Model Analysis And Design Of Ellipse Based Segmented Varying Curved Foot For Biped Robot Walking

要約

このペーパーでは、二足歩行ロボットの楕円ベースのセグメント化されたさまざまな曲率（ESVC）フットのモデリング、設計、および実験的検証を紹介します。
人間の足のセグメント化された曲率のロールオーバー形状に触発されたESVC Footは、足の位置ベースのコントローラーの分析的扱い性を維持しながら、歩行エネルギー効率を高めることを目指しています。
まず、基本機能のみを使用して楕円セグメントの空間変換を策定することにより、ESVCフットの完全な分析接触モデルを導き出します。
次に、既知の骨折に基づいて、後足と前足の最適な楕円形のパラメーターを決定するために、非線形プログラミングアプローチが取り組んでいます。
ロールオーバー長の計算における近似の不正確さに対処するために、エラー補償方法が導入されています。
提案されているESVCフットは、ハイブリッド線形逆折り返しモデルベースのウォーキングコントローラーと統合され、TT IIバイプドロボットのシミュレーションと物理実験の両方で検証されます。
マーキング時間、矢状、および側面の歩行タスクにわたる実験結果は、ESVCフットがラインと扁平足と比較してエネルギー消費を一貫して減少させ、横歩くのが最大18.52 \％改善されることを示しています。
これらの発見は、ESVCフットが、実際の二足歩行の移動に実用的でエネルギー効率の高い代替品を提供することを示しています。
提案された設計方法論は、将来の研究におけるデータ駆動型の足の形状の最適化の基礎も定めています。

要約(オリジナル)

This paper presents the modeling, design, and experimental validation of an Ellipse-based Segmented Varying Curvature (ESVC) foot for bipedal robots. Inspired by the segmented curvature rollover shape of human feet, the ESVC foot aims to enhance gait energy efficiency while maintaining analytical tractability for foot location based controller. First, we derive a complete analytical contact model for the ESVC foot by formulating spatial transformations of elliptical segments only using elementary functions. Then a nonlinear programming approach is engaged to determine optimal elliptical parameters of hind foot and fore foot based on a known mid-foot. An error compensation method is introduced to address approximation inaccuracies in rollover length calculation. The proposed ESVC foot is then integrated with a Hybrid Linear Inverted Pendulum model-based walking controller and validated through both simulation and physical experiments on the TT II biped robot. Experimental results across marking time, sagittal, and lateral walking tasks show that the ESVC foot consistently reduces energy consumption compared to line, and flat feet, with up to 18.52\% improvement in lateral walking. These findings demonstrate that the ESVC foot provides a practical and energy-efficient alternative for real-world bipedal locomotion. The proposed design methodology also lays a foundation for data-driven foot shape optimization in future research.

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