When and Where to Step: Terrain-Aware Real-Time Footstep Location and Timing Optimization for Bipedal Robots

要約

オンラインの足跡計画は、二足歩行ロボットにとって不可欠であり、外乱や感覚ノイズの存在下で歩行できるようにします。
このトピックに関する文献のほとんどは、ステップのタイミングを一定に保ちながら足跡の配置を最適化することに焦点を当てています。
本作では、オンラインで足跡の配置やステップ時間を最適化できるフットステッププランナーを紹介します。
提案されたプランナーは、Interior Point Optimizer (IPOPT) と、分析的勾配降下法を使用した Augmented Lagrangian (AL) 法に基づくオプティマイザーで構成され、線形倒立振子 (LIP) モデルの完全なダイナミクスをリアルタイムで解決して、足跡の位置を最適化します。
200~Hz のレートでのステップ タイミングと同様に。
このような AL メソッド (ARTO-AL) を使用した非同期リアルタイム最適化が、オンラインでの足跡計画を成功させるために必要な堅牢性と速度を提供することを示します。
さらに、ARTO-AL を拡張して 3D で足跡を計画できるため、起伏のある地形での地形を意識した足跡計画が可能になります。
足跡時間適応のないアルゴリズムと比較して、提案された ARTO-AL は、シミュレートされた歩行実験で安定性の向上を示しています。これは、平地でのプッシュと、それぞれ 120 N と 100 N までの $10^{\circ}$ ランプでのプッシュに耐えることができるためです。
ビデオについては、https://youtu.be/ABdnvPqCUu4 を参照してください。
コードについては、https://github.com/WangKeAlchemist/ARTO-AL/tree/master を参照してください。

要約(オリジナル)

Online footstep planning is essential for bipedal walking robots, allowing them to walk in the presence of disturbances and sensory noise. Most of the literature on the topic has focused on optimizing the footstep placement while keeping the step timing constant. In this work, we introduce a footstep planner capable of optimizing footstep placement and step time online. The proposed planner, consisting of an Interior Point Optimizer (IPOPT) and an optimizer based on Augmented Lagrangian (AL) method with analytical gradient descent, solves the full dynamics of the Linear Inverted Pendulum (LIP) model in real time to optimize for footstep location as well as step timing at the rate of 200~Hz. We show that such asynchronous real-time optimization with the AL method (ARTO-AL) provides the required robustness and speed for successful online footstep planning. Furthermore, ARTO-AL can be extended to plan footsteps in 3D, allowing terrain-aware footstep planning on uneven terrains. Compared to an algorithm with no footstep time adaptation, our proposed ARTO-AL demonstrates increased stability in simulated walking experiments as it can resist pushes on flat ground and on a $10^{\circ}$ ramp up to 120 N and 100 N respectively. For the video, see https://youtu.be/ABdnvPqCUu4. For code, see https://github.com/WangKeAlchemist/ARTO-AL/tree/master.

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