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1、(10)申请公布号 CN 102163047 A (43)申请公布日 2011.08.24 CN 102163047 A *CN102163047A* (21)申请号 201110040113.0 (22)申请日 2011.02.16 2010-034787 2010.02.19 JP G05B 19/404(2006.01) G05B 19/406(2006.01) (71)申请人 发那科株式会社 地址 日本山梨县 (72)发明人 加藤哲朗 一之濑雅一 有田创一 稻叶清典 铃木元 (74)专利代理机构 北京银龙知识产权代理有限 公司 11243 代理人 许静 郭凤麟 (54) 发明名称 学习。
2、控制机器人 (57) 摘要 本发明提供一种学习控制机器人。本发明的 机器人具有机器人机构部 ； 学习控制部， 其通过 执行作业程序来取得与机器人机构部的位置偏差 相关的数据， 执行计算用于使机器人机构部的偏 差在预定的值以下的学习修正量的学习控制 ； 通 常控制部， 其在学习控制的执行中， 为了取得数据 而执行机器人机构部的学习运转， 在学习控制的 执行后根据所述学习控制部计算出的学习修正量 来执行机器人机构部的实际运转 ； 以及例外应对 部， 其在学习运转的执行中或者实际运转的执行 中发生了例外处理的情况下执行例外应对。 (30)优先权数据 (51)Int.Cl. (19)中华人民共和国国家。
3、知识产权局 (12)发明专利申请 权利要求书 1 页 说明书 9 页 附图 12 页 CN 102163048 A1/1 页 2 1. 一种学习控制机器人， 其特征在于， 具有 机器人机构部 ； 学习控制部， 其通过执行作业程序来取得与所述机器人机构部的位置偏差相关的数 据， 执行计算用于使所述机器人机构部的位置偏差在预定的值以下的学习修正量的学习控 制 ； 通常控制部， 其在所述学习控制的执行中， 为了取得所述数据而执行使所述机器人机 构部动作的学习运转， 在所述学习控制的执行后， 根据所述学习控制部计算出的所述学习 修正量来执行使所述机器人机构部动作的实际运转 ； 以及 例外应对部， 其在。
4、所述学习运转的执行中或者所述实际运转的执行中发生了例外处理 的情况下执行例外应对。 2. 根据权利要求 1 所述的学习控制机器人， 其特征在于， 所述例外应对是把所述机器人机构部的动作速度降低到预定的安全的速度、 把所述学 习修正量设定为零的处理。 3. 根据权利要求 1 所述的学习控制机器人， 其特征在于， 所述例外处理是对所述作业程序的示教修正处理。 4. 根据权利要求 1 所述的学习控制机器人， 其特征在于， 所述例外处理是所述学习运转或者所述实际运转的暂时停止处理。 5. 根据权利要求 1 所述的学习控制机器人， 其特征在于， 所述例外处理是所述学习运转或者所述实际运转的暂时停止后的重。
5、新开始动作处理。 6. 根据权利要求 1 所述的学习控制机器人， 其特征在于， 所述例外处理是所述学习运转的执行中或者所述实际运转的执行中的速度倍率的变 更处理。 7. 根据权利要求 3 所述的学习控制机器人， 其特征在于， 在所述示教修正处理后的所述机器人机构部的空间的位置存在于预定的区域内的情 况下， 不执行所述例外应对， 所述预定的区域是以所述示教修正处理前的所述机器人机构 部的空间的位置为基准的区域。 8. 根据权利要求 7 所述的学习控制机器人， 其特征在于， 所述预定的区域是用以所述示教修正处理前的位置为中心的椭圆球、 球、 长方体、 立方 体、 多面体中任意一个立体规定的区域。 。
6、9. 根据权利要求 1 所述的学习控制机器人， 其特征在于， 进一步具有 ： 再学习控制部， 其使所述学习控制部再次执行所述学习处理并重新计算所述学习修正 量。 权 利 要 求 书 CN 102163047 A CN 102163048 A1/9 页 3 学习控制机器人 技术领域 0001 本发明涉及学习控制机器人， 特别涉及具备了具有学习控制功能的控制装置的产 业用机器人。 背景技术 0002 关于学习控制的技术， 虽然机器人在商品层级尚未实用化， 但是在机床中的实用 化正在发展。( 例如专利文献 1、 2)。 0003 这里， 简单说明学习控制。学习控制是对具有前馈信号的相同的动作进行最优。
7、化 的控制。通过重复进行相同的动作， 更新前馈信号， 最终稳定为某种形式 ( 没有因更新引起 的变化)。 在该时点结束学习， 不更新通过学习控制得到的前馈信号而原样使用。 作为具体 的更新的处理， 首先执行使机器人机构部动作的作业程序， 以预定的动作参数使机器人机 构部执行预定的动作， 在该动作中通过传感器等测量与位置偏差相关的数据 ( 例如振动量 和 / 或轨迹误差量 )。动作结束后， 根据其数据计算下次的动作参数的修正量 ( 学习修正 量 )。然后， 在接着的动作中使用该学习修正量进行动作， 而且也测量振动量和 / 或轨迹误 差量。然后。动作结束后， 从上次的学习修正量和测量的数据计算下次。
8、的动作参数的学习 修正量。在学习修正量收敛到某形式且位置偏差变成预定的值以下之前， 通过重复该处理 进行学习控制。学习控制结束后使用最终得到的学习修正量进行动作 ( 实际运转 )， 但是 不测量振动量和 / 或轨迹误差量。另外， 动作结束后也不更新学习修正量， 下次也使用相同 的学习修正量。 以下在本发明的说明中， 将通过执行作业程序、 取得与机器人机构部的位置 偏差相关的数据、 计算用于使机器人机构部的位置偏差为预定的值以下的学习修正量称为 “学习控制” ， 将为了取得上述数据使机器人机构部动作称为 “学习运转” 将根据学习控制部 计算出的学习修正量来控制机器人控制部称为 “实际运转” 。 。
9、0004 图 1 表示具备了现有的学习控制功能的机器人 ( 学习控制机器人 ) 的概略图。学 习控制机器人 100 通过机器人机构部 1 以及控制机器人机构部 1 的控 制装置 2 构成。控 制装置2具有执行学习控制机器人的学习控制的学习控制部3、 和直接驱动机器人机构部1 的通常控制部 4。 0005 在机器人机构部 1 中， 设置臂 11、 臂尖端部 12、 立体传感器 13、 电动机 ( 未图示 )。 给机器人机构部 1 的电动机输入来自在控制装置 2 中包含的通常控制部 4 的信号。机器人 机构部 1 的电动机驱动臂 11， 使臂尖端部 12 移动到希望的位置， 执行例如焊接等作业。在。
10、 臂尖端部 12 上设置立体传感器 13， 能够得到臂尖端部 12 的空间的位置数据 (yj(k)。来 自立体传感器 13 的位置数据 (yj(k) 输出到学习控制部 3， 在学习控制中利用。这里， j 表 示试行次数， k 表示时间。 0006 在通常控制部 4 中设置位置控制部 41、 速度控制部 42、 电流控制部 43、 放大器 44、 微分单元 45。位置控制部 41 接受从控制装置 2 的外部输入的位置指令数据 (yd(k)。位 置控制部 41 进而接受机器人机构部 1 的电动机位置等位置数据， 对于速度控制部 42 输出 机器人机构部 1 的臂尖端部 12 的希望的位置数据。微分。
11、单元 45 从机器人机构部 1 接受反 说 明 书 CN 102163047 A CN 102163048 A2/9 页 4 馈的电动机位置数据， 计算电动机速度， 将其输出给速度控制部 42。 0007 速度控制部 42 考虑来自位置控制部 41 的位置数据以及来自微分单元 45 的电动 机速度数据来计算希望的电动机速度， 将其输出给电流控制部 43。电流控制部 43 从放大 器 44 接受反馈的电流值， 并且计算流过电动机的电流以使得成为从速度控制部 42 输入的 希望的电动机速度， 将其输出给放大器 44。放大器 44 根据来自电流控制部 43 的电流值计 算希望的电力， 将其投入机器人。
12、机构部 1 的电动机 ( 未图示 )。 0008 在学习控制部 3 中设置第一存储器 31、 学习控制器 32、 第二存储器 33、 RAM34。从 关于臂尖端部 12 的位置指令数据 (yd(k)、 和立体传感器 13 测定的位置数据 (yj(k) 通过 滤波器 30， 目的修正量 ej(k) 被输入到第一存储器 31， 将其存储， 并且对学习控制器 32 输 出目的修正量 ej(k)。这里， 目的修正量 ej(k) 相当于对于臂尖端部 12 的希望的位置的误 差。 0009 学习控制器 32 通过执行在学习控制器 32 中内置的 RAM34 中存储的作业程序， 来 执行计算用于使机器人机构。
13、部的位置偏差在预定的值以下的学习修正量的学习控制。 学习 控制器 32 通过作业程序的执行， 从在上述 RAM34 中存 储的前试行的学习修正量 uj(k) 和 目的修正量 ej(k) 计算学习修正量 uj+1(k)， 将其对第二存储器 33 和 RAM34 输出。向第二存 储器33输入的学习修正量uj+1(k)被存储在第二存储器33中的同时被加在用通常控制部4 的位置控制部 41 算出的位置偏差数据上。 0010 根据被修正的位置偏差数据， 机器人机构部 1 被控制， 重复学习控制。学习控制通 过重复执行该一系列的处理， 使位置偏差在预定的值以下、 优选收敛到 “0” 。学习控制结束 后， 。
14、即在实际运转中， 不执行用图 1 的虚线表示的用于学习修正量的更新的循环， 从第二存 储器 33 向位置控制部 41 输出学习修正量 uj+1(k)， 此外， 在图 1 中， 实线部分表示在通常控 制部 4 在机器人机构部 1 的学习运转或实际运转时执行的部分， 作为虚线部分的学习控制 中的学习修正量的计算步骤在学习运转中的动作结束后执行。 0011 专利文献 1 ： 日本特开 2009-83074 0012 专利文献 2 ： 日本特开 2006-172149 0013 在现有的关于学习控制的技术中， 有应用范围狭窄， 没有考虑运用这样的问题。 亦 即， 虽然设想学习控制重复相同的动作， 但是。
15、因此不管学习运转或者实际运转， 在进行与学 习控制设想的动作不同的运动的情况下(例如暂时停止、 速度倍率的变更等。 以下称 “例外 处理” )， 有学习修正量使动作恶化的可能性。特别， 在动作速度快的情况下等， 有可能在机 器人机构部中产生振动等。 发明内容 0014 本发明的目的是提出一种在学习控制机器人的学习运转的执行中或者实际运转 的执行中发生了例外处理的情况下的应对手段和到再学习的方法。 0015 本发明的学习控制机器人， 其特征在于， 具有机器人机构部 ； 学习控制部， 其通过 执行作业程序来取得与机器人机构部的位置偏差相关的数据， 执行计算用于使机器人机构 部的位置偏差为预定的值以。
16、下的学习修正量的学习控制 ； 通常控制部， 其在学习控制的执 行中， 为取得数据而执行机器人机构部的学习运转， 在学习控制的执行后， 根据学习控制部 计算出的学习修正量来执行机器人机构部的实际运转 ； 以及例外应对部， 其在学习运转的 说 明 书 CN 102163047 A CN 102163048 A3/9 页 5 执行中或者实际运转的执行中发生了例外处理的情况下执行例外应对。 0016 进而， 优选例外应对是把机器人机构部的动作速度降低到预定的安全速 度、 把学 习修正量设定为零的处理。 0017 作为一例， 例外处理是对作业程序的示教修正处理。 0018 作为另一例， 例外处理是学习运。
17、转或者实际运转的暂时停止处理。 0019 作为再一例， 例外处理是学习运转或者实际运转的暂时停止后的重新开始动作处 理。 0020 作为再其他一例， 例外处理是学习运转的执行中或者实际运转的执行中的速度倍 率的变更处理。 0021 另外， 在示教修正处理后的机器人机构部的空间的位置存在于预定的区域内的情 况下， 不执行例外应对， 所述预定的区域是以示教修正处理前的机器人机构部的空间的位 置为基准的区域。 0022 这里， 预定的区域优选用以示教修正处理前的位置为中心的椭圆球、 球、 长方体、 立方体、 多面体中任意一个立体规定的区域。 0023 另外， 也可以进一步具有 ： 再学习控制部， 其。
18、使学习控制部再次执行学习控制并重 新计算学习修正量。 0024 根据本发明， 在学习控制机器人的学习运转的执行中或者实际运转的执行中， 在 发生了以对于控制学习控制机器人的作业程序的示教修正处理、 机器人机构部的暂时停止 处理以及暂时停止后的重新开始动作处理、 对于速度控制部的速度倍率的变更处理为代表 的例外处理的情况下， 通过执行例外应对， 能够提高安全性。 0025 进而， 根据本发明， 在发生例外处理的情况下， 在机器人控制部中设置的例外应对 部作为例外应对能够把机器人机构部的动作速度降低到预定的安全速度， 并且能够把通过 学习控制得到的学习修正量设定为零， 能够提高安全性。 附图说明 。
19、0026 通过参照附图阅读下面详细的说明， 能够更好地理解本发明的这些以及其他的特 征和优点。 0027 图 1 是现有的学习控制机器人的结构图。 0028 图 2 是本发明的实施例 1 的学习控制机器人的结构图。 0029 图 3 是表示本发明的实施例 1 的学习控制机器人的动作流程的流程图。 0030 图 4 是表示作业程序的一例的图。 0031 图 5 是表示在学习运转中执行了示教修正处理的情况下有无示教修正的确认步 骤的流程的流程图。 0032 图 6 是表示在学习后的实际运转中执行了示教修正处理的情况下有无示教修正 的确认步骤的流程的流程图。 0033 图 7 是本发明的实施例 2 。
20、及 3 的学习控制机器人的结构图。 0034 图 8 是表示本发明的实施例 2 的学习控制机器人的动作流程的流程图。 0035 图 9 是表示本发明的实施例 3 的学习控制机器人的动作流程的流程图。 0036 图 10 是本发明的实施例 4 的学习控制机器人的结构图。 说 明 书 CN 102163047 A CN 102163048 A4/9 页 6 0037 图 11 是表示本发明的实施例 4 的学习控制机器人的动作流程的流程图。 0038 图 12 是本发明的实施例 5 的学习控制机器人的结构图。 0039 图 13 是表示本发明的实施例 5 的学习控制机器人的动作流程的流程图。 具体实。
21、施方式 0040 下面参照附图说明本发明的学习控制运用机器人。但是， 本发明的技术范围不限 于那些实施方式， 请注意涉及在权利要求的范围中记载的发明及其等价物的点。 0041 实施例 1 0042 图 2 表示本发明的实施例 1 的学习控制机器人的结构图。本发明的实施例 1 的学 习控制机器人 101 具备 ： 机器人机构部 1 ； 学习控制部 3， 其通过执行作业程序， 取得与机器 人机构部的位置偏差相关的数据， 执行计算用于使机器人机构部的位置偏差为预定的值以 下的学习修正量的学习控制 ； 以及通常控制部 4， 其在学习控制的执行中为了取得数据而 执行机器人机构部1的学习运转， 在学习控制。
22、的执行后， 根据学习控制部3计算出的学习修 正量来执行机器人机构部 1 的实际运转。与图 1 表示的现有的学习控制机器人的结构的不 同点在于在控制装置2内还设置有例外应对部5。 在实施例1中， 例外应对部5的特征在于， 在机器人机构部1的学习运转的执行中或实际运转的执行中， 在对于在学习控制器32中内 置的 RAM34 中存储的作业程序进行了示教修正 (teaching correction) 处理的情况下， 判 断为进行了例外处理， 进行例外应对。这里， 所谓 “例外应对” 指在对于学习控制机器人进 行例外的处理的情况下使 学习控制机器人成为安全的状态。 例如， 可以举出把机器人机构 部的动。
23、作速度降低到预定的安全速度， 把学习修正量设定为零。具体说， 例外应对部 5 控制 速度控制部 42， 把机器人机构部的动作速度降低到预定的安全速度， 并且把 RAM34 而且第 二存储器 33 内的学习修正量设定为零。 0043 学习控制部3通过执行作业程序在存储器内取得与机器人机构部1的位置偏差相 关的数据， 执行计算用于使机器人机构部 1 的位置偏差在预定的值以下的学习修正量的学 习控制。 进而， 学习控制部3将计算出的学习修正量发送到通常控制部4的位置控制部41。 另一方面， 通常控制部 4 根据学习控制部 3 计算出的学习修正量来控制通过机器人机构部 1 进行的学习运转或者实际运转。。
24、例外应对部 5 一直监视上述作业程序的内容。在作业程 序上加上修正， 在该修正是诱发学习控制机器人异常动作那样的示教修正的情况下， 控制 通常控制部 4 的速度控制部 42， 并且把 RAM34 以及第二存储器 33 内的学习修正量设定为 零。 0044 接着说明实施例 1 的学习控制机器人的动作步骤。图 3 表示用于说明实施例 1 的 学习控制机器人的动作流程的流程图。首先， 在步骤 S101 中， 机器人机构部 1 的学习运转 的执行中或实际运转的执行中， 例外应对部 5 一直监视在学习控制部 32 内的 RAM34 中存储 的作业程序。在作业程序中有变更的情况下， 判断在作业程序上增加的。
25、修正是否是示教修 正。在判断为在作业程序上增加的修正不是示教修正的情况下， 返回原来的状态。这里， 关 于是否是示教修正的判断， 在作业程序中， 在与机器人机构部的动作关联的数据被变更了 的情况下判断为是示教修正， 在其以外的数据上增加修正的情况下判断为不是示教修正。 0045 在判断为在作业程序上增加的修正是示教修正的情况下， 在步骤 S102 中， 判断在 作业程序中存储的示教修正处理后的机器人机构部的空间的位置是否存在于把示教修正 说 明 书 CN 102163047 A CN 102163048 A5/9 页 7 处理前的机器人机构部的空间的位置作为基准的预定的区域内。具体说， 判断示。
26、教修正处 理后的机器人机构部的空间的位置是否存在于作为预定的区域的、 把示教修正处理前的位 置作为中心的椭圆球、 球、 长方体、 立方体、 多面体中任何一种立体规定的区域内。 这是把以 下的事情作为目的， 即在通过示教修正的修正量小的情况下， 给予机器人机构部的影响小， 判断为 不需要例外应对。仅在通过示教修正的修正量大的情况下进行例外应对。通过这 样， 在通过示教修正的修正量小、 对于机器人机构部没有影响的情况下能够不进行不需要 的例外应对。在步骤 S102 中， 在判断为示教修正处理后的空间的位置在预定的区域内的情 况下， 不进行例外应对而返回原来的状态。此外， 在该种情况下， 因为通过示。
27、教修正的修正 量小， 所以能够不进行再学习而使用修正前的学习修正量。 0046 在步骤 102 中， 在判断为示教修正处理后的空间的位置超出预定的区域的情况 下， 在步骤 S103 执行例外应对。作为例外应对， 通过使学习控制部的学习修正量为零， 能够 自动地把机器人机构部的动作速度降低到即使学习修正量是零也不发生振动的动作速度， 开始动作。因此， 即使进行示教修正处理， 在机器人机构部的动作中也不会发生振动。 0047 接着说明有无示教修正处理的判断步骤。图 4 表示作业程序的一例。作业程序内 的学习命令为模板 (modal) 形式。进行机器人机构部的学习控制的范围是 LVC(Learnin。
28、g Vibration Control)START1 LVC END1 以及 LVCSTART2 LVC END2， 判断在该范 围内是否进行了示教修正处理。 0048 存在示教修正处理在学习运转以及学习后的实际运转两者中都进行的可能性。 首 先， 说明学习运转的执行中有无示教修正处理的判断步骤。图 5 表示在学习运转中执行了 示教修正处理的情况下有无示教修正处理的确认步骤的流程的流程图。首先在步骤 S201 中， 在作业程序中有变更的情况下， 例外应对部 5 判断程序的编辑日期时间是否有变更。如 图 2 所示， 这点通过例外应对部 5 一直监视 RAM34 内的作业程序的内容来执行。在程序的。
29、 编辑日期时间没有变更的情况下， 在步骤 S207 中例外应对部 5 判断为在 LVC 内没有变更， 在步骤 S208 中例外应对部 5 判断为不需要变更学习修正量， 结束处理。 0049 另一方面， 在步骤 S201 中， 在例外应对部 5 判断为程序的编辑日期时间被变更了 的情况下， 为确认是否进行了示教修正处理， 在步骤S202中， 例外应对部5进行是否执行了 检查的询问。例如在显示部 ( 未图示 ) 上显示 “通过学习完毕数据生成时程序被变更。需 要检查学习完毕数据。进入检查模式而且设备锁定状态。在该状态下如果执行程序， 则不 能进行检查。执行吗？ ” 。在执行检查的情况下， 在步骤 。
30、S203 中， 例外应对部 5 判断在学习 完毕文件中保 存的数据与在设备锁定状态下生成的数据是否一致。在两者的数据一致的 情况下， 判断为未进行示教修正处理， 结束处理。在步骤 S202 中， 在用户自身认识到需要再 示教的情况下， 不执行检查， 如后述关于被变更了的模板部分进行再学习。 0050 在步骤S203中， 在例外应对部5判断为在学习完毕文件中保存的数据与在设备锁 定状态下生成的数据不一致的情况下， 在步骤 S204， 例外应对部 5 判断为进行了示教修正 处理， 执行例外应对。具体地， 例外应对部 5 为使用户认识示教修正处理的存在， 在显示部 的警报画面上显示包含被示教修正了的。
31、动作文字的模板。进而在步骤 S205 中， 用户在确认 模板后， 手动把检查方式置于 OFF。此时， 也自动解除设备锁定。 0051 如以上那样， 在学习运转中在作业程序上增加了修正的情况下， 例外应对部 5 判 断该修正是否是示教修正， 在判断为是示教修正的情况下进行例外应对。 说 明 书 CN 102163047 A CN 102163048 A6/9 页 8 0052 接着说明学习后实际运转的执行中有无示教修正处理的判断过程。图 6 是表示在 学习后的实际运转中执行了示教修正处理的情况下有无示教修正处理的确认过程的流程 的流程图。首先， 在步骤 S301， 例外应对部 5 一直监视在学习。
32、控制器 32 内的 RAM34 中存储 的作业程序， 在作业程序中有变更的情况下， 判断程序编辑日期时间与学习完毕文件生成 日期时间是否一致。这是为判断在学习后对于程序是否增加了修正。在例外应对部 5 判断 为程序编辑日期时间与学习完毕文件生成日期时间一致的情况下， 在步骤 S307， 例外应对 部 5 判断为在 LVC 内没有变更。进而， 在步骤 S308 例外应对部 5 判断为不需要变更学习修 正量， 结束处理。 0053 另一方面， 在步骤 S301 中， 在例外应对部 5 判断为程序编辑日期时间与学习完毕 文件生成日期时间不一致的情况下， 为确认是否进行了示教修正， 在步骤 S302 。
33、中， 例外应 对部 5 询问是否执行了检查。步骤 S303 S305 的处理与上述学习运转中有无示教修正的 判断过程步骤 S203 S205 相同， 省略详细的说明。 0054 根据本实施例， 在机器人机构部 1 的学习运转的执行中、 或实际运转的执行中修 正了作业程序的情况下， 也能够判断有无示教修正， 在该示教修正与 例外处理相当的情况 下能够进行例外应对。 0055 实施例 2 0056 接着说明本发明的实施例 2 的学习控制机器人。图 7 是本发明的实施例 2 的学习 控制机器人的结构图。本发明的实施例 2 的学习控制机器人 102 具备 ： 机器人机构部 1 ； 学 习控制部 3， 。
34、其通过执行作业程序， 取得与机器人机构部的位置偏差相关的数据， 执行计算 用于使机器人机构部的位置偏差为预定的值以下的学习修正量的学习控制 ； 以及通常控制 部 4， 其在学习控制的执行中为了取得数据而执行机器人机构部 1 的学习运转， 在学习控制 的执行后， 根据学习控制部3计算出的学习修正量来执行机器人机构部1的实际运转。 与图 1 表示的现有的学习控制机器人的结构不同的点在于， 在控制装置 2 内还设置有例外应对 部 5 以及运转状况检测部 7， 在机器人机构部 1 的学习运转的执行中或实际运转的执行中， 在学习控制机器人中进行暂时停止处理的情况下进行例外应对这一点。运转状况检测部 7 。
35、从学习控制机器人 102 的外部接收运转状况数据， 在运转状况数据中包含表示有无机器人 机构部 1 的暂时停止处理的指示的数据以及表示有无暂时停止处理后的重新开始动作指 示的数据。机器人 102 的其他结构因为与实施例 1 的结构相同， 所以省略详细的说明。 0057 在机器人机构部 1 的学习运转的执行中或实际运转的执行中， 在指示暂时停止机 器人机构部 1 的情况下运转状况检测部 7 接收的运转状况数据中包含表示机器人机构部 1 的暂时停止处理的指示的数据。运转状况检测部 7 根据接收到的运转状况数据来检测机器 人机构部1的暂时停止处理的指示的存在， 将其旨意通知例外应对部5。 例外应对部。
36、5根据 机器人机构部 1 的暂时停止处理的指示来判断为执行了例外处理， 进行例外应对。作为例 外应对， 例如可以举出把机器人机构部的动作速度降低到规定的安全速度， 把学习修正量 设定为零。 具体说， 例外应对部5控制速度控制部42， 把机器人机构部的动作速度降低到规 定的安全速度， 把第二存储器 33 内的学习修正量设定为零。 0058 接着说明实施例 2 的学习控制机器人的动作步骤。图 8 表示用于说明实施例 2 的 学习控制机器人的动作流程的流程图。 首先， 在步骤S401， 例外应对部5判断在机器人机构 部1的学习运转的执行中或实际运转的执行中， 对于机器人机构部1是否指示了暂时停止。 。
37、说 明 书 CN 102163047 A CN 102163048 A7/9 页 9 具体说， 运转状况检测部 7 一直监视机 器人机构部 1 的运转状态， 根据接收到的运转状况 数据来判断有无对于机器人机构部 1 的暂时停止指示， 在有暂时停止指示的情况下通知例 外应对部 5。在例外应对部 5 判断为没有接受暂时停止指示的通知而没有进行例外处理的 情况下返回原来的状态。在例外应对部 5 判断为接受暂时停止指示的通知而进行了例外处 理的情况下， 在步骤 S402， 例外应对部 5 执行例外应对。作为例外应对， 例外应对部 5 把学 习控制部的学习修正量设定为零， 并且控制速度控制部 42， 把。
38、机器人机构部 1 的动作速度 自动地降低到即使学习修正量是零也不产生振动的动作速度， 进入停止处理。 因此， 即使进 行暂时停止处理， 在机器人机构部的动作中也不会产生振动。 0059 实施例 3 0060 接着说明本发明的实施例 3 的学习控制机器人。实施例 3 的学习控制机器人的结 构与实施例 2 相同。与实施例 2 的不同点是在有机器人机构部 1 暂时停止后重新开始动作 的指示的情况下进行例外应对这点。在机器人机构部 1 的学习运转的执行中或实际运转的 执行中， 在使机器人机构部 1 暂时停止后指示重新开始动作的情况下， 在运转状况检测部 7 接收的运转状况数据中包含表示机器人机构部 1。
39、 的暂时停止处理后的重新开始动作的指 示的数据。运转状况检测部 7 根据接收到的运转状况数据来检测机器人机构部 1 的暂时 停止处理后的重新开始动作指示的存在， 将其旨意通知例外应对部 5， 例外应对部 5 判断为 根据机器人机构部 1 的暂时停止处理后的重新开始动作指示进行了例外处理， 进行例外应 对。 作为例外应对， 例如可以举出把机器人机构部的动作速度降低到预定的安全速度， 把学 习修正量设定为零的处理。具体说， 例外应对部 5 把机器人机构部的动作速度降低到即使 学习修正量是零也不产生振动的速度， 把第二存储器 33 内的学习修正量设定为零后， 开始 动作。 因此， 即使暂时停止之后进。
40、行重新开始动作处理， 在机器人机构部的动作中也不会发 生振动。 0061 接着说明实施例 3 的学习控制机器人的动作步骤。图 9 表示用于说明实施例 3 的 学习控制机器人的动作流程的流程图。首先， 在步骤 S501 中， 例外应对部 5 判断在机器人 机构部 1 的学习运转的执行中或实际运转的执行中， 对于机器人机构部 1 是否指示了暂时 停止后重新开始动作。具体说， 运转状况检 测部 7 一直监视机器人机构部 1 的运转状态， 根据接收到的运转状况数据来判断有无对于机器人机构部 1 的暂时停止后重新开始动作 的指示。在有暂时停止后的重新开始动作指示的情况下通知例外应对部 5。在判断为例外 。
41、应对部 5 没有接受到暂时停止后的重新开始动作指示的通知而不进行例外处理的情况下 返回原来的状态。在判断为例外应对部 5 接受了暂时停止后的重新开始动作指示而进行了 例外处理的情况下， 在步骤 S502， 例外应对部 5 执行例外应对。作为例外应对， 把学习控制 部的学习修正量设定为零， 把机器人机构部的动作速度自动地降低到即使学习修正量是零 也不产生振动的动作速度后开始动作。 因此， 即使在暂时停止后进行重新开始动作处理， 在 机器人机构部的动作中也不会产生振动。 0062 实施例 4 0063 接着说明本发明的实施例 4 的学习控制机器人。图 10 是本发明的实施例 4 的学 习控制机器人。
42、的结构图。本发明的实施例 4 的学习控制机器人 103 具备 ： 机器人机构部 1 ； 学习控制部 3， 其通过执行作业程序， 取得与机器人机构部 1 的位置偏差相关的数据， 执行 计算用于使机器人机构部的位置偏差为预定的值以下的学习修正量的学习控制 ； 以及通常 说 明 书 CN 102163047 A CN 102163048 A8/9 页 10 控制部 4， 其在学习控制的执行中为了取得数据而执行机器人机构部 1 的学习运转， 在学习 控制的执行后， 根据学习控制部3计算出的学习修正量来执行机器人机构部1的实际运转。 与图 1 表示的现有的学习控制机器人的结构不同的点在于， 在控制装置 。
43、2 内还设置有例外 应对部 5 以及速度倍率检测部 8 这一点。在实施例 4 中， 在机器人机构部 1 的学习运转的 执行中或实际运转的执行中， 在学习控制机器人 103 的控制装置 2 中进行速度倍率变更的 情况下进行例外应对。这里， 所谓 “速度倍率” 是为了修正预先设定的机器人机构部的动作 速度而在动作速度上乘的倍率。在实施例 4 中， 在机器人机构部 1 的学习运转的执行中或 实际运转的执行中， 速度倍率检测部 8 一直监视速度控制部 42。在进行了速度倍率变更的 情况下， 速度倍率检测部 8 检测该点， 通知例外应对部 5。此时例外应对部 5 判断为进行了 例外处理， 进行例外应对，。
44、 作为例外应对， 例如可以举出把机器人机构部的动作速度降低到 预定的安全速度， 把学习修正量设定为零。具体说， 例外应对部 5 控制速度控制部 42， 把机 器人机构部的动作速度降低到预定的安全速度， 并且把第二存储器 33 内的学习修正量设 定为零。学习控制机器人 103 的其他结构因为与实施例 1 的结构相同， 所以省略详细的说 明。 0064 接着说明实施例 4 的学习控制机器人的动作步骤。图 11 表示用于说明实施例 4 的学习控制机器人的动作流程的流程图。首先， 在步骤 S601， 例外应对部 5 判断在机器人 机构部1的学习运转的执行中或实际运转的执行中， 对于速度控制部42是否进。
45、行了速度倍 率的变更。具体说， 速度倍率检测部 8 一直监视速度控制部 42， 判断有无速度倍率的变更。 在有速度倍率的变更的情况下速度倍率检测部 8 通知例外应对部 5。在例外应对部 5 判断 为未进行速度倍率的变更的情况下返回原来的状态。在例外应对部 5 判断为进行了速度倍 率的变更的情况下在步骤 S602， 例外应对部 5 执行例外应对。作为例外应对， 例外应对部 5 把学习控制部的学习修正量设定为零， 并且控制速度控制部 42， 把机器人机构部的动作速 度自动地降低到即使学习修正量是零也不产生振动的动作速度后继续动作。因此， 即使进 行速度倍率变更处理， 在机器人机构部的动作中也不会产。
46、生振动。 0065 实施例 5 0066 接着说明本发明的实施例 5 的学习控制机器人。图 12 是本发明的实施例 5 的学 习控制机器人的结构图。本发明的实施例 5 的学习控制机器人 104 具备 ： 机器人机构部 1 ； 学习控制部 3， 其通过执行作业程序， 取得与机器人机构部 1 的位置偏差相关的数据， 执行 计算用于使机器人机构部的位置偏差为预定值以下的学习修正量的学习控制 ； 以及通常控 制部 4， 其在学习控制的执行中为了取得数据而执行机器人机构部 1 的学习运转， 在学习控 制的执行后， 根据学习控制部3计算出的学习修正量来执行机器人机构部1的实际运转。 与 图 2 表示的实施。
47、例 1 的学习控制机器人的结构不同的点在于， 在控制装置 2 内还设置有再 学习控制部 6， 在学习控制机器人中进行了例外应对后进行再学习这一点。在实施例 5 中， 在机器人机构部 1 的学习运转的执行中或实际运转的执行中， 在学习控制机器人中进行例 外处理并执行例外应对后， 例外应对部 5 通知再学习控制部 6， 再学习控制部 6 控制学习控 制器 32。学习控制机器人 104 的其他结构因为与实施例 1 的结构相同， 所以省略详细的说 明。 0067 接着说明实施例 5 的学习控制机器人的动作步骤。图 13 表示用于说明实 施例 5 的学习控制机器人的动作流程的流程图。 步骤S700S70。
48、3因为与实施例1的步骤S100 说 明 书 CN 102163047 A CN 102163048 A9/9 页 11 S103 相同， 所以省略详细的说明。在步骤 S704 中， 在例外应对后执行再学习处理。具体说， 例外应对部 5 通知再学习控制部 6 例外应对已结束。其后， 再学习控制部 6 将学习控制器 32控制为通过再学习处理来重新计算学习修正量。 这样， 作为例外处理进行示教修正， 即使 在进行了例外应对的情况下通过进行再学习也能得到适当的学习修正量， 能够使机器人机 构部正常地动作。 此外， 在本实施例中， 以在有示教修正作为例外处理的情况下在进行的例 外应对之后进行再学习处理的。
49、情况为例进行了说明， 但是也可以是 ： 作为例外处理， 在有暂 时停止处理、 暂时停止后的重新开始动作处理以及速度倍率的变更处理的情况下进行的例 外应对之后来执行再学习处理。 0068 符号说明 0069 1、 机器人机构部 2、 控制装置 3、 学习控制部 4、 通常控制部 0070 5、 例外应对部 6、 再学习控制部 7、 运转状况检测部 0071 8、 速度倍率检测部 31、 第一存储器 32、 学习控制器 0072 33、 第二存储器 34、 RAM 41、 位置控制部 42、 速度控制部 0073 43、 电流控制部 44、 放大器 45、 微分单元 0074 100， 101， 102， 103， 104、 学习控制机器人。 说 明 书 CN 102163047 A CN 102163048 A1/12 页 12 图 1 说 明 书 附 图 CN 102163047 A CN 102163048 A2/1。