Optimization-Based Quadrupedal Hybrid Wheeled-Legged Locomotion

Auteurs: Italo Belli, Matteo Parigi Polverini, Arturo Laurenzi, Enrico Mingo Hoffman, Paolo Rocco, Nikolaos Tsagarakis · Humanoids 2020

Licences

• Accès libre
• Article: CC BY 4.0

Tout ce qui suit s'appuie sur l'article complet sous sa licence CC BY 4.0 ; sa figure est montrée en citant les auteurs.

En bref

Une optimisation de trajectoire hors ligne utilisant la dynamique à corps rigide unique plus un modèle d'unicycle par roue orientable planifie la conduite, la marche et des allures mixtes pour le robot CENTAURO.

Pourquoi c'est important

Un seul cadre, avec des poids de coût maintenus constants dans toutes les expériences, a produit des mouvements purement à pattes, purement sur roues et hybrides sur un robot réel, avec peu d'effort de conception. Le coût de vitesse des roues sur les pieds en contact agit comme élément de réglage entre un comportement de type voiture et la marche, un levier utile pour quiconque planifie des mouvements pour des plateformes à roues et à jambes.

Problème

Les robots à roues et à jambes peuvent combiner la vitesse et la stabilité de la conduite avec la capacité de franchissement de la locomotion à pattes, mais peu de planificateurs existaient pour eux. Les méthodes antérieures basculaient entre conduite et pas, optimisaient les appuis avant le centre de masse, ignoraient le moment cinétique ou fixaient à l'avance la trajectoire verticale du centre de masse, ou visaient des robots à roues non orientables.

Solution proposée

Le robot est modélisé par la dynamique à corps rigide unique étendue par un modèle d'unicycle pour chaque jambe, de sorte que chaque roue a une position cartésienne et un angle de braquage et doit satisfaire une contrainte de roulement pur sans glissement latéral. Un problème de commande optimale hors ligne, avec des contraintes de contact, d'espace de travail des pieds, de limite de braquage, de cône de frottement et aux limites, et un coût pondéré sur l'accélération, la distance au but, les variations des forces de contact, le placement des pieds, la vitesse des roues et la vitesse de braquage, est transcrit par collocation orthogonale et résolu avec CasADi et Ipopt. Les références cartésiennes planifiées sont suivies sur CENTAURO via CartesI/O et la bibliothèque hiérarchique de cinématique inverse OpenSoT.

Idées clés

• Ajouter un modèle d'unicycle par jambe à la dynamique à corps rigide unique représente les roues orientables et leur contrainte de roulement non holonome tout en gardant un modèle de petite taille.
• Comme une roue qui roule a une vitesse de glissement instantanée nulle par rapport au sol, les forces de contact peuvent être bornées avec les mêmes cônes de frottement linéarisés que dans la locomotion à pattes.
• Les limites articulaires, que le modèle réduit ne peut pas représenter, sont approchées par un espace de travail parallélépipédique autour de la position nominale de chaque pied par rapport au centre de masse.
• Appliqué aux pieds en contact, le terme de coût de vitesse des roues couvre les comportements allant de la conduite de type voiture à la marche pure.
• La position finale du centre de masse est laissée à la fonction de coût plutôt qu'à une contrainte dure, car une contrainte d'objectif dure faisait échouer l'optimisation dans des situations imprévues.

Principaux résultats

• À pattes : horizon de 10 s, calcul de 19,0 s, 37 itérations ; but situé 70 cm devant atteint en 8 pas (montré uniquement dans la vidéo d'accompagnement).
• Sur roues : horizon de 15 s, calcul de 20,0 s, 21 itérations ; but situé 100 cm devant et 60 cm à gauche avec une rotation de la base de 90° dans le sens antihoraire.
• Hybride vers l'avant : horizon de 10 s, calcul de 98,0 s, 60 itérations ; but à 200 cm.
• Hybride go&back : horizon de 16 s, temps de calcul indiqué comme 63,0 sans unité dans la Table I, 170 itérations ; rotation de la base de 90° et but ramené à l'origine à mi-parcours.
• Tous les plans ont été calculés sur un ordinateur portable Intel Core i7 à 1,8 GHz avec un unique jeu fixe de poids de coût (γacc = γspeed = 1, γgoal = 10, γforce = 5·10⁻⁴, γfeet = 20, γyaw = 1,5) et exécutés sur le robot réel CENTAURO.

Limites

• L'optimisation s'exécute hors ligne et prend de 19 à 98 s pour des horizons de 10 à 16 s ; les auteurs citent la réduction du temps de calcul pour permettre la MPC comme travail futur.
• La séquence d'allure (une allure rampante) est fixée à la main ; la génération automatique de la séquence d'allure et l'optimisation des durées des phases de levée sont laissées à des travaux futurs.
• Aucun capteur n'est intégré au planificateur ; les auteurs mentionnent l'intégration de capteurs, par exemple pour le franchissement de fossés, comme travail futur.
• Le modèle réduit suppose des segments rigides, des contacts ponctuels, une inertie du corps entier constante et une quantité de mouvement négligeable due aux vitesses articulaires, ne peut pas tenir compte directement des limites articulaires, et ses contraintes cinématiques n'utilisent que l'angle de lacet de la base, ce qui convient à un sol raisonnablement plat.
• La validation matérielle est montrée par des instantanés et une vidéo ; l'article ne donne aucune mesure d'erreur de suivi, de vitesse ou d'énergie pour le robot réel.

Impact sur le domaine

Finaliste du Humanoids 2020 Best Oral Paper Award. L'article ne publie ni code ni données ; sa chaîne de traitement repose sur CasADi, le solveur open source Ipopt, XBotCore, CartesI/O et OpenSoT.

Résumé

Cet article présente une approche d'optimisation de trajectoire pour le problème de génération de mouvement de stratégies de locomotion hybrides pour un robot quadrupède à roues et à jambes doté de roues orientables. À cette fin, la dynamique classique à corps rigide unique (Single Rigid Body Dynamics) a été employée et étendue en ajoutant un modèle d'unicycle pour chaque jambe, ce qui intègre commodément les contraintes de roulement non holonomes. L'approche proposée peut générer des stratégies de locomotion hybrides ainsi que de la conduite pure et de la locomotion à pattes avec un effort minimal pour l'utilisateur. L'efficacité de l'approche proposée a été validée expérimentalement sur le quadrupède humanoïde CENTAURO, en employant un moteur hiérarchique de cinématique inverse pour suivre les mouvements planifiés.

Liens

• arXiv 2107.07507: https://arxiv.org/abs/2107.07507
• DOI 10.1109/HUMANOIDS47582.2021.9555780: https://doi.org/10.1109/HUMANOIDS47582.2021.9555780
• PDF: https://arxiv.org/pdf/2107.07507v1