This paper proposes a full-body joint trajectory generation for stable walking based on evolutionary central pattern generator. Central pattern generators are biological neural networks that can produce coordinated multidimensional rhythmic signals, under the control of simple input signals. They are found both in vertebrate and invertebrate animals for the control of locomotion. The proposed algorithm is to control the position of the pelvis and the pitching angle of both arms using central pattern generation in addition to control the position both legs for stable biped locomotion. The proposed algorithm makes walking pattern for humanoid robot stable to control the position of legs as well as to control the pelvis and the pitching angle of both arms, because controlling the position of the pelvis improves laterall stability and controlling the pitching angle of both arms reduces Yawing Momentum. This paper proposed sensory feedback path ways for CPG for biped locomotion using FSR sensor signals. For the optimized parameters of CPG, quantum-inspired evolutionary algorithm is employed. The effectiveness of the algorithm is demonstrated by simulations using the HSR-IX model by Webot of in dynamic environment and real experiment using the HSR-IX.
이 논문은 안정적 이족 보행을 위한 진화 중앙 패턴 발생기를 기반으로 한 전 관절 궤적 생성에 관한 논문이다. 중앙 패턴 발생기는 생물학적 뉴럴 네트워크로 단순한 입력으로부터 여러개의 주기적인 신호들을 생성하는 것이 가능하다. 이는 척추, 비척추 동물의 움직임을 제어할 때 사용된다고 밝혀졌다. 제안하는 알고리즘은 안정적인 이족 보행을 하기 위해 발의 위치 뿐 아니라 골반의 위치와 팔의 스윙까지 제어하는 중앙 패턴 발생기를 생성하였다. 제안한 알고리즘은 휴머노이드 로봇이 발의 위치만을 제어한 경우보다 골반의 위치와 팔의 스윙의 제어를 통해 더 안정적인 발걸음을 생성하게 되는데 그 이유는 골반의 움직임을 통해 Latrerall 방향으로의 안정성이 증가되고 팔의 스윙을 통하여 Yawing 모멘텀을 감소시키기 때문이다. 본 논문은 CPG를 이용한 이족 보행을 위해 FSR센서를 사용하여 피드백을 생성하였다. 그리고 중앙 패턴 발생기 내부의 파라미터들의 최적화 하기 위하여 quantum-inspired evolutionary algorithm을 사용하였다. 한사람-IX을 Model로 한 Webot을 이용한 시뮬레이션과 실제 한사람-IX의 실험을 통해 알고리즘의 성능을 검증하였다.
