JP2021133487A - 脚式ロボット、および脚式ロボットの制御方法 - Google Patents

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）。

特開昭６３−２７８７７３号公報 特開２００６−２５５７９８号公報 特開２００９−２１４２５５号公報

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。

本開示の第１の実施の形態に係る脚式ロボットの外観構成の一例を簡略化して示す外観構成図である。 第１の実施の形態に係る脚式ロボットの制御系の一構成例を概略的に示すブロック図である。 第１の実施の形態に係る脚式ロボットの歩容状態の一例を示す説明図である。 第１の実施の形態に係る脚式ロボットの目標歩容パラメータの一例を示す説明図である。 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説明図である。 第１の実施の形態に係る脚式ロボットの修正量計算部による修正量の計算例を示す説明図である。 第１の実施の形態に係る脚式ロボットによって飛び石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す説明図である。 第１の実施の形態に係る脚式ロボットによって飛び石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す説明図である。 第１の実施の形態に係る脚式ロボット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す説明図である。 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の状態の一例を示す説明図である。 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の状態の一例を示す説明図である。 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の状態の一例を示す説明図である。 第１の実施の形態に係る脚式ロボットによって階段を歩行している状態の一例を示す説明図である。

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＞
（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。

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。ｐ_cop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。

（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。

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。

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。

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。

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。

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。

（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。

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)

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
   請求項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
   請求項１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
   請求項１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
   請求項１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
   請求項１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
   請求項１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
   請求項１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
   請求項１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
    請求項２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
    請求項３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
    請求項１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
    請求項１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
    請求項１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。

Images