Discrete time model predictive control for humanoid walking with step adjustment

要約

この論文では、オンライン足音調整を備えたヒューマノイド歩行のための離散時間モデル予測コントローラー (MPC) を紹介します。
提案されたコントローラは階層制御アプローチを利用します。
高レベルのコントローラーは、低次元の線形倒立振子モデル (LIPM) を使用して、望ましい足の位置と重心 (CoM) の動きを決定し、望ましい速度を維持しながら転倒を防止します。
次に、タスク スペース コントローラー (TSC) が、上位コントローラーから取得した目的の動きを追跡し、ヒューマノイドの全身ダイナミクスを利用します。
私たちのアプローチは、事前に定義されたフットプランや参照圧力中心 (CoP) 軌道に依存しないという点で、歩行パターン生成のための既存の MPC 手法とは異なります。
全体的なアプローチは、トルク制御されたヒューマノイド ロボットのシミュレーションでテストされます。
結果は、提案された制御アプローチが安定した歩行を生成し、押しの外乱に対する転倒を防止することを示しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a Discrete-Time Model Predictive Controller (MPC) for humanoid walking with online footstep adjustment. The proposed controller utilizes a hierarchical control approach. The high-level controller uses a low-dimensional Linear Inverted Pendulum Model (LIPM) to determine desired foot placement and Center of Mass (CoM) motion, to prevent falls while maintaining the desired velocity. A Task Space Controller (TSC) then tracks the desired motion obtained from the high-level controller, exploiting the whole-body dynamics of the humanoid. Our approach differs from existing MPC methods for walking pattern generation by not relying on a predefined foot-plan or a reference center of pressure (CoP) trajectory. The overall approach is tested in simulation on a torque-controlled Humanoid Robot. Results show that proposed control approach generates stable walking and prevents fall against push disturbances.

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