基于全身控制与控制障碍函数的人形机器人自碰撞避免
机器人学
2022-11-08 v2
摘要
本工作将控制障碍函数（CBFs）与全身控制器相结合，以实现 MIT Humanoid 的自碰撞避免。现有的自碰撞避免反应式控制器无法保证无碰撞轨迹，因为它们未利用机器人的完整动力学，从而损害了运动学可行性。相比之下，所提出的 CBF-WBC 控制器能够实时推理机器人的欠驱动动力学，以保证无碰撞运动。该方法的有效性在仿真中得到验证。首先，一个简单的伸手实验表明，CBF-WBC 使机器人手部偏离不可行参考轨迹以避免自碰撞。其次，将 CBF-WBC 与为动态行走设计的线性模型预测控制器（LMPC）结合，并由 CBF-WBC 跟踪 LMPC 预测。行走实验表明，当高层规划器提供的脚步位置或摆动轨迹对真实机器人不可行时，加入 CBFs 可避免腿部自碰撞，并生成可行的手臂运动以改善抗扰动恢复。
引用
@article{arxiv.2207.00692,
title = {Humanoid Self-Collision Avoidance Using Whole-Body Control with Control Barrier Functions},
author = {Charles Khazoom and Daniel Gonzalez-Diaz and Yanran Ding and Sangbae Kim},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.00692},
year = {2022}
}
备注
8 pages, 7 figures