(57)【要約】【課題】移動にかかるエネルギー消費量を節約するのに好適な脚車輪型ロボット及び脚車輪装置を提供する。【解決手段】脚車輪型ロボット１００は、基体１０と、基体１０に自由度を有して連結され脚車輪装置１１を含んで構成される脚部１２と、脚部１２の股関節部を形成する脚駆動機構部１６と一体的に設けられた車輪２０と、脚部１２を駆動するための動力を付与する関節モータ４０と、車輪２０の近傍に設けられ、車輪２０を駆動するための動力を付与する車輪モータ５０とを備え、車輪モータ５０の制御により行う車輪２０のみを用いた移動制御において、関節モータ４０への駆動電力の供給を断ち、関節モータ４０の制御により行う脚部１２のみを用いた移動制御において、車輪モータ５０への駆動電力の供給を断つ。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
基体と、前記基体に対して関節を介して支持された複数の脚部と、各脚部に回転自在に設けられた車輪と、前記各脚部及び前記車輪を駆動する動力を付与するアクチュエータと、前記アクチュエータを制御する制御手段とを備え、環境に応じて前記脚部及び前記車輪の少なくとも一方を駆動することにより移動する脚車輪型ロボットであって、
前記車輪を、前記脚部の前記基体に支持された端部側に構成された股関節部に設けると共に、前記車輪を駆動するアクチュエータを、前記車輪の近傍に設け、
前記制御手段は、前記脚部及び前記車輪を駆動するアクチュエータのうち前記移動に用いていないアクチュエータに対して、供給する駆動電力量を節減する制御を行うことを特徴とする脚車輪型ロボット。
【請求項２】
前記アクチュエータとして、前記脚部を駆動する第１アクチュエータと前記車輪を駆動する第２アクチュエータとをそれぞれ独立に備えることを特徴とする請求項１に記載の脚車輪型ロボット。
【請求項３】
前記制御手段は、前記車輪のみを用いて移動を行うときに、前記複数の脚部を前記車輪の接地面よりも上方の位置に移動且つ保持するように前記第１アクチュエータを制御することを特徴とする請求項２に記載の脚車輪型ロボット。
【請求項４】
前記制御手段は、前記複数の脚部を前記車輪の接地面よりも上方の位置に移動後に、前記車輪のみで移動を行っている間は、前記第１アクチュエータに対する駆動電力の供給を断つ制御を行うことを特徴とする請求項３に記載の脚車輪型ロボット。
【請求項５】
前記制御手段は、前記複数の脚部を前記車輪の接地面よりも上方の位置に移動後に、前記車輪のみで移動を行っている間は、前記第１アクチュエータに対して、前記上方に位置する脚部の姿勢保持に必要な最小限の量の駆動電力を供給するように制御を行うことを特徴とする請求項３に記載の脚車輪型ロボット。
【請求項６】
前記制御手段は、前記脚部のみを用いた移動を行っている間は、前記第２アクチュエータに対する駆動電力の供給を断つ制御を行うことを特徴とする請求項２乃至請求項５のいずれか１項に記載の脚車輪型ロボット。
【請求項７】
前記制御手段は、前記脚部を駆動して障害物を乗り越えるときに、当該障害物を乗り越える脚部に設けられた前記車輪が前記障害物に接触するように、前記第１アクチュエータを制御することを特徴とする請求項２乃至請求項６のいずれか１項に記載の脚車輪型ロボット。
【請求項８】
脚車輪型ロボットの基体に対して関節を介して支持される脚部と、前記脚部に回転自在に設けられた車輪と、前記脚部及び前記車輪を駆動する動力を付与するアクチュエータとを備え、前記脚部及び前記車輪の少なくとも一方の駆動により前記脚車輪型ロボットを移動させる脚車輪装置であって、
前記車輪を、前記脚部の前記基体に支持される端部側に構成された股関節部に設ける構成とし、前記車輪を駆動するアクチュエータを、前記車輪の近傍に設ける構成としたことを特徴とする脚車輪装置。
【請求項９】
前記車輪を回転駆動するアクチュエータを、前記脚部を駆動するアクチュエータとは独立に設けたことを特徴とする請求項８に記載の脚車輪装置。
【請求項１０】
請求項８又は請求項９に記載の脚車輪装置を備えた脚車輪型ロボット。
【請求項１１】
前記車輪のみによる走行時に、環境に応じて脚部の姿勢を変更する脚部姿勢変更手段を備えることを特徴とする請求項１乃至請求項７並びに請求項１０のいずれか１項に記載の脚車輪型ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、段差を乗り越えて移動できる脚車輪型ロボットに係り、特に、移動にかかるエネルギー消費量を節約するのに好適な脚車輪型ロボット及び脚車輪装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ロボットの移動機構は、車輪型、クローラ型、脚型またはこれらを組み合わせた機構に分類される。一般に、車輪型ロボットは、平地での移動性は高いが、段差への適応性が低いという問題がある。また、クローラ型ロボットは、不整地に適し、多少の段差であれば乗り越えられるが、積極的な重心移動ができないために急な階段への適応性が低く、平地における移動性が車輪型ロボットより低いという問題がある。また、脚型ロボットは、階段への適応性が最も優れているが、平地での移動性が極端に低いという問題がある。
【０００３】
車輪型、クローラ型および脚型の問題を解決するため、脚型と車輪型を組み合わせた脚車輪型ロボットが提案されている。脚車輪型ロボットとしては、例えば、特許文献１及び非特許文献１に記載の技術が知られている。
特許文献１に記載の脚車輪分離型ロボットは、胴体と、胴体に回転可能に設けられる一対の車輪と、胴体に設けられるとともに、水平方向及び鉛直方向に旋回可能な一対の前脚と、胴体に設けられるとともに、水平方向及び鉛直方向に旋回可能な一対の後脚と、各車輪を駆動させるアクチュエータと、各前脚及び各後脚を駆動させるアクチュエータと、アクチュエータの動作を制御するコントローラとを備えている。そして、コントローラにより、前脚及び後脚による脚モード、一対の車輪による車輪モード、一対の車輪と前脚及び後脚とによる脚車輪モードの何れかのモードを選択可能としている。
【０００４】
また、非特許文献１に記載の脚車輪型ロボットは、車輪を駆動するための機構は備えるが、モータは備えず、スケートで滑るような動きをすることにより、車輪を使い走行するというものである。
【特許文献１】特開２００６−３１５５８７号
【非特許文献１】広瀬茂男、竹内裕喜；ローラウォーカ：新しい脚−車輪ハイブリッド移動体の提案、日本機械学会誌（Ｃ編），62，599，pp.222-248（1996）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記特許文献１の従来技術では、車輪モードで走行する場合に、車輪を駆動するためにモータを回転し、それ以外の関節はモータをある角度で保持しているため、移動に脚を用いていないときでもモータに電流を流し続けなればならない。
また、上記非特許文献１の従来技術では、足先重量を軽くするため、また、エネルギ消費を減少させるために、車輪を駆動するためのモータを備えず、スケートで滑るような特別な動きをすることにより、車輪での走行を実現しているが、車輪走行時においては、姿勢を維持するために各関節のモータには電流を流し続けなければならない。
【０００６】
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであり、移動にかかるエネルギー消費量を節約するのに好適な脚車輪型ロボット及び脚車輪装置を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
〔発明１〕  上記目的を達成するために、発明１の脚車輪型ロボットは、基体と、前記基体に対して関節を介して支持された複数の脚部と、各脚部に回転自在に設けられた車輪と、前記各脚部及び前記車輪を駆動する動力を付与するアクチュエータと、前記アクチュエータを制御する制御手段とを備え、環境に応じて前記脚部及び前記車輪の少なくとも一方を駆動することにより移動する脚車輪型ロボットであって、前記車輪を、前記脚部の前記基体に支持された端部側に構成された股関節部に設けると共に、前記車輪を駆動するアクチュエータを、前記車輪の近傍に設け、前記制御手段は、前記脚部及び前記車輪を駆動するアクチュエータのうち前記移動に用いていないアクチュエータに対して、供給する駆動電力量を節減する制御を行うことを特徴とする。
【０００８】
このような構成であれば、基体の近傍に車輪が設けられることになり且つこの車輪を駆動するアクチュエータが当該車輪の近傍に設けられるので、重心位置を低くすることができると共に、従来の脚先に車輪を設けていた構成と比較して、脚先部のイナーシャ（慣性力）を小さくすることができる。
また、移動時においては、車輪のみを用いた走行移動、車輪の一部のみを用いた走行移動、脚部のみを用いた歩行移動などを行ったときに、制御手段によって、不使用となるアクチュエータに対する供給電力量を節減するように制御（例えば、電流の供給を絶つ制御）を行うことができるので、従来に比して、移動にかかるエネルギー消費量を節減することができる。
【０００９】
ここで、上記「脚部」は、自由度を与える関節として股関節部のみを有する１つのリンクから構成されるもの、複数のリンクが関節（股関節部を含む）を介して連結された構成のものなどが該当する。以下、発明８の脚車輪装置及び発明１０の脚車輪型ロボットにおいて同じである。
また、上記「股関節部」は、脚部に自由度を与える一又は複数の関節から構成されており、例えば、基体の底面に対して垂直方向の軸まわりに脚部を回動させる関節、前記垂直方向の軸と直交する軸まわりに脚部を回動させる関節などから構成される。以下、発明８の脚車輪装置及び発明１０の脚車輪型ロボットにおいて同じである。
【００１０】
〔発明２〕  更に、発明２の脚車輪型ロボットは、発明１の脚車輪型ロボットにおいて、前記アクチュエータとして、前記脚部を駆動する第１アクチュエータと前記車輪を駆動する第２アクチュエータとをそれぞれ独立に備えることを特徴とする。
このような構成であれば、脚部を駆動する第１アクチュエータと、車輪を駆動する第２アクチュエータとを、制御手段によって独立に制御することができる。
【００１１】
〔発明３〕  更に、発明３の脚車輪型ロボットは、発明２の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、前記車輪のみを用いて移動を行うときに、前記複数の脚部を前記車輪の接地面よりも上方の位置に移動且つ保持するように前記第１アクチュエータを制御することを特徴とする。
このような構成であれば、車輪のみで移動を行うときに、脚部が車輪の接地面よりも上方の位置に移動且つ保持されるので、脚部が車輪による移動の妨げになるのを防ぐことができる。また、脚部を引きずって移動を行うなどの状況を確実に回避できるので脚部の破損を防ぐこともできる。
【００１２】
〔発明４〕  更に、発明４の脚車輪型ロボットは、発明３の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、前記複数の脚部を前記車輪の接地面よりも上方の位置に移動後に、前記車輪のみで移動を行っている間は、前記第１アクチュエータに対する駆動電力の供給を断つ制御を行うことを特徴とする。
このような構成であれば、前記複数の脚部を前記車輪の接地面よりも上方の位置に移動後に、車輪のみで移動を行っているときに、制御手段によって、第１アクチュエータへの駆動電力の供給を断つことができるので、従来に比して、車輪のみの移動時にかかるエネルギー消費量を節減することができる。
【００１３】
〔発明５〕  更に、発明５の脚車輪型ロボットは、発明３の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、前記複数の脚部を前記車輪の接地面よりも上方の位置に移動後に、前記車輪のみで移動を行っている間は、前記第１アクチュエータに対して、前記上方に位置する脚部の姿勢保持に必要な最小限の量の駆動電力を供給するように制御を行うことを特徴とする。
このような構成であれば、車輪接地面よりも上方の位置に移動後の脚部の自重により発生する回転力を打ち消す駆動電力のみを各第１アクチュエータに供給するので、従来に比して、車輪のみの移動時にかかるエネルギー消費量を節減することができる。
【００１４】
〔発明６〕  更に、発明６の脚車輪型ロボットは、発明３の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、前記脚部のみを用いた移動を行っている間は、前記第２アクチュエータに対する駆動電力の供給を断つ制御を行うことを特徴とする。
このような構成であれば、脚部のみを用いた移動時において、第２アクチュエータへの電力供給を断つことができるので、従来に比して、脚部のみの移動時にかかるエネルギー消費量を節減することができる。
【００１５】
〔発明７〕  更に、発明７の脚車輪型ロボットは、発明３の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、前記脚部を駆動して障害物を乗り越えるときに、当該障害物を乗り越える脚部に設けられた前記車輪が前記障害物に接触するように、前記第１アクチュエータを制御することを特徴とする。
このような構成であれば、移動経路にある段差等の障害物を乗り越えるときに、脚部の接触に加え車輪も接触させることができるので、脚部だけのときよりも自重を支える点を増やすことができるので安定した歩行で段差を乗り越えることができるほか、従来、脚部だけでは乗り越えられなかった高さの段差を、車輪を利用して乗り越えることができる。
【００１６】
〔発明８〕  一方、上記目的を達成するために、発明８の脚車輪装置は、脚車輪型ロボットの基体に対して関節を介して支持される脚部と、前記脚部に回転自在に設けられた車輪と、前記脚部及び前記車輪を駆動する動力を付与するアクチュエータとを備え、前記脚部及び前記車輪の少なくとも一方の駆動により前記脚車輪型ロボットを移動させる脚車輪装置であって、前記車輪を、前記脚部の前記基体に支持される端部側に構成された股関節部に設ける構成とし、前記車輪を駆動するアクチュエータを、前記車輪の近傍に設ける構成としたことを特徴とする。
【００１７】
このような構成であれば、基体の近傍に車輪を設けることができ且つこの車輪を駆動するアクチュエータを当該車輪の近傍に設けることができるので、脚車輪型ロボットの重心位置を低くすることができると共に、従来の脚先に車輪を設けていた構成と比較して、脚先部のイナーシャ（慣性力）を小さくすることができる。
【００１８】
〔発明９〕  更に、発明９の脚車輪装置は、発明８の脚車輪装置において、前記車輪を回転駆動するアクチュエータを、前記脚部を駆動するアクチュエータとは独立に設けたことを特徴とする。
このような構成であれば、脚部を駆動するアクチュエータと、車輪を駆動するアクチュエータとを独立に制御することができる。
【００１９】
〔発明１０〕  一方、上記目的を達成するために、発明１０の脚車輪型ロボットは、発明８又は発明９に記載の脚車輪装置を備えている。
このような構成であれば、発明８又は９に記載の脚車輪装置と同等の作用が得られる。
【００２０】
〔発明１１〕  更に、発明１１に記載の脚車輪型ロボットは、発明１乃至７並びに１０のいずれか１に記載の脚車輪型ロボットにおいて、前記車輪のみによる走行時に、環境に応じて脚部の姿勢を変更する脚部姿勢変更手段を備えることを特徴とする。
このような構成であれば、例えば、坂道を車輪走行中に、前脚を前方に伸ばすなど、脚部の姿勢を変更して重心位置を変化させることができる。
【００２１】
〔発明１２〕  一方、上記目的を達成するために、発明１２の物体認識装置は、物体上の面または面の境界を認識する物体認識装置であって、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサと、前記測距センサを走査する走査手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得手段と、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された少なくとも２つの前記測定点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段と、前記線分検出手段で検出した線分に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識手段とを備える。
【００２２】
このような構成であれば、走査手段により、測距センサが走査可能となる。したがって、物体の少なくとも平面的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得され、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換される。
次いで、線分検出手段により、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
【００２３】
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定解像度が低い領域では、物体上の面とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、測定解像度が低い領域を含んでいても、物体上の面に比較的沿った線分を検出することができる。
【００２４】
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定面の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたときは、ばらつきが生じた測定点およびその近傍領域（以下、誤差領域という。）について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。
【００２５】
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域について、実際は誤差領域およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。
【００２６】
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
ここで、走査手段は、測距センサを走査するものであればどのような構成であってもよく、例えば、測定点の軌跡が線をなすように測距センサを１次元に走査してもよいし、測定点の軌跡が面をなすように測距センサを２次元に走査してもよい。前者の場合は、物体の平面的な形状を、後者の場合は、物体の立体的な形状を把握することができる。以下、発明１３および１８の物体認識装置において同じである。
【００２７】
また、走査手段としては、例えば、次の構成を採用することができる。
（１）回転機構
前記測距センサの測定方向に対して所定角度をなす少なくとも１つの走査軸の回りに前記測距センサを回転させる回転手段からなる構成である。
（２）移動機構
前記測距センサの測定方向とは異なる少なくとも１つの走査方向に前記測距センサを移動させる移動手段からなる構成である。なお、移動手段は、前記走査方向に延長する経路を含む経路に沿って前記測距センサを移動させてもよい。以下、発明１３および１８の物体認識装置において同じである。
【００２８】
〔発明１３〕  さらに、発明１３の物体認識装置は、物体上の面または面の境界を認識する物体認識装置であって、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサと、前記測距センサを走査する走査手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得手段と、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された前記測定点間を線で補間する測定点間補間手段と、前記測定点間補間手段で得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段と、前記線分検出手段で検出した線分に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識手段とを備える。
【００２９】
このような構成であれば、走査手段により、測距センサが走査可能となる。したがって、物体の少なくとも平面的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得され、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換される。
次いで、測定点間補間手段により、変換された測定点間が線で補間され、線分検出手段により、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
【００３０】
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定解像度が低い領域では、物体上の面とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、測定解像度が低い領域を含んでいても、物体上の面に比較的沿った線分を検出することができる。
【００３１】
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定面の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたときは、誤差領域について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。
【００３２】
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域について、実際は誤差領域およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。
【００３３】
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
ここで、補間には、測定点間を線で接続することのほか、測定点間を線で近似することが含まれ、必ずしも、測定点が線上に位置しなくてもよいし、隣接する測定点同士を対象としなくてもよい。以下、発明２０の物体認識装置、および発明２９の物体認識方法において同じである。
また、線には、直線、線分、多次曲線その他の曲線が含まれる。以下、発明２０の物体認識装置、および発明２９の物体認識方法において同じである。
【００３４】
〔発明１４〕  さらに、発明１４の物体認識装置は、発明１２および１３のいずれか１の物体認識装置において、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分の端点の座標に基づいて物体上の面の境界を認識する。
このような構成であれば、認識手段により、検出された線分の端点の座標に基づいて物体上の面の境界が認識される。
【００３５】
〔発明１５〕  さらに、発明１５の物体認識装置は、発明１２ないし１４のいずれか１の物体認識装置において、前記走査手段は、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に前記測距センサを走査する第１走査手段と、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に前記測距センサを走査する第２走査手段とからなり、前記測定結果取得手段は、前記第１走査手段および前記第２走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する。
【００３６】
このような構成であれば、第１走査手段により、第１走査方向に測距センサが、第２走査手段により、第２走査方向に測距センサがそれぞれ走査可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第１走査手段および第２走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得される。
【００３７】
ここで、第１走査手段および第２走査手段としては、例えば、次の構成を採用することができる。
（１）回転機構
前記測距センサの測定方向に対して所定角度をなす第１走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第１回転手段と、前記測定方向および前記第１走査軸に対して所定角度をなす第２走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第２回転手段とからなる構成である。
（２）移動機構
前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に前記測距センサを移動させる第１移動手段と、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に前記測距センサを移動させる第２移動手段とからなる構成である。なお、第１移動手段は、前記第１走査方向に延長する経路を含む第１経路に沿って前記測距センサを移動させてもよいし、第２移動手段は、前記第２走査方向に延長する経路を含む第２経路に沿って前記測距センサを移動させてもよい。以下、（３）、（４）においても同様である。
【００３８】
（３）回転機構と移動機構の組み合わせ
前記測距センサの測定方向に対して所定角度をなす走査軸の回りに前記測距センサを回転させる回転手段と、前記走査軸の軸方向とは異なる走査方向に前記測距センサを移動させる移動手段とからなる構成である。
（４）移動機構と回転機構の組み合わせ
前記測距センサの測定方向とは異なる走査方向に前記測距センサを移動させる移動手段と、前記走査方向に対して所定角度をなす走査軸の回りに前記測距センサを回転させる回転手段とからなる構成である。以下、発明２２の物体認識装置において同じである。
【００３９】
〔発明１６〕  さらに、発明１６の物体認識装置は、発明１５の物体認識装置において、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分の端点の座標に基づいて物体上の面を認識する。
このような構成であれば、認識手段により、検出された線分の端点の座標に基づいて物体上の面が認識される。
【００４０】
〔発明１７〕  さらに、発明１７の物体認識装置は、発明１５および１６のいずれか１の物体認識装置において、前記第１走査手段は、前記測定方向に対して所定角度をなす第１走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第１回転手段であり、前記第２走査手段は、前記測定方向および前記第１走査軸に対して所定角度をなす第２走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第２回転手段であり、前記測定結果取得手段は、前記第１回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第１回転手段の所定単位角度ごとに前記測距センサの測定結果を取得する第１走査を、前記第２回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第２回転手段の所定単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、前記第１回転手段の所定単位角度ごとおよび前記第２回転手段の所定単位角度ごとの前記測定結果を取得する。
【００４１】
このような構成であれば、第１回転手段により、第１走査軸の回りに測距センサが、第２回転手段により、第２走査軸の回りに測距センサがそれぞれ回転可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第２走査が行われることにより第１回転手段の所定単位角度ごとおよび第２回転手段の所定単位角度ごとの測定結果が取得される。第２走査では、第２回転手段により測距センサを回転させながら第２回転手段の所定単位角度ごとに第１走査が行われる。第１走査では、第１回転手段により測距センサを回転させながら第１回転手段の所定単位角度ごとに測定結果が取得される。
【００４２】
〔発明１８〕  さらに、発明１８の物体認識装置は、物体上の面または面の境界を認識する物体認識装置であって、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサと、前記測距センサを走査する走査手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得手段と、前記測定結果取得手段で取得した測定結果に基づいて物体上の特徴を検出する第１特徴検出手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点を含む画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段で撮影した画像に基づいて物体上の特徴を検出する第２特徴検出手段と、前記第１特徴検出手段および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識手段とを備える。
【００４３】
このような構成であれば、走査手段により、測距センサが走査可能となる。したがって、物体の少なくとも平面的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得され、第１特徴検出手段により、取得された測定結果に基づいて物体上の特徴が検出される。
また、撮像手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点を含む画像が撮影され、第２特徴検出手段により、撮影された画像に基づいて物体上の特徴が検出される。
【００４４】
そして、認識手段により、第１特徴検出手段および第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。
ここで、物体上の特徴としては、例えば、物体上の特徴を示す点、直線、線分、多次曲線、円、楕円その他の曲線、平面、曲面その他の面、立方体、球体その他の立体的特徴が含まれる。以下、発明３０の物体認識方法において同じである。
【００４５】
〔発明１９〕  さらに、発明１９の物体認識装置は、発明１８の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された少なくとも２つの前記測定点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段とを有し、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００４６】
このような構成であれば、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換される。
そして、線分検出手段により、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
【００４７】
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定解像度が低い領域では、物体上の面とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、測定解像度が低い領域を含んでいても、物体上の面に比較的沿った線分を検出することができる。
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定面の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたときは、誤差領域について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。
【００４８】
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域について、実際は誤差領域およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。
【００４９】
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分および第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、非特許文献１の技術が、複雑な姿勢制御を必要としないクローラ型ロボットの移動制御のための簡易なマップ情報しか生成できないのに対して、本発明は、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
【００５０】
〔発明２０〕  さらに、発明２０の物体認識装置は、発明１８の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された前記測定点間を線で補間する測定点間補間手段と、前記測定点間補間手段で得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段とを有し、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００５１】
このような構成であれば、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換され、測定点間補間手段により、変換された測定点間が線で補間される。
そして、線分検出手段により、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。なお、最小二乗法に対しては上記同様の優位点がある。
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分および第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、上記同様に、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
【００５２】
〔発明２１〕  さらに、発明２１の物体認識装置は、発明１８の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された各測定点ごとに、当該測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて前記直交座標系における当該測定点での傾きを算出する傾き算出手段と、前記傾き算出手段で算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出する出現頻度算出手段とを有し、前記認識手段は、前記出現頻度算出手段で算出した出現頻度および前記変換された各測定点の座標、並びに前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００５３】
このような構成であれば、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換され、傾き算出手段により、変換された各測定点ごとに、その測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて直交座標系におけるその測定点での傾きが算出され、出現頻度算出手段により、算出された傾きの総数に対する各傾きの出現頻度が算出される。
【００５４】
各傾きの出現頻度が算出されると、認識手段により、算出された出現頻度および変換された各測定点の座標、並びに第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、上記同様に、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
【００５５】
ここで、傾き算出手段は、例えば、複数の測定点に対する回帰直線を公知の最小二乗法で近似し、回帰直線から傾きを算出したり、直交座標系において、一の軸方向に連続する複数の測定点のうち両端２つの測定点の座標の差分値と、他の軸方向に連続する複数の測定点のうち両端２つの測定点の座標の差分値とを用いて傾きを算出したりすることができる。
【００５６】
〔発明２２〕  さらに、発明２２の物体認識装置は、発明１８ないし２１のいずれか１の物体認識装置において、前記走査手段は、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に前記測距センサを走査する第１走査手段と、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に前記測距センサを走査する第２走査手段とからなり、前記測定結果取得手段は、前記第１走査手段および前記第２走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する。
【００５７】
このような構成であれば、第１走査手段により、第１走査方向に測距センサが、第２走査手段により、第２走査方向に測距センサがそれぞれ走査可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第１走査手段および第２走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得される。
【００５８】
〔発明２３〕  さらに、発明２３の物体認識装置は、発明２２の物体認識装置において、前記第１走査手段は、前記測定方向に対して所定角度をなす第１走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第１回転手段であり、前記第２走査手段は、前記測定方向および前記第１走査軸に対して所定角度をなす第２走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第２回転手段であり、前記測定結果取得手段は、前記第１回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第１回転手段の所定単位角度ごとに前記測距センサの測定結果を取得する第１走査を、前記第２回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第２回転手段の所定単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、前記第１回転手段の所定単位角度ごとおよび前記第２回転手段の所定単位角度ごとの前記測定結果を取得する。
【００５９】
このような構成であれば、第１回転手段により、第１走査軸の回りに測距センサが、第２回転手段により、第２走査軸の回りに測距センサがそれぞれ回転可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第２走査が行われることにより第１回転手段の所定単位角度ごとおよび第２回転手段の所定単位角度ごとの測定結果が取得される。第２走査では、第２回転手段により測距センサを回転させながら第２回転手段の所定単位角度ごとに第１走査が行われる。第１走査では、第１回転手段により測距センサを回転させながら第１回転手段の所定単位角度ごとに測定結果が取得される。
【００６０】
〔発明２４〕  さらに、発明２４の物体認識装置は、発明１８ないし２１のいずれか１の物体認識装置において、複数の前記測距センサおよび前記走査手段を備え、前記各走査手段は、当該走査手段に対応する前記測距センサを、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に走査し、前記各測距センサは、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に配置されている。
【００６１】
このような構成であれば、各走査手段により、第２走査方向に配置された各測距センサが第１走査方向にそれぞれ走査可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について各測距センサの測定結果が取得される。
【００６２】
〔発明２５〕  さらに、発明２５の物体認識装置は、発明１８ないし２４のいずれか１の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果に基づいて物体上の特徴点を検出し、前記第２特徴検出手段は、前記撮像手段で撮影した画像から線分を検出する画像線分検出手段を有し、前記認識手段は、前記撮像手段を基準とする座標系において、前記画像線分検出手段で検出した線分と、前記第１特徴検出手段で検出した特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００６３】
このような構成であれば、第１特徴検出手段により、取得された測定結果に基づいて物体上の特徴点が検出され、画像線分検出手段により、撮影された画像から線分が検出される。
そして、認識手段により、撮像手段を基準とする座標系において、検出された線分と、検出された特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。
【００６４】
〔発明２６〕  さらに、発明２６の物体認識装置は、発明２５の物体認識装置において、前記認識手段は、前記画像線分検出手段で検出した各線分ごとに、当該線分と、当該線分を延長した直線から所定距離内に存在する前記特徴点とを対応付け、同一の前記特徴点が対応付けられた前記線分をグループ化し、同一グループに属する前記線分の端点の座標に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００６５】
このような構成であれば、認識手段により、検出された各線分ごとに、その線分と、その線分を延長した直線から所定距離内に存在する特徴点とが対応付けられ、同一の特徴点が対応付けられた線分がグループ化され、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。
【００６６】
〔発明２７〕  さらに、発明２７の物体認識装置は、発明２５および２６のいずれか１の物体認識装置において、前記測距センサを基準とする直交座標系における所定の２軸からなる平面と、前記撮像手段を基準とする直交座標系における所定の２軸からなる平面とが平行となるように前記測距センサおよび前記撮像手段を配置した。
【００６７】
〔発明２８〕  一方、上記目的を達成するために、発明２８の物体認識方法は、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサを用いて物体上の面または面の境界を認識する物体認識方法であって、前記測距センサを走査する走査ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得ステップと、前記測定結果取得ステップで取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換ステップと、前記座標変換ステップで変換された少なくとも２つの前記測定点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出ステップと、前記線分検出ステップで検出した線分に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識ステップとを含む。
【００６８】
ここで、走査ステップは、測距センサを走査するものであればどのような方法であってもよく、例えば、測定点の軌跡が線をなすように測距センサを１次元に走査してもよいし、測定点の軌跡が面をなすように測距センサを２次元に走査してもよい。前者の場合は、物体の平面的な形状を、後者の場合は、物体の立体的な形状を把握することができる。以下、発明２９および３０の物体認識方法において同じである。
【００６９】
〔発明２９〕  さらに、発明２９の物体認識方法は、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサを用いて物体上の面または面の境界を認識する物体認識方法であって、前記測距センサを走査する走査ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得ステップと、前記測定結果取得ステップで取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換ステップと、前記座標変換ステップで変換された前記測定点間を線で補間する測定点間補間ステップと、前記測定点間補間ステップで得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出ステップと、前記線分検出ステップで検出した線分に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識ステップとを含む。
【００７０】
〔発明３０〕  さらに、発明３０の物体認識方法は、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサを用いて物体上の面または面の境界を認識する物体認識方法であって、前記測距センサを走査する走査ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得ステップと、前記測定結果取得ステップで取得した測定結果に基づいて物体上の特徴を検出する第１特徴検出ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点を含む画像を撮影する撮像ステップと、前記撮像ステップで撮影した画像に基づいて物体上の特徴を検出する第２特徴検出ステップと、前記第１特徴検出ステップおよび前記第２特徴検出ステップの検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識ステップとを含む。
【発明の効果】
【００７１】
以上説明したように、発明１及び２の脚車輪型ロボットによれば、当該ロボットの重心位置を低くすることができるので、安定した移動を行うことができるという効果が得られると共に、脚先のイナーシャを小さくすることができるので、従来に比して高速に脚先を移動することができるという効果が得られる。また、不使用のアクチュエータに対する供給電力量を節減することができるので、従来に比して、移動にかかるエネルギー消費量を節減することができるという効果が得られる。
【００７２】
また、発明３の脚車輪型ロボットによれば、車輪のみで移動を行うときに、脚部を車輪の接地面よりも上方の位置に移動且つ保持することができるので、脚部が車輪による移動の妨げになるのを防ぐことができるという効果が得られると共に、脚部を引きずって移動を行うなどの状況を回避できるので脚部の破損を防ぐことができるという効果が得られる。
【００７３】
また、発明４〜５の脚車輪型ロボットによれば、車輪のみで移動を行っているときに、第１アクチュエータに対する駆動電力の供給量を節減することができるので、従来に比して、車輪のみの移動時にかかるエネルギー消費量を節減することができるという効果が得られる。
また、発明６の脚車輪型ロボットによれば、脚部のみを用いた移動時において、第２アクチュエータへの電力供給を断つことができるので、従来に比して、脚部のみの移動時にかかるエネルギー消費量を節減することができるという効果が得られる。
【００７４】
また、発明７の脚車輪型ロボットによれば、移動経路にある段差等の障害物を乗り越えるときに、脚部の接触に加え車輪も接触させることができるので、脚部だけのときよりも自重を支える点を増やすことができるので安定した歩行で段差を乗り越えることができるという効果が得られると共に、従来、脚部だけでは乗り越えられなかった高さの段差を、車輪を利用して乗り越えることができるという効果が得られる。
【００７５】
また、発明８〜９の脚車輪装置によれば、脚車輪型ロボットの重心位置を低くすることができるので、脚車輪型ロボットに安定した移動を行わせることができるという効果が得られると共に、脚車輪型ロボットの脚先のイナーシャを小さくすることができるので、従来に比して、高速に脚先を移動させることができるという効果が得られる。
また、発明１０の脚車輪型ロボットによれば、当該ロボットの重心位置を低くすることができるので、安定した移動を行うことができるという効果が得られると共に、脚先のイナーシャを小さくすることができるので、従来に比して高速に脚先を移動することができるという効果が得られる。
【００７６】
また、発明１１の脚車輪型ロボットによてば、車輪走行時に積極的に脚を利用することにより重心位置を変化させ、より安定に車輪走行できるという効果が得られる。
一方、発明１２、１３、１９または２０の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができるという効果も得られる。
【００７７】
さらに、発明１３または２０の物体認識装置によれば、測定点間を線で補間して得られた線上の点の座標に基づいて線分を検出するので、測定解像度の低下または測定結果のばらつきが生じても比較的正確な認識結果を得ることができ、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果も得られる。
さらに、発明１４の物体認識装置によれば、物体上の面の境界を比較的正確に認識することができるという効果が得られる。
【００７８】
さらに、発明１５の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御にさらに好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。
さらに、発明１６の物体認識装置によれば、物体上の面を比較的正確に認識することができるという効果が得られる。
【００７９】
さらに、発明１７の物体認識装置によれば、測距センサを回転させる回転機構を採用したので、移動機構に比して、走査に必要なスペースが小さくてすみ、走査のための機構が簡素となり、しかも高速な走査を実現することができるという効果が得られる。
さらに、発明１８の物体認識装置によれば、測距センサのほか、これとは異なる方式の撮像手段を用いて物体上の特徴をそれぞれ検出し、それら２つの検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識するので、測距センサによる方式の短所を撮像手段による方式で補うことができ、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性を低減することができるという効果が得られる。また、走査手段の走査回数を増やさなくてすむので、測定時間を短縮することができるという効果も得られる。
【００８０】
さらに、発明２１の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。また、測定点での傾きの出現頻度および各測定点の座標に基づいて物体上の面または面の境界を認識するので、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果も得られる。
【００８１】
さらに、発明２２または２４の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御にさらに好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。
さらに、発明２３の物体認識装置によれば、測距センサを回転させる回転機構を採用したので、移動機構に比して、走査に必要なスペースが小さくてすみ、走査のための機構が簡素となり、しかも高速な走査を実現することができるという効果が得られる。
【００８２】
さらに、発明２５の物体認識装置によれば、画像から検出された線分と、測距センサの測定結果から検出された特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界を認識するので、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果が得られる。
さらに、発明２６の物体認識装置によれば、コントラスト等の影響により、撮影された画像から、実際は一つの線分として検出されるべきところ複数の線分として検出されても、測距センサの測定結果から検出された特徴点との対応関係に基づいて複数の線分を１つの線分としてグループ化し、物体上の面または面の境界を認識するので、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果が得られる。
【００８３】
一方、発明２８の物体認識方法によれば、発明１２の物体認識装置と同等の効果が得られる。
さらに、発明２９の物体認識方法によれば、発明１３の物体認識装置と同等の効果が得られる。
さらに、発明３０の物体認識方法によれば、発明１８の物体認識装置と同等の効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００８４】
〔第１の実施の形態〕
以下、本発明の第１の実施の形態を図面に基づき説明する。図１〜図１２は、本発明に係る脚車輪型ロボット及び脚車輪装置の第１の実施の形態を示す図である。
まず、図１に基づき、本発明に係る脚車輪装置の構成を説明する。
図１（ａ）〜（ｃ）は、本発明に係る脚車輪装置１１の構成を示す図である。
【００８５】
脚車輪装置１１は、図１（ａ）の正面図に示すように、シャフト１５、第１プーリ１６ａ、第２プーリ１６ｂ、第１ベルト１６ｃ、第２ギアボックス１６ｄ、第１リンク１３及び関節モータ４０（後述）から構成される脚駆動機構部１６を含んだ構成となっている。
脚駆動機構部１６は、図１（ｂ）の底面図に示すように、関節モータ４０の回転軸（以下、第１の回転軸と称す）が、第１プーリ１６ａの回転軸となるように当該第１プーリ１６ａの軸穴に嵌合された構成となっており、これにより、関節モータ４０の第１の回転軸の回転駆動力が、第１プーリ１６ａに伝達される。
【００８６】
また、第１プーリ１６ａ及び第２プーリ１６ｂには、外周に沿って溝が設けられており、両者の溝には、第１プーリ１６ａの回転駆動力を第２プーリ１６ｂに伝えるために、第１ベルト１６ｃが架け渡されている。つまり、第１プーリ１６ａが回転することによって第１ベルト１６ｃが回転すると、この第１ベルト１６ｃの回転駆動力は、第２プーリ１６ｂに伝達され、第２プーリ１６ｂを回転駆動する。
【００８７】
また、第２プーリ１６ｂと、シャフト１５とは、第２プーリ１６ｂの回転駆動力がシャフト１５を回転させるように、シャフト１５が第２プーリ１６ｂの軸穴に嵌合された構成となっている。従って、第２プーリ１６ｂに伝達された回転駆動力は、シャフト１５へと伝達される。
一方、第２ギアボックス１６ｄは、複数のギアを含むと共に入力軸及び出力軸を共通の軸とする構成（例えば、遊星歯車機構など）となっており、その軸穴にシャフト１５を嵌合する構成となっている。そして、第２ギアボックス１６ｄにおいて、複数のギアによりシャフト１５の回転速度を減速して必要なトルクを得るようにしている。
【００８８】
また、図１（ａ）及び図１（ｃ）の斜視図に示すように、第１リンク１３は、その一端がシャフト１５及び支持部材２１を介して基体１０側に支持されており、その他端側がシャフト１５の回転に連動して回動する構成となっている。
従って、関節モータ４０が第１の回転軸を回転駆動することで、その回転駆動力は、第１プーリ１６ａ、第１ベルト１６ｃ、第２プーリ１６ｂ及び第２ギアボックス１６ｄを介してシャフト１５へと伝達され、この伝達された回転駆動力によってシャフト１５が回転することで、第１リンク１３の他端側をシャフト１５の回転方向に回動させる。
【００８９】
脚車輪装置１１は、図１（ａ）に示すように、更に、軸受（不図示）、第３プーリ１７ａ、第４プーリ１７ｂ、第２ベルト１７ｃ、車輪２０及び車輪モータ５０（後述）とから構成される車輪駆動機構部１７を含んだ構成となっている。
車輪駆動機構部１７は、図１（ｂ）に示すように、車輪モータ５０の回転軸（以下、第２の回転軸と称す）が、第３プーリ１７ａの回転軸となるように当該第３プーリ１７ａの軸穴に嵌合された構成となっており、これにより、車輪モータ５０の第２の回転軸の回転駆動力が、第３プーリ１７ａに伝達される。
【００９０】
そして、第３プーリ１７ａ及び第４プーリ１７ｂには、外周に沿って溝が設けられており、両者の溝には、第３プーリ１７ａの回転駆動力を第４プーリ１７ｂに伝えるために、第２ベルト１７ｃが架け渡されている。つまり、第３プーリ１７ａが回転することで第２ベルト１７ｃが回転し、この回転駆動力が第４プーリ１７ｂに伝達され、第４プーリ１７ｂを回転駆動する。
【００９１】
また、第４プーリ１７ｂと、車輪２０とは、第４プーリ１７ｂの回転駆動力が車輪２０を回転させるように、両者が一体となった構成となっている。従って、第４プーリ１７ｂに伝達された回転駆動力は、そのまま車輪２０へと伝達される。また、第４プーリ１７ｂ及び車輪２０の内側には軸受（不図示）が設けられており、この軸受を介して、車輪２０及び第４プーリ１７ｂがシャフト１５を軸としてその軸まわりに回転自在に設けられている。つまり、脚駆動機構部１６と車輪駆動機構部１７とは、シャフト１５を共通の軸として一体的に構成される。但し、上記軸受により、第２ギアボックス１６ｄを介して伝達されるシャフト１５の回転駆動力が、車輪２０及び第４プーリ１７ｂには伝達されないようにしている。
【００９２】
上記構成であれば、脚車輪装置１１は、車輪駆動機構部１７を基体１０の近傍に配設することができるので、脚車輪型ロボットの重心位置を低くすることが可能である。また、車輪２０を、基体１０の近傍に位置させることができるので、従来の脚先に車輪を設けていた構成と比較して、脚先のイナーシャを小さくすることが可能である。
次に、図２に基づき、本発明に係る脚車輪型ロボットの概略構成を説明する。
【００９３】
図２は、本発明に係る脚車輪型ロボット１００の正面図である。また、図３は、本発明に係る脚車輪型ロボット１００の側面図である。
脚車輪型ロボット１００は、図２および図３に示すように、基体１０と、基体１０に連結された４つの脚部１２とを有して構成されている。
基体１０に連結される脚部１２は、上記構成の脚車輪装置１１と、脚車輪装置１１の第１リンク１３の他端側に、第３回転関節１８を介して一端が連結された第２リンク１９とを有して構成されている。
【００９４】
第３回転関節１８は、関節モータ４０、シャフト、関節モータ４０の回転駆動力をシャフトに伝達する伝達機構を有しており、シャフトを回転駆動することで、当該シャフトの回転方向に第２リンク１９の他端側を回動させる構成となっている。
このような構成をした２本の脚部１２が、基体１０の前方に支持部材３１を介して左右対称の位置に連結されている。また、基体１０の後方にも、２本の脚部１２が、支持部材３１を介して左右対称の位置に連結されている。
【００９５】
第１ギアボックス１４は、第１回転関節を構成し（以下、第１回転関節１４と称す）、脚車輪型ロボット１００の底面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、ヨー軸回りに回転する。また、脚車輪型ロボット１００は、第１ギアボックス１４に伝達される回転駆動力の回転方向を制御することによって、車輪２０の操舵を行うようになっている。
【００９６】
脚駆動機構部１６（以下、第２回転関節１６とも称す）、第３回転関節１８は、第１回転関節１４が図１の状態であるときは、脚車輪型ロボット１００の側面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、第１回転関節１４が図１の状態であるときは、ピッチ軸回りに回転し、第１回転関節１４が図１の状態から９０度回転した状態であるときは、ロール軸回りに回転する。従って、脚部１２は、それぞれ３自由度を有する。
【００９７】
つまり、第１回転関節１４及び第２回転関節１６により、脚車輪型ロボット１００の股関節部が構成され、第３回転関節により、脚車輪型ロボット１００の膝関節部が構成される。
各脚部１２の先端には、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する障害物までの距離を測定する前方脚先センサ２２と、接地面までの距離を測定する下方脚先センサ２４とが設けられている。
【００９８】
一方、基体１０の正面の上部中央には、水平面レーザ光を照射する水平レーザ２６が設けられている。また、基体１０の正面の中央左右には、垂直面レーザ光を照射する垂直レーザ２８、３０がそれぞれ設けられている。
基体１０の正面の下部中央には、水平面レーザ光および垂直面レーザ光の反射光を含む画像を撮影するカメラ３２が設けられている。
【００９９】
水平レーザ２６は、カメラ３２で水平面レーザ光の反射光を含む画像が撮影できるように下方に所定角度傾けて設けられている。同様に、垂直レーザ２８は、カメラ３２で垂直面レーザ光の反射光を含む画像が撮影できるように右方に所定角度傾けて設けられ、垂直レーザ３０は、左方に所定角度傾けて設けられている。
カメラ３２の左右には、障害物を検出する障害物センサ３４、３６がそれぞれ設けられている。
【０１００】
図４は、障害物センサ３４、３６の構成を示す図である。 障害物センサ３４、３６は、図４（ａ）に示すように、指向性の低い超音波測距センサを複数アレイ状に配列して構成することができる。また、図４（ｂ）に示すように、指向性の高い赤外線測距センサを複数アレイ状に配列して構成することもできる。アレイ状に配列する構成に限らず、単体で構成してもよい。また、超音波測距センサまたは赤外線測距センサを複数平面上に配列したエリアセンサで構成してもよい。これにより、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する障害物を大まかに検出することができる。
【０１０１】
次に、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを説明する。
図５は、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを示すブロック図である。
各脚部１２の第１〜第３回転関節１４〜１８には、図５に示すように、第１〜第３回転関節１４〜１８を回転駆動する関節モータ４０がそれぞれ設けられている。各関節モータ４０には、関節モータ４０の回転角度位置を検出するエンコーダ４２と、モータ指令信号およびエンコーダ４２の出力信号に基づいて関節モータ４０の駆動を制御するドライバ４４が設けられている。
【０１０２】
各脚部１２の車輪２０の回転軸には、先述したように、車輪モータ５０の回転駆動力（トルク）が伝達可能となるように、第３プーリ１７ａ、第４プーリ１７ｂ及び第２ベルト１７ｃを介して車輪モータ５０がそれぞれ接続されている。各車輪モータ５０には、車輪モータ５０の回転角度位置を検出するエンコーダ５２と、モータ指令信号およびエンコーダ５２の出力信号に基づいて車輪モータ５０の駆動を制御するドライバ５４が設けられている。
【０１０３】
脚車輪型ロボット１００は、更に、ＣＰＵ６０と、脚車輪型ロボット１００の姿勢を検出する３軸姿勢センサ７０と、カメラ３２の画像信号を処理するビジョンプロセッサ７２と、外部のＰＣ等と無線通信を行う無線通信部７４と、ビジョンプロセッサ７２および無線通信部７４とＣＰＵ６０の入出力を中継するハブ７６と、警告音等を出力するスピーカ７８とを有して構成される。
【０１０４】
３軸姿勢センサ７０は、ジャイロ若しくは加速度センサ、またはその両方を有し、地軸に対して脚車輪型ロボット１００の姿勢の傾きを検出する。
ＣＰＵ６０は、モータ指令出力Ｉ／Ｆ６１を介してドライバ４４、５４にモータ指令信号を出力し、角度取込Ｉ／Ｆ６２を介してエンコーダ４２、５２の出力信号を入力する。また、センサ入力Ｉ／Ｆ６３を介して、前方脚先センサ２２、下方脚先センサ２４、障害物センサ３４および３軸姿勢センサ７０からそれぞれセンサ信号を入力する。また、通信Ｉ／Ｆ６４を介してハブ７６と信号の入出力を行い、サウンド出力Ｉ／Ｆ６５を介してスピーカ７８に音声信号を出力する。
【０１０５】
次に、ＣＰＵ６０で実行される処理を説明する。
ＣＰＵ６０は、ＲＯＭ等の所定領域に格納されている制御プログラムを起動させ、その制御プログラムに従って、図６のフローチャートに示す車輪走行モードへの変換処理及び図８のフローチャートに示す昇降制御処理を実行する。
図６は、車輪走行モードへの変換処理を示すフローチャートである。また、図８は、昇降制御処理を示すフローチャートである。
【０１０６】
まず、図６に基づき、車輪走行モードへの変換処理を説明する。
車輪走行モードへの変換処理は、脚車輪型ロボット１００の移動経路が整地であるときに実行される、車輪２０の走行制御を行う処理であって、ＣＰＵ６０において実行されると、まず、図６に示すように、ステップＳ１００に移行する。
ステップＳ１００では、各エンコーダ４２の出力信号を入力し、ステップＳ１０２に移行する。
【０１０７】
ステップＳ１０２では、ステップＳ１００で入力したエンコーダ４２の出力信号から各脚部１２の位置を算出し、ステップＳ１０４に移行する。
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で算出した位置に基づき、各脚部１２が車輪走行時の待避位置にあるか否かを判定し、待避位置にあると判定したとき（Yes)は、ステップＳ１０６に移行し、待避位置にないと判定したとき(No)は、ステップＳ１１２に移行する。
【０１０８】
ここで、図７（ａ）は、脚部１２が待避位置にある場合の一例を示す図であり、（ｂ）は、脚部１２が待避位置にない場合の一例を示す図である。
本実施の形態において、上記待避位置は、図７（ａ）に示すように、各脚部１２が、車輪２０の接地面より上方で且つ自重によって脚部１２が自然落下しないバランスとなる位置である。なお、自然落下しないように、脚部１２を支える支持部材を基体１０に設けてもよい。各脚部１２が、図７（ａ）に示す待避位置にある場合は、ステップＳ１０６に移行することになる。
【０１０９】
一方、各脚部１２が、図７（ｂ）に示すように、車輪２０の接地面よりも下方にある場合は、ステップＳ１１２に移行することになる。
ステップＳ１０６に移行した場合は、関節モータ４０の回転を停止すべきモータ停止信号をドライバ４４に出力し、ステップＳ１０８に移行する。これにより、関節モータ４０への脚部１２を駆動する電力の供給を停止する。
【０１１０】
ステップＳ１０８では、各ドライバ５４へのモータ指令信号を生成し、ステップＳ１１０に移行する。
ステップＳ１１０では、ステップＳ１０８で生成したモータ指令信号をドライバ５４に出力し、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
一方、ステップＳ１０４において、各脚部１２が待避位置になくステップＳ１１２に移行した場合は、ステップＳ１００で入力した各エンコーダ４２の出力信号に基づき、各脚部１２と待避位置との位置関係を算出し、ステップＳ１１４に移行する。
【０１１１】
ステップＳ１１４では、ステップＳ１１２で算出した位置関係に基づき、各ドライバ４４へのモータ指令信号を生成し、ステップＳ１１６に移行する。
ステップＳ１１６では、各ドライバ４４へのモータ指令信号を生成し、ステップＳ１００に移行する。
次に、図８に基づき、昇降制御処理を説明する。
【０１１２】
昇降制御処理は、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に段差（障害物）があったときに実行される、脚部１２の昇降制御を行う処理であって、ＣＰＵ６０において実行されると、まず、図８に示すように、ステップＳ２００に移行する。
ステップＳ２００では、ビジョンプロセッサ７２から画像を取り込み、ステップＳ２０２に移行する。
【０１１３】
ステップＳ２０２では、取り込んだ画像に基づいて光切断法により段差の特徴点を抽出する。
図９は、光切断法の原理を説明するための図である。
光切断法は、三角測量の原理により計測対象上の座標を求める計測法である。図７に計測座標系を示す。 計測対象上の座標Ｐ（x0、y0、z0）は、カメラ３２の撮像素子上の任意の座標をＰs（xi、yi、zi）とすると、下式（1）により求められる。
【０１１４】
【数１】
2008260117.tif 000003
【０１１５】
次に、得られた三次元座標から、レーザ光の反射光の不連続点または屈曲点を段差の特徴点として抽出する。 図１０は、段差にレーザ光を照射した状態およびカメラ３２の撮像素子の画像を示す図である。
【０１１６】
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に凸状の段差が存在すると、図１０（ａ）左側に示すように、水平レーザ２６から照射された水平面レーザ光が段差の壁面および床面で反射し、カメラ３２により、その反射光を含む段差の画像が撮影される。その画像に対して画像処理を行うと、図１０（ａ）右側に示すように、壁面での反射光エッジおよび床面での反射光エッジを抽出することができる。そして、そのエッジ画像および上式（1）により得られた三次元座標に基づいて、反射光エッジの不連続点に対応する実座標を算出することができる。
【０１１７】
また、図１０（ｂ）左側に示すように、垂直レーザ２８から照射された垂直面レーザ光が段差の壁面および上面で反射し、カメラ３２により、その反射光を含む段差の画像が撮影される。その画像に対して画像処理を行うと、図１０（ｂ）右側に示すように、壁面での反射光エッジおよび上面での反射光エッジを抽出することができる。また、垂直レーザ３０についても同様であり、図１０（ｃ）右側に示すように、壁面での反射光エッジおよび上面での反射光エッジを抽出することができる。そして、それらエッジ画像および上式（1）により得られた三次元座標に基づいて、反射光エッジの屈曲点に対する実座標を算出することができる。
【０１１８】
図８に戻り、次いで、ステップＳ２０４に移行して、抽出した特徴点に基づいて段差の幅を算出し、ステップＳ２０６に移行する。
ステップＳ２０６、抽出した特徴点に基づいて段差の上面の実座標を算出し、ステップＳ２０８に移行する。
ステップＳ２０８では、算出した段差の幅および上面の実座標、並びに３軸姿勢センサ７０のセンサ信号に基づいて逆運動学計算および重心計算を行い、ステップＳ２１０に移行する。
【０１１９】
ステップＳ２１０では、ステップＳ２０８の計算結果に基づいて脚先（第２リンク１９の他端部）の着地位置を決定し、ステップＳ２１２に移行する。
ステップＳ２１２では、車輪モータ５０の回転を停止すべきモータ停止信号をドライバ５４に出力し、ステップＳ２１４に移行する。これにより、車輪モータ５０への車輪２０を駆動する電力の供給を停止する。
【０１２０】
ステップＳ２１４では、前方脚先センサ２２および下方脚先センサ２４からそれぞれセンサ信号を入力し、ステップＳ２１６に移行する。
ステップＳ２１６では、ステップＳ２１４で入力した前方脚先センサ２２のセンサ信号に基づいて壁面までの距離を算出し、ステップＳ２１８に移行する。
ステップＳ２１８では、ステップＳ２１４で入力した下方脚先センサ２４のセンサ信号に基づいて脚先と上面との位置関係を算出し、ステップＳ２２０に移行する。
【０１２１】
ステップＳ２２０では、決定した着地位置および算出した両距離に基づいてドライバ４４へのモータ指令信号を生成し、ステップＳ２２２に移行する。
ステップＳ２２２では、ステップＳ２２０で生成したモータ指令信号をドライバ４４に出力し、ステップＳ２２４に移行する。
ステップＳ２２４では、脚先が着地位置に着地したか否かを判定し、脚先が着地したと判定したとき(Yes)は、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。 一方、ステップＳ２２４で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップＳ１１２に移行する。
【０１２２】
次に、図１１〜図１２に基づき、本実施の形態の動作を説明する。
ここで、図１１（ａ）〜（ｅ）は、脚車輪型ロボット１００の段差を乗り越えるときの移動動作の一例を示す図である。また、図１２は、高い段差を乗り越えるときの移動動作の一例を示す図である。
脚車輪型ロボット１００は、障害物センサ３４、３６のセンサ信号に基づき、自己の移動経路上に何も障害物が存在しないと判断すると、車輪走行モードへの変換処理を開始し、車輪２０のみを駆動して移動するモード（以下、車輪走行モードと称す）に移行する。
【０１２３】
車輪走行モードに移行すると、各脚部１２を駆動する関節モータ４０に対応するエンコーダ４２の出力信号を、角度取込Ｉ／Ｆ６２を介して入力し（ステップＳ１００）、入力した出力信号に基づき各脚部１２の位置を算出する（ステップＳ１０２）。具体的に、エンコーダ４２の出力信号から第１〜第３関節１４〜１８の回転角度位置が解るので、この回転角度位置から各脚部１２の現在位置を把握する。
【０１２４】
各脚部１２の位置が算出されると、各脚部１２の位置情報と、予め決定された待避位置の位置情報とを比較し、当該比較結果から、各脚部１２が待避位置にあるか否かを判断する（ステップＳ１０４）。
そして、４本の脚部１２のうち、１本でも待避位置にないものがあるときは（ステップＳ１０４の「Ｎｏ」の分岐）、待避位置にない脚部１２の現在の回転角度位置と、当該脚部１２に対応する待避位置の回転角度位置との差分（位置関係）を算出する（ステップＳ１１２）。
【０１２５】
位置関係（差分）が算出されると、差分を「０」にする回転方向に関節モータ４０の回転軸を回転させるようにモータ指令信号を生成し（ステップＳ１１４）、当該生成したモータ指令信号を、該当の関節モータ４０に対応するドライバ４４に出力する（ステップＳ１１６）。これにより、該当の脚部１２を構成する第１リンク１３及び第２リンク１９は、待避位置に向かって各回転関節を軸に回動する。
【０１２６】
上記のようにして各脚部１２が待避位置に移動したときは（ステップＳ１０４の「Ｙｅｓ」の分岐）、次に、各脚部１２を駆動する各関節モータ４０に対応するドライバ４４に対して、関節モータ４０を停止させるモータ停止信号を出力する（ステップＳ１０６）。これにより、各脚部１２の各関節モータ４０に対する駆動電力の供給が断たれる。
各関節モータ４０を停止させると、次に、脚車輪型ロボット１００を移動方向に車輪走行させるための各車輪モータ５０のドライバ５４に対するモータ指令信号を生成し（ステップＳ１０８）、当該生成したモータ指令信号を、各ドライバ５４に出力する（ステップＳ１１０）。これにより、各車輪２０が回転駆動し、脚車輪型ロボット１００を移動方向に移動させる。
【０１２７】
一方、上記車輪走行モードで移動時に、図１１（ａ）に示すように、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に凸状の段差（障害物）が出現し、障害物センサ３４、３６のセンサ信号に基づき、前記段差（障害物）の存在が検出されると、昇降制御処理を開始し、各脚部１２のみを駆動して移動するモード（以下、脚部移動モードと称す）に移行する。
脚部移動モードに移行すると、まず、水平レーザ２６から照射された水平面レーザ光、および垂直レーザ２８、３０から照射された垂直面レーザ光がそれぞれ段差で反射し、カメラ３２により、それら反射光を含む画像が撮影される。次いで、カメラ３２で撮影された画像が取り込まれ（ステップＳ２００）、取り込まれた画像から段差の特徴点が抽出される（ステップＳ２０２）。そして、抽出された特徴点に基づいて段差の幅及び段差上面の実座標が算出され（ステップＳ２０４〜Ｓ２０８）、算出された段差の幅及び段差上面の実座標に基づいて脚先の着地位置が決定される（ステップＳ２１０）。
【０１２８】
着地位置が決定されると、各車輪２０を駆動する車輪モータ５０に対応するドライバ５４に対して、車輪モータ５０を停止させるモータ停止信号を出力する（ステップＳ２１２）。これにより、各車輪モータ５０に対する駆動電力の供給が断たれる。
更に、脚先センサ２２、２４からそれぞれセンサ信号が入力され（ステップＳ２１４）、壁面までの距離及び脚先と段差上面との位置関係が算出される（ステップＳ２１６〜Ｓ２１８）。そして、決定された着地位置および算出された両距離に基づいてモータ指令信号が生成され（ステップＳ２２０）、生成されたモータ指令信号がドライバ４４に出力される（ステップＳ２２２）。これにより、第１〜第３回転関節１４〜１８が駆動し、第１リンク１３及び第２リンク１９が回動して、図１１（ｂ）〜（ｄ）に示すように、脚車輪型ロボット１００が姿勢を適切に保ちつつ段差を乗り越える。また、状況によっては段差を回避、停止する。従って、脚型ロボットと同様に段差への適応性が高い。
【０１２９】
段差を乗り越えると、移動系路上に他の段差（障害物）が存在しない場合は、図１１（ｅ）に示すように、再び車輪走行モードへと移行して、車輪２０のみによる走行移動を行う。つまり、障害物のない整地などにおいては、車輪２０のみによる走行移動を行い、段差（障害物）に対しては、脚部１２のみを用いた歩行移動を行って乗り越える。そして、段差を乗り越えると再び車輪のみの走行移動を行う。
【０１３０】
また、本実施の形態の脚車輪型ロボット１００は、移動系路上に、図１２に示すような、脚部１２を使って乗り越える際に後ろ脚が伸びきってしまうような凸状の高い段差がある場合は、積極的に車輪２０を段差に接触させるように、各回転関節の関節モータ４０を制御する。これにより、重心位置が低い構成となっていることに加え、段差との接点が増えるため、姿勢を安定に保ちながら段差を乗り越えることが可能となる。このとき、更に段差に接触している車輪２０の車輪モータ５０を駆動制御することで、段差を乗り越える方向に力を加えることも可能であり、これにより、より確実に段差を乗り越えることが可能となる。また、できる限り基体１０を小さく構成することにより、更に、段差を乗り越えるときの安定感を増すことが可能である。
【０１３１】
また、本実施の形態の脚車輪型ロボット１００は、移動経路が傾斜を有する坂道などである場合に、該坂道を車輪のみで走行するときに、各回転関節の関節モータ４０を制御して、待避位置に移動させた脚部１２の姿勢を変更して、脚車輪型ロボット１００の重心位置を変化させ、より安定して走行できるようにすることが可能である。
以上、脚車輪型ロボット１００は、その脚部１２を構成する脚車輪装置１１を、車輪２０を、第１リンク１３の基体側端部に設けられた第２回転関節１６と一体的に設けると共に、第３プーリ１７ａ、第２ベルト１７ｃ及び第３プーリ１７ｂを介して車輪モータ５０を車輪２０の近傍に配設する構成とした。
【０１３２】
これにより、車輪２０及び車輪モータ５０が基体１０の近傍に配設されることになるので、脚車輪型ロボットの重心位置を低くすることが可能である。また、従来の脚先に車輪を設けていた構成と比較して、脚先のイナーシャを小さくすることが可能である。
また、車輪２０のみを用いて移動を行うときに、車輪２０の接地面よりも下に位置する脚部１２を、接地面よりも上の待避位置に移動させることが可能である。
【０１３３】
これにより、車輪２０のみで走行時に、脚部２０が走行の妨げになるのを確実に防ぐことが可能である。
また、車輪２０のみを用いて移動を行うときに、脚部１２を駆動する各関節モータ４０に対して、駆動電力の供給を断つ（サーボオフする）ことが可能である。
これにより、各関節モータ４０におけるエネルギー消費量を節減することが可能である。
【０１３４】
また、脚部１２のみを用いて移動を行うときに、車輪２０を駆動する各車輪モータ５０に対して、駆動電力の供給を断つ（サーボオフする）ことが可能である。
これにより、各車輪モータ５０におけるエネルギー消費量を節減することが可能である。
また、脚部１２を用いて段差を乗り越えるときに、段差に車輪２０を接触させながら乗り越えるように各間接モータ４０を駆動制御することが可能である。
【０１３５】
これにより、従来の脚先に車輪の設けられたロボットでは乗り越えられなかった比較的高い段差に対しても、車輪２０の接触により接点を増やすことで、乗り越えることが可能である。
また、坂道などの平地ではない移動経路を車輪走行するときに、待避位置に移動した脚部１２の姿勢を変更して、脚車輪型ロボット１００の重心位置を変化させることができる。
【０１３６】
これにより、坂道などにおいて、脚車輪型ロボット１００に、より安定した車輪走行を行わせることが可能である。
更に、本実施の形態では、レーザ２６〜３０およびカメラ３２からなる画像センサと、脚先センサ２２、２４とを備え、カメラ３２で撮影した画像および脚先センサ２２、２４で測定した距離に基づいて階段等の段差を認識し、その認識結果に基づいて関節モータ４０を制御する。
【０１３７】
これにより、画像センサおよび脚先センサ２２、２４を用いて未知の段差を認識しながら脚部１２の昇降制御を行うので、未知の段差に対して高い適応性を実現することができる。また、人が活動する環境での動作を行えるので、人と一緒に行動する用途に用いられるホームロボット、パーソナルロボット等に好適である。
更に、本実施の形態では、画像センサを基体１０の正面に設け、脚先センサ２２、２４を脚部１２の先端に設けた。
【０１３８】
これにより、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する障害物を広い視野で検出することができるとともに、階段昇降時に車輪２０と階段の距離を精度よく測定することができる。
更に、本実施の形態では、移動方向に対して所定角度にレーザ光を照射するレーザ２６〜３０と、レーザ２６〜３０から所定距離隔てて設けられかつレーザ光の反射光を含む画像を撮像するカメラ３２とを備え、カメラ３２で撮影した画像に基づいて光切断法により階段等の段差を認識する。
【０１３９】
これにより、段差の特徴のうち脚部１２の昇降制御に有効な特徴を検出することができるので、未知の段差に対してさらに高い適応性を実現することができる。
更に、本実施の形態では、水平レーザ２６から照射された水平面レーザ光の反射光の撮影状態に基づいて段差の幅を算出し、垂直レーザ２８、３０から照射された２つの垂直面レーザ光の反射光の撮影状態に基づいて断裁の段差上面の実座標を算出する。
【０１４０】
これにより、段差の特徴のうち脚部１２の昇降制御にさらに有効な特徴を検出することができるので、未知の階段に対してさらに高い適応性を実現することができる。
更に、本実施の形態では、前方脚先センサ２２の測定結果に基づいて段差の壁面までの距離を算出し、下方脚先センサ２４の測定結果に基づいて車輪２０と段差上面との位置関係を算出する。
【０１４１】
これにより、段差の特徴のうち脚部１２の昇降制御にさらに有効な特徴を検出することができるので、未知の段差（例えば、様々な形状の階段など）に対してさらに高い適応性を実現することができる。
上記実施の形態において、脚車輪装置１１は、発明８及び９の脚車輪装置に対応し、車輪２０は、発明１〜５並びに７〜９の車輪に対応し、脚部１２は、発明１〜９の脚部に対応する。
【０１４２】
また、上記実施の形態において、関節モータ４０は、発明１、８及び９のアクチュエータ、並びに発明２〜５及び７の第１アクチュエータに対応し、車輪モータ５０は、発明１、８及び９のアクチュエータ、並びに発明２及び６の第２アクチュエータに対応し、ステップＳ１００〜Ｓ１１６及びステップＳ２００〜Ｓ２２４は、発明１並びに３〜７の制御手段に対応し、各回転関節の関節モータ４０を制御して、待避位置に移動させた脚部１２の姿勢を変更して、脚車輪型ロボット１００の重心位置を変化させる処理は、発明１１の脚部姿勢変更手段に対応する。
【０１４３】
なお、上記実施の形態においては、本発明に係る脚車輪型ロボットを、凸状の段差を乗り越える場合について適用したが、これに限らず、凸状の段差以外の段差を乗り越える場合についても同様に適用することができる。
また、上記実施の形態においては、車輪２０のみを用いた移動制御において、待避位置に各脚部１２を移動後に、当該各脚部１２の関節モータ４０への供給電力を断つ制御を行う構成としたが、これに限らず、各脚部１２が自重によって落下してしまう構成の場合は、落下を防ぐのに必要な最小限の駆動電力を各関節モータ４０に供給する構成としても良い。
【０１４４】
また、上記実施の形態においては、本発明に係る脚車輪型ロボットを、２本の前脚部及び２本の後脚部の計４本の脚部を有する構成としたが、これに限らず、２本（一対）あるいは６本（３対）以上を有する構成としても良い。但し、車輪のみでの走行移動時に脚部を車輪の接地部よりも高い位置（または車輪走行の妨げにならない位置）に移動できる構成であることが好ましい。
【０１４５】
また、上記実施の形態においては、各車輪２０に対して車輪モータ５０を設ける構成（４輪駆動）としたが、これに限らず、２本の後脚部又は２本の前脚部のいずれか一方に設ける構成としてもよい。これにより、モータ２つ分の重量を減らすことが可能となる。
また、上記実施の形態においては、車輪２０のみを用いた移動時において、４本の脚部１２の全ての車輪モータ５０を駆動制御して移動を行う構成としたが、これに限らず、環境に応じて、前方の２輪又は後方の２輪のいずれか一方を駆動する車輪モータ５０のみを駆動して走行を行うことができる構成としても良い。
【０１４６】
また、上記実施の形態においては、第１及び第２プーリ１６ａ及び１６ｂ並びに第１ベルト１６ｃを介して、関節モータ４０の第１の回転軸の回転駆動力を、シャフト１５及び第２ギアボックス１６ｄに伝達する構成としたが、これに限らず、複数の歯車を介して、第１の回転軸の回転駆動力を、シャフト１５及び第２ギアボックス１６ｄへと伝達する構成としても良い。
【０１４７】
また、上記実施の形態においては、第３及び第４プーリ１７ａ及び１７ｂ並びに第２ベルト１７ｃを介して、車輪モータ５０の第２の回転軸の回転駆動力を、車輪２０に伝達する構成としたが、これに限らず、複数の歯車を介して、第２の回転軸の回転駆動力を、車輪２０へと伝達する構成としても良い。
〔第２の実施の形態〕
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１３ないし図３１は、本発明に係る脚車輪型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第２の実施の形態を示す図である。
【０１４８】
まず、本発明を適用する脚車輪型ロボット１００の構成を説明する。
図１３は、脚車輪型ロボット１００の正面図である。
図１４は、脚車輪型ロボット１００の側面図である。
脚車輪型ロボット１００は、図１３および図１４に示すように、基体１０と、基体１０に連結された４つの脚部１２とを有して構成されている。
【０１４９】
基体１０の前部には、２本の脚部１２が回転関節１４を介して左右対称の位置に連結されている。また、基体１０の後部には、２本の脚部１２が回転関節１４を介して左右対称の位置に連結されている。回転関節１４は、脚車輪型ロボット１００の底面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、ヨー軸回りに回転する。
各脚部１２には、２つの回転関節１６、１８が設けられている。回転関節１４は、下方を軸方向として回転し、回転関節１６、１８は、回転関節１４が図１３の状態であるときは、脚車輪型ロボット１００の側面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、回転関節１４が図１３の状態であるときは、ピッチ軸回りに回転し、回転関節１４が図１３の状態から９０度回転した状態であるときは、ロール軸回りに回転する。したがって、脚部１２は、それぞれ３自由度を有する。
【０１５０】
各脚部１２の先端には、回転関節１６、１８と軸方向を同一にして駆動輪２０が回転可能に設けられている。
各脚部１２の先端には、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する物体までの距離を測定する前方脚先センサ２２と、接地面までの距離を測定する下方脚先センサ２４とが設けられている。
【０１５１】
一方、基体１０の正面には、３次元距離測定装置２００が取り付けられている。３次元距離測定装置２００の座標系（以下、センサ座標系という。）は、基体１０の奥行き（前後の長さ）方向をｘrs軸、基体１０の幅（左右の長さ）方向をｙrs軸、基体１０の高さ方向をｚrs軸とし、ｘrs軸は基体１０の前方を、ｙrs軸は基体１０の右方を、ｚrs軸は基体１０の上方をそれぞれ正の方向とする。
【０１５２】
次に、３次元距離測定装置２００の外観構造を説明する。
図１５は、３次元距離測定装置２００の正面図（ｙrs−ｚrs平面）である。
図１６は、３次元距離測定装置２００の側面図（ｘrs−ｚrs平面）である。
図１７は、３次元距離測定装置２００の上面図（ｙrs−ｘrs平面）である。
３次元距離測定装置２００は、図１５ないし図１７に示すように、下側支持板２０４と、下側支持板２０４の上方に設けられた上側支持板２０６と、上側支持板２０６の上方に設けられたカメラ支持板２０８とを有して構成されている。下側支持板２０４と上側支持板２０６、および上側支持板２０６とカメラ支持板２０８は、それぞれ複数の支柱により支持されている。
【０１５３】
カメラ支持板２０８は、図１６に示すように、下側支持板２０４および上側支持板２０６に対してｘrs軸の正の方向に迫り出して設けられている。カメラ支持板２０８の迫り出した部分には、カメラ２２２が取り付けられている。
下側支持板２０４の下面には、モータ２１６が取り付けられている。モータ２１６の回転軸（以下、駆動回転軸という。）は、下側支持板２０４を下方から貫通し、下側支持板２０４と上側支持板２０６の間に配置されたプーリ２２０ａに連結している。
【０１５４】
一方、下側支持板２０４の下面であってモータ２１６から水平方向に所定距離隔てた位置には、２次元距離測定装置２１２が取り付けられている。２次元距離測定装置２１２は、回転軸（以下、従動回転軸という。）を有し、従動回転軸が下側支持板２０４を下方から貫通し、下側支持板２０４と上側支持板２０６の間に配置されたプーリ２２０ｂに連結している。
【０１５５】
プーリ２２０ａ、２２０ｂには、ベルト２２１が巻き掛けられている。したがって、モータ２１６によりプーリ２２０ａが回転し、プーリ２２０ａに巻き掛けたベルト２２１によりプーリ２２０ｂが回転することにより、２次元距離測定装置２１２は、図１７に示すように、ｚrs軸回りに回転する。
図１８は、測距センサの走査範囲を示す図である。
【０１５６】
２次元距離測定装置２１２は、測距センサを内蔵し、図１８に示すように、測距センサを、ｚrs軸およびその測定方向に対して直交する軸回りに回転させながら所定の走査単位角度ごとに測距センサの測定結果を取得する。測距センサの走査範囲は、脚車輪型ロボット１００が階段の昇降や障害物の回避を行うことを目的としているため、脚車輪型ロボット１００の下方を重点的に走査するように設定されている。なお、２次元距離測定装置２１２および測距センサの原点位置（走査角度θおよびφが０°の位置）においては、測距センサの測定方向がｘrs軸と一致し、測距センサの回転軸がｙrs軸と一致する。測距センサの回転軸は、２次元距離測定装置２１２の走査角度によって向きが変化するが、原点位置においてｙrs軸と一致するため、説明の便宜上、測距センサの回転軸をｙrs’軸と表記する。
【０１５７】
３次元距離測定装置２００は、２次元距離測定装置２１２を回転駆動する回転駆動機構（モータ２１６、エンコーダ２１８、プーリ２２０ａ、２２０ｂ、ベルト２２１および下側支持板２０４）が、図１８に示す走査範囲外に設けられているため、図１８に示す走査範囲であれば、３次元距離測定装置２００を構成する各機構部によって、測距センサ２１２ａの走査が阻害されない。
【０１５８】
また、脚車輪型ロボット１００の走行経路上の障害物を認識できればよいので、ｚrs軸回りの回転駆動による走査範囲も、前方１８０°までをカバーする必要はなく、２次元距離測定装置２１２から水平方向に所定距離隔てて配置されたモータ２１６およびエンコーダ２１８を走査範囲外とする範囲でも十分である。したがって、２次元距離測定装置２１２の回転駆動範囲を、モータ２１６およびエンコーダ２１８を含まない範囲とする。
【０１５９】
次に、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを説明する。
図１９は、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを示すブロック図である。
各脚部１２の回転関節１４〜１８には、図１９に示すように、回転関節１４〜１８を回転駆動する関節モータ４０がそれぞれ設けられている。各関節モータ４０には、関節モータ４０の回転角度位置を検出するエンコーダ４２と、モータ指令信号およびエンコーダ４２の出力信号に基づいて関節モータ４０の駆動を制御するドライバ４４が設けられている。
【０１６０】
各脚部１２の駆動輪２０には、駆動輪２０を回転駆動する車輪モータ５０がそれぞれ設けられている。各車輪モータ５０には、車輪モータ５０の回転角度位置を検出するエンコーダ５２と、モータ指令信号およびエンコーダ５２の出力信号に基づいて車輪モータ５０の駆動を制御するドライバ５４が設けられている。
脚車輪型ロボット１００は、さらに、ＣＰＵ６０と、脚車輪型ロボット１００の姿勢を検出する３軸姿勢センサ７０と、外部のＰＣ等と無線通信を行う無線通信部７４と、無線通信部７４とＣＰＵ６０の入出力を中継するハブ７６と、警告音等を出力するスピーカ７８とを有して構成されている。
【０１６１】
３軸姿勢センサ７０は、ジャイロ若しくは加速度センサ、またはその両方を有し、地軸に対して脚車輪型ロボット１００の姿勢の傾きを検出する。
ＣＰＵ６０は、モータ指令出力Ｉ／Ｆ６１を介してドライバ４４、５４にモータ指令信号を出力し、角度取込Ｉ／Ｆ６２を介してエンコーダ４２、５２の出力信号を入力する。また、センサ入力Ｉ／Ｆ６３を介して、３次元距離測定装置２００、前方脚先センサ２２、下方脚先センサ２４および３軸姿勢センサ７０からそれぞれセンサ信号を入力する。また、通信Ｉ／Ｆ６４を介してハブ７６と信号の入出力を行い、サウンド出力Ｉ／Ｆ６５を介してスピーカ７８に音声信号を出力する。
【０１６２】
次に、２次元距離測定装置２１２の制御構造を説明する。
図２０は、２次元距離測定装置２１２の制御構造を示すブロック図である。
２次元距離測定装置２１２は、図２０に示すように、測定範囲内に存在する物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａを回転駆動するモータ２１２ｃと、モータ２１２ｃの回転角度位置を検出するエンコーダ２１２ｄと、指令信号およびエンコーダ２１２ｄの出力信号に基づいてモータ２１２ｃの駆動を制御するドライバ２１２ｂとを有して構成されている。
【０１６３】
ドライバ２１２ｂは、センシングプロセッサ２１０からの指令信号において設定された走査角度範囲（例えば、−４０°〜＋４０°等の所定の角度範囲）および走査単位角度（例えば、０．３６°等の所定の単位角度）に基づいて、モータ２１２ｃの回転軸を走査単位角度ずつ回転させる制御を行う。
モータ２１２ｃは、測距センサ２１２ａのレーザ出力部（不図示）および受光部（不図示）をｙrs’軸回りに回転駆動するように設けられており、ドライバ２１２ｂからの制御信号に応じて、自己の回転軸を走査単位角度（Δθ）ずつ回転駆動する。
【０１６４】
次に、３次元距離測定装置２００の制御構造を説明する。
図２１は、３次元距離測定装置２００の制御構造を示すブロック図である。
３次元距離測定装置２００は、図２１に示すように、センシングプロセッサ２１０と、２次元距離測定装置２１２と、モータ２１６と、エンコーダ２１８と、指令信号およびエンコーダ２１８の出力信号に基づいてモータ２１６の駆動を制御するドライバ２１４と、カメラ２２２とを有して構成されている。
【０１６５】
センシングプロセッサ２１０は、専用のプログラムを実行し、ドライバ２１２ｂに指令信号を与えて測距センサ２１２ａを回転させ、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な領域（以下、走査平面という。）内に存在する物体上の測定点までの距離を測定する第１走査処理を実行するとともに、１つの走査平面に対する第１走査処理が終了するごとに、ドライバ２１４に指令信号を与えて２次元距離測定装置２１２を回転させる第２走査処理を実行する。
【０１６６】
センシングプロセッサ２１０は、さらに、第１走査処理および第２走査処理を経て２次元距離測定装置２１２で測定した距離の情報（以下、距離情報という。）に基づいて、測定範囲内に存在する物体上の連続面を認識する処理を実行する。
次に、３次元距離測定装置２００の距離測定の原理を説明する。
図２２は、２次元距離測定装置２１２の距離測定の原理を説明するための図である。
【０１６７】
２次元距離測定装置２１２は、測距センサ２１２ａが、モータ２１２ｃの回転軸の回転駆動に応じて、ｙrs’軸回りに走査単位角度ずつ回転し、かつ、回転するごとに、図２２に示すように、レーザ出力部からレーザ光を出力するとともに、出力光に対する物体（図２２中の障害物）からの反射光を受光部で受光し、各走査角度に応じた距離（図２２中の測定距離Ｌ（物体と受光部との間の距離））を測定する。
【０１６８】
図２３は、第１走査処理および第２走査処理により走査を行った場合を示す図である。同図（ａ）は、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させたときの測定距離Ｌと走査角度θとの関係を示す図であり、同図（ｂ）は、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転させたときの走査平面と走査角度φとの関係を示す図である。
第１走査処理は、例えば、図２３（ａ）に示すように、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに走査単位角度ずつ回転させながら、原点位置に対する各走査角度（図２３（ａ）中のθ1、θ2、θ3）に応じた距離情報（図２３（ａ）中のＬ（θ1）、Ｌ（θ2）、Ｌ（θ3））を測定する処理となる。
【０１６９】
また、第１走査処理における、モータ２１２ｃの回転軸の回転中心と、レーザの走査軌道線の両端とを結んで形成される平面が、走査平面（物体が存在しない場合は扇形の平面）となる。
ドライバ２１４は、センシングプロセッサ２１０からの指令信号において設定された走査角度範囲および走査単位角度（Δφ）に基づいて、モータ２１６の回転軸を走査単位角度ずつ回転させる制御を行う。
【０１７０】
モータ２１６は、減速機（不図示）、プーリ２２０ａ、２２０ｂおよびベルト２２１を介して、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転駆動するように設けられており、ドライバ２１４からの制御信号に応じて、自己の回転軸を走査単位角度ずつ回転駆動する。これにより、モータ２１６の回転軸の回転駆動に応じて、プーリ２２０ａ、２２０ｂを介して従動回転軸に回転駆動力が伝達され、２次元距離測定装置２１２がｚrs軸回りに走査単位角度ずつ回転する。
【０１７１】
すなわち、第２走査処理は、図２３（ｂ）に示すように、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに走査単位角度ずつ回転させる処理となる。そして、第１走査処理と第２走査処理とを交互に連続して行うことにより、第１走査処理によって形成される走査平面をｚrs軸回りに連続して形成する。
図２４は、３次元距離測定装置２００の距離の計測例を示す図である。
【０１７２】
これにより、例えば、図２４に示すように、壁、ついたて、スタンド、棚等の物体の立体的な形状を把握することができる。
また、図２３（ｂ）に示すように、第２走査処理後の各測定点の距離情報をＬ（θi，φj）と表記する。ここで、ｉは、ｙrs’軸回りの走査角度に応じて各測定点に付与される通し番号であり、ｊは、ｚrs軸回りの走査角度に応じて各測定点に付与される通し番号である。
【０１７３】
次に、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
図２５は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、センシングプロセッサ２１０が、ＲＯＭ（不図示）に記憶された専用のプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行することで実現される処理であって、処理が実行されると、図２５に示すように、まず、ステップＳ３００に移行する。
【０１７４】
ステップＳ３００では、３次元距離測定装置２００において、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、測距センサ２１２ａおよび２次元距離測定装置２１２の走査角度範囲および走査単位角度を設定し、ステップＳ３０２に移行する。ここで、ＣＰＵ６０からの指令信号には、走査角度範囲および走査単位角度の情報が含まれている。
ステップＳ３０２では、２次元距離測定装置２１２に指令信号を出力することにより、ドライバ２１２ｂ、モータ２１２ｃおよびエンコーダ２１２ｄを駆動し、測距センサ２１２ａを、ステップＳ３００で設定されたｙrs’軸回りの走査角度範囲内において、ステップＳ３００で設定された走査単位角度ずつｙrs’軸回りに回転させるとともに、各走査角度に応じた距離情報を測定する第１走査処理を実行し、ステップＳ３０４に移行する。
【０１７５】
ステップＳ３０４では、ステップＳ３０２で測定した距離情報に対して、メディアンフィルタを用いたフィルタリング処理を実行してノイズ成分を除去し、ステップＳ３０６に移行する。
ステップＳ３０６では、ステップＳ３０４でノイズ除去後の回転座標系の距離情報を直交座標系の座標情報に変換する。これにより、第１走査処理で得られた各測定点の距離情報は、その第１走査処理の走査平面を２次元平面とする直交座標系（以下、走査平面座標系という。）の座標情報に変換される。
【０１７６】
次いで、ステップＳ３１０に移行して、ステップＳ３０６で変換された座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出する。
図２６は、ハフ変換の原理を説明するための図である。同図（ａ）は、ｘ−ｙ平面を示し、同図（ｂ）は、ρ−θ平面を示す。なお、同図（ａ）のｘ軸、ｙ軸は、走査平面座標系における軸を示し、センサ座標系における軸とは別個のものである。
【０１７７】
ハフ変換は、デジタル画像処理で用いられる特徴抽出法の一つである。古典的には直線の検出を行うものだったが、さらに一般化されて様々な形態（円や楕円等の方程式の形で表現できるもの）に対して用いられている。ハフ変換の特徴は、画像中の直線が途中で切断されている場合や、雑音が存在する場合でも、比較的良好な結果を得ることができる点である。
【０１７８】
図２６（ａ）に示すように、走査平面座標系における直線ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０を考える。
この直線から原点に垂線を下ろし、垂線の長さをρ、垂線とｘ軸とのなす角をθとしたとき、この直線は、下式（2）により表すことができる。
【０１７９】
【数２】
2008260117.tif 000004
【０１８０】
上式（2）は、下式（3）に変形することができる。
ρ＝ｘcosθ＋ｙsinθ                                                …（3）
したがって、１組の（ρ、θ）に対して１本の直線が対応することとなる。ここで、点（ρ、θ）を直線ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０のハフ変換と呼ぶ。また、走査平面座標系の任意の点（ｘ0、ｙ0）を通る直線群は、下式（4）により表すことができる。
ρ＝ｘ0cosθ＋ｙ0sinθ                                              …（4）
ここで、ｘ−ｙ平面において３点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3を通るそれぞれの直線群の軌跡をρ−θ平面に描くと、図２６（ｂ）に示すように正弦曲線となる。この３点がｘ−ｙ平面において同一直線上に存在するのであれば、ρとθの値は同一となり、ρ−θ平面において、３点に対応する曲線は１点で交わることになる。
【０１８１】
ハフ変換の原理を利用すれば、複数の測定点の座標に基づいて線分を検出することができる。すなわち、ｎ（ｎ≧２）個の測定点に対して、ρ−θ平面上ではｎ個の曲線が描かれ、このうちｍ（ｎ≧ｍ≧２）個の曲線が１点で交わっていれば、このｍ個の曲線に対応するｍ個の測定点は、ｘ−ｙ平面において同一直線上にあるということになる。
次いで、図２５に示すように、ステップＳ３２０に移行して、検出した線分の端点を連続面の境界（凹凸のエッジ）として判定する。複数の線分が重なり合っているとき、または複数の線分が所定距離内に存在するときは、１つの線分であるとみなし、それら線分の端点のうち最も離れた２点を連続面の境界として判定する。
【０１８２】
次いで、ステップＳ３２４に移行して、連続面の境界として判定した端点の座標情報をセンサ座標系に変換し、変換された座標情報を各線分ごとに対応付けてＲＡＭ等のメモリ（不図示）に記憶し、ステップＳ３２６に移行する。
ステップＳ３２６では、第２走査処理の走査角度範囲および走査単位角度に対応するすべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ３２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ３３６に移行する。
【０１８３】
ステップＳ３３６では、メモリに記憶された座標情報に基づいて面データを生成する。連続面の境界として判定した端点を結ぶ線分（ステップＳ３２０で、１つの線分であるとみなしたもの）は、連続面と走査平面が交わる交線であるので、面データの生成は、例えば、ある走査平面において、連続面の境界として判定した端点を結ぶ線分と、ｚrs軸回りに隣接する走査平面において、連続面の境界として判定した端点を結ぶ線分との傾きおよび座標が所定範囲にあるものを連続面と判定し、それら線分に対応する座標情報を対応付けたり、公知の補間法を用いてつなぎ合わせたりすることにより行う。例えば、傾きが０に近い連続面は、水平面とみなすことができるので、そこが歩行可能な面であると判定することができる。
【０１８４】
次いで、ステップＳ３３８に移行して、ハブ７６および通信Ｉ／Ｆ６４を介して、ステップＳ３３６で生成した面データをＣＰＵ６０に出力し、一連の処理を終了する。
一方、ステップＳ３２６で、すべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ３２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ３４０に移行して、３次元距離測定装置２００に指令信号を出力することにより、ドライバ２１４、モータ２１６およびエンコーダ２１８を駆動し、２次元距離測定装置２１２を、ステップＳ３００で設定されたｚrs軸回りの走査角度範囲内において、ステップＳ３００で設定された走査単位角度ずつｚrs軸回りに回転させる第２走査処理を実行し、ステップＳ３０２に移行する。
【０１８５】
次に、ＣＰＵ６０で実行される処理を説明する。
ＣＰＵ６０は、ＲＯＭ等の所定領域に格納されている制御プログラムを起動させ、その制御プログラムに従って、図２７のフローチャートに示す昇降制御処理を実行する。
図２７は、昇降制御処理を示すフローチャートである。
昇降制御処理は、脚部１２の昇降制御を行う処理であって、ＣＰＵ６０において実行されると、まず、図２７に示すように、ステップＳ４００に移行する。
【０１８６】
ステップＳ４００では、３次元距離測定装置２００から面データを入力し、ステップＳ４０２に移行して、入力した面データに基づいて、センサ座標系における各測定点の座標をグローバル座標系の座標に変換し、連続面の周縁上の点を階段の特徴点として検出する。
次いで、ステップＳ４０４に移行して、検出した階段の特徴点に基づいて階段の幅を算出し、ステップＳ４０６に移行して、検出した階段の特徴点に基づいて階段の段鼻部の実座標を算出し、ステップＳ４０８に移行する。
【０１８７】
ステップＳ４０８では、算出した階段の幅および段鼻部の実座標、並びに３軸姿勢センサ７０のセンサ信号に基づいて逆運動学計算および重心計算を行い、ステップＳ４１０に移行して、ステップＳ４０８の計算結果に基づいて脚先（駆動輪２０）の着地位置を決定し、ステップＳ４１２に移行する。
ステップＳ４１２では、前方脚先センサ２２および下方脚先センサ２４からそれぞれセンサ信号を入力し、ステップＳ４１４に移行して、入力した前方脚先センサ２２のセンサ信号に基づいて蹴込板までの距離を算出し、ステップＳ４１６に移行して、入力した下方脚先センサ２４のセンサ信号に基づいて脚先と踏板の位置関係を算出し、ステップＳ４１８に移行する。
【０１８８】
ステップＳ４１８では、決定した着地位置および算出した両距離に基づいてドライバ４４、５４へのモータ指令信号を生成し、ステップＳ４２０に移行して、生成したモータ指令信号をドライバ４４、５４に出力し、ステップＳ４２２に移行する。
ステップＳ４２２では、脚先が踏板に着地したか否かを判定し、脚先が着地したと判定したとき(Yes)は、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
【０１８９】
一方、ステップＳ４２２で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップＳ４１２に移行する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。
【０１９０】
センシングプロセッサ２１０では、まず、ステップＳ３００を経て、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、センシングプロセッサ２１０において走査角度範囲および走査単位角度が設定される。
ここで、２次元距離測定装置２１２は、測距範囲２０〜４０９５[mm]、最大走査角度範囲２４０°、角度分解能０．３６°の２次元レンジセンサであることとする。走査角度範囲が２４０°であれば、図１８に示す走査平面を形成する走査角度範囲と同じとなり、２次元距離測定装置２１２の上方にある下側支持板２０４、プーリ２２０ａ、２２０ｂおよびベルト２２１が走査範囲に含まれないことになる。
【０１９１】
また、第１走査処理に対して、走査角度範囲２４０°および走査単位角度０．３６°が設定され、第２走査処理に対して、走査角度範囲−４０°〜＋４０°および走査単位角度１０°が設定されたとする（この場合は、走査平面が９つ形成される）。走査角度範囲−４０°〜＋４０°であれば、２次元距離測定装置２１２から水平方向に所定距離隔てて配置されたモータ２１６およびエンコーダ２１８が走査範囲に含まれないことになる。
【０１９２】
次いで、ステップＳ３０２を経て、第１走査処理に対して設定された走査角度範囲および走査単位角度に基づいて、ドライバ２１２ｂに指令信号が出力されることにより第１走査処理が実行される。最初は、ｚrs軸回りの走査角度φが０°の位置（原点位置）に対する第１走査処理が実行される。
その結果、ドライバ２１２ｂにより、センシングプロセッサ２１０からの指令信号およびエンコーダ２１２ｄからの出力信号に基づいて、モータ２１２ｃの回転軸が回転駆動し、測距センサ２１２ａがｙrs’軸回りに走査単位角度Δθ＝０．３６°ずつ回転するとともに、各走査角度に応じた距離が測定される。各距離情報は、データ列Ｌ（θi，φj）としてセンシングプロセッサ２１０に出力される。
【０１９３】
なお、ｙrs’軸回りの走査範囲内には、基体１０以外に、２次元距離測定装置２１２の駆動機構等の走査を阻害する物が一切存在しないため、走査範囲内に存在する物体の正確な距離情報を得ることができる。
１つの走査平面に対する第１走査処理が終了すると、ステップＳ３０４を経て、第１走査処理で測定された距離情報に対してフィルタリング処理が行われる。これにより、測定情報におけるノイズ成分が除去される。
【０１９４】
図２８は、第１走査処理による測定結果を示すグラフである。
ここで、ノイズ成分除去後の各測定点の測定距離Ｌ[mm]は、例えば、図２８に示すようになる。図２８において、横軸は、各走査角度に応じた測定点の番号（第１走査角度番号）であり、縦軸は、各走査角度番号の測定点に対する測定距離Ｌ[mm]である。
図２８の例では、脚車輪型ロボット１００の歩行経路上に、段差が一定でかつ踏板が連続面となっている階段が存在することが分かる。
【０１９５】
次いで、ステップＳ３０６を経て、フィルタリング処理後の回転座標系の距離情報が直交座標系の座標情報に変換される。
図２９は、図２８の各測定点の回転座標系の距離情報を直交座標系の座標情報に変換した結果を示すグラフである。
図２８の各測定点の回転座標系の距離情報は、座標変換により、図２９に示すように、各走査角度に対応するｘrs軸方向の距離[mm]とｚrs軸方向の距離[mm]とで表される２次元の座標情報となる。図２９において、横軸は、ｘrs軸方向の距離Ｌx[mm]であり、縦軸は、ｚrs軸方向の距離Ｌz[mm]である。
【０１９６】
次いで、ステップＳ３１０を経て、変換された座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
図３０は、直交座標系における測定点およびハフ変換の結果を示すグラフである。
直交座標系において各測定点は、図３０（ａ）に示すように、蹴込板および踏板の輪郭に沿った複数の点の集合として表される。図３０（ａ）の例では、１段目の踏板に対応する領域において、いくつかの測定点が連続面から外れた領域に分布しているが、これは、測定面である踏板の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたものであり、誤差領域Ａ1である。また、領域Ａ2は、他の領域と比べて測定解像度が低くなっている。
【０１９７】
この測定結果に対してハフ変換を行うと、図３０（ｂ）に示すように、各踏板の輪郭に沿った線分が検出される。
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、低解像度領域Ａ2では、踏板の輪郭とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、低解像度領域Ａ2を含んでいても、図３０（ｂ）に示すように、踏板の輪郭に比較的沿った線分を検出することができる。
【０１９８】
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、誤差領域Ａ1について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、図３０（ｂ）に示すように、誤差領域Ａ1およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。
【０１９９】
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域Ａ1について、実際は誤差領域Ａ1およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、図３０（ｂ）に示すように、誤差領域Ａ1およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。
【０２００】
次いで、ステップＳ３２０、Ｓ３２４を経て、検出された線分の端点が連続面の境界として判定され、連続面の境界として判定された端点の座標情報がセンサ座標系に変換され、変換された座標情報がメモリに記憶される。
１つの走査平面について測定が終了すると、ステップＳ３４０を経て、第２走査処理に対して設定された走査角度範囲および走査単位角度に基づいて、ドライバ２１４に指令信号が出力されることにより第２走査処理が実行される。
【０２０１】
その結果、ドライバ２１４により、センシングプロセッサ２１０からの指令信号およびエンコーダ２１８からの出力信号に基づいて、モータ２１６の回転軸が回転駆動し、２次元距離測定装置２１２がｚrs軸回りに走査単位角度１０°ずつ回転する。第２走査処理によって、２次元距離測定装置２１２の向きが１つ前の状態に対してｚrs軸回りに１０°だけ変化する。そして、この状態で、ステップＳ３０２を経て、第１走査処理が再び実行される。すなわち、ｚrs軸回りに１０°ずれた位置に新たな走査平面が形成され、この走査平面について第１走査処理が実行される。
【０２０２】
ここで、２次元距離測定装置２１２が基体１０の正面に取り付けられているため、基体１０が走査範囲内に含まれてしまうが、脚車輪型ロボット１００の前方および歩行経路上を含む範囲においては阻害物が一切ないため、脚車輪型ロボット１００の歩行制御を行うのに十分な走査範囲が確保できているといえる。
すべての走査平面について測定が終了すると、ステップＳ３３６を経て、メモリに記憶された座標情報に基づいて面データが生成される。
【０２０３】
図３１は、連続面の判定結果を示す図である。
面データは、図３１に示すように、ｚrs軸回りに隣接する走査平面間において、傾きおよび座標が近い線分をつなぎ合わせることで生成される。図３１の例では、例えば、走査平面φ0において、１段目の踏板に対応する領域（φ0、２）の線分と、走査平面φ1において、１段目の踏板に対応する領域（φ1、２）の線分とが１つの連続面を構成すると判定されるので、その連続面については、それら線分の端点の座標情報を対応付けた面データが生成される。
【０２０４】
なお、同様に、走査平面φ0における領域（φ0、２ｉ（ｉは２以上の整数））の線分および走査平面φ1における領域（φ1、２ｉ）の線分が１つの連続面を、走査平面φ0における領域（φ0、２ｊ（ｊは１以上の整数）−１）の線分および走査平面φ1における領域（φ1、２ｊ−１）の線分が１つの連続面を構成すると判定され、面データが生成される。
【０２０５】
面データは、ステップＳ３３８を経て、ハブ７６および通信Ｉ／Ｆ６４を介してＣＰＵ６０に出力される。
ＣＰＵ６０では、面データを入力すると、ステップＳ４０２を経て、入力された面データに基づいて階段の特徴点が検出される。また、入力された面データが解析され、例えば、傾きが０に近い連続面が水平面とみなされ、脚車輪型ロボット１００が歩行可能な面であると判定される。
【０２０６】
歩行可能な面であると判定されると、ステップＳ４０４〜Ｓ４１０を経て、検出された階段の特徴点に基づいて階段の幅および段鼻部の実座標が算出され、算出された階段の幅および段鼻部の実座標に基づいて脚先の着地位置が決定される。
さらに、ステップＳ４１２〜Ｓ４１６を経て、脚先センサ２２、２４からそれぞれセンサ信号が入力され、蹴込板までの距離および脚先と踏板の位置関係が算出される。そして、ステップＳ４１８、Ｓ４２０を経て、決定された着地位置および算出された両距離に基づいてモータ指令信号が生成され、生成されたモータ指令信号がドライバ４４、５４に出力される。これにより、駆動輪２０が回転するとともに回転関節１４〜１８が駆動し、脚車輪型ロボット１００が姿勢を適切に保ちつつ階段を乗り越える。また、状況によっては階段を回避、停止する。したがって、脚型ロボットと同様に階段への適応性が高い。
【０２０７】
なお、段差が一定でかつ踏板が連続面となる階段を例に挙げたが、段差が一定でない階段、蹴込板の無い階段等に対しても、正確にその面を認識することができるので、脚車輪型ロボット１００の階段への適応性を高めることができる。
一方、平地では、脚車輪型ロボット１００は、車輪走行で移動することができる。したがって、車輪型ロボットと同様に平地での移動性が高い。
【０２０８】
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面または連続面の境界を認識する。
【０２０９】
これにより、連続面または連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。
【０２１０】
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
さらに、本実施の形態では、検出した線分の端点の座標に基づいて連続面または連続面の境界を認識する。
これにより、連続面または連続面の境界を比較的正確に認識することができる。
【０２１１】
さらに、本実施の形態では、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させるモータ２１２ｃ等からなるｙrs’軸回転機構と、測距センサ２１２ａをｚrs軸回りに回転させるモータ２１６等からなるｚrs軸回転機構とを備え、ｙrs’軸回転機構により測距センサ２１２ａを回転させながらｙrs’軸回転機構の走査単位角度ごとに測距センサ２１２ａの測定結果を取得する第１走査を、ｚrs軸回転機構により測距センサ２１２ａを回転させながらｚrs軸回転機構の走査単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、ｙrs’軸回転機構の走査単位角度ごとおよびｚrs軸回転機構の走査単位角度ごとの測定結果を取得する。
【０２１２】
これにより、連続面または連続面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御にさらに好適な認識結果を得ることができる。また、測距センサ２１２ａを回転させる回転機構を採用したので、移動機構に比して、走査に必要なスペースが小さくてすみ、走査のための機構が簡素となり、しかも高速な走査を実現することができる。
【０２１３】
さらに、本実施の形態では、モータ２１６およびエンコーダ２１８と、２次元距離測定装置２１２とを水平方向に所定距離隔てて配置し、駆動回転軸の回転駆動力を、プーリ２２０ａ、ベルト２２１およびプーリ２２０ｂを介して従動回転軸へと伝達し、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転駆動する構成とした。
これにより、２次元距離測定装置２１２の走査角度範囲内には、走査を阻害するものが一切なくなるので、正確な距離情報を得ることができる。また、モータ２１６およびエンコーダ２１８と、２次元距離測定装置２１２とを水平方向に配置したので、３次元距離測定装置２００の高さ方向の占有率を低減することができる。
【０２１４】
さらに、本実施の形態では、脚先センサ２２、２４を備え、脚先センサ２２、２４で測定した距離に基づいて階段を認識し、その認識結果に基づいてモータ４０、５０を制御する。
これにより、脚先センサ２２、２４を用いて未知の階段を認識しながら脚部１２の昇降制御を行うので、従来に比して、未知の階段に対して高い適応性を実現することができる。また、人が活動する環境での動作を行えるので、人と一緒に行動する用途に用いられるホームロボット、パーソナルロボット等に好適である。
【０２１５】
さらに、本実施の形態では、３次元距離測定装置２００を基体１０の正面に設け、脚先センサ２２、２４を脚部１２の先端に設けた。
これにより、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する物体を広い視野で検出することができるとともに、階段昇降時に駆動輪２０と階段の距離を精度よく測定することができる。
【０２１６】
さらに、本実施の形態では、前方脚先センサ２２の測定結果に基づいて階段の蹴込板までの距離を算出し、下方脚先センサ２４の測定結果に基づいて駆動輪２０と階段の踏板の位置関係を算出する。
これにより、階段の特徴のうち脚部１２の昇降制御にさらに有効な特徴を検出することができるので、未知の階段に対してさらに高い適応性を実現することができる。
【０２１７】
上記第２の実施の形態において、ステップＳ３０２、Ｓ３４０は、発明１２、１５若しくは１７の測定結果取得手段、または発明２８の測定結果取得ステップに対応し、ステップＳ３０６は、発明１２の座標変換手段、または発明２８の座標変換ステップに対応している。また、ステップＳ３１０は、発明１２、１４若しくは１６の線分検出手段、または発明２８の線分検出ステップに対応し、ステップＳ３２０、Ｓ３３６は、発明１２、１４若しくは１６の認識手段、または発明２８の認識ステップに対応している。
【０２１８】
また、上記第２の実施の形態において、ｙrs’軸は、発明１７の第１走査軸に対応し、ｚrs軸は、発明１７の第２走査軸に対応し、ｙrs’軸回転機構は、発明１５若しくは１７の第１走査手段、または発明１７の第１回転手段に対応し、ｚrs軸回転機構は、発明１５若しくは１７の第２走査手段、または発明１７の第２回転手段に対応している。
【０２１９】
〔第３の実施の形態〕
次に、本発明の第３の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図３２および図３３は、本発明に係る脚車輪型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第３の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、上記第２の実施の形態に対して、直交座標系において、測定点間を線分で接続した上でハフ変換を行う点が異なる。なお、以下、上記第２の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第２の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
まず、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
【０２２０】
図３２は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図３２に示すように、ステップＳ３００〜Ｓ３０６を経て、ステップＳ３０８に移行する。
ステップＳ３０８では、ステップＳ３０６で変換された座標情報に基づいて、走査平面座標系においてｘ軸方向に隣接する測定点の間を線分で接続し、ステップＳ３１０に移行して、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出する。
【０２２１】
そして、ステップＳ３２０、Ｓ３２４を経て、ステップＳ３２６に移行して、すべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ３２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ３３６、Ｓ３３８を経て、一連の処理を終了する。
一方、ステップＳ３２６で、すべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ３２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ３４０を経て、ステップＳ３０２に移行する。
【０２２２】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第２の実施の形態とは、ハフ変換により線分を検出する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
ステップＳ３０８、Ｓ３１０を経て、変換された座標情報に基づいて測定点間が線分で接続され、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
【０２２３】
図３３は、直交座標系における測定点、線分接続の結果およびハフ変換の結果を示すグラフである。
直交座標系において各測定点は、図３３（ａ）に示すように、蹴込板および踏板の輪郭に沿った複数の点の集合として表される。図３３（ａ）の例では、１段目の踏板に対応する領域において、いくつかの測定点が連続面から外れた領域に分布しているが、これは、測定面である踏板の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたものであり、誤差領域Ａ1である。また、領域Ａ2は、他の領域と比べて測定解像度が低くなっている。
【０２２４】
この測定結果に対して線分接続を行うと、図３３（ｂ）に示すように、各測定点が１つの線で接続される。これにより、測定点が存在しない測定点間は、線上の点で補間されることになる。
この接続結果に対してハフ変換を行うと、図３３（ｃ）に示すように、各蹴込板および各踏板の輪郭に沿った線分が検出される。
【０２２５】
なお、線分接続を行わず、図３３（ａ）の測定結果に対してハフ変換を行うと、図３０（ｂ）に示すように、各踏板の輪郭に沿った線分が検出されるが、各蹴込板に沿った線分は検出することができない。
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された測定点間を線分で接続し、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面または連続面の境界を認識する。
【０２２６】
これにより、物体上の連続面または連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。さらに、測定点間を線分で接続して得られた線上の点の座標に基づいて線分を検出するので、測定解像度の低下または測定結果のばらつきが生じても比較的正確な認識結果を得ることができ、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
【０２２７】
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
上記第３の実施の形態において、ステップＳ３０２、Ｓ３３２は、発明１３の測定結果取得手段、または発明２９の測定結果取得ステップに対応し、ステップＳ３０６は、発明１３の座標変換手段、または発明２９の座標変換ステップに対応し、ステップＳ３１０は、発明１３の線分検出手段、または発明２９の線分検出ステップに対応している。また、ステップＳ３２０、Ｓ３２８は、発明１３の認識手段、または発明２９の認識ステップに対応している。
【０２２８】
〔第４の実施の形態〕
次に、本発明の第４の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図３４ないし図４１は、本発明に係る脚車輪型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第４の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、上記第２の実施の形態に対して、測距センサ２１２ａの測定結果およびカメラ２２２から取得した画像（以下、カメラ画像という。）に基づいて連続面の境界を認識する点が異なる。なお、以下、上記第２の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第２の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０２２９】
まず、３次元距離測定装置２００の外観構造を説明する。
カメラ２２２は、ｚrs軸の負の方向を向いており、脚車輪型ロボット１００の足元およびその周辺の画像を撮影することができる。カメラ２２２の座標系（以下、カメラ座標系という。）は、センサ座標系と同様に、ｘrs軸、ｙrs軸、ｚrs軸と同一方向をそれぞれｘca軸、ｙca軸、ｚca軸とし、センサ座標系とは原点位置が異なる。すなわち、カメラ２２２は、センサ座標系におけるｘrs−ｙrs平面と、カメラ座標系におけるｘca−ｙca平面とが平行となるように配置されている。なお、ｘrs−ｚrs平面とｘca−ｚca平面、およびｙrs−ｚrs平面とｙca−ｚca平面も同様に平行の関係にある。
【０２３０】
次に、３次元距離測定装置２００の制御構造を説明する。
センシングプロセッサ２１０は、さらに、測距センサ２１２ａの測定結果およびカメラ画像に基づいて連続面の境界を認識する処理を実行する。
次に、カメラ２２２および３次元距離測定装置２００を用いた物体認識の原理を説明する。
【０２３１】
図３４は、カメラ２２２および３次元距離測定装置２００を用いた物体認識の原理を説明するための図である。
まず、図３４に示すように、カメラ２２２により、脚車輪型ロボット１００の足元およびその周辺の画像を撮影し、カメラ画像から線分を検出する。
次いで、３次元距離測定装置２００により、各走査平面ごとに測定された測定点の座標から連続面の境界をセンサ特徴点として判定し、座標変換によりセンサ特徴点をカメラ画像に投影する。
【０２３２】
そして、カメラ画像から検出した線分（以下、カメラ画像の線分という。）と、センサ特徴点の投影点との位置関係に基づいて連続面の境界を認識する。
これにより、３次元距離測定装置２００により得られたセンサ特徴点にのみ基づいて認識を行う場合、およびカメラ画像にのみ基づいて認識を行う場合よりも、認識精度を向上することができる。
【０２３３】
次に、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
図３５は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図３５に示すように、まず、ステップＳ１５０に移行する。
【０２３４】
ステップＳ１５０では、カメラ２２２から画像を取得し、ステップＳ１５２に移行して、カメラ画像に対して歪み補正処理を実行し、ステップＳ１５４に移行して、歪み補正されたカメラ画像からSobel、Cannyフィルタ等によりエッジを抽出するエッジ抽出処理を実行し、ステップＳ１５６に移行して、エッジ抽出されたカメラ画像からハフ変換により線分を検出する。
【０２３５】
次いで、ステップＳ３００〜Ｓ３２０を経て、ステップＳ３２４に移行して、連続面の境界として判定した端点の座標情報をセンサ座標系に変換し、変換された座標情報をメモリに記憶し、ステップＳ３２６に移行する。
ステップＳ３２６では、第２走査処理の走査角度範囲および走査単位角度に対応するすべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ３２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ３２８に移行する。
【０２３６】
ステップＳ３２８では、メモリに記憶された座標情報に基づいて、連続面の境界として判定した端点をセンサ特徴点とし、座標変換によりセンサ特徴点をカメラ画像に投影する。
図３６は、センサ座標系、カメラ座標系およびカメラ２２２の撮像素子面の座標系を示す図である。
【０２３７】
センサ特徴点は、一般的なピンホールモデルを用いてカメラ画像に投影することができる。
カメラ２２２の撮像素子面の座標系をΣcm、測距センサ２１２ａとカメラ２２２との相対位置をｒ＝（ｒx、ｒy、ｒz）、カメラ２２２のレンズの焦点距離をｆ、撮像素子の有効画素幅をＷ、撮像素子の有効画素高さをＨすると、センサ座標系におけるＰ（ｘrs1、ｙrs1、ｚrs1）rs＝（ｘrs1−ｒx、ｙrs1−ｒy、ｚrs1−ｒz）caは、図３６（ａ）、（ｂ）に示すように、撮像素子面の座標系における座標Ｐ’に投影することができる。座標Ｐ’は、下式（5）により求めることができる。
【０２３８】
【数３】
2008260117.tif 000005
【０２３９】
なお、図３６および上式（5）において、センサ座標系Σrs、カメラ座標系Σca、撮像素子面の座標系Σcmでの座標（ａ、ｂ、ｃ）をそれぞれ（ａ、ｂ、ｃ）rs、（ａ、ｂ、ｃ）ca、（ａ、ｂ、ｃ）cmと表記する。
【０２４０】
次いで、図３５に示すように、ステップＳ３３０に移行して、カメラ画像において、カメラ画像の各線分ごとに、その線分と、その線分を延長した直線から所定距離内に存在するセンサ特徴点とを対応付け、ステップＳ３３２に移行して、同一のセンサ特徴点が対応付けられた線分をグループ化し、ステップＳ３３４に移行して、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて連続面の境界線を判定する。
【０２４１】
図３７は、カメラ画像の線分およびセンサ特徴点の対応付け、グループ化および境界線の判定を行う場合を説明するための図である。
図３７（ａ）に示すように、カメラ画像から傾きが近い２つの線分ｌ1、ｌ2が検出され、線分ｌ1、ｌ2の周辺に４つの投影点Ｐ1〜Ｐ4が得られたとする。この場合、線分ｌ1を延長した直線から所定距離内に投影点Ｐ2、Ｐ3、Ｐ4が存在するため、同図（ｂ）に示すように、線分ｌ1に対して投影点Ｐ2、Ｐ3、Ｐ4が対応付けられる。また、線分ｌ2を延長した直線から所定距離内に投影点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3が存在するため、線分ｌ2に対して投影点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3が対応付けられる。
【０２４２】
次いで、線分ｌ1、ｌ2には、投影点Ｐ2、Ｐ3が共通して対応付けられているので、線分ｌ1、ｌ2が１つのグループとしてグループ化される。
そして、同一グループに属する線分ｌ1の端点Ｐ5、Ｐ6および線分ｌ2の端点Ｐ7、Ｐ8の座標に基づいて、同図（ｃ）に示すように、最小二乗法により直線近似が行われ、得られた直線が連続面の境界線として判定される。
【０２４３】
これにより、コントラスト等の影響により、カメラ画像から、実際は一つの線分として検出されるべきところ複数の線分として検出されても、センサ特徴点との対応関係に基づいて複数の線分を１つの線分としてグループ化し、連続面の境界線を判定することができる。
次いで、図３５に示すように、ステップＳ３３７に移行して、連続面の境界線として判定した直線に関する情報に基づいて境界データを生成し、ステップＳ３３９に移行して、ハブ７６および通信Ｉ／Ｆ６４を介して、生成した境界データをＣＰＵ６０に出力し、一連の処理を終了する。
【０２４４】
一方、ステップＳ３２６で、すべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ３２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ３４０を経て、ステップＳ３０２に移行する。
次に、昇降制御処理を説明する。
図３８は、昇降制御処理を示すフローチャートである。
【０２４５】
昇降制御処理は、ＣＰＵ６０において実行されると、まず、図３８に示すように、ステップＳ４０１に移行する。
ステップＳ４０１では、３次元距離測定装置２００から境界データを入力し、ステップＳ４０２に移行して、入力した境界データに基づいて、カメラ座標系の座標をグローバル座標系の座標に変換し、連続面の境界線上の点を階段の特徴点として検出する。
【０２４６】
次いで、ステップＳ４０２〜Ｓ４２０を経て、ステップＳ４２２に移行して、脚先が踏板に着地したか否かを判定し、脚先が着地したと判定したとき(Yes)は、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
一方、ステップＳ４２２で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップＳ４１２に移行する。
【０２４７】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第２の実施の形態とは、測距センサ２１２ａの測定結果およびカメラ画像に基づいて連続面の境界を認識する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
図３９は、カメラ画像の処理結果を示す図である。
【０２４８】
センシングプロセッサ２１０では、まず、ステップＳ１５０を経て、カメラ２２２から画像が取得される。例えば、図３９（ａ）に示すような画像が得られたとする。次いで、ステップＳ１５２を経て、カメラ画像に対して歪み補正処理が実行され、同図（ｂ）に示すように、歪みが補正された画像が得られる。次いで、ステップＳ１５４を経て、歪み補正されたカメラ画像に対してエッジ抽出処理が実行され、同図（ｃ）に示すように、エッジだけが抽出された画像が得られる。そして、ステップＳ１５６を経て、エッジ抽出されたカメラ画像から線分が検出される。その結果、同図（ｄ）に示すように、６つの線分が得られる。
【０２４９】
次いで、ステップＳ３００〜Ｓ３２６を経て、すべての走査平面について第１走査処理による測定結果が得られる。
すべての走査平面について測定が終了すると、ステップＳ３２８を経て、メモリに記憶された座標情報に基づいて座標変換によりセンサ特徴点がカメラ画像に投影される。
図４０は、連続面の判定結果を示す図である。
【０２５０】
図４１は、センサ特徴点のカメラ画像への投影結果を示す図である。
走査平面φ0については、図４０に示すように、（１）床面に対応する領域（φ0、０）と１段目の蹴込板に対応する領域（φ0、１）との交点、（２）領域（φ0、１）と１段目の踏板に対応する領域（φ0、２）との交点、（３）領域（φ0、２）と２段目の蹴込板に対応する領域（φ0、３）との交点、および（４）領域（φ0、３）と２段目の踏板に対応する領域（φ0、４）との交点の４つの交点がセンサ特徴点として判定される。したがって、この４つのセンサ特徴点は、図４１に示すように、カメラ画像を中央右上から中央左下にきる走査平面φ0上の投影点としてカメラ画像に投影される。
【０２５１】
走査平面φ1については、図４０に示すように、（１）床面に対応する領域（φ1、０）と１段目の蹴込板に対応する領域（φ1、１）との交点、（２）領域（φ1、１）と１段目の踏板に対応する領域（φ1、２）との交点、（３）領域（φ1、２）と２段目の蹴込板に対応する領域（φ1、３）との交点、および（４）領域（φ1、３）と２段目の踏板に対応する領域（φ1、４）との交点の４つの交点がセンサ特徴点として判定される。したがって、この４つのセンサ特徴点は、図４１に示すように、カメラ画像を中央真上から中央真下にきる走査平面φ1上の投影点としてカメラ画像に投影される。
【０２５２】
走査平面φ2については、図４０に示すように、（１）床面に対応する領域（φ2、０）と１段目の蹴込板に対応する領域（φ2、１）との交点、（２）領域（φ2、１）と１段目の踏板に対応する領域（φ2、２）との交点、（３）領域（φ2、２）と２段目の蹴込板に対応する領域（φ2、３）との交点、および（４）領域（φ2、３）と２段目の踏板に対応する領域（φ2、４）との交点の４つの交点がセンサ特徴点として判定される。したがって、この４つのセンサ特徴点は、図４１に示すように、カメラ画像を中央左上から中央右下にきる走査平面φ2上の投影点としてカメラ画像に投影される。
【０２５３】
次いで、ステップＳ３３０〜Ｓ３３４を経て、カメラ画像において、カメラ画像の線分とセンサ特徴点が対応付けられ、同一のセンサ特徴点が対応付けられた線分がグループ化され、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて直線近似により連続面の境界線が判定される。図４１の例では、カメラ画像の線分と各投影点の位置関係から２つの直線が連続面の境界線として判定される。
【０２５４】
そして、ステップＳ３３７、Ｓ３３９を経て、連続面の境界線として判定された直線に関する情報に基づいて境界データが生成され、生成された境界データがＣＰＵ６０に出力される。
ＣＰＵ６０では、境界データを入力すると、ステップＳ４０２を経て、入力された境界データに基づいて階段の特徴点が検出される。また、入力された境界データが解析され、例えば、傾きが０に近い連続面が水平面とみなされ、脚車輪型ロボット１００が歩行可能な面であると判定される。
【０２５５】
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な測定点を含む画像を撮影するカメラ２２２とを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果に基づいてセンサ特徴点を検出し、カメラ２２２から画像を取得し、カメラ画像から線分を検出し、検出したカメラ画像の線分およびセンサ特徴点に基づいて連続面の境界を認識する。
【０２５６】
これにより、測距センサ２１２ａのほか、これとは異なる方式のカメラ２２２を用いて物体上の特徴をそれぞれ検出し、それら２つの検出結果に基づいて連続面の境界を認識するので、測距センサ２１２ａによる方式の短所をカメラ２２２による方式で補うことができ、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性を低減することができる。また、第２走査処理の走査回数を増やさなくてすむので、測定時間を短縮することができる。
【０２５７】
さらに、本実施の形態では、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいてセンサ特徴点を検出する。
これにより、連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。
【０２５８】
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
さらに、本実施の形態では、検出した線分の端点の座標に基づいてセンサ特徴点を検出する。
これにより、連続面の境界を比較的正確に認識することができる。
【０２５９】
さらに、本実施の形態では、カメラ画像から線分を検出し、カメラ画像において、カメラ画像の線分とセンサ特徴点の位置関係に基づいて連続面の境界を認識する。
これにより、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
さらに、本実施の形態では、カメラ画像の各線分ごとに、その線分と、その線分を延長した直線から所定距離内に存在するセンサ特徴点とを対応付け、同一のセンサ特徴点が対応付けられた線分をグループ化し、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて連続面の境界線を判定する。
【０２６０】
これにより、コントラスト等の影響により、カメラ画像から、実際は一つの線分として検出されるべきところ複数の線分として検出されても、センサ特徴点との対応関係に基づいて複数の線分を１つの線分としてグループ化し、連続面の境界線を判定するので、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
上記第４の実施の形態において、カメラ２２２は、発明１８、２５または２７の撮像手段に対応し、ｙrs’軸回転機構は、発明２２若しくは２３の第１走査手段、または発明２３の第１回転手段に対応し、ｚrs軸回転機構は、発明２２若しくは２３の第２走査手段、または発明２３の第２回転手段に対応している。また、ステップＳ１５０は、発明３０の撮像ステップに対応し、ステップＳ１５２〜Ｓ１５６は、発明１８、１９若しくは２５の第２特徴検出手段、または発明３０の第２特徴検出ステップに対応し、ステップＳ１５６は、発明２５または２６の画像線分検出手段に対応している。
【０２６１】
また、上記第４の実施の形態において、ステップＳ３０６、Ｓ３１０、Ｓ３２０は、発明１８、１９若しくは２５の第１特徴検出手段、または発明３０の第１特徴検出ステップに対応し、ステップＳ３０２、Ｓ３４０は、発明１８、１９、２２、２３若しくは２５の測定結果取得手段、または発明３０の測定結果取得ステップに対応している。また、ステップＳ３０６は、発明１９の座標変換手段に対応し、ステップＳ３１０は、発明１９の線分検出手段に対応し、ステップＳ３３４は、発明１８、１９、２５若しくは２６の認識手段、または発明３０の認識ステップに対応している。
【０２６２】
また、上記第４の実施の形態において、ｙrs’軸は、発明２３の第１走査軸に対応し、ｚrs軸は、発明２３の第２走査軸に対応している。
【０２６３】
〔第５の実施の形態〕
次に、本発明の第５の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図４２は、本発明に係る脚車輪型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第５の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、上記第４の実施の形態に対して、直交座標系において、測定点間を線分で接続した上でハフ変換を行う点が異なる。なお、以下、上記第４の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第４の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
まず、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
【０２６４】
図４２は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図４２に示すように、ステップＳ１５０〜Ｓ３０６を経て、ステップＳ３０８に移行する。
ステップＳ３０８では、ステップＳ３０６で変換された座標情報に基づいて、走査平面座標系においてｘ軸方向に隣接する測定点の間を線分で接続し、ステップＳ３１０に移行して、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出する。
【０２６５】
そして、ステップＳ３２０、Ｓ３２４を経て、ステップＳ３２６に移行して、すべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ３２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ３２８〜Ｓ３３９を経て、一連の処理を終了する。
一方、ステップＳ３２６で、すべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ３２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ３４０を経て、ステップＳ３０２に移行する。
【０２６６】
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第４の実施の形態とは、ハフ変換により線分を検出する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
ステップＳ３０８、Ｓ３１０を経て、変換された座標情報に基づいて測定点間が線分で接続され、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
【０２６７】
直交座標系において各測定点は、図３３（ａ）に示すように、蹴込板および踏板の輪郭に沿った複数の点の集合として表される。図３３（ａ）の例では、１段目の踏板に対応する領域において、いくつかの測定点が連続面から外れた領域に分布しているが、これは、測定面である踏板の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたものであり、誤差領域Ａ1である。また、領域Ａ2は、他の領域と比べて測定解像度が低くなっている。
【０２６８】
この測定結果に対して線分接続を行うと、図３３（ｂ）に示すように、各測定点が１つの線で接続される。これにより、測定点が存在しない測定点間は、線上の点で補間されることになる。
この接続結果に対してハフ変換を行うと、図３３（ｃ）に示すように、各蹴込板および各踏板の輪郭に沿った線分が検出される。
【０２６９】
なお、線分接続を行わず、図３３（ａ）の測定結果に対してハフ変換を行うと、図３０（ｂ）に示すように、各踏板の輪郭に沿った線分が検出されるが、各蹴込板に沿った線分は検出することができない。
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された測定点間を線分で接続し、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面の境界を認識する。
【０２７０】
これにより、連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。さらに、測定点間を線分で接続して得られた線上の点の座標に基づいて線分を検出するので、測定解像度の低下または測定結果のばらつきが生じても比較的正確な認識結果を得ることができ、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
【０２７１】
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
上記第５の実施の形態において、ステップＳ１５２〜Ｓ１５６は、発明２０の第２特徴検出手段に対応し、ステップＳ３０６〜Ｓ３１０、Ｓ３２０は、発明２０の第１特徴検出手段に対応し、ステップＳ３０２、Ｓ３４０は、発明２０の測定結果取得手段に対応している。また、ステップＳ３０６は、発明２０の座標変換手段に対応し、ステップＳ３０８は、発明２０の測定点間補間手段に対応し、ステップＳ３１０は、発明２０の線分検出手段に対応し、ステップＳ３３４は、発明２０の認識手段に対応している。
〔第６の実施の形態〕
次に、本発明の第６の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図４３ないし図４６は、本発明に係る脚車輪型ロボット、物体認識装置および物体認識方法の第６の実施の形態を示す図である。
【０２７２】
本実施の形態は、上記第４の実施の形態に対して、直交座標系における各測定点での傾きを算出し、各傾きの出現頻度を算出し、算出した出現頻度および各測定点の座標に基づいて連続面の境界を認識する点が異なる。なお、以下、上記第４の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第４の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０２７３】
まず、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
図４３は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図４３に示すように、ステップＳ１５０〜Ｓ３０６を経て、ステップＳ４０８に移行する。
【０２７４】
ステップＳ４０８では、ステップＳ３０６で変換された座標情報に基づいて、直交座標系における各測定点での傾きを算出する。
図４４は、傾きの算出例を示す図である。なお、同図のｘ軸、ｚ軸は、走査平面座標系における軸を示し、センサ座標系およびカメラ座標系における軸とは別個のものである。
測定点での傾きは、走査平面座標系において、各測定点ごとに、その測定点の座標と、ｘ軸方向に隣接する所定数の測定点の座標とに基づいて、図４４（ａ）に示すように、最小二乗法により算出することができる。
【０２７５】
図４４（ａ）に示すように、最小二乗法により、傾きの算出対象の測定点（図４４（ａ）中の白丸）を含む前後所定数の測定点に対する回帰直線を近似し、回帰直線の傾きを対象の測定点での傾きとする。最小二乗法は、データのばらつきによる影響は少ないが、計算量が比較的多くなる。
また、別の方法として、各測定点に対して、所定数の他の測定点を挟む前後２つの測定点の座標の差分値に基づいて傾きを算出することもできる。
【０２７６】
図４４（ｂ）に示すように、前後２つの測定点のｚ座標の差分値である第１差分値（例えば、注目する測定点のｚ座標をｚiとすると、ｚi+2−ｚi-2）を算出するとともに、前後２つの測定点のｘ座標の差分値である第２差分値（例えば、注目する測定点のｘ座標をｘiとすると、ｘi+2−ｘi-2）を算出し、これら算出結果から、注目する測定点での傾き（第１差分値／第２差分値）を求める。この方法では、データのばらつきによる影響が最小二乗法よりも大きくなるが、計算が、単純な引き算と割り算のみで済むため最小二乗法よりも高速に傾きを算出することができる。
【０２７７】
次いで、図４３に示すように、ステップＳ４１０に移行して、ステップＳ４０８で算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出する。例えば、測定点の総数に対する各傾きの測定点の個数を出現頻度として算出する。
次いで、ステップＳ４１２に移行して、ステップＳ４１０で算出した各傾きの出現頻度のなかから未処理の傾きの出現頻度を選択し、ステップＳ４１４に移行して、選択した出現頻度とあらかじめ設定された閾値とを比較し、選択した出現頻度が閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上であると判定したとき(Yes)は、ステップＳ４１６に移行する。
【０２７８】
ステップＳ４１６では、選択した出現頻度に係る傾きおよびその所定範囲の傾きを有する測定点の座標情報に基づいて、それら測定点のうち座標が連続するものを含む領域を連続面であると判定し、連続面であると判定した領域において、傾きが急激に変化する測定点を連続面の境界として判定する。
次いで、ステップＳ４１８に移行して、連続面の境界として判定した測定点の座標情報をセンサ座標系に変換し、変換された座標情報をメモリに記憶し、ステップＳ４２０に移行する。
【０２７９】
ステップＳ４２０では、すべての傾きについてステップＳ４１４〜Ｓ４１８、Ｓ４３４の処理が終了したか否かを判定し、終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ３２６に移行する。
ステップＳ３２６では、すべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ４２０の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ３２８〜Ｓ３３９を経て、一連の処理を終了する。
【０２８０】
一方、ステップＳ３２６で、すべての走査平面についてステップＳ３０２〜Ｓ４２０の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ３４０を経て、ステップＳ３０２に移行する。
一方、ステップＳ４２０で、すべての傾きについてステップＳ４１４〜Ｓ４１８、Ｓ４３４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ４１２に移行する。
【０２８１】
一方、ステップＳ４１４で、選択した出現頻度が閾値未満であると判定したとき(No)は、ステップＳ４３４に移行して、選択した出現頻度に係る傾きを有する測定点の座標情報を測定ノイズとして除外し、ステップＳ４２０に移行する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第４の実施の形態とは、傾きの出現頻度に基づいて連続面の境界を判定する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
【０２８２】
まず、ステップＳ４０８を経て、変換された座標情報に基づいて各測定点での傾きが算出される。
図４５は、最小二乗法により算出したｘ軸方向およびｚ軸方向の傾きの一例を示す図である。
ここでは、最小二乗法により各測定点での傾きを算出する。ここで、最小二乗法を用いた場合に、図４５（ａ）および（ｂ）に示すように、最小二乗法を適用する複数の測定点に対して、ｘ軸方向の傾きと、ｚ軸方向の傾きとが異なる場合がある。そこで、下式（6）および（7）に示すように、ｘ軸方向およびｚ軸方向の傾きを求める２つの直線の方程式を用いて最小二乗法計算を行う。
ｚ＝ａx・ｘ＋ｂx                                              …（6）
ｘ＝ａz・ｚ＋ｂz                                              …（7）
そして、上式（6）におけるａxおよびｂxを下式（8）により算出し、上式（7）におけるａzおよびｂzを下式（9）により算出する。
【０２８３】
【数４】
2008260117.tif 000006
【０２８４】
ａxおよびｂx、並びにａzおよびｂzを算出すると、これらの算出結果を代入した、上式（6）および（7）の直線と、最小二乗計算に用いた各測定点との距離を残差ｈxおよびｈzとして算出するとともに、前記各測定点に対する残差ｈxの二乗和と、残差ｈzの二乗和とを算出する（下式（10））。
【０２８５】
【数５】
2008260117.tif 000007
【０２８６】
残差ｈxの二乗和および残差ｈzの二乗和が算出されると、両者を比較して値の小さい方の直線を、正しい直線として採用し、この直線の傾きに基づいて、算出対象の測定点での傾きを求める。具体的に、残差ｈxの二乗和の方が小さければ、「ａ＝ａx、ｂ＝ｂx」とし、残差ｈzの二乗和の方が小さければ、「ａ＝１／ａz、ｂ＝１／ｂz」とする。
【０２８７】
次いで、ステップＳ４１０〜Ｓ４１４を経て、各傾きの出現頻度が算出され、未判定の傾きの出現頻度が選択され、選択された出現頻度が閾値以上であるか否かが判定される。このとき、閾値以上であれば、ステップＳ４１６を経て、選択された出現頻度に係る傾きおよびその所定範囲の傾きを有する測定点の座標情報に基づいて連続面の境界が判定される。
【０２８８】
図４６は、ある走査平面に対する傾きの出現頻度の一例を示す図である。
例えば、図４６に示すような出現頻度が得られたとする。図４６の例では、傾きが０近傍の出現頻度が比較的高くなっており、これらの傾きを有する測定点の座標が連続していれば、その連続する測定点を含む領域が連続面であると判定される。脚車輪型ロボット１００の移動経路上には、段差が一定でかつ踏板が連続面となっている階段が存在しているため、踏板に対応する水平面が、傾き０および略０の測定点の連続する座標として現われる。この場合、そこに水平面があると推定することができる。
【０２８９】
そして、連続面であると判定された領域において、傾きが急激に変化する測定点が連続面の境界として判定される。図４０の例では、ある走査平面について、（１）床面に対応する領域と１段目の蹴込板に対応する領域との交点、（２）領域と１段目の踏板に対応する領域との交点、（３）領域と２段目の蹴込板に対応する領域との交点、（４）領域と２段目の踏板に対応する領域との交点の４つの交点が、連続面の境界として判定される。
【０２９０】
次いで、ステップＳ４１８を経て、連続面の境界として判定された測定点の座標情報がセンサ座標系に変換され、変換された座標情報がメモリに記憶される。
一方、閾値未満であれば、ステップＳ４３４を経て、測定ノイズとして測定点の座標情報が除外される。
ステップＳ４１４〜Ｓ４１８、Ｓ４３４の処理は、すべての傾きについて行われる。
【０２９１】
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された各測定点ごとに、その測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて直交座標系におけるその測定点での傾きを算出し、算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出し、算出した出現頻度および変換された各測定点の座標に基づいて連続面の境界を認識する。
【０２９２】
これにより、連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、測定点での傾きの出現頻度および各測定点の座標に基づいて連続面の境界を認識するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性を低減することができる。
【０２９３】
上記第６の実施の形態において、ステップＳ１５２〜Ｓ１５６は、発明２１の第２特徴検出手段に対応し、ステップＳ３０６、Ｓ４０８〜Ｓ４１６は、発明２１の第１特徴検出手段に対応し、ステップＳ３０２、Ｓ３４０は、発明２１の測定結果取得手段に対応している。また、ステップＳ３０６は、発明２１の座標変換手段に対応し、ステップＳ４０８は、発明２１の傾き算出手段に対応し、ステップＳ４１０は、発明２１の出現頻度算出手段に対応し、ステップＳ３３４は、発明２１の認識手段に対応している。
【０２９４】
なお、上記第２および第３の実施の形態においては、物体上の連続面または連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の断続面その他の面またはその境界を認識するように構成することもできる。
また、上記第３および第５の実施の形態においては、隣接する測定点の間を線分で接続するように構成したが、これに限らず、直線、多次曲線その他の曲線で測定点間を接続し、または直線、線分、多次曲線その他の曲線で測定点間を近似するように構成することもできる。この場合、必ずしも、測定点が線上に位置しなくてもよいし、隣接する測定点同士を対象としなくてもよい。
【０２９５】
また、上記第３および第５の実施の形態においては、線分接続により得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により線分を検出するように構成したが、これに限らず、得られた線から所定距離内に存在する点の座標に基づいてハフ変換により線分を検出するように構成することもできる。
また、上記第４ないし第６の実施の形態において、３次元距離測定装置２００は、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させ、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転させる構成としたが、これに限らず、複数の測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａの測定方向に対して直交する走査軸の回りに測距センサ２１２ａをそれぞれ回転させる複数の回転機構とを備え、各測距センサ２１２ａをｚrs軸回りに配置する構成とすることもできる。
【０２９６】
これにより、上記第４ないし第６の実施の形態と同様に、連続面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、カメラ画像からハフ変換により線分を検出するように構成したが、これに限らず、次のような検出方法により線分を検出するように構成することもできる。
【０２９７】
第１の検出方法としては、エッジ抽出処理のパラメータを変えてエッジ抽出処理を複数回実行し、エッジ抽出された各カメラ画像からハフ変換により線分を検出する。そして、検出したすべての線分に基づいて連続面の境界を認識する。これにより、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
第２の検出方法としては、シャッター速度や絞り等のカメラ２２２の撮影条件を変えて複数の画像をカメラ２２２から取得し、それらカメラ画像に対して歪み補正処理およびエッジ抽出処理をそれぞれ実行し、エッジ抽出された各カメラ画像からハフ変換により線分を検出する。そして、検出したすべての線分に基づいて連続面の境界を認識する。これにより、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
【０２９８】
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、物体上の連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の連続面、断続面その他の面またはその境界を認識するように構成することもできる。
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、連続面の境界線として判定した直線に関する情報に基づいて境界データを生成するように構成したが、これに限らず、例えば、連続面の境界線として判定した直線に関する情報およびセンサ特徴点の座標情報に基づいて面データを生成するように構成することもできる。
【０２９９】
連続面の境界として判定したセンサ特徴点を結ぶ線分は、連続面と走査平面が交わる交線であるので、面データの生成は、例えば、ある走査平面においてセンサ特徴点を結ぶ線分と、ｚ軸回りに隣接する走査平面においてセンサ特徴点を結ぶ線分との傾きおよび座標が所定範囲にあるものを連続面と判定し、それら線分および連続面の境界線として判定した直線に対応する座標情報を対応付けたり、公知の補間法を用いてつなぎ合わせたりすることにより行う。例えば、傾きが０に近い連続面は、水平面とみなすことができるので、そこが歩行可能な面であると判定することができる。
【０３００】
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、座標変換によりセンサ特徴点をカメラ画像に投影するように構成したが、これに限らず、カメラ画像の線分を走査平面座標系の平面に投影してもよいし、センサ特徴点およびカメラ画像の線分を他の座標系の平面または空間に投影してもよい。すなわち、カメラ画像の線分とセンサ特徴点の位置関係を判定する座標系は任意とすることができる。
【０３０１】
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、カメラ画像から線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の特徴を示す点、直線、多次曲線、円、楕円その他の曲線、平面、曲面その他の面、立方体、球体その他の立体的特徴をカメラ画像から検出し、検出した特徴に基づいて連続面の境界を認識するように構成することもできる。
【０３０２】
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、測距センサ２１２ａの測定結果に基づいてセンサ特徴点を検出し、検出したセンサ特徴点に基づいて連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の特徴を示す直線、線分、多次曲線、円、楕円その他の曲線、平面、曲面その他の面、立方体、球体その他の立体的特徴を検出し、検出した特徴に基づいて連続面の境界を認識するように構成することもできる。
【０３０３】
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、センサ座標系におけるｘrs−ｙrs平面と、カメラ座標系におけるｘca−ｙca平面とが平行となるようにカメラ２２２を配置したが、これに限らず、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な測定点を含む画像を撮影できれば、測距センサ２１２ａに対して任意の位置および向きで配置することができる。
【０３０４】
また、上記第２ないし第６の実施の形態においては、エンコーダ２１８を駆動回転軸に設けて構成としたが、これに限らず、従動回転軸に設けて構成とすることもできる。
これにより、伝達誤差の影響を受けずに第２走査処理における走査角度を高精度に検出することができる。
また、上記第２ないし第６の実施の形態においては、プーリ２２０ａ、２２０ｂおよびベルト２２１を介して、駆動回転軸の回転駆動力を従動回転軸へと伝達するように構成としたが、これに限らず、複数の歯車を介して、駆動回転軸の回転駆動力を従動回転軸へと伝達するように構成とすることもできる。
【０３０５】
また、上記第２ないし第６の実施の形態においては、第１走査処理における距離情報の取得を離散的（第２走査処理で回転させてから第１走査処理で距離情報を取得）に行う構成としたが、これに限らず、走査角度と測定距離との対応付けを行うことで連続的（第２走査処理で回転させつつ、第１走査処理で距離情報を取得）に行う構成とすることもできる。
【０３０６】
また、上記第２ないし第６の実施の形態においては、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、走査角度範囲および走査単位角度を設定するように構成としたが、これに限らず、３次元距離測定装置２００にあらかじめ設定しておく構成とすることもできる。
また、上記第２ないし第６の実施の形態において、３次元距離測定装置２００は、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させ、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転させる構成としたが、これに限らず、測距センサ２１２ａをｚrs軸回りに回転させ、２次元距離測定装置２１２をｙrs’軸回りに回転させる構成とすることもできる。また、ｙrs’軸およびｚrs軸回りに限らず、測距センサ２１２ａの測定方向に対して互いに直交する２つの軸であれば、どの方向の軸回りでもよい。さらに、このような回転機構に限らず、測距センサ２１２ａの測定方向とは異なる第１走査方向に測距センサ２１２ａを移動させ、測距センサ２１２ａの測定方向および第１走査方向とは異なる第２走査方向に測距センサ２１２ａを移動させるように移動機構として構成することもできる。この場合、移動経路の形状としては、直線のほか円弧その他の曲線を採用することができる。回転機構と移動機構の組み合わせることもできる。
【０３０７】
このような構成の変更は、複数の測距センサ２１２ａおよび回転機構を備える上記構成についても同様に適用することができる。
また、上記第４ないし第６の実施の形態においては、図４７（ａ）に示すように、２次元距離測定装置２１２自身を回転させているが、これに限らず、光学式の測距センサを有する２次元距離測定装置であれば、図４７（ｂ）に示すように、測定方向の光軸上に挿入したミラーを回転させてもよい。
【０３０８】
図４７は、測距センサの測定方向を変更する場合の構成を示す図である。
また、上記第２ないし第６の実施の形態は、独立の実施の形態として説明したが、上記第１の実施の形態に対して上記第２ないし第６の実施の形態を適用することもできる。
また、上記第２ないし第６の実施の形態においては、本発明に係る脚車輪型ロボット、物体認識装置および物体認識方法を、階段を乗り越える場合について適用したが、これに限らず、階段以外の段差を乗り越える場合についても同様に適用することができる。
【０３０９】
また、上記第２ないし第６の実施の形態においては、本発明に係る脚車輪型ロボット、物体認識装置および物体認識方法を脚車輪型ロボット１００に適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。例えば、直動関節で脚構造を実現する脚車輪型ロボットや他の構成のロボット、車両その他の装置に適用することができる。また、認識情報の伝達手段と組み合わせることにより視覚障害者が外界を認識するための手段としての装置、認識方法への展開も考えられる。
【図面の簡単な説明】
【０３１０】
【図１】（ａ）〜（ｃ）は、本発明に係る脚車輪装置１１の構成を示す図である。
【図２】本発明に係る脚車輪型ロボット１００の正面図である。
【図３】本発明に係る脚車輪型ロボット１００の側面図である。
【図４】障害物センサ３４、３６の構成を示す図である。
【図５】脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを示すブロック図である。
【図６】車輪走行モードへの変換処理を示すフローチャートである。
【図７】脚部１２が待避位置にある場合の一例を示す図であり、（ｂ）は、脚部１２が待避位置にない場合の一例を示す図である。
【図８】昇降制御処理を示すフローチャートである。
【図９】光切断法の原理を説明するための図である。
【図１０】段差にレーザ光を照射した状態およびカメラ３２の撮像素子の画像を示す図である。
【図１１】（ａ）〜（ｅ）は、脚車輪型ロボット１００の段差を乗り越えるときの移動動作の一例を示す図である。
【図１２】高い段差を乗り越えるときの移動動作の一例を示す図である。
【図１３】脚車輪型ロボット１００の正面図である。
【図１４】脚車輪型ロボット１００の側面図である。
【図１５】３次元距離測定装置２００の正面図（ｙrs−ｚrs平面）である。
【図１６】３次元距離測定装置２００の側面図（ｘrs−ｚrs平面）である。
【図１７】３次元距離測定装置２００の上面図（ｙrs−ｘrs平面）である。
【図１８】測距センサの走査範囲を示す図である。
【図１９】脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを示すブロック図である。
【図２０】２次元距離測定装置２１２の制御構造を示すブロック図である。
【図２１】３次元距離測定装置２００の制御構造を示すブロック図である。
【図２２】２次元距離測定装置２１２の距離測定の原理を説明するための図である。
【図２３】第１走査処理および第２走査処理により走査を行った場合を示す図である。
【図２４】３次元距離測定装置２００の距離の計測例を示す図である。
【図２５】３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
【図２６】ハフ変換の原理を説明するための図である。
【図２７】昇降制御処理を示すフローチャートである。
【図２８】第１走査処理による測定結果を示すグラフである。
【図２９】図２８の各測定点の回転座標系の距離情報を直交座標系の座標情報に変換した結果を示すグラフである。
【図３０】直交座標系における測定点およびハフ変換の結果を示すグラフである。
【図３１】連続面の判定結果を示す図である。
【図３２】３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
【図３３】直交座標系における測定点、線分接続の結果およびハフ変換の結果を示すグラフである。
【図３４】カメラ２２２および３次元距離測定装置２００を用いた物体認識の原理を説明するための図である。
【図３５】３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
【図３６】センサ座標系、カメラ座標系およびカメラ２２２の撮像素子面の座標系を示す図である。
【図３７】カメラ画像の線分およびセンサ特徴点の対応付け、グループ化および境界線の判定を行う場合を説明するための図である。
【図３８】昇降制御処理を示すフローチャートである。
【図３９】カメラ画像の処理結果を示す図である。
【図４０】連続面の判定結果を示す図である。
【図４１】センサ特徴点のカメラ画像への投影結果を示す図である。
【図４２】３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
【図４３】３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
【図４４】傾きの算出例を示す図である。
【図４５】最小二乗法により算出したｘ軸方向およびｚ軸方向の傾きの一例を示す図である。
【図４６】ある走査平面に対する傾きの出現頻度の一例を示す図である。
【図４７】測距センサの測定方向を変更する場合の構成を示す図である。
【符号の説明】
【０３１１】
１００                          脚車輪型ロボット
１０                            基体
１１                            脚車輪装置
１３                            第１リンク
１４                            第１ギアボックス（第１回転関節）
１５                            シャフト
１６                            脚駆動機構部（第２回転関節）
１７                            車輪駆動機構部
１６ａ，１６ｂ，１７ａ，１７ｂ  第１〜第２プーリ
１６ｃ，１７ｃ                  第１〜第２ベルト
１９                            第２リンク
２０                            車輪
２２、２４                      脚先センサ
２６                            水平レーザ
２８、３０                      垂直レーザ
３２                            カメラ
３４、３６                      障害物センサ
４０                          関節モータ
５０                          車輪モータ
４２、５２                    エンコーダ
４４、５４                    ドライバ
６０                          ＣＰＵ
６２                          角度取込Ｉ／Ｆ
６４                          通信Ｉ／Ｆ
７０                          ３軸姿勢センサ
７６                          ハブ
２００                ３次元距離測定装置
２０４                下側支持板
２０６                上側支持板
２０８                カメラ支持板
２１０                センシングプロセッサ
２１２                ２次元距離測定装置
２１２ａ              測距センサ
２１２ｃ、２１６      モータ
２１２ｄ、２１８      エンコーダ
２１２ｂ、２１４      ドライバ
２２０ａ、２２０ｂ    プーリ
２２１                ベルト
３２、２２２          カメラ
【図１】
2008260117.tif 000008
【図２】
2008260117.tif 000009
【図３】
2008260117.tif 000010
【図４】
2008260117.tif 000011
【図５】
2008260117.tif 000012
【図６】
2008260117.tif 000013
【図７】
2008260117.tif 000014
【図８】
2008260117.tif 000015
【図９】
2008260117.tif 000016
【図１０】
2008260117.tif 000017
【図１１】
2008260117.tif 000018
【図１２】
2008260117.tif 000019
【図１３】
2008260117.tif 000020
【図１４】
2008260117.tif 000021
【図１５】
2008260117.tif 000022
【図１６】
2008260117.tif 000023
【図１７】
2008260117.tif 000024
【図１８】
2008260117.tif 000025
【図１９】
2008260117.tif 000026
【図２０】
2008260117.tif 000027
【図２１】
2008260117.tif 000028
【図２２】
2008260117.tif 000029
【図２３】
2008260117.tif 000030
【図２４】
2008260117.tif 000031
【図２５】
2008260117.tif 000032
【図２６】
2008260117.tif 000033
【図２７】
2008260117.tif 000034
【図２８】
2008260117.tif 000035
【図２９】
2008260117.tif 000036
【図３０】
2008260117.tif 000037
【図３１】
2008260117.tif 000038
【図３２】
2008260117.tif 000039
【図３３】
2008260117.tif 000040
【図３４】
2008260117.tif 000041
【図３５】
2008260117.tif 000042
【図３６】
2008260117.tif 000043
【図３７】
2008260117.tif 000044
【図３８】
2008260117.tif 000045
【図３９】
2008260117.tif 000046
【図４０】
2008260117.tif 000047
【図４１】
2008260117.tif 000048
【図４２】
2008260117.tif 000049
【図４３】
2008260117.tif 000050
【図４４】
2008260117.tif 000051
【図４５】
2008260117.tif 000052
【図４６】
2008260117.tif 000053
【図４７】
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