Phase-based Nonlinear Model Predictive Control for Humanoid Walking Stabilization with Single and Double Support Time Adjustments

要約

ヒューマノイドロボットのバランス制御は、ロボットが実際の環境でナビゲートできるようにするために広範囲に研究されています。
ただし、関連する最適化問題の固有の非線形性のために、ステップタイミングと二重サポートフェーズ（DSP）の両方が知られている単一サポートフェーズと二重サポートフェーズ（DSP）の両方の持続時間を明示的に最適化するバランスコントローラー。
その結果、最近の多くのアプローチは、DSPを無視するか、ヒューリスティックに基づいてその期間を調整するか、バランス戦略の順次調整に依存する線形化技術に基づいて調整します。
この研究では、外部障害の下でバランスを維持するためにゼロモーメントポイント〜（ZMP）変調、ステップ位置、ステップタイミング、およびDSPの持続時間を同時に最適化する新しい位相ベースの非線形モデル予測制御（MPC）フレームワークを提案します。
シミュレーションでは、提案されたコントローラーを、2つのシナリオの下でヒューリスティックまたはバランス戦略の連続的な調整に依存する2つの最先端のフレームワークと比較されました。
全体として、調査結果は、提案された方法が、シーケンシャルアプローチよりもバランス戦略のより柔軟な調整を提供し、一貫してヒューリスティックなアプローチを上回ることを示唆しています。
提案されたコントローラーの堅牢性と有効性も、実際のヒューマノイドロボットを使用した実験を通じて検証されました。

要約(オリジナル)

Balance control for humanoid robots has been extensively studied to enable robots to navigate in real-world environments. However, balance controllers that explicitly optimize the durations of both the single support phase, also known as step timing, and the Double Support Phase (DSP) have not been widely explored due to the inherent nonlinearity of the associated optimization problem. Consequently, many recent approaches either ignore the DSP or adjust its duration based on heuristics or on linearization techniques that rely on sequential coordination of balance strategies. This study proposes a novel phase-based nonlinear Model Predictive Control (MPC) framework that simultaneously optimizes Zero Moment Point~(ZMP) modulation, step location, step timing, and DSP duration to maintain balance under external disturbances. In simulation, the proposed controller was compared with two state-of-the-art frameworks that rely on heuristics or sequential coordination of balance strategies under two scenarios: forward walking on terrain emulating compliant ground and external push recovery while walking in place. Overall, the findings suggest that the proposed method offers more flexible coordination of balance strategies than the sequential approach, and consistently outperforms the heuristic approach. The robustness and effectiveness of the proposed controller were also validated through experiments with a real humanoid robot.

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