본 논문에서는 기구학적 구속조건을 고려한 육각 보행 로봇의 새로운 내고장성 걸음새를 제안한다. 본 논문에서 고려하고 있는 고장은 관절고착고장으로 로봇 다리의 관절 하나가 어떤 위치에 고착되어서 보행이 끝날 때까지 움직일 수 없는 상태를 말한다. 본 논문에서는 먼저 육각 보행 로봇의 직선 보행을 위한 기존의 내고장성 걸음새가 고장 난 다리의 기구학적 구속조건에 따라서 교착 상태에 빠질 수도 있음을 해석적으로 증명한다. 그런 다음 이러한 교착 상태를 회피하기 위해서 새로운 내고장성 걸음새 계획을 제안한다. 제안하는 내고장성 걸음새는 다리의 궤적을 변경함으로써 고장 난 다리가 야기하는 교착 상태에서 벗어날 수 있으며, 기존 내고장성 걸음새의 다리 움직임 순서와 보폭을 그대로 유지한다. 제안한 걸음새 계획의 우수성을 입증하기 위해서 평탄 지형에서 정상적인 걸음새로 걷고 있는 육각 보행 로봇이 고장이 일어난 후 제안한 걸음새 계획을 이용하여 교착 상태에서 벗어나 내고장성 걸음새로 전이하는 사례 연구도 기술한다.
This paper describes design of a robotic above-knee prosthetic leg which is powered by electrical motors. As a special feature, the robotic prosthetic leg has enough D.O.F.s. For mimicking the human leg, the robotic prosthetic leg is composed of five joints. Three of them are called 'active joint' which is driven by electrical motors. They are placed at the knee-pitch-axis, the ankle-pitch-axis, and the an! kle-roll-axis. Every 'active joint' has enough torque capacity to overcome ground reaction forces for walking and is backlashless for accurate motion generation and high-performance balance control. Other two joints are called 'passive joint' which is activating by torsion spring. They are placed at the toe part and designed by Crank-rocker mechanism using kinematic design approach. In order to verify working performance of the robotic prosthetic leg, we designed a gait trajectory through motion capture technique and experimentally applied it to the robot.
One of the basic assumptions in the static gait design for a walking robot is that the weight of leg should be negligible compared to that of body, so that the total gravity center is not affected by swing of a leg. Based on the ideal assumption of zero leg-weight, conventional static gait has been simply designed for the gravity center of body to be inside the support polygon, consisting of each support leg's tip position. In case that the weight of leg is relatively heavy, however, while the gravity center of body is kept inside the support polygon, the total gravity center of walking robot can be out of the polygon due to weight of a swinging leg, which causes instability in walking. Thus, it is necessary in the static gait design of a real robot a compensation scheme for the fluctuation in the gravity center. In this paper, a body impedance control is proposed to obtain the total gravity center based on foot forces measured from load cells of a real walking robot and to adjust its position to track the pre-designed trajectory of the corresponding ideal robot's body center. Therefore, the walking stability is secured even in case that the weight of leg has serious influence on the total gravity center of robot.
This paper presents the kinematics of a walking robot leg based on Jansen mechanism. By using simple mathematics, all trajectories of walking robot leg links can be calculated. A foot point trajectory is used to evaluate the performance of a walking robot leg. Trial and Error method is used to find a best combination of link lengths under certain restrictions. All simulations are performed by Matlab. Ground score, drag score, step size, foot lift, instant speed, and average speed of foot point trajectories are used for selecting the best one.
In this paper, we propose an optimal trajectory for biped robots to move up-and-down stairs using a genetic algorithm and a computed-torque control for biped robots to be dynamically stable. First, a Real-Coded Genetic Algorithm (RCGA) which of operators are composed of reproduction, crossover and mutation is used to minimize the total energy. Constraints are divided into equalities and inequalities: Equality constraints consist of a position condition at the start and end of a step period and repeatability conditions related to each joint angle and angular velocity. Inequality constraints include collision avoidance conditions of a swing leg at the face and edge of a stair, knee joint conditions with respect to the avoidance of the kinematic singularity, and the zero moment point condition with respect to the stability into the going direction. In order to approximate a gait, each joint angle trajectory is defined as a 4-th order polynomial of which coefficients are chromosomes. The effectiveness of the proposed optimal trajectory is shown in computer simulations with a 6-dof biped robot that consists of seven links in the sagittal plane. The trajectory is more efficient than that generated by the modified GCIPM. And various trajectories generated by the proposed GA method are analyzed in a viewpoint of the consumption energy: walking on even ground, ascending stairs, and descending stairs.
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.
This paper is concerned with smooth trajectory generation of biped robot which has inverted pendulum type balancing weight. Genetic algorithm is used to generate the trajectory of the leg and balancing weight. Balancing trajectory can be determined by solving the second order differential equation under the condition that the reference ZMP (Zero moment point) is settled. Reference ZMP effect on gait pattern absolutely but the problem is how to determine the reference ZMP. Genetic algorithm can find optimal solution under the high order nonlinear situation. Optimal trajectory is generated when use genetic algorithm which has some genes and a fitness function. In this paper, minimization of balancing joints motion is used for the fitness function and set the weight factor of the two balancing joints at the fitness function. Inverted pendulum type balancing weight is very similar with human and this model can be used fur humanoid robot. Simulation results show ZMP trajectory and the walking experiment made on the real biped robot IWR-IV.
Objective: The purpose of this study was to assess the consistency of the gliding and push-off motion for single leg skating from the first to fourteenth steps. We hypothesized that: 1) there would be no difference in stroke trajectory, step rate, and cycle rate between the left and right steps of gliding; and 2) there would be a difference in the resultant velocity of toe push-off and the horizontal velocity of the center of mass after six step push-offs. Method: The study included five male 500-m speed skaters (mean height, $1.80{\pm}0.02m$; mean weight, $76.8{\pm}3.96kg$; record, $35.83{\pm}0.30sec$; 100-m record, <9.97 sec). Data were collected from the first to fourteenth steps (40 m) and recorded using five digital JVC GR-HD1KR video cameras (Victor Co., Japan) operating at a sampling frequency of 60 fields/sec and shutter speed of 1/500 sec. For each film frame, the joint positions were digitized using the KWON3D motion analyzer. Position data were filtered with low-pass Butterworth $4^{th}$ order at the cut-off frequency of 7.4 Hz. Results: The right toe of the skating trajectories at $2^{nd}$, $5^{th}$, and $7^{th}$ strokes differed from those of the left toe. The angles of the right and left knee demonstrated unbalanced patterns from the flexion and extension legs. The step and cycle rates of the right and left leg differed from the start until 20 m. The resultant velocities of the toe at the push-off phase and of the body mass center diverged before the six push-offs. Conclusion: This study's findings indicate that the toe of skating trajectory on left and right sliding after push-off should maintain a symmetrical trajectory. The resultant velocity of toe push-off and horizontal velocity from the center of body need to be separated after about six step push-offs.
Fault-tolerant gait generation of a hexapod robot with crab walking is proposed. The considered fault is a locked joint failure, which prevents a joint of a leg from moving and makes it locked in a known position. Due to the reduced workspace of a failed leg, fault-tolerant crab walking has a limitation in the range of heading direction. In this paper, an accessible range of the crab angle is derived for a given configuration of the failed leg and, based on the principles of fault-tolerant gait planning, periodic crab gaits are proposed in which a hexapod robot realizes crab walking after a locked joint failure, having a reasonable stride length and stability margin. The proposed crab walking is then applied to path planning on uneven terrain with positive obstacles. i.e., protruded obstacles which legged robots cannot cross over but have to take a roundabout route to avoid. The robot trajectory should be generated such that the crab angle does not exceed the restricted range caused by a locked joint failure.
This paper presents the comparison of FRI(Foot Rotation Indicator) point and ZMP(Zero Moment Point) in biped robot stability. We showed FRI may be employed as a useful tool in stability analysis in biped robot. Also, we proposed the balancing joint trajectory derived from FRI point equation for stable gait. The numerical calculation routines and walking algorithms for simulation are performed by MATLAB. The procedure is composed of the leg trajectory planning, the generation of balancing trajectory, and the verification of dynamic stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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