WO2002087832A1 - Dispositif de generation de mouvement de robot mobile sur jambes - Google Patents

Dispositif de generation de mouvement de robot mobile sur jambes Download PDF

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WO2002087832A1
WO2002087832A1 PCT/JP2002/004135 JP0204135W WO02087832A1 WO 2002087832 A1 WO2002087832 A1 WO 2002087832A1 JP 0204135 W JP0204135 W JP 0204135W WO 02087832 A1 WO02087832 A1 WO 02087832A1
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WO
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target
motion
instantaneous value
model
zmp
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Application number
PCT/JP2002/004135
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English (en)
French (fr)
Inventor
Toru Takenaka
Takashi Matsumoto
Tadaaki Hasegawa
Original Assignee
Honda Giken Kogyo Kabushiki Kaisha
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Filing date
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Classifications

    • 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
    • B25J5/00—Manipulators mounted on wheels or on carriages

Definitions

  • the present invention relates to a motion generating device for a legged mobile robot, and more particularly, to generate a motion of a gait of a legged mobile robot and to control the robot so as to follow the generated motion.
  • Device for a legged mobile robot, and more particularly, to generate a motion of a gait of a legged mobile robot and to control the robot so as to follow the generated motion.
  • the dynamic equilibrium condition means that the ZMP calculated from the target gait and the inertial force using a rigorous dynamic model that accurately expresses the robot behavior matches the target ZMP. I do. More specifically, the horizontal component of the moment exerted around the target ZMP by the combined inertial force and gravity of the robot, calculated using a strict dynamic model that accurately represents the behavior of the robot, must be zero. (M. V ukobratovic (translated by Kato and Yamashita), "Walking Robots and Artificial Feet,” Nikkan Kogyo Shimbun (1975)). Disclosure of the invention
  • a first object of the present invention is to eliminate the disadvantages of the previously proposed technology, and to make the operation of the generated gait or the like satisfy the dynamic equilibrium condition accurately.
  • Another object of the present invention is to provide a motion generating device for a legged mobile robot.
  • a second object of the present invention is to control the robot such that the motion such as walking by the generated gait satisfies the dynamic equilibrium condition with high accuracy, and follows the generated motion.
  • Another object of the present invention is to provide an operation control device for a legged mobile robot capable of improving posture stability.
  • the legged mobile robot including at least the upper body and a plurality of legs connected to the upper body performs an operation such as walking
  • provisional instantaneous value determining means for determining a temporary momentary value of a target motion and a desired floor reaction force or a target ZMP constituting the motion, at least a temporary momentary value of the determined target motion.
  • a model floor reaction force calculating means for calculating a model floor reaction force or a model ZMP using a dynamic model representing a relationship between the robot motion and the floor reaction force or ZMP based on the calculated model floor reaction force.
  • Difference calculating means for calculating the difference between the force and the provisional instantaneous value of the determined target floor reaction force, or the difference between the calculated model ZMP and the provisional instantaneous value of the determined target ZMP, and at least the calculation Is Based on the difference, at least the provisional instantaneous value of the target motion is corrected so as to satisfy the relationship between the motion and the floor reaction force represented by the dynamic model, thereby obtaining the target of the target motion and the target floor reaction force. It is configured to include target instantaneous value determination means for determining the instantaneous value.
  • the model floor reaction force or model ZMP is calculated using the model, and the difference between the calculated model floor reaction force and the tentative instantaneous value of the determined target floor reaction force, or the calculated model ZMP and the determined target ZMP Calculating the difference between the provisional instantaneous values of the target motion and at least correcting the provisional instantaneous value of the target motion based on the calculated difference so as to satisfy the relationship between the motion represented by the dynamic model and the floor reaction force.
  • the target instantaneous value of the desired motion and the desired floor reaction force is determined, so that it is possible to generate motions such as gaits that satisfy the dynamic equilibrium condition with high accuracy, while walking and working. Stability at the time can be improved.
  • a motion control device for controlling a motion such as walking of a legged mobile robot comprising a plurality of legs, wherein the motion control device determines a target motion that defines the motion, and at least the determined target motion.
  • a desired floor reaction force calculating means for calculating a desired floor reaction force using a dynamic model representing a relationship between the motion of the robot and the floor reaction force, based on at least the calculated desired floor reaction force.
  • the floor reaction force control means for controlling the floor reaction force actually acting on the robot is provided.
  • a target motion that defines the motion is determined, and based on the determined target motion, a target floor reaction force is calculated using a dynamic model representing a relationship between the robot motion and the floor reaction force, and the calculated target floor reaction force is calculated. Since the floor reaction force that actually acts on the robot is controlled based on the force, it is possible to generate motions such as gaits that satisfy the dynamic equilibrium condition with high accuracy, and to generate the generated motions.
  • the posture stability can be improved by controlling the robot to follow the robot.
  • FIG. 1 is a schematic diagram showing a legged mobile robot to which a motion generating device of a legged mobile robot according to one embodiment of the present invention is applied, more specifically, a bipedal walking robot as a whole. It is.
  • FIG. 2 is an explanatory sectional view showing the structure of the foot of the legged mobile robot shown in FIG.
  • FIG. 3 is a block diagram showing details of the control unit shown in FIG.
  • FIG. 4 is a block diagram functionally showing the configuration of the motion control device including the motion generation device of the legged mobile robot shown in FIG.
  • FIG. 5 is a block diagram functionally showing the configuration of the gait generator with full model correction shown in FIG. 4.
  • FIG. 6 is an explanatory diagram functionally showing a multi-mass system model which is an example of a full model of the gait generator with full model correction shown in FIG.
  • FIG. 7 shows a simplified model (dynamic model) obtained by approximating the legged mobile robot shown in Fig. 1 with an inverted pendulum, used in the gait generator with full model correction shown in Fig. 5.
  • FIG. ' FIG. 8 is a block diagram showing a dynamic operation performed by the previously proposed gait generator using the dynamic model shown in FIG.
  • Fig. 9 shows the point of action P of the moment of inertia force at the mass point of the leg and the resultant force of gravity used to calculate the ZMP equivalent value ZMPpend indicating the fulcrum position of the inverted pendulum in the dynamics calculation shown in Fig. 8.
  • 6 is a time chart showing a trajectory.
  • FIG. 10 is an explanatory diagram showing a case where the body trajectory diverges in the legged mobile robot shown in FIG.
  • FIG. 11 is a flow chart showing the operation of the motion generation device of the legged mobile robot shown in FIG.
  • FIG. 12 is an explanatory diagram for explaining a normal turning gait used in the flowchart of FIG. 11 from a landing position and the like.
  • FIG. 13 is an explanatory diagram illustrating a normal turning gait used in the flow chart of FIG. 11 from the body trajectory and the like.
  • FIG. 14 is a subroutine 'flow' chart showing the operation of generating a target instantaneous value in the flow chart of FIG.
  • FIG. 15 is a table showing classifications of gait correction methods performed by the motion generation device for the legged moving port bot according to the first embodiment to the twenty-first embodiment of the present invention.
  • FIG. 16 is a functional block diagram illustrating a gait correction technique performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the first embodiment of the present invention.
  • FIG. 17 is a functional block diagram illustrating a gait correction method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 18 is a block diagram showing a dynamics calculation performed using a perturbation model used in a gait correction method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 19 is a functional block diagram showing a modified gait correction technique performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 20 is a functional block diagram similarly showing a modified gait correction method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the second embodiment of the present invention. is there.
  • FIG. 21 is a functional block diagram similarly showing a modified gait correction method performed by the motion generating device of the legged mobile robot according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 22 is a functional block diagram similarly showing a modified gait correction method performed by the motion generating device of the legged mobile robot according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 23 is a functional block diagram illustrating a gait correction method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the third embodiment of the present invention.
  • FIG. 24 is a functional block diagram illustrating a gait correcting method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the fourth embodiment of the present invention.
  • FIG. 25 is a functional block diagram illustrating a gait correction method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the fifth embodiment of the present invention.
  • FIG. 26 is a functional block diagram illustrating a gait correction technique performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the sixth embodiment of the present invention.
  • FIG. 27 is a functional block diagram illustrating a gait correction technique performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the seventh embodiment of the present invention.
  • FIG. 28 is a functional block diagram illustrating a gait correction method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the eighth embodiment of the present invention.
  • FIG. 29 is a functional block diagram illustrating a gait correction technique performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the ninth embodiment of the present invention.
  • FIG. 30 is a functional block diagram illustrating a gait correction method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the tenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 31 is a functional block diagram illustrating a gait correction technique performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the eleventh embodiment of the present invention.
  • FIG. 32 is a functional block diagram illustrating a gait correction technique performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the 12th embodiment of the present invention.
  • FIG. 33 is a functional block diagram illustrating a gait correction method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the thirteenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 30 is a functional block diagram illustrating a gait correction method performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the tenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 31 is a functional block diagram illustrating a gait correction technique performed by the motion generation device of the legged mobile robot according to the eleventh embodiment of the present invention.
  • FIG. 34 is a functional block diagram illustrating a gait correction technique performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the fourteenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 35 is an explanatory time chart showing a gait parameter re-determination process associated with the gait correction method performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the fourteenth embodiment of the present invention. ⁇ Chart.
  • FIG. 36 is a functional block diagram for explaining a gait correction technique performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the fifteenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 37 is a functional block diagram for explaining a gait correction method performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the sixteenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 38 is a functional block diagram illustrating a gait correction technique performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the seventeenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 39 is a functional block diagram for explaining a gait correction technique performed by the motion generating device of the legged mobile robot according to the eighteenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 36 is a functional block diagram for explaining a gait correction technique performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the fifteenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 37 is a functional block diagram for explaining a gait correction method performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the sixteenth embodiment of
  • FIG. 40 is a functional block diagram for explaining a gait correction technique performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the nineteenth embodiment of the present invention.
  • FIG. 41 is a functional block diagram illustrating a gait correction method performed by the motion generating device of the legged mobile robot according to the twenty-second embodiment of the present invention.
  • FIG. 42 is a functional block diagram similar to FIG. 16, illustrating a gait correction method performed by the motion generating device of the legged mobile robot according to the twenty-first embodiment of the present invention.
  • FIG. 41 is a functional block diagram illustrating a gait correction method performed by the motion generating device of the legged mobile robot according to the twenty-second embodiment of the present invention.
  • FIG. 42 is a functional block diagram similar to FIG. 16, illustrating a gait correction method performed by the motion generating device of the legged mobile robot according to the twenty-first embodiment of the present invention.
  • FIG. 43 is a functional block similar to FIG. 17 for explaining a gait correction method performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 43 is a functional block similar to FIG. 17 for explaining a gait correction method performed by the motion generating apparatus of the legged mobile robot according to the second embodiment of the present invention.
  • FIG. 44 is a functional diagram similar to FIG. 37, illustrating a gait correction method performed by the legged moving port bot motion generation device according to the twenty-third embodiment of the present invention.
  • FIG. 44 is a functional diagram similar to FIG. 37, illustrating a gait correction method performed by the legged moving port bot motion generation device according to the twenty-third embodiment of the present invention.
  • FIG. 45 is a functional block diagram similar to FIG. 34, showing a modification of the 23rd embodiment.
  • FIG. 46 shows an equivalent modified example of the first embodiment of the present invention. It is a similar function block diagram. BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
  • a bipedal walking robot is taken as an example of a legged mobile robot.
  • FIG. 1 is a schematic diagram generally showing a legged mobile robot to which the motion generation device according to the present embodiment is applied, more specifically, a bipedal walking robot.
  • a biped robot (hereinafter referred to as “robot”) 1 has six joints on each of the left and right legs (leg links) 2.
  • the six joints are, from top to bottom, joints 10R, 10L (Right on the right side, L on the left side; the same applies hereinafter) for the rotation (rotation) of the legs of the crotch (lumbar region).
  • hip joint (or hip joint) is from joints 1OR (L), 12R (L), and 14R (L)
  • ankle joint is joints 18R (L), 20R ( L).
  • the hip and knee joints are connected by thigh links 28R and 28L, and the knee joint and ankle joint are connected by crus links 30R and 30L.
  • An arm is attached to the upper part of the upper body 24, and a head is arranged at the upper part.
  • the details are omitted because they do not directly relate to the gist of the present invention.
  • the position and speed of the body 24 described later in this specification mean a predetermined position of the body 24, specifically, a position of a representative point of the body 24 and a moving speed thereof. This will be described later.
  • a well-known 6-axis force sensor 34 is attached below the ankle joint, and the three-directional components Fx, Fy, Fz of the force and the three-directional components Mx, My of the moment are attached.
  • Mz that is, a signal indicating whether the foot has landed and the floor reaction force (ground load) is output.
  • An inclination sensor 36 is installed on the upper body 24, and outputs a signal indicating the inclination with respect to the Z axis (vertical direction (gravity direction)) and its angular velocity.
  • a rotary encoder that outputs a signal indicating the amount of rotation is provided in the electric motor of each joint.
  • a spring mechanism 38 is provided above the feet 22 R (L), and a sole elastic body 40 made of rubber or the like is attached to the soles of the feet.
  • the license mechanism 42 is configured.
  • the spring mechanism 38 includes a rectangular guide member (not shown) attached to the foot 22 R (L), an ankle joint 18 R (L), and a 6-axis force sensor 3.
  • a piston-like member (not shown) which is attached to the fourth side and is finely movable and accommodated in the guide member via an elastic material.
  • the foot 22 R (L) indicated by a solid line in the figure indicates a state when no floor reaction force is applied.
  • the panel mechanism 38 and the sole elastic body 40 bend in the compliance mechanism 42, and the foot 22R (L) moves to the position shown by the dotted line in the figure.
  • This structure is important not only to reduce landing impact but also to enhance controllability. The details are described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-305558, which was previously proposed by the present applicant, and a detailed description thereof will be omitted.
  • the robot 1 is configured so that a request for a gait can be input via the joystick 44 from the outside, such as turning the robot 1 that is proceeding straight ahead as needed. You.
  • FIG. 3 is a block diagram showing details of the control unit 26, which is composed of a micro-combination.
  • outputs of the tilt sensor 36 and the like are converted into digital values by an AZD converter 50, and the output is sent to the RAM 54 via the bus 52.
  • the output of the encoder placed adjacent to each electric motor is Via the RAM 54.
  • First and second arithmetic units 60 and 62 each including a CPU are provided inside the control unit 26, and the first arithmetic unit 60 generates a desired gait as described later. At the same time, a joint angle displacement command is calculated as described later and transmitted to the RAM 54. Further, the second arithmetic unit 62 reads the command and the actually measured value detected from the RAM 54, calculates an operation amount required for driving each joint, and transmits the operation amount via the DZA converter 66 and the servo amplifier. Output to the electric motor that drives each joint.
  • FIG. 4 is a block diagram generally showing the configuration and operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to this embodiment.
  • This apparatus includes a gait generator 100 with full model correction, and the gait generator 100 with fuldel correction generates a desired gait freely and in real time as described later. Output.
  • the desired gait is the desired body posture (trajectory or pattern), the corrected desired body position (trajectory or pattern), the desired foot position / posture (trajectory or pattern), the desired ZMP (target total floor reaction force center point) (trajectory Or pattern), target ZMP converted value of full model correction moment around ZMP and target total floor reaction force
  • each floor reaction force is called “each floor reaction force”
  • the resultant force of the floor reaction force of all (two) feet is called “total floor reaction force”.
  • total floor reaction force the resultant force of the floor reaction force of all (two) feet.
  • the desired floor reaction force is generally represented by the point of action, the force acting on that point, and the moment of the force. Since the point of action is good for everywhere, infinite expressions are conceivable for the same desired floor reaction force. In particular, if the target floor reaction force center point described above is used to express the desired floor reaction force, the moment of force is , Except for the component perpendicular to the floor. As described above, in a gait that satisfies the dynamic equilibrium condition, Since the ZMP calculated from the trace coincides with the desired floor reaction force center point, it is the same as giving the desired ZMP trajectory instead of the desired floor reaction force center point trajectory.
  • the target value given to the walking control needs not only the target motion trajectory but also the target ZMP trajectory (target floor reaction force pattern)".
  • the target ZMP trajectory target floor reaction force pattern
  • a desired gait is a set of a desired motion trajectory and a desired floor reaction force pattern during one or more steps.
  • a target gait in a narrow sense is a set of a target motion trajectory and a ZMP trajectory during one step.
  • a series of gaits shall consist of several gaits.
  • the target gait is used in the narrow sense of the target gait. More specifically, in this specification, the target gait is used from the beginning of the two-leg support period to the end of the one-leg support period.
  • both legs are supported, and the period in which the robot 1 supports its own weight on both leg links 2 is referred to as the one-leg support period.
  • the leg (link) on the side that does not support the robot 1's own weight during the one-leg support period is called a “free leg”.
  • the present invention generates the target gait defined above with high accuracy and in real time, and makes the generated gait and the like satisfy the dynamic equilibrium condition with high accuracy. Accordingly, it is an object of the present invention to improve the stability of a motion such as walking.
  • the conditions that must be met by the desired gait can be broadly classified into the following five.
  • Condition 1 Dynamic equilibrium conditions must be satisfied. In other words, the ZMP trajectory dynamically calculated from the target motion trajectory of the robot 1 must match the target ZMP trajectory.
  • Condition 2) If the walking plan section or walking path guiding section (both not shown) of the robot 1 or the operator requires a condition such as a stride or a turning angle that the gait satisfies, Meet these requirements.
  • ZMP must satisfy the dynamic constraints, such as being within the ground contact surface of the support leg and not exceeding the maximum capacity of the drive train.
  • Condition 5 Boundary conditions must be satisfied. That is, as a natural consequence of condition 1), at the boundary between gaits, the boundary condition that at least the position and velocity of each part are continuous is derived (if discontinuous, infinite force is applied) Or move the ZMP to a point farther from the ground contact surface).
  • the initial state of the n + 1st gait must be set to match the end state of the nth gait (particularly, the position, posture, and speed of the upper body with respect to the foot position).
  • the terminal state of the n-th gait may be the same as the initial state of the n + 1-th gait if the initial state of the n + 1-th gait has been determined.
  • the desired gait is generated by a gait generation algorithm that includes a parameter value or a time-series table. (Determining the gait means that the parameter value or the time-series template is appropriately calculated. It is nothing but setting).
  • Various gaits can be generated by changing parameter values or time series tables. It is not possible to determine whether or not the created gait satisfies all of the above-mentioned gait conditions simply by setting the force, force, parameter values or time-series table without sufficient consideration.
  • a body trajectory that satisfies the above condition 1) is generated according to the gait generation algorithm based on the ZMP trajectory. If so, set the parameters for the ZMP trajectory so that both the body position and speed at the end of the generated gait fall within the range. Is extremely difficult.
  • the inverted pendulum diverges and falls.
  • the resultant force of inertia and gravity of the inverted pendulum acts on the fulcrum (that is, ZMP coincides with the fulcrum), and is balanced with the floor reaction force received from the fulcrum.
  • the dynamic equilibrium condition only represents the relationship between the inertial force, gravity, and the floor reaction force of the moving object at that moment.
  • gaits are described by gait parameters.
  • the gait parameters are composed of exercise parameters and ZMP parameters (more generally, floor reaction force parameters).
  • floor reaction force parameter is used to mean “parameter relating to temporal pattern of floor reaction force”.
  • the ZMP parameter indicates the X, Y, and ⁇ coordinates (directions) in the form of a line graph in the form of ⁇ ⁇ trajectory breakpoint positions and passage times (only the X coordinates are shown).
  • Exercise paralysis is composed of foot (orbit) paramete and upper body (orbit) paramete.
  • the foot trajectory parameters include the initial (at the time of leaving the bed) swing position and posture, the end (at the time of landing) the swing leg position and posture, the double leg support period, the single leg support period, and the like. No.
  • the parameters for determining the body posture (the direction or inclination of the body 24 in space), the parameters for determining the body height (values in the Z direction), and the initial body It consists of position (displacement) and speed parameters.
  • FIG. 5 is a block diagram showing details of a gait generator 100 with full model correction.
  • the gait generator 100 with the full model correction includes a gait parameter overnight determining unit 100a, and the gait parameter overnight determining unit 100a determines if the target gait is not satisfied. No, a parameter value or a time series table is determined so as to satisfy the above conditions.
  • the determined gait parameters are input to the target (and provisional) instantaneous value generator 10 Ob.
  • the target (and tentative) instantaneous value generation unit 10 Ob is based on the input value, and the applicant of the present application first disclosed in Japanese Patent Laid-Open Nos. Hei 5-3-183539 and Hei 5-4-2314115 Using the technology proposed in (1), the target instantaneous value and the tentative instantaneous value at the current time t are calculated (generated) by the target foot position / posture, the target ZMP, and the target body posture.
  • “posture means inclination or direction in space”.
  • the display of the target body posture is omitted in most of the drawings including FIG.
  • the target (and tentative) instantaneous value generator 10 Ob calculates (generates) the target foot position, target ZMP, and target body posture (more specifically, their target and temporary instantaneous values). Are input to the full model correction unit 100c.
  • the full model correction unit 100c is based on the simplified model 100c1 proposed by the present applicant in Japanese Patent Application No. 2000-350211 recently.
  • the target body position (more specifically, the target body horizontal position) is determined from the input values based on the simplified model, and the further determined target body is provided. Correct the position using the full model (described later).
  • the full model 100 c 2 includes one of an inverse full model (inverse dynamics full model) and a forward full model (forward dynamics full model), as described later.
  • the gait generator 100 with the full model correction is configured to simplify the gait generated simply based on the simplified model so as to satisfy the dynamic equilibrium condition with high accuracy. Correct the target body position calculated by using, or output the ZMP conversion value of the full model correction moment around the target ZMP, or correct the target body position and add the full model around the target ZMP. Outputs the ZMP conversion value of the correction moment.
  • the full model correction moment around the target ZMP may be output as it is without using the ZMP converted value.
  • the target kinematics calculation is performed based on the obtained positions and postures of both feet and the body position and posture as described later.
  • the joint displacement is uniquely determined. That is, the target posture of the robot this time is uniquely determined.
  • the ideal target gait cannot go against the laws of physics, so the desired state cannot be reached immediately.
  • the gait parameters such as the trajectory, landing position, and landing time of the ZMP within the allowable range, it is necessary to transition to the desired state over time.
  • the dynamic system of the biped robot shown in the figure becomes a divergent system if it is assumed that the ZMP is the input and the body position is the output, so if the gait parameters are not changed carefully, the normal It is difficult to restore the state ⁇ 6 ⁇
  • the future behavior of the robot is predicted, and how to set the gait parameters over time, the behavior of the robot in the future, for example, several steps ahead It is desirable to determine whether or not divergence occurs and adjust the gait to prevent divergence when the possibility of divergence is predicted.
  • FIG. 8 is a block diagram showing a dynamic operation performed by the dynamic operation unit of the gait generator using the dynamic model shown in FIG.
  • This model consists of three masses: an inverted pendulum, supporting leg foot mass, and free leg foot mass.
  • the supporting leg foot mass point is a coordinate system set locally on the supporting leg foot (specifically, the origin is the vertical projection point from the center of the ankle to the sole, the XY plane matches the sole, and the heel This is an XYZ rectangular coordinate system with the direction from the to the toe along the X-axis, which is hereafter referred to as the “supporting leg local coordinate system.”
  • the upper fixed point is set.
  • the coordinates of this fixed point on the support leg local coordinate system are hereinafter referred to as “support leg foot mass point offset J”.
  • the swing leg mass is set to a fixed point on the coordinate system set locally to the swing leg (hereafter referred to as the swing leg local coordinate system).
  • the coordinates of this fixed point on the swing leg local coordinate system are hereinafter referred to as the swing leg foot mass point offset.
  • the origin is the vertical projection point on the floor at the ankle position when the support leg is in full contact with the floor, fixed to the floor, the front of the support leg foot is the X axis, and the left direction is the Y axis.
  • the coordinate system that takes the vertical direction as the Z-axis is called the “support leg coordinate system” (this is different from the support leg local coordinates described above). Unless otherwise stated, position, speed, force, etc. are shown in the supporting leg coordinate system.
  • the inverted pendulum is composed of a free fulcrum a that moves horizontally, one mass point, and a variable-length link c with no mass connecting the fulcrum and the mass point.
  • the inverted pendulum mass point is physically the mass point of the upper body 24 (not necessarily the position of the center of gravity). Do not taste). Therefore, the inverted pendulum mass point and upper body mass point will be treated as synonyms in the future.
  • the position of the mass point of the inverted pendulum (displacement in a broader sense) is hereafter abbreviated as “inverted pendulum position”.
  • the horizontal position of the upper body is geometrically determined from the horizontal position of the inverted pendulum.
  • body coordinate system J a fixed representative point on a coordinate system (hereinafter referred to as “body coordinate system J”) that is set to the upper body in a verbal manner (hereinafter, this point is referred to as “body
  • body coordinate system J a fixed representative point on a coordinate system
  • body coordinate system J a coordinate system that is set to the upper body in a verbal manner
  • this point is referred to as “body
  • the horizontal position (XY coordinates as viewed from the supporting leg coordinate system) of the inverted pendulum is determined to match the horizontal position of the inverted pendulum. That is, as shown in FIG. 7, the body representative point and the inverted pendulum mass point b are determined to be on the same vertical line.
  • the horizontal coordinate (XY coordinate) on the body coordinate system of the body representative point is called the “body body mass offset”.
  • variables and parameters related to the illustrated dynamics calculation model are defined and described as follows.
  • the Z M P of the inverted pendulum is at the position of the fulcrum a. This is because Z MP is a point at which no moment is generated by definition, and no moment is generated at the free fulcrum a. Therefore, the position of the inverted pendulum fulcrum is referred to as the inverted ZP position of the inverted pendulum itself (equivalent value to ZMP).
  • xb is represented by a three-dimensional vector (XYZ coordinate vector).
  • the height of the inverted pendulum means the height from the fulcrum to the mass point of the inverted pendulum, and is described as h. I do. '
  • d (xb) / dt represents the first derivative of xb, and indicates the speed of the inverted pendulum.
  • d2 (xb) / dt2 represents the 'second order derivative of xb', which indicates the acceleration of the inverted pendulum.
  • g indicates a gravitational acceleration constant.
  • G denotes a gravitational acceleration vector, and is a vector in which the X and Y components are 0 and the Z component is -g.
  • the moment acting around the action point P where the total inertial force of the leg mass point is present Is defined as the total moment of inertia of the leg around point P (the resultant of inertia and gravity is called the “total inertia”).
  • the coordinates (or position) of the action point P is xp ⁇
  • Equation 1 is a strictly dynamic definition of the total moment of inertia of the leg around the point P.
  • Equation 1 Define the leg ZMP as ZMPieet, and define the leg ZMP with equation 2. However, the height of the leg ZM'P (Z component of ZMPfeet) is the same as the height of the point P. In this way, the leg ZMP is a value that pseudo-corresponds to the inertial force generated by the movement of the leg and the resultant force of gravity (total inertial force).
  • Equation 3 The linear relationship of Equation 3 is given between P, the leg ZMP (ZMPfeet), and the inverted pendulum ZMP (ZMPpend).
  • Equation 3 the differential equation representing the behavior of a linear inverted pendulum is represented by Equation 4.
  • the action point P is set so that the approximation accuracy of the model is high.
  • the action point P is calculated from the origin of the previous (previous) gait's supporting leg coordinate system to the origin of the current time's gait's supporting leg coordinate system. Is set to a point that moves linearly at a constant speed.
  • the dynamic model proposed in the gait generator of the legged mobile robot according to the earlier application is based on the above-described offset representing the relationship between the position of the foot, the upper body, and each mass point as shown in FIG. (Equations 1 to 4). As a result, as described later, the prediction of the expected behavior has been facilitated.
  • the dynamics calculation unit includes a leg ZMP calculator 200, and the leg ZMP calculator 200 complies with the equations (1), (2), and (3).
  • the leg ZMP (ZMPfeet) is calculated based on the action point P shown in FIG.
  • a value obtained by multiplying the calculated ZMPfeet by mieet / mtotal (second coefficient) is subtracted from the target ZMP, and further multiplied by mtotal / mb (first coefficient) to obtain the inverted pendulum ZMP ( ZMPpend) is calculated.
  • the inverted pendulum ZMP (ZMPpend) is obtained by multiplying the ratio of the mass mtotal of the robot to the mass mb of the mass point of the upper body by the target ZMP. It is calculated by subtracting the product obtained by multiplying the mass mb ratio of the mass by the ZMP equivalent value ZMPfeet of the leg. This processing corresponds to Equation 3.
  • Equation 4 The behavior of the inverted pendulum is expressed by Equation 4, and the horizontal position (displacement) xb of the inverted pendulum mass is calculated from the inverted pendulum ZMP (ZMPpend).
  • the dynamics calculation unit includes a body position determiner 202, and the body position determiner 202 determines the horizontal position xb of the body from the inverted pendulum mass point horizontal position. .
  • the upper body position determiner 202 determines the horizontal position of the upper body such that the horizontal position of the above-described upper body representative point (shown in FIG. 7) matches the horizontal position of the inverted pendulum.
  • this model (the first model) is based on the assumption that robot 1 has at least one mass point (with inertia moment) set at or near a predetermined position of leg 2.
  • Model with a fulcrum that can move on the floor and an inverted pendulum consisting of a mass corresponding to at least one mass set at a predetermined position on the upper body 24
  • the dynamics calculation unit calculates the ZMP of the leg corresponding at least to the resultant force of the inertial force and the gravitational force generated by the motion of the leg 2.
  • a leg ZMP calculating means for calculating the corresponding leg ZMPZMPfeet without depending on the behavior of the upper body 24, and a ZMP equivalent value ZMPpend of the fulcrum of the inverted pendulum based on at least the calculated leg ZMPZMPfeet and the target ZMP.
  • ZMP equivalent value calculating means inverted pendulum displacement calculating means for calculating the displacement (position) xb of the inverted pendulum based on the calculated ZMP equivalent value ZMPpend of the fulcrum of the inverted pendulum, and the calculated inverted pendulum
  • a first model body position determining means for determining a model body position indicating the body position of the first model based on the displacement xb of the first model.
  • the ZMP equivalent value of the fulcrum of the inverted pendulum ZMPpend force ⁇ The product obtained by multiplying the target ZMP by the first coefficient (ratotal / mfeet) is obtained by multiplying the leg ZMP by the second coefficient (mfeet / motal). The product is calculated by subtracting the product.
  • the dynamic model described so far simply uses the upper body trajectory from the target ZMP so as to approximately satisfy the dynamic equilibrium condition at each moment. And the body trajectory diverges (as shown in Fig. 10, the position of the body 24 shifts to a position far away from the positions of the two feet 22R and L). It does not prevent that.
  • ZMPpend [k] Inverted pendulum at the k-th step ZMP (For more information, Until + l) At, the zero-order-hold signal of input ZMPpend [k] is input, that is, the same signal is continuously input to the inverted pendulum during that time. )
  • Equation 5 q [k] and p [k] are defined by Equation 5.
  • Equation 5 By discretizing the equation of motion of the inverted pendulum and solving for q [k] and [k], the following Equations 6 and 7 are obtained.
  • Exp represents an exponential function (natural logarithm).
  • Equation 7 Consider the meaning of these equations.
  • Equation 8 is set so that Equation 8 is always satisfied for certain finite constants ZMPmin and ZMPraax.
  • Equation 9 By substituting the relationship between the middle side and the right side of Equation 8 into Equation 6, the following Equation 9 is obtained.
  • Equation 9 can be rewritten as Equation 11: p [k] ⁇ exp (- ⁇ OkAt) * p [0] + (1 -ex (- ⁇ OkAt)) * ZMPmax
  • Equation 12 can be obtained from the relationship between the left side and the middle side of Equation 8.
  • Equation 1 2 exp (-c OkAt) converges (asymptotically) to 0 when k becomes infinite. Therefore, Equations 1 and 1 show that p [k] does not diverge even if ZMPpend varies. , Which means entering between ZMPraax and ZMPrain.
  • Equation 13 p [k] is a certain trajectory that follows the ZMPpend waveform, regardless of the value at any one time, if the ZMPpend waveform has the same waveform. To converge. ''
  • Equation 14 p [k] defined by Equation 5 is called a convergence component, and q [k] is called a “divergence component”.
  • the convergence component in order to prevent the divergence of the upper body trajectory and maintain the proper positional relationship between the upper body and both feet, the convergence component can be ignored in practice, and the divergence seen from the supporting legs It is only necessary to manage the components so that they do not exceed the range that does not interfere with walking. , In other words, in order to prevent divergence of the upper body trajectory and maintain an appropriate positional relationship between the upper body and both feet, the divergent component must be out of the range that does not hinder walking (the range in which the posture does not significantly collapse). It is only necessary to determine the ZMP orbital parameters appropriately so that there is no such thing.
  • the desired body position / posture trajectory, target foot position, and the required value (request) of the landing position and swing time up to two steps ahead are input.
  • the attitude trajectory and the target ZMP trajectory are now determined.
  • the gait parameters-part of the evening are modified to satisfy the continuity of walking.
  • the gait to be generated is called a “current gait”, the next gait is called “next gait j”, and the next gait is called “next next gait”.
  • the dynamic model describing the dynamic behavior of the robot 1 is simplified so that the future operation can be predicted in real time and analytically.
  • Gaits including the floor reaction force (target ZMP) can be generated freely and in real time so that arbitrary stride lengths, turning angles, walking cycles, etc. can be realized.
  • the “full model” is different from the one used in determining the gait parameters this time. It means a robot dynamics model. This is when determining the gait parameters this time It is desirable that the robot dynamics model has a higher approximation accuracy than that used for the robot.
  • the simplified model shown in Fig. 7 according to the proposed technique was used for determining the gait parameters this time, so that the approximation accuracy is higher than that, for example.
  • the model used to calculate (output) the body position (output) based on the target foot position / posture, target body posture, and target ZMP is referred to as “forward dynamic model”.
  • the model used to calculate (output) the target ZMP based on the target foot position / posture, target body posture, and body position (input) is called “inverse dynamic model”.
  • the full model included in the full model corrector 100 c includes an inverse dynamics full model (often abbreviated as “inverse full model”) or a forward dynamics full model (often abbreviated as “forward full model”) .
  • inverse full model an inverse dynamics full model
  • forward full model a forward dynamics full model
  • the calculation of the forward dynamics model cannot be solved in a more intuitive manner than the calculation of the inverse dynamics model, so it is necessary to search for the body position exploratively, and the amount of calculation tends to be large. It is.
  • FIG. 11 is a flow chart (structured chart) showing the gait generation processing of the gait generator 100 with full model correction.
  • various initialization operations are performed in S10, and the process proceeds to S14 via S12 to wait for a timer interrupt for each control cycle.
  • the control cycle is At.
  • the process proceeds to S16, and it is determined whether or not the gait is a turning point. If the result is affirmative, the process proceeds to S18. If the result is negative, the process proceeds to S28.
  • time t is initialized to 0 to make it the current time, and then proceed to S 20, and the next time gait support leg coordinate system, the next time gait support leg coordinate system, the current time gait cycle and the next time Read the gait cycle.
  • gait requirements may be stored in advance as a walking schedule, or may be determined based on a command (request) from a control device such as a joystick 44 and a walking history up to that time. .
  • the gait of the current time's gait such as the initial swing leg foot position and posture. Provisionally determine (provisionally calculate) the parameters.
  • the gait initial free leg foot position / posture is the current free leg position / posture viewed from the support leg coordinate system this time.
  • the gait initial support leg foot position / posture this time is the current support leg position / posture viewed from the support leg coordinate system this time.
  • the gait end free leg foot position / posture is determined according to the next support leg coordinate system viewed from the current support leg coordinate system. (That is, the position and posture when the foot is rotated horizontally so that it does not slip while the foot is in contact with the floor from the gait end free leg foot position is the next support leg coordinate system. Set as follows.)
  • the gait end support leg foot position / posture is the position / posture when the foot is rotated from the current support leg position / posture until the foot contacts the floor so that it does not slip, while keeping the foot in contact with the floor. . Therefore, if the floor is flat, the gait end support leg foot position / posture this time matches the support leg coordinate system this time. In this gait, the supporting leg and foot are horizontal at the end of the gait, but it is not always necessary to set in this manner.
  • the parameters of the ZMP orbit of the gait this time are determined so that there is a high stability margin and no rapid change.
  • a state in which the ZMP exists near the center of the smallest convex polygon including the ground contact surface (so-called supporting polygon) is said to have high stability margin.
  • supporting polygon is said to have high stability margin.
  • the parameters of the ZMP orbit of the gait this time were only provisionally determined and will be repaired as described later.
  • normal turning gait is used to mean a periodic gait such that when the gait is repeated, no discontinuity occurs in the motion state at the boundary of the gait.
  • the normal turning gait usually includes a first turning gait and a second turning gait.
  • the term "turn” is used because when the turn rate is zero, it means straight ahead, so straight ahead can be included in the turn in a broad sense.
  • the normal turning gait is tentatively created by the gait generator 100 to determine the divergent component at the end of the current time's gait. It is not output directly from 0.
  • the boundary condition of the leg trajectory during the gait parameters of the first gait and the second gait such that the leg trajectory is connected in this order of the gait, the first turning gait, and the second turning gait Set You.
  • the first swing gait initial free leg foot position / posture is the current gait end support leg foot position / posture viewed from the next time gait support leg coordinate system.
  • the first turning gait initial support leg foot position is the current gait end free leg foot position and attitude as viewed from the next time gait support leg coordinate system.
  • the first turning gait end free leg foot position and attitude is In the same way as the method of determining the gait end free leg foot position and orientation this time, it is determined corresponding to the next-time gait support leg coordinate system viewed from the next-time gait support leg coordinate system.
  • the initial swing leg foot position / posture of the second turning gait shall be the first turning gait end support leg foot position / posture viewed from the next-time gait support leg coordinate system.
  • the second turning gait initial support leg foot position is the first turning gait end free leg foot position and posture as viewed from the next and next gait support leg coordinate system.
  • the second turning gait end free leg foot position The posture is the foot position and posture of the free leg end of the current time's gait viewed from the support leg coordinate system.
  • the second turning gait end support leg foot position / posture is the current gait end support leg foot position / posture viewed from the current support leg coordinate system.
  • the walking cycle of the first turning gait and the second turning gait should be the same as the next gait cycle. (It is not necessary to make the same, but it is preferable to determine the gait cycle according to the next gait cycle. ).
  • the exercise parameters including the time parameters such as the two-leg support period
  • Determine the gait conditions appropriately eg, the speed of the electric motor (actuy) is within the allowable range).
  • the Z MP path of the first turning gait and the second turning gait are also determined so that the stability margin is high and no sudden change occurs.
  • the initial body representative point position / velocity is the value X0, V0. That is, the continuity of walking is guaranteed.
  • the divergent component at this time that is, X0 + VO / ⁇ , is called “the initial divergent component of the normal turning gait”.
  • FIG. 14 is a subroutine flow chart showing the processing.
  • a target (temporary) ZMP at time (current time) t is calculated based on the current time's gait parameters, the process proceeds to S 102, and the current time's gait parameters are calculated. Then, the target foot position and orientation at time t is obtained.
  • the process proceeds to S32, in which a corrected gait using the full model is generated (gait correction). That is, as described with reference to FIG. 5, the ZMP conversion value of the corrected target body position and the Z or the full model correction moment around the target ZMP is calculated (determined).
  • the gait correction method of S32 in the flow chart of FIG. 11 is a feature of the motion generation device of the legged mobile robot according to the present application, and various examples thereof will be described below in the first embodiment and thereafter. I will outline the gait correction method here.
  • FIG. 15 is a table showing the gait correction method. The corresponding n-th embodiment is indicated as “actual n”.
  • the correction method is roughly classified into a method using the inverse dynamics full model (inverse full model) and a method using the forward dynamics full model (forward full model). Each is roughly divided into a method that does not correct the ZMP of the simplified Pedal gait (target ZMP input to the simplified model) and a method that corrects it.
  • a method that uses the inverse dynamics full model and does not correct the ZMP of the simplified model gait includes a method that uses a perturbation model for correction (hereinafter abbreviated as a “perturbation model”) and a method that uses a perturbation model. Divide into techniques that are not used. In addition, methods using perturbation models are divided into those that perform feedback (FZB) correction of the full model and those that perform feedforward (FZF) correction. The method that uses the full inverse dynamics model and corrects the ZMP of the simplified model gait is also classified in the same way as the method that does not correct the ZMP of the simplified model gait.
  • a perturbation model for correction hereinafter abbreviated as a “perturbation model”
  • FZB feedforward
  • the method that uses the full inverse dynamics model and corrects the ZMP of the simplified model gait is also classified in the same way as the method that does not correct the ZMP of the simplified model gait.
  • FIG. 16 is a functional block diagram showing in detail a gait correction method of the motion generation device according to the first embodiment.
  • the gait correction is performed according to the following condition. I am satisfied.
  • the full model correction unit 100c corrects the desired body trajectory in the desired gait composed of the desired body trajectory, the desired foot trajectory, and the desired ZMP, and / or By generating the desired floor reaction force moment around the ZMP (the original In the case of 0), the gait is corrected.
  • “full model ZMP” means ZMP calculated (outputted) using the inverse dynamics full model (inverse full model).
  • the gait is corrected so as to substantially satisfy the dynamic equilibrium condition, although not strictly because the correction is of the feedforward type.
  • a simplified model body position (target body position) is calculated using a desired foot position / posture, a desired body posture (not shown), and a simplified model (
  • the target body position means the "target body position” before correcting the "corrected target body position” in Fig. 4).
  • the leg ZMP (ZMPfeet) at the time t is calculated from the target foot placement posture at and before the time t using Expressions 1 and 2.
  • the inverted pendulum ZMP (ZMPpend) is calculated using Equation 3
  • the inverted pendulum horizontal position is calculated from the inverted pendulum ZMP using Equation 4
  • the horizontal position of the upper body representative point matches the horizontal position of the inverted pendulum mass point.
  • the present applicant determines the body height using the body height determination method previously proposed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-86080.
  • a full model ZMP is calculated using an inverse full model, and a full model ZMP error is calculated according to the following equation.
  • Full model ZMP error full model ZMP-target ZMP ... Formula 15a Then, the full model ZMP error is determined (output) as the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP.
  • the target body posture input to the inverse full model is an upright posture for convenience of explanation.
  • the deviation from the dynamic equilibrium condition caused by the modeling error of the simplified model is canceled by the floor reaction force moment around the target ZMP, that is, the action of the leg 2 pressing the floor is changed, and the target ZMP The above reaction was canceled by generating a floor reaction force moment around it.
  • the ZMP calculated using the inverse full model is referred to as a full model ZMP as described above.
  • the body position calculated using the simplified model is determined (output) as a correction target body position, and is input to the robot geometric model 103 shown in FIG.
  • the configuration of FIG. 16 is expressed by mathematical expressions, the following two mathematical expressions are obtained.
  • the body posture and the corrected target body position are sent to the subsequent block 102, where they are directly input to the robot geometric model (inverse kinematics calculation unit) 103 described above.
  • target foot (foot) position and orientation (trajectory), target ZMP (trajectory), ZMP conversion value of full model correction moment around target ZMP, and target total floor reaction force (trajectory) are combined compliance. While being sent directly to the motion decision unit 104, it is also sent to the target floor reaction force distributor 106, where the floor reaction force is distributed to each foot (foot 22R, L), and The foot floor reaction force center point and the desired foot floor reaction force are determined and sent to the composite compliance operation determination unit 104.
  • the corrected target foot position / posture (trajectory) with mechanism deformation compensation is sent from the composite compliance motion determination unit 104 to the robot geometric model 103.
  • the robot body geometry model 103 receives the target body position / posture (trajectory) and the corrected target foot position / posture (trajectory) with mechanism deformation compensation, the two joints (1 OR (L) etc.) and calculate the joint displacement command (value) and send it to the displacement controller 108.
  • the displacement controller 108 controls the displacement of the 12 joints of the robot 1 to follow the joint displacement command (value) calculated by the robot geometric model 103 as a target value.
  • the actual floor reaction force generated in the robot 1 is detected from the output of the six-axis force sensor 34, and the detected value is sent to the composite compliance operation determining unit 104 described above.
  • the actual tilt angle deviation generated in the robot 1 is detected from the output of the tilt sensor 36, and the detected value is sent to the posture stabilization control calculation unit 112, where the target for restoring the posture tilt is set.
  • Compensated total floor reaction force moment Mdmd around ZM P (Target total floor reaction force center point) is calculated Further, the ZMP-converted value of the full model correction moment around the target ZMP is converted into a moment value by a moment conversion section 114 and added to the compensation total floor reaction force moment Mdmd. The sum moment thus obtained is sent to the composite compliance operation determination unit 104.
  • the composite compliance operation determining unit 104 generates the moment of the sum obtained as described above around the target ZMP by correcting the target foot position and orientation based on the input value. Since the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP is added to the compensation total floor reaction force moment Mdmd around the target ZMP as described above, the composite compliance operation determination unit 104 or the target floor reaction It is not necessary to input directly to the force distributor 106.
  • this embodiment is configured as described above, it is possible to correct the gait generated using the simplified model proposed earlier to accurately satisfy the dynamic equilibrium condition.
  • a motion such as a gait that satisfies the dynamic equilibrium condition with high accuracy can be generated, and the posture stability is improved by controlling the robot 1 so as to follow the generated motion. be able to.
  • the gait including the floor reaction force of a legged mobile robot can be obtained. While satisfying the dynamic equilibrium conditions with high accuracy, it is possible to generate gaits with any stride, turning angle, and walking cycle freely and in real time, and at the boundary between generated gaits. A gait in which the displacement and speed of each part of the robot are continuous can be generated.
  • the correction method of the first embodiment has the advantage that the amount of calculation is small in that only the floor reaction force is operated, the operation stability margin is slightly reduced as compared with the embodiment described later. .
  • FIG. 17 shows the operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the second embodiment of the present invention, specifically, the correction of the gait of S32 in the flowchart of FIG. Method It is a functional block diagram explaining.
  • the correction method of the second embodiment is a method using an inverse dynamics full model (inverse full model), a method not correcting ZMP of a simplified model gait, and a method using a perturbation model. is there.
  • inverse full model inverse full model
  • ZMP ZMP of a simplified model gait
  • a perturbation model a method using a perturbation model.
  • it is a method forming the basis of the full model feedback correction type up to the seventh embodiment.o
  • the full model ZMP error is integrated (1 / S. S; Laplace operator) and integrated gain (-K. Feedback gain) is added to the configuration of the first embodiment.
  • the equivalent value is input to the perturbation model, and a feedback loop is added to additionally input the perturbation model body position, which is the output of the perturbation model, to the inverse full model.
  • a full model ZMP is calculated using an inverse full model, and a difference from the target ZMP (full model ZMP error) is obtained.
  • the determined difference is determined (output) as the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP, and the product obtained by integrating the determined difference and multiplying by the integral gain is input to the perturbation model as a perturbation model ZMP.
  • the output (perturbation model body position) is calculated using a simplified model and added to the (before correction) target body position to obtain a corrected target body position. Input to the inverse full model.
  • the perturbation model body position calculated using the perturbation model is added to the body position calculated using the simplified model, and the sum is added to the corrected target body position. Is determined (output).
  • this perturbation model represents the relationship between the perturbation of the target ZMP and the perturbation of the target horizontal body position under the constraint that the position and orientation of the foot are not perturbed.
  • this is a model that expresses the relationship between the target ZMP perturbation and the target body horizontal position perturbation when the behavior of the leg mass point is not changed (no perturbation).
  • the transfer function of the inverse full model is set to 1ZG (s). That of the perturbation model is set to Gm (s), and that of the simplified model is set to (G (s) + model Approximately, the configuration shown can be approximated as shown in FIG. 19, and further modified as shown in FIGS. 20 and 21. Also, when the transfer function Gm (s) of the perturbation model is approximated to the inverse function G (s) of the transfer function of the inverse full model, Gm (s) / G (s) can be regarded as 1, so the final As a result, it is approximately deformed as shown in FIG.
  • the ZMP-converted value of the full model correction moment around the target ZMP is obtained by converting the modeling error into the cutoff frequency ⁇ / 2 ⁇ [ ⁇ ⁇ ] (cutoff angular frequency K [rad / sec]), you can see that it is almost the same as that passed through the mouth cut cut evening (high pass fill evening).
  • generating the full model correction moment around the target ZMP is equivalent to correcting the target ZMP to a value obtained by adding the ZMP conversion value of the full model correction moment around the target ZMP to the target ZMP. . Since the target ZMP should be designed in an ideal pattern in consideration of the stability margin, etc., the ZMP-converted value of the full model correction moment around the target ZMP should always be 0. .
  • FIG. 23 shows the operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the third embodiment of the present invention, specifically, the correction of the gait of S32 in the flow chart of FIG. It is a functional block diagram explaining a technique.
  • the correction method of the device according to the third embodiment is a method that uses an inverse dynamics full model (inverse full model), does not correct the ZMP of the simplified model gait, and uses a perturbation model. It is. It is a full model feedback correction type. This is a general method common to the methods up to the seventh embodiment.
  • the second embodiment in order to prevent the disadvantage of the second embodiment, that is, the divergence of the perturbation model, the second embodiment A perturbation model control law is added to the configuration of the embodiment, and the output of the perturbation model control, which is the output thereof, is additionally input to the perturbation model.
  • the full model ZMP error is calculated, the obtained full model ZMP error is output as a ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP, and various state quantities (for example, the position, velocity,
  • the perturbation model control feedback amount is calculated using the perturbation model control law with the center of gravity position 'velocity' and Z or the desired gait (target gait parameter) as inputs.
  • the calculated value is subtracted from the ZMP-converted value of the full model correction moment around the target ZMP to obtain the full model ZMP error, and the obtained full model ZMP error is integrated and multiplied by the integral gain (1K).
  • the feedback amount for controlling the perturbation model is added to the product, and the resulting sum is input to the perturbation model.
  • the perturbation model and the inverse full model Since the product of the transfer functions is approximately 1, the increase of the full model ZMP due to the feedback amount for perturbation model control added at the time of calculating the perturbation model ZMP substantially matches the feedback amount for perturbation model control. This is not an error of the simplified model, since it is intentionally added to prevent the divergence of the perturbation model.
  • Equation 17 is approximated by the following equation.
  • Equation 18 From Equations 15 and 18, the following equation can be obtained.
  • Equation 19 may be used to determine (calculate) the ⁇ -converted value of the full model correction moment around the target axis. . Note that the remaining configuration is not different from the second embodiment.
  • the ⁇ conversion value of the full model correction moment around the target ⁇ is close to the ideal value of 0, whereas in the third embodiment, this value is the perturbation model control filter.
  • the drawback is that the amount is almost equal to the amount of one back. Therefore, when designing the feedback rule, care must be taken to minimize the amount of feedback for perturbation model control (ideally 0).
  • FIG. 24 shows the operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the fourth embodiment of the present invention, specifically, a method for correcting the gait of S32 in the flow chart of FIG.
  • FIG. 4 is a function block diagram for explaining the function block diagram.
  • the fourth embodiment to the seventh embodiment described below are specific examples of the third embodiment, and in particular, a point in which control for stabilizing the perturbation model at or near the upright position is included. Is characteristic.
  • Equation 20 where ⁇ and ⁇ are control gains. That is, the perturbation calculated using the perturbation model
  • the feedback amount for perturbation model control is calculated based on the dynamic model body position and velocity. Note that the remaining configuration is not different from that of the third embodiment.
  • the configuration is as described above, so that the same effects as described in the third embodiment can be obtained, and the divergence of the perturbation model can be prevented.
  • the control law is simple, it has the disadvantage that the average value of the feedback amount for perturbation model control does not become zero.
  • FIG. 25 shows the operation of the motion generating device of the legged mobile robot according to the fifth embodiment of the present invention. More specifically, FIG. It is a functional block diagram explaining a technique.
  • the correction method of the device according to the fifth embodiment is also a specific example of the third embodiment, and is particularly characterized in that the center of gravity control is included.
  • Center of gravity difference full model center of gravity position—simplified model center of gravity position... Equation 2 2 That is, perturbation calculated using the center of gravity difference obtained by subtracting the center of gravity of the simplified model from the center of gravity of the full model and the perturbation model
  • the feedback amount for perturbation model control is calculated based on the model body speed.
  • the temporal average of the target ⁇ is almost the same as the temporal average of the center of gravity of the simplified model.
  • the temporal average of the full model ⁇ ⁇ ⁇ and the temporal average of the center of gravity of the full model almost match. From the above, the temporal average of the position of the center of gravity of the simplified model and the temporal average of the full model ⁇ ⁇ almost match. Further, the following expression is derived from Expression 18.
  • FIG. 26 shows the operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the sixth embodiment of the present invention, specifically, the method of correcting the gait of S32 in the flow chart of FIG. It is a functional block diagram explaining.
  • the method of the sixth embodiment is also a specific example of the third embodiment, and is obtained by multiplying the temporal average value of the output of the integrator (26a in FIG. 26) by mtotal / mb.
  • control is provided to follow the horizontal position of the upper body of the perturbation model. The following description focuses on the differences from the previous embodiment.
  • the following equation is used as a perturbation model control law.
  • nitotal / mb is a coefficient of the perturbation model shown in FIG.
  • the temporal average value of the horizontal position of the body of the perturbation model substantially matches the temporal average value of the output of the mouth-to-pass filter. From the dynamic characteristics of the perturbation model, if the perturbation model does not diverge, the temporal average of the horizontal position of the perturbation model body is mtotal / mb (the inverted pendulum fulcrum position) of the time average of the perturbation model ZMP. Almost matches the value of
  • the temporal average value of the low-pass filter output is It is almost the same as the value obtained by subtracting the value of mtotal / mb times the temporal average value of the feedback amount for controlling the perturbation model from the value of mtotal / mb times the temporal average value of the perturbation model ZMP. From the above, the temporal average value of the perturbation model control feedback amount is almost zero. Furthermore, from the relationship of Expression 19, the temporal average value of the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP is almost zero. As a result, a gait with a high stability margin can be generated as in the method of the fifth embodiment. Note that the remaining configuration is the same as that of the third embodiment.
  • FIG. 27 is a diagram showing the operation of the motion generating device of the legged mobile robot according to the seventh embodiment of the present invention. More specifically, FIG. 11 shows the gait of S32 of the flow chart.
  • FIG. 6 is a functional block diagram for explaining a correction method of FIG.
  • the method of the device according to the seventh embodiment is also a specific example of the third embodiment, and is a combination of the methods from the fourth embodiment to the sixth embodiment. Is an eclectic approach.
  • FIG. 28 shows the operation of the motion generating device for the legged mobile robot according to the eighth embodiment of the present invention, specifically, the correction of the gait of S32 in the flow chart of FIG.
  • FIG. 4 is a functional block diagram illustrating a method.
  • the method of the device according to the eighth embodiment is a correction using the inverse dynamics full model (inverse full model), a method not correcting the ZMP of the simplified model gait, and a method using a perturbation model. .
  • This is a basic method of the full model feed-forward correction type up to the thirteenth embodiment.
  • the full model ZMP error is obtained by subtracting the target ZMP input to the simplified model from the full model ZMP, and the product obtained by multiplying the obtained error by ⁇ 1 is obtained.
  • the perturbation model body position is calculated, the simplified model body position (target body position before correction) is added thereto, and the obtained sum is determined as the corrected target body position. I did it.
  • the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP is determined to be zero. This is ideal, as described for the full model feedback type. However, the basic type according to the eighth embodiment is not practical because the perturbation model tends to diverge.
  • the body height required when calculating the joint angle in the previous control cycle may be used as the body height required for calculating the inverse full model for the full model correction. Alternatively, the body height may be determined again. Perturbation model If the body position is not large, there is no big difference in the difference and deviation.
  • FIG. 29 shows the operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the ninth embodiment of the present invention, specifically, the correction of the gait of S32 in the flowchart of FIG.
  • FIG. 4 is a functional block diagram illustrating a method.
  • the method of the device according to the ninth embodiment is a method using an inverse dynamics full model (inverse full model), a method not correcting ZMP of a simplified model gait, and a method using a perturbation model. . Also, this is a general model of the full model feedforward correction type up to the thirteenth embodiment.
  • a perturbation model control is provided, and Calculate the feedback amount for the perturbation model control and Added additional input to Dell.
  • the feedback amount for perturbation model control is determined (output) as the ZMP-converted value of the full model correction moment around the target ZMP.
  • the feedback correction method of the third embodiment described above has a feature that even in such a case, the approximation accuracy of the full-model corrected gait does not easily decrease. However, in the feedback-type correction method, the correction error at a certain moment is corrected at least one control cycle later, so that the feedback response is better for the correction response. Since the ninth embodiment is configured as described above, the ninth embodiment has the same effects as the third embodiment except for the difference in characteristics due to the difference between the above-mentioned feedback method and the feedback method.
  • FIG. 30 is a diagram showing the operation of the operation generating apparatus of the legged mobile robot according to the tenth embodiment of the present invention, specifically, the gait of S32 in the flow chart of FIG.
  • FIG. 6 is a function block diagram for explaining a correction method of FIG.
  • the method of the apparatus according to the tenth embodiment is a specific example of the ninth embodiment, and includes control for stabilizing the perturbation model near an upright position, as in the fourth embodiment.
  • the tenth embodiment is configured as described above, it has the same effects as the ninth embodiment and the fourth embodiment.
  • FIG. 31 is a diagram showing the operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the first embodiment of the present invention, specifically, the gait of S32 in the flow chart of FIG. Fix hands It is a functional block diagram explaining a method.
  • the method of the device according to the eleventh embodiment is also a specific example of the ninth embodiment, and the center of gravity is controlled as in the fifth embodiment. That is, the perturbation model is controlled by setting the position where the displacement of the center of gravity is canceled as the target settling position.
  • the target settling position is determined, for example, by the following equation.
  • Target settling position —mtotal / mb * Bag difference... Equation 27
  • the feedback amount for perturbation model control is calculated as follows.
  • FIG. 32 shows the operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the 12th embodiment of the present invention, specifically, the gait of S32 in the flow chart of FIG. It is a function block diagram explaining a correction method.
  • the method of the device according to the first and second embodiments is also a specific example of the ninth embodiment, and the perturbation model is multiplied by the time average value of the full model ZMP error * (— 1) * mtotal / mb. Added control to follow what was lost. That is, the position where the temporal average deviation of the ZMP error is canceled is set as the target setting position, and the perturbation model is controlled.
  • the perturbation model control feedback amount is calculated as follows.
  • Equation 2 9 where the one-pass filter output represents one mtotal / mb * full model ZMP error passed through the low-pass filter. It can be said that the sixth embodiment is modified to a feedforward correction type. Since the structure of the twelfth embodiment is as described above, the same effects as those of the ninth embodiment and the sixth embodiment are obtained.
  • FIG. 33 is a diagram showing the operation of the operation generating apparatus of the legged mobile robot according to the thirteenth embodiment of the present invention, specifically, the gait of S32 in the flow chart of FIG.
  • FIG. 6 is a function block diagram for explaining a correction method of FIG.
  • the method of the apparatus according to the thirteenth embodiment is also a specific example of the ninth embodiment, and is similar to the seventh embodiment, except that the tenth embodiment to the twelveth embodiment are similar to the ninth embodiment. It shows an intermediate or eclectic method that combines the methods described above.
  • the perturbation model control feedback amount is calculated as follows.
  • the mouth-to-mouth filter output indicates one mtotal / mb * full model ZMP error passed through the mouth-to-mouth filter.
  • the thirteenth embodiment Since the thirteenth embodiment is configured as described above, the thirteenth embodiment has an intermediate or eclectic effect of the effects of the tenth to twelve embodiments.
  • FIG. 34 is a block diagram for explaining an operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the fourteenth embodiment of the present invention, specifically, a gait correcting method.
  • the method of the apparatus according to the 14th embodiment is a method using an inverse dynamics full model (inverse full model), a method for correcting ZMP of a simplified model gait, and a method not using a perturbation model. It is.
  • the product obtained by integrating the full model ZMP error and multiplying by the integral gain (+ K) is additionally input to the simplified model. Then, a feedback loop is added to the first embodiment.
  • the obtained full model error is determined (output) as a ZMP-converted value of the full-pel correction around the target ZMP.
  • the simplified model body position deviates from the intended orbit. Therefore, it is desirable to re-determine the gait parameters.
  • the determination of the gait parameters may be performed every control cycle, or may be performed only at the break time of the ZMP trajectory, or at each step. The correction should be made as early as possible, as the amount of correction for the gait parameters will be smaller if the correction is made earlier.
  • the determination of the gait parameters is performed in accordance with the state quantity of the simplified model in S28 of the flowchart of FIG. 11 specifically. The details are described in the previously proposed Japanese Patent Application No. 2000-35020, and therefore, no further description will be given here.
  • a trapezoidal break point time may be selected by appropriately selecting the ZMP break point time after the current time.
  • the configuration is as described above, so that it has substantially the same effect as the second embodiment, and prevents divergence of the gait by correcting the gait parameters. can do.
  • FIG. 36 is a diagram showing the operation of the operation generating apparatus of the legged mobile robot according to the fifteenth embodiment of the present invention, specifically, the gait of S32 in the flow chart of FIG.
  • FIG. 6 is a function block diagram for explaining a correction method of FIG.
  • the method of the device according to the fifteenth embodiment is a method using an inverse dynamics full model (inverse full model), a method for correcting the ZMP of a simplified model gait, and a method using a perturbation model It is.
  • inverse full model inverse full model
  • General model of full model feedback correction type It is a technique to make.
  • the product obtained by integrating the full model ZMP error and multiplying by the integral gain (1K) is not only fed back to the perturbation model via the distributor, but also Also, feedback was given to the simplified model.
  • the fifteenth embodiment is an intermediate or eclectic method obtained by mixing the methods of the third embodiment and the fourteenth embodiment. Also in the fifteenth embodiment, the behavior of the simplified model deviates from the expected behavior, so that it is necessary to correct the gait parameters as in the fifteenth embodiment. Note that, instead of the third embodiment, any one of the second embodiment or the fourth to seventh embodiments (or a combination thereof) and the fourteenth embodiment may be used. O Combining methods of forms o
  • the distributor may be distributed in the frequency domain, or may be distributed using a nonlinear element such as a limiter. Since it is a feedback system, the divider does not need to have the sum of the outputs equal to the input.
  • the fifteenth embodiment is configured as described above, it has the same effect as the third embodiment and the fourteenth embodiment, or an eclectic or intermediate effect thereof.
  • FIG. 37 shows the operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the sixteenth embodiment of the present invention, specifically, the gait of S32 in the flow chart of FIG.
  • FIG. 4 is a functional block diagram illustrating a correction method.
  • the method of the device according to the sixteenth embodiment is a method using a forward dynamic full model (forward full model) instead of the inverse dynamic full model (inverse full model), and a simplified model gait.
  • This method does not correct ZMP.
  • this method is to make the full model follow the simplified model gait.More specifically, the full model ZMP is set so that the full model body behavior follows the simplified model that satisfies the target ZMP. It is a technique to correct it.
  • the simplified model body position (target body position before correction) is calculated from the full model body position calculated using the forward full model. Find the difference obtained by subtraction and apply it to the model following feedback rule such as PID. Enter to obtain the feedback amount. Next, the obtained feedback amount is added to the target ZMP to obtain the full model ZMP, and the obtained full model ZMP is input to the forward full model to obtain the full model body position.
  • the feedback loop was configured to correct the ZMP of the forward full model according to the difference between the forward full model body position and the simplified model upper body position.
  • the feedback amount is determined (output) as a ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP, and the forward full model body position is determined (output) as the correction target body position.
  • the difference between the body position and the center of gravity may be used instead of the difference between the body position of the forward full model and the simplified model. You can enter it.
  • FIG. 38 is a diagram showing the operation of the motion generating device of the legged mobile robot according to the seventeenth embodiment of the present invention, specifically, the gait of S32 in the flowchart of FIG. 11;
  • FIG. 6 is a function block diagram for explaining a correction method of FIG. -
  • the method of the device according to the seventeenth embodiment is a method using a forward dynamics full model (forward full model) and a method for correcting the ZMP of the simplified model gait. It is also a method of controlling the simplified model to follow the full model gait.
  • the simplified model ZMP is corrected so that the behavior of the simplified model follows the behavior of the full model satisfying the target ZMP.
  • the output of the model following feedback rule is additionally input to the forward full model in the 16th embodiment, whereas the simplified model is added in the 17th embodiment. Added additional input to.
  • the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP is determined to be 0, and the forward full model body position is determined (output) as the correction target body position.
  • the body position of the simplified model and the body position of the forward full model almost match, so the body position of the simplified model may be determined (output) as the correction target body position. Since the model ZMP input to the simplified model is corrected, the behavior of the simplified model deviates from the expected behavior, so it is necessary to correct the gait parameters as in the case of the 14th embodiment. There is.
  • FIG. 39 is a diagram showing the operation of the motion generating device of the legged mobile robot according to the eighteenth embodiment of the present invention. More specifically, FIG. FIG. 6 is a function block diagram for explaining a correction method of FIG.
  • the method of the apparatus according to the eighteenth embodiment is a method using a forward dynamic full model (forward full model), and furthermore, a simplified model state quantity corresponding to the state of the full model is calculated from the state quantity of the full model. It is a method of obtaining directly.
  • the behavior of the simplified model is made to follow the behavior of the full model satisfying the target ZMP, but in the eighteenth embodiment, the behavior of the full model satisfying the target ZMP is satisfied.
  • the state quantity of the simplified model is calculated directly.
  • the state quantity of the simplified model is, specifically, the position and velocity of the inverted pendulum of the simplified model that satisfies the relationship in Fig. 7 with respect to the position and velocity of the upper body representative point of the forward full model. It is determined by calculating. On the other hand, the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP is determined to be 0, and the full model body position is determined (output) as the corrected target body position.
  • FIG. 40 is a flow chart of the operation of the legged mobile robot motion generation device according to the nineteenth embodiment of the present invention, specifically, FIG. FIG. 7 is a functional block diagram for explaining a correction method of (1).
  • the method of the apparatus according to the ninth embodiment is a method using a forward dynamics full model (forward full model), and the model is designed so that the behavior of the forward full model and the behavior of the simplified model approach each other.
  • Tracking feedback rule 1 and model tracking feedback rule 2 was used to modify both the simplified model ZMP and the full model ZMP.
  • the output of the model following feedback rule 2 is determined (output) as a ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP, and the full model upper body position is determined (output) as the correction target body position. I did it.
  • this is an intermediate or eclectic method that combines the methods of the sixteenth embodiment and the seventeenth embodiment.
  • the behavior of the simplified model deviates from the expected behavior, so it is necessary to correct the gait parameters as in the case of the 14th embodiment.
  • FIG. 41 shows the operation of the motion generation device of the legged mobile robot according to the 20th embodiment of the present invention, specifically, the gait of S32 in the flow chart of FIG.
  • FIG. 4 is a functional block diagram illustrating a correction method.
  • the 20th embodiment is a modified example of the first embodiment shown in FIG. 16, in which an inverse full model 100c2 and an addition point 16a having the configuration shown in FIG.
  • the inverse full model is 100 c2.
  • the inverse full model 100c2 outputs the full model correction moment around the target ZMP as a full model alignment error, and the ZMP conversion value of the full model correction moment around the target ZMP in the ZMP conversion block 41a. Is determined (calculated).
  • the remaining configuration is the same as in the first embodiment, and the effects are the same.
  • FIG. 42 is a diagram showing the operation of the operation generating apparatus of the legged mobile robot according to the 21st embodiment of the present invention, specifically, the gait of S32 in the flow chart of FIG. 11;
  • FIG. 7 is a functional block diagram for explaining a correction method of (1).
  • the twenty-first embodiment is a modification of the second embodiment shown in FIG. 17, and similarly to the twenty-first embodiment, the inverse full model 1 having the configuration shown in FIG. 0 0 c 2 and the addition point 17 a are combined to form an inverse full model 100 c 2.
  • the inverse full model 100c2 has a full model correction moment around the target ZMP. This is output as a movement error, and the ZMP conversion value of the full model correction moment around the target ZMP is determined (calculated) in the ZMP conversion block 42 h.
  • the remaining configuration of the twenty-first embodiment is the same as that of the second embodiment, and the effects are the same.
  • FIG. 43 is a diagram showing the operation of the motion generating device of the legged mobile robot according to the twenty-second embodiment of the present invention, specifically, the modification of the gait of S32 in the flow chart of FIG. It is a functional block diagram explaining a method.
  • the twenty-second embodiment is a modification of the sixteenth embodiment shown in FIG.
  • the model following feedback rule outputs a full model correction moment around a target ZMP (target floor reaction force action point), and the output is input to a forward full model.
  • the forward full model generates a target motion such that the full model correction moment acts around the target floor reaction force action point, and outputs the body position of the target motion as the full model body position.
  • a ZMP conversion block 43h is provided to determine (calculate) the ZMP conversion value of the full model correction moment around the target ZMP.
  • the remaining configuration is the same as that of the 16th embodiment, and the effects are the same.
  • FIG. 44 is a flow chart showing the operation of the motion generating device of the legged mobile robot according to the twenty-third embodiment of the present invention. Specifically, FIG. A functional block diagram illustrating a modification technique for further modifying a gait modified by a technique is provided.
  • the correction target body position and the target ZMP around the corrected target body position obtained by the configuration of the twenty-second embodiment from the first embodiment described above are obtained.
  • the ZMP-converted value of the full model correction moment is input to the conversion program shown in the figure, and the output is determined as the ZMP-converted value of the new correction target body position and the full model correction moment around the target ZMP. I did it.
  • the fluctuation of the ZMP-converted value of the full model correction moment around the target ZMP can be further reduced as in the case of passing through the low-pass filter.
  • the full model correction module around the target ZMP The original value (input) of the input is input to the second splitter, and the two outputs (the first split output and the second split output) are set so that the sum of the two outputs of the second splitter is equal to the input. Distribution output).
  • the second perturbation model determines the body position of the second perturbation model such that the above-mentioned sum, that is, the input of the second perturbation model matches the ZMP of the second perturbation model.
  • the second perturbation model control feedback amount is obtained from the second perturbation model body position by the second perturbation model control rule.
  • the feedback amount for the second perturbation model control is fed back to the second perturbation model as described above, added to the second distributed output, and the obtained sum is used as the full model around the new target ZMP. Determine (output) as the ZMP converted value of the correction moment.
  • the second perturbation model body position is added to the original value of the corrected target body position, and the obtained sum is determined (output) as a new corrected target body position.
  • the second perturbation model is based on the perturbation of the target ZMP and the horizontal position of the target body under the constraint that the position and orientation of the foot are not perturbed as described with reference to FIG. 18 in the second embodiment.
  • the model may be the same as the model representing the perturbation relationship, or may be different.
  • another state quantity or gait parameter may be input to the second perturbation model control rule.
  • the first distributed output may be set to the original value of the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP, and the second distributed output may be set to 0.
  • the second distributor and its second distribution output
  • a ninth embodiment is obtained.
  • a third distributor or more distributors may be provided.
  • the conversion blocks in FIG. 44 may be arranged in a multi-stage series.
  • the illustrated configuration of the 23rd embodiment may be inserted in parallel from the first embodiment to the 22nd embodiment. That is, the ZMP error of the full model or a ZMP error obtained by passing the error through a control law such as an integrator may be distributed by the distributor, and the illustrated conversion block may be inserted into the distribution output.
  • a control law such as an integrator
  • the illustrated conversion block may be inserted into the distribution output.
  • the illustrated configuration can be inserted in the previous embodiment by combining the series and the parallel, but a remarkable effect cannot be obtained for the complicated configuration.
  • the 23rd embodiment is configured as described above, it is possible to further reduce the fluctuation of the ZMP conversion value of the full model correction moment around the target ZMP as in the case of passing through the low-pass filter. it can.
  • the configuration of the gait generator 100 with full model correction shown in FIG. 5 can be modified as shown in FIG.
  • the configuration shown in FIG. 46 is a method that does not correct the ZMP of the above-described simplified model gait (a method of correcting a gait in which the simplified model ZMP matches the target ZMP), that is, the first to the thirteenth. It is a modification of the embodiment, the sixteenth embodiment, the twenty-second to twenty-second embodiments, and the twenty-third embodiment derived therefrom. That is, since the desired gait parameters should have been created based on the simplified model, in the method where the simplified model ZMP matches the target ZMP, the simplified model upper body trajectory is based on the simplified model. It is the body orbit itself that was created in the target ⁇ . Therefore, in these methods, the simplified model behavior calculation part can be separated from the full model correction part.
  • a simplified model gait generator 100d is composed of a gait parameter determination unit, a desired instantaneous value generation unit, and a simplified model.
  • the target gait is generated by calculation, and the full model correction unit 100 c force is replaced with a configuration that corrects the generated gait to one that sufficiently satisfies the dynamic equilibrium condition. Also according to this, since the block diagram is merely equivalently converted, the same effect as the above-described previous embodiment can be obtained.
  • the simplified model gait generator 100d may not be a real-time gait generator as shown in the technology proposed above. It is only necessary to generate a tabled gait. Also, a motion other than walking, such as a work motion using an arm, may be generated.
  • the motion or gait generated by the simplified model gait generator 100 d is a combination of a motion pattern and a floor anti-cover covering that considers only the static balance ignoring the inertial force. Then, a set of the motion pattern and the floor projection point of the center of gravity may be used. Furthermore, it may be a combination of a motion pattern and a ZMP (floor reaction point) pattern, ignoring the dynamic equilibrium condition. However, if the deviation from the dynamic equilibrium condition is extremely large, the full model correction moment around the target ZMP becomes excessively large.
  • ZMP floor reaction point
  • the feedback amount for perturbation model control (perturbation model control) May be used as the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP. This is because when the relations of Equations 15 and 17 are satisfied and the feedback gain is sufficiently large, the full model correction error becomes almost zero. If the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP does not affect the attitude control and is sufficiently small, the ZMP converted value may always be set to 0, or the output itself may be deleted. Is also good.
  • Equation 15 should be satisfied in the low frequency band that affects the attitude behavior, but in the high frequency region, it does not have to be satisfied unless there is a large deviation. Therefore, a mouth-to-pass filter may be newly added to the connection of the block diagram showing the configuration of the above-described embodiment. Further, a non-linear element such as a change rate limit may be added.
  • the center of gravity difference may be passed through a non-linear element such as a change rate limiter or a filter.
  • a non-linear element such as a change rate limiter or a filter.
  • the rate of change of the center of gravity difference may be used instead of the perturbation model body horizontal velocity.
  • the target settling position may be passed through a similar filter or a non-linear element.
  • a control law such as a PID or a filter may be used instead of the integration.
  • the gain or fill characteristics may be varied according to the gait parameters.
  • the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP is output, but the correction moment may be output as it is.
  • the ZMP conversion value of the full model correction moment around the target ZMP is added to the target ZMP to obtain "correction target ZMP", and the ZMP conversion of the full model correction moment around the target ZNP
  • the value may be set to 0 and input to the composite compliance operation determination unit 104.
  • the ZMP conversion value of the full model correction around the target ZMP is not output from the gait generator with full model correction. It may be configured not to input to the composite compliance operation determination unit 104). That is, the target ZMP may be corrected instead of correcting with the full model correction moment. However, if the target ZMP is corrected, it will be difficult to set each foot floor reaction force center point in the composite compliance control.
  • the composite compliance operation determining unit 104 which receives the output of the gait generator 100 as an input, does not need the information on the floor reaction force such as the target ZMP, the information on the floor reaction force itself is used. It may be deleted (removed).
  • (target) ZMP is expressed as (target) ZMP, but (target) ZMP is one form of expression of (target) floor reaction force. It may be expressed in terms of power and moment.
  • the current time may be regarded as the initial time of the current time's gait. That is, the period of the current time's gait may be from the current time to the current time's gait end time.
  • FIGS. 8 and 16 may be subjected to equivalent modifications such as changing the order of the arithmetic processing.
  • the posture of the upper body or the posture of the arm may be corrected as long as the ZMP of the robot 1 can be largely changed. Alternatively, they may be combined and corrected.
  • the motion-generating device of the legged mobile robot has a legged mobile robot 1 including at least the upper body 24 and a plurality of legs 2 connected to the upper body.
  • An operation control device for controlling an operation such as walking of a person
  • Target motion determining means for determining the target motion to be performed (gait parameter overnight determination unit 100a, target (and provisional) instantaneous value generation unit 100b, operation of simplified model 100c1)
  • Target floor reaction force calculating means (inverse full model 1000) for calculating a target floor reaction force using a dynamic model representing the relationship between the motion of the robot and the floor reaction force based on at least the determined target movement.
  • c2 the inverse full model calculation in FIG. 16, the addition point 16a
  • a target defining the operation is provided.
  • Target action determination means for determining motion and target ZMP (gait parameter / night determination unit 100a, target (and provisional) instantaneous value generation unit 100b, operation of simplified model 100c1), At least based on the determined target motion and the target ZMP, the correction amount of the target ZMP (ZMP calculation value of the full model correction moment around the target ZMP) using a dynamic model representing the relationship between the motion of the robot and the ZMP.
  • the inverse full model 100c2 the inverse full model operation in FIG. 16, the addition point 16a
  • Floor controlling actual floor reaction force was constructed as Ru with a force control means (block 1 0 2).
  • a desired motion and a desired floor reaction force action point (a desired ZMP) that define the motion are determined by a desired motion determining means (gait parameter determining unit 100a, a desired (and provisional) instantaneous value generation).
  • a desired motion determining means gait parameter determining unit 100a, a desired (and provisional) instantaneous value generation.
  • a motion generating device for generating a target instantaneous value of the motion, a tentative instantaneous value determining means for determining a tentative instantaneous value of a target motion and a desired floor reaction force constituting the motion (gait ga, ⁇ lame overnight determining unit) 100 a, target (and provisional) instantaneous value generation unit 100 b, calculation of the simplified model 100 c 1 in FIG. 17), at least based on the provisional instantaneous value of the determined target motion.
  • Model floor reaction force calculation means (inverse of FIG.
  • the floor reaction force difference calculation means for calculating the difference from the provisional instantaneous value (the full model ZMP error in FIG. 17), and at least the difference calculated above Target instantaneous value determining means for determining a target instantaneous value of the target motion (corrected target body position in FIG. 17) by at least correcting the provisional instantaneous value of the target motion (gait generation with full model correction) Part 100, especially the block 17b in Fig. 17, the perturbation model 17c, the addition point 17d, and the output of the addition point 17d should be determined as the correction target body position). Configured. Note that this also applies to the third to thirteenth embodiments.
  • provisional instantaneous value determination means (a gait parameter determination unit 100a, a target (and temporary) instantaneous value generation unit 100b, Calculation of the simplified model 100 c1 in FIG. 17) based on at least the tentative instantaneous value of the determined target motion, using a dynamic model representing the relationship between the motion of the robot and the ZMP.
  • Model ZMP calculating means (calculation of the inverse full model 100c2 in FIG. 17) for calculating ZMP (full model ZMP in FIG.
  • the calculated model ZMP and the determined target ZMP Of the tentative instantaneous value (ZMP error of the full model in Fig. 17)
  • Stage (first 7 view of summing point 1 7 a), and based on at least the calculated difference, at least the Target instantaneous value determining means (full model corrected gait generator 100) for determining the target instantaneous value of the target motion (corrected target body position in FIG. 17) by correcting the temporary instantaneous value of the target motion.
  • the block 17 b, the perturbation model 17 c, the addition point 17 d, and the output of the addition point 17 d in FIG. 17 are determined as the corrected target body position). Note that this also applies to the third to thirteenth embodiments.
  • the legged mobile robot 1 including at least the upper body 24 and the plurality of legs 2 connected to the upper body includes an operation such as walking.
  • a motion instantaneous value determining means (a gait parameter overnight determining unit 1) for determining a target instantaneous value of a target motion and a target ZMP constituting the motion in a motion generating device for generating a target instantaneous value of the motion.
  • target (and provisional) instantaneous value generation unit 100 b calculation of the simplified model 100 c 1 in FIG. 42), based on the determined target motion and the provisional instantaneous value of the target ZMP.
  • Model floor reaction force moment around the temporary instantaneous value of the target ZMP (full model correction moment around the target ZMP in FIG. 42) is calculated using a dynamic model representing the relationship between the robot motion and the floor reaction force.
  • Model floor reaction force moment calculation means (Reverse full model 100 in Fig. 42) c2), and at least the tentative instantaneous value of the target motion is corrected based on at least the calculated model floor reaction force moment to obtain the target instantaneous value of the target motion (corrected target value in FIG. 42).
  • Mean instantaneous value determination means for determining body position) (gait generator 100 with full model correction, especially perturbation model 42b, block 42d in Fig. 42, addition point 42g, addition point 4 2 g output is determined as the correction target body position).
  • the target of the operation is In the motion generation device that generates an instantaneous value, provisional instantaneous value determination means (a gait parameter overnight determination unit 100a, a target (and Provisional) instantaneous value generation unit 100b, calculation of simplified model 100c1 in FIG. 17), based on at least the determined provisional instantaneous value of the target motion, the motion of the mouth bot and the floor
  • provisional instantaneous value determination means a gait parameter overnight determination unit 100a, a target (and Provisional) instantaneous value generation unit 100b, calculation of simplified model 100c1 in FIG. 17
  • a model floor reaction force calculation means (a reverse full model 100c2 in FIG. 17) that calculates a model floor reaction force (full model ZMP in FIG. 17) using a dynamic model representing the relationship of the reaction force.
  • the calculated model floor reaction force and the determined target floor Floor reaction force difference calculation means for calculating the difference between the reaction force and the provisional instantaneous value (full model ZMP error in FIG. 17), and at least the calculated difference
  • At least the provisional instantaneous value of the target motion is corrected so as to satisfy the relationship between the motion and the floor reaction force represented by the dynamic model, based on Target instantaneous value determining means for determining the target instantaneous value (corrected target body position in Fig. 17, ZMP conversion value of full model correction moment around target ZMP, etc.) (Full model corrected gait generator 100, In particular, the output of block 17b, perturbation model 17c in Fig.
  • Addition point 17d, and addition point 17d is determined as the correction target body position, and the output of addition point 17a is determined.
  • the target should be determined as ZMP conversion value of full model correction moment around ZMP) Well configured. Note that this also applies to the third to thirteenth embodiments.
  • a motion generation device that generates a target instantaneous value of the motion when the legged mobile robot 1 including at least the upper body 24 and the plurality of legs 2 connected to the upper body performs a motion such as walking.
  • Tentative instantaneous value determination means tentative gait parameter overnight determining unit 100a, target (and tentative) instantaneous value generating unit 100b, (Calculation of the simplified model 100c1 in FIG. 17)
  • ZMP calculation means (calculation of the inverse full model 100c2 in FIG. 17) for calculating a model ZMP (full model ZM P in FIG.
  • a tentative instantaneous value determining means (tentative gait, ⁇ lame overnight determining unit 100a) for determining a tentative instantaneous value of a target motion and a target ZMP constituting the motion.
  • Target (and tentative) instantaneous value generation unit 100 Ob operation of the simplified model 100c1 in FIG.
  • a model floor reaction force moment around the temporary instantaneous value of the target ZMP using a dynamic model representing the relationship between the robot's motion and the floor reaction force (full model correction moment around the target ZMP around Fig. 42) Means for calculating the model floor reaction force moment (the inverse full model 100 c2 in FIG. 42) Calculation) and at least the provisional instantaneous value of the target motion is corrected based on at least the calculated model floor reaction force moment so as to satisfy the relationship between the motion and the floor reaction force represented by the dynamic model.
  • the target instantaneous value that determines the target instantaneous value of the target motion and the desired floor reaction force (the corrected target body position in FIG.
  • Determination means (Gait generator 100 with full model correction, especially perturbation model 42 b, block 42 d, addition point 42 g, block 42 h, and addition point 42 g in Fig. 42) The output is determined as the corrected target body position.
  • a momentary instantaneous value determining means for determining a momentary instantaneous value of a target motion and a desired floor reaction force constituting the motion (gait parameter determining unit 100a).
  • Target (and provisional) instantaneous value generation unit 100 Ob, operation of the simplified model 100c1 in FIG. 17), and at least provisional instantaneous values of the determined target movement are To the dynamics model that represents the relationship between
  • Model output calculation means for calculating the full model ZMP in Fig. 17 (the inverse full model in Fig. 17) The calculation of the model 100 c2), the difference between the calculated output of the model and the determined tentative instantaneous value of the desired floor reaction force (the full model ZMP error in FIG. 17)
  • the force difference calculating means (addition point 23a in FIG. 17 and its output) calculates at least the correction amount of the target motion (the perturbation model body position in FIG. 17) based on at least the calculated difference.
  • Target motion correction amount calculation means to be calculated (perturbation model 1 ⁇ c, block 17b in FIG.
  • model input correction means model input correction means to additionally input the calculated correction amount to the dynamic model
  • a target instantaneous value determining means for determining the target instantaneous value of the target motion and the target floor reaction force based on at least the input point 17 d)) of FIG. 17 and at least the input and output of the dynamic model
  • a motion generation device that generates a target instantaneous value of the motion when the legged mobile robot 1 including at least the upper body 24 and the plurality of legs 2 connected to the upper body performs a motion such as walking.
  • Tentative instantaneous value determining means for determining tentative instantaneous values of the target motion and the target ZMP constituting the above-mentioned motion (gait parameter overnight determining unit 100a, target (and tentative) instantaneous value generating unit 100b)
  • the simplified model 100c1 of FIG. 17 is calculated).
  • At least the provisional instantaneous value of the determined target motion is input to a dynamic model representing the relationship between the robot motion and ZMP.
  • Model output calculation means (calculation of the inverse full model 100c2 in FIG.
  • the gait generator 100 determines the output of the addition point 17 d in FIG. 17 as the correction target body position.
  • the output of the addition point 17 a is the full model correction moment around the target ZMP. To be determined as the ZMP conversion value of the above). Note that this also applies to the third to seventh embodiments.
  • a motion generation device that generates a target instantaneous value of a motion
  • a tentative instantaneous value determining means (a gait parameter overnight determining unit 100a, a target ( And the provisional) instantaneous value generation unit 100b, the operation of the simplified model 100c1 in FIG. 42), and at least the provisional instantaneous values of the determined target motion and the target ZMP, and the motion of the robot.
  • Model output calculation to calculate the model output as Output means (calculation of the inverse full model 100c2 in FIG. 42), and at least the correction amount of the target motion (the perturbation model body position in FIG. 42) based on at least the output of the model.
  • a target motion correction amount calculating means perturbation model 42b, block 42d in FIG. 42 to be calculated, and a model input correcting means (fourth input) for additionally inputting the calculated correction amount to the dynamic model.
  • the target point determining means for determining the target movement and the target instantaneous value of the target floor reaction force based on at least the input and output of the dynamic model Entering gait generator 100, in particular, determine the output of block 42h, addition point 42g in Fig. 42 as the correction target body position.
  • the output of block 42h is the target ZMP (target floor). Reaction force acting point) ZMP conversion value of the full model correction moment around It was composed as provided to a constant).
  • the target motion correction amount calculating means includes a perturbation representing a dynamic relationship between the perturbation of the floor reaction force and the perturbation of the motion in the robot.
  • the model (the perturbation model 23 b in FIG. 23), the state quantity of the perturbation model (for example, the body position and Z or velocity of the perturbation model) and the state quantity of the dynamic model (for example, the power
  • At least one of A first feedback amount calculating means (a perturbation model control law 23 e in FIG. 23) for calculating a first feedback amount (a perturbation model control feedback amount in FIG. 23) based on Based on the difference between the obtained difference and the first feedback amount, a second feedback amount calculating means (addition point 23 c in FIG.
  • block 23 d) for calculating a second feedback amount is provided.
  • the sum of the calculated first feedback amount and the second feedback amount is input to the perturbation model to calculate the correction amount of the target motion (addition point 23 f in FIG. 23).
  • perturbation model 23 b) is configured to calculate the first feedback amount based at least on the position of the center of gravity of the dynamic model.
  • a tentative instantaneous value determining means (a gait, a lame overnight determining unit 10) for determining a tentative instantaneous value of a target motion and a desired floor reaction force constituting the motion.
  • a model output calculation means (inverse full model 100 c 2 in FIG.
  • Target motion correction amount calculating means (block 28 b in FIG. 28, perturbation model 28 c) for calculating the amount (perturbation model body position in FIG.
  • Target instantaneous value determining means for determining the target instantaneous value of the target movement and the target floor reaction force (a gait generator 100 with full model correction, especially the addition point 28 d in FIG. 28, the addition point 28
  • the output of 8d is determined as the correction target body position, and the ZMP conversion value of the full model correction moment around the target ZMP is determined to be 0).
  • provisional instantaneous value determination means tentative parameter determination unit 100a, 'target and temporary instantaneous value generation unit 100b, (Calculation of simplified model 100c1 in Fig. 28) At least the tentative instantaneous value of the determined target motion is input to the dynamic model representing the relationship between the robot motion and ZMP.
  • Model output calculating means (calculation of the inverse full model 100c2 in FIG. 28) for calculating the output (full model ZMP in FIG. 28), and the calculated model output and the determined Calculate the difference from the target instantaneous value of ZMP (full model ZMP error in Fig. 28) That Z M P difference calculating means (addition point of the second 8 Figure 2
  • a target movement correction amount calculating means for calculating at least the target movement correction amount (perturbation model body position in FIG. 28) based on at least the calculated difference.
  • the block 28b, the perturbation model 28c), and the target instantaneous value determining means for determining the target instantaneous value of the target motion and the target floor reaction force based on at least the calculated correction amount.
  • provisional instantaneous value determination means (tentative parameter overnight determining unit 100a, gait parameter overnight determining unit 100b, Calculation of the simplified model 100c1 in FIG. 28), at least the provisional instantaneous value of the determined target motion is calculated by calculating the floor reaction force around the robot motion and the floor reaction force action point.
  • Model output calculation means for calculating the model output (full model ZMP error in Fig.
  • a target motion correction amount calculating means for calculating at least the target motion correction amount (perturbation model body position in FIG. 28) based on at least the model output 28
  • the block 28 in FIG. 28, the perturbation model 28 c) and at least the desired instantaneous value determining means for determining the desired instantaneous value of the desired motion and the desired floor reaction force based on at least the calculated correction amount
  • the gait generator 100 with full model correction in particular, determining the output of the addition point 28 d and the addition point 28 d in FIG.
  • the target motion correction amount calculation means represents a dynamic relationship between the floor reaction force perturbation and the motion perturbation in the robot.
  • the perturbation model (the perturbation model 29 d in FIG. 29), the state quantity of the perturbation model (for example, the body position and / or velocity of the perturbation model) and the state quantity of the dynamic model (for example, Feedback amount calculating means (the perturbation model control law 29 in FIG. 29) for calculating the feedback amount (the perturbation model control feedback amount in FIG.
  • feed-forward amount calculating means for calculating a feed-forward amount so as to cancel the calculated difference, wherein the calculated feedback is provided.
  • the correction amount of the target motion was calculated by adding the sum of the amount and the feedforward amount to the perturbation model (addition point 29 c perturbation model 29 d in FIG. 29).
  • the feedback amount calculating means is based on at least the center of gravity of the dynamic model (the center of gravity of the full model in FIG. 31 or FIG. 33).
  • the legged mobile robot includes at least the upper body 24 and a plurality of legs 2 connected to the upper body.
  • Target floor reaction force temporary instantaneous value determining means for determining the target ZMP) (gait parameter overnight determination unit 100a, target (and temporary) instantaneous value generation unit 100b, at least the determined target floor reaction force
  • the tentative instantaneous value of the force is input to a first dynamics model representing the relationship between the motion of the robot and the floor reaction force, and the tentative instantaneous value of the target motion (simplified model body position in FIG. 34) is calculated.
  • Means for calculating a temporary motion momentary instantaneous value calculation (calculation of the simplified model 100c1 in FIG. 34), at least the calculated temporary instantaneous value of the target motion, and the relationship between the motion of the robot and the floor reaction force.
  • Input to the second dynamics model to represent and output the second dynamics model (the
  • the second model output calculation means for calculating the full model ZMP in FIG. 34 (calculation of the inverse full model 100c2 in FIG. 34), the calculated output of the second dynamic model and the above determination
  • the floor reaction force difference calculating means (addition point 34a in FIG. 34) for calculating the difference between the calculated target floor reaction force and the tentative instantaneous value (the full model ZMP error in FIG. 34) includes at least the calculated difference Based on at least the target floor reaction force correction amount (simplified model ZMP correction amount in FIG. 34), the target floor reaction force correction amount calculation means (block 3 in FIG. 34)
  • model input correction means (addition point 34c in FIG. 34) for additionally inputting the calculated correction amount to the first dynamic model, and at least the second dynamic model A target instantaneous value of the target motion and the target floor reaction force based on input and output
  • Target instantaneous value determination means (100% gait generator with full model correction, especially Fig. 34) (Determining the simplified model body position as the corrected target body position, and determining the output of the addition point 34a as the ZMP converted value of the full model correction element around the target ZMP).
  • a motion generation device that generates a target instantaneous value of the motion.
  • the target ZMP provisional instantaneous value determination means (gait parameter determination unit 10) for determining at least the provisional instantaneous value (target ZMP in FIG. 34) of the target motion and the target ZMP constituting the above-mentioned operation. 0 a, a target (and provisional) instantaneous value generation unit 10 O b), at least a provisional instantaneous value of the determined target ZMP, and a first dynamic model representing a relationship between the motion of the robot and the ZMP.
  • Means (calculation of simplified model 100c1 in FIG. 34) At least the calculated tentative instantaneous value of the target motion is input to a second dynamic model representing the relationship between the robot motion and ZMP.
  • the second model output calculation means (calculation of the inverse full model 100c2 in FIG. 34) for calculating the output of the second dynamic model (full model ZMP in FIG. 34)
  • ZMP difference calculating means (addition point 34a in FIG. 34) for calculating the difference (the full model ZMP error in FIG. 34) between the output of the kinetic model of No. 2 and the determined instantaneous instantaneous value of the target ZMP.
  • a target ZMP correction amount calculating means (block 34b in FIG. 34) for calculating at least a correction amount of the target ZMP (simplified model ZMP correction amount in FIG. 34) based on at least the calculated difference.
  • a model input correction for additionally inputting the calculated correction amount to the first dynamics model Based on the step (addition point 34c in FIG. 34) and at least the input and output of the second dynamic model, the target instantaneous value of the target motion and the target floor reaction force (the correction target in FIG. 34)
  • Target instantaneous value determination means for determining body position, ZMP-converted value of full model correction moment around target ZMP (gait generator 100 with full model correction, especially simplified model upper body position in Fig. 34) Is determined as the correction target body position, and the output of the addition point 34a is determined as the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP).
  • a target ZMP temporary instantaneous value determining means for determining at least a temporary instantaneous value of the target ZMP (target ZMP in FIG. 34) among the target movement and the target ZMP constituting the above-mentioned operation.
  • a target (and temporary) instantaneous value generation unit 10 O b) at least the determined temporary instantaneous value of the target ZMP is converted into a first dynamic model representing the relationship between the motion of the robot and the ZMP.
  • Means for calculating a provisional instantaneous value of the target motion (the body position of the simplified model in FIG. 34) by calculating the provisional instantaneous value of the target motion (operation of the simplified model 100c1 in FIG. 34);
  • the calculated temporary instantaneous value of the target movement and the determined target ZMP The instantaneous value is input to a second dynamic model representing the relationship between the robot's motion and the floor reaction force moment around the floor reaction force action point, and the instantaneous value is set as the target floor reaction moment around the provisional instantaneous value of the target ZMP.
  • 2 movement Second model output calculation means (calculation of inverse full model 100c2 in Fig.
  • the target ZMP correction amount calculating means (third 34) calculates at least the target ZMP correction amount (simplified model ZMP correction amount in FIG. 34).
  • model input correction means (addition point 34 c in FIG. 34) for additionally inputting the calculated correction amount to the first dynamic model, and at least the second Based on the input and output of the dynamic model of the target, the target instantaneous value of the target motion and the target floor reaction force (corrected target body position in Fig.
  • Means for determining instantaneous instantaneous value (gait generator with full model correction 10 0, in particular, determine the simplified model body position in Fig. 34 as the correction target body position, and determine the output of the addition point 34a as the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP ).
  • At least the correction amount of the target motion is determined based on at least the calculated difference.
  • Means for calculating the target motion correction amount (body position) (perturbation model control law 36 b, summation point 36 c, block 36 d, distributor 36 e, summation point 36 f, perturbation in Fig. 36) Model 36 g), and second model input correction means (addition point 36 h in FIG. 36) for additionally inputting the calculated target motion correction amount to the second dynamic model. It was configured as follows.
  • the target movement correction amount calculating means may include a perturbation model (perturbation model 36 g in FIG. 36) representing a dynamic relationship between the perturbation of the floor reaction force and the perturbation of the movement in the robot.
  • a perturbation model perturbation model 36 g in FIG. 36
  • First feedback amount calculating means for calculating a feedback amount (feedback amount for perturbation model control), and at least the calculated difference and the first feedback amount
  • the second feedback amount calculating means (addition point 3 in FIG.
  • the second feedback amount (the perturbation model ZMP correction amount in FIG. 36) based on the difference between 6c, an integrator 36d, and a distributor 36e), and the sum of the calculated first feedback amount and the second feedback amount is input to the perturbation model and the target motion is calculated.
  • the perturbation model ZMP correction amount in FIG. 36 based on the difference between 6c, an integrator 36d, and a distributor 36e
  • the sum of the calculated first feedback amount and the second feedback amount is input to the perturbation model and the target motion is calculated.
  • Additional point 36 f in FIG. 36, perturbation model 36 g) in the 16th embodiment at least the upper body and the upper body are connected to the upper body.
  • a motion generation device that generates a target instantaneous value of the motion includes a target motion and a target floor reaction force constituting the motion.
  • Model motion instantaneous value calculation means (calculation of the forward full model 100c2 in FIG. 37) for inputting to the dynamic model representing Model motion difference calculating means (addition point 37a in FIG. 37) for calculating the difference between the instantaneous value of the motion and the provisional instantaneous value of the target motion, so that the difference approaches zero based on at least the difference.
  • a correction amount calculating means for calculating the correction amount (model follow-up feedback rule 37b in FIG.
  • Target instantaneous value determining means full model corrected gait that determines the target instantaneous value of the target motion and the target floor reaction force based on the addition point 3 7 c) of FIG. 7 and at least the input and output of the dynamic model.
  • Generator 100 especially forward full model 100 in Fig. 37 c2 The output of the corrected target body position should be determined, and the output of the model following feedback rule 37 b should be determined as the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP). did.
  • a desired floor reaction force temporary instantaneous value determining means for determining a temporary instantaneous value of a desired floor reaction force constituting the operation (a gait parameter overnight determining unit 100a in FIG. 5,
  • Model motion difference calculation means for calculating the difference (addition point 37a in FIG.
  • correction amount calculation means for calculating a correction amount based on at least the difference so that the difference approaches zero (FIG. 37)
  • Model follow-up feedback rule 37 b Model follow-up feedback rule 37 b
  • model input correction means additional point 37c in FIG. 37
  • a target instantaneous value of the target floor reaction force is determined based on Desired floor reaction force instantaneous value determination means (100, in particular, determine the output of the model following feedback rule 37b in Fig. 37 as the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP. ).
  • a motion generation device that generates a target instantaneous value of the motion.
  • provisional instantaneous value determining means (100a, 100b, calculation of the simplified model 100c1 in FIG. 37) for determining the temporary instantaneous value of the target motion and the target ZMP constituting the above-mentioned operation. )
  • At least the determined tentative instantaneous value of the target ZMP is input to a dynamic model representing the relationship between the robot motion and the ZMP, and a model motion instantaneous value calculation is performed to calculate an instantaneous value of the motion of the dynamic model.
  • Model motion difference calculation means (calculation of the forward full model 100c2 in FIG. 37); model motion difference calculation means (third calculation) for calculating a difference between the instantaneous value of the motion of the dynamic model and the provisional instantaneous value of the target motion.
  • Addition point 37 a) in FIG. 7 the difference approaches zero based on at least the difference Correction amount calculating means (37b) for calculating the correction amount, a model input correction means (addition point 37c) for additionally inputting the calculated correction amount to the dynamic model, and at least the dynamics Target instantaneous value determination means (100, especially the output of the forward full model 100c2 in FIG. 37) for determining the target motion and the target instantaneous value of the target ZMP based on the input and output of the model.
  • the target ZMP temporary instantaneous value determining means (100a, 100b) for determining the temporary instantaneous value of the target ZMP constituting the operation, and determining the instantaneous value of the target movement constituting the operation.
  • Means for determining the instantaneous value of desired movement (100 a, 100 b, calculation of the simplified model 100 c 1 in FIG.
  • Model motion instantaneous value calculating means for inputting to the dynamic model representing the relationship between the motion of the dynamic model and the ZMP and calculating the instantaneous value of the motion of the dynamic model (calculation of the forward full model 100c2 in FIG. 37)
  • a model motion difference for calculating a difference between the instantaneous value of the motion of the dynamic model and the instantaneous value of the target motion.
  • Calculating means (addition point 37a), a correction amount calculating a correction amount based on at least the difference so that the difference approaches zero, calculating means (37b), calculating the calculated correction amount as the dynamic model Model input correction means (addition point 37 c) additionally input to the target, and target ZMP instantaneous value determination means (100, 100) for determining the target instantaneous value of the target ZMP based on at least the input of the dynamic model.
  • the output of the model following feedback rule 37 b in FIG. 37 should be determined as the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP).
  • the legged mobile robot 1 including at least the upper body 24 and the plurality of legs 2 connected to the upper body performs operations such as walking.
  • target ZMP temporary instantaneous value determination means (100a, 100b) for determining the temporary instantaneous value of the target ZMP that constitutes the action
  • Target motion instantaneous value determination means (100 a, 100 b, operation of simplified model 100 c 1 in FIG.
  • the tentative instantaneous value of the determined target ZMP is input as a floor reaction force action point to a dynamic model representing a relationship between the robot motion, the floor reaction force action point, and a floor reaction force moment around the same, and the power Means for calculating the instantaneous value of the motion of the dynamic model (see the full model shown in Fig. 43).
  • a model motion difference calculating means for calculating a difference between the instantaneous value of the motion of the dynamic model and the instantaneous value of the target motion, based on at least the difference So that the difference approaches zero
  • the correction amount calculating means (model following feedback rule 43 b) for calculating the correction amount, inputs the calculated correction amount to the dynamic model as the floor reaction force moment, and corrects the model input while correcting the model input.
  • Target instantaneous value determining means for determining the calculated correction amount as the target instantaneous value of the correction moment around the target ZMP (100, especially the block 43h in Fig. 43, the model following feedback rule 43b) Output is determined by converting it to the ZMP converted value of the full model correction moment around the target ZMP).
  • the legged mobile robot 1 including at least the upper body 24 and a plurality of legs 2 connected to the upper body performs an operation such as walking.
  • the motion generation device that generates a target instantaneous value of the motion
  • a target floor reaction force instantaneous value that determines at least an instantaneous value of the target floor reaction force among the target motion and the target floor reaction force that constitute the motion.
  • Determining means (a gait parameter determining unit 100a in FIG.
  • a target (and provisional) instantaneous value generating unit 100Ob), and at least an instantaneous value of the determined desired floor reaction force is determined by the robot First model motion instantaneous value calculating means for inputting to the first dynamic model representing the relationship between the motion and the floor reaction force and calculating the instantaneous value of the motion of the first dynamic model (simplification of FIG. 38)
  • the calculation of the model 100 c1), at least the determined instantaneous value of the desired floor reaction force is A second model motion instantaneous value calculating means (FIG. 38) for inputting to a second dynamic model representing the relation between the motion of the robot and the floor reaction force and calculating the instantaneous value of the motion of the second dynamic model.
  • a first model input correction means (addition point 38 c) for additionally inputting the calculated correction amount to the first dynamic model.
  • the output of the first dynamic model and the first model Determine at least one of the outputs of the dynamic model of 2 as the target instantaneous value of the target motion (The output of the full model corrected gait generator 100 in FIG.
  • a target ZMP instantaneous value determining means (100a, 100b) for determining at least an instantaneous value of the target ZMP among the target movement and the target ZMP constituting the above operation.
  • the first model motion instantaneous value calculation for inputting the instantaneous value of ZMP to the first dynamic model representing the relationship between the robot motion and ZMP to calculate the instantaneous value of the motion of the first dynamic model Means (calculation of simplified model 100c1 in FIG. 38) At least the determined instantaneous value of the target ZMP is input to a second dynamic model representing the relationship between the robot motion and ZMP. A second model for calculating an instantaneous value of the motion of the second dynamic model. Dynamic instantaneous value calculating means (calculation of forward full model 100c2 in FIG.
  • Model motion difference calculating means for calculating the difference between the two, and correction amount calculating means (38b) for calculating the correction amount based on at least the difference so that the difference approaches zero.
  • a first model input correction means for additionally inputting the calculated correction amount to the first dynamic model, wherein the output of the first dynamic model and the second At least one of the outputs of the dynamic model is determined as the target instantaneous value of the target motion (100, in particular, the output of the simplified model 100c1 in FIG. 38 or the forward full model 100c). (The output of 2 is determined as the correction target body position.)
  • a desired floor reaction force instantaneous value determining means (at least an instantaneous value of a target floor reaction force among the target motion and the target floor reaction force constituting the motion) is determined.
  • the target instantaneous value of the exercise was determined (100, especially the output of the forward full model 100c2 in FIG. 39 was determined as the corrected target body position).
  • target ZMP instantaneous value determination means (100 a,
  • At least the determined instantaneous value of the target ZMP is input to a first dynamic model representing the relationship between the robot motion and ZMP, and the motion of the first dynamic model is
  • a first model instantaneous value calculating means for calculating an instantaneous value (calculation of the forward full model 100c2 in FIG. 39), a second model corresponding to at least the instantaneous value of the motion of the first dynamic model;
  • Second model state quantity calculation means (3) for calculating the state quantity of the dynamic model
  • the output of the first dynamics model is determined as a target instantaneous value of the target motion (100, in particular, the output of the forward full model 100c2 in FIG. 39 is corrected target body). Determined as position)
  • a target floor reaction force temporary instantaneous value determination unit that determines at least a temporary instantaneous value of a target floor reaction force among a target motion and a target floor reaction force that constitute the operation. (100a, 100b), inputting at least the tentative instantaneous value of the determined desired floor reaction force into a first dynamic model representing the relationship between the motion of the robot and the floor reaction force, A first model motion instantaneous value calculating means (calculation of the simplified model 100c1 in FIG. 40) for calculating an instantaneous value of the motion of the first dynamic model; The temporary instantaneous value of the force is expressed as a value representing the relationship between the motion of the robot and the floor reaction force.
  • Model motion difference calculating means for calculating a difference from the value, a first correction amount for calculating a first correction amount based on at least the difference so that the difference approaches zero.
  • a correction amount calculating means (model following feedback rule 1 (40b) in FIG. 40) is used to calculate a second correction amount based on at least the difference so that the difference approaches zero.
  • a correction amount calculating means (model following feedback rule 2 (40c) in FIG. 40), and a second inputting the calculated first correction amount to the first dynamic model.
  • Model input correction means (addition point 40d), and a second model for additionally inputting the calculated second correction amount to the second dynamic model.
  • Input correction means (addition point 40e), and at least one of the output of the first dynamic model and the output of the second dynamic model is determined as a target instantaneous value of the target motion ( 100, in particular, the output of the simplified model 100c1 in FIG. 40 or the output of the forward full model 100c2 is determined as the correction target body position.
  • a motion generation device that generates a target instantaneous value of the motion when the legged mobile robot 1 including at least the upper body 24 and the plurality of legs 2 connected to the upper body performs a motion such as walking.
  • a target ZMP tentative instantaneous value determining means (100a, 100b) for determining at least a tentative instantaneous value of the target motion and the target ZMP constituting the above-mentioned operation.
  • Means for calculating the instantaneous movement value of the motion (operation of the simplified model 100c1 in FIG.
  • a motion difference calculating means (addition point 40a) for calculating a difference from the value, a first correction amount calculating means (calculating a first correction amount based on at least the difference so that the difference approaches zero) 4 O b) a second correction amount for calculating a second correction amount based on at least the difference so that the difference approaches zero.
  • At least one of the outputs of the dynamic model is determined as the target instantaneous value of the target motion (100, in particular, the output of the simplified model 100c1 in FIG. 40 or the forward full model ⁇ 00c2). Is determined as the correction target body position).
  • a second perturbation model (the second perturbation in FIG. 44) representing a dynamic relationship between the perturbation of the floor reaction force and the perturbation of the motion in the robot.
  • Perturbation model 44a a third feedback amount calculating means for calculating a third feedback amount based on at least one of the state amount of the second perturbation model and the state amount of the dynamic model.
  • the second perturbation model control law 44 b in FIG. 44 and the determined instantaneous value of the desired floor reaction force or the desired ZMP, and the tentative target of the desired floor reaction force or the desired ZMP.
  • a second feedforward amount calculating means for calculating and inputting a difference between the instantaneous values and calculating a second feedforward amount so as to reduce the difference (the second distribution unit 44c in FIG. 44, Block 44d), the calculated third feedback amount and the second feedback
  • a third target motion correction amount calculation for inputting the sum of the word amounts into the second perturbation model and calculating a third correction amount (the body position of the second perturbation model in FIG. 44) of the target motion
  • the means (addition point 44 e in FIG. 44, perturbation model 44 a) are provided.
  • the third target motion correction amount calculating means calculates a third correction amount of the target motion, and calculates the determined target floor reaction force or the target instantaneous value of the target ZMP and the target floor reaction force or the target floor reaction force.
  • the correction amount of 3 was configured to be calculated.
  • the perturbation model is configured to include an inverted pendulum.
  • the second perturbation model is configured to be an inverted pendulum.
  • a target operation parameter overnight correction means for determining or correcting a target operation parameter based on at least the state quantity of the dynamic model (the position and / or velocity of the dynamic model) (see FIG. 11).
  • the chart was configured so as to have S28).
  • the present invention has been described with respect to a biped robot, but can be applied to a multi-legged robot having three or more legs. Furthermore, the present invention can be applied not only to a real robot (actual machine) but also to motion control or motion generation of a virtual robot in a simulation or a computer game. Industrial applicability
  • a provisional instantaneous value of a target motion and a desired floor reaction force or a target ZMP constituting an operation is determined, and the robot motion and the floor reaction force are determined based on the determined provisional instantaneous value of the target motion.
  • a model floor reaction force or a model ZMP is calculated using a dynamic model representing the relationship of ZMP, and the difference between the calculated model floor reaction force and the determined temporary instantaneous value of the determined target floor reaction force is calculated.
  • the difference between the tentative instantaneous value of the determined model ZMP and the determined target ZMP is calculated, and based on the calculated difference, at least the target motion is determined so as to satisfy the relationship between the motion expressed by the dynamic model and the floor reaction force.
  • the legged mobile port bot By correcting the provisional instantaneous value, it is configured to determine the target instantaneous value of the target motion and the target floor reaction force, so it is possible to generate a motion such as a gait that satisfies the dynamic equilibrium condition with high accuracy. Along with walking and working It is possible to provide a motion generation apparatus the legged mobile port bot be able to increase the resistance.
  • the target motion that defines the motion is determined, and based on the determined target motion, the target floor reaction force is calculated and calculated using a dynamic model representing the relationship between the robot motion and the floor reaction force. Since the floor reaction force actually acting on the robot is controlled based on the desired floor reaction force, the motion such as gait that satisfies the dynamic equilibrium condition with high accuracy can be generated. It is possible to provide a motion generation device for a legged mobile robot capable of improving the posture stability by controlling the ⁇ -bot so as to follow the generated motion.

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Description

明細書 脚式移動ロボッ トの動作生成装置 技術分野
この発明は脚式移動ロボッ トの動作生成装置に関し、 より詳しくは脚式移動口 ボッ トの歩容の動作を生成し、 さらには生成された動作を追従するようにロボッ トを制御するようにした装置に関する。 背景技術
従来、 脚式移動ロポッ トの厳密な動力学モデルを用い、 試行錯誤によって歩容 を生成していたため、 リアルタイムに歩容を生成することは困難であった。 そこ で、 本出願人は先に特開平 1 0— 8 6 0 8 1号において、 オフラインで設計した 規準歩容をパラメータと上体軌道の時系列の組にしてロボッ トに搭載したマイク 口コンピュータのメモリに記憶させ、 歩行周期など、 時間に関するパラメ一夕が 同一である複数の歩容の瞬時値の重み付き平均を求めることによって、 自在な歩 容をリアルタイムに生成する技術を提案している。
しかしながら、 この提案技術にあっては、 近似計算であったことから、 生成し た歩容が動力学的平衡条件を十分に満足できない場合があった。 尚、 動力学的平 衡条件とは、 ロボッ卜の挙動を精密に表す厳密動力学モデルを用いて目標歩容の 霍カと慣性力から計算される Z M Pが、 目標 Z M Pに一致することを意味する。 より詳細には、 ロボットの挙動を精密に表す厳密動力学モデルを用いて算出され るロボッ トの慣性力と重力の合力が目標 Z M Pまわりに作用させるモ一メントの 水平成分が、 0であることを意味する （M. V u k o b r a t o v i c (加藤、 山下訳） 、 『歩行ロボッ 卜と人工の足』 、 日刊工業新聞社 （ 1 9 7 5年） ） 。 発明の開示
従って、 この発明の第 1の目的は先に提案した技術の不都合を解消することに あり、 生成した歩容などの動作が動力学的平衡条件を精度良く満足ずるようにし た脚式移動ロボッ トの動作生成装置を提供することにある。
さらには、 この発明の第 2の目的は、 生成した歩容による歩行などの動作が動 力学的平衡条件を精度良く満足すると共に、 その生成された動作に追従するよう にロボットを制御することで、 姿勢安定性を高めるようにした脚式移動ロボット の動作制御装置を提供することにある。
上記した第 1および第 2の目的を達成するために、 少なくとも上体と、 前記上 体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動ロボットが歩行などの動作を行う とき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成 する目標運動と目標床反力または目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決定 手段、 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 前記ロボッ トの 運動と床反力または ZM Pの関係を表す動力学モデルを用いてモデル床反力また はモデル Z M Pを算出するモデル床反力算出手段、 前記算出されたモデル床反力 と前記決定された目標床反力の仮瞬時値の差、 または前記算出されたモデル Z M Pと前記決定された目標 Z M Pの仮瞬時値の差を算出する差算出手段、 および少 なくとも前記算出された差に基づき、 前記動力学モデルで表される運動と床反力 の関係を満足するように、 少なくとも前記目標運動の仮瞬時値を補正することに より、 前記目標運動と目標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段を 備える如く構成した。
動作を構成する目標運動と目標床反力または目標 Z M Pの仮瞬時値を決定し、 決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 ロボッ トの運動と床反力または Z M P の関係を表す動力学モデルを用いてモデル床反力またはモデル Z M Pを算出し、 算出されたモデル床反力と決定された目標床反力の仮瞬時値の差、 または算出さ れたモデル Z M Pと決定された目標 Z M Pの仮瞬時値の差を算出し、 算出された 差に基づき、 動力学モデルで表される運動と床反力の関係を満足するように、 少 なくとも目標運動の仮瞬時値を補正することにより、 目標運動と目標床反力の目 標瞬時値を決定するように構成したので、 動力学的平衡条件を精度良く満足する 歩容などの動作を生成することができると共に、 歩行時や作業時の安定性を高め ることができる。 ·
上記した第 2の目的を達成するために、 少なくとも上体と、 前記上体に連結さ れる複数本の脚部からなる脚式移動ロボットの歩行などの動作を制御する動作制 御装置において、 前記動作を規定する目標運動を決定する目標運動決定手段、 少 なくとも前記決定された目標運動に基づき、 前記ロボッ トの運動と床反力の関係 を表す動力学モデルを用いて目標床反力を算出する目標床反力算出手段、 および 少なくとも前記算出された目標床反力に基づいて前記ロボッ トに実際に作用する 床反力を制御する床反力制御手段を備える如く構成した。
動作を規定する目標運動を決定し、 決定された目標運動に基づき、 ロボッ トの 運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いて目標床反力を算出し、 算出され た目標床反力に基づいてロボットに実際に作用する床反力を制御する如く構成し たので、 動力学的平衡条件を精度良く満足する歩容などの動作を生成することが できると共に、 その生成された動作に追従するようにロボッ トを制御することで 姿勢安定性を高めることができる。 図面の簡単な説明
第 1図は、 この発明の一つの実施の形態に係る脚式移動ロボッ 卜の動作生成装 置が適用される脚式移動ロボット、 より具体的には 2足歩行ロボットを全体的に 示す概略図である。
第 2図は、 第 1図に示す脚式移動ロボッ トの足部の構造を示す説明断面図であ る。
第 3図は、 第 1図に示す制御ュニットの詳細を示すブロック図である。
第 4図は、 第 1図に示す脚式移動ロボッ トの動作生成装置を含む動作制御装置 の構成を機能的に示すプロック図である。
第 5図は、 第 4図に示すフルモデル補正入り歩容生成部の構成を機能的に示す プロック図である。
第 6図は、 第 5図に示すフルモデル補正入り歩容生成部のフルモデルの一例で ある多質点系モデルを機能的に示す説明図である。
第 7図は、 第 5図に示すフルモデル補正入り歩容生成部で使用する、 第 1図に 示す脚式移動ロボッ トを倒立振子で近似して得た単純化モデル （動力学モデル） を示す説明図である。 ' 第 8図は、 第 7図に示す動力学モデルを用いて先に提案した歩容生成部が行う 、 動力学演算を示すブロック図である。
第 9図は、 第 8図に示す動力学演算で倒立振子の支点位置を示す Z M P相当値 ZMPpend を演算するのに用いる、 脚部の質点の慣性力と重力の合力のモーメント の作用点 Pの軌跡を示すタイム■チャートである。
第 1 0図は、 第 1図に示す脚式移動ロボットにおいて上体軌道が発散した場合 を示す説明図である。
第 1 1図は、 第 1図に示す脚式移動ロボットの動作生成装置の動作を示すフロ — ·ナヤ—卜でめる。
第 1 2図は、 第 1 1図フロー ·チャートで使用する定常旋回歩容を着地位置な どから説明する説明図である。
第 1 3図は、 同様に、 第 1 1図フロー ·チヤ一トで使用する定常旋回歩容を上 体軌道などから説明する説明図である。
第 1 4図は、 第 1 1図フロー ·チャートの目標瞬時値発生作業を示すサブルー チン ' フロー 'チャートである。
第 1 5図は、 この発明の第 1の実施の形態から第 2 0の実施の形態に係る脚式 移動口ボッ トの動作生成装置によつて行われる歩容の補正手法を分類して表とし て示す説明図である。
第 1 6図は、 この発明の第 1の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能ブロック図である。
第 1 7図は、 この発明の第 2の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能ブロック図である。
第 1 8図は、 この発明の第 2の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法で使用される摂動モデルを用いて行われる 動力学演算を示すブロック図である。
第 1 9図は、 この発明の第 2の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置によつて行われる歩容の補正手法を変形して示す機能プロック図である。 第 2 0図は、 同様に、 この発明の第 2の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの 動作生成装置によって行われる歩容の補正手法を変形して示す機能プロック図で ある。
第 2 1図は、 同様に、 この発明の第 2の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの 動作生成装置によって行われる歩容の補正手法を変形して示す機能ブロック図で める。
第 2 2図は、 同様に、 この発明の第 2の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの 動作生成装置によって行われる歩容の補正手法を変形して示す機能プロック図で める。
第 2 3図は、 この発明の第 3の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。
第 2 4図は、 この発明の第 4の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能ブロック図である。
第 2 5図は、 この発明の第 5の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。
第 2 6図は、 この発明の第 6の実施の形態に係る脚式移動ロボッ 卜の動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。
第 2 7図は、 この発明の第 7の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。
第 2 8図は、 この発明の第 8の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能ブロック図である。
第 2 9図は、 この発明の第 9の実施の形態に係る脚式移動ロボッ 卜の動作生成 装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。
第 3 0図は、 この発明の第 1 0の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。 第 3 1図は、 この発明の第 1 1の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。 第 3 2図は、 この発明の第 1 2の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。 第 3 3図は、 この発明の第 1 3の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。 第 3 4図は、 この発明の第 1 4の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能ブロック図である。 第 3 5図は、 この発明の第 1 4の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法に付随する歩容パラメータの再決定処理 を示す説明タイム ·チヤ一トである。
第 3 6図は、 この発明の第 1 5の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能ブロック図である。 第 3 7図は、 この発明の第 1 6の実施の形態に係る脚式移動ロボッ 卜の動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能ブロック図である。 第 3 8図は、 この発明の第 1 7の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。 第 3 9図は、 この発明の第 1 8の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。 第 4 0図は、 この発明の第 1 9の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能プロック図である。 第 4 1図は、 この発明の第 2 0の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する機能ブロック図である。 第 4 2図は、 この発明の第 2 1の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する、 第 1 6図に類似する機能ブ 口ック図である。
第 4 3図は、 この発明の第 2 2の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する、 第 1 7図に類似する機能ブ 口ック図である。
第 4 4図は、 この発明の第 2 3の実施の形態に係る脚式移動口ボッ トの動作生 成装置によって行われる歩容の補正手法を説明する、 第 3 7図に類似する機能プ 口ック図である。
第 4 5図は、 第 2 3の実施の形態の変形例を示す、 第 3 4図に類似する機能ブ 口ック図である。
第 4 6図は、 この発明の第 1の実施の形態などの等価変形例を示す、 第 5図に 類似する機能プロック図である。 発明を実施するための最良の形態
以下、 添付図面を参照してこの発明の一つの実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの生^ ¾装置を説明する。 尚、 脚式移動ロボットとしては 2足歩行ロボットを例 にとる。
第 1図は、 この実施の形態に係る動作生成装置が適用される脚式移動ロボッ ト 、 より具体的には 2足歩行ロボッ トを全体的に示す概略図である。
図示の如く、 2足歩行ロボッ ト （以下 「ロボッ ト」 とレ、う） 1は左右それぞれ の脚部 （脚部リンク） 2に 6個の関節を備える。 6個の関節は上から順に、 股 （ 腰部） の脚部回旋 （回転） 用の関節 1 0R， 1 0 L (右側を R、 左側を Lとする 。 以下同じ） 、 股 （腰部） のロール方向 （X軸まわり） の関節 1 2R， 1 2 L、 股 （腰部） のピッチ方向 （Y軸まわり） の関節 1 4 R， 1 4 L、 膝部のピッチ方 向の関節 1 6 R， .1 6 L、 足首のピッチ方向の関節 1 8 R， 1 8 L、 同ロール方 向の関節 2 O R, 2 0 Lから構成される。
関節 1 8 R (L) ， 2 OR (L) の下部には足部 （足平） 22 R, 22 Lが取 着されると共に、 最上位には上体 （基体） 24が設けられ、 その内部にマイクロ コンピュータからなる制御ュニット 2 6 (後述） などが格納される。 上記におい て、 股関節 （あるいは腰関節） は関節 1 O R (L) ， 1 2R (L) , 1 4 R (L ) から、 足関節 （足首関節） は関節 1 8 R (L) ， 20 R (L) から構成される 。 また股関節と膝関節とは大腿リンク 28 R, 2 8 L、 膝関節と足関節とは下腿 リンク 3 0 R， 3 0 Lで連結される。
尚、 上体 2 4の上部には腕が取り付けられると共に、 その上部には頭部が配置 されるが、 その詳細は、 この発明の要旨と直接の関連を有しないため、 省略する 上記の構成により、 脚部 2は左右の足についてそれぞれ 6つの自由度を与えら れ、 歩行中にこれらの 6 * 2= 1 2個の関節を適宜な角度で駆動することで、 足 全体に所望の動きを与えることができ、 任意に 3次元空間を歩行させることがで きる （この明細書で 「*」 はスカラに対する演算としては乗算を、 べク トルに対 する演算としては外積を示す） 。
尚、 この明細書で後述する上体 2 4の位置およびその速度は、 上体 2 4の所定 位置、 具体的には上体 2 4の代表点の位置およびその移動速度を意味する。 それ については後述する。
第 1図に示す如く、 足関節の下方には公知の 6軸力センサ 3 4が取着され、 力 の 3方向成分 F x， F y， F zとモーメントの 3方向成分 M x , M y , M z、 即 ち、 足部の着地の有無および床反力 （接地荷重） などを示す信号を出力する。 ま た、 上体 2 4には傾斜センサ 3 6が設置され、 Z軸 （鉛直方向 （重力方向） ） に 対する傾きとその角速度を示す信号を出力する。 また各関節の電動モ一夕には、 その回転量を示す信号を出力するロータリエンコーダが設けられる。
第 2図に示すように、 足部 2 2 R ( L ) の上方には、 ばね機構 3 8が装備され ると共に、 足底にはゴムなどからなる足底弾性体 4 0が貼られてコンプライアン ス機構 4 2を構成する。 ばね機構 3 8は具体的には、 足部 2 2 R ( L ) に取り付 けられた方形状のガイド部材 （図示せず） と、 足首関節 1 8 R ( L ) および 6軸 力センサ 3 4側に取り付けられ、 前記ガイド部材に弾性材を介して微動自在に収 納されるピストン状部材 （図示せず） とからなる。
図中に実線で表示された足部 2 2 R ( L ) は、 床反力を受けていないときの状 態を示す。 床反力を受けると、 コンプライアンス機構 4 2においてパネ機構 3 8 と足底弾性体 4 0がたわみ、 足部 2 2 R ( L ) は図中に点線で表示された位置姿 勢に移る。 この構造は、 着地衝撃を緩和するためだけでなく、 制御性を高めるた めにも重要なものである。 尚、 その詳細は本出願人が先に提案した特開平 5— 3 0 5 5 8 4号に記載されているので、 詳細な説明は省略する。
さらに、 第 1図では図示を省略するが、 ロボッ ト 1はジョイスティック 4 4を 介し、 外部から必要に応じて直進歩行しているロボット 1を旋回させるなど歩容 に対する要求を入力できるように構成される。
第 3図は制御ュニット 2 6の詳細を示すプロック図であり、 マイクロ 'コンビ ュ一夕から構成される。 そこにおいて傾斜センサ 3 6などの出力は AZD変換器 5 0でデジタル値に変換され、 その出力はバス 5 2を介して R AM 5 4に送られ る。 また各電動モータに隣接して配置されるエンコーダの出力はカウン夕 5 6を 介して R AM 5 4内に入力される。
制御ュニッ ト 2 6の内部にはそれぞれ C P Uからなる第 1、 第 2の演算装置 6 0 , 6 2が設けられており、 第 1の演算装置 6 0は後述の如く、 目標歩容を生成 すると共に、 後述の如く関節角変位指令を算出し、 R AM 5 4に送出する。 また 第 2の演算装置 6 2は R AM 5 4からその指令と検出された実測値とを読み出し 、 各関節の駆動に必要な操作量を算出して DZA変換器 6 6とサーボアンプを介 して各関節を駆動する電動モータに出力する。
第 4図は、 この実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成装置の構成およ び動作を全体的に示すプロック図である。
以下説明すると、 この装置はフルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0を備え、 フ ル乇デル補正入り歩容生成部 1 0 0は後述の如く目標歩容を自在かつリアルタイ ムに生成して出力する。 目標歩容は、 目標上体姿勢 （軌道あるいはパターン） 、 補正目標上体位置 （軌道あるいはパターン） 、 目標足部位置姿勢 （軌道あるいは パターン） 、 目標 Z M P (目標全床反力中心点） （軌道あるいはパターン） 、 目 標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値および目標全床反力
(軌道あるいはパターン） からなる。
尚、 各足部 2 2 R , Lの床反力を 「各足部床反力」 と呼び、 全ての （2本の） 足部の床反力の合力を 「全床反力」 と呼ぶ。 ただし、 以降においては、 各足部床 反力はほとんど言及しないので、 断らない限り、 「床反力」 は 「全床反力」 と同 義として扱う。
最初にこの装置が生成する歩容について説明すると、 このように、 ロボッ ト 1 においては歩行制御に与える目標値として、 目標の運動パ夕ーンだけではなく、 目標の運動パターンに対して動力学的平衡条件を満足する目標床反力パターンも 必要である。
目標床反力は、 一般的には、 作用点とその点に作用する力と力のモーメントに よって表現される。 作用点はどこにとっても良いので、 同一の目標床反力でも無 数の表現が考えられるが、 特に前述の目標床反力中心点を作用点にして目標床反 力を表現すると、 力のモーメントは、 床に垂直な成分を除けば、 0になる。 尚、 前述のように、 動力学的平衡条件を満足する歩容では、 目標とする運動軌 跡から算出される Z M Pと目標床反力中心点は一致することから、 目標床反力中 心点軌道の代わりに目標 Z M P軌道を与えると言っても同じことである。
従って、 上記は、 『歩行制御に与える目標値としては、 目標運動軌跡だけでな く、 目標 Z M P軌道 （目標床反力パターン） も必要である』 と言い換えることが できる。 このような背景から、 この明細書では目標歩容を、 次のように定義する σ
a ) 広義の目標歩容とは、 1歩ないしは複数歩の期間の目標運動軌跡とその目標 床反力パターンの組である。
b ) 狭義の目標歩容とは、 1歩の期間の目標運動軌跡とその Z M P軌道の組であ る。
c ) 一連の歩行は、 いくつかの歩容がつながったものとする。
尚、 以下では、 理解を容易にするために、 特にことわらない限り、 目標歩容は 狭義の目標歩容の意味で使用する。 より詳しくは、 この明細書では目標歩容は、 両脚支持期の初期から片脚支持期の終端までの意味で使用する。
また、 両脚支持期とは言うまでもなく、 ロボッ ト 1がその自重を脚部リンク 2 の双方で支持する期間を、 片脚支持期とは脚部リンク 2の一方で支持する期間を いう。 片脚支持期においてロボット 1の自重を支持しない側の脚部 （リンク） を 「遊脚」 と呼ぶ。 定義の詳細は、 先に提案した特開平 8— 8 6 0 8 1号公報に記 載されているので、 この程度の説明に止める。
この発明は具体的には、 上記に定義した目標歩容を精度良く、 かつリアルタイ ムに生成すると共に、 生成した歩容などの動作が動力学的平衡条件を精度良く満 足するようにし、 よつて歩行などの動作の安定性を高めることを目的とする。
ここで、 目標歩容としての条件を説明する。
目標歩容が満たさなければならない条件は、 大きく分けて以下の 5つに分類さ れる。
条件 1 ) 動力学的平衡条件を満足していること。 即ち、 ロボット 1の目標運動軌 跡から動力学的に算出される Z M P軌道が目標 Z M P軌道と一致していること。 条件 2 ) ロボット 1の歩行計画部や歩行経路誘導部 （共に図示せず） 、 あるいは オペレータから歩幅や旋回角など歩容が満たすベき条件が要求される場合、 それ らの要求条件を満たしていること。
条件 3 ) 足部が床を掘ったり擦ったりしない、 関節角度が可動範囲を越えない、 関節速度が限界を越えないなどの、 キネマテイクス （運動学） に関する制約条件 を満たしていること。
条件 4 ) 片脚支持期において Z M Pが支持脚足部接地面内になければならない、 駆動系の最大能力を越えないなどの、 動力学に関する制約条件を満たしているこ と。
条件 5 ) 境界条件を満たしていること。 即ち、 条件 1 ) の当然の帰結として、 歩 容と歩容の境界では、 少なくとも、 各部位の位置と速度が連続であるという境界 条件が導かれる （不連続であれば、 無限大の力が発生したり、 Z M Pが接地面か らはるかに遠くの点に移動してしまうから） 。
また、 第 n + 1回歩容の初期状態は、 第 n回歩容の終端状態 （特に、 足部位置 に対する上体の位置 ·姿勢および速度） に一致するように設定されなければなら ない。 このとき、 第 n回歩容の終端状態は、 第 n + 1回歩容の初期状態が決まつ ていれば、 第 n + 1回歩容の初期状態に一致させれば良い。
決まっていなければ、 第 n回歩容の終端状態が、 姿勢が崩れないで長期的な歩 行ができる範囲に入っていれば良い。 但し、 後述するように、 姿勢が崩れないで 長期的な歩行ができるための終端状態の範囲を求めることは、 極めて難しい。 一般的に、 目標歩容は、 パラメ一夕値あるいは時系列テーブルを含む歩容発生 アルゴリズムによって発生させられる （歩容を決定するということは、 パラメ一 夕値あるいは時系列テ一プルを適当に設定することに他ならない） 。
パラメ一夕値あるいは時系列テーブルを変えることによって、 様々な歩容が生 成される。 し力、し、 パラメータ値あるいは時系列テーブルを十分な配慮もせずに 設定しただけでは、 作成された歩容が前記の歩容条件をすベて満足しているか否 かは分からない。
特に、 長期的歩行に適した終端上体位置および速度の範囲が分かっていたとし ても、 Z M P軌道に基づいて上記した条件 1 ) を満足する上体の軌道を歩容発生 アルゴリズ厶に従って生成する場合には、 発生した歩容の終端での上体位置と速 度の両方がその範囲に入るように Z M P軌道に関するパラメータを設定すること は、 極めて難しい。
その理由は次の通りである。
理由 1 ) 上体は、 一旦、 Z M Pから遠くに離れると、 さらに遠くに離れようと する発散傾向がある。 これを説明するために、 ロボットの上体の挙動に近い倒立 振子の挙動を例に挙げる。
倒立振子は重心の床投影点が支点からずれると、 ずれが発散して倒れる。 しか し、 そのときも倒立振子の慣性力と重力の合力は支点上に作用し （即ち、 Z M P が支点に一致し） 、 支点から受ける床反力に釣り合つている。 即ち、 動力学的平 衡条件は、 運動する物体のその瞬間における慣性力と重力と床反力の関係を表す だけのものである。
動力学的平衡条件を満足していればロボッ トの長期歩行が保証されたように錯 覚しやすいが、 ロボッ 卜の姿勢が崩れているか否かとは全く関係がない。 倒立振 子の重心が支点の真上から離れると、 ますます遠くに離れようとする傾向がある ように、 ロボットの重心が Z M Pの真上から遠くに離れるとますます遠くに離れ ようとする発散傾向がある。
理由 2 ) 片脚支持期において Z M Pが支持脚足部接地面内になければならない などの厳しい制約条件があるために、 上体の加減速パターンを恣意的に設定する ことができず、 位置を合わせようとすると速度が合わず、 速度を合わせようとす ると位置が合わず、 なかなか両方を同時に一致させることは難しい。
歩容の説明を続けると、 歩容は、 歩容パラメ一夕によって記述される。 歩容パ ラメ一夕は、 運動パラメ一夕と Z M Pパラメ一夕 （より一般的に表現すれば、 床 反力パラメータ） から構成される。 尚、 この明細書で 『床反力パラメ一夕』 なる 語は、 『床反力の時間的なパターンに関するパラメータ』 を意味するものとして 使用する。 Z M Pパラメータは後で第 3 5図に示すように、 X， Y， Ζ座標 （方 向） について折れ線グラフ状の ΖΜ Ρ軌道の折れ点の位置と通過時刻で示す （X 座標のみ図示） 。
運動パラメ一夕は、 足部 （軌道） パラメ一夕と上体 （軌道） パラメ一夕とから 構成される。 尚、 足部軌道パラメ一夕は、 初期 （離床時） 遊脚位置および姿勢、 終端 （着床時） 遊脚位置および姿勢、 両脚支持期時間、 片脚支持期時間などを含 む。
上体軌道パラメ一夕は、 上体の姿勢 （空間上の上体 2 4の向きあるいは傾き） を決定するパラメータ、 上体高さ （Z方向の値） を決定するパラメ一夕、 初期の 上体位置 （変位） および速度パラメ一夕などから構成される。
第 5図は、 フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0の詳細を示すブロック図であ る。
図示の如く、 フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0は歩容パラメ一夕決定部 1 0 0 aを備え、 歩容パラメ一夕決定部 1 0 0 aは、 目標歩容が満たさなければな らない、 前記した条件を満足するように、 パラメ一夕値あるいは時系列テーブル を決定する。
決定された歩容パラメ一夕は目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 O bに入力さ れる。 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 O bは入力値に基づき、 先に本出願人 が特開平 5— 3 1 8 3 3 9号および特開平 5— 3 2 4 1 1 5号公報などで提案し た技術を用い、 目標足部位置姿勢、 目標 Z M Pおよび目標上体姿勢、 より詳しく は、 それらの現在時刻 tにおける目標瞬時値および仮瞬時値を算出 （発生） する 。 尚、 『姿勢は空間上の傾斜または向き』 を意味する。 また、 図示の簡略化のた めに、 第 5図を含む図のほとんどにおいて目標上体姿勢の表示を省略する。
目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 O bで算出 （発生） された目標足部位置姿 勢、 目標 Z M Pおよび目標上体姿勢 （より詳しくは、 それらの目標瞬時値および 仮瞬時値） は、 フルモデル補正部 1 0 0 cに入力される。 フルモデル補正部 1 0 0 cは、 本出願人が、 近時、 特願 2 0 0 0— 3 5 2 0 1 1号で提案した単純化モ デル 1 0 0 c 1 と、 この出願で提案されるフルモデル 1 0 0 c 2 (後述） を備え 、 単純化モデルに基づいて入力値から目標上体位置 （より詳しくは目標上体水平 位置） を決定すると共に、 さらに決定された目標上体位置をフルモデル （後述） を用いて修正する。
尚、 単純化モデル 1 0 0 c 1をフルモデル補正部 1 0 0 cに含ませない構成も 可能である。 また、 フルモデル 1 0 0 c 2は、 後述するように、 逆フルモデル （ 逆動力学フルモデル） と順フルモデル （順動力学フルモデル） のいずれかを含む フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0は、 具体的には、 単に単純化モデルに基 づいて生成した歩容ょりも高い精度で動力学的平衡条件を満足するように、 単純 化モデルを用いて算出された目標上体位置を補正する、 あるいは目標 Z M Pまわ りのフルモデル補正モ一メントの Z M P換算値を出力する、 あるいは目標上体位 置を補正すると共に、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モ一メントの Z M P換 算値を出力する。 尚、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントは、 Z M P 換算値とすることなく、 モーメントのまま出力しても良い。
ロボット 1の関節は第 1図に示すように 1 2関節から構成されているので、 得 られた両足部の位置 ·姿勢と上体位置 ·姿勢とから、 後述するように逆キネマテ ィクス演算によって目標関節変位が一義的に決定される。 即ち、 今回のロボッ ト の目標姿勢が一義的に決定される。
理解の便宜のため、 ここで、 本出願人が上記した特願 2 0 0 0 - 3 5 2 0 1 1 号で提案した単純化モデルに基づいて自在かつリアルタイムに目標歩容を生成す る手法.を説明する。
前提から説明すると、 理想的目標歩容は物理法則に逆らうことができないので 、 希望する状態にすぐに到達することはできない。 許容範囲内で Z M Pの軌道、 着地位置および着地時期などの歩容パラメータを変更することによって、 時間を かけて希望する状態に遷移しなければならない。 特に、 図示の 2足歩行ロボッ ト の動力学系は Z M Pを入力、 上体位置を出力とする系とみなすと発散系になるの で、 慎重に歩容パラメ一夕を変更しないと、 正常な状態に復元するのが困難とな ■6 ο
従って、 目標歩容を自在かつリアルタイムに生成するときは、 ロボッ トの将来 の挙動を予測し、 どのように歩容パラメ一夕値を設定すれば、 ロボッ トの将来、 例えば数歩先の挙動が発散しないか否かを判断すると共に、 発散する可能性が予 測されるときは発散を防止するように歩容を調整することが、 望ましい。
しかしながら、 第 6図に示すような多質点系モデル （フルモデル） を用いると き、 その動力学演算は演算量が多くかつ非線形性が強いので、 終端状態をリアル タイムに求めるのは、 ロボットに搭載可能な通常の C P U (第 1の演算装置 6 0 ) の能力では困難である。 そこで、 先に提案した技術においては、 ロボッ ト 1の動力学的挙動を記述する 動力学モデルを単純化し、 リアルタイムかつ解析的に将来挙動が予測計算できる ようにした。 第 7図に、 その単純化した動力学モデルを示す。 図示の如く、 この 動力学モデルは 3質点モデルであり、 デカップルド、 即ち、 脚部の動力学と上体 の動力学が相互に非干渉に構成されると共に、 ロボット全体の動力学は、 それら の線形結合で表される。 第 8図は、 歩容生成部の動力学演算部において、 第 7図 に示す動力学モデルを用いて行われる動力学演算を示すプロック図である。
以下、 この動力学モデルを説明する。
1 ) このモデルは、 倒立振子、 支持脚足部質点、 遊脚足部質点の 3質点から構成 される。
2 ) 支持脚足部質点は、 支持脚足部にローカルに設定された座標系 （具体的には 、 原点が足首中心から足底への垂直投影点、 X Y平面が足底に一致し、 かかとか らつまさきへの向きを X軸にとった X Y Z直交座標系であり、 これを以降、 「支 持脚ローカル座標系」 と呼ぶ） 上めある固定された点に設定される。 この固定さ れた点の支持脚ローカル座標系上の座標を以降、 「支持脚足部質点オフセット J と呼ぶ。
同様に、 遊脚足部質点は、'遊脚足部にローカルに設定された座標系 （これを以 降、 「遊脚ローカル座標系」 と呼ぶ） 上のある固定された点に設定される。 この 固定された点の遊脚ローカル座標系上の座標を以降、 「遊脚足部質点オフセッ ト 」 と呼ぶ。
尚、 支持脚が床に全面的に密着しているときの足首位置の床への鉛直投影点を 原点とし、 床に固定され、 支持脚足部の前方向を X軸、 左方向を Y軸、 鉛直方向 を Z軸にとった座標系を 「支持脚座標系」 と呼ぶ （これは、 上記した支持脚ロー カル座標とは異なる。 ） 。 ことわらない限り、 位置、 速度、 力などは支持脚座標 系で示す。
3 ) 倒立振子は、 水平に移動するフリーの支点 aと、 ひとつの質点 と、 支点と 質点を結ぶ質量のない可変長のリンク cから構成される。 また、 リンクが傾いて もリンクカ伸縮し、 支点から見た質点高さが一定値に保たれるものとする。 倒立振子質点は、 物理的意味としては上体 2 4の質点 （必ずしも重心位置を意 味しない） に対応する。 従って、 倒立振子質点と上体質点は、 今後、 同意語とし て扱う。 倒立振子質点の位置 （より広義に言えば変位） を、 以降、 略して 「倒立 振子位置」 と呼ぶ。
4 ) 上体の水平位置は、 倒立振子の水平位置から幾何学的に決定される。 具体的 には、 例えば、 上体に口一カルに設定された座標系 （これを以降、 「上体座標系 J と呼ぶ） 上のある固定された代表点 （この点を以降、 「上体代表点」 と呼ぶ） の水平位置 （支持脚座標系から見た X Y座標） 、 倒立振子の水平位置に一致す るように決定される。 即ち、 第 7図に示すように、 上体代表点と倒立振子質点 b は、 同一鉛直線上にあるように決定される。 上体代表点の上体座標系上の水平座 標 （X Y座標） を 「上体質点オフセッ ト」 と呼ぶ。
次いで、 図示の動力学演算モデルに関する変数およびパラメ一夕などの記述法 について説明する。 説明の便宜上、 動力学演算モデルに関する変数およびパラメ —夕などを以下のように定義し、 記述する。
倒立振子の Z M Pは、 支点 aの位置にある。 なぜなら、 Z M Pは定義からモ一 メントが発生しない点のことであり、 フリ一の支点 aにはモーメントが発生しな いからである。 そこで、 倒立振子支点位置を倒立振子自身の Z M P位置 （Z M P 相当値） ということで、 以降、 「倒立振子 Z M P」 と呼び、 「ZMPpend 」 と記述 する。
各質点の質量と位置は次のように記述する。
msup ：支持脚質点質量
mswg ：遊脚質点質量
mb ： 倒立振子質点質量 （上体質点質量）
mtotal ：ロポッ 卜質量 (= mb + msup + mswg)
mfeet ： 両脚質量 (= msup + mswg )
xsup ：支持脚質点位置
xswg ：遊脚質点位置
xb ： 倒立振子位置 （上体質点位置）
以降、 ことわらない限り、 xbは 3次元ベクトル （X Y Z座標ベクトル） で表わ す。 倒立振子の高さは、 倒立振子の支点から質点までの高さを意味し、 hと記述 する。 '
d(xb)/dtは xbの 1階微分を表わし、 倒立振子の速度を示す。 d2(xb)/dt2は xbの' 2階微分を表わし、 倒立振子の加速度を示す。 gは重力加速度定数を示す。 Gは 重力加速度ベク トルを示し、 X， Y成分が 0、 Z成分が— gであるベク トルと定 図示の 3質点モデルにおいて、 脚質点の総慣性力がある作用点 Pまわりに作用 するモーメントを、 点 Pまわりの脚総慣性力モーメントと定義する （慣性力と重 力の合力を 「総慣性力」 と呼ぶ） 。 作用点 Pの座標 （あるいは位置） を xpと置く ο
下記の数式 1は、.点 Pまわりの脚総慣性力モーメントの厳密な動力学的定義式 である。
点 Pまわりの脚総慣性力モーメント
： - msup(xsup -xp) *G- msup(xsuO - p) * d2(xsup) I dt2
+ mswg(xsw -xp) *G- mswg(xswg一 xp) * d2(xswg) I dt2
' . . . 数式 1 脚 ZMPを ZMPieet と記述し、 脚 ZMPを数式 2で定義する。 ただし、 脚 ZM' Pの高き (ZMPfeet の Z成分） は、 点 P位置の高さと同一とする。 このように、 脚 ZMPは、 脚部の運動によって発生する慣性力と重力の合力 （総慣性力）.に疑 似的に対応させた値である。
点 Pまわりの脚総慣性力モーメン
Figure imgf000019_0001
* (ZMPfeet— xp) * G
. . . 数式 2. 本来、 第 1図に示すロボッ ト 1の動力学は非線形であるが、 近似して目標 ZM
P、 脚 ZMP (ZMPfeet) 、 および倒立振子 ZMP (ZMPpend) の間には数式 3の線 形関係を与える。
ZMPpend=mtotal /mb *目 SZMP— mfeet/ mb * ZMPfeet
. . . 数式 3 一般に、 線形倒立振子の挙動を表わす微分方程式は、 数式 4で表わされる。
d2(xb)/dt2の水平成分二 g/h * (xbの水平成分一 ZMPpendの水平成分） ' . . . 数式 4 ただし、 作用点 Pは、 モデルの近似精度が高くなるように設定される。 例えば
、 作用点 Pは、 第 9図のタイム■チャートに示すように、 直前 （前回） 歩容の支 持脚座標系上の原点から、 今回歩容の支持脚座標系の原点に、 両脚支持期の間に 直線的に等速移動する点に設定される。
先の出願に係る脚式移動ロボッ トの歩容生成装置で提案する動力学モデルは、 第 7図に示すような足部、 上体と各質点の位置の関係を表わす前記オフセッ トと 、 上記の式 （数式 1から 4 ) で表わされる。 これにより、 後述の如く、 捋来挙動 予測が容易となった。
第 8図を参照してその動力学演算部の動作を説明すると、 動力学演算部は脚 Z M P算出器 2 0 0を備え、 脚 Z M P算出器 2 0 0は、 数式 1および数式 2ならび に第 9図で示される作用点 Pに基づいて脚 Z M P (ZMPfeet ) を算出する。 次いで、 上記算出した ZMPfeet を mieet/mtotal倍 （第 2の係数） したものを、 目標 Z M Pから減じ、 さらにこれを、 mtotal/mb 倍 （第 1の係数） することによ つて、 倒立振子 Z M P (ZMPpend) を算出する。 即ち、 倒立振子 Z M P (ZMPpend) は、 前記ロボッ トの質量 mtotalと前記上体の質点の質量 mbの比に前記目標 Z M P を乗じて得た積から、 前記脚部の質量 mfeet と前記上体の質点の質量 mbの比に脚 部の Z M P相当値 ZMPfeet を乗じて得た積を減算して算出される。 この処理は、 数式 3に相当する。
倒立振子の挙動は、 数式 4で表現され、 倒立振子 Z M P (ZMPpend) から倒立振 子質点水平位置 （変位） xbが算出される。
さらに、 第 8図に示す如く、 動力学演算部は上体位置決定器 2 0 2を備え、 上 体位置決定器 2 0 2は、 倒立振子質点水平位置から上体の水平位置 xbを決定する 。 具体的には、 上体位置決定器 2 0 2は、 前述した上体代表点 （第 7図に示す） の水平位置が、 倒立振子の水平位置に一致するように上体の水平位置を決定する 上記をより一般的に言えば、 このモデル （第 1のモデル） は、 ロボッ ト 1を、 脚部 2の所定位置あるいはその付近に設定された少なくとも 1つの質点 （慣性モ 一メントがあっても良い） と、 床面上を移動自在な支点と上体 2 4の所定位置に 設定された少なくとも 1つの質点に対応する質点からなる倒立振子とでモデル化 してなるモデルであると共に、 動力学演算部 （第 1モデル上体位置算出手段） は 、 少なくとも脚部 2の運動によって発生する慣性力と重力の合力に疑似的に対応 する脚部の ZMPに相当する脚部 ZMPZMPfeet を上体 24の挙動に依存せずに 算出する脚部 ZMP算出手段と、 少なくとも前記算出された脚部 ZMPZMPfeet と目標 ZMPに基づき、 倒立振子の支点の ZMP相当値 ZMPpend を算出する ZM P相当値算出手段と、 算出された倒立振子の支点の ZMP相当値 ZMPpend に基づ いて前記倒立振子の変位 （位置） xbを算出する倒立振子変位算出手段と、 および 算出された倒立振子の変位 xbに基づいて第 1のモデルの上体位置を示すモデル上 体位置を決定する第 1モデル上体位置決定手段とを備える如く構成した。
また、 倒立振子の支点の ZMP相当値 ZMPpend力 \ 目標 ZMPに第 1の係数 （ ratotal/mfeet) を乗じて得た積から、 脚部 ZMPに第 2の係数 （mfeet/motal)を 乗じて得た積を減算して算出される如く構成した。
次いで、 歩容の継続的姿勢安定性について述べると、 ここまで述べてきた動力 学モデル自身は、 単に、 各瞬間における動力学的平衡条件を近似的に満足するよ うに、 目標 ZMPから上体軌道を算出するだけのものであり、 上体軌道が発散す ること （第 1 0図に示すように上体 24の位置が両足部 22 R， Lの位置からか け離れた位置にずれてしまうこと） を防止するものではない。
以下では、 上体軌道の発散を防止し、 上体と両足部の間の適切な位置関係を継 続させるための手段について説明する。
最初に、 そのための予備知識として、 将来の上体軌道を解析的に求める上で特 に重要な、 線形倒立振子の性質について議論する。 ここでは、 離散化モデルを用 いて説明する。
先ず、 倒立振子に関し、 新たに以下の変数やパラメ一夕を定義する。
ωθ ： 倒立振子の固有角周波数
ωθ = sqrt(g/h) (ただし、 sqrtは平方根を表わす。 ）
At ： 刻み時間
x[k] ： kステップ目 （時刻 kAt ) の倒立振子位置
v[k] ： kステップ目の倒立振子速度
ZMPpend [k] ： kステップ目の倒立振子 ZMP (詳しくは、 時刻 kA tから時刻 +l) Atまで、 入力 ZMPpend[k]の 0次ホ一ルドした信号が入力、 即ち、 その時 刻の間は同一信号が倒立振子に入力され続けられるものとする。 ）
さらに、 q [k] と p [k] を数式 5で定義する。
q[k] = x[k] + v[k:]/roO
pk]=xM— ν /ωΟ
. . . 数式 5 倒立振子の運動方程式を離散化し、 q[k] と [k] に関して解く と、 以下の 数式 6と数式 7が得られる。 尚、 exp は指数関数 （自然対数） を表す。
k-l
p[k] = ex (- ωΟ ί) * (ρ[0] + (εχρ(ωΟΔΐ)- 1)∑ (exp(icoOAt)*ZMPpend[i]》
¾式 6 k-l
q[k] = exp(roOkAt) * (q[0] + (ex (- ωΟΔί) - 1)∑ (exp (- icoOAt)*ZMPpend[i]》
, i=0
. . . 数式 7 これらの数式の意味を考える。
ある有限な定数 ZMPminおよび ZMPraaxに対し、 数式 8を常に満足するように、 ZM PpentUi]が設定されるものと仮定する。
ZMPmin≤ZMPpend[i]≤ZMPmax
, . . . 数式 8 数式 8の中辺と右辺の関係を、 数式 6に代入すると、 下記の数式 9が得られる ο
k-l
PM≤exp (- coOMt) *(ρ[0] + (εχρ(ωΟΔί) -1) ^ (exp(iroOAt) * ZMPmax》
i=o
. . . . 数式 9
. 等比級数の和の定理から、 下記の数式 1 0が得られる。
k-l
£
Figure imgf000022_0001
(1― exp(kcoOAt))/ (1― exp(roOAt))
. . . 数式 1 0 従って、 数式 9は、 数式 1 1のように書き直すことができる。 p[k]≤exp( - ω OkAt) *p[0]+ (1 -ex (- ω OkAt)) * ZMPmax
. . . 数式 1 1 · 同様に、 数式 8の左辺と中辺の関係から、 数式 1 2を得ることができる。
PM≥exp( - ω OkAt) *p[0] + (l- exp( - coOkAt)) * ZMPmin
. ， . 数式 1 2 exp( - c OkAt)は kが無限大になると 0に収束 （漸近） するので、 数式 1 1， 1 2は、 ZMPpend が変動しても p[k] は発散せず、 いずれは ZMPraaxと ZMPrainの間 に入ることを意味する。
さらに、 具体例として、 ZMPpend がある時点以降、 一定値 ZMP0になる場合を考 える。 この場合、 その時点を改めて時刻 0とすると、 数式 6は、 数式 1 3の.よう に書き直すことができる。 これは、 p[k] 力、 その初期値にかかわらず、 ZMP0に 等比級数的に収束することを意味する。
pM = exp(― ω OkAt) *(p[0]- ZMPO) + ZMPO
• · . 数式 1 3 より一般的には、 p [k] は、 ある時点でどのような値であっても、 その後の ZMPpend波形がある同一波形であれば、 ZMPpend 波形に追従する、 ある軌道に収 束する。 ' '
一方、 q [k] は、 数式 7から明らかなように発散する傾向がある。
具体例として、 ZMPpendがある時点以降、 一定値 ZMPOになる場合を考える。 こ の場合、 一定値 ZMPOになる時点を改めて時刻 0とすると、 数式 7は、 数式 1 4と なり、 これは、 q[0] = ZMPO ではない限り、 q [k] が、 ZMPOから等比級数的に 発散することを意味する。
qk] = exp( ω OkAt) * (q [0]― ZMPO) + ZMPO
. . . . 数式 1 4 そこで、 以降、 数式 5によって定義される p [k] を収束成分、 q [k] を 「 発散成分」 と呼ぶ。 、
以上より、 上体軌道の発散を防止し、 上体と両足部の間の適切な位置関係を継 続させるためには、 事実上、 収束成分は無視して構わず、 支持脚から見た発散成 分を歩行に支障ない範囲から越えないように管理すれば良いこととなる。 ， 即ち、 上体軌道の発散を防止し、 上体と両足部の間の適切な位置関係を継続さ せるためには、 発散成分を歩行に支障ない範囲 （姿勢が大きく崩れない範囲） か ら越えないように、 ZM P軌道パラメ一タなどを適切に決定すれば良い。
そこで、 先に提案した技術においては、 今回生成する歩容につながるべき、 長 期的な継続性が保証された歩容 （後述する定常旋回歩容） を仮に想定することに よって、 適切な発散成分の値を決定するようにした。
以上の如く、 先に提案した技術においては、 2歩先までの遊脚足部着地位置姿 勢、 着地時刻の要求値 （要求） を入力として、 目標上体位置 ·姿勢軌道、 目標足 部位置姿勢軌道、 目標 Z M P軌道を決定するようにした。 このとき、 歩容パラメ —夕の一部は、 歩行の継続性を満足するように修正される。 尚、 生成しようとし ている歩容を 「今回歩容」 、 その次の歩容を 「次回歩容 j 、 さらにその次の歩容 を 「次次回歩容」 と呼ぶ。
このように、 先に提案した技術においては、 ロボッ ト 1の動力学的挙動を記述 する動力学モデルを単純化し、 リアルタイムかつ解析的に将来举動が予測できる ように構成し、 それによつて、 床反力 （目標 Z M P ) を含む歩容を、 自由かつリ アルタイムに生成して、 任意の歩幅、 旋回角、 歩行周期などを実現できるように した。
しかしながら、 その提案技術においては、 リアルタイム性を重視して単純化モ デルとして大幅に単純化したモデルを用いると、 動力学的平衡条件を満足する状 態から大幅にずれるようになる。 言い換えれば、 Z M Pの誤差が大きくなる。 従って、 この実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生成装置においては、 そのような先に提案した単純化モデルを用いて歩容などの動作を生成するときも 、 生成された動作が、 より一層精度良く動力学的平衡条件を満足するように動作 を修正するようにした。 尚、 この実施の形態は、 先に提案した単純化モデルを用 いて歩容などの動作を生成する場合に止まらず、 テーブル化された歩容に基づい て歩容などの動作を生成する場合の動作修正にも妥当する。
第 5図のフルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0の説明に戻ると、 この実施の形 態で 「フルモデル」 は、 今回歩容パラメ一夕を決定する際に用いるものとは異な るロボッ ト動力学モデルを意味する。 これは、 今回歩容パラメータを決定する際 に用いるものよりも近似精度の高いロボッ 卜動力学モデルであることが望ましい 。 図示例で説明すれば、 先の提案技術に係る単純化モデル （第 7図に示す） を今 回歩容パラメ一夕の決定に用いたことから、 それよりも、 近似精度の高い、 例え ば第 6図に示す多質点モデルのようなロボッ ト動力学モデルを意味する （質点の まわりに慣性モ一メントを設定するものであっても良い） 。
尚、 この明細書において、 目標足部位置姿勢、 目標上体姿勢、 目標 Z M Pに基 づいて （入力して） 上体位置を算出する （出力させる） のに使用するモデルを 「 順動力学モデル」 と呼び、 目標足部位置姿勢、 目標上体姿勢、 上体位置に基づい て （入力して） 目標 Z M Pを算出する （出力させる） のに使用するモデルを 「逆 動力学モデル」 と呼ぶ。
フルモデル補正部 1 0 0 cが備えるフルモデルは、 逆動力学フルモデル （しば しば 「逆フルモデル」 と略称） または順動力学フルモデル （しばしば 「順フルモ デル」 と略称） を備える。 一般的には、 逆動力学モデルの演算に比べ、 順動力学 モデルの演算は、 解 的に求めることができないので、 探索的に上体位置を求め る必要があり、 演算量が多くなりがちである。
次いで、 この実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生成装置の動作、 具体 的には、 歩容の修正手法を説明する。
第 1 1図は、 そのフルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0の歩容生成処理を示す フロー .チャート （構造化フ口一 'チャート） である。
以下説明すると、 まず S 1 0において種々の初期化作業を行い、 S 1 2を経て S 1 4に進み、 制御周期毎のタイマ割り込みを待つ。 制御周期は A tである。 次 いで S 1 6に進み、 歩容切り変わり目であるか否かを判断し、 肯定されるときは S 1 8に進むと共に、 否定されるときは S 2 8に進む。
S 1 8に進むときは時刻 tを 0に初期化して現在時刻とし、 次いで S 2 0に進 み、 次回歩容支持脚座標系、 次次回歩容支持脚座標系、 今回歩容周期および次回 歩容周期を読み込む。 これらの歩容の要求は、 あらかじめ歩行スケジュールとし て記憶しておいても良く、 あるいはジョイスティック 4 4などの操縦装置からの 指令 （要求） とそのときまでの歩行履歴を基に決定しても良い。
次いで、 S 2 2に進み、 今回歩容初期遊脚足部位置姿勢などの今回歩容の歩容 パラメータを仮決定 （仮に算出） する。
今回歩容初期遊脚足部位置姿勢は、 今回支持脚座標系から見た現在遊脚位置姿 勢にする。 今回歩容初期支持脚足部位置姿勢は、 今回支持脚座標系から見た現在 支持脚位置姿勢にする。 今回歩容終端遊脚足部位置姿勢は、 今回支持脚座標系か ら見た次回支持脚座標系に対応して決定する。 （即ち、 今回歩容終端遊脚足部位 置姿勢から足部を床に接触させたまま、 すべらないように足部を水平まで回転さ せたときの位置姿勢が、 次回支持脚座標系となるように設定する。 ）
今回歩容終端支持脚足部位置姿勢は、 現在支持脚位置姿勢から足部を床に接触 させたまま、 すべらないように足部を床に面接触するまで回転させたときの位置 姿勢とする。 従って、 床が平面であるならば、 今回歩容終端支持脚足部位置姿勢 は、 今回支持脚座標系に一致する。 尚、 この歩容では、 歩容終端において支持脚 足部は水平になるが、 必ずしも、 このように設定する必要はない。
今回歩容の Z M P軌道パラメ一夕は、 安定余裕が高く、 かつ急激な変化をしな いように決定する。 （接地面を含む最小の凸多角形 （いわゆる支持多角形） の中 央付近に Z M Pが存在する状態を安定余裕が高いと言う （詳細は特開平 1 0 - 8 6 0 8 1号公報に記述） ） 。 ただし、 今回歩容の Z M P軌道パラメ一夕は、 仮決 定されただけであり、 後述するように修 ¾される。
次いで S 2 4に進み、 今回歩容につながる定常旋回歩容の歩容パラメ一夕を決 定する。 尚、 この明細書で 「定常旋回歩容」 は、 その歩容を繰り返したときに歩 容の境界において運動状態に不連続が生じないような周期的歩容を意味するもの として使用する。
定常旋回歩容は、 通常、 第 1旋回歩容と第 2旋回歩容とからなる。 尚、 ここで 「旋回」 なる用語を用いたのは、 旋回率を零とするときは直進を意味するので、 直進も広義の意味で旋回に含ませることができるからである。 定常旋回歩容は、 歩容生成部 1 0 0で今回歩容の終端における、 前記した発散成分を決定するため に暫定的に作成されるものであり、 フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0からそ のまま出力されるものではない。
先ず、 今回歩容、 第 1旋回歩容、 第 2旋回歩容の順に脚軌道がつながるように 、 第 1旋回歩容と第 2旋回歩容の歩容パラメ一夕中の脚軌道の境界条件を設定す る。
具体的には、 第 1旋回歩容初期遊脚足部位置姿勢は、 次回歩容支持脚座標系か ら見た今回歩容終端支持脚足部位置姿勢とする。 第 1旋回歩容初期支持脚足部位 置姿勢は、 次回歩容支持脚座標系から見た今回歩容終端遊脚足部位置姿勢とする 第 1旋回歩容終端遊脚足部位置姿勢は、 今回歩容終端遊脚足部位置姿勢の決定 手法と同様に、 次回歩容支持脚座標系から見た次次回歩容支持脚座標系に対応し て決定する。 第 1旋回歩容終端支持脚足部位置姿勢は、 次回歩容支持脚座標系に 一致させた足部を床に接触させたまま、 すべらないように足部を床に面接触する まで回転させたときの位置姿勢とする。 （従って、 床が平面であるならば、 第 1 旋回歩容終端支持脚足部位置姿勢は、 次回支持脚座標系に一致する。 ）
第 2旋回歩容初期遊脚足部位置姿勢は、 次次回歩容支持脚座標系から見た第 1 旋回歩容終端支持脚足部位置姿勢にする。 第 2旋回歩容初期支持脚足部位置姿勢 は、 次次回歩容支持脚座標系から見た第 1旋回歩容終端遊脚足部位置姿勢にする 第 2旋回歩容終端遊脚足部位置姿勢は、 今回支持脚座標系から見た今回歩容終 端遊脚足部位置姿勢にする。 第 2旋回歩容終端支持脚足部位置姿勢は、 今回支持 脚座標系から見た今回歩容終端支持脚足部位置姿勢にする。
これらの関係を第 1 2図に示す。
第 1旋回歩容および第 2旋回歩容の歩行周期は、 次回歩容周期と同一にする （ 尚、 同一にすることは必ずしも必要ではないが、 次回歩容周期に応じて決定する のが好ましい） 。 今回歩容、 第 1旋回歩容および第 2旋回歩容の上記以外の運動 パラメ一夕 （両脚支持期時間などの時間パラメ一夕を含む） は、 上記決定された パラメ一夕に応じて、 歩容の条件 （電動モータ （ァクチユエ一夕） の速度が許容 範囲に入っていることなど） を満足するように適宜決定する。
第 1旋回歩容ぉよび第 2旋回歩容の Z M P軌道ノ、°ラメ一夕も、 安定余裕が高く かつ急激な変化をしないように決定する。
ところで、 上体代表点の初期位置と速度をある値 X 0， V 0に設定すると、 第 7図に示す単純化モデルを用いて上記第 1旋回歩容と第 2旋回歩容を生成し、 再 び第 1旋回歩容の生成を開始するときの初期上体代表点位置速度が、 前記設定し た初期上体代表点位置速度の値 X 0 , V 0に一致する。 この値 X O , V 0を 「定 常旋回歩容の初期上体代表点位置速度」 と呼ぶ。 この関係を図に表すと、 第 1 3 図のようになる。 ただし、 図で X 0を （X 0 , y 0 ) と表すこととし、 V 0につ いては表記は省略した。 '
このように設定すると、 第 7図に示す単純化モデルを用いて第 1旋回歩容と第 2旋回歩容を交互に繰り返し生成しても、 演算誤差が蓄積しない限り、 第 1旋回 歩容の初期上体代表点位置速度は、 値 X 0， V 0になる。 即ち、 歩行の継続性が 保証される。 このときの発散成分、 即ち、 X0 + VO/ωΟ を、 「定常旋回歩容の初 期発散成分」 と呼ぶ。
第 1 1図の説明に戻ると、 次いで S 2 6に進み、 今述べた定常旋回歩容の初期 発散成分を求める。 尚、 その詳細は先に提案した特願 2 0 0 0 - 3 5 2 0 1 1号 に記載されているので、 詳細な説明は省略する。
次いで、 S 2 8に進み、 今回歩容を修正する。 具体的には、 今回歩容の終端発 散成分が定常旋回歩容の初期発散成分に一致するように、 今回歩容のパラメータ を修正する。 これも、 その詳細は先に提案した特願 2 0 0 0 - 3 5 2 0 1 1号に 記載されているので、 詳細な説明は省略する。
次いで S 3 0に進み、 決定された歩容パラメータから今回歩容の目標瞬時値 （ および仮目標瞬時値） を発生させる （決定あるいは算出する） 。
第 1 4図はその処理を示すサブルーチン ·フロー ·チヤ一トである。
以下説明すると、 S 1 0 0において、 今回歩容パラメ一夕を基に、 時刻 （現在 時刻） tにおける目標 （仮） Z M Pを求め、 S 1 0 2に進み、 今回歩容パラメ一 夕を基に、 時刻 tにおける目標足部位置姿勢を求める。
次いで S 1 0 4に進み、 今回歩容パラメ一夕を基に時刻 tにおける目標上体姿 勢を求める。
第 1 1図フロー ·チャートの説明に戻ると、 次いで S 3 2に進み、 フルモデル を用いた補正歩容の発生 （歩容の補正） を行う。 即ち、 第 5図を参照して説明し たように、 補正目標上体位置および Zまたは目標 Z M Pまわりのフルモデル補正 モーメントの Z M P換算値の算出 （決定） などを行う。 第 1 1図フロー ·チャートの S 32の歩容補正手法がこの出願に係る脚式移動 ロボッ トの動作生成装置の特徴をなすと共に、 以下、 それについて第 1の形態以 降において種々の例を述べるので、 その歩容の補正手法をここで概説する。 第 1 5図はその歩容の補正手法を表にしたものである。 該当する第 n実施の形 態を 『実 n』 と示す。
補正手法は、 逆動力学フルモデル （逆フルモデル） を用いる手法と、 順動力学 フルモデル （順フルモデル） を用いる手法に大別される。 それぞれ、 単純化乇デ ル歩容の ZMP (単純化モデルに入力される目標 ZMP) を補正しない手法と、 補正する手法に大別される。
さらに、 逆動力学フルモデルを用いる手法で、 かつ単純化モデル歩容の ZMP を補正しない手法は、 補正用摂動動力学モデル （以降 『摂動モデル」 と略称する ) を用いる手法と、 摂動モデルを用いない手法に分かれる。 さらに、 摂動モデル を用いる手法は、 フルモデルのフィードバック （FZB) 補正を行うものとフィ —ドフォワード （FZF) 補正を行うものに分かれる。 逆動力学フルモデルを用 いる手法で、 かつ単純化モデル歩容の ZMPを補正する手法も、 単純化モデル歩 容の ZMPを補正しない場合と同様に分類される。
第 1 6図は、 第 1の実施の形態に係る動作生成装置の歩容の補正手法を詳細に 示す機能ブロック図である。
尚、 第 1 6図に示す第 1の実施の形態も含め、 後述する第 8から第 1 3の実施 の形態を除く、 全ての実施の形態において、 歩容の補正は、 次式の条件を満足す る。
フルモデル ZMP=目標 ZMP '
+目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメントの ZMP換算値
. . . 数式 1 5 これは、 図示のフルモデルが厳密モデルであることを前提とするとき、 厳密に 動力学的平衡条件を満足するように歩容が補正されることを意味する。 このよう に、 フルモデル補正部 1 00 cは、 目標上体軌道、 目標足部軌道および目標 ZM Pから構成される目標歩容の中の、 目標上体軌道を補正する、 および/または目 標 ZMPまわりに目標床反力モーメントを発生させることにより （本来の目標歩 容では 0) 、 歩容を補正する。 上記で、 「フルモデル ZMP」 は、 逆動力学フル モデル （逆フルモデル） を用いて算出される （から出力される） ZMPを意味す る。 尚、 第 8から第 1 3の実施の形態にあっては、 フィードフォワード型の補正 であるために厳密ではないが、 ほぼ動力学的平衡条件を満足するように歩容が修 正される。
図示の如く、 第 1の実施の形態においては、 目標足部位置姿勢、 目標上体姿勢 (図示省略） および単純化モデルを用いて単純化モデル上体位置 （目標上体位置 ) を算出する （目標上体位置は、 第 4図の" 補正目標上体位置" を補正する前の " 目標上体位置" を意味する） 。
具体的には、 数式 1および数式 2を用いて時刻 tおよびそれ以前の目標足部位 置姿勢から時刻 tにおける脚 ZMP (ZMPfeet ) を算出する。 次いで、 数式 3を 用いて倒立振子 ZMP(ZMPpend) を算出し、 数式 4を用いて倒立振子 ZMPから 倒立振子水平位置を算出し、 上体代表点の水平位置が倒立振子質点水平位置に一 致するように上体の水平位置を決定すると共に、 本出願人が先に特開平 1 0— 8 6 0 8 0号公報で提案した上体高さ決定手法を用いて上体高さを決定する。
さらに、 決定した上体位置に基づき、 逆フルモデルを用いてフルモデル ZMP を算出し、 次式に従ってフルモデル ZMP誤差を算出する。
フルモデル ZMP誤差 =フルモデル ZMP—目標 ZMP . . . 数式 1 5 a 次いでフルモデル Z M P誤差を目標 ZMPまわりのフルモデル補正モ一メント の ZMP換算値として決定 （出力） するようにした。 尚、 この実施の形態および 後述の実施の形態において、 逆フルモデルに入力される目標上体姿勢は、 説明の 便宜のため、 直立姿勢とする。
言い換えれば、 単純化モデルのモデル化誤差によって生じる動力学的平衡条件 からのずれを、 目標 ZMPまわりの床反力モーメントによって打ち消す、 即ち、 脚部 2が床面を押す動作を変化させ、 目標 ZMPまわりの床反力モーメントを発 生させて上記のずれを打ち消すようにした。
尚、 逆フルモデルを用いて算出する ZMPを上記したように、 フルモデル ZM Pという。 単純化モデルを用いて算出した上体位置は補正目標上体位置として決 定 （出力） され、 第 4図に示すロボット幾何学モデル 1 0 3に入力される。 第 1 6図の構成を数式で著すと、 以下の 2つの数式のようになる。
補正目標上体位置二単純化モデル上体位置 . . . 数式 1 6 a 目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメントの ZMP換算値
=フルモデル ZMP—目標 ZMP . . . 数式 1 6 b 第 1 1図フロー ·チヤー卜の説明に戻ると、 次いで S 3 4に進み、 時刻 tに△ tを加え、 再び S 1 4に戻り、 上記の処理を繰り返す。
第 4図の説明に戻り、 この実施の形態に係る動作生成装置の動作をさらに説明 すると、 フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0で生成された目標歩容の瞬時値の 中、 目標上体姿勢および補正目標上体位置 （軌道） は、 後段のブロック 1 0 2に 送られ、 その中の上記したロボット幾何学モデル （逆キネマテイクス演算部） 1 0 3にそのまま入力される。
また、 その他の目標足部 （足部） 位置姿勢 （軌道） 、 目標 ZMP (軌道） 、 目 標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメン卜の ZMP換算値および目標全床反力 (軌道） は、 複合コンプライアンス動作決定部 1 0 4に直接送られる一方、 目標 床反力分配器 1 0 6にも送られ、 そこで床反力は各足部 （足部 2 2 R, L) に分 配され、 目標各足部床反力中心点および目標各足部床反力が決定されて複合コン プライアンス動作決定部 1 0 4に送られる。
複合コンプライアンス動作決定部 1 0 4から、 機構変形補償付き修正目標足部 位置姿勢 （軌道） がロボット幾何学モデル 1 0 3に送られる。 ロボッ ト幾何学モ デル 1 0 3は、 目標上体位置姿勢 （軌道） と機構変形補償付き修正目標足部位置 姿勢 （軌道） を入力されると、 それらを満足する 1 2個の関節 （ 1 O R (L) な ど） の関節変位指令 （値） を算出して変位コントローラ 1 0 8に送る。 変位コン トローラ 1 0 8は、 ロボット幾何学モデル 1 0 3で算出された関節変位指令 （値 ) を目標値としてロボッ ト 1の 1 2個の関節の変位を追従制御する。
ロボッ ト 1に生じた実各足床反力は 6軸力センサ 3 4の出力から検出され、 検 出値は前記した複合コンプライアンス動作決定部 1 0 4に送られる。 また、 ロボ ット 1に生じた実傾斜角偏差は傾斜センサ 3 6の出力から検出され、 検出値は姿 勢安定化制御演算部 1 1 2に送られ、 そこで姿勢傾斜を復元するための目標 ZM P (目標全床反力中心点） まわりの補償全床反力モーメント Mdmdが算出される また、 前記した目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値 はモーメント変換部 1 1 4でモーメント値に変換され、 補償全床反力モーメン ト Mdmd に加算される。 よって得られた和のモーメントは複合コンプライアンス動 作決定部 1 0 4に送られる。 複合コンプライアンス動作決定部 1 0 4は、 入力値 に基づいて目標足部位置姿勢を修正することにより、 目標 Z M Pまわりに上記の ように得られた和のモーメントを発生させる。 尚、 目標 Z M Pまわりのフルモデ ル補正モーメントの Z M P換算値は、 上記の如く、 目標 Z M Pまわりの補償全床 反力モーメン ト Mdmd に加算されるので、 複合コンプライアンス動作決定部 1 0 4あるいは目標床反力分配器 1 0 6に直接、 入力しなくても良い。
尚、 第 4図に破線で示す上記した複合コンプライアンス動作決定部 1 0 4など の構成および動作は、 本出願人が先に出願した特開平 1 0— 2 7 7 9 6 9号公報 などに詳細に記載されているので、 説明を以上に止める。
この実施の形態は上記の如く構成したので、 先に提案した単純化モデルを用い て生成した歩容を修正して動力学的平衡条件を精度良く満足することができる。 また、 動力学的平衡条件を精度良く満足する歩容などの動作を生成することがで きると共に、 その生成された動作に追従するようにロボッ ト 1を制御することで 、 姿勢安定性を高めることができる。
さらに、 先に提案した特願 2 0 0 0 - 3 5 2 0 1 1号に記載された自在な歩容 の生成方法を組み合わせることにより、 脚式移動ロボッ 卜の床反力を含む歩容を 、 動力学的平衡条件を精度良く満足しながら、 自在かつリアルタイムに生成して 任意の歩幅、 旋回角、 歩行周期を持つ歩容を生成することができると共に、 生成 された歩容同士の境界においてロボットの各部位の変位および速度が連続な歩容 を生成することができる。
ただし、 第 1の実施の形態の補正手法は床反力のみ操作する点で、 演算量が少 ない長所があるものの、 動作の安定余裕は、 後述する実施の形態に比して若干低 下する。
第 1 7図は、 この発明の第 2の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置の動作、 具体的には、 第 i 1図フロ一 ·チャートの S 3 2の歩容の修正手法 を説明する機能ブロック図である。
第 2の実施の形態の補正手法は、 逆動力学フルモデル （逆フルモデル） を用い る手法で、 かつ単純化モデル歩容の ZMPを補正しない手法であり、 かつ摂動モ デルを用いる手法である。 またフルモデルフィ一ドバック補正型であると共に、 第 7の実施の形態までのフルモデルフィ一ドバック補正型の基本をなす手法であ る o
図示の如く、 第 2の実施の形態においては、 第 1の実施の形態の構成に、 フル モデル ZMP誤差を積分 （1/S。 S； ラプラス演算子） して積分ゲイン （― K 。 フィードバックゲイン相当値） を乗じたものを摂動モデルに入力し、 摂動モデ ルの出力である摂動モデル上体位置を逆フルモデルに追加的に入力するフィード バックループを追加した。
即ち、 目標足部位置姿勢、 目標上体姿勢および後述する補正目標上体位置など に基づき、 逆フルモデルを用いてフルモデル ZMPを算出して目標 ZMPとの差 (フルモデル ZMP誤差） を求め、 求めた差を目標 ZMPまわりのフルモデル補 正モーメントの ZMP換算値として決定 （出力） すると共に、 求めた差を積分し て積分ゲインを乗じた積を摂動モデル ZMPとして摂動モデルに入力し、 その出 力 （摂動モデル上体位置） を単純化モデルを用いて算出した、 （補正前の） 目標 上体位置に加算して補正目標上体位置を得、 よって得た補正目標上体位置を逆フ ルモデルに入力するようにした。
尚、 第 1の実施の形態と異なり、 単純化モデルを用いて算出した上体位置に、 摂動モデルを用いて算出される摂動モデル上体位置が加算され、 その和が補正目 標上体位置として決定 （出力） される。
この摂動モデルは、 第 1 8図に示す如く、 足部の位置姿勢は摂動させないとい う制約条件下における目標 Z M Pの摂動と目標上体水平位置の摂動の関係を表す モデルであり、，より具体的には、 第 7図に示す単純化モデルにおいて、 脚質点の 挙動を変えない （摂動しない） 場合の、 目標 ZMPの摂動と目標上体水平位置の 摂動の関係を表すモデルである。
尚、 図示の構成において、 逆フルモデルの伝達関数を 1ZG (s) . 摂動モデ ルのそれを Gm (s) とすると共に、 単純化モデルのそれを （G (s) +モデル 化誤差） で近似的に表わすと、 図示の構成は第 1 9図に示すように近似すること ができ、 さらには第 20図および第 2 1図に示すように変形することができる。 また、 摂動モデルの伝達関数 Gm (s) が逆フルモデルの伝達関数の逆関数 G (s) に近似されるとき、 Gm (s) / G (s) は 1とみなすことができるので 、 最終的に第 22図に示すように近似的に変形される。
上記から、 第 2の実施の形態の手法においては、 目標 ZMPまわりのフルモデ ル補正モーメントの ZMP換算値は、 モデル化誤差をカツトオフ周波数 Κ/2ττ[Η ζ] (カットオフ角周波数 K[rad/sec] ) の口一カットフィル夕 （ハイパスフィル 夕） に通したものとほぼ同一になることが理解できょう。
ところで、 目標 ZMPまわりにフルモデル補正モ一メントを発生させることは 、 目標 ZMPに目標 ZMPまわりのフルモデル補正モ一メントの ZMP換算値を 加えた値に、 目標 ZMPを修正することに相当する。 目標 ZMPは安定余裕など を考慮して理想パターンに設計されているはずであるから、 目標 ZMPまわりの フルモデル補正モーメントの ZMP換算値は、 常に 0であることが、 本来的には 理想である。
第 2の実施の形態の手法は、 積分ゲインの絶対値 Kが十分に大きければ、 目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメントの ZMP換算値はほぼ 0になり、 理想 に近くなる。
第 2の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 1の実施の形態で 述べた同様の効果を得ることができると共に、 安定余裕の高い歩容を生成するこ とができる。
ただし、 演算量が依然少ないことが長所であるものの、 摂動モデルの上体位置 が発散する傾向があるため、 必ずしも実用的ではなレ、。
第 2 3図は、 この発明の第 3の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生成 装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容の修正手法 を説明する機能ブロック図である。
第 3の実施の形態に係る装置の補正手法は、 逆動力学フルモデル （逆フルモデ ル） を用いる手法で、 かつ単純化モデル歩容の ZMPを補正しない手法であり、 かつ摂動モデルを用いる手法である。 またフルモデルフィ一ドバック補正型であ ると共に、 第 7の実施の形態までの手法に共通する一般的な手法である。
従前の実施の形態と相違する点に焦点をおきつつ説明すると、 第 3の実施の形 態においては、 第 2の実施の形態の不都合、 即ち、 摂動モデルの発散を防止する ために、 第 2の実施の形態の構成に摂動モデル制御則を追加し、 その出力である 摂動モデル制御用フィードバック量を摂動モデルに追加的に入力するようにした 即ち、 第 1および第 2の実施の形態と同様、 フルモデル ZMP誤差を求め、 求 めたフルモデル ZMP誤差を目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメントの Z MP換算値として出力すると共に、 各種状態量 （例えば、 摂動モデルの倒立振子 の位置，速度、 フルモデルの重心位置 '速度） および Zまたは目標歩容 （目標歩 容パラメータ） を入力として摂動モデル制御則を用いて摂動モデル制御用フィー ドバック量を算出する。 次いで算出した値を目標 ZMPまわりのフルモデル補正 モーメントの ZMP換算値から減算してフルモデル ZMP誤差を求めると共に、 求めたフルモデル ZMP誤差を積分して積分ゲイン （一 K) を乗じて得た積に摂 動モデル制御用フィ一ドバック量を加算し、 よって得た和を摂動モデルに入力す るようにした。
フルモデル ZMP誤差の算出について補足すると、 第 2の実施の形態で述べた ように、 摂動モデルの伝達関数が、 逆フルモデルの伝達関数の逆関数に近似され るとき、 摂動モデルと逆フルモデルの伝達関数の積はほぼ 1であるから、 摂動乇 デル ZMP算出時に加算された摂動モデル制御用フィ一ドバック量によるフルモ デル ZMPの増加量は、 摂動モデル制御用フィードバック量にほぼ一致する。 こ れは、 摂動モデルの発散を防ぐために意図的に追加したものであるから、 単純化 モデルの誤差ではない。
従って、 第 3の実施の形態 （から後述する第 7の実施の形態まで） においては 、 摂動モデル制御用フィードバック量を追加したことを考慮し、 フルモデル ZM P誤差の算出式を次式のように変更する。
フルモデル ZMP誤差 =フルモデル ZMP—目標 ZMP
一摂動モデル制御用フィ一ドバック量
. . . 数式 1 7 ところで、 積分ゲインの絶対値 Kが十分に大きければ、 フルモデル ΖΜΡ誤差 はほぼ 0になる。 よって、 数式 1 7は次式に近似される。
フルモデル ΖΜΡ—目標 ΖΜΡ 摂動モデル制御用フィ一ドバック量
. . . 数式 1 8 数式 1 5と数式 1 8より、 次式を得ることができる。
目標 ΖΜΡまわりのフルモデル補正モ一メントの ΖΜΡ換算値
^摂動モデル制御用フィードバック量. . . 数式 1 9 従って、 目標 ΖΜΡまわりのフルモデル補正モーメントの ΖΜΡ換算値の決定 (算出） には、 数式 1 5の代わりに、 数式 1 9を用いても良い。 尚、 残余の構成 は、 第 2の実施の形態と異ならない。
他方、 第 2の実施の形態では目標 ΖΜΡまわりのフルモデル補正モーメントの ΖΜΡ換算値が理想的な値である 0に近いのに対し、 第 3の実施の形態ではこの 値が摂動モデル制御用フィ一ドバック量とほぼ等しい量になるという欠点を持つ 。 そのため、 フィードバック則を設計する際には、 摂動モデル制御用フィードバ ック量が極力小さくなるように （理想的には 0) 配慮する必要がある。
第 3の実施の形態は上記の如く構成したので、 第 2の実施の形態で述べたとほ ぼ同様の効果を有すると共に、 摂動モデルの発散を防止することができる。 第 24図は、 この発明の第 4の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生成 装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー 'チャートの S 3 2の歩容の修正手法 を説明する機能プロック図である。
第 4の実施の形態から後述の第 7の実施の形態までは、 第 3の実施の形態の具 体例であり、 特に、 摂動モデルを直立位置あるいはその近辺に安定させる制御を 入れるようにした点が特徴的である。
第 3の実施の形態と相違する点に焦点をおいて説明すると、 第 4の実施の形態 においては、 摂動モデル制御則として次式を用いるようにした。
摂動モデル制御用フィードバック量二 Κρ*摂動モデル上体水平位置
+ Κν*摂動モデル上体水平速度
. . . 数式 2 0 ただし、 Κρ,Κν は制御ゲインである。 即ち、 摂動モデルを用いて算出される摂 動モデル上体位置と速度に基づいて摂動モデル制御用フィードバック量を演算す るようにした。 尚、 残余の構成は第 3の実施の形態と異ならない。
第 4の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 3の実施の形態で 述べたと同様の効果を得ることができると共に、 摂動モデルの発散を防止するこ とができる。 尚、 制御則は簡単であるが、 摂動モデル制御用フィードバック量の 平均値が 0にならない欠点がある。
第 2 5図は、 この発明の第 5の実施の形態に係る脚式移動ロボッ 卜の動作生成 装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー 'チャートの S 3 2の歩容の修正手法 を説明する機能ブロック図である。
第 5の実施の形態に係る装置の補正手法も第 3の実施の形態の具体例であり、 特に、 重心制御を入れるようにした点が特徴的である。
従前の実施の形態と相違する点に焦点をおいて説明すると、 第 5の実施の形態 においては、 摂動モデル制御則として次式を用いるようにした。
摂動モデル制御用フィードバック量 =Kp *重心差
+ Κν *摂動モデル上体水平速度
. . . 数式 2 1 ただし、 重心差は、 次式で求められる。
重心差 =フルモデル重心位置—単純化モデル重心位置 . . . 数式 2 2 即ち、 フルモデル重心位置から単純化モデルの重心位置を減算して得た重心差 と摂動モデルを用いて算出される摂動モデル上体速度に基づいて摂動モデル制御 用フィードバック量を演算するようにした。 かかる摂動モデル制御則により、 フ ルモデルの重心位置と単純化モデルの重心位置の差の時間的平均値を、 ほぼ 0に 制御することができる。
ところで、 ロボットの動力学的特徴として、 目標 Ζ Μ Ρの時間的平均値と単純 化モデルの重心位置の時間的平均値は、 ほぼ一致する。 また、 フルモデル Ζ Μ Ρ の時間的平均値とフルモデルの重心位置の時間的平均値は、 ほぼ一致する。 以上より、 単純化モデルの重心位置の時間的平均値とフルモデル Ζ Μ Ρの時間 的平均値は、 ほぼ一致する。 さらに、 数式 1 8より次式が導かれる。
フルモデル Ζ Μ Ρの時間的平均値一目標 Ζ Μ Ρの時間的平均値 ^摂動モデル制御用フィードバック量の時間的平均値. . . 数式 2 3 従って、 摂動モデル制御用フィ一ドバック量の時間的平均値はほぼ 0になる。 さらに数式 1 9の関係から、 目標 Ζ Μ Ρまわりのフルモデル補正モーメントの Ζ M P換算値の時間的平均値は、 ほぼ 0になる。 この結果、 第 4の実施の形態に比 し、 安定余裕の高い歩容を生成することができる。 尚、 残余の構成は第 3の実施 の形態と同様である。
第 5の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 4の実施の形態で 述べたと同様の効果を得ることができると共に、 目標 Z M Pまわりのフルモデル 補正モーメントの Z M P換算値の時間的平均値をほぼ 0にすることができる。 第 2 6図は、 この発明の第 6の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容の修正手法 を説明する機能ブロック図である。
第 6の実施の形態の手法も第 3の実施の形態の具体例であり、 ゲイン Kの積分 器 （第 2 6図の 2 6 a ) の出力の時間的平均値を mtotal/mb 倍したものに、 摂動 モデルの上体水平位置を追従させるような制御を入れたことを特徴とする。 従前の実施の形態と相違する点に焦点をおいて説明すると、 第 6の実施の形態 においては、 摂動モデル制御則として次式を用いるようにした。
摂動モデル制御用フィ一ドバック量
= Kp * (摂動モデル上体水平位置一口一パスフィル夕出力） + Κν * 摂動モデル上体水平速度 . . . 数式 2 4 ただし、 口一パスフィルタ出力とは、 _ K * mtotal/mb *フルモデル Z M P誤 差の積分値を口一パスフィル夕に通したものを表わす。 尚、 第 2 6図において、 nitotal/mb は、 第 1 8図に示す摂動モデルの係数である。
数式 2 4に示す摂動モデル制御則により、 摂動モデル上体水平位置の時間的平 均値は、 口一パスフィルタ出力の時間的平均値にほぼ一致する。 また、 摂動モデ ルの動力学特性から、 摂動モデルが発散しなければ、 摂動モデル上体水平位置の 時間的平均値は、 摂動モデル Z M Pの時間平均値の mtotal/mb (倒立振子支点位 置） の値にほぼ一致する。
また、 第 2 6図から明らかな如く、 ローパスフィルタ出力の時間的平均値は、 摂動モデル Z M Pの時間的平均値の mtotal/mb 倍の値から摂動モデル制御用フィ 一ドバック量の時間的平均値の mtotal/mb 倍の値を減じたものにほぼ一致する。 以上より、 摂動モデル制御用フィードバック量の時間的平均値はほぼ 0になる 。 さらに数式 1 9の関係から、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値の時間的平均値は、 ほぼ 0になる。 この結果、 第 5の実施の形態の 手法と同様に、 安定余裕の高い歩容を生成することができる。 尚、 残余の構成は 第 3の実施の形態と同様である。
第 6の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 5の実施の形態で 述べたと同様の効果を得ることができる。
第 2 7図は、 この発明の第 7の実施の形態に係る脚式移動ロボッ 卜の動作生成 装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チヤ一トの S 3 2の歩容の修正手法 を説明する機能ブロック図である。
第 7の実施の形態に係る装置の手法も第 3の実施の形態の具体例であり、 第 4 の実施の形態から第 6の実施の形態までの手法を混合した、 それらの中間的ある いは折衷的な手法である。
第 7の実施の形態においては、 摂動モデル制御則として次式を用いる。
摂動モデル制御用フィ一ドバック量
= Kpl * 摂動モデル上体水平位置
+ Κρ2 * 重心差
+ ρ3 * (摂動モデル上体水平位置一口一パスフィルタ出力）
+ KV * 摂動モデル上体水平速度 . . . 数式 2 5 ただし、 ローパスフィルタ出力は、 — Κ *フルモデル Ζ Μ Ρ誤差の積分値 * mt otal/mb をローパスフィル夕に通したものを表わす。 尚、 残余の構成は第 3の実 施の形態と同様である。
第 7の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 4から第 6の実施 の形態の効果の中間的あるいは折衷的な効果を得ることができる。
第 2 8図は、 この発明の第 8の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生成 装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー 'チャートの S 3 2の歩容の修正手法 を説明する機能プロック図である。 第 8の実施の形態に係る装置の手法は逆動力学フルモデル （逆フルモデル） を 用いる補正で、 かつ単純化モデル歩容の Z M Pを補正しない手法で、 かつ摂動モ デルを用いる手法である。 また第 1 3の実施の形態までのフルモデルフィードフ ォヮ一ド補正型の基本をなす手法である。
第 8の実施の形態においては、 図示の如く、 フルモデル Z M Pから単純化モデ ルに入力される目標 Z M Pを減算してフルモデル Z M P誤差を求め、 求めた誤差 に— 1を乗じて得た積を摂動モデルに入力して摂動モデル上体位置を算出し、 そ れに単純化モデル上体位置 （補正前目標上体位置） を加算し、 よって得た和を補 正目標上体位置と決定するようにした。
他方、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モ一メントの Z M P換算値は 0と決 定する。 これは、 フルモデルフィードバック型で述べたように理想的なことであ る。 ただし、 この第 8の実施の形態に係る基本型では、 摂動モデルが発散する傾 向があるので、 実用的ではない。
フルモデル補正用の逆フルモデル計算時に必要な上体高さには、 前制御周期 （ 第 1 1図フロー .チャートの前回プログラムループ時） における関節角算出時の 上体高さを用いても良く、 または改めて上体高さを決定しても良い。 摂動モデル 上体位置が大きくなければ、 レ、ずれでも大差ないからである。
第 8の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 2の実施の形態で 述べたと同様の効果を得ることができる。
第 2 9図は、 この発明の第 9の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成 装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロ一 ·チャートの S 3 2の歩容の修正手法 を説明する機能プロック図である。
第 9の実施の形態に係る装置の手法は逆動力学フルモデル （逆フルモデル） を 用いる手法で、 かつ単純化モデル歩容の Z M Pを補正しない手法で、 かつ摂動モ デルを用いる手法である。 また第 1 3の実施の形態までのフルモデルフィードフ ォヮ一ド補正型の一般型をなす手法である。
第 9の実施の形態にあっても、 第 3の実施の形態 （フルモデルフィードバック 補正の一般型） と同様に、 摂動モデルの発散を防止するために、 摂動モデル制御 用を備え、 それに基づいて摂動モデル制御用フィードバック量を算出して摂動モ デルに追加的に入力するようにした。 また、 摂動モデル制御用フィードバック量 を目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値として決定 （出 力） するようにした。 尚、 残余の構成は、 第 8の実施の形態と同様である。 第 9の実施の形態にあっては、 フィードフォヮ一ドを用いた補正であるので、 摂動モデルそのものの近似精度が低い場合、 または摂動モデルの上体水平位置が 大きくて近似精度が低下する場合では、 補正量が適正量からずれるので、 フルモ デル補正された歩容の近似精度がやや低下する。
前述の第 3の実施の形態のフィ一ドバック型の補正手法では、 その場合でもフ ルモデル補正された歩容の近似精度は低下しにくい特徴がある。 しかし、 フィ一 ドバック型の補正手法では、 ある瞬間の補正誤差は、 少なくとも 1制御周期遅れ てから補正されるので、 補正の応答性はフィードフォヮード型の方が良い。 第 9の実施の形態は上記のように構成したので、 上記したフィ一ドバック手法 とフィ一ドフォヮード手法の違いによる特性の差を除き、 第 3の実施の形態と同 様の効果を有する。
第 3 0図は、 この発明の第 1 0の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能プロック図である。
第 1 0の実施の形態に係る装置の手法は第 9の実施の形態の具体例であり、 第 4の実施の形態と同様に、 摂動モデルを直立近辺に安定させる制御を入れるよう にした。
即ち、 第 1 0の実施の形態においては、 摂動モデル制御則として次式を用いる ようにした。
摂動モデル制御用フィードバック量
= Kp *摂動モデル水平位置 + Kv *摂動モデル水平速度. . . 数式 2 6 尚、 残余の構成は、 第 9の実施の形態と同様である。
第 1 0の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 9の実施の形態 およぴ第 4の実施の形態と同様の効果を有する。
第 3 1図は、 この発明の第 1 1の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能ブロック図である。
第 1 1の実施の形態に係る装置の手法も第 9の実施の形態の具体例であり、 第 5の実施の形態と同様に、 重心制御を入れるようにした。 即ち、 重心ずれを打ち 消す位置を目標整定位置にして摂動モデルを制御するようにした。
目標整定位置は、 例えば、 次式のように決定する。
目標整定位置 =—mtotal/mb *重心差 . . . 数式 2 7 摂動モデル制御用フィードバック量は以下のように算出する。
摂動モデル制御用フィードバック量
= Kp * (摂動モデル上体水平位置-目標整定位置）
+ Κν * 摂動モデル上体水平速度 + mb/mtotal *摂動モデル上体水平位置
. . . 数式 2 8 第 1 1の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 9の実施の形態 および第 5の実施の形態と同様の効果を有する。
第 3 2図は、 この発明の第 1 2の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能プロック図である。
第 1 2の実施の形態に係る装置の手法も第 9の実施の形態の具体例であり、 摂 動モデルを、 フルモデル Z M P誤差の時間的平均値 * (— 1 ) *mtotal/mb 倍し たものに追従させる制御を入れるようにした。 即ち、 Z M P誤差の時間的平均偏 差を打ち消す位置を目標整定位置にして摂動モデルを制御するようにした。 第 1 2の実施の形態においては、 摂動モデル制御用フィードバック量は以下の ように算出する。
摂動モデル制御用フィ一ドバック量
= Kp * (摂動モデル上体水平位置—ローパスフィル夕出力）
+ Κν * 摂動モデル上体水平速度 + mb/mtotal *摂動モデル上体水平位置
. . . 数式 2 9 ただし、 口一パスフィルタ出力は一 mtotal/mb *フルモデル Z M P誤差をロー パスフィル夕に通したものを表わす。 第 6の実施の形態をフィードフォワード補 正型に変形したものと言うことができる。 第 1 2の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 9の実施の形態 および第 6の実施の形態と同様の効果を有する。
第 3 3図は、 この発明の第 1 3の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能プロック図である。
第 1 3の実施の形態に係る装置の手法も第 9の実施の形態の具体例であり、 第 7の実施の形態と同様に、 第 1 0の実施の形態から第 1 2の実施の形態までの手 法を混合した中間的あるいは折衷的な手法を示す。
第 1 3の実施の形態においては、 摂動モデル制御用フィードバック量は以下の ように算出する。
摂動モデル制御用フィ一ドバック量
= Kpl * 摂動モデル上体水平位置
+ Kp2 * (摂動モデル上体水平位置一 （― mtotal/mb *重心差） ）
+ Kp3 * (摂動モデル上体水平位置一口一パスフィルタ出力）
+ Κν * 摂動モデル上体水平速度 +mb/mtotal *摂動モデル上体水平位置
. . . 数式 3 0 同様に、 口一パスフィルタ出力とは、 一 mtotal/mb *フルモデル Z M P誤差を 口一パスフィル夕に通したものを表わす。
第 1 3の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 1 0から第 1 2 の実施の形態の効果の中間的あるいは折衷的な効果を有する。
第 3 4図は、 この発明の第 1 4の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 歩容の修正手法を説明するブロック図である。 第 1 4の実施の形態に係る装置の手法は、 逆動力学フルモデル （逆フルモデル ) を用いる手法で、 かつ単純化モデル歩容の Z M Pを補正する手法で、 かつ摂動 モデルを用いない手法である。
即ち、 第 3 4図に示す如く、 第 1 4の実施の形態においては、 フルモデル Z M P誤差を積分して積分ゲイン （ + K) を乗じて得た積を、 単純化モデルに追加的 に入力する、 フィードバックループを第 1の実施の形態に加えるようにした。 他 方、 単純化モデル上体位置を補正目標上体位置として決定 （出力） すると共に、 前記求めたフルモデル誤差を目標 Z M Pまわりのフル乇デル補正乇一メントの Z MP換算値として決定 （出力） するようにした。
尚、 第 1 4の実施の形態においては、 第 1から第 1 3の実施の形態と異なり、 目標 Z 4Pを補正することで、 単純化モデル上体位置が所期の軌道からずれる。 従って、 歩容パラメ一夕を決定し直すことが望ましい。 その歩容パラメ一夕の決 定し直しは、 制御周期毎に実行するか、 ZMP軌道の折れ点時刻にだけ実行する 力、、 一歩毎に実行しても良い。 尚、 修正は早いうちにした方が、 歩容パラメ一夕 の修正量が小さくて済むので、 なるべく頻繁に変更すべきである。 また、 歩容パ ラメ一夕の決定し直しは、 具体的には、 第 1 1図フロー■チヤ一トの S 2 8にお いて単純化モデルの状態量などに応じて行われる。 詳しくは、 先に提案した特願 平 20 0 0— 3 520 1 1号で述べられているので、 ここではこれ以上の説明を 省略する。
また、 歩容パラメ一夕の中の ZMPパラメ一夕を変更する場合、 ZMP折れ点 の時刻を変えず、 ZMP折れ点の ZMPの値を変えるだけにした方が、 シ一ケン ス上の不都合が生じ難く、 簡単である。
また、 ZMPのパターンの変更量は台形状にするのが容易である。 例えば、 第 35図に示すように、 現在時刻より後の ZMP折れ点の時刻から適当に選択して 台形の折れ点時刻とすれば良い。 ただし、 歩容の終端に近づいてくると、 その歩 容の期間の中にこのような台形の設定が不可能となる。 そのときには、 その歩容 での ZMPの修正を行わず、 次の一歩で修正すれば足る。
第 1 4の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 2の実施の形態 とほぼ同様の効果を有すると共に、 歩容パラメ一夕を修正することによつて歩容 の発散を防止することができる。
第 3 6図は、 この発明の第 1 5の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能プロック図である。
第 1 5の実施の形態に係る装置の手法は、 逆動力学フルモデル （逆フルモデル ) を用いる手法で、 かつ単純化モデル歩容の ZMPを補正する手法であり、 かつ 摂動モデルを用いる手法である。 またフルモデルフィ一ドバック補正型の一般型 をなす手法である。
具体的には、 第 3の実施の形態を基に、 フルモデル Z M P誤差を積分して積分 ゲイン （一 K) を乗じて得た積を、 分配器を介して摂動モデルにフィードバック するだけでなく、 単純化モデルにもフィードバックするようにした。
換言すれば、 第 1 5の実施の形態は、 第 3の実施の形態と第 1 4の実施の形態 の手法を混合した中間的あるいは折衷的な手法とした。 第 1 5の実施の形態にお いても、 単純化モデルの挙動は所期の挙動からずれるので、 第 1 4の実施の形態 と同様に、 歩容パラメ一夕を修正する必要がある。 尚、 第 3の実施の形態に代え て、 第 2の実施の形態または第 4の実施の形態から第 7の実施の形態までのいず れか （あるいはその組み合わせ） と第 1 4の実施の形態の手法を混合しても良い o
第 1 5の実施の形態において、 分配器は周波数領域で分配しても、 リ ミツ夕な どの非線形要素を用いて分配しても良い。 フィードバック系なので、 分配器は出 力の和が入力と一致している必要はない。
第 1 5の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 3の実施の形態 および第 1 4の実施の形態と同様の、 あるいはそれらの折衷的あるいは中間の効 果を有する。
第 3 7図は、 この発明の第 1 6の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容 ©修正手 法を説明する機能ブロック図である。
第 1 6の実施の形態に係る装置の手法は、 逆動力学フルモデル （逆フルモデル ) に代えて順動力学フルモデル （順フルモデル） を用いる手法で、 かつ単純化モ デル歩容の Z M Pを補正しない手法である。 またフルモデルを単純化モデル歩容 に追従させる手法であり、 より具体的には目標 Z M Pを満足する単純化モデルの 上体挙動にフルモデルの上体挙動を追従させるように、 フルモデル Z M Pを修正 する手法である。
即ち、 第 1 6の実施の形態においては、 第 3 7図に示す如く、 順フルモデルを 用いて算出されるフルモデル上体位置から単純化モデル上体位置 （補正前目標上 体位置） を減算して得た差を求めて P I Dなどのモデル追従フィードバック則に 入力し、 フィードバック量を求める。 次いで求めたフィードバック量を目標 Z M Pに加算してフルモデル Z M Pを求め、 求めたフルモデル Z M Pを順フルモデル に入力してフルモデル上体位置を求めるように構成した。 換言すれば、 順フル乇 デル上体位置と単純化モデルの上体位置の差に応じて順フルモデルの Z M Pを補 正するようにフィ一ドバックループを構成した。
また出力に関しては、 前記フィードバック量を目標 Z M Pまわりのフルモデル 補正モーメントの Z M P換算値として決定 （出力） すると共に、 順フルモデル上 体位置を補正目標上体位置として決定 （出力） するようにした。
尚、 モデル追従フィードバック則への入力として、 順フルモデルと単純化モデ ルの上体位置の差ではなく、 重心位置の差にしても良く、 さらには上体位置と重 心位置の差を共に入力しても良い。
第 1 6の実施の形態においては上記のように構成したので、 先に述べたように 演算量が増加する不都合を除くと、 第 3の実施の形態と同様の効果を有する。 第 3 8図は、 この発明の第 1 7の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー■チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能プロック図である。 - 第 1 7の実施の形態に係る装置の手法は、 順動力学フルモデル （順フルモデル ) を用いる手法で、 かつ単純化モデル歩容の Z M Pを補正する手法である。 また 単純化モデルをフルモデル歩容に追従させるように制御する手法である。
即ち、 第 1 6の実施の形態と逆に、 目標 Z M Pを満足するフルモデルの挙動に 単純化モデルの挙動を追従させるように、 単純化モデル Z M Pを補正するように した。 具体的には、 第 1 6の実施の形態においてはモデル追従フィードバック則 の出力を順フルモデルに追加的に入力していたのに対し、 第 1 7の実施の形態に おいては単純化モデルに追加的に入力するようにした。
他方、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値を 0と決 定すると共に、 順フルモデル上体位置を補正目標上体位置として決定 （出力） す るようにした。 尚、 フィードバックゲインが高い場合、 単純化モデル上体位置と 順フルモデル上体位置はほぼ一致するので、 単純化モデル上体位置を補正目標上 体位置として決定 （出力） しても良い。 尚、 単純化モデルに入力されるモデル Z M Pが補正されるために単純化モデル の挙動は所期の挙動からずれるので、 第 1 4の実施の形態と同様に歩容パラメ一 夕を修正する必要がある。
第 1 7の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 1 4の実施の形 態と同様の効果を有する。 尚、 第 1 6の実施の形態と同様に、 上体位置に代えて 重心位置あるいはその双方をモデル追従フィードバック則に入力しても良い。 第 3 9図は、 この発明の第 1 8の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー 'チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能プロック図である。
第 1 8の実施の形態に係る装置の手法は、 順動力学フルモデル （順フルモデル ) を用いる手法であり、 かつフルモデルの状態に対応する単純化モデル状態量を フルモデルの状態量から直接的に求める手法である。
即ち、 第 1 7の実施の形態においては目標 Z M Pを満足するフルモデルの挙動 に単純化モデルの挙動を追従させたが、 第 1 8の実施の形態においては、 目標 Z M Pを満足するフルモデルの挙動に単純化モデルの挙動が完全に追従したとみな した場合の単純化モデルの状態量を直接的に算出するようにした。
単純化モデルの状態量は、 具体的には、 順フルモデルの上体代表点の位置 ·速 度に対して第 7図の関係を満足する単純化モデルの倒立振子の上体位置 ·速度を 算出することで求める。 他方、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値を 0と決定すると共に、 フルモデル上体位置を補正目標上体位置と して決定 （出力） するようにした。
第 1 8の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 1 7の実施の形 態と同様の効果を有する。
第 4 0図は、 この発明の第 1 9の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー 'チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能ブロック図である。
第 1 9の実施の形態に係る装置の手法は順動力学フルモデル （順フルモデル） を用いる手法であり、 かつ順フルモデルの挙動と単純化モデルの挙動が互いに歩 み寄るように、 モデル追従フィ一ドバック則 1 とモデル追従フィ一ドバック則 2 を用いて単純化モデル Z M Pとフルモデル Z M Pの両方を修正するようにした。 他方、 モデル追従フィ一ドバック則 2の出力を目標 Z M Pまわりのフルモデル補 正モーメントの Z M P換算値として決定 （出力） すると共に、 フルモデル上体位 置を補正目標上体位置として決定 （出力） するようにした。
言い換えると、 第 1 6の実施の形態と第 1 7の実施の形態の手法を混合した中 間的あるいは折衷的な手法である。 この例においても、 単純化モデルの挙動は所 期の挙動からずれるので、 第 1 4の実施の形態と同様に歩容パラメ一夕を修正す る必要がある。 また、 モデル追従フィードバック則 1あるレ、は 2に上体位置およ び/または重心位置を入力しても良いことも従前の実施の形態と同様である。 第 1 9の実施の形態においては上記のように構成したので、 第 1 6および第 1 7の実施の形態などと同様の、 あるいはそれらの中間的あるいは折衷的な効果を 有する。
第 4 1図は、 この発明の第 2 0の実施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能ブロック図である。
第 2 0の実施の形態は、 第 1 6図に示す第 1の実施の形態の変形例であり、 第 1 6図に示す構成の逆フルモデル 1 0 0 c 2と加算点 1 6 aを合わせて逆フルモ デル 1 0 0 c 2としたものである。 ただし、 逆フルモデル 1 0 0 c 2は目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントをフルモデル乇一メント誤差として出力し 、 Z M P換算ブロック 4 1 aにおいて目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメ ントの Z M P換算値が決定 （算出） される。 尚、 残余の構成は第 1の実施の形態 と同様であり、 効果も同様である。
第 4 2図は、 この発明の第 2 1の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー ·チャートの S 3 2の歩容の修正手 法を説明する機能ブロック図である。
第 2 1の実施の形態は、 第 1 7図に示す第 2の実施の形態の変形例であり、 第 2 1の実施の形態と同様に、 第 1 7図に示す構成の逆フルモデル 1 0 0 c 2と加 算点 1 7 aを合わせて逆フルモデル 1 0 0 c 2とするものである。 ただし、 逆フ ルモデル 1 0 0 c 2は目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントをフルモデ ルモ一メント誤差として出力し、 ZMP換算プロック 42 hにおいて目標 ZMP まわりのフルモデル補正モーメントの ZMP換算値が決定 （算出） される。 尚、 第 2 1の実施の形態の残余の構成は第 2の実施の形態と同様であり、 効果 も同様である。
第 4 3図は、 この発明の第 22の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー■チャートの S 32の歩容の修正手 法を説明する機能プロック図である。
第 22の実施の形態は、 第 3 7図に示す第 1 6の実施の形態の変形例である。 この実施の形態においては、 モデル追従フィードバック則は、 目標 ZMP (目標 床反力作用点） まわりのフルモデル補正モーメントを出力し、 その出力は順フル モデルに入力される。 順フルモデルは、 目標床反力作用点まわりにフルモデル補 正モ一メントが作用するような目標運動を生成し、 その目標運動の上体位置をフ ルモデル上体位置として出力する。 また、 ZMP換算ブロック 4 3 hを設けて目 標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメントの ZMP換算値を決定 （算出） する ようにした。 残余の構成は、 第 1 6の実施の形態と同様であり、 効果も同様であ る
第 4 4図は、 この発明の第 23の実施の形態に係る脚式移動ロボッ トの動作生 成装置の動作、 具体的には、 第 1 1図フロー 'チャートの S 32の歩容の修正手 法によって修正された歩容をさらに修正する修正手法を説明する機能ブロック図 でめな。
第 4 4図に示す如く、 第 23の実施の形態においては、 これまで述べたきた第 1の実施の形態から第 22の実施の形態の構成で得た補正目標上体位置と目標 Z MPまわりのフルモデル補正モ一メントの ZMP換算値を、 同図に示す変換プロ ックに入力し、 その出力を新たな補正目標上体位置と目標 ZMPまわりのフルモ デル補正モーメントの ZMP換算値と決定するようにした。 かかる変換プロック を挿入することにより、 目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメントの ZMP 換算値の変動を、 ローパスフィルタを通した場合と同様に、 より一層小さくする ことができる。
この変換処理を説明すると、 先ず、 目標 ZMPまわりのフルモデル補正モ一メ ントの元の値 （入力） を第 2の分配器に入力し、 第 2の分配器の 2つの出力の和 が入力に等しくなるように、 その 2つの出力 （第 1の分配出力と第 2の分配出力 ) に分配する。 第 2の分配器の第 1の分配出力に （一 1 ) を乗じて得た積に第 2 の摂動モデル制御用フィ一ドバック量を加算し、 得た和を第 2の摂動モデルに入 力する。 第 2の摂動モデルにより、 上記した和、 即ち、 第 2の摂動モデルの入力 が第 2の摂動モデルの Z M Pに一致するように、 第 2の摂動モデル上体位置を決 疋 る。
次いで、 第 2の摂動モデル上体位置から、 第 2の摂動モデル制御則によって第 2の摂動モデル制御用フィ一ドバック量を求める。 第 2の摂動モデル制御用フィ ―ドバック量は、 上記したように第 2の摂動モデルにフィ一ドバックすると共に 、 第 2の分配出力に加算し、 得た和を新たな目標 Z M Pまわりのフルモデル補正 モーメントの Z M P換算値として決定 （出力） する。 また第 2の摂動モデル上体 位置を補正目標上体位置の元の値に加算し、 得た和を新たな補正目標上体位置と して決定 （出力） する。
第 2の摂動モデルは、 第 2の実施の形態で第 1 8図を参照して述べた、 足部の 位置姿勢を摂動させないという制約の下に、 目標 Z M Pの摂動と目標上体水平位 置の摂動の関係を表すモデルと同じものであっても良く、 あるいは相違させたも のであっても良い。
第 2 3の実施の形態において、 第 2の摂動モデル制御則は、 他の状態量あるい は歩容パラメータなどを入力しても良い。 また、 第 1の分配出力を目標 Z M Pま わりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値の元の値とすると共に、 第 2の 分配出力を 0としても良い。 換言すれば、 第 2の分配器 （およびその第 2の分配 出力） を除去しても良い。 この場合、 第 1の実施の形態に組み合わせると、 第 9 の実施の形態となる。 また、 第 3の分配器あるいはそれ以上の分配器を設けても 良い。 また、 第 4 4図の変換ブロックを多段直列としても良い。
また、 第 2 3の実施の形態の図示の構成を、 第 1の実施の形態から第 2 2の実 施の形態に並列に挿入するようにしても良い。 即ち、 フルモデル Z M P誤差ある いはそれを積分器などの制御則に通したものを分配器で分配し、 分配出力に図示 の変換ブロックを揷入しても良い。 例えば、 第 3 4図に示す第 1 4の実施の形態 に組み合わせると、 第 4 5図に示すようになる。 尚、 図示の構成を、 直列と並列 を組み合わせて従前の実施の形態に挿入することも可能ではあるが、 構成が複雑 になる割には顕著な効果を得ることができない。
第 2 3の実施の形態は上記の如く構成したので、 目標 Z M Pまわりのフルモデ ル補正モ一メントの Z M P換算値の変動を、 ローパスフィルタを通した場合と同 様に、 より一層低減することができる。
尚、 第 2 3の実施の形態の概念をさらに拡張し、 第 1から第 2 2の実施の形態 の中の幾つかを直列あるいは並列に再構成するようにしても良い。
さらに、 第 5図に示したフルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0の構成も、 第 4 6図のように変形することができる。
第 4 6図に示す構成は、 前記した単純化モデル歩容の Z M Pを補正しない手法 (単純化モデル Z M Pが目標 Z M Pに一致する歩容の補正手法） 、 即ち、 第 1か ら第 1 3の実施の形態、 第 1 6の実施の形態、 および第 2 0から第 2 2の実施の 形態、 ならびにそれらから派生した第 2 3の実施の形態に関する変形例である。 即ち、 目標歩容パラメータは単純化モデルを基に作成されているはずであるか ら、 単純化モデル Z M Pが目標 Z M Pに一致する手法では、 単純化モデル上体軌 道は、 単純化モデルを基に作成された目標^^容の上体軌道そのものである。 従つ て、 これらの手法では、 単純化モデル挙動演算部分をフルモデル補正部から分離 させることができる。
そこで、 第 4 6図に示すように、 歩容パラメータ決定部と目標瞬時値発生部と 単純化モデルとで単純化モデル歩容生成部 1 0 0 dを構成し、 そこで単純化モデ ルの挙動演算によって目標歩容を生成し、 フルモデル補正部 1 0 0 c力 生成さ れた歩容を動力学的平衡条件を十分に満足するものに補正するような構成に置き 換えるようにした。 これによつても、 ブロック図を単に等価変換したに過ぎない から、 上記した従前の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
尚、 今までに述べてきた種々の実施の形態において、 単純化モデル歩容生成部 1 0 0 dは、 先に提案した技術に示したようなリアルタイム歩容生成装置でなく ても良い。 テーブル化された歩容を発生するだけでも良い。 また、 腕を使った作 業動作など、 歩行ではない動作を生成しても良い。 また、 単純化モデル歩容生成部 1 0 0 dによって生成される動作または歩容は 、 慣性力を無視して静力学的バランスだけを考慮した運動パターンと床反カバ夕 ーンの組、 換言すれば、 運動パターンと重心の床投影点の組であっても良い。 さ らに、 動力学的平衡条件を無視した、 運動のパターンと Z M P (床反力作用点） パターンの組であっても良い。 ただし、 動力学平衡条件から極端にずれていると 、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントが過大になるので、 動力学平衡 条件に近いほど好ましい。
さらに、 上記した種々の実施の形態の中でフィ一ドバック型の実施の形態の場 合、 積分ゲイン Kなどのフィードバックゲインが十分に大きい場合には、 摂動モ デル制御用フィードバック量 （摂動モデル制御則の出力） を目標 Z M Pまわりの フルモデル補正モーメントの Z M P換算値として用いても良い。 なぜなら、 数式 1 5、 数式 1 7の関係が成り立つと共に、 フィードバックゲインが十分に大きい 場合には、 フルモデル補正誤差は、 ほぼ 0になるからである。 また目標 Z M Pま わりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値が姿勢制御に影響しなレ、程度に 十分に小さければ、 Z M P換算値を常に 0にしても良く、 あるいはその出力その ものを削除しても良い。
. 数式 1 5の関係は、 姿勢挙動に影響する低い周波数帯域においては満足すべき であるが、 高い周波数領域では、 大きくずれない限り満足しなくても良い。 従つ て、 前記した実施の形態の構成を示すプロック線図の結線に口一パスフィル夕な どを新たに追加しても良い。 さらには変化率リ ミッ夕などの非線形要素を加えて も良い。
例えば、 第 5、 第 6、 第 1 2の実施の形態などにおいて、 重心差を、 変化率リ ミッタなどの非線形要素あるいはフィル夕に通すようにしても良い。 また、 数式 2 1などにおいて、 摂動モデル上体水平速度の代わりに、 重心差の変化率を用い ても良い。 また、 第 1 1の実施の形態などにおいて、 目標整定位置を同様なフィ ルタあるいは非線形要素に通すようにしても良い。
また、 上記した種々の実施の形態において、 積分の代わりに、 P I Dあるいは フィルタなどの制御則を用いても良い。 その場合、 ゲインあるいはフィル夕特性 などは、 歩容パラメ一夕に応じて可変にしても良い。 上記において、 目標 ZMPまわりのフルモデル補正モ一メントの ZMP換算値 を出力するようにしたが、 補正モーメントをそのまま出力しても良い。
また、 第 4図において、 目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメントの ZM P換算値を目標 ZMPに加えたものを 「補正目標 ZMP」 とし、 かつ目標 ZN P まわりのフルモデル補正モ一メントの ZMP換算値を 0にして複合コンプライア ンス動作決定部 1 04に入力しても良い （目標 ZMPまわりのフルモデル補正乇 —メントの ZMP換算値は、 フルモデル補正入り歩容生成部から出力せず、 複合 コンプライアンス動作決定部 1 04に入力しないよう構成しても良い） 。 即ち、 フルモデル補正モーメントで補正する代わりに目標 Z M Pを補正するようにして も良い。 ただし、 目標 ZMPを補正すると、 複合コンプライアンス制御において 各足部床反力中心点の設定が難しくなるという欠点が生じる。
また、 歩容生成部 1 0 0の出力を入力とする複合コンプライアンス動作決定部 1 0 4などが、 目標 ZMPなどの床反力に関する情報を必要としない場合には、 床反力に関する情報そのものを削除 （除去） しても良い。
また、 上記した種々の実施の形態において、 （目標） ZMPと表現したが、 （ 目標） ZMPは （目標） 床反力の表現の一つの形態であり、 それ以外にも、 例え ば、 ある基準点での力とモーメン トで表現しても良い。
さらに、 上記した第 1 1図フロー ·チャートにおいて、 t = 0のときに歩容を 修正または変更したが （S 1 0) 、 それ以外の時点で修正または変更しても良い 。 そのときは、 現在時刻を今回歩容の初期時刻とみなせば良い。 即ち、 今回歩容 の期間が現在時刻から今回歩容終端時刻までとすれば良い。
尚、 上記において、 第 8図、 第 1 6図などに示したブロック線図は、 演算処理 順序を変えるなどの等価変形をしても良い。
また、 上体の位置を補正する代わりに、'ロボッ ト 1の ZMPを大きく変化させ ることができるものであれば、 上体の姿勢あるいは腕の姿勢を補正するようにし ても良い。 あるいは、 それらを複合的に補正するようにしても良い。
第 1の寒施の形態に係る脚式移動ロボットの動作生成装置は上記したように、 少なくとも上体 24と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる脚式移動 ロボッ ト 1の歩行などの動作を制御する動作制御装置において、 前記動作を規定 する目標運動を決定する目標運動決定手段 （歩容パラメ一夕決定部 1 0 0 a、 目 標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少な くとも前記決定された目標運動に基づき、 前記ロボットの運動と床反力の関係を 表す動力学モデルを用いて目標床反力を算出する目標床反力算出手段 （逆フルモ デル 1 0 0 c 2、 第 1 6図の逆フルモデル演算、 加算点 1 6 a ) 、 および少なく とも前記算出された目標床反力に基づいて前記ロボッ トに実際に作用する床反力 を制御する床反力制御手段 （ブロック 1 0 2 ) を備える如く構成した。
また、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボッ ト 1の歩行などの動作を制御する動作制御装置において、 前記動 作を規定する目標運動と目標 Z M Pを決定する目標動作決定手段 （歩容パラメ一 夕決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標運動と目標 Z M Pに基づき、 前 記ロボットの運動と Z M Pの関係を表す動力学モデルを用いて前記目標 Z M Pの 補正量 （目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P演算値） を算出 する目標 Z M P補正量算出手段 （逆フルモデル 1 0 0 c 2、 第 1 6図の逆フルモ デル演算、 加算点 1 6 a ) 、 および少なくとも前記算出された目標 Z M Pの補正 量に基づいて実際の床反力を制御する床反力制御手段 （ブロック 1 0 2 ) を備え る如く構成した。
また第 2 0の実施の形態においては上記したように、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボッ ト 1の歩行などの 動作を制御する動作制御装置において、 前記動作を規定する目標運動と目標床反 力作用点 （目標 Z M P ) を決定する目標動作決定手段 （歩容パラメータ決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 O b、 第 4 1図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標運動と目標床反力作用点に基づ き、 前記ロボッ トの運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いて前記目標床 反力作用点まわりの目標床反力モーメントを算出する目標床反力モーメント算出 手段 （フルモデル 1 0 0 c 2 (第 4 1図の逆フルモデル 1 0 0 c 2 ) ) 、 および 少なくとも前記算出された目標床反力モーメントに基づいて前記ロボッ トに作用 する実際の床反力を制御する床反力制御手段 （ブロック 1 0 2、 第 4 1図の Z M P換算ブロック 4 1 a ) を備える如く構成した。
第 2の卖施の形態においては上記したように、 少なくとも上体 2 4と、 前記上 体に連結される複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を 行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を 構成する目標運動と目標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容ノ、° ラメ一夕決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 1 7図の 単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時 値に基づき、 前記ロボッ トの運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いてモ デル床反力 （第 1 7図のフルモデル Z M P ) を算出するモデル床反力算出手段 （ 第 1 7図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記算出されたモデル床反力と前 記決定された目標床反力の仮瞬時値との差 （第 1 7図のフルモデル Z M P誤差） を算出する床反力差算出手段 （第 1 7図の加算点 1 7 a ) 、 および少なくとも前 記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の仮瞬時値を補正することに より前記目標運動の目標瞬時値 （第 1 7図の補正目標上体位置） を決定する目標 瞬時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0、 特に第 1 7図のブロッ ク 1 7 b、 摂動モデル 1 7 c、 加算点 1 7 d、 加算点 1 7 dの出力を補正目標上 体位置として決定すること） を備えるように構成した。 尚、 これは第 3の実施の 形態から第 1 3の実施の形態にも妥当する。
また、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時 値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容パラメータ決定部 1 0 0 a、 目標 （および 仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 1 7図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少な くとも前記決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 前記ロボットの運動と Z M Pの関係を表す動力学モデルを用いてモデル Z M P (第 1 7図のフルモデル Z M P ) を算出するモデル Z M P算出手段 （第 1 7図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演 算） 、 前記算出されたモデル Z M Pと前記決定された目標 Z M Pの仮瞬時値の差 (第 1 7図のフルモデル Z M P誤差） を算出する Z M P差算出手段 （第 1 7図の 加算点 1 7 a ) 、 および少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記 目標運動の仮瞬時値を補正することにより前記目標運動の目標瞬時値 （第 1 7図 の補正目標上体位置） を決定する目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容 生成部 1 0 0、 特に第 1 7図のプロック 1 7 b、 摂動モデル 1 7 c、 加算点 1 7 d、 加算点 1 7 dの出力を補正目標上体位置として決定すること） を備える如く 構成した。 尚、 これは第 3の実施の形態から第 1 3の実施の形態にも妥当する。 また、 第 2 1の実施の形態においては上記の如く、 少なくとも上体 2 4と、 前 記上体に連結される複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動 作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動 作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩 容パラメ一夕決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 4 2 図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 前記決定された目標運動と目標 Z M Pの 仮瞬時値に基づき、 前記ロボットの運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用 いて目標 Z M Pの仮瞬時値まわりのモデル床反力モーメント （第 4 2図の目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメント） を算出するモデル床反力モーメント算 出手段 （第 4 2図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 および少なくとも前記算 出されたモデル床反力モーメントに基づき、 少なくとも前記目標運動の仮瞬時値 を補正することにより前記目標運動の目標瞬時値 （第 4 2図の補正目標上体位置 ) を決定する目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0、 特に 第 4 2図の摂動モデル 4 2 b、 プロック 4 2 d、 加算点 4 2 g、 加算点 4 2 gの 出力を補正目標上体位置として決定すること） を備える如く構成した。
第 2の実施の形態はまた、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結される複数 本の脚部 2からなる脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作 の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と 目標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容パラメ一夕決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 1 7図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 前記口 ボッ トの運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いてモデル床反力 （第 1 7 図のフルモデル Z M P ) を算出するモデル床反力算出手段 （第 1 7図の逆フルモ デル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記算出されたモデル床反力と前記決定された目標床 反力の仮瞬時値との差 （第 1 7図のフルモデル ZMP誤差） を算出する床反力差 算出手段 （第 1 7図の加算点 1 7 a；) 、 および少なくとも前記算出された差に基 づき、 前記動力学モデルで表される運動と床反力の関係を満足するように、 少な くとも前記目標運動の仮瞬時値を補正することにより、 前記目標運動と目標床反 力の目標瞬時値 （第 1 7図の補正目標上体位置、 目標 ZMPまわりのフルモデル 補正モーメントの ZMP換算値など） を決定する目標瞬時値決定手段 （フルモデ ル補正入り歩容生成部 1 0 0、 特に、 第 1 7図のブロック 1 7 b、 摂動モデル 1 7 c 加算点 1 7 d、 加算点 1 7 dの出力を補正目標上体位置として決定するこ と、 加算点 1 7 aの出力を目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメン卜の ZM P換算値として決定すること） を備える如く構成した。 尚、 これは第 3の実施の 形態から第 1 3の実施の形態にも妥当する。
また、 少なくとも上体 24と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロポット 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時 値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容パラメ一夕決定部 1 0 0 a、 目標 （および 仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 1 7図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少な くとも前記決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 前記ロボッ 卜の運動と ZM Pの関係を表す動力学モデルを用いてモデル ZMP (第 1 7図のフルモデル ZM P) を算出するモデル ZMP算出手段 （第 1 7図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演 算） 、 前記算出されたモデル ZMPと前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値との 差 （第 1 7図のフルモデル ZMP誤差） を算出する ZMP差算出手段 （第 1 7図 の加算点 1 7 a) 、 および少なくとも前記算出された ZMP差に基づき、 前記動 力学モデルで表される運動と床反力の関係を満足するように、 少なくとも前記目 標運動の仮瞬時値を補正することにより、 前記目標運動と前記目標床反力の目標 瞬時値 （第 1 7図の補正目標上体位置、 目標 ZMPまわりのフルモデル補正モ一 メントの ZMP換算値など） を決定する目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正入 り歩容生成部 1 0 0、 特に、 第 1 7図のブロック l'7 b、 摂動モデル 1 7 c, 加 算点 1 7 d、 加算点 1 7 dの出力を補正目標上体位置として決定すること、 加算 点 1 7 aの出力を目標 ZMPまわりのフルモデル補正モ一メントの ZMP換算値 として決定すること） を備える如く構成した。 尚、 これは第 2の実施の形態から 第 1 3の実施の形態にも妥当する。
また第 2 1の実施の形態にあっては、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結 される複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボット 1が歩行などの動作を行うとき 、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成する 目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容ノ、°ラメ一夕 決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 O b、 第 4 2図の単純化モ デル 1 0 0 c 1の演算） 、 前記決定された目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値に基 づき、 前記ロボットの運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いて目標 Z M Pの仮瞬時値まわりのモデル床反力モ一メント （第 4 2図の目標 Z M Pま.わりの フルモデル補正モーメント） を算出するモデル床反力モーメント算出手段 （第 4 2図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 および少なくとも前記算出されたモデ ル床反力モーメントに基づき、 前記動力学モデルで表される運動と床反力の関係 を満足するように、 少なくとも前記目標運動の仮瞬時値を補正することにより、 前記目標運動と目標床反力の目標瞬時値 （第 4 2図の補正目標上体位置、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モ一メントの Z M P換算値など） を決定する目標瞬 時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0、 特に第 4 2図の摂動モデ ル 4 2 b、 ブロック 4 2 d、 加算点 4 2 g、 ブロック 4 2 h、 加算点 4 2 gの出 力を補正目標上体位置として決定すること、 ブロック 4 2 hの出力を目標 Z M P
(目標床反力作用点） まわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値として 決定すること） を備える如く構成した。
また第 2の実施の形態にあっては、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結さ れる複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボット 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成する目 標運動と目標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容パラメ一夕決 定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 O b、 第 1 7図の単純化モデ ル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値を、 前記 ロボットの運動と床反力の関係を表す動力学モデルに入力してモデルの出力 （第
1 7図のフルモデル Z M P ) を算出するモデル出力算出手段 （第 1 7図の逆フル モデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記算出されたモデルの出力と前記決定された目標 床反力の仮瞬時値との差 （第 1 7図のフルモデル Z MP誤差） を算出する床反力 差算出手段 （第 1 7図の加算点 23 aおよびその出力） 、 少なくとも前記算出さ れた差に基づき、 少なく とも前記目標運動の補正量 （第 1 7図の摂動モデル上体 位置） を算出する目標運動補正量算出手段 （第 1 7図の摂動モデル 1 Ί c、 プロ ック 1 7 b、 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモデ ル入力補正手段 （第 1 7図の加算点 1 7 d) ) 、 および少なくとも前記動力学モ デルの入力と出力に基づいて前記目標運動と前記目標床反力の目標瞬時値を決定 する目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0， 特に、 第 1 7 図の加算点 1 7 dの出力を補正目標上体位置として決定すること、 加算点 1 7 a の出力を目標 ZMPまわりのフルモデル補正モ一メントの ZMP換算値として決 定すること） を備える如く構成した。 尚、 これは第 3の実施の形態から第 7の実 施の形態にも妥当する。
また、 少なくとも上体 24と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボット 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 Z MPの仮瞬時 値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容パラメ一夕決定部 1 0 0 a、 目標 （および 仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 1 7図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少な くとも前記決定された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と ZMPの関 係を表す動力学モデルに入力してモデルの出力 （第 1 7図のフルモデル ZMP) を算出するモデル出力算出手段 （第 1 7図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記算出されたモデルの出力と前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値との差 （第 1 7図のフルモデル ZMP誤差） を算出する ZMP差算出手段 （第 1 7図の加算 点 1 7 a) 、 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の 補正量 （第 1 7図の摂動モデル上体位置） を算出する目標運動補正量算出手段 （ 第 1 7図の摂動モデル 1 7 c、 ブロック 1 7 b) 、 前記算出された補正量を前記 動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補正手段 （第 1 7図の加算点 1 7 d
) 、 および少なくとも前記動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と 前記目標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正入 り歩容生成部 1 0 0 , 特に、 第 1 7図の加算点 1 7 dの出力を補正目標上体位置 として決定すること、 加算点 1 7 aの出力を目標 Z M Pまわりのフルモデル補正 モーメントの Z M P換算値として決定すること） を備える如く構成した。 尚、 こ れは第 3の実施の形態から第 7の実施の形態にも妥当する。
また第 2 1の実施の形態にあっては、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結 される複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボット 1が歩行などの動作を行うとき 、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成する 目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容パラメ一夕 決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 4 2図の単純化モ デル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標運動と目標 Z M Pの仮 瞬時値を、 前記ロボットの運動と床反力作用点まわりの床反力モーメントの関係 を表す動力学モデルに入力し、 目標 Z M Pの仮瞬時値まわりの目標床反力モーメ ント （第 4 2図の目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメント） としてモデル の出力を算出するモデル出力算出手段 （第 4 2図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演 算） 、 少なく とも前記モデルの出力に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量 (第 4 2図の摂動モデル上体位置） を算出する目標運動補正量算出手段 （第 4 2 図の摂動モデル 4 2 b、 ブロック 4 2 d ) 、 前記算出された補正量を前記動力学 モデルに追加的に入力するモデル入力補正手段 （第 4 2図の加算点 4 2 g ) 、 お よび少なくとも前記動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と前記目 標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段 （フル デル補正入り歩容 生成部 1 0 0、 特に第 4 2図のブロック 4 2 h、 加算点 4 2 gの出力を補正目標 上体位置として決定すること、 ブロック 4 2 hの出力を目標 Z M P (目標床反力 作用点） まわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値として決定すること ) を備える如く構成した。
第 3の実施の形態においては、 第 2の実施の形態に加え、 前記目標運動補正量 算出手段は、 前記ロボッ トにおける前記床反力の摂動と前記運動の摂動の動力学 的関係を表す摂動モデル （第 2 3図の摂動モデル 2 3 b ) 、 前記摂動モデルの状 態量 （例えば、 前記摂動モデルの上体位置および Zまたは速度） と前記動力学モ デルの状態量 （例えば、 前記動力学モデルの重心位置） の少なくともいずれかに 基づき、 第 1のフィードバック量 （第 2 3図の摂動モデル制御用フィードバック 量） を算出する第 1フィ一ドバック量算出手段 （第 2 3図の摂動モデル制御則 2 3 e ) 、 および少なくとも前記算出された差と前記第 1のフィードバック量との 差に基づき、 第 2のフィ一ドバック量を算出する第 2フィードバック量算出手段 (第 2 3図の加算点 2 3 c、 ブロック 2 3 d ) を備え、 前記算出された第 1のフ ィ一ドバック量と第 2のフィードバック量の和を前記摂動モデルに入力して前記 目標運動の補正量を算出する （第 2 3図の加算点 2 3 f 、 摂動モデル 2 3 b ) 如 く構成した。 尚、 これは第 4の実施の形態から第 7の実施の形態にも妥当する。 また、 第 5および第 7の実施の形態においては、 前記第 1 フィードバック量算 出手段は、 少なくとも前記動力学モデルの重心位置に基づいて第 1のフィードバ ック量を算出する如く構成した。
第 8の実施の形態においては上記したように、 少なくとも上体 2 4と、 前記上 体に連結される複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボット 1が歩行などの動作を 行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を 構成する目標運動と目標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容ノ、° ラメ一夕決定部 1 0 0 a、 目標および仮瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 2 8図の単純 化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値を 、 前記ロボッ トの運動と床反力の関係を表す動力学モデルに入力してモデルの出 力 （第 2 8図のフルモデル Z M P ) を算出するモデル出力算出手段 （第 2 8図の 逆フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記算出されたモデルの出力と前記決定され た目標床反力の仮瞬時値との差 （第 2 8図のフルモデル Z M P誤差） を算出する 床反力差算出手段 （第 2 8図の加算点 2 8 a ) 、 少なくとも前記算出された差に 基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量 （第 2 8図の摂動モデル上体位置） を 算出する目標運動補正量算出手段 （第 2 8図のブロック 2 8 b , 摂動モデル 2 8 c ) 、 および少なくとも前記算出された補正量に基づいて前記目標運動と前記目 標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容 生成部 1 0 0、 特に第 2 8図の加算点 2 8 d、 加算点 2 8 dの出力を補正目標上 体位置として決定すること、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モ一メントの Z M P換算値を 0に決定すること） を備える如く構成した。 尚、 これは、 第 9の実 施の形態から第 1 3の実施の形態にも妥当する。
また、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時 値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容パラメータ決定部 1 0 0 a、'目標および仮 瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 2 8図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくと も前記決定された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と Z M Pの関係を 表す動力学モデルに入力してモデルの出力 （第 2 8図のフルモデル Z M P ) を算 出するモデル出力算出手段 （第 2 8図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記 算出されたモデルの出力と前記決定された目標 Z M Pの仮瞬時値との差 （第 2 8 図のフルモデル Z M P誤差） を算出する Z M P差算出手段 （第 2 8図の加算点 2
8 a ) 、 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正 量 （第 2 8図の摂動モデル上体位置） を算出する目標運動補正量算出手段 （第 2
8図のプロック 2 8 b、 摂動モデル 2 8 c ) 、 および少なくとも前記算出された 補正量に基づいて前記目標運動と前記目標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬 時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0、 特に第 2 8図の加算点 2
8 d、 加算点 2 8 dの出力を補正目標上体位置として決定すること、 目標 Z M P まわりのフルモデル補正乇一メントの Z M P換算値を 0に決定すること） を備え る如く構成した。 尚、 これは、 第 9の実施の形態から第 1 3の実施の形態にも妥 当 る。
また、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時 値を決定する仮瞬時値決定手段 （歩容パラメ一夕決定部 1 0 0 a、 目標および仮 瞬時値発生部 1 0 0 b、 第 2 8図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくと も前記決定された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と床反力作用点ま わりの床反力乇ーメントの関係を表す動力学モデルに入力し、 目標 Z M Pの仮瞬 時値まわりの目標床反カモ一メントとしてモデルの出力 （第 2 8図のフルモデル Z M P誤差） を算出するモデル出力算出手段 （第 2 8図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演算， 加算点 2 8 a ) 、 少なくとも前記モデルの出力に基づき、 少なくとも 前記目標運動の補正量 （第 2 8図の摂動モデル上体位置） を算出する目標運動補 正量算出手段 （第 2 8図のプロック 2 8 b , 摂動モデル 2 8 c ) 、 および少なく とも前記算出された補正量に基づいて前記目標運動と前記目標床反力の目標瞬時 値を決定する目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0、 特に 第 2 8図の加算点 2 8 d、 加算点 2 8 dの出力を補正目標上体位置として決定す ること、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値を 0に決 定すること） を備える如く構成した。 尚、 これは、 第 9の実施の形態から第 1 3 の実施の形態にも妥当する。 - 第 9の実施の形態においては、 第 8の実施の形態に加え、 前記目標運動補正量 算出手段は、 前記ロボッ トにおける前記床反力の摂動と前記運動の摂動の動力学 的関係を表す摂動モデル （第 2 9図の摂動モデル 2 9 d ) 、 前記摂動モデルの状 態量 （例えば、 前記摂動モデルの上体位置および /または速度） と前記動力学モ デルの状態量 （例えば、 前記動力学モデルの重心位置） の少なくともいずれかに 基づき、 フィードバック量 （第 2 9図の摂動モデル制御用フィードバック量） を 算出するフィードバック量算出手段 （第 2 9図の摂動モデル制御則 2 9 e ) 、 お よび前記算出された差を打ち消すようにフィードフォヮ一ド量を算出するフィ一 ドフォワード量算出手段 （第 2 9図のブロック 2 9 b ) を備え、 前記算出された フィ一ドバック量とフィードフォヮ一ド量の和を前記摂動モデルに入力して前記 目標運動の補正量を算出 （第 2 9図の加算点 2 9 c 摂動モデル 2 9 d ) する如 く構成した。
また、 第 1 1および第 1 3の実施の形態においては、 前記フィードバック量算 出手段は、 少なくとも前記動力学モデルの重心位置 （第 3 1図または第 3 3図の フルモデル重心位置） に基づいて前記フィードバック量を算出する如く構成した また、 第 1 4の実施の形態においては、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連 結される複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うと き、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成す る目標運動と目標床反力の中の少なくとも目標床反力の仮瞬時値 （第 3 4図の目 標 ZMP) を決定する目標床反力仮瞬時値決定手段 （歩容パラメ一夕決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b、 少なくとも前記決定された目標 床反力の仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と床反力の関係を表す第 1の動力学モ デルに入力して前記目標運動の仮瞬時値 （第 34図の単純化モデル上体位置） を 算出する目標運動仮瞬時値算出手段 （第 34図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算 ) 、 少なくとも前記算出された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と床 反力の関係を表す第 2の動力学モデルに入力して第 2の動力学モデルの出力 （第
34図のフルモデル ZMP) を算出する第 2モデル出力算出手段 （第 3 4図の逆 フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記算出された第 2の動力学モデルの出力と前 記決定された目標床反力の仮瞬時値との差 （第 34図のフルモデル ZMP誤差） を算出する床反力差算出手段 （第 34図の加算点 34 a) 、 少なくとも前記算出 された差に基づき、 少なくとも前記目標床反力の補正量 （第 3 4図の単純化モデ ル ZMP補正量） を算出する目標床反力補正量算出手段 （第 34図のブロック 3
4 b) 、 前記算出された補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力するモ デル入力補正手段 （第 34図の加算点 34 c) 、 および少なくとも前記第 2の動 力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と前記目標床反力の目標瞬時値
(第 34図の補正目標上体位置、 目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメント の ZMP換算値） を決定する目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容生成 部 1 0 0、 特に第 3 4図の単純化モデル上体位置を補正目標上体位置として決定 すること、 加算点 34 aの出力を目標 ZMPまわりのフルモデル補正乇ーメント の ZMP換算値として決定すること） を備える如く構成した。
また、 少なくとも上体 24と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 ZMPの中の少 なくとも目標 ZMPの仮瞬時値 （第 34図の目標 ZMP) を決定する目標 ZMP 仮瞬時値決定手段 （歩容パラメータ決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発 生部 1 0 O b) 、 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記ロボ ットの運動と ZMPの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記目標運動の 仮瞬時値 （第 34図の単純化モデル上体位置） を算出する目標運動仮瞬時値算出 手段 （第 34図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記算出された 目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と ZMPの関係を表す第 2の動力学 モデルに入力して第 2の動力学モデルの出力 （第 34図のフルモデル ZMP) を 算出する第 2モデル出力算出手段 （第 34図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記算出された第 2の動力学モデルの出力と前記決定された目標 Z MPの仮瞬 時値との差 （第 3 4図のフルモデル ZMP誤差） を算出する ZMP差算出手段 （ 第 34図の加算点 34 a) 、 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも 前記目標 ZMPの補正量 （第 34図の単純化モデル ZMP補正量） を算出する目 標 ZMP補正量算出手段 （第 34図のブロック 3 4 b) 、 前記算出された補正量 を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補正手段 （第 34図の 加算点 34 c) 、 および少なくとも前記第 2の動力学モデルの入力と出力に基づ いて前記目標運動と前記目標床反力の目標瞬時値 （第 34図の補正目標上体位置 、 目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメントの ZMP換算値など） を決定す る目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0、 特に第 34図の 単純化モデル上体位置を補正目標上体位置として決定すること、 加算点 34 aの 出力を目標 ZMPまわりのフルモデル補正モ一メントの ZMP換算値として決定 すること） を備える如く構成した。
また、 少なくとも上体 24と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボット 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 ZMPの中の少 なくとも目標 ZMPの仮瞬時値 （第 34図の目標 ZMP) を決定する目標 ZMP 仮瞬時値決定手段 （歩容パラメータ決定部 1 0 0 a、 目標 （および仮） 瞬時値発 生部 1 0 O b) 、 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記ロボ ットの運動と ZMPの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記目標運動の 仮瞬時値 （第 34図の単純化モデル上体位置） を算出する目標運動仮瞬時値算出 手段 （第 34図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記算出された 目標運動の仮瞬時値と前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記ロボットの 運動と床反力作用点まわりの床反力モーメントの関係を表す第 2の動力学モデル に入力し、 目標 ZMPの仮瞬時値まわりの目標床反カモ一メントとして第 2の動 力学モデルの出力 （第 3 4図のフルモデル Z M P誤差） を算出する第 2モデル出 力算出手段 （第 3 4図の逆フルモデル 1 0 0 c 2の演算、 加算点 3 4 a ) 、 少な くとも前記算出された第 2の動力学モデルの出力に基づき、 少なくとも前記目標 Z M Pの補正量 （第 3 4図の単純化モデル Z M P補正量） を算出する目標 Z M P 補正量算出手段 （第 3 4図のプロック 3 4 b ) 、 前記算出された補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補正手段 （第 3 4図の加算点 3 4 c ) 、 および少なくとも前記第 2の動力学モデルの入力と出力に基づいて前記 目標運動と前記目標床反力の目標瞬時値 （第 3 4図の補正目標上体位置、 目標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値など） を決定する目標瞬 時値決定手段 （フルモデル補正入り歩容生成部 1 0 0、 特に第 3 4図の単純化モ デル上体位置を補正目標上体位置として決定すること、 加算点 3 4 aの出力を目 標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値として決定すること ) を備える如く構成した。
また、 第 1 5の実施の形態においては、 第 1 4の実施の形態に加え、 少なくと も前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量 （第 3 6図の摂 動モデル上体位置） を算出する目標運動補正量算出手段 （第 3 6図の摂動モデル 制御則 3 6 b、 加算点 3 6 c、 ブロック 3 6 d、 分配器 3 6 e、 加算点 3 6 f 、 摂動モデル 3 6 g ) 、 および前記算出された目標運動の補正量を前記第 2の動力 学モデルに追加的に入力する第 2モデル入力補正手段 （第 3 6図の加算点 3 6 h ) を備える如く構成した。
また、 前記目標運動補正量算出手段は、 前記ロボッ 卜における前記床反力の摂 動と前記運動の摂動の動力学的関係を表す摂動モデル （第 3 6図の摂動モデル 3 6 g ) 、 前記摂動モデルの状態量 （例えば、 前記摂動モデルの上体位置および Z または速度） と前記動力学モデルの状態量 （例えば、 前記動力学モデルの重心位 置） の少なくともいずれかに基づき、 第 1のフィードバック量 （摂動モデル制御 用フィードバック量） を算出する第 1フィードバック量算出手段 （第 3 6図の摂 動モデル制御則 3 6 b ) 、 および少なくとも前記算出された差と前記第 1のフィ ードバック量との差に基づき、 第 2のフィードバック量 （第 3 6図の摂動モデル Z M P補正量） を算出する第 2フィ一ドバック量算出手段 （第 3 6図の加算点 3 6 c、 積分器 3 6 d、 分配器 3 6 e ) を備え、 前記算出された第 1のフィードバ ック量と第 2のフィ一ドバック量の和を前記摂動モデルに入力して前記目標運動 の補正量を算出する （第 3 6図の加算点 3 6 f 、 摂動モデル 3 6 g ) 如く構成し 第 1 6の実施の形態にあっては、 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複 数本の脚部からなる脚式移動ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の 目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目 標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決定手段 （第 5図の歩容パラメータ決定 部 1 0 0 a , 目標 （および仮） 瞬時値発生部 1 0 0 b， 第 3 7図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標床反力の仮瞬時値を、 前記 ロボットの運動と床反力の関係を表す動力学モデルに入力し、 前記動力学モデル の運動の瞬時値を算出するモデル運動瞬時値算出手段 （第 3 7図の順フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記動力学モデルの運動の瞬時値と前記目標運動の仮瞬時 値との差を算出するモデル運動差算出手段 （第 3 7図の加算点 3 7 a ) 、 少なく とも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補正量算出手 段 （第 3 7図のモデル追従フィードバック則 3 7 b ) 、 前記算出された補正量を 前記動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補正手段 （第 3 7図の加算点 3 7 c ) および少なくとも前記動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動 と前記目標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段 （フルモデル補正 入り歩容発生部 1 0 0、 特に第 3 7図の順フルモデル 1 0 0 c 2の出力を補正目 標上体位置として決定すること、 モデル追従フィ一ドバック則 3 7 bの出力を目 標 Z M Pまわりのフルモデル補正モーメントの Z M P換算値として決定すること ) を備える如く構成した。
また、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標床反力の仮瞬時値を決定す る目標床反力仮瞬時値決定手段 （第 5図の歩容パラメ一夕決定部 1 0 0 a , 目標
(および仮） 瞬時値発生部 1 0 O b ) 、 前記動作を構成する目標運動の瞬時値を 決定する目標運動瞬時値決定手段 （第 5図の 1 0 0 a， 1 0 0 b , 第 3 7図の単 純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標床反力の仮瞬時 値を、 前記ロボットの運動と床反力の関係を表す動力学モデルに入力し、 前記動 力学モデルの運動の瞬時値を算出するモデル運動瞬時値算出手段 （第 3 7図の順 フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記動力学モデルの運動の瞬時値と前記目標運 動の瞬時値との差を算出するモデル運動差算出手段 （第 3 7図の加算点 3 7 a) 、 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補正 量算出手段 （第 3 7図のモデル追従フィードバック則 3 7 b) 、 前記算出された 補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補正手段 （第 3 7図の 加算点 37 c) および少なくとも前記動力学モデルの入力に基づいて前記目標床 反力の目標瞬時値を決定する目標床反力瞬時値決定手段 （ 1 0 0、 特に第 3 7図 のモデル追従フィ一ドバック則 3 7 bの出力を目標 ZMPまわりのフルモデル補 正モ一メントの ZMP換算値として決定すること） を備える如く構成した。 また、 少なくとも上体 24と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 ZMPの仮瞬時 値を決定する仮瞬時値決定手段 （ 1 0 0 a, 1 0 0 b、 第 3 7図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記 ロボッ トの運動と ZMPの関係を表す動力学モデルに入力し、 前記動力学モデル の運動の瞬時値を算出するモデル運動瞬時値算出手段 （第 3 7図の順フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記動力学モデルの運動の瞬時値と前記目標運動の仮瞬時 値との差を算出するモデル運動差算出手段 （第 3 7図の加算点 37 a) 、 少なく とも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補正量算出手 段 （3 7 b) 、 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモ デル入力補正手段 （加算点 37 c) および少なくとも前記動力学モデルの入力と 出力に基づいて前記目標運動と前記目標 ZMPの目標瞬時値を決定する目標瞬時 値決定手段 （ 1 0 0、 特に第 3 7図の順フルモデル 1 0 0 c 2の出力を補正目標 上体位置として決定すること、 モデル追従フイードバック則 3 7 bの出力を目標 ZMPまわりのフルモデル補正モ一メントの ZMP換算値として決定すること） を備える如く構成した。 また、 少なくとも上体 24と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標 ZMPの仮瞬時値を決定す る目標 Z MP仮瞬時値決定手段 （ 1 0 0 a, 1 0 0 b) , 前記動作を構成する目 標運動の瞬時値を決定する目標運動瞬時値決定手段 （ 1 0 0 a, 1 0 0 b， 第 3 7図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標 ZMP の仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と ZMPの関係を表す動力学モデルに入力し 、 前記動力学モデルの運動の瞬時値を算出するモデル運動瞬時値算出手段 （第 3 7図の順フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記動力学モデルの運動の瞬時値と前 記目標運動の瞬時値との差を算出するモデル運動差算出手段 （加算点 3 7 a) 、 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補正量 算出手段 （3 7 b) 、 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力 するモデル入力補正手段 （加算点 3 7 c) 、 および少なくとも前記動力学モデル の入力に基づいて前記目標 Z M Pの目標瞬時値を決定する目標 Z M P瞬時値決定 手段 （ 1 0 0、 特に第 3 7図のモデル追従フィードバック則 3 7 bの出力を目標 ZMPまわりのフルモデル補正モーメントの ZMP換算値として決定すること） を備える如く構成した。
また、 第 2 2の実施の形態においては上記の如く、 少なくとも上体 24と、 前 記上体に連結される複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動 作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動 作を構成する目標 ZMPの仮瞬時値を決定する目標 ZMP仮瞬時値決定手段 （ 1 0 0 a, 1 0 0 b) , 前記動作を構成する目標運動の瞬時値を決定する目標運動 瞬時値決定手段 （ 1 0 0 a, 1 0 0 b， 第 4 3図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演 算） 、 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動 と床反力作用点とそのまわりの床反力モーメントの関係を表す動力学モデルに床 反力作用点として入力し、 前記動力学モデルの運動の瞬時値を算出するモデル運 動瞬時値算出手段 （第 4 3図の順フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記動力学モ デルの運動の瞬時値と前記目標運動の瞬時値との差を算出するモデル運動差算出 手段 （加算点 4 3 a) 、 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように 補正量を算出する補正量算出手段 （モデル追従フィードバック則 4 3 b ) 、 前記 算出された補正量を前記動力学モデルに前記床反力モーメントとして入力し、 モ デルの入力を補正しつつ、 前記算出された補正量を目標 Z M Pまわりの補正モー メントの目標瞬時値として決定する目標瞬時値決定手段 （ 1 0 0、 特に第 4 3図 のプロック 4 3 h、 モデル追従フィ一ドバック則 4 3 bの出力を目標 Z M Pまわ りのフルモデル補正モ一メントの Z M P換算値とじて決定すること） を備える如 く構成した。
また、 第 1 7の実施の形態にあっては、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連 結される複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うと き、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成す る目標運動と目標床反力の中の少なくとも目標床反力の瞬時値を決定する目標床 反力瞬時値決定手段 （第 5図の歩容パラメータ決定部 1 0 0 a , 目標 （および仮 ) 瞬時値発生部 1 0 O b ) 、 少なくとも前記決定された目標床反力の瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と床反力の関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段 （第 3 8図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標床反 力の瞬時値を、 前記ロボットの運動と床反力の関係を表す第 2の動力学モデルに 入力し、 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬時値を算出する第 2モデル運動瞬時 値算出手段 （第 3 8図の順フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記第 2の動力学モ デルの運動の瞬時値と前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時値との差を算出する モデル運動差算出手段 （第 3 8図の加算点 3 8 a ) 、 少なくとも前記差に基づい て前記差が零に近づくように補正量を算出する補正量算出手段 （第 3 8図のモデ ル追従フィードバック則 3 8 b ) 、 および前記算出された補正量を前記第 1の動 力学モデルに追加的に入力する第 1モデル入力補正手段 （加算点 3 8 c ) を備え 、 前記第 1の動力学モデルの出力および前記第 2の動力学モデルの出力の少なく ともいずれかを前記目標運動の目標瞬時値として決定する （第 4図のフルモデル 補正入り歩容発生部 1 0 0、 特に第 3 8図の単純化モデル 1 0 0 c 1の出力また は順フルモデル 1 0 0 c 2の出力を補正目標上体位置として決定すること） 如く 構成した。 また、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボット 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 ZMPの中の少 なくとも目標 ZMPの瞬時値を決定する目標 ZMP瞬時値決定手段 （ 1 0 0 a, 1 0 0 b) . 少なくとも前記決定された目標 ZMPの瞬時値を、 前記ロボッ トの 運動と ZMPの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力学モデ ルの運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段 （第 3 8図の単純化 モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標 ZMPの瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と ZMPの関係を表す第 2の動力学モデルに入力し、 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬時値を算出する第 2モデル運動瞬時値算出手段 （第 3 8図の順フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬 時値と前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時値との差を算出するモデル運動差算 出手段 （加算点 3 8 a) 、 および少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づ くように補正量を算出する補正量算出手段 （3 8 b) 、 前記算出された補正量を 前記第 1の動力学モデルに追加的に入力する第 1モデル入力補正手段 （加算点 3 8 c) を備え、 前記第 1の動力学モデルの出力および前記第 2の動力学モデルの 出力の少なくともいずれかを前記目標運動の目標瞬時値として決定する （ 1 0 0 、 特に第 3 8図の単純化モデル 1 0 0 c 1の出力または順フルモデル 1 0 0 c 2 の出力を補正目標上体位置として決定すること） 如く構成した。
第 1 8の実施の形態にあっては、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結され る複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前 記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標 運動と目標床反力の中の少なくとも目標床反力の瞬時値を決定する目標床反力瞬 時値決定手段 （ 1 0 0 a, 1 0 0 b) , 少なくとも前記決定された目標床反力の 瞬時値を、 前記ロボットの運動と床反力の関係を表す第 1の動力学モデルに入力 して前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算 出手段 （第 3 9図の順フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 少なくとも前記第 1の動 力学モデルの運動の瞬時値に応じた第 2の動力学モデルの状態量を算出する第 2 モデル状態量算出手段 （ブロック 3 9 a) 、 および少なくとも前記第 2の動力学 モデルの状態量に基づき、 目標動作のパラメータを修正する目標動作パラメ一夕 修正手段 （第 1 1図フロー 'チャートの S 2 8) を備え、 前記第 1の動力学モデ ルの出力を前記目標運動の目標瞬時値として決定する （ 1 0 0、 特に第 3 9図の 順フルモデル 1 0 0 c 2の出力を補正目標上体位置として決定すること） 如く構 成した。
また、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 ZMPの中の少 なくとも目標 ZMPの瞬時値を決定する目標 ZMP瞬時値決定手段 （ 1 0 0 a，
1 0 0 b) , 少なくとも前記決定された目標 ZMPの瞬時値を、 前記ロボッ トの 運動と ZMPの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力学モデ ルの運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段 （第 3 9図の順フル モデル 1 0 0 c 2の演算） 、 少なくとも前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時値 に応じた第 2の動力学モデルの状態量を算出する第 2モデル状態量算出手段 （ 3
9 a) 、 および少なくとも前記第 2の動力学モデルの状態量に基づき、 目標動作 のパラメ一夕を修正する目標動作パラメ一夕修正手段 （第 1 1図フロー ·チヤ一 トの S 2 8) を備え、 前記第 1の動力学モデルの出力を前記目標運動の目標瞬時 値として決定する （ 1 0 0、 特に第 3 9図の順フルモデル 1 0 0 c 2の出力を補 正目標上体位置として決定すること） 如く構成した。
第 1 9の実施の形態にあっては、 少なくとも上体 2 4と、 前記上体に連結され る複数本の脚部 2からなる脚式移動ロボッ ト 1が歩行などの動作を行うとき、 前 記動作の目標瞬時値を生成する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標 運動と目標床反力の中の少なくとも目標床反力の仮瞬時値を決定する目標床反力 仮瞬時値決定手段 （ 1 0 0 a, 1 0 0 b) 、 少なくとも前記決定された目標床反 力の仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と床反力の関係を表す第 1の動力学モデル に入力して前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬 時値算出手段 （第 4 0図の単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決 定された目標床反力の仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と床反力の関係を表す第
2の動力学モデルに入力し、 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬時値を算出する 第 2モデル運動瞬時値算出手段 （第 4 0図の順フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬時値と前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時 値との差を算出するモデル運動差算出手段 （第 4 0図の加算点 4 0 a) 、 少なく とも前記差に基づいて前記差が零に近づくように第 1の補正量を算出する第 1補 正量算出手段 （第 4 0図のモデル追従フィ一ドバック則 1 (4 0 b) ) 、 少なく とも前記差に基づいて前記差が零に近づくように第 2の補正量を算出する第 2補 正量算出手段 （第 4 0図のモデル追従フィ一ドバック則 2 (4 0 c) ) , 前記算 出された第 1の補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力する第 1モデル 入力補正手段 （加算点 4 0 d) 、 および前記算出された第 2の補正量を前記第 2 の動力学モデルに追加的に入力する第 2モデル入力補正手段 （加算点 4 0 e) を 備え、 前記第 1の動力学モデルの出力および前記第 2の動力学モデルの出力の少 なくともいずれかを前記目標運動の目標瞬時値として決定する （ 1 0 0、 特に第 4 0図の単純化モデル 1 0 0 c 1の出力または順フルモデル 1 0 0 c 2の出力を 補正目標上体位置として決定すること） 如く構成した。
また、 少なくとも上体 24と、 前記上体に連結される複数本の脚部 2からなる 脚式移動ロボット 1が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成 する動作生成装置において、 前記動作を構成する目標運動と目標 ZMPの中の少 なくとも目標 Z MPの仮瞬時値を決定する目標 Z MP仮瞬時値決定手段 （ 1 0 0 a, 1 0 0 b) , 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記ロボ ッ 卜の運動と ZMPの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力 学モデルの運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段 （第 4 0図の 単純化モデル 1 0 0 c 1の演算） 、 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬 時値を、 前記ロボッ 卜の運動と ZMPの関係を表す第 2の動力学モデルに入力し 、 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬時値を算出する第 2モデル運動瞬時値算出 手段 （第 4 0図の順フルモデル 1 0 0 c 2の演算） 、 前記第 2の動力学モデルの 運動の瞬時値と前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時値との差を算出するモデル 運動差算出手段 （加算点 4 0 a) 、 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近 づくように第 1の補正量を算出する第 1補正量算出手段 （4 O b) 、 少なくとも 前記差に基づいて前記差が零に近づくように第 2の補正量を算出する第 2補正量 算出手段 （4 0 c ) 、 前記算出された第 1の補正量を前記第 1の動力学モデルに 追加的に入力する第 1モデル入力補正手段 （加算点' 4 0 d ) 、 および前記算出さ れた第 2の補正量を前記第 2の動力学モデルに追加的に入力する第 2モデル入力 補正手段 （加算点 4 0 eを備え、 前記第 1の動力学モデルの出力および前記第 2 の動力学モデルの出力の少なくともいずれかを前記目標運動の目標瞬時値として 決定する （ 1 0 0、 特に第 4 0図の単純化モデル 1 0 0 c 1の出力または順フル モデル〖 0 0 c 2の出力を補正目標上体位置として決定すること） 如く構成した o
第 2 3の実施の形態にあっては、 さらに、 前記ロボッ トにおける前記床反力の 摂動と前記運動の摂動の動力学的関係を表す第 2の摂動モデル （第 4 4図の第 2 の摂動モデル 4 4 a ) 、 前記第 2の摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状 態量の少なく ともいずれかに基づき、 第 3のフィードバック量を算出する第 3フ ィ一ドバック量算出手段 （第 4 4図の第 2の摂動モデル制御則 4 4 b ) 、 および 前記決定された目標床反力または目標 Z M Pの目標瞬時値と、 前記目標床反力ま たは前記目標 Z M Pの仮目標瞬時値の差を求めて入力し、 前記差を低減するよう に第 2のフィ一ドフォワード量を算出する第 2フィードフォワード量算出手段 （ 第 4 4図の第 2の分配部 4 4 c , ブロック 4 4 d ) 、 前記算出された第 3のフィ 一ドバック量と第 2のフィードフォワード量の和を前記第 2の摂動モデルに入力 して前記目標運動の第 3の補正量 （第 4 4図の第 2の摂動モデル上体位置） を算 出する第 3目標運動補正量算出手段 （第 4 4図の加算点 4 4 e、 摂動モデル 4 4 a ) を備える如く構成した。
また、 前記第 3目標運動補正量算出手段は、 前記目標運動の第 3の補正量を算 出すると共に、 前記決定された目標床反力または目標 Z M Pの目標瞬時値と前記 目標床反力または前記目標 Z M Pの仮目標瞬時値の差に前記算出された第 3のフ ィ―ドバック量と第 2のフィードフォヮード量の和を加えることにより、 前記目 標床反力または目標 Z M Pの第 3の補正量 （第 4 4図の目標 Z M Pまわりのフル モデル補正モーメントの Z M P換算値） を算出する如く構成した。
また、 前記摂動モデルが倒立振子からなる如く構成した。
また、 前記第 2の摂動モデルが倒立振子からなる如く構成した。 また、 少なくとも前記動力学モデルの状態量 （動力学モデルの位置および/ま たは速度） に基づき、 目標動作のパラメータを決定または修正する目標動作パラ メ一夕修正手段 （第 1 1図フロー ·チャートの S 2 8 ) を備える如く構成した。 また、 この発明を 2足歩行ロボッ トに関して説明してきたが、 3足以上の多脚 ロボットにも応用することができる。 さらに、 実物のロボッ ト （実機） ではなく ても、 シミュレーションあるいはコンピュータゲームなどにおける仮想的なロボ ットの動作制御あるいは動作生成にも応用することができる。 産業上の利用可能性
この発明によれば、 例えば、 動作を構成する目標運動と目標床反力または目標 Z M Pの仮瞬時値を決定し、 決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 ロボッ ト の運動と床反力または Z M Pの関係を表す動力学モデルを用いてモデル床反力ま たはモデル Z M Pを算出し、 算出されたモデル床反力と決定された目標床反力の 仮瞬時値の差、 または算出されたモデル Z M Pと決定された目標 Z M Pの仮瞬時 値の差を算出し、 算出された差に基づき、 動力学モデルで表される運動と床反力 の関係を満足するように、 少なくとも目標運動の仮瞬時値を補正することにより 、 目標運動と目標床反力の目標瞬時値を決定するように構成したので、 動力学的 平衡条件を精度良く満足する歩容などの動作を生成することができると共に、 歩 行時や作業時の安定性を高めることができるようにした脚式移動口ボッ トの動作 生成装置を提供することができる。
また、 動作を規定する目標運動を決定し、 決定された目標運動に基づき、 ロボ ットの運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いて目標床反力を算出し、 算 出された目標床反力に基づいてロボッ トに実際に作用する床反力を制御する如く 構成したので、 動力学的平衡条件を精度良く満足する歩容などの動作を生成する ことができると共に、 その生成された動作に追従するように πボットを制御する ことで姿勢安定性を高めることができるようにした脚式移動ロボットの動作生成 装置を提供することができる。

Claims

請求の範囲
1 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動口 ボッ トの歩行などの動作を制御する動作制御装置において、
a . 前記動作を規定する目標運動を決定する目標運動決定手段、
b . 少なく とも前記決定された目標運動に基づき、 前記ロボッ 卜の運動と床反力 の関係を表す動力学モデルを用いて目標床反力を算出する目標床反力算出手 段、
および
c 少なく とも前記算出された目標床反力に基づいて前記ロボットに実際に作用 する床反力を制御する床反力制御手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作制御装置。
2 . 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動口 ボッ トの歩行などの動作を制御する動作制御装置において、
a . 前記動作を規定する目標運動と目標 Z M Pを決定する目標動作決定手段、 b . 少なく とも前記決定された目標運動と目標 Z M Pに基づき、 前記ロボッ トの 運動と Z M Pの関係を表す動力学モデルを用レ、て前記目標 Z M Pの補正量を 算出する目標 Z M P補正量算出手段、
および
c 少なく とも前記算出された目標 Z M Pの補正量に基づいて実際の床反力を制 御する床反力制御手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作制御装置。
3 . 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動口 ボッ トの歩行などの動作を制御する動作制御装置において、
a . 前記動作を規定する目標運動と目標床反力作用点を決定する目標動作決定手 段、
b . 少なく とも前記決定された目標運動と目標床反力作用点に基づき、 前記ロボ ットの運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いて前記目標床反力作用 点まわりの目標床反力モーメントを算出する目標床反力モーメント算出手段 および
C . 少なく とも前記算出された目標床反力モーメントに基づいて前記ロボッ トに 作用する実際の床反力を制御する床反力制御手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作制御装置。
4 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動口 ボットが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成 装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 前記ロボッ トの運 動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いてモデル床反力を算出するモデ ル床反力算出手段、
c 前記算出されたモデル床反力と前記決定された目標床反力の仮瞬時値の差を 算出する床反力差算出手段、
および
d . 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の仮瞬時値 を補正することにより前記目標運動の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定 手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作生成装置。
5 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動口 ボットが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成 装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 前記ロボッ 卜の運 動と ZMPの関係を表す動力学モデルを用いてモデル ZMPを算出するモデ ル ZMP算出手段、
c 前記算出されたモデル ZMPと前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値の差を 算出する ZMP差算出手段、
および
d. 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の仮瞬時値 を補正することにより前記目標運動の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定 手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作生成装置。
6. 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ΰ ボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成 装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b. 前記決定された目標運動と目標 ZMPの仮瞬時値に基づき、 前記ロボッ トの 運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いて目標 ZMPの仮瞬時値まわ りのモデル床反力モーメントを算出するモデル床反カモ一メント算出手段、 および
c 少なくとも前記算出されたモデル床反力モーメントに基づき、 少なくとも前 記目標運動の仮瞬時値を補正することにより前記目標運動の目標瞬時値を決 定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボッ卜の動作生成装置。
7. 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動口 ボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成 装置において、
a. 前記動作を構成する目標運動と目標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、 b . 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 前記ロボッ トの運 動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いてモデル床反力を算出するモデ ル床反力算出手段、
c 前記算出されたモデル床反力と前記決定された目標床反力の仮瞬時値との差 を算出する床反力差算出手段、
および
d . 少なくとも前記算出された差に基づき、 前記動力学モデルで表される運動と 床反力の関係を満足するように、 少なくとも前記目標運動の仮瞬時値を補正 することにより、 前記目標運動と目標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬 時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作生成装置。
8 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動口 ボットが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成 装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値に基づき、 前記ロボッ トの運 動と Z M Pの関係を表す動力学モデルを用いてモデル Z M Pを算出するモデ ル Z M P算出手段、
c 前記算出されたモデル Z M Pと前記決定された目標 Z M Pの仮瞬時値との差 を算出する Z M P差算出手段、
および
d . 少なくとも前記算出された差に基づき、 前記動力学モデルで表される運動と 床反力の関係を満足するように、 少なくとも前記目標運動の仮瞬時値を補正 することにより、 前記目標運動と前記目標床反力の目標瞬時値を決定する目 標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動口ボットの動作生成装置。
9 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動口 ボットが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生成 装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 前記決定された目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値に基づき、 前記ロボッ トの 運動と床反力の関係を表す動力学モデルを用いて目標 Z M Pの仮瞬時値まわ りのモデル床反力モーメントを算出するモデル床反力モーメント算出手段、 および
c 少なくとも前記算出されたモデル床反力モーメントに基づき、 前記動力学乇 デルで表される運動と床反力の関係を満足するように、 少なくとも前記目標 運動の仮瞬時値を補正することにより、 前記目標運動と目標床反力の目標瞬 時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動口ボッ トの動作生成装置。
1 0 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と床 反力の関係を表す動力学モデルに入力してモデルの出力を算出するモデル出 力算出手段、
c 前記算出されたモデルの出力と前記決定された目標床反力の仮瞬時値との差 を算出する床反力差算出手段、
d . 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量を 算出する目標運動補正量算出手段、
e . 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補 正手段、 および
f . 少なくとも前記動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と前記目 標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
1 1 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボットが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と Z M Pの関係を表す動力学モデルに入力してモデルの出力を算出するモデル出 力算出手段、
c 前記算出されたモデルの出力と前記決定された目標 Z M Pの仮瞬時値との差 を算出する Z M P差算出手段、
d . 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量を 算出する目標運動補正量算出手段、
e . 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補 正手段、
および
f . 少なくとも前記動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と前記目 標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動口ボッ トの動作生成装置。
1 2 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ 卜が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、 b . 少なくとも前記決定された目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と床反力作用点まわりの床反力モーメン卜の関係を表す動力学モデ ルに入力し、 目標 Z M Pの仮瞬時値まわりの目標床反カモ一メントとしてモ デルの出力を算出するモデル出力算出手段、
c . 少なくとも前記モデルの出力に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量を 算出する目標運動補正量算出手段、
d . 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補 正手段、
および
e . 少なくとも前記動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と前記目 標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
1 3 . 前記目標運動補正量算出手段は、
g . 前記ロポッ トにおける前記床反力の摂動と前記運動の摂動の動力学的関係を 表す摂動モデル、
h . 前記摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量の少なくともいずれか に基づき、 第 1のフィードバック量を算出する第 1フィ一ドバック量算出手 段、
および
i . 少なくとも前記算出された差と前記第 1のフィ一ドバック量との差に基づき
、 第 2のフィードバック量を算出する第 2フィ一ドバック量算出手段、 を備え、 前記算出された第 1のフィードバック量と第 2のフィ一ドバック量の和 を前記摂動モデルに入力して前記目標運動の補正量を算出することを特徴とする 請求の範囲の 1 0項記載の脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
1 4 . 前記目標運動補正量算出手段は、
g . 前記ロボッ トにおける前記 Z M Pの摂動と前記連動の摂動の動力学的関係を 表す摂動モデル、 h . 前記摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量の少なくともいずれか に基づき、 第 1のフィ一ドバック量を算出する第 1 フィ一ドバック量算出手 段、
および
i . 少なくとも前記算出された差と前記第 1のフィ一ドバック量との差に基づき
、 第 2のフィードバック量を算出する第 2フィ一ドバック量算出手段、 を備え、 前記算出された第 1のフィードバック量と第 2のフィ一ドバック量の和 を前記摂動モデルに入力して前記目標運動の補正量を算出することを特徴とする 請求の範囲の 1 1項記載の脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
1 5 . 前記目標運動補正量算出手段は、
f . 前記ロボットにおける前記床反力モーメントの摂動と前記運動の摂動の動力 学的関係を表す摂動モデル、
g . 前記摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量の少なくともいずれか に基づき、 第 1のフィ一ドバック量を算出する第 1 フィードバック量算出手 段、
および
h . 少なく とも前記動力学モデルの出力と前記第 1のフィードバック量との差に 基づき、 第 2のフィードバック量を算出する第 2フィ一ドバック量算出手段 を備え、 前記算出された第 1のフィ一ドバック量と第 2のフィ一ドバック量の和 を前記摂動モデルに入力して前記目標運動の補正量を算出することを特徴とする 請求の範囲の 1 2項記載の脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
1 6 . 前記第 1 フィ一ドバック量算出手段は、 少なくとも前記動力学モデルの重 心位置に基づいて第 1のフィ一ドバック量を算出することを特徴とする請求の範 囲の 1 3項から 1. 5項のいずれかに記載の脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
1 7 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ 卜が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と床 反力の関係を表す動力学モデルに入力してモデルの出力を算出するモデル出 力算出手段、
c 前記算出されたモデルの出力と前記決定された目標床反力の仮瞬時値との差 を算出する床反力差算出手段、
d . 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量を 算出する目標運動補正量算出手段、
および
e . 少なくとも前記算出された補正量に基づいて前記目標運動と前記目標床反力 の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作生成装置。
1 8 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と Z M Pの関係を表す動力学モデルに入力してモデルの出力を算出するモデル出 力算出手段、
c 前記算出されたモデルの出力と前記決定された目標 Z M Pの仮瞬時値との差 を算出する Z M P差算出手段、
d . 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量を 算出する目標運動補正量算出手段、
および e . 少なくとも前記算出された補正量に基づいて前記目標運動と前記目標床反力 の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
1 9 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と床 反力作用点まわりの床反力モーメントの関係を表す動力学モデルに入力し、 目標 Z M Pの仮瞬時値まわりの目標床反カモ一メントとしてモデルの出力を 算出するモデル出力算出手段、
c 少なくとも前言己モデルの出力に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量を 算出する目標運動補正量算出手段、
および
d . 少なく とも前記算出された補正量に基づいて前記目標運動と前記目標床反力 の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
2 0 . 前記目標運動補正量算出手段は、
f . 前記ロボッ トにおける前記床反力の摂動と前記運動の摂動の動力学的関係を 表す摂動モデル、
g . 少なくとも前記摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量のいずれか に基づき、 フィードバック量を算出するフィードバック量算出手段、 および
h . 前記算出された差を打ち消すようにフィードフォヮ一ド量を算出するフィ一 ドフォヮード量算出手段、
を備え、 前記算出されたフィードバック量とフィードフォヮ一ド量の和を前記摂 動モデルに入力して前記目標運動の補正量を算出することを特徴とする請求の範 囲の 1 7項記載の脚式移動ロボットの動作生成装置。
2 1 . 前記目標運動補正量算出手段は、
f . 前記ロボッ トにおける前記 Z M Pの摂動と前記運動の摂動の動力学的関係を 表す摂動モデル、
g . 少なくとも前記摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量のいずれか に基づき、 フィ一ドバック量を算出するフィードバック量算出手段、 および
h . 前記算出された差を打ち消すようにフィードフォヮ一ド量を算出するフィー ドフォワード量算出手段、
を備え、 前記算出されたフィ一ドバック量とフィードフォヮ一ド量の和を前記摂 動モデルに入力して前記目標運動の補正量を算出することを特徴とする請求の範 囲の 1 8項記載の脚式移動ロボットの動作生成装置。
2 2 . 前記目標運動補正量算出手段は、
e . 前記ロボットにおける前記床反力モーメントの摂動と前記運動の摂動の動力 学的関係を表す摂動モデル、
f . 少なくとも前記摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量のいずれか に基づき、 フィードバック量を算出するフィ一ドバック量算出手段、 および
g . 前記動力学モデルの出力を打ち消すようにフィードフォヮ一ド量を算出する フィードフォワード量算出手段、
を備え、 前記算出されたフィードバック量とフィ一ドフォワード量の和を前記摂 動モデルに入力して前記目標運動の補正量を算出することを特徴とする請求の範 囲の 1 9項記載の脚式移動ロボットの動作生成装置。
2 3 . 前記フィードバック量算出手段は、 少なくとも前記動力学モデルの重心位 置に基づいて前記フィ一ドバック量を算出することを特徴とする請求の範囲の 2 0項から 2 2項のいずれかに記載の脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
2 4 . 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標床反力の中の少なくとも目標床反力の仮 瞬時値を決定する目標床反力仮瞬時値決定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標床反力の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と 床反力の関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記目標運動の仮瞬時値 を算出する目標運動仮瞬時値算出手段、
c 少なく とも前記算出された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と床 反力の関係を表す第 2の動力学モデルに入力して第 2の動力学モデルの出力 を算出する第 2モデル出力算出手段、
d . 前記算出された第 2の動力学モデルの出力と前記決定された目標床反力の仮 瞬時値との差を算出する床反力差算出手段、
e . 少なく とも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標床反力の補正量 を算出する目標床反力補正量算出手段、
f . 前記算出された補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力するモデル 入力補正手段、
および
g . 少なく とも前記第 2の動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と 前記目標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作生成装置。
2 5 . 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 πボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの中の少なくとも目標 Z M Pの仮 瞬時値を決定する目標 Z M P仮瞬時値決定手段、 b. 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と
ZMPの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記目標運動の仮瞬時値 を算出する目標運動仮瞬時値算出手段、
C 少なくとも前記算出された目標運動の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と Z
MPの関係を表す第 2の動力学モデルに入力して第 2の動力学モデルの出力 を算出する第 2モデル出力算出手段、
d . 前記算出された第 2の動力学モデルの出力と前記決定された目標 Z M Pの仮 瞬時値との差を算出する Z M P差算出手段、
e. 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標 ZMPの補正量 を算出する目標 Z M P補正量算出手段、
f . 前記算出された補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力するモデル 入力補正手段、
および
g. 少なくとも前記第 2の動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と 前記目標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動口ボッ トの動作生成装置。
26. 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a. 前記動作を構成する目標運動と目標 ZMPの中の少なくとも目標 ZMPの仮 瞬時値を決定する目標 Z M P仮瞬時値決定手段、
b. 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記口ポッ トの運動と ZMPの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記目標運動の仮瞬時値 を算出する目標運動仮瞬時値算出手段、
C 少なくとも前記算出された目標運動の仮瞬時値と前記決定された目標. ZMP の仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と床反力作用点まわりの床反力モーメン トの関係を表す第 2の動力学モデルに入力し、 目標 ZMPの仮瞬時値まわり の目標床反力モーメントとして第 2の動力学モデルの出力を算出する第 2モ デル出力算出手段、
d . 少なくとも前記算出された第 2の動力学モデルの出力に基づき、 少なくとも 前記目標 Z M Pの補正量を算出する目標 Z M P補正量算出手段、
e . 前記算出された補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力するモデル 入力補正手段、
および
f . 少なくとも前記第 2の動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と 前記目標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作生成装置。
2 7 . さらに、
h . 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量を 算出する目標運動補正量算出手段、
および - i . 前記算出された目標運動の補正量を前記第 2の動力学モデルに追加的に入力 する第 2モデル入力補正手段、
を備えることを特徴とする請求の範囲の 2 4項記載の脚式移動ロボッ 卜の動作生
2 8 . さらに、
h . 少なくとも前記算出された差に基づき、 少なくとも前記目標運動の補正量を 算出する目標運動補正量算出手段、
および
i . 前記算出された目標運動の補正量を前記第 2の動力学モデルに追加的に入力 する第 2モデル入力補正手段、
を備えることを特徴とする請求の範囲の 2 5項記載の脚式移動ロボッ トの動作生
2 9 . さらに、 g . 少なくとも前記算出された第 2のモデルの出力に基づき、 少なくとも前記目 標運動の補正量を算出する目標運動補正量算出手段、
および
h . 前記算出された目標運動の補正量を前記第 2の動力学モデルに追加的に入力 する第 2モデル入力補正手段、
を備えることを特徴とする請求の範囲の 2 6項記載の脚式移動ロボットの動作生
3 0 . 前記目標運動補正量算出手段は、
j . 前記ロボットにおける前記床反力の摂動と前記運動の摂動の動力学的関係を 表す摂動モデル、
k . 前記摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量の少なくともいずれか に基づき、 第 1のフィードバック量を算出する第 1フィードバック量算出手 段、
および
1 . 少なくとも前記算出された差と前記第 1のフィ一ドバック量との差に基づき
、 第 2のフィードバック量を算出する第 2フィ一ドバック量算出手段、 を備え、 前記算出された第 1のフィードバック量と第 2のフィ一ドバック量の和 を前記摂動モデルに入力して前記目標運動の補正量を算出することを特徴とする 請求の範囲の 2 7項記載の脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
3 1 . 前記目標運動補正量算出手段は、
j . 前記ロボットにおける前記 Z M Pの摂動と前記運動の摂動の動力学的関係を 表す摂動モデル、
k . 少なくとも前記摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量のいずれか に基づき、 第 1のフィードバック量を算出する第 1 フィ一ドバック量算出手 段、
および
1 . 少なくとも前記算出された差と前記第 1のフィードバック量との差に基づき 、 第 2のフィ一ドバック量を算出する第 2フィードバック量算出手段、 を備え、 前記算出された第 1のフィードバック量と第 2のフィ一ドバック量の和 を前記摂動モデルに入力して前記目標運動の補正量を算出することを特徴とする 請求の範囲の 2 8項記載の脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
3 2 . 前記目標運動補正量算出手段は、
i . 前記ロボッ トにおける前記床反力モーメントの摂動と前記運動の摂動の動力 学的関係を表す摂動モデル、
j . 少なくとも前記摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量のいずれか に基づき、 第 1のフィ一ドバック量を算出する第 1フィードバック量算出手 段、
および
k . 少なくとも前記モデルの出力と前記第 1のフィ一ドバック量との差に基づき
、 第 2のフィードバック量を算出する第 2フィードバック量算出手段、 を備え、 前記算出された第 1のフィードバック量と第 2のフィ一ドバック量の和 を前記摂動モデルに入力して前記目標運動の補正量を算出することを特徴とする 請求の範囲の 2 9項記載の脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
3 3 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標床反力の仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標床反力の仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と 床反力の関係を表す動力学モデルに入力し、 前記動力学モデルの運動の瞬時 値を算出するモデル運動瞬時値算出手段、
c 前記動力学モデルの運動の瞬時値と前記目標運動の仮瞬時値との差を算出す るモデル運動差算出手段、
d . 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補 正量算出手段、
e . 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補 正手段、
および
f . 少なくとも前記動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と前記目 標床反力の目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
3 4 . 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標床反力の仮瞬時値を決定する目標床反力仮瞬時値決 定手段、
b . 前記動作を構成する目標運動の瞬時値を決定する目標運動瞬時値決定手段、 C 少なくとも前記決定された目標床反力の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と 床反力の関係を表す動力学モデルに入力し、 前記動力学モデルの運動の瞬時 値を算出するモデル運動瞬時値算出手段、
d . 前記動力学モデルの運動の瞬時値と前記目標運動の瞬時値との差を算出する モデル運動差算出手段、
e . 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補 正量算出手段、
f . 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補 正手段、
および
g . 少なくとも前記動力学モデルの入力に基づいて前記目標床反力の目標瞬時値 を決定する目標床反力瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動口ボットの動作生成装置。
3 5 . 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボットが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する仮瞬時値決 • 定手段、
b . 少なくとも前記決定され 目標 Z M Pの仮瞬時値を、 前記ロボッ トの連動と Z M Pの関係を表す動力学モデルに入力し、 前記動力学モデルの運動の瞬時 値を算出するモデル運動瞬時値算出手段、
c . 前記動力学モデルの運動の瞬時値と前記目標運動の仮瞬時値との差を算出す るモデル運動差算出手段、
d . 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補 正量算出手段、
e . 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補 正手段、
および
f . 少なくとも前記動力学モデルの入力と出力に基づいて前記目標運動と前記目 標 Z M Pの目標瞬時値を決定する目標瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
3 6 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ 卜が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a · 前記動作を構成する目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する目標 Z M P仮瞬時値決 定手段、
b . 前記動作を構成する目標運動の瞬時値を決定する目標運動瞬時値決定手段、 c 少なくとも前記決定された目標 Z M Pの仮瞬時値を、 前記ロボットの運動と
Z M Pの関係を表す動力学モデルに入力し、 前記動力学モデルの運動の瞬時 値を算出するモデル運動瞬時値算出手段、
d . 前記動力学モデルの運動の瞬時値と前記目標運動の瞬時値との差を算出する モデル運動差算出手段、 e . 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補 正量算出手段、 .
f . 前記算出された補正量を前記動力学モデルに追加的に入力するモデル入力補 正手段、
および
g . 少なくとも前記動力学モデルの入力に基づいて前記目標 Z M Pの目標瞬時値 を決定する目標 Z M P瞬時値決定手段、
を備えたことを特徴とする脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
3 7 . 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ 卜が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標 Z M Pの仮瞬時値を決定する目標 Z M P仮瞬時値決 定手段、
b . 前記動作を構成する目標運動の瞬時値を決定する目標運動瞬時値決定手段、 c 少なくとも前記決定された目標 Z M Pの仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と 床反力作用点とそのまわりの床反力モーメントの関係を表す動力学モデルに 床反力作用点として入力し、 前記動力学モデルの運動の瞬時値を算出するモ デル運動瞬時値算出手段、
d . 前記動力学モデルの運動の瞬時値と前記目標運動の瞬時値との差を算出する モデル運動差算出手段、
e . 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補 正量算出手段、
および
f . 前記算出された補正量を前記動力学モデルに前記床反カモ一メントとして入 力し、 モデルの入力を補正しつつ、 前記算出された補正量を目標 Z M Pまわ りの補正モーメントの目標瞬時値として決定する目標瞬時値決定手段、 を備えたことを特徴とする脚式移動ロボットの動作生成装置。
3 8 . 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標床反力の中の少なくとも目標床反力の瞬 . 時値を決定する目標床反力瞬時値決定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標床反力の瞬時値を、 前記ロボットの運動と床 反力の関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力学モデルの 運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段、
C 少なくとも前記決定された目標床反力の瞬時値を、 前記ロボットの運動と床 反力の関係を表す第 2の動力学モデルに入力し、 前記第 2の動力学モデルの 運動の瞬時値を算出する第 2モデル運動瞬時値算出手段、
d . 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬時値と前記第 1の動力学モデルの運動の 瞬時値との差を算出するモデル運動差算出手段、
e . 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補 正量算出手段、
および
f . 前記算出された補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力する第 1モ デル入力補正手段、
を備え、 前記第 1の動力学モデルの出力および前記第 2の動力学モデルの出力の 少なくともいずれかを前記目標運動の目標瞬時値として決定することを特徴とす る脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
3 9 . 少なく とも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの中の少なくとも目標 Z M Pの瞬 時値を決定する目標 Z M P瞬時値決定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標 Z M Pの瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と Z M Pの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力学モデルの 運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段、
C . 少なくとも前記決定された目標 Z M Pの瞬時値を、 前記ロボットの運動と Z M Pの関係を表す第 2の動力学モデルに入力し、 前記第 2の動力学モデルの 運動の瞬時値を算出する第 2モデル運動瞬時値算出手段、
d . 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬時値と前記第 1の動力学モデルの運動の 瞬時値との差を算出するモデル運動差算出手段、
e . 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように補正量を算出する補 正量算出手段、
および
f . 前記算出された補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力する第 1モ デル入力補正手段、
を備え、 前記第 1の動力学モデルの出力および前記第 2の動力学モデルの出力の 少なくともレ、ずれかを前記目標運動の目標瞬時値として決定することを特徴とす る脚式移動ロボットの動作生成装置。
4 0 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標床反力の中の少なくとも目標床反力の瞬 時値を決定する目標床反力瞬時値決定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標床反力の瞬時値を、 前記ロボットの運動と床 反力の関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力学モデルの 運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段、
c 少なくとも前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時値に応じた第 2の動力学モ デルの状態量を算出する第 2モデル状態量算出手段、
および
d . 少なくとも前記第 2の動力学モデルの状態量に基づき、 目標動作のパラメ一 夕を修正する目標動作パラメータ修正手段、
を備え、 前記第 1の動力学モデルの出力を前記目標運動の目標瞬時値として決定 することを特徴とする脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
4 1 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 πボッ 卜が歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標 Z M Pの中の少なくとも目標 Z M Pの瞬 時値を決定する目標 Z M P瞬時値決定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標 Z M Pの瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と Z M Pの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力学モデルの 運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段、
c 少なくとも前記第 1の動力学モデルの運動の瞬時値に応じた第 2の動力学モ デルの状態量を算出する第 2モデル状態量算出手段、
および
d . 少なくとも前記第 2の動力学モデルの状態量に基づき、 目標動作のパラメ一 夕を修正する目標動作パラメ一夕修正手段、
を備え、 前記第 1の動力学モデルの出力を前記目標運動の目標瞬時値として決定 することを特徴とする脚式移動ロボットの動作生成装置。
4 2 . 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、
a . 前記動作を構成する目標運動と目標床反力の中の少なくとも目標床反力の仮 瞬時値を決定する目標床反力仮瞬時値決定手段、
b . 少なくとも前記決定された目標床反力の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と 床反力の関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力学モデル の運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段、
c . 少なくとも前記決定された目標床反力の仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と 床反力の関係を表す第 2の動力学モデルに入力し、 前記第 2の動力学モデル の運動の瞬時値を算出する第 2モデル運動瞬時値算出手段、 d. 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬時値と前記第 1の動力学モデルの運動の 瞬時値との差を算出するモデル運動差算出手段、
e. 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように第 1の補正量を算出 する第 1補正量算出手段、
f . 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように第 2の補正量を算出 する第 2補正量算出手段、
g. 前記算出された第 1の補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力する 第 1モデル入力補正手段、
および
h. 前記算出された第 2の補正量を前記第 2の動力学モデルに追加的に入力する 第 2モデル入力補正手段、
を備え、 前記第 1の動力学モデルの出力および前記第 2の動力学モデルの出力の 少なくともいずれかを前記目標運動の目標瞬時値として決定することを特徴とす る脚式移動ロボッ トの動作生成装置。
4 3. 少なくとも上体と、 前記上体に連結される複数本の脚部からなる脚式移動 ロボッ トが歩行などの動作を行うとき、 前記動作の目標瞬時値を生成する動作生 成装置において、 '
a. 前記動作を構成する目標運動と目標 ZMPの中の少なくとも目標 ZMPの仮 瞬時値を決定する目標 Z MP仮瞬時値決定手段、
b. 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記ロボッ 卜の運動と ZMPの関係を表す第 1の動力学モデルに入力して前記第 1の動力学モデル の運動の瞬時値を算出する第 1モデル運動瞬時値算出手段、
C 少なくとも前記決定された目標 ZMPの仮瞬時値を、 前記ロボッ トの運動と ZMPの関係を表す第 2の動力学モデルに入力し、 前記第 2の動力学モデル の運動の瞬時値を算出する第 2モデル運動瞬時値算出手段、
d. 前記第 2の動力学モデルの運動の瞬時値と前記第 1の動力学モデルの運動の 瞬時値との差を算出するモデル運動差算出手段、
e. 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように第 1の補正量を算出 する第 1補正量算出手段、
f . 少なくとも前記差に基づいて前記差が零に近づくように第 2の補正量を算出 する第 2補正量算出手段、
g . 前記算出された第 1の補正量を前記第 1の動力学モデルに追加的に入力する 第 1モデル入力補正手段、
および
h . 前記算出された第 2の補正量を前記第 2の動力学モデルに追加的に入力する 第 2モデル入力補正手段、
を備え、 前記第 1の動力学モデルの出力および前記第 2の動力学モデルの出力の 少なくともいずれかを前記目標運動の目標瞬時値として決定することを特徴とす る脚式移動ロボットの動作生成装置。
4 4 . さらに、
. 前記ロボットにおける前記床反力の摂動と前記運動の摂動の動力学的関係を 表す第 2の摂動モデル、
β . 前記第 2の摂動モデルの状態量と前記動力学モデルの状態量の少なくともい ずれかに基づき、 第 3のフィードバック量を算出する第 3フィ一ドバック量 算出手段、
および
7 . 前記決定された目標床反力または目標 Ζ Μ Ρの目標瞬時値と、 前記目標床反 力または前記目標 Ζ Μ Ρの仮目標瞬時値の差を求めて入力し、 前記差を低減 するように第 2のフィードフォヮ一ド量を算出する第 2フィードフォワード 量算出手段、
δ . 前記算出された第 3のフィードバック量と第 2のフィードフォヮード量の和 を前記第 2の摂動モデルに入力して前記目標連動の第 3の補正量を算出する 第 3目標運動補正量算出手段、
を備えることを特徴とする請求の範囲の 7項から 3 7項、 4 2項、 4 3項のいず れかに記載の脚式移動ロボットの動作生成装置。
4 5 . 前記第 3目標運動補正量算出手段は、 前記目標運動の第 3の補正量を算出 すると共に、 前記決定された目標床反力または目標 Z M Pの目標瞬時値と前記目 標床反力または前記目標 Z M Pの仮目標瞬時値の差に、 前記算出されて第 3のフ ィ―ドバック量と第 2のフィ一ドフォヮ一ド量の和を加えることにより、 前記目 標床反力または目標 Z M Pの第 3の補正量を算出することを特徴とする請求の範 囲の 4 4項記載の脚式移動ロボットの動作生成装置。
4 6 . 前記摂動モデルが倒立振子からなることを特徴とする請求の範囲の 1 3項 から 1 6項、 2 0項から 2 3項、 3 0項から 3 2項のいずれかに記載の脚式移動 ロボッ トの動作生成装置。
4 7 . 前記第 2の摂動モデルが倒立振子からなることを特徴とする請求の範囲の 4 4項または 4 5項記載の脚式移動ロボットの動作生成装置。
4 8 . さらに、
ε . 少なくとも前記動力学モデルの状態量に基づき、 目標動作のパラメ一夕を決 定または修正する目標動作ノ ラメ一夕修正手段、
を備えたことを特徴とする請求の範囲の 1項から 4 7項のいずれかに記載の脚式 移動ロボッ トの動作生成装置。
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