[論文レビュー] Nonlinear Model Predictive Control for Robust Bipedal Locomotion Exploring CoM Height and Angular Momentum Changes

Jiatao Ding, Chengxu Zhou+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2018

Robotic Locomotion and Control参考文献 35被引用数 8

ひとこと要約

本論文は、中心質量（CoM）高さの変動、角運動量の適応、ステップ位置の調整を統合した、変更された逆パendulumプラスフライホイールモデルを用いた、頑健な二足歩行の非線形モデル予測制御（NMPC）フレームワークを提案する。この手法は、二次制約付き二次計画問題（QCQP）として定式化されたバランス制約を、逐次二次計画法（SQP）を用いて効率的に解くことで、シミュレーション上での外部摂動下でも、多様な歩行パターンの生成とバランス回復性能の向上を実現する。

ABSTRACT

Human beings can make use of various reactive strategies, e.g. foot location adjustment and upper-body inclination, to keep balance while walking under dynamic disturbances. In this work, we propose a novel Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) framework for versatile bipedal gait pattern generation, with the capabilities of footstep adjustment, Center of Mass (CoM) height variation and angular momentum adaptation. These features are realized by constraining the Zero Moment Point motion with considering the variable CoM height and angular momentum change of the Inverted Pendulum plus Flywheel Model. In addition, the NMPC framework also takes into account the constraints of footstep location, CoM vertical motion, upper-body inclination and joint torques, and is finally formulated as a quadratically constrained quadratic program. Therefore, it can be solved efficiently by Sequential Quadratic Programming. Using this unified framework, versatile walking pattern with exploiting time-varying CoM height trajectory and angular momentum changes can be generated based only on the terrain information input. Furthermore, the improved capability for balance recovery under external pushes has been demonstrated through simulation studies.

研究の動機と目的

• 動的摂動下でも多様な二足歩行パターンの生成を可能にする統合的制御フレームワークの開発。
• 変動する中心質量高さと角運動量制御を組み込むことで、バランス回復能力の向上。
• リアルタイムの摂動フィードバックを必要とせず、地形情報のみを入力として用いることで、歩行パターンの適応を可能にする。
• 二次制約付き二次計画問題として制御問題を定式化することで、計算効率を確保。
• ステップ位置、関節トルク、上体の傾きといった物理的制約を統合した最適化フレームワークへの統合。

提案手法

• 二足歩行の動的特性を表現するため、制御可能な角運動量を有するインバーテッド・パンドルプラス・フライホイールモデルを採用。
• ゼロ・モーメント・ポイント（ZMP）制約を、時間変動する中心質量高さと角運動量の変化を考慮して再定式化。
• 非線形動的特性と物理的制約を扱えるよう、二次制約付き二次計画問題（QCQP）として制御問題を定式化。
• 歩行パターン生成のリアルタイム実行を可能にするために、逐次二次計画法（SQP）を用いてQCQPを効率的に解く。
• ステップ位置、中心質量の垂直方向運動、上体の傾き、関節トルクに関する制約を最適化フレームワークに統合。
• 地形入力のみに基づいて歩行パターンを生成することで、適応的で頑健な歩行を実現。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非線形MPCを、二足歩行におけるバランス向上のための変動する中心質量高さと角運動量制御にどのように拡張できるか。
• RQ2 物理的制約の下で、ステップ位置調整、中心質量高さ変動、上体の傾きを統合した統一されたNMPCフレームワークは、実際に効果的に機能するか。
• RQ3 角運動量の適応を組み込むことで、外部摂動下でのバランス回復性能はどの程度向上するか。
• RQ4 得られる最適化問題は、動的歩行パターン生成のためにリアルタイムでどの程度効率的に解けるか。
• RQ5 地形情報のみで、このフレームワークを用いて頑健で多様な歩行パターンを生成できるか。

主な発見

• 提案されたNMPCフレームワークは、時間変動する中心質量高さと角運動量の変化を活用した多様な歩行パターンを効果的に生成した。
• シミュレーション上での外部衝撃に対するバランス回復性能は、ベースライン手法と比較して顕著に向上した。
• ステップ位置調整、中心質量高さ変動、角運動量適応の統合が、単一の最適化フレームワーク内で実現された。
• 二次制約付き二次計画問題としての定式化のおかげで、逐次二次計画法（SQP）を用いて効率的に問題が解かれた。
• リアルタイムの摂動センシングに依存せず、地形入力のみで歩行パターンを生成できるようになった。
• 上体の傾きと関節トルクの制約を組み込むことで、生成された歩行パターンの物理的妥当性と安定性が向上した。