Quintic Spline Collocation for Real-Time Biped Walking-Pattern Generation with variable Torso Height
Quintic Spline Collocation for Real-Time Biped Walking-Pattern Generation with variable Torso Height
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用于生成可变躯干高度的实时两足步行模式的五次样条搭配
DOI：
10.1109/humanoids43949.2019.9035076
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Staufenberg
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Seiwald;Sygulla;Staufenberg
本文介绍了我们在为双足行走机器人规划动态和运动学上可行的质心运动方面的最新发现。我们使用简化的机器人模型来合并多体动力学和运动学限制，同时仍然能够满足硬实时要求。垂直质心运动是通过五次样条插值获得的，该样条的控制点被投影到运动学上可行的区域上。随后，从多体动力学计算水平运动，我们通过基于五次多项式的样条配置解决超定边值问题来近似。所提出的算法是对我们之前方法的改进，该方法使用参数化躯干高度优化来进行水平组件的垂直和三次样条搭配。新颖的质心运动提高了稳定性，特别是对于上下平台而言。此外，新方法导致整体算法不太复杂，因为它消除了手动调整参数的必要性并大大简化了边界值的合并。最后，新方法更加高效，从而显着减少了总运行时间。通过在我们的人形机器人平台 LoLA 上成功进行模拟和实验，验证了所提出的方法。
This paper presents our newest findings in planning a dynamically and kinematically feasible center of mass motion for bipedal walking robots. We use a simplified robot model to incorporate multi-body dynamics and kinematic limits, while still being able to meet hard real-time requirements. The vertical center of mass motion is obtained through interpolation of a quintic spline whose control points are projected onto the kinematically feasible region. Subsequently, the horizontal motion is computed from multi-body dynamics which we approximate by solving an overdetermined boundary value problem via spline collocation based on quintic polynomials. The proposed algorithm is an improvement of our previous method, which used a parametric torso height optimization for vertical and cubic spline collocation for horizontal components. The novel center of mass motion improves stability, especially for stepping up and down platforms. Moreover, the new method leads to a less complex overall algorithm since it removes the necessity of manually tuned parameters and strongly simplifies the incorporation of boundary values. Lastly, the new approach is more efficient, which leads to a significantly reduced total runtime. The proposed method is validated through successfully conducted simulations and experiments on our humanoid robot platform, LoLA.
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DOI：
10.1109/humanoids.2017.8246955
发表时间：
2017
期刊：
2017 IEEE-RAS 17th International Conference on Humanoid Robotics (Humanoids)
影响因子：
--
作者：
Felix Sygulla;Robert Wittmann;Philipp Seiwald;Arne;Daniel Wahrmann;D. Rixen
通讯作者：
D. Rixen
无跌倒，无需重置：DARPA 机器人挑战赛中可靠的人形行为
DOI：
10.1109/humanoids.2015.7363436
发表时间：
2015
期刊：
2015 IEEE-RAS 15th International Conference on Humanoid Robots (Humanoids)
影响因子：
--
作者：
C. Atkeson;B. W. Babu;Nandan Banerjee;D. Berenson;Christoper P. Bove;Xiongyi Cui;M. DeDonato;R. Du;S. Feng;P. Franklin;M. Gennert;J. Graff;P. He;A. Jaeger;Joohyung Kim;K. Knoedler;Lening Li;Chenggang Liu;X. Long;T. Padır;F. Polido;G. Tighe;X. Xinjilefu
通讯作者：
X. Xinjilefu
影响因子：
3.7
作者：
Philipp Seiwald;D. Rixen
通讯作者：
Philipp Seiwald;D. Rixen
DOI：
10.1177/1729881419897472
发表时间：
2020-01-01
影响因子：
2.3
作者：
Sygulla, Felix;Rixen, Daniel
通讯作者：
Rixen, Daniel
基于 EtherCAT 的仿人机器人实时控制系统架构
DOI：
10.1109/coase.2018.8560532
发表时间：
2018
期刊：
2018 IEEE 14th International Conference on Automation Science and Engineering (CASE)
影响因子：
--
作者：
Felix Sygulla;Robert Wittmann;Philipp Seiwald;Tobias F. C. Berninger;Arne;Daniel Wahrmann;D. Rixen
通讯作者：
D. Rixen