Real-time Optimal Landing Control of the MIT Mini Cheetah

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

라이선스

• 오픈 액세스
• 논문: CC BY 4.0

아래 내용은 모두 논문의 라이선스(CC BY 4.0)에 따라 논문 전문을 바탕으로 하며, 그림에는 저자를 표기했습니다.

요약

착지 제어기가 사족 로봇이 떨어지는 동안 신경망으로 웜 스타트된 접촉 암시적 궤적 최적화를 반복해서 풀고, 착지 순간 전신 제어로 그 궤적을 추종한다.

중요한 이유

험하거나 감독되지 않는 지형에 투입되는 보행 로봇은 계획된 낙하와 예기치 않은 추락에서 손상 없이 살아남아야 한다. 논문은 접촉 암시적 최적화를 충분히 빠르게 만들어, 다양한 방향과 속도에서 착지 접촉을 즉석에서 선택할 수 있음을 보인다.

문제

임피던스 제어는 작은 낙하 후 사족 로봇을 안정시킬 수 있지만 더 높은 속도나 큰 몸체 기울기에서는 실패하며, 착지 자세, 접촉 위치, 접촉 순서를 선택하지 않는다. 접촉 시점을 최적화하는 궤적 최적화 방법은 존재하지만 실시간으로 실행하기에는 너무 느렸다.

제안 방법

공중에 있는 동안 로봇은 미끄러지지 않는 접촉 상보성 제약을 둔 단일 강체 모델에서 비선형 궤적 최적화를 반복해서 풀기 때문에, 접촉 순서와 시점은 고정된 스케줄이 아니라 풀이 결과로 나온다. 관절 속도는 결정 변수에서 제외되고, 종단 상태에만 페널티를 주며, 발 박스 한계는 몸체 속도에 비례해 조정되고, 작은 신경망이 웜 스타트를 제공한다. 관절 인코더 속도로 감지되는 착지 순간에는 500 Hz QP 전신 제어기가 최신 해를 추종한다.

핵심 통찰

• 접촉 상보성 제약을 미끄러지지 않는 접촉으로 한정하면 완전한 쿨롱 미끄럼 모델보다 더 일관되고 빠르게 수렴한다
• 종단 상태에만 페널티를 주자 풀이 속도가, 때로는 해의 품질도 향상되었다. 힘이나 상태에 대한 주행 비용은 무릎이 지면을 뚫고 들어가거나 착지 전에 힘이 가해지는 궤적을 만들었다
• 착지가 항상 첫 시간 단계 이후에 일어나도록 초기 높이를 설정하면 제어기가 지면 위 로봇의 전역 높이와 무관해진다
• 발의 착지 각도는 질량 중심 속도 방향과 상관관계가 있었으므로, 수렴을 돕기 위해 속도에 비례하는 기구학적 박스 한계를 추가했다
• 다리마다 롤을 상쇄하는 ab/ad 모터가 하나뿐이므로, 회복은 피치와 전방 속도보다 롤과 측방 속도에 훨씬 민감하다

주요 결과

• 시뮬레이션에서 8 m 수평 낙하로부터 회복했으며, 이는 대략 -12 m/s의 수직 속도에 해당한다
• 시뮬레이션에서 -0.5에서 0.5 rad/s의 각속도, -1.5에서 1.5 m/s의 수평 속도, -π/3에서 π/3의 피치, -π/6에서 π/6의 롤로부터 회복했다
• 손으로 놓아 준 로봇이 최대 2 m 높이의 수평 낙하에서 하드웨어로 착지했다
• 신경망 웜 스타트는 콜드 스타트 및 2단계 웜 스타트 최적화에 비해 풀이 시간에서 대략 5-10× 속도 향상을 주었다
• 풀이 속도는 서론에서는 약 10 Hz로, 실시간 성능 결과에서는 MATLAB 오버헤드를 포함해 5-8 Hz로 제시된다
• 웜 스타트 신경망은 대략 1500개의 최적화된 궤적으로 학습되었다. 시뮬레이션에서 충격 시점의 큰 추종 오차는 처음 0.1 s 안에 0으로 수렴한다

한계

• 공중에서의 상태 추정이 심하게 드리프트하여, 하드웨어에서는 낙하 조건을 측정하지 않고 하드코딩했다
• 로봇 손상을 피하기 위해 상당한 피치, 롤, 측방 속도가 있는 낙하는 하드웨어에서 시험하지 않았다
• 착지 시의 충격력과 순간적인 속도 변화는 무시되며, 저자들은 고속 충격에 대한 추가 연구가 필요하다고 말한다
• 낙하 조건의 오차에 대한 강인성과 고르지 않은 지형에서의 성능은 아직 규명되지 않았다
• 저자들은 문제를 테더 없이 완전히 온보드로 풀려면 프로세서와 전원 보드 업그레이드가 필요하다고 밝힌다

분야에 미친 영향

ICRA 2022 Outstanding Dynamics and Control Paper award의 최종 후보에 올랐으며 인용 수는 8회이다. 논문은 코드나 데이터 공개를 명시하지 않는다.

초록

사족 로봇의 착지는 큰 충격과 정교한 접촉 전환을 수반하는 복잡한 과정이며, 많은 생물 동물에서 관찰되는 중요한 회복 행동이다. 본 연구는 미리 지정된 접촉 스케줄이 필요 없는 실시간 최적 착지 제어기를 제시한다. 이 제어기는 최적의 착지 자세와 반력 프로파일을 결정하며, 다양한 낙하 구성에서 회복할 수 있다. 사용된 사족 플랫폼인 MIT Mini Cheetah는 시뮬레이션에서 최대 8 m 높이의 낙하뿐 아니라 다양한 방향과 평면 속도에서도 안전하게 회복했다. 제어기는 하드웨어에서도 시험되었으며, 최대 2 m 높이의 낙하에서 성공적으로 회복했다.

링크

• 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