モーションキャプチャーシステムを用いたニューラルネットによるロボットの機構パラメータ補正

摘要

産業用ロボットにタスクを行わせる際，位置繰返し精度(Repeatability)に基づいたティーチングプレイバック方式が一般に採用されているが，マニュアル教示に時間と労力を要する．このため，絶対位置決め精度（Accuracy）に基づいたオフライン教示の実現が望まれているが，ロボットの運動学モデルに含まれる機構パラメータの公称値に誤差が存在するために，そのままでは高いAccuracy を実現することは困難である．このため，ロボットの先端位置を外部から計測し，計測値とモデルの予測値との偏差を最小にするように機構パラメータを推定（キャリブレーション）することにより，Accuracyを高める研究が報告されている[1]．本研究では，機構パラメータを補正した後に残留する絶対位置決め誤差を，ニューラルネットワークを用いてさらに減少させる手法を提案する．