Stair Climbing using the Angular Momentum Linear Inverted Pendulum Model and Model Predictive Control

要約

線形倒立振子モデルの状態変数として角運動量と足の位置を使用する新しい制御パラダイムは、二足歩行ロボットの制御の可能性の領域を拡大しました。
ALIP モデルとして知られるこの新しいパラダイムは、ロボットの重心の高さが一定またはほぼ一定であると想定できる場合や、足の配置に運動学的以外の制限がない場合に有効であることが示されています。
階段の上り下りは、これらの仮定の両方に違反します。つまり、重心の高さが 1 段内で大幅に変化し、階段の形状によって足の置き方の有効性が制限されます。
この論文では、ロボットの立脚足と重心によって形成される仮想振り子の長さがステップ中に滑らかな軌道をたどることを可能にする ALIP モデルのバリエーションを検討します。
このモデルを、仮想制約ベースの制御とモデル予測制御アルゴリズムの新しい組み合わせから構築された制御戦略と組み合わせて、足の位置だけに依存しない階段昇降歩行を安定させます。
SimMechanics シミュレーション環境で Cassie Biped の 20 自由度モデルをシミュレーションしたところ、コントローラーが周期的な歩行を実現できることがわかりました。

要約(オリジナル)

A new control paradigm using angular momentum and foot placement as state variables in the linear inverted pendulum model has expanded the realm of possibilities for the control of bipedal robots. This new paradigm, known as the ALIP model, has shown effectiveness in cases where a robot’s center of mass height can be assumed to be constant or near constant as well as in cases where there are no non-kinematic restrictions on foot placement. Walking up and down stairs violates both of these assumptions, where center of mass height varies significantly within a step and the geometry of the stairs restrict the effectiveness of foot placement. In this paper, we explore a variation of the ALIP model that allows the length of the virtual pendulum formed by the robot’s stance foot and center of mass to follow smooth trajectories during a step. We couple this model with a control strategy constructed from a novel combination of virtual constraint-based control and a model predictive control algorithm to stabilize a stair climbing gait that does not soley rely on foot placement. Simulations on a 20-degree of freedom model of the Cassie biped in the SimMechanics simulation environment show that the controller is able to achieve periodic gait.

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