接触作業のロボット制御設計：インピーダンス制御とアドミッタンス制御の選び方

Mon, 29 Jun 2026 09:02:33 +0900

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

インピーダンス制御とアドミッタンス制御の概念的な信号方向と、適合しやすい下位制御器の違いを示します。実際の実装では、外力推定、内側ループ、座標変換などの構成が異なる場合があります。

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