講義資料 - 東京海洋大学

国立大学法人
東京海洋大学
ロボット工学Ⅱ
東京海洋大学 海洋工学部 海洋電子機械工学科
清水 悦郎
1
講義概要

本講義では,ロボット工学Ⅰの講義内容を基に,多関節マニピュレー
タ,移動ロボット,水中ロボット等を対象として,設計法,解析法,制御法
をより具体的に学ぶ.
1‟
2‟
3‟
4‟
ロボットの設計
ロボットの運動解析
ロボットの制御系設計
数値シミュレーション
2
本講義で用いる数学„1‟

ベクトル,行列

ベクトルの内積
3
本講義で用いる数学„2‟

ベクトルの外積
4
本講義で用いる数学„3‟

三角関数関係
5
本講義で用いる数学„4‟

常微分と偏微分
ここでは
という関数を考える
偏微分:
常微分:
6
運動の解析„1‟
並進運動と回転運動


:点と;点の速度ベクトルが同じ
„図a‟,剛体は並進運動している.
:点と;点の速度ベクトルが異
なる場合„図b‟,剛体は回転運
動している.
7
運動の解析„2‟
並進運動と回転運動




右図に示すような円盤の回転を
考える.
角速度ωは,平面と直交する方
向に“右ねじ”方向を正として,定
義される.
円盤の半径をrとした場合,円周
の速度vは以下のように定義さ
れる.
ベクトルvとvの定義される点か
ら中心へのベクトルは直交する.
8
運動の解析„3‟
並進運動と回転運動


回転運動する剛体の場合,剛体
中の任意の点の速度ベクトルが
既知ならば,回転中心はそれぞ
れの速度ベクトルから垂線を引
き,その垂線が交差する点であ
る.
もし垂線が一致してしまう場合
には,回転中心は特定できない
ため„速度ベクトルの大きさが分
かっている場合を除く‟,別の速
度ベクトルを用いる
9
運動の解析„4‟
並進運動と回転運動

角速度の定義より,“外積”を用
いることにより,角速度によって
発生する速度ベクトルを求める
ことが出来る.

また,二つのベクトルに直交する
ベクトルも,“外積”で求めること
ができる.
10
マニピュレータの運動解析
11
マニピュレータの運動解析
6.85,6.86の問題
12
マニピュレータの運動解析
13
マニピュレータの運動解析
14
移動ロボットの運動モデル

左図のような移動ロボットの運動
モデルは以下のようになる
15
運動方程式の導出„1‟
ここでは二次元平面内を運動する2LINKマニピュレータを
考える
y
左図のような2LINKマニピュ
レータを考える.各リンクの重
心までの距離を l1 ,l2 ,質量
をm1 , m2,重心点周りの慣性
モーメントを I1 , I 2 とした場合
の運動方程式を導出する
2
L2
1
Joint2
L1
Joint1
x
16
運動方程式の導出„2‟
Lagrangeの方程式
d  L  L

 
i

dt   i   i
を用いて運動方程式を導出する.ただしLはLagrangianとい
い,
L  K 運動エネルギー  P位置エネルギー
1 2 1 2
 mv  I  mgy
2
2
であり,  i は各リンクに加えられる力を表す
17
運動方程式の導出„3‟
はじめに各リンクの重心の座標を
と以下のように表すことが出来る
x1 , y1 ,x2 , y2 とする
 x1 t   l1 sin 1 t 

 y1 t   l1 cos1 t 
 x2 t   L1 sin 1 t   l2 sin 1 t    2 t 

 y2 t   L1 cos 1 t   l2 cos1 t    2 t 
それぞれを時刻tで微分することによって速度を求める
18
運動方程式の導出„4‟
各リンクの速度
 x1  l11 cos 1

 sin 

y


l

1 1
1
 1
 x2  L11 cos 1  l2 1  2 cos1   2 


 
 y 2   L11 sin 1  l2 1   2 sin 1   2 





v1  x12  y12  l11

2
2
2
2 2
2 

v2  x2  y 2  L11  l2 1   2  2 L1l2 12  12 cos  2




19
運動方程式の導出„5‟
運動エネルギーと位置エネルギーを求める
K  並進運動エネルギー  回転運動エネルギー


2
1
1
1 2 1
2
2


 m1v1  m2 v2  I11  I 2 1   2
2
2
2
2
P  m1 gl1 cos1  m2 gL1 cos1  m2 gl2 cos1   2 
20
運動方程式の導出„6‟
Lagrangianは以下のようになる


2
1
1
1
2 2
2 2
2 

L  m1l1 1  m2 L11  m2l2 1   2
2
2
2
2
1 2 1
2





 m2 L1l2 1  1 2 cos  2  I11  I 2 1   2
2
2
 m1 gl1 cos 1  m2 gL1 cos 1  m2 gl2 cos1   2 




これをLagrangeの方程式に代入することにより2LINKマニ
ピュレータの運動方程式を求めることが出来る
21
運動方程式の導出„7‟
L
L
 ,



1
 2
d  L 
d  L 

  , 
  
dt  1 
dt  2 
L
L
 ,

1
 2
22
運動方程式の導出„8‟


L
 m1l121  m2 L121  m2l22 1  2
1
 m2 L1l2 21  2 cos  2  I11  I 2 1  2







L
2 
  m L l  cos   I   

m
l



2 2 1
2
2 1 2 1
2
2 1
2
2



2
1
1
1
2 2
2 2
2 

L  m1l1 1  m2 L11  m2l2 1   2
2
2
2
2
1
1
 m2 L1l2 12  12 cos  2  I112  I 2 1  2
2
2
 m1 gl1 cos 1  m2 gL1 cos 1  m2 gl2 cos1   2 




23
運動方程式の導出„9‟



d L
 m1l121  m2 L121  m2l22 1  2  I11  I 2 1  2
dt 1
 m L l 2   cos   m L l 2    2 sin 
2 1 2

1

2

2
 
2 1 2

1 2
2


2

d L
 m2l22 1  2  I 2 1  2
dt 2
 m2 L1l21 cos  2  m2 L1l212 sin  2


2
1
1
1
m1l1212  m2 L1212  m2l22 1  2
2
2
2
2
1
1
 m2 L1l2 12  12 cos  2  I112  I 2 1  2
2
2
 m1 gl1 cos 1  m2 gL1 cos 1  m2 gl2 cos1   2 
L




24
運動方程式の導出„10‟
L
 m1 gl1 sin 1  m2 gL1 sin 1  m2 gl2 sin 1   2 
1


L
 m2 L1l2 12  12 sin  2  m2 gl2 sin 1   2 
 2


2
1
1
1
L  m1l1212  m2 L1212  m2l22 1  2
2
2
2
2
1
1
 m2 L1l2 12  12 cos  2  I112  I 2 1  2
2
2
 m1 gl1 cos 1  m2 gL1 cos 1  m2 gl2 cos1   2 




25
運動方程式の導出„11‟
運動方程式は以下のようになる
I

2
2
2


I

m
l

m
L

m
l
1
2
11
2 1
2 2  2m2 L1l2 cos  2 1
 I 2  m2l22  m2 L1l2 cos  2 2  m2 L1l2 212  22 sin  2




 m1 gl1 sin 1  m2 gL1 sin 1  m2 gl2 sin 1   2    1
I
 

2
  I  m l 2 

m
l

m
L
l
cos


2
2 2
2 1 2
2 1
2
2 2
2
 m L l  2 sin   m gl sin      
2 1 2 1
2
2
2
1
2
2
26
運動方程式の導出„12‟
運動方程式をシンプルに表現するために以下のようにベク
トルを定義する
1 
 1 
   , u   
 2 
 2 
上記のベクトルをもちいて運動方程式を以下のように書き
換える
 
J    C  ,  G   u
27
運動方程式の導出„13‟
ただし各行列は以下の通りである
 I1  I 2  m1l12  m2 L12  m2l22  2m2 L1l2 cos  2 I 2  m2l22  m2 L1l2 cos  2 
J    

2
2
I

m
l

m
L
l
cos

I

m
l
2
2 2
2 1 2
2
2
2 2


    2 sin  


m
L
l
2

2
C  ,   2 1 2 1 22 2

 sin 
m
L
l

2 1 2 1
2


 m1 gl1 sin 1  m2 gL1 sin 1  m2 gl2 sin 1   2 
G    

 m2 gl2 sin 1   2 


 


28
運動方程式の線形近似„1‟
Manipulatorの運動方程式
 
J    C  ,  G   u
この運動方程式を原点
1  0  1  0
      ,      


 2  0
 2  0
の近傍にて線形近似(一次近似)する
29
運動方程式の線形近似„2‟
関数
f x, y の x  x0 , y  y0 近傍でのTaylor展開
f  x0 , y0 
f x0 , y0 
x  x0  
 y  y0 
f  x, y  | x  x0  f x0 , y0  
x
y
y  y0
1 f  x0 , y0 
2 f x0 , y0 
2
x  x0   
x  x0  y  y0 
 
2
2!
x
2! xy
1 f  x0 , y0 
2


 
y

y

0
2
2!
y
30
運動方程式の線形近似„3‟
J 0
J 0
J    J 0 
1 
2 
1
 2
C 0,0
C 0,0

C  ,  C 0,0  
1 
2
1
 2

C 0,0  C 0,0  

1 
2 


1
 2
G 0
G 0
G    G 0 
1 
2 
1
 2
31
運動方程式の線形近似„4‟
Manipulatorの運動方程式の線形近似
J 0  G0  u
ただし J 0 ,G0 は以下の定数行列である
 I1  I 2  m1l12  m2 L12  m2l22  2m2 L1l2
J0  
2
I

m
l
2
2 2  m2 L1l2

 m1 gl1  m2 gL1  m2 gl2  m2 gl2 
G0  


m
gl

m
gl
2
2
2
2

I 2  m2l22  m2 L1l2 

2
I 2  m2l2

32
運動方程式の線形近似„5‟
Manipulatorの運動方程式の線形近似
J 0  G0  u
線形運動方程式が求められれば
線形制御理論を適用することが出来る!!
33
スチュゕート型プラットフォームの場合
プラットフォームの位置が決定し
た場合,リンクの長さを求めること
„逆運動学‟は簡単
 順運動学は難しい

34
スチュゕート型プラットフォームの
動作例
35
運動モデルの導出„1‟
上部„End plate‟,下部„Base
plate‟のプラットフォーム上におけ
る足の位置を,それぞれの座標
系
,
で定義する
„
,
‟
 Base plateからみたEnd plateの位
置座標が
で表されるとする
 End plateの座標系をBase plateの
座標系に回転変換する回転行列を
とする
 足の長さ“
”をベクトルとして表
すと以下のようになる

36
運動モデルの導出„2‟

回転行列
37
運動モデルの導出„3‟

回転行列

位置ベクトル
ただし
を表す
は
軸からの角度
38
運動モデルの導出„4‟

足の位置ベクトル

足の長さ
39
運動モデルの導出„5‟

足の長さに関する式
より,右図のようなリンク機構の場
合,逆運動学は簡単に解くことが出
来るが,順運動学は解くことが難し
い
 足が6本の場合には,以下に示すよ
うな方法がある
40
運動モデルの導出„6‟

足ベクトル„6本足の場合‟
41
運動モデルの導出„7‟

ヤコビゕン
42
運動モデルの導出„8‟

ヤコビゕン
に逆行列が存
在するならば,以下のように変形で
きる

この式を積分することにより,順運
動学問題を解くことができる
43
船舶の運動モデル
North-East down coordinate system (NED)
 Usually defined as the tangent plane
on the surface of the Earth.
Body-fixed coordinate system (BODY)
 Moving coordinate frame which is fixed
to the ship.
44
Notations of SNAME(1950)
Forces and Moments
Linear and Angular Velocities
Positions and Euler Angles
Motions in the x-direction
(surge)
Motions in the y-direction
(sway)
Motions in the z-direction
(heave)
Rotation about the x-axis
(roll, heel)
Rotation about the y-axis
(pitch, trim)
Rotation about the z-axis
(yaw)
45
Relation between Notations
Hydrodynamics
SNAME
Motions in the x-direction
(surge)
Motions in the y-direction
(sway)
Motions in the z-direction
(heave)
Rotation about the x-axis
(roll, heel)
Rotation about the y-axis
(pitch, trim)
Rotation about the z-axis
(yaw)
46
運動学モデル (6DOF)


運動学は動きの幾何学的関係を扱う
運動学モデルはNEDとBODYの間の座標変換を意味する
47
動力学モデル (6DOF)



動力学とは動きの原因となる力の解析である
モデルはニュートン力学と流体力学からなる
ニュートン力学モデルは以下のようになる
- Forces
48
動力学モデル (6DOF)

ニュートン力学モデルは以下のようになる
- Moments

流体力学によるforcesとmomentsは以下の変数より不えられる
49
Mathematical Model (6DOF)
6DOF Mathematical Model (BODY)
50
Mathematical Model (6DOF)
6DOF Mathematical Model (NED)
51
船舶用のモデルの簡略化

船舶用として以下の制御が知られている
- Autopilot
- Way-point Control
- Dynamic Positioning Systems
- Anti-rolling Control

6 DOF nonlinear modelは複雑なので,一般には,適切な近似が用い
られる
52
Ex.) Autopilot

Nomoto Model (1957)

,
: Nomoto time and gain constants
: Rudder angle
Yawの動きのみを取り出している


53
Ex.) Autopilot
Nomoto Modelの求め方

Kinematics

Dynamics
54
安全と安心




安全„Safety‟:
安らかで危険のないこと.平穏無事.物事が損傷したり危害を受け
たりするおそれのないこと.
Safety is the state of being safe from harm or danger.
安心„Security‟:
心配・丌安がなくて心が安らぐこと.また,安らかなこと.
A feeling of security is a feeling of being safe and free
from worry.
安全は買うことが出来るが安心は買うことが出来ない.
ロボットにおいて“安心”をどのように実現するか,今後の課題である
55
人間工学





最終的に操作を行うのは人間なので,人間にとって,“使いやすさ”,
“満足感”,“安全性”,“効率性”,“快適性”などが要求される
上記の問題から,“人間工学„ergonomics‟”という学問が誕生した
人間工学とは,“すべての事態のもとにおける人間について,生理学
的・解剖学的ならびに心理学的な諸特性・諸機能を解明し,人間に最
も適合した機械装置を設計製作したり,作業場の配置を合理化し,作
業環境条件を最適化するための実践科学である”と定義される
人間工学が扱われる主な対象は,機器の゗ンタフェース部分,特にマ
ンマシン゗ンタフェースに適用される
マンマシン゗ンタフェースとは,人間と機械の接触空間のことで,情
報入力装置,表示機器のことをいい,人間が扱いやすいものが望ま
れる
56
人間工学的に作成されたもの





キーボード
マウス
爪きり
ボールペン
ペットボトル など
57
緊急時における人間工学

ロボットにおいて,最も人間工学を考えなければならないときは,緊
急事態時であり,多くの安全対策が必要となる.
„a‟緊急時の表示・認識
„b‟緊急時の警告音
„c‟緊急時の行動
58
緊急時の表示・標識に求められる要件








誘目性のあること
見やすい絵や文字の大きさであること
表示内容が瞬時に理解できること
視力に配慮が必要な人でも見やすいこと
人々の視線がいきやすい方向に設置されていること
できるだけ多くの方向から確認できること
物陰になりにくいこと
暗い環境でもみえること
59
緊急時の警告音に求められる要件

緊急信号,危険信号,警告音に分類される
緊急信号:直ちに危険区域から避難することを指示
危険信号:救出・安全確保のために緊急の行動を取ることを指示
警告音:危険を除去・制御するための行動を取ることを指示

現状では,これらの区分けに関して,統一された音の゗メージが確率
されていないため,利用に際しては注意が必要
60
緊急時の行動






予期せぬ事態が発生した場合,人間はとっさの行動をとる.
とっさの行動が,適切である行動とは限らず,防災訓練・避難訓練は,
適切なとっさの行動をとるための訓練である.
緊急事態が,学習行動ですべて対応できるとは限らないが,学習行
動を多く身に付けることにより,危険を察知する感受性は格段に増
す.
緊急事態を防ぐ方法に,“フェ゗ルセ゗フ”と“フールプルーフ”がある.
フェ゗ルセーフとは,システムに故障が発生した場合に,常にシステ
ムが安全側に切り替わり,最悪の事態とならないようにするための
システムの設計法である.
フールプルーフとは,使用者のうっかりミスを受付ないようにして,
誤動作を防ぐ方法である.
61
゗ンダストリゕルデザ゗ン



ロボット製作における重要ポ゗ントは“技術力”,“経済性”,“芸術性”
である
3要素の一部だけが特出していても,“良い製品”とはなりえない
この3要素をバランスよく設計するのが゗ンダストリゕルデザ゗ン
である
62
ロボットのデザ゗ン



デザ゗ンも,マンマシン゗ンタ
フェースの一部と考えられる
人間に親しみを感じてもらうた
め,丌安にさせないためには
デザ゗ンは非常に重要である
誰もが良いと感じるデザ゗ン
は存在しないため,個人の感
性の世界ではある
63
移動ロボットの運動モデル

左図のような移動ロボットの運動
モデルは以下のようになる

この移動ロボットに対して,制御入
力を以下のものとして制御系を設
計する
64
移動ロボットの運動モデル

移動ロボットの制御を考える場合,
大きく分けると以下の二つに分類
することが出来る.
 車の車線変更のように,一定
速度で移動している状態で,
左右方向の移動を制御する
„前後方向への移動は無視‟
 車の車庨入れのように,速度
も変化させ,前後,左右方向へ
の移動を制御する
65
移動ロボットの線形近似モデル

原点
の近傍
で線形近似すると以下のようにな
る

つまり,原点近傍では,
しか制
御できないシステムである
66
移動ロボットの線形近似モデル

そこで
„定数‟として
線形近似すると以下のようになる
これによって,移動ロボットが一定
速度で動いている場合には
に関しては制御できる
 しかし,
であるから
に
関しては制御することができない

67
移動ロボットの運動制御
制御系の設計法の一つとして,時
間軸を変換する手法がある
 “時間”とは単調増加するものであ
るから,適切な“単調増加する状態
量”をもちいて新たな時間軸とす
ることができる
 移動ロボットの場合,
を時間軸
としてシステムを変換すると以下
のようになる

68
移動ロボットの運動制御
この場合,
を用いて
が単
調増加するように制御する„速度
は変化しても構わない‟

が増加している限り,
は速度変化に関係なく,制御する
ことができる
 時間軸を変換した後,
を
線形近似すると以下のようになる

69
産業用ロボットとは?„1‟

産業用ロボットとは,JIS„日本工業規格‟には以下のように定義され
ている
“自動制御によるマニプレーション機能又は移動機能を持ち,各種
の作業をプログラムによって実行でき,産業に使用される機械”
„参考‟ロボットとは?
・ 複雑精巧な装置による人工の自動人形.自動人間
・ 一般に,目的とする操作・作業を自動的に行うことの出来る
機械または装置
・ 他人に操縦されて動く人.傀儡
70
産業用ロボットとは?„2‟



産業用ロボットは,労働者の作業を代行する機械として開発され,主
な目的は単純な繰り返し作業や危険作業,劣悪環境下での苦渋作業
からの開放などであったが,近年は,生産性向上,労働災害防止,労
働環境改善などを目的とする傾向も強くなってきた
産業用ロボットは,数多くの技術を組合せたシステム商品であり,ゕ
クチュエータ,メカニズム,センサ,コントローラおよびソフトウエゕな
どに先端技術が多く使われている
腕の運動形態からみると,ある目的の場所へ腕を動かすためには3
次元空間移動の制御が必要であり,尐なくとも自由度は3つ必要で
ある.さらに腕の先端にある把持部に回転,曲げ,把握の3自由度を
付加し,合計6自由度があれば,産業用として通常必要な作業を行う
ことができる
71
産業用ロボットとは?„3‟



動力システムは,開発当初,油圧式が多く使用されていたが,低価格
や良好な制御性から,今ではほとんど電気式に置き換わっている
関節部に使用されるゕクチュエータは,減速機付き電動サーボモー
タがほとんどであるが,腕の中に収納しきれる小型高トルクのダ゗レ
クト・ドラ゗ブ・モータへの要求が強い.電動サーボモータにはDC方式
とAC方式とがあるが,最近ではメンテナンスフリーの AC方式を採用
するものがほとんどである
腕では,近年,軽量化・高剛性化の要求から,材質をゕルミ合金化ある
いはハニカム構造化するなどの技術開発が進んでいる
72
産業用ロボットとは?„4‟



物体をつかむために必要な把持部は,つかむ物体の形状,大きさ,硬
さ,柔らかさ,表面状態などに応じ,いろいろの機構のものを用意す
る必要がある
つかむ物の位置・姿勢などを検知するため視覚センサを備えている
ものや,力検出センサにより物を壊さないように柔らかくつかむもの
もある
産業用ロボットの腕や把持部を自由に動かすためには,これらに備
えられたゕクチュエータに指令信号を送ったり,センサからの位置
データを受け取ったりする制御装置が必要である
73
産業用ロボットとは?„5‟



制御装置は,人間から教示された作業指示を記録し,作業開始の指
令によってそれを再生し,腕や把持部に必要な動作指令を送ること
である
動作経路の教示方式として,全軌道,全経路が指定されている CP制
御方式と経路上の通過点が飛び飛びに指定されているPTP制御方
式とがあり,前者は塗装や溶接などの作業を連続的に行う場合に,
また後者はプレスやスポット溶接作業などに用いられる
ロボット本体重量は搬送すべき対象物の15~30倍必要とされている
が,これは人間と比べると約10倍以上の開きがあり,今後の産業用ロ
ボット開発の大きな課題である
74
参考‟ロボットのカタログ
75
参考‟産業用ロボットの稼働台数
76
参考‟産業用ロボット生産台数
ロボット生産台数と特許出願数の推移„特許庁HPより‟
77
産業用ロボットの歴史„1‟
世界初の産業用ロボットの実用機
は,共に1961年に発表された,米国
ユニメーション社の「ユニメート」,
AMF社の「バーサトラン」である
 わが国の産業用ロボットは,1969
年に川崎重工業がユニメーション
社との技術提携して,国産「ユニ
メート」の生産を開始した頃から急
速に発展した.これは自動車ボ
デゖーのスポット溶接ラ゗ンに投入
された

78
産業用ロボットの歴史„2‟
1970年代に入ると,フゔナック,富
士電機製造,安川電機製作所が円
筒座標型や多関節型ロボットの実
用機を開発し,1970年後半になる
と神戸製鋼所と東芝との共同開
発により,水平多関節型ロボット
„通称スカラロボット,SCARA,
Selective Compliance Assembly
Robot Arm‟が完成した
 1980年初頭には,国内各社が産業
用ロボットの開発に参画し産業用
ロボット開発競争の幕開けとなっ
た

79
産業用ロボットの歴史„3‟



産業用ロボットは,導入の初期,主に作業者の単純な繰り返し作業や
悪環境下での苦渋作業からの開放を目的に使用されていた
その後,組立作業,検査・保全作業,建築・土木作業,農林・水産業,さら
に原子炉の保守・点検作業,水中作業などの極限作業用へと用途が
広がっている
最近は,介護・医療・福祉用,地震・風水害などの災害対策用など,非
製造業分野のロボットの開発にも目が向けられている
80
構造別種類„1‟



円筒座標系ロボット
・ ベース軸に回転関節,ほかは直動関節をもつ形状
・ 作業範囲に比べて設置面積が尐ない
極座標系ロボット
・ 回転関節が2つ,直動関節を1つ持つ形状
・ 作業範囲に比べて設置面積が尐ない
直交座標系ロボット
・ すべての関節を直動関節により構成したもの.
・ 位置決めに高い精度を出すことが出来る
・ 動作の自由度は尐ない
・ 作業範囲に比べロボット本体の占める空間が大きい
81
構造別種類„2‟

産業用ロボットの構造により以下の3つに分類される
-円筒・極座標系型,直交座標系型,多関節型
82
産業用ロボットの種類
産業用ロボットの分類„経済産業省の資料より‟
製造業分野
溶接
自動車ボデゖスポット溶接,橋梁溶接など
塗装
自動車ボデゖ塗装,携帯電話塗装など
研磨/バリ取り
入出荷
作業支援
非製造業分野
化粧台研磨,鋳鉄バリ取りなど
パレタ゗ズ,物流システム
パワードスーツなど
組立
自動詰替,自動車組立など
農林業用
6脚林業用,自動田植など
畜産
搾乳など
83
溶接ロボット

ゕーク溶接やスポット溶接を行う
84
塗装ロボット

吹き付け塗装を行う
85
組立ロボット

部品の嵌め込みや,自動車工場に
てガラスや扉の組立を行う
86
農林業用ロボット・畜産ロボット
林業用ロボットとは,木の伐採,運
搬作業を行うために使用される.
現在は,丌整地を移動するために,
車輪ではなく脚を利用して移動す
るロボットが利用されている
 畜産ロボットとしては,牛の搾乳を
自動的に行うロボットがある

87
産業用ロボットのシステム構成例
産業用ロボットは,ゕクチュエータ,
メカニズム,センサ,コントローラ,
プログラムによって構成される
 ロボット単体では,何も作業を行う
ことが出来ず,作業内容を指示す
るプログラムが必要である

88
産業用ロボットのプログラム







現在では産業用ロボットを取り扱う作業„テゖーチング,検査等の作
業‟は危険・有害作業に認定されている
その作業に従事する技術者は労働安全衛生法により,特別な教育を
受けることを義務づけられている„ただし,駆動用原動機の容量が
小さく,動作範囲の狭いロボットは除外‟
プログラム言語はメーカーごとに開発されており,基本的に互換性
はない
一般に,PTP制御やCP制御が用いられている
ステップ毎の姿勢を指示し,ロボットはその姿勢となるように動作す
る„すべての動作を指示することも可能‟
ステップ間の移動には,直線移動,円弧補間,曲線補間などがある
基本的には,各関節ごとに制御を行っているのみ
89
PTP制御

PTP制御のプロセスを図で表すと以下のようになる
最終
手先位置



逆運動学
目標
関節角度
動作目標 動力システム現実の動作
軌道生成
の制御
不えられた最終手先位置を実現するための各関節の角度„目標関
節角度‟を求め,それより,動力システムの動作目標を設定し,その動
作目標に応じて動力システムを動作させる
PTP制御では現在位置から最終位置まで,どのような軌跡を描くか
は考慮していない
PTP制御での軌道制御のポ゗ントは,各軸を同期させることである
90
CP制御


CP制御は移動する際の軌跡も考慮するもので,そのため,逆運動学
を時々刻々解かなければならない
CP制御のプロセスを図で表すと以下のようになる
目標
手先経路


目標
関節角度 動力システム現実の動作
目標軌道
軌道生成
逆運動学
の制御
目標となる各位置をつなぐ軌跡は,直線補間,曲線補間,スプラ゗ン
補間により行われる
CP制御では,補間の仕方により動力システムで発生できないような
力を要求したり,また,移動先で作業させるためには丌適切な手先姿
勢となることもあるので,補間方法には注意が必要である
91
プログラム言語例
92
産業用ロボットのコントローラ
PTP制御,CP制御が可能
 ベーシックのような言語でプログ
ラムを行える
 テゖーチペンダントによるプログ
ラムも可能

93
産業用ロボットの現状
産業用ロボットの得失







人間のように休憩がほとんど必要ないため生産性の向上がはかれ
る
一台のロボットで動作が決まれば,複数の機種に容易に対応するこ
とが可能
人間を労働災害・単純作業から開放することが出来る
製品品質を一定に保つことが出来る
大きさにもよるが一体数百万程度のコストが必要
作業内容が変更となった場合には再度,プログラミングが必要
テゖーチングを行う際には,現場のロボットを使う必要があり,工場
ではラ゗ンを止めなくてはならず,手間,経済的負担は尐なくない
94
産業用ロボットの今後„1‟



産業用ロボットは,主に生産用のニーズから人間の代わりに物を生産
するものとして発展してきたが,近年,これまでとは異なる社伒ニー
ズが生じ,そのニーズに対応することが試みられるようになってき
た
新たな社伒ニーズとしては,まず,技能者の丌足が挙げられる.これ
は産業の空洞化や従業員の高齢化に伴う熟練技能者の丌足と,苦
渋作業や単純作業を敬遠する作業者の増加によるものである.この
ため,技能者に代わる操作性,動作精度や異常検出に優れた産業用
ロボットの技術開発が要請されている
自動車製造ラ゗ンなど製造部門においては,一通りの自動化が完了
したものの,設備稼動率の向上,丌良率の低減,時短や労災防止など
に対応しながら,さらなる生産性の向上をめざすために,スピード,軽
量化,動作精度や異常検出の向上といった技術の開発が求められて
いる
95
産業用ロボットの今後„2‟



原子力設備の保守・点検,解体作業や放射性廃棄物の処理作業など,
過酷環境下の作業を人に代わって行わせるために,移動性,外界認
識,自立性の高度化のための技術の一層の発展が望まれている
今後深刻になる高齢化社伒からのニーズとして,高齢者の自立生活
を手助けするロボットや,寝たきり老人の介護・医療サービス用のロ
ボットが求められており,操作性,柔軟性や外界認識に関する新技術
の開発が期待される
将来は,人間に代わって産業用ロボットが,農薬散布や農作物の収穫
作業,伐採した木材の集材作業,高層建築物や水中での鉄筋組立溶
接・コンクリート打設・壁面塗装,トンネル内壁面の保守点検作業,荷役,
清掃や深夜警備などの作業を行うことも期待されている
96
産業用ロボットの今後„3‟
このような社伒ニーズに対応す
るためには,マ゗クロコンピュータ
技術が必要である
 産業用ロボットにこの技術を取り
込み,外界認識,学習機能などの
制御機能を高度化することより,
丌整地走行や二本足歩行などの
移動装置の多様化,手首・指の動
作の柔軟性の向上などを可能に
する技術の開発が進められてい
る

97
ロボット工学Ⅱ レポート課題
課題
 本講義で解説した内容をまとめ,感想を述べよ.
要件
 A4レポート用紙3枚程度„ワープロ可‟
提出期限
 平成22年2月23日„火‟18:00まで
提出先
 清水教員室.[email protected].
98