浮遊ベース リッカチフィードバック ベースの全身制御による過駆動脚ロボットの歩行制御

Core Concepts

本論文では、過駆動脚ロボットの全身制御性能を向上させるため、浮遊ベースのフィードバック制御に対してリッカチ制御を適用する手法を提案する。この手法では、非駆動ダイナミクスの線形モデルを利用してLQRを定式化し、摩擦円錐制約を考慮したリッカチ利得を求める。得られたリッカチ利得を用いて、従来の経験的なPDフィードバックを置き換えることで、浮遊ベースの追従性能を向上させる。

Abstract

本論文では、過駆動脚ロボットの全身制御性能を向上させるための手法を提案している。
まず、従来の全身制御では、浮遊ベースのPDフィードバックゲインを経験的に調整する必要があり、これが性能向上の障壁となっていることを指摘する。
そこで本手法では、以下のアプローチを取る:

非駆動ダイナミクスの線形モデルを導出する
摩擦円錐制約を考慮したLQRを定式化し、リッカチ利得を求める
得られたリッカチ利得を用いて、浮遊ベースのフィードバック制御則を構築する

シミュレーションと実機実験の結果、提案手法は従来の経験的な調整手法に比べて、線速度と角速度の追従誤差を大幅に改善できることを示している。特に、急激な速度変化に対する追従性が向上している。
このように、本手法は過駆動脚ロボットの全身制御性能を向上させるための合理的な手法であり、従来の経験的な調整に頼らずに、システムの非駆動性とコンタクト制約を考慮した制御則を導出できる点が特徴である。

Stats

浮遊ベースの線速度追従誤差は、提案手法が従来手法に比べて少なくとも12%、最大で50%改善された。
浮遊ベースの角速度追従誤差は、提案手法が従来手法に比べて少なくとも7%、最大で47%改善された。
四足ロボットの実験では、線速度追従誤差が少なくとも3%、角速度追従誤差が少なくとも23%改善された。

Quotes

なし

Key Insights Distilled From

Task-Space Riccati Feedback based Whole Body Control for Underactuated Legged Locomotion

by Shunpeng Yan... at arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00591.pdf

Deeper Inquiries

浮遊ベースの制御性能以外にも、提案手法を他のタスク(脚の軌道追従など)に適用することはできないだろうか

提案手法は、浮遊ベースの制御性能向上に焦点を当てていますが、他のタスクにも適用する可能性があります。例えば、脚の軌道追従などのタスクにも同様の手法を適用することで、システム全体の制御性能を向上させることができるかもしれません。提案手法のモデルベースのアプローチは、様々なタスクに適用可能であり、適切なパラメータ設定や制約条件の組み込みによって他のタスクにも効果的に適用できる可能性があります。

提案手法では、摩擦円錐制約を二次近似したが、より正確な表現はできないだろうか

提案手法では、摩擦円錐制約を二次近似していますが、より正確な表現を考えることでさらなる性能向上が期待できるかもしれません。例えば、摩擦円錐制約を厳密に取り扱うための非線形制御アプローチを検討することで、制約条件をより正確に反映させることが可能です。このような正確な制約条件の組み込みによって、システムの制御性能が向上し、より安定した制御が実現できるかもしれません。

それによって、さらなる性能向上が期待できるかもしれない

提案手法で得られたリッカチ利得は、高レベルの軌道計画と組み合わせることで、より広範囲の状態に対応できる可能性があります。高レベルの軌道計画によって得られる最適軌道や価値関数を、リッカチ利得と統合することで、システムの状態が変化した際にも柔軟に対応できる制御法を構築することができます。このような統合によって、システムのロバスト性や性能が向上し、さらなる応用範囲が拡大する可能性があります。