This thesis proposed a new method for humanoid walking pattern on unknown uneven terrain by using Modifiable Walking Pattern Generator (MWPG). Recent papers about the uneven terrain use various methods to solving this problem. Extended Modifiable Walking Pattern Generator(Extended-MWPG) can solve this problem by cubic spline interpolation and conventional MWPG.
To solve this problem, the encoder of the motor, forward kinematics mehtod and FSR(Force Sensing Resister) are implemented. By these methods, the Humanoid robot can stably walk on an uncertain uneven terrain.
The 3D-LIPM(3D Linear Inverted Pendulum Model) dynamic equation model is implemented by MWPG (Modifiable Walking Pattern Generator). FSM(Finite State Machine) is composed of Ascending state and Descending state. If a swinging leg lands on an uncertain uneven terrain is shorter than the regular single support time, the state is changed to “ascending”. Otherwise, the swinging leg lands on an uncertain uneven terrain is larger than the regular single support time, the state is changed to “descending”, measured by Force Sensing Resistor (FSR) on the foot`s sole.
When FSR sensing the value, average impulsive contact force is reduced by virtual active compliance control method with respect to the impulse-momentum equation. Parameters is optimized by QEA(Quantum-inspired Evolutionary Algorithm). The cost function includes the integration of the ZMP(Zero Moment Point) and the GRF(Ground Reaction Force). The height of the obstalce is estimated by kinematics of the encoder values. According to the change of the step length because of the obstacle, New center of mass (CoM) trajectory during double support time after swing leg lands on an uneven terrain is modified. When all part of thefoot`s sole can`t contact on the surface of the obstacle, torque of the hip, ankle and knee is controlled by ZMP so that the position of the foot changed adaptively fitting to the shape of the obstacle.
The validity of the proposed method is valid on a simulation model of the small-sized humanoid robot, HanSaRam-X (HSR-X) and the effectiveness is confirmed through computer simulations and experiments.
본 논문에서는 휴머노이드 로봇이 높이를 모르는 비평탄 지형을 인식하고 이에 맞는 걸음새를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이러한 알고리즘을 위해 로봇의 엔코더 센서와 기구학(forward kinematics)적인 방법과 로봇 발바닥의 FSR(Force Sensing Resister)를 이용하여 장애물의 높이를 추정하였다.
비평탄지형의 걸음새 알고리즘 개발을 위해 기존에 연구되었던 가변적 걸음새 생성기(Modifiable Walking Pattern Generator)를 사용하여 3차원 역진자모델(3D Linear Inverted Pendulum Model)의 동역학 모델을 만들었다. 이렇게 만들어진 동역학 모델의 무게중심의 움직임에 비평탄 지형의 걸음에 필요한 알고리즘을 추가하였다. 이를 위해 로봇의 상태를 크게 ‘오름 상태(Ascending state)’, `내림 상태(Descending state)` 그리고 `평탄지형 걸음 상태`로 나누었다. 이렇게 FSR신호가 감지될 경우 로봇 내부 엔코더센서 값과 기구학을 이용하여 장애물의 높이를 추정한다. 또한 로봇의 발이 비평탄 지형에 순간적으로 충돌할 경우 충격량에 의해 로봇의 안정성이 보장되지 않을 수 있다. 이러한 것을 막기 위해 컴플라이언스 제어를 통하여 충격량을 감소해 주었다. 또한 컴플라이언스의 변수와 컴플라이언스 제어를 얼마나 오랫동안 유지할 것인가에 대한 시간변수를 최적화 방법 중 하나인 QEA(Quantum-inspired Evolutionary Algorithm)를 이용하여 해결하였다. 이러한 경우 기존의 CoM(Center of Mass)의 이동경로보다 작은 길이를 이동하기 때문에 양발지지구간(double support time)에서 무게중심의 x, y, z축의 움직임을 보상해준다. 또한 발의 모든 면이 둔턱에 온전히 올라가지 않고 걸쳐있는 경우 torque manipulation을 통해 엉덩이, 무릎, 발목의 토크를 로봇의 ZMP위치에 따라 변화시켜 본래의 지형과 장애물의 윗면에 발이 걸쳐진 상태가 되도록 유도하였다. 제안된 알고리즘들은 KAIST 로봇지능기술 연구실에서 개발한 소형 휴머노이드 로봇 HSR-X에 적용하여 시뮬레이션과 실세 실험을 통해 성능을 검증하였다.
