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わかりやすく簡潔に
author : Robert J. Griffin, Georg Wiedebach, Sylvain Bertrand, Alexander Leonessa, Jerry Pratt
conference or journal : IROS2017
link : https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8202223
ロボット名:
全長:
重量:
自由度:
特徴:
はじめにや序論の要約
使用しているモデル、最適化に必要な条件など
ロボットの制御システムもわかれば
次議論したいこと
線形倒立振子のもと、重心躍度を入力として状態方程式から予見制御のもとオンラインでZMPを計画する際に、バランスを保つためにソール内にZMP参照軌道を、次の着地位置を、接地時間を変更する手法を提案
author : Koichi Nishiwaki and Satoshi Kagami
conference : IROS2010
link : https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/5510002
ロボット名:HRP-2
全長:1.54m
重量:58kg
自由度:30DOF
特徴:頭部に三眼ステレオカメラ、腰部に六軸IMU、手足に六軸力覚センサ
製作者:産業技術総合研究所、川田工業、安川電機、清水建設の共同研究
ZMPのオンライン軌道生成の際に、ソール内へのZMP参照軌道の変更と、次の着地位置の変更と、接地時間を変更とを組み合わせるのに挑戦した
Kajitaらの予見制御に基づく手法を用いて入力(躍度)を求め、ZMP参照軌道を計画する方法を用いている
予見制御による手法から接地位置や接地時間の変化によるzmpの参照軌道の変化が与えるバランスへの影響を調べて以下を定めた
歩行中に外乱(進行方向に対して横から)が加わる実験
カーペットタイルを床にいくつかおいた実験
わかりやすく簡潔に
author : Majid Khadiv, Alexander Herzog, S. Ali. A. Moosavian, and Ludovic Righetti
conference : Humanoids2016
link : https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7803251
ロボット名:
全長:
重量:
自由度:
特徴:
はじめにや序論の要約
使用しているモデル、最適化に必要な条件など
ロボットの制御システムもわかれば
次議論したいこと
lateral面での制御において新たなモデルを定義し、周期的な**に対して軌道エネルギーについてのフィードバック制御で安定化させた
author :Benjamin Stephens, Christopher Atkeson
conference or journal : 2009 9th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots
link : https://ieeexplore.ieee.org/document/5379605
ロボット名:sacros humanoid robot
全長:
重量:
自由度:33自由度、論文では下半身の14関節のみ
特徴:油圧アクチュエータ
lateral面での安定制御についてすでにcompassモデルなどで考えられてるけど、新しいモデルを提案
lipmの脚が2つになったようなモデルLinear Biped Modelを提案、重心高さは一定
double supportのときの区間を一つのパラメータで表現し、各足での力やトルクどう分配するかまで考えることができ各脚のankleのトルク制限を足裏のサイズと摩擦の制限から計算
軌道エネルギーから重心の軌道の楕円を描いて、リアプノフ関数を定義してモデルの**方程式から目標軌道エネルギーについてフィードバック則を定め、各脚のankleのトルクを計算
歩行制御は目標軌道エネルギー、目標ステップ幅、目標状態との差について、Nステップ先までの制御を適用(N=1,2,3)
→1000回ランダムな初期状態と目標エネルギを使用して、Nが大きくなるほど転倒の回数が減った
歩行制御の実装方法がよくわからない
脚の予想される接触力から、足先の中心から重心のヤコビアンをもちいてankleトルクを計算する方法を用いた
線形倒立振子のもとで時間軸に沿ってある区間で重心軌道を計画する際に、拘束条件に終端での重心位置、速度を設定せず、目標値との差の最小化とZMPの拘束条件を満たすために初期と終端のZMPの目標の差を最小化を同時に二次計画問題として解くことで、境界条件を緩和する手法の提案
Author : 杉原知道,中村仁彦
Journal : ロボット学会誌vol.25 No.7 pp.1082~1091, 2007
link : https://www.jstage.jst.go.jp/article/jrsj1983/25/7/25_7_1082/_article/-char/ja/
ロボット名:UT-μ
全長:0.58m
重量:6.5kg
自由度:20
線形倒立振子のような低次元モデルで**を時間軸に沿って区間ごとに**方程式の一般解と境界での連続性の条件から軌道を求める手法が提案されている
→緩慢な**で実行できる**パターンも限定されるかもしくは細かく分割しなけらばならない
終端における重心位置・速度を拘束条件とせず
終端の重心位置・速度、初期・終端のZMP位置をまとめたと、それぞれの目標値
との差を最小化する二次計画問題を解く。境界条件は初期の重心位置・速度について
zmp、重心軌道を境界条件緩和法で計画し、シミュレーションと実機で実験を行っている。
床反力センサやジャイロセンサはなく関節のPDフィードバックで制御
重心速度と足先の**から逆**学より関節角軌道を求め関節フィードバック
**は歩行とステップ**(任意の踏み換え**に適用できることを示す)
重心・zmpモデルを使用するためモデル化誤差によってZMPが支持領域からでる
→**計画の中で閉じて解決しようとすると思い計算になる、フィードバック制御による安定化問題と合わせて考えるべき
author : Marcos R. O. A. Maximo, Carlos H. C. Ribeiro, and Rubens J. M. Afonso
Conference : IROS2016
link : https://ieeexplore.ieee.org/document/7759794
ソフトロボットには、無数の方法で変形できる連続体があります。 ソフトロボットの制御は、閉じた形式のソリューションがないため、非常に困難です。 ロボットがタスクを解決する方法を見つけ出すときに潜在状態の表現が学習される、ループ内学習の最適化アルゴリズムを提示します。 弊社のソリューションは、ハイブリッドグリッドベースのシミュレーションと、深みのある変分畳み込みオートエンコーダアーキテクチャを組み合わせたもので、ロボットダイナミクスの顕著な特徴を高い効率でキャプチャできます。 2Dと3Dの両方のソフトロボットでダイナミクス認識機能学習アルゴリズムを示し、ダイナミクスを意識しないベースラインよりも堅牢で高速な収束であることを示します。 学習した表現を視覚化して、アルゴリズムの動作を検証します。
author : Andrew Spielberg, Allan Zhao, Tao Du, Yuanming Hu, Daniela Rus, Wojciech Matusik
confference : Advances in Neural Information Processing Systems 32 (NIPS 2019)
link : https://papers.nips.cc/paper/9038-learning-in-the-loop-optimization-end-to-end-control-and-co-design-of-soft-robots-through-learned-deep-latent-representations
Youtube : https://www.youtube.com/watch?v=cwxl3957Ysc#action=share
わかりやすく簡潔に
author : Koichi Nishiwaki and Satoshi Kagami
conference : 2009 9th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots
link : https://ieeexplore.ieee.org/document/5379519
ロボット名:
全長:
重量:
自由度:
特徴:
はじめにや序論の要約
使用しているモデル、最適化に必要な条件など
ロボットの制御システムもわかれば
次議論したいこと
わかりやすく簡潔に
author : Shuuji KAJITA, Mitsuharu MORISAWA, Kensuke HARADA, Kenji KANEKO, Fumio KANEHIRO, Kiyoshi FUJIWARA and Hirohisa HIRUKAWA
conference : IROS 2006
link : https://ieeexplore.ieee.org/document/4058851
ロボット名:
全長:
重量:
自由度:
特徴:
はじめにや序論の要約
使用しているモデル、最適化に必要な条件など
ロボットの制御システムもわかれば
次議論したいこと
外乱への安定化制御において、角**量を考慮するためフライホイール付きLIPMでフライホイールを制御するときのトルク制限や角度制限によってCapture Regionがどのように変化するのか調べた
author : Jerry Pratt, John Carff, Sergey Drakunov, Ambarish Goswami
conference or journal : 2006 6th IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots
link : https://ieeexplore.ieee.org/document/4115602
フライホイールのついた二足歩行ロボット(シミュレーション)
ヒューマノイドロボットにおいて、Capture point(ロボットが完全に停止するための足の着地点)の集合であるCapture Regionを計算することは難しい。LIPMでは計算することができるが、腕のふりや前傾するなどによる角**量の変化を考慮できていない
→LIPMにフライホイールをつけたモデルでフライホイールの角度制限やトルク制限を考慮してCapture Regionがどう変化するか調べた
フライホイールの角度や角速度が急激に変化したときのCapturePointの領域の変化を示した。
フライホイールの制御則は、bang-bang制御として、フライホイール付きLIPMの**方程式から伝達関数を求めてCaptureRegionを求めた。
**方程式の各変数やトルク、角度制限を無次元化した変数に置き換えて、無次元化したトルク、角度制限の値をもとにモデルの比較を行えるようにした。
トルクや角度制限を増加させて、CaptureRegionが増加することを示した。
フライホイール付きの簡易二足歩行モデルでシミュレーションを行い、
重心の高さが変化するときの影響
フライホイールがbang-bang制御だから他に変えたときどうなるか
わかりやすく簡潔に
author : Shuuji KAJITA, Fumio KANEHIRO, Kenji KANEKO, Kiyoshi FUJIWARA, Kensuke HARADA, Kazuhito YOKOI and Hirohisa HIRUKAWA
conference : 2003 IEEE International Conference on Robotics and Automation
link : https://ieeexplore.ieee.org/document/1241826
ロボット名:
全長:
重量:
自由度:
特徴:
はじめにや序論の要約
使用しているモデル、最適化に必要な条件など
ロボットの制御システムもわかれば
次議論したいこと
わかりやすく簡潔に
author : Kouta Goto, Yuichi Tazaki, and Tatsuya Suzuki
journal : Journal of Robotics and Mechatronics vol28 No.4 (2016)
link : https://www.fujipress.jp/jrm/rb/robot002800040533/
ロボット名:
全長:
重量:
自由度:
特徴:
はじめにや序論の要約
使用しているモデル、最適化に必要な条件など
ロボットの制御システムもわかれば
次議論したいこと
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