Online human walking imitation in task and joint space based on quadratic programming
Online human walking imitation in task and joint space based on quadratic programming
复制标题
基于二次规划的任务和关节空间在线人体行走模仿
DOI：
10.1109/icra.2014.6907357
复制
发表时间：
2014
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
提出了一种仿人机器人在任务空间和关节空间同时模拟人的行走运动的在线方法。成功的步行模仿需要两个方面：在任务空间中表示稳定的足迹和在关节空间中表示运动的相似性。机器人从捕获的运动数据中识别人的足迹，并通过传统的零力矩点（ZMP）控制方案进行模仿。此外，我们关注相似的膝关节运动轨迹，这与膝关节伸展和摆动腿运动有关。反运动学存在三个问题：膝关节奇异性、任务强烈冲突和驱动不足。我们将此问题表述为具有动态等式和不等式约束的二次规划问题。通过引入激活缓冲区，解决了动态任务切换的不连续问题，形成了级联的QP形式。最后，我们在DLR类人机器人TORO上评估了所提方法的有效性。
This paper presents an online methodology for imitating human walking motion of a humanoid robot in task and joint space simultaneously. Two aspects are essential for a successful walking imitation: stable footprints represented in task space and motion similarity represented in joint space. The human footprints are recognized from the captured motion data and imitated by the robot through conventional zero-moment point (ZMP) control scheme. Additionally we focus on similar knee joint trajectories for the motion similarity, which are related to knee stretching and swing leg motion. The inverse kinematics suffers from three problems: knee singularity, strongly conflicting tasks and underactuation. We formulate this problem as a quadratic programming (QP) with dynamic equality and inequality constraints. The discontinuity of dynamic task switching is solved by introducing an activation buffer, resulting in a cascaded QP form. Finally we evaluate the effectiveness of the proposed approach on the DLR humanoid robot TORO.
通过 IMU 运动数据识别人类行走的人形机器人行走运动模仿框架
DOI：
10.1109/ichr.2009.5379552
发表时间：
2009
期刊：
2009 9th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots
影响因子：
--
作者：
Sung;Seokmin Hong;Doik Kim
通讯作者：
Doik Kim
仿人机器人基于预测的同步人体运动模仿
DOI：
--
发表时间：
2012
期刊：
at - Automatisierungstechnik
影响因子：
--
作者：
K. Hu;Dongheui Lee
通讯作者：
Dongheui Lee
影响因子：
7.8
作者：
Kanoun, Oussama;Lamiraux, Florent;Wieber, Pierre-Brice
通讯作者：
Wieber, Pierre-Brice