Reactive Gait Composition with Stability: Dynamic Walking amidst Static and Moving Obstacles

要約

この論文では、周期的な移動動作を介して変化する環境を移動するロボットの証明可能な安定性保証を備えた動作計画へのモジュール型アプローチを紹介します。
このようなシステムのパラダイムとしてダイナミック ウォーカーに焦点を当てますが、この論文で開発されたツールは、ダイナミック ムーブメント プリミティブ (DMP) によるロボットの動作計画への一般的な構成アプローチをサポートするために使用できます。
私たちのアプローチは、提案された計画が安定して実行できることをアプリオリに保証します。
これは、計画プロセスを多重平衡スイッチング システム (SSME) として定式化し、DMP 間のスイッチング頻度に関する適切な制約の下で、システムの進化が状態空間内の明示的に特徴付けられたトラッピング領域内にとどまることを証明することによって達成されます。
これらの条件は、提案された計画がロボットのダイナミクスと互換性があることを保証するために、プランナーに簡単に伝達できる形式で低レベルの安定性制限を効果的にカプセル化します。
さらに、ロボットが移動する障害物に反応できるように、利用可能なプリミティブをオンラインで後退する方法で安全に構成する方法を示します。
提案されたフレームワークは、共通のモデリング仮定の下で 3D 二足歩行モデルに適用され、すぐに利用できる低レベルの移動制御と高レベルの計画手法を安定して統合するためのモジュール式アプローチを提供します。

要約(オリジナル)

This paper presents a modular approach to motion planning with provable stability guarantees for robots that move through changing environments via periodic locomotion behaviors. We focus on dynamic walkers as a paradigm for such systems, although the tools developed in this paper can be used to support general compositional approaches to robot motion planning with Dynamic Movement Primitives (DMPs). Our approach ensures a priori that the suggested plan can be stably executed. This is achieved by formulating the planning process as a Switching System with Multiple Equilibria (SSME) and proving that the system’s evolution remains within explicitly characterized trapping regions in the state space under suitable constraints on the frequency of switching among the DMPs. These conditions effectively encapsulate the low-level stability limitations in a form that can be easily communicated to the planner to guarantee that the suggested plan is compatible with the robot’s dynamics. Furthermore, we show how the available primitives can be safely composed online in a receding horizon manner to enable the robot to react to moving obstacles. The proposed framework is applied on 3D bipedal walking models under common modeling assumptions, and offers a modular approach towards stably integrating readily available low-level locomotion control and high-level planning methods.

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