Simultaneous Collision Detection and Force Estimation for Dynamic Quadrupedal Locomotion

要約

この論文では、ジョイントエンコーダー情報とロボットダイナミクスのみを使用した四重距離移動の同時衝突検出と力推定問題についてのみ取り組みます。
ロボットに発揮される外力と複数の可能なコンタクトモードに推定される相互作用するマルチモデルカルマンフィルター（IMM-KF）を設計します。
この方法は、あらゆる歩行パターン設計に不変です。
当社のアプローチは、ロボットのダイナミクスとエンコーダー情報に基づいて、外力の擬似測定情報を活用しています。
推定された接触モードと外力に基づいて、脚の参照モーションを調整することで衝突を避けるために、スイングレッグの反射運動とアドミタンスコントローラーを設計します。
さらに、バランスを強化するために、力に適したモデル予測コントローラーを実装します。
シミュレーションのアブレーション研究と実験は、アプローチの有効性を示しています。

要約(オリジナル)

In this paper we address the simultaneous collision detection and force estimation problem for quadrupedal locomotion using joint encoder information and the robot dynamics only. We design an interacting multiple-model Kalman filter (IMM-KF) that estimates the external force exerted on the robot and multiple possible contact modes. The method is invariant to any gait pattern design. Our approach leverages pseudo-measurement information of the external forces based on the robot dynamics and encoder information. Based on the estimated contact mode and external force, we design a reflex motion and an admittance controller for the swing leg to avoid collisions by adjusting the leg’s reference motion. Additionally, we implement a force-adaptive model predictive controller to enhance balancing. Simulation ablatation studies and experiments show the efficacy of the approach.

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