1-手部力传感器；2-手部；3-手臂部；4-躯干部力传感器；5-躯干部；6-摄像机；7-机器人控制部；8-图像处理部；9-存储部；10-手臂部力传感器；11-移动机构；12-夹持物体；21-夹持物体信息计算部；22-夹持方法判定部；23-夹持执行部；24-传感器信息处理部；25-夹持方法修正部；26-提示部；27-夹持物体移动处理部；28-移动量分配部；101-机器手；102-传感器信号处理部；103-控制计算机；104-驱动部；105-力传感器；106-位置传感器；107-接触传感器；108-偏移传感器；109-目标变形率设定；110-反作用力目标值设定；111-变形率判断；112-反作用力判断。

以下，关于本发明的具体实施例基于附图进行说明。
实施例1
图1是表示实施本发明的机器人的构成的整体构成图。
在图1中，1是手部力传感器，2是手部，3是手臂部，4是躯干部力传感器，5是躯干部，6是摄像机，7是机器人控制部，8是图像处理部，10是手臂部力传感器，11是移动机构。
以下，用图1关于实施本发明的机器人的整体构成进行说明。
机器人的躯干部5具备2个手臂部3，配置有测量躯干部5上所受的负荷的躯干部力传感器4。各个手臂部3在前端具备手部2。手部2具备5根在前端具有手部力传感器1的手指。设置于机器人的躯干部5的2台摄像机6测量夹持物体的形状。机器人控制部7控制手臂部3的动作。机器人的图像处理部8处理通过摄像机6得到的图像。移动机构11是使机器人的位置移动的部件。
再者，躯干部力传感器4只要是能在较广的范围测量躯干部所受的负荷的传感器，也可以是除力传感器以外的传感器，另外，除躯干部5以外，例如也可以并用测量施加在手臂部3的负荷的传感器，如手臂部力传感器10。
图2是表示本发明的机器人系统中的机器人控制部的构成图。
在图2中，21是夹持物体信息计算部，22是夹持方法判定部，23是夹持执行部，24是传感器信息处理部，25是夹持方法修正部。另外，在图2中，与图1相同的说明符号表示与图1相同的构成元件，省略其说明。
以下，用图2关于本发明的机器人系统中的机器人控制部7的构成进行说明。
用图像处理部8处理由摄像机6得到的图像，夹持物体信息计算部21基于来自图像处理部8的图像信息计算出夹持物体的大小及形状。夹持方法判定部22基于来自夹持物体信息计算部21的夹持物体信息判定对夹持物体进行夹持的方法。夹持执行部23根据来自夹持方法判定部22的夹持方法控制手臂部3，执行夹持物体的拿起。传感器信息处理部24以1个以上的组合处理夹持执行时各传感器信息，控制夹持力。夹持方法修正部25基于该传感器信息处理结果修正夹持方法，修正对夹持物体进行夹持的方法。
图3是说明表示本发明第1实施例的机器人系统的动作的流程图。
以下，用图3关于本发明中的机器人系统的动作，首先说明其概要。
首先，在步骤ST1中，夹持物体信息计算部21通过由摄像机6得到的图像计算出夹持物体的大小及形状。
接着，在步骤ST2中，夹持方法判定部22根据计算出的夹持物体的大小临时提案夹持方法。
接着，在步骤ST3中，夹持执行部23用已判定的夹持方法实际进行夹持，执行夹持物体的拿起。
接着，在步骤ST4中，传感器信息处理部24收集用于判断在根据夹持时的力·滑动即各力传感器的信息判定的夹持方法中，由于滑动·不稳定等而无法夹持的信息。
接着，在步骤ST5中，传感器信息处理部24根据在步骤ST4中得到的信息，测量用手指·手夹持时指尖上所受的力并控制夹持力，测量用两手臂整体夹持时躯干部所受的力并控制抱紧力。
最后，在步骤ST6中，夹持方法修正部25判断用在步骤ST2中判定的夹持方法及在步骤ST5中控制的夹持力是否可以对夹持物体进行夹持，在判断为不能夹持时修正在步骤ST2中判定的夹持方法，根据已修正的夹持方法，再次反复执行步骤ST2～步骤ST6直至判断为可以夹持，在现有的机器人构成中，如果判断为不能夹持，则放弃夹持。
图4是说明表示本发明第1实施例的机器人系统的详细动作的流程图，以具备具有5根手指的手部，具备2个机器人手臂部的上述图1所示的机器人为例。
另外，图5是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的单手3根手指夹持的说明图，图6是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的单手5根手指夹持的说明图，图7是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的单手整体夹持的说明图，图8是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的双手整体夹持的说明图，图9是关于表示本发明的机器人系统中的夹持方法之一的双臂整体夹持即抱拢的说明图。另外，在图5、图6、图7、图8中，12是夹持物体。
以下，用图4、图5、图6、图7、图8、图9，关于本实施例的机器人系统中的夹持动作，对在识别出夹持物体的形状·大小之后至实现稳定的夹持的详细流程进行说明。
在步骤ST11中，夹持物体信息计算部21根据由摄像机6得到的图像信息，计算出夹持物体的大小及形状。
在步骤ST12中，夹持方法判定部22根据计算出的夹持物体的大小及形状，判断是否可以通过手臂部及手部的尺寸或能力用单手夹持。
在步骤ST12中判断出可以用单手夹持时，在步骤ST13中，判断是否可以用图5所示的3根手指夹持。在步骤ST13中判断为可以用3根手指夹持时，在步骤ST14中作为已判定的夹持方法选择“用3根手指夹持”。在步骤ST13中判断为不能用3根手指夹持时，在步骤ST15中判断根据图像信息是否可以用图6所示的5根手指夹持。在步骤ST15中判断为可以用5根手指夹持时，在步骤ST16中作为已判定的夹持方法选择“用5根手指夹持”，在步骤ST15中判断为不能用5根手指夹持即需要用单手整体夹持时，在步骤ST17中作为已判定的夹持方法选择如图7所示的“用单手整体夹持”。
另一方面，在上述的步骤ST12中，在判断为不能用单手夹持时，在步骤ST18中，判断是否可以用图8所示的双手夹持。在步骤ST18中判断为可以用双手夹持时，在步骤ST19中，作为已判定的夹持方法选择“用双手夹持”。另外，在步骤ST18中判断为不能用双手夹持即需要用双臂整体夹持时，在步骤ST20中作为已判定的夹持方法选择如图9所示的“用双臂整体夹持”即抱拢。
夹持执行部23根据在以上所述的步骤ST11～20的步骤中由夹持方法判定部22判定的夹持方法实际执行夹持，在传感器信息处理部24中，根据由各传感器测量的传感器部的反作用力或滑动，判断已判定的夹持方法是否妥当即是否可以夹持，采用传感器信息进行夹持力的控制，在判断为夹持力较弱时，通过夹持方法修正部25修正为上一级的夹持方法。即，在临时提案用3根手指夹持时，则在步骤ST21中提案用5根手指的夹持方法；若是临时提案用5根手指夹持，则在步骤ST22中提案用单手整体夹持；若是临时提案单手整体夹持，则在步骤ST23中提案用双手夹持；若是临时提案用双手夹持，则在步骤ST24中修正为用双臂夹持即抱拢。
反复进行步骤ST21～24的修正，直至判断为通过各传感器的测量值可以夹持，然后实际执行夹持。
此时，在除用双臂夹持即抱拢以外的夹持方法时，在步骤ST26中测量手部力传感器1所受的力并控制夹持力，以使其成为所需的最小夹持力；在用两臂进行夹持时，在步骤ST27中通过躯干部力传感器4测量躯干部所受的力并控制夹持力，以使其成为所需的最小夹持力即抱拢力。另外，在即使用双臂也不能夹持时，在步骤ST25中判断为不能夹持。
本实施例所涉及的机器人系统，通过这种构成及动作，能防止发生过度的夹持力，减小使夹持物体压溃或者滑落的危险，能用最合适的夹持方法和夹持力稳定夹持夹持物体。
实施例2
图10是表示本发明第2实施例的机器人系统的构成图。
在图10中，9是存储部。另外，与图1相同的说明符号表示与图1相同的构成元件，省略其说明。
本实施例与第1实施例的不同点是，本实施例的机器人系统具备，在夹持了夹持物体时，将与夹持物体相关的固有属性信息即夹持物体的大小、形状、质量、颜色深浅这样的与夹持物体相关的1个以上的数据及与夹持方法相关的数据作为夹持物体数据存储、保持的存储部9。
图11是说明表示本发明第2实施例的机器人系统的动作的流程图。另外，与表示第1实施例的图4相同的步骤ST序号的符号表示与图4相同的处理内容。本实施例的机器人系统的动作与第1实施例的不同点是，在第1实施例的步骤ST11之前具有以下叙述的步骤ST31、32。
以下，用图11关于本实施例的机器人系统的动作进行说明。
首先，在步骤ST31中，在机器人接近夹持物体时，识别夹持物体。
接着，在步骤ST32中，比较在步骤ST31中识别的夹持物体与在夹持时存储保持于存储部9中的识别夹持物体所需要的夹持物体数据，判断以前是否曾夹持过。
步骤ST32的判断结果，在是以前曾夹持过的夹持物体时，在步骤ST33中从第1实施例的步骤ST11跳过步骤ST20，从存储部9的夹持物体数据中调出与夹持相关的数据，判定该调出的夹持方法。以后的顺序与在第1实施例中所示的步骤ST21～27相同，因此省略说明。
另一方面，步骤ST32的判断结果，在不是以前曾夹持过的夹持物体时，进行与第1实施例相同的处理即图4所示的步骤ST11～27的处理。
再者，作为在步骤ST31中识别夹持物体的方法，既可以使用机器人所具备的摄像机6，也可以使用其它方法，例如在夹持物体信息计算部21上设置ID标签读取部(未图示)，根据夹持物体所具备的ID标签识别夹持物体，只要是能识别夹持物体的东西，则不限于此。
这样，本实施例所涉及的机器人系统选取如下的方法：在夹持时将夹持物体的信息存储保持于存储部9，在夹持过去曾夹持过的夹持物体时，通过调出该存储信息，省略识别夹持物体的形状之后至判定夹持方法的步骤，因此，能缩短夹持之前的时间。
实施例3
本实施例中的机器人系统的构成由于与表示第1实施例的图1、图2相同，所以省略其说明。
本实施例的机器人系统与第1实施例的不同点是，本实施例将根据由摄像机6的图像得到的夹持物体的大小及形状判定夹持位置的动作即步骤ST41放置于第1实施例的步骤ST11与步骤ST12之间。
图12是说明表示本发明第3实施例的机器人系统的动作的流程图。另外，与表示第1实施例的图4相同的步骤ST序号的符号表示与图4相同的处理内容。
以下，用图12说明本实施例的机器人系统中的动作。
在步骤ST11中，用由摄像机6得到的图像计算出夹持物体的大小及形状，在步骤ST41中判定根据其大小·形状判断为最合适的夹持位置·姿势。例如，在具有把手时不是夹持夹持物体的重心而是夹持把手。以后的步骤，由于与表示第1实施例的图4的步骤ST12～27相同，所以省略说明。
这样，本实施例涉及的机器人系统，由于实现根据夹持物体的大小·形状判定夹持时的位置·姿势，所以能避免在不合理的姿势·位置夹持，与模糊地夹持相比，能以更小的夹持力更稳定地夹持物体。
实施例4
图13是表示本发明第4实施例的机器人系统中的机器人控制部的构成图。
在图13中，26是提示部。另外，与表示第1实施例的图1、图2相同的说明符号表示与图1、图2相同的构成元件，省略其说明。
本实施例的特征如下。
即，本实施例的机器人系统中的机器人控制部7具备，基于夹持物体信息判断是否可以夹持，在判断为不能夹持时提示不能夹持的提示部26。
图14是说明表示本发明第4实施例的机器人系统的动作的流程图。另外，与表示第1实施例的图4相同的步骤ST序号的符号表示与图4相同的处理内容。
以下，用图14说明本实施例的机器人系统中的动作。
在步骤ST11中，在用由摄像机6得到的图像计算出夹持物体的大小及形状后，在步骤ST51中判断根据夹持物体的大小·形状用两臂是否可以夹持，在判断为用两臂也不能夹持时，不进行夹持方法的判定及夹持的执行，即不进行步骤ST12～27的处理动作，在步骤ST52中提示不能夹持。
另外，该提示部26所涉及的提示方法，警报音的发音、表示不能夹持的动作等，只要不存在危险，则不限定方法。
这样，本实施例涉及的机器人系统，如果判断为不能对夹持物体进行夹持，则省略夹持方法的判定及夹持的执行，因此，能缩短在识别夹持物体之后至判断为不能夹持的处理时间，另外，对于明确不能夹持的物体，不进行夹持而提示不能夹持，因此，可以回避危险。
实施例5
本实施例中的机器人系统的构成，由于与表示第1实施例的图1、图2相同，所以省略其说明。
本实施例与第1实施例不同点如下。
即，在本实施例中基于由摄像机6的图像得到的夹持物体的大小及形状，使用移动机构11将夹持物体向容易夹持的位置移动。即，在第1实施例的步骤ST11与步骤ST12之间具有判断是否使机器人的位置移动的步骤ST60与使用移动机构11使机器人位置移动的步骤ST61。
图15是说明表示本发明第5实施例的机器人系统的动作的流程图。另外，与表示第1实施例的图4相同的步骤ST序号的符号表示与图4相同的处理内容。
以下，用图15说明本实施例的机器人系统中的动作。
在步骤ST11中，在用由摄像机6得到的图像计算出夹持物体的大小及形状后，在步骤ST60中，根据其大小·形状判断使机器人的位置移动能否容易·安全地将手部2移动至夹持位置，在判断为使机器人的位置移动容易·安全时，在步骤ST61中，用移动机构11使机器人的位置移动。例如，在夹持比重较重的较小的物体时，由于在接近躯干部5的位置夹持较安全，所以在识别夹持物体之后用移动机构11接近夹持物体。以后的步骤，由于与第1实施例的图4的步骤ST12～27相同，所以省略其说明。
这样，本实施例涉及的机器人系统，在识别出夹持物体的大小·形状之后，由于实现用移动机构11调节机器人的位置，所以在使手部移动至夹持位置时，能防止夹持物体与手部发生干涉，能容易·安全地夹持物体。
实施例6
图16是表示本发明第6实施例的机器人系统中的机器人控制部的构成图。
在图16中，27是夹持物体移动处理部。另外，与表示第1实施例的图1、图2相同的说明符号表示与图1、图2相同的构成元件，省略其说明。
本实施例的特征如下。
即，机器人控制部7具备，在具有在夹持夹持物体移动时，根据夹持物体的移动量，对用于移动的机器人部位即手部2、手臂部3、机器人本体进行移动的移动机构11时，选择移动机构11的夹持物体移动处理部27。
图17是说明表示本发明第6实施例的机器人系统中的夹持物体移动处理部的动作的流程图。
以下，用图17说明本实施例的机器人系统中的夹持物体移动处理部27的动作。
在用夹持执行部23进行夹持的执行时，例如在接收到来自教导器(未图示)或传感器信息处理部24的信息所产生的回避干扰指令等的夹持物体移动指令时，在步骤ST1001中判断该夹持的执行是否是已完成夹持的动作，在未完成夹持时以来自各传感器的传感器信息为基础通过传感器信息处理部24控制夹持力，在判断出需要通过夹持方法修正部25对夹持方法进行修正时，修正夹持方法。在步骤ST1001中，判断出该夹持的执行为已完成夹持的动作时，在步骤ST1002中，判断刚刚接收的夹持物体的移动指令所产生的移动量是否为仅通过手部2可以完成的移动量。在移动量未超过手部2的可动范围时，在步骤ST1003中仅通过手部2移动夹持对象物；在超过手部2的可动范围时，在步骤ST1004中，判断刚刚接收的夹持物体的移动指令所产生的移动量是否为仅通过手臂部3可以完成的移动量。在移动量未超过手臂部3的可动范围时，在步骤ST1005中仅通过手臂部3移动夹持对象物，在超过手臂部3的可动范围时，在步骤ST1006中，通过移动机构11移动夹持对象物。
这样，本实施例涉及的机器人系统，如果在对夹持物体进行夹持时接收到夹持物体的移动指令，则考虑各移动方法的可动范围来确定移动方法，因此，能通过最合适的夹持物体的移动方法安全、稳定地移动已夹持的物体。
实施例7
图18是表示本发明第7实施例的机器人系统中的机器人控制部的构成图。
在图18中，28是移动量分配部。另外，与表示第6实施例的图16相同的说明符号表示与图16相同的构成元件，省略其说明。
本实施例与第6实施例不同点如下。
即，本实施例的机器人控制部7具备，在夹持夹持物体移动时，基于至手部2或/及手臂部3的各关节的可动界限的余量，分配用于夹持物体移动的机器人的各部位的移动量的移动量分配部28。
以下，用图18说明本实施例的机器人系统中的移动量分配部28的动作。
机器人控制部7在接收到使被夹持的物体移动的指令时，移动量分配部28使至可动界限具有余量的部位优先分配移动量，以免夹持物体移动处理部27处理的各部位的移动量在各部位分配不合理。例如，在某种夹持姿势下，在受指令的夹持物体的移动量为15mm，手部至可动界限具有20mm的余量，手臂部至可动界限具有10mm的余量的情况下，使手部仅移动10mm，手臂部仅移动5mm。
这样，本实施例涉及的机器人系统，在接收了使已夹持的物体移动的指令时，由于分配移动量，以免移动量在各部位分配不合理，所以能通过最合适的夹持物体的移动方法来避免机器人不合理的姿势，同时，能安全、稳定地移动已夹持的物体。
由于本发明的机器人系统是采用摄像机图像与指尖或躯干部的传感器信息来判定夹持方法的构成，所以能防止产生过度的夹持力，因此，也能应用于进行与人类协调作业这种用途的机器人装置。