Tilt sensor is required to control the attitude of the biped robot when it walks on an uneven terrain. Vision sensor, which is used for recognizing human or detecting obstacles, can be used as a tilt angle sensor by comparing current image and reference image. However, vision sensor alone has a lot of technological limitations to control biped robot such as low sampling frequency and estimation time delay. In order to verify limitations of vision sensor, experimental setup of an inverted pendulum, which represents pitch motion of the walking or running robot, is used and it is proved that only vision sensor cannot control an inverted pendulum mainly because of the time delay. In this paper, to overcome limitations of vision sensor, Kalman filter for the multi-rate sensor fusion algorithm is applied with low-quality gyro sensor. It solves limitations of the vision sensor as well as eliminates drift of gyro sensor. Through the experiment of an inverted pendulum control, it is found that the tilt estimation performance of fusion sensor is greatly improved enough to control the attitude of an inverted pendulum.
A robust controller with the sliding mode is proposed for stable dynamic walking of the biped robot in this paper. For the robot system to be controlled, which is modeled as 14 DOF rigid bodies by the method of multi-body dynamics, the joint angle trajectories are determined by the velocity transformation matrix. Also Hertz force model and Hysteresis damping element are utilized for the ground reaction and impact forces during the contact with the ground. The biped robot system becomes unstable since those forces contain highly confused noise components and some discontinuity, and modeling uncertainties such as parameter inaccuracies. The sliding mode control is applied to solve above problems. Under the assumption of the bounded estimation errors on the unknown parameters, the proposed controller provides a successful way to achieve the stability and good performance in spite of the presence of modeling imprecisions of uncertainties.
In terms of the anatomy and mechanics of the human foot, a flexible robot foot with toes and heel joints is designed for a bipedal walking robot. We suggest three design considerations in determining foot design parameters which are critical for walking stability. Those include the position of the frontal toe, the stiffness of toes and heels, and the position of the ankle joint. Compared with the conventional foot with flat sale, the proposed foot is advantageous for human-like walking due to the inherent structural flexibility and the reasonable parameter values. Simulation results are provided to determine the design parameters and also show that the proposed foot enables smaller energy consumption.
The pelvis platform is the mechanical part which accomplishes the activities of diminishing the disturbances from the lower body and maintaining a balanced posture. When a biped robot walks, a lot of disturbances and irregular vibrations are generated and transmitted to the upper body. As there are some important machines and instruments in the upper body or head such as CPU, controller units, vision system, etc., the upper part should be isolated from disturbances or vibrations to functions properly and finally to improve the biped stability. This platform has 3 rotational degrees of freedom and is able to maintain balanced level by feedback control system. Some sensors are fused for more accurate estimation and the control system which integrates synchronization and active filtering is simulated on the virtual environment.
We propose an analytic trajectory planning method using a wavelet neural network (WNN) for a natural and stable locomotion of the 9-link biped robot. We design a appropriate locomotion, which have a kick-action, by means of a ballastic walking model condition. In this paper, a WNN is used to interpolate the trajectory planed by the analytic method. Finally, we show the proposed trajectories through the computer simulation.
The purpose of this paper is to introduce a case study of developing a miniature biped robot. The biped robot has a total of twenty-one degrees of freedom(DOF) ; There are two legs which have six DOF each, two arms which have three DOF each and a waist which has three DOF. RC servo-motors were used as actuators. We have developed motor controller, sensor controller and ISA-interface card. Motor controller, PWM generator, can control eight motors Sensor controller is connected to eight FSR(Force Sensing Resistors). For high level controller communicate with low level controller, ISA-interface card has developed. For the stable walking, CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller) neural network algorithm is applied to our system CMAC is robust at noise.
This is a preliminary study is to make the robot walk more stably by observing the ZMP (Zero Moment Point) of the robot when the robot stands on one leg(single support) and then on two legs(double support) and so on. The robot consists of nine DOF (Degree of freedom) with lower part of the body. It is equipped with motor drivers and force sensors inside the robot. The motors are controlled by the external PC (Intel pentium 4). By the experimental results, it is found that the robot is unstable in the instant of changing from single support to double support or from double support to single support. We use the trajectory compensation of the angle and the length of both legs to realize more stable walking.
A robust position control using a sliding mode controller is adopted for the stable dynamic walking of the biped. For the biped robot that is modeled with 14 degrees of freedom rigid bodies using the method of the multibody dynamics, the joint angles for simulation are obtained by the velocity transformation matrix using the given Cartesian foot and trunk trajectories. Hertz force model and Hysteresis damping element which is used in explanation of the energy dissipation during contact with ground are used for modeling of the ground reactions during the simulation. By the obtained that forces which contains highly confused noise elements and the system modeling uncertainties of various kinds such as unmodeled dynamics and parameter inaccuracies, the biped system will be unstable. For that problems, we are adopting a nonlinear robust control using a sliding mode controller. Under the assumption that the esimation error on the unknown parameters is bounded by a given function, that controller provides a successful way to preserve stability and achieve good performance, despite the presence of strong modeling imprecisions or uncertainties.
An energy-efficient reference walking trajectory generation algorithm is suggested utilizing allowable ZMP (Zero-Moment-Point) region, which maxmizes the energy efficiency for cyclic gaits, based on three-dimensional LIPM (Linear Inverted Pendulum Model) for biped robots. As observed in natural human walking, variable ZMP manipulation is suggested, in which ZMP moves within the allowable region to reduce the joint stress (i.e., rapid acceleration and deceleration of body), and hence to reduce the consumed energy. In addition, opimization of footstep planning is conducted to decide the optimal step-length and body height for a given forward mean velocity to minimize a suitable energy performance - amount of energy required to carry a unit weight a unit distance. In this planning, in order to ensure physically realizable walking trajectory, we also considered geometrical constraints, ZMP stability condition, friction constraint, and yawing moment constraint. Simulations are performed with a 12-DOF 3D biped robot model to verify the effectiveness of the proposed method.
Humanoid robots have fascinated many researchers since they appeared decades ago. For the requirement of both accurate tracking control and the safety of physical human-robot interaction, torque control is basically desirable for humanoid robots. Humanoid robots are highly nonlinear, coupled, complex systems, accordingly the calculation of robot model is difficult and even impossible if precise model of the humanoid robots are unknown. Therefore, it is difficult to control using traditional model-based techniques. To realize model-free torque control, time-delay control (TDC) for humanoid robot was proposed with time-delay estimation technique. Using optimal walking trajectory obtained by particle swarm optimization, TDC with proposed scheme is implemented on whole body of a humanoid, not on biped legs even though it is performed by a virtual humanoid robot. The simulation results show the validity of the proposed TDC for humanoid robots.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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