JP2002205290A

JP2002205290A - 脚式移動ロボットの制御装置及び制御方法

Info

Publication number: JP2002205290A
Application number: JP2001000395A
Authority: JP
Inventors: Hiroki Saijo; 弘樹西條
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2001-01-05
Filing date: 2001-01-05
Publication date: 2002-07-23

Abstract

(57)【要約】【課題】ロボットの自律的な作用によって正確な外部
環境情報を取得する。【解決手段】ロボットは画像、音声、接触、感圧とい
った複数の入力装置を備えている。頭部、腕部、下肢、
体幹など、機体の構成部位の一部又は全部の動作を用い
て、視覚センサ、マイク、スイッチ、感圧センサなどか
ら入力される情報に対して意図的に変化を生じさせるこ
とにより、行動決定に用いるための外部要因が適切に得
られるようにする。例えば、「眩しいときに、手をかざ
して物体を認識する」、「後向きの人物の額を確認した
いときに、声をかけて振り向かせる」といったしぐさを
発現する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数の関節アクチ
ュエータで構成される多関節型のロボットに係り、特
に、例えばヒトやサルなどの２足直立歩行動物をモデル
にした脚式移動ロボットに関する。

【０００２】更に詳しくは、本発明は、画像入力装置、
音声入出力装置、姿勢センサ、接触センサ、感圧センサ
など外部環境の情報を入力して外的要因に基づいて行動
計画を立案して自律的に動作するタイプの脚式移動ロボ
ットに係り、特に、自律的な作用によって正確な外部環
境情報を取得することができる脚式移動ロボットに関す
る。

【０００３】

【従来の技術】電気的若しくは磁気的な作用を用いて人
間の動作に似せた運動を行う機械装置のことを「ロボッ
ト」という。ロボットの語源は、スラブ語のＲＯＢＯＴ
Ａ(奴隷機械)に由来すると言われている。わが国では、
ロボットが普及し始めたのは１９６０年代末からである
が、その多くは、工場における生産作業の自動化・無人
化などを目的としたマニピュレータや搬送ロボットなど
の産業用ロボット（industrial robot）であった。

【０００４】アーム式ロボットのように、ある特定の場
所に植設して用いるような据置きタイプのロボットは、
部品の組立・選別作業など固定的・局所的な作業空間で
のみ活動する。これに対し、移動式のロボットは、作業
空間は非限定的であり、所定の経路上または無経路上を
自在に移動して、所定の若しくは任意の人的作業を代行
したり、ヒトやイヌあるいはその他の生命体に置き換わ
る種々の幅広いサービスを提供することができる。なか
でも脚式の移動ロボットは、クローラ式やタイヤ式のロ
ボットに比し不安定で姿勢制御や歩行制御が難しくなる
が、階段や梯子の昇降や障害物の乗り越えや、整地・不
整地の区別を問わない柔軟な歩行・走行動作を実現でき
るという点で優れている。

【０００５】最近では、ヒトのような２足直立歩行を行
う動物の身体メカニズムや動作をモデルにしてデザイン
された「人間形」若しくは「人間型」のロボット（huma
noidrobot）など、脚式移動ロボットに関する研究開発
が進展し、実用化への期待も高まってきている。例え
ば、ソニー株式会社は、１１月２５日に２足歩行の人間
型ロボット"ＳＤＲ−３Ｘ"を公表した。

【０００６】人間形若しくは人間型と呼ばれる脚式移動
ロボットを研究・開発する意義を、例えば以下の２つの
視点から把握することができよう。

【０００７】１つは、人間科学的な視点である。すなわ
ち、人間の下肢及び／又は上肢に似た構造のロボットを
作り、その制御方法を考案して、人間の歩行動作をシミ
ュレートするというプロセスを通じて、歩行を始めとす
る人間の自然な動作のメカニズムを工学的に解明するこ
とができる。このような研究成果は、人間工学、リハビ
リテーション工学、あるいはスポーツ科学など、人間の
運動メカニズムを扱う他のさまざまな研究分野の進展に
大いに還元することができるであろう。

【０００８】もう１つは、人間のパートナーとして生活
を支援する、すなわち住環境その他の日常生活上の様々
な場面における人的活動の支援を行う実用ロボットの開
発である。この種のロボットは、人間の生活環境のさま
ざまな局面において、人間から教わりながら個々に個性
の相違する人間又は環境への適応方法を学習し、機能面
でさらに成長していく必要がある。このとき、ロボット
が「人間形」すなわち人間と同じ形又は同じ構造をして
いる方が、人間とロボットとのスムースなコミュニケー
ションを行う上で有効に機能するものと考えられる。

【０００９】例えば、踏んではならない障害物を避けな
がら部屋を通り抜ける方法を実地においてロボットに教
示するような場合、クローラ式や４足式ロボットのよう
に教える相手が自分と全く違う構造をしているよりも、
同じような格好をしている２足歩行ロボットの方が、ユ
ーザ（作業員）ははるかに教え易く、またロボットにと
っても教わり易い筈である（例えば、高西著「2足歩行
ロボットのコントロール」（自動車技術会関東支部＜高
塑＞Ｎｏ．２５，１９９６ＡＰＲＩＬ）を参照のこ
と）。

【００１０】脚式移動ロボットの用途の１つとして、産
業活動・生産活動等における各種の難作業の支援や代行
が挙げられる。例えば、原子力発電プラントや火力発電
プラント、石油化学プラントにおけるメンテナンス作
業、製造工場における部品の搬送・組立作業、高層ビル
における清掃、火災現場その他における救助といったよ
うな危険作業や難作業をロボットに代行してもらうこと
ができる。

【００１１】また、脚式移動ロボットの他の用途とし
て、上述の作業支援というよりも、生活密着型、すなわ
ち人間との「共生」あるいは「エンターティンメント」
という用途が挙げられる。この種のロボットは、ヒトあ
るいはイヌ（ペット）などの比較的知性の高い脚式歩行
動物の動作メカニズムや四肢を利用した豊かな感情表現
をエミュレートする。また、あらかじめ入力された行動
パターン（ビヘイビア）を単に忠実に実行するだけでは
なく、相手の言葉や態度（「褒める」とか「叱る」、
「叩く」など）に対して動的に対応した、生き生きとし
た応答表現を実現することも要求される。

【００１２】従来の玩具機械は、ユーザ操作と応答動作
との関係が固定的であり、玩具の動作をユーザの好みに
合わせて変更することはできない。この結果、ユーザは
同じ動作しか繰り返さない玩具をやがては飽きてしまう
ことになる。

【００１３】これに対し、インテリジェントなロボット
は、ロボットの行動や動作の規範を制御パラメータや制
御プログラムを用いてモデル化して備えている。そし
て、外部からの音声や画像、触覚などの入力情報すなわ
ち外部要因に基づいてモデルが持つ指示値を時々刻々と
変化させて、発現すべき動作を決定することによって、
自律的な思考及び動作制御を実現することができる。例
えば、ロボットが感情モデルや本能モデルを用意するこ
とにより、ロボット自身の感情や本能といった内部状態
に従った自律的な行動を表出することができる。また、
ロボットが画像入力装置や音声入出力装置を装備し、画
像認識処理や音声認識処理を行うことにより、より高度
な知的レベルで人間とのリアリスティックなコミュニケ
ーションを実現することも可能となる。

【００１４】ユーザ操作などの外部からの刺激を検出し
たことに応答してこのモデルを変更する、すなわち学習
効果を有する「学習モデル」を付与することによって、
ユーザにとって飽きない、あるいはユーザ毎の好みに適
応した行動シーケンスを実行することができる。すなわ
ち、ロボットのエンターテインメント性がより一層高ま
る。

【００１５】外部要因に応じて行動シーケンスを変容さ
せると、ロボットはユーザにとって意外で予期しない行
動をとることができるので、ユーザは飽きずにロボット
と付き合い続けることができる。

【００１６】ロボットが、例えば一般家庭内などのユー
ザとの共有作業空間において、ユーザや他のロボットと
協調的な作業を行っている最中に、ロボットが、時間の
変化、季節の変化、あるいはユーザの感情変化などの外
部要因を検出して、行動シーケンスを変容させると、ユ
ーザはロボットに対してより深い愛着を覚えることもで
きる。

【００１７】言い換えれば、生活密着型でエンターテイ
ンメント性が追求されるロボットにおいては、外部環境
の変化に追従して自律的に行動を決定するので、外部要
因を正確に入力し認識することが極めて重要となる。

【００１８】自律型ロボットは、カメラなどの画像入力
装置、マイクなどの音声入力装置、各種スイッチ、感圧
センサなど、外部環境の変化を検出するための装置を備
えている。これらセンサ類による検出値は電気信号とし
て取り込まれ、デジタル化され、所定の情報処理によっ
て各外部要因として認識され、以後の行動シーケンスに
反映される。

【００１９】各センサから得られる情報をより正確に扱
うために、センサ入力信号をフィルタなどの処理により
ノイズ成分を除去又は低減させるといった、信号処理を
施すのが一般的である。

【００２０】しかしながら、「対象物の向きが悪い」、
「強い光源がある」といったような、フィルタリングな
どの信号処理だけでは、行動の決定に充分な又は正確な
外部要因に関する情報を得られない場合がある。

【００２１】他方、最先端の脚式移動ロボットは、充分
高いインテリジェンスを備えてさまざまな自律的駆動を
体現するとともに、四肢を利用した優れた運動能力を備
えているが、これらの能力は外部要因の認識のために活
用されているわけではない。

【００２２】

【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、例え
ばヒトやサルなどの２足直立歩行動物をモデルにした、
優れた脚式移動ロボットを提供することにある。

【００２３】本発明の更なる目的は、画像入力装置、音
声入出力装置、姿勢センサ、接触センサ、感圧センサな
ど外部環境の情報を入力して外的要因に基づいて行動計
画を立案して自律的に動作するタイプの、優れた脚式移
動ロボットを提供することにある。

【００２４】本発明の更なる目的は、自律的な作用によ
って正確な外部環境情報を取得することができる、優れ
た脚式移動ロボットを提供することにある。

【００２５】

【課題を解決するための手段及び作用】本発明は、上記
課題を参酌してなされたものであり、複数の関節アクチ
ュエータで構成され、外部環境を検出する１以上の検出
部から入力されたデータに基づいて自律的に動作するタ
イプの脚式移動ロボットの制御装置又は制御方法であっ
て、前記検出部における入力データが外部環境を認識す
るために充分な値か否かを判別する判別手段又はステッ
プと、前記判別手段又はステップにおける判別結果が否
定的であることに応答して、前記関節アクチュエータを
駆動させることにより前記検出部における入力データの
変化を試みる行動・姿勢管理手段又はステップと、を具
備することを特徴とする脚式移動ロボットの制御装置で
ある。

【００２６】本発明に係る脚式移動ロボットは、画像セ
ンサ、音声センサ、感圧センサなど、外部環境を検出す
るための１以上の検出部を装備している。そして、検出
部における入力データが外部環境を認識するために充分
な値ではない場合には、関節アクチュエータを駆動させ
て、視覚センサ、マイク、スイッチ、感圧センサなどか
ら入力される情報に対して意図的に変化を生じさせるこ
とにより、行動決定に用いるための外部要因が適切に得
られるようにすることができる。

【００２７】例えば、「眩しいときに、手をかざして物
体を認識する」、「後向きの人物の額を確認したいとき
に、声をかけて振り向かせる」といったしぐさを発現す
ることによって、検出部における入力データを自律的に
改善することができる。

【００２８】脚式移動ロボットは、前記判別手段又はス
テップにおいて肯定的な判別結果が得られたときの前記
検出部における入力データを基に外部環境を認識して行
動を立案する行動計画手段又はステップを備えていても
よい。

【００２９】また、脚式移動ロボットは認識物に関する
特徴を記述したデータを保管する認識物データベースを
備えていてもよい。このような場合、前記判別手段又は
ステップは、該認識物データベースを参照して前記検出
部における入力データが適切か否かを判別することがで
きる。

【００３０】また、脚式移動ロボットは外部環境の認識
に必要な情報に対応したアルゴリズムを保管する入力補
助データベースを備えていてもよい。このような場合、
前記検出部の入力データから特徴を抽出できるが対象物
を特定できないときに、前記行動・姿勢管理手段又はス
テップは、該入力補助データベースを参照することによ
って、前記検出部における入力データを改善するための
対応方法を特定することができる。

【００３１】また、脚式移動ロボットは、外部環境を認
識できなかったトラブルの事例と、各事例が発生したと
きに実行した対応方法を保管する履歴データベースを備
えていてもよい。このような場合、前記検出部の入力デ
ータから特徴を抽出できないときに、前記行動・姿勢管
理手段又はステップは、該履歴データベースを参照して
前記検出部における入力データを改善するための対応方
法を特定することができる。

【００３２】また、前記判別手段又はステップは、前記
検出部による入力データに含まれる認識対象が自律的な
エンティティか否かを判別するようにしてもよい。そし
て、自律的なエンティティであると判別された場合、前
記行動・姿勢管理手段又はステップは、該エンティティ
に対して前記検出部の入力データの改善するための動作
を促すメッセージを送るようにしてもよい。

【００３３】本発明のさらに他の目的、特徴や利点は、
後述する本発明の実施例や添付する図面に基づくより詳
細な説明によって明らかになるであろう。

【００３４】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施例を詳解する。

【００３５】図１及び図２には、本発明の実施に供され
る脚式移動ロボット１００が直立している様子を前方及
び後方の各々から眺望した様子を示している。この脚式
移動ロボット１００は、「人間形」又は「人間型」と呼
ばれるタイプであり、後述するように、音声や画像など
の入力に基づくユーザとの対話によって行動計画を立て
たり、ユーザ入力に頼らず（すなわち、ユーザから独立
して）ロボット１００が自律的に行動計画を立てたりす
ることができる。図示の通り、脚式移動ロボット１００
は、脚式移動を行う左右２足の下肢と、体幹部と、左右
の上肢と、頭部とで構成される。

【００３６】左右各々の下肢は、大腿部と、膝関節と、
脛部と、足首と、足平とで構成され、股関節によって体
幹部の略最下端にて連結されている。また、左右各々の
上肢は、上腕と、肘関節と、前腕とで構成され、肩関節
によって体幹部上方の左右各側縁にて連結されている。
また、頭部は、首関節によって体幹部の略最上端中央に
連結されている。

【００３７】体幹部ユニット内には、図１及び図２上で
は見えていない制御部が配備されている。この制御部
は、脚式移動ロボット１００を構成する各関節アクチュ
エータの駆動制御や各センサ（後述）などからの外部入
力を処理するコントローラ（主制御部）や、電源回路そ
の他の周辺機器類を搭載した筐体である。制御部は、そ
の他、遠隔操作用の通信インターフェースや通信装置を
含んでいてもよい。

【００３８】図３には、本実施例に係る脚式移動ロボッ
ト１００が具備する関節自由度構成を模式的に示してい
る。図示の通り、脚式移動ロボット１００は、２本の腕
部と頭部１を含む上体と、移動動作を実現する２本の脚
部からなる下肢と、上肢と下肢とを連結する体幹部とで
構成される。

【００３９】頭部１を支持する首関節は、首関節ヨー軸
２と、首関節ピッチ軸３と、首関節ロール軸４という３
自由度を有している。

【００４０】また、各腕部は、肩関節ピッチ軸８と、肩
関節ロール軸９と、上腕ヨー軸１０と、肘関節ピッチ軸
１１と、前腕ヨー軸１２と、手首関節ピッチ軸１３と、
手首関節ロール軸１４と、手部１５とで構成される。手
部１５は、実際には、複数本の指を含む多関節・多自由
度構造体である。但し、手部１５の動作自体は、ロボッ
ト１００の姿勢安定制御や歩行動作制御に対する寄与や
影響が少ないので、本明細書ではゼロ自由度と仮定す
る。したがって、左右の各腕部は７自由度を有するとす
る。

【００４１】また、体幹部は、体幹ピッチ軸５と、体幹
ロール軸６と、体幹ヨー軸７という３自由度を有する。

【００４２】また、下肢を構成する左右各々の脚部は、
股関節ヨー軸１６と、股関節ピッチ軸１７と、股関節ロ
ール軸１８と、膝関節ピッチ軸１９と、足首関節ピッチ
軸２０と、関節ロール軸２１と、足部（足底又は足平）
２２とで構成される。人体の足部（足底）２２は、実際
には多関節・多自由度の足底を含んだ構造体であるが、
本実施例に係る脚式移動ロボット１００の足底はゼロ自
由度とする。したがって、左右の各脚部は６自由度で構
成される。

【００４３】以上を総括すれば、本実施例に係る脚式移
動ロボット１００全体としては、合計で３＋７×２＋３
＋６×２＝３２自由度を有することになる。但し、脚式
移動ロボット１００が必ずしも３２自由度に限定される
訳ではない。設計・製作上の制約条件や要求仕様等に応
じて、自由度すなわち関節数を適宜増減することができ
ることは言うまでもない。

【００４４】脚式移動ロボット１００が持つ上述の各関
節自由度は、実際にはアクチュエータによる能動的な動
作として実現される。装置の外観上で余分な膨らみを排
してヒトの自然体形状に近似させることや、２足歩行と
いう不安定構造体に対して姿勢制御を行うことなどの種
々の要請から、関節アクチュエータは小型且つ軽量であ
ることが好ましい。本実施例では、ギア直結型で且つサ
ーボ制御系をワンチップ化してモータ・ユニットに内蔵
したタイプの小型ＡＣサーボ・アクチュエータを搭載す
ることとした。なお、脚式ロボットに適用可能な小型Ａ
Ｃサーボ・アクチュエータに関しては、例えば本出願人
に既に譲渡されている特願平１１−３３３８６号明細書
に開示されている。

【００４５】図４には、本実施例に係る脚式移動ロボッ
ト１００の制御システム構成を模式的に示している。同
図に示すように、該システムは、ユーザ入力などに動的
に反応して情緒判断や感情表現を司る思考制御モジュー
ル２００と、関節アクチュエータの駆動などロボットの
全身協調運動を制御する運動制御モジュール３００とで
構成される。

【００４６】思考制御モジュール２００は、情緒判断や
感情表現に関する演算処理を実行するＣＰＵ（Central
Processing Unit）２１１や、ＲＡＭ（Random Access M
emory）２１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１３、
及び、外部記憶装置（ハード・ディスク・ドライブなど）
２１４で構成される、自己完結処理を行うことができる
独立した情報処理装置である。

【００４７】思考制御モジュール２００には、ＣＣＤ
（Charge Coupled Device）カメラなどの画像入力装置
２５１や、マイクなどの音声入力装置２５２、スピーカ
などの音声出力装置２５３、ＬＡＮ（Local Area Netwo
rk：図示しない）などを経由してロボット１００外のシ
ステムとデータ交換を行う通信インターフェース２５４
など各種の装置が、バス・インターフェース２０１経由
で接続されている。

【００４８】思考制御モジュール２００では、画像入力
装置２５１から入力される視覚データや音声入力装置２
５２から入力される聴覚データなど、外界からの刺激な
どに従って、脚式移動ロボット１００の現在の感情や意
思を決定する。さらに、意思決定に基づいた動作（アク
ション）又は行動シーケンス（ビヘイビア）、すなわち
四肢の運動を実行するように、運動制御モジュール３０
０に対して指令を発行する。

【００４９】一方の運動制御モジュール３００は、ロボ
ット１００の全身協調運動を制御するＣＰＵ（Central
Processing Unit）３１１や、ＲＡＭ（Random Access M
emory）３１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）３１３、
及び、外部記憶装置（ハード・ディスク・ドライブなど）
３１４で構成される、自己完結処理を行うことができる
独立した情報処理装置である。外部記憶装置３１４に
は、例えば、オフラインで算出された歩行パターンやＺ
ＭＰ目標軌道、その他の行動計画を蓄積することができ
る（「ＺＭＰ（Zero Moment Point）」とは、歩行中の
床反力によるモーメントがゼロとなる床面上の点のこと
であり、また、「ＺＭＰ軌道」とは、例えばロボット１
００の歩行動作期間中などにＺＭＰが動く軌跡を意味す
る）。

【００５０】運動制御モジュール３００には、ロボット
１００の全身に分散するそれぞれの関節自由度を実現す
る関節アクチュエータ（図３を参照のこと）、体幹部の
姿勢や傾斜を計測する姿勢センサ３５１、左右の足底の
離床又は着床を検出する接地確認センサ３５２及び３５
３、バッテリなどの電源を管理する電源制御装置などの
各種の装置が、バス・インターフェース３０１経由で接
続されている。

【００５１】運動制御モジュール３００では、思考制御
モジュール２００から指示された行動を体現すべく、各
関節アクチュエータによる全身協調運動を制御する。す
なわち、ＣＰＵ３１１は、思考制御モジュール２００か
ら指示された行動に応じた動作パターンを外部記憶装置
３１４から取り出し、又は、内部的に動作パターンを生
成する。そして、ＣＰＵ３１１は、指定された動作パタ
ーンに従って、足部運動、ＺＭＰ軌道、体幹運動、上肢
運動、腰部水平位置及び高さなどを設定するとともに、
これらの設定内容に従った動作を指示する指令値を各関
節アクチュエータに転送する。

【００５２】また、ＣＰＵ３１１は、姿勢センサ３５１
の出力信号によりロボット１００の体幹部分の姿勢や傾
きを検出するとともに、各接地確認センサ３５２及び３
５３の出力信号により各可動脚が遊脚又は立脚のいずれ
の状態であるかを検出することによって、脚式移動ロボ
ット１００の全身協調運動を適応的に制御することがで
きる。

【００５３】さらに、運動制御モジュール３００は、思
考制御モジュール２００において決定された意思通りの
行動がどの程度体現されたか、すなわち処理の状況を、
思考制御モジュール２００に返すようになっている。

【００５４】思考制御モジュール２００と運動制御モジ
ュール３００は、共通のプラットフォーム上で構築さ
れ、両者間はバス・インターフェース２０１及び３０１
を介して相互接続されている。

【００５５】本実施形態に係る脚式移動ロボット１００
は、充分高いインテリジェンスを備えてさまざまな自律
的駆動を体現するとともに、四肢を利用した優れた運動
能力を備えており、自律的な作用によって正確な外部環
境情報を取得することができる。

【００５６】図５には、脚式移動ロボット１００が自律
的な作用によって正確な外部環境情報を取得するための
機能構成を模式的に示している。

【００５７】脚式移動ロボット１００は、温度センサな
どの各センサからの入力信号や、マイクロフォンなどの
音声入力装置２５２からの音声入力信号、カメラなどの
画像入力装置２５１からの画像入力信号などを、外部環
境情報として入力する。これらセンサ入力信号、音声入
力信号、画像入力信号は、それぞれ特徴抽出部５１〜５
３に入力され、信号処理に基づく特徴抽出を行う。

【００５８】比較認識処理部５４は、入力補助アルゴリ
ズム・データベース５５、認識物データベース５６、並
びに履歴データベース５７を利用しながら、外部環境の
認識処理を行う。

【００５９】入力補助アルゴリズム・データベース５５
は、外部環境の認識に必要な情報に対応したアルゴリズ
ムを保管する。

【００６０】認識物データベース５６は、認識物に関す
る特徴を記述したデータを保管する。

【００６１】履歴データベース５７は、「外部環境を認
識できなかった」などのトラブルの事例と、各事例が発
生したときに実行した対応方法を保管する。

【００６２】比較認識処理部５４は、外部環境を正確に
認識できなかった場合には、行動・姿勢管理部５８に対
して指令を発行して、四肢の動作により入力信号の改善
と外部環境の特定を試行する。

【００６３】行動・姿勢管理部５８は、比較認識処理部
５４からの指令に基づいて、該当する動作を体現するた
めの動作データを動作データベース５９から取り出し
て、実機動作処理部６０に順次投入する。

【００６４】動作データベース５９には、各関節駆動な
ど脚式移動ロボット１００の動作データ（アクション）
がデータベース管理されている。

【００６５】実機動作処理部６０は、動作データを発現
するための各関節アクチュエータの回転量や回転速度な
どを演算処理して、各関節アクチュエータの駆動制御部
に対して制御指令並びに制御パラメータを送出する。こ
の結果、脚式移動ロボット１００の機体上では、入力信
号の改善を試みた四肢動作が実行される。

【００６６】次いで、本実施形態に係る脚式移動ロボッ
ト１００において、機体の一部又は全部の動作を利用し
て外部環境の認識精度を改善するための処理について説
明する。

【００６７】図６〜図８には、脚式移動ロボット１００
が機体の一部又は全部の動作を利用して外部環境の認識
精度を改善するための処理手順をフローチャートの形式
で示している。以下、これらのフローチャートに従って
機体の一部又は全部の動作を利用して対象物の認識精度
を改善する処理について説明する。

【００６８】まず、ステップＳ１において、センサ入力
信号、音声入力信号、画像入力信号など、対象物を表す
各種の入力信号が通常値であるか否かを判別する。

【００６９】各入力信号が通常値を示す場合には、対象
物を検知する外部環境情報を改善するための処理は不要
なので、後続の処理ステップをすべてスキップして、本
処理ルーチン全体を終了する。

【００７０】他方、いずれかの入力信号が予想されたも
のとは異なる値であった場合には、該当する特徴抽出部
において特徴の抽出が可能であるか否かを判別する（ス
テップＳ２）。

【００７１】特徴抽出が不可能であった場合には、図７
に示す、入力が適正に得られない場合の対応処理ルーチ
ンにジャンプするが、この点については後述に譲る。

【００７２】特徴抽出が可能であった場合には、さら
に、認識物データベース５６中の既知の情報と一致する
か否かを判別する（ステップＳ３）。

【００７３】認識物データベース５６中の既知の情報と
一致する場合には、該一致に至るまでに"未知の状況"を
経ていれば、これまでに試行した動作データを、トラブ
ルの事例と、各事例が発生したときに実行した対応方法
を保管する履歴データベース５７に登録する（ステップ
Ｓ４）。そして、各入力信号によって捉えられた対象物
を"既知の対象物"として認識して（ステップＳ５）、本
処理ルーチン全体を終了する。

【００７４】また、認識物データベース５６中の既知の
情報と一致しない場合には、さらに部分的に一致するか
否かを判別する（ステップＳ６）。

【００７５】部分的に一致する場合には、図８に示す、
初期の入力情報だけでは正確に認識できない場合の対応
処理ルーチンにジャンプするが、この点については後述
に譲る。

【００７６】また、部分的にさえ一致しない場合には、
各入力信号によって捉えられた対象物を"未知の対象物"
として認識して（ステップＳ７）、本処理ルーチン全体
を終了する。

【００７７】ステップＳ２において、各入力信号から特
徴抽出が不可能と判定された場合には、図７に示す、入
力が適正に得られていない場合の対応処理ルーチンにジ
ャンプする。

【００７８】当該処理ルーチンでは、まず、認識処理を
開始してからの経過時間が制限時間を越えていないか否
かを判別する（ステップＳ１１）。制限時間を既に徒過
している場合には、今回の認識対象を"認識不可能"と判
断して（ステップＳ１２）、本処理ルーチン全体を終了
する。

【００７９】認識処理が制限時間内である場合、履歴デ
ータベース５７を探索して、今回の障害に一致するトラ
ブル事例があるか否かを判別する（ステップＳ１３）。

【００８０】一致するトラブル事例が発見された場合に
は、履歴データベース５７からその対応方法を取り出し
て（ステップＳ１４）、対応する動作バターン（モーシ
ョン）として選択する。

【００８１】また、一致するトラブル事例を履歴データ
ベース５７中から発見することができなかった場合に
は、"未知の状況"と認識する（ステップＳ１５）。そし
て、履歴データベース５７中から、他のトラブルで対応
方法に用いるモーションとして試していないものを試行
モーションとして選択する（ステップＳ１６）。

【００８２】次いで、ステップＳ１４又はステップＳ１
６により選択されたモーションを、実機動作処理部６０
に投入して、脚式移動ロボット１００の機体上で再生す
る（ステップＳ１７）。その後、ステップＳ１に復帰し
て、上述したように各入力信号から対象物の認識を試行
する。

【００８３】ステップＳ６において、各入力信号による
特徴抽出結果からは、部分的にさえ一致する物体を認識
することができないと判定された場合には、図８に示
す、初期の入力情報だけでは正確に認識できない場合の
対応処理ルーチンにジャンプする。

【００８４】当該処理ルーチンでは、まず、認識処理を
開始してからの経過時間が制限時間を越えていないか否
かを判別する（ステップＳ２１）。制限時間を既に徒過
している場合には、現状の認識でよしと判断して、認識
を終了し、認識物データベース５６内の類似する物体に
カテゴリに今回の認識対象を登録して（ステップＳ２
２）、本処理ルーチン全体を終了する。

【００８５】認識処理が制限時間内である場合、認識物
データベース５６を探索して、これまでの認識結果では
未だ不足している情報を特定する（ステップＳ２３）。

【００８６】次いで、入力補助アルゴリズム・データベ
ース５５を探索して、不足している情報に対応する方法
を特定する（ステップＳ２４）。

【００８７】次いで、認識物データベース５６を探索し
て、今回の認識対象が自律的な存在か否かを判別する
（ステップＳ２５）。

【００８８】認識対象が自律的な存在である場合には、
入力補助アルゴリズム・データベース５５から取り出さ
れた情報を基に、音声出力、四肢の動作、発光部などの
作動により対象物に対してメッセージを送ってみる（ス
テップＳ２６）。

【００８９】また、認識対象が自律的な存在でない場合
には、ステップＳ２４により特定された対応モーション
を選択し（ステップＳ２７）、これを実機動作処理部６
０に投入して、脚式移動ロボット１００の機体上で再生
する（ステップＳ２８）。その後、ステップＳ１に復帰
して、上述したように各入力信号から対象物の認識を試
行する。

【００９０】次いで、脚式移動ロボット１００自律的な
作用により外部環境情報を取得する機能について、事例
に従って説明する。

【００９１】（１）機体の構成部位の一部を用いて入力
値を変化させる（図９を参照のこと）直射日光を浴びる
炎天下など、極めて明るい作業環境下で、ロボット１０
０はカメラなどの画像入力装置２５１から周囲の映像を
入力しているとする。

【００９２】図９の左側に示すように、みかんのような
特定の対象物の画像を入力しても、明る過ぎるため、入
力画像にはっきりしないイメージを発見するにとどま
り、みかんを認識することができない。

【００９３】太陽の直射日光のように光源が強過ぎる場
合、フィルタリングなどの信号処理だけでは入力画像中
のイメージを鮮明にすることができない。このような場
合、「入力画像が全体的に白い」という症状を基に、履
歴データベース５７の中から対応方法を検索する。

【００９４】データベース検索の結果、「腕部を用い
て、カメラに入る強い光を遮る」を選択して、図９の右
側に示すように機体上でこのモーションを実行する。

【００９５】モーション実行の結果として、外部情報を
入力する環境が変化して、太陽の強い直射日光を遮るこ
とができ、物体を認識するために必要な画像入力を得る
ことができる。

【００９６】そして、得られた画像から、認識対象とな
る物体が「みかん」であることを特定することができ
る。

【００９７】（２）機体以外の物体の、構成部位の一部
を用いて外力を与えることで、入力値を変化させる（図
１０を参照のこと）図１０の左側に示すように、ロボッ
ト１００が入力画像中に何かの物体のイメージを発見す
る。

【００９８】このような場合、まず、入力画像から特徴
を抽出して、次いで、抽出された特徴を基に認識物デー
タベース５６を検索する。

【００９９】データベース検索の結果、入力画像中の物
体のイメージが「箱」グループに含まれることを認識す
る。

【０１００】「箱」グループには、幾つかの異なる認識
対象が含まれ、「ラベル」や「重さ」などが相違する。

【０１０１】そこで、ロボットは、正確に「何の箱」で
あるかを特定するために、判断し易いラベルを調べるこ
とを選ぶ。そして、入力補助アルゴリズム・データベー
ス５５の中から、「箱がわからないとき」の対処方法を
検索する。

【０１０２】データベース検索の結果、「箱の向きを変
えること」という対処方法を選択して、図１０の中央に
示すように、そのモーションを脚式移動ロボット１００
の機体上で実行する。

【０１０３】モーション実行の結果として、外部情報を
入力する環境が変化、すなわち箱の向きが変わり、ラベ
ルに印刷された「宝」という文字を画像入力し、特徴抽
出し、認識することができる。

【０１０４】そして、認識物データベース５６の「箱」
グループを検索して、今回の認識対象が「宝物」である
ことを認識することができる。

【０１０５】（３）機体以外の自律的に行動可能なエン
ティティにメッセージを与えることで、エンティティの
行動を誘発して、入力値を変化させる（図１１を参照の
こと）図１１の左側に示すように、ロボット１００が入
力画像中に何かの物体のイメージを発見する。

【０１０６】このような場合、まず、入力画像から特徴
を抽出して、次いで、抽出された特徴を基に認識物デー
タベース５６を検索する。

【０１０７】データベース検索の結果、入力画像中の物
体のイメージが「人物」グループに含まれることを認識
する。

【０１０８】ロボット１００が知っている「人物」は、
それぞれ「顔」や「声」などの身体的特徴が相違する。
言い換えれば、ロボット１００は、正確に「誰」である
かを特定するために、「顔」や「声」に関するデータを
取得しなければならない。

【０１０９】そこで、ロボット１００は、より結果が得
られ易くなるように、「顔」、「声」ともに満たす対処
方法を入力補助アルゴリズム・データベース５５の中か
ら検索する。

【０１１０】データベース検索の結果、「声をかける」
という対処方法を選択して、図１１の中央に示すよう
に、そのモーションを脚式移動ロボット１００の機体上
で実行する。

【０１１１】「おーい」と声をかけることに誘発され
て、認識対象である人物がロボット１００の方を向く。
そして、ロボット１００は、その人物の「顔」の画像を
取得することができる。

【０１１２】そして、入力した「顔」の画像から特徴抽
出し、認識物データベース５６と照合することにより、
その人物が「Ａさん」であることを認識することができ
る。

【０１１３】［追補］以上、特定の実施例を参照しなが
ら、本発明について詳解してきた。しかしながら、本発
明の要旨を逸脱しない範囲で当業者が該実施例の修正や
代用を成し得ることは自明である。

【０１１４】本発明の要旨は、必ずしも「ロボット」と
称される製品には限定されない。すなわち、電気的若し
くは磁気的な作用を用いて人間の動作に似せた運動を行
う機械装置であるならば、例えば玩具等のような他の産
業分野に属する製品であっても、同様に本発明を適用す
ることができる。

【０１１５】要するに、例示という形態で本発明を開示
してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。
本発明の要旨を判断するためには、冒頭に記載した特許
請求の範囲の欄を参酌すべきである。

【０１１６】

【発明の効果】以上詳記したように、本発明によれば、
画像入力装置、音声入出力装置、姿勢センサ、接触セン
サ、感圧センサなど外部環境の情報を入力して外的要因
に基づいて行動計画を立案して自律的に動作するタイプ
の、優れた脚式移動ロボットを提供することができる。

【０１１７】また、本発明によれば、自律的な作用によ
って正確な外部環境情報を取得することができる、優れ
た脚式移動ロボットを提供することができる。

【０１１８】本発明に係る脚式移動ロボットは、ロボッ
トは画像、音声、接触、感圧といった複数の入力装置を
備えている。頭部、腕部、下肢、体幹など、機体の構成
部位の一部又は全部の動作を用いて、視覚センサ、マイ
ク、スイッチ、感圧センサなどから入力される情報に対
して意図的に変化を生じさせることにより、行動決定に
用いるための外部要因が適切又は有利な形式で、能動的
に得られるようにすることができる。すなわち、自律型
ロボットの情報収集の自由度を大幅に拡張することがで
きる。この結果、対象物を認識する際に、より多くの情
報を獲得することができ、対象物を正確に把握すること
が可能となる。

【０１１９】また、本発明に係る脚式移動ロボットは、
機体以外の物体に対して、機体の一部又は全部を用いて
外力を印加することによって、認識対象となる物体から
得られる入力値に変化を与えることができる。

【０１２０】また、本発明に係る脚式移動ロボットは、
機体以外の、自律的な行動を行う存在（人間、動物、他
の自律型ロボットなど）に対して、音声や動作の発現な
どによりメッセージを与えることにより、その行動の変
化を促して、認識対象から得られる入力値に変化を生じ
させることができる。

【０１２１】したがって、本発明に係る脚式移動ロボッ
トによれば、例えば、「眩しいときに、手をかざして物
体を認識する」、「後向きの人物の額を確認したいとき
に、声をかけて振り向かせる」といったしぐさを発現し
て、各センサがより正確な情報を入力できるような状況
に誘導することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施に供される脚式移動ロボット１０
０を前方から眺望した様子を示た図である。

【図２】本発明の実施に供される脚式移動ロボット１０
０を後方から眺望した様子を示た図である。

【図３】本実施例に係る脚式移動ロボット１００が具備
する自由度構成モデルを模式的に示した図である。

【図４】本実施例に係る脚式移動ロボット１００の制御
システム構成を模式的に示した図である。

【図５】脚式移動ロボット１００が自律的な作用によっ
て正確な外部環境情報を取得するための機能構成を模式
的に示した図である。

【図６】脚式移動ロボット１００が機体の一部又は全部
の動作を利用して外部環境の認識精度を改善するための
処理手順を示したフローチャートである。

【図７】脚式移動ロボット１００が機体の一部又は全部
の動作を利用して外部環境の認識精度を改善するための
処理手順を示したフローチャートであり、より具体的に
は、入力が適正に得られない場合の対応処理ルーチンを
示した図である。

【図８】脚式移動ロボット１００が機体の一部又は全部
の動作を利用して外部環境の認識精度を改善するための
処理手順を示したフローチャートであり、より具体的に
は、初期の入力情報だけでは正確に認識できない場合の
対応処理ルーチンを示した図である。

【図９】本実施形態に係る脚式移動ロボット１００が機
体の構成部位の一部を用いて入力値を変化させる様子を
描写した図である。

【図１０】本実施形態に係る脚式移動ロボット１００が
機体以外の物体の、構成部位の一部を用いて外力を与え
ることで、入力値を変化させる様子を描写した図であ
る。

【図１１】本実施形態に係る脚式移動ロボット１００が
機体以外の自律的に行動可能なエンティティにメッセー
ジを与えることで、エンティティの行動を誘発して、入
力値を変化させる様子を描写した図である。

【符号の説明】

１…頭部，２…首関節ヨー軸３…首関節ピッチ軸，４…首関節ロール軸５…体幹ピッチ軸，６…体幹ロール軸７…体幹ヨー軸，８…肩関節ピッチ軸９…肩関節ロール軸，１０…上腕ヨー軸１１…肘関節ピッチ軸，１２…前腕ヨー軸１３…手首関節ピッチ軸，１４…手首関節ロール軸１５…手部，１６…股関節ヨー軸１７…股関節ピッチ軸，１８…股関節ロール軸１９…膝関節ピッチ軸，２０…足首関節ピッチ軸２１…足首関節ロール軸，２２…足部（足底）５１，５２，５３…特徴抽出部５４…比較認識処理部５５…入力補助アルゴリズム・データベース５６…認識物データベース，５７…履歴データベース５８…行動・姿勢管理部，５９…動作データベース６０…実機動作処理部１００…脚式移動ロボット２００…思考制御モジュール２０１…バス・インターフェース２１１…ＣＰＵ，２１２…ＲＡＭ，２１３…ＲＯＭ２１４…外部記憶装置２５１…画像入力装置（ＣＣＤカメラ）２５２…音声入力装置（マイク）２５３…音声出力装置（スピーカ）２５４…通信インターフェース３００…運動制御モジュール３０１…バス・インターフェース３１１…ＣＰＵ，３１２…ＲＡＭ，３１３…ＲＯＭ３１４…外部記憶装置，３５１…姿勢センサ３５２，３５３…接地確認センサ３５４…電源制御装置

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】複数の関節アクチュエータで構成され、外
部環境を検出する１以上の検出部から入力されたデータ
に基づいて自律的に動作するタイプの脚式移動ロボット
の制御装置であって、前記検出部における入力データが外部環境を認識するた
めに充分な値か否かを判別する判別手段と、前記判別手段における判別結果が否定的であることに応
答して、前記関節アクチュエータを駆動させることによ
り前記検出部における入力データの変化を試みる行動・
姿勢管理手段と、を具備することを特徴とする脚式移動
ロボットの制御装置。
【請求項２】前記検出部は、画像センサ、音声センサ、
温度センサ、感圧センサ、姿勢センサ、接触センサのう
ち少なくとも１つを含む、ことを特徴とする請求項１に
記載の脚式移動ロボットの制御装置。
【請求項３】前記判別手段において肯定的な判別結果が
得られたときの前記検出部における入力データを基に外
部環境を認識して行動を立案する行動計画手段をさらに
備えることを特徴とする請求項１に記載の脚式移動ロボ
ットの制御装置。
【請求項４】認識物に関する特徴を記述したデータを保
管する認識物データベースをさらに備え、前記判別手段は、該認識物データベースを参照して前記
検出部における入力データが適切か否かを判別する、こ
とを特徴とする請求項１に記載の脚式移動ロボットの制
御装置。
【請求項５】外部環境の認識に必要な情報に対応したア
ルゴリズムを保管する入力補助データベースをさらに備
え、前記検出部の入力データから特徴を抽出できるが対象物
を特定できないときに、前記行動・姿勢管理手段は、該
入力補助データベースを参照して前記検出部における入
力データを改善するための対応方法を特定する、ことを
特徴とする請求項１に記載の脚式移動ロボットの制御装
置。
【請求項６】外部環境を認識できなかったトラブルの事
例と、各事例が発生したときに実行した対応方法を保管
する履歴データベースをさらに備え、前記検出部の入力データから特徴を抽出できないとき
に、前記行動・姿勢管理手段は、該履歴データベースを
参照して前記検出部における入力データを改善するため
の対応方法を特定する、ことを特徴とする請求項１に記
載の脚式移動ロボットの制御装置。
【請求項７】前記判別手段は、前記検出部による入力デ
ータに含まれる認識対象が自律的なエンティティか否か
を判別し、自律的なエンティティであると判別された場合、前記行
動・姿勢管理手段は、該エンティティに対して前記検出
部の入力データの改善するための動作を促すメッセージ
を送る、ことを特徴とする請求項１に記載の脚式移動ロ
ボットの制御装置。
【請求項８】複数の関節アクチュエータで構成され、外
部環境を検出する１以上の検出部から入力されたデータ
に基づいて自律的に動作するタイプの脚式移動ロボット
の制御方法であって、前記検出部における入力データが外部環境を認識するた
めに充分な値か否かを判別する判別ステップと、前記判別ステップにおける判別結果が否定的であること
に応答して、前記関節アクチュエータを駆動させること
により前記検出部における入力データの変化を試みる行
動・姿勢管理ステップと、を具備することを特徴とする
脚式移動ロボットの制御方法。
【請求項９】前記検出部は、画像センサ、音声センサ、
温度センサ、感圧センサ、姿勢センサ、接触センサのう
ち少なくとも１つを含む、ことを特徴とする請求項８に
記載の脚式移動ロボットの制御方法。
【請求項１０】前記判別ステップにおいて肯定的な判別
結果が得られたときの前記検出部における入力データを
基に外部環境を認識して行動を立案する行動計画ステッ
プをさらに備えることを特徴とする請求項８に記載の脚
式移動ロボットの制御方法。
【請求項１１】認識物に関する特徴を記述したデータを
保管する認識物データベースをさらに備え、前記判別ステップでは、該認識物データベースを参照し
て前記検出部における入力データが適切か否かを判別す
る、ことを特徴とする請求項８に記載の脚式移動ロボッ
トの制御方法。
【請求項１２】外部環境の認識に必要な情報に対応した
アルゴリズムを保管する入力補助データベースをさらに
備え、前記検出部の入力データから特徴を抽出できるが対象物
を特定できないときに、前記行動・姿勢管理ステップで
は、該入力補助データベースを参照して前記検出部にお
ける入力データを改善するための対応方法を特定する、
ことを特徴とする請求項８に記載の脚式移動ロボットの
制御方法。
【請求項１３】外部環境を認識できなかったトラブルの
事例と、各事例が発生したときに実行した対応方法を保
管する履歴データベースをさらに備え、前記検出部の入力データから特徴を抽出できないとき
に、前記行動・姿勢管理ステップでは、該履歴データベ
ースを参照して前記検出部における入力データを改善す
るための対応方法を特定する、ことを特徴とする請求項
８に記載の脚式移動ロボットの制御方法。
【請求項１４】前記判別ステップでは、前記検出部によ
る入力データに含まれる認識対象が自律的なエンティテ
ィか否かを判別し、自律的なエンティティであると判別された場合、前記行
動・姿勢管理ステップでは、該エンティティに対して前
記検出部の入力データの改善するための動作を促すメッ
セージを送る、ことを特徴とする請求項８に記載の脚式
移動ロボットの制御方法。