Legged robots have been actively researched in many fields such as rescue operation or freight transport. This is based on characteristics of legged robots: the payloads of legged robots are larger than those of aerial vehicles, and they are able to perform much dynamic tasks on complex terrain compared to wheeled drones. In order to maximize the utilization of legged robots, it is necessary to control robust movement of robots even within complex terrain and various hardware constraints. Therefore, model predictive control(MPC) techniques, which are optimal control algorithms that can calculate control inputs taking into account various constraints, are being studied actively in legged robot academic. However, since the dynamics of multi-joint robots is nonlinear in general, many existing studies have used simplified models of the actual legged robot to apply the dynamics to real-time optimal control algorithms. In particular, separate controllers based on simple models, such as linear inverted pendulum model(LIPM), are generally used used to select foothold of a robot in the process of simplifying the dynamics model. However, those models for foothold selection are not suitable for walking in non-ground environments such as ramps, walls and ceilings, as they assume walking on a flat ground surface. Therefore, we proposed the MPC framework which could simultaneously optimize foothold and ground reaction forces(GRFs) of quadrupedal robots under arbitrary terrain. Through computer simulation, it was verified that the proposed MPC framework can optimize foothold and control motion of a quadrupedal robot under non-ground environment such as wall climbing or walking on a precipice.
최근 구난 작업, 화물 운송 등 여러 분야에서 다족 보행 로봇에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이는 항공기에 비해 적재하중이 높으면서도 차륜형 무인기에 비해 복잡한 지형지물 상에서 역동적인 임무 수행이 가능하다는 보행 로봇의 특성에 기인한다. 보행 로봇의 활용도를 극대화하기 위해선 복잡한 지형지물 및 여러 하드웨어 제약조건 내에서도 로봇의 강건한 움직임을 제어할 수 있어야 하며, 이에 맞춰 다양한 제약조건을 고려하면서 제어 입력값을 산출할 수 있는 최적제어 알고리즘인 모델 예측 제어 기법이 최근 보행 로봇 학계에서 활발히 연구되고 있다. 그러나 일반적인 다관절 로봇의 동역학은 비선형적이기 때문에, 해당 동역학을 실시간 최적제어 알고리즘에 적용하기 위해 기존의 연구들은 실제 보행 로봇 모델을 간략화한 모델을 많이 사용하였다. 특히 동역학 모델을 간략화하는 과정에서 보행 로봇의 발디딤 위치를 선정하기 위해 일반적으로 선형역진자 모델과 같은 간단한 모델을 기반으로 한 별개의 제어기를 활용하는데, 해당 모델은 평탄한 지면에서의 보행을 가정하고 있기 때문에 경사로, 벽면 및 천장과 같은 비지면 환경에서의 보행에 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 임의의 지형조건에서도 보행 로봇의 발디딤 위치와 구동기 출력을 동시에 최적화할 수 있는 모델 예측 제어기 설계 방법을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 본 연구에서 제안한 알고리즘을 이용하여 벽면, 절벽과 같은 비지면 환경에서의 발디딤 위치 선정 및 보행 제어가 가능함을 확인하였다.
