[논문 리뷰] Mobility-enhanced MPC for Legged Locomotion on Rough Terrain.

Niraj Rathod, Angelo Bratta외 5명|arXiv (Cornell University)|2021. 05. 12.

Robotic Locomotion and Control참고 문헌 13인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 거친 지형에서 이동성을 향상시키기 위해 이동성 기반 비용 함수를 통합한 실시간 비선형 모델 예측 제어(NMPC) 프레임워크를 제안한다. 단일 강체 모델과 실시간 반복 기법을 사용하여 2초 예측 수평선 동안 25 Hz로 재계획을 수행함으로써, 87.4kg의 4족 보행 로봇인 HyQ가 실제 실험에서 장애물과 불규칙한 지형에 동적으로 적응할 수 있게 되었다.

ABSTRACT

Re-planning in legged locomotion is crucial to track a given set-point while adapting to the terrain and rejecting external disturbances. In this work, we propose a real-time Nonlinear Model Predictive Control (NMPC) tailored to a legged robot for achieving dynamic locomotion on a wide variety of terrains. We introduce a mobility-based criterion to define an NMPC cost that enhances the locomotion of quadruped robots while maximizing leg mobility and staying far from kinematic limits. Our NMPC is based on the real-time iteration scheme that allows us to re-plan online at $25 \, \mathrm{Hz}$ with a time horizon of $2$ seconds. We use the single rigid body dynamic model defined in the center of mass frame that allows to increase the computational efficiency. In simulations, the NMPC is tested to traverse a set of pallets of different sizes, to walk into a V-shaped chimney, and to locomote over rough terrain. We demonstrate the effectiveness of our NMPC with the mobility feature that allowed IIT's $87.4 \,\mathrm{kg}$ quadruped robot HyQ to achieve an omni-directional walk on flat terrain, to traverse a static pallet, and to adapt to a repositioned pallet during a walk in real experiments.

연구 동기 및 목표

• 거친 지형과 불규칙한 지형에서 보행 로봇의 동적 이동성을 향상시키기 위해.
• 외부 외란과 지형 변화 상황에서 안정성과 이동성을 유지하는 데 도전하는 데에.
• 운동 제약 조건을 충족시키면서도 빠른 재계획이 가능한 실시간 NMPC 프레임워크를 개발하기 위해.
• 제어 설정에 이동성 기반 비용 함수를 도입하여 다리 이동성 향상과 관절 제한 근접도 감소를 위해.

제안 방법

• 계산 효율성을 향리하기 위해 질량 중심 기준의 단일 강체 동역학 모델을 사용한다.
• 다리 이동성을 극대화하고 운동 제약 조건에서의 근접도를 유지하기 위해 이동성 기반 비용 함수를 도입한다.
• 실시간 반복 기법을 통해 2초 예측 수평선에서 매초 25Hz로 온라인 재계획을 수행한다.
• 비선형 최적화를 사용하여 실시간으로 최적의 걸음걸이와 단계 순서를 계산하는 제어 프레임워크를 구현한다.
• 실시간 피드백 기반으로 궤적을 지속적으로 업데이트함으로써 외란 제거 능력을 통합한다.
• 모델은 시뮬레이션과 실제 실험을 통한 실제 4족 로봇에서 검증되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 보행 로봇이 거친 지형을 주행할 때 실시간 성능을 향상시키기 위해 NMPC를 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 이동성 기반 비용 함수가 이동성의 견고성과 적응성 향상에 어떤 역할을 하는가?
• RQ3 25 Hz로 실시간 재계획이 가능한가를 통해 효과적인 장애물 통과와 지형 적응이 가능한가?
• RQ4 단일 강체 모델이 제어 정확도를 훼손하지 않으면서 계산 효율성에 어떻게 기여하는가?
• RQ5 NMPC 프레임워크가 동적 외란과 지형 변화 상황에서 안정성과 이동성을 어느 정도 유지할 수 있는가?

주요 결과

• NMPC 프레임워크는 2초 수평선에서 실시간 재계획을 25 Hz로 달성하여 반응적인 궤적 업데이트를 가능하게 하였다.
• 이동성 기반 비용 함수는 이동 중 다리 이동성 향상과 운동 제약 조건 근접도 감소에 크게 기여하였다.
• HyQ는 평탄한 지형에서 옴니디렉셔널 보행을 성공적으로 수행하여 안정적이고 민첩한 운동을 보였다.
• 실제 실험에서 정적 팔렛트를 통과하고, 중간에 재배치된 팔렛트에 대해도 보행 중에 적응하는 데 성공하였다.
• 시뮬레이션에서는 V자형 연기통과 거친 지형을 효과적으로 통과하는 데 성공하였다.
• 외란 제거 및 동적 적응 능력의 통합은 시뮬레이션과 실제 환경 배치를 통해 검증되었다.