人形机器人全身柔顺性的混合控制
机器人学
2021-09-17 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
分层二次规划（HQP）通常用于在全身柔顺性中考虑多任务的严格层级与机器人的物理不等式约束。然而，对于单步 HQP，当其接近约束边界时解会发生振荡。这是因为边界的突然触及会导致不可实现的 jerk 甚至不可行解。本文提出混合控制，将单轴模型预测控制（MPC）与比例微分（PD）控制相融合用于全身柔顺性，以克服这些缺陷。MPC 预测关键任务的边界与控制目标之间的距离，并通过提前预测与优化提供平滑且可行的解。然而，应用 MPC 不可避免地增加计算时间。因此，为实现 500 Hz 伺服频率，PD 控制器仍调节其他任务以节省计算资源。此外，我们使用更高效零空间投影（NSP）全身控制器替代 HQP，并将单轴 MPC 分配到四个 CPU 核心进行并行计算。最后，我们通过仿真以及在人形机器人 Walker X 上的实验验证了所提策略的期望能力。
引用
@article{arxiv.2109.07705,
title = {Mixed Control for Whole-Body Compliance of a Humanoid Robot},
author = {Xiaozhu Ju and Jiajun Wang and Gang Han and Mingguo Zhao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2109.07705},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 5 figures, submitted to ICRA 2022