To enable a humanoid robot to walk stably without falling down, basic walking patterns as well as walking controllers are needed. We introduce analytic solution methods to generate two kind of safe feasible walking patterns based on a capture point (CP); in other words, a divergent component of motion or an extrapolated center of mass. One method is that use a continuous zero-moment point (ZMP) pattern with linear-constant functions and the other method is that use an optimal ZMP pattern. And we define $h$ value for convenience of analysis. The $h$ value is a convolution term of analytic solution of equation of motion and the target CP is determined by this $h$ value. In all two kind of methods, $h$ value, which need to reach a target CP, is determined and from this $h$ value two kind of continuous ZMP patterns are generated within convex hull of the support feet area. We compare and analyze these two kind of generated walking patterns and experimentally compare energy efficiency from the measured power consumption when the humanoid robot walks with those walking patterns. And we extend the method to generate a real-time walking pattern such as step length change while walking and push recovery during walking on the spot. Furthermore, we introduce a ZMP compensator to control the humanoid robot and a double and single inverted pendulum model with flexible joints, which is used in the ZMP compensator. Through the model-based control, we resolve oscillation from compliant characteristics of the humanoid robot. Finally, we experimentally verify two kind of walking pattern, the real-time walking pattern generation method, and the walking control scheme with the humanoid robot, HUBO2.
휴머노이드 로봇이 넘어지지 않고 안정적인 보행을 보장하기 위해서, 기본적인 보행 패턴 뿐만아니라 보행 제어기가 필요하다. 우리는 캡처 포인트 (다른 말로, 모션의 발산 성분 또는 외삽(外揷, extrapolation)한 질량 중심)에 기초한 두 종류의 안전하고 실현가능한 보행 패턴을 생성하는 분석적 해의 방법들을 소개한다. 하나의 방법은 선형-상수 함수들을 가지고 연속한 제로 모멘트 점 (ZMP) 패턴을 사용하는 것이고, 다른 하나는 최적 ZMP 패턴을 사용하는 것이다. 그리고 우리는 해석의 편의를 위해서 $h$ 값을 정의한다. $h$ 값은 운동방정식의 해석적 근의 컨볼루션(convolution) 부분으로 이 값에 따라서 최종 캡처 포인트가 결정된다. 두 가지 방법 모두 휴머노이드 로봇이 목표 캡처 포인트까지 도달할 수 있도록 하는 $h$ 값이 결정되고, 이 $h$ 값으로부터 지지발 영역의 볼록 껍질 (convex hull) 이내에 있는 두 종류의 연속한 ZMP 패턴이 생성된다. 이렇게 생성된 두가지 보행 패턴을 비교분석하고 실험적으로 각각의 보행 패턴을 사용하여 휴머노이드 로봇을 움직였을 때의 측정된 소모 전력으로부터 에너지 효율을 비교한다. 그리고 휴머노이드 로봇이 보행 중에 사용자가 휴머노이드 로봇의 보폭을 변화시키거나, 휴머노이드 로봇이 제자리 걸음 중에 밀림 회복과 같은 실시간 보행 패턴을 생성하기 위하여 우리는 이 방법을 확장한다. 추가로, 휴머노이드 로봇을 제어하기 위하여 사용된 ZMP 보상기를 소개하고 여기에 사용된 플렉서블 관절을 가진 이중 도립진자와 하나의 도립진자 모델을 소개한다. 이런 모델기반 제어를 통해서 휴머노이드 로봇의 컴플라이언스 (compliance) 특성에 의한 진동을 해결할 수 있다. 마지막으로 우리는 휴머노이드 로봇인 HUBO2를 이용하여 두 종류의 보행 패턴 및 실시간 보행 패턴 생성 방법과 보행 제어를 실험으로 검증한다.
