要約
二足歩行ロボットが商業および産業環境でますます普及するにつれて、それらを高い信頼性で制御する能力が重要になります。
そのために、この論文では、ロボットの安定性を脅かす可能性のある不適切な制御動作を回避するために、現在どの足が地面に接触しているかを正確に推定する方法を検討します。
さらに、ロボットのベース フレームの位置と方向を推定するための最新のアルゴリズムは、このような接触モード推定に大きく依存しています。
足の専用接触センサーを使用してこの接触モードを推定できますが、これらのセンサーはノイズ、時間遅延、地面との繰り返しの衝撃による損傷/降伏の影響を受けやすく、すべてのロボットで利用できるわけではありません。
これらの制限を克服するために、我々は、このような接触センサーに依存しない接触モード推定のための運動量オブザーバーベースの方法を提案します。
運動量の観察者は、ロボットのベース フレームを慣性フレームとして扱うことができると仮定することがよくあります。
ただし、多くのヒューマノイドの脚は全体の質量のかなりの部分を占めるため、提案された方法では代わりに複数の同時動的モデルを利用します。
これらのモデルはそれぞれ、異なる接触条件を想定しています。
次に、物体が慣性系であるか、または物体速度の完全に正確な推定値が既知であるという仮定を避けるために、特定の接触仮定を使用して完全なダイナミクスを制約します。
各モデルの推定値と測定値の間の不一致は、マルコフ スタイルの融合法を使用してどの接触モードが最も可能性が高いかを決定するために使用されます。
提案された方法では、低ノイズ シミュレーションで最大 98.44% の接触検出精度が得られ、Sarcos Guardian XO ロボット (ハイブリッド ヒューマノイド/外骨格) で収集されたデータを利用した場合は 77.12% の接触検出精度が得られます。
要約(オリジナル)
As bipedal robots become more and more popular in commercial and industrial settings, the ability to control them with a high degree of reliability is critical. To that end, this paper considers how to accurately estimate which feet are currently in contact with the ground so as to avoid improper control actions that could jeopardize the stability of the robot. Additionally, modern algorithms for estimating the position and orientation of a robot’s base frame rely heavily on such contact mode estimates. Dedicated contact sensors on the feet can be used to estimate this contact mode, but these sensors are prone to noise, time delays, damage/yielding from repeated impacts with the ground, and are not available on every robot. To overcome these limitations, we propose a momentum observer based method for contact mode estimation that does not rely on such contact sensors. Often, momentum observers assume that the robot’s base frame can be treated as an inertial frame. However, since many humanoids’ legs represent a significant portion of the overall mass, the proposed method instead utilizes multiple simultaneous dynamic models. Each of these models assumes a different contact condition. A given contact assumption is then used to constrain the full dynamics in order to avoid assuming that either the body is an inertial frame or that a fully accurate estimate of body velocity is known. The (dis)agreement between each model’s estimates and measurements is used to determine which contact mode is most likely using a Markov-style fusion method. The proposed method produces contact detection accuracy of up to 98.44% with a low noise simulation and 77.12% when utilizing data collect on the Sarcos Guardian XO robot (a hybrid humanoid/exoskeleton).
arxiv情報
| 著者 | J. Joe Payne,Daniel A. Hagen,Denis Garagić,Aaron M. Johnson |
| 発行日 | 2024-12-04 16:51:59+00:00 |
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