Efficient, Responsive, and Robust Hopping on Deformable Terrain

要約

脚式ロボットのロコモーションは、脚が車輪やトレッドよりも優れた性能を発揮できるアプリケーション（そのほとんどは変形可能な路面を特徴とする）と、プランニングや制御のための既存のツール（そのほとんどは平坦で硬い路面を前提とする）との間のミスマッチによって妨げられている。本研究では、地形の塑性変形が、スイッチ・コンプライアンス型エネルギー注入コントローラによって動作するバネ脚単脚ホッピングロボットのホップ間エネルギーダイナミクスに及ぼす影響に焦点を当てる。この意図的に単純化されたロボット-地形テンプレートから、ホップ間エネルギーリターンマップを導出し、実際の変形可能な基板上でホップする実際のロボットに対して、物理実験とシミュレーションを用いてホップ間エネルギーマップを検証する。このマップの力学的特性（固定点、固有値、吸引力の盆地）から、変形可能な地形上での効率的で応答性の高い、ロバストなロコモーションに関する知見を得ることができる。具体的には、コントローラのパラメータ空間において、一定の固定点曲面を特定することで、所望の歩行エネルギーレベルを目標としながら、効率性や応答性のために制御パラメータを調整することが可能であることを示唆する。また、エネルギーマップの定点が大域的に安定である条件を特定し、さらに、これらの条件が満たされない場合の定点の引力の盆地を特徴付ける。最後に、このホップ・ツー・ホップのエネルギーマップが、変形可能な地形上での効率的で機敏かつロバストな脚式ロコモーションの計画、制御、推定に与える影響について議論する。

要約(オリジナル)

Legged robot locomotion is hindered by a mismatch between applications where legs can outperform wheels or treads, most of which feature deformable substrates, and existing tools for planning and control, most of which assume flat, rigid substrates. In this study we focus on the ramifications of plastic terrain deformation on the hop-to-hop energy dynamics of a spring-legged monopedal hopping robot animated by a switched-compliance energy injection controller. From this deliberately simple robot-terrain template, we derive a hop-to-hop energy return map, and we use physical experiments and simulations to validate the hop-to-hop energy map for a real robot hopping on a real deformable substrate. The dynamical properties (fixed points, eigenvalues, basins of attraction) of this map provide insights into efficient, responsive, and robust locomotion on deformable terrain. Specifically, we identify constant-fixed-point surfaces in a controller parameter space that suggest it is possible to tune control parameters for efficiency or responsiveness while targeting a desired gait energy level. We also identify conditions under which fixed points of the energy map are globally stable, and we further characterize the basins of attraction of fixed points when these conditions are not satisfied. We conclude by discussing the implications of this hop-to-hop energy map for planning, control, and estimation for efficient, agile, and robust legged locomotion on deformable terrain.

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