特許 7577108 二足ロボットの制御方法及び装置、二足ロボット、読み取り可能な記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-10-24

(45)【発行日】2024-11-01

(54)【発明の名称】二足ロボットの制御方法及び装置、二足ロボット、読み取り可能な記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   B25J 5/00 20060101AFI20241025BHJP

【ＦＩ】

B25J5/00 F

【請求項の数】 14

(21)【出願番号】P 2022210536

(22)【出願日】2022-12-27

(65)【公開番号】P2024025624

(43)【公開日】2024-02-26

【審査請求日】2022-12-27

(31)【優先権主張番号】202210957726.9

(32)【優先日】2022-08-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(73)【特許権者】

【識別番号】523392349

【氏名又は名称】ベイジン シャオミ ロボット テクノロジー カンパニー リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100114557

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 英仁

(74)【代理人】

【識別番号】100078868

【弁理士】

【氏名又は名称】河野 登夫

(72)【発明者】

【氏名】シェ，イェン

【審査官】神山 貴行

(56)【参考文献】

【文献】中国特許出願公開第１１３０５０６４５（ＣＮ，Ａ）

【文献】特開平０６－０７９６５７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－０７９０９２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ２５Ｊ ５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

二足ロボットの制御方法であって、
現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得するステップと、
前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するステップと、
前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するステップと、
前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得するステップと、
前記目標モーメントベクトルに基づいて前記二足ロボットの運動を制御するステップと、を含み、
前記支持期間は片足支持期と二足支持期とを含む、
ことを特徴とする二足ロボットの制御方法。

【請求項2】

現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得するステップは、
現在の時刻及び前記二足ロボットの揺動足が受ける地面の法線分力を取得するステップと、
前記現在の時刻が第１の条件または第２の条件を満たすか否かを判断し、前記現在の時刻及び前記法線分力が第３の条件を満たすか否かを判断するステップであって、前記第１の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第２の条件とは現在の時刻が二足支持期の開始時刻と二足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第３の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長の半分との合計を超え、かつ、前記法線分力が予め設定された係数と前記二足ロボットの重力との積よりも大きいことを指すステップと、
前記現在の時刻が前記第１の条件を満たしているまたは前記現在の時刻及び前記法線分力が前記第３の条件を満たしている場合前記二足ロボットが二足支持期にあると決定し、前記現在の時刻が前記第２の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが片足支持期にあると決定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の二足ロボットの制御方法。

【請求項3】

前記支持期間が前記片足支持期である場合、前記前方向速度は第１の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第１の予測横方向速度を含み、
前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するステップは、
前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第１の前方向位置と第１の前方向速度及び第１の横方向位置と第１の横方向速度を取得するステップと、
第１の予め設定された前方向速度モデル、前記第１の前方向位置及び前記第１の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測前方向速度を推定し、第１の予め設定された横方向速度モデル、前記第１の横方向位置及び前記第１の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測横方向速度を推定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の二足ロボットの制御方法。

【請求項4】

前記支持期間が前記二足支持期である場合、前記前方向速度は第２の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第２の予測横方向速度を含み、
前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するステップは、
前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第２の前方向位置と第２の前方向速度及び第２の横方向位置と第２の横方向速度を取得するステップと、
第２の予め設定された前方向速度モデル、前記第２の前方向位置及び前記第２の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測前方向速度を推定し、第２の予め設定された横方向速度モデル、前記第２の横方向位置及び前記第２の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測横方向速度を推定するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の二足ロボットの制御方法。

【請求項5】

前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するステップは、
現在の状態での二足支持期末における重心の現在の歩の前方向速度と現在の歩の横方向速度とを取得するステップと、
前記現在の歩の前方向速度と前記第２の予測前方向速度とに基づいて、第１の支持足のモーメントベクトルを取得し、前記現在の歩の横方向速度と前記第２の予測横方向速度とに基づいて、第２の支持足のモーメントベクトルを取得するステップであって、前記第１の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の支持足を指し、前記第２の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の揺動足を指すステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項４に記載の二足ロボットの制御方法。

【請求項6】

前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得するステップは、
前記予め設定された二次計画モデルと前記モーメントベクトルとに基づいて、前記二足ロボットの広義の加速度ベクトルと前記二足ロボットの二足が受ける外力ベクトルとを取得するステップと、
前記広義の加速度ベクトル、前記外力ベクトル及び予め設定された逆動力学モデルに基づいて、前記二足ロボットの各足関節の目標モーメントベクトルを取得するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の二足ロボットの制御方法。

【請求項7】

二足ロボットの制御装置であって、
現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得するための支持期取得モジュールと、
前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するための現在速度取得モジュールと、
前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するためのモーメントベクトル取得モジュールと、
前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得するための目標モーメント取得モジュールと、
前記目標モーメントベクトルに基づいて前記二足ロボットの運動を制御するためのロボット制御モジュールと、を含み、
前記支持期間は片足支持期と二足支持期とを含む、
ことを特徴とする二足ロボットの制御装置。

【請求項8】

前記支持期取得モジュールは、
現在の時刻を取得するための時刻取得サブモジュールと、
前記二足ロボットの揺動足が受ける地面の法線分力を取得するための法線分力取得サブモジュールと、
前記現在の時刻が第１の条件または第２の条件を満たすか否かを判断し、前記現在の時刻及び前記法線分力が第３の条件を満たすか否かを判断するための条件判断サブモジュールであって、前記第１の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第２の条件とは現在の時刻が二足支持期の開始時刻と二足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第３の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長の半分との合計を超え、かつ、前記法線分力が予め設定された係数と前記二足ロボットの重力との積よりも大きいことを指す条件判断サブモジュールと、
前記現在の時刻が前記第１の条件を満たしているまたは前記現在の時刻及び前記法線分力が前記第３の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが二足支持期にあると決定し、前記現在の時刻が前記第２の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが片足支持期にあると決定するための支持期決定サブモジュールと、を含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の二足ロボットの制御装置。

【請求項9】

前記支持期間が前記片足支持期である場合、前記前方向速度は第１の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第１の予測横方向速度を含み、
前記現在速度取得モジュールは、
前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第１の前方向位置と第１の前方向速度及び第１の横方向位置と第１の横方向速度を取得するための位置速度取得サブモジュールと、
第１の予め設定された前方向速度モデル、前記第１の前方向位置及び前記第１の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測前方向速度を推定するための第１の前方向速度取得サブモジュールと、
第１の予め設定された横方向速度モデル、前記第１の横方向位置及び前記第１の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測横方向速度を推定するための第１の横方向速度取得サブモジュールと、を含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の二足ロボットの制御装置。

【請求項10】

前記支持期間が前記二足支持期である場合、前記前方向速度は第２の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第２の予測横方向速度を含み、
前記現在速度取得モジュールは、
前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第２の前方向位置と第２の前方向速度及び第２の横方向位置と第２の横方向速度を取得するための位置速度取得サブモジュールと、
第２の予め設定された前方向速度モデル、前記第２の前方向位置及び前記第２の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測前方向速度を推定するための第２の前方向速度取得サブモジュールと、
第２の予め設定された横方向速度モデル、前記第２の横方向位置及び前記第２の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測横方向速度を推定するための第２の横方向速度取得サブモジュールと、を含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の二足ロボットの制御装置。

【請求項11】

前記モーメントベクトル取得モジュールは、
現在の状態での二足支持期末における重心の現在の歩の前方向速度と現在の歩の横方向速度とを取得するための現在の歩の速度取得サブモジュールと、
前記現在の歩の前方向速度と前記第２の予測前方向速度とに基づいて、第１の支持足のモーメントベクトルを取得するための第１のモーメントベクトル取得サブモジュールと、
前記現在の歩の横方向速度と前記第２の予測横方向速度とに基づいて、第２の支持足のモーメントベクトルを取得するための第２のモーメントベクトル取得サブモジュールであって、前記第１の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の支持足を指し、前記第２の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の揺動足を指す第２のモーメントベクトル取得サブモジュールと、を含む、
ことを特徴とする請求項１０に記載の二足ロボットの制御装置。

【請求項12】

前記目標モーメント取得モジュールは、
前記予め設定された二次計画モデルと前記モーメントベクトルとに基づいて、前記二足ロボットの広義の加速度ベクトルと前記二足ロボットの二足が受ける外力ベクトルとを取得するためのベクトル取得サブモジュールと、
前記広義の加速度ベクトル、前記外力ベクトル及び予め設定された逆動力学モデルに基づいて、前記二足ロボットの各足関節の目標モーメントベクトルを取得するための目標モーメント取得サブモジュールと、を含む、
ことを特徴とする請求項７に記載の二足ロボットの制御装置。

【請求項13】

二足ロボットであって、
メモリとプロセッサとを含み、
前記メモリは前記プロセッサによって実行可能なコンピュータプログラムを記憶するために使用され、
前記プロセッサは、請求項１～６のいずれかに記載の二足ロボットの制御方法を実現するように、前記メモリにおけるコンピュータプログラムを実行するために使用される、
ことを特徴とする二足ロボット。

【請求項14】

非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記記憶媒体における実行可能なコンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、請求項１～６のいずれかに記載の二足ロボットの制御方法を実現できる、
ことを特徴とする非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、制御技術の分野に関し、特に二足ロボットの制御方法及び装置、二足ロボット、読み取り可能な記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

現在、移動ロボットは生活の中で重要な役割を果たし、人々に様々な便利を提供している。このうち、移動ロボットは、ホイール式、キャタピラー式及び二足ロボットに分けられ、ホイール式とキャタピラー式のロボットはは起伏が大きく、複雑で多様な地形環境での使用が大きく制限されており、例えば砂利の地面、起伏の大きい地面などは通行に影響を及ぼす。二足ロボットは地面に触れるだけで働くことができ、地面に対する要求が低いため、より良い使用の見通しを持っている。

【0003】

二足ロボットが二足/擬似ロボットであることを例にとると、そのバイオニックの構造的特徴に基づいて、より複雑な地形と作業環境に適応し、人の代わりに危険または反復的な作業を行うことができる。二足/擬似ロボットの歩行と走行は往々にして高い非線形性、駆動不足、混合連続システム及び離散システムの特徴を持っているため、適切な二足ロボットの歩行制御方法は特に重要である。

【0004】

運動では、外界の接触環境が構造化または非構造化であっても、地形が理想的であっても起伏があっても、二足ロボットの動力学は本質的に駆動不足である。これは、（１）足式運動の歩容には片足支持期（Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｐｈａｓｅ、ＳＳＰ）が不可避的に存在し、（２）支持足は接触面からの支持力と摩擦力しか受けられなく、すなわち、地面が二足ロボットに引っ張り力を加えることができないためである。そのため、高ダイナミックな運動の場合、片足支持期には、二足ロボットの支持脚のすべての駆動可能自由度はフローティングベース(または重心運動量)の完全な制御を実現できない。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本開示は、関連技術の不足を解決するために、二足ロボットの制御方法及び装置、二足ロボット、読み取り可能な記憶媒体を提供する。

【0006】

本開示の実施例の第１の態様によれば、二足ロボットの制御方法を提供し、前記方法は、現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得するステップと、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するステップと、前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するステップと、前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得するステップと、前記目標モーメントベクトルに基づいて前記二足ロボットの運動を制御するステップと、を含む。

【0007】

選択的に、現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得するステップは、現在の時刻及び前記二足ロボットの揺動足が受ける地面の法線分力を取得するステップと、前記現在の時刻が第１の条件または第２の条件を満たすか否かを判断し、前記現在の時刻及び前記法線分力が第３の条件を満たすか否かを判断するステップであって、前記第１の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第２の条件とは現在の時刻が二足支持期の開始時刻と二足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第３の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長の半分との合計を超え、かつ、前記法線分力が予め設定された係数と前記二足ロボットの重力との積よりも大きいことを指すステップと、前記現在の時刻が前記第１の条件を満たしているまたは前記現在の時刻及び前記法線分力が前記第３の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが二足支持期にあると決定し、前記現在の時刻が前記第２の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが片足支持期にあると決定するステップと、を含む。

【0008】

選択的に、前記支持期間は片足支持期を含み、前記前方向速度は第１の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第１の予測横方向速度を含み、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するステップは、前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第１の前方向位置と第１の前方向速度及び第１の横方向位置と第１の横方向速度を取得するステップと、第１の予め設定された前方向速度モデル、前記第１の前方向位置及び前記第１の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測前方向速度を推定し、第１の予め設定された横方向速度モデル、前記第１の横方向位置及び前記第１の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測横方向速度を推定するステップと、を含む。

【0009】

選択的に、前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するステップは、現在の状態での片足支持期末における重心の現在の歩の前方向速度と現在の歩の横方向速度、及び現在の状態での前記重心の次の歩の前方向速度と次の歩の横方向速度を取得するステップと、現在の歩の前方向速度、現在の歩の横方向速度、次の歩の前方向速度及び次の歩の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するステップと、を含む。

【0010】

選択的に、前記方法は、前記片足支持期末における重心に対する前記支持足の揺動足の現在の歩の前方向変位と現在の歩の横方向変位とを取得するステップと、前記揺動足の現在の歩の前方向変位、前記重心の現在の歩の前方向速度及び前記第１の予測前方向速度に基づいて、前記揺動足の次の歩の前方向速度と次の歩の横方向速度とを取得するステップと、をさらに含む。

【0011】

選択的に、前記支持期間は二足支持期を含み、前記前方向速度は第２の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第２の予測横方向速度を含み、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するステップは、前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第２の前方向位置と第２の前方向速度及び第２の横方向位置と第２の横方向速度を取得するステップと、第２の予め設定された前方向速度モデル、前記第２の前方向位置及び前記第２の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測前方向速度を推定し、第２の予め設定された横方向速度モデル、前記第２の横方向位置及び前記第２の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測横方向速度を推定するステップと、を含む。

【0012】

選択的に、前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するステップは、現在の状態での二足支持期末における重心の現在の歩の前方向速度と現在の歩の横方向速度とを取得するステップと、前記現在の歩の前方向速度と前記第２の予測前方向速度とに基づいて、第１の支持足のモーメントベクトルを取得し、前記現在の歩の横方向速度と前記第２の予測横方向速度とに基づいて、第２の支持足のモーメントベクトルを取得するステップであって、前記第１の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の支持足を指し、前記第２の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の揺動足を指すステップと、を含む。

【0013】

選択的に、前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得するステップは、前記予め設定された二次計画モデルと前記モーメントベクトルとに基づいて、前記二足ロボットの広義の加速度ベクトルと前記二足ロボットの二足が受ける外力ベクトルとを取得するステップと、前記広義の加速度ベクトル、前記外力ベクトル及び予め設定された逆動力学モデルに基づいて、前記二足ロボットの各足関節の目標モーメントベクトルを取得するステップと、を含む。

【0014】

本開示の実施例の第２の態様によれば、二足ロボットの制御装置を提供し、前記装置は、現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得するための支持期取得モジュールと、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するための現在速度取得モジュールと、前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するためのモーメントベクトル取得モジュールと、前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得するための目標モーメント取得モジュールと、前記目標モーメントベクトルに基づいて前記二足ロボットの運動を制御するためのロボット制御モジュールと、を含む。

【0015】

選択的に、前記支持期取得モジュールは、現在の時刻を取得するための時刻取得サブモジュールと、前記二足ロボットの揺動足が受ける地面の法線分力を取得するための法線分力取得サブモジュールと、前記現在の時刻が第１の条件または第２の条件を満たすか否かを判断し、前記現在の時刻及び前記法線分力が第３の条件を満たすか否かを判断するための条件判断サブモジュールであって、前記第１の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第２の条件とは現在の時刻が二足支持期の開始時刻と二足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第３の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長の半分との合計を超え、かつ、前記法線分力が予め設定された係数と前記二足ロボットの重力との積よりも大きいことを指す条件判断サブモジュールと、前記現在の時刻が前記第１の条件を満たしているまたは前記現在の時刻及び前記法線分力が前記第３の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが二足支持期にあると決定し、前記現在の時刻が前記第２の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが片足支持期にあると決定するための支持期決定サブモジュールと、を含む。

【0016】

選択的に、前記支持期間は片足支持期を含み、前記前方向速度は第１の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第１の予測横方向速度を含み、前記現在速度取得モジュールは、前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第１の前方向位置と第１の前方向速度及び第１の横方向位置と第１の横方向速度を取得するための位置速度取得サブモジュールと、第１の予め設定された前方向速度モデル、前記第１の前方向位置及び前記第１の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測前方向速度を推定するための第１の前方向速度取得サブモジュールと、第１の予め設定された横方向速度モデル、前記第１の横方向位置及び前記第１の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測横方向速度を推定するための第１の横方向速度取得サブモジュールと、を含む。

【0017】

選択的に、前記モーメントベクトル取得モジュールは、現在の状態での片足支持期末における重心の現在の歩の前方向速度と現在の歩の横方向速度とを取得するための現在の歩の速度取得サブモジュールと、現在の状態での前記重心の次の歩の前方向速度と次の歩の横方向速度とを取得するための次の歩の速度取得サブモジュールと、現在の歩の前方向速度、現在の歩の横方向速度、次の歩の前方向速度及び次の歩の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するためのモーメントベクトル取得サブモジュールと、を含む。

【0018】

選択的に、前記装置は、前記片足支持期末における重心に対する前記支持足の揺動足の現在の歩の前方向変位と現在の歩の横方向変位とを取得するための揺動足変位取得モジュールと、前記揺動足の現在の歩の前方向変位、前記重心の現在の歩の前方向速度及び前記第１の予測前方向速度に基づいて、前記揺動足の次の歩の前方向速度と次の歩の横方向速度とを取得するための次の歩の速度取得モジュールと、をさらに含む。

【0019】

選択的に、前記支持期間は二足支持期を含み、前記前方向速度は第２の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第２の予測横方向速度を含み、前記現在速度取得モジュールは、前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第２の前方向位置と第２の前方向速度及び第２の横方向位置と第２の横方向速度を取得するための位置速度取得サブモジュールと、第２の予め設定された前方向速度モデル、前記第２の前方向位置及び前記第２の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測前方向速度を推定するための第２の前方向速度取得サブモジュールと、第２の予め設定された横方向速度モデル、前記第２の横方向位置及び前記第２の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測横方向速度を推定するための第２の横方向速度取得サブモジュールと、を含む。

【0020】

選択的に、前記モーメントベクトル取得モジュールは、現在の状態での二足支持期末における重心の現在の歩の前方向速度と現在の歩の横方向速度とを取得するための現在の歩の速度取得サブモジュールと、前記現在の歩の前方向速度と前記第２の予測前方向速度とに基づいて、第１の支持足のモーメントベクトルを取得するための第１のモーメントベクトル取得サブモジュールと、前記現在の歩の横方向速度と前記第２の予測横方向速度とに基づいて、第２の支持足のモーメントベクトルを取得するための第２のモーメントベクトル取得サブモジュールであって、前記第１の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の支持足を指し、前記第２の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の揺動足を指す第２のモーメントベクトル取得サブモジュールと、を含む。

【0021】

選択的に、前記目標モーメント取得モジュールは、前記予め設定された二次計画モデルと前記モーメントベクトルとに基づいて、前記二足ロボットの広義の加速度ベクトルと前記二足ロボットの二足が受ける外力ベクトルとを取得するためのベクトル取得サブモジュールと、前記広義の加速度ベクトル、前記外力ベクトル及び予め設定された逆動力学モデルに基づいて、前記二足ロボットの各足関節の目標モーメントベクトルを取得するための目標モーメント取得サブモジュールと、を含む。

【0022】

本開示の実施例の第３の態様によれば、二足ロボットを提供し、メモリとプロセッサとを含み、前記メモリは前記プロセッサによって実行可能なコンピュータプログラムを記憶するために使用され、前記プロセッサは、上記方法を実現するように、前記メモリにおけるコンピュータプログラムを実行するために使用される。

【0023】

本開示の実施例の第４の態様によれば、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記記憶媒体における実行可能なコンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、上記方法を実現できる。

【0024】

本開示の実施例によって提供される技術案は、以下の有益な効果を含むことができる。
本開示の実施例によって提供される方案では、現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得し、そして、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得し、その後、前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得し、前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得し、最後に、前記目標モーメントベクトルに基づいて前記二足ロボットの運動を制御することができる。このように、本実施例では、足関節のモーメントベクトルによって二足ロボットの重心の前方向運動及び横方向運動を制御することにより、二足を制御する効果を達し、また、本実施例では、二次計画によって二足ロボットの全身運動を制御することができるため、（全駆動と駆動不足の）二足ロボットがすべて全駆動状態になり、ロバスト性が強い。

【0025】

なお、上記一般的な説明及び後文の詳細な説明は、単なる例示的及び解釈的なものであり、本開示を限定するものではない。

【図面の簡単な説明】

【0026】

ここでの図面は、明細書に組み込まれ、本明細書の一部として構成され、本開示に適合する実施例を示し、明細書とともに本開示の原理を説明するために使用される。

【図1】例示的な一実施例によって示される二足ロボットの制御方法のフローチャートである。

【図2】例示的な一実施例によって示される片足支持期と二足支持期の概略図である。

【図3】例示的な一実施例によって示される二足ロボットが片足支持期にあると取得し決定するフローチャートである。

【図4】例示的な一実施例によって示される第１の予測前方向速度と第１の予測横方向速度とを取得するフローチャートである。

【図5】例示的な一実施例によって示される重心と接触面との間の高さの概略図である。

【図6】例示的な一実施例によって示される第２の予測前方向速度と第２の予測横方向速度とを取得するフローチャートである。

【図7】例示的な一実施例によって示される片足支持期の足関節のモーメントベクトルを取得するフローチャートである。

【図8】例示的な一実施例によって示される次の歩の前方向速度と次の歩の横方向速度とを取得するフローチャートである。

【図9】例示的な一実施例によって示される支持足のモーメントベクトルを取得するフローチャートである。

【図10】例示的な一実施例によって示される各関節の目標モーメントベクトルを取得するフローチャートである。

【図11】例示的な一実施例によって示される別の二足ロボットの制御方法のフローチャートである。

【図12】例示的な一実施例によって示される二足ロボットの制御装置のブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0027】

ここで、例示的な実施例を詳細に説明し、その例を図面に示す。以下の説明が図面に関連する場合、別段の表現がない限り、異なる図面の同じ数字は同じまたは類似の要素を表す。以下の例示的に説明された実施例は、本発明の実施例と一致する全ての実施例を表すものではない。むしろ、それらは、添付の請求項の範囲に詳細に記載された、本発明の実施例のいくつかの態様と一致する装置及び方法の例にすぎない。なお、衝突しない場合、後述する実施例および実施形態における特徴は互いに組み合わせることができる。

【0028】

現在、移動ロボットは生活の中で重要な役割を果たし、人々に様々な便利を提供している。このうち、移動ロボットは、ホイール式、キャタピラー式及び二足ロボットに分けられ、ホイール式とキャタピラー式のロボットはは起伏が大きく、複雑で多様な地形環境での使用が大きく制限されており、例えば砂利の地面、起伏の大きい地面などは通行に影響を及ぼす。二足ロボットは地面に触れるだけで働くことができ、地面に対する要求が低いため、より良い使用の見通しを持っている。

【0029】

二足ロボットが二足/擬似ロボットであることを例にとると、そのバイオニックの構造的特徴に基づいて、より複雑な地形と作業環境に適応し、人の代わりに危険または反復的な作業を行うことができる。二足/擬似ロボットの歩行と走行は往々にして高い非線形性、駆動不足、混合連続システム及び離散システムの特徴を持っているため、適切な二足ロボットの歩行制御方法は特に重要である。

【0030】

運動では、外界の接触環境が構造化または非構造化であっても、地形が理想的であっても起伏があっても、二足ロボットの動力学は本質的に駆動不足である。これは、（１）足式運動の歩容には片足支持期（Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｐｈａｓｅ、 ＳＳＰ）が不可避的に存在し、（２）支持足は接触面からの支持力と摩擦力しか受けられなく、すなわち、地面が二足ロボットに引っ張り力を加えることができないためである。そのため、高ダイナミックな運動の場合、片足支持期には、二足ロボットの支持脚のすべての駆動可能自由度はフローティングベース(または重心運動量)の完全な制御を実現できない。

【0031】

上記技術的課題を解決するために、本開示の実施例は、二足ロボットの制御方法及び装置、二足ロボット、読み取り可能な記憶媒体を提供し、二足ロボットに適用できる。この二足ロボットは、０、１または２つの足関節を含むことができ、各足部に２つの足関節がある場合、足部のピッチとロールの両方向の運動を制御でき、全駆動状態に属し、各足部に０または１つの足関節がある場合、足部のピッチとロールの両方向の運動を制御できず、駆動不足状態に属する。説明の便宜上、後述する実施例における二足ロボットは全駆動状態と駆動不足状態のロボットを含む。本開示のアイデアは、足関節のモーメントベクトルと足落ち点の選択によって、二足ロボットの重心の前方向速度（運動）及び横方向速度（運動）を制御することである。ここで、重心とは二足ロボットの質量の中心を指す。

【0032】

あるいは、支持足の足関節のモーメントの制御によって片足支持期（Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｐｈａｓｅ、ＳＳＰ)末及び二足支持期（Ｄｏｕｂｌｅ Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｐｈａｓｅ、ＤＳＰ）末の時刻の重心速度を追跡し、すなわちＳＳＰ末の時刻での足落ち点の選択によってＳＳＰ開始時刻の重心の支持足に対する位置を間接的に制御することにより、予測制御の効果を達する。

【0033】

そして、他の計画されたワークスペースに対する軌跡追跡（例えば重心の高さ、フローティングベース（例えばロボットの胴体）の姿勢角、揺動足の位置と姿勢など）は、二次計画に基づく全身運動制御によって実現され、二次計画モデルでは上記重心制御を等式拘束とすることができる。本開示の実施例では、先に分解して融合する制御方式により、二足ロボットの片足支持期における高さとフローティングベースの姿勢を全駆動状態に確保することができ、完全に制御できる効果を達し、ロバスト性が強く、全駆動と駆動不足状態の二足ロボットの動的歩行制御に適応できる。

【0034】

図１は例示的な一実施例によって示される二足ロボットの制御方法であり、図１を参照して、二足ロボットの制御方法は、ステップ１１～ステップ１５を含む。

【0035】

ステップ１１では、現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得する。

【0036】

本実施例では、二足ロボットのプロセッサは、現在の状態での二足ロボットの支持期間を取得することができる。なお、上記支持期間は片足支持期と二足支持期とを含む。図２を参照して、二足ロボットは、片足支持期において地面と接触する支持足（左図中左脚）と地面から離脱する揺動脚（左図の右脚）とを含み、二足ロボットは、二足支持期において地面と接触する２本の支持脚（右図の左脚と右脚）を含む。なお、二足支持期が片足支持期から転じたことを考慮すると、後続に二足支持期内の一方の支持足である片足支持期内の支持足を第１の支持足と呼び、二足支持期内の他方の支持足である片足支持期内の揺動足を第２の支持足と呼ぶ。

【0037】

本実施例では、プロセッサが、二足ロボットの揺動足が地面に落ちたか否かで二足ロボットの支持期間を決定するステップは、図３を参照して、ステップ３１～ステップ３３を含む。

【0038】

ステップ３１では、プロセッサは、現在の時刻及び二足ロボットの揺動足が受ける地面の法線分力を取得することができる。

【0039】

ステップ３２では、プロセッサは、現在の時刻が第１の条件または第２の条件を満たすか否かを判断し、前記現在の時刻及び前記法線分力が第３の条件を満たすか否かを判断することができる。前記第１の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長との合計を超えることを指し、片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長との合計は片足支持期の終了時刻であり、前記第２の条件とは現在の時刻が二足支持期の開始時刻と二足支持期の時間長との合計を超えることを指し、二足支持期の開始時刻と二足支持期の時間長との合計は二足支持期の終了時刻であり、前記第３の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長の半分との合計を超え、かつ、前記法線分力が予め設定された係数と前記二足ロボットの重力との積よりも大きいことを指す。片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長の半分との合計は片足支持期の半分の終了時刻である。

【0040】

ステップ３３では、プロセッサは、前記現在の時刻が前記第１の条件を満たしているまたは前記現在の時刻及び前記法線分力が前記第３の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが二足支持期にあると決定し、または前記現在の時刻が前記第２の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが片足支持期にあると決定することができる。

【0041】

片足支持期を例にとると、現在の時刻をｔとし、片足支持期の開始時刻をｔ_ｓ０とし、片足支持期の表面支持時間長をＴ_ｓとする場合、現在の時刻が満たしている第１の条件はｔ＞ｔ_ｓ０＋Ｔ_ｓであると決定する。ここで、ｔ_ｓ０＋Ｔ_ｓとは、開始時刻ｔ_ｓ０を基点としてＴｓを遅らせて得られる終了時刻を指すため、ｔ＞ｔ_ｓ０＋Ｔ_ｓは、現在の時刻が上記終了時刻（すなわちｔ_ｓ０＋Ｔ_ｓ）よりも大きいことを表す。なお、後述する実施例では、時刻と時間長を加算することに関係する場合、同様に終了時刻を求めることを意味する。

【0042】

また例えば、推定された揺動足が受ける法線分力をｆ_ｎとし、αが０よりも大きく０.５よりも小さい係数であり、ｍが二足ロボットの質量であり、ｇが重力加速度である場合、現在の時刻及び法線分力が満たしている第３の条件が（ｔ＞ｔ_ｓ０＋０.５Ｔ_ｓ）Ｉ（ｆ_ｎ＞αｍｇ）であると決定し、ここでｍｇは二足ロボットの重力を表す。

【0043】

二足支持期を例として、現在の時刻をｔとし、二足支持期の開始時刻をｔ_ｄ０とし、表面二足支持期時間長をＴ_ｄとする場合、現在の時刻が満たしている第２の条件はｔ＞ｔ_ｄ０＋Ｔ_ｄであると決定する。

【0044】

ステップ１２では、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得する。

【0045】

一実施例では、支持期間が片足支持期を含むことを例として、この場合、前方向速度は第１の予測前方向速度を含み、横方向速度は第１の予測横方向速度を含み、図４を参照して、プロセッサが、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するステップは、ステップ４１～ステップ４２を含む。

【0046】

ステップ４１では、プロセッサは、前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第１の前方向位置と第１の前方向速度及び第１の横方向位置と第１の横方向速度を取得することができる。

【0047】

本ステップでは、片足支持期末における重心の状態を予測する場合、二足ロボットを線形倒立振子モデル（Ｌｉｎｅａｒ Ｉｎｖｅｒｔｅｄ Ｐｅｎｄｕｌｕｍ Ｍｏｄｅｌ、ＬＩＰ)と見なす。正運動の夢中と状態推定を経て、二足ロボットの重心の支持足に対する前方向位置（以下、第１の前方向位置と呼ぶ）、前方向速度（以下、第１の前方向速度と呼ぶ）、横方向位置（以下、第１の横方向位置と呼ぶ）及び横方向速度（以下、第１の横方向速度と呼ぶ）が得られると仮定する。

【0048】

ステップ４２では、プロセッサは、第１の予め設定された前方向速度モデル、前記第１の前方向位置及び前記第１の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測前方向速度を推定し、第１の予め設定された横方向速度モデル、前記第１の横方向位置及び前記第１の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測横方向速度を推定することができる。

【0049】

【数1】

【0050】

一実施例では、支持期間が二足支持期を含むことを例として、この場合、前方向速度は第２の予測前方向速度を含み、横方向速度は第２の予測横方向速度を含み、図６を参照して、プロセッサが、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するステップは、ステップ６１～ステップ６２を含む。

【0051】

【数2】

【0052】

式（２）では、Ｔ_ｄは表面二足支持期時間長を表し、ｔ_ｄ０は二足支持期の開始時刻を表す。

【0053】

なお、ステップ６２における第２の予測前方向速度モデルと第２の予測横方向速度モデルは等速モデルに基づいて構築される。

【0054】

ステップ１３では、前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得する。

【0055】

一実施例では、二足ロボットが片足支持期にあることを例として、プロセッサが、現在の前方向速度と現在の横方向速度とに基づいて前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するステップは、図７を参照して、ステップ７１～ステップ７２を含む。

【0056】

【数3】

【0057】

ステップ７２では、プロセッサは、現在の歩の前方向速度、現在の歩の横方向速度、次の歩の前方向速度及び次の歩の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得することができ、以下の式（３）に示される。

【0058】

【数4】

式（３）では、τ¹ _{ｑａｎｋｌｅ}は片足支持期における支持足の足関節（２つ以下）に対応するモーメントベクトルを表し、Ｊ¹ _{ａｎｋｌｅ}は二足ロボットの重心速度の広義のヤコビ行列における重心の前方向速度及び横方向速度と支持足の足関節速度との対応部分を表し、ｋ^τ _ｘとｋ^τ _ｙはそれぞれ０よりも大きいゲインを表す。

【0059】

片足支持期における揺動足の足関節のモーメントは重心速度の制御に関与せず、揺動足の姿勢の制御に作用する。二足ロボット足関節が駆動不足状態である場合、すなわち足関節の駆動可能な自由度が０または１である場合、Ｊ¹ _{ａｎｋｌｅ}の対応項は０であるため、式（３）は全駆動状態と駆動不足状態の足関節に適用される。

【0060】

一実施例では、プロセッサが片足支持期における揺動足の計画を修正するステップは、図８を参照して、ステップ８１～ステップ８２を含む。

【0061】

ステップ８１では、プロセッサは、前記片足支持期末における重心に対する前記支持足の揺動足の現在の歩の前方向変位と現在の歩の横方向変位とを取得することができる。上層計画によって与えられた片足支持期末（すなわち揺動足が地面に落ちる時刻）における揺動足の重心に対する現在の歩の前方向変位と現在の歩の横方向変位をそれぞれ_ｆｏｏｔｘ^- _ｒｅｆと_ｆｏｏｔｙ^- _ｒｅｆと仮定する。

【0062】

ステップ８２では、プロセッサは、前記揺動足の現在の歩の前方向変位、前記重心の現在の歩の前方向速度及び前記第１の予測前方向速度に基づいて、前記揺動足の次の歩の前方向速度と次の歩の横方向速度とを取得することができ、以下の式（４）に示される。

【0063】

【数5】

【0064】

別の実施例では、二足ロボットが片足支持期にあることを例として、プロセッサが、現在の前方向速度と現在の横方向速度とに基づいて前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するステップは、図９を参照して、ステップ９１～ステップ９２を含む。

【0065】

【数6】

【0066】

式（５）では、τ¹ _{ｑａｎｋｌｅ}とτ² _{ｑａｎｋｌｅ}はそれぞれ第１の支持足と第２の支持足のモーメントベクトルを表し、Ｊ¹ _{ａｎｋｌｅ}とＪ² _{ａｎｋｌｅ}はそれぞれ二足ロボットの重心速度の広義のヤコビ行列における重心の前方向速度及び横方向速度と第１の支持足または第２の支持足の足関節速度との対応部分を表す。

【0067】

ステップ１４では、前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得する。

【0068】

本実施例では、プロセッサが、前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得するステップは、図１０を参照して、ステップ１０１～ステップ１０２を含む。

【0069】

ステップ１０１では、プロセッサは、前記予め設定された二次計画モデルと前記モーメントベクトルとに基づいて、前記二足ロボットの広義の加速度ベクトルと前記二足ロボットの二足が受ける外力ベクトルとを取得することができる。ここで、広義の加速度ベクトルは、二足ロボットの各足関節の加速度ベクトル及びフローティングベース（例えば胴体）の加速度ベクトルを含む。本ステップでは、二足ロボットのリアルタイム全身運動制御を二次計画（ｑｕａｄｒａｔｉｃ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ、ＱＰ）モデルとして記述することができる。上層計画によって出力された二足ロボットのワークスペース参照軌跡ベクトル（例えば重心の高さ、フローティングベースの姿勢角、揺動足の位置と姿勢など）をξ^ｒｅｆとし、状態推定された対応ベクトルをξ^ｅｓｔと仮定する。二足ロボットが必要な物理的拘束（例えばモーメント飽和、接触摩擦コーン拘束など）を満たす条件で参照軌跡を追跡するために、二次計画モデルを構築し、以下の式（６）に示される。

【0070】

【数7】

【0071】

上記二次計画モデルに基づいて二足ロボットの動力学モデルが得られ、式（７）に示される。

【0072】

【数8】

【0073】

なお、上記拘束条件に加えて、片足支持期には式（３）のような等式拘束も含まれ、二足支持期には式（５）のような等式拘束も含まれる。

【0074】

【数9】

【0075】

ステップ１５では、前記目標モーメントベクトルに基づいて前記二足ロボットの運動を制御する。

【0076】

本実施例では、プロセッサは、各足関節の目標モーメントベクトルを取得した後、各足関節を運動させるようにそれぞれ各足関節に送信することにより、二足ロボットの制御が実現される。

【0077】

ここまで、本開示の実施例によって提供される方案では、現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得し、そして、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得し、その後、前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得し、前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得し、最後に、前記目標モーメントベクトルに基づいて前記二足ロボットの運動を制御することができる。このように、本実施例中足関節のモーメントベクトルによって二足ロボットの重心の前方向運動及び横方向運動を制御することにより、二足を制御する効果を達し、また、本実施例では、二次計画によって二足ロボットの全身運動を制御することができるため、（全駆動と駆動不足の）二足ロボットがすべて全駆動状態になり、ロバスト性が強い。

【0078】

以下、図１１と組み合わせて本開示の実施例によって提供される二足ロボットの制御方法の方案を説明し、図１１を参照して、プロセッサは、この二足ロボットが片足支持期にあるか否かを判断することができる。

【0079】

この二足ロボットが片足支持期にある場合、片足支持期末における重心の前方向速度（すなわち第１の予測前方向速度）と横方向速度（すなわち第１の予測横方向速度）を予測し、その後支持足の足関節のモーメントベクトルを計算し、揺動足の計画を修正する。この二足ロボットが二足支持期にある場合、二足支持期末における重心の前方向速度（すなわち第２の予測前方向速度）と横方向速度（すなわち第２の予測横方向速度）を予測し、その後支持足の足関節のモーメントベクトルを計算する。

【0080】

プロセッサは、上記予測前方向速度、予測横方向速度及び二次計画モデルに基づいて全身制御の二次計画問題を求めることにより、二足ロボットの広義の加速度変量と二足ロボット二足が受ける外力ベクトルとを得ることができる。その後、プロセッサは、逆動力学モデルに基づいて各足関節の目標モーメントベクトルを算出し、上記目標モーメントベクトルに基づいて二足ロボットを制御することができる。

【0081】

本開示の実施例によって提供される二足ロボットの制御方法は全駆動状態と不足状態の二足ロボットに適用でき、足関節の関節モーメントと足落ち点の選択によってロボットの重心の前方向運動と横方向運動を制御し、すなわち支持足の足関節のモーメントベクトルの制御によってＳＳＰ末及びＤＳＰ末の時刻の重心速度を追跡し、ＳＳＰ末の時刻の足落ち点の選択によってＳＳＰ開始時刻の重心の支持足に対する位置を間接的に制御することにより、予測制御効果を持っている。また、本実施例では、他の計画されたワークスペースに対する軌跡追跡（例えば重心の高さ、フローティングベース（例えばロボットの胴体）の姿勢角、揺動足の位置と姿勢など）は、二次計画に基づく全身運動制御によって実現され、この二次計画問題は上記重心制御を等式拘束とする。本開示の実施例では、先に分解して融合する制御方式により、片足支持期におけるロボットの高さとフローティングベースの姿勢が全駆動状態にある場合、完全に制御可能であり、他の方法に比べて、重心の高さとフローティングベース姿勢に対する追跡制御効果が顕著に向上している。同時に、本開示の制御方法は予測情報と受動動力学特性を利用して、ロバスト性が強く、全駆動と駆動不足の二足ロボットの動的歩行制御によく適応できる。

【0082】

本開示の実施例によって提供される二足ロボットの制御方法を基に、本開示の実施例は二足ロボットの制御装置をさらに提供し、図１２を参照して、前記装置は、現在の状態での前記二足ロボットの支持期間を取得するための支持期取得モジュール１２１と、前記二足ロボットの重心の前記支持期間末における現在の前方向速度と現在の横方向速度とを取得するための現在速度取得モジュール１２２と、前記現在の前方向速度と前記現在の横方向速度とに基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するためのモーメントベクトル取得モジュール１２３と、前記モーメントベクトルと予め設定された二次計画モデルとに基づいて、目標モーメントベクトルを取得するための目標モーメント取得モジュール１２４と、前記目標モーメントベクトルに基づいて前記二足ロボットの運動を制御するためのロボット制御モジュール１２５と、を含む。

【0083】

一実施例では、前記支持期取得モジュールは、現在の時刻を取得するための時刻取得サブモジュールと、前記二足ロボットの揺動足が受ける地面の法線分力を取得するための法線分力取得サブモジュールと、前記現在の時刻が第１の条件または第２の条件を満たすか否かを判断し、前記現在の時刻及び前記法線分力が第３の条件を満たすか否かを判断するための条件判断サブモジュールであって、前記第１の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第２の条件とは現在の時刻が二足支持期の開始時刻と二足支持期の時間長との合計を超えることを指し、前記第３の条件とは現在の時刻が片足支持期の開始時刻と片足支持期の時間長の半分との合計を超え、かつ、前記法線分力が予め設定された係数と前記二足ロボットの重力との積よりも大きいことを指す条件判断サブモジュールと、前記現在の時刻が前記第１の条件を満たしているまたは前記現在の時刻及び前記法線分力が前記第３の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが二足支持期にあると決定し、前記現在の時刻が前記第２の条件を満たしている場合、前記二足ロボットが片足支持期にあると決定するための支持期決定サブモジュールと、を含む。

【0084】

一実施例では、前記支持期間は片足支持期を含み、前記前方向速度は第１の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第１の予測横方向速度を含み、前記現在速度取得モジュールは、前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第１の前方向位置と第１の前方向速度及び第１の横方向位置と第１の横方向速度を取得するための位置速度取得サブモジュールと、第１の予め設定された前方向速度モデル、前記第１の前方向位置及び前記第１の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測前方向速度を推定するための第１の前方向速度取得サブモジュールと、第１の予め設定された横方向速度モデル、前記第１の横方向位置及び前記第１の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第１の予測横方向速度を推定するための第１の横方向速度取得サブモジュールと、を含む。

【0085】

一実施例では、前記モーメントベクトル取得モジュールは、現在の状態での片足支持期末における重心の現在の歩の前方向速度と現在の歩の横方向速度とを取得するための現在の歩の速度取得サブモジュールと、現在の状態での前記重心の次の歩の前方向速度と次の歩の横方向速度とを取得するための次の歩の速度取得サブモジュールと、現在の歩の前方向速度、現在の歩の横方向速度、次の歩の前方向速度及び次の歩の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの支持足の足関節のモーメントベクトルを取得するためのモーメントベクトル取得サブモジュールと、を含む。

【0086】

一実施例では、前記装置は、前記片足支持期末における重心に対する前記支持足の揺動足の現在の歩の前方向変位と現在の歩の横方向変位とを取得するための揺動足変位取得モジュールと、前記揺動足の現在の歩の前方向変位、前記重心の現在の歩の前方向速度及び前記第１の予測前方向速度に基づいて、前記揺動足の次の歩の前方向速度と次の歩の横方向速度とを取得するための次の歩の速度取得モジュールと、をさらに含む。

【0087】

一実施例では、前記支持期間は二足支持期を含み、前記前方向速度は第２の予測前方向速度を含み、前記横方向速度は第２の予測横方向速度を含み、前記現在速度取得モジュールは、前記二足ロボットの重心の前記二足ロボットに対する第２の前方向位置と第２の前方向速度及び第２の横方向位置と第２の横方向速度を取得するための位置速度取得サブモジュールと、第２の予め設定された前方向速度モデル、前記第２の前方向位置及び前記第２の前方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測前方向速度を推定するための第２の前方向速度取得サブモジュールと、第２の予め設定された横方向速度モデル、前記第２の横方向位置及び前記第２の横方向速度に基づいて、前記二足ロボットの第２の予測横方向速度を推定するための第２の横方向速度取得サブモジュールと、を含む。

【0088】

一実施例では、前記モーメントベクトル取得モジュールは、現在の状態での二足支持期末における重心の現在の歩の前方向速度と現在の歩の横方向速度とを取得するための現在の歩の速度取得サブモジュールと、前記現在の歩の前方向速度と前記第２の予測前方向速度とに基づいて、第１の支持足のモーメントベクトルを取得するための第１のモーメントベクトル取得サブモジュールと、前記現在の歩の横方向速度と前記第２の予測横方向速度とに基づいて、第２の支持足のモーメントベクトルを取得するための第２のモーメントベクトル取得サブモジュールであって、前記第１の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の支持足を指し、前記第２の支持足とは前記二足支持期の前の片足支持期の揺動足を指す第２のモーメントベクトル取得サブモジュールと、を含む。

【0089】

一実施例では、前記目標モーメント取得モジュールは、前記予め設定された二次計画モデルと前記モーメントベクトルとに基づいて、前記二足ロボットの広義の加速度ベクトルと前記二足ロボットの二足が受ける外力ベクトルとを取得するためのベクトル取得サブモジュールと、前記広義の加速度ベクトル、前記外力ベクトル及び予め設定された逆動力学モデルに基づいて、前記二足ロボットの各足関節の目標モーメントベクトルを取得するための目標モーメント取得サブモジュールと、を含む。

【0090】

なお、本実施例に示された装置の実施例は、前述の方法の実施例の内容と一致しており、前述の方法の実施例の内容を参照することができるので、ここでは説明を省略する。

【0091】

例示的な実施例では、二足ロボットをさらに提供し、メモリとプロセッサとを含み、前記メモリは前記プロセッサによって実行可能なコンピュータプログラムを記憶するために使用され、前記プロセッサは、上記方法を実現するように前記メモリにおけるコンピュータプログラムを実行するために使用される。

【0092】

例示的な実施例では、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体、例えば命令を含むメモリをさらに提供し、上記実行可能なコンピュータプログラムはプロセッサによって実行可能である。ここで、読み取り可能な記憶媒体はＲＯＭ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ＣＤ-ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク及び光学データ記憶装置などであってもよい。

【0093】

当業者であれば、明細書を考慮してここで開示される技術案を実践した後、本開示の他の実施形態を容易に想到し得る。本開示は、任意の変形、用途または適応的変化をカバーすることを意図しており、これらの変形、用途または適応的変化は、本開示の一般原理に従い、本開示で開示されていない当分野における周知技術または慣用されている技術手段を含む。明細書および実施例は、例示的なものとしてのみ見なされ、本開示の真の範囲及び精神は、以下の特許請求の範囲によって示される。

【0094】

なお、本開示は、上記説明され、図面に示された正確な構造に限定されず、その範囲から逸脱することなく、様々な修正や変更が可能であることを理解すべきである。本開示の範囲は、添付された特許請求の範囲のみによって限定される。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】