0041] 多个动作捕捉装置5中的每个拍摄具有附接至他/她的脚的多个标记的操作者的 图像，生成指示图像的图像信息，以及将其传送到测量PC6。测量PC6根据由从多个动作 捕捉装置5中的每个所接收到的图像信息所指示的图像中所包括的标记的动作计算所提 起的游走腿的高度以及双腿的脚的位置和姿势。测量PC6将所计算出的所提起的游走腿 的高度以及指示双腿的脚的位置和姿势的脚位置/姿势信息传送到机器人3。从而，机器 人3可以识别出操作者的所提起的游走腿的高度以及操作者的右脚和左脚的相对位置/姿 势。
[0042] 以这种方式，测量PC6将加重信息以及脚位置/姿势信息作为操作信息传送到机 器人3。机器人3使用按照此方式所获得的操作信息（1)至（3)执行下肢的主从式控制。
[0043] (1)右腿加重量和左腿加重量
[0044] (2)所提起的游走腿的高度
[0045] (3)右腿和左腿的相对位置/姿势
[0046] 注意，操作信息（1)至（3)作为测力板4根据需要检测加重并且传送加重信号以 及动作捕捉装置5根据需要拍摄图像并且传送图像信息的结果由测量PC6根据需要获取， 并且被传送到机器人3。例如，根据需要获取操作信息的时间分辨率最短为约25毫秒，并且 机器人3对信息进行插值以实际地使用该信息。
[0047] 机器人3中所内置的CPU8(中央处理器单元）（在此说明书中，在下文中还称为 "机器人CPU"）基于由从测量PC6所传送的操作信息所指示的右腿加重量和左腿的加重 量、所提起的游走腿的高度以及右腿和左腿的相对位置/姿势来计算目标ZMP、左腿的目标 腿位置/姿势、右腿的目标腿位置/姿势以及机器人3的目标臀部姿势，使得机器人3的动 作追溯操作者的动作。
[0048] 机器人CPU8基于所计算出的信息（目标ZMP、左腿的目标腿位置/姿势、右腿的 目标腿位置/姿势、以及目标臀部位置/姿势）计算机器人3的每个关节角度，并且控制 每个关节以使其具有所计算出的关节角度。具体地，机器人3包括用作关节的多个致动器 (未示出）。机器人CPU8计算每个致动器的目标角度作为每个关节角度，并且控制每个致 动器使得每个致动器的角度变为所计算出的目标角度。具体地，计算用于实现目标ZMP、左 腿的目标腿位置/姿势、右腿的目标腿位置/姿势、以及目标臀部姿势的目标角度。从而， 执行主从式控制使得机器人3的动作追溯操作者的动作。注意，机器人CPU8内置在机器 人3中，并且被包括在对机器人3的操作执行整体控制的微控制器中。
[0049] 尽管以上描述了主从式控制系统1的结构，但是获取操作者的所提起的游走腿的 高度以及脚的位置/姿势（右脚的位置/姿势和左脚的位置/姿势）的装置不限于上述示 例。尽管在以上示例中描述了使用光学动作捕捉装置作为动作捕捉系统的情况，但是可以 使用其他的动作捕捉系统，诸如机械系统或磁性系统。此外，可以使用能够获取深度信息的 动作传感器，诸如KINECT(注册商标）。
[0050] 用于分别地从操作者的右腿和左腿获取加重量的装置也不限于上述示例。例如， 操作者可以穿戴具有力传感器的鞋，并且由操作者的右腿和左腿中的每个所施加到力传感 器的力可以被检测为对地面的加重。然后，左腿和右腿的每个力传感器可以生成指示所检 测到的力的加重信息，并且将该加重信息传送到测量PC6。
[0051] 此外，可以经由有线或无线执行测量PC6与机器人3之间的通信。具体地，测量 PC6和机器人3中的每个包括依照有线或无线之中所选择的之一的通信模块，并且通过该 通信模块执行通信。实现通信的方法是通用的，并且因此不再描述。
[0052] 〈2.用于机器人中的稳定化处理的前提〉
[0053] 假定根据此实施例的两足步行机器人3可以执行实时操作，该实时操作基于目标 ZMP计算重力轨迹的稳定中心，并且计算用于实现所计算出的重力轨迹中心、目标腿位置/ 姿势以及目标臀部姿势的每个关节角度。此外，假定两足步行机器人3具有能够在短时段 内（几十毫秒）对这样的稳定化处理进行顺序计算的处理系统。
[0054] 作为用于实现稳定化处理的技术，可以使用通用的预见控制、模型预测控制等计 算重力轨迹中心。作为用于实现稳定化处理的技术，可以使用在第3834629号日本专利中 所公开的预见控制，或可以使用在日本未经审查专利申请公布第2013-184248号中所公开 的模型预测控制。然后，机器人CPU8可以根据使用预见控制或模型预测控制所计算出的 重力轨迹中心，通过使用COG雅可比式根据逆向动力学计算每个关节角度的通用技术来计 算每个关节角度。
[0055] 在此实施例中，为了使用此技术实现稳定化处理，需要维持特定的时间段（也称 为预见时段或预测时段）的未来目标值（目标ZMP、左腿的目标腿位置/姿势、右腿的目标 腿位置/姿势、以及目标臀部姿势），以实现机器人3的长期稳定性。图2示出了根据此技 术的稳定化处理的概念。如图2所示，未来目标值被存储在机器人3中的缓冲器（在此说 明书中，在下文中还称为"预测时段缓冲器"）中。针对目标ZMP、左腿的目标腿位置/姿势、 右腿的目标腿位置/姿势以及目标臀部姿势中的每个准备预测时段缓冲器。注意，图2示 出了预测时段缓冲器具有能够存储1. 6秒的未来目标值的大小的示例。
[0056] 在通用的预见技术或模型预测技术中，基于操作者的步行动作、控制杆等的输入， 根据输入所计算出的目标值根据需要被提供至预测时段缓冲器的末端。机器人从预测时段 缓冲器的头部起顺序地获取这些目标值，并且基于所获取的目标值计算每个关节角度。具 体地，机器人通过预见控制或模型预测控制根据目标ZMP计算机器人的重力轨迹中心，并 且根据所计算出的重力轨迹中心、左腿的目标腿位置/姿势、右腿的目标腿位置/姿势以及 目标臀部姿势通过逆向动力学计算每个关节角度。然后，机器人控制每个关节使其成为所 计算出的关节角度中的每个。因此，预测时段缓冲器用作队列。
[0057] 注意，存储未来目标值的方式不限于如上所述地到缓冲器中的存储，并且未来目 标值可以被存储在多项式空间中。此外，此实施例旨在用于具有稳定化处理的机器人控制 系统，该稳定化处理存储未来目标值并且在相对短的时段中逐次生成确保在存储目标值的 时段期间的稳定性的重力轨迹中心。实现稳定化处理的方法不限于在此实施例中所描述的 方法，只要可以实现相同的处理即可。
[0058] 在此实施例中，可以使用预测时段缓冲器，以便将基于操作信息新近地计算出的 目标值存储到预测时段缓冲器的后端。然而，已经证明了即使当新近地计算出的目标值被 存储从预测时段缓冲器的头部起前进一秒的位置处时，所计算出的重力轨迹中心也不显著 地改变。这是因为：由于在此实施例中根据操作者的脚的加重计算机器人3的目标ZMP，所 以与如稍后所描述地不采用这样的处理的情况相比，可以消除机器人3的ZMP转变时段，并 且以小的延迟实现反应操作者的动作的机器人3的动作。
[0059] 〈3?处理流程〉
[0060] 在下文中，参照图3描述根据此实施例的主从式控制系统1的处理。图3是示出 了根据此实施例的主从式控制系统1的处理的流程图。
[0061] (si:到机器人的初始状态的转变）
[0062] 机器人3在其初始操作的开始转变到初始状态（SI)。具体地，机器人CPU8执行原 点归复（zeroreturn)、伺服以及到机器人3的初始姿势的转变，从而开始倒立（inverted) 控制和仿形（copying)控制。
[0063] 机器人3具有如图2所示的预测时段缓冲器。在预测时段缓冲器中，预先设置更 新位置。如图4的模式A所示，如果更新位置被设置在预测时段缓冲器的后端处，则机器人 3以与预测时段（从头部到后端获取预测时段缓冲器的目标值的时间：1. 6秒）相对应的延 迟实施反映操作者的动作的动作。如果更新位置被设置在在预测时段缓冲器的中间，则机 器人3以与预测时段的一半（0. 8秒）相对应的延迟实施反映操作者的动作的动作。此外， 如图4的模式B所示，如果更新位置被设置为过于接近预测时段缓冲器的头部的位置，则尽 管直到在机器人3上反映操作者的动作的延迟变短，但是当操作者采取长的步时，与该长 的步相对应的目标值不可以被存储。因此，如图4的模式C所示，考虑到机器人3的动作的 稳定性和延迟的降低，如上所述地优选地将更新位置设置在从预测时段缓冲器的头部起约 一秒的时段内。
[0064] 机器人CPU8依照按照以上方式预先设置的更新位置，将基于从测量PC6所接收 到的操作信息所计算出的目标ZMP、左腿的目标腿位置/姿势、右腿的目标腿位置/姿势、以 及目标臀部姿势存储到预测时段缓冲器中。假定CPU8采用与在如图4的模式C所示的更 新位置处的目标值相同的目标值填充到预测时段缓冲器的末端。
[0065] 预测时段缓冲器的大小可以被设置为到达更新位置的大小。然而，如果在机器人 CPU8的计算时间中允许额外的时间，则预测时段缓冲器的大小优选地为也存储如上所述 的更新位置之后的未来目标值的大小。此外，还可以有效地计算并且存储下述目标值：例 如，如在稍后的"6.实施例的修改例"中所描述地，该目标值确保在预测时段缓冲器中从更 新位置到末端的更高的动态稳定性。
[0066] (S2 :关于操作状态的获取的确定）
[0067] 机器人CPU8不中断地确定是否获取了操作信息（S2)。具体地，机器人CPU8不 中断地确定是否以一定的间隔从测量PC6接收到操作信息。当未获取操作者的操作信息 (S2 :否）时，机器人CPU8在稍后描述的S18中执行错误处理。
[0068] (S3 :关于操作状态是否为双腿支撑状态的确定）
[0069] 操作者的操作状态被宽泛地分为三