JP2014518774A - ロボット制御方法および記憶媒体 - Google Patents

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Abstract

ロボット制御装置は、ロボットを制御し、水平な地面上や非水平な地面上において外部撹乱(例えば、押されること)に反応してバランスを維持する。ロボット制御装置は、ロボットの予測着地位置を決定する。それにより、ロボットは、その位置まで足を踏み出せば、バランスのよい直立姿勢を維持できる。予測着地位置が所定の領域内(例えば、ロボットの両足の下の領域内)であれば、ロボットは、足を踏み出すことなく、姿勢を変化させることで押されたことに反応し、バランスを維持する。もし、予測着地位置が所定の領域外に動けば、ロボットは、バランスを維持するために、予測着地位置まで足を踏み出す。

Description

本発明は、ロボット工学に関し、より具体的には、人型ロボットを制御するバランス制御装置に関する。
人間と一緒に働いたり生活したりすることができる現実世界において動作する人型ロボットに関して、「押されること」などの予想外の外部からの撹乱から回復する能力が、非常に望まれている。ロボットは、バランスを維持する能力がないと、自分自身や、人間またはその周囲の物に対して非常に損害を与えやすい。
いくつかの従来の研究では、ロボットがバランス制御を実現できるような制御の枠組みを提供しようとしているが、これらの従来のモデルは、不正確なことが多く、要求されているレベルを実現できない。さらにまた、従来のバランス制御装置は、十分に人間のようである動作でロボットの動作を制御することができない。最後に、従来のバランス制御装置は、平らな地面に限られていて、非水平や非平坦の地面上でバランス維持を実現することができない。
第1の実施形態において、コンピュータ実行型の方法は、人型ロボットを制御し、外部撹乱に反応してバランスを維持する。ロボット制御装置は、前記人型ロボットの状態情報を受信する。ロボット制御装置は、前記人型ロボットの状態情報に基いて、前記ロボットの足の予測着地位置(着地位置:足を動かして降ろす位置)を決定する。予測着地位置は、前記人型ロボットがその位置にまで足を踏み出せばバランスを維持するような位置を含む。前記予測着地位置が所定の領域内である場合、ロボット制御装置は、前記外部撹乱に反応して、前記人型ロボットを、制御して、足の踏み出しを用いずに姿勢を変えさせることで、バランスを維持する。前記予測着地位置が前記所定の領域外である場合、ロボット制御装置は、前記外部撹乱に反応して、前記人型ロボットを、制御して、前記予測着地位置まで足を動かして降ろすことで、バランスを維持する。したがって、ロボットは、外部撹乱に反応して、姿勢を調整するか足の踏み出しを行うかによって、有効にバランスを維持することができる。
第2の実施形態において、コンピュータ実行型の方法は、外部撹乱に反応して人型ロボットのために非水平な地面上の着地位置を決定してバランスを維持する方法である。人型ロボットは、リムなし車輪モデルとしてモデル化される。リムなし車輪モデルは、前記人型ロボットの質量中心に対応する点質量と、前記人型ロボットの第1の足に対応する第1のスポークと、前記人型ロボットの第2の足に対応する第2のスポークと、を有する。前記非水平な地面上に射影された前記人型ロボットの質量中心の方向に基いて、前記リムなし車輪モデルが存在する平面が決定される。前記人型ロボットの圧力中心に基いて、前記リムなし車輪モデル用のアンカー点が決定される。力学モデルが適用され、前記アンカー点まわりの前記平面を用いて、前記リムなし車輪の動きをモデル化する。ロボット制御装置は、前記モデル化した動きに基いて、足を動かして降ろす先として、第1の斜面を有する第1の非水平地面区域と、第2の斜面を有する第2の非水平地面区域と、のいずれかを選択して、そこにまで足を動かす。前記モデル化した動きの実行後に前記リムなし車輪モデルの点質量がその上で静止することになるような前記選択した非水平地面区域における前記着地位置が決定される。
本明細書に記載された特徴および効果は包括的ではない。具体的には、図面、明細書および特許請求の範囲を考慮すれば、一当業者にとって多くの他の特徴および効果があることは明らかである。さらに、明細書内で用いられている用語は、主に読み易さや教育上の目的のために選択されたのであり、発明特定事項を詳しく説明するために、または制限するために選択されたわけではない、ということに留意されたい。
本発明の実施形態の内容は、添付の図面と組み合わせて以下の詳細な説明を考慮することによって容易に理解することができる。
本発明の実施形態に係り、前方向に押された後にバランスを維持するためのロボットの姿勢の反応を示す概略図である。 本発明の実施形態に係り、前方向に押された後にバランスを維持するためのロボットの足の踏み出しの反応を示す概略図である。 本発明の実施形態に係るロボット制御装置を示す。 本発明の実施形態に係る人型ロボットを制御する方法を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る人型ロボットの2つのスポークのリムなし車輪モデルを示す概略図である。 本発明の実施形態に係り、歩行を実行している間の人型ロボットのリムなし車輪モデルを示す概略図である。 本発明の実施形態に係る人型ロボットの着地位置を計算する方法の実施形態を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る人型ロボットの着地位置を決定するために水平面を示す概略図である。 本発明の実施形態に係るリムなし車輪モデルの人型ロボットの様々な足の踏み出しの様相を示す概略図である。 本発明の実施形態に係る足の踏み出し動作の片足支持場面のための人型ロボットのリムなし車輪モデルを示す概略図である。 本発明の実施形態に係る足の踏み出し動作の衝突場面のためのリムなし車輪モデルの人型ロボットを示す概略図である。 本発明の実施形態に係り、リムなし車輪モデルを使っている人型ロボットのバランス回復境界条件を示す概略図である。 本発明の実施形態に係る人型ロボットにかかる外部からの力とモーメントを示す自由物体図である。 本発明の実施形態に係る人型ロボットの質量中心にかかる等価力とモーメントを示す自由物体図である。 本発明の実施形態に係る人型ロボットを制御する処理を示すフローチャートである。 本発明の実施形態に係る人型ロボットの足にかかる力を示す自由物体図である。 本発明の実施形態に係る人型ロボットの足にかかる力の説明を示す概略図である。 本発明の実施形態に係る足の踏み出し動作に関する軌跡の例を示す概略図である。 本発明の実施形態に係り、上り坂の地形上で後ろから押された後にバランスを維持するロボットの反応を示す概略図である。 本発明の実施形態に係り、下り坂の地形上で後ろから押された後にバランスを維持するロボットの反応を示す概略図である。
以下、本実施形態について複数の図面を参照して説明するが、複数の図面に跨って同様の参照番号が記される場合、それらは同一の又は機能的に類似した構成要素を意味する。同様に、複数の図面に跨って、それぞれの参照番号の最も左の数字は、当該参照番号が最初に使用された図面の番号に対応している。
本明細書において、“一実施形態”又は“一つの実施形態”と称する場合は、その実施形態に関連して記述される一つの特徴、構造、特性が、少なくとも一つの実施形態に含まれていることを意味する。本明細書の複数個所に“一つの実施形態では”という語が出現しても、必ずしもすべてが同一の実施形態を指しているわけではない。
後記する詳細な説明のいくつかの部分は、アルゴリズム用語や、コンピュータメモリ内のデータビット動作を示す象徴的な表現により、表される。これらのアルゴリズム的な説明や表現は、情報処理分野の当業者が、自らの業績の実体を、同分野の他の当業者に最も効率的に伝えるために用いる手段である。アルゴリズムとは、ここでは、そして一般的にも、ある所望の結果に至る複数のステップ(命令)の首尾一貫したシーケンスのことを指す。ステップとは、物理量に対する物理的操作を要求するステップのことである。通常、必ずしも必要条件ではないが、それらの物理量は、記憶され、送信され、結合され、比較され、かつ、他の操作が可能な、電気的、磁気的又は光学的信号の形を取る。これらの信号のことを、ビット、値、要素、シンボル、文字、語又は数字等と呼ぶことが、主として用語の共通化の理由から便宜である。さらに、物理的操作、物理量の変換、または物理量の表現を要求するステップの配列のうちいくつかのものは、一般性を失うことなく、モジュール又はコードデバイスと呼ぶことが便宜である。
しかしながら、このような用語の全ては適当な物理量と関連付けられており、これらの物理量に付された単なる便宜的なラベルに過ぎない。特段の説明がない限り、さもなければ後記の説明から明らかであるが、明細書本文全体を通じて、“処理”、“計算”、“算出”、“決定”又は“表示”等の用語を用いた説明は、コンピュータシステムのメモリ、レジスタ又は他の情報ストレージ装置、伝送装置または表示装置の内部で、(電子的な)物理量として表されたデータを操作や変形するコンピュータシステムや同様の電子的コンピューティングデバイス(例えば、専用計算機)の動作や処理のことを指す。
本実施形態のいくつかの態様は、アルゴリズムの形になったプロセスステップや命令を含む。本実施形態のプロセスステップや命令は、ソフトウエア、ファームウエア又はハードウェア内で実施でき、ソフトウエア内で実施される場合は、ダウンロードして記憶できたり、そして、多様なオペレーティングシステムが用いる別のプラットフォームから操作できたりすることに留意されたい。本実施形態はまた、コンピュータシステム上で実行可能なコンピュータプログラム製品内に導入できる。
また、本実施形態は、操作を実行する装置に関する。この装置は、所定の目的を達成する専用装置などであってもよいし、コンピュータ内に記憶されたコンピュータプログラムによって選択的に動作したり、または再構成されたりする汎用コンピュータであってもよい。このようなコンピュータプログラムは、コンピュータが読取り可能な媒体に記憶され得る。その媒体とは、例えば、コンピュータシステムバスに接続可能な、フロッピーディスク(登録商標)、光ディスク、CD−ROM、電磁光学的ディスク、ROM、RAM、EPROM、EEPROM、電磁的又は光学的カード、ASIC又は電子的命令を記憶し得るあらゆる媒体を含むが、これらに限定されない。メモリまたはストレージは、一時的であってもよいし、非一時的であってもよい。メモリは、情報、データ、プログラムを記憶できる前記した装置および/または他の装置のうち任意の装置を含むことができる。さらに、本明細書で称するコンピュータは、単一のプロセッサを含んでもよいし、コンピュータ能力を増加させるための複数のプロセッサを用いたアーキテクチャであってもよい。
ここでのアルゴリズムやディスプレイは、もともと任意の特定のコンピュータや他の装置に関係している訳ではない。ここで教示される内容にしたがって、プログラムとともに多様な汎用システムが使用され得る。又は、さらに特化した装置を作成して、方法ステップを実行することも便宜であることがわかっている。これらのさまざまなしステムに必要となる構造は、後記する明細書本文から明らかになる。さらには、本実施形態は、任意の特定のプログラム言語を参照して記述されるものではない。本明細書に記載されている本実施形態の教示を実施するために、多様なプログラム言語が使用され得る。後記において特定の言語に言及した場合、それは本発明の実施可能性及びベストモードを開示すためである。
さらに、本明細書で使用される用語は、主として意味の取りやすさ及び教示目的から選択されているのであって、発明特定事項を明確にするためや限定するために選択されているのではない。したがって、本実施形態の開示は、特許請求の範囲にて記述されている本実施形態の範囲を例示すものであるが限定するものではない。
(概要)
ロボット制御装置は、ロボットの動作を制御し、押されたりする外部からの撹乱に反応してバランスを維持する。ロボット制御装置は、ロボットの動作を制御することで、選択的に足の踏み出しを用いるか用いないかのいずれかによって、ロボットのバランスを回復させることができる。図1A−1Bは、ロボットが押されてから立ち直ることができる2つの異なる方法を例示する。図1Aにおいて、ロボット制御装置は、ロボットの線形運動量を完全にそのままにして、(必要であれば)角運動量によって解決を図る。これにより、ロボットが押されたことに対応してその体を回転させるという姿勢バランスの変化を生み、足の踏み出しなしでバランスを維持する。図1Bにおいて、ロボットは、代わって、角運動量をそのままにして、(必要であれば)線形運動量によって解決を図る。これにより、ロボットの足の踏み出し動作を生み、ロボットは、姿勢の変化なしでバランスを維持することができる。異なる状況下で、ロボット制御装置は、どちらのバランス制御技術を使用するか決定し、それにより、外部からの撹乱に応じて人間のようなバランス回復を可能にする。
(システム構成)
図2は、ロボットの動作を制御するロボット制御装置200の実施形態を示すブロック図である。一実施形態において、ロボットは、人間と同様の関節構造(例:各々の足の自由度は6であり、総重量は40〜60kg)を有する人型二足歩行ロボットである。ロボット制御装置200は、ロボットの状態情報を受信する。この状態情報は、ロボットの複数の構成の位置や速度に関する検知情報や、ロボットの動き方を示す動作命令(例えば入力制御装置から)を含む。例えば、動作命令によって、ロボットは、じっと静止したり、特定の方向に歩いたり、特定の動作によって手足や胴体を動かしたり回したりする。これらの動作命令は、ロボットにおけるバランス考慮や他の物理的な制約と独立したものでもよい。そのような動作命令は、人間が制御機構を介して入力できるし、または、ロボットの動作の決定を制御する人工知能システムが自動的に生成できる。一実施形態において、状態情報202は、足の動作(例:相対位置や速度)、ロボットの質量中心周りの角運動量、質量中心の位置や速度、関節加速度に関して定められる。場合によっては、状態情報202の動作命令は、ロボットを静止したままにすること(例えば、目標角運動量や目標質量中心速度は理想的には0)を指示できる。
ロボット制御装置200は、状態情報202に基いて、ロボットを動かす複数の関節アクチュエータ250を制御する制御出力情報204を生成する。例えば、ロボットは、バランスを維持する間、ロボットの動作命令に対してできるだけ精密に動作を実行するために、体の複数の部分を回転させるか、足を踏み出すことができる。一実施形態において、制御出力情報204は、前記したアクチュエータがロボットの関節の各々に加える複数のトルクを示す複数の関節トルクのベクトルを含む。その動作命令を実行したと仮定した場合に、検知データに基いて、ロボットがバランスを失ってしまうと判定されなければ、その後、制御出力情報204は、関節アクチュエータ250を制御し、受信した動作命令を実行する。一方、ロボット制御装置200が、その動作命令を実行したと仮定した場合に、現在の状態情報202に基いて、ロボットがバランスを失って転倒してしまうと判定すれば、ロボット制御装置200は、まだロボットがバランスを維持できている間は、結果的な動作(“許容動作”)が目標動作に最適に近づくような制御出力情報204を生成する。
一実施形態において、ロボット制御装置200は、ロボットを制御して、ロボットが外部からの撹乱(例:押されること)を受けたり、非水平や非平坦の表面上に立っていたり歩行していたりしているときでさえも、ロボットのバランスを維持できる。ロボット制御装置200が、周期的に(例:ミリ秒ごとに)状態情報202を処理し、制御出力情報204を生成することで、ロボットは、動作命令が変わったり、ロボット上に作用する複数の外力が変わったりするときでさえも、継続的に自身のバランスを維持できる。さらに、ロボット制御装置200は、一実施形態において人間動作モデルに基いているので、ロボットの結果的な動作は人間のようである。つまり、ロボットは、人間と同様の方法でバランスを維持するように動作する。
一実施形態において、ロボット制御装置200は、プロセッサ220と、メモリ210とを備える。プロセッサ220は、データ信号を処理し、複合命令セットコンピュータ(CISC)アーキテクチャ、縮小命令セットコンピュータ(RISC)アーキテクチャ、複数の命令セットの組み合わせを実行するアーキテクチャ、などのさまざまなコンピューティングアーキテクチャを備えることができる。図2には、単一のプロセッサ220が示されているが、複数のプロセッサが備えられていてもよい。プロセッサ220は、算術論理演算ユニット、マイクロプロセッサ、汎用コンピュータ、またはその他の情報電化製品を備え、メモリ210や複数の外部入力情報からの電子データ信号を送信、受信、および処理する。
メモリ210は、コンピュータ実行可能命令やコンピュータ読み取り可能データを記憶するコンピュータ読み取り可能記憶媒体を備える。前記した命令は、本明細書に記載されている技術のうち任意のものまたはすべてを実行するためのコードを含む。メモリ210はさらに、ロボット制御装置200に入力されるデータ(例:状態情報202)、ロボット制御装置200が出力するデータ(例:制御出力情報204)、および本明細書に記載されているロボット制御装置200の処理ステップを実行するために用いられる任意の中間データを、一時的にまたは常に(非一時的に)記憶することができる。メモリ210は、ダイナミックランダムアクセスメモリ(DRAM)装置、スタティックランダムアクセスメモリ(SRAM)装置、フラッシュRAM(不揮発性記憶装置)、これらの組み合わせ、またはその業界で既知の他の記憶装置であってよい。動作中、プロセッサ220は、コンピュータ実行可能な命令やデータをメモリ210から読み込み、本明細書に記載されている処理ステップを実行する。
一実施形態において、メモリ210は、高水準制御コントローラ216、姿勢バランス制御コントローラ212およびステップ制御コントローラ214として具現化されたコンピュータ実行可能な命令を格納する。高水準制御コントローラ216は、ロボットの動作が姿勢バランス制御コントローラ212とステップ制御コントローラ214のいずれで制御されるかを決定する。通常、高水準制御コントローラ216は、ロボットがバランスを維持するために足を動かさず、そして動かす必要がないと判定したとき、姿勢バランス制御コントローラ212を制御する。高水準制御コントローラ216は、通常、ロボットが足を動かしているとき、または、ロボットが足を動かすことなくバランスを維持することができないことを示すトリガ状況を検知したとき、ステップ制御コントローラ214を制御する。
ロボット制御装置200は、本発明の範囲からを逸脱することなく、図2に示した構成要素と比較してより多いまたはより少ない構成要素を備えてもよい。例えば、ロボット制御装置200は、他のメモリ、例えば、1次キャッシュ、2次キャッシュ、または1または複数の特定用途向け集積回路(ASIC)を含んでよい。他の実施形態においては、ロボット制御装置200の全体をハードウェアとして実装することができる。
図3は、ロボットを制御するためのロボット制御装置200によって実行される高水準プロセスの実施形態を示す。ステップ302で、ロボット制御装置200は、ロボット状態情報(例えば、検知データと現在の動作命令)を受信する。ロボット状態情報は、ロボットの複数の構成要素の位置や速度に関する情報である。ステップ304で、ロボット制御装置200は、ロボットが、現在足を動かしている(または足を動かそうとしている)かどうかを判定する。もし、ロボットが現在足を動かしているならば、ステップ312で、ステップ制御コントローラ214が用いられ、ロボットの動作を決定し、制御する。一方、ロボットが現在すでに足を動かしていないならば、ステップ306で、ロボット制御装置200は、周期的に、ロボットの現在の動的な状態(例えば、その関節の位置や速度)に基いて、総合足配置評価値(GFPE)を算出する。GFPEは、地表上の点であって、ロボットの足がそこに配置されればロボットがバランスのよい姿勢になるような点を表す。通常、ロボットがバランスをとれているとき、GFPEはすでにロボットのCoM(Center of Mass:質量中心)の下にあり、したがって、ロボットはバランスを保持するためにいかなる動作もする必要がない。しかし、もし、ロボットが不安定になると(例えば、外部からの撹乱に応じて)、GFPEはロボットのCoMの下から去り、そして、ロボットは、バランスを保持するために、姿勢を変化(例えば、トランクまわりに回転)したり、足を踏み出したりといった、何らかの動作を必要とする。GFPEの計算は、以下で詳述される。
ステップ308で、もし、ロボットが、GFPEは所定の領域内にあると判定すれば、ステップ310で、ロボット制御装置200は、姿勢バランス制御コントローラ212を用いてロボットの動作を制御し、それにより、ロボットはバランスを保持し、その動作命令に基いて動作を実行する。一方、ステップ308で、もし、ロボット制御装置200が、GFPEは所定の領域から外れていると判定すれば、ステップ312で、ロボット制御装置200は、その代わりにステップ制御コントローラ214を用い、ロボットに、算出したGFPE位置まで足を踏み出させる。一実施形態において、前記した所定の領域は、ロボットの支持基盤(例えば、その足)の下の領域から構成される。その後、ステップ314で、ロボット制御装置200は、ロボットの関節アクチュエータを制御し、ステップ制御コントローラ214か姿勢バランス制御コントローラ212のいずれかにより提供された所定の動作を実現する。姿勢バランス制御コントローラ212とステップ制御コントローラ214の動作は、以下で詳述される。
(GFPE計算)
GFPEは予測された地表位置から成り、それにより、ロボットは、その予測された地表位置まで足を踏み出して進めば、バランスを維持することができる。GFPEは、水平な地表上と、非水平な地表上のいずれにも存在できる。一実施形態において、GFPEの計算は、地面が一定の傾斜を有するか、あるいは、地面がロボットの立っている場所から一つの不連続な傾斜を有する(例えば図9B参照)、と仮定する。さらにまた、ロボットは、地上レイアウト(例えば、斜面変化の傾斜と位置)がわかっている。一つの実施形態において、地上レイアウトは、ロボットの使っている、例えば、そのコンピュータ視覚システムや他のセンサによって、自動的に検出できる。
一つの実施形態において、ロボット制御装置200は、2本のスポークだけでリムなし車輪から成る人型ロボットの簡略化力学モデルに基いて、GFPEを算出する。リムなし車輪モデルは、図4に示されている。リムなし車輪モデルは、ロボットの足の各々を表す固定長の質量ゼロのスポーク402、404を備える。リムなし車輪モデルは、また、ロボットのCoMに対応する車輪の中心に、点質量406を備える。このモデルにおいて、GFPEは、そのCoMがその着地位置の上に直接あるときに、リムなし車輪モデルが完全に止まるような地面上の点に、対応する。
図5は、ロボットが押されたことに応じてとる姿勢の連続図の例と、それに対応する各々の段階におけるリムなし車輪モデルと、を示す。最初の姿勢502におけるロボットは、後ろから押される。そのロボットは、押されたことに対応して足を動かし、第2の姿勢504になり、そのとき、その動かした足は、算出されたGFPE位置508に着地している。その後、ロボットは、追従する足を動かし、ロボットを垂直直立姿勢506に戻し、そのとき、そのCoMはGFPE508の上に位置する。GFPEは、非水平な地面上にさえ存在可能である。ロボットが地面の斜面を認識していると仮定すると、足の踏み出し動作が、スポークの固定長や急な斜面のために物理的に不可能でない限り、このGFPEは、ほとんどの場合存在する。
第一段階802では、CoMは、アンカー点の後にあるが、ロボットが十分な運動エネルギーを有しているので、アンカー点の先まで移動するであろう。第二段階804では、ロボットは足を踏み出す。第三段階806では、ロボットは、CoMが足の接地点上にある状態で、停止する。第四段階808は、振りスポークが支持スポークの同じ着地位置に足を動かす、ロボットの追従の足の動かしをモデル化する。第一段階802と第三段階806は、倒立振り子モデルとしてモデル化できる。第二段階804は、車輪エネルギーが失われる場所での衝突の瞬間的な局面としてモデル化される。これらのモデルは、以下でさらに詳細に説明される。
この力学モデルに基いて、次に、GFPEが、非水平な地面について算出される。
D.足の踏み出しの時間長
反応的な足の踏み出しのような緊急の状況では、足の踏み出しの時間長は、重要なパラメータである。GFPEを使うことによる利点の1つは、ロボットが足を踏み出すことができる時間長を推定できることである。なぜなら、ロボットは動いており、足の踏み出し動作にはある程度の時間がかかるからである。これに加えて、また、足の踏み出しの時間長は、ロボット制御装置200にとって重要である。もし、足の踏み出しの推定された時間長が、ロボットが物理的に足を踏み出すにはあまりに短すぎるのであれば、ロボット制御装置200は、足を踏み出そうとする代わりに、落下防止や落下による損害最小限化のような緊急プロトコルに切り替えることができる。ロボットは二次元の倒立振り子としてモデル化されるので、第1種不完全楕円積分が足の踏み出しの時間長を得るのに用いられる。
E.GFPEの利点
上記したように、GFPEを使って足の着地点を推定することによる利点が、いくつかある。まず、GFPEは予測されるものである。GFPEは、足の踏み出しのための、未来の足の着地点と時間長を与える。これは、状態依存である他の足配置推定法とは対照をなし、したがって、ロボットが足を踏み出しているときまでには移動している推定点を得ることができる。これに加えて、GFPEは、複数の斜面が不連続に変わる間、非水平な地面上に存在する。これとは対照的に、従来の足配置推定法は、水平な地面を前提としていて、非水平な地面に関して足配置予測をすることができない。
(一般的なバランス制御)
一般的なバランス制御技術は、ロボットの動作制御に関して、以下で説明する。これらの一般原理は、姿勢バランス制御コントローラ212とステップ制御コントローラ214の両方に与えて使用可能である。姿勢バランス制御コントローラ212において、以下に記述するバランス・パラメータは、ロボットが、角運動量よりも望ましい線形運動量を保とうとして、したがって、姿勢を変化させることによって外部からの撹乱に反応してバランスを維持しようとするように、構成される。ステップ制御コントローラ214において、複数のパラメータは、ロボットが、代わりに、GFPE位置まで足を踏み出すことによって押されたことに反応するように、構成される。ステップ制御コントローラ214において、したがって、GFPE位置は、ロボットの動作へのさらなる制約の働きをし、それにより、ロボットは、GFPE位置へ足を踏み出しながら、そのバランスを維持しようとする。
前記した基本的な数学的関係を用いて、ロボット制御装置200は、空間運動量の線形成分および角度成分の両方を制御することによって、ロボット1100のバランスを維持する。具体的には、一実施形態において、ロボット制御装置200の挙動は、目標運動量変化率を用いて定められる。ロボットの足と地面との接触に関するいくつかの制約のために、目標運動量変化率が常に物理的に実現可能となるとは限らないことに留意されたい。
第1に、CoPは、CoPがロボットの支持基盤の外側に位置することができない、という制約を受けている。単足支持である(つまり、ロボットの両足が、片足で立つように、位置している)場合、支持基盤は、地面と接触しているロボットの足の接触領域と同一であるのに対し、水平地面上での両足支持の場合、支持基盤は、ロボットの両足の支持領域の凸包に相当する。
第2に、GRFは、本来は一方に向かう方向でなければならず、かつ、ロボット1100を地面の方へ引き付けてはならない。
第3に、GRFは、ロボットがスリップしないように、ロボットの足と地面との接地面に対する摩擦に関する制約を満たさなければならない。
したがって、ロボット制御装置200は、上記した物理的な制約を満たしている間は、目標値にできるだけ近づける運動量変化率の許容値、または物理的に実現可能な値を決定する。その後、ロボットの全身にある関節を制御して許容運動量変化率を生成する。
両足支持期におけるこのような冗長性を解決する方法の一つは、まずGRFおよびCoPを決定してから、GRFおよびCoPを足の各々に分配するというものであろう。しかしながら、このようなやり方は、重大な欠点を抱える。
まず、両足が非水平面上および不連続面上に位置している場合、CoPを定めることができない。GRFの実現可能性を調べるために、経験的な推測に基いた仮想水平面を定めたり、またはより一般的には、複数の接触点から作り出した三次元凸包を計算したりすればよい。このようなやり方では、足と地面との間の摩擦が両足でそれぞれ異なっている場合に対処することが困難である。
このような問題を回避するため、一実施形態において、代替方法として、目標運動量変化率から直接的に足GRFの各々および足CoPの各々を計算する。地面と、足の各々との間に面接触があると仮定すると、足GRFとは、それぞれの足について、一つの足に作用する地面反力であり、足CoPとは、前記した足GRFの作用線が、前記した一つの足が形成する足支持面と交差する位置である。前記した足GRFおよび足CoPは、より慣用的である正味GRFおよび正味CoPとは対照的である。正味GRFおよび正味CoPは、両足支持期において両足をまとめて取り扱ったときに適用される値である。
足の各々にかかる力の複数のセンサを備えている現代の人型ロボットに関して、足GRFおよび足CoPを用いることは、便宜的な選択ということだけでなく、バランス制御にとっての当然の選択ということでもある。足GRFおよび足CoPはセンサデータとして直接取得されるが、正味GRFおよび正味CoPは後続ステップではじめて計算される。
両足支持期における足GRFおよび足CoPの非一意性によって、問題解決の他の最適性基準を考慮できる。具体的には、目標運動量変化率を生成するときに、両方の足首トルクを最小化できる。詳細は後記するが、このことは、2つの単純な条件付き線形最小二乗問題を解くことによって実現できる。足首トルクを最小化することは重要である。というのは、足首トルクは概して、足が転倒してはいけないという点において、他のトルクと比べて多くの制約を受けているからである。
ロボット制御装置200は、バランス維持のために、ロボットの角運動量および線形運動量の両方を制御する。制御ポリシは、目標運動量に基いて定められ、複数の制御バリエーションを可能にする。複数の異なる状況下で、ロボット制御装置200は、状況に応じて、線形運動量と角運動量を複数の比率で満たすことができる。例えば、同じ一般的な制御原理を使用して、姿勢バランス制御コントローラ212は、線形運動量を保って、角運動量を変化させる。これとは対照的に、ステップ制御コントローラ214は、角運動量を保って、GFPE位置までの足の踏み出しを実行することによって線形運動量を変える。
目標足GRFおよび目標足CoPは直接計算できる値であり、ロボット制御装置200が正味GRFおよび正味CoPを計算することを必要としない。このように、バランス制御の枠組みは、何ら特別な取り扱いをせずとも、足各々が位置する非水平地面に適用することができる。両足支持に関しては、ロボット制御装置200は、両足の足首トルクを最小化する両足の足GRFおよび両足の足CoPを計算する。
有益なことに、ロボット制御装置200は、単足または両足で支持されているロボットがさまざまな方向に押された場合にバランスを維持できるようにする制御信号204を生成する。さらに、ロボットは、両足が別々の移動支持体上にあって異なる勾配と速度を有している場合に、バランスを維持できる。さらに、ロボット制御装置200は、歩行動作用に用いることができる。
続いて、ステップ1204で、ロボット制御装置200は、目標運動量変化率から両足の許容足地面反力(GRF)および両足の許容足圧力中心(CoP)を決定する。許容足GRFおよび許容足CoPは、バランスに関する複数の制約(例:許容CoPが支持基盤の下方の領域に制限されていること、あるいは、ロボットが転倒すること)に基いて制限を受けている。したがって、もし、ロボットが依然としてバランスを維持している間に目標運動量変化率を作り出すことが物理的にできない場合、許容足GRFおよび許容足CoPが決まっても、そのまま目標運動量変化率が得られるわけではできない。その代わり、許容足GRFおよび許容足CoPが決まれば、課せられた制約下で目標運動量変化率に最適に近づけた許容運動量変化率が得られる。
ステップ1206で、許容運動量変化率は、許容足GRFおよび許容足CoPから決定される。
ステップ1208で、ロボット制御装置200は、複数の関節および両足の目標動作に基いて許容運動量変化率を実現する複数の関節加速度を決定する。
その後、ロボット制御装置200は、関節加速度および許容足GRFを実現する複数の関節トルクを決定する。
その後、ステップ1210で、ロボット制御装置200は、複数の関節加速度と許容足GRFを実現する複数の関節トルクを決定する。
上記した処理ステップの各々については、以下でさらに詳述する。
一実施形態において、ロボットは、また、足の各々の中に力検出部を備える。力検出部の各々は、GRFを測定する。前記したGRFは、直線力の3成分と、トルクの3成分を含む。代替的に、制御装置200は、観測された力学によってGRFを間接的に計算できる。
式(38)は、非負最小二乗アルゴリズムを用いて解を求めることができる。非負最小二乗アルゴリズムは、パラメータ調整を必要としない利点がある。
(D.関節加速度および関節トルクの決定)
両足の許容足GRF、許容足CoPおよび許容運動量変化率を決定した後、ステップ1208で、ロボット制御装置200は、前記した許容運動量変化率および足の接触による制約を生成する複数の関節加速度を決定する。
全体的に、式(48)は、3つのタスク対象:運動量変化率と、上体の動作の型(style)と、接触制約と、を有する逆運動学問題とみなすことができる。式(22)を強力な制約として扱うことによって、式(22)は、他の制約よりも優先される。式(48)は、式(48)を線形方程式の条件付き最小二乗問題に置き換えることによって解かれる。
(バランス制御コントローラの応用)
上記した制御枠組みを用いると、ロボット制御装置200は、ロボットを制御し、押されたことに反応してバランスを維持できる。図16A−16Bは、さまざまな撹乱を受けたり、および/または、非水平や非平坦である複数の支持体上に直立していたりする場合におけるロボットの動作を例示する。これらの例の各々において、ロボットの最初の状態情報202は安定的である。しかし、ロボットは、押されたことに反応して足を踏み出すことを決定する。図16Aにおいて、例えば、ロボットは、上り坂斜面の前に立っているときに、後ろから押される。その押されたことに反応して、ロボットは、×印により示されるGFPE位置1602を決定する。GFPE位置1602は足の外側の位置に決定されたので、ロボットは足を踏み出してバランスを維持する。図16Bは、下り坂斜面についての同様の状況を例示する。下り坂なので、GFPE位置1604は、ロボットから、より遠い。そのため、ロボットは、より大きく足を踏み出す。
上述したように、ロボットは、水平な地面上と非水平な地面上で、押されたことに対する回復に関する統一された枠組みを使うことで、運動量に基いた姿勢バランス制御と反応的な足の踏み出しとを選択的に使うことにより、押されたりする外部撹乱に対応して、バランスを維持することができる。線形運動量をそのままにする制御コントローラと角運動量をそのままにする制御コントローラを切り替えることによって、二足ロボットは、外部撹乱の大きさに応じて、足を踏み出すか、足を踏み出すことなく再びバランスを保つか、選択できる。GFPEは、非水平な地面上で足の踏み出しのための着地位置を有効に提供する。GFPEの望ましい特性は、以下を含む。
1)その点は予測的であるので、制御コントローラは早く足の踏み出しを開始できる。
2)多くの従来提案された参照文献ではその点は非水平な地面上に存在できなかったが、本発明におけるその点は、非水平な地面上に存在できる。
3)その点の計算は、その点自体の位置だけでなく、足の踏み出しのために必要な時間を与える。
本発明の開示内容を読む場合、当業者であれば、本明細書で説明した特徴を備えるロボット制御装置について、さらに別の代替的な設計を理解できるであろう。したがって、本発明の具体的な実施形態および応用が説明され、記述されていてもその一方で、本発明が本明細書に開示されている、まさにその創作物および構成要素には限定されないこと、そして添付の特許請求に範囲に定められた発明の趣旨および範囲から逸脱することなく当業者にとって明らかであるさまざまな修正、変更、バリエーションが、本明細書に開示されている本発明の方法および装置の設定、操作および詳細においてなされること、が理解されるであろう。

Claims (20)

  1. 外部撹乱に反応して人型ロボットを制御するためのコンピュータ実行型の方法であって、前記方法は、ロボット制御装置が、
    前記人型ロボットの状態情報を受信する受信ステップと、
    前記人型ロボットの状態情報に基いて、前記人型ロボットがその位置にまで足を動かせばバランスを維持するような位置を含む、前記ロボットの足の予測着地位置を決定する位置決定ステップと、
    前記予測着地位置が所定の領域内である場合、
    前記外部撹乱に反応して、前記人型ロボットを、制御して、足の踏み出しを用いずに姿勢を変えさせることで、バランスを維持する第1バランス維持ステップと、
    前記予測着地位置が前記所定の領域外である場合、
    前記外部撹乱に反応して、前記人型ロボットを、制御して、前記予測着地位置まで足を動かして降ろさせることで、バランスを維持する第2バランス維持ステップと、
    を実行することを特徴とする方法。
  2. 前記位置決定ステップは、
    前記人型ロボットを、同じ長さの第1の足と第2の足を表すリムなし車輪モデルとしてモデル化するステップを含み、
    前記リムなし車輪モデルは、
    前記人型ロボットの質量中心に対応する点質量と、
    前記人型ロボットの第1の足に対応する第1のスポークと、
    前記人型ロボットの第2の足に対応する第2のスポークと、を有する
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  3. 前記位置決定ステップは、
    前記リムなし車輪モデルが存在する平面を決定するステップと、
    前記リムなし車輪モデル用のアンカー点を決定するステップと、
    力学モデルを適用し、前記アンカー点まわりの前記平面を用いて、前記リムなし車輪の動きをモデル化するステップと、
    前記モデル化した動きを用いて、前記着地位置を、前記点質量が前記着地位置の上に位置することで前記リムなし車輪モデルが停止する地面上の点として決定するステップと、を備える
    ことを特徴とする請求項2に記載の方法。
  4. 前記位置決定ステップは、
    少なくとも、第1の斜面を有する第1の地面区域と、第2の斜面を有する第2の地面区域と、を有する非水平な地面上の位置を決定するステップを含む
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  5. 前記位置決定ステップは、
    足を動かして降ろす先として、前記第1の地面区域と、前記第2の地面区域と、のいずれかを選択するステップと、
    前記選択した地面区域に基いて、前記着地位置を決定するステップと、を含む
    ことを特徴とする請求項4に記載の方法。
  6. 前記第1バランス維持ステップは、
    前記状態情報に基いて、前記人型ロボットの目標線形運動量変化率と目標角運動量変化率とを決定するステップと、
    バランス維持のために、前記目標線形運動量変化率、前記目標角運動量変化率、および、前記人型ロボットの物理的制約に基いて、許容線形運動量変化率と、許容角運動量変化率と、を決定するとともに、前記目標線形運動量変化率を、前記目標角運動量変化率よりも優先させてそのままにすることを決定するステップと、
    前記許容線形運動量変化率と、前記許容角運動量変化率とを実現するために複数の関節トルクを指示する制御出力情報を生成するステップと、
    前記制御出力情報を、複数の関節トルクによって前記人型ロボットを動かす複数の関節アクチュエータに出力するステップと、を備える
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  7. 前記第2バランス維持ステップは、
    前記予測着地位置までの足の踏み出しを実現するために、前記状態情報に基いて、前記人型ロボットの目標線形運動量変化率と目標角運動量変化率とを決定するステップと、
    バランス維持のために、前記目標線形運動量変化率、前記目標角運動量変化率、および、前記人型ロボットの物理的制約に基いて、許容線形運動量変化率と、許容角運動量変化率と、を決定するとともに、前記目標角運動量変化率を、前記目標線形運動量変化率よりも優先させてそのままにすることを決定するステップと、
    前記許容線形運動量変化率と、前記許容角運動量変化率とを実現するために複数の関節トルクを指示する制御出力情報を生成するステップと、
    前記制御出力情報を、複数の関節トルクによって前記人型ロボットを動かす複数の関節アクチュエータに出力するステップと、を備える
    ことを特徴とする請求項1に記載の方法。
  8. 前記ロボット制御装置が実行する、
    前記人型ロボットの質量点の中心の軌跡を決定するステップと、
    前記予測着地位置までの足の踏み出しを実行する前記人型ロボットの振り足の軌跡を決定するステップと、をさらに備える
    ことを特徴とする請求項7に記載の方法。
  9. 外部撹乱に反応して人型ロボットを制御するためのコンピュータのプログラム命令を記憶する非一時的でコンピュータに読み取り可能な記憶媒体であって、
    プロセッサによって実行されるときに、前記プログラム命令は、
    前記人型ロボットの状態情報を受信する受信ステップと、
    前記人型ロボットの状態情報に基いて、前記人型ロボットがその位置にまで足を動かして降ろせばバランスを維持するような位置を含む、前記ロボットの予測着地位置を決定する位置決定ステップと、
    前記予測着地位置が所定の領域内である場合、
    前記外部撹乱に反応して、前記人型ロボットを、制御して、足の踏み出しを用いずに姿勢を変えさせることで、バランスを維持する第1バランス維持ステップと、
    前記予測着地位置が前記所定の領域外である場合、
    前記外部撹乱に反応して、前記人型ロボットを、制御して、前記予測着地位置まで足を動かして降ろさせることで、バランスを維持する第2バランス維持ステップと、を前記プロセッサに実行させることを特徴とする記憶媒体。
  10. 前記位置決定ステップは、
    前記人型ロボットを、同じ長さの第1の足と第2の足を表すリムなし車輪モデルとしてモデル化するステップを含み、
    前記リムなし車輪モデルは、
    前記人型ロボットの質量中心に対応する点質量と、
    前記人型ロボットの第1の足に対応する第1のスポークと、
    前記人型ロボットの第2の足に対応する第2のスポークと、を有する
    ことを特徴とする請求項9に記載の記憶媒体。
  11. 前記位置決定ステップは、
    前記リムなし車輪モデルが存在する平面を決定するステップと、
    前記リムなし車輪モデル用のアンカー点を決定するステップと、
    力学モデルを適用し、前記アンカー点まわりの前記平面を用いて、前記リムなし車輪の動きをモデル化するステップと、
    前記モデル化した動きを用いて、前記着地位置を、前記点質量が前記着地位置の上に位置することで前記リムなし車輪モデルが停止する地面上の点として決定するステップと、を備える
    ことを特徴とする請求項10に記載の記憶媒体。
  12. 前記位置決定ステップは、
    少なくとも、第1の斜面を有する第1の地面区域と、第2の斜面を有する第2の地面区域と、を有する非水平な地面上の位置を決定するステップを含む
    ことを特徴とする請求項9に記載の記憶媒体。
  13. 前記位置決定ステップは、
    足を動かして降ろす先として、前記第1の地面区域と、前記第2の地面区域と、のいずれかを選択するステップと、
    前記選択した地面区域に基いて、前記着地位置を決定するステップと、を含む
    ことを特徴とする請求項12に記載の記憶媒体。
  14. 前記第1バランス維持ステップは、
    前記状態情報に基いて、前記人型ロボットの目標線形運動量変化率と目標角運動量変化率とを決定するステップと、
    バランス維持のために、前記目標線形運動量変化率、前記目標角運動量変化率、および、前記人型ロボットの物理的制約に基いて、許容線形運動量変化率と、許容角運動量変化率と、を決定するとともに、前記目標線形運動量変化率を、前記目標角運動量変化率よりも優先させてそのままにすることを決定するステップと、
    前記許容線形運動量変化率と、前記許容角運動量変化率とを実現するために複数の関節トルクを指示する制御出力情報を生成するステップと、
    前記制御出力情報を、複数の関節トルクによって前記人型ロボットを動かす複数の関節アクチュエータに出力するステップと、を備える
    ことを特徴とする請求項9に記載の記憶媒体。
  15. 前記第2バランス維持ステップは、
    前記予測着地位置までの足の踏み出しを実現するために、前記状態情報に基いて、前記人型ロボットの目標線形運動量変化率と目標角運動量変化率とを決定するステップと、
    バランス維持のために、前記目標線形運動量変化率、前記目標角運動量変化率、および、前記人型ロボットの物理的制約に基いて、許容線形運動量変化率と、許容角運動量変化率と、を決定するとともに、前記目標角運動量変化率を、前記目標線形運動量変化率よりも優先させてそのままにすることを決定するステップと、
    前記許容線形運動量変化率と、前記許容角運動量変化率とを実現するために複数の関節トルクを指示する制御出力情報を生成するステップと、
    前記制御出力情報を、複数の関節トルクによって前記人型ロボットを動かす複数の関節アクチュエータに出力するステップと、を備える
    ことを特徴とする請求項9に記載の記憶媒体。
  16. 前記ロボット制御装置が実行する、
    前記人型ロボットの質量点の中心の軌跡を決定するステップと、
    前記予測着地位置までの足の踏み出しを実行する前記人型ロボットの振り足の軌跡を決定するステップと、をさらに備える
    ことを特徴とする請求項15に記載の方法。
  17. 外部撹乱に反応して人型ロボットのために非水平な地面上の着地位置を決定する方法であって、前記方法は、
    前記人型ロボットを、前記人型ロボットの質量中心に対応する点質量と、前記人型ロボットの第1の足に対応する第1のスポークと、前記人型ロボットの第2の足に対応する第2のスポークと、を有するリムなし車輪モデルとしてモデル化するステップと、
    前記非水平な地面上に射影された前記人型ロボットの質量中心の方向に基いて、前記リムなし車輪モデルが存在する平面を決定するステップと、
    前記人型ロボットの圧力中心に基いて、前記リムなし車輪モデル用のアンカー点を決定するステップと、
    力学モデルを適用し、前記アンカー点まわりの前記平面を用いて、前記リムなし車輪の動きをモデル化するモデル化ステップと、
    前記モデル化した動きに基いて、足を動かして降ろす先として、第1の斜面を有する第1の非水平地面区域と、第2の斜面を有する第2の非水平地面区域と、のいずれかを選択するステップと、
    前記モデル化した動きの実行後に前記リムなし車輪モデルの点質量がその上で静止することになるような前記選択した非水平地面区域における前記着地位置を決定する位置決定ステップと、
    を備えることを特徴とする方法。
  18. 前記位置決定ステップは、
    前記人型ロボットの物理的な制約に基いて、着地位置の可能な範囲を決定するステップと、
    前記可能な範囲内で、前記着地位置を決定するステップと、を備える
    ことを特徴とする請求項17に記載の方法。
  19. 前記着地位置までの足の踏み出しを実現するように、前記人型ロボットの足角度を決定するステップと、
    前記着地位置までの足の踏み出しを完了するための時間長を決定するステップと、を備える
    ことを特徴とする請求項17に記載の方法。
  20. 前記モデル化ステップは、
    倒立振り子として前記人型ロボットをモデル化する第1のモデルを適用し、振り足を動かしている間、前記人型ロボットが支持足でバランスを保つ足の踏み出し動作である第1段階をモデル化するステップと、
    前記振り足と前記非水平な地面の間での瞬間的な衝突をモデル化する第2のモデルを適用し、前記振り足が非水平な地面に衝突する足の踏み出し動作である第2段階をモデル化するステップと、を備える
    ことを特徴とする請求項17に記載の方法。
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