(57)【要約】【課題】台車を腕先のハンドで押しながら歩行する有腕脚式ロボットの特徴を活かした経路計画方法を提供する。【解決手段】本明細書が開示する経路計画方法は、次のステップを含む。スタートからゴールまでの台車の移動経路を決定する移動経路計画ステップ（Ｓ２）。移動経路上の各地点における台車把持部位置に腕先のハンドが届く脚式ロボット位置の把持可能範囲を決定する把持可能範囲決定ステップ（Ｓ３）。スタートからゴールまでの把持可能範囲内で脚式ロボットの歩行経路を決定する歩行経路決定ステップ（Ｓ５）。上記のアルゴリズムによって、台車の移動経路とは異なる、脚式ロボットの特徴を活かした歩行経路を決定することができる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
台車を腕先のハンドで押しながら歩行する有腕脚式ロボットの経路計画方法であり、
スタートからゴールまでの台車の移動経路を決定する台車経路決定ステップと、
移動経路上の各地点における台車把持部位置にハンドが届く脚式ロボット位置の把持可能範囲を決定する把持可能範囲決定ステップと、
スタートからゴールまでの把持可能範囲内で脚式ロボットの歩行経路を決定する歩行経路決定ステップと、
を含むことを特徴とする経路計画方法。
【請求項２】
把持可能範囲決定ステップの後であり歩行経路決定ステップの前に、歩行時に脚式ロボットの体幹が左右に揺動する幅の半分に相当するマージン幅の分だけ、前記把持可能範囲の台車移動経路交差方向両端を狭めるマージン確保ステップと、
をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の経路計画方法。
【請求項３】
前記台車は、旋回キャスタと固定キャスタを有することを特徴とする請求項１又は２に記載の経路計画方法。
【請求項４】
台車経路決定ステップは、路上の障害物を避けるように移動経路を決定し、
歩行経路決定ステップは、前記障害物を乗り越えて進む歩行経路を決定することを特徴とする請求項１又は２に記載の経路計画方法。
【請求項５】
前記歩行経路決定ステップは、把持可能範囲内でスタートからゴールまでの最短経路を決定することを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の経路計画方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、腕を有する脚式ロボットの歩行経路計画方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
脚式ロボットの歩行経路計画方法については従来幾つかの手法が提案されている（例えば、特許文献１、特許文献２）。しかしいずれの文献が開示する技術も、脚式ロボット単体の歩行経路計画に関するものであった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−７４９０号公報
【特許文献２】特開２００７−３１６９４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
人型のロボット、即ち、腕と脚を有するロボットに想定される作業の一つとして、目的の場所まで台車を押していく作業が挙げられる。本明細書では、腕と脚を有し、歩行することができるロボットを有腕脚式ロボットと称する。ただし、以下では簡単のため、「有腕脚式ロボット」を単に「脚式ロボット」あるいは「ロボット」と称することがある。また、本明細書における「台車」は、車輪を有してはいるが自らは移動するための駆動力を有さない物体を意味する。例えば、ベビーカーも本明細書における「台車」の範疇に属する。「台車」との用語は、説明を理解し易くするために、腕で押すことによって動く車輪付き物体を総称するものとして用いる。
【０００５】
台車を押しながら移動する作業を想定した場合、台車の移動経路を考慮した歩行経路を計画することが望ましい。しかしながら、上記したようにこれまで提案された歩行計画方法はいずれも脚式ロボット単体の歩行計画であり、台車の移動経路を考慮したものではなかった。
【０００６】
もちろん、台車の移動経路を脚式ロボットの歩行経路として採用することは可能である。しかしながら、車輪で移動する台車と脚で移動するロボットでは、採用し得る適切な経路が異なる場合がある。その一つの例は、台車が固定キャスタと旋回キャスタを有する場合である。そのような台車の移動経路は、固定キャスタによって制約を受ける。典型的には、固定キャスタの車軸の伸びる方向には台車は移動できない。他方、脚式ロボットはそのような台車より小回りが効く場合がある。従って、固定キャスタを有する台車を脚式ロボットで押す場合、台車の移動経路は、脚式ロボットの歩行経路としては無駄がある。他の例は、脚式ロボットが障害物を乗り越えて歩行できる場合である。台車は障害物を避けるような移動経路を採用することになるが、そのような場合も、台車の移動経路は、脚式ロボットの歩行経路としては無駄がある。本発明は、台車を腕先のハンドで押しながら歩行する有腕脚式ロボットの特徴を活かした経路計画方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
腕（正確には腕の先端のハンド）で台車を押す脚式ロボットの特徴は、腕の姿勢を変えることによって台車と脚式ロボットの相対位置を変化させることができる点にある。即ち、台車を把持する腕の姿勢を変えることによって、脚式ロボットは、台車の移動経路とは異なる歩行経路を採用し得る。しかし逆に言えば、脚式ロボットの歩行経路は腕の可動範囲によって制約を受ける。本発明は、この点に着目して創作された。
【０００８】
本明細書が開示する経路計画方法は、次のステップを含む。（１）台車経路計画ステップ：スタート地点からゴール地点までの台車の移動経路を決定するステップ。車輪を有する物体の移動経路計画方法自体は、様々な手法が提案されている。ここでも、それら既知の手法のいずれかを採用すればよい。（２）把持可能範囲決定ステップ：移動経路上の各地点における台車把持部位置に腕（正確には腕先端のハンド）が届く脚式ロボット位置として採用し得る範囲（これを把持可能範囲と称する）を決定する。経路とは位置の時系列データであるから、「移動経路上の各地点における台車把持部位置」とは、台車の移動経路上の各地点に台車が位置するときの台車把持部位置を意味する。把持可能範囲は、ロボットの腕先端のハンドの位置を把持部に固定したときのロボット中心位置（体幹の中心）が位置し得る範囲である。この把持可能範囲は、把持部位置と腕の可動範囲から決定できる。なお、脚式ロボットが２本の腕（ハンド）を有し、両ハンドで台車把持部を掴む場合は、２本の腕（腕の先端のハンド）の位置を把持部に固定した状態で脚式ロボットの中心が位置し得る範囲を決定する。また、台車に対する相対的な把持可能範囲は、台車とロボットの機械的な特徴（コンフィグレーション）によって定まる。即ち、台車に対する相対的な把持可能範囲は事前に特定し得る。その場合、上記した把持可能範囲は、移動経路上の各点における台車の位置と方位が定まれば、予め特定された相対的な把持可能範囲をその位置と方位に当てはめることによって簡単に求められる。（４）歩行経路決定ステップ：スタートからゴールまでの把持可能範囲内で脚式ロボットの歩行経路を決定する。移動経路上の各タイミングにおける把持可能範囲を移動経路に沿って連ねていくと、スタートからゴールまで、移動経路を含む帯状の領域が定まる。その帯状の領域内で脚式ロボットの歩行経路を決定する。典型的には、歩行経路は、帯状の領域内でスタートからゴールまでの最短経路でよい。ただし、最短経路を決定する際、最短経路上の最小曲率半径は、ロボットの最小旋回半径で与えられる。また、最短経路上に障害物が存在する場合、その障害物を乗り越えて進むことができなければ、把持可能範囲内でその障害物を避ける歩行経路を探索するのが好ましい。
【０００９】
上記のアルゴリズムによって、台車の移動経路とは異なる、有腕脚式ロボットの特徴を活かした歩行経路を決定することができる。本明細書が開示する新規な経路計画方法のさらなる特徴は、以下の実施形態の説明において明らかになろう。
【発明の効果】
【００１０】
本明細書が開示する技術によれば、台車を腕で押しながら歩行する有腕脚式ロボットの特徴を活かした歩行経路を得ることができる。そのような歩行経路は、一般に、台車を押すロボットに自然な動きを与えるとともに、台車の移動経路よりも短くなりロボットのエネルギ消費量を節約することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】脚式ロボットの模式図を示す。
【図２】経路計画のフローチャートを示す。
【図３】台車移動経路の一例を示す。
【図４】把持可能範囲を説明する図である。
【図５】把持可能範囲の一例を示す。
【図６】歩行時の揺動幅の一例を示す。
【図７】狭帯化された把持可能範囲の一例を示す。
【図８】決定された歩行経路の一例を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
図１に、経路計画の対象の脚式ロボット１０の模式図を示す。脚式ロボット１０は、２本の脚と２本の腕を有する人型ロボットである。いま、この脚式ロボット１０に行わせたい作業は、台車２０を目的地（ＧＯＡＬ）まで押していくことである。脚式ロボット１０は、台車２０の予め定められた把持部２２ａ、２２ｂを把持するものとする。また目的地までの間には障害物Ｗ１、Ｗ２が存在する。なお、図１は、脚式ロボット１０の進行方向に障害物Ｗ１、Ｗ２が存在することを模式的に示しているのであり、脚式ロボット１０と障害物Ｗ１、Ｗ２の相対的な大きさの相違は実際の縮尺とは異なることに留意されたい。また、図１に示されている台車２０の大きさに対する、台車２０の移動経路Ｐａｔｈ１の相対的な長さも実際の縮尺で描かれていないことに留意されたい。
【００１３】
台車２０は、２つの旋回キャスタ２４を前方に有し、２つの固定キャスタ２６を後方に有する。脚式ロボット１０は、２本の脚で歩行できるため、固定キャスタを有する台車２０よりも小回りが利く。本実施例の経路計画の目的は、目的地まで台車２０の移動経路と脚式ロボット１０の歩行経路を決めることである。特に、歩行経路として、脚式ロボット１０の３つの特徴、即ち、（ａ）台車２０よりも小回りが利くこと、（ｂ）腕の姿勢を変化させることによって台車との相対位置関係を変化させることができること、及び、（ｃ）障害物を乗り超えて進める可能性があること、を活かした最短経路を決めることである。例えば、図１には、台車２０の移動経路の一例がＰａｔｈ１として示してある。移動経路Ｐａｔｈ１は、台車２０の特性、即ち、固定キャスタによって定まる最小旋回半径の制約の下で計画される。また、移動経路Ｐａｔｈ１は、障害物Ｗ１、Ｗ２を避けるように計画される。
【００１４】
図２に経路計画のフローチャートを示す。経路計画は次の４ステップからなる。４つのステップとは、（Ｓ１）障害物の検出、（Ｓ２）台車の移動経路の決定（干渉チェック）、（Ｓ３）把持可能範囲の決定、（Ｓ４）把持可能範囲の狭帯化、及び、（Ｓ５）脚式ロボットの歩行経路の決定（障害物乗り越え可否の検証）である。以下、各ステップを説明する。
【００１５】
（Ｓ１）障害物の検出：脚式ロボット１０は、搭載されているレーザレンジセンサ、或いは画像センサ（画像認識）によって、現在地（スタート地点）から目的地（ゴール地点）までの間に存在する障害物Ｗ１、Ｗ２を計測する。なお、障害物の存在が、例えば環境の３次元データとして予め与えられている場合にはこのステップは不要となる。
【００１６】
（Ｓ２）移動経路の決定（干渉チェック）：次に、現在位置（スタート地点）から目的地（ゴール）までの台車２０の移動経路を決定する。ここでは、（ａ）台車２０が障害物Ｗ１、Ｗ２と干渉しないこと、及び、（ｂ）台車２０は後輪として固定キャスタ２６を用いているため所定の最小旋回半径が存在すること、の条件を満足しつつ、現在地から目的地まで到達できる移動経路を決定する。（ａ）の条件を満足するために、障害物Ｗ１、Ｗ２を３次元データで表した３次元環境モデル空間内に台車２０の３次元モデルを配置し、台車のモデルと障害物のモデルの干渉チェックを行うことで、台車２０の走行可能な範囲を決定する。（ｂ）の条件を満足する移動経路は、決定した走行可能範囲の中で、現在地と目的地を結ぶ曲線であり、最小曲率半径が台車２０の最小旋回半径に等しい曲線を探索することによって決定される。また、最適移動経路の探索には、確率的探索手法であるＲＲＴ（Rapidly exploring Random Trees）や、Ａ＊アルゴリズムを採用してもよい。これらの手法によって、現在地から目的地までの間に幾つかの中間地点を設定し、隣接する中間地点の間をスプライン、ベジエ曲線などの曲線で補間することで最適な移動経路が求まる。図３に、決定した移動経路Ｐａｔｈ１を模式的に示す。
【００１７】
（Ｓ３）把持可能範囲の決定：このステップでは、移動経路Ｐａｔｈ１上の台車２０の把持部２２ａ、２２ｂを把持することができる脚式ロボット１０の範囲を決定する。図４に、把持可能範囲の台車２０に対する相対的な関係を示す。図４（Ａ）は、脚式ロボット１０が台車２０の真後ろに位置したときの平面図を示す。脚式ロボット１０の位置は、体幹の中心ｐｒの位置で表される。脚式ロボットの位置を体幹上の固定点で表すことは、ロボットの技術分野ではよく行われる。脚式ロボット１０は、腕の姿勢を様々に変化させることによって、台車２０に対する体幹の位置を変えることができる。図４（Ｂ）は、脚式ロボット１０が台車２０に対して最も左側に位置した場合（体幹位置ｐｒ＿１）と、最も右側に位置した場合（体幹位置ｐｒ＿２）の脚式ロボット１０の平面図である。図４（Ｂ）では、最も左側に位置した場合の脚式ロボット１０を太い仮想線で描いており、最も右側に位置した場合の脚式ロボットを細い仮想線で描いてある。図４（Ｂ）において符号Ａ１が示す範囲は、把持部２２ａ、２２ｂを把持しながら、体幹の位置が取り得る範囲を示している。この範囲Ａ１は、台車の把持部の位置と、脚式ロボット１０の機械的性能から定まる。図４（Ｂ）に示すように、範囲Ａ１は、台車２０の後方に広がる範囲であり、台車２０に対する相対的な位置関係は予め定まる。この範囲Ａ１を、移動経路Ｐａｔｈ１の各点に沿って配置すると、図５に示すように、現在地から目的地まで、移動経路Ｐａｔｈ１を含む帯状の領域が定まる。この帯状の領域が、把持部を把持して移動経路Ｐａｔｈ１に沿って台車２０を移動させる際に脚式ロボット１０が位置し得る範囲Ａ２（把持可能範囲Ａ２）に相当する。把持可能範囲Ａ２は、台車２０に対する相対的な把持可能範囲Ａ１を、台車の移動経路Ｐａｔｈ１に沿って移動させたときに形成される把持可能範囲Ａ１の軌跡に相当する。なお、この時点では、図５に示すように、把持可能範囲Ａ２は障害物Ｗ１、Ｗ２と重なっていることもある。
【００１８】
（Ｓ４）把持可能範囲の狭帯化：このステップでは、脚式ロボット１０が歩行する際の体幹の左右の揺動を考慮して把持可能範囲を狭める。一般に脚式ロボット、特に２脚を有する人型のロボットは、体幹を左右に揺動させながら歩行する。これは、体幹の重心を立脚側に近づけるためであり、安定に歩行するためにそのような体幹軌道が採用される。本実施例では、脚式ロボット１０は、歩行時に左右それぞれ幅ＷＤだけ（左右でトータル２ＷＤ）揺動するものとする（図６参照）。ステップＳ４では、歩行時に脚式ロボット１０の体幹が左右に揺動する幅（２ＷＤ）の半分に相当するマージン幅ＷＤの分だけ、ステップＳ３で求めた把持可能範囲の幅を狭める。より具体的には、移動経路Ｐａｔｈ１に交差（直交）する方向の把持可能範囲幅を左右それぞれマージン幅ＷＤずつ狭める。図７に、ステップＳ３によって求められた把持可能範囲Ａ２の左右をそれぞれマージン幅ＷＤだけ狭めた移動可能範囲Ａ３を示す。マージン幅ＷＤだけ狭める理由は、把持位置から右方向（左方向）に最も遠い位置に脚式ロボットの体幹が位置しても、余裕をもって歩行し続けるためのマージンを与えるためである。なお、この段階では、脚式ロボット１０の各足の着地予定位置は決定していないので、台車２０の移動経路に沿って、体幹がいつどこでいずれの方向へ揺動するかは不定である。そのため、マージン幅ＷＤをこの段階で考慮することは有効である。
【００１９】
（Ｓ５）歩行経路の決定（障害物乗り越え可否の検証）：最後に、脚式ロボット１０の歩行経路を決定する。このステップＳ５では、まず、ステップＳ４で求められた狭帯化された移動可能範囲Ａ３内で、現在地から目的地までを最短で結ぶ曲線（歩行経路候補）を求める。図８のＰａｔｈ２が歩行経路候補を示す。図８に示すように、歩行経路候補Ｐａｔｈ２は、障害物Ｗ１、Ｗ２を通過していることもある。そこで次に、歩行経路候補Ｐａｔｈ２が障害物Ｗ１、Ｗ２を通過している部分において、脚式ロボット１０が障害物Ｗ１、Ｗ２を乗り越えられるか否かを検証する。先に述べたように、障害物Ｗ１、Ｗ２の３次元データは既知である。その３次元データを基に、障害物の高さと幅などから、脚式ロボット１０が乗り越えられるか否かが検証される。乗り越えられないと判定された場合、その障害物と干渉しない場所まで歩行経路候補Ｐａｔｈ２が修正される。例えば図８では、障害物Ｗ２は乗り越えられないと判断され、障害物Ｗ２を迂回するように、歩行経路候補Ｐａｔｈ２はＰａｔｈ３に修正される。なお、障害物Ｗ１は乗り越えられると判定され、歩行経路候補Ｐａｔｈ２は障害物Ｗ１付近では修正されない。こうして得られたＰａｔｈ２（一部Ｐａｔｈ３）が、脚式ロボット１０の歩行経路として採用される。
【００２０】
図８に示されているように、脚式ロボット１０の歩行経路Ｐａｔｈ２（一部Ｐａｔｈ３）は、台車２０の移動経路Ｐａｔｈ１とは異なる。上記したとおり、両経路の差は、脚式ロボット１０が、（ａ）台車２０よりも小回りが利くこと、（ｂ）腕の姿勢を変化させることによって台車２０との相対位置関係を変化させることができること、及び、（ｃ）障害物を乗り超えて進める可能性があること、によって生じる。脚式ロボット１０の歩行経路は台車２０の移動経路よりも曲線が滑らかであり短い。即ち、上記アルゴリズムによって得られた脚式ロボット１０の歩行経路は、台車の移動経路を歩行経路として採用する場合に比べて、滑らかであり、また消費エネルギが少ない。
【００２１】
上記したアルゴリズムの特徴を以下に列挙する。実施例の経路計画方法は、台車を腕の先端のハンドで押しながら歩行する有腕脚式ロボットの経路計画方法である。実施例の方法では、把持可能範囲決定ステップ（Ｓ３）の後であり歩行経路決定ステップ（５）の前に、歩行時に脚式ロボットの体幹が左右に揺動する幅（２ＷＤ）の半分に相当するマージン幅ＷＤの分だけ、ステップＳ３で求めた把持可能範囲の台車移動経路交差方向両端を狭めるマージン確保ステップ（Ｓ４）を実行する。
【００２２】
実施例の経路計画方法は、台車が旋回キャスタと固定キャスタを有する場合に特に有効である。或いはこの経路計画方法は、脚式ロボットが障害物を乗り越えられる場合に有効である。後者の場合、具体的には、台車経路決定ステップ（Ｓ２）では路上の障害物を避けるように台車の移動経路を決定するが、歩行経路決定ステップ（Ｓ５）では、障害物を乗り越えて進む歩行経路を決定する。
【００２３】
歩行経路決定ステップ（Ｓ５）は、（狭帯化された）把持可能範囲内でスタートからゴールまでの最短経路を決定する。
【００２４】
実施例で説明したアルゴリズムに関する留意点を述べる。各時刻における脚式ロボットの位置の取り得る範囲（把持可能範囲）、即ち、移動経路上の各点における脚式ロボットの位置の取り得る範囲は、脚式ロボットと台車とが干渉しない範囲に定められる。特に、振り出した足が台車と干渉しない範囲に定められる。
【００２５】
上記した歩行経路が決定された後は、歩行経路に沿って歩行時の一歩毎の着地予定位置が決定される。２脚歩行ロボットの場合、着地予定位置の決定には、ＺＭＰ方程式が利用される。安定に歩行するための２脚歩行ロボットの着地予定位置決定方法については、様々手法が提案されているので詳細は割愛する。
【００２６】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示に過ぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成し得るものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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