Probabilistic approach to feedback control enhances multi-legged locomotion on rugged landscapes

要約

複雑な地形で堅牢な脚移動を実現するには、ロボットと環境の相互作用における不確実性が高いため、課題が生じます。
最近の二足歩行ロボットや四足歩行ロボットは、険しい地形でも優れた機動性を発揮しますが、高い重心と狭い支持基盤による静的安定性が低いため、安定性はセンサーに大きく依存しています。
私たちは、多脚ロボット システムが追加の脚による形態的冗長性を活用して、困難な地形を移動する際の感知要件を最小限に抑えることができると仮説を立てています。
研究によれば、十分な脚を備えた多脚システムは、1サイクルあたり最大0.1体長（BLC）という低速ではあるが、感知や制御なしで騒々しい風景を確実に移動できることが示唆されている。
しかし、困難な地形での速度を向上させるための制御フレームワークは、複雑な環境相互作用のため依然として研究が進んでいないため、これらの自由度の高いシステムで制御する重要なパラメータを特定することが困難になっています。
ここでは、実験と確率モデルに裏付けられた、ロボットの速度に影響を与える環境擾乱を軽減するための新しいアプローチとして、生物からインスピレーションを得た垂直身体うねり波を紹介します。
最後に、地形のしわを推定するためにバイナリの足と地面の接触センサーを使用して、しわの多い地形上の足と地面の接触パターンを監視する制御フレームワークを紹介します。
コントローラーは、四肢の実際と理想の足と地面の接触率の平均値の偏差に基づいて垂直身体波を調整し、凹凸のある実験室の地形で最大 0.235 BLC の大幅な向上を達成します。
開ループ コントローラーと比較して、速度が $\sim$ 50\% 向上し、速度変動が $\sim$ 40\% 減少することが観察されました。
さらに、コントローラーは、松わら、ロボットサイズの岩、泥、木の葉など、研究所の外の複雑な地形でも動作します。

要約(オリジナル)

Achieving robust legged locomotion on complex terrains poses challenges due to the high uncertainty in robot-environment interactions. Recent advances in bipedal and quadrupedal robots demonstrate good mobility on rugged terrains but rely heavily on sensors for stability due to low static stability from a high center of mass and a narrow base of support. We hypothesize that a multi-legged robotic system can leverage morphological redundancy from additional legs to minimize sensing requirements when traversing challenging terrains. Studies suggest that a multi-legged system with sufficient legs can reliably navigate noisy landscapes without sensing and control, albeit at a low speed of up to 0.1 body lengths per cycle (BLC). However, the control framework to enhance speed on challenging terrains remains underexplored due to the complex environmental interactions, making it difficult to identify the key parameters to control in these high-degree-of-freedom systems. Here, we present a bio-inspired vertical body undulation wave as a novel approach to mitigate environmental disturbances affecting robot speed, supported by experiments and probabilistic models. Finally, we introduce a control framework which monitors foot-ground contact patterns on rugose landscapes using binary foot-ground contact sensors to estimate terrain rugosity. The controller adjusts the vertical body wave based on the deviation of the limb’s averaged actual-to-ideal foot-ground contact ratio, achieving a significant enhancement of up to 0.235 BLC on rugose laboratory terrain. We observed a $\sim$ 50\% increase in speed and a $\sim$ 40\% reduction in speed variance compared to the open-loop controller. Additionally, the controller operates in complex terrains outside the lab, including pine straw, robot-sized rocks, mud, and leaves.

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