Nonlinear Model Predictive Control of a 3D Hopping Robot: Leveraging Lie Group Integrators for Dynamically Stable Behaviors

要約

安定したホッピングを達成することは、動的脚移動の分野における顕著な課題でした。
制御されたホッピングは、地球の状態を制御するために地上の相互作用を調節する必要がある非常に短い地上フェーズと長時間にわたる非作動状態の組み合わせにより特に困難です。
この研究では、3D ホッピング ロボットで動的に安定した動作を実現するために、マルチレート階層で低レベルのフィードバック コントローラーと組み合わせたハイブリッド非線形モデル予測制御の使用を検討します。
回転の多様体でより豊かな動作を実証するには、計画層とフィードバック層の両方を幾何学的に一貫した方法で設計する必要があります。
したがって、私たちはリー群インテグレーターと適切なフィードバック コントローラーを採用するために必要なツールを開発します。
安定した 3D ホッピング、およびシミュレーションでの軌道追跡と反転を実験的に実証します。

要約(オリジナル)

Achieving stable hopping has been a hallmark challenge in the field of dynamic legged locomotion. Controlled hopping is notably difficult due to extended periods of underactuation combined with very short ground phases wherein ground interactions must be modulated to regulate global state. In this work, we explore the use of hybrid nonlinear model predictive control paired with a low-level feedback controller in a multi-rate hierarchy to achieve dynamically stable motions on a 3D hopping robot. In order to demonstrate richer behaviors on the manifold of rotations, both the planning and feedback layers must be designed in a geometrically consistent fashion; therefore, we develop the necessary tools to employ Lie group integrators and appropriate feedback controllers. We experimentally demonstrate stable 3D hopping, as well as trajectory tracking and flipping in simulation.

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