Reactive Gait Composition with Stability: Dynamic Walking amidst Static and Moving Obstacles

要約

この論文では、定期的な移動動作を介して変化する環境を移動するロボットの証明可能な安定性を保証する、モーション プランニングへのモジュラー アプローチを紹介します。
このようなシステムのパラダイムとしてダイナミック ウォーカーに焦点を当てていますが、このホワイト ペーパーで開発されたツールは、Dynamic Movement Primitives (DMP) を使用したロボット モーション プランニングに対する一般的な構成アプローチをサポートするために使用できます。
私たちのアプローチは、提案された計画が安定して実行できることをアプリオリに保証します。
これは、計画プロセスを複数の平衡を持つスイッチング システム (SSME) として定式化し、システムの進化が、DMP 間のスイッチングの頻度に対する適切な制約の下で、状態空間内の明示的に特徴付けられたトラップ領域内に留まることを証明することによって達成されます。
これらの条件は、提案された計画がロボットのダイナミクスと互換性があることを保証するために、プランナーに簡単に伝達できる形式で低レベルの安定性の制限を効果的にカプセル化します。
さらに、ロボットが動く障害物に反応できるように、利用可能なプリミティブをオンラインで水平線を引く方法で安全に構成する方法を示します。
提案されたフレームワークは、一般的なモデリングの仮定の下で 3D 二足歩行モデルに適用され、すぐに利用できる低レベルの移動制御と高レベルの計画方法を安定して統合するためのモジュラー アプローチを提供します。

要約(オリジナル)

This paper presents a modular approach to motion planning with provable stability guarantees for robots that move through changing environments via periodic locomotion behaviors. We focus on dynamic walkers as a paradigm for such systems, although the tools developed in this paper can be used to support general compositional approaches to robot motion planning with Dynamic Movement Primitives (DMPs). Our approach ensures a priori that the suggested plan can be stably executed. This is achieved by formulating the planning process as a Switching System with Multiple Equilibria (SSME) and proving that the system’s evolution remains within explicitly characterized trapping regions in the state space under suitable constraints on the frequency of switching among the DMPs. These conditions effectively encapsulate the low-level stability limitations in a form that can be easily communicated to the planner to guarantee that the suggested plan is compatible with the robot’s dynamics. Furthermore, we show how the available primitives can be safely composed online in a receding horizon manner to enable the robot to react to moving obstacles. The proposed framework is applied on 3D bipedal walking models under common modeling assumptions, and offers a modular approach towards stably integrating readily available low-level locomotion control and high-level planning methods.

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