【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は，ロボットの作業環境に障害物がある場合に，障害物を回避しながら実時間で軌道を生成し動作させる場合の軌道生成をロボットに装着された画像検出手段（例えばカメラ）の検出画像に基づき行うロボットの軌道計画方法とそれを実現するロボットの制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】本発明は，ロボットの障害物回避軌道計画方法に関するものであるが，その従来技術について説明する。

【０００３】従来技術としては，１）ザ・インタ−ナショナル・ジャ−ナル・オブ・ロボティクス・リサ−チ，
第５巻，第１号，昭６１，第９０ペ−ジ〜第９８ペ−ジ（The International Journal of Robotics Research,
vol.5, no.1, 1986, pp90-98) に記載されているように，移動ロボットの障害物回避軌道計画を環境情報を基に制御系の応答偏差と障害物の距離の２次形式で与えられる人工ポテンシャルを計算し，その極値をとるパラメ−タを算出する軌道計画方法、また，２）特開平３−１
３９７０４号に記載のように，ロボットと障害物の距離からファジィル−ルに基づき障害物回避軌道計画を行う方式が知られていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】本技術に関する前記第１の従来技術は，ロボットの障害物回避軌道計画方法に関する理論的指針を与えた技術内容を開示しているが，
環境情報の収集手段については言い及んではいない。

【０００５】また，前記第２の従来技術は，ロボットと障害物の相対位置とロボットの動作方向をファジィル−
ルで関係付けている。 この方法は，定性的な情報をル−
ル化して関係付けているため，簡易に実現できる反面，
定量的に既知な情報をル−ル化しにくい問題がある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は，このような課題を解決するために，下記の手段を用いた。

【０００７】まず，環境情報を得るためにロボットに画像検出手段（例えばカメラ）を設置することにより作業部の局所画像を検出する。

【０００８】また，定量的に既知な情報をル−ル化するために，ニュ−ラルネットワ−クでロボットと障害物の相対位置とロボットの動作方向を関係付けることにした。

【０００９】

【作用】本発明の軌道計画方法及びロボット制御装置は以下述べるように作用する。

【００１０】ロボットの障害物回避軌道計画問題は，ロボット手先を所望の点間を移動させる際に，ロボット本体が作業領域内の障害物に衝突しないように移動させることにより，障害物及びロボットの破損を防ぐ問題である。

【００１１】ロボットは，その各関節に設けられているモ−タを駆動することにより駆動される。 電磁式モ−タは，そのコイルに電流を通電することにより，コイルと磁石間でロ−レンツの法則に基づく力がモ−タの駆動方向に発生する。

【００１２】モ−タの電流指令は，モ−タ制御装置に位置指令を与えることにより，モ−タに連結された位置検出器により得られる位置検出量との偏差から制御則に基づき生成される。 制御則を適切に選ぶことにより，モ−
タが連結された負荷と共に位置指令に対して高速で応答可能になる。

【００１３】従って，上記の障害物回避軌道計画問題は，軌道計画に基づくロボット各関節の位置指令をいかに決めるかが重要となる。 本発明では，この決め方として，ロボットに装着された局所画像検出手段（カメラ）
による局所画像の検出による障害物の検知を行った。 ロボットに装着された局所画像検出手段は，作業部を２次元画像として抽出し，画像処理により各画素を障害物部と非障害物部に２値化して分離識別し，目標位置への最短距離方向の点との相対距離に基づく人工ポテンシャルを算出し，その極値をとる点が最適動作目標点である。

【００１４】次に，上記の人工ポテンシャルを算出する方法は演算量が多いため，演算量を軽減するため，局所画像の２値化情報と人工ポテンシャルが極値をとる画素とをニュ−ラルネットワ−クで学習させることにより前向き計算のみで極値（次の動作目標点）を実時間で求め，ロボットが動作を行うことが可能になる。

【００１５】

【実施例】本発明の第１の実施例を図１〜図８を用いて説明する。 本実施例は，本発明のロボットの動作軌道計画方法及び制御装置の第１の構成を述べるものである。
図１は，本発明のロボット制御装置の構成図を示し，図２は本発明の軌道計画方法のフロ−チャ−トを示し，図３は，ロボット制御装置のブロック図を示し，図４は，
局所画像検出プロセスを示し，図５は，局所画像を示し，図６は，局所画像の２値化状況を示し，図７は，人工ポテンシャル計算例を示し，図８は，任意の障害物配置状態における動作軌道計画結果を示している。

【００１６】ロボットの軌道計画問題について，図１を用いて説明する。 図１は，水平多関節型ロボット１を用いて作業テ−ブル８上の突起物（障害物）９を回避してＡ点からＢ点まで移動する動作を示している。 水平多関節型ロボット１は，第１軸モ−タ２により駆動される第１ア−ム３と，第１ア−ム先端に設けられた第２軸モ−
タ４により駆動される第２ア−ム５と，その先端に設けられた上下方向及び回転方向に移動可能な手首部６からなっている。 手首部はその下端に工具を装着可能であり，例えば開閉可能な把持具を装着することにより部品を移載することが可能である。 この型のロボットは水平方向及び上下方向に高速動作が可能なことから，組立作業にしばしば用いられている。 ロボットの各関節のモ−
タは作業者１２により入出力演算装置１１を介してロボット制御装置１０に位置指令が与えられ，ロボット制御装置内において，モ−タの位置検出量との偏差に基づきモ−タのトルク指令（電流指令）が生成され，増幅されてモ−タに電力が供給される。 ここでは，障害物回避動作軌道計画を行うに当り，第２ア−ム先端に設けられた画像検出手段（カメラ）７を用いて作業テ−ブル上の２
次元画像を検出する。 画像検出手段の出力は，入出力演算装置の画像処理部で画像処理されて動作軌道決定情報をロボット制御装置に送る。

【００１７】次に，ロボットの動作軌道計画方法について，図２〜図８を用いて説明する。 作業者は，まず入出力演算装置に対して動作開始点，動作終了点，及び局所画像画素数を入力する（工程１）。 この局所画像画素数は，ロボット手先現在位置近傍のウィンドウ状局所画像の画素数であり，演算量の制約等から決定されるものである。 次に画像検出手段による作業部の全体画像の検出を行う（工程２）。 次に，全体画像から局所画像を抽出する（工程３）。 局所画像は，動作方向に図４の破線のようにとられ，障害物部は影部もしくはエッジの片側領域として表現される。 動作終了点と局所画像の相対位置を演算する（工程４）。 図４の局所画像は図５のように画像方向を変換し，ロボット手先の現在位置（Ｄ点）と動作終了点（Ｂ点）を結んで得られる直線と局所画像の縁部の交点（Ｃ点）を参照位置とする。 次に，局所画像の各画素を障害物部と非障害物部に２値化する（工程５）。 ここでは，障害物をポテンシャル係数η＝０，非障害物をη＝１とした。 この二値化に当っては，影部の情報もしくは，エッジの情報等を用いる。 この工程で図６のような情報が得られる。 次に，各画素の人工ポテンシャルＵを参照位置Ｃ点の画素と局所画像の全画素との距離ρに基づき，Ｕ＝η／ρと計算する（工程６）。 その計算例を図７に示した。 この場合は，参照位置Ｃ点が非障害物部にあるため最大ポテンシャルを示し，最適な動作目標点である（工程７）。 しかし，参照位置が障害物部にある場合は異なる点が最大ポテンシャル点となる。 次に，このようにして求まった動作目標点をロボットの各関節位置指令に逆変換し出力する（工程８）。 位置決め時に動作終了点に到達したか否かを判定し，動作終了点に到達した場合はその位置で停止し，動作終了点に到達しない場合は，工程２へ戻り，工程２〜工程９を繰り返す。 これらの動作軌道計画を実現する制御装置のブロック図を図３に示した。 動作終了点位置が与えられると，画像検出手段により検出される全体画像から抽出された局所画像と相対位置演算部で演算し，障害物部，
非障害物部分離部で分離二値化し，その出力を人工ポテンシャル極値画素検出部へ入力し，次の動作目標点位置を求め，関節位置演算部でロボットの各関節位置指令に変換し，増幅部を経てモ−タに電力を印加してロボットを動作させることができる。 次に，任意の障害物配置状況における動作軌道計画結果例を図８に示した。 これから，障害物間を障害物と干渉することなく移動可能なことを示している。

【００１８】次に，本発明の第２の実施例を図９〜図１
３を用いて説明する。 本実施例は，ニュ−ラルネットワ−クを用いてパラメ−タ間の関係付けを行い演算量の低減を図り，かつ第１の実施例の動作軌道計画方法では行きずまってしまう動作状況の回避を図るものである。 図９は，本実施例の制御装置のブロック図を示し，図１０
は，本実施例の動作軌道計画方法のフロ−チャ−トを示し，図１１は，ニュ−ラルネットワ−クの構成を示し，
図１２は，動作軌道計画の難しい状況を示し，図１３
は，本制御装置を用いた任意の障害物配置状況におけるロボットの動作軌道計画結果を示したものである。

【００１９】まず，図１０及び図１１を用いて本実施例の動作軌道計画法の説明を行う。 工程１〜工程５は，第１の実施例と同一である。 得られた障害物，非障害物の２値化画像と，人工ポテンシャル極値画素の関係付けをニュ−ラルネットワ−クで学習的に行う（工程６）。 学習工程である場合は，二値化画像をニュ−ラルネットワ−クに入力し，その出力と，前記二値化画像から人工ポテンシャルを演算し得られた極値画素のみ異なる二値化量である画像デ−タ列の偏差を基にニュ−ラルネットワ−クの重み係数を修正する。 学習工程では，この工程を異なる入力デ−タに対して繰り返し計算し，学習終了（重み係数修正量が微小となる）後に，再生工程に移る。 再生工程では，二値化画像デ−タをニュ−ラルネットワ−クに入力することにより，人工ポテンシャル極値画素デ−タを得ることができる（工程７）。 得られた人工ポテンシャル極値画素デ−タは，ロボットの各関節の位置指令生成に逆変換され，出力される（工程８）。 ロボットが動作終了点に到達した場合はその場所で停止し，到達しない場合は工程２に戻り，工程２〜工程９を繰り返す。 ニュ−ラルネットワ−クの構成例を図１１に示した。 このニュ−ラルネットワ−クは，階層型であり，入力層，隠れ層，および出力層の３層構造となっている。 各層間は重み係数ｗで連結されており各素子間で量の重み係数との積和演算を行った出力を次の層へ伝える構成となっている。 学習時は，出力と対応する教師デ−タとの偏差に基づき例えば最急降下法に基づき重み係数が修正される。 再生工程では，重み係数が確定しているため，前向きの積和演算を行うのみで出力を少ない演算量で得ることができる。

【００２０】次にこの制御装置のブロック図を図９に示した。 演算部にニュ−ラルネットワ−クが挿入された点が図３と異なる点である。 人工ポテンシャル極値画素検出部では，学習工程においてのみ他の要素ブロックと連結されており，再生工程においては切り離され，ニュ−
ラルネットワ−クのみが他の要素ブロックと連結されている。

【００２１】次に，図１２を用いてニュ−ラルネットワ−クを用いることにより実現可能となる動作について説明する。 図１２は動作方向と直角方向に障害物が配置されている場合である。 この場合，人工ポテンシャル最大位置が，障害物と直角方向の点に停留してしまい，第１
の実施例の方法では，動作終了点への動作軌道計画ができなくなる。 ニュ−ラルネットワ−クを用いた場合は，
その汎化機能により誤差を含んだ近似がなされるため，
このケ−スでも障害物と動作方向が直交することはなく，図中一点鎖線のように動作軌道計画を行うことができ，動作終了点に到達できる。 また，画像検出手段からノイズを含んだ二値化情報が得られた場合にも著しく誤ることのない動作軌道計画が可能となる。 次に，本方法を用いた場合の任意の障害物配置状況における動作軌道計画結果を示したが，問題なく行われていることを示している。

【００２２】次に，図１４及び図１５を用いて，本動作軌道計画方法及び制御装置の適用可能なロボットの構成を示した。 図１４は，垂直多関節型ロボットを示しており，図１５は，移動ロボットを示している。 垂直多関節型ロボットは，第１軸モ−タ２，第２軸モ−タ４により第１ア−ム３，第２ア−ム５が回転駆動される。 また，
第１ア−ム３の下部の旋回台が，鉛直軸回りに回転する。 第２ア−ム先端の手首部６は姿勢決め自由度を有している。 手首部には，画像検出手段７が設けられている。

【００２３】図１５は，移動ロボットを示しており，水平方向に移動可能な移動機構を有する移動部１６は，その上部に設けられた画像検出手段７による画像検出結果に基づき動作軌道計画を行い移動する。

【００２４】

【発明の効果】以上述べたように本発明のロボットの動作軌道計画方法及び制御装置は構成されているので，下記に示すような効果を奏する。

【００２５】（１）ロボットの実画像を検出しながら動作軌道計画を行うので，障害物の位置変化にも対応可能である。

【００２６】（２）既知の画像検出手段の二値化画像と最適動作目標位置の関係をニュ−ラルネットワ−クを用いて学習させることにより，簡易な関係付けが可能になり，少ない演算量で，動作終了点に到達できなくなることなく動作軌道計画を行うことが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のロボット制御装置の構成図

【図２】本発明の第１の実施例の動作軌道計画方法のフロ−チャ−ト

【図３】本発明の第１の実施例のロボット制御装置のブロック図

【図４】局所画像検出プロセス図

【図５】局所画像図

【図６】局所画像の二値化状況図

【図７】人工ポテンシャル計算図

【図８】任意の障害物配置状態における動作軌道計画結果

【図９】本発明の第２の実施例のロボット制御装置のブロック図

【図１０】本発明の第２の実施例の動作軌道計画方法のフロ−チャ−ト

【図１１】ニュ−ラルネットワ−クの構成図

【図１２】動作軌道計画困難状況図

【図１３】本発明の第２の実施例の任意の障害物配置状態における動作軌道計画結果

【図１４】本発明の対象ロボットの他の構成図

【図１５】本発明の対象ロボットの他の構成図

【符号の説明】

１…ロボット，２…第１軸モ−タ，３…第１ア−ム，４
…第２軸モ−タ，５…第２ア−ム，６…手首部，７…画像検出手段，８…作業テ−ブル，９…障害物，１０…ロボット制御装置，１１…入出力演算装置，１２…作業者，１４…局所画像，１５…障害物部，１６…移動部

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