Convex Optimization in Legged Robots

要約

凸型の最適化は、安定性と最適な制御が重要な脚式ロボットの制御において非常に重要です。
多くの制御問題は、システム ダイナミクスを捉える凸コスト関数と制約を使用した凸最適化問題として定式化できます。
私たちのレビューはアクティブバランス問題に焦点を当てており、既存の内点アルゴリズムを使用して堅牢性と効率性を高めるために、それらを二次コーンプログラミング（SOCP）として定式化するための一般的なフレームワークを示しています。
次に、ゼロ モーメント ポイントの安定性基準、線形 2 次レギュレーター制御に関する以前の取り組みについて説明し、その後、予測精度を向上させ、計算コストを削減するためのフィードバック モデル予測制御 (MPC) アプローチについて説明します。
最後に、これらの技術は、ジャンプや着地のタスクのためにロボットを安定させるために適用されます。
脚式ロボットの凸最適化に関するさらなる研究は、重大な社会的影響を与える可能性があります。
これにより、歩行計画の改善とアクティブなバランスの向上につながり、複雑な環境をナビゲートし、捜索救助活動を支援し、危険な環境での作業を実行する能力が向上します。
これらの進歩は産業に革命をもたらし、人間の日常生活を助ける可能性を秘めています。

要約(オリジナル)

Convex optimization is crucial in controlling legged robots, where stability and optimal control are vital. Many control problems can be formulated as convex optimization problems, with a convex cost function and constraints capturing system dynamics. Our review focuses on active balancing problems and presents a general framework for formulating them as second-order cone programming (SOCP) for robustness and efficiency with existing interior point algorithms. We then discuss some prior work around the Zero Moment Point stability criterion, Linear Quadratic Regulator Control, and then the feedback model predictive control (MPC) approach to improve prediction accuracy and reduce computational costs. Finally, these techniques are applied to stabilize the robot for jumping and landing tasks. Further research in convex optimization of legged robots can have a significant societal impact. It can lead to improved gait planning and active balancing which enhances their ability to navigate complex environments, assist in search and rescue operations and perform tasks in hazardous environments. These advancements have the potential to revolutionize industries and help humans in daily life.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google