Real-time Whole-body Model Predictive Control for Bipedal Locomotion with a Novel Kino-dynamic Model and Warm-start Method

要約

最適化ソルバーとコンピューティングパワーの進歩により、全身モデル予測制御（WB-MPC）を二足歩行ロボットに適用することに関心が高まっています。
ただし、二足歩行ロボットの自由度と固有のモデルの複雑さは、リアルタイムのパフォーマンスのために高速で安定した制御サイクルを達成する上で大きな課題をもたらします。
このペーパーでは、Bipedal RobotsでのリアルタイムWB-MPCの新しいキノダイナミックモデルとウォームスタート戦略を紹介します。
提案されているKino-Dynamicモデルは、線形反転振り子に加えてフライホイールと全身の運動学モデルを組み合わせています。
コンタクトレンチの概念に依存する従来の全身モデルとは異なり、我々のモデルはゼロモーメントポイント（ZMP）を利用して、ベースラインの計算コストを削減し、接触状態の移行中に一貫して低遅延を確保します。
さらに、モジュール化された多層パーセプトロン（MLP）ベースのウォームスタート戦略が提案されており、軽量のニューラルネットワークを活用して、各コントロールサイクルに適切な初期推測を提供します。
さらに、インパルスとZMPを明示的に制御するために既存のWBCを拡張し、リアルタイムのWB-MPCフレームワークに統合するために既存のWBCを拡張するZMPベースの全身コントローラー（WBC）を提示します。
さまざまな比較実験を通じて、提案されたキノダイナミックモデルとウォームスタート戦略は、以前の研究よりも優れていることが示されています。
シミュレーションと実際のロボット実験により、提案されたフレームワークが摂動に対する堅牢性を示し、歩行中のリアルタイムの制御要件を満たすことをさらに検証します。

要約(オリジナル)

Advancements in optimization solvers and computing power have led to growing interest in applying whole-body model predictive control (WB-MPC) to bipedal robots. However, the high degrees of freedom and inherent model complexity of bipedal robots pose significant challenges in achieving fast and stable control cycles for real-time performance. This paper introduces a novel kino-dynamic model and warm-start strategy for real-time WB-MPC in bipedal robots. Our proposed kino-dynamic model combines the linear inverted pendulum plus flywheel and full-body kinematics model. Unlike the conventional whole-body model that rely on the concept of contact wrenches, our model utilizes the zero-moment point (ZMP), reducing baseline computational costs and ensuring consistently low latency during contact state transitions. Additionally, a modularized multi-layer perceptron (MLP) based warm-start strategy is proposed, leveraging a lightweight neural network to provide a good initial guess for each control cycle. Furthermore, we present a ZMP-based whole-body controller (WBC) that extends the existing WBC for explicitly controlling impulses and ZMP, integrating it into the real-time WB-MPC framework. Through various comparative experiments, the proposed kino-dynamic model and warm-start strategy have been shown to outperform previous studies. Simulations and real robot experiments further validate that the proposed framework demonstrates robustness to perturbation and satisfies real-time control requirements during walking.

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