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1. WO2020110574 - CONTROL DEVICE, CONTROL METHOD, AND PROGRAM

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明 細 書

発明の名称 制御装置、制御方法及びプログラム

技術分野

0001  

背景技術

0002   0003   0004  

先行技術文献

特許文献

0005  

発明の概要

発明が解決しようとする課題

0006   0007  

課題を解決するための手段

0008   0009   0010  

図面の簡単な説明

0011  

発明を実施するための形態

0012   0013   0014   0015   0016   0017   0018   0019   0020   0021   0022   0023   0024   0025   0026   0027   0028   0029   0030   0031   0032   0033   0034   0035   0036   0037   0038   0039   0040   0041   0042   0043   0044   0045   0046   0047   0048   0049   0050   0051   0052   0053   0054   0055   0056   0057   0058   0059   0060   0061   0062   0063   0064   0065   0066   0067   0068   0069   0070   0071   0072   0073   0074   0075   0076   0077   0078   0079   0080   0081   0082   0083   0084   0085   0086   0087   0088   0089   0090   0091   0092   0093   0094   0095   0096   0097   0098   0099   0100   0101   0102   0103   0104   0105  

符号の説明

0106  

請求の範囲

1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11   12   13   14   15   16   17   18   19   20  

図面

1A   1B   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11A   11B   12   13  

明 細 書

発明の名称 : 制御装置、制御方法及びプログラム

技術分野

[0001]
 本開示は、制御装置、制御方法及びプログラムに関する。

背景技術

[0002]
 一般的に、ロボット装置は、センサ部によって周囲の環境情報を取得し、取得した環境情報に基づいて動作部を制御することで、周囲に適した動作を実行している。
[0003]
 ただし、センサ部にてロボット装置の動作部自体が観察される場合、ロボット装置が自身の一部である動作部を周囲に存在する障害物と認識してしまい、動作部を適切に制御できないことがあり得る。
[0004]
 これに対応するために、例えば、下記の特許文献1には、ロボット装置において、自身の動作部を観察することで出力された信号を特定し、特定した信号を無効化する技術が開示されている。

先行技術文献

特許文献

[0005]
特許文献1 : 特開2009-255264号公報

発明の概要

発明が解決しようとする課題

[0006]
 しかし、上記特許文献1に記載された技術では、センサ部が検出した信号の中から動作部に対応する信号を特定するための計算量が多くなってしまう。そのため、上記特許文献1に記載された技術では、ロボット装置の演算部に大きな負荷が掛かっていた。
[0007]
 そこで、ロボット装置に関係する要素が環境情報に含まれ得る場合であっても、ロボット装置をより簡素な構成にて最適に制御する技術が求められていた。

課題を解決するための手段

[0008]
 本開示によれば、関係要素の位置及び形状に基づいて、前記関係要素が環境情報に含まれるか否かを判定する判定部と、前記判定部の判定に基づいて、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御する環境情報制御部と、を備える、制御装置が提供される。
[0009]
 また、本開示によれば、演算装置を用いて、関係要素の位置及び形状に基づいて、前記関係要素が環境情報に含まれるか否かを判定することと、前記判定に基づいて、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御することと、を含む、制御方法が提供される。
[0010]
 また、本開示によれば、コンピュータを、関係要素の位置及び形状に基づいて、前記関係要素が環境情報に含まれるか否かを判定する判定部と、前記判定部の判定に基づいて、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御する環境情報制御部と、として機能させる、プログラムが提供される。

図面の簡単な説明

[0011]
[図1A] 本開示に係る技術が適用され得るロボット装置の一例を示す模式図である。
[図1B] 本開示に係る技術が適用され得るロボット装置の他の例を示す模式図である。
[図2] 本開示に係る技術が適用され得るロボット装置のさらに他の例を示す模式図である。
[図3] 本開示の第1の実施形態に係る制御装置の機能構成を説明するブロック図である。
[図4] 同実施形態に係る制御装置の第1の動作例の流れを説明するフローチャート図である。
[図5] 同実施形態に係る制御装置の第2の動作例の流れを説明するフローチャート図である。
[図6] 同実施形態に係る制御装置の第3の動作例の流れを説明するフローチャート図である。
[図7] 同実施形態に係る制御装置の第4の動作例の流れを説明するフローチャート図である。
[図8] 同実施形態に係る制御装置の第5の動作例の流れを説明するフローチャート図である。
[図9] 同実施形態に係る制御装置の第6の動作例の流れを説明するフローチャート図である。
[図10] 本開示の第2の実施形態に係る制御装置の機能構成を説明するブロック図である。
[図11A] 同実施形態において、環境情報から関係要素に対応する領域を特定するための所定のパターンの一例を示す説明図である。
[図11B] 同実施形態において、環境情報から関係要素に対応する領域を特定するための所定のパターンの他の例を示す説明図である。
[図12] 同実施形態に係る制御装置の動作例の流れを説明するフローチャート図である。
[図13] 本開示の一実施形態に係る制御装置のハードウェア構成例を示したブロック図である。

発明を実施するための形態

[0012]
 以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
[0013]
 なお、説明は以下の順序で行うものとする。
 1.本開示に係る技術の適用対象
 2.第1の実施形態
  2.1.構成例
  2.2.動作例
 3.第2の実施形態
  3.1.構成例
  3.2.動作例
 4.ハードウェア構成例
 5.付記
[0014]
 <1.本開示に係る技術の適用対象>
 まず、図1A~図2を参照して、本開示に係る技術の適用対象について説明する。図1A~図2は、本開示に係る技術が適用され得るロボット装置の一例を示す模式図である。
[0015]
 図1Aに示すように、本開示に係る技術が適用され得るロボット装置100は、胴体部120と、センサ130と、複数の脚部110A、110B(以下、これらの各々を区別しない場合には、まとめて脚部110と称する)と、を備える。なお、図1Aでは、脚部110A、110Bのみが図示されているが、図1Aの紙面の奥側には、脚部110A、110Bの対となる脚部がそれぞれ備えられる。すなわち、ロボット装置100は、4つの脚部110を備える四脚型歩行ロボットである。
[0016]
 胴体部120は、ロボット装置100の姿勢等を全体的に制御する制御装置を備え、複数の脚部110によって支持される。胴体部120に備えられる制御装置は、脚部110の各々の姿勢を制御してもよい。例えば、胴体部120に備えられる制御装置は、脚部110の各々に備えられた各種センサ、及びセンサ130からのセンシング情報に基づいて、脚部110の各々の駆動を協働して制御してもよい。制御装置による制御によって、ロボット装置100は、脚部110による歩行を行うことができる。
[0017]
 脚部110は、胴体部120に複数取り付けられ、胴体部120を支持する。例えば、脚部110Aは、関節113、115と、関節113、115に回動可能に結合されたリンク112、114と、リンク112の先端に設けられた接地部111と、にて構成されてもよい。リンク112、114は、関節113によって互いに結合され、かつ関節115によって胴体部120と結合させることで、リンク構造を構成する。なお、脚部110の各々は、同一のリンク構造で構成されてもよく、互いに異なるリンク構造で構成されてもよい。
[0018]
 関節113、115の各々は、例えば、アクチュエータ、アクチュエータの駆動状態を検出するためのエンコーダ、アクチュエータに制動を掛けるための減速機、及びアクチュエータにて駆動されるリンクに掛かるトルクを検出するためのトルクセンサ等を備える。胴体部120に備えられた制御装置は、エンコーダ又はトルクセンサからの検出結果に基づいて、アクチュエータ及び減速機を動作させることで、脚部110の姿勢を制御することができる。
[0019]
 センサ130は、周囲の環境を観察することで、環境情報を取得する。ロボット装置100は、センサ130にて取得された環境情報に基づいて、脚部110の各々を制御することで、歩行等の動作を適切に実行することができる。
[0020]
 具体的には、センサ130は、対象物を認識可能な物体認識センサである。例えば、センサ130は、RGBカメラ、グレースケールカメラ、ステレオカメラ、デプスカメラ、赤外線カメラ又はToF(Time of Flight)カメラ等の各種カメラであってもよく、LIDAR(Laser Imaging Detection and Ranging)センサ又はRADAR(Radio Detecting and Ranging)センサなどの各種測距センサであってもよい。
[0021]
 本開示に係る技術は、上述したような脚式のロボット装置100に適用され得る。具体的には、本開示に係る技術は、センサ130にて取得され、脚部110の制御に使用される環境情報の取得又は使用の様態を制御することで、脚部110等のロボット装置100に関係する要素にて脚部110の制御が影響されないようにするものである。より具体的には、本開示に係る技術は、脚部110等のロボット装置100の関係要素を含まないように環境情報を取得することで、又は環境情報のうち脚部110等のロボット装置100の関係要素が含まれない情報を使用することで、環境要素に影響されないように脚部110を制御するものである。これによれば、本開示に係る技術は、ロボット装置100が自身に関係する要素を周囲の障害物等と認識してしまうことを防止することによって、ロボット装置100をより適切に動作させることが可能となる。
[0022]
 ただし、本開示に係る技術は、図1Aに示したロボット装置100とは異なる構成を備えるロボット装置に対しても同様に適用可能である。
[0023]
 例えば、本開示に係る技術は、図1Bに示すようなロボット装置101に対しても適用可能である。図1Bに示すように、ロボット装置101は、図1Aに示すロボット装置100に対して、センサ131、132を複数備える点が異なる。本開示に係る技術は、複数のセンサ131、132にて取得された環境情報の各々の取得又は使用の様態を制御することによって、ロボット装置101の動作をより適切に制御することが可能である。
[0024]
 例えば、本開示に係る技術は、図2に示すようなロボット装置200に対しても適用可能である。図2に示すように、ロボット装置200は、胴体部220と、センサ230と、脚部210と、腕部240と、を備える。なお、図2では、脚部210及び腕部240は、それぞれ1つのみが図示されているが、図2の紙面の奥側には、脚部210及び腕部240の対となる脚部及び腕部がそれぞれ備えられる。すなわち、ロボット装置200は、2つの脚部及び2つの腕部を備える人型ロボットである。
[0025]
 例えば、脚部210は、関節213、215と、関節213、215に回動可能に結合されたリンク212、214と、リンク212の先端に設けられた接地部211と、にて構成されてもよい。例えば、腕部240は、関節243、245と、関節243、245に回動可能に結合されたリンク242、244と、リンク242の先端に設けられたエンドエフェクタ241と、にて構成されてもよい。ロボット装置200は、ロボット装置200の関係要素である脚部210又は腕部240を含まないように環境情報の取得又は使用の様態を制御することで、これら環境要素に影響されないようにロボット装置200の動作を制御することができる。
[0026]
 すなわち、本開示に係る技術は、周囲の環境情報に基づいて動作するロボット装置であれば、いかなる構成のロボット装置にも適用可能である。以下では、本開示に係る技術について、第1及び第2の実施形態に分けて説明する。
[0027]
 <2.第1の実施形態>
 図3~図9を参照して、本開示に係る技術を実現する第1の実施形態に係る制御装置について説明する。
[0028]
 (2.1.構成例)
 まず、図3を参照して、本実施形態に係る制御装置300の構成例について説明する。図3は、本実施形態に係る制御装置300の機能構成を説明するブロック図である。
[0029]
 図3に示すように、制御装置300は、推定部321、判定部322及び環境情報制御部323を含む認識部320と、モデル記憶部330と、動作計画部340と、駆動制御部350とを備える。
[0030]
 制御装置300は、センサ部310にて取得された環境情報に基づいてロボット装置100の動作計画を生成し、生成した動作計画に基づいてロボット装置100の脚部110等に備えられる駆動部360の駆動を制御する。これにより、制御装置300は、ロボット装置100の動作を制御することができる。なお、制御装置300は、ロボット装置100の内部に備えられていてもよく、ロボット装置100の外部に備えられていてもよい。
[0031]
 センサ部310は、周囲の環境を観察することで環境情報を取得するセンサ130と、駆動部360の駆動状態を測定するセンサと、を含む。環境情報を取得するセンサ130は、上述したように、対象物を認識可能な物体認識センサであり、RGBカメラ、グレースケールカメラ、ステレオカメラ、デプスカメラ、赤外線カメラ若しくはToFカメラ等の各種カメラ、又はLIDARセンサ若しくはRADARセンサなどの各種測距センサなどであってもよい。駆動部360の駆動状態を測定するセンサは、例えば、エンコーダ、電圧計、電流計、歪みゲージ、ジャイロセンサ、トルクセンサ、加速度センサ又はIMU(Inertial Measurement Unit)などであってもよい。
[0032]
 ここで、センサ部310が取得する環境情報は、ロボット装置100の周囲の一領域をセンシングした撮像画像又は測距情報である。ロボット装置100は、センサ部310にて取得された環境情報を参照することで、ロボット装置100の周囲の障害物の有無等を判断し、適切な動作をすることができる。
[0033]
 なお、環境情報を取得するセンサ130は、異なる領域の環境情報を取得できるように構成されていてもよい。例えば、環境情報を取得するセンサ130は、センサ130の内部又は外部に関節及び駆動部が設けられ、センサ130の向きを変更することで異なる領域の環境情報を取得できるように構成されていてもよい。または、環境情報を取得するセンサ130は、センシング領域が複数の領域に分割されており、分割された領域ごとに環境情報を取得できるように構成されていてもよい。この構成によれば、環境情報を取得するセンサ130は、後述するように環境情報を取得する領域を制御することで、関係要素を含まないように環境情報を取得することが可能となる。
[0034]
 モデル記憶部330は、ロボット装置100の身体モデルを記憶する。ロボット装置100の身体モデルは、順運動学に基づいてロボット装置100の姿勢を決定するための情報である。ロボット装置100の身体モデルは、例えば、ロボット装置100を構成する各部品の形状及び大きさ、並びに各部品の結合関係及び減速比等に関する情報であってもよい。
[0035]
 推定部321は、ロボット装置100の関係要素の位置及び形状を推定する。具体的には、推定部321は、モデル記憶部330に記憶されたロボット装置100の身体モデル、及びセンサ部310にて測定された駆動部360の駆動状態に基づいて、順運動学によってロボット装置100の関係要素の位置及び形状を推定する。例えば、脚部110の位置を推定する場合、推定部321は、脚部110を構成するリンクのリンク長及び減速比に関する情報、及び脚部110を構成する関節を駆動させるモータのエンコーダ情報に基づいて、脚部110の位置及び速度を推定してもよい。
[0036]
 ここで、関係要素とは、ロボット装置100に関係し、かつロボット装置100にて駆動される要素を表す。例えば、関係要素は、脚部110、胴体部120若しくは腕部240等のロボット装置100の構成部品、又は腕部240にて保持された物体などであってもよい。
[0037]
 なお、推定部321は、ロボット装置100の全ての構成に対して位置及び形状の推定を行ってもよいが、ロボット装置100の一部の構成に対して位置及び形状の推定を行ってもよい。具体的には、推定部321は、駆動によって環境情報に含まれる可能性がある構成についてのみ位置及び形状を推定してもよい。さらには、関係要素が環境情報に含まれるか否かが一部の駆動部360の駆動状態(例えば、一部の関節の回転角度等)によって決定される場合は、推定部321は、該当する一部の駆動部360の駆動状態を推定してもよい。この構成によれば、制御装置300は、推定部321の推定に掛かる演算の負荷を減少させることができる。
[0038]
 判定部322は、推定部321による推定に基づいて、センサ部310にて取得される環境情報に関係要素が含まれるか否かを判定する。具体的には、判定部322は、推定された関係要素が環境情報を取得するセンサ部310のセンシング領域内に入るか否かを判定する。例えば、センサ部310にて取得される環境情報が撮像画像である場合、判定部322は、ロボット装置100の脚部110等が撮像画像に含まれるか否かを判定してもよい。なお、判定部322による環境情報に関係要素が含まれるか否かの判定は、センサ部310が周囲の環境情報を取得する前に行われてもよく、センサ部310が周囲の環境情報を取得した後に行われてもよい。
[0039]
 また、図1Bで示したように、環境情報を取得するセンサ130が複数存在する場合、環境情報に関係要素が含まれるか否かの判定は、関係要素を含む環境情報を取得する可能性があるセンサ130についてのみ行えばよい。これによれば、制御装置300は、ロボット装置101にセンサ130が複数備えられる場合でも、判定部322の判定に掛かる演算の負荷を減少させることができる。
[0040]
 さらに、判定部322は、環境情報に関係要素が含まれる場合、関係要素が環境情報のいずれの領域に含まれるかを判定してもよい。これによれば、制御装置300は、後段の環境情報制御部323において、センサ部310にて取得された環境情報から関係要素が含まれる領域を除外することで、環境情報に関係要素が含まれないようにすることができる。
[0041]
 環境情報制御部323は、判定部322の判定に基づいて、関係要素が環境情報に含まれないように環境情報の取得又は使用の様態を制御する。
[0042]
 具体的には、判定部322による判定が環境情報の取得の前に行われる場合、環境情報制御部323は、判定部322の判定に基づいて、環境情報の取得の様態を制御してもよい。例えば、環境情報制御部323は、判定部322の判定に基づいて、センサ部310による環境情報の取得のタイミングを制御してもよい。すなわち、環境情報制御部323は、センサ部310のセンシング領域に関係要素が含まれないタイミングにて環境情報を取得するようにセンサ部310を制御してもよい。または、環境情報制御部323は、判定部322の判定に基づいて、センサ部310による環境情報の取得領域を制御してもよい。すなわち、環境情報制御部323は、関係要素が含まれないようにセンサ部310のセンシング領域を制御してもよい。
[0043]
 また、判定部322による判定が環境情報の取得の後に行われる場合、環境情報制御部323は、判定部322の判定に基づいて、環境情報の使用の様態を制御してもよい。例えば、環境情報制御部323は、判定部322の判定に基づいて、センサ部310にて取得した環境情報を後段の動作計画部340にて使用するか否かを制御してもよい。すなわち、環境情報制御部323は、環境情報に関係要素が含まれる場合、関係要素を含む環境情報が動作計画の生成に使用されないようにしてもよい。または、環境情報制御部323は、判定部322の判定に基づいて、センサ部310にて取得した環境情報の使用領域を制御してもよい。すなわち、環境情報制御部323は、環境情報のうち関係要素を含む領域が動作計画の生成に使用されないようにしてもよい。
[0044]
 これによれば、制御装置300は、取得した環境情報から関係要素を特定する処理を行わずとも、より簡素な構成によって関係要素を含まない環境情報を動作計画の生成に使用することができる。
[0045]
 特に、ロボット装置100の身体モデル等に基づいた関係要素の位置及び形状の推定は、ロボット装置100の身体モデルと実際の機構との間に誤差が存在するため、推定の精度が低い。そのため、ロボット装置100の身体モデル等に基づいて環境情報から関係要素を特定し、該関係要素を除外した場合でも、環境情報から関係要素を除外しきれない可能性があった。本実施形態に係る制御装置300は、環境情報の取得又は使用の様態を制御することで、複雑な情報処理を行うことなく、関係要素を含まない環境情報を動作計画の生成に使用することができる。したがって、制御装置300は、動作計画を生成する際の情報処理の負荷を低減することができる。
[0046]
 動作計画部340は、取得された環境情報に基づいて、ロボット装置100の行動計画を生成する。具体的には、動作計画部340は、環境情報制御部323によって関係要素を含まないように制御された環境情報と、ロボット装置100の装置情報とに基づいて、ロボット装置100の姿勢を制御する動作計画を生成する。これによれば、動作計画部340は、自身の構成部品を障害物等と誤認することなく、適切な動作計画を生成することができる。なお、ロボット装置100の装置情報とは、例えば、センサ部310のうち、ロボット装置100の状態を測定するセンサによって取得された情報である。
[0047]
 駆動制御部350は、動作計画部340が生成した動作計画と、ロボット装置100の装置情報とに基づいて、ロボット装置100が所望の動作を実行するように駆動部360の駆動を制御する。具体的には、駆動制御部350は、動作計画にて計画された状態と、ロボット装置100の現在の状態との差が縮小するように駆動部360の駆動を制御することで、ロボット装置100に所望の動作を実行させてもよい。
[0048]
 駆動部360は、駆動制御部350からの制御に基づいて、ロボット装置100の各動作部(例えば、脚部110又は腕部240等)を駆動させる。例えば、駆動部360は、ロボット装置100の脚部110又は腕部240の関節を駆動させるアクチュエータ等であってもよい。
[0049]
 (2.2.動作例)
 次に、図4~図9を参照して、本実施形態に係る制御装置300の動作例について説明する。図4~図9は、本実施形態に係る制御装置300の第1~第6の動作例の流れをそれぞれ説明するフローチャート図である。
[0050]
 (第1の動作例)
 図4に流れを示す第1の動作例は、環境情報に関係要素が含まれるか否かの判定を環境情報が取得される前に実行する場合の動作例である。
[0051]
 図4に示すように、第1の動作例では、まず、推定部321によって、ロボット装置100の身体モデル及び駆動部360の駆動状態に基づいて、関係要素の位置及び形状が推定される(S101)。その後、判定部322によって、推定された関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれるか否かが判定される(S102)。
[0052]
 ここで、関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれないと判定された場合(S102/No)、センサ部310によって環境情報が取得され(S103)、取得された関係要素を含まない環境情報に基づいて、動作計画部340によって動作計画が生成される(S104)。一方、関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれると判定された場合(S102/Yes)、センサ部310による環境情報の取得は実行されず、再度、ステップS101の関係要素の位置及び形状の推定が実行される。
[0053]
 第1の動作例によれば、センサ部310にて取得される環境情報には、ロボット装置100の関係要素(脚部110等)が含まれない。そのため、制御装置300は、環境情報から関係要素を除外する情報処理をすることなく、環境情報を動作計画の生成に使用することができる。
[0054]
 (第2の動作例)
 図5に流れを示す第2の動作例は、第1の動作例に対して、環境情報に関係要素が含まれる状態が長時間継続した場合の例外処理を付加した動作例である。
[0055]
 図5に示すように、第2の動作例では、第1の動作例と同様に、推定部321によって、ロボット装置100の身体モデル及び駆動部360の駆動状態に基づいて、関係要素の位置及び形状が推定される(S111)。その後、判定部322によって、推定された関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれるか否かが判定される(S112)。
[0056]
 ここで、関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれないと判定された場合(S112/No)、センサ部310によって環境情報が取得され(S113)、取得された関係要素を含まない環境情報に基づいて、動作計画部340によって動作計画が生成される(S114)。
[0057]
 一方、関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれると判定された場合(S112/Yes)、さらに環境情報を取得できない状態が所定時間継続したか否かが判定される(S115)。環境情報を取得できない状態が所定時間継続していない場合(S115/No)、再度、ステップS111の推定部321による関係要素の位置及び形状の推定が実行される。
[0058]
 環境情報を取得できない状態が所定時間継続している場合(S115/Yes)、制御装置300は、センサ部310による環境情報の取得を実行する(S116)。このとき取得された環境情報には、関係要素が含まれてしまうため、制御装置300は、環境情報に含まれる関係要素を除外する情報処理を行う(S117)。その後、関係要素を含まないように情報処理された環境情報に基づいて、動作計画部340によって動作計画が生成される(S114)。
[0059]
 第2の動作例によれば、推定された関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれてしまい、長時間に亘って環境情報を取得することができないという状況を回避することができる。したがって、第2の動作例によれば、関係要素がセンサ部310のセンシング領域に高い頻度で含まれる場合でも、円滑に動作計画を生成することができる。
[0060]
 (第3の動作例)
 図6に流れを示す第3の動作例は、第1の動作例と異なり、環境情報が取得される領域をセンサ部310にて制御することで、関係要素を含まない環境情報を取得する動作例である。第3の動作例では、センサ部310は、複数の領域の環境情報を取得可能に構成され、関係要素を含まない領域の環境情報を取得するように制御される。
[0061]
 図6に示すように、第3の動作例では、まず、推定部321によって、ロボット装置100の身体モデル及び駆動部360の駆動状態に基づいて、関係要素の位置及び形状が推定される(S121)。その後、判定部322によって、センサ部310にて環境情報を取得可能なセンシング領域のうちいずれの領域に関係要素が含まれるかが判定される(S122)。次に、関係要素が含まれない領域の環境情報がセンサ部310によって取得され(S123)、取得された関係要素を含まない環境情報に基づいて、動作計画部340によって動作計画が生成される(S124)。
[0062]
 第3の動作例によれば、センサ部310にて取得される環境情報には、ロボット装置100の関係要素(脚部110等)が含まれない。そのため、制御装置300は、環境情報から関係要素を除外する情報処理をすることなく、環境情報を動作計画の生成に使用することができる。例えば、関係要素が脚部110である場合、ロボット装置100の進行方向に向かって左右の脚部110は、交互に進行方向に振り出される。そのため、環境情報を取得する領域を脚部110の振り出した側と逆側の領域とすることで、センサ部310は、脚部110を含まない環境情報をより容易に取得することが可能である。
[0063]
 (第4の動作例)
 図7に流れを示す第4の動作例は、環境情報に関係要素が含まれるか否かの判定を環境情報が取得される後に実行する場合の動作例である。
[0064]
 図7に示すように、第4の動作例では、まず、センサ部310によって環境情報が取得される(S201)。続いて、推定部321によって、ロボット装置100の身体モデル及び駆動部360の駆動状態に基づいて、関係要素の位置及び形状が推定される(S202)。その後、判定部322によって、推定された関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれるか否かが判定される(S203)。
[0065]
 ここで、関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれないと判定された場合(S203/No)、取得された関係要素を含まない環境情報に基づいて、動作計画部340によって動作計画が生成される(S204)。一方、関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれると判定された場合(S203/Yes)、制御装置300は、再度、ステップS201に戻って環境情報の取得をやり直す。
[0066]
 第4の動作例によれば、動作計画の生成に使用される環境情報には、ロボット装置100の関係要素(脚部110等)が含まれない。そのため、制御装置300は、環境情報から関係要素を除外する情報処理をすることなく、動作計画を生成することができる。
[0067]
 (第5の動作例)
 図8に流れを示す第5の動作例は、第4の動作例に対して、環境情報に関係要素が含まれる状態が長時間継続した場合の例外処理を付加した動作例である。
[0068]
 図8に示すように、第5の動作例では、第4の動作例と同様に、まず、センサ部310によって環境情報が取得される(S211)。続いて、推定部321によって、ロボット装置100の身体モデル及び駆動部360の駆動状態に基づいて、関係要素の位置及び形状が推定される(S212)。その後、判定部322によって、推定された関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれるか否かが判定される(S213)。
[0069]
 ここで、関係要素がセンサ部310のセンシング領域に含まれると判定された場合(S213/No)、取得された関係要素を含まない環境情報に基づいて、動作計画部340によって動作計画が生成される(S214)。
[0070]
 一方、関係要素が環境情報に含まれると判定された場合(S213/Yes)、さらにセンシング領域に関係要素が含まれる状態が所定時間継続したか否かが判定される(S215)。センシング領域に関係要素が含まれる状態が所定時間継続していない場合(S215/No)、再度、ステップS211のセンサ部310による環境情報の取得が実行される。
[0071]
 センシング領域に関係要素が含まれる状態が所定時間継続している場合(S215/Yes)、制御装置300は、環境情報に含まれる関係要素を除外する情報処理を行う(S216)。その後、関係要素を含まないように情報処理された環境情報に基づいて、動作計画部340によって動作計画が生成される(S214)。
[0072]
 第5の動作例によれば、関係要素がセンサ部310のセンシング領域に高い頻度で含まれる場合でも、円滑に動作計画を生成することができる。
[0073]
 (第6の動作例)
 図9に流れを示す第6の動作例は、第4の動作例と異なり、動作計画の生成に使用する環境情報の領域を制御することで、関係要素を含まない環境情報にて動作計画を生成する動作例である。
[0074]
 図9に示すように、第6の動作例では、まず、センサ部310によって環境情報が取得される(S221)。続いて、推定部321によって、ロボット装置100の身体モデル及び駆動部360の駆動状態に基づいて、関係要素の位置及び形状が推定される(S222)。その後、判定部322によって、環境情報の領域のうちいずれの領域に関係要素が含まれるかが判定される(S223)。次に、取得された環境情報のうちから、関係要素が含まれない領域の環境情報が抽出される(S224)。続いて、抽出された関係要素を含まない領域の環境情報に基づいて、動作計画部340によって動作計画が生成される(S225)。
[0075]
 第6の動作例によれば、動作計画の生成に使用される環境情報には、ロボット装置100の関係要素(脚部110等)が含まれない。そのため、制御装置300は、環境情報から関係要素を除外する情報処理をすることなく、動作計画を生成することができる。例えば、関係要素が脚部110である場合、ロボット装置100の進行方向に向かって左右の脚部110は、交互に進行方向に振り出される。そのため、動作計画部340は、動作計画の生成に使用する環境情報の領域を脚部110の振り出した側と逆側の領域とすることで、脚部110を含まない環境情報にて動作計画を生成することが可能である。
[0076]
 <3.第2の実施形態>
 次に、図10~図12を参照して、本開示に係る技術を実現する第2の実施形態に係る制御装置400について説明する。第2の実施形態に係る技術は、第1の実施形態に係る技術と独立してロボット装置100に適用することが可能である。ただし、第2の実施形態に係る技術は、第1の実施形態に係る技術と組み合わせてロボット装置100に適用してもよいことは言うまでもない。
[0077]
 (3.1.構成例)
 まず、図10を参照して、本実施形態に係る制御装置400の構成例について説明する。図10は、本実施形態に係る制御装置400の機能構成を説明するブロック図である。
[0078]
 図10に示すように、制御装置400は、画像処理部420と、動作計画部440と、駆動制御部450とを備える。
[0079]
 制御装置400は、センサ部410にて取得された環境情報から、所定のパターンに基づいて関係要素に対応する領域を特定し、特定された該領域を画像処理によって環境情報から除外するものである。これにより、制御装置400は、関係要素が除外された環境情報を用いて、駆動部460を駆動させる動作計画を生成することができる。
[0080]
 なお、センサ部410、動作計画部440、駆動制御部450及び駆動部460の構成は、図3で示したセンサ部310、動作計画部340、駆動制御部350及び駆動部360の構成と実質的に同様であるため、ここでの説明は省略する。
[0081]
 画像処理部420は、所定のパターンに基づいて、環境情報から関係要素に対応する領域を特定し、特定した領域を環境情報から除外する。
[0082]
 ここで、所定のパターンとは、関係要素に対応する領域と、その他の領域とを区別するための模様等である。
[0083]
 具体的には、環境情報を取得するセンサ130が可視光の撮像装置である場合、所定のパターンは、関係要素の表面に設けられた、環境情報に含まれ得ない人工的又は幾何学的な模様又は色であってもよい。このような場合、画像処理部420は、関係要素の表面に設けられた所定のパターン(例えば、蛍光色、縞模様又は水玉模様など)を認識できる領域を関係要素に対応した領域と判断することができる。
[0084]
 また、環境情報を取得するセンサ130が光又は振動波を対象物に照射し、照射した対象物からの反射を検出することで周囲の環境情報を取得するアクティブセンサである場合、所定のパターンは、センサ130からの照射パターンとは異なる光又は振動波の検出パターンであってもよい。なお、振動波とは、空気を伝播する振動を表し、例えば、振動波は、音又は超音波を含み得る。
[0085]
 具体的には、関係要素の表面に、照射された光又は振動波を吸収する加工が施されている場合、所定のパターンは、照射した光又は振動波が検出されない無反射パターンとなる。例えば、図11Aに示すように、環境情報を取得するセンサ130が規則的なドット状パターンの赤外線511を照射する赤外線センサである場合、照射された赤外線を吸収する加工が表面に施された関係要素は、センサ130にて赤外線が検出されない無反射パターン521として認識される。したがって、画像処理部420は、赤外線が検出されない無反射パターン521の領域を関係要素に対応した領域と判断することができる。
[0086]
 また、関係要素の表面に、照射された光又は振動波を発する加工が施されている場合、所定のパターンは、関係要素から発せられる光又は振動波のパターンとなる。例えば、図11Bに示すように、環境情報を取得するセンサ130が規則的なドット状パターンの赤外線512を照射する赤外線センサである場合、一様に赤外線を発する加工が施された関係要素は、センサ130にて、赤外線が一様に検出される塗りつぶしパターン522として認識される。したがって、画像処理部420は、赤外線が一様に検出される塗りつぶしパターン522の領域を関係要素に対応した領域と判断することができる。
[0087]
 これによれば、画像処理部420は、環境情報中の関係要素をより簡素な処理にて特定することができるため、演算に掛かる負荷を減少させることができる。
[0088]
 (3.2.動作例)
 次に、図12を参照して、本実施形態に係る制御装置400の動作例について説明する。図12は、本実施形態に係る制御装置400の動作例の流れを説明するフローチャート図である。
[0089]
 図12に示すように、まず、センサ部410によって環境情報が取得される(S301)。センサ部410は、例えば、可視光の撮像装置、又は対象物に赤外線を照射し、照射した赤外線の反射光を検出することで、対象物との距離を測定する測距センサであってもよい。次に、画像処理部420によって、環境情報の中から関係要素に対応する所定のパターンの領域が特定される(S302)。続いて、画像処理部420によって、特定した所定のパターンが環境情報から除外される(S303)。その後、動作計画部440によって、関係要素に対応する領域が除外された環境情報を用いて動作計画が生成される(S304)。
[0090]
 以上の動作例によれば、本実施形態に係る制御装置400は、動作計画の生成に掛かる演算の負荷を減少させることができる。
[0091]
 <4.ハードウェア構成例>
 続いて、図13を参照して、本開示の第1の実施形態に係る制御装置300のハードウェア構成について説明する。図13は、本実施形態に係る制御装置300のハードウェア構成例を示したブロック図である。なお、本開示の第2の実施形態に係る制御装置400についても同様のハードウェア構成にて実現することが可能である。
[0092]
 図13に示すように、制御装置300は、CPU(Central Processing Unit)901と、ROM(Read Only Memory)902と、RAM(Random Access Memory)903と、ブリッジ907と、内部バス905及び906と、インタフェース908と、入力装置911と、出力装置912と、ストレージ装置913と、ドライブ914と、接続ポート915と、通信装置916と、を備える。
[0093]
 CPU901は、演算処理装置として機能し、ROM902等に記憶された各種プログラムに従って、制御装置300の動作全般を制御する。ROM902は、CPU901が使用するプログラム及び演算パラメータを記憶し、RAM903は、CPU901の実行において使用するプログラム、及びその実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。例えば、CPU901は、認識部320、画像処理部420、動作計画部340、440、及び駆動制御部350、450の機能を実行してもよい。
[0094]
 CPU901、ROM902及びRAM903は、ブリッジ907、内部バス905及び906等により相互に接続されている。また、CPU901、ROM902及びRAM903は、インタフェース908を介して入力装置911、出力装置912、ストレージ装置913、ドライブ914、接続ポート915及び通信装置916とも接続されている。
[0095]
 入力装置911は、タッチパネル、キーボード、マウス、ボタン、マイクロフォン、スイッチ又はレバーなどの情報が入力される入力装置を含む。また、入力装置911は、入力された情報に基づいて入力信号を生成し、CPU901に出力するための入力制御回路なども含む。
[0096]
 出力装置912は、例えば、CRT(Cathode Ray Tube)表示装置、液晶表示装置又は有機EL(Organic ElectroLuminescence)表示装置などの表示装置を含む。さらに、出力装置912は、スピーカ又はヘッドホンなどの音声出力装置を含んでもよい。
[0097]
 ストレージ装置913は、制御装置300のデータ格納用の記憶装置である。ストレージ装置913は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記憶する記憶装置、記憶媒体からデータを読み出す読み出し装置、及び記憶されたデータを削除する削除装置を含んでもよい。ストレージ装置913は、例えば、モデル記憶部330の機能を実行してもよい。
[0098]
 ドライブ914は、記憶媒体用リードライタであり、制御装置300に内蔵又は外付けされる。例えば、ドライブ914は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク又は半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体に記憶されている情報を読み出し、RAM903に出力する。ドライブ914は、リムーバブル記憶媒体に情報を書き込むことも可能である。
[0099]
 接続ポート915は、例えば、USB(Universal Serial Bus)ポート、イーサネット(登録商標)ポート、IEEE802.11規格ポート又は光オーディオ端子等のような外部接続機器を接続するための接続ポートで構成された接続インタフェースである。
[0100]
 通信装置916は、例えば、ネットワーク920に接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、通信装置916は、有線又は無線LAN対応通信装置であってもよく、有線によるケーブル通信を行うケーブル通信装置であってもよい。
[0101]
 なお、制御装置300に内蔵されるCPU、ROM及びRAMなどのハードウェアに対して、上述した制御装置300の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供することが可能である。
[0102]
 <5.付記>
 以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
[0103]
 例えば、上記実施形態では、制御装置300は、環境情報に関係要素が含まれないようにして動作計画を生成するとしたが、本開示に係る技術はかかる例に限定されない。例えば、制御装置300は、環境情報に常に関係要素が含まれるようにして動作計画を生成してもよい。このような場合、制御装置300は、環境情報に関係要素が含まれることを前提にして、環境情報内の関係要素を特定することができるため、環境情報に関係要素が含まれるか否かが不明な場合と比較して演算の負荷を減少させることができる。
[0104]
 また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
[0105]
 なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
(1)
 関係要素の位置及び形状に基づいて、前記関係要素が環境情報に含まれるか否かを判定する判定部と、
 前記判定部の判定に基づいて、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御する環境情報制御部と、
を備える、制御装置。
(2)
 前記環境情報制御部は、前記環境情報を取得するタイミングを制御する、前記(1)に記載の制御装置。
(3)
 前記環境情報制御部は、前記環境情報を取得する領域を制御する、前記(1)に記載の制御装置。
(4)
 前記環境情報制御部は、前記関係要素を含まない前記環境情報を取得するように、前記環境情報の取得の様態を制御する、前記(2)又は(3)に記載の制御装置。
(5)
 前記環境情報に基づいて、ロボット装置の動作計画を生成する動作計画部をさらに備える、前記(1)に記載の制御装置。
(6)
 前記環境情報制御部は、前記環境情報を前記動作計画の生成に使用するか否かを制御する、前記(5)に記載の制御装置。
(7)
 前記環境情報制御部は、前記環境情報のうち前記動作計画の生成に使用する部分を制御する、前記(5)に記載の制御装置。
(8)
 前記環境情報制御部は、前記関係要素を含まない前記環境情報を前記動作計画の生成に使用するように、前記環境情報の使用の様態を制御する、前記(6)又は(7)に記載の制御装置。
(9)
 前記動作計画に基づいて、前記ロボット装置の動作を制御する駆動制御部をさらに備える、前記(5)~(8)のいずれか一項に記載の制御装置。
(10)
 前記関係要素は、前記ロボット装置を構成する構成部品である、前記(5)~(9)のいずれか一項に記載の制御装置。
(11)
 前記関係要素の位置及び形状を推定する推定部をさらに備える、前記(10)に記載の制御装置。
(12)
 前記推定部は、前記ロボット装置を構成する前記関係要素のうち、前記環境情報に含まれ得る前記関係要素の位置及び形状を推定する、前記(11)に記載の制御装置。
(13)
 前記関係要素は、前記ロボット装置の関節部を含み、
 前記推定部は、前記関節部の位置及び形状を推定する、前記(11)又は(12)に記載の制御装置。
(14)
 前記ロボット装置は、脚式ロボット装置であり、
 前記関係要素は、前記ロボット装置の脚部である、前記(10)~(13)のいずれか一項に記載の制御装置。
(15)
 前記環境情報は、対象物を認識する物体認識センサによって取得される、前記(1)~(14)のいずれか一項に記載の制御装置。
(16)
 前記環境情報制御部は、前記関係要素を含む前記環境情報を取得又は使用するように、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御する、前記(1)~(15)のいずれか一項に記載の制御装置。
(17)
 前記環境情報は、前記関係要素を含む画像に関する情報であり、
 所定のパターンに基づいて、前記環境情報から前記関係要素に対応する領域を判定し、該領域を除外する画像処理部をさらに備える、前記(16)に記載の制御装置。
(18)
 前記画像は、可視光の撮像画像、又は対象物にて反射された赤外光の撮像画像である、前記(17)に記載の制御装置。
(19)
 演算装置を用いて、
 関係要素の位置及び形状に基づいて、前記関係要素が環境情報に含まれるか否かを判定することと、
 前記判定に基づいて、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御することと、
を含む、制御方法。
(20)
 コンピュータを、
 関係要素の位置及び形状に基づいて、前記関係要素が環境情報に含まれるか否かを判定する判定部と、
 前記判定部の判定に基づいて、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御する環境情報制御部と、
として機能させる、プログラム。

符号の説明

[0106]
 100、101、200  ロボット装置
 110、110A、110B、210  脚部
 120、220  胴体部
 130、131、132、230  センサ
 240  腕部
 300、400  制御装置
 310、410  センサ部
 320  認識部
 321  推定部
 322  判定部
 323  環境情報制御部
 330  モデル記憶部
 340、440  動作計画部
 350、450  駆動制御部
 360、460  駆動部
 420  画像処理部

請求の範囲

[請求項1]
 関係要素の位置及び形状に基づいて、前記関係要素が環境情報に含まれるか否かを判定する判定部と、
 前記判定部の判定に基づいて、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御する環境情報制御部と、
を備える、制御装置。
[請求項2]
 前記環境情報制御部は、前記環境情報を取得するタイミングを制御する、請求項1に記載の制御装置。
[請求項3]
 前記環境情報制御部は、前記環境情報を取得する領域を制御する、請求項1に記載の制御装置。
[請求項4]
 前記環境情報制御部は、前記関係要素を含まない前記環境情報を取得するように、前記環境情報の取得の様態を制御する、請求項2に記載の制御装置。
[請求項5]
 前記環境情報に基づいて、ロボット装置の動作計画を生成する動作計画部をさらに備える、請求項1に記載の制御装置。
[請求項6]
 前記環境情報制御部は、前記環境情報を前記動作計画の生成に使用するか否かを制御する、請求項5に記載の制御装置。
[請求項7]
 前記環境情報制御部は、前記環境情報のうち前記動作計画の生成に使用する部分を制御する、請求項5に記載の制御装置。
[請求項8]
 前記環境情報制御部は、前記関係要素を含まない前記環境情報を前記動作計画の生成に使用するように、前記環境情報の使用の様態を制御する、請求項6に記載の制御装置。
[請求項9]
 前記動作計画に基づいて、前記ロボット装置の動作を制御する駆動制御部をさらに備える、請求項5に記載の制御装置。
[請求項10]
 前記関係要素は、前記ロボット装置を構成する構成部品である、請求項5に記載の制御装置。
[請求項11]
 前記関係要素の位置及び形状を推定する推定部をさらに備える、請求項10に記載の制御装置。
[請求項12]
 前記推定部は、前記ロボット装置を構成する前記関係要素のうち、前記環境情報に含まれ得る前記関係要素の位置及び形状を推定する、請求項11に記載の制御装置。
[請求項13]
 前記関係要素は、前記ロボット装置の関節部を含み、
 前記推定部は、前記関節部の位置及び形状を推定する、請求項11に記載の制御装置。
[請求項14]
 前記ロボット装置は、脚式ロボット装置であり、
 前記関係要素は、前記ロボット装置の脚部である、請求項10に記載の制御装置。
[請求項15]
 前記環境情報は、対象物を認識する物体認識センサによって取得される、請求項1に記載の制御装置。
[請求項16]
 前記環境情報制御部は、前記関係要素を含む前記環境情報を取得又は使用するように、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御する、請求項1に記載の制御装置。
[請求項17]
 前記環境情報は、前記関係要素を含む画像に関する情報であり、
 所定のパターンに基づいて、前記環境情報から前記関係要素に対応する領域を判定し、該領域を除外する画像処理部をさらに備える、請求項16に記載の制御装置。
[請求項18]
 前記画像は、可視光の撮像画像、又は対象物にて反射された赤外光の撮像画像である、請求項17に記載の制御装置。
[請求項19]
 演算装置を用いて、
 関係要素の位置及び形状に基づいて、前記関係要素が環境情報に含まれるか否かを判定することと、
 前記判定に基づいて、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御することと、
を含む、制御方法。
[請求項20]
 コンピュータを、
 関係要素の位置及び形状に基づいて、前記関係要素が環境情報に含まれるか否かを判定する判定部と、
 前記判定部の判定に基づいて、前記環境情報の取得又は使用の様態を制御する環境情報制御部と、
として機能させる、プログラム。

図面

[ 図 1A]

[ 図 1B]

[ 図 2]

[ 図 3]

[ 図 4]

[ 図 5]

[ 図 6]

[ 図 7]

[ 図 8]

[ 図 9]

[ 図 10]

[ 図 11A]

[ 図 11B]

[ 図 12]

[ 図 13]