Dynamic Walking on Highly Underactuated Point Foot Humanoids: Closing the Loop between HZD and HLIP

📄 arXiv: 2406.13115v1 📥 PDF

作者: Adrian B. Ghansah, Jeeseop Kim, Kejun Li, Aaron D. Ames

分类: cs.RO

发布日期: 2024-06-19

备注: 9 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出HZD与HLIP闭环控制框架，实现类人机器人ADAM的动态行走

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 类人机器人 动态行走 混合零动态 混合线性倒立摆 步态控制 欠驱动系统 点足机器人

📋 核心要点

  1. 点足类人机器人由于其高度欠驱动性、高自由度和冲击产生的混合动力学特性，实现双足行走极具挑战。
  2. 论文提出了一种HZD与HLIP闭环控制框架，离线生成步态轨迹，在线进行轨迹稳定，并通过任务空间控制器映射到全阶系统。
  3. 在类人机器人ADAM上进行了实验验证，实现了点足行走，并展示了其在速度跟踪、抗干扰和不平坦地形上的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

本文针对具有点足的欠驱动类人机器人，提出了一个动态步态控制框架，并在新型机器人ADAM上进行了实现。该框架通过混合零动态(HZD)和基于混合线性倒立摆(HLIP)的步长调节器之间的闭环来实现动态行走。首先，利用HZD离线生成行走步态，充分利用了机器人的全阶混合动力学特性。然后，使用基于HLIP的调节器在线稳定这些轨迹。最后，通过包含逆运动学的任务空间控制器将规划的轨迹映射到全阶系统。通过数值模拟和在类人机器人ADAM上的硬件实验验证了该方法的有效性，实现了首次类人机器人点足行走。此外，实验还证明了所实现行走的鲁棒性，包括跟踪期望参考速度、抵抗外部推力以及在不平坦地形上行走的能力。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决具有点足的类人机器人动态行走控制问题。现有方法难以同时处理其高度欠驱动性、高自由度和冲击动力学，导致难以实现稳定、鲁棒的行走控制。传统方法通常依赖于简化模型或难以处理复杂的混合动力学。

核心思路：论文的核心思路是将离线步态生成与在线步态稳定相结合。利用混合零动态(HZD)生成周期性的行走步态，并使用混合线性倒立摆(HLIP)进行在线步长调节，从而实现对步态的实时修正和稳定。这种结合利用了HZD处理复杂动力学的能力和HLIP的快速调节能力。

技术框架：整体框架包含三个主要阶段：1) 离线步态生成：使用HZD方法生成周期性的行走步态轨迹，该轨迹考虑了机器人的全阶动力学模型。2) 在线步态稳定：使用基于HLIP的调节器对离线生成的轨迹进行在线稳定，根据实际情况调整步长，以应对外部干扰或地形变化。3) 轨迹映射：通过任务空间控制器，将规划的轨迹映射到机器人的全阶系统，利用逆运动学计算关节角度，实现对机器人的精确控制。

关键创新：论文的关键创新在于将HZD和HLIP方法进行闭环结合，充分利用了各自的优势。HZD能够处理复杂的全阶动力学，而HLIP能够快速进行步长调节，从而实现对步态的实时稳定。此外，在点足类人机器人上实现动态行走本身也是一个重要的创新。

关键设计：HZD步态生成过程中，需要设计合适的零动力学曲面，以保证步态的周期性和稳定性。HLIP调节器需要根据机器人的动力学参数进行调整，以实现最佳的步长调节效果。任务空间控制器需要精确计算逆运动学，以保证轨迹的准确跟踪。此外，还需要考虑冲击动力学的影响，并设计相应的控制策略。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在类人机器人ADAM上成功实现了点足行走，这是首次在类人机器人上实现该功能。实验结果表明，该方法能够实现稳定的行走，并能够跟踪期望的参考速度。此外，实验还证明了该方法对外部推力和不平坦地形具有良好的鲁棒性，即使在受到干扰的情况下，机器人也能保持平衡并继续行走。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于开发更灵活、适应性更强的类人机器人，使其能够在复杂环境中行走，例如灾难救援、物流运输和家庭服务等。通过提高机器人的运动能力和鲁棒性，可以使其在各种实际场景中发挥更大的作用，并为人类提供更便捷的服务。

📄 摘要（原文）

Realizing bipedal locomotion on humanoid robots with point feet is especially challenging due to their highly underactuated nature, high degrees of freedom, and hybrid dynamics resulting from impacts. With the goal of addressing this challenging problem, this paper develops a control framework for realizing dynamic locomotion and implements it on a novel point foot humanoid: ADAM. To this end, we close the loop between Hybrid Zero Dynamics (HZD) and Hybrid linear inverted pendulum (HLIP) based step length regulation. To leverage the full-order hybrid dynamics of the robot, walking gaits are first generated offline by utilizing HZD. These trajectories are stabilized online through the use of a HLIP based regulator. Finally, the planned trajectories are mapped into the full-order system using a task space controller incorporating inverse kinematics. The proposed method is verified through numerical simulations and hardware experiments on the humanoid robot ADAM marking the first humanoid point foot walking. Moreover, we experimentally demonstrate the robustness of the realized walking via the ability to track a desired reference speed, robustness to pushes, and locomotion on uneven terrain.