Humanoid Loco-Manipulations Pattern Generation and Stabilization Control
作者: Masaki Murooka, Kevin Chappellet, Arnaud Tanguy, Mehdi Benallegue, Iori Kumagai, Mitsuharu Morisawa, Fumio Kanehiro, Abderrahmane Kheddar
分类: cs.RO, eess.SY
发布日期: 2025-05-30
期刊: IEEE Robotics and Automation Letters 2021 (Presented at IROS 2021)
💡 一句话要点
提出一种人型机器人行走操作控制策略，解决复杂外力干扰下的平衡问题。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 人型机器人 行走操作 双足控制 外力补偿 线性倒立摆
📋 核心要点
- 人型机器人行走操作面临持续或交替的外力干扰，传统方法难以保证平衡和操作精度。
- 该方法通过推导考虑外力的双足动力学公式，并设计模式生成器和稳定器来解决上述问题。
- 仿真和真实机器人实验验证了所提控制器的有效性，表明其能应对复杂外力干扰。
📝 摘要（中文）
为了使人型机器人能够执行行走操作，例如在行走时移动物体，需要考虑除地面反作用力之外的、由人型机器人与物体接触相互作用产生的持续或交替的外力。本文提出了一种用于人型机器人行走操作的双足控制策略，该策略可以应对这种外力。首先，推导了双足动力学的基本公式，即线性倒立摆模式和运动发散分量，同时考虑了外部操作力的影响。然后，我们提出了一个模式生成器，用于规划与操作力的参考轨迹一致的质心轨迹，以及一个稳定器，用于补偿期望操作力和实际操作力之间的误差。通过仿真和真实人型机器人的行走操作实验，评估了我们控制器的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人型机器人在行走操作过程中，由于与外部环境（例如被操作物体）的接触而产生的持续或交替的外力干扰问题。现有的双足控制方法通常只考虑地面反作用力，无法有效处理这些额外的外力，导致机器人平衡性下降，操作精度降低。
核心思路：论文的核心思路是将外部操作力纳入双足动力学模型中，通过调整质心轨迹和设计稳定器来补偿外力带来的影响。具体来说，首先推导出考虑外部操作力的线性倒立摆模型和运动发散分量，然后利用这些模型设计模式生成器和稳定器。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：模式生成器和稳定器。模式生成器根据期望的操作力轨迹规划质心轨迹，确保机器人能够按照期望的方式移动物体。稳定器则用于补偿实际操作力和期望操作力之间的误差，维持机器人的平衡。整个控制流程是，首先给定期望的操作力轨迹，模式生成器生成相应的质心轨迹，然后稳定器根据实际情况调整机器人的关节力矩，最终实现稳定的行走操作。
关键创新：该论文的关键创新在于将外部操作力显式地纳入了双足动力学模型中，并设计了相应的模式生成器和稳定器。这使得机器人能够更好地应对外部干扰，提高行走操作的稳定性和精度。与现有方法相比，该方法能够更有效地处理复杂的外力环境。
关键设计：模式生成器基于线性倒立摆模型和运动发散分量，通过优化算法生成质心轨迹。稳定器采用力/力矩控制策略，根据实际操作力和期望操作力之间的误差，计算出需要施加的关节力矩。具体的参数设置（如线性倒立摆模型的参数、稳定器的增益等）需要根据具体的机器人和操作任务进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
通过仿真和真实人型机器人实验，验证了所提控制器的有效性。实验结果表明，该控制器能够有效地补偿外部操作力带来的影响，维持机器人的平衡，并实现精确的行走操作。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但实验结果表明该方法在实际应用中具有良好的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人型机器人在复杂环境下的操作任务，例如在建筑工地搬运材料、在仓库中拣选货物、在灾难现场进行救援等。通过提高人型机器人的行走操作能力，可以使其在更多领域发挥作用，提高生产效率和安全性，并降低人力成本。
📄 摘要（原文）
In order for a humanoid robot to perform loco-manipulation such as moving an object while walking, it is necessary to account for sustained or alternating external forces other than ground-feet reaction, resulting from humanoid-object contact interactions. In this letter, we propose a bipedal control strategy for humanoid loco-manipulation that can cope with such external forces. First, the basic formulas of the bipedal dynamics, i.e., linear inverted pendulum mode and divergent component of motion, are derived, taking into account the effects of external manipulation forces. Then, we propose a pattern generator to plan center of mass trajectories consistent with the reference trajectory of the manipulation forces, and a stabilizer to compensate for the error between desired and actual manipulation forces. The effectiveness of our controller is assessed both in simulation and loco-manipulation experiments with real humanoid robots.