Whole-body MPC for highly redundant legged manipulators: experimental evaluation with a 37 DoF dual-arm quadruped

📄 arXiv: 2310.02907v2 📥 PDF

作者: Ioannis Dadiotis, Arturo Laurenzi, Nikos Tsagarakis

分类: cs.RO

发布日期: 2023-10-04 (更新: 2023-10-25)

备注: Accepted at the 2023 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots (Humanoids 2023), final version with video and acknowledgements

DOI: 10.1109/Humanoids57100.2023.10375215

💡 一句话要点

提出全身MPC框架以解决高冗余四足机器人运动控制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四足机器人 模型预测控制 运动协调 高冗余 动态步态 实时控制 机器人操作

📋 核心要点

  1. 现有的四足机器人控制方法在高冗余和全身运动协调方面存在挑战，难以满足复杂任务需求。
  2. 本研究提出了一种全身MPC框架，能够实时控制37个关节的双臂四足机器人，直接与低级控制器接口。
  3. 实验结果表明，该框架在重物拾取和动态步态任务中表现出色，展示了全身信息在控制中的重要性。

📝 摘要（中文）

近年来，四足机器人在移动和操作任务中展现出良好的应用潜力。本研究提出了一种全身模型预测控制（MPC）框架，能够在37个关节的双臂四足机器人上实现实时控制。该框架直接与低级关节阻抗控制器接口，避免了设计瞬时全身控制器的复杂性。通过在CENTAURO平台上进行重物拾取和动态步态（跑步）的实验，验证了该方法在真实硬件上的可行性，展示了在预测控制循环中利用全身信息进行重新规划的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决高冗余四足机器人在复杂环境中进行运动控制的挑战，现有方法往往无法有效协调多个关节的运动。

核心思路：提出的全身MPC框架通过实时控制实现对37个关节的协调，直接与低级关节阻抗控制器接口，简化了控制设计。

技术框架：整体架构包括模型预测控制模块、关节控制模块和状态反馈模块，利用开源DDP变体求解器进行高效计算。

关键创新：本研究的创新在于首次实现了对高冗余四足机器人的实时全身MPC控制，且不需要设计瞬时全身控制器，提升了控制的灵活性和响应速度。

关键设计：在设计中，采用了优化控制问题的最新公式，确保了计算效率，同时考虑了完整的机器人运动学和重心动力学模型。具体参数设置和损失函数设计未详细披露，标记为未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，CENTAURO平台在重物拾取任务中表现出色，成功完成了动态步态（跑步）任务，验证了全身MPC框架的实时控制能力。与传统方法相比，该框架在控制响应和运动协调性上有显著提升，具体性能数据未详细披露，标记为未知。

🎯 应用场景

该研究的全身MPC框架可广泛应用于需要高冗余和运动协调的机器人任务，如救援、物流和服务机器人等领域。未来，随着技术的进步，该框架有望在更复杂的动态环境中实现自主操作，提升机器人的实用性和灵活性。

📄 摘要（原文）

Recent progress in legged locomotion has rendered quadruped manipulators a promising solution for performing tasks that require both mobility and manipulation (loco-manipulation). In the real world, task specifications and/or environment constraints may require the quadruped manipulator to be equipped with high redundancy as well as whole-body motion coordination capabilities. This work presents an experimental evaluation of a whole-body Model Predictive Control (MPC) framework achieving real-time performance on a dual-arm quadruped platform consisting of 37 actuated joints. To the best of our knowledge this is the legged manipulator with the highest number of joints to be controlled with real-time whole-body MPC so far. The computational efficiency of the MPC while considering the full robot kinematics and the centroidal dynamics model builds upon an open-source DDP-variant solver and a state-of-the-art optimal control problem formulation. Differently from previous works on quadruped manipulators, the MPC is directly interfaced with the low-level joint impedance controllers without the need of designing an instantaneous whole-body controller. The feasibility on the real hardware is showcased using the CENTAURO platform for the challenging task of picking a heavy object from the ground. Dynamic stepping (trotting) is also showcased for first time with this robot. The results highlight the potential of replanning with whole-body information in a predictive control loop.