Arm-wrestling robot and its control method

本発明は、サービスロボット、又はエンタテイメントロボットに属していて、より具体的には人の腕相撲をシミュレートする腕相撲ロボットに関するものである。

従来の腕相撲装置は、ユーザの腕力に対する反力を供給する手段及び方式によって、大きく３つの形式に大別される。 1つ目の形式は、バネの弾性力を利用しているものであって、特許文献１に開示している。 この腕相撲運動装置は、図１aに示したように、調整可能な剛性を有するらせん状のコイルバネで構成されている。 また、この種の別の例として、特許文献２、３、４、５、６、７に開示されているものがあり、さらに、この1つ目の形式と類似している形態として、錘で負荷を与えるものが特許文献８に開示されている。

２つ目の形式は、空気圧、または、油圧シリンダを用いている。 これは、力の操作性の観点から、上記1つ目のバネの形態より優れている。 しかし、空気圧、または、油圧発生装置を付属的に備えなければならないという点から、システムが複雑になり大きくなるという短所を持っている。 この種の装置としては、図１bに示しているような特許文献９に開示されたものや、図１cに示しているような特許文献１０に開示されているものがある。 また、この種の別の例として、特許文献１１、１２、１３、１４に開示されているものがある。

3つ目の形式は、ユーザに対する反力を生成する手段として、バネ又は空圧・油圧シリンダの代わりに電気モータを用いるものがあり、最近の腕相撲装置はおおむねこの種に属している。 この種の例として、図1dに示しているような特許文献１５に開示されているものがある。 この先行特許では、力を生成するためにトルクモータを用い、腕の速度を検出するためにセンサプレートと光電センサを用いている。 この種の別の例として、特許文献１６に開示されているものがある。

米国特許第3,947,025号明細書

米国特許第6,652,428号明細書

米国特許第5,458,554号明細書

米国特許第5,431,616号明細書

米国特許第4,900,019号明細書

米国特許第3,662,602号明細書

露国特許第2,128,539号明細書

中国特許第2691654号明細書

米国特許第4,805,900号明細書

米国特許第5,842,958号明細書

米国特許第3,400,793号明細書

米国特許第4,406,454号明細書

米国特許第4,754,964号明細書

特開昭55-54969号公報

特開平6-315544号公報

特開昭54-161436号公報

しかし、上記従来の腕相撲装置はいずれもボタン、または、別の手段により一定の力のレベルを選択し、その一定のレベルの力を生成するようにすることで、単純な腕相撲ゲームを行うか、腕力訓練をするように考案されている。 よって、人が腕相撲装置より大きい力を出せば人が勝ち、そうでなければ負ける単純装置であった。 そのため、ユーザは、この腕相撲装置を何回か試すとすぐ飽きてしまうという短所を持っている。

したがって、本発明の主たる目的は、単純ではなく、飽き難い腕相撲ロボットとその制御方法を提供するところにある。 より具体的には、試合の初期にユーザの最大の腕力を検出し、ユーザが予め力のパターンを予測できないように、毎回違う腕相撲のシナリオを、自動、かつ、ランダムに生成して、その生成されたシナリオを実現するように、腕部材の運動に関るフィードバック信号を用い、力フィードバック制御を遂行することによって、力の大きさを調節するボタンや他の手段などの操作をすることなく、力の強いユーザや弱いユーザが同時に楽しむことが出来るようにしているものである。

また、本発明の別の目的は、ユーザの勝とうとする意志が試合の勝率に影響するようにすることで、腕相撲の楽しさを増加し、さらに、保持できる腕相撲ロボットとその制御方法を提供するところにある。

本発明の特徴及び利点は、図面と共に以下の本発明に対する詳細な説明からより明らかになる。

本発明は、基本的には、腕力生成機構（１０）と、これを制御する制御システム（１００）で構成される腕相撲ロボットである（括弧の中の数字は図２a、図２b、図２ｃと図３に示す数字）。 腕力生成機構（１０）は、基本的に、電気モータ（１１）と、位置/速度センサ（１２）、トルクセンサ（１５）及び腕部材（A）とで構成されている。 制御システム（１００）は、試合の初期にユーザの最大腕力を検出し、毎回違うゲームシナリオを生成して、力のフィードバック制御ロジックを実行し、位置/速度センサ（１２）からの腕部材（A）の運動に関するフィードバック信号とトルクセンサ（１５）からの腕部材（A）に作用するトルクに関するフィードバック信号とを用いて前記シナリオを遂行するためのモータ制御入力信号を生成する。

より具体的には、図２aに、設置環境を含む、本発明による腕相撲ロボット（以下、「腕相撲ロボット」）を示す。 そこには、テーブル（T）と、テーブル（T）上面に配置される、人間の上半身を模倣した胴体（B）と、右腕部（無論、左腕部に設定することも可能である）に設けられている腕力生成機構（１０）と、上記胴体(B)に結合され、ユーザに所定の案内メッセージを映像で出力する映像出力手段（２０a）と、テーブルの前方の椅子（C）と、ユーザのテーブル前面に設けられた超音波センサ（３０a、３０ｂ）と、テーブルの下に設けられた光電センサ（３０ｃ）とが示されている。 また、図２aには示していないが、テーブルの下の制御システム（１００）と、ユーザに案内メッセージを出力する音声出力手段（２０ｂ）とが含まれている。

２つの超音波センサ（３０a、３０ｂ）（１つ、又は、多数の超音波センサも可能）は、テーブル前面の両側に設けられ、腕相撲ロボットに近づいて来る人を所定の角度範囲内で検出する。 超音波センサは、他のタイプのセンサに比べ、一般にノイズの影響が少ないというメリットがあり、如何なる状況でも人が近づいて来るのを容易に検出することが出来ることとなる。 光電センサ（３０ｃ）は赤外線を利用するセンサで、人が椅子（C）に座るのを検出できる。 このセンサは、他のタイプのセンサと比較して狭い角度の範囲で物体を検出する。

ユーザを案内するために、映像出力手段（２０a）及び/または、音声出力手段（図３の２０ｂ）が備えられていて、音声出力手段は、映像出力手段に一体化されていてもよいし、または、別々にテーブル（T）上の適切な場所に設けられていてもよい。

上記腕力生成機構（１０）は、図２（ｂ）においてさらに詳細に示すように、制御システム（１００）から算出されるモータ制御入力信号に基づいてトルク（回転）を供給するモータ（１１）と、該モータの角度位置と角速度を検出して角速度に関するフィードバック信号を制御システム（１００）に供給する位置/速度センサ（１２）と、モータ（１１）に連結され、モータ（１１）の回転速度を減速してトルクを増加させる減速手段（１３）と、腕相撲をするためにユーザが握る手が付いている腕部材（A）と、上記減速手段（１３）と腕部材（A）との間に設けられ腕部材（A）に作用するトルクを検出するトルクセンサ（１５）と、上記減速手段（１３）と腕部材（A）の間に設けられ、人間の安全を図るために機械的に上記腕部材（A）の回転角を制限する機械的ストッパー（１４）が付いているアダプタ（１６）と、モータ（１１）とストッパーシートブロック（１８）を支持し、かつテーブル（T）に固定される底板部材（１７）とが含まれている。 腕力生成機構（１０）は、モータ（１１）からトルクにより腕部材（A）を時計回り（CW）、または、反時計周り（CCW）に回動させる。

なお、位置/速度センサ（１２）としては、高精度のためにインクリメンタルエンコーダー(incremental encoder)を採用するのが望ましい（また、別のタイプの位置/速度センサも可能）。 一般的な減速器はバックラッシュ（backlash）が大きくトルクの制御性能が悪いため、減速手段（１３）としては、ハーモニックドライブ（harmonic drive）を採用するのが望ましい。

また、機械的ストッパー（１４）を備えるアダプタ(１６)は、モータの低速制御による腕部材（A）の初期絶対角の位置合わせに用いられる。 ストッパー（１４）を用いた絶対角の初期設定に関しては後述する。 絶対角の初期設定は、機械的ストッパー（１４）の替わりに、図２(c)に示すように、多数のインクリノメーター（１９）を用いることができる。

減速手段（１３）と腕部材（A）の間に設けられているトルクセンサ（１５）は、適切な力制御性能を得るために適切な分解能を持つことが好ましい。

また、底板部材（１７）は、多数の固定ホール（H）が形成されていて、ナットやボルトなどの固定手段により腕力生成機構（１０）と上述のテーブル（T）との締結を可能にする。

図３は、トルクセンサ（１５）から出力される低電圧信号を増幅して信号処理する増幅部（１１０）と、位置/速度センサ（１２）からのフィードバック信号を処理する論理回路部（１３０）と、超音波センサ（３０a、３０ｂ）に必要なパルス信号を生成するパルス生成部（１２０）と、モータ制御入力信号に基いてモータ（１１）を駆動するモータ駆動部（１４０）と、映像出力手段（２０a）および音声出力手段（２０ｂ）を駆動する出力手段（１５０）と、制御ロジックおよびシナリオを含む制御プログラム（２００）を格納するメモリ部（１６０）と、制御プログラム（２００）とフィードバック信号を用いてモータ制御入力信号を生成し、該信号をモータ駆動部（１４０）に転送し、かつ、映像および音声信号を生成して出力手段（１５０）に転送する制御部（１７０）とからなる制御システム（１００）を示している。

増幅部（１１０）と制御部（１７０）との間には、制御部（１７０）が認識できるようアナログ信号をデジタル信号に換えるA/Dコンバーター（１０１a）が含まれていて、また、インクリノメーター（１９）と制御部（１７０）との間、超音波センサ（３０a、３０ｂ）と制御部（１７０）との間、および、光電センサ（３０ｃ）と制御部（１７０）との間にもA/Dコンバーター（１０１b、１０１ｃ、１０１ｄ）が設けられている。 制御部（１７０）とモータ駆動部（１４０）との間には、デジタル信号をアナログ信号に換えるD/Aコンバーター（１０１e）が設けられている。 図３に示すように、制御システム（１００）は、モータ電源制御部（１８０）をさらに有している。 モータ電源制御部（１８０）は、制御部（１７０）から初期化完了信号を受けメカニカルリレー（１８４）に相応の出力信号を送るソリッドステートリレー（１８２）と、ソリッドステートリレー（１８２）の出力信号に応じて、電源（P）とモータ駆動部（１４０）とを接続するメカニカルリレー（１８４）と、制御部（１７０）で初期化が完了した時のみモータ（１１）に電源（P）を供給するために電源ラインに設けられているモータ動力スイッチ（MS）とを備えている。

制御部（１７０）が何らかの理由によってダウン状態になった時、D/Aコンバーター（１０１e）は、ダウン前の最終モータ制御入力信号を送り続ける可能性があり、この状態でモータ（１１）に電源を再度入れると危ない状況になる恐れがある。

このような不具合を解決するために、上記制御部（１７０）は、初期化が完了すると（メインスイッチ（１１３）が押された時に初期化を開始する）、初期化完了信号をD/Aコンバーター（１０１ｆ）または、デジタル出力端子を介してモータ電源制御部（１８０）に転送すると共に、D/Aコンバーター（１０１e）を介してモータ駆動部（１４０）に０値を転送する。 すると、モータ電源制御部（１８０）は、初期化完了信号により順に駆動されるソリッドステートリレー（SSR,１８２）の出力信号に従って電源（P）をモータ駆動部（１４０）に供給するようにメカニカルリレー（MR,１８４）をオンする。

これにより、制御システム（１００）の初期化が完了していない状態で、または、制御システム（１００）が異常の状態で、モータスイッチ（MS）がオンしても、電源は供給されないためユーザの安全は保障される。

制御システム（１００）は、力フィードバック制御ロジックを用い腕部材（A）の力及び運動を制御する。 なお、トルク指令値は、サブシナリオによって生成される。 あるサブシナリオ力の実行が完了すると、直ちに、力の増加分とその持続時間がランダムな特性を有する次のサブシナリオが用意される。 このサブシナリオは、その瞬間にオンラインで生成することも、予め用意されたいくつのサブシナリオの中から選んで用いることもできる。 腕相撲のシナリオは、このような複数のサブシナリオで構成されている。 シナリオに対するより詳しい説明は、後述する。
腕相撲ロボットの基本作動原理は、図４aに示され、より具体的には図４ｂに示される。 つまり、制御システム（１００）は、位置/速度センサ（１２）からの実際の角度位置及び角速度のフィードバック信号とトルクセンサ（１５）からの実際のトルクのフィードバック信号を受信し、該フィードバック信号とシナリオを用いてトルク指令値を算出し、その後、力フィードバック制御ロジックからモータ制御入力信号を生成することによって腕部材（A）を制御することになる。

力制御性能は、主に、センサからのフィードバック信号の正確さと、サンプリング時間の正確さを含むリアルタイム制御性能と、力フィードバック制御ロジック自体にかかっている。 図５aは、ユーザが腕相撲ロボットと腕相撲をする時の、トルク指令値（点線）と実際のトルク（実線）の一例を表す例示図である。 図5aでは、横軸が時間[sec]を縦軸がトルク[Nm]を表す。

力フィードバック制御は、腕相撲ロボットの腕相撲において核心的役割を果たし、そして、位置フィードバック制御は、腕部材（A）を開始位置に移動させ、腕部材（A）を初期絶対角度に設定するために必要となる。 図５ｂは、腕相撲ロボットの位置フィードバック制御の結果のグラフを例示する。 図５ｂにおいて、実線は目標位置を、点線は実際の位置を示す。 図５ｂの右側のグラフは、左側のグラフの６．５秒付近を拡大したグラフである。

位置/速度センサ（１２）としてインクリメンタルエンコーダを用いる場合には、腕部材（A）の絶対０度位置を初期に設定することが必要となる。 この０度位置の設定は、メカニカルストッパー（１４）と速度フィードバック制御によってできる。 具体的には、制御部（１７０）が、モータ（１１）を位置フィードバック制御によって低速に時計回り（CW）又は反時計回り（CCW）に駆動しながらトルクセンサ（１５）のトルク値を測定する。 この測定されたトルク値が所定値より大きいと、制御部（１７０）は、上記ストッパー（１４）がストッパーシーツブロック（１８）に接触していることを示すので、この時の角度を絶対角度０度に設定する。

また、初期角度設定は、メカニカルストッパー（１４）を用いないで、複数のインクリノメータ（１９）を用いることもできるが、この場合、腕力生成機構（１０）がより複雑になりコストが高くなる。

次に、腕相撲ロボットの制御方法について説明する。 図６に示すように、この制御方法は、基本的に３つのステップで構成されている。 第１ステップ（S１１０）においては、腕力生成機構（１０）と制御システム（１００）とが初期化され、腕部材（A）の初期角度を設定する。 第２ステップ（S１３０）においては、所定時間の間、トルクセンサ（１５）からのフィードバック信号に基いて、ユーザの最大腕力を測定する。 第３ステップ（S１４０）においては、腕相撲のシナリオを実行するために力フィードバック制御により腕力生成機構が駆動される。

また、この制御方法は、第１ステップ（S１１０）と第２ステップ（S１３０）との間にもう一つのステップ（S１２０）を加えて構成することもできる。 このステップ（S１２０）は、複数の超音波センサ（３０a、３０ｂ）などを用いてユーザが腕相撲ロボットに近づいて来るのを検出し、光電センサ（３０ｃ）などを用いてユーザか椅子（C）に座るのを検出する。

上記第１ステップ（S１１０）は、図７に示すように、腕力生成機構（１０）および制御システム（１００）を初期化する第１−１ステップ（S１１１）、モータ電源制御部（１８０）に初期化完了信号を送信し、モータ駆動部（１４０）にトルク指令値０に応じたモータ制御入力信号を送信する第１−２段階（S１１２）、モータ電源制御部（１８０）が初期化完了信号を受信した後、モータ駆動部（１４０）に電源（P）を印加する第１−３段階（S１１３）、そして、腕部材（A）の初期角度を設定する第１−４段階（S１１４）からなる。

上記ステップ（S１２０）は、図８に示すように、音波センサ（３０a、３０ｂ）などによりユーザの接近を検出する段階（S１２１）、ユーザの接近を検出するとユーザに腕相撲を案内する音声及び映像のメッセージを出力し、そうでなければ段階（S１２１）を繰り返す段階（S１２２）、ユーザが椅子（C）に着席したか否かを検出する段階（S１２３）、そしてユーザが椅子（C）に着席したならば、ユーザに音声及び映像の案内メッセージを出力し、そうでなければ段階（S１２３）を繰り返す段階（S１２４）からなる。

段階（S１２２）と段階（S１２４）の案内メッセージは、例えば、「こんにちは！腕相撲を行うのであれば着席してください。」、「準備が出来ましたら、始めるために腕を持ってください。」などの音声を出力するか、様々な顔の表情を形状化したアバター（avatar）また/及び所定の文句を出力するなどの形態に想定することが出来る。 ここでは、詳細な案内メッセージの出力は、付加的な機能なので省略することができ、また、本発明の目的を外れない程度に多様に変形することができる。

第２ステップ（S１３０）は、図９に示すように、腕部材（A）に印加されるトルクを特定の大きさまで増加させる第２−１段階（S１３１）、腕部材（A）の速度が正数か負数かを判定する第２−２段階（S１３２）、速度が正なら腕部材（A）に印加されるトルクの大きさを特定の規則に沿って増加させる第２−３段階（S１３３）、速度が負なら腕部材（A）に印加されるトルクの大きさを特定の規則に沿って減少させる第２−４段階（S１３４）、そして、所定時間の間第２−２段階（S１３２）から第２−４段階（S１３４）を繰り返してユーザの最大腕力を決める第２−５段階からなる。

図９ｂは、上記第２ステップ（S１３０）により２０代の青年８名から実際測定した最大腕力に関する表である。 この表で１番目と３番目の列は試行番号を、２番目と４番目の列は測定した最大腕力（単位：Nm）を表している。

第３ステップ（S１４０）は、図１０aに示すように、複数の勝ち、引き分け、負けのサブシナリオの中から一つを選択する第３−１段階（S１４１）、選択されたサブシナリオが実行されている間にトルクセンサ（１５）により測定したユーザの平均腕力と第２ステップ（S１３０）により得られたユーザの最大腕力とから、ユーザの意志力指数（will point）を算出する第３−２段階（S１４２）、第３−２段階（S１４２）で算出された意志力指数によって複数のサブシナリオの中から次のサブシナリオを選択する第３−３段階（S１４３）、選択されたサブシナリオが、勝ち、引き分け、負けの内何れに当たるのかを判断する第３−４段階（S１４４）、第３−４段階（S１４４）で判断したサブシナリオが引き分けのサブシナリオなら、引き分けのサブシナリオに該当する力フィードバック制御を行ってから第３−２段階（S１４２）に戻る第３−５段階（S１４５）、第３−４段階（S１４４）で判断したサブシナリオが勝ちのサブシナリオなら、勝ちのサブシナリオに該当する力フィードバック制御を行ってから試合を終了する第３−６段階（S１４６）、第３−４段階（S１４４）で判断したサブシナリオが負けのサブシナリオなら、負けのサブシナリオに該当する力フィードバック制御を行ってから試合を終了する第３−７段階（S１４７）からなる。

本発明で用いる用語として、１つの試合は、いくつかのサブシナリオの組み合わせで行われていて、一つの腕相撲シナリオ（又は単にシナリオ）は、多数のサブシナリオの集合で構成される。

勝ちのサブシナリオは、トルク指令値を大きく減少させることを意味し、負けのサブシナリオは、トルク指令値を大きく増加させることを意味している。 引き分けのサブシナリオは、トルク指令値をやや増加、または、やや減少、若しくは、現在の値を維持することを意味している。 複数のサブシナリオは、予め決められている区間によって分けられている。 しかし、勝ちのサブシナリオ、負けのサブシナリオ、及び引き分けのサブシナリオの分類は、現在の腕部材（A）の角度によって決まり、これは、所定の規則を用いて達成される。 図１０ｂは、現在の角度が10度の一実施例で、−１５０度と５０度との間を１０度間隔で分けてサブシナリオが設けられている。 例えば、図10ｂの表の第8〜第15のサブシナリオは、現在の角度において、ユーザが勝つサブシナリオに分類される。

第３−２段階（S１４２）で意志力指数は、以下の式から決まる。

意志力指数＝（１サブシナリオ間の平均腕力）/(最大腕力)×１００
意志力指数が１００に近いとユーザは勝とうとする強い意志をもっていると考えられ、０に近いと腕相撲に勝とうとする意志が弱いものと考えられる。 図１０ｃに確率の一例を示すように、腕相撲ロボットにより腕相撲の進行は意志力指数の影響を受ける。 図１０ｃにおいて、１列目は意志力指数を、２列目はユーザが勝つ確率、３列目は引き分けの確率、そして、４列目はユーザが負ける確率を示している。

第３ステップは、図１０aとは違う別の方法で実現することもできる。 つまり、第３ステップは、図１０ｂのように、力増加分、上昇時間、維持時間で特徴付けられるサブシナリオをオンラインで生成することによって実現できる。 ３つ全ての値は任意に決定される。 図１０ｄにおいて、横軸は時間、縦軸はトルクを示す。 サブシナリオにおける力の増加又は減少は、ロボットアームを滑らかに運動させるべく、図１０ｄに示すような多項式曲線、直線又はその他の曲線によって実現される。

図１０eは、この別の第３ステップ（S１５０）であり、第２ステップ（S１３０）で決められた最大腕力を調整する第３−１段階（S１５１）、維持値変数をランダムに決定する第３−２段階（S１５２）、任意の力増加分、任意の上昇時間、任意の維持時間を持つ一つのサブシナリオを生成する第３−３段階（S１５３）、生成されたサブシナリオを実行する第３−４段階（S１５４）、ユーザが勝ったのかをチェックし、勝ったら試合を終了する第３−５段階（S１５５）、ユーザが負けたのかをチェックし、負けたら試合を終了する第３−６段階（S１５６）、サブシナリオが完了したかをチェックし、完了していなければ第３−４段階（S１５４）から第３−７段階（S１５７）までを繰り返す第３−７段階（S１５７）、サステインバリューが０であるかをチェックして、０ではなければ第３−９段階（S１５９）に進み、０だったら第３−１０段階（S１６０）に進む第３−８段階（S１５８）、サステインバリューを１減少して第３−３段階（S１５３）に戻す第３−９段階（S１５９）、そして、決められた方法で最大腕力を減らして第３−２段階（S１５２）に戻す第３−１０段階（S１６０）からなる。

第３ステップ（S１５０）において、サステインバリューの変数は、時間が経つにつれて、ロボットの平均腕力の減少率をランダムに作成するために必要とされる。

図１１は、勝とうとする意志の強い人と弱い人の２人のユーザが試合を行った実験結果（S１４０）を例示している。 図１１において、上側の実線は、ユーザの意志力指数を表し、下側の実線は腕部材（A）の角度変化を表している。 これらの結果は、試合中に意志力指数は変化していることを、そして、勝とうとする強い意志が人間の勝つ確率を高めるということを示している。

図１２は、本発明の一実施例を示し、ユーザと腕相撲ロボットとが腕相撲をしている場面を例示している。 図１３は、図１２の腕相撲ロボットで同様のパターンの力を出すユーザによって行われた２回の試合を行ったデータ（S１４０使用）を示している。 図１３は、ユーザが同様のパターンの力を出しても試合の結果は異なりうることを示している。 図１３(a)のグラフはユーザが勝った場合、（ｂ）のグラフはユーザが負けた場合を示す。 なお、このグラフ（a）,（b)において、上側の実線はユーザの意志力指数を、下側の実線は腕部材（A）の角度を表している。

図１４aは、本発明の別の実施例（S１５０使用）を示し、７２歳の老女が腕相撲ロボットと試合をしている場面である。 図１４ｂは、その結果を示すグラフである。 図１４ｂのグラフ（a）、（ｂ）は、トルク指令値（青色の実線）、実際のトルク（灰色の実線）、角速度（赤色の実線）及び腕部材の角度（灰色の点線）を示している。 図１４ｂにおいて、左側のグラフは老女が勝った場合、右側のグラフは老女が負けた場合のデータである。 このグラフから明らかなように同一人物が試合をしても、腕相撲ロボットにより生成される力パターンと腕相撲の所要時間は試合毎に異なりうることが分かる。

図１５aは、図１４aの腕相撲ロボットを用いて２５歳の青年が試合をしている場面とその結果を示す例示図である。 図１５ｂは、１０歳の子どもが試合をしている場面とその結果を示す例示図である。 青年が図１５aの試合を終えるとすぐに子ともが図１５ｂの試合を行った。 ２５歳の青年が出した力は約５０N・ｍで、１０歳の子どもが出した力は約２０N・ｍであるが、腕相撲ロボットを何ら変更することなく腕相撲が円滑に行われた。 つまり、本発明による腕相撲ロボットは、ユーザ腕力の大きさに応じた適切な力を自動的に生成する機能を持っている。

図１６aの表は、図１４aの腕相撲ロボットで一人のユーザが２６回の試合をした場合の試合あたり所要時間と、ユーザの勝ち負けを示している。 図１６aの表から、試合時間及び試合結果は毎回異なることが分かり、腕相撲の楽しみを長く維持できることが分かる。

図１６ｂは、２人のユーザが図１４aの腕相撲ロボットと各々２６回の試合をした場合の結果をまとめた表である。 図１６ｂの表において、１番目のユーザは、人間の勝率が６３％であり、２番目のユーザは人間の勝率が７５％である。

以上、本発明の技術的思想を例示するための好ましい実施例に基いて説明及び示して来たが、本発明は、このように図示および説明した通りの構成および作用に限られるのではなく、技術的思想の範囲を脱することなく本発明に対して多数の変更および修正が可能であることは、当業者なら理解できることであろう。 従って、それら全ての適宜変更及び修正と均等物も本発明の範囲に属するものとして見なすべきである。

本発明の腕相撲ロボットの主な機能的特徴は、（i）腕相撲ロボット人の腕力大きさを検出してその人ごとに適する大きさの力を自動で生成するため、腕力の強い人でも弱い人でも、一緒に腕相撲を楽しむことができる、（ii）生成された力パターンが毎試合毎異なるため、同一人物が飽きることなく長い時間ロボットとの腕相撲を楽しむことができる、（iii）試合の初期に勝率をランダムで設定するが、試合中にユーザの勝とうとする意志を勝率に反映することである。

このような特徴に基いて、本発明は、娯楽用、または、老人健康増進用、若しくは、学生等の好奇心を引き起こす教育用として有用である。

図１ａは、従来技術による例示図である。

図１ｂは、従来技術による例示図である。

図１ｃは、従来技術による例示図である。

図１ｄは、従来技術による例示図である。

図２ａは、本発明による腕相撲ロボットの設置環境を示す例示図である。

図２ｂは、本発明における腕力生成機構の構成図である。

図２ｃは、本発明におけるアダプターに付いているインクリノメーター(inclinometer)を示す例示図である。

図３は、本発明における制御システムのブロック図である。

図４aは、本発明による腕相撲ロボットの基本作動原理を示す概念図である。

図４ｂは、本発明における制御プログラムを含む力フィードバック制御の原理を示す概念図である。

図５ａは、本発明におけるトルク指令値と実際のトルクの推移を示すグラフである。

図５ｂは、本発明における、位置フィードバック制御による目標位置と実際の位置を示すグラフである。

図６は、本発明による腕相撲ロボットの制御方法を示すフローチャートである。

図７は、本発明による腕相撲ロボットの制御方法を示す細部フローチャートである。

図８は、本発明による腕相撲ロボットの制御方法を示す細部フローチャートである。

図９ａは、本発明による腕相撲ロボットの制御方法を示す細部フローチャートである。

図９ｂは、２０代の青年８名から実際測定した最大腕力を示す表である。

図１０ａは、本発明による腕相撲ロボットの制御方法を示す細部フローチャートである。

図１０ｂは、本発明における、現在角度１０度で、勝つ、負け、引き分けに区分されたサブシナリオを示す例示図である。

図１０ｃは、本発明における、意志力指数とこれに相応する例示勝率を示す表である。

図１０ｄは、本発明によるあるサブシナリオにおいて、腕力の増減形態を示す例示図である。

図１０ｅは、本発明による腕相撲ロボットの制御方法を示す細部フローチャートである。

図１１は、勝とうとする意志の強い人と弱い人に対する実験結果を示すグラフである。

図１２は、本発明の一実施例によって実際に作製された腕相撲ロボットとの実際の試合場面を示す写真である。

図１３は、同様の力を出力するユーザによって２回行われたテストの例としてのグラフである。

図１４ａは、本発明の別の一実施例の腕相撲ロボットと７２歳の老女が実際に試合をする場面を示す写真である。

図１４ｂは、図１４ａの試合結果を示すグラフである。

図１５ａは、図１４ａの腕相撲ロボットと２５歳の青年との試合場面とその結果を示す例示図である。

図１５ｂは、図１５ａの試合終了直後、１０歳のこどもとの試合場面とその結果を示す例示図である。

図１６ａは、図１４ａの腕相撲ロボットで、一人のユーザが連続して２６回の試合をした時の試合当たりの所要時間と勝率に対する結果を示す表である。

図１６ｂは、図１４ａの腕相撲ロボットで、二人のユーザが各々２６回の試合を行った時の結果をまとめた表である。