(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
加速度を検出する加速度センサと、回転角速度を検出するジャイロセンサとの少なくとも一方を有する検出手段と、
上記検出手段で検出された信号を時系列的に時系列信号として記憶する記憶手段と、
上記記憶手段に記憶された時系列信号から特定情報を算出する算出手段と、
上記算出手段で算出された特定情報から自己の状態を認識する認識手段と、
上記認識手段に認識された上記自己の状態に基づいて行動を出力する出力手段と
を備え、
上記出力手段は、上記認識手段が認識した上記自己の状態が持ち上げられた状態であった場合には、外部に作用する所定の可動部の動作を停止させる
ロボット装置。
【請求項２】
上記算出手段は、上記時系列信号から分散値を算出し、
上記認識手段は、上記算出手段で算出された分散値に基づいて自己の状態を認識する請求項１記載のロボット装置。
【請求項３】
上記算出手段は、上記時系列信号にディジタルフィルタをかけて特定の周波数成分を算出し、
上記認識手段は、上記算出手段で算出された周波数成分に基づいて自己の状態を認識する請求項１記載のロボット装置。
【請求項４】
地面との接触状態を検出する接触状態検出手段を備え、
上記認識手段は、上記接触状態検出手段の検出結果に基づいて自己の状態を認識する請求項１記載のロボット装置。
【請求項５】
加速度を検出する加速度センサと、回転角速度を検出するジャイロセンサとの少なくとも一方を有する検出手段と、
上記検出手段で検出された信号を時系列的に時系列信号として記憶する第１の記憶手段と、
上記第１の記憶手段に記憶された時系列信号から特定情報を算出する算出手段と、
上記算出手段で算出された特定情報から自己の状態を認識する認識手段と、
上記認識手段に認識された上記自己の状態に基づいて行動を出力する出力手段と
を備え、
上記出力手段は、上記認識手段が認識した上記自己の状態が持ち上げられた状態であった場合には、インターフェースを介して接続される第２の記憶手段に対する各種情報の読み書きを停止するロボット装置。
【請求項６】
加速度を検出する加速度センサと、回転角速度を検出するジャイロセンサとの少なくとも一方を有する検出手段と、
上記検出手段で検出された信号を時系列的に時系列信号として記憶する記憶手段と、
上記記憶手段に記憶された時系列信号から特定情報を算出する算出手段と、
上記算出手段で算出された特定情報から自己の状態を認識する認識手段と、
上記認識手段に認識された上記自己の状態に基づいて行動を出力する出力手段と
を備え、
上記出力手段は、上記認識手段が認識した上記自己の状態が持ち上げられた状態であった場合には、姿勢を所定の姿勢に遷移させた後、外部に作用する所定の可動部の動作を停止させるロボット装置。
【請求項７】
加速度センサによる加速度の検出及びジャイロセンサによる回転角速度の検出の少なくとも一方の検出を行う第１のステップと、
上記検出により得られた信号を時系列的に時系列信号として記憶する第２のステップと、
上記記憶した時系列信号から特定情報を算出する第３のステップと、
上記算出した特定情報から自己の状態を認識する第４のステップと、
上記認識した自己の状態に基づいてロボット装置の行動を制御する第５のステップと
を有し、
上記第５のステップでは、上記認識した自己の状態が持ち上げられた状態であった場合には、上記ロボット装置の外部に作用する所定の可動部の動作を停止する
ロボット装置の制御方法。
【請求項８】
上記第３のステップでは、上記記憶した時系列信号から上記特定情報として分散値を算出し、
上記第４のステップでは、上記算出した分散値に基づいて上記自己の状態を認識する請求項７記載のロボット装置の制御方法。
【請求項９】
上記第３のステップでは、上記記憶した時系列信号にディジタルフィルタをかけることによって上記特定情報として特定の周波数成分を算出し、
上記第４のステップでは、上記算出した周波数成分に基づいて上記自己の状態を認識する請求項７記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１０】
上記第４のステップでは、地面との接触状態を検出して、その検出結果に基づいて自己の状態を認識する請求項７記載のロボット装置の制御方法。
【請求項１１】
加速度センサによる加速度の検出及びジャイロセンサによる回転角速度の検出の少なくとも一方の検出を行う第１のステップと、
上記検出により得られた信号を時系列的に時系列信号として記憶する第２のステップと、
上記記憶した時系列信号から特定情報を算出する第３のステップと、
上記算出した特定情報から自己の状態を認識する第４のステップと、
上記認識した自己の状態に基づいてロボット装置の行動を制御する第５のステップと
を有し、
上記第５のステップでは、上記認識した自己の状態が持ち上げられた状態であった場合には、インターフェースを介して接続される記憶手段に対する各種情報の読み書きを停止するロボット装置の制御方法。
【請求項１２】
加速度センサによる加速度の検出及びジャイロセンサによる回転角速度の検出の少なくとも一方の検出を行う第１のステップと、
上記検出により得られた信号を時系列的に時系列信号として記憶する第２のステップと、
上記記憶した時系列信号から特定情報を算出する第３のステップと、
上記算出した特定情報から自己の状態を認識する第４のステップと、
上記認識した自己の状態に基づいてロボット装置の行動を制御する第５のステップと
を有し、
上記第５のステップでは、上記認識した自己の状態が持ち上げられた状態であった場合には、上記ロボット装置の姿勢を所定の姿勢に遷移させた後、外部に作用する所定の可動部の動作を停止させるロボット装置の制御方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ロボット装置及びその制御方法に関し、例えば自然な動作をするロボット装置及びその制御方法に適用して好適なものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、ロボット装置に自然な動作を行わせるための様々な提案がなされている。
【０００３】
例えば、実開平５−７２６３０号公報において、運動体に取り付けられた加速度センサから計測される信号にハイパスフィルタ処理を施して得られる電圧が、所定の閾値よりも大きいかを判定することによって運動体が走行中であるか停止中であるかを判定する運動体の運動停止センサがある。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところがかかる運動体の運動停止センサでは、加速度センサが運動体の進行方向の一ケ所にしか取り付けていないため、傾斜面の移動や回転運動について判定することができない問題があった。
【０００５】
また、特開平１０−１１３３４３号公報において、動作及び行動の認識方法、装置及びシステムが提案されている。かかるシステムは、被検者に取り付けられた測定器から得られる信号を周波数変換して特徴量を算出し、算出された特徴量とデータベースとの相関をとることによって、動作や行動を認識するものである。
【０００６】
しかしながらこのような認識方法、装置及びシステムによると、データベースが不十分だったり不適切だった場合には正しい認識をすることができず、また、このようなことを回避するために十分なデータベースを作ろうとしても、多大な時間、専門知識、経験が必要となる問題があった。
【０００７】
本発明は、上述したような従来の実情に鑑みてなされたものであり、容易に傾斜面の移動や回転運動等の自らの状況について認識して、自ら行動することができるロボット装置及びその制御方法を提供するものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
すなわち、ロボット装置は、加速度を検出する加速度センサと、回転角速度を検出するジャイロセンサとの少なくとも一方を有する検出手段と、上記検出手段で検出された信号を時系列的に時系列信号として記憶する記憶手段と、上記記憶手段に記憶された時系列信号から特定情報を算出する算出手段と、上記算出手段で算出された特定情報から自己の状態を認識する認識手段と、上記認識手段に認識された上記自己の状態に基づいて行動を出力する出力手段とを備え、上記出力手段は、上記認識手段が認識した上記自己の状態が持ち上げられた状態であった場合には、外部に作用する所定の可動部の動作を停止させるようにする。
【０００９】
これにより、ロボット装置では、外部に作用する可動部が動作することに起因するユーザの怪我の発生を未然に防止することができる。
【００１０】
また、ロボット装置の制御方法は、加速度センサによる加速度の検出及びジャイロセンサによる回転角速度の検出の少なくとも一方の検出を行う第１のステップと、上記検出により得られた信号を時系列的に時系列信号として記憶する第２のステップと、上記記憶した時系列信号から特定情報を算出する第３のステップと、上記算出した特定情報から自己の状態を認識する第４のステップと、上記認識した自己の状態に基づいてロボット装置の行動を制御する第５のステップとを有し、上記第５のステップでは、上記認識した自己の状態が持ち上げられた状態であった場合には、上記ロボット装置の外部に作用する所定の可動部の動作を停止するようにする。
【００１１】
これにより、ロボット装置の制御方法は、外部に作用する可動部が動作することに起因するユーザの怪我の発生を未然に防止することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施の形態を、図面を用いて詳述する。
【００１３】
（１）本実施の形態によるロボット装置の構成
図１に示すように、本実施の形態であるロボット装置１は全体が構成され、システム全体を制御する中央処理演算部（Central Processing Unit ：以下、「ＣＰＵ」という。）１１と、例えばＣＣＤ（Charge Coupled Device ）イメージセンサを有するビデオカメラ１２と、ビデオカメラ１２からのビデオデータ等を記憶する記憶部１３と、シリアルバスのホストコントローラ等を１つにまとめた大規模集積回路（Large-Scale Integrated Circuit ：以下、「ＬＳＩ」という。）１４とを備える。
【００１４】
ＬＳＩ１４は、例えばシリアル通信、パラレル通信、ＵＳＢ通信等のインターフェースからなる通信部１４Ａを有し、この通信部１４Ａを介して外部のパーソナルコンピュータ１００と接続される。このとき、パーソナルコンピュータ１００は、ＬＳＩ１４を介して、例えばＣＰＵ１１を動作させるプログラムを変更したり、その操作を行うことができる。
【００１５】
ＬＳＩ１４は、ＰＣカードインターフェース１５を有し、ＰＣカード規格等の様々なデバイス、例えばＡＴＡ（Advanced Technology Attachment）フラッシュメモリカード等の記憶装置２００や無線通信カード等の通信装置３００と接続される。
【００１６】
ＬＳＩ１４は、リアルタイムの時間情報を得るための図示しないタイマと、バッテリーの残量の管理やタイマと連係してある時間にパワーオンとする等の制御を行うための図示しないバッテリーマネージャを備える。
【００１７】
また、ロボット装置１は、手足、耳、口等を構成する第１から第４のＣＰＣ（Configurable Physical Component ）デバイス２０、３０、４０、５０を備える。各ＣＰＣデバイスは、ＬＳＩ１４内のシリアルバスハブ（ＳＢＨ）１４Ｂに接続されている。ここでは、ＣＰＣデバイスを４つ示しているが、その数は特に限定されるものではないのは勿論である。
【００１８】
第１のＣＰＣデバイス２０は、ＬＳＩ１４からの制御命令に応じて当該デバイス内の各回路を制御するハブ２１と、制御信号や検出信号等を一時記憶しておくメモリ２２と、加速度を検出する加速度センサ２３と、ポテンショメータ（Potentiometer ）２４と、関節等の役割を果たすアクチュエータ２５とを備える。加速度センサ２３は、数十ミリ秒単位で３軸（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）方向の加速度をそれぞれ検出し、この検出結果を、ハブ２１、シリアルバスハブ１４Ｂを介して、ＣＰＵ１１に供給する。
【００１９】
第２のＣＰＣデバイス３０は、ハブ３１と、メモリ３２と、回転角速度を検出するジャイロセンサでなる回転角速度センサ３３と、ポテンショメータ３４と、アクチュエータ３５とを備える。回転角速度センサ３３は、数十ミリ秒単位で３角（Ｒ角、Ｐ角、Ｙ角）方向の回転角速度を検出し、この検出結果を、ハブ３１、シリアルバスハブ１４Ｂを介してＬＳＩ１４に供給する。
【００２０】
第３のＣＰＣデバイス４０は、ハブ４１と、メモリ４２と、例えば発光することによって外部から刺激を受けたことを示す発光ダイオード（ＬＥＤ）４３と、外部を接触したか否かを検出するタッチセンサ４４とを備える。
【００２１】
第４のＣＰＣデバイス５０は、ハブ５１と、メモリ５２と、外部に音声を出力する「口」の役割を果たすスピーカ５３と、外部の音声を検出する「耳」の役割を果たすマイス５４とを備える。
【００２２】
ロボット装置１の外観は、例えば図２に示すように、多足歩行ロボットからなる。すなわち、ロボット装置１は、多足方向の多関節型ロボットであって、４本の足２を有する動物の形をしている。
【００２３】
そして、図３に示すように、このようなロボット装置１が歩行しているときは、ＣＰＵ１１は、具体的には、図４に示す状態認識処理手順ＲＴ１に従ってロボット装置１の状態を監視する。
【００２４】
すなわちＣＰＵ１１は、この状態認識処理手順ＲＴ１をステップＳＰ０において開始すると、続くステップＳＰ１において加速度センサ２３や回転角速度センサ３３が検出した加速度情報、回転角速度情報を受け取り、この後ステップＳＰ２に進んでこれら加速度情報、回転角速度情報を時系列的に記憶部１３に記憶させる。
【００２５】
次いでＣＰＵ１１は、ステップＳＰ３に進んで記憶部１３に記憶させた時系列信号から特定情報を算出する。例えばＣＰＵ１１は、記憶部１３に記憶された加速度センサ２３の時系列信号から、３軸分（Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸）の総和をとったものを加速度センサ２３における代表分散値を算出する。ＣＰＵ１１は、同様に、必要に応じて、回転角速度センサ３３の時系列信号からも、３角分（Ｒ角、Ｐ角、Ｙ角）の総和をとった代表分散値を算出する。
【００２６】
次いでＣＰＵ１１は、ステップＳＰ４に進み、この算出した分散値等の特定情報を判定する。
【００２７】
ここで、加速度センサ２３や回転角速度センサ３３の検出出力の分散値の一例を図５に示す。分散値は、ロボット装置１が地面上を行動しているときが最も大きく、それが持ち上げられたとき、持ち下ろされたときの順に小さくなる特性を有する。したがって、状態変化の閾値を適切に設定することによって、分散値に基づいてロボット装置１が歩いているか、それが持ち上げられたか、それが持ち下げられたかを判断することが可能になる。図５によると、ＣＰＵ１１は分散値がδ２以上のときは地面を行動中、分散値がδ１以上δ２未満のときは持ち上げ、分散値がδ１未満のときは持ち下ろしをしていると判断することができる。なお、このような具体的な判断については、後述するステップＳＰ５以降で行われる。
【００２８】
またＣＰＵ１１は、ノイズによる分散値の急激な変化によって状態の変化を誤認識してしまうこともある。ＣＰＵ１１は、このような誤認識を防止するために、図６に示すように、分散値と閾値δ３との関係を判定し、連続して所定時間以上、分散値と閾値δ３との関係が一定の場合には、実際に状態変化が生じたとみなしている。例えば、ＣＰＵ１１は、予め所定時間Ｔを設定しておき、時間Ｔ１（＜Ｔ）の間だけ分散値が閾値δ３を越えたときはノイズによる誤認識と判断し、時間Ｔ２（＞Ｔ）の間に分散値が閾値δ３を越えたときは状態が変化したと正しく認識することができる。これにより、ノイズに対してロバストな誤認識機能を実現することができる。なお、閾値δ３は、上述したδ３又はδ２に相当する。
【００２９】
さらにＣＰＵ１１は、常時、加速度センサ２３の分散値を算出しているが、必要に応じて回転角速度センサ３３の分散値も併せて算出している。これにより、ＣＰＵ１１の処理負担をあまり増大させることなく、認識のロバスト性を向上させることができる。
【００３０】
具体的には、加速度代表分散値の変化よりジャイロ代表分散値の変化の方が顕著な姿勢変化又は動作を検出する場合には、加速度センサ２３だけではなく回転角速度センサ３３の検出出力を併用するのが好ましい。すなわち、静止／低速運動時や並進運動成分が多い場合には主に加速度センサ２３からの情報が重要であり、逆に、高速運動時や回転運動成分が多い場合には回転角速度センサ３３からの情報が重要となる。したがって、検出すべき行為が高速運動の場合や回転運動成分が多い場合には、回転角速度センサ３３からの情報を併用する時間を多くすればよい。
【００３１】
続いてＣＰＵ１１は、ステップＳＰ５に進んで、特定情報が「地面行動中」の特性であるか否かを判定し、肯定結果を得るとステップＳＰ６に進み、当該ロボット装置１は地面を行動中であると認識して、そのまま歩行動作を続けるように第１のＣＰＣデバイス２０等の各ＣＰＣデバイスを制御した後、ステップＳＰ１に戻る。
【００３２】
これに対してＣＰＵ１１は、ステップＳＰ５において否定結果を得ると、ステップＳＰ７に進んで特定情報が「抱き上げられたとき持ち上げられたとき」の特性であるか否かを判定し、肯定結果を得るとステップＳＰ８に進む。なおこのときロボット装置１は、図７に示すように、ユーザに抱きかかえられている状態になっている。
【００３３】
そしてＣＰＵ１１は、このステップＳＰ８において当該ロボット装置１が抱き上げられたと認識し、歩行動作を中止しておとなしくなるように第１のＣＰＣデバイス２０等の各ＣＰＣデバイスを制御した後、ステップＳＰ１に戻る。
【００３４】
これに対してＣＰＵ１１は、ステップＳＰ７において否定結果を得ると、ステップＳＰ９に進んで特定情報が「持ち下ろされたとき」の特性であるか否かを判定し、肯定結果を得るとステップＳＰ１０に進み、否定結果を得るとステップＳＰ１に戻る。
【００３５】
そしてＣＰＵ１１は、ステップＳＰ１０に進んだ場合、当該ロボット装置１が持ち下ろされたと認識し、この後、図８に示すように、タッチセンサ４４等の検出出力から地面に置かれたことも認識すると、図９に示すように歩行動作を再開するように第１のＣＰＣデバイス２０等の各ＣＰＣデバイスを制御した後、ステップＳＰ１に戻る。
【００３６】
ここで、タッチセンサ４４は、例えば、外部との接触を検出する接触センサ或いは圧力を感知する感圧センサであり、地面（床面）との接触状態を検出している。このように、地面との接触状態を検出する検出手段の検出結果をも参照し、上述した加速度センサによる加速度やジャイロセンサからの回転角速度に基づいて抱き上げられた等のロボット装置の状態を認識する手段に取り得れることで、より信頼性の高い認識結果を得ることができる。
【００３７】
すなわち、例えば、抱き上げられた場合は、足先が地面から離れるため、足先の接触スイッチは必ずＯＦＦになっているので、この情報を加速度や回転速度の変化と同様に監視することで、抱き上げられたことの検出や持ち下ろされたことの検出の能力を向上させることができる。
【００３８】
（２）抱き上げ認識時及び持ち下げ認識時におけるＣＰＵ１１の具体的な処理
ここでＣＰＵ１１は、ロボット装置１が抱き上げられると図１０に示す動作抑制処理手順ＲＴ２に従ってロボット装置１の動作を抑制する。
【００３９】
すなわちＣＰＵ１１は、状態認識処理手順ＲＴ１のステップＳＰ８においてロボット装置１が抱き上げられたと認識すると、この動作抑制処理手順ＲＴ２をステップＳＰ２０において開始し、続くステップＳＰ２１においてＬＳＩ１４内部の対応するサーボ系の回路や対応するＣＰＣデバイスを制御することにより、ロボット装置１の各足２の動きを停止させる（対応する関節機構のアクチュエータ２５に対する制御ゲインを「０」にする）と共に各足２の機械的な拘束を開放させて、これら足２を脱力させる。
【００４０】
実際上このロボット装置１では、図１１（Ａ）に示すように、各足２の各関節機構６０がそれぞれアクチュエータ（モータ）２５の出力軸に固着されたギアを圧縮コイルばね６２の弾性力によって減速ギア列６３に噛み合わせることにより構成されている。この場合アクチュエータ２５は電磁プランジャ６４を駆動することにより図１１（Ｂ）のように矢印ａ方向に移動させることができ、これによりギア６１と、減速ギア列６３との噛み合わせを開放できるようになされている。
【００４１】
そこでＣＰＵ１１はステップＳＰ２１において、各足２の全関節機構のアクチュエータ２５について、駆動電圧の印加を停止させる一方、対応する電磁プランジャ６４を駆動させることにより、アクチュエータ２５の静止トルクに起因する各足２の機械的な拘束を開放し、これによりロボット装置１の全ての足２を脱力させて、当該ロボット装置１をユーザが抱きかかえ易い状態に変化させる。
【００４２】
続いてＣＰＵ１１は、ステップＳＰ２２に進んでＬＳＩ１４内部の対応するサーボ系の回路を制御することにより首３（図２）や尻尾４（図２）の動きを遅くし、この後ステップＳＰ２３に進んでＬＳＩ１４内部の対応する回路を制御することにより、「目」の役割を果たすＬＥＤ５（図２）を消灯させると共にスピーカ５４（図１）からの音声出力（鳴き声）の音量を絞る。
【００４３】
次いでＣＰＵ１１は、ステップＳＰ２４に進んでそのとき保持している状態や学習に関する各種パラメータ等のデータをＰＣカードインターフェース１５を介して記憶装置２００に書き込む。
【００４４】
さらにＣＰＵ１１は、続くステップＳＰ２５においてこれ以降の記憶装置２００に対するデータの読書きを禁止し、この後ステップＳＰ２６に進んでこの動作抑制処理手順ＲＴ２を終了した後、状態認識処理手順ＲＴ１のステップＳＰ１に戻る。
【００４５】
一方ＣＰＵ１１は、この後ロボット装置１が持ち下げられると図１２に示す行動復帰処理手順ＲＴ３に従ってロボット装置１の行動を復帰する。
【００４６】
すなわちＣＰＵ１１は、状態認識処理手順ＲＴ１のステップＳＰ１０においてロボット装置１が持ち下げられたと認識すると、この行動復帰処理手順ＲＴ３をステップＳＰ３０において開始し、続くステップＳＰ３１において記憶装置２００に対するデータの読書きの許可を発行する。またＣＰＵ１１は、これと共に対応するＣＰＣデバイスを制御することにより、各足２を機械的に拘束（図１１の電磁ブランジャ６４の駆動を停止）する。
【００４７】
次いでＣＰＵ１１は、ステップＳＰ３２に進んでＬＳＩ１４内部の対応する回路を制御することにより、スピーカ５３（図１）から所定パターンの音声を出力し、「目」に相当するＬＥＤ５を点灯し及び／又は尻尾４を動作させるようにして、動作が復帰したことをユーザに知らせる。
【００４８】
そしてＣＰＵ１１は、続くステップＳＰ３４において必要なデータを記憶装置２００から読み出し、当該データに基づいてＬＳＩ１４内部の対応するサーボ系の回路を制御することにより各足２の動作を再開させ、この後ステップＳＰ３５に進んでこの行動復帰処理ＲＴ３を終了した後、状態認識処理手順ＲＴ１のステップＳＰ１に戻る。
【００４９】
（３）本実施の形態の動作及び効果
以上の構成において、このロボット装置１では、加速度センサ２３及び／又は回転角速度センサ３３により検出された加速度情報及び／又は回転角速度情報を時系列的に記憶部１３に記憶させると共に、この加速度情報及び／又は回転角速度情報に基づいて分散値等の特定情報を算出し、検出結果に基づいて自己の状態を認識し、認識結果に基づいて行動する。
【００５０】
従ってこのロボット装置１では、ユーザが当該ロボット装置１を抱き上げたり、それを持ち下ろしたことを当該ロボット装置１に明示的に情報として与える必要がない。そしてこのようにロボット装置１自らが自動認識し得るようにすることによって、より自然なロボットと人間のインタラクションを実現することができる。
【００５１】
また周囲の環境や第三者から当該ロボット装置１に外力が働いた場合には、特定情報の変動を認識することができるので、外力に応じた反応（行動、音声、音階等の出力）を行うことができ、知的エンターテイメント性の高いロボット装置１を構築することができる。
【００５２】
さらに目標の姿勢や行動を実際に遂行できたか否かについて特定情報を関することによって判断することができるので、これを利用して当該ロボット装置１の行動の正否を検出することもできる。
【００５３】
またこのロボット装置１では、抱き上げられたときには、各足２の動きを停止させるなど当該ロボット装置１の動作を抑制する一方、この後持ち下げられたときには各足２の動きを再開させて行動を復帰する。
【００５４】
従ってこのロボット装置１では、ユーザが当該ロボット装置１を抱き上げたときに当該ロボット装置１の足２の関節や足２と胴体との間などに指を挟めたり、又はロボット装置１の動作に驚いてロボット装置１を自分の足の上に落としたりすることによるユーザの怪我の発生を防止しながら、当該ロボット装置１を抱き上げたユーザに対して恭順感や親和感な印象を与えて使用感を快適にすることができる。
【００５５】
さらにこのロボット装置１では、抱き上げられたときには記憶装置２００に対するデータの読書きを禁止するため、例えば記憶装置２００に対するデータの読み書き処理時にユーザが当該ロボット装置１を落としたことに起因する記憶装置２００内のデータの破壊や記憶装置２００に対する不正データの書き込み等を未然に防止することができる。
【００５６】
以上の構成によれば、加速度センサ２３及び／又は回転角速度センサ３３により検出された加速度情報及び／又は回転角速度情報を時系列的に記憶部１３に記憶させると共に、この加速度情報及び／又は回転角速度情報に基づいて分散値等の特定情報を算出し、検出結果に基づいて自己の状態を認識し、認識結果に基づいて行動するようにしたことにより、自己の状態変化に応じて行動を制御するようにすることができ、かくして容易に傾斜面の移動や回転運動等の自らの状況について認識して、自ら行動することができるロボット装置を実現できる。
【００５７】
また抱き上げられたときにロボット装置１の動作を抑制するようにしたことにより、抱き上げ時のロボット装置１の動作に起因するユーザの怪我の発生を未然に防止することができ、かくして安全性及びアミューズメント性を向上させ得るロボット装置を実現できる。
【００５８】
（４）他の実施の形態
なお本発明の上述の実施の形態においては、ロボット装置１の各センサの検出出力の分散値に基づいてロボット装置１自身の歩行、持ち上げ、持ち下げの３つの状態を認識するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばその他の行動パターンに対応する分散値やディジタルフィルタの周波数に特性がある場合には、当該その他のパターンも同様にして認識するようにしても良い。
【００５９】
また上述の実施の形態においては、特定情報の算出として、分散値やディジタルフィルタから出力される周波数特性を用いるようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、ロボット装置１の行動パターンに対応する特性を算出する手法が他に存在すれば、当該他の手法の特性を用いても良い。
【００６０】
さらに上述の実施の形態においては、状態認識処理手順ＲＴ１のステップＳＰ３において分散値を用いる場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば加速度センサ２３及び回転角速度センサ３３の検出出力に対してディジタルフィルタを用いるようにしても良い。
【００６１】
実際上、ディジタルフィルタは、時系列信号の特定周波数成分のみを取り出すことが可能であり、適切な周波数を設定することによって、ロボット装置１の行動中の周波数成分、持ち上げられたときの周波数成分、持ち下ろされた時の周波数成分をそれぞれ分離することができる。周波数の定性的な関係として、行動中の周波数が最も高く、持ち上げられたときの周波数、持ち下げられたときの周波数の順に周波数が低くなる。
【００６２】
そこでディジタルフィルタを用いたときのこれらの性質を利用し、分散値を用いた場合と同様に適切な閾値を設定することによって、ロボット装置１自身の状態を認識することができる。
【００６３】
さらに上述の実施の形態においては、抱き上げられたときには各足２の動きを停止させるようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、抱き上げられたときには例えば伏せの姿勢に各足２を折り曲げるなど、その姿勢をユーザが抱き易い姿勢に遷移させるようにしても良く、このようにすることによって快適感をより向上させることができる。
【００６４】
さらに上述の実施の形態においては、抱き上げられたときには各足２の動きを停止させるようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えば本発明をユーザの使用状況に応じて学習しながら性格を変化させるようなアミューズメントロボットに適用する場合には、抱き上げられたときにその性格によって行動パターンを変化させるようにしても良く、このようにすることによってアミューズメント性を向上させることができる。
【００６５】
さらに上述の実施の形態においては、持ち上げられたときに各足２の動きを停止するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、要は、本発明を適用するロボット装置の形状及び形態に応じてユーザに対して怪我を負わせるおそれのある外部に作用する可動部の動きを停止させるようにすれば良い。
【００６６】
さらに上述の実施の形態においては、持ち上げられたときに記憶装置２００に対するデータの読書きを禁止するようにした場合について述べたが、本発明はこれに限らず、例えばビデオカメラ１２からのビデオデータに基づいて、落下などの記憶装置２００にデータの読書きしていると記憶装置２００内のデータを破壊するおそれがある状況を検出した場合（例えば自己の移動方向に崖と思われるエッジを検出したなど）にも記憶装置２００に対するデータの読書きを禁止するようにしても良い。
【００６７】
さらに、加速度センサ２３によるロボット装置の状態の検出については、上述の実施の形態において説明したものに限らない。例えば、次のように角速度センサ２３の出力によりロボット装置の状態を検出することもできる。
【００６８】
加速度センサ２３からのＸ軸、Ｙ軸、Ｚ軸の３方向についての時系列信号をそれぞれサンプリングして、加速度情報として記憶する。
【００６９】
一定時間分の時系列の加速度情報（以下、時系列情報という。）が記憶されたら、各軸の時系列情報毎にローパスフィルタを施し、低周波数成分を抜き出す。そして、時刻ｔにおける各軸の低周波数成分Ｇｉ（ｉ＝ｘ，ｙ，ｚ）から全体のノルムＧ（ｔ）を（１）式により算出する。
【００７０】
【数１】
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【００７１】
このＧ（ｔ）は、ロボット装置１を抱き上げた際に、図１３に示すような特性を示す。すなわち、一旦、Ｇ（ｔ）が通常時Ｇ０の値より減少し、その後、急激に通常値Ｇ０を上回り、最後に通常値Ｇ０に落ち着く。このようなＧ（ｔ）の変化を検出することによりロボット装置１が抱き上げられたことを検出することができる。具体的には、以下のようにして抱き上げを検出する。
【００７２】
（２）式で算出される値が、ある閾値（第１の閾値）以上になる時刻Ｔ０と、その時刻Ｔ０の時のＧ（ｔ）（以下、Ｇ１という。）とを先ず記憶する。ここで、Ｇ０は通常値であり、通常、９．８（重力加速度）である。
ΔＧ１＝Ｇ０−Ｇ（ｔ）                ・・・（２）
そして、時刻Ｔ０から所定の時間ΔＴ内に、（３）式により値を算出する。
ΔＧ２＝Ｇ（ｔ）−Ｇ１                ・・・（３）
この（３）式で与えられるΔＧ２がある閾値（第２の閾値）以上になったとき、抱き上げられたとして検出することができる。
【００７３】
なお、このようなにして自己の状態を検出する場合においても、地面との接触状態を検出する検出手段の検出結果を参照できることはいうまでもない。
【００７４】
【発明の効果】
本発明によれば、加速度センサ及び／又はジャイロセンサによって加速度及び／又は回転角速度を検出し、検出された信号を時系列的に時系列信号として記憶し、記憶された時系列信号から特定情報を算出し、算出された特定情報から自己の状態を認識し、認識された自己の状態に基づいてロボット装置の行動を制御することによって、容易に傾斜面の移動や回転運動の自らの状況について認識して自ら行動することができるロボット装置及びその制御方法を実現できる。
【００７５】
またこれに加えて、認識した自己の状態が持ち上げられた状態であった場合には、外部に作用する所定の可動部の動作を停止するようにしたことにより、外部に作用する可動部が動作することに起因するユーザの怪我の発生を未然に防止することができ、かくして安全性を向上させ得るロボット装置及びその制御方法を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明を適用したロボット装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  ロボット装置の外観斜視図である。
【図３】  ロボット装置が歩行しているときの状態説明に供する略線図である。
【図４】  状態認識処理手順を示すフローチャートである。
【図５】  ロボット装置の各種状態における分散値の説明に供する特性曲線図である。
【図６】  ノイズによる状態の誤認識の説明に供する特性曲線図である。
【図７】  ロボット装置が持ち上げられたときの状態説明に供する略線図である。
【図８】  ロボット装置が下ろされたときの状態説明に供する略線図である。
【図９】  ロボット装置が歩行を再開したときの状態説明に供する略線図である。
【図１０】  動作抑制処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】  （Ａ）及び（Ｂ）は、手足の関節機構を示す略線図である。
【図１２】  行動復帰処理手順を示すフローチャートである。
【図１３】  加速度センサによる状態の検出の説明に供する特性曲線図である。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１（Ａ）】
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【図１１（Ｂ）】
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【図１２】
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【図１３】
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