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．もしくはe-mail„[email protected]‟の添付フゔ゗ル．
98

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