A Balanced Positional Control Architecture for a 12-DoF Quadruped Robot through Simulation-validation and Hardware Testing

要約

多関節対応ロボットでは、関連する他の接続関節および特定の座標系における対応するフレームに対するエンドエフェクターの位置を決定するために、広範な数学的計算が必要です。
制御アーキテクチャが採用する位置制約が少なく、2D デカルト平面のすべての象限でエンドエフェクタの位置を正確に決定できない場合、ロボットは一般に制約が不十分となり、平面全体にわたるエンドエフェクタの正確な位置決めが困難になります。
したがって、姿勢および軌道推定の目的でロボットの脚の位置に割り当てることができるのは、エンドエフェクタの自由度 (DoF) のサブセットのみです。
この論文では、新しいアプローチを導入し、ロボットの脚を正確に決定でき、自由度が制限されないように、座標系におけるロボットの脚の位置のバランスのとれた制御を考慮するアルゴリズムを提案します。
関節角度の数学的導出は、順運動学と逆運動学を使用して導出され、Python ベースのシミュレーションがロボットの移動の検証とシミュレーションのために行われました。
マイクロコントローラーユニットとのシリアル通信に Python ベースのコードを使用すると、このアプローチは、動作が実現されたプロトタイプの脚でのアプリケーションのデモンストレーションにおいてより効果的になります。
実験的なプロトタイプの脚は、シミュレーション結果で 78.9% という賞賛に値する精度を示し、実際のシナリオにおけるアルゴリズムの堅牢性を検証しました。
パフォーマンスを確保するために、ランダムおよび連続データポイント テストによる制御アルゴリズムの包括的な評価が実施されているため、このアルゴリズムは物理的なロボットにも展開できます。

要約(オリジナル)

A multi-joint enabled robot requires extensive mathematical calculations to determine the end effector’s position with respect to the other connective joints involved and their corresponding frames in a specific coordinate system. If a control architecture employs fewer positional constraints which cannot precisely determine the end effector’s position in all quadrants of a 2D Cartesian plane then the robot is generally under-constrained, leading to challenges in accurate positioning to the end-effector across the entire plane. Consequently, only a subset of the end effector’s degree of freedom (DoF) can be assigned for the robot’s leg position for pose and trajectory estimation purposes. This paper introduces a novel approach and proposes an algorithm to consider a balanced control of the robot’s leg position in a coordinate system so the robot’s leg can be precisely determined and the DoF is not limited. Mathematical derivation of the joint angles is derived with forward and inverse kinematics, and Python-based simulation has been done to verify and simulate the robot’s locomotion. Using Python-based code for serial communication with a micro-controller unit makes this approach more effective for demonstrating its application on a prototype leg its movement has been realized. The experimental prototype leg exhibits a commendable 78.9% accuracy with the simulated result, validating the robustness of our algorithm in practical scenarios. A comprehensive assessment of the control algorithm with random and continuous data point test has been conducted to ensure performance, so the algorithm can as well be deployed in a physical robot.

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