[論文レビュー] Stair Climbing Stabilization of the HRP-4 Humanoid Robot using Whole-body Admittance Control

Stéphane Caron, Abderrahmane Kheddar+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 19, 2018

Robotic Locomotion and Control参考文献 43被引用数 142

ひとこと要約

本論文では、HRP-4ヒューマノイドロボットにおける動的段差上りの安定化を実現する、終末端効果器と重心（CoM）戦略を統合した全身アドミタンス制御器を提示する。DCMフィードバック制御と二次計画法（QP）に基づく力の分配を用いることで、産業環境下で18.5 cmの段差を安定的かつリアルタイムに上り下がりする制御が可能となり、制御器はオープンソースソフトウェアとして公開された。

ABSTRACT

We consider dynamic stair climbing with the HRP-4 humanoid robot as part of an Airbus manufacturing use-case demonstrator. We share experimental knowledge gathered so as to achieve this task, which HRP-4 had never been challenged to before. In particular, we extend walkingstabilization based on linear inverted pendulum tracking by quadratic programming-based wrench distribution and a whole-body admittance controller that applies both end-effector and CoM strategies. While existing stabilizers tend to use either one or the other, our experience suggests that the combination of these two approaches improves tracking performance. We demonstrate this solution in an on-site experiment where HRP-4 climbs an industrial staircase with 18.5 cm high steps, and release our walking controller as open source software.

研究の動機と目的

• 産業環境下でのHRP-4ヒューマノイドロボットの耐障害的で動的な段差上りを可能にすること。
• 既存の安定化制御は通常、終末端効果器または重心制御戦略のいずれかを用いるが、両方を併用しないため、困難な段差では性能が制限されること。
• 全身アドミタンス制御を介して両戦略を統合することで、追従性能と安定性を向上させること。
• 本制御器を実際の産業環境、具体的にはエアバスの工場で実証すること。
• 実験的知見を共有し、歩行制御器を広く研究利用可能な形でオープンソース化すること。

提案手法

• 制御器は、歩行パターンからの逸脱に基づいて、所望の接触力のトルクを計算するため、運動の分散成分（DCM）フィードバック制御を用いる。
• 二次計画法（QP）ソルバを用いて、所望のトルクをロボットの接触点に分配し、安定性と実行可能性を確保する。
• 全身アドミタンス制御は、接触力と運動を同時に制御するため、終末端効果器および重心戦略を同時に適用する。
• 浮動ベース状態は、IMUおよび関節エンコーダデータを用いたカルマンフィルタと前向き運動学を組み合わせたDCM観測器によって推定される。
• 歩行パターンは、事前に定義された足置き位置を基に線形モデル予測制御（MPC）により生成され、ZMPのずれ、重心速度誤差、およびジャージャンの最小化を目的とする。
• 制御器は、QLD QPソルバを用いてリアルタイムに実装されており、100 msのサンプリング周期、0.3 ± 0.1 msの計算時間である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 終末端効果器と重心戦略を全身アドミタンス制御器に統合することで、単独で使用する場合と比較して段差上りの性能が向上するか？
• RQ2 提案された制御器は、構造化されていない産業環境下で18.5 cmの段差を安定的かつ動的に上り下がり可能か？
• RQ3 DCMフィードバックとQPに基づく力の分配を統合することで、動的歩行実行時の耐障害性がどのように向上するか？
• RQ4 実際のヒューマノイドロボットにこの制御器を導入する際の主な実用的課題（消費電力や機械的制限など）は何か？
• RQ5 足首の柔軟性などの未モデル化されたダイナミクスが存在する中でも、制御器は効果的にチューニング可能か？

主な発見

• HRP-4ヒューマノイドロボットは、エアバス・サンノアール工場の産業環境下で、安全ロープを用いずに18.5 cmの段差階段を2週間にわたる現地テストを通じて安定して上り下がりした。
• 全身アドミタンス制御器に終末端効果器と重心戦略を統合することで、単独で使用する場合と比較して、追従性能が顕著に向上した。
• QLDソルバを用いたQPベースの力の分配は0.3 ± 0.1 msで実行され、100 msのサンプリング周期でのリアルタイム制御を可能にした。
• 段差上り中、ピーク電流は最大13 Aに達し、推定ピーク消費電力は約750 Wに達した。
• 機械的制限により、右脚での片足ステップ上りは実現できなかったが、左脚では成功した。
• 制御器はシミュレーションと実験の両方でChoreonoid動力学シミュレータを用いて検証され、迅速な開発とテストに不可欠であった。