[論文レビュー] Experiments with a hierarchical inverse dynamics controller on a torque-controlled humanoid

Alexander Herzog, Ludovic Righetti+3 more|arXiv (Cornell University)|May 9, 2013

Robotic Locomotion and Control参考文献 19被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、トルク制御型ホワイトボディアンロボット上で、計算時間を短縮するための簡略化された二次計画法による階層的逆運動学制御のリアルタイム実装を提示する。この手法により、モデルの不確実性や外部の摂動に対しても、頑健なモーメントベースのバランス制御が可能となり、実験では安定した片脚立ちはじめ、効果的なタスク追従が確認された。

ABSTRACT

Recently several hierarchical inverse dynamics controllers based on cascades of quadratic programs have been proposed for application on torque controlled robots. They have important theoretical benefits but have never been implemented on a torque controlled robot where model inaccuracies and real-time computation requirements can be problematic. In this contribution we present an experimental evaluation of these algorithms in the context of balance control for a humanoid robot. The presented experiments demonstrate the applicability of the approach under real robot conditions (i.e. model uncertainty, estimation errors, etc). We propose a simplification of the optimization problem that allows us to decrease computation time enough to implement it in a fast torque control loop. We implement a momentum-based balance controller which shows robust performance in face of unknown disturbances, even when the robot is standing on only one foot. In a second experiment, a tracking task is evaluated to demonstrate the performance of the controller with more complicated hierarchies. Our results show that hierarchical inverse dynamics controllers can be used for feedback control of humanoid robots and that momentum-based balance control can be efficiently implemented on a real robot.

研究の動機と目的

• モデルの不確実性と計算制約の下で、実世界のホワイトボディアンロボット制御における階層的逆運動学制御の有効性を評価すること。
• 高周波のトルク制御ループに適した高速な計算が可能なように、最適化問題を簡略化すること。
• 片脚立ちはじめなどの困難な条件下でも、モーメントベースのバランス制御の有効性を実証すること。
• 追従実験を通じて、複雑なタスクの階層構造における制御性能の妥当性を検証すること。

提案手法

• トルク制御型ホワイトボディアンロボットに、段階的な二次計画法に基づく階層的逆運動学制御を実装した。
• 計算負荷を低減するため最適化問題を簡略化し、高速なトルク制御ループ内でリアルタイム実行を可能にした。
• 全身の安定性を最優先するため、モーメントベースのバランス制御を主な制御目的として採用した。
• モデルの不正確さや推定誤差は、頑健なフィードバック制御設計によって対処した。
• 関節追従などのタスク固有の目的は、バランスを優先する階層構造に統合した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 モデルの不確実性と推定誤差が、このような制御器の性能に与える影響は何か？
• RQ2 計算の複雑さは、高帯域幅のトルク制御ループでリアルタイム動作を可能にする程度に十分に低減できるか？
• RQ3 片脚立ちはじめや未知の摂動に直面した場合、モーメントベースのバランス制御はどれほど頑健か？
• RQ4 複雑なタスクの階層構造、例えば追従タスクにおいて、制御器の性能はどの程度か？
• RQ5 実世界のトルク制御型ホワイトボディアンロボット上で、階層的逆運動学制御が実際に有効に実装できるか？

主な発見

• 簡略化された最適化定式化により、計算時間が十分に短縮され、トルク制御ロボット上でリアルタイム実装が可能になった。
• モーメントベースのバランス制御は、片脚立ちはじめの状況でも頑健な性能を示し、摂動に対しても耐性を示した。
• 実世界の実験において、モデルの不正確さや推定誤差に対しても、制御器は効果的に対処した。
• 階層構造により、バランスを優先した安定したタスク実行が可能になった。
• 追従実験により、制御器が良好な性能で複雑なタスクの階層を管理できることを確認した。