CN115916468A - 移动机器人、用于控制移动机器人的方法以及程序 - Google Patents

Abstract

本发明防止由于移动而发生的诸如水、沙、泥和雪的物质的飞散。在本发明中，基于路面信息来获得防飞散约束信息。基于该防飞散约束信息，控制移动动作。例如，通过振动传感器等检测振动信息，并且基于振动信息来获得路面信息(关于路面深度、路面类型等的信息)。

Description

移动机器人、用于控制移动机器人的方法以及程序

技术领域

本技术涉及移动机器人、移动机器人控制方法以及程序，并且更具体地涉及防止伴随着移动的诸如水、沙、泥、雪的飞散物体的飞散的移动机器人等。

背景技术

传统上，已经提出了诸如腿式移动机器人的移动机器人。当移动机器人在室外移动时，如果在路面上存在诸如水、沙、泥或雪的飞散物体，则飞散物体可能飞散而撞到人或其他物体。

例如，PTL 1公开了基于前方路面的倾斜度、不平坦度、湿度等来切换步态(小跑、爬行)的步行机器人装置。然而，PTL 1没有提及当在路面上存在诸如水、沙、泥或雪的飞散物体时如何防止这样的飞散物体的飞散。

引文列表

专利文献

[专利文献1]

JP 2006-255798 A

发明内容

技术问题

本技术的目的是防止伴随着移动的诸如水、沙、泥或雪的飞散物体的飞散。

问题的解决方案

本技术的概念由移动机器人来表示，该移动机器人包括：

约束信息获取单元，其基于路面信息来获取防飞散约束信息；以及

控制单元，其基于防飞散约束信息来控制移动。

在本技术中，获取单元基于路面信息来获取防飞散约束信息。例如，路面信息可以包括路面类型信息。在这种情况下，例如，路面信息还可以包括路面深度信息。控制单元基于防飞散约束信息来控制移动。

例如，还可以设置获取路面信息的路面信息获取单元。通过以这种方式设置路面信息获取单元，可以实时获取路面信息。在这种情况下，例如，还可以设置检测振动信息的振动检测单元，并且路面信息获取单元可以基于振动信息来获取路面信息。这里，振动检测单元可以使用例如振动传感器、力传感器或麦克风来配置。

例如，还可以设置对路面施加振动的振动施加单元。通过以这种方式设置振动施加单元，可以基于振动信息来令人满意地获取路面信息。在这种情况下，例如，移动机器人可以是腿式移动机器人，并且振动施加单元可以通过使腿的关节振动来对路面施加振动。在这种情况下，例如，振动施加单元可以使用振动器来对路面施加振动。

在这种情况下，例如，振动施加单元可以基于获取的路面信息来改变施加的振动的振幅或频率。以这种方式，可以提高基于振动信息识别的路面信息的准确度。

例如，移动机器人可以是腿式移动机器人，并且控制单元可以控制腿移动。在这种情况下，例如，防飞散约束信息可以包括关于落地时的腿末端速度约束、离地时的腿末端速度约束、落地时的腿末端姿态角约束、离地时的腿末端姿态角约束、摆动腿的抬腿高度约束中的至少之一的信息。

如上所述，在本技术中，基于防飞散约束信息来控制移动，该防飞散约束信息是基于路面信息获取的。因此，可以防止伴随着移动的诸如水、沙、泥或雪的飞散物体的飞散。

附图说明

[图1]

图1是示出双足移动机器人的配置示例的图。

[图2]

图2是示出双足移动机器人的控制系统的配置的框图。

[图3]

图3是示出用于估计路面类型的过程的示例的流程图。

[图4]

图4是示出防飞散约束(飞散风险)计算的特定计算示例的图。

[图5]

图5是示出控制系统对处于支承阶段的腿(支承腿)的处理的示例的流程图。

[图6]

图6是示出控制系统对处于摆动阶段的腿(摆动腿)的处理的示例的流程图。

[图7]

图7是示出摆动腿的腿末端激活随着防飞散约束的更新而改变的示例的图。

[图8]

图8是示出双足移动机器人的另一配置示例的图。

[图9]

图9是示出双足移动机器人的另一配置示例的图。

[图10]

图10是示出双足移动机器人的另一配置示例的图。

[图11]

图11是示出四足移动机器人的另一配置示例的图。

具体实施方式

在下文中将描述用于执行本发明的方式(在下文中被称为“实施方式”)。将按以下顺序给出描述。

1.实施方式

2.修改示例

＜1.实施方式＞

“腿式移动机器人的外观”

图1示出了双足移动机器人100的配置示例。该双足移动机器人100具有主体101、腿102和103、脚104以及关节105、106和107。该图没有示出第二相对的腿。

关节105连接主体101和腿102。关节106连接腿102和腿103。关节107连接腿103和脚104。每个关节均具有致动器(马达)和用于检测致动器的位置的编码器。在脚104上安装有振动传感器。

每个腿优选地具有三个或更多个自由度。另外，当落地和离地时，每个腿可以在腿末端移动期间动态地改变角度，并且动态地改变抬腿高度。此外，当接地时，每个腿可以通过使接地腿(支承腿)的关节振动来对地面表面施加振动。

“腿式移动机器人的控制系统配置”

图2是示出双足移动机器人100的控制系统的配置的框图。双足移动机器人100具有路面信息获取装置201、防飞散约束计算装置202、动作确定单元203、控制单元204和马达输入/输出单元205。该控制系统由例如设置在主体101中的计算机(微型计算机)配置。该计算机基于存储在例如ROM中的程序来执行控制系统的每个单元的功能。

路面信息获取装置201基于由安装在脚104上的振动传感器获得的振动信息来估计路面信息(关于路面类型和路面深度的信息)，并且计算施加至路面的振动的振幅和频率。

路面信息获取装置201具有传感器输入单元211、振动时间序列存储单元212、路面深度估计单元213、路面类型估计单元214和施加振动计算单元215。传感器输入单元211输入由安装在脚104上的振动传感器获得的振动信息(频率和振幅)。振动时间序列存储单元212以高速对输入至传感器输入单元211的振动信息(频率和振幅)进行采样，并且将某一过去时段的采样值作为振动时间序列存储。

路面深度估计单元213基于存储在振动时间序列存储单元212中的振动时间序列来估计路面深度。在这种情况下，基于与由安装在摆动腿(离开路面的侧上的腿)的脚104上的振动传感器获得的振动信息有关的振动时间序列，根据摆动腿的腿末端陷入液体表面时的腿末端高度与摆动腿的腿末端接触路面时的腿末端高度之间的差来估计路面深度。

路面类型估计单元214基于存储在振动时间序列存储单元212中的振动时间序列和由路面深度估计单元213估计的路面深度来估计路面类型。在这种情况下，基于与由安装在支承腿(路面的侧上的腿)的脚104上的振动传感器获得的振动信息有关的振动时间序列和由估计单元213估计的路面深度来估计路面类型。

图3中的流程图示出了路面类型估计过程的示例。首先，在步骤ST1中，路面类型估计单元214确定路面深度是否大于等于阈值。当确定路面深度不是大于等于阈值时，路面类型估计单元214在步骤ST2中确定当落地时是否存在溅水声。

当确定当落地时不存在溅水声时，路面类型估计单元214在步骤ST3中确定振动施加时的衰减是否大，即，衰减因子是否大于阈值衰减因子α。当衰减小时，路面类型估计单元214在步骤ST4中估计路面是硬的。另一方面，当衰减大时，路面类型估计单元214在步骤ST5中估计路面是沙。

当在步骤ST2中确定在落地时存在溅水声时，路面类型估计单元214在步骤ST4中确定施加振动时的衰减是否大，即，衰减因子是否大于阈值衰减因子β。当衰减大时，路面类型估计单元214在步骤ST7中估计路面是浅水坑。另一方面，当衰减小时，路面类型估计单元214在步骤ST8中估计路面是泥。

当在步骤ST1中确定路面深度大于等于阈值时，路面类型估计单元214在步骤ST9中确定振动施加时的衰减是否大，即，衰减因子是否大于阈值衰减因子γ。当衰减大时，路面类型估计单元214在步骤ST11中估计路面是深水坑。另一方面，当衰减小时，路面类型估计单元214在步骤ST11中估计路面是雪堆。

返回图2，施加振动计算单元215基于存储在振动时间序列存储单元212中的振动时间序列和由路面类型估计单元214估计的路面类型，来计算要对路面施加的振动的振幅和频率。在这种情况下，计算为了使路面类型估计单元214更准确地估计当前路面类型而应当施加的振幅和频率。在这种情况下，能够想到仅计算振动的振幅或仅计算振动的频率。

防飞散约束计算装置202基于由路面信息获取装置201估计的路面深度和路面类型来计算防飞散约束(约束参数)。防飞散约束包括落地时的腿末端速度约束、离地时的腿末端速度约束、落地时的腿末端姿态角约束、离地时的腿末端姿态角约束、以及摆动腿的抬腿高度约束。应当注意，不一定包括所有这些约束，并且应当包括这些约束中的至少任何一个约束。

图4示出了防飞散约束(飞散风险)计算的特定计算示例。例如，如果路面是硬的，则约束参数被计算成使得落地时的腿末端速度为“正常”、落地时的腿末端姿态角为“正常”、离地时的腿末端速度为“正常”、离地时的腿末端姿态角为“正常”并且抬腿高度为“正常”。

此外，例如，当路面是沙时，约束参数被计算成使得落地时的腿末端速度为“缓慢落地且垂直降低”、落地时的腿末端姿态角为“从脚后跟落地”、离地时的腿末端速度为“垂直抬起且不踢沙”、离地时的腿末端姿态角为“水平抬起”并且抬腿高度为“正常”。

此外，例如，当路面是浅水坑时，约束参数被计算成使得落地时的腿末端速度为“缓慢落地且垂直降低”、落地时的腿末端姿态角为“从脚后跟落地”、离地时的腿末端速度为“垂直抬起”、离地时的腿末端姿态角为“水平抬起”并且抬腿高度为“正常”。

此外，例如，当路面是深水坑时，约束参数被计算成使得落地时的腿末端速度为“缓慢落地且垂直降低”、落地时的腿末端姿态角为“从脚后跟落地且平直落地”、离地时的腿末端速度为“正常”、离地时的腿末端姿态角为“正常”并且抬腿高度为“将脚抬到水深以上”。

例如，当路面是泥时，约束参数被计算成使得落地时的腿末端速度为“非常缓慢落地且垂直降低”、落地时的腿末端姿态角为“从脚后跟落地”、离地时的腿末端速度为“垂直抬起”、离地时的腿末端姿态角为“水平抬起”并且抬腿高度为“正常”。

此外，例如，当路面是雪堆时，约束参数被计算成使得落地时的腿末端速度为“垂直降低”、落地时的腿末端姿态角为“平直落地”、离地时的腿末端速度为“正常”、离地时的腿末端姿态角为“正常”并且抬腿高度为“将脚抬到雪深以上”。

返回图2，控制单元204确定要输入至每个关节的马达(致动器)的信号，并且将信号发送至马达输入/输出单元205。在这种情况下，施加至马达的目标值是目标角速度、目标转矩等。控制单元204使用诸如由动作确定单元203指示的目标速度和目标步态的信息、关于由路面信息获取装置201计算的要施加的振动的振幅和频率的信息、以及关于由约束计算装置202计算的防飞散约束的信息，来计算这些目标值。

“控制系统处理流程”

双足移动机器人100的每个腿通过在支承阶段与摆动阶段之间切换而在期望方向上移动。图5的流程图示出了控制系统(参见图2)对处于支承阶段的腿即支承腿的处理的示例。图6的流程图示出了控制系统(参见图2)对处于摆动阶段的腿即摆动腿的处理的示例。在每个刻度循环期间执行图5和图6的流程图的处理。

将参照图5的流程图描述支承腿即处于支承阶段的腿的控制流程。首先，在步骤ST21，从安装在支承腿的脚104上的振动传感器获取振动信息。接下来，在步骤ST22中，以高速对振动信息(频率和振幅)进行采样，并且将某一过去时段的采样值作为振动时间序列存储。

接下来，在步骤ST23中，基于估计的路面类型和从支承腿的振动传感器的振动信息获得的振动时间序列，来计算要施加至路面的振动的振幅和频率。接下来，在步骤ST24中，执行支承腿的控制，即用于步行的腿的位置的控制，以及为了将计算的振幅和频率的振动施加至路面而使腿(关节)振动的控制。

接下来，在步骤ST25中，确定支承腿是否应当转换为摆动腿。在这种情况下，当摆动腿的末端与路面接触时，确定支承腿转换为摆动腿。当确定支承腿将不会转换为摆动腿时，处理返回步骤ST21，并且重复与上述相同的处理。另一方面，当确定支承腿转换为摆动腿时，在步骤ST26中腿转换为摆动阶段。换言之，直到目前一直是支承腿的腿变成摆动腿，并且应用摆动腿即处于摆动阶段的腿的控制流程。

将参照图6的流程图描述摆动腿即处于摆动阶段的腿的控制流程。首先，在步骤ST31中，如稍后将描述的，基于以下来计算防飞散约束：基于从摆动腿的振动传感器的振动信息获得的振动时间序列估计的路面深度，以及基于从支承腿的振动传感器的振动信息获得的路面深度和振动时间序列估计的路面类型。

接下来，在步骤ST32中，基于计算的防飞散约束来更新关于腿末端激活(腿末端速度、腿末端姿态角和抬腿高度)的信息。例如，当硬路面改变为浅水坑时，防飞散约束从硬路面的防飞散约束更新为浅水坑的防飞散约束(参见图4)。此时，腿末端激活从与硬路面对应的腿末端激活更新为与浅水坑对应的腿末端激活。

接下来，在步骤ST33中，执行摆动腿的控制，即，用于步行的腿的位置的控制。在这种情况下，腿末端激活被控制成使得执行上述更新的腿末端激活。例如，当腿末端激活更新为与浅水坑对应的腿末端激活时，落地时的腿末端速度被控制成满足“缓慢落地且垂直降低”，并且落地时的腿末端姿态角被控制成满足“从脚后跟落地”。

此外，例如，当腿末端激活更新为与浅水坑对应的腿末端激活时，离地时的腿末端速度被控制成满足“垂直抬起”，并且离地时的腿末端姿态角被控制成满足“水平抬起”。此外，例如，当腿末端激活更新为与浅水坑对应的腿末端激活时，离地之后的抬腿高度被控制成满足“正常”。

接下来，在步骤ST34，从安装在摆动腿的脚104上的振动传感器获取振动信息。接下来，在步骤ST35中，以高速对振动信息(频率和振幅)进行采样，并且将某一过去时段的采样值作为振动时间序列存储。

接下来，在步骤ST36中，基于从摆动腿的振动传感器的振动信息获得的振动时间序列来确定摆动腿的末端是否陷入液体表面。当确定摆动腿的末端陷入液体表面时，在步骤ST37中存储陷入液体表面时的腿末端高度，并且然后处理进行到步骤ST38。如果确定摆动腿的末端没有陷入液体表面，则处理立即进行到步骤ST38。

接下来，在步骤ST38中，基于从摆动腿的振动传感器的振动信息获得的振动时间序列，确定摆动腿的末端是否与路面接触。当确定腿末端没有与路面接触时，处理返回步骤ST31，并且重复与上述相同的处理。另一方面，当确定腿末端与路面接触时，在步骤ST39中腿转换为支承阶段。换言之，直到目前一直是摆动腿的腿变成支承腿，并且应用支承腿即处于支承阶段的腿的控制流程。

路面深度是基于摆动腿的末端陷入液体表面时的腿末端高度与摆动腿的末端与路面接触时的腿末端高度之间的差来估计的。

如图6的流程图所示，根据基于路面信息(路面深度和路面类型)计算的防飞散约束来更新关于摆动腿的腿末端激活(腿末端速度、腿末端姿态角和抬腿高度)的信息，并且根据更新来控制摆动腿的腿末端激活。因此，即使在路面上存在诸如水、沙、泥或雪的飞散物体，也可以防止飞散物体的飞散。

图7示出了摆动腿的腿末端激活随着防飞散约束更新而改变的示例。图7(a)示出了当双足移动机器人100陷入水坑时的状态。该状态是机器人从其从未进入水坑的状态首次落在水坑上的状态。此时，双足移动机器人100还不知道其已经落在水坑上。

图7(b)中的箭头指示摆动腿的初始计划的腿末端激活。图7(c)中的箭头指示随着防飞散约束的更新而改变的摆动腿的实际腿末端激活。在这种情况下，初始轨迹与图7(b)中的初始计划的腿末端激活相同。然而，由于防飞散约束稍后更新为与水坑对应的防飞散约束，因此腿末端激活改变为与初始规划的腿末端激活不同，以防止水在水坑中飞溅。在这种情况下，例如，当水坑浅时，落地时的腿末端速度改变为“缓慢落地且垂直降低”，并且落地时的腿末端姿态角改变为“从脚后跟落地”。

如上所述，在图1中示出的双足移动机器人100中，基于防飞散约束信息来控制移动，该防飞散约束信息是基于路面信息获取的。即使在路面上存在诸如水、沙、泥或雪的飞散物体，也可以抑制伴随着移动的飞散物体的飞散。

图1中示出的双足移动机器人100包括路面信息获取装置201，该路面信息获取装置基于由安装在脚104上的振动传感器获得的振动信息来估计路面信息(关于路面类型和路面深度的信息)。因此，可以实时获取路面信息。

在图1中示出的双足移动机器人100中，路面信息获取装置201基于路面类型信息和振动时间序列来计算要施加至路面的振动的振幅和频率，使用计算结果控制关节的振动，并且对路面施加振动。因此，可以基于由振动传感器获得的振动信息来获得更准确的路面信息。

<2.修改示例>

在上述实施方式中，示出了使用基于由安装在脚104上的振动传感器获得的振动信息而实时获得的路面信息(关于路面类型和路面深度的信息)的示例。然而，能够想到，预先提供并使用与双足移动机器人100的移动路径对应的路面信息。

在上述实施方式中，示出了由安装在脚104上的振动传感器检测振动信息的示例，但是代替振动传感器，可以使用力传感器或麦克风来检测振动信息。

图8中的双足移动机器人100A示出了由安装在脚踝上的力传感器111检测振动信息的示例。在图8中，与图1中的部件对应的部件由相同的附图标记表示，并且将省略其详细描述。当力传感器111被配置成以这种方式检测振动信息时，力传感器111也可以同时测量双足移动机器人100的腿末端力。

在上述实施方式中，示出了基于由振动传感器检测的振动信息来获取路面信息的示例，但是也可以基于诸如图像传感器的其他传感器信息来获取路面信息。

图9中示出的双足移动机器人100B示出了相机(图像传感器)112附接至主体101并且基于相机112的成像信号来获取路面信息的示例。在图9中，与图1中的部件对应的部件由相同的附图标记表示，并且将省略其详细描述。

在上述实施方式中，示出了通过使关节振动而对路面给予(施加)振动的示例，但是也能够想到通过其他配置对路面给予振动。图10的双足移动机器人100C示出了振动器113附接至脚104并且使振动器113振动以对路面施加振动的示例。在图10中，与图1中的部件对应的部件由相同的附图标记表示，并且将省略其详细描述。

在上述实施方式中，示出了双足移动机器人的示例，但是本技术可以类似地应用于除了双足移动机器人之外的腿式移动机器人。图11示出了例如四足移动机器人100D的配置示例。在图11中，与图1中的部件对应的部件由相同的附图标记表示，并且将省略其详细描述。

该四足移动机器人100D的控制系统配置和处理流程与图1中示出的双足移动机器人100的控制系统配置和处理流程相同，但是腿的数目不同。在这种情况下，对摆动腿和支承腿分别执行图5和图6中示出的支承腿和摆动腿的处理流程，由此与双足移动机器人100的情况相同，能够获取路面信息，并且基于路面信息，能够实现抑制了飞散的腿移动。

在以上实施方式中，示出了腿式移动机器人的示例，但是本技术可以类似地应用于使用诸如轮的其他移动部件而不是腿来移动的移动机器人。

尽管已经参照如上所述的附图详细描述了本公开内容的优选实施方式，但是本公开内容的技术范围不限于这样的示例。明显的是，在本公开内容的技术领域中的普通技术人员可以想到在权利要求中阐述的技术思想的范围内的各种修改示例或改变示例，并且应当理解，这些示例也自然落入本公开内容的技术范围内。

此外，本说明书中描述的效果仅是说明性或示例性的，而并非旨在是限制性的。即，根据本公开内容的技术除了以上效果之外或者代替以上效果，还可以展现根据本文中的描述对于本领域技术人员明显的其他效果。

另外，本技术还可以采用以下配置。

(1)一种移动机器人，包括：约束信息获取单元，所述约束信息获取单元基于路面信息来获取防飞散约束信息；以及

控制单元，所述控制单元基于所述防飞散约束信息来控制移动。

(2)根据(1)所述的移动机器人，还包括：路面信息获取单元，所述路面信息获取单元获取所述路面信息。

(3)根据(2)所述的移动机器人，还包括：振动检测单元，所述振动检测单元检测振动信息，其中，

所述路面信息获取单元基于所述振动信息来获取所述路面信息。

(4)根据(3)所述的移动机器人，其中，所述振动检测单元使用振动传感器、力传感器或麦克风来配置。

(5)根据(3)或(4)所述的移动机器人，其中，还包括：振动施加单元，所述振动施加单元对所述路面施加振动。

(6)根据(5)所述的移动机器人，其中，所述移动机器人是腿式移动机器人，并且

所述振动施加单元通过使腿的关节振动来对所述路面施加振动。

(7)根据(5)所述的移动机器人，其中，所述振动施加单元使用振动器来对所述路面施加振动。

(8)根据(5)至(7)中任一项所述的移动机器人，其中，所述振动施加单元基于所获取的路面信息来改变所施加的振动的振幅或频率。

(9)根据(1)至(8)中任一项所述的移动机器人，其中，所述路面信息包括路面类型信息。

(10)根据(9)所述的移动机器人，其中，所述路面信息还包括路面深度信息。

(11)根据(1)至(10)中任一项所述的移动机器人，其中，所述移动机器人是腿式移动机器人，并且

所述控制单元控制腿移动。

(12)根据(11)所述的移动机器人，其中，所述防飞散约束信息包括关于落地时的腿末端速度约束、离地时的腿末端速度约束、落地时的腿末端姿态角约束、离地时的腿末端姿态角约束、摆动腿的抬腿高度约束中的至少之一的约束信息。

(13)一种移动机器人控制方法，包括：基于路面信息来获取防飞散约束信息的过程；以及

基于所述防飞散约束信息来控制移动的过程。

(14)一种程序，其使计算机用作：

获取单元，所述获取单元用于基于路面信息来获取防飞散约束信息；以及

控制单元，所述控制单元用于基于所述防飞散约束信息来控制移动机器人的移动。

附图标记列表

100，100A，100B，100C 双足移动机器人

100D 四足移动机器人

101 主体

102，103 腿

104 脚

105，106，107 关节

111 力传感器

112 相机(图像传感器)

113 振动器

201 路面信息获取装置

202 防飞散约束计算装置

203 动作确定单元

204 控制单元

205 马达输入/输出单元

211 传感器输入单元

212 振动时间序列存储单元

213 路面深度估计单元

214 路面类型估计单元

215 施加振动计算单元

Claims (14)

1.一种移动机器人，包括：

约束信息获取单元，所述约束信息获取单元基于路面信息来获取防飞散约束信息；以及

控制单元，所述控制单元基于所述防飞散约束信息来控制移动。

2.根据权利要求1所述的移动机器人，还包括：

路面信息获取单元，所述路面信息获取单元获取所述路面信息。

3.根据权利要求2所述的移动机器人，还包括：

振动检测单元，所述振动检测单元检测振动信息，其中，

所述路面信息获取单元基于所述振动信息来获取所述路面信息。

4.根据权利要求3所述的移动机器人，其中，

所述振动检测单元使用振动传感器、力传感器或麦克风来配置。

5.根据权利要求3所述的移动机器人，其中，还包括：

振动施加单元，所述振动施加单元对所述路面施加振动。

6.根据权利要求5所述的移动机器人，其中，

所述移动机器人是腿式移动机器人，并且

所述振动施加单元通过使腿的关节振动来对所述路面施加振动。

7.根据权利要求5所述的移动机器人，其中，

所述振动施加单元使用振动器来对所述路面施加振动。

8.根据权利要求5所述的移动机器人，其中，

所述振动施加单元基于所获取的路面信息来改变所施加的振动的振幅或频率。

9.根据权利要求1所述的移动机器人，其中，

所述路面信息包括路面类型信息。

10.根据权利要求9所述的移动机器人，其中，

所述路面信息还包括路面深度信息。

11.根据权利要求1所述的移动机器人，其中，

所述移动机器人是腿式移动机器人，并且

所述控制单元控制腿移动。

12.根据权利要求11所述的移动机器人，其中，

所述防飞散约束信息包括关于落地时的腿末端速度约束、离地时的腿末端速度约束、落地时的腿末端姿态角约束、离地时的腿末端姿态角约束、以及摆动腿的抬腿高度约束中的至少之一的约束信息。

13.一种移动机器人控制方法，包括：

基于路面信息来获取防飞散约束信息的过程；以及

基于所述防飞散约束信息来控制移动的过程。

14.一种程序，所述程序使计算机用作：

获取单元，所述获取单元用于基于路面信息来获取防飞散约束信息；以及

控制单元，所述控制单元用于基于所述防飞散约束信息来控制移动机器人的移动。

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