[論文レビュー] Angular Momentum about the Contact Point for Control of Bipedal Locomotion: Validation in a LIP-based Controller

Yukai Gong, Jessy W. Grizzle|arXiv (Cornell University)|Aug 25, 2020

Robotic Locomotion and Control参考文献 36被引用数 32

ひとこと要約

論文はLIPモデルを接触点周りの角運動量の観点で再定式化し、3D二足歩行の足配置制御に用い、Cassie Blueでの高速歩行、旋回、外乱排除、荒地路走行のデモで検証する。

ABSTRACT

In the control of bipedal locomotion, linear velocity of the center of mass has been widely accepted as a primary variable for summarizing a robot's state vector. The ubiquitous massless-legged linear inverted pendulum (LIP) model is based on it. In this paper, we argue that angular momentum about the contact point has several properties that make it superior to linear velocity for feedback control. So as not to confuse the benefits of angular momentum with any other control design decisions, we first reformulate the standard LIP controller in terms of angular momentum. We then implement the resulting feedback controller on the 20 degree-of-freedom bipedal robot, Cassie Blue, where each leg accounts for nearly one-third of the robot's total mass of 35~Kg. Under this controller, the robot achieves fast walking, rapid turning while walking, large disturbance rejection, and locomotion on rough terrain. The reasoning developed in the paper is applicable to other control design philosophies, whether they be Hybrid Zero Dynamics or Reinforcement Learning.

研究の動機と目的

• 脚の二足歩行における質量中心速度と比較して、接触点周りの角運動量が優れた制御変数であると主張する。
• 接触点周りの角運動量でLIPモデルを再定式化し、1ステップ先予測の改善を示す。
• 角運動量に基づく足配置戦略を開発し、歩行を安定化させる。
• 質量がある脚と質量分布を持つ現実的な3D二足歩行体（Cassie Blue）でコントローラを実証する。

提案手法

• COM速度の代わりに接触点周りのL^yを用いたLIPダイナミクスの再定式化。
• L^yの1ステップ予測を閉形式で導出し、v^x_CoM予測と比較する。
• 次のステップの終端でL^yを目標とする終端予測を用いた足配置法則を導出する。
• デザインを3Dへ拡張し、横方向制御と旋回を行うためにdes(L^x, L^y)を調整。
• Cassie Blue上で実用的なセンサ統合コントローラを実装、IMU/EKF推定、L^yのカルマンフィルタ、可動関節へのアクチュエーションへ逆運動学を適用。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 接触点周りの角運動量は、現実的なロボットに対してCOM速度よりも信頼性の高いステップごとの予測を提供するか？
• RQ2 終端ステップの角運動量に基づく足配置戦略は、質量が大きく質量が軽量でない脚を持つロボットで3Dのダイナミック歩行を安定化し、動的歩行を可能にするか？
• RQ3 センサと作動の制約を持つ実ロボットへLIPベースの角運動量コントローラをどのように実装するか？
• RQ4 Cassie BlueでLIPベースの角運動量コントローラの下で旋回と荒地路走行は実現可能か？

主な発見

• RabbitとCassieの実ロボットで、L^yの終端予測はv^x_CoMの予測より信頼性が高く、制御精度を向上させる。
• L^y des(T_{k+1}^{-})を用いた足配置式は安定した歩幅計画を可能にし、3D歩行と旋回を支援する。
• Cassie BlueはLIPベースの角運動量コントローラ下で草地で直進歩行を時速2.1 m/s、対角歩行を時速1 m/sで達成する。
• コントローラは前方方向への速い旋回（例：90度旋回）とロバストな外乱拒否を可能にする。
• このアプローチは非質量なし脚と約32–35 kgのロボットでも機能し、理想的なLIP仮定を超えた適用性を示す。
• 実装の実務的詳細として、IMU/EKF状態推定、L^yのカルマンフィルタ、反復的逆運動学を用いて actuated joints へ写像する手法を含む。