Overtaking Moving Obstacles with Digit: Path Following for Bipedal Robots via Model Predictive Contouring Control

要約

人型ロボットは、変化する環境内を移動し、さまざまなタスクを実行することが期待されています。
多くの場合、これらのタスクでは、ロボットが参照パスに従う速度と精度に関してオンラインで決定を下す必要があります。
たとえば、ロボットは、同じ経路を共有し、前方にあるゆっくりと移動する障害物を追い越すために、一時的に経路から逸脱することを決定したい場合があります。
この場合、高速パス トラバーサルが優先され、パス追従パフォーマンスが低下します。
利用可能なグローバル軌道追跡アプローチは、通常、パスの特定の (事前に指定された) 時間パラメータ化を前提として、デカルト誤差のノルムを最小限に抑えようとします。
その結果、ロボットがパス上のどこに配置されるべきかが固定され、一時的にパスから逸脱することは強く推奨されません。
この論文では、グローバル パスが与えられた場合に、ロボットが忠実なパス追従か高速パス追従かを決定できるようにしながら、パスの横断を最大化する足跡を選択するためのモデル予測輪郭制御 (MPCC) アプローチを紹介します。
この方法は、外乱下での曲線経路の追跡性能に関して二足歩行ロボット Digit の高忠実度シミュレーションで評価され、Digit が移動する障害物を追い越す場合にも適用されます。

要約(オリジナル)

Humanoid robots are expected to navigate in changing environments and perform a variety of tasks. Frequently, these tasks require the robot to make decisions online regarding the speed and precision of following a reference path. For example, a robot may want to decide to temporarily deviate from its path to overtake a slowly moving obstacle that shares the same path and is ahead. In this case, path following performance is compromised in favor of fast path traversal. Available global trajectory tracking approaches typically assume a given — specified in advance — time parametrization of the path and seek to minimize the norm of the Cartesian error. As a result, when the robot should be where on the path is fixed and temporary deviations from the path are strongly discouraged. Given a global path, this paper presents a Model Predictive Contouring Control (MPCC) approach to selecting footsteps that maximize path traversal while simultaneously allowing the robot to decide between faithful versus fast path following. The method is evaluated in high-fidelity simulations of the bipedal robot Digit in terms of tracking performance of curved paths under disturbances and is also applied to the case where Digit overtakes a moving obstacle.

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