[論文レビュー] A Modular Framework to Generate Robust Biped Locomotion: From Planning to Control

Mohammadreza Kasaei, Ali Ahmadi+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 17, 2020

Robotic Locomotion and Control参考文献 36被引用数 6

ひとこと要約

本論文は、体幹および脚の動的特性を捉える3質量動力学モデルを用いた、モジュラーでモデルベースのフレームワークを提案し、頑健な二足歩行を実現する。階層的参照軌道計画と線形モデル予測制御（MPC）を統合することで、全方向歩行において13%優れた性能を達成し、押しつぶし回復能力が50%向上（150N 対 100N）、ベースラインが完全に失敗する不整地帯でも完全成功を達成した。

ABSTRACT

Biped robots are inherently unstable because of their complex kinematics as well as dynamics. Despite the many research efforts in developing biped locomotion, the performance of biped locomotion is still far from the expectations. This paper proposes a model-based framework to generate stable biped locomotion. The core of this framework is an abstract dynamics model which is composed of three masses to consider the dynamics of stance leg, torso and swing leg for minimizing the tracking problems. According to this dynamics model, we propose a modular walking reference trajectories planner which takes into account obstacles to plan all the references. Moreover, this dynamics model is used to formulate the controller as a Model Predictive Control (MPC) scheme which can consider some constraints in the states of the system, inputs, outputs and also mixed input-output. The performance and the robustness of the proposed framework are validated by performing several numerical simulations using MATLAB. Moreover, the framework is deployed on a simulated torque-controlled humanoid to verify its performance and robustness. The simulation results show that the proposed framework is capable of generating biped locomotion robustly.

研究の動機と目的

• 複雑な動的および運動学的特性に起因する、二足人間型ロボット歩行における不安定性という長年の課題に取り組む。
• 高いサンプル複雑性を伴う試行錯誤や強化学習に依存するモデルフリー手法の限界を克服する。
• リアルタイム制御に適した、モデルの精度と計算の単純さのバランスを取ったスケーラブルでモジュラーなフレームワークを開発する。
• 統合された計画と制御により、外部干渉や複雑な環境下でも頑健な歩行を実現する。
• 全方向歩行、押しつぶし回復、不整地帯走破において、既存のベースラインを上回る性能を向上させる。

提案手法

• 体幹、片脚、片脚を表す3質量の抽象的動力学モデルを提案し、垂直方向運動に制約を設ける。
• ZMP（ゼロモーメントポイント）の概念を用いて、3質量モデルを線形状態空間系に変換し、MPCの定式化を可能にする。
• 3段階の階層的参照軌道計画器を設計：経路/足場計画、ZMP/ヒップ/スイング軌道生成、制御器固有の軌道計画。
• 状態、入力、出力、および混合入出力変数の制約を備えた線形モデル予測制御（MPC）を採用し、リアルタイム最適化を実現する。
• ODEベースのシミュレータを用いて、トルク制御可能な人間型ロボット（COMAN）にフレームワークを実装し、性能を検証する。
• MATLABシミュレーションと比較テストを用いて、外部干渉、不整地帯、動的指令に対する頑健性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 簡略化されたが正確な動力学モデルは、人間型ロボットの二足歩行の頑健性をどのように向上させるか？
• RQ2 単一質量モデルと比較して、制御モデルに体幹および脚の動的特性を組み込むことで、安定性と性能はどの程度向上するか？
• RQ3 モジュラーで階層的な計画・制御フレームワークは、全方向歩行および干渉抑止において、既存のベースラインを上回ることができるか？
• RQ4 提案されたMPCベースの制御器は、制約を適切に扱い、外部摂動下でも安定性を維持できるか？
• RQ5 従来の制御器が失敗する不整地帯において、このフレームワークの走破能力はどの程度か？

主な発見

• 本フレームワークは、全方向歩行においてベースライン比13%優れた性能を達成し、最大スケール要因は1.16（ベースライン1.03）であった。
• 本フレームワークは、外部力150Nまで耐えられる50%高い押しつぶし回復能力を示し、ベースラインは100Nまでであった。
• 本フレームワークは、小・中・大のタイルを含む3つの不整地帯シナリオをすべて成功裏に走破したが、ベースラインはすべてのケースで完全に失敗し転倒した。
• シミュレーション結果から、体幹および脚の動的特性をモデル化することで、安定性と歩行速度の両方が顕著に向上することが確認された。
• 事前のパラメータチューニングなしに、本フレームワークは頑健性を維持した。これは、従来のアプローチがリアルタイムチューニングに依存するのとは対照的である。
• 制約付き最適化を備えた線形MPC定式化により、システムの線形性と計算効率を保ちながら、効果的なリアルタイム制御が可能になった。