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Real-time Optimal Landing Control of the MIT Mini Cheetah

著者: Se Hwan Jeon, Sangbae Kim, Donghyun Kim · ICRA 2022

ライセンス

  • オープンアクセス
  • 論文: CC BY 4.0

以下の内容はすべて、論文のライセンス（CC BY 4.0）に従い論文全文に基づいています。図は著者のクレジットを付けて掲載しています。

要約

着地コントローラーは、四足ロボットの落下中に、ニューラルネットワークでウォームスタートした接触暗黙的な軌道最適化を繰り返し解き、接地時に全身制御でそれを追従する。

重要な理由

荒れた地形や監視のない地形に送り込まれる脚ロボットは、計画された飛び降りや予期しない転落を損傷なく乗り切る必要がある。論文は、接触暗黙的な最適化を、さまざまな姿勢と速度から着地の接触をその場で選べるほど高速にできることを示している。

課題

インピーダンス制御は小さな落下の後に四足ロボットを安定させられるが、速度が高い場合や胴体の傾きが大きい場合には失敗し、着地姿勢、接触位置、接触順序を選ぶこともない。接触タイミングを最適化する軌道最適化手法は存在するが、リアルタイムで実行するには遅すぎた。

提案手法

空中にある間、ロボットは滑りなし接触の相補性制約を持つ単一剛体モデル上で非線形の軌道最適化を繰り返し解く。そのため接触の順序とタイミングは固定スケジュールではなく求解から得られる。関節速度は決定変数から外され、終端状態のみにペナルティが課され、足のボックス制約は胴体速度に応じてスケールし、小さなニューラルネットワークがウォームスタートを与える。関節エンコーダーの速度から検出される接地時には、500 Hz の QP 全身コントローラーが最新の解を追従する。

主な知見

  • 接触相補性制約を滑りなし接触に限定すると、完全なクーロン滑りモデルよりも一貫して速く収束する
  • 終端状態のみにペナルティを課すと求解速度が向上し、解の質も向上することがあった。力や状態にランニングコストを課すと、膝が地面に貫入したり接地前に力が生じたりする軌道が得られた
  • 接地が常に最初のタイムステップより後に起こると想定されるよう初期高さを設定することで、コントローラーは地面からのロボットの大域的な高さに依存しなくなる
  • 足の接地角度が重心速度の方向と相関していたため、収束を助ける目的で速度に応じてスケールする運動学的なボックス制約が追加された
  • 脚ごとにロールに対抗できる ab/ad モーターが 1 つしかないため、回復はピッチや前進速度よりもロールや横方向速度にはるかに敏感である

主な結果

  • シミュレーションで 8 m の水平落下から回復した。これはおよそ -12 m/s の鉛直速度に相当する
  • シミュレーションで、-0.5 から 0.5 rad/s の角速度、-1.5 から 1.5 m/s の水平速度、-π/3 から π/3 のピッチ、-π/6 から π/6 のロールから回復した
  • 実機では、手で放したロボットが最大 2 m の水平落下から着地した
  • ニューラルネットワークによるウォームスタートは、コールドスタートおよび 2 段階のウォームスタート最適化に比べ、求解時間をおよそ 5-10× 高速化した
  • 求解レートは、序論ではおよそ 10 Hz、リアルタイム性能の結果では MATLAB のオーバーヘッド込みで 5-8 Hz とされている
  • ウォームスタート用ネットワークはおよそ 1500 本の最適化済み軌道で学習された。シミュレーションでは、衝突時の大きな追従誤差は最初の 0.1 s 以内にゼロになる

制限事項

  • 空中での状態推定が大きくドリフトしたため、実機では落下条件を計測ではなくハードコードした
  • ロボットの損傷を避けるため、大きなピッチ、ロール、横方向速度を伴う落下は実機で試験されなかった
  • 接地時の衝撃力と瞬間的な速度変化は無視されており、著者らは高速の衝撃にはさらなる研究が必要だとしている
  • 落下条件の誤差に対するロバスト性や不整地での性能はまだ明らかにされていない
  • 著者らは、完全にテザーなしで搭載計算機上で問題を解くには、プロセッサーと電源ボードのアップグレードが必要だと述べている

分野への影響

ICRA 2022 優秀ダイナミクス・制御論文賞のファイナリストで、被引用数は 8 である。論文はコードやデータの公開について述べていない。

概要

四足ロボットの着地は、大きな衝撃と複雑な接触遷移を伴う複雑なプロセスであり、多くの生物に見られる重要な回復行動でもある。本研究では、事前に指定された接触スケジュールを必要としない、リアルタイムの最適着地コントローラーを提示する。このコントローラーは最適な接地姿勢と反力プロファイルを決定し、さまざまな落下状態から回復できる。用いた四足プラットフォームである MIT Mini Cheetah は、シミュレーションで最大 8 m の落下から、またさまざまな姿勢や平面速度から安全に回復した。コントローラーは実機でも試験され、最大 2 m の落下からの回復に成功した。

リンク

  • arXiv 2110.02799: https://arxiv.org/abs/2110.02799
  • DOI 10.48550/arXiv.2110.02799: https://doi.org/10.48550/arXiv.2110.02799
  • PDF: https://arxiv.org/pdf/2110.02799v1

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