[發明專利]通過機器學習提高了外力的檢測精度的人協作機器人系統

有效

• 申請號: 201710978862.5
• 申請日: 2017-10-19
• 公開（公告）號: CN107962558B
• 公開（公告）日: 2019-07-19
• 發明（設計）人: 高橋精吾
• 申請（專利權）人: 發那科株式會社
• 主分類號: B25J9/06
• 分類號: B25J9/06;G01L25/00
• 代理公司: 北京銀龍知識產權代理有限公司 11243
• 代理人: 范勝杰;文志

本發明提供一種通過機器學習提高了外力的檢測精度的人協作機器人系統，其包含人協作機器人，且具有檢測力的功能，其具備學習部，該學習部將根據用于計算所述力的數據得到的計算數據作為輸入，將從外部施加給所述人協作機器人的第一力成分、通過所述人協作機器人的動作產生的第二力成分、以及被分類為噪聲的第三力成分作為輸出，使用使預先取得的所述輸入和正確標簽成為組的有教師數據來進行學習，通過從外部對所述人協作機器人作用力、使所述人協作機器人通過多個路徑來進行動作、以及使噪聲作用于所述人協作機器人來取得所述有教師數據的正確標簽，基于所述學習部輸出的所述第一力成分來控制所述人協作機器人的動作。

技術領域

本發明涉及一種通過機器學習提高了外力的檢測精度的人協作機器人系統。

背景技術

以前，在機器人系統中，在機器人動作的期間為了確保人的安全，采取了不讓人進入機器人的作業區域這樣的安全對策。例如，在機器人的周邊設置安全欄，在機器人的動作期間中禁止人進入安全欄的內部。

近年來，研究以及開發人與機器人協同(協作)進行作業的機器人(人協作機器人)，并到達實用化。在這樣的人協作機器人(人協作機器人系統)中，例如，在機器人的周邊不設置安全欄的狀態下，機器人與人(作業者、用戶)協作來進行一個作業。

可是，在人協作機器人中重要的是當機器人與人(人)發生了接觸時，不對人給與預先決定的力以上的力，并停止或回避以及進行后退。另外，在與人進行協作(協同動作)作業時，還能夠通過正確地了解由人作用的力來進行更高精度的作業。即，外力檢測精度(檢測能力)的提高關系到人協作機器人的能力的提高。

另一方面，在將外力以外的力誤識別為外力時，例如，在將外來噪聲或周圍的振動等誤識別為外力時，有可能產生機器人的誤停止或誤動作。因此，從內力或噪聲正確地分離外力，可以提高外力的檢測精度從而提高機器人的能力。

在這里，作為進行檢測的力，主要能夠分為外力、內力以及噪聲這三個成分。首先，外力是從外部對機器人賦予的力，主要是人對機器人作用的力。另外，內力是由機器人的動作產生的力，也包含自身動作導致的振動成分。然后，噪聲是由于電氣噪聲或周圍的振動而產生的不需要檢測的外力成分。

作為外力的計算方法，例如，能夠從力傳感器檢測到的力減去根據機器人的動作指令值等計算出的理論上的內力來求出。然而，在這種情況下，在外力中包含噪聲。另外，因為力傳感器檢測由于機器人自身的動作導致的振動而產生的力，所以在計算出的外力中包含由于機器人的振動而產生的力。

在這里，機器人例如在外力超過預定的閾值時停止。然后，如上所述，因為在計算出的外力中包含噪聲或由于機器人的振動而產生的力，所以例如有可能產生機器人的誤停止。

以往例如歐洲專利申請公開第2324967號說明書公開了一種系統，其通過在J1基座(J1軸的基部)設置的力傳感器來檢測XYZ方向的力和力矩，利用該檢測出的XYZ方向的力和力矩來控制機器人(人協作機器人)。另外，以往例如日本專利第5356527號公報提出了一種信號分類裝置，其采用聲音的基于機器學習的信號分離方法，能夠提高對每個場景分類聲音信號的分類精度。

如上所述，以往提出了一種利用在J1基座上設置的力傳感器檢測到的XYZ方向的力和力矩來控制機器人的系統以及采用機器學習來提高聲音信號的分類精度的信號分類裝置。

另外，在人協作機器人系統中，因為在計算出的外力中包含噪聲或由于機器人的振動而產生的力，所以外力的檢測精度降低，例如，有可能導致機器人的誤停止。

發明內容

本發明鑒于上述課題，其目的在于提供一種能夠提高外力的檢測精度的人協作機器人系統。