Autonomous Navigation of Underactuated Bipedal Robots in Height-Constrained Environments

要約

未知の雑然とした高さ制限のある環境で大型ロボットを操縦するのは困難です。
障害物を回避するには高速で信頼性の高い計画アルゴリズムが必要であるだけでなく、ロボットは高さ制限のある領域の下を移動するためにしゃがむことで固有の寸法を変更できなければなりません。
このような課題に対処できる移動ロボットはほとんどなく、二足歩行ロボットが解決策を提供します。
ただし、二足歩行ロボットは非線形でハイブリッドなダイナミクスを備えているため、これらのロボットの動的実現可能性と安全性を確保しながら軌道を計画することは困難です。
この論文では、3 層のプランナーと可変歩行高さコントローラーを活用して、二足歩行ロボットが高さ制限のある環境を安全に探索できるようにする、エンドツーエンドの自律ナビゲーション フレームワークを紹介します。
垂直駆動のバネ荷重倒立振子 (vSLIP) モデルは、ロボットの平面歩行と垂直歩行の高さの結合ダイナミクスをキャプチャするために導入されています。
この低次数モデルは、長期および短期の安全な軌道計画を最適化するために利用されます。
可変歩行高さコントローラーを利用して、二足歩行ロボットが計画された軌道をたどりながら、安定した周期的な歩行歩行を維持できるようにします。
フレームワーク全体は、二足歩行ロボット Cassie を使用してテストされ、実験的に検証されます。
これは、さまざまな種類の高さ制限のある雑然とした環境で目標位置まで歩きながら、障害物を安全に回避するようにロボットを駆動する信頼性の高い自律性を実証します。

要約(オリジナル)

Navigating a large-scaled robot in unknown and cluttered height-constrained environments is challenging. Not only is a fast and reliable planning algorithm required to go around obstacles, the robot should also be able to change its intrinsic dimension by crouching in order to travel underneath height-constrained regions. There are few mobile robots that are capable of handling such a challenge, and bipedal robots provide a solution. However, as bipedal robots have nonlinear and hybrid dynamics, trajectory planning while ensuring dynamic feasibility and safety on these robots is challenging. This paper presents an end-to-end autonomous navigation framework which leverages three layers of planners and a variable walking height controller to enable bipedal robots to safely explore height-constrained environments. A vertically-actuated Spring-Loaded Inverted Pendulum (vSLIP) model is introduced to capture the robot’s coupled dynamics of planar walking and vertical walking height. This reduced-order model is utilized to optimize for long-term and short-term safe trajectory plans. A variable walking height controller is leveraged to enable the bipedal robot to maintain stable periodic walking gaits while following the planned trajectory. The entire framework is tested and experimentally validated using a bipedal robot Cassie. This demonstrates reliable autonomy to drive the robot to safely avoid obstacles while walking to the goal location in various kinds of height-constrained cluttered environments.

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