Walking in Narrow Spaces: Safety-critical Locomotion Control for Quadrupedal Robots with Duality-based Optimization

要約

この論文では、四足歩行ロボットのためのセーフティクリティカルな移動制御フレームワークを紹介します。
私たちの目標は、四足歩行ロボットが乱雑な環境でも安全に移動できるようにすることです。
これに取り組むために、双対性ベースの障害物回避制約を備えた指数関数的離散制御バリア関数 (指数関数的 DCBF) を、四足歩行制御用の全身制御 (WBC) フレームワークを備えた非線形モデル予測制御 (NMPC) に導入します。
これにより、多面体を使用して、四足ロボットの移動制御を行う際に、衝突回避のためのロボットや障害物の形状を記述することが可能になります。
障害物回避に球面および保守的近似を利用する、特に CBF を使用したこれまでのほとんどの研究と比較して、この研究では、現実世界の非常に狭い空間を自律的かつ安全に移動する四足ロボットを実証しています。
(オープンソース コードは github.com/HybridRobotics/quadruped_nmpc_dcbf_duality で入手でき、ビデオは youtu.be/p1gSQjwXm1Q で入手できます。)

要約(オリジナル)

This paper presents a safety-critical locomotion control framework for quadrupedal robots. Our goal is to enable quadrupedal robots to safely navigate in cluttered environments. To tackle this, we introduce exponential Discrete Control Barrier Functions (exponential DCBFs) with duality-based obstacle avoidance constraints into a Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) with Whole-Body Control (WBC) framework for quadrupedal locomotion control. This enables us to use polytopes to describe the shapes of the robot and obstacles for collision avoidance while doing locomotion control of quadrupedal robots. Compared to most prior work, especially using CBFs, that utilize spherical and conservative approximation for obstacle avoidance, this work demonstrates a quadrupedal robot autonomously and safely navigating through very tight spaces in the real world. (Our open-source code is available at github.com/HybridRobotics/quadruped_nmpc_dcbf_duality, and the video is available at youtu.be/p1gSQjwXm1Q.)

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