Feelbert: A Feedback Linearization-based Embedded Real-Time Quadrupedal Locomotion Framework

要約

四足動物は、一般的な不均一な地形に移動を適応させる能力で非常に人気があります。
このため、時間が経つにつれて、四角形の移動のためのいくつかのフレームワークが提案されていますが、コントローラーの予測可能なタイミング動作を確保することにはほとんど注意が払われていません。
この問題に対処するために、この作業は、ハードリアルタイムの実行制約の下で組み込みシステムの実行に適した四重類の移動のモジュール制御フレームワークである\ nameを提示します。
フィードバック線形化制御手法を活用して、ロボットのすべての構成に有効なボディの閉形型制御法則を取得します。
制御法は、推定接触力の代わりに、足の加速を制御変数として使用する適切な剛体モデルを定義した後に導き出されました。
また、この作業は、架空の車輪の概念を使用して足場と歩行時間パラメーターを計算する新しいアルゴリズムと、現在の速度コマンドの最適な歩行スケジュールを選択するためのヒューリスティックアルゴリズムを提供します。
提案されたフレームワークは、予測可能性とリアルタイムパフォーマンスを確保するために、サードパーティライブラリに依存関係がなく、動的なメモリ割り当てがなく、C ++で完全に開発されています。
その実装により、\ name \は、重要なアプリケーション用の組み込みシステムでコンパイルおよび実行され、ロボットオペレーティングシステム2（ROS 2）などのより大きなシステムに統合されます。
このため、\ name \は両方のシナリオでテストされており、ROS 2に統合されているか、Raspberry Pi 5のスタンドアロンアプリケーションとしてコンパイルされているかどうかにかかわらず、参照追跡と時間的予測可能性の両方の観点から満足のいく結果を示しています。

要約(オリジナル)

Quadruped robots have become quite popular for their ability to adapt their locomotion to generic uneven terrains. For this reason, over time, several frameworks for quadrupedal locomotion have been proposed, but with little attention to ensuring a predictable timing behavior of the controller. To address this issue, this work presents \NAME, a modular control framework for quadrupedal locomotion suitable for execution on an embedded system under hard real-time execution constraints. It leverages the feedback linearization control technique to obtain a closed-form control law for the body, valid for all configurations of the robot. The control law was derived after defining an appropriate rigid body model that uses the accelerations of the feet as control variables, instead of the estimated contact forces. This work also provides a novel algorithm to compute footholds and gait temporal parameters using the concept of imaginary wheels, and a heuristic algorithm to select the best gait schedule for the current velocity commands. The proposed framework is developed entirely in C++, with no dependencies on third-party libraries and no dynamic memory allocation, to ensure predictability and real-time performance. Its implementation allows \NAME\ to be both compiled and executed on an embedded system for critical applications, as well as integrated into larger systems such as Robot Operating System 2 (ROS 2). For this reason, \NAME\ has been tested in both scenarios, demonstrating satisfactory results both in terms of reference tracking and temporal predictability, whether integrated into ROS 2 or compiled as a standalone application on a Raspberry Pi 5.

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