Optimizing Lead Time in Fall Detection for a Planar Bipedal Robot

要約

脚付きロボットが複雑な地形で動作するには、遭遇する外乱や不確実性に対して堅牢でなければなりません。
このホワイト ペーパーは、修正動作を実行するための十分なリード タイムを提供する転倒検出/予測アルゴリズムの設計を通じて、ロバスト性の向上に貢献します。
転倒は、突然（即効性）、初期（遅効性）、または断続的（不連続）の障害によって引き起こされる可能性があります。
早期落下検出は、コントローラーのマスキング効果 (外乱減衰アクションによる)、リード タイムと偽陽性率の間の反比例関係、および障害/根本的な要因の一時的な動作のために困難なタスクです。
この論文では、リードタイムを最大化し、偽陽性率と偽陽性率の望ましいしきい値を満たしながら、初期障害と突然障害の両方を検出できる落下検出アルゴリズムを提案します。

要約(オリジナル)

For legged robots to operate in complex terrains, they must be robust to the disturbances and uncertainties they encounter. This paper contributes to enhancing robustness through the design of fall detection/prediction algorithms that will provide sufficient lead time for corrective motions to be taken. Falls can be caused by abrupt (fast-acting), incipient (slow-acting), or intermittent (non-continuous) faults. Early fall detection is a challenging task due to the masking effects of controllers (through their disturbance attenuation actions), the inverse relationship between lead time and false positive rates, and the temporal behavior of the faults/underlying factors. In this paper, we propose a fall detection algorithm that is capable of detecting both incipient and abrupt faults while maximizing lead time and meeting desired thresholds on the false positive and negative rates.

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