WO1999064208A1 - Robot et procede de commande de son attitude - Google Patents

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WO1999064208A1
WO1999064208A1 PCT/JP1999/003089 JP9903089W WO9964208A1 WO 1999064208 A1 WO1999064208 A1 WO 1999064208A1 JP 9903089 W JP9903089 W JP 9903089W WO 9964208 A1 WO9964208 A1 WO 9964208A1
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posture
robot
falling
attitude
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PCT/JP1999/003089
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French (fr)
Inventor
Takashi Yamamoto
Original Assignee
Sony Corporation
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Classifications

    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J13/00—Controls for manipulators
    • B25J13/08—Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
    • B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
    • B25J9/00—Programme-controlled manipulators
    • B25J9/16—Programme controls
    • B25J9/1674—Programme controls characterised by safety, monitoring, diagnostic

Definitions

  • Patent application title Robot device and attitude control method thereof
  • the present invention relates to a robot apparatus having a function of autonomously returning a posture from an abnormal posture state such as a falling state to a normal posture state, and a posture control method thereof.
  • This type of robot device has a mechanism system in which an actuator having a predetermined degree of freedom and a sensor for detecting a predetermined physical quantity are arranged at predetermined positions, respectively.
  • an actuator having a predetermined degree of freedom and a sensor for detecting a predetermined physical quantity are arranged at predetermined positions, respectively.
  • the vehicle can self-run and perform a predetermined operation.
  • each constituent unit such as a body, a leg, and a head is predetermined. They are assembled into a predetermined shape by being combined into a state having a correlation.
  • Some multi-legged robots having two or more legs are in the form of animals such as cats and dogs.
  • the multi-legged walking robot having such a configuration has, for example, four legs, and each leg has a predetermined number of joints.
  • Methods for controlling the joints of the feet of this type of robot include recording and reproducing position information and speed information by teaching, and generating and executing position information and speed information by computation using a motion model. There is a way to do that.
  • both the method using the teaching method and the method using the motion model are premised on the operation in the environment expected by the designer. In some cases, the situation was contrary to the intention, and the abnormal posture could impair the function and structure of the device, resulting in failure or damage to the operating environment.
  • an object of the present invention is to prevent the failure or accident of a robot device due to use in an abnormal posture state such as a falling state in view of the actual situation of the conventional robot device as described above. It is in.
  • a robot apparatus includes: a posture recognition unit that recognizes a posture of an apparatus main body and outputs a recognition result; and a posture that determines that the apparatus main body is in a predetermined posture based on the recognition result. It is characterized by comprising a determination means, and a posture correction means for correcting the posture of the device body when the posture determination means determines the predetermined posture.
  • the posture control method of the robot device recognizes the posture of the device main body, determines that the device main body has reached a predetermined posture based on the recognition result, and determines the predetermined posture. When the determination is made, the attitude of the device main body is corrected.
  • FIG. 1 is a perspective view schematically showing the structure of a multi-legged walking robot to which the present invention is applied.
  • FIG. 2 is a perspective view schematically showing an installation state of various sensors such as an acceleration sensor used for detecting a falling state of the multi-legged robot (FIG. 3 is a control diagram of the multi-legged robot)
  • FIG. 2 is a block diagram schematically showing the configuration of the system.
  • FIG. 4 is a perspective view schematically showing a basic posture of the multi-legged walking robot.
  • FIG. 5 is a perspective view schematically showing a state where the left front leg is raised from the basic posture of the multi-legged walking robot.
  • FIG. 6 is a perspective view schematically showing a state in which the posture of the multi-legged robot is collapsed.
  • FIG. 7 is a perspective view schematically showing a state in which the posture of the multi-legged robot does not collapse.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of a method of editing the behavior pattern of the multi-legged robot.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of an algorithm of the fall determination by the control unit in the multi-legged walking robot.
  • FIGS. 10A and 10B show the deviation angle ⁇ between the average acceleration A cc and the Y-Z plane obtained in the above-described fall determination process, and the projection component of the average acceleration A cc on the YZ plane and Z It is a figure which shows typically the relationship of the angle (phi) made with an axis
  • FIG. 11 is a diagram schematically showing the relationship between the falling direction and the angle during walking determined by the constraint condition based on the shape of the multi-legged robot.
  • FIG. 12A, FIG. 12B, FIG. 12C, and FIG. 12D are side views schematically showing various falling states during walking of the multi-legged walking bot.
  • FIG. 13 is a side view schematically showing a process of a return operation of the multi-legged robot from a fall state to a normal posture state.
  • FIG. 14 is a diagram schematically showing a contact detection state by a contact sensor in the standing posture of the multi-legged robot.
  • FIG. 15 is a diagram schematically illustrating a contact detection state by the contact sensor in the sitting posture of the multi-legged walking robot.
  • FIG. 16 is a diagram schematically showing a state in which image information is captured by a CCD camera in the standing posture of the multi-legged robot.
  • FIG. 17A, FIG. 17B, FIG. 17C, and FIG. 17D are diagrams schematically showing image information captured by the CCD camera in the normal posture and the abnormal posture.
  • Fig. 18 is based on the image information captured by the CCD camera. It is a figure for explaining the judgment method of the state of the floor.
  • Fig. 19 shows a rotation detection device as an abnormal posture detection means.
  • FIG. 3 is a schematic perspective view of a mold robot device.
  • FIG. 20 is a schematic perspective view of a tire-type robot device provided with a floor detecting device as an abnormal posture detecting means.
  • FIG. 21 is a diagram schematically showing a state transition of the return operation from the back-down state.
  • the present invention is applied to, for example, a multi-legged walking robot 1 configured as shown in FIG.
  • This multi-legged robot 1 is an articulated robot and has the shape of an animal with four legs.
  • the articulated robot 1 has a main body 2, right forefoot 3, left forefoot 4, and right It has 5 hind legs, 6 left hind legs, 7 heads, 8 torso, and 9 tails.
  • the articulated robot 1 has a brake mechanism 30 at the joints 10, 11, 12, 13 of the right forefoot 3, the left forefoot 4, the right hindfoot 5, the left hindfoot 6, and the like. ing.
  • the direct teaching can be used to determine the relative positional relationship of any of the moving parts (legs) among the right front foot 3, the left front foot 4, the right rear foot 5, and the left rear foot 6. Position teaching by the operator Is what you can do.
  • the main body 2 includes brackets 20, 21, 22, and 23 for the right front foot 3, the left front foot 4, the right rear foot 5, and the left rear foot 6.
  • the head 7 is set on the front part on the main body 2, and the body part 8 is located behind the head 7.
  • the tail 9 protrudes upward from the body 8.
  • the right forefoot 3 has a leg 3a, a leg 3b, a bracket 20, a joint part 10, 10a, a brake mechanism 30, a 3b, 3d, 3e and the like.
  • the upper end of the leg 3a is connected to the bracket 20, and the leg 3a is rotatable in the direction of the arrow R1 around the center wheel CL1.
  • the leg 3 a and the leg 3 b are connected by a joint 10.
  • the servomotor 3c is built in the main body 2, and when the servomotor 3c operates, the bracket 20 can rotate about the central axis CL2 in the direction of arrow R2.
  • the leg 3a can rotate in the direction of arrow R1 about the central axis C L1.
  • the leg 3b can rotate with respect to the leg 3a in the direction of the arrow R3 about the central axis CL3.
  • the left forefoot 4 has legs 4a, 4b, brackets 21, joints 11 and 11a, a brake mechanism 30, and a servomotor 4c, 4d, 4e.
  • the leg 4a is connected to the bracket 21 so that it can rotate in the direction of arrow R4 about the central axis CL4.
  • the leg 4b is connected to the leg 4a by a joint 11.
  • the sabomo overnight 4c is built into the main unit 2, and when the sabomo overnight 4c is activated, The racket 21 rotates around the central axis CL5 in the direction of arrow R5.
  • the servo motor 4d operates, the leg 4a rotates about the central axis CL4 with respect to the bracket 21 in the direction of arrow R4.
  • the leg 4b rotates in the direction of arrow R6 about the central axis CL6.
  • the right hind leg 5 includes the legs 5a and 5b, the bracket 22 and the joints 12 and 12a, the brake mechanism 30 and the subbodies 5c, ⁇ d, and 5e. Yes.
  • the upper end of the leg 5a is connected to the bracket 22.
  • the bracket 22 can rotate in the direction of the arrow R7 about the central axis CL7.
  • the leg 5a can rotate in the direction of the arrow R8 about the central axis CL8.
  • the servo motor 5e is activated, the leg 5b can rotate around the central axis C L9 in the direction of arrow R9.
  • the left hind leg 6 has legs 6a and 6b, a bracket 23, joints 13 and 13a, a brake mechanism 30 and servomotors 6c, 6d and 6e.
  • the bracket 23 can rotate in the direction of the arrow R10 around the central axis CL10.
  • the leg 6a can rotate in the direction of the arrow R11 around the central axis CL11.
  • the leg 6b can rotate around the central axis CL12 in the direction of the arrow R12.
  • each of the right forefoot 3, the left forefoot 4, the right hindfoot 5, and the left hindfoot 6 are each composed of three degrees of freedom, and are driven by servomotors around multiple axes. can do.
  • the head 7 has servomotors 7a, 7b, and 7c.
  • the servomotor 7a operates, the head 7 can swing in the direction of arrow R20 around the central axis CL20.
  • the servomotor 7b operates, the head 7 swings around the center axis CL21 in the direction of the arrow R21.
  • the servomotor 7c operates, the head 7 can swing in the direction of arrow R22 around the central axis CL22. That is, the head 7 is configured with three degrees of freedom.
  • the body 8 has a servomotor 8a.
  • the servomotor 8a When the servomotor 8a is operated, the tail 9 swings around the center axis CL23 in the direction of the arrow R23.
  • the articulated robot 1 has a three-axis (X, y, z) acceleration sensor 41 built in the main body 2 so that the robot 2 can move to the main body 2 in any posture. It can detect acceleration and angular velocity.
  • the head 7 is provided with a CCD camera 43 and a microphone 44.
  • contact sensors 45 are arranged on the head, each leg tip, abdomen, throat, buttocks, and tail. As shown in FIG. 3, the detection output of each sensor is applied to a CPU (central processing unit) 102 provided in a control unit 100 of the articulated robot 1 via a bus 103 as shown in FIG. You can get it.
  • CPU central processing unit
  • Fig. 3 shows the control part 100 of this articulated robot 1 and the joint axes of the right forefoot 3, the left forefoot 4, the right hindfoot 5, the left hindfoot 6, the head 7, and the tail 9
  • An example of the connection relationship between the servomotors for driving and the position sensor is shown.
  • the control unit 100 has a memory 101 and a CPU (central processing unit) 102.
  • the bus 103 of the CPU 102 has the right forefoot 3, It is connected to the left forefoot 4, right hindfoot 5, left hindfoot 6, head 7, and tail 9 elements.
  • the right forefoot 3 has three-dimensional movements 3c, 3d, and 3e, and position sensors 3P1, 3P2, and 3P3.
  • the servomotors 3c, 3d, and 3e are connected to the driver 3D, and the position sensors 3P1, 3P2, and 3P3 are also connected to the driver 3D.
  • Each Dryno 3D is connected to bus 103.
  • the left front foot 4 is connected to the driver 4D, and the position sensors 4P1, 4P2, and 4P3 are connected to the driver 4D.
  • the right hind leg 5 is connected to the driver 5D, and the position sensors 5P1, 5P2, and 5P3 are connected to the bottom 5c, 5d, and 5e, respectively.
  • the left rear foot 6 is connected to the driver 6D, and the position sensors 6 ⁇ 1, 6 ⁇ 2, and 6 ⁇ 3 are connected to the driver 6D.
  • the sensor 7a, 7b, 7c of the head 7 and the position sensors 7P1, 7 12, 7 ⁇ 3 are connected to a driver 7D.
  • the tail 9 is connected to the driver 9D, and the position sensor 9P1 is connected to the driver 9D.
  • the position sensors 6 P 1, 6 P 2, and 6 P 3 of the position sensors 5 P 2, 5 P 3 and the left hind foot 6 obtain position information at each position.
  • these position sensors are joints.
  • a rotation angle sensor such as a potentiometer for angle detection can be used.
  • the CPU 102 determines each of the positions based on the feedback position information. Give a command to the driver. Thereby, the corresponding driver performs the servo control for the corresponding motor, and the servo motor rotates to the command position given from the CPU 102.
  • the torso portion 8 has a head 7, a right front leg 3, a left front leg 4, a right rear leg 5, and a left rear leg 6.
  • Each of the legs 3 to 6 is provided with a joint 10, 11, 11, 12, 13, 30, 30, 30, 30, respectively.
  • the posture of the multi-legged robot 1 shown in Fig. 4 is a basic posture in which the right forefoot 3, the left forefoot 4, the right hindfoot 5, and the left hindfoot 6 are straightened.
  • FIG. 5 shows a state in which the joints 11 and 30 of the left forefoot 4 have been moved from the basic posture of FIG.
  • the external editing instruction computer of the control unit 100 shown in FIG. On 400 pieces of software, the position of the center of gravity W0 of the multi-legged robot 1 shown in Fig. 5 is calculated, and from the position of the center of gravity W0, the multi-legged robot 1 does not fall down. The angle of the joint of at least one of the other right front foot 3, right rear foot 5, and left rear foot 6 can be automatically set.
  • This instruction is given from the external editing instruction computer 400 to the CPU 102 of the control unit, so that the CPU 102 issues an operation command to the corresponding feet. Can be.
  • the weight of each part of the multi-legged robot i.e., the weight of the torso part 8 and the main body 2, the right front foot 3, the left front foot 4, the right rear foot 5, the left rear foot 6, and the head 7
  • the weight of each robot is stored in advance in the memory 402 of the external editing instruction computer 400, and based on the data of these weights, the multi-legged robot 1 shown in FIG.
  • the position of the center of gravity W 0 can be calculated.
  • step S1 information such as the weight and shape of each component of the multi-legged robot 1 is stored in the memory 101 of the multi-legged robot 1 in advance.
  • information on the weight and shape of each element such as the main body 2, torso 8, head 7, right forefoot 3, left forefoot 4, right hindfoot 5, left hindfoot 6, tail 9, etc. is stored.
  • the information is transferred from the memory 101 to the memory 402 of the external editing instruction computer 400. This is the acquisition of information such as weight and shape in step S1.
  • step S2 the posture editing for the multi-legged robot 1 is started. That is, from the basic posture shown in FIG. 4, the left front leg 4 is made to protrude forward as shown in FIG. At this time, the movement is taught to the joints 11 and 30. If left as it is, the multi-legged robot 1 will fall to the left front because the center of gravity moves to the left front foot 4 as shown in FIG.
  • step S3 the external editing instruction computer 400 of the control unit 100 shown in FIG. 3 determines the center of gravity W0 of the multi-foot walking robot 1 with respect to the main body 2 and the torso 8 as shown in FIG. A new center of gravity W1 is calculated along with and the resulting data is used as a new calculated center of gravity.
  • the joints 10, 10, 12, 13 and joints 30 of the right forefoot 3, right hindfoot 5, and left hindfoot 6, as shown in FIG. , 30, 30 It is the external editing instruction computer 400 that gives this movement.
  • the joints 10, 12, 13, 30, 30, 30, 30 of the right front leg 3, the right rear leg 5, and the left rear leg 6 are required.
  • the movement given to 30 is preferably as in steps S4 and S5. That is, the projection point IM of the new center of gravity W1 of the multi-legged robot 1 on the ground plane 300 is located within the triangular center-of-gravity position adjustment range AR.
  • the proper range AR is a triangular area formed by connecting the ground contact point CP 1 of the right forefoot 3, the ground point CP 2 of the right hind foot 5, and the ground point CP 3 of the left hind foot 6.
  • the multi-legged robot 1 Since the projection point IM of the center of gravity W1 is always included in the appropriate range AR, the multi-legged robot 1 is prevented from falling, and the right foot 3, right hind foot 5, and left hind foot 6 Joints 0, 12, 13, and joints- The motion of the sections 30, 30, 30 can be given, and such a stable posture can be selected with the least motion.
  • step S3 After calculating the position of the center of gravity in step S3 in this way, it is checked whether or not the multi-legged walking robot 1 falls in step S4. Calculate or change the movement (angle table) of the joints of, and calculate the position of the center of gravity again in step S3. If it is clear in step S4 that the robot does not fall, the flow proceeds to step S6, and the external editing instruction computer 400 ends editing of the motion pattern of the multi-legged robot 1. When the editing is completed in this way, the external editing instruction computer 400 officially inputs an operation pattern to the CPU 102 of the multi-legged robot 1 (step S7).
  • the multi-legged walking robot 1 has acceleration information A cc in each axis (x, y, z) direction detected by a three-axis (x, y, z) acceleration sensor 41 built in the main body 2.
  • the control unit 100 detects fallover based on Xt, AccYt, and AccZt.If the fall state is detected, the posture is returned to the normal posture state. It has become.
  • the algorithm of the fall determination by the control unit 100 is shown in the flowchart of FIG.
  • the control unit 100 calculates acceleration information Acc Xt, Acc in each axis (X, y, z) direction detected by the acceleration sensor 41. Fall detection is performed as follows based on Y t and Acc Z t. First, in the fall determination process, first, in step S11, the oldest acceleration information Acc Xn, Acc Yn, and Acc Zn in the data buffer are discarded, and the time tag of the data in the data buffer is changed. change. In the multi-legged robot 1, the buffer amount of the data buffer is 50 for each axis.
  • step SI5 it is determined whether or not the average acceleration (Euclidean distance) A cc is within the range of an allowable error (mm A cc). If the error is out of the error range, it is determined that a large force has been received from the outside due to, for example, lifting, and the process exits the fall determination process.
  • the average acceleration (Euclidean distance) A cc is within the range of an allowable error (mm A cc). If the error is out of the error range, it is determined that a large force has been received from the outside due to, for example, lifting, and the process exits the fall determination process.
  • the declination 0 between the average acceleration A cc and the Y_Z plane and the angle ⁇ between the projection component of the average acceleration A cc on the ⁇ - ⁇ plane and the Z axis, and the current angle The template deviation S m between the average acceleration Acc and the Y_Z plane, which is the template data in the posture state, and the template which is the projected component of the average acceleration Acc to the Y_Z plane and the Z axis Compare with the angle of 0m and determine that the posture is normal if it is within the respective tolerances (A0m, ⁇ ⁇ m), and judge that it is overturned or abnormal if it is outside the range.
  • pennie ⁇ / 2 is arbitrary.
  • step S17 If a fall is detected by the above-described fall determination process (step S17), the process proceeds to a fall return step S18, and the posture is changed to a normal posture as follows.
  • the trajectory planning data is prepared in order to perform a posture return from the above four falling states (Head Side Down, Right Side Down, Left Side Down, and Tail Side Down) which are created in advance and stored in the memory 1 ⁇ 1. Return to the normal posture by using the playback.
  • the fall state changes during execution of the fall return operation. For example, if the head falls down with the front facing down (Head Side Down) and the situation changes to the side fall state when the operation for fall return is started, in such a case, By quickly ending the currently executing fall return operation and executing the detected fall return operation again, the return operation from the fall state can be promptly executed.
  • FIG. 13 schematically shows the progress of a return operation from a head-over state (Head Side Down) to a normal posture.
  • the trajectory planning for restoring the posture from the forward fall state described above is based on the relative positional relationship between the right front foot 3, left front foot 4, right rear foot 5, and left rear foot 6 of this articulated robot 1. It can be generated in advance by the operator performing position teaching by the above-described direct teaching method, and can be stored in the memory 101.
  • the description of the articulated robot 1 is based on the acceleration information of the three-axis (x, y, z) acceleration sensor 41 built in the main body 2.
  • the control section 100 performs a fall determination by the control section 100 and returns from the above four types of fall states (Head Side Down, Right Side Down, Left Side Down, and Tail Side Down) to a normal posture state.
  • the control unit 100 performs a fall determination based on detection outputs of an angular velocity sensor, an angular acceleration sensor, an inclination sensor, and the like built in the main body 2, and returns to a normal posture state. A return operation may be performed.
  • control unit 100 performs a fall determination based on image information obtained by the CCD camera 43 and a detection output from the contact sensor 45, and performs a return operation to a normal posture state. It may be. Further, the control unit 100 may perform a fall determination using a combination of detection outputs from various sensors and perform an operation of returning to a normal posture state.
  • an abnormal posture can be detected by comparing the internal posture model with the outputs of the contact sensors installed on the legs and the body.
  • a robot device equipped with an image input device recognizes the road surface and correlates its position with the current intended posture of the device to provide an abnormal appearance. It can be detected as a force.
  • the image is output by the CCD camera 43, and in the normal posture, as shown in FIG. 17A.
  • the abnormal posture an image in which the floor F is turned upside down, as shown in Fig. 17B, and in Fig. 17C and Fig. 17 Since an image in which the floor surface F is inclined as shown in D is obtained, it is possible to detect the abnormal posture state by determining the state of the floor surface F of the image obtained as the image output by the CCD camera 43. it can.
  • the work of detecting the edge in the Y direction in the coordinate system of the image is repeated, and the coordinates of the plurality of detected positions obtained are obtained from the coordinates of the detected positions.
  • the horizontal edge of the floor F is obtained by calculating the line segment, and the vertical edge of the floor F is similarly obtained from the detection position coordinates obtained as a result of the work of detecting the edge in the X direction. Further, by combining them, the sloping floor surface: the line segment of F may be detected.
  • the abnormal posture detection may be performed as follows.
  • a floor surface detecting device FD as shown in FIG. 20, it is possible to detect an abnormal posture in a fall or the like.
  • a contact-type sensor device such as a non-contact type sensor having a light emitting and a light receiving portion or a micro switch can be used.
  • the operation of returning from the fall state is limited to a specific state transition depending on the shape of the robot device.
  • the robot operation is controlled in such a way that playback operation data is created by subdividing the fall return operation and playback is performed according to changes in the fall state.
  • the fall return operation can be switched immediately.
  • the return operation data can be created by dividing each return operation, thereby facilitating the creation of the operation data.
  • the posture of the device main body is recognized, and based on the recognition result, it is determined that the device main body is in the predetermined posture, and the robot is determined as the predetermined posture.
  • the posture of the device main body for example, it is possible to autonomously return from an abnormal posture state to a normal posture state.
  • a robot device capable of autonomously returning to a normal posture state from an abnormal posture state such as a falling state.
  • the robot apparatus has a function of autonomously returning from an abnormal posture state to a normal posture state, so that the robot apparatus can be used in an abnormal posture state such as a falling state. Failures and accidents can be prevented, the use environment can be prevented from being destroyed, and the user can be freed from work such as returning to a posture.

Description

明 細 ロボッ ト装置及びその姿勢制御方法
技 術 分 野 本発明は、 転倒状態などの異常な姿勢状態から通常の姿勢状態に 自立的に姿勢復帰する機能を有するロボッ ト装置及びその姿勢制御 方法に関する。
背 景 技 術 従来より、 タイヤの回転により自走するタイヤ型ロボッ トや 2足 あるいは 4足の自立型歩行ロボッ トなど形式の異なる機構系を備え る各種形態のロボッ ト装置が提案されている。
この種のロボッ ト装置は、 所定の自由度を持つァクチユエ一夕及 び所定の物理量を検出するセンサなどがそれぞれ所定位置に配置さ れた機構系を備え、 マイクロコンピュー夕を用いた制御部によって、 各種センサの出力及び制御プログラムに従って各種ァクチユエ一夕 を個別に駆動制御することにより自走しまた所定の動作を行い得る ようになされている。 また、 この種のロボッ ト装置は、 例えば胴体 部、 脚部及び頭部などの各構成ュニッ 卜がそれぞれ予め定められた- 相関関係をもつ状態に結合されることにより所定の形に組み立てら れている。
2本あるいはそれ以上の複数本の足を有する多足歩行ロボッ トに は、 例えば猫や犬のような動物のような形態をしているものがある。 このような形態の多足歩行ロボッ トは、 例えば 4本の足を有してお り、 各足は、 所定の数の関節部を備えている。 この種のロボッ トの 足の関節に対して制御を行う方法としては、 位置情報や速度情報を 教示によって記録し再現する方法や、 位置情報や速度情報を運動モ デルを用いて演算により生成実行する方法がある。
従来のロボッ ト装置における制御では、 教示による方法、 運動モ デルによる方法ともに、 設計者の予想される環境下での動作を前提 としているため、 これら使用環境が異なる場合においては、 装置の 姿勢が意図に反した状況になる場合が発生し、 異常な姿勢により装 置の機能や構造に障害を与え、 故障する、 若しくは、 使用環境に障 害をもたらす可能性があった。
発 明 の 開 示 そこで、 本発明の目的は、 上述の如き従来のロボッ ト装置の実情 に鑑み、 転倒状態などの異常な姿勢状態での使用によるロボッ ト装 置の故障や事故を防止することにある。
また、 本発明の目的は、 転倒状態などの異常な姿勢状態から通常 の姿勢状態に自立的に姿勢復帰することができるロボッ ト装置及び その姿勢制御方法を提供することにある。 本発明に係るロボッ ト装置は、 装置本体の姿勢を認識し、 認識結 果を出力する姿勢認識手段と、 上記認識結果に基づいて、 上記装置 本体が所定の姿勢になったことを判別する姿勢判別手段と、 上記姿 勢判別手段により上記所定の姿勢と判別された場合に、 上記装置本 体の姿勢を修正する姿勢修正手段とを有することを特徴とする。 また、 本発明に係るロボッ ト装置の姿勢制御方法は、 装置本体の 姿勢を認識し、 その認識結果に基づいて、 上記装置本体が所定の姿 勢になったことを判別し、 上記所定の姿勢と判別された場合に、 上 記装置本体の姿勢を修正することを特徴とする。
図面の簡単な説明 図 1は、 本発明を適用した多足歩行ロボッ 卜の構造を模式的に示 す斜視図である。
図 2は、 上記多足歩行ロボッ トの転倒状態の検出に用いられる加 速度センサ等の各種センサの設置状態を模式的に示す斜視図である ( 図 3は、 上記多足歩行ロボッ 卜の制御系の構成を模式的に示すブ 口ック図である。
図 4は、 上記多足歩行ロボッ トの基本姿勢を簡略的に示す斜視図 である。
図 5は、 上記多足歩行ロボッ トの基本姿勢から左前脚を上げた状 態を簡略的に示す斜視図である。
図 6は、 上記多足歩行ロボッ 卜の姿勢が崩れた状態を簡略的に示 す斜視図である。 図 7は、 上記多足歩行ロボッ トの姿勢が崩れないような状態を簡 略的に示す斜視図である。
図 8は、 上記多足歩行ロボッ 卜の行動パターンの編集方法の一例 を示すフローチヤ一トである。
図 9は、 上記多足歩行ロボッ トにおける制御部による転倒判別の アルゴリズムの一例を示すフローチヤ一トである。
図 1 0 A及び図 1 0 Bは、 上記転倒判別処理で求められる平均加 速度 A c c と Y— Z平面との偏角 Θ、 平均加速度 A c cの Y— Z平 面への投影成分と Z軸となす角 φの関係を模式的に示す図である。 図 1 1は、 上記多足歩行ロボッ トの形状による制約条件より決ま る歩行時の転倒方向と角 ψの関係を模式的に示す図である。
図 1 2 A、 図 1 2 B、 図 1 2 C及び図 1 2 Dは、 上記多足歩行口 ボッ トの歩行時の各種転倒状態を模式的に示す各側面図である。 図 1 3は、 上記多足歩行ロボッ トの転倒状態から正常な姿勢状態 への復帰動作の過程を模式的に示す側面図である。
図 1 4は、 上記多足歩行ロボッ トの立ち姿勢における接触センサ による接触検出状態を模式的に示す図である。
図 1 5は、 上記多足歩行ロボッ トの座った姿勢における接触セン サによる接触検出状態を模式的に示す図である。
図 1 6は、 上記多足歩行ロボッ トの立ち姿勢で C C Dカメラによ り画像情報を取り込む状態を模式的に示す図である。
図 1 7 A、 図 1 7 B、 図 1 7 C及び図 1 7 Dは、 正常姿勢及び異 常姿勢の状態で C C Dカメラにより取り込まれる各画像情報を模式 的に示す図である。
図 1 8は、 上記 C C Dカメラにより取り込まれる画像情報に基づ— く床面の状態の判定方法を説明するための図である。
図 1 9は、 異常姿勢検出手段として回転検出装置を備
型ロボッ ト装置の模式的な斜視図である。
図 2 0は、 異常姿勢検出手段として床面検出装置を備えたタイヤ 型ロボッ ト装置の模式的な斜視図である。
図 2 1は、 背面転倒状態からの復帰動作の状態遷移を模式的に示 す図である。
発明を実施するための最良の形態 以下、 本発明を実施するための最良の形態について、 図面を参照 しながら詳細に説明する。
本発明は、 例えば図 1に示すような構成の多足歩行ロボッ ト 1に 適用される。
この多足歩行ロボッ ト 1は多関節型ロボッ トであり、 4本の足を 有する動物の形をしており、 多関節型ロボッ ト 1は、 本体 2、 右前 足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6、 頭部 7、 胴体部 8、 尻尾 9 等を有している。
この多関節型ロボッ ト 1は、 右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左 後足 6等の関節部 1 0， 1 1 , 1 2， 1 3には、 ブレーキ機構 3 0 を備えている。 このブレーキ機構 3 0の作動を利用して、 各右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6の内の任意の動作部 （脚） の相 対位置関係を、 ダイレク トティーチング方式で操作者が位置教示を 行うことができるものである。
本体 2は、 右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6用のブラケ ヅ ト 20 , 2 1 , 22 , 23を備えている。 頭部 7は、 本体 2の上 の前部に設定されており、 胴体部 8は頭部 7よりは後側に位置され ている。 尻尾 9は胴体部 8から上方に突出している。
本体 2に対して設置されている各要素について順次説明する。 まず右前足 3は、 脚 3 a、 脚 3 b、 ブラケッ ト 20、 関節部 10， 1 0 a、 ブレーキ機構 30、 サ一ボモ一夕 3 c， 3 d, 3 e等を有 している。
脚 3 aの上端部はブラケッ 卜 20に連結されており、 脚 3 aは中 心車由 C L 1を中心として矢印 R 1方向に回転可能になっている。 脚 3 aと脚 3 bは、 関節部 1 0により連結されている。 サ一ボモー夕 3 cは本体 2に内蔵されており、 サーボモ一夕 3 cが作動すると、 ブラケッ ト 20が中心軸 CL 2を中心として矢印 R 2の方向に回転 することができる。 サ一ボモ一夕 3 dが作動すると、 脚 3 aが中心 軸 C L 1を中心として矢印 R 1方向に回転することができる。 サ一 ボモ一夕 3 eが作動すると、 脚 3 bが脚 3 aに対して中心軸 C L 3 を中心として矢印 R 3方向に回転することができる。
左前足 4は、 脚 4 a, 4 b、 ブラケッ ト 2 1、 関節部 1 1 , 1 1 a、 ブレーキ機構 30、 サ一ボモー夕 4 c , 4 d , 4 eを有してい る。
脚 4 aはブラケッ ト 2 1に連結されており、 中心軸 C L 4を中心 として矢印 R 4方向に回転できるようになつている。 脚 4 bは、 関 節部 1 1により脚 4 aに対して連結されている。 サ一ボモ一夕 4 c は、 本体 2に内蔵されており、 サ一ボモ一夕 4 cが作動すると、 ブ - ラケッ ト 2 1が中心軸 C L 5を中心として矢印 R 5方向に回転する。 サーボモ—夕 4 dが作動すると、 脚 4 aがブラケツ ト 2 1に対して 中心軸 C L 4を中心として矢印 R 4方向に回転する。 サ一ボモー夕 4 eが作動すると、 脚 4 bが中心軸 C L 6を中心として矢印 R 6方 向に回転する。
次に、 右後足 5は、 脚 5 a， 5 b、 ブラケッ ト 2 2、 関節部 1 2， 1 2 a、 ブレ一キ機構 3 0、 サ一ボモー夕 5 c， δ d , 5 eを有し ている。
脚 5 aの上端部はブラケッ ト 2 2に連結されている。 サーボモー 夕 5 cが作動するとブラケッ ト 2 2は中心軸 C L 7を中心として矢 印 R 7方向に回転することができる。 サ一ボモー夕 5 dが作動する と、 脚 5 aが中心軸 C L 8を中心として矢印 R 8方向に回転するこ とができる。 サ一ボモー夕 5 eが作動すると、 脚 5 bは中心軸 C L 9を中心として矢印 R 9方向に回転することができる。
左後足 6は、 脚 6 a , 6 b、 ブラケッ ト 2 3、 関節部 1 3 , 1 3 a、 ブレ一キ機構 3 0、 サーボモー夕 6 c , 6 d , 6 eを有してい る。
サ一ボモ一夕 6 cが作動すると、 ブラケッ ト 2 3が中心軸 C L 1 0を中心として矢印 R 1 0方向に回転できる。 サ一ボモ一夕 6 dが 作動すると、 脚 6 aが中心軸 C L 1 1を中心として矢印 R 1 1方向 に回転できる。 サーボモー夕 6 eが作動すると、 脚 6 bは中心軸 C L 1 2を中心として矢印 R 1 2方向に回転することができる。
このように、 各右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6は、 そ れぞれ 3自由度で構成される脚部品からなり、 複数軸を中心として サーボモ一夕により駆動することができる。 頭部 7は、 サーボモ一夕 7 a， 7 b , 7 cを有しており、 サーボ モー夕 7 aが作動すると、 中心軸 C L 2 0を中心として矢印 R 2 0 方向に揺動できる。 サーボモ一夕 7 bが作動すると、 頭部 7は中心 軸 C L 2 1を中心として矢印 R 2 1方向に揺動する。 サーボモー夕 7 cが作動すると、 頭部 7は、 中心軸 C L 2 2を中心として矢印 R 2 2方向に揺動することができる。 すなわち、 この頭部 7は、 3自 由度で構成されている。
胴体部 8にはサ一ボモー夕 8 aを有しており、 このサーボモ一夕 8 aが作動すると、 中心軸 C L 2 3を中心として尻尾 9が矢印 R 2 3方向に揺動する。
また、 この多関節型ロボッ ト 1は、 図 2に示すように、 本体 2に 3軸 （X , y , z ) の加速度センサ 4 1を内蔵しており、 任意の姿 勢における本体 2への加速度及び角速度を検出できるようになって いる。 また、 頭部 7には、 C C Dカメラ 4 3とマイクロホン 4 4が 配設されている。 さらに、 頭部、 各脚先、 腹部、 喉部、 臀部、 尻尾 に接触センサ 4 5が配設されている。 各センサによる検出出力は、 図 3に示すように、 この多関節型ロボッ ト 1の制御部 1 0 0に設け られている C P U (中央処理装置） 1 0 2にバス 1 0 3を介して与 えられるようになつている。
ここで、 図 3は、 この多関節型ロボッ 卜 1の制御部 1 0 0と、 右 前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6、 頭部 7、 尻尾 9の各関節 軸駆動用のそれぞれのサーボモー夕及び位置センサの接続関係例を 示している。
制御部 1 0 0は、 メモリ 1 0 1 と C P U (中央処理装置） 1 0 2 を有しており、 C P U 1 0 2のバス 1 0 3は、 上述した右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6、 頭部 7、 尻尾 9の各要素に接続さ れている。
右前足 3は、 サ一ボモ一夕 3 c , 3 d, 3 eと、 位置センサ 3 P 1， 3 P 2 , 3 P 3を有している。 サ一ボモー夕 3 c , 3 d, 3 e はそれぞれドライバ 3 Dに接続されているとともに位置センサ 3 P 1 , 3 P 2 , 3 P 3も ドライバ 3 Dにそれぞれ接続されている。 各 ドライノ 3 Dはバス 1 03に接続されている。
同様にして、 左前足 4のサ一ボモ一夕 4 c , 4 d , 4 e、 位置セ ンサ 4 P 1， 4 P 2 , 4 P 3は、 ドライバ 4 Dに接続されている。 右後足 5のサ一ボモ一夕 5 c , 5 d , 5 eと、 位置センサ 5 P 1， 5 P 2 , 5 P 3は、 ドライバ 5 Dにそれぞれ接続されている。 左後 足 6のサ一ボモ一夕 6 c, 6 d , 6 eと、 位置センサ 6 Ρ 1 , 6 Ρ 2 , 6 Ρ 3は、 ドライバ 6 Dに接続されている。
頭部 7のサ一ボモー夕 7 a， 7 b, 7 cと、 位置センサ 7 P 1 , 7 Ρ 2 , 7 Ρ 3は、 ドライバ 7 Dに接続されている。 尻尾 9のサ一 ボモ一夕 9 aと位置センサ 9 P 1はドライバ 9 Dに接続されている。 右前足 3の各位置センサ 3 P 1 , 3 P 2， 3 P 3、 左前足 4の各 位置センサ 4 P 1 , 4 P 2 , 4 P 3、 右後足 5の各位置センサ 5 P 1 , 5 P 2 , 5 P 3及び左後足 6の各位置センサ 6 P 1 , 6 P 2 , 6 P 3は、 それぞれの箇所における位置情報を得るものであり、 例 えばこれらの位置センサとしては関節角度検出用のポテンショメ一 夕などの回転角センサを用いることができる。 この回転角センサの ような位置センサ 3 P 1〜6 P 3により得られる位置情報が、 CP U 1 02にフィードバックされると、 CPU 1 02は、 そのフィー ドバックされた位置情報に基づいて、 各ドライバに指令を与える。 これにより対応するドライバは対応するモー夕に対してサ一ボ制御 を行い、 CPU 1 02から与えられた指令位置までサ一ボモ一夕が 回転するようになっている。
図 4〜図 7は、 図 1に示した多足歩行ロボッ 卜 1をより簡単化し て示している。 胴体部 8には、 頭部 7、 右前足 3、 左前足 4、 右後 足 5、 左後足 6を有している。 各足 3〜 6にはそれぞれ関節部 10， 1 1 , 1 2 , 1 3 , 30 , 30 , 30 , 30がそれぞれ設けられて いる。
図 4に示す多足歩行ロボッ ト 1の姿勢は、 右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6が真っ直ぐになった基本姿勢である。 図 5は、 図 4の基本姿勢から左前足 4の関節部 1 1と関節部 30に動きを与 えた状態を示している。
図 4に示す多足歩行ロボッ ト 1の右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6は、 4本とも接地面 300に接地している。 図 5の状態で は左前足 4の関節部 1 1， 30に対して動きが与えられているので、 左前足 4は前方に突き出したような姿勢になっている。
操作者が、 このように多足歩行ロボッ ト 1の左前足 4の左前肘に 当たる関節部 1 1と、 左前肩に対応する関節部 30に対して角度を 決めようとする場合には、 次のようにして多足歩行ロボッ 卜の動作 パターンの編集を実行する。
図 4と図 5に示す多足歩行ロボッ ト 1に対してこのような関節部 1 1 , 30に対して動きを与える編集作業においては、 図 2に示し た制御部 1 00の外部編集指示コンピュータ 400のソフ トウェア 上で、 図 5に示す多足歩行ロボッ ト 1の重心 W0の位置を計算し、 その重心 W0の位置から多足歩行ロボッ ト 1が転倒しないように、 他の右前足 3、 右後足 5、 左後足 6の少なくとも 1つの足の関節部 の角度を自動的に設定することができるようになつている。 この指 示は上記外部編集指示コンピュータ 4 0 0から上記制御部の C P U 1 0 2に対して与えることにより、 C P U 1 0 2は対応する足のサ 一ボモ一夕に対して動作指令を与えることができる。
この場合に、 多足歩行ロボッ 卜 1の各部の重量、 すなわち胴体部 8と本体 2の重量、 右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6、 そ して頭部 7のそれぞれの重量などは、 あらかじめ外部編集指示コン ピュ一夕 4 0 0のメモリ 4 0 2にメモリされており、 これらの重量 のデ一夕に基づいて、 図 4に示す多足歩行ロボッ ト 1の重心 W 0の 位置を計算することができる。
次に、 図 8を参照して、 多足歩行ロボッ トの動作パターンの編集 方法の一例を説明する。
まずステツプ S 1において、 上記多足歩行ロボッ ト 1のメモリ 1 0 1には、 上記多足歩行ロボッ 卜 1の各構成要素の重量や形状など の情報が予めメモリされている。 すなわち本体 2、 胴体部 8、 頭部 7、 右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後足 6、 尻尾 9等のそれぞ れの要素の重量や形状の情報がメモリされている。 そしてメモリ 1 0 1から外部編集指示コンピュータ 4 0 0のメモリ 4 0 2にその情 報が移される。 これがステップ S 1における重量 '形状などの情報 入手である。
次にステツプ S 2において、 上記多足歩行ロボッ ト 1に対して姿 勢の編集を開始する。 すなわち、 図 4に示す基本姿勢から、 図 5に 示すように左前足 4を前に突き出させるような姿勢を取らせる。 こ の時に関節部 1 1と関節部 3 0に対して動きを教示するのであるが、 そのままであると、 多足歩行ロボッ 卜 1は図 6に示すように重心が 左前足 4側に移動してしまうので、 左前方に転倒してしまうことに なる。
そこで、 このような多足歩行ロボッ ト 1の転倒を防ぐために、 図 5に示すように左前足 4を前方に折り曲げるように関節部 1 1， 3 0に対して動きを与えた場合には、 ステップ S 3において、 図 3に 示した制御部 100の外部編集指示コンピュータ 400は、 多足歩 行ロボッ ト 1の重心 W0を、 図 5のように本体 2及び胴体部 8に関 して後方 Tに沿って新しい重心 W 1の計算を行いそのデ一夕を新し い計算上の重心の値とする。 このように重心 W0を新しい重心 W 1 に移すためには、 図 7に示すように右前足 3、 右後足 5、 左後足 6 の関節部 1 0 , 1 2 , 1 3及び関節部 30 , 30 , 30に対して動 きを与える。 この動きを与えるのは外部編集指示コンピュータ 40 0である。
この場合に、 多足歩行ロボヅ ト 1のバランスを確実に取るために、 各右前足 3、 右後足 5、 左後足 6の関節部 1 0 , 1 2， 1 3及び 3 0 , 30， 30に対して与える動きは、 ステップ S 4， S 5のよう にするのが好ましい。 すなわち、 多足歩行ロボッ ト 1の新しい重心 W 1の接地面 300に対する投影点 I Mが、 三角形状の重心位置適 正範囲 AR内に位置していることである。 この適正範囲 ARは、 右 前足 3の接地点 CP 1と、 右後足 5の接地点 CP 2及び左後足 6の 接地点 C P 3を結んで形成される三角形状の領域である。
この適正範囲 AR内に常に重心 W 1の投影点 I Mが入っているこ とにより、 多足歩行ロボッ ト 1が転倒しないようにして、 各右前足 3、 右後足 5、 左後足 6における関節部 1 0， 12， 1 3及び関節 - 部 3 0， 3 0 , 3 0の動きを与えることができ、 最も少ない動きで このような安定した姿勢を選択することができる。
図 5と図 7を比較して明らかなように、 左前足 4を前に突き出し たような姿勢を操作者が多足歩行ロボ'ソ ト 1に対して加えると、 自 動的に重心が W 0から W 1にずれて、 多足歩行ロボッ ト 1としては 全体的に後側を低く した状態になる。 このようにしてステップ S 3 における重心位置計算を行つた後多足歩行ロボッ ト 1がステップ S 4において転倒するかどうかを見て、 転倒しそうであれば、 外部編 集指示コンピュータ 4 0 0が他の関節部の動き （角度の表） の計算 や変更を行い、 再度ステツプ S 3において重心位置の計算を行う。 ステップ S 4において転倒しないことが明らかであれば、 ステツ プ S 6に移り外部編集指示コンピュータ 4 0 0は、 多足歩行ロボッ ト 1の動作パターンの編集を終了する。 このように編集を終了した 場合には、 外部編集指示コンピュータ 4 0 0は、 多足歩行ロボッ ト 1の C P U 1 0 2に対して動作パターンを正式に入力する （ステツ プ S 7 ) 。
また、 この多足歩行ロボッ ト 1は、 本体 2に内蔵された 3軸 （x， y , z ) の加速度センサ 4 1により検出される各軸 （x， y , z ) 方向の加速度情報 A c c X t , A c c Y t , A c c Z tに基づいて、 上記制御部 1 0 0により転倒検出を行っており、 転倒状態を検出し た場合には通常の姿勢状態への姿勢復帰を行うようになっている。 ここで、 上記制御部 1 0 0による転倒判別のアルゴリズムを図 9 のフローチヤ一卜に示してある。
すなわち、 上記制御部 1 0 0は、 上記加速度センサ 4 1により検 出される各軸 （X , y , z ) 方向の加速度情報 A c c X t， A c c Y t , A c c Z tに基づいて、 次のようにして転倒検出を行う。 先ず、 転倒判別処理では、 先ず、 ステップ S 1 1において、 デ一 夕バッファの最古の加速度情報 A c c Xn， A c c Yn, Ac c Z nを破棄して、 データバッファのデータの時間タグを変更する。 こ の多足歩行ロボヅ ト 1では、 デ一夕バッファのバッファ量は各軸 5 0である。
A c c X →A c c Xk+ 1 (k = 0〜n - 1 ) (式 1 ) A c c Yk→A c c Yk+ 1 (k二 0〜n - 1 ) (式 2 ) A c c Z →A c c Z k+ 1 (k二 0〜n— 1 ) (式 3 ) 次のステップ S 12では、 上記加速度センサ 4 1により測定され た各軸 （x， y , z ) 方向の加速度情報 A c c X t， A c c Y t ,
A c c Z tをデータバッファに格納する。 このデ一夕更新の割合は、 この多足歩行ロボッ ト 1では 1 0 m sである。
A c c Xo→A c c X t (式 4 )
Ac c Y o^A c c Yt (式 5 )
A c c Z o→A c c Z t (式 6 ) 次のステップ S I 3では、 データバッファのデ一夕から各軸 （X, y , z ) 方向の時間平均加速度 A c c X, Ac cY， A c c Zを計 算する。
A c c X=∑ A c cXk/n (k = 0〜n) (式 7)
Ac c Y=∑A c c Yk/n (k = 0〜！ i) (式 8 )
A c c Z =∑ A c c Z k/n (k = 0〜n) (式 9 ) 次のステップ S 14では、 平均加速度 A c cと Y— Z平面との偏 角 S、 平均加速度 Ac cの Y— Z平面への投影成分と Z軸となす角 øを求める （図 1 OA及び図 1 0 B参照） 。 A c c = (A c c X2 + A c c Y2 + A c c Z 2) 1/2
(式 1 0 )
0二 a s i n (A c c Y/ ( (A c c Y2 + A c c Z 2) 1/2 ) ) (式 1 1 )
0 = a s i n (A c c Z/A c c )
(式 1 2 )
次のステップ S I 5では、 平均加速度 （ユークリッ ド距離） A c cが許容誤差 （厶 A c c ) 範囲内にあるか否かの判定を行う。 誤差 範囲外の場合は、 例えば持ち上げなどによる外部から大きなカを受 けているとして転倒判別処理から抜ける。
A c O 1 . 0 +Δ A c c [G] 又は A c cく 1 . 0 - Δ A c c [G]
→処理例外
(式 1 3 )
そして、 次のステップ S I 6では、 平均加速度 A c cと Y_ Z平 面との偏角 0、 及び、 平均加速度 A c cの Υ— Ζ平面への投影成分 と Z軸となす角 øと、 現在の姿勢状態でのテンプレートデータであ る、 平均加速度 A c cと Y_ Z平面とのテンプレート偏角 S m、 及 び、 平均加速度 A c cの Y _ Z平面への投影成分と Z軸となすテン プレー卜角 0mと比較し、 それぞれの許容誤差 （A 0m， Δ <^m) 範囲内であれば姿勢が正常とし、 範囲外の場合は転倒若しくは異常 姿勢と判定する。 歩行時においては、 Θニ ー π/2 , 任意とな る。
θ > θπι+ ^ θm or 0く 0m— Δ θ πι (式 1 4 ) > τα+ Α πι or φぐ cj>m—！ f) (式 1 5 ) ここで、 転倒という現象は角速度のサンプリング周期に対して非 常に低周波な現象であるため、 転倒検出のデ一夕としてデ一夕バッ ファを用いてある時間の平均を取ることで瞬間的なノィズによる誤 変別を軽減することができる。 この方法は、 データの処理に際して、 デジタルフィル夕などによる口一パス処理に比べて負荷が小さいと いう利点がある。
そして、 上記転倒判別処理により転倒が検出された場合 （ステツ プ S 1 7 ) には、 転倒復帰ステップ S 1 8に移り、 次のようにして 通常の姿勢へ姿勢遷移を行う。
すなわち、 姿勢遷移処理では、 先ず、 転倒検出時に算出された平 均加速度 A c cと Y— Z平面との偏角 0、 平均加速度 A c cの Y— Z投影成分の Z軸となす角 (？ こより、 転倒方向の判定を行う。 この 多足歩行ロボッ ト 1では、 形状による制約条件より歩行時の転倒で は図 1 1の （A) ， (B) , (C) , (D ) に示す 4方向のみにし か転倒しないようになっており、
0< < ( 1/4) 7Γ又は一 （ 1/4) 7Γ < ø< 0 (式 1 6)
により、 図 1 2 Αに示した前方転倒状態（Head Side Down)にあるか 否か判定し、
( 1/4) π< < ( 3/4) 7Γ (式 1 7)
により、 図 1 2 Βに示した右側転倒状態（Right Side Down) にある か否か判定し、
一 （ 1/4) π>φ> - (3/4) π (式 により、 図 1 2 Cに示した左側転倒状態（Left Side Down)にあるか 否か判定し、 さらに、
( 3 / 4 ) π < φ or > - ( 3 / 4 ) ττ (式 1 9 )
により、 図 1 2 Dに示した後方転倒状態（Tail Side Down)にあるか 否か判定を判定する。
そして、 予め作成しメモリ 1◦ 1に記憶させてある上記 4つの転 倒状態（Head Side Down, Right Side Down, Left Side Down, Tai l Side Down) からの姿勢復帰を行うため、 軌道計画データを用いた プレイバックによる正常な姿勢への復帰を行う。 なお、 上記転倒復 帰動作を実行中に転倒状態が変わるような場合が存在する。 例えば、 前面を下にして転倒した前方転倒状態（Head Side Down)が、 転倒復 帰のための動作を開始した際に、 側面転倒状態に状況が変化した場 合、 このような場合においては、 現在の実行中の転倒復帰動作を速 やかに終了し、 再度検出転倒復帰動作を実行することで転倒状態か らの復帰動作を速やかに実行することができる。
ここで、 図 1 3には、 前方転倒状態 （Head Side Down) から正常 な姿勢への復帰動作の経過を模式的に示してある。
上記前方転倒状態からの姿勢復帰を行うための軌道計画デ一夕は、 この多関節型ロボッ ト 1の各右前足 3、 左前足 4、 右後足 5、 左後 足 6の相対位置関係を予め上述のダイレク トティーチング方式で操 作者が位置教示を行うことにより生成して上記メモリ 1 0 1に記憶 させておくことができる。
ここで、 この多関節型ロボッ ト 1の説明では、 本体 2に内蔵され た 3軸 （x， y , z ) の加速度センサ 4 1による加速度情報に基づ いて、 上記制御部 1 0 0により転倒判別を行って、 上記 4種類の転 倒状態（Head Side Down, Right Side Down, Left Side Down, Tai l Side Down) から正常な姿勢状態に復帰する復帰動作を行うように したが、 上記制御部 1 0 0は、 上記本体 2に内蔵される角速度セン サゃ角加速度センサ、 傾斜センサ等の検出出力に基づいて転倒判別 を行い、 正常な姿勢状態への復帰動作を行うようにしてもよい。 ま た、 上記制御部 1 0 0は、 C C Dカメラ 4 3により得られる画像情 報や接触センサ 4 5による検出出力に等に基づいて転倒判別を行い、 正常な姿勢状態への復帰動作を行うようにしてもよい。 さらに、 上 記制御部 1 0 0は、 各種センサによる検出出力を複合的に用いて、 転倒判別を行い、 正常な姿勢状態への復帰動作を行うようにするこ ともできる。
4脚型のロボッ ト装置の場合、 内部の姿勢モデルと脚先や本体の 各部に設置された接触センサの出力の比較により異常姿勢を検出す ることができる。
すなわち、 例えば、 図 1 4に示すような立ち姿勢では、 接触セン サ 4 5 A， 4 5 B , 4 5 Cのうち脚先の接触センサ 4 5 A， 4 5 B , のみが接触状態を検出するが、 図 1 5に示すような座って手で何か をするような場合においては、 後脚先端の接触センサ 4 5 Bと尻部 に設置された接触センサ 4 5 Cが接触状態を検出する。 したがって、 ロボッ ト装置が実行している姿勢とその際の接触センサ 4 5の理想 状態を装置本体内に記憶させておき、 姿勢実行中の接触センサ 4 5 の出力を比較することで異常姿勢の検出を行うことができる。
また、 画像入力装置を備えるロボッ ト装置では、 路面を認識し、 その位置と装置の現在意図する姿勢との相関をとることで、 異常姿 勢として検出することができる。
すなわち、 上記多関節型ロボッ 卜 1では、 図 1 6に示すような立 ち姿勢を正常な状態とした場合、 C C Dカメラ 4 3による撮像出力 として、 正常な姿勢時には、 図 1 7 Aに示すように床面 Fが水平な 状態の画像が得られる得られるのに対し、 異常姿勢時には、 図 1 7 Bに示すような床面 Fの天地が逆転した画像や、 図 1 7 C、 図 1 7 Dに示すような床面 Fが傾斜した画像が得られるので、 上記 C C D カメラ 4 3による撮像出力として得られる画像の床面 Fの状態を判 定することにより、 異常姿勢状態を検出することができる。
上記画像の床面 Fの状態を判定するには、 例えば図 1 8に示すよ うに、 画像の座標系における Y方向のエツジを検出する作業を繰り 返し、 求められた複数の検出位置の座標から線分を求めることによ り上記床面 Fの横方向のェッジを求め、 同様に X方向のエツジを検 出する作業の結果得られる検出位置座標から上記床面 Fの縦方向の エッジを求め、 さらに、 それらを組み合わせることにことによって 傾斜した床面： Fの線分を検出すればよい。
さらに、 車輪による移動機構を用いたタイヤ型ロボッ 卜装置では、 使用環境は車輪が路面に接触している状態に限定されるので、 次の ようにして異常姿勢検出を行えばよい。
すなわち、 例えば、 図 1 9に示すように非駆動軸に取り付けられ た回転検出装置 R Dで観測される回転状態が回転出力装置 R Oに要 求している回転と異なることを検出することで、 異常姿勢の検出を 行うことができる。
あるいは、 図 2 0に示すように床面検出装置 F Dを設置すること で転倒などの際に異常姿勢として検出することができる。 上記床面 検出装置 F Dとしては、 発光と受光部を持つ非接触型センサやマイ クロスイッチなどの接触式のセンサ装置を用いることができる。 ここで、 転倒復帰動作をプレイバック方式で行う場合、 ロボッ ト 装置の形状により転倒状態から復帰する動作がある特定の状態遷移 に限定される。 上記多関節型ロボッ ト 1のような 4脚型のロボッ ト 装置の場合、 上述の 4種類の転倒状態（Head Side Down , Right Sid e Down, Left Side Down, Tai l Side Down ) と、 背面を床につけた 背面転倒状態（Back Side Down )と腹面を床に着けた伏臥状態（Stoma ch Side Down ) を含む 6種類の状態が存在し、 転倒状態から復帰は、 必ず伏臥状態（Stomach Side Down )を経由することになる。 また、 背 面転倒状態（Back Side Down )の場合には、 図 2 1に示すように、 伏 臥状態（Stomach Side Down )に至る前に、 必ず上記 4種類の転倒状態 (Head Side Down, Right Side Down , Left Si de Down, Tai l Side Down) のいずれかの転倒状態を経由しなければならない。 この性質 を利用することにより、 転倒が検出された場合、 転倒の復帰動作を 細かく分けてプレーバックの動作データを作成し、 転倒状態の変化 に合わせて再生する方法で、 ロボッ 卜装置を制御するようにすれば、 予測できない外乱により転倒状態が変化した場合に、 即座に転倒復 帰動作を切り換えることができる。 また、 このようにすれば、 それ それの復帰動作を分割して、 復帰動作データを作成することができ、 動作データの作成が容易になる。
なお、 このような方法を採用しない場合、 例えば背面転倒状態（B ack Side Down)からの復帰動作を 1つの動作として、 復帰動作デ一 夕を作成し、 再生する場合
1 . 外部からの作業で正常な状態に強制的に姿勢を変更された場- 合においても、 復帰動作を完了するまで次の動作に遷移するこ とができない。
2 . 上記復帰動作デ一夕が例えば左側転倒状態（Left Side Down) を経由する状態で作成されていた場合に、 外部要因 （例えば床 面に突起がある等） でその他の状態 （例えば右側転倒状態（Rig ht Side Down) ) になってしまうと、 復帰動作により復帰するこ とができず、 無駄な作業を行うことになる。
3 . これらの方法で、 仮に転倒状態が変化した際に、 実行中の作 業を停止し、 動作を再度やり直すような取った場合、 不連続な 動作の発生により、 関節部に大きな負荷がかかってしまう。 などの問題を持つことになる。
以上のように、 本発明に係るロボッ ト装置では、 装置本体の姿勢 を認識し、 その認識結果に基づいて、 上記装置本体が所定の姿勢に なったことを判別し、 上記所定の姿勢と判別された場合に、 上記装 置本体の姿勢を修正することにより、 例えば、 異常な姿勢状態から 正常な姿勢状態に自立的に復帰することができる。
したがって、 本発明によれば、 転倒状態などの異常な姿勢状態か ら通常の姿勢状態に自立的に姿勢復帰することができるロボッ ト装 置を提供することができる。
このように、 本発明に係るロボッ ト装置では、 異常な姿勢状態か ら正常な姿勢状態に自立的に復帰する機能を有するので、 転倒状態 などの異常な姿勢状態での使用によるロボッ ト装置の故障や事故を 防止することができ、 また、 使用環境の破壊を防ぐことができ、 さ らに、 姿勢復帰のための作業等から使用者を解放することができる。

Claims

請 求 の 範 囲
1 . 装置本体の姿勢を認識し、 認識結果を出力する姿勢認識手段 と、
上記認識結果に基づいて、 上記装置本体が所定の姿勢になったこ とを判別する姿勢判別手段と、
上記姿勢判別手段により上記所定の姿勢と判別された場合に、 上 記装置本体の姿勢を修正する姿勢修正手段と
を有することを特徴とするロボッ ト装置。
2 . 上記姿勢認識手段は、 センサであって、
上記姿勢修正手段は、 上記姿勢判別手段の判別結果に基づいて、 上記判別結果に応じた姿勢修正を行うことを特徴とする請求の範囲 第 1項記載のロボッ ト装置。
3 . 上記姿勢判別手段が判別する上記所定の姿勢は、 上記装置本 体の転倒姿勢であることを特徴とする請求の範囲第 2項記載のロボ ッ ト装置。
4 . 上記転倒姿勢は、 少なくとも、 前方転倒姿勢、 後方転倒姿勢、 右側転倒姿勢、 左側転倒姿勢の 1つであることを特徴とする請求の 範囲第 3項記載のロボッ ト装置。
5 . 上記センサは、 画像認識センサであることを特徴とする請求 の範囲第 2項記載のロボッ ト装置。
6 . 上記センサは、 接触センサであることを特徴とする請求の範 囲第 2項記載のロボッ ト装置。
7 . 上記装置本体は、 歩行手段を有し、 - 上記接触センサは、 上記歩行手段の底面近傍に設けられているこ とを特徴とする請求の範囲第 6項記載のロボッ ト装置。
8 . 上記センサは、 加速度センサであって、
上記姿勢判別手段は、 上記加速度センサの出力の少なくとも大き さ及び/又は前記加速度センサの出力から算出される加速度方向に 基づいて、 上記所定の姿勢を判別することを特徴とする請求の範囲 第 2項記載のロボッ ト装置。
9 . 上記姿勢判別手段が判別する上記所定の姿勢は、 上記装置本 体の転倒姿勢であることを特徴とする請求の範囲第 8項記載のロボ ッ ト装置。
1 0 . 上記転倒姿勢は、 少なく とも、 前方転倒姿勢、 後方転倒姿 勢、 右側転倒姿勢、 左側転倒姿勢の 1つであることを特徴とする請 求の範囲第 9項記載のロボッ ト装置。
1 1 . 上記装置本体の姿勢に応じた姿勢修正動作情報が記憶され る記憶手段と、
上記記憶手段から上記姿勢修正動作情報を読み出す読出手段とを さらに有し、
上記姿勢修正手段は、 読み出された上記姿勢修正動作情報に基づ いて上記装置本体の姿勢を修正することを特徴とする請求の範囲第
2項記載のロボッ 卜装置。
1 2 . 上記記憶手段には、 複数の上記姿勢修正動作倩報が記憶さ れており、
上記読出手段は、 複数の上記姿勢修正動作情報のうち、 上記姿勢 判別手段の判別結果に応じた姿勢修正動作情報を読み出すことを特 徴とする請求の範囲第 1 1項記載のロボッ 卜装置。
13. 上記姿勢判別手段の判別結果は、 上記装置本体の転倒姿勢 であることを特徴とする請求の範囲第 12項記載のロボッ 卜装置。
14. 上記転倒姿勢は、 少なく とも、 前方転倒姿勢、 後方転倒姿 勢、 右側転倒姿勢、 左側転倒姿勢の 1つであることを特徴とする請 求の範囲第 13項記載のロボッ ト装置。
15. 装置本体の姿勢を認識し、
その認識結果に基づいて、 上記装置本体が所定の姿勢になったこ とを判別し、
上記所定の姿勢と判別された場合に、 上記装置本体の姿勢を修正 する
ことを特徴とするロボッ ト装置の姿勢制御方法。
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