Contact-Implicit Model Predictive Control: Controlling Diverse Quadruped Motions Without Pre-Planned Contact Modes or Trajectories

要約

この論文では、事前定義された接触モード シーケンスや足場位置を使用せずに、複数接触の動きをリアルタイムで発見するための接触暗黙的モデル予測制御 (MPC) フレームワークを紹介します。
このアプローチでは、接触陰的微分動的計画法 (DDP) フレームワークを利用し、ハード接触モデルと線形相補性制約を結合します。
我々は、さまざまな接触モードの探索をさらに進めるために、緩和された相補性制約に基づいた接触インパルスの解析的勾配を提案します。
ハードコンタクトモデルベースのシミュレーションと滑らかな勾配による探索方向の計算を活用することで、私たちの方法論は動的に実現可能な状態軌道、制御入力、接触力を特定し、同時に新しい接触モードシーケンスを明らかにします。
ただし、接触モードの範囲が広がったからといって、必ずしも現実世界への適用性が保証されるわけではありません。
これを認識して、私たちは足の軌道を導き、歩行パターンを作成するために微分可能なコスト項を実装しました。
さらに、MPC 設定における不安定な初期ロールアウトという課題に対処するために、DDP の複数撮影バリアントを採用しています。
提案されたフレームワークの有効性は、重さ 45 kg の HOUND 四足歩行ロボットを使用したシミュレーションと実世界のデモンストレーションを通じて検証され、シミュレーションでさまざまなタスクを実行し、前方速歩や前脚立ち上げ動作を含む実際の実験を紹介します。

要約(オリジナル)

This paper presents a contact-implicit model predictive control (MPC) framework for the real-time discovery of multi-contact motions, without predefined contact mode sequences or foothold positions. This approach utilizes the contact-implicit differential dynamic programming (DDP) framework, merging the hard contact model with a linear complementarity constraint. We propose the analytical gradient of the contact impulse based on relaxed complementarity constraints to further the exploration of a variety of contact modes. By leveraging a hard contact model-based simulation and computation of search direction through a smooth gradient, our methodology identifies dynamically feasible state trajectories, control inputs, and contact forces while simultaneously unveiling new contact mode sequences. However, the broadened scope of contact modes does not always ensure real-world applicability. Recognizing this, we implemented differentiable cost terms to guide foot trajectories and make gait patterns. Furthermore, to address the challenge of unstable initial roll-outs in an MPC setting, we employ the multiple shooting variant of DDP. The efficacy of the proposed framework is validated through simulations and real-world demonstrations using a 45 kg HOUND quadruped robot, performing various tasks in simulation and showcasing actual experiments involving a forward trot and a front-leg rearing motion.

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