Humanoid robot is the most intimate robot platform suitable for human interaction and services. Biped walking is its basic locomotion method, which is performed with combination of joint actuator's rotations in the lower extremity. The present work employs humanoid robot simulator and numerical optimization method to generate optimal joint trajectories for biped walking. The simulator is developed with Matlab based on the robot structure constructed with the Denavit-Hartenberg (DH) convention. Particle swarm optimization method minimizes the cost function for biped walking associated with performance index such as altitude trajectory of clearance foot and stability index concerning zero moment point (ZMP) trajectory. In this paper, instead of checking whether ZMP's position is inside the stable region or not, reference ZMP trajectory is approximately configured with feature points by which piece-wise linear trajectory can be drawn, and difference of reference ZMP and actual one at each sampling time is added to the cost function. The optimized joint trajectories realize three phases of stable gait including initial, periodic, and final steps. For validation of the proposed approach, a small-sized humanoid robot named DARwIn-OP is commanded to walk with the optimized joint trajectories, and the walking result is successful.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.5
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pp.399-405
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2007
This paper deals with the controller for a stable walking of a humanoid robot using genetic algorithm. A humanoid robot has instability during walking because it isn't fixed on the ground, and its nonlinearities of the joints increase its instability. If controller isn't robust, the robot may fall down at the ground during walking because of its nonlinearities. To solve this problem, robust controller is required to reduce the effect of nonlinearities and to gain the good tracking performance. In this paper, motion controller that is based on fuzzy-sliding mode controller is proposed. This controller can remove the effect of the saturation by limitation of the input voltage. It also includes compensator for reducing the effect of the nonlinearity by backlash and PI controller improving the tracking performance. In here, genetic algorithm is used for searching the optimal gains of the controller. From the given controller, a humanoid robot can moved more preciously. All the processes are investigated through simulations and are verified experimentally in a real joint system for a humanoid robot.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.9
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pp.1551-1556
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2016
A combined CPG (Central Pattern Generator) based foot trajectory and GP (Genetic Programming) based joint compensation method is presented for the adaptive humanoid walking. The CPG based foot trajectory methods have been successfully applied to basic slops and variable slops with slow rates, but have a limitation for the steep slop terrains. In order to increase an adaptability of humanoid walking for the rough terrains, a GP based joint compensation method is proposed and combined to the CPG (Central Pattern Generator) based foot trajectory method. The experiments using humanoid robot Nao are conducted in an ODE based Webots simulation environmemt to verify a stability of walking for the various aslope terrains. The proposed method is compared to the previous CPG foot trajectory technique and shows better performances especially for the steep varied slopes.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.16
no.10
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pp.963-968
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2010
This paper handles ZMP based control that is inspired by neural networks for humanoid robot walking on varying sloped surfaces. Humanoid robots are currently one of the most exciting research topics in the field of robotics, and maintaining stability while they are standing, walking or moving is a key concern. To ensure a steady and smooth walking gait of such robots, a feedforward type of neural network architecture, trained by the back propagation algorithm is employed. The inputs and outputs of the neural network architecture are the ZMPx and ZMPy errors of the robot, and the x, y positions of the robot, respectively. The neural network developed allows the controller to generate the desired balance of the robot positions, resulting in a steady gait for the robot as it moves around on a flat floor, and when it is descending slope. In this paper, experiments of humanoid robot walking are carried out, in which the actual position data from a prototype robot are measured in real time situations, and fed into a neural network inspired controller designed for stable bipedal walking.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.15
no.2
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pp.125-130
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2016
In this paper, we deal with the dynamic walking of a humanoid robot. In our method, the inverted pendulum model is used as a dynamic model for a humanoid robot in which the Zero Moment Point (ZMP) and COG constraints of the robot are analyzed by considering the motion of the robot as that of an inverted pendulum. The motion of a humanoid robot should be generated by considering the dynamics of the robot, which commonly requires a large amount of computation. If a robot walks from one position to another while keeping the ZMP in the stable region, then the robot remains dynamically stable. The linear inverted pendulum model regards the whole robot as a point mass. It is simple, and relatively less computation is needed; however, it cannot model the whole dynamics of a humanoid robot. We propose a method for modeling a humanoid robot as an inverted pendulum system having 14 point masses. We also show that the dynamic stability of a humanoid robot can be determined more precisely by our method.
In this paper, we introduce a case study of developing a miniature humanoid robot that has 16 degrees of freedom and is able to perform statically stable walking. The developed humanoid robot is 37cm tall and weighs 1,200g. RC servo motors are used as actuators. The robot can walk forward and turn to any direction on even surface. It equipped with a small digital camera, so it can transmit vision data to a remote host computer via wireless modem. The robot can be operated in two modes; One is a remote-controlled mode, in which the robot behaves according to the command given by a human operator through the user-interface program running on a remote host computer, the other is a stand-alone mode, in which the robot behaves autonomously according to the pre-programmed strategy. The user-interface program also contains a robot graphic simulator that is used to produce and verify the robot's gait motion. In our walking algorithm, the ankle joint is mainly used lot balancing the robot. The experimental results shows that the developed robot can perform statically stable walking on even surface.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.5
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pp.683-689
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2014
The paper introduces dynamic generation technique of foot trajectories for humanoid robots using CPG(Central Pattern Generator) and proposes adaptive walking method for slope terrains combining a feedback network. The proposed CPG based technique generates the trajectory of foot in the Cartesian coordinates system and it can change the step length adaptively according to the feedback information. To cope with variable slope terrains, the sensory feedback network in the CPG are designed using the geometry relationship between foot position and body center position such that humanoid robot can maintain its stability. To demonstrate the effectiveness of the proposed approach, the experiments on humanoid robot Nao are executed in the Webot simulation. The performance and motion features of the CPG based approach are compared and analyzed focusing on the adaptability in slope terrains.
In order to accomplish complex navigational commands, humanoid robot should be able to modify its walking period, step length and direction independently. In this paper, a novel walking pattern generation algorithm is proposed to satisfy these requirements. Modification of the walking pattern can be considered as a transition between two periodic walking patterns, which follows each navigational command. By assuming the robot as a linear inverted pendulum, the equations of motion between ZMP(Zero Moment Point) and CM(Center of Mass) state is easily derived and analyzed. After navigational command is translated into the desired CM state, corresponding CM motion is generated to achieve the desired state by using simple ZMP functions. Moreover, when the command is not feasible, feasible command is alternated by using binary search algorithm. Subsequently, corresponding CM motion is generated. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by computer simulation.
We present the synergy effect of humanoid robot walking down on a slope and support vector machines in this paper. The biped robot architecture is highly suitable for the working in the human environment due to its advantages in obstacle avoidance and ability to be employed as human substitutes. But the complex dynamics in the robot and ground makes robot control difficult. The trajectory of the zero moment point (ZMP) in a biped walking robot is an important criterion used for the balance of the walking robots. The ZMP trajectory as dynamic stability of motion will be handled by support vector machines (SVM). Three kinds of kernels are also employed, and each result from these kernels is compared to one another.
This paper describes platform overview, system integration and dynamic walking control of the humanoid robot, KHR-2 (KAIST Humanoid Robot - 2). We have developed KHR-2 since 2003. KHR-2 has totally 41 DOF (Degree Of Freedom). Each arm including a hand has 11 DOF and each leg has 6 DOF. Head and trunk also has 6 DOF and 1 DOF respectively. In head, two CCD cameras are used for eye. In order to control all joints, distributed control architecture is adopted to reduce the computation burden of the main controller and to expand the devices easily. The main controller attached its back communicates with sub-controllers in real-time by using CAN (Controller Area Network) protocol. We used Windows XP as its OS (Operating System) for fast development of main control program and easy extension of peripheral devices. And RTX, HAL(Hardware Abstraction Layer) extension program, is used to realize the real-time control in Windows XP environment. We present about real-time control of KHR-2 in Windows XP with RTX and basic walking control algorithm. Details of the KHR-2 are described in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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