Unified Path and Gait Planning for Safe Bipedal Robot Navigation

要約

二足歩行ロボットが複雑な現実世界の環境を移動するには、安全な経路と歩行計画が不可欠です。
一般的なアプローチでは、経路と歩行を階層的に個別に計画することが多く、歩行ロボットの物理的制約を無視することで危険な動作が発生する可能性があります。
安全性が重要な経路では、障害物を回避するだけでなく、ロボットの歩行がその動的および運動学的制約に従うようにする必要があります。
この研究では、二足歩行を表す線形倒立振子 (LIP) モデルを使用したモデル予測制御 (MPC) を介して経路計画と歩行計画を統合する新しいアプローチを紹介します。
このアプローチでは、障害物などの環境制約やロボットの運動学および力学制約が考慮されます。
障害物を回避するために離散時間のコントロール バリア関数を使用することで、私たちのアプローチは次の足の着地位置を生成し、クラスター化された環境内で堅牢な歩行と安全なナビゲーション パスを保証します。
私たちは、ランダムに作成された 20 個の環境で Digit ロボットを使用したシミュレーションで、提案されたアプローチを検証しました。
この結果は、階層的な経路および歩行計画フレームワークと比較して、安全性と堅牢性の点でパフォーマンスが向上していることを示しています。

要約(オリジナル)

Safe path and gait planning are essential for bipedal robots to navigate complex real-world environments. The prevailing approaches often plan the path and gait separately in a hierarchical fashion, potentially resulting in unsafe movements due to neglecting the physical constraints of walking robots. A safety-critical path must not only avoid obstacles but also ensure that the robot’s gaits are subject to its dynamic and kinematic constraints. This work presents a novel approach that unifies path planning and gait planning via a Model Predictive Control (MPC) using the Linear Inverted Pendulum (LIP) model representing bipedal locomotion. This approach considers environmental constraints, such as obstacles, and the robot’s kinematics and dynamics constraints. By using discrete-time Control Barrier Functions for obstacle avoidance, our approach generates the next foot landing position, ensuring robust walking gaits and a safe navigation path within clustered environments. We validated our proposed approach in simulation using a Digit robot in 20 randomly created environments. The results demonstrate improved performance in terms of safety and robustness when compared to hierarchical path and gait planning frameworks.

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