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Fターム[3C007KS15]の内容

マニピュレータ、ロボット (46,145) | 検出の対象 (5,001) | マニピュレータの状態 (1,659)

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【課題】慣性センサーを用いたフィードバック系において、発振してしないロボットを提供する。
【解決手段】アーム101と、アームを回動させるモーター103とトルク伝達機構102とを含むアーム連結部104と、アーム101の端部のアーム連結部104に連結された基体105と、モーター103の回動角度を検出しモーター103の回動角度情報を出力する角度センサー106と、アーム101に作用する慣性力の情報を出力する慣性センサー107と、アーム101の回動動作を制御する制御部108と、角度センサー106の出力と慣性センサー107の出力とから慣性センサー107のノイズ周波数を検出するノイズ検出部109と、ノイズ検出部109の情報からフィルター111の特性を決めるフィルター定数決定部110と、フィルター定数決定部110に基づき慣性センサー107のノイズを除去するフィルター111とを備える。 (もっと読む)


【課題】逆システムで演算のために用いられるイナーシャ値を、曲率半径の小さな弧状軌跡部分でも、軌跡精度を高くすることができるような値に定める。
【解決手段】曲率半径の小さな弧状軌跡に沿ってロボットが動作するとき、当該弧状軌跡を対象に、各アームのサンプリングタイム毎のイナーシャJa_nと、次のサンプリングタイムまでの移動距離d_nとを乗じて、その積の和を、各サンプリングタイムから次のサンプリングタイムまでの移動距離の総和で除した値を平均イナーシャ値Ja_aveとし、この平均イナーシャ値を用いて逆システムで修正目標位置を演算するようにしたので、軌跡精度が向上する。 (もっと読む)


【課題】パラレルリンクステージの調整方法、基準位置決め治具、およびパラレルリンクステージにおいて、ベースに対するエンドエフェクタの基準位置出しとアクチュエータの原点補正とを、高精度かつ容易に行うことができるようにする。
【解決手段】パラレルリンクステージの調整方法であって、各パラレルリンク機構の動作を自由化するリンク自由化工程と、ベース2およびエンドエフェクタ3を相対移動させ、上基準部材28および下基準部材30を介して、ベース2およびエンドエフェクタ3を一定の位置関係に連結する位置出し工程と、各パラレルリンク機構のエンコーダから、各リンク長を取得して制御部に記憶させる調整位置取得工程と、上基準部材28および下基準部材30をパラレルリンクステージから取り外す基準位置決め治具取り外し工程と、各パラレルリンク機構の各リンク長を、制御部に記憶された各リンク長に設定する位置初期化工程とを備える。 (もっと読む)


【課題】補正してブレを小さくできる画像を撮像する方法を提供する。
【解決手段】撮像装置28を用いてネジ回し5を撮像する撮像方法にかかわる。ロボット3を用いて撮像装置28を移動する移動工程と、移動工程と並行して行われネジ回し5を撮像する撮像工程と、撮像装置28とネジ回し5とが相対移動する移動軌跡を演算する軌跡算出工程と、移動軌跡の情報を用いて撮像した画像を補正する補正工程と、を有し、移動工程では移動軌跡が滑らかな線となるように撮像装置28を移動する。 (もっと読む)


【課題】エージェントが複雑な動作を伴うタスクを実行するための行動方策を学習することができる強化学習システムを提供する。
【解決手段】本発明の強化学習システム1によれば、環境から得られる第1報酬r1(t)に応じて定まる、第1学習器121による学習結果としての第1価値関数V1の時間微分である第1価値勾配関数dV1/dtの値が第2学習器122による学習、すなわち、第2報酬r2(t)の評価に際して活用され、第2報酬r2(t)に基づいてロボットRがタスクを実行するために採るべき行動方策が決定される。 (もっと読む)


【課題】複数のロボット機構部に対して共用の教示操作盤を有するロボットシステムにおいて、コストの増大を抑制しながら、所望のロボット機構を操作対象として設定する操作をオペレータが容易に行うことができるようにする。
【解決手段】ロボット機構部10a,10bは、それぞれを他と識別するための識別情報を視覚的に認識可能に表示した識別情報表示部11a,11bを有している。ロボットシステムは、オペレータが操作予定のロボット機構部10a,10bの識別情報表示部11a,11bの画像を撮像するためのカメラ40と、撮像された画像から識別情報を認識する識別情報認識手段21と、登録識別情報記憶手段22に記憶された登録識別情報と、認識された識別情報とを比較する比較手段23を備えている。ロボット制御装置20は、比較手段23の比較結果によって、複数のロボット機構部11a,11bの中の選択された一台を認識する。 (もっと読む)


【課題】ロボットが着床の際に床面から受ける衝撃を可能な限り緩和する。
【解決手段】脚式移動ロボットは、少なくとも下肢と、該下肢の上方に配設された上体とで構成され、下肢の運動により各種の動作パターンを実現する。移動ロボットは、離床期間を検出する検出手段と、離床期間中に関節アクチュエータのインピーダンスを低下させるとともに、着床を検出したことに応答して関節アクチュエータのインピーダンスを元の値に戻す制御手段とを備える。離床期間中に関節アクチュエータのインピーダンスを低下させ、関節アクチュエータが緩衝材として機能するような状態で着床を待機する。 (もっと読む)


【課題】爆発性雰囲気の生成が予測される火気使用禁止区域内においても使用可能な真空検知スイッチを提供する。
【解決手段】検知対象空間となる各真空吸着パッド6の真空吸引空間10aに連通する真空検知室18と大気開放する大気圧室19との圧力差に応じて摺動変位するピストン15により、圧縮空気導入ポート26と圧縮空気出力ポート28との間の空気通路を開閉する弁体25を開閉操作する。圧縮空気導入ポート26には空気圧力源8から圧縮空気が供給され、真空吸引空間10aが真空になったときに圧縮空気出力ポート28から検知信号として圧縮空気を出力する。 (もっと読む)


【課題】複数の機能部品(構成ユニット)からなる実ロボットと仮想ロボットで共通のロボット部品の構成をとり、それを制御するプログラムを共通に使えるようにする。
【解決手段】仮想ロボットのエージェントモデル部110は、実ロボットにおけるエージェントモデル部とハードウエア構成及びソフトウエア構成を同じとする。バーチャルCPC(Configurable Physical Component)部120は、実ロボットにおけるCPC部の情報のみで構成され、バーチャルロボット機能部品を結合するソフトウエアからなるバーチャルCPCマネージャ120Bが存在する。ミュレーションにおいては仮想ロボットを構成する1つ以上のバーチャルロボット機能部品にそれぞれ設定された座標系において、重心,質量,回転軸,重心における慣性行列を求める手段と、連結されたバーチャルロボット機能部品間の座標変換を行う手段とを備える。 (もっと読む)


【課題】脚式移動ロボットにおいて、平面上歩行の他、手先が環境と接触したり、接触点の間で内力が働く場合にも適用可能で、接触が離れたり、接触点で滑りが生じる、あらゆる接触状態の遷移を判定可能な手法、動作生成手法、実時間での姿勢制御手法を得る。
【解決手段】脚式移動ロボットにおいて、環境からロボットが受ける3次元の力と3次元のモーメントを算出する。そして、与えられたロボットの動作に対応して力−モーメント空間において形成される凸錐を算出する。さらに、前記算出された3次元の力と3次元のモーメントが凸錐の内部に含まれるかどうかを判定する。これにより、あらゆる接触状態の遷移に適用可能な判定手法が導かれる。また、この手法をもとにすることで、接触状態の遷移を考慮した脚式移動ロボットの動作が生成される。さらに、実時間での姿勢制御が実現される。 (もっと読む)


【課題】 ロボットの作業状況を監視するためのロボット撮像装置であって、ロボットの作業状況を過不足なく撮像して画像集約作業を軽減するとともに全体としてコストダウンが図られたロボット撮像装置を提供する。
【解決手段】 ロボット撮像装置10は、ロボット1の作業状況を監視するためのカメラ12と、カメラ12を可動に支持するカメラ位置決め機構14と、カメラ位置決め機構14を制御するカメラ位置決め機構制御装置16とを有する。カメラ位置決め機構制御装置16は、ロボット制御装置2からの指令に基づいてカメラ位置決め機構14を制御することにより、カメラ12の撮像領域を作業領域Aから作業領域B(又はその逆)に変更することができる。 (もっと読む)


【構成】動作生成システム10は身体表現可能なコミュニケーションロボット12を含み、ロボット制御装置16は、モーションキャプチャシステム18によって計測した人間14とコミュニケーションロボット12の身体動作データおよびマイク24から取得した発話計測データに基づいて、人間14の動作の状態を検出する。そして、人間14の動作に協力的な動作(模倣動作および同調動作)を実現するための複数の行動モジュールが記憶された行動モジュールDB20から、検出された状態に応じた行動モジュールを選択する。行動モジュールの実行によって当該協力的な動作を実現するための制御データが生成され、コミュニケーションロボット12では制御データに基づいて当該協力的な動作が実現される。
【効果】相手の状態に応じて適切な模倣動作や同調動作のような協力的動作をコミュニケーションロボットに実行させることができる。 (もっと読む)


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