JP2003159674A

JP2003159674A - ロボット装置、ロボット装置の外力検出方法及びロボット装置の外力検出プログラム、並びにロボット装置の外力検出のためのキャリブレーション方法及びロボット装置の外力検出のためのキャリブレーションプログラム

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Publication number: JP2003159674A
Application number: JP2001356529A
Authority: JP
Inventors: Shingo Tsurumi; 辰吾鶴見
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2001-11-21
Filing date: 2001-11-21
Publication date: 2003-06-03

Abstract

(57)【要約】【課題】歩行中に加えられる外力を、特別なセンサを
不要としながらも検出し、外力に応じた行動を取ること
ができるロボット装置を提供する。【解決手段】衝突検出装置８６は、関節指令値と制御
信号との差分を算出し、その差分と所定の閾値とを比較
し、衝突を検出し、その衝突による外力の発生を検出す
る。検出した外力により、ロボット装置１は、痛がると
か、怒るとかの感情表現をする。あるいは外力の発生原
因となった例えば障害物を回避して別の方向へ歩行する
といった行動をとる。別の方向へ歩行するときには、そ
の外力をフィードバックして例えば関節指令値の計算に
用いる。指令装置８１は、検出結果を制御装置８２に供
給する関節指令値の計算に反映させる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、関節部を介して胴
体部に接続された脚を自在に駆動しながら接地面に対し
て移動するロボット装置に関し、特に外力を検出し、そ
の外力をフィードバックした行動をとるロボット装置に
関する。また、本発明は、前記外力を検出するためのロ
ボット装置の外力検出方法及びロボット装置の外力検出
プログラム、並びにロボット装置の外力検出のためのキ
ャリブレーション方法及びロボット装置の外力検出のた
めのキャリブレーションプログラムに関する。

【０００２】

【従来の技術】電気的又は磁気的な作用を用いて人間
（生物）の動作に似た運動を行う機械装置を「ロボッ
ト」という。我が国において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・無人化等を目的としたマニピ
ュレータや搬送ロボット等の産業用ロボット（Industri
al Robot）であった。

【０００３】最近では、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を支援する実用ロボットの開発が
進められている。このような実用ロボットは、産業用ロ
ボットとは異なり、人間の生活環境の様々な局面におい
て、個々に個性の相違した人間、又は様々な環境への適
応方法を自ら学習する能力を備えている。例えば、犬、
猫のように４足歩行の動物の身体メカニズムやその動作
を模した「ペット型」ロボット、或いは、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「人間型」又は「人間形」ロボット（Humano
id Robot）等の脚式移動ロボットは、既に実用化されつ
つある。

【０００４】これらの脚式移動ロボットは、産業用ロボ
ットと比較して、エンターテインメント性を重視した様
々な動作を行うことができるため、エンターテインメン
トロボットと呼称される場合もある。

【０００５】例えば４足歩行型のエンターティンメント
ロボットに何らかの外力が加えられたことを検出するた
めには、足先等にセンサを取り付け、そのセンサ出力か
ら外力を判断する方法が最も簡易的である。図２５の４
足歩行ロボット１０１が障害物１１０に接触したことを
検出したいときを例に挙げて説明する。

【０００６】４足歩行ロボット１０１は、胴体部１０２
に関節を介してそれぞれ脚１０３Ａ、１０３Ｂ、１０３
Ｃ、１０３Ｄを取り付けている。各脚の足先にはタッチ
センサが用意されている。障害物に脚１０３Ａが接触す
ると、センサは障害物１１０による外力Ｆ２を検出す
る。しかし、この方法ではセンサを取り付けた場所への
外力Ｆ２しか測定できず、図２６に示すような胴体部１
０２に加わった外力を検出できない。また、センサによ
り外力を検出する方法は、システムが複雑になり重量も
増加してしまうという欠点があった。

【０００７】そこで、関節への入力信号、すなわち関節
を駆動するための駆動手段であるモータを制御するため
の信号である、ＰＷＭ Duty比を利用して、外力を測定
する方法が提案されている。この方法は、外力を加えら
れた際に、各関節に加わるトルクをＰＷＭ Duty比から
予測し、加えられた外力を推定するというものである。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】ところが、ロボット装
置が歩行中のように関節を指令値通りに動かす際には、
外力にかかわらず入力信号（ＰＷＭ Duty比）が変化す
るため、この方法でロボット装置の動作中に外力を正確
に検出することはできない。

【０００９】しかし、歩行中の脚が障害物に衝突するこ
とは頻繁に起こり、何らかの方法で検出し、回避行動を
とることが望まれる。

【００１０】本発明は、前記実情に鑑みてなされたもの
であり、歩行中に加えられる外力を、特別なセンサを不
要としながらも検出し、外力に応じた行動を取ることが
できるロボット装置の提供を目的とする。

【００１１】また、本発明は、ロボット装置の歩行中に
加えられる外力を、特別なセンサを不要としながらも検
出できるロボット装置の外力検出方法及びロボット装置
の外力検出プログラムの提供を目的とする。

【００１２】また、本発明は、ロボット装置の脚が接地
する接地面の状態が異なっても適正にロボット装置に外
力を検出させることができるロボット装置の外力検出の
ためのキャリブレーション方法及びロボット装置の外力
検出のためのキャリブレーションプログラムの提供を目
的とする。

【００１３】

【課題を解決するための手段】本発明に係るロボット装
置は、前記課題を解決するために、関節部を介して胴体
部に接続された脚を自在に駆動しながら接地面に対して
移動するロボット装置において、前記関節部を駆動させ
るための目標値となる関節指令値と、外力の影響を受け
る環境にて関節部を駆動させるための制御信号との差分
に基づいて前記外力を検出する外力検出手段を備え、前
記外力検出手段によって検出された外力に基づいた行動
を取る。

【００１４】特に、外力検出手段は、前記制御的なＰＷ
Ｍ Duty比と理論的なＰＷＭ Duty比との差分が、所定の
レベルを所定の時間超えたときに、外力を検出したとみ
なす。

【００１５】また、このロボット装置は、前記関節指令
値を算出する関節指令値算出手段と、前記制御信号を算
出する制御信号算出手段と、前記制御信号算出手段によ
って算出された制御信号に基づいて駆動力を発生する駆
動手段と、前記駆動手段によって発生された駆動力によ
って前記関節部を動作させる動作手段とをさらに備え、
前記外力検出手段は前記関節指令値算出手段が算出した
関節指令値と前記制御信号算出手段が算出した制御信号
との差分に基づいて外力を検出する。

【００１６】本発明に係るロボット装置の外力検出方法
は、前記課題を解決するために、関節部を介して胴体部
に接続された脚を自在に駆動しながら接地面に対して移
動するロボット装置に加えられた外力を検出するための
ロボット装置の外力検出方法において、前記関節部を駆
動させるための目標値となる関節指令値と、外力の影響
を受ける環境にて関節部を駆動させるための制御信号と
の差分に基づいて前記外力を検出する。

【００１７】このため、本発明に係るロボット装置の外
力検出方法は、前記関節指令値を算出する関節指令値算
出工程と、前記制御信号を算出する制御信号算出工程
と、前記関節指令値算出工程で算出された関節指令値と
前記制御信号算出工程で算出された制御信号との差分を
算出する差分算出工程と、前記差分算出工程で算出され
た差分に基づいて外力を検出する外力検出工程とを備え
る。

【００１８】本発明に係るロボット装置の外力検出プロ
グラムは、前記課題を解決するために、関節部を介して
胴体部に接続された脚を自在に駆動しながら接地面に対
して移動するロボット装置に加えられた外力を検出する
ためにロボット装置に実行されるロボット装置の外力検
出プログラムにおいて、前記関節部を駆動させるための
目標値となる関節指令値を算出する関節指令値算出工程
と、前記外力の影響を受ける環境にて関節部を駆動させ
るための制御信号を算出する制御信号算出工程と、前記
関節指令値算出工程で算出された関節指令値と前記制御
信号算出工程で算出された制御信号との差分を算出する
差分算出工程と、前記差分算出工程で算出された差分に
基づいて外力を検出する外力検出工程とを備える。

【００１９】本発明に係るロボット装置の外力検出のた
めのキャリブレーション方法は、前記課題を解決するた
めに、関節部を介して胴体部に接続された脚を自在に駆
動しながら接地面に対して移動するロボット装置が、前
記関節部を駆動させるための目標値となる関節指令値
と、外力の影響を受ける環境にて関節部を駆動させるた
めの制御信号との差分に基づいて外力を検出するときに
用いる閾値を前記接地面の状態に応じてキャリブレーシ
ョンするロボット装置の外力検出のためのキャリブレー
ション方法であって、現在の接地面の状態におけるノー
マル歩行時のデータパターンを生成するノーマルデータ
パターン生成工程と、現在の接地面の状態における外力
が加えられた歩行時のデータパターンを前記ノーマルデ
ータパターン生成工程で生成されたノーマル歩行時のデ
ータパターンを基に生成する外力時データパターン生成
工程と、前記ノーマルデータ生成工程で生成されたノー
マル歩行時のデータパターンと、前記外力時データパタ
ーン生成工程で生成された外力時データパターンとか
ら、前記閾値を決定する閾値決定工程とを備える。

【００２０】本発明に係るロボット装置の外力検出のた
めのキャリブレーションプログラムは、前記課題を解決
するために、関節部を介して胴体部に接続された脚を自
在に駆動しながら接地面に対して移動するロボット装置
が、前記関節部を駆動させるための目標値となる関節指
令値と、外力の影響を受ける環境にて関節部を駆動させ
るための制御信号との差分に基づいて外力を検出すると
きに用いる閾値を前記接地面の状態に応じてキャリブレ
ーションするロボット装置の外力検出のためのキャリブ
レーションプログラムであって、現在の接地面の状態に
おけるノーマル歩行時のデータパターンを生成するノー
マルデータパターン生成工程と、現在の接地面の状態に
おける外力が加えられた歩行時のデータパターンを前記
ノーマルデータパターン生成工程で生成されたノーマル
歩行時のデータパターンを基に生成する外力時データパ
ターン生成工程と、前記ノーマルデータ生成工程で生成
されたノーマル歩行時のデータパターンと、前記外力時
データパターン生成工程で生成された外力時データパタ
ーンとから、前記閾値を決定する閾値決定工程とを備え
る。

【００２１】なお、前記図２５、図２６ともに、外力が
加えられたことにより関節に加わるトルクがＴ２、Ｔ１
＋Ｔ２のように変化する。このトルクの変化から外力を
検出することができる。トルクの変化は、関節を駆動す
るための駆動手段であるモータの制御入力（ＰＷＭ Dut
y比）から検出するが、これは指令値通りに動作させる
ための制御入力の影響を除去したものを利用する。

【００２２】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照しながら説明する。この実施の形態は、関
節部を介して胴体部に接続された脚を自在に駆動しなが
ら接地面に対して移動するロボット装置であり、関節部
を駆動させるための目標値となる関節指令値と、外力の
影響を受ける環境にて関節部を駆動させるための制御信
号との差分に基づいて外力を検出する。前記関節指令値
と前記制御信号は、駆動装置であるモータの駆動力を制
御するためのＰＷＭ Duty比である。

【００２３】検出した外力により、ロボット装置は、痛
がるとか、怒るとかの感情表現をする。あるいは外力の
発生原因となった例えば障害物を回避して別の方向へ歩
行するといった行動をとる。別の方向へ歩行するときに
は、その外力をフィードバックして例えば前記関節指令
値の計算に用いる。

【００２４】このため、図１に示すように、ロボット装
置１は、関節指令値を計算する関節指令値算出手段であ
る指令装置８１と、指令装置８１により計算された関節
指令値に基づいて前記制御信号を算出する制御信号算出
手段である制御装置８２と、制御装置８２からの前記制
御信号に基づいて駆動力を発生するモータである駆動装
置８３と、駆動装置８３によって発生された駆動力を用
いて各関節部及び脚部を動かす動作部８４と、動作部８
４に供給された前記駆動力を受けるギア等に設置され、
ＰＩＤ制御の実測値を制御装置８２にフィードバックす
るポテンショメータ８５と、前記関節指令値と前記制御
信号との差分に基づいて、衝突、捕獲、あるいは押さえ
付け等による外力を検出し、指令装置８１に外力の検出
結果をフィードバックする外力検出手段である衝突検出
装置８６とを備えてなる。

【００２５】なお、この図１は、ロボット装置１が本発
明の外力検出方法に基づいた外力検出プログラムを実行
したときに、外力検出装置として機能することを示す機
能ブロック図である。ロボット装置１の具体例について
は後述する。

【００２６】指令装置８１は、中央演算装置（ＣＰＵ）
によりなり、関節部を駆動させるための目標値となる関
節指令値を計算し、制御装置８２及び衝突検出装置８６
に供給する。

【００２７】制御装置８２は、指令装置８１から供給さ
れた関節指令値をポテンショメータ８５からのＰＩＤ制
御の実測値を基に駆動装置８３に駆動力を発生させるた
めの制御信号に変換する。この制御信号は上述したよう
にＰＷＭ Duty比であり、駆動装置８３に供給されると
共に、衝突検出装置８６にも供給される。

【００２８】駆動装置８３はモータからなり、前記制御
信号に応じて各関節部及び脚部を動かすための駆動力が
制御され、制御された駆動力を動作部８４に供給する。

【００２９】動作部８４は、ギア等の駆動機構からな
り、前記駆動装置８３からの駆動力により各関節部及び
脚部を動かす。

【００３０】ポテンショメータ８５は、例えば関節部を
動かすためのギア部等に取り付けられ、ＰＩＤ制御信号
の実測値を検出し制御装置８２に供給する。

【００３１】衝突検出装置８６は、前記関節指令値と前
記制御信号との差分を算出し、その差分と所定の閾値と
を比較し、衝突を検出し、その衝突による外力の発生を
検出結果として指令装置８１に供給する。

【００３２】指令装置８１は、前記検出結果を制御装置
８２に供給する関節指令値の計算に反映させる。

【００３３】図２は、ロボット装置１の胴体部２に外力
が加えられたときに、関節部に発生するトルクを示して
いる。左前脚３Ａの胴体部２との関節部には、ボディー
に加わる重力ｆに起因するトルクＴ１と、外力ｆ’に起
因するトルクＴ２の合計がかかっている。また、障害物
１１０に衝突したときには、障害物による外力の他、自
重の重さによる力も加わっている。

【００３４】そして、このロボット装置１は、特別なセ
ンサを使用せずに、関節への指令値と制御信号（ＰＷＭ
Duty比）のみを利用して障害物１１０への衝突検出を
行う。また、胴体部２にかかる外力を検出する。

【００３５】以下、ロボット装置１が歩行しているとき
に、障害物との衝突を検出する処理を図３のフローチャ
ートにしたがって説明する。前述したロボット装置１が
外力を検出するときに実行する外力検出プログラムの具
体例の処理を示している。なお、この外力検出プログラ
ムは、ロボット装置１の後述するフラッシュＲＯＭに格
納され、ＣＰＵにて実行される。

【００３６】先ず、ステップＳ１にて指令装置８１は、
前記関節指令値の計算を始める。この関節指令値は、上
述したように、関節部を駆動させるための目標値であ
る。また、ステップＳ１にて制御装置８２は、ポテンシ
ョメータ８５からフィードバックされた検出値（ＰＩＤ
制御値）を用いて駆動装置８３に供給するための制御信
号（ＰＷＭ Duty比）を計算する。

【００３７】ステップＳ２にて指令装置８１は、前記関
節指令値に含む、胴体部（ボディー）２に加わる重力に
起因するトルクＴ_１を、自重の影響、リンク質量の影
響、関節摩擦係数の影響から算出する。

【００３８】自重の影響とは、ロボット装置が地面に脚
をついているときに自身の身体の重さが足にかかるが、
そのときに関節に加わるトルクの影響である。ヤコビ行
列Ｊを用いて自重Ｆの影響で関節に加わるトルクτ_１を
計算する計算式は（１）式のようになる。 τ_１＝Ｊ^ＴＦ・・・（１）また、リンク質量の影響とは、リンク／ボディの慣性力
の影響により関節に加わるトルクτ_２の影響である。こ
のトルクτ_２はリンクの質量が小さい場合、歩行速度が
緩やかな場合は無視しても構わない。

【００３９】また、関節摩擦係数の影響とは、前記動作
部８４のギア等の関節摩擦によるトルクτ_３の影響であ
る。この関節摩擦によるトルクτ_３の特性を図４に示
す。関節の角速度ωの変化に関係して、トルクτ_３が変
化する。

【００４０】よって、このステップＳ２の処理により得
られた各影響の合計値である前記トルクＴ_１は、以下の
（２）式にようになる。Ｔ_１＝τ_１＋τ_２＋τ_３・・・（２）次に、ステップＳ３にて制御装置８２は、モーターモデ
ルから理論的なＰＷＭDuty比を算出する。胴体部２の付
け根の関節に注目し、その関節のモーター軸回りの方程
式により得られる。これは、ロボット装置が指令値通り
の動作を行うために必要なＰＷＭ Duty比は、モータの
回転角速度と角速度、前記トルクＴ_１から求められるこ
とを示す。

【００４１】図５に示すモーターモデルにおいて、Ｉを
モーターＭに流れる電流、Ｊをモータ回転軸の慣性モー
メント、ＲをモーターＭの巻線抵抗、ＥをモーターＭに
かける電圧、θをモーターＭの関節角度、ｋ_ｆを誘起電
圧定数、ｋ_ｔをトルク定数、ψを実際の関節の角度、ψ
_ｒｅｆを関節角度指令値、δをＰＷＭ Duty比、Ｉ_ａ
_ｖｇをモーターＭに流れる電流の平均値、Ｖをモーター
の電源電圧、Ｔ_１をボディーに加わる重力に起因するト
ルク、Ｔ_２を外力に起因するトルクとする。

【００４２】すると、モーターＭ回りの方程式は、次の
（３）式のように示される。

【００４３】

【数１】

【００４４】これを変形すると、（４）式のようにな
る。

【００４５】

【数２】

【００４６】最終的に（５）式に示すように外力に起因
するトルクＴ_２が求められる。この（５）式において、
右辺の第１項は前記制御信号（control input）であ
り、第２項は関節理論値（reference）である。

【００４７】

【数３】

【００４８】そして、ＰＷＭ Duty比：δは、次の
（６）式に示すようにして求められる。

【００４９】

【数４】

【００５０】図３のフローチャートに戻る。ステップＳ
４で、衝突検出装置８６は、理論的なＰＷＭ Duty比の
移動平均と、制御信号の移動平均との差分を算出する。
図２に示したようにロボット装置１が歩行中に障害物１
１０に衝突（collision)した場合、例えば脚１０３Ａの
関節には予期せぬトルクＴ２が加わる。すると、図６に
示すように、制御入力値cnt_ｉが理論値refと衝突（coll
ision)した付近で異なった変化をする。そこで、理論値
refと制御入力値cnt_ｉとの差分をとることで、その異な
った変化を抽出するというのがこのステップＳ４の処理
である。図７には理論値refと制御入力値cnt_ｉとの差分
differenceの時間timeに対する変化を示す。

【００５１】実際には、ステップＳ５において差分の符
号に応じて使用する閾値（Threshold）とカウンタを選
択する。差分の大きさ（レベル）の閾値threshold_h
と、そのレベルを超えた時間をカウントした値に対する
時間的な閾値threshold_ｗとを用意する。そして、これ
以降のステップＳ６〜ステップＳ１０を通して差分があ
る閾値をある時間超えたら衝突を検出したとみなす。

【００５２】すなわち、ステップＳ６にて差分が大きさ
（レベル）の閾値threshold_hを超えたか否かを判別す
る。ここで、差分が閾値threshold_hを超えていれば
（ＹＥＳ）、ステップＳ７に進みカウンタをインクリメ
ントする。差分が閾値threshold_hを超えていなければ
（ＮＯ）、ステップＳ８に進みカウンタをリセットす
る。

【００５３】ステップＳ９において、衝突検出装置８６
がカウンタの値が時間的な閾値threshold_ｗを超えたと
判別すると、ステップＳ１０にて衝突を検出したと見な
し、その検出結果を指令装置８１に通知する。ステップ
Ｓ９においてカウンタの値が時間的な閾値threshold_ｗ
を超えていないと判別すると、ステップＳ１に戻る。

【００５４】したがって、このロボット装置１は、特別
なセンサを使用せずに、関節への指令値と制御信号（Ｐ
ＷＭ Duty比）のみを利用して障害物１１０との衝突検
出を行うことができる。また、胴体部２にかかる外力を
検出することができる。

【００５５】そして、検出した外力により、ロボット装
置１は、痛がるとか、怒るとかの感情表現をする。ある
いは外力の発生原因となった例えば障害物を回避して別
の方向へ歩行するといった行動をとる。別の方向へ歩行
するときには、その外力をフィードバックして例えば前
記関節指令値の計算に用いる。具体的に、指令装置８１
は、前記検出結果を制御装置８２に供給する関節指令値
の計算に反映させる。

【００５６】ところで、ロボット装置１は、歩行パター
ンを切り替える際に、つなぎ動作を行う。このつなぎ動
作が上手く行えないとロボット装置がバランスを崩し、
胴体部の慣性力が起因するトルクが関節に加わる。する
と、外力を誤検出してしまうことがある。よって、この
実施の形態のロボット装置は、図８に示すように、歩行
パタン（walk pattern）をtypeＡからtypeＢに切り替え
る際には、歩行パターンを切り換えた直後から一定時間
ｔ２は接触又は外力検出を行わないようにしている。

【００５７】以下、前記図３に示した外力検出プログラ
ムを実行し、外力を検出するために機能するロボット装
置１の具体例について説明する。図９に示すように、本
実施の形態によるロボット装置１は、４足歩行の脚式移
動ロボットであり、胴体部ユニット２の前後左右にそれ
ぞれ脚部ユニット３Ａ，３Ｂ，３Ｃ，３Ｄが連結される
と共に、胴体部ユニット２の前端部に頭部ユニット４が
連結されて構成されている。

【００５８】胴体部ユニット２には、図１０に示すよう
に、ＣＰＵ１０、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Me
mory）１１、フラッシュＲＯＭ（Read ０nly Memory）
１２、ＰＣ（Personal Computer）カードインターフェ
ース回路１３及び信号処理回路１４が内部バス１５を介
して相互に接続されることにより形成されたコントロー
ル部１６と、このロボット装置１の動力源としてのバッ
テリ１７とが収納されている。また、胴体部ユニット２
には、ロボット装置１の向きや動きの加速度を検出する
ための角速度センサ１８及び加速度センサ１９なども収
納されている。

【００５９】また、頭部ユニット４には、外部の状況を
撮像するとともに、周囲の明るさを検出するためのＣＣ
Ｄ（Charge Coupled Device）カメラ２０と、前後に倒
すといった使用者からの物理的な働きかけを検出するた
めのタッチセンサ２１と、前方に位置する物体までの距
離を測定するための距離センサ２２と、外部音を集音す
るためのマイクロホン２３と、各種音声を出力するため
のスピーカ２４と、頭部ユニット４内に格納可能とされ
たヘッドライト２５と、ロボット装置１の「目」に相当
するＬＥＤ（Light Emitting Diode）（図示せず）など
がそれぞれ所定位置に配置されている。なお、ロボット
装置１においては、タッチセンサ２１以外にも、胴体部
ユニット２及び頭部ユニット４の所定位置に複数のタッ
チセンサが配置されている。

【００６０】さらに、各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄの関節
部分や各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄ及び胴体部ユニット２
の各連結部分、並びに頭部ユニット４及び胴体部ユニッ
ト２の連結部分などにはそれぞれ自由度数分のアクチュ
エータ２６_１〜２６_ｎ及びポテンショメータ２７_１〜２
７_ｎが配設されている。例えば、アクチュエータ２６ _１
〜２６_ｎはサーボモータを構成として有している。サー
ボモータの駆動により、脚部ユニット３Ａ〜３Ｄが制御
されて、目標の姿勢或いは動作に遷移する。もちろん、
歩行動作もサーボモータの駆動により制御された脚部ユ
ニット３Ａ〜３Ｄの接地面に対する自在な動きにより成
される。特に、このロボット装置１では、歩行パターン
を切り換えて多様な歩行動作を実現するときのつなぎ動
作を、サーボモータの駆動に基づく脚部ユニット３Ａ〜
３Ｄの動きと、胴体部ユニット２の動きを制御して実行
する。

【００６１】そして、これら角速度センサ１８、加速度
センサ１９、タッチセンサ２１、距離センサ２２、マイ
クロホン２３、スピーカ２４、及び各ポテンショメータ
２７ _１〜２７_ｎなどの各種センサ並びにヘッドライト２
５、ＬＥＤ及び各アクチュエータ２６_１〜２６_ｎは、
それぞれ対応するハブ２８_１〜２８_ｎを介してコントロ
ール部１６の信号処理回路１４と接続され、ＣＣＤカメ
ラ２０及びバッテリ１７は、それぞれ信号処理回路１４
と直接接続されている。

【００６２】信号処理回路ｌ４は、上述の各センサから
供給されるセンサデータや画像データ及び音声データを
順次取り込み、これらをそれぞれ内部バス１５を介して
ＤＲＡＭ１１内の所定位置に順次格納する。また信号処
理回路１４は、これと共にバッテリ１７から供給される
バッテリ残量を表すバッテリ残量データを順次取り込
み、これをＤＲＡＭ１１内の所定位置に格納する。

【００６３】このようにしてＤＲＡＭ１１に格納された
各センサデータ、画像データ、音声データ及びバッテリ
残量データは、この後ＣＰＵ１０がこのロボット装置１
の動作制御を行う際に利用される。

【００６４】実際上ＣＰＵ１０は、ロボット装置１の電
源が投入された初期時、胴体部ユニット２の図示しない
ＰＣカードスロットに装填されたメモリカード２９又は
フラッシュＲＯＭ１２に格納された制御プログラムをＰ
Ｃカードインターフェース回路１３を介して又は直接読
み出し、これをＤＲＡＭ１１に格納する。この制御プロ
グラムの一部に、前記図３に示した本発明のロボット装
置の外力検出プログラムの具体例が含まれることにな
る。

【００６５】また、ＣＰＵ１０は、この後上述のように
信号処理回路１４よりＤＲＡＭ１１に順次格納される各
センサデータ、画像データ、音声データ及びバッテリ残
量データに基づいて自己及び周囲の状況や、使用者から
の指示及び働きかけの有無などを判断する。

【００６６】さらに、ＣＰＵ１０は、この判断結果及び
ＤＲＡＭ１１に格納した、外力検出プログラムを含む制
御プログラムに基づいて続く行動を決定すると共に、当
該決定結果に基づいて必要なアクチュエータ２６_１〜２
６_ｎを駆動させることにより、頭部ユニット４を上下左
右に振らせたり、各脚部ユニット３Ａ〜３Ｄを駆動させ
て歩行させるなどの行動を行わせる。

【００６７】また、この際ＣＰＵ１０は、必要に応じて
音声データを生成し、これを信号処理回路１４を介して
音声信号としてスピーカ２４に与えることにより当該音
声信号に基づく音声を外部に出力させたり、上述のＬＥ
Ｄを点灯、消灯又は点滅させる。また、ＣＰＵ１０は、
後述するように、ＣＣＤカメラ２０を用いて周囲の明る
さを検出させ、その検出結果に応じてヘッドライト２５
を点灯させる。

【００６８】このようにしてこのロボット装置１におい
ては、自己及び周囲の状況や、使用者からの指示及び働
きかけに応じて自律的に行動し得るようになされてい
る。

【００６９】次に、前記外力検出プログラムを含む制御
プログラムのソフトウェア構成について説明する。ロボ
ット装置１における上述の制御プログラムのソフトウェ
ア構成は、図１１に示すようになる。この図１１におい
て、デバイス・ドライバ・レイヤ３０は、この制御プロ
グラムの最下位層に位置し、複数のデバイス・ドライバ
からなるデバイス・ドライバ・セット３１から構成され
ている。この場合、各デバイス・ドライバは、ＣＣＤカ
メラ２０（図１０）やタイマ等の通常のコンピュータで
用いられるハードウェアに直接アクセスすることを許さ
れたオブジェクトであり、対応するハードウェアからの
割り込みを受けて処理を行う。

【００７０】また、ロボティック・サーバ・オブジェク
ト３２は、デバイス・ドライバ・レイヤ３０の最下位層
に位置し、例えば上述の各種センサやアクチュエータ２
５_１〜２５_ｎ等のハードウェアにアクセスするためのイ
ンターフェースを提供するソフトウェア群でなるバーチ
ャル・ロボット３３と、電源の切換えなどを管理するソ
フトウェア群でなるバワーマネージャ３４と、他の種々
のデバイス・ドライバを管理するソフトウェア群でなる
デバイス・ドライバ・マネージャ３５と、ロボット装置
１の機構を管理するソフトウェア群でなるデザインド・
ロボット３６とから構成されている。

【００７１】マネージャ・オブジェクト３７は、オブジ
ェクト・マネージャ３８及びサービス・マネージャ３９
から構成されている。オブジェクト・マネージャ３８
は、ロボティック・サーバ・オブジェクト３２、ミドル
・ウェア・レイヤ４０、及びアプリケーション・レイヤ
４１に含まれる各ソフトウェア群の起動や終了を管理す
るソフトウェア群であり、サービス・マネージャ３９
は、メモリカード２９（図１０）に格納されたコネクシ
ョンファイルに記述されている各オブジェクト間の接続
情報に基づいて各オブジェクトの接続を管理するソフト
ウェア群である。

【００７２】ミドル・ウェア・レイヤ４０は、ロボティ
ック・サーバ・オブジェクト３２の上位層に位置し、画
像処理や音声処理などのこのロボット装置１の基本的な
機能を提供するソフトウェア群から構成されている。本
発明の外力検出プログラムは、このミドル・ウェア・レ
イヤ４０に属している。

【００７３】また、アプリケーション・レイヤ４１は、
ミドル・ウェア・レイヤ４０の上位層に位置し、当該ミ
ドル・ウェア・レイヤ４０を構成する各ソフトウェア群
によって処理された処理結果に基づいてロボット装置１
の行動を決定するためのソフトウェア群から構成されて
いる。

【００７４】なお、ミドル・ウェア・レイヤ４０及びア
プリケーション・レイヤ４１の具体なソフトウェア構成
をそれぞれ図１２、図１３に示す。

【００７５】ミドル・ウェア・レイヤ４０は、図１２に
示すように、騒音検出用、温度検出用、明るさ検出用、
音階認識用、距離検出用、姿勢検出用、タッチセンサ
用、動き検出用及び色認識用の各信号処理モジュール５
０〜５８並びに入力セマンティクスコンバータモジュー
ル５９などを有する認識系６０と、出力セマンティクス
コンバータモジュール６８並びに姿勢管理用、トラッキ
ング用、モーション再生用、歩行用、転倒復帰用、ライ
ト点灯用及び音再生用の各信号処理モジュール６１〜６
７などを有する出力系６９とから構成されている。

【００７６】認識系６０の各信号処理モジュール５０〜
５８は、ロボティック・サーバ・オブジェクト３２のバ
ーチャル・ロボット３３によりＤＲＡＭ１１（図１０）
から読み出される各センサデータや画像データ及び音声
データのうちの対応するデータを取り込み、当該データ
に基づいて所定の処理を施して、処理結果を入力セマン
ティクスコンバータモジュール５９に与える。ここで、
例えば、バーチャル・ロボット３３は、所定の通信規約
によって、信号の授受或いは変換をする部分として構成
されている。

【００７７】入力セマンティクスコンバータモジュール
５９は、これら各信号処理モジュール５０〜５８から与
えられる処理結果に基づいて、「うるさい」、「暑
い」、「明るい」、「ボールを検出した」、「転倒を検
出した」、「撫でられた」、「叩かれた」、「ドミソの
音階が聞こえた」、「動く物体を検出した」又は「障害
物を検出した」などの自己及び周囲の状況や、使用者か
らの指令及び働きかけを認識し、認識結果をアプリケー
ション・レイヤ４１（図１３）に出力する。

【００７８】アプリケーション・レイヤ４ｌは、図１３
に示すように、行動モデルライブラリ７０、行動切換モ
ジュール７１、学習モジュール７２、感情モデル７３及
び本能モデル７４の５つのモジュールから構成されてい
る。

【００７９】行動モデルライブラリ７０には、図１４に
示すように、「バッテリ残量が少なくなった場合」、
「転倒復帰する」、「障害物を回避する場合」、「感情
を表現する場合」、「ボールを検出した場合」などの予
め選択されたいくつかの条件項目にそれぞれ対応させ
て、それぞれ独立した行動モデル７０_１〜７０_ｎが設け
られている。

【００８０】そして、これら行動モデル７０_１〜７０_ｎ
は、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュール
５９から認識結果が与えられたときや、最後の認識結果
が与えられてから一定時間が経過したときなどに、必要
に応じて後述のように感情モデル７３に保持されている
対応する情動のパラメータ値や、本能モデル７４に保持
されている対応する欲求のパラメータ値を参照しながら
続く行動をそれぞれ決定し、決定結果を行動切換モジュ
ール７１に出力する。

【００８１】なお、この実施の形態の場合、各行動モデ
ル７０_１〜７０_ｎは、次の行動を決定する手法として、
図１５に示すような１つのノード（状態）ＮＯＤＥ_０〜
ＮＯＤＥ_ｎから他のどのノードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎ
に遷移するかを各ノードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎに間を
接続するアークＡＲＣ_１〜ＡＲＣ_ｎに対してそれぞれ設
定された遷移確率Ｐ_１〜Ｐ_ｎに基づいて確率的に決定す
る有限確率オートマトンと呼ばれるアルゴリズムを用い
る。

【００８２】具体的に、各行動モデル７０_１〜７０
_ｎは、それぞれ自己の行動モデル７０_１〜７０_ｎを形成
するノードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎにそれぞれ対応させ
て、これらノードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎごとに図１６
に示すような状態遷移表８０を有している。

【００８３】この状態遷移表８０では、そのノードＮＯ
ＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎにおいて遷移条件とする入力イベン
ト（認識結果）が「入力イベント名」の列に優先順に列
記され、その遷移条件についてのさらなる条件が「デー
タ名」及び「データ範囲」の列における対応する行に記
述されている。

【００８４】したがって、図１６の状態遷移表８０で表
されるノードＮＯＤＥ_１００では、「ボールを検出（Ｂ
ＡＬＬ）」という認識結果が与えられた場合に、当該認
識結果と共に与えられるそのボールの「大きさ（ＳＩＺ
Ｅ）」が「0から1000」の範囲であることや、「障害物
を検出（ＯＢＳＴＡＣＬＥ）」という認識結果が与えら
れた場合に、当該認識結果と共に与えられるその障害物
までの「距離（ＤＩＳＴＡＮＣＥ）」が「0から100」の
範囲であることが他のノードに遷移するための条件とな
っている。

【００８５】また、このノードＮＯＤＥ_１００では、認
識結果の入力がない場合においても、行動モデル７０_１
〜７０_ｎが周期的に参照する感情モデル７３及び本能モ
デル７４にそれぞれ保持された各情動及び各欲求のパラ
メータ値のうち、感情モデル７３に保持された「喜び
（ＪＯＹ）」、「驚き（ＳＵＲＰＲＩＳＥ）」若しくは
「悲しみ（ＳＵＤＮＥＳＳ）」のいずれかのパラメータ
値が「50から100」の範囲であるときには他のノードに
遷移することができるようになっている。

【００８６】また、状態遷移表８０では、「他のノード
ヘの遷移確率」の欄における「遷移先ノード」の行にそ
のノードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎから遷移できるノー
ド名が列記されていると共に、「入力イベント名」、
「データ値」及び「データの範囲」の列に記述された全
ての条件が揃ったときに遷移できる他の各ノードＮＯＤ
Ｅ_０〜ＮＯＤＥ_ｎへの遷移確率が「他のノードヘの遷移
確率」の欄内の対応する箇所にそれぞれ記述され、その
ノードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎに遷移する際に出力すべ
き行動が「他のノードヘの遷移確率」の欄における「出
力行動」の行に記述されている。なお、「他のノードヘ
の遷移確率」の欄における各行の確率の和は１００
［％］となっている。

【００８７】したがって、図１６の状態遷移表８０で表
されるノードＮＯＤＥ_１００では、例えば「ボールを検
出（ＢＡＬＬ）」し、そのボールの「ＳＩＺＥ（大き
さ）」が「0から1000」の範囲であるという認識結果が
与えられた場合には、「30［％］」の確率で「ノードＮ
ＯＤＥ_１２０（node 120）」に遷移でき、そのとき「Ａ
ＣＴＩＯＮ１」の行動が出力されることとなる。

【００８８】各行動モデル７０_１〜７０_ｎは、それぞれ
このような状態遷移表８０として記述されたノードＮＯ
ＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎがいくつも繋がるようにして構成
されており、入力セマンティクスコンバータモジュール
５９から認識結果が与えられたときなどに、対応するノ
ードＮＯＤＥ_０〜ＮＯＤＥ_ｎの状態遷移表を利用して確
率的に次の行動を決定し、決定結果を行動切換モジュー
ル７１に出力するようになされている。

【００８９】図１３に示す行動切換モジュール７１は、
行動モデルライブラリ７０の各行動モデル７０_１〜７０
_ｎからそれぞれ出力される行動のうち、予め定められた
優先順位の高い行動モデル７０_１〜７０_ｎから出力され
た行動を選択し、当該行動を実行すべき旨のコマンド
（以下、これを行動コマンドという。）をミドル・ウェ
ア・レイヤ４０の出力セマンティクスコンバータモジュ
ール６８に送出する。なお、この実施の形態において
は、図１４において下側に表記された行動モデル７０_１
〜７０_ｎほど優先順位が高く設定されている。

【００９０】また、行動切換モジュール７１は、行動完
了後に出力セマンティクスコンバータモジュール６８か
ら与えられる行動完了情報に基づいて、その行動が完了
したことを学習モジュール７２、感情モデル７３及び本
能モデル７４に通知する。

【００９１】一方、学習モジュール７２は、入力セマン
ティクスコンバータモジュール５９から与えられる認識
結果のうち、「叩かれた」や「撫でられた」など、使用
者からの働きかけとして受けた教示の認識結果を入力す
る。

【００９２】そして、学習モジュール７２は、この認識
結果及び行動切換モジュール７１からの通知に基づい
て、「叩かれた（叱られた）」ときにはその行動の発現
確率を低下させ、「撫でられた（誉められた）」ときに
はその行動の発現確率を上昇させるように、行動モデル
ライブラリ７０における対応する行動モデル７０_１〜７
０_ｎの対応する遷移確率を変更する。

【００９３】他方、感情モデル７３は、「喜び（jo
y）」、「悲しみ（sadness）」、「怒り（anger）」、
「驚き（surprise）」、「嫌悪（disgust）」及び「恐
れ（fear）」の合計６つの情動について、各情動ごとに
その情動の強さを表すパラメータを保持している。そし
て、感情モデル７３は、これら各情動のパラメータ値
を、それぞれ入力セマンティクスコンバータモジュール
５９から与えられる「叩かれた」及び「撫でられた」な
どの特定の認識結果と、経過時間及び行動切換モジュー
ル７１からの通知などに基づいて周期的に更新する。

【００９４】具体的には、感情モデル７３は、入力セマ
ンティクスコンバータモジュール５９から与えられる認
識結果と、そのときのロボット装置１の行動と、前回更
新してからの経過時間などに基づいて所定の演算式によ
り算出されるそのときのその情動の変動量を△Ｅ
［ｔ］、現在のその情動のパラメータ値をＥ［ｔ］、そ
の情動の感度を表す係数をｋ_ｅとして、（７）式によっ
て次の周期におけるその情動のパラメータ値Ｅ［ｔ＋
１］を算出し、これを現在のその情動のパラメータ値Ｅ
［ｔ］と置き換えるようにしてその情動のパラメータ値
を更新する。また、感情モデル７３は、これと同様にし
て全ての情動のパラメータ値を更新する。

【００９５】

【数５】

【００９６】なお、各認識結果や出力セマンティクスコ
ンバータモジュール６８からの通知が各情動のパラメー
タ値の変動量△Ｅ［ｔ］にどの程度の影響を与えるかは
予め決められており、例えば「叩かれた」といった認識
結果は「怒り」の情動のパラメータ値の変動量△Ｅ
［ｔ］に大きな影響を与え、「撫でられた」といった認
識結果は「喜び」の情動のパラメータ値の変動量△Ｅ
［ｔ］に大きな影響を与えるようになっている。

【００９７】ここで、出力セマンティクスコンバータモ
ジュール６８からの通知とは、いわゆる行動のフィード
バック情報（行動完了情報）であり、行動の出現結果の
情報であり、感情モデル７３は、このような情報によっ
ても感情を変化させる。これは、例えば、「吠える」と
いった行動により怒りの感情レベルが下がるといったよ
うなことである。なお、出力セマンティクスコンバータ
モジュール６８からの通知は、上述した学習モジュール
７２にも入力されており、学習モジュール７２は、その
通知に基づいて行動モデル７０_１〜７０_ｎの対応する遷
移確率を変更する。

【００９８】なお、行動結果のフィードバックは、行動
切換モジュレータ７１の出力（感情が付加された行動）
によりなされるものであってもよい。

【００９９】一方、本能モデル７４は、「運動欲（exer
cise）」、「愛情欲（affection）」、「食欲（appetit
e）」及び「好奇心（curiosity）」の互いに独立した４
つの欲求について、これら欲求ごとにその欲求の強さを
表すパラメータを保持している。そして、本能モデル７
４は、これらの欲求のパラメータ値を、それぞれ入力セ
マンティクスコンバータモジュール５９から与えられる
認識結果や、経過時間及び行動切換モジュール７１から
の通知などに基づいて周期的に更新する。

【０１００】具体的には、本能モデル７４は、「運動
欲」、「愛情欲」及び「好奇心」については、認識結
果、経過時間及び出力セマンティクスコンバータモジュ
ール６８からの通知などに基づいて所定の演算式により
算出されるそのときのその欲求の変動量をΔＩ［ｋ］、
現在のその欲求のパラメータ値をＩ［ｋ］、その欲求の
感度を表す係数ｋ_ｉとして、所定周期で（８）式を用い
て次の周期におけるその欲求のパラメータ値Ｉ［ｋ＋
１］を算出し、この演算結果を現在のその欲求のパラメ
ータ値Ｉ［ｋ］と置き換えるようにしてその欲求のパラ
メータ値を更新する。また、本能モデル７４は、これと
同様にして「食欲」を除く各欲求のパラメータ値を更新
する。

【０１０１】

【数６】

【０１０２】なお、認識結果及び出力セマンティクスコ
ンバータモジュール６８からの通知などが各欲求のパラ
メータ値の変動量△Ｉ［ｋ］にどの程度の影響を与える
かは予め決められており、例えば出力セマンティクスコ
ンバータモジュール６８からの通知は、「疲れ」のパラ
メータ値の変動量△Ｉ［ｋ］に大きな影響を与えるよう
になっている。

【０１０３】なお、このロボット装置１においては、各
情動及び各欲求（本能）のパラメータ値がそれぞれ0か
ら100までの範囲で変動するように規制されており、ま
た係数ｋ_ｅ、ｋ_ｉの値も各情動及び各欲求ごとに個別に
設定されている。

【０１０４】一方、ミドル・ウェア・レイヤ４０の出力
セマンティクスコンバータモジュール６８は、図１２に
示すように、上述のようにしてアプリケーション・レイ
ヤ４１の行動切換モジュール７１から与えられる「前
進」、「喜ぶ」、「鳴く」又は「トラッキング（ボール
を追いかける）」といった抽象的な行動コマンドを出力
系６９の対応する信号処理モジュール６１〜６７に与え
る。

【０１０５】そしてこれら信号処理モジュール６１〜６
７は、行動コマンドが与えられると当該行動コマンドに
基づいて、その行動を行うために対応するアクチュエー
タ２５_１〜２５_ｎ（図１０）に与えるべきサーボ指令値
や、スピーカ２４（図１０）から出力する音の音声デー
タ及び又は「目」のＬＥＤに与える駆動データを生成
し、これらのデータをロボティック・サーバ・オブジェ
クト３２のバーチャル・ロボット３３及び信号処理回路
１４（図１０）を順次介して対応するアクチュエータ２
５_１〜２５_ｎ又はスピーカ２４又はＬＥＤに順次送出す
る。

【０１０６】本発明の実施の形態のロボット装置１がＣ
ＰＵ１０によって実行するロボット装置の外力検出プロ
グラムは、ミドル・ウェア・レイヤ４０の認識系６０及
び出力系６９の各信号処理モジュールと関連している。

【０１０７】アプリケーション・レイヤ４１を介してあ
るスピードで歩いて欲しいという命令がミドル・ウェア
・レイヤ４０に供給されると、ミドル・ウェア・レイヤ
４０はそれを実現するような歩行パターンを出力系６９
の歩行用信号処理モジュール６４等により作る。その歩
行パターンで歩いているときに、障害物に衝突すると、
認識系６０として動作する前記外力検出プログラムによ
って外力を検出し、今衝突したという結果をアプリケー
ション・レイヤ４１に送る。すると、アプリケーション
・レイヤ４１では、感情モデル７３や、学習モジュール
７２等を用いて行動を切換、痛がったり、あるいは怒っ
たりするような素振りや、或いは、障害物を回避して別
な方向へ進めというような行動を取らせるようにミドル
・ウェア・レイヤ４０に命令を送る。

【０１０８】ところで、ロボット装置１を使用する環境
によって外力の大きさが異なる事がある。特に、ロボッ
ト装置の脚部が接地する接地面、例えば床面の摩擦（fr
iction）等は大きく影響する。例えば、床がフローリン
グであるか、あるいは絨毯であるか、さらには畳である
かによって摩擦は大きく異なるが、それらの摩擦の違い
はロボット装置１の歩行時のＰＷＭ Duty比に大きな影
響を及ぼす。図１７に示すように、例えば今、絨毯のよ
うに摩擦が大きい床に対して差分は大きくなり、フロー
リングのように摩擦が小さい床に対して差分は小さくな
る。摩擦が大きい床から摩擦の小さい床にロボット装置
が移動したときには、摩擦が大きいときに設定していた
大きさの閾値をそのまま用いると、差分が最大のところ
さえも検出が困難になる。よって、新しい閾値new thre
sholdを設定する必要がある。

【０１０９】しかし、ロボット装置１が床の摩擦環境を
知ることは困難である。ロボット装置を実際に使用する
環境で動作させ、外力を加えてみることで、閾値のキャ
リブレーションを行うことが望ましい。つまり、衝突検
出に使用する閾値（Threshold）の基本的な設定は、ロ
ボットの開発段階で行い、記憶媒体に書き込んでおく
が、ユーザが使用する床面環境に合わせてキャリブレー
ションをユーザサイドで行うことが望ましい。

【０１１０】そこで、ロボット装置に躾をさせるという
形態をとることによって、抵抗無くユーザに前記閾値の
キャリブレーションを行って貰う。このキャリブレーシ
ョン方法について図１８のフローチャートを用いて説明
する。このフローチャートは、キャリブレーション方法
に基づくキャリブレーションプログラムの処理を示して
もいる。このロボット装置の外力検出のためのキャリブ
レーションプログラムも、図１０に示したフラッシュＲ
ＯＭ１２等に格納されており、ユーザによる指示に基づ
いてＣＰＵ１０がＤＲＡＭ１１に取り出して実行する。

【０１１１】先ず、ステップＳ１１にて音声もしくはス
イッチをトリガとしてロボット装置を躾モードに入れ
る。次にステップＳ１２にて現在の床面環境を音声もし
くはスイッチを利用してい入力する。例えば、音声で床
面環境を知らせるときは、図１９及び図２０に示すよう
に、ロボット装置１に現在居る床面環境を、「フローリ
ング」、「じゅうたん」のように教える。なお、このス
テップＳ１２の床面環境を教える処理は、ロボット自身
が内蔵のカメラ装置等を用いて自身で床面環境を判断で
きるのであれば不要である。この場合、ステップＳ１２
の代わりに、ロボット自身が床面環境を判断するという
処理がここに入る。

【０１１２】それからステップＳ１３にて音声もしくは
スイッチをトリガとして「歩行」時のデータ取得モード
に入れ、ステップＳ１４にて歩行動作を行わせ、歩行時
のデータパターンを得る。データパターンとは、関節指
令値から計算した理論的なＰＷＭ Duty比と制御入力と
して用いているＰＷＭ Duty比との差分（difference）
のことである。図２１には、通常歩行時の、時間に対す
る前記差分のデータパターンを示す。ここでは、図中に
実線で示した平均値Ａｖｇを計算してＲＡＭに保存す
る。

【０１１３】また、ステップＳ１５にて音声もしくはス
イッチをトリガとして「衝突」時のデータ取得モードに
入れ、ステップＳ１６にて障害物に脚を衝突させ、衝突
時のデータパターンを得る。この衝突時のデータパター
ンと前記ステップＳ１４にて得た平均値Ａｖｇから図２
２に示すように、Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３の３点をとり、Ｈ
と、Ｗを算出する。Ｐ１は衝突（collision）が起こっ
て差分が急激に上がる時のポイントであり、Ｐ２は差分
が最大の時のポイントであり、Ｐ３は差分がＡｖｇに収
まるときのポイントである。Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３と算出し
たＨ、ＷをＲＡＭに保存する。

【０１１４】そして、ステップＳ１７にて歩行時／衝突
時のデータパターンから閾値を決定する。衝突検出に用
いる閾値は、大きさに関する閾値（threshold_h）と、
時間に関する閾値（threshold_w）がある。図２３に示
すように、前記Ｈの１／２をｈ（ｈ＝１／２Ｈ）とし、
threshold_hとする。また、前記Ｗの１／２をｗ（ｗ＝
１／２Ｗ）とするとき、４／５ｗをthreshold_wとす
る。以下にまとめて示す。 threshold_h＝ｈ threshold_w＝４／５ｗ次に、ステップＳ１８にて音声もしくはスイッチをトリ
ガとし一旦通常歩行モードに戻した後、ステップＳ１９
にて歩行時に誤検出しないか、及び衝突時を検出するか
を判定し、ＯＫ（ＹＥＳ）であれば、現在の床面環境に
適した閾値をＲＡＭに保存し、キャリブレーションを終
了する。ＮＯであればステップＳ１１に戻り以降の処理
を繰り返す。

【０１１５】閾値は床面環境と対応付ＲＡＭにＮ個まで
保存することができる。床面環境は音声／スイッチと対
応付けられているため、ユーザは音声／スイッチを用い
て閾値を変更することができる。

【０１１６】このようなキャリブレーション方法によっ
て設定し、ＲＡＭに保存させた、床面環境に応じたいく
つかの閾値は、通常動作時に音声もしくはスイッチ等に
より床面環境を教えることによって、ロボット装置自身
が選択する。つまり、図２４に示すように、ステップＳ
２１にて床面環境を音声もしくはスイッチをトリガとし
て指示することで閾値選択モードに入れる。すると、ス
テップＳ２２にて、ロボット装置１は指示された床面環
境に対応する閾値を選択して、通常歩行を行う。もちろ
ん、ロボット装置自身が内蔵のカメラ装置等を用いて床
面環境を判定し、自身で閾値を自動選択するようにして
もよい。

【０１１７】なお、本実施例では、４足歩行ロボット装
置を具体例として挙げたが、２足歩行ロボット装置でも
よいし、さらに多足にて歩行するロボット装置でもよい
のはもちろんである。

【０１１８】

【発明の効果】本発明に係るロボット装置は、関節部を
駆動させるための目標値となる関節指令値と、外力の影
響を受ける環境にて関節部を駆動させるための制御信号
との差分に基づいて外力を検出するので、歩行時の外力
に応じた行動を取ることができる。

【０１１９】本発明に係るロボット装置の外力検出方法
は、関節部を駆動させるための目標値となる関節指令値
と、外力の影響を受ける環境にて関節部を駆動させるた
めの制御信号との差分に基づいて前記外力を検出するの
で、ロボット装置の歩行中に加えられる外力を、特別な
センサを不要としながらも検出できる。本発明に係るロ
ボット装置の外力検出プログラムは、関節部を駆動させ
るための目標値となる関節指令値と、外力の影響を受け
る環境にて関節部を駆動させるための制御信号との差分
に基づいて前記外力を検出できるので、ロボット装置の
歩行中に加えられる外力を、特別なセンサを不要としな
がらも検出できる。

【０１２０】本発明に係るロボット装置の外力検出のた
めのキャリブレーション方法は、ロボット装置が、関節
部を駆動させるための目標値となる関節指令値と、外力
の影響を受ける環境にて関節部を駆動させるための制御
信号との差分に基づいて外力を検出するときに、現在の
接地面の状態におけるノーマル歩行時のデータパターン
と、現在の接地面の状態における外力が加えられた歩行
時のデータパターンとを用いて、外力を検出するときに
用いる閾値を決定するので、ロボット装置の脚が接地す
る接地面の状態が異なっても適正にロボット装置に外力
を検出させることができる。本発明に係るロボット装置
の外力検出のためのキャリブレーションプログラムは、
ロボット装置が、関節部を駆動させるための目標値とな
る関節指令値と、外力の影響を受ける環境にて関節部を
駆動させるための制御信号との差分に基づいて外力を検
出するときに、現在の接地面の状態におけるノーマル歩
行時のデータパターンと、現在の接地面の状態における
外力が加えられた歩行時のデータパターンとを用いて、
外力を検出するときに用いる閾値を決定するので、ロボ
ット装置の脚が接地する接地面の状態が異なっても適正
にロボット装置に外力を検出させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】ロボット装置が本発明の外力検出方法に基づい
た外力検出プログラムを実行したときに、外力検出部と
して機能することを示す機能ブロック図である。

【図２】ロボット装置の胴体部に外力が加えられたとき
に、関節部に発生するトルクを示す図である。

【図３】ロボット装置の外力検出プログラムを説明する
ためのフローチャートである。

【図４】関節摩擦によるトルクの特性図である。

【図５】駆動装置であるモータのモデルを説明するため
の図である。

【図６】ロボット装置が歩行中に障害物に衝突した場合
の理論的なＰＷＭ Duty比と、制御的なＰＷＭ Duty比の
時間に対する変化を示す特性図である。

【図７】ロボット装置が歩行中に障害物に衝突した場合
の理論的なＰＷＭ Duty比と、制御的なＰＷＭ Duty比と
の差分の時間に対する変化を示す特性図である。

【図８】歩行パターンを切り替える際の外力検出動作を
説明するための図である。

【図９】ロボット装置の外観構成を示す斜視図である。

【図１０】同ロボット装置の回路構成を示すブロック図
である。

【図１１】同ロボット装置のソフトウェア構成を示すブ
ロック図である。

【図１２】同ロボット装置のソフトウェア構成における
ミドル・ウェア・レイヤの構成を示すブロック図であ
る。

【図１３】同ロボット装置のソフトウェア構成における
アプリケーション・レイヤの構成を示すブロック図であ
る。

【図１４】同アプリケーション・レイヤの行動モデルラ
イブラリの構成を示すブロック図である。

【図１５】同ロボット装置の行動決定のための情報とな
る有限確率オートマトンを説明するために使用した図で
ある。

【図１６】有限確率オートマトンの各ノードに用意され
た状態遷移表を示す図である。

【図１７】接地面状態（床面環境）の変化に応じた閾値
の違いを説明するための特性図である。

【図１８】ロボット装置の外力検出のためのキャリブレ
ーション方法及びプログラムを説明するためのフローチ
ャートである。

【図１９】音声で床面環境を「フローリング」と教える
具体例を示す図である。

【図２０】音声で床面環境を「じゅうたん」と教える具
体例を示す図である。

【図２１】通常歩行時の、時間に対する差分のデータパ
ターンを示す特性図である。

【図２２】衝突時のデータパターンを示す特性図であ
る。

【図２３】歩行時／衝突時のデータパターンから閾値を
決定する処理を説明するための特性図である。

【図２４】ロボット装置が指示された床面環境に対応す
る閾値を選択して、通常歩行を行う動作を説明するため
のフローチャートである。

【図２５】４足歩行ロボット装置が障害物に衝突したと
きの様子を示す図である。

【図２６】４足歩行ロボット装置の胴体部に外力が加わ
った様子を示す図である。

【符号の説明】

１ロボット装置、２胴体部、３脚部、８１指令
装置、８２制御装置、８３駆動装置、８４動作
部、８５ポテンショメータ、８６衝突検出装置

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 2C150 CA02 DA05 DA24 DA26 DA27 DA28 ED10 ED42 ED52 EF07 EF09 EF11 EF16 EF17 EF22 EF23 EF28 EF29 EF33 EF36 2F051 AA10 AB06 AC01 BA03 BA07 3C007 AS36 CS08 KS28 KS33 KS37 KW03 LV20 MT14 WA04 WA14 WB15 WB22 WB25 (54)【発明の名称】ロボット装置、ロボット装置の外力検出方法及びロボット装置の外力検出プログラム、並びにロボット装置の外力検出のためのキャリブレーション方法及びロボット装置の外力検出のためのキャリブレーションプログラム

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】関節部を介して胴体部に接続された脚を
自在に駆動しながら接地面に対して移動するロボット装
置において、前記関節部を駆動させるための目標値となる関節指令値
と、外力の影響を受ける環境にて関節部を駆動させるた
めの制御信号との差分に基づいて前記外力を検出する外
力検出手段を備え、前記外力検出手段によって検出された外力に基づいた行
動を取ることを特徴とするロボット装置。
【請求項２】前記関節指令値は胴体部に加わる重力に
起因するトルクを含めた理論的なＰＷＭ Duty比であ
り、前記制御信号は外力により関節部に加えられたトル
クを打ち消すために関節部に供給される駆動力を発生さ
せるときの制御的なＰＷＭ Duty比であることを特徴と
する請求項１記載のロボット装置。
【請求項３】前記外力検出手段は、前記制御的なＰＷ
Ｍ Duty比と理論的なＰＷＭ Duty比との差分が、所定の
レベルを所定の時間超えたときに、外力を検出したとみ
なすことを特徴とする請求項２記載のロボット装置。
【請求項４】前記関節指令値を算出する関節指令値算
出手段と、前記制御信号を算出する制御信号算出手段と、前記制御信号算出手段によって算出された制御信号に基
づいて駆動力を発生する駆動手段と、前記駆動手段によって発生された駆動力によって前記関
節部を動作させる動作手段とをさらに備え、前記外力検出手段は前記関節指令値算出手段が算出した
関節指令値と前記制御信号算出手段が算出した制御信号
との差分に基づいて外力を検出することを特徴とする請
求項１記載のロボット装置。
【請求項５】前記制御信号算出手段は、前記関節部に
加わったトルクを打ち消すために必要な電流値に基づい
て前記関節指令値から前記制御信号を算出することを特
徴とする請求項４記載のロボット装置。
【請求項６】前記関節指令値は胴体部に加わる重力に
起因するトルクを含めた理論的なＰＷＭ Duty比であ
り、前記制御信号は外力により関節部に加えられたトル
クを打ち消すための関節部に供給される駆動力を発生さ
せるときの制御的なＰＷＭ Duty比であることを特徴と
する請求項５記載のロボット装置。
【請求項７】前記外力検出手段は、前記制御的なＰＷ
Ｍ Duty比と理論的なＰＷＭ Duty比との差分が、所定の
レベルを所定の時間超えたときに、外力を検出したとみ
なすことを特徴とする請求項６記載のロボット装置。
【請求項８】関節部を介して胴体部に接続された脚を
自在に駆動しながら接地面に対して移動するロボット装
置に加えられた外力を検出するためのロボット装置の外
力検出方法において、前記関節部を駆動させるための目標値となる関節指令値
と、外力の影響を受ける環境にて関節部を駆動させるた
めの制御信号との差分に基づいて前記外力を検出するこ
とを特徴とするロボット装置の外力検出方法。
【請求項９】前記関節指令値を算出する関節指令値算
出工程と、前記制御信号を算出する制御信号算出工程と、前記関節指令値算出工程で算出された関節指令値と前記
制御信号算出工程で算出された制御信号との差分を算出
する差分算出工程と、前記差分算出工程で算出された差分に基づいて外力を検
出する外力検出工程とを備えることを特徴とする請求項
８記載のロボット装置の外力検出方法。
【請求項１０】前記制御信号算出工程は、前記関節部
に加わったトルクを打ち消すために必要な電流値に基づ
いて前記関節指令値から前記制御信号を算出することを
特徴とする請求項９記載のロボット装置の外力検出方
法。
【請求項１１】前記関節指令値は胴体部に加わる重力
に起因するトルクを含めた理論的なＰＷＭ Duty比であ
り、前記制御信号は外力により関節部に加えられたトル
クを打ち消すために関節部に供給される駆動力を発生さ
せるときの制御的なＰＷＭ Duty比であることを特徴と
する請求項９記載のロボット装置の外力検出方法。
【請求項１２】前記外力検出工程は、前記制御的なＰ
ＷＭ Duty比と理論的なＰＷＭ Duty比との差分が、所定
のレベルを所定の時間超えたときに、外力を検出したと
みなすことを特徴とする請求項１１記載のロボット装置
の外力検出方法。
【請求項１３】関節部を介して胴体部に接続された脚
を自在に駆動しながら接地面に対して移動するロボット
装置に加えられた外力を検出するためにロボット装置に
実行されるロボット装置の外力検出プログラムにおい
て、前記関節部を駆動させるための目標値となる関節指令値
を算出する関節指令値算出工程と、前記外力の影響を受ける環境にて関節部を駆動させるた
めの制御信号を算出する制御信号算出工程と、前記関節指令値算出工程で算出された関節指令値と前記
制御信号算出工程で算出された制御信号との差分を算出
する差分算出工程と、前記差分算出工程で算出された差分に基づいて外力を検
出する外力検出工程とを備えることを特徴とするロボッ
ト装置の外力検出プログラム。
【請求項１４】前記関節指令値は胴体部に加わる重力
に起因するトルクを含めた理論的なＰＷＭ Duty比であ
り、前記制御信号は外力により関節部に加えられたトル
クを打ち消すための関節部に供給される駆動力を発生さ
せるときの制御的なＰＷＭ Duty比であることを特徴と
する請求項１３記載のロボット装置の外力検出プログラ
ム。
【請求項１５】前記外力検出工程は、前記制御的なＰ
ＷＭ Duty比と理論的なＰＷＭ Duty比との差分が、所定
のレベルを所定の時間超えたときに、外力を検出したと
みなすことを特徴とする請求項１４記載のロボット装置
の外力検出プログラム。
【請求項１６】関節部を介して胴体部に接続された脚
を自在に駆動しながら接地面に対して移動するロボット
装置が、前記関節部を駆動させるための目標値となる関
節指令値と、外力の影響を受ける環境にて関節部を駆動
させるための制御信号との差分に基づいて外力を検出す
るときに用いる閾値を前記接地面の状態に応じてキャリ
ブレーションするロボット装置の外力検出のためのキャ
リブレーション方法であって、現在の接地面の状態におけるノーマル歩行時のデータパ
ターンを生成するノーマルデータパターン生成工程と、現在の接地面の状態における外力が加えられた歩行時の
データパターンを前記ノーマルデータパターン生成工程
で生成されたノーマル歩行時のデータパターンを基に生
成する外力時データパターン生成工程と、前記ノーマルデータ生成工程で生成されたノーマル歩行
時のデータパターンと、前記外力時データパターン生成
工程で生成された外力時データパターンとから、前記閾
値を決定する閾値決定工程とを備えることを特徴とする
ロボット装置の外力検出のためのキャリブレーション方
法。
【請求項１７】前記閾値決定工程は、差分のレベルに
関する閾値と、前記差分のレベルに関する閾値を超えた
時間に関する閾値とを決定することを特徴とする請求項
１６記載のロボット装置の外力検出のためのキャリブレ
ーション方法。
【請求項１８】関節部を介して胴体部に接続された脚
を自在に駆動しながら接地面に対して移動するロボット
装置が、前記関節部を駆動させるための目標値となる関
節指令値と、外力の影響を受ける環境にて関節部を駆動
させるための制御信号との差分に基づいて外力を検出す
るときに用いる閾値を前記接地面の状態に応じてキャリ
ブレーションするロボット装置の外力検出のためのキャ
リブレーションプログラムであって、現在の接地面の状態におけるノーマル歩行時のデータパ
ターンを生成するノーマルデータパターン生成工程と、現在の接地面の状態における外力が加えられた歩行時の
データパターンを前記ノーマルデータパターン生成工程
で生成されたノーマル歩行時のデータパターンを基に生
成する外力時データパターン生成工程と、前記ノーマルデータ生成工程で生成されたノーマル歩行
時のデータパターンと、前記外力時データパターン生成
工程で生成された外力時データパターンとから、前記閾
値を決定する閾値決定工程とを備えることを特徴とする
ロボット装置の外力検出のためのキャリブレーションプ
ログラム。
【請求項１９】前記閾値決定工程は、差分のレベルに
関する閾値と、前記差分のレベルに関する閾値を超えた
時間に関する閾値とを決定することを特徴とする請求項
１８記載のロボット装置の外力検出のためのキャリブレ
ーションプログラム。