This paper proposes a method of adaptively generating a gait pattern of biped robot. The gait synthesis is based on human's gait pattern analysis. The proposed method can easily be applied to generate the natural and stable gait pattern of any biped robot. To analyze the human's gait pattern, sequential images of the human's gait on the sagittal plane are acquired from which the gait control values are extracted. The gait pattern of biped robot on the sagittal plane is adaptively generated by a genetic algorithm using the human's gait control values. However, gait trajectories of the biped robot on the sagittal plane are not enough to construct the complete gait pattern because the biped robot moves on 3-dimension space. Therefore, the gait pattern on the frontal plane, generated from Zero Moment Point (ZMP), is added to the gait one acquired on the sagittal plane. Consequently, the natural and stable walking pattern for the biped robot is obtained, as proved by the experiments.
본 논문에서는 이족로봇의 자연스러운 보행 패턴을 생성하기 위해 인간의 보행 회전력(torque)을 주파수 영역에서 분석하고 분석된 데이터를 이용하여 적응적으로 이족로봇의 보행패턴을 생성하는 기법을 제안한다. 인간의 보행 회전력은 시간영역에서 복잡한 형태를 가지므로 DCT(Discrete Cosine Transform)를 이용하여 주파수영역으로 변환시켜 분석한다. 주파수 영역에서 얻어진 보행 회전력의 특징을 이용하여 이족로봇의 sagittal plane에서의 보행패턴을 생성한다. 또한 이족로봇의 안정적이 보행 패턴을 생성하기 위하여 동적 평형 상태임을 판단할 수 있는 Zero Moment Point(ZMP)해석을 통해 frontal plane상의 보행패턴을 생성하여 3차원 공간상의 안정적이고 인간과 같이 자연스러운 보행 패턴을 생성했다.
One of the most important functions of a biped robot is to walk naturally like human. For the human being, toe is very important joint in order to walk naturally. Thus, for a biped robot, the existence of toe joint much affects gait pattern generation and contributes to natural walking, which is similar to the human gait or faster walking like running. Since a conventional biped robot has the feet which consist of soles without toes, it seems difficult to walk naturally. For realizing the gait to be similar to human one, toes are necessary to the biped robot. In this paper, the effect of the toe joint for gait pattern generation is studied. In order to find the effect of toe joint, a biped r...
This paper deals with the gait optimization of via points on biped robot. ZMP(Zero Moment point) is the most important index in a biped robot's dynamic walking stability. To stable walking of a biped robot, leg's trajectory and a desired ZMP trajectory is required, balancing motion is solved by FDM(Finite Difference Method). In this paper, optimal index is defined to dynamically stable walking of a biped robot, and genetic algorithm is applied to optimize gait trajectory and balancing motion of a biped robot. By genetic algorithm, the index of walking parameter is efficiently optimized, and dynamic walking stability is verified by ZMP verification equation. Genetic algorithm is only applied to balancing motion, and is totally applied to whole trajectory. All of the suggested motions of biped robot are investigated by simulations and verified through the real implementation.
Control of a biped robot which has compliant ankle joints is dealt in this paper. Simulated version of a human ankle joint is built using springs and mechanical constraints, which gives a flexibility of joint and compliance against the touching ground. The biped robot with compliant ankle joints proposed here gives a good contact between its sole and the ground and makes foot landing soft. As a result, installing force sensors for measuring the center of gravity of the biped becomes easier. A motor to drive an ankle joint is not needed which makes legs light. However, the control problem becomes more difficult because the torque of the ankle joint to put the biped in a desired walking gait cannot be provided from the compliant ankle joint. To solve this problem, we proposed a dynamic gait modification method by adjusting the position of a hip joint. Simulation results for the mathematical model of the SD-2 biped in the Ohio State University are given to show the validity of the proposed controller.
This paper presents a learning controller for repetitive gait control of biped walking robot. We propose the iterative learning control algorithm which can learn periodic nonlinear load change ocuured according to the walking period through the iterative learning, not calculating the complex dynamics of walking robot. The learning control scheme consists of a feedforward learning rule and linear feedback control input for stabilization of learning system. The feasibility of learning control to biped robotic motion is shown via dynamic simulation with 12-DOF biped walking robot.
This paper proposes a method that minimizes the consumed energy by searching the optimal locations of the mass centers of links composing of a biped robot using Real-Coded Genetic Algorithm. Generally, in order to utilize optimization algorithms, the system model and design variables must be defined. Firstly, the proposed model is a 6-DOF biped robot composed of seven links, since many of the essential characteristics of the human walking motion can be captured with a seven-link planar biped walking in the saggital plane. Next, Fourth order polynomials are used for basis functions to approximate the walking gait. The coefficients of the fourth order polynomials are defined as design variables. In order to use the method generating the optimal gait trajectory by searching the locations of mass centers of links, three variables are added to the total number of design variables. Real-Coded GA is used for optimization algorithm by reason of many advantages. Simulations and the comparison of three methods to generate gait trajectories including the GCIPM were performed. They show that the proposed method can decrease the consumed energy remarkably and be applied during the design phase of a robot actually.
This paper proposes suitable gait generation for dynamic walking of biped robot with varying load in real time. Author proposes the relationship between ZMP(Zero Moment Point) and measurement from FSR(Force Sensing Register). Simplifying this relationship, it is possible to reduce the computational time and control the biped robot in real time. If the weight of the biped robot varies in order to move some object, then joint trajectories of the the biped robot must be changed. When some object is loaded on the biped robot in it's home position, FSRs can measure the variation of weight. Evaluating the relations between varying load and stable gait of the biped robot, it can walk adaptively. This relation enables the biped robot to walk properly with varying load. The simulation is also represented in this paper which shows proposed relationships.
인간이 최소 에너지를 소비하면서 자연스럽고 안정된 상태로 보행한다는 것에 착안하여, 본 논문은 인간 보행의 COG 궤적을 분석함으로써 인간형 이족로봇의 자연스러운 보행에 관한 연구를 수행한다. 이를 위해서 본 논문은 ssgittal plane과 frontal plane상의 보행 영상으로부터 계측된 COG 궤적을 고려함으로써 안정적이고 에너지를 최소화하는 자연스러운 이족로봇의 보행 패턴을 생성한다. 인간과 이족 로봇은 기구학적인 형태는 유사하지만 자유도에 있어 많은 차이를 의이기 때문에 추출된 인간 관절의 회전력을 이족로봇에 바로 적응할 수 없다. 본 논문에서는 인간의 보행패턴으로부터 계측된 각 관절의 회전력과 인간의 COG 궤적으로부터 계산된 ZMP을 이용하는 적응적 보행 패턴 생성 GA 알고리즘을 통해 5-link 이족로봇 모델의 보행패턴을 생성한다. 제안된 알고리즘은 인간의 각 관절의 회전력과 ZMP 궤적을 고려하기 때문에 인간과 같이 유연하고 에너지 소비를 최소화하는 인간형 이족로봇의 보행패턴을 생성한다. 본 논문은 역기구학을 이용한 일반적인 방법과 제안하는 방법에 의해 생성된 보행 패턴을 각각 5-link 이족로봇 모델에 적용하여 시각적인 측면과 에너지 효율측면에서 평가함으로써 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
This paper deals with a human-like gait generation of a biped robot with a balancing weight of an inverted pendulum type by using genetic algorithm. The ZMP (Zero Moment Point) is the most important index in a biped robot's dynamic walking stability. To perform a stable walking of a biped robot, a balancing motion is required according to legs' trajectories and a desired ZMP trajectory. A dynamic equation of the balancing motion is nonlinear due to an inverted pendulum type's balancing weight. To solve the nonlinear equation by the FDM (Finite Difference Method), a linearized model of equation is proposed. And GA (Genetic Algorithm) is applied to optimize a human-like balancing motion of a biped robot. By genetic algorithm, the index of the balancing motion is efficiently optimized, and a dynamic walking stability is verified by the ZMP verification equation. These balancing motion are simulated and experimented with a real biped robot IWR-IV. This human-like gait generation will be applied to a humanoid robot, at future work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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