Joint-Space Control of a Structurally Elastic Humanoid Robot
作者: Connor W. Herron, Christian Runyon, Isaac Pressgrove, Benjamin C. Beiter, Bhaben Kalita, Alexander Leonessa
分类: cs.RO
发布日期: 2024-11-18
💡 一句话要点
针对结构弹性人形机器人，提出基于扰动观测器的关节空间控制策略
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人形机器人 结构弹性 扰动观测器 关节控制 鲁棒控制
📋 核心要点
- 传统人形机器人依赖刚性结构和精确的执行器控制，难以适应外部冲击和模型不确定性。
- 该论文提出一种基于扰动观测器的关节控制策略，将结构弹性视为扰动，无需精确的系统辨识。
- 实验结果表明，该方法能够有效处理模型变化，并在受到外部干扰时保持机器人的平衡。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种针对人形机器人PANDORA的关节控制策略，该机器人的结构部件被设计为具有柔顺性，即结构弹性。与将弹性设计在执行器内部的传统方法不同，PANDORA的结构部件在负载下具有弹性。为了保持增材制造的快速设计优势，该关节控制策略采用了一种基于理想弹性执行器建模的扰动观测器（DOB）。这种鲁棒控制器将结构弹性部件带来的模型变化视为扰动，从而无需对3D打印部件进行系统辨识。这使得机械设计工程师可以迭代3D打印的连杆，而无需关节控制器进行持续调整。通过两组硬件实验验证了该控制器的有效性。第一组实验在一个理想的弹性执行器测试台上进行，该测试台驱动一个未建模的、具有10公斤质量的单自由度加权摆。结果表明，DOB可以处理显著的模型变化。第二组实验是在PANDORA的12自由度下半身上进行的鲁棒平衡实验。当操作员对骨盆施加50牛顿的推力时，机器人保持平衡，并展示了左腿的执行器跟踪结果。
🔬 方法详解
问题定义：传统人形机器人设计通常追求高刚度，但这种设计对外部冲击敏感，并且需要精确的动力学模型。PANDORA机器人采用结构弹性设计，虽然可以提高抗冲击能力，但也引入了模型不确定性，使得传统的控制方法难以应用。现有方法需要对每个3D打印部件进行系统辨识，耗时且难以适应设计迭代。
核心思路：该论文的核心思路是将结构弹性引入的模型不确定性视为外部扰动，并利用扰动观测器（DOB）进行估计和补偿。通过这种方式，可以避免对每个3D打印部件进行精确的系统辨识，从而简化控制器的设计和调试过程，并提高控制器的鲁棒性。
技术框架：该控制系统的整体架构包括关节控制器和扰动观测器两部分。关节控制器负责跟踪期望的关节轨迹，扰动观测器负责估计由结构弹性引起的扰动。扰动估计值被反馈到关节控制器中，用于补偿扰动的影响。该框架允许机械工程师在不影响控制性能的前提下，自由迭代3D打印连杆的设计。
关键创新：该论文的关键创新在于将扰动观测器应用于结构弹性人形机器人的关节控制。与传统的控制方法相比，该方法不需要精确的动力学模型，并且能够有效处理模型不确定性。此外，该方法还简化了控制器的设计和调试过程，并提高了控制器的鲁棒性。
关键设计：扰动观测器基于理想弹性执行器建模，将实际执行器与理想执行器之间的差异视为扰动。扰动观测器的设计需要选择合适的滤波器参数，以保证扰动估计的准确性和稳定性。实验中，作者使用了低通滤波器来抑制高频噪声。此外，关节控制器的设计也需要考虑结构弹性的影响，例如，可以使用PID控制器或更高级的控制算法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过两组实验验证了所提出控制策略的有效性。在理想弹性执行器测试台上，DOB能够有效处理显著的模型变化。在PANDORA机器人的平衡实验中，即使在受到50N的外部推力干扰下，机器人依然能够保持平衡，证明了该控制策略的鲁棒性。左腿的执行器跟踪结果也表明了控制器的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高鲁棒性和适应性的机器人系统，例如人形机器人、外骨骼机器人和康复机器人。结构弹性设计可以提高机器人的抗冲击能力和安全性，而基于扰动观测器的控制方法可以简化控制器的设计和调试过程，并提高控制器的鲁棒性。该技术还有助于推动增材制造在机器人领域的应用。
📄 摘要（原文）
In this work, the joint-control strategy is presented for the humanoid robot, PANDORA, whose structural components are designed to be compliant. As opposed to contemporary approaches which design the elasticity internal to the actuator housing, PANDORA's structural components are designed to be compliant under load or, in other words, structurally elastic. To maintain the rapid design benefit of additive manufacturing, this joint control strategy employs a disturbance observer (DOB) modeled from an ideal elastic actuator. This robust controller treats the model variation from the structurally elastic components as a disturbance and eliminates the need for system identification of the 3D printed parts. This enables mechanical design engineers to iterate on the 3D printed linkages without requiring consistent tuning from the joint controller. Two sets of hardware results are presented for validating the controller. The first set of results are conducted on an ideal elastic actuator testbed that drives an unmodeled, 1 DoF weighted pendulum with a 10 kg mass. The results support the claim that the DOB can handle significant model variation. The second set of results is from a robust balancing experiment conducted on the 12 DoF lower body of PANDORA. The robot maintains balance while an operator applies 50 N pushes to the pelvis, where the actuator tracking results are presented for the left leg.