Multi-Domain Walking with Reduced-Order Models of Locomotion

要約

人間のマルチドメイン歩行からインスピレーションを得たこの作品は、マルチドメインロボット歩行を実現するための新しい低次数モデルベースのフレームワークを提示します。
私たちのアプローチの中心となるのは、人間の歩行は、完全に作動、過小作動、および過剰作動の連続段階と、接触の変化に応じて発生する作動タイプの離散的な変化を伴うハイブリッド力学システムによって表現できるという視点です。
この観点を活用して、移動のマルチドメイン線形倒立振子 (MLIP) モデルを合成します。
MLIP モデルのステップツーステップ ダイナミクスを利用して、自由度の高い 3D 二足歩行ロボットである二足歩行ロボット Cassie のマルチドメイン歩行動作を実証することに成功しました。
したがって、我々は、マルチドメインの削減次数モデルとフルオーダーのマルチ接触移動運動の間のギャップを埋める能力を示します。
さらに、我々の結果は、提案された方法が多用途の速度追跡パフォーマンスと堅牢なプッシュ回復動作を実現する能力を示しています。

要約(オリジナル)

Drawing inspiration from human multi-domain walking, this work presents a novel reduced-order model based framework for realizing multi-domain robotic walking. At the core of our approach is the viewpoint that human walking can be represented by a hybrid dynamical system, with continuous phases that are fully-actuated, under-actuated, and over-actuated and discrete changes in actuation type occurring with changes in contact. Leveraging this perspective, we synthesize a multi-domain linear inverted pendulum (MLIP) model of locomotion. Utilizing the step-to-step dynamics of the MLIP model, we successfully demonstrate multi-domain walking behaviors on the bipedal robot Cassie — a high degree of freedom 3D bipedal robot. Thus, we show the ability to bridge the gap between multi-domain reduced order models and full-order multi-contact locomotion. Additionally, our results showcase the ability of the proposed method to achieve versatile speed-tracking performance and robust push recovery behaviors.

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