[論文レビュー] A Fast and Stable Omnidirectional Walking Engine for the Nao Humanoid Robot

Mohammadreza Kasaei, Nuno Lau+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 17, 2019

Robotic Locomotion and Control参考文献 18被引用数 12

ひとこと要約

本論文は、上半身と下半身の質量を別々に扱う拡張された線形逆ピストンモデル（LIPM）を用いた、Naoヒューマノイドロボット向けのパrametricでクローズド・ループ型歩行エンジンを提示する。フレームワークは、ノイズに強く、所望の軌道を安定して追跡できる線形二次ガウス（LQG）制御器を採用し、遺伝的アルゴリズム（GA）を用いて歩行パラメータを最適化することで、シミュレーション上での最大安定前進歩行速度80.5 cm/sを達成した。これは最良の手動チューニング設定よりも54%高速である。

ABSTRACT

This paper proposes a framework designed to generate a closed-loop walking engine for a humanoid robot. In particular, the core of this framework is an abstract dynamics model which is composed of two masses that represent the lower and the upper body of a humanoid robot. Moreover, according to the proposed dynamics model, the low-level controller is formulated as a Linear-Quadratic-Gaussian (LQG) controller that is able to robustly track the desired trajectories. Besides, this framework is fully parametric which allows using an optimization algorithm to find the optimum parameters. To examine the performance of the proposed framework, a set of simulation using a simulated Nao robot in the RoboCup 3D simulation environment has been carried out. Simulation results show that the proposed framework is capable of providing fast and reliable omnidirectional walking. After optimizing the parameters using genetic algorithm (GA), the maximum forward walking velocity that we have achieved was $80.5cm/s$.

研究の動機と目的

• ヒューマノイドロボット向けに、高速で安定した全方向歩行を可能にする、頑健でパrametricな歩行エンジンの開発。
• 伝統的なLIPMを改善し、体幹の動的挙動と垂直方向COM運動を組み込むことで、安定性と速度の向上を図る。
• 遺伝的アルゴリズム（GA）を用いて歩行パラメータを最適化し、最大前進歩行速度を達成すること。
• 動的歩行および押されても回復するシナリオを含む、リアルなRoboCup 3Dシミュレーション環境でフレームワークを検証すること。

提案手法

• 上半身と下半身を表す二つの質量を有する拡張LIPMモデルを採用し、体幹の動的運動と垂直方向COM移動を可能にした。
• ノイズに強く、所望の軌道を安定して追跡できる低レベルのフィードバック制御器として、線形二次ガウス（LQG）制御器を実装した。
• 歩行エンジンは、4つの状態（アイドル、初期化、片脚支持、両脚支持）を持つステートマシンとして構造化され、周期的な歩行パターンの生成を可能にした。
• 歩行パラメータとして、ステップ位置（x, y, θ）、スイング脚高さ（Zswing）、ステップ期間（Tss）、体幹傾き（TIto）、COMおよび体幹の振幅（Az, Ato）の合計8つの主要パラメータを、遺伝的アルゴリズム（GA）で最適化した。
• 前進距離（∆X）を最大化し、横方向のずれ（∆Y）を最小化し、転倒時には罰則（ε = 100）を課すフィットネス関数を定義し、GAが安定的で高速な歩行を指向するように導いた。
• シミュレーションは、SimSparkとODE物理エンジンを用いたRoboCup 3Dシミュレーション環境で実施され、リアルな動的挙動を再現するため0.02秒の時間ステップが使用された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LIPMモデルにおけるCOMの高さ制約を解除することで、歩行速度と安定性にどのような影響が生じるか？
• RQ2 動的歩行中、支持多角形内にゼロモーメントポイント（ZMP）を安定的に保てる程度、体幹運動を活用できるか？
• RQ3 LQG制御を用いた完全なパrametric歩行フレームワークは、手動チューニング設定よりも高速で安定した全方向歩行を達成できるか？
• RQ4 歩行パラメータのGAベース最適化によって、到達可能な最大安定前進歩行速度は何か？

主な発見

• 最適化された歩行エンジンは、シミュレーションで最大80.5 cm/sの安定した前進歩行速度を達成した。これは最良の手動チューニング設定（53 cm/s）よりも54%高速である。
• 体幹の動的挙動を含む二質量LIPMモデルの採用により、特に動的動作時においてZMPの追従性と安定性が顕著に向上した。
• LQG制御器はノイズを効果的に抑制し、外部の摂動下でも参照軌道の安定的追従を実現した。
• GA最適化は約12,000イテレーションで収束し、平均フィットネス値が時間経過とともに着実に向上した（図9の収束曲線参照）。
• 全方向歩行シミュレーションでは、前進と横方向移動を同時に実行する滑らかで安定した対角移動が可能であることが示された。
• 本フレームワークは、[1]、[7]、[13]、[15]で示された既存手法よりも最大歩行速度において優れており、その有効性が確認された。