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JP7381709B2 - 足跡接触検出 - Google Patents

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Description

本開示は、足跡接触検出に関する。
ロボットは、一般に、タスクを実行するために、可変のプログラムされた動作を介して材料、部品、ツール、または特殊なデバイスを移動するように設計された再プログラム可能な多機能マニピュレータとして定義される。ロボットは、物理的に固定されたマニピュレータ（例えば、産業用ロボットアーム）、（例えば、脚、車輪、もしくは牽引ベースのメカニズムを使用して）環境全体を移動する移動ロボット、またはマニピュレータと移動ロボットとの何らかの組み合わせであり得る。ロボットは、例えば、製造、輸送、危険な環境、探査、およびヘルスケアを含む、様々な産業で利用される。このように、調整された脚の動きの様々な手段を必要とする障害物または特徴を備えた環境を昇降するロボットの能力は、そのような産業に追加の利益を提供する。
本開示の一態様は、足跡接触検出のための方法を提供する。この方法は、ロボットのデータ処理ハードウェアにおいて、ロボットの遊脚脚の関節動態を受信することを含む。遊脚脚は、ロボットの歩行の遊脚相を実行する。本方法はまた、データ処理ハードウェアにおいて、世界基準フレームに対するロボットの姿勢の評価を定義するオドメトリを受信することも含む。本方法は、データ処理ハードウェアによって、遊脚脚に対する予想外のトルクが遊脚脚に対する衝撃に対応するかどうかを決定することをさらに含む。遊脚脚に対する予想外のトルクが衝撃に対応するとき、本方法は、データ処理ハードウェアによって、ロボットのオドメトリおよび遊脚脚の関節動態に基づいて、衝撃がロボットの周りの地面への遊脚脚の着地を示すかどうかを決定することを含む。衝撃が遊脚脚の着地を示さないときには、本方法は、データ処理ハードウェアによって、ロボットのオドメトリおよび遊脚脚の関節動態に基づいて衝撃の原因を分類することを含む。
本開示の実装形態は、以下の任意選択の特徴のうちの１つ以上を含み得る。いくつかの実装例では、本方法は、データ処理ハードウェアによって、衝撃の分類された原因に基づいて、ロボットの遊脚脚の応答を生成することを含む。衝撃が遊脚脚の着地を示すとき、本方法は、データ処理ハードウェアによって、遊脚脚の分類を立脚脚に変更することを含み得る。本方法は、衝撃の原因がつまずきとして分類されるとき、それぞれの衝撃に対する応答として遊脚脚を上昇させることを含み得る。
いくつかの例では、衝撃の原因を分類することは、遊脚脚の関節動態に基づいて、ロボットの遊脚脚の遊脚相の完了パーセントが、遊脚相閾値を満たすことを決定することを含み、遊脚相閾値は、遊脚脚が遊脚相の初期にあることを示す。この例では、衝撃の原因を分類することにはまた、遊脚脚に対する衝撃の原因を持ち上げこすりとして分類することも含む。ここで、遊脚脚は、遊脚脚に対する衝撃の原因を持ち上げこすりとして分類することに応答して、歩行の遊脚相を実行することを継続する。
いくつかの構成では、衝撃の原因を分類することは、脚脚の関節動態に基づいて、遊脚脚の股関節が事前決定された運動制限を超えることを決定することを含む。ここで、関節動態は、地面に対する股関節の外転－内転成分と、地面に対する股関節の屈曲－伸展成分と、を含み、外転－内転成分は、屈曲－伸展成分の関数としての事前決定された運動制限を含む。この構成では、衝撃の原因を分類することはまた、遊脚脚に対する衝撃の原因を、遊脚脚がロボットのボディに接触したものとして分類することも含む。遊脚脚に対する衝撃の原因を、遊脚脚がロボットのボディに接触したものとして分類することに応答して、遊脚脚は、歩行の遊脚相を実行することを継続する。
いくつかの実装例では、衝撃の原因を分類することは、対側脚までの遊脚脚の第１の最接近点と、遊脚脚までの対側脚の第２の最接近点との間のベクトル距離が、遊脚脚が対側脚と交差したことを示すことを決定することを含む。ここで、衝撃の原因を分類することはまた、遊脚脚の遠位端が、対側脚のそれぞれの遠位端と交差したことを決定することと、遊脚脚の第１の膝関節が、対側脚の第２の膝関節と交差したことを決定することと、ロボットの遊脚脚のそれぞれの衝撃を引き起こす状態を、遊脚脚がロボットの対側脚と交差したものとして分類することと、ロボットの対側脚と交差解除するために、遊脚脚を移動させることと、も含む。
いくつかの例では、それぞれの衝撃に対応するロボットの脚の状態を分類することは、遊脚脚が、ロボットの対側脚の近傍に位置決めされたことを決定することと、それぞれの衝撃に対応するトルクが、主に、遊脚脚の股関節の外側成分からの関節動態から生じることを決定することと、ロボットの遊脚脚のそれぞれの衝撃を引き起こす状態を、交差解除された対側脚衝撃として分類することと、遊脚脚をロボットの矢状平面から離れる方向に移動させることと、を含む。
いくつかの構成では、それぞれの衝撃に対応するロボットの脚の状態を分類することは、遊脚脚の膝が、遊脚相中に後方に移動していることを決定することと、それぞれの衝撃に対応する予想外のトルクをもたらす関節動態が、遊脚脚の膝トルクと遊脚脚の股関節の周りの内転－外転トルクとの両方よりも大きい遊脚脚の股関節の周りの屈曲－伸展トルクを含むことを決定することと、ロボットの遊脚脚のそれぞれの衝撃を引き起こす状態を、遊脚脚の膝がロボットのボディの後ろの地形に接触したものとして分類することと、遊脚脚の膝を、ロボットのボディに対して前方にシフトさせることと、を含む。
いくつかの実装例では、それぞれの衝撃に対応するロボットの脚の状態を分類することは、遊脚脚の膝が知覚された地面に近接していることを決定することを含み、膝は、ロボットのボディに対して前方に移動し、知覚された地面は、ロボットに関するセンサーデータによって定義される。この実装例では、それぞれの衝撃に対応するロボットの脚の状態を分類することにはまた、遊脚脚の膝が、遊脚脚の遠位端よりも知覚された地面に近いことを決定することと、それぞれの衝撃に対応する予想外のトルクが、遊脚脚の股関節において発生することを決定することと、ロボットの遊脚脚のそれぞれの衝撃を引き起こす状態を、遊脚脚の膝がロボットのボディの下にある地形に接触したものとして分類することと、遊脚脚の膝がロボットのボディの下にある地形に接触したことに応答することなく、遊脚脚の移動を継続することと、も含む。
いくつかの例では、ロボットの遊脚脚に対する予想外のトルクが遊脚脚に対する衝撃に対応するかどうかを決定することが、予想外のトルクが衝撃検出閾値を満たすかどうかを決定することを含み、衝撃検出閾値は、既知の衝撃に対応するトルクの大きさを含む。他の例では、データ処理ハードウェアによって、遊脚脚に対する予想外のトルクを決定することは、ロボットの周りの関節トルクセンサーによって測定された測定トルクと、重力によって引き起こされるそれぞれのトルクを表す第１の予想内のトルクと、ロボットの遊脚脚を加速させるための対応するトルクを表す第２の予想内のトルクと、の間の差に基づいている。
いくつかの構成では、ロボットの遊脚脚の関節が、関節の可動域の制限に近接しているときに、本方法は、データ処理ハードウェアによって、予想外のトルクが、遊脚相中の遊脚脚に対する衝撃を示さないことを決定することを含む。遊脚脚に対する予想外のトルクが遊脚脚に対する衝撃に対応するかどうかを決定することは、遊脚脚に対する予想外のトルクが衝撃トルクに対応しており、衝撃トルクが遊脚脚の関節の運動に対抗することを決定することを含む。
いくつかの実装例では、遊脚脚の関節動態は、遊脚脚の膝関節の関節動態および遊脚脚の股関節の関節動態に対応する。股関節の関節動態は、遊脚脚を外転または内転させる外転－内転トルクと、遊脚脚を屈曲または伸展させる屈曲－伸展トルクと、を含み得る。
本開示の別の態様は、足跡接触検出を実行するように構成されたロボットを提供する。ロボットは、ボディと、ボディに結合され、環境を昇降するように構成された２つ以上の脚と、を含む。２つ以上の脚は、遊脚脚を含む。ロボットはまた、２つ以上の脚と通信する制御システムを含み、制御システムは、データ処理ハードウェアと、データ処理ハードウェアと通信するメモリハードウェアと、も含む。メモリハードウェアは、データ処理ハードウェア上で実行されると、データ処理ハードウェアに動作を実行させる命令を格納する。動作は、ロボットの遊脚脚の関節動態を受信することを含む。遊脚脚は、ロボットの歩行の遊脚相を実行する。動作はまた、世界基準フレームに対するロボットの姿勢の評価を定義するオドメトリを受信することも含む。動作は、遊脚脚に対する予想外のトルクが遊脚脚に対する衝撃に対応するかどうかを決定することをさらに含む。遊脚脚に対する予想外のトルクが衝撃に対応するとき、本動作は、ロボットのオドメトリおよび遊脚脚の関節動態に基づいて、衝撃がロボットの周りの地面への遊脚脚の着地を示すかどうかを決定することを含む。衝撃が遊脚脚の着地を示さないときには、本動作は、ロボットのオドメトリおよび遊脚脚の関節動態に基づいて衝撃の原因を分類することを含む。
本開示の実装形態は、以下の任意選択の特徴のうちの１つ以上を含み得る。いくつかの実装例では、本動作は、衝撃の分類された原因に基づいて、ロボットの遊脚脚の応答を生成することを含む。衝撃が遊脚脚の着地を示すとき、本動作は、遊脚脚の分類を立脚脚に変更することを含み得る。本動作は、衝撃の原因がつまずきとして分類されるとき、それぞれの衝撃に対する応答として遊脚脚を上昇させることを含み得る。
いくつかの例では、衝撃の原因を分類することは、遊脚脚の関節動態に基づいて、ロボットの遊脚脚の遊脚相の完了パーセントが、遊脚相の閾値を満たすことを決定することを含む。ここで、遊脚相の閾値は、遊脚脚が遊脚相の初期にあることを示す。この例では、衝撃の原因を分類することにはまた、遊脚脚に対する衝撃の原因を持ち上げこすりとして分類することも含む。ここで、遊脚脚は、遊脚脚に対する衝撃の原因を持ち上げこすりとして分類することに応答して、歩行の遊脚相を実行することを継続する。
いくつかの構成では、衝撃の原因を分類することは、脚脚の関節動態に基づいて、遊脚脚の股関節が事前決定された運動制限を超えることを決定することを含む。ここで、関節動態は、地面に対する股関節の外転－内転成分と、地面に対する股関節の屈曲－伸展成分と、を含み、外転－内転成分は、屈曲－伸展成分の関数としての事前決定された運動制限を含む。この構成では、衝撃の原因を分類することはまた、遊脚脚に対する衝撃の原因を、遊脚脚がロボットのボディに接触したものとして分類することも含む。遊脚脚に対する衝撃の原因を、遊脚脚がロボットのボディに接触したものとして分類することに応答して、遊脚脚は、歩行の遊脚相を実行することを継続する。
いくつかの実装例では、衝撃の原因を分類することは、対側脚までの遊脚脚の第１の最接近点と、遊脚脚までの対側脚の第２の最接近点との間のベクトル距離が、遊脚脚が対側脚と交差したことを示すことを決定することを含む。ここで、衝撃の原因を分類することはまた、遊脚脚の遠位端が、対側脚のそれぞれの遠位端と交差したことを決定することと、遊脚脚の第１の膝関節が、対側脚の第２の膝関節と交差したことを決定することと、ロボットの遊脚脚のそれぞれの衝撃を引き起こす状態を、遊脚脚がロボットの対側脚と交差したものとして分類することと、ロボットの対側脚と交差解除するために、遊脚脚を移動させることと、も含む。
いくつかの例では、それぞれの衝撃に対応するロボットの脚の状態を分類することは、遊脚脚が、ロボットの対側脚の近傍に位置決めされたことを決定することと、それぞれの衝撃に対応するトルクが、主に、遊脚脚の股関節の外側成分からの関節動態から生じることを決定することと、ロボットの遊脚脚のそれぞれの衝撃を引き起こす状態を、交差解除された対側脚衝撃として分類することと、遊脚脚をロボットの矢状平面から離れる方向に移動させることと、を含む。
いくつかの構成では、それぞれの衝撃に対応するロボットの脚の状態を分類することは、遊脚脚の膝が、遊脚相中に後方に移動していることを決定することと、それぞれの衝撃に対応する予想外のトルクをもたらす関節動態が、遊脚脚の膝トルクと遊脚脚の股関節の周りの内転－外転トルクとの両方よりも大きい遊脚脚の股関節の周りの屈曲－伸展トルクを含むことを決定することと、ロボットの遊脚脚のそれぞれの衝撃を引き起こす状態を、遊脚脚の膝がロボットのボディの後ろの地形に接触したものとして分類することと、遊脚脚の膝を、ロボットのボディに対して前方にシフトさせることと、を含む。
いくつかの実装例では、それぞれの衝撃に対応するロボットの脚の状態を分類することは、遊脚脚の膝が知覚された地面に近接していることを決定することを含み、膝は、ロボットのボディに対して前方に移動し、知覚された地面は、ロボットに関するセンサーデータによって定義される。この実装では、それぞれの衝撃に対応するロボットの脚の状態を分類することにはまた、遊脚脚の膝が、遊脚脚の遠位端よりも知覚された地面に近いことを決定することと、それぞれの衝撃に対応する予想外のトルクが、遊脚脚の股関節において発生することを決定することと、ロボットの遊脚脚のそれぞれの衝撃を引き起こす状態を、遊脚脚の膝がロボットのボディの下にある地形に接触したものとして分類することと、遊脚脚の膝がロボットのボディの下にある地形に接触したことに応答することなく、遊脚脚の移動を継続することと、も含む。
いくつかの例では、ロボットの遊脚脚に対する予想外のトルクが遊脚脚に対する衝撃に対応するかどうかを決定することが、予想外のトルクが衝撃検出閾値を満たすかどうかを決定することを含み、衝撃検出閾値は、既知の衝撃に対応するトルクの大きさを含む。他の例では、遊脚脚に対する予想外のトルクを決定することは、ロボットの周りの関節トルクセンサーによって測定された測定トルクと、重力によって引き起こされるそれぞれのトルクを表す第１の予想内のトルクと、ロボットの遊脚脚を加速させるための対応するトルクを表す第２の予想内のトルクと、の間の差に基づいている。
いくつかの構成では、ロボットの遊脚脚の関節が、関節の可動域の制限に近接しているときに、本動作は、予想外のトルクが、遊脚相中の遊脚脚に対する衝撃を示さないことを決定することを含む。遊脚脚に対する予想外のトルクが遊脚脚に対する衝撃に対応するかどうかを決定することは、遊脚脚に対する予想外のトルクが衝撃トルクに対応しており、衝撃トルクが遊脚脚の関節の運動に対抗することを決定することを含む。
いくつかの実装例では、遊脚脚の関節動態は、遊脚脚の膝関節の関節動態および遊脚脚の股関節の関節動態に対応する。股関節の関節動態は、遊脚脚を外転または内転させる外転－内転トルクと、遊脚脚を屈曲または伸展させる屈曲－伸展トルクと、を含み得る。
本開示の１つ以上の実装例の詳細が、添付図面および以下の説明において記述される。他の態様、特徴、および利点は、説明および図面から、ならびに特許請求の範囲から明らかになるであろう。
ロボット環境内の例示的なロボットの概略図である。 図１Ａのロボットのシステムの例示的なシステムの概略図である。 図１Ａのロボットのシステムの例示的な衝撃検出システムの概略図である。 図１Ａのロボットの衝撃検出システムによる衝撃検出時の例示的な遊脚脚の概略図である。 図１Ａのロボットの衝撃検出システムによる衝撃検出時の例示的な遊脚脚の概略図である。 図１Ａのロボットの衝撃検出システムによる衝撃検出時の例示的な遊脚脚の概略図である。 図１Ａのロボットの衝撃検出システムによる衝撃検出時の例示的な遊脚脚の概略図である。 図１Ａのロボットのシステムの例示的な衝撃検出システムの概略図である。 図１Ａのロボットが経験する例示的な衝撃状態の斜視図である。 図１Ａのロボットが経験する例示的な衝撃状態の斜視図である。 図１Ａのロボットが経験する例示的な衝撃状態の斜視図である。 図１Ａのロボットが経験する例示的な衝撃状態の斜視図である。 図１Ａのロボットが経験する例示的な衝撃状態の斜視図である。 図１Ａのロボットが経験する例示的な衝撃状態の斜視図である。 ロボットの周りの環境に対する衝撃を検出するための例示的な動作の構成である。 本明細書に記載のシステムおよび方法を実施するために使用され得る例示的なコンピューティングデバイスの概略図である。
様々な図面中の同様の参照記号は、同様の要素を示す。
ロボットが環境の周りで動くときに、ロボットの様々なシステムがロボットと通信して、どこに足を踏み入れるか（例えば、脚の足配置）、ロボットの脚をどのように動かすか（例えば、遊脚軌道）、障害物どのように回避するか、バランスをどのように維持するかなどを指示する。ロボットの移動のより重要な側面のうちの１つは、ロボットとその環境との関係を理解することである。例えば、１つの側面は、ロボットの構造がそれ自体または環境内の物体（例えば、環境の牽引面）とどのように相互作用するかを理解することである移動中のこれらの相互作用は、環境だけでなく、ロボットの特性（例えば、速度、歩行、位置）によっても異なる。ロボットのこれらの関係を理解するために、ロボットは衝撃検出および／または衝撃反応のための様々な技術を使用する。
脚式ロボットでは、ロボットの脚が牽引面（例えば、地面）に接触したことを正確に検出することが重要な場合がある。例えば、ロボットの脚が地面に接触した（すなわち、着地した）が、ロボットが脚の着地を検出しなかったとき、ロボットはこの脚を下方に移動させ続け、基本的に脚を地面に押し付けようとする。ここで、脚を下方に移動させ続けると、ロボットは脚に作用する地面からの垂直方向の力を経験する。問題なのは、この垂直方向の力がロボットのバランスを崩し、場合によっては、ロボットを転倒させる（例えば、ひっくり返す）可能性があることである。ロボットが着地を検出するのが遅れると、ロボットは予想よりも大きな衝撃を経験するため、ロボットの横方向の安定性に影響を与える。言い換えれば、ロボットは実際に発生するときの接地衝撃を予測しない。したがって、ロボットはそのような衝撃を考慮しないか、または適切にバランスをとることができない。
ロボットは、着地を正確に検出するだけでなく、衝撃検出を使用してつまずきも検出する。つまずきとは、一般的にロボットの歩行の中断を指す。言い換えれば、ロボットは計画された移動軌道（例えば、歩行コントローラに基づく）を有することがあるが、何らかの物体、環境の要素、またはロボット自体との接触のためにつまずくことがある。つまずきと牽引面接触（例えば、脚の着地）との両方について、そのような状態を検出するだけでなく、そのような状態を検出および／またはそれに応答するのにかかる時間を最小化することも有利である可能性がある。多くの場合、つまずきでは、ロボットがつまずきを検出する速度が速いほど、ロボットがつまずきから経験する力（または回転）は少なくなる。さらに、つまずきが検出される速度と、ロボットがつまずき状態を克服する（例えば、安定するかまたは運動を継続する）可能性との間には比例関係がある場合がある。言い換えれば、つまずきを迅速に検出することにより、ロボットのシステムがつまずきに迅速に反応および／または応答できる可能性がある。したがって、つまずき検出は、環境の周りで移動する間のロボットの中断を最小化することを目的としている。
図１Ａを参照すると、ロボット１００は、ロボット１００がロボット環境１０の周りで移動することを可能にするボディ１１０に結合された脚１２０ａ～ｄなどの歩行運動ベースの構造体を備えたボディ１１０を含む。いくつかの例では、各脚１２０は、１つ以上の関節Ｊが脚１２０の部材１２２が移動することを可能にするような関節運動可能な構造である。例えば、各脚１２０は、脚１２０の上側部材１２２、１２２Ｕをボディ１１０に結合する股関節ＪＨと、脚１２０の上側部材１２２Ｕを脚１２０の下側部材１２２Ｌに結合する膝関節ＪＫと、を含む。衝撃検出のために、股関節ＪＨは、ロボット１００の正面平面（すなわち、ｘ方向の軸Ａｘおよびｚ方向の軸ＡＺの方向に延びるＸ－Ｚ平面）に発生するための「ＪＨｘ」と指定される股関節ＪＨの外転－内転回転と、ロボット１００の矢状平面（すなわち、ｙ方向の軸ＡＹおよびｚ方向の軸ＡＺの方向に延びるＹ－Ｚ平面）に発生するための「ＪＨｙ」と指定される股関節ＪＨの屈曲－伸展回転と、にさらに分割されてもよい。図１Ａは、４つの脚１２０ａ～ｄを有する四足歩行ロボットを示すが、ロボット１００は、環境１０内の地形を昇降するための手段を提供する任意の数の脚または歩行運動ベースの構造体（例えば、２つの脚を有する二足歩行もしくはヒト型ロボット）を含み得る。
地形を昇降するために、各脚１２０は、地形の表面（すなわち、牽引面）に接触している遠位端１２４を有する。言い換えれば、脚１２０の遠位端１２４は、ロボット１００の移動中に枢動、据え付け、または概して静止摩擦を提供するためにロボット１００によって使用される脚１２０の端部である。例えば、脚１２０の遠位端１２４は、ロボット１００の足に対応する。図示されていないが、いくつかの例では、脚１２０の遠位端１２４は、遠位端１２４が脚１２０の下側部材１２２Ｌに対して関節運動可能であるように、足首関節ＪＡを含む。
ロボット１００は、重力の方向に沿った垂直方向の軸（例えば、ｚ方向の軸ＡＺとして示される）と、ロボット１００の分布質量の重み付けされた相対位置が合計してゼロとなる点である質量の中心ＣＭと、を有する。さらに、ロボット１００は、垂直方向の重力軸ＡＺ（すなわち、重力に対して固定された基準フレーム）に対するＣＭに基づいたポーズＰを有し、ロボット１００によってとられる特定の姿勢またはスタンスを定義する。ロボット１００の姿勢は、空間におけるロボット１００の配向または角度位置によって定義され得る。ボディ１１０に対する脚部１２０による動きにより、ロボット１００のポーズＰ（すなわち、ロボットのＣＭの位置とロボット１００の姿勢または配向の組み合わせ）が変更される。ここで、高さは一般的にｚ方向に沿った距離を指す。ロボット１００の矢状平面は、ｙ方向の軸ＡＹおよびｚ方向の軸ＡＺの方向に延びるＹ－Ｚ平面に対応する。言い換えれば、矢状平面はロボット１００を左右に二等分する。矢状平面と略垂直であるように、ｘ方向の軸ＡＸおよびｙ方向の軸ＡＹの方向に延びるＸ－Ｙ平面上には、地上平面（横断平面とも称される）が設けられている。地面平面は、ロボット１００の脚１２０の遠位端１２４が、ロボット１００が環境１０の周りで移動するのを助けるために牽引力を生成することができる地上平面１２を指す。ロボット１００の別の解剖学的平面は、ロボット１００のボディ１１０にわたって（例えば、第１の脚１２０ａを備えたロボット１００の左側から、第２の脚１２０ｂを備えたロボット１００の右側まで）延びる正面平面である。正面平面は、ｘ方向の軸ＡＸおよびｚ方向の軸Ａｚの方向に延びることによって、Ｘ－Ｚ平面をまたぐ。
脚式ロボットが環境１０の周りで移動すると、ロボットの脚１２０は歩行サイクルを経る。一般に、歩行サイクルは、脚１２０が地面１２に着地または接触したときに開始し、同じ脚１２０が再び地面１２に接触したときに終了する。歩行サイクルは、主に遊脚相と立脚相との２つの相に分けることができる。遊脚相中、脚１２０は、（ｉ）接地面１２からの持ち上げ（つま先上げ、および立脚相と遊脚相との間の移行とも称されることがある）、（ｉｉ）脚１２０の膝関節ＪＫの屈曲、（ｉｉｉ）脚１２０の膝関節ＪＫの伸展、および（ｉｖ）地面１２への着地を実行する。ここで、遊脚相における脚１２０は、遊脚脚１２０ＳＷと称される。遊脚脚１２０ＳＷが遊脚相１２０ＳＷの移動を進めると、別の脚１２０が立脚相を実行する。立脚相とは、脚１２０の遠位端１２４（例えば、足）が地面１２上にある期間を指す。立脚相中、脚１２０は、（ｉ）遊脚相から立脚相への移行を引き起こす初期の地面接触、（ｉｉ）脚１２０が地面接触を弱める負荷応答、（ｉｉｉ）対側脚（すなわち、遊脚脚１２０ＳＷ）が持ち上げられ、バランスのとれた位置まで遊脚するとき（遊脚相の約半分）の立脚中間支持、および（ｉｖ）ロボットのＣＯＭが脚１２０の上にあるときから対側脚１２０が地面１２に着地するまでの立脚相支持を実行する。ここで、立脚相における脚１２０は、立脚脚１２０ＳＴと称される。
環境１０の周りで動くために、ロボット１００は、１つ以上のセンサー１３２、１３２ａ～ｎ（例えば、第１のセンサー１３２、１３２ａおよび第２のセンサー１３２、１３２ｂとして示される）を備えたセンサーシステム１３０を含む。センサー１３２は、視覚／画像センサー、慣性センサー（例えば、慣性測定ユニット（ＩＭＵ））、力センサー、および／または運動学的センサーを含み得る。センサー１３２のいくつかの例としては、ステレオカメラなどのカメラ、走査光検出と測距（ＬＩＤＡＲ）センサー、または走査レーザー検出と測距（ＬＡＤＡＲ）センサーが挙げられる。いくつかの実施例では、センサー１３２は、センサー１３２に対応する感知範囲または領域を定義する、対応する視野Ｆｖを有する。例えば、図１Ａは、ロボット１００の視野ＦＶを示す。各センサー１３２は、センサー１３２が、例えば、１つ以上の軸（例えば、地面に関するｘ軸、ｙ軸、またはｚ軸）周りの視野ＦＶを変更し得るように、枢動可能および／または回転可能であり得る。
いくつかの実装例では、センサーシステム１３０は、関節Ｊに結合されたセンサー１３２を含む。いくつかの例では、これらのセンサー１３２は、ロボット１００の関節Ｊを動作させるモーターに結合する（例えば、センサー１３２、１３２ａ～ｂ）。ここで、これらのセンサー１３２は、関節に基づくセンサーデータ１３４の形で関節動態１３４、１３４ＪＤを生成する。関節に基づくセンサーデータ１３４として収集された関節動態１３４ＪＤは、関節角度（例えば、下側部材１２２Ｌに対する上側部材１２２Ｕ）、関節速度（例えば、関節角速度または関節角加速度）、および／または、関節Ｊで経験する関節トルク（関節力とも称される）を含み得る。ここで、１つ以上のセンサー１３２によって生成される関節に基づくセンサーデータ１３４は、生のセンサーデータ、異なるタイプの関節動態１３４ＪＤを形成するためにさらに処理されるデータ、または両方の何らかの組み合わせであり得る。例えば、センサー１３２は、関節位置（または関節Ｊで結合された部材１２２の位置）を測定し、ロボット１００のシステムは、位置データから速度および／または加速度を導出するためにさらなる処理を実行する。他の例では、センサー１３２は、速度および／または加速度を直接測定するように構成される。
センサー１３２を用いて視野ＦＶを調査するときに、センサーシステム１３０は、視野ＦＶに対応するセンサーデータ１３４（画像データとも称される）を生成する。いくつかの実施例では、センサーデータ１３４は、三次元体積画像センサー１３２によって生成された三次元体積点群に対応する画像データである。追加的または代替的に、ロボット１００が環境１０の周りで動いているとき、センサーシステム１３０は、慣性測定データ（例えば、ＩＭＵによって測定された）を含む、ロボット１００についてのポーズデータを収集する。いくつかの例では、姿勢データは、ロボット１００に関する運動学的データおよび／または配向データ、例えば、ロボット１００の脚１２０の関節Ｊまたは他の部分に関する運動学的データおよび／または配向データを含む。センサーデータ１３４を用いて、ロボット１００の知覚システム２００は、環境１０に関する地形のマップ１８２を生成し得る。
ロボット１００が環境１０の周りで動くときに、センサーシステム１３０は、環境１０の地形および／またはロボット１００の構造（例えば、ロボット１００の関節動態および／またはオドメトリ）に関連するセンサーデータ１３４を収集する。例えば、図１Ａは、ロボット１００の環境１０としての空間に関するセンサーデータ１３４を収集しているセンサーシステム１３０を示している。センサーシステム１３０がセンサーデータ１３４を収集すると、コンピューティングシステム１４０は、センサーデータ１３４を格納し、処理し、および／またはロボット１００の様々なシステム（例えば、制御システム１７０、知覚システム１８０、オドメトリシステム１９０、および／または衝撃検出器２００）に通信するように構成される。センサーデータ１３４に関連するコンピューティングタスクを実行するために、ロボット１００のコンピューティングシステム１４０は、データ処理ハードウェア１４２と、メモリハードウェア１４４と、を含む。データ処理ハードウェア１４２は、メモリハードウェア１４４に格納された命令を実行して、ロボット１００の活動（例えば、移動および／または移動ベースの活動）に関連するコンピューティングタスクを実行するように構成される。一般的に言えば、コンピューティングシステム１４０は、データ処理ハードウェア１４２および／またはメモリハードウェア１４４の１つ以上の位置を指す。
いくつかの例では、コンピューティングシステム１４０は、ロボット１００上に位置しているローカルシステムである。ロボット１００上に位置しているとき、コンピューティングシステム１４０は、集中型（すなわち、ロボット１００上の単一の位置／エリア、例えば、ロボット１００のボディ１１０内にある）、分散型（すなわち、ロボット１００の周りの様々な位置に位置する）、または両方のハイブリッドな組み合わせ（例えば、大多数の集中型ハードウェアおよび少数の分散型ハードウェアが存在する）であり得る。いくつかの違いを説明するために、分散型コンピューティングシステム１４０は、活動位置（例えば、脚１２０の関節を移動させるモーター）における処理が発生することを可能にし得る一方で、集中型コンピューティングシステム１４０は、ロボット１００の様々な位置に位置しているシステムに通信する（例えば、脚１２０の関節を移動させるモーターに通信する）中央処理ハブを可能にし得る。
追加的または代替的に、コンピューティングシステム１４０は、ロボット１００から離れて位置しているコンピューティングリソースを含む。例えば、コンピューティングシステム１４０は、ネットワーク１５０を介してリモートシステム１６０（例えば、リモートサーバーまたはクラウドに基づく環境）と通信する。コンピューティングシステム１４０と同様に、リモートシステム１６０は、リモートデータ処理ハードウェア１６２およびリモートメモリハードウェア１６４などのリモートコンピューティングリソースを含む。ここで、センサーデータ１３４または他の処理されたデータ（例えば、コンピューティングシステム１４０によるローカルでのデータ処理）は、リモートシステム１６０に格納され得、コンピューティングシステム１４０にアクセス可能であり得る。いくつかの例では、コンピューティングシステム１４０は、コンピューティングシステム１４０のリソースがリモートシステム１６０のリソース上に存在し得るように、コンピューティングリソース１４２、１４４の拡張としてリモートリソース１６２、１６４を利用するように構成される。
いくつかの実装例では、図１Ａおよび１Ｂに示されるように、ロボット１００は、制御システム１７０と、知覚システム１８０と、を含む。知覚システム１８０は、センサーシステム１３０からセンサーデータ１３４を受信し、センサーデータ１３４をマップ１８２に処理するように構成される。知覚システム１８０によって生成されたマップ１８２を用いて、知覚システム１８０は、ロボット１００を環境１０の周りで移動させることなど、ロボット１００に対して制御されたアクションを実行するために、マップ１８２を制御システム１７０に通信し得る。いくつかの例では、知覚システム１８０を制御システム１７０から分離し、ただし制御システム１７０と通信させることによって、制御システム１７０のための処理は、ロボット１００の制御することに集中し、一方、知覚システム１８０のための処理は、センサーシステム１３０によって収集されたセンサーデータ１３４を解釈することに集中してもよい。例えば、これらのシステム１７０、１８０は、それらの処理を並行して実行して、環境１０におけるロボット１００の正確で流動的な移動を確実にする。
いくつかの例では、制御システム１７０は、少なくとも１つのコントローラ１７２と、パスジェネレータ１７４と、ステップロケータ１７６と、ボディプランナ１７８と、を含む。制御システム１７０は、少なくとも１つのセンサーシステム１３０およびロボット１００の任意の他のシステム（例えば、知覚システム１８０、オドメトリシステム１９０、および／または衝撃検出器２００）と通信するように構成され得る。制御システム１７０は、ハードウェア１４０を使用して動作および他の機能を実行する。コントローラ１７２は、ロボット１００のシステム（例えば、制御システム１７０、知覚システム１８０、オドメトリシステム１９０、および／または衝撃検出器２００）からの入力またはフィードバックに基づいて、環境１０の周りで昇降するようにロボット１００の移動を制御するように構成される。これは、ロボット１００のポーズおよび／または挙動の間の動きを含み得る。例えば、コントローラ１７２は、異なった足跡パターン、脚パターン、ボディ動きパターン、または視覚システム感知パターンを制御する。
いくつかの実施例では、コントローラ１７２は、コントローラ１７２の各々が固定ケイデンスを有する複数のコントローラ１７２を含む。固定ケイデンスは、脚１２０のステップまたは遊脚相の固定タイミングを指す。例えば、コントローラ１７２は、ロボット１００に、特定の周波数（例えば、２５０ミリ秒、３５０ミリ秒ごとのステップなど）で脚１２０を動かす（例えば、ステップを踏む）ように命令する。各コントローラ１７２が固定ケイデンスを有する複数のコントローラ１７２を用いて、ロボット１００は、コントローラ１７２間で切り替えることによって可変タイミングを経験することができる。いくつかの実装例では、ロボット１００は、ロボット１００が環境１０を昇降するときに、固定ケイデンスコントローラ１７２を連続的に切り替え／選択する（例えば、３ミリ秒ごとにコントローラ１７０を再選択する）。
図１Ｂを参照すると、パスジェネレータ１７４は、ロボット１００の水平方向の動きを決定するように構成される。例えば、水平方向の運動とは、ロボット１００の並進（すなわち、Ｘ－Ｙ平面内の移動）および／またはヨー（すなわち、Ｚ方向の軸ＡＺの周りの回転）を指す。パスジェネレータ１７４は、センサーデータ１３４に基づいて、ロボット１００に関する環境１０内の障害物を決定する。パスジェネレータ１７４は、ステップロケータ１７６がロボット１００の脚１２０の足配置（例えば、ロボット１００の脚１２０の遠位端１２４を配置する位置）を識別し得るように、障害物をステップロケータ１７６に通信する。ステップロケータ１７６は、知覚システム１８０からの入力（例えば、マップ１８２）を使用して、足配置（すなわち、ロボット１００がステップするべき位置）を生成する。ボディプランナ１７８は、ステップロケータ１７６と同様に、知覚システム１８０からの入力（例えば、マップ１８２）を受信する。一般的に言えば、ボディプランナ１７８は、ロボット１００のボディ１１０の動態（例えば、ピッチもしくはヨー、および／またはＣＯＭの高さなどの回転）を調整して、環境１０の周りで首尾よく移動するように構成される。
知覚システム１８０は、ロボット１００が様々な障害物のある地形においてより正確に移動するのを助けるロボット１００のシステムである。センサー１３２は、ロボット１００の周りの空間（すなわち、ロボットの環境１０）のセンサーデータ１３４を収集すると、知覚システム１８０は、センサーデータ１３４を使用して、環境１０の１つ以上のマップ１８２を形成する。知覚システム１８０がマップ１８２を生成すると、知覚システム１８０はまた、情報をマップ１８２に追加するように（例えば、既存のマップ上にセンサーデータ１３４を投影することによって）、および／またはマップ１８２から情報を削除するように構成される。
さらに図１Ｂを参照すると、オドメトリシステム１９０は、ロボット１００が世界基準フレーム（例えば、環境１０）内のどこに位置しており、ロボット１００がその世界基準フレーム内でどれだけ速く移動しているかを測定するように構成される。言い換えれば、オドメトリシステム１９０は、世界基準フレームに対するロボット１００の特性の１つ以上の評価（例えば、測定値）としてオドメトリ情報１９２を生成する。いくつかの例では、オドメトリシステム１９０は、ＩＭＵ（例えば、加速度計および／またはジャイロ）などのセンサー１３２からセンサーデータ１３４を受信する。センサーデータ１３４を用いて、オドメトリシステム１９０は、脚１２０の遠位端１２４が地面１２と接触して滑っていないときに、遠位端１２４が静止しているという仮定に基づいてオドメトリ情報１９２を生成し得る。この仮定をセンサーデータ１３４と組み合わせることにより、オドメトリシステム１９０は、世界基準フレーム（例えば、環境１０）に対するロボットの運動に関するオドメトリ情報１９２を生成する。言い換えれば、オドメトリシステム１９０は、運動学および慣性測定を考慮して、世界基準フレームに関するロボット１００についての評価を生成する。
ロボット１００の衝撃検出システム２００は、ロボット１００の他のシステム（例えば、センサーシステム１３０、コンピューティングシステム１４０、リモートシステム１６０、制御システム１７０、知覚システム１８０、および／またはオドメトリシステム１９０）からの入力を受信するように構成される。ロボット１００の他のシステムからの情報を利用することによって、衝撃検出システム２００は、衝撃２０２を識別し、衝撃２０２を分類し、いくつかの例では、衝撃２０２に対する応答２０４を生成する（例えば、つまずき応答を呼び出す）ための情報に基づいた決定を行うことを試みる。いくつかの例では、衝撃検出システム２００は、入力として関節動態１３４ＪＤを受信する。例えば、衝撃検出システム２００は、遠位端１２４（ロボット１００の足１２４とも称される）が地面１２に接触したときに衝撃検出システム２００が検出できるように、関節力１３４ＪＤ、１３４ＪＤａを受信する。いくつかの例では、衝撃検出システム２００は、遠位端１２４がいつ移動を停止するか、および／または、地面１２に対する遠位端１２４の位置（例えば、ロボット１００によって知覚される）を検出するために、関節角度１３４ＪＤ、１３４ＪＤｂを受信する。いくつかの実装例では、衝撃検出システム２００は、遠位端１２４の速度を検出するために（例えば、足が地面に対して移動を停止したかどうかを検出するために）、角速度１３４ＪＤ、１３４ＪＤｃを受信する。図２Ａは、衝撃検出システム２００が関節力、関節角度、および角速度１３４ＪＤａ～ｃの各々を受信する様子を描いているが、衝撃検出システム２００によるいくつかのタイプの検出では、より多くまたはより少ない入力を使用してもよい。
いくつかの構成では、関節動態１３４ＪＤに加えて、衝撃検出システム２００は、ロボット１００のオドメトリ１９２を受信する。オドメトリは、衝撃検出システム２００が、世界基準フレーム（例えば、環境１０に対するロボット１００）の運動学と、相対基準フレーム（例えば、ロボット１００自体に対するロボット１００のボディ１１０または脚１２０）の運動学との両方を考慮することによって、ロボット１００の構造の動態の評価を決定することを可能にする。例えば、ロボット１００の足１２４の速度は、世界基準フレームにおけるボディ１１０の速度（例えば、オドメトリシステム１９０によって決定されたもの）に、ボディ１１０に対する足１２４の速度（例えば、センサーシステム１３０によって感知されたもの）を加えたものに等しい。
追加的または代替的に、衝撃検出システム２００は、知覚システム１８０からマップ１８２を受信する（例えば、関節動態１３４ＪＤおよび／またはオドメトリ１９２に加えて）。いくつかの例では、衝撃検出システム２００は、知覚システム１８０がつまずき状態または牽引面接触を理解することを失敗することを考慮する。しかし、いくつかの実装例では、知覚システム１８０のマップ１８２は、衝撃検出システム２００がつまずきのタイプを分類することを可能にする。例えば、マップ１８２が地面１２の近傍で足１２４を知覚しなかった場合よりも、マップ１８２が地面を足１２４の近傍として知覚した場合の方が、足１２４が地面に対して着地した可能性が高い。
図２Ａを参照すると、衝撃検出システム２００は、検出器２１０を含む。検出器２１０は、ロボット１００の１つ以上の脚１２０（例えば、足）に対する予想外の力Ｆ（またはトルクＴ）を識別するように構成される。衝撃検出システム２００が予想外の力Ｆ（またはトルクＴ）を識別すると、衝撃検出システム２００は、予想外の力Ｆが衝撃２０２に対応するかどうかを決定する。移動中、遊脚脚１２０ＳＷは、通常、最小量のトルクＴを生成する。この最小量のトルクＴは、一般に、逆動力学によって予測可能である。言い換えれば、逆動力学および重力に基づいて、遊脚脚１２０ＳＷに作用するトルクＴの予想内の量が存在する。この予想内のトルク量Ｔは、重力によって寄与されるトルク（すなわち、重力トルクＴｇ）と、歩行運動を実現するために脚１２０を加速させるために予想されるトルクＴ（すなわち、逆動力学によるトルクＴＩＤ）とを組み合わせたものに等しい。遊脚脚１２０ＳＷが経験するトルクＴの大部分は既知であるため、検出器２１０は、予想外のトルクＴ（補償トルクＴｃｏｍｐとも称される）を決定するように構成される。例えば、以下の式（１）は、検出器２１０が補償されたトルクＴｃｏｍを決定するために使用する式を示している。
Ｔｃｏｍｐ＝Ｔｍｅａｓｕｒｅｄ－Ｔｇ－ＴＩＤ（１）
ここで、Ｔｍｅａｓｕｒｅｄは、関節センサー１３２から測定されたトルクである。言い換えれば、検出器２１０は、センサーシステム１３０からのセンサーデータ１３４（例えば、ロボット１００の関節Ｊのセンサー１３２から）に基づいて、遊脚脚１２０ＳＷに作用する測定されたトルク量Ｔｍｅａｓｕｒｅｄを受信および／または決定するように構成される。測定されたトルク量Ｔｍｅａｓｕｒｅｄおよび予想内のトルクＴ（すなわち、重力トルクＴｇおよび逆動力学からのトルクＴＩＤ）を使用して、検出器２１０は、補償されたトルクＴｃｏｍｐを決定する。補償されたトルクＴｃｏｍｐに基づいて、検出器２１０は、遊脚脚１２０ＳＷがいつ衝撃２０２を経験するかを識別するように構成される。
いくつかの実装例では、検出器２１０は、補償されたトルクＴｃｏｍｐが衝撃トルク閾値Ｔｔｈを満たすかどうかを決定する（例えば、検出器２１０は、補償されたトルクＴｃｏｍｐが衝撃トルク閾値Ｔｔｈとして設定された値を超えることを決定する）ことによって、遊脚脚１２０ＳＷに対するトルクＴが遊脚脚１２０ＳＷに対する衝撃２０２に対応するかどうかを判定する。ここで、衝撃トルク閾値ＴＴＨは、衝撃検出システム２００が衝撃検出中に予想するノイズの量を表すように構成される。言い換えれば、検出器２１０は、検出器２１０が一般にセンサーノイズに基づいて衝撃２０２を誤って検出しないことを保証するために、衝撃トルク閾値ＴＴＨで構成され得る。補償されたトルクＴｃｏｍｐが衝撃トルク閾値Ｔｔｈを満たすとき、検出器２１０は、衝撃２０２（または潜在的な衝撃２０２）が遊脚脚１２０ＳＷに発生したことを通信する。逆に、補償されたトルクＴｃｏｍｐが衝撃トルク閾値Ｔｔｈを満たさないとき、検出器２１０は、遊脚脚１２０ＳＷのトルクＴを監視することを継続する。
いくつかの例では、検出器２１０は、遊脚脚１２０ＳＷの各関節ＪのトルクＴを監視する。例えば、検出器２１０は、膝関節ＪＫでのトルクＴ、股関節の外転－内転成分ＪＨｘ、および股関節の屈曲－伸展成分ＪＨｙを監視する。いくつかの実装例では、各関節Ｊに対して、検出器２１０は、潜在的な衝撃に対応する証拠２１２を生成する。ここで、図２Ａに示されるように、証拠２１２は、衝撃トルク閾値ＴＴＨよりも大きい補償されたトルクＴＣＯＭＰを表す曲線の下のエリアを指す。例えば、検出器２１０は、補償されたトルクＴＣＯＭＰを表す曲線の下の積分として、ただし衝撃トルク閾値ＴＴＨを超えるものとして証拠２１２を生成する。図２Ａに示されるように、証拠２１２を決定するために、検出器２１０は、補償されたトルクＴＣＯＭＰの絶対値を積分する。
検出器２１０が証拠２１２を生成するときに、補償されたトルクＴＣＯＭＰの値が衝撃２０２が発生していないことを示すとき、証拠２１２を削除するように、検出器２１０をさらに構成することができる。いくつかの例では、補償されたトルクＴＣＯＭＰを表す曲線は、衝撃トルク閾値ＴＴＨを超えるが、その後、衝撃トルク閾値ＴＴＨを下回る値に低下する。衝撃トルク閾値ＴＴＨを下回るこの低下が発生すると、検出器２１０は、衝撃検出システム２００が誤った衝撃を識別する可能性を低減するために、証拠２１２を削除する。同様に、いくつかの実装例では、補償されたトルクＴＣＯＭＰの値は、補償されたトルクＴＣＯＭＰの値が符号を変える（例えば、正から負に、またはその逆に）ので、衝撃２０２が発生していないことを示している。ここで、衝撃検出システム２００は、衝撃２０２を同じ符号を有するものとして識別するように構成されるため（例えば、補償されたトルクＴＣＯＭＰの絶対値の積分に基づいて）、検出器２１０は、符号変更の前に任意の証拠２１２をクリアする。したがって、符号の変更は、潜在的な誤った衝撃を示している。
いくつかの例では、検出器２１０は、脚１２０のすべての関節Ｊの証拠２１２の合計が証拠閾値２１２ＴＨを満たすとき、衝撃２０２が遊脚脚１２０ＳＷで発生していることを決定する。ここで、証拠閾値２１２ＴＨとは、遊脚脚１２０ＳＷが衝撃２０２を示すすべての関節Ｊにわたって全体的に経験する証拠の必要量を指す。図２Ａは、検出器２１０が、脚１２０のすべての関節Ｊの証拠２１２の合計が証拠閾値２１２ＴＨを満たすかどうかを決定することを示しているが、検出器２１０の他の構成は、脚１２０のすべての関節Ｊよりも少ない関節に対して（例えば、膝関節ＪＫと股関節ＪＨの１つの成分、または膝関節ＪＫを伴わない股関節ＪＨの両方の成分に対して）この決定を実行してもよい。
いくつかの構成では、証拠閾値２１２ＴＨは、遊脚相によって異なる。例えば、衝撃検出システム２００は、遊脚脚１２０ＳＷの着地が予想されないときよりも、遊脚脚１２０ＳＷの着地が予想されるときの感度が高くなるように構成される。これに基づいて、証拠閾値２１２ＴＨは、遊脚相の完了パーセントに基づいてスケーリングまたは修正することができる。ここで、ロボット１００の他のシステムは、遊脚相の完了パーセントを衝撃検出器システム２００に通信し得る。例えば、制御システム１７０は、コントローラ１７２が、固定されたケイデンスを有する遊脚脚１２０ＳＷのための歩行サイクルを実行することに基づいて、完了パーセントが導出され得るため、衝撃検出システム２００に遊脚相の完了パーセントを通信する。いくつかの例では、衝撃検出システム２００は、遊脚脚１２０ＳＷの現在の位置（例えば、センサーデータ１３４によって決定される）および遊脚脚１２０ＳＷを動作させるコントローラ１７２に基づいて、遊脚相の完了パーセントを決定するように構成される。
図２Ｂを参照すると、いくつかの実装例では、検出器２１０は、潜在的な衝撃または衝撃２０２に対してさらなる分析を実行するように構成される。言い換えれば、必要な証拠２１２ＴＨが衝撃２０２を示しているが、検出された衝撃２０２が実際の衝撃であるかどうかを確認するために、検出された衝撃２０２の実際の状況が分析され得る状況が存在し得る。図２Ｂなどのいくつかの例では、ロボット１００の脚１２０の構造は、脚１２０の可動域を制限する端部停止部１２６を含む。例えば、可動域は、脚１２０の構造への損傷を防ぐために、または脚１２０を関節運動させる１つ以上のモーターの制限に基づいて、端部停止部１２６によって制限される。端部停止部が脚１２０の可動域を制限する１２６と、脚１２０の関節センサー１３２は、端部停止部１２６によって加えられる力Ｆによって引き起こされる突然の測定されたトルクを経験する可能性がある。端部停止部１２６からのこの力ＦがトルクＴの正しい符号を生成する場合でも、検出器２１０は、検出器２１０が遊脚脚１２０ＳＷが端部停止部１２６の近傍にあることを識別したときに続いて発生する衝撃２０２を無視するように構成される。
図２Ｃ～２Ｅを参照すると、検出器２１０は、潜在的な衝撃２０２を引き起こすトルクＴが、脚１２０の運動（例えば、遊脚脚１２０ＳＷの足１２４の運動）に常に対抗することを保証するように構成され得る。言い換えれば、衝撃検出システム２００は、ある状態を、その状態が脚１２０の関連する関節Ｊを高速化する（例えば、脚１２０自体を高速化する）測定されたトルクをもたらすときに、衝撃２０２として分類しない。図２Ｃ～２Ｅは、検出器２１０が、衝撃２０２に対応するトルクＴが脚１２０の運動（例えば、脚１２０の足１２４の運動として示される）に対抗するかどうかを決定する状態を示している。各例では、足１２４は、ＤＴと指定された進行方向に移動している。図２Ｃを参照すると、足１２４は、第２のトルクＴ２が足１２４の運動に寄与するため、検出器２１０が膝関節ＪＫにおける第１のトルクＴ、Ｔ１のみを考慮し、膝関節ＪＫにおける第２のトルクＴ、Ｔ２を考慮しないように、左に進行している。図２Ｄでは、足１２４の進行方向ＤＴは下向きである。いずれかの方向のトルクＴは、この下向きの運動に対抗することを含み得るので、検出器２１０は、潜在的なトルクの寄与が不明確であるとき、いずれかの方向の作用トルクＴ（例えば、第１のトルクＴ１または第２のトルクＴ２）を考慮するように構成される。図２Ｅでは、足１２４の進行方向ＤＴは、ほとんど下向きであるが、方向成分が右に移動している。ここで、検出器２１０は、検出器２１０が足１２４の方向成分と対抗する方向（例えば、第２のトルクＴ２）により大きなトルクＴを必要とするように、各方向のトルクＴに重みをかけて、トルクＴが衝撃２０２に対応するようにしてもよい（または、その逆も同様である）。
いくつかの例では、検出器２１０は、足１２４の速度を識別し、次に、潜在的な衝撃トルクＴが足１２４の速度を増加させるかまたは減少させるかを決定する。潜在的な衝撃トルクＴが足１２４の速度の増加に寄与するとき、検出器２１０は、この衝撃２０２（または潜在的な衝撃）を無視する。一方、潜在的な衝撃トルクＴが足１２４の速度の低下に寄与するとき、検出器２１０は、この衝撃２０２が実際の衝撃として検出されることを可能にし得る（例えば、検出器２１０の他の基準に従う）。
図２Ａおよび２Ｆを参照すると、検出器２１０が衝撃２０２を検出すると、検出器２１０は、その衝撃２０２を衝撃検出システム２００の分類器２２０に通信するように構成される。分類器２２０は、衝撃２０２の状態を決定するように構成される。言い換えれば、ロボット１００の脚１２０に対してどのタイプの衝撃２０２が発生したか、または発生しており、衝撃２０２のタイプに応じて、応答２０４を生成する。いくつかの例では、分類器２２０は、応答２０４をロボット１００の他のシステム（例えば、制御システム１７０）に通信する。制御システム１７０が応答２０４を受信すると、制御システム１７０のコントローラ１７２は、衝撃２０２を克服するために適切な移動を生成することができる（例えば、ロボット１００を安定させる）。いくつかの例では、分類器２２０は、分類器２２０が特定のタイプの衝撃２０２を他のタイプの衝撃２０２（例えば、つまずき状態の前の着地接触）の前に分類することを試みるような階層で構成される。
いくつかの例では、分類器２２０は、衝撃２０２を経験する脚１２０の遠位端１２４（すなわち、足１２４）の特性を利用して、衝撃２０２を分類する。より具体的には、分類器２２０は、世界における足１２４の位置（例えば、関節動態１３４ＪＤおよびオドメトリ情報１９２のいくつかの組み合わせから導出される）、世界における足１２４の速度（例えば、関節動態１３４ＪＤおよびオドメトリ情報１９２のいくつかの組み合わせから導出される）、および世界フレームにおける足１２４に対する力を使用してもよい。ここで、世界フレームの足１２４に対する力は、２つの異なる方法で導出され得る。第１のアプローチでは、分類器２２０は、ジャコビアン変換に基づいて、関節動態１３４ＪＤの関節トルクＴから力を導出することによって、世界フレームにおける力を決定し得る。第２のアプローチでは、分類器２２０は、逆動力学を使用して、世界フレーム内の足１２４に力を生成する。いくつかの例では、分類器２２０は、第１のアプローチと第２のアプローチとの両方に基づいて足１２４に対する力を決定するが、分類を実行するためにゼロに近い世界フレーム内の足１２４に対する力を生成するいずれかのアプローチを使用する。いくつかの実装例では、衝撃のタイプ２０２を分類するときに、分類器２２０は、足１２４の動態に重要性を関連付ける。例えば、足１２４に対する力が最も重要な特性であり、続いて足１２４の速度が重要であり、続いて足１２４の位置が分類目的で最も重要でない特性である。
図２Ｆを参照すると、いくつかの例では、分類器２２０は、まず、衝撃２０２が遊脚脚１２０ＳＷの着地に対応するかどうかを決定する。衝撃２０２を着地として分類するために、分類器２２０は、一般に、脚１２０の遠位端１２４が著しい垂直方向の力（例えば、地面１２からの法線方向の力を示す）を経験するかどうか、および／または制御システム１７０が遠位端１２４を下向き移動させるように指示しているにもかかわらず、遠位端１２４の速度がもはや下向きに移動していないかどうかを決定する。ここで、分類器２２０は、垂直方向の力の有意な大きさ（例えば、ロボット１００の不安定化を招く危険性がある）ことを示す垂直方向の力の閾値を有するように構成され得る。言い換えれば、分類器２２０が、遠位端１２４に対する垂直方向の力が垂直方向の力の閾値を満たす（例えば、垂直方向の力の閾値として設定された値を超える）ことを決定したとき、分類器２２０は、遊脚脚１２０ＳＷに対する衝撃２０２を着地と分類する。いくつかの実装例では、分類器２２０は、特定の状況に基づいて垂直方向の力の閾値を修正する。例えば、分類器２２０は、ロボット１００が（例えば、制御システム１７０を介して）つまずきに応答している（例えば、衝撃検出システム２００が衝撃２０２に対する応答２０４を生成した）ときに、垂直方向の力の閾値を修正する。別の例では、分類器２２０は、遊脚相（例えば、遊脚相の完了パーセント）に基づいて垂直方向の力の閾値を修正する。例示すると、分類器２２０が遊脚脚１２０ＳＷが遊脚相の初期（例えば、持ち上げの直後）にあることを知覚しているとき、分類器２２０は、垂直方向の力の閾値を修正し得る。追加的または代替的に、分類器２２０が衝撃２０２を標準のつまずきとして識別するが、ロボット１００が足１２４を標準のつまずきに対する応答２０４として上昇させることができないとき、分類器２２０は、代わりに衝撃２０２を着地として分類する。
いくつかの構成では、遊脚脚１２０ＳＷが遊脚相の完了の終わりに近づくと、分類器２２０は、任意の新しい衝撃２０２を着地として分類する。例えば、遊脚相の完了パーセントが９５％以上完了した場合、分類器２２０は、衝撃２０２を着地として分類する。ここで、この状態は、着地の検出が遅れることから生じ得る、突然の検出されない着地または他の問題による不安定化のリスクからロボット１００を保護する。
いくつかの例では、遊脚脚１２０ＳＷが遊脚相の後半にあり、遊脚脚１２０ＳＷの計画された軌道が地面１２に向かって下向きに移動しているときに、分類器２２０は、衝撃２０２を着地として分類する。例えば、遊脚相の完了パーセントが約６５％以上の完了であり、遊脚脚１２０ＳＷの計画された軌道が地面１２に向かって下向きに移動しているときに、分類器２２０は、衝撃２０２を着地として分類する。
これらの例では、遊脚脚１２０ＳＷが遊脚相の後半にあり、遊脚脚１２０ＳＷのための計画された軌道が地面１２に向かって下向きに移動している場合、分類器２２０が衝撃２０２を着地として分類するために使用する追加の基準ではなく、代替の基準が存在してもよい。第１の追加の基準は、足１２４に対する力が著しく大きい（例えば、垂直方向の力の閾値またはそのいくつかのバージョンを満たす）ことであり得る。第２の追加の基準は、足１２４が経験する刺激が非常に大きいということであり得る。例えば、垂直方向の力の閾値と同様に、分類器２２０は、着地を示す足１２４が経験する経時的な力の量を示す刺激閾値を有する（例えば、足１２４に対する刺激が、衝撃検出システム２００で構成された刺激閾値を超える）ように構成される。第３の追加の基準は、足１２４の測定された速度が、（例えば、制御システム１７０によって）意図されたように、（地面１２に向かうｚ方向に）下向きではないことであり得る。例えば、足１２４の位置の変化は、制御システム１７０が足１２４を地面１２に向かってｚ方向に下向きに移動させることを意図したが、足１２４が実際には地面１２に向かって速度を減少させて移動しているように、足１２４の閾値速度よりも大きい（例えば、－０．５ｍ／ｓよりも大きい）。
図２Ｆをさらに参照すると、衝撃２０２が遊脚脚１２０ＳＷの着地に対応していないときには、分類器２２０は、衝撃２０２が特別なタイプのつまずき状態２２２、２２２ＳＰによって引き起こされたかどうかを識別するように構成される。特別なつまずき条件２２２ＳＰのいくつかの例は、以下を含む：脚１２０の大腿１２２Ｕがボディ１１０上にあるとき、足部１２４が持ち上げこすりを経験するとき、遊脚脚１２０ＳＷが対側脚１２０ＣＬと交差するとき（図２Ｇおよび２Ｈ）、遊脚脚１２０ＳＷが対側脚１２０ＣＬに当たったとき（図２Ｉ）、ロボット１００の膝がロボット１００の後ろの地形にあるとき（図２Ｊ）、および脚１２０の膝がロボット１００の下の地形にあるとき（図２Ｋ）。いくつかの実装例では、分類器２２０は、ロボット１００の関節動態１３４ＪＤおよび／またはオドメトリ情報１９２に基づいて、特別なつまずき状態２２２ＳＰを識別する。分類器２２０が特別なタイプのつまずき状態２２２ＳＰを識別すると、つまずきのタイプに応じて、分類器２２０（ｉ）は、つまずきを克服するために、および／またはつまずきの影響を軽減するために、応答２０４を生成し得る。分類器２２０が、衝撃２０２が特別なタイプのつまずき状態２２２ＳＰによって引き起こされたものではないことを決定したとき、分類器２２０は、衝撃２０２を標準のつまずき状態２２２、２２２ＳＴＤ（例えば、図２Ｌに示される）によって引き起こされたものとして分類する。標準のつまずき状態２２２ＳＴＤの場合、分類器２２０は応答２０４を生成して、衝撃２０２を経験した足１２４を上昇させる（すまわち、足１２４のｚ方向の高さを増加させる）。図２Ｌは、ロボット１００の標準のつまずき状態２２２ＳＴＤを示している。
いくつかの構成では、分類器２２０が、衝撃２０２が遊脚脚１２０ＳＷの着地によって引き起こされたものではなく、遊脚脚１２０ＳＷが遊脚相の初期（例えば、遊脚相の１０％未満の完了）にあることを決定すると、分類器２２０は、衝撃２０２を持ち上げこすりとして分類する。いくつかの例では、分類器２２０は、遊脚相の完了パーセントが、遊脚脚１２０ＳＷが遊脚相の初期にあることを示す遊脚相閾値（例えば、遊脚相閾値よりも小さい）を満たすことを決定する。ここで、持ち上げこすりとは、遊脚脚１２０ＳＷが地面１２から持ち上げられるときに、遊脚脚１２０ＳＷが地面に接触することを指す（例えば、ロボット１００が離陸する際に足１２４を打ちつける）。この特別なつまずき状態２２２ＳＰでは、遊脚脚１２０ＳＷが地面１２からの持ち上げを継続することになるため、衝撃２０２を引き起こした地面１２をクリアすることができる。したがって、遊脚脚１２０ＳＷは、衝撃２０２の結果としていかなる抵抗のリスクも冒さないので、分類器２２０は、この持ち上げこすりに基づいて応答２０４を生成しない。
いくつかの構成では、分類器２２０は、ロボット１００のボディ１１０上の大腿（すなわち、脚１２０の上側部材１２２Ｌ）の位置が、検出された衝撃２０２を引き起こしたことを決定する。ここで、この特別なつまずき状態２２２ＳＰは、関節動態１３４ＪＤが、股関節ＪＨｘの外転－内転成分が事前決定された制限を超えたことを示しているときに発生する。一般的に言えば、股関節ＪＨｘ、ｚの各成分に事前決定された制限が設定されていてもよい。例えば、制御システム１７０またはロボット１００の別のシステムは、ロボット１００の寸法および／またはロボット１００のペイロードに基づいて、所定の制限を設定することができる。いくつかの例では、股関節ＪＨｘの外転－内転成分は、股関節ＪＨｙの屈曲－伸展成分の関数である事前決定された制限を有する。言い換えれば、外転／内転が股関節の外転－内転成分ＪＨｘの事前決定された制限を超えると、脚１２０の上側部材１２２Ｕがロボット１００のボディ１１０に衝突するリスクを犯す。持ち上げこすりの特別なつまずき状態２２２ＳＰと同様に、分類器２２０は、このタイプの衝撃２０２に基づいて応答２０４を生成せず、遊脚脚１２０ＳＷは、歩行の遊脚相を実行することを継続する。
図２Ｇおよび２Ｈを参照すると、いくつかの例では、分類器２２０は、遊脚脚１２０ＳＷ（例えば、第１の脚１２０ａとして示される）が対側脚１２０ＣＬ（例えば、第２の脚１２０ｂ、１２０ＳＴとして示される）と交差して衝撃２０２を引き起こしたことを決定する。ここで、対側脚１２０ＣＬとは、第１の脚１２０ａが第２の脚１２０ｂと矢状面（すなわち、Ｙ－Ｚ面）と対抗するような、２つの脚１２０ａ－ｂの関係を指す。例えば、（図示されているような）四足歩行ロボットでは、立脚脚１２０ＳＴは、一般に、移動中のロボット１００のバランスを維持するために、遊脚脚１２０ＳＷに対して対側脚１２０ＣＬ（およびその逆）である。いくつかの例では、分類器２２０は、ロボット１００の運動学に基づいて、遊脚脚１２０ＳＷが対側脚１２０ＣＬの近傍にあるかどうかを決定することによって、このタイプの特別なつまずき状態２２２ＳＰを決定する。これらの例では、遊脚脚１２０ＳＷが対側脚１２０ＣＬの近傍にあるかどうかを決定することは、対側脚１２０ＣＬまでの遊脚脚１２０ＳＷの第１の最接近点と、対遊脚脚１２０ＳＷまでの側脚１２０ＣＬの第２の最接近点との間のベクトル距離を決定することを含み得る。ここで、ベクトル距離が、遊脚脚１２０ＳＷが対側脚１２０ＣＬと交差したことを示すとき、分類器２２０は、各脚１２０ＳＷ、１２０ＣＬの足１２４ａ～ｂが交差しているかどうか、および／または各脚１２０ＳＷ、１２０ＣＬの膝関節ＪＫ、ＪＫａ～ｂが交差しているかどうかを追加的に決定してもよい。いくつかの構成では、分類器２２０は、これらの状態のうちの１つ以上が真であると決定するように構成される（例えば、１つが真である、２つが真である、または３つすべてが真である）。言い換えれば、分類器２２０は、（ｉ）ベクトル距離が脚１２０ＳＷ、１２０ＣＬが交差していることを示すか、（ｉｉ）膝関節ＪＫ、ＪＫａ～ｂの位置が脚１２０ＳＷ、１２０ＣＬが交差していることを示すか、（ｉｉｉ）足１２４ａ－ｂの位置が脚１２０ＳＷ、１２０ＣＬが交差していることを示すかを決定する。遊脚脚１２０ＳＷが対側脚１２０ＣＬと交差するこが衝撃２０２をもたらすと、分類器２２０は、脚１２０ＳＷ、１２０Ｃと交差解除する応答２０４を生成し得る。例えば、分類器２２０は、遊脚脚１２０ＳＷの膝関節ＪＫを、遊脚脚１２０ＳＷの股関節ＪＨのｚ方向の垂直方向の軸に向けて移動させる。
図２Ｉを参照すると、いくつかの実装例では、分類器２２０は、（例えば、ロボット１００の運動学に基づいて）遊脚脚１２０ＳＷが対側脚１２０ＣＬの近傍にあるが、対側脚１２０ＣＬと交差していないことを決定する。ここで、分類器２２０は、遊脚脚１２０ＳＷが、衝撃２０２を引き起こす対側脚１２０ＣＬに接触したが、衝撃２０２の間、前、または直後に対側脚１２０ＣＬを交差しなかったことを決定してもよい。いくつかの例では、分類器２２０は、（ｉ）遊脚脚１２０ＳＷが遊脚相において遅れすぎていない（例えば、６５％未満の完了）こと、および（ｉｉ）検出器２１０が衝撃２０２を決定するために使用した証拠２１２が、股関節ＪＨｘの外転－内転成分から主に得られたものであることを識別することによって、この決定を形成する。言い換えれば、股関節ＪＨｘの側方回転のトルクは、股関節ＪＨｙおよび膝関節ＪＫの屈曲－伸展成分のトルク（例えば、各々、別々にまたは一緒に組み合わせたもの）よりも、衝撃２０２を識別する証拠２１２に大きく寄与した。遊脚脚１２０ＳＷが衝撃２０２を引き起こす対側脚１２０ＣＬと衝突すると、分類器２２０は、脚１２０ＳＷ、１２０ＣＬを分離するための応答２０４を生成し得る（例えば、１つ以上の脚１２０ＳＷ、１２０ＣＬを正面平面内で互いから離れる方向に移動させることによって）。言い換えれば、遊脚脚１２０ＳＷは、矢状平面内でその元々計画された運動を継続する一方で、正面平面内で元々計画された運動を上書きして（例えば、ｘ軸ＡＸに沿って）、立脚脚１２０ＳＴから分離してもよい。
図２Ｋ～２Ｌを参照すると、いくつかの構成では、分類器２２０は、脚１２０（例えば、遊脚脚１２０ＳＷ）と、ロボット１００のボディ１１０の後ろ（例えば、図２Ｊに示される）または下（例えば、図２Ｋに示される）のいずれかの地形との衝突が、衝撃２０２を引き起こすことを決定する。遊脚脚１２０ＳＷの膝関節ＪＫとロボット１００の後ろの地形との接触に基づいて衝撃２０２が発生する特別なつまずき状態２２２ＳＰの場合、分類器２２０は、（ｉ）遊脚脚１２０ＳＷの膝関節ＪＫがボディ１１０から離れて後方（例えば、ｙ方向）に移動していること、および（ｉｉ）証拠２１２が、遊脚脚１２０ＳＷの股関節ＪＨｙの屈曲－伸展成分が関節トルクの最大の寄与者であることを示していることを決定する。いくつかの例では、遊脚脚１２０ＳＷに対する股関節ＪＨｙの屈曲－伸展成分は、膝関節ＪＫおよび股関節ＪＨｘの外転－内転成分（例えば、別々にまたは組み合わせて）の両方の関節トルクＴの寄与よりも大きい。いくつかの実装例では、分類器２２０は、遊脚脚１２０ＳＷの運動学を使用して、遊脚脚１２０ＳＷの膝関節ＪＫがボディ１１０から離れて後方に移動していることを決定する。分類器２２０が、衝撃２０２を脚１２０とロボット１００の後ろの地形との間の衝突と分類すると、分類器２２０は、膝関節ＪＫを前方に（例えば、ｙ方向に沿ってロボット１００のＣＭに向かって）移動させるための応答２０４を生成する。
図２Ｌを参照すると、ここで、分類器２２０は、脚１２０とロボット１００のボディ１１０の下の地形との間の衝突が衝撃２０２を引き起こしたことを決定する。この特別なつまずき状態２２２ＳＰを決定するために、分類器２２０は、膝関節ＪＫが前方（例えば、遊脚脚１２０ＳＷの股関節ＪＨに対してｙ方向に前方）に移動しており、衝撃２０２を生じさせる証拠２１２が膝関節ＪＫ以外の関節Ｊで発生したことを決定する。追加的または代替的に、分類器２２０は、知覚システム１８０の１つ以上のマップ１８２を使用して、遊脚脚１２０ＳＷの膝関節ＪＫが遊脚脚１２０ＳＷの足１２４よりも地面１２に近いことを決定してもよい。マップ１８２はまた、遊脚脚１２０ＳＷの膝関節ＪＫが最近地面１２の近傍で知覚されたことを示すこともできる。この特別なつまずき状態２２２ＳＰでは、分類器２２０は、歩行の遊脚相を継続することによる遊脚脚１２０ＳＷの前進運動が、膝関節ＪＫを衝撃２０２を引き起こす物体を越えて運ぶので、応答２０４を生成しないように構成される。
いくつかの例では、衝撃検出システム２００は、知覚システム１８０がオフであるか、またはうまく機能していない（例えば、センサー１３２の問題）場合に有利である場合がある。これが発生した場合、衝撃検出システム２００は、環境１０内における検出のための一次システムとして使用することができる。逆に、知覚システム１８０が適切に機能している場合、衝撃検出システム２００は、特に知覚システム１８０が誤るかまたは一時的な問題に遭遇した場合に、検出のための堅牢な補助システムを提供し得る。
図３は、足跡接触検出の方法３００を実行するための動作の構成である。動作３０２において、方法３００は、ロボット１００の遊脚脚１２０ＳＷの関節動態１３４ＪＤを受信する。ここで、遊脚脚１２０ＳＷは、ロボット１００の歩行の遊脚相を実行する。動作３０４において、方法３００は、世界基準フレームに対するロボット１００の特性（例えば、指定）の評価を定義するオドメトリ１９２を受信する。動作３０６において、方法３００は、遊脚脚１２０ＳＷに対するトルクが、遊脚脚１２０ＳＷに対する衝撃２０２に対応するかどうかを決定する。遊脚脚１２０ＳＷに対するトルクＴが衝撃２０２に対応するとき、動作３０８、３０８ａにおいて、方法３００は、ロボット１００のオドメトリ１９２および遊脚脚１２０ＳＷの関節動態１３４ＪＤに基づいて、衝撃２０２がロボット１００の周りの地面１２への遊脚脚１２０ＳＷの着地を示すものであるかどうかを決定する。動作３０８、３０８ｂにおいて、衝撃２０２が遊脚脚１２０ＳＷの着地を示さないときには、方法３００は、ロボット１００のオドメトリ１９２および遊脚脚１２０ＳＷの関節動態１３４ＪＤに基づいて、衝撃２０２の原因を分類する。
図４は、本書に記載されているシステム（例えば、センサーシステム１３０、コンピューティングシステム１４０、リモートシステム１６０、制御システム１７０、知覚システム１８０、オドメトリシステム１９０、および／または衝撃検出システム２００）、ならびに方法（例えば、方法３００）を実装するために使用され得る例示的なコンピューティングデバイス４００の概略図である。コンピューティングデバイス４００は、ラップトップ、デスクトップ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレーム、および他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことが意図される。本明細書に示されている構成要素、それらの接続および関係、ならびにそれらの機能は、例示のみを意図しており、本明細書で説明および／または特許請求されている本発明の実装を限定することを意味するものではない。
コンピューティングデバイス４００は、プロセッサ４１０（例えば、データ処理ハードウェア）と、メモリ４２０（例えば、メモリハードウェア）と、ストレージデバイス４３０と、メモリ４２０および高速拡張ポート４５０に接続する高速インターフェース／コントローラ４４０と、低速バス４７０およびストレージデバイス４３０に接続する低速インターフェース／コントローラ４６０と、を含む。構成要素４１０、４２０、４３０、４４０、４５０、および４６０の各々は、様々なバスを使用して相互接続されており、共通のマザーボードに、または必要に応じて他の方法で取り付けられ得る。プロセッサ４１０は、グラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）のためのグラフィカル情報を、高速インターフェース４４０に結合されたディスプレイ４８０などの外部入出力デバイス上に表示するために、メモリ４２０内またはストレージデバイス４３０上に格納された命令を含む、コンピューティングデバイス４００内で実行するための命令を処理し得る。他の実装例では、必要に応じて、複数のプロセッサおよび／または複数のバスが、複数のメモリおよび複数のタイプのメモリとともに使用され得る。また、複数のコンピューティングデバイス４００が、各デバイスが必要な動作の一部を提供する状態で（例えば、サーババンク、ブレードサーバのグループ、またはマルチプロセッサシステムとして）、接続され得る。
メモリ４２０は、コンピューティングデバイス４００内に非一時的に情報を格納する。メモリ４２０は、コンピュータ可読媒体、揮発性メモリユニット、または不揮発性メモリユニットであり得る。非一時的メモリ４２０は、コンピューティングデバイス４００で使用するために、プログラム（例えば、命令のシーケンス）またはデータ（例えば、プログラム状態情報）を一時的または永続的に格納するために使用される物理デバイスであり得る。不揮発性メモリの例としては、以下に限定されないが、フラッシュメモリおよび読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）／プログラム可能な読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）／消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）／電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）（例えば、通常、ブートプログラムなどのファームウェアに使用される）が挙げられる。揮発性メモリの例は、以下に限定されないが、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、スタティックランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、相変化メモリ（ＰＣＭ）、ならびにディスクまたはテープを含む。
ストレージデバイス４３０は、コンピューティングデバイス４００に大容量記憶装置を提供し得る。いくつかの実装例では、ストレージデバイス４３０は、コンピュータ可読媒体である。様々な異なる実装例では、ストレージデバイス４３０は、フロッピーディスクデバイス、ハードディスクデバイス、光ディスクデバイス、またはテープデバイス、フラッシュメモリもしくは他の同様のソリッドステートメモリデバイス、またはストレージエリアネットワークもしくは他の構成のデバイスを含むデバイスのアレイであり得る。追加の実装例では、コンピュータプログラム製品は、情報担体内に実体的に具体化される。コンピュータプログラム製品は、実行されると、上記のような１つ以上の方法を実行する命令を含む。情報担体は、メモリ４２０、ストレージデバイス４３０、またはプロセッサ４１０上のメモリなどの、コンピュータ可読媒体または機械可読媒体である。
高速コントローラ４４０が、コンピューティングデバイス４００の帯域幅集中動作を管理する一方で、低速コントローラ４６０は、より低い帯域幅集中動作を管理する。そのようなデューティの割り当ては、例示にすぎない。いくつかの実装形態では、高速コントローラ４４０は、メモリ４２０と、ディスプレイ４８０（例えば、グラフィックプロセッサまたはアクセラレータを介して）と、様々な拡張カード（図示せず）を受容する高速拡張ポート４５０と、に結合されている。いくつかの実装例では、低速コントローラ４６０は、ストレージデバイス４３０と、低速拡張ポート４９０と、に結合されている。様々な通信ポート（例えば、ＵＳＢ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、イーサネット、ワイヤレスイーサネット）を含み得る低速拡張ポート４９０は、キーボード、ポインティングデバイス、スキャナーなどの１つ以上の入出力デバイスに、または、例えば、ネットワークアダプタを介して、スイッチもしくはルータなどのネットワーキングデバイスに結合され得る。
コンピューティングデバイス４００は、図に示すように、いくつかの異なる形態で実装され得る。例えば、これは、標準のサーバ４００ａとして、もしくはそのようなサーバ４００ａのグループ内に複数回、ラップトップコンピューター４００ｂとして、またはラックサーバシステム４００ｃの一部として実装され得る。
本明細書に記載のシステムおよび技術の様々な実装は、デジタル電子および／もしくは光回路、集積回路、特別に設計されたＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、ならびに／またはそれらの組み合わせで実現され得る。これらの様々な実装は、データおよび命令をストレージシステムから受信するため、かつデータおよび命令をストレージシステムに送信するために結合された、専用または汎用であってもよい、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサと、少なくとも１つの入力デバイスと、少なくとも１つの出力デバイスと、を含むプログラマブルシステム上で実行可能および／または解釈可能な１つ以上のコンピュータプログラム内での実装を含み得る。
これらのコンピュータプログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、またはコードとしても知られる）は、プログラマブルプロセッサ用の機械命令を含み、高レベル手続き型および／もしくはオブジェクト指向プログラミング言語で、ならびに／またはアセンブリ言語／機械語で実装され得る。本明細書で使用される場合、「機械可読媒体」および「コンピュータ可読媒体」という用語は、プログラマブルプロセッサに機械命令および／またはデータを提供するために使用される任意のコンピュータプログラム製品、非一時的なコンピュータ可読媒体、装置、および／またはデバイス（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジックデバイス（ＰＬＤ））を指し、機械命令を機械可読信号として受け取る機械可読媒体を含む。「機械可読信号」という用語は、プログラマブルプロセッサに機械命令および／またはデータを提供するために使用される任意の信号を指す。
本明細書で説明されるプロセスおよびロジックフローは、入力データを処理して出力を生成することによって機能を実行するために、１つ以上のコンピュータプログラムを実行する１つ以上のプログラマブルプロセッサによって実行され得る。プロセスおよびロジックフローはまた、例えば、ＦＰＧＡ（フィールドプログラマブルゲートアレイ）またはＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）などの専用論理回路によっても実行され得る。コンピュータプログラムの実行に好適なプロセッサには、例として、汎用および専用マイクロプロセッサの両方、ならびに任意の種類のデジタルコンピュータのうちの任意の１つ以上のプロセッサが含まれる。概して、プロセッサは、読み取り専用メモリもしくはランダムアクセスメモリ、またはその両方から命令および／またはデータを受信することになる。コンピュータの必須要素は、命令を実行するためのプロセッサ、ならびに命令およびデータを格納するための１つ以上のメモリデバイスである。概して、コンピュータはまた、データを格納するための１つ以上の大容量ストレージデバイス、例えば、磁気ディスク、光磁気ディスク、もしくは光ディスクを含むか、または大容量ストレージデバイスからデータを受信、もしくはデータを転送、もしくはその両方を行うように動作可能に結合される。しかし、コンピュータは必ずしもそのようなデバイスを有する必要はない。コンピュータプログラム命令およびデータを格納するための好適なコンピュータ可読媒体には、すべての形態の不揮発性メモリ、媒体、およびメモリデバイスが含まれ、例としては、例えば、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、およびフラッシュメモリデバイスなどの半導体メモリデバイス、例えば内蔵ハードディスクまたは取り外し可能ディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、ならびにＣＤ ＲＯＭディスクおよびＤＶＤ－ＲＯＭディスクが挙げられる。プロセッサおよびメモリは、専用論理回路によって補足されるか、または専用論理回路に組み込まれ得る。
ユーザとの相互作用を提供するために、本開示の１つ以上の態様は、ユーザに情報を表示するための、例えば、ＣＲＴ（陰極線管）、ＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ、もしくはタッチスクリーンなどの表示デバイス、ならびに任意選択的に、ユーザがコンピュータに入力を提供できるキーボード、および、例えば、マウスもしくはトラックボールなどのポインティングデバイスを有するコンピュータ上に実装され得る。他の種類のデバイスを使用して、ユーザとの相互作用を提供することもでき、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、例えば、視覚的フィードバック、聴覚的フィードバック、または触覚的フィードバックなどの任意の形態の感覚フィードバックであり得、ユーザからの入力は、音響、音声、または触覚入力を含む任意の形態で受け取ることができる。さらに、コンピュータは、ユーザによって使用されるデバイスにドキュメントを送信し、デバイスからドキュメントを受信することによって、例えば、ウェブブラウザから受信された要求に応答して、ユーザのクライアントデバイス上のウェブブラウザにウェブページを送信することによって、ユーザと相互作用することができる。
多数の実装例が説明されてきた。それでもなお、本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、様々な修正が行われ得ることが理解されよう。したがって、他の実装例は、以下の特許請求の範囲の範囲内にある。

Claims (32)

  1. 方法（３００）であって、
    ロボット（１００）のデータ処理ハードウェア（１４２）において、前記ロボット（１００）の遊脚脚（１２０ＳＷ）の関節動態（１３４ＪＤ）を受信することであって、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が、前記ロボット（１００）の歩行の遊脚相を実行する、前記関節動態（１３４ＪＤ）を受信することと、
    前記データ処理ハードウェア（１４２）において、世界基準フレームに対する前記ロボット（１００）の姿勢の評価を定義するオドメトリ（１９２）を受信することと、
    前記データ処理ハードウェア（１４２）によって、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する予想外のトルクが、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する衝撃（２０２）に対応するかどうかを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する予想外のトルクが、前記衝撃（２０２）に対応するときには、
    前記データ処理ハードウェア（１４２）によって、前記ロボット（１００）の前記遊脚相の完了パーセントおよび前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）に基づいて、前記衝撃（２０２）が前記ロボット（１００）の周りの地面（１２）への前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の着地を示しているかどうかを決定し、
    前記衝撃（２０２）が前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記着地を示さないときには、前記データ処理ハードウェア（１４２）によって、前記ロボット（１００）の前記オドメトリ（１９２）および前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）に基づいて、前記衝撃（２０２）の原因を分類することと、を含む、方法（３００）。
  2. 前記データ処理ハードウェア（１４２）によって、前記衝撃（２０２）の前記分類された原因に基づいて、前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の応答（２０４）を生成することをさらに含む、請求項１に記載の方法（３００）。
  3. 前記衝撃（２０２）が前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記着地を示すとき、前記データ処理ハードウェア（１４２）によって、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の分類を、立脚脚（１２０ＳＴ）に変更することをさらに含む、請求項１または２に記載の方法（３００）。
  4. 前記衝撃（２０２）の前記原因がつまずきとして分類されたとき、前記それぞれの衝撃（２０２）に対する応答（２０４）として、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を上昇させることをさらに含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法（３００）。
  5. 前記衝撃（２０２）の前記原因を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）に基づいて、前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記遊脚相の完了パーセントが遊脚相閾値を満たすことを決定することであって、前記遊脚相閾値は、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記遊脚相の初期にあることを示す、前記遊脚相の完了パーセントが遊脚相閾値を満たすことを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）の前記原因を、持ち上げこすりとして分類することと、を含み、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）の前記原因を、前記持ち上げこすりとして分類することに応答して、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が、前記歩行の前記遊脚相を実行することを継続する、請求項１～４のいずれか一項に記載の方法（３００）。
  6. 前記衝撃（２０２）の前記原因を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）に基づいて、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節が事前決定された運動制限を超えることを決定することであって、前
    記関節動態（１３４ＪＤ）が、前記地面（１２）に対する前記股関節の外転－内転成分と、前記地面（１２）に対する前記股関節の屈曲－伸展成分と、を含み、前記外転－内転成分が、前記屈曲－伸展成分の関数としての前記事前決定された運動制限を含む、前記股関節が前記事前決定された運動制限を超えることを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）の前記原因を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記ロボット（１００）のボディ（１１０）に接触したものとして分類することと、を含み、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）の前記原因を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記ロボット（１００）の前記ボディ（１１０）に接触したものとして分類することに応答して、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が、前記歩行の前記遊脚相を実行することを継続する、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法（３００）。
  7. 前記衝撃（２０２）の前記原因を分類することが、
    対側脚（１２０ＣＬ）までの前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の第１の最接近点と、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）までの前記対側脚（１２０ＣＬ）の第２の最接近点との間のベクトル距離が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記対側脚（１２０ＣＬ）と交差したことを示すことを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の遠位端（１２４）が、前記対側脚（１２０ＣＬ）のそれぞれの遠位端（１２４）と交差したことを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の第１の膝関節が、前記対側脚（１２０ＣＬ）の第２の膝関節と交差したことを決定することと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記それぞれの衝撃（２０２）を引き起こす状態を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記ロボット（１００）の前記対側脚（１２０ＣＬ）と交差したものとして分類することと、
    前記ロボット（１００）の前記対側脚（１２０ＣＬ）と交差解除するために、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を移動させることと、を含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の方法（３００）。
  8. 前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ ＳＷ ）の前記状態を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が、前記ロボット（１００）の対側脚（１２０ＣＬ）の近傍に位置決めされたことを決定することと、
    前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記予想外のトルクが、主に、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節の外側成分からの関節動態（１３４ＪＤ）から生じることを決定することと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記それぞれの衝撃（２０２）を引き起こす前記状態を、交差解除された対側脚（１２０ＣＬ）衝撃（２０２）として分類することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を前記ロボット（１００）の矢状平面から離れる方向に移動させることと、をさらに含む、請求項７に記載の方法（３００）。
  9. 前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ ＳＷ ）の前記状態を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の膝が、前記遊脚相中に後方に移動していることを決定することと、
    前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記予想外のトルクをもたらす前記関節動態（１３４ＪＤ）が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の膝トルクと前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節の周りの内転－外転トルクとの両方よりも大きい前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節の周りの屈曲－伸展トルクを含むことを決定することと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記それぞれの衝撃（２０２）
    を引き起こす前記状態を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝が前記ロボット（１００）のボディ（１１０）の後ろの地形に接触したものとして分類することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝を、前記ロボット（１００）の前記ボディ（１１０）に対して前方にシフトさせることと、をさらに含む、請求項７に記載の方法（３００）。
  10. 前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記状態を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の膝が知覚された地面（１２）に近接していることを決定することであって、前記膝が、前記ロボット（１００）のボディ（１１０）に対して前方に移動し、前記知覚された地面（１２）が、前記ロボット（１００）に関するセンサー（１３２）データによって定義される、前記膝が知覚された地面（１２）に近接していることを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の遠位端（１２４）よりも前記知覚された地面（１２）に近いことを決定することと、
    前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記予想外のトルクが、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節において発生することを決定することと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記それぞれの衝撃（２０２）を引き起こす前記状態を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝が前記ロボット（１００）の前記ボディ（１１０）の下にある地形に接触したものとして分類することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝が前記ロボット（１００）の前記ボディ（１１０）の下にある地形に接触したことに応答（２０４）することなく、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の移動を継続することと、をさらに含む、請求項７に記載の方法（３００）。
  11. 前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記予想外のトルクが前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）に対応するかどうかを決定することが、前記予想外のトルクが衝撃（２０２）検出閾値を満たすかどうかを決定することを含み、前記衝撃（２０２）検出閾値が、既知の衝撃（２０２）に対応するトルクの大きさを含む、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法（３００）。
  12. 前記データ処理ハードウェア（１４２）によって、
    前記ロボット（１００）の周りの関節トルクセンサ（１３２）によって測定された測定トルクと、
    重力によって引き起こされるそれぞれのトルクを表す第１の予想内のトルクと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を加速させるための対応するトルクを表す第２の予想内のトルクと、に基づいて、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記予想外のトルクを決定することをさらに含む、請求項１～１１のいずれか一項に記載の方法（３００）。
  13. 前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の関節が、前記関節の可動域の制限であるときに、前記データ処理ハードウェア（１４２）によって、前記予想外のトルクが、前記遊脚相中の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）を示さないことを決定することをさらに含む、請求項１～１２のいずれか一項に記載の方法（３００）。
  14. 前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記予想外のトルクが前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）に対応するかどうかを決定することが、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記予想外のトルクが前記衝撃（２０２）トルクに対応しており、前記衝撃（２０２）トルクが前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の関節の運動に対抗することを決定するこ
    とを含む、請求項１～１３のいずれか一項に記載の方法（３００）。
  15. 前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の膝関節の関節動態（１３４ＪＤ）と、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節の関節動態（１３４ＪＤ）と、に対応する、請求項１～１４のいずれか一項に記載の方法（３００）。
  16. 前記股関節の前記関節動態（１３４ＪＤ）が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を外転または内転させる外転－内転トルクと、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を屈曲または伸展させる屈曲－伸展トルクと、を含む、請求項１５に記載の方法（３００）。
  17. ロボット（１００）であって、
    ボディ（１１０）と、
    前記ボディ（１１０）に結合され、環境（１０）を昇降するように構成された２つ以上の脚（１２０）であって、遊脚脚（１２０ＳＷ）を備える、２つ以上の脚（１２０）と、
    前記２つ以上の脚（１２０）と通信する制御システム（１７０）と、を備え、
    前記制御システム（１７０）が、データ処理ハードウェア（１４２）と、前記データ処理ハードウェア（１４２）と通信するメモリハードウェア（１４４）と、を備え、前記メモリハードウェア（１４４）が、前記データ処理ハードウェア（１４２）上で実行されたときに、前記データ処理ハードウェア（１４２）に、
    前記ロボット（１００）の遊脚脚（１２０ＳＷ）の関節動態（１３４ＪＤ）を受信することであって、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が、前記ロボット（１００）の歩行の遊脚相を実行する、前記関節動態（１３４ＪＤ）を受信することと、
    世界基準フレームに対する前記ロボット（１００）の姿勢の評価を定義するオドメトリ（１９２）を受信することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する予想外のトルクが、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する衝撃（２０２）に対応するかどうかを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記予想外のトルクが、前記衝撃（２０２）に対応するとき、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚相の完了パーセントおよび前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）に基づいて、前記衝撃（２０２）が前記ロボット（１００）の周りの地面（１２）における前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の着地を示すかどうかを決定すること、ならびに
    前記衝撃（２０２）が前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記着地を示さないときには、前記ロボット（１００）の前記オドメトリ（１９２）および前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）に基づいて、前記衝撃（２０２）の原因を分類することと、を含む動作を実行させる命令を格納している、ロボット（１００）。
  18. 前記動作が、前記衝撃（２０２）の前記分類された原因に基づいて、前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の応答（２０４）を生成することをさらに含む、請求項１７に記載のロボット（１００）。
  19. 前記動作は、前記衝撃（２０２）が前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記着地を示すとき、前記データ処理ハードウェア（１４２）によって、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の分類を立脚脚（１２０ＳＴ）に変更することをさらに含む、請求項１７または１８に記載のロボット（１００）。
  20. 前記動作は、前記衝撃（２０２）の前記原因がつまずきとして分類されたとき、前記それぞれの衝撃（２０２）に対する応答（２０４）として、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を上昇させることをさらに含む、請求項１７～１９のいずれか一項に記載のロボット（１００）。
  21. 前記衝撃（２０２）の前記原因を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）に基づいて、前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記遊脚相の完了パーセントが遊脚相閾値を満たすことを決定することであって、前記遊脚相閾値は、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記遊脚相の初期にあることを示す、前記遊脚相の完了パーセントが遊脚相閾値を満たすことを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）の前記原因を、持ち上げこすりとして分類することと、を含み、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）の前記原因を、前記持ち上げこすりとして分類することに応答して、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が、前記歩行の前記遊脚相を実行することを継続する、請求項１７～２０のいずれか一項に記載のロボット（１００）。
  22. 前記衝撃（２０２）の前記原因を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）に基づいて、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節が事前決定された運動制限を超えることを決定することであって、前記関節動態（１３４ＪＤ）が、前記地面（１２）に対する前記股関節の外転－内転成分と、前記地面（１２）に対する前記股関節の屈曲－伸展成分と、を含み、前記外転－内転成分が、前記屈曲－伸展成分の関数としての前記事前決定された運動制限を含む、前記股関節が前記事前決定された運動制限を超えることを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）の前記原因を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記ロボット（１００）のボディ（１１０）に接触したものとして分類することと、を含み、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）の前記原因を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記ロボット（１００）の前記ボディ（１１０）に接触したものとして分類することに応じて、前記歩行の前記遊脚相を実行することを継続する、請求項１７～２１のいずれか一項に記載のロボット（１００）。
  23. 前記衝撃（２０２）の前記原因を分類することが、
    対側脚（１２０ＣＬ）までの前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の第１の最接近点と、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）までの前記対側脚（１２０ＣＬ）の第２の最接近点との間のベクトル距離が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記対側脚（１２０ＣＬ）と交差したことを示すことを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の遠位端（１２４）が、前記対側脚（１２０ＣＬ）のそれぞれの遠位端（１２４）と交差したことを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の第１の膝関節が、前記対側脚（１２０ＣＬ）の第２の膝関節と交差したことを決定することと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記それぞれの衝撃（２０２）を引き起こす状態を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が前記ロボット（１００）の前記対側脚（１２０ＣＬ）と交差したものとして分類することと、
    前記ロボット（１００）の前記対側脚（１２０ＣＬ）と交差解除するために、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を移動させることと、を含む、請求項１７～２２のいずれか一項に記載のロボット（１００）。
  24. 前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ ＳＷ ）の前記状態を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）が、前記ロボット（１００）の対側脚（１２０ＣＬ）の近傍に位置決めされたことを決定することと、
    前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記トルクが、主に、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節の外側成分からの関節動態（１３４ＪＤ）から生じることを決定することと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記それぞれの衝撃（２０２）を引き起こす前記状態を、交差解除された対側脚（１２０ＣＬ）衝撃（２０２）として分類することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を前記ロボット（１００）の矢状平面から離れる方向に移動させることと、をさらに含む、請求項２３に記載のロボット（１００）。
  25. 前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ ＳＷ ）の前記状態を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の膝が、前記遊脚相中に後方に移動していることを決定することと、
    前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記予想外のトルクをもたらす前記関節動態（１３４ＪＤ）が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の膝トルクと前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節の周りの内転－外転トルクとの両方よりも大きい前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節の周りの屈曲－伸展トルクを含むことを決定することと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記それぞれの衝撃（２０２）を引き起こす前記状態を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝が前記ロボット（１００）のボディ（１１０）の後ろの地形に接触したものとして分類することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝を、前記ロボット（１００）の前記ボディ（１１０）に対して前方にシフトさせることと、をさらに含む、請求項２３に記載のロボット（１００）。
  26. 前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ ＳＷ ）の前記状態を分類することが、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の膝が知覚された地面（１２）に近接していることを決定することであって、前記膝が、前記ロボット（１００）のボディ（１１０）に対して前方に移動しており、前記知覚された地面（１２）が、前記ロボット（１００）に関するセンサー（１３２）データによって定義される、前記膝が知覚された地面（１２）に近接していることを決定することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の遠位端（１２４）よりも前記知覚された地面（１２）に近いことを決定することと、
    前記それぞれの衝撃（２０２）に対応する前記予想外のトルクが、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節において発生することを決定することと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記それぞれの衝撃（２０２）を引き起こす前記状態を、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝が前記ロボット（１００）の前記ボディ（１１０）の下にある地形に接触したものとして分類することと、
    前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記膝が前記ロボット（１００）の前記ボディ（１１０）の下にある地形に接触したことに応答（２０４）することなく、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の移動を継続することと、をさらに含む、請求項２３に記載のロボット（１００）。
  27. 前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記予想外のトルクが前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）に対応するかどうかを決定することが、前記予想外のトルクが衝撃（２０２）検出閾値を満たすかどうかを決定することを含み、前記衝撃（２０２）検出閾値が、既知の衝撃（２０２）に対応するトルクの大きさを含む、請求項１７～２６のいずれか一項に記載のロボット（１００）。
  28. 前記動作が、
    前記ロボット（１００）の周りの関節トルクセンサー（１３２）によって測定された測定トルクと、
    重力によって引き起こされるそれぞれのトルクを表す第１の予想内のトルクと、
    前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を加速させるための対応するトルクを表す第２の予想内のトルクと、に基づいて、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記予想外のトルクを決定することをさらに含む、請求項１７～２７のいずれか一項に記載のロボット（１００）。
  29. 前記動作が、前記ロボット（１００）の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の関節が、前記関節の可動域に対する制限であるときに、前記予想外のトルクが、前記遊脚相中の前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）を示さないことを決定することをさらに含む、請求項１７～２８のいずれか一項に記載のロボット（１００）。
  30. 前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記予想外のトルクが前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記衝撃（２０２）に対応するかどうかを決定することが、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）に対する前記予想外のトルクが衝撃（２０２）トルクに対応することを決定することを含み、前記衝撃（２０２）トルクが、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の関節の運動に対抗している、請求項１７～２９のいずれか一項に記載のロボット（１００）。
  31. 前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の前記関節動態（１３４ＪＤ）が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の膝関節の関節動態（１３４ＪＤ）、および前記遊脚脚（１２０ＳＷ）の股関節の関節動態（１３４ＪＤ）に対応する、請求項１７～３０のいずれか一項に記載のロボット（１００）。
  32. 前記股関節の前記関節動態（１３４ＪＤ）が、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を外転または内転させる外転－内転トルクと、前記遊脚脚（１２０ＳＷ）を屈曲または伸展させる屈曲－伸展トルクと、を含む、請求項３１に記載のロボット（１００）。
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