Optimal Control for Quadruped Locomotion using LTV MPC

要約

本稿では、四足歩行のための最先端の最適コントローラを紹介します。
ロボットのダイナミクスは、単一の剛体 (SRB) モデルを使用して表現されます。
線形化スキームを使用して、線形時変モデル予測コントローラー (LTV MPC) を提案します。
シミュレーションの結果、LTV MPC はトロットやクロールなどのさまざまな歩行を実行でき、未知の外乱下でも所望の基準軌道を追跡できることがわかりました。
LTV MPC は、50 Hz の CasADi インターフェイスを介して qpOASES を使用する二次プログラムとして実装されます。
提案された MPC は、速歩で 0.5 m/s2 の加速度で最高 1 m/s の最高速度に達することができます。
実装は https://github.com/AndrewZheng-1011/Quad_ConvexMPC で入手できます。

要約(オリジナル)

This paper presents a state-of-the-art optimal controller for quadruped locomotion. The robot dynamics is represented using a single rigid body (SRB) model. A linear time-varying model predictive controller (LTV MPC) is proposed by using linearization schemes. Simulation results show that the LTV MPC can execute various gaits, such as trot and crawl, and is capable of tracking desired reference trajectories even under unknown external disturbances. The LTV MPC is implemented as a quadratic program using qpOASES through the CasADi interface at 50 Hz. The proposed MPC can reach up to 1 m/s top speed with an acceleration of 0.5 m/s2 executing a trot gait. The implementation is available at https:// github.com/AndrewZheng-1011/Quad_ConvexMPC

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