JP7264763B2 - キャリブレーション装置 - Google Patents

Description

本発明は、ロボットやセンサの位置や姿勢等の状態を示す各種パラメータを、より適切な値に更新する、キャリブレーション装置に関する。

従来のキャリブレーション装置としては、特許文献１に記載のものが知られている。この文献の要約書には、「単一のカメラ又はステレオカメラのキャリブレーションに関し、予め画像座標系でキャリブレーション範囲を設定し、任意の範囲でキャリブレーションすることを可能とする」ための解決手段として、「ロボットにターゲットマークを設置すると共に、当該ロボットを動かしてカメラの視野内の複数個所でターゲットマークを検出することで、当該ロボットのロボット座標系とカメラの画像座標系の対応付けを行うキャリブレーション装置であって、カメラの画像座標系における画像範囲を設定する画像範囲設定部と、キャリブレーション実行前に、ロボットを動かしてターゲットマークを検出することで、画像範囲に相当するロボットの動作範囲を計測するキャリブレーション範囲計測部を備える」キャリブレーション装置が開示されている。

すなわち、特許文献１のキャリブレーション装置では、ロボットのアーム先端を連続的に動かし、アーム先端に取り付けたターゲットマークを複数個所で検出することで、視覚センサ（単眼カメラ、ステレオカメラ）のキャリブレーションを行っている。

特開２０１８－１１１１６６号公報

しかしながら、特許文献１で用いる多関節ロボットアームでは、各関節の製造誤差や制御誤差等が累積してアーム先端のターゲットマークに現れるため、ターゲットマークの実位置は誤差のない理論上の位置からずれており、ターゲットマークの実位置に基づいて視覚センサをキャリブレーションしても、そのキャリブレーションが適切でない可能性が高かった。

そこで、本発明では、ロボットのアーム先端に取り付けたターゲットマークのような不安定な基準を用いることなく、ロボットやセンサの各種パラメータをより適切な値に更新できる、キャリブレーション装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明のキャリブレーション装置は、設置位置が既知のターゲットマークを背景として、その手前のロボットを観測するカメラまたはレーザ変位計をセンサとして利用するキャリブレーション装置であって、前記センサにより前記ロボットと前記ターゲットマークを計測したセンサデータを生成するセンサデータ取得部と、前記ロボットを制御するロボット制御部と、前記センサに関するセンサパラメータと前記ロボットに関するロボットパラメータを記憶したデータ記憶部と、前記センサパラメータおよび前記ロボットパラメータに基づいて、仮想空間上の前記センサから前記ロボットと前記ターゲットマークを計測した仮想データを生成する仮想データ生成部と、前記センサデータと前記仮想データを比較し、両者の差異を判定する環境判定部と、前記差異を小さくする前記センサパラメータまたは前記ロボットパラメータを探索する相対位置姿勢推定部と、前記データ記憶部に記憶された前記センサパラメータまたは前記ロボットパラメータを前記相対位置姿勢推定部で探索した前記センサパラメータまたは前記ロボットパラメータに更新する更新部と、を具備し、前記データ記憶部は、前記センサと前記ロボットと前記ターゲットマークの位置に関する環境情報を更に記憶しており、前記仮想データ生成部は、前記環境情報に基づいて前記センサと前記ロボットと前記ターゲットマークを配置した仮想空間上の前記センサから前記ロボットと前記ターゲットマークを観測することで、前記仮想データを生成するものとした。

本発明のキャリブレーション装置によれば、ロボットのアーム先端に取り付けたターゲットマークのような不安定な基準を用いることなく、ロボットやセンサの各種パラメータをより適切な値に更新することができる。

実施例１のキャリブレーション装置の機能ブロック図 実施例１のロボットとセンサの座標空間表現図 実施例１の仮想データ生成部の処理フローチャート 仮想撮像データとセンサデータのマッチング処理の説明図 撮像環境判定部と相対位置姿勢推定部の処理フローチャート 姿勢情報を変更した場合のロボットの姿勢変化の一例 パラメータ更新と差分のデータ表現 実施例２のパラメータ更新の出力画面例

以下、図面を用いて、本発明のセンサ位置姿勢キャリブレーション装置の実施例を説明する。

図１から図７を用いて、本発明の実施例１に係るキャリブレーション装置１を説明する。

図１は、本実施例のキャリブレーション装置１の機能ブロックを、ロボット２、センサ３、ターゲットマーク４の概略配置と共に示した図である。以下では、ロボット２、センサ３、ターゲットマーク４を概説した後、キャリブレーション装置１の詳細を説明する。

＜ロボット２、センサ３、ターゲットマーク４＞
ロボット２は、アーム先端のロボットハンドで物体を把持する多関節ロボットアームであり、キャリブレーション装置１が備えるロボット制御部１ａからの指令に応じて、各関節の回転角θやロボットハンドの開閉状態等が制御される。本実施例はロボットハンドに限らず、吸着ハンドなどの各種エンドエフェクタにおいても適用可能である。なお、以下では、関節数が三個であるロボット２を例に説明するが、本発明の適用対象は、関節数が三個のロボット２に限定されないことは言うまでもない。

センサ３は、設置位置が既知のターゲットマーク４を背景として、その手前のロボット２を観測するカメラ、レーザ変位計等である。なお、以下では、センサ３がカメラであるものとして説明する。

ターゲットマーク４は、平面上に複数のマークを配置したものである。センサ３とターゲットマーク４の相対位置や相対姿勢が異なる場合、センサ３で観測されるターゲットマーク４の見え方が異なることを利用して、センサ３とターゲットマーク４の相対位置や相対姿勢を検出することができる。なお、ターゲットマーク４上に配置する複数のマークは、個々が同等のものであっても良いし、個々に識別可能なユニークなものであっても良い。

ここで、図２を用いて、本実施例に関連する座標系を説明する。同図において、Ｗはワールド座標系であり、ロボット２、センサ３、ターゲットマーク４、または、ロボット２に把持される物体の位置等を特定する際の基準となる座標系である。Ｒはロボット２の不動点（例えばベース）を原点としたロボット座標系であり、ワールド座標系Ｗの各軸方向を維持したまま平行移動した座標系である。Ｓはセンサ３の不動点（例えばカメラの受光素子）を原点としたセンサ座標系であり、センサ３の視線方向をＳｚ軸とし、このＳｚ軸と直交するようにＳｘ軸とＳｙ軸を設定した座標系である。

また、Ｃ_ＲＳは、センサ座標系Ｓ上の座標とロボット座標系Ｒ上の座標を相互に座標変換する係数である。この係数Ｃ_ＲＳを利用することで、センサ３が検出したセンサ座標系Ｓ上の物体の位置と形状を、ロボット座標系Ｒ上の物体の位置と形状として認識できるので、ロボット制御部１ａは、ロボット座標系Ｒ上での座標を用いて、ロボット２に所望の物体の把持などを指令することができる。

このような係数Ｃ_ＲＳを用いて座標変換を行う場合、係数Ｃ_ＲＳが適切であれば、センサ３の検出結果をロボット２に正確に伝達することができるが、係数Ｃ_ＲＳが不適切であれば、センサ３の検出結果をロボット２に正確に伝達することができず、例えば、ロボット２が所望の物体を正しく把持できないなどの不具合が生じる恐れがある。

係数Ｃ_ＲＳの精度は、後述するセンサパラメータＰ_ＳやロボットパラメータＰ_Ｒに依拠するため、これらのパラメータを最適化できれば、係数Ｃ_ＲＳも自ずと最適化される。そこで、本実施例のキャリブレーション装置１では、センサパラメータＰ_ＳやロボットパラメータＰ_Ｒを自動的に最適化できるようにすることで、作業者の熟練度に拘わらず係数Ｃ_ＲＳを容易に最適化できるようにした。

＜キャリブレーション装置１＞
ここで図１に戻り、係数Ｃ_ＲＳを最適化するために必要な、キャリブレーション装置１の詳細構造を説明する。なお、キャリブレーション装置１は、実際には、ＣＰＵ等の演算装置、半導体メモリ等の主記憶装置、ハードディスク等の補助記憶装置、および、通信装置などのハードウェアを備えたパソコン等の計算機である。そして、補助記憶装置に記録されたデータベースを参照しながら、主記憶装置にロードされたプログラムを演算装置が実行することで、図１に示す各機能を実現する。ここに示す各機能の詳細は後述するが、以下では、計算機分野での周知技術は適宜省略する。

図１に示すように、本実施例のキャリブレーション装置１は、ロボット制御部１ａ、データ記憶部１ｂ、仮想撮像データ生成部１ｃ、センサデータ取得部１ｄ、撮像環境判定部１ｅ、相対位置姿勢推定部１ｆ、ロボットパラメータ更新部１ｇ、センサパラメータ更新部１ｈを備えている。

ロボット制御部１ａは、ロボット２と双方向に通信し、ロボット２の姿勢や挙動を制御する。例えば、ロボット制御部１ａは、ロボット２の各関節の回転角θ_１～θ_３を指定することで、ロボット２の姿勢を制御する。以下では、ロボット制御部１ａからロボット２に送信される回転角θ_１～θ_３の組み合わせを姿勢情報Ｉ_Ｓと称する。

データ記憶部１ｂは、後述する仮想データ生成部１ｃで仮想撮像データＤ_Ｖを生成するために用いる、環境情報Ｉ_Ｅ、センサパラメータＰ_Ｓ、ロボットパラメータＰ_Ｒを記憶している。なお、環境情報Ｉ_Ｅは、例えば、ワールド座標系Ｗにおける、ロボット２、センサ３、ターゲットマーク４の設置位置等の情報である。センサパラメータＰ_Ｓは、例えば、センサ３がカメラである場合は、その焦点距離（ｆｘ、ｆｙ）、歪係数、光軸中心（ｃｕ、ｃｖ）等の内部パラメータと、センサの世界座標系に対する並進移動（Ｔｘ、Ｔｙ、Ｔｚ）、回転（ｒ１１～ｒ３３の３ｘ３行列）を示す外部パラメータである。ロボットパラメータＰ_Ｒは、例えば、ロボット２の各アームの姿勢（各関節の回転角θ）やロボットハンドの開閉状態のパラメータである。

仮想撮像データ生成部１ｃは、データ記憶部１ｂから取得した環境情報Ｉ_Ｅ、センサパラメータＰ_Ｓ、ロボットパラメータＰ_Ｒに基づいて、仮想撮像データＤ_Ｖを生成する。ここでの仮想撮像データＤ_Ｖの生成処理を、図３のフローチャートを用いて説明する。

まず、ステップＳ３１では、仮想撮像データ生成部１ｃは、データ記憶部１ｂから環境情報Ｉ_Ｅを取得し、それに基づいて、仮想空間上にロボット２_Ｖ、センサ３_Ｖ、ターゲットマーク４_Ｖを配置する。次に、ステップＳ３２では、仮想撮像データ生成部１ｃは、データ記憶部１ｂから取得したロボットパラメータＰ_Ｒに基づいて、仮想空間上のロボット２_Ｖに各関節の回転角θやロボットハンドの開閉状態を設定する。次に、ステップＳ３３では、仮想撮像データ生成部１ｃは、データ記憶部１ｂから取得したセンサパラメータＰ_Ｓに基づいて、仮想空間上のセンサ３_Ｖ（カメラ）に内部パラメータを設定する。これにより、後述する図８の仮想空間データ表示領域５ｂに例示するような、ロボット２_Ｖ、センサ３_Ｖ、ターゲットマーク４_Ｖが、仮想空間上に配置されることとなる。

最後に、ステップＳ３４では、仮想撮像データ生成部１ｃは、仮想空間上のロボット２_Ｖとターゲットマーク４_Ｖを、仮想空間上のセンサ３_Ｖの視点から撮像したものに相当する仮想撮像データＤ_Ｖを生成する。

仮想空間上の任意の点（ｘ，ｙ，ｚ）を仮想撮像データＤ_Ｖに投影するには、例えば、式１を利用する。なお、式１において、ｕ、ｖは仮想撮像データＤ_Ｖ上に仮想的に設定したｕｖ座標系（仮想座標系）における座標である。ｆｘ，ｆｙは、カメラの画素あたりの焦点距離であり、カメラの焦点距離をカメラの画素の縦、横の物理的な間隔で割った値である。ｃｕ、ｃｖは、カメラの光軸と仮想撮像データＤ_Ｖが交差する、仮想座標系における光軸中心の座標である。

センサデータ取得部１ｄは、実際のロボット２とターゲットマーク４を、実際のセンサ３の視点から観測した出力に基づいて、センサデータＤ_Ｓを取得する。本実施例では、センサ３をカメラとしているので、ここで取得されるセンサデータＤ_Ｓは画像データである。

撮像環境判定部１ｅでは、仮想撮像データ生成部１ｃが出力する仮想撮像データＤ_Ｖと、センサデータ取得部１ｄが出力するセンサデータＤ_Ｓを比較し、撮像環境を判定する。ここでの処理の詳細を、図４と図５を用いて説明する。

図４は、仮想撮像データＤ_ＶとセンサデータＤ_Ｓのマッチング処理の説明図であり、（ａ）は、データ記憶部１ｂに記憶されたパラメータに基づき仮想撮像データ生成部１ｃで生成された仮想撮像データＤ_Ｖ、（ｂ）は、センサ３の実際の出力に基づいて生成されたセンサデータＤ_Ｓ、（ｃ）は、仮想撮像データＤ_ＶとセンサデータＤ_Ｓのマッチング処理である。

仮想撮像データＤ_ＶとセンサデータＤ_Ｓが大きく相違していることから明らかなように、図４は、データ記憶部１ｂに記憶されたパラメータが実態と乖離しており、その修正が必要な状況に相当するものである。

パラメータを最適化するには、センサデータＤ_Ｓと一致する仮想撮像データＤ_Ｖを生成できるパラメータを選択すればよい。具体的には、（ｃ）マッチング処理に示すように、仮想撮像データＤ_ＶをセンサデータＤ_Ｓと一致させるのに必要な回転処理と移動処理を施すと同等のパラメータ調整を行えば良い。

図５は、撮像環境判定部１ｅで実行される撮像環境判定処理の一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ５１では、撮像環境判定部１ｅは、センサデータＤ_Ｓと仮想撮像データＤ_Ｖを取得する。次に、ステップＳ５２では、撮像環境判定部１ｅは、両データに含まれるターゲットマーク４の基準マーカ位置を計測し、ステップＳ５３では、撮像環境判定部１ｅは、両データ間の対応点をマッチングする。

以上のステップＳ５１からＳ５３の処理により、撮像環境判定部１ｅは、仮想撮像データＤ_ＶをセンサデータＤ_Ｓと一致させるのに必要な回転量と移動量を演算できるので、ステップＳ５４では、撮像環境判定部１ｅは、これらの回転量または移動量が所定の閾値以上であるかを判定する。そして、パラメータのキャリブレーションに必要な回転量と移動量が閾値未満のときは、撮像環境判定部１ｅは、現在記憶されているパラメータは実態に則した有効なものと判断し、データ記憶部１ｂのパラメータを更新せずに本フローチャートの処理を終了する。

一方、仮想撮像データＤ_ＶをセンサデータＤ_Ｓと一致させるのに必要な回転量または移動量が閾値以上のときは、撮像環境判定部１ｅは、データ記憶部１ｂに現在記憶されているパラメータが実態に則しておらず修正が必要と判断し、パラメータ修正のための相対位置姿勢推定処理に移行する。

相対位置姿勢推定処理に移行すると、まず、ステップＳ５５では、相対位置姿勢推定部１ｆは、仮想撮像データＤ_ＶとセンサデータＤ_Ｓのターゲットマーク４の差異を最小化するセンサパラメータＰ_Ｓを探索する。例えば、センサパラメータＰ_Ｓが、Ｐ_Ｓ１、Ｐ_Ｓ２、Ｐ_Ｓ３、Ｐ_Ｓ４の四種類であれば、センサパラメータＰ_Ｓ１から順に、ターゲットマーク４の差異を最小化する最適値を求めていく。次に、ステップＳ５６では、相対位置姿勢推定部１ｆは、仮想撮像データＤ_ＶとセンサデータＤ_Ｓのロボット２の差異を最小化するロボットパラメータＰ_Ｒを探索する。例えば、ロボットパラメータＰ_Ｒが、Ｐ_Ｒ１、Ｐ_Ｒ２、Ｐ_Ｒ３、Ｐ_Ｒ４の四種類であれば、ロボットパラメータＰ_Ｒ１から順に、ロボット２の差異を最小化する最適値を求めていく。

そして、ステップＳ５７では、ロボットパラメータ更新部１ｇまたはセンサパラメータ更新部１ｈは、データ記憶部１ｂに記憶された各パラメータを、ステップＳ５５、ステップＳ５６で求めた各パラメータの最適値に更新する。なお、図５では、センサパラメータＰ_Ｓの最適値探索の後に、ロボットパラメータＰ_Ｒの最適値探索を行ったが、仮想撮像データＤ_ＶとセンサデータＤ_Ｓを比較した場合のロボット２側の差異がターゲットマーク４側の差異よりも大きかった場合は、ロボットパラメータＰ_Ｒの最適値を探索した後に、センサパラメータＰ_Ｓの最適値を探索しても良い。

次に、図６と図７を用いて、ロボット２の姿勢精度の評価方法を説明する。

ロボット２の姿勢精度を評価する場合、まず、ロボット制御部１ａは、任意の姿勢情報Ｉ_Ｓ（θ_１、θ_２、θ_３）をロボット２に送信する。このとき、ロボット２は、図６（ａ）に示す姿勢となるので、姿勢情報Ｉ_Ｓに対応する誤差量ｄを測定し記録する。

次に、ロボット制御部１ａは、姿勢情報Ｉ_Ｓの回転角θ_１だけを回転角θ_１’に変更した、姿勢情報Ｉ_Ｓ’（θ_１’、θ_２、θ_３）をロボット２に送信する。このとき、ロボット２は、図６（ｂ）に示す姿勢となるので、姿勢情報Ｉ_Ｓ’に対応する誤差量ｄ’を測定し記録する。

そして、誤差量ｄと誤差量ｄ’が相違し、かつ、誤差量ｄ’が大きい場合は、回転角度θ１に対応する関節の姿勢精度が悪いか、その関節より先端側のリンクの精度が悪いと判定することができる。

以上のような姿勢精度の評価作業を多数の姿勢情報Ｉ_Ｓに対して実行することで、図７に例示するような、姿勢情報Ｉ_Ｓと誤差量ｄの対応表を作成することができる。そして、ここに示す姿勢情報Ｉ_Ｓと誤差量ｄの関係から、重回帰分析やロジスティック回帰分析など一般的な解析手法によって誤差量ｄを増加または減少させる姿勢情報Ｉ_Ｓの要素、または姿勢情報Ｉ_Ｓの要素の組み合わせを求めることができるため、それを最適なロボットパラメータＰ_Ｒと特定することができる。

そして、図５や図７に基づいて修正されたセンサパラメータＰ_ＳとロボットパラメータＰ_Ｒに基づいて係数Ｃ_ＲＳを演算し、この係数Ｃ_ＲＳを用いてセンサ座標系Ｓ・ロボット座標系Ｒの座標変換を実施することで、ロボット２の近傍の物体の位置や形状を正しく認識できるため、ロボット２はその物体を適切に把持できるようになる。

以上で説明したように、本実施例のキャリブレーション装置によれば、ロボットのアーム先端に取り付けたターゲットマークのような不安定な基準を用いることなく、ロボットの状態を規定するロボットパラメータＰ_Ｒや、センサの状態を規定するセンサパラメータＰ_Ｓをより適切な値にキャリブレーションすることをできる。そして、それらのパラメータを用いることで、ロボットの制御がより正確になり、例えば、ロボットハンドで物体をより正確に把持できるようになる。

次に、図８を用いて、本発明の実施例２に係るキャリブレーション装置１を説明する。なお、実施例１との共通点は重複説明を省略する。

実施例１では、キャリブレーション装置１がセンサパラメータＰ_ＳとロボットパラメータＰ_Ｒを自動的に更新したが、本実施例では、相対位置姿勢推定部１ｆでの処理に作業者が関与できるようにした。

図８は、キャリブレーション装置１と接続した表示装置に表示される、キャリブレーションツールのアプリケーションソフトの表示画面５の一例である。

ここに示すように、表示画面５には、撮像データ表示領域５ａ、仮想空間データ表示領域５ｂ、センサパラメータ設定領域５ｃ、ロボットパラメータ設定領域５ｄ、決定ボタン５ｅ、および、ポインタ５ｆが表示されている。

撮像データ表示領域５ａには、センサ３が実際に取得したセンサデータＤ_Ｓと、現在のセンサパラメータＰ_Ｓ、ロボットパラメータＰ_Ｒを利用して仮想撮像データ生成部１ｃで生成した仮想撮像データＤ_Ｖが並べて表示されている。なお、両者が相違すれば、現在のセンサパラメータＰ_ＳまたはロボットパラメータＰ_Ｒが不適切であり、両者が一致すれば、現在のセンサパラメータＰ_ＳとロボットパラメータＰ_Ｒが適切であることは実施例１と同様である。

仮想空間データ表示領域５ｂには、仮想空間上における、ロボット２_Ｖ、センサ３_Ｖ、ターゲットマーク４_Ｖの配置が表示されおり、センサパラメータ設定領域５ｃ、ロボットパラメータ設定領域５ｄに表示されている各種パラメータを調整することで、撮像データ表示領域５ａに表示される仮想撮像データＤ_Ｖと、仮想空間データ表示領域５ｂに表示されるロボット２_Ｖの状態が変化する。

このような表示画面５にて、作業者が、ポインタ５ｆを操作して、センサパラメータ設定領域５ｃやロボットパラメータ設定領域５ｄの各パラメータを適切に設定すると、センサデータＤ_Ｓと仮想撮像データＤ_Ｖが略一致する。このとき、作業者が決定ボタン５ｅを押すと、ロボットパラメータ更新部１ｇとセンサパラメータ更新部１ｈは、表示中の各パラメータ値に基づいて、データ記憶部１ｂに記憶された各パラメータを更新する。

以上で説明した実施例２の構成によれば、実施例１と同等の効果を得ることができるだけでなく、作業者は何れのパラメータに問題があったのかを直感的な操作により容易に把握することができる。

１…キャリブレーション装置、
１ａ…ロボット制御部、
１ｂ…データ記憶部、
１ｃ…仮想撮像データ生成部、
１ｄ…センサデータ取得部、
１ｅ…撮像環境判定部、
１ｆ…相対位置姿勢推定部、
１ｇ…ロボットパラメータ更新部、
１ｈ…センサパラメータ更新部、
２、２_Ｖ…ロボット、
３、３_Ｖ…センサ、
４、４_Ｖ…ターゲットマーク、
５…表示画面、
５ａ…撮像データ表示領域５ａ、
５ｂ…仮想空間データ表示領域
５ｃ…センサパラメータ設定領域
５ｄ…ロボットパラメータ設定領域
５ｅ…決定ボタン
５ｆ…ポインタ

Claims (5)

1. 設置位置が既知のターゲットマークを背景として、その手前のロボットを観測するカメラまたはレーザ変位計をセンサとして利用するキャリブレーション装置であって、
   前記センサにより前記ロボットと前記ターゲットマークを計測したセンサデータを生成するセンサデータ取得部と、
   前記ロボットを制御するロボット制御部と、
   前記センサに関するセンサパラメータと前記ロボットに関するロボットパラメータを記憶したデータ記憶部と、
   前記センサパラメータおよび前記ロボットパラメータに基づいて、仮想空間上の前記センサから前記ロボットと前記ターゲットマークを計測した仮想データを生成する仮想データ生成部と、
   前記センサデータと前記仮想データを比較し、両者の差異を判定する環境判定部と、
   前記差異を小さくする前記センサパラメータまたは前記ロボットパラメータを探索する相対位置姿勢推定部と、
   前記データ記憶部に記憶された前記センサパラメータまたは前記ロボットパラメータを前記相対位置姿勢推定部で探索した前記センサパラメータまたは前記ロボットパラメータに更新する更新部と、
   を具備し、
   前記データ記憶部は、前記センサと前記ロボットと前記ターゲットマークの位置に関する環境情報を更に記憶しており、
   前記仮想データ生成部は、前記環境情報に基づいて前記センサと前記ロボットと前記ターゲットマークを配置した仮想空間上の前記センサから前記ロボットと前記ターゲットマークを観測することで、前記仮想データを生成することを特徴とするキャリブレーション装置。
2. 請求項１に記載のキャリブレーション装置において、
   前記環境判定部は、前記仮想データを前記センサデータと一致させるのに必要な回転量または移動量を求め、
   前記相対位置姿勢推定部は、前記回転量または前記移動量が閾値以上の場合に、前記差異を小さくする前記センサパラメータまたは前記ロボットパラメータを探索し、前記回転量または前記移動量が前記閾値未満の場合には、前記差異を小さくする前記センサパラメータまたは前記ロボットパラメータを探索しないことを特徴とするキャリブレーション装置。
3. 請求項１または請求項２に記載のキャリブレーション装置において、
   前記ロボットは、多関節ロボットアームであり、
   前記ロボットパラメータは、前記多関節ロボットアームの各関節の回転角、または、ロボットに装着されたエンドエフェクタの動作状態であることを特徴とするキャリブレーション装置。
4. 請求項１または請求項２に記載のキャリブレーション装置において、
   前記センサはカメラであり、
   前記センサパラメータは、前記カメラの、位置姿勢、焦点距離、歪係数、または、光軸中心であることを特徴とするキャリブレーション装置。
5. 請求項１に記載のキャリブレーション装置において、
   前記相対位置姿勢推定部での探索には、作業者が入力した前記センサパラメータまたは前記ロボットパラメータを用いることを特徴とするキャリブレーション装置。

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