Demonstrating a Robust Walking Algorithm for Underactuated Bipedal Robots in Non-flat, Non-stationary Environments

要約

この研究では、特に段差や階段など、足を支える機会が限られた空間を移動する場合に、困難な地形での作動が不十分な二足歩行ロボットの機動性を高めるように設計された革新的なアルゴリズムを検討します。
足首のトルクと洗練された角運動量ベースの線形倒立振子モデル (ALIP) を組み合わせることで、私たちの方法ではロボットの重心高さを可変することができます。
当社では、歩行の安定性を強化することを目的として、基本的な自由度にわたる正確な動作制御のための仮想制約を ALIP 中心のモデル予測制御 (MPC) フレームワークと統合するデュアル戦略コントローラーを採用しています。
私たちのフィードバック設計の有効性は、20 自由度を特徴とする Cassie 二足歩行ロボットへの適用を通じて実証されます。
私たちの実装の鍵は、調整された公称軌道と、実行時間を 500 マイクロ秒未満に短縮する最適化された MPC の開発であり、したがって Cassie のコントローラーの更新頻度と互換性があります。
この論文では、成功したハードウェア展開を紹介するだけでなく、動く歩道を使用した二足歩行ロボットという新しい機能も実証します。

要約(オリジナル)

This work explores an innovative algorithm designed to enhance the mobility of underactuated bipedal robots across challenging terrains, especially when navigating through spaces with constrained opportunities for foot support, like steps or stairs. By combining ankle torque with a refined angular momentum-based linear inverted pendulum model (ALIP), our method allows variability in the robot’s center of mass height. We employ a dual-strategy controller that merges virtual constraints for precise motion regulation across essential degrees of freedom with an ALIP-centric model predictive control (MPC) framework, aimed at enforcing gait stability. The effectiveness of our feedback design is demonstrated through its application on the Cassie bipedal robot, which features 20 degrees of freedom. Key to our implementation is the development of tailored nominal trajectories and an optimized MPC that reduces the execution time to under 500 microseconds–and, hence, is compatible with Cassie’s controller update frequency. This paper not only showcases the successful hardware deployment but also demonstrates a new capability, a bipedal robot using a moving walkway.

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