This study proposes an online walking-pattern generation algorithm with footstep adjustment. The algorithm enables a biped walking robot to effectively recover balance following external disturbance. The external disturbance is measured as a capture-point error, and a desired zero-moment point (ZMP) is determined to compensate for the capture-point error through a capture-point control method. To follow the desired ZMP, the optimal ZMP and the position of the foot to be changed are determined through model predictive control (MPC). In the MPC, quadratic programming is implemented considering a cost function that minimizes the ZMP error, the constraints that the ZMP maintains within the support polygon, and the constraints on the varying foot positions. The proposed algorithm helps a humanoid robot (DRC-HUBO+) to regain balance following disturbance, i.e., from strong pushing or stepping on unexpected obstacles.
본 연구는 발 위치 조정이 가능한 온라인 보행 패턴 생성 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 통해 이족 보행 로봇은 외란으로부터 균형을 효과적으로 회복 할 수 있습니다. 외란은 캡쳐 포인트 오차로 측정되며, 캡쳐 포인트 제어 방법을 통해 캡쳐 포인트 오차를 줄이기 위한 제로 모멘트 점이 결정됩니다. 원하는 ZMP를 따르기 위해 최적의 ZMP 및 변경 될 발의 위치가 모델 예측 제어를 통해 결정됩니다. MPC에서 사용된 이차 선형 계획법은 ZMP오차를 최소화하는 비용 함수와 ZMP가 지원 다각형 내에서 유지하는 제약 조건 및 발 위치에 대한 제약 조건을 고려하여 구현됩니다. 제안 된 알고리즘은 인간형 로봇 DRC-HUBO+가 예기치 않은 장애물을 밟거나 몸체에 외란이 가해졌을 때 균형을 회복하도록 합니다.
