Multi-Contact Whole Body Force Control for Position-Controlled Robots

要約

多くの人型ロボットや多脚ロボットはトルクではなく位置で制御されているため、接触力を直接制御することができず、壁や手すりに手を置くなど、バランスを高めるために複数の接触を作成する能力が妨げられています。
この論文では、従来の位置制御ロボットの接触力を間接的に制御するためにシリアル弾性アクチュエータで使用される柔軟性モデルからインスピレーションを得た、SEIKO (Sequential Equilibrium Inverse Kinematic Optimization) パイプラインを紹介します。
SEIKO は、リアルタイムで解決される 2 つの二次プログラムを使用して、デカルト コマンドとアドミッタンス制御から全身リターゲティングを定式化します。
私たちは、押すタスク、遠くまで届くタスク、階段を登る、傾斜面を踏むなど、さまざまなマルチコンタクト シナリオで実際の実物大の人型ロボット Talos の実験を行い、パイプラインを検証しました。
この研究により、トルク制御ロボットの課題の多くを回避しながら、安定した接触の多い動作の可能性が開かれます。
コードとビデオは https://hucebot.github.io/seiko\_controller\_website/ で入手できます。

要約(オリジナル)

Many humanoid and multi-legged robots are controlled in positions rather than in torques, preventing direct control of contact forces, and hampering their ability to create multiple contacts to enhance their balance, such as placing a hand on a wall or a handrail. This paper introduces the SEIKO (Sequential Equilibrium Inverse Kinematic Optimization) pipeline, drawing inspiration from flexibility models used in serial elastic actuators to indirectly control contact forces on traditional position-controlled robots. SEIKO formulates whole-body retargeting from Cartesian commands and admittance control using two quadratic programs solved in real time. We validated our pipeline with experiments on the real, full-scale humanoid robot Talos in various multicontact scenarios, including pushing tasks, far-reaching tasks, stair climbing, and stepping on sloped surfaces. This work opens the possibility of stable, contact-rich behaviors while getting around many of the challenges of torque-controlled robots. Code and videos are available at https://hucebot.github.io/seiko\_controller\_website/.

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