[論文レビュー] Robust Bipedal Locomotion Control Based on Model Predictive Control and Divergent Component of Motion

Milad Shafiee, Aghil Yousefi‐Koma+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 28, 2017

Robotic Locomotion and Control参考文献 17被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、重心圧力（CoP）の操作、ステップ調整、重心動量ピボット（CMP）変調を統合することで、頑健な二足歩行を可能にする統一されたモデル予測制御（MPC）フレームワークを提案する。時間依存の発散成分運動（DCM）を活用することで、不整地面上でも外部干渉への耐性が向上し、極端な押さえ込みに対しても最先端の手法を上回る性能を示す。シミュレーションでは、横方向の押さえ込みで最大260 N、前方向の押さえ込みで最大220 Nの回復に成功した。

ABSTRACT

In this paper, previous works on the Model Predictive Control (MPC) and the Divergent Component of Motion (DCM) for bipedal walking control are extended. To this end, we employ a single MPC which uses a combination of Center of Pressure (CoP) manipulation, step adjustment, and Centroidal Moment Pivot (CMP) modulation to design a robust walking controller. Furthermore, we exploit the concept of time-varying DCM to generalize our walking controller for walking in uneven surfaces. Using our scheme, a general and robust walking controller is designed which can be implemented on robots with different control authorities, for walking on various environments, e.g. uneven terrains or surfaces with a very limited feasible area for stepping. The effectiveness of the proposed approach is verified through simulations on different scenarios and comparison to the state of the art.

研究の動機と目的

• 多様な環境や外部干渉に耐える統一的で頑健かつ多用途な二足ロボット歩行制御器の開発。
• 単一のCoPまたはステップ配置に依存する既存のDCMベースMPC制御器の限界を解消するため、複数の制御入力を統合すること。
• ステップ調整が不可能な状況（例：小規模または不安定な接触面）においても、効果的な干渉抑制を可能にすること。
• 歩行中の重心高さの変動を扱えるようにDCMベース制御を拡張し、軌道の滑らかさと安定性を向上させること。
• 状態の最良MPCおよびDCMベース制御器と比較して、干渉抑制性能とアクチュエータ効率の面で優れた性能を示すこと。

提案手法

• CoP位置、ステップ位置、CMP（重心動量）を同時に制御する単一のMPCフレームワークを構築し、頑健な歩行パターンを生成する。
• 不整地面上での歩行における重心高さの変動をモデル化するため、時間依存の発散成分運動（DCM）を導入する。
• DCMダイナミクスを用いて将来の重心挙動を予測し、MPC最適化問題に安定性制約を組み込む。
• ZMP（ゼロモーメントポイント）およびサポート多角形の境界に不等式制約を組み込み、物理的妥当性を確保する。
• ステップ調整が不可能な場合にバランス回復を可能にするために、CMP変調を制御入力として導入する。
• DCM高さ調整のための逆時系列積分法を、軌道の不連続性を避けるための直接的な時間依存DCM定式化に置き換える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一のMPCフレームワークが、二足歩行における干渉抑制の向上を実現するため、CoP操作、ステップ調整、CMP変調をどのように効果的に統合できるか。
• RQ2 固定高さDCMモデルと比較して、時間依存DCMの使用が不整地帯対応能力をどの程度向上させるか。
• RQ3 ステップ調整が不可能な状況において、CMP変調がバランス回復に顕著な効果をもたらすか。
• RQ4 最大回復可能干渉力の大きさという観点から、本手法が既存のMPCベースDCM制御器と比較してどの程度優れているか。
• RQ5 逆時系列積分法を回避することで、DCM軌道の滑らかさと数値的安定性にどのような影響が生じるか。

主な発見

• 提案された制御器は、横方向の押さえ込みで最大260 N、前方向の押さえ込みで最大220 Nの回復に成功し、最先端手法[17, 5]の140 Nおよび200 Nの限界を著しく上回った。
• アクチュエータの飽和を回避するため、[17, 5]の制約付き5.5 cmおよび0.1 cmの限界と比較して、より短いステップ調整（前方4.8 cm、外側0.05 cm）で干渉抑制を達成した。
• CMP変調により、ステップ調整が不可能な状況でもバランス回復が可能であり、CoPが足の縁に留まったまま90 N·m/sの重心角運動量が生成された。
• 複数の予測ステップが必要な場合に生じる逆時系列積分法によるDCM軌道の不連続性が、時間依存DCM定式化によって解消された。
• シミュレーションでは、不整地帯や制限されたステッピング領域を含む多様なシナリオにおいて、安定性と物理的妥当性を維持した。
• 統一されたMPCフレームワークは、人間の反応に類似した優れた頑健性を示し、足首、股関節、ステッピング戦略を1つの制御アーキテクチャに効果的に統合した。