Reactive Landing Controller for Quadruped Robots

要約

四足ロボットは、困難で過酷な環境向けの機械です。
移動戦略は進歩しているにもかかわらず、予期せぬ転倒や計画的な落下から安全に回復することは依然として未解決の問題です。
水平速度が速い場合には、さらに困難になります。
この研究では、着地面までの距離も飛行時間も知らずに、平らな水平地面に自由落下するトルク制御の四足歩行ロボットに対して固有受容手段のみを使用する、最適化ベースの反応性着陸コントローラーを提案します。
この方法では、重心の水平速度の推定に基づいて、可変高さバネ性倒立振子モデルを使用して、ロボットの落下中に足の位置を継続的に再計算します。
このようにして、四足動物は、水平方向の速度が大きくなっても、あらゆる方向への着地を成功させることができます。
この方法は、空中段階で足を静止させておく単純なアプローチによって対処できる水平速度の領域を劇的に拡大することが実証されています。
私たちの知る限り、シミュレーションにおいて四足ロボットが最大 3 m/s の水平速度で転倒から正常に回復できたのはこれが初めてです。
実験により、使用されたプラットフォーム Go1 が、さまざまな水平速度とさまざまな角度摂動での落下から安定した立位姿勢を首尾よく達成できることが証明されました。

要約(オリジナル)

Quadruped robots are machines intended for challenging and harsh environments. Despite the progress in locomotion strategy, safely recovering from unexpected falls or planned drops is still an open problem. It is further made more difficult when high horizontal velocities are involved. In this work, we propose an optimization-based reactive Landing Controller that uses only proprioceptive measures for torque-controlled quadruped robots that free-fall on a flat horizontal ground, knowing neither the distance to the landing surface nor the flight time. Based on an estimate of the Center of Mass horizontal velocity, the method uses the Variable Height Springy Inverted Pendulum model for continuously recomputing the feet position while the robot is falling. In this way, the quadruped is ready to attain a successful landing in all directions, even in the presence of significant horizontal velocities. The method is demonstrated to dramatically enlarge the region of horizontal velocities that can be dealt with by a naive approach that keeps the feet still during the airborne stage. To the best of our knowledge, this is the first time that a quadruped robot can successfully recover from falls with horizontal velocities up to 3 m/s in simulation. Experiments prove that the used platform, Go1, can successfully attain a stable standing configuration from falls with various horizontal velocity and different angular perturbations.

arxiv情報

著者 Francesco Roscia,Michele Focchi,Andrea Del Prete,Darwin G. Caldwell,Claudio Semini
発行日 2023-09-12 17:21:08+00:00
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