JP2009006467A - Leg type robot - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、段差を乗り越えて移動できる脚型ロボットに係り、特に、省配線化を図るのに好適な脚型ロボットに関する。 The present invention relates to a legged robot that can move over a step, and more particularly to a legged robot suitable for reducing wiring.
ロボットの移動機構は、車輪型、クローラ型、脚型またはこれらを組み合わせた機構に分類される。一般に、車輪型ロボットは、平地での移動性は高いが、段差への適応性が低いという問題がある。また、クローラ型ロボットは、不整地に適し、多少の段差であれば乗り越えられるが、積極的な重心移動ができないために急な階段への適応性が低く、平地における移動性が車輪型ロボットより低いという問題があった。また、脚型ロボットは、階段への適応性が最も優れているが、平地での移動性が極端に低いという問題がある。 The moving mechanism of the robot is classified into a wheel type, a crawler type, a leg type, or a combination thereof. In general, a wheel type robot has a problem of high mobility on a flat ground but low adaptability to a step. Crawler type robots are suitable for rough terrain, and can be overcome if there are a few steps. However, because they cannot actively move the center of gravity, they are less adaptable to steep stairs and are more mobile on flat ground than wheel type robots. There was a problem of being low. In addition, the legged robot has the best adaptability to the stairs, but has the problem of extremely low mobility on flat ground.
脚型ロボットは、複数の脚部を有し、各脚部ごとに、脚部を駆動するモータ、モータの駆動を制御するドライバおよびセンサ等の各種の電気機器が設けられている。これら電気機器を用いた統一的な制御を行うため、これら電気機器を１つの制御装置に接続しようとすると、配線が多数必要となり複雑化する。そのため、複数の電気機器を制御する分散コントローラを各所に設け、各分散コントローラを中央制御装置で制御する分散制御系として構成することにより省配線化を図ることが提案されている。 A legged robot has a plurality of legs, and each leg is provided with various electric devices such as a motor for driving the leg, a driver for controlling driving of the motor, and a sensor. In order to perform unified control using these electric devices, if these electric devices are to be connected to a single control device, a large number of wirings are required and become complicated. For this reason, it has been proposed to reduce wiring by providing distributed controllers for controlling a plurality of electrical devices at various locations and configuring each distributed controller as a distributed control system controlled by a central control device.
図９は、脚型ロボットの分散制御系の構成を示すブロック図である。
中央制御装置および分散コントローラの通信方式としては、シリアル通信（ＲＳ２３２Ｃ、ＲＳ４２２）方式およびＣＡＮ通信方式などが知られている。シリアル通信方式では、図９（ａ）に示すように、中央制御装置および分散コントローラの間を、電気機器または分散コントローラの制御に必要な制御用電源を伝送する制御用電源線（Ｖcc、ＧＮＤ）と、分散コントローラを制御するための制御信号を伝送する制御信号線（ＴｘＤ、ＲｘＤ、ＧＮＤ）と、電気機器を駆動するための駆動用電源を伝送する駆動用電源線（Ｖ+、Ｖ-）とからなるハーネスで接続する。ＣＡＮ通信方式でも同様に、図９（ｂ）に示すように、中央制御装置および分散コントローラの間を、制御用電源線（Ｖcc、ＧＮＤ）、制御信号線（ＣＡＮＨ、ＣＡＮＬ）および駆動用電源線（Ｖ+、Ｖ-）からなるハーネスで接続するが、ＣＡＮバス上に複数のコントローラを容易に接続可能であることを特徴としている。
FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of the distributed control system of the legged robot.
As a communication system between the central controller and the distributed controller, a serial communication (RS232C, RS422) system, a CAN communication system, and the like are known. In the serial communication system, as shown in FIG. 9 (a), control power lines (Vcc, GND) for transmitting a control power source necessary for controlling the electrical equipment or the distributed controller between the central controller and the distributed controller. A control signal line (TxD, RxD, GND) for transmitting a control signal for controlling the distributed controller, and a driving power line (V +, V-) for transmitting a driving power source for driving an electric device. Connect with a harness consisting of Similarly, in the CAN communication system, as shown in FIG. 9B, between the central controller and the distributed controller, a control power line (Vcc, GND), a control signal line (CANH, CANL), and a drive power line Although it is connected by a harness made of (V +, V-), it is characterized in that a plurality of controllers can be easily connected on the CAN bus.
分散制御系の構成を採用している脚型ロボットとしては、例えば、特許文献１、２記載の技術が知られている。これらも図９の例と同様に、中央制御装置および分散コントローラの間を、制御用電源線、制御信号線および駆動用電源線からなるハーネスで接続している。
しかしながら、特許文献１、２記載の技術にあっては、中央制御装置および分散コントローラの間を、制御用電源線、制御信号線および駆動用電源線の３つの伝送線で接続しているため、省配線化が十分でないという問題があった。
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、省配線化を図るのに好適な脚型ロボットを提供することを目的としている。
However, in the technologies described in
Therefore, the present invention has been made paying attention to such an unsolved problem of the conventional technology, and an object thereof is to provide a legged robot suitable for reducing wiring.
〔発明１〕 上記目的を達成するために、発明１の脚型ロボットは、基体と、前記基体に対して自由度を有して連結された脚部と、前記脚部に設けられた電気機器およびその制御手段と、前記制御手段とハーネスを介して接続され、前記電気機器を用いた制御を行う主制御手段とを備え、前記脚部の可動により移動する脚型ロボットであって、前記ハーネスは、前記電気機器を駆動するための駆動用電源を伝送する駆動用電源線と、前記制御手段を制御するための制御信号を伝送する制御信号線とからなり、前記駆動用電源線から供給される前記駆動用電源から、前記電気機器または前記制御手段の制御に必要な制御用電源を生成する制御用電源生成手段を前記ハーネスの配線経路上に設け、前記制御用電源生成手段および前記制御手段を、前記制御用電源を伝送可能に接続した。
[Invention 1] In order to achieve the above object, a legged robot according to
このような構成であれば、制御用電源生成手段に駆動用電源線から駆動用電源が供給されると、制御用電源生成手段により、供給された駆動用電源から制御用電源が生成される。そして、制御用電源生成手段および制御手段が制御用電源を伝送可能に接続されているので、制御手段には、制御用電源生成手段から制御用電源が供給される。また、ハーネスを介して、制御手段には制御信号が、電気機器には駆動用電源がそれぞれ供給される。したがって、制御用電源、駆動用電源および制御信号の供給を受けて、制御手段により、電気機器に関する制御が行われる。 With this configuration, when driving power is supplied from the driving power supply line to the control power generation unit, the control power generation unit generates control power from the supplied driving power. Since the control power generation means and the control means are connected to be able to transmit the control power, the control power is supplied from the control power generation means to the control means. In addition, a control signal is supplied to the control means and a driving power source is supplied to the electric equipment via the harness. Therefore, the control unit controls the electric device in response to the supply of the control power source, the drive power source, and the control signal.
また、制御用電源生成手段がハーネスの配線経路上に設けられているので、主制御手段と制御用電源生成手段の間では、制御用電源を伝送する制御用電源線が不要となる。
一方、段差等の障害物が存在するところでは、自由度の範囲で脚部が可動し、段差を乗り越えることができる。したがって、脚型ロボットと同様に段差への適応性が高い。
また、平地等の障害物が存在しないところでは、車輪走行で移動することができる。したがって、車輪型ロボットと同様に平地での移動性が高い。
Further, since the control power generation means is provided on the wiring path of the harness, a control power line for transmitting the control power is not required between the main control means and the control power generation means.
On the other hand, where there is an obstacle such as a step, the leg can move within a range of degrees of freedom and can get over the step. Therefore, the adaptability to a level difference is high like a legged robot.
Moreover, it can move by wheel driving | running | working in the place where obstructions, such as a flat ground, do not exist. Therefore, the mobility on the flat ground is high like the wheel type robot.
ここで、電気機器とは、与えられた電力により駆動する機器をいい、駆動とは、動力を与えて動かすことのほか、回路を駆動する場合等の動力を伴わない動作も含まれる。以下、発明４の脚型ロボットにおいて同じである。 Here, an electric device refers to a device that is driven by a given electric power, and the driving includes not only driving by moving power but also operation without driving power such as driving a circuit. Hereinafter, the same applies to the legged robot according to the fourth aspect.
〔発明２〕 さらに、発明２の脚型ロボットは、発明１の脚型ロボットにおいて、前記制御用電源生成手段を、前記制御手段を実装する基板上またはその近傍に設けた。
このような構成であれば、制御用電源生成手段が、制御手段を実装する基板上またはその近傍に設けられているので、省スペース化を図ることができる。
[Invention 2] Further, the legged robot of the
With such a configuration, since the control power generation means is provided on or near the substrate on which the control means is mounted, space saving can be achieved.
〔発明３〕 さらに、発明３の脚型ロボットは、発明１の脚型ロボットにおいて、前記電気機器は、第１電気機器および第２電気機器からなり、前記制御手段は、前記第１電気機器を制御する第１制御手段と、前記第２電気機器を制御する第２制御手段とからなり、前記制御用電源生成手段を、前記第１制御手段および前記第２制御手段の間に設け、前記制御用電源生成手段と前記第１制御手段および前記第２制御手段とを、前記制御用電源を伝送する制御用電源線で接続した。
このような構成であれば、第１制御手段および第２制御手段に対して、共通の制御用電源生成手段により制御用電源が供給されるので、部品点数および重量の増加を抑制することができる。
[Invention 3] Further, the legged robot according to Invention 3 is the legged robot according to
With such a configuration, since the control power is supplied to the first control means and the second control means by the common control power generation means, it is possible to suppress an increase in the number of parts and weight. .
〔発明４〕 さらに、発明４の脚型ロボットは、基体と、前記基体に対して自由度を有して連結された脚部と、前記脚部に設けられた電気機器およびその制御手段と、前記制御手段とハーネスを介して接続され、前記電気機器を用いた制御を行う主制御手段とを備え、前記脚部の可動により移動する脚型ロボットであって、前記ハーネスは、前記電気機器を駆動するための駆動用電源を伝送する駆動用電源線と、前記制御手段を制御するための制御信号を伝送する制御信号線とからなり、前記電気機器または前記制御手段の制御に必要な制御用電源を供給するバッテリと、前記駆動用電源線から供給される前記駆動用電源により前記バッテリを充電する充電回路とを前記ハーネスの配線経路上に設け、前記バッテリおよび前記制御手段を、前記制御用電源を伝送可能に接続した。
[Invention 4] The legged robot according to
このような構成であれば、バッテリおよび制御手段が制御用電源を伝送可能に接続されているので、制御手段には、バッテリから制御用電源が供給される。また、ハーネスを介して、制御手段には制御信号が、電気機器には駆動用電源がそれぞれ供給される。したがって、制御用電源、駆動用電源および制御信号の供給を受けて、制御手段により、電気機器に関する制御が行われる。また、充電回路に駆動用電源線から駆動用電源が供給されると、充電回路によりバッテリが充電される。 With such a configuration, since the battery and the control unit are connected to be able to transmit the control power source, the control unit is supplied with the control power source from the battery. In addition, a control signal is supplied to the control means and a driving power source is supplied to the electric equipment via the harness. Therefore, the control unit controls the electric device in response to the supply of the control power source, the drive power source, and the control signal. Further, when driving power is supplied to the charging circuit from the driving power line, the battery is charged by the charging circuit.
また、バッテリおよび充電回路がハーネスの配線経路上に設けられているので、主制御手段とバッテリおよび充電回路の間では、制御用電源を伝送する制御用電源線が不要となる。
一方、段差等の障害物が存在するところでは、自由度の範囲で脚部が可動し、段差を乗り越えることができる。したがって、脚型ロボットと同様に段差への適応性が高い。
また、平地等の障害物が存在しないところでは、車輪走行で移動することができる。したがって、車輪型ロボットと同様に平地での移動性が高い。
Further, since the battery and the charging circuit are provided on the wiring path of the harness, a control power line for transmitting the control power is not required between the main control unit and the battery and the charging circuit.
On the other hand, where there is an obstacle such as a step, the leg can move within a range of degrees of freedom and can get over the step. Therefore, the adaptability to a level difference is high like a legged robot.
Moreover, it can move by wheel driving | running | working in the place where obstructions, such as a flat ground, do not exist. Therefore, the mobility on the flat ground is high like the wheel type robot.
〔発明５〕 さらに、発明５の脚型ロボットは、発明４の脚型ロボットにおいて、前記バッテリおよび前記充電回路を、前記制御手段を実装する基板上またはその近傍に設けた。
このような構成であれば、バッテリおよび充電回路が、制御手段を実装する基板上またはその近傍に設けられているので、省スペース化を図ることができる。
[Invention 5] The legged robot according to Invention 5 is the legged robot according to
With such a configuration, since the battery and the charging circuit are provided on or near the board on which the control means is mounted, space saving can be achieved.
〔発明６〕 さらに、発明６の脚型ロボットは、発明４の脚型ロボットにおいて、前記電気機器は、第１電気機器および第２電気機器からなり、前記制御手段は、前記主制御手段と前記ハーネスを介して接続されかつ前記第１電気機器を制御する第１制御手段と、前記主制御手段または前記第１制御手段と前記ハーネスを介して接続されかつ前記第２電気機器を制御する第２制御手段とからなり、前記バッテリおよび前記充電回路を、前記第１制御手段および前記第２制御手段の間に設け、前記バッテリと前記第１制御手段および前記第２制御手段とを、前記制御用電源を伝送する制御用電源線で接続した。
このような構成であれば、第１制御手段および第２制御手段に対して、共通のバッテリにより制御用電源が供給されるので、部品点数および重量の増加を抑制することができる。
[Invention 6] Further, the legged robot of the
With such a configuration, the control power is supplied from the common battery to the first control means and the second control means, so that an increase in the number of parts and the weight can be suppressed.
〔発明７〕 さらに、発明７の脚型ロボットは、発明２および５のいずれか１の脚型ロボットにおいて、前記脚部は、可動関節を介して複数のリンクを連結してなり、前記電気機器は、前記可動関節を駆動するための動力を付与するアクチュエータである。
このような構成であれば、段差等の障害物が存在するところでは、制御手段により、アクチュエータを用いて脚部の駆動制御が行われる。アクチュエータが駆動すると、可動関節が駆動し、自由度の範囲で脚部が駆動し、段差を乗り越えることができる。
[Invention 7] Furthermore, the legged robot according to
With such a configuration, where there is an obstacle such as a step, the control means performs drive control of the leg using an actuator. When the actuator is driven, the movable joint is driven, the leg is driven within a range of freedom, and the step can be overcome.
〔発明８〕 さらに、発明８の脚型ロボットは、発明３の脚型ロボットにおいて、前記脚部は、可動関節を介して第１リンク、第２リンクおよび第３リンクをその順で直列に連結してなり、前記第１電気機器は、前記第１リンクおよび前記第２リンクの間の前記可動関節を駆動するための動力を付与する第１アクチュエータであり、前記第２電気機器は、前記第２リンクおよび前記第３リンクの間の前記可動関節を駆動するための動力を付与する第２アクチュエータであり、前記制御用電源生成手段を前記第２リンク内に設けた。
[Invention 8] The legged robot according to
このような構成であれば、段差等の障害物が存在するところでは、制御手段により、第１アクチュエータおよび第２アクチュエータを用いて脚部の駆動制御が行われる。第１アクチュエータおよび第２アクチュエータが駆動すると、可動関節が駆動し、自由度の範囲で脚部が駆動し、段差を乗り越えることができる。
また、制御用電源生成手段が第２リンク内に設けられているので、制御用電源線の長さを短くすることができる。
With such a configuration, where there is an obstacle such as a step, the control means performs drive control of the leg using the first actuator and the second actuator. When the first actuator and the second actuator are driven, the movable joint is driven, the leg is driven within a range of degrees of freedom, and the step can be overcome.
Further, since the control power generation means is provided in the second link, the length of the control power line can be shortened.
〔発明９〕 さらに、発明９の脚型ロボットは、発明６の脚型ロボットにおいて、前記脚部は、可動関節を介して第１リンク、第２リンクおよび第３リンクをその順で直列に連結してなり、前記第１電気機器は、前記第１リンクおよび前記第２リンクの間の前記可動関節を駆動するための動力を付与する第１アクチュエータであり、前記第２電気機器は、前記第２リンクおよび前記第３リンクの間の前記可動関節を駆動するための動力を付与する第２アクチュエータであり、前記バッテリおよび前記充電回路を前記第２リンク内に設けた。
[Invention 9] Further, the legged robot according to Invention 9 is the legged robot according to
このような構成であれば、段差等の障害物が存在するところでは、制御手段により、第１アクチュエータおよび第２アクチュエータを用いて脚部の駆動制御が行われる。第１アクチュエータおよび第２アクチュエータが駆動すると、可動関節が駆動し、自由度の範囲で脚部が駆動し、段差を乗り越えることができる。
また、バッテリが第２リンク内に設けられているので、制御用電源線の長さを短くすることができる。
With such a configuration, where there is an obstacle such as a step, the control means performs drive control of the leg using the first actuator and the second actuator. When the first actuator and the second actuator are driven, the movable joint is driven, the leg is driven within a range of degrees of freedom, and the step can be overcome.
Moreover, since the battery is provided in the second link, the length of the control power supply line can be shortened.
〔発明１０〕 さらに、発明１０の脚型ロボットは、発明２および５のいずれか１の脚型ロボットにおいて、前記脚部は、前記基体に対して可動関節を介して少なくともヨー軸回りの自由度を有して連結されていると共に、前記脚部に回転可能に設けられた車輪を備え、前記電気機器は、前記可動関節を駆動するための動力を付与するアクチュエータと、前記車輪を駆動するための動力を付与するアクチュエータとを含み、前記主制御手段は、前記基体の向きを一定方向に保ちながら、自脚型ロボットの進行方向と、前記各車輪の進行方向とが一致するように、前記アクチュエータを制御する。
このような構成であれば、自脚型ロボットの移動時において、脚型ロボットの基体の向きを一定方向に保ちながら、自脚型ロボットの進行方向と各車輪の進行方向とが一致するようにアクチュエータが制御される。
[Invention 10] The legged robot according to
With such a configuration, when the self-legged robot moves, the traveling direction of the self-legged robot and the traveling direction of each wheel coincide with each other while maintaining the orientation of the base of the legged robot at a constant direction. The actuator is controlled.
〔発明１１〕 さらに、発明１０の脚型ロボットは、発明２および５のいずれか１の脚型ロボットにおいて、前記脚部は前記基体に対して可動関節を介して少なくともヨー軸回りの自由度を有して連結されていると共に、複数の、前記脚部、前記脚部に回転可能に設けられた車輪、前記電気機器の１つである前記可動関節を駆動するための動力を付与するアクチュエータ及び前記電気機器の１つである前記車輪を駆動するための動力を付与するアクチュエータを含む電気機器から構成される脚車輪機構部を備え、前記主制御手段は、旋回時に、前記基体を所定の回転中心位置でヨー軸周りに自転運動させたときの前記各車輪の操舵時の回転中心の描く円弧軌道と前記操舵時の回転中心との接点位置における該回転中心の運動方向と、前記各車輪の進行方向とが一致するように、前記アクチュエータを制御する。
[Invention 11] Furthermore, the legged robot according to
このような構成であれば、旋回時は、制御手段により、基体を所定の回転中心位置でヨー軸（垂直軸）周りに自転運動させたときの各車輪の操舵時の回転中心の描く円弧軌道と操舵時の回転中心との接点位置における該回転中心の運動方向と、各車輪の進行方向とが一致するように、各アクチュエータが制御される。 With such a configuration, when turning, an arc trajectory drawn by the rotation center during steering of each wheel when the base body rotates around the yaw axis (vertical axis) at a predetermined rotation center position by the control means. Each actuator is controlled so that the direction of movement of the center of rotation at the contact point between the wheel and the center of rotation at the time of steering matches the traveling direction of each wheel.
〔発明１２〕 さらに、発明１２の脚型ロボットは、発明１１の脚型ロボットにおいて、前記主制御手段は、前記基体の向きを一定方向に保ちながら、自脚型ロボットの進行方向と、前記各車輪の進行方向とが一致するように、前記アクチュエータを制御する。 [Invention 12] Further, the legged robot according to the twelfth aspect of the invention is the legged robot according to the eleventh aspect, wherein the main control means maintains the direction of the base in a certain direction, The actuator is controlled so that the traveling direction of the wheels coincides.
このような構成であれば、自脚型ロボットの移動時において、脚型ロボットの基体の向きを一定方向に保ちながら、自脚型ロボットの進行方向と各車輪の進行方向とが一致するようにアクチュエータが制御される。 With such a configuration, when the self-legged robot moves, the traveling direction of the self-legged robot and the traveling direction of each wheel coincide with each other while maintaining the orientation of the base of the legged robot at a constant direction. The actuator is controlled.
〔発明１３〕 一方、上記目的を達成するために、発明１３の物体認識装置は、物体上の面または面の境界を認識する物体認識装置であって、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサと、前記測距センサを走査する走査手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得手段と、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された少なくとも２つの前記測定点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段と、前記線分検出手段で検出した線分に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識手段とを備える。
[Invention 13] On the other hand, in order to achieve the above object, an object recognition apparatus according to
このような構成であれば、走査手段により、測距センサが走査可能となる。したがって、物体の少なくとも平面的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得され、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換される。
次いで、線分検出手段により、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
With such a configuration, the distance measuring sensor can be scanned by the scanning unit. Therefore, at least the planar shape of the object can be grasped. Then, the measurement result acquisition unit acquires the measurement result of the distance measuring sensor for the measurement points that can be measured in the scanning range of the scanning unit, and the coordinate conversion unit converts the acquired measurement result into the coordinates of the orthogonal coordinate system. .
Next, a line segment in the orthogonal coordinate system is detected by the Hough transform based on the transformed coordinates of at least two measurement points.
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定解像度が低い領域では、物体上の面とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、測定解像度が低い領域を含んでいても、物体上の面に比較的沿った線分を検出することができる。
As another method for detecting a line segment based on a plurality of measurement points, a least square method is known.
However, since the least square method detects a line segment by tracing each measurement point, a line segment that does not follow the surface on the object may be detected in a region where the measurement resolution is low. On the other hand, in the Hough transform, it is difficult to be affected by the measurement resolution, and a line segment relatively along the surface on the object can be detected even if the measurement resolution includes a low region.
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定面の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたときは、ばらつきが生じた測定点およびその近傍領域（以下、誤差領域という。）について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。 In the least-square method, line segments are detected by tracing each measurement point. Therefore, if measurement results vary due to the gloss of the measurement surface, etc. An area (hereinafter referred to as an error area) is detected as an oblique line segment, which is actually a flat line segment. On the other hand, the Hough transform is not easily affected by variations, and if the number of variations is small, the error region and the regions on both sides thereof can be detected as flat line segments.
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域について、実際は誤差領域およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。 Further, the least square method has a problem as to whether to recognize a region from where to where is one continuous surface. In this case, for example, it is conceivable to recognize a point where the slope of the detected line segment changes abruptly as the boundary of the continuous surface. However, with this recognition method, the error region and the regions on both sides of the error region are actually 1 Two continuous areas are recognized as separate continuous areas. On the other hand, the Hough transform is not easily affected by variation, and if the number of variations is small, the error region and the regions on both sides thereof can be detected as one flat line segment.
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
ここで、走査手段は、測距センサを走査するものであればどのような構成であってもよく、例えば、測定点の軌跡が線をなすように測距センサを１次元に走査してもよいし、測定点の軌跡が面をなすように測距センサを２次元に走査してもよい。前者の場合は、物体の平面的な形状を、後者の場合は、物体の立体的な形状を把握することができる。以下、発明１４および１９の物体認識装置において同じである。
When the line segment is detected by the Hough transform, the recognition unit recognizes the surface or the boundary of the surface on the object based on the detected line segment. Accordingly, it is possible to obtain a recognition result suitable for posture control of a robot that requires complicated posture control, such as a legged robot or a leg-wheel type robot.
Here, the scanning means may have any configuration as long as it scans the distance measuring sensor. For example, the scanning means scans the distance measuring sensor one-dimensionally so that the locus of the measurement points forms a line. Alternatively, the distance measuring sensor may be scanned two-dimensionally so that the locus of the measurement points forms a plane. In the former case, the planar shape of the object can be grasped, and in the latter case, the three-dimensional shape of the object can be grasped. The same applies to the object recognition apparatuses according to
また、走査手段としては、例えば、次の構成を採用することができる。
（１）回転機構
前記測距センサの測定方向に対して所定角度をなす少なくとも１つの走査軸の回りに前記測距センサを回転させる回転手段からなる構成である。
（２）移動機構
前記測距センサの測定方向とは異なる少なくとも１つの走査方向に前記測距センサを移動させる移動手段からなる構成である。なお、移動手段は、前記走査方向に延長する経路を含む経路に沿って前記測距センサを移動させてもよい。以下、発明１４および１９の物体認識装置において同じである。
Moreover, as a scanning means, the following structure is employable, for example.
(1) Rotating mechanism The rotating mechanism is configured by rotating means for rotating the distance measuring sensor around at least one scanning axis that forms a predetermined angle with respect to the measuring direction of the distance measuring sensor.
(2) Moving mechanism The moving mechanism is configured by moving means for moving the distance measuring sensor in at least one scanning direction different from the measuring direction of the distance measuring sensor. The moving means may move the distance measuring sensor along a path including a path extending in the scanning direction. The same applies to the object recognition apparatuses according to
〔発明１４〕 さらに、発明１４の物体認識装置は、物体上の面または面の境界を認識する物体認識装置であって、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサと、前記測距センサを走査する走査手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得手段と、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された前記測定点間を線で補間する測定点間補間手段と、前記測定点間補間手段で得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段と、前記線分検出手段で検出した線分に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識手段とを備える。
[Invention 14] The object recognition apparatus of the
このような構成であれば、走査手段により、測距センサが走査可能となる。したがって、物体の少なくとも平面的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得され、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換される。
次いで、測定点間補間手段により、変換された測定点間が線で補間され、線分検出手段により、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
With such a configuration, the distance measuring sensor can be scanned by the scanning unit. Therefore, at least the planar shape of the object can be grasped. Then, the measurement result acquisition unit acquires the measurement result of the distance measuring sensor for the measurement points that can be measured in the scanning range of the scanning unit, and the coordinate conversion unit converts the acquired measurement result into the coordinates of the orthogonal coordinate system. .
Next, the inter-measurement point interpolation means interpolates between the converted measurement points, and the line segment detection means detects the line segment in the orthogonal coordinate system by Hough transform based on the coordinates of the point on the obtained line. The
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定解像度が低い領域では、物体上の面とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、測定解像度が低い領域を含んでいても、物体上の面に比較的沿った線分を検出することができる。
As another method for detecting a line segment based on a plurality of measurement points, a least square method is known.
However, since the least square method detects a line segment by tracing each measurement point, a line segment that does not follow the surface on the object may be detected in a region where the measurement resolution is low. On the other hand, in the Hough transform, it is difficult to be affected by the measurement resolution, and a line segment relatively along the surface on the object can be detected even if the measurement resolution includes a low region.
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定面の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたときは、誤差領域について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。 In addition, in the least square method, the line segment is detected by tracing each measurement point. Therefore, when the measurement result varies due to the influence of the gloss of the measurement surface, the error area is actually a flat line segment. However, it is detected as an oblique line segment. On the other hand, the Hough transform is not easily affected by variations, and if the number of variations is small, the error region and the regions on both sides thereof can be detected as flat line segments.
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域について、実際は誤差領域およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。 Further, the least square method has a problem as to whether to recognize a region from where to where is one continuous surface. In this case, for example, it is conceivable to recognize a point where the slope of the detected line segment changes abruptly as the boundary of the continuous surface. However, with this recognition method, the error region and the regions on both sides of the error region are actually 1 Two continuous areas are recognized as separate continuous areas. On the other hand, the Hough transform is not easily affected by variation, and if the number of variations is small, the error region and the regions on both sides thereof can be detected as one flat line segment.
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
ここで、補間には、測定点間を線で接続することのほか、測定点間を線で近似することが含まれ、必ずしも、測定点が線上に位置しなくてもよいし、隣接する測定点同士を対象としなくてもよい。以下、発明２１の物体認識装置、および発明３０の物体認識方法において同じである。
また、線には、直線、線分、多次曲線その他の曲線が含まれる。以下、発明２１の物体認識装置、および発明３０の物体認識方法において同じである。
When the line segment is detected by the Hough transform, the recognition unit recognizes the surface or the boundary of the surface on the object based on the detected line segment. Accordingly, it is possible to obtain a recognition result suitable for posture control of a robot that requires complicated posture control, such as a legged robot or a leg-wheel type robot.
Here, the interpolation includes connecting the measurement points with a line and approximating the measurement points with a line. The measurement points do not necessarily have to be located on the line, and adjacent measurement points are not necessarily included. It is not necessary to target points. Hereinafter, the same applies to the object recognition apparatus of the invention 21 and the object recognition method of the
The line includes a straight line, a line segment, a multi-order curve, and other curves. Hereinafter, the same applies to the object recognition apparatus of the invention 21 and the object recognition method of the
〔発明１５〕 さらに、発明１５の物体認識装置は、発明１３および１４のいずれか１の物体認識装置において、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分の端点の座標に基づいて物体上の面の境界を認識する。
このような構成であれば、認識手段により、検出された線分の端点の座標に基づいて物体上の面の境界が認識される。
[Invention 15] Further, the object recognition device according to Invention 15 is the object recognition device according to any one of
With such a configuration, the recognition means recognizes the boundary of the surface on the object based on the coordinates of the end points of the detected line segment.
〔発明１６〕 さらに、発明１６の物体認識装置は、発明１３ないし１５のいずれか１の物体認識装置において、前記走査手段は、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に前記測距センサを走査する第１走査手段と、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に前記測距センサを走査する第２走査手段とからなり、前記測定結果取得手段は、前記第１走査手段および前記第２走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する。
[Invention 16] The object recognition apparatus according to
このような構成であれば、第１走査手段により、第１走査方向に測距センサが、第２走査手段により、第２走査方向に測距センサがそれぞれ走査可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第１走査手段および第２走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得される。 With this configuration, the first scanning unit can scan the distance measuring sensor in the first scanning direction, and the second scanning unit can scan the distance measuring sensor in the second scanning direction. Therefore, the three-dimensional shape of the object can be grasped. Then, the measurement result acquisition means acquires the measurement result of the distance measuring sensor for the measurement points that can be measured in the scanning range of the first scanning means and the second scanning means.
ここで、第１走査手段および第２走査手段としては、例えば、次の構成を採用することができる。
（１）回転機構
前記測距センサの測定方向に対して所定角度をなす第１走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第１回転手段と、前記測定方向および前記第１走査軸に対して所定角度をなす第２走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第２回転手段とからなる構成である。
（２）移動機構
前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に前記測距センサを移動させる第１移動手段と、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に前記測距センサを移動させる第２移動手段とからなる構成である。なお、第１移動手段は、前記第１走査方向に延長する経路を含む第１経路に沿って前記測距センサを移動させてもよいし、第２移動手段は、前記第２走査方向に延長する経路を含む第２経路に沿って前記測距センサを移動させてもよい。以下、（３）、（４）においても同様である。
（３）回転機構と移動機構の組み合わせ
前記測距センサの測定方向に対して所定角度をなす走査軸の回りに前記測距センサを回転させる回転手段と、前記走査軸の軸方向とは異なる走査方向に前記測距センサを移動させる移動手段とからなる構成である。
（４）移動機構と回転機構の組み合わせ
前記測距センサの測定方向とは異なる走査方向に前記測距センサを移動させる移動手段と、前記走査方向に対して所定角度をなす走査軸の回りに前記測距センサを回転させる回転手段とからなる構成である。以下、発明２３の物体認識装置において同じである。
Here, as the first scanning unit and the second scanning unit, for example, the following configuration can be adopted.
(1) Rotation mechanism First rotation means for rotating the distance measuring sensor around a first scanning axis that forms a predetermined angle with respect to the measurement direction of the distance measuring sensor, and the measurement direction and the first scanning axis. And a second rotating means for rotating the distance measuring sensor around a second scanning axis forming a predetermined angle.
(2) Moving mechanism First moving means for moving the distance measuring sensor in a first scanning direction different from the measuring direction of the distance measuring sensor, and a second scanning direction different from the measuring direction and the first scanning direction. It comprises a second moving means for moving the distance measuring sensor. The first moving unit may move the distance measuring sensor along a first path including a path extending in the first scanning direction, and the second moving unit extends in the second scanning direction. The distance measuring sensor may be moved along a second route including a route to be performed. The same applies to (3) and (4) below.
(3) Combination of rotating mechanism and moving mechanism Rotating means for rotating the distance measuring sensor around a scanning axis forming a predetermined angle with respect to the measuring direction of the distance measuring sensor, and scanning different from the axial direction of the scanning axis And a moving means for moving the distance measuring sensor in the direction.
(4) A combination of a moving mechanism and a rotating mechanism The moving means for moving the distance measuring sensor in a scanning direction different from the measuring direction of the distance measuring sensor, and the scanning axis about a predetermined angle with respect to the scanning direction It is the structure which consists of a rotation means to rotate a ranging sensor. The same applies to the object recognition device of the invention 23 below.
〔発明１７〕 さらに、発明１７の物体認識装置は、発明１６の物体認識装置において、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分の端点の座標に基づいて物体上の面を認識する。
このような構成であれば、認識手段により、検出された線分の端点の座標に基づいて物体上の面が認識される。
[Invention 17] The object recognition apparatus according to Invention 17 is the object recognition apparatus according to
With such a configuration, the surface on the object is recognized by the recognition unit based on the coordinates of the end points of the detected line segment.
〔発明１８〕 さらに、発明１８の物体認識装置は、発明１６および１７のいずれか１の物体認識装置において、前記第１走査手段は、前記測定方向に対して所定角度をなす第１走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第１回転手段であり、前記第２走査手段は、前記測定方向および前記第１走査軸に対して所定角度をなす第２走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第２回転手段であり、前記測定結果取得手段は、前記第１回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第１回転手段の所定単位角度ごとに前記測距センサの測定結果を取得する第１走査を、前記第２回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第２回転手段の所定単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、前記第１回転手段の所定単位角度ごとおよび前記第２回転手段の所定単位角度ごとの前記測定結果を取得する。
[Invention 18] The object recognition apparatus according to
このような構成であれば、第１回転手段により、第１走査軸の回りに測距センサが、第２回転手段により、第２走査軸の回りに測距センサがそれぞれ回転可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第２走査が行われることにより第１回転手段の所定単位角度ごとおよび第２回転手段の所定単位角度ごとの測定結果が取得される。第２走査では、第２回転手段により測距センサを回転させながら第２回転手段の所定単位角度ごとに第１走査が行われる。第１走査では、第１回転手段により測距センサを回転させながら第１回転手段の所定単位角度ごとに測定結果が取得される。 With such a configuration, the distance measuring sensor can be rotated around the first scanning axis by the first rotating means, and the distance measuring sensor can be rotated around the second scanning axis by the second rotating means. Therefore, the three-dimensional shape of the object can be grasped. Then, the second scanning is performed by the measurement result acquisition unit, whereby measurement results for each predetermined unit angle of the first rotation unit and for each predetermined unit angle of the second rotation unit are acquired. In the second scanning, the first scanning is performed for each predetermined unit angle of the second rotating means while the distance measuring sensor is rotated by the second rotating means. In the first scan, a measurement result is acquired for each predetermined unit angle of the first rotating means while rotating the distance measuring sensor by the first rotating means.
〔発明１９〕 さらに、発明１９の物体認識装置は、物体上の面または面の境界を認識する物体認識装置であって、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサと、前記測距センサを走査する走査手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得手段と、前記測定結果取得手段で取得した測定結果に基づいて物体上の特徴を検出する第１特徴検出手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点を含む画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段で撮影した画像に基づいて物体上の特徴を検出する第２特徴検出手段と、前記第１特徴検出手段および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識手段とを備える。 [Invention 19] The object recognition apparatus of the invention 19 is an object recognition apparatus for recognizing a surface or a boundary of a surface on an object, the distance measuring sensor for measuring a distance to a measurement point on the object, and the measurement. A scanning unit that scans the distance sensor, a measurement result acquisition unit that acquires a measurement result of the distance measuring sensor for the measurement point that can be measured in a scanning range of the scanning unit, and a measurement result acquired by the measurement result acquisition unit. A first feature detecting unit for detecting a feature on the object based on the image, an imaging unit for capturing an image including the measurement point that can be measured in a scanning range of the scanning unit, and an object based on the image captured by the imaging unit. Second feature detection means for detecting the upper feature, and recognition means for recognizing a surface or a boundary of the surface on the object based on detection results of the first feature detection means and the second feature detection means.
このような構成であれば、走査手段により、測距センサが走査可能となる。したがって、物体の少なくとも平面的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得され、第１特徴検出手段により、取得された測定結果に基づいて物体上の特徴が検出される。
また、撮像手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点を含む画像が撮影され、第２特徴検出手段により、撮影された画像に基づいて物体上の特徴が検出される。
With such a configuration, the distance measuring sensor can be scanned by the scanning unit. Therefore, at least the planar shape of the object can be grasped. Then, the measurement result acquisition means acquires the measurement result of the distance measuring sensor for the measurement points that can be measured in the scanning range of the scanning means, and the first feature detection means determines the feature on the object based on the acquired measurement result. Detected.
In addition, an image including a measurement point that can be measured within the scanning range of the scanning unit is captured by the imaging unit, and a feature on the object is detected based on the captured image by the second feature detection unit.
そして、認識手段により、第１特徴検出手段および第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。
ここで、物体上の特徴としては、例えば、物体上の特徴を示す点、直線、線分、多次曲線、円、楕円その他の曲線、平面、曲面その他の面、立方体、球体その他の立体的特徴が含まれる。以下、発明３１の物体認識方法において同じである。
Then, the recognition unit recognizes the surface or the boundary of the surface on the object based on the detection results of the first feature detection unit and the second feature detection unit.
Here, the features on the object include, for example, points indicating features on the object, straight lines, line segments, multi-order curves, circles, ellipses and other curves, planes, curved surfaces and other surfaces, cubes, spheres and other three-dimensional shapes. Features are included. The same applies to the object recognition method of the invention 31 below.
〔発明２０〕 さらに、発明２０の物体認識装置は、発明１９の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された少なくとも２つの前記測定点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段とを有し、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
[Invention 20] Furthermore, the object recognition device of
このような構成であれば、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換される。
そして、線分検出手段により、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
If it is such a structure, the acquired measurement result will be converted into the coordinate of a rectangular coordinate system by a coordinate conversion means.
Then, a line segment in the orthogonal coordinate system is detected by the Hough transform based on the transformed coordinates of at least two measurement points.
As another method for detecting a line segment based on a plurality of measurement points, a least square method is known.
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定解像度が低い領域では、物体上の面とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、測定解像度が低い領域を含んでいても、物体上の面に比較的沿った線分を検出することができる。
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定面の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたときは、誤差領域について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。
However, since the least square method detects a line segment by tracing each measurement point, a line segment that does not follow the surface on the object may be detected in a region where the measurement resolution is low. On the other hand, in the Hough transform, it is difficult to be affected by the measurement resolution, and a line segment relatively along the surface on the object can be detected even if the measurement resolution includes a low region.
In addition, in the least square method, the line segment is detected by tracing each measurement point. Therefore, when the measurement result varies due to the influence of the gloss of the measurement surface, the error area is actually a flat line segment. However, it is detected as an oblique line segment. On the other hand, the Hough transform is not easily affected by variations, and if the number of variations is small, the error region and the regions on both sides thereof can be detected as flat line segments.
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域について、実際は誤差領域およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。 Further, the least square method has a problem as to whether to recognize a region from where to where is one continuous surface. In this case, for example, it is conceivable to recognize a point where the slope of the detected line segment changes abruptly as the boundary of the continuous surface. However, with this recognition method, the error region and the regions on both sides of the error region are actually 1 Two continuous areas are recognized as separate continuous areas. On the other hand, the Hough transform is not easily affected by variation, and if the number of variations is small, the error region and the regions on both sides thereof can be detected as one flat line segment.
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分および第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、非特許文献１の技術が、複雑な姿勢制御を必要としないクローラ型ロボットの移動制御のための簡易なマップ情報しか生成できないのに対して、本発明は、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
When the line segment is detected by the Hough transform, the recognition unit recognizes the surface or the boundary of the surface on the object based on the detected line segment and the detection result of the second feature detection unit. Therefore, the technique of
〔発明２１〕 さらに、発明２１の物体認識装置は、発明１９の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された前記測定点間を線で補間する測定点間補間手段と、前記測定点間補間手段で得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段とを有し、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。 [Invention 21] Further, the object recognition device of Invention 21 is the object recognition device of Invention 19, wherein the first feature detection means is a coordinate for converting the measurement result acquired by the measurement result acquisition means into coordinates of an orthogonal coordinate system. A conversion means, an inter-measurement point interpolation means for interpolating between the measurement points converted by the coordinate conversion means, and the Hough transform based on the coordinates of the points on the line obtained by the inter-measurement point interpolation means. A line segment detecting means for detecting a line segment in an orthogonal coordinate system, wherein the recognizing means is a surface on the object based on the line segment detected by the line segment detecting means and the detection result of the second feature detecting means. Or recognize the boundary of the face.
このような構成であれば、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換され、測定点間補間手段により、変換された測定点間が線で補間される。
そして、線分検出手段により、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。なお、最小二乗法に対しては上記同様の優位点がある。
If it is such a structure, the acquired measurement result will be converted into the coordinate of a rectangular coordinate system by a coordinate conversion means, and between the measured points will be interpolated by a line by the inter-measurement point interpolation means.
Then, a line segment in the orthogonal coordinate system is detected by the Hough transform based on the coordinates of the obtained point on the line. It should be noted that there are advantages similar to those described above over the least square method.
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分および第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、上記同様に、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。 When the line segment is detected by the Hough transform, the recognition unit recognizes the surface or the boundary of the surface on the object based on the detected line segment and the detection result of the second feature detection unit. Therefore, as described above, it is possible to obtain a recognition result suitable for posture control of a robot that requires complicated posture control, such as a legged robot or a leg-wheel type robot.
〔発明２２〕 さらに、発明２２の物体認識装置は、発明１９の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された各測定点ごとに、当該測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて前記直交座標系における当該測定点での傾きを算出する傾き算出手段と、前記傾き算出手段で算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出する出現頻度算出手段とを有し、前記認識手段は、前記出現頻度算出手段で算出した出現頻度および前記変換された各測定点の座標、並びに前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
[Invention 22] Further, the object recognition device of
このような構成であれば、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換され、傾き算出手段により、変換された各測定点ごとに、その測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて直交座標系におけるその測定点での傾きが算出され、出現頻度算出手段により、算出された傾きの総数に対する各傾きの出現頻度が算出される。 If it is such a structure, the acquired measurement result will be converted into the coordinate of a rectangular coordinate system by the coordinate conversion means, and the coordinates of the measurement point and its surroundings will be obtained for each converted measurement point by the inclination calculation means. The inclination at the measurement point in the orthogonal coordinate system is calculated based on the coordinates of the measurement points, and the appearance frequency calculating means calculates the appearance frequency of each inclination with respect to the calculated total number of inclinations.
各傾きの出現頻度が算出されると、認識手段により、算出された出現頻度および変換された各測定点の座標、並びに第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、上記同様に、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。 When the appearance frequency of each inclination is calculated, the recognition unit calculates the surface on the object or the boundary of the surface based on the calculated appearance frequency, the converted coordinates of each measurement point, and the detection result of the second feature detection unit. Is recognized. Therefore, as described above, it is possible to obtain a recognition result suitable for posture control of a robot that requires complicated posture control, such as a legged robot or a leg-wheel type robot.
ここで、傾き算出手段は、例えば、複数の測定点に対する回帰直線を公知の最小二乗法で近似し、回帰直線から傾きを算出したり、直交座標系において、一の軸方向に連続する複数の測定点のうち両端２つの測定点の座標の差分値と、他の軸方向に連続する複数の測定点のうち両端２つの測定点の座標の差分値とを用いて傾きを算出したりすることができる。 Here, the inclination calculation means, for example, approximates a regression line with respect to a plurality of measurement points by a known least square method, calculates an inclination from the regression line, or, in an orthogonal coordinate system, a plurality of continuous in one axial direction. Inclination is calculated using the difference value of the coordinates of the two measurement points at both ends of the measurement point and the difference value of the coordinates of the measurement points of the two ends of the plurality of measurement points continuous in the other axial direction. Can do.
〔発明２３〕 さらに、発明２３の物体認識装置は、発明１９ないし２２のいずれか１の物体認識装置において、前記走査手段は、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に前記測距センサを走査する第１走査手段と、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に前記測距センサを走査する第２走査手段とからなり、前記測定結果取得手段は、前記第１走査手段および前記第２走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する。 [Invention 23] The object recognition apparatus according to Invention 23 is the object recognition apparatus according to any one of Inventions 19 to 22, wherein the scanning means measures the measurement in a first scanning direction different from the measurement direction of the distance measuring sensor. A first scanning unit that scans the distance sensor; and a second scanning unit that scans the distance measuring sensor in a second scanning direction different from the measurement direction and the first scanning direction. The measurement result of the distance measuring sensor is acquired for the measurement points that can be measured in the scanning range of the first scanning means and the second scanning means.
このような構成であれば、第１走査手段により、第１走査方向に測距センサが、第２走査手段により、第２走査方向に測距センサがそれぞれ走査可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第１走査手段および第２走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得される。 With this configuration, the first scanning unit can scan the distance measuring sensor in the first scanning direction, and the second scanning unit can scan the distance measuring sensor in the second scanning direction. Therefore, the three-dimensional shape of the object can be grasped. Then, the measurement result acquisition means acquires the measurement result of the distance measuring sensor for the measurement points that can be measured in the scanning range of the first scanning means and the second scanning means.
〔発明２４〕 さらに、発明２４の物体認識装置は、発明２３の物体認識装置において、前記第１走査手段は、前記測定方向に対して所定角度をなす第１走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第１回転手段であり、前記第２走査手段は、前記測定方向および前記第１走査軸に対して所定角度をなす第２走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第２回転手段であり、前記測定結果取得手段は、前記第１回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第１回転手段の所定単位角度ごとに前記測距センサの測定結果を取得する第１走査を、前記第２回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第２回転手段の所定単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、前記第１回転手段の所定単位角度ごとおよび前記第２回転手段の所定単位角度ごとの前記測定結果を取得する。
[Invention 24] The object recognition device of
このような構成であれば、第１回転手段により、第１走査軸の回りに測距センサが、第２回転手段により、第２走査軸の回りに測距センサがそれぞれ回転可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第２走査が行われることにより第１回転手段の所定単位角度ごとおよび第２回転手段の所定単位角度ごとの測定結果が取得される。第２走査では、第２回転手段により測距センサを回転させながら第２回転手段の所定単位角度ごとに第１走査が行われる。第１走査では、第１回転手段により測距センサを回転させながら第１回転手段の所定単位角度ごとに測定結果が取得される。 With such a configuration, the distance measuring sensor can be rotated around the first scanning axis by the first rotating means, and the distance measuring sensor can be rotated around the second scanning axis by the second rotating means. Therefore, the three-dimensional shape of the object can be grasped. Then, the second scanning is performed by the measurement result acquisition unit, whereby measurement results for each predetermined unit angle of the first rotation unit and for each predetermined unit angle of the second rotation unit are acquired. In the second scanning, the first scanning is performed for each predetermined unit angle of the second rotating means while the distance measuring sensor is rotated by the second rotating means. In the first scan, a measurement result is acquired for each predetermined unit angle of the first rotating means while rotating the distance measuring sensor by the first rotating means.
〔発明２５〕 さらに、発明２５の物体認識装置は、発明１９ないし２２のいずれか１の物体認識装置において、複数の前記測距センサおよび前記走査手段を備え、前記各走査手段は、当該走査手段に対応する前記測距センサを、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に走査し、前記各測距センサは、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に配置されている。 [Invention 25] Further, the object recognition device of Invention 25 is the object recognition device of any one of Inventions 19 to 22, comprising a plurality of the distance measuring sensors and the scanning means, and each of the scanning means includes the scanning means. Are scanned in a first scanning direction different from the measurement direction of the distance measuring sensor, and each distance measuring sensor is scanned in a second scanning direction different from the measurement direction and the first scanning direction. Is arranged.
このような構成であれば、各走査手段により、第２走査方向に配置された各測距センサが第１走査方向にそれぞれ走査可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について各測距センサの測定結果が取得される。 With such a configuration, each scanning unit can scan each distance measuring sensor arranged in the second scanning direction in the first scanning direction. Therefore, the three-dimensional shape of the object can be grasped. And the measurement result of each ranging sensor is acquired by the measurement result acquisition means about the measurement point which can be measured in the scanning range of a scanning means.
〔発明２６〕 さらに、発明２６の物体認識装置は、発明１９ないし２５のいずれか１の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果に基づいて物体上の特徴点を検出し、前記第２特徴検出手段は、前記撮像手段で撮影した画像から線分を検出する画像線分検出手段を有し、前記認識手段は、前記撮像手段を基準とする座標系において、前記画像線分検出手段で検出した線分と、前記第１特徴検出手段で検出した特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
[Invention 26] The object recognition apparatus according to
このような構成であれば、第１特徴検出手段により、取得された測定結果に基づいて物体上の特徴点が検出され、画像線分検出手段により、撮影された画像から線分が検出される。
そして、認識手段により、撮像手段を基準とする座標系において、検出された線分と、検出された特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。
If it is such a structure, the feature point on an object will be detected by the 1st feature detection means based on the acquired measurement result, and a line segment will be detected from the imaged image by the image line segment detection means. .
Then, the recognition unit recognizes the surface or the boundary of the surface on the object based on the positional relationship between the detected line segment and the detected feature point in the coordinate system based on the imaging unit.
〔発明２７〕 さらに、発明２７の物体認識装置は、発明２６の物体認識装置において、前記認識手段は、前記画像線分検出手段で検出した各線分ごとに、当該線分と、当該線分を延長した直線から所定距離内に存在する前記特徴点とを対応付け、同一の前記特徴点が対応付けられた前記線分をグループ化し、同一グループに属する前記線分の端点の座標に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
[Invention 27] Furthermore, the object recognition device of Invention 27 is the object recognition device of
このような構成であれば、認識手段により、検出された各線分ごとに、その線分と、その線分を延長した直線から所定距離内に存在する特徴点とが対応付けられ、同一の特徴点が対応付けられた線分がグループ化され、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。 With such a configuration, the recognition means associates each detected line segment with the line segment and a feature point existing within a predetermined distance from the straight line obtained by extending the line segment, and the same feature The line segments associated with the points are grouped, and the surface on the object or the boundary of the surface is recognized based on the coordinates of the end points of the line segments belonging to the same group.
〔発明２８〕 さらに、発明２８の物体認識装置は、発明２６および２７のいずれか１の物体認識装置において、前記測距センサを基準とする直交座標系における所定の２軸からなる平面と、前記撮像手段を基準とする直交座標系における所定の２軸からなる平面とが平行となるように前記測距センサおよび前記撮像手段を配置した。
[Invention 28] The object recognition apparatus according to
〔発明２９〕 一方、上記目的を達成するために、発明２９の物体認識方法は、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサを用いて物体上の面または面の境界を認識する物体認識方法であって、前記測距センサを走査する走査ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得ステップと、前記測定結果取得ステップで取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換ステップと、前記座標変換ステップで変換された少なくとも２つの前記測定点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出ステップと、前記線分検出ステップで検出した線分に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識ステップとを含む。 [Invention 29] On the other hand, in order to achieve the above object, the object recognition method of Invention 29 recognizes a surface or a boundary of a surface on an object using a distance measuring sensor that measures a distance to a measurement point on the object. An object recognition method, a scanning step of scanning the distance measuring sensor, a measurement result acquiring step of acquiring a measurement result of the distance measuring sensor for the measurement points that can be measured in a scanning range of the scanning step, and the measurement A coordinate conversion step for converting the measurement result acquired in the result acquisition step into a coordinate in the orthogonal coordinate system, and a line in the orthogonal coordinate system by Hough conversion based on the coordinates of the at least two measurement points converted in the coordinate conversion step. A line segment detecting step for detecting a segment, and a recognition step for recognizing a surface or a boundary of the surface on the object based on the line segment detected in the line segment detecting step.
ここで、走査ステップは、測距センサを走査するものであればどのような方法であってもよく、例えば、測定点の軌跡が線をなすように測距センサを１次元に走査してもよいし、測定点の軌跡が面をなすように測距センサを２次元に走査してもよい。前者の場合は、物体の平面的な形状を、後者の場合は、物体の立体的な形状を把握することができる。以下、発明３０および３１の物体認識方法において同じである。
Here, the scanning step may be any method as long as it scans the distance measuring sensor. For example, the distance measuring sensor may be scanned one-dimensionally so that the locus of the measurement points forms a line. Alternatively, the distance measuring sensor may be scanned two-dimensionally so that the locus of the measurement points forms a plane. In the former case, the planar shape of the object can be grasped, and in the latter case, the three-dimensional shape of the object can be grasped. The same applies to the object recognition methods of
〔発明３０〕 さらに、発明３０の物体認識方法は、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサを用いて物体上の面または面の境界を認識する物体認識方法であって、前記測距センサを走査する走査ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得ステップと、前記測定結果取得ステップで取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換ステップと、前記座標変換ステップで変換された前記測定点間を線で補間する測定点間補間ステップと、前記測定点間補間ステップで得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出ステップと、前記線分検出ステップで検出した線分に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識ステップとを含む。
[Invention 30] The object recognition method of the
〔発明３１〕 さらに、発明３１の物体認識方法は、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサを用いて物体上の面または面の境界を認識する物体認識方法であって、前記測距センサを走査する走査ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得ステップと、前記測定結果取得ステップで取得した測定結果に基づいて物体上の特徴を検出する第１特徴検出ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点を含む画像を撮影する撮像ステップと、前記撮像ステップで撮影した画像に基づいて物体上の特徴を検出する第２特徴検出ステップと、前記第１特徴検出ステップおよび前記第２特徴検出ステップの検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識ステップとを含む。 [Invention 31] The object recognition method of the invention 31 is an object recognition method for recognizing a surface or a boundary of a surface on an object using a distance measuring sensor for measuring a distance to a measurement point on the object, A scanning step for scanning the distance measuring sensor, a measurement result acquiring step for acquiring a measurement result of the distance measuring sensor for the measurement points that can be measured in the scanning range of the scanning step, and a measurement result acquired in the measurement result acquiring step A first feature detection step for detecting a feature on the object based on the image, an imaging step for capturing an image including the measurement point that can be measured in a scanning range of the scanning step, and an image captured in the imaging step A second feature detecting step for detecting a feature on the object; a surface on the object based on the detection results of the first feature detecting step and the second feature detecting step; The boundary surface and a recognizing step.
以上説明したように、発明１の脚型ロボットによれば、主制御手段と制御用電源生成手段の間では、制御用電源線が不要となるので、従来に比して、省配線化を図ることができるという効果が得られる。
さらに、発明２または５の脚型ロボットによれば、省スペース化を図ることができるという効果が得られる。
As described above, according to the legged robot of the first aspect, since no control power supply line is required between the main control means and the control power supply generation means, wiring can be reduced as compared with the prior art. The effect that it can be obtained.
Furthermore, according to the legged robot of the
さらに、発明３または６の脚型ロボットによれば、部品点数および重量の増加を抑制することができるという効果が得られる。
さらに、発明４の脚型ロボットによれば、主制御手段とバッテリおよび充電回路の間では、制御用電源線が不要となるので、従来に比して、省配線化を図ることができるという効果が得られる。また、駆動用電源から制御用電源を直接生成するのではなく、駆動用電源により充電されたバッテリの電源が制御用電源として供給されるので、駆動用電源が遮断されても、電気機器に関する制御を継続することができるという効果も得られる。
Furthermore, according to the legged robot of the
Furthermore, according to the legged robot of the fourth aspect of the present invention, since no control power supply line is required between the main control means and the battery and the charging circuit, it is possible to reduce wiring compared to the conventional art. Is obtained. In addition, the control power supply is not generated directly from the drive power supply, but the battery power charged by the drive power supply is supplied as the control power supply. The effect that it can continue is also acquired.
さらに、発明８または９の脚型ロボットによれば、制御用電源線の長さを短くすることができるという効果が得られる。
また、発明１０、１２の脚型ロボットによれば、脚型ロボットを、その向きとは関係なく自由な方向へと移動させることができるので、各方向への素早い移動を実現できると共に、例えば、脚型ロボットの各構成部が妨げとなって旋回できないような狭くて入り組んだエリアなど、脚型ロボットの向きを変更することが困難なエリアにおいても活動が可能となるという効果が得られる。
Furthermore, according to the legged robot of the
In addition, according to the legged robots of the
また、発明１１の脚型ロボットによれば、旋回時に、脚型ロボットの基体を所定の回転中心位置でヨー軸回りに自転運動させたときの各車輪の操舵時の回転中心の描く円弧軌道と操舵時の回転中心との接点における該回転中心の運動方向と、各車輪の進行方向とを一致させることができるので、脚型ロボットを、所定の旋回中心位置で前後移動させずに旋回（クローラなどによる超信地旋回と同等の旋回）をさせることができるという効果が得られる。また、基体の中心位置を、自転させる時の回転中心位置とすることで、最小の旋回半径で脚型ロボットを旋回させることが可能である。 According to the legged robot of the eleventh aspect of the present invention, the arcuate path drawn by the rotation center at the time of steering of each wheel when the base of the legged robot rotates around the yaw axis at a predetermined rotation center position during turning. Since the direction of movement of the center of rotation at the contact point with the center of rotation at the time of steering can coincide with the traveling direction of each wheel, the legged robot can turn (crawler) without moving back and forth at a predetermined turning center position. The effect of being able to make a turn equivalent to a super-spinning turn due to the above is obtained. In addition, by setting the center position of the base body as the rotation center position when rotating, the legged robot can be turned with the minimum turning radius.
一方、発明１３、１４、２０または２１の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができるという効果も得られる。
On the other hand, according to the object recognition device of the
さらに、発明１４または２１の物体認識装置によれば、測定点間を線で補間して得られた線上の点の座標に基づいて線分を検出するので、測定解像度の低下または測定結果のばらつきが生じても比較的正確な認識結果を得ることができ、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果も得られる。
さらに、発明１５の物体認識装置によれば、物体上の面の境界を比較的正確に認識することができるという効果が得られる。
Furthermore, according to the object recognition device of the
Furthermore, according to the object recognition device of the fifteenth aspect, an effect that the boundary of the surface on the object can be recognized relatively accurately is obtained.
さらに、発明１６の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御にさらに好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。
さらに、発明１７の物体認識装置によれば、物体上の面を比較的正確に認識することができるという効果が得られる。
Furthermore, according to the object recognition device of the
Furthermore, according to the object recognition device of the seventeenth aspect, it is possible to obtain an effect that the surface on the object can be recognized relatively accurately.
さらに、発明１８の物体認識装置によれば、測距センサを回転させる回転機構を採用したので、移動機構に比して、走査に必要なスペースが小さくてすみ、走査のための機構が簡素となり、しかも高速な走査を実現することができるという効果が得られる。
さらに、発明１９の物体認識装置によれば、測距センサのほか、これとは異なる方式の撮像手段を用いて物体上の特徴をそれぞれ検出し、それら２つの検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識するので、測距センサによる方式の短所を撮像手段による方式で補うことができ、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性を低減することができるという効果が得られる。また、走査手段の走査回数を増やさなくてすむので、測定時間を短縮することができるという効果も得られる。
Furthermore, according to the object recognition apparatus of the eighteenth aspect, since the rotation mechanism that rotates the distance measuring sensor is adopted, the space required for scanning is smaller than that of the movement mechanism, and the mechanism for scanning becomes simple. And the effect that a high-speed scanning is realizable is acquired.
Furthermore, according to the object recognition device of the nineteenth aspect, in addition to the distance measuring sensor, a feature on the object is detected using an imaging means of a different system, and the surface on the object is detected based on the two detection results. Alternatively, since the boundary of the surface is recognized, the shortcomings of the method using the distance measuring sensor can be compensated for by the method using the imaging means, and the recognition accuracy decreases when the object is recognized by the two-dimensional distance measuring device using the distance measuring sensor. The effect that it is possible to reduce the possibility of doing is obtained. In addition, since it is not necessary to increase the number of scans of the scanning means, the effect that the measurement time can be shortened is also obtained.
さらに、発明２２の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。また、測定点での傾きの出現頻度および各測定点の座標に基づいて物体上の面または面の境界を認識するので、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果も得られる。
Furthermore, according to the object recognition device of the
さらに、発明２３または２５の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御にさらに好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。
さらに、発明２４の物体認識装置によれば、測距センサを回転させる回転機構を採用したので、移動機構に比して、走査に必要なスペースが小さくてすみ、走査のための機構が簡素となり、しかも高速な走査を実現することができるという効果が得られる。
Furthermore, according to the object recognition device of the invention 23 or 25, since the three-dimensional shape of the object can be grasped as a surface on the object or a boundary between the surfaces, the object recognition device is complicated like a legged robot or a leg wheel type robot. An effect is obtained that a recognition result more suitable for posture control of a robot that requires posture control can be obtained.
Furthermore, according to the object recognition device of the
さらに、発明２６の物体認識装置によれば、画像から検出された線分と、測距センサの測定結果から検出された特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界を認識するので、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果が得られる。
さらに、発明２７の物体認識装置によれば、コントラスト等の影響により、撮影された画像から、実際は一つの線分として検出されるべきところ複数の線分として検出されても、測距センサの測定結果から検出された特徴点との対応関係に基づいて複数の線分を１つの線分としてグループ化し、物体上の面または面の境界を認識するので、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果が得られる。
Furthermore, according to the object recognition device of the
Furthermore, according to the object recognition device of the invention 27, even if it is detected as a plurality of line segments from the captured image due to the influence of contrast or the like, it is actually measured by the distance measuring sensor. Based on the correspondence with the feature points detected from the results, multiple line segments are grouped as a single line segment and the surface or boundary of the surface on the object is recognized, further reducing the possibility of reduced recognition accuracy The effect that it can do is acquired.
一方、発明２９の物体認識方法によれば、発明１３の物体認識装置と同等の効果が得られる。
さらに、発明３０の物体認識方法によれば、発明１４の物体認識装置と同等の効果が得られる。
さらに、発明３１の物体認識方法によれば、発明１９の物体認識装置と同等の効果が得られる。
On the other hand, according to the object recognition method of the invention 29, an effect equivalent to that of the object recognition device of the
Furthermore, according to the object recognition method of the thirtieth aspect, the same effects as those of the object recognition apparatus of the fourteenth aspect can be obtained.
Furthermore, according to the object recognition method of the invention 31, the same effect as the object recognition device of the invention 19 can be obtained.
〔第１の実施の形態〕
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図５は、本発明に係る脚型ロボットの第１の実施の形態を示す図である。
まず、本発明を適用する脚車輪型ロボット１００の構成を説明する。
図１は、脚車輪型ロボット１００の正面図である。
[First Embodiment]
Hereinafter, a first embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 1 to 5 are views showing a first embodiment of a legged robot according to the present invention.
First, the configuration of a leg
FIG. 1 is a front view of a leg
図２は、脚車輪型ロボット１００の側面図である。
脚車輪型ロボット１００は、図１および図２に示すように、基体１０と、基体１０に連結された４つの脚部１２とを有して構成されている。
基体１０の前方には、２本の脚部１２が回転関節１４を介して左右対称の位置に連結されている。また、基体１０の後方には、２本の脚部１２が回転関節１４を介して左右対称の位置に連結されている。回転関節１４は、脚車輪型ロボット１００の底面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、ヨー軸回りに回転する。
FIG. 2 is a side view of the leg
As shown in FIGS. 1 and 2, the leg-
In front of the
各脚部１２には、２つの回転関節１６、１８が設けられている。回転関節１４は、下方を軸方向として回転し、回転関節１６、１８は、回転関節１４が図１の状態であるときは、脚車輪型ロボット１００の側面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、回転関節１４が図１の状態であるときは、ピッチ軸回りに回転し、回転関節１４が図１の状態から９０度回転した状態であるときは、ロール軸回りに回転する。したがって、脚部１２は、それぞれ３自由度を有する。
Each
各脚部１２の先端には、回転関節１６、１８と軸方向を同一にして駆動輪２０が回転可能に設けられている。駆動輪２０は、回転関節１４の回転によりヨー軸周りに回動する。つまり、回転関節１４の回転を制御することで、走行移動時の操舵制御が行われる。
各脚部１２の先端には、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する物体までの距離を測定する前方脚先センサ２２と、接地面までの距離を測定する下方脚先センサ２４とが設けられている。
A
At the tip of each
一方、基体１０の正面の上部中央には、水平面レーザ光を照射する水平レーザ２６が設けられている。また、基体１０の正面の中央左右には、垂直面レーザ光を照射する垂直レーザ２８、３０がそれぞれ設けられている。
基体１０の正面の下部中央には、水平面レーザ光および垂直面レーザ光の反射光を含む画像を撮影するカメラ３２が設けられている。
On the other hand, a
A
水平レーザ２６は、カメラ３２で水平面レーザ光の反射光を含む画像が撮影できるように下方に所定角度傾けて設けられている。同様に、垂直レーザ２８は、カメラ３２で垂直面レーザ光の反射光を含む画像が撮影できるように右方に所定角度傾けて設けられ、垂直レーザ３０は、左方に所定角度傾けて設けられている。
カメラ３２の左右には、障害物を検出する障害物センサ３４、３６がそれぞれ設けられている。
The
図３は、障害物センサ３４、３６の構成を示す図である。
障害物センサ３４、３６は、図３（ａ）に示すように、指向性の低い超音波測距センサを複数アレイ状に配列して構成することができる。また、図３（ｂ）に示すように、指向性の高い赤外線測距センサを複数アレイ状に配列して構成することもできる。アレイ状に配列する構成に限らず、単体で構成してもよい。また、超音波測距センサまたは赤外線測距センサを複数平面上に配列したエリアセンサで構成してもよい。これにより、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する物体を大まかに検出することができる。
FIG. 3 is a diagram illustrating the configuration of the
As shown in FIG. 3A, the
次に、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを説明する。
図４は、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを示すブロック図である。
各脚部１２の回転関節１４〜１８には、図４に示すように、回転関節１４〜１８を回転駆動する関節モータ４０がそれぞれ設けられている。各関節モータ４０には、関節モータ４０の回転角度位置を検出するエンコーダ４２と、モータ指令信号およびエンコーダ４２の出力信号に基づいて関節モータ４０の駆動を制御するドライバ４４と、エンコーダ４２およびドライバ４４に関する制御（信号処理、駆動制御等）を行う分散コントローラ４６とが設けられている。
Next, the movement control system of the leg
FIG. 4 is a block diagram showing a movement control system of the leg
As shown in FIG. 4,
各脚部１２の駆動輪２０には、駆動輪２０を回転駆動する車輪モータ５０がそれぞれ設けられている。各車輪モータ５０には、車輪モータ５０の回転角度位置を検出するエンコーダ５２と、モータ指令信号およびエンコーダ５２の出力信号に基づいて車輪モータ５０の駆動を制御するドライバ５４と、前方脚先センサ２２、下方脚先センサ２４、エンコーダ５２およびドライバ５４に関する制御（信号処理、駆動制御等）を行う分散コントローラ５６とが設けられている。
A
脚車輪型ロボット１００は、さらに、ＣＰＵ６０と、脚車輪型ロボット１００の姿勢を検出する３軸姿勢センサ７０と、カメラ３２の画像信号を処理するビジョンプロセッサ７２と、外部のＰＣ等と無線通信を行う無線通信部７４と、ビジョンプロセッサ７２および無線通信部７４とＣＰＵ６０の入出力を中継するハブ７６と、警告音等を出力するスピーカ７８と、障害物センサ３４、３６に関する制御（信号処理等）を行う分散コントローラ６７と、３軸姿勢センサ７０に関する制御（信号処理等）を行う分散コントローラ６８とを有して構成される。
The leg
３軸姿勢センサ７０は、ジャイロ若しくは加速度センサ、またはその両方を有し、地軸に対して脚車輪型ロボット１００の姿勢の傾きを検出する。
ＣＰＵ６０は、ＣＡＮ通信Ｉ／Ｆ６６を介して、分散コントローラ４６、５６、６７、６８とＣＡＮ通信可能に接続されている。ＣＰＵ６０と分散コントローラ４６、５６、６７、６８は、分散コントローラ４６、５６、６７、６８を制御するための制御信号を伝送する制御信号線（ＣＡＮＨ、ＣＡＮＬ）と、モータ４０、５０、エンコーダ４２、５２、ドライバ４４、５４、センサ３４、３６、７０（以下、これらを電気機器と総称する。）を駆動するための駆動用電源を伝送する駆動用電源線（Ｖ+、Ｖ-）とからなるハーネスで接続されている。図９（ａ）との比較では、ハーネスには、電気機器または分散コントローラ４６、５６、６７、６８の制御に必要な制御用電源を伝送する制御用電源線（Ｖcc、ＧＮＤ）が含まれない点が異なる。
The
The
ＣＰＵ６０は、イーサネット（登録商標）通信Ｉ／Ｆ６４を介してハブ７６と信号の入出力を行い、サウンド出力Ｉ／Ｆ６５を介してスピーカ７８に音声信号を出力する。
ＣＰＵ６０は、ＲＯＭ等の所定領域に格納されている制御プログラムを起動させ、その制御プログラムに従って、電気機器を用いた昇降制御処理を行う。昇降制御処理は、例えば、障害物検出処理および脚部駆動制御処理からなる。障害物検出処理では、ビジョンプロセッサ７２から画像を取り込み、取り込んだ画像に基づいて光切断法により階段の特徴点を抽出し、抽出した特徴点に基づいて階段の幅を算出し、抽出した特徴点に基づいて階段の段鼻部の実座標を算出する。そして、算出した階段の幅および段鼻部の実座標、並びに３軸姿勢センサ７０のセンサ信号に基づいて逆運動学計算および重心計算を行い、その計算結果に基づいて脚先（駆動輪２０）の着地位置を決定する。
The
The
着地位置が決定されると、脚部駆動制御処理を行う。脚部駆動制御処理では、前方脚先センサ２２および下方脚先センサ２４からそれぞれセンサ信号を入力し、入力した前方脚先センサ２２のセンサ信号に基づいて蹴込板までの距離を算出し、入力した下方脚先センサ２４のセンサ信号に基づいて脚先と踏板の位置関係を算出する。そして、決定した着地位置および算出した両距離に基づいてドライバ４４、５４へのモータ指令信号を生成し、生成したモータ指令信号をドライバ４４、５４に出力し、脚先が踏板に着地したか否かを判定し、脚先が着地したと判定するまで脚部駆動制御処理を繰り返し実行する。
When the landing position is determined, leg drive control processing is performed. In the leg drive control process, sensor signals are input from the front
次に、分散コントローラ４６の配置構造を説明する。
図５は、脚部１２の断面図である。
脚部１２は、図５に示すように、回転関節１４、１６が連結する上段リンク１２ａと、回転関節１６、１８が連結する中段リンク１２ｂと、回転関節１８および駆動輪２０が連結する下段リンク１２ｃとを有して構成されている。
Next, the arrangement structure of the distributed
FIG. 5 is a cross-sectional view of the
As shown in FIG. 5, the
中段リンク１２ｂの回転関節１６側の端部には、回転関節１６の関節モータ４０および分散コントローラ４６が配置され、分散コントローラ４６には、ＣＰＵ６０からのハーネス（制御用信号線ＬCおよび駆動用電源線ＬP1）が接続されている。なお、エンコーダ４２は関節モータ４０に内蔵されている。
中段リンク１２ｂの回転関節１８側の端部には、回転関節１８の関節モータ４０および分散コントローラ４６が配置され、分散コントローラ４６には、上段の分散コントローラ４６を介して、ＣＰＵ６０からのハーネス（制御用信号線ＬCおよび駆動用電源線ＬP1）が接続されている。なお、エンコーダ４２は関節モータ４０に内蔵されている。
A
The
分散コントローラ４６は、基板（不図示）に実装されている。同基板上には、駆動用電源線ＬP1に接続され、駆動用電源線ＬP1から供給される駆動用電源から制御用電源を生成するＤＣ−ＤＣコンバータ８０が設けられている。そして、分散コントローラ４６とＤＣ−ＤＣコンバータ８０は、制御用電源を伝送可能に接続されている。なお、基板上に限らず、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０を基板の近傍に設け、分散コントローラ４６とＤＣ−ＤＣコンバータ８０を制御用電源線で接続してもよい。
The
分散コントローラ５６、６７、６８についてもこれと同様の構成となっている。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
ＤＣ−ＤＣコンバータ８０に駆動用電源線ＬP1から駆動用電源が供給されると、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０により、供給された駆動用電源から制御用電源が生成される。そして、分散コントローラ４６には、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０から制御用電源が供給される。また、ハーネスを介して、分散コントローラ４６には制御信号が、関節モータ４０およびエンコーダ４２には駆動用電源がそれぞれ供給される。したがって、制御用電源、駆動用電源および制御信号の供給を受けて、分散コントローラ４６により、関節モータ４０およびエンコーダ４２に関する制御が行われる。
The distributed
Next, the operation of the present embodiment will be described.
When driving power is supplied to the DC-
また、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０がハーネスの配線経路上に設けられているので、ＣＰＵ６０とＤＣ−ＤＣコンバータ８０の間では制御用電源線が不要となる。
次に、昇降制御および走行制御の動作を説明する。
一方、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在すると、水平レーザ２６から照射された水平面レーザ光、および垂直レーザ２８、３０から照射された垂直面レーザ光がそれぞれ階段で反射し、カメラ３２により、それら反射光を含む画像が撮影される。次いで、カメラ３２で撮影された画像が取り込まれ、取り込まれた画像から階段の特徴点が抽出される。そして、抽出された特徴点に基づいて階段の幅および段鼻部の実座標が算出され、算出された階段の幅および段鼻部の実座標に基づいて脚先の着地位置が決定される。
Further, since the DC-
Next, the operation of lifting control and traveling control will be described.
On the other hand, if there are stairs on the moving path of the leg-
さらに、脚先センサ２２、２４からそれぞれセンサ信号が入力され、蹴込板までの距離および脚先と踏板の位置関係が算出される。そして、決定された着地位置および算出された両距離に基づいてモータ指令信号が生成され、生成されたモータ指令信号がドライバ４４、５４に出力される。これにより、駆動輪２０が回転するとともに回転関節１４〜１８が駆動し、脚車輪型ロボット１００が姿勢を適切に保ちつつ階段を乗り越える。また、状況によっては階段を回避、停止する。したがって、脚型ロボットと同様に階段への適応性が高い。
Further, sensor signals are respectively input from the
また、平地では、車輪走行で移動することができる。したがって、車輪型と同様に平地での移動性が高い。
このようにして、本実施の形態では、ＣＰＵ６０と分散コントローラ４６を、制御用信号線ＬCおよび駆動用電源線ＬP1からなるハーネスで接続し、駆動用電源線ＬP1から供給される駆動用電源から制御用電源を生成するＤＣ−ＤＣコンバータ８０をハーネスの配線経路上に設け、分散コントローラ４６とＤＣ−ＤＣコンバータ８０を、制御用電源を伝送可能に接続した。
Moreover, on a flat ground, it can move by wheel drive. Therefore, the mobility on a flat ground is high like the wheel type.
Thus, in the present embodiment, the
これにより、ＣＰＵ６０と分散コントローラ４６の間では、制御用電源線が不要となるので、従来に比して、省配線化を図ることができる。
さらに、本実施の形態では、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０を、分散コントローラ４６を実装する基板上またはその近傍に設けた。
これにより、省スペース化を図ることができる。
This eliminates the need for a control power supply line between the
Furthermore, in the present embodiment, the DC-
Thereby, space saving can be achieved.
さらに、本実施の形態では、レーザ２６〜３０およびカメラ３２からなる画像センサと、脚先センサ２２、２４とを備え、カメラ３２で撮影した画像および脚先センサ２２、２４で測定した距離に基づいて階段を認識し、その認識結果に基づいてモータ４０、５０を制御する。
これにより、画像センサおよび脚先センサ２２、２４を用いて未知の階段を認識しながら脚部１２の昇降制御を行うので、従来に比して、未知の階段に対して高い適応性を実現することができる。また、人が活動する環境での動作を行えるので、人と一緒に行動する用途に用いられるホームロボット、パーソナルロボット等に好適である。
Further, in the present embodiment, the image sensor including the
Thereby, since the raising / lowering control of the
さらに、本実施の形態では、画像センサを基体１０の正面に設け、脚先センサ２２、２４を脚部１２の先端に設けた。
これにより、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する物体を広い視野で検出することができるとともに、階段昇降時に駆動輪２０と階段の距離を精度よく測定することができる。
Further, in the present embodiment, the image sensor is provided on the front surface of the
As a result, it is possible to detect an object existing on the movement path of the leg
さらに、本実施の形態では、移動方向に対して所定角度にレーザ光を照射するレーザ２６〜３０と、レーザ２６〜３０から所定距離隔てて設けられかつレーザ光の反射光を含む画像を撮像するカメラ３２とを備え、カメラ３２で撮影した画像に基づいて光切断法により階段を認識する。
これにより、階段の特徴のうち脚部１２の昇降制御に有効な特徴を検出することができるので、未知の階段に対してさらに高い適応性を実現することができる。
Furthermore, in this embodiment, the
Thereby, since the characteristic effective for the raising / lowering control of the
さらに、本実施の形態では、水平レーザ２６から照射された水平面レーザ光の反射光の撮影状態に基づいて階段の幅を算出し、垂直レーザ２８、３０から照射された２つの垂直面レーザ光の反射光の撮影状態に基づいて階段の段鼻部の実座標を算出する。
これにより、階段の特徴のうち脚部１２の昇降制御にさらに有効な特徴を検出することができるので、未知の階段に対してさらに高い適応性を実現することができる。
Furthermore, in the present embodiment, the width of the staircase is calculated based on the imaging state of the reflected light of the horizontal plane laser light emitted from the
Thereby, since the characteristic more effective for the raising / lowering control of the
さらに、本実施の形態では、前方脚先センサ２２の測定結果に基づいて階段の蹴込板までの距離を算出し、下方脚先センサ２４の測定結果に基づいて駆動輪２０と階段の踏板の位置関係を算出する。
これにより、階段の特徴のうち脚部１２の昇降制御にさらに有効な特徴を検出することができるので、未知の階段に対してさらに高い適応性を実現することができる。
Further, in the present embodiment, the distance to the stair riser plate is calculated based on the measurement result of the front
Thereby, since the characteristic more effective for the raising / lowering control of the
上記第１の実施の形態において、ＣＰＵ６０は、発明１の主制御手段に対応し、分散コントローラ４６、５６、６７、６８は、発明１または２の制御手段に対応し、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０は、発明１または２の制御用電源生成手段に対応し、回転関節１６、１８は、発明７の可動関節に対応している。また、関節モータ４０は、発明７のアクチュエータに対応している。
In the first embodiment, the
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１０ないし図１４は、本発明に係る脚型ロボットの第２の実施の形態を示す図である。
[Second Embodiment]
Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 10 to 14 are views showing a second embodiment of the legged robot according to the present invention.
本実施の形態に係る脚車輪型ロボットは、上記第１の実施の形態の脚車輪型ロボット１００の各機能に加え、脚車輪型ロボット１００を、基体１０の向きを一定方向に保持した状態で任意の進行方向に走行移動させる機能と、脚車輪型ロボット１００を、所定の旋回中心位置で前後移動させずに旋回させる（超信地旋回させる）機能とを有している。
つまり、本実施の形態における脚車輪型ロボット１００は、上記各機能を実現するためのアクチュエータの制御処理（ＣＰＵ６０の制御プログラムの実行による制御処理）が追加されたのみで、力センサ８２の設置構造など、その他の構成は、上記第１の実施の形態の脚車輪型ロボット１００と同様となる。従って、上記第１の実施の形態と同様の機能については説明を適宜省略し、追加された機能部分については詳細に説明する。
In addition to the functions of the leg
That is, the leg
以下、図１０〜図１２に基づき、本実施の形態のＣＰＵ６０で実行される走行移動時の制御処理を説明する。
ここで、図１０（ａ）及び（ｂ）は、脚車輪型ロボット１００の車輪走行移動時の姿勢を示す図である。
以下の各走行制御処理時においては、脚車輪型ロボット１００の姿勢が、図１０（ｂ）に示すように、膝屈曲姿勢となるように各関節モータ４０を制御する。但し、膝屈曲姿勢における走行制御時に、脚部１２が互いに干渉する（接触などする）場合は、図１０（ａ）に示すように、膝伸展姿勢となるように各関節モータ４０を制御する。
Hereinafter, based on FIGS. 10-12, the control process at the time of the travel movement performed by CPU60 of this Embodiment is demonstrated.
Here, FIGS. 10A and 10B are views showing the posture of the leg-
In each of the following travel control processes, each
まず、基体１０の向きを一定の方向に保持（固定）した状態で、脚車輪型ロボット１００を目的の進行方向に向けて走行させるときの走行制御処理（以下、無変向走行制御処理と称す）について説明する。
ＣＰＵ６０は、ＲＯＭ等の所定領域に格納されている制御プログラムを起動させ、その制御プログラムに従って、無変向走行制御処理を実行する。
First, a travel control process (hereinafter referred to as a non-directed travel control process) when the leg-
The
ここで、無変向走行制御処理は、脚車輪型ロボット１００を、その基体１０の向きを一定の方向に保持した状態で、目的の進行方向に移動させるものであるため、基体１０の前方側に設けられたカメラ３２や障害物センサ３４、３６などを、後方や側方などにも設けることが望ましい。これら後方及び側方をカバーできるカメラ及び障害物センサによって、脚車輪型ロボット１００を、基体１０の向きとは異なる方向に移動させるときに、その進行方向の環境（地形の状態等）を把握し、適切な制御を行うことができる。
Here, the non-turning traveling control process moves the leg-
また、無変向走行制御処理は、具体的に、無変向走行制御指令があったときに実行され、時々刻々の、ロボットの進行方向（角度α）、ロボット進行方向速度Ｖcを入力として、基体１０の向きを一定の方向に保持した状態で、脚車輪型ロボット１００を前記入力された進行方向へと走行させるための、各脚部１２の回転関節１４（joint0）の角度（操舵角度）θi0（ｉ=0,1,2,3,・・・）、各脚部１２の各駆動輪２０の回転角速度ωi（ｉ=0,1,2,3,・・・）を算出し、各分散コントローラを介して各アクチュエータに指令を与えるものである。
Further, the non-turning traveling control process is executed when there is a non-turning traveling control command, and the robot traveling direction (angle α) and the robot traveling direction speed Vc are input as the input. The angle (steering angle) of the rotary joint 14 (joint0) of each
本実施の形態の脚車輪型ロボット１００は、上記第１の実施の形態で述べたように、基体１０の前方に左右一対及び後方に左右一対の計４本の脚部１２を有している。
従って、ここでは、各脚部１２の駆動輪２０の操舵角度θi0を、基体１０の上面側から見て、左前輪操舵角度θ00、右前輪操舵角度θ10、左後輪操舵角度θ20、右後輪操舵角度θ30とする。なお、回転関節１４によって各脚部１２をヨー軸周りに回動させたときに、基体１０の上面側から見て、左前輪操舵角度θ00及び右後輪操舵角度θ30は、反時計回り方向を正方向とし、右前輪操舵角度θ10及び左後輪操舵角度θ20は、時計回り方向を正方向とする。
As described in the first embodiment, the leg-
Therefore, here, the steering angle θ i0 of the
また、各脚部１２の駆動輪２０の回転角速度ωiを、左前輪回転角速度ω0、右前輪回転角速度ω1、左後輪回転角速度ω2、右後輪回転角速度ω3とする。
また、各脚部１２の駆動輪２０の線速度Ｖi（ｉ=0,1,2,3,・・・）を、左前輪線速度Ｖ0、右前輪線速度Ｖ1、左後輪線速度Ｖ2、右後輪線速度Ｖ3とする。
ここで、図１１（ａ）〜（ｃ）は、無変向走行制御時の脚車輪型ロボット１００の走行状態例を示す図である。なお、図１１（ａ）〜（ｃ）は、脚車輪型ロボット１００を上面側から見た図であり、各駆動輪２０に付けられた黒塗りの半円の目印は、「θ00＝θ10＝θ20＝θ30＝０[°]」のときの基準となる向きを示す。
Further, the rotational angular velocities ω i of the
Further, the linear velocity V i (i = 0, 1, 2, 3,...) Of the
Here, FIGS. 11A to 11C are diagrams illustrating an example of the traveling state of the leg-
また、左右前輪は上記目印のある方向に進行する回転方向が正回転方向となり、左右後輪は目印の無い方向に進行する回転方向が正回転方向となる。
まず、図１１（ａ）に基づき、基体１０の向きを一定方向に保持（固定）した状態で、脚車輪型ロボット１００を、基体１０の向いている方向（前方向）に直進走行させる場合の無変向走行制御処理を説明する。
In addition, the rotation direction of the left and right front wheels traveling in the direction with the mark is the positive rotation direction, and the rotation direction of the left and right rear wheels traveling in the direction without the mark is the positive rotation direction.
First, based on FIG. 11A, when the leg
本実施の形態では、基体１０の向いている方向（前方向）をロボットの進行方向とした場合に、進行方向を表す角度αを「０[°]」とする。そして、前方向の０[°]を基準に、各進行方向に対応するαを決定する。
ここでは、脚車輪型ロボット１００を、基体１０の前方向に直進させるので、進行方向αとして「０[°]」が入力され、更に、進行方向速度Ｖｃが入力される。
In the present embodiment, when the direction in which the
Here, since the leg
進行方向α（０[°]）及び進行方向速度Ｖｃが入力されると、各駆動輪２０の操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3が算出される。
基体１０の向きを保持した状態のまま、脚車輪型ロボット１００を前方向に直進走行させるためには、図１１（ａ）の各駆動輪２０から伸びる矢印に示すように、各駆動輪２０の進行方向を基体１０の向いている方向（前方向）に全て揃える必要がある。従って、操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30は、例えば、「θ00＝θ10＝θ20＝θ30＝０[°]」と算出される。
When the traveling direction α (0 [°]) and the traveling direction speed Vc are input, the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 of each
In order to cause the leg
また、この場合に、直進走行させるための各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、「Ｖ0＝Ｖ1＝Ｖｃ」、「Ｖ2＝Ｖ3＝−Ｖｃ」と算出される。
なお、各脚部１２が互いに干渉しなければ、例えば、「θ00＝θ10＝０[°]」、「θ20＝θ30＝π（１８０[°]）又は−π（−１８０[°]）」、「Ｖ0＝Ｖ1＝Ｖ2＝Ｖ3＝Ｖｃ」などの組み合わせとしても良い。
Further, in this case, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , and V 3 of the
If the
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、下式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
ωi＝２Ｖi／Ｄ …（１）
但し、上式（１）において、Ｄは車輪径である。
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the following equation (1).
ω i = 2V i / D (1)
However, in the above formula (1), D is a wheel diameter.
各駆動輪２０の操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3が算出されると、次に、各駆動輪２０の現在の操舵角度及び回転角速度を取得する。そして、現在の操舵角度と、上記算出した前方向に直進させるための操舵角度とから回転関節１４の関節モータ４０を駆動する指令値を算出する。更に、現在の回転角速度と、上記算出した前方向に直進させるときの回転角速度とから、駆動輪２０の車輪モータ５０を駆動する指令値を算出する。
Once the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 and the rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 of the drive
このようにして、各駆動輪２０の操舵制御の指令値及び速度制御の指令値を算出すると、これらの指令値を各分散コントローラを介して各モータのドライバに入力する。そして、入力された指令値に基づき各関節モータ４０及び車輪モータ５０が駆動されると、これにより、脚車輪型ロボット１００の各駆動輪２０の操舵角度及び回転角速度が変化し、脚車輪型ロボット１００は、基体１０の向きを保持した状態で、その向いている方向（前方向）に直進走行する。
When the steering control command value and the speed control command value of each
なお、基体１０の向きを一定方向に保持した状態で、脚車輪型ロボット１００を、その向いている方向に対して反対側（真後ろ）の方向に直進走行させる場合は、上記前方向のときと駆動輪２０の回転方向を正反対とすればよい。
例えば、「θ00＝θ10＝θ20＝θ30＝０[°]」及び「Ｖ0＝Ｖ1＝Ｖ2＝Ｖ3＝−Ｖｃ」、又は「θ00＝θ10＝０[°]」、「θ20＝θ30＝π若しくは−π[°]」、「「Ｖ0＝Ｖ1＝−Ｖｃ」及び「Ｖ2＝Ｖ3＝Ｖｃ」などとする。
In the case where the leg-
For example, “θ 00 = θ 10 = θ 20 = θ 30 = 0 [°]” and “V 0 = V 1 = V 2 = V 3 = −Vc” or “θ 00 = θ 10 = 0 [°] “Θ 20 = θ 30 = π or −π [°]”, “V 0 = V 1 = −Vc”, “V 2 = V 3 = Vc”, and the like.
次に、図１１（ｂ）に基づき、基体１０の向きを保持した状態（前方向に向けたままの状態）で、脚車輪型ロボット１００を、その向いている方向に対して右斜め前方向に直進走行させる場合の無変向走行制御処理を説明する。
ここでは、脚車輪型ロボット１００を、基体１０の右斜め前方向に直進させるので、進行方向αとして「α（−９０＜α＜０）[°]（但し、反時計回りが正方向）」が入力され、更に、進行方向速度Ｖｃが入力される。
Next, based on FIG. 11 (b), the leg-
Here, since the leg-
そして、進行方向α[°]及び進行方向速度Ｖｃが入力されると、各駆動輪２０の操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3が算出される。
基体１０の向きを保持した状態で、脚車輪型ロボット１００を右斜め前方向（α[°]の方向）に直進走行させるためには、図１１（ｂ）の各駆動輪２０から伸びる矢印に示すように、各駆動輪２０の進行方向を、基体１０の向いている方向に対して右斜め前方向に全て揃える必要がある。
When the traveling direction α [°] and the traveling direction speed Vc are input, the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 of each
In order to cause the leg
従って、操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30は、例えば、「θ00＝θ30＝α[°]」、「θ10＝θ20＝−α[°]」と算出される。
また、この場合に、直進走行させるための各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、「Ｖ0＝Ｖ1＝Ｖｃ」、「Ｖ2＝Ｖ3＝−Ｖｃ」と算出される。
なお、各脚部１２が互いに干渉しなければ、例えば、「θ00＝θ30＝α[°]」、「θ10＝θ20＝−α−π[°]」、「Ｖ0＝Ｖ2＝Ｖｃ」、「Ｖ1＝Ｖ3＝−Ｖｃ」などの組み合わせとしても良い。
Therefore, the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 are calculated as, for example, “θ 00 = θ 30 = α [°]”, “θ 10 = θ 20 = −α [°]”.
Further, in this case, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , and V 3 of the
If the
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3が算出されると、次に、上記前方向への直進走行のときと同様に、回転関節１４の関節モータ４０を駆動する指令値と、駆動輪２０の車輪モータ５０を駆動する指令値とを算出する。
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
When the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 and the rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 of the
このようにして、各駆動輪２０の操舵制御の指令値及び速度制御の指令値を算出すると、これらの指令値を各分散コントローラを介して各モータのドライバに入力する。そして、入力された指令値に基づき各関節モータ４０及び車輪モータ５０が駆動されると、これにより、脚車輪型ロボット１００の各駆動輪２０の操舵角度及び回転角速度が変化し、脚車輪型ロボット１００は、基体１０の向きを保持した状態で、その向いている方向に対して右斜め前方向に直進走行する。
When the steering control command value and the speed control command value of each
なお、基体１０の向きを保持した状態で、脚車輪型ロボット１００を、その向いている方向に対して左斜め後方に直進走行させる場合は、上記右斜め前方向のときの各駆動輪２０の回転方向を正反対とすればよい。また、左斜め前方向に直進移動させる場合は、進行方向αを「０＜α＜９０[°]」の範囲で設定し、更に、操舵角度の符号を正反対とすればよい。また、右斜め後方に直進走行させる場合は、左斜め前方向のときの各駆動輪２０の回転方向を正反対とすればよい。
When the leg-
次に、図１１（ｃ）に基づき、基体１０の向きを保持した状態で、脚車輪型ロボット１００を、その向いている方向に対して左真横方向に直進走行させる場合の無変向走行制御処理を説明する。
ここでは、脚車輪型ロボット１００を、基体１０の左真横方向に直進させるので、進行方向αとして「α（９０（π／２））[°]」が入力され、更に、進行方向速度Ｖｃが入力される。
Next, based on FIG. 11 (c), the non-directed traveling control in the case where the leg-
Here, since the leg-
そして、進行方向α[°]及び進行方向速度Ｖｃが入力されると、各駆動輪２０の操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3が算出される。
基体１０の向きを保持した状態で、脚車輪型ロボット１００を、その向いている方向に対して左真横方向（π／２[°]の方向）に直進走行させるためには、図１１（ｃ）の各駆動輪２０から伸びる矢印に示すように、各駆動輪２０の進行方向を左真横方向に全て揃える必要がある。
When the traveling direction α [°] and the traveling direction speed Vc are input, the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 of each
In order to cause the leg
従って、操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30は、例えば、「θ00＝θ10＝θ20＝θ30＝π／２[°]」と算出される。
また、この場合に、直進走行させるための各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、「Ｖ0＝Ｖ2＝Ｖｃ」、「Ｖ1＝Ｖ3＝−Ｖｃ」と算出される。
なお、各脚部１２が互いに干渉しなければ、例えば、「θ00＝θ20＝π／２[°]」、「θ10＝θ30＝−π／２[°]」、「Ｖ0＝Ｖ1＝Ｖ2＝Ｖ3＝Ｖｃ」などの組み合わせとしても良い。
Accordingly, the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 are calculated as, for example, “θ 00 = θ 10 = θ 20 = θ 30 = π / 2 [°]”.
In this case, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , and V 3 of the
If the
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3が算出されると、次に、上記前方向への直進走行のときと同様に、回転関節１４の関節モータ４０を駆動する指令値と、駆動輪２０の車輪モータ５０を駆動する指令値とを算出する。
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
When the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 and the rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 of the
このようにして、各駆動輪２０の操舵制御の指令値及び速度制御の指令値を算出すると、これらの指令値を各分散コントローラを介して各モータのドライバに入力する。そして、入力された指令値に基づき各関節モータ４０及び車輪モータ５０が駆動されると、これにより、脚車輪型ロボット１００の各駆動輪２０の操舵角度及び回転角速度が変化し、脚車輪型ロボット１００は、基体１０の向きを保持した状態で、その向いている方向に対して左真横方向に直進走行する。
When the steering control command value and the speed control command value of each
なお、基体１０の向きを保持した状態で、脚車輪型ロボット１００を、その向いている方向に対して右真横方向に直進走行させる場合は、上記左真横方向のときの各駆動輪２０の回転方向を正反対とすればよい。
次に、脚車輪型ロボット１００を所定の旋回中心位置で前後移動させずに旋回させる走行制御処理（以下、超信地旋回制御処理と称す）について説明する。
When the leg-
Next, a travel control process for turning the leg
ＣＰＵ６０は、ＲＯＭ等の所定領域に格納されている制御プログラムを起動させ、その制御プログラムに従って、超信地旋回制御処理を実行する。
ここで、超信地旋回制御処理は、クローラ機構を有したパワーショベルや戦車などの車両が行う超信地旋回と同等の旋回動作を脚車輪型ロボット１００に行わせるものである。
また、超信地旋回とは、クローラ機構を有した車両が、左右のクローラを同速度で互いに反対方向に回転させることで、前後に進まず、車体の向きを変える旋回方法であり、これは、クローラ機構に限らず、左右に最低２輪の独立した駆動輪を有する車両であれば実現可能な旋回方法である。
The
Here, the super-revolution turning control process causes the leg
In addition, super turning is a turning method in which a vehicle having a crawler mechanism rotates left and right crawlers in the opposite directions at the same speed so that the vehicle body does not move forward and backward and the direction of the vehicle body changes. This is a turning method that can be realized not only in the crawler mechanism but also in a vehicle having at least two independent drive wheels on the left and right.
本実施の形態においては、具体的に、超信地旋回制御指令があったときに実行され、ロボットの旋回角速度Ω、旋回中心（ｘｃ，ｙｃ）を入力として、脚車輪型ロボット１００を旋回中心（ｘｃ，ｙｃ）で超信地旋回させるための、各脚部１２の回転関節１４（joint0）の角度（操舵角度）θ00、θ10、θ20、θ30、各脚部１２の各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3を算出し、各アクチュエータに指令を与えるものである。
In the present embodiment, specifically, it is executed when there is a super turning control command, and the turning angular velocity Ω of the robot and the turning center (xc, yc) are used as inputs to turn the leg
脚車輪型ロボット１００を超信地旋回させるためには、基体１０を、旋回中心（ｘｃ，ｙｃ）でヨー軸周りに自転させたときに、各駆動輪２０の操舵時のヨー軸周りの回転中心が描く円弧軌道と各駆動輪２０の前記回転中心との接点における運動方向と、各駆動輪２０の進行方向とが一致するように各回転関節１４の関節モータ４０を制御すると共に、各駆動輪２０が前記運動方向に応じた回転方向に一定速度で回転するように各車輪モータ５０を制御する必要がある。
In order to cause the leg
ここで、図１２（ａ）及び（ｂ）は、基体１０の座標（０，０）及び座標（ｘｃ，ｙｃ）を回転中心とした場合の超信地旋回制御時の脚車輪型ロボット１００の走行状態を示す図である。
なお、図１２（ａ）及び（ｂ）においては、基体１０を上面側から見た平面において、長手方向の軸をｘ軸、それと直交する方向の軸をｙ軸とし、基体１０の中心位置の座標を（ｘ，ｙ）＝（０，０）とする。
Here, FIGS. 12 (a) and 12 (b) show the leg-
12 (a) and 12 (b), in the plane when the
まず、図１２（ａ）に基づき、基体１０の中心位置の座標（０，０）を旋回中心とした場合の超信地旋回制御処理について説明する。
この場合は、旋回角速度Ωと、旋回中心座標（０，０）とが入力される。
旋回角速度Ω及び旋回中心座標（０，０）が入力されると、下式（２）に基づき、基体１０のｘ軸と各駆動輪２０の回転中心とのなす角度φ0、φ1、φ2、φ3が算出される。
ｔａｎφ＝Ｗt／Ｗb …（２）
但し、上式（２）は、基体１０の中心座標（０，０）を旋回中心とした場合の式である。また、上式（２）において、Ｗtはトレッド（車輪間隔）であり、Ｗbはホイールベースである。
First, based on FIG. 12 (a), a description will be given of super turning control processing in the case where the coordinate (0, 0) of the center position of the
In this case, the turning angular velocity Ω and the turning center coordinates (0, 0) are input.
When the turning angular velocity Ω and the turning center coordinates (0, 0) are input, the angles φ 0 , φ 1 , φ formed by the x axis of the
tan φ = W t / W b (2)
However, the above equation (2) is an equation in the case where the center coordinate (0, 0) of the
なお、φ0〜φ3は、ｘ軸と、各駆動輪２０の回転中心とのなす角度のうち最小の角度とし、φの正方向は、駆動輪によってはΩの正方向とは異なる。
Ｗt及びＷbは既知であるため（予め情報を持っておく）、上式（２）から、上記角度φ0、φ1、φ2、φ3を算出することができる。
なお、旋回中心が基体１０の中心座標（０，０）であるので、角度φ0、φ1、φ2、φ3はいずれも等角度「φ0＝φ1＝φ2＝φ3＝φ」となる。
Note that φ 0 to φ 3 are the minimum angles among the angles formed between the x-axis and the rotation center of each
Since W t and W b are already known (information is stored beforehand), the above angles φ 0 , φ 1 , φ 2 , and φ 3 can be calculated from the above equation (2).
Since the turning center is the center coordinate (0, 0) of the
また、基体１０が旋回座標（０，０）でヨー軸周りに自転時に、各駆動輪２０の操舵時のヨー軸周りの回転中心の描く円弧軌道と該回転中心との接点における運動方向は、図１２（ａ）の各駆動輪２０から伸びる矢印線に示すように、円弧軌道上の各回転中心を通る接線方向（図中の矢印線方向）となる。
各駆動輪２０の回転中心に対する角度「φ0＝φ1＝φ2＝φ3＝φ」が算出されると、次に、各回転中心の運動方向と各駆動輪２０の進行方向とを一致させるための操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30を算出する。
In addition, when the
Once the angle “φ 0 = φ 1 = φ 2 = φ 3 = φ” with respect to the rotation center of each
各回転中心の運動方向と各駆動輪２０の進行方向とを一致させるためには、図１２（ａ）に示すように、各駆動輪２０の進行方向と、旋回中心と回転中心とを結ぶ線分との成す角度が直角（π／２（９０[°]））となるように操舵すれば良く、従って、操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30は、「θ00＝θ10＝θ20＝θ30＝−（π／２−φ）」と算出される。
一方、下式（３）に基づき、各駆動輪２０の操舵時のヨー軸周りの回転中心と旋回中心（０，０）との距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3が算出される。
In order to make the movement direction of each rotation center coincide with the traveling direction of each
On the other hand, the distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 between the rotation center around the yaw axis and the turning center (0, 0) when each
但し、上式（３）は、基体１０の中心座標（０，０）を旋回中心とした場合の式である。
なお、トレッドＷt及びホイールベースＷbから、左前輪の回転中心の座標は（Ｗb／２，Ｗt／２）、右前輪の回転中心の座標は（Ｗb／２，−Ｗt／２）、左後輪の回転中心の座標は（−Ｗb／２，Ｗt／２）、右後輪の回転中心の座標は（−Ｗb／２，−Ｗt／２）と表すことができる。
However, the above expression (3) is an expression when the center coordinates (0, 0) of the
From the tread W t and the wheel base W b , the coordinates of the rotation center of the left front wheel are (W b / 2, W t / 2), and the coordinates of the rotation center of the right front wheel are (W b / 2, −W t / 2) The coordinates of the center of rotation of the left rear wheel are represented as (−W b / 2, W t / 2), and the coordinates of the center of rotation of the right rear wheel are represented as (−W b / 2, −W t / 2). Can do.
なお、旋回中心が基体１０の中心座標（０，０）であるので、距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3は、等距離「Ｌ0＝Ｌ1＝Ｌ2＝Ｌ3＝Ｌ」となる。
距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3が算出されると、次に、これらの距離Ｌと旋回角速度Ωとから、下式（４）に基づき、各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3を算出する。
Ｖ0＝Ｖ1＝Ｖ2＝Ｖ3＝ＬΩ …（４）
但し、上式（４）は、基体１０の中心座標（０，０）を旋回中心とした場合の式である。
Since the turning center is the center coordinate (0, 0) of the
Once the distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 are calculated, the linear velocities V 0 , V 0 , and V of each
V 0 = V 1 = V 2 = V 3 = LΩ (4)
However, the above equation (4) is an equation in the case where the center coordinate (0, 0) of the
ここで、先述したように、左右前輪は黒半円の目印のある方向に進行する回転方向が正回転方向となり、左右後輪は目印の無い方向に進行する回転方向が正回転方向となる。
また、各駆動輪２０の向きは、図１２（ａ）に示すようになるので、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、「Ｖ0＝Ｖ3＝−ＬΩ」、「Ｖ1＝Ｖ2＝ＬΩ」と算出される。
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
Here, as described above, the rotation direction of the left and right front wheels traveling in the direction with the black semicircle mark is the positive rotation direction, and the rotation direction of the left and right rear wheels traveling in the direction without the mark is the positive rotation direction.
Further, since the directions of the
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3が算出されると、次に、各駆動輪２０の現在の操舵角度及び回転角速度を取得する。そして、現在の操舵角度と、上記算出した操舵角度とから回転関節１４の関節モータ４０を駆動する指令値を算出する。更に、現在の回転角速度と、上記算出した回転角速度とから、駆動輪２０の車輪モータ５０を駆動する指令値を算出する。
Once the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 and the rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 of each
このようにして、各駆動輪２０の操舵制御の指令値及び速度制御の指令値を算出すると、これらの指令値を各分散コントローラを介して各モータのドライバに入力する。そして、入力された指令値に基づき各関節モータ４０及び車輪モータ５０が駆動されると、これにより、脚車輪型ロボット１００の各駆動輪２０の操舵角度及び回転角速度が変化し、基体１０の中心座標（０，０）を旋回中心として、脚車輪型ロボット１００が前後移動せずにその場で旋回（超信地旋回）する。
When the steering control command value and the speed control command value of each
次に、基体１０の中心座標（０，０）以外の座標を旋回中心とした場合の超信地旋回制御処理について説明する。以下、この超信地旋回制御処理を、旋回中心オフセット型超信地旋回制御処理と称す。
この場合は、旋回角速度Ωと、基体１０の中心座標（０，０）以外の座標である旋回中心座標（ｘｃ，ｙｃ）≠（０，０）とが入力される。
Next, the super turning control process when coordinates other than the center coordinate (0, 0) of the base 10 are set as the turning center will be described. Hereinafter, this super turning control process is referred to as a turning center offset type super turning control process.
In this case, the turning angular velocity Ω and turning center coordinates (xc, yc) ≠ (0, 0) which are coordinates other than the center coordinates (0, 0) of the
そして、旋回角速度Ω及び旋回中心座標（ｘｃ，ｙｃ）が入力されると、下式（５）に基づき、基体１０のｘ軸と各駆動輪２０の回転中心とのなす角度φ0、φ1、φ2、φ3が算出される。
ｔａｎφ0＝（Ｗt／２−ｙｃ）／（Ｗb／２−ｘｃ）
ｔａｎφ1＝（Ｗt／２＋ｙｃ）／（Ｗb／２−ｘｃ）
ｔａｎφ2＝（Ｗt／２−ｙｃ）／（Ｗb／２＋ｘｃ）
ｔａｎφ3＝（Ｗt／２＋ｙｃ）／（Ｗb／２＋ｘｃ） …（５）
但し、上式（５）は、脚車輪型ロボット１００の脚部１２が、基体１０の前方に左右一対及び後方に左右一対の計４本の場合の式である。
Then, when the turning angular velocity Ω and the turning center coordinates (xc, yc) are input, the angles φ 0 and φ 1 formed by the x axis of the
tan φ 0 = (W t / 2-yc) / (W b / 2-xc)
tan φ 1 = (W t / 2 + yc) / (W b / 2-xc)
tanφ 2 = (W t / 2-yc) / (W b / 2 + xc)
tan φ 3 = (W t / 2 + yc) / (W b / 2 + xc) (5)
However, the above equation (5) is an equation in the case where the
具体的に、入力された旋回中心座標（ｘｃ，ｙｃ）と、既知のＷt及びＷbとを、上式（５）に代入して、基体１０のｘ軸と各駆動輪２０の回転中心とのなす角度φ0、φ1、φ2、φ3を算出する。
なお、旋回中心が基体１０の中心座標以外の座標となるので、角度φ0、φ1、φ2、φ3はそれぞれ異なる角度となる。
Specifically, the input turning center coordinates (xc, yc) and known W t and W b are substituted into the above equation (5), and the x axis of the
Since the turning center is a coordinate other than the center coordinate of the
また、基体１０が、旋回中心座標（ｘｃ，ｙｃ）でヨー軸周りに自転時に、各駆動輪２０の操舵時のヨー軸周りの回転中心の描く円弧軌道と該回転中心との接点における運動方向は、図１２（ｂ）の各駆動輪２０から伸びる矢印線に示すように、各円弧軌道上の各回転中心を通る接線方向（図中の矢印線方向）となる。また、旋回中心と各駆動輪２０の回転中心との距離はそれぞれ異なるため、各回転中心の描く円弧軌道も異なる。
Further, when the
各駆動輪２０の回転中心に対する角度φ0、φ1、φ2、φ3が算出されると、次に、各回転中心の運動方向と各駆動輪２０の進行方向とを一致させるための操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30を算出する。
各回転中心の運動方向と各駆動輪２０の進行方向とを一致させるためには、図１２（ｂ）に示すように、各駆動輪２０の回転方向と、旋回中心と回転中心とを結ぶ線分との成す角度が直角（π／２（９０[°]））となるように操舵すれば良く、従って、操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30は、「θi0＝−（π／２−φi）（i=0,1,2,3）」と算出される。
Once the angles φ 0 , φ 1 , φ 2 , and φ 3 with respect to the rotation center of each
In order to make the movement direction of each rotation center coincide with the traveling direction of each
一方、下式（６）に基づき、各駆動輪２０の操舵時のヨー軸周りの回転中心と旋回中心（ｘｃ，ｙｃ）との距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3が算出される。
On the other hand, the distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 between the rotation center around the yaw axis and the turning center (xc, yc) during steering of each
先述したように、旋回中心が基体１０の中心座標（０，０）以外の座標であるので、距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3は、それぞれ異なる距離となる。
距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3が算出されると、次に、これらの距離と旋回角速度Ωとから、下式（７）に基づき、各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3を算出する。
｜Ｖi｜＝｜ＬiΩ｜ …（７）
従って、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、「Ｖ0＝−Ｌ0Ω」、「Ｖ1＝Ｌ1Ω」、「Ｖ2＝Ｌ2Ω」、「Ｖ3＝−Ｌ3Ω」と算出される。
As described above, since the turning center is a coordinate other than the center coordinates (0, 0) of the
Once the distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 are calculated, the linear velocities V 0 , V 0 of the
| V i | = | L i Ω | (7)
Therefore, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are “V 0 = −L 0 Ω”, “V 1 = L 1 Ω”, “V 2 = L 2 Ω”, “V 3 = − L 3 Ω ”.
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3が算出されると、次に、各駆動輪２０の現在の操舵角度及び回転角速度を取得する。そして、現在の操舵角度と、上記算出した操舵角度とから回転関節１４の関節モータ４０を駆動する指令値を算出する。更に、現在の回転角速度と、上記算出した回転角速度とから、駆動輪２０の車輪モータ５０を駆動する指令値を算出する。
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
Once the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 and the rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 of each
このようにして、各駆動輪２０の操舵制御の指令値及び速度制御の指令値を算出すると、これらの指令値を各分散コントローラを介して各モータのドライバに入力する。そして、入力された指令値に基づき各関節モータ４０及び車輪モータ５０が駆動されると、これにより、脚車輪型ロボット１００の各駆動輪２０の操舵角度及び回転角速度が変化し、基体１０における中心位置（０，０）以外の座標（ｘｃ，ｙｃ）を旋回中心として、脚車輪型ロボット１００が前後移動せずに旋回（超信地旋回）する。
When the steering control command value and the speed control command value of each
次に、図１３及び図１４に基づき、本実施の形態の動作を説明する。
ここで、図１３（ａ）及び（ｂ）は、脚車輪型ロボット１００の走行経路の一例を示す図である。また、図１４は、ロボットの重心位置の一例を示す図である。
脚車輪型ロボット１００は、障害物センサ３４、３６などのセンサ信号に基づき、自己の移動経路上に何も障害物が存在しないと判断すると、移動モードを、脚部１２を用いる脚部移動モードから駆動輪２０を用いる車輪走行移動モードへと切り替える。
Next, based on FIG.13 and FIG.14, operation | movement of this Embodiment is demonstrated.
Here, FIGS. 13A and 13B are diagrams illustrating an example of a travel route of the leg-
If the leg-
平地では、脚車輪型ロボット１００は、上記した無変向走行で移動することができる。また、上記した超信地旋回及び旋回中心オフセット型超信地旋回を行うことができる。また、車輪走行時及び旋回時は、脚車輪型ロボット１００が膝屈曲姿勢となるように関節モータ４０が制御される。
車輪走行移動モードへと切り替えられると、脚車輪型ロボット１００は、脚部１２の各関節モータ４０を制御して膝屈曲姿勢へと移行する。これにより、車輪走行制御処理が開始される。
On flat ground, the leg-
When the mode is switched to the wheel traveling mode, the leg
まず、無変向走行制御時の脚車輪型ロボット１００の動作について説明する。
ここでは、図１３（ａ）に示すような通路を、脚車輪型ロボット１００で走行移動させることとする。なお、図１３（ａ）及び（ｂ）は、走行経路（通路）の一部を真上から見た俯瞰図である。
図１３（ａ）に示すように、通路は、最初、基体１０の向いている方向（前方向）に直進しないと通れないほど幅が狭くなっているので、まず、通路への進入前において、通路の伸びる方向と基体１０の向きとを合わせると共に、進入位置及び進入角度を調整する。
First, the operation of the leg
Here, it is assumed that the leg
As shown in FIG. 13 (a), the width of the passage is initially narrow enough to pass through in the direction (front direction) in which the
そして、無変向走行制御指令を入力し、脚車輪型ロボット１００を、無変向走行制御モードへと移行させる。これにより、脚車輪型ロボット１００は、ＣＰＵ６０において、基体１０の向きを保持した状態で、目的の進行方向へと走行移動する制御を行う。
まず最初は、脚車輪型ロボット１００を、前方向に直進移動させたいので、ロボットの進行方向α＝０[°]、及びロボット進行方向速度Ｖcを入力する。これにより、各駆動輪２０の操舵角度が「θ00＝θ10＝θ20＝θ30＝０[°]」と算出され、各駆動輪２０の線速度が「Ｖ0＝Ｖ1＝Ｖ2＝Ｖ3＝Ｖｃ」と算出される。
Then, the non-turning traveling control command is input, and the leg
First, since the leg
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
ＣＰＵ６０は、操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3を算出すると、次に、角度取込Ｉ／Ｆ６２を介して、現在の各駆動輪２０の操舵角度及び回転角速度を取得する。ここでは、取得した操舵角度と上記算出した操舵角度との差分値を算出し、該差分値に基づき回転関節１４の関節モータ４０を駆動する指令値を算出する。更に、取得した現在の回転角速度と、上記算出した回転角速度との差分値を算出し、該差分値に基づき駆動輪２０の車輪モータ５０を駆動する指令値を算出する。
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
When the
ＣＰＵ６０は、上記算出した、各駆動輪２０の操舵制御の指令値及び速度制御の指令値を分散コントローラを介して各モータのドライバに入力する。この指令値により、各関節モータ４０が駆動され、各脚部１２の回転関節１４がヨー軸周りに回動して目標の操舵角度へと変化する。その後、各車輪モータ５０が駆動され、各駆動輪２０が指令値に応じた回転角速度で回転駆動する。これにより、脚車輪型ロボット１００は、基体１０の向きを保持した状態で、基体１０の向いている方向（前方向）に通路へと進入すると共に通路内を直進走行する。
The
脚車輪型ロボット１００が前方向にしばらく直進すると、通路は右に略直角に折れ曲がり、更に路幅も広くなるので、基体１０の向きを保持した状態で、その向いている方向に対して右真横方向に直進移動するように制御する。つまり、進行方向として、α＝−９０（−π／２）[°]を入力し、更に、進行方向速度Ｖｃを入力する。
これにより、操舵角度として、「θ00＝θ10＝θ20＝θ30＝α[°]」が算出され、線速度として、「Ｖ0＝Ｖ2＝−Ｖｃ」、「Ｖ1＝Ｖ3＝Ｖｃ」が算出される。
When the leg-
Thereby, “θ 00 = θ 10 = θ 20 = θ 30 = α [°]” is calculated as the steering angle, and “V 0 = V 2 = −Vc”, “V 1 = V 3 ” as the linear velocities. = Vc "is calculated.
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
ＣＰＵ６０は、各駆動輪２０の現在の操舵角度及び回転角速度を取得し、これらと上記算出した操舵角度及び回転角速度とから各指令値を算出する。この指令値により、各関節モータ４０及び各車輪モータ５０が駆動され、これにより、脚車輪型ロボット１００は、基体１０の向きを保持した状態で、その向いている方向に対して右真横方向に直進走行する。これにより、通路の曲がり角で脚車輪型ロボット１００を旋回せずに、その曲がった先へと走行させることができる。
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
The
脚車輪型ロボット１００が右真横方向にしばらく直進すると、通路は右斜め下方向に折れ曲がるので、今度は、基体１０の向きを保持した状態で、その向いている方向に対して右斜め後ろ方向に直進移動するように制御する。つまり、進行方向として、α（通路の角度＜０）[°]を入力し、更に、進行方向速度Ｖｃを入力する。
これにより、操舵角度として、「θ00＝θ30＝π＋α[°]」及び「θ10＝θ20＝−（π＋α）[°]」が算出され、線速度として、「Ｖ0＝Ｖ1＝−Ｖｃ」及び「Ｖ2＝Ｖ3＝Ｖｃ」が算出される。
When the leg
Thereby, “θ 00 = θ 30 = π + α [°]” and “θ 10 = θ 20 = − (π + α) [°]” are calculated as the steering angle, and “V 0 = V 1 = -Vc "and" V 2 = V 3 = Vc "is calculated.
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
そして、各駆動輪２０の現在の操舵角度及び回転角速度を取得し、これらと上記算出した操舵角度及び回転角速度とから各指令値を算出する。この指令値により、各関節モータ４０及び各車輪モータ５０が駆動され、これにより、脚車輪型ロボット１００は、基体１０の向きを保持した状態で、その向いている方向に対して右斜め後ろ方向に直進走行する。
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
Then, the current steering angle and rotation angular velocity of each
次に、超信地旋回制御時の脚車輪型ロボット１００の動作について説明する。
ここでは、図１３（ｂ）に示すような通路を、脚車輪型ロボット１００で走行移動させることとする。
図１３（ｂ）に示すように、通路は、最初真っ直ぐに伸びており、その後、略直角に右に折れ曲がり、その先で行き止まりとなっている。
Next, the operation of the leg
Here, it is assumed that the leg
As shown in FIG. 13 (b), the passage extends straight at first, then bends to the right at a substantially right angle, and ends at the end.
まず、通路の伸びる方向と基体１０の向きとを合わせ、進入位置を微調整した後に、脚車輪型ロボット１００を前方向に直進走行させる。これにより、脚車輪型ロボット１００は、通路へと進入すると共に通路内を直進走行する。
脚車輪型ロボット１００は、しばらく直進すると、やがて曲がり角へと到達するので、時計回りに旋回して、基体１０の向きを脚車輪型ロボット１００が進行できる向きへと変更する。
First, the direction in which the passage extends and the direction of the
When the leg
図１３（ｂ）に示す曲がり角であれば、移動を伴う旋回動作でも十分に右折できるが、ここでは、超信地旋回により右折することとする。そのため、超信地旋回制御指令を入力し、この指令により、脚車輪型ロボット１００を、超信地旋回制御モードへと移行させる。これにより、脚車輪型ロボット１００は、ＣＰＵ６０において、前後移動を行わずに所定の旋回中心位置でロボットを旋回（超信地旋回）する制御処理を行う。
If it is a corner shown in FIG. 13B, it is possible to make a right turn even with a turning motion accompanied by a movement, but here, it is assumed that the right turn is made by a super turn. For this reason, a super-trust turning control command is input, and the leg
まず、旋回角速度Ω（基体１０を時計回りに回転させる角速度）と、旋回中心座標（０，０）とを入力する。更に、略直角に右折させるので、旋回角度−９０[°]を入力する。
旋回角速度Ω、旋回中心座標（０，０）及び旋回角度（−９０[°]）が入力されると、上式（２）に基づき、基体１０のｘ軸と各駆動輪２０の回転中心とのなす角度φ0、φ1、φ2、φ3が算出される。
First, a turning angular velocity Ω (an angular velocity for rotating the
When the turning angular velocity Ω, the turning center coordinates (0, 0), and the turning angle (−90 [°]) are input, the x-axis of the
各駆動輪２０の回転中心に対する角度「φ0＝φ1＝φ2＝φ3＝φ」が算出されると、次に、各回転中心の運動方向と各駆動輪２０の進行方向とを一致させるための操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30が算出される。
具体的に、操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30は、「θ00＝θ10＝θ20＝θ30＝−（π／２−φ）」が算出される。
Once the angle “φ 0 = φ 1 = φ 2 = φ 3 = φ” with respect to the rotation center of each
Specifically, for the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , and θ 30 , “θ 00 = θ 10 = θ 20 = θ 30 = − (π / 2−φ)” is calculated.
また、上式（３）に基づき、各駆動輪２０の操舵時のヨー軸周りの回転中心と旋回中心（０，０）との距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3が算出される。
旋回中心が基体１０の中心座標（０，０）となっているので、距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3は、等距離「Ｌ0＝Ｌ1＝Ｌ2＝Ｌ3＝Ｌ」となる。
次に、距離Ｌと旋回角速度Ωとから、上式（４）に基づき、各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3を算出する。
Further, based on the above equation (3), distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 between the rotation center around the yaw axis and the turning center (0, 0) at the time of steering of each
Since the turning center is the center coordinates (0, 0) of the
Next, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 of the
ここでは、脚車輪型ロボット１００を、時計回りに旋回（Ω＜０）させるので、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、「Ｖ1＝Ｖ2＝ＬΩ」、「Ｖ0＝Ｖ3＝−ＬΩ」と算出される。
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3が算出されると、次に、角度取込Ｉ／Ｆ６２を介して、現在の各駆動輪２０の操舵角度及び回転角速度を取得する。ここでは、取得した操舵角度と上記算出した操舵角度との差分値を算出し、該差分値に基づき回転関節１４の関節モータ４０を駆動する指令値を算出する。更に、取得した現在の回転角速度と、上記算出した回転角速度との差分値を算出し、該差分値に基づき駆動輪２０の車輪モータ５０を駆動する指令値を算出する。
Here, since the leg-
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
Once the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 and the rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 of the drive
ＣＰＵ６０は、上記算出した、各駆動輪２０の操舵制御の指令値及び速度制御の指令値を分散コントローラを介して各モータのドライバに入力する。この指令値により、各関節モータ４０が駆動され、各脚部１２の回転関節１４がヨー軸周りに回動して目標の操舵角度へと変化する。その後、各車輪モータ５０が駆動され、各駆動輪２０が指令値に応じた回転角速度で回転駆動する。これにより、脚車輪型ロボット１００は、基体１０の中心座標（０，０）を旋回中心として、脚車輪型ロボット１００が前後移動せずにその場で時計回りに９０[°]旋回（超信地旋回）する。
The
そして、脚車輪型ロボット１００を、時計回りに９０[°]旋回して右折させると、その先の通路を、前方向へと直進走行させる。
図１３（ｂ）に示すように、右折した先の通路は袋小路となっているため、脚車輪型ロボット１００は、やがて通路の行き止まりへと到達する。
脚車輪型ロボット１００は、これ以上先に進めないため（各種センサにより状況を把握）、１８０[°]旋回して通路を引き返すことになる。
When the leg
As shown in FIG. 13 (b), the right-turned passage is a dead end, so the leg-
Since the leg-
ここでは、通路の幅が前後移動を伴う旋回動作（例えば、Ｕターン）を行えるほど広くないため、上記右折のときと同様に、超信地旋回制御モードへと移行し、超信地旋回により１８０[°]旋回して、脚車輪型ロボット１００の向きを変更し、引き返すこととする。
また、図１３（ｂ）に示すように、通路幅が自転ぎりぎりの幅となっているので、脚車輪型ロボット１００を最小の旋回半径で旋回させる必要がある。従って、旋回中心座標（０，０）と、旋回角速度Ω（基体１０を時計回りに回転させる角速度）と、旋回角度１８０[°]とを入力する。なお、脚部１２が通路にぶつからないように、脚車輪型ロボット１００の各脚部１２の姿勢を、図１０（ａ）に示す膝伸展姿勢へと変更する。
Here, since the width of the passage is not wide enough to make a turning motion (for example, U-turn) with back-and-forth movement, as in the case of the right turn, the mode shifts to the super turning control mode, It turns 180 [°], changes the direction of the leg
Further, as shown in FIG. 13B, since the passage width is the minimum width of rotation, it is necessary to turn the leg
旋回中心座標（０，０）、旋回角速度Ω及び旋回角度１８０[°]が入力されると、上記右折のときと同様に、操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30として、「θ00＝θ10＝θ20＝θ30＝−（π／２−φ）」が算出され、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3として、「Ｖ1＝Ｖ2＝ＬΩ」、「Ｖ0＝Ｖ3＝−ＬΩ」が算出される。
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
When the turning center coordinates (0, 0), turning angular velocity Ω, and turning angle 180 [°] are input, the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 are set as “θ 00 = θ 10 = θ 20 = θ 30 = - (π / 2-φ) "is calculated as the linear velocity V 0, V 1, V 2 , V 3, " V 1 = V 2 = LΩ "," V 0 = V 3 = −LΩ ”is calculated.
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3が算出されると、各指令値が算出され、関節モータ４０及び車輪モータ５０が駆動される。
これにより、基体１０の中心座標（０，０）を旋回中心として、脚車輪型ロボット１００が前後移動せずにその場で時計回りに１８０[°]旋回（超信地旋回）し、真後ろ方向へと向きを変える。
When the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 and the rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 of the drive
As a result, the leg
ここで、脚車輪型ロボット１００が、例えば、遠隔操作で人手により走行制御される場合や、自動制御で且つ基体１０の後ろ側にも各種センサやカメラを備えている場合などは、無変向走行制御により、前を向いたまま真後ろに走行させて通路を引き返させることも可能である。しかし、自動制御の場合で且つ各種センサが基体１０の前側にしか備わっていない場合は、基体１０の向きと進行方向とを合わせる必要がある。従って、後者の場合などに、超信地旋回は有用な旋回手段となる。
Here, for example, when the leg-
次に、旋回中心オフセット型超信地旋回制御時の脚車輪型ロボット１００の動作について説明する。
いま、車輪走行移動モードへと移行し、脚車輪型ロボット１００の各関節モータ４０が制御され、ロボットの姿勢が膝屈曲姿勢に変更されたとする。このとき、ロボットの重心が図１４に示すように、基体１０の中心位置の座標から外れた位置となるとする。
Next, the operation of the leg-
Now, it is assumed that the mode is shifted to the wheel traveling mode, each
この場合は、重心位置が基体１０の中心位置の座標（０，０）から外れているため、中心位置を旋回中心として超信地旋回を行わせると旋回がアンバランスとなり、不具合が発生する恐れがある。
このようなときに、本実施の形態の超信地旋回制御指令モードにおいては、任意の旋回中心で超信地旋回させることができるので、旋回角速度Ωを入力すると共に、基体１０における、脚車輪型ロボット１００の重心位置に対応する座標（ｘｇ，ｙｇ）を旋回中心座標（ｘｃ，ｙｃ）として入力する。
In this case, since the position of the center of gravity is deviated from the coordinates (0, 0) of the center position of the
In such a case, in the super-revolution turn control command mode of the present embodiment, since the super-revolution can be made at an arbitrary turning center, the turning angular velocity Ω is input and the leg wheel in the
そして、旋回角速度Ω及び旋回中心座標（ｘｃ，ｙｃ）＝（ｘｇ，ｙｇ）が入力されると、上式（５）に基づき、基体１０のｘ軸と各駆動輪２０の回転中心とのなす角度φ0、φ1、φ2、φ3が算出される。
各駆動輪２０の回転中心に対する角度φ0、φ1、φ2、φ3が算出されると、次に、各回転中心の運動方向と各駆動輪２０の進行方向とを一致させるための操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30を算出する。
When the turning angular velocity Ω and the turning center coordinates (xc, yc) = (xg, yg) are input, the x axis of the
Once the angles φ 0 , φ 1 , φ 2 , and φ 3 with respect to the rotation center of each
操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30は、「θi0＝−（π／２−φi）（i＝0,1,2,3）」と算出される。
次に、上式（６）に基づき、各駆動輪２０の操舵時のヨー軸周りの回転中心と旋回中心（ｘｃ，ｙｃ）との距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3を算出する。
距離Ｌ0、Ｌ1、Ｌ2、Ｌ3が算出されると、次に、これらの距離と旋回角速度Ωとから、上式（７）に基づき、各駆動輪２０の線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3を算出する。
The steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , and θ 30 are calculated as “θ i0 = − (π / 2−φ i ) (i = 0, 1, 2, 3)”.
Next, distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 between the rotation center around the yaw axis and the turning center (xc, yc) at the time of steering of each
Once the distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 are calculated, the linear velocities V 0 , V 0 of the
ここでは、脚車輪型ロボット１００を反時計回りに旋回（Ω＞０）させるとして、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、「Ｖ0＝−Ｌ0Ω」、「Ｖ1＝Ｌ1Ω」、「Ｖ2＝Ｌ2Ω」、「Ｖ3＝−Ｌ3Ω」と算出される。
更に、線速度Ｖ0、Ｖ1、Ｖ2、Ｖ3は、上式（１）に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
Here, assuming that the leg-
Further, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are converted into rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 according to the above equation (1).
操舵角度θ00、θ10、θ20、θ30、及び各駆動輪２０の回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3が算出されると、次に、角度取込Ｉ／Ｆ６２を介して、現在の各駆動輪２０の操舵角度及び回転角速度を取得する。ここでは、取得した操舵角度と上記算出した操舵角度との差分値を算出し、該差分値に基づき回転関節１４の関節モータ４０を駆動する指令値を算出する。更に、取得した現在の回転角速度と、上記算出した回転角速度との差分値を算出し、該差分値に基づき駆動輪２０の車輪モータ５０を駆動する指令値を算出する。
Once the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 and the rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , ω 3 of the drive
ＣＰＵ６０は、上記算出した、各駆動輪２０の操舵制御の指令値及び速度制御の指令値を分散コントローラを介して各モータのドライバに入力する。この指令値により、各関節モータ４０及び各車輪モータ５０が駆動され、これにより、基体１０における重心座標と対応する座標（ｘｇ，ｙｇ）を旋回中心として、脚車輪型ロボット１００がバランスのとれた状態で反時計回りに超信地旋回する。
The
このようにして、本実施の形態では、ＣＰＵ６０と分散コントローラ４６、５６、６７、６８を、制御用信号線および駆動用電源線からなるハーネスで接続し、駆動用電源線から供給される駆動用電源から制御用電源を生成するＤＣ−ＤＣコンバータ８０をハーネスの配線経路上に設け、分散コントローラ４６、５６、６７、６８とＤＣ−ＤＣコンバータ８０を、制御用電源を伝送可能に接続した。
In this way, in this embodiment, the
これにより、ＣＰＵ６０と分散コントローラ４６、５６、６７、６８の間では、制御用電源線が不要となるので、従来に比して、省配線化を図ることができる。
さらに、本実施の形態では、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０を、分散コントローラ４６、５６、６７、６８を実装する基板上またはその近傍に設けた。
これにより、省スペース化を図ることができる。
This eliminates the need for a control power line between the
Further, in the present embodiment, the DC-
Thereby, space saving can be achieved.
さらに、本実施の形態では、基体１０の向きを一定の方向に保持した状態で、脚車輪型ロボット１００が目的の進行方向に走行するように関節モータ４０及び車輪モータ５０を制御する。
これにより、旋回を行わず（向きを変えず）に自由な方向へ移動できるので、各方向への素早い移動を実現できると共に、脚車輪型ロボット１００の各構成部が妨げとなって旋回できないような狭くて入り組んだエリアなど、脚車輪型ロボットの向きを変更することが困難なエリアにおいても活動が可能となる。
Further, in the present embodiment, the
Thereby, since it is possible to move in any direction without turning (without changing the direction), it is possible to realize quick movement in each direction, and it is impossible to make a turn because each component of the leg-
さらに、本実施の形態では、脚車輪型ロボット１００を所定の旋回中心位置で前後移動させずに旋回（超信地旋回）するように関節モータ４０及び車輪モータ５０を制御する。このとき、基体１０における中心位置の座標を旋回中心座標とする制御（超信地旋回制御）と、基体１０における中心位置以外の座標を旋回中心座標とする制御（旋回中心オフセット型超信地旋回制御）とを行うことが可能である。
Further, in the present embodiment, the
これにより、基体１０の中心位置を旋回中心位置とする場合は、最小の旋回半径で脚車輪型ロボットを旋回をさせることが可能である。また、基体１０の中心位置以外を旋回中心位置とする場合は、基体１０の中心位置と重心位置とが異なる場合などに、重心位置を旋回中心として超信地旋回させることができるので、脚車輪型ロボット１００を、バランスよく超信地旋回させることが可能である。
Thereby, when the center position of the
上記第２の実施の形態において、ＣＰＵ６０は、発明１、１０、１１または１２の主制御手段に対応し、分散コントローラ４６、５６、６７、６８は、発明１または２の制御手段に対応し、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０は、発明１または２の制御用電源生成手段に対応し、回転関節１４、１６、１８は、発明１０または１１の可動関節に対応している。また、関節モータ４０は、発明１０または１１の可動関節を駆動するための動力を付与するアクチュエータに対応し、車輪モータ５０は、発明１０または１１の車輪を駆動するための動力を付与するアクチュエータに対応している。
In the second embodiment, the
なお、上記第１及び第２の実施の形態においては、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０を設け、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０により制御用電源を生成するように構成したが、これに限らず、図６に示すように構成することもできる。
図６は、バッテリ８２により制御用電源を供給する場合の脚部１２の断面図である。
分散コントローラ４６が実装された基板上には、図６に示すように、制御用電源を供給するバッテリ８２と、駆動用電源線ＬP1に接続され、駆動用電源線ＬP1から供給される駆動用電源によりバッテリ８２を充電する充電回路８４とが設けられている。そして、分散コントローラ４６とバッテリ８２は、制御用電源を伝送可能に接続されている。なお、基板上に限らず、バッテリ８２および充電回路８４を基板の近傍に設け、分散コントローラ４６とバッテリ８２を制御用電源線で接続してもよい。
In the first and second embodiments, the DC-
FIG. 6 is a cross-sectional view of the
As shown in FIG. 6, on the board on which the distributed
このような構成であれば、分散コントローラ４６には、バッテリ８２から制御用電源が供給される。また、ハーネスを介して、分散コントローラ４６には制御信号が、関節モータ４０およびエンコーダ４２には駆動用電源がそれぞれ供給される。したがって、制御用電源、駆動用電源および制御信号の供給を受けて、分散コントローラ４６により、関節モータ４０およびエンコーダ４２に関する制御が行われる。また、充電回路８４に駆動用電源線から駆動用電源が供給されると、充電回路８４によりバッテリ８２が充電される。
With such a configuration, control power is supplied from the
これにより、ＣＰＵ６０とバッテリ８２および充電回路８４の間では、制御用電源線が不要となるので、従来に比して、省配線化を図ることができる。また、駆動用電源から制御用電源を直接生成するのではなく、駆動用電源により充電されたバッテリ８２の電源が制御用電源として供給されるので、駆動用電源が遮断されても、関節モータ４０およびエンコーダ４２に関する制御を継続することができる。また、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０が、分散コントローラ４６を実装する基板上またはその近傍に設けられているので、省スペース化を図ることができる。
This eliminates the need for a control power line between the
また、上記第１及び第２の実施の形態においては、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０を、分散コントローラ４６を実装する基板上またはその近傍に設けて構成したが、これに限らず、図７に示すように構成することもできる。
図７は、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０を中段リンク１２ｂ内に配置して共用する場合の脚部１２の断面図である。
In the first and second embodiments, the DC-
FIG. 7 is a cross-sectional view of the
中段リンク１２ｂ内（例えば、中央付近）には、図７に示すように、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０が配置されている。そして、両端部の２つの分散コントローラ４６は、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０と制御用電源線ＬP2でそれぞれ接続されている。
これにより、両端部の２つの分散コントローラ４６に対して、共通のＤＣ−ＤＣコンバータ８０により制御用電源が供給されるので、部品点数および重量の増加を抑制することができる。また、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０が中段リンク１２ｂ内に設けられているので、制御用電源線ＬP2の長さを短くすることができる。
A DC-
Thereby, since the power supply for control is supplied to the two distributed
この場合において、回転関節１６の関節モータ４０は、発明８の第１アクチュエータに対応し、回転関節１８の関節モータ４０は、発明８の第２アクチュエータに対応し、回転関節１６側の分散コントローラ４６は、発明３の第１制御手段に対応している。また、回転関節１８側の分散コントローラ４６は、発明３の第２制御手段に対応し、上段リンク１２ａは、発明８の第１リンクに対応し、中段リンク１２ｂは、発明８の第２リンクに対応し、下段リンク１２ｃは、発明８の第３リンクに対応している。
In this case, the
また、上記第１及び第２の実施の形態および図７の構成においては、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０を設け、ＤＣ−ＤＣコンバータ８０により制御用電源を生成するように構成したが、これに限らず、図８に示すように構成することもできる。
図８は、バッテリ８２および充電回路８４を中段リンク１２ｂ内に配置して共用する場合の脚部１２の断面図である。
In the first and second embodiments and the configuration of FIG. 7, the DC-
FIG. 8 is a cross-sectional view of the
中段リンク１２ｂ内（例えば、中央付近）には、図８に示すように、バッテリ８２および充電回路８４が配置されている。そして、両端部の２つの分散コントローラ４６は、バッテリ８２と制御用電源線ＬP2でそれぞれ接続されている。
これにより、両端部の２つの分散コントローラ４６に対して、共通のバッテリ８２により制御用電源が供給されるので、部品点数および重量の増加を抑制することができる。また、バッテリ８２が中段リンク１２ｂ内に設けられているので、制御用電源線ＬP2の長さを短くすることができる。
A
Thereby, since the control power is supplied to the two distributed
この場合において、回転関節１６の関節モータ４０は、発明９の第１アクチュエータに対応し、回転関節１８の関節モータ４０は、発明９の第２アクチュエータに対応し、回転関節１６側の分散コントローラ４６は、発明６の第１制御手段に対応している。また、回転関節１８側の分散コントローラ４６は、発明６の第２制御手段に対応し、上段リンク１２ａは、発明９の第１リンクに対応し、中段リンク１２ｂは、発明９の第２リンクに対応し、下段リンク１２ｃは、発明９の第３リンクに対応している。
In this case, the
また、上記第１及び第２の実施の形態においては、本発明に係る脚型ロボットを、階段を乗り越える場合について適用したが、これに限らず、階段以外の段差を乗り越える場合についても同様に適用することができる。
また、上記第１及び第２の実施の形態においては、本発明に係る脚車輪型ロボット１００の構成を、基体１０の前方に左右一対及び後方に左右一対の４本の脚部１２を有する構成としたが、これに限らず、基体１０の中央に左右一対の脚部１２を設ける構成や、３本の脚部１２を対称に設ける構成、５本以上の脚部１２を設ける構成など、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で他の構成としても良い。また、多脚とした場合には、不要な脚部１２を走行制御に用いないように制御するようにしても良い。
Further, in the first and second embodiments, the legged robot according to the present invention is applied to the case of going over the stairs. However, the present invention is not limited to this, and the same applies to the case of getting over steps other than the stairs. can do.
In the first and second embodiments, the configuration of the leg-
〔第３の実施の形態〕
次に、本発明の第３の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１５ないし図３３は、本発明に係る脚型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第３の実施の形態を示す図である。
[Third Embodiment]
Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 15 to 33 are diagrams showing a third embodiment of the legged robot, the object recognition apparatus, and the object recognition method according to the present invention.
まず、本発明を適用する脚車輪型ロボット１００の構成を説明する。
図１５は、脚車輪型ロボット１００の正面図である。
図１６は、脚車輪型ロボット１００の側面図である。
脚車輪型ロボット１００は、図１５および図１６に示すように、基体１０と、基体１０に連結された４つの脚部１２とを有して構成されている。
First, the configuration of a leg
FIG. 15 is a front view of the leg
FIG. 16 is a side view of the leg
As shown in FIGS. 15 and 16, the leg-
基体１０の前部には、２本の脚部１２が回転関節１４を介して左右対称の位置に連結されている。また、基体１０の後部には、２本の脚部１２が回転関節１４を介して左右対称の位置に連結されている。回転関節１４は、脚車輪型ロボット１００の底面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、ヨー軸回りに回転する。
各脚部１２には、２つの回転関節１６、１８が設けられている。回転関節１４は、下方を軸方向として回転し、回転関節１６、１８は、回転関節１４が図１５の状態であるときは、脚車輪型ロボット１００の側面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、回転関節１４が図１５の状態であるときは、ピッチ軸回りに回転し、回転関節１４が図１５の状態から９０度回転した状態であるときは、ロール軸回りに回転する。したがって、脚部１２は、それぞれ３自由度を有する。
Two
Each
各脚部１２の先端には、回転関節１６、１８と軸方向を同一にして駆動輪２０が回転可能に設けられている。
各脚部１２の先端には、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する物体までの距離を測定する前方脚先センサ２２と、接地面までの距離を測定する下方脚先センサ２４とが設けられている。
A
At the tip of each
一方、基体１０の正面には、３次元距離測定装置２００が取り付けられている。３次元距離測定装置２００の座標系（以下、センサ座標系という。）は、基体１０の奥行き（前後の長さ）方向をｘrs軸、基体１０の幅（左右の長さ）方向をｙrs軸、基体１０の高さ方向をｚrs軸とし、ｘrs軸は基体１０の前方を、ｙrs軸は基体１０の右方を、ｚrs軸は基体１０の上方をそれぞれ正の方向とする。
On the other hand, a three-dimensional
次に、３次元距離測定装置２００の外観構造を説明する。
図１７は、３次元距離測定装置２００の正面図（ｙrs−ｚrs平面）である。
図１８は、３次元距離測定装置２００の側面図（ｘrs−ｚrs平面）である。
図１９は、３次元距離測定装置２００の上面図（ｙrs−ｘrs平面）である。
３次元距離測定装置２００は、図１７ないし図１９に示すように、下側支持板２０４と、下側支持板２０４の上方に設けられた上側支持板２０６と、上側支持板２０６の上方に設けられたカメラ支持板２０８とを有して構成されている。下側支持板２０４と上側支持板２０６、および上側支持板２０６とカメラ支持板２０８は、それぞれ複数の支柱により支持されている。
Next, the external structure of the three-dimensional
FIG. 17 is a front view (yrs-zrs plane) of the three-dimensional
FIG. 18 is a side view (xrs-zrs plane) of the three-dimensional
FIG. 19 is a top view (yrs-xrs plane) of the three-dimensional
As shown in FIGS. 17 to 19, the three-dimensional
カメラ支持板２０８は、図１８に示すように、下側支持板２０４および上側支持板２０６に対してｘrs軸の正の方向に迫り出して設けられている。カメラ支持板２０８の迫り出した部分には、カメラ２２２が取り付けられている。
下側支持板２０４の下面には、モータ２１６が取り付けられている。モータ２１６の回転軸（以下、駆動回転軸という。）は、下側支持板２０４を下方から貫通し、下側支持板２０４と上側支持板２０６の間に配置されたプーリ２２０ａに連結している。
As shown in FIG. 18, the
A
一方、下側支持板２０４の下面であってモータ２１６から水平方向に所定距離隔てた位置には、２次元距離測定装置２１２が取り付けられている。２次元距離測定装置２１２は、回転軸（以下、従動回転軸という。）を有し、従動回転軸が下側支持板２０４を下方から貫通し、下側支持板２０４と上側支持板２０６の間に配置されたプーリ２２０ｂに連結している。
On the other hand, a two-dimensional
プーリ２２０ａ、２２０ｂには、ベルト２２１が巻き掛けられている。したがって、モータ２１６によりプーリ２２０ａが回転し、プーリ２２０ａに巻き掛けたベルト２２１によりプーリ２２０ｂが回転することにより、２次元距離測定装置２１２は、図１９に示すように、ｚrs軸回りに回転する。
図２０は、測距センサの走査範囲を示す図である。
A
FIG. 20 is a diagram illustrating a scanning range of the distance measuring sensor.
２次元距離測定装置２１２は、測距センサを内蔵し、図２０に示すように、測距センサを、ｚrs軸およびその測定方向に対して直交する軸回りに回転させながら所定の走査単位角度ごとに測距センサの測定結果を取得する。測距センサの走査範囲は、脚車輪型ロボット１００が階段の昇降や障害物の回避を行うことを目的としているため、脚車輪型ロボット１００の下方を重点的に走査するように設定されている。なお、２次元距離測定装置２１２および測距センサの原点位置（走査角度θおよびφが０°の位置）においては、測距センサの測定方向がｘrs軸と一致し、測距センサの回転軸がｙrs軸と一致する。測距センサの回転軸は、２次元距離測定装置２１２の走査角度によって向きが変化するが、原点位置においてｙrs軸と一致するため、説明の便宜上、測距センサの回転軸をｙrs’軸と表記する。
The two-dimensional
３次元距離測定装置２００は、２次元距離測定装置２１２を回転駆動する回転駆動機構（モータ２１６、エンコーダ２１８、プーリ２２０ａ、２２０ｂ、ベルト２２１および下側支持板２０４）が、図２０に示す走査範囲外に設けられているため、図２０に示す走査範囲であれば、３次元距離測定装置２００を構成する各機構部によって、測距センサ２１２ａの走査が阻害されない。
In the three-dimensional
また、脚車輪型ロボット１００の走行経路上の障害物を認識できればよいので、ｚrs軸回りの回転駆動による走査範囲も、前方１８０°までをカバーする必要はなく、２次元距離測定装置２１２から水平方向に所定距離隔てて配置されたモータ２１６およびエンコーダ２１８を走査範囲外とする範囲でも十分である。したがって、２次元距離測定装置２１２の回転駆動範囲を、モータ２１６およびエンコーダ２１８を含まない範囲とする。
Further, since it is only necessary to be able to recognize an obstacle on the travel route of the leg-
次に、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを説明する。
図２１は、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを示すブロック図である。
各脚部１２の回転関節１４〜１８には、図２１に示すように、回転関節１４〜１８を回転駆動する関節モータ４０がそれぞれ設けられている。各関節モータ４０には、関節モータ４０の回転角度位置を検出するエンコーダ４２と、モータ指令信号およびエンコーダ４２の出力信号に基づいて関節モータ４０の駆動を制御するドライバ４４が設けられている。
Next, the movement control system of the leg
FIG. 21 is a block diagram showing a movement control system of the leg
As shown in FIG. 21,
各脚部１２の駆動輪２０には、駆動輪２０を回転駆動する車輪モータ５０がそれぞれ設けられている。各車輪モータ５０には、車輪モータ５０の回転角度位置を検出するエンコーダ５２と、モータ指令信号およびエンコーダ５２の出力信号に基づいて車輪モータ５０の駆動を制御するドライバ５４が設けられている。
脚車輪型ロボット１００は、さらに、ＣＰＵ６０と、脚車輪型ロボット１００の姿勢を検出する３軸姿勢センサ７０と、外部のＰＣ等と無線通信を行う無線通信部７４と、無線通信部７４とＣＰＵ６０の入出力を中継するハブ７６と、警告音等を出力するスピーカ７８とを有して構成されている。
A
The leg-
３軸姿勢センサ７０は、ジャイロ若しくは加速度センサ、またはその両方を有し、地軸に対して脚車輪型ロボット１００の姿勢の傾きを検出する。
ＣＰＵ６０は、モータ指令出力Ｉ／Ｆ６１を介してドライバ４４、５４にモータ指令信号を出力し、角度取込Ｉ／Ｆ６２を介してエンコーダ４２、５２の出力信号を入力する。また、センサ入力Ｉ／Ｆ６３を介して、３次元距離測定装置２００、前方脚先センサ２２、下方脚先センサ２４および３軸姿勢センサ７０からそれぞれセンサ信号を入力する。また、通信Ｉ／Ｆ６４を介してハブ７６と信号の入出力を行い、サウンド出力Ｉ／Ｆ６５を介してスピーカ７８に音声信号を出力する。
The
The
次に、２次元距離測定装置２１２の制御構造を説明する。
図２２は、２次元距離測定装置２１２の制御構造を示すブロック図である。
２次元距離測定装置２１２は、図２２に示すように、測定範囲内に存在する物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａを回転駆動するモータ２１２ｃと、モータ２１２ｃの回転角度位置を検出するエンコーダ２１２ｄと、指令信号およびエンコーダ２１２ｄの出力信号に基づいてモータ２１２ｃの駆動を制御するドライバ２１２ｂとを有して構成されている。
Next, the control structure of the two-dimensional
FIG. 22 is a block diagram showing a control structure of the two-dimensional
As shown in FIG. 22, the two-dimensional
ドライバ２１２ｂは、センシングプロセッサ２１０からの指令信号において設定された走査角度範囲（例えば、−４０°〜＋４０°等の所定の角度範囲）および走査単位角度（例えば、０．３６°等の所定の単位角度）に基づいて、モータ２１２ｃの回転軸を走査単位角度ずつ回転させる制御を行う。
モータ２１２ｃは、測距センサ２１２ａのレーザ出力部（不図示）および受光部（不図示）をｙrs’軸回りに回転駆動するように設けられており、ドライバ２１２ｂからの制御信号に応じて、自己の回転軸を走査単位角度（Δθ）ずつ回転駆動する。
The
The
次に、３次元距離測定装置２００の制御構造を説明する。
図２３は、３次元距離測定装置２００の制御構造を示すブロック図である。
３次元距離測定装置２００は、図２３に示すように、センシングプロセッサ２１０と、２次元距離測定装置２１２と、モータ２１６と、エンコーダ２１８と、指令信号およびエンコーダ２１８の出力信号に基づいてモータ２１６の駆動を制御するドライバ２１４と、カメラ２２２とを有して構成されている。
Next, the control structure of the three-dimensional
FIG. 23 is a block diagram showing a control structure of the three-dimensional
As shown in FIG. 23, the three-dimensional
センシングプロセッサ２１０は、専用のプログラムを実行し、ドライバ２１２ｂに指令信号を与えて測距センサ２１２ａを回転させ、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な領域（以下、走査平面という。）内に存在する物体上の測定点までの距離を測定する第１走査処理を実行するとともに、１つの走査平面に対する第１走査処理が終了するごとに、ドライバ２１４に指令信号を与えて２次元距離測定装置２１２を回転させる第２走査処理を実行する。
The
センシングプロセッサ２１０は、さらに、第１走査処理および第２走査処理を経て２次元距離測定装置２１２で測定した距離の情報（以下、距離情報という。）に基づいて、測定範囲内に存在する物体上の連続面を認識する処理を実行する。
次に、３次元距離測定装置２００の距離測定の原理を説明する。
図２４は、２次元距離測定装置２１２の距離測定の原理を説明するための図である。
The
Next, the principle of distance measurement of the three-dimensional
FIG. 24 is a diagram for explaining the principle of distance measurement of the two-dimensional
２次元距離測定装置２１２は、測距センサ２１２ａが、モータ２１２ｃの回転軸の回転駆動に応じて、ｙrs’軸回りに走査単位角度ずつ回転し、かつ、回転するごとに、図２４に示すように、レーザ出力部からレーザ光を出力するとともに、出力光に対する物体（図２４中の障害物）からの反射光を受光部で受光し、各走査角度に応じた距離（図２４中の測定距離Ｌ（物体と受光部との間の距離））を測定する。
The two-dimensional
図２５は、第１走査処理および第２走査処理により走査を行った場合を示す図である。同図（ａ）は、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させたときの測定距離Ｌと走査角度θとの関係を示す図であり、同図（ｂ）は、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転させたときの走査平面と走査角度φとの関係を示す図である。
第１走査処理は、例えば、図２５（ａ）に示すように、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに走査単位角度ずつ回転させながら、原点位置に対する各走査角度（図２５（ａ）中のθ1、θ2、θ3）に応じた距離情報（図２５（ａ）中のＬ（θ1）、Ｌ（θ2）、Ｌ（θ3））を測定する処理となる。
FIG. 25 is a diagram illustrating a case where scanning is performed by the first scanning process and the second scanning process. FIG. 6A is a diagram showing the relationship between the measurement distance L and the scanning angle θ when the
In the first scanning process, for example, as shown in FIG. 25 (a), the
また、第１走査処理における、モータ２１２ｃの回転軸の回転中心と、レーザの走査軌道線の両端とを結んで形成される平面が、走査平面（物体が存在しない場合は扇形の平面）となる。
ドライバ２１４は、センシングプロセッサ２１０からの指令信号において設定された走査角度範囲および走査単位角度（Δφ）に基づいて、モータ２１６の回転軸を走査単位角度ずつ回転させる制御を行う。
In the first scanning process, a plane formed by connecting the rotation center of the rotating shaft of the
The
モータ２１６は、減速機（不図示）、プーリ２２０ａ、２２０ｂおよびベルト２２１を介して、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転駆動するように設けられており、ドライバ２１４からの制御信号に応じて、自己の回転軸を走査単位角度ずつ回転駆動する。これにより、モータ２１６の回転軸の回転駆動に応じて、プーリ２２０ａ、２２０ｂを介して従動回転軸に回転駆動力が伝達され、２次元距離測定装置２１２がｚrs軸回りに走査単位角度ずつ回転する。
The
すなわち、第２走査処理は、図２５（ｂ）に示すように、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに走査単位角度ずつ回転させる処理となる。そして、第１走査処理と第２走査処理とを交互に連続して行うことにより、第１走査処理によって形成される走査平面をｚrs軸回りに連続して形成する。
図２６は、３次元距離測定装置２００の距離の計測例を示す図である。
That is, the second scanning process is a process of rotating the two-dimensional
FIG. 26 is a diagram illustrating a distance measurement example of the three-dimensional
これにより、例えば、図２６に示すように、壁、ついたて、スタンド、棚等の物体の立体的な形状を把握することができる。
また、図２５（ｂ）に示すように、第２走査処理後の各測定点の距離情報をＬ（θi，φj）と表記する。ここで、ｉは、ｙrs’軸回りの走査角度に応じて各測定点に付与される通し番号であり、ｊは、ｚrs軸回りの走査角度に応じて各測定点に付与される通し番号である。
Thereby, for example, as shown in FIG. 26, the three-dimensional shape of an object such as a wall, a wall, a stand, or a shelf can be grasped.
Further, as shown in FIG. 25B, the distance information of each measurement point after the second scanning process is expressed as L (θ i , φ j ). Here, i is a serial number given to each measurement point according to the scanning angle around the yrs' axis, and j is a serial number given to each measurement point according to the scanning angle around the zrs axis.
次に、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
図２７は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、センシングプロセッサ２１０が、ＲＯＭ（不図示）に記憶された専用のプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行することで実現される処理であって、処理が実行されると、図２７に示すように、まず、ステップＳ２００に移行する。
Next, an object recognition process executed by the three-dimensional
FIG. 27 is a flowchart illustrating object recognition processing executed by the three-dimensional
The object recognition process is a process realized by the
ステップＳ２００では、３次元距離測定装置２００において、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、測距センサ２１２ａおよび２次元距離測定装置２１２の走査角度範囲および走査単位角度を設定し、ステップＳ２０２に移行する。ここで、ＣＰＵ６０からの指令信号には、走査角度範囲および走査単位角度の情報が含まれている。
ステップＳ２０２では、２次元距離測定装置２１２に指令信号を出力することにより、ドライバ２１２ｂ、モータ２１２ｃおよびエンコーダ２１２ｄを駆動し、測距センサ２１２ａを、ステップＳ２００で設定されたｙrs’軸回りの走査角度範囲内において、ステップＳ２００で設定された走査単位角度ずつｙrs’軸回りに回転させるとともに、各走査角度に応じた距離情報を測定する第１走査処理を実行し、ステップＳ２０４に移行する。
In step S200, the three-dimensional
In step S202, by outputting a command signal to the two-dimensional
ステップＳ２０４では、ステップＳ２０２で測定した距離情報に対して、メディアンフィルタを用いたフィルタリング処理を実行してノイズ成分を除去し、ステップＳ２０６に移行する。
ステップＳ２０６では、ステップＳ２０４でノイズ除去後の回転座標系の距離情報を直交座標系の座標情報に変換する。これにより、第１走査処理で得られた各測定点の距離情報は、その第１走査処理の走査平面を２次元平面とする直交座標系（以下、走査平面座標系という。）の座標情報に変換される。
In step S204, a filtering process using a median filter is performed on the distance information measured in step S202 to remove noise components, and the process proceeds to step S206.
In step S206, the distance information of the rotating coordinate system after the noise removal in step S204 is converted into the coordinate information of the orthogonal coordinate system. Thereby, the distance information of each measurement point obtained by the first scanning process is converted into coordinate information of an orthogonal coordinate system (hereinafter referred to as a scanning plane coordinate system) in which the scanning plane of the first scanning process is a two-dimensional plane. Converted.
次いで、ステップＳ２１０に移行して、ステップＳ２０６で変換された座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出する。
図２８は、ハフ変換の原理を説明するための図である。同図（ａ）は、ｘ−ｙ平面を示し、同図（ｂ）は、ρ−θ平面を示す。なお、同図（ａ）のｘ軸、ｙ軸は、走査平面座標系における軸を示し、センサ座標系における軸とは別個のものである。
Next, the process proceeds to step S210, and a line segment in the orthogonal coordinate system is detected by Hough transform based on the coordinate information transformed in step S206.
FIG. 28 is a diagram for explaining the principle of the Hough transform. FIG. 4A shows the xy plane, and FIG. 4B shows the ρ-θ plane. Note that the x-axis and y-axis in FIG. 5A indicate axes in the scanning plane coordinate system and are separate from the axes in the sensor coordinate system.
ハフ変換は、デジタル画像処理で用いられる特徴抽出法の一つである。古典的には直線の検出を行うものだったが、さらに一般化されて様々な形態（円や楕円等の方程式の形で表現できるもの）に対して用いられている。ハフ変換の特徴は、画像中の直線が途中で切断されている場合や、雑音が存在する場合でも、比較的良好な結果を得ることができる点である。 The Hough transform is one of feature extraction methods used in digital image processing. Classically, it used to detect straight lines, but it is more generalized and used for various forms (those that can be expressed in the form of equations such as circles and ellipses). A feature of the Hough transform is that a relatively good result can be obtained even when a straight line in the image is cut off in the middle or when noise exists.
図２８（ａ）に示すように、走査平面座標系における直線ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０を考える。
この直線から原点に垂線を下ろし、垂線の長さをρ、垂線とｘ軸とのなす角をθとしたとき、この直線は、下式（８）により表すことができる。
Consider a straight line ax + by + c = 0 in the scanning plane coordinate system as shown in FIG.
When a perpendicular is drawn from the straight line to the origin, the length of the perpendicular is ρ, and the angle between the perpendicular and the x axis is θ, this straight line can be expressed by the following equation (8).
上式（８）は、下式（９）に変形することができる。
ρ＝ｘcosθ＋ｙsinθ …（９）
したがって、１組の（ρ、θ）に対して１本の直線が対応することとなる。ここで、点（ρ、θ）を直線ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０のハフ変換と呼ぶ。また、走査平面座標系の任意の点（ｘ0、ｙ0）を通る直線群は、下式（10）により表すことができる。
ρ＝ｘ0cosθ＋ｙ0sinθ …（10）
ここで、ｘ−ｙ平面において３点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3を通るそれぞれの直線群の軌跡をρ−θ平面に描くと、図２８（ｂ）に示すように正弦曲線となる。この３点がｘ−ｙ平面において同一直線上に存在するのであれば、ρとθの値は同一となり、ρ−θ平面において、３点に対応する曲線は１点で交わることになる。
The above equation (8) can be transformed into the following equation (9).
ρ = xcosθ + ysinθ (9)
Therefore, one straight line corresponds to one set of (ρ, θ). Here, the point (ρ, θ) is referred to as the Hough transform of the straight line ax + by + c = 0. A straight line group passing through arbitrary points (x0, y0) in the scanning plane coordinate system can be expressed by the following equation (10).
ρ = x0cosθ + y0sinθ (10)
Here, when the locus of each straight line group passing through the three points P1, P2, and P3 on the xy plane is drawn on the ρ-θ plane, a sinusoidal curve is obtained as shown in FIG. If these three points exist on the same line in the xy plane, the values of ρ and θ are the same, and the curves corresponding to the three points intersect at one point on the ρ-θ plane.
ハフ変換の原理を利用すれば、複数の測定点の座標に基づいて線分を検出することができる。すなわち、ｎ（ｎ≧２）個の測定点に対して、ρ−θ平面上ではｎ個の曲線が描かれ、このうちｍ（ｎ≧ｍ≧２）個の曲線が１点で交わっていれば、このｍ個の曲線に対応するｍ個の測定点は、ｘ−ｙ平面において同一直線上にあるということになる。
次いで、図２７に示すように、ステップＳ２２０に移行して、検出した線分の端点を連続面の境界（凹凸のエッジ）として判定する。複数の線分が重なり合っているとき、または複数の線分が所定距離内に存在するときは、１つの線分であるとみなし、それら線分の端点のうち最も離れた２点を連続面の境界として判定する。
If the principle of the Hough transform is used, a line segment can be detected based on the coordinates of a plurality of measurement points. That is, for n (n ≧ 2) measurement points, n curves are drawn on the ρ-θ plane, and m (n ≧ m ≧ 2) curves among them intersect at one point. For example, the m measurement points corresponding to the m curves are on the same straight line in the xy plane.
Next, as shown in FIG. 27, the process proceeds to step S <b> 220, and the end point of the detected line segment is determined as the boundary (continuous edge) of the continuous surface. When multiple line segments overlap or when multiple line segments exist within a predetermined distance, it is considered as one line segment, and the two farthest points among the end points of these line segments are Judge as a boundary.
次いで、ステップＳ２２４に移行して、連続面の境界として判定した端点の座標情報をセンサ座標系に変換し、変換された座標情報を各線分ごとに対応付けてＲＡＭ等のメモリ（不図示）に記憶し、ステップＳ２２６に移行する。
ステップＳ２２６では、第２走査処理の走査角度範囲および走査単位角度に対応するすべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ２２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ２３６に移行する。
Next, the process proceeds to step S224, where the coordinate information of the endpoint determined as the boundary of the continuous surface is converted into a sensor coordinate system, and the converted coordinate information is associated with each line segment in a memory (not shown) such as a RAM. Store, and the process proceeds to step S226.
In step S226, it is determined whether or not the processing of steps S202 to S224 has been completed for all scanning planes corresponding to the scanning angle range and scanning unit angle of the second scanning processing, and when it is determined that the processing has ended (Yes) ) Proceeds to step S236.
ステップＳ２３６では、メモリに記憶された座標情報に基づいて面データを生成する。連続面の境界として判定した端点を結ぶ線分（ステップＳ２２０で、１つの線分であるとみなしたもの）は、連続面と走査平面が交わる交線であるので、面データの生成は、例えば、ある走査平面において、連続面の境界として判定した端点を結ぶ線分と、ｚrs軸回りに隣接する走査平面において、連続面の境界として判定した端点を結ぶ線分との傾きおよび座標が所定範囲にあるものを連続面と判定し、それら線分に対応する座標情報を対応付けたり、公知の補間法を用いてつなぎ合わせたりすることにより行う。例えば、傾きが０に近い連続面は、水平面とみなすことができるので、そこが歩行可能な面であると判定することができる。 In step S236, surface data is generated based on the coordinate information stored in the memory. Since the line segment connecting the end points determined as the boundary of the continuous surface (which is regarded as one line segment in step S220) is an intersection line where the continuous surface and the scanning plane intersect, generation of surface data is, for example, The slope and coordinates of the line segment connecting the end points determined as the boundary of the continuous surface in a certain scanning plane and the line segment connecting the end points determined as the boundary of the continuous surface in the scanning plane adjacent to the zrs axis are within a predetermined range. Are determined as continuous surfaces, coordinate information corresponding to these line segments is associated, or connected by using a known interpolation method. For example, since a continuous surface having an inclination close to 0 can be regarded as a horizontal surface, it can be determined that the surface is a walking surface.
次いで、ステップＳ２３８に移行して、ハブ７６および通信Ｉ／Ｆ６４を介して、ステップＳ２３６で生成した面データをＣＰＵ６０に出力し、一連の処理を終了する。
一方、ステップＳ２２６で、すべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ２２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ２４０に移行して、３次元距離測定装置２００に指令信号を出力することにより、ドライバ２１４、モータ２１６およびエンコーダ２１８を駆動し、２次元距離測定装置２１２を、ステップＳ２００で設定されたｚrs軸回りの走査角度範囲内において、ステップＳ２００で設定された走査単位角度ずつｚrs軸回りに回転させる第２走査処理を実行し、ステップＳ２０２に移行する。
Next, the process proceeds to step S238, where the surface data generated in step S236 is output to the
On the other hand, when it is determined in step S226 that the processes in steps S202 to S224 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S240, and a command signal is output to the three-dimensional
次に、ＣＰＵ６０で実行される処理を説明する。
ＣＰＵ６０は、ＲＯＭ等の所定領域に格納されている制御プログラムを起動させ、その制御プログラムに従って、図２９のフローチャートに示す昇降制御処理を実行する。
図２９は、昇降制御処理を示すフローチャートである。
昇降制御処理は、脚部１２の昇降制御を行う処理であって、ＣＰＵ６０において実行されると、まず、図２９に示すように、ステップＳ３００に移行する。
Next, processing executed by the
The
FIG. 29 is a flowchart showing the elevation control process.
The elevation control process is a process for performing the elevation control of the
ステップＳ３００では、３次元距離測定装置２００から面データを入力し、ステップＳ３０２に移行して、入力した面データに基づいて、センサ座標系における各測定点の座標をグローバル座標系の座標に変換し、連続面の周縁上の点を階段の特徴点として検出する。
次いで、ステップＳ３０４に移行して、検出した階段の特徴点に基づいて階段の幅を算出し、ステップＳ３０６に移行して、検出した階段の特徴点に基づいて階段の段鼻部の実座標を算出し、ステップＳ３０８に移行する。
In step S300, surface data is input from the three-dimensional
Next, the process proceeds to step S304, the width of the staircase is calculated based on the detected feature point of the staircase, and the process proceeds to step S306, where the actual coordinates of the stair nosing part of the staircase are calculated based on the detected feature point of the staircase. Then, the process proceeds to step S308.
ステップＳ３０８では、算出した階段の幅および段鼻部の実座標、並びに３軸姿勢センサ７０のセンサ信号に基づいて逆運動学計算および重心計算を行い、ステップＳ３１０に移行して、ステップＳ３０８の計算結果に基づいて脚先（駆動輪２０）の着地位置を決定し、ステップＳ３１２に移行する。
ステップＳ３１２では、前方脚先センサ２２および下方脚先センサ２４からそれぞれセンサ信号を入力し、ステップＳ３１４に移行して、入力した前方脚先センサ２２のセンサ信号に基づいて蹴込板までの距離を算出し、ステップＳ３１６に移行して、入力した下方脚先センサ２４のセンサ信号に基づいて脚先と踏板の位置関係を算出し、ステップＳ３１８に移行する。
In step S308, inverse kinematics calculation and centroid calculation are performed based on the calculated width of the staircase and the actual coordinates of the stair nose and the sensor signal of the three-
In step S312, sensor signals are input from the front
ステップＳ３１８では、決定した着地位置および算出した両距離に基づいてドライバ４４、５４へのモータ指令信号を生成し、ステップＳ３２０に移行して、生成したモータ指令信号をドライバ４４、５４に出力し、ステップＳ３２２に移行する。
ステップＳ３２２では、脚先が踏板に着地したか否かを判定し、脚先が着地したと判定したとき(Yes)は、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
In step S318, a motor command signal to the
In step S322, it is determined whether or not the leg tip has landed on the tread. When it is determined that the leg tip has landed (Yes), the series of processes is terminated and the process returns to the original process.
一方、ステップＳ３２２で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップＳ３１２に移行する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。
On the other hand, when it is determined in step S322 that the leg tip does not land (No), the process proceeds to step S312.
Next, the operation of the present embodiment will be described.
A case will be described in which a stairway exists on the movement path of the leg-
センシングプロセッサ２１０では、まず、ステップＳ２００を経て、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、センシングプロセッサ２１０において走査角度範囲および走査単位角度が設定される。
ここで、２次元距離測定装置２１２は、測距範囲２０〜４０９５[mm]、最大走査角度範囲２４０°、角度分解能０．３６°の２次元レンジセンサであることとする。走査角度範囲が２４０°であれば、図２０に示す走査平面を形成する走査角度範囲と同じとなり、２次元距離測定装置２１２の上方にある下側支持板２０４、プーリ２２０ａ、２２０ｂおよびベルト２２１が走査範囲に含まれないことになる。
In the
Here, it is assumed that the two-dimensional
また、第１走査処理に対して、走査角度範囲２４０°および走査単位角度０．３６°が設定され、第２走査処理に対して、走査角度範囲−４０°〜＋４０°および走査単位角度１０°が設定されたとする（この場合は、走査平面が９つ形成される）。走査角度範囲−４０°〜＋４０°であれば、２次元距離測定装置２１２から水平方向に所定距離隔てて配置されたモータ２１６およびエンコーダ２１８が走査範囲に含まれないことになる。
Further, a scanning angle range of 240 ° and a scanning unit angle of 0.36 ° are set for the first scanning process, and a scanning angle range of −40 ° to + 40 ° and a scanning unit angle of 10 ° are set for the second scanning process. Is set (in this case, nine scanning planes are formed). If the scanning angle range is −40 ° to + 40 °, the
次いで、ステップＳ２０２を経て、第１走査処理に対して設定された走査角度範囲および走査単位角度に基づいて、ドライバ２１２ｂに指令信号が出力されることにより第１走査処理が実行される。最初は、ｚrs軸回りの走査角度φが０°の位置（原点位置）に対する第１走査処理が実行される。
その結果、ドライバ２１２ｂにより、センシングプロセッサ２１０からの指令信号およびエンコーダ２１２ｄからの出力信号に基づいて、モータ２１２ｃの回転軸が回転駆動し、測距センサ２１２ａがｙrs’軸回りに走査単位角度Δθ＝０．３６°ずつ回転するとともに、各走査角度に応じた距離が測定される。各距離情報は、データ列Ｌ（θi，φj）としてセンシングプロセッサ２１０に出力される。
Next, through step S202, the first scanning process is executed by outputting a command signal to the
As a result, based on the command signal from the
なお、ｙrs’軸回りの走査範囲内には、基体１０以外に、２次元距離測定装置２１２の駆動機構等の走査を阻害する物が一切存在しないため、走査範囲内に存在する物体の正確な距離情報を得ることができる。
１つの走査平面に対する第１走査処理が終了すると、ステップＳ２０４を経て、第１走査処理で測定された距離情報に対してフィルタリング処理が行われる。これにより、測定情報におけるノイズ成分が除去される。
In the scanning range around the yrs' axis, there is no object other than the base 10 that obstructs scanning, such as the driving mechanism of the two-dimensional
When the first scanning process for one scanning plane is completed, the filtering process is performed on the distance information measured in the first scanning process through step S204. Thereby, the noise component in measurement information is removed.
図３０は、第１走査処理による測定結果を示すグラフである。
ここで、ノイズ成分除去後の各測定点の測定距離Ｌ[mm]は、例えば、図３０に示すようになる。図３０において、横軸は、各走査角度に応じた測定点の番号（第１走査角度番号）であり、縦軸は、各走査角度番号の測定点に対する測定距離Ｌ[mm]である。
図３０の例では、脚車輪型ロボット１００の歩行経路上に、段差が一定でかつ踏板が連続面となっている階段が存在することが分かる。
FIG. 30 is a graph showing a measurement result by the first scanning process.
Here, the measurement distance L [mm] of each measurement point after removing the noise component is as shown in FIG. 30, for example. In FIG. 30, the horizontal axis is the number of the measurement point corresponding to each scanning angle (first scanning angle number), and the vertical axis is the measurement distance L [mm] to the measurement point of each scanning angle number.
In the example of FIG. 30, it can be seen that there are stairs on the walking path of the leg-
次いで、ステップＳ２０６を経て、フィルタリング処理後の回転座標系の距離情報が直交座標系の座標情報に変換される。
図３１は、図３０の各測定点の回転座標系の距離情報を直交座標系の座標情報に変換した結果を示すグラフである。
図３０の各測定点の回転座標系の距離情報は、座標変換により、図３１に示すように、各走査角度に対応するｘrs軸方向の距離[mm]とｚrs軸方向の距離[mm]とで表される２次元の座標情報となる。図３１において、横軸は、ｘrs軸方向の距離Ｌx[mm]であり、縦軸は、ｚrs軸方向の距離Ｌz[mm]である。
Next, through step S206, the distance information of the rotated coordinate system after the filtering process is converted into the coordinate information of the orthogonal coordinate system.
FIG. 31 is a graph showing the result of converting the distance information of the rotating coordinate system of each measurement point of FIG. 30 into the coordinate information of the orthogonal coordinate system.
The distance information of the rotational coordinate system of each measurement point in FIG. 30 is obtained by coordinate conversion as shown in FIG. 31 with the distance [mm] in the xrs axis direction and the distance [mm] in the zrs axis direction corresponding to each scanning angle. Is two-dimensional coordinate information. In FIG. 31, the horizontal axis is the distance L x [mm] in the xrs axis direction, and the vertical axis is the distance L z [mm] in the zrs axis direction.
次いで、ステップＳ２１０を経て、変換された座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
図３２は、直交座標系における測定点およびハフ変換の結果を示すグラフである。
直交座標系において各測定点は、図３２（ａ）に示すように、蹴込板および踏板の輪郭に沿った複数の点の集合として表される。図３２（ａ）の例では、１段目の踏板に対応する領域において、いくつかの測定点が連続面から外れた領域に分布しているが、これは、測定面である踏板の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたものであり、誤差領域Ａ1である。また、領域Ａ2は、他の領域と比べて測定解像度が低くなっている。
Next, through step S210, a line segment in the orthogonal coordinate system is detected by Hough transform based on the transformed coordinate information.
FIG. 32 is a graph showing measurement points in the orthogonal coordinate system and the results of the Hough transform.
In the orthogonal coordinate system, each measurement point is represented as a set of a plurality of points along the contours of the kick board and the tread board as shown in FIG. In the example of FIG. 32 (a), in the region corresponding to the first step tread, some measurement points are distributed in a region deviating from the continuous surface. The measurement results vary due to the influence of the error area A1. The area A2 has a lower measurement resolution than the other areas.
この測定結果に対してハフ変換を行うと、図３２（ｂ）に示すように、各踏板の輪郭に沿った線分が検出される。
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、低解像度領域Ａ2では、踏板の輪郭とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、低解像度領域Ａ2を含んでいても、図３２（ｂ）に示すように、踏板の輪郭に比較的沿った線分を検出することができる。
When the Hough transform is performed on the measurement result, as shown in FIG. 32B, a line segment along the outline of each tread is detected.
As another method for detecting a line segment based on a plurality of measurement points, a least square method is known.
However, in the least square method, line segments are detected by tracing each measurement point, and therefore, in the low resolution area A2, a line segment that does not follow the contour of the tread may be detected. On the other hand, in the Hough transform, it is difficult to be affected by the measurement resolution, and even if the low resolution region A2 is included, a line segment relatively along the contour of the tread is detected as shown in FIG. Can do.
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、誤差領域Ａ1について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、図３２（ｂ）に示すように、誤差領域Ａ1およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。 Further, in the least square method, line segments are detected by tracing each measurement point, so that the error region A1 is detected as an oblique line segment that is actually a flat line segment. On the other hand, in the Hough transform, if it is not easily affected by variations and the number of variations is small, the error region A1 and the regions on both sides thereof can be detected as flat line segments as shown in FIG. it can.
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域Ａ1について、実際は誤差領域Ａ1およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、図３２（ｂ）に示すように、誤差領域Ａ1およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。 Further, the least square method has a problem as to whether to recognize a region from where to where is one continuous surface. In this case, for example, it is conceivable to recognize a point where the slope of the detected line segment changes abruptly as the boundary of the continuous surface. However, in this recognition method, the error region A1 is actually the error region A1 and the regions on both sides thereof. Is a single continuous surface, the regions on both sides are recognized as separate continuous surfaces. On the other hand, in the Hough transform, if it is not easily affected by variations and the number of variations is small, the error region A1 and the regions on both sides thereof are detected as one flat line segment as shown in FIG. be able to.
次いで、ステップＳ２２０、Ｓ２２４を経て、検出された線分の端点が連続面の境界として判定され、連続面の境界として判定された端点の座標情報がセンサ座標系に変換され、変換された座標情報がメモリに記憶される。
１つの走査平面について測定が終了すると、ステップＳ２４０を経て、第２走査処理に対して設定された走査角度範囲および走査単位角度に基づいて、ドライバ２１４に指令信号が出力されることにより第２走査処理が実行される。
Next, through steps S220 and S224, the end point of the detected line segment is determined as the boundary of the continuous surface, the coordinate information of the end point determined as the boundary of the continuous surface is converted into the sensor coordinate system, and the converted coordinate information Is stored in the memory.
When the measurement is completed for one scanning plane, the second scanning is performed by outputting a command signal to the
その結果、ドライバ２１４により、センシングプロセッサ２１０からの指令信号およびエンコーダ２１８からの出力信号に基づいて、モータ２１６の回転軸が回転駆動し、２次元距離測定装置２１２がｚrs軸回りに走査単位角度１０°ずつ回転する。第２走査処理によって、２次元距離測定装置２１２の向きが１つ前の状態に対してｚrs軸回りに１０°だけ変化する。そして、この状態で、ステップＳ２０２を経て、第１走査処理が再び実行される。すなわち、ｚrs軸回りに１０°ずれた位置に新たな走査平面が形成され、この走査平面について第１走査処理が実行される。
As a result, based on the command signal from the
ここで、２次元距離測定装置２１２が基体１０の正面に取り付けられているため、基体１０が走査範囲内に含まれてしまうが、脚車輪型ロボット１００の前方および歩行経路上を含む範囲においては阻害物が一切ないため、脚車輪型ロボット１００の歩行制御を行うのに十分な走査範囲が確保できているといえる。
すべての走査平面について測定が終了すると、ステップＳ２３６を経て、メモリに記憶された座標情報に基づいて面データが生成される。
Here, since the two-dimensional
When the measurement is completed for all the scanning planes, plane data is generated based on the coordinate information stored in the memory through step S236.
図３３は、連続面の判定結果を示す図である。
面データは、図３３に示すように、ｚrs軸回りに隣接する走査平面間において、傾きおよび座標が近い線分をつなぎ合わせることで生成される。図３３の例では、例えば、走査平面φ0において、１段目の踏板に対応する領域（φ0、２）の線分と、走査平面φ1において、１段目の踏板に対応する領域（φ1、２）の線分とが１つの連続面を構成すると判定されるので、その連続面については、それら線分の端点の座標情報を対応付けた面データが生成される。
FIG. 33 is a diagram illustrating determination results of continuous surfaces.
As shown in FIG. 33, the plane data is generated by connecting line segments having similar inclinations and coordinates between adjacent scanning planes around the zrs axis. In the example of FIG. 33, for example, the line segment of the region (φ0, 2) corresponding to the first step board on the scanning plane φ0 and the region (φ1, 2) corresponding to the first step plate on the scanning plane φ1. ) Is determined to constitute one continuous surface, surface data in which the coordinate information of the end points of the line segments is associated is generated for the continuous surface.
なお、同様に、走査平面φ0における領域（φ0、２ｉ（ｉは２以上の整数））の線分および走査平面φ1における領域（φ1、２ｉ）の線分が１つの連続面を、走査平面φ0における領域（φ0、２ｊ（ｊは１以上の整数）−１）の線分および走査平面φ1における領域（φ1、２ｊ−１）の線分が１つの連続面を構成すると判定され、面データが生成される。 Similarly, the line segment of the region (φ0, 2i (i is an integer greater than or equal to 2)) in the scan plane φ0 and the line segment of the region (φ1, 2i) in the scan plane φ1 represent one continuous plane, and the scan plane φ0 It is determined that the line segment of the region (φ0, 2j (j is an integer equal to or greater than 1) -1) and the line segment of the region (φ1, 2j-1) on the scanning plane φ1 constitute one continuous surface, and the plane data is Generated.
面データは、ステップＳ２３８を経て、ハブ７６および通信Ｉ／Ｆ６４を介してＣＰＵ６０に出力される。
ＣＰＵ６０では、面データを入力すると、ステップＳ３０２を経て、入力された面データに基づいて階段の特徴点が検出される。また、入力された面データが解析され、例えば、傾きが０に近い連続面が水平面とみなされ、脚車輪型ロボット１００が歩行可能な面であると判定される。
The surface data is output to the
When the surface data is input, the
歩行可能な面であると判定されると、ステップＳ３０４〜Ｓ３１０を経て、検出された階段の特徴点に基づいて階段の幅および段鼻部の実座標が算出され、算出された階段の幅および段鼻部の実座標に基づいて脚先の着地位置が決定される。
さらに、ステップＳ３１２〜Ｓ３１６を経て、脚先センサ２２、２４からそれぞれセンサ信号が入力され、蹴込板までの距離および脚先と踏板の位置関係が算出される。そして、ステップＳ３１８、Ｓ３２０を経て、決定された着地位置および算出された両距離に基づいてモータ指令信号が生成され、生成されたモータ指令信号がドライバ４４、５４に出力される。これにより、駆動輪２０が回転するとともに回転関節１４〜１８が駆動し、脚車輪型ロボット１００が姿勢を適切に保ちつつ階段を乗り越える。また、状況によっては階段を回避、停止する。したがって、脚型ロボットと同様に階段への適応性が高い。
If it is determined that the face is a walkable surface, the width of the staircase and the actual coordinates of the stair nose are calculated based on the detected feature points of the staircase through steps S304 to S310. The landing position of the leg tip is determined based on the real coordinates of the part.
Further, through steps S312 to S316, sensor signals are input from the
なお、段差が一定でかつ踏板が連続面となる階段を例に挙げたが、段差が一定でない階段、蹴込板の無い階段等に対しても、正確にその面を認識することができるので、脚車輪型ロボット１００の階段への適応性を高めることができる。
一方、平地では、脚車輪型ロボット１００は、車輪走行で移動することができる。したがって、車輪型ロボットと同様に平地での移動性が高い。
In addition, although the step is given as an example, the staircase where the step board is a continuous surface is given as an example, but the step can be accurately recognized even for a staircase where the step is not constant, a staircase without a kick plate, etc. The adaptability to the stairs of the leg
On the other hand, on a flat ground, the leg-
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面または連続面の境界を認識する。
As described above, in this embodiment, the
これにより、連続面または連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。
Accordingly, since at least the planar shape of the object can be grasped as a continuous surface or a boundary between continuous surfaces, the posture control of a robot that requires complicated posture control, such as the legged robot or the legged
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
さらに、本実施の形態では、検出した線分の端点の座標に基づいて連続面または連続面の境界を認識する。
これにより、連続面または連続面の境界を比較的正確に認識することができる。
Furthermore, as compared with the least square method, robust detection can be performed for an edge that is difficult to detect.
Furthermore, in this embodiment, the continuous surface or the boundary of the continuous surface is recognized based on the coordinates of the end points of the detected line segment.
Thereby, the continuous surface or the boundary of the continuous surface can be recognized relatively accurately.
さらに、本実施の形態では、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させるモータ２１２ｃ等からなるｙrs’軸回転機構と、測距センサ２１２ａをｚrs軸回りに回転させるモータ２１６等からなるｚrs軸回転機構とを備え、ｙrs’軸回転機構により測距センサ２１２ａを回転させながらｙrs’軸回転機構の走査単位角度ごとに測距センサ２１２ａの測定結果を取得する第１走査を、ｚrs軸回転機構により測距センサ２１２ａを回転させながらｚrs軸回転機構の走査単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、ｙrs’軸回転機構の走査単位角度ごとおよびｚrs軸回転機構の走査単位角度ごとの測定結果を取得する。
Further, in the present embodiment, a yrs′-axis rotation mechanism including a
これにより、連続面または連続面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御にさらに好適な認識結果を得ることができる。また、測距センサ２１２ａを回転させる回転機構を採用したので、移動機構に比して、走査に必要なスペースが小さくてすみ、走査のための機構が簡素となり、しかも高速な走査を実現することができる。
As a result, the three-dimensional shape of the object can be grasped as a continuous surface or a boundary between the continuous surfaces, so that the posture control of a robot that requires complicated posture control, such as the legged robot or the leg-
さらに、本実施の形態では、モータ２１６およびエンコーダ２１８と、２次元距離測定装置２１２とを水平方向に所定距離隔てて配置し、駆動回転軸の回転駆動力を、プーリ２２０ａ、ベルト２２１およびプーリ２２０ｂを介して従動回転軸へと伝達し、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転駆動する構成とした。
これにより、２次元距離測定装置２１２の走査角度範囲内には、走査を阻害するものが一切なくなるので、正確な距離情報を得ることができる。また、モータ２１６およびエンコーダ２１８と、２次元距離測定装置２１２とを水平方向に配置したので、３次元距離測定装置２００の高さ方向の占有率を低減することができる。
Furthermore, in this embodiment, the
As a result, there is no obstacle to scanning within the scanning angle range of the two-dimensional
さらに、本実施の形態では、脚先センサ２２、２４を備え、脚先センサ２２、２４で測定した距離に基づいて階段を認識し、その認識結果に基づいてモータ４０、５０を制御する。
これにより、脚先センサ２２、２４を用いて未知の階段を認識しながら脚部１２の昇降制御を行うので、従来に比して、未知の階段に対して高い適応性を実現することができる。また、人が活動する環境での動作を行えるので、人と一緒に行動する用途に用いられるホームロボット、パーソナルロボット等に好適である。
Further, in the present embodiment,
Thereby, since the raising / lowering control of the
さらに、本実施の形態では、３次元距離測定装置２００を基体１０の正面に設け、脚先センサ２２、２４を脚部１２の先端に設けた。
これにより、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する物体を広い視野で検出することができるとともに、階段昇降時に駆動輪２０と階段の距離を精度よく測定することができる。
Further, in the present embodiment, the three-dimensional
As a result, it is possible to detect an object existing on the movement path of the leg
さらに、本実施の形態では、前方脚先センサ２２の測定結果に基づいて階段の蹴込板までの距離を算出し、下方脚先センサ２４の測定結果に基づいて駆動輪２０と階段の踏板の位置関係を算出する。
これにより、階段の特徴のうち脚部１２の昇降制御にさらに有効な特徴を検出することができるので、未知の階段に対してさらに高い適応性を実現することができる。
Further, in the present embodiment, the distance to the stair riser plate is calculated based on the measurement result of the front
Thereby, since the characteristic more effective for the raising / lowering control of the
上記第３の実施の形態において、ステップＳ２０２、Ｓ２４０は、発明１３、１６若しくは１８の測定結果取得手段、または発明２９の測定結果取得ステップに対応し、ステップＳ２０６は、発明１３の座標変換手段、または発明２９の座標変換ステップに対応している。また、ステップＳ２１０は、発明１３、１５若しくは１７の線分検出手段、または発明２９の線分検出ステップに対応し、ステップＳ２２０、Ｓ２３６は、発明１３、１５若しくは１７の認識手段、または発明２９の認識ステップに対応している。
In the third embodiment, steps S202 and S240 correspond to the measurement result acquisition unit of the
また、上記第３の実施の形態において、ｙrs’軸は、発明１８の第１走査軸に対応し、ｚrs軸は、発明１８の第２走査軸に対応し、ｙrs’軸回転機構は、発明１６若しくは１８の第１走査手段、または発明１８の第１回転手段に対応し、ｚrs軸回転機構は、発明１６若しくは１８の第２走査手段、または発明１８の第２回転手段に対応している。
In the third embodiment, the yrs 'axis corresponds to the first scanning axis of the
〔第４の実施の形態〕
次に、本発明の第４の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図３４および図３５は、本発明に係る脚型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第４の実施の形態を示す図である。
[Fourth Embodiment]
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 34 and FIG. 35 are diagrams showing a fourth embodiment of the legged robot, the object recognition apparatus, and the object recognition method according to the present invention.
本実施の形態は、上記第３の実施の形態に対して、直交座標系において、測定点間を線分で接続した上でハフ変換を行う点が異なる。なお、以下、上記第３の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第３の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
まず、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
This embodiment differs from the third embodiment in that the Hough transform is performed after connecting the measurement points with line segments in the orthogonal coordinate system. Hereinafter, only the parts different from the third embodiment will be described, and the same parts as those in the third embodiment will be denoted by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.
First, an object recognition process executed by the three-dimensional
図３４は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図３４に示すように、ステップＳ２００〜Ｓ２０６を経て、ステップＳ２０８に移行する。
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６で変換された座標情報に基づいて、走査平面座標系においてｘ軸方向に隣接する測定点の間を線分で接続し、ステップＳ２１０に移行して、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出する。
FIG. 34 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional
When the object recognition process is executed in the
In step S208, the measurement points adjacent in the x-axis direction in the scanning plane coordinate system are connected by line segments based on the coordinate information converted in step S206, and the process proceeds to step S210. A line segment in the orthogonal coordinate system is detected by Hough transform based on the coordinate information of the point.
そして、ステップＳ２２０、Ｓ２２４を経て、ステップＳ２２６に移行して、すべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ２２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ２３６、Ｓ２３８を経て、一連の処理を終了する。
一方、ステップＳ２２６で、すべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ２２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ２４０を経て、ステップＳ２０２に移行する。
Then, after steps S220 and S224, the process proceeds to step S226 to determine whether or not the processing of steps S202 to S224 has been completed for all the scanning planes, and when it is determined that the processing has been completed (Yes) Through steps S236 and S238, the series of processes is terminated.
On the other hand, when it is determined in step S226 that the processes in steps S202 to S224 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S202 via step S240.
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第３の実施の形態とは、ハフ変換により線分を検出する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
ステップＳ２０８、Ｓ２１０を経て、変換された座標情報に基づいて測定点間が線分で接続され、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
Next, the operation of the present embodiment will be described.
A case will be described in which a stairway exists on the movement path of the leg-
Through steps S208 and S210, measurement points are connected by line segments based on the converted coordinate information, and line segments in the orthogonal coordinate system are detected by Hough transform based on the coordinate information of the points on the obtained line. .
図３５は、直交座標系における測定点、線分接続の結果およびハフ変換の結果を示すグラフである。
直交座標系において各測定点は、図３５（ａ）に示すように、蹴込板および踏板の輪郭に沿った複数の点の集合として表される。図３５（ａ）の例では、１段目の踏板に対応する領域において、いくつかの測定点が連続面から外れた領域に分布しているが、これは、測定面である踏板の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたものであり、誤差領域Ａ1である。また、領域Ａ2は、他の領域と比べて測定解像度が低くなっている。
FIG. 35 is a graph showing measurement points, line segment connection results, and Hough transform results in an orthogonal coordinate system.
In the orthogonal coordinate system, each measurement point is represented as a set of a plurality of points along the contours of the kick board and the tread board as shown in FIG. In the example of FIG. 35 (a), in the region corresponding to the first step tread, some measurement points are distributed in a region deviating from the continuous surface. The measurement results vary due to the influence of the error area A1. The area A2 has a lower measurement resolution than the other areas.
この測定結果に対して線分接続を行うと、図３５（ｂ）に示すように、各測定点が１つの線で接続される。これにより、測定点が存在しない測定点間は、線上の点で補間されることになる。
この接続結果に対してハフ変換を行うと、図３５（ｃ）に示すように、各蹴込板および各踏板の輪郭に沿った線分が検出される。
When a line segment connection is made for this measurement result, each measurement point is connected by one line as shown in FIG. As a result, between the measurement points where no measurement point exists, the points on the line are interpolated.
When the Hough transform is performed on the connection result, as shown in FIG. 35 (c), a line segment along the outline of each kick board and each tread board is detected.
なお、線分接続を行わず、図３５（ａ）の測定結果に対してハフ変換を行うと、図３２（ｂ）に示すように、各踏板の輪郭に沿った線分が検出されるが、各蹴込板に沿った線分は検出することができない。
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された測定点間を線分で接続し、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面または連続面の境界を認識する。
If the Hough transform is performed on the measurement result of FIG. 35A without connecting the line segments, the line segments along the contours of the treads are detected as shown in FIG. 32B. The line segment along each kick plate cannot be detected.
As described above, in this embodiment, the
これにより、物体上の連続面または連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。さらに、測定点間を線分で接続して得られた線上の点の座標に基づいて線分を検出するので、測定解像度の低下または測定結果のばらつきが生じても比較的正確な認識結果を得ることができ、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
Accordingly, since at least a planar shape of the object can be grasped as a continuous surface on the object or a boundary between the continuous surfaces, a robot that requires complicated posture control, such as the legged robot or the leg
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
上記第４の実施の形態において、ステップＳ２０２、Ｓ２３２は、発明１４の測定結果取得手段、または発明３０の測定結果取得ステップに対応し、ステップＳ２０６は、発明１４の座標変換手段、または発明３０の座標変換ステップに対応し、ステップＳ２１０は、発明１４の線分検出手段、または発明３０の線分検出ステップに対応している。また、ステップＳ２２０、Ｓ２２８は、発明１４の認識手段、または発明３０の認識ステップに対応している。
Furthermore, as compared with the least square method, robust detection can be performed for an edge that is difficult to detect.
In the fourth embodiment, steps S202 and S232 correspond to the measurement result acquisition means of the
〔第５の実施の形態〕
次に、本発明の第５の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図３６ないし図４３は、本発明に係る脚型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第５の実施の形態を示す図である。
[Fifth Embodiment]
Next, a fifth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 36 to 43 are diagrams showing a fifth embodiment of the legged robot, the object recognition apparatus, and the object recognition method according to the present invention.
本実施の形態は、上記第３の実施の形態に対して、測距センサ２１２ａの測定結果およびカメラ２２２から取得した画像（以下、カメラ画像という。）に基づいて連続面の境界を認識する点が異なる。なお、以下、上記第３の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第３の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
The present embodiment is different from the third embodiment in that the boundary of the continuous surface is recognized based on the measurement result of the
まず、３次元距離測定装置２００の外観構造を説明する。
カメラ２２２は、ｚrs軸の負の方向を向いており、脚車輪型ロボット１００の足元およびその周辺の画像を撮影することができる。カメラ２２２の座標系（以下、カメラ座標系という。）は、センサ座標系と同様に、ｘrs軸、ｙrs軸、ｚrs軸と同一方向をそれぞれｘca軸、ｙca軸、ｚca軸とし、センサ座標系とは原点位置が異なる。すなわち、カメラ２２２は、センサ座標系におけるｘrs−ｙrs平面と、カメラ座標系におけるｘca−ｙca平面とが平行となるように配置されている。なお、ｘrs−ｚrs平面とｘca−ｚca平面、およびｙrs−ｚrs平面とｙca−ｚca平面も同様に平行の関係にある。
First, the external structure of the three-dimensional
The
次に、３次元距離測定装置２００の制御構造を説明する。
センシングプロセッサ２１０は、さらに、測距センサ２１２ａの測定結果およびカメラ画像に基づいて連続面の境界を認識する処理を実行する。
次に、カメラ２２２および３次元距離測定装置２００を用いた物体認識の原理を説明する。
Next, the control structure of the three-dimensional
The
Next, the principle of object recognition using the
図３６は、カメラ２２２および３次元距離測定装置２００を用いた物体認識の原理を説明するための図である。
まず、図３６に示すように、カメラ２２２により、脚車輪型ロボット１００の足元およびその周辺の画像を撮影し、カメラ画像から線分を検出する。
次いで、３次元距離測定装置２００により、各走査平面ごとに測定された測定点の座標から連続面の境界をセンサ特徴点として判定し、座標変換によりセンサ特徴点をカメラ画像に投影する。
FIG. 36 is a diagram for explaining the principle of object recognition using the
First, as shown in FIG. 36, images of the feet and surroundings of the leg-
Next, the boundary of the continuous surface is determined as a sensor feature point from the coordinates of the measurement point measured for each scanning plane by the three-dimensional
そして、カメラ画像から検出した線分（以下、カメラ画像の線分という。）と、センサ特徴点の投影点との位置関係に基づいて連続面の境界を認識する。
これにより、３次元距離測定装置２００により得られたセンサ特徴点にのみ基づいて認識を行う場合、およびカメラ画像にのみ基づいて認識を行う場合よりも、認識精度を向上することができる。
And the boundary of a continuous surface is recognized based on the positional relationship of the line segment detected from the camera image (henceforth a line segment of a camera image) and the projection point of a sensor feature point.
Accordingly, the recognition accuracy can be improved as compared with the case where the recognition is performed based only on the sensor feature points obtained by the three-dimensional
次に、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
図３７は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図３７に示すように、まず、ステップＳ１５０に移行する。
Next, an object recognition process executed by the three-dimensional
FIG. 37 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional
When the object recognition process is executed in the
ステップＳ１５０では、カメラ２２２から画像を取得し、ステップＳ１５２に移行して、カメラ画像に対して歪み補正処理を実行し、ステップＳ１５４に移行して、歪み補正されたカメラ画像からSobel、Cannyフィルタ等によりエッジを抽出するエッジ抽出処理を実行し、ステップＳ１５６に移行して、エッジ抽出されたカメラ画像からハフ変換により線分を検出する。
In step S150, an image is acquired from the
次いで、ステップＳ２００〜Ｓ２２０を経て、ステップＳ２２４に移行して、連続面の境界として判定した端点の座標情報をセンサ座標系に変換し、変換された座標情報をメモリに記憶し、ステップＳ２２６に移行する。
ステップＳ２２６では、第２走査処理の走査角度範囲および走査単位角度に対応するすべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ２２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ２２８に移行する。
Subsequently, the process proceeds to step S224 through steps S200 to S220, and the coordinate information of the end point determined as the boundary of the continuous surface is converted into the sensor coordinate system, and the converted coordinate information is stored in the memory, and the process proceeds to step S226. To do.
In step S226, it is determined whether or not the processing of steps S202 to S224 has been completed for all scanning planes corresponding to the scanning angle range and scanning unit angle of the second scanning processing, and when it is determined that the processing has ended (Yes) ) Proceeds to step S228.
ステップＳ２２８では、メモリに記憶された座標情報に基づいて、連続面の境界として判定した端点をセンサ特徴点とし、座標変換によりセンサ特徴点をカメラ画像に投影する。
図３８は、センサ座標系、カメラ座標系およびカメラ２２２の撮像素子面の座標系を示す図である。
In step S228, based on the coordinate information stored in the memory, the end point determined as the boundary of the continuous surface is used as the sensor feature point, and the sensor feature point is projected onto the camera image by coordinate conversion.
FIG. 38 is a diagram illustrating a sensor coordinate system, a camera coordinate system, and a coordinate system of the image sensor surface of the
センサ特徴点は、一般的なピンホールモデルを用いてカメラ画像に投影することができる。
カメラ２２２の撮像素子面の座標系をΣcm、測距センサ２１２ａとカメラ２２２との相対位置をｒ＝（ｒx、ｒy、ｒz）、カメラ２２２のレンズの焦点距離をｆ、撮像素子の有効画素幅をＷ、撮像素子の有効画素高さをＨすると、センサ座標系におけるＰ（ｘrs1、ｙrs1、ｚrs1）rs＝（ｘrs1−ｒx、ｙrs1−ｒy、ｚrs1−ｒz）caは、図３８（ａ）、（ｂ）に示すように、撮像素子面の座標系における座標Ｐ’に投影することができる。座標Ｐ’は、下式（11）により求めることができる。
Sensor feature points can be projected onto a camera image using a general pinhole model.
The coordinate system of the image sensor surface of the
なお、図３８および上式（11）において、センサ座標系Σrs、カメラ座標系Σca、撮像素子面の座標系Σcmでの座標（ａ、ｂ、ｃ）をそれぞれ（ａ、ｂ、ｃ）rs、（ａ、ｂ、ｃ）ca、（ａ、ｂ、ｃ）cmと表記する。 38 and the above equation (11), the coordinates (a, b, c) in the sensor coordinate system Σrs, the camera coordinate system Σca, and the coordinate system Σcm of the image sensor surface are respectively represented by (a, b, c) rs, (A, b, c) ca, (a, b, c) cm.
次いで、図３７に示すように、ステップＳ２３０に移行して、カメラ画像において、カメラ画像の各線分ごとに、その線分と、その線分を延長した直線から所定距離内に存在するセンサ特徴点とを対応付け、ステップＳ２３２に移行して、同一のセンサ特徴点が対応付けられた線分をグループ化し、ステップＳ２３４に移行して、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて連続面の境界線を判定する。 Next, as shown in FIG. 37, the process proceeds to step S230, and in the camera image, for each line segment of the camera image, the line segment and the sensor feature points existing within a predetermined distance from the straight line obtained by extending the line segment. And the process moves to step S232 to group the line segments associated with the same sensor feature point, and the process moves to step S234 to determine the continuous surface based on the coordinates of the end points of the line segments belonging to the same group. Determine the boundary line.
図３９は、カメラ画像の線分およびセンサ特徴点の対応付け、グループ化および境界線の判定を行う場合を説明するための図である。
図３９（ａ）に示すように、カメラ画像から傾きが近い２つの線分ｌ1、ｌ2が検出され、線分ｌ1、ｌ2の周辺に４つの投影点Ｐ1〜Ｐ4が得られたとする。この場合、線分ｌ1を延長した直線から所定距離内に投影点Ｐ2、Ｐ3、Ｐ4が存在するため、同図（ｂ）に示すように、線分ｌ1に対して投影点Ｐ2、Ｐ3、Ｐ4が対応付けられる。また、線分ｌ2を延長した直線から所定距離内に投影点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3が存在するため、線分ｌ2に対して投影点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3が対応付けられる。
FIG. 39 is a diagram for explaining a case in which line segments of camera images and sensor feature points are associated, grouped, and boundary lines are determined.
As shown in FIG. 39A, it is assumed that two line segments l1 and l2 having close inclinations are detected from the camera image, and four projection points P1 to P4 are obtained around the line segments l1 and l2. In this case, since projection points P2, P3, and P4 exist within a predetermined distance from a straight line obtained by extending the line segment l1, the projection points P2, P3, and P4 with respect to the line segment l1 as shown in FIG. Are associated. Further, since the projection points P1, P2, and P3 exist within a predetermined distance from the straight line obtained by extending the line segment l2, the projection points P1, P2, and P3 are associated with the line segment l2.
次いで、線分ｌ1、ｌ2には、投影点Ｐ2、Ｐ3が共通して対応付けられているので、線分ｌ1、ｌ2が１つのグループとしてグループ化される。
そして、同一グループに属する線分ｌ1の端点Ｐ5、Ｐ6および線分ｌ2の端点Ｐ7、Ｐ8の座標に基づいて、同図（ｃ）に示すように、最小二乗法により直線近似が行われ、得られた直線が連続面の境界線として判定される。
Next, since the projection points P2 and P3 are associated in common with the line segments l1 and l2, the line segments l1 and l2 are grouped as one group.
Then, based on the coordinates of the end points P5 and P6 of the line segment l1 and the end points P7 and P8 of the line segment l2 belonging to the same group, as shown in FIG. The determined straight line is determined as the boundary line of the continuous surface.
これにより、コントラスト等の影響により、カメラ画像から、実際は一つの線分として検出されるべきところ複数の線分として検出されても、センサ特徴点との対応関係に基づいて複数の線分を１つの線分としてグループ化し、連続面の境界線を判定することができる。
次いで、図３７に示すように、ステップＳ２３７に移行して、連続面の境界線として判定した直線に関する情報に基づいて境界データを生成し、ステップＳ２３９に移行して、ハブ７６および通信Ｉ／Ｆ６４を介して、生成した境界データをＣＰＵ６０に出力し、一連の処理を終了する。
As a result, due to the influence of contrast or the like, even though a plurality of line segments should be detected from the camera image as actually one line segment, a plurality of line segments are set to 1 based on the correspondence with sensor feature points. It can be grouped as one line segment and the boundary line of the continuous surface can be determined.
Next, as shown in FIG. 37, the process proceeds to step S237, where boundary data is generated based on the information regarding the straight line determined as the boundary line of the continuous surface, and the process proceeds to step S239, where the
一方、ステップＳ２２６で、すべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ２２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ２４０を経て、ステップＳ２０２に移行する。
次に、昇降制御処理を説明する。
図４０は、昇降制御処理を示すフローチャートである。
On the other hand, when it is determined in step S226 that the processes in steps S202 to S224 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S202 via step S240.
Next, the elevation control process will be described.
FIG. 40 is a flowchart showing the elevation control process.
昇降制御処理は、ＣＰＵ６０において実行されると、まず、図４０に示すように、ステップＳ３０１に移行する。
ステップＳ３０１では、３次元距離測定装置２００から境界データを入力し、ステップＳ３０２に移行して、入力した境界データに基づいて、カメラ座標系の座標をグローバル座標系の座標に変換し、連続面の境界線上の点を階段の特徴点として検出する。
When the elevation control process is executed by the
In step S301, boundary data is input from the three-dimensional
次いで、ステップＳ３０２〜Ｓ３２０を経て、ステップＳ３２２に移行して、脚先が踏板に着地したか否かを判定し、脚先が着地したと判定したとき(Yes)は、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
一方、ステップＳ３２２で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップＳ３１２に移行する。
Next, after steps S302 to S320, the process proceeds to step S322 to determine whether or not the leg tip has landed on the tread. When it is determined that the leg tip has landed (Yes), the series of processes is terminated. To return to the original process.
On the other hand, when it is determined in step S322 that the leg tip does not land (No), the process proceeds to step S312.
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第３の実施の形態とは、測距センサ２１２ａの測定結果およびカメラ画像に基づいて連続面の境界を認識する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
図４１は、カメラ画像の処理結果を示す図である。
Next, the operation of the present embodiment will be described.
A case will be described in which a stairway exists on the movement path of the leg-
FIG. 41 is a diagram illustrating the processing result of the camera image.
センシングプロセッサ２１０では、まず、ステップＳ１５０を経て、カメラ２２２から画像が取得される。例えば、図４１（ａ）に示すような画像が得られたとする。次いで、ステップＳ１５２を経て、カメラ画像に対して歪み補正処理が実行され、同図（ｂ）に示すように、歪みが補正された画像が得られる。次いで、ステップＳ１５４を経て、歪み補正されたカメラ画像に対してエッジ抽出処理が実行され、同図（ｃ）に示すように、エッジだけが抽出された画像が得られる。そして、ステップＳ１５６を経て、エッジ抽出されたカメラ画像から線分が検出される。その結果、同図（ｄ）に示すように、６つの線分が得られる。
In the
次いで、ステップＳ２００〜Ｓ２２６を経て、すべての走査平面について第１走査処理による測定結果が得られる。
すべての走査平面について測定が終了すると、ステップＳ２２８を経て、メモリに記憶された座標情報に基づいて座標変換によりセンサ特徴点がカメラ画像に投影される。
図４２は、連続面の判定結果を示す図である。
Next, through steps S200 to S226, measurement results by the first scanning process are obtained for all scanning planes.
When the measurement is completed for all the scanning planes, the sensor feature points are projected onto the camera image through coordinate transformation based on the coordinate information stored in the memory through step S228.
FIG. 42 is a diagram illustrating the determination result of the continuous surface.
図４３は、センサ特徴点のカメラ画像への投影結果を示す図である。
走査平面φ0については、図４２に示すように、（１）床面に対応する領域（φ0、０）と１段目の蹴込板に対応する領域（φ0、１）との交点、（２）領域（φ0、１）と１段目の踏板に対応する領域（φ0、２）との交点、（３）領域（φ0、２）と２段目の蹴込板に対応する領域（φ0、３）との交点、および（４）領域（φ0、３）と２段目の踏板に対応する領域（φ0、４）との交点の４つの交点がセンサ特徴点として判定される。したがって、この４つのセンサ特徴点は、図４３に示すように、カメラ画像を中央右上から中央左下にきる走査平面φ0上の投影点としてカメラ画像に投影される。
FIG. 43 is a diagram illustrating a result of projecting sensor feature points onto a camera image.
For the scanning plane φ0, as shown in FIG. 42, (1) the intersection of the region (φ0, 0) corresponding to the floor surface and the region (φ0, 1) corresponding to the first stage kick plate, (2) The intersection of the region (φ0, 1) and the region (φ0, 2) corresponding to the first step plate, (3) the region (φ0, 2) and the region (φ0, 3) corresponding to the second step kick plate And four intersections of (4) the intersection of the region (φ0, 3) and the region (φ0, 4) corresponding to the second step board are determined as sensor feature points. Therefore, as shown in FIG. 43, these four sensor feature points are projected onto the camera image as projection points on the scanning plane φ0 that extends from the upper right to the lower left of the center.
走査平面φ1については、図４２に示すように、（１）床面に対応する領域（φ1、０）と１段目の蹴込板に対応する領域（φ1、１）との交点、（２）領域（φ1、１）と１段目の踏板に対応する領域（φ1、２）との交点、（３）領域（φ1、２）と２段目の蹴込板に対応する領域（φ1、３）との交点、および（４）領域（φ1、３）と２段目の踏板に対応する領域（φ1、４）との交点の４つの交点がセンサ特徴点として判定される。したがって、この４つのセンサ特徴点は、図４３に示すように、カメラ画像を中央真上から中央真下にきる走査平面φ1上の投影点としてカメラ画像に投影される。 For the scanning plane φ1, as shown in FIG. 42, (1) the intersection of the region (φ1, 0) corresponding to the floor and the region (φ1, 1) corresponding to the first-stage kick plate, (2) The intersection of the region (φ1, 1) and the region (φ1, 2) corresponding to the first step board, (3) the region (φ1, 2) and the region (φ1, 3) corresponding to the second step kick plate And four intersections of (4) the intersection of the region (φ1, 3) and the region (φ1, 4) corresponding to the second step board are determined as sensor feature points. Accordingly, as shown in FIG. 43, these four sensor feature points are projected onto the camera image as projection points on the scanning plane φ1 that goes from the center right above to the center right.
走査平面φ2については、図４２に示すように、（１）床面に対応する領域（φ2、０）と１段目の蹴込板に対応する領域（φ2、１）との交点、（２）領域（φ2、１）と１段目の踏板に対応する領域（φ2、２）との交点、（３）領域（φ2、２）と２段目の蹴込板に対応する領域（φ2、３）との交点、および（４）領域（φ2、３）と２段目の踏板に対応する領域（φ2、４）との交点の４つの交点がセンサ特徴点として判定される。したがって、この４つのセンサ特徴点は、図４３に示すように、カメラ画像を中央左上から中央右下にきる走査平面φ2上の投影点としてカメラ画像に投影される。 For the scanning plane φ2, as shown in FIG. 42, (1) the intersection of the region (φ2, 0) corresponding to the floor surface and the region (φ2, 1) corresponding to the first stage kick plate, (2) The intersection of the region (φ2, 1) and the region (φ2, 2) corresponding to the first step plate, (3) The region (φ2, 2) and the region (φ2, 3) corresponding to the second step kick plate And four intersections of (4) the intersection of the area (φ2, 3) and the area (φ2, 4) corresponding to the second step board are determined as sensor feature points. Accordingly, as shown in FIG. 43, these four sensor feature points are projected onto the camera image as projection points on the scanning plane φ2 that extends from the upper left center to the lower right center.
次いで、ステップＳ２３０〜Ｓ２３４を経て、カメラ画像において、カメラ画像の線分とセンサ特徴点が対応付けられ、同一のセンサ特徴点が対応付けられた線分がグループ化され、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて直線近似により連続面の境界線が判定される。図４３の例では、カメラ画像の線分と各投影点の位置関係から２つの直線が連続面の境界線として判定される。 Next, through steps S230 to S234, in the camera image, the line segment of the camera image is associated with the sensor feature point, the line segments associated with the same sensor feature point are grouped, and the line segment belonging to the same group The boundary line of the continuous surface is determined by linear approximation based on the coordinates of the end points. In the example of FIG. 43, two straight lines are determined as the boundary line of the continuous surface from the positional relationship between the line segment of the camera image and each projection point.
そして、ステップＳ２３７、Ｓ２３９を経て、連続面の境界線として判定された直線に関する情報に基づいて境界データが生成され、生成された境界データがＣＰＵ６０に出力される。
ＣＰＵ６０では、境界データを入力すると、ステップＳ３０２を経て、入力された境界データに基づいて階段の特徴点が検出される。また、入力された境界データが解析され、例えば、傾きが０に近い連続面が水平面とみなされ、脚車輪型ロボット１００が歩行可能な面であると判定される。
Then, through steps S237 and S239, boundary data is generated based on information about the straight line determined as the boundary line of the continuous surface, and the generated boundary data is output to the
When the boundary data is input, the
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な測定点を含む画像を撮影するカメラ２２２とを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果に基づいてセンサ特徴点を検出し、カメラ２２２から画像を取得し、カメラ画像から線分を検出し、検出したカメラ画像の線分およびセンサ特徴点に基づいて連続面の境界を認識する。
Thus, in this embodiment, the
これにより、測距センサ２１２ａのほか、これとは異なる方式のカメラ２２２を用いて物体上の特徴をそれぞれ検出し、それら２つの検出結果に基づいて連続面の境界を認識するので、測距センサ２１２ａによる方式の短所をカメラ２２２による方式で補うことができ、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性を低減することができる。また、第２走査処理の走査回数を増やさなくてすむので、測定時間を短縮することができる。
Thereby, in addition to the
さらに、本実施の形態では、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいてセンサ特徴点を検出する。
これにより、連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。
Further, in the present embodiment, the
This makes it possible to grasp at least the planar shape of an object as a boundary between continuous surfaces, which is suitable for posture control of robots that require complex posture control, such as legged robots and leg-
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
さらに、本実施の形態では、検出した線分の端点の座標に基づいてセンサ特徴点を検出する。
これにより、連続面の境界を比較的正確に認識することができる。
Furthermore, as compared with the least square method, robust detection can be performed for an edge that is difficult to detect.
Furthermore, in this embodiment, sensor feature points are detected based on the coordinates of the end points of the detected line segment.
Thereby, the boundary of a continuous surface can be recognized comparatively correctly.
さらに、本実施の形態では、カメラ画像から線分を検出し、カメラ画像において、カメラ画像の線分とセンサ特徴点の位置関係に基づいて連続面の境界を認識する。
これにより、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
さらに、本実施の形態では、カメラ画像の各線分ごとに、その線分と、その線分を延長した直線から所定距離内に存在するセンサ特徴点とを対応付け、同一のセンサ特徴点が対応付けられた線分をグループ化し、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて連続面の境界線を判定する。
Furthermore, in this embodiment, a line segment is detected from the camera image, and the boundary of the continuous surface is recognized in the camera image based on the positional relationship between the line segment of the camera image and the sensor feature point.
Thereby, possibility that recognition accuracy will fall can further be reduced.
Furthermore, in this embodiment, for each line segment of the camera image, the line segment is associated with a sensor feature point existing within a predetermined distance from a straight line obtained by extending the line segment, and the same sensor feature point corresponds The attached line segments are grouped, and the boundary line of the continuous surface is determined based on the coordinates of the end points of the line segments belonging to the same group.
これにより、コントラスト等の影響により、カメラ画像から、実際は一つの線分として検出されるべきところ複数の線分として検出されても、センサ特徴点との対応関係に基づいて複数の線分を１つの線分としてグループ化し、連続面の境界線を判定するので、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
上記第５の実施の形態において、カメラ２２２は、発明１９、２６または２８の撮像手段に対応し、ｙrs’軸回転機構は、発明２３若しくは２４の第１走査手段、または発明２４の第１回転手段に対応し、ｚrs軸回転機構は、発明２３若しくは２４の第２走査手段、または発明２４の第２回転手段に対応している。また、ステップＳ１５０は、発明３１の撮像ステップに対応し、ステップＳ１５２〜Ｓ１５６は、発明１９、２０若しくは２６の第２特徴検出手段、または発明３１の第２特徴検出ステップに対応し、ステップＳ１５６は、発明２６または２７の画像線分検出手段に対応している。
As a result, due to the influence of contrast or the like, even though a plurality of line segments should be detected from the camera image as actually one line segment, a plurality of line segments are set to 1 based on the correspondence with sensor feature points. Since it is grouped as one line segment and the boundary line of the continuous surface is determined, the possibility that the recognition accuracy is lowered can be further reduced.
In the fifth embodiment, the
また、上記第５の実施の形態において、ステップＳ２０６、Ｓ２１０、Ｓ２２０は、発明１９、２０若しくは２６の第１特徴検出手段、または発明３１の第１特徴検出ステップに対応し、ステップＳ２０２、Ｓ２４０は、発明１９、２０、２３、２４若しくは２６の測定結果取得手段、または発明３１の測定結果取得ステップに対応している。また、ステップＳ２０６は、発明２０の座標変換手段に対応し、ステップＳ２１０は、発明２０の線分検出手段に対応し、ステップＳ２３４は、発明１９、２０、２６若しくは２７の認識手段、または発明３１の認識ステップに対応している。
In the fifth embodiment, steps S206, S210, and S220 correspond to the first feature detection means of the
また、上記第５の実施の形態において、ｙrs’軸は、発明２４の第１走査軸に対応し、ｚrs軸は、発明２４の第２走査軸に対応している。
In the fifth embodiment, the yrs' axis corresponds to the first scanning axis of the
〔第６の実施の形態〕
次に、本発明の第６の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図４４は、本発明に係る脚型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第６の実施の形態を示す図である。
[Sixth Embodiment]
Next, a sixth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 44 is a diagram showing a sixth embodiment of the legged robot, the object recognition apparatus, and the object recognition method according to the present invention.
本実施の形態は、上記第５の実施の形態に対して、直交座標系において、測定点間を線分で接続した上でハフ変換を行う点が異なる。なお、以下、上記第５の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第５の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
まず、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
This embodiment is different from the fifth embodiment in that the Hough transform is performed after connecting the measurement points with line segments in the orthogonal coordinate system. Hereinafter, only the parts different from the fifth embodiment will be described, and the same parts as those in the fifth embodiment will be denoted by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.
First, an object recognition process executed by the three-dimensional
図４４は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図４４に示すように、ステップＳ１５０〜Ｓ２０６を経て、ステップＳ２０８に移行する。
ステップＳ２０８では、ステップＳ２０６で変換された座標情報に基づいて、走査平面座標系においてｘ軸方向に隣接する測定点の間を線分で接続し、ステップＳ２１０に移行して、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出する。
FIG. 44 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional
When the object recognition process is executed in the
In step S208, the measurement points adjacent in the x-axis direction in the scanning plane coordinate system are connected by line segments based on the coordinate information converted in step S206, and the process proceeds to step S210. A line segment in the orthogonal coordinate system is detected by Hough transform based on the coordinate information of the point.
そして、ステップＳ２２０、Ｓ２２４を経て、ステップＳ２２６に移行して、すべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ２２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ２２８〜Ｓ２３９を経て、一連の処理を終了する。
一方、ステップＳ２２６で、すべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ２２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ２４０を経て、ステップＳ２０２に移行する。
Then, after steps S220 and S224, the process proceeds to step S226 to determine whether or not the processing of steps S202 to S224 has been completed for all the scanning planes, and when it is determined that the processing has been completed (Yes) Through steps S228 to S239, the series of processes is terminated.
On the other hand, when it is determined in step S226 that the processes in steps S202 to S224 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S202 via step S240.
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第５の実施の形態とは、ハフ変換により線分を検出する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
ステップＳ２０８、Ｓ２１０を経て、変換された座標情報に基づいて測定点間が線分で接続され、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
Next, the operation of the present embodiment will be described.
A case will be described in which a stairway exists on the movement path of the leg-
Through steps S208 and S210, measurement points are connected by line segments based on the converted coordinate information, and line segments in the orthogonal coordinate system are detected by Hough transform based on the coordinate information of the points on the obtained line. .
直交座標系において各測定点は、図３５（ａ）に示すように、蹴込板および踏板の輪郭に沿った複数の点の集合として表される。図３５（ａ）の例では、１段目の踏板に対応する領域において、いくつかの測定点が連続面から外れた領域に分布しているが、これは、測定面である踏板の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたものであり、誤差領域Ａ1である。また、領域Ａ2は、他の領域と比べて測定解像度が低くなっている。 In the orthogonal coordinate system, each measurement point is represented as a set of a plurality of points along the contours of the kick board and the tread board as shown in FIG. In the example of FIG. 35 (a), in the region corresponding to the first step tread, some measurement points are distributed in a region deviating from the continuous surface. The measurement results vary due to the influence of the error area A1. The area A2 has a lower measurement resolution than the other areas.
この測定結果に対して線分接続を行うと、図３５（ｂ）に示すように、各測定点が１つの線で接続される。これにより、測定点が存在しない測定点間は、線上の点で補間されることになる。
この接続結果に対してハフ変換を行うと、図３５（ｃ）に示すように、各蹴込板および各踏板の輪郭に沿った線分が検出される。
When a line segment connection is made for this measurement result, each measurement point is connected by one line as shown in FIG. As a result, between the measurement points where no measurement point exists, the points on the line are interpolated.
When the Hough transform is performed on the connection result, as shown in FIG. 35 (c), a line segment along the outline of each kick board and each tread board is detected.
なお、線分接続を行わず、図３５（ａ）の測定結果に対してハフ変換を行うと、図３２（ｂ）に示すように、各踏板の輪郭に沿った線分が検出されるが、各蹴込板に沿った線分は検出することができない。
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された測定点間を線分で接続し、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面の境界を認識する。
If the Hough transform is performed on the measurement result of FIG. 35A without connecting the line segments, the line segments along the contours of the treads are detected as shown in FIG. 32B. The line segment along each kick plate cannot be detected.
As described above, in this embodiment, the
これにより、連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。さらに、測定点間を線分で接続して得られた線上の点の座標に基づいて線分を検出するので、測定解像度の低下または測定結果のばらつきが生じても比較的正確な認識結果を得ることができ、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
This makes it possible to grasp at least the planar shape of an object as a boundary between continuous surfaces, which is suitable for posture control of robots that require complex posture control, such as legged robots and leg-
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
上記第６の実施の形態において、ステップＳ１５２〜Ｓ１５６は、発明２１の第２特徴検出手段に対応し、ステップＳ２０６〜Ｓ２１０、Ｓ２２０は、発明２１の第１特徴検出手段に対応し、ステップＳ２０２、Ｓ２４０は、発明２１の測定結果取得手段に対応している。また、ステップＳ２０６は、発明２１の座標変換手段に対応し、ステップＳ２０８は、発明２１の測定点間補間手段に対応し、ステップＳ２１０は、発明２１の線分検出手段に対応し、ステップＳ２３４は、発明２１の認識手段に対応している。
Furthermore, as compared with the least square method, robust detection can be performed for an edge that is difficult to detect.
In the sixth embodiment, steps S152 to S156 correspond to the second feature detection means of the invention 21, steps S206 to S210, S220 correspond to the first feature detection means of the invention 21, and steps S202, S240 corresponds to the measurement result acquisition unit of the twenty-first aspect. Step S206 corresponds to the coordinate conversion means of the invention 21, step S208 corresponds to the inter-measurement point interpolation means of the invention 21, step S210 corresponds to the line segment detection means of the invention 21, and step S234 is This corresponds to the recognition means of the invention 21.
〔第７の実施の形態〕
次に、本発明の第７の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図４５ないし図４８は、本発明に係る脚型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第７の実施の形態を示す図である。
[Seventh Embodiment]
Next, a seventh embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 45 to 48 are views showing a seventh embodiment of the legged robot, the object recognition apparatus and the object recognition method according to the present invention.
本実施の形態は、上記第５の実施の形態に対して、直交座標系における各測定点での傾きを算出し、各傾きの出現頻度を算出し、算出した出現頻度および各測定点の座標に基づいて連続面の境界を認識する点が異なる。なお、以下、上記第５の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第５の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。 Compared to the fifth embodiment, the present embodiment calculates the inclination at each measurement point in the orthogonal coordinate system, calculates the appearance frequency of each inclination, the calculated appearance frequency and the coordinates of each measurement point The point of recognizing the boundary of the continuous surface is different. Hereinafter, only the parts different from the fifth embodiment will be described, and the same parts as those in the fifth embodiment will be denoted by the same reference numerals and the description thereof will be omitted.
まず、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
図４５は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図４５に示すように、ステップＳ１５０〜Ｓ２０６を経て、ステップＳ４０８に移行する。
First, an object recognition process executed by the three-dimensional
FIG. 45 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional
When the object recognition process is executed in the
ステップＳ４０８では、ステップＳ２０６で変換された座標情報に基づいて、直交座標系における各測定点での傾きを算出する。
図４６は、傾きの算出例を示す図である。なお、同図のｘ軸、ｚ軸は、走査平面座標系における軸を示し、センサ座標系およびカメラ座標系における軸とは別個のものである。
測定点での傾きは、走査平面座標系において、各測定点ごとに、その測定点の座標と、ｘ軸方向に隣接する所定数の測定点の座標とに基づいて、図４６（ａ）に示すように、最小二乗法により算出することができる。
In step S408, the inclination at each measurement point in the orthogonal coordinate system is calculated based on the coordinate information converted in step S206.
FIG. 46 is a diagram illustrating an example of calculating the inclination. In the figure, the x-axis and z-axis indicate axes in the scanning plane coordinate system, and are separate from the axes in the sensor coordinate system and the camera coordinate system.
The inclinations at the measurement points are shown in FIG. 46A based on the coordinates of the measurement points and the coordinates of a predetermined number of measurement points adjacent in the x-axis direction for each measurement point in the scanning plane coordinate system. As shown, it can be calculated by the least square method.
図４６（ａ）に示すように、最小二乗法により、傾きの算出対象の測定点（図４６（ａ）中の白丸）を含む前後所定数の測定点に対する回帰直線を近似し、回帰直線の傾きを対象の測定点での傾きとする。最小二乗法は、データのばらつきによる影響は少ないが、計算量が比較的多くなる。
また、別の方法として、各測定点に対して、所定数の他の測定点を挟む前後２つの測定点の座標の差分値に基づいて傾きを算出することもできる。
As shown in FIG. 46 (a), a regression line for a predetermined number of measurement points including the measurement points (white circles in FIG. 46 (a)) for which the slope is to be calculated is approximated by the least square method. The inclination is the inclination at the target measurement point. The least squares method is less affected by data variations but has a relatively large amount of calculation.
As another method, for each measurement point, an inclination can be calculated based on a difference value between coordinates of two measurement points before and after a predetermined number of other measurement points.
図４６（ｂ）に示すように、前後２つの測定点のｚ座標の差分値である第１差分値（例えば、注目する測定点のｚ座標をｚiとすると、ｚi+2−ｚi-2）を算出するとともに、前後２つの測定点のｘ座標の差分値である第２差分値（例えば、注目する測定点のｘ座標をｘiとすると、ｘi+2−ｘi-2）を算出し、これら算出結果から、注目する測定点での傾き（第１差分値／第２差分値）を求める。この方法では、データのばらつきによる影響が最小二乗法よりも大きくなるが、計算が、単純な引き算と割り算のみで済むため最小二乗法よりも高速に傾きを算出することができる。 As shown in FIG. 46 (b), a first difference value that is a difference value between z coordinates of two measurement points before and after (for example, if the z coordinate of the measurement point of interest is z i , z i + 2 −z i -2) calculates the second difference value is a difference value between the x-coordinate of the front and rear two measurement points (e.g., the x-coordinate of the measurement point of interest When x i, x i + 2 -x i-2 ) And the inclination (first difference value / second difference value) at the measurement point of interest is obtained from these calculation results. In this method, the influence of data variation is greater than that in the least squares method, but since the calculation requires only simple subtraction and division, the slope can be calculated faster than in the least squares method.
次いで、図４５に示すように、ステップＳ４１０に移行して、ステップＳ４０８で算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出する。例えば、測定点の総数に対する各傾きの測定点の個数を出現頻度として算出する。
次いで、ステップＳ４１２に移行して、ステップＳ４１０で算出した各傾きの出現頻度のなかから未処理の傾きの出現頻度を選択し、ステップＳ４１４に移行して、選択した出現頻度とあらかじめ設定された閾値とを比較し、選択した出現頻度が閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上であると判定したとき(Yes)は、ステップＳ４１６に移行する。
Next, as shown in FIG. 45, the process proceeds to step S410, and the appearance frequency of each inclination with respect to the total number of inclinations calculated in step S408 is calculated. For example, the number of measurement points at each inclination with respect to the total number of measurement points is calculated as the appearance frequency.
Next, the process proceeds to step S412, where the appearance frequency of the unprocessed slope is selected from the appearance frequencies of the respective slopes calculated in step S410, and the process proceeds to step S414, where the selected appearance frequency and a preset threshold value are selected. Are determined, and it is determined whether or not the selected appearance frequency is equal to or higher than the threshold value. When it is determined that the selected appearance frequency is equal to or higher than the threshold value (Yes), the process proceeds to step S416.
ステップＳ４１６では、選択した出現頻度に係る傾きおよびその所定範囲の傾きを有する測定点の座標情報に基づいて、それら測定点のうち座標が連続するものを含む領域を連続面であると判定し、連続面であると判定した領域において、傾きが急激に変化する測定点を連続面の境界として判定する。
次いで、ステップＳ４１８に移行して、連続面の境界として判定した測定点の座標情報をセンサ座標系に変換し、変換された座標情報をメモリに記憶し、ステップＳ４２０に移行する。
In step S416, based on the coordinate information of the measurement points having the inclination related to the selected appearance frequency and the inclination of the predetermined range, it is determined that the region including the measurement points having continuous coordinates is a continuous surface. In a region determined to be a continuous surface, a measurement point whose inclination changes abruptly is determined as a boundary of the continuous surface.
Next, the process proceeds to step S418, where the coordinate information of the measurement point determined as the boundary of the continuous surface is converted into the sensor coordinate system, the converted coordinate information is stored in the memory, and the process proceeds to step S420.
ステップＳ４２０では、すべての傾きについてステップＳ４１４〜Ｓ４１８、Ｓ４３４の処理が終了したか否かを判定し、終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ２２６に移行する。
ステップＳ２２６では、すべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ４２０の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ２２８〜Ｓ２３９を経て、一連の処理を終了する。
In step S420, it is determined whether or not the processes in steps S414 to S418 and S434 have been completed for all inclinations. If it is determined that the process has been completed (Yes), the process proceeds to step S226.
In step S226, it is determined whether or not the processing in steps S202 to S420 has been completed for all the scanning planes. When it is determined that the processing has been completed (Yes), the series of processing is completed through steps S228 to S239. To do.
一方、ステップＳ２２６で、すべての走査平面についてステップＳ２０２〜Ｓ４２０の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ２４０を経て、ステップＳ２０２に移行する。
一方、ステップＳ４２０で、すべての傾きについてステップＳ４１４〜Ｓ４１８、Ｓ４３４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ４１２に移行する。
On the other hand, when it is determined in step S226 that the processes in steps S202 to S420 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S202 via step S240.
On the other hand, when it is determined in step S420 that the processes in steps S414 to S418 and S434 are not completed for all inclinations (No), the process proceeds to step S412.
一方、ステップＳ４１４で、選択した出現頻度が閾値未満であると判定したとき(No)は、ステップＳ４３４に移行して、選択した出現頻度に係る傾きを有する測定点の座標情報を測定ノイズとして除外し、ステップＳ４２０に移行する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第５の実施の形態とは、傾きの出現頻度に基づいて連続面の境界を判定する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
On the other hand, when it is determined in step S414 that the selected appearance frequency is less than the threshold (No), the process proceeds to step S434, and the coordinate information of the measurement point having the slope related to the selected appearance frequency is excluded as measurement noise. Then, the process proceeds to step S420.
Next, the operation of the present embodiment will be described.
A case will be described in which a stairway exists on the movement path of the leg-
まず、ステップＳ４０８を経て、変換された座標情報に基づいて各測定点での傾きが算出される。
図４７は、最小二乗法により算出したｘ軸方向およびｚ軸方向の傾きの一例を示す図である。
ここでは、最小二乗法により各測定点での傾きを算出する。ここで、最小二乗法を用いた場合に、図４７（ａ）および（ｂ）に示すように、最小二乗法を適用する複数の測定点に対して、ｘ軸方向の傾きと、ｚ軸方向の傾きとが異なる場合がある。そこで、下式（12）および（13）に示すように、ｘ軸方向およびｚ軸方向の傾きを求める２つの直線の方程式を用いて最小二乗法計算を行う。
ｚ＝ａx・ｘ＋ｂx …（12）
ｘ＝ａz・ｚ＋ｂz …（13）
そして、上式（12）におけるａxおよびｂxを下式（14）により算出し、上式（13）におけるａzおよびｂzを下式（15）により算出する。
First, through step S408, the inclination at each measurement point is calculated based on the converted coordinate information.
FIG. 47 is a diagram illustrating an example of gradients in the x-axis direction and the z-axis direction calculated by the least square method.
Here, the slope at each measurement point is calculated by the least square method. Here, when the least square method is used, as shown in FIGS. 47A and 47B, with respect to a plurality of measurement points to which the least square method is applied, the inclination in the x-axis direction and the z-axis direction are measured. May be different from the slope. Therefore, as shown in the following equations (12) and (13), the least square method calculation is performed using two linear equations for obtaining the inclinations in the x-axis direction and the z-axis direction.
z = a x · x + b x (12)
x = a z · z + b z (13)
Then, a x and b x in the above equation (12) are calculated by the following equation (14), and a z and b z in the above equation (13) are calculated by the following equation (15).
ａxおよびｂx、並びにａzおよびｂzを算出すると、これらの算出結果を代入した、上式（12）および（13）の直線と、最小二乗計算に用いた各測定点との距離を残差ｈxおよびｈzとして算出するとともに、前記各測定点に対する残差ｈxの二乗和と、残差ｈzの二乗和とを算出する（下式（16））。 When a x and b x and a z and b z are calculated, the distances between the straight lines of the above equations (12) and (13) and the respective measurement points used for the least square calculation are calculated. While calculating as residuals h x and h z , the sum of squares of residuals h x and the sum of squares of residuals h z for the respective measurement points are calculated (the following equation (16)).
残差ｈxの二乗和および残差ｈzの二乗和が算出されると、両者を比較して値の小さい方の直線を、正しい直線として採用し、この直線の傾きに基づいて、算出対象の測定点での傾きを求める。具体的に、残差ｈxの二乗和の方が小さければ、「ａ＝ａx、ｂ＝ｂx」とし、残差ｈzの二乗和の方が小さければ、「ａ＝１／ａz、ｂ＝１／ｂz」とする。 When the square sum of the residual h x and the square sum of the residual h z are calculated, the straight line with the smaller value is compared as the correct straight line, and the calculation target is calculated based on the slope of this straight line. Find the slope at the measurement point. Specifically, if the square sum of the residual h x is smaller, “a = a x , b = b x ”. If the square sum of the residual h z is smaller, “a = 1 / az”. , B = 1 / b z ”.
次いで、ステップＳ４１０〜Ｓ４１４を経て、各傾きの出現頻度が算出され、未判定の傾きの出現頻度が選択され、選択された出現頻度が閾値以上であるか否かが判定される。このとき、閾値以上であれば、ステップＳ４１６を経て、選択された出現頻度に係る傾きおよびその所定範囲の傾きを有する測定点の座標情報に基づいて連続面の境界が判定される。 Next, through steps S410 to S414, the appearance frequency of each inclination is calculated, the appearance frequency of the undetermined inclination is selected, and it is determined whether or not the selected appearance frequency is equal to or greater than a threshold value. At this time, if it is equal to or greater than the threshold value, the boundary of the continuous surface is determined through step S416 based on the selected inclination of the appearance frequency and the coordinate information of the measurement point having the predetermined range of inclination.
図４８は、ある走査平面に対する傾きの出現頻度の一例を示す図である。
例えば、図４８に示すような出現頻度が得られたとする。図４８の例では、傾きが０近傍の出現頻度が比較的高くなっており、これらの傾きを有する測定点の座標が連続していれば、その連続する測定点を含む領域が連続面であると判定される。脚車輪型ロボット１００の移動経路上には、段差が一定でかつ踏板が連続面となっている階段が存在しているため、踏板に対応する水平面が、傾き０および略０の測定点の連続する座標として現われる。この場合、そこに水平面があると推定することができる。
FIG. 48 is a diagram illustrating an example of the appearance frequency of an inclination with respect to a certain scanning plane.
For example, it is assumed that the appearance frequency as shown in FIG. 48 is obtained. In the example of FIG. 48, when the appearance frequency near the inclination of 0 is relatively high, and the coordinates of the measurement points having these inclinations are continuous, the region including the continuous measurement points is a continuous surface. It is determined. On the movement path of the leg-
そして、連続面であると判定された領域において、傾きが急激に変化する測定点が連続面の境界として判定される。図４２の例では、ある走査平面について、（１）床面に対応する領域と１段目の蹴込板に対応する領域との交点、（２）領域と１段目の踏板に対応する領域との交点、（３）領域と２段目の蹴込板に対応する領域との交点、（４）領域と２段目の踏板に対応する領域との交点の４つの交点が、連続面の境界として判定される。 And in the area | region determined to be a continuous surface, the measurement point in which inclination changes rapidly is determined as a boundary of a continuous surface. In the example of FIG. 42, for a certain scanning plane, (1) the intersection of the area corresponding to the floor surface and the area corresponding to the first-stage kick board, (2) the area corresponding to the area and the first-stage tread board, The four intersections of the intersection of (3) the area and the area corresponding to the second-stage kick board, and (4) the intersection of the area and the area corresponding to the second-stage tread are Determined.
次いで、ステップＳ４１８を経て、連続面の境界として判定された測定点の座標情報がセンサ座標系に変換され、変換された座標情報がメモリに記憶される。
一方、閾値未満であれば、ステップＳ４３４を経て、測定ノイズとして測定点の座標情報が除外される。
ステップＳ４１４〜Ｓ４１８、Ｓ４３４の処理は、すべての傾きについて行われる。
Next, through step S418, the coordinate information of the measurement point determined as the boundary of the continuous surface is converted into the sensor coordinate system, and the converted coordinate information is stored in the memory.
On the other hand, if it is less than the threshold value, the coordinate information of the measurement point is excluded as measurement noise through step S434.
The processes in steps S414 to S418 and S434 are performed for all inclinations.
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された各測定点ごとに、その測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて直交座標系におけるその測定点での傾きを算出し、算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出し、算出した出現頻度および変換された各測定点の座標に基づいて連続面の境界を認識する。
As described above, in this embodiment, the
これにより、連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、測定点での傾きの出現頻度および各測定点の座標に基づいて連続面の境界を認識するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性を低減することができる。
This makes it possible to grasp at least the planar shape of an object as a boundary between continuous surfaces, which is suitable for posture control of robots that require complex posture control, such as legged robots and leg-
上記第７の実施の形態において、ステップＳ１５２〜Ｓ１５６は、発明２２の第２特徴検出手段に対応し、ステップＳ２０６、Ｓ４０８〜Ｓ４１６は、発明２２の第１特徴検出手段に対応し、ステップＳ２０２、Ｓ２４０は、発明２２の測定結果取得手段に対応している。また、ステップＳ２０６は、発明２２の座標変換手段に対応し、ステップＳ４０８は、発明２２の傾き算出手段に対応し、ステップＳ４１０は、発明２２の出現頻度算出手段に対応し、ステップＳ２３４は、発明２２の認識手段に対応している。
In the seventh embodiment, steps S152 to S156 correspond to the second feature detection means of the
なお、上記第３および第４の実施の形態においては、物体上の連続面または連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の断続面その他の面またはその境界を認識するように構成することもできる。
また、上記第４および第６の実施の形態においては、隣接する測定点の間を線分で接続するように構成したが、これに限らず、直線、多次曲線その他の曲線で測定点間を接続し、または直線、線分、多次曲線その他の曲線で測定点間を近似するように構成することもできる。この場合、必ずしも、測定点が線上に位置しなくてもよいし、隣接する測定点同士を対象としなくてもよい。
In the third and fourth embodiments, the configuration is such that the continuous surface on the object or the boundary of the continuous surface is recognized. However, the present invention is not limited to this. It can also be configured to recognize.
In the fourth and sixth embodiments, adjacent measurement points are connected by line segments. However, the present invention is not limited to this, and the measurement points may be measured by straight lines, multi-degree curves or other curves. May be connected, or the measurement points may be approximated by a straight line, a line segment, a multi-order curve, or other curves. In this case, the measurement points do not necessarily have to be located on the line, and adjacent measurement points need not be targeted.
また、上記第４および第６の実施の形態においては、線分接続により得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により線分を検出するように構成したが、これに限らず、得られた線から所定距離内に存在する点の座標に基づいてハフ変換により線分を検出するように構成することもできる。
また、上記第５ないし第７の実施の形態において、３次元距離測定装置２００は、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させ、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転させる構成としたが、これに限らず、複数の測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａの測定方向に対して直交する走査軸の回りに測距センサ２１２ａをそれぞれ回転させる複数の回転機構とを備え、各測距センサ２１２ａをｚrs軸回りに配置する構成とすることもできる。
In the fourth and sixth embodiments, the line segment is detected by the Hough transform based on the coordinates of the points on the line obtained by the line segment connection. However, the present invention is not limited to this. A line segment may be detected by Hough transform based on the coordinates of a point existing within a predetermined distance from the given line.
In the fifth to seventh embodiments, the three-dimensional
これにより、上記第５ないし第７の実施の形態と同様に、連続面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
また、上記第５ないし第７の実施の形態においては、カメラ画像からハフ変換により線分を検出するように構成したが、これに限らず、次のような検出方法により線分を検出するように構成することもできる。
As a result, as in the fifth to seventh embodiments, the three-dimensional shape of the object can be grasped as the boundary of the continuous surface, so that it is complicated as in the legged robot and the leg
In the fifth to seventh embodiments, the line segment is detected from the camera image by the Hough transform. However, the present invention is not limited to this, and the line segment is detected by the following detection method. It can also be configured.
第１の検出方法としては、エッジ抽出処理のパラメータを変えてエッジ抽出処理を複数回実行し、エッジ抽出された各カメラ画像からハフ変換により線分を検出する。そして、検出したすべての線分に基づいて連続面の境界を認識する。これにより、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
第２の検出方法としては、シャッター速度や絞り等のカメラ２２２の撮影条件を変えて複数の画像をカメラ２２２から取得し、それらカメラ画像に対して歪み補正処理およびエッジ抽出処理をそれぞれ実行し、エッジ抽出された各カメラ画像からハフ変換により線分を検出する。そして、検出したすべての線分に基づいて連続面の境界を認識する。これにより、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
As a first detection method, the edge extraction process is executed a plurality of times while changing the parameters of the edge extraction process, and a line segment is detected by Hough transform from each edge-extracted camera image. And the boundary of a continuous surface is recognized based on all the detected line segments. Thereby, possibility that recognition accuracy will fall can further be reduced.
As a second detection method, a plurality of images are acquired from the
また、上記第５ないし第７の実施の形態においては、物体上の連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の連続面、断続面その他の面またはその境界を認識するように構成することもできる。
また、上記第５ないし第７の実施の形態においては、連続面の境界線として判定した直線に関する情報に基づいて境界データを生成するように構成したが、これに限らず、例えば、連続面の境界線として判定した直線に関する情報およびセンサ特徴点の座標情報に基づいて面データを生成するように構成することもできる。
In the fifth to seventh embodiments, the boundary of the continuous surface on the object is recognized. However, the present invention is not limited to this, and the continuous surface, intermittent surface, and other surfaces on the object, or their boundaries. It can also be configured to recognize.
In the fifth to seventh embodiments, the boundary data is generated on the basis of the information about the straight line determined as the boundary line of the continuous surface. It can also be configured to generate the surface data based on the information regarding the straight line determined as the boundary line and the coordinate information of the sensor feature point.
連続面の境界として判定したセンサ特徴点を結ぶ線分は、連続面と走査平面が交わる交線であるので、面データの生成は、例えば、ある走査平面においてセンサ特徴点を結ぶ線分と、ｚ軸回りに隣接する走査平面においてセンサ特徴点を結ぶ線分との傾きおよび座標が所定範囲にあるものを連続面と判定し、それら線分および連続面の境界線として判定した直線に対応する座標情報を対応付けたり、公知の補間法を用いてつなぎ合わせたりすることにより行う。例えば、傾きが０に近い連続面は、水平面とみなすことができるので、そこが歩行可能な面であると判定することができる。 Since the line segment connecting the sensor feature points determined as the boundary of the continuous surface is an intersection line where the continuous surface and the scanning plane intersect, generation of the surface data includes, for example, a line segment connecting the sensor feature points in a certain scanning plane, In the scanning plane adjacent to the z-axis, those having inclinations and coordinates with a line segment connecting sensor feature points within a predetermined range are determined as continuous surfaces, and correspond to the straight line determined as the boundary line between these line segments and the continuous surface. This is performed by associating coordinate information or connecting them using a known interpolation method. For example, since a continuous surface having an inclination close to 0 can be regarded as a horizontal surface, it can be determined that the surface is a walking surface.
また、上記第５ないし第７の実施の形態においては、座標変換によりセンサ特徴点をカメラ画像に投影するように構成したが、これに限らず、カメラ画像の線分を走査平面座標系の平面に投影してもよいし、センサ特徴点およびカメラ画像の線分を他の座標系の平面または空間に投影してもよい。すなわち、カメラ画像の線分とセンサ特徴点の位置関係を判定する座標系は任意とすることができる。 In the fifth to seventh embodiments, the sensor feature points are projected onto the camera image by coordinate transformation. However, the present invention is not limited to this, and the line segment of the camera image is represented by a plane in the scanning plane coordinate system. The sensor feature point and the line segment of the camera image may be projected onto a plane or space of another coordinate system. That is, the coordinate system for determining the positional relationship between the line segment of the camera image and the sensor feature point can be arbitrary.
また、上記第５ないし第７の実施の形態においては、カメラ画像から線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の特徴を示す点、直線、多次曲線、円、楕円その他の曲線、平面、曲面その他の面、立方体、球体その他の立体的特徴をカメラ画像から検出し、検出した特徴に基づいて連続面の境界を認識するように構成することもできる。 In the fifth to seventh embodiments, the line segment is detected from the camera image and the boundary of the continuous surface is recognized based on the detected line segment. However, the present invention is not limited to this. Detect points, straight lines, multi-dimensional curves, circles, ellipses and other curves, planes, curved surfaces and other surfaces, cubes, spheres and other three-dimensional features from the camera image, and continuous surfaces based on the detected features It is also possible to configure so as to recognize the boundary.
また、上記第５ないし第７の実施の形態においては、測距センサ２１２ａの測定結果に基づいてセンサ特徴点を検出し、検出したセンサ特徴点に基づいて連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の特徴を示す直線、線分、多次曲線、円、楕円その他の曲線、平面、曲面その他の面、立方体、球体その他の立体的特徴を検出し、検出した特徴に基づいて連続面の境界を認識するように構成することもできる。
In the fifth to seventh embodiments, the sensor feature point is detected based on the measurement result of the
また、上記第５ないし第７の実施の形態においては、センサ座標系におけるｘrs−ｙrs平面と、カメラ座標系におけるｘca−ｙca平面とが平行となるようにカメラ２２２を配置したが、これに限らず、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な測定点を含む画像を撮影できれば、測距センサ２１２ａに対して任意の位置および向きで配置することができる。
In the fifth to seventh embodiments, the
また、上記第３ないし第７の実施の形態においては、エンコーダ２１８を駆動回転軸に設けて構成としたが、これに限らず、従動回転軸に設けて構成とすることもできる。
これにより、伝達誤差の影響を受けずに第２走査処理における走査角度を高精度に検出することができる。
また、上記第３ないし第７の実施の形態においては、プーリ２２０ａ、２２０ｂおよびベルト２２１を介して、駆動回転軸の回転駆動力を従動回転軸へと伝達するように構成としたが、これに限らず、複数の歯車を介して、駆動回転軸の回転駆動力を従動回転軸へと伝達するように構成とすることもできる。
In the third to seventh embodiments, the
Thereby, the scanning angle in the second scanning process can be detected with high accuracy without being affected by the transmission error.
In the third to seventh embodiments, the rotational driving force of the drive rotating shaft is transmitted to the driven rotating shaft via the
また、上記第３ないし第７の実施の形態においては、第１走査処理における距離情報の取得を離散的（第２走査処理で回転させてから第１走査処理で距離情報を取得）に行う構成としたが、これに限らず、走査角度と測定距離との対応付けを行うことで連続的（第２走査処理で回転させつつ、第１走査処理で距離情報を取得）に行う構成とすることもできる。 In the third to seventh embodiments, the distance information is acquired in the first scanning process discretely (distance information is acquired in the first scanning process after being rotated in the second scanning process). However, the present invention is not limited to this, and the configuration is such that the scanning angle and the measurement distance are associated with each other continuously (distance information is acquired by the first scanning process while being rotated by the second scanning process). You can also.
また、上記第３ないし第７の実施の形態においては、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、走査角度範囲および走査単位角度を設定するように構成としたが、これに限らず、３次元距離測定装置２００にあらかじめ設定しておく構成とすることもできる。
また、上記第３ないし第７の実施の形態において、３次元距離測定装置２００は、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させ、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転させる構成としたが、これに限らず、測距センサ２１２ａをｚrs軸回りに回転させ、２次元距離測定装置２１２をｙrs’軸回りに回転させる構成とすることもできる。また、ｙrs’軸およびｚrs軸回りに限らず、測距センサ２１２ａの測定方向に対して互いに直交する２つの軸であれば、どの方向の軸回りでもよい。さらに、このような回転機構に限らず、測距センサ２１２ａの測定方向とは異なる第１走査方向に測距センサ２１２ａを移動させ、測距センサ２１２ａの測定方向および第１走査方向とは異なる第２走査方向に測距センサ２１２ａを移動させるように移動機構として構成することもできる。この場合、移動経路の形状としては、直線のほか円弧その他の曲線を採用することができる。回転機構と移動機構の組み合わせることもできる。
In the third to seventh embodiments, the scanning angle range and the scanning unit angle are set based on the command signal from the
In the third to seventh embodiments, the three-dimensional
このような構成の変更は、複数の測距センサ２１２ａおよび回転機構を備える上記構成についても同様に適用することができる。
また、上記第５ないし第７の実施の形態においては、図４９（ａ）に示すように、２次元距離測定装置２１２自身を回転させているが、これに限らず、光学式の測距センサを有する２次元距離測定装置であれば、図４９（ｂ）に示すように、測定方向の光軸上に挿入したミラーを回転させてもよい。
Such a configuration change can be similarly applied to the above-described configuration including the plurality of
In the fifth to seventh embodiments, as shown in FIG. 49A, the two-dimensional
図４９は、測距センサの測定方向を変更する場合の構成を示す図である。
また、上記第３ないし第７の実施の形態は、独立の実施の形態として説明したが、上記第１または第２の実施の形態に対して上記第３ないし第７の実施の形態を適用することもできる。
また、上記第３ないし第７の実施の形態においては、本発明に係る脚型ロボット、物体認識装置および物体認識方法を、階段を乗り越える場合について適用したが、これに限らず、階段以外の段差を乗り越える場合についても同様に適用することができる。
FIG. 49 is a diagram showing a configuration when the measurement direction of the distance measuring sensor is changed.
Moreover, although the said 3rd thru | or 7th embodiment was demonstrated as an independent embodiment, the said 3rd thru | or 7th embodiment is applied with respect to the said 1st or 2nd embodiment. You can also
In the third to seventh embodiments, the legged robot, the object recognition device, and the object recognition method according to the present invention are applied to the case of going over a stairs. The same applies to the case of overcoming the above.
また、上記第３ないし第７の実施の形態においては、本発明に係る脚型ロボット、物体認識装置および物体認識方法を脚車輪型ロボット１００に適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。例えば、直動関節で脚構造を実現する脚車輪型ロボットや他の構成のロボット、車両その他の装置に適用することができる。また、認識情報の伝達手段と組み合わせることにより視覚障害者が外界を認識するための手段としての装置、認識方法への展開も考えられる。
In the third to seventh embodiments, the legged robot, the object recognizing apparatus, and the object recognizing method according to the present invention are applied to the legged
１００ 脚車輪型ロボット
１０ 基体
１２ 脚部
１２ａ〜１２ｃ リンク
１４〜１８ 回転関節
２０ 駆動輪
２２、２４ 脚先センサ
２６ 水平レーザ
２８、３０ 垂直レーザ
３４、３６ 障害物センサ
４０、５０ モータ
４２、５２ エンコーダ
４４、５４ ドライバ
４６、５６、６７、６８ 分散コントローラ
７０ ３軸姿勢センサ
８０ ＤＣ−ＤＣコンバータ
８２ バッテリ
８４ 充電回路
２００ ３次元距離測定装置
２０４ 下側支持板
２０６ 上側支持板
２０８ カメラ支持板
２１０ センシングプロセッサ
２１２ ２次元距離測定装置
２１２ａ 測距センサ
２１２ｃ、２１６ モータ
２１２ｄ、２１８ エンコーダ
２１２ｂ、２１４ ドライバ
２２０ａ、２２０ｂ プーリ
２２１ ベルト
２２２、３２ カメラ
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記ハーネスは、前記電気機器を駆動するための駆動用電源を伝送する駆動用電源線と、前記制御手段を制御するための制御信号を伝送する制御信号線とからなり、
前記駆動用電源線から供給される前記駆動用電源から、前記電気機器または前記制御手段の制御に必要な制御用電源を生成する制御用電源生成手段を前記ハーネスの配線経路上に設け、
前記制御用電源生成手段および前記制御手段を、前記制御用電源を伝送可能に接続したことを特徴とする脚型ロボット。 A base, a leg connected to the base with a degree of freedom, an electrical device provided on the leg and its control means, and the control means connected to the control means via a harness; A legged robot that moves by the movement of the leg part, the main control means for performing control using
The harness comprises a driving power line for transmitting a driving power source for driving the electric device, and a control signal line for transmitting a control signal for controlling the control means,
Provided on the wiring path of the harness control power generation means for generating control power necessary for control of the electric device or the control means from the drive power supplied from the drive power line,
A legged robot characterized in that the control power generation means and the control means are connected so that the control power can be transmitted.
前記制御用電源生成手段を、前記制御手段を実装する基板上またはその近傍に設けたことを特徴とする脚型ロボット。 In claim 1,
A legged robot characterized in that the control power generation means is provided on or near a substrate on which the control means is mounted.
前記電気機器は、第１電気機器および第２電気機器からなり、
前記制御手段は、前記第１電気機器を制御する第１制御手段と、前記第２電気機器を制御する第２制御手段とからなり、
前記制御用電源生成手段を、前記第１制御手段および前記第２制御手段の間に設け、
前記制御用電源生成手段と前記第１制御手段および前記第２制御手段とを、前記制御用電源を伝送する制御用電源線で接続したことを特徴とする脚型ロボット。 In claim 1,
The electrical device comprises a first electrical device and a second electrical device,
The control means comprises a first control means for controlling the first electric device and a second control means for controlling the second electric device,
The control power generation means is provided between the first control means and the second control means,
A legged robot characterized in that the control power generation means, the first control means, and the second control means are connected by a control power line for transmitting the control power.
前記ハーネスは、前記電気機器を駆動するための駆動用電源を伝送する駆動用電源線と、前記制御手段を制御するための制御信号を伝送する制御信号線とからなり、
前記電気機器または前記制御手段の制御に必要な制御用電源を供給するバッテリと、前記駆動用電源線から供給される前記駆動用電源により前記バッテリを充電する充電回路とを前記ハーネスの配線経路上に設け、
前記バッテリおよび前記制御手段を、前記制御用電源を伝送可能に接続したことを特徴とする脚型ロボット。 A base, a leg connected to the base with a degree of freedom, an electrical device provided on the leg and its control means, and the control means connected to the control means via a harness; A legged robot that moves by the movement of the leg part, the main control means for performing control using
The harness comprises a driving power line for transmitting a driving power source for driving the electric device, and a control signal line for transmitting a control signal for controlling the control means,
On the wiring path of the harness, a battery that supplies control power necessary for control of the electrical device or the control means, and a charging circuit that charges the battery by the drive power supplied from the drive power line Provided in
A legged robot characterized in that the battery and the control means are connected so that the control power supply can be transmitted.
前記バッテリおよび前記充電回路を、前記制御手段を実装する基板上またはその近傍に設けたことを特徴とする脚型ロボット。 In claim 4,
A legged robot characterized in that the battery and the charging circuit are provided on or near a substrate on which the control means is mounted.
前記電気機器は、第１電気機器および第２電気機器からなり、
前記制御手段は、前記主制御手段と前記ハーネスを介して接続されかつ前記第１電気機器を制御する第１制御手段と、前記主制御手段または前記第１制御手段と前記ハーネスを介して接続されかつ前記第２電気機器を制御する第２制御手段とからなり、
前記バッテリおよび前記充電回路を、前記第１制御手段および前記第２制御手段の間に設け、
前記バッテリと前記第１制御手段および前記第２制御手段とを、前記制御用電源を伝送する制御用電源線で接続したことを特徴とする脚型ロボット。 In claim 4,
The electrical device comprises a first electrical device and a second electrical device,
The control means is connected to the main control means via the harness, and is connected to the main control means or the first control means via the harness. And second control means for controlling the second electric device,
The battery and the charging circuit are provided between the first control means and the second control means,
A legged robot characterized in that the battery and the first control means and the second control means are connected by a control power line for transmitting the control power.
前記脚部は、可動関節を介して複数のリンクを連結してなり、
前記電気機器は、前記可動関節を駆動するための動力を付与するアクチュエータであることを特徴とする脚型ロボット。 In any one of Claims 2 and 5,
The leg portion is formed by connecting a plurality of links via a movable joint,
The legged robot according to claim 1, wherein the electric device is an actuator that applies power for driving the movable joint.
前記脚部は、可動関節を介して第１リンク、第２リンクおよび第３リンクをその順で直列に連結してなり、
前記第１電気機器は、前記第１リンクおよび前記第２リンクの間の前記可動関節を駆動するための動力を付与する第１アクチュエータであり、
前記第２電気機器は、前記第２リンクおよび前記第３リンクの間の前記可動関節を駆動するための動力を付与する第２アクチュエータであり、
前記制御用電源生成手段を前記第２リンク内に設けたことを特徴とする脚型ロボット。 In claim 3,
The leg portion is formed by connecting the first link, the second link, and the third link in series in that order via a movable joint,
The first electric device is a first actuator that applies power for driving the movable joint between the first link and the second link;
The second electrical device is a second actuator that applies power to drive the movable joint between the second link and the third link,
A legged robot characterized in that the control power generation means is provided in the second link.
前記脚部は、可動関節を介して第１リンク、第２リンクおよび第３リンクをその順で直列に連結してなり、
前記第１電気機器は、前記第１リンクおよび前記第２リンクの間の前記可動関節を駆動するための動力を付与する第１アクチュエータであり、
前記第２電気機器は、前記第２リンクおよび前記第３リンクの間の前記可動関節を駆動するための動力を付与する第２アクチュエータであり、
前記バッテリおよび前記充電回路を前記第２リンク内に設けたことを特徴とする脚型ロボット。 In claim 6,
The leg portion is formed by connecting the first link, the second link, and the third link in series in that order via a movable joint,
The first electric device is a first actuator that applies power for driving the movable joint between the first link and the second link;
The second electrical device is a second actuator that applies power to drive the movable joint between the second link and the third link,
A legged robot, wherein the battery and the charging circuit are provided in the second link.
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013086205A (en) * | 2011-10-17 | 2013-05-13 | Nsk Ltd | Legged robot |
-
2007
- 2007-10-05 JP JP2007261527A patent/JP2009006467A/en active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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