JP2004090220A - 移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】　転倒・落下の途上における機体の運動制御によりロボットが被る損害を限りなく軽減する。
【解決手段】　脚式移動ロボットは、過大な外力又は外力モーメントが印加されて、足部の行動計画が不能になると、通常の歩行動作をあきらめて転倒動作を開始する。このとき、機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にするとともに、床面落下時における支持多角形が最大となるようにすることにより、落下時に床面から受ける衝撃を全身に分散させて、ダメージを最小限に抑える。
【選択図】　図１

Description

　本発明は、多数の関節自由度を持つ移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラムに係り、特に、体幹部と、前記体幹部に接続され足部を備えた脚部、及び前記体幹部に接続される腕部を有する移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラムに関する。

　さらに詳しくは、本発明は、ＺＭＰ（Ｚｅｒｏ Ｍｏｍｅｎｔ Ｐｏｉｎｔ）を姿勢安定度判別規範に用いて運動中の機体の姿勢を安定化制御する移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラムに係り、特に、転倒・落下の途上における機体全体の運動制御によりロボットが被る損害を限りなく軽減するとともに、比較的少ないトルクで安定した動作により仰向けやうつ伏せなどの床上姿勢から立ち姿勢を回復する移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラムに関する。

　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な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“ＲＯＢＯＴＡ（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。

　最近では、イヌやネコのように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、あるいは、ヒトのような２足直立歩行を行な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」と呼ばれるロボット（ｈｕｍａｎｏｉｄ ｒｏｂｏｔ）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。

　人間形若しくは人間型と呼ばれる２足直立歩行の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。

　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。

　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な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円滑なコミュニケーションを行なう上で有効に機能するものと考えられる。

　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、非特許文献１を参照のこと）。

　２足歩行による脚式移動を行なうタイプのロボットに関する姿勢制御や安定歩行に関する技術は既に数多提案されている。ここで言う安定な「歩行」とは、「転倒することなく、脚を使って移動すること」と定義することができる。

　ロボットの姿勢安定制御は、ロボットの転倒を回避する上で非常に重要である。何故ならば、転倒は、ロボットが実行中の作業を中断することを意味し、且つ、転倒状態から起き上がって作業を再開するために相当の労力や時間が払われるからである。また、何よりも、転倒によって、ロボット本体自体、あるいは転倒するロボットと衝突する相手側の物体にも、致命的な損傷を与えてしまう危険があるからである。したがって、脚式移動ロボットの設計・開発において、歩行やその他の脚式作業時における姿勢安定制御は最も重要な技術的課題の１つである。

　歩行時には、重力と歩行運動に伴なって生じる加速度によって、歩行系から路面には重力と慣性力、並びにこれらのモーメントが作用する。いわゆる「ダランベールの原理」によると、それらは路面から歩行系への反作用としての床反力、床反力モーメントとバランスする。力学的推論の帰結として、足底接地点と路面の形成する支持多角形の辺上あるいはその内側にピッチ及びロール軸モーメントがゼロとなる点、すなわち「ＺＭＰ（Ｚｅｒｏ Ｍｏｍｅｎｔ Ｐｏｉｎｔ）」が存在する。

　脚式移動ロボットの姿勢安定制御や歩行時の転倒防止に関する提案の多くは、このＺＭＰを歩行の安定度判別の規範として用いたものである。ＺＭＰ規範に基づく２足歩行パターン生成は、足底着地点をあらかじめ設定することができ、路面形状に応じた足先の運動学的拘束条件を考慮し易いなどの利点がある。また、ＺＭＰを安定度判別規範とすることは、力ではなく軌道を運動制御上の目標値として扱うことを意味するので、技術的に実現可能性が高まる（例えば、非特許文献２を参照のこと）。

　一般には、４足歩行よりもヒューマノイドのような２足歩行のロボットの方が、重心位置が高く、且つ、歩行時のＺＭＰ安定領域が狭い。したがって、このような路面状態の変化に伴う姿勢変動の問題は、２足歩行ロボットにおいてとりわけ重要となる。

　２足歩行ロボットの姿勢安定度判別規範にＺＭＰを用いた提案は既に幾つかある。

　例えば、脚式移動ロボットは、ＺＭＰがゼロとなる床面上の点を目標値に一致させるようにして安定歩行を行なうことができる（例えば、特許文献１を参照のこと）。

　また、脚式移動ロボットは、ＺＭＰが支持多面体（多角形）内部、又は、着地、離床時にＺＭＰが支持多角形の端部から少なくとも所定の余裕を有する位置にあるように構成することにより、外乱などを受けても所定距離だけＺＭＰの余裕があり、歩行時の機体の安定性が向上する（例えば、特許文献２を参照のこと）。

　また、脚式移動ロボットの歩き速度をＺＭＰ目標位置によって制御することができる（例えば、特許文献３を参照のこと）。すなわち、あらかじめ設定された歩行パターン・データを用い、ＺＭＰを目標位置に一致させるように脚部関節を駆動するとともに、上体の傾斜を検出してその検出値に応じて設定された歩行パターン・データの吐き出し速度を変更する。この場合、未知の凹凸を踏んでロボットが例えば前傾するときは、吐き出し速度を速めることで姿勢を回復することができる。またＺＭＰを目標位置に制御するので、両脚支持期で吐き出し速度を変更しても支障がない。

　また、脚式移動ロボットの着地位置をＺＭＰ目標位置によって制御することができる（例えば、特許文献４を参照のこと）。すなわち、脚式移動ロボットは、ＺＭＰ目標位置と実測位置とのずれを検出し、それを解消するように脚部の一方又は双方を駆動するか、又はＺＭＰ目標位置まわりにモーメントを検出してそれが零になる様に脚部を駆動することで、安定歩行を実現する。

　また、脚式移動ロボットの傾斜姿勢をＺＭＰ目標位置によって制御することができる（例えば、特許文献５を参照のこと）。すなわち、ＺＭＰ目標位置まわりのモーメントを検出し、モーメントが生じたときは、それが零になるように脚部を駆動することで安定歩行を行なう。

　ＺＭＰを安定度判別規範に用いたロボットの姿勢安定度制御は、基本的には足底接地点と路面の形成する支持多角形の内側にモーメントがゼロとなる点を探索することにある。

　上述したように、脚式移動ロボットにおいては、ＺＭＰを姿勢安定度規範として導入するなどして、歩行やその他の動作パターン実行中にロボットが転倒しないようにするための最大限の努力が注がれている。

　言うまでもなく、転倒という状態はロボットが実行中の作業を中断することを意味し、且つ、転倒状態から起き上がって作業を再開するために相当の労力や時間が払われる。また、何よりも、転倒によって、ロボット本体自体、あるいは転倒するロボットと衝突する相手側の物体にも、致命的な損傷を与えてしまう危険がある。

　転倒しないように最大限の姿勢安定制御を行なうにも拘らず、制御の不備、あるいは予期できない外的要因（例えば不測の物体との衝突や、床面上の突起や窪みなどの路面状況、障害物の出現など）などにより、姿勢の安定を失って可動脚のみでは支えきれなくなり、ロボットが転倒してしまうことがある。

　特に、人間型など２足による脚式移動を行なうロボットの場合、重心位置が高く、そもそも直立した静止状態自体が不安定であるため、転倒を生じ易い。ロボットが転倒すると、ロボット自体、あるいは転倒により衝突する相手側にも致命的な損傷を与えてしまう危険がある。

　例えば、脚式移動ロボットが転倒しそうな状況で、その転倒によりロボットが受ける損傷や、その転倒時にロボットが衝突する相手側の物体の損傷を可能な限り軽減することができる（例えば、特許文献６を参照のこと）。

　しかしながら、転倒に伴なう着床時に単にロボットの重心を下げるように制御するのみでは不十分であり、実際に転倒してしまったときに、損傷を最小限に抑えるために、脚部だけでなく胴体及び腕部を含め機体全体として如何に動作させるべきかといった議論が重要である、と本発明者らは思料する。

　また、直立歩行型の脚式移動ロボットの場合、歩行などの機体運動を考慮した場合における基準となる姿勢は、２足で立ち上がった立ち姿勢である。例えば、立ち姿勢の中では最も安定した状態（すなわち不安定性の極小点）を基本立ち姿勢として位置付けることができる。

　このような基本立ち姿勢は、その姿勢を安定に維持するためには、姿勢安定制御の実行、制御指示による脚部などの関節軸モータのトルク生成が必要である。言い換えれば、無電源状態では立ち姿勢は決して安定ではないことから、ロボットは、仰向けやうつ伏せなどの物理的に最も安定した床上姿勢から起動を開始することが好ましいと思料される。

　しかしながら、これら床上姿勢のロボットの電源を投入しても、ロボットが自律的に起き上がることができなければ、オペレータが手を貸して機体を持ち上げるなどの作業を施してあげなければならず、煩わしい。

　また、ロボットが一旦立ち姿勢となり、歩行やその他の自律的な脚式作業を行なう場合、基本的には転倒することなく、脚を使って移動するように努力するが、敢え無く転倒してしまうこともある。さまざまな障害物や不測の事態を包含する人間の住環境下でロボットが動作する上で、「転倒」は不可避である。そもそも人間自体が転倒する。このような場合も、オペレータが手を貸して機体を持ち上げなければならないのでは、やはり煩わしい。

　ロボットが床上姿勢になる度に、ロボットが自分で起き上がることができなければ、結局のところ無人環境でロボットが作業できない、すなわち作業に自己完結性がないということになり、完全に自律化された環境に置くことはできない。

特開平５−３０５５７９号公報 特開平５−３０５５８１号公報 特開平５−３０５５８３号公報 特開平５−３０５５８５号公報 特開平５−３０５５８６号公報 特開平１１−４８１７０号公報 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．２５，１９９６ ＡＰＲＩＬ） Ｍｉｏｍｉｒ Ｖｕｋｏｂｒａｔｏｖｉｃ著"ＬＥＧＧＥＤ ＬＯＣＯＭＯＴＩＯＮ ＲＯＢＯＴＳ"（加藤一郎外著『歩行ロボットと人工の足』（日刊工業新聞社））に記載されている。

　本発明の目的は、体幹部と、前記体幹部に接続され足部を備えた脚部、及び前記体幹部に接続される腕部を有する、優れた移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラムを提供することにある。

　本発明のさらなる目的は、ＺＭＰを姿勢安定度判別規範に用いて運動中の機体の姿勢を好適に安定化制御することができる、優れた移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラムを提供することにある。

　本発明のさらなる目的は、転倒・落下の途上における機体全体の運動制御によりロボットが被る損害を限りなく軽減するとともに、比較的少ないトルクで安定した動作により仰向けやうつ伏せなどの床上姿勢から立ち姿勢を回復することができる、優れた移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラムを提供することにある。

　本発明は、上記課題を参酌してなされたものであり、可動脚を備えた移動ロボット装置であって、
　前記移動ロボット装置を制御する手段と、
　転倒時において前記移動ロボット装置に印加される衝撃モーメント、又は転倒時において前記移動ロボット装置が床面から受ける衝撃力を求める手段と、
　前記移動ロボット装置の接地点と路面で形成される支持多角形の面積を算出する手段と、
　前記支持多角形の面積が最小又は一定となるように、前記移動ロボット装置が床面と着床する次の着床部位を選択する第１の着床部位探索手段と、
　前記支持多角形の面積が最大又は増大するように次の着床部位を選択する第２の着床部位探索手段とを備え、
　前記制御手段は、前記算出された衝撃モーメント又は衝撃力に基づいて、前記第１の着床部位手段が選択した着床部位又は前記第２の着床部位選択手段が選択した着床部位で着床するように前記移動ロボット装置を制御する、
ことを特徴とする移動ロボット装置である。

　本発明に係る移動ロボット装置は、基本的には、ＺＭＰ安定度判別規範に基づいて、歩行時やその他の立脚作業時における姿勢安定制御を行ない、機体の転倒という事態の発生を最小限に抑えるようにしている。ＺＭＰを安定度判別規範に用いたロボットの姿勢安定度制御は、基本的には足底接地点と路面の形成する支持多角形の内側にモーメントがゼロとなる点を探索することにある。すなわち、ロボットの機体に印加される各モーメントの釣合い関係を記述したＺＭＰ方程式を導出して、このＺＭＰ方程式上で現れるモーメント・エラーを打ち消すように機体の目標軌道を修正する。

　ところが、直立歩行型の脚式ロボットの場合、重心位置が高いことから、転倒時に不用意に床面に落下すると、ロボット自体、あるいは転倒により衝突する相手側にも致命的な損傷を与えてしまう危険がある。例えば、ＺＭＰ釣合い方程式において、過大な外力Ｆ又は外力モーメントＭが機体に印加された場合、機体動作のみによってモーメント・エラー成分Ｔをキャンセルことができなくなり、姿勢の安定性を維持できなくなる。

　そこで、本発明では、万一転倒を避けられなくなった場合には、機体へのダメージを極力防止するような動作パターンからなる転倒動作を行なうことにする。この転倒動作では、転倒前に計画されている機体の軌道からＺＭＰ支持多角形が最小となるような姿勢に組み替えることにより、ロボット自体、あるいは転倒により衝突する相手側にも致命的な損傷を軽減する。

　例えば、機体に外力が印加されたとき、次の腰部、下肢軌道を計画することができるかどうか、すなわち足部の行動計画によって外力によるモーメント・エラーを解消することができるかどうかを判別する。腰部、下肢軌道を計画することができるかどうかは、脚部の各関節の可動角、各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。

　このとき、足部の計画が可能であれば、歩行やその他の脚式動作を継続する。他方、過大な外力又は外力モーメントが機体に印加されたために、足部の計画が不可能になった場合には、移動ロボット装置は転倒動作を開始する。

　本発明では、移動ロボット装置が転倒動作を実行するとき、基本的には以下に示す２つの方針を基に転倒動作を探索していく。

（１）機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にする。
（２）床面落下時における支持多角形が最大となるようにする。

　すなわち、第１の着床部位探索手段により支持多角形の面積Ｓが最小又は一定となるようにすることで、機体に印加される衝撃モーメントを受け流すことができる。この場合、機体が全点又は後退するなどして、支持面自体は移動しても良い。一方、第２の着床部位探索手段により支持多角形の面積Ｓが急激に増大するように着床部位を選択することで、転倒時に機体が床面から受ける衝撃力を緩和することができる。したがって、機体が床面から受ける衝撃力が所定の許容値内であれば前記第２の着床部位探索手段又はステップにより機体の転倒動作を行ない、許容値外であれば前記第１の着床部位探索手段又はステップにより機体の転倒動作を行なうようにすればよい。

　ここで、変化量ΔＳ／Δｔを最小にするとは、転倒時の支持面積を維持する（あるいは減少させる）ことに相当する（但し、減少させる場合、駆動力が必要な場合がある）。機体の転倒時に支持面積を維持することで、機体に印加される衝撃モーメントを受け流すことができる。この場合、丁度球体が転がる具合で、支持面は面積最小であることを維持しながら、衝撃モーメントを受け流すことにより、支持面が移動しても同様の効果が得られる。例えば、着床時に床から受ける衝撃力を求め、これが許容値を越えるような場合には、支持多角形の面積を一定に保つように機体が転がる転倒方法が好ましい。

　また、床面落下時における支持多角形が最大となるとは、より広い支持多角形で受け止めることにより衝撃力を干渉することに相当する。例えば、着床時に床から受ける衝撃力を求め、これが許容値以内となる場合には、支持多角形の面積を一定に保つように機体が転がる転倒方法が好ましい。

　本発明によれば、ＺＭＰを姿勢安定度判別規範に用いて運動中の機体の姿勢を好適に安定化制御することができる、優れた移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラムを提供することができる。

　また、本発明によれば、転倒・落下の途上における機体全体の運動制御によりロボットが被る損害を限りなく軽減するとともに、比較的少ないトルクで安定した動作により仰向けやうつ伏せなどの床上姿勢から立ち姿勢を回復することができる、優れた移動ロボット装置、移動ロボット装置の制御方法、移動ロボット装置の運動パターン生成方法、並びに移動ロボット装置の運動制御プログラムを提供することができる。

　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形態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。

　以下、図面を参照しながら本発明の実施形態について詳解する。

Ａ．脚式移動ロボットの機械的構成
　図１及び図２には本発明の実施に供される「人間形」又は「人間型」の脚式移動ロボット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。図示の通り、脚式移動ロボット１００は、胴体部と、頭部と、左右の上肢部と、脚式移動を行なう左右２足の下肢部とで構成され、例えば胴体に内蔵されている制御部（図示しない）により機体の動作を統括的にコントロールするようになっている。

　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の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。

　制御部は、この脚式移動ロボット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。

　このように構成された脚式移動ロボットは、制御部による全身協調的な動作制御により、２足歩行を実現することができる。かかる２足歩行は、一般に、以下に示す各動作期間に分割される歩行周期を繰り返すことによって行なわれる。すなわち、

（１）右脚を持ち上げた、左脚による単脚支持期
（２）右足が接地した両脚支持期
（３）左脚を持ち上げた、右脚による単脚支持期
（４）左足が接地した両脚支持期

　脚式移動ロボット１００における歩行制御は、あらかじめ下肢の目標軌道を計画し、上記の各期間において計画軌道の修正を行なうことによって実現される。すなわち、両脚支持期では、下肢軌道の修正を停止して、計画軌道に対する総修正量を用いて腰の高さを一定値で修正する。また、単脚支持期では、修正を受けた脚の足首と腰との相対位置関係を計画軌道に復帰させるように修正軌道を生成する。

　歩行動作の軌道修正を始めとして、機体の姿勢安定制御には、一般に、ＺＭＰに対する偏差を小さくするための位置、速度、及び加速度が連続となるように、５次多項式を用いた補間計算により行なう。ＺＭＰを歩行の安定度判別の規範として用いている。ＺＭＰによる安定度判別規範は、歩行系から路面には重力と慣性力、並びにこれらのモーメントが路面から歩行系への反作用としての床反力並びに床反力モーメントとバランスするという「ダランベールの原理」に基づく。力学的推論の帰結として、足底接地点と路面の形成する支持多角形（すなわちＺＭＰ安定領域）の内側にピッチ軸及びロール軸モーメントがゼロとなるＺＭＰが存在する。

　図３には、この脚式移動ロボット１００が具備する関節自由度構成を模式的に示している。同図に示すように、脚式移動ロボット１００は、２本の腕部と頭部１を含む上肢と、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た、複数の肢を備えた構造体である。

　頭部を支持する首関節（Ｎｅｃｋ）は、首関節ヨー軸１と、第１及び第２の首関節ピッチ軸２Ａ及び２Ｂと、首関節ロール軸３という４自由度を有している。

　また、各腕部は、その自由度として、肩（Ｓｈｏｕｌｄｅｒ）における肩関節ピッチ軸４と、肩関節ロール軸５と、上腕ヨー軸６、肘（Ｅｌｂｏｗ）における肘関節ピッチ軸７と、手首（Ｗｒｉｓｔ）における手首関節ヨー軸８と、手部とで構成される。手部は、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。

　また、体幹部（Ｔｒｕｎｋ）は、体幹ピッチ軸９と、体幹ロール軸１０という２自由度を有する。

　また、下肢を構成する各々の脚部は、股関節（Ｈｉｐ）における股関節ヨー軸１１と、股関節ピッチ軸１２と、股関節ロール軸１３と、膝（Ｋｎｅｅ）における膝関節ピッチ軸１４と、足首（Ａｎｋｌｅ）における足首関節ピッチ軸１５と、足首関節ロール軸１６と、足部とで構成される。

　但し、エンターティンメント向けの脚式移動ロボット１００が上述したすべての自由度を装備しなければならない訳でも、あるいはこれに限定される訳でもない。設計・製作上の制約条件や要求仕様などに応じて、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。

　上述したような脚式移動ロボット１００が持つ各自由度は、実際にはアクチュエータを用いて実装される。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、２足歩行という不安定構造体に対して姿勢制御を行なうことなどの要請から、アクチュエータは小型且つ軽量であることが好ましい。本実施形態では、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（この種のＡＣ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開２０００−２９９９７０号公報に開示されている）。本実施形態では、直結ギアとして低減速ギアを採用することにより、人間との物理的インタラクションを重視するタイプのロボットに求められている駆動系自身の受動的特性を得ている。

Ｂ．脚式移動ロボットの制御システム構成
　図４には、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、脚式移動ロボット１００は、ヒトの四肢を表現した各機構ユニット３０，４０，５０Ｒ／Ｌ，６０Ｒ／Ｌと、各機構ユニット間の協調動作を実現するための適応制御を行なう制御ユニット８０とで構成される（但し、Ｒ及びＬの各々は、右及び左の各々を示す接尾辞である。以下同様）。

　脚式移動ロボット１００全体の動作は、制御ユニット８０によって統括的に制御される。制御ユニット８０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やメモリ等の主要回路コンポーネント（図示しない）で構成される主制御部８１と、電源回路やロボット１００の各構成要素とのデータやコマンドの授受を行なうインターフェース（いずれも図示しない）などを含んだ周辺回路８２とで構成される。

　本発明を実現する上で、この制御ユニット８０の設置場所は特に限定されない。図４では体幹部ユニット４０に搭載されているが、頭部ユニット３０に搭載してもよい。あるいは、脚式移動ロボット１００外に制御ユニット８０を配備して、脚式移動ロボット１００の機体とは有線若しくは無線で交信するようにしてもよい。

　図３に示した脚式移動ロボット１００内の各関節自由度は、それぞれに対応するアクチュエータによって実現される。すなわち、頭部ユニット３０には、首関節ヨー軸１、第１及び第２の首関節ピッチ軸２Ａ及び２Ｂ、首関節ロール軸３の各々を表現する首関節ヨー軸アクチュエータＡ₁、第１及び第２の首関節ピッチ軸アクチュエータＡ_2A、Ａ_2B、首関節ロール軸アクチュエータＡ₃がそれぞれ配設されている。

　また、体幹部ユニット４０には、体幹ピッチ軸９、体幹ロール軸１０の各々を表現する体幹ピッチ軸アクチュエータＡ₉、体幹ロール軸アクチュエータＡ₁₀が配備されている。

　また、腕部ユニット５０Ｒ／Ｌは、上腕ユニット５１Ｒ／Ｌと、肘関節ユニット５２Ｒ／Ｌと、前腕ユニット５３Ｒ／Ｌに細分化されるが、肩関節ピッチ軸４、肩関節ロール軸５、上腕ヨー軸６、肘関節ピッチ軸７、手首関節ヨー軸８の各々を表現する肩関節ピッチ軸アクチュエータＡ₄、肩関節ロール軸アクチュエータＡ5、上腕ヨー軸アクチュエータＡ₆、肘関節ピッチ軸アクチュエータＡ₇、手首関節ヨー軸アクチュエータＡ₈が配備されている。

　また、脚部ユニット６０Ｒ／Ｌは、大腿部ユニット６１Ｒ／Ｌと、膝ユニット６２Ｒ／Ｌと、脛部ユニット６３Ｒ／Ｌに細分化されるが、股関節ヨー軸１１、股関節ピッチ軸１２、股関節ロール軸１３、膝関節ピッチ軸１４、足首関節ピッチ軸１５、足首関節ロール軸１６の各々を表現する股関節ヨー軸アクチュエータＡ₁₁、股関節ピッチ軸アクチュエータＡ₁₂、股関節ロール軸アクチュエータＡ₁₃、膝関節ピッチ軸アクチュエータＡ₁₄、足首関節ピッチ軸アクチュエータＡ₁₅、足首関節ロール軸アクチュエータＡ₁₆が配備されている。

　各関節に用いられるアクチュエータＡ₁、Ａ₂、Ａ₃…は、より好ましくは、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・ユニット内に搭載したタイプの小型ＡＣサーボ・アクチュエータ（前述）で構成することができる。

　頭部ユニット３０、体幹部ユニット４０、腕部ユニット５０、各脚部ユニット６０などの機構ユニット毎に、アクチュエータ駆動制御用の副制御部３５，４５，５５，６５が配備されている。

　機体の体幹部４０には、加速度センサ９５と姿勢センサ９６が配設されている。加速度センサ９５は、Ｘ、Ｙ、Ｚ各軸方向に配置する。機体の腰部に加速度センサ９５を配設することによって、質量操作量が大きな部位である腰部を制御目標点として設定して、その位置における姿勢や加速度を直接計測して、ＺＭＰに基づく姿勢安定制御を行なうことができる。

　また、各脚部６０Ｒ及び６０Ｌには、接地確認センサ９１及び９２と、加速度センサ９３及び９４がそれぞれ配設されている。接地確認センサ９１及び９２は、例えば足底に圧力センサを装着することにより構成され、床反力の有無により足底が着床したか否かを検出することができる。また、加速度センサ９３及び９４は、少なくともＸ及びＹの各軸方向に配置する。左右の足部に加速度センサ９３及び９４を配設することにより、ＺＭＰ位置に最も近い足部で直接ＺＭＰ方程式を組み立てることができる。

　質量操作量が大きな部位である腰部にのみ加速度センサを配置した場合、腰部のみが制御目標点に設定され、足部の状態は、この制御目標点の計算結果を基に相対的に算出しなければならず、足部と路面との間では以下の条件を満たすことが、前提となってしまう。

（１）路面はどんな力やトルクが作用しても動くことがない。
（２）路面での並進に対する摩擦係数は充分に大きく、滑りが生じない。

　これに対し、本実施形態では、路面との接触部位である足部にＺＭＰと力を直接する反力センサ・システム（床反力センサなど）を配備するとともに、制御に用いるローカル座標とその座標を直接的に計測するための加速度センサを配設する。この結果、ＺＭＰ位置に最も近い足部で直接ＺＭＰ方程式を組み立てることができ、上述したような前提条件に依存しない、より厳密な姿勢安定制御を高速で実現することができる。この結果、力やトルクが作用すると路面が動いてしまう砂利上や毛足の長い絨毯上や、並進の摩擦係数が充分に確保できずに滑りが生じ易い住居のタイルなどであっても、機体の安定歩行（運動）を保証することができる。

　主制御部８０は、各センサ９１〜９６の出力に応答して制御目標をダイナミックに補正することができる。より具体的には、副制御部３５、４５、５５、６５の各々に対して適応的な制御を行い、脚式移動ロボット１００の上肢、体幹、及び下肢が協調して駆動する全身運動パターンを実現する。

　ロボット１００の機体上での全身運動は、足部運動、ＺＭＰ軌道、体幹運動、上肢運動、腰部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コマンドを各副制御部３５、４５、５５、６５に転送する。そして、各々の副制御部３５、４５…では、主制御部８１からの受信コマンドを解釈して、各アクチュエータＡ₁、Ａ₂、Ａ₃…に対して駆動制御信号を出力する。ここで言う「ＺＭＰ」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１００の歩行動作期間中にＺＭＰが動く軌跡を意味する。

Ｃ．脚式移動ロボットの運動系基本状態遷移
　本実施形態に係る脚式移動ロボット１００の制御システムは、複数の基本姿勢を定義する。各々の基本姿勢は、機体の安定性や、消費エネルギ、次の状態への遷移を考慮して定義されており、基本姿勢間の遷移という形態により機体運動を効率的に制御することができる。

　図５には、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００の運動系が持つ基本状態遷移を示している。同図に示すように、脚式移動ロボットは、基本仰向け姿勢、基本立ち姿勢、基本歩行姿勢、基本座り姿勢、基本うつ伏せ姿勢がそれぞれ仰向け時、立脚時、歩行準備時、着席時、及びうつ伏せ時における機体の安定性や、消費エネルギ、次の状態への遷移を考慮して定義されている。

　これら基本姿勢は、機体の動作制御プログラムのプラットフォームに位置付けられる。また、脚式移動ロボットは、立ち姿勢などにおいて、歩行や跳躍、ダンスなど全身動作を利用した各種のパフォーマンスを行なうが、その装置制御プログラムは、プラットフォーム上で動作するアプリケーションとして位置付けられる。これらアプリケーション・プログラムは、外部記憶から随時ロードされ、主制御部８１によって実行される。

　図６には、脚式移動ロボット１００の基本仰向け姿勢を示している。本実施形態では、機体への電源投入時には基本仰向け姿勢をとり、転倒などの心配がなく機械運動的に最も安定した状態からの起動を行なうことができる。また、脚式移動ロボットは、起動時だけでなくシステム動作の終了時も基本仰向け姿勢に復帰するようになっている。したがって、機械運動学的に機体が最も安定した状態で作業を開始するとともに、最も安定した状態で作業を終了することから、脚式移動ロボットの動作オペレーションは自己完結的となる。

　勿論、機体の転倒時においても、床上での所定のモーションを経て一旦基本仰向け姿勢に戻った後に、規定の立ち上がり動作を実行することにより、基本立ち姿勢を介して、作業中断時の元の姿勢を回復することができる。

　また、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００は、床上での基本姿勢として、基本仰向け姿勢の他に、図７に示したような基本うつ伏せ姿勢を備えている。この基本うつ伏せ姿勢は、基本仰向け姿勢と同様に、機械運動学的に機体が最も安定した状態であり、電源が遮断された脱力状態においても姿勢安定性を維持することができる。例えば、脚式作業において不測の外力などにより機体が転倒した場合、仰向け又はうつ伏せのいずれの状態で落下するか不明なので、本実施形態では、このように２通りの床上基本姿勢を規定している。

　基本仰向け姿勢と基本うつ伏せ姿勢の間は、各種の床上姿勢を経て可逆的に遷移することができる。逆に言えば、これら基本仰向け姿勢と基本うつ伏せ姿勢を基準にして各種の床上姿勢へ円滑に状態遷移することができる。

　基本仰向け姿勢は、機械運動学的には最も安定した基本姿勢であるが、脚式作業を考慮した場合、円滑な状態遷移を行なうことはできない。そこで、図８に示すような基本立ち姿勢が定義されている。基本立ち姿勢を定義することで、その後の脚式作業へ滞りなく移行することができる。

　基本立ち姿勢は、立ち状態で最も安定した状態であり、姿勢安定制御のための計算機負荷や消費電力が最小又は極小となるような姿勢であり、膝を伸展させることにより直立状態を保つためのモータ・トルクを最小限に抑えている。この基本立ち姿勢から各種の立ち姿勢へ円滑に状態遷移して、たとえば上肢を利用したダンス・パフォーマンスなどを実演することができる。

　他方、基本立ち姿勢は、姿勢安定性に優れているがこのまま歩行など脚式作業に移行するためには最適化されていない。そこで、本実施形態に係る脚式移動ロボットは、立脚状態の他の基本姿勢として、図９に示すような基本歩行姿勢を定義している。

　基本立ち姿勢において、股関節、膝関節、並びに足首関節の各ピッチ軸１２、１４、１５を駆動して、機体の重心位置を少し落とす格好にすることによって、基本歩行姿勢に遷移する。基本歩行姿勢では、通常の歩行動作を始めとして各種の脚式動作への遷移を円滑に行なうことができる。但し、膝を屈曲させた分だけ、この姿勢を維持するためのトルクが余分に必要とならことから、基本歩行姿勢は、基本立ち姿勢に比し消費電力は増大する。

　基本立ち姿勢は、機体のＺＭＰ位置はＺＭＰ安定領域の中心付近にあり、膝の曲げ角が小さくエネルギ消費量が低い姿勢である。これに対し、基本歩行姿勢では、ＺＭＰ位置が安定領域の中心付近にあるが、高い路面適応性、高い外力適応性を確保するために膝の曲げ角を比較的大きくとっている。

　また、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００では、さらに基本座り姿勢が定義されている。この基本座り姿勢（図示しない）では、所定の椅子に腰掛けたときに、姿勢安定制御のための計算機負荷や消費電力が最小又は極小となるような姿勢である。前述した、基本仰向け姿勢、基本うつ伏せ姿勢、並びに基本立ち姿勢からは、可逆的に基本姿勢へ遷移することができる。また、基本座り姿勢並びに基本立ち姿勢からは、各種の座り姿勢へと円滑に移行することができ、座り姿勢で例えば状態のみを用いた各種のパフォーマンスを実演することができる。

Ｄ．脚式移動ロボットの姿勢安定制御
　次いで、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００における、脚式作業時における姿勢安定化処理、すなわち足部、腰、体幹、下肢運動などからなる全身協調運動実行時における姿勢の安定化処理の手順について説明する。

　本実施形態に係る姿勢安定制御は、ＺＭＰを姿勢安定制御に用いる。ＺＭＰを安定度判別規範に用いたロボットの姿勢安定度制御は、基本的には足底接地点と路面の形成する支持多角形の内側にモーメントがゼロとなる点を探索することにある。すなわち、ロボットの機体に印加される各モーメントの釣合い関係を記述したＺＭＰ方程式を導出して、このＺＭＰ方程式上で現れるモーメント・エラーを打ち消すように機体の目標軌道を修正する。

　本実施形態では、ロボットの機体上の制御目標点として質量操作量が最大となる部位、例えば腰部をローカル座標原点に設定する。そして、この制御目標点に加速度センサなどの計測手段を配置して、その位置における姿勢や加速度を直接計測して、ＺＭＰに基づく姿勢安定制御を行なう。さらに路面との接触部位である足部に加速度センサを配備することにより、制御に用いるローカル座標とその座標を直接的に計測して、ＺＭＰ位置に最も近い足部で直接ＺＭＰ方程式を組み立てる。

Ｄ−１．ＺＭＰ方程式の導入
　本実施形態に係る脚式移動ロボット１００は、無限すなわち連続的な質点の集合体である。但し、ここでは有限数で離散的な質点からなる近似モデルに置き換えることによって、安定化処理のための計算量を削減するようにしている。より具体的には物理的には図３に示す多関節自由度構成を具備する脚式移動ロボット１００を、図１０に示すように多質点近似モデルに置き換えて取り扱う。図示の近似モデルは、線形且つ非干渉の多質点近似モデルである。

　図１０において、Ｏ−ＸＹＺ座標系は絶対座標系におけるロール、ピッチ、ヨー各軸を表し、また、Ｏ'−Ｘ'Ｙ'Ｚ'座標系はロボット１００とともに動く運動座標系におけるロール、ピッチ、ヨー各軸を表している。但し、図中におけるパラメータの意味は以下の通りである。また、ダッシュ（´）付きの記号は運動座標系を記述するものと理解されたい。

　同図に示す多質点モデルでは、ｉはｉ番目に与えられた質点を表す添え字であり、ｍ_iはｉ番目の質点の質量、ｒ_i'はｉ番目の質点の位置ベクトル（但し運動座標系）を表すものとする。本実施形態に係る脚式移動ロボット１００の機体重心は腰部付近に存在する。すなわち、腰部は、質量操作量が最大となる質点であり、図１０では、その質量はｍ_h、その位置ベクトル（但し運動座標系）はｒ_h'（ｒ_hx'，ｒ_hy'，ｒ_hz'）とする。また、機体のＺＭＰの位置ベクトル（但し運動座標系）をｒ_zmp'（ｒ_zmpx'，ｒ_zmpy'，ｒ_zmpz'）とする。

　世界座標系Ｏ−ＸＹＺは絶対座標系であり、不変である。本実施形態に係る脚式移動ロボット１００は、腰部と両脚の足部にそれぞれ加速度センサ９３、９４、９６が配置されており、これらセンサ出力により腰部並びに立脚それぞれと世界座標系の相対位置ベクトルｒ_qが直接検出される。これに対し、運動座標系すなわち機体のローカル座標系はＯ−Ｘ’Ｙ’Ｚ’は、ロボットともに動く。

　多質点モデルは、言わば、ワイヤフレーム・モデルの形態でロボットを表現したものである。図１０を見ても判るように、多質点近似モデルは、両肩、両肘、両手首、体幹、腰部、及び、両足首の各々を質点として設定される。図示の非厳密の多質点近似モデルにおいては、モーメント式は線形方程式の形式で記述され、該モーメント式はピッチ軸及びロール軸に関して干渉しない。多質点近似モデルは、概ね以下の処理手順により生成することができる。

（１）ロボット１００全体の質量分布を求める。
（２）質点を設定する。質点の設定方法は、設計者のマニュアル入力であっても、所定の規則に従った自動生成のいずれでも構わない。
（３）各領域ｉ毎に、重心を求め、その重心位置と質量ｍ_iを該当する質点に付与する。
（４）各質点ｍ_iを、質点位置ｒ_iを中心とし、その質量に比例した半径に持つ球体として表示する。
（５）現実に連結関係のある質点すなわち球体同士を連結する。

　なお、図１０に示す多質点モデルの腰部情報における各回転角（θ_hx，θ_hy，θ_hz）は、脚式移動ロボット１００における腰部の姿勢すなわちロール、ピッチ、ヨー軸の回転を規定するものである（図１１には、多質点モデルの腰部周辺の拡大図を示しているので、確認されたい）。

　機体のＺＭＰ方程式は、制御目標点において印加される各モーメントの釣合い関係を記述したものである。図５に示したように、機体を多数の質点ｍ_iで表わし、これらを制御目標点とした場合、すべての制御目標点ｍ_iにおいて印加されるモーメントの総和を求める式がＺＭＰ方程式である。

　世界座標系（Ｏ−ＸＹＺ）で記述された機体のＺＭＰ方程式、並びに機体のローカル座標系（Ｏ−Ｘ’Ｙ’Ｚ’）はそれぞれ以下の通りとなる。

　上式は、各質点ｍ_iにおいて印加された加速度成分により生成されるＺＭＰ回り（半径ｒ_i−ｒ_zmp）のモーメントの総和と、各質点ｍ_iに印加された外力モーメントＭ_iの総和と、外力Ｆ_kにより生成されるＺＭＰ回り（ｋ番目の外力Ｆ_kの作用点をｓ_kとする）のモーメントの総和が釣り合うということを記述している。

　このＺＭＰ釣合い方程式は、総モーメント補償量すなわちモーメント・エラー成分Ｔを含んでいる。このモーメント・エラーをゼロ又は所定の許容範囲内に抑えることによって、機体の姿勢安定性が維持される。言い換えれば、モーメント・エラーをゼロ又は許容値以下となるように機体運動（足部運動や上半身の各部位の軌道）を修正することが、ＺＭＰを安定度判別規範とした姿勢安定制御の本質である。

　本実施形態では、腰部と左右の足部にそれぞれ加速度センサ９６，９３及び９４が配設されているので、これらの制御目標点における加速度計測結果を用いて直接的に且つ高精度に上記のＺＭＰ釣合い方程式を導出することができる。この結果、高速でより厳密な姿勢安定制御を実現することができる。

Ｄ−２．全身協調型の姿勢安定制御
　図１２には、脚式移動ロボット１００において、ＺＭＰを安定度判別規範に用いて安定歩行可能な機体運動を生成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。但し、以下の説明では、図１０及び図１１に示すような線形・非干渉多質点近似モデルを用いて脚式移動ロボット１００の各関節位置や動作を記述するものとする。

　まず、足部運動の設定を行なう（ステップＳ１）。足部運動は、２以上の機体のポーズを時系列的に連結されてなるモーション・データである。

　モーション・データは、例えば、足部の各関節角の変位を表わした関節空間情報と、関節位置を表わしたデカルト空間情報で構成される。モーション・データは、コンソール画面上での手付け入力や、機体へのダイレクト・ティーチング（直接教示）例えばモーション編集用のオーサリング・システム上で構築したりすることができる。

　次いで、設定された足部運動を基にＺＭＰ安定領域を算出する（ステップＳ２）。ＺＭＰは、機体に印加されるモーメントがゼロとなる点であり、基本的には足底接地点と路面の形成する支持多角形の内側に存在する。ＺＭＰ安定領域は、この支持多角形のさらに内側に設定された領域であり、該領域にＺＭＰを収容させることによって機体を高度に安定した状態にすることができる。

　そして、足部運動とＺＭＰ安定領域を基に、足部運動中におけるＺＭＰ軌道を設定する（ステップＳ３）。

　また、機体の上半身（股関節より上側）の各部位については、腰部、体幹部、上肢、頭部などのようにグループ設定する（ステップＳ１１）。

　そして、各部位グループ毎に希望軌道を設定する（ステップＳ１２）。上半身の希望起動の設定は、足部の場合と同様に、コンソール画面上での手付け入力や、機体へのダイレクト・ティーチング（直接教示）例えばモーション編集用のオーサリング・システム上で構築したりすることができる。

　次いで、各部位のグループ設定の調整（再グルーピング）を行ない（ステップＳ１３）、さらにこれらグループに対して優先順位を与える（ステップＳ１４）。ここで言う優先順位とは、機体の姿勢安定制御を行なうための処理演算に投入する順位のことであり、例えば質量操作量に応じて割り振られる。この結果、機体上半身についての各部位についての優先順位付き希望軌道群が出来上がる。

　また、機体上半身の各部位グループ毎に、モーメント補償に利用できる質量を算出しておく（ステップＳ１５）。

　そして、足部運動とＺＭＰ軌道、並びに上半身の各部位グループ毎の希望起動群を基に、ステップＳ１４により設定された優先順位に従って、各部位グループの運動パターンを姿勢安定化処理に投入する。

　この姿勢安定化処理では、まず、処理変数ｉに初期値１を代入する（ステップＳ２０）。そして、優先順位が先頭からｉ番目までの部位グループについての目標軌道設定時における、目標ＺＭＰ上でのモーメント量すなわち総モーメント補償量を算出する（ステップＳ２１）。目標軌道が算出されていない部位については、希望軌道を用いる。

　次いで、ステップＳ１５において算出された当該部位のモーメント補償に利用できる質量を用いて、そのモーメント補償量を設定して（ステップＳ２２）、モーメント補償量を算出する（ステップＳ２３）。

　次いで、算出されたｉ番目の部位のモーメント補償量を用いて、ｉ番目の部位についてのＺＭＰ方程式を導出して（ステップＳ２４）、当該部位のモーメント補償運動を算出することにより（ステップＳ２５）、優先順位が先頭からｉ番目までの部位についての目標軌道を得ることができる。

　このような処理をすべての部位グループについて行なうことにより、安定運動（例えば歩行）が可能な全身運動パターンが生成される。

　腰部と左右の足部にそれぞれ加速度センサ９６，９３及び９４が配設されているので、これらの制御目標点における加速度計測結果を用いて直接的に且つ高精度に上記のＺＭＰ釣合い方程式を導出することができる。この結果、図１２に示すような処理手順に従ってＺＭＰ安定度判別規範に基づく姿勢安定制御を高速でより厳密に実行することができる。

Ｅ．脚式移動ロボットの転倒オペレーション
　前項Ｄで説明したように、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００は、基本的には、ＺＭＰ安定度判別規範に基づいて、歩行時やその他の立脚作業時における姿勢安定制御を行ない、機体の転倒という事態の発生を最小限に抑えるようにしている。

　しかしながら、万一転倒を避けられなくなった場合には、機体へのダメージを極力防止するような動作パターンからなる転倒動作を行なうことにする。例えば、前述したＺＭＰ釣合い方程式において、過大な外力Ｆ又は外力モーメントＭが機体に印加された場合、機体動作のみによってモーメント・エラー成分Ｔをキャンセルことができなくなり、姿勢の安定性を維持できなくなる。

　図１３には、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００における脚式作業中の動作制御の概略的な処理手順をフローチャートの形式で示している。

　機体動作中は、左右の足部に配設した接地確認（床反力）センサ９１及び９２、加速度センサ９３及び９４、腰部に配設した加速度センサ９６のセンサ出力を用いて、ＺＭＰ釣合い方程式（前述）を立てて、腰部、下肢軌道を常に計算する（ステップＳ３１）。

　例えば、機体に外力が印加されたとき、次の腰部、下肢軌道を計画することができるかどうか、すなわち足部の行動計画によって外力によるモーメント・エラーを解消することができるかどうかを判別する（ステップＳ３２）。腰部、下肢軌道を計画することができるかどうかは、脚部の各関節の可動角、各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。勿論、外力が加わったときに、次の一歩だけでなく、数歩にまたがる脚式動作によりモーメント・エラーを解消するようにしてもよい。

　このとき、足部の計画が可能であれば、歩行やその他の脚式動作を継続する（ステップＳ３３）。

　他方、過大な外力又は外力モーメントが機体に印加されたために、足部の計画が不可能になった場合には、脚式移動ロボット１００は転倒動作を開始する（ステップＳ３４）。

　図１〜図２に示すような直立歩行型の脚式ロボットの場合、重心位置が高いことから、転倒時に不用意に床面に落下すると、ロボット自体、あるいは転倒により衝突する相手側にも致命的な損傷を与えてしまう危険がある。

　そこで、本実施形態では、転倒前に計画されている機体の軌道からＺＭＰ支持多角形が最小となるような姿勢に組み替えて、所定の転倒動作を実行する。基本的には、以下に示す２つの方針を基に転倒動作を探索していく。

（１）機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にする。
（２）床面落下時における支持多角形が最大となるようにする。

　ここで、変化量ΔＳ／Δｔを最小にするとは、転倒時の支持面積を維持する（あるいは減少させる）ことに相当する（但し、減少させる場合、駆動力が必要な場合がある）。機体の転倒時に支持面積を維持することで、機体に印加される衝撃モーメントを受け流すことができる。図１４には、機体の転倒時に支持面積を維持する原理を図解している。同図に示すように、丁度球体が転がる具合で、支持面は面積最小であることを維持しながら、衝撃モーメントを受け流している。図示の通り、支持面が移動しても同様の効果が得られる。例えば、着床時に床から受ける衝撃力を求め、これが許容値を越えるような場合には、支持多角形の面積を一定に保つように機体が転がる転倒方法が好ましい。

　また、床面落下時における支持多角形が最大となるとは、図１５に示すように、より広い支持多角形で受け止めることにより衝撃力を干渉することに相当する。例えば、着床時に床から受ける衝撃力を求め、これが許容値以内となる場合には、支持多角形の面積を一定に保つように機体が転がる転倒方法が好ましい。

　図１６及び図１７には、脚式移動ロボット１００が後方すなわち仰向け姿勢に向かって転倒する場合に、支持多角形の変化量ΔＳ／Δｔを最小すなわち転倒時の支持面積を維持する動作を実現した例を示している。これは、柔道やその他の格闘技における受身動作に類似する類似する動作であり、転倒時の衝撃力モーメントを好適に受け流すことができる。図１７に示すように、足部を離床させることにより、支持多角形の変化量ΔＳ／Δｔを最小にしている。機体の重心が腰部に存在する場合、最も小さくなる支持多角形に関与しないリンク数が最大となる部位にＺＭＰを設定することができる。このような転倒・着床動作の後、離床可能なリンクをすべて離床させる、すなわち図示の例では下肢と体幹の双方を浮き上がらせて、上体と下肢を同時に離床し、足部、手部などを着床させることで、より小さい接地多角形を少ないステップで形成できるので、より高速で効率的な起き上がり動作を実現することができる。

　図１８及び図１９には、脚式移動ロボット１００が前方すなわちうつ伏せ姿勢に向かって転倒する場合に、支持多角形の変化量ΔＳ／Δｔを最小すなわち転倒時の支持面積を維持する動作を実現した例をそれぞれ側面並びに右斜め前方から眺めた様子を示している。これは、機械体操などにおける前転動作に類似する類似する動作であり、転倒時の衝撃力モーメントを好適に受け流すことができる。各図に示すように、足部を離床させることにより、支持多角形の変化量ΔＳ／Δｔを最小にしている。

　上述したような転倒方法をとることにより、落下時に床面から受ける衝撃を全身に分散させることにより、ダメージを最小限に抑えることができる。

　図２０には、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００が足部の計画不能により転倒動作を行なうための処理手順をフローチャートの形式で示している。転倒動作は、上述した基本方針に従って、高さ方向に連結された肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４を同期協調的に駆動させることによって実現される。このような処理手順は、実際には主制御部８１において所定の機体動作制御プログラムを実行して、各部を駆動制御することによって実現される。

　まず、機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にするリンクを探索する（ステップＳ４１）。

　次いで、ステップＳ４１により選択されたリンクで変化量ΔＳ／Δｔを最小にする該リンクの目標着床点を探索する（ステップＳ４２）。機体の床面に対する支持面積を最小に維持することにより、衝撃モーメントを受け流すことができる（前述及び図１４を参照のこと）。

　次いで、先行ステップにより選択されたリンクを該目標着床点に着床することが、機体ハードウェアの制約上（各関節の可動角、各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度など）、実行可能かどうかを、衝撃力モーメントを主に判別する（ステップＳ４３）。

　先行ステップにより選択されたリンクを該目標着床点に着床することが不可能であると判定された場合には、時間の変化量Δｔを所定値だけ増分してから（ステップＳ４４）、ステップＳ４１に戻って、リンクの再選択、並びに該リンクの目標着床点の再設定を行なう。

　一方、先行ステップにより選択されたリンクを該目標着床点に着床することが可能である場合には、選択されたリンクを該目標着床点に着床する（ステップＳ４５）。

　次いで、機体の位置エネルギが最小かどうか、すなわち転倒動作が完了したかどうかを判別する（ステップＳ４６）。

　機体の位置エネルギがまだ最小ではない場合には、時間の変化量Δｔをさらに所定値だけ増分して（ステップＳ４７）、支持多角形を拡大するように次の目標着床点を設定する（ステップＳ４８）。支持多角形を拡大することにより、着床時に機体に加わる衝撃力を軽減することができる（前述及び図１５を参照のこと）。

　次いで、選択されたリンクを該目標着床点に着床することが、機体ハードウェアの制約上（各関節の可動角、各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度など）、実行可能かどうかを、衝撃力を主に判別する（ステップＳ４９）。　先行ステップにより選択されたリンクを該目標着床点に着床することが不可能であると判定された場合には、ステップＳ４１に戻って、リンクの再選択、並びに該リンクの目標着床点の再設定を行なう。

　一方、先行ステップにより選択されたリンクを該目標着床点に着床することが可能である場合には、ステップＳ４５に進んで、選択されたリンクを該目標着床点に着床する。

　そして、機体の位置エネルギが最小になると（ステップＳ４６）、機体の床面への着床が完了したことになるので、本処理ルーチン全体を終了する。

　次いで、実機動作を参照しながら、脚式移動ロボット１００の転倒動作について説明する。

　図２１には、脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４などの高さ方向に連結された略平行な複数の関節軸からなるリンク構造体としてモデル化して、各関節ピッチ軸を同期強調的に駆動させて仰向け姿勢に向かって転倒していく動作を示している。基本的に、離床リンク数が最大になるリンクがある部位を目標に設定することで、床面から受ける衝撃力を減少するようになっている。

　ロボットは、リンク構造体のリンク端である足底のみで立位しているとする（図２１（１））。

　このとき、外力又は外力モーメントの印加により、ＺＭＰ釣合い方程式のモーメント・エラー項Ｔをキャンセルできなくなり、足底のみで形成するＺＭＰ安定領域の外にＺＭＰが逸脱したことに応答して、ＺＭＰを支持多角形に維持したまま転倒動作を開始する。

　転倒動作では、まず、機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にするリンクを探索するとともに、手先を含むリンクで変化量ΔＳ／Δｔを最小にするような手先の目標着床点を探索する。そして、選択されたリンクを目標着床点に着床することが機体ハードウェアの制約上（各関節の可動角、各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度など）、実行可能かどうかを判別する。

　機体ハードウェア上実行可能である場合には、既に着床している足底リンクに加え、他のリンクが着床する。そして、これら着床リンクで形成される最小支持多角形内にＺＭＰを移動する（図２１（２））。

　次いで、機体ハードウェアが許容する限り、着床点を移動して、支持多角形を拡大していく（図２１（３））。

　そして、各関節の可動角、各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度など機体ハードウェアの制約から、もはや着床点を移動することができなくなると、今度は、着床中のリンクに挟まれている離床リンクを着床することができるかどうかを判別する。

　機体ハードウェア上、着床リンク間の離床リンクを着床することが可能である場合には、これらを着床して、着床リンク数を増やす（図２１（４））。

　さらに、機体ハードウェアが許容する限り、着床点を移動して、支持多角形を拡大していく（図２１（５））。

　そして最後に、高さ方向に連結された略平行な複数の関節軸からなるリンク構造体の一端側から１以上のリンクと、他端がわから２以上のリンクを離床させて、且つ、それらの中間に位置するリンクを１以上着床させ、さらに足部を着床させた状態で、ＺＭＰを支持多角形内に維持しながら、支持多角形が最大となる姿勢を形成する。この姿勢において、機体の位置エネルギが最小であれば、転倒動作は完了である。

　図２２〜図３８、並びに図３９〜図５５には、実機が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示している。

　この場合、機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にするリンクとして、股関節ピッチ軸を含む胴体リンクを選択するとともに、目標着床点を探索して、機体の後方に倒れ込む（図２２〜図３１、並びに図３９〜図４８を参照のこと）。膝関節を折り畳んだ姿勢にして、着床時の支持多角形の変化量を最小、すなわち、ΔＳ／Δｔを最小にする。

　次いで、機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にするリンクとして、体幹ピッチ軸９と肩関節ピッチ軸４を含む胴体リンクを選択するとともに、その目標着床点を探索して、さらに機体の後方に深く倒れる。このとき、既に股関節ピッチ軸１２が着床していることから、これを回転中心として体幹ピッチ軸９と肩関節ピッチ軸４を含む胴体リンクは着床する（図３２〜図３３、及び図４９〜図５０を参照のこと）。

　次いで、機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にするリンクとして、首関節ピッチ軸２で連結されている頭部リンクを選択するとともに、その目標着床点を探索して、さらに機体の後方に深く倒れる。このとき、既に首関節ピッチ軸２が着床していることから、これを回転中心として頭部は着床する（図３４〜図３８、及び図５１〜図５５を参照のこと）。この姿勢において、機体の位置エネルギが最小であるから、転倒動作は完了である。

　また、図５６には、脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４などの高さ方向に連結された略平行な複数の関節軸からなるリンク構造体としてモデル化して、各関節ピッチ軸を同期強調的に駆動させてうつ伏せ姿勢に向かって転倒していく動作を示している。

　ロボットは、リンク構造体のリンク端である足底のみで立位しているとする（図５６（１））。

　このとき、外力又は外力モーメントの印加により、ＺＭＰ釣合い方程式のモーメント・エラー項Ｔをキャンセルできなくなり、足底のみで形成するＺＭＰ安定領域の外にＺＭＰが逸脱したことに応答して、ＺＭＰを支持多角形に維持したまま転倒動作を開始する。

　転倒動作では、まず、機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にするリンクを探索するとともに、手先を含むリンクで変化量ΔＳ／Δｔを最小にするような手先の目標着床点を探索する。そして、選択されたリンクを目標着床点に着床することが機体ハードウェアの制約上（各関節の可動角、各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度など）、実行可能かどうかを判別する。

　機体ハードウェア上実行可能である場合には、既に着床している足底リンクに加え、他のリンクが着床する。そして、これら着床リンクで形成される最小支持多角形内にＺＭＰを移動する（図５６（２））。

　次いで、機体ハードウェアが許容する限り、着床点を移動して、支持多角形を拡大していく（図５６（３））。

　そして、各関節の可動角、各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度など機体ハードウェアの制約から、もはや着床点を移動することができなくなると、今度は、着床中のリンクに挟まれている離床リンクを着床することができるかどうかを判別する。

　機体ハードウェア上、着床リンク間の離床リンクを着床することが可能である場合には、これらを着床して、着床リンク数を増やす（図５６（４））。

　さらに、機体ハードウェアが許容する限り、着床点を移動して、支持多角形を拡大していく（図５６（５））。

　そして最後に、高さ方向に連結された略平行な複数の関節軸からなるリンク構造体の一端側から１以上のリンクと、他端がわから２以上のリンクを離床させて、且つ、それらの中間に位置するリンクを１以上着床させ、さらに足部を着床させた状態で、ＺＭＰを支持多角形内に維持しながら、支持多角形が最大となる姿勢を形成する。この姿勢において、機体の位置エネルギが最小であれば、転倒動作は完了である。

　図５７〜図７３、並びに図７４〜図９０には、実機が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示している。

　この場合、機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にするリンクとして、肩関節ピッチ軸４を含む腕リンクの手先を選択するとともに、目標着床点を探索して、機体の前方に倒れ込む（図５７〜図７０、並びに図７４〜図８７を参照のこと）。

　このとき、最短の時間増分Δｔにおいて、着床時の支持多角形の変化量ΔＳを最小にするために、膝関節ピッチ軸１４を折り畳んだ姿勢にして、手先が着床する場所をより足底に近い位置に設定する。

　次いで、機体の支持多角形の面積Ｓの時間ｔ当たりの変化量ΔＳ／Δｔを最小にするリンクとして、膝関節ピッチ軸１４を含む脚部リンクを選択するとともに、その目標着床点を探索して、さらに機体の前方に深く倒れる。このとき、既に足部が着床していることから、足首ピッチ軸を回転中心として下腿部が旋回して、膝が着床する（図７０〜図７１、及び図８８〜図８９を参照のこと）。

　さらに、着床点としての手先と膝を足底から離すように移動して、機体ハードウェアが許容する限り、支持多角形を拡大する（図７２、及び図８９を参照のこと）。この結果、手先と膝に続いて胴体リンクも着床する（図７３、及び図９０を参照のこと）。この姿勢において、機体の位置エネルギが最小であるから、転倒動作は完了である。

Ｆ．床上姿勢からの起き上がりオペレーション
　仰向け姿勢やうつ伏せ姿勢などの床上姿勢からの起動を行なうため、あるいは、転倒時に自律的に起き上がって作業を再開するという作業の自己完結性のために、脚式移動ロボット１００は、起き上がりオペレーションを実現することが必要である。

　ところが、無計画的な軌道により起き上がろうとすると、過大な外力モーメントが印加されてしまい、関節アクチュエータが高出力トルクを必要とする。この結果、モータの大型化が必要となり、その分駆動消費電力が増大してしまう。また、機体の重量が増すとともに製造コストが高騰してしまう。重量の増大によりさらに起き上がり動作が困難になる。あるいは、起き上がり動作の過程で発生する外力モーメントにより姿勢の安定性を維持することができず、そもそも起き上がることができない、という事態もあり得る。

　そこで、本実施形態では、脚式移動ロボット１００は、外力モーメントが最小となる動作パターンよりなる起き上がり動作を行なうこととした。これは、ＺＭＰ支持多角形が最小となるような姿勢を時系列的に組み合わせることによって、実現することができる。

　また、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００は、肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４のように（図３を参照のこと）、高さ方向に複数のピッチ軸が直列的（但し横方向から眺めた場合）に連結されたリンク構造体である。そこで、これら複数の関節ピッチ軸４〜１４を所定のシーケンスで同期協調的に駆動して、ＺＭＰ支持多角形が最小となるような動作パターンによる起き上がり動作を実現することとした。

Ｆ−１．基本仰向け姿勢からの起き上がりオペレーション
　図９１には、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４を同期強調的に駆動させて起き上がり動作を行なうための処理手順をフローチャートの形式で示している。このような処理手順は、実際には主制御部８１において所定の機体動作制御プログラムを実行して、各部を駆動制御することによって実現される。

　また、図９２には、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４を同期強調的に駆動させて仰向け姿勢から起き上がり動作を行なう様子を、関節リンク・モデルで示している。なお、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００は体幹ピッチ軸９を備えているが、体幹ピッチ軸を備えていないタイプの脚式移動ロボットにおいて複数の関節ピッチ軸の同期駆動により仰向け姿勢から起き上がり動作を行なう様子を図９３に示しておく。但し、図示のリンク構造体において、体幹関節と股関節を連結するリンクに機体全体の重心位置が設定されており、このリンクを以下では「重心リンク」と呼ぶことにする。なお、「重心リンク」は狭義には上記のような定義で用いるが、広義には機体全体の重心位置が存在するリンクであればよい。例えば、体幹軸を持たないような機体においては、機体全体の重心が位置する体幹先端等を含むリンクがこれに該当する。

　以下、図９１に示したフローチャートを参照しながら、基本仰向け姿勢からの機体の起き上がりオペレーションについて説明する。

　まず、床上姿勢において、位置エネルギの最も小さい姿勢を探索する（ステップＳ１）。これは、基本仰向け姿勢に相当し、図９２（１）並びに図９３（１）に示すように、起き上がり動作に使用する肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４をそれぞれ連結するリンクはすべて接床している。このときの実機の状態を図９４及び図１１２に示している。位置エネルギの最も小さい姿勢をとることにより、路面の傾斜や形状を計測して、起き上がり動作が可能かどうかを確認することができる。

　この基本仰向け姿勢において、接床リンクが形成する接地多角形内で、最も狭い支持多角形を探索する（ステップＳ５２）。このとき、機体の一端側から少なくとも２以上のリンクを離床させたときの、ＺＭＰ軌道が計画可能かどうかを判定する。ＺＭＰの計画可能性は、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断することができる。

　次いで、接地多角形のうち、最も狭い支持多角形に関与しない２以上のリンクを離床する（ステップＳ５３）。

　ステップＳ５３は、図９２（２）及び図９３（２）に相当する。実機上では、体幹関節と股関節を連結する重心リンクを含む下半身側が支持多角形として抽出され、それ以外の肩関節から体幹関節に至る２以上のリンクを支持多角形に関与しないリンクとして離床する。

　このときの実機の動作を図９５〜図９６、並びに図１１３〜図１１４に示している。図示の例では、まず、左右の両腕部を持ち上げてから、体幹関節ピッチ軸アクチュエータＡ₉の駆動により、上体起こしを行なっている。腕部を先に持ち上げておくことにより、モーメントを小さくして、必要な最大トルクを低減することができる。

　次いで、一端側から１以上の離床リンクを屈曲させてリンク端の端部を着床させて、より狭い接地多角形を形成する（ステップＳ５４）。

　ステップＳ５４は、図９２（３）及び図９３（３）に相当する。実機上では、肩関節を含む２以上のリンクが離床している状態で、肩関節ピッチ軸で屈曲させて、そのリンク端の端部である手先を接床させる。そして、手先を機体重心位置である体幹ピッチ軸側に徐々に近づけていくことによって、元の床上姿勢よりも狭い接地多角形を形成する。

　このときの実機の動作を図９７〜図１０１、並びに図１１５〜図１１９に示している。図示の例では、左右の肩関節ロール軸Ａ₅の駆動により、左右の腕部を真横に広げた後、上腕ヨー軸Ａ₆の駆動により腕部の向きを一旦１８０度回転させてから（図９８〜図９９、図１１６〜図１１７）、肩関節ピッチ軸Ａ₄の駆動により、腕部を徐々に降下させていく。そして、手先を着床することによって、より狭い接地多角形を形成する（図１０１及び図１１９）。

　このように新しい接地多角形を形成すると、接地多角形にＺＭＰを設定することができるかどうかをチェックする（ステップＳ５５）。これは、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。そして、ＺＭＰを接地多角形に移動して、新たな支持多角形を形成する（ステップＳ５６）。

　ここで、支持多角形が充分狭くなったか否かを判断する（ステップＳ５７）。この判断は、体幹ピッチ軸と股関節ピッチ軸を連結する重心リンクを離床可能であるか、若しくは足部だけで形成できるＺＭＰ安定領域内にＺＭＰを移動させることができるかどうかを、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。支持多角形が充分狭くなったかどうかを判断する詳細な手順については後述に譲る。

　図１０１及び図１１９に示す実機の姿勢では、まだ支持多角形が充分狭いとは言えない。そこで、着床点を移動して支持多角形を小さくした後（ステップＳ５０）、ステップＳ５２に戻って、より狭い支持多角形の形成を再試行する。

　図１０１及び図１１９に姿勢において、接床リンクが形成する接地多角形内で、最も狭い支持多角形を探索する（ステップＳ５２）。今度は、機体の他端側から少なくとも２以上のリンクを離床させたときの、ＺＭＰが計画可能かどうかを判定する。ＺＭＰの計画可能性は、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断することができる。

　次いで、接床多角形のうち、最も狭い支持多角形に関与しない２以上のリンクを離床する（ステップＳ５３）。これは、図９２（４）〜（５）及び図９３（４）〜（５）に相当する。実機上では、膝関節ピッチ軸を含む他端側から連続する２以上のリンクを支持多角形に関与しないリンクとして離床する。

　そして、一端側から１以上の離床リンクを屈曲させてリンク端の端部を着床させて、より狭い接地多角形を形成する（ステップＳ５４）。

　このときの実機の動作を図１０２〜図１０５、並びに図１２０〜図１２３に示している。図示の例では、まず、右脚の股関節ピッチ軸Ａ₁₂の駆動により右脚を持ち上げてから、その膝関節アクチュエータＡ₁₄の駆動により右脚を屈曲させて、その足底を着床する。次いで、脚の股関節ピッチ軸Ａ₁₂の駆動により右脚を持ち上げてから、その膝関節アクチュエータＡ₁₄の駆動により左脚を屈曲させて、その足底を着床する。このようにして、足底を機体重心位置である股関節ピッチ軸１２側に徐々に近づけていくことによって、元の床上姿勢よりも狭い接地多角形を形成することができる。

　このように新しい接地多角形を形成すると、接地多角形にＺＭＰを設定することができるかどうかをチェックする（ステップＳ５５）。これは、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。そして、ＺＭＰを接地多角形に移動して、新たな支持多角形を形成する（ステップＳ５６）。

　ここで、支持多角形が充分狭くなったか否かを再び判断する（ステップＳ５７）。この判断は、体幹ピッチ軸と股関節ピッチ軸を連結する重心リンクを離床可能であるか、若しくは足部だけで形成できるＺＭＰ安定領域内にＺＭＰを移動させることができるかどうかを、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。図１０５及び図１２３に示す実機の姿勢では、充分狭い支持多角形が形成されていると判断される。支持多角形を縮小する際の腕の角度に関しては、肩の軸から床面方向に下ろした垂線と腕の中心軸がなす角度は、トルク量に基づく所定角度内であることが望ましい。

　そして、機体の支持多角形が充分に狭くなったことに応答して、支持多角形の両リンク端の端部を接床した状態で前記重心リンクを離床し、両リンク端の着床リンクによって形成される支持多角形内にＺＭＰを維持しながら、支持多角形を形成する両リンク端の端部の間隔を縮めて、ＺＭＰを前記リンク構造体の他端側に移動させていく（ステップＳ５８）。これは、図９２（６）〜（７）、並びに図９３（６）〜（７）に相当する。

　実機上では、接地多角形の両リンク端の端部としての手先及び足底を接床した状態で体幹ピッチ軸及び股関節ピッチ軸を連結した前記重心リンクを離床し、さらに、手先及び足底の間隔を徐々に縮めていき、ＺＭＰを足底に向かって移動させていく。また、このときの実機の動作を図１０６〜図１０９、並びに図１２４〜図１２７に示している。

　そして、前記リンク構造体の他端から第２の所定数以下の接床リンクのみで形成される接地多角形内にＺＭＰが突入したことに応答して、ＺＭＰを該接地多角形内に収容したまま前記リンク構造体の一端側から第１の所定数以上のリンクを離床して、該離床リンクを長さ方向に伸展することによって、起き上がり動作を完結させる（ステップＳ５９）。これは、図９２（８）、並びに図９３（８）に相当する。

　実機上では、足底で構成される接地多角形内にＺＭＰが突入したことに応答して、ＺＭＰを該接地多角形内に収容したまま、肩ピッチ軸４から膝ピッチ軸１４に至までのリンクを離床して、離床リンクを長さ方向に伸展することによって、起き上がり動作を完結させる。また、このときの実機の動作を図１１０〜図１１１、並びに図１２８〜図１２９に示している。

　起き上がりの最終段階である、離床リンクを長さ方向に伸展する際には、質量操作量のより大きな膝関節ピッチ軸を積極的に使用して動作することが、機体動作上の効率がよい。

　なお、ステップＳ５３において、最も小さい支持多角形に関与しない２以上のリンクを離床することができない場合には、最大の支持多角形より内側の２以上の着床リンクを離床することを試みる（ステップＳ６１）。

　ステップＳ６１を実行できない場合には、起き上がり動作を中止する（ステップＳ６４）。また、ステップＳ６１を成功裏に実行することができる場合には、さらに、着床点を移動させて、支持多角形をさらに小さくする（ステップＳ６２）。

　ステップＳ６２を実行できない場合には、起き上がり動作を中止する（ステップＳ６４）。また、ステップＳ６２を成功裏に実行することができる場合には、足部で形成できる安定領域にＺＭＰを移動することができるかどうかをチェックする（ステップＳ６３）。支持多角形が充分狭くなったかどうかを判断する詳細な手順については後述に譲る。この安定領域内にＺＭＰを移動することができない場合には、ステップＳ６１に戻って、支持多角形を小さくするための同様の処理を繰り返し実行する。また、この安定領域内にＺＭＰを移動させることができた場合には、ステップＳ５８に進んで、基本姿勢への復帰動作を行なう。

　ところで、ステップＳ５３〜Ｓ５４において、左右の手先を胴体後方で着床してより狭い接地多角形を形成するために、図９７〜図９８並びに図１１５〜図１１６に示すように、肩ロール軸を用いて左右の腕部を真横に広げるという動作を経ている。これは、脚式移動ロボット１００が起き上がり作業を行なうための使用体積をいたずらに増大させてしまっている。そこで、図９６〜図１０１並びに図１１３〜図１１９に示す一連の動作を、肩ロール軸を動作させず、代わりに肘ピッチ軸を屈曲させるという図１３０及び図１３１に示す動作に置き換えて、より小さな使用体積で左右の手先を胴体後方で着床するようにしてもよい。

　上述した起き上がり動作手順では、ステップＳ５７及びＳ６３において、支持多角形が充分狭くなったかどうかを判断する必要がある。図１７３には、支持多角形が充分狭くなったかどうかを判断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。

　まず、ＺＭＰ偏差ε（ε_x，ε_y，ε_z）、すなわち足部が形成できる安定領域の中心位置（ｘ₀，ｙ₀，ｚ₀）と現在のＺＭＰ位置（ｘ，ｙ，ｚ）との差分を求める（ステップＳ７１）。

　次いで、このＺＭＰ偏差ε（ε_x，ε_y，ε_z）に所定のゲインＧ（Ｇ_x，Ｇ_y，Ｇ_z）を掛算したものを現在の腰の位置ｒ（ｒ_hx(t)，ｒ_hy(t)，ｒ_hz(t)）に加えて、次の時刻ｔ＝ｔ＋Δｔにおける目標腰位置ｒ（ｒ_hx(t+Δt)，ｒ_hy(t+Δt)，ｒ_hz(t+Δt)）（＝ｒ（ｒ_hx(t)，ｒ_hy(t)，ｒ_hz(t)）＋Ｇ（Ｇ_x，Ｇ_y，Ｇ_z）×ε（ε_x，ε_y，ε_z））にする（ステップＳ７２）。

　そして、次の目標腰位置で現在の支持多角形を形成することができるかどうかを判別する（ステップＳ７３）。この判別は、着床リンクの着床点を維持しながら、次の目標腰位置を計算することによって行なわれる。すなわち、腰位置と着床点から逆運動学計算を行ない、可動角度以内で且つ関節アクチュエータの許容トルク以内であれば実現可能と判断される。

　次の目標腰位置で現在の支持多角形を形成することができなければ、足部が形成できる安定領域内にＺＭＰを移動することが不可能であるとして、本処理ルーチン全体を終了する。

　他方、次の目標腰位置で現在の支持多角形を形成することができるならば、さらに、次の目標腰位置に腰を移動した場合の（すなわち次の）ＺＭＰを算出する（ステップＳ７４）。

　次いで、足部が形成できる安定領域内にＺＭＰが存在するかどうかを判別する（ステップＳ７５）。判別結果が肯定的であれば、足部が形成できる安定領域内にＺＭＰを移動することができると判断して（ステップＳ７６）、本処理ルーチン全体を終了する。他方、判別結果が否定的であれば、次の腰位置を現在の腰位置に、次のＺＭＰを現在のＺＭＰにした後、ステップＳ７１に戻って同様の処理を繰り返し実行する。

　なお、図１３０及び図１３１に示す動作例では、上腕の長さをｌ1、前腕の長さをｌ2、肩ロール角をα、肘ピッチ角をベータ、肩から手先までの長さをｌ12、肩から手先を結ぶ線のなす角をγ、肩の高さをｈと置くと（図１３２）、左右の手先を胴体後方で着床する動作期間中は、以下の式を満たすように肘ピッチ軸７を動作させることにより、手先が床面と衝突することはない。

　また、図９２に示す起き上がり動作パターンは、脚式移動ロボットの機体が肩関節ピッチ軸、体幹ピッチ軸、股関節ピッチ軸、膝ピッチ軸が機体の高さ方向に連結されてなるリンク構造体にモデル化して起き上がり動作を示している。図１３３には、脚式移動ロボットを略平行な関節自由度を持つ複数の関節軸を長さ方向に連結したリンク構造体に一般化して、起き上がり動作を示している。

　同図に示すリンク構造体は、略平行な関節自由度を持つ複数の関節軸を長さ方向に連結して構成される。すべてのリンクが接床している床上姿勢からの起き上がり動作を、リンクＡ、リンクＢ、リンクＣ、リンクＤ、リンクＥ、並びにリンクＦを用いて実現する。

　但し、リンクＡ〜Ｆは、それぞれ単一のリンクである必要はなく、実際には複数のリンクが関節軸を介して連結されているが、起き上がり動作の期間中は関節軸が作動せずリンク間の真直性が保たれて、あたかも単一のリンクであるように振る舞う場合も含むものとする。例えば、リンクＡはリンク端からｈ番目までのリンクを含み、リンクＢはｈ番目以降ｉ番目までのリンクを含み、リンクＣは、ｉ番目以降ｊ番目までのリンクを含み、リンクＤはｊ番目以降ｋ番目までのリンクを含み、リンクＥはｋ番目以降ｌ番目までのリンクを含み、リンクＦはｌ番目以降ｍ番目（若しくはリンクの他端）までのリンクを含んである。

　まず、Ｆ番目リンクとＡ番目リンクの間に接地多角形を形成して、この接地多角形内にＺＭＰを設定する（図１３３（１））。

　次いで、Ｅ番目リンクとＡ番目リンクの間の接地多角形内にＺＭＰを設定する（図１３３（２））。このとき、リンク端から２以上のリンクを離床させるなどＦ番目リンクの運動を用いてもよい。

　次いで、Ｆ番目リンクとＡ番目リンクの間により狭い接地多角形を新たに形成して、この接地多角形内にＺＭＰを設定する（図１３３（３））。例えば離床中のＦ番目リンクを屈曲させてその端部を着床させて、新しい接地多角形を形成する。

　次いで、Ｆ番目リンクとＤ番目またはＣ番目リンクの間で接地多角形を新たに形成して、この接地多角形内にＺＭＰを設定する（図１３３（４））。このとき、他方のリンク端から２以上のリンクを離床させるなどＡ番目リンクの運動を用いてもよい。

　次いで、Ｄ番目リンクを接地させて、Ｆ番目リンク及びＡ番目リンクで接地多角形を新たに形成して、この接地多角形内にＺＭＰを設定する（図１３３（５））。例えば離床中のＡ番目リンクを屈曲させてその端部を着床させて、新しい接地多角形を形成する。

　次いで、Ｆ番目リンクとＡ番目リンクで接地多角形を新たに形成して、この接地多角形内にＺＭＰを設定する（図１３３（６））。例えば、両方のリンク端の端点を着床したままで、着床中のＤ番目リンクを離床させる。

　次いで、両方のリンク端Ｆ及びＡの端点を一致させることにより、Ａ番目のリンクのみが形成する支持多角形内にＺＭＰを移動させる（図１３３（７））。

　そして最後に、Ａ番目リンクのみが形成する支持多角形内にＺＭＰを設定しながら、各リンクを基本立ち姿勢へ移動させる（図１３３（８））。

Ｆ−２．基本うつ伏せ姿勢からの起き上がりオペレーション
　図１３４には、本実施形態に係る脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４を同期強調的に駆動させて起き上がり動作を行なう様子を、関節リンク・モデルで示している。

　本実施形態に係る脚式移動ロボット１００は、基本的には、仰向け姿勢から起き上がる場合と同様に、図９１にフローチャートの形式で示した処理手順に従って、うつ伏せ姿勢からも起き上がることができる。以下、図９１に示したフローチャートを参照しながら、基本うつ伏せ姿勢からの機体の起き上がりオペレーションについて説明する。

　まず、床上姿勢において、位置エネルギの最も小さい姿勢をとる（ステップＳ５１）。これは、基本うつ伏せ姿勢に相当し、図１３４（１）に示すように、起き上がり動作に使用する肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４をそれぞれ連結するリンクはすべて接床している。このときの実機の状態を図１３５及び図１５４に示している。

　この基本うつ伏せ姿勢において、接床リンクが形成する接地多角形内で、最も狭い支持多角形を探索する（ステップＳ５２）。このとき、機体の一端側から少なくとも２以上のリンクを離床させたときの、ＺＭＰが計画可能かどうかを判定する。ＺＭＰの計画可能性は、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断することができる。

　次いで、接地多角形のうち、最も狭い支持多角形に関与しない２以上のリンクを離床する（ステップＳ５３）。ステップＳ５３は、図１３４（２）に相当する。実機上では、体幹関節と股関節を連結する重心リンクを含む下半身側が支持多角形として抽出され、それ以外の肩関節から体幹関節に至る２以上のリンクを支持多角形に関与しないリンクとして離床する。

　このときの実機の動作を図１３６〜図１４４、並びに図１５５〜図１６３に示している。図示の例では、まず、左右の両腕部の肩ロール軸アクチュエータＡ5を作動させて、床面に摺って肩ロール軸回りに略９０度だけ旋回させて（図１３６〜図１３７、並びに図１５５〜図１５６）、次いで、上腕ヨー軸アクチュエータＡ₆を作動させて、各腕部を上腕ヨー軸回りに略１８０度だけ回転させる（図１３８並びに図１５７）。そして、さらに肩ロール軸アクチュエータＡ₅を作動させて、摺って肩ロール軸回りに略９０度だけ旋回させて、各腕部を頭部の側面まで移動する（図１３８〜図１４１、並びに図１５７〜図１６０）。

　図１３６〜図１４１、並びに図１６５〜図１７０に示す一連の動作では、左右の腕部は床面上で半円を描く格好となっている。このとき、機体周辺の路面において障害物の有無を検出したりして、起き上がり動作に必要な安全な作業領域の確保を行なうことができる。

　次いで、一端側から１以上の離床リンクを屈曲させてリンク端の端部を着床させて、より狭い接地多角形を形成する（ステップＳ５４）。ステップＳ５４は、図１３４（３）に相当する。

　そして、新しい接地多角形を形成すると、接地多角形にＺＭＰを設定することができるかどうかをチェックする（ステップＳ５５）。これは、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。そして、ＺＭＰを接地多角形に移動して、新たな支持多角形を形成する（ステップＳ５６）。

　実機上では、肘ピッチ軸７を固定させて、左右の腕部を真直ぐ伸ばしたままの状態で、今度は肩ピッチ軸アクチュエータＡ₄、体幹ピッチ軸アクチュエータＡ9、股関節ピッチ軸Ａ₁₂、並びに膝関節ピッチ軸アクチュエータＡ₁₄を作動させて、手先と左右の両膝が接地した閉リンク姿勢からなる支持多角形を形成する（図１４２〜図１４４、並びに図１６１〜図１６３）。

　図１４４及び図１５３に示す実機の姿勢では、まだ支持多角形が充分狭いとは言えない。そこで、着床点を移動して支持多角形を小さくする（ステップＳ６０）。支持多角形を縮小する際の腕の角度に関しては、肩の軸から床面方向に下ろした垂線と腕の中心軸がなす角度は、トルク量に基づく所定角度内であることが望ましい。

　実機上では、左右の腕部をまっすぐに保ったまま、手先を他方の着床点である足底側に徐々に近づけていくことによって、より狭い支持多角形を形成していく（図１４５〜図１４８、並びに図１６４〜図１６７）。

　ここで、支持多角形が充分狭くなったか否かを判断する（ステップＳ５７）。この判断は、体幹ピッチ軸と股関節ピッチ軸を連結する重心リンクを離床可能であるか、若しくは足部だけで形成できるＺＭＰ安定領域内にＺＭＰを移動させることができるかどうかを、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。図１４８及び図１６５に示す実機の姿勢では、充分狭い支持多角形が形成されていると判断される。

　そして、機体の支持多角形が充分に狭くなったことに応答して両リンク端の着床リンクによって形成される支持多角形内にＺＭＰを維持しながら、支持多角形を形成する両リンク端の端部の間隔を縮めて、ＺＭＰを前記リンク構造体の他端側に移動させていく（ステップＳ５８）。これは、図１３４（６）〜（７）に相当する。

　実機上では、接地多角形の両リンク端の端部としての手先及び足底を接床した状態で、さらに手先及び足底の間隔を徐々に縮めていき、ＺＭＰを足底に向かって移動させていく。また、このときの実機の動作を図１４９〜図１５０、並びに図１６８〜図１６９に示している。

　そして、前記リンク構造体の他端から第２の所定数以下の接床リンクのみで形成される接地多角形内にＺＭＰが突入したことに応答して、ＺＭＰを該接地多角形内に収容したまま前記リンク構造体の一端側から第１の所定数以上のリンクを離床して、該離床リンクを長さ方向に伸展することによって、起き上がり動作を完結させる（ステップＳ５９）。これは、図１３４（８）に相当する。

　実機上では、足底で構成される接地多角形内にＺＭＰが突入したことに応答して、ＺＭＰを該接地多角形内に収容したまま、肩ピッチ軸４から膝ピッチ軸１４に至までのリンクを離床して、離床リンクを長さ方向に伸展することによって、起き上がり動作を完結させる。また、このときの実機の動作を図１５１〜図１５３、並びに図１７０〜図１７２に示している。

　起き上がりの最終段階である、離床リンクを長さ方向に伸展する際には、質量操作量のより大きな膝関節ピッチ軸を積極的に使用して動作することが、機体動作上の効率がよい。

Ｆ−３．他の起き上がりオペレーションの例
　図９１で示した起き上がりオペレーションでは、ＺＭＰ支持多角形が最小となるような姿勢を時系列的に組み合わせることによって、外力モーメントが最小となる動作パターンよりなる起き上がり動作を行なうこととした。この動作では、より小さな支持多角形を順次形成していく過程において、手部や足部の踏み替え動作を利用していた。しかしながら、踏み替え動作を実現するためには、手部又は足部が離床する必要があり、支持多角形に関与しない２以上のリンクがなければならず、機体の姿勢によっては踏み替え動作を行なえない場合があり、この場合は起き上がり動作そのものが破綻してしまう（図９１のステップＳ６４）。

　これに対し、より小さな支持多角形を順次形成していく過程において、手部や足部の踏み替え動作を実現できない場合には、手部や足部の引き摺り動作を利用することにより、起き上がり動作が破綻してしまう機会を少なくすることができる。以下では、より小さな支持多角形を順次形成していく過程において、手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用した起き上がりオペレーションについて説明する。

　図１７４には、手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用した起き上がりオペレーションをフローチャートの形式で示している。以下、この起き上がり動作手順について説明する。図１７５〜図１９１には、基本うつ伏せ姿勢から手部又は足部の踏み替え動作又は引き摺り動作を利用しながら機体が起き上がりを行なう様子を順に示している。以下では、各図を適宜参照する。

　まず、床上姿勢において、位置エネルギの最も小さい姿勢をとる（ステップＳ８１）。これは、基本うつ伏せ姿勢に相当し、このときの実機の状態を図１７５に示している。

　但し、転倒動作と連続して起き上がり行なう場合は、ステップＳ８１を省略することにより、短時間で起き上がり動作を完了させることができる（後述）。

　この基本うつ伏せ姿勢において、接床リンクが形成する接地多角形内で、最も狭い支持多角形を探索する（ステップＳ８２）。このとき、機体の一端側から少なくとも２以上のリンクを離床させたときの、ＺＭＰが計画可能かどうかを判定する。ＺＭＰの計画可能性は、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断することができる。

　ここで、最も小さい支持多角形に関与しないリンクの２つ以上を離床することができるかどうかを判断する（ステップＳ８３）。最小の支持多角形に関与しない２以上のリンクを離床することができる場合には、次ステップＳ８４へ進み、手部又は足部の踏み替え動作によるより小さい接地多角形の形成を行なう。一方、離床することができない場合には、ステップＳ９１へ進み、手部又は足部の引き摺り動作を利用してより小さい接地多角形の形成を行なう。

　ステップＳ８４では、最も小さい支持多角形に関与しないリンクの２つ以上を離床させ、さらに、離床リンクを屈曲及び着床させて、より小さい接地多角形を形成する（ステップＳ８５）。

　例えば、図１７９〜図１８１、並びに図１８４〜図１８６において、両手両足を接地して起き上がり途上のロボットが、左足と右足を踏み替えながら、図１７５、図１８２〜図１８３、図１８５、図１８７に示すように離床リンクを屈曲及び着床させて、より小さい接地多角形の形成を試みている。

　そして、新しい接地多角形を形成すると、接地多角形にＺＭＰを設定することができるかどうかをチェックする（ステップＳ８６）。これは、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。そして、ＺＭＰを接地多角形に移動して、新たな支持多角形を形成する（ステップＳ８７）。接地多角形にＺＭＰを設定することができない場合には、ステップＳ８３に戻り、手部や足部の踏み替え動作又は引き摺り動作のいずれを実行すべきかを改めてチェックする。

　ここで、支持多角形が充分狭くなったか否かを判断する（ステップＳ８８）。この判断は、体幹ピッチ軸と股関節ピッチ軸を連結する重心リンクを離床可能であるか、若しくは足部だけで形成できるＺＭＰ安定領域内にＺＭＰを移動させることができるかどうかを、リンク構造体の可動角、リンクを接続する各関節アクチュエータのトルク、関節力、角速度、角加速度などを考慮して判断する。

　そして、機体の支持多角形が充分に狭くなったことに応答して両リンク端の着床リンクによって形成される支持多角形内にＺＭＰを維持しながら、支持多角形を形成する両リンク端の端部の間隔を縮めて、ＺＭＰを前記リンク構造体の他端側に移動させていく（ステップＳ８９）。

　実機上では、接地多角形の両リンク端の端部としての手先及び足底を接床した状態で、さらに手先及び足底の間隔を徐々に縮めていき、ＺＭＰを足底に向かって移動させていく。また、このときの実機の動作を図１８８〜図１８９に示している。

　そして、前記リンク構造体の他端から第２の所定数以下の接床リンクのみで形成される接地多角形内にＺＭＰが突入したことに応答して、ＺＭＰを該接地多角形内に収容したまま前記リンク構造体の一端側から第１の所定数以上のリンクを離床して、該離床リンクを長さ方向に伸展することによって、起き上がり動作を完結させる（ステップＳ９０）。

　実機上では、足底で構成される接地多角形内にＺＭＰが突入したことに応答して、ＺＭＰを該接地多角形内に収容したまま、肩ピッチ軸４から膝ピッチ軸１４に至までのリンクを離床して、離床リンクを長さ方向に伸展することによって、起き上がり動作を完結させる。また、このときの実機の動作を図１９０〜図１９１に示している。

　起き上がりの最終段階である、離床リンクを長さ方向に伸展する際には、質量操作量のより大きな膝関節ピッチ軸を積極的に使用して動作することが、機体動作上の効率がよい。

　一方、ステップＳ８３において、最も小さい支持多角形に関与しないリンクの２つ以上を離床することができないと判断された場合には、手部又は足部の引き摺り動作を行なうべく、最大の支持多角形より内の着床中のリンクを２つ以上離床することができるかどうかをチェックする（ステップＳ９１）。

　ここで、最大の支持多角形より内の着床中のリンクを２つ以上離床することができない場合には、さらに着床点を移動させて支持多角形を小さくすることができるかどうかを判断する。支持多角形を小さくすることができない場合には、起き上がり動作を中止する（ステップＳ９５）。すなわち、起き上がり動作は破綻する。

　一方、最大の支持多角形より内の着床中のリンクを２つ以上離床することができる場合には、最大の支持多角形より内の着床中のリンクを２つ以上離床して（ステップＳ９２）、手部又は足部の引き摺り動作を利用して、着床点を移動させ、支持多角形を小さくする（ステップＳ９３）。

　例えば、図１７６〜図１７８、並びに図１８７〜図１８８に示すように、両手両足を接地して起き上がり途上のロボットが、両手を着床させたまま足に向かって引き摺ることにより支持多角形を徐々に小さくしていく。

　その後、支持多角形が充分狭くなったか否かを判断する（ステップＳ８８）。そして、機体の支持多角形が充分に狭くなったことに応答して両リンク端の着床リンクによって形成される支持多角形内にＺＭＰを維持しながら、支持多角形を形成する両リンク端の端部の間隔を縮めて、ＺＭＰを前記リンク構造体の他端側に移動させていく（ステップＳ８９）。

　そして、前記リンク構造体の他端から第２の所定数以下の接床リンクのみで形成される接地多角形内にＺＭＰが突入したことに応答して、ＺＭＰを該接地多角形内に収容したまま前記リンク構造体の一端側から第１の所定数以上のリンクを離床して、該離床リンクを長さ方向に伸展することによって、起き上がり動作を完結させる（ステップＳ９０）。

　図１９９には、ステップＳ８３において、最も小さい支持多角形に関与しないリンク数が最大となるリンクとその部位を探索するための詳細な処理手順をフローチャートの形式で示している。

　まず、ステップＳ１０１及びＳ１０２において、変数ｉ、ｊ並びに配列型変数Ｍを初期化する。次いで、ｉ番目のリンクのｊ番目の部位にＺＭＰを設定する（ステップＳ１０３）。

　ここで、ＺＭＰ空間が安定かどうかを判別する（ステップＳ１０４）。ＺＭＰ空間が安定である場合には、最も小さい支持多角形に関与しないリンク数を計算して（ステップＳ１０５）、ｉ番目のリンクのｊ番目の部位における離床叶リンク数をＬに代入する。そして、ＬがＭよりも大きければ（ステップＳ１０６）、Ｍ（Ａ，Ｂ）にＬ（ｉ，ｊ）を代入する（ステップＳ１０７）。

　一方、ＺＭＰ空間が安定でない場合、ＬがＭよりも大きくない場合、あるいはＭ（Ａ，Ｂ）にＬ（ｉ，ｊ）を代入した後、ｊを１だけ増分して（ステップＳ１０８）、ｊが総部位数Ｊを越えたかどうかを判別する（ステップＳ１０９）。ｊがまだ総部位数Ｊに達していない場合には、ステップＳ１０３に戻って、上述と同様の処理を繰り返し実行する。

　次いで、ｉを１だけ増分して（ステップＳ１１０）、ｉが総リンク数Ｉを越えたかどうかを判別する（ステップＳ１１１）。ｉが総リンク数に達していない場合には、ステップＳ１０２に戻って、上述と同様の処理を繰り返し実行する。

　ｉが総リンク数Ｉを越えた場合には、Ａにリンク、Ｂに部位を代入し、本処理ルーチンを終了する。

　前述したように、転倒動作と連続して起き上がり行なう場合は、ステップＳ８１を省略することにより、短時間で起き上がり動作を完了させることができる。

　例えば、機体の重心が腰部に存在する場合、最も小さくなる支持多角形に関与しないリンク数が最大となる部位にＺＭＰを設定することができる。このような転倒・着床動作の後、離床可能なリンクをすべて離床させる、すなわち下肢と体幹の双方を浮き上がらせて、上体と下肢を同時に離床し、足部、手部などを着床させることで、より小さい接地多角形を少ないステップで形成することができるので、より高速で効率的な起き上がり動作を実現することができる。

　図１９２〜図１９８には、転倒動作と連続して起き上がり動作を行なう場合の機体の一連の動作を示している。

　図１９２に示す立位姿勢から、図１９２〜図１９３に示すように機体後方に向かって転倒動作を開始し、図１９４に示すように機体重心が存在する腰部において着床する。

　図１９４に示す例では、最も小さい支持多角形に関与しないリンク数が最大になる胴体部にＺＭＰが設定されている。また、特徴的なことは、図２３〜図３８、及び図３９〜図５５を参照しながら説明した例とは相違し、基本仰向けではなく、脚部が離床した状態で転倒動作が終了している点にある。

　続く起き上がり動作では、図１９５に示すように、離床可能なリンクすなわち脚部と胴体部をすべて離床させて、起き上がり動作を開始する。ここで、股関節及び／又は体幹のピッチ軸アクチュエータの駆動により、図１９６〜図１９７に示すように上体が起き上がる。そして、右脚の股関節ピッチ軸Ａ₁₂の駆動により右脚を持ち上げてから、その膝関節アクチュエータＡ₁₄の駆動により右脚を屈曲させて、その足底を着床する。次いで、脚の股関節ピッチ軸Ａ₁₂の駆動により右脚を持ち上げてから、その膝関節アクチュエータＡ₁₄の駆動により左脚を屈曲させて、その足底を着床する。このようにして、足底を機体重心位置である股関節ピッチ軸１２側に徐々に近づけていくことによって、図１９８に示すように、元の床上姿勢よりも狭い接地多角形を形成することができる。

　転倒動作と連続して起き上がり動作を行なう場合、図２３〜図３８、及び図３９〜図５５を参照しながら説明した例に比べて、より小さい接地多角形を少ないステップで形成することができる。すなわち、この実施形態によればより効率的に狭い接地多角形を形成することができる、起き上がり動作が高速化されるという点を充分理解されたい。

　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。

　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な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。

　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、本明細書の記載内容を限定的に解釈するべきではない。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。

図１は、本発明の実施に供される脚式移動ロボットが直立している様子を前方から眺望した様子を示した図である。 図２は、本発明の実施に供される脚式移動ロボットが直立している様子を後方から眺望した様子を示した図である。 図３は、脚式移動ロボットが具備する関節自由度構成を模式的に示した図である。 図４は、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は、脚式移動ロボット１００の運動系が持つ基本状態遷移を示した図である。 図６は、脚式移動ロボット１００の基本仰向け姿勢を示した図である。 図７は、脚式移動ロボット１００の基本うつ伏せ姿勢を示した図である。 図８は、脚式移動ロボット１００の基本立ち姿勢を示した図である。 図９は、脚式移動ロボット１００の基本歩行姿勢を示した図である。 図１０は、脚式移動ロボット１００の多質点近似モデルを示した図である。 図１１は、多質点モデルの腰部周辺の拡大図を示した図である。 図１２は、脚式移動ロボット１００において安定歩行可能な機体運動を生成するための処理手順を示したフローチャートである。 図１３は、脚式移動ロボット１００における脚式作業中の機体の動作制御の概略的な処理手順を示したフローチャートである。 図１４は、機体の転倒時に支持面積を維持する原理を説明するための図である。 図１５は、機体の床面落下時における支持多角形が最大となる原理を説明するための図である。 図１６は、脚式移動ロボット１００が後方すなわち仰向け姿勢に向かって転倒する場合に、転倒時の支持面積を維持する動作を説明するための図である。 図１７は、脚式移動ロボット１００が後方すなわち仰向け姿勢に向かって転倒する場合に、転倒時の支持面積を維持する動作を説明するための図である。 図１８は、脚式移動ロボット１００が前方すなわちうつ伏せ姿勢に向かって転倒する場合に、転倒時の支持面積を維持する動作を説明するための図である。 図１９は、脚式移動ロボット１００が前方すなわちうつ伏せ姿勢に向かって転倒する場合に、転倒時の支持面積を維持する動作を説明するための図である。 図２０は、本発明の実施形態に係る脚式移動ロボット１００が足部の計画不能のために転倒動作を行なうための処理手順を示したフローチャートである。 図２１は、脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４などの高さ方向に連結された略平行な複数の関節軸からなるリンク構造体としてモデル化して、各関節ピッチ軸を同期強調的に駆動させて仰向け姿勢に向かって転倒していく動作を示した図である。 図２２は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図２３は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図２４は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図２５は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図２６は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図２７は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図２８は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図２９は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３０は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３１は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３２は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３３は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３４は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３５は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３６は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３７は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３８は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図３９は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４０は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４１は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４２は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４３は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４４は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４５は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４６は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４７は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４８は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図４９は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図５０は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図５１は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図５２は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図５３は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図５４は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図５５は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢から仰向け姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図５６は、脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４などの高さ方向に連結された略平行な複数の関節軸からなるリンク構造体としてモデル化して、各関節ピッチ軸を同期強調的に駆動させてうつ伏せ姿勢に向かって転倒していく動作を示した図である。 図５７は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図５８は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図５９は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６０は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６１は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６２は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６３は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６４は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６５は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６６は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６７は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６８は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図６９は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図７０は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図７１は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図７２は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図７３は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した側面図である。 図７４は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図７５は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図７６は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図７７は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図７８は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図７９は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８０は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８１は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８２は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８３は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８４は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８５は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８６は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８７は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８８は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図８９は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図９０は、脚式移動ロボット１００が立位姿勢からうつ伏せ姿勢に転倒していく様子を示した斜視図である。 図９１は、本発明の一実施形態に係る脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４を同期強調的に駆動させて起き上がり動作を行なうための処理手順を示したフローチャートである。 図９２は、本発明の一実施形態に係る脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４を同期強調的に駆動させて仰向け姿勢から起き上がり動作を行なう様子を、関節リンク・モデルで示した図である。 図９３は、体幹ピッチ軸を備えていないタイプの脚式移動ロボットにおいて複数の関節ピッチ軸の同期駆動により仰向け姿勢から起き上がり動作を行なう様子を示した図である。 図９４は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図９５は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図９６は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図９７は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図９８は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図９９は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１００は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１０１は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１０２は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１０３は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１０４は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１０５は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１０６は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１０７は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１０８は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１０９は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１１０は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１１１は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１１２は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１１３は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１１４は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１１５は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１１６は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１１７は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１１８は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１１９は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２０は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２１は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２２は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２３は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２４は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２５は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２６は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２７は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２８は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１２９は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１３０は、左右の手先を胴体後方で着床する一連の動作の変形例を示した図である。 図１３１は、左右の手先を胴体後方で着床する一連の動作の変形例を示した図である。 図１３２は、図１３０及び図１３１に示した腕の動作を説明するための図である。 図１３３は、図９２に示した脚式移動ロボットをリンク構造体に置き換えて一般化して示した図である。 図１３４は、本発明の一実施形態に係る脚式移動ロボット１００が肩関節ピッチ軸４、体幹ピッチ軸９、股関節ピッチ軸１２、膝関節ピッチ軸１４を同期強調的に駆動させてうつ伏せ姿勢から起き上がり動作を行なう様子を、関節リンク・モデルで示した図である。 図１３５は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１３６は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１３７は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１３８は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１３９は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４０は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４１は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４２は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４３は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４４は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４５は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４６は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４７は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４８は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１４９は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１５０は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１５１は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１５２は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１５３は、脚式移動ロボット１００が基本仰向け姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１５４は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１５５は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１５６は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１５７は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１５８は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１５９は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６０は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６１は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６２は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６３は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６４は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６５は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６６は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６７は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６８は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１６９は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１７０は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１７１は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１７２は、脚式移動ロボット１００が基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した斜視図である。 図１７３は、支持多角形が充分狭くなったかどうかを判断するための処理手順を示したフローチャートである。 図１７４は、手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用した起き上がりオペレーションを示したフローチャートである。 図１７５は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１７６は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１７７は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１７８は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１７９は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８０は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８１は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８２は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８３は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８４は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８５は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８６は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８７は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８８は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１８９は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１９０は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１９１は、脚式移動ロボット１００が手部や足部の踏み替え動作と引き摺り動作を利用しながら基本うつ伏せ姿勢から起き上がる様子を示した側面図である。 図１９２は、転倒動作と連続して起き上がり行なう場合における機体の一連の動作を示した図である。 図１９３は、転倒動作と連続して起き上がり行なう場合における機体の一連の動作を示した図である。 図１９４は、転倒動作と連続して起き上がり行なう場合における機体の一連の動作を示した図である。 図１９５は、転倒動作と連続して起き上がり行なう場合における機体の一連の動作を示した図である。 図１９６は、転倒動作と連続して起き上がり行なう場合における機体の一連の動作を示した図である。 図１９７は、転倒動作と連続して起き上がり行なう場合における機体の一連の動作を示した図である。 図１９８は、転倒動作と連続して起き上がり行なう場合における機体の一連の動作を示した図である。 図１９９は、最も小さい支持多角形に関与しないリンク数が最大となるリンクとその部位を探索するための処理手順を示したフローチャートである。

符号の説明

　１…首関節ヨー軸
　２Ａ…第１の首関節ピッチ軸
　２Ｂ…第２の首関節（頭）ピッチ軸
　３…首関節ロール軸
　４…肩関節ピッチ軸
　５…肩関節ロール軸
　６…上腕ヨー軸
　７…肘関節ピッチ軸
　８…手首関節ヨー軸
　９…体幹ピッチ軸
　１０…体幹ロール軸
　１１…股関節ヨー軸
　１２…股関節ピッチ軸
　１３…股関節ロール軸
　１４…膝関節ピッチ軸
　１５…足首関節ピッチ軸
　１６…足首関節ロール軸
　３０…頭部ユニット，４０…体幹部ユニット
　５０…腕部ユニット，５１…上腕ユニット
　５２…肘関節ユニット，５３…前腕ユニット
　６０…脚部ユニット，６１…大腿部ユニット
　６２…膝関節ユニット，６３…脛部ユニット
　８０…制御ユニット，８１…主制御部
　８２…周辺回路
　９１，９２…接地確認センサ
　９３，９４…加速度センサ
　９５…姿勢センサ
　９６…加速度センサ
　１００…脚式移動ロボット

Claims (4)

1. 　可動脚を備えた移動ロボット装置であって、
   　前記移動ロボット装置を制御する手段と、
   　転倒時において前記移動ロボット装置に印加される衝撃モーメント、又は転倒時において前記移動ロボット装置が床面から受ける衝撃力を求める手段と、
   　前記移動ロボット装置の接地点と路面で形成される支持多角形の面積を算出する手段と、
   　前記支持多角形の面積が最小又は一定となるように、前記移動ロボット装置が床面と着床する次の着床部位を選択する第１の着床部位探索手段と、
   　前記支持多角形の面積が最大又は増大するように次の着床部位を選択する第２の着床部位探索手段とを備え、
   　前記制御手段は、前記算出された衝撃モーメント又は衝撃力に基づいて、前記第１の着床部位手段が選択した着床部位又は前記第２の着床部位選択手段が選択した着床部位で着床するように前記移動ロボット装置を制御する、
   ことを特徴とする移動ロボット装置。
2. 　可動脚を備えた移動ロボット装置の制御方法であって、
   　転倒時において前記移動ロボット装置に印加される衝撃モーメント、又は転倒時において前記移動ロボット装置が床面から受ける衝撃力を求めるステップと、
   　前記移動ロボット装置の接地点と路面で形成される支持多角形の面積を算出するステップと、
   　前記支持多角形の面積が最小又は一定となるように、前記移動ロボット装置が床面と着床する次の着床部位を選択する第１の着床部位探索ステップと、
   　前記支持多角形の面積が最大又は増大するように次の着床部位を選択する第２の着床部位探索ステップと、
   　前記算出された衝撃モーメント又は衝撃力に基づいて、前記第１の着床部位ステップにより選択した着床部位又は前記第２の着床部位選択ステップにより選択した着床部位で着床するように前記移動ロボット装置を制御するステップと、
   を具備することを特徴とする移動ロボット装置の制御方法。
3. 　可動脚を備えた移動ロボット装置の運動パターン生成方法であって、
   　転倒時において前記移動ロボット装置に印加される衝撃モーメント、又は転倒時において前記移動ロボット装置が床面から受ける衝撃力を求めるステップと、
   　前記移動ロボット装置の接地点と路面で形成される支持多角形の面積を算出するステップと、
   　前記支持多角形の面積が最小又は一定となるように、前記移動ロボット装置が床面と着床する次の着床部位を選択する第１の着床部位探索ステップと、
   　前記支持多角形の面積が最大又は増大するように次の着床部位を選択する第２の着床部位探索ステップとを備え、
   　前記算出された衝撃モーメント又は衝撃力に基づいて、前記第１の着床部位ステップにより選択した着床部位又は前記第２の着床部位選択ステップにより選択した着床部位で着床するように前記移動ロボット装置の運動パターンを生成する、
   ことを特徴とする移動ロボット装置の運動パターン生成方法。
4. 　可動脚を備えた移動ロボット装置の動作を制御するための運動制御プログラムであって、
   　前記移動ロボット装置の接地点と路面で形成される支持多角形の面積が最小又は一定となる、前記移動ロボット装置が床面と次に着床する第１の着床部位で着床する第１の転倒運動パターンと、
   　前記支持多角形の面積が最大又は増大する、前記移動ロボット装置が床面と次に着床する第２の着床部位で着床するように生成された第２の転倒運動パターンとを備え、
   　転倒時において前記移動ロボット装置に印加される衝撃モーメント、又は転倒時において前記移動ロボット装置が床面から受ける衝撃力に応じて、前記第一又は第２の転倒運動パターンのいずれかを実現するように記述されている、
   ことを特徴とする移動ロボット装置の運動制御プログラム。
   

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