Kinodynamics-based Pose Optimization for Humanoid Loco-manipulation

要約

この論文では、キノダイナミクスに基づく姿勢最適化と移動操作 MPC を使用して、重い物体を押すヒューマノイド ロボットを制御するための新しいアプローチを紹介します。
提案されたポーズ最適化では、定常状態のオブジェクトとロボットの統合ダイナミクス モデル、ロボットの運動学的制約、およびオブジェクト パラメーターを考慮しながら、ロボットの最適なプッシュ ポーズを計画します。
このアプローチは、ロコマニピュレーション MPC と組み合わされて、最適なポーズを追跡します。
MPC は、押す反力と地面の反力を調整することで、安定した移動を維持しながら操作の正確な追跡を可能にします。
数値検証では、このフレームワークにより、ヒューマノイド ロボットがさまざまなパラメーター設定でオブジェクトを効果的に押すことができます。
ポーズの最適化は、セットアップごとに異なるプッシュ ポーズを生成し、平均 250 ミリ秒の非線形プログラミング (NLP) 問題として効率的に解決できます。
提案された制御方式により、ヒューマノイド ロボットは最大 20 kg (ロボットの質量の 118$\%$) の物体を押すことができます。
さらに、120 N の力の外乱がオブジェクトに適用されると、MPC はシステムを回復できます。

要約(オリジナル)

This paper presents a novel approach for controlling humanoid robots pushing heavy objects using kinodynamics-based pose optimization and loco-manipulation MPC. The proposed pose optimization plans the optimal pushing pose for the robot while accounting for the unified object-robot dynamics model in steady state, robot kinematic constraints, and object parameters. The approach is combined with loco-manipulation MPC to track the optimal pose. Coordinating pushing reaction forces and ground reaction forces, the MPC allows accurate tracking in manipulation while maintaining stable locomotion. In numerical validation, the framework enables the humanoid robot to effectively push objects with a variety of parameter setups. The pose optimization generates different pushing poses for each setup and can be efficiently solved as a nonlinear programming (NLP) problem, averaging 250 ms. The proposed control scheme enables the humanoid robot to push object with a mass of up to 20 kg (118$\%$ of the robot’s mass). Additionally, the MPC can recover the system when a 120 N force disturbance is applied to the object.

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