WO2022264477A1

WO2022264477A1 - 移動装置、および移動装置制御方法

Info

Publication number: WO2022264477A1
Application number: PCT/JP2022/003021
Authority: WO
Inventors: 篤之坂本; 寿光甲斐
Original assignee: ソニーグループ株式会社
Priority date: 2021-06-17
Filing date: 2022-01-27
Publication date: 2022-12-22
Also published as: CN117545596A; JPWO2022264477A1

Abstract

ロボットの走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部に格納し、ロボット停止時には走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部から取得して姿勢制御を行って停止させることを可能とする。歩行型ロボットの好適停止姿勢を解析する好適停止姿勢解析部が、歩行型ロボットの走行面形状を解析する処理と、走行面形状に応じた停止姿勢を解析する停止姿勢解析処理と、停止姿勢の評価値を算出する停止姿勢評価値算出処理と、走行面形状に応じた停止姿勢中、最も評価値の高い停止姿勢を記憶部に記録する処理を実行する。さらに、停止制御部が走行面形状クラスタリンググループ対応の好適停止姿勢を記憶部から取得してロボットを好適停止姿勢に一致させる姿勢制御を行って停止する。

Description

移動装置、および移動装置制御方法

　本開示は、移動装置、および移動装置制御方法に関する。具体的には４脚ロボットなど、複数の足を移動させて走行する歩行型（脚駆動型）のロボットを様々な走行面において走行面形状に応じたより好適な姿勢で停止させる制御を可能とする移動装置、および移動装置制御方法に関する。

　足（脚部）を前後に移動させて移動する歩行型（脚駆動型）のロボットには、例えば４脚ロボットや６脚ロボットなど、様々なロボットがある。
　このような歩行型（脚駆動型）のロボットが停止する場合、少なくとも３つの足を走行面に接地させた状態とすることが必要となる。

　ロボットは平面に限らず、例えば傾斜面や階段様々な異なる形状の走行面上を走行する場合があり、歩行型（脚駆動型）のロボットは、走行面形状に応じて各足の配置や、ロボットの姿勢を変えなければ、安定した姿勢で停止することができない。

　歩行型ロボットの姿勢制御について開示した従来技術として、例えば特許文献１（特許第３６８７０７６号公報）がある。
　この特許文献１は、静止姿勢で消費エネルギーが小さくなる姿勢に制御する技術を開示している。ロボットの消費エネルギーを計測して評価基準値を計算し、静止時に消費エネルギーが小さくなる姿勢を検索してその姿勢に制御して停止する構成である。

　例えば、走行中のロボットに、コントローラから静止指令が入力されると、ロボットはその位置で止まり、予め算出済みのエネルギー消費の少ない停止姿勢に移行して停止する。

　しかし、この手法は、歩行型ロボットの走行面の形状が平面など、エネルギー消費の少ない停止姿勢が算出されている限定された走行面形状を走行する場合にのみ利用可能な手法である。
　例えば傾斜面や階段など、様々な異なる形状の走行面を走行する場合に利用することができないという問題がある。

　ロボット停止時の安定姿勢は走行面の形状によって異なるため、停止姿勢を事前に決めておくことには限界がある。
　また、上述したように歩行型（脚駆動型）のロボットが停止する場合、少なくとも３つの足を走行面に接地させた状態とすることが必要である。この３つ以上の接地点から構成される多角形を支持多角形と呼ぶ。

　この支持多角形を形成後に、静止時に消費エネルギーが小さくなる姿勢に変更しようとしても、走行面の形状によっては、その姿勢に変更すると転倒してしまう可能性がある。

　また、歩行型（脚駆動型）のロボットは、各足に取り付けられた駆動用のモータを駆動させて足の配置を変更するといった制御を行うが、例えば１つの脚のモータの不具合により、ロボットに消費エネルギーが小さくなる予め算出済みの姿勢を取らせようとした場合にモータの発熱量が大きくなり、その姿勢への変更が困難になるといったこともある。

　このように、ロボットを安定して停止させるためには、ロボットの走行面の形状や、ロボットの状態を考慮した処理が必要となる。

特許第３６８７０７６号公報

　本開示は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、歩行型（脚駆動型）のロボットを、走行面形状やロボット状態に応じた好適な姿勢で停止させる制御を実現する移動装置、および移動装置制御方法を提供することを目的とする。

　本開示の第１の側面は、
　歩行型ロボットの好適停止姿勢を解析する好適停止姿勢解析部を有し、
　前記好適停止姿勢解析部は、
　前記歩行型ロボットの走行面形状を解析する走行面形状解析部と、
　前記走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢を解析する停止姿勢解析部と、
　前記停止姿勢解析部が解析した停止姿勢の評価値を算出する停止姿勢評価値算出部と、
　走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢中、最も評価値の高い停止姿勢を記憶部に記録する好適停止姿勢記録更新部を有する移動装置にある。

　さらに、本開示の第２の側面は、
　移動装置において実行する移動装置制御方法であり、
　前記移動装置は、歩行型ロボットの好適停止姿勢を解析する好適停止姿勢解析部を有し、
　前記好適停止姿勢解析部が、
　前記歩行型ロボットの走行面形状を解析する走行面形状解析処理と、
　前記走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢を解析する停止姿勢解析処理と、
　前記停止姿勢解析処理において解析した停止姿勢の評価値を算出する停止姿勢評価値算出処理と、
　走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢中、最も評価値の高い停止姿勢を記憶部に記録する好適停止姿勢記録更新処理を実行する移動装置制御方法にある。

　本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　本開示の一実施例の構成によれば、ロボットの走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部に格納し、ロボット停止時には走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部から取得して姿勢制御を行って停止させることを可能とした構成が実現される。
　具体的には例えば、歩行型ロボットの好適停止姿勢を解析する好適停止姿勢解析部が、歩行型ロボットの走行面形状を解析する処理と、走行面形状に応じた停止姿勢を解析する停止姿勢解析処理と、停止姿勢の評価値を算出する停止姿勢評価値算出処理と、走行面形状に応じた停止姿勢中、最も評価値の高い停止姿勢を記憶部に記録する処理を実行する。さらに、停止制御部が走行面形状クラスタリンググループ対応の好適停止姿勢を記憶部から取得してロボットを好適停止姿勢に一致させる姿勢制御を行って停止する。
　本構成により、ロボットの走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部に格納し、ロボット停止時には走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部から取得して姿勢制御を行って停止させることを可能とした構成が実現される。
　なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

本開示のロボット装置の一例である４脚型の歩行型ロボットの構成例について説明する図である。本開示のロボット装置の一例である４脚型の歩行型ロボットのモータやセンサの構成例について説明する図である。ユーザ端末を利用したロボット装置の制御構成例について説明する図である。本開示のロボット装置の一例である６脚型の歩行型ロボットの構成例について説明する図である。本開示のロボット装置の一例である６脚型の歩行型ロボットのモータやセンサの構成例について説明する図である。ロボット装置の走行環境の一例について説明する図である。ロボット装置の走行環境の一例について説明する図である。ロボット装置の走行環境の一例について説明する図である。ロボット装置の走行環境の一例について説明する図である。ロボット装置の走行環境の一例について説明する図である。ロボット装置の走行環境の一例について説明する図である。本開示のロボット装置の構成例について説明する図である。走行面形状の分類用データ（走行面形状クラスタリング用データ）の具体例について説明する図である。ロボット走行面の傾斜角の具体例について説明する図である。走行面形状解析部が生成する走行面形状解析データの一例について説明する図である。停止姿勢データの具体例について説明する図である。停止姿勢解析部が解析した停止姿勢テータの例について説明する図である。停止姿勢評価値を算出するために利用するセンサの構成例について説明する図である。各足の各モータに付属するトルクセンサの検出値であるトルクの総加算値に基づく評価値算出アルゴリズムの具体例について説明する図である。各足の各モータに付属する温度センサの検出値であるモータ温度の総加算値に基づく評価値算出アルゴリズムの具体例について説明する図である。各足の足先圧力センサの検出値である足先圧力値に基づいて算出した足の負荷バランスに基づく評価値算出アルゴリズムの具体例について説明する図である。停止姿勢データと、停止姿勢評価値算出部が算出した停止姿勢評価値を対応付けて示したデータについて説明する図である。記憶部に記録される「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」のデータ構成例を示す図である。本開示のロボット装置が実行する処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。本開示のロボット装置が実行する処理シーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。本開示のロボット装置のハードウェア構成例について説明する図である。バのハードウェア構成例について説明する図である。

　以下、図面を参照しながら本開示の移動装置、および移動装置制御方法の詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
　１．本開示のロボット装置の概要について
　２．ロボット装置の走行環境の具体例について
　３．本開示のロボット装置の構成例について
　４．本開示のロボット装置が実行する処理のシーケンスについて
　５．その他の実施例について
　６．本開示のロボット装置のハードウェア構成例について
　７．本開示の構成のまとめ

　　［１．本開示のロボット装置の概要について］
　まず、図１以下を参照して本開示のロボット装置の概要について説明する。
　図１は本開示の移動装置の一例であるロボット装置１０を示す図である。
　図１に示すロボット装置１０は前方に２本の足、後方に２本の足を有する４脚型の歩行型ロボットである。

　４本の各足を個別に持ち上げて前後に動かすことで脚移動、すなわち歩行走行を行なうことが可能となる。
　図１に示すように、ロボット装置１０は、本体（胴体）部１１と、４本の足部１２を有する。
　さらに、複数のセンサを装着している。図１にはカメラセンサ１３、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔ）センサ１４、足先圧力センサ１５を示している。

　カメラセンサ１３は、ロボット装置１０の周囲環境の画像を撮影する。撮影画像は障害物の位置やロボット走行面の形状などを解析するために用いられる。
　ＩＭＵセンサ１４は、慣性計測装置であり、ロボット装置１０の傾きや加速度、移動速度などを解析するための情報を取得する。
　足先圧力センサ１５は、４本の各足の足先に装着されており、各足が接地しているか否か、さらに接地状態における足各々の荷重負荷量を計測するために利用される。

　なお、図１に示すセンサの例は、一例であり、この他の様々なセンサを装着した構成が利用可能である。例えば、ステレオカメラ、全方位カメラ、赤外カメラ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）センサなどのいずれか、またはこれらの組み合わせ構成が利用可能である。
　なお、ＬｉＤＡＲ、ＴＯＦセンサは、いずれもオブジェクト距離を計測可能なセンサである。

　さらに、ロボット装置１０の駆動部に相当する各足のモータの温度を計測するための温度センサや、各足のモータのトルク（負荷）を計測するトルクセンサなども各モータ部に個別に装着されている。

　図１に示すロボット装置１０の詳細構成例について図２を参照して説明する。
　図２には、図１に示すロボット装置１０の、
　（ａ）前面図
　（ｂ）側面図
　（ｃ）背面図
　これらの３つの図を示している。

　（ａ）前面図、および（ｃ）背面図から理解されるように、本体部１１に対する足部１２各々の上端、すなわち足装着部は、ロボット前面や後面から見て左右方向（ロール（Ｒｏｌｌ）軸周り）に回動可能な構成を有する。この回動はロール（Ｒｏｌｌ）軸モータ２１の駆動によって行われる。

　さらに、（ｂ）側面図から理解されるように、足部１２各々の上端部は、前後方向にも回動可能な構成を有する。この前後方向の回動はヒップ（Ｈｉｐ）軸モータ２２の駆動によって行われる。
　このように、足部１２各々の上端部は、本体部１１に対して、前後方向、左右方向いずれにも回動可能な構成を持つ。

　さらに、（ｂ）側面図から理解されるように、各足の中間部にはいわゆる膝関節部が設けられており、足部１２の下側半分を、足上側部に対して前後方向に回動させることが可能となっている。この回動はニー（Ｋｎｅｅ）軸モータ２３の駆動によって行われる。

　これらロボット装置１０の駆動部に相当する各足のモータには、個別に温度を計測するための温度センサや、各足のモータのトルク（負荷）を計測するトルクセンサが装着されている。

　すなわち、４本の足各々の４つのロール（Ｒｏｌｌ）軸モータ２１の各々に対しては、それぞれ個別に温度センサ２１ａと、トルクセンサ２１ｂが設けられており、各足を左右方向に回動駆動させる際のロール（Ｒｏｌｌ）軸モータ２１の駆動時の発熱量や負荷（トルク）を計測して出力する構成となっている。

　また、４本の足各々の４つのヒップ（Ｈｉｐ）軸モータ２２の各々に対しても、それぞれ個別に温度センサ２２ａと、トルクセンサ２２ｂが設けられており、各足を前後方向に回動駆動させる際のヒップ（Ｈｉｐ）軸モータ２２の駆動時の発熱量や負荷（トルク）を計測して出力する構成となっている。

　同様に、４本の足各々の４つのニー（Ｋｎｅｅ）軸モータ２３の各々に対しても、それぞれ個別に温度センサ２３ａと、トルクセンサ２３ｂが設けられており、各足の下半分を前後方向に回動駆動させる際のニー（Ｋｎｅｅ）軸モータ２３の駆動時の発熱量や負荷（トルク）を計測して出力する構成となっている。

　これら各モータ付属の温度センサ、およびトルクセンサの検出値はロボット装置１０内部の制御部に入力され、例えばロボット装置が停止する際の停止姿勢の安定性の評価値算出等に利用される。
　これらの処理の詳細については後段で説明する。

　ロボット装置１０は、ロボット装置１０自身の制御によって自律走行することも可能であるが、例えば図３に示すように、ユーザ５０の操作するユーザ端末６０から、走行開始、走行停止、進路変更などの指示コマンドを受信して走行することも可能である。

　なお、ロボット装置１０の本体部１１には、ロボットを制御するための制御装置（情報処理装置）が搭載されている。制御装置は、ロボット装置１０に装着された様々なセンサやエンコーダの検出信号を入力し、入力信号の解析により、各足の位置（３次元位置）や動きを解析し、解析結果に基づいて各足を駆動制御する。

　なお、図１～図３を参照して説明したロボット装置１０は４脚タイプの歩行型ロボットであるが、脚の数は様々な設定が可能である。
　例えば図４には、６脚型のロボット装置１０の構成例を示している。
　図４に示すロボット装置１０は前方に３本の足、後方に３本の足を有する６脚型の歩行型ロボットの構成例である。
　各足を持ち上げて前後に動かすことで歩行走行を行なうことが可能である。

　図４に示すロボット装置１０も、先に図１～図３を参照して説明した４脚型のロボット装置１０と同様、本体部１１と、足部１２を有し、複数のセンサを装着している。図４にはカメラセンサ１３、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ　Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ　Ｕｎｉｔ）センサ１４、足先圧力センサ１５を示している。

　図４に示すロボット装置１０の詳細構成について、図５を参照して説明する。
　図５には、図４に示すロボット装置１０の、
　（ａ）前面図
　（ｂ）側面図
　（ｃ）背面図
　これらの３つの図を示している。

　先に図２を参照して説明したと同様、足部１２各々の上端部は、本体部１１に対して、前後方向、左右方向いずれにも回動可能な構成を持つ。
　左右方向の回動はロール（Ｒｏｌｌ）軸モータ２１の駆動によって行われる。
　前後方向の回動はヒップ（Ｈｉｐ）軸モータ２２の駆動によって行われる。

　すなわち、６本の足各々の６つのロール（Ｒｏｌｌ）軸モータ２１の各々に対しては、それぞれ個別に温度センサ２１ａと、トルクセンサ２１ｂが設けられている。
　また、６本の足各々の６つのヒップ（Ｈｉｐ）軸モータ２２の各々に対しても、それぞれ個別に温度センサ２２ａと、トルクセンサ２２ｂが設けられて
　同様に、６本の足各々の６つのニー（Ｋｎｅｅ）軸モータ２３の各々に対しても、それぞれ個別に温度センサ２３ａと、トルクセンサ２３ｂが設けられて

　これらは、各足を駆動させる際の各モータの発熱量や負荷（トルク）を計測する。
　これら各モータ付属の温度センサ、およびトルクセンサの検出値はロボット装置１０内部の制御部に入力され、例えばロボット装置が停止する際の停止姿勢の安定性の評価値算出等に利用される。
　これらの処理の詳細については後段で説明する。

　図１～図５を参照して、本開示のロボット装置１０の構成例について説明した。
　本開示のロボット装置は、このように複数の足を持ち上げて前後に動かすことで脚移動、すなわち歩行走行を行なうことが可能な歩行型ロボットである。

　　［２．ロボット装置の走行環境の具体例について］
　次に、ロボット装置の走行環境の具体例について説明する。

　なお、以下では、本開示のロボット装置の代表例として、図１～図３を参照して説明した４脚ロボット１０を適用した実施例について説明する。

　図６は、４脚ロボット１０が走行を行う環境の一例を示す図である。
　４脚ロボット１０が移動する環境は、例えば図６に示すように様々な障害物が存在し、また、走行面も平面とは限らず、でこぼこな面、段差のある面、傾斜のある面、階段など、様々である。

　４脚ロボット１０は、例えばこのような環境の中で障害物を避けながら走行、停止を繰り返すことになる。停止する際の走行面の環境も様々である。でこぼこな面、段差のある面、傾斜のある面など、様々な走行面位置で停止する必要がある。

　先に説明したように、ロボット装置１０が安定して停止するためには、少なくとも３つの足を走行面に接地させた状態とすることが必要である。この３つ以上の接地点から構成される多角形を支持多角形と呼ぶ。
　例えば、ロボット装置１０が支持多角形を形成できない場合には、バランスを崩して転倒し、損傷や故障が発生する可能性がある。

　図６に示すような環境で、ロボット装置１０が停止する場合、停止位置の走行面の形状に応じて選択される安定した姿勢、すなわち安定した静止状態を維持できる足配置やロボット姿勢に設定するための制御が必要となる。
　しかし、安定した静止状態を維持できる足配置やロボット姿勢は、ロボット装置１０が停止する位置の走行面形状に応じて異なる。

　図７以下を参照してロボット装置１０が停止する位置の走行面形状の複数の例について説明する。
　図７は、ロボット装置１０の進行方向前方に１段高いステップが存在する走行面の例である。
　図７に示すように、ロボット装置１０が一段高いステップ位置に右前足を乗せた時点で、例えば図３を参照して説明したユーザ５０が操作するユーザ端末６０から停止命令を受信する場合がある。

　この場合、本開示のロボット装置１０は、図７に示すロボット位置、すなわちロボット装置１０が一段高いステップ位置に右前足を乗せた位置で、少なくとも３本の足を接地させた支持多角形を形成できる足配置を決定し、さらにその足配置に応じた安定性の高いロボットの傾きや重心位置等、安定した静止状態を維持可能なロボット姿勢を決定する。
　さらに、本開示のロボット装置１０は、決定したロボット姿勢に変更する姿勢制御を実行してロボット装置１０を停止させる処理を行う。

　図８は、図７と異なる例である。図８に示す例はロボット装置１０の進行方向前方に階段が存在し、ロボット装置１０が一段高いステップ位置に右前足と左前足を乗せた時点で停止命令を受信した場合の例を示している。

　この場合、本開示のロボット装置１０は、図８に示すロボット位置、すなわちロボット装置１０が一段高いステップ位置に右前足と左前足を乗せた位置で、少なくとも３本の足を接地させた支持多角形を形成できる足配置を決定し、さらにその足配置に応じた安定性の高いロボットの傾きや重心位置等、安定した静止状態を維持可能なロボット姿勢を決定する。
　さらに、本開示のロボット装置１０は、決定したロボット姿勢に変更する姿勢制御を実行してロボット装置１０を停止させる処理を行う。

　図９は、さらに異なる例である。図９に示す例はロボット装置１０の進行方向前方に、下りの階段が存在し、ロボット装置１０が一段低いステップ位置に右前足と左前足を乗せた時点で停止命令を受信した場合の例を示している。

　この場合、本開示のロボット装置１０は、図９に示すロボット位置、すなわちロボット装置１０が一段低いステップ位置に右前足と左前足を乗せた位置で、少なくとも３本の足を接地させた支持多角形を形成できる足配置を決定し、さらにその足配置に応じた安定性の高いロボットの傾きや重心位置等、安定した静止状態を維持可能なロボット姿勢を決定する。
　さらに、本開示のロボット装置１０は、決定したロボット姿勢に変更する姿勢制御を実行してロボット装置１０を停止させる処理を行う。

　この他にも、例えば図１０に示すような傾斜面、あるいは図１１に示すようなでこぼこな走行面等、ロボット装置１０は様々な異なる走行面形状を持つ位置で停止命令を受ける場合がある。
　本開示のロボット装置１０は、それぞれの走行面形状に応じて、安定した静止状態を維持できる足配置を含むロボット姿勢を決定して、決定したロボット姿勢に変更する姿勢制御を行って停止する処理を行うことになる。

　このように、ロボット装置１０は様々な形状の走行面を走行する可能性があり、また様々なタイミングで停止命令を受信する可能性があるため、様々な形状の走行面上で停止することが必要となる。
　しかし、上述したように走行面形状に応じて安定した静止状態を維持できるロボット姿勢は異なる。

　ロボット装置１０は、走行中に停止命令を受けると、走行面形状に応じた安定性を高い姿勢を決定してその姿勢に変更して停止する処理を行うことが必要となるが、停止命令を受信した時点の走行面形状を解析し、その解析結果に応じた最適な安定姿勢を算出するためには時間を要する。
　このようなタイムロスが発生すると、ロボット装置１０を目的位置に停止させることができない場合が発生する。一方、ロボット装置１０を目的位置に無理やり停止させると、不安定な姿勢のままロボット装置１０が停止し、転倒するといった事態が発生する場合がある。

　本開示は、このような問題を解決するものであり、ロボット装置１０を、走行面形状を解析させながら走行させて、ロボット装置１０に走行面形状に応じた安定性の高い停止姿勢を算出させて、算出した停止姿勢情報、その評価値とともに記憶部に登録する処理を実行する。

　ロボット装置１０が停止命令を受信した場合は、停止命令を受信した時点の走行面形状に応じた評価値の高い停止姿勢情報を記憶部から取得して、その停止姿勢に設定して停止する処理を行う。

　このような処理を行うことで、様々な走行面形状に応じて異なる安定した停止姿勢への姿勢制御を即座に実行することが可能となり、ロボット装置１０をタイムロスなく目的位置に安定して停止させることが可能となる。
　以下、本開示のロボット装置の構成と処理の具体例について説明する。

　　［３．本開示のロボット装置の構成例について］
　次に、本開示のロボット装置の構成例について説明する。

　図１２は、本開示のロボット装置１０の構成例を示すブロック図である。
　図１２に示すように、本開示のロボット装置１０は、通信部１０１、走行制御部１０２、駆動部１０３、センサ群１０４、記憶部１０５、好適停止姿勢解析部１１０、停止制御部１２０を有する。

　なお、好適停止姿勢解析部１１０は、走行面形状解析部１１１、停止姿勢解析部１１２、停止姿勢評価値算出部１１３、好適停止姿勢記録更新部１１４を有し、停止制御部１２０は、好適停止姿勢取得部１２１、停止姿勢制御部１２２を有する。

　なお、記憶部１０５には、以下の各データが記録される。
　（１）走行面形状クラスタリング用データ
　（２）走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ
　これらのデータの詳細については後段で説明する。

　なお、走行制御部１０２内にも走行面形状解析部や、走行姿勢制御部等の処理部が存在するが、これらは従来構成を適用可能であり、本開示の処理に利用しないため省略して示している。

　本開示の処理は、走行面形状に応じた安定性の高い停止姿勢や姿勢評価値を算出して記憶部１０５に記録する処理や、記憶部１０５に記録されたデータを適用したロボット装置１０の停止姿勢制御処理であり、これらの処理の実行主体が図１２に示すロボット装置１０の好適停止姿勢解析部１１０や停止制御部１２０となる。

　図１２に示すロボット装置１０の各構成部について説明する。
　通信部１０１は、例えばユーザ５０が保持するユーザ端末６０との通信を実行する。
　ユーザ端末６０は、ロボット装置１０に対して走行開始命令や停止命令を出力する。あるいは走行ルート情報なども提供する。
　ロボット装置１０の通信部１０１は、ユーザ端末６０からこれらの情報を受信し、走行制御部１０２や好適停止姿勢解析部１１０に出力する。
　走行制御部１０２や好適停止姿勢解析部１１０は、ユーザ端末６０からの受信情報に従って、走行制御や停止制御を実行する。

　走行制御部１０２は、ユーザ端末６０からの受信情報に従って駆動部１０３を制御してロボット装置１０を走行させる制御を実行する。

　なお、前述したように、走行制御部１０２は、ロボット走行面の形状を解析する走行面形状解析部や、ロボット走行中の足配置やロボットの向きや傾き等のロボット姿勢を制御する走行姿勢制御部等の処理部を有する。ただし、これらは従来構成を適用可能であり、本開示の処理に利用しないため説明は省略する。

　駆動部１０３は、具体的には、例えばロボット装置１０の各足の駆動用モータ等によって構成される。先に図２等を参照して説明したロール（Ｒｏｌｌ）軸モータ２１、ヒップ（Ｈｉｐ）軸モータ２２、ニー（Ｋｎｅｅ）軸モータ２３等のモータが含まれる。

　センサ群１０４は、カメラ、ＩＭＵ、温度センサ、トルクセンサ、圧力センサ等によって構成される。

　カメラ、ＩＭＵ、圧力センサは、図１、図２等を参照して説明したセンサである。
　先に図１等を参照して説明したように、図１に示すカメラセンサ１３は、ロボット装置１０の周囲環境の画像を撮影する。撮影画像は障害物の位置やロボット走行面の形状などを解析するために用いられる。

　また、図１に示すＩＭＵセンサ１４は、慣性計測装置であり、ロボット装置１０の傾きや加速度、移動速度などを解析するための情報を取得する。足先圧力センサ１５は、４本の各足の足先に装着されており、各足が接地しているか否か、さらに接地状態における足各々の荷重負荷量を計測するために利用される。

　温度センサ、トルクセンサは、先に図２等を参照して説明したセンサである。
　すなわち、図２を参照して説明したように、足各々のロール（Ｒｏｌｌ）軸モータ２１の各々に対してそれぞれ個別に温度センサ２１ａと、トルクセンサ２１ｂが設けられている。

　また、足各々のヒップ（Ｈｉｐ）軸モータ２２の各々に対しても、それぞれ個別に温度センサ２２ａと、トルクセンサ２２ｂが設けられて
　同様に、足各々のニー（Ｋｎｅｅ）軸モータ２３の各々に対しても、それぞれ個別に温度センサ２３ａと、トルクセンサ２３ｂが設けられている。
　これらは、各足を駆動させる際の各モータの発熱量や負荷（トルク）を計測する。

　センサ群１０４を構成する各センサの検出値は、走行制御部１０２や、好適停止姿勢解析部１１０に入力され、走行制御処理や停止制御処理に利用される。

　なお、センサ群１０４を構成するセンサとしては、この他の様々なセンサが利用可能である。例えば、ステレオカメラ、全方位カメラ、赤外カメラ、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）センサなどのいずれか、またはこれらの組み合わせ構成が利用可能である。

　次に好適停止姿勢解析部１１０の各構成部について説明する。
　好適停止姿勢解析部１１０は、走行面形状に応じた安定性の高い停止姿勢や姿勢評価値を算出して記憶部１０５に記録する処理を実行する。
　なお、この処理は、ロボット装置１０を停止させることなく実行可能であり、ロボット装置１０の走行中に実行することが可能である。

　好適停止姿勢解析部１１０は、走行面形状解析部１１１、停止姿勢解析部１１２、停止姿勢評価値算出部１１３、好適停止姿勢記録、更新部１１４を有する。

　まず、走行面形状解析部１１１の実行する処理について説明する。
　走行面形状解析部１１１は、ロボット装置１０の走行面形状の解析処理を行う。
　例えば、センサ群１０４から入力するカメラ撮影画像や、ＩＭＵの検出値であるロボットの傾きや、各足先の圧力センサから検出される各足の接地および荷重量等に基づいて、ロボット装置１０の走行面形状の解析処理を行う。

　なお、好適停止姿勢解析部１１０の走行面形状解析部１１１の実行する走行面形状解析処理は、ロボット装置１０が走行する走行面の高精度な解析処理ではなく、走行面形状の大まかな分類処理である。すなわち、ロボット装置１０が走行している走行面の形状の種類を大まかに分類するクラスタリング処理を実行する。

　走行面形状解析部１１１は、記憶部１０５に格納された走行面形状クラスタリング用データを参照して、ロボット装置１０が走行している走行面の形状のクラスタリング処理を実行する。

　図１３を参照して、走行面形状解析部１１１の実行する走行面形状のクラスタリング処理（分類処理）に適用する走行面形状の分類用データ（走行面形状クラスタリング用データ）の具体例について説明する。
　図１３には、走行面形状解析部１１１による走行面形状のクラスタリング処理を行う際に適用するデータ、すなわち、走行面形状の分類用データであるクラスタリング処理（分類処理）用データの一例を示している。

　記憶部１０５に格納された走行面形状クラスタリング用データは、図１３に示すように、
　（１）クラスタリンググループ
　（２）前後方向傾斜角
　（３）左右方向傾斜角
　これらの各データによって構成される。

　「（１）クラスタリンググループ」は、走行面形状のクラスタリンググループ（分類グループ）各々の識別子（Ｃ１１，Ｃ１２，Ｃ１３・・・）を示している。
　「（２）前後方向傾斜角」は、各クラスタリンググループに分類された走行面形状の前後方向の傾斜角を示している。

　例えばクラスタリンググループ（Ｃ１１～Ｃ１３）は、走行面形状の前後方向傾斜角が０°～＋１０°の範囲にある傾斜面形状のグループである。
　なお、前後方向傾斜角＝０°は、ロボット装置１０の走行面のロボット前後方向に傾斜がなく水平であることを意味する。

　前後方向傾斜角＝＋１０°は、ロボット装置１０の走行面のロボット前後方向の傾斜角が＋１０°、すなわちロボット装置１０が進む前方方向が高くなった傾斜面、あるいは段差があることを意味する。

　前方方向が高くなった傾斜面や、段差がある走行面の具体例を図１４に示す。
　図１４（ａ）は、段差がある走行面の例であり、（ｂ）は傾斜面の例である。
　前後の傾斜角は、例えばロボット装置１０の進行方向、最先端の足の接地位置と、最後端の足の接地位置を結ぶ直線と水平線との角度として算出する。

　本処理例では、「前後方向傾斜角」の算出処理は、図１４（ａ）に示す段差がある走行面の場合も、図１４（ｂ）に示す段差がない傾斜面の場合も同様に行われ、段差と傾斜面との区別は行われない。
　ただし、このクラスタリング処理例は一例であり、段差と傾斜面を区別したクラスタリング処理を行う構成としてもよい。

　図１３に示す走行面形状クラスタリング用データの「（２）前後方向傾斜角」や「（３）左右方向傾斜角」傾斜角を各足の接地位置（高さ）に基づいて算出する設定としたデータであり、段差と傾斜面を区別しないデータである。
　なお、ロボット装置１０が進む前方方向が低くなった傾斜面、あるいは低くなる段差がある場合は、－１０°等の設定となる。

　図１３に示す走行面形状クラスタリング用データの「（３）左右方向傾斜角」は、例えば、ロボット装置１０の最も左端の足の接地位置と、最も右端の足の接地位置を結ぶ直線と水平線との角度に相当する。
　例えば左端の足の接地位置と右端の足の接地位置が同じ高さであれば、
　左右方向の傾斜角＝０°
　となる。
　左端の足の接地位置が右端の足の接地位置より高い場合は、左右方向の傾斜角は、（＋）の値、低い場合は（－）の値となる。

　例えば、図１３に示す走行面形状クラスタリング用データにおいて、
　クラスタリンググループＣ１１は、
　前後方向傾斜角＝０°～＋１０°
　左右方向傾斜角＝－３０°～－２０°
　この範囲にある走行面である。

　走行面形状解析部１１１は、センサ群１０４から入力するカメラ撮影画像や、ＩＭＵの検出値であるロボットの傾きや、各足先の圧力センサから検出される各足の接地および荷重量等に基づいて、ロボット装置１０の走行面形状の解析処理を行う。
　この解析処理の結果、ロボット装置１０の現在の走行面形状が、上記のクラスタリンググループＣ１１に規定された傾き、すなわち、
　前後方向傾斜角＝０°～＋１０°
　左右方向傾斜角＝－３０°～－２０°
　この傾きの範囲にあると判定した場合ロボット装置１０の現在の走行面形状のクラスタリング結果として、走行面形状のクラスタリンググループを
　クラスタリンググループ＝Ｃ１１
　として決定する。

　走行面形状解析部１１１が生成する走行面形状解析データの一例について図１５を参照して説明する。
　図１５には、
　（Ａ）時間（スタートからの経過時間）（ｓｅｃ）
　（Ｂ）走行面形状クラスタリングデータ
　これらの対応データを示している。
　（Ｂ）走行面形状クラスタリングデータには、
　（ｂ１）クラスタリンググループ
　（ｂ２）前後方向傾斜角
　（ｂ３）左右方向傾斜角
　これらのデータが含まれる。

　「（Ａ）時間（スタートからの経過時間）」はロボット装置１０の走行開始時点からの経過時間を秒（ｓｅｃ）単位で示すデータである。
　「（Ｂ）走行面形状クラスタリングデータ」は、「（Ａ）時間（スタートからの経過時間）」に示す時間範囲の走行面形状クラスタリングデータである。

　「（Ｂ）走行面形状クラスタリングデータ」には、
　（ｂ１）クラスタリンググループ
　（ｂ２）前後方向傾斜角
　（ｂ３）左右方向傾斜角
　これらのデータが含まれる。これらのデータは、先に図１３を参照して説明したと同様のデータである。
　すなわち、「（ｂ１）クラスタリンググループ」は、走行面形状のクラスタリンググループ（分類グループ）各々の識別子（Ｃ１１，Ｃ１２，Ｃ１３・・・）を示している。
　「（ｂ２）前後方向傾斜角」は、クラスタリンググループ対応の走行面形状の前後方向の傾斜角を示している。
　「（ｂ３）左右方向傾斜角」は、クラスタリンググループ対応の走行面形状の左右方向の傾斜角を示している。

　図１５に示すデータ中、最初のデータ（経過時間＝００００００～００１２３３）は、ロボット装置１０の走行開始時点（経過時間＝００００００）から経過時間＝００１２３３の間の走行面形状クラスタリングデータである。
　このデータは、ロボット装置１０の走行開始からの経過時間＝００００００～００１２３３の間の走行面形状が、
　（ｂ１）クラスタリンググループ＝Ｃ１４
　（ｂ２）前後方向傾斜角＝０°～＋１０°
　（ｂ３）左右方向傾斜角＝０°～＋１０°
　この（ｂ１）～（ｂ３）に示す走行面形状クラスタリングデータに対応する走行面形状を有することを示すデータである。

　図１５に示すデータの２番目のエントリデータは、ロボット装置１０の走行開始からの経過時間＝００１２３４～００２２３１の間の走行面形状クラスタリングデータである。
　このデータは、ロボット装置１０の走行開始からの経過時間＝００１２３４～００２２３１の間の走行面形状が、
　（ｂ１）クラスタリンググループ＝Ｃ１５
　（ｂ２）前後方向傾斜角＝＋１０°～＋２０°
　（ｂ３）左右方向傾斜角＝＋１０°～＋２０°
　この（ｂ１）～（ｂ３）に示す走行面形状クラスタリングデータに対応する走行面形状を有することを示すデータである。

　このように、走行面形状解析部１１１は、ロボット装置１０が走行中の走行面形状を解析し、走行面形状の変化が発生した場合には、その変化後の走行面形状に対応するクラスタリンググループを解析する処理を実行する。

　走行面形状解析部１１１によって解析されたクラスタリンググループを含む走行面形状クラスタリングデータは、好適停止姿勢記録、更新部１１４と、停止制御部１２０の好適停止姿勢取得部１２１に出力される。

　次に、停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３の実行する処理について説明する。
　停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０の停止時の姿勢を解析し、停止姿勢情報を取得する。
　停止姿勢評価値算出部１１３は、停止姿勢解析部１１２が解析した停止姿勢を評価して評価値（停止姿勢評価値）を算出する。

　停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０が走行中、少なくとも３本の足が接地し、支持多角形が形成されたか否かを判定し、支持多角形が形成されたと判定した場合、その支持多角形が形成されたタイミングの姿勢を「停止姿勢」として解析する。
　さらに、停止姿勢評価値算出部１１３は、この「停止姿勢」の評価値を算出する。
　なお、これらの処理は、ロボット装置１０を停止させることなく実行される。

　停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０が走行中、少なくとも３本の足が接地され、支持多角形が形成されたタイミングのロボット装置１０の姿勢を「停止姿勢」として解析する。
　少なくとも３本の足が接地され、支持多角形が形成された状態であればロボット装置１０は停止可能であり、停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０を実際に停止させることなく、このタイミングの姿勢を「停止姿勢」として解析する。

　停止姿勢解析部１１２は、支持多角形が形成されたタイミングでセンサ群１０４から入力する各種センサの検出値を取得して、そのタイミングの姿勢を「停止姿勢」として解析する。停止姿勢評価値算出部１１３は、さらに、その「停止姿勢」に対して予め規定された評価値算出アルゴリズムを適用して評価値（停止姿勢評価値）の算出を行う。

　停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３は、例えばＩＭＵの検出値であるロボットの傾きや、各モータに付属する温度センサや、トルクセンサの検出値から解析されるモータの負荷や、各足先の圧力センサから検出される各足の接地および荷重量等に基づいて「停止姿勢」を解析し、「停止姿勢評価値」を算出する。

　停止姿勢解析部１１２によって解析される「停止姿勢」は、例えば、以下の各データによって構成される。
　（ａ）本体部（胴体）傾き（前後方向、左右方向各々の傾き）
　（ｂ）各足の関節回転角度（＝各足のロール軸、ピッチ軸、ニー軸周りの回転角度）
　（ｃ）各足の接地有無と足先圧力

　停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０が走行中、少なくとも３本の足が接地され、支持多角形が形成されたタイミングで、センサ群１０４から入力するセンサ検出値を解析して、上記（ａ）～（ｃ）の各データ（停止姿勢データ）を算出する。

　図１６を参照して、これらの停止姿勢データ（ａ）～（ｃ）の具体例について説明する。
　図１６には、走行中のロボット装置１０、すなわち階段を昇るロボット装置１０を示している。

　ロボット装置１０の停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０が階段を昇る途中、図１６に示すタイミングで少なくとも３本の足が接地され、支持多角形が形成されたと判定したとする。この場合、停止姿勢解析部１１２は、このタイミングの停止姿勢を解析する。

　停止姿勢解析部１１２は、センサ群１０４からの入力値に基づいて、図１６に示すように、以下の各データを「停止姿勢」データとして取得する。
　（ａ）本体部（胴体）傾き（前後方向、左右方向各々の傾き）として、
　（ａ１）本体部（胴体）ロール角（＝本体部（胴体）の左右方向の傾き）
　（ａ２）本体部（胴体）ピッチ角（＝本体部（胴体）の前後方向の傾き）
　（ｂ）各足の関節回転角度（＝各足のロール軸、ピッチ軸、ニー軸周りの回転角度）
　（ｃ）各足の接地有無と足先圧力

　停止姿勢解析部１１２が解析した停止姿勢テータの例を図１７に示す。
　停止姿勢解析部１１２は、図１７に示すような停止姿勢データ、すなわち以下の各データを生成する。
　（１）支持多角形検出タイミング
　（２）停止姿勢
　（２ａ）本体部（胴体）傾き（前後方向、左右方向各々の傾き）
　（２ｂ）各足の関節回転角度（＝各足のロール軸、ピッチ軸、ニー軸周りの回転角度）
　（２ｃ）各足の接地有無と足先圧力

　「（１）支持多角形検出タイミング」は、ロボット装置１０が少なくとも３本の足を接地し支持多角形が形成されたタイミングを示す時間データである。例えばロボット装置１０の走行開始からの経過時間（ｓｅｃ）である。

　「（２ａ）本体部（胴体）傾き（前後方向、左右方向各々の傾き）」には、上述したように、本体部（胴体）ロール角（＝本体部（胴体）の左右方向の傾き）と、本体部（胴体）ピッチ角（＝本体部（胴体）の前後方向の傾き）が記録される。
　例えば支持多角形検出タイミング＝０００２３３のデータ（ａａ°，ｂｂ°）は、
　本体部（胴体）ロール角＝ａａ°
　本体部（胴体）ピッチ角＝ｂｂ°
　であることを示している。

　「（２ｂ）各足の関節回転角度（＝各足のロール軸、ピッチ軸、ニー軸周りの回転角度）」には、４本の足それぞれの関節回転角度（＝各足のロール軸、ピッチ軸、ニー軸周りの回転角度）が記録される。
　ＦＬは左前足、ＦＲは右前足、ＢＬは左後足、ＢＲは右後足であり、（）内の３つの角度データは、各足のロール軸、ピッチ軸、ニー軸周りの回転角度データを示している。

　「（２ｃ）各足の接地有無と足先圧力」には、４本の足それぞれの接地有無と足先圧力が記録される。
　ＦＬは左前足、ＦＲは右前足、ＢＬは左後足、ＢＲは右後足であり、（）内の２つのデータは、先行データが接地有無（１＝接地、０＝非接地）、後続データが接地時の足先圧力である。

　このように、ロボット装置１０の停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０の走行中に少なくとも３本の足が接地され、支持多角形が形成されたと判定した場合、このタイミングの停止姿勢を解析して、図１７に示すような停止姿勢データを、順次、生成する。
　停止姿勢解析部１１２が生成した停止姿勢データは、停止姿勢評価値算出部１１３に出力される。

　停止姿勢評価値算出部１１３は、停止姿勢解析部１１２が生成した停止姿勢データを入力して、停止姿勢の評価値を算出する。
　停止姿勢評価値算出部１１３は、停止姿勢解析部１１２が生成した停止姿勢データ、すなわち、
　（ａ）本体部（胴体）傾き（前後方向、左右方向各々の傾き）
　（ｂ）各足の関節回転角度（＝各足のロール軸、ピッチ軸、ニー軸周りの回転角度）
　（ｃ）各足の接地有無と足先圧力
　これら（ａ）～（ｃ）の各データからなる停止姿勢データに基づいて、予め規定された評価値算出アルゴリズムを適用して評価値（停止姿勢評価値）の算出処理を行う。

　前述したように、停止姿勢評価値算出部１１３は、ロボット装置１０が走行中、少なくとも３本の足が接地され支持多角形が形成されたタイミングの姿勢、すなわち停止姿勢解析部１１２が解析した停止姿勢の評価値を算出する。

　停止姿勢評価値算出部１１３は、支持多角形が形成されたタイミングでセンサ群１０４から入力する各種センサの検出値を利用して予め規定された評価値算出アルゴリズムを適用して評価値の算出を行う。
　例えば図１８に示すように、ロボット装置１０の各足のモータのトルクセンサの検出値や、温度センサの検出値、さらに足先圧力センサの検出値などを入力して停止姿勢評価値を算出する。
　なお、停止姿勢評価値算出部１１１が算出する停止姿勢評価値は、ロボット装置１０の姿勢安定性が高いほど高く、またモータの負荷などから算出される消費エネルギーが低いほど高い値となる評価値である。

　停止姿勢評価値算出部１１１による停止姿勢評価値の算出アルゴリズムとしては、様々なアルゴリズムが適用可能である。
　例えば、以下のような停止姿勢評価値の算出アルゴリズムが利用可能である。
　（例１）各足の各モータに付属するトルクセンサの検出値であるトルクの総加算値に基づく評価値算出アルゴリズム
　（例２）各足の各モータに付属する温度センサの検出値であるモータ温度の総加算値に基づく評価値算出アルゴリズム
　（例３）各足の足先圧力センサの検出値である足先圧力値に基づいて算出した足の負荷バランスに基づく評価値算出アルゴリズム
　（例４）各足のモータの回転角度と、各足の足先圧力センサの検出値である足先圧力値に基づいて算出した足の負荷バランスに基づく評価値算出アルゴリズム

　図１９は、上記の（例１）、すなわち、
　（例１）各足の各モータに付属するトルクセンサの検出値であるトルクの総加算値に基づく評価値算出アルゴリズム
　このアルゴリズムに従った停止姿勢評価値算出例を説明する図である。
　図１９に示すグラフは、横軸にモータトルク総加算値、縦軸に停止姿勢評価値（０～１００）を示したグラフである。
　モータトルク総加算値が小さいほど停止姿勢評価値は高くなり、モータトルク総加算値が大きくなるほど停止姿勢評価値は低下する。

　図２０は、上記の（例２）、すなわち、
　（例２）各足の各モータに付属する温度センサの検出値であるモータ温度の総加算値に基づく評価値算出アルゴリズム
　このアルゴリズムに従った停止姿勢評価値算出例を説明する図である。
　図２０に示すグラフは、横軸にモータ温度総加算値、縦軸に停止姿勢評価値（０～１００）を示したグラフである。
　モータ温度総加算値が小さいほど停止姿勢評価値は高くなり、モータ温度総加算値が大きくなるほど停止姿勢評価値は低下する。

　図２１は、上記の（例３）、（例４）すなわち、
　（例３）各足の足先圧力センサの検出値である足先圧力値に基づいて算出した足の負荷バランスに基づく評価値算出アルゴリズム
　（例４）各足のモータの回転角度と、各足の足先圧力センサの検出値である足先圧力値に基づいて算出した足の負荷バランスに基づく評価値算出アルゴリズム
　これらのアルゴリズムに従った停止姿勢評価値算出例を説明する図である。
　図２１に示すグラフは、横軸にモ負荷パランス、縦軸に停止姿勢評価値（０～１００）を示したグラフである。
　負荷バランスが悪いほど停止姿勢評価値は低下し、負荷バランスが良好（例えば各足に均等な負荷）なほど停止姿勢評価値は上昇する。

　なお、停止姿勢評価値算出部１１１による停止姿勢評価値の算出アルゴリズムとしては、上記の（例１）～（例４）のような様々なアルゴリズムが適用可能である。
　さらに、上記（例１）～（例４）の各アルゴリズムによって算出した評価値を重み付け加算して最終的な停止姿勢評価値を算出する構成としてもよい。

　例えば、上記（例１）～（例４）の各アルゴリズムを適用して算出した評価値を、各々Ｖ１～Ｖ４とした場合、最終的な停止姿勢評価値Ｖａｌｌを以下の（式１）に従って算出する。
　Ｖａｌｌ＝α・Ｖ１＋β・Ｖ２＋γ・Ｖ３＋δ・Ｖ４・・・（式１）
　なお、α、β、γ、δは重み係数である。

　このように、停止姿勢評価値算出部１１３は、ロボット装置１０が走行中、少なくとも３本の足が接地され支持多角形が形成されたタイミングの姿勢、すなわち停止姿勢解析部１１２が解析した停止姿勢の評価値を算出する。

　停止姿勢評価値算出部１１３が算出する評価値の例を図２２に示す。
　図２２には、先に図１７を参照して説明した停止姿勢解析部１１２が解析した停止姿勢データと、停止姿勢評価値算出部１１３が算出した停止姿勢評価値を対応付けて示している。

　すなわち、
　（１）支持多角形検出タイミング
　（２）停止姿勢
　（３）停止姿勢評価値
　これらのデータの対応データである。

　「（２）停止姿勢」は、先に図１６、図１７を参照して説明したデータであり、ロボット装置１０が少なくとも３本の足を接地した支持多角形形成時のロボット姿勢であり、停止姿勢解析部１１２が解析したデータである。
　すなわち、以下の各データが含まれる。
　（ａ）本体部（胴体）傾き（前後方向、左右方向各々の傾き）として、
　（ａ１）本体部（胴体）ロール角（＝本体部（胴体）の左右方向の傾き）
　（ａ２）本体部（胴体）ピッチ角（＝本体部（胴体）の前後方向の傾き）
　（ｂ）各足の関節回転角度（＝各足のロール軸、ピッチ軸、ニー軸周りの回転角度）
　（ｃ）各足の接地有無と足先圧力

　「（３）停止姿勢評価値」は、「（２）停止姿勢」に対応する評価値である。すなわち、ロボット装置１０が少なくとも３本の足を接地した支持多角形形成時のロボット姿勢である「停止姿勢」に対して、停止姿勢評価値算出部１１３が算出した評価値である。

　停止姿勢評価値算出部１１３は、このように、ロボット装置１０が走行中、停止姿勢解析部１１２が少なくとも３本の足が接地され支持多角形が形成されたと判定したタイミングの「停止姿勢」に対応する評価値（停止姿勢評価値）を算出する。

　前述したように、停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３は、ロボット装置１０が走行中、少なくとも３本の足が接地され、支持多角形が形成されたタイミングの停止姿勢を解析し、この停止姿勢の評価値を算出する。なお、これらの処理は、ロボット装置１０の走行中、走行面形状の変化を検出した後、最初の支持多角形の形成確認タイミングにおいて実行される。
　なお、処理の詳細シーケンスについては、後段でフローチャートを参照して説明する。

　停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３が生成、算出した停止姿勢情報とその評価値（停止姿勢評価値）は、好適停止姿勢記録、更新部１１４に出力される。

　次に、好適停止姿勢記録、更新部１１４が実行する処理について説明する。
　好適停止姿勢記録、更新部１１４は以下の各データを入力する。
　（１）走行面形状解析部１１１が解析した走行面形状クラスタリングデータ（Ｃ１１等）
　（２）停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３が生成した停止姿勢と、その評価値（停止姿勢評価値）

　上記の「（２）停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３が生成した停止姿勢と、その評価値（停止姿勢評価値）」は、ロボット装置１０が走行中に支持多角形が形成されたタイミングの停止姿勢と停止姿勢評価値である。

　好適停止姿勢記録、更新部１１４は、これらの入力データを利用して、記憶部１０５に対する「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」の記録処理や、記録データの更新処理を実行する。

　図２３を参照して、記憶部１０５に記録される「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」のデータ構成例について説明する。

　図２３に示すように、「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」は、以下の各データによって構成される。
　（Ａ）走行面形状クラスタリングデータ
　（Ｂ）好適停止姿勢
　（Ｃ）停止姿勢評価値

　「（Ｂ）好適停止姿勢」と「（Ｃ）停止姿勢評価値」は、ロボット装置１０が走行中に支持多角形が形成されたタイミングの停止姿勢と停止姿勢評価値であり、前述したように、停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３が生成したデータである。

　「（Ａ）走行面形状クラスタリングデータ」は、走行面形状解析部１１１が解析した走行面形状クラスタリングデータであり、以下の各データによって構成される。
　（ａ１）クラスタリンググループ
　（ａ２）前後方向傾斜角
　（ａ３）左右方向傾斜角
　これらのデータは、先に図１５を参照して説明したデータから、「（Ｂ）好適停止姿勢」と「（Ｃ）停止姿勢評価値」の生成タイミングのデータを抽出して記録される。

　すなわち、「（Ｂ）好適停止姿勢」と「（Ｃ）停止姿勢評価値」は、ロボット装置１０が走行中に支持多角形が形成されたタイミングの停止姿勢と停止姿勢評価値であり、同じタイミングの「（Ａ）走行面形状クラスタリングデータ」が対応付けて記録される。同一タイミングのデータ抽出は、図１５に示すデータの（Ａ）時間データと、図２２に示すデータの（１）支持多角形検出タイミングの時間データを照合して実行する。

　好適停止姿勢記録、更新部１１４は、複数の異なる走行面形状に対応する最高評価値の停止姿勢を「（Ｂ）好適停止姿勢」としてその評価値である「（Ｃ）停止姿勢評価値」とともに、「（Ａ）走行面形状クラスタリングデータ」に対応付けて記憶部１０５に、順次、記録していく。

　ロボット装置１０が走行中に、まだデータが記録されていない新たな走行面形状をもつ走行面で支持多角形が検出され「停止姿勢」と「停止姿勢評価値」が算出された場合、新規データとして、以下のデータ、すなわち、
　（Ａ）走行面形状クラスタリングデータ
　（Ｂ）好適停止姿勢
　（Ｃ）停止姿勢評価値
　これらのデータを対応付けたエントリを「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」に追加して記憶部１０５に格納する。

　好適停止姿勢記録、更新部１１４は、さらに、ロボット装置１０が走行中、すでに「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」として記録済みの走行面形状と同じ形状の走行面上で支持多角形が検出され「停止姿勢」と「停止姿勢評価値」を算出した場合、記憶部１０５に格納済みのデータの「停止姿勢評価値」と、新たに算出した「停止姿勢評価値」を比較する。
　この比較処理の結果、新たに算出した「停止姿勢評価値」が、記憶部１０５に格納済みのデータの「停止姿勢評価値」より高い評価値である場合、記憶部１０５に格納済みの「好適停止姿勢」と「停止姿勢評価値」を、その高評価のデータに置き換えるデータ更新処理を実行する。

　このようなデータ更新処理を行うことで、記憶部１０５に格納される図２３に示すデータ構成を持つ「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」は、各走行面形状に対応する、より高い評価値を持つ「好適停止姿勢」に、順次、書き換えられることになる。

　図１２に示すロボット装置１０の停止制御部１２０は、ロボット装置１０の停止処理を実行する際に、この図２３に示すデータ、すなわち、記憶部１０５に格納された、「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」を参照して、停止姿勢を制御して停止する。

　すなわち、停止処理実行時の走行面形状に一致する「（Ａ）走行面形状クラスタリングデータ」を持つエントリを選択し、その選択エントリに記録された「（Ｂ）好適停止姿勢」を取得し、取得した「（Ｂ）好適停止姿勢」に一致する姿勢を持つようにロボット装置１０の姿勢制御を行って停止する。
　このような停止姿勢制御を行うことで、より安定性の高い停止処理を行うことが可能となる。

　図１２に示すロボット装置１０の停止制御部１２０の実行する処理について説明する。
　ロボット装置１０の停止制御部１２０は、例えば通信部１０１を介して停止命令の受信をトリガとして停止処理を行うための処理を開始する。
　図１２に示すように、ロボット装置１０の停止制御部１２０は、好適停止姿勢取得部１２１と、停止姿勢制御部１２２を有する。

　好適停止姿勢取得部１２１は、走行面形状解析部１１１からロボット装置１０が走行中の現在の走行面形状データ（走行面形状クラスタリングデータ）を入力する。
　走行面形状解析部１１１から入力する走行面形状データ（走行面形状クラスタリングデータ）は、先に図１５を参照して説明したデータである。
　すなわち、図１５に示す以下の各データである。
　（ｂ１）クラスタリンググループ
　（ｂ２）前後方向傾斜角
　（ｂ３）左右方向傾斜角

　なお、好適停止姿勢取得部１２１が走行面形状解析部１１１から入力する走行面形状データ（走行面形状クラスタリングデータ）は、現在の、すなわち停止命令を入力した時点の走行面形状データ（走行面形状クラスタリングデータ）である。

　好適停止姿勢取得部１２１は走行面形状解析部１１１から入力した走行面形状データ（走行面形状クラスタリングデータ）中のクラスタリンググループ（Ｃｎｎ）を取得する。
　さらに、この取得したクラスタリンググループ（Ｃｎｎ）と同じクラスタリンググループ（Ｃｎｎ）のエントリデータを記憶部１０５の「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」から取得する。

　すなわち先に図２３を参照して説明した「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」から、現在の走行面形状に対応するクラスタリンググループ（Ｃｎｎ）のエントリを選択し、選択エントリの「好適停止姿勢」データを取得する。
　この「好適停止姿勢」は、これまでのロボット装置１０の走行処理において最も「停止姿勢評価値」が高いデータとして記憶部１０５に記録された停止姿勢である。

　好適停止姿勢取得部１２１は、現在のロボット装置１０の走行面形状に対応する記憶部格納データである最高評価の「好適停止姿勢」を、記憶部１０５から取得してこの姿勢情報を停止姿勢制御部１２２に出力する。

　停止姿勢制御部１２２は、好適停止姿勢取得部１２１から入力した「好適停止姿勢」に一致する姿勢を持つようにロボット装置１０の駆動部１０３を駆動して姿勢制御を行い、姿勢が「好適停止姿勢」に一致した状態でロボット装置１０を停止させる。
　このような停止姿勢制御を行うことで、より安定性の高い停止処理を行うことが可能となる。

　　［４．本開示のロボット装置が実行する処理のシーケンスについて］
　次に、本開示のロボット装置１０が実行する処理のシーケンスについて説明する。

　図２４、図２５は、本開示のロボット装置１０が実行する処理のシーケンスについて説明するフローチャートを示す図である。
　図２４に示すフローチャートは、主に図１２に示すロボット装置１０の好適停止姿勢解析部１１０が実行する処理シーケンスについて説明するフローチャートである。
　図２５に示すフローチャートは、主に図１２に示すロボット装置１０の停止制御部１２０が実行する処理シーケンスについて説明するフローチャートである。
　なお、これらのフローチャートは、ロボット装置１０内の記憶部に格納されたプログラムに従ってＣＰＵ等のプログラム実行機能を持つデータ処理部の制御の下で実行することが可能である。

　まず、図２４に示すフローチャートを参照して図１２に示すロボット装置１０の好適停止姿勢解析部１１０が実行する処理シーケンスについて説明する。
　以下、図２４に示すフローの各ステップの処理の詳細について順次、説明する。

　　（ステップＳ１０１）
　まず、ロボット装置１０は走行実行命令の入力有無を判定する。

　この判定処理は、例えば図１２に示すロボット装置１０の走行制御部１０２が実行する。走行制御部１０２は、例えば、通信部１０１を介してユーザ５０の操作するユーザ端末６０から走行実行命令が入力されたか否かを判定する。
　走行実行命令の入力が検出された場合、ステップＳ１０１の判定はＹｅｓとなり、ステップＳ１０２に進む。

　　（ステップＳ１０２）
　ステップＳ１０１において走行実行命令の入力が検出されたと判定した場合、ステップＳ１０２において、ロボット装置１０の走行処理を開始する。

　このロボット装置１０の走行処理は、走行制御部１０２の制御の下で実行される。

　　（ステップＳ１０３）
　ステップＳ１０２でロボット装置１０が走行を開始すると、ロボット装置１０は、ステップＳ１０３において走行停止命令の入力有無を判定する。

　走行制御部１０２は、例えば、通信部１０１を介してユーザ５０の操作するユーザ端末６０から走行停止命令が入力されたか否かを判定する。
　走行停止命令の入力が検出された場合、ステップＳ１０３の判定はＹｅｓとなり、ステップＳ２０１に進む。
　一方、走行停止命令の入力が検出されていない場合、ステップＳ１０３の判定はＮｏとなり、ステップＳ１０４に進む。

　　（ステップＳ１０４）
　ステップＳ１０３で走行停止命令の入力が検出されていないと判定した場合、ロボット装置１０は、ステップＳ１０４以下の処理を実行する。

　この場合、ステップＳ１０４において、好適停止姿勢解析部１１０による好適停止姿勢解析処理を開始する。
　ステップＳ１０４～ステップＳ１１０の処理は、好適停止姿勢解析部１１０が実行する処理であり、ロボット装置１０が走行中に実行する処理である。

　　（ステップＳ１０５）
　まず、好適停止姿勢解析部１１０は、ステップＳ１０５においてロボット装置１０の走行面の形状変化の有無を検出する。

　この処理は、図１２に示すロボット装置１０の好適停止姿勢解析部１１０の走行面形状解析部１１１が実行する処理である。

　走行面形状解析部１１１は、センサ群１０４の各種センサの検出情報を入力、解析して、ロボット装置１０の走行面の形状変化の有無を検出する。
　走行面形状変化が検出された場合、ステップＳ１０５の判定がＹｅｓとなり、ステップＳ１０６に進む。

　　（ステップＳ１０６）
　次に、好適停止姿勢解析部１１０は、ステップＳ１０６において、ロボット装置１０の少なくとも３本の足が接地し、支持多角形が形成されたか否かを判定する。

　この処理は、好適停止姿勢解析部１１０の停止姿勢解析部１１２が実行する処理である。
　前述したように、停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０の停止時の姿勢を解析し、停止姿勢情報を取得する。

　ステップＳ１０６において、ロボット装置１０の少なくとも３本の足が接地し、支持多角形が形成されたと判定した場合は、ステップＳ１０７に進む。
　ロボット装置１０の少なくとも３本の足が接地し、支持多角形が形成されていない場合は、ステップＳ１０５～Ｓ１０６の判定処理を継続する。

　　（ステップＳ１０７）
　好適停止姿勢解析部１１０の停止姿勢解析部１１２がステップＳ１０６において、ロボット装置１０の少なくとも３本の足が接地し、支持多角形が形成されたと判定した場合は、ステップＳ１０７の処理を実行する。

　この場合、ステップＳ１０７において、センサ検出情報を利用して、支持多角形形成時のロボット装置１０の姿勢（停止姿勢）を解析するとともに、この停止姿勢の評価値（停止姿勢評価値）を算出する。
　この処理は、好適停止姿勢解析部１１０の停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３が実行する。

　停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０が走行中、少なくとも３本の足が接地し、支持多角形が形成されたか否かを判定し、支持多角形が形成されたと判定した場合、その支持多角形が形成されたタイミングの姿勢を「停止姿勢」として解析する。
　この処理は、ロボット装置１０を停止させることなく実行される。

　少なくとも３本の足が接地され、支持多角形が形成された状態であればロボット装置１０は停止可能であり、停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０を実際に停止させることなく、このタイミングの姿勢を「停止姿勢」として解析する。

　停止姿勢解析部１１２は、支持多角形が形成されたタイミングでセンサ群１０４から入力する各種センサの検出値を取得して、そのタイミングの姿勢を「停止姿勢」として解析する。

　さらに、停止姿勢評価値算出部１１３は、その「停止姿勢」に対して予め規定された評価値算出アルゴリズムを適用して評価値（停止姿勢評価値）の算出を行う。

　先に図１６、図１７を参照して説明したように、停止姿勢解析部１１２によって解析される「停止姿勢」は、例えば、以下の各データによって構成される。
　（ａ）本体部（胴体）傾き（前後方向、左右方向各々の傾き）
　（ｂ）各足の関節回転角度（＝各足のロール軸、ピッチ軸、ニー軸周りの回転角度）
　（ｃ）各足の接地有無と足先圧力
　停止姿勢解析部１１２は、センサ群１０４からの入力値に基づいて上記（ａ）～（ｃ）のデータからなる「停止姿勢」データを生成する。

　このように、ロボット装置１０の停止姿勢解析部１１２は、ロボット装置１０の走行中に少なくとも３本の足が接地され、支持多角形が形成されたと判定した場合、このタイミングの停止姿勢を解析して停止姿勢を解析する。
　停止姿勢解析部１１２が生成した停止姿勢データは、停止姿勢評価値算出部１１３に出力される。

　停止姿勢評価値算出部１１３は、支持多角形が形成されたタイミングでセンサ群１０４から入力する各種センサの検出値を利用して予め規定された評価値算出アルゴリズムを適用して評価値の算出を行う。
　例えば先に図１８を参照して説明したように、ロボット装置１０の各足のモータのトルクセンサの検出値や、温度センサの検出値、さらに足先圧力センサの検出値などを入力して停止姿勢評価値を算出する。

　なお、停止姿勢評価値算出部１１１が算出する停止姿勢評価値は、ロボット装置１０の姿勢安定性が高いほど高く、またモータの負荷などから算出される消費エネルギーが低いほど高い値となる評価値である。

　先に図１９～図２２を前述したように参照して説明したように、停止姿勢評価値算出部１１１による停止姿勢評価値の算出アルゴリズムとしては、例えば、以下のようなアルゴリズムが利用可能である。
　（例１）各足の各モータに付属するトルクセンサの検出値であるトルクの総加算値に基づく評価値算出アルゴリズム
　（例２）各足の各モータに付属する温度センサの検出値であるモータ温度の総加算値に基づく評価値算出アルゴリズム
　（例３）各足の足先圧力センサの検出値である足先圧力値に基づいて算出した足の負荷バランスに基づく評価値算出アルゴリズム
　（例４）各足のモータの回転角度と、各足の足先圧力センサの検出値である足先圧力値に基づいて算出した足の負荷バランスに基づく評価値算出アルゴリズム

　また、前述したように例えば、上記（例１）～（例４）の各アルゴリズムを適用して算出した評価値を各々Ｖ１～Ｖ４とし、最終的な停止姿勢評価値Ｖａｌｌを以下の（式１）に従って算出してもよい。
　Ｖａｌｌ＝α・Ｖ１＋β・Ｖ２＋γ・Ｖ３＋δ・Ｖ４・・・（式１）
　なお、α、β、γ、δは重み係数である。

　このように、ステップＳ１０７では、停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３が、ロボット装置１０が走行中、少なくとも３本の足が接地され、支持多角形が形成されたタイミングの停止姿勢を解析し、この停止姿勢の評価値を算出する。
　停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３が生成、算出した停止姿勢情報とその評価値（停止姿勢評価値）は、好適停止姿勢記録、更新部１１４に出力される。

　　（ステップＳ１０８）
　次のステップＳ１０８では、ステップＳ１０７において停止姿勢評価値算出部１１３が算出した新規算出評価値（新規算出停止姿勢評価値）と、記憶部１０５に格納済みの既存の算出済み評価値との比較処理を実行する。

　この処理は、好適停止姿勢記録、更新部１１４が実行する処理である。
　前述したように、好適停止姿勢記録、更新部１１４は以下の各データを入力する。
　（１）走行面形状解析部１１１が解析した走行面形状クラスタリングデータ（Ｃ１１等）
　（２）停止姿勢解析部１１２と、停止姿勢評価値算出部１１３が生成した停止姿勢と、その評価値（停止姿勢評価値）

　好適停止姿勢記録、更新部１１４は、これらの入力データを利用して、記憶部１０５に対する「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」の記録処理や、記録データの更新処理を実行する。
　先に図２３を参照して説明した「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」の記録処理や、記録データの更新処理である。

　ステップＳ１０８において、好適停止姿勢記録、更新部１１４は、ステップＳ１０７で、算出した「停止姿勢評価値」と、記憶部１０５に格納済みのデータの「停止姿勢評価値」を比較する。

　好適停止姿勢記録、更新部１１４は、ステップＳ１０７における停止姿勢評価値算出部１１３の新規算出評価値（新規算出停止姿勢評価値）の算出タイミングの走行面形状クラスタリンググループと一致するエントリを、記憶部１０５に格納済みの「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」から選択肢、選択したエントリの評価値と、新規算出評価値の値を比較する。

　　（ステップＳ１０９）
　次に、好適停止姿勢記録、更新部１１４は、ステップＳ１０９において以下の判定処理を実行する。

　すなわち、ステップＳ１０７における停止姿勢評価値算出部１１３の新規算出評価値（新規算出停止姿勢評価値）の算出タイミングの走行面形状クラスタリンググループと一致する記憶部１０５の記録データが無いか有るかを判定する。
　さらに、走行面形状クラスタリンググループが一致する記録データが有る場合、新規算出評価値が、記憶部１０５の記録データの停止姿勢評価値より大きな値であるか否かを判定する。

　走行面形状クラスタリンググループが一致する記録データが記憶部１０５に記録されていない、あるいは、新規算出評価値が、記憶部１０５の記録データの停止姿勢評価値より大きな値である場合、ステップＳ１０９の判定はＹｅｓとなり、ステップＳ１１０に進む。
　一方、走行面形状クラスタリンググループが一致する記録データが記憶部１０５に記録されており、新規算出評価値が、記憶部１０５の記録データの停止姿勢評価値より大きな値でない場合、ステップＳ１０９の判定はＮｏとなり、ステップＳ１０２に戻る。

　　（ステップＳ１１０）
　ステップＳ１０９の判定がＹｅｓの場合、すなわち、ステップＳ１０７における停止姿勢評価値算出部１１３の新規算出評価値（新規算出停止姿勢評価値）の算出タイミングの走行面形状クラスタリンググループが一致する記録データが記憶部１０５に記録されていないと判定した場合、あるいは、新規算出評価値が、記憶部１０５の記録データの停止姿勢評価値より大きな値である場合、ステップＳ１１０の処理を実行する。

　この場合、好適停止姿勢記録、更新部１１４は、ステップＳ１１０において記憶部１０５の記録データの記録、更新処理を実行する。
　ステップＳ１０７における停止姿勢評価値算出部１１３の新規算出評価値（新規算出停止姿勢評価値）の算出タイミングの走行面形状クラスタリンググループが一致する記録データが記憶部１０５に記録されていないと判定した場合には新規データとして、以下のデータ、すなわち、
　（Ａ）走行面形状クラスタリングデータ
　（Ｂ）好適停止姿勢
　（Ｃ）停止姿勢評価値
　これらのデータを対応付けたエントリを「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」に追加して記憶部１０５に格納する。

　また、ステップＳ１０７における停止姿勢評価値算出部１１３の新規算出評価値（新規算出停止姿勢評価値）の算出タイミングの走行面形状クラスタリンググループが一致する記録データが記憶部１０５に記録されているが、新規算出評価値が、記憶部１０５の記録データの停止姿勢評価値より大きな値である場合には以下の処理を実行する。

　記憶部１０５に格納済みの「好適停止姿勢」と「停止姿勢評価値」を、ステップＳ１０７で算出した「停止姿勢」と、「停止姿勢評価値」に置き換えるデータ更新処理を実行する。

　このようなデータ更新処理を行うことで、記憶部１０５に格納されるデータ、すなわち、図２３に示すデータ構成を持つ「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」は、各走行面形状に対応する、より高い評価値を持つ「好適停止姿勢」に、順次、書き換えられることになる。

　図２４に示すフローチャートのステップＳ１１０におけるデータ更新処理が完了した後は、ステップＳ１０２に戻り、走行処理を継続し、新たな異なる走行面形状に対応する好適停止姿勢の算出や評価値算出処理、これらのデータの記憶部１０５に対する記録、更新処理を実行する。

　次に、図２５に示すフローチャートを参照して図１２に示すロボット装置１０の停止制御部１２０が実行する処理シーケンスについて説明する。
　図２５に示すフローは、図２４に示すフローのステップＳ１０３においてＹｅｓの判定がなされた場合に実行する。

　例えば、図２４に示すフローのステップＳ１０３において、通信部１０１を介してユーザ５０の操作するユーザ端末６０から走行停止命令が入力されたと判定した場合、図１２に示すロボット装置１０の停止制御部１２０において、図２５に示すステップＳ２０１以下の処理が実行される。
　以下、図２５に示すフローの各ステップの処理の詳細について順次、説明する。

　　（ステップＳ２０１）
　ステップＳ１０３において、例えば通信部１０１を介してユーザ５０の操作するユーザ端末６０から走行停止命令が入力されたと判定した場合、ロボット装置１０はステップＳ２０１において、図１２に示すロボット装置１０の停止制御部１２０が停止制御処理を開始する。

　　（ステップＳ２０２）
　ロボット装置１０の停止制御部１２０は、ステップＳ２０２において、現在のロボット装置１０の走行面の走行面形状データ（走行面形状クラスタリングデータ）を入力する。

　この処理は、図１２に示すロボット装置１０の停止制御部１２０の好適停止姿勢取得部１２１が実行する処理である。

　好適停止姿勢取得部１２１は走行面形状解析部１１１から入力した走行面形状データ（走行面形状クラスタリングデータ）中のクラスタリンググループ（Ｃｎｎ）を取得する。

　　（ステップＳ２０３）
　次に、好適停止姿勢取得部１２１は、ステップＳ２０３において、走行面形状解析部１１１から取得したロボット装置１０が現在走行中の走行面形状を示すクラスタリンググループ（Ｃｎｎ）と同じクラスタリンググループ（Ｃｎｎ）のエントリデータを記憶部１０５の「走行面形状クラスタリンググループ対応好適停止姿勢＆評価値データ」から取得する。

　　（ステップＳ２０４）
　次に、ロボット装置１０は、ステップＳ２０４において、ロボット装置１０の姿勢を記憶部１０５から取得した好適停止姿勢に設定する。

　この処理は、図１２に示すロボット装置１０の停止制御部１２０の停止姿勢制御部１２２が実行する処理である。

　停止姿勢制御部１２２は、好適停止姿勢取得部１２１から、現在のロボット装置１０の走行面形状に対応する記憶部格納データである最高評価の「好適停止姿勢」を入力して、入力した「好適停止姿勢」に一致する姿勢を持つようにロボット装置１０の駆動部１０３を駆動して姿勢制御を行う。

　　（ステップＳ２０５）
　次に、停止姿勢制御部１２２は、ステップＳ２０５において、ロボット装置１０の姿勢が記憶部格納データである最高評価の「好適停止姿勢」に一致したか否かを判定する。
　一致していない場合はステップＳ２０４の姿勢制御を継続し、一致した場合はステップＳ２０６に進む。

　　（ステップＳ２０６）
　停止姿勢制御部１２２は、ステップＳ２０５において、ロボット装置１０の姿勢が記憶部格納データである最高評価の「好適停止姿勢」に一致したと判定した場合、ステップＳ２０６において、ロボット装置１０の姿勢を「好適停止姿勢」に一致した状態で停止させる。
　このような停止姿勢制御を行うことで、より安定性の高い停止処理を行うことが可能となる。

　　［５．その他の実施例について］
　次に、その他の実施例について説明する。

　上述した実施例では、記憶部１０５に格納する「好適停止姿勢」やその評価値である「停止姿勢評価値」について、走行面形状の種類である「走行面形状クラスタリンググループ」に対応付けて記録し、利用する構成として説明した。

　しかし、記憶部１０５に格納する「好適停止姿勢」やその評価値である「停止姿勢評価値」は、走行面形状の種類のみならず、例えば、ロボット装置１０が走行する環境に応じたデータとして生成して記憶部１０５に記録して利用する構成としてもよい。

　例えば、ロボット装置１０が走行する走行面の「滑りやすさ」や、「硬さ」、さらに、ロボット装置１０の走行環境が、雨などの水滴が降り注ぐ環境か否か、さらに走行環境における風速や風向、これらの環境情報を取得して、取得した環境情報のクラスタリングを行い、環境情報クラスタリンググループに対応付けて「好適停止姿勢」やその評価値である「停止姿勢評価値」を算出して記憶部１０５に格納し利用する構成としてもよい。

　なお、この場合、ロボット装置１０にはこれらの環境情報を取得するためのセンサを装着することが必要である。

　このように、環境情報クラスタリンググループに対応付けて「好適停止姿勢」やその評価値である「停止姿勢評価値」を算出して記憶部１０５に格納することで、ロボット装置１０は停止命令を入力した場合、その時点の走行環境に応じた好適な停止姿勢を記憶部１０５から取得して、取得した好適停止姿勢に一致させる停止姿勢制御を行うことで、走行環境に応じた好適な姿勢でロボット装置１０を停止させることが可能となる。

　　［６．本開示のロボット装置のハードウェア構成例について］
　次に本開示のロボット装置のハードウェア構成例について説明する。

　図２６は、本開示のロボット装置のハードウェア構成の一構成例を示すブロック図である。

　ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）３０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０２、または記憶部３０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行するデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０３には、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、およびＲＡＭ３０３は、バス３０４により相互に接続されている。

　ＣＰＵ３０１はバス３０４を介して入出力インタフェース３０５に接続され、入出力インタフェース３０５には、各種スイッチ、キーボード、タッチパネル、マウス、マイクロホン、さらに、ユーザ入力部やカメラ、ＬｉＤＡＲ等各種センサ３２１の状況データ取得部などよりなる入力部３０６、ディスプレイ、スピーカーなどよりなる出力部３０７が接続されている。
　また、出力部３０７は、ロボット等の駆動を行う駆動部３２２に対する駆動情報も出力する。

　ＣＰＵ３０１は、入力部３０６から入力される指令や状況データ等を入力し、各種の処理を実行し、処理結果を例えば出力部３０７に出力する。
　入出力インタフェース３０５に接続されている記憶部３０８は、例えばフラッシュメモリ、ハードディスク等からなり、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部３０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。
　また、ＣＰＵの他、カメラから入力される画像情報などの専用処理部としてＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）を備えてもよい。

　入出力インタフェース３０５に接続されているドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。

　　［７．本開示の構成のまとめ］
　以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

　なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
　（１）　歩行型ロボットの好適停止姿勢を解析する好適停止姿勢解析部を有し、
　前記好適停止姿勢解析部は、
　前記歩行型ロボットの走行面形状を解析する走行面形状解析部と、
　前記走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢を解析する停止姿勢解析部と、
　前記停止姿勢解析部が解析した停止姿勢の評価値を算出する停止姿勢評価値算出部と、
　走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢中、最も評価値の高い停止姿勢を記憶部に記録する好適停止姿勢記録更新部を有する移動装置。

　（２）　前記停止姿勢解析部は、
　前記歩行型ロボットの走行中、少なくとも３本の足の接地点から構成される多角形である支持多角形が生成された時点における前記歩行型ロボットの姿勢を停止姿勢として解析する（１）に記載の移動装置。

　（３）　前記停止姿勢解析部は、
　前記歩行型ロボットに装着されたセンサの検出値を用いて停止姿勢を解析する（１）または（２）に記載の移動装置。

　（４）　前記停止姿勢解析部は、
　前記歩行型ロボットの走行面形状に応じた停止姿勢を解析する（１）～（３）いずれかに記載の移動装置。

　（５）　前記停止姿勢評価値算出部は、
　前記歩行型ロボットに装着されたセンサの検出値を用いて前記停止姿勢の評価値を算出する（１）～（４）いずれかに記載の移動装置。

　（６）　前記停止姿勢評価値算出部は、
　前記停止姿勢の安定度が高いほど高い評価値を算出する（１）～（５）いずれかに記載の移動装置。

　（７）　前記停止姿勢評価値算出部は、
　前記停止姿勢における消費エネルギーが低いほど高い評価値を算出する（１）～（６）いずれかに記載の移動装置。

　（８）　前記走行面形状解析部は、
　前記歩行型ロボットの走行面形状を複数の種類に分類するクラスタリング処理を実行し、
　前記好適停止姿勢記録更新部は、
　前記走行面形状解析部による走行面形状分類結果である走行面形状クラスタリンググループ単位で最も評価値の高い停止姿勢を好適停止姿勢として記憶部に記録する（１）～（７）いずれかに記載の移動装置。

　（９）　前記好適停止姿勢記録更新部は、
　前記走行面形状クラスタリンググループ対応の好適停止姿勢と、該好適停止姿勢の評価値を記憶部に記録する（８）に記載の移動装置。

　（１０）　前記好適停止姿勢記録更新部は、
　前記記憶部に記録された１つの走行面形状クラスタリンググループ対応の停止姿勢評価値が、
　前記１つの走行面形状クラスタリンググループに属する走行面形状対応の停止姿勢として、前記停止姿勢評価値算出部が新たに算出した停止姿勢の評価値より低い値である場合、
　前記記憶部に記録された前記１つの走行面形状クラスタリンググループ対応の停止姿勢と停止姿勢評価値を、前記停止姿勢解析部が解析した新たな停止姿勢と、前記停止姿勢が算出した新たな評価値に置き換えるデータ更新処理を実行する（９）に記載の移動装置。

　（１１）　前記移動装置は、
　走行面形状分類結果である走行面形状クラスタリンググループ単位の好適停止姿勢を格納した記憶部と、
　前記歩行型ロボットの停止制御を実行する停止制御部を有し、
　前記停止制御部は、
　前記歩行型ロボットが停止予定の走行面の走行面形状が属する走行面形状クラスタリンググループ対応の好適停止姿勢を前記記憶部から取得し、
　前記歩行型ロボットの姿勢を、前記好適停止姿勢に一致するように制御して前記歩行型ロボットを停止させる処理を実行する（１）～（１０）いずれかに記載の移動装置。

　（１２）　前記停止制御部は、
　外部からの停止命令の受信に応じて、前記歩行型ロボットの姿勢を、前記好適停止姿勢に一致するように制御して前記歩行型ロボットを停止させる処理を実行する（１１）に記載の移動装置。

　（１３）　移動装置において実行する移動装置制御方法であり、
　前記移動装置は、歩行型ロボットの好適停止姿勢を解析する好適停止姿勢解析部を有し、
　前記好適停止姿勢解析部が、
　前記歩行型ロボットの走行面形状を解析する走行面形状解析処理と、
　前記走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢を解析する停止姿勢解析処理と、
　前記停止姿勢解析処理において解析した停止姿勢の評価値を算出する停止姿勢評価値算出処理と、
　走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢中、最も評価値の高い停止姿勢を記憶部に記録する好適停止姿勢記録更新処理を実行する移動装置制御方法。

　（１４）　前記移動装置は、
　走行面形状分類結果である走行面形状クラスタリンググループ単位の好適停止姿勢を格納した記憶部と、
　前記歩行型ロボットの停止制御を実行する停止制御部を有し、
　前記停止制御部が、
　前記歩行型ロボットが停止予定の走行面の走行面形状が属する走行面形状クラスタリンググループ対応の好適停止姿勢を前記記憶部から取得し、
　前記歩行型ロボットの姿勢を、前記好適停止姿勢に一致するように制御して前記歩行型ロボットを停止させる処理を実行する（１３）に記載の移動装置制御方法。

　なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

　また、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、ロボットの走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部に格納し、ロボット停止時には走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部から取得して姿勢制御を行って停止させることを可能とした構成が実現される。
　具体的には例えば、歩行型ロボットの好適停止姿勢を解析する好適停止姿勢解析部が、歩行型ロボットの走行面形状を解析する処理と、走行面形状に応じた停止姿勢を解析する停止姿勢解析処理と、停止姿勢の評価値を算出する停止姿勢評価値算出処理と、走行面形状に応じた停止姿勢中、最も評価値の高い停止姿勢を記憶部に記録する処理を実行する。さらに、停止制御部が走行面形状クラスタリンググループ対応の好適停止姿勢を記憶部から取得してロボットを好適停止姿勢に一致させる姿勢制御を行って停止する。
　本構成により、ロボットの走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部に格納し、ロボット停止時には走行面形状に応じた好適姿勢を記憶部から取得して姿勢制御を行って停止させることを可能とした構成が実現される。

　　１０　ロボット装置
　　１１　本体部
　　１２　足部
　　１３　カメラセンサ
　　１４　ＩＭＵセンサ
　　１５　足先圧力センサ
　　２１　ロール軸モータ
　　２１ａ　温度センサ
　　２１ｂ　トルクセンサ
　　２２　ヒップ軸モータ
　　２２ａ　温度センサ
　　２２ｂ　トルクセンサ
　　２３　ニー軸モータ
　　２３ａ　温度センサ
　　２３ｂ　トルクセンサ
　１０１　通信部
　１０２　走行制御部
　１０３　駆動部
　１０４　センサ群
　１０５　記憶部
　１１０　好適停止姿勢解析部
　１１１　走行面形状解析部
　１１２　停止姿勢解析部
　１１３　停止姿勢評価値算出部
　１１４　好適停止姿勢記録更新部
　１２０　停止制御部
　１２１　好適停止姿勢取得部
　１２２　停止姿勢制御
　３０１　ＣＰＵ
　３０２　ＲＯＭ
　３０３　ＲＡＭ
　３０４　バス
　３０５　入出力インタフェース
　３０６　入力部
　３０７　出力部
　３０８　記憶部
　３０９　通信部
　３１０　ドライブ
　３１１　リムーバブルメディア
　３２１　センサ
　３２２　駆動部

Claims

　歩行型ロボットの好適停止姿勢を解析する好適停止姿勢解析部を有し、
　前記好適停止姿勢解析部は、
　前記歩行型ロボットの走行面形状を解析する走行面形状解析部と、
　前記走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢を解析する停止姿勢解析部と、
　前記停止姿勢解析部が解析した停止姿勢の評価値を算出する停止姿勢評価値算出部と、
　走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢中、最も評価値の高い停止姿勢を記憶部に記録する好適停止姿勢記録更新部を有する移動装置。
　前記停止姿勢解析部は、
　前記歩行型ロボットの走行中、少なくとも３本の足の接地点から構成される多角形である支持多角形が生成された時点における前記歩行型ロボットの姿勢を停止姿勢として解析する請求項１に記載の移動装置。
　前記停止姿勢解析部は、
　前記歩行型ロボットに装着されたセンサの検出値を用いて停止姿勢を解析する請求項１に記載の移動装置。
　前記停止姿勢解析部は、
　前記歩行型ロボットの走行面形状に応じた停止姿勢を解析する請求項１に記載の移動装置。
　前記停止姿勢評価値算出部は、
　前記歩行型ロボットに装着されたセンサの検出値を用いて前記停止姿勢の評価値を算出する請求項１に記載の移動装置。
　前記停止姿勢評価値算出部は、
　前記停止姿勢の安定度が高いほど高い評価値を算出する請求項１に記載の移動装置。
　前記停止姿勢評価値算出部は、
　前記停止姿勢における消費エネルギーが低いほど高い評価値を算出する請求項１に記載の移動装置。
　前記走行面形状解析部は、
　前記歩行型ロボットの走行面形状を複数の種類に分類するクラスタリング処理を実行し、
　前記好適停止姿勢記録更新部は、
　前記走行面形状解析部による走行面形状分類結果である走行面形状クラスタリンググループ単位で最も評価値の高い停止姿勢を好適停止姿勢として記憶部に記録する請求項１に記載の移動装置。
　前記好適停止姿勢記録更新部は、
　前記走行面形状クラスタリンググループ対応の好適停止姿勢と、該好適停止姿勢の評価値を記憶部に記録する請求項８に記載の移動装置。
　前記好適停止姿勢記録更新部は、
　前記記憶部に記録された１つの走行面形状クラスタリンググループ対応の停止姿勢評価値が、
　前記１つの走行面形状クラスタリンググループに属する走行面形状対応の停止姿勢として、前記停止姿勢評価値算出部が新たに算出した停止姿勢の評価値より低い値である場合、
　前記記憶部に記録された前記１つの走行面形状クラスタリンググループ対応の停止姿勢と停止姿勢評価値を、前記停止姿勢解析部が解析した新たな停止姿勢と、前記停止姿勢が算出した新たな評価値に置き換えるデータ更新処理を実行する請求項９に記載の移動装置。
　前記移動装置は、
　走行面形状分類結果である走行面形状クラスタリンググループ単位の好適停止姿勢を格納した記憶部と、
　前記歩行型ロボットの停止制御を実行する停止制御部を有し、
　前記停止制御部は、
　前記歩行型ロボットが停止予定の走行面の走行面形状が属する走行面形状クラスタリンググループ対応の好適停止姿勢を前記記憶部から取得し、
　前記歩行型ロボットの姿勢を、前記好適停止姿勢に一致するように制御して前記歩行型ロボットを停止させる処理を実行する請求項１に記載の移動装置。
　前記停止制御部は、
　外部からの停止命令の受信に応じて、前記歩行型ロボットの姿勢を、前記好適停止姿勢に一致するように制御して前記歩行型ロボットを停止させる処理を実行する請求項１１に記載の移動装置。
　移動装置において実行する移動装置制御方法であり、
　前記移動装置は、歩行型ロボットの好適停止姿勢を解析する好適停止姿勢解析部を有し、
　前記好適停止姿勢解析部が、
　前記歩行型ロボットの走行面形状を解析する走行面形状解析処理と、
　前記走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢を解析する停止姿勢解析処理と、
　前記停止姿勢解析処理において解析した停止姿勢の評価値を算出する停止姿勢評価値算出処理と、
　走行面形状に応じた前記歩行型ロボットの停止姿勢中、最も評価値の高い停止姿勢を記憶部に記録する好適停止姿勢記録更新処理を実行する移動装置制御方法。
　前記移動装置は、
　走行面形状分類結果である走行面形状クラスタリンググループ単位の好適停止姿勢を格納した記憶部と、
　前記歩行型ロボットの停止制御を実行する停止制御部を有し、
　前記停止制御部が、
　前記歩行型ロボットが停止予定の走行面の走行面形状が属する走行面形状クラスタリンググループ対応の好適停止姿勢を前記記憶部から取得し、
　前記歩行型ロボットの姿勢を、前記好適停止姿勢に一致するように制御して前記歩行型ロボットを停止させる処理を実行する請求項１３に記載の移動装置制御方法。