Fast Convex Visual Foothold Adaptation for Quadrupedal Locomotion

要約

この拡張要約では、最近開発された四足歩行用の知覚ベースのコントローラーについて簡単に紹介します。
ビジュアル フットホールド アダプテーション (VFA) とモデル予測制御 (MPC) に基づく以前のアプローチと比較して、新しいフレームワークは、ニューラル ネットワーク回帰に基づく安全なフットホールド領域の高速近似と、それに続く安全なフットホールド領域を生成するための凸分解ルーチンを組み合わせています。
コントローラーが足場の位置を自由に最適化できる着陸エリア。
予測、凸分解、MPC ソリューションを組み合わせた前述のフレームワークは、140kg の油圧四足ロボット (HyQReal) でシミュレーションでテストされます。

要約(オリジナル)

This extended abstract provides a short introduction on our recently developed perception-based controller for quadrupedal locomotion. Compared to our previous approach based on Visual Foothold Adaptation (VFA) and Model Predictive Control (MPC), our new framework combines a fast approximation of the safe foothold regions based on Neural Network regression, followed by a convex decomposition routine in order to generate safe landing areas where the controller can freely optimize the footholds location. The aforementioned framework, which combines prediction, convex decomposition, and MPC solution, is tested in simulation on our 140kg hydraulic quadruped robot (HyQReal).

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