JP2009095933A - 車両の転倒防止装置および脚車輪型ロボット - Google Patents

Abstract

【課題】 減速時または加速時の車両の転倒を防止するのに好適な車両の転倒防止装置を提供する。
【解決手段】 脚車輪型ロボット１００は、基体１０と、基体１０にピッチ軸回りの自由度を有して連結された脚部１２と、脚部１２に回転可能に設けられた駆動輪２０と、ピッチ軸回りの自由度の範囲で脚部１２を駆動するための動力を付与する関節モータ４０とを備え、脚車輪型ロボット１００の進行方向の加速度を検出し、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θが、加速度の方向に脚車輪型ロボット１００が傾倒する向きで、かつ、転倒回避に必要な大きさとなるように、検出した加速度に基づいて関節モータ４０を制御する。
【選択図】図５

Description

本発明は、車両の転倒を防止する装置および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、減速時または加速時の車両の転倒を防止するのに好適な車両の転倒防止装置および脚車輪型ロボットに関する。

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った。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。

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記載の技術が知られている。
特許文献１には、サーボモータによって駆動される４本の脚部を自在に駆動しての歩行移動と、４本の脚部の内の後ろ側の２本の脚部に備えられた２つの駆動輪と、前側の２本の脚部に備えられた２つの従動輪とによる車輪移動と、さらに歩行移動と車輪移動を組み合わせたハイブリッド移動を行う脚式移動ロボット装置が開示されている（同文献〔０１２３〕および図３１（ａ））。
特開２００４−３４１６９号公報

このように、脚車輪型ロボットは、脚部を折り曲げる構造となっているので、通常の車輪型ロボットと比較すると重心が高くなる傾向にある。したがって、重心の高さと、減速時または加速時の加速度との関係によっては転倒の可能性がある。
図１１は、脚車輪型ロボットの走行姿勢における減速モデルを示す図である。
図１１に示すように、脚車輪型ロボットの質量をＭ（図１１のモデルでは、重心点に質量が集中していると仮定）、前輪の床反力をＮf、後輪の床反力をＮb、ホイールベースをＷb、重心の高さをＨ、進行方向の加速度をａとすると、垂直方向の力のつり合いから下式（１）が得られる。

また、重心の床面への投影点まわりのモーメントのつり合いから下式（２）が得られる。

図１１のモデルにおいて、Ｎb＝０のとき、後輪が浮く状態となる。
Ｎb＝０を上式（１）に代入すると、Ｍｇ＝Ｎfとなり、これを上式（２）に代入すると、−Ｍａ・Ｈ−Ｍｇ・Ｗb／２＝０となる。これにより、下式（３）が得られる。

図１２は、進行方向の加速度の変化に対して、後輪が浮上する重心の高さの変化を示すグラフである。
上式（３）においてＷb＝350[mm]とすると、図１２に示すような変化曲線が得られる。転倒を防止するためには、加速度が大きいほど重心を低くしなければならないことが分かる。

例えば、4[km/m]での走行から0.5[ｓ]で停止することを考えると、ａ＝-2.22[m/s²]である。このとき、後輪が浮上する重心の高さ（以下、許容重心高さという。）はＨ＝772.5[mm]であり、これよりも重心が高いと転倒する可能性がある。
このことは、減速時に限らず加速時にも同様の問題が、また、脚車輪型ロボットに限らず一般の車両にも同様の問題が想定される。

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って、減速時または加速時の車両の転倒を防止するのに好適な車両の転倒防止装置および脚車輪型ロボットを提供することを目的としている。

〔発明１〕 上記目的を達成するために、発明１の車両の転倒防止装置は、減速時または加速時の車両の転倒を防止する車両の転倒防止装置であって、前記車両の進行方向の加速度を検出する加速度検出手段と、前記車両のピッチ角を調整するピッチ角調整手段と、前記車両のピッチ角が、前記加速度の方向に前記車両が傾倒する向きで、かつ、前記加速度による前記車両の転倒を回避するために必要な大きさとなるように、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角調整手段を制御する制御手段とを備える。

このような構成であれば、減速時または加速時は進行方向の加速度が発生するので、加速度検出手段により、進行方向の加速度が検出される。そして、制御手段により、車両のピッチ角が、加速度の方向に車両が傾倒する向きで、かつ、加速度による車両の転倒を回避するために必要な大きさとなるように、加速度検出手段の検出結果に基づいてピッチ角調整手段が制御される。その結果、ピッチ角調整手段により、車両のピッチ角が調整される。これにより、減速時または加速時に車両が転倒する可能性を低減することができる。

ここで、進行方向の加速度とは、車両の進行方向またはその逆向きに発生する加速度をいう。例えば、車両が前後方向に進行する場合は車両の前後方向をいい、車両が横方向に進行する場合は車両の横方向をいう。
また、加速度の方向に車両が傾倒する向きとは、例えば、車両が前方に進行する場合、減速時は後傾姿勢となる向きをいい、加速時は前傾姿勢となる向きをいう。

〔発明２〕 一方、上記目的を達成するために、発明２の脚車輪型ロボットは、基体と、前記基体に対して少なくともピッチ軸回りの自由度を有して連結された脚部と、前記脚部に回転可能に設けられた車輪と、前記ピッチ軸回りの自由度の範囲で前記脚部を駆動するための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、前記脚部の駆動および前記車輪の回転により移動する脚車輪型ロボットであって、当該脚車輪型ロボットの進行方向の加速度を検出する加速度検出手段を備え、前記制御手段は、当該脚車輪型ロボットのピッチ角が、前記加速度の方向に当該脚車輪型ロボットが傾倒する向きで、かつ、前記加速度による当該脚車輪型ロボットの転倒を回避するために必要な大きさとなるように、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記アクチュエータを制御する。

このような構成であれば、平地では、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。このとき、減速時または加速時は進行方向の加速度が発生するので、加速度検出手段により、進行方向の加速度が検出される。そして、制御手段により、脚車輪型ロボットのピッチ角が、加速度の方向に脚車輪型ロボットが傾倒する向きで、かつ、加速度による脚車輪型ロボットの転倒を回避するために必要な大きさとなるように、加速度検出手段の検出結果に基づいてアクチュエータが制御される。その結果、アクチュエータにより、脚車輪型ロボットのピッチ角が調整される。これにより、減速時または加速時に脚車輪型ロボットが転倒する可能性を低減することができる。

また、段差等の障害物が存在するところでは、制御手段により、アクチュエータを用いて脚部の駆動制御が行われる。アクチュエータが駆動すると、脚部に動力が付与され、ピッチ軸回りの自由度の範囲で脚部が駆動し、段差を乗り越えることができる。したがって、脚型ロボットと同様に段差への適応性が高い。
ここで、進行方向の加速度とは、脚車輪型ロボットの進行方向またはその逆向きに発生する加速度をいう。例えば、脚車輪型ロボットが前後方向に進行する場合は脚車輪型ロボットの前後方向をいい、脚車輪型ロボットが横方向に進行する場合は脚車輪型ロボットの横方向をいう。
また、加速度の方向に脚車輪型ロボットが傾倒する向きとは、例えば、脚車輪型ロボットが前方に進行する場合、減速時は後傾姿勢となる向きをいい、加速時は前傾姿勢となる向きをいう。

〔発明３〕 さらに、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、複数の前記脚部と、前記各脚部に回転可能に設けられた複数の前記車輪とを備え、前記制御手段は、当該脚車輪型ロボットのピッチ角が、前記加速度の方向に当該脚車輪型ロボットが傾倒する向きで、かつ、前記加速度による当該脚車輪型ロボットの転倒を回避するために必要な大きさとなるように前記アクチュエータを制御するピッチ角制御、または、当該脚車輪型ロボットの重心が、前記加速度による当該脚車輪型ロボットの転倒を回避するために必要な高さとなるように前記アクチュエータを制御する高さ制御を前記加速度検出手段の検出結果に基づいて行う。

このような構成であれば、制御手段により、加速度検出手段の検出結果に基づいてピッチ角制御または高さ制御が行われる。ピッチ角制御では、脚車輪型ロボットのピッチ角が、加速度の方向に脚車輪型ロボットが傾倒する向きで、かつ、加速度による脚車輪型ロボットの転倒を回避するために必要な大きさとなるようにアクチュエータが制御される。一方、高さ制御では、脚車輪型ロボットの重心が、加速度による脚車輪型ロボットの転倒を回避するために必要な高さとなるようにアクチュエータが制御される。

〔発明４〕 さらに、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、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角制御により転倒を回避できるが前記高さ制御では転倒を回避できないと判定したときは、前記ピッチ角制御のみを行い、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記高さ制御により転倒を回避できるが前記ピッチ角制御では転倒を回避できないと判定したときは、前記高さ制御のみを行う。

このような構成であれば、加速度検出手段の検出結果に基づいてピッチ角制御により転倒を回避できるが高さ制御では転倒を回避できないと判定されると、制御手段により、ピッチ角制御のみが行われる。また、加速度検出手段の検出結果に基づいて高さ制御により転倒を回避できるがピッチ角制御では転倒を回避できないと判定されると、制御手段により、高さ制御のみが行われる。

〔発明５〕 さらに、発明５の脚車輪型ロボットは、発明３および４のいずれか１の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角制御または前記高さ制御のいずれによっても転倒を回避できると判定したときは、前記ピッチ角制御および前記高さ制御に必要なコストをそれぞれ算出し、前記ピッチ角制御および前記高さ制御のうち前記コストの低い方を行う。

このような構成であれば、加速度検出手段の検出結果に基づいてピッチ角制御または高さ制御のいずれによっても転倒を回避できると判定されると、制御手段により、ピッチ角制御および高さ制御に必要なコストがそれぞれ算出され、ピッチ角制御および高さ制御のうちコストの低い方が行われる。

〔発明６〕 さらに、発明６の脚車輪型ロボットは、発明３ないし５のいずれか１の脚車輪型ロボットにおいて、前記制御手段は、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角制御および前記高さ制御の両方により転倒を回避できると判定したときは、前記ピッチ角制御および前記高さ制御を行う。
このような構成であれば、加速度検出手段の検出結果に基づいてピッチ角制御および高さ制御の両方により転倒を回避できると判定されると、制御手段により、ピッチ角制御および高さ制御が行われる。

〔発明７〕 さらに、発明７の脚車輪型ロボットは、発明３ないし６のいずれか１の脚車輪型ロボットにおいて、前記車輪を駆動するための動力を付与する第２アクチュエータを備え、前記制御手段は、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角制御および前記高さ制御の両方によっても転倒を回避できないと判定したときは、前記加速度が減少するように前記第２アクチュエータを制御する。

このような構成であれば、加速度検出手段の検出結果に基づいてピッチ角制御および高さ制御の両方によっても転倒を回避できないと判定されると、制御手段により、加速度が減少するように第２アクチュエータが制御される。第２アクチュエータが駆動すると、車輪に減速力が付与され、加速度が減少する。

以上説明したように、発明１の車両の転倒防止装置によれば、車両のピッチ角が転倒回避に必要な角度となるように調整されるので、従来に比して、減速時または加速時に車両が転倒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。
一方、発明２の脚車輪型ロボットによれば、脚車輪型ロボットのピッチ角が転倒回避に必要な角度となるように調整されるので、従来に比して、減速時または加速時に脚車輪型ロボットが転倒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。

さらに、発明３の脚車輪型ロボットによれば、ピッチ角制御だけでなく高さ制御によっても転倒回避が可能となるので、制御の自由度を向上することができるという効果が得られる。
さらに、発明４の脚車輪型ロボットによれば、加速度に応じてピッチ角制御および高さ制御のうち適切な制御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５の脚車輪型ロボットによれば、ピッチ角制御または高さ制御に必要なコストを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６の脚車輪型ロボットによれば、ピッチ角制御および高さ制御により転倒回避が可能となるので、加速度の許容範囲が大きくなるという効果が得られる。
さらに、発明７の脚車輪型ロボットによれば、ピッチ角制御または高さ制御だけでなく加速度制御によっても転倒回避が可能となるので、制御の自由度を向上することができるという効果が得られる。

以下、本発明の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図１０は、本発明に係る車両の転倒防止装置および脚車輪型ロボットの実施の形態を示す図である。
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１は、脚車輪型ロボット１００の正面図である。
図２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１および図２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、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、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。したがって、脚部１２は、それぞれ３自由度を有する。

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。

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。

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。

図３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３（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３（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物体を大まかに検出することができる。

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４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４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。

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、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。

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、３６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。

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７および図８のフローチャートに示す走行制御処理および昇降制御処理を時分割で実行する。
初めに、走行制御処理を説明する。

図５は、脚車輪型ロボット１００の走行姿勢における減速モデルを示す図である。
なお、図５のモデルは、厳密にはタイヤ径を考慮し、車輪接地位置の誤差を考慮すべきであるが、これらが十分に小さいとして無視したモデルである。
図５に示すように、脚車輪型ロボット１００の質量をＭ（図５のモデルでは、重心点に質量が集中していると仮定）、前輪の床反力をＮf、後輪の床反力をＮb、ホイールベースをＷb、重心の高さをＨ、進行方向の加速度をａ、脚車輪型ロボット１００のピッチ角をθ、重心点と前輪接地点を結んだ線と、垂直方向下向きの軸とのなす角度をθf、重心点と後輪接地点を結んだ線と、垂直方向下向きの軸とのなす角度をθb、重心点を通る傾きθの直線と前輪股関節の軸心を通る直線との交点から前輪接地点までの距離をＬf、重心点を通る傾きθの直線と後輪股関節の軸心を通る直線との交点から後輪接地点までの距離をＬbとすると、垂直方向の力のつり合いから下式（４）が得られる。

また、重心の床面への投影点まわりのモーメントのつり合いから下式（５）、（５）′が得られる。

一方、幾何学的な関係より下式（６）〜（10）が得られる。

図５のモデルにおいて、Ｎb＝０のとき、後輪が浮く状態となる。
Ｎb＝０を上式（４）に代入すると、Ｍｇ＝Ｎfとなり、これを上式（５）′に代入すると、−Ｍａ−Ｎf・tanθf＝０となる。そして、これを上式（７）に代入すると、下式（11）が得られる。

上式（11）を上式（10）に代入すると、下式（12）が得られ、Ｈ、θ、ａの関係式が導ける。

なお、θ＝０を上式（12）に代入すると、下式（13）が得られ、上式（３）と等しくなることが確認できる。

図６は、進行方向の加速度の変化に対して、後輪が浮上する重心の高さの変化を示すグラフである。
上式（12）においてＷb＝350[mm]とすると、θ＝０[°]、２[°]、４[°]の場合について、図６に示すような変化曲線がそれぞれ得られる。転倒を防止するためには、加速度が大きいほど重心を低くしなければならないことが分かる。

例えば、4[km/m]での走行から0.5[ｓ]で停止することを考えると、ａ＝-2.22[m/s²]である。このとき、θ＝０[°]のときの許容重心高さはＨ＝772.5[mm]、θ＝２[°]のときの許容重心高さはＨ＝914.4[mm]、θ＝４[°]のときの許容重心高さはＨ＝1123.0[mm]であり、ピッチ角を大きくすれば許容重心高さを大きくできることが分かる。
図７は、走行制御処理を示すフローチャートである。

走行制御処理は、図５のモデルを利用し、加速度に応じて脚車輪型ロボット１００のピッチ角、重心高さおよび加速度を制御する処理であって、ＣＰＵ６０において実行されると、まず、図７に示すように、ステップＳ１００に移行する。
ステップＳ１００では、脚車輪型ロボット１００の速度パターンから進行方向の加速度を検出する。速度パターンは、例えば、駆動輪２０に速度センサを設け、速度センサからの入力に基づいて生成することができる。また、速度パターンから加速度を検出する場合に限らず、脚車輪型ロボット１００に加速度センサを設け、加速度センサにより加速度を検出するようにしてもよい。

次いで、ステップＳ１０２に移行して、検出した加速度および上式（12）に基づいて、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θを制御すること（以下、θ制御と略記する。）のみにより転倒が回避できるか否かを判定し、θ制御のみにより転倒が回避できると判定したとき(Yes)は、ステップＳ１０４に移行する。
ステップＳ１０４では、検出した加速度および上式（12）に基づいて、脚車輪型ロボット１００の重心の高さＨを制御すること（以下、Ｈ制御と略記する。）のみにより転倒が回避できるか否かを判定し、Ｈ制御のみによっては転倒が回避できないと判定したとき(No)は、ステップＳ１０６に移行する。

ステップＳ１０６では、θ制御として、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θが、加速度の方向に脚車輪型ロボット１００が傾倒する向きで、かつ、転倒回避に必要な大きさとなるように関節モータ４０の制御を行う。具体的には、例えば、検出した加速度、脚車輪型ロボット１００の現在の重心の高さＨおよびホイールベースＷbに基づいて、上式（12）により、転倒回避に必要な目標ピッチ角θtを算出し、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θが目標ピッチ角θtとなるようにドライバ４４へのモータ指令信号を生成し、生成したモータ指令信号をドライバ４４に出力する。なお、加速度の方向に傾倒する向きとは、脚車輪型ロボット１００が図５の右方向に進行する場合、減速時は後傾姿勢となる向きを、加速時は前傾姿勢となる向きをいう。

一方、ステップＳ１０４で、Ｈ制御のみにより転倒が回避できると判定したとき(Yes)は、ステップＳ１０８に移行して、θ制御およびＨ制御に必要なコスト（移動エネルギー、移動時間その他のコスト）をそれぞれ算出し、ステップＳ１１０に移行する。
ステップＳ１１０では、Ｈ制御に必要なコストがθ制御に必要なコストよりも大きいか否かを判定し、Ｈ制御に必要なコストがθ制御に必要なコストよりも大きいと判定したとき(Yes)は、ステップＳ１０６に移行するが、そうでないと判定したとき(No)は、ステップＳ１１２に移行する。

ステップＳ１１２では、Ｈ制御として、脚車輪型ロボット１００の重心が転倒回避に必要な高さとなるように関節モータ４０の制御を行う。具体的には、例えば、検出した加速度、脚車輪型ロボット１００の現在のピッチ角θおよびホイールベースＷbに基づいて、上式（12）により、転倒回避に必要な目標重心高さＨtを算出し、脚車輪型ロボット１００の重心が目標重心高さＨtとなるようにドライバ４４へのモータ指令信号を生成し、生成したモータ指令信号をドライバ４４に出力する。

一方、ステップＳ１０２で、θ制御のみによっては転倒が回避できないと判定したとき(No)は、ステップＳ１１４に移行して、Ｈ制御のみにより転倒が回避できるか否かを判定し、Ｈ制御のみにより転倒が回避できると判定したとき(Yes)は、ステップＳ１１２に移行するが、そうでないと判定したとき(No)は、ステップＳ１１６に移行する。
ステップＳ１１６では、θ制御およびＨ制御により転倒が回避できるか否かを判定し、θ制御およびＨ制御により転倒が回避できると判定したとき(Yes)は、ステップＳ１１８に移行する。

ステップＳ１１８では、θ制御およびＨ制御として、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θが、加速度の方向に脚車輪型ロボット１００が傾倒する向きで、かつ、転倒回避に必要な大きさとなるように、および、脚車輪型ロボット１００の重心が転倒回避に必要な高さとなるように、関節モータ４０の制御を行う。具体的には、例えば、検出した加速度、脚車輪型ロボット１００の現在のピッチ角θ、現在の重心の高さＨおよびホイールベースＷbに基づいて、上式（12）により、限界ピッチ角θmaxおよび限界重心高さＨminを超えない範囲で、転倒回避に必要な目標ピッチ角θtおよび目標重心高さＨtを算出し、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θが目標ピッチ角θtとなるように、および、脚車輪型ロボット１００の重心が目標重心高さＨtとなるように、ドライバ４４へのモータ指令信号を生成し、生成したモータ指令信号をドライバ４４に出力する。

ステップＳ１０６、Ｓ１１２、Ｓ１１８の処理が終了すると、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Ｓ１１６で、θ制御およびＨ制御の両方によっても転倒が回避できないと判定したとき(No)は、ステップＳ１２０に移行して、加速度が減少するように車輪モータ５０を制御する。具体的には、例えば、検出した加速度、限界ピッチ角θmax、限界重心高さＨminおよびホイールベースＷbに基づいて、上式（12）により、θ制御およびＨ制御が可能となる目標加速度を算出し、脚車輪型ロボット１００の加速度が目標加速度となるように、ドライバ５４へのモータ指令信号を生成し、生成したモータ指令信号をドライバ５４に出力する。
ステップＳ１２０の処理が終了すると、ステップＳ１０２に移行する。

次に、昇降制御処理を説明する。
図８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。
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階段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９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（14）により求められる。

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階段の特徴点として抽出する。
図１０は、階段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。

脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在すると、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階段の蹴込板および床面で反射し、カメラ３２により、その反射光を含む階段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、蹴込板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（14）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。

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階段の蹴込板および踏板で反射し、カメラ３２により、その反射光を含む階段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、蹴込板での反射光エッジおよび踏板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、蹴込板での反射光エッジおよび踏板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（14）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。

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階段の幅を算出し、ステップＳ２０６に移行して、抽出した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Ｓ２０８に移行する。
ステップＳ２０８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Ｓ２１０に移行して、ステップＳ２０８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Ｓ２１２に移行する。

ステップＳ２１２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Ｓ２１４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Ｓ２１６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Ｓ２１８に移行する。

ステップＳ２１８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Ｓ２２０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Ｓ２２２に移行する。
ステップＳ２２２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。

一方、ステップＳ２２２で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップＳ２１２に移行する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
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。このとき、減速時または加速時は進行方向の加速度が発生するので、ステップＳ１００を経て、脚車輪型ロボット１００の進行方向の加速度が検出される。

ここで、ステップＳ１０２、Ｓ１０４を経て、検出された加速度に基づいてθ制御により転倒を回避できるがＨ制御では転倒を回避できないと判定されると、ステップＳ１０６を経て、θ制御のみが行われる。θ制御では、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θが、加速度の方向に脚車輪型ロボット１００が傾倒する向きで、かつ、転倒回避に必要な大きさとなるように関節モータ４０が制御される。

また、ステップＳ１０２、Ｓ１１４を経て、検出された加速度に基づいてＨ制御により転倒を回避できるがθ制御では転倒を回避できないと判定されると、ステップＳ１１２を経て、Ｈ制御のみが行われる。Ｈ制御では、脚車輪型ロボット１００の重心が転倒回避に必要な高さとなるように関節モータ４０が制御される。
また、ステップＳ１０２、Ｓ１０４を経て、検出された加速度に基づいてθ制御またはＨ制御のいずれによっても転倒を回避できると判定されると、ステップＳ１０８を経て、θ制御およびＨ制御に必要なコストがそれぞれ算出され、ステップＳ１１０、Ｓ１０６またはステップＳ１１０、Ｓ１１２を経て、θ制御およびＨ制御のうちコストの低い方が行われる。

また、ステップＳ１０２、Ｓ１１４、Ｓ１１６を経て、検出された加速度に基づいてθ制御およびＨ制御の両方により転倒を回避できると判定されると、ステップＳ１１８を経て、θ制御およびＨ制御が行われる。
また、ステップＳ１０２、Ｓ１１４、Ｓ１１６を経て、検出された加速度に基づいてθ制御およびＨ制御の両方によっても転倒を回避できないと判定されると、ステップＳ１２０を経て、加速度が減少するように車輪モータ５０が制御される。そして、θ制御およびＨ制御が可能な加速度にまで減少すると、ステップＳ１１８を経て、θ制御およびＨ制御が行われる。

一方、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在すると、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階段で反射し、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、ステップＳ２００、Ｓ２０２を経て、カメラ３２で撮影された画像が取り込まれ、取り込まれた画像から階段の特徴点が抽出される。そして、ステップＳ２０４〜Ｓ２１０を経て、抽出された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Ｓ２１２〜Ｓ２１６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Ｓ２１８、Ｓ２２０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。

このようにして、本実施の形態では、脚車輪型ロボット１００の進行方向の加速度を検出し、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θが、加速度の方向に脚車輪型ロボット１００が傾倒する向きで、かつ、転倒回避に必要な大きさとなるように、検出した加速度に基づいて関節モータ４０を制御する。
これにより、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θが転倒回避に必要な角度となるように調整されるので、従来に比して、減速時または加速時に脚車輪型ロボット１００が転倒する可能性を低減することができる。

さらに、本実施の形態では、脚車輪型ロボット１００のピッチ角θが、加速度の方向に脚車輪型ロボット１００が傾倒する向きで、かつ、転倒回避に必要な大きさとなるように関節モータ４０を制御するθ制御、または、脚車輪型ロボット１００の重心が転倒回避に必要な高さとなるように関節モータ４０を制御するＨ制御を行う。
これにより、θ制御だけでなくＨ制御によっても転倒回避が可能となるので、制御の自由度を向上することができる。

さらに、本実施の形態では、検出した加速度に基づいてθ制御により転倒を回避できるがＨ制御では転倒を回避できないと判定したときは、θ制御のみを行い、検出した加速度に基づいてＨ制御により転倒を回避できるがθ制御では転倒を回避できないと判定したときは、Ｈ制御のみを行う。
これにより、加速度に応じてθ制御およびＨ制御のうち適切な制御を実現することができる。

さらに、本実施の形態では、検出した加速度に基づいてθ制御またはＨ制御のいずれによっても転倒を回避できると判定したときは、θ制御およびＨ制御に必要なコストをそれぞれ算出し、θ制御およびＨ制御のうちコストの低い方を行う。
これにより、θ制御またはＨ制御に必要なコストを低減することができる。
さらに、本実施の形態では、検出した加速度に基づいてθ制御およびＨ制御の両方により転倒を回避できると判定したときは、θ制御およびＨ制御を行う。

これにより、θ制御およびＨ制御により転倒回避が可能となるので、加速度の許容範囲が大きくなる。
さらに、本実施の形態では、検出した加速度に基づいてθ制御およびＨ制御の両方によっても転倒を回避できないと判定したときは、加速度が減少するように車輪モータ５０を制御する。

これにより、θ制御またはＨ制御だけでなく加速度制御によっても転倒回避が可能となるので、制御の自由度を向上することができる。
さらに、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、画像センサおよび脚先センサ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。
さらに、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。

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。
さらに、本実施の形態では、進行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を認識する。

これにより、階段の特徴のうち脚部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。
さらに、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階段の幅を算出し、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階段の段鼻部の実座標を算出する。

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。
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。
上記実施の形態において、関節モータ４０は、発明２若しくは３のアクチュエータ、または発明１のピッチ角調整手段に対応し、車輪モータ５０は、発明７の第２アクチュエータに対応し、ステップＳ１００は、発明１ないし７の加速度検出手段に対応している。また、ステップＳ１０２〜Ｓ１２０は、発明１ないし７の制御手段に対応している。

なお、上記実施の形態においては、加速度が発生したときは、θ制御、Ｈ制御または加速度制御を常に行うように構成したが、これに限らず、θ制御またはＨ制御のいずれを行わなくても転倒を回避できると判定したときは、θ制御、Ｈ制御または加速度制御を行わないように構成することもできる。
また、上記実施の形態においては、θ制御、Ｈ制御または加速度制御を行うように構成したが、これに限らず、Ｈ制御（Ｓ１１２）を行わないように構成してもよいし、θ制御およびＨ制御（Ｓ１１８）を行わないように構成してもよいし、加速度制御（Ｓ１２０）を行わないように構成してもよい。

また、上記実施の形態においては、特に旋回時については説明しなかったが、旋回時に制動または加速により進行方向の加速度が発生するときも、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、本発明に係る車両の転倒防止装置および脚車輪型ロボットを、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。

また、上記実施の形態においては、本発明に係る車両の転倒防止装置および脚車輪型ロボット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、一般の車両に適用することもできる。

脚車輪型ロボット１００の正面図である。 脚車輪型ロボット１００の側面図である。 障害物センサ３４、３６の構成を示す図である。 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。 脚車輪型ロボット１００の走行姿勢における減速モデルを示す図である。 進行方向の加速度の変化に対して、後輪が浮上する重心の高さの変化を示すグラフである。 走行制御処理を示すフローチャートである。 昇降制御処理を示すフローチャートである。 光切断法の原理を説明するための図である。 階段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。 脚車輪型ロボットの走行姿勢における減速モデルを示す図である。 進行方向の加速度の変化に対して、後輪が浮上する重心の高さの変化を示すグラフである。

符号の説明

１００ 脚車輪型ロボット
１０ 基体
１２ 脚部
１４〜１８ 回転関節
２０ 駆動輪
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、５０ モータ
４２、５２ エンコーダ
４４、５４ ドライバ
７０ ３軸姿勢センサ

Claims (7)

1. 減速時または加速時の車両の転倒を防止する車両の転倒防止装置であって、
   前記車両の進行方向の加速度を検出する加速度検出手段と、前記車両のピッチ角を調整するピッチ角調整手段と、前記車両のピッチ角が、前記加速度の方向に前記車両が傾倒する向きで、かつ、前記加速度による前記車両の転倒を回避するために必要な大きさとなるように、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角調整手段を制御する制御手段とを備えることを特徴とする車両の転倒防止装置。
2. 基体と、前記基体に対して少なくともピッチ軸回りの自由度を有して連結された脚部と、前記脚部に回転可能に設けられた車輪と、前記ピッチ軸回りの自由度の範囲で前記脚部を駆動するための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、前記脚部の駆動および前記車輪の回転により移動する脚車輪型ロボットであって、
   当該脚車輪型ロボットの進行方向の加速度を検出する加速度検出手段を備え、
   前記制御手段は、当該脚車輪型ロボットのピッチ角が、前記加速度の方向に当該脚車輪型ロボットが傾倒する向きで、かつ、前記加速度による当該脚車輪型ロボットの転倒を回避するために必要な大きさとなるように、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記アクチュエータを制御することを特徴とする脚車輪型ロボット。
3. 請求項２において、
   複数の前記脚部と、前記各脚部に回転可能に設けられた複数の前記車輪とを備え、
   前記制御手段は、当該脚車輪型ロボットのピッチ角が、前記加速度の方向に当該脚車輪型ロボットが傾倒する向きで、かつ、前記加速度による当該脚車輪型ロボットの転倒を回避するために必要な大きさとなるように前記アクチュエータを制御するピッチ角制御、または、当該脚車輪型ロボットの重心が、前記加速度による当該脚車輪型ロボットの転倒を回避するために必要な高さとなるように前記アクチュエータを制御する高さ制御を前記加速度検出手段の検出結果に基づいて行うことを特徴とする脚車輪型ロボット。
4. 請求項３において、
   前記制御手段は、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角制御により転倒を回避できるが前記高さ制御では転倒を回避できないと判定したときは、前記ピッチ角制御のみを行い、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記高さ制御により転倒を回避できるが前記ピッチ角制御では転倒を回避できないと判定したときは、前記高さ制御のみを行うことを特徴とする脚車輪型ロボット。
5. 請求項３および４のいずれか１項において、
   前記制御手段は、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角制御または前記高さ制御のいずれによっても転倒を回避できると判定したときは、前記ピッチ角制御および前記高さ制御に必要なコストをそれぞれ算出し、前記ピッチ角制御および前記高さ制御のうち前記コストの低い方を行うことを特徴とする脚車輪型ロボット。
6. 請求項３ないし５のいずれか１項において、
   前記制御手段は、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角制御および前記高さ制御の両方により転倒を回避できると判定したときは、前記ピッチ角制御および前記高さ制御を行うことを特徴とする脚車輪型ロボット。
7. 請求項３ないし６のいずれか１項において、
   前記車輪を駆動するための動力を付与する第２アクチュエータを備え、
   前記制御手段は、前記加速度検出手段の検出結果に基づいて前記ピッチ角制御および前記高さ制御の両方によっても転倒を回避できないと判定したときは、前記加速度が減少するように前記第２アクチュエータを制御することを特徴とする脚車輪型ロボット。

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