Real-Time Safe Bipedal Robot Navigation using Linear Discrete Control Barrier Functions

要約

リアルタイムでの安全なナビゲーションは、現実世界に展開される人型ロボットにとって不可欠なタスクです。
人型ロボットは片側の地面との接触により本質的に動作が低下するため、障害物がなく、ロボットの物理的制限と基本的なダイナミクスを尊重している場合、経路は安全であるとみなされます。
既存のアプローチでは、フルオーダーのロボットのダイナミクスによって引き起こされる重大な計算上の課題により、経路計画と歩行制御が切り離されることがよくあります。
この研究では、リアルタイムでオンラインで評価できる統合された安全な経路および歩行計画フレームワークを開発し、ロボットが安定した移動を維持しながらクラスター化された環境をナビゲートできるようにします。
私たちのアプローチでは、歩行ダイナミクスを表現するテンプレート モデルとして人気の線形倒立振子 (LIP) モデルを使用します。
モデルにヘディング角度を組み込んで、物理的に実現可能な歩行を適切に行うために不可欠な運動学的制約を評価します。
さらに、障害物を回避するために離散制御バリア機能 (DCBF) を活用し、その後の足の配置がクラスター化された環境内で安全なナビゲーション パスを提供することを保証します。
リアルタイム計算を保証するために、DCBF の新しい近似を使用して線形 DCBF (LDCBF) 制約を生成します。
ランダムに生成された環境で Digit ロボットを使用したシミュレーションで、提案されたアプローチを検証します。
結果は、私たちのアプローチが、ランダムに生成された障害物のある環境をリアルタイムでナビゲートするための、自明ではない人型ロボットの安全な歩行を生成できることを示しています。

要約(オリジナル)

Safe navigation in real-time is an essential task for humanoid robots in real-world deployment. Since humanoid robots are inherently underactuated thanks to unilateral ground contacts, a path is considered safe if it is obstacle-free and respects the robot’s physical limitations and underlying dynamics. Existing approaches often decouple path planning from gait control due to the significant computational challenge caused by the full-order robot dynamics. In this work, we develop a unified, safe path and gait planning framework that can be evaluated online in real-time, allowing the robot to navigate clustered environments while sustaining stable locomotion. Our approach uses the popular Linear Inverted Pendulum (LIP) model as a template model to represent walking dynamics. It incorporates heading angles in the model to evaluate kinematic constraints essential for physically feasible gaits properly. In addition, we leverage discrete control barrier functions (DCBF) for obstacle avoidance, ensuring that the subsequent foot placement provides a safe navigation path within clustered environments. To guarantee real-time computation, we use a novel approximation of the DCBF to produce linear DCBF (LDCBF) constraints. We validate the proposed approach in simulation using a Digit robot in randomly generated environments. The results demonstrate that our approach can generate safe gaits for a non-trivial humanoid robot to navigate environments with randomly generated obstacles in real-time.

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