Kinodynamic Model Predictive Control for Energy Efficient Locomotion of Legged Robots with Parallel Elasticity

要約

このホワイトペーパーでは、動的脚のロボットのエネルギー効率を改善するために一方向の平行スプリング（UPS）を悪用する運動力学モデル予測制御（MPC）フレームワークを紹介します。
提案された方法は、単純化された動的モデルを備えたMPCの解を使用して、非線形の重心ダイナミクスとキネマティック制約を説明する運動力学MPCを温めるために使用される階層制御構造を採用しています。
提案されたアプローチにより、UPSを使用してスタンス段階でのピークモータートルクとエネルギー消費を減らすことにより、レギュドロボットのエネルギー効率の高い動的ホッピングが可能になります。
シミュレーションの結果は、高速ホッピング中にUPSを装備したモノペッドロボットの輸送コスト（COT）の38.8％の削減を示しました。
さらに、予備的なハードウェア実験では、エネルギー消費が14.8％減少することが示されています。
ビデオ：https：//youtu.be/af11qmxjd48

要約(オリジナル)

In this paper, we introduce a kinodynamic model predictive control (MPC) framework that exploits unidirectional parallel springs (UPS) to improve the energy efficiency of dynamic legged robots. The proposed method employs a hierarchical control structure, where the solution of MPC with simplified dynamic models is used to warm-start the kinodynamic MPC, which accounts for nonlinear centroidal dynamics and kinematic constraints. The proposed approach enables energy efficient dynamic hopping on legged robots by using UPS to reduce peak motor torques and energy consumption during stance phases. Simulation results demonstrated a 38.8% reduction in the cost of transport (CoT) for a monoped robot equipped with UPS during high-speed hopping. Additionally, preliminary hardware experiments show a 14.8% reduction in energy consumption. Video: https://youtu.be/AF11qMXJD48

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