Multi-contact MPC for Dynamic Loco-manipulation on Humanoid Robots

要約

この論文では、マルチコンタクト モデル予測制御 (MPC) フレームワークを介して、複数のコンタクト モードでヒューマノイド ロボットの動的移動操作を制御する新しい方法を提示します。
提案されたフレームワークには、手と物体の接触や足と地面の接触など、移動操作でさまざまな接触モードをキャプチャできるマルチ接触ダイナミクス モデルが含まれています。
私たちが提案するダイナミクスモデルは、オブジェクトのダイナミクスをシステムに作用する外力として表し、モデルを簡素化し、MPC 問題の解決を可能にします。
数値検証では、マルチコンタクトMPCフレームワークは、各タスクの接触タイミングと目的の状態のみを必要とし、MPCにロコマニピュレーションの予測範囲での接触モードの変化に関する知識を与えます。
提案されたフレームワークは、ヒューマノイド ロボットを制御して、向きを変えたり歩いたりしながらオブジェクトを効率的に拾ったり落としたりするなど、マルチタスクの動的移動操作アプリケーションを完了することができます。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel method to control humanoid robot dynamic loco-manipulation with multiple contact modes via multi-contact Model Predictive Control (MPC) framework. The proposed framework includes a multi-contact dynamics model capable of capturing various contact modes in loco-manipulation, such as hand-object contact and foot-ground contacts. Our proposed dynamics model represents the object dynamics as an external force acting on the system, which simplifies the model and makes it feasible for solving the MPC problem. In numerical validations, our multi-contact MPC framework only needs contact timings of each task and desired states to give MPC the knowledge of changes in contact modes in the prediction horizons in loco-manipulation. The proposed framework can control the humanoid robot to complete multi-tasks dynamic loco-manipulation applications such as efficiently picking up and dropping off objects while turning and walking.

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