Humanoid gait generation via MPC: stability, robustness and extensions

Research on humanoid robots has made significant progress in recent years, and Model Predictive Control (MPC) has seen great applicability as a technique for gait generation. The main advantages of MPC are the possibility of enforcing constraints on state and inputs, and the constant replanning which grants a degree of robustness. This thesis describes a framework based on MPC for humanoid gait generation, and analyzes some theoretical aspects which have often been neglected. In particular, the stability of the controller is proved. Due to the presence of constraints, this requires proving recursive feasibility, i.e., that the algorithm is able to recursively guarantee that a solution satisfying the constraints is found. The scheme is referred to as Intrinsically Stable MPC (IS-MPC). A basic scheme is presented, and its stability and feasibility guarantees are discussed. Then, several extensions are introduced. The guarantees of the basic scheme are carried over to a robust version of IS-MPC. Furthermore, extension to uneven ground and to a more accurate multi-mass model are discussed. Experiments on two robotic platforms (the humanoid robots HRP-4 and NAO) are presented in the concluding section

Planning and Control Strategies for Motion and Interaction of the Humanoid Robot COMAN+

Despite the majority of robotic platforms are still confined in controlled environments such as factories, thanks to the ever-increasing level of autonomy and the progress on human-robot interaction, robots are starting to be employed for different operations, expanding their focus from uniquely industrial to more diversified scenarios. Humanoid research seeks to obtain the versatility and dexterity of robots capable of mimicking human motion in any environment. With the aim of operating side-to-side with humans, they should be able to carry out complex tasks without posing a threat during operations. In this regard, locomotion, physical interaction with the environment and safety are three essential skills to develop for a biped. Concerning the higher behavioural level of a humanoid, this thesis addresses both ad-hoc movements generated for specific physical interaction tasks and cyclic movements for locomotion. While belonging to the same category and sharing some of the theoretical obstacles, these actions require different approaches: a general high-level task is composed of specific movements that depend on the environment and the nature of the task itself, while regular locomotion involves the generation of periodic trajectories of the limbs. Separate planning and control architectures targeting these aspects of biped motion are designed and developed both from a theoretical and a practical standpoint, demonstrating their efficacy on the new humanoid robot COMAN+, built at Istituto Italiano di Tecnologia. The problem of interaction has been tackled by mimicking the intrinsic elasticity of human muscles, integrating active compliant controllers. However, while state-of-the-art robots may be endowed with compliant architectures, not many can withstand potential system failures that could compromise the safety of a human interacting with the robot. This thesis proposes an implementation of such low-level controller that guarantees a fail-safe behaviour, removing the threat that a humanoid robot could pose if a system failure occurred

From walking to running: robust and 3D humanoid gait generation via MPC

Humanoid robots are platforms that can succeed in tasks conceived for humans. From locomotion in unstructured environments, to driving cars, or working in industrial plants, these robots have a potential that is yet to be disclosed in systematic every-day-life applications. Such a perspective, however, is opposed by the need of solving complex engineering problems under the hardware and software point of view. In this thesis, we focus on the software side of the problem, and in particular on locomotion control. The operativity of a legged humanoid is subordinate to its capability of realizing a reliable locomotion. In many settings, perturbations may undermine the balance and make the robot fall. Moreover, complex and dynamic motions might be required by the context, as for instance it could be needed to start running or climbing stairs to achieve a certain location in the shortest time. We present gait generation schemes based on Model Predictive Control (MPC) that tackle both the problem of robustness and tridimensional dynamic motions. The proposed control schemes adopt the typical paradigm of centroidal MPC for reference motion generation, enforcing dynamic balance through the Zero Moment Point condition, plus a whole-body controller that maps the generated trajectories to joint commands. Each of the described predictive controllers also feature a so-called stability constraint, preventing the generation of diverging Center of Mass trajectories with respect to the Zero Moment Point. Robustness is addressed by modeling the humanoid as a Linear Inverted Pendulum and devising two types of strategies. For persistent perturbations, a way to use a disturbance observer and a technique for constraint tightening (to ensure robust constraint satisfaction) are presented. In the case of impulsive pushes instead, techniques for footstep and timing adaptation are introduced. The underlying approach is to interpret robustness as a MPC feasibility problem, thus aiming at ensuring the existence of a solution for the constrained optimization problem to be solved at each iteration in spite of the perturbations. This perspective allows to devise simple solutions to complex problems, favoring a reliable real-time implementation. For the tridimensional locomotion, on the other hand, the humanoid is modeled as a Variable Height Inverted Pendulum. Based on it, a two stage MPC is introduced with particular emphasis on the implementation of the stability constraint. The overall result is a gait generation scheme that allows the robot to overcome relatively complex environments constituted by a non-flat terrain, with also the capability of realizing running gaits. The proposed methods are validated in different settings: from conceptual simulations in Matlab to validations in the DART dynamic environment, up to experimental tests on the NAO and the OP3 platforms

Laufen humanoider Roboter auf regelungstechnischer Basis mit Echtzeitmodifikation der Fußpositionen

Humanoide Roboter werden allgemein angenommen als die universelle Maschine, die in Zukunft dem Menschen gefährliche oder unzumutbare Arbeit abnehmen kann, wie beispielsweise Rettungsmissionen in Erdbebengebieten oder ähnliche Katastrophenszenarien. Zweibeiniges Laufen hat hier entscheidende Vorteile gegenüber anderen Fortbewegungsmethoden in vielen Situationen: unwegsames Gelände, enge Passagen oder ähnliches. Die Stabilität selbst auf ebenem Boden ist bei weitem noch nicht mit menschlichem Laufen vergleichbar, insbesondere nicht auf kostengünstigen Roboterplattformen, ein notwendiges Merkmal für den breiten Einsatz. In dieser Arbeit wird zunächst ein physikalisches Modell ausgewählt, welches den Roboter in einer einfachen Form widerspiegelt. Dem Nachteil der starken Abstraktion steht der Vorteil gegenüber, dass dieses Modell linear ist und damit effiziente Methoden ermöglicht eine Bewegung anhand einer Referenz zu bestimmen. Die Methode, die dazu eingesetzt wird, muss verschiedene Anforderungen erfüllen, die sich aus den Zielen der Arbeit ergeben. Dazu gehören die Möglichkeit Sensordaten zu verarbeiten um kleine Störungen zu balancieren und die Möglichkeit die vorgeplanten Schritte zu modifizieren, um auch größere Störungen behandeln zu können. Zwei Methoden zeigen sich als vielversprechend: Preview Control (PC) und Model Predictive Control (MPC). Letztere beinhaltet bereits die Modifikation von Schritten, sollte der Roboter ansonsten instabil werden. Jedoch muss die Lösung numerisch gefunden werden, was in bestimmten Fällen zu einer hohen Laufzeit führt. Dahingegen ist bei PC die Laufzeit im gewünschten Rahmen, jedoch muss die Möglichkeit zur Schrittmodifikation hinzugefügt werden. Zwar können Instabilitäten durch den Regler behandelt werden, jedoch führt diese Behandlung möglicherweise selbst zu einer Instabilität. Der Ansatz ist daher eine mathematische Forderung zu formulieren, die eine Vermeidung der Instabilitäten durch den Regler verbietet. Diese lässt sich zu einer Gleichung umformen, welche eine Modifikation der Referenz vorgibt, so dass die Forderung erfüllt wird. Für diese Behandlung müssen jedoch die Sensordaten zunächst verarbeitet werden, so dass die Regler mit einem aktualisierten physikalischen Zustand der Roboters arbeiten können. Das geschieht durch den Beobachter, auf den separat eingegangen wird. Für einen Lauf reichen die Regler noch nicht aus, da die Ein- und Ausgabe des Gesamtalgorithmus eine andere ist. Für eine sinnvolle Anwendung sollte die gewünschte Geschwindigkeit vorgegeben werden können, und als Ausgabe werden von kostengünstigen Robotern häufig die Gelenkwinkel erwartet. Auch diese Module werden hier vorgestellt, beispielsweise die Erzeugung einer geeigneten Referenz für die Regler aus der gewünschten Geschwindigkeit, die Umwandlung der Ausgabe der Regler in Fußpositionen und anschliessende Umrechnung in Gelenkwinkel mittels inverser Kinematik. Die Evaluation beginnt zunächst mit einem Laufzeitvergleich. Hier zeigt sich bereits, dass MPC im vorgegebenen Rahmen nicht echtzeitfähig ist, so dass MPC nicht weiter untersucht wird. In weiteren Experimenten wird sowohl in der Simulation, als auch auf dem physischen Roboter der Beobachter untersucht. Dazu werden unter anderem Hindernisse am Boden platziert, die eine unerwünschte Schwingung beim Roboter erzeugen, die ohne Sensordatenrückführung in den meisten Fällen zum Sturz führt. So kann gezeigt werden, dass der Beobachter in der Lage ist, diese leichten Störungen zu stabilisieren. Jedoch können die Hindernisse am Boden in einem anderen Aufbau auch zu stärkeren Störungen führen, die nur mittels Modifikation der Schritte erfolgreich behandelt werden können. Auch Stöße zählen unter Umständen zu den größeren Störungen, die nachweislich von der Modifikation stabilisiert werden können

Transport collaboratif d’une charge par deux robots humanoïdes

La structure bipède des robots humanoïdes leur confère une grande agilité et la capacité de se déplacer dans des environnements encombrés qui ne sont pas accessibles à des robots à roues plus traditionnelles. Cette particularité fait en sorte que ce type de robot est le mieux adapté pour évoluer dans des environnements conçus pour et par l’homme. Cette grande agilité a toutefois un prix puisque les humanoïdes sont plus complexes à contrôler étant donné l’instabilité inhérente à la marche bipède. Dans ce projet de recherche, on s’intéresse au contrôle de robots humanoïdes dans le cadre de tâches très communes et intéressantes à reléguer aux robots, soit le transport d’objet. Le cas d’intérêt est le transport collaboratif d’une charge par deux humanoïdes étant donné que ça ne nécessite aucun outil externe et est ainsi applicable en toute circonstance. En premier lieu, un estimateur d’état applicable pour les robots humanoïdes de petite taille est proposé, permettant ainsi d’estimer les interactions entre le robot et son environnement. Ensuite, une stratégie de contrôle permettant à un humanoïde d’utiliser un chariot de transport pour déplacer un objet lourd est présentée. Finalement, le transport collaboratif par deux robots humanoïdes est abordé. Le système développé utilise un contrôleur externe qui planifie la trajectoire des robots et valide la stabilité des déplacements à l’aide d’un modèle dynamique simple du système basé sur des pendules inversés. Tous les algorithmes développés ont été validés et testés sur des robots humanoïdes NAO. Les résultats démontrent qu’il est possible de transporter un objet lourd sans modifier les composantes matérielles des robots, soit en utilisant un chariot ou bien en coopérant avec un autre robot. Les résultats obtenus pourraient s’avérer utiles dans certaines situations réelles telles que les tâches de manutention dans un domaine manufacturier ou bien le transport de blessé sur une civière

Humanoid Robots

For many years, the human being has been trying, in all ways, to recreate the complex mechanisms that form the human body. Such task is extremely complicated and the results are not totally satisfactory. However, with increasing technological advances based on theoretical and experimental researches, man gets, in a way, to copy or to imitate some systems of the human body. These researches not only intended to create humanoid robots, great part of them constituting autonomous systems, but also, in some way, to offer a higher knowledge of the systems that form the human body, objectifying possible applications in the technology of rehabilitation of human beings, gathering in a whole studies related not only to Robotics, but also to Biomechanics, Biomimmetics, Cybernetics, among other areas. This book presents a series of researches inspired by this ideal, carried through by various researchers worldwide, looking for to analyze and to discuss diverse subjects related to humanoid robots. The presented contributions explore aspects about robotic hands, learning, language, vision and locomotion

Bio-Inspired Robotics

Modern robotic technologies have enabled robots to operate in a variety of unstructured and dynamically-changing environments, in addition to traditional structured environments. Robots have, thus, become an important element in our everyday lives. One key approach to develop such intelligent and autonomous robots is to draw inspiration from biological systems. Biological structure, mechanisms, and underlying principles have the potential to provide new ideas to support the improvement of conventional robotic designs and control. Such biological principles usually originate from animal or even plant models, for robots, which can sense, think, walk, swim, crawl, jump or even fly. Thus, it is believed that these bio-inspired methods are becoming increasingly important in the face of complex applications. Bio-inspired robotics is leading to the study of innovative structures and computing with sensory–motor coordination and learning to achieve intelligence, flexibility, stability, and adaptation for emergent robotic applications, such as manipulation, learning, and control. This Special Issue invites original papers of innovative ideas and concepts, new discoveries and improvements, and novel applications and business models relevant to the selected topics of ``Bio-Inspired Robotics''. Bio-Inspired Robotics is a broad topic and an ongoing expanding field. This Special Issue collates 30 papers that address some of the important challenges and opportunities in this broad and expanding field

Motion Planning and Feedback Control of Simulated Robots in Multi-Contact Scenarios

Diese Dissertation präsentiert eine optimale steuerungsbasierte Architektur für die Bewegungsplanung und Rückkopplungssteuerung simulierter Roboter in Multikontaktszenarien. Bewegungsplanung und -steuerung sind grundlegende Bausteine für die Erstellung wirklich autonomer Roboter. Während in diesen Bereichen enorme Fortschritte für Manipulatoren mit festem Sockel und Radrobotern in den letzten Jahren erzielt wurden, besteht das Problem der Bewegungsplanung und -steuerung für Roboter mit Armen und Beinen immer noch ein ungelöstes Problem, das die Notwendigkeit effizienterer und robusterer Algorithmen belegt. In diesem Zusammenhang wird in dieser Dissertation eine Architektur vorgeschlagen, mit der zwei Hauptherausforderungen angegangen werden sollen, nämlich die effiziente Planung von Kontaktsequenzen und Ganzkörperbewegungen für Floating-Base-Roboter sowie deren erfolgreiche Ausführung mit Rückkopplungsregelungsstrategien, die Umgebungsunsicherheiten bewältigen könne

Modeling of human movement for the generation of humanoid robot motion

La robotique humanoïde arrive a maturité avec des robots plus rapides et plus précis. Pour faire face à la complexité mécanique, la recherche a commencé à regarder au-delà du cadre habituel de la robotique, vers les sciences de la vie, afin de mieux organiser le contrôle du mouvement. Cette thèse explore le lien entre mouvement humain et le contrôle des systèmes anthropomorphes tels que les robots humanoïdes. Tout d’abord, en utilisant des méthodes classiques de la robotique, telles que l’optimisation, nous étudions les principes qui sont à la base de mouvements répétitifs humains, tels que ceux effectués lorsqu’on joue au yoyo. Nous nous concentrons ensuite sur la locomotion en nous inspirant de résultats en neurosciences qui mettent en évidence le rôle de la tête dans la marche humaine. En développant une interface permettant à un utilisateur de commander la tête du robot, nous proposons une méthode de contrôle du mouvement corps-complet d’un robot humanoïde, incluant la production de pas et permettant au corps de suivre le mouvement de la tête. Cette idée est poursuivie dans l’étude finale dans laquelle nous analysons la locomotion de sujets humains, dirigée vers une cible, afin d’extraire des caractéristiques du mouvement sous forme invariants. En faisant le lien entre la notion “d’invariant” en neurosciences et celle de “tâche cinématique” en robotique humanoïde, nous développons une méthode pour produire une locomotion réaliste pour d’autres systèmes anthropomorphes. Dans ce cas, les résultats sont illustrés sur le robot humanoïde HRP2 du LAAS-CNRS. La contribution générale de cette thèse est de montrer que, bien que la planification de mouvement pour les robots humanoïdes peut être traitée par des méthodes classiques de robotique, la production de mouvements réalistes nécessite de combiner ces méthodes à l’observation systématique et formelle du comportement humain. ABSTRACT : Humanoid robotics is coming of age with faster and more agile robots. To compliment the physical complexity of humanoid robots, the robotics algorithms being developed to derive their motion have also become progressively complex. The work in this thesis spans across two research fields, human neuroscience and humanoid robotics, and brings some ideas from the former to aid the latter. By exploring the anthropological link between the structure of a human and that of a humanoid robot we aim to guide conventional robotics methods like local optimization and task-based inverse kinematics towards more realistic human-like solutions. First, we look at dynamic manipulation of human hand trajectories while playing with a yoyo. By recording human yoyo playing, we identify the control scheme used as well as a detailed dynamic model of the hand-yoyo system. Using optimization this model is then used to implement stable yoyo-playing within the kinematic and dynamic limits of the humanoid HRP-2. The thesis then extends its focus to human and humanoid locomotion. We take inspiration from human neuroscience research on the role of the head in human walking and implement a humanoid robotics analogy to this. By allowing a user to steer the head of a humanoid, we develop a control method to generate deliberative whole-body humanoid motion including stepping, purely as a consequence of the head movement. This idea of understanding locomotion as a consequence of reaching a goal is extended in the final study where we look at human motion in more detail. Here, we aim to draw to a link between “invariants” in neuroscience and “kinematic tasks” in humanoid robotics. We record and extract stereotypical characteristics of human movements during a walking and grasping task. These results are then normalized and generalized such that they can be regenerated for other anthropomorphic figures with different kinematic limits than that of humans. The final experiments show a generalized stack of tasks that can generate realistic walking and grasping motion for the humanoid HRP-2. The general contribution of this thesis is in showing that while motion planning for humanoid robots can be tackled by classical methods of robotics, the production of realistic movements necessitate the combination of these methods with the systematic and formal observation of human behavior