JP2009006984A - Leg wheel type robot - Google Patents

Leg wheel type robot Download PDF

Info

Publication number
JP2009006984A
JP2009006984A JP2007261525A JP2007261525A JP2009006984A JP 2009006984 A JP2009006984 A JP 2009006984A JP 2007261525 A JP2007261525 A JP 2007261525A JP 2007261525 A JP2007261525 A JP 2007261525A JP 2009006984 A JP2009006984 A JP 2009006984A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
leg
wheel
scanning
type robot
actuator
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2007261525A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Kazuteru Hida
和輝 飛田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NSK Ltd
Original Assignee
NSK Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NSK Ltd filed Critical NSK Ltd
Priority to JP2007261525A priority Critical patent/JP2009006984A/en
Publication of JP2009006984A publication Critical patent/JP2009006984A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a leg wheel type robot which is suitable for reducing a driving torque at the time of turning by suppressing the increasing of the weight and the energy consumption amount. <P>SOLUTION: This leg wheel type robot 100 is equipped with a base body 10, a leg section 12 which is connected with the base body 10 while having a degree of freedom around the yawing axis, a driving wheel 20 which is rotatably installed on the leg section 12, and a joint motor 40 which gives power in order to drive the leg section 12 within the range of the degree of freedom around the yawing axis. The driving control of the leg section 12 at the time of an obstacle avoidance and the steering control of the driving wheel 20 at the time of running are performed by sharing the joint motor 40. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、段差を乗り越えて移動できる脚車輪型ロボットに係り、特に、重量およびエネルギー消費量の増加を抑制し、旋回時の駆動トルクを低減するのに好適な脚車輪型ロボットに関する。   The present invention relates to a leg-wheel type robot that can move over a step, and more particularly to a leg-wheel type robot that is suitable for suppressing an increase in weight and energy consumption and reducing driving torque during turning.

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.

車輪型、クローラ型および脚型の問題を解決するため、脚型と車輪型を組み合わせた脚車輪型ロボットが提案されている。脚車輪型ロボットとしては、例えば、特許文献1記載の技術が知られている。
特許文献1には、サーボモータによって駆動される4本の脚部を自在に駆動しての歩行移動と、4本の脚部の内の後ろ側の2本の脚部に備えられた2つの駆動輪と、前側の2本の脚部に備えられた2つの従動輪とによる車輪移動と、さらに歩行移動と車輪移動を組み合わせたハイブリッド移動を行う脚式移動ロボット装置が開示されている(同文献[0123]および図31(a))。
In order to solve the problems of the wheel type, the crawler type and the leg type, a leg wheel type robot combining the leg type and the wheel type has been proposed. As a leg wheel type robot, for example, a technique described in Patent Document 1 is known.
In Patent Document 1, walking movement is performed by freely driving four legs driven by a servo motor, and two legs provided on two rear legs of the four legs are provided. There is disclosed a legged mobile robot device that performs wheel movement by a driving wheel and two driven wheels provided on two front leg portions, and further hybrid movement that combines walking movement and wheel movement (same as above). Document [0123] and FIG. 31 (a)).

脚部を構成する各脚部ユニットは、上部リンクと下部リンクをアクチュエータによって駆動される第2連結部によって連結し、胴体部に対して上部リンクが第1連結部で連結している。また、前側の左脚部ユニットと右脚部ユニットの第1連結部と第2連結部との間には、従動輪をヨー軸回りに回転させるためのステアリング機構である回転部が設けられている。したがって、回転部のステアリング機構により前の左右脚部ユニットの下部が進む方向に向けられるので、脚式移動ロボット装置は左または右方向への回転、旋回が可能となる(同文献[0124]〜[0126])。
特開2004−34169号公報
In each leg unit constituting the leg part, the upper link and the lower link are connected by a second connecting part driven by an actuator, and the upper link is connected to the body part by the first connecting part. In addition, a rotating part, which is a steering mechanism for rotating the driven wheel about the yaw axis, is provided between the first connecting part and the second connecting part of the front left leg unit and the right leg unit. Yes. Therefore, since the lower part of the front left and right leg unit is directed by the steering mechanism of the rotating unit, the legged mobile robot device can rotate and turn left or right (the same document [0124]- [0126]).
JP 2004-34169 A

ところで、脚車輪型ロボットの走行時の操舵機構として、ヨー軸回りに回転する回転関節およびこれを回転駆動するための動力を付与するアクチュエータを脚先に設け、このアクチュエータを用いて操舵制御を行う機構が考えられる。
しかしながら、回転関節およびアクチュエータを脚先に設けるため、重量およびエネルギー消費量がともに増大する。
By the way, as a steering mechanism at the time of travel of the leg-wheel type robot, a rotary joint that rotates around the yaw axis and an actuator that applies power for rotationally driving the rotary joint are provided at the leg tip, and steering control is performed using this actuator. A mechanism is conceivable.
However, since the rotary joint and the actuator are provided at the leg tip, both weight and energy consumption increase.

また、特許文献1記載の技術にあっても、走行時の操舵制御のために専用のステアリング機構が設けられているため、同様の問題があるとともに、単にステアリング機構を制御するのでは、旋回時の重心移動等によりステアリング機構の駆動トルクが大きくなるという問題もあった。
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、重量およびエネルギー消費量の増加を抑制し、旋回時の駆動トルクを低減するのに好適な脚車輪型ロボットを提供することを目的としている。
Further, even in the technique described in Patent Document 1, since a dedicated steering mechanism is provided for steering control at the time of traveling, there is a similar problem. There is also a problem that the driving torque of the steering mechanism increases due to the movement of the center of gravity of the steering mechanism.
Therefore, the present invention has been made paying attention to such an unsolved problem of the conventional technology, and is intended to suppress an increase in weight and energy consumption and to reduce driving torque during turning. An object is to provide a suitable leg-wheel type robot.

〔発明1〕 上記目的を達成するために、発明1の脚車輪型ロボットは、基体と、前記基体に対して少なくともヨー軸回りの自由度を有して連結された脚部と、前記脚部に回転可能に設けられた車輪と、前記ヨー軸回りの自由度の範囲で前記脚部を駆動するための動力を付与するアクチュエータと、前記アクチュエータを制御する制御手段とを備え、前記脚部の駆動および前記車輪の回転により移動する脚車輪型ロボットであって、前記制御手段は、障害物回避時における前記脚部の駆動制御および走行時における前記車輪の操舵制御を、前記アクチュエータを共通に用いて行う。   [Invention 1] In order to achieve the above object, a leg-wheel type robot according to Invention 1 includes a base, a leg connected to the base with at least a degree of freedom around the yaw axis, and the leg. A wheel provided rotatably on the yaw axis, an actuator for applying power for driving the leg within a range of freedom around the yaw axis, and a control means for controlling the actuator. A leg-wheel type robot that moves by driving and rotation of the wheel, wherein the control means uses the actuator in common for driving control of the leg portion during obstacle avoidance and steering control of the wheel during traveling. Do it.

このような構成であれば、平地等の障害物が存在しないところでは、車輪走行で移動しながら、制御手段により、アクチュエータを用いて車輪の操舵制御が行われる。アクチュエータが駆動すると、脚部に動力が付与され、ヨー軸回りの自由度の範囲で脚部が駆動し、車輪の操舵が行われる。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。
また、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、脚部に動力が付与され、ヨー軸回りの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。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。
With such a configuration, in a place where an obstacle such as a flat ground does not exist, the steering control of the wheel is performed by the control means using the actuator while moving by running the wheel. When the actuator is driven, power is applied to the leg portion, the leg portion is driven within a range of the degree of freedom around the yaw axis, and the wheel is steered. Therefore, the mobility on the flat ground is high like the wheel type robot.
Further, 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, power is applied to the leg portion, and the leg portion is driven within a range of degrees of freedom around the yaw axis, so that the step can be overcome. Therefore, the adaptability to a level difference is high like a legged robot.

〔発明2〕 さらに、発明2の脚車輪型ロボットは、基体と、前記基体に対してヨー軸回りの自由度およびピッチ軸またはロール軸回りの自由度を有して連結された脚部と、前記脚部に回転可能に設けられた車輪と、前記ヨー軸回りの自由度の範囲で前記脚部を駆動するための動力を付与する第1アクチュエータと、前記ピッチ軸またはロール軸回りの自由度の範囲で前記脚部を駆動するための動力を付与する第2アクチュエータと、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御する制御手段とを備え、前記脚部の駆動および前記車輪の回転により移動する脚車輪型ロボットであって、前記制御手段は、障害物回避時における前記脚部の駆動制御を、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを用いて行うとともに、走行時における前記車輪の操舵制御を、前記第1アクチュエータを用いて行う。   [Invention 2] Further, the leg-wheel type robot of Invention 2 includes a base and a leg connected to the base with a degree of freedom around the yaw axis and a degree of freedom around the pitch axis or roll axis, A wheel rotatably provided on the leg, a first actuator for applying power for driving the leg within a range of freedom around the yaw axis, and a freedom around the pitch axis or roll axis A second actuator for applying power for driving the leg within the range of the above, and a control means for controlling the first actuator and the second actuator, and is moved by driving the leg and rotating the wheel The leg wheel type robot, wherein the control means performs the drive control of the leg portion at the time of obstacle avoidance using the first actuator and the second actuator. , The steering control of the wheel during traveling is performed using the first actuator.

このような構成であれば、平地等の障害物が存在しないところでは、車輪走行で移動しながら、制御手段により、第1アクチュエータを用いて車輪の操舵制御が行われる。アクチュエータが駆動すると、脚部に動力が付与され、ヨー軸回りの自由度の範囲で脚部が駆動し、車輪の操舵が行われる。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。   With such a configuration, in a place where there is no obstacle such as a flat ground, the steering control of the wheel is performed by the control means using the first actuator while moving by running the wheel. When the actuator is driven, power is applied to the leg portion, the leg portion is driven within a range of the degree of freedom around the yaw axis, and the wheel is steered. Therefore, the mobility on the flat ground is high like the wheel type robot.

また、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。アクチュエータが駆動すると、脚部に動力が付与され、ヨー軸回りの自由度の範囲およびピッチ軸またはロール軸回りの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。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。   Further, 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 actuator is driven, power is applied to the leg portion, and the leg portion is driven within the range of the degree of freedom around the yaw axis and the range of the degree of freedom around the pitch axis or roll axis, and the step can be overcome. Therefore, the adaptability to a level difference is high like a legged robot.

〔発明3〕 さらに、発明3の脚車輪型ロボットは、発明2の脚車輪型ロボットにおいて、複数の前記脚部と、前記各脚部に回転可能に設けられた複数の前記車輪とを備え、前記制御手段は、旋回時に、前記各車輪の接地点から構成される多角形と前記基体の重心の投影点との位置関係が一定となるように、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御する。   [Invention 3] Further, the leg-wheel type robot of Invention 3 is the leg-wheel type robot of Invention 2, comprising a plurality of the leg portions and a plurality of the wheels rotatably provided on the leg portions, The control means controls the first actuator and the second actuator so that a positional relationship between a polygon formed by a ground contact point of each wheel and a projected point of the center of gravity of the base body is constant during turning. To do.

このような構成であれば、旋回時は、制御手段により、各車輪の接地点から構成される多角形と基体の重心の投影点との位置関係が一定となるように、第1アクチュエータおよび第2アクチュエータが制御される。   With such a configuration, at the time of turning, the control means causes the first actuator and the first actuator so that the positional relationship between the polygon formed by the contact points of the wheels and the projected point of the center of gravity of the base is constant. Two actuators are controlled.

〔発明4〕 さらに、発明4の脚車輪型ロボットは、発明3の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、旋回時に、前記各車輪の接地点から構成される多角形の中心と前記基体の重心の投影点とが一致するように、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御する。
このような構成であれば、旋回時は、制御手段により、各車輪の接地点から構成される多角形の中心と基体の重心の投影点とが一致するように、第1アクチュエータおよび第2アクチュエータが制御される。
[Invention 4] Further, the leg wheel type robot of the invention 4 is the leg wheel type robot of the invention 3, wherein the control means is configured such that, when turning, the center of the polygon formed by the ground contact points of the wheels and the base body. The first actuator and the second actuator are controlled so that the projected point of the center of gravity coincides.
With such a configuration, at the time of turning, the first actuator and the second actuator are controlled by the control means so that the center of the polygon formed by the ground contact point of each wheel coincides with the projected point of the center of gravity of the base. Is controlled.

〔発明5〕 さらに、発明5の脚車輪型ロボットは、発明3および4のいずれか1の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、旋回時に、前記車輪が、当該車輪が設けられた脚部のうち前記ヨー軸回りの自由度を有する部分の当該軸上に位置するように、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御する。
このような構成であれば、旋回時は、制御手段により、車輪が、その車輪が設けられた脚部のうちヨー軸回りの自由度を有する部分のその軸上に位置するように、第1アクチュエータおよび第2アクチュエータが制御される。
[Invention 5] Further, the leg-wheel type robot according to Invention 5 is the leg-wheel type robot according to any one of Inventions 3 and 4, wherein the control means is configured such that, when turning, the wheel is a leg portion provided with the wheel. The first actuator and the second actuator are controlled so that the portion having the degree of freedom around the yaw axis is positioned on the axis.
With such a configuration, during turning, the control means causes the wheel to be positioned on the axis of the portion having the degree of freedom around the yaw axis in the leg portion provided with the wheel. The actuator and the second actuator are controlled.

〔発明6〕 さらに、発明6の脚車輪型ロボットは、発明2ないし5のいずれか1の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、前記基体を上下方向に変位させるときは、前記各車輪の接地点から構成される多角形と前記基体の重心の投影点との位置関係が一定となるように、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御する。
このような構成であれば、基体を上下方向に変位させるときは、制御手段により、各車輪の接地点から構成される多角形と基体の重心の投影点との位置関係が一定となるように、第1アクチュエータおよび第2アクチュエータが制御される。
[Invention 6] Further, the leg-wheel type robot of the invention 6 is the leg-wheel type robot according to any one of the inventions 2 to 5, wherein the control means displaces each of the wheels when the base is displaced in the vertical direction. The first actuator and the second actuator are controlled so that the positional relationship between the polygon formed by the ground contact point and the projected point of the center of gravity of the base is constant.
With such a configuration, when the base body is displaced in the vertical direction, the control means makes the positional relationship between the polygon formed by the contact points of the wheels and the projected point of the center of gravity of the base body constant. The first actuator and the second actuator are controlled.

〔発明7〕 さらに、発明7の脚車輪型ロボットは、発明2ないし6のいずれか1の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、前記基体の向きを一定方向に保ちながら、自脚車輪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、前記第1アクチュエータを制御する。
このような構成であれば、自脚車輪型ロボットの移動時において、脚車輪型ロボットの基体の向きを一定方向に保ちながら、自脚車輪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第1アクチュエータが制御される。
[Invention 7] Furthermore, the leg-wheel type robot of the invention 7 is the leg-wheel type robot according to any one of the inventions 2 to 6, wherein the control means is a self-leg wheel type while maintaining the orientation of the base in a fixed direction. The first actuator is controlled so that the traveling direction of the robot matches the traveling direction of each wheel.
With this configuration, when the self-legged wheel robot is moving, the traveling direction of the self-legged robot matches the traveling direction of each wheel while maintaining the base of the leg-wheel robot at a fixed direction. Thus, the first actuator is controlled.

〔発明8〕 さらに、発明8の脚車輪型ロボットは、発明2ないし7のいずれか1の脚車輪型ロボットにおいて、前記基体に対して、複数の、前記脚部、前記車輪、前記第1アクチュエータ及び前記第2アクチュエータから構成される脚車輪機構部を備え、前記制御手段は、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、前記第1アクチュエータを制御する。
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、第1アクチュエータが制御される。
[Invention 8] Further, the leg-wheel robot according to Invention 8 is the leg-wheel robot according to any one of Inventions 2 to 7, wherein a plurality of the leg portions, the wheels, and the first actuator are provided with respect to the base. And a leg wheel mechanism unit configured by the second actuator, and the control means during the turning of the wheels when the base body rotates around the yaw axis at a predetermined rotation center position during turning. The first actuator is controlled so that the direction of movement of the center of rotation at the contact point between the arc trajectory drawn by the center of rotation and the center of rotation during steering coincides with the traveling direction of the wheels.
With such a configuration, during turning, the control means rotates the base around the yaw axis (vertical axis) and the arc trajectory drawn by the rotation center at the time of steering of each wheel and the rotation center at the time of steering. The first actuator is controlled so that the direction of movement of the center of rotation at the contact point with the direction of travel of each wheel coincides.

〔発明9〕 一方、上記目的を達成するために、発明9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 9] On the other hand, in order to achieve the above object, an object recognition apparatus according to Invention 9 is an object recognition apparatus for recognizing a surface or a boundary of a surface on an object, and measures a distance to a measurement point on the object. A distance measuring sensor, a scanning means for scanning the distance measuring sensor, a measurement result acquiring means for acquiring a measurement result of the distance measuring sensor for the measurement points that can be measured in a scanning range of the scanning means, and the measurement result A coordinate conversion means for converting the measurement result acquired by the acquisition means into coordinates of an orthogonal coordinate system; and a line segment in the orthogonal coordinate system by Hough conversion based on the coordinates of at least two of the measurement points converted by the coordinate conversion means. And a recognition unit for recognizing a surface on the object or a boundary of the surface based on the line segment detected by the line segment detection unit.

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10および15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 the tenth and fifteenth aspects.

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10および15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 the tenth and fifteenth aspects.

〔発明10〕 さらに、発明10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 10] The object recognition apparatus according to Invention 10 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. Scanning means for scanning the distance sensor, measurement result acquiring means for acquiring the measurement results of the distance measuring sensor for the measurement points that can be measured in the scanning range of the scanning means, and measurement results acquired by the measurement result acquiring means Coordinate conversion means for converting into coordinates in an orthogonal coordinate system, inter-measurement point interpolation means for interpolating between the measurement points converted by the coordinate conversion means, and points on the line obtained by the inter-measurement point interpolation means Line segment detection means for detecting a line segment in the orthogonal coordinate system by Hough transform based on the coordinates of the object, and recognition means for recognizing a surface or a boundary of the surface on the object based on the line segment detected by the line segment detection means With.

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17の物体認識装置、および発明26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17の物体認識装置、および発明26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. The same applies to the object recognition device according to the seventeenth aspect and the object recognition method according to the twenty-sixth aspect.
The line includes a straight line, a line segment, a multi-order curve, and other curves. The same applies to the object recognition device according to the seventeenth aspect and the object recognition method according to the twenty-sixth aspect.

〔発明11〕 さらに、発明11の物体認識装置は、発明9および10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 11] The object recognition apparatus according to Invention 11 is the object recognition apparatus according to any one of Inventions 9 and 10, wherein the recognition means is based on the coordinates of the end points of the line segment detected by the line segment detection means. Recognize the boundary of the surface on the object.
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12〕 さらに、発明12の物体認識装置は、発明9ないし11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 12] Further, the object recognition device of Invention 12 is the object recognition device of any one of Inventions 9 to 11, 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.

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19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 apparatus of the nineteenth aspect.

〔発明13〕 さらに、発明13の物体認識装置は、発明12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 13] The object recognition apparatus of Invention 13 is the object recognition apparatus of Invention 12, wherein the recognition means recognizes a surface on the object based on the coordinates of the end points of the line segment detected by the line segment detection means. To do.
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14〕 さらに、発明14の物体認識装置は、発明12および13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 14] The object recognition apparatus according to Invention 14 is the object recognition apparatus according to any one of Inventions 12 and 13, wherein the first scanning means has a first scanning axis that forms a predetermined angle with respect to the measurement direction. A first rotating means for rotating the distance measuring sensor around, the second scanning means being configured to rotate the distance measuring sensor around a second scanning axis that forms a predetermined angle with respect to the measuring direction and the first scanning axis; The measurement result acquisition means outputs the measurement result of the distance measurement sensor for each predetermined unit angle of the first rotation means while rotating the distance measurement sensor by the first rotation means. A predetermined unit angle of the first rotating means is obtained by performing a second scan in which the first scanning to be acquired is performed at predetermined unit angles of the second rotating means while rotating the distance measuring sensor by the second rotating means. Your And obtaining the measurement results for each predetermined unit angle of the second rotation means.

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15〕 さらに、発明15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 15] The object recognition apparatus according to the invention 15 is an object recognition apparatus for recognizing a surface or 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27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 27 below.

〔発明16〕 さらに、発明16の物体認識装置は、発明15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 16] Further, the object recognition device of Invention 16 is the object recognition device of Invention 15, 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. Conversion means; and line segment detection means for detecting line segments in the orthogonal coordinate system by Hough transform based on the coordinates of at least two measurement points converted by the coordinate conversion means; and the recognition means, Based on the line segment detected by the line segment detection means and the detection result of the second feature detection means, the surface on the object or the boundary of the surface is recognized.

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 Non-Patent Document 1 can generate only simple map information for movement control of a crawler type robot that does not require complicated posture control. Since at least the planar shape of an object can be grasped as a boundary, 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 can be obtained. .

〔発明17〕 さらに、発明17の物体認識装置は、発明15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 17] Further, the object recognition device of Invention 17 is the object recognition device of Invention 15, 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18〕 さらに、発明18の物体認識装置は、発明15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 18] Furthermore, the object recognition device of Invention 18 is the object recognition device of Invention 15, 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. Inclination calculation for calculating the inclination at the measurement point in the orthogonal coordinate system based on the coordinates of the measurement point and the coordinates of the measurement points in the vicinity thereof for each measurement point converted by the conversion means and the coordinate conversion means And an appearance frequency calculating means for calculating the appearance frequency of each inclination with respect to the total number of inclinations calculated by the inclination calculating means, and the recognition means is the appearance frequency calculated by the appearance frequency calculating means and the converted The surface on the object or the boundary of the surface is recognized based on the coordinates of each measurement point and the detection result of the second feature detection means.

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19〕 さらに、発明19の物体認識装置は、発明15ないし18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 19] The object recognition apparatus according to Invention 19 is the object recognition apparatus according to any one of Inventions 15 to 18, 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 20] Further, the object recognition device of Invention 20 is the object recognition device of Invention 19, wherein the first scanning means is the distance measuring sensor around a first scanning axis that forms a predetermined angle with respect to the measurement direction. The second scanning means rotates the distance measuring sensor around a second scanning axis that forms a predetermined angle with respect to the measurement direction and the first scanning axis. The measurement result acquisition means performs a first scan for acquiring the measurement result of the distance measurement sensor for each predetermined unit angle of the first rotation means while rotating the distance measurement sensor by the first rotation means. By performing the second scanning performed at every predetermined unit angle of the second rotating means while rotating the distance measuring sensor by the second rotating means, the second rotation is performed at every predetermined unit angle of the first rotating means. hand Acquiring the measurement results for each predetermined unit angle.

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21〕 さらに、発明21の物体認識装置は、発明15ないし18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 21] Further, the object recognition device of Invention 21 is the object recognition device of any one of Inventions 15 to 18, comprising a plurality of the distance measuring sensors and the scanning means, and each of the scanning means is 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22〕 さらに、発明22の物体認識装置は、発明15ないし21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 22] The object recognition apparatus according to Invention 22 is the object recognition apparatus according to any one of Inventions 15 to 21, wherein the first feature detection means is an object based on the measurement result acquired by the measurement result acquisition means. The upper feature point is detected, and the second feature detection unit includes an image line segment detection unit that detects a line segment from an image captured by the imaging unit, and the recognition unit is based on the imaging unit. In the coordinate system, the surface on the object or the boundary of the surface is recognized based on the positional relationship between the line segment detected by the image line segment detection unit and the feature point detected by the first feature detection unit.

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23〕 さらに、発明23の物体認識装置は、発明22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 23] Furthermore, the object recognition device of Invention 23 is the object recognition device of Invention 22, wherein the recognition means calculates the line segment and the line segment for each line segment detected by the image line segment detection means. Corresponding to the feature points existing within a predetermined distance from the extended straight line, grouping the line segments associated with the same feature points, and based on the coordinates of the end points of the line segments belonging to the same group Recognize the upper face or face boundary.

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24〕 さらに、発明24の物体認識装置は、発明22および23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 24] Further, the object recognition device according to Invention 24 is the object recognition device according to any one of Inventions 22 and 23, wherein a plane composed of two predetermined axes in an orthogonal coordinate system based on the distance measuring sensor, The distance measuring sensor and the imaging means are arranged so that a plane composed of two predetermined axes in an orthogonal coordinate system based on the imaging means is parallel.

〔発明25〕 一方、上記目的を達成するために、発明25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 25] On the other hand, in order to achieve the above object, the object recognition method of Invention 25 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26および27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 inventions 26 and 27 below.

〔発明26〕 さらに、発明26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 26] Further, the object recognition method of the invention 26 is an object recognition method for recognizing a surface or a boundary of a surface on an object by 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 On the line obtained by the coordinate conversion step for converting the coordinates into the coordinates of the orthogonal coordinate system, the inter-measurement point interpolation step for interpolating between the measurement points converted by the coordinate conversion step, and the inter-measurement point interpolation step A line segment detection step for detecting a line segment in the orthogonal coordinate system by Hough transform based on the coordinates of the point, and a surface on the object based on the line segment detected in the line segment detection step. And a recognition step recognizes the boundary of the surface.

〔発明27〕 さらに、発明27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 27] The object recognition method of the invention 27 is an object recognition method for recognizing a surface or a boundary of a surface on an object by 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の脚車輪型ロボットによれば、障害物回避時における脚部の駆動制御および走行時における車輪の操舵制御を、アクチュエータを共通に用いて行うので、走行時の操舵制御のために専用のアクチュエータを脚部に設けなくてすみ、従来に比して、重量およびエネルギー消費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。   As described above, according to the leg-wheel type robot of the first aspect of the invention, since the leg drive control at the time of obstacle avoidance and the wheel steering control at the time of running are performed using the actuator in common, the steering at the time of running is performed. There is no need to provide a dedicated actuator on the leg for control, and an effect that an increase in weight and energy consumption can be suppressed as compared with the conventional case is obtained.

さらに、発明2の脚車輪型ロボットによれば、障害物回避時における脚部の駆動制御および走行時における車輪の操舵制御を、第1アクチュエータを共通に用いて行うので、走行時の操舵制御のために専用のアクチュエータを脚部に設けなくてすみ、従来に比して、重量およびエネルギー消費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3または4の脚車輪型ロボットによれば、旋回時に、各車輪の接地点から構成される多角形と基体の重心の投影点との位置関係が一定となるように、または各車輪の接地点から構成される多角形の中心と基体の重心の投影点とが一致するように制御されるので、多角形の十分中心近くに重心の投影点をもってくることで転倒の不安が軽減できるという効果が得られる。
Furthermore, according to the leg-wheel type robot of the invention 2, the drive control of the leg part at the time of obstacle avoidance and the steering control of the wheel at the time of running are performed by using the first actuator in common. Therefore, there is no need to provide a dedicated actuator on the leg portion, and an effect that an increase in weight and energy consumption can be suppressed as compared with the conventional case can be obtained.
Furthermore, according to the leg-wheel type robot of the invention 3 or 4, at the time of turning, the positional relationship between the polygon formed by the ground contact point of each wheel and the projected point of the center of gravity of the base is constant, or each wheel Since the center of the polygon composed of the ground contact points and the projected point of the center of gravity of the base are matched, the fear of falling can be reduced by bringing the projected point of the center of gravity close enough to the center of the polygon. The effect is obtained.

さらに、発明5の脚車輪型ロボットによれば、旋回時に、各車輪の接地点と回転関節との長さは0であるので、第1アクチュエータの駆動トルクを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6の脚車輪型ロボットによれば、各車輪の接地点から構成される多角形と基体の重心の投影点との位置関係を維持しながら基体を上下させることができるので、車高が制限される天井が低いエリアでも、これまでの効果を損なうことなく、活動が可能となるという効果が得られる。
Further, according to the leg-wheel type robot of the fifth aspect, since the length between the ground contact point of each wheel and the rotary joint is zero at the time of turning, there is an effect that the driving torque of the first actuator can be reduced. It is done.
Furthermore, according to the leg-wheel type robot of the sixth aspect, the base body can be moved up and down while maintaining the positional relationship between the polygon formed by the contact points of the wheels and the projected point of the center of gravity of the base body. Even in areas where the ceiling is limited, the effect is that activities can be performed without compromising the existing effects.

さらに、発明7の脚車輪型ロボットによれば、脚車輪型ロボットを、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、脚車輪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という効果が得られる。   Furthermore, according to the leg-wheel type robot of the invention 7, the leg-wheel type robot can be moved in a free direction regardless of the direction thereof, so that a quick movement in each direction can be realized. It is possible to perform activities even in areas where it is difficult to change the direction of the leg wheel type robot, such as a narrow and intricate area where each component of the leg wheel type robot is hindered and cannot turn. .

さらに、発明8の脚車輪型ロボットによれば、旋回時に、脚車輪型ロボットの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、脚車輪型ロボットを、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車輪型ロボットを旋回させることが可能である。   Furthermore, according to the leg-wheel robot of the invention 8, at the time of turning, the arc drawn by the rotation center at the time of steering each wheel when the base of the leg-wheel robot is rotated around the yaw axis at a predetermined rotation center position. Since the direction of movement of the center of rotation at the contact point between the track and the center of rotation at the time of steering can coincide with the traveling direction of each wheel, the leg wheel type robot can be moved back and forth at a predetermined turning center position. The effect that a turn (a turn equivalent to a super-trust turn by a crawler or the like) can be performed is obtained. Further, by setting the center position of the base body as the rotation center position when rotating, the leg wheel type robot can be turned with the minimum turning radius.

一方、発明9、10、16または17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 invention 9, 10, 16 or 17, it is possible to grasp at least a planar shape of an object as a surface on the object or a boundary of the surface. As described above, it is possible to obtain a recognition result suitable for posture control of a robot that requires complicated posture control. In addition, because line segments are detected by Hough transform, when object recognition is performed using a two-dimensional distance measuring device using a distance measuring sensor, the possibility that the recognition accuracy will decrease due to a decrease in measurement resolution or variations in measurement results is reduced. The effect that it can do is also acquired.

さらに、発明10または17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11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。
Further, according to the object recognition device of the invention 10 or 17, since the line segment is detected based on the coordinates of the points on the line obtained by interpolating between the measurement points, the measurement resolution is lowered or the measurement results are varied. Even if this occurs, it is possible to obtain a relatively accurate recognition result, and to further reduce the possibility that the recognition accuracy is lowered.
Furthermore, according to the object recognition device of the eleventh aspect of the present invention, the effect that the boundary of the surface on the object can be recognized relatively accurately is obtained.

さらに、発明12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13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 twelfth aspect, since the three-dimensional shape of the object can be grasped as a surface on the object or a boundary between the surfaces, complicated posture control such as a legged robot or a leg wheel type robot can be performed. It is possible to obtain a recognition result more suitable for posture control of a robot that requires
Furthermore, according to the object recognition device of the thirteenth aspect, it is possible to recognize the surface on the object relatively accurately.

さらに、発明14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15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 device of the invention 14, since the rotation mechanism for rotating the distance measuring sensor is adopted, the space required for scanning is smaller than that of the moving 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 fifteenth aspect, in addition to the distance measurement sensor, the feature on the object is detected using 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18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 eighteenth aspect of the invention, since at least a planar shape of an object can be grasped as a surface on the object or a boundary between surfaces, a complicated posture such as a legged robot or a leg-wheel type robot can be obtained. An effect is obtained that a recognition result suitable for posture control of a robot that requires control can be obtained. In addition, since the surface on the object or the boundary of the surface is recognized based on the appearance frequency of the inclination at the measurement point and the coordinates of each measurement point, when the object recognition is performed by the two-dimensional distance measuring device using the distance measuring sensor. In addition, there is an effect that the possibility that the recognition accuracy is lowered can be further reduced.

さらに、発明19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20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 19 or 21, the three-dimensional shape of the object can be grasped as a surface on the object or a boundary between the surfaces. 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 twentieth aspect, since the rotation mechanism that rotates the distance measuring sensor is adopted, the space required for scanning is smaller than that of the moving mechanism, and the mechanism for scanning becomes simple. And the effect that a high-speed scanning is realizable is acquired.

さらに、発明22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23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 invention 22, the surface on the object or the boundary of the surface is recognized based on the positional relationship between the line segment detected from the image and the feature point detected from the measurement result of the distance measuring sensor. Therefore, an effect that the possibility that the recognition accuracy is lowered can be further reduced.
Further, according to the object recognition device of the invention 23, the distance measurement sensor measures even if it is detected as a plurality of line segments from the captured image due to the influence of contrast or the like, which should actually be detected as one line segment. 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25の物体認識方法によれば、発明9の物体認識装置と同等の効果が得られる。
さらに、発明26の物体認識方法によれば、発明10の物体認識装置と同等の効果が得られる。
さらに、発明27の物体認識方法によれば、発明15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 25, an effect equivalent to that of the object recognition device of the invention 9 can be obtained.
Furthermore, according to the object recognition method of the invention 26, an effect equivalent to that of the object recognition device of the invention 10 can be obtained.
Furthermore, according to the object recognition method of the twenty-seventh aspect, an effect equivalent to that of the object recognition device of the fifteenth aspect 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10は、本発明に係る脚車輪型ロボットの第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 10 are views showing a first embodiment of a leg-wheel type robot according to the present invention.
First, the configuration of a leg wheel type robot 100 to which the present invention is applied will be described.
FIG. 1 is a front view of a leg wheel type robot 100.

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 wheel type robot 100.
As shown in FIGS. 1 and 2, the leg-wheel type robot 100 includes a base body 10 and four leg portions 12 coupled to the base body 10.
In front of the base 10, two leg portions 12 are coupled to a symmetrical position via a rotary joint 14. In addition, two legs 12 are connected to the rear side of the base body 10 via a rotary joint 14 at a symmetrical position. The rotary joint 14 rotates with the direction orthogonal to the bottom surface of the leg wheel type robot 100 as an axial direction. That is, it rotates around the yaw axis.

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 leg portion 12 is provided with two rotary joints 16 and 18. The rotary joint 14 rotates with the lower side as the axial direction, and the rotary joints 16 and 18 rotate with the direction orthogonal to the side surface of the leg wheel type robot 100 as the axial direction when the rotary joint 14 is in the state of FIG. . That is, when the rotary joint 14 is in the state of FIG. 1, it rotates about the pitch axis, and when the rotary joint 14 is rotated 90 degrees from the state of FIG. 1, it rotates about the roll axis. Therefore, each leg 12 has three degrees of freedom.

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 driving wheel 20 is rotatably provided at the tip of each leg 12 with the same axial direction as the rotary joints 16 and 18.
At the tip of each leg 12, a front leg tip sensor 22 for measuring the distance to an object existing on the movement path of the leg wheel type robot 100 and a lower leg tip sensor 24 for measuring the distance to the ground plane are provided. Is provided.

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 horizontal laser 26 that irradiates a horizontal laser beam is provided in the upper center of the front surface of the substrate 10. In addition, vertical lasers 28 and 30 for irradiating vertical surface laser light are respectively provided on the center left and right of the front surface of the substrate 10.
A camera 32 that captures an image including reflected light of a horizontal plane laser beam and a vertical plane laser beam is provided at the lower center of the front surface of the substrate 10.

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 horizontal laser 26 is provided so as to be inclined downward by a predetermined angle so that the camera 32 can capture an image including the reflected light of the horizontal laser beam. Similarly, the vertical laser 28 is tilted to the right by a predetermined angle so that the camera 32 can capture an image including reflected light of the vertical plane laser beam, and the vertical laser 30 is tilted to the left by a predetermined angle. ing.
Obstacle sensors 34 and 36 for detecting an obstacle are provided on the left and right of the camera 32, respectively.

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 obstacle sensors 34 and 36.
As shown in FIG. 3A, the obstacle sensors 34 and 36 can be configured by arranging a plurality of ultrasonic ranging sensors having low directivity in an array. Further, as shown in FIG. 3B, a plurality of infrared ranging sensors having high directivity can be arranged in an array. It is not limited to the configuration arranged in an array, and may be configured as a single unit. Moreover, you may comprise with the area sensor which arranged the ultrasonic ranging sensor or the infrared ranging sensor on the several plane. Thereby, the object which exists on the movement path | route of the leg wheel type robot 100 can be detected roughly.

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が設けられている。
Next, the movement control system of the leg wheel type robot 100 will be described.
FIG. 4 is a block diagram showing a movement control system of the leg wheel type robot 100.
As shown in FIG. 4, joint motors 40 that rotationally drive the rotary joints 14 to 18 are respectively provided in the rotary joints 14 to 18 of the respective leg portions 12. Each joint motor 40 is provided with an encoder 42 that detects the rotational angle position of the joint motor 40, and a driver 44 that controls the driving of the joint motor 40 based on the motor command signal and the output signal of the encoder 42.

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、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とを有して構成される。
A wheel motor 50 that rotationally drives the drive wheel 20 is provided on the drive wheel 20 of each leg 12. Each wheel motor 50 is provided with an encoder 52 that detects the rotational angle position of the wheel motor 50, and a driver 54 that controls the driving of the wheel motor 50 based on the motor command signal and the output signal of the encoder 52.
The leg wheel type robot 100 further performs wireless communication with the CPU 60, the three-axis attitude sensor 70 that detects the attitude of the leg wheel type robot 100, the vision processor 72 that processes the image signal of the camera 32, and an external PC. The wireless communication unit 74 is configured to include a vision processor 72, a wireless communication unit 74, a hub 76 that relays input / output of the CPU 60, and a speaker 78 that outputs a warning sound or the like.

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、前方脚先センサ22、下方脚先センサ24、障害物センサ34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 triaxial attitude sensor 70 includes a gyroscope or an acceleration sensor, or both, and detects the inclination of the attitude of the leg wheel type robot 100 with respect to the ground axis.
The CPU 60 outputs motor command signals to the drivers 44 and 54 via the motor command output I / F 61 and inputs output signals of the encoders 42 and 52 via the angle fetch I / F 62. In addition, sensor signals are input from the front leg tip sensor 22, the lower leg tip sensor 24, the obstacle sensor 34, and the triaxial posture sensor 70 via the sensor input I / F 63, respectively. Further, signals are input / output to / from the hub 76 via the communication I / F 64, and an audio signal is output to the speaker 78 via the sound output I / F 65.

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、走行制御処理および図6のフローチャートに示す昇降制御処理を時分割で実行する。
初めに、走行時の制御処理を説明する。
Next, processing executed by the CPU 60 will be described.
The CPU 60 activates a control program stored in a predetermined area such as a ROM, and executes the travel control process and the elevation control process shown in the flowchart of FIG. 6 in a time-sharing manner according to the control program.
First, control processing during traveling will be described.

図5は、脚車輪型ロボット100の走行状態を示す図である。
脚車輪型ロボット100の操舵制御は、各駆動輪20について、駆動輪20が、その駆動輪20が設けられた回転関節14の軸上に位置(以下、ヨー軸上接地という。)するように関節モータ40を制御することにより行うものであり、時々刻々の、ロボット進行方向速度Vc、ロボット中心の旋回半径Rを入力として、左右輪操舵角度θl、θr、左右輪回転角速度ωl、ωrを算出し、各アクチュエータに指令を与えるものである。
FIG. 5 is a diagram illustrating a running state of the leg wheel type robot 100.
Steering control of the leg wheel type robot 100 is performed so that the driving wheel 20 is positioned on the axis of the rotary joint 14 provided with the driving wheel 20 (hereinafter referred to as grounding on the yaw axis). This is performed by controlling the joint motor 40, and the left and right wheel steering angles θl and θr and the left and right wheel rotation angular velocities ωl and ωr are calculated by inputting the robot traveling direction speed Vc and the turning radius R of the robot center every moment. In addition, a command is given to each actuator.

脚車輪型ロボット100が操舵を行う際には、各駆動輪20のすべりを最小にするために、ロボット中心の旋回半径Rの中心点と同心で各駆動輪20までの距離を半径として形成される円弧の接線方向に車輪を向ける必要があり、左右輪操舵角度θl、θrは、ホイールベースをWb、トレッドをWtとして、下式(1)、(2)により算出することができる。   When the leg-wheel type robot 100 performs steering, the distance to each drive wheel 20 is formed concentrically with the center point of the turning radius R at the center of the robot in order to minimize the slip of each drive wheel 20. Therefore, the left and right wheel steering angles θl and θr can be calculated by the following equations (1) and (2), where Wb is the wheel base and Wt is the tread.

Figure 2009006984
Figure 2009006984

また、各車輪は駆動輪であるので、ヨー軸上接地状態を保持するためには、車輪部の接線方向速度Vl、Vrが下式(3)、(5)で与えられなければならないので、車輪径をDとすると、左右輪回転角速度ωl、ωrは、下式(4)、(6)により算出することができる。   Since each wheel is a drive wheel, in order to maintain the ground contact state on the yaw axis, the tangential speeds Vl and Vr of the wheel part must be given by the following equations (3) and (5). When the wheel diameter is D, the left and right wheel rotational angular velocities ωl and ωr can be calculated by the following equations (4) and (6).

Figure 2009006984
Figure 2009006984

なお、回転半径Rが無限大のときは直進運動に近似できるので、直進と旋回時の場合分けは必要なく、そのため、直進から旋回、そしてまた直進といった動作遷移は走行しながら連続的にスムースに行うことができる。   When the radius of rotation R is infinite, it can be approximated to straight movement, so there is no need to distinguish between straight and turning. Therefore, the operation transition from straight to turning and straight movement can be performed smoothly and continuously. It can be carried out.

次に、昇降制御処理を説明する。
図6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6に示すように、ステップS200に移行する。
ステップS200では、ビジョンプロセッサ72から画像を取り込み、ステップS202に移行する。
Next, the elevation control process will be described.
FIG. 6 is a flowchart showing the elevation control process.
The elevation control process is a process for performing the elevation control of the leg portion 12. When the elevation control process is executed by the CPU 60, the process first proceeds to step S200 as shown in FIG.
In step S200, an image is captured from the vision processor 72, and the process proceeds to step S202.

ステップS202では、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する。
図7は、光切断法の原理を説明するための図である。
光切断法は、三角測量の原理により計測対象上の座標を求める計測法である。図7に計測座標系を示す。
In step S202, feature points of stairs are extracted by a light cutting method based on the captured image.
FIG. 7 is a diagram for explaining the principle of the light cutting method.
The light section method is a measurement method for obtaining coordinates on a measurement object based on the principle of triangulation. FIG. 7 shows the measurement coordinate system.

計測対象上の座標P(x0、y0、z0)は、カメラ32の撮像素子上の任意の座標をPs(xi、yi、zi)とすると、下式(7)により求められる。   The coordinates P (x0, y0, z0) on the measurement object are obtained by the following equation (7), where Ps (xi, yi, zi) is an arbitrary coordinate on the image sensor of the camera 32.

Figure 2009006984
Figure 2009006984

次に、得られた三次元座標から、レーザ光の反射光の不連続点または屈曲点を階段の特徴点として抽出する。
図8は、階段にレーザ光を照射した状態およびカメラ32の撮像素子の画像を示す図である。
Next, from the obtained three-dimensional coordinates, a discontinuous point or a bent point of the reflected light of the laser beam is extracted as a feature point of the staircase.
FIG. 8 is a diagram illustrating a state in which the laser beam is irradiated on the stairs and an image of the imaging element of the camera 32.

脚車輪型ロボット100の移動経路上に階段が存在すると、図8(a)左側に示すように、水平レーザ26から照射された水平面レーザ光が階段の蹴込板および床面で反射し、カメラ32により、その反射光を含む階段の画像が撮影される。その画像に対して画像処理を行うと、図8(a)右側に示すように、蹴込板での反射光エッジおよび床面での反射光エッジを抽出することができる。そして、そのエッジ画像および上式(7)により得られた三次元座標に基づいて、反射光エッジの不連続点に対応する実座標を算出することができる。   When a stairway is present on the movement path of the leg-wheel type robot 100, as shown on the left side of FIG. 8A, the horizontal surface laser light emitted from the horizontal laser 26 is reflected by the kick plate and the floor surface of the staircase, and the camera 32 Thus, an image of the stairs including the reflected light is taken. When image processing is performed on the image, the reflected light edge on the kick plate and the reflected light edge on the floor surface can be extracted as shown on the right side of FIG. Based on the edge image and the three-dimensional coordinates obtained by the above equation (7), the actual coordinates corresponding to the discontinuous points of the reflected light edge can be calculated.

また、図8(b)左側に示すように、垂直レーザ28から照射された垂直面レーザ光が階段の蹴込板および踏板で反射し、カメラ32により、その反射光を含む階段の画像が撮影される。その画像に対して画像処理を行うと、図8(b)右側に示すように、蹴込板での反射光エッジおよび踏板での反射光エッジを抽出することができる。また、垂直レーザ30についても同様であり、図8(c)右側に示すように、蹴込板での反射光エッジおよび踏板での反射光エッジを抽出することができる。そして、それらエッジ画像および上式(7)により得られた三次元座標に基づいて、反射光エッジの屈曲点に対する実座標を算出することができる。   Further, as shown on the left side of FIG. 8B, the vertical plane laser light emitted from the vertical laser 28 is reflected by the stair kick plate and the step board, and the camera 32 captures an image of the stair including the reflected light. The When image processing is performed on the image, as shown on the right side of FIG. 8B, the reflected light edge on the kick board and the reflected light edge on the tread board can be extracted. The same applies to the vertical laser 30. As shown on the right side of FIG. 8C, the reflected light edge on the kick board and the reflected light edge on the tread board can be extracted. Based on these edge images and the three-dimensional coordinates obtained by the above equation (7), the actual coordinates for the bent point of the reflected light edge can be calculated.

図6に戻り、次いで、ステップS204に移行して、抽出した特徴点に基づいて階段の幅を算出し、ステップS206に移行して、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し、ステップS208に移行する。
ステップS208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S210に移行して、ステップS208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S212に移行する。
Returning to FIG. 6, the process proceeds to step S <b> 204, and the width of the staircase is calculated based on the extracted feature points. The process proceeds to step S <b> 206, and the actual coordinates of the stair nosing part of the staircase are calculated based on the extracted feature points. Then, the process proceeds to step S208.
In step S208, inverse kinematics calculation and centroid calculation are performed based on the calculated width of the staircase and the actual coordinates of the nose and the sensor signal of the three-axis posture sensor 70, and the process proceeds to step S210 and the calculation result of step S208. The landing position of the leg tip (drive wheel 20) is determined based on the above, and the process proceeds to step S212.

ステップS212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S214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S216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S218に移行する。   In step S212, sensor signals are input from the front leg tip sensor 22 and the lower leg tip sensor 24, respectively, the process proceeds to step S214, and the distance to the kick plate is calculated based on the input sensor signal of the front leg tip sensor 22. Then, the process proceeds to step S216, where the positional relationship between the leg tip and the tread is calculated based on the input sensor signal of the lower leg tip sensor 24, and the process proceeds to step S218.

ステップS218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S220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S222に移行する。
ステップS222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 S218, a motor command signal to the drivers 44 and 54 is generated based on the determined landing position and the calculated both distances, the process proceeds to step S220, and the generated motor command signal is output to the drivers 44 and 54. The process proceeds to step S222.
In step S222, it is determined whether or not the leg tip has landed on the tread. If it is determined that the leg tip has landed (Yes), the series of processes is terminated and the original process is restored.

一方、ステップS222で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップS212に移行する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
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。旋回時は、各駆動輪20がヨー軸上接地するように関節モータ40が制御される。
On the other hand, when it is determined in step S222 that the leg tip does not land (No), the process proceeds to step S212.
Next, the operation of the present embodiment will be described.
On a flat ground, the leg wheel type robot 100 can move by wheel running. At the time of turning, the joint motor 40 is controlled so that each drive wheel 20 is grounded on the yaw axis.

図9は、各駆動輪20がヨー軸上接地しないで旋回する場合の動作を示す図である。
図10は、各駆動輪20がヨー軸上接地して旋回する場合の動作を示す図である。両図において、(a)は、脚車輪型ロボット100の側面図、(b)は、脚車輪型ロボット100の平面図である。
各駆動輪20がヨー軸上接地しない状態で各脚部12をヨー軸回りに回転させて旋回する場合は、図9に示すように、基体10の重心の床面への投影点が各駆動輪20で構成される四角形の中心(例えば、対角線が交差する点)から離れ、不安定となり転倒の可能性が生じる。また、ヨー軸上接地では0であるはずの、接地点と回転関節14との長さが影響し、回転関節14の関節モータ40の駆動トルクが大きくなる。
FIG. 9 is a diagram illustrating an operation when each drive wheel 20 turns without grounding on the yaw axis.
FIG. 10 is a diagram showing an operation when each drive wheel 20 turns on the yaw axis while turning. In both figures, (a) is a side view of the leg-wheel type robot 100, and (b) is a plan view of the leg-wheel type robot 100.
When each drive wheel 20 is turned by turning each leg 12 around the yaw axis without grounding on the yaw axis, as shown in FIG. 9, the projection point on the floor surface of the center of gravity of the base 10 is each drive. It is separated from the center of the quadrangle formed by the ring 20 (for example, the point where the diagonal lines intersect), becomes unstable, and the possibility of falling is generated. In addition, the length of the grounding point and the rotary joint 14 which should be 0 in the grounding on the yaw axis is affected, and the driving torque of the joint motor 40 of the rotary joint 14 is increased.

これに対し、本実施の形態のように、各駆動輪20がヨー軸上接地した状態で各脚部12をヨー軸回りに回転させて旋回する場合は、図10に示すように、基体10の重心の床面への投影点が各駆動輪20で構成される四角形の中心位置付近にあり、安定しており転倒の不安が軽減する。また、接地点と回転関節14との長さは0であるため、回転関節14の関節モータ40の駆動トルクが最小限に抑えられる。   On the other hand, as shown in FIG. 10, when each leg 12 is rotated around the yaw axis while the drive wheels 20 are grounded on the yaw axis as in the present embodiment, as shown in FIG. The point of projection of the center of gravity on the floor surface is in the vicinity of the center position of the quadrangle formed by each drive wheel 20, and it is stable and the fear of falling is reduced. Further, since the length of the ground point and the rotary joint 14 is zero, the driving torque of the joint motor 40 of the rotary joint 14 can be minimized.

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、ステップS200、S202を経て、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、ステップS204〜S210を経て、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。   On the other hand, if there are stairs on the moving path of the leg-wheel type robot 100, the horizontal plane laser light emitted from the horizontal laser 26 and the vertical surface laser lights emitted from the vertical lasers 28 and 30 are reflected by the stairs, respectively. By 32, an image including the reflected light is taken. Next, through steps S200 and S202, an image captured by the camera 32 is captured, and feature points of stairs are extracted from the captured image. Through steps S204 to S210, the width of the staircase and the actual coordinates of the nose portion are calculated based on the extracted feature points, and the landing position of the leg tip is calculated based on the calculated width of the staircase and the actual coordinates of the nose portion. Is determined.

さらに、ステップS212〜S216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S218、S220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。   Further, through steps S212 to S216, sensor signals are input from the leg tip sensors 22 and 24, respectively, and the distance to the kick plate and the positional relationship between the leg tip and the tread plate are calculated. Then, through steps S218 and S220, a motor command signal is generated based on the determined landing position and the calculated both distances, and the generated motor command signal is output to the drivers 44 and 54. As a result, the driving wheel 20 rotates and the rotary joints 14 to 18 are driven, and the leg-wheel type robot 100 gets over the stairs while keeping its posture properly. Depending on the situation, the stairs are avoided and stopped. Therefore, the adaptability to the stairs is high like the legged robot.

このようにして、本実施の形態では、障害物回避時における脚部12の駆動制御および走行時における駆動輪20の操舵制御を、脚部12の根本に設けられたヨー軸回りに回転可能な回転関節14の関節モータ40を共通に用いて行う。
これにより、走行時の操舵制御のために専用のアクチュエータを脚先に設けなくてすみ、従来に比して、重量およびエネルギー消費量の増加を抑制することができる。
In this way, in the present embodiment, the drive control of the leg 12 at the time of obstacle avoidance and the steering control of the drive wheel 20 at the time of traveling can be rotated around the yaw axis provided at the base of the leg 12. The joint motor 40 of the rotary joint 14 is used in common.
This eliminates the need for providing a dedicated actuator at the tip of the leg for steering control during traveling, and increases in weight and energy consumption can be suppressed as compared with the conventional case.

さらに、本実施の形態では、旋回時に、駆動輪20がヨー軸上接地するように関節モータ40を制御する。
これにより、旋回時に、基体10の重心の床面への投影点が各駆動輪20で構成される四角形の中心付近に位置することになり、安定するため転倒の不安が軽減される。また、接地点と回転関節14との長さが0であるため、回転関節14の関節モータ40の駆動トルクを低減することができる。
Further, in the present embodiment, the joint motor 40 is controlled so that the drive wheel 20 is grounded on the yaw axis during turning.
Thereby, at the time of turning, the projection point of the center of gravity of the base body 10 on the floor surface is located near the center of the quadrangle constituted by each drive wheel 20, and since it is stable, the fear of falling is reduced. Further, since the length between the ground point and the rotary joint 14 is 0, the driving torque of the joint motor 40 of the rotary joint 14 can be reduced.

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 lasers 26 to 30 and the camera 32 and the leg tip sensors 22 and 24 are provided. Based on the image captured by the camera 32 and the distance measured by the leg tip sensors 22 and 24. The stairs are recognized, and the motors 40 and 50 are controlled based on the recognition result.
Thereby, since the raising / lowering control of the leg part 12 is performed while recognizing an unknown staircase using the image sensor and the leg tip sensors 22 and 24, higher adaptability is realized with respect to the unknown staircase than in the past. be able to. In addition, since it can operate in an environment where people are active, it is suitable for home robots, personal robots, and the like that are used for acting with people.

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 base body 10, and the leg tip sensors 22 and 24 are provided on the distal ends of the leg portions 12.
As a result, it is possible to detect an object existing on the movement path of the leg wheel type robot 100 with a wide field of view, and to accurately measure the distance between the drive wheel 20 and the staircase when moving up and down the stairs.

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 lasers 26 to 30 that irradiate the laser beam at a predetermined angle with respect to the moving direction, and an image that is provided at a predetermined distance from the lasers 26 to 30 and includes the reflected light of the laser beam are captured. The camera 32 is provided, and the staircase is recognized by the light cutting method based on the image photographed by the camera 32.
Thereby, since the characteristic effective for the raising / lowering control of the leg part 12 can be detected among the characteristics of the staircase, higher adaptability can be realized for the unknown staircase.

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 horizontal laser 26, and the two vertical surface laser lights emitted from the vertical lasers 28 and 30 are calculated. The actual coordinates of the stair nosing part of the staircase are calculated based on the reflected light imaging state.
Thereby, since the characteristic more effective for the raising / lowering control of the leg part 12 can be detected among the characteristics of the staircase, higher adaptability can be realized for the unknown staircase.

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 leg tip sensor 22, and the positions of the drive wheels 20 and the step board of the staircase are calculated based on the measurement result of the lower leg tip sensor 24. Calculate the relationship.
Thereby, since the characteristic more effective for the raising / lowering control of the leg part 12 can be detected among the characteristics of the staircase, higher adaptability can be realized for the unknown staircase.

上記第1の実施の形態において、回転関節14の関節モータ40は、発明1のアクチュエータ、または発明2ないし5の第1アクチュエータに対応し、回転関節16、18の関節モータ40は、発明2ないし5の第2アクチュエータに対応し、ステップS202、S220、S222は、発明1ないし5の制御手段に対応している。   In the first embodiment, the joint motor 40 of the rotary joint 14 corresponds to the actuator of the invention 1 or the first actuator of the invention 2 to 5, and the joint motor 40 of the rotary joints 16 and 18 is the invention 2 to Corresponding to the second actuator No. 5, steps S202, S220 and S222 correspond to the control means of the inventions 1 to 5.

〔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12ないし図15は、本発明に係る脚車輪型ロボットの第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. 12 to 15 are views showing a second embodiment of the leg-wheel type robot according to the present invention.

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 wheel type robot 100 of the first embodiment, the leg wheel type robot 100 of the present embodiment has the leg wheel type robot 100 in a state where the orientation of the base body 10 is held in a fixed direction. It has a function of running and moving in an arbitrary traveling direction, and a function of turning a leg wheel type robot without moving back and forth at a predetermined turning center position (turning in a super-confidence).
That is, the leg wheel type robot 100 according to the present embodiment is provided with an installation structure of the force sensor 82 only by adding an actuator control process (control process by executing a control program of the CPU 60) for realizing the above functions. Other configurations are the same as those of the leg-wheel type robot 100 of the first embodiment. Therefore, description of functions similar to those of the first embodiment will be omitted as appropriate, and added functional parts will be described in detail.

以下、図12及び図13に基づき、本実施の形態のCPU60で実行される走行時の制御処理を説明する。
なお、以下の各走行制御処理においては、脚車輪型ロボット100の姿勢が、上記第1の実施の形態における、図10(a)の下図に示すように、膝屈曲姿勢となるように各関節モータ40を制御する。なお、膝屈曲姿勢へと姿勢変更時においては、上記第1の実施の形態と同様に、各駆動輪20が、ヨー軸上接地となるように各関節モータ40が制御される。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)の上図に示すように、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 FIG.12 and FIG.13, the control processing at the time of the driving | running | working performed with CPU60 of this Embodiment is demonstrated.
In each of the following travel control processes, the joints are set so that the posture of the leg-wheel type robot 100 becomes the knee flexion posture as shown in the lower diagram of FIG. 10A in the first embodiment. The motor 40 is controlled. When the posture is changed to the knee flexion posture, each joint motor 40 is controlled so that each drive wheel 20 is grounded on the yaw axis, as in the first embodiment. However, if the legs 12 interfere with each other (contact or the like) during running control in the knee flexion posture, as shown in the upper diagram of FIG. Control.

まず、基体10の向きを保持した状態で、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 description will be given of a travel control process (hereinafter, referred to as a non-directed travel control process) when the leg-wheel type robot 100 travels in a target traveling direction while maintaining the orientation of the base body 10.
The CPU 60 activates a control program stored in a predetermined area such as a ROM, and executes a non-turning traveling control process according to the control program.

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-wheel type robot 100 in the target traveling direction while keeping the direction of the base body 10 in a fixed direction. It is desirable to provide the camera 32, the obstacle sensors 34, 36, and the like provided on the rear side and the side. When the leg-wheel type robot 100 is moved in a direction different from the direction of the base body 10 by the camera and the obstacle sensor that can cover the rear side and the side, the environment (the terrain state, etc.) in the traveling direction is grasped. Appropriate control can be performed.

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の向きを一定の向きに保持(固定)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 of the rotary joint 14 (joint0) of each leg 12 for causing the leg wheel type robot 100 to travel in the input traveling direction with the orientation of the base body 10 held (fixed) in a fixed orientation ( Steering angle) θ i0 (i = 0,1,2,3,...), Rotational angular velocity ω i (i = 0,1,2,3,...) Of each drive wheel 20 of each leg 12 Is calculated and a command is given to each actuator.

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-wheel type robot 100 according to the present embodiment has a total of four leg portions 12 in a pair of left and right in the front of the base 10 and a pair of left and right in the rear. .
Therefore, here, the steering angle θ i0 of the driving wheel 20 of each leg 12 is viewed from the upper surface side of the base 10, the left front wheel steering angle θ 00 , the right front wheel steering angle θ 10 , and the left rear wheel steering angle θ 20. The right rear wheel steering angle θ 30 is set. Incidentally, the rotation joint 14 when rotated each leg 12 about the yaw axis, as viewed from the top side of the base body 10, a left front-wheel steering angle theta 00 and the right rear wheel steer angle theta 30 is counterclockwise The direction is a positive direction, and the right front wheel steering angle θ 10 and the left rear wheel steering angle θ 20 are clockwise directions.

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12(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12(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 drive wheels 20 of the respective leg portions 12 are defined as a left front wheel rotational angular velocity ω 0 , a right front wheel rotational angular velocity ω 1 , a left rear wheel rotational angular velocity ω 2 , and a right rear wheel rotational angular velocity ω 3 .
Further, the linear velocity V i (i = 0, 1, 2, 3,...) Of the driving wheel 20 of each leg 12 is set to the left front wheel linear velocity V 0 , the right front wheel linear velocity V 1 , and the left rear wheel lane. A speed V 2 and a right rear wheel linear speed V 3 are used.
Here, FIGS. 12A to 12C are diagrams illustrating an example of the traveling state of the leg-wheel type robot 100 during the non-turning traveling control. 12A to 12C are views of the leg-wheel type robot 100 as viewed from the upper surface side, and the black semicircle mark attached to each drive wheel 20 is “θ 00 = θ 10 = θ 20 = θ 30 = 0 [°] ”indicates a reference direction.

また、左右前輪は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12(a)に基づき、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、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。
Further, 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. 12A, the leg-wheel type robot 100 is made to travel straight in the direction (forward direction) in which the base body 10 is facing in a state where the direction of the base body 10 is held (fixed) in a certain direction. The non-turning traveling control process will be described.

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 base body 10 is facing (forward direction) is the traveling direction of the robot, the angle α representing the traveling direction is set to “0 [°]”. Then, α corresponding to each traveling direction is determined with reference to 0 [°] in the forward direction.
Here, since the leg wheel type robot 100 is caused to advance straight forward of the base body 10, “0 [°]” is input as the traveling direction α, and the traveling direction speed Vc is further input.

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12(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 driving wheel 20 and the linear speed V 0 of each driving wheel 20 V 1 , V 2 and V 3 are calculated.
In order to cause the leg wheel type robot 100 to travel straight forward while maintaining the orientation of the base body 10, as shown by the arrows extending from the drive wheels 20 in FIG. It is necessary to align all the traveling directions in the direction in which the base body 10 is facing (forward direction). Accordingly, the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , and θ 30 are calculated as, for example, “θ 00 = θ 10 = θ 20 = θ 30 = 0 [°]”.

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 drive wheels 20 for running straight ahead are “V 0 = V 1 = Vc” and “V 2 = V 3 = −Vc”. Is calculated.
If the legs 12 do not interfere with each other, for example, “θ 00 = θ 10 = 0 [°]”, “θ 20 = θ 30 = π (180 [°])” or −π (−180 [° ]) ”,“ V 0 = V 1 = V 2 = V 3 = Vc ”, etc.

更に、線速度V0、V1、V2、V3は、下式(8)に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。

ωi=2Vi/D …(8)

但し、上式(8)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 (8).

ω i = 2V i / D ... (8)

However, in the above formula (8), 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 wheels 20 are calculated, 20 current steering angles and rotational angular velocities are obtained. Then, a command value for driving the joint motor 40 of the rotary joint 14 is calculated from the current steering angle and the calculated steering angle for moving straight forward. Further, a command value for driving the wheel motor 50 of the drive wheel 20 is calculated from the current rotation angular velocity and the rotation angular velocity when the vehicle travels straight in the forward direction.

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 drive wheel 20 are calculated in this way, these command values are input to the drivers of the motors. Then, when each joint motor 40 and wheel motor 50 are driven based on the input command value, the steering angle and the rotational angular velocity of each drive wheel 20 of the leg wheel type robot 100 are thereby changed, and the leg wheel type robot is changed. In a state where the orientation of the base body 10 is maintained, the vehicle 100 travels straight in the facing direction (forward direction).

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。
When the leg-wheel type robot 100 is allowed to travel straight in the direction opposite to the direction in which the base body 10 is facing (directly rearward) while maintaining the orientation of the base body 10, the driving wheel 20 and the driving wheel 20 are used. The rotation direction may be opposite.
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12(b)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. 12 (b), in the state where the direction of the base body 10 is maintained, the leg-wheel type robot 100 travels straight ahead in the diagonally forward direction with respect to the direction in which the base wheel 10 is directed. The control process will be described.
Here, since the leg-wheel type robot 100 moves straight forward in the diagonally right direction of the base body 10, the traveling direction α is “α (−90 <α <0) [°] (where counterclockwise is the positive direction)”. Is input, and the traveling direction speed Vc is further input.

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12(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 driving wheel 20 and the linear speeds V 0 , V of each driving wheel 20 are input. 1 , V 2 and V 3 are calculated.
In order to cause the leg wheel type robot 100 to travel straight forward in the diagonally forward right direction (α [°]) while maintaining the orientation of the base body 10, the arrows extending from the drive wheels 20 in FIG. As shown, it is necessary to align all the traveling directions of the drive wheels 20 in the diagonally forward right direction with respect to the direction in which the base body 10 is directed.

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 drive wheels 20 for running straight ahead are “V 0 = V 1 = Vc” and “V 2 = V 3 = −Vc”. Is calculated.
If the legs 12 do not interfere with each other, for example, “θ 00 = θ 30 = α [°]”, “θ 10 = θ 20 = −α−π [°]”, “V 0 = V 2 = Vc ", may be as a combination, such as" V 1 = V 3 = -Vc ".

更に、線速度V0、V1、V2、V3は、上式(8)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 (8).
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 respective drive wheels 20 are calculated, next, the straight traveling in the forward direction is performed. Similarly, the command value for driving the joint motor 40 of the rotary joint 14 and the command value for driving the wheel motor 50 of the drive wheel 20 are calculated.

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 drive wheel 20 are calculated in this way, these command values are input to the drivers of the motors. Then, when each joint motor 40 and wheel motor 50 are driven based on the input command value, the steering angle and the rotational angular velocity of each drive wheel 20 of the leg wheel type robot 100 are thereby changed, and the leg wheel type robot is changed. In a state where the orientation of the base body 10 is maintained, the vehicle 100 travels straight forward in a diagonally forward right direction with respect to the facing direction.

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-wheel type robot 100 travels straight diagonally to the left and backward with respect to the direction in which the base body 10 is held, each drive wheel 20 in the right diagonal forward direction is used. What is necessary is just to make the rotation direction opposite. Further, when moving straight ahead in the diagonally left direction, the traveling direction α may be set in a range of “0 <α <90 [°]”, and the sign of the steering angle may be opposite. Further, in the case where the vehicle travels straight diagonally to the right, the rotational direction of each drive wheel 20 in the diagonally forward left direction may be opposite to that of the front.

次に、図12(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. 12 (c), in the state in which the base body 10 is held, the non-turning traveling control in the case where the leg-wheel type robot 100 travels straight in the left lateral direction with respect to the facing direction. Processing will be described.
Here, since the leg-wheel type robot 100 is moved straight in the left lateral direction of the base body 10, “α (90 (π / 2)) [°]” is input as the traveling direction α, and the traveling direction velocity Vc is Entered.

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12(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 driving wheel 20 and the linear speeds V 0 , V of each driving wheel 20 are input. 1 , V 2 and V 3 are calculated.
In order to cause the leg wheel type robot 100 to travel straight in the left lateral direction (the direction of π / 2 [°]) with respect to the direction in which the base body 10 is held, FIG. ), It is necessary to align all the traveling directions of the driving wheels 20 in the left lateral direction.

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 drive wheels 20 for running straight ahead are “V 0 = V 2 = Vc” and “V 1 = V 3 = −Vc”. Is calculated.
If the legs 12 do not interfere with each other, for example, “θ 00 = θ 20 = π / 2 [°]”, “θ 10 = θ 30 = −π / 2 [°]”, “V 0 = A combination such as “V 1 = V 2 = V 3 = Vc” may be adopted.

更に、線速度V0、V1、V2、V3は、上式(8)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 (8).
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 respective drive wheels 20 are calculated, next, the straight traveling in the forward direction is performed. Similarly, the command value for driving the joint motor 40 of the rotary joint 14 and the command value for driving the wheel motor 50 of the drive wheel 20 are calculated.

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 drive wheel 20 are calculated in this way, these command values are input to the drivers of the motors. Then, when each joint motor 40 and wheel motor 50 are driven based on the input command value, the steering angle and the rotational angular velocity of each drive wheel 20 of the leg wheel type robot 100 are thereby changed, and the leg wheel type robot is changed. In a state in which the orientation of the base body 10 is maintained, the vehicle 100 travels straight in the left lateral direction with respect to the facing direction.

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(超信地旋回)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-wheel type robot 100 travels straight in the right lateral direction with respect to the direction in which the base body 10 is held, the rotation of each driving wheel 20 in the left lateral direction is performed. The direction may be opposite.
Next, a description will be given of a travel control process (hereinafter referred to as a “super-revolution turn control process”) in which the leg-wheel robot 100 turns without moving back and forth at a predetermined turn center position (hereinafter referred to as “super-revolution turn control process”).

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 CPU 60 activates a control program stored in a predetermined area such as a ROM, and executes super turning control processing according to the control program.
Here, the super-revolution turning control process causes the leg wheel type robot 100 to perform a turn operation equivalent to super-revolution performed by a vehicle such as a power shovel or a tank having a crawler mechanism.
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 wheel type robot 100 into the turning center. Angles (steering angles) θ 00 , θ 10 , θ 20 , θ 30 of the rotary joints 14 (joint 0) of the respective leg portions 12 for driving each of the leg portions 12 in order to make a super turn at (xc, yc) The rotational angular velocities ω 0 , ω 1 , ω 2 , and ω 3 of the wheel 20 are calculated, and commands are given to each actuator.

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 wheel type robot 100 to make a super turn, when the base body 10 is rotated about the yaw axis at the turning center (xc, yc), the rotation about the yaw axis at the time of steering of each drive wheel 20 is performed. The joint motor 40 of each rotary joint 14 is controlled so that the direction of movement at the contact point between the arc trajectory drawn by the center and the rotation center of each drive wheel 20 matches the traveling direction of each drive wheel 20, and each drive It is necessary to control each wheel motor 50 so that the wheel 20 rotates at a constant speed in the rotation direction corresponding to the movement direction.

ここで、図13(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13(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. 13A and 13B show the leg-wheel type robot 100 at the time of super-superior turning control with the coordinates (0, 0) and coordinates (xc, yc) of the base body 10 as the rotation center. It is a figure which shows a driving | running | working state.
In FIGS. 13A and 13B, in the plane when the base body 10 is viewed from the upper surface side, the longitudinal axis is the x-axis and the axis perpendicular thereto is the y-axis. The coordinates are (x, y) = (0, 0).

まず、図13(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(9)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 …(9)

但し、上式(9)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(9)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. 13 (a), a description will be given of the super-symbol turning control process when the coordinates (0, 0) of the center position of the base body 10 is set as the turning center.
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 base 10 and the rotation center of each drive wheel 20 based on the following equation (9). 2, phi 3 is calculated.

tan φ = W t / W b (9)

However, the above equation (9) is an equation in the case where the center coordinate (0, 0) of the base body 10 is set as the turning center. In the above equation (9), W t is a tread (wheel spacing), and W b is a wheel base.

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。
t及びWbは既知であるため(予め情報を持っておく)、上式(9)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、上記角度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 drive wheel 20, and the positive direction of φ differs from the positive direction of Ω depending on the drive wheels.
Since W t and W b are known (information is stored in advance), the angles φ 0 , φ 1 , φ 2 , and φ 3 can be calculated from the above equation (9).
Since the turning center is the center coordinate (0, 0) of the base body 10, the angles φ 0 , φ 1 , φ 2 , and φ 3 are all equal angles “φ 0 = φ 1 = φ 2 = φ 3 = φ ”.

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13(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 base body 10 rotates around the yaw axis at the turning coordinates (0, 0), the movement direction at the contact point between the circular arc drawn by the rotation center around the yaw axis and the rotation center at the time of steering of each drive wheel 20 is: As indicated by the arrow lines extending from each drive wheel 20 in FIG. 13A, the direction is a tangential direction (in the direction of the arrow line in the figure) passing through each rotation center on the circular arc track.
Once the angle “φ 0 = φ 1 = φ 2 = φ 3 = φ” with respect to the rotation center of each drive wheel 20 is calculated, the movement direction of each rotation center and the traveling direction of each drive wheel 20 are matched. Steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , and θ 30 are calculated.

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13(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(10)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 drive wheel 20, as shown in FIG. 13 (a), a line connecting the traveling direction of each drive wheel 20, the turning center and the rotation center. min angle between the perpendicular (π / 2 (90 [° ])) and so as well if the steering, therefore, the steering angle θ 00, θ 10, θ 20 , θ 30 is "θ 00 = θ 10 = Θ 20 = θ 30 = − (π / 2−φ) ”.
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) during steering of each drive wheel 20 are calculated based on the following equation (10). .

Figure 2009006984
Figure 2009006984

但し、上式(10)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 formula (10) is a formula in the case where the center coordinate (0, 0) of the base body 10 is set as the turning center.
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(11)に基づき、各駆動輪20の線速度V0、V1、V2、V3を算出する。

0=V1=V2=V3=LΩ …(11)

但し、上式(11)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 base body 10, the distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 are equal distances “L 0 = L 1 = L 2 = L 3 = L”. It becomes.
Once the distances L 0 , L 1 , L 2 , and L 3 are calculated, the linear velocities V 0 , V 0 , and V of each drive wheel 20 are then calculated from these distances L and the turning angular velocity Ω based on the following equation (11). V 1 , V 2 and V 3 are calculated.

V 0 = V 1 = V 2 = V 3 = LΩ (11)

However, the above expression (11) is an expression when the center coordinate (0, 0) of the base body 10 is set as the turning center.

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の向は、図13(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(8)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 drive wheels 20 are as shown in FIG. 13A, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , and V 3 are “V 0 = V 3 = −LΩ”, “V 1 = V 2 = 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 (8).

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 drive wheel 20 are calculated, the current steering of each drive wheel 20 is then performed. Get the angle and rotational angular velocity. Then, a command value for driving the joint motor 40 of the rotary joint 14 is calculated from the current steering angle and the calculated steering angle. Further, a command value for driving the wheel motor 50 of the drive wheel 20 is calculated from the current rotation angular velocity and the calculated rotation angular velocity.

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 drive wheel 20 are calculated in this way, these command values are input to the drivers of the motors. Then, when each joint motor 40 and wheel motor 50 are driven based on the input command value, the steering angle and the rotational angular velocity of each drive wheel 20 of the leg wheel type robot 100 are thereby changed, and the center of the base body 10 is changed. With the coordinates (0, 0) as the turning center, the leg-wheel type robot 100 turns on the spot without making a back-and-forth movement.

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 base body 10 are input.

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(12)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) …(12)

但し、上式(12)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。
When the turning angular velocity Ω and the turning center coordinates (xc, yc) are input, the angles φ 0 , φ 1 formed by the x axis of the base 10 and the rotation center of each drive wheel 20 based on the following equation (12). , Φ 2 , φ 3 are calculated.

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) (12)

However, the above formula (12) is a formula when the leg portions 12 of the leg-wheel type robot 100 are a total of four pairs of left and right pairs in front of the base 10 and left and right pairs in the rear.

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(12)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 (12), and the x axis of the base 10 and the rotation center of each driving wheel 20 are substituted. Are calculated. Φ 0 , φ 1 , φ 2 , φ 3 are calculated.
Since the turning center is a coordinate other than the center coordinate of the base body 10, the angles φ 0 , φ 1 , φ 2 , and φ 3 are different from each other.

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13(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 base body 10 rotates around the yaw axis at the turning center coordinates (xc, yc), the direction of motion at the contact point between the circular arc drawn by the rotation center around the yaw axis and the rotation center at the time of steering of each drive wheel 20. As shown by the arrow lines extending from the respective drive wheels 20 in FIG. 13 (b), they are tangential directions (in the direction of the arrow lines in the figure) passing through the respective rotation centers on the respective circular arc tracks. Further, since the distance between the turning center and the rotation center of each drive wheel 20 is different, the arc trajectory drawn by each rotation center is also different.

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13(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 drive wheel 20 are calculated, next, steering for making the movement direction of each rotation wheel coincide with the traveling direction of each drive wheel 20. The angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , and θ 30 are calculated.
In order to make the movement direction of each rotation center coincide with the traveling direction of each drive wheel 20, as shown in FIG. 13B, a line connecting the rotation direction of each drive wheel 20, the turning center and the rotation center. It is only necessary to steer so that the angle formed by the minute becomes a right angle (π / 2 (90 [°])). Therefore, the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , and θ 30 are “θ i0 = − ( π / 2-φ i) is calculated as (i = 0, 1, 2, 3) ".

一方、下式(13)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) at the time of steering of each drive wheel 20 are calculated based on the following equation (13). .

Figure 2009006984
Figure 2009006984

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(14)に基づき、各駆動輪20の線速度V0、V1、V2、V3を算出する。

|Vi|=|LiΩ| …(14)

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 base body 10, the distances L 0 , L 1 , L 2 , and L 3 are different distances.
Once the distances L 0 , L 1 , L 2 , and L 3 are calculated, the linear velocities V 0 , V 0 of the drive wheels 20 are then calculated from these distances and the turning angular velocity Ω based on the following equation (14). 1 , V 2 and V 3 are calculated.

| V i | = | L i Ω | ... (14)

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(8)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。
Furthermore, the linear velocity V 0, V 1, V 2 , V 3 in accordance with the above equation (8), the rotation angular velocity ω 0, ω 1, ω 2 , is converted to omega 3.
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 drive wheel 20 are calculated, the current steering of each drive wheel 20 is then performed. Get the angle and rotational angular velocity. Then, a command value for driving the joint motor 40 of the rotary joint 14 is calculated from the current steering angle and the calculated steering angle. Further, a command value for driving the wheel motor 50 of the drive wheel 20 is calculated from the current rotation angular velocity and the calculated rotation angular velocity.

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 drive wheel 20 are calculated in this way, these command values are input to the drivers of the motors. Then, when each joint motor 40 and wheel motor 50 are driven based on the input command value, the steering angle and the rotational angular velocity of each drive wheel 20 of the leg wheel type robot 100 are thereby changed. With the coordinates (xc, yc) other than the position (0, 0) as the turning center, the leg-wheel robot 100 turns (super turning) without moving back and forth.

次に、図14及び図15に基づき、本実施の形態の動作を説明する。
ここで、図14(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15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(平地である)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, the operation of the present embodiment will be described with reference to FIGS.
Here, FIGS. 14A and 14B are diagrams illustrating an example of a travel route of the leg-wheel type robot 100. FIG. FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the center of gravity position of the robot.
If the leg-wheel type robot 100 determines that there is no obstacle on its own movement path based on the sensor signals from the obstacle sensors 34, 36, etc. Switching from the leg movement mode to be used to the wheel traveling movement mode using the drive wheels 20 is performed.

平地では、脚車輪型ロボット100は、上記第1の実施の形態で説明した車輪走行に加え、上記した無変向走行で移動することができる。また、上記第1の実施の形態で説明した旋回に加え、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が制御されると共に、各駆動輪20がヨー軸上接地するように関節モータ40が制御される。
On a flat ground, the leg-wheel type robot 100 can move in the above-described non-turned traveling in addition to the wheel traveling described in the first embodiment. Further, in addition to the turning described in the first embodiment, the above-described super-spinning and the turning center offset type super-spinning can be performed.
Further, when the wheels are running and turning, the joint motor 40 is controlled so that the leg-wheel type robot 100 assumes a knee bending posture, and the joint motor 40 is controlled so that each drive wheel 20 is grounded on the yaw axis. The

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14(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14(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14(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 wheel type robot 100 during the non-turning traveling control will be described.
Here, it is assumed that the leg wheel type robot 100 travels and moves along a passage as shown in FIG. 14A and 14B are overhead views of a part of the travel route (passage) as seen from directly above.
As shown in FIG. 14 (a), the width of the passage is initially narrow enough to pass through in the direction (front direction) in which the base body 10 is facing, so first, before entering the passage, The direction in which the passage extends and the direction of the base 10 are matched, and the entry position and the entry angle are adjusted.

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 wheel type robot 100 is shifted to the non-turning traveling control mode. As a result, the leg wheel type robot 100 controls the CPU 60 to travel and move in the target traveling direction while maintaining the orientation of the base 10.
First, since the leg wheel type robot 100 is desired to move straight forward, the robot traveling direction α = 0 [°] and the robot traveling direction speed Vc are input. Thereby, the steering angle of each drive wheel 20 is calculated as “θ 00 = θ 10 = θ 20 = θ 30 = 0 [°]”, and the linear velocity of each drive wheel 20 is “V 0 = V 1 = V 2”. = V 3 = Vc ”.

更に、線速度V0、V1、V2、V3は、上式(8)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 (8).
When the CPU 60 calculates 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 wheels 20, the angle capture I / F 62 is then obtained. The current steering angle and rotational angular velocity of each drive wheel 20 are acquired. Here, a difference value between the acquired steering angle and the calculated steering angle is calculated, and a command value for driving the joint motor 40 of the rotary joint 14 is calculated based on the difference value. Further, a difference value between the acquired current rotation angular velocity and the calculated rotation angular velocity is calculated, and a command value for driving the wheel motor 50 of the drive wheel 20 is calculated based on the difference value.

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 CPU 60 inputs the calculated steering control command value and speed control command value of each drive wheel 20 to the driver of each motor. With this command value, each joint motor 40 is driven, and the rotary joint 14 of each leg 12 rotates about the yaw axis to change to a target steering angle. Thereafter, each wheel motor 50 is driven, and each drive wheel 20 is rotationally driven at a rotational angular velocity corresponding to the command value. As a result, the leg wheel type robot 100 enters the passage in the direction (front direction) in which the base body 10 is facing while keeping the orientation of the base body 10 and travels straight in the passage.

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-wheel type robot 100 goes straight forward for a while, the passage bends to the right at a substantially right angle and further widens the road width. Control to move straight in the direction. That is, α = −90 (−π / 2) [°] is input as the traveling direction, and further the traveling direction velocity Vc is input.
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(8)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 (8).
The CPU 60 acquires the current steering angle and rotational angular velocity of each drive wheel 20, and calculates each command value from these and the calculated steering angle and rotational angular velocity. By this command value, each joint motor 40 and each wheel motor 50 are driven, so that the leg wheel type robot 100 holds the direction of the base body 10 in the right lateral direction with respect to the direction in which it is directed. Drive straight ahead. Thus, the leg wheel type robot 100 can be caused to travel to the bent point without turning at the corner of the passage.

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、例えば、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 wheel type robot 100 goes straight to the right side for a while, the passage bends diagonally downward to the right. Control to move straight. That is, α (passage angle <0) [°] is input as the traveling direction, and further the traveling direction velocity Vc is input.
Thereby, for example, “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” are calculated.

更に、線速度V0、V1、V2、V3は、上式(8)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 (8).
Then, the current steering angle and rotation angular velocity of each drive wheel 20 are acquired, and each command value is calculated from these and the calculated steering angle and rotation angular velocity. By this command value, each joint motor 40 and each wheel motor 50 are driven, so that the leg wheel type robot 100 holds the orientation of the base body 10 in the diagonally rightward direction with respect to the direction in which the base 10 is facing. Go straight ahead.

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14(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14(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、略直角に右に曲がり、その先で行き止まりとなっている。
Next, the operation of the leg wheel type robot 100 at the time of super-trust turning control will be described.
Here, it is assumed that the leg wheel type robot 100 travels and moves along a passage as shown in FIG.
As shown in FIG. 14 (b), the passage extends straight at first, then turns right at a substantially right angle, and reaches a dead 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 base body 10 are matched and the approach position is finely adjusted, and then the leg-wheel type robot 100 is caused to travel straight ahead in the forward direction. Thereby, the leg-wheel type robot 100 enters the passage and travels straight in the passage.
When the leg wheel type robot 100 goes straight for a while, the leg wheel type robot 100 eventually reaches the turning corner, and therefore turns clockwise to change the direction of the base body 10 so that the leg wheel type robot 100 can advance.

図14(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する制御処理を行う。   In the case of the corner shown in FIG. 14B, it is possible to make a right turn even with a turning motion accompanied by a movement. For this reason, a super-trust turning control command is input, and the leg wheel type robot 100 is shifted to the super-trust turning control mode by this command. As a result, the leg wheel type robot 100 performs a control process in which the CPU 60 turns the robot at a predetermined turning center position without moving back and forth.

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(9)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 base body 10 clockwise) and a turning center coordinate (0, 0) are input. Further, since the right turn is performed at a substantially right angle, a turning angle of −90 [°] is input.
When the turning angular velocity Ω, the turning center coordinates (0, 0), and the turning angle (−90 [°]) are input, the x axis of the base 10 and the rotation center of each driving wheel 20 are determined based on the above equation (9). Are calculated. Φ 0 , φ 1 , φ 2 , φ 3 are calculated.

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として、「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 drive wheel 20 is calculated, the movement direction of each rotation center and the traveling direction of each drive wheel 20 are matched. Steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , and θ 30 are calculated.
Specifically, “θ 00 = θ 10 = θ 20 = θ 30 = − (π / 2−φ)” is calculated as the steering angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , and θ 30 .

また、上式(10)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(11)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 (10), 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 drive wheel 20 are calculated. .
Since the turning center is the center coordinates (0, 0) of the base body 10, the distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 are equal distances “L 0 = L 1 = L 2 = L 3 = L”. It becomes.
Next, the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , and V 3 of the drive wheels 20 are calculated from the distance L and the turning angular velocity Ω based on the above equation (11).

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(8)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-wheel type robot 100 is turned clockwise (Ω <0), the linear velocities V 0 , V 1 , V 2 , V 3 are “V 1 = V 2 = LΩ”, “V 0 = V 3 = −LΩ ”.
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 (8).
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 wheels 20 are calculated, then, via the angle capture I / F 62. Thus, the current steering angle and rotational angular velocity of each drive wheel 20 are acquired. Here, a difference value between the acquired steering angle and the calculated steering angle is calculated, and a command value for driving the joint motor 40 of the rotary joint 14 is calculated based on the difference value. Further, a difference value between the acquired current rotation angular velocity and the calculated rotation angular velocity is calculated, and a command value for driving the wheel motor 50 of the drive wheel 20 is calculated based on the difference value.

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、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 CPU 60 inputs the calculated steering control command value and speed control command value of each drive wheel 20 to the driver of each motor. With this command value, each joint motor 40 is driven, and the rotary joint 14 of each leg 12 rotates about the yaw axis to change to a target steering angle. Thereafter, each wheel motor 50 is driven, and each drive wheel 20 is rotationally driven at a rotational angular velocity corresponding to the command value. As a result, the leg-wheel type robot 100 turns 90 [°] clockwise (superficial turning) on the spot without moving back and forth with the center coordinate (0, 0) of the base body 10 as the turning center.

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14(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 wheel type robot 100 turns 90 [°] clockwise and turns right, the robot travels forward in the forward direction along the passage.
As shown in FIG. 14B, the right-turned passage is a dead end, so the leg-wheel robot 100 eventually reaches the dead end of the passage.
Since the leg-wheel type robot 100 cannot proceed any further (ascertained by various sensors), the leg-wheel type robot 100 turns 180 [°] and turns back the passage.

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14(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 wheel type robot 100, and turns it back.
Further, as shown in FIG. 14B, since the passage width is the minimum width of rotation, it is necessary to turn the leg wheel type robot 100 with the minimum turning radius. Therefore, the turning center coordinates (0, 0), the turning angular velocity Ω (the angular velocity for rotating the base 10 clockwise), and the turning angle 180 [°] are input. Note that the posture of each leg 12 of the leg wheel type robot 100 is changed to the knee extension posture so that the leg 12 does not hit the passage.

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(8)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 (8).

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 wheels 20 are calculated, the command values are calculated, and the joint motor 40 and The wheel motor 50 is driven.
As a result, the leg wheel type robot 100 turns 180 [°] clockwise (super turning) on the spot without moving back and forth, with the center coordinate (0, 0) of the base body 10 as the turning center, and in the back direction. Change direction.

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-wheel type robot 100 is travel-controlled manually by remote operation, or when it is automatically controlled and has various sensors and cameras on the back side of the base body 10, no change is made. By running control, it is also possible to run straight back while turning forward and turn the path back. However, in the case of automatic control and when various sensors are provided only on the front side of the base body 10, it is necessary to match the direction of the base body 10 with the traveling direction. Accordingly, in the latter case, the super-symbol turning is a useful turning means.

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15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-wheel type robot 100 at the time of turning center offset type super-revolution turning control will be described.
Now, it is assumed that the mode is shifted to the wheel traveling mode, each joint motor 40 of the leg wheel type robot 100 is controlled, and the posture of the robot is changed to the knee flexion posture. At this time, it is assumed that the center of gravity of the robot deviates from the coordinates of the center position of the substrate 10 as shown in FIG.

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 base body 10, if super turning is performed with the center position as the turning center, the turning becomes unbalanced and a problem may occur. There is.
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 base body 10 is input. The coordinates (xg, yg) corresponding to the center of gravity position of the robot 100 are input as the turning center coordinates (xc, yc).

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(12)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 base 10 and the rotation center of each drive wheel 20 are formed based on the above equation (12). The angles φ 0 , φ 1 , φ 2 , φ 3 are calculated.
Once the angles φ 0 , φ 1 , φ 2 , and φ 3 with respect to the rotation center of each drive wheel 20 are calculated, next, steering for making the movement direction of each rotation wheel coincide with the traveling direction of each drive wheel 20. The angles θ 00 , θ 10 , θ 20 , and θ 30 are calculated.

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(13)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(14)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 , and L 3 between the rotation center around the yaw axis and the turning center (xc, yc) during the steering of each drive wheel 20 are calculated based on the above equation (13). .
Once the distances L 0 , L 1 , L 2 , L 3 are calculated, the linear velocities V 0 , V 0 of the drive wheels 20 are then calculated from these distances and the turning angular velocity Ω based on the above equation (14). 1 , V 2 and V 3 are calculated.

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(8)に従って、回転角速度ω0、ω1、ω2、ω3に変換される。
Here, assuming that the leg-wheel type robot 100 is turned counterclockwise (Ω> 0), 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 ”, and“ V 3 = −L 3 Ω ”.
Furthermore, the linear velocity V 0, V 1, V 2 , V 3 in accordance with the above equation (8), the rotation angular velocity ω 0, ω 1, ω 2 , is converted to omega 3.

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 wheels 20 are calculated, then, via the angle capture I / F 62. Thus, the current steering angle and rotational angular velocity of each drive wheel 20 are acquired. Here, a difference value between the acquired steering angle and the calculated steering angle is calculated, and a command value for driving the joint motor 40 of the rotary joint 14 is calculated based on the difference value. Further, a difference value between the acquired current rotation angular velocity and the calculated rotation angular velocity is calculated, and a command value for driving the wheel motor 50 of the drive wheel 20 is calculated based on the difference value.

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 CPU 60 inputs the calculated steering control command value and speed control command value of each drive wheel 20 to the driver of each motor. By this command value, each joint motor 40 and each wheel motor 50 are driven, whereby the leg wheel type robot 100 is balanced with the coordinates (xg, yg) corresponding to the center of gravity coordinates in the base body 10 as the turning center. Turn the superstrate counterclockwise in the state.

このようにして、本実施の形態では、走行制御時に、脚車輪型ロボット100の姿勢を膝屈曲姿勢にすると共に、駆動輪20がヨー軸上接地するように関節モータ40を制御する。
これにより、走行時に、基体10の重心の床面への投影点が各駆動輪20で構成される四角形の中心付近に位置することになり、安定するため転倒の不安が軽減される。また、接地点と回転関節14との長さが0であるため、回転関節14の関節モータ40の駆動トルクを低減することができる。
Thus, in the present embodiment, the joint motor 40 is controlled so that the driving wheel 20 is grounded on the yaw axis while the posture of the leg-wheel type robot 100 is set to the knee bending posture during traveling control.
As a result, when traveling, the projection point of the center of gravity of the base body 10 on the floor surface is located near the center of the quadrangle formed by the drive wheels 20, and since it is stable, the fear of falling is reduced. Further, since the length between the ground point and the rotary joint 14 is 0, the driving torque of the joint motor 40 of the rotary joint 14 can be reduced.

さらに、本実施の形態では、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 joint motor 40 and the wheel motor 50 are controlled so that the leg-wheel type robot 100 travels in the target traveling direction while maintaining the orientation of the base body 10 in a certain direction.
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-wheel type robot 100 is hindered. Even in areas where it is difficult to change the direction of the leg-wheel type robot, such as a narrow and intricate area, activities can be performed.

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 joint motor 40 and the wheel motor 50 are controlled so that the leg wheel type robot 100 turns without moving back and forth at a predetermined turning center position (super turning). At this time, control using the coordinates of the center position on the base body 10 as the turning center coordinates (super-spinning turning control) and control using coordinates other than the center position on the base body 10 as the turning center coordinates (turning center offset type super-spinning turning Control).

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 base body 10 is set as the turning center position, the leg-wheel type robot can be turned with the minimum turning radius. Further, when the center position other than the center position of the base body 10 is set as the turning center position, when the center position of the base body 10 and the center of gravity position are different, the center wheel position can be used as a turning center, so that the super wheel can be turned. It is possible to turn the robot 100 in a balanced manner.

上記第2の実施の形態において、脚部12は、発明8の脚車輪機構部に対応し、回転関節14の関節モータ40は、発明1のアクチュエータ、または発明2ないし5、7または8の第1アクチュエータに対応し、回転関節16、18の関節モータ40は、発明2ないし5、7または8の第2アクチュエータに対応し、CPU60は、発明2ないし5、7または8の制御手段に対応している。   In the second embodiment, the leg portion 12 corresponds to the leg wheel mechanism portion of the invention 8, and the joint motor 40 of the rotary joint 14 is the actuator of the invention 1, or the second invention of the inventions 2 to 5, 7 or 8. Corresponding to one actuator, the joint motor 40 of the rotary joints 16 and 18 corresponds to the second actuator of the inventions 2 to 5, 7 or 8, and the CPU 60 corresponds to the control means of the inventions 2 to 5, 7 or 8. ing.

なお、上記第1の実施の形態においては、旋回時に、駆動輪20がヨー軸上接地するように関節モータ40を制御するように構成したが、これに限らず、旋回時、非旋回時にかかわらず、基体10を上下方向に変位させるときは、駆動輪20がヨー軸上接地するように関節モータ40を制御するように構成することもできる。
図11は、車高が制限される天井が低いエリアでの動作を示す図である。
In the first embodiment, the joint motor 40 is controlled so that the drive wheel 20 is grounded on the yaw axis at the time of turning. However, the present invention is not limited to this. First, when the base body 10 is displaced in the vertical direction, the joint motor 40 can be controlled so that the drive wheel 20 is grounded on the yaw axis.
FIG. 11 is a diagram illustrating an operation in an area where the vehicle height is limited and the ceiling is low.

図11に示すように、車高が制限される天井が低いエリアにおいては、基体10の重心の床面への投影点と各駆動輪20で構成される四角形との位置関係を維持しながら基体10を上下させることができるので、このような天井が低いエリアでの活動が可能となる。
また、上記第1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。
As shown in FIG. 11, in an area with a low ceiling where the vehicle height is restricted, the base body is maintained while maintaining the positional relationship between the projection point of the center of gravity of the base body 10 on the floor surface and the quadrangle formed by the drive wheels 20. Since 10 can be moved up and down, an activity in an area with such a low ceiling is possible.
In the first embodiment, the leg-wheel type 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.

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。   In the first and second embodiments, the configuration of the leg-wheel type robot 100 according to the present invention is such that the base 10 has a pair of four legs 12 on the front side and a pair of left and right sides on the rear side. However, the present invention is not limited to this, such as a configuration in which a pair of left and right legs 12 is provided in the center of the base 10, a configuration in which three legs 12 are provided symmetrically, a configuration in which five or more legs 12 are provided, and the like. Other configurations may be used without departing from the spirit of the invention. In the case of a multi-legged configuration, the unnecessary leg 12 may be controlled so as not to be used for traveling control.

〔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16ないし図34は、本発明に係る脚車輪型ロボット、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. FIGS. 16 to 34 are diagrams showing a third embodiment of the leg-wheel type 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16は、脚車輪型ロボット100の正面図である。
図17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16および図17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 wheel type robot 100 to which the present invention is applied will be described.
FIG. 16 is a front view of the leg wheel type robot 100.
FIG. 17 is a side view of the leg wheel type robot 100.
As shown in FIGS. 16 and 17, the leg-wheel type robot 100 includes a base body 10 and four leg portions 12 coupled to the base body 10.

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16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16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16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 legs 12 are connected to the front portion of the base body 10 via a rotary joint 14 at symmetrical positions. In addition, two legs 12 are connected to the rear part of the base body 10 via a rotary joint 14 at symmetrical positions. The rotary joint 14 rotates with the direction orthogonal to the bottom surface of the leg wheel type robot 100 as an axial direction. That is, it rotates around the yaw axis.
Each leg portion 12 is provided with two rotary joints 16 and 18. The rotary joint 14 rotates with the lower side as the axial direction, and the rotary joints 16 and 18 rotate with the direction orthogonal to the side surface of the leg wheel type robot 100 as the axial direction when the rotary joint 14 is in the state of FIG. . That is, when the rotary joint 14 is in the state of FIG. 16, it rotates around the pitch axis, and when the rotary joint 14 is rotated 90 degrees from the state of FIG. 16, it rotates around the roll axis. Therefore, each leg 12 has three degrees of freedom.

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 driving wheel 20 is rotatably provided at the tip of each leg 12 with the same axial direction as the rotary joints 16 and 18.
At the tip of each leg 12, a front leg tip sensor 22 for measuring the distance to an object existing on the movement path of the leg wheel type robot 100 and a lower leg tip sensor 24 for measuring the distance to the ground plane are provided. Is provided.

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 distance measuring device 200 is attached to the front surface of the base body 10. The coordinate system (hereinafter referred to as a sensor coordinate system) of the three-dimensional distance measuring apparatus 200 has a depth (front-rear length) direction of the base body 10 as an xrs axis, and a width (left-right length) direction of the base body 10 as a yrs axis. The height direction of the substrate 10 is the zrs axis, the xrs axis is the front of the substrate 10, the yrs axis is the right side of the substrate 10, and the zrs axis is the positive direction above the substrate 10.

次に、3次元距離測定装置200の外観構造を説明する。
図18は、3次元距離測定装置200の正面図(yrs−zrs平面)である。
図19は、3次元距離測定装置200の側面図(xrs−zrs平面)である。
図20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18ないし図20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 distance measuring device 200 will be described.
FIG. 18 is a front view (yrs-zrs plane) of the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
FIG. 19 is a side view (xrs-zrs plane) of the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
FIG. 20 is a top view (yrs-xrs plane) of the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
18 to 20, the three-dimensional distance measuring device 200 is provided above the lower support plate 204, the upper support plate 206 provided above the lower support plate 204, and above the upper support plate 206. The camera support plate 208 is configured. The lower support plate 204 and the upper support plate 206, and the upper support plate 206 and the camera support plate 208 are supported by a plurality of columns, respectively.

カメラ支持板208は、図19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. 19, the camera support plate 208 is provided so as to protrude in the positive direction of the xrs axis with respect to the lower support plate 204 and the upper support plate 206. A camera 222 is attached to the protruding portion of the camera support plate 208.
A motor 216 is attached to the lower surface of the lower support plate 204. A rotation shaft of the motor 216 (hereinafter referred to as a drive rotation shaft) penetrates the lower support plate 204 from below and is connected to a pulley 220 a disposed between the lower support plate 204 and the upper support plate 206. .

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 distance measuring device 212 is attached to a lower surface of the lower support plate 204 at a position spaced apart from the motor 216 in the horizontal direction by a predetermined distance. The two-dimensional distance measuring device 212 has a rotation shaft (hereinafter referred to as a driven rotation shaft), and the driven rotation shaft passes through the lower support plate 204 from below, and is between the lower support plate 204 and the upper support plate 206. The pulley 220b is connected to the pulley 220b.

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20に示すように、zrs軸回りに回転する。
図21は、測距センサの走査範囲を示す図である。
A belt 221 is wound around the pulleys 220a and 220b. Therefore, when the pulley 220a is rotated by the motor 216 and the pulley 220b is rotated by the belt 221 wound around the pulley 220a, the two-dimensional distance measuring device 212 rotates around the zrs axis as shown in FIG.
FIG. 21 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21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 distance measuring device 212 has a built-in distance measuring sensor and, as shown in FIG. 21, rotates the distance measuring sensor around a zrs axis and an axis orthogonal to the measuring direction at every predetermined scanning unit angle. The measurement result of the distance measuring sensor is acquired. The scanning range of the distance measuring sensor is set so that the leg wheel type robot 100 scans mainly below the leg wheel type robot 100 because the leg wheel type robot 100 is intended to move up and down stairs and avoid obstacles. . At the origin position of the two-dimensional distance measuring device 212 and the distance measuring sensor (the positions where the scanning angles θ and φ are 0 °), the measuring direction of the distance measuring sensor coincides with the xrs axis, and the rotation axis of the distance measuring sensor is It matches the yrs axis. Although the direction of the rotation axis of the distance measurement sensor changes depending on the scanning angle of the two-dimensional distance measurement device 212, it coincides with the yrs axis at the origin position. Therefore, for convenience of explanation, the rotation axis of the distance measurement sensor is expressed as the yrs' axis. To do.

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21に示す走査範囲外に設けられているため、図21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 distance measuring apparatus 200, the rotation driving mechanism (motor 216, encoder 218, pulleys 220a and 220b, belt 221 and lower support plate 204) that rotates and drives the two-dimensional distance measuring apparatus 212 has a scanning range shown in FIG. Since it is provided outside, within the scanning range shown in FIG. 21, the scanning of the distance measuring sensor 212 a is not hindered by each mechanism unit constituting the three-dimensional distance measuring apparatus 200.

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-wheel type robot 100, the scanning range by the rotational drive around the zrs axis does not need to cover up to 180 ° forward, and the horizontal range from the two-dimensional distance measuring device 212 is not necessary. A range in which the motor 216 and the encoder 218 arranged at a predetermined distance in the direction are out of the scanning range is also sufficient. Therefore, the rotational driving range of the two-dimensional distance measuring device 212 is set to a range not including the motor 216 and the encoder 218.

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22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22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 wheel type robot 100 will be described.
FIG. 22 is a block diagram showing a movement control system of the leg wheel type robot 100.
As shown in FIG. 22, joint motors 40 that rotationally drive the rotary joints 14 to 18 are respectively provided in the rotary joints 14 to 18 of the leg portions 12. Each joint motor 40 is provided with an encoder 42 that detects the rotational angle position of the joint motor 40, and a driver 44 that controls the driving of the joint motor 40 based on the motor command signal and the output signal of the encoder 42.

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 wheel motor 50 that rotationally drives the drive wheel 20 is provided on the drive wheel 20 of each leg 12. Each wheel motor 50 is provided with an encoder 52 that detects the rotational angle position of the wheel motor 50, and a driver 54 that controls the driving of the wheel motor 50 based on the motor command signal and the output signal of the encoder 52.
The leg-wheel type robot 100 further includes a CPU 60, a three-axis attitude sensor 70 that detects the attitude of the leg-wheel type robot 100, a wireless communication unit 74 that performs wireless communication with an external PC, the wireless communication unit 74, and the CPU 60. Are provided with a hub 76 that relays the input / output of the sound and a speaker 78 that outputs a warning sound or the like.

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 triaxial attitude sensor 70 includes a gyroscope or an acceleration sensor, or both, and detects the inclination of the attitude of the leg wheel type robot 100 with respect to the ground axis.
The CPU 60 outputs motor command signals to the drivers 44 and 54 via the motor command output I / F 61 and inputs output signals of the encoders 42 and 52 via the angle fetch I / F 62. In addition, sensor signals are input from the three-dimensional distance measuring device 200, the front leg tip sensor 22, the lower leg tip sensor 24, and the three-axis posture sensor 70 via the sensor input I / F 63, respectively. Further, signals are input / output to / from the hub 76 via the communication I / F 64, and an audio signal is output to the speaker 78 via the sound output I / F 65.

次に、2次元距離測定装置212の制御構造を説明する。
図23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23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 distance measuring device 212 will be described.
FIG. 23 is a block diagram showing a control structure of the two-dimensional distance measuring device 212.
As shown in FIG. 23, the two-dimensional distance measuring device 212 includes a distance measuring sensor 212a that measures a distance to a measurement point on an object that exists within the measurement range, a motor 212c that rotationally drives the distance measuring sensor 212a, The encoder 212d is configured to detect the rotational angle position of the motor 212c, and the driver 212b is configured to control the driving of the motor 212c based on the command signal and the output signal of the encoder 212d.

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 driver 212b has a scanning angle range (for example, a predetermined angle range such as −40 ° to + 40 °) and a scanning unit angle (for example, a predetermined unit such as 0.36 °) set in the command signal from the sensing processor 210. Based on the angle, control is performed to rotate the rotation axis of the motor 212c by a scanning unit angle.
The motor 212c is provided so as to rotate and drive a laser output unit (not shown) and a light receiving unit (not shown) of the distance measuring sensor 212a around the yrs' axis. Are rotated by a scanning unit angle (Δθ).

次に、3次元距離測定装置200の制御構造を説明する。
図24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24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 distance measuring apparatus 200 will be described.
FIG. 24 is a block diagram showing a control structure of the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
As shown in FIG. 24, the three-dimensional distance measuring apparatus 200 includes a sensing processor 210, a two-dimensional distance measuring apparatus 212, a motor 216, an encoder 218, a command signal, and an output signal of the encoder 218. A driver 214 that controls driving and a camera 222 are included.

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 sensing processor 210 executes a dedicated program, gives a command signal to the driver 212b, rotates the distance measuring sensor 212a, and is within an area that can be measured within the scanning range of the distance measuring sensor 212a (hereinafter referred to as a scanning plane). A two-dimensional distance measuring device that executes a first scanning process for measuring a distance to a measurement point on an existing object and gives a command signal to the driver 214 each time the first scanning process for one scanning plane is completed. A second scanning process for rotating 212 is executed.

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25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 sensing processor 210 further operates on the object existing in the measurement range based on the distance information (hereinafter referred to as distance information) measured by the two-dimensional distance measurement device 212 through the first scanning process and the second scanning process. The process of recognizing the continuous surface is executed.
Next, the principle of distance measurement of the three-dimensional distance measuring apparatus 200 will be described.
FIG. 25 is a diagram for explaining the principle of distance measurement of the two-dimensional distance measuring device 212.

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25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25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25中の測定距離L(物体と受光部との間の距離))を測定する。   As shown in FIG. 25, the two-dimensional distance measuring device 212 is rotated each time the distance measuring sensor 212a rotates by the scanning unit angle around the yrs' axis according to the rotational drive of the rotating shaft of the motor 212c. In addition, laser light is output from the laser output unit, and reflected light from an object (obstacle in FIG. 25) with respect to the output light is received by the light receiving unit, and a distance corresponding to each scanning angle (measurement distance in FIG. 25). L (distance between the object and the light receiving unit)) is measured.

図26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26(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26(a)中のθ1、θ2、θ3)に応じた距離情報(図26(a)中のL(θ1)、L(θ2)、L(θ3))を測定する処理となる。
FIG. 26 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 distance measurement sensor 212a is rotated about the yrs ′ axis, and FIG. 6B is a two-dimensional distance measurement device. It is a figure which shows the relationship between the scanning plane when 212 is rotated around the zrs axis, and the scanning angle φ.
In the first scanning process, for example, as shown in FIG. 26A, the distance measuring sensor 212a is rotated by the scanning unit angle around the yrs' axis while each scanning angle (in FIG. This is a process of measuring distance information (L (θ 1 ), L (θ 2 ), L (θ 3 ) in FIG. 26A) according to θ 1 , θ 2 , θ 3 ).

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 motor 212c and both ends of the scanning trajectory line of the laser is a scanning plane (a fan-shaped plane when no object is present). .
The driver 214 performs control to rotate the rotation axis of the motor 216 by the scanning unit angle based on the scanning angle range and the scanning unit angle (Δφ) set in the command signal from the sensing processor 210.

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 motor 216 is provided to rotationally drive the two-dimensional distance measuring device 212 around the zrs axis via a speed reducer (not shown), pulleys 220a and 220b, and a belt 221, and receives a control signal from the driver 214. Correspondingly, the rotation axis of the self is rotated by the scanning unit angle. As a result, the rotational driving force is transmitted to the driven rotational shaft via the pulleys 220a and 220b in accordance with the rotational driving of the rotational shaft of the motor 216, and the two-dimensional distance measuring device 212 rotates about the zrs axis by a scanning unit angle. .

すなわち、第2走査処理は、図26(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27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 distance measuring device 212 by the scanning unit angle around the zrs axis as shown in FIG. Then, by performing the first scanning process and the second scanning process alternately and continuously, the scanning plane formed by the first scanning process is continuously formed around the zrs axis.
FIG. 27 is a diagram illustrating a distance measurement example of the three-dimensional distance measurement apparatus 200.

これにより、例えば、図27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26(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. 27, 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. 26B, 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28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28に示すように、まず、ステップS300に移行する。
Next, an object recognition process executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200 will be described.
FIG. 28 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
The object recognition process is a process realized by the sensing processor 210 reading a dedicated program stored in a ROM (not shown) based on a command signal from the CPU 60 and executing the read program. When the process is executed, as shown in FIG. 28, first, the process proceeds to step S300.

ステップS300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S302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S302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S300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S300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S304に移行する。
In step S300, in the three-dimensional distance measuring apparatus 200, the scanning angle range and the scanning unit angle of the distance measuring sensor 212a and the two-dimensional distance measuring apparatus 212 are set based on the command signal from the CPU 60, and the process proceeds to step S302. Here, the command signal from the CPU 60 includes information on the scanning angle range and the scanning unit angle.
In step S302, by outputting a command signal to the two-dimensional distance measuring device 212, the driver 212b, the motor 212c, and the encoder 212d are driven, and the distance measuring sensor 212a is scanned around the yrs' axis set in step S300. Within the range, the scanning unit angle set in step S300 is rotated about the yrs' axis, and the first scanning process for measuring the distance information corresponding to each scanning angle is executed, and the process proceeds to step S304.

ステップS304では、ステップS302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S306に移行する。
ステップS306では、ステップS304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 S304, a filtering process using a median filter is performed on the distance information measured in step S302 to remove noise components, and the process proceeds to step S306.
In step S306, the distance information of the rotating coordinate system after noise removal in step S304 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S310に移行して、ステップS306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29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 S310, and a line segment in the orthogonal coordinate system is detected by Hough transform based on the coordinate information transformed in step S306.
FIG. 29 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29(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(15)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 this 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 (15).

Figure 2009006984
Figure 2009006984

上式(15)は、下式(16)に変形することができる。

ρ=xcosθ+ysinθ …(16)

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(17)により表すことができる。

ρ=x0cosθ+y0sinθ …(17)

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29(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 (15) can be transformed into the following equation (16).

ρ = xcosθ + ysinθ (16)

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 an arbitrary point (x0, y0) in the scanning plane coordinate system can be expressed by the following equation (17).

ρ = x0cosθ + y0sinθ (17)

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28に示すように、ステップS320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. 28, the process proceeds to step S320, 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S324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S326に移行する。
ステップS326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S302〜S324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S336に移行する。
Next, the process proceeds to step S324, where the coordinate information of the end point 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 S326.
In step S326, it is determined whether or not the processing in steps S302 to S324 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 been completed (Yes) ) Proceeds to step S336.

ステップS336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S320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 S336, 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 plane (which is regarded as one line segment in step S320) is an intersection line where the continuous plane and the scanning plane intersect, generation of plane 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S338に移行して、ハブ76および通信I/F64を介して、ステップS336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S326で、すべての走査平面についてステップS302〜S324の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップS340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S300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S300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S302に移行する。
Next, the process proceeds to step S338, and the surface data generated in step S336 is output to the CPU 60 via the hub 76 and the communication I / F 64, and the series of processing ends.
On the other hand, when it is determined in step S326 that the processes in steps S302 to S324 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S340, and a command signal is output to the three-dimensional distance measuring apparatus 200. The driver 214, the motor 216, and the encoder 218 are driven, and the two-dimensional distance measuring device 212 is rotated around the zrs axis by the scanning unit angle set in step S300 within the scanning angle range around the zrs axis set in step S300. The second scanning process is performed to rotate to step S302, and the process proceeds to step S302.

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30のフローチャートに示す昇降制御処理を実行する。
図30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30に示すように、ステップS400に移行する。
Next, processing executed by the CPU 60 will be described.
The CPU 60 activates a control program stored in a predetermined area such as a ROM, and executes the elevation control process shown in the flowchart of FIG. 30 according to the control program.
FIG. 30 is a flowchart showing the elevation control process.
The elevation control process is a process for performing the elevation control of the leg portion 12. When the elevation control process is executed by the CPU 60, first, the process proceeds to step S400 as shown in FIG.

ステップS400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S402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S404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S406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S408に移行する。
In step S400, surface data is input from the three-dimensional distance measuring apparatus 200, the process proceeds to step S402, and the coordinates of each measurement point in the sensor coordinate system are converted into coordinates in the global coordinate system based on the input surface data. A point on the periphery of the continuous surface is detected as a feature point of the staircase.
Next, the process proceeds to step S404, the width of the staircase is calculated based on the detected feature point of the staircase, and the process proceeds to step S406, 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 S408.

ステップS408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S410に移行して、ステップS408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S412に移行する。
ステップS412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S414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S416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S418に移行する。
In step S408, 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-axis posture sensor 70, the process proceeds to step S410, and the calculation result of step S408 The landing position of the leg tip (drive wheel 20) is determined based on the above, and the process proceeds to step S412.
In step S412, sensor signals are input from the front leg tip sensor 22 and the lower leg tip sensor 24, respectively, and the process proceeds to step S414 to calculate the distance to the kick plate based on the input sensor signal of the front leg tip sensor 22. Then, the process proceeds to step S416, the positional relationship between the leg tip and the tread is calculated based on the input sensor signal of the lower leg tip sensor 24, and the process proceeds to step S418.

ステップS418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S420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S422に移行する。
ステップS422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 S418, a motor command signal to the drivers 44 and 54 is generated based on the determined landing position and the calculated both distances, the process proceeds to step S420, and the generated motor command signal is output to the drivers 44 and 54. The process proceeds to step S422.
In step S422, 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 original process is restored.

一方、ステップS422で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップS412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 S422 that the leg tip does not land (No), the process proceeds to step S412.
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-wheel type robot 100 and the stairs are overcome.

センシングプロセッサ210では、まず、ステップS300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21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 sensing processor 210, first, through step S300, the scanning angle range and the scanning unit angle are set in the sensing processor 210 based on the command signal from the CPU 60.
Here, it is assumed that the two-dimensional distance measuring device 212 is a two-dimensional range sensor having a distance measurement range of 20 to 4095 [mm], a maximum scanning angle range of 240 °, and an angular resolution of 0.36 °. If the scanning angle range is 240 °, it is the same as the scanning angle range forming the scanning plane shown in FIG. 21, and the lower support plate 204, the pulleys 220a and 220b, and the belt 221 above the two-dimensional distance measuring device 212 are provided. It will not be included in the scanning range.

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 motor 216 and the encoder 218 arranged at a predetermined distance in the horizontal direction from the two-dimensional distance measuring device 212 are not included in the scanning range.

次いで、ステップS302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 S302, a command signal is output to the driver 212b based on the scan angle range and scan unit angle set for the first scan process, whereby the first scan process is executed. Initially, a first scanning process is performed on a position (origin position) where the scanning angle φ around the zrs axis is 0 °.
As a result, based on the command signal from the sensing processor 210 and the output signal from the encoder 212d, the driver 212b drives the rotation shaft of the motor 212c to rotate, and the distance measuring sensor 212a scan unit angle Δθ = about the yrs ′ axis. While rotating by 0.36 °, the distance corresponding to each scanning angle is measured. Each distance information is output to the sensing processor 210 as a data string L (θ i , φ j ).

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S304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 distance measuring device 212. Distance information can be obtained.
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 S304. Thereby, the noise component in measurement information is removed.

図31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31に示すようになる。図31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31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. 31 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. 31, for example. In FIG. 31, 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. 31, it can be seen that there are stairs on the walking path of the leg-wheel type robot 100 with a constant step and a tread board as a continuous surface.

次いで、ステップS306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32は、図31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31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32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32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 S306, the distance information of the rotated coordinate system after the filtering process is converted into the coordinate information of the orthogonal coordinate system.
FIG. 32 is a graph showing the result of converting the distance information of the rotating coordinate system of each measurement point of FIG. 31 into the coordinate information of the orthogonal coordinate system.
The distance information of the rotational coordinate system of each measurement point in FIG. 31 is obtained by coordinate conversion, as shown in FIG. 32, 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. 32, the horizontal axis represents the distance L x [mm] in the xrs axis direction, and the vertical axis represents the distance L z [mm] in the zrs axis direction.

次いで、ステップS310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33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33(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33(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 S310, a line segment in the orthogonal coordinate system is detected by Hough transform based on the transformed coordinate information.
FIG. 33 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. 33 (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33(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33(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. 33B, a line segment along the contour 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 influenced by the measurement resolution, and even if the low resolution region A2 is included, 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33(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33(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S320、S324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S340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 S320 and S324, 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 driver 214 based on the scanning angle range and the scanning unit angle set for the second scanning process through step S340. Processing is executed.

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S302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 sensing processor 210 and the output signal from the encoder 218, the driver 214 rotates the rotation axis of the motor 216, and the two-dimensional distance measurement device 212 has a scanning unit angle of 10 around the zrs axis. Rotate by °. By the second scanning process, the orientation of the two-dimensional distance measuring device 212 changes by 10 ° around the zrs axis with respect to the previous state. In this state, the first scanning process is executed again through step S302. That is, a new scanning plane is formed at a position shifted by 10 ° around the zrs axis, and the first scanning process is performed on this scanning plane.

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S336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 distance measuring device 212 is attached to the front surface of the base body 10, the base body 10 is included in the scanning range, but in the range including the front of the leg wheel type robot 100 and the walking path. Since there are no obstructions, it can be said that a sufficient scanning range for performing the walking control of the leg-wheel type robot 100 can be secured.
When measurement is completed for all scanning planes, surface data is generated based on the coordinate information stored in the memory through step S336.

図34は、連続面の判定結果を示す図である。
面データは、図34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34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. 34 is a diagram illustrating determination results of continuous surfaces.
As shown in FIG. 34, the plane data is generated by connecting line segments having similar inclinations and coordinates between adjacent scan planes around the zrs axis. In the example of FIG. 34, 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S338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S402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 CPU 60 via the hub 76 and the communication I / F 64 through step S338.
When the surface data is input, the CPU 60 detects the staircase feature point based on the input surface data through step S402. In addition, the input surface data is analyzed, and for example, a continuous surface whose inclination is close to 0 is regarded as a horizontal surface, and it is determined that the leg-wheel type robot 100 can walk.

歩行可能な面であると判定されると、ステップS404〜S410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S412〜S416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S418、S420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 surface 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 S404 to S410. The landing position of the leg tip is determined based on the real coordinates of the part.
Further, through steps S412 to S416, sensor signals are input from the leg tip sensors 22 and 24, respectively, and the distance to the kick plate and the positional relationship between the leg tip and the tread plate are calculated. Then, through steps S418 and S420, a motor command signal is generated based on the determined landing position and the calculated both distances, and the generated motor command signal is output to the drivers 44 and 54. As a result, the driving wheel 20 rotates and the rotary joints 14 to 18 are driven, and the leg-wheel type robot 100 gets over the stairs while keeping its posture properly. Depending on the situation, the stairs are avoided and stopped. Therefore, the adaptability to the stairs is high like the legged robot.

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 wheel type robot 100 can be improved.
On the other hand, on a flat ground, the leg-wheel type robot 100 can move by wheel running. Therefore, the mobility on the flat ground is high like the wheel type robot.

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 distance measuring sensor 212a that measures the distance to the measurement point on the object is provided, the distance measurement sensor 212a is scanned, and the distance measurement sensor can be measured for the measurement points that can be measured in the scanning range. The measurement result of 212a is acquired, the acquired measurement result is converted into the coordinates of the orthogonal coordinate system, and the line segment in the orthogonal coordinate system is detected by the Hough transform based on the converted coordinates of the at least two measurement points, and detected. Recognize continuous faces or boundaries of continuous faces based on line segments.

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 wheel type robot 100, is possible. A suitable recognition result can be obtained. Further, since the line segment is detected by the Hough transform, when the object recognition is performed by the two-dimensional distance measuring device 212 using the distance measuring sensor 212a, there is a possibility that the recognition accuracy may be lowered due to a decrease in measurement resolution or a variation in measurement results. Can be reduced.

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 motor 212c and the like that rotates the ranging sensor 212a around the yrs ′ axis, and a zrs axis including a motor 216 and the like that rotates the ranging sensor 212a around the zrs axis. A first scanning for obtaining a measurement result of the distance measuring sensor 212a for each scanning unit angle of the yrs 'axis rotating mechanism while rotating the distance measuring sensor 212a by the yrs' axis rotating mechanism. By performing the second scanning performed for each scanning unit angle of the zrs axis rotation mechanism while rotating the distance measuring sensor 212a, the measurement is performed for each scanning unit angle of the yrs' axis rotation mechanism and for each scanning unit angle of the zrs axis rotation mechanism. Get the result.

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-wheel type robot 100, is possible. A more suitable recognition result can be obtained. In addition, since a rotation mechanism that rotates the distance measuring sensor 212a is adopted, a space required for scanning is smaller than that of the moving mechanism, the scanning mechanism is simplified, and high-speed scanning is realized. Can do.

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 motor 216 and the encoder 218 and the two-dimensional distance measuring device 212 are arranged at a predetermined distance in the horizontal direction, and the rotational driving force of the driving rotary shaft is set to the pulley 220a, the belt 221 and the pulley 220b. The two-dimensional distance measuring device 212 is driven to rotate about the zrs axis.
As a result, there is no obstacle to scanning within the scanning angle range of the two-dimensional distance measuring device 212, so that accurate distance information can be obtained. Further, since the motor 216 and the encoder 218 and the two-dimensional distance measuring device 212 are arranged in the horizontal direction, the occupation ratio in the height direction of the three-dimensional distance measuring device 200 can be reduced.

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, leg tip sensors 22 and 24 are provided, the stairs are recognized based on the distance measured by the leg tip sensors 22 and 24, and the motors 40 and 50 are controlled based on the recognition result.
Thereby, since the raising / lowering control of the leg part 12 is performed while recognizing the unknown staircase using the leg tip sensors 22 and 24, it is possible to realize higher adaptability to the unknown staircase than in the past. . In addition, since it can operate in an environment where people are active, it is suitable for home robots, personal robots, and the like that are used for acting with people.

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 distance measuring device 200 is provided on the front surface of the base body 10, and the leg tip sensors 22 and 24 are provided on the distal ends of the leg portions 12.
As a result, it is possible to detect an object existing on the movement path of the leg wheel type robot 100 with a wide field of view, and to accurately measure the distance between the drive wheel 20 and the staircase when moving up and down the stairs.

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 leg tip sensor 22, and the positions of the drive wheels 20 and the step board of the staircase are calculated based on the measurement result of the lower leg tip sensor 24. Calculate the relationship.
Thereby, since the characteristic more effective for the raising / lowering control of the leg part 12 can be detected among the characteristics of the staircase, higher adaptability can be realized for the unknown staircase.

上記第3の実施の形態において、ステップS302、S340は、発明9、12若しくは14の測定結果取得手段、または発明25の測定結果取得ステップに対応し、ステップS306は、発明9の座標変換手段、または発明25の座標変換ステップに対応している。また、ステップS310は、発明9、11若しくは13の線分検出手段、または発明25の線分検出ステップに対応し、ステップS320、S336は、発明9、11若しくは13の認識手段、または発明25の認識ステップに対応している。   In the third embodiment, steps S302 and S340 correspond to the measurement result acquisition unit of the invention 9, 12 or 14, or the measurement result acquisition step of the invention 25, and step S306 includes the coordinate conversion unit of the invention 9, Or it corresponds to the coordinate conversion step of the invention 25. Step S310 corresponds to the line segment detection means of the invention 9, 11 or 13 or the line segment detection step of the invention 25, and steps S320 and S336 correspond to the recognition means of the invention 9, 11 or 13, or the invention 25. It corresponds to the recognition step.

また、上記第3の実施の形態において、yrs’軸は、発明14の第1走査軸に対応し、zrs軸は、発明14の第2走査軸に対応し、yrs’軸回転機構は、発明12若しくは14の第1走査手段、または発明14の第1回転手段に対応し、zrs軸回転機構は、発明12若しくは14の第2走査手段、または発明14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 invention 14, the zrs axis corresponds to the second scanning axis of the invention 14, and the yrs' axis rotation mechanism is the invention. The zrs axis rotating mechanism corresponds to the second scanning means of the twelfth or fourteenth aspect of the invention, or the second rotating means of the fourteenth aspect of the invention. .

〔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35および図36は、本発明に係る脚車輪型ロボット、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. 35 and 36 are diagrams showing a fourth embodiment of the leg-wheel robot, object recognition apparatus, and 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 distance measuring apparatus 200 will be described.

図35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35に示すように、ステップS300〜S306を経て、ステップS308に移行する。
ステップS308では、ステップS306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S310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. 35 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
When the object recognition process is executed in the sensing processor 210, the process proceeds to step S308 through steps S300 to S306 as shown in FIG.
In step S308, based on the coordinate information converted in step S306, measurement points adjacent in the x-axis direction in the scanning plane coordinate system are connected with line segments, and the process proceeds to step S310 and the obtained line is changed. 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S320、S324を経て、ステップS326に移行して、すべての走査平面についてステップS302〜S324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S336、S338を経て、一連の処理を終了する。
一方、ステップS326で、すべての走査平面についてステップS302〜S324の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップS340を経て、ステップS302に移行する。
Then, after steps S320 and S324, the process proceeds to step S326, where it is determined whether or not the processing of steps S302 to S324 has been completed for all the scanning planes, and when it is determined that the processing has been completed (Yes) Through steps S336 and S338, a series of processing is completed.
On the other hand, when it is determined in step S326 that the processes in steps S302 to S324 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S302 through step S340.

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S308、S310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-wheel type robot 100 and the stairs are overcome. Since the third embodiment is different from the third embodiment in that a line segment is detected by Hough transform, only different portions will be described.
Through steps S308 and S310, 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36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36(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36(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. 36 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. 36 (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36(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36(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. 36 (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36(a)の測定結果に対してハフ変換を行うと、図33(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 in FIG. 36A without connecting the line segments, as shown in FIG. 33B, line segments along the contours of the treads are detected. The line segment along each kick plate cannot be detected.
As described above, in this embodiment, the distance measuring sensor 212a that measures the distance to the measurement point on the object is provided, the distance measurement sensor 212a is scanned, and the distance measurement sensor can be measured for the measurement points that can be measured in the scanning range. The measurement result of 212a is acquired, the acquired measurement result is converted into coordinates in an orthogonal coordinate system, the converted measurement points are connected by line segments, and orthogonality is obtained by Hough transform based on the coordinates of the points on the obtained line A line segment in the coordinate system is detected, and a continuous surface or a boundary of the continuous surface is recognized based on the detected line segment.

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 wheel type robot 100. A recognition result suitable for posture control can be obtained. Further, since the line segment is detected by the Hough transform, when the object recognition is performed by the two-dimensional distance measuring device 212 using the distance measuring sensor 212a, there is a possibility that the recognition accuracy may be lowered due to a decrease in measurement resolution or a variation in measurement results. Can be reduced. In addition, since line segments are detected based on the coordinates of points on the line obtained by connecting the measurement points with line segments, relatively accurate recognition results can be obtained even if measurement resolution decreases or measurement results vary. The possibility that the recognition accuracy is lowered can be further reduced.

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S302、S332は、発明10の測定結果取得手段、または発明26の測定結果取得ステップに対応し、ステップS306は、発明10の座標変換手段、または発明26の座標変換ステップに対応し、ステップS310は、発明10の線分検出手段、または発明26の線分検出ステップに対応している。また、ステップS320、S328は、発明10の認識手段、または発明26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 S302 and S332 correspond to the measurement result acquisition means of the invention 10 or the measurement result acquisition step of the invention 26, and the step S306 corresponds to the coordinate conversion means of the invention 10 or the invention 26. Corresponding to the coordinate conversion step, step S310 corresponds to the line segment detection means of the invention 10 or the line segment detection step of the invention 26. Steps S320 and S328 correspond to the recognition means of Invention 10 or the recognition step of Invention 26.

〔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37ないし図44は、本発明に係る脚車輪型ロボット、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. FIGS. 37 to 44 are views showing a fifth embodiment of the leg-wheel type 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 distance measuring sensor 212a and an image acquired from the camera 222 (hereinafter referred to as a camera image). Is different. 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.

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 distance measuring apparatus 200 will be described.
The camera 222 faces the negative direction of the zrs axis, and can capture images of the feet and surroundings of the leg wheel type robot 100. As in the sensor coordinate system, the coordinate system of the camera 222 (hereinafter referred to as the camera coordinate system) has the same direction as the xrs axis, yrs axis, and zrs axis as the xca axis, yca axis, and zca axis, respectively. Have different origin positions. That is, the camera 222 is arranged so that the xrs-yrs plane in the sensor coordinate system and the xca-yca plane in the camera coordinate system are parallel. The xrs-zrs plane and the xca-zca plane, and the yrs-zrs plane and the yca-zca plane are also in a parallel relationship.

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 distance measuring apparatus 200 will be described.
The sensing processor 210 further executes processing for recognizing the boundary of the continuous surface based on the measurement result of the distance measuring sensor 212a and the camera image.
Next, the principle of object recognition using the camera 222 and the three-dimensional distance measuring device 200 will be described.

図37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37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. 37 is a diagram for explaining the principle of object recognition using the camera 222 and the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
First, as shown in FIG. 37, the camera 222 captures images of the feet of the leg-wheel robot 100 and its surroundings, and detects line segments from the camera image.
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 distance measuring apparatus 200, and the sensor feature point is projected onto the camera image by coordinate conversion.

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 distance measuring apparatus 200 and the case where the recognition is performed based only on the camera image.

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38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38に示すように、まず、ステップS250に移行する。
Next, an object recognition process executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200 will be described.
FIG. 38 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
When the object recognition process is executed in the sensing processor 210, the process first proceeds to step S250 as shown in FIG.

ステップS250では、カメラ222から画像を取得し、ステップS252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S254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S256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 S250, an image is acquired from the camera 222, the process proceeds to step S252, distortion correction processing is performed on the camera image, and the process proceeds to step S254, where the distortion-corrected camera image is subjected to Sobel, Canny filter, and the like. In step S256, an edge extraction process for extracting an edge is executed. In step S256, a line segment is detected from the edge-extracted camera image by Hough transform.

次いで、ステップS300〜S320を経て、ステップS324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S326に移行する。
ステップS326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S302〜S324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S328に移行する。
Subsequently, the process proceeds to step S324 through steps S300 to S320, 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 S326. To do.
In step S326, it is determined whether or not the processing in steps S302 to S324 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 been completed (Yes) ) Proceeds to step S328.

ステップS328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39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 S328, 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. 39 is a diagram illustrating a sensor coordinate system, a camera coordinate system, and a coordinate system of the image sensor surface of the camera 222.

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39(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(18)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 camera 222 is Σ cm, the relative position between the distance measuring sensor 212a and the camera 222 is r = (rx, ry, rz), the focal length of the lens of the camera 222 is f, and the effective pixel width of the image sensor Is W and the effective pixel height of the image sensor is H, P (xrs1, yrs1, zrs1) rs = (xrs1-rx, yrs1-ry, zrs1-rz) ca in the sensor coordinate system is shown in FIG. As shown in (b), the image can be projected onto a coordinate P ′ in the coordinate system of the imaging element surface. The coordinate P ′ can be obtained by the following equation (18).

Figure 2009006984
Figure 2009006984

なお、図39および上式(18)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。   In FIG. 39 and the above equation (18), 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38に示すように、ステップS330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S332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S334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. 38, the process proceeds to step S330, 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 S332 to group the line segments associated with the same sensor feature point, and the process moves to step S334 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40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40(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. 40 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. 40A, 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38に示すように、ステップS337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S339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. 38, the process proceeds to step S337, 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 S339, where the hub 76 and the communication I / F 64 are processed. Then, the generated boundary data is output to the CPU 60, and the series of processes is terminated.

一方、ステップS326で、すべての走査平面についてステップS302〜S324の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップS340を経て、ステップS302に移行する。
次に、昇降制御処理を説明する。
図41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 S326 that the processes in steps S302 to S324 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S302 through step S340.
Next, the elevation control process will be described.
FIG. 41 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41に示すように、ステップS401に移行する。
ステップS401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S402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 CPU 60, first, the process proceeds to step S401 as shown in FIG.
In step S401, boundary data is input from the three-dimensional distance measuring apparatus 200, and the process proceeds to step S402. Based on the input boundary data, the coordinates of the camera coordinate system are converted to the coordinates of the global coordinate system, and A point on the boundary line is detected as a feature point of the staircase.

次いで、ステップS402〜S420を経て、ステップS422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S422で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップS412に移行する。
Next, after steps S402 to S420, the process proceeds to step S422, where it is determined whether the leg tip has landed on the tread. If it is determined that the leg tip has landed (Yes), the series of processing is terminated. To return to the original process.
On the other hand, when it is determined in step S422 that the leg tip does not land (No), the process proceeds to step S412.

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42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-wheel type robot 100 and the stairs are overcome. Since the third embodiment is different from the third embodiment in that the boundary of the continuous surface is recognized based on the measurement result of the distance measuring sensor 212a and the camera image, only different portions will be described.
FIG. 42 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S250を経て、カメラ222から画像が取得される。例えば、図42(a)に示すような画像が得られたとする。次いで、ステップS252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S254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S256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 sensing processor 210, first, an image is acquired from the camera 222 through step S250. For example, assume that an image as shown in FIG. Next, through step S252, distortion correction processing is executed on the camera image, and an image with corrected distortion is obtained as shown in FIG. Next, through step S254, edge extraction processing is performed on the camera image whose distortion has been corrected, and an image in which only edges are extracted is obtained as shown in FIG. In step S256, a line segment is detected from the edge-extracted camera image. As a result, six line segments are obtained as shown in FIG.

次いで、ステップS300〜S326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S328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43は、連続面の判定結果を示す図である。
Next, through steps S300 to S326, 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 S328.
FIG. 43 is a diagram illustrating the determination result of the continuous surface.

図44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43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44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. 44 is a diagram illustrating a result of projecting sensor feature points onto a camera image.
For the scanning plane φ0, as shown in FIG. 43, (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. 44, 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 corner to the lower left corner.

走査平面φ1については、図43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44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. 43, (1) the intersection of the region (φ1, 0) corresponding to the floor surface 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. Therefore, as shown in FIG. 44, these four sensor feature points are projected onto the camera image as projection points on the scanning plane φ1 that extends from the position directly above the center to the position directly below the center.

走査平面φ2については、図43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44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. 43, (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. Therefore, as shown in FIG. 44, 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S330〜S334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44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 S330 to S334, 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 segments belonging to the same group are grouped. 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. 44, 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S337、S339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S402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 S337 and S339, boundary data is generated based on the information about the straight line determined as the boundary line of the continuous surface, and the generated boundary data is output to the CPU 60.
When the boundary data is input, the CPU 60 detects the feature points of the stairs based on the input boundary data through step S402. Further, the input boundary data is analyzed, and for example, a continuous surface having an inclination close to 0 is regarded as a horizontal surface, and it is determined that the leg-wheel type robot 100 is a surface on which walking is possible.

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 distance measuring sensor 212a that measures the distance to the measurement point on the object, and the camera 222 that captures an image including the measurement point that can be measured in the scanning range of the distance measuring sensor 212a. The distance measurement sensor 212a is scanned, the measurement result of the distance measurement sensor 212a is obtained for the measurement points that can be measured in the scanning range, the sensor feature point is detected based on the obtained measurement result, and the image is taken from the camera 222. , The line segment is detected from the camera image, and the boundary of the continuous surface is recognized based on the line segment of the detected camera image and the sensor feature point.

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 distance measurement sensor 212a, a feature on the object is detected using a camera 222 of a different system, and the boundary of the continuous surface is recognized based on the two detection results. The shortcomings of the system based on 212a can be compensated for by the system based on the camera 222, and the possibility of a decrease in recognition accuracy can be reduced when object recognition is performed by the two-dimensional distance measuring device 212 using the distance measuring sensor 212a. . In addition, since it is not necessary to increase the number of scans in the second scanning process, the measurement time can be shortened.

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 distance measurement sensor 212a is scanned, the measurement result of the distance measurement sensor 212a is obtained for the measurement points that can be measured in the scanning range, and the obtained measurement result is converted into the coordinates of the orthogonal coordinate system. The line segment in the orthogonal coordinate system is detected by the Hough transform based on the converted coordinates of at least two measurement points, and the sensor feature point is detected based on the detected line segment.
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-wheel type robots 100. A recognition result can be obtained. Further, since the line segment is detected by the Hough transform, when the object recognition is performed by the two-dimensional distance measuring device 212 using the distance measuring sensor 212a, there is a possibility that the recognition accuracy may be lowered due to a decrease in measurement resolution or a variation in measurement results. Can be reduced.

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15、22または24の撮像手段に対応し、yrs’軸回転機構は、発明19若しくは20の第1走査手段、または発明20の第1回転手段に対応し、zrs軸回転機構は、発明19若しくは20の第2走査手段、または発明20の第2回転手段に対応している。また、ステップS250は、発明27の撮像ステップに対応し、ステップS252〜S256は、発明15、16若しくは22の第2特徴検出手段、または発明27の第2特徴検出ステップに対応し、ステップS256は、発明22または23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 camera 222 corresponds to the imaging means of the invention 15, 22 or 24, and the yrs' axis rotation mechanism is the first scanning means of the invention 19 or 20, or the first rotation of the invention 20. The zrs axis rotation mechanism corresponds to the second scanning means of the invention 19 or 20, or the second rotation means of the invention 20. Step S250 corresponds to the imaging step of the invention 27, steps S252 to S256 correspond to the second feature detecting means of the invention 15, 16 or 22, or the second feature detecting step of the invention 27, and step S256 is This corresponds to the image line segment detection means of the invention 22 or 23.

また、上記第5の実施の形態において、ステップS306、S310、S320は、発明15、16若しくは22の第1特徴検出手段、または発明27の第1特徴検出ステップに対応し、ステップS302、S340は、発明15、16、19、20若しくは22の測定結果取得手段、または発明27の測定結果取得ステップに対応している。また、ステップS306は、発明16の座標変換手段に対応し、ステップS310は、発明16の線分検出手段に対応し、ステップS334は、発明15、16、22若しくは23の認識手段、または発明27の認識ステップに対応している。   In the fifth embodiment, steps S306, S310, and S320 correspond to the first feature detecting means of the invention 15, 16, or 22, or the first feature detecting step of the invention 27, and steps S302 and S340 are This corresponds to the measurement result acquisition means of the invention 15, 16, 19, 20 or 22, or the measurement result acquisition step of the invention 27. Step S306 corresponds to the coordinate transformation means of the invention 16, step S310 corresponds to the line segment detection means of the invention 16, and step S334 is the recognition means of the invention 15, 16, 22 or 23, or the invention 27. This corresponds to the recognition step.

また、上記第5の実施の形態において、yrs’軸は、発明20の第1走査軸に対応し、zrs軸は、発明20の第2走査軸に対応している。
〔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45は、本発明に係る脚車輪型ロボット、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。
In the fifth embodiment, the yrs ′ axis corresponds to the first scanning axis of the invention 20 and the zrs axis corresponds to the second scanning axis of the invention 20.
[Sixth Embodiment]
Next, a sixth embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 45 is a diagram showing a sixth embodiment of the leg-wheel robot, object recognition device, and 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 distance measuring apparatus 200 will be described.

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S250〜S306を経て、ステップS308に移行する。
ステップS308では、ステップS306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S310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. 45 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
When the object recognition process is executed in the sensing processor 210, as shown in FIG. 45, the process proceeds to step S308 through steps S250 to S306.
In step S308, based on the coordinate information converted in step S306, measurement points adjacent in the x-axis direction in the scanning plane coordinate system are connected with line segments, and the process proceeds to step S310 and the obtained line is changed. 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S320、S324を経て、ステップS326に移行して、すべての走査平面についてステップS302〜S324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S328〜S339を経て、一連の処理を終了する。
一方、ステップS326で、すべての走査平面についてステップS302〜S324の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップS340を経て、ステップS302に移行する。
Then, after steps S320 and S324, the process proceeds to step S326, where it is determined whether or not the processing of steps S302 to S324 has been completed for all the scanning planes, and when it is determined that the processing has been completed (Yes) Through steps S328 to S339, the series of processes is terminated.
On the other hand, when it is determined in step S326 that the processes in steps S302 to S324 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S302 through step S340.

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S308、S310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-wheel type robot 100 and the stairs are overcome. Since the fifth embodiment is different from the fifth embodiment in that a line segment is detected by Hough transform, only different portions will be described.
Through steps S308 and S310, 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36(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36(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. 36 (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36(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36(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. 36 (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36(a)の測定結果に対してハフ変換を行うと、図33(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 in FIG. 36A without connecting the line segments, as shown in FIG. 33B, line segments along the contours of the treads are detected. The line segment along each kick plate cannot be detected.
As described above, in this embodiment, the distance measuring sensor 212a that measures the distance to the measurement point on the object is provided, the distance measurement sensor 212a is scanned, and the distance measurement sensor can be measured for the measurement points that can be measured in the scanning range. The measurement result of 212a is acquired, the acquired measurement result is converted into coordinates in an orthogonal coordinate system, the converted measurement points are connected by line segments, and orthogonality is obtained by Hough transform based on the coordinates of the points on the obtained line A line segment in the coordinate system is detected, and the boundary of the continuous surface is recognized based on the detected line segment.

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-wheel type robots 100. A recognition result can be obtained. Further, since the line segment is detected by the Hough transform, when the object recognition is performed by the two-dimensional distance measuring device 212 using the distance measuring sensor 212a, there is a possibility that the recognition accuracy may be lowered due to a decrease in measurement resolution or a variation in measurement results. Can be reduced. In addition, since line segments are detected based on the coordinates of points on the line obtained by connecting the measurement points with line segments, relatively accurate recognition results can be obtained even if measurement resolution decreases or measurement results vary. The possibility that the recognition accuracy is lowered can be further reduced.

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S252〜S256は、発明17の第2特徴検出手段に対応し、ステップS306〜S310、S320は、発明17の第1特徴検出手段に対応し、ステップS302、S340は、発明17の測定結果取得手段に対応している。また、ステップS306は、発明17の座標変換手段に対応し、ステップS308は、発明17の測定点間補間手段に対応し、ステップS310は、発明17の線分検出手段に対応し、ステップS334は、発明17の認識手段に対応している。
〔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46ないし図49は、本発明に係る脚車輪型ロボット、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。
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 S252 to S256 correspond to the second feature detection means of the invention 17, steps S306 to S310, S320 correspond to the first feature detection means of the invention 17, and steps S302, S340 corresponds to the measurement result acquisition means of the seventeenth aspect. Step S306 corresponds to the coordinate transformation means of the invention 17, step S308 corresponds to the inter-measurement point interpolation means of the invention 17, step S310 corresponds to the line segment detection means of the invention 17, and step S334 is This corresponds to the recognition means of the invention 17.
[Seventh Embodiment]
Next, a seventh embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. 46 to 49 are diagrams showing a seventh embodiment of the leg-wheel type 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46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46に示すように、ステップS250〜S306を経て、ステップS508に移行する。
First, an object recognition process executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200 will be described.
FIG. 46 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200.
When the object recognition process is executed in the sensing processor 210, the process proceeds to step S508 through steps S250 to S306 as shown in FIG.

ステップS508では、ステップS306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47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47(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 S508, the inclination at each measurement point in the orthogonal coordinate system is calculated based on the coordinate information converted in step S306.
FIG. 47 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 inclination at the measurement point is shown in FIG. 47 (a) based on the coordinates of the measurement point 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47(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47(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. 47 (a), a regression line is approximated to a predetermined number of measurement points before and after the measurement points (white circles in FIG. 47 (a)) to be calculated 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47(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. 47 (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46に示すように、ステップS510に移行して、ステップS508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S512に移行して、ステップS510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S514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S516に移行する。
Next, as shown in FIG. 46, the process proceeds to step S510, and the appearance frequency of each inclination with respect to the total number of inclinations calculated in step S508 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 S512, where the appearance frequency of the unprocessed inclination is selected from the appearance frequencies of the respective slopes calculated in step S510, and the process proceeds to step S514, 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.

ステップS516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S518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S520に移行する。
In step S516, 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 area 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 S518, 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 S520.

ステップS520では、すべての傾きについてステップS514〜S518、S534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S326に移行する。
ステップS326では、すべての走査平面についてステップS302〜S520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S328〜S339を経て、一連の処理を終了する。
In step S520, it is determined whether or not the processing in steps S514 to S518 and S534 has been completed for all inclinations. If it is determined that the processing has been completed (Yes), the process proceeds to step S326.
In step S326, it is determined whether or not the processing in steps S302 to S520 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 S328 to S339. To do.

一方、ステップS326で、すべての走査平面についてステップS302〜S520の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップS340を経て、ステップS302に移行する。
一方、ステップS520で、すべての傾きについてステップS514〜S518、S534の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップS512に移行する。
On the other hand, when it is determined in step S326 that the processes in steps S302 to S520 are not completed for all scanning planes (No), the process proceeds to step S302 via step S340.
On the other hand, when it is determined in step S520 that the processes in steps S514 to S518 and S534 are not completed for all inclinations (No), the process proceeds to step S512.

一方、ステップS514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S534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S520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 S514 that the selected appearance frequency is less than the threshold value (No), the process proceeds to step S534, and the coordinate information of the measurement point having the inclination related to the selected appearance frequency is excluded as measurement noise. Then, the process proceeds to step S520.
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-wheel type robot 100 and the stairs are overcome. Since the fifth embodiment is different from the fifth embodiment in that the boundary of the continuous surface is determined based on the appearance frequency of the inclination, only different portions will be described.

まず、ステップS508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48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48(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(19)および(20)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 …(19)
x=az・z+bz …(20)

そして、上式(19)におけるaxおよびbxを下式(21)により算出し、上式(20)におけるazおよびbzを下式(22)により算出する。
First, through step S508, the inclination at each measurement point is calculated based on the converted coordinate information.
FIG. 48 is a diagram illustrating an example of inclinations 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. 48A and 48B, the inclination in the x-axis direction and the z-axis direction with respect to a plurality of measurement points to which the least square method is applied. May be different from the slope. Therefore, as shown in the following equations (19) and (20), 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 (19)
x = az , z + bz (20)

Then, a x and b x in the above equation (19) are calculated by the following equation (21), and a z and b z in the above equation (20) are calculated by the following equation (22).

Figure 2009006984
Figure 2009006984

x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(19)および(20)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(23))。 When a x and b x , and a z and b z are calculated, the distance between the straight line of the above equations (19) and (20) and the respective measurement points used for the least square calculation is calculated by substituting these calculation results. While calculating as residuals h x and h z , the sum of squares of the residuals h x and the sum of squares of the residuals h z for the respective measurement points are calculated (the following equation (23)).

Figure 2009006984
Figure 2009006984

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S510〜S514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S516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 S510 to S514, 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 the 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 S516 based on the selected inclination of the appearance frequency and the coordinate information of the measurement point having the predetermined range of inclination.

図49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49に示すような出現頻度が得られたとする。図49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. 49 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. 49 is obtained. In the example of FIG. 49, the appearance frequency near the inclination of 0 is relatively high, and if 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-wheel type robot 100, there is a staircase having a constant step and a tread plate as a continuous surface. Therefore, the horizontal plane corresponding to the tread plate has a series of measurement points with zero inclination and substantially zero. Appear as coordinates. In this case, it can be estimated that there is a horizontal plane there.

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43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. 43, 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 and the area corresponding to 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S518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S534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S514〜S518、S534の処理は、すべての傾きについて行われる。
Next, through step S518, 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 S534.
The processes in steps S514 to S518 and S534 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 distance measuring sensor 212a that measures the distance to the measurement point on the object is provided, the distance measurement sensor 212a is scanned, and the distance measurement sensor can be measured for the measurement points that can be measured in the scanning range. The measurement result of 212a is acquired, the acquired measurement result is converted into the coordinates of the orthogonal coordinate system, and for each converted measurement point, the orthogonal coordinate system is based on the coordinates of the measurement point and the coordinates of the surrounding measurement points. The slope at the measurement point is calculated, the appearance frequency of each slope with respect to the calculated total number of slopes is calculated, and the boundary of the continuous surface is recognized based on the calculated appearance frequency and the converted coordinates of each measurement point.

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-wheel type robots 100. A recognition result can be obtained. Further, since the boundary of the continuous surface is recognized based on the appearance frequency of the inclination at the measurement point and the coordinates of each measurement point, the recognition is performed when the object is recognized by the two-dimensional distance measuring device 212 using the distance measuring sensor 212a. The possibility that the accuracy is lowered can be reduced.

上記第7の実施の形態において、ステップS252〜S256は、発明18の第2特徴検出手段に対応し、ステップS306、S508〜S516は、発明18の第1特徴検出手段に対応し、ステップS302、S340は、発明18の測定結果取得手段に対応している。また、ステップS306は、発明18の座標変換手段に対応し、ステップS508は、発明18の傾き算出手段に対応し、ステップS510は、発明18の出現頻度算出手段に対応し、ステップS334は、発明18の認識手段に対応している。   In the seventh embodiment, steps S252 to S256 correspond to the second feature detection means of the invention 18, steps S306 and S508 to S516 correspond to the first feature detection means of the invention 18, and steps S302, S340 corresponds to the measurement result acquisition means of the eighteenth aspect. Step S306 corresponds to the coordinate conversion means of the invention 18, step S508 corresponds to the inclination calculation means of the invention 18, step S510 corresponds to the appearance frequency calculation means of the invention 18, and step S334 corresponds to the invention. This corresponds to 18 recognition means.

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 distance measuring device 200 rotates the distance measuring sensor 212a around the yrs' axis and rotates the two-dimensional distance measuring device 212 around the zrs axis. However, the present invention is not limited to this, and includes a plurality of distance measuring sensors 212a and a plurality of rotation mechanisms that respectively rotate the distance measuring sensors 212a around a scanning axis orthogonal to the measurement direction of the distance measuring sensor 212a. The distance measuring sensor 212a may be arranged around the zrs axis.

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 wheel type robot 100. A recognition result suitable for posture control of a robot that requires posture control can be obtained.
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 camera 222 by changing the shooting conditions of the camera 222 such as a shutter speed and an aperture, and distortion correction processing and edge extraction processing are respectively performed on the camera images. A line segment is detected by Hough transform from each camera image obtained by edge extraction. 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.

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 distance measuring sensor 212a, and the boundary of the continuous surface is recognized based on the detected sensor feature point. However, the present invention is not limited to this, and straight lines, line segments, multi-order curves, circles, ellipses and other curves, planes, curved surfaces and other surfaces, cubes, spheres, and other three-dimensional features that indicate features on the object are detected and detected. The boundary of the continuous surface can be recognized based on the feature.

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 camera 222 is arranged so that the xrs-yrs plane in the sensor coordinate system and the xca-yca plane in the camera coordinate system are parallel to each other. However, the present invention is not limited to this. First, if an image including a measurement point that can be measured within the scanning range of the distance measuring sensor 212a can be taken, the image can be arranged at an arbitrary position and orientation with respect to the distance measuring sensor 212a.

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 encoder 218 is provided on the drive rotary shaft. However, the present invention is not limited to this, and the encoder 218 may be provided on the driven rotary shaft.
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 pulleys 220a and 220b and the belt 221. Not limited to this, the configuration may be such that the rotational driving force of the drive rotary shaft is transmitted to the driven rotary shaft via a plurality of gears.

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 CPU 60. However, the present invention is not limited to this, and the three-dimensional distance measurement is performed. A configuration in which the apparatus 200 is set in advance may be employed.
In the third to seventh embodiments, the three-dimensional distance measuring device 200 rotates the distance measuring sensor 212a around the yrs' axis and rotates the two-dimensional distance measuring device 212 around the zrs axis. However, the present invention is not limited to this, and the distance measuring sensor 212a may be rotated about the zrs axis, and the two-dimensional distance measuring device 212 may be rotated about the yrs' axis. Further, not only about the yrs ′ axis and the zrs axis, but any two axes that are orthogonal to the measurement direction of the distance measuring sensor 212a may be used. Further, not limited to such a rotation mechanism, the distance measuring sensor 212a is moved in a first scanning direction that is different from the measuring direction of the distance measuring sensor 212a, and the measuring direction of the distance measuring sensor 212a is different from the first scanning direction. It can also be configured as a moving mechanism so as to move the distance measuring sensor 212a in two scanning directions. In this case, as the shape of the movement path, a circular arc or other curve can be adopted in addition to a straight line. A combination of a rotating mechanism and a moving mechanism can also be used.

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50(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50(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 distance measuring sensors 212a and the rotation mechanism.
In the fifth to seventh embodiments, as shown in FIG. 50A, the two-dimensional distance measuring device 212 itself is rotated. However, the present invention is not limited to this, and an optical distance measuring sensor is used. As shown in FIG. 50B, a mirror inserted on the optical axis in the measurement direction may be rotated.

図50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、本発明に係る脚車輪型ロボット、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. 50 is a diagram illustrating 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 leg-wheel type robot, the object recognition apparatus, and the object recognition method according to the present invention are applied to the case of going over stairs. The same applies to the case of overcoming the step.

また、上記第3ないし第7の実施の形態においては、本発明に係る脚車輪型ロボット、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 leg-wheel type robot, the object recognition apparatus, and the object recognition method according to the present invention are applied to the leg-wheel type robot 100. However, the present invention is not limited to this. The present invention can be applied to other cases without departing from the spirit of the invention. For example, the present invention can be applied to a leg-wheel type robot that realizes a leg structure with a linear motion joint, a robot having another configuration, a vehicle, and other devices. Further, by combining with a means for transmitting recognition information, development to a device and a recognition method as a means for a visually impaired person to recognize the outside world is also conceivable.

脚車輪型ロボット100の正面図である。1 is a front view of a leg wheel type robot 100. FIG. 脚車輪型ロボット100の側面図である。1 is a side view of a leg wheel type robot 100. FIG. 障害物センサ34、36の構成を示す図である。It is a figure which shows the structure of the obstruction sensors 34 and 36. FIG. 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。2 is a block diagram showing a movement control system of a leg wheel type robot 100. FIG. 脚車輪型ロボット100の走行状態を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a running state of a leg wheel type robot 100. 昇降制御処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a raising / lowering control process. 光切断法の原理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the principle of a light cutting method. 階段にレーザ光を照射した状態およびカメラ32の撮像素子の画像を示す図である。It is a figure which shows the state which irradiated the laser beam to the staircase, and the image of the image pick-up element of the camera. 各駆動輪20がヨー軸上接地しないで旋回する場合の動作を示す図である。It is a figure which shows operation | movement in case each drive wheel 20 turns without grounding on a yaw axis. 各駆動輪20がヨー軸上接地して旋回する場合の動作を示す図である。It is a figure which shows operation | movement in case each drive wheel 20 grounds on a yaw axis and turns. 車高が制限される天井が低いエリアでの動作を示す図である。It is a figure which shows the operation | movement in an area with a low ceiling where vehicle height is restrict | limited. (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。(A)-(c) is a figure which shows the example of a driving | running | working state of the leg wheel type robot 100 at the time of non-turning driving | running | working control. (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。(A) And (b) is a figure which shows the driving | running | working state of the leg wheel type robot 100 at the time of super-trust turning control in case the coordinate (0, 0) and coordinate (xc, yc) of the base | substrate 10 are made into a rotation center. It is. (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。(A) And (b) is a figure which shows an example of the driving | running route of the leg wheel type robot 100. FIG. ロボットの重心位置の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the gravity center position of a robot. 脚車輪型ロボット100の正面図である。1 is a front view of a leg wheel type robot 100. FIG. 脚車輪型ロボット100の側面図である。1 is a side view of a leg wheel type robot 100. FIG. 3次元距離測定装置200の正面図(yrs−zrs平面)である。It is a front view (yrs-zrs plane) of the three-dimensional distance measuring apparatus 200. 3次元距離測定装置200の側面図(xrs−zrs平面)である。It is a side view (xrs-zrs plane) of the three-dimensional distance measuring apparatus 200. 3次元距離測定装置200の上面図(yrs−xrs平面)である。It is a top view (yrs-xrs plane) of the three-dimensional distance measuring apparatus 200. 測距センサの走査範囲を示す図である。It is a figure which shows the scanning range of a ranging sensor. 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。2 is a block diagram showing a movement control system of a leg wheel type robot 100. FIG. 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。It is a block diagram which shows the control structure of the two-dimensional distance measuring apparatus 212. 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 is a block diagram showing a control structure of a three-dimensional distance measuring apparatus 200. FIG. 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。It is a figure for demonstrating the principle of the distance measurement of the two-dimensional distance measuring apparatus 212. FIG. 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。It is a figure which shows the case where it scans by the 1st scanning process and the 2nd scanning process. 3次元距離測定装置200の距離の計測例を示す図である。It is a figure which shows the example of a distance measurement of the three-dimensional distance measuring apparatus 200. FIG. 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。4 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200. ハフ変換の原理を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the principle of Hough conversion. 昇降制御処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a raising / lowering control process. 第1走査処理による測定結果を示すグラフである。It is a graph which shows the measurement result by the 1st scanning process. 図31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。It is a graph which shows the result of having converted the distance information of the rotation coordinate system of each measurement point of FIG. 31 into the coordinate information of a rectangular coordinate system. 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。It is a graph which shows the measurement point in a rectangular coordinate system, and the result of Hough transform. 連続面の判定結果を示す図である。It is a figure which shows the determination result of a continuous surface. 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。4 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200. 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。It is a graph which shows the measurement point in a rectangular coordinate system, the result of line segment connection, and the result of Hough transform. 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。It is a figure for demonstrating the principle of the object recognition using the camera 222 and the three-dimensional distance measuring apparatus 200. FIG. 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。4 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200. 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。2 is a diagram illustrating a sensor coordinate system, a camera coordinate system, and a coordinate system of an image sensor surface of a camera 222. FIG. 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。It is a figure for demonstrating the case where the matching of the segment of a camera image and a sensor feature point, grouping, and the determination of a boundary line are performed. 昇降制御処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows a raising / lowering control process. カメラ画像の処理結果を示す図である。It is a figure which shows the processing result of a camera image. 連続面の判定結果を示す図である。It is a figure which shows the determination result of a continuous surface. 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。It is a figure which shows the projection result to the camera image of a sensor feature point. 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。4 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200. 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。4 is a flowchart showing object recognition processing executed by the three-dimensional distance measuring apparatus 200. 傾きの算出例を示す図である。It is a figure which shows the example of calculation of inclination. 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。It is a figure which shows an example of the inclination of the x-axis direction computed by the least square method, and az-axis direction. 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。It is a figure which shows an example of the appearance frequency of the inclination with respect to a certain scanning plane. 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。It is a figure which shows the structure in the case of changing the measurement direction of a ranging sensor.

符号の説明Explanation of symbols

100 脚車輪型ロボット
10 基体
12 脚部
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
70 3軸姿勢センサ
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
32、222 カメラ
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Leg wheel type robot 10 Base 12 Leg part 14-18 Rotary joint 20 Driving wheel 22, 24 Leg tip sensor 26 Horizontal laser 28, 30 Vertical laser 34, 36 Obstacle sensor 40, 50 Motor 42, 52 Encoder 44, 54 Driver 70 Three-axis attitude sensor 200 Three-dimensional distance measurement device 204 Lower support plate 206 Upper support plate 208 Camera support plate 210 Sensing processor 212 Two-dimensional distance measurement device 212a Distance sensor 212c, 216 Motor 212d, 218 Encoder 212b, 214 Driver 220a 220b Pulley 221 Belt 32, 222 Camera

Claims (8)

基体と、前記基体に対して少なくともヨー軸回りの自由度を有して連結された脚部と、前記脚部に回転可能に設けられた車輪と、前記ヨー軸回りの自由度の範囲で前記脚部を駆動するための動力を付与するアクチュエータと、前記アクチュエータを制御する制御手段とを備え、前記脚部の駆動および前記車輪の回転により移動する脚車輪型ロボットであって、
前記制御手段は、障害物回避時における前記脚部の駆動制御および走行時における前記車輪の操舵制御を、前記アクチュエータを共通に用いて行うことを特徴とする脚車輪型ロボット。
A base, a leg connected to the base with at least a degree of freedom around the yaw axis, a wheel rotatably provided on the leg, and a range of freedom around the yaw axis A leg-wheel type robot that includes an actuator for applying power for driving the leg and a control means for controlling the actuator, and moves by driving the leg and rotating the wheel;
The leg wheel type robot characterized in that the control means performs drive control of the leg portion at the time of obstacle avoidance and steering control of the wheel at the time of running by using the actuator in common.
基体と、前記基体に対してヨー軸回りの自由度およびピッチ軸またはロール軸回りの自由度を有して連結された脚部と、前記脚部に回転可能に設けられた車輪と、前記ヨー軸回りの自由度の範囲で前記脚部を駆動するための動力を付与する第1アクチュエータと、前記ピッチ軸またはロール軸回りの自由度の範囲で前記脚部を駆動するための動力を付与する第2アクチュエータと、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御する制御手段とを備え、前記脚部の駆動および前記車輪の回転により移動する脚車輪型ロボットであって、
前記制御手段は、障害物回避時における前記脚部の駆動制御を、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを用いて行うとともに、走行時における前記車輪の操舵制御を、前記第1アクチュエータを用いて行うことを特徴とする脚車輪型ロボット。
A base, a leg connected to the base with a degree of freedom around the yaw axis and a degree of freedom around the pitch axis or roll axis, a wheel rotatably provided on the leg, and the yaw A first actuator that applies power for driving the leg in a range of degrees of freedom around the axis, and power for driving the leg in a range of degrees of freedom around the pitch axis or roll axis A leg wheel type robot comprising a second actuator, and a control means for controlling the first actuator and the second actuator, wherein the leg wheel type robot moves by driving the leg and rotating the wheel;
The control means uses the first actuator and the second actuator to perform drive control of the leg when avoiding an obstacle, and performs steering control of the wheel during travel using the first actuator. A leg-wheel type robot characterized by performing.
請求項2において、
複数の前記脚部と、前記各脚部に回転可能に設けられた複数の前記車輪とを備え、
前記制御手段は、旋回時に、前記各車輪の接地点から構成される多角形と前記基体の重心の投影点との位置関係が一定となるように、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御することを特徴とする脚車輪型ロボット。
In claim 2,
A plurality of the leg portions, and a plurality of the wheels provided rotatably on each leg portion,
The control means controls the first actuator and the second actuator so that a positional relationship between a polygon formed by a ground contact point of each wheel and a projected point of the center of gravity of the base body is constant during turning. A leg-wheel robot characterized by
請求項3において、
前記制御手段は、旋回時に、前記各車輪の接地点から構成される多角形の中心と前記基体の重心の投影点とが一致するように、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御することを特徴とする脚車輪型ロボット。
In claim 3,
The control means controls the first actuator and the second actuator so that a polygonal center formed by a ground contact point of each wheel coincides with a projected point of the center of gravity of the base body at the time of turning. A leg-wheel type robot characterized by
請求項3および4のいずれか1項において、
前記制御手段は、旋回時に、前記車輪が、当該車輪が設けられた脚部のうち前記ヨー軸回りの自由度を有する部分の当該軸上に位置するように、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御することを特徴とする脚車輪型ロボット。
In any one of Claims 3 and 4,
The control means includes the first actuator and the second actuator so that, when turning, the wheel is positioned on the shaft of a portion having a degree of freedom around the yaw axis in a leg portion provided with the wheel. A leg-wheel type robot characterized by controlling an actuator.
請求項2ないし5のいずれか1項において、
前記制御手段は、前記基体を上下方向に変位させるときは、前記各車輪の接地点から構成される多角形と前記基体の重心の投影点との位置関係が一定となるように、前記第1アクチュエータおよび前記第2アクチュエータを制御することを特徴とする脚車輪型ロボット。
In any one of Claims 2 thru | or 5,
The control means, when displacing the base body in the vertical direction, is configured so that the positional relationship between the polygon formed by the ground contact points of the wheels and the projected point of the center of gravity of the base body is constant. A leg-wheel type robot that controls an actuator and the second actuator.
請求項2ないし6のいずれか1項において、
前記制御手段は、前記基体の向きを一定方向に保ちながら、自脚車輪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、前記第1アクチュエータを制御することを特徴とする脚車輪型ロボット。
In any one of Claims 2 thru | or 6,
The control means controls the first actuator so that the traveling direction of the self-legged wheel type robot and the traveling direction of each wheel coincide with each other while maintaining the orientation of the base body in a constant direction. Leg-wheel type robot.
請求項2ないし7のいずれか1項において、
前記基体に対して、複数の、前記脚部、前記車輪、前記第1アクチュエータ及び前記第2アクチュエータから構成される脚車輪機構部を備え、
前記制御手段は、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、前記第1アクチュエータを制御することを特徴とする脚車輪型ロボット。
In any one of Claims 2 thru | or 7,
A plurality of the leg portions, the wheels, the leg wheel mechanism portion composed of the first actuator and the second actuator with respect to the base body,
The control means includes a contact point between an arc trajectory drawn by a rotation center at the time of steering of each wheel and a rotation center at the time of steering when the base body rotates around the yaw axis at a predetermined rotation center position during turning. A leg-wheel robot, wherein the first actuator is controlled so that a movement direction of the rotation center at a position coincides with a traveling direction of each wheel.
JP2007261525A 2006-10-19 2007-10-05 Leg wheel type robot Pending JP2009006984A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2007261525A JP2009006984A (en) 2006-10-19 2007-10-05 Leg wheel type robot

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006285276 2006-10-19
JP2007145567 2007-05-31
JP2007261525A JP2009006984A (en) 2006-10-19 2007-10-05 Leg wheel type robot

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2009006984A true JP2009006984A (en) 2009-01-15

Family

ID=40322496

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2007261525A Pending JP2009006984A (en) 2006-10-19 2007-10-05 Leg wheel type robot

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2009006984A (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106514606A (en) * 2016-12-18 2017-03-22 徐州乐泰机电科技有限公司 Wheel-legged double-arm robot
CN108502049A (en) * 2018-06-26 2018-09-07 东北大学 A kind of robot based on wheeled sufficient formula composite chassis
CN112623063A (en) * 2021-01-15 2021-04-09 上海微电机研究所(中国电子科技集团公司第二十一研究所) Lightweight microminiature quadruped robot
WO2022042775A1 (en) * 2020-08-25 2022-03-03 杭州宇树科技有限公司 Four-legged robot having ultra-wide viewing angle
WO2023013113A1 (en) * 2021-08-02 2023-02-09 ソニーグループ株式会社 Mobile body and method for controlling mobile body

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106514606A (en) * 2016-12-18 2017-03-22 徐州乐泰机电科技有限公司 Wheel-legged double-arm robot
CN108502049A (en) * 2018-06-26 2018-09-07 东北大学 A kind of robot based on wheeled sufficient formula composite chassis
CN108502049B (en) * 2018-06-26 2023-11-14 东北大学 Robot based on wheeled foot type composite chassis
WO2022042775A1 (en) * 2020-08-25 2022-03-03 杭州宇树科技有限公司 Four-legged robot having ultra-wide viewing angle
GB2611217A (en) * 2020-08-25 2023-03-29 Hangzhou Yushu Tech Co Ltd Four-legged robot having ultra-wide viewing angle
CN112623063A (en) * 2021-01-15 2021-04-09 上海微电机研究所(中国电子科技集团公司第二十一研究所) Lightweight microminiature quadruped robot
WO2023013113A1 (en) * 2021-08-02 2023-02-09 ソニーグループ株式会社 Mobile body and method for controlling mobile body

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2009096335A (en) Legged robot
JP5510081B2 (en) Obstacle avoidance support device, obstacle avoidance support method, and moving object
JP2009008648A (en) Three-dimensional distance measuring device and caster-type robot
JP5310285B2 (en) Self-position estimation apparatus and self-position estimation method
CN110249235A (en) For moving the variable field of view and direction sensor of machine vision applications
JP5105596B2 (en) Travel route determination map creation device and travel route determination map creation method for autonomous mobile body
JP4738472B2 (en) Mobility control device having obstacle avoidance function
JP2009050936A (en) Interference determination device and leg wheel type robot
KR100901311B1 (en) Autonomous mobile platform
JP2007310866A (en) Robot using absolute azimuth and map creation method using it
JP2010208358A (en) Parking assist apparatus
JP5429986B2 (en) Mobile robot remote environment recognition apparatus and method
JP2008139035A (en) 3-d environment measurement device and mobile robot provided with the same
JP2009175932A (en) Traveling area detection device and method for mobile robot
JP2009136987A (en) Mobile robot and method of correcting floor surface shape data
JP2009006984A (en) Leg wheel type robot
JP2005182826A (en) Polyhedron recognition device
Mulky et al. Autonomous scooter navigation for people with mobility challenges
JP2009110251A (en) Obstacle recognition device and autonomous traveling object having the same and its control method
JP2011059043A (en) Route searching device and moving system
JP2007190654A (en) Leg-wheel robot
JP2009174898A (en) Moving body and environmental information generation method
JP2009006466A (en) Leg wheel type robot
JP2010005718A (en) Leg type robot
JP2009006982A (en) Leg wheel type robot