垂直多関節型ロボットの機械的特性を考慮した機械加工工程計画支援技術の開発

Research Project

Project/Area Number	22K03837
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 18020:Manufacturing and production engineering-related
Research Institution	Saitama University
Principal Investigator	金子順一埼玉大学, 理工学研究科, 教授 (80375584)
Project Period (FY)	2022-04-01 – 2025-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help	¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000) Fiscal Year 2024: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000) Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000) Fiscal Year 2022: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Keywords	垂直多関節型ロボット / 経路計画 / ＣＡＭ / シミュレーション / ロボットマシニング / 除去加工 / CAM / 垂直多関節ロボット / 運動計画 / 工具経路
Outline of Research at the Start	本研究は、多自由度を有する垂直多関節型ロボットを用いて行われる機械加工（ロボットマシニング）において、ロボットの静的な剛性、および各軸の加減速性能を考慮し、効率的な工具経路・加工物配置計画法の開発を行う。具体的には、多関節型ロボットの構造を対象に、切削・研削加工を実施する際に重要となるロボットの静的剛性モデルおよび各軸の加減速モデルを実機の実験により生成する。そしてエンドミル工具を用いた切削により概略形状を創成する荒加工、および、エンドミル工具、研削工具を用いて表面形状を創成する仕上げ加工のそれぞれについて、ロボットの構造に合致した工具経路・加工対象物配置条件を計画するアルゴリズムを開発する。
Outline of Annual Research Achievements	本研究は、令和４年度から６年度までの３年間で実施する予定としており、具体的な研究の内容は、Ⅰ．機械加工用垂直多関節型ロボットの姿勢ごとの手先位置における静的なコンプライアンス、振動モードと、各関節軸の加減速特性についてのデータベース作成、Ⅱ. 多関節型ロボットに対応した荒加工工具経路の生成と、加工途中の被加工物形状に対する効率的な加工経路の導出、Ⅲ. 多関節型ロボットに対応し表面仕上げ研削／切削経路の生成と、加工対象物の最適配置の導出、の３つ段階からなる。このうち、2022年度には特にⅠ．の研究課題について「機械加工用垂直多関節型ロボットの姿勢ごとの手先位置における静的なコンプライアンス、各関節軸の加減速特性」の調査を実施した。ロボット座標系上での手先位置座標・手先姿勢ごとに外部からの荷重発生時の変位量を自動的に計測する機構を開発し、ロボットの作業空間を一定間隔で分割した離散位置における剛性の傾向を把握するためのデータベースについての構築を実現した。また、各関節軸の加減速特性について、実機上での試験による調査を行い、位置・姿勢指令に対する工具の実送り速度、および運動時の手先位置の幾何的偏差を計算機モデルを用いて事前推定するシミュレーションシステムの開発を行った。 Ⅱ. の多関節型ロボットに対応した荒加工工具経路の生成においても、まず、積層造形物の仕上げ加工に問題を限定した上で、サポート形状の切断と除去といったアプリケーションについて、素材形状との干渉を考慮して経路を自動静止するロボット向けの２＋４軸加工のCAMアルゴリズムを開発した。こちらは工具姿勢の決定時から垂直多関節型ロボットの軸構成に起因する加工可否を判定する機能を有しており、今後、連続的な工具移動を実施する加工経路計画アルゴリズムへの拡張を予定している。
Current Status of Research Progress	Current Status of Research Progress 2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned. Reason 2022年度の実績においては、Ⅰ．の研究課題について「機械加工用垂直多関節型ロボットの姿勢ごとの手先位置における静的なコンプライアンス、各関節軸の加減速特性の調査を実施した。ロボット座標系上での手先位置座標・手先姿勢ごとに外部からの荷重発生時の変位量を自動的に計測する機構を開発し、ロボットの作業空間を一定間隔で分割した離散位置における剛性の傾向を把握するためのデータベースについての構築が実現できている。これにより、加工時に作用する切削・研削・切断等の反力による加工誤差の発生が定量的に予測することが可能となっている。また、各関節軸の加減速特性について、実機上での試験による調査を行い、位置・姿勢指令に対する工具の実送り速度、および運動時の手先位置の幾何的偏差を計算機モデルを用いて事前推定するシミュレーションシステムの開発に成功しており、連続的な工具送りを行う加工において、ロボット側の各軸の加減速による加工誤差発生の予測に成功している。これらの結果はいずれも、2023年度以降の経路計画および最適化における評価尺度として必要となるものであり、予定通りのスケジュールで調査およびシステムの開発を実施していることから、現在までの進捗は概ね順調にであると評価される。
Strategy for Future Research Activity	今後の研究として、2023年度には、Ⅱ. 多関節型ロボットに対応した荒加工工具経路の生成では、樹脂や木材、アルミ材といった比較的軟質な材料を対象としたエンドミル加工において、ロボットマシニングによる荒加工を効率的に実施するための経路生成技術を開発することを予定している。具体的には、６軸のうち３軸程度を固定して、３軸を個別、もしくは同期して動作させた場合に工具が通過する領域を工具掃引領域としてロボット座標系上に定義し、これを被加工物の座標系に投影して荒加工経路を決定する新しいCAMアルゴリズムを検討する。従来の工作機械向けの経路生成では、各軸の軸構成が直交座標系をもしていることを前提としたXYZ軸のいずれか１軸もしくは2軸を限定して駆動させる加工法が一般的であったが、こちらは多関節ロボットの構造に特化した新しい経路生成手段として位置づけられる。