Adaptive Step Duration for Precise Foot Placement: Achieving Robust Bipedal Locomotion on Terrains with Restricted Footholds

要約

二足歩行のための従来のワンステッププレビュー計画アルゴリズムは、飛び石など足場が制限された地形を歩くときに実行可能な歩行を生成するのに苦労します。
このような制限を克服するために、本稿では、歩行ロボットの発散運動成分 (DCM) のステップごとの離散進化に基づく、新しいマルチステップ プレビュー足配置計画アルゴリズムを紹介します。
私たちが提案するアプローチは、制約の下で足を最適に配置するためにステップ持続時間と足のスイング軌道を適応的に変更することで、ロボットの長期的な安定性を高め、実行可能な足場に厳しい制約がある環境をナビゲートする能力を大幅に向上させます。
複雑な飛び石構成と外部摂動を使用したさまざまなシミュレーション シナリオを通じて、その有効性を実証します。
これらのテストでは、外乱があっても足場が制限された地形を移動する性能が向上していることが実証されました。

要約(オリジナル)

Traditional one-step preview planning algorithms for bipedal locomotion struggle to generate viable gaits when walking across terrains with restricted footholds, such as stepping stones. To overcome such limitations, this paper introduces a novel multi-step preview foot placement planning algorithm based on the step-to-step discrete evolution of the Divergent Component of Motion (DCM) of walking robots. Our proposed approach adaptively changes the step duration and the swing foot trajectory for optimal foot placement under constraints, thereby enhancing the long-term stability of the robot and significantly improving its ability to navigate environments with tight constraints on viable footholds. We demonstrate its effectiveness through various simulation scenarios with complex stepping-stone configurations and external perturbations. These tests underscore its improved performance for navigating foothold-restricted terrains, even with external disturbances.

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