Toward Control of Wheeled Humanoid Robots with Unknown Payloads: Equilibrium Point Estimation via Real-to-Sim Adaptation

要約

システムの平衡点付近で線形化されたモデルを使用するモデルベースのコントローラーは、計算負荷が少なく、安定性解析が容易であるため、車輪付きヒューマノイドの制御における一般的なアプローチです。
しかし、未知の物体を持ち上げる車輪付きヒューマノイド ロボットを制御するには、主に物体の力学に関する知識が不足しているため、大きな課題が生じます。
本稿では、力学が未知の車輪型ロボットを制御するために、新しい平衡点を明示的に予測するために設計されたフレームワークを紹介します。
最初は未知の動力学に対する応答からシステムの総質量と質量中心を推定し、それに応じて新しい平衡点を計算しました。
追加のセンサー (力トルク センサーなど) の使用を回避し、高価な実際のデータを取得する労力を軽減するために、新しいリアルからシミュレーションへの適応を備えたデータ駆動型のアプローチが利用されます。
より正確な非線形力学モデルは、実世界の物理学をより正確に表現し、実世界からシミュレーションへの適応のために剛体シミュレーションに注入されます。
非線形ダイナミクス モデルのパラメーターは、粒子群最適化を使用して最適化されました。
このフレームワークの有効性は、車輪付き脚ロボットの単純化されたモデルである物理的な車輪付き倒立振子で検証されました。
実験結果は、最適化されたパラメーターを備えたより正確な解析モデルを採用すると、シミュレーションと現実の間のギャップが大幅に減少し、未知のダイナミクスを持つ車輪付きロボットを制御する際のモデルベースのコントローラーの効率が向上することを示しています。

要約(オリジナル)

Model-based controllers using a linearized model around the system’s equilibrium point is a common approach in the control of a wheeled humanoid due to their less computational load and ease of stability analysis. However, controlling a wheeled humanoid robot while it lifts an unknown object presents significant challenges, primarily due to the lack of knowledge in object dynamics. This paper presents a framework designed for predicting the new equilibrium point explicitly to control a wheeled-legged robot with unknown dynamics. We estimated the total mass and center of mass of the system from its response to initially unknown dynamics, then calculated the new equilibrium point accordingly. To avoid using additional sensors (e.g., force torque sensor) and reduce the effort of obtaining expensive real data, a data-driven approach is utilized with a novel real-to-sim adaptation. A more accurate nonlinear dynamics model, offering a closer representation of real-world physics, is injected into a rigid-body simulation for real-to-sim adaptation. The nonlinear dynamics model parameters were optimized using Particle Swarm Optimization. The efficacy of this framework was validated on a physical wheeled inverted pendulum, a simplified model of a wheeled-legged robot. The experimental results indicate that employing a more precise analytical model with optimized parameters significantly reduces the gap between simulation and reality, thus improving the efficiency of a model-based controller in controlling a wheeled robot with unknown dynamics

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