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JP7760965B2 - Conveying System - Google Patents

Conveying System

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Publication number
JP7760965B2
JP7760965B2 JP2022101513A JP2022101513A JP7760965B2 JP 7760965 B2 JP7760965 B2 JP 7760965B2 JP 2022101513 A JP2022101513 A JP 2022101513A JP 2022101513 A JP2022101513 A JP 2022101513A JP 7760965 B2 JP7760965 B2 JP 7760965B2
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JP
Japan
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worker
robot
external load
robot arm
transported object
Prior art date
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JP2022101513A
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Japanese (ja)
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克浩 長澤
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Toyota Auto Body Co Ltd
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Toyota Auto Body Co Ltd
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Publication date
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Description

本発明は、運搬システムに関する。 The present invention relates to a conveying system.

下記特許文献1には、車両部品を自動で組付けるための自動組付装置が開示されている。この自動組付装置は、ロボットに取付けた把持ハンドで車両部品を把持、運搬して車体に取付けるとともに、別のロボットに取付けた締結具締付装置でこの車両部品を車体に締付けるように構成されている。この自動組付装置によれば、作業者自らが行っていた車両部品の高度な組付け作業をロボットの使用により自動化できる。 Patent Document 1 below discloses an automatic assembly device for automatically assembling vehicle parts. This automatic assembly device is configured to grasp, transport, and attach vehicle parts to the vehicle body using a gripping hand attached to a robot, and to fasten the vehicle parts to the vehicle body using a fastener tightening device attached to another robot. This automatic assembly device uses robots to automate the sophisticated assembly work of vehicle parts that was previously performed by workers.

特開昭59-53275号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 59-53275

上記自動組付装置を採用すると、高重量の車両部品に対してロボットを大型化する必要がある。また、車両部品を車体の両側からロボットで組付けることを想定した場合には、複数のロボットを使用する必要がある。このため、いずれの場合も装置コストが高くなるという問題が生じ得る。 When using the above-mentioned automated assembly equipment, the robot must be made larger to accommodate heavy vehicle parts. Furthermore, if it is envisioned that vehicle parts will be assembled by robots from both sides of the vehicle body, multiple robots must be used. Therefore, in either case, the problem of high equipment costs can arise.

そこで、このような問題に対しては、作業者による作業を補助することができる「協働ロボット」と称されるロボットを使用するのが有効である。この協働ロボットによれば、車両部品のような運搬物の運搬から組付けまでの作業を作業者と協働して行うことで、ロボット側の負荷を抑えることが可能になる。したがって、車両部品の運搬に小型のロボットを使用することができ、装置コストを低く抑えることができる。 To address these issues, it is effective to use a robot known as a "collaborative robot" that can assist workers in their work. By working collaboratively with workers on tasks ranging from transporting items such as vehicle parts to assembling them, this collaborative robot can reduce the burden on the robot. This allows for the use of small robots to transport vehicle parts, keeping equipment costs low.

ところが、協働ロボットを使用すると、以下のような問題が起こり得る。すなわち、ロボットアームによる車両部品の運搬速度が低いと、この運搬速度に合うように作業者がゆっくりと或いは間欠的に動くことになり作業効率が低下する。かといって、ロボットアームによる車両部品の運搬速度を上げ過ぎると、今度は、作業者がロボットアームの動きに追従して動くことが難しくなる。この場合、運搬作業を継続して行うことができず、運搬速度が低い場合と同様に作業効率が低下する。このような作業効率の低下の問題は、車体への車両部品の組付け前の運搬時のみならず、車両部品のような各種の運搬物を単に運搬するときにおいても同様に起こり得る。 However, when using collaborative robots, the following problems can occur. If the robot arm transports vehicle parts at a slow speed, workers will have to move slowly or intermittently to match this transport speed, reducing work efficiency. However, if the robot arm transports vehicle parts at an excessively fast speed, it will become difficult for workers to keep up with the robot arm's movements. In this case, transport work cannot be carried out continuously, and work efficiency will decrease, just as when the transport speed is slow. This problem of reduced work efficiency can occur not only when transporting vehicle parts before they are assembled into the vehicle body, but also when simply transporting various transported items such as vehicle parts.

本発明は、かかる課題に鑑みてなされたものであり、作業者と協働ロボットとの協働で運搬物を運搬する運搬システムを安価で作業効率に優れたものとするのに有効な技術を提供しようとするものである。 The present invention was made in consideration of these issues, and aims to provide effective technology for creating a low-cost, highly efficient transport system in which workers and collaborative robots work together to transport items.

本発明の一態様は、
作業者と協働ロボットとの協働で運搬物を運搬する運搬システムであって、
上記運搬物を保持する上記作業者と並行して上記運搬物を保持するように上記協働ロボットに設けられたロボットアームと、
上記ロボットアームに入力された外部荷重に関する外部荷重情報を検出する検出装置と、
上記協働ロボットを制御する制御装置と、
上記作業者を撮影する撮影装置と、
を備え、
上記制御装置は、上記検出装置で検出された上記外部荷重情報が閾値を上回る場合に上記撮影装置で取得した画像情報に基づいて上記作業者が上記運搬物の運搬動作を実行中であることが認識されたとき、上記外部荷重が上記作業者から上記運搬物を介して上記ロボットアームに入力されたものであると判定して、上記検出装置で検出された上記外部荷重情報に基づいて上記ロボットアームの動きを上記作業者による上記運搬物の運搬動作に追従させる作業者追従制御を行うように構成され
上記制御装置は、上記検出装置で検出された上記外部荷重情報が閾値を上回る場合に上記撮影装置による画像情報に基づいて上記作業者が上記運搬物の運搬動作を実行中でないことが認識されたとき、上記作業者追従制御を実行することなくシステム異常を報知する異常報知制御を行うように構成されている、運搬システム、
にある。
One aspect of the present invention is
A transportation system that transports an object in collaboration between a worker and a collaborative robot,
a robot arm provided on the collaborative robot to hold the transported object in parallel with the worker holding the transported object;
a detection device for detecting external load information relating to an external load input to the robot arm;
a control device for controlling the collaborative robot;
an imaging device for imaging the worker;
Equipped with
the control device is configured to, when it is recognized that the worker is performing the action of carrying the transported object based on the image information acquired by the photographing device in a case where the external load information detected by the detection device exceeds a threshold, determine that the external load is input from the worker to the robot arm via the transported object, and perform worker tracking control to cause the movement of the robot arm to follow the action of carrying the transported object by the worker based on the external load information detected by the detection device ;
the control device is configured to perform an abnormality notification control of notifying a system abnormality without performing the worker following control when it is recognized that the worker is not performing a transport operation of the transported object based on image information from the photographing device in a case where the external load information detected by the detection device exceeds a threshold value;
is located.

上述の態様の運搬システムにおいて、協働ロボットのロボットアームは、運搬物を保持する作業者と並行して運搬物を保持するように使用される。すなわち、作業者とロボットアームが運搬物に別々にアクセスしてこの運搬物を保持するように作業者と協働ロボットが協働する。これにより、運搬物の重量負荷を作業者と協働ロボットで分担することができ、ロボットのみで運搬物を運搬する構造に比べて、小型で安価なロボットをその数を増やすことなく使用できるという利点がある。一方で、作動者とロボットアームが別々に動作し得るため、作動者の動きとロボットアームの動きに差が生じる場合が想定される。この場合、作業者がロボットアームの動きに追従して動くことになり、作業効率の低下が懸念される。 In the transportation system described above, the robot arm of the collaborative robot is used to hold the transported object in parallel with the worker holding the transported object. That is, the worker and the collaborative robot collaborate so that they separately access the transported object and hold it. This allows the weight load of the transported object to be shared between the worker and the collaborative robot, and has the advantage of allowing the use of small, inexpensive robots without increasing the number of them, compared to a structure in which the object is transported by robots alone. However, because the operator and the robot arm can operate separately, there is a possibility that differences will arise between the movements of the operator and the robot arm. In this case, the worker will have to move in tandem with the movement of the robot arm, which could result in a decrease in work efficiency.

そこで、本態様の運搬システムは、協働ロボットを作業者に追従させる作業者追従制御を行うように構成されている。この作業者追従制御は、外部荷重が作業者から運搬物を介してロボットアームに入力されたものである場合に、検出装置で検出された外部荷重情報に基づいてロボットアームの動きを作業者による運搬物の運搬動作に追従させる制御である。この作業者追従制御によれば、ロボットアームを作業者の動きに追従させることで、作業者の動きに合った運搬作業を協働ロボットと協働で実行でき、運搬物の運搬作業の作業効率を向上させることができる。 The transportation system of this embodiment is therefore configured to perform worker-following control, which causes the collaborative robot to follow the worker. This worker-following control is a control that, when an external load is input from the worker to the robot arm via the transported object, causes the movement of the robot arm to follow the worker's movement of transporting the object based on external load information detected by a detection device. With this worker-following control, by having the robot arm follow the worker's movement, transportation work that matches the worker's movement can be performed in collaboration with the collaborative robot, improving the work efficiency of transporting objects.

以上のごとく、上述の態様によれば、作業者と協働ロボットとの協働で運搬物を運搬する運搬システムを安価で作業効率に優れたものとするのに有効な技術を提供することが可能になる。 As described above, the above-mentioned aspects make it possible to provide an effective technology for creating a transportation system in which a worker and a collaborative robot work together to transport objects, at low cost and with excellent work efficiency.

実施形態1の運搬システムの全体構成を示す斜視図。1 is a perspective view showing the overall configuration of a transport system according to a first embodiment. 図1中の制御装置の第1演算処理部のブロック図。FIG. 2 is a block diagram of a first arithmetic processing unit of the control device in FIG. 1 . 図1中の制御装置の第2演算処理部のブロック図。FIG. 2 is a block diagram of a second arithmetic processing unit of the control device in FIG. 1 . 図1の運搬システムによる運搬処理制御のフローチャート。2 is a flowchart of a transport process control by the transport system of FIG. 1 . 図4中の作業者追従制御のフローチャート。5 is a flowchart of the worker following control in FIG. 4 . 図4中の異常報知制御のフローチャート。5 is a flowchart of the abnormality notification control in FIG. 4 .

上述の態様の好ましい実施形態について以下に説明する。 Preferred embodiments of the above aspects are described below.

上述の態様の運搬システムにおいて、上記ロボットアームは、アーム関節を構成する軸部と、上記軸部に内蔵された駆動モータと、を有し、上記検出装置は、上記駆動モータのモータ電流を計測する電流計測部を有し、上記外部荷重の入力時に上記電流計測部で計測されたモータ電流の変動値を上記外部荷重情報として検出するように構成されているのが好ましい。 In the transport system of the above aspect, the robot arm preferably has a shaft that constitutes an arm joint and a drive motor built into the shaft, and the detection device preferably has a current measurement unit that measures the motor current of the drive motor, and is configured to detect, as the external load information, the fluctuation value of the motor current measured by the current measurement unit when the external load is input.

この運搬システムによれば、ロボットアームに入力された外部荷重に関する外部荷重情報を検出装置の電流計測部を利用してモータ電流の変動値として検出することができる。このため、外部荷重情報の検出構造を電流計測部によって簡素化できる。 With this transport system, external load information regarding the external load input to the robot arm can be detected as a fluctuation value of the motor current using the current measurement unit of the detection device. Therefore, the detection structure for external load information can be simplified by using the current measurement unit.

上述の態様の運搬システムにおいて、上記制御装置は、上記作業者追従制御において、上記検出装置の上記電流計測部で計測された上記モータ電流の変動値から上記作業者による上記運搬物の作業者運搬速度を導出し、この作業者運搬速度に上記協働ロボットによる上記運搬物のロボット運搬速度を近づけるように上記ロボットアームの上記駆動モータをフィードバック制御するのが好ましい。 In the transportation system of the above aspect, the control device, in the worker tracking control, preferably derives the worker transport speed of the transported item by the worker from the fluctuation value of the motor current measured by the current measurement unit of the detection device, and feedback controls the drive motor of the robot arm so that the robot transport speed of the transported item by the collaborative robot approaches this worker transport speed.

この運搬システムによれば、作業者による作業者運搬速度に協働ロボットによるロボット運搬速度を近づけるようにロボットアームの駆動モータをフィードバック制御することによって、ロボットアームの動きを作業者による運搬物の運搬動作に追従させる作業者追従制御を行うことができる。 This transportation system performs worker tracking control, which causes the movement of the robot arm to follow the worker's movement to transport the object, by feedback controlling the drive motor of the robot arm so that the speed at which the collaborative robot transports the object approaches the speed at which the worker transports the object.

上述の態様の運搬システムは、上記作業者を撮影する撮影装置を備え、上記制御装置は、上記撮影装置で取得した画像情報に基づいて上記作業者が上記運搬物の運搬動作を実行中であることが認識されたとき、上記外部荷重が上記作業者から上記運搬物を介して上記ロボットアームに入力されたものであると判定して上記作業者追従制御を的確に行うのが好ましい。 The transportation system of the above aspect preferably includes a camera that captures an image of the worker, and when the control device recognizes that the worker is currently transporting the transported item based on image information acquired by the camera, it determines that the external load has been input to the robot arm from the worker via the transported item, and accurately performs the worker tracking control.

この運搬システムによれば、作業者を撮影する撮影装置を利用して作業者が運搬物の運搬動作を実行中であるか否かを認識したうえで、その認識結果に基づいて外部荷重が作業者から運搬物を介してロボットアームに入力されたものであるか否かを判定することができる。この場合、ロボットアームに入力された外部荷重の要因を判定する精度を高めることができ、作業者追従制御が不要にもかかわらず実行されるのを防ぐことができる。 This transportation system uses a camera to capture an image of the worker to recognize whether the worker is currently transporting an object, and then determines based on the recognition results whether an external load has been input from the worker to the robot arm via the object. In this case, the accuracy of determining the cause of the external load input to the robot arm can be improved, preventing unnecessary execution of worker tracking control.

上述の態様の運搬システムにおいて、上記制御装置は、上記撮影装置による画像情報に基づいて上記作業者が上記運搬物の運搬動作を実行中でないことが認識されたとき、上記作業者追従制御を行うことなくシステム異常を報知する異常報知制御を行うのが好ましい。 In the transportation system of the above aspect, when the control device recognizes, based on image information from the imaging device, that the worker is not currently transporting the object, it is preferable that the control device perform anomaly notification control to notify of a system abnormality without performing the worker tracking control.

この運搬システムによれば、ロボットアームに入力された外部荷重の要因が作業者によるものではない場合に、この要因がシステム異常によるものであることを異常報知制御によって作業者に速やかに報知することができる。 With this transport system, if the cause of the external load input to the robot arm is not caused by the worker, the worker can be quickly notified by the abnormality notification control that the cause is a system abnormality.

上述の態様の運搬システムにおいて、上記協働ロボットは、上記ロボットアームによる可搬重量が上記運搬物の重量を下回るように構成されているのが好ましい。 In the transport system of the above aspect, the collaborative robot is preferably configured so that the weight capacity of the robot arm is less than the weight of the object being transported.

この運搬システムによれば、ロボットアームによる可搬重量が運搬物の重量を下回るように協働ロボットを構成することで、協働ロボット自体を小型化することができる。 With this transport system, the collaborative robot itself can be made smaller by configuring it so that the weight capacity of the robot arm is less than the weight of the object being transported.

以下、上述の態様の一実施形態である運搬システムの具体的な構造について、図面を参照しつつ説明する。 The specific structure of a transport system, which is one embodiment of the above-mentioned aspect, will be described below with reference to the drawings.

(実施形態1)
図1に示されるように、実施形態1の運搬システム1は、作業者Cと協働ロボット20との協働で運搬物10を運搬するためのものである。この運搬システム1は、協働ロボット20と、検出装置30と、制御装置40と、撮影装置70と、を主体に構成されている。これらの構成要素に別の要素が適宜に追加されてもよい。
(Embodiment 1)
1, the transportation system 1 of the first embodiment is for transporting an object 10 in collaboration between a worker C and a collaborative robot 20. The transportation system 1 is mainly composed of the collaborative robot 20, a detection device 30, a control device 40, and an imaging device 70. Other elements may be added to these components as appropriate.

1.協働ロボット20の構成
協働ロボット(以下、単に「ロボット」ともいう。)20は、多関節ロボットである。このロボット20は、ロボットアーム21を有する。このロボットアーム21は、運搬物10を保持する作業者Cと並行して運搬物10を保持するようにロボット20に設けられている。つまり、ロボットアーム21は、そのアーム先端部である保持部21aで運搬物10を直に保持するように構成されており、保持部21aによる保持箇所は、運搬物10のうち作業者Cが手指Caで左右両側から掴んで直に保持する箇所とは別の箇所となっている。
1. Configuration of Collaborative Robot 20 The collaborative robot (hereinafter also simply referred to as "robot") 20 is an articulated robot. The robot 20 has a robot arm 21. The robot arm 21 is provided on the robot 20 so as to hold the transported object 10 in parallel with the worker C who is holding the transported object 10. In other words, the robot arm 21 is configured to directly hold the transported object 10 with a holding portion 21a, which is the tip of the arm, and the holding portion 21a holds the transported object 10 at a location different from the location of the transported object 10 that the worker C directly holds by grasping it from both sides with his fingers Ca.

したがって、本形態でいう「協働」とは、作業者Cとロボットアーム21が運搬時に運搬物10にそれぞれ独立してアクセスして運搬物10を保持する態様をいう。この場合、作業者Cが運搬物10を直に保持する一方で、これと並行してロボットアーム21が運搬物10を直に保持する。これに対して、例えば、運搬物10を保持した状態のロボットアーム21を作業者Cが掴んで保持する態様は、ロボットアーム21が運搬物10を直に保持するものの作業者Cが運搬物10を直に保持するものではないため、ここでいう「協働」とは本質的に相違する態様である。 Therefore, "collaboration" in this embodiment refers to a situation in which worker C and robot arm 21 independently access and hold transported object 10 during transportation. In this case, worker C directly holds transported object 10, while robot arm 21 simultaneously directly holds transported object 10. In contrast, for example, a situation in which worker C grabs and holds robot arm 21 while it is holding transported object 10 is essentially different from "collaboration" as defined here, since while robot arm 21 directly holds transported object 10, worker C does not directly hold transported object 10.

運搬物10は、作業者Cとロボット20との協働によって、例えば、符号「10(A)」が付されているA地点から符号「10(B)」が付されているB地点まで運搬される。このとき、B地点は、運搬物10の単なる移し替え先であってもよいし、或いは、運搬物10を車両部品とするときこの車両部品を車体に組み付けるときの組付け先であってもよい。 The transported item 10 is transported, for example, from point A, designated by the symbol "10(A)," to point B, designated by the symbol "10(B)," through collaboration between worker C and robot 20. At this time, point B may simply be the destination to which the transported item 10 is transferred, or, if the transported item 10 is a vehicle part, it may be the destination to which this vehicle part is to be assembled into the vehicle body.

ロボット20は、そのロボットアーム21による可搬重量が運搬物10の重量を下回るように構成されているのが好ましい。この場合、運搬物10の重量分の荷重負荷を作業者Cとロボット20とで分担して受けるようにする。これにより、ロボットアーム21による可搬重量が運搬物10の重量を上回るような構造に比べて、ロボット20自体を小型化できるという利点がある。 The robot 20 is preferably configured so that the weight capacity of its robot arm 21 is less than the weight of the transported object 10. In this case, the load of the weight of the transported object 10 is shared between the worker C and the robot 20. This has the advantage that the robot 20 itself can be made smaller than in a structure in which the weight capacity of the robot arm 21 exceeds the weight of the transported object 10.

なお、作業者Cとロボット20とで分担して運搬を行うことができるものであれば、運搬物10の大きさや形状は特に限定されるものではない。車両部品をはじめ、各種の物品を運搬物10として使用できる。作業者Cは、運搬物10を掴んで保持したり、運搬物10を下方から支持して保持したりすることができる。 The size and shape of the transported object 10 are not particularly limited, as long as it can be transported by worker C and robot 20 in a shared manner. Various items, including vehicle parts, can be used as the transported object 10. Worker C can grasp and hold the transported object 10, or support and hold the transported object 10 from below.

ロボットアーム21は、そのアーム関節を構成する複数の軸部22と、各軸部22に内蔵された駆動モータ23と、を有する。各駆動モータ23は、保持部21aの位置及び向きを所望の状態に制御するようにロボットアーム21を駆動する機能を果たす。 The robot arm 21 has multiple shafts 22 that form its arm joints, and a drive motor 23 built into each shaft 22. Each drive motor 23 functions to drive the robot arm 21 so as to control the position and orientation of the holding part 21a to the desired state.

ロボットアーム21において、軸部22及び駆動モータ23の数は特に限定されるものではなく、必要に応じて適宜に変更可能である。また、ロボットアーム21の保持部21aの構造は特に限定されるものではない。保持部21aの構造として、例えば、運搬物10を掴んで保持する構造、運搬物10を下方から支持して保持する構造、運搬物10を吸着保持する構造などを採り得る。 The number of shafts 22 and drive motors 23 in the robot arm 21 is not particularly limited and can be changed as needed. Furthermore, the structure of the holding portion 21a of the robot arm 21 is not particularly limited. Possible structures for the holding portion 21a include, for example, a structure that grasps and holds the transported object 10, a structure that supports and holds the transported object 10 from below, and a structure that holds the transported object 10 by suction.

2.検出装置30の構成
検出装置30は、ロボットアーム21にその保持部21aから入力された外部荷重Fに関する外部荷重情報IFを検出する機能を果たす。この機能を実現するために、検出装置30は、駆動モータ23に電気的に接続されており、この駆動モータ23のモータ電流を計測する電流センサとしての電流計測部31を有する。
2. Configuration of the Detection Device 30 The detection device 30 functions to detect external load information IF relating to the external load F input from the holding unit 21 a to the robot arm 21. To achieve this function, the detection device 30 is electrically connected to the drive motor 23 and has a current measurement unit 31 as a current sensor that measures the motor current of the drive motor 23.

この検出装置30によれば、ロボットアーム21に対する外部荷重Fの入力時に電流計測部31で計測されたモータ電流の変動値を外部荷重情報IFとして検出することができる。すなわち、ロボットアーム21に外部荷重Fが入力されると、この外部荷重Fに対抗してロボットアーム21の姿勢を維持するのに駆動モータ23におけるモータ電流が増加する。このため、このときのモータ電流の増加分が外部荷重Fによるものであると判断できる。したがって、モータ電流の変動値は、外部荷重Fを間接的に示す外部荷重情報IFとされる。 This detection device 30 can detect the fluctuation value of the motor current measured by the current measurement unit 31 when an external load F is input to the robot arm 21 as external load information IF. In other words, when an external load F is input to the robot arm 21, the motor current in the drive motor 23 increases to maintain the posture of the robot arm 21 against this external load F. Therefore, it can be determined that this increase in motor current is due to the external load F. Therefore, the fluctuation value of the motor current is considered to be external load information IF that indirectly indicates the external load F.

検出装置30によって検出された外部荷重情報IFは、この検出装置30に電気的に接続されている制御装置40へと伝送される。この場合、外部荷重Fは、運搬物10を把持している作業者Cから入力される入力荷重を対象としている。このため、運搬物10の重量分に相当する荷重は外部荷重Fから除外される。 External load information IF detected by the detection device 30 is transmitted to the control device 40, which is electrically connected to the detection device 30. In this case, the external load F refers to the input load input by the worker C who is holding the transported object 10. Therefore, the load equivalent to the weight of the transported object 10 is excluded from the external load F.

なお、検出装置30は、外部荷重情報IFを検出する機能を少なくとも有するものであればよく、電流計測部31に代えて或いは加えて、駆動モータ23のモータ電圧の変動値を検出する電圧センサや、駆動モータ23に作用するトルクの変動値を検出するトルクセンサ(力学センサ)などを構成要素としてもよい。また、検出装置30は、ロボット20や制御装置40に内蔵されてもよいし、或いはロボット20や制御装置40とは別体の装置として構成されてもよい。 The detection device 30 only needs to have at least the function of detecting external load information IF, and may include components such as a voltage sensor that detects fluctuations in the motor voltage of the drive motor 23, or a torque sensor (mechanical sensor) that detects fluctuations in the torque acting on the drive motor 23, instead of or in addition to the current measurement unit 31. The detection device 30 may also be built into the robot 20 or the control device 40, or may be configured as a device separate from the robot 20 or the control device 40.

3.制御装置40の構成
制御装置40は、ロボット20を制御する機能を有する制御盤である。この制御装置40によれば、特に、運搬物10をロボットアーム21の保持部21aで保持して状態で運搬するようにロボットアーム21の動きが制御される。また、この制御装置40には、ロボット20の異常を報知するための報知器41が設けられている。
3. Configuration of the control device 40 The control device 40 is a control panel having the function of controlling the robot 20. In particular, the control device 40 controls the movement of the robot arm 21 so that the transported object 10 is transported while being held by the holding portion 21a of the robot arm 21. The control device 40 is also provided with an alarm 41 for notifying of abnormalities in the robot 20.

4.撮影装置70の構成
撮影装置70は、作業者Cとのその周辺領域を撮影する機能を有するカメラによって構成されている。この撮影装置70によれば、撮影対象で反射した反射光を撮像素子で受光することで、この撮像素子に画像が撮像される。撮像素子として、典型的には、CCD(Charge Coupled Device)イメージセンサーや、CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)イメージセンサーが採用される。この撮影装置70によれば、作業者Cとのその周辺領域の様子を示す三次元画像データである画像情報IGを取得することができる。そして、撮影装置70によって取得された画像情報IGは、この撮影装置70に電気的に接続されている制御装置40へと伝送される。
4. Configuration of the Image Capturing Device 70 The image capturing device 70 is configured with a camera capable of capturing images of the worker C and the surrounding area. With this image capturing device 70, an image is captured by an image capturing element by receiving light reflected from the subject. A charge coupled device (CCD) image sensor or a complementary metal oxide semiconductor (CMOS) image sensor is typically used as the image capturing element. With this image capturing device 70, it is possible to acquire image information IG, which is three-dimensional image data showing the state of the worker C and the surrounding area. The image information IG acquired by the image capturing device 70 is then transmitted to the control device 40, which is electrically connected to the image capturing device 70.

5.制御装置40の演算処理部の構造
制御装置40は、第1演算処理部50(図2を参照)と第2演算処理部60(図3を参照)を有する。この制御装置40は、各演算処理部における演算処理の実行のために、既知のCPU(Central Processing Unit)、ROM、RAM、外部機器との間での入出力を行うインターフェース等を搭載している。
5. Structure of the arithmetic processing unit of the control device 40 The control device 40 has a first arithmetic processing unit 50 (see FIG. 2) and a second arithmetic processing unit 60 (see FIG. 3). The control device 40 is equipped with a known CPU (Central Processing Unit), ROM, RAM, an interface for inputting and outputting data to and from external devices, and the like, in order to execute arithmetic processing in each arithmetic processing unit.

図2に示されるように、制御装置40の第1演算処理部50は、外部荷重情報取得部51,52と、データ入力部53と、ロボット運搬速度取得部54と、データ記憶部55と、モデル生成部56と、モデル記憶部57と、作業者運搬速度導出部58と、運搬速度評価部59と、を備えている。 As shown in FIG. 2, the first calculation processing unit 50 of the control device 40 includes external load information acquisition units 51 and 52, a data input unit 53, a robot transport speed acquisition unit 54, a data storage unit 55, a model generation unit 56, a model storage unit 57, a worker transport speed derivation unit 58, and a transport speed evaluation unit 59.

外部荷重情報取得部51は、検出装置30から外部荷重情報IFを取得して、この外部荷重情報IFをデータ記憶部55に入力する。これに対して、外部荷重情報取得部52は、検出装置30から外部荷重情報IFを取得して、この外部荷重情報IFを作業者運搬速度導出部58に入力する。 The external load information acquisition unit 51 acquires external load information IF from the detection device 30 and inputs this external load information IF to the data storage unit 55. In response to this, the external load information acquisition unit 52 acquires external load information IF from the detection device 30 and inputs this external load information IF to the worker transport speed derivation unit 58.

データ入力部53は、運搬速度推定用モデルMaを生成するために必要となる各種のデータをデータ記憶部55に入力する。運搬速度推定用モデルMaは、外部荷重情報IFと作業者Cによる運搬物10の運搬速度(後述の「作業者運搬速度Va」)との関係性を規定したモデルである。この運搬速度推定用モデルMaは、設定済みパラメータを含む設定済みモデル(「訓練済みパラメータを含む訓練済みモデル」とも称される。)である。したがって、ここでいう「各種のデータ」には、作業者Cによる運搬物10の運搬速度を機械学習(一般的に「AI学習」と称される。)するために予め準備された作業データセット、作業用プログラム(作業前パラメータ)などが含まれている。 The data input unit 53 inputs various data required to generate the transport speed estimation model Ma into the data storage unit 55. The transport speed estimation model Ma is a model that defines the relationship between the external load information IF and the transport speed of the transported item 10 by the worker C (the "worker transport speed Va" described below). This transport speed estimation model Ma is a set model that includes set parameters (also referred to as a "trained model that includes trained parameters"). Therefore, the "various data" referred to here includes a work dataset, a work program (pre-work parameters), and the like that have been prepared in advance for machine learning (commonly referred to as "AI learning") of the transport speed of the transported item 10 by the worker C.

ロボット運搬速度取得部54は、ロボット20からそのロボット運搬速度Vbを取得する。このロボット運搬速度Vbは、ロボット20による運搬物10の運搬速度であり、本形態では、ロボットアーム21の保持部21aの移動速度に相当する。例えば、駆動モータ23に回転の機械的変位量を検出可能に内蔵されたロータリエンコーダ(図示省略)等の検出手段を使用し、この検出手段によって検出されたデータに基づいてロボット運搬速度Vbを演算することができる。 The robot transport speed acquisition unit 54 acquires the robot transport speed Vb from the robot 20. This robot transport speed Vb is the speed at which the robot 20 transports the transported object 10, and in this embodiment, corresponds to the movement speed of the holding portion 21a of the robot arm 21. For example, a detection means such as a rotary encoder (not shown) that is built into the drive motor 23 and is capable of detecting the amount of mechanical displacement of rotation can be used, and the robot transport speed Vb can be calculated based on the data detected by this detection means.

モデル生成部56は、データ記憶部55から読み出した作業データセットを使用した機械学習によって運搬速度推定用モデルMaを生成する。そして、このモデル生成部56は、生成した運搬速度推定用モデルMaをモデル記憶部57に出力する。なお、運搬速度推定用モデルMaを機械学習によって生成するのに代えて、モデル生成部56が、データ記憶部55に予め記憶されている相関モデル、回帰モデル、マッピングデータ等にしたがって運搬速度推定用モデルMaを生成するようにしても良い。 The model generation unit 56 generates a transport speed estimation model Ma through machine learning using the working data set read from the data storage unit 55. The model generation unit 56 then outputs the generated transport speed estimation model Ma to the model storage unit 57. Note that instead of generating the transport speed estimation model Ma through machine learning, the model generation unit 56 may generate the transport speed estimation model Ma according to a correlation model, regression model, mapping data, etc. that are pre-stored in the data storage unit 55.

作業者運搬速度導出部58は、外部荷重情報取得部52が取得した外部荷重情報IFを、モデル記憶部57から読み出した運搬速度推定用モデルMaに入力する。これにより、作業者運搬速度導出部58は、作業者Cによる運搬物10の運搬速度である作業者運搬速度Vaを導出する。この作業者運搬速度Vaは、本形態では、運搬物10と実質的に一体に動く作業者Cの手指Caの移動速度に相当する。 The worker carrying speed derivation unit 58 inputs the external load information IF acquired by the external load information acquisition unit 52 into the carrying speed estimation model Ma read from the model storage unit 57. As a result, the worker carrying speed derivation unit 58 derives the worker carrying speed Va, which is the speed at which the transported object 10 is carried by the worker C. In this embodiment, this worker carrying speed Va corresponds to the movement speed of the fingers Ca of the worker C, which move substantially integrally with the transported object 10.

運搬速度評価部59は、作業者運搬速度導出部58で導出された作業者運搬速度Vaと、ロボット運搬速度取得部54で取得されたロボット運搬速度Vbと、を比較し、必要に応じてロボット運搬速度Vbを補正したうえでロボット20にロボットアーム21の駆動モータ23の制御のための制御信号Saを出力する。このため、補正後のロボット運搬速度Vbで制御されたロボット20については、そのロボット運搬速度Vbがロボット運搬速度取得部54によって再度取得される。 The transport speed evaluation unit 59 compares the worker transport speed Va derived by the worker transport speed derivation unit 58 with the robot transport speed Vb acquired by the robot transport speed acquisition unit 54, corrects the robot transport speed Vb as necessary, and outputs a control signal Sa to the robot 20 for controlling the drive motor 23 of the robot arm 21. Therefore, for a robot 20 controlled at the corrected robot transport speed Vb, the robot transport speed Vb is acquired again by the robot transport speed acquisition unit 54.

図3に示されるように、制御装置40の第2演算処理部60は、画像情報取得部61,62と、データ入力部63と、データ記憶部64と、モデル生成部65と、モデル記憶部66と、作業者状態評価部67と、を備えている。 As shown in FIG. 3, the second calculation processing unit 60 of the control device 40 includes image information acquisition units 61 and 62, a data input unit 63, a data storage unit 64, a model generation unit 65, a model storage unit 66, and a worker condition evaluation unit 67.

画像情報取得部61は、撮影装置70から画像情報IGを取得して、この画像情報IGをデータ記憶部64に入力する。これに対して、画像情報取得部62は、撮影装置70から画像情報IGを取得して、この画像情報IGを作業者状態評価部67に入力する。 The image information acquisition unit 61 acquires image information IG from the photographing device 70 and inputs this image information IG to the data storage unit 64. In response to this, the image information acquisition unit 62 acquires image information IG from the photographing device 70 and inputs this image information IG to the worker condition evaluation unit 67.

データ入力部63は、作業者状態推定用モデルMbを生成するために必要となる各種のデータをデータ記憶部64に入力する。作業者状態推定用モデルMbは、画像情報IGと作業者Cの運搬作業の状態との関係性を規定したモデルである。この作業者状態推定用モデルMbは、設定済みパラメータを含む設定済みモデル(「訓練済みパラメータを含む訓練済みモデル」とも称される。)である。したがって、ここでいう「各種のデータ」には、作業者Cの運搬作業の状態を機械学習するために予め準備された作業データセット、作業用プログラム(作業前パラメータ)などが含まれている。 The data input unit 63 inputs various data required to generate the worker state estimation model Mb into the data storage unit 64. The worker state estimation model Mb is a model that defines the relationship between the image information IG and the state of the transport work of worker C. This worker state estimation model Mb is a set model that includes set parameters (also referred to as a "trained model that includes trained parameters"). Therefore, the "various data" referred to here includes a work dataset and a work program (pre-work parameters) that have been prepared in advance for machine learning of the state of the transport work of worker C.

モデル生成部65は、データ記憶部64から読み出した作業データセットを使用した機械学習によって作業者状態推定用モデルMbを生成する。そして、このモデル生成部65は、生成した作業者状態推定用モデルMbをモデル記憶部66に出力する。なお、作業者状態推定用モデルMbを機械学習によって生成するのに代えて、モデル生成部65が、データ記憶部64に予め記憶されている相関モデル、回帰モデル、マッピングデータ等にしたがって作業者状態推定用モデルMbを生成するようにしても良い。 The model generation unit 65 generates a worker state estimation model Mb through machine learning using the work data set read from the data storage unit 64. The model generation unit 65 then outputs the generated worker state estimation model Mb to the model storage unit 66. Note that instead of generating the worker state estimation model Mb through machine learning, the model generation unit 65 may generate the worker state estimation model Mb according to a correlation model, regression model, mapping data, etc. that are pre-stored in the data storage unit 64.

作業者状態評価部67は、画像情報取得部62が取得した画像情報IGを、モデル記憶部66から読み出した作業者状態推定用モデルMbに入力する。これにより、作業者状態評価部67は、作業者Cの運搬作業の状態(作業者Cの有無、作業者Cの移動方向、作業者Cの移動軌跡などの情報)を導出し、これに基づいて作業者Cが実際に運搬物10の運搬作業を実施中であるか否かを判定する。 The worker state evaluation unit 67 inputs the image information IG acquired by the image information acquisition unit 62 into the worker state estimation model Mb read from the model storage unit 66. As a result, the worker state evaluation unit 67 derives the state of worker C's transportation work (information such as the presence or absence of worker C, the direction of worker C's movement, and the movement trajectory of worker C), and based on this, determines whether worker C is actually carrying the transported item 10.

6.運搬システム1による運搬処理制御
次に、特に、図4~図6を参照しながら、上記構成の運搬システム1による運搬処理制御について説明する。
6. Transport Process Control by Transport System 1 Next, transport process control by the transport system 1 configured as described above will be described with particular reference to FIGS.

実施形態1にかかる運搬処理制御は、図4中のステップS101からステップS108までのステップを順次実行することによって達成される。なお、必要に応じて、別のステップを追加したり、いずれかのステップを複数に分割或いは削除したり、ステップの順番を入れ替えたりしてもよい。 The transport processing control according to the first embodiment is achieved by sequentially executing steps S101 to S108 in FIG. 4. If necessary, other steps may be added, any step may be divided into multiple steps or deleted, or the order of the steps may be changed.

ステップS101は、作業者Cが撮影装置70を起動することによって、この撮影装置70による撮影を開始するステップである。このステップS101によれば、撮影装置70から画像情報IGを常時に取得することで、作業者Cの運搬作業の状態を常時に認識することが可能になる。 In step S101, worker C activates the camera 70, thereby starting image capture by the camera 70. By constantly acquiring image information IG from the camera 70, step S101 makes it possible to constantly monitor the status of worker C's transport work.

ステップS102は、作業者Cがロボット20を起動することによってロボット制御を開始するステップである。このステップS101によれば、ロボット20は作業者Cとの協働で運搬物10を運搬する準備が整う。 Step S102 is a step in which worker C starts robot control by activating the robot 20. By this step S101, the robot 20 is ready to transport the transported item 10 in collaboration with worker C.

ステップS103は、検出装置30の電流計測部31によって駆動モータ23のモータ電流を計測し、計測したこのモータ電流の変動値が予め設定されている閾値を上回るか否かを判定するステップである。このステップS103によれば、駆動モータ23において実測されたモータ電流の変動値が評価される。ステップS103においてモータ電流の変動値が閾値を上回ると判定されたことを条件にステップS104にすすむ。このステップS103は、例えば、制御装置40の第1演算処理部50が実行する。 In step S103, the current measurement unit 31 of the detection device 30 measures the motor current of the drive motor 23 and determines whether the fluctuation value of the measured motor current exceeds a preset threshold. In step S103, the fluctuation value of the motor current actually measured in the drive motor 23 is evaluated. If it is determined in step S103 that the fluctuation value of the motor current exceeds the threshold, the process proceeds to step S104. This step S103 is executed, for example, by the first calculation processing unit 50 of the control device 40.

ステップS104は、作業者Cが運搬作業を実施中であるか否かを判定するステップである。このステップS104では、制御装置40の作業者状態評価部67(図3を参照)による判定結果を使用する。このステップS104によれば、作業者Cが実際に運搬物10の運搬作業を実施中であるか否かを識別することができる。ステップS104において作業者Cが運搬作業を実施中であると判定された場合(図4中の「Yes」の場合)にステップS105にすすみ、そうでない場合(図4中の「No」の場合)にステップS106にすすむ。 Step S104 is a step for determining whether worker C is currently performing transportation work. In this step S104, the determination result by the worker status evaluation unit 67 of the control device 40 (see Figure 3) is used. This step S104 makes it possible to identify whether worker C is actually performing transportation work for the transported item 10. If it is determined in step S104 that worker C is currently performing transportation work (in the case of "Yes" in Figure 4), the process proceeds to step S105; if not (in the case of "No" in Figure 4), the process proceeds to step S106.

本形態では、ステップS104で撮影装置70による画像情報IGに基づいて作業者Cが運搬作業を実施中であることが認識されたとき、外部荷重F(図1を参照)が作業者Cから運搬物10を介してロボットアーム21に入力されたものであると判定して、ステップS105の「作業者追従制御」を実行する。作業者追従制御は、概して、検出装置30で検出された外部荷重情報IFに基づいてロボットアーム21の動きを作業者Cによる運搬物10の運搬動作に追従させる制御である。 In this embodiment, when it is recognized in step S104 based on image information IG from the imaging device 70 that worker C is performing a carrying operation, it is determined that an external load F (see Figure 1) has been input from worker C to the robot arm 21 via the transported object 10, and "worker tracking control" is executed in step S105. Worker tracking control is generally a control that causes the movement of the robot arm 21 to follow the movement of worker C to carry the transported object 10 based on external load information IF detected by the detection device 30.

これに対して、ステップS104で撮影装置70による画像情報IGに基づいて作業者Cが運搬作業を実施中でないことが認識されたとき、運搬システム1の異常が発生していると判定して、ステップS105の「作業者追従制御」を実行することなく、ステップS106の「異常報知制御」を実行する。なお、ステップS104の「No」の場合に、ステップS106をスキップしてそのまま運搬処理制御を終了するように変更しても良い。 In contrast, when it is recognized in step S104 based on the image information IG from the imaging device 70 that worker C is not currently performing transport work, it is determined that an abnormality has occurred in the transport system 1, and "abnormality notification control" is executed in step S106 without executing "worker tracking control" in step S105. Note that if the answer is "No" in step S104, step S106 may be skipped and the transport processing control may be terminated directly.

ステップS107は、作業者Cがロボット20を停止させることによってロボット制御を終了するステップである。また、ステップS108は、作業者Cが撮影装置70を停止させることによって、この撮影装置70による撮影を終了するステップである。 Step S107 is a step in which worker C stops the robot 20, thereby ending robot control. In addition, step S108 is a step in which worker C stops the imaging device 70, thereby ending imaging by this imaging device 70.

図5に示されるように、図4中のステップS105に相当する「作業者追従制御」は、ステップS105aからステップS105eまでのステップを有する。 As shown in Figure 5, "operator tracking control," which corresponds to step S105 in Figure 4, includes steps S105a to S105e.

ステップS105aは、作業者運搬速度Vaを導出するステップである。このステップS105aでは、制御装置40の作業者運搬速度導出部58(図2を参照)を使用する。このステップS105aによれば、外部荷重情報IF(本形態では、駆動モータ23のモータ電流の変動値)を運搬速度推定用モデルMaに入力することによって、作業者Cの手指Caの移動速度に相当する作業者運搬速度Vaを導出することができる。 Step S105a is a step for deriving the worker transport speed Va. In this step S105a, the worker transport speed derivation unit 58 (see Figure 2) of the control device 40 is used. According to this step S105a, by inputting the external load information IF (in this embodiment, the fluctuation value of the motor current of the drive motor 23) into the transport speed estimation model Ma, it is possible to derive the worker transport speed Va, which corresponds to the movement speed of the fingers Ca of the worker C.

ステップS105bは、ロボット運搬速度Vbを取得するステップである。このステップS105bでは、制御装置40のロボット運搬速度取得部54(図2を参照)を使用する。このステップS105bによれば、ロータリエンコーダ等の検出手段によって駆動モータ23に回転の機械的変位量を検出することで、ロボットアーム21の保持部21aの移動速度に相当するロボット運搬速度Vbを導出することができる。 Step S105b is a step for acquiring the robot transport speed Vb. In this step S105b, the robot transport speed acquisition unit 54 (see Figure 2) of the control device 40 is used. In this step S105b, the robot transport speed Vb, which corresponds to the movement speed of the holding part 21a of the robot arm 21, can be derived by detecting the amount of mechanical displacement of the rotation of the drive motor 23 using a detection means such as a rotary encoder.

ステップS105cは、ステップS105aで導出した作業者運搬速度Vaと、ステップS105bで導出したロボット運搬速度Vbと、を比較するステップである。このステップS105cでは、制御装置40の運搬速度評価部59(図2を参照)を使用する。このステップS105cによれば、作業者運搬速度Vaとロボット運搬速度Vbの速度差が演算される。 Step S105c is a step in which the worker transport speed Va derived in step S105a is compared with the robot transport speed Vb derived in step S105b. This step S105c uses the transport speed evaluation unit 59 (see Figure 2) of the control device 40. This step S105c calculates the speed difference between the worker transport speed Va and the robot transport speed Vb.

ステップS105dは、ロボット運搬速度Vbの補正の要否を判定するステップである。このステップS105dでは、ステップS105cの場合と同様に制御装置40の運搬速度評価部59を使用する。このステップS105dによれば、作業者運搬速度Vaとロボット運搬速度Vbの速度差が閾値を超える程度に大きい場合にロボット運搬速度Vbの補正が必要であると判定されて、ステップS105eにすすむ。これに対して、作業者運搬速度Vaとロボット運搬速度Vbの速度差が閾値を下回る程度に微小である場合にロボット運搬速度Vbの補正は不要であると判定されて、そのままステップS105の処理を終了する。 Step S105d is a step for determining whether or not correction of the robot transport speed Vb is necessary. In this step S105d, the transport speed evaluation unit 59 of the control device 40 is used, as in step S105c. According to step S105d, if the speed difference between the worker transport speed Va and the robot transport speed Vb is large enough to exceed the threshold, it is determined that correction of the robot transport speed Vb is necessary, and the process proceeds to step S105e. On the other hand, if the speed difference between the worker transport speed Va and the robot transport speed Vb is small enough to be below the threshold, it is determined that correction of the robot transport speed Vb is not necessary, and the process of step S105 is terminated.

ステップS105eは、ロボット運搬速度Vbを補正するステップである。このステップS105eでは、ステップS105c,105dの場合と同様に制御装置40の運搬速度評価部59を使用する。このステップS105eによれば、ロボット運搬速度Vbが作業者運搬速度Vaに近づくように補正される。そして、補正後のロボット運搬速度Vbを実現するための制御信号Saがロボット20に出力され、この制御信号Saに基づいてロボットアーム21の駆動モータ23が制御される。 Step S105e is a step for correcting the robot transport speed Vb. In this step S105e, the transport speed evaluation unit 59 of the control device 40 is used, as in steps S105c and S105d. In this step S105e, the robot transport speed Vb is corrected so that it approaches the worker transport speed Va. Then, a control signal Sa for achieving the corrected robot transport speed Vb is output to the robot 20, and the drive motor 23 of the robot arm 21 is controlled based on this control signal Sa.

ステップS105eの実行後は、再びステップS105bに戻り、このステップS105bからステップS105eまでの一連の処理(フィードバック制御)が順次実行される。これにより、作業者運搬速度Vaにロボット運搬速度Vbを近づけるようにロボットアーム21の駆動モータ23がフィードバック制御される。 After step S105e is executed, the process returns to step S105b, and the series of processes (feedback control) from step S105b to step S105e are executed sequentially. As a result, the drive motor 23 of the robot arm 21 is feedback-controlled so that the robot transport speed Vb approaches the worker transport speed Va.

このようなフィードバック制御によれば、ロボット運搬速度Vbを作業者運搬速度Vaに一致させるか、若しくはロボット運搬速度Vbを作業者運搬速度Vaに近似させることが可能になる。このため、作業者C側の運搬速度Vaにロボット20側の運搬速度Vbを近づけるようにロボットアーム21の動きを作業者Cによる運搬物10の運搬動作に追従させることができる。その結果、ロボット20に作業者Cの作業ペースに合わせた協働作業を実行させることができる。 This type of feedback control makes it possible to match the robot transport speed Vb with the worker transport speed Va, or to approximate the robot transport speed Vb to the worker transport speed Va. Therefore, the movement of the robot arm 21 can be made to follow the transporting movement of the transported object 10 by the worker C so that the transport speed Vb on the robot 20 side approaches the transport speed Va on the worker C side. As a result, the robot 20 can be made to perform collaborative work that matches the work pace of the worker C.

図6に示されるように、図4中のステップS106に相当する「異常報知制御」は、ステップS106a及びステップS106bを有する。 As shown in Figure 6, the "abnormality notification control" corresponding to step S106 in Figure 4 includes steps S106a and S106b.

ステップS106aは、運搬システム1の異常発生の判定結果に応じて、ロボット制御を強制終了するステップである。また、ステップS106bは、運搬システム1の異常発生の判定結果に応じて、報知器41に異常を報知するための制御信号を出力する。これにより、報知器41は、異常発生を報知するための異常報知状態を、音声出力、画面出力、印字出力などの出力態様を利用して出力する。 Step S106a is a step in which robot control is forcibly terminated in accordance with the determination result of an abnormality occurring in the transport system 1. Furthermore, step S106b outputs a control signal to the alarm 41 to notify the abnormality in accordance with the determination result of an abnormality occurring in the transport system 1. As a result, the alarm 41 outputs an abnormality notification state to notify the occurrence of the abnormality using an output mode such as audio output, screen output, or print output.

上述の実施形態1によれば、以下のような作用効果が得られる。 The above-described first embodiment provides the following advantages:

実施形態1の運搬システム1において、ロボット20のロボットアーム21は、運搬物10を保持する作業者Cと並行して運搬物10を保持するように使用される。すなわち、作業者Cとロボットアーム21が運搬物10に別々にアクセスしてこの運搬物10を保持するように作業者Cと協働ロボット20が協働する。これにより、運搬物10の重量負荷を作業者Cとロボット20で分担することができ、ロボット20のみで運搬物を運搬する構造に比べて、小型で安価なロボット20をその数を増やすことなく使用できるという利点がある。一方で、作動者Cとロボットアーム21が別々に動作し得るため、作動者Cの動きとロボットアーム21の動きに差が生じる場合が想定される。この場合、作業者Cがロボットアーム21の動きに追従して動くことになり、作業効率の低下が懸念される。 In the transportation system 1 of embodiment 1, the robot arm 21 of the robot 20 is used to hold the transported object 10 in parallel with the worker C who is holding the transported object 10. That is, the worker C and the collaborative robot 20 cooperate so that the worker C and the robot arm 21 separately access and hold the transported object 10. This allows the weight load of the transported object 10 to be shared between the worker C and the robot 20, and has the advantage of allowing the use of small, inexpensive robots 20 without increasing the number, compared to a structure in which the object is transported by the robot 20 alone. On the other hand, because the operator C and the robot arm 21 can operate separately, it is conceivable that there may be a difference in the movement of the operator C and the movement of the robot arm 21. In this case, the worker C will have to move in accordance with the movement of the robot arm 21, which may result in a decrease in work efficiency.

そこで、本態様の運搬システム1は、ロボット20を作業者Cに追従させる作業者追従制御を行うように構成されている。この作業者追従制御は、外部荷重Fが作業者Cから運搬物10を介してロボットアーム21に入力されたものである場合に、検出装置30で検出された外部荷重情報IFに基づいてロボットアーム21の動きを作業者Cによる運搬物10の運搬動作に追従させる制御である。この作業者追従制御によれば、ロボットアーム21を作業者Cの動きに追従させることで、作業者Cの動きに合った運搬作業をロボット20と協働で実行でき、運搬物10の運搬作業の作業効率を向上させることができる。 The transportation system 1 of this embodiment is therefore configured to perform worker following control, which causes the robot 20 to follow the worker C. This worker following control is a control that causes the movement of the robot arm 21 to follow the movement of the transported object 10 by the worker C, based on external load information IF detected by the detection device 30, when an external load F is input from the worker C to the robot arm 21 via the transported object 10. With this worker following control, by having the robot arm 21 follow the movement of the worker C, transport work that matches the movement of the worker C can be performed in collaboration with the robot 20, thereby improving the work efficiency of the transport work of the transported object 10.

したがって、実施形態1によれば、作業者Cとロボット20との協働で運搬物10を運搬する運搬システム1を安価で作業効率に優れたものとすることが可能になる。 Therefore, according to embodiment 1, it is possible to create a transportation system 1 in which a worker C and a robot 20 work together to transport an object 10, which is inexpensive and has excellent work efficiency.

実施形態1の運搬システム1によれば、ロボットアーム21に入力された外部荷重Fに関する外部荷重情報IFを検出装置30の電流計測部31を利用してモータ電流の変動値として検出することができる。このため、外部荷重情報IFの検出構造を電流計測部31によって簡素化できる。 According to the transport system 1 of embodiment 1, external load information IF regarding the external load F input to the robot arm 21 can be detected as a fluctuation value of the motor current using the current measurement unit 31 of the detection device 30. Therefore, the detection structure for the external load information IF can be simplified by using the current measurement unit 31.

実施形態1の運搬システム1によれば、作業者Cによる作業者運搬速度Vaにロボット20によるロボット運搬速度Vbを近づけるようにロボットアーム21の駆動モータ23をフィードバック制御することによって、ロボットアーム21の動きを作業者Cによる運搬物10の運搬動作に追従させる作業者追従制御を的確に行うことができる。 According to the transportation system 1 of embodiment 1, by feedback controlling the drive motor 23 of the robot arm 21 so that the robot transportation speed Vb of the robot 20 approaches the worker transportation speed Va of the worker C, it is possible to accurately perform worker tracking control, which causes the movement of the robot arm 21 to follow the transportation movement of the transported object 10 by the worker C.

実施形態1の運搬システム1によれば、作業者Cを撮影する撮影装置70を利用して作業者Cが運搬物10の運搬動作を実行中であるか否かを認識したうえで、その認識結果に基づいて外部荷重Fが作業者Cから運搬物10を介してロボットアーム21に入力されたものであるか否かを判定することができる。この場合、ロボットアーム21に入力された外部荷重Fの要因を判定する精度を高めることができ、作業者追従制御が不要にもかかわらず実行されるのを防ぐことができる。 The transportation system 1 of embodiment 1 uses a camera device 70 that captures an image of the worker C to recognize whether the worker C is currently transporting the transported object 10, and then determines based on the recognition result whether an external load F has been input from the worker C to the robot arm 21 via the transported object 10. In this case, the accuracy of determining the cause of the external load F input to the robot arm 21 can be improved, and unnecessary worker tracking control can be prevented from being executed.

実施形態1の運搬システム1によれば、ロボットアーム21に入力された外部荷重Fの要因が作業者Cによるものではない場合に、この要因がシステム異常によるものであることを異常報知制御によって作業者Cに速やかに報知することができる。 According to the transport system 1 of embodiment 1, if the cause of the external load F input to the robot arm 21 is not caused by the worker C, the abnormality notification control can quickly notify the worker C that this cause is due to a system abnormality.

実施形態1の運搬システム1によれば、ロボットアーム21による可搬重量が運搬物10の重量を下回るようにロボット20を構成することで、ロボット20自体を小型化することができる。 According to the transport system 1 of embodiment 1, the robot 20 is configured so that the weight capacity of the robot arm 21 is less than the weight of the transported object 10, thereby making it possible to reduce the size of the robot 20 itself.

本開示は、上述の形態に準拠して記述されているが、本開示は当該形態や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。 While the present disclosure has been described with reference to the above-described embodiments, it is understood that the present disclosure is not limited to those embodiments or structures. The present disclosure also encompasses various modifications and variations within the scope of equivalents. In addition, various combinations and embodiments, including only one element, more than one element, or less than one element, are also within the scope and spirit of the present disclosure.

上述の形態では、作業者追従制御において作業者C側の運搬速度Vaにロボット20側の運搬速度Vbを近づけるように追従させる場合について例示したが、作業者Cによる運搬物10の運搬動作にロボットアーム21の動きを追従させることができれば、作業者C側の運搬速度以外の運搬パラメータにロボット20側の運搬速度以外の運搬パラメータを近づけるように追従させても良い。運搬速度以外の運搬パラメータとして、例えば、運搬軌跡、運搬方向などを採用することができる。 In the above embodiment, an example was given of a case in which the transport speed Vb of the robot 20 is made to approach the transport speed Va of the worker C in the worker-following control. However, as long as the movement of the robot arm 21 can be made to follow the transporting action of the transported object 10 by the worker C, a transport parameter other than the transport speed of the robot 20 may be made to approach the transport parameter other than the transport speed of the worker C. Transport parameters other than the transport speed can include, for example, the transport trajectory and transport direction.

上述の形態では、外部荷重情報IFを駆動モータ23のモータ電圧の変動値とし、このモータ電圧の変動値から作業者運搬速度Vaを導出する場合について例示したが、これに代えて或いは加えて、駆動モータ23のモータ電圧の変動値や駆動モータ23に作用するトルクの変動値を外部荷重情報IFとして、この外部荷重情報IFから作業者運搬速度Vaを導出するようにしても良い。 In the above embodiment, the external load information IF is the fluctuation value of the motor voltage of the drive motor 23, and the worker transport speed Va is derived from this fluctuation value of the motor voltage. However, instead of or in addition to this, the fluctuation value of the motor voltage of the drive motor 23 or the fluctuation value of the torque acting on the drive motor 23 may be used as the external load information IF, and the worker transport speed Va may be derived from this external load information IF.

上述の形態では、作業者Cを撮影する撮影装置70を使用して作業者Cが運搬物10の運搬動作を実行中であるか否かを認識する場合について例示したが、例えば、撮影装置70に代わる手段を使用できる場合や、作業者Cが運搬物10の運搬動作を実行中であるか否かを認識する必要がない場合には、撮影装置70を省略することもできる。 In the above embodiment, an example was given of a case in which a camera device 70 that captures an image of worker C is used to determine whether worker C is currently transporting the transported item 10. However, the camera device 70 may be omitted, for example, if an alternative to the camera device 70 can be used, or if there is no need to determine whether worker C is currently transporting the transported item 10.

上述の形態では、ロボット20のロボットアーム21による可搬重量が運搬物10の重量を下回る場合について例示したが、必要に応じて、ロボットアーム21による可搬重量が運搬物10の重量と同程度かそれを上回るような構造を採用しても良い。 In the above embodiment, an example was given of a case where the weight capacity of the robot arm 21 of the robot 20 is less than the weight of the transported object 10, but if necessary, a structure may be adopted in which the weight capacity of the robot arm 21 is equal to or greater than the weight of the transported object 10.

1 運搬システム
10 運搬物
20 ロボット(協働ロボット)
22 軸部
23 駆動モータ
21 ロボットアーム
30 検出装置
31 電流計測部
40 制御装置
70 撮影装置
C 作業者
F 外部荷重
IF 外部荷重情報
IG 画像情報
Va 作業者運搬速度
Vb ロボット運搬速度
1 Transport system 10 Transported object 20 Robot (collaborative robot)
22 Shaft 23 Drive motor 21 Robot arm 30 Detector 31 Current measuring unit 40 Control device 70 Imaging device C Worker F External load IF External load information IG Image information Va Worker transport speed Vb Robot transport speed

Claims (4)

作業者と協働ロボットとの協働で運搬物を運搬する運搬システムであって、
上記運搬物を保持する上記作業者と並行して上記運搬物を保持するように上記協働ロボットに設けられたロボットアームと、
上記ロボットアームに入力された外部荷重に関する外部荷重情報を検出する検出装置と、
上記協働ロボットを制御する制御装置と、
上記作業者を撮影する撮影装置と、
を備え、
上記制御装置は、上記検出装置で検出された上記外部荷重情報が閾値を上回る場合に上記撮影装置で取得した画像情報に基づいて上記作業者が上記運搬物の運搬動作を実行中であることが認識されたとき、上記外部荷重が上記作業者から上記運搬物を介して上記ロボットアームに入力されたものであると判定して、上記検出装置で検出された上記外部荷重情報に基づいて上記ロボットアームの動きを上記作業者による上記運搬物の運搬動作に追従させる作業者追従制御を行うように構成され
上記制御装置は、上記検出装置で検出された上記外部荷重情報が閾値を上回る場合に上記撮影装置による画像情報に基づいて上記作業者が上記運搬物の運搬動作を実行中でないことが認識されたとき、上記作業者追従制御を実行することなくシステム異常を報知する異常報知制御を行うように構成されている、運搬システム。
A transportation system that transports an object in collaboration between a worker and a collaborative robot,
a robot arm provided on the collaborative robot to hold the transported object in parallel with the worker holding the transported object;
a detection device for detecting external load information relating to an external load input to the robot arm;
a control device for controlling the collaborative robot;
an imaging device for imaging the worker;
Equipped with
the control device is configured to, when it is recognized that the worker is performing the action of carrying the transported object based on the image information acquired by the photographing device in a case where the external load information detected by the detection device exceeds a threshold, determine that the external load is input from the worker to the robot arm via the transported object, and perform worker tracking control to cause the movement of the robot arm to follow the action of carrying the transported object by the worker based on the external load information detected by the detection device ;
The control device is configured to perform abnormality notification control to notify of a system abnormality without performing the worker tracking control when the external load information detected by the detection device exceeds a threshold value and it is recognized based on image information from the photographing device that the worker is not currently performing the transport operation of the transported item .
上記ロボットアームは、アーム関節を構成する軸部と、上記軸部に内蔵された駆動モータと、を有し、
上記検出装置は、上記駆動モータのモータ電流を計測する電流計測部を有し、上記外部荷重の入力時に上記電流計測部で計測されたモータ電流の変動値を上記外部荷重情報として検出するように構成されている、請求項1に記載の運搬システム。
the robot arm has a shaft portion that constitutes an arm joint and a drive motor built into the shaft portion,
2. The transport system according to claim 1, wherein the detection device has a current measurement unit that measures a motor current of the drive motor, and is configured to detect a fluctuation value of the motor current measured by the current measurement unit when the external load is input as the external load information.
上記制御装置は、上記作業者追従制御において、上記検出装置の上記電流計測部で計測された上記モータ電流の変動値から上記作業者による上記運搬物の作業者運搬速度を導出し、この作業者運搬速度に上記協働ロボットによる上記運搬物のロボット運搬速度を近づけるように上記ロボットアームの上記駆動モータをフィードバック制御する、請求項2に記載の運搬システム。 The transportation system of claim 2, wherein the control device, in the worker following control, derives the worker transport speed of the transported object by the worker from the fluctuation value of the motor current measured by the current measurement unit of the detection device, and feedback controls the drive motor of the robot arm so that the robot transport speed of the transported object by the collaborative robot approaches this worker transport speed. 上記協働ロボットは、上記ロボットアームによる可搬重量が上記運搬物の重量を下回るように構成されている、請求項1~3のいずれか一項に記載の運搬システム。 The transport system described in any one of claims 1 to 3, wherein the collaborative robot is configured so that the weight capacity of the robot arm is less than the weight of the object being transported.
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