机器人手臂设备、机器人手臂设备的控制方法和程序

摘要

根据本发明的公开内容的机器人手臂设备具有：关节部，其连接构成多连杆结构的多个连杆；获取单元，其获取由连接至所述多连杆结构的成像单元捕捉的对象的屏上放大率；以及驱动控制单元，其基于所述关节部分的状态以及所述放大率，控制所述关节部分的驱动。

说明书

技术领域

本公开涉及一种机器人手臂设备、一种机器人手臂设备控制方法以及一种程序。

背景技术

近年来，在工业领域中，机器人设备广泛用于更精确并且更快速地执行工作。一些机器人设备由多连杆结构制成，其中，多个连杆由多个关节单元彼此连接，并且通过在多个关节单元中的控制旋转驱动，对作为整体的机器人设备的驱动进行控制。

在此处，位置控制和力控制称为机器人设备和每个关节单元的控制方法。在位置控制中，例如，将命令值(例如，角度)提供给关节单元的致动器，并且根据命令值，控制关节单元的驱动。同时，在力控制中，提供由整个机器人设备施加到任务目标的力的目标值，并且控制关节单元(例如，由关节单元生成的转矩)的驱动，从而实现由目标值指示的力。

通常，由于方便控制并且系统配置简单，所以由位置控制驱动大部分机器人设备。然而，由于不能容易灵活地处理外力，所以位置控制通常称为“硬控制”，并且位置控制不适合于机器人设备在与各种外部世界进行物理互动(例如，与人的物理互动)的同时执行任务(动作目的)。同时，力控制具有复杂的系统配置，但是可以实现功率命令的“软控制”，并且因此，力控制是特别适合于机器人设备与人进行物理互动的控制方法以及具有优异的可用性的控制方法。

例如，关于使用力控制的机器人设备的示例，专利文献1公开了机器人设备，其包括配置有2个轮子的运动机构以及配置有多个关节单元的手臂单元，并且执行控制，从而总体上通过协同的方式驱动轮子和关节单元(执行全体协同控制)。

此外，采用力控制，需要更精确地检测在机器人设备的每个关节单元中的转矩(包括由关节单元生成的生成转矩以及从外部向关节单元施加的外部转矩)，并且执行反馈控制和/或前馈控制。例如，专利文献2公开了一种转矩传感器，由于包括分离式结构(解耦结构)，所以该传感器实现了精确的转矩检测，同时尽可能多地减少振动的影响。

而且，下面的专利文献3描述了一种技术，该技术使用采用具有平衡重心的手术显微镜，从而能够用很轻的操作力来操作。

引用列表

专利文献

专利文献1：JP 2010-188471A

专利文献2：JP 2011-209099A

专利文献3：JP 7-16239A

发明内容

技术问题

近年来，在医疗领域中，进行了使用平衡臂(也称为支撑臂)的尝试，其中，在执行各种医疗程序(例如，手术或检查)时，各种医疗单元(前缘单元)安装在手臂单元的前缘上。然而，采用典型的平衡臂，由于手臂是平衡的，所以手臂将响应于很轻的力而移动，使其通过少量运动来操作，并且还使其难于确保成像的自由度，例如，在成像部位锁定在例如患者身体的某个部位的情况下，从各种方向成像。

鉴于以上情况，作为代替平衡臂的装置，还提出了医疗机器人手臂设备，由位置控制按照顺序控制其驱动。然而，为了更有效地执行医疗程序并且减少用户的负担，需要使用户能够更直观地控制手臂单元和前边缘单元的位置或姿势的高可操作性，来驱动控制机器人手臂设备。在由位置控制来控制驱动的机器人手臂设备中，难以满足这种用户需求。

考虑如上所述的情况，可取的是实现一种机器人手臂设备，该设备能够根据用户需求实现最佳操作。

问题的解决方案

根据本公开，提供了一种机器人手臂设备，包括：一个或多个关节单元，其连接构成多连杆结构的多个连杆；获取单元，其获取由连接至所述多连杆结构的成像单元成像的对象的屏幕上的放大因子；以及驱动控制单元，其基于所述关节单元的状态以及所述放大因子，控制所述关节单元的驱动。

根据本公开，提供了一种程序，使计算机用作：装置，用于检测连接构成多连杆结构的多个连杆的一个或多个关节单元的状态；装置，用于获取由连接至所述多连杆结构的成像单元成像的对象的屏幕上的放大因子；以及装置，用于基于所述关节单元的状态以及所述放大因子，控制所述关节单元的驱动。

根据本公开，提供了一种机器人手臂设备，包括：一个或多个关节单元，其连接构成多连杆结构的多个连杆；以及驱动控制单元，其基于所述关节单元的状态，控制所述关节单元的驱动粘度。

本发明的有益效果

根据本公开，可以实现一种机器人手臂设备，该设备能够根据由成像单元捕捉的图像进行最佳操作。

附图说明

图1是用于描述将根据本公开的实施方式的机器人手臂设备用于医疗目的的应用示例的解释图；

图2是示出根据本公开的实施方式的机器人手臂设备的外观的示意图；

图3是示意性示出沿着穿过旋转轴的横截面切割的根据本公开的实施方式的关节单元的致动器的状态的剖视图；

图4A是示意性示出在驱动轴的轴方向观看在图3示出的转矩传感器的状态的示意图；

图4B是示意性示出应用于在图3示出的致动器中的转矩传感器的另一个示例性配置的示意图；

图5是用于描述根据本公开的实施方式的理想关节控制的解释图；

图6是示出根据本公开的实施方式的机器人手臂控制系统的示例性配置的功能方框图；

图7是示出根据缩放系数调整机器人手臂的可用性的具体系统的配置的示意图；

图8是示出在中央处理单元根据缩放系数计算粘度时使用的概图的示例的示意图；

图9是示出机器人手臂控制方法的处理程序的流程图；

图10是示出根据缩放系数的控制过程的流程图；

图11是用于描述与屏幕上方向匹配的机器人手臂的操作的示意图；

图12是示出操作与在图11示出的屏幕上XY方向匹配的手臂单元的过程的流程图；

图13是示出根据本公开的实施方式的机器人手臂设备和控制装置的硬件配置的示例性配置的功能方框图。

图14是示出在中央处理单元根据缩放系数计算速度和运动量时使用的概图的示例的示意图。

具体实施方式

在后文中，参考附图，详细描述本公开的(a)优选实施方式。在本说明书和附图中，具有基本上相同的功能和结构的元件由相同的参考符号表示，并且省略重复解释。

按照以下顺序，进行描述。

1、医疗机器人手臂设备的评论

2、本公开的实施方式

2-1、机器人手臂设备的外观

2-2、广义逆动力学

2-2-1、虚拟力计算过程

2-2-2、实际力计算过程

2-3、理想关节控制

2-4、机器人手臂控制系统的配置

2-5、运动目的的具体示例

3、根据缩放系数的控制

4、机器人手臂控制方法的处理程序

5、与屏幕上方向匹配的操作

6、硬件配置

7、结论

<1、医疗机器人手臂设备的评论>

首先，为了进一步阐明本公开，描述引向本公开的发明人概念的背景。例如，提出了一种方法，其中，提供具有各种成像功能中的任一个的单元(例如，显微镜、内窥镜或成像单元(相机))，作为在平衡臂的手臂单元的前边缘上的前边缘单元，并且医师(用户)执行各种医疗程序，同时观察由前边缘单元捕捉的感染区域的图像。然而，平衡臂必须装有平衡块(也称为平衡锤或平衡器)，用于在手臂单元移动时，保持力的平衡，因此，装置尺寸易于增大。用于医疗程序中的装置必须具有小尺寸，这是因为需要确保医疗程序的任务空间，但是难以满足提出的在一般平衡臂中的这组需求。进一步，在平衡臂中，仅仅手臂单元的某种驱动(例如，仅仅用于在(二维)平面上移动前边缘单元的双轴驱动)是电动驱动，并且医师或医务人员需要用手放在其周围，用于移动手臂单元和前边缘单元。因此，通过一般平衡臂中，难以在成像(例如，在成像部位锁定在例如患者身体上的某个部位的状态中，从不同的方向成像)期间确保一致性(例如，前边缘单元的定位精度和振动衰减)。此外，如果成像单元(例如，摄像头)安装到机器人手臂设备的前边缘，则在某些情况下，显示由成像单元捕捉的对象图像，并且操作人员操作机器人手臂设备，同时检查捕捉的对象图像。此外，如果成像单元包括缩放功能，则在增大对象的成像放大的情况与减小成像放大的情况之间，操作人员对机器人手臂的微调程度不同。因此，在成像放大增大时，需要使操作人员能够细粒度操作的可用性。鉴于这种情况，在本实施方式中，实现一种机器人手臂设备，该设备能够根据由成像单元捕捉的图像最佳操作。

参考图1，以描述将根据本公开的实施方式的机器人手臂设备用于医疗目的的情况的应用示例。图1是用于描述将根据本公开的实施方式的机器人手臂设备用于医疗目的的情况的应用示例的解释图。

图1示意性示出使用根据本公开的实施方式的机器人手臂设备的示例性医疗程序。具体而言，图1示出了一个示例，其中，作为医师(用户)520的医生在医疗程序手术台530上在医疗程序目标(患者)540上使用(例如)手术器械521(例如，手术刀、镊子以及钳子)进行手术。在以下描述中，医疗程序表示一般概念，包括作为用户520的医生在医疗程序目标540的患者上进行的各种类型的医疗治疗，例如，手术或检查。图1的示例示出作为医疗程序的一个示例的手术，但是使用机器人手臂设备510的医疗程序不限于手术，并且可以是各种类型的其他医疗程序，例如，使用内窥镜的检查。

根据本公开的机器人手臂设备510安装在医疗程序手术台530的侧边。机器人手臂设备510包括用作基座的基座单元511以及从基座单元511延伸的手臂单元512。手臂单元512包括多个关节单元513a、513b、513c、由关节单元513a和513b连接的多个连杆514a和514b以及安装在手臂单元512的前边缘上的成像单元515。在图1示出的示例中，为了简单起见，手臂单元512包括3个关节单元513a到513c以及2个连杆514a和514b，但是实际上，例如，可以适当地设置关节单元513a到513c和连杆514a和514b的数量和形状以及节单元513a到513c的驱动轴的方向，以鉴于手臂单元512和成像单元515的位置和姿势的自由度，表示期望的自由度。

关节单元513a到513c具有连接连杆514a和514b以便可以旋转的功能，并且由于旋转地驱动关节单元513a到513c，所以控制手臂单元512的驱动。在此处，在以下描述中，机器人手臂设备510的每个元件的位置是在规定用于驱动控制的空间内的位置(坐标)，并且每个元件的姿势是在规定用于驱动控制的空间内的到任意轴的方向(角度)。进一步，在以下描述中，手臂单元512的驱动(或驱动控制)表示通过执行关节单元513a到513c的驱动(或驱动控制)以及关节单元513a到513c的驱动(或驱动控制)，改变手臂单元512的每个元件的位置和姿势(控制其变化)。

各种医疗设备连接至手臂单元512的前边缘，作为前边缘单元。在图1示出的示例中，成像单元515安装在手臂单元512的前边缘，作为示例性前边缘单元。成像单元515是获取拍摄目标的图像(拍摄的图像)的单元，并且例如，是能够捕捉运动图像或静止图像的相机。如图1所示，手臂单元512和成像单元515的姿势或位置由机器人手臂设备510控制，使得安装在手臂单元512的前边缘的成像单元515拍摄医疗程序目标540的医疗程序部位的状态。安装在手臂单元512的前边缘的前边缘单元不限于成像单元515，并且可以是各种类型的医疗设备。例如，医疗设备包括在进行医疗程序时所使用的各种类型的单元(例如，内窥镜、显微镜、具有成像功能的单元(例如，成像单元515))、各种类型的医疗程序仪器以及检查设备。如上所述，根据本实施方式的机器人手臂设备510是装有医疗设备的医疗机器人手臂设备。进一步，具有两个成像单元(相机单元)的立体照相机可以安装在手臂单元512的前边缘，并且可以进行拍摄，使得显示成像目标，作为三维(3D)图像。

进一步，显示装置550(例如，监视器或显示器)安装在朝着用户520的位置。在显示装置550的显示屏上显示由成像单元515捕捉的医疗程序部位的捕捉图像。用户520执行各种类型的治疗，同时查看在显示装置550的显示屏上显示的医疗程序部位的捕捉图像。

如上所述，在本实施方式中，在医疗领域，提出了在通过机器人手臂设备510在拍摄医疗程序部位的同时进行手术的技术。在此处，在包括手术的各种类型的医疗程序中，需要通过有效地执行医疗程序来减少用户520和患者540的疲劳或负担。为了满足这种需求，在机器人手臂设备510中，例如，以下功能被视为可取。

首先，作为第一点，机器人手臂设备510应确保手术的任务空间。当用户520在医疗程序目标540上进行各种治疗时，如果手臂单元512或成像单元515阻挡医师的视野或者阻止进行治疗的手的运动，则降低手术的效率。进一步，在图1中，虽然未示出，但是例如在实际手术场景中，执行将仪器传递给用户520的各种支持任务或者检查患者540的各种类型的生命迹象的多个其他医生和/或护士通常在用户520和患者540周围，并且具有其他装置，用于执行支持任务，因此，手术环境复杂。因此，在机器人手臂设备510中，小尺寸可取。

接下来，作为第二点，机器人手臂设备510应具有高可操作性，用于移动成像单元515。例如，在根据手术部分或手术内容在医疗程序部位上进行治疗时，用户520可以希望在各种位置和角度观察相同的医疗程序部位。为了改变观察医疗程序部位的角度，需要相对于医疗程序部位改变成像单元515的角度，但是此时，更可取的是在成像单元515的拍摄方向固定至医疗程序部位的状态中(即，在拍摄相同部分的同时)，仅仅拍摄角度改变。因此，例如，机器人手臂设备510应具有高自由度的高可操作性，例如，转动运动(枢转运动)，其中，成像单元515在具有医疗程序部位作为顶点的圆锥体的表面内移动，并且在成像单元515的拍摄方向固定至医疗程序部位的状态中，圆锥体的轴用作枢轴。由于成像单元515的拍摄方向固定至某个医疗程序部位，所以枢转运动也称为点锁定运动。

进一步，为了改变成像单元515的位置和角度，例如，考虑用户520手动移动手臂单元512以将成像单元515移动到期望的位置并且通过期望的角度移动的方法。因此，可取地具有可操作性，甚至用一只手，能够容易进行成像单元515的运动、枢转运动等。

进一步，在手术期间用双手进行治疗时，用户520需要将由成像单元515捕捉的捕捉图像的拍摄中心从执行治疗的部分移动到另一个部分(例如，进行下一次治疗的部分)。因此，手臂单元512需要各种驱动方法，例如，由从输入单元(例如，踏板)输入的操作控制驱动手臂单元512的方法以及在希望改变成像单元515的位置和姿势时通过手动运动来控制驱动手臂单元512的方法。

如上所述，作为第二点的功能，机器人手臂设备510应具有高可操作性，例如，通过枢转运动或手动运动能够容易移动，并且满足用户520的直觉或期望。

最后，作为第三点，机器人手臂设备510应在手臂单元512的驱动控制中具有稳定性。在手臂单元512的驱动控制中的稳定性可以是在驱动手臂单元512时在前边缘单元的位置和姿势中的稳定性。在手臂单元512的驱动控制中的稳定性还包括在驱动手臂单元512时前边缘单元的平稳移动以及振动抑制(振动抑制)。例如，如在图1示出的示例中那样，在前边缘单元是成像单元515时，如果成像单元515的位置或姿势不稳定，则在显示装置550的显示屏上显示的捕捉图像不稳定，并且用户会具有不舒服的感觉。尤其地，在机器人手臂设备510用于手术时，可以采用一种其中安装包括两个成像单元(相机单元)的立体照相机，作为前边缘单元的使用方法，并且可以假想显示基于立体照相机获得的拍摄的图像生成的3D图像。如上所述，在显示3D图像时，如果立体照相机的位置或姿势不稳定，则用户可能经受3D弊病。进一步，根据手术部分或手术内容，成像单元515拍摄的观察范围可以放大为大约在如上所述成像单元515放大和拍摄窄范围时，成像单元515的微小振动显示为成像图像的大摇动或偏离。因此，需要具有大约1mm的容许范围的高定位精度，用于驱动控制手臂单元512和成像单元515。如上所述，在手臂单元512的驱动控制中，需要高精度响应性和高定位精度。

发明人在上述3个功能方面基于位置控制审查现有一般平衡臂和机器人手臂设备。

首先，关于确保第一点的手术的任务空间，在一般平衡臂中，在基座单元等内部安装反向平衡块(也称为平衡锤或平衡器)，其用于在手臂单元移动时，保持力的平衡，因此，难以减小平衡臂设备的尺寸，并且很难说满足对应的功能。

进一步，关于第二点的高可操作性，在一般平衡臂中，仅仅手臂单元的某种驱动(例如，仅仅用于在(二维)平面上移动成像单元的双轴驱动)是电动驱动，并且需要用手定位，以便移动手臂单元和成像单元。因此，难以说可以实现高可操作性。进一步，在基于位置控制的一般平衡臂中，由于难以通过用于驱动控制手臂单元的位置控制灵活地处理外力，即，控制成像单元的位置和姿势，所以位置控制通常称为“硬控制”，并且不适合于实现满足用户的直觉的期望的可操作性。

进一步，关于第三点的在手臂单元的驱动控制中的稳定性，手臂单元的关节单元通常具有不容易模型化的因素，例如，摩擦、惯性等。在基于位置控制的一般平衡臂或机器人手臂设备中，该因素成为关节单元的驱动控制的干扰，并且甚至在提供理论上合适的控制值(例如，应用于关节单元的马达中的电流值)时，具有以下情况：未实现期望的驱动(例如，在关节单元的马达内通过期望的角度旋转)，并且难以实现驱动控制手臂单元所需要的高稳定性。

如上所述，发明人审查机器人手臂设备用于医疗目的，并且了解到，需要相对于机器人手臂设备的上述三点的功能。然而，基于位置控制的一般平衡臂或机器人手臂设备难以容易满足这种功能。由于审查满足这三点的功能的配置，所以发明人开发了根据本公开的一种机器人手臂设备、一种机器人手臂控制系统、一种机器人手臂控制方法以及一种程序。在后文中，详细描述发明人开发的配置的优选实施方式。

<2、本公开的实施方式>

下面描述根据本公开的实施方式的机器人手臂控制系统。在根据本实施方式的机器人手臂控制系统中，安装在机器人手臂设备内的多个关节单元的驱动由使用广义逆动力学的全体协同控制来控制。进一步，通过校正干扰的影响的对命令值的理想响应的理想关节控制用于驱动控制关节单元。

在本实施方式的以下描述中，首先在【2-1、机器人手臂设备的外观】中描述根据本实施方式的机器人手臂设备的外观和机器人手臂设备的示意性配置。然后，在【2-2、广义逆动力学】和(【2-3、理想关节控制】中，描述用于控制根据本实施方式的机器人手臂设备的广义逆动力学和理想关节控制的概述。然后，在【2-4、机器人手臂控制系统的配置】中，参考功能方框图，描述用于根据本实施方式控制机器人手臂设备的系统的配置。最后，在【5、运动目的的具体示例】中，描述在根据本实施方式的机器人手臂设备中使用广义逆动力学的全体协同控制的具体示例。

进一步，以下描述通过以下示例继续：根据本公开的实施方式的机器人手臂设备的手臂单元的前边缘单元是成像单元，并且作为本公开的实施方式，如图1所示，在手术期间，医疗程序部位由成像单元拍摄，但是本实施方式不限于该示例。甚至在包括不同前边缘单元的机器人手臂设备用于另一个目的时，可以应用根据本实施方式的机器人手臂控制系统。

【2-1、机器人手臂设备的外观】

首先，参考图2，描述根据本公开的实施方式的机器人手臂设备的示意性配置。图2是示出根据本公开的实施方式的机器人手臂设备的外观的示意图。

参考图2，根据本实施方式的机器人手臂设备400包括基座单元410和手臂单元420。基座单元410用作机器人手臂设备400的基座，并且手臂单元420从基座单元410中延伸。虽然在图2未示出，但是通过集成方式控制机器人手臂设备400的控制单元可以安装在基座单元410内，并且手臂单元420的驱动可以由控制单元控制。例如，控制单元配置有各种类型的信号处理电路，例如，中央处理单元(CPU)或数字信号处理器(DSP)。

手臂单元420包括多个关节单元421a到421f、由关节单元421a到421f彼此连接的多个连杆422a到422c以及安装在手臂单元420的前边缘上的成像单元423。

连杆422a到422c是杆状部件，连杆422a的一端通过关节单元421a与基座单元410连接，连杆422a的另一端通过关节单元421b与连杆422b的一端连接，并且连杆422b的另一端通过关节单元421c和421d与连杆422c的一端连接。进一步，成像单元423连接至手臂单元420的前边缘，即，通过关节单元421e和421f与连杆422c的另一端连接。如上所述，配置从基座单元410延伸的手臂形状，使得基座单元410用作支撑点，并且多个连杆422a到422c的端部通过关节单元421a到421f彼此连接。

成像单元423是获取拍摄目标的图像的单元，并且是例如捕捉运动图像、静止图像的相机。控制手臂单元420的驱动，使得控制成像单元423的位置和姿势。在本实施方式中，例如，成像单元423拍摄患者的身体的一些区域用作医疗程序部位。在此处，安装在手臂单元420的前边缘的前边缘单元不限于成像单元423，并且各种类型的医疗设备可以连接至手臂单元420的前边缘，作为前边缘单元。如上所述，根据本实施方式的机器人手臂设备400是装有医疗设备的医疗机器人手臂设备。

在此处，机器人手臂设备400的描述通过如图2所示限定的坐标轴继续。进一步，根据坐标轴，限定垂直方向、纵向以及水平方向。换言之，限定相对于安装在地板上的基座单元410的垂直方向，作为z轴方向和垂直方向。进一步，作为与z轴垂直的方向的手臂单元420从基座单元410中延伸所遵循的方向(即，成像单元423相对于基座单元410定位的方向)限定为y轴方向和纵向。而且，与y轴和z轴垂直的方向是x轴方向和水平方向。

关节单元421a到421f连接连杆422a到422c，从而可旋转。每个关节单元421a到421f包括旋转机构，其包括致动器并且根据致动器的驱动在某个旋转轴上旋转地驱动。例如，通过在每个关节单元421a到421f中控制旋转驱动，可以控制驱动手臂单元420，以延伸或缩短(折叠)手臂单元420。在此处，关节单元421a到421f的驱动由将在【2-2、广义逆动力学】中描述的全体协同控制以及将在【2-3、理想关节控制】中描述的理想关节控制来控制。进一步，如上所述，由于在以下描述中，根据本实施方式的关节单元421a到421f包括旋转机构，所以关节单元421a到421f的驱动控制具体表示控制关节单元421a到421f的旋转角和/或生成的转矩(由关节单元421a到421f生成的转矩)。

根据本实施方式的机器人手臂设备400包括6个关节单元421a到421f并且相对于手臂单元420的驱动实现6个自由度。具体而言，如图2所示，安装关节单元421a、421d以及421f，使得与其连接的连杆422a到422c的长轴方向和与其连接的成像单元473的拍摄方向设置为旋转轴方向，并且安装关节单元421b、421c以及421e，使得用作与其连接的连杆422a到422c和成像单元473的连接角度在y-z平面(由y轴和z轴规定的平面)内改变的方向的x轴方向设置为旋转轴方向。如上所述，在本实施方式中，关节单元421a、421d以及421f具有执行偏航的功能，并且关节单元421b、421f以及421e具有执行俯仰的功能。

由于提供手臂单元420的上述配置，所以根据本实施方式的机器人手臂设备400可以在手臂单元420的驱动上实现6个自由度，从而可以在手臂单元420的活动范围内自由移动成像单元423。图2示出了作为成像单元423的示例性活动范围的半球。在半球的中心点是由成像单元423拍摄的医疗程序部位的拍摄中心时，在成像单元423的拍摄中心固定至半球的中心点的状态中，可以通过在半球的球面上移动成像单元423，通过不同的角度拍摄医疗程序部位。

在本文中，参考图3，进一步详细描述在图2示出的关节单元421a到421f的配置。进一步，在本文中，参考图3，描述用作在关节单元421a到421f的配置之中的主要与关节单元421a到421f的旋转驱动相关的元件的致动器的配置。

图3是示意性示出沿着穿过旋转轴的横截面切割根据本公开的实施方式的每个关节单元421a到421f的致动器的状态的剖视图。图3示出了在关节单元421a到421f的元件之中的致动器，但是关节单元421a到421f可以具有任何其他元件。例如，除了在图3示出的元件以外，关节单元421a到421f还具有驱动手臂单元420所需要的各种类型的元件，例如，用于控制驱动致动器的控制单元以及用于连接并且支撑连杆422a到422c和成像单元423的支撑元件。进一步，在以上描述和以下描述中，手臂单元的关节单元的驱动可以表示在关节单元中的致动器的驱动。

如上所述，在本实施方式中，关节单元421a到421f的驱动由稍后在【2-3、理想关节控制】中描述的理想关节控制来控制。因此，在图3示出的关节单元421a到421f的致动器被配置成执行对应于理想关节控制的驱动。具体而言，关节单元421a到421f的致动器被配置成能够调整与在关节单元421a到421f中的旋转驱动相关联的旋转角和转矩。进一步，关节单元421a到421f的致动器被配置成能够任意调整在旋转运动上的粘性阻力系数。例如，可以实现从外面施加的力容易进行旋转(即，手动运动容易移动手臂单元420)的状态或者从外面施加的力不容易进行旋转(即，手动运动不容易移动手臂单元420)的状态。

参考图3，根据本实施方式的关节单元421a到421f的致动器430包括马达424、马达驱动器425、减速齿轮426、编码器427、转矩传感器428以及驱动轴429。如图3所示，编码器427、马达424、减速齿轮426以及转矩传感器428按照所描述的顺序与驱动轴429串联。

马达424是在致动器430内的原动力，并且促使驱动轴429围绕其轴旋转。例如，马达424是是电动马达，例如，无刷DC马达。在本实施方式中，由于给马达424供应电流，所以控制旋转驱动。

马达驱动器425是驱动器电路(驱动器集成电路(IC))，用于将电流供应给马达424并且旋转地驱动马达424，并且可以通过调整供应给马达424的电流的量，控制马达424的转数。进一步，通过调整供应给马达424的电流的量，马达驱动器425可以调整在致动器430的旋转运动上的粘性阻力系数。

减速齿轮426连接至驱动轴429，并且通过以一定减速比减小由马达424生成的驱动轴429的转速，生成具有某个值的旋转驱动力(即，转矩)。无反冲型的高性能减速齿轮用作减速齿轮426。例如，减速齿轮426可以是Harmonic Drive(注册商标)。由减速齿轮426生成的转矩在后续阶段通过连接至减速齿轮426的输出轴的转矩传感器428传输给输出部件(未示出)(例如，连杆422a到422c、成像单元423等的连接部件)。

编码器427连接至驱动轴429，并且检测驱动轴429的转数。基于由编码器检测的驱动轴429的转数与减速齿轮426的减速比之间的关系，可以获得诸如关节单元421a到421f的旋转角、旋转角速度以及旋转角加速度等信息。

转矩传感器428连接至减速齿轮426的输出轴，并且检测减速齿轮426生成的转矩，即，由致动器430输出的转矩。在以下描述中，由致动器430输出的转矩也简称为“生成的转矩”。

如上所述，通过调整供应给马达424的电流的量，致动器430可以调整马达424的转数。在此处，减速齿轮426的减速比可以根据机器人手臂设备400的目的适当地设置。因此，通过根据减速齿轮426的减速比适当地调整马达424的转数，可以控制生成的转矩。进一步，在致动器430中，基于由编码器427检测的驱动轴429的转数，可以获得诸如关节单元421a到421f的旋转角、旋转角速度以及旋转角加速度等信息，并且可以通过转矩传感器428检测在关节单元421a到421f中的生成转矩。

进一步，转矩传感器428可以检测从外面施加的外力以及由致动器430生成的生成转矩。因此，由于马达驱动器425基于由转矩传感器428检测的外部转矩，调整供应给马达424的电流的量，所以可以调整在旋转运动上的粘性阻力系数，并且例如实现从外面施加的力容易或不容易执行旋转的状态。

在此处，参考图4A和4B，详细描述转矩传感器428的配置。图4A是示意性示出在驱动轴429的轴方向查看在图3示出的转矩传感器428的状态的示意图。

参考图4A，转矩传感器428包括外环部431、内环部432、横梁部433a到433d以及变形检测元件434a到434d。如图4A所示，外环部431和内环部432同心设置。在本实施方式中，内环部432连接至输入侧，即，减速齿轮426的输出轴，并且外环部431连接至输出侧，即，在后续阶段的输出部件(未示出)。

4个横梁部433a到433d设置在同心设置的外环部431和内环部432之间，并且连接外环部431和内环部432。如图4A所示，横梁部433a到433d插在外环部431和内环部432之间，使得横梁部433a到433d的两个相邻部分形成角度90°。

变形检测元件434a到434d安装在朝着彼此的两个部分上，即，以角度180°设置在横梁部433a到433d之中。可以基于由变形检测元件434a到434d检测的横梁部433a到433d的变形量，检测致动器430的生成转矩和外部转矩。

在图4A示出的示例中，在横梁部433a到433d之中，变形检测元件434a和434b安装在横梁部433a上，并且变形检测元件434c和434d安装在横梁部433c上。进一步，将横梁部433a插在其间而安装变形检测元件434a和434b，并且将横梁部433c插在其间而安装变形检测元件434c和434d。例如，变形检测元件434a到434d是连接至横梁部433a和433c的表面的变形量规，并且基于电阻的变化，检测横梁部433a和433c的几何变形量。如图4A所示，变形检测元件434a到434d安装在4个位置，并且检测元件434a到434d构成所谓的惠斯通电桥。因此，由于可以使用所谓的四量规技术检测变形，所以可以减小除了检测变形的轴以外的轴的干扰、驱动轴429的偏心率、温度漂移等的影响。

如上所述，横梁部433a到433d用作检测变形的引起变形的对象。根据本实施方式的变形检测元件434a到434d不限于变形量规，并且可以使用任何另一个部件。例如，变形检测元件434a到434d可以是基于磁性特征的变化检测横梁部433a到433d的变形量的部件。

虽然在图3和图4A未示出，可以应用以下配置，以便提高通过转矩传感器428的对生成转矩和外部转矩的检测精度。例如，当以比其他部分更薄的厚度，形成与外环部431连接的横梁部433a到433d的部分时，由于释放支撑力矩，所以提高要检测的变形量的线性度，并且减小径向负荷的影响。进一步，在外环部431和内环部432由外壳通过轴承支撑时，可以从输入轴和输出轴中排除其他轴向力和力矩的作用。进一步，为了减小作用在外环部431上的另一个轴向力矩，支撑轴承可以设置在图3示出的致动器430的另一端，即，设置编码器427的部分。

上面参考图4A描述了转矩传感器428的配置。如上所述，通过在图4A示出的转矩传感器428的配置，能够以高精度检测致动器430的生成转矩和外部转矩。

在此处，在本实施方式中，转矩传感器428的配置不限于在图4A示出的配置，并且可以是任何其他配置。参考图4B，描述除了转矩传感器428以外的应用于致动器430中的转矩传感器的另一个示例性配置。

图4B是示意性示出应用于在图3示出的致动器430中的转矩传感器的另一个示例性配置的示意图。参考图4B，根据本修改示例的转矩传感器428a包括外环部441、内环部442、横梁部443a到443d以及变形检测元件444a到444d。图4B示意性示出在驱动轴429的轴方向查看的转矩传感器428a的状态，与图4A一样。

在转矩传感器428a中，外环部441、内环部442、横梁部443a到443d以及变形检测元件444a到444d的功能和配置与上面参考14A描述的转矩传感器428的外环部431、内环部432、横梁部433a到433d以及变形检测元件434a到434d的功能和配置相似。根据本修改示例的转矩传感器428a在横梁部443a到443d和外环部441的连接部的配置上不同。因此，关注于横梁部443a到443d和外环部441的连接部的配置(该配置是与在图4A示出的转矩传感器428的差异)，描述在图4B示出的转矩传感器428a，并且省略重复配置的描述。

参考图4B，与转矩传感器428a的总图一起放大和示出横梁部443b和外环部441的连接部。在图4B中，仅仅放大和示出横梁部443b和外环部441的连接部(即横梁部443a到443d和外环部441的4个连接部的一个)，但是横梁部443a、443c以及443d和外环部441的其他3个连接部具有相同的配置。

参考在图4B的放大图，在横梁部443b和外环部441的连接部中，啮合凹部形成在外环部441内，并且横梁部443b与外环部441连接，使得横梁部443b的前边缘与啮合凹部啮合。进一步，在横梁部443b和外环部441之间形成间隙G1和G2。间隙G1表示在横梁部443b朝着外环部441延伸的方向在横梁部443b和外环部441之间的间隙，并且间隙G2表示在与该方向垂直的方向在横梁部443b和外环部441之间的间隙。

如上所述，在转矩传感器428a中，横梁部443a到443d和外环部441设置为通过某些间隙G1和G2彼此隔开。换言之，在转矩传感器428a中，外环部441与内环部442隔开。因此，由于内环部442具有运动的自由度，而不束缚于外环部441，例如，甚至在驱动致动器430时发生振动时，振动的变形可以被外环部441与内环部442之间的气隙G1和G2吸收。因此，由于转矩传感器428a用作致动器430的转矩传感器，所以以高精确度检测生成转矩和外部转矩。

例如，可以参考作为由本申请人预先提交的专利申请的JP 2009-269102A和JP2011-209099A，用于对应于在图3、4A以及4B中示出的理想关节控制的致动器430的配置。

上面参考图2、3、4A以及4B，描述根据本实施方式的机器人手臂设备400的示意性配置。接下来，描述全体协同控制和理想关节控制，用于控制驱动手臂单元420，即，驱动在根据本实施方式的机器人手臂设备400中的关节单元421a到421f。

【2-2、广义逆动力学】

接下来，描述用于根据本实施方式的机器人手臂设备400的全体协同控制的广义逆动力学的概述。

广义逆动力学是多连杆结构的全体协同控制中的基本操作，其根据在配置成使得多个连杆由多个关节单元连接的多连杆结构(例如，在本实施方式中，在图2示出的手臂单元420)中的各种类型的约束条件，而将与在各种类型的操作空间内的各种纬度相关的运动目的转换成由多个关节单元生成的转矩。

操作空间是在机器人设备的力控制中的重要概念。操作空间是用于描述在作用在多连杆结构上的力与多连杆结构的加速度之间的关系的空间。在多连杆结构的驱动控制由力控制(而非位置控制)执行时，在处理多连杆结构和环境的方式被用作约束条件的情况下，需要操作空间的概念。例如，操作空间是多连杆结构所属的空间，例如，关节空间、笛卡尔空间(Cartesian space)或动量空间。

运动目的表示在多连杆结构的驱动控制中的目标值，以及例如表示期望通过驱动控制实现的多连杆结构的位置、速度、加速度、力或阻抗的目标值。

约束条件是与(例如)由多连杆结构的形状或结构、围绕多连杆结构的环境、用户执行的设置等决定的多连杆结构的位置、速度、加速度或力相关的约束条件。例如，约束条件包括关于生成力、优先权、未驱动关节的存在或不存在、垂直反作用力、摩擦重量、支撑多边形等的信息。

在广义逆动力学中，为了实现数值计算的稳定性和实时可处理的操作效率两者，操作算法配置有用作第一阶段的虚拟力决定过程(虚拟力计算过程)和用作第二阶段的实际力转换过程(实际力计算过程)。在用作第一阶段的虚拟力计算过程中，根据运动目的的优先权以及虚拟力的最大值，决定用作实现每个运动目的所需要的并且作用在操作空间上的虚拟力的虚拟力。在用作第二阶段的实际力计算过程中，根据与未驱动的关节、垂直反作用力、摩擦重量、支撑多边形等相关的约束，计算的虚拟力转换成真实的多连杆结构的配置可以实现的实际力，例如，关节力或外力。下面描述虚拟力计算过程和实际力计算过程。在虚拟力计算过程、实际力计算过程以及理想关节控制的以下描述中，为了更容易理解，具有以下情况：描述在图2和图3示出的根据本实施方式的机器人手臂设备400的手臂单元420的示例性配置，作为一个具体示例。

(2-2-1、虚拟力计算过程)

在多连杆结构的关节单元中配置有某些物理量的矢量称为“广义变量q”(也称为“关节值q”或“关节空间q”)。操作空间x由以下等式(1)使用广义变量q和雅可比J的时间微分值限定：

【数学公式1】

$>\stackrel{·}{x}=J\stackrel{·}{q}\mathrm{......}\left(1\right)$>

在本实施方式中，例如，q表示在手臂单元420的关节单元421a到421f中的旋转角。与操作空间x相关的运动的等式由以下等式(2)描述：

【数学公式2】

$>\stackrel{··}{x}={\Lambda }^{-1}f+c\mathrm{......}\left(2\right)$>

在此处，f表示作用在操作空间x上的力。进一步，Λ^-1表示操作空间惯性逆矩阵，c表示操作空间偏差加速度，并且Λ^-1和c由以下等式(3)和(4)表示。

【数学公式3】

Λ^-1＝JH^-1J^T

……(3)

$>c={\mathrm{JH}}^{-1}(\tau -b)+\stackrel{·}{J}\stackrel{·}{q}\mathrm{......}\left(4\right)$>

H表示关节空间惯性矩阵，τ表示对应于关节值q的关节力(例如，在关节单元421a到421f中的生成转矩)，并且b是表示重力、科里奥利力或离心力的项。

在广义逆动力学中，已知与操作空间x相关的位置和速度的运动目的表示为操作空间x的加速度。此时，为了实现用作作为等式(1)的运动目的而提供的目标值的操作空间加速度，通过求解由以下等式(5)表示的一种线性互补问题(LCP)，获得必须作用在操作空间x上的虚拟力f_v。

【数学公式4】

$>\begin{array}{c}w+\stackrel{··}{x}={\Lambda }^{-1}{f}_v+c\\ s.t.\left(\begin{array}{c}\left(\right(w_i<0)\cap (f_{v_i}=U_i\left)\right)\cup \\ \left(\right(w_i>0)\cap (f_{v_i}=L_i\left)\right)\cup \\ \left(\right(w_i=0)\cap (L_i<f_{v_i}<U_i\left)\right)\end{array}\right)\end{array}\mathrm{......}\left(5\right)$>

在此处，L_i和U_i设置为f_v的第i个分量的负下限值(包括-∞)以及f_v的第i个分量的正上限值(包括+∞)。例如，使用迭代技术、枢转技术、使用稳健加速度控制的方法等，可以求解LCP。

进一步，在与用作定义等式的等式(3)和(4)中一样计算时，操作空间关系逆矩阵Λ^-1和偏移加速度c计算成本大。因此，提出了一种通过应用从已经提出的多连杆结构的广义力(关节力τ)中计算广义加速度(关节加速度)的准动力计算(FWD)来高速执行操作空间惯性逆矩阵Λ^-1的计算过程的方法。具体而言，可以基于与作用在多连杆结构(例如，手臂单元420和关节单元421a到421f)上的力相关的信息(例如，关节空间q、关节力τ、或重力g)，使用前向动力计算FWD，获得操作空间惯性逆矩阵Λ^-1和偏移加速度c。如上所述，通过应用与操作空间相关的前向动力计算FWD，可以通过在N个关节单元上的计算量O(N)，计算操作空间惯性逆矩阵Λ^-1。

在此处，作为运动目的的设置示例，用于由绝对值F_i或更小的虚拟力f_vi获得操作空间加速度的目标值(通过x的第二阶微分上添加横杠来表示)的条件可以由以下等式(6)表示：

【数学公式5】

L_i＝-F_i,

U_i＝F_i,

$>{\stackrel{··}{x}}_i={\stackrel{··}{\bar{x}}}_i\mathrm{......}\left(6\right)$>

如上所述，与操作空间x的位置和速度相关的运动目的可以表示为操作空间加速度的目标值，并且具体而言，由以下等式(7)表示(通过在x和x的一阶微分上添加横杠来表示操作空间x的位置和速度的目标值)。

【数学公式6】

$>{\stackrel{··}{\bar{x}}}_i=K_p({\bar{x}}_i-x_i)+K_v({\stackrel{·}{\stackrel{‾}{x}}}_i-{\stackrel{·}{x}}_i)\mathrm{......}\left(7\right)$>

还可以使用分解操作空间的方法设置与由其他操作空间的线性总和表示的操作空间(动量、笛卡尔相对坐标、互锁关节等)相关的运动目的。进一步，需要提供竞争运动目的的优先权。为每个优先权或者按照优选的升序对LCP求解，并且可以促使从前一个LCP中获得的虚拟力用作后续LCP的已知外力。

(2-2-2、实际力计算过程)

在广义逆动力学的用作第二阶段的实际力计算过程中，执行使用实际的关节力和外力代替在(2-2-1、虚拟力决定过程)中获得的虚拟力f_v的过程。通过由关节单元和外力f_e生成的生成转矩τ_a基于虚拟力实现广义力τ_v＝J_v^Tf_v的条件由以下等式(8)表示。

【数学公式7】

$>\left(\begin{array}{c}{J}_{vu}^T\\ J_{va}^T\end{array}\right)(f_v-{\mathrm{\Delta f}}_v)=\left(\begin{array}{c}{J}_{eu}^T\\ J_{ea}^T\end{array}\right)f_e+\left(\begin{array}{c}0\\ {\tau }_a\end{array}\right)\mathrm{......}\left(8\right)$>

在此处，下标a表示一组从动关节单元(从动关节组)，并且下标u表示一组非从动关节单元(非从动关节组)。换言之，在等式(8)中的上部分通过非从动关节单元表示空间(非从动关节空间)的力的平衡，并且下部分通过从动关节单元表示空间(从动关节空间)的力的平衡。J_vu和J_va分别表示与虚拟力f_v作用在其上的操作空间相关的雅克比(Jacobian)的非从动关节分量和从动关节分量。J_eu和J_ea表示与外力f_e作用在其上的操作空间相关的雅克比(Jacobian)非从动关节分量和从动关节分量。Δf_v表示几乎不通过实际力实现的虚拟力f_v的分量。

在等式(8)中的上部分未限定，并且例如，通过求解由以下等式(9)表示的二次规划问题(QP)，可以获得f_e和Δf_v。

【数学公式8】

$>\begin{array}{c}\min \frac{1}{2}{ϵ}^T{Q}_1ϵ+\frac{1}{2}{\xi }^T{Q}_2\xi \\ s.t.U\xi \ge v\end{array}\mathrm{......}\left(9\right)$>

在此处，ε是在等式(8)中的上部分的侧边(side)之间的差值，并且表示方程误差。ξ是f_e和Δf_v的连接矢量，并且表示变量矢量。Q₁和Q₂是表示在最小化时的重量的正定对称矩阵。进一步，等式(9)的不等式约束用于表示与外力相关的约束条件，例如，垂直反作用力、摩擦圆锥体、外力的最大值以及支撑多边形。例如，与矩形支撑多边形相关的不等式约束由以下等式(10)表示。

【数学公式9】

|F_x|≤μ_tF_z，

|F_y|≤μ_tF_z，

F_z≥0，

|M_x|≤d_yF_z，

|M_y|≤d_xF_z，

|M_z|≤μ_rF_z

……(10)

在此处，z表示接触表面的法线方向，并且x和y表示与z垂直的两个正交切线方向。(F_x,F_y,F_z)和(M_x,M_y,M_z)是作用在接触点上的外力和外部力矩。μ_t和μ_r表示与平移和旋转相关的摩擦系数。(d_x,d_y)表示支撑多边形的尺寸。

从等式(9)和(10)中获得最小范数或最小误差的解f_e和Δf_v。通过将从等式(9)中获得的f_e和Δf_v代入等式(8)的下部分内，可以获得实现运动目的所需要的关节力τ_a。

在基座是固定并且没有非从动关节的系统的情况下，仅仅使用关节力代替所有虚拟力，并且在等式(8)中可以设置f_e＝0和Δf_v＝0。在这种情况下，可以从在等式(8)中的下部分中，为关节力τ_a获得以下等式(11)。

【数学公式10】

$>{\tau }_a=J_{va}^T{f}_v\mathrm{......}\left(11\right)$>

上面描述了使用根据本实施方式的广义逆动力学的全体协同控制。如上所述，由于依次执行虚拟力计算过程和实际力计算过程，所以可以获得关节力τ_a，用于实现期望的运动目的。换言之，相反，由于在关节单元421a到421f的运动中的理论模型中反应计算的关节力τ_a，所以驱动关节单元421a到421f，以实现期望的运动目的。

进一步，例如，可以参考JP 2009-95959A和JP 2010-188471A，这是本申请人预先提交的专利申请，用于使用上述广义逆动力学的全体协同控制，尤其用于获得虚拟力f_v的过程、求解LCP并且获得虚拟力f_v的方法、QP问题的求解方案等的细节。

【2-3、理想关节控制】

描述根据本实施方式的理想关节控制。每个关节单元421a到421f的运动由以下等式(12)的二阶延迟系统的运动的等式模型化：

【数学公式11】

$>I_a\stackrel{··}{q}={\tau }_e+{\tau }_e-v_a\stackrel{·}{q}\mathrm{......}\left(12\right)$>

在此处，I_a表示在关节单元内的惯性力矩(惯性)，τ_a表示关节单元421a到421f的生成转矩，τ_e表示作用在每个关节单元421a到421f上的外部转矩，并且ν_a表示在每个关节单元421a到421f中的粘性阻力系数。等式(12)还可以被视为表示在关节单元421a到421f中的致动器430的运动的理论模型。

如上面在【2-2、广义逆动力学】中所述，通过使用广义逆动力学的计算，可以计算用作实际力的τ_a，其中每个关节单元421a到421f必须使用该实际力，来使用运动目的和约束条件实现运动目的。因此，理想地，实现根据由等式(12)表示的理论模型的响应，即，通过将每个计算τ_a的应用于等式(12)中，实现期望的运动目的。

然而，实际上，具有以下情况：由于各种干扰的影响，所以在关节单元421a到421f的运动与由等式(12)表示的理论模型之间发生误差(模型化误差)。模型化误差分成由质量特性(例如，多连杆结构的重力、重心或惯性张量)造成的误差以及由在关节单元421a到421f中的摩擦、惯性等造成的误差。其中，通过应用高精度计算机辅助设计(CAD)数据或识别方法，在构成理论模型时，可以比较容易减小由质量特性造成的前一个误差的模型化误差。

同时，由于难以在关节单元421a到421f的减速齿轮426中模型化例如摩擦等这一现象，所以发生由在关节单元421a到421f中的摩擦、惯性等造成的误差的模型化误差，并且在构成理论模型时，依然具有不可忽略的模型化误差。进一步，在等式(12)中的惯性I_a或粘性阻力系数ν_a的值与在关节单元421a到421f中的实际值之间可能具有误差。几乎不模型化的该误差可能会在关节单元421a到421f的驱动控制中成为干扰。因此，由于这种干扰的影响，所以实际上，具有以下情况：关节单元421a到421f的运动不回应，与在等式(12)表示的理论模型中一样。因此，具有以下情况：甚至在应用用作由广义逆动力学计算的关节力的实际力τ_a时，难以实现控制目标的运动目的。在本实施方式中，将活动控制系统加入每个关节单元421a到421f中，从而关节单元421a到421f的响应被视为校正，使得执行根据等式(12)表示的理论模型的理想响应。具体而言，在本实施方式中，执行使用关节单元421a到421f的转矩传感器428和428a的摩擦补偿类型的转矩控制，并且此外，可以甚至在惯性I_a和粘性阻力系数ν_a上根据理想值执行理想响应，用于请求的生成转矩τ_a和请求的外力τ_e。

在本实施方式中，如上所述，控制驱动关节单元使得机器人手臂设备400的关节单元421a到421f执行等式(12)表示的理想响应，称为理想关节控制。在此处，在以下描述中，由于执行理想响应，所以由理想关节控制来控制其驱动的致动器也称为“虚拟化致动器(VA)”。下面参考图5，描述根据本实施方式的理想关节控制。

图5是用于描述根据本公开的实施方式的理想关节控制的解释图。图5使用方框示意性示出根据理想关节控制执行各种类型的操作的概念计算单元。

参考图5，致动器610示意性示出在图3示出的致动器430的机构，并且马达611、减速齿轮612、编码器613以及转矩传感器614对应于在图3示出的马达424、减速齿轮426、编码器427以及转矩传感器428(或在图4B示出的转矩传感器428a)。

在此处，在致动器610根据等式(12)表示的理论模型执行响应时，这表示在提供等式(12)的右边时，实现在左边的旋转角角速度。进一步，如在等式(12)所表示的，理论模型包括作用在致动器610上的外部转矩项τ_e。在本实施方式中，为了执行理想关节控制，外部转矩τ_e由转矩传感器614测量。进一步，应用干扰观测器620，以基于由编码器613测量的致动器610的旋转角q，计算用作由干扰造成的转矩的估计值的干扰估计值τ_d。

方框631表示计算单元，其根据由等式(12)表示的关节单元421a到421f的理想关节模型执行运算。方框631可以接收生成转矩τ_a、外部转矩τ_e以及旋转角速度(旋转角q的一阶微分)，并且输出在等式(12)的左边示出的旋转角加速度目标值(旋转角目标值q^ref的二阶微分)。

在本实施方式中，由在【2-2、广义逆动力学】描述的方法计算的生成转矩τ_a和由转矩传感器614测量的外部转矩τ_e输入方框631中。同时，由编码器613测量的旋转角q输入方框632(表示执行微分运算的计算单元)中，从而计算旋转角速度(旋转角q的一阶微分)。除了生成转矩τ_a和外部转矩τ_e，由方框632计算的旋转角速度输入方框631中，从而由方框631计算旋转角加速度目标值。将计算的旋转角加速度目标值输入方框633中。

方框633表示计算单元，其基于致动器610的旋转角加速度计算将要在致动器610中生成的转矩。在本实施方式中，具体而言，通过使致动器610的名义惯性J_n乘以旋转角加速度目标值，方框633可以获得转矩目标值τ^ref。在理想响应中，通过促使致动器610生成转矩目标值τ^ref，实现期望的运动目的，但是具有实际响应如上所述由干扰等影响的情况。因此，在本实施方式中，干扰估计值τ_d由干扰观测器620计算，并且使用干扰估计值τ_d校正转矩目标值τ^ref。

描述干扰观测器620的配置。如图5所述，基于转矩命令值τ和从由编码器613测量的旋转角q中计算的旋转角速度，干扰观测器620计算干扰估计值τ_d。在此处，在校正干扰的影响之后，转矩命令值τ是最后由致动器610生成的转矩值。例如，在不计算干扰估计值τ_d时，转矩命令值τ用作转矩目标值τ^ref。

干扰观测器620配置有方框634和方框635。方框634是基于致动器610的旋转角速度计算将由致动器610生成的转矩的计算单元。在本实施方式中，具体而言，基于编码器613测量的旋转角q由方框632计算的旋转角速度输入方框634中。通过执行由传递函数J_ns表示的操作，即，对旋转角速度微分，方框634可以获得旋转角加速度，并且通过将计算的旋转角加速度乘以名义惯性J_n，计算实际上作用在致动器610上的转矩的估计值(转矩估计值)。

在干扰观测器620中，获得在转矩估计值与转矩命令值τ之间的差值，从而估计用作干扰的转矩的值的干扰估计值τ_d。具体而言，干扰估计值τ_d可以是在先前控制中的转矩命令值τ与在当前控制中的转矩估计值之间的差值。由于由方框634计算的转矩估计值基于实际的测量值，并且由方框633计算的转矩命令值τ基于由方框631表示的关节单元421a到421f的的理想理论模型，所以可以通过获得这两个值的差值，来估计在理论模型中未考虑的干扰的估计影响。

干扰观测器620进一步具有由方框635表示的低通滤波器(LPF)，以便防止系统的偏离。方框635执行由传递函数g/(s+g)表示的运算，仅仅响应于输入值输出低频分量，并且使系统稳定。在本实施方式中，在由方框634计算的转矩估计值与转矩目标值τ^ref之间的差值输入方框635中，并且计算低频分量，作为干扰估计值τ_d。

在本实施方式中，执行将由干扰观测器620计算的干扰估计值τ_d加入转矩目标值τ^ref中的前馈控制，从而计算用作最后由致动器610生成的转矩值的转矩命令值τ。然后，基于转矩命令值τ，驱动致动器610。具体而言，转矩命令值τ转换成对应的电流值(电流命令值)，电流命令值应用于马达611中，使得驱动致动器610。

通过使用上面参考图5描述的配置，在根据本实施方式的关节单元421a到421f的驱动控制中，即便在具有干扰元件(例如，摩擦)时，致动器610的响应可以遵循目标值。进一步，可以在关节单元421a到421f的驱动控制中，根据由理论模型采用的惯性I_a和粘性阻力系数ν_a，执行理想响应。

例如，可以参考作为由本申请人先前提交的专利申请的JP 2009-269102A，用于上述理想关节控制的细节。

上面参考图5描述根据本实施方式的理想关节控制以及在本实施方式中使用的广义逆动力学。如上所述，在本实施方式中，根据使用广义逆动力学的约束条件，执行用于实现手臂单元420的运动目的的计算关节单元421a到421f的驱动参数(例如，关节单元421a到421f的生成转矩值)的全体协同控制。进一步，如上面参考图5所描述的，由于使用广义逆动力学在由全体协同控制计算的生成转矩值上执行考虑干扰的影响的校正，执行在关节单元421a到421f的驱动控制中基于理论模型实现理想响应的理想关节控制。因此，在本实施方式中，可以执行高精度驱动控制，用于实现用于驱动手臂单元420的运动目的。

【2-4、机器人手臂控制系统的配置】

接下来，描述根据本实施方式的机器人手臂控制系统的配置，其中，在【2-2、广义逆动力学】和【2-3、理想关节控制】中描述的全体协同控制和理想关节控制应用于机器人手臂设备的驱动控制中。

参考图6，描述根据本公开的实施方式的机器人手臂控制系统的示例性配置。图6是示出根据本公开的实施方式的机器人手臂控制系统的示例性配置的功能方框图。在图6示出的机器人手臂控制系统，主要示出与机器人手臂设备的手臂单元的驱动控制相关的元件。

参考图6，根据本公开的实施方式的机器人手臂控制系统1包括机器人手臂设备10、控制装置20以及显示装置30。在本实施方式中，通过控制装置20执行在【2-2、广义逆动力学】中描述的全体协同控制和【2-3、理想关节控制】中描述的理想关节控制中的各种类型的运算，并且基于运算结果，控制机器人手臂设备10的手臂单元的驱动。进一步，机器人手臂设备10的手臂单元具有稍后描述的成像单元140，并且在显示装置30的显示屏上显示由成像单元140捕捉的图像。接下来，详细描述机器人手臂设备10、控制装置20以及显示装置30的配置。注意，在本说明书中，在某些情况下，包括机器人手臂设备10和控制装置20的系统简称为机器人手臂设备。

机器人手臂设备10包括具有配置有多个关节单元和多个连杆的多连杆结构的手臂单元，并且在活动范围内驱动手臂单元，以控制安装在手臂单元的前边缘的前边缘单元的位置和姿势。机器人手臂设备10对应于在图2示出的机器人手臂设备400。

参考图6，机器人手臂设备10包括手臂控制单元110和手臂单元120。手臂单元120包括关节单元130和成像单元140。

手臂控制单元110通过整合的方式控制机器人手臂设备10，并且控制手臂单元120的驱动。手臂控制单元110对应于上面参考图2描述的控制单元(在图2未示出)。具体而言，手臂控制单元110包括驱动控制单元111，并且控制手臂单元120的驱动，并且手臂单元120的驱动由关节单元130的控制驱动根据驱动控制单元111的控制来控制。更具体而言，通过控制供应给马达的电流的量，驱动控制单元111控制在关节单元130的致动器中的马达的转数以及关节单元130的旋转角和生成转矩。在此处，如上所述，基于在控制装置20中的运算结果，执行由驱动控制单元111驱动控制手臂单元120。因此，由驱动控制单元111控制的并且供应给关节单元130的致动器中的马达的电流的量是基于在控制装置20中的运算结果决定的电流的量。

手臂单元120具有配置有多个关节单元和多个连杆的多连杆结构，并且根据手臂控制单元110的控制，控制手臂单元120的驱动。手臂单元120对应于在图2示出的手臂单元420。手臂单元120包括关节单元130和成像单元140。进一步，由于手臂单元120的多个关节单元具有相同的功能和配置，所以在图6示出表示多个关节单元的一个关节单元130的配置。

关节单元130连接连杆，以在手臂单元120中可旋转，并且根据手臂控制单元110的控制，控制关节单元130的旋转驱动，使得驱动手臂单元120。关节单元130对应于在图2示出的关节单元421a到421f。进一步，关节单元130包括致动器，并且致动器具有与例如在图3、4A以及4B示出的配置相似的配置。

关节单元130包括关节驱动单元131以及关节状态检测单元132。

关节驱动单元131是在关节单元130的致动器中的驱动机构，并且在驱动关节驱动单元131时，旋转地驱动关节单元130。驱动控制单元111控制关节驱动单元131的驱动。例如，关节驱动单元131是对应于在图3示出的马达424和马达驱动器425的元件，并且关节驱动单元131的驱动对应于根据驱动控制单元111的命令通过电流的量驱动马达424的马达驱动器425。

关节状态检测单元132检测关节单元130的状态。在此处，关节单元130的状态可以表示关节单元130的运动状态。例如，关节单元130的状态包括诸如关节单元130的旋转角、旋转角速度、旋转角加速度以及生成转矩等信息。在本实施方式中，关节状态检测单元132包括检测关节单元130的旋转角的旋转角检测单元133以及检测关节单元130的生成转矩和外部转矩的转矩检测单元134。旋转角检测单元133和转矩检测单元134对应于在图3示出的致动器430的编码器427以及在图4A和4B中示出的转矩传感器428和428a。关节状态检测单元132将关节单元130的检测状态传输给控制装置20。

成像单元140是安装在手臂单元120的前边缘的前边缘单元的示例，并且获取拍摄目标的图像。成像单元140对应于在图2示出的成像单元423。具体而言，例如，成像单元140是能够拍摄具有运动图像格式或静止图像格式的拍摄目标的相机。更具体而言，成像单元140包括二维设置的多个光接收部件，并且可以在光接收部件中执行光电转换，并且获取表示拍摄目标的图像的图像信号。成像单元140将获取的图像信号传输给显示装置30。

进一步，与成像单元423安装在手臂单元420的前边缘的图2的机器人手臂设备400相似，在机器人手臂设备10中，成像单元140实际上安装在手臂单元120的前边缘。在图6中，通过示意性示出在关节单元130与成像单元140之间的连杆，表示成像单元140通过多个关节单元130和多个连杆安装在最后连杆的前边缘的形式。

进一步，在本实施方式中，各种类型的医疗设备可以连接至手臂单元120的前边缘，作为前边缘单元。作为医疗设备，例如，具有在执行医疗程序时使用的各种类型的单元，例如，各种类型的医疗程序仪器，包括手术刀或钳子，或者各种类型的检查设备的一个单元，包括超声波检查设备的探头。进一步，在本实施方式中，还可以包括在图6示出的成像单元140或具有成像功能的单元(例如，内窥镜或显微镜)，作为医疗设备。如上所述，根据本实施方式的机器人手臂设备10可以是包括医疗设备的医疗机器人手臂设备。同样，根据本实施方式的机器人手臂控制系统1可以是医疗机器人手臂控制系统。进一步，包括两个成像单元(相机单元)的立体照相机可以安装在手臂单元120的前边缘，并且可以进行拍摄，使得显示成像目标，作为3D图像。

上面描述了机器人手臂设备10的功能和配置。接下来，描述控制装置20的功能和配置。参考图6，控制装置20包括输入单元210、储存单元220以及控制单元230。

控制单元230通过整合的方式控制来控制装置20，并且执行各种运算，用于控制驱动在机器人手臂设备10中的手臂单元120。具体而言，为了控制驱动机器人手臂设备10的手臂单元120，控制单元230在全体协同控制和理想关节控制中执行各种类型的运算。下面详细描述控制单元230的功能和配置，但是已经在【2-2、广义逆动力学】和【2-3、理想关节控制】中已经描述的全体协同控制和理想关节控制，从而在此处省略其描述。

控制单元230包括全体协同控制单元240和理想关节控制单元250。

全体协同控制单元240使用广义逆动力学执行与全体协同控制相关的各种类型的操作。在本实施方式中，全体协同控制单元240基于由关节状态检测单元132检测的关节单元130的状态，获取手臂单元120的状态(手臂状态)。进一步，使用广义逆动力学，基于手臂状态和运动目的以及手臂单元120的约束条件，全体协同控制单元240在操作空间内计算手臂单元120的全体协同控制的控制值。例如，操作空间表示用于描述在作用在手臂单元120上的力与在手臂单元120中生成的加速度之间的关系的空间。

全体协同控制单元240包括手臂状态获取单元241、运算条件设置单元242、虚拟力计算单元243以及实际力计算单元244。

手臂状态获取单元241基于由关节状态检测单元132检测的关节单元130的状态，获取手臂单元120的状态(手臂状态)。在此处，手臂状态可以表示手臂单元120的运动状态。例如，手臂状态包括诸如手臂单元120的位置、速度、加速度或力等信息。如上所述，关节状态检测单元132获取诸如每个关节单元130的旋转角、旋转角速度、旋转角加速度或生成转矩等信息，作为关节单元130的状态。进一步，如稍后所述，储存单元220储存由控制装置20处理的各种类型的信息，并且在本实施方式中，储存单元220可以储存与手臂单元120相关的各种类型的信息(手臂信息)，例如，构成手臂单元120的关节单元130的数量以及连杆的数量、连杆和关节单元130的连接状态以及连杆的长度。手臂状态获取单元241可以从储存单元220中获取对应信息。因此，手臂状态获取单元241可以基于关节单元130的状态和手臂信息，获取信息，例如，多个关节单元130、多个连杆以及成像单元140在空间上的位置(坐标)(即，手臂单元120的形状或成像单元140的位置和姿势)或作用在关节单元130、连杆以及成像单元140中的每个上的力。手臂状态获取单元241将所获取的手臂信息传输给运算条件设置单元242。

运算条件设置单元242在使用广义逆动力学而与全体协同控制相关的运算中设置运算条件。在此处，运算条件可以是运动目的和约束条件。运动目的可以是与手臂单元120的运动相关的各种类型的信息。具体而言，运动目的可以是成像单元140的位置和姿势(坐标)、速度、加速度以及力的目标值或者手臂单元120的多个关节单元130和多个连杆的位置(坐标)、速度、加速度以及力的目标值。约束条件可以是各种类型的信息，用于限制手臂单元120的运动。具体而言，约束条件可以是手臂单元的元件都不应移动到其内的区域的坐标、手臂单元不应移动的速度和加速度的值、不应生成的力的值等。进一步，可以从手臂单元120难以在结构上实现或者可以由用户适当地设置的物理量中设置在约束条件中的各种类型的物理量的约束范围。进一步，运算条件设置单元242包括用于手臂单元120的结构的物理模型(例如，构成手臂单元120的连杆的数量、连杆的长度、通过关节单元130的连杆的连接状态、关节单元130的活动范围等模型化的物理模型)，并且通过生成在物理模型中反映期望的运动条件和期望的约束条件的控制模型，可以设置运动条件和约束条件。

在本实施方式中，可以适当地设置运动目的和约束条件，并且促使手臂单元120执行期望的运动。例如，可以将成像单元140的位置的目标值设置为运动目的，并且将成像单元140移动到目标位置，并且例如，还可以根据约束条件设置运动约束，以防止手臂单元120侵入在空间内的某个区域，然后，驱动手臂单元120。

作为运动目的的具体示例，例如，运动目的可以是用作转动运动的枢转运动，其中，成像单元140在以医疗程序部位作为顶点的圆锥体的平面内移动，并且在成像单元140的拍摄方向固定至医疗程序部位的状态下，圆锥体的轴用作枢轴。在枢转运动中，在成像单元140与对应于圆锥体的顶点的点之间的距离保持恒定的状态中，可以执行转动运动。在执行枢转运动时，可以通过相同的距离并且通过不同的角度观察观察部分，从而可以提高进行手术的用户的方便性。

作为另一个具体示例，运动目的可以是在每个关节单元130内控制生成转矩的内容。具体而言，运动目的可以是功率辅助运动，其控制关节单元130的状态使得作用在手臂单元120上的重力无效并且控制关节单元130的状态使得在从外面提供的力的方向支撑手臂单元120的运动。更具体而言，在功率辅助运动中，控制每个关节单元130的驱动，使得每个关节单元130生成该生成转矩，用于通过在手臂单元120的每个关节单元130内的重力使外部转矩无效，从而手臂单元120的位置和姿势保持在某个状态中。在该状态中从外面(例如，从用户身上)进一步施加外部转矩时，控制驱动每个关节单元130，使得每个关节单元130在与施加的外部转矩相同的方向生成该生成转矩。在执行功率辅助运动时，在用户用手移动手臂单元120时，用户可以通过小力移动手臂单元120，从而可以给用户提供在非重力状态中移动手臂单元120的感觉。进一步，可以组合枢转运动和功率辅助运动。

在此处，在本实施方式中，运动目的可以表示在全体协同控制中实现的手臂单元120的运动(运动)或者可以表示在对应运动中的瞬时运动目的(即，在运动目的中的目标值)。例如，在枢转运动的情况下，由成像单元140执行枢转运动是运动目的，但是例如，在执行枢转运动时，成像单元140在枢转运动中的圆锥体平面中的位置或速度的值设置为瞬时运动目的(在运动目的中的目标值)。进一步，例如，在功率辅助运动的情况下，执行用于在从外面施加的力的方向支撑手臂单元120的运动的功率辅助运动是运动目的，但是在执行功率辅助运动时，在与施加给每个关节单元130的外部转矩相同的方向的生成转矩的值设置为瞬时运动目的(在运动目的中的目标值)。在本实施方式中，运动目的是一种概念，其包括瞬时运动目的(例如，在某个时间段的手臂单元120的每个元件的位置、速度或力的目标值)以及因连续实现瞬时运动目的而随着时间实现的手臂单元120的每个元件的运动。在全体协同控制单元240中的全体协同控制的操作中的每个步骤中，每次都设置瞬时运动目的，并且反复执行操作，使得最终实现期望的运动目的。

进一步，在本实施方式中，在设置运动目的时，还可以适当地设置在每个关节单元130的旋转运动中的粘性阻力系数。如上所述，根据本实施方式的关节单元130被配置成能够适当地调整在致动器430的旋转运动中的粘性阻力系数。因此，例如，由于在设置运动目的时还设置在每个关节单元130的旋转运动中的粘性阻力系数，所以可以实现从外面施加的力容易或不容易执行旋转的状态。例如，在功率辅助运动的情况下，由于在关节单元130中的粘性阻力系数设置为小，所以用户可以通过小力移动手臂单元120，并且用户可以具有非重力感觉。如上所述，可以根据运动目的的内容，适当地设置在每个关节单元130的旋转运动中的粘性阻力系数。

在【2-5、运动目的的具体示例】中，再次详细描述运动目的的具体示例。

在此处，在本实施方式中，如稍后所述，储存单元220储存与运算条件相关的参数，例如，在与全体协同控制相关的运算中使用的运动目的或约束条件。运算条件设置条件242可以将储存在储存单元220内的约束条件设置为在全体协同控制的运算中使用的约束条件。

进一步，在本实施方式中，运算条件设置单元242可以通过多种方法设置运动目的。例如，运算条件设置单元242可以基于从手臂状态获取单元241中传输的手臂状态，设置运动目的。如上所述，手臂状态包括手臂单元120的位置的信息以及作用在手臂单元120上的力的信息。因此，例如，在用户用手移动手臂单元120时，还通过手臂状态获取单元241获取与用户如何移动手臂单元120的方式相关的信息，作为手臂状态。因此，例如，运算条件设置条件242可以根据所获取的手臂状态将用户移动手臂单元120目标位置、用户移动手臂单元120的速度、或者用户移动手臂单元120的力设置为瞬时运动目的。由于如上所述设置运动目的，所以执行控制，使得随后驱动手臂单元120，并且该驱动通过用户支持手臂单元120的运动。

进一步，例如，运算条件设置条件242可以基于用户从输入单元210中输入的指令，设置运动目的。如稍后所述，输入单元210是输入接口，例如，用户通过该输入接口将与机器人手臂设备10的驱动控制相关的信息或命令输入控制装置20中，并且在本实施方式中，可以基于用户从输入单元210中输入的操作，设置运动目的。具体而言，输入单元210包括由用户操作的操作单元，例如，控制杆或踏板，并且例如，运算条件设置条件242可以根据控制杆、踏板等的操作，将手臂单元120的每个元件的位置或速度设置为瞬时运动目的。

进一步，例如，运算条件设置条件242可以将储存在储存单元220内的运动目的设置为在全体协同控制的运算中使用的运动目的。例如，在用于促使成像单元140在空间内的某个点停止的运动目的的情况下，该某个点的坐标可以提前设置为运动目的。进一步，例如，在用于促使成像单元140沿着在空间内的某个轨道移动的运动目的的情况下，表示某个轨道的点的坐标可以提前设置为运动目的。如上所述，在可以提前设置运动目的时，运动目的可以提前储存在储存单元220内。进一步，例如，在枢转运动的情况下，运动目的限于将圆锥体的平面中的位置、速度等设置为目标值，并且在功率辅助运动的情况下，运动目的限于将力设置为目标值。如上所述，在提前设置运动(例如，枢转运动或功率辅助运动)的目的时，例如，与在运动目的中可以设置为瞬时运动目的的目标值的范围或类型相关的信息可以储存在储存单元220内。运算条件设置条件242可以包括与运动目的相关的各种类型的信息并且将其设置为运动目的。

进一步，用户可以例如根据机器人手臂设备10的目的适当地设置通过运算条件设置条件242设置运动目的的方法。进一步，运算条件设置条件242可以通过适当地组合以上方法来设置运动目的和约束条件。而且，运动目的的优先权可以设置为储存在储存单元220内的约束条件，并且在具有多个不同的运动目的时，运算条件设置条件242可以根据约束条件的优先级设置运动目的。运算条件设置条件242将手臂状态、设置的运动目的以及约束条件传送给虚拟力计算单元243。

虚拟力计算单元243使用广义逆动力学，在与全体协同操作相关的运算中计算虚拟力。例如，由虚拟力计算单元243执行的虚拟力计算过程可以是上面在(2-2-1、虚拟力计算过程)中描述的一系列过程。虚拟力计算单元243将计算的虚拟力f_v传输给实际力计算单元244。

实际力计算单元244使用广义逆动力学，在与全体协同操作相关的运算中计算实际力。例如，由实际力计算单元244执行的实际力计算过程可以是上面在(2-2-2、实际力计算过程)中描述的一系列过程。实际力计算单元244将计算的实际力(该生成转矩)τ_a传输给理想关节控制单元250。进一步，在本实施方式中，由实际力计算单元244计算的生成转矩τ_a也称为“控制值”或“控制转矩值”，以表示在全体协同控制中的关节单元130的控制值。

理想关节控制单元250基于广义逆动力学，执行与理想关节控制相关的各种类型的运算。在本实施方式中，理想关节控制单元250校正干扰对由实际力计算单元244计算的生成转矩τ_a的影响，并且计算转矩命令值τ，用于实现手臂单元120的理想响应。由理想关节控制单元250执行的操作过程对应于上面在【2-3、理想关节控制】中描述的一系列过程。

理想关节控制单元250包括干扰估计单元251和命令值计算单元252。

干扰估计单元251基于从由旋转角检测单元133检测的旋转角q中计算的转矩命令值τ和旋转角速度，计算干扰估计值τ_d。在此处，转矩命令值τ表示命令值，该命令值表示最终传输给机器人手臂设备10的手臂单元120的生成转矩。如上所述，干扰估计单元251具有对应于在图5示出的干扰观测器620的功能。

命令值计算单元252使用干扰估计单元251计算的干扰估计值τ_d计算用作命令值的转矩命令值τ，该命令值表示由手臂单元120生成并且最终传输给机器人手臂设备10的转矩。具体而言，通过将由干扰估计单元251计算的干扰估计值τ_d加入从由等式(12)表示的关节单元130的理想模型中计算的τ^ref中，命令值计算单元252计算转矩命令值τ。例如，在未计算干扰估计值τ_d时，转矩命令值τ用作转矩目标值τ^ref。如上所述，命令值计算单元252的功能对应于除了在图5示出的干扰观测器620的功能以外的功能。

如上所述，在理想关节控制单元250中，执行上面参考图5描述的一系列过程，使得在干扰估计单元251与命令值计算单元252之间重复交换的信息。理想关节控制单元250将计算的转矩命令值τ传输给机器人手臂设备10的驱动控制单元111。驱动控制单元111执行将对应于传输的转矩命令值τ的电流的量供应给在关节单元130的致动器内的马达的控制，控制马达的转数，并且控制关节单元130的旋转角和生成转矩。

在根据本实施方式的机器人手臂控制系统1中，由于在执行使用手臂单元120的任务时，在机器人手臂设备10中的手臂单元120连续进行驱动控制，所以在机器人手臂设备10和控制装置20中重复执行上述过程。换言之，机器人手臂设备10的关节状态检测单元132检测关节单元130的状态，并且将关节单元130的检测状态传输给控制装置20。在控制装置20中，基于关节单元130的状态、运动目的以及约束条件，执行与用于控制驱动手臂单元120的全体协同控制和理想关节控制相关的各种类型的操作，并且将用作运算结果的转矩命令值τ传输给机器人手臂设备10。在机器人手臂设备10中，基于转矩命令值τ控制驱动手臂单元120，并且由关节状态检测单元132再次检测在驱动期间或之后的关节单元130的状态。

现在，控制装置20的其他元件的描述继续。

输入单元210是输入接口，例如，用户通过该输入接口将与机器人手臂设备10的驱动控制相关的信息或命令输入控制装置20中。在本实施方式中，基于用户从输入单元210中输入的操作，可以控制机器人手臂设备10的手臂单元120的驱动，并且可以控制成像单元140的位置和姿势。具体而言，如上所述，在用户将与从输入单元210中输入的手臂驱动的指令相关的指令信息输入运算条件设置单元242中时，运算条件设置单元242可以基于指令信息，在全体协同控制中设置运动目的。如上所述，基于用户输入的指令信息，使用运动目的，执行全体协同控制，从而实现根据用户的操作输入的手臂单元120的驱动。

具体而言，输入单元210包括由用户操作的操作单元，例如，鼠标、键盘、触控面板、按钮、开关、控制杆以及踏板。例如，在输入单元210包括踏板时，通过脚操作踏板，用户可以控制驱动手臂单元120。因此，甚至在用户使用双手在患者的医疗程序部位上执行治疗时，可以调整成像单元140的位置和姿势，即，通过脚操作踏板的医疗程序部位的拍摄位置或拍摄角度。

储存单元220储存由控制装置20处理的各种信息块。在本实施方式中，储存单元220可以储存在与控制单元230执行的全体协同控制和理想关节控制相关的运算中使用的各种参数。例如，储存单元220可以储存在与全体协同控制单元240执行的全体协同控制相关的运算中使用的运动目的和约束条件。例如，在储存单元220内储存的运动目的可以是可以提前设置的运动目的，使得成像单元140可以如上所述在空间内的某个点停止。进一步，约束条件可以由用户根据手臂单元120的几何配置、机器人手臂设备10的目的等提前设置，然后，储存在储存单元220内。而且，储存单元220可以储存各种信息，该信息与在手臂状态获取单元241获取手臂状态时使用的手臂单元120相关。此外，例如，存储单元220可以储存在与控制单元230执行的全体协同控制和理想关节控制相关的运算中的运算结果以及在运算过程中计算的数值。如上所述，储存单元220可以储存与控制单元230执行的各种过程相关的所有参数，并且在将信息传输给储存单元220或者从储存单元220中接收信息时，控制单元230可以执行各种过程。

上面描述了控制装置20的功能和配置。根据本实施方式的控制装置20可例如配置有各种信息处理装置(算术处理装置)，例如，个人电脑(PC)或服务器。接下来，描述显示装置30的功能和配置。

显示装置30通过各种格式(例如，文本或图像)在显示屏上显示各种信息，并且在视觉上通知用户该信息。在本实施方式中，显示装置30通过显示屏显示由机器人手臂设备10的成像单元140捕捉的图像。具体而言，显示装置30包括功能或元件，例如在由执行控制的成像单元140获取的图像信号上执行各种图像处理的图像信号处理单元(未示出)，或执行控制使得在显示屏上显示基于已处理的图像信号的图像的显示控制单元。进一步，除了以上功能或元件，显示装置30还可以具有安装在一般显示装置内的各种功能和元件。显示装置30对应于在图1示出的显示装置550。

参考图6，上面描述了根据本实施方式的机器人手臂设备10、控制装置20以及显示装置30的功能和配置。每个以上元件可以使用通用部件或电路配置，并且可以由专用于每个元件的功能的硬件配置。进一步，元件的所有功能可以由CPU等执行。因此，在执行本实施方式时，要使用的配置根据技术水平适当地改变。

如上所述，根据本实施方式，在机器人手臂设备10内具有多连杆结构的手臂单元120具有至少6个或更多个自由度，并且构成手臂单元120的多个关节单元130中的每个的驱动由驱动控制单元111控制。进一步，医疗设备安装在手臂单元120的前边缘。由于如上所述控制每个关节单元130的驱动，所以实现具有高自由度的手臂单元120的驱动控制，并且实现对于用户具有高可操作性的用于医疗用途的机器人手臂设备10。

更具体而言，根据本实施方式，在机器人手臂设备10中，关节单元130的状态由关节状态检测单元132检测。进一步，在控制装置20中，基于关节单元130的状态、运动目的以及约束条件，执行与针对控制驱动手臂单元120，使用广义逆动力学的全体协同控制相关的各种运算，并且计算用作运算结果的转矩命令值τ。而且，在机器人手臂设备10中，基于转矩命令值τ，控制手臂单元120的驱动。如上所述，在本实施方式中，通过使用广义逆动力学的全体协同控制来控制手臂单元120的驱动。因此，实施根据力控制的手臂单元120的驱动控制，并且实现对于用户具有高可操作性的机器人手臂设备。进一步，在本实施方式中，在全体协同控制中，例如，可以执行控制，用于实现用于提高用户方便性的各种运动目的，例如，枢转运动和功率辅助运动。而且，在本实施方式中，例如，实现用手或者通过从踏板输入的操作移动手臂单元120的各种驱动单元，从而进一步提高用户方便性。

进一步，在本实施方式中，全体协同控制和理想关节控制应用于手臂单元120的驱动控制中。在理想关节控制中，估计干扰元件(例如，在关节单元130中的摩擦或惯性)，并且使用估计的干扰元件执行前馈控制。因此，即便在具有干扰分量(例如，摩擦)时，可以在关节单元130的驱动上实现理想响应。因此，在手臂单元120的驱动控制中，实现振动等的小影响、高精度响应性以及高定位精度或稳定性。

进一步，在本实施方式中，例如，构成手臂单元120的多个关节单元130中的每个具有适合于在图3示出的理想关节控制的配置，并且可以根据电流值，控制每个关节单元130的旋转角、生成转矩以及粘性阻力系数。如上所述，在检测手臂单元120的整个状态时，根据电流值，控制每个关节单元130的驱动，并且根据全体协同控制来控制每个关节单元130的驱动，因此，不需要平衡块，并且实现小机器人手臂设备10。

【2-5、运动目的的具体示例】

接下来，描述根据本实施方式的运动目的的具体示例。如上面在【2-4、机器人手臂控制系统的配置】中所述，在本实施方式中，由全体协同控制实现各种运动目的。在此处，作为根据本实施方式的运动目的的具体示例，描述功率辅助运动和枢转运动。在运动目的的具体示例的以下描述中，在图6示出的功能方框图中使用参考数字，表示根据本实施方式的机器人手臂控制系统的元件。

功率辅助运动是用于控制关节单元130的状态使得作用在手臂单元120上的重力无效并且控制关节单元130的状态使得支持手臂单元120在从外面施加的力的方向移动的运动。具体而言，在用户用手移动手臂单元120时，功率辅助运动是控制手臂单元120的驱动的运动，使得支持用户施加的力。更具体而言，为了实现功率辅助运动，首先，在除了重力以外的力都不作用在手臂单元120上的状态下，由转矩检测单元134检测外部转矩，并且设置瞬时运动目的，使得每个关节单元130生成使检测的外部转矩无效的生成转矩。在该阶段，手臂单元120的位置和姿势保持在某个状态中。在该状态下从外面(例如，从用户身上)进一步施加外部转矩时，额外施加的外部转矩由转矩检测单元134检测，并且进一步设置瞬时运动目的，使得每个关节单元130在与检测的额外外部转矩相同的方向生成所生成的转矩。由于根据瞬时运动目的控制每个关节单元130的驱动，所以实现功率辅助运动。通过功率辅助运动，用户可以通过小力移动手臂单元，从而用户可以具有在非重力状态中移动手臂单元120的感觉，并且提高用户对手臂单元120的可操作性。

枢转运动是转动运动，其中，在前边缘单元的方向固定在某个点上的状态下，安装在手臂单元120的前边缘的前边缘单元在空间内的某个点作为顶点的圆锥体的平面上移动，并且圆锥体的轴用作枢轴。具体而言，在前边缘单元是成像单元140时，枢转运动是转动运动，其中，在成像单元140的拍摄方向固定在某个点上的状态中，安装在手臂单元120的前边缘的成像单元140在空间内的某个点作为顶点的圆锥体的平面上移动，并且圆锥体的轴用作枢轴。当一点对应于在枢转运动中的圆锥体的顶点时，例如，选择医疗程序部位。进一步，在枢转运动中，在前边缘单元或成像单元140与对应于圆锥体的顶点的点之间的距离保持恒定的状态中，可以执行转动运动。进一步，由于前边缘单元的方向或成像单元140的拍摄方向固定在空间内的某个点(例如，医疗程序部位)上，所以枢转运动也称为“点锁定运动”。

<3、根据视场放大因子的控制>

接下来，描述根据视场放大因子控制。在本实施方式中，根据由成像单元140成像的对象的屏幕上放大因子(在后文中，在某些情况下，视场放大因子简称为放大因子)，调整用户对机器人手臂的可用性。图7是示出根据视场放大因子调整机器人手臂的可用性的具体系统1000的配置的示意图。在图7示出的系统1000包括中央处理单元(CPU)1100、摄像头1200、操作输入单元1300、传感器1400、马达控制单元1500a、1500b、...、1500f、编码器1600a、1600b、...、1600f、马达1700a、1700b、...、1700f以及转矩传感器1800a、1800b、...、1800f。

在图7示出的照相机1400对应于在图6的成像单元140。此外，编码器1600a、马达1700a以及转矩传感器1800a构成关节单元421a。同样，编码器1600b、马达1700b以及转矩传感器1800b构成关节单元421b，并且编码器1600f、马达1700f以及转矩传感器1800f构成关节单元421f。

操作输入单元1300对应于在图6的输入单元210。操作输入单元1300是开关，例如，遥控开关或脚踏开关。例如，传感器1400安装到机器人手臂设备10的手臂单元120的前边缘，并且是传感器，例如，检测用户操作的6轴传感器。

此外，在图7示出的中央处理单元1100对应于在图6的控制单元230。而且，每个马达控制单元1500a、1500b、...、1500f对应于在图6的手臂控制单元110。

此外，分别包含在关节单元421a、421b、...、421f内的编码器1600a、1600b、...、1600f对应于在图6的旋转角检测单元133，而分别包含在关节单元421a、421b、...、421f内的马达1700a、1700b、...、1700f对应于在图6的关节驱动单元131，并且分别包含在关节单元421a、421b、...、421f内的转矩传感器1800a、1800b、...、1800f对应于在图6的转矩检测单元134。

在机器人手臂设备10中，由摄像头1200捕捉的图像的高放大因子的情况是大幅放大对象的状态。在这种状态中，由于操作人员更仔细地观察放大对象，所以意外移动对于机器人手臂设备10的手臂单元120而言并不是优选地。

为此，在本实施方式中，根据放大因子，控制每个关节单元421a、421b、...、421f的运动。具体而言，根据放大因子，控制每个关节单元421a、421b、...、421f的运动粘度。此外，根据放大因子，控制相对于每个关节单元421a、421b、...、421f的操作的运动速度和运动量。可以根据关于在摄像头1200与成像目标(对象)之间的距离的距离信息以及摄像头1200的缩放系数(成像放大)，计算视场放大因子。而且，对于与对象的距离信息，可以使用根据从摄像头1200中获得的自动聚焦的距离信息、根据立体视觉的距离信息、从手臂定向中估计的距离信息、由某个其他传感器(例如，测距仪传感器)测量的距离信息等。例如，如果放大因子最大，并且摄像头1200最大限度地接近对象，则可以进行移动最慢的控制(即，设置最低驱动速度或最高粘度)，然而，即便在缩放成像时，如果在摄像头1200与对象之间的距离大，并且可见大范围，则甚至通过高驱动速度或低粘度，不降低可操作性。在驱动关节时，优选地调整驱动速度和粘度，使得对象的运动速率依然保持在某个范围内，与屏幕上的对象的表观尺寸无关。

通过粘度控制，进行控制，以将每个关节单元421a、421b、...、421f的运动粘度提高为摄像头1200的放大因子高的程度。由于每个关节单元421a、421b、...、421f的运动粘度提高，所以将对应于手臂单元120的运动的相反力提供给操作人员，并且手臂的运动变得迟缓。因此，手臂单元120的前边缘更容易进行微调。因此，操作人员能够相对于对象对摄像头1200的位置进行微调，同时检查在显示装置30上的对象的放大图片。

为了如上所述控制运动，将关于放大因子的信息从摄像头1200中发送给中央处理单元1100。在中央处理单元中，运算条件设置单元242根据放大因子，计算粘度值，作为前面讨论的运动目的。此外，前面讨论的过程由虚拟力计算单元243和实际力计算单元244执行，由理想关节控制单元250执行过程，此外，基于粘度的计算值，计算转矩命令值τ，并且将该命令值发送给每个马达控制单元1500a、1500b、...、1500f。马达控制单元1500a、1500b、...、1500f分别基于转矩命令值τ控制马达1700a、1700b、...、1700f。如上所述，通过调整供应给马达424的电流量，机器人手臂设备10的马达驱动器425能够在致动器430的旋转运动上调整粘性阻力系数。

图8是示出在中央处理单元1100根据放大因子计算粘度时使用的映射的示例的示意图。如图8所示，规定映射，使得随着放大因子的增大，粘度值也增大。而且，如图8所示，在诸如机器人手臂设备10用于医学手术时等情况下，可以根据外科手术程序，规定不同的映射特征。因此，在要求更高精度地操作机器人手臂设备10的程序1中，相对于放大因子的增大而增大粘度的速率提高，从而可以使机器人手臂设备10的手臂单元120的运动更迟缓，以进行更高精度的微调。注意，在图8示出的映射可以储存在控制装置20内提供的存储器内。而且，在图8中，示出了根据外科手术切换映射的示例，但是还可以响应于在操作输入单元1300上进行的用户操作，切换映射。因此，用户能够将手臂单元120的运动(粘度)设置为用户的偏好状态。

此外，在根据放大因子控制速度时，进行控制，以将每个关节单元421a、421b、...、421f的运动速度降低为摄像头1200的放大因子高的程度。因此，由于随着放大因子的提高，每个关节单元421a、421b、...、421f的运动速度降低，所以机器人手臂设备10的手臂单元120能够进行更高精度的微调。

同样，在于根据放大因子相对于操作控制运动量时，进行控制，以将机器人手臂设备10的手臂单元120的前边缘的运动量减小为摄像头1200的放大因子高的程度。因此，由于随着放大因子的提高，在每个关节单元421a、421b、...、421f的运动中的运动量降低，所以机器人手臂设备10能够进行更高精度的微调。

在控制根据放大因子的速度和运动量时，运算条件设置单元242根据放大因子，计算速度和运动量，作为前面讨论的运动目的。例如，可以从在图14示出的映射中计算根据放大因子的速度和运动量。如图14所示，速度和运动量根据放大因子降低。此外，前面讨论的过程由虚拟力计算单元243和实际力计算单元244执行，由理想关节控制单元250执行过程，并且将转矩命令值τ从命令值计算单元252中输出给机器人手臂设备10。将转矩命令值τ发送给每个马达控制单元1500a、1500b、...、1500f。马达控制单元1500a、1500b、...、1500f分别基于转矩命令值τ控制马达1700a、1700b、...、1700f。注意，例如，在用户使用操作输入单元1300对手臂单元120执行遥控操作的情况下，运动量可以表示对应于单个操作的手臂单元120的运动量。

如上所述，在本实施方式中，通过根据摄像头1400的放大因子切换粘度、运动速度、运动量(相对于用户的单个操作的手臂单元120的运动量)、加速度或者其他参数，根据用户操作的手臂单元120的运动量的相反力可以返回操作人员，并且可以提高可操作性。因此，在放大因子高时，可以进行更细粒的调整。而且，在放大因子低时，手臂单元120更容易移动，从而可以快速移动手臂单元120，使得在显示装置30上显示对象的期望部分。

此外，还可以控制，其中，使用关于手臂单元120的定向信息，并且例如，根据从固定距离偏移的幅度，增大粘度，以便将在对象与手臂单元120的前边缘之间的距离保持为固定距离。

在检测用户的操作输入时，基本上执行根据放大因子的控制。通过检测在操作输入单元1300上执行的用户操作(主要是遥控操作)，可以进行操作输入的检测。而且，在用户操作手臂单元120时，可以由转矩传感器1800a、1800b、...、1800f检测操作输入的检测。此外，通过感测外力，还可以从锁定手臂单元120的状态切换成手臂单元120通过轻操作力移动的模式。如果包括电磁制动功能，则还可以与状态切换相结合地进行电磁制动的脱离(或接合)。此外，还可以不仅感测在显示装置30的屏幕的XY方向的操作，而且感测在Z方向(屏幕的深度方向)的力，并且控制粘度、速度、加速度或运动量，或者相对于屏幕检测在XYZ方向中的任何方向的操作，并且改变焦点位置、放大因子或摄像头位置。

检测外力不仅可以包括使用分别嵌入每个关节单元421a、421b、...、421f内的转矩传感器1800a、1800b、...、1800f进行检测，而且可以使用传感器(例如，安装在手臂单元120上的接触式传感器、或安装在基座或者手臂单元120的前边缘上的6轴力传感器或近距离传感器)检测。这些传感器包含在图7示出的传感器1400内。

此外，关节单元421a、421b、...、421f的相应编码器1600a、1600b、...、1600f可以用于基于从编码器1600a、1600b、...、1600f中检测的位置信息和角速度，伪检测所述手臂已被操作。

此外，操作人员的操作不仅可以是直接移动手臂单元120的操作，而且可以由传感器(例如，红外线近距离传感器)检测。而且，还能够使用语音输入、姿势或手部运动进行非接触式操作。通过这种方式，操作输入单元1300还可以是检测语音的传感器或者检测非接触式操作(例如，姿势或手部运动)的传感器(6轴力传感器)。

在通过遥控从操作输入单元1300中输入操作信息的情况下，诸如机械开关、滚轮按钮以及模拟摇杆等元件可以用作操作输入单元1300。而且，在与医学导航共同运行的配置的情况下(例如，其中单独输入手臂单元120的目标位置)，在手臂单元120的前边缘接近目标位置时，还可以提高粘度，从而通知操作人员前边缘接近目标位置。

此外，检测诸如凝视、速度、脑波以及面部表情等特征的各种传感器可以用作传感器1400。可以基于这些传感器的检测控制手臂单元120。

如果具有干扰(例如，在身体内部使用机器人手臂设备10的前边缘的情况下来自器官的干扰或者机器人手臂设备10与身体外面的工具等之间干扰)，则还可以暂停或者对手臂单元120的运动做出更少响应，并且通过提高相反力以及手臂单元120的粘度，通知操作人员干扰，并且可能提高安全性。

<4、机器人手臂控制方法的处理程序>

接下来，参考图9，描述根据本公开的实施方式的机器人手臂控制方法的处理程序。图9是示出根据本公开的实施方式的机器人手臂控制方法的处理程序的流程图。以下描述继续，具有通过在图6示出的机器人手臂控制系统1的配置实现根据本公开的实施方式的机器人手臂控制方法的示例。因此，根据本实施方式的机器人手臂控制方法可以是医疗机器人手臂控制方法。进一步，在根据本实施方式的机器人手臂控制方法的处理程序的以下描述中，上面在【2-4、机器人手臂控制系统的配置】中已经描述了在图6示出的机器人手臂控制系统1的相应元件的功能，从而省略其详细描述。

参考图9，在根据本公开的实施方式的机器人手臂控制方法中，首先，在步骤S801中，关节状态检测单元132检测关节单元130的状态。在此处，例如，关节单元130的状态表示在关节单元130中的旋转角、生成转矩和/或外部转矩。

然后，在步骤S803中，手臂状态获取单元241基于在步骤S801中检测的关节单元130的状态获取手臂状态。手臂状态表示手臂单元120的运动状态，并且可以是例如手臂单元120的每个元件的位置、速度或加速度、或作用在手臂单元120的每个元件上的力。

然后，在步骤S805中，运算条件设置单元242基于在步骤S803中获取的手臂状态，设置用于在全体协同控制中操作的运动目的和约束条件。进一步，运算条件设置单元242可以不基于手臂状态设置运动目的，而是基于关于用户(例如)从输入单元210中输入的手臂单元120的驱动的指令信息设置运动目的，并且可以使用预先储存在储存单元220内的运动目的。而且，通过适当地组合以上方法，可以设置运动目的。而且，运算条件设置单元242可以使用预先储存在储存单元220内的约束条件。

然后，在步骤S807中，基于手臂状态、运动目的以及约束条件，执行使用广义逆动力学的全体协同控制的操作，并且计算控制值τ_a。在步骤S807中的执行的过程可以是在图6示出的虚拟力计算单元243和实际力计算单元244中的一系列过程，即，上面在【2-2、广义逆动力学】中描述的一系列过程。

然后，在步骤S809中，计算干扰估计值τ_d，使用干扰估计值τ_d，执行理想关节控制的操作，并且基于控制值τ_a，计算命令值τ。在步骤S809中执行的过程可以是在图6示出的理想关节控制单元250中的一系列过程，即，上面在【2-3、理想关节控制】中描述的一系列过程。

最后，在步骤S811中，驱动控制单元111基于命令值τ，控制驱动关节单元130。

上面参考图9，描述了根据本公开的实施方式的机器人手臂控制方法的处理程序。在本实施方式中，重复执行在图9示出的步骤S801到步骤S811的过程，同时执行使用手臂单元120的任务。因此，在本实施方式中，连续进行手臂单元120的驱动控制，同时执行使用手臂单元120的任务。

接下来，基于图10，描述根据放大因子的控制过程。首先，在步骤S10中，确定是否检测至少固定值的操作输入。操作输入的检测由关节单元421a、421b、...、421f的相应转矩传感器1800a、1800b、...、1800f进行。而且，在诸如遥控手臂单元120时等情况下，操作输入的检测也由操作输入单元1300进行。

在步骤S10中，如果确定检测至少固定值的操作输入，则流程进入步骤S12，并且获取由摄像头1200捕捉的图像的放大因子。具体而言，中央处理单元1100获取摄像头1200的缩放系数，并且从缩放系数以及关于对象的距离信息中获取放大因子。

在以下步骤S14中，计算根据放大因子的粘度、速度或运动量。如上所述，可以从规定在放大因子与这些参数之间的关系的映射中，计算根据放大因子的粘度、速度以及运动量。

在接下来的步骤S16中，开始由力控制驱动手臂单元120。此时，由于根据放大因子控制粘度、速度或运动量，所以手臂单元能够微调到放大因子高的程度。在步骤S16之后，流程返回步骤S10。

同时，在步骤S10中确定至少还未检测固定值的操作输入的情况下，流程进入步骤S18。在步骤S18中，执行将手臂单元120的定向锁定为为当前定向的控制锁定。

如上所述，根据在图10的过程，如果至少检测固定值的操作输入，则根据放大因子控制粘度、手臂速度或手臂的运动量。因此，如果放大因子大，则可以增大粘度。而且，如果放大因子大，则可以控制，该控制降低了手臂的运动速度或运动量。因此，如果放大因子高，则可以进行手臂单元的更精确的微调。

接下来，描述基于关节单元的状态控制关节单元的驱动粘度。如上所述，在根据本实施方式的机器人手臂控制方法中，检测关节单元130的状态。随后，基于关节单元130的状态，由手臂状态获取单元241获取手臂状态。手臂状态表示手臂单元120的运动状态，并且例如，可以是性能，例如，手臂单元120的每个结构部件的位置、速度以及加速度，或者作用在手臂单元120的每个结构部件上的力。

中央处理单元1100基于关节单元130的状态，控制关节单元130的驱动粘度。例如，如果手臂单元120在某个预定的方向移动，则进行控制，以与正常相比，提高粘度或者降低粘度。而且，如果手臂单元120处于某个预定的定向，则进行控制，以与正常相比，提高粘度或者降低粘度。而且，如果手臂单元120通过某个预定的速度移动，则进行控制，以与正常相比，提高粘度或者降低粘度。

在中央处理单元1100中，手臂状态获取单元241获取关节单元130的状态(手臂状态)。运算条件设置单元242根据关节单元130的状态，计算粘度值，作为前面讨论的运动目的。此外，前面讨论的过程由虚拟力计算单元243和实际力计算单元244执行，由理想关节控制单元250执行过程，此外，基于粘度的计算值，计算转矩命令值τ，并且将该命令值发送给每个马达控制单元1500a、1500b、...、1500f。马达控制单元1500a、1500b、...、1500f分别基于转矩命令值τ控制马达1700a、1700b、...、1700f。如上所述，通过调整供应给马达424的电流量，机器人手臂设备10的马达驱动器425能够调整致动器430的旋转运动上的粘性阻力系数。

因此，由于粘度根据手臂单元120的方向、定向以及运动速度改变，所以在某个方向或某个定向运动的情况下，可以使手臂单元120的运动更轻或更重，并且可以实现根据操作人员的需求的最佳运动。更具体而言，通过基于从关节单元130的状态中获得的位置信息，在特定的方向改变粘度，可以使得仅仅在特定的方向更容易进行微调。例如，通过相对于在屏幕上显示的XY方向提高粘度，并且使粘度相对于Z方向更重，可以使得仅仅在XY方向更容易进行操作，同时也限制在特定方向的运动。此外，基于从关节单元130的状态中获得的速度信息，通过切换成降低粘度并且使得在至少达到某个速度时更容易移动，操作人员能够在细微运动与大幅运动之间选择。此外，通过基于从关节单元130的状态中获得的加速度信息，调整粘度，能够以固定的速度移动，而不受到不均匀地施加手动力的影响，从而更容易观察到感染区域，而不需要细微并且均匀地施加力。此外，通过基于从关节单元130的状态中获得的位置信息，提高粘度，以在朝着患者的感染区域进行的方向限制运动，可以允许在其他方向操作，同时提高安全性。

也可以彼此相结合地进行基于关节单元130的状态控制粘度并且基于前面讨论的放大因子控制粘度。在这种情况下，中央处理单元1100基于关节单元130的状态和放大因子，控制关节单元130的驱动粘度。

<5、与屏幕上方向匹配的操作>

接下来，描述根据本实施方式的操作与屏幕上XY方向匹配的手臂单元120的技术。根据本实施方式的机器人手臂设备10，如果旋转地驱动关节单元421f，则对象可以相对于显示装置30的显示屏旋转。

图11(A)示出了在旋转地驱动关节单元421f之前在对象与显示装置30的框架30a之间的位置关系。而且，图11(B)示出了在旋转关节单元421f之后在对象与显示装置30的框架30a之间的位置关系。通过促使关节单元421f从在图11(A)的状态旋转到在图11(B)的状态，显示装置30的框架30a相对于对象顺时针旋转。换言之，对象相对于显示装置30的框架30a逆时针旋转。

另一方面，假设在关节单元421f旋转的同时，除了关节单元421f以外的关节单元不操作。此时，假设从在图11(B)的状态中，用户操作该操作输入单元1300并且通过遥控来移动手臂单元120的情况。在图11(B)的Y轴方向操作手臂的情况下，如果机器人手臂设备10不导致显示框架30a从图11(A)旋转到图11(B)，则机器人手臂设备10将该操作视为在图11(A)示出的Y轴方向执行。为此，显示框架30a在图11(B)示出的Y'轴方向移动。因此，操作人员试图在显示屏上移动手臂单元120的方向与手臂单元120的实际运动方向不同，这使在观看显示屏的同时进行操作的操作人员感觉不自然，并且还降低了可操作性。

为此，在本实施方式中，进行实现与屏幕上方向匹配的手臂运动的过程。具体而言，获取摄像头1200相对于对象的角度位置，并且在摄像头1200相对于对象的角度位置改变时，在考虑改变幅度的同时，校正操作方向。在图11的示例中，在从图11(A)过渡到图11(B)时，摄像头1200旋转角度θ，并且对象相对于显示屏的框架30a旋转角度θ。因此，对于用户输入的操作方向，以角度θ校正手臂单元120要移动的方向。因此，在用户在图11(B)的Y轴方向进行操作时，手臂单元120在Y轴方向移动，因此，手臂单元120移动的方向与在显示屏上的操作方向匹配，从而能够大幅提高可操作性。

图12是示出操作与在图11示出的屏幕上XY方向匹配的手臂单元的过程的流程图。首先，在步骤S20中，检测摄像头1200的旋转角θ。此时，计算在图11(B)示出的角度θ。可以从关节单元421f的编码器1600f中计算角度θ。

在以下步骤S22中，检测由用户输入到操作输入单元1300内的操作方向。如使用图11(B)所描述的，即使用户在图11(B)中在屏幕上在Y轴方向执行操作，机器人手臂单元10也将该操作视为在Y'轴方向的操作。

在以下步骤S24中，以角度θ校正由用户输入到操作输入单元1300内的操作方向。结果，在图11(B)，将操作方向从Y'轴方向校正为Y轴方向。在以下步骤S26中，在校正的操作方向，驱动手臂单元120。

如上所述，通过在解释摄像头1200的旋转角θ的同时，决定操作方向，可以使用户在屏幕上规定的操作方向与手臂单元120的实际操作方向匹配。因此，用户能够在观看屏幕的同时凭直觉进行操作，能够大幅提高可操作性。

<6、硬件配置>

接下来，参考图13，详细描述在图6示出的根据本实施方式的机器人手臂设备10和控制装置20的硬件配置。图13是示出根据本公开的实施方式的机器人手臂设备10和控制装置20的硬件配置的示例性配置的方框功能图。

机器人手臂设备10和控制装置20主要包括CPU 901、ROM 903以及RAM 905。机器人手臂设备10和控制装置20进一步包括主机总线907、桥接器909、外部总线911、接口913、输入装置915、输出装置917、储存装置919、驱动器921、连接端口923以及通信装置925。

CPU 901用作算术处理装置和控制装置，并且根据记录在ROM 903、RAM 905、储存装置919或可移动储存介质927内的各种程序，控制机器人手臂设备10和控制装置20的所有或一些操作。ROM 903储存CPU 901使用的程序、操作参数等。RAM 905主要储存CPU 901使用的程序、在执行程序时适当地改变的参数等。上述元件由配置有内部总线(例如，CPU总线)的主机总线907彼此连接。CPU 901对应于例如在本实施方式中的在图6示出的手臂控制单元110以及控制单元230。

主机总线907通过桥接器909连接至外部总线911，例如，外围元件互连/接口(PCI)总线。进一步，输入装置915、输出装置917、储存装置919、驱动器921、连接端口923以及通信装置925通过接口913连接至外部总线911。

输入装置915是用户使用的操作单元，例如，鼠标、键盘、触控面板、按钮、开关、控制杆或踏板。例如，输入装置915可以是使用红外光或任何其他无线电波的遥控单元(所谓遥控器)，并且可以是外部连接装置929，例如，对应于机器人手臂设备10和控制装置20的操作的移动电话或PDA。进一步，例如，输入装置915配置有输入控制电路，该电路使用操作单元基于用户输入的信息生成输入信号，并且将输入信号输出给CPU 901。通过操作输入装置915，机器人手臂设备10和控制装置20的用户可以将各种数据输入机器人手臂设备10和控制装置20中，或者指导机器人手臂设备10和控制装置20执行处理操作。例如，输入装置915对应于在本实施方式中的在图6示出的输入单元210。进一步，在本实施方式中，在手臂单元120的驱动中的运动目的可以由用户通过输入装置915输入的操作设置，并且可以根据运动目的，执行全体协同控制。

输出装置917配置有能够在视觉上或听觉上通知用户获取的信息的装置。作为这种装置，具有显示装置(例如，CRT显示装置、液晶显示装置、等离子体显示装置、EL显示装置或灯具)、音频输出装置(例如，扬声器或头戴式耳机)、打印机装置等。例如，输出装置917输出由机器人手臂设备10和控制装置20执行的各种过程所获得的结果。具体而言，显示装置显示由机器人手臂设备10和控制装置20执行的各种过程所获得的结果。同时，音频输出装置将包括再现的音频数据、声学数据等的音频信号转换成模拟信号，并且输出模拟信号。在本实施方式中，可以通过所有形式，从输出装置917输出与手臂单元120的驱动控制相关的各种信息。例如，在手臂单元120的驱动控制中，可以通过图形的形式，在输出装置917的显示屏上显示手臂单元120的每个元件的运动轨道。进一步，例如，在图6示出的显示装置30可以是包括用作显示装置的输出装置917和元件(例如，用于控制驱动显示装置的控制单元)的功能和配置的装置。

储存装置919是数据储存装置，其被配置成机器人手臂设备10和控制装置20的示例性储存单元。例如，储存装置919配置有磁储存单元装置(例如，硬盘驱动器(HDD))、半导体储存装置、光学储存装置、磁光储存装置等。储存装置919储存CPU 901执行的程序、各种数据等。例如，在本实施方式中，储存装置919对应于在图6示出的储存单元220。进一步，在本实施方式中，储存装置919可以使用广义逆动力学在与全体协同控制相关的操作中储存运算条件(运动目的和约束条件)，并且机器人手臂设备10和控制装置20可以使用储存在储存装置919内的运算条件，执行与全体协同控制相关的操作。

驱动器921是记录介质读取器/写入器，并且安装在或者连接至机器人手臂设备10和控制装置20。驱动器921读取储存在安装在其上的可移动储存介质927内的信息，例如，磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器，并且将读取的信息输出给RAM 905。进一步，驱动器921可以在安装在其上的可移动储存介质927内写入记录，例如，磁盘、光盘、磁光盘或半导体存储器。例如，可移动储存介质927是DVD介质、HD-DVD介质、蓝光光碟(注册商标)介质等。进一步，可移动储存介质927可以是小型快速闪存卡(CF)(注册商标)、闪速存储器、安全数字(SD)记忆卡等。而且，例如，可移动储存介质927可以是装有非接触式IC芯片的集成电路(IC)卡、电子装置等。在本实施方式中，与手臂单元120的驱动控制相关的各种信息通过驱动器921从各种可移动储存介质927中读取或者写入各种可移动储存介质927内。

连接端口923是用于使装置与机器人手臂设备10和控制装置20直接连接的端口。作为连接端口923的一个示例，具有通用串行总线(USB)端口、IEEE1394端口、小型计算机系统接口(SCSI)端口等。作为连接端口923的另一个示例，具有RS-232C端口、光学音频终端、高清多媒体接口(HDMI)(注册商标)等。由于外部连接装置929连接至连接端口923，所以机器人手臂设备10和控制装置20从外部连接装置929中直接获取各种数据，或者将各种数据提供给外部连接装置929。在本实施方式中，与手臂单元120的驱动控制相关的各种信息通过连接端口923从各种外部连接装置929中读取或者写入各种外部连接装置929内。

例如，通信装置925是配置有用于与通信网络(网络)931连接的通信装置的通信接口。例如，通信装置925是用于无线或有线局域网(LAN)、蓝牙(注册商标)或无线USB(WUSB)的通信卡。进一步，通信装置925可以是光学通信路由器、非对称数字用户线(ADSL)路由器、各种通信调制解调器等。例如，通信装置925可以将信号传输给互联网或另一个通信装置或者从其中接收信号，例如，根据某个协议，例如，TCP/IP。进一步，连接至通信装置925的通信网络931配置有通过有线或无线的方式连接的网络，并且可以是例如互联网、本地LAN、红外线通信、无线电波通信、卫星通信等。在本实施方式中，通过通信装置925，可以通过通信网络931将与手臂单元120的驱动控制相关的各种信息传输给外部装置或者从外部装置中接收该信息。

上面描述了根据本公开的实施方式的能够实现机器人手臂设备10和控制装置20的功能的硬件配置。每个以上元件可以使用通用部件配置，并且可以由专用于每个元件的功能的硬件配置。因此，在执行本实施方式时，根据技术水平，要使用的硬件配置可以适当地改变。进一步，虽然在图13未示出，但是机器人手臂设备10明显包括对应于在图6示出的手臂单元120的各种元件。

进一步，可以创建计算机程序，用于实现根据本实施方式的机器人手臂设备10、控制装置20以及显示装置30的功能，并且将计算程序安装在个人电脑等内。而且，还可以提供储存计算机程序的计算机可读记录介质。记录介质的示例包括磁盘、光盘、磁光盘以及闪速存储器。进一步，例如，可以通过网络传送计算机程序，而不使用记录介质。

虚拟力计算单元243使用广义逆动力学，在与全体协同操作相关的操作中计算虚拟力。例如，由虚拟力计算单元243执行的虚拟力计算过程可以是上面在(5-2-2-1、虚拟力计算过程)中描述的一系列过程。虚拟力计算单元243将计算的虚拟力f_v传输给实际力计算单元244。

实际力计算单元244使用广义逆动力学，在与全体协同操作相关的操作中计算实际力。例如，由实际力计算单元244执行的实际力计算过程可以是上面在(5-2-2-2、实际力计算过程)中描述的一系列过程。实际力计算单元244将计算的实际力(生成的转矩)τ_a传输给理想关节控制单元250。进一步，在本实施方式中，由实际力计算单元244计算的生成转矩τ_a也称为“控制值”或“控制转矩值”，以表示在全体协同控制中的关节单元130的控制值。

理想关节控制单元250执行与理想关节控制相关的各种类型的操作，用于基于理论模型实现理想响应。在本实施方式中，理想关节控制单元250校正干扰对由实际力计算单元244计算的生成转矩τ_a的影响，并且计算转矩命令值τ，用于实现手臂单元120的理想响应。由理想关节控制单元250执行的操作过程对应于上面在(5-2-3、理想关节控制)中描述的一系列过程。

理想关节控制单元250包括干扰估计单元251和命令值计算单元252。

干扰估计单元251基于从由旋转角检测单元133检测的旋转角q中计算的转矩命令值τ和旋转角速度，计算干扰估计值τ_d。在此处，转矩命令值τ表示命令值，其表示最终传输给机器人手臂设备10的手臂单元120的生成转矩。如上所述，干扰估计单元251具有对应于在图15示出的干扰观测器620的功能。

命令值计算单元252使用干扰估计单元251计算的干扰估计值τ_d计算用作命令值的转矩命令值τ，其表示由手臂单元120生成的转矩并且最终传输给机器人手臂设备10。具体而言，通过将由干扰估计单元251计算的干扰估计值τ_d加上从由等式(12)表示的关节单元130的理想模型中计算的τ^ref，命令值计算单元252计算转矩命令值τ。例如，在未计算干扰估计值τ_d时，转矩命令值τ用作转矩目标值τ^ref。如上所述，命令值计算单元252的功能对应于除了在图8示出的干扰观测器620的功能以外的功能。

如上所述，在理想关节控制单元250中，执行上面参考图8描述的一系列过程，使得在干扰估计单元251与命令值计算单元252之间重复交换的信息。理想关节控制单元250将计算的转矩命令值τ传输给机器人手臂设备10的驱动控制单元111。驱动控制单元111执行将对应于传输的转矩命令值τ的电流的量供应给在关节单元130的致动器内的马达的控制，控制马达的转数，并且控制关节单元130的旋转角和生成转矩。

而且，根据本实施方式，由于在关节单元内的相应单元1800a、1800b、...、1800f能够检测用户操作，所以通过操作机器人手臂设备10的手臂单元120的任何部分，可以移动手臂单元120。因此，可以移动手臂单元120而无需人们在手中持有手臂单元120，例如，通过人们使用手臂等推动手臂单元120的操作。

此外，通过促使每个关节单元产生适合于显示装置30的放大因子(放大率)的粘度，在放大因子高，以使得更容易进行微调时，可以提高粘度，或者在放大因子低，以使得手臂单元更容易移动时，可以降低粘度。因此，通过促使手臂单元120的运动的实际量与操作人员凭直觉感知的力匹配，甚至在仅仅查看在显示装置30上的宽视场的同时，进行工作时，直觉的相反力可以从手臂单元120返回操作人员，从而能够大幅提高可操作性。

注意，虽然以上实施方式示出了将本公开应用于医用机器人手臂设备中的示例，但是本公开适用于除了医用以外的各种应用的机器人手臂设备。

上面参考附图，描述了本公开的优选实施方式，而本公开当然不限于以上示例。本领域的技术人员可以找出在所附权利要求的范围内的各种变更和修改，并且应理解的是，这些变更和修改自然在本公开的技术范围之下。

例如，以上实施方式示出了以下示例：机器人手臂设备的手臂单元的前边缘单元是成像单元，并且如图1所示，在手术期间，由成像单元拍摄医疗程序部位，但是本实施方式不限于该示例。甚至在包括不同的前边缘单元的机器人手臂设备用于另一个目的时，可以应用根据本实施方式的机器人手臂控制系统1。例如，前边缘单元可以是内窥镜或腹腔镜，并且可以是任何其他检查装置，例如，超声波检查设备或胃内照相机。

例如，在使用腹腔镜的医疗程序中，使用机器人手臂操作腹腔镜，以将腹腔镜插入患者体内，并且使用插入患者体内的钳子和外科电气工具，进行治疗，同时通过操作腹腔镜，在显示器上观察医疗程序的部位的图片。通过这种医疗程序方法，如果在使用例如机器人手臂操作腹腔镜来观察医疗程序的部位的同时，医师能够操作钳子和外科电气工具，则个人能够执行医疗程序，启用更有效的医疗程序。然而，通过典型的现有平衡臂，从可操作性的角度来看，个人难以同时用手操作钳子和外科电气工具并且使用机器人手臂操作腹腔镜。因此，现有方法需要多个工作人员，并且通常让一个医师在操作腹腔镜的同时进行执行程序，而另一个医师操作钳子和外科电气工具。然而，如上所述，通过根据本实施方式的机器人手臂设备，实现全体协同控制的高可操作性。此外，通过理想关节控制，实现具有更少效果(例如，振动)的高精度响应和高稳定性。因此，通过操作腹腔镜来通过根据本实施方式的机器人手臂设备观察，例如，单个医师可以容易操作钳子和外科电气工具来用手进行程序并且操作腹腔镜来通过机器人手臂设备观察。

进一步，根据本实施方式的机器人手臂设备可以用于除了医疗用途以外的目的。在根据本实施方式的机器人手臂设备中，由于通过理想关节控制实现高精度响应性和高稳定性，所以例如还可以处理必须通过高精度执行的任务，例如，处理或组装工业元件。

进一步，结合以下示例，描述了以上实施方式：机器人手臂设备的关节单元包括旋转机构，并且控制旋转机构的旋转驱动，使得控制手臂单元的驱动，但是本实施方式不限于该示例。例如，在根据本实施方式的机器人手臂设备中，配置手臂单元的连杆可以具有在连杆的延伸方向扩大或缩小的机构，并且连杆的长度可变。在连杆的长度可变时，例如，控制手臂单元的驱动，使得期望的运动目的由全体协同控制实现，其中，除了在关节单元中旋转，还考虑扩大和缩小连杆。

进一步，结合以下示例，描述了以上实施方式：在机器人手臂设备中的手臂单元的自由度是6个或更多个自由度，但是本实施方式不限于该示例。进一步，描述继续，具有以下示例：配置手臂单元的多个关节单元中的每个包括支持理想关节控制的致动器，但是本实施方式不限于该示例。在本实施方式中，可以根据机器人手臂设备的目的，可以设置各种运动目的。因此，只要可以实现设置的运动目的，手臂单元就可以具有不到6个自由度，并且配置手臂单元的多个关节单元中的一些可以是具有一般关节机构的关节单元。如上所述，在本实施方式中，手臂单元被配置成能够实现运动目的，或者可以根据机器人手臂设备的目的适当地配置。

此外，还可以如下配置本技术。

(1)一种机器人手臂设备，包括：

一个或多个关节单元，连接构成多连杆结构的多个连杆；

获取单元，获取由连接至所述多连杆结构的成像单元成像的图像的放大因子；以及

驱动控制单元，基于所述关节单元的状态以及所述放大因子，控制所述关节单元的驱动。

(2)根据(1)所述的机器人手臂设备，其中，

所述驱动控制单元根据所述放大因子，控制所述关节单元的驱动粘度。

(3)根据(2)所述的机器人手臂设备，其中，

在所述放大因子增大时，所述驱动控制单元提高所述关节单元的驱动粘度。

(4)根据(2)所述的机器人手臂设备，其中，

所述驱动控制单元从规定所述放大因子与所述关节单元的所述驱动粘度之间的关系的多个特征中选择一个特征，并且基于所选的特征，控制所述关节单元的驱动粘度。

(5)根据(1)所述的机器人手臂设备，其中，

所述驱动控制单元根据所述放大因子，控制所述关节单元的驱动速度。

(6)根据(5)所述的机器人手臂设备，其中，

在所述放大因子增大时，所述驱动控制单元降低所述关节单元的所述驱动速度。

(7)根据(1)所述的机器人手臂设备，其中，

所述驱动控制单元根据所述放大因子，控制所述关节单元的驱动幅度。

(8)根据(7)所述的机器人手臂设备，其中，

在所述放大因子增大时，所述驱动控制单元相对于操作降低所述关节单元的驱动幅度。

(9)根据(1)到(8)中任一项所述的机器人手臂设备，其中，

所述驱动控制单元基于所述关节单元的所述状态以及所述成像单元的缩放系数，控制所述关节单元的驱动。

(10)根据(1)所述的机器人手臂设备，其中，

根据所述成像单元的缩放系数和关于所述对象的距离信息，计算所述放大因子。

(11)根据(1)到(10)中任一项所述的机器人手臂设备，进一步包括：

检测单元，检测操作人员的操作输入，其中，

在检测到所述操作输入时，所述驱动控制单元控制所述关节单元的驱动。

(12)根据(11)所述的机器人手臂设备，其中，

所述检测单元检测作用在所述多连杆结构上的外力，作为所述操作输入。

(13)根据(1)所述的机器人手臂设备，其中，

多个所述关节单元中的每个包括检测所述关节单元的状态的关节状态检测单元，并且

所述关节状态检测单元至少包括：

转矩检测单元，检测在所述关节单元中生成的转矩以及从外侧施加给所述关节单元的外部转矩，以及

旋转角检测单元，检测所述关节单元的旋转角。

(14)根据(13)所述的机器人手臂设备，其中，

控制值和命令值是在所述关节单元中生成的所述转矩。

(15)根据(1)所述的机器人手臂设备，其中，

所述驱动控制单元基于控制值控制所述关节单元的驱动，其中所述控制值是关于所述多连杆结构的全体协同控制的控制值，并且所述全体协同控制是通过广义逆动力学，使用基于所述关节单元的多个检测状态获取的所述多连杆结构的状态以及所述多连杆结构的运动目的和约束条件而计算的。

(16)根据(15)所述的机器人手臂设备，其中，

基于虚拟力和实际力计算所述控制值，其中所述虚拟力是用于在操作空间内实现运动目的而虚构的力，所述操作空间描述作用在所述多连杆结构上的力与所述多连杆结构内产生的加速度之间的关系，并且所述实际力是通过将所述虚拟力转换成用于基于所述约束条件驱动所述关节单元的真实的力而计算的。

(17)根据(15)所述的机器人手臂设备，其中，

所述驱动控制单元基于命令值控制所述关节单元的驱动，所述命令值是通过校正干扰对控制值的影响而计算的。

(18)根据(17)所述的机器人手臂设备，其中，

通过使用干扰估计值校正所述控制值而计算所述命令值，其中所述干扰估计值表示基于所述关节单元的检测状态估计的，干扰对关节单元的驱动的影响。

(19)根据(15)所述的机器人手臂设备，其中，

所述运动目的是一种行动，所述行动至少控制所述关节单元的状态，以便取消作用在所述连杆结构上的重力，并且还控制所述关节单元的状态，以便沿额外从外侧施加的力的方向，支持所述多连杆结构的运。

(20)根据(1)到(16)中任一项所述的机器人手臂设备，其中，

所述机器人手臂设备是医用设备。

(21)一种程序，促使计算机用作：

装置，用于检测连接构成多连杆结构的多个连杆的一个或多个关节单元的状态；

装置，用于获取由连接至所述多连杆结构的成像单元成像的对象的屏上放大因子；以及

装置，用于基于所述关节单元的状态以及所述放大因子，控制所述关节单元的驱动。

(22)一种机器人手臂设备，包括：

一个或多个关节单元，连接构成多连杆结构的多个连杆；以及

驱动控制单元，基于所述关节单元的状态，控制所述关节单元的驱动粘度。

(23)根据(22)所述的机器人手臂设备，进一步包括：

获取单元，获取由连接至所述多连杆结构的成像单元成像的对象的屏上放大因子，其中，

所述驱动控制单元根据所述放大因子，控制所述关节单元的驱动粘度。

(24)根据(23)所述的机器人手臂设备，其中，

在所述放大因子增大时，所述驱动控制单元提高所述关节单元的驱动粘度。

(25)根据(23)所述的机器人手臂设备，其中，

所述驱动控制单元从规定所述放大因子与所述关节单元的所述驱动粘度之间的关系的多个特征中选择一个特征，并且基于所选的特征，控制所述关节单元的驱动粘度。

(26)根据(22)到(25)中任一项所述的机器人手臂设备，其中，

所述机器人手臂设备是医用设备。

(27)根据(22)所述的机器人手臂设备，其中，

所述关节单元的状态是所述多连杆结构的定向。

(28)根据(22)所述的机器人手臂设备，其中，

所述关节单元的状态是所述关节单元的驱动速度。

(29)根据(22)所述的机器人手臂设备，其中，

所述关节单元的状态是所述关节单元的驱动方向。

(30)一种机器人手臂设备控制方法，包括：

检测连接构成多连杆结构的多个连杆的一个或多个关节单元的一个或多状态；

获取由连接至所述多连杆结构的成像单元成像的对象的屏上放大因子；并且

基于所述关节单元的状态以及所述放大因子，控制所述关节单元的驱动。

附图标记列表

1：机器人手臂控制系统

10：机器人手臂设备

20：控制装置

30：显示装置

110：手臂控制单元

111：驱动控制单元

120：手臂单元

130：关节单元

131：关节驱动单元

132：旋转角检测单元

133：转矩检测单元

140：成像单元

210：输入单元

220：储存单元

230：控制单元

240：全体协同控制单元

241；手臂状态获取单元

242：运算条件设置单元

243：虚拟力计算单元

244：实际力计算单元

250：理想关节控制单元

251：干扰估计单元

252：命令值计算单元