JP3176701B2 - 移動体の現在位置認識処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は移動体の現在位置認識
処理装置などに関し、より具体的には移動環境内の視覚
認識アルゴリズムに適した特徴的な形状を認識して、そ
の認識された位置から自己の現在位置を認識する移動ロ
ボットにおいて、視覚認識処理の高速化と高精度化を実
現したものなどに関する。

【０００２】

【従来の技術】移動体としては有人、無人を含めてさま
ざまなものが存在するが、そのうち無人の移動体として
代表的なものに移動ロボットを挙げることができる。そ
して、移動型のロボットとしては今までに、特開昭６２
−９７００５号公報に記載の脚式のもの、特開昭６２−
２８５１１２号公報に記載のクローラ式のもの、ないし
は車輪式のものなど種々のものが提案されている。その
様な移動ロボットが例えば屋内を移動するとき、天井や
ドアの様に見えやすく、かつ形状も簡単なものを視覚認
識処理して自己の現在位置を求めて移動することが予想
される。尚、視覚認識処理技術自体は、例えば「機械の
研究」第４３巻、第１号（１９９１年）、ないしは「人
工知能学会誌」Ｖｏｌ．５，Ｎｏ．６（１９９０年１１
月）などに詳しい。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかし、現実にロボッ
トが移動する際には、複雑な環境の中を精度良く現在位
置を認識して移動することが要求されるため、前記の天
井の様に、遠方にあって正確な位置の測定が困難な対象
によって現在位置を知ろうとする手法では、十分な移動
精度を実現することができない。

【０００４】このため、ロボットの近傍にある対象物の
形状の中から、認識しやすいものを選択して高精度に現
在位置を認識しようとすることが容易に考えられるが、
この様な一般的な対象物の中に存在する視覚認識に適し
た形状は、物体の角部や色彩の異なったラベルなどであ
って、それらは現実には多数存在しており、それらの中
から、どの特徴形状を使用するか予め設定しておくこと
は、移動経路が特定されていない限り、困難である。

【０００５】従って、この発明の目的は上記した不都合
を解消することにあり、移動環境内を移動する移動体に
おいて視覚認識処理を通じて現在位置を高速かつ高精度
に認識できるようにした移動体の現在位置認識処理装置
を提供することにある。更に、移動体である脚式移動ロ
ボットが現実に歩行するときは、障害物が多数存在する
環境内を障害物を回避しつつ移動するように歩行制御し
なければならず、そのような歩行制御を実現することが
望まれていた。 従って、この発明の第２の目的は、障害
物が多数存在するような環境においても安定して歩行制
御することができるようにした脚式移動ロボットの歩行
制御装置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記した課題を解決する
ためにこの発明は下記の如く構成した。後述する実施例
の表現を付記して説明すると、請求項１項にあっては、
視覚センサ３２を備え、少なくとも前記視覚センサを通
じて得た画像情報に基づいて自己の現在位置を認識して
移動する移動体の現在位置認識処理装置において、前記
現在位置認識処理装置が、移動空間に存在する物体の形
状ないしは位置について複数個の特徴点を予め記憶する
記憶手段（制御ユニット２６，Ｓ１０から１２）、及び
前記複数個の特徴点の中から予め用意された、距離につ
いての関数及び角度についての関数の少なくともいずれ
かを含む評価関数に従って所定の特徴点を選択し、前記
選択された特徴点についての画像情報に基づいて自己の
現在位置を認識する認識手段（制御ユニット２６，Ｓ１
４から２０，Ｓ１００）とからなる如く構成した。請求
項２項にあっては、複数本の脚部リンク２を備えてなる
脚式移動ロボット１の歩行制御装置において、前記ロボ
ットの歩行動作を所定の複数個の歩行機能の中から選択
して決定する歩行動作決定手段（制御ユニット２６，Ｓ
１０からＳ１８）、及び前記決定された歩行動作を実現
するように前記脚部リンクを駆動する駆動手段（制御ユ
ニット２６，Ｓ２０からＳ２８）を備える如く構成し
た。 請求項３項にあっては、前記歩行機能が、停止→直
進→停止、停止→登り→停止、停止→降り→停止、停止
→方向転換→停止、停止→歩幅合わせ→停止を少なくと
も含む如く構成した。

【０００７】

【作用】移動空間に存在する物体の形状ないしは位置に
ついて複数個の特徴点を予め記憶しておき、その中から
予め用意された、距離についての関数および角度につい
ての関数の少なくともいずれかを含む評価関数に基づい
て自己の現在位置を認識するようにしたことから、評価
関数を適宜設定しておくことにより、高速かつ高精度に
現在位置を認識することができる。さらに、ロボットの
歩行動作を所定の複数個の歩行機能の中から選択して決
定し、決定された歩行動作を実現するように前記脚部リ
ンクを駆動するように構成したので、複雑な環境を移動
するときも、目標とする経路の記述が明確となって制御
が容易となり、安定した歩行制御を実現することができ
る。

【０００８】

【実施例】以下、移動体として２足歩行の脚式移動ロボ
ットを例にとってこの発明の実施例を説明する。図１は
そのロボット１を全体的に示す説明スケルトン図であ
り、左右それぞれの脚部リンク２に６個の関節（軸）を
備える（理解の便宜のために各関節（軸）をそれを駆動
する電動モータで例示する）。該６個の関節（軸）は上
から順に、腰の脚部回旋用の関節（軸）１０Ｒ，１０Ｌ
（右側をＲ、左側をＬとする。以下同じ）、腰のピッチ
方向（ｙ軸まわり）の関節（軸）１２Ｒ，１２Ｌ、同ロ
ール方向（ｘ軸まわり）の関節（軸）１４Ｒ，１４Ｌ、
膝部のピッチ方向の関節（軸）１６Ｒ，１６Ｌ、足首部
のピッチ方向の関節（軸）１８Ｒ，１８Ｌ、同ロール方
向の関節（軸）２０Ｒ，２０Ｌとなっており、その下部
には足平（足部）２２Ｒ，２２Ｌが取着されると共に、
最上位には基体（胴体部２４）が設けられ、その内部に
は後で述べる様にマイクロ・コンピュータを備えた制御
ユニット２６が格納される。上記において腰関節は関節
（軸）１０Ｒ（Ｌ），１２Ｒ（Ｌ），１４Ｒ（Ｌ）から
構成され、また足関節は、関節（軸）１８Ｒ（Ｌ），２
０Ｒ（Ｌ）から構成される。また、腰関節と膝関節との
間は大腿リンク２８Ｒ，２８Ｌで、膝関節と足関節との
間は下腿リンク３０Ｒ，３０Ｌで連結される。

【０００９】脚部リンク２は左右の足についてそれぞれ
６つの自由度を与えられ、歩行中にこれらの６×２＝１
２個の関節（軸）をそれぞれ適宜な角度に駆動すること
で、足全体に所望の動きを与えることができ、任意に３
次元空間を歩行することができる様に構成される。先に
述べた様に、上記した関節は電動モータからなり、更に
はその出力を倍力する減速機などを備えるが、その詳細
は先に本出願人が提案した出願（特願平１−３２４２１
８号、特開平３−１８４７８２号）などに述べられてお
り、それ自体はこの発明の要旨とするところではないの
で、これ以上の説明は省略する。

【００１０】ここで、図１に示すロボット１の基体２４
には、公知のＣＣＤ（固体映像素子）カメラからなる視
覚センサ３２が１個（単眼）配置され、その出力はマイ
クロ・コンピュータからなる画像処理ユニット３４に送
られる。また、足首部には公知の６軸力センサ３６が設
けられ、足平を介してロボットに伝達されるｘ，ｙ，ｚ
方向の力成分Ｆｘ，Ｆｙ，Ｆｚとその方向まわりのモー
メント成分Ｍｘ，Ｍｙ，Ｍｚとを測定し、足部の着地の
有無と支持脚に加わる力の大きさと方向とを検出する。
また、基体２４の上部には一対の傾斜センサ４０，４２
が設置され、ｘ−ｚ平面内のｚ軸に対する傾きとその角
速度および角加速度と、同様にｙ−ｚ平面内のｚ軸に対
する傾きとその角速度および角加速度とを検出する。ま
た、各関節の電動モータには、その回転量を検出するロ
ータリエンコーダが設けられる（図１において足関節の
電動モータ用のもののみを示す）。これらの出力は前記
した制御ユニット２６に送られる。

【００１１】図２は制御ユニット２６の詳細を示すブロ
ック図であり、マイクロ・コンピュータから構成され
る。そこにおいて傾斜センサ４０，４２などの出力はＡ
／Ｄ変換器５０でデジタル値に変換され、その出力はバ
ス５２を介してＲＡＭ５４に送られる。また各電動モー
タに隣接して配置されるエンコーダの出力は可逆カウン
タ５６を介してＲＡＭ５４内に入力される。またユーザ
が目標位置などを入力するためにキーボードとマウス５
８が設けられ（図１で図示省略）、その出力はマイクロ
・コンピュータからなるユーザインタフェース６０を通
じてマイクロ・コンピュータ内に送出される。更に、前
記した画像処理ユニット３４の出力も通信インタフェー
ス６２を通じて同様にマイクロ・コンピュータ内に取り
込まれる。制御ユニット内には演算装置６４が設けられ
ており、ＲＯＭ６６に格納されている環境地図に基づい
て後で詳細に述べる様に現在位置の認識処理を行って歩
行制御値を決定し、可逆カウンタ５６から送出される実
測値との偏差から電動モータの速度指令値を算出し、Ｄ
／Ａ変換器６８を介してサーボアンプに送出する。

【００１２】続いて、この制御ユニットの動作を説明す
る。

【００１３】図３はその動作を環境認識処理に焦点をお
いて示す機能ブロック図である。図示の如く、前記した
ＲＯＭ６６に格納した環境地図に基づいて視覚センサ３
２を通じて得た画像情報から現在位置を認識しつつ移動
制御を行うものである。

【００１４】以下、図４のフロー・チャート（ＰＡＤ図
（構造化フロー・チャート））を参照してその詳細を説
明する。

【００１５】先ず、Ｓ１０において移動環境における初
期現在位置の概略値、即ち、最初にロボット１が立って
いる位置と方向とを入力し、次いでＳ１２において移動
目標、即ち、目標点の位置とロボットの方向とを入力す
る。この入力は図２に示したキーボード、マウス５８と
ユーザインタフェース６０とを通じて行う。

【００１６】ここで、この実施例においては、移動環境
として図５に示すような室内環境を想定する。即ち、ロ
ボットは与えられた命令に従って階段を昇降し、２本の
柱の間を通過して目標点に辿りつくための経路を選ん
で、その経路を参考にして移動動作を実行する。環境地
図は図６に良く示す如く、最上位レベルから第２レベル
を経て第３レベルに至るように階層的に記述する。最上
位レベルは建物内の結合関係を示すものでエリアの結合
として記述される。エリアはルームとリンクで構成され
る。ここでルームとは部屋や廊下のように領域的に一固
まりに考えられる空間を、リンクとはルームの間を移動
するために通過しなければいけない階段、ドアなどの場
所を意味する。最上位レベルの下には、物体配置情報が
第２レベルとして記述され、更にその下に、各物体につ
いて後で述べる接近禁止領域の情報、形状特徴の情報な
どが記述される。図７と図８にその詳細を示す。このよ
うな情報が環境地図としてＲＯＭ６６内に格納される。
尚、以下では図５に示した部屋内の移動に限って説明す
る。

【００１７】図４フロー・チャートにおいては次いでＳ
１４に進んで経路計画処理を行う。脚式移動ロボット、
特に２足歩行のものにおいては、指定された距離を進ん
だり、指定された経路上を移動するなど、進行方向を自
由に制御することは簡単ではない。しかしながら、移動
制御では、その様な移動の実現が不可欠である。そこ
で、この実施例では、移動動作を幾つかの基本歩行機能
に分割して実行する様にした。これによって基本歩行機
能を実行する制御処理のみで移動制御を実現することが
できる。基本歩行機能は図９に示す様に、（ａ）直進、
（ｂ）階段昇降、（ｃ）方向転換、（ｄ）歩幅合わせ
（前後）、（ｅ）歩幅合わせ（左右）の５種とした。Ｓ
１４の経路計画処理の時点ではこの様に基本歩行機能の
結合として表現し、軌道としての直接表現はしない。

【００１８】このＳ１４での経路計画処理は具体的に
は、図１０に示す様な必須通過点を生成し（Ｓ１６）、
図１１に示す様な障害物との干渉を検討しつつ図１２に
示す様な障害物回避経路を生成する（Ｓ１８）ことであ
る。ここで、必須通過点としては、階段下目標点Ａ、階
段降り始め点Ｂ、階段領域脱出点Ｃでの位置と方向とす
る。これを詳細に示すと、図１３の様になる。

【００１９】図４フロー・チャートにおいては続いてＳ
２０に進み、階段下目標点（Ａ点）への移動制御を行
う。

【００２０】そのサブルーチンを示す図１４フロー・チ
ャートを参照して説明すると、先ずＳ１００において現
在位置の認識を行う。具体的には、先ずＳ１０２におい
て選択処理の準備を行う。図１５はそのサブルーチンを
示すフロー・チャートであり、選択処理の準備はＳ１０
２０，Ｓ１０２１に記載する様に、推定現在位置におけ
るカメラ（視覚センサ３２）の視野計算の準備を行うこ
とである。図１６にそれを示す。

【００２１】図１４フロー・チャートにおいて、続いて
Ｓ１０４に進んで形状特徴点の絞り込みを行う。図１７
はそのサブルーチンを示すフロー・チャートである。形
状特徴点の絞り込み処理は、環境情報に記載された形状
特徴点の中から、形状特徴点の候補を算出するために、
階層的に記述されている環境知識情報の全物体の全形状
特徴点（図８に示す）に対して絞り込みのための第１の
評価関数による評価を行い、その評価結果の順に特徴点
候補のリストを作り出す。第１の評価関数としては、遠
くの点ほど認識精度が悪く、他の形状との誤認識の可能
性が大きいという一般的な性質から、ロボットからの距
離を認識誤差の大きさに関する評価関数として採用し
た。特徴点候補の数は、次の最適特徴形状点選出処理に
必要な数だけ用意すれば良いので、その数を予め設定し
て不要の分は捨てている。原理的には捨てずに全ての形
状特徴点の順番のリストを求めても良い。

【００２２】具体的には図１７フロー・チャートのＳ１
０４０からＳ１０４８に示す如く、環境情報に記述され
ている対象物体のノードデータ（図８に示す）から形状
特徴点を選び出し、その形状特徴点がそのときのカメラ
の視野の中に入っているかを調べる。次にロボットから
形状特徴点までの距離を計算する。単眼による視覚処理
なので、図１８に示す様に、カメラから形状特徴点まで
の視線が環境情報に記載されている形状特徴点の高さを
横切る点までの距離により、ロボットから形状特徴点ま
での距離を求める。

【００２３】この手法では形状特徴点までの距離しか測
定できないので、ロボットの現在位置を求めるために
は、少なくとも２点以上の形状特徴点までの距離を求め
る必要がある。この実施例ではその必要最小限の２点の
距離から位置を決定している。他方、この手法では２点
が挟む角度が小さいと、方向の測定誤差が大きくなる。
そのため、図１４フロー・チャートにおいて次のＳ１０
６の最適形状特徴点の選択処理において、測定誤差が大
きくならない様にした。

【００２４】即ち、図１９サブルーチン・フロー・チャ
ートに示す最適形状特徴点の選択処理では、形状特徴点
候補の上位２点の挟む角度が、誤差の許容量から決めら
れる角度（許容角度）よりも大きかったら、そのまま２
点を最適形状特徴点として決定し、その２点からロボッ
トの現在位置を計算する（Ｓ１０６０〜Ｓ１０６２）。
また、許容角度より小さければ、視野の中にある他の形
状特徴点候補を含めた２点によって挟む角度を大きくで
きるか否か判断する（Ｓ１０６３）。このとき、全ての
組み合わせを調べる様にすると、候補の数が多くなった
場合に処理時間が急速に長くなるので、この実施例では
上位２点のうち、１点を交換することとして、その組み
合わせの中で挟み角が最大となる２点の組を最適形状特
徴点と決定している。例えば、図２０に示す如く、候補
１，２による挟み角αが許容角度より小さいときは、候
補１，２の一方、この場合は１を４に代え、新たな挟み
角βを求めて許容角度と比較する様にした。

【００２５】尚、評価関数としては更に、近くに誤認識
しやすい形状がある場合に、その様な形状の特徴点の使
用を避ける様に、視覚認識のアルゴリズムの認識確率に
関する関数を使用しても良い。また、複雑な環境の中を
移動する場合には、複数の視覚認識やソナーなどの他の
環境認識手段を併用して現在位置を認識することが考え
られるが、その場合には、それらの処理の容易さや、認
識精度なども考慮した評価関数を設定して形状特徴点を
決定しても良い。

【００２６】図１４フロー・チャートに戻ると、Ｓ１０
７において選択した特徴点の位置測定を通じて現在位置
を認識した後、続いてＳ１０８に進んで歩行計画処理を
行う。これは図２１に示す様に指定された移動目標とな
る様に基本歩行機能へ展開する作業を意味する。具体的
にはそのサブルーチンを示す図２２フロー・チャートに
従って説明すると、Ｓ１０８０において転換角度などを
決定し、Ｓ１０８１において歩数と余りを決定する。よ
り具体的には図２２の下部に注記した様に、最初にα度
転換し（モードＰ１とする）、ｎ歩前進し（モードＰ
２）、余りｌ′ｍを歩幅合わせで前進し（モードＰ
３）、最後にβ度転換する（モードＰ４）歩行を計画す
る（尚、各モードの後に付した（ａ）などは、図９に示
す該当する基本歩行機能を示す）。

【００２７】図１４フロー・チャートにおいては続い
て、Ｓ１１０に進んで歩行制御処理を行う。これはＳ１
１２に示す様に歩行計画による基本歩行モードの順次実
行を意味しており、具体的には図２３のサブルーチン・
フロー・チャートにおいてＳ１１２０〜Ｓ１１２３に示
す如く、モードＰ１からＰ４を順次実行すべく、制御値
を決定することを意味する。但し、ここで留意すべきこ
とは、この段階において制御は、該当する基本歩行機能
を実現する様に、図１に示した１２個の関節についての
角度指令値で決定されることであり、より具体的には角
度指令値とエンコーダを通して得た実際値との偏差を解
消する様にサーボアンプを介して各モータを駆動する様
に行われる。但し、その詳細はこの発明の目的とすると
ころではないので、これ以上の説明は省略する。

【００２８】図１４フロー・チャートにおいては、続い
てＳ１１４において移動誤差の認識処理、即ち、移動目
標（階段下）への指令値に基づく移動後の現在位置の推
定値に対してＳ１００と同様の現在位置の認識を行って
指令値との移動誤差を認識する処理を行い、Ｓ１１６〜
Ｓ１２０で誤差が所定値を超えると判断されるときは、
誤差がその所定値以下になるまで修正移動を反復する。
図２４に移動指令から推定した現在位置と視覚センサを
通じて求めた現在位置とから、移動誤差を求める状態を
示す。尚、図２５は画像処理による形状特徴点の確認作
業の説明図である。

【００２９】図４フロー・チャートに戻ると、続いてＳ
２２〜Ｓ２８に進んで階段登り動作などが行われるが、
これはＳ２０の階段下目標点への移動で述べたと同様
に、現在位置を認識して歩行（移動）制御を行い、移動
誤差を認識して修正移動を行うことであるので、その詳
細は省略する。

【００３０】この実施例は、予定する移動空間に存在す
る物体の形状特徴点を全て環境地図に記述しておき、そ
の中から予め用意された評価関数に従い、所定の離間距
離内にあるものを先ず選別し、その近傍の入力画像デー
タのみを用いて挟み角が許容角度より大きいものを選択
して現在位置を認識する様にした。また挟み角が許容角
度以下のときは候補点の一方を代えて測定し直し、許容
角度を超えるものの中で最大となるものを選択して現在
位置を認識する様にした。更に、絶対的な現在位置では
なく、相対的な現在位置、即ち、移動指令から推定した
現在位置と視覚センサを通じて得た実際の現在位置との
誤差を求め、誤差が許容範囲を超えるときは修正移動す
る様にした。よって、現在位置を認識するのに適した形
状特徴点に対する環境認識処理を高速かつ高精度に行う
ことができる。また環境地図に特徴点を記述しておくこ
とから、様々な移動地点における適切な特徴点の位置の
認識ができることによって、簡単な構成で現在位置を認
識することができる。

【００３１】尚、図２１で述べた基本歩行機能への展開
はさまざまなバリエーションが可能であり、例えば図２
６の場合などは、左右の歩幅合わせを行ってから直進し
ても良いし、或いは図２１のときと同様に方向転換して
直進して再度方向転換しても良い。

【００３２】尚、上記した実施例において単眼の視覚セ
ンサを用いたが、複眼のものを用いても良い。

【００３３】更には、この発明を２足歩行の脚式移動ロ
ボットについて説明したが、それに限られるものではな
く、１足ないしは３足以上の脚式移動ロボットにも、更
にはクローラ型、車輪型など他の形態の移動ロボットに
も妥当するものである。

【００３４】

【発明の効果】請求項１項にあっては、視覚センサを備
え、少なくとも前記視覚センサを通じて得た画像情報に
基づいて自己の現在位置を認識して移動する移動体の現
在位置認識処理装置において、前記現在位置認識処理装
置が、移動空間に存在する物体の形状ないしは位置につ
いて複数個の特徴点を予め記憶する記憶手段、及び前記
複数個の特徴点の中から予め用意された、距離について
の関数及び角度についての関数の少なくともいずれかを
含む評価関数に従って所定の特徴点を選択し、前記選択
された特徴点についての画像情報に基づいて自己の現在
位置を認識する認識手段とからなる如く構成したので、
評価関数を適宜設定することにより、高速かつ高精度に
現在位置を認識することができる。

【００３５】請求項２項にあっては、複数本の脚部リン
クを備えてなる脚式移動ロボットの歩行制御装置におい
て、前記ロボットの歩行動作を所定の複数個の歩行機能
の中から選択して決定する歩行動作決定手段、及び前記
決定された歩行動作を実現するように前記脚部リンクを
駆動する駆動手段を備える如く構成したので、複雑な環
境を移動するときも経路の記述が容易となり、障害物を
確実に回避させることができて安定した歩行制御を実現
することができる。

【００３６】請求項３項にあっては、前記歩行機能が、
停止→直進→停止、停止→登り→停止、停止→降り→停
止、停止→方向転換→停止、停止→歩幅合わせ→停止を
少なくとも含む如く構成したので、拘束条件式の算出が
容易となると共に、複雑な環境を移動するときも経路の
記述が容易となり、障害物を確実に回避させることがで
きて一層安定した歩行制御を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明に係る移動体の現在位置認識処理装置
を２足歩行の脚式移動ロボットを例として全体的に示す
概略図である。

【図２】図１に示す制御ユニットの説明ブロック図であ
る。

【図３】図２に示す制御ユニットの動作を示す機能ブロ
ック図である。

【図４】図２に示す制御ユニットの動作を示すフロー・
チャートである。

【図５】図４フロー・チャートで予定する移動環境の説
明図である。

【図６】図５の環境地図の記述例を具体的に示す説明図
である。

【図７】図６の記述例の第３レベルをより詳細に示す説
明図である。

【図８】図６の記述例の第３レベルをより詳細に示す説
明図で、特に特徴点の記述を詳細に示す説明図である。

【図９】図４フロー・チャートで予定する基本歩行機能
を示す説明図である。

【図１０】図４フロー・チャートの中の必須通過点の生
成を示す説明図である。

【図１１】図４フロー・チャートの中の中間目標点の生
成を示す説明図である。

【図１２】図４フロー・チャートの中の中間目標点の生
成を示す同様の説明図である。

【図１３】図４フロー・チャートの中の中間目標点の生
成で設定された経路を示す説明図である。

【図１４】図４フロー・チャートの中の階段下目標点へ
の移動のサブルーチンを示すフロー・チャートである。

【図１５】図１４フロー・チャートの中の現在位置の認
識のうち、選択処理の準備のサブルーチンを示すフロー
・チャートである。

【図１６】図１５フロー・チャートの動作を示す説明図
である。

【図１７】図１４フロー・チャートの中の形状特徴点の
絞り込みのサブルーチンを示すフロー・チャートであ
る。

【図１８】図１７フロー・チャートの動作を示す説明図
である。

【図１９】図１４フロー・チャートの中の最適形状特徴
点の選択のサブルーチンを示すフロー・チャートであ
る。

【図２０】図１９フロー・チャートの動作を示す説明図
である。

【図２１】移動目標の指定と基本歩行機能への展開を示
す説明図である。

【図２２】図１４フロー・チャートの中の歩行計画処理
のサブルーチンを示すフロー・チャートである。

【図２３】図１４フロー・チャートの中の歩行計画によ
る基本歩行モードの順次実行のサブルーチンを示すフロ
ー・チャートである。

【図２４】移動指令から推定した現在位置とロボットの
現在位置の認識結果との誤差を示す説明図である。

【図２５】画像処理による形状特徴点の認識を示す説明
図である。

【図２６】図２１と同様な基本歩行機能への展開の他の
バリエーションを示す説明図である。

【符号の説明】

１ 脚式移動ロボット（２足歩行ロボ
ット） ２４ 基体 ２６ 制御ユニット ３２ 視覚センサ ３４ 画像処理ユニット ５８ キーボード、マウス ６０ ユーザインタフェース

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) B25J 5/00 G01B 11/00 B25J 19/04

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 視覚センサを備え、少なくとも前記視覚
   センサを通じて得た画像情報に基づいて自己の現在位置
   を認識して移動する移動体の現在位置認識処理装置にお
   いて、前記現在位置認識処理装置が、 ａ．移動空間に存在する物体の形状ないしは位置につい
   て複数個の特徴点を予め記憶する記憶手段、 及び ｂ．前記複数個の特徴点の中から予め用意された、距離
   についての関数及び角度 についての関数の少なくともい
   ずれかを含む評価関数に従って所定の特徴点を選択し、
   前記選択された特徴点についての画像情報に基づいて自
   己の現在位置を認識する認識手段、 からなることを特徴とする移動体の現在位置認識処理装
   置。
2. 【請求項２】 複数本の脚部リンクを備えてなる脚式移
   動ロボットの歩行制御装置において、 ａ ．前記ロボットの歩行動作を所定の複数個の歩行機能
   の中から選択して決定す る歩行動作決定手段、 及び ｂ ．前記決定された歩行動作を実現するように前記脚部
   リンクを駆動する駆動手 段、を備えることを特徴とする脚式移動ロボットの歩行制御
   装置。
3. 【請求項３】 前記歩行機能が、停止→直進→停止、停
   止→登り→停止、停止→降り→停止、停止→方向転換→
   停止、停止→歩幅合わせ→停止を少なくとも含むことを
   特徴とする請求項２項記載の脚式移動ロボットの歩行制
   御装置。