双足机器人地形感知的实时落足位置与步时优化
机器人学
2023-02-16 v1 数值分析
数值分析
摘要
在线落足规划对双足行走机器人至关重要，使其能在存在扰动与传感噪声的情况下行走。该主题多数文献聚焦于优化落足位置而保持步时恒定。本工作中，我们引入一种能够在线优化落足位置与步时的落足规划器。所提规划器由内点优化器（IPOPT）与基于增广拉格朗日（AL）法、带解析梯度下降的优化器组成，以 200~Hz 的速率实时求解线性倒立摆（LIP）模型的完整动力学，以优化落足位置及步时。我们表明，这种采用 AL 法的异步实时优化（ARTO-AL）提供了成功在线落足规划所需的鲁棒性与速度。此外，ARTO-AL 可扩展至三维落足规划，从而实现不平整地形上的地形感知落足规划。与无落足时间自适应的算法相比，我们所提 ARTO-AL 在仿真行走实验中展现出更高稳定性，因其可抵抗平地及 斜坡上分别高达 120 N 与 100 N 的推力。视频见 https://youtu.be/ABdnvPqCUu4。代码见 https://github.com/WangKeAlchemist/ARTO-AL/tree/master。
引用
@article{arxiv.2302.07345,
title = {When and Where to Step: Terrain-Aware Real-Time Footstep Location and Timing Optimization for Bipedal Robots},
author = {Ke Wang and Zhaoyang Jacopo Hu and Peter Tisnikar and Oskar Helander and Digby Chappell and Petar Kormushev},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.07345},
year = {2023}
}
备注
32 pages, 15 figures. Submitted to Robotics and Autonomous Systems