一种用于本体感知线性腿四足运动的自适应控制算法
机器人学
2022-02-04 v2
摘要
四足机器人展现出在负载情况下穿越崎岖地形的巨大潜力。许多传统的腿式动态运动控制方法基于模型，对模型不确定性和负载变化表现出高度敏感性。因此，高性能的模型参数估计变得不可或缺。然而，当四足机器人执行多样化任务时，负载的惯性参数通常是未知且动态变化的。为解决此问题，四足机器人负载惯性参数及质心（CoM）位置的在线辨识引起了越来越多的关注。本研究提出了一种基于在线负载辨识、面向高负载能力（负载与机器人自重之比）四足运动的自适应控制器。我们将其命名为四足运动自适应控制器（ACQL），其由递归更新律和控制律组成。ACQL在线估计由负载引起的外力和力矩。该估计被纳入基于逆动力学的二次规划（QP）中以实现小跑步态。由此，机器人质心和姿态轨迹的跟踪精度得到提高。所提方法ACQL在真实四足机器人平台上得到验证。实验证明了其对重量为20 至75 、装载于机器人躯干不同位置的负载的估计有效性。
引用
@article{arxiv.2107.12482,
title = {An Adaptive Control Algorithm for Quadruped Locomotion with Proprioceptive Linear Legs},
author = {Bingchen Jin and Yueheng Zhou and Ye Zhao and Ming Liu and Chaoyang Song and Jianwen Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.12482},
year = {2022}
}