Digit 超越移动障碍物：基于模型预测轮廓控制的双足机器人路径跟随
机器人学
2023-08-02 v1
摘要
人形机器人预期在变化的环境中导航并执行多种任务。这些任务常要求机器人就参考路径跟随的速度与精度在线决策。例如，机器人可能想决定暂时偏离其路径，以超越一个共享同一路径且在前方的缓慢移动障碍物。此时，路径跟随性能为快速路径通行而折中。现有的全局轨迹跟踪方法通常假定给定的——预先指定的——路径时间参数化，并力求最小化笛卡尔误差范数。结果，当机器人应在路径上的位置被固定，且强烈不鼓励暂时偏离路径。给定全局路径，本文提出一种模型预测轮廓控制（MPCC）方法以选择 footsteps，在最大化路径通行的同时允许机器人在忠实与快速路径跟随之间决策。该方法在双足机器人 Digit 的高保真仿真中就扰动下曲线路径的跟踪性能进行了评估，并应用于 Digit 超越移动障碍物的情况。
引用
@article{arxiv.2308.00119,
title = {Overtaking Moving Obstacles with Digit: Path Following for Bipedal Robots via Model Predictive Contouring Control},
author = {Kunal S. Narkhede and Dhruv A. Thanki and Abhijeet M. Kulkarni and Ioannis Poulakakis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.00119},
year = {2023}
}
备注
Accepted for publication in 2023 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)