外力検出インタフェースの故障検知方法
【課題】エンドエフェクタを力覚センサで可動体に固定した外力検出インタフェースの力覚センサの故障を検出する方法を提供する。
【解決手段】剛性を有するエンドエフェクタ１０が力覚センサ２５、２６によって可動体３０に拘束され、エンドエフェクタ１０に作用する外力が力覚センサ２５、２６の応答値から算出される外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法であって、応答チャンネルの数が冗長性を有する力覚センサ２５、２６でエンドエフェクタ１０を可動体３０に拘束し、正常な力覚センサの応答値ベクトルが取り得る超平面に外力検出時の力覚センサ２５、２６の応答値ベクトルを拘束したときの超平面上の理論値と、当該応答値ベクトルとの偏差を求め、この偏差の大きさに基づいて、誤った応答値を応答する力覚センサのチャンネルを特定する。また、誤差を含むセンサ応答値から正しい外力を推定することもできる。
【解決手段】剛性を有するエンドエフェクタ１０が力覚センサ２５、２６によって可動体３０に拘束され、エンドエフェクタ１０に作用する外力が力覚センサ２５、２６の応答値から算出される外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法であって、応答チャンネルの数が冗長性を有する力覚センサ２５、２６でエンドエフェクタ１０を可動体３０に拘束し、正常な力覚センサの応答値ベクトルが取り得る超平面に外力検出時の力覚センサ２５、２６の応答値ベクトルを拘束したときの超平面上の理論値と、当該応答値ベクトルとの偏差を求め、この偏差の大きさに基づいて、誤った応答値を応答する力覚センサのチャンネルを特定する。また、誤差を含むセンサ応答値から正しい外力を推定することもできる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットやマニピュレータ等に作用する外力を検出する外力検出インタフェースの故障検知方法に関し、外力検出インタフェースのセンサの故障を検知し、正しい外力を推定できるようにしたものである。
【背景技術】
【０００２】
人間支援ロボットは、医療・福祉の現場や家庭内作業など、多くの分野で応用が期待されている。こうした人間と接触する環境では、ロボットの動きにより人間に危険が及ぶことがないように十分な安全対策が必要であり、そのためには、人間などへの接触を的確に感知する手段が欠かせない。
【０００３】
本発明者等は、図１４に示すように、剛性を有する甲殻型カバー２１を、力覚センサ２２、２３、２４を介してロボットやマニピュレータ等の可動体２０に固定し、甲殻型カバー２１に作用する外力の大きさ及び作用点を力覚センサ２２、２３、２４で検出する外力検出インタフェースを開発し、下記特許文献１に示している。
このインタフェースでは、例えば、甲殻型カバー２１を１個の６軸力覚センサ（ｘ、ｙ、ｚ方向の力成分、及び、ｘ、ｙ、ｚ方向のモーメント成分が測定可能）で支持する場合、甲殻型カバー２１の幾何形状や力覚センサの位置情報が既知であれば、６種類の測定データ中の５種類の測定データを用いて、甲殻型カバー２１に作用する外力の大きさ及び作用点を検出することができる。
【０００４】
また、図１４（ｄ）に示すように、甲殻型カバー２１を３個の力覚センサ２２、２３、２４で支持する場合は、甲殻型カバー２１の幾何形状や力覚センサ２２、２３、２４の位置情報が既知であるとき、力覚センサ２２、２３、２４によって測定可能な軸数の合計が５軸以上であれば、甲殻型カバー２１のあらゆる位置に作用する外力の大きさ及び作用点を求めることができる。例えば、力覚センサ２２及び力覚センサ２３が２軸方向の測定機能を有し、力覚センサ２３が１軸方向の測定機能を有していれば、合計５種類の測定データが得られるため、外力の大きさ及び作用点が検出できる。
このように、力覚センサを用いて甲殻型カバーを可動体に固定した外力検出インタフェースは、簡単な構成で外力の検出が可能であり、ロボットやマニピュレータの全身を甲殻型カバーで覆うことにより、ロボットやマニピュレータの全身触覚化が容易に実現できる。
【０００５】
しかし、センサは衝撃などで故障する場合がある。
下記特許文献２には、こうした故障を、センサを冗長化して検出する構成が示されている。同文献に記載された装置は、基台部材と、この基台部材に対して可動可能なエンドエフェクタと、エンドエフェクタを基台部材に連結する複数の調節可能リンクと、各調節可能リンクの状態を検知するために各調節可能リンクに付随したセンサとを備えるロボットであって、基台部材とエンドエフェクタとの間に１個の追加センサを接続し、それによってセンサの故障を検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１６２５９９号公報
【特許文献２】特開２００７−５２０３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
甲殻型カバー（エンドエフェクタ）を力覚センサで可動体に固定した外力検出インタフェースの場合も、故障したセンサから誤った信号が出力されると、制御系が不安定化・暴走する危険性を十分に有している。
本発明は、こうした事情を考慮して創案したものであり、エンドエフェクタを力覚センサで可動体に固定した外力検出インタフェースの力覚センサの故障を検出し、外力を推定する方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、剛性を有するエンドエフェクタが力覚センサによって可動体に拘束され、エンドエフェクタに作用する外力が力覚センサの応答値から算出される外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法であって、応答チャンネルの数が冗長性を有する力覚センサでエンドエフェクタを可動体に拘束し、正常な力覚センサの応答値ベクトルが取り得る超平面に外力検出時の力覚センサの応答値ベクトルを拘束したときの超平面上の理論値と、当該応答値ベクトルとの偏差を求め、この偏差の大きさに基づいて、誤った応答値を応答する力覚センサのチャンネルを特定することを特徴とする。
【０００９】
センサの応答値ベクトルは、本来、外力値に応じてそのベクトル空間上のあらゆる値を取り得るが、この外力検出インタフェースのように複数のセンサがセンサのチャンネル数よりも自由度の低い剛体のエンドエフェクタを支持する場合には、エンドエフェクタが力覚センサを機構的に拘束することになり、センサ応答値ベクトルの取り得る値は、より低次元に限定される。例えば、ｍ個の３軸力覚センサでエンドエフェクタを支持する場合を考えると、エンドエフェクタに生じる６次元の外力パターンに対して一対一対応でセンサ応答値が決まる場合、センサ応答値ベクトルの集合は３×ｍ次元空間内の６次元超平面上に存在することになる。センサ応答値ベクトルＦdが大きな誤差を含む場合には、センサ応答値ベクトルＦdが６次元の超平面から離れるため、センサ応答値ベクトルＦdに対応する超平面上の理論値（Ｆdを超平面に拘束したときの超平面上の理論値）とＦdとの偏差Ｆfが大きくなる。そのため、この偏差Ｆfの大きさに基づいて、誤った応答値を応答する力覚センサのチャンネルを特定することができる。
【００１０】
また、本発明の故障検出方法は、力覚センサで可動体に拘束されたエンドエフェクタに既知の外力を加えて、力覚センサの応答値ベクトルを超平面に拘束するための逆変換行列Ｔinvを求める第１のステップと、この逆変換行列Ｔinvを用いて、外力検出時の力覚センサの応答値ベクトルＦdを超平面に拘束し、超平面上の理論値Ｆiを求める第２のステップと、応答値ベクトルＦdと理論値Ｆiとの偏差Ｆfを求める第３のステップと、各チャンネルｊに対して、Ｆf＝ＱＦdで表されるＱの要素ｑjと偏差Ｆfとの内積Ｆf・ｑjを計算する第４のステップと、この内積Ｆf・ｑjが閾値を超えるチャンネルｊを故障と判定する第５のステップと、を備えることを特徴とする。
【００１１】
センサ応答値ベクトルＦdは、原理的には以下の（数１）により、６次元の外力Γのパターンに対して１対１対応で定められる。
【数１】
逆変換行列Ｔinvは、応答値ベクトルＦdを外力Γに変換する変換行列Ｔの逆変換を行う行列であり、Ｆdを６次元の超平面に拘束する作用を持つ。ただ、ベクトルＦdの次元数は６よりも大きく、外力Γの次元数は６であるから、Ｔは正則の行列にならないため、Ｔinvは一意には定められない。そのため、エンドエフェクタに既知の外力を付加し、そのときの力覚センサの応答値ベクトルを基に逆変換行列Ｔinvを導出する。また、センサの故障でｊ番目のチャンネルが誤った値を示す際には、偏差Ｆfがｑjにほぼ比例した値を取ることになる。従って、各チャンネルに対して内積Ｆf・ｑjを計算し、その値が閾値を上回るか否かを判別することで故障箇所のチャンネルが特定できる。
【００１２】
また、本発明の故障検出方法では、故障と判定したチャンネルｊの応答値を含む力覚センサの応答値ベクトルから正しい応答値を推定するため、チャンネルｊのセンサ応答値を理論値Ｆiの要素ｊの値で代替し、その他の要素は応答値ベクトルＦdの要素のままに設定した推定値Ｆcを求める第６のステップと、推定値Ｆcと逆変換行列Ｔinvとを用いて理論値Ｆiを求める第７のステップと、推定値Ｆcの要素ｊの値を第７のステップで求めた理論値Ｆiの要素ｊの値で代替する第８のステップと、を備えるようにしても良い。
第６のステップでセンサ応答値の代替値を求める理論値Ｆiは、故障によって生じた誤差を含むＦdに基づいて算出したものであるため、正確ではない。そこで、推定値Ｆcを基に理論値Ｆiを再度計算し、その値を推定値として故障箇所の応答値に代入し、より正確な推定値Ｆcを新たに得る。また、この過程を反復することで故障箇所のセンサ応答値がさらに正確に導出される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、力覚センサを用いてエンドエフェクタを可動体に固定した外力検出インタフェースの力覚センサに発生する故障を検出することができ、また、故障によって生じた誤差を含むセンサ応答値から正しい外力を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ロボットアームに装着した外力検出インタフェースを示す図
【図２】図１の外力検出インタフェースの内部構造を示す図
【図３】本発明の故障検出方法を行う制御部の構成を示す図
【図４】超平面を示す図
【図５】本発明の故障検出方法での較正用データの取得手順を示すフロー図
【図６】本発明の故障検出方法での故障チャンネルを特定する手順を示すフロー図
【図７】本発明の外力推定方法の手順を示すフロー図
【図８】シミュレーション結果を示す図（その１）
【図９】シミュレーション結果を示す図（その２）
【図１０】シミュレーション結果を示す図（その３）
【図１１】シミュレーション結果を示す図（その４）
【図１２】シミュレーション結果を示す図（その５）
【図１３】シミュレーションに用いたモデルを示す図
【図１４】従来の外力検出インタフェースを示す図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は、本発明の外力検出インタフェースをロボットアームに装着した状態を示している。図２に示すように、この外力検出インタフェースは、剛性を有するエンドエフェクタ１０と、エンドエフェクタ１０をロボットアーム３０に支持する３個の３軸力覚センサ２５、２６、２７とを備えている（力覚センサ２７は、ロボットアーム３０の力覚センサ２６を取り付けた面の反対側の面に取り付けられているため、図面上は見えない。）。エンドエフェクタ１０は、アクリル板で構成された甲殻型カバーである。
エンドエフェクタ１０に外力が作用すると、図３に示すように、力覚センサ２５、２６、２７の９（＝３軸×３個）チャンネルのセンサ応答値が制御部４０に送られる。制御部４０の故障検知部４１は、このセンサ応答値ベクトルから、故障のために誤ったセンサ応答値を出力したチャンネルを検出する。また、制御部４０の外力推定部４２は、このセンサ応答値ベクトルを基に正しい外力を推定する。
エンドエフェクタ１０に外力が作用した場合にエンドエフェクタ１０に生じる３軸の外力と３軸の外力モーメントとを３個の３軸力覚センサ２５、２６、２７で計測する。力覚センサ２５、２６、２７の合計チャンネル数は９であるから、力覚センサ２５、２６、２７は、冗長なチャンネルを有している。
【００１６】
外力検出インタフェースのエンドエフェクタ１０に発生する外力及びモーメントの総和をそれぞれＦe、Ｍeとおくと、エンドエフェクタ１０に作用する力及びモーメントの平衡はそれぞれ次の（数２）（数３）で表される。
【数２】
【数３】
ここで、Ｆsiはi 番目の支持点に生じる力を表し、理想的にはＦsiがセンサ出力と一致する。ただし、作用反作用の関係によりセンサ出力値のベクトルはＦsiとは逆向きになる。また、Ｐo は外力モーメントの基準座標を表し、Ｐoiはi 番目の支持点の座標を表す。
（数２）と（数３）は、次式（数４）により統一的に表記される。
【数４】
Γ、Ｔ、Ｆdは（数５）（数６）（数７）で表される。
【数５】
【数６】
【数７】
ここで、ｔpiはベクトル（Ｐsi−Ｐo）との外積を計算するための歪対象行列であり、次の（数８）で表される。
【数８】
また、ｍはエンドエフェクタ１０を支持する３軸力覚センサの数を表し、この外力検出インタフェースでは３である。
（数４）は、センサ応答値ベクトルＦdが構成する３×ｍ次元のベクトル空間を６次元の力／モーメント空間へと一次写像する式となる。
【００１７】
センサの応答値ベクトルは本来、外力値に応じてそのベクトル空間上のあらゆる値を取りうるものである。しかし、この外力検出インタフェースのように複数のセンサ２５、２６、２７がセンサのチャンネル数よりも自由度の低い剛体のエンドエフェクタ１０を支持する場合には、エンドエフェクタ１０が力覚センサ２５、２６、２７を機構的に拘束することになり、センサ応答値ベクトルの取り得る値は、より低次元に限定される。エンドエフェクタ１０に生じる６次元の外力パターンに対して一対一対応でセンサ応答値が決まる場合、センサ応答値ベクトルの集合は３×ｍ次元空間内の６次元超平面上に存在することになる。
【００１８】
超平面は、ｎ次元の空間を二つの部分に分けるｎ−１次元の図形であり、一方向の大ききさが０である。
図４は、簡易化のため３×ｍ次元空間内の３次元のみを表示し、そのうちの２次元超平面に拘束される応答値を表している。この超平面上にセンサ応答値ベクトルが存在しない場合は、エンドエフェクタ１０の機構的拘束条件を満たさない値が出力されていることから、いずれかの力覚センサ２５、２６、２７が誤った値を出力していると判断される。
【００１９】
制御部４０の故障検知部４１は、この特性に着目し、故障検知及び故障箇所の特定を行う。
まず、センサ応答値ベクトルＦdは、原理的には（数１）により６次元の外力パターンに対して１対１対応で定められる。
【数１】
Ｔinvは、変換行列Ｔの逆変換を行うための行列であり、Ｆdを６次元の超平面に拘束する作用を持つ。ベクトルＦdの次元数は６よりも大きく、Ｔは正則の行列にならないため、Ｔinvは一意には定められない。また、Ｔinvはエンドエフェクタ１０を各力覚センサ２５、２６、２７で固定した際の内力等によってその値が決まる。そのため、Ｔinvを導出するためには、エンドエフェクタ１０が固定された後に較正用の実験データをとる必要がある。
【００２０】
そこで、較正用のデータを確保するため、ｎ種類の異なる既知の外力を加える実験を行う。その時のi 番目の外力ベクトルがΓiで表されるとすると、較正用の外力データは次式（数９）のように表される。
【数９】
すると、次式（数１０）（数１１）が成立つ。
【数１０】
【数１１】
ただし、Ｆdiはｉ番目の外力を付加したときの力覚センサ２５、２６、２７の出力を表している。
６種類以上の外力を加えると、そのデータに基づいて次式（数１２）（数１３）により逆変換行列Ｔinvが導出される。
【数１２】
【数１３】
擬似逆行列の性質により、（数１２）で得られた行列は計測値に対する最小二乗近似解となる。従って、外力のパターン数を増やし、較正用のデータを多く取得することによって、Ｔinvの計算精度を向上させることができる。
以上の理論に基づき較正実験を実施し、予め導出しておいた逆変換行列Ｔinvを用いて故障検知を行う。先に述べたようにＦdは原理上は６次元の超平面に拘束され、その理想的な値（理論値）Ｆiは次式（数１４）により導出される。
【数１４】
【００２１】
しかし，実際には様々な種類の誤差に起因して、次式（数１５）に示すように、理想値(理論値)との偏差Ｆf が存在する。
【数１５】
ここで、（数１５）に（数１４）を代入すると、次式（数１６）が得られる。
【数１６】
ただし、Ｑは次式（数１７）で表される。
【数１７】
Ｆdが大きな誤差を含む場合には６次元の超平面から離れるため、Ｆfが大きくなる。特にセンサの故障により、j 番目のチャンネルが誤った値を示す際には、Ｆfがｑiにほぼ比例した値を取ることになる。
従って、Ｆf・ｑjを各チャンネルに対して計算し、その値が閾値を上回るか否かを判別することでセンサ故障の判別及び故障箇所の特定が可能となる。
【００２２】
故障検知部４１がセンサの故障を検知する手順を、図５及び図６のフロー図に示している。
図５は、事前準備として、較正用の逆変換行列Ｔinvを求める手順を示している。
１番目の既知外力Γjをエンドエフェクタ１０に加え（ステップ１、ステップ２）、そのときのセンサ出力Ｆdjを取得する（ステップ３）。十分な精度の較正用データが得られるように各種の既知外力Γjをエンドエフェクタ１０に加え（ステップ４、ステップ５、ステップ２）、各種の既知外力Γjに対応するセンサ出力Ｆdjを取得する（ステップ３）。既知外力Γjの入力が終了すると（ステップ４でＹｅｓ）、（数１２）（数１３）から逆変換行列Ｔinvを導出する（ステップ６）。
【００２３】
図６は、外力検出インタフェースで外力を検出する際に、各力覚センサ２５、２６、２７の故障を検出する手順を示している。
各力覚センサ２５、２６、２７の各チャンネルの応答値を取得し（ステップ１１）、（数１４）により超平面上の理論値Ｆiを算出する（ステップ１２）。次に、（数１５）により、理論値Ｆiと実際のセンサ応答値Ｆdとの偏差Ｆfを求め（ステップ１３）、偏差Ｆfと、（数１７）で表されるＱの各チャンネルに対応する成分ｑjとの内積を計算し（ステップ１５）、その値と閾値とを比較する（ステップ１６）。Ｆf・ｑjの値が閾値を超える場合、そのチャンネルを故障チャンネルと判定する（ステップ１７）。
こうした処理を全てのチャンネルに対して行い（ステップ１８、ステップ１９、ステップ１５〜１７）、全ての故障チャンネルの検出が終了すると（ステップ１８でＹｅｓ）、制御部４０の外力推定部４２が、正しい外力の推定を行う（ステップ２０）。
【００２４】
図７のフロー図は、外力推定部４２の処理手順を示している。
故障チャンネルｊのセンサ応答値を理論値Ｆiで代替し、その他の要素は実際のセンサ応答値とする推定値Ｆcを設定する。チャンネルｊの理論値は、（数１５）及びＦf・ｑjの値から（数１８）によって求める（ステップ２１）。
【数１８】
推定値Ｆcは（数１９）のようになる。
【数１９】
このとき用いる理論値Ｆiは、故障によって生じた誤差を含むＦdに基づいて求められているため、必ずしも正確ではない。そこで、推定値Ｆcを用いて、（数１４）により理論値Ｆiを再度計算し（ステップ２２）、推定値Ｆcのチャンネルｊに対応する要素を、再計算した理論値Ｆiの該当する要素で代替する（ステップ２３）。
また、こうした過程を所要回数反復し（ステップ２４）、推定値Ｆcの精度を高める。
【００２５】
図８〜図１２は、故障検知部４１及び外力推定部４２の処理をシミュレーションした結果について示している。このシミュレーションは、簡易化のために２次元平面上で実施した。
図１３は、シミュレーションに用いた外力検出インタフェースのモデルを示しており、円形のエンドエフェクタ１１を３つの２軸力覚センサ２８で支持する構造を有している。３つの２軸力覚センサ２８はｘ軸、ｙ軸方向の力を計測するものであり、中央の土台３１に固定されている。
エンドエフェクタ１１はｘ軸、ｙ軸及び回転方向にそれぞれ微小変動する。回転角度をμとする。一方、計測するチャンネルの数は２軸×３で合計６であり、３自由度分の冗長性を有する。エンドエフェクタ１１は剛体であり、これを支持する２軸力覚センサ２８は、それぞれ剛性の高いばねとみなす。ただし、ばねはｘ軸、ｙ軸方向にそれぞれ剛性ｋを持ち、ばねとエンドエフェクタ１１の接点周りにモーメントは生じないものとする。
【００２６】
外力を、
Ｆex＝１．０×sin(t)
で与えたときの結果を図８に示し、
Ｆey＝１．０×cos(1.3t)
で与えたときの結果を図９に示し、
Ｍeθ＝０．１×sin(0.1t)
で与えたときの結果を図１０に示している。
図８〜図１０の各図には、センサ２８から求められる外力応答値（response value）、外力推定部４２で推定した外力推定値（estimated value）及び実際の外力値（true value）を重ねて示している。ただし、故障を模擬するため、外力応答値には、５秒置きに２秒間、様々な誤ったセンサ応答値を出力させている。
故障の発生していないときには外力応答値、 外力推定値がともに実際の外力値と一致しているが、故障が発生すると外力応答値と実際の外力値との偏差が大きくなる。その時、外力推定値は、ほとんど誤差なく実際の外力値を追従していることから，故障発生時の外力推定が正しく機能していることが確認された。
例外として、２０秒から２３秒の間に外力推定値が０．１Ｎ程度の誤差を含んでいることが確認された。このとき与えた故障入力は、センサの実際の応答値とさほど偏差がなく、故障と認識されなかったため、センサの応答値がそのまま推定値に適用された。つまり、認識できないような小さな誤差の故障に対しては、それに比例した小さな誤差が残ることになる。
【００２７】
また、図１１は、外力として、エンドエフェクタ上の異なる位置に１ｋｇの錘を３回載せ、それと共に、１５−１７秒、２０−２２秒、及び、２５−２７秒の間、故障を模擬する信号を一つのチャンネルに与えたときの、外力推定を行わない状態での外力応答値（ａ）及びモーメント応答値（ｂ）を示している。
一方、図１２は、図１１の場合において、外力の推定を行った状態を示している。
図１１及び図１２の結果からも、故障発生時の外力推定が正しく機能していることが確認できる。
【産業上の利用可能性】
【００２８】
本発明は、ロボット、マニピュレータ、工作機械、車椅子、乗物などに広く利用可能な外力検出インタフェースの故障検出や外力推定を行うことができ、この外力検出インタフェースの有用性をさらに高めることができる。
【符号の説明】
【００２９】
１０ エンドエフェクタ
１１ エンドエフェクタ
２０ 可動体
２１ 甲殻型カバー
２２ 力覚センサ
２３ 力覚センサ
２４ 力覚センサ
２５ ３軸力覚センサ
２６ ３軸力覚センサ
２７ ３軸力覚センサ
２８ ２軸力覚センサ
３０ ロボットアーム
３１ 土台
４０ 制御部
４１ 故障検知部
４２ 外力推定部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボットやマニピュレータ等に作用する外力を検出する外力検出インタフェースの故障検知方法に関し、外力検出インタフェースのセンサの故障を検知し、正しい外力を推定できるようにしたものである。
【背景技術】
【０００２】
人間支援ロボットは、医療・福祉の現場や家庭内作業など、多くの分野で応用が期待されている。こうした人間と接触する環境では、ロボットの動きにより人間に危険が及ぶことがないように十分な安全対策が必要であり、そのためには、人間などへの接触を的確に感知する手段が欠かせない。
【０００３】
本発明者等は、図１４に示すように、剛性を有する甲殻型カバー２１を、力覚センサ２２、２３、２４を介してロボットやマニピュレータ等の可動体２０に固定し、甲殻型カバー２１に作用する外力の大きさ及び作用点を力覚センサ２２、２３、２４で検出する外力検出インタフェースを開発し、下記特許文献１に示している。
このインタフェースでは、例えば、甲殻型カバー２１を１個の６軸力覚センサ（ｘ、ｙ、ｚ方向の力成分、及び、ｘ、ｙ、ｚ方向のモーメント成分が測定可能）で支持する場合、甲殻型カバー２１の幾何形状や力覚センサの位置情報が既知であれば、６種類の測定データ中の５種類の測定データを用いて、甲殻型カバー２１に作用する外力の大きさ及び作用点を検出することができる。
【０００４】
また、図１４（ｄ）に示すように、甲殻型カバー２１を３個の力覚センサ２２、２３、２４で支持する場合は、甲殻型カバー２１の幾何形状や力覚センサ２２、２３、２４の位置情報が既知であるとき、力覚センサ２２、２３、２４によって測定可能な軸数の合計が５軸以上であれば、甲殻型カバー２１のあらゆる位置に作用する外力の大きさ及び作用点を求めることができる。例えば、力覚センサ２２及び力覚センサ２３が２軸方向の測定機能を有し、力覚センサ２３が１軸方向の測定機能を有していれば、合計５種類の測定データが得られるため、外力の大きさ及び作用点が検出できる。
このように、力覚センサを用いて甲殻型カバーを可動体に固定した外力検出インタフェースは、簡単な構成で外力の検出が可能であり、ロボットやマニピュレータの全身を甲殻型カバーで覆うことにより、ロボットやマニピュレータの全身触覚化が容易に実現できる。
【０００５】
しかし、センサは衝撃などで故障する場合がある。
下記特許文献２には、こうした故障を、センサを冗長化して検出する構成が示されている。同文献に記載された装置は、基台部材と、この基台部材に対して可動可能なエンドエフェクタと、エンドエフェクタを基台部材に連結する複数の調節可能リンクと、各調節可能リンクの状態を検知するために各調節可能リンクに付随したセンサとを備えるロボットであって、基台部材とエンドエフェクタとの間に１個の追加センサを接続し、それによってセンサの故障を検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−１６２５９９号公報
【特許文献２】特開２００７−５２０３６１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
甲殻型カバー（エンドエフェクタ）を力覚センサで可動体に固定した外力検出インタフェースの場合も、故障したセンサから誤った信号が出力されると、制御系が不安定化・暴走する危険性を十分に有している。
本発明は、こうした事情を考慮して創案したものであり、エンドエフェクタを力覚センサで可動体に固定した外力検出インタフェースの力覚センサの故障を検出し、外力を推定する方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、剛性を有するエンドエフェクタが力覚センサによって可動体に拘束され、エンドエフェクタに作用する外力が力覚センサの応答値から算出される外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法であって、応答チャンネルの数が冗長性を有する力覚センサでエンドエフェクタを可動体に拘束し、正常な力覚センサの応答値ベクトルが取り得る超平面に外力検出時の力覚センサの応答値ベクトルを拘束したときの超平面上の理論値と、当該応答値ベクトルとの偏差を求め、この偏差の大きさに基づいて、誤った応答値を応答する力覚センサのチャンネルを特定することを特徴とする。
【０００９】
センサの応答値ベクトルは、本来、外力値に応じてそのベクトル空間上のあらゆる値を取り得るが、この外力検出インタフェースのように複数のセンサがセンサのチャンネル数よりも自由度の低い剛体のエンドエフェクタを支持する場合には、エンドエフェクタが力覚センサを機構的に拘束することになり、センサ応答値ベクトルの取り得る値は、より低次元に限定される。例えば、ｍ個の３軸力覚センサでエンドエフェクタを支持する場合を考えると、エンドエフェクタに生じる６次元の外力パターンに対して一対一対応でセンサ応答値が決まる場合、センサ応答値ベクトルの集合は３×ｍ次元空間内の６次元超平面上に存在することになる。センサ応答値ベクトルＦdが大きな誤差を含む場合には、センサ応答値ベクトルＦdが６次元の超平面から離れるため、センサ応答値ベクトルＦdに対応する超平面上の理論値（Ｆdを超平面に拘束したときの超平面上の理論値）とＦdとの偏差Ｆfが大きくなる。そのため、この偏差Ｆfの大きさに基づいて、誤った応答値を応答する力覚センサのチャンネルを特定することができる。
【００１０】
また、本発明の故障検出方法は、力覚センサで可動体に拘束されたエンドエフェクタに既知の外力を加えて、力覚センサの応答値ベクトルを超平面に拘束するための逆変換行列Ｔinvを求める第１のステップと、この逆変換行列Ｔinvを用いて、外力検出時の力覚センサの応答値ベクトルＦdを超平面に拘束し、超平面上の理論値Ｆiを求める第２のステップと、応答値ベクトルＦdと理論値Ｆiとの偏差Ｆfを求める第３のステップと、各チャンネルｊに対して、Ｆf＝ＱＦdで表されるＱの要素ｑjと偏差Ｆfとの内積Ｆf・ｑjを計算する第４のステップと、この内積Ｆf・ｑjが閾値を超えるチャンネルｊを故障と判定する第５のステップと、を備えることを特徴とする。
【００１１】
センサ応答値ベクトルＦdは、原理的には以下の（数１）により、６次元の外力Γのパターンに対して１対１対応で定められる。
【数１】
逆変換行列Ｔinvは、応答値ベクトルＦdを外力Γに変換する変換行列Ｔの逆変換を行う行列であり、Ｆdを６次元の超平面に拘束する作用を持つ。ただ、ベクトルＦdの次元数は６よりも大きく、外力Γの次元数は６であるから、Ｔは正則の行列にならないため、Ｔinvは一意には定められない。そのため、エンドエフェクタに既知の外力を付加し、そのときの力覚センサの応答値ベクトルを基に逆変換行列Ｔinvを導出する。また、センサの故障でｊ番目のチャンネルが誤った値を示す際には、偏差Ｆfがｑjにほぼ比例した値を取ることになる。従って、各チャンネルに対して内積Ｆf・ｑjを計算し、その値が閾値を上回るか否かを判別することで故障箇所のチャンネルが特定できる。
【００１２】
また、本発明の故障検出方法では、故障と判定したチャンネルｊの応答値を含む力覚センサの応答値ベクトルから正しい応答値を推定するため、チャンネルｊのセンサ応答値を理論値Ｆiの要素ｊの値で代替し、その他の要素は応答値ベクトルＦdの要素のままに設定した推定値Ｆcを求める第６のステップと、推定値Ｆcと逆変換行列Ｔinvとを用いて理論値Ｆiを求める第７のステップと、推定値Ｆcの要素ｊの値を第７のステップで求めた理論値Ｆiの要素ｊの値で代替する第８のステップと、を備えるようにしても良い。
第６のステップでセンサ応答値の代替値を求める理論値Ｆiは、故障によって生じた誤差を含むＦdに基づいて算出したものであるため、正確ではない。そこで、推定値Ｆcを基に理論値Ｆiを再度計算し、その値を推定値として故障箇所の応答値に代入し、より正確な推定値Ｆcを新たに得る。また、この過程を反復することで故障箇所のセンサ応答値がさらに正確に導出される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明により、力覚センサを用いてエンドエフェクタを可動体に固定した外力検出インタフェースの力覚センサに発生する故障を検出することができ、また、故障によって生じた誤差を含むセンサ応答値から正しい外力を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】ロボットアームに装着した外力検出インタフェースを示す図
【図２】図１の外力検出インタフェースの内部構造を示す図
【図３】本発明の故障検出方法を行う制御部の構成を示す図
【図４】超平面を示す図
【図５】本発明の故障検出方法での較正用データの取得手順を示すフロー図
【図６】本発明の故障検出方法での故障チャンネルを特定する手順を示すフロー図
【図７】本発明の外力推定方法の手順を示すフロー図
【図８】シミュレーション結果を示す図（その１）
【図９】シミュレーション結果を示す図（その２）
【図１０】シミュレーション結果を示す図（その３）
【図１１】シミュレーション結果を示す図（その４）
【図１２】シミュレーション結果を示す図（その５）
【図１３】シミュレーションに用いたモデルを示す図
【図１４】従来の外力検出インタフェースを示す図
【発明を実施するための形態】
【００１５】
図１は、本発明の外力検出インタフェースをロボットアームに装着した状態を示している。図２に示すように、この外力検出インタフェースは、剛性を有するエンドエフェクタ１０と、エンドエフェクタ１０をロボットアーム３０に支持する３個の３軸力覚センサ２５、２６、２７とを備えている（力覚センサ２７は、ロボットアーム３０の力覚センサ２６を取り付けた面の反対側の面に取り付けられているため、図面上は見えない。）。エンドエフェクタ１０は、アクリル板で構成された甲殻型カバーである。
エンドエフェクタ１０に外力が作用すると、図３に示すように、力覚センサ２５、２６、２７の９（＝３軸×３個）チャンネルのセンサ応答値が制御部４０に送られる。制御部４０の故障検知部４１は、このセンサ応答値ベクトルから、故障のために誤ったセンサ応答値を出力したチャンネルを検出する。また、制御部４０の外力推定部４２は、このセンサ応答値ベクトルを基に正しい外力を推定する。
エンドエフェクタ１０に外力が作用した場合にエンドエフェクタ１０に生じる３軸の外力と３軸の外力モーメントとを３個の３軸力覚センサ２５、２６、２７で計測する。力覚センサ２５、２６、２７の合計チャンネル数は９であるから、力覚センサ２５、２６、２７は、冗長なチャンネルを有している。
【００１６】
外力検出インタフェースのエンドエフェクタ１０に発生する外力及びモーメントの総和をそれぞれＦe、Ｍeとおくと、エンドエフェクタ１０に作用する力及びモーメントの平衡はそれぞれ次の（数２）（数３）で表される。
【数２】
【数３】
ここで、Ｆsiはi 番目の支持点に生じる力を表し、理想的にはＦsiがセンサ出力と一致する。ただし、作用反作用の関係によりセンサ出力値のベクトルはＦsiとは逆向きになる。また、Ｐo は外力モーメントの基準座標を表し、Ｐoiはi 番目の支持点の座標を表す。
（数２）と（数３）は、次式（数４）により統一的に表記される。
【数４】
Γ、Ｔ、Ｆdは（数５）（数６）（数７）で表される。
【数５】
【数６】
【数７】
ここで、ｔpiはベクトル（Ｐsi−Ｐo）との外積を計算するための歪対象行列であり、次の（数８）で表される。
【数８】
また、ｍはエンドエフェクタ１０を支持する３軸力覚センサの数を表し、この外力検出インタフェースでは３である。
（数４）は、センサ応答値ベクトルＦdが構成する３×ｍ次元のベクトル空間を６次元の力／モーメント空間へと一次写像する式となる。
【００１７】
センサの応答値ベクトルは本来、外力値に応じてそのベクトル空間上のあらゆる値を取りうるものである。しかし、この外力検出インタフェースのように複数のセンサ２５、２６、２７がセンサのチャンネル数よりも自由度の低い剛体のエンドエフェクタ１０を支持する場合には、エンドエフェクタ１０が力覚センサ２５、２６、２７を機構的に拘束することになり、センサ応答値ベクトルの取り得る値は、より低次元に限定される。エンドエフェクタ１０に生じる６次元の外力パターンに対して一対一対応でセンサ応答値が決まる場合、センサ応答値ベクトルの集合は３×ｍ次元空間内の６次元超平面上に存在することになる。
【００１８】
超平面は、ｎ次元の空間を二つの部分に分けるｎ−１次元の図形であり、一方向の大ききさが０である。
図４は、簡易化のため３×ｍ次元空間内の３次元のみを表示し、そのうちの２次元超平面に拘束される応答値を表している。この超平面上にセンサ応答値ベクトルが存在しない場合は、エンドエフェクタ１０の機構的拘束条件を満たさない値が出力されていることから、いずれかの力覚センサ２５、２６、２７が誤った値を出力していると判断される。
【００１９】
制御部４０の故障検知部４１は、この特性に着目し、故障検知及び故障箇所の特定を行う。
まず、センサ応答値ベクトルＦdは、原理的には（数１）により６次元の外力パターンに対して１対１対応で定められる。
【数１】
Ｔinvは、変換行列Ｔの逆変換を行うための行列であり、Ｆdを６次元の超平面に拘束する作用を持つ。ベクトルＦdの次元数は６よりも大きく、Ｔは正則の行列にならないため、Ｔinvは一意には定められない。また、Ｔinvはエンドエフェクタ１０を各力覚センサ２５、２６、２７で固定した際の内力等によってその値が決まる。そのため、Ｔinvを導出するためには、エンドエフェクタ１０が固定された後に較正用の実験データをとる必要がある。
【００２０】
そこで、較正用のデータを確保するため、ｎ種類の異なる既知の外力を加える実験を行う。その時のi 番目の外力ベクトルがΓiで表されるとすると、較正用の外力データは次式（数９）のように表される。
【数９】
すると、次式（数１０）（数１１）が成立つ。
【数１０】
【数１１】
ただし、Ｆdiはｉ番目の外力を付加したときの力覚センサ２５、２６、２７の出力を表している。
６種類以上の外力を加えると、そのデータに基づいて次式（数１２）（数１３）により逆変換行列Ｔinvが導出される。
【数１２】
【数１３】
擬似逆行列の性質により、（数１２）で得られた行列は計測値に対する最小二乗近似解となる。従って、外力のパターン数を増やし、較正用のデータを多く取得することによって、Ｔinvの計算精度を向上させることができる。
以上の理論に基づき較正実験を実施し、予め導出しておいた逆変換行列Ｔinvを用いて故障検知を行う。先に述べたようにＦdは原理上は６次元の超平面に拘束され、その理想的な値（理論値）Ｆiは次式（数１４）により導出される。
【数１４】
【００２１】
しかし，実際には様々な種類の誤差に起因して、次式（数１５）に示すように、理想値(理論値)との偏差Ｆf が存在する。
【数１５】
ここで、（数１５）に（数１４）を代入すると、次式（数１６）が得られる。
【数１６】
ただし、Ｑは次式（数１７）で表される。
【数１７】
Ｆdが大きな誤差を含む場合には６次元の超平面から離れるため、Ｆfが大きくなる。特にセンサの故障により、j 番目のチャンネルが誤った値を示す際には、Ｆfがｑiにほぼ比例した値を取ることになる。
従って、Ｆf・ｑjを各チャンネルに対して計算し、その値が閾値を上回るか否かを判別することでセンサ故障の判別及び故障箇所の特定が可能となる。
【００２２】
故障検知部４１がセンサの故障を検知する手順を、図５及び図６のフロー図に示している。
図５は、事前準備として、較正用の逆変換行列Ｔinvを求める手順を示している。
１番目の既知外力Γjをエンドエフェクタ１０に加え（ステップ１、ステップ２）、そのときのセンサ出力Ｆdjを取得する（ステップ３）。十分な精度の較正用データが得られるように各種の既知外力Γjをエンドエフェクタ１０に加え（ステップ４、ステップ５、ステップ２）、各種の既知外力Γjに対応するセンサ出力Ｆdjを取得する（ステップ３）。既知外力Γjの入力が終了すると（ステップ４でＹｅｓ）、（数１２）（数１３）から逆変換行列Ｔinvを導出する（ステップ６）。
【００２３】
図６は、外力検出インタフェースで外力を検出する際に、各力覚センサ２５、２６、２７の故障を検出する手順を示している。
各力覚センサ２５、２６、２７の各チャンネルの応答値を取得し（ステップ１１）、（数１４）により超平面上の理論値Ｆiを算出する（ステップ１２）。次に、（数１５）により、理論値Ｆiと実際のセンサ応答値Ｆdとの偏差Ｆfを求め（ステップ１３）、偏差Ｆfと、（数１７）で表されるＱの各チャンネルに対応する成分ｑjとの内積を計算し（ステップ１５）、その値と閾値とを比較する（ステップ１６）。Ｆf・ｑjの値が閾値を超える場合、そのチャンネルを故障チャンネルと判定する（ステップ１７）。
こうした処理を全てのチャンネルに対して行い（ステップ１８、ステップ１９、ステップ１５〜１７）、全ての故障チャンネルの検出が終了すると（ステップ１８でＹｅｓ）、制御部４０の外力推定部４２が、正しい外力の推定を行う（ステップ２０）。
【００２４】
図７のフロー図は、外力推定部４２の処理手順を示している。
故障チャンネルｊのセンサ応答値を理論値Ｆiで代替し、その他の要素は実際のセンサ応答値とする推定値Ｆcを設定する。チャンネルｊの理論値は、（数１５）及びＦf・ｑjの値から（数１８）によって求める（ステップ２１）。
【数１８】
推定値Ｆcは（数１９）のようになる。
【数１９】
このとき用いる理論値Ｆiは、故障によって生じた誤差を含むＦdに基づいて求められているため、必ずしも正確ではない。そこで、推定値Ｆcを用いて、（数１４）により理論値Ｆiを再度計算し（ステップ２２）、推定値Ｆcのチャンネルｊに対応する要素を、再計算した理論値Ｆiの該当する要素で代替する（ステップ２３）。
また、こうした過程を所要回数反復し（ステップ２４）、推定値Ｆcの精度を高める。
【００２５】
図８〜図１２は、故障検知部４１及び外力推定部４２の処理をシミュレーションした結果について示している。このシミュレーションは、簡易化のために２次元平面上で実施した。
図１３は、シミュレーションに用いた外力検出インタフェースのモデルを示しており、円形のエンドエフェクタ１１を３つの２軸力覚センサ２８で支持する構造を有している。３つの２軸力覚センサ２８はｘ軸、ｙ軸方向の力を計測するものであり、中央の土台３１に固定されている。
エンドエフェクタ１１はｘ軸、ｙ軸及び回転方向にそれぞれ微小変動する。回転角度をμとする。一方、計測するチャンネルの数は２軸×３で合計６であり、３自由度分の冗長性を有する。エンドエフェクタ１１は剛体であり、これを支持する２軸力覚センサ２８は、それぞれ剛性の高いばねとみなす。ただし、ばねはｘ軸、ｙ軸方向にそれぞれ剛性ｋを持ち、ばねとエンドエフェクタ１１の接点周りにモーメントは生じないものとする。
【００２６】
外力を、
Ｆex＝１．０×sin(t)
で与えたときの結果を図８に示し、
Ｆey＝１．０×cos(1.3t)
で与えたときの結果を図９に示し、
Ｍeθ＝０．１×sin(0.1t)
で与えたときの結果を図１０に示している。
図８〜図１０の各図には、センサ２８から求められる外力応答値（response value）、外力推定部４２で推定した外力推定値（estimated value）及び実際の外力値（true value）を重ねて示している。ただし、故障を模擬するため、外力応答値には、５秒置きに２秒間、様々な誤ったセンサ応答値を出力させている。
故障の発生していないときには外力応答値、 外力推定値がともに実際の外力値と一致しているが、故障が発生すると外力応答値と実際の外力値との偏差が大きくなる。その時、外力推定値は、ほとんど誤差なく実際の外力値を追従していることから，故障発生時の外力推定が正しく機能していることが確認された。
例外として、２０秒から２３秒の間に外力推定値が０．１Ｎ程度の誤差を含んでいることが確認された。このとき与えた故障入力は、センサの実際の応答値とさほど偏差がなく、故障と認識されなかったため、センサの応答値がそのまま推定値に適用された。つまり、認識できないような小さな誤差の故障に対しては、それに比例した小さな誤差が残ることになる。
【００２７】
また、図１１は、外力として、エンドエフェクタ上の異なる位置に１ｋｇの錘を３回載せ、それと共に、１５−１７秒、２０−２２秒、及び、２５−２７秒の間、故障を模擬する信号を一つのチャンネルに与えたときの、外力推定を行わない状態での外力応答値（ａ）及びモーメント応答値（ｂ）を示している。
一方、図１２は、図１１の場合において、外力の推定を行った状態を示している。
図１１及び図１２の結果からも、故障発生時の外力推定が正しく機能していることが確認できる。
【産業上の利用可能性】
【００２８】
本発明は、ロボット、マニピュレータ、工作機械、車椅子、乗物などに広く利用可能な外力検出インタフェースの故障検出や外力推定を行うことができ、この外力検出インタフェースの有用性をさらに高めることができる。
【符号の説明】
【００２９】
１０ エンドエフェクタ
１１ エンドエフェクタ
２０ 可動体
２１ 甲殻型カバー
２２ 力覚センサ
２３ 力覚センサ
２４ 力覚センサ
２５ ３軸力覚センサ
２６ ３軸力覚センサ
２７ ３軸力覚センサ
２８ ２軸力覚センサ
３０ ロボットアーム
３１ 土台
４０ 制御部
４１ 故障検知部
４２ 外力推定部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
剛性を有するエンドエフェクタが力覚センサによって可動体に拘束され、前記エンドエフェクタに作用する外力が前記力覚センサの応答値から算出される外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法であって、
応答チャンネルの数が冗長性を有する力覚センサで前記エンドエフェクタを前記可動体に拘束し、
正常な力覚センサの応答値ベクトルが取り得る超平面に外力検出時の力覚センサの応答値ベクトルを拘束したときの前記超平面上の理論値と、当該応答値ベクトルとの偏差を求め、
前記偏差の大きさに基づいて、誤った応答値を応答する力覚センサのチャンネルを特定することを特徴とする外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の故障検出方法であって、
前記エンドエフェクタに既知の外力を加えて、前記力覚センサの応答値ベクトルを前記超平面に拘束するための逆変換行列Ｔinvを求める第１のステップと、
前記逆変換行列Ｔinvを用いて、外力検出時の力覚センサの応答値ベクトルＦdを前記超平面に拘束し、前記超平面上の理論値Ｆiを求める第２のステップと、
前記応答値ベクトルＦdと前記理論値Ｆiとの偏差Ｆfを求める第３のステップと、
各チャンネルｊに対して、Ｆf＝ＱＦdで表されるＱの要素ｑjと偏差Ｆfとの内積Ｆf・ｑjを計算する第４のステップと、
前記内積Ｆf・ｑjが閾値を超えるチャンネルｊを故障と判定する第５のステップと、
を備えることを特徴とする外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法。
【請求項３】
請求項２に記載の故障検出方法であって、故障と判定したチャンネルｊの応答値を含む前記力覚センサの応答値ベクトルから正しい応答値を推定するため、
前記チャンネルｊのセンサ応答値を前記理論値Ｆiの要素ｊの値で代替し、その他の要素は応答値ベクトルＦdの要素のままに設定した推定値Ｆcを求める第６のステップと、
前記推定値Ｆcと前記逆変換行列Ｔinvとを用いて理論値Ｆiを求める第７のステップと、
前記推定値Ｆcの要素ｊの値を前記第７のステップで求めた理論値Ｆiの要素ｊの値で代替する第８のステップと、
を備えることを特徴とする外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法。
【請求項１】
剛性を有するエンドエフェクタが力覚センサによって可動体に拘束され、前記エンドエフェクタに作用する外力が前記力覚センサの応答値から算出される外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法であって、
応答チャンネルの数が冗長性を有する力覚センサで前記エンドエフェクタを前記可動体に拘束し、
正常な力覚センサの応答値ベクトルが取り得る超平面に外力検出時の力覚センサの応答値ベクトルを拘束したときの前記超平面上の理論値と、当該応答値ベクトルとの偏差を求め、
前記偏差の大きさに基づいて、誤った応答値を応答する力覚センサのチャンネルを特定することを特徴とする外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載の故障検出方法であって、
前記エンドエフェクタに既知の外力を加えて、前記力覚センサの応答値ベクトルを前記超平面に拘束するための逆変換行列Ｔinvを求める第１のステップと、
前記逆変換行列Ｔinvを用いて、外力検出時の力覚センサの応答値ベクトルＦdを前記超平面に拘束し、前記超平面上の理論値Ｆiを求める第２のステップと、
前記応答値ベクトルＦdと前記理論値Ｆiとの偏差Ｆfを求める第３のステップと、
各チャンネルｊに対して、Ｆf＝ＱＦdで表されるＱの要素ｑjと偏差Ｆfとの内積Ｆf・ｑjを計算する第４のステップと、
前記内積Ｆf・ｑjが閾値を超えるチャンネルｊを故障と判定する第５のステップと、
を備えることを特徴とする外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法。
【請求項３】
請求項２に記載の故障検出方法であって、故障と判定したチャンネルｊの応答値を含む前記力覚センサの応答値ベクトルから正しい応答値を推定するため、
前記チャンネルｊのセンサ応答値を前記理論値Ｆiの要素ｊの値で代替し、その他の要素は応答値ベクトルＦdの要素のままに設定した推定値Ｆcを求める第６のステップと、
前記推定値Ｆcと前記逆変換行列Ｔinvとを用いて理論値Ｆiを求める第７のステップと、
前記推定値Ｆcの要素ｊの値を前記第７のステップで求めた理論値Ｆiの要素ｊの値で代替する第８のステップと、
を備えることを特徴とする外力検出インタフェースの力覚センサの故障検出方法。
【図３】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１】
【図２】
【図４】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図１】
【図２】
【図４】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【公開番号】特開２０１１−２５５４５７（Ｐ２０１１−２５５４５７Ａ）
【公開日】平成２３年１２月２２日（２０１１．１２．２２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１０−１３１７９５（Ｐ２０１０−１３１７９５）
【出願日】平成２２年６月９日（２０１０．６．９）
【出願人】（５０４１９０５４８）国立大学法人埼玉大学 (292)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１２月２２日（２０１１．１２．２２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２２年６月９日（２０１０．６．９）
【出願人】（５０４１９０５４８）国立大学法人埼玉大学 (292)
【Ｆターム（参考）】
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