JP2005088175A - ロボット装置及びロボット装置の動作制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 静止物又は動体としての対象物に対して高精度に接近又は接触することができるロボット装置及びロボット装置の動作制御方法を提供する。
【解決手段】 ロボット装置１は、制御の対象となる手先（制御注目点）１１４ａを対象物１０の表面に接触させる動作をする。ロボット装置１は、(２Ａ)：歩行によるアプローチ、(２Ｂ)：下半身動作によるアプローチ、(２Ｃ)：腕等の上半身動作によるアプローチ等の複数の動作を有し、（２Ａ）＞（２Ｂ）＞（２Ｃ）の順に、手先１１４ａを移動させることが可能な可動範囲は狭いが制御精度が高いものとなっており、これらの各動作により得られる制御注目点の可動範囲分布（Ｌ（ｘ）,Ｈ（ｘ））と、対象物１０との距離から得られる対象物１０の存在確率分布Ｏ（ｘ）とに基づき上半身の可動範囲Ｌのなかで制御注目点を最も移動させやすい位置にて対象物に接触できるように各動作を切り替える。
【選択図】 図５

Description

本発明は、自律的に動作するロボット装置及びロボット装置の動作制御方法に関し、静止物体又は動体に対してのアプローチ動作を効率的に制御するロボット装置及びロボット装置の動作制御方法に関する。

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及び搬送ロボット等の産業用ロボット（Industrial Robot）であった。

最近では、人間のパートナーとして生活を支援する、即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、犬又は猫のように４足歩行の動物の身体メカニズム及びその動作を模した「ペット型」ロボット、或いは、２足直立歩行を行う人間等の身体メカニズム及びその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（Humanoid Robot）等のロボット装置は、既に実用化されつつある。

これらのロボット装置は、産業用ロボットと比較して、例えばエンターテインメント性を重視した様々な動作等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。また、そのようなロボット装置には、カメラ等の撮像手段や、各種センサ等を搭載して外部からの情報を取得し、これらの外部情報（外部刺激）と、自己の内部の状態に応じて自律的に行動することができる。

このような自律に移動可能なロボット装置において、このカメラにより撮像した画像内に認識された対象物に対して、その対象物に接触するため等に接近する際、又はカメラにより飛来する対象物を認識してこれに接触する際、対象物の位置計測又は接触位置の予測を行って、その位置にロボット装置上の接触点を制御する。

従来、人間と共存するロボット装置を目指し、人間と共存する基本機能を有するロボット装置として、人間とビーチバレーボールを打ち合ったり、ビーチボールを拾ったりするビーチボールロボットの技術が開示されている（下記非特許文献１〜５参照）。このビーチボールロボットは、対象物であるボールとの相対的な位置関係を利用してボールに近づいたり、飛んでくるボールの位置計測データ列から逐次最小二乗法を用いてボールの打ち返し位置や時刻を推定してボールを打ち返したりするものである。

ここで、上記ビーチボールロボットがビーチボールを打ち合う際には、ビーチボールの飛行時間は１秒と短く、ロボット自身も高速に移動しながらボールを相手に打ち返すために、カメラが搭載される雲台部、打点予測部、コート内を移動させる移動機構（Ｇアーム）及びその根元の関節を使用して振り子のように動かしボールを打ち返すための左腕アーム（Ａアーム）からなる４つのシステムの各々の動作を制御してボールを打ち合う動作を実現する。ＧアームとＡアームは始め初期位置・姿勢で待機し、人間のボール打ち返しを検出すると、Ｇアームは毎回算出される推定打点・打刻に到達するための起動を生成し、移動動作を行う。一方、Ａアームは打刻の０．２秒前からボールヒット動作を開始し、打ち返した後にＧアームともに初期位置・姿勢に戻る。

辰野恭市，「人とビーチバレーボールを打ち合うロボット」，日本ロボット学会誌，２０００年７月，第１８巻，第５号，ｐ.１０５−１１１ 尾崎文雄ら，「ビーチボールロボット−ビジュアルフィードバックによるビーチボール拾い−」，第１５回日本ロボット学会技術講演会（平成９年９月１２日，１３日，１４日）予稿集，ｐ.１３１−１３２ 吉見卓ら，「ビーチボールロボットの打点位置・打刻予測システム」，第１５回日本ロボット学会技術講演会（平成９年９月１２日，１３日，１４日）予稿集，ｐ.３７５−３７６ 小川秀樹ら，「ビーチボールロボットの「ボール打ち合い」動作制御システム」，第１５回日本ロボット学会技術講演会（平成９年９月１２日，１３日，１４日）予稿集，ｐ.３７７−３７８ 辰野恭市ら，「ビーチボールロボットの概要」，第１５回日本ロボット学会技術講演会（平成９年９月１２日，１３日，１４日）予稿集，ｐ.７６５−７６６

しかしながら、上述のビーチバレーロボットは、予測打刻の０．２ｍｓ前からボールヒット動作を行うＡアームを動作させ、予測打刻の０．２ｍｓ前までは移動動作はＧアームのみで行うものであり、ボールに接近するにつれて移動目標の計測・予測制度が変化した場合に、移動目標への収束を最適に行うことができず、対象物に対して正確なアプローチをすることが困難な場合が生じる。

一方で、ボールを拾ったり、飛んでくるボールを打ち返しりする際、制御よくボールに接触しようとして最も制御精度の高い部分のみをその動作に用いると、ロボット装置の可動範囲が非常に限られたものになるため、接触できる対象物が空間的に限られてしまう。

特に、２足又は４足の脚式移動型等のロボット装置に対し、このような対象物へのアプローチ機能を持たせる場合、制御精度の高低に関わらず移動目標にロボット装置の接触部位（接触点）を近づけようとすると、接触点を移動目標に最適に収束させることが困難になる。

本発明は、このような従来の実情に鑑みて提案されたものであり、静止物又は動体としての対象物に対して高精度に接近又は接触することができるロボット装置及びロボット装置の動作制御方法を提供することを目的とする。

上述した目的を達成するために、本発明に係るロボット装置は、自律的に動作可能なロボット装置において、制御の対象となる制御注目点を、移動目標に移動させる制御動作を生成する動作生成手段と、上記制御動作の生成を制御する動作制御手段とを有し、上記動作生成手段は、上記制御注目点を上記移動目標に移動させるための制御精度が異なる制御動作を複数生成可能であって、上記動作制御手段は、上記移動目標の不確定性に基づき、第１の制御動作から第２の制御動作に切り替え制御することを特徴とする。

本発明においては、ロボット装置が例えば腕部や脚部の一部を制御注目点とし、これを静止物体が置かれている位置や動体が飛んでくるような位置を予測した移動目標に移動させるための複数の制御動作を用意しておき、移動目標の不確定性に応じて所定の制御精度の制御動作を選択して生成させることができる。

この場合、上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より制御精度が高く、上記第１の制御動作は装置全体を動かす動作であり、上記第２の制御動作は装置の一部分を動かす動作であるか、上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より上記制御注目点に近い部位を動かす動作であるか、又は、上記第１の制御動作は、上記第２の制御動作より上記制御注目点を移動させることが可能な範囲を示す可動範囲が広い及び／又は上記制御注目点を移動させる動作速度が速い動作とすることができ、これらの制御精度が異なる等する複数の制御動作を移動目標の存在確率に応じて、適切に切り替え制御することができる。

また、上記複数の制御動作は、対象物に上記制御注目点を接近又は接触させるための動作であり、上記動作制御手段は、上記対象物の位置を推定し、該推定した位置に該対象物が存在するとされる存在確率の分布に基づき、上記複数の制御動作を切り替え制御することができ、例えば、上記対象物までの距離が小さいほど、上記制御注目点に近い部位を動かす制御動作を生成させたり、脚式移動型である場合には、上記対象物までの距離が大きいほど、脚部に近い部位を動かす制御動作を生成させたりすることができ、対象物までの距離が遠く、存在確率分布が高域であるような場合には、可動範囲が広くしたがって制御精度が低いような制御動作により大まかな制御を行い、対象物の距離が近くなり存在確率分布が小さくなってきたタイミングで制御精度が高い制御動作に切り替え制御することができ、対象物との接触可能な接触点範囲を広くすることができる。

更に、上記複数の制御動作は、対象物に上記制御注目点を接近又は接触させるための動作であり、上記動作制御手段は、上記対象物の位置を推定し、該推定した位置に該対象物が存在するとされる存在確率の分布と上記制御注目点を移動させることが可能な範囲の冗長性を示す可動範囲の分布とに基づき上記制御動作を切り替え制御することができ、例えば上記対象物が静止物体である場合、上記動作制御手段は、上記動作制御手段は、上記第１の制御動作の動作中に、上記存在確率の分布と上記制御注目点を移動させる際の容易性に基づき得られる可動範囲の分布との内積が所定の閾値以上又は最大になった場合に、該第１の制御動作より制御精度が高い第２の制御動作を生成させることができ、存在確率分布と可動範囲分布とから動作切り替えの最適なタイミングを得ることができ、可動範囲分布の最も移動容易性、例えば冗長性が高い位置を目標位置とすることができる。

更にまた、上記動作制御手段は、上記第２の制御動作の動作中に、上記存在確率の分布が変化した場合、再び上記第１の制御動作を生成させることができ、例えば制御精度を上げた制御動作に切り替えた等した際、誤差範囲が予測以上であった場合には、再び大まかな制御動作に戻って制御をやり直してもよい。

また、上記対象物は、動体である場合には、上記動作制御手段は、所定の時刻における上記動体の位置を推定し、該推定した位置に該動体が存在するとされる存在確率の分布に基づき、上記制御動作を切り替える、例えば、上記距離計測結果から予測された上記動体の予測軌道に基づき上記存在確率の分布を決定することができ、予測軌道を予測することで、より正確な存在確率を得ることができる。

更に、上記動作制御手段は、上記制御注目点を移動させる際の容易性に基づき得られる可動範囲の分布と、この可動範囲の分布の略重心を含む曲面における上記存在確率の分布とに基づき上記制御動作を切り替え制御することができ、打面上で最も冗長性が高い位置を動体を打ち返したり、つかんだりするための目標位置とすることができる。

本発明に係るロボット装置の制御方法は、自律的に動作可能なロボット装置の動作制御方法において、制御の対象となる制御注目点を、移動目標に移動させる制御動作を生成する動作生成工程と、上記制御動作の生成を制御する動作制御工程とを有し、上記動作生成工程では、上記制御注目点を上記移動目標に移動させるための制御精度が異なる制御動作を複数生成可能であって、上記動作制御工程では、上記移動目標の不確定性に基づき、第１の制御動作から第２の制御動作に切り替え制御することを特徴とする。

本発明によれば、自律的に動作可能なロボット装置及びその動作制御方法において、制御の対象となる制御注目点を移動目標に移動させる制御動作を生成し、上記制御動作の生成を制御する。この上記制御動作として、上記制御注目点を上記移動目標に移動させるための異なる制御精度の複数の制御動作を生成可能であって、上記移動目標の存在確率に基づき、複数の制御動作を切り替え制御するので、移動目標位置までの計測結果及びその予測誤差に応じた制御動作を順次選択することができ、従来手法よりも、制御注目点を移動させることができる可動範囲内でその移動容易性が高い領域を移動目標に移動することができ、制御注目点を正確且つ容易に移動目標に移動させることができる。したがって、制御注目点をスムーズに移動目標に収束させることができ、例えば広い範囲の対象物に対して、素早く接触することができるようになり、外界の対象物に対して、幅広いインタラクションを期待することができるので、高いエンターテインメント性を有するロボット装置を提供することができる。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。この実施の形態は、対象物に、装置の一部分等を接触させるような、アプローチ動作を行うロボット装置に適用したものである。本実施の形態においては、２足歩行を行う人間型のロボット装置を例にとって説明するが、２足歩行のロボット装置に拘わらず、４足又は車輪等により移動可能なロボット装置であって、物体に対する異なるアプローチ動作を有するロボット装置であればよい。

ここでは、先ず、上記アプローチ動作を行わせるロボット装置の一例として、２足歩行型のロボット装置について説明し、次にロボット装置の動作制御の具体例、即ち静止した物体をつかむ動作及び動物体を打ち返す動作等の動作制御方法について説明する。

（１）ロボット装置
この人間型のロボット装置は、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であり、内部状態（怒り、悲しみ、喜び、楽しみ等）に応じて行動できるほか、人間が行う基本的な動作を表出できるエンターテインメントロボットである。図１は、本実施の形態におけるロボット装置の概観を示す斜視図である。

図１に示すように、ロボット装置１は、体幹部ユニット２の所定の位置に頭部ユニット３が連結されると共に、左右２つの腕部ユニット４Ｒ／Ｌと、左右２つの脚部ユニット５Ｒ／Ｌが連結されて構成されている（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。以下において同じ。）。

このロボット装置１が具備する関節自由度構成を図２に模式的に示す。頭部ユニット３を支持する首関節は、首関節ヨー軸１０１と、首関節ピッチ軸１０２と、首関節ロール軸１０３という３自由度を有している。

また、上肢を構成する各々の腕部ユニット４Ｒ／Ｌは、肩関節ピッチ軸１０７と、肩関節ロール軸１０８と、上腕ヨー軸１０９と、肘関節ピッチ軸１１０と、前腕ヨー軸１１１と、手首関節ピッチ軸１１２と、手首関節ロール輪１１３と、手部１１４とで構成される。手部１１４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。ただし、手部１１４の動作は、ロボット装置１の姿勢制御や歩行制御に対する寄与や影響が少ないので、本明細書では簡単のため、ゼロ自由度と仮定する。したがって、各腕部は７自由度を有するとする。

また、体幹部ユニット２は、体幹ピッチ軸１０４と、体幹ロール軸１０５と、体幹ヨー軸１０６という３自由度を有する。

また、下肢を構成する各々の脚部ユニット５Ｒ／Ｌは、股関節ヨー軸１１５と、股関節ピッチ軸１１６と、股関節ロール軸１１７と、膝関節ピッチ軸１１８と、足首関節ピッチ軸１１９と、足首関節ロール軸１２０と、足部１２１とで構成される。本明細書中では、股関節ピッチ軸１１６と股関節ロール軸１１７の交点は、ロボット装置１の股関節位置を定義する。人体の足部１２１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、本明細書においては、簡単のためロボット装置１の足底は、ゼロ自由度とする。したがって、各脚部は、６自由度で構成される。

以上を総括すれば、ロボット装置１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。ただし、エンターテインメント向けのロボット装置１が必ずしも３２自由度に限定されるわけではない。設計・制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いうまでもない。

上述したようなロボット装置１がもつ各自由度は、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うこと等の要請から、アクチュエータは小型且つ軽量であることが好ましい。

このようなロボット装置は、ロボット装置全体の動作を制御する制御システムを例えば体幹部ユニット２等に備える。図３は、ロボット装置１の制御システム構成を示す模式図である。図３に示すように、制御システムは、ユーザ入力等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、アクチュエータ３５０の駆動等ロボット装置１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。

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 Memory）２１２、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１３及び外部記憶装置（ハード・ディスク・ドライブ等）２１４等で構成され、モジュール内で自己完結した処理を行うことができる、独立駆動型の情報処理装置である。

この思考制御モジュール２００は、画像入力装置２５１から入力される画像データや音声入力装置２５２から入力される音声データ等、外界からの刺激等に従って、ロボット装置１の現在の感情や意思を決定する。ここで、画像入力装置２５１は、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラを複数備えており、また、音声入力装置２５２は、例えばマイクロホンを複数備えている。

また、思考制御モジュール２００は、意思決定に基づいた動作又は行動シーケンス、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３００に対して指令を発行する。

一方の運動制御モジュール３００は、ロボット装置１の全身協調運動を制御するＣＰＵ３１１や、ＲＡＭ３１２、ＲＯＭ３１３及び外部記憶装置（ハード・ディスク・ドライブ等）３１４等で構成され、モジュール内で自己完結した処理を行うことができる独立駆動型の情報処理装置である。また、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目標とするＺＭＰ軌道、その他の行動計画を蓄積することができる。

この運動制御モジュール３００には、図２に示したロボット装置１の全身に分散するそれぞれの関節自由度を実現するアクチュエータ３５０、対象物との距離を測定する距離計測センサ（図示せず）、体幹部ユニット２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３５２，３５３、足部１２１の足底１２１に設けられる荷重センサ、バッテリ等の電源を管理する電源制御装置３５４等の各種の装置が、バス・インターフェース（Ｉ／Ｆ）３０１経由で接続されている。ここで、姿勢センサ３５１は、例えば加速度センサとジャイロ・センサの組み合わせによって構成され、接地確認センサ３５２，３５３は、近接センサ又はマイクロ・スイッチ等で構成される。

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２０１，３０１を介して相互接続されている。

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、各アクチュエータ３５０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等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アクチュエータ３５０に転送する。

また、ＣＰＵ３１１は、姿勢センサ３５１の出力信号によりロボット装置１の体幹部ユニット２の姿勢や傾きを検出するとともに、各接地確認センサ３５２，３５３の出力信号により各脚部ユニット５Ｒ／Ｌ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、ロボット装置１の全身協調運動を適応的に制御することができる。更に、ＣＰＵ３１１は、ＺＭＰ位置が常にＺＭＰ安定領域の中心に向かうように、ロボット装置１の姿勢や動作を制御する。

また、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発現されたか、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。このようにしてロボット装置１は、制御プログラムに基づいて自己及び周囲の状況を判断し、自律的に行動することができる。

（２）対象物へのアプローチ方法
次に、上述したロボット装置１が対象物に接触するタスク、具体的には静止物体又は動体に対してアプローチ動作を行う際の動作制御方法について説明する。本明細書においては、ロボット装置１が対象物に接触するタスクにおいて、以下の言葉を定義するものとする。なお、ここで接触するとは、対象物に触るのみならず、対象物をつかんだり、対象物を打ち返したり等も含むものとする。

移動目標：ロボット装置の身体、又はロボット装置が道具を扱って対象物に接触するタスクを実行する際に、移動目標となる地点
制御注目点：ロボット装置の身体上、又は道具などの部位で、上記移動目標に到達させる点
具体的に、移動目標とは、例えばロボット装置１に静止物体を接触させる動作を行わせる場合、その静止物体が置かれている位置であり、動体をつかんだり、打ち返したりするような場合は、動体をつかんだり、打ち返したりする位置を示す。

また、制御注目点は、例えば、ロボット装置１が上述したような人間型のロボット装置１である場合において、体幹部ユニット２に接合された腕部ユニット４Ｒ／Ｌの手部１１４にて対象物に接触する場合、その手部１１４上の先端等、対象物に接触させる位置（点）を示す。また上述の説明においては、この手部１１４をゼロ自由度として説明したが、実際には複数本の指を含む多関節・多自由度構造体であり、例えば人間と同様５本の指とする場合には、例えば人差し指を対象物に接触させようとした場合は、人差し指の先端等が制御注目点となる。

また、ロボット装置１がラケットやバット等の道具を扱うような場合は、制御注目点はその道具上の点となり、例えばラケットで対象物としてのボールを打つ動作をさせるような場合は、ラケットの面の中心点等とすることができる。

すなわち、対象物に接触するタスクは、制御注目点を移動目標に移動させることで実現される。以下では、制御注目点を移動目標に移動させる動作をアプローチ動作ともいう。

先ず、ここで物体までの距離と、位置測定精度及び軌道予測精度の関係について説明する。ロボット装置１が対象物に接触するためには、対象物までの距離を測定し、対象物に近づく動作を行う必要がある。ロボット装置１が対象物の位置測定を行う際に用いる手法としては以下のような方法が挙げられる。
（１Ａ）：カメラ等の撮像手段によって得られた画像中の対象物の位置又は大きさから求める方法
（１Ｂ）：ステレオビジョンシステムによる距離測定方法
（１Ｃ）：レンジファインダによる距離測定方法
（１Ｄ）：測定距離センサ（position sensing device：ＰＳＤ）による距離測定方法
（１Ｅ）：超音波センサによる距離測定方法

いずれの方法も、一般的にロボット装置１からの距離が離れれば離れるほど、その位置測定精度は低下する。つまり、移動目標としての対象物の推定位置に当該対象物が存在するとされる存在確率の分布が広がり、移動目標の不確定性が高まる。

また、対象物が動体である場合、動体の軌道を予測する必要がある。この場合、上記位置測定結果を用いて軌道予測計算を行うことで動体の軌道を予測することができる。上述したように遠方の対象物は位置測定精度が低く、したがって遠方の対象物の予測軌道精度は低くなる。一方、対象物までの距離が短く測定精度が高い場合、ロボット装置１近傍の対象物の予測軌道精度が高くなる。このように、対象物までの距離によって位置測定精度が異なるため、対象物とのインタラクションを考えた場合、対象物の位置の不確定性を考慮する必要がある。

次に、ロボット装置１のアプローチ動作と制御精度の関係について説明する。ロボット装置１が対象物にアプローチする手段としては、上述の歩行ロボット装置１を例に挙げると、以下のようなものが考えられる。
(２Ａ)：歩行によるアプローチ
(２Ｂ)：下半身動作によるアプローチ
(２Ｃ)：腕等の上半身動作によるアプローチ

この場合、身体の一部を上述の制御注目点とし、この制御注目点を目標位置に到達させるようなタスクを設定した場合について説明する。例えば手先を制御注目点とし、これを移動目標に到達させようとする場合、その制御精度は一般的に、（２Ａ）＜（２Ｂ）＜（２Ｃ）の順に高くなる。この理由としては、以下に示すことが挙げられる。即ち、
（３Ａ）：制御する関節位置と手先の位置（制御注目点）の距離が遠い場合、その途中の関節の制御誤差が累積するため、制御精度が低下する
（３Ｃ）：下半身に近いアクチュエータを動かすと、全身の重心バランスが大きく移動し、床との接触面との不安定さが制御精度を低下させる
すなわち、上述の３つのアプローチ方法において、（２Ａ）＞（２Ｂ）＞（２Ｃ）の順に制御する関節位置が制御注目点である手先から遠くなっており、また（２Ａ）＞（２Ｂ）＞（２Ｃ）の順に可能範囲が広くなっている。即ち、例えば上半身動作によるアプローチのみでは、対象物までの距離が離れすぎている等の理由で目標位置に制御注目点を移動させることができない場合は、歩行によるアプローチ動作が当然必要である。すなわち、通常、制御注目点を移動させることが可能な範囲を示す可動範囲が広くなると、制御注目点を移動目標位置に移動させる制御精度が低下する。このように、アプローチ手段としての制御する部位によって制御精度が異なるため、スムーズに、且つ的確に制御注目点を目標位置に到達させるためには、制御精度を考慮した制御手法を用いる必要がある。

一方、制御精度が高い方法のみでは、可動範囲が狭く対象物に接触できないような場合や、制御精度が高い可動範囲内に対象物が存在したとしても、例えば上述のような可動範囲の境界上など、制御注目点を移動しにくく冗長性が低い領域に存在する場合においては逆にその制御が困難になる。

また、動体をつかんだり、打ち返したりする場合等、すばやい動作が必要な場合には、制御精度は低くても応答速度、移動速度が速い動作と、制御精度は高いが応答速度、移動速度が遅い動作とを適切に組み合わせる必要がある。

本実施の形態における動作制御方法は、可動範囲又は移動速度等が異なり、したがって制御精度が異なる制御動作を複数有するロボット装置が物体へ接近又は接触しようとする際、最も制御の容易性が高い、例えば制御の冗長性が高い領域内に対象物を位置させることにより、物体に精度よく容易にアプローチする方法を提案するものである。

（３）静止物体と接触するタスク
ロボット装置１の対象物へのアプローチ方法の第１の具体例として、ロボット装置１が静止物体と接触するタスクについて説明する。本具体例では、２足歩行タイプのロボット装置１が静止物体を把持する動作を制御するものとする。この場合、ロボット装置１の手先が制御注目点となり、静止物体表面上の、手先を接触させたい部分が目標位置となる。

（３−１）可動範囲分布
本具体例においては、ロボット装置１のアプローチ動作として、上述の（２Ａ）：歩行によるアプローチ、（２Ｂ）：下半身動作によるアプローチ、（２Ｃ）：上半身動作によるアプローチの３つを有するものとする。ここで、下半身動作によるアプローチには、上述の図２に示す体幹ピッチ軸１０４、体幹ロール軸１０５、及び体幹ヨー軸１０６の３自由度を含むものとする。

図４（ａ）は、ロボット装置１を側面から見たときの、ロボット装置１の上半身動作による手先１１４ａの可動範囲Ｈを示す模式図である。複数のアクチュエータを持つリンク機構は、移動目標位置に対して冗長性を持つ。一般的に、その冗長性が高い位置ほど、制御注目点をその位置に持ってくる自由度、容易性が高いといえる。

例えば、図４（ａ）における可動範囲Ｈの境界線上に移動目標となる物体がある場合、腕をまっすぐに伸ばした状態でしかその目標位置に到達することができない。すなわち、可動範囲Ｈ内において、その境界線近傍の冗長性が最も低い。しかし、ロボット装置１の胸部の前方部分に関しては、肩や腕の角度の組み合わせによって、数種類の到達方法がある。このように自由度の高い位置、この場合は胸部の前方部分で物体を把持するほうが、物体の扱いが容易となる。

本明細書においては、この制御注目点の上半身動作による手先の可動範囲Ｈ内において上記容易性の指標として、上記冗長性により重み付けした領域分布を可動範囲分布Ｈ（ｘ）という。手先の可動範囲分布Ｈ（ｘ）は、ロボット装置１の関節とリンク長とから、予め計算することができる。上述のロボット装置１においては、上半身動作の可動範囲分布Ｈ（ｘ）が例えば図４（ａ）に示すようになる。ここで、可動範囲分布Ｈ（ｘ）の最も冗長性が高い点である重心をＨｃとする。

ここで、ｘは、位置を表すベクトルであり、図４（ａ）に示すように、ワールド座標系{Ｗ}、すなわち環境に固定された座標での位置ベクトルを表すものとする。実際には、Ｈ（ｘ）は３次元的な分布となり、図４（ａ）においては、色の濃い部分が冗長度の高い部分を表す。

また、本具体例においては、上述したように、体幹ピッチ軸１０４、体幹ロール軸１０５、及び体幹ヨー軸１０６からなる腰関節までを下半身動作に含めるため、Ｈ（ｘ）は、上半身部分に含まれる腰関節に接続されている体幹部ユニット２を基準座標とする胸部座標系{Ｈ}に固定された分布関数となる。つまり、ワールド座標系{Ｗ}に対し、体幹部ユニット２の動きに合わせて、可動範囲分布Ｈ（ｘ）は位置や向きを変えることになる。

また、図４（ｂ）に下半身動作による重心Ｈｃの可動範囲分布Ｌ（ｘ）とその重心Ｌｃを示す。可動範囲分布Ｌ（ｘ）は、重心Ｈｃの下半身動作による可動範囲Ｌに対して、その冗長性に基づき重み付けしたものであり、やはり胸部座標系{Ｈ}に固定された分布関数となっている。

（３−２）段階的アプローチによる静止物体把持タスク
ロボット装置１が対象物として静止物体に手先を接触させるタスクの様子を図５（ａ）乃至図５（ｃ）に示す。図５（ａ）に示すように、本具体例においては、ロボット装置１が、ロボット装置１から距離Ｌ離れた、台座１１等の上に載置された対象物１０に接触する場合を示す。

予め、上半身の可動範囲分布Ｈ（ｘ）と、可動範囲分布Ｈ（ｘ）の重心Ｈｃの下半身動作による可動範囲分布（以下、下半身の可動範囲分布という。）Ｌ（ｘ）に基づいたアプローチ手法の切り替え閾値Ｖｈ_１及びＶｌ_１を設定しておく。図５（ａ）に示すように、ロボット装置１が対象物１０から遠い距離ＬＥにある場合、対象物１０の位置測定精度は低く、したがって、対象物１０が存在するとされる存在確率分布Ｏ（ｘ）は、実際の対象物１０の体積より広くなっている。

ここで、対象物１０の存在確率分布Ｏ（ｘ）の算出方法としては、例えば、上述した（１Ａ）〜（１Ｅ）に示すような距離測定方法のいずれか１つを使用して対象物１０までの距離を測定する場合には、予め、測定された対象物との距離に対する誤差を求めておき、この誤差に基づき対象物１０の存在確率を算出することができる。また、複数の距離測定方法を併用して対象物１０までの距離を測定する場合には、各距離測定方法から得られる距離測定結果の違い、各距離測定方法が有する予め測定された誤差等に基づき対象物１０の存在確率を算出するようにしてもよい。具体的には、距離センサから得られる測定距離と、ステレオビジョンシステムによる距離画像から得られる測定距離との差を利用するなどすればよい。図５（ａ）においては、そのようにして得られた存在確率において所定の値以上を有する範囲を対象物１０の存在確率分布Ｏ（ｘ）として示す。

ロボット装置１は、先ず、歩行により対象物１０に接近する。この際、下半身の可動範囲分布Ｌ（ｘ）と対象物の存在確率分布Ｏ（ｘ）との積の空間積分値から得られる下記式（１）に示す評価値ｅｖａ（Ｌ（ｘ），Ｏ（ｘ））を常に又は定期的に計算する。

上記式（１）の評価値を歩行によるアプローチ動作中、常に又は定期的に計算し、この評価値が切り替え閾値Ｖｌ_１を超えない場合は、最も可動範囲が広く制御精度が低い歩行によるアプローチを行う。ロボット装置１が対象物１０に近付くにつれて対象物１０の位置測定精度が高くなるので、対象物の存在確率分布Ｏ（ｘ）は狭くなる。なお、歩行によるアプローチ動作においては、下半身の可動範囲分布Ｌ（ｘ）は、直立している場合の分布範囲を示すものとする。

そして、歩行によるアプローチを続けることで、評価値ｅｖａ（Ｌ（ｘ），Ｏ（ｘ））が大きくなり、上記切り替え閾値Ｖｌ_１より大きくなった場合、すなわち下記式（２）を満たした場合に、図５（ｂ）に示すように、（２Ａ）：歩行によるアプローチから（２Ｂ）：下半身動作によるアプローチへ、アプローチ手法を切替る。

この切り替え閾値Ｖｌ_１は、ロボット装置１が歩行により予め近づけるとされる最短距離と、その最短距離において得られると予測される対象物の存在確率分布Ｏ（ｘ）を予測し、この予測した存在確率分布Ｏ（ｘ）と下半身の可動範囲分布Ｌ（ｘ）とから得られる最大の評価値未満に設定されるものとする。

そして、(２Ｂ)：下半身によるアプローチにより、対象物１０へのアプローチ動作を続行するが、この動作中にも、下記式（３）に示す評価値ｅｖａ（Ｈ（ｘ），Ｏ（ｘ））を計算する。そして、その価値ｅｖａ（Ｈ（ｘ），Ｏ（ｘ））が、切り替え閾値Ｖｈ_１より大きくなった場合、すなわち下記式（４）を満たした場合に、図５（ｃ）に示すように、（２Ｂ）：下半身動作によるアプローチから（２Ｃ）：上半身動作によるアプローチへ、アプローチ手法を切替る。

図５（ｃ）の右図に示すように、(２Ｂ)：下半身動作によるアプローチが終了した時点で、対象物１０はロボット装置１の上半身の可動範囲Ｈ（ｘ）の中で、もっとも冗長性が高い位置にあることになる。これにより、ロボット装置１は、(２Ａ)：上半身動作によるアプローチにより容易に対象物を把持することができる。

このように、対象物１０との距離に基づき、ロボット装置１の対象物１０の位置測定精度を示す対象物の存在確率分布Ｏ（ｘ）を求め、この存在確率分布Ｏ（ｘ）と、各動作における可動範囲分布とから得られる評価値に基づき、制御精度が低いものから制御精度が高いものの順に動作を段階的に切り替えることで、各アプローチ動作の制御精度を考慮に入れつつ制御することができ、最終的に対象物１０に制御注目点を接触させようとした場合に可動範囲内において最も冗長性が高い部分を移動目標位置に移動させ、対象物１０を把持したりすることができる。

なお、この段階的アプローチは、制御精度が高い側の上位のアプローチ動作によって計測の誤差又は予測位置（存在確率分布）が変化した場合、新しい誤差分布に基づいて当該上位のアプローチ動作より制御精度が低い下位のアプローチを行うような、明確なアプローチ手法の切り替えがない手法を用いてもよい。

なお、ここでは、対象物の位置測定精度に基づき、制御精度が低いものから高いものへ段階的に切り替えるものとして説明したが、これは言い換えれば、可動範囲が広が制御精度があまり高くない動作から可動範囲が狭いが制御精度が高い動作へ段階的に切り替える手法や、移動速度は速いが制御精度が低い動作から移動速度は遅いが制御精度は高い動作へ段階的に切り替える手法において、このように制御注目点の可動範囲分布と対象物の存在確率分布とから得られる評価値がその動作切り替えのタイミングの指標として使用できることを示す。すなわち、この評価値により、おおまかな動作制御を行っておいてから、正確な動作制御に切り替える際の最適な切り替えタイミングを得ることができ、制御注目点の最も移動容易性が高い領域にて物体に接触することができる。

（４）動物体と接触するタスク
次に、ロボット装置１の対象物へのアプローチ方法の第２の具体例として、ロボット装置１が動体に接触するタスクについて説明する。本具体例では、上述した２足歩行タイプのロボット装置１が、バレーボールを行う動作によってロボット装置１に向かって飛んでくるボールに手先を接触させる動作を制御するものとする。この場合においても、ロボット装置１の手先が制御注目点となり、動体表面上の、手先を接触させたい部分が移動目標となる。

上述の静止物体に接触するタスクと同様に、ここでもロボット装置１のアプローチ手法を、（２Ａ）：歩行によるアプローチ、（２Ｂ）：下半身動作によるアプローチ、（２Ｃ）：上半身動作によるアプローチの３つとする。

図６に、ロボット装置１に向かってくる動体であるボール２０を手先に接触させるタスクを示す。この動体と接触するタスクは、静止物体に対するタスクと異なり、対象物である動体２０とロボット装置１の姿勢の時間軸方向のパラメータも考慮しなくてはならない。動体に、制御注目点である手先１１４を接触させる戦略は幾つかあるが、ここでは打面Ｄ（ｘ）＝０を設定して、この打面Ｄ（ｘ）＝０とボール２０の予測軌道Ｋとが交わる点を打点Ｄ_０とする。この場合、打点Ｄ_０が、制御注目点を移動させる移動目標となるが、本具体例においては、ボール２０が打点に到達する予測時間Ｔ_Ｄに関しても考慮する。

打点Ｄ_０にボール２０が存在する予測時間Ｔ_Ｄは、予測軌道Ｋと打面Ｄ（ｘ）との関係から求めることができる。図７に示すように、空気抵抗ｋを有する質量ｍのボール２０の軌道を物理モデルとして、ワールド座標系{Ｗ}においてｘ、ｙ、ｚ方向と時間Ｔ＝ｔとの関係をそれぞれ求めると、下記式（５）のように示される。

ここで、上記式（５）において、ｖ_ｘ０、ｖ_ｙ０、ｖ_ｚ０は、それぞれの方向の初速度示し、ｘ_０、ｙ_０、ｚ_０はそれぞれの方向の初期位置を示し、計算の簡略化のため、ｋ／ｍをｋで置き換えている。これらの式に対して、観測されるボール２０の位置と観測時間とを用いて、非線形最小２乗法の手法で数値的にボール２０の軌道を求めることができる。

ボール２０の位置観測値には、上述したように、確率的な観測誤差があるため、予測されるボール２０の軌道も同様に確率分布を有する。

なお、打面Ｄ（ｘ）＝０は、図８（ａ）に示すように、ロボット装置１の制御注目点、本例においては、手先１１４ａの可動分布範囲Ｈ（ｘ）に基づいて予め決定しておく。打面Ｄ（ｘ）＝０の決定方法の例としては、ボール２０を打ち返したい方向Ｐに垂直な接線を有して可動範囲分布Ｈ（ｘ）において冗長性が高い部分を含む曲面を選択する等とすることができる。図８（ｂ）に打面Ｄ（ｘ）＝０を示す。この打面Ｄ（ｘ）＝０上における、上半身の可動分布範囲をＨｄ（ｘ）とする。この打面Ｄ（ｘ）＝０は、上半身部分に含まれる腰関節に接続されている体幹部ユニット２を基準座標とする胸部座標系{Ｈ}に固定される。つまり、ワールド座標系{Ｗ}に対して、体幹部ユニット２の動きに合わせて、打面（ｘ）＝０は位置及び向きを変える。

ここでも、予め上半身の可動範囲分布Ｈ（ｘ）と、下半身の可動範囲分布Ｌ（ｘ）に基づいた、アプローチ手法の切り替え閾値Ｖｌ_２及びＶｈ_２を設定しておく。ここで、上述した如く、上半身の可動範囲分布Ｈ（ｘ）は、制御注目点が体幹部ユニット２に接続された腕部ユニット４Ｒ／Ｌにより移動可能な範囲を示し、図中の濃淡は、移動の容易性又は冗長性の大きさに比例するものとする。また、下半身の可動範囲分布Ｌ（ｘ）は、可動範囲分布Ｈ（ｘ）において最も移動の容易性又は冗長性が高い範囲として示される領域の重心点Ｈｃが下半身の動作により移動可能となる範囲を示し、図中の濃淡は、移動の容易性又は冗長性の大きさを示すものとする。

図９（ａ）乃至図９（ｃ）は、制御精度が低いが可動範囲が広い動作から制御精度が高いが可動範囲が狭い動作に段階的に切り替えながら動体に接触するタスクを示す模式図である。

先ず、図９（ａ）に示すように、位置測定から算出される物体２０の予測軌道Ｋもその確からしさの確率の分布Ｋ（ｘ,ｔ）を有するものとする。ボール２０がロボット装置１から離れた位置にある場合、ボール（物体）２０の位置測定精度が低いため、位置測定から算出される物体の予測軌道も確率分布Ｋ（ｘ,ｔ）の範囲も広くなる。そのため、打面Ｄ（ｘ）＝０上のボール２０の存在確率分布Ｏｄ（ｘ,ｔ）は広い。この存在確率分布Ｏｄ（ｘ,ｔ）とは、予測軌道の確率分布Ｋ（ｘ,ｔ）とボール２０の存在確率分布Ｏ（ｘ,ｔ）とにより決定されるものである。ロボット装置１は、（２Ａ）：歩行によるアプローチによって、下記（６）に示す打面Ｄ（ｘ）＝０上のボール２０の存在確率分布Ｏｄ（ｘ,ｔ）と打面Ｄ（ｘ）＝０上の上半身の可動分布範囲Ｈｄ（ｘ）との積の空間積分値（以下、評価値という。）がより大きな値を持つようなアプローチを行う。

そして、ボール２０が近付くにつれて、ボール２０の位置測定精度が上がり、これにより、予測軌道の確率分布Ｋ（ｘ,ｔ）の範囲が狭くなり、打面Ｄ（ｘ）＝０上のボール２０の存在確率分布Ｏｄ（ｘ,ｔ）の範囲も小さくなる。そのため、評価値ｅｖａ（Ｈｄ（ｘ）,Ｏｄ（ｘ,ｔ））は大きくなる。この評価値が、アプローチ手法の切り替え閾値Ｖｌ_２より大きくなった時点、すなわち下記式（７）を満たした時点で、（２Ａ）歩行によるアプローチから（２Ｂ）下半身動作によるアプローチに移行する。

この下半身動作によるアプローチにおいても同様に、評価値ｅｖａ（Ｈｄ（ｘ）,Ｏｄ（ｘ,ｔ））がより大きな値を持つように、下半身の制御を行う。

さらにボールがロボット装置１に接近し、評価値ｅｖａ（Ｈｄ（ｘ）,Ｏｄ（ｘ,ｔ））がアプローチ手法の切り替え閾値Ｖｈ_２より大きくなった時点、即ち下記式（８）を満たした時点で（２Ｂ）：下半身動作によるアプローチから（２Ｃ）：上半身動作によるアプローチに移行する。

下半身動作のアプローチが終了した時点で、打点Ｄはロボット装置１の上半身の動作制御により制御注目点が移動可能な可動範囲Ｈのうち、最も容易に移動させることができる領域、すなわち最も冗長性が高い位置（領域）にあることになる。これにより、ロボット装置１は容易に制御注目点をボール２０に接触させることができる。

上半身のアプローチでは、ボール２０が打面を通過すると予測されるタイミングで、打面Ｄ（ｘ）＝０上の予測位置に手先１１４ａを移動させることで、手先１１４ａをボール２０に接触させることができる。手先１１４ａのストロークを適切に生成することで、希望する方向にボール２０を打ち返すこともでき、又はボール２０をキャッチすることもできる。

なお、上記手法は、サッカー、野球、テニス等の動作などにおいて、動くボールを身体の一部、又は手部１１４Ｒ／Ｌにより把持する等している道具上の所定の位置を制御注目点とし、接触させる場合にも適用できる。バットやテニスラケット等の道具を使用する場合には、バットの打面上の点や、ラケット面の中心点を制御注目点として動作制御させればよい。

このように、動体に接触又は動体を打ち返すようなタスクにおいても、対象物である動体２０の距離計測結果に基づき動体の予測軌道を算出し、この予測軌道の分布と、制御注目点の可動範囲上に設定した打面とにより、打面上の対象物の存在確率を求めておき、この存在確率と打面上の可動範囲分布とから得られる評価値により、大まかな制御動作から細かく精巧な制御動作に切り替える適切なタイミングを得ることができ、制御注目点が可動範囲の中で最も冗長性が高い領域と、移動目的とが重なるように動作制御することができ、ロボット装置１は、確実且つ容易に動体をつかんだり、バットやラケット等にて打ち返したりすることができる。

なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。

本発明の実施の形態におけるロボット装置の概観を示す斜視図である。 同ロボット装置が具備する関節自由度構成を模式的に示す図である。 同ロボット装置の制御システム構成を示す模式図である。 （ａ）は、同ロボット装置を側面から見たときの、ロボット装置の上半身動作による手先の可動範囲Ｈを示す模式図であり、（ｂ）は、下半身動作による重心Ｈｃの可動範囲Ｌを示す模式図である。 （ａ）乃至（ｃ）は、同ロボット装置が対象物として静止物体に手先を接触させるタスクを順に示す図である。 同ロボット装置に向かってくる動体を手先に接触させるタスクを説明する図である。 空気抵抗ｋを有する質量ｍのボール２０の軌道モデルを示す模式図である。 （ａ）は、同ロボット装置を側面から見たときの、打面Ｄ（ｘ）＝０を示す模式図であり、（ｂ）は、打面Ｄ（ｘ）＝０上における下半身の可動範囲分布Ｈｄ（ｘ）を示す模式図である。 （ａ）乃至図９（ｃ）は、制御精度が低いが可動範囲が広い動作から制御精度が高いが可動範囲が狭い動作に段階的に切り替えながら動体に接触するタスクを順に示す図である。

符号の説明

１ ロボット装置、２ 体幹部ユニット、４Ｒ／Ｌ 腕部ユニット、１０ 対象物、２０ 動体、１０４ 体幹ピッチ軸、１０５ 体幹ロール軸、１０６ 体幹ヨー軸、１１４ 手部、Ｈ（ｘ） 上半身動作の可動範囲分布、Ｈｃ Ｈ（ｘ）の重心、Ｌ（ｘ） Ｈｃの下半身動作による可動範囲分布、Ｌｃ Ｌ（ｘ）の重心、Ｏ（ｘ） 静止物体の存在確率分布、Ｄ（ｘ）＝０ 打面、Ｈｄ（ｘ） 打面上における上半身の可動分布範囲、Ｏｄ（ｘ,ｔ） 打面上のボールの存在確率分布、Ｏ（ｘ,ｔ） ボール（動体）の存在確率分布、ｘ 位置ベクトル、{Ｗ} ワールド座標系、{Ｈ} 胸部座標系、Ｖｈ_１,Ｖｌ_１,Ｖｈ_２,Ｖｌ_２ 切り替え閾値

Claims (29)

1. 自律的に動作可能なロボット装置において、
   制御の対象となる制御注目点を、移動目標に移動させる制御動作を生成する動作生成手段と、
   上記制御動作の生成を制御する動作制御手段とを有し、
   上記動作生成手段は、上記制御注目点を上記移動目標に移動させるための制御精度が異なる制御動作を複数生成可能であって、
   上記動作制御手段は、上記移動目標の不確定性に基づき、第１の制御動作から第２の制御動作に切り替え制御する
   ことを特徴とするロボット装置。
2. 上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より制御精度が高く、
   上記第１の制御動作は装置全体を動かす動作であり、上記第２の制御動作は装置の一部分を動かす動作である
   ことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
3. 上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より制御精度が高く、
   上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より上記制御注目点に近い部位を動かす動作である
   ことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
4. 上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より制御精度が高く、
   上記第１の制御動作は、上記第２の制御動作より上記制御注目点を移動させることが可能な範囲を示す可動範囲が広い及び／又は上記制御注目点を移動させる動作速度が速い動作である
   ことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
5. 上記複数の制御動作は、対象物に上記制御注目点を接近又は接触させるための動作であり、
   上記動作制御手段は、上記対象物の位置を推定し、該推定した位置に該対象物が存在するとされる存在確率の分布に基づき、上記複数の制御動作を切り替え制御する
   ことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
6. 上記複数の制御動作は、対象物に上記制御注目点を接近又は接触させるための動作であり、
   上記動作制御手段は、上記対象物までの距離計測結果に基づき、上記複数の制御動作を切り替え制御する
   ことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
7. 上記動作制御手段は、上記対象物までの距離が小さいほど、上記制御注目点に近い部位を動かす制御動作を生成させる
   ことを特徴とする請求項６記載のロボット装置。
8. 脚式移動型であって、
   上記動作制御手段は、上記対象物までの距離が大きいほど、脚部に近い部位を動かす制御動作を生成させる
   ことを特徴とする請求項６記載のロボット装置。
9. 上記複数の制御動作は、対象物に上記制御注目点を接近又は接触させるための動作であり、
   上記動作制御手段は、上記対象物の位置を推定し、該推定した位置に該対象物が存在するとされる存在確率の分布と上記制御注目点を移動させることが可能な範囲の冗長性を示す可動範囲の分布とに基づき上記制御動作を切り替え制御する
   ことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
10. 上記対象物は、静止物体である
    ことを特徴とする請求項１記載のロボット装置。
11. 上記動作制御手段は、上記第１の制御動作の動作中に、上記存在確率の分布と上記制御注目点を移動させる際の容易性に基づき得られる可動範囲の分布との内積が所定の閾値以上又は最大になった場合に、該第１の制御動作より制御精度が高い第２の制御動作を生成させる
    ことを特徴とする請求項５記載のロボット装置。
12. 上記動作制御手段は、上記第２の制御動作の動作中に、上記存在確率の分布が変化した場合、再び上記第１の制御動作を生成させる
    ことを特徴とする請求項１１記載のロボット装置。
13. 上記対象物は、動体である
    ことを特徴とする請求項６記載のロボット装置。
14. 上記動作制御手段は、所定の時刻における上記動体の位置を推定し、該推定した位置に該動体が存在するとされる存在確率の分布に基づき、上記制御動作を切り替える
    ことを特徴とする請求項１３記載のロボット装置。
15. 上記動作制御手段は、上記距離計測結果から予測された上記動体の予測軌道に基づき上記存在確率の分布を決定する
    ことを特徴とする請求項１４記載のロボット装置。
16. 上記動作制御手段は、上記制御注目点を移動させる際の容易性に基づき得られる可動範囲の分布と、この可動範囲の分布の略重心を含む曲面における上記存在確率の分布とに基づき上記制御動作を切り替え制御する
    ことを特徴とする請求項１４記載のロボット装置。
17. 自律的に動作可能なロボット装置の動作制御方法において、
    制御の対象となる制御注目点を、移動目標に移動させる制御動作を生成する動作生成工程と、
    上記制御動作の生成を制御する動作制御工程とを有し、
    上記動作生成工程では、上記制御注目点を上記移動目標に移動させるための制御精度が異なる制御動作を複数生成可能であって、
    上記動作制御工程では、上記移動目標の不確定性に基づき、第１の制御動作から第２の制御動作に切り替え制御する
    ことを特徴とするロボット装置の動作制御方法。
18. 上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より制御精度が高く、
    上記第１の制御動作は装置全体を動かす動作であり、上記第２の制御動作は装置の一部分を動かす動作である
    ことを特徴とする請求項１７記載のロボット装置の動作制御方法。
19. 上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より制御精度が高く、
    上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より上記制御注目点に近い部位を動かす動作である
    ことを特徴とする請求項１７記載のロボット装置の動作制御方法。
20. 上記第２の制御動作は、上記第１の制御動作より制御精度が高く、
    上記第１の制御動作は、上記第２の制御動作より上記制御注目点を移動させることが可能な範囲を示す可動範囲が広い及び／又は上記制御注目点を移動させる動作速度が速い動作である
    ことを特徴とする請求項１７記載のロボット装置の動作制御方法。
21. 上記複数の制御動作は、対象物に上記制御注目点を接近又は接触させるための動作であり、
    上記動作制御工程では、上記対象物の位置を推定し、該推定した位置に該対象物が存在するとされる存在確率の分布に基づき、上記複数の制御動作を切り替え制御する
    ことを特徴とする請求項１７記載のロボット装置の動作制御方法。
22. 上記複数の制御動作は、対象物に上記制御注目点を接近又は接触させるための動作であり、
    上記動作制御工程では、上記対象物までの距離計測結果に基づき、上記複数の制御動作を切り替え制御する
    ことを特徴とする請求項１７記載のロボット装置の動作制御方法。
23. 上記複数の制御動作は、対象物に上記制御注目点を接近又は接触させるための動作であり、
    上記動作制御工程では、上記対象物の位置を推定し、該推定した位置に該対象物が存在するとされる存在確率の分布と、上記制御注目点を移動させることが可能な範囲の冗長性を示す可動範囲の分布とに基づき上記制御動作を切り替え制御する
    ことを特徴とする請求項１７記載のロボット装置の動作制御方法。
24. 上記対象物は、静止物体である
    ことを特徴とする請求項１７記載のロボット装置の動作制御方法。
25. 上記動作制御工程では、上記第１の制御動作の動作中に、上記存在確率の分布と上記制御注目点を移動させる際の容易性に基づき得られる可動範囲の分布との内積が所定の閾値以上又は最大になった場合に、該第１の制御動作より制御精度が高い第２の制御動作を生成させる
    ことを特徴とする請求項２１記載のロボット装置の動作制御方法の動作制御方法。
26. 上記動作制御工程では、上記第２の制御動作の動作中に、上記存在確率の分布が変化した場合、再び上記第１の制御動作を生成させる
    ことを特徴とする請求項２５記載のロボット装置の動作制御方法。
27. 上記対象物は、動体である
    ことを特徴とする請求項２２記載のロボット装置の動作制御方法。
28. 上記動作制御工程では、所定の時刻における上記動体の位置を推定し、該推定した位置に該動体が存在するとされる存在確率の分布に基づき、上記制御動作を切り替える
    ことを特徴とする請求項２７記載のロボット装置の動作制御方法。
29. 上記存在確率の分布は、上記距離計測結果から予測された上記動体の予測軌道に基づき決定される
    ことを特徴とする請求項２８記載のロボット装置の動作制御方法。
    

Images