Tailoring Solution Accuracy for Fast Whole-body Model Predictive Control of Legged Robots

要約

非線形モデル予測制御 (NMPC) の加速における最近の進歩のおかげで、人型ロボットにリアルタイム レートで全身 NMPC を導入することが可能になりました。
ただし、このような高次元システムに対してリアルタイムで不等式制約を適用することは、追加の反復が必要なため依然として困難です。
この論文では、一般的な等式制約と不等式制約を伴う低精度の解を NMPC に提供する、脚式ロボット用の全身 NMPC の実装について説明します。
高精度の最適解を目指すのではなく、乗算器の交互方向法を活用して、二次計画法の部分問題に対して低精度の解を迅速に提供します。
私たちの広範なシミュレーション結果は、実際のロボットは、ダイナミクスの離散化エラー、慣性モデリングのエラー、遅延により、高精度のソリューションの恩恵を受けられないことが多いことを示しています。
自己衝突制約の NMPC の初期タイムステップにコントロール バリア関数 (CBF) を組み込み、計算負荷を追加することなく自己衝突の数を最大 26 分の 1 に削減します。
このコントローラーは、32 のタイムステップ、2004 の変数、および 3768 の制約を含む問題に対して、90 Hz でハードウェアに確実に展開されます。
NMPC は十分に正確なソリューションを提供し、MIT ヒューマノイドが複雑な脚や腕を組む動作を計画できるようにして、歩行時や重大な外乱からの回復時の安定性を高めます。

要約(オリジナル)

Thanks to recent advancements in accelerating non-linear model predictive control (NMPC), it is now feasible to deploy whole-body NMPC at real-time rates for humanoid robots. However, enforcing inequality constraints in real time for such high-dimensional systems remains challenging due to the need for additional iterations. This paper presents an implementation of whole-body NMPC for legged robots that provides low-accuracy solutions to NMPC with general equality and inequality constraints. Instead of aiming for highly accurate optimal solutions, we leverage the alternating direction method of multipliers to rapidly provide low-accuracy solutions to quadratic programming subproblems. Our extensive simulation results indicate that real robots often cannot benefit from highly accurate solutions due to dynamics discretization errors, inertial modeling errors and delays. We incorporate control barrier functions (CBFs) at the initial timestep of the NMPC for the self-collision constraints, resulting in up to a 26-fold reduction in the number of self-collisions without adding computational burden. The controller is reliably deployed on hardware at 90 Hz for a problem involving 32 timesteps, 2004 variables, and 3768 constraints. The NMPC delivers sufficiently accurate solutions, enabling the MIT Humanoid to plan complex crossed-leg and arm motions that enhance stability when walking and recovering from significant disturbances.

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