This study deals with the gait optimization of via points on biped robot. ZMP(Zero Moment Point) is most important index in a biped robot's dynamic walking stability. To stable walking of a biped robot, legs's trajectory and a desired ZMP trajectory is required, balancing weight's movement is solved by FDM(Finite Difference Method). In this study, optimal index is defined to dynamically static walking of a biped robot, and optimization of via points is applied by GA(Genetic Algorithm).
본 논문에서는 소비 에너지 분석을 통한 이족보행로봇의 저전력 보행 보정 기법을 제안하였다. 먼저 이족 로봇의 보행 기본자세의 각 축별 소비 에너지를 분석하여 소비 에너지를 절감하는 기본 보행 자세를 구현하였다. 이족 로봇의 보행 기본자세를 무릎 구부리는 자세로 정하여 소비에너지를 줄이고, 무게중심을 낮추어 자세 안정성을 향상하였다. 이족로봇의 보행시 모터 전류를 측정하여 좌우 다리의 소비 전력을 분석하고, 이를 바탕으로 좌우 에너지 불균형을 제거하도록 보행 자세를 보정하였다. 보행 기본자세의 좌우 소비 전력을 고르게 분포시키게 자세를 보정함으로서 전체 소비 에너지를 감소시키고, 로봇의 좌우 자세 균형을 맞추어 보행시 안정성을 향상하였다. 제안한 소비 에너지 분석을 통한 저전력 보행 구현 방법은 임베디드시스템 기반의 소형 이족 로봇을 실제 제작하여 보행 실험을 통해 성능을 검증하였다.
When biped robots speed up to run and reduce speed to walk after running, it needs stable speed translation. This paper proposed simple speed translation using the modified LIPM (Linear Inverted Pendulum Mode). We can change stride and period time of a biped robot in some bounded sets with this propose algorithm. This method is simple and effective in simulation.
본 논문에서는 이족 로봇 보행 중 전력 소비가 적고 안정한 저전력 보행 궤적 생성 방법을 재안하고, 생성된 보행 궤적의 구현을 위해 25 자유도를 갖는 이족 로봇을 설계 제작하였다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 발목 사용 보행의 장점을 이용하고 보행 중 무릎을 크게 굽히는 동작을 줄이기 위해 기존 보행 방법과는 달리 우선 가장 안정한 VPCG 궤적을 생성 하고 생성된 궤적에 따른 발목과 골반의 보행 궤적을 생성한다. 이와 같이 함으로써 이족 로봇이 보행 중 항상 무릎을 굽히지 않으므로 전체 보행 중 전력 소비를 최소화 한다. 한편 제작된 이족 로봇은 발목 사용 시 지면과 잘 접지되는 발 구조와 골반을 유연하게 동작 할 수 있는 특징을 가진다. 마지막으로 이족 로봇의 실제 보행 실험 및 소비 전력 측정 결과, 본 논문에서 제안된 방법이 발목을 사용하지 않는 기존 방법에 비해 더 안정하고 전력 소비가 더 적음을 확인할 수 있었다.
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.
For stable walking of various biped walking robots(BWR), we need to know the kinematics, dynamics and the Zero Moment of Point(ZMP) which are not easy to analyze analytically. In this reason, we developed a simulation program for BWRs composed of 4 degree-of-freedom upper-part body and 12 degree-of-freedom lower-part of the body. To operate the motion simulator for analyzing the kinematics and dynamics of BWES, inputs for the distance between legs, base angle, choice of walking type, gaits, and walking velocity are necessary. As a result, if stability condition is satisfied by the simulation, angle data for each actuator are generated automatically, and the data are transmitted to BWRS and then, they are actuated by the motion data. Finally, we validate the performance of the proposed motion simulator by applying it to a constructed small sized BWR.
We developed a motion capture system to get angle data of human joints in walking mode. The data are used to coordinate the biped-walking robot developed in our laboratory. A pair of motion capture system is composed of three links with the ankle, knee, and pelvis joints. The system has six axes attached with potentiometers. We used an A/D converter was used to get digital data from joint angles. We filterd the data using the Butterworth 4th order digital filter, and simulated walking motion based on the data using the Matlab.
In this paper, design modification was performed to improve the structure of ex-developed 12 D.O.F Biped walking robot, KUBIR-1 similar with human beings. The motion of KUBIR-1 was slow and had a limited walking space. Hence I designed an improved BWR named KUBIR-2 with 12 degree of freedom. KUBIR-2 was designed to solve the following problems of KUBIR-1. First, KUBIR-2 was more simply designed in the four-bar-link mechanism, and its weight was reduced. Second, it had the built-in controller and motor driver. Third, walking velocity of KUBIR-2 was increased by improvement of speed and motion joint angle range. In addition to these, we modified the structure of the foot for more stable walking.
This paper proposes an optimal trajectory generation method for biped robots for walking up-and-down stairs using a Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA). The RCGA is most effective in minimizing the total consumption energy of a multi-dof biped robot. Each joint angle trajectory is defined as a 4-th order polynomial of which the coefficients are chromosomes or design variables to approximate the walking gait. Constraints are divided into equalities and inequalities. First, equality constraints consist of initial conditions and repeatability conditions with respect to each joint angle and angular velocity at the start and end of a stride period. Next, inequality constraints include collision prevention conditions of a swing leg, singular prevention conditions, and stability conditions. The effectiveness of the proposed optimal trajectory is shown in computer simulations with a 6-dof biped robot model that consists of seven links in the sagittal plane. The optimal trajectory is more efficient than that generated by the Modified Gravity-Compensated Inverted Pendulum Mode (MGCIPM). And various trajectories generated by the proposed GA method are analyzed from the viewpoint of the consumption energy: walking on even ground, ascending stairs, and descending stairs.
Based on the stability criteria of ZMP (Zero Moment Point), this paper proposes an adjusting algorithm that modifies walking trajectory of a bipedal robot for stable walking by analyzing ZMP trajectory of it. In order to maintain walking balance of the bipedal robot, ZMP should be located within a supporting polygon that is determined by the foot supporting area with stability margin. Initially tilting imposed to the trajectory of the upper body is proposed to transfer ZMP of the given walking trajectory into the stable region for the minimum stability. A neural network method is also proposed for the stable walking trajectory of the biped robot. It uses backpropagation learning with angles and angular velocities of all joints with tilting to get the improved walking trajectory. By applying the optimized walking trajectory that is obtained with the neural network model, the ZMP trajectory of the bipedal robot is certainly located within a stable area of the supporting polygon. Experimental results show that the optimally learned trajectory with neural network gives more stability even though the tilting of the pelvic joint has a great role for walking stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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