KR101882532B1 - 넘어짐 관리 능력을 갖는 휴머노이드 로봇 및 상기 넘어짐을 관리하기 위한 방법 - Google Patents

넘어짐 관리 능력을 갖는 휴머노이드 로봇 및 상기 넘어짐을 관리하기 위한 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 특히 넘어짐을 관리할 수 있는 휴머노이드 로봇에 관한 것이다. 넘어짐의 위험성은 휴머노이드 로봇의 대량 생산 사용의 발전을 저해한다. 종래 기술에서, 무게 중심이 매우 종종 이의 지지 다각형 외부에 있기 때문에 넘어짐을 감지하기 위한 모달리티가 상당한 동적 로봇의 경우에 적합하지 않다. 또한 넘어짐을 관리하기 위한 모달리티는 이의 연산 리소스에 있어서 경제적이어야 하는 로봇에 극히 적합하지 않다. 본 발명에 따라서, 지지 다각형은 지면에 매우 근접하는 것을 결정하는 이펙터가 제공된다. 넘어짐의 각도를 분류함으로써 일련의 전략으로부터 선택된 보호 전략이 이용된다.

Description

넘어짐 관리 능력을 갖는 휴머노이드 로봇 및 상기 넘어짐을 관리하기 위한 방법{HUMANOID ROBOT HAVING FALL-MANAGEMENT CAPABILITIES, AND METHOD FOR MANAGING SAID FALLS}
본 발명은 휴머노이드 로봇의 분야에 관한 것이다. 더 구체적으로는, 본 발명은 상기 로봇의 넘어짐을 관리하는데 적용되며, 이는 이들 로봇의 사용을 향상시키기 것과 관련된다.
로봇은 인간의 외관과 기능의 특정 속성(머리, 몸통, 2개의 팔, 2개의 손, 2개의 다리, 2개의 발 등)을 가질 때, 휴머노이드라고 지칭될 수 있다. 외관 외에, 휴머노이드 로봇이 수행할 수 있는 기능은 운동 수행 능력, 말하기 능력, "사고(reason)" 능력이 있다. 휴머노이드 로봇은 사지(limb) 또는 머리를 이용하여 걷고, 몸짓(gesture)을 취할 수 있다. 휴머노이드 로봇이 수행할 수 있는 몸짓의 복잡도는 점점 증가한다. 그러나, 로봇은 특히 이의 관절의 모터로 인해 파괴되기가 쉽다. 이 파괴성은 대량 응용의 개발을 위해 상당한 단점이다. 게다가, 이들 응용의 문헌 내에서, 이는 반복적인 넘어짐으로 인해 파괴 또는 오류를 대처하는데 특히 취약하며, 이는 휴머노이드 로봇의 제조자 또는 분배자가 초기 판매에 대하여 불균형을 이루는 애프터-세일 서비스를 제공하고 상당한 비용 소요를 부담해야 하기 때문이다.
넘어짐의 위험성을 최소화하기 위한 보행 능력이 제공된 휴머노이드 로봇에 적용가능한 제1 전략은 이러한 보행이 충분히 안정적으로 수행되도록 보장하는 것이다. 이를 수행하기 위하여 널리 사용되는 수단은 로봇의 궤적을 조절하는 것이며, 이에 따라 제로 모멘트 포인트(Zero Moment Point; ZMP)(즉, 지지 축의 모멘트와 방위각 축의 모멘트가 영인 지면 상의 지점)가 보행하는 로봇의 경우 로봇의 지지 다각형 내에 포함되며, 로봇이 한 발로 서 있는 경우에 지지 다각형은 이 발의 형상으로 형성된다. 로봇이 두 발로 서있는 경우에, 이 다각형의 영역은 두 발의 영역에 발의 내부 영역을 합한 것이다. 이 전략은 그러나 모든 상태에서, 특히 로봇이 평평하지 않은 지면을 걷고 제3자에 의해 발생된 충격을 받거나 또는 제한된 균형 상태에서 이동할 때 로봇의 안정성을 보장하기에 충분하지 못하다.
이 문제점에 대한 종래의 해결 방법은 전진 표면 상에서 로봇의 무게 중심의 투영 지점이 로봇에 대한 지지 다각형 내에 포함되는지를 식별하는 단계, 그 뒤에 상기 다각형으로부터 상기 무게 중심의 투영 지점이 이탈되는 경우 상기 다각형의 이탈 각(the angle of exit)의 함수로서 최상의 넘어짐 자세를 결정하는 단계로 구성되는 공통적인 원리를 이용한다. 이들 해결 방법은 로봇이 넘어짐 위치에 있는지의 불확실함 없이 센서가 제공된 정적 로봇의 경우에 이를 결정할 수 있다. 보행하는 동안, 특히 상기 넘어짐 감지 센서가 넘어짐의 시작과 보행 궤적 내에 포함된 정상 몸짓을 혼동할 수 있을 때 로봇에 대해 동일하게 적용되지 않는다. 게다가, 이 경우에 넘어짐에 대하여 보호를 위한 기구는 적절하지 못하게 트리거링되는 반면 로봇의 동작의 정상적 코스를 방해하기 위한 요인이 없다.
본 발명은 로봇의 넘어짐에 대하여 보호를 하기 위한 적절한 기구를 이용할 필요가 있는 경우 더욱 정밀한 방식으로 수행함으로써 이 문제점을 해결한다. 이는 전진 표면과 근접-접촉하는 지점에 물리적 다각형을 추가함으로써 물리적 다각형으로부터 추정되는 가상 지지 다각형을 형성함으로써 수행된다.
이를 위해, 본 발명은 휴머노이드 로봇을 개시하며, 지면 상에서 이동할 수 있는 휴머노이드 로봇은 로봇의 하나 이상의 제1 말단과 지면의 접촉을 감지하기 위한 하나 이상의 모듈 및 상기 하나 이상의 말단으로 구성된 제1 지지 다각형에 대해 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 포함하고, 상기 지면과 상기 로봇의 하나 이상의 제2 말단의 근접을 감지하기 위한 하나 이상의 모듈을 추가로 포함하고, 제1 지지 다각형에 대해 상기 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈은 또한 제2 지지 다각형에 대해 상기 로봇의 무게 중심의 투영 위치를 연산할 수 있으며, 제2 지지 다각형은 지면과 접촉한 것으로 감지된 로봇의 말단들에 포함되는 로봇의 제2 말단의 표면에서의 투영 지점을 제1 지지 다각형에 추가함으로써 제1 지지 다각형으로부터 추정된다.
바람직하게는, 지면과 하나 이상의 제2 말단의 근접을 감지하기 위한 모듈은 입력(input)으로서 지면에 대한 하나 이상의 제2 말단의 위치를 수신하고, 상기 위치는 로봇의 기준 틀(reference frame)에서 제2 말단의 위치를 포함하는 로봇의 기하학적 모델의 출력이다.
바람직하게는, 로봇의 제2 말단이 상기 지면과 근접-접촉하는 로봇의 하지의 최대 스윙 운동(maximun swing) 및 로봇의 높이를 포함하는 기준(criteria)의 함수로서 선택된 근접 한계점을 포함한다.
바람직하게는, 상기 하나 이상의 제1 말단은 로봇의 발 중 하나이고, 상기 발에는 하나 이상의 압력 센서가 제공된다.
바람직하게는, 하나 이상의 제2 말단은 로봇의 손 중 하나이다.
바람직하게는, 본 발명의 로봇은 제1 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈의 입력으로서 소정의 기준에 따라 기준 자세의 기하학적 모델과 로봇의 자세의 기하학적 모델 간의 차이를 비교함으로써 로봇의 자세를 필터링하기 위한 모듈을 추가로 포함한다.
바람직하게는, 본 발명의 로봇은 수직 축과 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈을 제공하는 관성 측정 유닛을 추가로 포함하고, 지면과 접촉하는 로봇의 발 중 하나와 몸통을 연결하는 축과 상기 관성 측정 유닛 사이의 각도는 로봇의 무게 중심의 투영 축에 적용되는 회전 각을 제공한다.
바람직하게는, 본 발명의 로봇은 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈의 출력(output)으로서 넘어짐을 보호하기 위한 동작들을 모니터링하는 모듈을 추가로 포함하고, 로봇의 무게 중심의 투영 지점이 제2 지지 다각형의 외부에 있는 로봇의 넘어진 상태의 하나 이상의 출력을 연산 모듈이 제공할 때 넘어짐을 보호하기 위한 동작들이 트리거링된다.
바람직하게는, 보호 동작들은 로봇의 발 관절의 작동을 불가능하게 하는 동작, 머리, 팔 및 골반을 포함하는 하나 이상의 요소가 보호 자세로 배치되도록 하는 동작 및 머리, 팔 및 골반을 포함하는 하나 이상의 요소의 관절을 작동을 불가능하게 하는 동작을 포함한다.
바람직하게는, 상기 연산 모듈은 로봇의 기준 틀에서 넘어짐의 방향의 각도에 따라 로봇의 넘어짐 상태에 대하여 넘어짐에 대한 보호 동작을 모니터링하기 위한 모듈을 추가로 포함하고, 선택된 기준 값에 대한 넘어짐의 각도의 값에 따라서 넘어짐에 대한 보호 동작이 선택된다..
바람직하게는, 넘어지는 각도가 앞으로 넘어지는 것을 결정할 때, 머리의 보호 자세를 취하는 것은 실질적으로 머리를 뒤로 두는 것을 포함하고, 팔의 보호 자세를 취하는 것은 실질적으로 팔을 앞으로 두는 것이고 골반의 보호 자세를 취하는 것은 골반을 인접하게 모으는 것을 포함한다.
바람직하게는, 넘어지는 각도가 좌측 또는 우측으로 넘어지는 것을 결정할 때, 머리의 보호 자세를 취하는 것은 실질적으로 머리를 앞으로 두는 것을 포함하고, 팔의 보호 자세를 취하는 것은 실질적으로 팔을 몸의 앞에 두는 것이고 골반의 보호 자세를 취하는 것은 골반을 개방하는 것을 포함한다.
바람직하게는, 넘어지는 각도가 뒤로 넘어지는 것을 결정할 때, 머리의 보호 자세를 취하는 것은 실질적으로 머리를 앞으로 두는 것을 포함하고, 팔의 보호 자세를 취하는 것은 실질적으로 팔을 뒤로 두는 것이고 골반의 보호 자세를 취하는 것은 골반을 인접하게 모으는 것을 포함한다.
본 발명은 또한, 로봇의 하나 이상의 제1 말단과 지면의 접촉을 감지하기 위한 하나 이상의 모듈을 포함하고 지면에서 이동할 수 있는 휴머노이드 로봇의 넘어짐을 관리하기 위한 방법을 개시하며, 상기 방법은 로봇의 하나 이상의 제1 말단을 포함하는 제1 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 단계를 포함하고, 지면과 휴머노이드 로봇의 하나 이상의 제2 말단의 근접을 감지하기 위한 단계를 포함하며, 제2 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하는 단계를 포함하고, 제2 지지 다각형은 지면과 접촉한 것으로 감지된 로봇의 말단들에 포함되는 로봇의 제2 말단의 표면에서의 투영 지점을 제1 지지 다각형에 추가함으로써 제1 지지 다각형으로부터 추정되다.
본 발명은 또한 프로그램이 컴퓨터에서 실행될 때 방법을 실시할 수 있는 프로그램 코드 지시를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 개시하며, 상기 프로그램은 로봇의 하나 이상의 제1 말단과 표면의 접촉을 감지하기 위한 하나 이상의 모듈을 포함하고 및 지면 상에서 이동할 수 있는 휴머노이드 로봇의 넘어짐을 관리하며, 상기 프로그램은 제1 지지 다각형에 대해 상기 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈을 포함하고, 상기 프로그램은 지면과 상기 로봇의 하나 이상의 제2 말단의 근접을 감지하는 데이터용 하나 이상의 입력 모듈과 제2 지지 다각형에 대해 상기 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈을 추가로 포함하며, 상기 제2 다각형은 지면과 근접-접촉함에 따라 감지된 말단들에 속한 상기 로봇의 상기 제2 말단의 표면 상에서 투영 지점에 제1 다각형을 추가함으로써 제1 다각형으로부터 추정된다.
게다가, 본 발명의 알고리즘은 단지 1차 등식만을 사용하는 이점을 제공하며, 이에 따라 이는 종래 기술의 해결 방법에 비해 넘어짐 감지 단계에서 연산 리소스에 대해 더욱 더 바람직해진다.
바람직하게는, 이 해결 방법은 바람직하지 못하게 넘어진 자세인 것으로 고려될 수 있는 허용가능한 자세를 사전에 필터링하는 것을 포함할 수 있으며, 이에 따라 본 발명의 연산 효율성이 추가로 증가된다. 게다가, 본 발명에 따라서, 넘어짐 상태가 감지 시에, 특히 단순한 기준의 함수로서 선택된 보호 해결방법이 이용될 것이며, 이 단순함은 또한 모든 이들 기능을 수행하기 위한 리소스를 유지해야 하는 다기능 휴머노이드 로봇의 경우에 가능한 연산 효율성을 유도한다. 또한, 본 발명의 넘어짐 관리 모드는 로봇이 보호 위치에 배치되어야 하는 오류(모터 오류, 전기적 오류 등)를 관리하는 모드에 특히 적합하다.
본 발명은 이의 다양한 특징 및 이점이 본 발명의 첨부된 도면 및 몇몇 예시적인 실시 형태에 따른 기술내용으로부터 명확해질 것이다.
도 1a, 도 1b, 도 1c, 도 1d, 도 1e 및 도 1f는 종래 기술에 따르는 로봇의 넘어짐을 예견하기 위한 연산 원리를 도시하는 도면.
도 2는 종래 기술에 따르는 로봇의 넘어짐을 관리하는 연산 모드의 기본도.
도 3은 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 휴머노이드 로봇의 몸통의 지면 부분과의 접촉 센서의 배치를 도시하는 도면.
도 4는 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 특성 지점의 로봇의 몇몇의 기준 틀 내에서 위치를 연산하기 위해 사용된 직접적 기하학적 모델을 도시하는 도면.
도 5a, 도 5b 및 도 5c는 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 넘어짐을 관리하는 연산 모드를 도시하는 도면.
도 6은 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇에 대한 가상 지지 다각형을 결정하기 위하여 이용되는 프로세싱의 흐름도.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 전진 평면 내에서 휴머노이드 로봇의 무게 중심의 투영을 결정하기 위하여 고려되어야 하는 휴머노이드 로봇의 자세를 도시하는 도면.
도 8은 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 전진 평면 내에서 휴머노이드 로봇의 무게 중심의 투영을 결정하기 위하여 이용되는 프로세싱의 흐름도.
도 9a 내지 도 9i는 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 넘어짐 상태를 감지하기 전에 필터링될 수 있는 로봇의 일부 자세를 도시하는 도면.
도 10은 일련의 가능한 위치에서 로봇의 자세를 특정하기 위하여 이용되는 프로세싱의 흐름도.
도 11은 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 넘어짐의 결과를 최소화하기 위하여 로봇의 자세를 관리하는데 이용되는 프로세싱의 흐름도.
도 12는 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 넘어짐의 결과를 최소화하는데 이용되는 동작 선택의 모달리티를 결정하는 원리를 도시하는 도면.
도 13a, 13b 및 13c는 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 넘어짐의 결과를 최소화하는데 이용되는 자세의 예를 도시하는 도면.
도 14는 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 물리적 및 기능적 예의 도면.
도 1a, 도 1b, 도 1c, 도 1d, 도 1e 및 도 1f에는 종래 기술에 따르는 로봇의 넘어짐(fall)을 예측하기 위한 연산 원리가 도시된다.
지면에 배치된 입방체(solid)의 안정성은 통상적으로 지면 상의 입방체의 지지 다각형에 대한 지면 상의 입방체의 무게 중심의 투영(projection) 지점의 위치에 의해 결정된다.
도 1a, 도 1c 및 도 1e에 도시된 바와 같이, 발로 직립하고 있는 휴머노이드 로봇의 경우, 지지 다각형은 발 내부의 영역과 발의 바닥(sole)의 결합에 의해 정해진다. 도 1a, 도 1c 및 도 1e에 도시된 로봇의 자세에 해당하는 지지 다각형이 각각 도 1b, 도 1d, 및 도 1f로 도시된다. 이들 3가지의 경우에, 로봇의 발들 중 하나의 발이 로봇의 전진 표면과 완벽히 접촉하지 않은 상태에 있으며(이는 종래 기술의 문제점 중 하나임) 지지 다각형은 로봇의 발들 중 하나의 발의 바닥면으로 감소되며, 두번째 발은 움직인다. 도 1a 및 도 1b의 경우에, 로봇은 보행 중이고, 발(110a)은 지면에 있지만 발(120a)은 지면 상에 놓이기 전에 공중에 떠 있는 상태에 있다. 지면에 대한 발의 위치가 통상적으로 로봇 발의 바닥에 배치된 압력 센서에 의해 결정되는 경우, 지지 다각형(110b)은 단지 지면과 접촉하는 발(110a)의 바닥으로 감소된다. 보행은 ZMP가 항시 로봇의 지지 다각형 내에 있도록 보장하는 동적 현상이지만, 보행은 무게 중심이 로봇의 지지 다각형 내에 있도록 보장하지 못한다. 예를 들어, 로봇의 무게 중심은 다각형(110b) 외부에 있는 지점(120b)에 투영될 수 있다(project). 넘어짐의 감지가 단순히 다각형(110b) 외부에 있는 지점(120b)의 상대 배치에 따르는 경우, 넘어짐 관리 기구는 각각의 보폭마다 트리거링될 수 있으며(trigger), 로봇은 보행할 수 없을 것이다.
무게 중심의 투영 지점(120d, 120f)은 또한 도 1c, 도 1d, 도 1e 및 도 1f에 의해 도시된 경우에 지지 다각형(110d, 110f)의 외부에 있을 것이다. 게다가, 이들 경우에, 발(120c)들 중 하나의 발이 지면과 접촉하지 않는 자체를 취하며, 이 발의 압력 센서는 지면과 접촉하지 않고 있다는 정보 아이템을 전달하며, 이는 심지어 발이 부분적으로 접촉하는 경우에도 모든 센서가 지면과 접촉하지 않기 때문이며, 이에 따라 넘어짐 감지가 트리거링될 것이다.
도 1e 및 도 1f에 도시된 경우에, 로봇은 앉으려고 하고 있다. 양 발은 지면과 접촉한 상태이고, 로봇은 후방을 향하여 기울어지거나 넘어질 것이지만 이 넘어짐은 의도된 것이며, 로봇의 오른 손(130e)이 이 넘어짐을 막을 것이며, 이에 따라 로봇이 완전히 넘어지지 않도록 보장된다. 이들 3가지의 경우에, 넘어짐 감지(fall detection)는 적절하지 못하게 트리거링될 것이다.
본 발명은 종래 기술의 이러한 단점을 해결한다.
도 2는 종래 기술에 따른 로봇의 넘어짐을 관리하는 모드의 연산의 기본적인 도면이다.
종래 기술에 따라서, 도 1a 내지 도 1f에 따른 전술된 원리에 따라서 넘어짐 상태(fall condition)가 감지되면, 로봇의 구조에 따라서 상이할 수 있는 로봇의 민감한 부품들을 보호함으로써 로봇에 대한 손상을 가능한 최소화하기 위한 목적으로 넘어짐 관리 전략(fall management strategies)이 이용된다.
종래 기술의 넘어짐 관리 기구는 2003년 10월의 미국 네바다 라스베가스 및 2002년 10월의 스위스 라우산에서의 "Intelligent Robots and Systems, EPFL" 회의에서 후지와라(Fusiwara) 등의 "Falling Motion Control to Minimize Damage to Biped Humanoid Robot" 및 "The First Human-size Humanoid that can Fall Over Safely and Stand-up Again"에 기재된다. 이들 기구는 지면에 대한 수직선에 대하여 로봇의 수직 축의 기울기(θ) 및 먼저 지면과 접촉하는 로봇의 부분을 예측하기 위하여 로봇의 무게 중심의 속도(VCdm)의 측정을 이용한다. 이들 측정은 지면에 대해 수직 방향으로 진동하는 역 진자(inverse pendulum)와 같이 로봇의 움직임을 모델링함으로써(modeling) 동적 방식으로 수행된다. 수행되는 연산은 연산력(computation power)에 대해 특히 집중되고, 이에 따라 말하기 및 거동을 관리하는 것과 같은 유용한 임무 또는 관절 운동을 관리하는 것과 같은 영구적 임무에 대해 특정 방식으로 연산 능력이 할당되는 로봇에서 이 연산을 사용하는 것이 제한된다.
본 발명에 따라 이 제한이 배제될 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 형태에 따르는 휴머노이드 로봇의 물리적 아키텍처를 도시한다. 이 로봇은 2009년 10월 15일자로 공개된 특허 출원 제WO2009/124951호에 개시되어 있다. 이 플랫폼이 본 발명에 이르기 위한 개선점의 기초로서 제시되었다. 다음의 기재에서, 이 휴머노이드 로봇은 이 일반 용어로, 또는 그 상표명 NAO™로 지칭될 수 있다.
이 로봇은 센서와 관절을 구동하는 액추에이터를 제어하기 위한 약 24개의 전자 카드를 포함한다. 통상적으로 관절은 적어도 2의 자유도(degree of freedom)를 가지며 따라서 2개의 모터를 포함한다. 각각의 모터는 각도의 관점에서 조종된다. 관절은 또한 수 개의 위치 센서, 특히 자기 회전식 인코더(Magnetic Rotary Encoder, MRE)를 포함한다. 전자 제어 카드는 기성제품 마이크로제어기를 포함한다. 상기 마이크로제어기는 예컨대 마이크로칩(Microchip)사가 시판 중인 DSPICTM일 수 있다. 이는 DSP에 연결된 16-비트(bit) MCU이다. 이 MCU는 1 ms의 루프 종속 사이클(looped slaving cycle)을 갖는다. 로봇은 또한 또 다른 유형의 작동기, 특히 그 색상 및 강도가 로봇의 감정을 전달할 수 있는 발광 다이오드(Light-emitting diode, LED)를 포함할 수 있다. 후자는 또한 또 다른 유형의 위치 센서, 특히 관성 측정 유닛(inertial measurement unit), 지상 압력 센서(Ground pressure sensor, FSR), 등을 포함할 수 있다. FSR(310)은 본 발명의 구현에 특히 유용하다. 본 명세서에서 FSR은 지면 또는 로봇의 그 외의 다른 전진 표면과의 각각의 발의 접촉을 감지하도록 구성된다. 이 목적에 따라 예를 들어, 압전 저항 가요성 재료의 적어도 두 층을 갖는 테이프로 구성된 텍스칸(Tekscan)TM으로부터의 플렉시포스(FlexiForce)TM(상표명)를 이용할 수 있다. 테이프의 전기 저항은 테이프가 배치되는 표면에 가해진 수직 압력의 함수로서 감소한다. 전류의 측정에 따라 교정 이후에 압력을 측정할 수 있다. 몇몇의 센서, 예를 들어, 4개의 센서가 각각의 발의 바닥에 대해 바람직하게 적용된다.
머리에는 로봇의 지능, 특히, 로봇에 부여된 임무를 로봇이 수행하도록 하는 상위-수준 기능을 실행하는 카드를 포함한다. 카드의 프로세서는 기성품(off-the-shelf) x86 프로세서일 수 있다. AMD사에서 시판중인 GeodeTM(32 bits, 500 MHz)와 같은 저-소비 프로세서가 바람직한 방식에서 선택될 수 있다. 카드는 또한 한 세트의 RAM 및 플래시 메모리들을 포함할 수 있다. 이 카드는 또한 통상 WiFi, WiMax 전송 계층 상에서, 선택사항으로 선택적으로 VPN 내에 캡슐화된(encapsulated) 표준 프로토콜에 의해 데이터의 모바일 통신을 위한 공용 네트워크 상에서, 로봇과 외부 개체(거동 서버, 또 다른 로봇 등)와의 통신을 관리할 수 있다. 프로세서는 통상 표준 OS에 의해 구동되며 이에 따라 통상적인 상위-수준 언어(C, C++, Python, 등) 또는 상위-수준 기능을 프로그래밍하기 위한 URBI(로봇 공학을 위한 전문 프로그래밍 언어)와 같은 인공 지능을 위한 특수 언어를 사용할 수 있다.
또 다른 카드가 로봇의 몸통에 장착된다. 여기에는 카드에 의해 연산된 명령이 카드로 전송되는 것을 보장하는 컴퓨터가 위치한다. 이 카드의 컴퓨터는 또한 기성품 프로세서이다. 바람직하게는, 상기 컴퓨터는 100MHz로 클러킹된 ARM 9 타입의 32-비트 프로세서일 수 있다. 프로세서의 유형, 온/오프 버튼에 가까운 상기 프로세서의 중심 위치, 상기 프로세서의 전력 공급의 제어부로의 링크로 인해, 로봇의 전력 공급을 관리하기(대기 모드, 긴급 차단, 등)에 적합해진다. 또한 카드는 RAM과 플래시 메모리의 세트도 포함한다.
도 4에 관해 후술된 바와 같이, 로봇의 기준 틀(reference frame)에서 이펙터(effector)로 불리는 로봇의 특성 지점(characteristic point)의 위치를 연산할 수 있다. 이들 이펙터는 예를 들어, 로봇의 둔부(320), 팔꿈치(330)의 관절, 어께(340)의 관절 또는 손가락(350)의 관절의 지점(point)일 수 있다. 따라서, 이 직접적 기하학적 모델(direct geometric model)의 연산은 로봇의 모폴리지(morphology)의 함수로서 한계점(threshold)을 선택함으로써 상기 이펙터의 지면에 대한 근접(proximity)을 감지하는 수단으로서 사용될 수 있다.
도 4에는 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 특성 지점의 몇몇 기준 틀에서 위치를 연산하기 위해 사용된 직접적인 기하학적 모델이 도시된다. 주어진 경우에, 로봇의 각각의 관절의 각도는 로봇의 중앙 시스템에 알려진다. 따라서, 다른 부분에 대한 대한 각각의 관절의 상대 위치가 용이하게 연산될 수 있으며, 이는 사실상 관절형 체인(articulated chain)의 모든 자유도가 결정되고 알려진 관절형 체인을 수반하기 때문이다. 지점(a)의 기준 틀에서 지점(b)의 위치를 용이하게 연산하기 위하여, 3x1 크기의 병진 행렬(translation matrix)과 3x3 크기의 회전 행렬(rotation matrix)로 구성되는 유형(aHb)의 4x4 균일 변환 행렬의 행렬이 이용된다. 균일 변환 행렬은 특히 하기 특징을 갖는다:
- 이 행렬은 가역가능하고, aHb -1은 bHa와 동일하며,
- aHb X bHa = aHc이다.
몸통(400)의 기준 틀이 일반적으로 로봇의 주요 기준 틀로서 사용된다. 이 기준 틀에서 왼손 및 오른손(각각 410, 420)과 왼발 및 오른발(각각 430, 440)의 위치는 행렬 0H1, 0H2, 0H3, 0H4로서 주어진다. 회전 각도는 관절 내 거리에 의한 병진 거리와 관절의 모터의 각도으로서 주어진다.
지면(ground), 즉 도 4의 형상에서 오른발(440)에 대한 왼손(410)의 위치를 연산하기 위하여, 이에 따라 행렬 4H1을 연산할 필요가 있다. 상기 공식을 적용함으로써, 행렬 변환(matrix inversion) 및 행렬 곱셈(matrix multiplication)이 유도된다:
4H1 = 0H4 -1 x 0H1.
이 계획은 절대 기준 틀(absolute reference frame)에서 로봇의 임의의 지점의 위치, 특히 예컨대, 둔부(320), 팔꿈치(330), 어깨(340) 및 손가락(350)에 대하여 도 3에 배치된 것들과 같은 임의의 이펙터의 위치를 연산하기 위하여 사용될 수 있다. 도 5a, 도 5b 및 도 5c에는 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 넘어짐을 예측하기 위한 연산 원리가 도시된다. 본 발명의 원리는 이에 따라 통상 로봇의 안정성을 보장하기 위하여 지면에 근접한 이펙터를 고려한 가상 또는 투영된 지지 다각형을 연산하는 것으로 구성된다.
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다각형(510a, 510b, 510c)은 도 1b, 도 1d 및 도 1f의 다각형(110b, 110d, 110f)에 각각 대응된다. 도 6에 대해 하기에서 설명된 수단에 의해, 제2 발(120a, 120c)의 압력 센서는 지면과 접촉하지 않고 손(130e)이 지면에 실제로 근접한 것을 나타내고, 상대 근접 한계점은 로봇의 모폴로지에 따른 값으로 조절될 수 있다. 이 한계점의 값은 키가 60 cm인 NAO 로봇의 경우 예를 들어, 4 cm 내지 5 cm일 수 있다. 키가 더 큰 로봇의 경우, 이 한계점 값은 이보다 더 클 것이다. 게다가, 높이에 관한 로봇의 보폭(stride)의 동역학이 고려되어야 한다. 제2 발의 면적은 본 경우에 물리적 실체에 해당하는 실제 다각형이 아닌 한 "가상(virtual)"의 새로운 지지 다각형(530a, 530b, 530c)을 제공하도록 미리 정해진 지지 다각형에 추가된다.
각각의 경우 무게 중심(520a, 520b, 520c)이 가상 지지 다각형 내에 위치되고, 넘어짐 감지 알고리즘은 넘어짐 관리 기구를 트리거링할 이유가 없는 것으로 결정하며, 반면 종래 기술의 알고리즘은 도 1a 내지 1f에 대해 도시된 바와 같이 넘어짐 관리 기구를 트리거링할 것이다.
도 6은 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇에 대한 가상 지지 다각형을 결정하기 위해 이용되는 처리의 흐름도이다. 도 6에 도시된 흐름도에 따라서, 이펙터의 정적 안정성의 위치가 물리적 실체(physical reality)에 해당되는 상태에서 단계(610)에서 지지 다각형의 연산을 개시하기 위하여 임의의 유형의 이펙터에 대해 도 5a 내지 도 5c에 도시된 경우를 일반화할 수 있다(generalize). 따라서, 로봇이 이의 손, 등으로 보행하는 것을 상상할 수 있다. 압력 센서(310)는 질문 "이펙터가 접촉하고 있나?"에 대한 답변을 할 수 있다. 이들 압력 센서는 로봇의 전진 표면과 이펙터의 접촉을 확인하는 임의의 수단으로 교체될 수 있다. 제1 다각형이 연산되면(단계 620), 또한 지지 다각형을 보완하기 위해 임의의 개수(n-1)의 상보적인 이펙터로 도 5a 내지 도 5c에 예시된 경우를 일반화할 수 있다. 그 외의 다른 발과 2개의 손이 체계적으로 시험된다. 또한, 등, 발꿈치 및 어깨를 추가할지를 결정할 수 있다. 시험 단계(630)("이펙터(i)의 높이가 한계점(h0) 미만인가?")는 각각의 이펙터의 위치의 직접적 기하학적 형상에 의해 연산을 요청하고, 밝혀진 위치는 전술된 바와 같이 정해진 한계점 미만의 지면에 근접한 것으로 나타난다. 시험이 능동적인 경우, 이펙터(i)가 다각형에 추가된다(단계 640). 연산은 미리선택된 이펙터가 밝혀질 때까지 지속된다.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 전진 평면에서 휴머노이드 로봇의 무게 중심의 투영 지점을 적절한 방식으로 결정하기 위하여 고려되어야 하는 휴머노이드 로봇의 자세를 도시한다. 도면에서, 로봇의 발은 지면에서 평평하게 놓여지지 않고 지면과 각(θ)을 이루어 배열되며, 발에 대한 수직선이 무게 중심의 투영 지점인 것으로 고려되지 않는다. 관절 변화에 의해 제공되는 로봇의 배향은 그 뒤에 교정되지 않는다. 따라서, 이를 교정할 필요가 있다. 이를 위해, 관성 측정 유닛의 데이터가 도 8에 대해 후술된 바와 같이 연산에 포함될 것이다.
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도 8은 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 전진 평면에서 휴머노이드 로봇의 무게 중심의 투영 지점을 결정하기 위해 이용되는 프로세싱의 흐름도이다.
알고리즘은 관성 측정 유닛의 위치 측정치에 대해 몸통의 배향을 리셋팅하는 것으로 구성된다. 관성 측정 유닛은 2개의 자이로스코프 및 3개의 가속도계의 측정치를 기초로 2개의 회전 각을 전달한다. 관성 측정 유닛 자체가 연속적으로 리셋팅된다. 2개의 측정치 간에 오프셋(offset)이 있는 경우, 발은 지면과 0이 아닌 각(θ)을 형성하고, 0이 아닌 각(θ)은 연산되며, 이 각도는 관성 측정 유닛에 의해 제시된 수직선과 발-몸통 축에 의해 형성된 각도와 동일하다.
도 9a 내지 도 9i에는 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 로봇의 넘어짐의 구현 상태를 감지하기 전에 필터링될 수 있는 로봇의 몇몇 자세가 도시된다.
도 6에 관하여 전술된 바와 같이, 로봇의 실제 자세에 가장 잘 대응되는 가상 지지 다각형을 결정하기 위해 몇몇의 이펙터를 추가할 수 있다. 그러나, 다수의 이펙터를 추가하는 것은 넘어짐 감지 공정을 더디게 할 것이다. 따라서, 넘어짐 감지를 수행하기 위하여 필요한 자세 및 넘어짐 감지를 수행할 필요가 없는 자세를 추출하기 위해 상기 자세의 사전 필터링을 수행하는 것이 선호될 수 있다. 또한, 인식되는 자세 유형의 함수로서, 감지 연산을 수행하기 위해 시험되는 이펙터가 결정되는 것도 고려될 수 있다.
도 9a 및 도 9b에는 넘어짐 감지 기구를 적용하기 위해 필요한 "직립" 및 "웅쿠린" 자세 각각이 도시된다. 도 9c 내지 도 9i에는 "개구리형(frog)", "무릎을 꿇고 있는", "팔이 앞에 있는 상태로 앉은", "팔이 뒤에 있는 상태로 앉은", 뒤로 누운", "옆으로 누운" 및 "알려지지 않은" 자세가 각각 도시된다. 도 9i에서는 제3자가 로봇을 잡고 있으며, 어느 이펙터도 지면과 접촉하지 않는다. 도 9c 내지 도 9i의 경우에는, 넘어짐 감지 연산이 수행되지 않는다.
도 10에는 일련의 가능 위치에서 로봇의 자세를 특정화하기 위하여 이용되는 프로세싱의 흐름도이다.
로봇 자세의 필터링은 관절의 각도 값, 발 접촉 센서의 출력(output), 및 관성 측정 유닛의 측정치를 사용하여 수행된다. 필터링되는 자세의 데이터는 데이터베이스에 저장된 기준 자세의 데이터와 비교된다. 거리 최소화 원리(distance minimization principle)(예를 들어, 해당 기준 데이터에 대해 필터링되는 각각의 데이터의 상대적 차이의 합)가 이 비교를 위해 사용된다. 이 기준에 따른 거리 측정이 실험 결과치의 함수로서 그리고 데이터의 개수의 함수로서 정해진 한계점과 비교된다. 이 함수는 후술된 도 14에 도시된 예시적인 실시 형태에서 모듈 알로봇포즈(ALRobotPose)에 의해 구현된다.
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도 11은 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 넘어짐을 최소화하기 위하여 로봇의 자세를 관리하도록 이용되는 프로세싱의 흐름도이다.
도 6에 따라 전술된 수단에 의해 넘어짐 상태가 감지될 때, 로봇의 민감한 부위, 주요하게는 통상적으로 복합적이고 깨지기 쉬운 관절을 포함하는 골반, 깨지기 쉬운 센서 및 프로세서를 포함한 로봇의 머리를 보호하기 위한 수단이 이용된다.
특히 다리의 관절(골반의 관절이 아님)의 종속성(slaving)이 제거될 것이며, 수행될 보호 동작은 도 12에 관하여 후술된 바와 같이 결정된 넘어짐 각도에 따라 수행된다. 게다가, 이 보호 동작이 수행되면, 팔, 머리 및 골반의 관절의 종속성이 제거된다. 이들 동작은 매우 신속히 수행되고 로봇의 원래의 모습(genuine reflex)으로 구성될 수 있어야 한다.
도 12에는 본 발명의 몇몇 실시 형태의 넘어짐 결과를 최소화하기 위하여 이용되는 동작을 선택하는 모달리티의 원리가 도시된다.
넘어짐 상태가 도 6에 관해 전술된 수단에 의해 감지될 때, 지면에서 넘어짐 각도가 결정된다. 따라서, 지면에서 기준 틀(소위 SPACE_NAO)이 이용된다. 이는 소위 자기중심적(egocentric) 기준 틀을 수반하고, 이는 이 기준 틀에서 로봇의 무게 중심이 이탈되는 위치를 인지함으로써 로봇의 방향(전방)으로 x 축이 항시 배향되는 것을 특징으로 하며, 이탈 각도는 단순한 기하학적 형상에 의해 추정된다. 각도는 능동적으로 시계 방향으로 로봇의 전진 축에 대해 계산된다. -60° 내지 +60° 사이에서는 앞으로 넘어지는 것으로 고려되고, +60° 내지 +120° 사이에서 우측으로, +120° 내지 -120° 사이에서 뒤로, -120° 내지 -60° 사이에서 좌측으로 넘어지는 것으로 고려된다.
보호 전략의 선택의 관점으로부터, 우측 및 좌측 섹터는 동일하다. 도면에 도시된 실시 형태에서, 넘어짐 각도에 따라 도 13a 내지 도 13c에 대해 후술된 3가지의 상이한 전략을 선택하는 것을 결정할 수 있다. 그러나, 3개 초과의 섹터, 즉 3개 초과의 보호 전략도 결정할 수 있다. 본 발명의 원리는 예를 들어, 도 2에 관해 설명된 바와 같이 역 진자(inverse pendulum)의 모델을 적용함으로써 정확히 연산된 넘어짐 동역학(fall dynamics)에 따라 넘어짐 자세를 정확히 연산하기 위함은 아니다. 게다가, 이는 넘어지는 방향이 보호 전략에 영향을 미치는 방식으로 그리고 로봇의 민감성에 따른 위험 부류의 함수로서 정해지는 몇몇 유형의 보호 전략들 간의 선택을 수반한다. 예를 들어, 종래 기술에서와 같이 로봇의 다리의 동작 생성은 움직임이 상당한 관성을 생성하기 때문에 지면에서의 충격을 증가시킬 수 있다. 따라서, 로봇의 관절의 종속성을 불가능하게 함으로써 로봇은 로봇 자체 중량에 따라 넘어질 수 있으며, 이에 따라 넘어지는 속도와 충격이 증가되지 않을 수 있다.
도 13a, 도 13b 및 도 13c는 본 발명의 실시 형태에서 넘어짐을 최소화하기 위해 선택된 자세의 예시이다.
도 13a에는 앞으로 넘어지는 경우가 예시되며, 이들 경우에 보호 자세는 예를 들어, 다음으로 구성된다:
-머리를 후방을 향하여 둠으로써 머리를 보호함;
-머리를 보호하고 넘어짐을 약화시키기 위해 팔을 앞을 향하여 둠;
-로봇의 다리를 함께 모아서 골반을 닫음.
도 13b에는 우측 또는 좌측으로 넘어지는 경우가 예시되며, 이들 경우에 보호 몸짓은 예를 들어, 다음으로 구성된다:
-예를 들어, 앞으로 그리고 우측으로의 머리의 가능한 연장을 고려한 자세로 머리를 둠으로써 머리를 보호함(예를 들어, 이더넷 케이블(Ethernet cable), 등의 존재 시에);
-몸을 향하여 팔을 모음;
-지면과의 첫번째 충돌 지점이 등이고 골반이 아니도록 로봇을 회전시키기 위해 골반을 개방함.
도 13c에는 뒤로 넘어지는 경우가 예시되며, 이들 경우에 보호 자세가 예를 들어, 다음으로 구성된다:
-예를 들어, 앞으로 그리고 우측으로의 머리의 가능한 연장을 고려한 자세로 머리를 둠으로써 머리를 보호함(예를 들어, 이더넷 케이블, 등의 존재 시에);
-로봇을 고정하도록 팔을 후방을 향하여 둠; 이 동작은 로봇이 이의 등으로 구르고 이의 목이 잘려지는 것을 방지하도록 구성됨;
-로봇의 다리를 함께 모으기 위해 골반을 닫음.
도 14는 본 발명의 몇몇 실시 형태에서 이용될 수 있는 물리적 및 기능적 구조의 도면이다.
NAO와 같은 로봇은 바람직하게는 본 발명의 실시 형태에서 로봇의 기능을 조종할 수 있는 상위-수준 소프트웨어가 제공된다. NAOQI로 불리는 이러한 유형의 소프트웨어 구조는 특히 2009년 10월15일자에 공개된 특허 출원 제WO2009/124955호에 개시되어 있다. 이는 로봇과 PC 또는 원격 사이트 사이의 통신을 관리하고 본 발명의 실행을 위하여 필수적인 소프트웨어 인프라구조를 제공하는 소프트웨어를 교환하기 위한 기초 기능들을 포함한다.
NAOQI는 로봇 응용에 대해 최적화된 프레임워크이며, 이는 몇몇의 언어, 특히 C++, 파이썬(Python) 및 우비(Urbi)를 지원한다.
본 발명에서, NAOQI의 하기 모듈이 특히 유용하다:
-NAOQI의 다양한 모듈들 간에 공유된 메모리를 관리하는 모듈 알메모리(ALMemory; 1410);
-물리적 로봇(모터, 센서)과의 통신을 관리하는 모듈 DCM(1420);
-기준 자세와의 비교에 의해 로봇의 현재의 자세를 연산하는 모듈 알로봇포즈(ALRobotPose, 1430);
-로봇의 동작을 관리하는 알모션 모듈(ALMotion module, 1440); 이 모듈에서 본 발명의 넘어짐을 감지 및 관리하기 위한 기능부("넘어짐 관리기(fall manager)")가 장착됨.
이들 4개의 모듈은 바람직하게는 C++로 코딩된다. 도면은 또한 모듈들 간의 데이터 흐름을 나타낸다.
특히, 넘어짐 관리 기능을 이용하기 위해 필요한 입력(input)은 다음과 같다:
-센서의 값(예를 들어, 발 압력 센서, 관성 측정 유닛);
-로봇의 자세.
넘어짐을 감지하는 경우에, 넘어짐 관리 기능은 특히 관절의 움직임을 중단시키고 구부림(reflex) 보호 동작을 수행하기 위해 관절을 업데이팅하는 명령을 제시한다(dispatch).
단지 예시로서 도면에 또한 도시된 바와 같이, 각각의 모듈에 의해 처리되는 데이터에 대한 리프레쉬 사이클(refresh cycle)의 값은 로봇 자세의 업데이팅의 경우 20 ms 및 센서 값에 대해서는 10 ms이다.
넘어짐 관리 기능은 특성 센서, 예를 들어, MRE 센서의 열악한 작동에 의해 트리거링될 수 있다. 이 경우에, 하나 이상의 관절의 비정상적 움직임이 발생될 것이며, 오류가 가상 지지 다각형으로부터 무게 중심의 이탈을 야기하는 경우, 보호 위치로의 배치가 트리거링될 것이다. 따라서, 넘어짐 관리는 로봇의 오류 관리를 위한 기능을 보조한다.
본 명세서에 기재된 예시는 본 발명의 실시 형태의 예시로서 주어진다. 이는 하기 청구항에 의해 정해진 본 발명의 범위를 임의의 방식으로 제한하지 않는다.

Claims (15)

  1. 로봇의 하나 이상의 제1 말단과 지면의 접촉을 감지하기 위한 하나 이상의 모듈 및 로봇의 하나 이상의 제1 말단을 포함하는 제1 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈을 포함하는, 지면에서 이동할 수 있는 휴머노이드 로봇으로서,
    상기 휴머노이드 로봇은 지면과 휴머노이드 로봇의 하나 이상의 제2 말단의 근접을 감지하기 위한 하나 이상의 모듈을 추가로 포함하고, 제1 지지 다각형에 대한 상기 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 상기 모듈은 제2 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산할 수 있도록 구성되며, 제2 지지 다각형은 지면과 접촉한 것으로 감지된 로봇의 말단들에 포함되는 로봇의 제2 말단의 표면에서의 투영 지점을 제1 지지 다각형에 추가함으로써 제1 지지 다각형으로부터 추정되는(deduce) 휴머노이드 로봇.
  2. 제1항에 있어서, 지면과 하나 이상의 제2 말단의 근접을 감지하기 위한 모듈은 입력(input)으로서 지면에 대한 하나 이상의 제2 말단의 위치를 수신하고, 상기 위치는 로봇의 기준 틀(reference frame)에서 제2 말단의 위치를 포함하는 로봇의 기하학적 모델의 출력으로 제공되는 휴머노이드 로봇.
  3. 제2항에 있어서, 로봇의 제2 말단이 지면과 접촉하는 조건은 로봇의 하지의 최대 스윙 운동(maximun swing) 및 로봇의 높이를 포함하는 기준(criteria)의 함수로서 선택된 근접 한계점을 포함하는 휴머노이드 로봇.
  4. 제1항에 있어서, 상기 하나 이상의 제1 말단은 로봇의 발 중 하나이고, 상기 발에는 하나 이상의 압력 센서가 포함되는 휴머노이드 로봇.
  5. 제1항에 있어서, 하나 이상의 제2 말단은 로봇의 손 중 하나인 휴머노이드 로봇.
  6. 제1항에 있어서, 제1 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈의 입력으로서 소정의 기준에 따라 기준 자세의 기하학적 모델과 로봇의 자세의 기하학적 모델 간의 차이를 비교함으로써 로봇의 자세를 필터링하기 위한 모듈을 추가로 포함하는 휴머노이드 로봇.
  7. 제1항에 있어서, 수직 축과 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈을 제공하는 관성 측정 유닛을 추가로 포함하고, 지면과 접촉하는 로봇의 발 중 하나와 몸통을 연결하는 축과의 상기 관성 측정 유닛의 각도는 로봇의 무게 중심의 투영 축에 적용되는 회전 각을 제공하는 휴머노이드 로봇.
  8. 제1항에 있어서, 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 모듈의 출력으로서 넘어짐을 보호하기 위한 동작들을 모니터링하는 모듈을 추가로 포함하고, 로봇의 무게 중심의 투영 지점이 제2 지지 다각형의 외부에 있는 로봇의 넘어진 상태의 하나 이상의 출력을 연산 모듈이 제공할 때 넘어짐을 보호하기 위한 동작들이 트리거링되는 휴머노이드 로봇.
  9. 제8항에 있어서, 상기 보호 동작들은 로봇의 발 관절의 작동을 불가능하게 하는 동작, 머리, 팔 및 골반을 포함하는 하나 이상의 요소가 보호 자세로 배치되도록 하는 동작 및 머리, 팔 및 골반을 포함하는 하나 이상의 요소의 관절을 작동을 불가능하게 하는 동작을 포함하는 휴머노이드 로봇.
  10. 제8항에 있어서, 상기 연산 모듈은 로봇이 넘어지는 상태에서 로봇의 기준 틀에서 넘어지는 방향의 각도에 따라 넘어짐에 대한 보호 동작을 모니터링하기 위한 모듈을 추가로 포함하고, 넘어짐에 대한 보호 동작은 선택된 기준 값에 대한 넘어지는 각도의 값에 따라 선택되는 휴머노이드 로봇.
  11. 제9항에 있어서, 넘어지는 각도가 앞으로 넘어지는 것을 결정할 때, 머리의 보호 자세를 취하는 것은 머리를 뒤로 두는 것을 포함하고, 팔의 보호 자세를 취하는 것은 팔을 앞으로 두는 것이고 골반의 보호 자세를 취하는 것은 골반을 인접하게 모으는 것을 포함하는 휴머노이드 로봇.
  12. 제9항에 있어서, 넘어지는 각도가 좌측 또는 우측으로 넘어지는 것을 결정할 때, 머리의 보호 자세를 취하는 것은 머리를 앞으로 두는 것을 포함하고, 팔의 보호 자세를 취하는 것은 팔을 몸의 앞에 두는 것이고 골반의 보호 자세를 취하는 것은 골반을 개방하는 것을 포함하는 휴머노이드 로봇.
  13. 제9항에 있어서, 넘어지는 각도가 뒤로 넘어지는 것을 결정할 때, 머리의 보호 자세를 취하는 것은 머리를 앞으로 두는 것을 포함하고, 팔의 보호 자세를 취하는 것은 팔을 뒤로 두는 것을 포함하며 골반의 보호 자세를 취하는 것은 골반을 인접하게 모으는 것을 포함하는 휴머노이드 로봇.
  14. 로봇의 하나 이상의 제1 말단과 지면의 접촉을 감지하기 위한 하나 이상의 모듈을 포함하고 지면에서 이동할 수 있는 휴머노이드 로봇의 넘어짐을 관리하기 위한 방법으로서,
    상기 방법은 로봇의 하나 이상의 제1 말단을 포함하는 제1 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하기 위한 단계를 포함하고,
    지면과 휴머노이드 로봇의 하나 이상의 제2 말단의 근접을 감지하기 위한 단계를 포함하며, 제2 지지 다각형에 대한 로봇의 무게 중심의 투영 지점의 위치를 연산하는 단계를 포함하고, 제2 지지 다각형은 지면과 접촉한 것으로 감지된 로봇의 말단들에 포함되는 로봇의 제2 말단의 표면에서의 투영 지점을 제1 지지 다각형에 추가함으로써 제1 지지 다각형으로부터 추정되는(deduce) 방법.
  15. 삭제
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