[논문 리뷰] Highly Dynamic Quadruped Locomotion via Whole-Body Impulse Control and Model Predictive Control

Donghyun Kim, Jared Di Carlo외 3명|arXiv (Cornell University)|2019. 09. 14.

Robotic Locomotion and Control참고 문헌 21인용 수 216

한 줄 요약

하이브리드 MPC 및 Whole-Body Impulse Control (WBIC) 프레임워크는 공중 페이즈를 포함하는 매우 역동적인 4족 보행 로봇의 움직임을 가능하게 하며, MIT Mini-Cheetah에서 테스트되어 3.7 m/s의 달리기 속도와 다양한 보행을 달성했다.

ABSTRACT

Dynamic legged locomotion is a challenging topic because of the lack of established control schemes which can handle aerial phases, short stance times, and high-speed leg swings. In this paper, we propose a controller combining whole-body control (WBC) and model predictive control (MPC). In our framework, MPC finds an optimal reaction force profile over a longer time horizon with a simple model, and WBC computes joint torque, position, and velocity commands based on the reaction forces computed from MPC. Unlike existing WBCs, which attempt to track commanded body trajectories, our controller is focused more on the reaction force command, which allows it to accomplish high speed dynamic locomotion with aerial phases. The newly devised WBC is integrated with MPC and tested on the Mini-Cheetah quadruped robot. To demonstrate the robustness and versatility, the controller is tested on six different gaits in a number of different environments, including outdoors and on a treadmill, reaching a top speed of 3.7 m/s.

연구 동기 및 목표

• 공중 페이즈와 짧은 스탠스 타임을 갖는 매우 역동적인 4족 보행 로봇의 제어 체계 개발.
• 고수준 보행 스케줄러와 보행 계획을 변경하여 보행 간 전환을 가능하게 한다.
• 언더액추에이션 및 지면 접촉 힘을 다루기 위해 모델 예측 제어를 전체 신체 임펄스 컨트롤러와 통합한다.
• 다양한 지형과 보행에서 실제 하드웨어 상의 강건성과 다재다능성을 입증한다.

제안 방법

• 질량-집약 모델을 사용하여 보행 주기 동안의 최적 접지 반응 힘 프로파일을 계산하기 위해 모델 예측 제어(MPC)를 사용한다.
• MPC 힘을 고주파 관절 위치, 속도 및 토크 명령으로 변환하기 위한 Whole-Body Impulse Control(WBIC)을 개발한다.
• 계산 용이한 최적화를 위해 역학을 단순화하고 WBIC에서 전체 신체 동역학 모델을 유지하여 볼록(Convex) MPC를 형식화한다.
• WBIC 내에서 바디 안정화 및 스윙 풋 제어를 위한 널 스페이스 프로젝션 기반의 우선 순위 작업 실행을 적용한다.
• 접촉 제약과 마찰 원뿔을 준수하면서 반응 힘과 부동 베이스 가속도를 미세 조정하기 위해 QP를 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 2단계 MPC-WBIC 제어 프레임워크가 이중 공중 페이즈를 갖는 4족 로봇에서 매우 다이나믹한 달리기 달성 및 유지가 가능한가?
• RQ2 WBIC에서 MPC 제공 반응 힘을 타깃으로 사용하는 것이 CoM 궤적 추적보다 어떤 차이가 있는가?
• RQ3 현실 하드웨어에서 과업 특이적 튜닝 없이 여러 보행 및 지형을 처리할 수 있는가?
• RQ4 Mini-Cheetah 하드웨어에서 통합 제어기가 달성할 수 있는 처리량과 안정성은 어느 정도인가?
• RQ5 WBIC QP에서 부동 베이스 역학을 완화하는 것이 비행 페이즈 동안 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• Mini-Cheetah에서 최고 달리기 속도 3.7 m/s를 달성했으며, 관측된 최대 속도는 4 m/s이지만 안정성 한계는 3.7 m/s에서 나타났다.
• 실외 및 러닝머신 설정에서 6가지 보행에서 강건성을 시연했다.
• 온보드 컴퓨터에서 MPC가 30 Hz로, WBIC가 500 Hz로 실행되어 고주파 피드백을 가능하게 한다.
• WBIC는 비행 및 언더액추에이션을 다루기 위해 CoM 궤적보다 MPC 유도 반응 힘을 주로 추적한다.
• 제어기가 하드웨어의 역량을 충분히 활용하며, 고속 주행 중 관절 속도와 토크가 구동 장치 한계에 근접한다.