接触作業の制御方式は、名称よりも信号の流れを見ると選びやすくなります。
先に結論
接触を伴うロボット作業でインピーダンス制御とアドミッタンス制御を選ぶときは、方式名の優劣ではなく、ロボットの下位制御器に何を入力できるか、力・トルクをどのように取得できるかを最初に確認する。トルクまたは電流指令を直接扱え、関節トルクを高い帯域で計測・推定できるなら、インピーダンス制御が自然な候補になる。一方、位置指令を主に扱うロボットに外部6軸力覚センサを組み合わせるなら、測定した力を位置・速度指令へ変換するアドミッタンス制御が実装しやすい。
ただし、接触の安定性や作業の成否は、インピーダンスかアドミッタンスかだけでは決まらない。ロボットと環境の剛性、仮想ダンピング、制御周期、通信・計算遅延、センサの特性、指令の飽和、安全機構を含む閉ループ全体で検証する必要がある。
なぜ選定が難しいのか
組立、研磨、挿入、押し付けでは、対象物に触れた後も手先を動かし続けなければならない。完全な位置制御では、位置誤差や幾何公差によって過大な接触力が発生し得る。そこで、手先の運動と接触力の関係を柔らかく設計する力・運動制御が使われる。
難しさは、同じ「コンプライアンス」や「力制御」という名称でも、実装の信号経路が異なる点にある。文献や製品の説明では、位置制御器を介した外側ループまで広義のインピーダンス制御と呼ぶことがある。そのため、名称ではなく、入力、出力、センサ、内側ループの構成を確認する必要がある。
2つの制御方式の前提
インピーダンス制御は、手先の運動と環境との接触力・トルクの間に、目標質量、ダンピング、剛性で定めた動的関係を実現する制御である。概念的には、目標運動と実際の運動の差から、仮想的なばね・ダンパ・質量に相当する力またはトルクを計算し、それをロボットのトルク系へ渡す。
アドミッタンス制御は逆向きの構成である。測定または推定した外力・外トルクを入力とし、仮想質量、ダンピング、剛性のモデルを通じて、位置、速度、加速度の指令を生成する。その指令を下位の位置・速度制御器へ渡し、ロボットを動かす。外部6軸力覚センサを手先に配置する構成は、この方式と組み合わせやすい。
この違いは、数式上の分類にとどまらない。実務では「力・トルクを出力しやすいか」「運動指令を出力しやすいか」というロボットAPIや内側制御器との適合性が、実装のしやすさを大きく左右する。
flowchart LR
subgraph IMP["インピーダンス制御"]
I1["目標運動・状態誤差"] --> I2["仮想質量・ダンピング・剛性"]
I2 --> I3["力・トルク指令"]
I3 --> I4["トルク／電流系の下位制御器"]
I4 --> R1["ロボット"]
end
subgraph ADM["アドミッタンス制御"]
A1["外力・外トルク"] --> A2["外部6軸力覚センサまたは外力推定"]
A2 --> A3["仮想質量・ダンピング・剛性"]
A3 --> A4["位置・速度・加速度指令"]
A4 --> A5["位置・速度系の下位制御器"]
A5 --> R2["ロボット"]
end
R1 --> E["接触環境"]
R2 --> E
E -. "接触力・運動のフィードバック" .-> I1
E -. "外力・外トルク" .-> A1インピーダンスとアドミッタンスの比較
| 観点 | インピーダンス制御 | アドミッタンス制御 |
|---|---|---|
| 基本的な関係 | 運動から力・トルクを生成 | 力・トルクから運動を生成 |
| 主な出力 | 力指令・トルク指令 | 位置・速度・加速度指令 |
| 適合しやすい下位IF | トルク指令、電流指令 | 位置指令、速度指令 |
| 主な計測・推定 | 関節トルク、外力推定、手先運動 | 外部6軸力覚、外力・外トルク推定、手先運動 |
| 調整対象 | 仮想質量、ダンピング、剛性 | 仮想質量、ダンピング、剛性 |
| 典型的な構成 | 力学特性をトルク制御型ロボットで実現 | 力覚センサを外側ループに置き、位置・速度制御器へ接続 |
| 主な注意点 | トルク計測・推定と内側ループの帯域 | センサノイズ、遅延、位置指令の帯域 |
| 単独方式が不十分な場合 | 方向別の力・位置制御を追加 | 方向別の力・位置制御を追加 |
選定の手順
第一に、利用可能な指令インタフェースを確認する。トルクまたは電流指令を扱えるロボットで、関節トルクの計測・推定が十分に利用できるなら、インピーダンス制御を候補にする。タスク空間で設計した力学特性を関節トルクへ変換できるためである。
第二に、力・トルクの計測手段を確認する。位置指令が主な出力で、手先に外部6軸力覚センサを取り付けられる場合は、アドミッタンス制御によって力を運動指令へ変換する構成が現実的になる。アドミッタンス制御には外力・外トルクの計測または推定が必要だが、インピーダンス制御という概念自体は、外部力覚センサの有無だけで決まるものではない。
第三に、作業の自由度を分解する。挿入や嵌合では、ある方向は位置を拘束し、別の方向では接触力を調整したいことがある。この場合、全方向を一つの方式で処理するより、拘束方向を力制御、自由方向を位置制御とするハイブリッド位置・力制御を検討できる。インピーダンスまたはアドミッタンスを、その一部の構成として組み込む設計も候補になる。
第四に、接触環境と閉ループの特性を評価する。環境が硬いか柔らかいか、摩擦が大きいか、接触力の許容範囲はいくつかを確認し、仮想剛性、仮想ダンピング、仮想質量を調整する。ここで具体的なパラメータ値を方式名だけから決めることはできない。制御周期、通信・計算遅延、センサの分解能やノイズ、内側制御器の帯域との組み合わせが必要である。
失敗しやすい設計
代表的な失敗は、ロボットの製品名や「Force Mode」のような機能名称だけで方式を判断することだ。その名称が厳密なインピーダンス制御、アドミッタンス制御、あるいは両者を含む外側ループのどれを指すかは、実装仕様を確認しなければ分からない。
また、「インピーダンスは硬い環境に強い」「アドミッタンスは常に不安定」といった一般則をそのまま採用するのも危険である。安定性は環境モデル、ロボットの力学、ゲイン、サンプリング、通信遅延、センサ構成に依存する。センサ断、過大接触力、指令飽和、通信遅延が発生したときの停止・退避・制限動作も、通常動作とは別に確認しなければならない。
どちらを採用すべきか
次の判断が実務上の出発点になる。
- トルクまたは電流指令を利用でき、関節トルクの計測・推定を高い帯域で使える：インピーダンス制御を第一候補にする。
- 位置指令を中心とする既存ロボットに外部6軸力覚センサを追加できる：アドミッタンス制御を第一候補にする。
- 位置と力を方向ごとに分けたい：ハイブリッド位置・力制御を検討する。
- 内側ループの帯域、遅延、センサ精度、環境剛性が不明：方式を確定せず、閉ループ全体の評価を先に行う。
これは絶対的な分類ではない。アドミッタンス制御はトルク制御ロボットでも実装でき、インピーダンス制御も位置制御器を介した近似実装が可能である。最終的には、既存の指令APIを無理なく利用でき、接触力を安全に制限でき、作業目的に対して検証可能な構成を選ぶべきである。
まとめ
インピーダンス制御は運動と力・トルクの関係を実現し、アドミッタンス制御は力・トルクを運動指令へ変換する。選定の第一条件は、ロボットの下位インタフェースと計測手段である。トルク系の操作性が高ければインピーダンス、位置指令系に外部力覚を組み合わせるならアドミッタンスが実装しやすい。
ただし、接触作業の品質と安全性は、仮想パラメータ、環境剛性、摩擦、制御周期、遅延、センサ特性を含む閉ループ全体で決まる。組立や挿入では、必要に応じて方向別のハイブリッド位置・力制御へ拡張することが、方式名にこだわらない現実的な設計判断になる。
参考情報
- Hogan, “Impedance Control: An Approach to Manipulation. Part I—Theory,” 1985. DOI
- “Force Control,” Springer Handbook of Robotics, 1st edition, 2008. DOI
- Albu-Schäffer et al., “A Cartesian Impedance Controller for Robotic Manipulators,” 2008. DOI
- Albu-Schäffer et al., “Cartesian Impedance Control of Redundant Robots: Recent Results with the DLR Lightweight Arms,” 2007. DOI
- Raibert and Craig, “Hybrid Position/Force Control of Manipulators,” 1981. DOI
力制御の実装では、方式の選択と同じくらい閉ループ全体の検証が鍵になります。
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