Impact-Aware Task-Space Quadratic-Programming Control

要約

剛性ロボットで目的通りの衝撃を生成することは、速度やトルクの突然の変化により重大なハードウェア障害につながる可能性があるため、困難です。
専用のハードウェアとコントローラーがなければ、ロボットは通常、接触点付近ではほぼゼロの速度で動作します。
ハードウェアがどの程度の影響を吸収できるかを把握していることを前提として、コントローラーの側面のみに焦点を当てます。
私たちのアプローチの新規性は 2 つあります。(i) インパクト タスクをシームレスに統合することで拡張したタスク空間逆ダイナミクス形式主義を使用します。
(ii) 衝撃タスクを受けるロボットを操作するために、スイッチやリセット マップを備えた別個のモデルを必要としません。
私たちの主なアイデアは、既存の汎用全身コントローラーの一部として、衝撃後の状態予測と衝撃を認識した不等式制約を統合することにあります。
このような予測を達成するために、タスク空間への影響と、それに続くジョイント速度とトルクのジャンプを伴うフローティングベースロボットの運動学的ツリーに沿ったその広がりを定式化します。
その結果、実現可能なソリューション セットは、予想される影響によるさまざまな制約を考慮したものになります。
複数の衝撃を受ける、作動が不十分な脚式ロボットの複数接触状況では、立位安定マージンも強化します。
設計上、当社のコントローラーは衝撃の位置とタイミングについての正確な知識を必要としません。
私たちはヒューマノイド ロボット HRP-4 を使用してフォーマリズムを評価し、確立された接触を切断したりハードウェアを損傷したりすることなく、最大の接触速度を生成しました。

要約(オリジナル)

Generating on-purpose impacts with rigid robots is challenging as they may lead to severe hardware failures due to abrupt changes in the velocities and torques. Without dedicated hardware and controllers, robots typically operate at a near-zero velocity in the vicinity of contacts. We assume knowing how much of impact the hardware can absorb and focus solely on the controller aspects. The novelty of our approach is twofold: (i) it uses the task-space inverse dynamics formalism that we extend by seamlessly integrating impact tasks; (ii) it does not require separate models with switches or a reset map to operate the robot undergoing impact tasks. Our main idea lies in integrating post-impact states prediction and impact-aware inequality constraints as part of our existing general-purpose whole-body controller. To achieve such prediction, we formulate task-space impacts and its spreading along the kinematic tree of a floating-base robot with subsequent joint velocity and torque jumps. As a result, the feasible solution set accounts for various constraints due to expected impacts. In a multi-contact situation of under-actuated legged robots subject to multiple impacts, we also enforce standing stability margins. By design, our controller does not require precise knowledge of impact location and timing. We assessed our formalism with the humanoid robot HRP-4, generating maximum contact velocities, neither breaking established contacts nor damaging the hardware.

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