Safe Motion Planning for Quadruped Robots Using Density Functions

要約

本論文は密度関数に基づく四足歩行のための運動計画アルゴリズムを提案する。
移動の問題を高レベルの密度プランナーとモデル予測コントローラー (MPC) に分解します。
密度関数は占有の概念を通じて物理的に解釈できるため、安全制約のある環境を直感的に表現できます。
したがって、密度を使用して計画問題を構築するのは簡単です。
提案された方法では、ロボットの簡略化されたモデルをインテグレータ システムに使用します。このシステムでは、高レベルの計画が、分析的に構築された密度関数を通じて定式化されたフィードバック形式になります。
次に、MPC を使用して基準軌道を最適化します。この軌道では、低レベル PID コントローラーを使用してトルク レベル制御を取得します。
全体的なフレームワークはシミュレーションで実装され、脚による移動のためのフィードバック密度プランナーを実証します。
作業の実装は \url{https://github.com/AndrewZheng-1011/legged_planner} で入手できます。

要約(オリジナル)

This paper presents a motion planning algorithm for quadruped locomotion based on density functions. We decompose the locomotion problem into a high-level density planner and a model predictive controller (MPC). Due to density functions having a physical interpretation through the notion of occupancy, it is intuitive to represent the environment with safety constraints. Hence, there is an ease of use to constructing the planning problem with density. The proposed method uses a simplified model of the robot into an integrator system, where the high-level plan is in a feedback form formulated through an analytically constructed density function. We then use the MPC to optimize the reference trajectory, in which a low-level PID controller is used to obtain the torque level control. The overall framework is implemented in simulation, demonstrating our feedback density planner for legged locomotion. The implementation of work is available at \url{https://github.com/AndrewZheng-1011/legged_planner}

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