Perceptive Locomotion through Whole-Body MPC and Optimal Region Selection

要約

困難な産業環境における脚歩行動作のリアルタイム合成は依然として未解決の問題であり、ロボットの限界に近い全身動作を生成しながら、数歩先の足跡の位置を同時に決定する必要があります。
状態推定および認識エラーは、モデル予測制御 (MPC) フレームワークにおける高速再計画動作の実際的な制約を課します。
まず、知覚移動パイプラインの計算上の限界が接触面選択の組み合わせにあることがわかりました。
選択した表面上の接触位置の再計画は、MPC 周波数 (50 ～ 100 Hz) で実行できます。
次に、全身動作の生成は通常、ロボット ベースの基準軌道に従い、収束を容易にします。
私たちは、最先端の全身 MPC (Crocodyl) を活用して、接触滑りなどの予期せぬイベントに確実に対処するために、この制約を取り除くことを提案します。
私たちの貢献は、知覚移動のための完全なフレームワークに統合され、さまざまな地形条件下で検証され、ロボットの作動限界を押し上げる挑戦的な試験や、ICRA 2023 の四足歩行チャレンジ シミュレーションで実証されています。

要約(オリジナル)

Real-time synthesis of legged locomotion maneuvers in challenging industrial settings is still an open problem, requiring simultaneous determination of footsteps locations several steps ahead while generating whole-body motions close to the robot’s limits. State estimation and perception errors impose the practical constraint of fast re-planning motions in a model predictive control (MPC) framework. We first observe that the computational limitation of perceptive locomotion pipelines lies in the combinatorics of contact surface selection. Re-planning contact locations on selected surfaces can be accomplished at MPC frequencies (50-100 Hz). Then, whole-body motion generation typically follows a reference trajectory for the robot base to facilitate convergence. We propose removing this constraint to robustly address unforeseen events such as contact slipping, by leveraging a state-of-the-art whole-body MPC (Croccodyl). Our contributions are integrated into a complete framework for perceptive locomotion, validated under diverse terrain conditions, and demonstrated in challenging trials that push the robot’s actuation limits, as well as in the ICRA 2023 quadruped challenge simulation.

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