Perceptive Mixed-Integer Footstep Control for Underactuated Bipedal Walking on Rough Terrain

要約

ラフな地形を横断するには、安全でない地域に足を踏み入れることなく、足の配置を通して安定させるための動的な二重骨が必要です。
これらの足跡をオンラインで計画することは、安全な地形の非概念性、および不完全な知覚と状態の推定を考えると挑戦的です。
このペーパーでは、これらの課題に、不連続な地形での積極的なウォーキングを達成するためのフルスタックの認識と制御システムで対処します。
まず、モデル予測の足音コントロール（MPFC）を開発します。これは、個別の足場の選択、足音のトルク、テンプレートダイナミクス、100 Hz以上での足音のタイミングを最適化する凸型ポリゴン地形分解を想定している単一の混合対象プログラムを想定しています。
。
次に、凸型ポリゴン地形分解をオンラインで生成するための新しいアプローチを提案します。
私たちの知覚スタックは、平面ポリゴンのフィッティングからの安全なテレイン分類を切り離し、単一のCPUスレッドを使用して、一時的に一貫した地形セグメンテーションをリアルタイムで生成します。
私たちは、過度に作動したカッシーを使用した屋外実験を通じて、知覚とコントロールスタックのパフォーマンスを実証し、不連続な地形を歩いている最先端の知覚的な二足歩行を達成します。
補足ビデオ：https：//youtu.be/ecod1bmi638

要約(オリジナル)

Traversing rough terrain requires dynamic bipeds to stabilize themselves through foot placement without stepping in unsafe areas. Planning these footsteps online is challenging given non-convexity of the safe terrain, and imperfect perception and state estimation. This paper addresses these challenges with a full-stack perception and control system for achieving underactuated walking on discontinuous terrain. First, we develop model-predictive footstep control (MPFC), a single mixed-integer quadratic program which assumes a convex polygon terrain decomposition to optimize over discrete foothold choice, footstep position, ankle torque, template dynamics, and footstep timing at over 100 Hz. We then propose a novel approach for generating convex polygon terrain decompositions online. Our perception stack decouples safe-terrain classification from fitting planar polygons, generating a temporally consistent terrain segmentation in real time using a single CPU thread. We demonstrate the performance of our perception and control stack through outdoor experiments with the underactuated biped Cassie, achieving state of the art perceptive bipedal walking on discontinuous terrain. Supplemental Video: https://youtu.be/eCOD1bMi638

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