Momentum-Aware Trajectory Optimisation using Full-Centroidal Dynamics and Implicit Inverse Kinematics

要約

現在の最先端の勾配ベースの最適化フレームワークは、線形ジャンプや回転ジャンプなどの印象的な動的な操作を生み出すことができます。
ただし、ロボットの剛体ダイナミクス全体にわたって最適化するこれらの方法では、多くの場合、事前に正確な足場の位置が必要ですが、コスト関数の精緻な正則化と調整がなければリアルタイムのパフォーマンスは保証されません。
対照的に、私たちは、特にアクロバティックな動きに焦点を当てて、タスク空間最適化フレームワークの利点を調査します。
私たちが提案する定式化は、角運動量の非ホロノミーなどのシステムの高次の非線形性を利用して、実現可能な高加速操縦を実現します。
四足動物 ANYmal C の完全な重心ダイナミクスを活用し、その足場と接触力を直接最適化することで、このフレームワークは、低い計算オーバーヘッドで効率的な動作計画を作成できます。
最後に、提案したフレームワークを ANYmal C プラットフォームにデプロイし、直線ジャンプや回転ジャンプなどの高加速モーションの実行に成功するという実世界の実験を通じて、その真の機能を実証します。
これらの広範な分析により、ロボットのダイナミクスを利用して、高質量と低トルクの制限というハードウェアの制限を超えることができることがわかりました。

要約(オリジナル)

The current state-of-the-art gradient-based optimisation frameworks are able to produce impressive dynamic manoeuvres such as linear and rotational jumps. However, these methods, which optimise over the full rigid-body dynamics of the robot, often require precise foothold locations apriori, while real-time performance is not guaranteed without elaborate regularisation and tuning of the cost function. In contrast, we investigate the advantages of a task-space optimisation framework, with special focus on acrobatic motions. Our proposed formulation exploits the system’s high-order nonlinearities, such as the nonholonomy of the angular momentum, in order to produce feasible, high-acceleration manoeuvres. By leveraging the full-centroidal dynamics of the quadruped ANYmal C and directly optimising its footholds and contact forces, the framework is capable of producing efficient motion plans with low computational overhead. Finally, we deploy our proposed framework on the ANYmal C platform, and demonstrate its true capabilities through real-world experiments, with the successful execution of high-acceleration motions, such as linear and rotational jumps. Extensive analysis of these shows that the robot’s dynamics can be exploited to surpass its hardware limitations of having a high mass and low-torque limits.

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