As the performance of legged robots has increased dramatically, various studies have been conducted for different purposes. These robots are not only used for exploring rough terrains but also for performing tasks using manipulators. In such operations, unexpected external forces can be encountered, potentially degrading the system's stability. To address these issues, this study proposes methods for estimating disturbances and an adaptive controller. The disturbance estimator does not relying on force sensors at the each foot, and a factor graph optimization formula is constructed using sensors such as cameras and IMUs to estimate the external force/torque. The obtained force and torque can also determine the point of force application. The adaptive controller, utilizing the estimated disturbances, employs Model Predictive Control to calculate the proper foot placement. It also determines the optimal gait types and the duration of contact with the ground, based on the direction and magnitude of these forces. Finally, the methodologies suggested in this study are expected to significantly enhance task performance and stability, even during interactions with external environments.
족형 로봇의 성능이 비약적으로 향상되면서, 근래에 다양한 목적으로 연구들이 진행되어왔다. 험지 탐사에 사용되기도 하며 매니퓰레이터를 이용하여 작업을 수행하기도 한다. 이러한 작업에서는 예기치 못한 외력이 들어올 수도 있으며 이는 시스템의 안정성을 크게 떨어뜨린다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 외란을 추정하는 방법과 적응형 제어기를 제안한다. 외란 추정기는 다리 끝의 힘 센서를 사용하지 않으며, 그래프 최적화를 통하여 값을 추정한다. 얻은 힘과 모멘트는 힘의 작용 지점도 결정할 수 있게 된다. 적응형 제어기의 경우 추정한 외란을 기반으로 적절한 발 위치를 계산하는 모델 기반 제어기를 구성하였으며 힘의 방향 및 크기에 따른 최적의 걸음걸이와 지면과의 접촉 시간을 동시에 결정하게 된다. 최종적으로 제안한 방법론들을 통하여 외부와의 상호작용에도 일의 수행능력 및 안정성이 크게 향상될 수 있을 것이다.
