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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

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。

ロボットに触覚と力覚を加える設計判断：視覚との役割分担

Sun, 25 Jan 2026 00:05:01 +0900

視覚に情報を集約する設計は分かりやすい一方、接触した瞬間から別の観測が必要になる点が気になります。

先に結論

ロボットに触覚・力覚センサーを追加する価値は、視覚を置き換えることではなく、接触後に増える観測の曖昧さを減らし、制御を切り替えられる点にある。視覚は対象の大域的な位置や形状を非接触で捉える。一方、指先などの触覚センサーは接触部の圧力、変形、局所形状を捉え、手首の力覚センサーは手先に作用する合力・合トルクを捉える。

したがって、対象への接近と大域的位置決めには視覚、接触検出と荷重監視には力覚、把持面の状態や滑り兆候の推定には触覚を使い分ける構成が基本になる。ただし、視覚だけで接触状態を間接推定できる場合もあるため、採用は作業の接触性、必要精度、損傷リスク、実装負荷を比較して決めるべきである。

なぜ視覚だけでは不十分になりやすいのか

カメラは対象全体の位置や形状を把握するのに向いている。しかし、手や対象に隠れた接触面、接触パッチの形状、接触圧力の分布は、視覚から直接観測しにくい。把持後に物体が正しい位置にあるように見えても、指先の接触が偏っていたり、滑り始めていたりする可能性がある。

また、挿入や嵌合では、目標位置が分かっていても、部品同士がどの方向で接触しているか、押し付けが強すぎないかを位置情報だけで判断しにくい。接触力やトルクを監視しながら、硬く位置を追従する状態から、環境になじむコンプライアンス制御へ切り替える必要がある。

「視覚では解けない」という表現は絶対的ではない。既知の対象、十分な視認性、適切な物理モデル、学習済みの推定器があれば、視覚から把持成否や力を間接的に推定できる場合もある。触覚・力覚は、視覚の全面的な代替ではなく、接触状態を観測する追加チャネルと考えるのが適切だ。

前提となるセンサーの違い

触覚センサーは、指先やハンド表面など、接触に近い場所で局所的な情報を取得する。方式によって、法線力、せん断力、圧力分布、接触形状など、得られる物理量は異なる。光学式触覚センサーの一例では、接触によるエラストマー表面の変形を画像として取得し、接触形状や力を推定する。

力覚センサーは、代表的には手首に配置され、Fx、Fy、FzとTx、Ty、Tzの6成分を扱う。複数の接触が手先に与える総合的な荷重を監視できる一方、センサー単独で接触点や圧力分布を一意に復元できるとは限らない。局所接触に強い触覚と、手先全体の荷重監視に強い力覚は代替関係ではない。

センサー	主な観測対象	強い場面	苦手・制約
視覚	大域的な位置・形状	接近、対象認識、初期位置決め	遮蔽された接触面や圧力分布を直接観測しにくい
指先触覚	局所圧力、変形、接触形状、接触状態	把持成否、接触位置、滑り兆候の推定	局所情報が中心で、手先全体の合力・合トルクは直接表さない
手首6軸力覚	手先に作用する合力・合トルク	接触検出、荷重監視、挿入・嵌合	接触点や圧力分布を単独では一意に決めにくい

内部の仕組みとデータフロー

実装では、センサーを常時同じ目的で使うのではなく、作業状態に応じて役割を切り替える。まず視覚で対象の位置と形状を推定し、ロボットを接触直前まで移動させる。次に力覚の変化から接触を検出し、位置制御からインピーダンス制御やハイブリッドな位置・力制御へ移行する。これにより、押し付け力や接触時の剛性を調整できる。

接触後は、指先触覚から局所的な接触分布や把持状態を確認する。把持が不十分、または滑りの兆候があると判断した場合は、把持力や手の姿勢を調整し、必要なら再把持する。視覚と触覚から把持成否を予測して再把持する方策は、研究上も提案・評価されている。最後に、視覚と接触情報を組み合わせ、作業完了、異常、再試行を判定する。

flowchart LR
  A["視覚で対象の位置・形状を推定"] --> B["接触直前まで接近・初期位置決め"]
  B --> C["力覚の変化を監視"]
  C --> D{"接触を検出したか"}
  D -- "いいえ" --> B
  D -- "はい" --> E["位置制御からインピーダンス制御・ハイブリッド位置力制御へ切り替え"]
  E --> F["押し付け力・接触時の剛性を調整"]
  F --> G["指先触覚で局所接触分布・把持状態を確認"]
  G --> H{"把持不十分または滑り兆候ありか"}
  H -- "はい" --> I["把持力・手の姿勢を調整"]
  I --> J{"再把持が必要か"}
  J -- "はい" --> I
  J -- "いいえ" --> K["力覚で荷重・嵌合異常を監視"]
  H -- "いいえ" --> K
  K --> L["視覚と接触情報を組み合わせて結果判定"]
  L --> M{"作業結果"}
  M -- "完了" --> N["作業完了"]
  M -- "異常・再試行" --> O["停止・退避または再試行"]

視覚は接近と初期位置決め、力覚は接触検出と荷重監視、触覚は局所的な把持状態の確認に使い、観測結果に応じて制御や再試行を切り替える。

この流れでは、センサー値を単に追加するだけでは足りない。どの観測をどの状態遷移の条件に使うか、また力の異常を停止、退避、再試行のどれに結び付けるかを制御仕様として定義する必要がある。