Contingency Model Predictive Control for Bipedal Locomotion on Moving Surfaces with a Linear Inverted Pendulum Model

要約

動的に移動する表面 (船舶や車両など) 上での脚式ロボット ウォーカーの歩行制御は、バランス制御の作動が限られていることと表面の動きが未知であるため、困難です。
線形倒立振子 (LIP) モデルを使用した、移動表面上での二足歩行歩行者の移動のための条件付きモデル予測制御 (CMPC) を紹介します。
CMPC は、通常のモデル予測制御 (MPC) に基づいて構築され、移動する表面の「最悪の場合」の予測動作を組み込んだ堅牢な設計です。
LIP モデルと歩行安定性制約と統合された CMPC フレームワークは、予想される表面の動きの不確実性を考慮して一貫した制御入力のセットを生成します。
二足歩行のシミュレーション結果と通常のMPCとの比較を行い、紹介します。
この結果は、移動する表面のさまざまな運動プロファイルの下で、提案された CMPC 設計の実現可能性と通常の MPC を上回る優れた性能を裏付けています。

要約(オリジナル)

Gait control of legged robotic walkers on dynamically moving surfaces (e.g., ships and vehicles) is challenging due to the limited balance control actuation and unknown surface motion. We present a contingent model predictive control (CMPC) for bipedal walker locomotion on moving surfaces with a linear inverted pendulum (LIP) model. The CMPC is a robust design that is built on regular model predictive control (MPC) to incorporate the ‘worst case’ predictive motion of the moving surface. Integrated with an LIP model and walking stability constraints, the CMPC framework generates a set of consistent control inputs considering to anticipated uncertainties of the surface motions. Simulation results and comparison with the regular MPC for bipedal walking are conducted and presented. The results confirm the feasibility and superior performance of the proposed CMPC design over the regular MPC under various motion profiles of moving surfaces.

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