CDM-MPC: An Integrated Dynamic Planning and Control Framework for Bipedal Robots Jumping

要約

二足歩行ロボットでダイナミックなジャンプなどのアクロバティックな操作を実行するには、作動、動作計画、制御の点で大きな課題が生じます。
これらのタスクに対する従来のアプローチでは、計算効率を高めるためにダイナミクスが単純化されることが多く、重心角運動量 (CAM) の制御や重心複合剛体慣性 (CCRBI) の変動性などの重要な要素が見落とされる可能性があります。
この論文では、重心動力学モデルベースのモデル予測制御 (CDM-MPC) と呼ばれる、新しい統合動的計画および制御フレームワークを紹介します。
このフレームワークは、最適化ベースの運動力学運動プランナーと、リアルタイムの軌道追跡と再計画のための MPC コントローラーで構成されています。
さらに、重心運動量ベースの逆運動学 (IK) ソルバーと着陸ヒューリスティック コントローラーが開発され、衝撃の大きい着陸時の安定性を確保します。
CDM-MPC フレームワークの有効性は、実物大の人型ロボット KUAVO を用いたシミュレーションと実験の両方による広範なテストを通じて検証されています。

要約(オリジナル)

Performing acrobatic maneuvers like dynamic jumping in bipedal robots presents significant challenges in terms of actuation, motion planning, and control. Traditional approaches to these tasks often simplify dynamics to enhance computational efficiency, potentially overlooking critical factors such as the control of centroidal angular momentum (CAM) and the variability of centroidal composite rigid body inertia (CCRBI). This paper introduces a novel integrated dynamic planning and control framework, termed centroidal dynamics model-based model predictive control (CDM-MPC), designed for robust jumping control that fully considers centroidal momentum and non-constant CCRBI. The framework comprises an optimization-based kinodynamic motion planner and an MPC controller for real-time trajectory tracking and replanning. Additionally, a centroidal momentum-based inverse kinematics (IK) solver and a landing heuristic controller are developed to ensure stability during high-impact landings. The efficacy of the CDM-MPC framework is validated through extensive testing on the full-sized humanoid robot KUAVO in both simulations and experiments.

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