Model Predictive Parkour Control of a Monoped Hopper in Dynamically Changing Environments

要約

脚式ロボットの大きな利点は、ダイナミックで堅牢かつ正確な動きが要求される、特に困難で障害物のある地形でも動作できることです。
障害物コースの研究は、脚式ロボットが直面する課題についての貴重な洞察を提供し、脚式ロボットの能力を評価し強化するための制御された環境を提供します。
一本足のホッパーで横断すると、接触時の計画や飛行段階への対処など、複雑な課題が発生し、高度なコントローラーが必要になります。
新しいモデルの予測パルクール コントローラーが導入され、混合整数運動計画によりリアルタイムに変化する障害物コースを通る最適な経路を見つけます。
この最適化されたパスの実行は、フィードフォワード トルクを備えた PD 制御方式を採用したステート マシンを通じて実現され、堅牢で正確なパフォーマンスが保証されます。

要約(オリジナル)

A great advantage of legged robots is their ability to operate on particularly difficult and obstructed terrain, which demands dynamic, robust, and precise movements. The study of obstacle courses provides invaluable insights into the challenges legged robots face, offering a controlled environment to assess and enhance their capabilities. Traversing it with a one-legged hopper introduces intricate challenges, such as planning over contacts and dealing with flight phases, which necessitates a sophisticated controller. A novel model predictive parkour controller is introduced, that finds an optimal path through a real-time changing obstacle course with mixed integer motion planning. The execution of this optimized path is then achieved through a state machine employing a PD control scheme with feedforward torques, ensuring robust and accurate performance.

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