Whole-Body Control Framework for Humanoid Robots with Heavy Limbs: A Model-Based Approach

要約

ヒューマノイドロボットは、重い手足の動きのために、多くの場合、重大なバランスの問題に直面しています。
これらの課題は、動的な動きを試みたり、不規則な地形を持つ環境で動作する場合に特に顕著です。
この課題に対処するために、この原稿は、Kino-Dynamicsプランナーと階層的最適化問題を組み合わせたモデルベースのアプローチを使用して、重い手足を持つヒューマノイドロボットの全身制御フレームワークを提案します。
Kino-Dynamicsプランナーは、質量および慣性分布に対する重い手足の影響を説明するために、モデル予測制御（MPC）スキームとして設計されています。
ロボットのシステムのダイナミクスと制約を簡素化することにより、プランナーは運動と接触力のリアルタイム計画を可能にします。
階層的最適化問題は、階層的な二次プログラミング（HQP）を使用して策定され、手足制御エラーを最小限に抑え、Kino-Dynamicsプランナーによって生成されたポリシーへの準拠を確保します。
提案されたフレームワークの実験的検証は、その有効性を示しています。
提案されたフレームワークによって制御された重い手足を備えたヒューマノイドロボットは、最大1.2〜m/sの動的な歩行速度を達成し、最大60〜Nの外乱に応答し、不均一な表面や屋外環境などの困難な地形のバランスを維持できます。

要約(オリジナル)

Humanoid robots often face significant balance issues due to the motion of their heavy limbs. These challenges are particularly pronounced when attempting dynamic motion or operating in environments with irregular terrain. To address this challenge, this manuscript proposes a whole-body control framework for humanoid robots with heavy limbs, using a model-based approach that combines a kino-dynamics planner and a hierarchical optimization problem. The kino-dynamics planner is designed as a model predictive control (MPC) scheme to account for the impact of heavy limbs on mass and inertia distribution. By simplifying the robot’s system dynamics and constraints, the planner enables real-time planning of motion and contact forces. The hierarchical optimization problem is formulated using Hierarchical Quadratic Programming (HQP) to minimize limb control errors and ensure compliance with the policy generated by the kino-dynamics planner. Experimental validation of the proposed framework demonstrates its effectiveness. The humanoid robot with heavy limbs controlled by the proposed framework can achieve dynamic walking speeds of up to 1.2~m/s, respond to external disturbances of up to 60~N, and maintain balance on challenging terrains such as uneven surfaces, and outdoor environments.

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