JP2021133487A - 脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法 - Google Patents
脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2021133487A JP2021133487A JP2020034008A JP2020034008A JP2021133487A JP 2021133487 A JP2021133487 A JP 2021133487A JP 2020034008 A JP2020034008 A JP 2020034008A JP 2020034008 A JP2020034008 A JP 2020034008A JP 2021133487 A JP2021133487 A JP 2021133487A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- leg
- information
- target
- legged robot
- joint
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 27
- 230000005021 gait Effects 0.000 claims abstract description 54
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 31
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 27
- 210000003371 toe Anatomy 0.000 claims description 20
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 38
- 230000005484 gravity Effects 0.000 description 19
- 210000001364 upper extremity Anatomy 0.000 description 12
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 9
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 9
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 8
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 8
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000000052 comparative effect Effects 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 210000003141 lower extremity Anatomy 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000000087 stabilizing effect Effects 0.000 description 2
- 239000004606 Fillers/Extenders Substances 0.000 description 1
- 230000003247 decreasing effect Effects 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 210000002683 foot Anatomy 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000001151 other effect Effects 0.000 description 1
- 230000004044 response Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J13/00—Controls for manipulators
- B25J13/08—Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices
- B25J13/088—Controls for manipulators by means of sensing devices, e.g. viewing or touching devices with position, velocity or acceleration sensors
- B25J13/089—Determining the position of the robot with reference to its environment
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B62—LAND VEHICLES FOR TRAVELLING OTHERWISE THAN ON RAILS
- B62D—MOTOR VEHICLES; TRAILERS
- B62D57/00—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track
- B62D57/02—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members
- B62D57/032—Vehicles characterised by having other propulsion or other ground- engaging means than wheels or endless track, alone or in addition to wheels or endless track with ground-engaging propulsion means, e.g. walking members with alternately or sequentially lifted supporting base and legs; with alternately or sequentially lifted feet or skid
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B25—HAND TOOLS; PORTABLE POWER-DRIVEN TOOLS; MANIPULATORS
- B25J—MANIPULATORS; CHAMBERS PROVIDED WITH MANIPULATION DEVICES
- B25J9/00—Programme-controlled manipulators
- B25J9/16—Programme controls
- B25J9/1628—Programme controls characterised by the control loop
- B25J9/1653—Programme controls characterised by the control loop parameters identification, estimation, stiffness, accuracy, error analysis
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Robotics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Transportation (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
【課題】歩行時の安定性を向上させることを可能にする。【解決手段】本開示の脚式ロボットは、体幹と、体幹に設けられた複数の脚と、目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、各脚の目標の接地時間を変更する変更部とを備える。【選択図】図2
Description
本開示は、脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法に関する。
脚式ロボットの歩行時の安定性を向上させるために、種々の技術が提案されている(例えば特許文献1〜3参照)。
特許文献1〜3に記載の技術では、歩行時の安定性が不十分である。
歩行時の安定性を向上させることが可能な脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法を提供することが望ましい。
本開示の一実施の形態に係る脚式ロボットは、体幹と、体幹に設けられた複数の脚と、目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、各脚の目標の接地時間を変更する変更部とを備える。
本開示の一実施の形態に係る脚式ロボットの制御方法は、体幹と体幹に設けられた複数の脚とを備える脚式ロボットにおける目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とを取得することと、目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、各脚の目標の接地時間を変更することとを含む。
本開示の一実施の形態に係る脚式ロボット、または脚式ロボットの制御方法では、目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、各脚の目標の接地時間が変更される。
以下、本開示の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、説明は以下の順序で行う。
0.比較例
1.第1の実施の形態(図1〜図13)
1.1 構成および動作
1.2 動作の具体例
1.3 効果
1.4 変形例
2.その他の実施の形態
0.比較例
1.第1の実施の形態(図1〜図13)
1.1 構成および動作
1.2 動作の具体例
1.3 効果
1.4 変形例
2.その他の実施の形態
<0.比較例>
(比較例に係る脚式ロボットの概要と課題)
脚式ロボットが実世界で安定的な歩行を実現するためには、モデル化誤差や環境外乱等の想定外の外乱に対して即時に対応して転倒回避のために脚式ロボットの状態を修正することが望ましい。特許文献1には、脚式ロボットの自己状態から歩容パラメータを修正する技術が提案されているが、環境情報を考慮しておらず限られた空間ではバランス復帰動作が困難である。例えば壁や穴が近くにある環境で足踏みしているときに押された場合、脚式ロボットは停止しきれずに壁に衝突したり転倒したりする恐れがある。
(比較例に係る脚式ロボットの概要と課題)
脚式ロボットが実世界で安定的な歩行を実現するためには、モデル化誤差や環境外乱等の想定外の外乱に対して即時に対応して転倒回避のために脚式ロボットの状態を修正することが望ましい。特許文献1には、脚式ロボットの自己状態から歩容パラメータを修正する技術が提案されているが、環境情報を考慮しておらず限られた空間ではバランス復帰動作が困難である。例えば壁や穴が近くにある環境で足踏みしているときに押された場合、脚式ロボットは停止しきれずに壁に衝突したり転倒したりする恐れがある。
外乱に対して脚式ロボットの状態を修正する際には周囲の状況を考慮して脚式ロボットが実現可能な修正を行うことが望ましい。特許文献2では4脚ロボットにおいて路面状況と4脚ロボットの水平度とを見てクロール歩容とトロット歩容とを切り替える技術が提案されている。この技術では、動的な安定性は考慮せずに歩容の静的な切り替えを行うのみなので外乱に対する即時の対応が難しい。なお、4脚ロボットにおけるクロール歩容とは、歩行中に3脚が支持脚で1脚が遊脚になる歩容である。4脚ロボットにおけるトロット歩容とは、歩行中に2脚が支持脚で2脚が遊脚になる歩容である。
環境情報を考慮しつつ動的な安定性も考慮した技術としては、着地禁止領域に応じて着地位置と重心軌道とを変更する技術がある(特許文献3)。しかし、この技術は歩容パラメータのうち着地位置と重心軌道とを変更するのみで、各脚の遊脚期間や支持脚期間などの接地時間を動的に変更することは困難である。そのため、特許文献3に記載の技術では、不安定になるタイミングによっては外乱耐性が小さくなるのが問題である。例えば、2脚ロボットにおいて右脚を上げる直前に右に押された場合には右脚で踏ん張ることができずに次に右脚が着地するまでに重心が右に発散してしまい転倒するという問題が生じる。
従来の技術において将来の着地位置を考慮して重心を安定化しつつ動的に接地時間を変更することが困難である技術的な理由としては、脚式ロボットの将来の状態予測を実時間で計算することが難しいことが挙げられる。例えば、脚式ロボットの状態を示すパラメータとして、接地時間、圧力中心(CoP)、および着地位置の3つが非線形な関係式で表されるため将来の状態予測とその逆問題を解くことが実時間では難しい。
そこで、歩行時の安定性を向上させることが可能な脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法を提供することが望ましい。その際、例えば、短い計算時間で必要最低限の目標パラメータの修正量を求めて安定化することが望ましい。例えば目標の接地時間の修正量を求めて安定化することが望ましい。さらに、目標の圧力中心、および目標の着地位置の修正量を求めて安定化することが望ましい。
<1.第1の実施の形態>
[1.1 構成および動作]
図1は、本開示の第1の実施の形態に係る脚式ロボット1の外観構成の一例を簡略化して示している。図2は、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1の制御系の一構成例を概略的に示している。図3は、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1の歩容状態の一例を示している。また、図3には、脚式ロボット1のより具体的な構成例を示す。
[1.1 構成および動作]
図1は、本開示の第1の実施の形態に係る脚式ロボット1の外観構成の一例を簡略化して示している。図2は、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1の制御系の一構成例を概略的に示している。図3は、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1の歩容状態の一例を示している。また、図3には、脚式ロボット1のより具体的な構成例を示す。
図1および図3に示したように、脚式ロボット1は、体幹10と、体幹10に設けられた複数の脚20とを備えている。
図1および図3では複数の脚20として、右前脚FRおよび左前脚FLと、右後ろ脚RRおよび左後ろ脚RLとを備えた4脚ロボットの構成例を示す。ただし、本開示の技術は、4脚ロボットに限らず、3脚以下、または5脚以上の脚を備えたロボットにも適用可能である。また、本開示の技術は、さらに手を備えたロボットにも適用可能である。例えば、複数の手と複数の脚とを備えたヒューマノイド型ロボットにも適用可能である。この場合、例えば、図1および図3における右前脚FRを右手、左前脚FLを左手とし、右後ろ脚RRを右脚、左後ろ脚RLを左脚として、2足歩行するようなヒューマノイド型ロボットであってもよい。
また、図2に示したように、脚式ロボット1は、内界センサ31と、外界センサ32と、状態推定部33と、環境推定部34と、目標歩容生成部35と、修正量計算部36と、全身位置力制御部37と、関節駆動部38と、アクチュエータ39とを備えている。
修正量計算部36は、本開示の技術における「変更部」の一具体例に相当する。全身位置力制御部37は、本開示の技術における「関節情報計算部」の一具体例に相当する。
内界センサ31は、体幹10および複数の脚20に設けられている。内界センサ31は、例えばIMU(慣性計測装置)、エンコーダ、トルクセンサ、および力センサを含む。
複数の脚20はそれぞれ、少なくとも1つの関節21を有し、1自由度以上で可動する。複数の脚20はそれぞれ、アクチュエータ39によって関節21の関節角を制御することが可能となっている。内界センサ31のエンコーダは、複数の脚20の関節21による自由度分の関節角を計測することが可能となっている。例えば図3に示した例のように、右前脚FR、左前脚FL、右後ろ脚RR、および左後ろ脚RLがそれぞれ3つの関節21を有しているものとすると、内界センサ31のエンコーダは、合計で12自由度分の関節角を計測することが可能となっている。関節21には、内界センサ31としてトルクセンサが設けられていてもよい。また、複数の脚20のそれぞれの足先には、内界センサ31として力センサが設けられていてもよい。
体幹10には、体幹位置および体幹姿勢を計測することが可能となるように、内界センサ31のIMUが設けられていてもよい。
外界センサ32は、環境認識を行うための3次元センサを含む。
状態推定部33、環境推定部34、目標歩容生成部35、修正量計算部36、および全身位置力制御部37が行うそれぞれの処理は、例えば1または複数のCPU(Central Processing Unit)によって実現される。ここで、図2の制御系の各部の処理は基本的に例えば1msごとに行われる。制御周期は速い方がよいが、ハードウェアやCPUの計算処理の性能に依存する。例えば3次元センサ等の外界センサ32からの外界センサ情報を用いる環境推定部34は、扱うデータ量が大きいために通常10ms〜100msのオーダで計算処理を行う。一方、IMUやエンコーダからはより速い制御周期で情報を取得できるため、それらの内界センサ情報を用いる状態推定部33は、1msより速い周期で計算処理を行う。
状態推定部33は、内界センサ31による内界センサ情報に基づいて、脚式ロボット1の現在の自己の状態を推定し、自己状態情報を求める。自己状態情報は、複数の脚20のそれぞれの現在の足先位置、現在の体幹位置、現在の体幹姿勢、現在の圧力中心(CoP)、現在の圧力中心の存在可能範囲、複数の脚20のそれぞれの足先の現在の反力、および複数の脚20のそれぞれの現在の接触領域のうち、少なくとも1つの情報を含む。
状態推定部33は、例えば、IMUやエンコーダなどの内界センサ31からの内界センサ情報を取得して脚式ロボット1の現在の体幹位置姿勢情報(現在の体幹位置、および現在の体幹姿勢)、および現在の足先位置を推定する。また、状態推定部33は、現在の体幹位置、現在の体幹姿勢、および現在の足先位置のそれぞれの微分情報を推定する。状態推定部33はさらに、得られた現在の体幹位置姿勢情報を利用して、脚式ロボット1の現在の重心位置や現在の重心速度を計算する。また、状態推定部33は、現在の体幹位置姿勢情報や現在の足先位置の情報から図3に示されているような脚式ロボット1が発生可能な現在の圧力中心の存在可能範囲(CoP存在可能範囲)を計算する。また、状態推定部33は、3次元センサなどの外界センサ32からの外界センサ情報も加えて用いることで、より精度良く現在の自己の状態を推定してもよい。
環境推定部34は、外界センサ32による外界センサ情報に基づいて、外界環境を推定し、環境情報を求める。環境情報は、複数の脚20のそれぞれの将来の着地可能範囲(図3参照)の情報を含む。また、環境推定部34は内界センサ31からの内界センサ情報も加えて用いることで、より精度良く環境情報を推定してもよい。
目標歩容生成部35は、歩行の速度指令情報および目標歩容パラメータに基づいて目標歩容情報を生成する。目標歩容情報は、複数の脚20のそれぞれの目標の足先位置、目標の体幹位置、目標の体幹姿勢、および複数の脚20のそれぞれの目標の着地位置のうち、少なくとも1つの情報を含む。なお、以下では目標の足先位置、目標の体幹位置、および目標の体幹姿勢等を総称して目標軌道ともいう。
ここで、図4に脚式ロボット1の目標歩容パラメータの一例を示す。図4には、クロール歩容の例を示す。図4において縦軸は右前脚FR、左前脚FL、右後ろ脚RR、および左後ろ脚RLの各脚を表している。横軸は時間や時間を正規化した比率を表している。図4では、各脚の非接地期と接地期とをタイミングチャート形式で表している。非接地期は、脚が接地していない期間を表している。非接地期の脚は遊脚となる。接地期は、脚が接地している期間を表している。接地期の脚は支持脚となる。
修正量計算部36は、目標歩容生成部35からの目標歩容情報と状態推定部33からの自己状態情報と環境推定部34からの環境情報とに基づいて、各脚の目標の接地時間を変更(修正)するための修正量の計算を行う。修正量計算部36は、各脚の目標の接地時間に加えて、各脚の目標の着地位置、目標の圧力中心、および各脚の足先の目標の反力のうち、少なくとも1つをさらに変更するための修正量の計算を行うようにしてもよい。
ここで、図5に、図4に示した目標歩容パラメータとしての目標の接地時間の変更例を示す。図5に示したように、右前脚FR、左前脚FL、右後ろ脚RR、および左後ろ脚RLの4脚全てが接地する期間(4脚支持期)が入るように各脚の目標の接地時間が修正量計算部36によって修正されれば、それに伴い脚式ロボット1は圧力中心の変更範囲が広がり全体の安定性が増す。
全身位置力制御部37は、修正量計算部36による変更(修正)後の各脚の接地時間と着地位置とを実現するように、位置制御または力制御を用いて各脚の位置、体幹位置、および体幹姿勢のうち、少なくとも1つを制御するための関節情報を計算する。また、全身位置力制御部37は、修正量計算部36による変更(修正)後の圧力中心または反力を実現するように、位置制御または力制御に用いられる各脚の関節情報を計算する。全身位置力制御部37が計算する関節情報は関節駆動部38による駆動方式に依存するが、脚式ロボット1が力制御ロボットである場合は、関節トルクを計算すれば良い。また、脚式ロボット1が位置制御ロボットである場合は、関節位置や関節速度を計算すれば良い。また、全身位置力制御部37は、関節トルクと関節位置と関節速度との両者を計算して関節情報として関節駆動部38に出力してもよい。
関節駆動部38は、全身位置力制御部37によって計算された関節情報に基づいて関節21のアクチュエータ39を駆動することによって、各脚の関節21を駆動する。関節駆動部38は、内界センサ31のうち関節21に設けられたトルクセンサや足先に設けられた力センサからのフィードバック情報を用いて関節情報を修正してもよい。
(修正量計算部36による修正量の計算例)
図6は、修正量計算部36による修正量の計算例を示している。
図6は、修正量計算部36による修正量の計算例を示している。
図6に示した計算式において、ξは脚式ロボット1の重心が線形倒立伸子の挙動を示すと仮定したときの発散成分を表し、bはその時定数を表す。添え字0は現在の重心発散成分を表し状態推定により得られるものである。添え字がないξはt秒後の重心発散成分である。例えばt秒後の重心発散成分であるξが0のとき、t秒後以降の運動は破綻せず安定性が保証される。ξは重心の位置と重心の速度とを含む重心の状態を示すパラメータである。重心の発散成分とは、重心の位置と重心の速度とから変換される値のうち、時間経過で増大していく成分である。pcopは圧力中心の位置を表し、lは現在の足先位置からt秒後の足先の着地位置までの相対距離を表している。
式(1)は重心の発散成分と圧力中心と着地位置との関係を表す関係式である。この式(1)は1次元のみ示しているが3次元に拡張可能であり、また連立することで任意の歩数分、将来の重心の発散成分の挙動を予測することができる。また、tは通常各脚の接地状態が変化せず持続する1歩の時間を表しているが、さらに細かく離散化しても問題ない。式(1)は指数関数を用いた非線形な関係式のため、最適化計算等では扱いにくく計算時間がかかるため実時間制御に適用できない。
式(2)は、式(1)の指数関数部を変数化した式である。圧力中心を除くと線形な式で表されるが、圧力中心と時間の関係式が乗算で表されるため非線形な関係式である。
式(3)は、式(2)を圧力中心の存在範囲を表す凸包頂点群の加重平均(式(A))を用いることで線形化した式である。式(A)において、iは凸包頂点を示すパラメータである。式(3)は、線形な関係式で表されるため、小さな計算量で圧力中心や時間や着地位置の修正量を計算でき、実時間の安定化制御に適用可能である。また、圧力中心の存在範囲を陽に扱えるため、2脚支持や4脚支持などの支持範囲の大きさを考慮して接地時間修正量を求めることができる。また、将来の着地可能範囲もlに線形不等式を課すことで考慮することができる。
修正量計算部36では、式(3)の安定化条件やその他の拘束条件を行列不等式で表現し、評価関数が最小となるような修正量を2次計画法等の最適化計算で求める。式(3)の安定化条件は線形な拘束条件のため最適化しやすい問題設定ができるのも利点である。また式(3)を用いて安定性判別することも可能である。
[1.2 動作の具体例]
以下に、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1による外乱に対する安定化時の動作の具体例を示す。
以下に、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1による外乱に対する安定化時の動作の具体例を示す。
(具体例1)
図7および図8に、脚式ロボット1が飛び石40をトロット歩行で踏破する場合の動作の具体例を示す。図7では、脚式ロボット1によって飛び石40をトロット歩行している場合に4脚支持期を維持して安定化を図った状態の一例を示している。図8では、脚式ロボット1によって飛び石40をトロット歩行している場合に2脚支持期を減らして安定化を図った状態の一例を示している。
図7および図8に、脚式ロボット1が飛び石40をトロット歩行で踏破する場合の動作の具体例を示す。図7では、脚式ロボット1によって飛び石40をトロット歩行している場合に4脚支持期を維持して安定化を図った状態の一例を示している。図8では、脚式ロボット1によって飛び石40をトロット歩行している場合に2脚支持期を減らして安定化を図った状態の一例を示している。
飛び石40のような環境の場合、足場が小さいため着地位置を修正することが困難である。そのため、脚式ロボット1では、図7に示したように4脚支持期に風などの外乱が加わったときは遊脚を上げずに安定化するまで4脚支持期を維持する。
逆に、2脚支持期に風などの外乱が加わったら、脚式ロボット1では、図8に示したように早く着地することで転倒を防ぐ。また、風に限らずモデル化誤差やモータのサーボエラーなど比較的小さな外乱にも上記の対応で安定化できる。このように、脚式ロボット1では、接地時間を動的に変更することで着地位置を修正できない狭い環境でも歩行が可能となる。
(具体例2)
図9は、脚式ロボット1によって崖沿いをトロット歩行中に崖側に押された状態の一例を示している。図10は、図9に示した状態から着地位置を変更した場合の脚式ロボット1の状態の一例を示している。図11は、図9に示した状態から接地時間を変更せずに圧力中心のみ修正した場合の脚式ロボット1の状態の一例を示している。図12は、図9に示した状態から接地時間を変更して4脚支持期を維持した場合の脚式ロボット1の状態の一例を示している。
図9は、脚式ロボット1によって崖沿いをトロット歩行中に崖側に押された状態の一例を示している。図10は、図9に示した状態から着地位置を変更した場合の脚式ロボット1の状態の一例を示している。図11は、図9に示した状態から接地時間を変更せずに圧力中心のみ修正した場合の脚式ロボット1の状態の一例を示している。図12は、図9に示した状態から接地時間を変更して4脚支持期を維持した場合の脚式ロボット1の状態の一例を示している。
例えば脚式ロボット1によって崖沿いをトロット歩行中に崖側に押された場合、バランス回復のために崖方向に大きく着地位置を変更すると、図10に示したように脚20の踏み場がないため、踏み外して転倒する。また、接地時間を変更せずに圧力中心のみ修正して安定化を図ろうとすると、図11に示したように踏ん張りきれない状態で脚20を上げてしまい、重心が発散していき転倒する。
一方、図12に示したように崖際で押されても安定化するまで4脚支持期を維持した場合、4脚で踏ん張ることによって転倒せずに歩行を継続することができる。崖際に限らず、壁際や人が近くにいるときなどの障害物が存在するときに押されるなどの外力が加わった場合にも同様にして対応可能である。
(具体例3)
図13は、脚式ロボット1によって階段を歩行している状態の一例を示している。
図13は、脚式ロボット1によって階段を歩行している状態の一例を示している。
図13に示したように、階段踏破時に認識できていない不整地41が存在して不安定になった場合も、脚式ロボット1では、着地位置を変更しつつ、4脚支持期を動的に増やすことで安定化できる。また、脚式ロボット1では、不安定になったときだけ安定化できる最小限の接地時間を増やすことで速度低下を最小限にすることができる。
[1.3 効果]
以上説明したように、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1によれば、目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、少なくとも各脚の目標の接地時間を変更するようにしたので、歩行時の安定性を向上させることが可能となる。また、歩行速度と安定性と着地精度との両立が可能となる。
以上説明したように、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1によれば、目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、少なくとも各脚の目標の接地時間を変更するようにしたので、歩行時の安定性を向上させることが可能となる。また、歩行速度と安定性と着地精度との両立が可能となる。
第1の実施の形態に係る脚式ロボット1によれば、接地時間、圧力中心、および着地位置の変更に関する非線形な関係式を線形化することによって計算コストを小さくすることが可能となる。これにより、計算時間を小さくできるため、外乱に対して即時に対応して接地時間を修正することができる。動的に接地時間を修正することで着地可能範囲が限られた環境で外乱が加わっても安定化ができる。例えば、飛び石40の上や崖際や障害物存在下、および路面状況の悪い階段での歩行時の安定性向上に有効である。
また、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1では、修正量計算部36において各脚の目標の接地時間等を変更(修正)するための修正量を計算するに際して、安定化条件を線形な関係式で表して数理計画を用いて大域的に最適化する。それにより安定化に必要な最小の修正量を計算できる。例えば4脚支持期を増やすと安定性は増加するものの移動速度が低下してしまう。第1の実施の形態に係る脚式ロボット1では、安定化に必要な最低限の接地時間の変更を行うことが可能となるので、移動速度の低下を最小限に抑えることができる。
また、第1の実施の形態に係る脚式ロボット1によれば、修正量計算部36における修正量の計算に用いる関係式が線形であるため、計算負荷が小さく複数スレッドで並列計算ができる。また、圧力中心や着地位置の存在範囲の大きさを考慮して接地時間を変更することができる。このため、複数の接地パターンを実時間で評価できる。接地時間のみならず、次にどの脚を何個動かすか等を自動で決定できる。それによってより柔軟にバランス復帰動作を行うことができる。
なお、本明細書に記載された効果はあくまでも例示であって限定されるものではなく、また他の効果があってもよい。
[1.4 変形例]
脚式ロボット1を2脚ロボットで実現しても良い。その際には各脚の2脚支持期と単脚支持期とを変更するような最適化が可能となる。また、両手をもつヒューマノイドの場合は、両手両足を使って安定化する際にも適用可能である。また、脚式ロボット1として4脚以上の多脚ロボットにも適用可能である。両手をもつヒューマノイドの場合、修正量計算部36は、目標歩容生成部35からの目標歩容情報と状態推定部33からの自己状態情報と環境推定部34からの環境情報とに基づいて、各脚の目標の接地時間を変更(修正)するための修正量の計算を行うことに加えて、各手の目標の接地位置を変更するするための修正量の計算を行うようにしてもよい。
脚式ロボット1を2脚ロボットで実現しても良い。その際には各脚の2脚支持期と単脚支持期とを変更するような最適化が可能となる。また、両手をもつヒューマノイドの場合は、両手両足を使って安定化する際にも適用可能である。また、脚式ロボット1として4脚以上の多脚ロボットにも適用可能である。両手をもつヒューマノイドの場合、修正量計算部36は、目標歩容生成部35からの目標歩容情報と状態推定部33からの自己状態情報と環境推定部34からの環境情報とに基づいて、各脚の目標の接地時間を変更(修正)するための修正量の計算を行うことに加えて、各手の目標の接地位置を変更するするための修正量の計算を行うようにしてもよい。
全身位置力制御部37は、修正量計算部36による変更(修正)後の各脚の接地時間を実現するように、各脚を踏み出す順番および接地する各脚の数を変更するような関節情報を計算するようにしてもよい。これにより、接地時間に限らず、複数の脚20のうちどの脚を接地するかを修正してもよい。例えば、4脚の場合それぞれの脚について接地と非接地との16通りの修正量の存在範囲を用いて、16通りの最適化計算を並列で行い、最も修正量の小さい接地パターンを用いて動作を修正することで、次にどの脚をいくつ接地させるかを決定することができる。本実施の形態に係る技術は計算負荷が小さいのでスレッド数を増やして並列計算を実行できるのも利点である。
<2.その他の実施の形態>
本開示による技術は、上記各実施の形態の説明に限定されず種々の変形実施が可能である。
本開示による技術は、上記各実施の形態の説明に限定されず種々の変形実施が可能である。
例えば、本技術は以下のような構成を取ることもできる。
以下の構成の本技術によれば、目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、各脚の目標の接地時間を変更するようにしたので、歩行時の安定性を向上させることが可能となる。
以下の構成の本技術によれば、目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、各脚の目標の接地時間を変更するようにしたので、歩行時の安定性を向上させることが可能となる。
(1)
体幹と、
前記体幹に設けられた複数の脚と、
目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間を変更する変更部と
を備える
脚式ロボット。
(2)
前記変更部は、前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間に加えて、前記各脚の目標の着地位置を変更する
上記(1)に記載の脚式ロボット。
(3)
前記変更部は、前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間に加えて、目標の圧力中心または前記各脚の足先の目標の反力を変更する
上記(1)または(2)に記載の脚式ロボット。
(4)
前記目標歩容情報は、前記各脚の目標の足先位置、目標の体幹位置、目標の体幹姿勢、および前記各脚の目標の着地位置のうち、少なくとも1つの情報を含む
上記(1)ないし(3)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(5)
前記自己状態情報は、前記各脚の現在の足先位置、現在の体幹位置、現在の体幹姿勢、および、現在の圧力中心、現在の圧力中心の存在可能範囲、前記各脚の足先の現在の反力、および前記各脚の現在の接触領域のうち、少なくとも1つの情報を含む
上記(1)ないし(4)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(6)
前記環境情報は、前記各脚の将来の着地可能範囲の情報を含む
上記(1)ないし(5)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(7)
歩行の速度指令情報および目標歩容パラメータに基づいて前記目標歩容情報を生成する目標歩容生成部、をさらに備える
上記(1)ないし(6)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(8)
内界センサと、
前記内界センサによるセンサ情報に基づいて、現在の自己の状態を推定し、前記自己状態情報を求める状態推定部と、をさらに備える
上記(1)ないし(7)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(9)
外界センサと、
前記外界センサによるセンサ情報に基づいて、外界環境を推定し、前記環境情報を求める環境推定部と、をさらに備える
上記(1)ないし(8)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(10)
前記変更部による変更後の前記各脚の接地時間と着地位置とを実現するように、位置制御または力制御を用いて前記各脚の位置、体幹位置、および体幹姿勢のうち、少なくとも1つを制御するための関節情報を計算する関節情報計算部と、
前記関節情報に基づいて前記各脚の関節を駆動する関節駆動部と
をさらに備える
上記(2)ないし(9)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(11)
前記変更部による変更後の圧力中心または反力を実現するように、位置制御または力制御に用いられる前記各脚の関節情報を計算する関節情報計算部と、
前記関節情報に基づいて前記各脚の関節を駆動する関節駆動部と
をさらに備える
上記(3)ないし(10)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(12)
前記各脚は、1自由度以上で可動する
上記(1)ないし(11)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(13)
前記変更部による変更後の前記各脚の接地時間を実現するように、前記各脚を踏み出す順番および接地する前記各脚の数を変更するような関節情報を計算する関節情報計算部と、
前記関節情報に基づいて前記各脚の関節を駆動する関節駆動部と
をさらに備える
上記(1)ないし(9)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(14)
さらに、複数の手を備え、
前記変更部は、前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間に加えて、前記各手の目標の接地位置を変更する
上記(1)ないし(13)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(15)
体幹と前記体幹に設けられた複数の脚とを備える脚式ロボットにおける目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とを取得することと、
前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間を変更することと
を含む
脚式ロボットの制御方法。
体幹と、
前記体幹に設けられた複数の脚と、
目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間を変更する変更部と
を備える
脚式ロボット。
(2)
前記変更部は、前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間に加えて、前記各脚の目標の着地位置を変更する
上記(1)に記載の脚式ロボット。
(3)
前記変更部は、前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間に加えて、目標の圧力中心または前記各脚の足先の目標の反力を変更する
上記(1)または(2)に記載の脚式ロボット。
(4)
前記目標歩容情報は、前記各脚の目標の足先位置、目標の体幹位置、目標の体幹姿勢、および前記各脚の目標の着地位置のうち、少なくとも1つの情報を含む
上記(1)ないし(3)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(5)
前記自己状態情報は、前記各脚の現在の足先位置、現在の体幹位置、現在の体幹姿勢、および、現在の圧力中心、現在の圧力中心の存在可能範囲、前記各脚の足先の現在の反力、および前記各脚の現在の接触領域のうち、少なくとも1つの情報を含む
上記(1)ないし(4)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(6)
前記環境情報は、前記各脚の将来の着地可能範囲の情報を含む
上記(1)ないし(5)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(7)
歩行の速度指令情報および目標歩容パラメータに基づいて前記目標歩容情報を生成する目標歩容生成部、をさらに備える
上記(1)ないし(6)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(8)
内界センサと、
前記内界センサによるセンサ情報に基づいて、現在の自己の状態を推定し、前記自己状態情報を求める状態推定部と、をさらに備える
上記(1)ないし(7)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(9)
外界センサと、
前記外界センサによるセンサ情報に基づいて、外界環境を推定し、前記環境情報を求める環境推定部と、をさらに備える
上記(1)ないし(8)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(10)
前記変更部による変更後の前記各脚の接地時間と着地位置とを実現するように、位置制御または力制御を用いて前記各脚の位置、体幹位置、および体幹姿勢のうち、少なくとも1つを制御するための関節情報を計算する関節情報計算部と、
前記関節情報に基づいて前記各脚の関節を駆動する関節駆動部と
をさらに備える
上記(2)ないし(9)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(11)
前記変更部による変更後の圧力中心または反力を実現するように、位置制御または力制御に用いられる前記各脚の関節情報を計算する関節情報計算部と、
前記関節情報に基づいて前記各脚の関節を駆動する関節駆動部と
をさらに備える
上記(3)ないし(10)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(12)
前記各脚は、1自由度以上で可動する
上記(1)ないし(11)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(13)
前記変更部による変更後の前記各脚の接地時間を実現するように、前記各脚を踏み出す順番および接地する前記各脚の数を変更するような関節情報を計算する関節情報計算部と、
前記関節情報に基づいて前記各脚の関節を駆動する関節駆動部と
をさらに備える
上記(1)ないし(9)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(14)
さらに、複数の手を備え、
前記変更部は、前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間に加えて、前記各手の目標の接地位置を変更する
上記(1)ないし(13)のいずれか1つに記載の脚式ロボット。
(15)
体幹と前記体幹に設けられた複数の脚とを備える脚式ロボットにおける目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とを取得することと、
前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間を変更することと
を含む
脚式ロボットの制御方法。
1…脚式ロボット、10…体幹、20…脚、21…関節、31…内界センサ、32…外界センサ、33…状態推定部、34…環境推定部、35…目標歩容生成部、36…修正量計算部(変更部)、37…全身位置力制御部(関節情報計算部)、38…関節駆動部、39…アクチュエータ、40…飛び石、41…不整地、FR…右前脚、FL…左前脚、RR…右後ろ脚、RL…左後ろ脚。
Claims (15)
- 体幹と、
前記体幹に設けられた複数の脚と、
目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間を変更する変更部と
を備える
脚式ロボット。 - 前記変更部は、前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間に加えて、前記各脚の目標の着地位置を変更する
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 前記変更部は、前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間に加えて、目標の圧力中心または前記各脚の足先の目標の反力を変更する
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 前記目標歩容情報は、前記各脚の目標の足先位置、目標の体幹位置、目標の体幹姿勢、および前記各脚の目標の着地位置のうち、少なくとも1つの情報を含む
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 前記自己状態情報は、前記各脚の現在の足先位置、現在の体幹位置、現在の体幹姿勢、および、現在の圧力中心、現在の圧力中心の存在可能範囲、前記各脚の足先の現在の反力、および前記各脚の現在の接触領域のうち、少なくとも1つの情報を含む
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 前記環境情報は、前記各脚の将来の着地可能範囲の情報を含む
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 歩行の速度指令情報および目標歩容パラメータに基づいて前記目標歩容情報を生成する目標歩容生成部、をさらに備える
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 内界センサと、
前記内界センサによるセンサ情報に基づいて、現在の自己の状態を推定し、前記自己状態情報を求める状態推定部と、をさらに備える
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 外界センサと、
前記外界センサによるセンサ情報に基づいて、外界環境を推定し、前記環境情報を求める環境推定部と、をさらに備える
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 前記変更部による変更後の前記各脚の接地時間と着地位置とを実現するように、位置制御または力制御を用いて前記各脚の位置、体幹位置、および体幹姿勢のうち、少なくとも1つを制御するための関節情報を計算する関節情報計算部と、
前記関節情報に基づいて前記各脚の関節を駆動する関節駆動部と
をさらに備える
請求項2に記載の脚式ロボット。 - 前記変更部による変更後の圧力中心または反力を実現するように、位置制御または力制御に用いられる前記各脚の関節情報を計算する関節情報計算部と、
前記関節情報に基づいて前記各脚の関節を駆動する関節駆動部と
をさらに備える
請求項3に記載の脚式ロボット。 - 前記各脚は、1自由度以上で可動する
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 前記変更部による変更後の前記各脚の接地時間を実現するように、前記各脚を踏み出す順番および接地する前記各脚の数を変更するような関節情報を計算する関節情報計算部と、
前記関節情報に基づいて前記各脚の関節を駆動する関節駆動部と
をさらに備える
請求項1に記載の脚式ロボット。 - さらに、複数の手を備え、
前記変更部は、前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間に加えて、前記各手の目標の接地位置を変更する
請求項1に記載の脚式ロボット。 - 体幹と前記体幹に設けられた複数の脚とを備える脚式ロボットにおける目標歩容情報と自己状態情報と環境情報とを取得することと、
前記目標歩容情報と前記自己状態情報と前記環境情報とに基づいて、前記各脚の目標の接地時間を変更することと
を含む
脚式ロボットの制御方法。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020034008A JP2021133487A (ja) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | 脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法 |
PCT/JP2021/005969 WO2021172139A1 (ja) | 2020-02-28 | 2021-02-17 | 脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法 |
EP21761520.2A EP4112234B1 (en) | 2020-02-28 | 2021-02-17 | Legged robot and method for controlling legged robot |
US17/904,743 US20230018155A1 (en) | 2020-02-28 | 2021-02-17 | Legged robot and method of controlling legged robot |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2020034008A JP2021133487A (ja) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | 脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2021133487A true JP2021133487A (ja) | 2021-09-13 |
Family
ID=77490981
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2020034008A Pending JP2021133487A (ja) | 2020-02-28 | 2020-02-28 | 脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US20230018155A1 (ja) |
EP (1) | EP4112234B1 (ja) |
JP (1) | JP2021133487A (ja) |
WO (1) | WO2021172139A1 (ja) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022128093A (ja) * | 2021-02-22 | 2022-09-01 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法及びプログラム |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2001191284A (ja) * | 1999-10-25 | 2001-07-17 | Sony Corp | ロボット装置及びロボット装置の学習方法 |
JP2002307340A (ja) * | 2001-04-19 | 2002-10-23 | Sony Corp | 脚式移動ロボット及びその制御方法 |
JP2003089081A (ja) * | 2001-09-12 | 2003-03-25 | Sharp Corp | 歩行ロボット |
JP2006255798A (ja) | 2005-03-15 | 2006-09-28 | Sanyo Electric Co Ltd | 歩行ロボット装置 |
JP2009214255A (ja) | 2008-03-12 | 2009-09-24 | Toyota Motor Corp | 脚式ロボット、及びその制御方法 |
US9387588B1 (en) * | 2014-08-25 | 2016-07-12 | Google Inc. | Handling gait disturbances with asynchronous timing |
JP2020034008A (ja) | 2018-08-27 | 2020-03-05 | ジヤトコ株式会社 | 自動変速機の制御装置および自動変速機の制御方法 |
-
2020
- 2020-02-28 JP JP2020034008A patent/JP2021133487A/ja active Pending
-
2021
- 2021-02-17 EP EP21761520.2A patent/EP4112234B1/en active Active
- 2021-02-17 WO PCT/JP2021/005969 patent/WO2021172139A1/ja unknown
- 2021-02-17 US US17/904,743 patent/US20230018155A1/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP4112234A1 (en) | 2023-01-04 |
US20230018155A1 (en) | 2023-01-19 |
EP4112234A4 (en) | 2023-08-16 |
EP4112234B1 (en) | 2024-07-10 |
WO2021172139A1 (ja) | 2021-09-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Grandia et al. | Multi-layered safety for legged robots via control barrier functions and model predictive control | |
Feng et al. | Optimization‐based full body control for the darpa robotics challenge | |
Kim et al. | Computationally-robust and efficient prioritized whole-body controller with contact constraints | |
WO2004030870A1 (ja) | ロボット装置及びロボット装置の制御方法 | |
Chew et al. | Dynamic bipedal walking assisted by learning | |
Horvat et al. | Model predictive control based framework for com control of a quadruped robot | |
Yang et al. | Cajun: Continuous adaptive jumping using a learned centroidal controller | |
JP4483254B2 (ja) | ロボット装置及びロボット装置の制御方法 | |
Murooka et al. | Centroidal trajectory generation and stabilization based on preview control for humanoid multi-contact motion | |
Ridderström | Legged locomotion: Balance, control and tools-from equation to action | |
WO2021172139A1 (ja) | 脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法 | |
Gehring et al. | Quadrupedal locomotion using trajectory optimization and hierarchical whole body control | |
Lee et al. | Whole-body motion and landing force control for quadrupedal stair climbing | |
Cheng et al. | Practice Makes Perfect: an iterative approach to achieve precise tracking for legged robots | |
Takasugi et al. | Real-time Perceptive Motion Control using Control Barrier Functions with Analytical Smoothing for Six-Wheeled-Telescopic-Legged Robot Tachyon 3 | |
Saputra et al. | Adaptive motion pattern generation on balancing of humanoid robot movement | |
Dong et al. | On-line gait adjustment for humanoid robot robust walking based on divergence component of motion | |
Xie et al. | Gait optimization and energy-based stability for biped locomotion using large-scale programming | |
Roditis et al. | Maintaining static stability and continuous motion in rough terrain hexapod locomotion without terrain mapping | |
JP3677623B2 (ja) | 脚式ロボットのリアルタイム最適制御方法 | |
Gu et al. | Advancing Humanoid Locomotion: Mastering Challenging Terrains with Denoising World Model Learning | |
Ferreira et al. | Diagonal walk reference generator based on Fourier approximation of ZMP trajectory | |
Ma et al. | Trotting gait control of quadruped robot based on Trajectory Planning | |
Wahrmann et al. | Modifying the estimated ground height to mitigate error effects on bipedal robot walking | |
Katayama et al. | Versatile telescopic-wheeled-legged locomotion of Tachyon 3 via full-centroidal nonlinear model predictive control |