[논문 리뷰] Rapid Bipedal Gait Design Using C-FROST with Illustration on a Cassie-series Robot.

Ayonga Hereid, Omar Harib외 3명|arXiv (Cornell University)|2018. 07. 17.

Robotic Locomotion and Control인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 FROST에 대한 오픈소스 C++ 인터페이스인 C-FROST를 소개하며, 자유도를 줄이지 않고 전체 운동학적 이중다리 보행을 빠르게 직접 콜로케이션 최적화할 수 있도록 한다. 다중 스레딩을 활용하고 관성항(Coriolis 항)을 생략함으로써, 20-DoF 캐시 시리즈 로봇에서 고정밀도의 보행 설계를 빠르게 구현한다. 이는 수치 시뮬레이션과 물리적 실험을 통해 검증되었다.

ABSTRACT

One of the big attractions of low-dimensional models for gait design has been the ability to compute solutions rapidly, whereas one of their drawbacks has been the difficulty in mapping the solutions back to the target robot. This paper presents a set of tools for rapidly determining solutions for humanoids without removing or lumping degrees of freedom. The main tools are: (1) C-FROST, an open-source C++ interface for FROST, a direct collocation optimization tool; (2) multi-threading; and (3) following the lead of the manipulator community, removing the Coriolis terms in the model. The results will be illustrated on a 20-DoF floating-base model for a Cassie-series bipedal robot through numerical calculations and physical experiments.

연구 동기 및 목표

• 저차원 모델 해를 고자유도 인간형 로봇으로 다시 매핑하는 문제를 해결한다.
• 복잡한 로봇을 위한 전체 운동학적 보행 최적화에서 발생하는 계산 병목 현상을 극복한다.
• 로봇의 역학 또는 자유도를 단순화하지 않고도 빠르고 고정밀도의 보행 설계를 가능하게 한다.
• 이론적 최적화와 실제 이중다리 로봇에의 구현 간 격차를 메운다.
• 20-DoF 자유기반 로봇에서 실시간 호환 가능한 보행 합성의 가능성을 입증한다.

제안 방법

• FROST, 직접 콜로케이션 최적화 도구에 대한 오픈소스 C++ 인터페이스인 C-FROST를 구현한다.
• 최적화 과정을 병렬화하기 위해 다중 스레딩을 활용하여 계산 시간을 크게 단축시킨다.
• 최적화 문제를 단순화하기 위해 역학 모델에서 관성항을 제거함으로써 필수적인 역학을 유지한다.
• 최적화된 보행 해를 20-DoF 자유기반 캐시 시리즈 로봇 모델에 적용한다.
• 물리적 실험 이전에 보행의 안정성과 성능을 검증하기 위해 수치 시뮬레이션을 수행한다.
• 실제 캐시 로봇에서 물리적 실험을 수행하여 생성된 보행의 실용적 타당성을 입증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전체 운동학적 보행 최적화가 실제 이중다리 로봇에 대해 충분히 가속화되어 실용적이게 될 수 있는가?
• RQ2 관성항을 생략할 경우 결과 보행의 정확도와 안정성에 어느 정도 영향을 미치는가?
• RQ3 다중 스레딩과 C-FROST는 복잡한 로봇 시스템에서 직접 콜로케이션의 성능을 얼마나 효과적으로 향상시키는가?
• RQ4 최적화된 보행이 실제 20-DoF 캐시 시리즈 로봇에서 성공적으로 전이되고 실행될 수 있는가?
• RQ5 고자유도 보행 설계에서 모델 단순화와 해의 정밀도 사이의 상충 관계는 어떠한가?

주요 결과

• C-FROST는 자유도를 줄이지 않고도 전체 운동학적 이중다리 로봇의 빠르고 고정밀도의 보행 최적화를 가능하게 한다.
• 관성항 제거로 인해 계산 부담이 크게 감소했지만 안정적이고 실행 가능한 보행을 유지한다.
• 다중 스레딩으로 최적화 과정이 크게 가속화되어 실시간 보행 설계가 가능해졌다.
• 최적화된 보행은 물리적 캐시 시리즈 로봇에서 성공적으로 구현되고 실행되었다.
• 수치 시뮬레이션과 물리적 실험을 통해 생성된 보행의 안정성과 실용성이 확인되었다.
• 이 방법은 고자유도 인간형 시스템에 직접 콜로케이션 방법을 적용하는 실현 가능한 길을 제시한다.